(57)【要約】【課題】入力画像に対する認識の精度を向上させることを目的とする。【解決手段】  重要度生成装置が、被写体の変動を含む学習画像ペアの各々に複数の対応する領域を設定し、設定した対応する領域同士の類似度を算出し、算出した領域同士の類似度と学習画像ペア同士の照合結果とに基づいて重要度を領域ごとに算出し、判別装置が、重要度と入力画像と複数の辞書画像の各々との領域の類似度とに基づいて統合類似度を算出し、算出した統合類似度に基づいて、複数の辞書画像のうちに、入力画像に類似した辞書画像があるか否かを判別する。【選択図】図１
2011128884.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体の変動を含む学習画像ペアの各々に複数の対応する領域を設定する設定手段と、
前記設定手段で設定された対応する領域同士の類似度を算出する算出手段と、
前記算出手段で算出された領域同士の類似度と、前記学習画像ペア同士の照合結果と、に基づいて、一の領域が画像の判別に寄与する度合を表す重要度を前記設定手段で設定された領域ごとに算出する重要度算出手段と、
を有する、重要度生成装置。
【請求項２】
前記設定手段は、画像の見え方別に設けられた、被写体の変動を含む学習画像ペアの各々に複数の対応する領域を設定し、
前記重要度算出手段は、前記重要度を、前記画像の見え方別、かつ、前記設定手段で設定された領域ごとに算出する、請求項１記載の重要度生成装置。
【請求項３】
前記設定手段は、被写体の変動を含む複数種類の学習画像ペアの各々に複数の対応する領域を設定し、
前記重要度算出手段は、前記算出手段で算出された領域同士の類似度と前記類似度が算出される対象となった学習画像ペア同士の照合結果とが関連付けられて前記設定手段で設定された領域ごとに累積された結果である度数分布を用いて、前記重要度を算出する、請求項１又は２記載の重要度生成装置。
【請求項４】
入力画像に複数の領域を設定し、予め登録された複数の辞書画像の各々に前記入力画像に設定した領域に対応する領域を複数、設定する領域設定手段と、
前記領域設定手段で設定された対応する領域同士の類似度を算出する類似度算出手段と、
前記領域設定手段で設定された領域に対応する、被写体の変動を含む学習画像ペアの領域同士の類似度と、前記学習画像ペア同士の照合結果と、に基づいて領域ごとに算出された、一の領域が画像の判別に寄与する度合を表す重要度を記憶した記憶装置より、前記領域設定手段で設定された領域に対応する重要度を選択する選択手段と、
前記類似度算出手段で算出された前記領域設定手段で設定された領域の類似度と、前記選択手段で選択された前記領域に対応する重要度と、に基づいて、前記入力画像と前記複数の辞書画像の各々との類似度を表す統合類似度を算出する統合類似度算出手段と、
前記統合類似度算出手段で算出された統合類似度に基づいて、前記複数の辞書画像のうちに、前記入力画像に類似した辞書画像があるか否かを判別する判別手段と、
を有する、判別装置。
【請求項５】
入力画像の見え方を推定する推定手段を更に有し、
前記選択手段は、画像の見え方別に設けられた、被写体の変動を含む学習画像ペアの領域同士の類似度と、前記学習画像ペア同士の照合結果と、に基づいて前記画像の見え方別、かつ、領域ごとに算出された、一の領域が画像の判別に寄与する度合を表す重要度を記憶した前記記憶装置より、前記推定手段で推定された入力画像の見え方及び前記領域設定手段で設定された領域に対応する重要度を選択する、請求項４記載の判別装置。
【請求項６】
前記領域設定手段は、被写体の変動を含む複数種類の学習画像ペアについて前記設定手段で設定された領域ごとに、前記学習画像ペアの領域同士の類似度と、前記学習画像ペア同士の照合結果とが関連付けられて累積された結果である度数分布に基づいて、前記入力画像及び前記複数の辞書画像の各々に領域を設定する、請求項４又は５記載の判別装置。
【請求項７】
被写体の変動を含む学習画像ペアの各々に複数の対応する領域を設定する設定ステップと、
前記設定ステップで設定された対応する領域同士の類似度を算出する算出ステップと、
前記算出ステップで算出された領域同士の類似度と、前記学習画像ペア同士の照合結果と、に基づいて、一の領域が画像の判別に寄与する度合を表す重要度を前記設定ステップで設定された領域ごとに算出する重要度算出ステップと、
を有する、重要度生成方法。
【請求項８】
入力画像に複数の領域を設定し、予め登録された複数の辞書画像の各々に前記入力画像に設定した領域に対応する領域を複数、設定する領域設定ステップと、
前記領域設定ステップで設定された対応する領域同士の類似度を算出する類似度算出ステップと、
前記領域設定ステップで設定された領域に対応する、被写体の変動を含む学習画像ペアの領域同士の類似度と、前記学習画像ペア同士の照合結果と、に基づいて領域ごとに算出された、一の領域が画像の判別に寄与する度合を表す重要度を記憶した記憶装置より、前記領域設定ステップで設定された領域に対応する重要度を選択する選択ステップと、
前記類似度算出ステップで算出された前記領域設定ステップで設定された領域の類似度と、前記選択ステップで選択された前記領域に対応する重要度と、に基づいて、前記入力画像と前記複数の辞書画像の各々との類似度を表す統合類似度を算出する統合類似度算出ステップと、
前記統合類似度算出ステップで算出された統合類似度に基づいて、前記複数の辞書画像のうちに、前記入力画像に類似した辞書画像があるか否かを判別する判別ステップと、
を有する、判別方法。
【請求項９】
被写体の変動を含む学習画像ペアの各々に複数の対応する領域を設定する設定ステップと、
前記設定ステップで設定された対応する領域同士の類似度を算出する算出ステップと、
前記算出ステップで算出された領域同士の類似度と、前記学習画像ペア同士の照合結果と、に基づいて、一の領域が画像の判別に寄与する度合を表す重要度を前記設定ステップで設定された領域ごとに算出する重要度算出ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
入力画像に複数の領域を設定し、予め登録された複数の辞書画像の各々に前記入力画像に設定した領域に対応する領域を複数、設定する領域設定ステップと、
前記領域設定ステップで設定された対応する領域同士の類似度を算出する類似度算出ステップと、
前記領域設定ステップで設定された領域に対応する、被写体の変動を含む学習画像ペアの領域同士の類似度と、前記学習画像ペア同士の照合結果と、に基づいて領域ごとに算出された、一の領域が画像の判別に寄与する度合を表す重要度を記憶した記憶装置より、前記領域設定ステップで設定された領域に対応する重要度を選択する選択ステップと、
前記類似度算出ステップで算出された前記領域設定ステップで設定された領域の類似度と、前記選択ステップで選択された前記領域に対応する重要度と、に基づいて、前記入力画像と前記複数の辞書画像の各々との類似度を表す統合類似度を算出する統合類似度算出ステップと、
前記統合類似度算出ステップで算出された統合類似度に基づいて、前記複数の辞書画像のうちに、前記入力画像に類似した辞書画像があるか否かを判別する判別ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一の領域が画像の判別に寄与する度合を表す重要度を算出する重要度生成装置及び重要度生成方法、並びに、入力画像に類似する辞書画像があるか否かを判別する判別装置及び判別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像中の顔画像に基づいて人物を照合する顔認識技術が知られている。しかしながら、顔画像による顔認識技術の精度は、斜光等の照明条件、顔向き変動、表情の変動、特徴点の推定誤差、及びオクルージョン等の影響により大きく低下する。
【０００３】
近年、被写体の状態に応じて認識に用いる特徴量の信頼度を設定することで、一定の変動に対応した顔認識技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。また、局所領域ごとに算出される入力顔画像と辞書顔画像との間の類似度が、所定閾値よりも大きい類似度を有する局所領域を用いて、顔認識する技術が提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−１２８２６２号公報
【特許文献２】特開２００３−３２３６２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した技術では、予め定められた変動には対応し得るが、不確定な変動に対しては、入力画像に対する認識の精度を維持できないという問題がある。
【０００６】
本発明はこのような問題点に鑑みなされたもので、入力画像に対する認識の精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
そこで、本発明は、被写体の変動を含む学習画像ペアの各々に複数の対応する領域を設定する設定手段と、前記設定手段で設定された対応する領域同士の類似度を算出する算出手段と、前記算出手段で算出された領域同士の類似度と、前記学習画像ペア同士の照合結果と、に基づいて、一の領域が画像の判別に寄与する度合を表す重要度を前記設定手段で設定された領域ごとに算出する重要度算出手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、入力画像に対する認識の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】情報処理システムを説明するための図である。
【図２】領域重要度生成装置及び照合装置の構成を示す図である。
【図３】重要度学習処理における局所領域の候補を示す図である。
【図４】重要度学習処理に係るフローチャートを示す図である。
【図５】ヒストグラムの一例を示す図である。
【図６】第１の実施形態の認識処理に係るフローチャートを示す図である。
【図７】重要度学習処理における２次学習処理に係るフローチャートを示す図である。
【図８】見え方が変動する代表的なパターンに属する画像データの例を示す図である。
【図９】１次学習処理で計算対象として選択された局所領域群を示す図である。
【図１０】２次学習処理で算出された領域重要度のテーブルの例を示す図である。
【図１１】第２の実施形態の認識処理に係るフローチャートを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明に係る実施形態について図面に基づいて説明する。
【００１１】
（第１の実施形態）
本実施形態に係る情報処理システムでは、boosting学習アルゴリズムの１つであるAdaboostで算出したスコアを領域重要度とし、この領域重要度に基づいて統合類似度を算出し、算出した統合類似度に基づいて物体を認識する。本実施形態では、物体認識の１つである顔認識技術に対して、本情報処理システムを用いる例について説明する。なお、本実施形態は、顔認識技術に限られるものではなく、他の物体認識技術にも適用可能である。
【００１２】
（概要）
図１を参照して、本情報処理システムの概要について説明する。本情報処理システムは、局所領域単位で入力画像２０１と辞書画像２０２との類似度を算出し、さらに各類似度とそれに関する重要度とを考慮することで入力画像２０１が誰の画像であるのかを決定するものである。
【００１３】
まず、局所領域について説明する。図１に示すように、入力画像２０１に設定される第i局所領域２０３及び辞書画像２０２に設定される第i局所領域２０４は、所定の方法で予め設定される矩形領域である。本実施形態では、第i局所領域２０３と第i局所領域２０４とは、それぞれ左目頭特徴点２０５、２０８を基準点とし、基準点からのオフセット量を加えて定められる領域である。
【００１４】
ここで、基準点としては、一例として左目頭特徴点２０５及び左目頭特徴点２０８を採用している。他方、オフセット量は、横軸方向と縦軸方向とのそれぞれに存在する。
このとき、入力画像２０１における横軸方向のオフセット量は、左目頭特徴点２０５と右目頭特徴点２０６との距離の何割かとし、縦軸方向のオフセット量は、左目頭特徴点２０５及び右目頭特徴点２０６の中点と口特徴点２０７とを結ぶ距離の何割かで設定される。
また、辞書画像２０２における横軸方向のオフセット量も同様に、左目頭特徴点２０８と右目頭特徴点２０９との距離の何割かで設定される。また、縦軸方向のオフセット量も同様に、左目頭特徴点２０８及び右目頭特徴点２０９の中点と口特徴点２１０とを結ぶ距離の何割かで設定される。
ただし、本実施形態では、第i局所領域２０３と第i局所領域２０４とが、入力画像２０１と辞書画像２０２とのそれぞれに対して同一の基準点で同一のオフセット量により設定される領域となる構成を採用している。
【００１５】
次に、類似度について説明する。類似度は、各局所領域単位で算出される。より具体的に説明すると、類似度は、所定の方法で予め定められた第i局所領域２０３のある特徴量（一例として、輝度ベクトル）と同一の方法で予め定められた第i局所領域２０４のある特徴量とに基づいて算出される。
【００１６】
ここで、局所領域ごとの類似度の算出方法は、特に限定されるものでなく、一般的に用いられる方法でよい。例えば、局所領域ごとの類似度は、入力画像及び辞書画像のそれぞれの局所領域における輝度ベクトル同士の内積演算に基づいて算出される。なお、内積演算は、輝度ベクトルをそのまま用いるものに限られず、それぞれの局所領域の輝度ベクトルに対してあるフィルタ演算を行った結果を用いてもよい。
【００１７】
そして、局所領域ごとの類似度が算出されると、統合類似度WSmが次式により算出される。
【数１】
2011128884.tif 000003
【００１８】
ここで、iは、入力画像及び辞書画像に対して設定される局所領域のインデックス番号を示している。また、mは、後述の辞書画像記憶部１０９に記憶されている登録者の人数を示している。また、wiは、入力画像（又は辞書画像）の第i局所領域に対する重要度である。Simは、入力画像の第i局所領域とm番目の辞書画像の第i局所領域との類似度を示している。本実施形態では、辞書画像に記憶されている登録者の人数は、m人である。
なお、重要度は、基本的には、入力画像の局所領域に対して設定されるが、これに限られるものでなく、辞書画像の局所領域に対して重要度が設定される構成を採用してもよい。
【００１９】
ここで、領域重要度wiは、第i局所領域に設定される重要度であり、各局所領域に存在するものである。そして、最終的な画像の認識は、領域重要度と領域類似度とに基づいて算出される統合類似度の最大値を次式により算出することで行われる。すなわち、認識処理では、統合類似度の最大値が所定の基準値を超える値であるならば、入力画像に係る被写体と同一の被写体に係る辞書画像が後述の辞書画像記憶部１０９に存在すると認識される。なお、式（１）及び式（２）の詳細については、後述する。
【００２０】
【数２】
2011128884.tif 000004
【００２１】
以下では、本情報処理システムの詳細について説明する。本情報処理システムは、領域重要度生成装置、及び判別装置の一例である照合装置を含んで構成される。
【００２２】
（領域重要度生成装置のハードウェア構成）
図２の（Ａ）は、領域重要度生成装置のハードウェアの構成を示す図であり、図２の（Ｂ）は、照合装置のハードウェアの構成を示す図である。
まず、領域重要度生成装置のハードウェア構成について説明する。領域重要度生成装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１及び記憶装置１２を含んで構成される。
ＣＰＵ１１は、領域重要度生成装置の動作をコントロールし、記憶装置１２に格納されたプログラムの実行等を行う。
記憶装置１２は、磁気記憶装置、半導体メモリ等のストレージデバイスであり、ＣＰＵ１１の動作に基づき読み込まれたプログラム、長時間記憶しなくてはならないデータ等を格納する。
本実施形態では、ＣＰＵ１１が、記憶装置１２に格納されたプログラムの手順に従って処理を行うことによって、領域重要度生成装置における機能及び後述するフローチャートに係る処理が実現される。
【００２３】
（照合装置のハードウェア構成）
照合装置は、ＣＰＵ２１、記憶装置２２、及び撮像装置２３を含んで構成される。ＣＰＵ２１及び記憶装置２２は、ＣＰＵ１１及び記憶装置１２と同様の構成であるので、説明を省略する。
撮像装置２３は、ＣＣＤ（Charge Coupled Devices）、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）といった撮像素子等を備える。より具体的に説明すると、撮像レンズを介して入射した被写体光を受光して撮像信号に変換して出力する撮像素子、撮像素子から出力された撮像信号を画像データに変換して出力するＡ／Ｄ変換部、Ａ／Ｄ変換部の出力した画像データを記憶する画像記憶部を備える。なお、撮像装置２３で撮像された画像データは、画像記憶部、記憶装置２２等に記憶される。
本実施形態では、ＣＰＵ２１が、記憶装置２２に格納されたプログラムの手順に従って処理を行うことによって、照合装置における機能及び後述するフローチャートに係る処理が実現される。
【００２４】
なお、領域重要度生成装置のハードウェア構成及び照合装置のハードウェア構成は、これに限られるものではない。例えば、各装置は、各種の装置間で通信を行うためのＩ／Ｏ装置を備える。Ｉ／Ｏ装置は、メモリーカード、ＵＳＢケーブル等の入出力部、有線又は無線による送受信部等であり、例えば、領域重要度生成装置及び照合装置間で通信を行う。また、各装置は、各種の指示を入力する入力装置を備えるようにしてもよい。入力装置は、マウス、キーボード、タッチパネルデバイス、ボタン等である。また、各装置は、例えば、各種の情報を出力する出力装置を備えるようにしてもよい。出力装置は、液晶パネル、外部モニタ、スピーカ等である。
【００２５】
（領域重要度生成装置の機能構成）
図２の（Ｃ）は、領域重要度生成装置の機能構成を示す図と照合装置の機能構成を示す図とを示している。まず、領域重要度生成装置の機能構成について説明する。領域重要度生成装置に係る機能及び処理は、画像記憶部１０１、類似度算出部１０２、類似度記憶部１０３、領域重要度算出部１０４、及び領域重要度記憶部１０５により実現される。
【００２６】
画像記憶部１０１は、記憶装置１２に設けられる格納領域であり、領域重要度生成装置で行われる重要度学習に係る処理（重要度学習処理）で用いられる、不特定多数の被写体に係る画像（画像データ群）を記憶する。
【００２７】
類似度算出部１０２は、画像間の類似度を算出する。本実施形態では、類似度算出部１０２は、複数の不特定多数の顔画像より顔画像に設けられる複数の領域において本人同士の画像間の類似度、他人同士の画像間の類似度等を算出する。また、類似度算出部１０２は、算出した類似度を類似度記憶部１０３に転送する処理を行う。
本実施形態では、類似度の一例として、所定の領域間の輝度ベクトルの差分、輝度ベクトルの内積演算等により算出される相関値を採用している。類似度算出部１０２は、複数の領域に亘り類似度を算出すると共に、不特定多数に係る被写体の画像間に亘り類似度を算出する。
【００２８】
類似度記憶部１０３は、記憶装置１２に設けられる格納領域であり、類似度算出部１０２から転送された類似度を記憶する。
【００２９】
領域重要度算出部１０４は、類似度記憶部１０３に記憶された類似度を参照し、本人同士の類似度、他人同士の類似度等に基づいて、未知の画像のペアが本人同士ものであるか否か、他人同士のものであるか否かを区別する指標となる重要度を領域ごとに算出する。すなわち、領域重要度算出部１０４は、未知の画像のペアがどのような画像であるかを判別する判別器である。
【００３０】
領域重要度記憶部１０５は、記憶装置１２に設けられる格納領域であり、領域重要度算出部１０４で算出された領域ごとの重要度（いわゆる領域重要度）を記憶する。
【００３１】
ここで、本実施形態では、類似度算出部１０２及び領域重要度算出部１０４は、ＣＰＵ１１がプログラムを実行等することにより実現されるものとして説明するが、所定の回路、ファームウェア等により実現してもよい。
【００３２】
（照合装置の機能構成）
次に、照合装置の機能構成について説明する。照合装置に係る機能及び処理は、画像入力部１０６、領域設定部１０７、領域類似度算出部１０８、辞書画像記憶部１０９、領域重要度保持部１１０、統合類似度算出部１１１、及び認識部１１２により実現される。
【００３３】
画像入力部１０６は、撮像装置２３を構成する撮像素子で撮像された画像を記憶装置１２から取得する。なお、画像入力部１０６は、この構成に限られず、例えば、照合装置がBMP（Bit MaP）ファイル等の画像ファイルの入力を受け付けて、入力された画像を取得する構成を採用してもよい。
【００３４】
領域設定部１０７は、画像入力部１０６が取得した画像（いわゆる入力画像）に対して、少なくとも１つの領域（いわゆる局所領域）を設定する。
【００３５】
領域類似度算出部１０８は、領域設定部１０７により設定された局所領域ごとに、入力画像と辞書画像記憶部１０９が記憶している画像（いわゆる辞書画像）とにおける類似度を算出する。なお、以下では、局所領域ごとの類似度を「領域類似度」と適宜称する。
【００３６】
辞書画像記憶部１０９は、記憶装置２２に設けられる格納領域であり、複数の辞書画像を有し、同一人物に対して一又は複数の画像を記憶する。
【００３７】
領域重要度保持部１１０は、領域重要度記憶部１０５から局所領域に対応する重要度を取得し、取得した重要度を記憶装置２２に設けられる格納領域に保持する。なお、以下では、局所領域に対応する重要度を「領域重要度」と適宜称する。
【００３８】
統合類似度算出部１１１は、局所領域ごとの類似度と局所領域に対応する重要度とを統合して統合類似度を算出する処理を行う。
【００３９】
認識部１１２は、統合類似度算出部１１１で算出された統合類似度に基づいて、複数の辞書画像のうちに、入力画像に類似した辞書画像があるか否かを判別し、入力画像に係る被写体がどの辞書画像に係る被写体にあたるのかを判定する。また、認識部１１２は、判定の結果を出力装置等に出力する。
ここで、本実施形態では、画像入力部１０６、領域設定部１０７、領域類似度算出部１０８、領域重要度保持部１１０、統合類似度算出部１１１、及び認識部１１２は、ＣＰＵ１１がプログラムを実行等することにより実現されるものとして説明する。ただし、これに限られず、所定の回路、ファームウェア等により実現してもよい。
【００４０】
続いて、図３、図４、及び図５を参照して、領域重要度生成装置における重要度学習処理について説明する。図３は、重要度学習処理における局所領域の候補を示す図であり、図４は、重要度学習処理に係るフローチャートを示す図である。なお、図５は、後述するヒストグラムの一例を示す図である。ここで、重要度学習処理は、Adaboost学習アルゴリズムにより行われるものとするが、それに限られるものでなく、SVM（Support Vector Machine）等の学習アルゴリズムを採用してもよい。
【００４１】
（重要度学習処理）
図４のフローチャートに示すように、ステップＳ４０１では、設定手段の一例である類似度算出部１０２は、被写体の変動を含む学習対象の２枚の画像（複数種類の学習画像ペア）の各々に複数の対応する学習の対象とする局所領域を設定して選択する。より具体的に説明すると、ステップＳ４０１では、図３に示すように、学習する対象である顔全体に分布する複数の局所領域の中から１つの局所領域を選択する。なお、局所領域は、任意の個数設けられ、ある特徴点（例えば、特徴点３０１、特徴点３０３）を基準に設定されるものである。ここで、特徴点は、手動で指示した座標を採用してもよいし、テンプレートマッチング等で目、口等といった部位の端点等の座標を自動で予め求めたものを採用してもよい。
ここで、被写体の変動を含む学習対象の例として、学習画像ペアのうち、一方の画像に係る被写体の顔が笑顔であり、他方の画像に係る被写体の顔が怒り顔である構成、すなわち、被写体に係る顔の表情が互いに異なる画像を採用できる。ただし、これに限られるものではなく、被写体が身につけるものが異なる画像を採用してもよいし、一方の画像と他方の画像とで、被写体の形状、模様、位置、大きさ等が異なる画像を採用してもよい。
【００４２】
次に、ステップＳ４０２では、算出手段の一例である類似度算出部１０２は、ステップＳ４０１で選択された局所領域において、学習画像ペア間の類似度（すなわち対応する領域同士の類似度）を算出する。なお、画像は、画像記憶部１０１が有する学習画像データベースから取得される。
ここで、類似度は、図３における顔画像Ａの局所領域３０２とこれに対応する顔画像Ｂの局所領域３０４とに基づいて算出され、局所領域３０２と位置の異なる例えば局所領域３０６とから算出されるものではない。
【００４３】
また、ステップＳ４０２では、類似度算出部１０２は、学習画像データベースにある全ての学習画像ペアに対して類似度を算出する。このとき、ステップＳ４０２では、学習画像ペアが同一人物のものをintraID（positiveデータ）としてラベリングし、異なる人物のものをextraID（negativeデータ）としてラベリングする。すなわち、領域重要度生成装置は、学習画像ペア同士を照合する手段を備えている。なお、ラベリングする方法については、公知の技術（例えば、参考文献を参照のこと。）を採用することができる。
参考文献：Baback Moghaddam, "Beyond Eigenfaces:Probabilistic Matching for Face Recognition", MIT Media Laboratory, 1998
【００４４】
また、学習画像データベースは、複数人の多種多様な変動を含んだ顔画像を有している。また、本実施形態で採用する局所領域ごとの類似度は、学習画像ペアそれぞれの局所領域から抽出される輝度ベクトルの内積演算値である。したがって、局所領域ごとの類似度Skpairは、次式により算出される。
【００４５】
【数３】
2011128884.tif 000005
【００４６】
ここで、Skpairは、ある学習画像ペアの局所領域ごとの類似度であり、例えば、顔画像Ａと顔画像Ｂとにおけるペアの局所領域kに関する類似度である。kは、顔全体に存在する複数の局所領域において第k番目の局所領域に対応することを示している。また、IkA及びIkBは、学習画像ペアの局所領域内の輝度ベクトルである。なお、算出された局所領域ごとの類似度は、類似度記憶部１０３が有する類似度データベースに記憶される。
【００４７】
ステップＳ４０３では、類似度算出部１０２は、図３に示した顔全体に存在する複数の局所領域が全て選択されたか否かの判定を行う。すなわち、未だ選択されていない候補となる局所領域が存在している場合、類似度算出部１０２は、ステップＳ４０１において未だ選択されていない局所領域から１つの局所領域を選択し、処理を続行する。一方、全ての局所領域が選択された場合、領域重要度算出部１０４により、ステップＳ４０４の処理が行われる。
【００４８】
ステップＳ４０４では、領域重要度算出部１０４は、ステップＳ４０２で算出された局所領域ごとの類似度に基づいて局所領域ごとにヒストグラムを生成する。
【００４９】
ここで、図５を参照して、ヒストグラムについて説明する。図５は、ヒストグラムの一例を示す図である。図５は、図３における局所領域３０２と局所領域３０４との類似度に関するヒストグラムである。図５において、横軸が類似度を示し、縦軸が頻度を示す。
一般的に、図５で示すように、ヒストグラムは、positiveデータの頻度とnegativeデータの頻度とが完全には重ならず、それぞれを弱分離（すなわち完全に分離もしない）できるように２つの領域に分けられた形になる。なお、局所領域間の類似度は、ステップＳ４０２で算出されたもので、類似度データベースに記憶されている。
すなわち、ヒストグラムは、領域重要度記憶部１０５により領域同士の類似度と類似度が算出される対象となった学習画像ペア同士の照合結果とが関連付けられて領域ごとに累積された結果である度数分布の一例である。
【００５０】
ステップＳ４０５では、領域重要度算出部１０４は、未だ後述の処理がされていない局所領域から、ヒストグラムに基づいてpositiveデータとnegativeデータとを最良に分離する局所領域を抽出する。このとき、領域重要度算出部１０４は、両データを最良に分離するかどうかの判定を、重み付き誤り率εkを用いて行う。重み付き誤り率εkは、次式により算出される。
【００５１】
【数４】
2011128884.tif 000006
【００５２】
ここで、Di,kは、類似度データベースに記憶されている各類似度データに割り当てられている重みであり、Nは、学習画像データベースに存在する全学習画像ペアより算出される類似度の個数を示している。すなわち、式（４）は、不正解判定時にCi,kが１となることから、局所領域ごとの類似度に関する重みを累算していくということを示している。
ここで、不正解判定とは、positiveである類似度をnegativeであると判定した場合とnegativeである類似度をpositiveと判定した場合とをいう。他方、正解判定とは、positiveである類似度をpositiveであると判定した場合とnegativeである類似度をnegativeであると判定した場合とをいう。例えば、一の局所領域について算出された類似度が許容範囲内であるときに同一人物であると判定する場合において、算出された類似度が許容範囲内であるにもかかわらずラベリングがnegativeデータであるならば、不正解判定となる。また、同様に、算出された類似度が許容範囲外であるにかかわらずラベリングがpositiveデータであるならば、不正解判定となる。
なお、各類似度に設定される重みは、ステップＳ４０７で更新され得る。また、類似度に関する重みのデフォルト値は、１/Nである。すなわち、ステップＳ４０５では、領域重要度算出部１０４は、式（４）で算出される重み付き誤り率εkが最小となる局所領域を抽出する。
【００５３】
ステップＳ４０６では、重要度算出手段の一例である領域重要度算出部１０４は、ステップＳ４０５で抽出した局所領域に係るパラメータを領域重要度記憶部１０５に記憶する。なお、領域重要度算出部１０４が記憶装置１２に設けられるデータベース（図示せず。）に記憶する構成を採用してもよい。
ここで、領域重要度記憶部１０５が記憶するパラメータは、局所領域の位置を示す位置情報、局所領域の寸法を示すサイズ情報、局所領域が何番目に選択されたのかを示す順番情報、及びスコアである。なお、位置情報は、どの特徴点を基準とするのかという情報を示しており、その特徴点名（例えば、左目の目尻）及び基準からのオフセット量のことである。また、オフセット量は、例えば画像の左上を原点とした場合の横方向のオフセットをx、縦方向のオフセットをyとする。また、サイズ情報は、局所領域の縦方向の長さ及び横方向の長さである。
また、スコアαkは、一の領域が画像の判別に寄与する度合を表す値であり、次式により算出される。換言するならば、重み付き誤り率が局所領域ごとの類似度に関する重みが累算されるものであることから、スコアαkは、領域同士の類似度と学習画像ペア同士の照合結果とに基づいて領域ごとに算出される。なお、スコアαkは、第k局所領域における重要度を示している。
【００５４】
【数５】
2011128884.tif 000007
【００５５】
ステップＳ４０７では、領域重要度算出部１０４は、類似度データベースに記憶されている各類似度に対する重みを更新する処理を行う。重みの更新は、２つのパターンに分けられる。まず、１つ目のパターンは、正解判定であるときに、類似度の重みに対してexp（−αk）を乗じるというものである。また、２つ目のパターンは、不正解判定であるときに、類似度の重みに対してexp（αk）を乗じるというものである。すなわち、重みの更新を行うことで、判定が困難な類似度に関する重みが大きくなり、判定が困難な類似度を重視したパラメータを生成することができる。
【００５６】
ステップＳ４０８では、領域重要度算出部１０４は、抽出すべき局所領域の数が予め定められた数に達したか否かの判定を行う。このとき、抽出すべき局所領域の数が予め定められた数に達した場合、重要度学習処理は終了される。他方、抽出すべき局所領域の数が予め定められた数に達していない場合、領域重要度算出部１０４は、再びステップＳ４０４の処理を行う。
【００５７】
次に、図６を参照して、重要度学習処理で抽出した局所領域等を用いて、入力画像の認識を行う方法について説明する。図６は、認識処理に係るフローチャートを示す図である。
【００５８】
（認識処理）
まず、ステップＳ６０１では、画像入力部１０６は、撮像された被写体に係る画像を取得する処理を行う。なお、取得する画像は、撮像された被写体に係る画像に限られず、例えばインターネットを介して取得可能な画像でもよい。
【００５９】
ステップＳ６０２では、領域設定手段の一例である領域設定部１０７は、入力画像及び予め登録された複数の辞書画像の夫々に対して対応する複数の局所領域の設定を行う。ここで、局所領域の設定は、基準点とオフセット量とが指定されて行われる。より詳細には、まず、重要度学習処理で度数分布に基づいて抽出された各局所領域の基準となる特徴点が手動で選択され、又はテンプレートマッチング等により自動で抽出される。そして、決定した特徴点から記憶されたパラメータであるオフセット量(x,y)を考慮することで、局所領域が設定される。
【００６０】
ステップＳ６０３では、類似度算出手段の一例である領域類似度算出部１０８は、画像入力部１０６により取得される入力画像と辞書画像記憶部１０９が有する辞書画像データベースにある辞書画像との類似度（対応する領域同士の類似度）を算出する。ここで、辞書画像とは、認識の対象となる人物等の画像のことであり、予め任意の環境において、例えば１人の人物に対して１枚又は複数枚設けられる画像である。ただし、本実施形態では、登録人数をm人とし、各人物における辞書画像の枚数は、１枚とする構成を採用している。すなわち、ステップＳ６０３では、領域類似度算出部１０８は、入力画像と各人物の辞書画像とにおける局所領域に対する類似度を算出する。この類似度Ｓimは、次式により算出される。
【００６１】
【数６】
2011128884.tif 000008
【００６２】
ここで、Ｓimは、第i局所領域における入力画像とm人目の辞書画像との類似度を示す。また、Iは、局所領域内の特徴ベクトルを示しており、例えば局所領域内の輝度ベクトルである。また、輝度ベクトルをあるフィルタ演算した結果をベクトル化したものを採用してもよい。なお、Iixは、入力画像の第i局所領域の特徴ベクトルであり、Iimは、m人目の辞書画像の第i局所領域の特徴ベクトルを示している。
【００６３】
ステップＳ６０４では、選択手段の一例である統合類似度算出部１１１は、重要度学習処理で算出されて領域重要度記憶部１０５に記憶されたスコアのうちから、設定した局所領域に対応するスコアを選択する。本実施形態において、局所領域ごとのスコアは、基本的には、ユニークに定まる。
【００６４】
ステップＳ６０５では、統合類似度算出手段の一例である統合類似度算出部１１１は、ステップＳ６０４で選択したスコアと局所領域ごとの類似度とに基づいて、入力画像と複数の辞書画像の各々との類似度を表す統合類似度を算出する。統合類似度WSmは、次式により算出される。
【００６５】
【数７】
2011128884.tif 000009
【００６６】
ここで、αiは、重要度学習処理で算出された局所領域に関連付けられるスコアであり、第i局所領域のスコアである。Simは、入力画像と辞書画像とにおける第i局所領域に関する類似度を示している。なお、本実施形態において、登録者の人数は、m人であり、各登録者の辞書画像は、１枚である。
これらを踏まえると、最終的な認識結果を示すラベル値mは、次式により算出される。
【００６７】
【数８】
2011128884.tif 000010
つまり、判別手段の一例である認識部１１２は、統合類似度が最大となる辞書画像を選択し、ラベル値mが特定の値より大きい値であるならば、統合類似度が最大となる辞書画像に係る被写体と入力画像に係る被写体とが一致すると認識する。他方、ラベル値mが特定の値以下であるならば、入力画像に係る被写体が辞書画像に係る被写体のいずれとも一致しないと認識する。
【００６８】
本実施形態の構成によれば、多種多様な画像データから生成された領域重要度に基づいて画像を認識することで、領域重要度を用いないときと比べて認識の精度が向上する。また、本実施形態の構成によれば、種々の画像データからの学習が行われて重要度が変更されるので、変動の影響を抑えることができると共に、変動に対処する顔認識の実現が容易になる。
【００６９】
なお、領域重要度生成装置に係る処理の全部又は一部を照合装置で行ってもよいし、照合装置に係る処理の全部又は一部を領域重要度生成装置で行ってもよい。すなわち、本情報処理システムにおける処理については、一の装置で行う構成を採用してもよいし、複数の装置に亘って行う構成を採用してもよい。
【００７０】
（第２の実施形態）
第２の実施形態では、顔画像（より広義には、画像）の見え方別に設けられた学習画像ペアの各々に複数の対応する領域が設定されて、顔画像の見え方別かつ局所領域ごとに重要度（スコア）が算出される。そして、入力画像の見え方に応じて選択した重要度を用いて入力画像に係る被写体が認識される構成を採用している。
ここで、第２の実施形態の重要度学習処理は、大きく分けて２つの手順が存在する。そこで、１つ目の手順を１次学習処理と称し、２つ目の手順を２次学習処理と称する。１次学習処理については、第１の実施形態で説明した図４に示すフローチャートの処理と同様であるので、説明を省略する。また、領域重要度生成装置及び照合装置のハードウェア構成についても、第１の実施形態の領域重要度生成装置及び照合装置のハードウェア構成と同様であるので、説明を省略する。
【００７１】
ここで、図７及び図８を参照して、２次学習処理の詳細について説明する。付言するならば、２次学習処理は、１次学習処理で抽出された局所領域のスコアを、見え方変動別画像を用いて再計算するものである。
【００７２】
（重要度学習処理）
図７は、重要度学習処理における２次学習処理に係るフローチャートを示す図である。なお、図７に示すフローチャートは、領域重要度生成装置において実行されるものである。
【００７３】
ステップＳ７０１では、類似度算出部１０２は、見え方が変動するまとまり（いわゆるパターン）ごとに用意された画像データ群（見え方変動画像データ群と適宜称する。）から一のパターンに属する画像データ群を選択する処理を行う。
【００７４】
ここで、図８を参照して、画像データ群について説明する。図８は、見え方が変動する代表的なパターンに属する画像データの例を示す図である。図８に示すように、第２の実施形態では、見え方が変動する種別として４種類の変動を採用している。より具体的に説明すると、４種類の変動とは、照明変動８０１、向き変動８０２、表情変動８０３、及びオクルージョン８０４である。
【００７５】
照明変動８０１は、例えば、照明パターン１、照明パターン２、照明パターン３、及び照明パターン４で構成される。照明パターン１は、対面する顔の左半分が陰影部である照明パターンである。照明パターン２は、対面する顔の左の４分の１が陰影部である照明パターンである。照明パターン３は、対面する顔の右の４分の１が陰影部である照明パターンである。照明パターン４は、対面する顔の右半分が陰影部である照明パターンである。
【００７６】
また、向き変動８０２は、例えば、向きパターン１、向きパターン２、向きパターン３、及び向きパターン４で構成される。対面する顔の向きが、正面を０°、左方向を正、右方向を負とした場合において、向きパターン１は、９０°である向きパターンである。同様に、向きパターン２は、４５°である向きパターンであり、向きパターン３は、−４５°である向きパターンであり、向きパターン４は、−９０°である向きパターンである。
【００７７】
また、表情変動８０３は、例えば、笑顔、怒り顔、及び哀しみ顔で構成される。
【００７８】
また、オクルージョン８０４は、例えば、サングラスがある顔、眼鏡がある顔、マスクがある顔、及び帽子がある顔で構成される。
【００７９】
したがって、ステップＳ７０１では、類似度算出部１０２は、図８に示される見え方のパターンから、一の画像データ群、例えば照明変動８０１の照明パターン１に属する複数の画像データを抽出する。なお、オクルージョン８０４におけるサングラスがある顔のパターンと眼鏡がある顔のパターンとは、眼鏡のレンズの濃さが異なる程度であるので、一の画像データ群として扱ってもよい。また、本実施形態では、画像データ群は、見え方が同一で多種多様な人物の顔画像データで構成される。
【００８０】
ステップＳ７０２では、類似度算出部１０２は、１次学習処理で抽出された局所領域に係るパラメータを取得すると共に、ステップＳ７０１で選択した画像に対して局所領域を設定する。取得するパラメータは、局所領域の位置情報、サイズ情報、及びスコアである。なお、ステップＳ７０２で設定する局所領域の順番は、無作為ではなく１次学習処理の結果に基づいている。
【００８１】
ここで、図９を参照して、１次学習処理の結果に基づいて局所領域を設定する方法について説明する。図９は、１次学習処理で計算対象として選択された局所領域群を示す図である。図９には、１次学習処理後の局所領域群９０１と共に、各局所領域が１次学習処理で計算対象として選択された順番が示されている。選択された順番は、局所領域９０２において、局所領域内に示される数字である。すなわち、ステップＳ７０２では、類似度算出部１０２は、１次学習処理で局所領域が計算対象とされた順番に従って、局所領域を順次計算対象として設定する。
【００８２】
ステップＳ７０３では、類似度算出部１０２は、画像記憶部１０１が有する各種変動別学習画像データベースに記憶される画像データより、ステップＳ７０２で設定された学習画像ペア間の局所領域に関する類似度を算出する。ステップＳ７０３で扱う画像データは、ステップＳ７０１で選択された１つの画像データ群である。例えば、選択される画像データは、照明変動８０１の照明パターン１に属する画像データ群である。
また、ステップＳ７０３では、ステップＳ４０２と同様に、算出した類似度に対して、学習画像ペアが同一人物のものをpositiveデータとしてラベリングし、異なる人物のものをnegativeデータとしてラベリングする。なお、ここで算出された全ての類似度は、データとして記憶装置１２に設けられるデータベース（図示せず。）に記憶する。
【００８３】
ステップＳ７０４では、領域重要度算出部１０４は、ステップＳ４０４と同様に、ステップＳ７０３で計算した類似度に基づいてヒストグラムを生成する。
【００８４】
ステップＳ７０５では、領域重要度算出部１０４は、ステップＳ７０２で設定された局所領域に対して、パラメータ、すなわち重み付き誤り率及びスコアを再度算出する。
ステップＳ７０５における重み付き誤り率εenは、式（９）により算出され、スコアαenは、式（１０）により算出される。
【００８５】
【数９】
2011128884.tif 000011
【００８６】
【数１０】
2011128884.tif 000012
【００８７】
ここで、添え字eは、ステップＳ７０１で選択された一の画像データ群が属するパターンを示している。また、nは、ステップＳ７０２で設定された局所領域の１次学習処理で選択された順番を示している。また、Dは、各類似度に対応する重みである。なお、１つ目の局所領域に係るパラメータを計算する際、各類似度に対応する重みは、１／N（Nは類似度の数を示す。）とする。
【００８８】
ステップＳ７０６では、領域重要度算出部１０４は、ステップＳ７０５で算出したパラメータ（スコア等）を記憶装置１２に設けられるデータベース（図示せず。）に記録する。
また、ステップＳ７０６では、領域重要度算出部１０４は、１次学習処理で抽出した局所領域の位置情報及びサイズ情報を変更せず、それぞれ各局所領域と紐付けられた形式で記憶装置１２に設けられるデータベースに記録する。
【００８９】
ステップＳ７０７では、領域重要度算出部１０４は、ステップＳ４０７と同様に、重み係数を算出する。すなわち、領域重要度算出部１０４は、正解判定された類似度に対しては、exp（−αen）を乗じ、不正解判定された類似度に対しては、exp（αen）を乗じ、重みの更新を行う。
【００９０】
ステップＳ７０８は、領域重要度算出部１０４は、１次学習処理で設定された全ての局所領域を選択したか否かの判定を行う。
【００９１】
ステップＳ７０９では、領域重要度算出部１０４は、見え方が変動する全てのパターンを網羅したか否かの判定を行う。
【００９２】
このように、１次学習処理及び２次学習処理を行うことで、見え方が変動する各パターンに特化した、領域重要度の算出が可能となる。ここで、図１０を参照して、見え方が変動する場合における領域重要度について説明する。図１０は、２次学習処理で算出された領域重要度のテーブルの例を示す図である。
【００９３】
変動パターンAは、例えば照明変動８０１の照明パターン１に対応し、変動パターンAに係る行には、変動パターンAにおける重要度が示されている。変動パターンBは、例えば照明変動８０１の照明パターン２に対応し、変動パターンBに係る行には、変動パターンBにおける重要度が示されている。変動パターンCは、例えば照明変動８０１の照明パターン３に対応し、変動パターンCに係る行には、変動パターンCにおける重要度が示されている。なお、局所領域iは、１次学習処理で選択された第i番目の局所領域である。
【００９４】
次に、第２の実施形態に係る認識処理について説明する。第２の実施形態に係る認識処理は、１次学習処理及び２次学習処理で用いた局所領域と領域重要度とに基づいて、入力画像の認識を行う。基本的な処理は、第１の実施形態の図６に示すフローチャートで示した処理と同様であるので、異なる部分について図１１を参照して説明する。
【００９５】
（認識処理）
ステップＳ１１０１からステップＳ１１０３までの処理は、図６に示すステップＳ６０１からステップＳ６０３までの処理と同様の処理である。すなわち、照合装置では、これらの処理が行われ、入力画像と辞書画像との間の所定の局所領域における類似度が算出される。なお、類似度は、例えば、式（６）に基づいて算出される。また、図１１に示す辞書画像データベースは、図６に示す辞書画像データベースと同様であり、登録者の画像を記憶している。
【００９６】
ステップＳ１１０４では、推定手段の一例である統合類似度算出部１１１は、入力画像の見え方を推定し、領域重要度テーブルを参照して、重要度wを選択する処理を行う。より具体的に説明すると、入力画像より変動のパターンを推定し、推定した変動のパターンに基づいて領域重要度テーブルより、推定された入力画像の見え方及び設定された局所領域に対応するスコアを選択する。第２の実施形態において、重要度wは、例えば変動パターンAにおけるスコアである。すなわち、ステップＳ１１０４では、統合類似度算出部１１１は、入力画像に係る変動のパターンに対応したスコアを選択する。
【００９７】
ここで、変動のパターンを推定する処理は、公知の技術を利用して実現する。例えば、照明が変動するパターンの推定では、統合類似度算出部１１１は、まず、画像を低解像化して、鼻と口とを結ぶ直線を分割線として、分割線の左顔領域及び右顔領域のヒストグラムを作成する。そして、統合類似度算出部１１１は、入力画像に関するヒストグラムと、予め取得されている様々な照明パターンに関するヒストグラムとのマッチングにより行う。例えば、このような構成を採用することで、入力画像の変動のパターンを推定することができる。
【００９８】
また、例えば、向きが変動するパターンの推定では、統合類似度算出部１１１は、入力画像中に存在する顔の目、鼻、口、及び口端といった特徴部位の位置関係に基づいて、どの方向に顔が向いているかを推定する。
【００９９】
また、例えば、表情が変動するパターンの推定では、統合類似度算出部１１１は、目又は口といった特徴部位の形状を抽出し、抽出した形状より表情を推定する。
【０１００】
また、例えば、オクルージョンのパターンの推定では、統合類似度算出部１１１は、メガネのモデル又は帽子のモデルを統計学習から求め、求めたモデルに対する類似度に基づいて推定する。
なお、変動のパターンを推定する方法は、上述したものに限定されるものでなく、他の公知技術を採用してもよい。また、本実施形態では、見え方推定処理を統合類似度算出部１１１により実施したが、これに限られず、見え方推定部を更に設ける等、統合類似度算出部１１１とは異なる部により見え方推定処理を実施してもよい。
【０１０１】
ステップＳ１１０５では、統合類似度算出部１１１は、ステップＳ１１０４で抽出した重要度と、ステップＳ１１０３で算出した局所領域ごとの類似度とに基づいて統合類似度WSmを算出する。統合類似度WSmは、次式により算出される。
【０１０２】
【数１１】
2011128884.tif 000013
【０１０３】
式（１１）は、ステップＳ１１０４で推定された変動パターンeにおける第i局所領域のスコアαeiとステップＳ１１０３で算出された入力画像及びm人目の辞書画像間の第i局所領域に対する類似度Simの積との和により算出される。最終的に、入力画像がm人の辞書画像のうちどの人物であるかの判定は、統合類似度が最大であるものを選択することで行う。すなわち、入力画像がm人の辞書画像のうちどの人物であるかの認識は、ラベル値mが特定の値より大きい値であるならば、統合類似度が最大となる辞書画像に係る被写体と入力画像に係る被写体とが一致するものとなる。他方、ラベル値mが特定の値以下であるならば、統合類似度が最大となる辞書画像に係る被写体と入力画像に係る被写体とが一致せず、辞書画像データベースには入力画像に係る被写体と一致する辞書画像に係る被写体が存在しないものとなる。最終的な認識結果を示すラベル値mは、次式により算出される。
【０１０４】
【数１２】
2011128884.tif 000014
【０１０５】
また、第２の実施形態では、入力画像の見え方に基づいて、局所領域の重要度を設定した。同様に、辞書画像の見え方を推定し、辞書画像より局所領域の重要度を設定する構成を採用してもよい。また、入力画像及び辞書画像の夫々の見え方より算出される重要度を考慮して認識してよい。その際、式（１１）は、次式となる。
【０１０６】
【数１３】
2011128884.tif 000015
【０１０７】
ここで、添え字inputが付されたスコアは、入力画像の見え方に基づいて決定されたスコアを示し、添え字registerが付されたスコアは、辞書画像の見え方に基づいて決定されたスコアを示す。認識の判定処理は、式（１３）が最大となる辞書画像を抽出することで行われる。
【０１０８】
第２の実施形態の構成によれば、変動のパターンに応じた重要度を予め求め、認識時にその変動のパターンを推定し、変動のパターンに好適な重要度を用いて入力画像を認識することで、変動のパターンの影響を受け難い認識処理が可能となる。
【０１０９】
（その他の実施形態）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【０１１０】
以上、上述した各実施形態によれば、入力画像に対する認識の精度を向上させることができるようになる。
【０１１１】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【０１１２】
１０２  類似度算出部、１０４  領域重要度算出部、１０７  領域設定部、１０８  領域類似度算出部、１１１  統合類似度算出部、１１２  認識部
【図１】
2011128884.tif 000016
【図２】
2011128884.tif 000017
【図３】
2011128884.tif 000018
【図４】
2011128884.tif 000019
【図５】
2011128884.tif 000020
【図６】
2011128884.tif 000021
【図７】
2011128884.tif 000022
【図８】
2011128884.tif 000023
【図９】
2011128884.tif 000024
【図１０】
2011128884.tif 000025
【図１１】
2011128884.tif 000026