(57)【要約】【課題】対象カテゴリにおける画像中の物体を精度よく検索するための特徴量を抽出することができる。【解決手段】対象カテゴリを含む複数のカテゴリから予め画像のカテゴリを識別するように学習された畳み込みニューラルネットワークに対して任意の画像を入力し、画像ごとに得られる、畳み込みニューラルネットワークの畳み込み層のチャネルごと及び出力位置ごとの出力を、画像の特徴を表す特徴マップとして算出し、予め学習された、特徴マップを入力として画像のカテゴリを分類する分類器を用いて、特徴マップの対象カテゴリへの影響を表す重みを算出し、対象カテゴリへの影響を除するように重みを特徴マップに適用して得られる特徴マップに基づいて特徴量ベクトルを算出する。【選択図】図１
2019211913.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
任意の画像から特徴量を抽出する特徴量抽出装置であって、
対象カテゴリを含む複数のカテゴリから予め画像のカテゴリを識別するように学習された畳み込みニューラルネットワークに対して前記任意の画像を入力し、前記画像ごとに得られる、前記畳み込みニューラルネットワークの畳み込み層のチャネルごと及び出力位置ごとの出力を、前記画像の特徴を表す特徴マップとして算出する特徴マップ算出部と、
予め学習された、前記特徴マップを入力として前記画像のカテゴリを分類する分類器を用いて、前記特徴マップの前記対象カテゴリへの影響を表す重みを算出する重み算出部と、
前記対象カテゴリへの影響を除するように前記重みを前記特徴マップに適用して得られる特徴マップに基づいて特徴量ベクトルを算出する特徴変換部と、
を含む特徴量抽出装置。
【請求項２】
前記重み算出部は、分類器を用いて、前記特徴マップの前記対象カテゴリへの影響を表す重みを前記チャネルごと及び前記出力位置ごとに算出する請求項１記載の特徴量抽出装置。
【請求項３】
前記重み算出部は、分類器を用いて、前記特徴マップの前記対象カテゴリへの影響を表す重みを前記チャネルごと及び前記出力位置ごとに算出し、同一の出力位置での前記チャネルごとの重みを統合することにより得られる、前記出力位置ごとの重み、または同一のチャネルでの前記出力位置ごとの重みを統合することにより得られる、前記チャネルごとの重みを算出する請求項１記載の特徴量抽出装置。
【請求項４】
前記分類器は、分類結果としてカテゴリ毎に確率を出力し、
前記重み算出部は、前記対象カテゴリの前記確率の微分係数を用いて、前記重みを算出する請求項１〜請求項３の何れか１項記載の特徴量抽出装置。
【請求項５】
前記画像について算出した前記特徴量ベクトルと、予め前記対象カテゴリについての参照画像の各々から抽出された特徴量ベクトルとを照合し、前記画像に対応する前記参照画像の各々を検索結果として出力する照合部、
を更に含む請求項１〜請求項４の何れか１項記載の特徴量抽出装置。
【請求項６】
任意の画像から特徴量を抽出する特徴量抽出装置における特徴量抽出方法であって、
特徴マップ算出部が、対象カテゴリを含む複数のカテゴリから予め画像のカテゴリを識別するように学習された畳み込みニューラルネットワークに対して前記任意の画像を入力し、前記画像ごとに得られる、前記畳み込みニューラルネットワークの畳み込み層のチャネルごと及び出力位置ごとの出力を、前記画像の特徴を表す特徴マップとして算出するステップと、
重み算出部が、予め学習された、前記特徴マップを入力として前記画像のカテゴリを分類する分類器を用いて、前記特徴マップの前記対象カテゴリへの影響を表す重みを算出するステップと、
特徴変換部が、前記対象カテゴリへの影響を除するように前記重みを前記特徴マップに適用して得られる特徴マップに基づいて特徴量ベクトルを算出するステップと、
を含む特徴量抽出方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１〜請求項５のいずれか１項に記載の特徴量抽出装置の各部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特徴量抽出装置、方法、及びプログラムに係り、特に、画像中の物体を検索するための特徴量を抽出する特徴量抽出装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
スマートフォン等の小型撮像デバイスの普及に伴い、様々な場所や環境で任意の対象を撮影したような画像中に写る物体を検索する技術への要望が高まってきている。
【０００３】
従来、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）によって物体を検索する、種々の技術が発明され、開示されている。典型的な手続きを、非特許文献１に記載の技術に従って説明する。まず、画像分類用に学習されたＣＮＮを用いて、畳み込み層の出力を領域ごとに空間プーリングすることで、画像から特徴量ベクトルを抽出する。次に、互いに異なる二つの画像について特徴量ベクトル同士の内積を計算する。値が大きいほど、同一の物体が写っているとみなす。予め、認識したい物体を含む画像（参照画像）によりあらかじめ参照画像データベースを構築し、新たに入力された画像（クエリ画像）と同一の物体が写っているものを検索することにより、クエリ画像中に存在する物体を特定することができる。
【０００４】
また、非特許文献２には、画像が含む物体を示す教師ラベルを用いてＣＮＮを学習する方法が記載されている。約２０万枚の教師画像群をもとに画像の三つ組を作成し、同一教師ラベルを持つ画像ペア間の距離が、異なる教師ラベルを持つ画像ペア間の距離より小さくなるようにＣＮＮを学習することで、高精度な物体検索を実現している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】G. Tolias, R. Sicre, and H. Jegou, Particular Object Retrieval with Integral Max-Pooling of CNN Activations, In ICLR, 2016.
【非特許文献２】A. Gordo, J. Almazan, J. Revaud, and D. Larlus, Deep image retrieval: Learning global representations for image search, In ECCV, 2016.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
非特許文献１の方法は、学習画像群のカテゴリを見分けるべく学習された畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）から特徴量ベクトルを抽出するものであり、同一カテゴリの物体が複数存在する場合に、特徴量ベクトル間の距離が不必要に近くなってしまう。結果として、似て非なるような物体の検索精度が劣化してしまうという問題がある。
【０００７】
非特許文献２の方法は、物体検索の教師画像を用いてＣＮＮを学習することで、異なる物体を高精度に弁別可能な特徴量ベクトルを得ることができる。しかしながら、物体検索の教師画像を多数準備することは、多大なコストを要するという問題がある。一例として、対象カテゴリを自動車とする教師画像を１万枚準備する事と、自動車の中でもある特定の車種の教師画像を１万枚準備する事では、後者の方が難しくコストが必要となる。
【０００８】
以上のように、現在に至るまで、ＣＮＮによる物体検索において、物体検索の教師画像を用いず高精度に検索を実現する方法は発明されていなかった。
【０００９】
本発明は、上記問題点を解決するために成されたものであり、対象カテゴリにおける画像中の物体を精度よく検索するための特徴量を抽出することができる特徴量抽出装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するために、第１の発明に係る特徴量抽出装置は、任意の画像から特徴量を抽出する特徴量抽出装置であって、対象カテゴリを含む複数のカテゴリから予め画像のカテゴリを識別するように学習された畳み込みニューラルネットワークに対して前記任意の画像を入力し、前記画像ごとに得られる、前記畳み込みニューラルネットワークの畳み込み層のチャネルごと及び出力位置ごとの出力を、前記画像の特徴を表す特徴マップとして算出する特徴マップ算出部と、予め学習された、前記特徴マップを入力として前記画像のカテゴリを分類する分類器を用いて、前記特徴マップの前記対象カテゴリへの影響を表す重みを算出する重み算出部と、前記対象カテゴリへの影響を除するように前記重みを前記特徴マップに適用して得られる特徴マップに基づいて特徴量ベクトルを算出する特徴変換部と、を含んで構成されている。
【００１１】
また、第１の発明に係る特徴量抽出装置において、前記重み算出部は、分類器を用いて、前記特徴マップの前記対象カテゴリへの影響を表す重みを前記チャネルごと及び前記出力位置ごとに算出するようにしてもよい。
【００１２】
また、第１の発明に係る特徴量抽出装置において、前記重み算出部は、分類器を用いて、前記特徴マップの前記対象カテゴリへの影響を表す重みを前記チャネルごと及び前記出力位置ごとに算出し、同一の出力位置での前記チャネルごとの重みを統合することにより得られる、前記出力位置ごとの重み、または同一のチャネルでの前記出力位置ごとの重みを統合することにより得られる、前記チャネルごとの重みを算出するようにしてもよい。
【００１３】
また、第１の発明に係る特徴量抽出装置において、前記分類器は、分類結果としてカテゴリ毎に確率を出力し、前記重み算出部は、前記対象カテゴリの前記確率の微分係数を用いて、前記重みを算出するようにしてもよい。
【００１４】
また、第１の発明に係る特徴量抽出装置において、前記画像について算出した前記特徴量ベクトルと、予め前記対象カテゴリについての参照画像の各々から抽出された特徴量ベクトルとを照合し、前記画像に対応する前記参照画像の各々を検索結果として出力する照合部、を更に含むようにしてもよい。
【００１５】
第２の発明に係る特徴量抽出方法は、任意の画像から特徴量を抽出する特徴量抽出装置における特徴量抽出方法であって、特徴マップ算出部が、対象カテゴリを含む複数のカテゴリから予め画像のカテゴリを識別するように学習された畳み込みニューラルネットワークに対して前記任意の画像を入力し、前記画像ごとに得られる、前記畳み込みニューラルネットワークの畳み込み層のチャネルごと及び出力位置ごとの出力を、前記画像の特徴を表す特徴マップとして算出するステップと、重み算出部が、予め学習された、前記特徴マップを入力として前記画像のカテゴリを分類する分類器を用いて、前記特徴マップの前記対象カテゴリへの影響を表す重みを算出するステップと、特徴変換部が、前記対象カテゴリへの影響を除するように前記重みを前記特徴マップに適用して得られる特徴マップに基づいて特徴量ベクトルを算出するステップと、を含んで実行することを特徴とする。
【００１６】
第３の発明に係るプログラムは、コンピュータを、第１の発明に係る特徴量抽出装置の各部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の特徴量抽出装置、方法、及びプログラムによれば、対象カテゴリを含む複数のカテゴリから予め画像のカテゴリを識別するように学習された畳み込みニューラルネットワークに対して任意の画像を入力し、画像ごとに得られる、畳み込みニューラルネットワークの畳み込み層のチャネルごと及び出力位置ごとの出力を、画像の特徴を表す特徴マップとして算出し、予め学習された、特徴マップを入力として画像のカテゴリを分類する分類器を用いて、特徴マップの対象カテゴリへの影響を表す重みを算出し、対象カテゴリへの影響を除するように重みを特徴マップに適用して得られる特徴マップに基づいて特徴量ベクトルを算出することにより、対象カテゴリにおける画像中の物体を精度よく検索するための特徴量を抽出することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施形態に係る特徴量抽出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係る特徴量抽出装置における特徴量抽出処理ルーチンを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００２０】
＜本発明の実施形態に係る特徴量抽出装置の構成＞
【００２１】
次に、本発明の実施形態に係る特徴量抽出装置の構成について説明する。図１に示す特徴量抽出装置１は、特定の対象カテゴリに属する物体が写ったクエリ画像と同じ物体を含む参照画像を高精度に検索することができる特徴量ベクトル６を抽出する特徴量抽出装置である。なお、以降では画像４がクエリ画像に対応し、参照画像集合５が１枚以上の参照画像からなる画像集合に対応するものとして説明する。なお、参照画像集合５の参照画像を画像４として用いてもよい。
【００２２】
図１に示す特徴量抽出装置１は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する特徴量抽出処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。この特徴量抽出装置１は、特徴マップ算出部１１と、重み算出部１２と、特徴変換部１３と、照合部１４とを備えている。
【００２３】
本実施形態の特徴量抽出装置１は、データベース２と通信手段（図示省略）を介して相互に情報を通信する。
【００２４】
データベース２は、例えば、一般的な汎用コンピュータに実装されているファイルシステムによって構成できる。本実施形態では、一例としてデータベース２には、カテゴリごとの参照画像集合５の参照画像の各々のデータ、及び抽出した参照画像の各々の特徴量ベクトルが予め格納されているものとする。本実施形態では、各参照画像それぞれを一意に識別可能な、通し番号によるＩＤ（Identification）やユニークな参照画像ファイル名等の識別子が与えられているものとしている。また、データベース２は、各々の参照画像について、当該参照画像の識別子と、当該参照画像の画像データとを関連づけて記憶しているものとする。あるいは、データベース２は、同様に、ＲＤＢＭＳ（Relational Database Management System）等で実装及び構成されていても構わない。データベース２が記憶する情報は、その他、メタデータとして、例えば参照画像の内容を表現する情報（参照画像のタイトル、概要文、またはキーワード等）、参照画像のフォーマットに関する情報（参照画像のデータ量、サムネイル等のサイズ）等を含んでいても構わないが、これらの情報の記憶は本開示の実施においては必須ではない。
【００２５】
データベース２は、特徴量抽出装置１の内部及び外部の何れに設けられていても構わず、通信手段は任意の公知ものを用いることができる。なお、本実施形態では、データベース２は、特徴量抽出装置１の外部に設けられているものとし、インターネット、及びＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol／Internet Protocol）等のネットワークを通信手段として特徴量抽出装置１と通信可能に接続されているものとする。
【００２６】
また、特徴量抽出装置１が備える各部及びデータベース２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit)等の演算処理装置や、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、及びＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記憶装置等を備えたコンピュータやサーバ等により構成して、各部の処理がプログラムによって実行されるものとしてもよい。このプログラムは特徴量抽出装置１が備える上記記憶装置に予め記憶されていてもよいし、磁気ディスク、光ディスク、及び半導体メモリ等の記録媒体に格納して提供することも、ネットワークを通して提供することも可能である。もちろん、その他いかなる構成要素についても、単一のコンピュータやサーバによって実現しなければならないものではなく、ネットワークによって接続された複数のコンピュータに分散して実現しても構わない。
【００２７】
特徴マップ算出部１１は、対象カテゴリを含む複数のカテゴリから画像のカテゴリを識別するように予め学習された畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）に対して画像４を入力し、画像４ごとに得られる、ＣＮＮの畳み込み層のチャネルごと及び出力位置ごとの出力を、画像４の特徴を表す特徴マップとして算出する。
【００２８】
ＣＮＮとしては公知のネットワークを用いれば良いが、予め画像４のカテゴリを見分けるべく学習されているものとする。特徴マップは、例えば、非特許文献３に記載のVGG-16、VGG-19と呼ばれるＣＮＮや、非特許文献４に記載のResNet-50、ResNet-101と呼ばれるＣＮＮの任意の中間層の出力を抽出することで得ることができる。最も好適な例としては、全結合層の直前に該当する、最終畳み込み層から特徴マップを得る。以降では、説明のため、前述のVGG-16の最終畳み込み層（例えば５ブロック目内３層目）から特徴マップを得るものとする。以上のようにして、画像４から特徴マップを抽出することができる。
【００２９】
[非特許文献３]K. Simonyan, A. Zisserman, Very deep convolutional networks for large-scale image recognition, In ICLR, 2015.
[非特許文献４]K. He, X. Zhang, S. Ren, J. Sun, Deep residual learning for image recognition, In CVPR, 2016.
重み算出部１２は、予め学習された、特徴マップを入力として画像のカテゴリを分類する分類器を用いて、抽出した特徴マップの対象カテゴリへの影響を表す重みを算出する。
【００３０】
重み算出部１２では、画像４が対象カテゴリへ分類された際に、対象カテゴリへの影響が大きい箇所の数値は大きく、影響が小さい箇所の数値は小さくなる重みを算出する。
【００３１】
まず、特徴マップを分類器に入力し、画像４のカテゴリ分類結果として、カテゴリごとの確率を求める。分類器としては、分類結果としてカテゴリ毎に確率を出力するものであればどのようなものでもよく、公知の任意のものを用いればよいが、最終層がソフトマックス層である全結合の多層ニューラルネットワークが好ましい。本実施形態の一例では、特徴マップ抽出処理で用いたVGG-16の最終畳み込み層以降の層を分類器として用いて求めるものとする。
【００３２】
次に、対象カテゴリについて、特徴マップ、及び対象カテゴリの確率を用いて、特徴マップにおける、対象カテゴリへの影響の度合いを表す重みを、畳み込み層のチャネルごと及び出力位置ごとに算出する。この場合、重みは特徴マップの出力位置（縦、及び横）、及び、チャネルに対応し、特徴マップのサイズ（縦、横、及びチャネル数）と同一のサイズとなる。影響度合いを求める方法は限定されないが、一例としては、非特許文献５に記載される、抽出した特徴マップにおける対象カテゴリの確率の微分係数を用いて重みを算出する。
【００３３】
[非特許文献５]R.R. Selvaraju, M. Cogswell, A. Das, R. Vedantam, D. Parikh, D. Batra, Grad-CAM: visual explanations from deep networks via gradient-based localization, In ICCV, 2017.
【００３４】
また、同一のチャネルでの出力位置ごとの重みを統合することにより得られる、チャネルごとの重みを算出することもできる。この場合、微分係数をチャネル内で平均化し、チャネルごとに平均化された値を、重みとすることができる。重みは特徴マップのチャネルと対応し、特徴マップのチャネル数と同数の数値を持ち、カテゴリの影響が強いチャネルほど大きい値を持つ。
【００３５】
また、同一の出力位置でのチャネルごとの重みを統合することにより得られる、出力位置ごとの重みを算出することもできる。この場合、重みは特徴マップの出力位置と対応し、特徴マップの縦、及び横と同一のサイズとなる。なお、統合は、各出力位置における全チャネルの値を合計する、平均化する、又は最大値を取る、などの公知の方法によって実施できる。
【００３６】
重み算出部１２は、最後に、以上の手続きによって算出した重みを正規化して出力する。重みは負値を含む可能性があるため、例えば、最小値を引く、最小値を引いた上で最大値で割る、あるいは、負値を０に置き換えるなどの処理を適用することが好ましい。
【００３７】
以上の処理で、特徴マップのチャネル、又は、出力位置、あるいはその両者に関して、カテゴリの影響が大きい箇所ほど大きい値を持つ重みを求めることができる。
【００３８】
特徴変換部１３は、対象カテゴリへの影響を除するように重みを特徴マップに適用して得られる特徴マップに基づいて特徴量ベクトル６を算出する。
【００３９】
特徴変換部１３の処理では、重み適用処理、及びベクトル化処理が行われる。
【００４０】
特徴変換部１３では、まず、特徴マップに重みを適用する。重みが特徴マップの出力位置及びチャネルに対応する場合、重みは特徴マップと同じサイズであるため、最も単純には、特徴マップの各ピクセル（出力位置）から、対応する重みの値を引くことで、特徴マップにおけるカテゴリの影響を抑えることができる。あるいは、重みの値を０から１に正規化した上で１から引き、特徴マップと掛けてもよい。また、重みが特徴マップの出力位置、あるいは、チャネルのみに対応する場合には、対応する出力位置、あるいは、チャネルに該当する特徴マップの各値に同様の処理を行うことで、重みを適用できる。
【００４１】
他にも、重みが一定値以上となる箇所について、特徴マップの対応する箇所の値を０とすることでもカテゴリの影響を抑えることができる。一定値は、事前に規定しても良いし、重みの平均値などとしても良い。
【００４２】
特徴変換部１３では、次に、重みを適用した特徴マップから特徴量ベクトル６を求める。特徴マップから特徴量ベクトル６を算出する方法は公知の方法を用いてよいが、例えば、非特許文献１に記載の方法を用いればよい。この場合、まず、様々な大きさの矩形を規定し、チャネルごとに矩形内の値の最大値を求めることで、矩形数×チャネル数のベクトルを得る。特徴量ベクトル群を正規化し、同一チャネルの値を足し合わせて再度正規化することで、チャネル数の次元を持つ特徴量ベクトル６によって表現することができる。正規化は、公知の方法を用いれば良いが、Ｌ２正規化が好適である。
【００４３】
また、重みの適用は特徴量ベクトル６の算出後に行っても良く、例えば、特徴マップから求めた特徴量ベクトル６から、特徴マップの出力位置及びチャネルに対応する重みから求めた特徴量ベクトル６を引くことで、重みを適用してもよい。この場合、減算の前後に各特徴量ベクトル６を正規化することが好ましい。
【００４４】
照合部１４は、画像４について算出した特徴量ベクトル６と、データベース２に格納された対象カテゴリについての参照画像の各々から抽出された特徴量ベクトルとを照合し、画像４に対応する参照画像の各々を検索結果７として出力する。
【００４５】
類似度は、例えば内積、コサイン類似度など、任意の公知の尺度によって求めればよい。この類似度の最も高いものから順に意味内容が同一ないし近い参照画像を検索結果７として出力する。あるいは、これらを求める際に、公知のインデクシング法を用いても構わず、例えば、特許文献１に開示される方法を用いて特徴量ベクトル６をハッシュ化し、近似的に類似する参照画像を発見してもよい。
【００４６】
[特許文献１]特開２０１３−６８８８４号公報
【００４７】
＜本発明の実施形態に係る特徴量抽出装置の作用＞
【００４８】
次に、本発明の実施形態に係る特徴量抽出装置１の作用について説明する。特徴量抽出装置１は、図２に示す特徴量抽出処理ルーチンを実行する。
【００４９】
まず、ステップＳ１０１では、特徴マップ算出部１１が、対象カテゴリを含む複数のカテゴリから画像のカテゴリを識別するように予め学習されたＣＮＮに対して画像４を入力し、画像４ごとに得られる、ＣＮＮの畳み込み層のチャネルごと及び出力位置ごとの出力を、画像４の特徴を表す特徴マップとして算出する。
【００５０】
次に、ステップＳ１０２では、重み算出部１２が、予め学習された、特徴マップを入力として画像のカテゴリを分類する分類器を用いて、抽出した特徴マップの対象カテゴリへの影響を表す重みを算出する。ここでは、特徴マップを分類器に入力し、画像４のカテゴリ分類結果として、カテゴリごとの確率を求め、対象カテゴリについて、特徴マップ、及び対象カテゴリの確率を用いて、特徴マップにおける、対象カテゴリへの影響の度合いを表す重みを、特徴マップのチャネルごと及び出力位置ごとに算出する。
【００５１】
ステップＳ１０３では、特徴変換部１３が、対象カテゴリへの影響を除するように重みを特徴マップに適用して得られる特徴マップに基づいて特徴量ベクトル６を算出する。
【００５２】
ステップＳ１０４では、画像４について算出した特徴量ベクトル６と、データベース２に格納された対象カテゴリについての参照画像の各々から抽出された特徴量ベクトルとを照合し、画像４に対応する参照画像の各々を検索結果７として出力する。
【００５３】
以上説明したように、本発明の実施形態に係る特徴量抽出装置によれば、対象カテゴリを含む複数のカテゴリから予め画像のカテゴリを識別するように学習されたＣＮＮに対して任意の画像を入力し、画像ごとに得られる、ＣＮＮの畳み込み層のチャネルごと及び出力位置ごとの出力を、画像の特徴を表す特徴マップとして算出し、予め学習された、特徴マップを入力として画像のカテゴリを分類する分類器を用いて、特徴マップの対象カテゴリへの影響を表す重みを算出し、対象カテゴリへの影響を除するように重みを特徴マップに適用して得られる特徴マップに基づいて特徴量ベクトルを算出することにより、対象カテゴリにおける画像中の物体を精度よく検索するための特徴量を抽出することができる。
【００５４】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００５５】
例えば、特徴量抽出装置１に照合部１４を設ける場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、外部に照合装置を備えるようにしてもよい。この場合には、照合装置は、特徴量抽出装置、ならびに、データベースと相互に通信可能な形で接続されているものとする。
【符号の説明】
【００５６】
１     特徴量抽出装置
２     データベース
４     画像
５     参照画像集合
６     特徴量ベクトル
７     検索結果
１１   特徴マップ算出部
１２   算出部
１３   特徴変換部
１４   照合部
【図１】
2019211913.tif 000003
【図２】
2019211913.tif 000004