(57)【要約】【課題】処理すべき画像が逐次的に追加される場合であっても所定時間内に識別結果を提示する装置を提供する。【解決手段】画像識別装置は、入力画像のオブジェクトと登録画像のオブジェクトとを識別器により識別する入力オブジェクト識別演算部４３と、入力画像のオブジェクトに識別結果を対応付けて保持する入力オブジェクト識別用データ保持部４４と、複数の識別器を保持し、入力画像に含まれるオブジェクトと識別結果と用いて保持する識別器の学習を行い、該識別器のパラメータの調整を行う識別器学習部４５と、を備える。入力オブジェクト識別演算部４３は、入力オブジェクト識別用データ保持部４４の状態に応じて、使用する識別器を識別器学習部４５が保持する複数の識別器から判定する。【選択図】図５
2019101737.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像に含まれるオブジェクトと予め登録される登録画像に含まれるオブジェクトとが同一か否かを、識別器により識別する識別手段と、
前記入力画像に含まれる前記オブジェクトに前記識別手段による識別結果を対応付けて保持する保持手段と、
高速識別器及び低速識別器を含む複数の識別器を保持し、前記保持手段に保持される前記入力画像に含まれる前記オブジェクトと前記識別結果と用いて保持する識別器の学習を行い、該識別器のパラメータの調整を行う識別器学習手段と、を備え、
前記識別手段は、
前記保持手段の状態に応じて、使用する識別器を前記識別器学習手段が保持する前記複数の識別器から判定し、該識別器の状態を制御する識別器制御手段と、
前記識別器制御手段により判定された識別器を用いて前記識別を行う入力オブジェクト識別手段と、を備えることを特徴とする、
画像識別装置。
【請求項２】
前記識別器学習手段は、前記高速識別器を学習して構築することを特徴とする、
請求項１記載の画像識別装置。
【請求項３】
前記複数の識別器は、サポートベクターマシンであり、
前記識別器学習手段は、保持する前記複数の識別器が、前記サポートベクターマシンに投入する特徴量と、前記サポートベクターマシンで使用するカーネルとがそれぞれ異なることを特徴とする、
請求項１又は２記載の画像識別装置。
【請求項４】
前記識別器制御手段は、前記サポートベクターマシンが使用するカーネルの種類を制御して、前記保持手段が保持する入力画像の数量または入力画像の取得時間に応じて、前記識別器学習手段によって前記パラメータの調整を行った識別器の結果を採用するか否かを判定することを特徴とする、
請求項３記載の画像識別装置。
【請求項５】
前記識別器制御手段は、前記サポートベクターマシンが使用するカーネルの種類を制御して、前記保持手段が保持する入力画像の数量または入力画像の取得位置に応じて、前記識別器学習手段によって前記パラメータの調整を行った識別器の結果を採用するか否かを判定することを特徴とする、
請求項３記載の画像識別装置。
【請求項６】
前記複数の識別器の少なくとも１つは、線形カーネルを含むことを特徴とする、
請求項３〜５のいずれか１項記載の画像識別装置。
【請求項７】
前記入力画像に含まれる前記オブジェクトと前記登録画像に含まれる前記オブジェクトは人の画像であることを特徴とする、
請求項１〜６のいずれか１項記載の画像識別装置。
【請求項８】
入力画像に含まれるオブジェクトと予め登録される登録画像に含まれるオブジェクトとが同一か否かを、識別器により識別する識別手段と、
前記入力画像に含まれる前記オブジェクトに前記識別手段による識別結果を対応付けて保持する保持手段と、
高速識別器及び低速識別器を含む複数の識別器を保持し、前記保持手段に保持される前記入力画像に含まれる前記オブジェクトと前記識別結果と用いて保持する識別器の学習を行い、該識別器のパラメータの調整を行う識別器学習手段と、を備える装置により実行される方法であって、
前記識別手段が、
前記保持手段の状態に応じて、使用する識別器を前記識別器学習手段が保持する前記複数の識別器から判定し、
該識別器の状態を制御し、
前記判定した識別器を用いて前記識別を行うことを特徴とする、
画像識別方法。
【請求項９】
コンピュータを、
入力画像に含まれるオブジェクトと予め登録される登録画像に含まれるオブジェクトとが同一か否かを、識別器により識別する識別手段、
前記入力画像に含まれる前記オブジェクトに前記識別手段による識別結果を対応付けて保持する保持手段、
高速識別器及び低速識別器を含む複数の識別器を保持し、前記入力オブジェクト識別用データ保持手段に保持される前記入力画像に含まれる前記オブジェクトと前記識別結果と用いて保持する識別器の学習を行い、該識別器のパラメータの調整を行う識別器学習手段、として機能させ、
前記識別手段を、
前記保持手段の状態に応じて、使用する識別器を前記識別器学習手段が保持する前記複数の識別器から判定し、該識別器の状態を制御する識別器制御手段、
前記識別器制御手段により判定された識別器を用いて前記識別を行う入力オブジェクト識別手段、
として機能させることを特徴とする、
コンピュータプログラム。
【請求項１０】
請求項９記載のコンピュータプログラムを記憶する、コンピュータにより読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定の時間内に高精度且つ高速にオブジェクトの識別を行う技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
パターン認識による識別技術がある。この識別技術は、例えば、画像中の被写体であるオブジェクトが、別の画像中の被写体であるオブジェクトと同一であるかの識別が可能である。このような識別技術は、画像による顔識別技術を実現する。以下、本明細書ではオブジェクトの識別は、オブジェクトの個体の違い（例えば、個人としての人物の違い）を判定することを意味する。オブジェクトの検出は、個体を区別せず同じ範疇に入るものを判定する（例えば、個人を区別せずに人物（顔）を検出する）ことを意味する。
【０００３】
顔識別のような画像識別処理をデジタルカメラや監視カメラなどの組み込み機器で行う場合、その処理速度が問題になる。また、組み込み機器に限らず、クラウドやサーバにより処理を行う場合にも、処理対象の画像数が多くなると処理速度の問題が発生する。一般的に処理速度と識別精度とはトレードオフの関係にあり、識別精度を向上させようとすると、処理量が多くなって処理速度が低下する。特に、識別対象となる画像が逐次的に追加されながら、識別結果を全画像分について一定時間内に算出する必要がある場合に、処理速度の問題が一層顕著になる。
【０００４】
具体的には以下のようなケースである。例えばパーティーや結婚式、スポーツイベントなどの開催中に参加者の写真を撮影し、イベント終了後に、その参加者が映った画像を提供するサービスを行うような場合である。このようなサービスでは、例えば、イベントの参加受付時に、予め参加者の画像を習得してサービスを行う画像識別装置に登録することができる。画像識別装置は、イベント中に様々なタイミングで撮影した画像に対して、顔識別処理を行い、参加者が映った画像だけを選択することができる。イベントの主催者は、イベント終了後に、参加者が映った画像だけを選択して提示して、画像を購入してもらう。イベント開催中は、次々と撮影された画像が逐次的に処理対象として画像識別装置に入力される。画像識別装置は、イベント終了時までの一定時間内にその全てを処理する必要がある。
【０００５】
大きなスポーツイベント等では、参加者が数万人に達する場合もある。この場合、画像識別装置は、参加者が画像の提示を求めたタイミングで画像の検索を始めたのでは遅いために、登録された顔画像とイベント中に撮影された画像との照合を予め行っておく必要がある。さらに、このような場合、特に問題になるのは、イベントの終了間際に撮影された画像に対する処理である。参加者に画像を提供するのはイベント終了後であるが、イベント開始直後に撮影された画像に比べて、終了間際に撮影された画像は処理時間に余裕がなくなる。参加者に提示する時間が決まっているためである。
【０００６】
上記のようなケースでは、同じ画像であっても、逐次的に処理対象の画像が増えていくことによって、後から追加された画像の処理時間が十分に確保できず、認識精度が低下する。特に何も対応せず、後から追加された画像の処理結果を後から出力するようにすると、イベント終了後の参加者への提示が間に合わなくなる。インターネット等で後から提示するようにすることも考えられるが、それでも参加者の購入意欲が高いうちに、すなわち出来るだけイベント終了時から時間をおかずに提示する必要がある。
このような処理時間の課題に対して、特許文献１は、処理すべき顔の数を混雑度に応じて計測し、その数によって、処理のパラメータを制御して、処理速度と認識精度の両立をはかる装置を開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１１−２３３１１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、参加者が数万人に達するようなイベントでは常に混雑していることもあるために、特許文献１の装置は、混雑度に応じて処理内容を変更しても十分な効果が得られない可能性がある。また、この装置は一定時間内に処理を終了するための制御ではないために、処理すべき画像が逐次的に追加され且つ所定時間内に識別結果を提示するための課題の直接的な解決手段とはなりにくい。
【０００９】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、処理すべき画像が逐次的に追加される場合であっても所定時間内に識別結果を提示する装置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】
本発明の画像識別装置は、入力画像に含まれるオブジェクトと予め登録される登録画像に含まれるオブジェクトとが同一か否かを、識別器により識別する識別手段と、前記入力画像に含まれる前記オブジェクトに前記識別手段による識別結果を対応付けて保持する保持手段と、高速識別器及び低速識別器を含む複数の識別器を保持し、前記保持手段に保持される前記入力画像に含まれる前記オブジェクトと前記識別結果と用いて保持する識別器の学習を行い、該識別器のパラメータの調整を行う識別器学習手段と、を備え、前記識別手段は、前記保持手段の状態に応じて、使用する識別器を前記識別器学習手段が保持する前記複数の識別器から判定し、該識別器の状態を制御する識別器制御手段と、前記識別器制御手段により判定された識別器を用いて前記識別を行う入力オブジェクト識別手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、処理すべき画像が逐次的に追加される場合であっても、精度の低下を抑制しつつ所定時間内に識別結果を得ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】オブジェクト識別装置の機能ブロック図。
【図２】オブジェクト識別処理を表すフローチャート。
【図３】オブジェクト登録部の構成例示図。
【図４】登録オブジェクト辞書データ生成部の構成例示図。
【図５】入力オブジェクト識別部の構成例示図。
【図６】識別処理を表すフローチャート。
【図７】入力オブジェクト識別用データ生成部の構成例示図。
【図８】入力オブジェクト識別演算部の構成例示図。
【図９】入力オブジェクト識別演算処理を表すフローチャート。
【図１０】入力オブジェクト識別部の構成例示図。
【図１１】入力オブジェクト識別演算部の構成例示図。
【図１２】入力オブジェクト識別演算処理を表すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照して、実施形態を詳細に説明する。
【００１４】
（第１実施形態）
図１は、本実施形態の画像識別装置であるオブジェクト識別装置の機能ブロック図である。オブジェクト識別装置１００は、撮像部２、撮像制御部３、画像記録部４、オブジェクト登録部５、入力オブジェクト識別処理部６、オブジェクト識別結果を出力する外部出力部７、及び制御部８を含む。各構成要素は、バス９により通信可能に接続される。撮像部２には結像光学系１が接続される。オブジェクト登録部５、入力オブジェクト識別処理部６、及び制御部８は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）が所定のコンピュータプログラムを実行することで実現されてもよい。また少なくとも一部の機能がＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などのハードウェアにより実現されてもよい。
【００１５】
結像光学系１は、ズーム機構を備えた光学レンズで構成される。さらに、結像光学系１は、パン・チルト軸方向の駆動機構を備えてもよい。撮像部２は、結像光学系１により画像が結像される映像センサを備える。映像センサは、複数のＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサやＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサにより構成される。映像センサは、結像した画像を表す映像信号（例えば、サブサンプリング、ブロック読み出しして得られる信号）を画像データとして出力する。撮像制御部３は、撮影者からの指示（画角調整指示、シャッター押下など）やオブジェクト登録部５、入力オブジェクト識別処理部６からの情報に基づいて、実際に撮影が行われるタイミングを制御する。撮像制御部３は、結像光学系１の制御及び撮像部２の制御を行い、映像センサから画像データを出力させる。画像記録部４は、半導体メモリ等で構成され、撮像部２から出力される画像データを保持し、オブジェクト登録部５や入力オブジェクト識別処理部６からの要求に応じて、所定のタイミングで保持した画像データを転送する。以上の結像光学系１、撮像部２、撮像制御部３、及び画像記録部４は、例えば撮像装置により実現可能である。
【００１６】
オブジェクト登録部５は、画像データから識別の対象とするオブジェクトの情報を抽出して保持する。オブジェクト登録部５の詳細な構成及び処理の具体的な内容については、後述する。入力オブジェクト識別処理部６は、画像記録部４から取得する画像データ及びオブジェクト登録部５から取得する画像データに基づいて、オブジェクトの識別を行う。入力オブジェクト識別処理部６の詳細な構成及び処理の具体的な内容については、後述する。
【００１７】
外部出力部７は、例えば表示装置であり、撮像部２及び画像記録部４から取得した画像データを表示、あるいは画像データにオブジェクト登録部５及び入力オブジェクト識別処理部６の処理結果を重畳表示する。また、外部出力部７は、オブジェクト登録部５及び入力オブジェクト識別処理部６の処理結果を、電子データとして外部メモリなどに出力してもよい。
制御部８は、オブジェクト識別装置１００の全体の動作の制御、タイミング調整などを行う。以下に説明する処理は、制御部８が各機能ブロックの動作を制御することで行われる。オブジェクト登録部５、入力オブジェクト識別処理部６、外部出力部７、及び制御部８は、例えばコンピュータシステムなどの情報処理装置により実現可能である。
【００１８】
なお、画像記録部４は、結像光学系１、撮像部２、及び撮像制御部３は一体の構成とは限らない。画像記録部４は、例えば外部記憶装置であってもよい。また、外部出力部７は、オブジェクト登録部５、入力オブジェクト識別処理部６、及び制御部８と一体の構成とは限らない。外部出力部７は、例えば情報処理装置に接続可能な表示装置であってもよい。また、結像光学系１、撮像部２、及び撮像制御部３と、オブジェクト登録部５、入力オブジェクト識別処理部６、及び制御部８とは、それぞれ異なるバスで接続されてもよい。この場合、バス間は、例えばインターネット等の公衆回線を用いて接続される。
【００１９】
図２は、以上のような構成のオブジェクト識別装置１００によるオブジェクト識別処理を表すフローチャートである。この処理は入力された画像データに含まれるオブジェクトの識別を行う処理である。以下の説明では認識するオブジェクトは人の顔であるが、これに限るものではない。
【００２０】
制御部８は、オブジェクト識別装置１００の起動処理を行う（Ｓ１０１）。起動処理では、制御部８は、オブジェクト登録部５及び入力オブジェクト識別処理部６に必要なパラメータを設定する。起動処理の具体的な内容については、オブジェクト登録部５及び入力オブジェクト識別処理部６の説明時に詳しく説明する。
【００２１】
オブジェクト登録部５は、画像記録部４から登録画像を取得する（Ｓ１０２）。オブジェクト登録部５は、登録画像の取得の際に、同時に該登録画像の人物についての識別子を取得してもよい。識別子は、例えば人物の名前や、スポーツイベントではゼッケン番号などのユニークな情報である。識別子は、不図示の入力装置により入力される他に、オブジェクト登録部５により内部的に発行されてもよい。同じ人物について複数の画像を登録する場合、それが同じ人物であると外部から識別子を指定することで、より識別精度を上げることができる。オブジェクト登録部５は、取得した登録画像と識別子との組を登録データとして保持する。
【００２２】
登録データの登録が終了すると、入力オブジェクト識別処理部６は、画像記録部４から入力画像を取得する（Ｓ１０３）。入力オブジェクト識別処理部６は、取得した入力画像からオブジェクトを検出する（Ｓ１０４）。入力オブジェクト識別処理部６は、例えば入力画像に対して顔検出を行い、人物の顔の位置を特定する。画像中から人物の顔を検出する方法は、公知の技術を用いることができる。例えば、「P. Viola and M. Jones, "Robust real-time face detection", pp.747, Eighth International Conference on Computer Vision (ICCV’01) - Volume 2, 2001.」で提案される技術を用いることができる。入力オブジェクト識別処理部６は、入力画像から検出したオブジェクトの画像と登録画像とに基づいて、入力画像から、登録された人物（対象オブジェクト）を検出したかの判定を行う（Ｓ１０５）。
【００２３】
登録された人物が入力画像に存在しない場合（Ｓ１０５：N）、制御部８は、この処理を終了する。登録された人物が入力画像に存在する場合（Ｓ１０５：Y）、入力オブジェクト識別処理部６は、入力オブジェクトの識別処理を行う（Ｓ１０６）。入力オブジェクト識別処理部６は、入力オブジェクトの識別処理により、登録画像に入力画像から検出したオブジェト（人物）が含まれるかの判断を行う。入力画像から検出した全てのオブジェクト（人物）に対して、入力オブジェクトの識別処理を行う（Ｓ１０７：N）。入力オブジェクト識別処理の詳細は後述する。入力オブジェクト識別処理が検出された全ての人物（登録オブジェクト）に対して終了すると、制御部８は、外部出力部７により処理結果を出力して処理を終了する（Ｓ１０８）。
【００２４】
・オブジェクト登録部５
図３は、オブジェクト登録部５の構成例示図である。オブジェクト登録部５は、登録オブジェクト辞書データ生成部２１、登録オブジェクト辞書データ保持部２２、及び登録オブジェクトデータ選択部２５を含む。登録オブジェクト辞書データ保持部２２は、属性データ保持部２３及び部分特徴保持部２４を含む。
【００２５】
登録オブジェクト辞書データ生成部２１は、画像記録部４から取得した画像データから、オブジェクト（登録オブジェクト）の個体を識別するために必要な登録オブジェクト辞書データを生成する。登録オブジェクト辞書データ生成部２１の詳細は後述する。
登録オブジェクト辞書データ保持部２２は、登録オブジェクト辞書データ生成部２１が取得した登録オブジェクトの部分特徴を辞書データとして保持する。属性データ保持部２３は、登録オブジェクトの属性を保持する。属性の具体的な例は、当該登録オブジェクトを入手した時刻や、画像を撮影した位置などである。撮影位置は、例えば撮像装置のＧＰＳ（Global Positioning System）情報から取得することができる。また、撮影位置は、予め撮像装置のＩＤと撮影位置を紐付けて管理することによって、撮像装置のＩＤを取得して撮影位置に変換することで取得されてもよい。部分特徴保持部２４は、登録オブジェクト辞書データ生成部２１が抽出した部分特徴を保持する。
登録オブジェクトデータ選択部２５は、入力オブジェクト識別処理部６の要求に応じて、登録オブジェクト辞書データ保持部２２から登録オブジェクトの識別に用いる辞書データや識別器のパラメータを取得し、入力オブジェクト識別処理部６に送信する。
【００２６】
図４は、登録オブジェクト辞書データ生成部２１の構成例示図である。登録オブジェクト辞書データ生成部２１は、部分特徴抽出部３０及び属性情報取得部３３を含む。部分特徴抽出部３０は、部分特徴パラメータ決定部３１及び特徴ベクトル抽出部３２を含む。
【００２７】
部分特徴抽出部３０は、登録対象となるオブジェクト（登録用オブジェクト）を含んだ画像データから、特徴ベクトルを抽出する。部分特徴パラメータ決定部３１は、画像データに対して、特徴ベクトル抽出部３２が特徴ベクトルを抽出するためのパラメータを決定する。パラメータは、例えば、部分特徴を抽出する位置や範囲などである。以下の説明では、部分特徴を抽出するために定めた位置や範囲を「部分領域」と呼ぶ。部分領域には、後述するように、部分特徴を抽出する際の特徴量のパラメータも含まれる。部分領域の位置と範囲や、その他の特徴量のパラメータは、予め機械学習により決定しておいてもよい。特徴抽出する部分領域の数は、処理時間などに応じて予め所定数に決めてもよく、また、予め用意した学習用サンプルに対して十分な識別性能を得られる数を計測して決めてもよい。部分特徴パラメータ決定部３１から発行されるパラメータは、１つの部分領域に対して複数あってもよい。１つの部分領域に複数の特徴抽出パラメータを設定する場合の目的や効果は、後述する。
【００２８】
特徴ベクトル抽出部３２は、登録用オブジェクトの画像データから特徴ベクトルを抽出する。対象オブジェクトが人物の顔である場合、特徴ベクトル抽出部３２は、例えば、顔を含む画像から、識別に必要なデータを特徴ベクトルとして抽出する。特徴ベクトル抽出部３２は、識別に必要なデータを、部分特徴パラメータ決定部３１によって決定された部分領域から、例えば、その輝度値を特徴ベクトルとして抽出する。輝度値による特徴ベクトル以外に、オブジェクトの部分領域の位置に対して不変な特徴量、もしくは位置の変動に頑健な特徴量、例えば輝度の頻度分布などを特徴ベクトルとしてもよい。特徴ベクトル抽出部３２は、輝度を基本とする特徴量を抽出する際に、照明変動に対して頑健になるように前処理を行ってもよい。例えば、ガンマ補正やヒストグラム平坦化などの補正処理を行った後に、上記のような特徴抽出を行うことで、最終的な認証精度の向上をはかることができる。補正処理のパラメータは、部分特徴パラメータ決定部３１によって予め定められた値が適用される。部分特徴パラメータ決定部３１で説明したように、特徴ベクトル抽出部３２は、１つの部分領域に対して、複数のパラメータを用いて特徴抽出を行うようにしてもよい。異なるパラメータで抽出した部分特徴は、それぞれ別の登録オブジェクト辞書データとして登録オブジェクト辞書データ保持部２２に保持される。このように、１つの部分領域に対して複数のパラメータを用いて特徴抽出を行うことで、擬似的に複数の条件で登録することと同様の効果を期待することができる。すなわち、登録時と認証時とで照明条件などが大きく異なる場合に対応するために、登録時に複数の条件（パラメータ）で特徴抽出を行うことにより、認証時に起こり得る変動に少しでも近い条件のものを事前に用意する。上述のような、前処理のパラメータだけでなく、特徴抽出のパラメータそのものを複数用意して、それぞれ、別の登録ベクトルとして抽出してもよい。例えば、輝度を２値化したものを特徴量として抽出する場合、２値化の閾値を複数用意すればよい。顔認証でよく用いられるＬＢＰ（Local Binary Pattern）特徴も、注目画素との対象画素の輝度値の差でコード化を行うが、閾値を導入してもよい。輝度値の単純な大小ではなく、差がある閾値より大きい場合にのみビットを立てることにより、特徴量が照明変動にロバストな値となる。閾値を大きくすると、ロバストになるが、個人差も失われるために、所定の照明条件に対して、認証に適切な閾値が存在する。この閾値を複数用意して、特徴抽出を行い、別の登録ベクトルとして登録を行うことによって、様々な照明変動に対応しやすくなる。
【００２９】
属性情報取得部３３は、オブジェクトの属性情報、例えば画像の入手時刻や、入手位置を取得する。位置情報の取得方法は、撮影位置の位置情報と同様である。
【００３０】
・入力オブジェクト識別処理部６
図５は、入力オブジェクト識別処理部６の構成例示図である。入力オブジェクト識別処理部６は、入力オブジェクト識別用データ生成部４１、登録オブジェクトデータ取得部４２、入力オブジェクト識別演算部４３、入力オブジェクト識別用データ保持部４４、及び識別器学習部４５を含む。
【００３１】
入力オブジェクト識別用データ生成部４１は、画像記録部４から画像データ（入力画像）を取得し、該画像データから対象オブジェクトの識別に必要な情報（識別用データ）を抽出する。登録オブジェクトデータ取得部４２は、オブジェクト登録部５から、入力オブジェクトの識別に必要な辞書データを取得する。この際、登録オブジェクトデータ取得部４２は、辞書データを、入力オブジェクト識別用データ生成部４１が取得する識別用データと比較可能な（特徴次元が一致している）状態として取得する。
【００３２】
入力オブジェクト識別演算部４３は、入力オブジェクト識別用データ生成部４１から取得した識別用データと、登録オブジェクトデータ取得部４２から取得した辞書データとに基づいて、入力オブジェクトの識別処理を行う。ここで行われる処理の詳細は後述する。
【００３３】
入力オブジェクト識別用データ保持部４４は、入力オブジェクト識別用データ生成部４１から取得した識別用データを保持する。入力オブジェクト識別用データ保持部４４は、データを保持する際に、識別用データに入力オブジェクト識別演算部４３で得られた登録オブジェクトとの比較結果（識別処理の結果）を対応付けて格納する。
【００３４】
識別器学習部４５は、複数の識別器を保持する。識別器は高速識別器と低速識別器とがある。識別器学習部４５は、入力オブジェクト識別用データ保持部４４に保持される識別用データと、該識別用データに対応付けて保存される入力オブジェクト識別演算部４３の識別結果とを用いて、保持する識別器の学習を行う。識別器学習部４５で行われる処理の詳細は後述する。
【００３５】
図６は、入力オブジェクト識別処理部６による識別処理を表すフローチャートである。この処理は、図２のＳ１０６の処理である。
【００３６】
登録オブジェクトデータ取得部４２は、オブジェクト登録部５から辞書データである登録オブジェクトデータを取得する（Ｓ１１）。入力オブジェクト識別用データ生成部４１は、画像記録部４から入力オブジェクトの画像データを取得する（Ｓ１２）。入力オブジェクト識別用データ生成部４１は、取得した画像データに基づいて入力オブジェクト識別用データ生成処理を行う（Ｓ１３）。ここで行われる処理の詳細は後述する。入力オブジェクト識別演算部４３は、登録オブジェクトデータを用いて、入力オブジェクトの識別演算処理を行う（Ｓ１４）。
【００３７】
入力オブジェクトの識別演算処理の結果を表す出力は、登録オブジェクトデータ（辞書データ）との一致をバイナリ（０or１）で出力する場合と、正規化した出力値を尤度（例えば０〜１の実数値）として出力する場合とがある。登録オブジェクト（登録者）が複数（複数人）ある場合、入力オブジェクト識別演算部４３は、各登録オブジェクト（登録者）に対して尤度を出力してもよいが、最も尤度が高い登録オブジェクトに対する結果だけを出力してもよい。また、入力オブジェクト識別演算部４３は、登録オブジェクトに対する尤度ではなく、登録オブジェクトが属するクラスに対しての尤度を出力してもよい。すなわち、人物の場合には、入力オブジェクト識別演算部４３は、個々の登録顔画像への結果ではなく、人物のＩＤ（名前）に対する尤度を出力するようにする。なお、入力オブジェクト識別演算処理の具体的な内容についても、詳細は後述する。
【００３８】
図７は、入力オブジェクト識別用データ生成部４１の構成例示図である。入力オブジェクト識別用データ生成部４１は、部分特徴抽出部５０及び属性情報取得部５３を含む。部分特徴抽出部５０は、部分特徴量パラメータ決定部５１及び特徴ベクトル抽出部５２を含む。入力オブジェクト識別用データ生成部４１の構成及び処理は、登録オブジェクト辞書データ生成部２１の構成及び処理とほぼ同じであるので、説明を省略する。
【００３９】
図８は、入力オブジェクト識別演算部４３の構成例示図である。入力オブジェクト識別演算部４３は、入力オブジェクト識別用データ取得部６１、登録オブジェクト辞書データ取得部６２、部分特徴量類似度算出部６３、類似度特徴生成部６４、入力オブジェクト識別部６５、及び識別器制御部６６を含む。図９は、このような構成の入力オブジェクト識別演算部４３を有する入力オブジェクト識別処理部６を用いた入力オブジェクト識別演算処理を表すフローチャートである。この処理は、図６のＳ１４の処理である。
【００４０】
入力オブジェクト識別用データ取得部６１は、入力オブジェクト識別用データ生成部４１から入力オブジェクト識別用データを取得する（Ｓ２０）。登録オブジェクト辞書データ取得部６２は、登録オブジェクトデータ取得部４２から登録オブジェクトの辞書データを取得する（Ｓ２１）。部分特徴量類似度算出部６３は、入力オブジェクト識別用データと登録オブジェクトの辞書データとの、部分領域毎の特徴量の類似度を算出する。類似度特徴生成部６４は、部分領域毎の特徴量の類似度から部分領域毎の特徴ベクトルを生成する。
【００４１】
識別器制御部６６は、使用する識別器を判定する（Ｓ２２）。使用する識別器は、登録オブジェクトと入力オブジェクトとの同一性を判定する２クラス識別器である。識別器制御部６６は、識別器学習部４５で学習した複数の識別器から、使用する識別器を判定する。使用する識別器は、具体的には、サポートベクターマシン（ＳＶＭ：Support Vector Machine）である。複数の識別器の違いは、識別に用いる情報の違いとＳＶＭの内部パラメータの違いとを意味する。識別に用いる情報の違いは、部分領域の位置の違いや、特徴量の種類の違いを含む。同じ特徴量であっても、パラメータが異なれば違う識別器とみなされる。例えば、ＬＢＰ特徴で画素の比較に閾値を導入する場合（画素の違いが閾値以上ならビットを立てるなど）、その閾値に違いがあれば、別の識別器とみなされる。ＳＶＭの内部パラメータの違いは、具体的には、カーネルの違いを表す。線形カーネルを使うＳＶＭが少なくとも１つある場合、線形カーネルをＳＶＭと、ＲＢＦカーネルを使うＳＶＭは別の識別器とみなされる。カーネル内部のパラメータの違いも別の識別器とみなされる。例えば、同じ線形カーネルでもサポートベクターが異なれば別の識別器である。同様に、ＲＢＦカーネルで、サポートベクターが同じでも、分散の値などが違えば別の識別器とみなされる。
【００４２】
使用する識別器が決定すると、入力オブジェクト識別部６５は、ＳＶＭによる識別処理を行う（Ｓ２３）。入力オブジェクト識別部６５は、特徴ベクトルを、顔を部分領域に分けた単位で取得するために、照合も部分領域単位で行う。ＳＶＭは、事前に、２クラス識別器として訓練されている。ＳＶＭは、２つのベクトルを投入して、そのベクトルが同じクラス（顔なら、同じ人物）に属するか否かを判定する。なお、ＳＶＭは、１つのベクトルしか投入することができない。そのために、２つのベクトルを１つのベクトルに変換する処理が必要である。これは、例えば２つのベクトルの差分をとり、その差分を投入することで実現することができる。また、例えば２つのベクトルを加算した加算ベクトルを該１つのベクトルに用いてもよい。また、例えば差分と加算の２つのベクトルを連結して該１つのベクトルに用いてもよい。また、例えば２つのベクトルの要素を乗算したベクトル（積ベクトル）を該１つのベクトルに用いてもよい。積ベクトルは、その要素について和をとると、２つのベクトルの内積に等しくなる。
【００４３】
このような処理を行った１つのベクトルをＳＶＭに投入することで、部分特徴単位で、２つのベクトルが同じクラスに属するか否かの識別結果が得られる。つまり、部分領域の数だけＳＶＭの識別結果が得られる。最終的には、入力オブジェクト識別部６５は、これら複数の識別結果を１つの値に統合する必要がある。この統合方法は、いつくかの方法が考えられるが、最も単純な方法は、識別結果の平均をとることである。また、統合にＳＶＭを使う方法もある。例えば複数の識別結果を連結してベクトルとみなし、該ベクトルを予め訓練したＳＶＭに投入する。例えば、部分領域の数が５０であった場合、統合ＳＶＭに投入するベクトルの次元も５０である。
【００４４】
入力オブジェクト識別部６５は、ＳＶＭによる識別処理を終えた後に、全ての登録データとの照合を行ったかを判定する（Ｓ２４）。未照合の登録データがある場合（Ｓ２４：N）、入力オブジェクト識別演算部４３は、Ｓ２１以降の処理を全ての登録データとの照合が終了するまで繰り返し行う。全ての登録データと照合が終了した場合（Ｓ２４：Y）、入力オブジェクト識別部６５は、入力オブジェクト識別用データと全登録データとの照合結果を対応付けて、入力オブジェクト識別用データ保持部４４に格納する（Ｓ２５）。ここで照合結果は、入力オブジェクトが同一と判定される登録オブジェクト、または該当する登録オブジェクトがないことを表すデータである。
【００４５】
識別器学習部４５は、入力オブジェクト識別用データ保持部４４に格納されたデータに基づいて、低精度識別器の学習を行う（Ｓ２６）。低精度識別器とは、主に、カーネルの種類に基づく。具体的には、低精度識別器とは、線形カーネルを用いたＳＶＭを指す。一般に、線形カーネルは、非線形であるＲＢＦ（Radial Basis Function）カーネルと比べて表現力が劣るとされており、識別性能も劣ると考えられている。しかしながら、低精度識別器の演算量は、ＲＢＦカーネルに比べて格段に少なく高速処理が可能である。ここでの学習の目的は、（ＲＢＦカーネルなどの非線形カーネルに比べて）低精度な線形カーネルのＳＶＭをそのまま用いるのではなく、実際に入力されたデータに基づいて学習を行うことで、低精度識別器の精度をより高めることである。識別器学習部４５は、実際に入力されたデータをＲＢＦカーネルなど非線形のカーネルで識別した結果を教師データとして、ＳＶＭの学習に用いる。学習データを予め用意した一般的なデータから、実際に入力されたデータに絞ることで、特化した分、元の線形カーネルの精度より、入力されたデータに対しては精度向上する。
【００４６】
ＳＶＭの学習は、ＳＶＭによる識別処理の結果（Ｓ２３の処理の結果）、特に非線形カーネルの識別結果を教師ラベルに用いて行われる。このＳＶＭは、２つのオブジェクトの特徴ベクトルから、該２つのオブジェクトが同一であるかを判定する。ＳＶＭへ入力するデータは１つのベクトルになっている必要があるために、上述のように、２つの特徴ベクトルから、差分ベクトルや積ベクトルが作成される。この１つのベクトルに対して、教師データが付与される。ＳＶＭの学習に用いるデータの教師ラベルは、Ｓ２３の処理で算出した、顔特徴による識別処理の結果から作り出すことができる。以下にその手順を説明する。
【００４７】
入力オブジェクト識別用データ保持部４４は、入力オブジェクト識別用データと顔特徴による識別結果とを紐付けて保持する。識別結果によって、入力オブジェクト識別用データに対応する登録オブジェクトが判定される。識別結果の値（ＳＶＭの出力値）が、どの登録オブジェクトとも所定値より低ければ、対応する登録オブジェクト無しとなる。入力オブジェクト識別用データが対応する登録オブジェクトがわかれば、識別器学習部４５は、ＳＶＭの学習データを生成することができる。すなわち、同じ登録オブジェクトに該当するとされた２つの入力オブジェクト識別用データからは、同じ人物に属する「Intra-Personal Class」というラベルを、上述の手順で作成したベクトル（差分ベクトルなど）に付せばよい。同様に、異なる登録オブジェクトに属する２つの入力オブジェクト識別データからは、異なる人物に属する「Extra-Personal Class」というラベルを付けることができる。ここで一般的に、Intra-Personal Class と Extra-Personal Class とでは、後者のラベルが付いたデータのほうが集まり易い。前者は、登録オブジェクトの数（異なる人物の数）に比例してしか作れないのに対して、後者は、その組み合わせの数だけ作ることが可能であるためである。このため、Ｓ２６の処理の学習を行うタイミングは、Intra-Personal Class に属するデータの数に応じて行うとよい。識別器学習部４５は、Intra-Personal Class に属するデータ数が、所定の値に達したら学習を行うようにする。また所定の値を、例えば１００、２００、３００…など複数設定しておき、識別器学習部４５が、ある程度データが蓄積されたら、繰り返し学習を行うように構成されてもよい。
【００４８】
Ｓ２２の使用する識別器の判定処理についてさらに説明する。上述のように、Ｓ２２の処理では、識別に用いる識別器を選択するが、その基準は、例えば入力オブジェクトを取得した時刻がイベントの終了時刻に対してどれくらいの余裕があるかなどである。マラソンのように参加者の動きが基本的に一方向に限られる状況で、撮影位置によって終了地点が近いかどうかがある程度予測される場合、識別器制御部６６は、入力オブジェクトを取得した位置に応じて使用する識別器を選択してもよい。このような判定を行う理由は、イベントの終了時間に近い、すなわち処理時間に余裕がないときはできるだけ処理を高速に行う必要があるためである。高速な識別器を多く用いることで、処理が高速化する。一方で、高速な識別器は精度が劣るため、Ｓ２６の処理で学習を行い、精度を高めるようにしている。このようにすることで、高速で低精度な識別器を、可能な限り高精度にして用いることができる。そのために、処理すべき画像が逐次的に追加され且つ所定時間内に識別結果を提示する場合であっても、高精度な識別処理が可能になる。
【００４９】
（第２実施形態）
第２実施形態のオブジェクト識別装置は、第１実施形態のオブジェクト識別装置１００に対して、高速な識別器を動的に学習した後にその重要度を評価し、高速な識別器の識別結果の用い方を変更していく点で異なる。第２実施形態のオブジェクト識別装置は、第１実施形態のオブジェクト識別装置１００にて対して、入力オブジェクト識別部の構成が異なり、その余の構成及び処理内容は同じである。同じ構成及び処理内容の説明は省略する。以下、第１実施形態のオブジェクト識別装置１００との相違点を中心に説明する。
【００５０】
図１０は、本実施形態の入力オブジェクト識別処理部１０６の構成例示図である。入力オブジェクト識別処理部１０６は、入力オブジェクト識別用データ生成部４１、登録オブジェクトデータ取得部４２、入力オブジェクト識別演算部１４３、入力オブジェクト識別用データ保持部４４、及び識別器学習部１４５を含む。入力オブジェクト識別用データ生成部４１、登録オブジェクトデータ取得部４２、及び入力オブジェクト識別用データ保持部４４は、第１実施形態のそれと同じ構成及び動作であるために説明を省略する。
【００５１】
図１１は、入力オブジェクト識別演算部１４３の構成例示図である。入力オブジェクト識別演算部１４３は、入力オブジェクト識別用データ取得部１６１、登録オブジェクト辞書データ取得部１６２、部分特徴量類似度算出部１６３、類似度特徴生成部１６４、入力オブジェクト識別部１６５、及び識別器制御部１６６を含む。入力オブジェクト識別演算部１４３の各部は、第１実施形態のそれと同じ機能であるが、処理内容が異なる。
【００５２】
図１２は、このような構成の入力オブジェクト識別演算部１４３を有する入力オブジェクト識別処理部１０６を用いた入力オブジェクト識別演算処理を表すフローチャートである。
【００５３】
入力オブジェクト識別用データ取得部１６１は、入力オブジェクト識別用データ生成部４１から入力オブジェクト識別用データを取得する（Ｓ１２０）。登録オブジェクト辞書データ取得部１６２は、登録オブジェクトデータ取得部４２から登録オブジェクトの辞書データを取得する（Ｓ１２１）。登録オブジェクトの辞書データには、後述するように、線形カーネルＳＶＭによるオブジェクトの同一性判定を行う識別器を登録オブジェクト毎に用意することができる。そのために登録オブジェクト辞書データ取得部１６２は、その情報も取得する。部分特徴量類似度算出部１６３及び類似度特徴生成部１６４は、入力オブジェクト識別用データ及び登録オブジェクトの辞書データから、部分領域に分割された特徴ベクトルを生成する。
【００５４】
識別器制御部１６６は、使用する識別器を判定する（Ｓ１２２）。使用する識別器は、登録オブジェクトと入力オブジェクトの同一性を判定する２クラス識別器である。識別器制御部６６は、複数の識別器から使用する識別器を判定する。複数の識別器の種類は、第１実施形態と同様に、ＳＶＭである。複数のＳＶＭの違いは、ＳＶＭのパラメータやカーネルの種類、用いる特徴量などである。Ｓ１２１の処理で取得する登録オブジェクトの辞書データに、使用する識別器の情報を予め含めておくことで、登録オブジェクト毎に使用する識別器を変更することができる。高速識別器（線形カーネルＳＶＭ）による同一性判定も、同様に個々の登録オブジェクトによって使用する線形カーネルＳＶＭを変更することが可能である。
【００５５】
入力オブジェクト識別部１６５は、高速識別器による判定の重要度を決定する（Ｓ１２３）。重要度とは、高速識別器によるオブジェクトの同一性判定結果をどの程度後段の処理で重要視するかの程度を表す。後述するように、高速識別器による同一性の判定結果を用いて低速識別器の学習を行うかを判定するが、低速識別器が学習を行うかの判定と低速識別器の処理の内容とが、この重要度によって変わる。重要度により変わる内容の詳細は後述する。
【００５６】
重要度は、典型的には入力オブジェクト識別用データの取得時間によって決定される。例えば、取得時間がイベントの終了時刻に近い場合、重要度が高く設定され、後段の処理で高速識別器による判定結果に重きが置かれるようにする。時刻に代えて入力オブジェクトの取得位置（撮影場所）を用いてもよい。これは、第１実施形態で説明したように、イベントの参加者が一方向的な動きをするマラソンなどのスポーツイベントの際に有効である。取得時間や位置の他に、重要度は、入力オブジェクト識別用データ保持部４４に蓄積されたデータによって決めることもできる。例えばＳ１２２の処理で登録オブジェクト毎に使用する識別器を決定した場合、入力オブジェクト識別用データ保持部４４に蓄積された当該登録オブジェクトと判定されたデータがどれくらいあるかにより、重要度を決定することができる。典型的には、予め所定のデータ数を決めておき、その値に対して、蓄積されたデータ数がどれくらいあるかで重要度が決められる。後述するように登録オブジェクト毎に属性による同一性判定の識別器を学習した場合、その信頼度は高くなると予測できるため、このようにデータ数で重要度を算出する方法は妥当である。また、識別器の学習を行う処理の内部で、その重要度を決定してもよい。この場合、登録オブジェクト辞書データが重要度を保持するようにすればよい。学習時に重要度を決める処理の詳細については、後述する。
【００５７】
重要度が決定すると、入力オブジェクト識別部１６５は、Ｓ１２２で判定した識別器が高速識別器によるオブジェクトの同一性判定を行うかを判定する（Ｓ１２４）。
低速識別器により同一性判定を行う場合（Ｓ１２４：N）、入力オブジェクト識別部１６５は、そのまま低速識別器による識別処理を行う（Ｓ１２５）。低速識別処理の内容は、基本的に第１実施形態の処理と同じである。後述するように、高速識別器による同一性判定を行う場合は、その処理の内容を変えてもよい。これについては後述する。低速識別器による識別処理後に入力オブジェクト識別部１６５は、全ての登録データと照合を行ったか判定する（Ｓ１２８）。
高速識別器により同一性判定を行う場合（Ｓ１２４：Y）、入力オブジェクト識別部１６５は、高速識別器による同一性判定を行う（Ｓ１２６）。高速識別器による同一性判定は、基本的には第１実施形態と同じ処理であるが、同一であるかどうかを最終的に判定する際に、Ｓ１２３の処理で決定した重要度を用いる。すなわち入力オブジェクト識別部１６５は、線形カーネルＳＶＭによる同一性を判定する識別器の出力を所定の閾値と比較することで同一であるかを判定するが、該閾値を重要度に応じて変化させる。重要度が高い場合は、入力オブジェクト識別部１６５は、閾値を所定の値より低くすることによって同一であると判定しやすくする。反対に重要度が低い場合は、入力オブジェクト識別部１６５は、閾値を所定の値より高くするか、そのまま所定の値を用いる。これによって、重要度が高い場合に、高速識別器による同一性の判定結果が、そのまま最終的な同一性の判定結果に反映されやすくなる。
【００５８】
入力オブジェクトと登録オブジェクトとの同一性判定の結果が同一である場合（Ｓ１２７：Y）、入力オブジェクト識別部１６５は、改めて、低速識別器によるＳ１２５の識別処理を行う。低速識別器による識別処理の詳細は、後述する。入力オブジェクトと登録オブジェクトとの同一性判定の結果が同一ではない場合（Ｓ１２７：N）、入力オブジェクト識別部１６５は、該当録データの処理を終了して、全ての登録データについて処理を行ったかを判定する（Ｓ１２８）。
【００５９】
未照合の登録データがある場合（Ｓ１２８：N）、入力オブジェクト識別部６５は、Ｓ１２１以降の処理を全ての登録データとの照合が終了するまで繰り返し行う。全ての登録データと照合が終了した場合（Ｓ１２８：Y）、入力オブジェクト識別部６５は、入力オブジェクト識別用データと全登録データとの照合結果を対応付けて、入力オブジェクト識別用データ保持部４４に格納する（Ｓ１２９）。
【００６０】
識別器学習部４５は、入力オブジェクト識別用データ保持部４４に格納されたデータに基づいて、線形カーネルＳＶＭによる識別器の学習を行い、且つその重要度を算出する（Ｓ１３０）。識別器の学習及び重要度の算出方法は後述する。線形カーネルＳＶＭによる識別器の学習は、登録オブジェクト毎に行うことができる。その場合、オブジェクト登録部５は、識別器学習部４５による学習結果及びその重要度について、登録オブジェクト辞書データに結果を追加して、登録オブジェクト辞書データ保持部２２に格納する。
【００６１】
Ｓ１２５の低速識別器による識別処理を、顔特徴による顔識別処理の場合について説明する。基本的な処理の内容は、第１実施形態と同様であるが、高速識別器による判定の重要度に応じて、本処理の内容がどのように変わるかを中心に説明する。
【００６２】
第１実施形態で説明したように、低速識別器による識別処理は、顔を部分領域に分割して、部分領域毎に登録オブジェクトと入力オブジェクトとの２クラス判別を非線形カーネルＳＶＭにより算出し、それら複数の部分領域の類似度を統合して判定する。第２実施形態では、高速識別器による判定の重要度に応じて、識別に用いる部分領域の数を変更する。一般に、顔識別に用いる部分領域の数が多いほど、高精度な識別結果が期待できる。部分領域の数が多いほど照合を行う回数が増えるために、処理時間は増加する。高速識別器による判定の重要度が高い場合、顔識別に用いる部分領域の数を少なくすると、処理時間の削減が期待できる。これは、高速識別器による同一性の判定の重要度が高いために、ある程度精度が高いと期待して低速識別器による識別を簡略化し、高速性を重視していることに相当する。
【００６３】
部分領域の数を制御するのではなく、部分領域の特徴量をサブサンプリングする方法もある。例えば、部分領域が１０×１０ピクセルの正方形である場合、特徴次元は１００次元である。入力オブジェクト識別部１６５は、照合時にこの１００次元全てではなく、１つおきにサンプリングすることで、半分の５０次元を用いる。照合は典型的には内積演算であるので、処理量も半分になることが期待できる。当然、精度の劣化は起こるが、その分、属性による判定がそれを補うことを期待して、高速性を確保する。
【００６４】
当然ながら、両者を組み合わせて用いること、すなわち部分領域の数を減らし、さらに部分領域のサンプリングも下げることで、より一層計算量を減らすことが可能である。高速識別器による判別の重要性がより高い場合に、そのような組み合わせを行うことによって、さらなる高速化と高精度化の両立が可能になる。実際に、どの部分領域を減らすのか、あるいはどのようなサンプリングレートにするのかなどの細かいパラメータは、事前の評価によって予め定めておくとよい。部分領域を減らしながら精度に影響の少ない領域を事前に用意したサンプルについて調べておくことで、精度劣化を最小限にすることが可能になる。サンプリングレートについても同様に行えばよい。
【００６５】
Ｓ１３０の識別器の学習処理について説明する。ここでは、主に線形カーネルＳＶＭにより同一性判定を行う識別器の学習について説明する。第１実施形態で説明したように、識別器の学習は、最終的にはＳＶＭの学習に帰着する。この学習処理の詳細は公知の文献に記載されているため、ここでは説明を割愛する。ここでは、ＳＶＭの学習に必要な教師データ付きの学習データと、線形カーネルＳＶＭによる識別器の重要度の算出方法について説明する。
【００６６】
第１実施例形態で説明したように、入力オブジェクト識別用データ保持部４４に格納される低速識別器による識別結果に対応付けられた入力オブジェクト識別用データが用いられる。低速識別器による識別結果は、比較的高精度であると推定されるため、特に同一性が高い（低い）と尤度が高く判定されたものについては、それが教師データとして採用される。尤度については、事前に低速識別器による出力を分析しておき、その値の大小によって、予め定めることが可能である。例えば、非線形カーネルＳＶＭの出力値が所定値より大きく（小さく）出力されたものは、尤度が高いと判断する。この尤度が高いと判定された教師データ付きの学習データの数量を、線形カーネルＳＶＭによる識別器の重要度とすることができる。多くのデータによって訓練されたＳＶＭは、少ないデータで学習したＳＶＭより結果の信頼性が高い、つまり重要度が大きいと考えられるためである。
【００６７】
訓練誤差又は汎化誤差を重要度の算出に用いることも可能である。ＳＶＭの学習では、学習データの識別を行い、その識別誤差を重要度とすることが可能である。識別誤差が小さいほど重要度が大きくなる。また、学習データを予め学習用と評価用とに分割しておき、学習したＳＶＭで評価用のデータを評価し、その識別誤差を重要度算出に用いることでより確度の高い重要度算出が可能になる。学習用と評価用とのデータ分割を複数回行って、クロスバリデーションを行い、識別誤差の平均値を重要度算出に用いるとさらによい。
【００６８】
以上のような本実施形態のオブジェクト識別装置は、登録オブジェクト毎に、高速識別器による識別を重視するか、あるいは低速識別器による識別器を重視するかの判定を行うことがポイントである。このような構成のために、オブジェクト識別装置は、処理対象となるデータが逐次的に入力され且つ全体の処理時間が一定時間であるという制約の中で、高精度且つ高速な処理を行うことが可能になる。
【００６９】
すなわち、オブジェクト識別装置は、処理時間に余裕のあるイベント前半に、高精度な非線形カーネルＳＶＭによる識別を行い、その識別結果を線形カーネルＳＶＭによる識別器の学習データとして識別結果とともに保持する。保持したデータを用いて、オブジェクト識別装置は、線形カーネルＳＶＭによる識別器の学習を行うことにより、より高精度な属性による識別器が構築可能になる。
【００７０】
イベントが終盤になるにつれて学習に用いるためのデータが増加し、線形カーネルＳＶＭによる識別器の精度が向上すると期待できる。そのために、全てのデータを非線形カーネルＳＶＭによる識別器に入力しなくても精度を保つことが可能になり、高速な線形カーネルＳＶＭによる識別器によって、全体的な処理時間を抑えることが可能になる。十分な学習データが得られなかった登録オブジェクトについては、線形カーネルＳＶＭによる識別を重視しないことで、精度劣化を未然に防ぐことが可能になる。
【００７１】
以上のような各実施形態のオブジェクト識別装置は、顔認証に代表されるオブジェクトの識別問題において、入力データが逐次的に投入され、且つ一定時間内に処理を終了する必要がある場合に、精度劣化を抑えつつ高速に識別結果を得ることが可能になる。特に、処理終盤に投入されて処理時間の制約が厳しい入力データに対しても、オブジェクト識別装置は、精度劣化を抑えつつ高速に識別結果を得ることが可能になる。
【００７２】
本発明は、上述の各実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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