(57)【要約】【課題】画像データの識別処理の速度を向上させる。【解決手段】本発明の画像識別方法は、画像データの示す画像を評価し、評価結果に基づいて、前記画像データの示す画像が第１カテゴリに属するか否かを識別する第１識別処理、及び前記画像データの示す画像が前記第１カテゴリとは別の第２カテゴリに属するか否かを識別する第２識別処理の順序を決定し、前記第１識別処理及び前記第２識別処理のうちの先に行われる識別処理において前記画像が特定のカテゴリに属することが識別できた場合、前記第１識別処理及び前記第２識別処理のうちの後に行われる識別処理を省略することを特徴とする。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データの示す画像を評価し、
評価結果に基づいて、前記画像データの示す画像が第１カテゴリに属するか否かを識別する第１識別処理、及び前記画像データの示す画像が前記第１カテゴリとは別の第２カテゴリに属するか否かを識別する第２識別処理の順序を決定し、
前記第１識別処理及び前記第２識別処理のうちの先に行われる識別処理において前記画像が特定のカテゴリに属することが識別できた場合、前記第１識別処理及び前記第２識別処理のうちの後に行われる識別処理を省略する
ことを特徴とする画像識別方法。
【請求項２】
請求項１に記載の画像識別方法であって、
前記画像識別方法は、
前記画像の全体の特徴を示す全体特徴量に基づいて、前記画像が前記第１カテゴリに属するか否かを識別する第１全体識別処理と、
前記全体特徴量に基づいて、前記画像が前記第２カテゴリに属するか否かを識別する第２全体識別処理と、
前記画像の一部の特徴を示す部分特徴量に基づいて、前記画像が前記第１カテゴリに属するか否かを識別する第１部分識別処理と、
前記部分特徴量に基づいて、前記画像が前記第２カテゴリに属するか否かを識別する第２部分識別処理と、
を有し、
前記第１識別処理は前記第１部分識別処理に相当し、前記第２識別処理は前記第２部分識別処理に相当し、
前記第１全体識別処理の結果と前記第２全体識別処理の結果とを前記評価結果として、前記第１識別処理と前記第２識別処理の順序が決定される
ことを特徴とする画像識別方法。
【請求項３】
請求項２に記載の画像識別方法であって、
前記第１全体識別処理では、前記全体特徴量に基づいて前記画像が前記第１カテゴリに属する確率に応じた第１データが算出され、前記第１データに基づいて前記画像が前記第１カテゴリに属するか否かが識別され、
前記第２全体識別処理では、前記全体特徴量に基づいて前記画像が前記第２カテゴリに属する確率に応じた第２データが算出され、前記第２データに基づいて前記画像が前記第２カテゴリに属するか否かが識別され、
前記第１データ及び前記第２データが前記評価結果として用いられる
ことを特徴とする画像識別方法。
【請求項４】
請求項２又は請求項３に記載の画像識別方法であって、
前記第１部分識別処理及び前記第２部分識別処理において、
前記画像を分割した複数の部分画像のそれぞれの部分特徴量に基づいて、各前記部分画像が特定のカテゴリに属するか否かがそれぞれ識別され、
前記特定のカテゴリに属すると識別された前記部分画像の数に基づいて、前記画像が特定のカテゴリに属するか否かが識別される
ことを特徴とする画像識別方法。
【請求項５】
請求項２〜４のいずれかに記載の画像識別方法であって、
前記第１全体識別処理又は前記第２全体識別処理において前記画像が特定のカテゴリに属することが識別できた場合、前記第１識別処理及び前記第２識別処理が省略される
ことを特徴とする画像識別方法。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれかに記載の画像識別方法であって、
前記第１識別処理及び前記第２識別処理を行うための処理時間は、前記画像データの示す画像を評価して前記評価結果を取得するための処理時間よりも遅いことを特徴とする画像識別方法。
【請求項７】
コントローラを備えた画像識別装置であって、
前記コントローラは、
画像データの示す画像を評価し、
評価結果に基づいて、前記画像データの示す画像が第１カテゴリに属するか否かを識別する第１識別処理、及び前記画像データの示す画像が前記第１カテゴリとは別の第２カテゴリに属するか否かを識別する第２識別処理の順序を決定し、
前記第１識別処理及び前記第２識別処理のうちの先に行われる識別処理において前記画像が特定のカテゴリに属することが識別できた場合、前記第１識別処理及び前記第２識別処理のうちの後に行われる識別処理を省略する
ことを特徴とする画像識別装置。
【請求項８】
画像識別装置に、
画像データの示す画像を評価させ、
評価結果に基づいて、前記画像データの示す画像が第１カテゴリに属するか否かを識別する第１識別処理、及び前記画像データの示す画像が前記第１カテゴリとは別の第２カテゴリに属するか否かを識別する第２識別処理の順序を決定させ、
前記第１識別処理及び前記第２識別処理のうちの先に行われる識別処理において前記画像が特定のカテゴリに属することが識別できた場合、前記第１識別処理及び前記第２識別処理のうちの後に行われる識別処理を省略させる
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、画像識別方法、画像識別装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルスチルカメラには撮影モードを設定するモード設定ダイヤルを持つものがある。ユーザがダイヤルで撮影モードを設定すると、デジタルスチルカメラは撮影モードに応じた撮影条件（露光時間等）を決定し、撮影を行う。撮影が行われると、デジタルスチルカメラは、画像ファイルを生成する。この画像ファイルには、撮影した画像の画像データに、撮影時の撮影条件等の付加データが付加されている。
【０００３】
付加データに応じて画像データに画像処理することが行われている。例えば、プリンタが画像ファイルに基づいて印刷を行うとき、付加データの示す撮影条件に応じて画像データを補正し、補正した画像データに従って印刷することが行われている（特許文献１参照）。
【０００４】
また、画像データを解析し、画像データの示す画像のカテゴリを分類することも行われている（特許文献２、３参照）。
【特許文献１】特開２００１−２３８１７７号公報
【特許文献２】特開平１０−３０２０６７号公報
【特許文献３】特表２００６−５１１０００号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
画像データの示す画像が特定のカテゴリに属するか否かを識別する識別器を複数組み合わせることによって、画像データを複数のカテゴリに分類することが行われている。このように複数の識別器を用いる場合、常に全ての識別器を用いることにすると、識別処理の速度が低下してしまう。  
本発明は、画像データの識別処理の速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】
【０００６】
上記目的を達成するための主たる発明は、画像データの示す画像を評価し、評価結果に基づいて、前記画像データの示す画像が第１カテゴリに属するか否かを識別する第１識別処理、及び前記画像データの示す画像が前記第１カテゴリとは別の第２カテゴリに属するか否かを識別する第２識別処理の順序を決定し、前記第１識別処理及び前記第２識別処理のうちの先に行われる識別処理において前記画像が特定のカテゴリに属することが識別できた場合、前記第１識別処理及び前記第２識別処理のうちの後に行われる識別処理を省略することを特徴とする。  
本発明の他の特徴については、本明細書及び添付図面の記載により明らかにする。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
本明細書及び添付図面の記載により、少なくとも、以下の事項が明らかとなる。
【０００８】
（Ａ）画像データの示す画像を評価し、（Ｂ）評価結果に基づいて、前記画像データの示す画像が第１カテゴリに属するか否かを識別する第１識別処理、及び前記画像データの示す画像が前記第１カテゴリとは別の第２カテゴリに属するか否かを識別する第２識別処理の順序を決定し、（Ｃ）前記第１識別処理及び前記第２識別処理のうちの先に行われる識別処理において前記画像が特定のカテゴリに属することが識別できた場合、前記第１識別処理及び前記第２識別処理のうちの後に行われる識別処理を省略することを特徴とする画像識別方法が明らかになる。  
このような画像識別方法によれば、処理速度が速くなる。
【０００９】
また、前記画像識別方法は、前記画像の全体の特徴を示す全体特徴量に基づいて、前記画像が前記第１カテゴリに属するか否かを識別する第１全体識別処理と、前記全体特徴量に基づいて、前記画像が前記第２カテゴリに属するか否かを識別する第２全体識別処理と、前記画像の一部の特徴を示す部分特徴量に基づいて、前記画像が前記第１カテゴリに属するか否かを識別する第１部分識別処理と、前記部分特徴量に基づいて、前記画像が前記第２カテゴリに属するか否かを識別する第２部分識別処理と、を有し、前記第１識別処理は前記第１部分識別処理に相当し、前記第２識別処理は前記第２部分識別処理に相当し、前記第１全体識別処理の結果と前記第２全体識別処理の結果とを前記評価結果として、前記第１識別処理と前記第２識別処理の順序が決定されることが望ましい。これにより、処理時間が短くなる。
【００１０】
また、前記第１全体識別処理では、前記全体特徴量に基づいて前記画像が前記第１カテゴリに属する確率に応じた第１データが算出され、前記第１データに基づいて前記画像が前記第１カテゴリに属するか否かが識別され、前記第２全体識別処理では、前記全体特徴量に基づいて、前記画像が前記第２カテゴリに属する確率に応じた第２データが算出され、前記第２データに基づいて前記画像が前記第２カテゴリに属するか否かが識別され、前記第１データ及び前記第２データが前記評価結果として用いられることが望ましい。これにより、処理速度が速くなる。
【００１１】
また、前記第１部分識別処理及び前記第２部分識別処理において、前記画像を分割した複数の部分画像のそれぞれの部分特徴量に基づいて、各前記部分画像が特定のカテゴリに属するか否かがそれぞれ識別され、前記特定のカテゴリに属すると識別された前記部分画像の数に基づいて、前記画像が特定のカテゴリに属するか否かが識別されることが望ましい。このような場合に特に有効である。
【００１２】
また、前記第１全体識別処理又は前記第２全体識別処理において前記画像が特定のカテゴリに属することが識別できた場合、前記第１識別処理及び前記第２識別処理が省略されることが望ましい。これにより、処理速度が速くなる。
【００１３】
また、前記第１識別処理及び前記第２識別処理を行うための処理時間は、前記画像データの示す画像を評価して前記評価結果を取得するための処理時間よりも遅いことが望ましい。このような場合に特に有効である。
【００１４】
コントローラを備えた画像識別装置であって、前記コントローラは、（Ａ）画像データの示す画像を評価し、（Ｂ）評価結果に基づいて、前記画像データの示す画像が第１カテゴリに属するか否かを識別する第１識別処理、及び前記画像データの示す画像が前記第１カテゴリとは別の第２カテゴリに属するか否かを識別する第２識別処理の順序を決定し、（Ｃ）前記第１識別処理及び前記第２識別処理のうちの先に行われる識別処理において前記画像が特定のカテゴリに属することが識別できた場合、前記第１識別処理及び前記第２識別処理のうちの後に行われる識別処理を省略することを特徴とする画像識別装置も明らかになる。
【００１５】
画像識別装置に、（Ａ）画像データの示す画像を評価させ、（Ｂ）評価結果に基づいて、前記画像データの示す画像が第１カテゴリに属するか否かを識別する第１識別処理、及び前記画像データの示す画像が前記第１カテゴリとは別の第２カテゴリに属するか否かを識別する第２識別処理の順序を決定させ、（Ｃ）前記第１識別処理及び前記第２識別処理のうちの先に行われる識別処理において前記画像が特定のカテゴリに属することが識別できた場合、前記第１識別処理及び前記第２識別処理のうちの後に行われる識別処理を省略させることを特徴とするプログラムも明らかになる。
【００１６】
＝＝＝全体構成＝＝＝
図１は、画像処理システムの説明図である。この画像処理システムは、デジタルスチルカメラ２と、プリンタ４とを備える。
【００１７】
デジタルスチルカメラ２は、被写体をデジタルデバイス（ＣＣＤなど）に結像させることによりデジタル画像を取得するカメラである。デジタルスチルカメラ２には、モード設定ダイヤル２Ａが設けられている。ユーザは、ダイヤル２Ａによって、撮影条件に応じた撮影モードを設定することができる。例えば、ダイヤル２Ａによって「夜景」モードが設定されると、デジタルスチルカメラ２は、シャッター速度を遅くしたり、ＩＳＯ感度を高くしたりして、夜景撮影に適した撮影条件にて撮影を行う。
【００１８】
デジタルスチルカメラ２は、ファイルフォーマット規格に準拠して、撮影により生成した画像ファイルをメモリカード６に保存する。画像ファイルには、撮影した画像のデジタルデータ（画像データ）だけでなく、撮影時の撮影条件（撮影データ）等の付加データも保存される。
【００１９】
プリンタ４は、画像データの示す画像を紙に印刷する印刷装置である。プリンタ４には、メモリカード６を挿入するスロット２１が設けられている。ユーザは、デジタルスチルカメラ２で撮影した後、デジタルスチルカメラ２からメモリカード６を取り出し、スロット２１にメモリカード６を挿入することができる。
【００２０】
図２は、プリンタ４の構成の説明図である。プリンタ４は、印刷機構１０と、この印刷機構１０を制御するプリンタ側コントローラ２０とを備える。印刷機構１０は、インクを吐出するヘッド１１と、ヘッド１１を制御するヘッド制御部１２と、紙を搬送するため等のモータ１３と、センサ１４とを有する。プリンタ側コントローラ２０は、メモリカード６からデータを送受信するためのメモリ用スロット２１と、ＣＰＵ２２と、メモリ２３と、モータ１３を制御する制御ユニット２４と、駆動信号（駆動波形）を生成する駆動信号生成部２５とを有する。
【００２１】
メモリカード６がスロット２１に挿入されると、プリンタ側コントローラ２０は、メモリカード６に保存されている画像ファイルを読み出してメモリ２３に記憶する。そして、プリンタ側コントローラ２０は、画像ファイルの画像データを、印刷機構１０で印刷するための印刷データに変換し、印刷データに基づいて印刷機構１０を制御し、紙に画像を印刷する。この一連の動作は、「ダイレクトプリント」と呼ばれている。
【００２２】
なお、「ダイレクトプリント」は、メモリカード６をスロット２１に挿入することによって行われるだけでなく、デジタルスチルカメラ２とプリンタ４とをケーブル（不図示）で接続することによっても可能である。
【００２３】
メモリカード６に記憶される画像ファイルは、画像データと、付加データとから構成されている。画像データは、複数の画素データから構成されている。画素データは、画素の色情報（階調値）を示すデータである。画素がマトリクス状に配置されることによって、画像が構成される。このため、画像データは、画像を示すデータである。付加データには、画像データの特性を示すデータや、撮影データや、サムネイル画像データ等が含まれる。
【００２４】
＝＝＝自動補正機能の概要＝＝＝
「人物」の写真を印刷するときには、肌色をきれいにしたいという要求がある。また、「風景」の写真を印刷するときには、空の青色を強調し、木や草の緑色を強調したいという要求がある。そこで、本実施形態のプリンタ４は、画像ファイルを分析して自動的に適した補正処理を行う自動補正機能を備えている。
【００２５】
図３は、プリンタ４の自動補正機能の説明図である。図中のプリンタ側コントローラ２０の各要素は、ソフトウェアとハードウェアによって実現される。
【００２６】
記憶部３１は、メモリ２３の一部の領域及びＣＰＵ２２によって実現される。メモリカード６から読み出された画像ファイルの全部又は一部は、記憶部３１の画像記憶部３１Ａに展開される。また、プリンタ側コントローラ２０の各要素の演算結果は、記憶部３１の結果記憶部３１Ｂに格納される。
【００２７】
顔識別部３２は、ＣＰＵ２２と、メモリ２３に記憶された顔識別プログラムとによって実現される。顔識別部３２は、画像記憶部３１Ａに記憶された画像データを分析し、顔の有無を識別する。顔識別部３２によって顔が有ると識別された場合、識別対象となる画像が「人物」のシーンに属すると識別される。この場合、シーン識別部３３によるシーン識別処理は行われない。顔識別部３２による顔識別処理は、既に広く行われている処理と同様なので、詳細な説明は省略する。
【００２８】
シーン識別部３３は、ＣＰＵ２２と、メモリ２３に記憶されたシーン識別プログラムとによって実現される。シーン識別部３３は、画像記憶部３１Ａに記憶された画像ファイルを分析し、画像データの示す画像のシーンを識別する。顔識別部３２によって顔がないと識別された場合に、シーン識別部３３によるシーン識別処理が行われる。後述するように、シーン識別部３３は、識別対象となる画像が「風景」、「夕景」、「夜景」、「花」、「紅葉」、「その他」のいずれの画像であるかを識別する。
【００２９】
図４は、画像のシーンと補正内容との関係の説明図である。  
画像補正部３４は、ＣＰＵ２２と、メモリ２３に記憶された画像補正プログラムとによって実現される。画像補正部３４は、記憶部３１の結果記憶部３１Ｂ（後述）に記憶されている識別結果（顔識別部３２やシーン識別部３３の識別結果）に基づいて、画像記憶部３１Ａの画像データを補正する。例えば、シーン識別部３３の識別結果が「風景」である場合には、青色を強調し、緑色を強調するような補正が行われる。なお、画像補正部３４は、シーンの識別結果だけでなく、画像ファイルの撮影データの内容も反映して、画像データを補正しても良い。例えば、露出補正がマイナスの場合、暗い雰囲気の画像を明るくしないように画像データを補正しても良い。  
プリンタ制御部３５は、ＣＰＵ２２、駆動信号生成部２５、制御ユニット２４及びメモリ２３に記憶されたプリンタ制御プログラムによって、実現される。プリンタ制御部３５は、補正後の画像データを印刷データに変換し、印刷機構１０に画像を印刷させる。
【００３０】
＝＝＝シーン識別処理＝＝＝
図５は、シーン識別部３３によるシーン識別処理のフロー図である。図６は、シーン識別部３３の機能の説明図である。図中のシーン識別部３３の各要素は、ソフトウェアとハードウェアによって実現される。シーン識別部３３は、図６に示す特徴量取得部４０と、全体識別器５０と、部分識別器６０と、統合識別器７０とを備えている。
【００３１】
最初に、特徴量取得部４０が、記憶部３１の画像記憶部３１Ａに展開された画像データを分析し、部分特徴量を取得する（Ｓ１０１）。具体的には、特徴量取得部４０は、画像データを８×８の６４ブロックに分割し、各ブロックの色平均と分散を算出し、この色平均と分散を部分特徴量として取得する。なお、ここでは各画素はＹＣＣ色空間における階調値のデータをもっており、各ブロックごとに、Ｙの平均値、Ｃｂの平均値及びＣｒの平均値がそれぞれ算出され、Ｙの分散、Ｃｂの分散及びＣｒの分散がそれぞれ算出される。つまり、各ブロックごとに３つの色平均と３つの分散が部分特徴量として算出される。これらの色平均や分散は、各ブロックにおける部分画像の特徴を示すものである。なお、ＲＧＢ色空間における平均値や分散を算出しても良い。  
ブロックごとに色平均と分散が算出されるので、特徴量取得部４０は、画像記憶部３１Ａには画像データの全てを展開せずに、ブロック分の画像データをブロック順に展開する。このため、画像記憶部３１Ａは、必ずしも画像ファイルの全てを展開できるだけの容量を備えていなくても良い。
【００３２】
次に、特徴量取得部４０が、全体特徴量を取得する（Ｓ１０２）。具体的には、特徴量取得部４０は、画像データの全体の色平均、分散、重心及び撮影情報を、全体特徴量として取得する。なお、これらの色平均や分散は、画像の全体の特徴を示すものである。画像データ全体の色平均、分散及び重心は、先に算出した部分特徴量を用いて算出される。このため、全体特徴量を算出する際に、画像データを再度展開する必要がないので、全体特徴量の算出速度が速くなる。全体識別処理（後述）は部分識別処理（後述）よりも先に行われるにも関わらず、全体特徴量が部分特徴量よりも後に求められるのは、このように算出速度を速めるためである。なお、撮影情報は、画像ファイルの撮影データから抽出される。具体的には、絞り値、シャッター速度、フラッシュ発光の有無などの情報が全体特徴量として用いられる。但し、画像ファイルの撮影データの全てが全体特徴量として用いられるわけではない。
【００３３】
次に、全体識別器５０が、全体識別処理を行う（Ｓ１０３）。全体識別処理とは、全体特徴量に基づいて、画像データの示す画像のシーンを識別（推定）する処理である。全体識別処理の詳細については、後述する。
【００３４】
全体識別処理によってシーンの識別ができる場合（Ｓ１０４でＹＥＳ）、シーン識別部３３は、記憶部３１の結果記憶部３１Ｂに識別結果を記憶することによってシーンを決定し（Ｓ１０９）、シーン識別処理を終了する。つまり、全体識別処理によってシーンの識別ができた場合（Ｓ１０４でＹＥＳ）、部分識別処理や統合識別処理が省略される。これにより、シーン識別処理の速度が速くなる。
【００３５】
全体識別処理によってシーンの識別ができない場合（Ｓ１０４でＮＯ）、次に部分識別器６０が、部分識別処理を行う（Ｓ１０５）。部分識別処理とは、部分特徴量に基づいて、画像データの示す画像全体のシーンを識別する処理である。部分識別処理の詳細については、後述する。
【００３６】
部分識別処理によってシーンの識別ができる場合（Ｓ１０６でＹＥＳ）、シーン識別部３３は、記憶部３１の結果記憶部３１Ｂに識別結果を記憶することによってシーンを決定し（Ｓ１０９）、シーン識別処理を終了する。つまり、部分識別処理によってシーンの識別ができた場合（Ｓ１０６でＹＥＳ）、統合識別処理が省略される。これにより、シーン識別処理の速度が速くなる。  
部分識別処理によってシーンの識別ができない場合（Ｓ１０６でＮＯ）、次に統合識別器７０が、統合識別処理を行う（Ｓ１０７）。統合識別処理の詳細については、後述する。
【００３７】
統合識別処理によってシーンの識別ができる場合（Ｓ１０８でＹＥＳ）、シーン識別部３３は、記憶部３１の結果記憶部３１Ｂに識別結果を記憶することによってシーンを決定し（Ｓ１０９）、シーン識別処理を終了する。一方、統合識別処理によってシーンの識別ができない場合（Ｓ１０８でＮＯ）、画像データの示す画像が「その他」のシーン（「風景」、「夕景」、「夜景」、「花」又は「紅葉」以外のシーン）である旨の識別結果を結果記憶部３１Ｂに記憶する（Ｓ１１０）。
【００３８】
＝＝＝全体識別処理＝＝＝
図７は、全体識別処理のフロー図である。ここでは図６も参照しながら全体識別処理について説明する。
【００３９】
まず、全体識別器５０は、複数のサブ識別器５１の中から１つのサブ識別器５１を選択する（Ｓ２０１）。全体識別器５０には、識別対象となる画像（識別対象画像）が特定のシーンに属するか否かを識別するサブ識別器５１が５つ設けられている。５つのサブ識別器５１は、それぞれ風景、夕景、夜景、花、紅葉のシーンを識別する。ここでは、全体識別器５０は、風景→夕景→夜景→花→紅葉の順に、サブ識別器５１を選択する（なお、サブ識別器５１の選択順序については、後述する）。このため、最初には、識別対象画像が風景のシーンに属するか否かを識別するサブ識別器５１（風景識別器５１Ｌ）が選択される。
【００４０】
次に、全体識別器５０は、識別対象テーブルを参照し、選択したサブ識別器５１を用いてシーンを識別すべきか否かを判断する（Ｓ２０２）。  
図８は、識別対象テーブルの説明図である。この識別対象テーブルは、記憶部３１の結果記憶部３１Ｂに記憶される。識別対象テーブルは、最初の段階では全ての欄がゼロに設定される。Ｓ２０２の処理では、「否定」欄が参照され、ゼロであればＹＥＳと判断され、１であればＮＯと判断される。ここでは、全体識別器５０は、識別対象テーブルにおける「風景」欄の「否定」欄を参照し、ゼロであるのでＹＥＳと判断する。
【００４１】
次に、サブ識別器５１は、全体特徴量に基づいて、識別対象画像が特定のシーンに属する確率（確信度）を算出する（Ｓ２０３）。本実施形態のサブ識別器５１には、サポートベクタマシン（ＳＶＭ）による識別手法が用いられている。なお、サポートベクタマシンについては、後述する。識別対象画像が特定のシーンに属する場合、サブ識別器５１の判別式は、プラスの値になりやすい。識別対象画像が特定のシーンに属しない場合、サブ識別器５１の判別式は、マイナスの値になりやすい。また、判別式は、識別対象画像が特定のシーンに属する確信度が高いほど、大きい値になる。このため、判別式の値が大きければ、識別対象画像が特定のシーンに属する確率（確信度）が高くなり、判別式の値が小さければ、識別対象画像が特定のシーンに属する確率が低くなる。
【００４２】
次に、サブ識別器５１は、判別式の値が肯定閾値より大きいか否かを判断する（Ｓ２０４）。判別式の値が肯定閾値より大きければ、サブ識別器５１は、識別対象画像が特定のシーンに属すると判断することになる。
【００４３】
図９は、全体識別処理の肯定閾値の説明図である。同図において、横軸は肯定閾値を示し、縦軸はRecall又はPrecisionの確率を示す。図１０は、RecallとPrecisionの説明図である。判別式の値が肯定閾値以上の場合には識別結果はPositiveであり、判別式の値が肯定閾値以上でない場合には識別結果はNegativeである。
【００４４】
Recallは、再現率や検出率を示すものである。Recallは、特定のシーンの画像の総数に対する、特定のシーンに属すると識別された画像の数の割合である。言い換えると、Recallは、特定のシーンの画像をサブ識別器５１に識別させたときに、サブ識別器５１がPositiveと識別する確率（特定のシーンの画像が特定のシーンに属すると識別される確率）を示すものである。例えば、風景画像を風景識別器５１Ｌに識別させたときに、風景のシーンに属すると風景識別器５１Ｌが識別する確率を示すものである。
【００４５】
Precisionは、正答率や正解率を示すものである。Precisionは、Positiveと識別された画像の総数に対する、特定のシーンの画像の数の割合である。言い換えると、Precisionは、特定のシーンを識別するサブ識別器５１がPositiveと識別したときに、識別対象の画像が特定のシーンである確率を示すものである。例えば、風景識別器５１Ｌが風景のシーンに属すると識別したときに、その識別した画像が本当に風景画像である確率を示すものである。
【００４６】
図９から分かる通り、肯定閾値を大きくするほど、Precisionが大きくなる。このため、肯定閾値を大きくするほど、例えば風景のシーンに属すると識別された画像が風景画像である確率が高くなる。つまり、肯定閾値を大きくするほど、誤識別の確率が低くなる。  
一方、肯定閾値を大きくするほど、Recallは小さくなる。この結果、例えば、風景画像を風景識別器５１Ｌで識別した場合であっても、風景のシーンに属すると正しく識別しにくくなる。ところで、識別対象画像が風景のシーンに属すると識別できれば（Ｓ２０４でＹＥＳ）、残りの別のシーン（夕景など）の識別を行わないようにして全体識別処理の速度を速めている。このため、肯定閾値を大きくするほど、全体識別処理の速度は低下することになる。また、全体識別処理によってシーンが識別できれば部分識別処理を行わないようにしてシーン識別処理の速度を速めているため（Ｓ１０４）、肯定閾値を大きくするほど、シーン識別処理の速度は低下することになる。  
つまり、肯定閾値が小さすぎると誤識別の確率が高くなり、大きすぎると処理速度が低下することになる。本実施形態では、正答率（Precision）を９７．５％に設定するため、風景の肯定閾値は１．２７に設定されている。
【００４７】
判別式の値が肯定閾値より大きければ（Ｓ２０４でＹＥＳ）、サブ識別器５１は、識別対象画像が特定のシーンに属すると判断し、肯定フラグを立てる（Ｓ２０５）。「肯定フラグを立てる」とは、図８の「肯定」欄を１にすることである。この場合、全体識別器５０は、次のサブ識別器５１による識別を行わずに、全体識別処理を終了する。例えば、風景画像であると識別できれば、夕景などの識別を行わずに、全体識別処理を終了する。この場合、次のサブ識別器５１による識別を省略しているので、全体識別処理の速度を速めることができる。  
判別式の値が肯定閾値より大きくなければ（Ｓ２０４でＮＯ）、サブ識別器５１は、識別対象画像が特定のシーンに属すると判断できず、次のＳ２０６の処理を行う。
【００４８】
次に、サブ識別器５１は、判別式の値と否定閾値とを比較する（Ｓ２０６）。これにより、サブ識別器５１は、識別対象画像が所定のシーンに属しないかを判断する。このような判断としては、２種類ある。第１に、ある特定のシーンのサブ識別器５１の判別式の値が第１否定閾値より小さければ、その特定のシーンに識別対象画像が属しないと判断されることになる。例えば、風景識別器５１Ｌの判別式の値が第１否定閾値より小さければ、識別対象画像が風景のシーンに属しないと判断されることになる。第２に、ある特定のシーンのサブ識別器５１の判別式の値が第２否定閾値より大きければ、その特定のシーンとは別のシーンに識別対象画像が属しないと判断されることになる。例えば、風景識別器５１Ｌの判別式の値が第２否定閾値より大きければ、識別対象画像が夜景のシーンに属しないと判断されることになる。
【００４９】
図１１は、第１否定閾値の説明図である。同図において、横軸は第１否定閾値を示し、縦軸は確率を示す。グラフの太線は、True Negative Recallのグラフであり、風景画像以外の画像を風景画像ではないと正しく識別する確率を示している。グラフの細線は、False Negative Recallのグラフであり、風景画像なのに風景画像ではないと誤って識別する確率を示している。
【００５０】
図１１から分かる通り、第１否定閾値を小さくするほど、False Negative Recallが小さくなる。このため、第１否定閾値を小さくするほど、例えば風景のシーンに属しないと識別された画像が風景画像である確率が低くなる。つまり、誤識別の確率が低くなる。  
一方、第１否定閾値を小さくするほど、True Negative Recallも小さくなる。この結果、風景画像以外の画像を風景画像ではないと識別しにくくなる。その一方、識別対象画像が特定シーンでないことを識別できれば、部分識別処理の際に、その特定シーンのサブ部分識別器６１による処理を省略してシーン識別処理速度を速めている（後述、図１４のＳ３０２）。このため、第１否定閾値を小さくするほど、シーン識別処理速度は低下する。  
つまり、第１否定閾値が大きすぎると誤識別の確率が高くなり、小さすぎると処理速度が低下することになる。本実施形態では、False Negative Recallを２．５％に設定するため、第１否定閾値は−１．１０に設定されている。
【００５１】
ところで、ある画像が風景のシーンに属する確率が高ければ、必然的にその画像が夜景のシーンに属する確率は低くなる。このため、風景識別器５１Ｌの判別式の値が大きい場合には、夜景ではないと識別できる場合がある。このような識別を行うために、第２否定閾値が設けられる。
【００５２】
図１２は、第２否定閾値の説明図である。同図において、横軸は風景の判別式の値を示し、縦軸は確率を示す。同図には、図９のRecallとPrecisionのグラフとともに、夜景のRecallのグラフが点線で描かれている。この点線のグラフに注目すると、風景の判別式の値が−０．４５よりも大きければ、その画像が夜景画像である確率は２．５％である。言い換えると、風景の判別式の値が−０．４５より大きい場合にその画像が夜景画像でないと識別しても、誤識別の確率は２．５％にすぎない。そこで、本実施形態では、第２否定閾値が−０．４５に設定されている。
【００５３】
そして、判別式の値が第１否定閾値より小さい場合、又は、判別式の値が第２否定閾値より大きい場合（Ｓ２０６でＹＥＳ）、サブ識別器５１は、識別対象画像が所定のシーンに属しないと判断し、否定フラグを立てる（Ｓ２０７）。「否定フラグを立てる」とは、図８の「否定」欄を１にすることである。例えば、第１否定閾値に基づいて識別対象画像が風景のシーンに属しないと判断された場合、「風景」欄の「否定」欄が１になる。また、第２否定閾値に基づいて識別対象画像が夜景のシーンに属しないと判断された場合、「夜景」欄の「否定」欄が１になる。
【００５４】
図１３Ａは、閾値テーブルの説明図である。この閾値テーブルは、記憶部３１に記憶されていても良いし、全体識別処理を実行させるためのプログラムの一部に組み込まれていても良い。閾値テーブルには、前述の肯定閾値や否定閾値に関するデータが格納されている。
【００５５】
図１３Ｂは、上記で説明した風景識別器５１Ｌにおける閾値の説明図である。風景識別器５１Ｌには、肯定閾値及び否定閾値が予め設定されている。肯定閾値として１．２７が設定されている。否定閾値には第１否定閾値と第２否定閾値とがある。第１否定閾値として−１．１０が設定されている。また、第２否定閾値として、風景以外の各シーンにそれぞれ値が設定されている。
【００５６】
図１３Ｃは、上記で説明した風景識別器５１Ｌの処理の概要の説明図である。ここでは、説明の簡略化のため、第２否定閾値については夜景についてのみ説明する。風景識別器５１Ｌは、判別式の値が１．２７より大きければ（Ｓ２０４でＹＥＳ）、識別対象画像が風景のシーンに属すると判断する。また、判別式の値が１．２７以下であり（Ｓ２０４でＮＯ）、−０．４５より大きければ（Ｓ２０６でＹＥＳ）、風景識別器５１Ｌは、識別対象画像が夜景のシーンに属しないと判断する。また、判別式の値が−１．１０より小さければ（Ｓ２０６でＹＥＳ）、風景識別器５１Ｌは、識別対象画像が風景のシーンに属しないと判断する。なお、風景識別器５１Ｌは、夕景や花や紅葉についても、第２否定閾値に基づいて、識別対象画像がそのシーンに属しないかを判断する。但し、これらの第２否定閾値は肯定閾値よりも大きいため、識別対象画像がこれらのシーンに属しないことを風景識別器５１Ｌが判断することはない。
【００５７】
Ｓ２０２においてＮＯの場合、Ｓ２０６でＮＯの場合、又はＳ２０７の処理を終えた場合、全体識別器５０は、次のサブ識別器５１の有無を判断する（Ｓ２０８）。ここでは風景識別器５１Ｌによる処理を終えた後なので、全体識別器５０は、Ｓ２０８において、次のサブ識別器５１（夕景識別器５１Ｓ）があると判断する。
【００５８】
そして、Ｓ２０５の処理を終えた場合（識別対象画像が特定のシーンに属すると判断された場合）、又は、Ｓ２０８において次のサブ識別器５１がないと判断された場合（識別対象画像が特定のシーンに属すると判断できなかった場合）、全体識別器５０は、全体識別処理を終了する。
【００５９】
なお、既に説明した通り、全体識別処理が終了すると、シーン識別部３３は、全体識別処理によってシーンの識別ができたか否かを判断する（図５のＳ１０４）。このとき、シーン識別部３３は、図８の識別対象テーブルを参照し、「肯定」欄に１があるか否かを判断することになる。  
全体識別処理によってシーンの識別ができた場合（Ｓ１０４でＹＥＳ）、部分識別処理や統合識別処理が省略される。これにより、シーン識別処理の速度が速くなる。
【００６０】
ところで、上記の説明には無いが、全体識別器５０は、サブ識別器５１によって判別式の値を算出したときには、判別式の値に対応するPrecisionを、確信度に関する情報として結果記憶部３１Ｂに記憶する（後述する図１９も参照）。もちろん、判別式の値そのものを確信度に関する情報として記憶しても良い。
【００６１】
＝＝＝部分識別処理＝＝＝
図１４は、部分識別処理のフロー図である。部分識別処理は、全体識別処理によってシーンの識別ができなかった場合（図５のＳ１０４でＮＯ）に行われる。以下に説明するように、部分識別処理は、分割された部分画像のシーンをそれぞれ識別することによって、画像全体のシーンを識別する処理である。ここでは図６も参照しながら部分識別処理について説明する。
【００６２】
まず、部分識別器６０は、複数のサブ部分識別器６１の中から１つのサブ部分識別器６１を選択する（Ｓ３０１）。部分識別器６０には、サブ部分識別器６１が３つ設けられている。各サブ部分識別器６１は、８×８の６４ブロックに分割された部分画像がそれぞれ特定のシーンに属するか否かを識別する。ここでの３つのサブ部分識別器６１は、それぞれ夕景、花、紅葉のシーンを識別する。ここでは、部分識別器６０は、夕景→花→紅葉の順に、サブ部分識別器６１を選択する（なお、サブ部分識別器６１の選択順序については、後述する）。このため、最初には、部分画像が夕景のシーンに属するか否かを識別するサブ部分識別器６１（夕景部分識別器６１Ｓ）が選択される。
【００６３】
次に、部分識別器６０は、識別対象テーブル（図８）を参照し、選択したサブ部分識別器６１を用いてシーンを識別すべきか否かを判断する（Ｓ３０２）。ここでは、部分識別器６０は、識別対象テーブルにおける「夕景」欄の「否定」欄を参照し、ゼロであればＹＥＳと判断し、１であればＮＯと判断する。なお、全体識別処理の際に、夕景識別器５１Ｓが第１否定閾値により否定フラグを立てたとき、又は、他のサブ識別器５１が第２否定閾値により否定フラグを立てたとき、このＳ３０２でＮＯと判断される。仮にＮＯと判断されると夕景の部分識別処理は省略されることになるので、部分識別処理の速度が速くなる。但し、ここでは説明の都合上、ＹＥＳと判断されるものとする。
【００６４】
次に、サブ部分識別器６１は、８×８の６４ブロックに分割された部分画像の中から、１つの部分画像を選択する（Ｓ３０３）。  
図１５は、夕景部分識別器６１Ｓが選択する部分画像の順番の説明図である。部分画像から画像全体のシーンを識別するような場合、識別に用いられる部分画像は、被写体が存在する部分であることが望ましい。そこで、本実施形態では、数千枚のサンプルの夕景画像を用意し、各夕景画像を８×８の６４ブロックに分割し、夕景部分画像（夕景の太陽と空の部分画像）を含むブロックを抽出し、抽出されたブロックの位置に基づいて各ブロックにおける夕景部分画像の存在確率を算出した。そして、本実施形態では、存在確率の高いブロックから順番に、部分画像が選択される。なお、図に示す選択順序の情報は、プログラムの一部としてメモリ２３に格納されている。
【００６５】
なお、夕景画像の場合、画像の中央付近から上半分に夕景の空が広がっていることが多いため、中央付近から上半分のブロックにおいて存在確率が高くなる。また、夕景画像の場合、画像の下１／３では逆光で陰になり、部分画像単体では夕景か夜景か区別がつかないことが多いため、下１／３のブロックにおいて存在確率が低くなる。花画像の場合、花を中央付近に配置させる構図にすることが多いため、中央付近における花部分画像の存在確率が高くなる。
【００６６】
次に、サブ部分識別器６１は、選択された部分画像の部分特徴量に基づいて、その部分画像が特定のシーンに属するか否かを判断する（Ｓ３０４）。サブ部分識別器６１には、全体識別器５０のサブ識別器５１と同様に、サポートベクタマシン（ＳＶＭ）による判別手法が用いられている。なお、サポートベクタマシンについては、後述する。判別式の値が正の値であれば、部分画像が特定のシーンに属すると判断し、サブ部分識別器６１は正カウント値をインクリメントする。また、判別式の値が負の値であれば、部分画像が特定のシーンに属しないと判断し、サブ部分識別器６１は負カウント値をインクリメントする。
【００６７】
次に、サブ部分識別器６１は、正カウント値が肯定閾値よりも大きい否かを判断する（Ｓ３０５）。なお、正カウント値は、特定のシーンに属すると判断された部分画像の数を示すものである。正カウント値が肯定閾値より大きければ（Ｓ３０５でＹＥＳ）、サブ部分識別器６１は、識別対象画像が特定のシーンに属すると判断し、肯定フラグを立てる（Ｓ３０６）。この場合、部分識別器６０は、次のサブ部分識別器６１による識別を行わずに、部分識別処理を終了する。例えば、夕景画像であると識別できれば、花や紅葉の識別を行わずに、部分識別処理を終了する。この場合、次のサブ部分識別器６１による識別を省略しているので、部分識別処理の速度を速めることができる。
【００６８】
正カウント値が肯定閾値より大きくなければ（Ｓ３０５でＮＯ）、サブ部分識別器６１は、識別対象画像が特定のシーンに属すると判断できず、次のＳ３０７の処理を行う。
【００６９】
サブ部分識別器６１は、正カウント値と残りの部分画像数との和が肯定閾値よりも小さければ（Ｓ３０７でＹＥＳ）、Ｓ３０９の処理へ進む。正カウント値と残りの部分画像数との和が肯定閾値よりも小さい場合、残り全ての部分画像によって正カウント値がインクリメントされても正カウント値が肯定閾値より大きくなることがないので、Ｓ３０９に処理を進めることによって、残りの部分画像についてサポートベクタマシンによる識別を省略する。これにより、部分識別処理の速度を速めることができる。
【００７０】
サブ部分識別器６１がＳ３０７でＮＯと判断した場合、サブ部分識別器６１は、次の部分画像の有無を判断する（Ｓ３０８）。なお、本実施形態では、６４個に分割された部分画像の全てを順に選択していない。図１５において太枠で示された上位１０番目までの１０個の部分画像だけを順に選択している。このため、１０番目の部分画像の識別を終えれば、サブ部分識別器６１は、Ｓ３０８において次の部分画像はないと判断する。（この点を考慮して、Ｓ３０７の「残りの部分画像数」も決定される。）
図１６は、上位１０番目までの１０個の部分画像だけで夕景画像の識別をしたときのRecall及びPrecisionのグラフである。図に示すような肯定閾値を設定すれば、正答率（Precision）を８０％程度に設定でき、再現率（Recall）を９０％程度に設定でき、精度の高い識別が可能である。
【００７１】
本実施形態では、１０個の部分画像だけで夕景画像の識別を行っている。このため、本実施形態では、６４個の全ての部分画像を用いて夕景画像の識別を行うよりも、部分識別処理の速度を速めることができる。  
また、本実施形態では、夕景部分画像の存在確率の高い上位１０番目の部分画像を用いて夕景画像の識別を行っている。このため、本実施形態では、存在確率を無視して抽出された１０個の部分画像を用いて夕景画像の識別を行うよりも、Recall及びPrecisionをともに高く設定することが可能になる。  
また、本実施形態では、夕景部分画像の存在確率の高い順に部分画像を選択している。この結果、早い段階でＳ３０５の判断がＹＥＳになりやすくなる。このため、本実施形態では、存在確率の高低を無視した順で部分画像を選択したときよりも、部分識別処理の速度を速めることができる。
【００７２】
Ｓ３０７においてＹＥＳと判断された場合、又は、Ｓ３０８において次の部分画像がないと判断された場合、サブ部分識別器６１は、負カウント値が否定閾値よりも大きいか否かを判断する（Ｓ３０９）。この否定閾値は、前述の全体識別処理における否定閾値（図７のＳ２０６）とほぼ同様の機能を果たすものなので、詳しい説明は省略する。Ｓ３０９でＹＥＳと判断された場合、図７のＳ２０７と同様に、否定フラグを立てる。
【００７３】
Ｓ３０２においてＮＯの場合、Ｓ３０９でＮＯの場合、又はＳ３１０の処理を終えた場合、部分識別器６０は、次のサブ部分識別器６１の有無を判断する（Ｓ３１１）。夕景部分識別器６１Ｓによる処理を終えた後の場合、サブ部分識別器６１として花部分識別器６１Ｆや紅葉部分識別器６１Ｒがまだあるので、部分識別器６０は、Ｓ３１１において、次のサブ部分識別器６１があると判断する。
【００７４】
そして、Ｓ３０６の処理を終えた場合（識別対象画像が特定のシーンに属すると判断された場合）、又は、Ｓ３１１において次のサブ部分識別器６１がないと判断された場合（識別対象画像が特定のシーンに属すると判断できなかった場合）、部分識別器６０は、部分識別処理を終了する。
【００７５】
なお、既に説明した通り、部分識別処理が終了すると、シーン識別部３３は、部分識別処理によってシーンの識別ができたか否かを判断する（図５のＳ１０６）。このとき、シーン識別部３３は、図８の識別対象テーブルを参照し、「肯定」欄に１があるか否かを判断することになる。  
部分識別処理によってシーンの識別ができた場合（Ｓ１０６でＹＥＳ）、統合識別処理が省略される。これにより、シーン識別処理の速度が速くなる。
【００７６】
ところで、上記の説明では、夕景部分識別器６１Ｓは、１０個の部分画像を用いて夕景画像の識別を行っているが、識別に用いられる部分画像の数は１０個に限られるものではない。また、他のサブ部分識別器６１が、夕景部分識別器６１Ｓとは異なる数の部分画像を用いて画像を識別しても良い。本実施形態では、花部分識別器６１Ｆは２０個の部分画像を用いて花画像を識別し、また、紅葉部分識別器６１Ｒは１５個の部分画像を用いて紅葉画像を識別するものとする。
【００７７】
＝＝＝サポートベクタマシン＝＝＝
統合識別処理について説明する前に、全体識別処理のサブ識別器５１や部分識別処理のサブ部分識別器６１において用いられているサポートベクタマシン（ＳＶＭ）について説明する。
【００７８】
図１７Ａは、線形サポートベクタマシンによる判別の説明図である。ここでは、２つの特徴量ｘ１、ｘ２によって、学習用サンプルを２次元空間に示している。学習用サンプルは２つのクラスＡ、Ｂに分けられている。図中では、クラスＡに属するサンプルは丸で示されており、クラスＢに属するサンプルは四角で示されている。  
学習用サンプルを用いた学習によって、２次元空間を２つに分ける境界が定義される。境界は、＜ｗ・ｘ＞＋ｂ＝０で定義される（なお、ｘ＝（ｘ１，ｘ２）であり、ｗは重みベクトルであり、＜ｗ・ｘ＞はｗとｘの内積である）。但し、境界は、マージンが最大になるように、学習用サンプルを用いた学習によって定義される。つまり、図の場合、境界は、太点線ではなく、太実線のようになる。  
判別は、判別式ｆ（ｘ）＝＜ｗ・ｘ＞＋ｂを用いて行われる。ある入力ｘ（この入力ｘは学習用サンプルとは別である）について、ｆ（ｘ）＞０であればクラスＡに属すると判別され、ｆ（ｘ）＜０であればクラスＢに属すると判別される。
【００７９】
ここでは２次元空間を用いて説明しているが、これに限られない（つまり、特徴量は２以上でも良い）。この場合、境界は超平面で定義される。
【００８０】
ところで、２つのクラスに線形関数で分離できないことがある。このような場合に線形サポートベクタマシンによる判別を行うと、判別結果の精度が低下する。そこで、入力空間の特徴量を非線形変換すれば、すなわち入力空間からある特徴空間へ非線形写像すれば、特徴空間において線形関数で分離することができるようになる。非線形サポートベクタマシンでは、これを利用している。
【００８１】
図１７Ｂは、カーネル関数を用いた判別の説明図である。ここでは、２つの特徴量ｘ１、ｘ２によって、学習用サンプルを２次元空間に示している。図１７Ｂの入力空間からの非線形写像が図１７Ａのような特徴空間になれば、線形関数で２つのクラスに分離することが可能になる。この特徴空間においてマージンが最大になるように境界が定義されれば、特徴空間における境界の逆写像が、図１７Ｂに示す境界になる。この結果、図１７Ｂに示すように、境界は非線形になる。
【００８２】
本実施形態ではガウスカーネルを利用することにより、判別式ｆ（ｘ）は次式のようになる（なお、Ｍは特徴量の数であり、Ｎは学習用サンプルの数（若しくは境界に寄与する学習用サンプルの数）であり、ｗｉは重み係数であり、ｙｊは学習用サンプルの特徴量であり、ｘｊは入力ｘの特徴量である）。  
2008242638.tif 000003
【００８３】
ある入力ｘ（この入力ｘは学習用サンプルとは別である）について、ｆ（ｘ）＞０であればクラスＡに属すると判別され、ｆ（ｘ）＜０であればクラスＢに属すると判別される。また、判別式ｆ（ｘ）の値が大きい値になるほど、入力ｘ（この入力ｘは学習用サンプルとは別である）がクラスＡに属する確率が高くなる。逆に、判別式ｆ（ｘ）の値が小さい値になるほど、入力ｘ（この入力ｘは学習用サンプルとは別である）がクラスＡに属する確率が低くなる。
【００８４】
前述の全体識別処理のサブ識別器５１や部分識別処理のサブ部分識別器６１では、上記のサポートベクタマシンの判別式ｆ（ｘ）の値を用いている。サポートベクタマシンによる判別式ｆ（ｘ）の値の算出には、学習用サンプルの数（本実施形態では数万個）が多くなると時間がかかる。このため、判別式ｆ（ｘ）の値を複数回算出する必要があるサブ部分識別器６１は、判別式ｆ（ｘ）の値を１回算出すれば済むサブ識別器５１よりも、処理時間がかかる。
【００８５】
なお、学習用サンプルとは別に評価用サンプルが用意されている。前述のRecallやPrecisionのグラフは、評価用サンプルに対する識別結果に基づくものである。
【００８６】
＝＝＝統合識別処理＝＝＝
前述の全体識別処理や部分識別処理では、サブ識別器５１やサブ部分識別器６１における肯定閾値を比較的高めに設定し、Precision（正解率）を高めに設定している。なぜならば、例えば全体識別器の風景識別器５１Ｌの正解率が低く設定されると、風景識別器５１Ｌが紅葉画像を風景画像であると誤識別してしまい、紅葉識別器５１Ｒによる識別を行う前に全体識別処理を終えてしまう事態が発生してしまうからである。本実施形態では、Precision（正解率）が高めに設定されることにより、特定のシーンに属する画像が特定のシーンのサブ識別器５１（又はサブ部分識別器６１）に識別されるようになる（例えば紅葉画像が紅葉識別器５１Ｒ（又は紅葉部分識別器６１Ｒ）によって識別されるようになる）。
【００８７】
但し、全体識別処理や部分識別処理のPrecision（正解率）を高めに設定すると、全体識別処理や部分識別処理ではシーンの識別ができなくなる可能性が高くなる。そこで、本実施形態では、全体識別処理及び部分識別処理によってシーンの識別ができなかった場合、以下に説明する統合識別処理が行われる。
【００８８】
図１８は、統合識別処理のフロー図である。以下に説明するように、統合識別処理は、全体識別処理の各サブ識別器５１の判別式の値に基づいて、最も確信度の高いシーンを選択する処理である。
【００８９】
まず、統合識別器７０は、５つのサブ識別器５１の判別式の値に基づいて、正となるシーンを抽出する（Ｓ４０１）。このとき、全体識別処理の際に各サブ識別器５１が算出した判別式の値が用いられる。
【００９０】
次に、統合識別器７０は、判別式の値が正のシーンが存在するか否かを判断する（Ｓ４０２）。  
判別式の値が正のシーンが存在する場合（Ｓ４０２でＹＥＳ）、最大値のシーンの欄に肯定フラグを立てて（Ｓ４０３）、統合識別処理を終了する。これにより、最大値のシーンに識別対象画像が属すると判断される。  
一方、判別式の値が正であるシーンが存在しない場合（Ｓ４０２でＮＯ）、肯定フラグを立てずに、統合識別処理を終了する。これにより、図８の識別対象テーブルの肯定欄において、１のシーンが無いままの状態になる。つまり、識別対象画像が、どのシーンに属するか識別できなかったことになる。
【００９１】
なお、既に説明した通り、統合識別処理が終了すると、シーン識別部３３は、統合識別処理によってシーンの識別ができたか否かを判断する（図５のＳ１０８）。このとき、シーン識別部３３は、図８の識別対象テーブルを参照し、「肯定」欄に１があるか否かを判断することになる。Ｓ４０２でＮＯとの判断の場合、Ｓ１０８の判断もＮＯになる。
【００９２】
＝＝＝サブ識別器・サブ部分識別器の選択順序＝＝＝
＜概要＞
上記の説明では、全体識別器５０は、図７のＳ２０１において、風景→夕景→夜景→花→紅葉の順に、サブ識別器５１を選択している。また、部分識別器６０は、図１４のＳ３０１において、夕景→花→紅葉の順に、サブ部分識別器６１を選択している。  
但し、サブ識別器５１（又はサブ部分識別器６１）の順序を固定してしまうと、シーン識別処理の処理速度を速くすることができない。例えば、識別対象画像が紅葉画像である可能性が高いにもかかわらず、全体識別処理において紅葉識別器５１Ｒを最後に選択したり、部分識別処理において紅葉部分識別器６１Ｒを最後に選択したりすると、シーン識別処理の処理速度の期待値は遅くなる。  
そこで、本実施形態では、識別対象画像の評価結果に応じて、サブ識別器５１やサブ部分識別器６１の選択順序を変更している。
【００９３】
＜第１実施例＞
この第１実施例では、全体識別処理において算出された確信度を識別対象画像の評価結果として利用し、部分識別処理におけるサブ部分識別器６１の選択順序を変更する。以下、第１実施例を詳しく説明する。
【００９４】
前述の部分識別処理は、全体識別処理（図５のＳ１０３）によってシーンの識別ができない場合（Ｓ１０４でＮＯ）に、行われる（Ｓ１０５）。つまり、部分識別処理が行われる前には、必ず全体識別処理が行われている。
【００９５】
図１９は、全体識別処理の際に算出された確信度の説明図である。前述したように、全体識別器５０は、サブ識別器５１によって判別式の値を算出したときには、判別式の値に対応するPrecisionを、確信度に関する情報として結果記憶部３１Ｂに記憶している。ここでは、風景の確信度が０％であり、夕景の確信度が３０％であり、夜景の確信度が０％であり、花の確信度が４０％であり、紅葉の確信度が３０％であるとする。なお、ここでは全てのシーンの確信度の合計がちょうど１００％になっているが、各シーンの確信度は判別式の値に基づいて算出しているので、全てのシーンの確信度の合計が１００％にならないこともある。
【００９６】
部分識別器６０は、図１４のＳ３０１において、まず、図１９の確信度のうちの夕景・花・紅葉の確信度を抽出する。そして、部分識別器６０は、確信度の高いシーンから順に、サブ部分識別器６１を選択する。このため、花部分識別器６１Ｆが最初に選択されることになる。
【００９７】
仮に、識別対象画像が花画像であることを花部分識別器６１Ｆが識別できた場合（図１４のＳ３０５でＹＥＳ）、他のサブ部分識別器６１（この場合、夕景部分識別器６１Ｓや紅葉部分識別器６１Ｒ）によるＳ３０３〜Ｓ３１１の処理を省略することができるので、部分識別処理の速度が速くなる。そして、第１実施例では、確信度の高いシーンから順にサブ部分識別器６１を選択するため、他のサブ部分識別器６１による処理が省略される確率が高くなり、部分識別処理の速度が速くなる確率が高くなる。言い換えると、第１実施例では、部分識別処理（図５のＳ１０５）の処理時間の期待値が、サブ部分識別器６１の順序を固定した場合よりも、短くなる。
【００９８】
花部分識別器６１Ｆが花画像を識別できなかった場合（Ｓ３０５でＮＯ）、次のＳ３０１において、残りのサブ部分識別器６１（夕景部分識別器６１Ｓと紅葉部分識別器６１Ｒ）のいずれかが選択される。ここで、夕景と紅葉の確信度が同じであるため、次に夕景部分識別器６１Ｓと紅葉部分識別器６１Ｒのうちのどちらを選択すべきか、問題になる。
【００９９】
第１実施例では、確信度が同じ場合、部分識別器６０は、各サブ部分識別器６１の処理時間の短い方を選択する。これにより、部分識別処理全体の処理時間の期待値を短くすることができる。
【０１００】
前述の通り、夕景部分識別器６１Ｓは、１０個の部分画像を用いて夕景画像を識別している。一方、紅葉部分識別器６１Ｒは、１５個の部分画像を用いて紅葉画像を識別している。このため、第１実施例では、夕景部分識別器６１Ｓの方が紅葉部分識別器６１Ｒよりも処理時間が短いと考えられる。そこで、夕景と紅葉の確信度が同じである場合、夕景部分識別器６１Ｓが紅葉部分識別器６１Ｒよりも優先して選択される。
【０１０１】
なお、第１実施例では、サブ部分識別器６１の処理時間の長短の比較は、識別に用いられる部分画像の数の多少に基づいて行われているが、これに限られるものではない。例えば、各サブ部分識別器６１の処理時間を予め記憶しておき、記憶している処理時間に基づいて、サブ部分識別器６１の処理時間の長短を比較しても良い。
【０１０２】
以上説明したように、全体識別処理の際に算出された確信度が図１９に示す通りであれば、部分識別器６０は、花→夕景→紅葉の順に、サブ部分識別器６１を選択する。これにより、部分識別処理の処理時間の期待値は短くなる。
【０１０３】
＜第２実施例＞
この第２実施例では、全体特徴量の一部を識別対象画像の評価結果として利用し、全体識別処理におけるサブ識別器５１の選択順序を変更する。
【０１０４】
一般的に、夜景画像は、画像全体が暗いため、画像全体の輝度の平均値は暗い値を示す。一方、風景画像等は、画像全体が明るいため、画像全体の輝度の平均値は明るい値を示す。このため、識別対象画像の輝度の平均値が暗い値であれば、夜景画像である確率が高くなり、風景画像である確率が低くなる。このことを利用して、第２実施例では、識別対象画像の輝度（Ｙ）の平均値を利用し、全体識別処理におけるサブ識別器５１の選択順序を変更する。
【０１０５】
図２０は、第２実施例におけるサブ識別器５１の選択順序の説明図である。各シーンに対応する輝度データが予め記憶部３１に記憶されており、全体識別器５０は、図７のＳ２０１において、このデータを参照する。若しくは、全体識別処理を実行させるためのプログラムに、予め、各シーンの輝度データが組み込まれている。
【０１０６】
そして、全体識別器５０は、図７のＳ２０１において、各輝度データと識別対象画像のＹ（輝度）の平均値との差を算出し、差の小さいシーンから順に、サブ識別器５１を選択する。図２０の場合、全体識別器５０は、夜景→夕景→紅葉→花→風景の順に、サブ識別器５１を選択する。
【０１０７】
仮に、識別対象画像が夜景画像であることを夜景識別器５１Ｎが識別できた場合（図７のＳ２０４でＹＥＳ）、他のサブ識別器５１によるＳ２０３〜Ｓ２０８の処理を省略することができるので、全体識別処理の速度が速くなる。そして、第２実施例では、Ｓ２０４でＹＥＳになる可能性の高い順にサブ識別器５１を選択することになるため、他のサブ識別器５１による処理が省略される確率が高くなり、全体識別処理の速度が速くなる確率が高くなる。言い換えると、第２実施例では、全体識別処理の処理時間の期待値が、サブ識別器５１の順序を固定した場合よりも、短くなる。
【０１０８】
なお、第２実施例では、識別対象画像の輝度の平均値に基づいて、サブ識別器５１の選択順序を変更しているが、これに限られるものではない。例えば、識別対象画像の色相（ＨＳＢ色空間におけるＨデータ）に基づいて、サブ識別器５１の選択順序を変更しても良い。この場合、識別対象画像の色相が赤色に近ければ夕景や紅葉のサブ識別器５１が優先して選択され、識別対象画像の色相が青色や緑色に近ければ風景のサブ識別器５１が優先して選択されるようにすると良い。
【０１０９】
また、第２実施例では、識別対象画像に関する一つの値に基づいてサブ識別器５１の選択順序を変更しているが、二つ以上の値（例えば、輝度の平均値と色差の平均値）に基づいてサブ識別器５１の選択順序を変更しても良い。また、第２実施例では、全体特徴量の一部（ここでは輝度の平均値）に基づいてサブ識別器５１の選択順序を変更しているが、全体特徴量以外の情報を利用しても良い。
【０１１０】
以上説明したように、識別対象画像の輝度の平均値が図２０に示す通りであれば、全体識別器５０は、夜景→夕景→紅葉→花→風景の順に、サブ識別器５１を選択する。これにより、全体識別処理の処理時間の期待値は短くなる。
【０１１１】
＝＝＝その他の実施の形態＝＝＝
一実施形態としてのプリンタ等を説明したが、上記の実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれることは言うまでもない。特に、以下に述べる実施形態であっても、本発明に含まれるものである。
【０１１２】
＜プリンタについて＞
前述の実施形態ではプリンタ４がシーン識別処理をしていたが、デジタルスチルカメラ２がシーン識別処理をしても良い。また、上記のシーン識別処理を行う画像識別装置は、プリンタ４やデジタルスチルカメラ２に限られるものではない。例えば、大量の画像ファイルを保存するフォトストレージのような画像識別装置が、上記のシーン識別処理を行っても良い。もちろん、パーソナルコンピュータやインターネット上に設置されたサーバーが、上記のシーン識別処理を行っても良い。
【０１１３】
＜画像ファイルについて＞
前述の画像ファイルはＥｘｉｆ形式であったが、画像ファイルフォーマットはこれに限られるものではない。また、前述の画像ファイルは静止画であるが、動画であっても良い。要するに、画像ファイルが画像データと付加データとを備えていれば、前述のようなシーン識別処理を行うことが可能である。
【０１１４】
＜サポートベクタマシンについて＞
前述のサブ識別器５１やサブ部分識別器６１には、サポートベクタマシン（ＳＶＭ）による識別手法が用いられている。しかし、識別対象画像が特定シーンに属するか否かの識別手法は、サポートベクタマシンを用いるものに限られるものではない。例えば、ニューラルネットワーク等のパターン認識を採用しても良い。
【０１１５】
＜シーンの識別について＞
前述の実施形態では、サブ識別器５１やサブ部分識別器６１は、画像データの示す画像が特定のシーンに属するか否かを識別している。しかし、サブ識別器５１やサブ部分識別器６１は、特定のシーンに属するか否かを識別するものに限られず、画像データの示す画像が特定のカテゴリに属するか否かを分類できれば良い。このため、サブ識別器５１やサブ部分識別器６１は、例えば画像データの示す画像が特定のパターン形状か否かを識別しても良い。
【０１１６】
＜サブ識別器・サブ部分識別器の選択順序について＞
前述の実施形態では、全体識別器５０による全体識別処理の後、部分識別器６０による部分識別処理が行われていた（図６、図７参照）。但し、これに限られるものではない。  
例えば、図２０の場合において、シーン識別部３３が、「夜景識別器５１Ｎによる識別処理」→「夕景識別器５１Ｓによる識別処理」→「夕景部分識別器６１Ｓによる識別処理」→「紅葉識別器５１Ｒによる識別処理」→「紅葉部分識別器６１Ｒによる識別処理」→・・・のように、全体識別器５０のサブ識別器５１と部分識別器６０のサブ部分識別器６１とを混在させて選択しても良い。  
このようにしても、例えば識別対象画像が夜景画像であることを夜景識別器５１Ｎが識別できた場合に、他のサブ識別器５１による識別処理を省略すれば、識別処理の速度が速くなる。
【０１１７】
＝＝＝まとめ＝＝＝
（１）前述の実施形態では、全体識別器５０は複数のサブ識別器５１を有し、部分識別器６０は複数のサブ部分識別器６１を有している。サブ識別器５１やサブ部分識別器６１は、画像データの示す画像が特定のシーンに属するか否かを識別する識別処理を行っている。そして、前述の実施形態では、このようなサブ識別器を複数組み合わせることによって、画像データの示す画像のシーン（カテゴリの一例）を分類している。
【０１１８】
ここで、仮にシーン識別処理を行うたびに全てのサブ識別器５１（又は全てのサブ部分識別器６１）による識別処理を行っていたのでは、シーン識別処理の処理速度が遅くなってしまう。そこで、前述の実施形態では、画像データの示す画像が特定のシーンに属することをサブ識別器５１（又はサブ部分識別器６１）が識別できたとき、別のサブ識別器５１による処理を省略し、シーン識別処理の処理速度を速くしている。例えば、全体識別器５０の風景識別器５１Ｌが風景画像を識別できれば（図７のＳ２０４でＹＥＳ）、全体識別器５０の夕景識別器５１Ｓによる処理や、部分識別器６０の夕景部分識別器６１Ｓによる処理が省略され、シーン識別処理の処理速度が速くなる。
【０１１９】
但し、サブ識別器５１やサブ部分識別器６１の順序を固定してしまうと、シーン識別処理の処理速度を速くすることができない。例えば、識別対象画像が紅葉画像である可能性が高いにも関わらず、全体識別処理において紅葉識別器５１Ｒを最後に選択したり、部分識別処理において紅葉部分識別器６１Ｒを最後に選択したりすると、シーン識別処理の処理速度の期待値が遅くなる。
【０１２０】
そこで、前述の実施形態では、プリンタ側コントローラ２０は、識別対象画像の評価を行い、この評価結果に応じて、サブ識別器５１（又はサブ部分識別器６１）の選択順序を決定している。例えば、前述の第１実施例では、全体識別処理において算出された確信度を識別対象画像の評価結果として利用し、部分識別処理におけるサブ部分識別器６１の選択順序を決定している。また、前述の第２実施例では、全体特徴量の一部を識別対象画像の評価結果として利用し、全体識別処理におけるサブ識別器５１の選択順序を決定している。  
これにより、優先順位が後になるサブ識別器の識別処理が省略される確率が高くなり、シーン識別処理の処理速度が速くなる。
【０１２１】
（２）前述の全体識別器５０は、全体特徴量に基づいて識別対象画像が夕景のシーン（第１カテゴリに相当）に属するか否かを識別する夕景識別器５１Ｓと、全体特徴量に基づいて識別対象画像が花のシーン（第２カテゴリに相当）に属するか否かを識別する花識別器５１Ｆとを備えている。また、部分識別器６０は、部分特徴量に基づいて識別対象画像が夕景のシーンに属するか否かを識別する夕景部分識別器６１Ｓと、部分特徴量に基づいて識別対象画像が花のシーンに属するか否かを識別する花部分識別器６１Ｆとを備えている。
【０１２２】
そして、前述の第１実施例では、プリンタ側コントローラ２０は、全体識別器５０の夕景識別器５１Ｓの算出した確信度と花識別器５１Ｆの算出した確信度とに基づいて、部分識別器６０の夕景部分識別器６１Ｓと花部分識別器６１Ｆの順序を決定する。例えば、図１９のように全体識別器５０の夕景識別器５１Ｓの算出した確信度が３０％であり、花識別器５１Ｆの算出した確信度が４０％である場合、花部分識別器６１Ｆが夕景部分識別器６１Ｓよりも先に選択される。  
これにより、後に選択される夕景部分識別器６１Ｓによる処理が省略される確率が高くなるので、部分識別処理（図５のＳ１０５）の処理時間の期待値が、サブ部分識別器６１の順序を固定した場合よりも、短くなる。
【０１２３】
（３）前述の全体識別器５０の夕景識別器５１Ｓは、全体特徴量に基づいて判別式の値（第１データに相当）を算出し、判別式の値と肯定閾値とを比較することによって、識別対象画像が夕景のシーンに属するか否かを識別する。同様に、全体識別器５０の花識別器５１Ｆは、全体特徴量に基づいて判別式の値（第２データに相当）を算出し、判別式の値と肯定閾値とを比較することによって、識別対象画像が花のシーンに属するか否かを識別する。なお、判別式の値は特定のシーンに属する確率と関連しており（図９のPrecisionを参照）、判別式の値が大きいほど、識別対象画像が特定のシーンに属する確率が高くなる。
【０１２４】
そして、前述の第１実施例では、判別式の値から求められる確信度（％）を識別対象画像の評価結果として利用し、部分識別処理における夕景部分識別器６１Ｓと花部分識別器６１Ｆの選択順序を決定する。これにより、部分識別器６０のサブ部分識別器６１の順序を決定するためのデータを新たに算出することなく、全体識別処理で算出されるデータを流用しているので、処理速度が速くなる。
【０１２５】
（４）前述の部分識別器６０のサブ部分識別器６１は、６４個に分割された部分画像のそれぞれの部分特徴量に基づいて、各部分画像が特定のシーンに属するか否かをそれぞれ識別し、特定のシーンに属すると識別された部分画像の数に基づいて、識別対象画像が特定のシーンに属するか否かを識別する。このため、部分識別器６０のサブ部分識別器６１は、判別式の値を複数回算出しなければならず、全体識別器５０のサブ識別器５１よりも、処理速度が遅い。  
このため、部分識別器６０のサブ部分識別器６１の順序を変更することによって、後に選択されるサブ部分識別器６１による処理が省略できると、処理速度が顕著に向上する。
【０１２６】
（５）前述の全体識別処理によってシーンの識別ができた場合（Ｓ１０４でＹＥＳ）、部分識別処理が省略される。これにより、シーン識別処理の速度が速くなる。
【０１２７】
（６）前述の第１実施例では、部分識別器６０のサブ部分識別器６１が判別式の値を複数算出して識別対象画像が特定のシーンに属するか否かを識別するための処理時間は、全体識別器５０のサブ識別器５１が判別式の値（評価結果に相当）を算出するための処理時間よりも遅い。つまり、前述の第1実施例では、処理速度の遅い部分識別器６０のサブ部分識別器６１の順序を変更している。
【０１２８】
また、前述の第２実施例では、全体識別器５０のサブ識別器５１が判別式の値を算出して識別対象画像が特定のシーンに属するか否かを識別するための処理時間は、サブ識別器５１の順序の決定に用いられる輝度の平均値（評価結果に相当）を算出するための処理時間よりも遅い（サポートベクタマシンによる判別式の値の算出には、学習用サンプル数（本実施形態では数万個）が多くなると時間がかかるため）。
【０１２９】
このように、処理に時間のかかるサブ識別器の順序を変更することによって、後に選択されるサブ識別器による処理が省略できると、処理速度が顕著に向上する。  
なお、仮に、全体識別処理と部分識別処理の順番を入れ替えて、部分識別器６０の処理結果に基づいて全体識別器５０のサブ識別器５１の順序を変更したとしても、前述の実施形態ほど処理速度は向上しないと考えられる。
【０１３０】
（７）前述のプリンタ（画像識別装置に相当）は、プリンタ側コントローラ２０を備えている（図２参照）。そして、このプリンタ側コントローラ２０は、識別対象画像の評価を行い、この評価結果に応じて、サブ識別器の選択順序を決定している。例えば、前述の第１実施例では、プリンタ側コントローラ２０は、全体識別処理において算出された確信度を識別対象画像の評価結果として利用し、部分識別処理におけるサブ部分識別器６１の選択順序を決定している。  
これにより、優先順位が後になるサブ識別器の識別処理が省略される確率が高くなり、シーン識別処理の処理速度が速くなる。
【０１３１】
（８）前述のメモリ２３には、図５、図７及び図１４の処理をプリンタ４に実行させるためのプログラムが記憶されている。すなわち、このプログラムは、前記画像データの示す画像を評価させるコードと、評価結果に基づいて、前記画像データの示す画像が第１カテゴリに属するか否かを識別する第１識別処理、及び前記画像データの示す画像が前記第１カテゴリとは別の第２カテゴリに属するか否かを識別する第２識別処理の順序を決定させるコードと、前記第１識別処理及び前記第２識別処理のうちの先に行われる識別処理において前記画像が特定のカテゴリに属することが識別できた場合、前記第１識別処理及び前記第２識別処理のうちの後に行われる識別処理を省略させるコードと、を備えている。
【図面の簡単な説明】
【０１３２】
【図１】画像処理システムの説明図である。
【図２】プリンタの構成の説明図である。
【図３】プリンタの自動補正機能の説明図である。
【図４】画像のシーンと補正内容との関係の説明図である。
【図５】シーン識別部によるシーン識別処理のフロー図である。
【図６】シーン識別部の機能の説明図である。
【図７】全体識別処理のフロー図である。
【図８】識別対象テーブルの説明図である。
【図９】全体識別処理の肯定閾値の説明図である。
【図１０】RecallとPrecisionの説明図である。
【図１１】第１否定閾値の説明図である。
【図１２】第２否定閾値の説明図である。
【図１３】図１３Ａは、閾値テーブルの説明図である。図１３Ｂは、風景識別器における閾値の説明図である。図１３Ｃは、風景識別器の処理の概要の説明図である。
【図１４】部分識別処理のフロー図である。
【図１５】夕景部分識別器が選択する部分画像の順番の説明図である。
【図１６】上位１０番目までの１０個の部分画像だけで夕景画像の識別をしたときのRecall及びPrecisionのグラフである。
【図１７】図１７Ａは、線形サポートベクタマシンによる判別の説明図である。図１７Ｂは、カーネル関数を用いた判別の説明図である。
【図１８】統合識別処理のフロー図である。
【図１９】全体識別処理の際に算出された確信度の説明図である。
【図２０】第２実施例におけるサブ識別器５１の選択順序の説明図である。
【符号の説明】
【０１３３】
２  デジタルスチルカメラ、２Ａ  モード設定ダイヤル、
４  プリンタ、６  メモリカード、
１０  印刷機構、１１  ヘッド、１２  ヘッド制御部、１３  モータ、１４  センサ、
２０  プリンタ側コントローラ、２１  スロット、２２  ＣＰＵ、２３  メモリ、
２４  制御ユニット、２５  駆動信号生成部、
３１  記憶部、３１Ａ  画像記憶部、３１Ｂ  結果記憶部、
３２  顔識別部、３３  シーン識別部、３４  画像補正部、３５  プリンタ制御部、
４０  特徴量取得部、５０  全体識別器、５１  サブ識別器、５１Ｌ  風景識別器、
５１Ｓ  夕景識別器、５１Ｎ  夜景識別器、５１Ｆ  花識別器、５１Ｒ  紅葉識別器、
６０  部分識別器、６１  サブ部分識別器、６１Ｓ  夕景部分識別器、
６１Ｆ  花部分識別器、６１Ｒ  紅葉部分識別器、７０  統合識別器
【図１】
2008242638.tif 000004
【図２】
2008242638.tif 000005
【図３】
2008242638.tif 000006
【図４】
2008242638.tif 000007
【図５】
2008242638.tif 000008
【図６】
2008242638.tif 000009
【図７】
2008242638.tif 000010
【図８】
2008242638.tif 000011
【図９】
2008242638.tif 000012
【図１０】
2008242638.tif 000013
【図１１】
2008242638.tif 000014
【図１２】
2008242638.tif 000015
【図１３】
2008242638.tif 000016
【図１４】
2008242638.tif 000017
【図１５】
2008242638.tif 000018
【図１６】
2008242638.tif 000019
【図１７】
2008242638.tif 000020
【図１８】
2008242638.tif 000021
【図１９】
2008242638.tif 000022
【図２０】
2008242638.tif 000023