(57)【要約】【課題】処理負荷を軽減した画像探索装置を提供する。【解決手段】制御部１１が処理対象の画像データ内に、探索領域を少なくとも一つ画定し、予め学習獲得された変換データベース１３ａを参照して、各探索領域に含まれる探索部分データについて、当該探索部分データを基準状態とするために適用すべき変換の方法及び変換の量を含んでなる変換条件を取得し、当該取得した変換条件に基づく変換を、各探索部分データに対して少なくとも一度行って、探索部分データを基準状態に変換する。制御部１１は、さらに基準状態での探索対象の画像データ例を用いて学習獲得された探索データベース１３ｂを参照し、変換処理後の探索部分データの各々に探索対象が含まれているか否かを判断し、探索対象が含まれていると判断された探索部分データに対応する対象画像データ上の領域を特定する。【選択図】        図１
2004246476.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理の対象となった対象画像データ内から、探索の対象となる探索対象の画像データ部分を探索する画像探索装置であって、
前記対象画像データ内に、探索領域を少なくとも一つ画定する手段と、
予め学習獲得された変換データベースを参照して、前記画定されたそれぞれの探索領域に含まれる探索部分データについて、当該探索部分データを基準状態とするために適用すべき変換の方法及び変換の量を含んでなる変換条件を取得し、当該取得した変換条件に基づく変換を、各探索部分データに対して少なくとも一度行って、前記探索部分データを基準状態に変換する変換手段と、
前記基準状態での探索対象の画像データ例を用いて学習獲得された探索データベースを参照し、前記変換後の探索部分データの各々に探索対象が含まれているか否かを判断する探索手段と、
探索対象が含まれていると判断された探索部分データに対応する前記対象画像データ上の領域を特定する探索結果情報を生成し、出力する手段と、
を含み、
当該生成された探索結果情報が所定処理に供されることを特徴とする画像探索装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像探索装置において、
前記変換データベースは、変換の方法ごとに学習獲得された変換情報をそれぞれ記憶するデータベース群を含んでなり、
前記変換手段は、変換データベースに含まれる前記各データベース群を検索し、探索部分データを変換する処理を繰り返し行うことを特徴とする画像探索装置。
【請求項３】
処理の対象となった対象画像データ内から、探索の対象となる探索対象の画像データ部分を探索する画像探索装置であって、
少なくとも一つの探索領域を特定する領域特定情報と前記領域特定情報における探索対象の状態に関する情報とを関連づけてなる探索条件情報、並びに少なくとも一つの対象画像データの入力を受け入れる手段と、
前記受け入れた探索条件情報に合致する対象画像データを探索する探索手段と、
を含み、
前記受け入れた探索条件情報に合致する対象画像データに関連して所定処理を行うことを特徴とする画像探索装置。
【請求項４】
請求項３に記載の画像探索装置において、
前記探索手段は、予め学習獲得された変換データベースを参照して、前記特定された画像データ部分について、当該画像データ部分を基準状態とするために適用すべき変換の方法及び変換の量を含んでなる変換条件を取得し、当該取得した変換条件に基づく変換を、前記画像データ部分に対して少なくとも一度行って、前記画像データ部分を基準状態に変換し、その後に、前記基準状態での探索対象の画像データ例を用いて学習獲得された探索データベースを参照し、前記変換後の画像データ部分に探索対象が含まれているか否かを判断することを特徴とする画像探索装置。
【請求項５】
請求項４に記載の画像探索装置において、
前記探索手段は、前記取得した変換条件と、前記探索条件情報に含まれる探索対象の状態に関する情報との比較により、対象画像データが受け入れた探索条件情報に合致するか否かの判断を行うことを特徴とする画像探索装置。
【請求項６】
処理の対象となった対象画像データ内から、探索の対象となる探索対象の画像データ部分を探索する画像探索方法であって、
前記対象画像データ内に、探索領域を少なくとも一つ画定する工程と、
予め学習獲得された変換データベースを参照して、前記画定されたそれぞれの探索領域に含まれる探索部分データについて、当該探索部分データを基準状態とするために適用すべき変換の方法及び変換の量を含んでなる変換条件を取得し、当該取得した変換条件に基づく変換を、各探索部分データに対して少なくとも一度行って、前記各探索部分データを基準状態に変換する変換工程と、
前記基準状態での探索対象の画像データ例を用いて学習獲得された探索データベースを参照し、前記変換後の探索部分データの各々に探索対象が含まれているか否かを判断する探索工程と、
探索対象が含まれていると判断された探索部分データに対応する前記対象画像データ上の領域を特定する探索結果情報を生成し、出力する工程と、
を含み、
当該生成された探索結果情報が所定処理に供されることを特徴とする画像探索方法。
【請求項７】
処理の対象となった対象画像データ内から、探索の対象となる探索対象の画像データ部分を探索する画像探索方法であって、
少なくとも一つの探索領域を特定する領域特定情報と前記領域特定情報における探索対象の状態に関する情報とを関連づけてなる探索条件情報、並びに少なくとも一つの対象画像データの入力を受け入れる工程と、
前記受け入れた探索条件情報に合致する対象画像データを探索する工程と、
を含み、
前記受け入れた探索条件情報に合致する対象画像データに関連して所定処理を行うことを特徴とする画像探索方法。
【請求項８】
処理の対象となった対象画像データ内から、探索の対象となる探索対象の画像データ部分を探索するプログラムであって、コンピュータに、
前記対象画像データ内に、探索領域を少なくとも一つ画定する手順と、
予め学習獲得された変換データベースを参照して、前記画定されたそれぞれの探索領域に含まれる探索部分データについて、当該探索部分データを基準状態とするために適用すべき変換の方法及び変換の量を含んでなる変換条件を取得し、当該取得した変換状態に基づく変換を、各探索部分データに対して少なくとも一度行って、前記各探索部分データを基準状態に変換する変換手順と、
前記基準状態での探索対象の画像データ例を用いて学習獲得された探索データベースを参照し、前記変換後の探索部分データの各々に探索対象が含まれているか否かを判断する探索工程と、
探索対象が含まれていると判断された探索部分データに対応する前記対象画像データ上の領域を特定する探索結果情報を生成し、出力する手順と、
を含み、
当該生成された探索結果情報が所定処理に供されるように行わせることを特徴とするプログラム。
【請求項９】
処理の対象となった対象画像データ内から、探索の対象となる探索対象の画像データ部分を探索するプログラムであって、コンピュータに、
少なくとも一つの探索領域を特定する領域特定情報と前記領域特定情報における探索対象の状態に関する情報とを関連づけてなる探索条件情報、並びに少なくとも一つの対象画像データの入力を受け入れる手順と、
前記受け入れた探索条件情報に合致する対象画像データを探索する手順と、
を含み、
前記受け入れた探索条件情報に合致する対象画像データに関連して所定処理を行わせることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、写真などの画像データから、顔の部分などといった特定の画像部分を探索する画像探索装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、写真等に含まれる特定の対象体、例えば人の顔などの部分を特定し、当該特定した部分に基づいて所定の処理を行うことが考えられている。その一例としては撮影された写真から各人の顔の部分を検出し、当該顔の部分のみを焼き付けたり、または撮像中の映像から人の顔部分を検出して顔の認証処理に供したり、といったものが考えられる。
【０００３】
従来の顔画像等、対象体を認識する装置では、対象体の撮像状態（傾き、大きさ、照明状態など）によっては対象体の認識が困難になる場合に対応するため、撮像状態を所定の撮像状態（基準状態）に適合させる処理を行うものがある。
【０００４】
従来、この処理では、具体的には撮像状態を変化させながら撮影した学習用画像データを用いてニューラルネットワークを学習させ、当該学習させたニューラルネットワークを利用して処理の対象となった写真での撮像状態が基準状態からどの程度ずれているかを検出し、当該ずれを補正するよう画像処理を行うことが考えられてきた。
【０００５】
なお、対象となる画像データから所望のパターンを検出する処理の例としては、特許文献１に開示される、カーネル非線形部分空間法等の方法が知られている。
【０００６】
【特許文献１】
特開２００１−９０２７４号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、例えば人物の顔部分で言えば、横向き加減や上向き加減、首のかしげ具合、照明の具合といった様々な変化があり、従来の基準状態からのずれを検出する処理を行おうとすると、ニューラルネットワークの学習に用いる学習用画像データが上記様々な変化に合わせて大量に必要となる。また、こうした大量の画像データによって学習された結果、ニューラルネットワークの規模も膨大なものとなって、当該処理を現実的な時間内に完了することは不可能であった。
【０００８】
また従来の対象体を認識するための装置では、対象体を探索する元となる写真等について、その全体を探索範囲として処理を行っている。このため、処理すべきデータ量も増大してしまい、処理負荷が多大であった。
【０００９】
これらの結果として、対象体を認識する装置としては、従来は実験室的なものに限られているのが現状であり、こういった本質的な技術の困難性を排除する必要がある。
【００１０】
本発明は、上記実情に鑑みて為されたもので、探索の対象体を写真などから探索する処理の負荷を軽減し、種々の用途に適用可能な、実用的な画像探索装置を提供することをその目的の一つとする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記従来例の問題点を解決するための本発明は、処理の対象となった対象画像データ内から、探索の対象となる探索対象の画像データ部分を探索する画像探索装置であって、前記対象画像データ内に、探索領域を少なくとも一つ画定する手段と、予め学習獲得された変換データベースを参照して、前記画定されたそれぞれの探索領域に含まれる探索部分データについて、当該探索部分データを基準状態とするために適用すべき変換の方法及び変換の量を含んでなる変換条件を取得し、当該取得した変換条件に基づく変換を、各探索部分データに対して少なくとも一度行って、前記探索部分データを基準状態に変換する変換手段と、前記基準状態での探索対象の画像データ例を用いて学習獲得された探索データベースを参照し、前記変換後の探索部分データの各々に探索対象が含まれているか否かを判断する探索手段と、探索対象が含まれていると判断された探索部分データに対応する前記対象画像データ上の領域を特定する探索結果情報を生成し、出力する手段と、を含み、当該生成された探索結果情報が所定処理に供されることを特徴としている。
【００１２】
またここで、前記変換データベースは、変換の方法ごとに学習獲得された変換情報をそれぞれ記憶するデータベース群を含んでなり、前記変換手段は、変換データベースに含まれる前記各データベース群を検索し、探索部分データを変換する処理を繰り返し行うこととしてもよい。
【００１３】
また、上記従来例の問題点を解決するための本発明は、処理の対象となった対象画像データ内から、探索の対象となる探索対象の画像データ部分を探索する画像探索装置であって、少なくとも一つの探索領域を特定する領域特定情報と前記領域特定情報における探索対象の状態に関する情報とを関連づけてなる探索条件情報、並びに少なくとも一つの対象画像データの入力を受け入れる手段と、前記受け入れた探索条件情報に合致する対象画像データを探索する探索手段と、を含み、前記受け入れた探索条件情報に合致する対象画像データに関連して所定処理を行うことを特徴としている。
【００１４】
ここで前記探索手段は、予め学習獲得された変換データベースを参照して、前記特定された画像データ部分について、当該画像データ部分を基準状態とするために適用すべき変換の方法及び変換の量を含んでなる変換条件を取得し、当該取得した変換条件に基づく変換を、前記画像データ部分に対して少なくとも一度行って、前記画像データ部分を基準状態に変換し、その後に、前記基準状態での探索対象の画像データ例を用いて学習獲得された探索データベースを参照し、前記変換後の画像データ部分に探索対象が含まれているか否かを判断することとしてもよい。
【００１５】
さらに前記探索手段は、前記取得した変換条件と、前記探索条件情報に含まれる探索対象の状態に関する情報との比較により、対象画像データが受け入れた探索条件情報に合致するか否かの判断を行うこととしてもよい。
【００１６】
本発明の別の態様に係る画像探索方法は、処理の対象となった対象画像データ内から、探索の対象となる探索対象の画像データ部分を探索する方法であって、前記対象画像データ内に、探索領域を少なくとも一つ画定する工程と、予め学習獲得された変換データベースを参照して、前記画定されたそれぞれの探索領域に含まれる探索部分データについて、当該探索部分データを基準状態とするために適用すべき変換の方法及び変換の量を含んでなる変換条件を取得し、当該取得した変換条件に基づく変換を、各探索部分データに対して少なくとも一度行って、前記各探索部分データを基準状態に変換する変換工程と、前記基準状態での探索対象の画像データ例を用いて学習獲得された探索データベースを参照し、前記変換後の探索部分データの各々に探索対象が含まれているか否かを判断する探索工程と、探索対象が含まれていると判断された探索部分データに対応する前記対象画像データ上の領域を特定する探索結果情報を生成し、出力する工程と、を含み、当該生成された探索結果情報が所定処理に供されることとしている。
【００１７】
本発明のさらに別の態様に係る画像探索方法は、処理の対象となった対象画像データ内から、探索の対象となる探索対象の画像データ部分を探索する方法であって、少なくとも一つの探索領域を特定する領域特定情報と前記領域特定情報における探索対象の状態に関する情報とを関連づけてなる探索条件情報、並びに少なくとも一つの対象画像データの入力を受け入れる工程と、前記受け入れた探索条件情報に合致する対象画像データを探索する工程と、を含み、前記受け入れた探索条件情報に合致する対象画像データに関連して所定処理を行うことを特徴としている。
【００１８】
また他の態様に係る本発明は、処理の対象となった対象画像データ内から、探索の対象となる探索対象の画像データ部分を探索するプログラムであって、コンピュータに、前記対象画像データ内に、探索領域を少なくとも一つ画定する手順と、予め学習獲得された変換データベースを参照して、前記画定されたそれぞれの探索領域に含まれる探索部分データについて、当該探索部分データを基準状態とするために適用すべき変換の方法及び変換の量を含んでなる変換条件を取得し、当該取得した変換状態に基づく変換を、各探索部分データに対して少なくとも一度行って、前記各探索部分データを基準状態に変換する変換手順と、前記基準状態での探索対象の画像データ例を用いて学習獲得された探索データベースを参照し、前記変換後の探索部分データの各々に探索対象が含まれているか否かを判断する探索工程と、探索対象が含まれていると判断された探索部分データに対応する前記対象画像データ上の領域を特定する探索結果情報を生成し、出力する手順と、を含み、当該生成された探索結果情報が所定処理に供されることを特徴としている。
【００１９】
さらに他の態様に係る本発明は、処理の対象となった対象画像データ内から、探索の対象となる探索対象の画像データ部分を探索するプログラムであって、コンピュータに、少なくとも一つの探索領域を特定する領域特定情報と前記領域特定情報における探索対象の状態に関する情報とを関連づけてなる探索条件情報、並びに少なくとも一つの対象画像データの入力を受け入れる手順と、前記受け入れた探索条件情報に合致する対象画像データを探索する手順と、を含み、前記受け入れた探索条件情報に合致する対象画像データに関連して所定処理を行うことを特徴としている。
【００２０】
【発明の実施の形態】
［基本構成］
本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。本発明の実施の形態に係る画像探索装置は、図１に示すように、制御部１１と、記憶部１２と、データベース部１３と、表示部１４と、操作部１５と、外部記憶部１６とを含んで構成されている。これら各部は互いにバスを介して接続されており、いわば一般的なコンピュータを用いて実現される。このコンピュータは、他の製品、例えばカメラなどに組み込まれたものであっても構わない。
【００２１】
制御部１１は、記憶部１２に格納されているプログラムに従って動作するものであり、処理の対象となった対象画像データのうち、探索領域を少なくとも一つ画定する探索領域画定処理と、基準状態に変換する変換処理と、探索対象が含まれている探索領域を検出する探索処理と、探索結果を用いた所定の処理とを実行する。これらの制御部１１の具体的処理内容については、後に詳しく述べる。
【００２２】
記憶部１２は、制御部１１が実行するソフトウエアを格納している。また、この記憶部１２は、制御部１１がその処理の過程で必要とする種々のデータを保持するワークメモリとしても動作する。具体的にこの記憶部１２は、ハードディスクなどの記憶媒体、あるいは半導体メモリ、ないしこれらの組み合わせとして実現できる。
【００２３】
データベース部１３は、後に説明するように、制御部１１の変換処理において用いられる変換データベース１３ａ、並びに探索処理において用いられる探索データベース１３ｂを含んだデータベースである。このデータベース部１３は、具体的にはハードディスクなどの記憶媒体であり、記憶部１２がこのデータベース部１３を兼ねてもよいが、ここでは説明のため、特に分けて示している。
【００２４】
表示部１４は、例えばディスプレイ装置やプリンタ装置などであり、制御部１１から入力される指示に従い、情報の表示などを行うものである。操作部１５は、例えばキーボードやマウスなどであり、ユーザの操作を受け入れて、当該操作の内容を制御部１１に出力する。
【００２５】
外部記憶部１６は、例えばＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなど、コンピュータ可読なリムーバブルメディア（記憶媒体の一種）からプログラムやデータを読み出して制御部１１に出力し、制御部１１の処理によって記憶部１２に格納させる処理を行うものである。本実施の形態に係るプログラムは、例えばＣＤ−ＲＯＭなどの可搬的な記憶媒体に格納されて頒布でき、この外部記憶部１６を用いて記憶部１２に複写されて利用される。なお、本実施の形態に係るプログラムは、こうした記憶媒体だけでなく、ネットワーク上のサーバなどから図示しない通信部を介して記憶部１２に複写されることとしてもよい。
【００２６】
［制御部１１の処理］
ここで、制御部１１の処理の内容について具体的に説明する。本実施の形態においては、各処理の対象となる画像データ（対象画像データ）は、外部記憶部１６や図示しない通信部を介して外部から入力され、記憶部１２に格納される。ここで対象画像データは、一つであっても複数であっても構わない。ユーザが操作部１５を操作して、制御部１１に対し、特定の対象画像データについて探索対象を探索する処理を行うべき旨の指示（処理開始の指示）を行うと、制御部１１は、図２に示す処理を開始する。
【００２７】
制御部１１は、対象画像データを順次縮小変換しながら、各縮小変換された対象画像データについて探索領域を画定し、各探索領域について基準状態への変換処理と、探索処理とを行い、各縮小変換された対象画像データ上のどの部分に探索対象が含まれているかを表すマップデータを生成する。
【００２８】
具体的に制御部１１は、まず縮小率Ｓを最小縮小率（例えば１倍、つまり縮小せず）に設定し（Ｓ１）、対象画像データを縮小率Ｓで縮小する（Ｓ２）。そして縮小後の対象画像データのサイズに等しいサイズのマップデータの領域を記憶部１２上に確保し、当該領域の値を「偽（ｆａｌｓｅ）」に設定して、マップデータの初期化を実行する（Ｓ３）。例えば縮小後の対象画像データが１０００×１０００ピクセルの画像データであれば、１０００×１０００ビット分の領域を確保し、各ビット値を「０」に初期設定する。
【００２９】
次に制御部１１は、縮小後の対象画像データについて、少なくとも一つの探索領域を画定する処理を行う（Ｓ４）。この探索領域の画定処理については後に詳しく述べる。そして探索領域の一つを選択し（Ｓ５）、当該探索領域について変換処理を実行する（Ｓ６）。この変換処理についても後に詳しく述べる。
【００３０】
制御部１１は、変換処理後の探索領域に含まれる画像データ部分について、探索対象が含まれているか否かを判定する処理（探索処理）を実行し（Ｓ７）、含まれていると判断されるときには（Ｙｅｓのときには）、当該変換処理後の探索領域に相当する、マップデータ上の領域の値を「真（ｔｒｕｅ）」に設定する（Ｓ８）。そしてさらに選択していない探索領域があるか否かを調べ（Ｓ９）、選択していない探索領域があれば（Ｙｅｓであれば）、処理Ｓ５に戻り、当該選択していない探索領域の一つを選択して処理を続ける（Ａ）。
【００３１】
一方、処理Ｓ７における探索処理の結果、探索対象が含まれていないと判定されるときには（Ｎｏのときには）、そのまま処理Ｓ９に移行する。また、処理Ｓ９において、選択していない探索領域がなければ、つまり、すべての探索領域について変換処理と探索処理とを完了したならば（Ｎｏならば）、現在設定されている縮小率Ｓが事前に定められた最大縮小率を上回っているか否かを調べ（Ｓ１０）、上回っていなければ（Ｎｏならば）、縮小率Ｓを大きくするように調整して（Ｓ１１）、処理Ｓ２に戻って処理を続ける（Ｂ）。ここで、縮小率Ｓを大きく調整する処理Ｓ１１は、例えば縮小率Ｓを所定比で高めるような処理としてもよいし、縮小率Ｓである倍率に対し、所定乗率ΔＳを乗じて、Ｓ＝Ｓ×ΔＳとして新たな縮小率Ｓを定めてもよい。
【００３２】
また、処理Ｓ１０において現在設定されている縮小率Ｓが事前に定められた最大縮小率を上回っていれば（Ｙｅｓならば）、各縮小率での対象画像データに対応するマップデータに基づき、元の（縮小前の）対象画像データ内で、探索対象が含まれている領域を画定して（Ｓ１２）、処理を終了する。
【００３３】
［探索領域画定処理］
次に、制御部１１が探索領域を画定する処理（探索領域画定処理）について説明する。探索領域画定処理は、ユーザから入力された開始点の情報を利用しても、また、所定の条件を満足する領域を自律的に画定することによっても行うことができる。
【００３４】
例えばユーザから入力される情報を利用する場合、制御部１１は、操作部１５などから入力された少なくとも一つの開始点座標の情報に基づき、各開始点座標を左上隅とする予め定められたサイズの矩形領域を探索領域としてそれぞれ画定する。
【００３５】
また所定の条件を満足する領域を自律的に検索して画定する場合、制御部１１は、（縮小後の）対象画像データの左上隅の座標（例えばＸ＝０，Ｙ＝０）を開始点として、予め定められたサイズの矩形領域について所定の画定条件を満足しているか否かを調べ、画定条件を満足しているときには、当該矩形領域を探索領域とするという処理を、開始点を幅方向に所定量ずつ移動しながら（Ｘ＝Ｘ＋ΔＸ）順次行い、開始点が対象画像データの幅を逸脱する（Ｘ＞対象画像データの幅）と、高さ方向に所定量だけ開始点を移動して（Ｘ＝０，Ｙ＝Ｙ＋ΔＹ）、幅方向の処理を繰り返す。こうして対象画像データ全体のうち、画定条件を満足する領域を探索領域として画定する。
【００３６】
なお、ここでは開始点の移動量を幅方向、高さ方向にそれぞれΔＸ，ΔＹとしているが、これら移動量は対象画像データの縮小率Ｓに応じて、１倍のときのΔＸ，ΔＹに対してΔＸ／Ｓ，ΔＹ／Ｓとしてもよい。
【００３７】
［変換処理］
次に変換処理について説明する。本実施の形態において特徴的なことの一つは、この変換処理が段階的に行われ、各段階では一つの変換自由度に対応する変換が行われることである。本実施の形態の制御部１１は、探索領域に含まれている画像データ部分に基づいて所定の特徴量ベクトル情報を演算する。ここで特徴量ベクトル情報は、探索対象の性状に合わせて選択された、複数の特徴量要素を含んでなるベクトル量である。
【００３８】
本実施の形態では、制御部１１は、この特徴量ベクトル情報と、変換データベース１３ａに格納されている特徴量ベクトル情報とを用いた、カーネル非線形部分空間法によって変換を特定することとして説明する。
【００３９】
［変換データベース１３ａの内容］
このカーネル非線形部分空間法は、データを何らかのカテゴリに分類する方法として広く知られているので、詳しい説明を省略するが、その概要を述べれば、特徴量要素を基底として張られる空間Ｆにおいて、当該空間Ｆに含まれる複数の部分空間Ωのそれぞれをデータの分類先であるカテゴリとして認識し、分類しようとするデータに基づいて作成される空間Ｆ内の特徴量ベクトル情報（例えばΦとする）を各部分空間Ωに射影し（射影の結果を例えばφとする）、射影前の特徴量ベクトル情報Φと、射影後の特徴量ベクトル情報φとの距離Ｅが最も小さくなる部分空間Ω（仮に最近接部分空間と呼ぶ）を検出し、分類しようとするデータは、その部分空間Ωによって表されるカテゴリに属すると判断する方法である。
【００４０】
そこで学習段階では、同一のカテゴリに属するべき学習用の例示データ（学習サンプル）に対応する特徴量ベクトル情報に基づく最近接部分空間Ωが同一となるよう、非線形写像（空間Ｆへの写像、すなわちカーネル関数に含まれるパラメータ等）と、各カテゴリに対応する部分空間Ω間を隔てる超平面との少なくとも一方を調整することとなる。
【００４１】
本実施の形態においては、探索対象を基準状態に変換する方法（変換の種類及び量）を決定するために、この変換データベース１３ａが形成される。つまり、基準状態にあるか否かが不明な画像データに対して、行うべき変換の種類及び変換の量（カテゴリ）を決定できるように変換データベース１３ａが学習獲得されている。本実施の形態では、画像の回転、平行移動、サイズ変更という、画像に対して行うべき変換の種類（自由度）ごとに、変換データベース１３ａを作成している。変換の各自由度に対応する変換データベース１３ａは、対応する変換の変換量をカテゴリとして学習獲得したものである。
【００４２】
この学習獲得のため、本実施の形態の変換データベース１３ａの学習過程では、学習サンプルを次のように生成する。すなわち、所定の基準状態での探索対象である画像データの例を複数用意し、各画像データの例について、変換の自由度ごとに、それぞれの自由度について、互いに異なる変換量での変換が行われた複数の変換画像データを生成する。こうして自由度ごとに生成された変換画像データを、各自由度ごとの学習サンプルとする。具体的に顔を探索対象とする場合、所定の基準状態（所定の撮影条件・姿勢）にある顔の画像データを例として複数用意し、各画像データについて、変換の自由度として、例えば回転・平行移動・サイズ変更等という各自由度ごとに、回転であれば−１８０度から１８０度までの範囲で５度ずつ等の角度で回転させた変換画像データを回転の自由度に対する学習サンプルとする。また、平行移動であれば、縦横にそれぞれ５ピクセルずつ移動させた複数の変換画像データを平行移動の自由度に対する学習サンプルとする。なお、これらの学習サンプルは、移動等の変換自由度を含むために、基準状態よりも広い領域の画像データのうちから基準状態の面積を５ピクセルずつ移動させながら取り出すことで生成する。
【００４３】
こうして複数の画像データ例のそれぞれについて、さらに自由度ごとにそれぞれ複数の変換が施された複数の画像データを生成し、各画像データにどのような変換を行ったかを表す情報（変換量の大きさ等）を関連づける。
【００４４】
なお、ここでは互いに異なる変換量の変換を施した画像データを得るために、変換量を所定のステップ（例えば回転で言えば５度）ずつ変化させながらそれぞれ変換を行った画像データを学習サンプルに含めるようにしたが、所定のステップずつ変化させながらでなくとも、変換量を乱数によって決定しながら変換を行って、それぞれを学習サンプルに含めるようにしてもよい。
【００４５】
次に、各自由度ごとの学習サンプルを用いて、各自由度に対応する変換データベース１３ａを学習させる。
【００４６】
［変換処理の動作］
制御部１１は、こうして学習された各変換データベース１３ａを用いて、探索領域画定処理によって画定された探索領域の各々について次のように変換処理を行う。すなわち、処理の対象となった探索領域に含まれている画像データ部分（例えば画素値の列としてベクトル値と同視し得る）を、空間Ｆ内の特徴量ベクトル情報（各変換データベース１３ａごと、つまり変換の各自由度ごとに定義されている特徴量の組）に写像し、さらにその写像を各部分空間Ωに射影する。そして、射影前の特徴量ベクトル情報と、射影後の特徴量ベクトル情報との距離Ｅが最小となる変換量を決定する。また制御部１１は、距離Ｅの二乗値Ｌを演算し、これを誤差として記憶部１２に保持する。
【００４７】
ここで変換量は、各変換データベース１３ａに基づき自由度ごとに決定されるが、制御部１１は、各自由度に対応する変換量のうち一つを所定の条件（例えば各変換量に対応する距離Ｅが最小となるもの等の条件）に基づいて選択し、選択した自由度に対応する変換を、選択した変換量の分だけ変換する。
【００４８】
つまり、探索領域に含まれている画像データ部分からは、各自由度に対応する各変換データベース１３ａに学習獲得された情報によって、例えば回転の自由度に対しては１０度の回転変換により基準状態に近づき、その誤差がＬｒであり、平行移動の自由度に対しては左へ５ピクセルの変換で基準状態に近づき、その誤差がＬｐといった情報が得られるので、この中から、誤差が最小となる自由度の変換を選択する。例えば上述の例の場合、Ｌｒ＜Ｌｐならば１０度の回転変換を探索領域に施して、新たな探索領域を画定する。そして、この新たな探索領域に含まれる画像データ部分をさらに空間Ｆ内の特徴量ベクトル情報に写像し、その写像をさらに各部分空間Ωに射影する。そして、射影前の特徴量ベクトル情報と、射影後の特徴量ベクトル情報との距離Ｅが最小となる変換量を決定する処理から繰り返す。
【００４９】
また、各自由度に対応する変換量がいずれも「０」（つまり無変換）を表すものとなっている場合は、その段階で処理を終了し、さらに未処理の探索領域があれば、当該未処理の探索領域のいずれかを処理の対象として変換処理を行う。
【００５０】
なお、ここでは対象画像データのうち、画定された探索領域に含まれる画像データ部分をそのまま用いているが、当該画像データ部分の解像度を低減する処理を行って、粗視データとし、当該粗視データを用いて変換処理を実行してもよい。この場合は、当該粗視データに対応する学習サンプルを用いて、各変換データベース１３ａを学習獲得させておく。
【００５１】
また、制御部１１は、特徴量ベクトル情報の演算、部分空間への写像、距離の評価、誤差の評価といった処理を各自由度ごとに順次行うのではなく、並列して行ってもよい。
【００５２】
さらにここではカーネル非線形部分空間法を用いる場合を例として説明したが、データの分類と、分類時の誤差評価が可能であれば例えばオートエンコーダ等、他の方法を用いても構わない。
【００５３】
［探索処理］
次に探索処理について説明する。この探索処理では変換処理を完了した探索領域の各々にそれぞれ含まれる画像データ部分について、探索データベース１３ｂを用いて、探索対象が含まれているか否かを判定する。具体的な探索処理の例としては、特開２００２−３２９１８８号公報に開示された方法などがある。次にその概要を説明する。
【００５４】
［探索データベースの学習課程］
この探索データベース１３ｂは、基準状態にある探索対象の画像データの例を学習サンプルとして用い、ニューラルネットワークを学習させて形成する。すなわち、制御部１１は、複数の学習サンプルの入力を受けて、その各々について、探索対象の性状に合わせて予め選択された特徴量のセット（特徴量ベクトル）を演算し、学習用データを生成する。次に、この学習用データを用いて、記憶部１２に格納されたＭ×Ｍ′の格子空間上に、ＳＯＭ（自己組織化マップ）によって格子空間マップを形成する。つまり、制御部１１は、入力された学習用データである特徴量ベクトルと、各格子ごとに割り当てられた重みベクトルとの距離を所定の測度（例えばユークリッド測度）で演算し、この距離が最小となる格子（最整合ノード）ｃを検出する。そしてこの最整合ノード近傍の複数の格子について、その重みベクトルを当該入力された特徴量ベクトルを用いて更新する。この処理の繰り返しにより、記憶部１２上に格子空間マップが形成され、互いに類似する特徴量ベクトルに対する最整合ノードが連続的な領域を形成するようになる。つまり、この格子空間には、多次元の入力信号である特徴量ベクトルから２次元のマップへの非線形射影が位相を保持したまま形成され、重みの更新により、データの特徴部分が組織化され、その学習成果として類似のデータに反応する格子が近接して存在しているようになる。
【００５５】
各学習データに基づく学習が完了すると、次に制御部１１は、格子空間マップの各格子をカテゴリに分類する。この分類は、例えば各格子間の距離（各格子に関連づけられた重みベクトル間の距離）に基づいて行うことができ、探索対象に似た画像データに反応する格子群のカテゴリ（探索対象カテゴリ）と、そうでない格子群のカテゴリ（非探索対象カテゴリ）とに分類される。
【００５６】
［探索処理の動作］
制御部１１は、対象画像データと同じサイズのマップデータを記憶する領域を記憶部１２に確保し、当該領域の値を「偽（ｆａｌｓｅ）」に初期化する。
【００５７】
制御部１１は、学習獲得した探索データベース１３ｂを用い、変換処理を完了した探索領域の画像データ部分に基づいて所定の特徴量ベクトルを演算する。そして当該演算した特徴量ベクトルと探索データベース１３ｂ内の各格子に関連づけられた重みベクトルとの距離を求め、特徴量ベクトルとの距離が最小となる格子（最整合ノード）を特定し、特定した格子が探索対象カテゴリに属していれば、探索領域に探索対象が含まれていると判断し、特定した格子が非探索対象カテゴリに属していれば、探索領域には探索対象が含まれていないと判断する。
【００５８】
［制御部１１の動作］
本実施の形態の制御部１１は、以上のように、探索の対象となった対象画像データを順次縮小しながら、縮小後のそれぞれの対象画像データから探索処理を行う領域を取り出し、当該領域内の画像データが基準状態となるよう変換をした上で、探索対象が当該変換後の探索領域内の画像データに含まれているか否かを判断する。すなわち、制御部１１は探索処理の対象となる画像データを基準状態とする処理を行うので、変換前の探索領域の位置が多少ずれていても構わない。また、縮小率が基準状態から多少ずれていたとしても問題とならない。
【００５９】
そこで従来であれば、０．８倍ずつ縮小した多段階の縮小画像データを生成し、しかも探索領域を１画素ずつずらしながら取り出すようにしていたのに対し、本実施の形態のものでは０．５倍ずつの縮小で構わないし、探索領域を画定する際に、所定の条件を満足する領域を自律的に取り出す場合であっても、ΔＸやΔＹを６画素等とすることができる。これにより、探索処理の対象となるパターン数を大幅に低減でき、探索の対象体を写真などから探索する処理の負荷を軽減できる。
【００６０】
制御部１１は、探索対象が含まれていると判断された領域を表すマップデータを探索結果情報として生成するが、このマップデータは各縮小率で縮小された後の対象画像データのそれぞれに対応して複数生成される。そこで、これら複数のマップデータ（それぞれ縮小後の対象画像データのサイズとなっている）を統合的に用いて探索対象が含まれている領域を決定する。
【００６１】
例えば、各マップデータを、それぞれの縮小率に応じた拡大率で拡大し、元の対象画像データのサイズに揃えて比較し、すべてのマップデータで共通して「真」となっている領域（どの縮小率の対象画像データに基づいても、探索対象が含まれていると判断された領域）に探索対象が含まれていると判断することとしてもよい。また、いずれか一つのマップデータで「真」となっている領域を探索対象が含まれている領域と判断するようにしてもよい。
【００６２】
［動作及び応用例］
次に、対象画像データから探索対象の含まれている領域を見いだす処理の応用例について説明する。
【００６３】
本実施の形態に係る画像探索装置によると、例えばある写真内に何名の人物が撮像されているかをカウントすることができる。すなわち、処理対象画像データとして写真を読みとったものを利用し、人の顔を探索対象として各データベース１３を学習させておく。そして図２に示した処理を行ってマップデータ上で「真」となっている領域がいくつあるかをカウントする。これによると、例えば交通量センサスなどの用途に利用できる。
【００６４】
また、同じく人の顔を探索対象として学習させたデータベース１３を用い、カメラによってディジタル的に撮像された画像データを対象画像データとして、顔が画像データのどの部分に撮像されているかを検出し、当該検出した部分に撮像されている顔を用いて個人認証を行うこともできる。
【００６５】
さらに例えば複数枚の写真を読みとった画像データを対象画像データとして、図２に示す処理により、それぞれの写真に対応する画像データのどの部分に人の顔が写っているかを検出するとともに、検索条件として写真のどの部分に人の顔が撮像されているものを検索するかをユーザに特定させて、当該特定された検索条件にマッチする検出結果を検索し、マッチする検出結果に対応する写真をユーザに提示するといった応用例もある。
【００６６】
これをさらにネットワーク上のウエブサーバから取得した画像データを対象に行うと、ウエブ上に公開されている画像データのうち、人物が特定の状況に配されているものを検索するといった応用も可能となる。
【００６７】
さらにこの例をカメラに適用すると、次のようなカメラとすることもできる。すなわち、ユーザに予め、人の顔の配置状況を特定させておき、ディジタル的に連続して撮像した画像データの各々を対象画像データとして、連続撮影された各対象画像データについて、それぞれの中に含まれている人の顔の配置状況を図２の処理を用いて検出し、当該検出の結果と、ユーザによって特定された配置状況とがマッチしたときの画像データを選択的に記憶部１２に保持する。これによると、人の顔が所望の配置状態になっている写真を撮影することができる。これは例えば２人の子供を撮影するときのように、２人がちょうど正面を向いたときの画像を得ることが困難な場合にも利用できる。正面を向いたときに図２の処理によって該当部分に顔が配置されていると検出するからである。さらに集合写真を撮影する際に、従来のようにセルフタイマーやリモートコントローラを使うのではなく、カメラをセットアップした人物が写真上の所望の位置に来たときの画像を記録するという用途にも利用できる。
【００６８】
さらに、本実施の形態においては探索対象は人の顔に限られない。例えば工業用部品の生産工場において、コンベア上を流れる部品の数をカウントしたり、自然画像の撮像や科学実験の記録などのときに、被写体が所望の配置状態となったところの画像を記録させたりといった用途にも用いることができる。
【００６９】
［処理の変形例］
探索領域の画定処理の段階で、探索対象が含まれている可能性があるか否かを判断し、当該判断結果に基づいて探索領域を画定させることも好ましい。これは所定の条件を満足する領域を自律的に検索して画定した探索領域には、互いに重複した領域が含まれていることも想定され得るためである。すなわち、同じ正面向きの顔を探索対象とした場合であっても、左耳近傍を中心にした領域と、鼻を中心にした領域と、右耳を中心にした領域とで異なる探索領域として画定される場合があるが、この場合に、すべての探索領域を処理する必要はないことに基づく。
【００７０】
この場合の制御部１１は、図２の代わりに図３に示す処理を行う。なお、図３において図２と同様の処理を行う部分については同一の符号を付して詳細な説明を省略する。制御部１１は、まず縮小率Ｓを最小縮小率に設定し（Ｓ１）、対象画像データを縮小率Ｓで縮小する（Ｓ２）。そして縮小後の対象画像データのサイズに等しいサイズのマップデータの領域を記憶部１２上に確保し、当該領域の値を「偽（ｆａｌｓｅ）」に設定して、マップデータの初期化を実行する（Ｓ３）。また、制御部１１は、対象画像データと同一サイズのブーリアン値の配列（以下、ゲイジングマップ（Ｇａｚｉｎｇ  Ｍａｐ；注視領域マップ）と呼ぶ）を生成する（Ｓ２０）。なお、各ブーリアン値は当初「ｆａｌｓｅ（偽）」に設定しておく。
【００７１】
次に制御部１１は、縮小後の対象画像データについて、少なくとも一つの探索領域を画定する処理を行う（Ｓ４）。この処理Ｓ４においては、既に説明した自律的処理によって探索領域を画定する。次に制御部１１は、各ブーリアン値のうち、探索領域に対応する領域のブーリアン値を「Ｔｒｕｅ（真）」に変更して設定する（Ｓ２１）。そして制御部１１は各探索領域のいずれか一つを選択し（Ｓ２２）、当該選択した探索領域に対応するゲイジングマップ上の領域の中心座標（例えば（ｘ１，ｙ１）と、（ｘ２，ｙ２）とをそれぞれ左上、右下とする矩形領域であれば、その中心座標は（（ｘ１＋ｘ２）／２，（ｙ１＋ｙ２）／２）で表される点であり、所定の方法で整数化する）のブーリアン値を参照して、それが真であるか否かを調べる（Ｓ２３）。
【００７２】
この処理Ｓ２３においてブーリアン値が真であれば（Ｙｅｓであれば）、当該選択している探索領域について変換処理（Ｓ６）と、探索処理（Ｓ７）とを行い、探索処理により探索対象が当該選択している探索領域に含まれていると判断されるときには（Ｙｅｓのときには）、当該変換処理後の探索領域に相当する、マップデータ上の領域の値を「真（ｔｒｕｅ）」に設定する（Ｓ８）とともに、ゲイジングマップ上で、当該探索領域に対応する領域のブーリアン値を偽に設定する（Ｓ２４）。これにより当該部分にその中心点座標が含まれている探索領域が重ねて処理されることがなくなる。
【００７３】
制御部１１は、さらにゲイジングマップ上で真となっているブーリアン値があるか否かを調べ（Ｓ２５）、真となっているブーリアン値があれば（Ｙｅｓであれば）、当該ブーリアン値のいずれかを中心座標として新たな探索領域を画定し（Ｓ２６）、処理Ｓ２２に戻って当該探索領域を選択して処理を続ける。なお、処理Ｓ２３においてブーリアン値が真でなければ（Ｎｏならば）、さらに選択していない探索領域があるか否かを調べるため、処理Ｓ２５に移行する（Ｃ）。
【００７４】
一方、処理Ｓ７における探索処理の結果、探索対象が含まれていないと判定されるときには（Ｎｏのときには）、そのまま処理Ｓ２５に移行する。また、処理Ｓ２５において、ゲイジングマップ上で真となっているブーリアン値がなければ（Ｎｏならば）、現在設定されている縮小率Ｓが事前に定められた最大縮小率を上回っているか否かを調べ（Ｓ１０）、上回っていなければ（Ｎｏならば）、縮小率Ｓを大きくするように調整して（Ｓ１１）、処理Ｓ２に戻って処理を続ける。ここで、縮小率Ｓを大きく調整する処理Ｓ１１は、例えば縮小率Ｓを所定比で高めるような処理としてもよいし、縮小率Ｓである倍率に対し、所定乗率ΔＳを乗じて、Ｓ＝Ｓ×ΔＳとして新たな縮小率Ｓを定めてもよい。
【００７５】
また、処理Ｓ１０において現在設定されている縮小率Ｓが事前に定められた最大縮小率を上回っていなければ（Ｙｅｓならば）、各縮小率での対象画像データに対応するマップデータに基づき、元の（縮小前の）対象画像データ内で、探索対象が含まれている領域を画定して（Ｓ１２）、処理を終了する。
【００７６】
この処理によると、探索領域の画定処理において一つの探索対象に対して複数の探索領域が画定されてしまっても、近接する複数の探索領域が重複して処理されることがなくなる。
【００７７】
［探索領域画定処理の変形例］
さらに探索領域画定処理において、制御部１１は探索領域として画定しようとする領域について、その内部に含まれる画像データのエントロピーや、階層エントロピー、色、輝度分散、及びこれらのうちの二以上の値の組み合わせを用い、探索領域として実際に画定するか否かを決定してもよい。例えば人物の顔部分を探索する場合、顔の周辺部（輪郭部分）ではエントロピーが高くなるので、エントロピーが所定のしきい値よりも大きい場合には当該探索領域として画定しようとしている領域を実際に探索領域として画定し、そうでない場合には、当該領域を探索領域とせずに、他の処理を続けるようにする。これによると、変換処理・探索処理の対象となる探索領域を合理的に減少させることができ、処理負荷の軽減が図られる。
【００７８】
［処理のさらに別の変形例］
さらに、ここまでの説明では探索領域の画定を制御部１１が行っていたが、探索領域そのものをユーザが指定できるようにしてもよい。この場合、制御部１１は、対象画像データのサイズと方向を選択させ、当該サイズに対応する枠線を表示部１４に表示する。さらに制御部１１はユーザに、この枠線内に探索領域の候補を描画させる。具体的に表示部１４には、図４に示すような表示が行われ、枠線Ｂ内に探索領域の候補Ｒを描画させる。制御部１１は、ユーザから「画定」ボタンのクリック操作を受け付けると、描画された探索領域の候補Ｒに基づき、この探索領域の候補Ｒに外接する矩形を探索領域として画定する。
【００７９】
また記憶部１２内に、予め画定した探索領域のパターン（テンプレート）を保持しておき、探索領域の指定を受け付ける際に、当該保持しているテンプレートの一覧を提示して、ユーザに選択させ、当該選択されたテンプレートに基づいて探索領域を画定してもよい。
【００８０】
［変換処理の変形例］
これら探索領域そのものをユーザに指定させる場合において、指定した探索領域の各々について行われるべき変換処理の情報（変換の自由度と変換量とを表す情報、以下ユーザ指定変換情報と呼ぶ）を関連づけておき、変換処理の際にこれを利用してもよい。このユーザ指定変換情報が、本発明における、「探索対象の状態に関する情報」の一例に相当する。この場合の変換処理は次のようなものとなる。
【００８１】
すなわち制御部１１は、まず画定された探索領域の一つを選択し、選択した探索領域を、当該探索領域に関連づけられた変換処理の情報に基づいて変換する（予備変換）。そして、この予備変換された探索領域に含まれる画像データ部分を、空間Ｆ内の特徴量ベクトル情報に写像し、さらにその写像を各部分空間Ωに射影する。そして、変換データベース１３ａを用いて射影前の特徴量ベクトル情報と、射影後の特徴量ベクトル情報との距離Ｅが最小となる変換量を変換の自由度ごとに決定する。
【００８２】
つまり、探索領域に含まれている画像データ部分からは、各自由度に対応する各変換データベース１３ａに学習獲得された情報によって、各自由度ごとに基準状態に近づけるための変換量の情報と、その際の誤差（距離Ｅの二乗値）とが得られるので、これら各自由度の変換の中から、誤差が最小となっている自由度の変換を特定する。ここで制御部１１は、当該特定された自由度が、選択されている探索領域に関連づけられたユーザ指定変換情報で決められる変換の自由度と同じであれば、次に誤差の小さい自由度の変換を特定しなおす処理を繰り返して、ユーザ指定変換情報で決められる変換の自由度以外の自由度の変換を特定する。そして制御部１１は選択した探索領域について、特定した自由度の変換を、当該自由度の変換について決定された変換量だけ変換を施して、新たな探索領域を画定する。そして、この新たな探索領域に含まれる画像データ部分をさらに空間Ｆ内の特徴量ベクトル情報に写像し、その写像をさらに各部分空間Ωに射影する。そして、射影前の特徴量ベクトル情報と、射影後の特徴量ベクトル情報との距離Ｅが最小となる変換量を決定する処理から繰り返す。
【００８３】
また、ユーザ指定変換情報で決められる自由度以外の自由度に対応する変換量がいずれも「０」（つまり無変換）を表すものとなっている場合や、ユーザ指定変換情報で決められる自由度以外の自由度の変換がない場合は、その段階で処理を終了し、さらに未処理の探索領域があれば、当該未処理の探索領域のいずれかを処理の対象として変換処理を行う。
【００８４】
なお、この場合も当該画像データ部分の解像度を低減する処理を行って、粗視データとし、当該粗視データを用いて変換処理を実行してもよい。この場合にも、当該粗視データに対応する学習サンプルを用いて、各変換データベース１３ａを学習獲得させておく。
【００８５】
この変換処理を用いると、例えば各探索領域における探索対象の状態をも含めた画像データの検索を行うことができる。つまり写真内に、直立している人物と寝転がっている人物とがおり、それぞれの顔が正立状態と、正立から９０度回転した状態とにあるとき、それぞれの状態に関する情報を探索領域とともに検索条件として指定する。例えば基準状態として探索データベース１３ｂが正立状態の人の顔を学習サンプルとして学習獲得されているとすると、正立状態に関連づけられた探索領域については、０度の回転変換を行うとして指定しておけば、変換処理において回転変換が行われることがないので、探索処理においては基準状態、すなわち正立状態にある人物の顔だけが検出され、同様に寝転がっている人物（正立から９０度回転した状態にある）については−９０度の回転変換を行うとして指定しておけば、予備変換で−９０度の変換が行われた後は、変換処理によってもそれ以上の回転変換が行われることがなく、探索処理において回転の自由度に関しては当該予備変換後の状態が基準状態であるような人物の顔（つまり９０度傾いた人の顔）だけが検出される。
【００８６】
［同等の効果を得るための別の構成例］
また制御部１１は、予備変換を用いる上記処理に代えて、図２に示した通りに変換処理を実行し、当該変換処理が完了したときに、当該変換処理で実際に行われた変換の内容と、探索領域に関連づけられたユーザ指定変換情報で決められる変換の内容とを比較する処理を行ってもよい。この場合は、この比較の処理により、ユーザ指定変換情報に示された変換と同等の変換が行われていれば当該変換処理を行った探索領域について探索処理を実行し、同等の変換が行われていなければ当該変換を行った変換領域についての探索処理をスキップする。
【００８７】
［その他の変形例］
ここまでの説明では、変換処理において行われる変換は、２次元的な回転、平行移動、拡大縮小（探索領域を拡大縮小し、その内部の画像データ部分を元の（拡大縮小前の）探索領域のサイズに変換して扱えばよい）であるとして説明したが、これ以外にも例えば人の顔であれば、姿勢（うつむき加減や振り向き加減）に影響される３次元的な回転を含んでもよい。この場合、探索対象の平均的３次元モデルを想定し、当該平均的３次元モデルへ画像データ部分を投射したものを用いて３次元的回転の変換を実現することができる。
【００８８】
また、探索処理においては探索対象として、例えば人の顔であっても、さらに細かくカテゴリを分けて、年齢や性別、口を開けているか否かなどの条件を含めてもよい。
【００８９】
さらに、図２や図３のフローチャート図においては各縮小率における処理を制御部１１が順次行うものとしていたが、各縮小率における処理は互いに独立しているので、制御部１１は、これらの各縮小率における処理を並列して行ってもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る画像探索装置の構成ブロック図である。
【図２】制御部１１の処理の一例を表すフローチャート図である。
【図３】制御部１１による処理の別の例を表すフローチャート図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る画像探索装置を応用した装置のインタフェースの一例を表す説明図である。
【符号の説明】
１１  制御部、１２  記憶部、１３  データベース部、１４  表示部、１５  操作部、１６  外部記憶部。
【図１】
2004246476.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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