(57)【要約】【課題】多様性を有する情報を短時間で検索可能な辞書を自動的に生成する。【解決手段】ｍ個の記憶セルから成るｎ個の記憶セル群の各々に対し、学習用画像情報を何れかの記憶セル群に対応する被学習画像情報へ変換し（１１２）、各記憶セルに記憶されている情報との類似度を演算し（１１４）、類似度最大の記憶セルの情報を被学習画像情報との類似度が増大するように変更し（１１６）、類似度最大の記憶セルと関係付けた記憶セルの情報を、類似度の増大量が類似度最大の記憶セルよりも小さくなるように変更する（１２０）と共に、同一の学習用画像情報から変換した被学習画像情報との類似度が最大の記憶セル同士を対応付ける（１４２）か対応付けの強さを強くする（１４４）。上記処理を多数の情報について繰り返すことで、個々の記憶セルの情報がテンプレートに相当する情報へ変化し、個々の記憶セル群の関連する情報を記憶する記憶セル同士が対応付けされる。【選択図】　　　　　図２
2004030052.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各々別個の情報を記憶可能で各々特定の他の記憶部と関係付けられた多数の記憶部から成る記憶部群を複数含む記憶手段と、
原情報から検索すべき検索対象に属する情報を、互いに異なる変換規則に従い、複数の記憶部群の何れかに対応する複数種の被学習情報へ各々変換する変換手段と、
複数種の被学習情報のうち特定の記憶部群に対応する特定の被学習情報と、前記特定の記憶部群の各記憶部に記憶されている情報との類似度を各々求め、類似度が最大の記憶部に記憶されている情報を前記特定の被学習情報との類似度が増大するように変更すると共に、前記類似度が最大の記憶部と関係付けられた特定の他の記憶部に記憶されている情報を、前記特定の被学習情報との類似度が、前記類似度が最大の記憶部よりも小さい増大量だけ増大するように変更することを、個々の記憶部群に対応する被学習情報を用い前記複数の記憶部群に対して各々行う処理手段と、
前記処理手段による処理結果に基づき、互いに異なる記憶部群に属し、かつ検索対象に属する同一の情報から変換した被学習情報との類似度が最大となった記憶部同士を対応付ける対応付け情報を設定するか、又は既に設定されている対応付け情報が表す前記記憶部同士の対応付けの強さが強くなるように前記対応付け情報を変更設定する対応付け手段と、
前記変換手段による変換、前記処理手段による処理及び前記対応付け手段による対応付けが、検索対象に属する多数の情報について順次行われるように制御する制御手段と、
を含む辞書生成装置。
【請求項２】
原情報から検索すべき検索対象の情報はパターン情報であり、前記変換手段は、前記検索対象に属する情報としてのパターン情報に対し、低次元化、及び、前記パターン情報が表す画像からの部分パターン要素の抽出の少なくとも一方を行うことで、前記複数種の被学習情報としての複数種のパターン情報を各々取得することを特徴とする請求項１記載の辞書生成装置。
【請求項３】
原情報から検索すべき検索対象の情報は画像情報であり、前記変換手段は、前記検索対象に属する情報としての画像情報に対し、低解像度化、及び、前記画像情報が表す画像からの部分画像要素の抽出の少なくとも一方を行うことで、前記複数種の被学習情報としての複数種の画像情報を各々取得することを特徴とする請求項１記載の辞書生成装置。
【請求項４】
原情報から検索すべき検索対象の情報は人物の顔に相当する顔画像情報であり、前記検索対象に属する情報として、多様な人物の顔を表す多数の顔画像情報が用いられることを特徴とする請求項１記載の辞書生成装置。
【請求項５】
前記変換手段は、前記検索対象に属する情報としての顔画像情報を低解像度化することで、前記被学習情報としての低解像度顔画像情報を取得すると共に、前記顔画像情報から人物の顔のうちの特定部分を部分要素画像情報として抽出し、抽出した部分要素画像情報を前記低解像度顔画像情報と略等しい情報量となるように低解像度化することで、前記被学習情報としての低解像度部分要素画像情報を取得することを特徴とする請求項４記載の辞書生成装置。
【請求項６】
前記人物の顔のうちの特定部分として、目、口、鼻の少なくとも１つを用い、前記被学習情報としての低解像度部分要素画像情報に対応する前記記憶部群を、前記特定部分の種類数と同数設けることを特徴とする請求項５記載の辞書生成装置。
【請求項７】
前記制御手段は、前記変換手段による変換、前記処理手段による処理及び前記対応付け手段による対応付けが、検索対象に属する多数の情報について順次行われている途中で、個々の記憶部に記憶されている情報を比較し、第１の条件を満足する複数の記憶部が存在している場合には、前記第１の条件を満足する複数の記憶部に記憶されている情報及び前記複数の記憶部を他の記憶部と対応付ける対応付け情報を統合し、記憶部群を構成する記憶部の数を減少させることを、複数の記憶部群に対して各々行うことを特徴とする請求項１記載の辞書生成装置。
【請求項８】
前記制御手段は、前記変換手段による変換、前記処理手段による処理及び前記対応付け手段による対応付けが、検索対象に属する多数の情報について順次行われている途中で、個々の記憶部に記憶されている情報を比較し、第２の条件を満足する特定の記憶部が存在している場合には、記憶部群を構成する記憶部を追加し、特定の記憶部に記憶されている情報を前記追加した記憶部にも記憶させると共に、前記特定の記憶部を他の記憶部と対応付ける対応付け情報に基づいて、前記追加した記憶部を他の記憶部と対応付ける対応付け情報を設定することを、複数の記憶部群に対して各々行うことを特徴とする請求項１記載の辞書生成装置。
【請求項９】
前記制御手段は、検索対象に属する多数の情報のうちの所定数の情報について、前記変換手段による変換及び前記処理手段による処理のみが順次行われるように制御した後に、検索対象に属する以降の情報については、前記変換手段による変換、前記処理手段による処理及び前記対応付け手段による対応付けが順次行われるように制御することを特徴とする請求項１記載の辞書生成装置。
【請求項１０】
前記制御手段は、前記変換手段が検索対象に属する情報を特定の記憶部群に対応する特定の被学習情報へのみ変換し、前記処理手段が前記特定の被学習情報を用いて前記特定の記憶部群に対してのみ処理を行うことが、検索対象に属する多数の情報のうちの所定数の情報について順次行われるように制御した後に、検索対象に属する以降の情報については、前記変換手段による変換、前記処理手段による処理及び前記対応付け手段による対応付けが順次行われるように制御することを特徴とする請求項１記載の辞書生成装置。
【請求項１１】
前記制御手段は、前記変換手段による変換、前記処理手段による処理及び前記対応付け手段による対応付けが、検索対象に属する多数の情報について順次行われるように制御した後に、前記対応付け手段によって設定された対応付け情報のうち、対応付け情報が表す対応付けの強さが所定値未満の対応付け情報を削除することを特徴とする請求項１記載の辞書生成装置。
【請求項１２】
各々別個の情報を記憶可能で各々特定の他の記憶部と関係付けられた多数の記憶部から成る記憶部群を複数含む記憶手段を備えたコンピュータに所定の処理を実行させるためのプログラムであって、
前記所定の処理は、
原情報から検索すべき検索対象に属する情報を、互いに異なる変換規則に従い、複数の記憶部群の何れかに対応する複数種の被学習情報へ各々変換する第１ステップ、
複数種の被学習情報のうち特定の記憶部群に対応する特定の被学習情報と、前記特定の記憶部群の各記憶部に記憶されている情報との類似度を各々求め、類似度が最大の記憶部に記憶されている情報を前記特定の被学習情報との類似度が増大するように変更すると共に、前記類似度が最大の記憶部と関係付けられた特定の他の記憶部に記憶されている情報を、前記特定の被学習情報との類似度が、前記類似度が最大の記憶部よりも小さい増大量だけ増大するように変更することを、個々の記憶部群に対応する被学習情報を用い前記複数の記憶部群に対して各々行う第２ステップ、
前記第２ステップにおける処理結果に基づき、互いに異なる記憶部群に属し、かつ検索対象に属する同一の情報から変換した被学習情報との類似度が最大となった記憶部同士を対応付ける対応付け情報を設定するか、又は既に設定されている対応付け情報が表す前記記憶部同士の対応付けの強さが強くなるように前記対応付け情報を変更設定する第３ステップ、
及び、前記第１ステップにおける変換、前記第２ステップにおける処理及び前記第３ステップにおける対応付けが、検索対象に属する多数の情報について順次行われるように制御する第４ステップを含む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】
本発明は辞書生成装置及びプログラムに係り、特に、情報検索に使用可能な辞書を生成する辞書生成装置、及びコンピュータを前記辞書生成装置として機能させるためのプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
自然画像から成る原画像を対象として、所定の物体に相当する画像が存在しているか否かを検索する処理は、例えば原画像を複写する際の複写条件を自動的に決定する場合のみならず、原画像の分類等、多種多様な処理の自動化に応用可能な重要な処理である。上記の検索処理には、通常、テンプレート・マッチング等のパターン認識が利用され、例えば検索対象の画像、或いは検索対象の画像が備えている特徴を表す画像をパターン画像として予め辞書に登録しておき、原画像中の各部分をスキャンしながら、辞書に登録されているパターン画像が原画像中に存在しているか否かを判断することで、検索対象の画像が存在しているか否かが検索される。
【０００３】
また、人物の顔に相当する顔画像を検索対象として上記の検索処理を行う際に好適な技術として、特開平５−１５９０６３号公報には、検索対象画像をＭ×Ｎ個のブロックに分割し、各ブロックの濃淡又はカラーの代表値を算出（モザイク化）し、辞書データとして記憶しておき、原画像（未知の自然画像）をＰ×Ｑ個のブロックに分割して各ブロックの代表値を算出し（モザイク化）、Ｐ×Ｑ個のブロックから取り出したＭ×Ｎ個のブロックの代表値群と辞書データが表す代表値群との距離を算出することを、Ｍ×Ｎ個のブロックの取り出し位置を順次変更しながら繰り返すことで距離の最小値を求め、距離の最小値を閾値と比較することで検索対象の画像が存在するか否かを判断する技術が開示されている。
【０００４】
更に、特開平５−１７４１４９公報には、上記公報に記載の技術において、ブロックのサイズを互いに異ならせた３種類の辞書データを記憶しておき、まず原画像を大サイズのブロックに分割し、大サイズのブロックに対応する辞書データを用いて上記の処理を行うことで、原画像中に存在する検索対象画像のおおよその位置及び大きさを検知し、原画像及び辞書データのブロックのサイズを段階的に小さくしながら上記の処理を繰り返すことで検索対象画像を検索する技術が開示されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、人物の顔のように多様性を有する物体の画像を、パターン認識を利用した検索により原画像から漏れなく確実に検出するためには、上記公報に記載の技術を適用する場合を含め、膨大な数の多様なパターン画像（辞書データ）を辞書に登録する必要があるので、原画像に対する検索対象画像の検索に多大な時間がかかる、という問題があった。
【０００６】
上記問題を解決するために、本願出願人は、特願２００２−６８０９号等（未公知）において、検索対象に属する画像をモザイク化した第１テンプレート画像と、検索対象に属する画像の一部分を第１テンプレート画像よりも高解像度となるようにモザイク化した第２テンプレート画像を、パターン画像として各々多数登録すると共に、関連の有る第１テンプレート画像と第２テンプレート画像を辞書上で対応付けておき、原画像をモザイク化したモザイク画像の中に特定の第１テンプレート画像と類似する領域が検出された場合に、検出された領域をモザイク化したモザイク化領域に対し、多数登録された第２テンプレート画像のうち、前記特定の第１テンプレート画像に対応付けられた第２テンプレート画像を検索することを提案している。
【０００７】
上記技術は、個々の第１テンプレート画像と個々の第２テンプレート画像の関連の強さが均一ではなく、モザイク画像の中に特定の第１テンプレート画像と類似する領域が検出された場合に、検出された領域が検索対象の画像であれば、検出された領域をモザイク化したモザイク化領域からは、前記特定の第１テンプレート画像との関連の強さが強い特定の第２テンプレート画像に類似する領域が検出される可能性が高い、という経験則に基づいている。上記技術では、類似する領域が検出された第１テンプレート画像に基づいて、検索に使用する第２テンプレート画像の数が絞り込まれることになるので、処理時間を短縮することができる。
【０００８】
ところで、本願出願人が提案している技術を実施するためには、検索対象の画像を探索するための第１テンプレート画像及び第２テンプレート画像が各々多数登録され、かつ関連の有る第１テンプレート画像と第２テンプレート画像が対応付けられた複雑な構造の辞書が必要となるが、当該辞書の作成については手作業で行っているのが実情であり、辞書の作成に多大な手間がかかっていた。また、検索対象画像の検索に要する時間を短縮するためには、検索対象画像の検索精度が損なわれない範囲で辞書のサイズ（登録データ数）をなるべく小さくする等の辞書の最適化を行うことが望ましいが、このような辞書の最適化、或いは作成した辞書が最適化されているか否かの検証等を手作業で行うことも困難である。
【０００９】
更に、本願出願人が提案している技術は、原画像から特定の画像を検出する場合に限られるものではなく、任意の原情報に対して任意の情報を検索・検出する場合に広く適用可能であるが、何れの態様においても上述した構造の辞書が必要となる点に変わりはなく、当該辞書を自動的に生成する技術の確立が求められていた。
【００１０】
本発明は上記事実を考慮して成されたもので、多様性を有する情報を短時間で検索可能な辞書を自動的に生成できる辞書生成装置及びプログラムを得ることが目的である。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために請求項１記載の発明に係る辞書生成装置は、各々別個の情報を記憶可能で各々特定の他の記憶部と関係付けられた多数の記憶部から成る記憶部群を複数含む記憶手段と、原情報から検索すべき検索対象に属する情報を、互いに異なる変換規則に従い、複数の記憶部群の何れかに対応する複数種の被学習情報へ各々変換する変換手段と、複数種の被学習情報のうち特定の記憶部群に対応する特定の被学習情報と、前記特定の記憶部群の各記憶部に記憶されている情報との類似度を各々求め、類似度が最大の記憶部に記憶されている情報を前記特定の被学習情報との類似度が増大するように変更すると共に、前記類似度が最大の記憶部と関係付けられた特定の他の記憶部に記憶されている情報を、前記特定の被学習情報との類似度が、前記類似度が最大の記憶部よりも小さい増大量だけ増大するように変更することを、個々の記憶部群に対応する被学習情報を用い前記複数の記憶部群に対して各々行う処理手段と、前記処理手段による処理結果に基づき、互いに異なる記憶部群に属し、かつ検索対象に属する同一の情報から変換した被学習情報との類似度が最大となった記憶部同士を対応付ける対応付け情報を設定するか、又は既に設定されている対応付け情報が表す前記記憶部同士の対応付けの強さが強くなるように前記対応付け情報を変更設定する対応付け手段と、前記変換手段による変換、前記処理手段による処理及び前記対応付け手段による対応付けが、検索対象に属する多数の情報について順次行われるように制御する制御手段と、を含んで構成されている。
【００１２】
請求項１記載の発明は記憶手段を備えており、この記憶手段は、各々別個の情報を記憶可能で各々特定の他の記憶部（特定の他の記憶部の数は単一であってもそれ以上の数であってもよい）と関係付けられた多数の記憶部から成る記憶部群を複数含んでいる。なお、記憶手段としては、例えばハード・ディスク・ドライブ（ＨＤＤ）等の公知の記憶媒体を用いることができる。また、複数の記憶部群は、原情報から検索すべき検索対象に属する情報を、互いに異なる変換規則に従って変換することで得られる複数種の被学習情報の何れかと対応付けられており、個々の記憶部群に属する記憶部の記憶容量は、対応する被学習情報を記憶可能なように定めることができる。また、個々の記憶部群を構成する記憶部の数は同一であっても相違していてもよく、任意に定めることができる（後述する請求項７や請求項８記載の発明を適用すれば、個々の記憶部群を構成する記憶部の数を自動的に最適化することが可能となる）。
【００１３】
また、請求項１記載の発明において、変換手段は、原情報から検索すべき検索対象に属する情報を、互いに異なる変換規則に従い、複数の記憶部群の何れかに対応する複数種の被学習情報へ各々変換する。本発明に係る辞書生成装置によって生成される辞書は、多様性を有する情報を検索対象とする場合に特に有用であり、検索対象の情報が、例えば人物の顔に相当する顔画像情報や任意の文字画像を表す文字画像情報等のように多様性を有する情報である場合、検索対象に属する情報としては、請求項４に記載したように、多様な人物の顔を表す多数の顔画像情報や、或いは多様な文字の文字画像を表す多数の文字画像情報を適用することができる。
【００１４】
一方、被学習情報としては、検索対象に属する情報よりも情報量（次元数ともいう）が小さく、かつ検索対象に属する情報の特徴が保存された情報を用いることができ、変換規則としては、検索対象に属する情報を上記の被学習情報へ変換するための変換規則を採用することができる。例えば検索対象の情報及び検索対象に属する情報がパターン情報である場合、変換手段は、例として請求項２に記載したように、検索対象に属する情報としてのパターン情報に対し、低次元化、及び、前記パターン情報が表す画像からの部分パターン要素の抽出の少なくとも一方（これらが変換規則に相当する）を行うことで、複数種の被学習情報としての複数種のパターン情報を各々取得するように構成することができる。また、例えば検索対象の情報及び検索対象に属する情報が画像情報である場合、変換手段は、例として請求項３に記載したように、検索対象に属する情報としての画像情報に対し、低解像度化、及び、前記画像情報が表す画像からの部分画像要素の抽出の少なくとも一方（これらが変換規則に相当する）を行うことで、複数種の被学習情報としての複数種の画像情報を各々取得するように構成することができる。
【００１５】
また、請求項１記載の発明に係る処理手段は、複数種の被学習情報のうち特定の記憶部群に対応する特定の被学習情報と、特定の記憶部群の各記憶部に記憶されている情報との類似度を各々求め、類似度が最大の記憶部に記憶されている情報を特定の被学習情報との類似度が増大するように変更すると共に、類似度が最大の記憶部と関係付けられた特定の他の記憶部に記憶されている情報を、特定の被学習情報との類似度が、類似度が最大の記憶部よりも小さい増大量だけ増大するように変更することを、個々の記憶部群に対応する被学習情報を用い複数の記憶部群に対して各々行う。
【００１６】
処理手段による処理は自己組織化学習法が適用された処理であり、変換手段による変換及び処理手段による処理は、制御手段により、検索対象に属する多数の情報（例えば検索対象の情報が人物の顔に相当する顔画像情報であれば、例えば多様な顔を表す多数の顔画像情報）に対して順次行われる。これにより、最終的には、個々の記憶部群における少なくとも幾つかの記憶部には、検索対象に属する多数の情報が単一の変換規則に従って変換されることで得られる多様な被学習情報における、幾つかの典型的な特徴が反映されたパターン情報（検索対象の情報の検索に有用なパターン情報：辞書データ）が記憶されることになる。
【００１７】
また、請求項１記載の発明に係る対応付け手段は、処理手段による処理結果に基づき、互いに異なる記憶部群に属し、かつ検索対象に属する同一の情報から変換した被学習情報との類似度が最大となった記憶部同士を対応付ける対応付け情報を設定するか、又は既に設定されている対応付け情報が表す前記記憶部同士の対応付けの強さが強くなるように対応付け情報を変更設定する。この対応付け手段による対応付けについても、制御手段により、検索対象に属する多数の情報について順次行われるので、最終的には、互いに異なる記憶部群の個々の記憶部に記憶されるパターン情報のうち、同一の原情報に存在している確率の高いパターン情報を記憶している記憶部同士が、前記確率に応じた強さで対応付けされることになる。
【００１８】
先にも述べたように、制御手段は、変換手段による変換、処理手段による処理及び対応付け手段による対応付けが、検索対象に属する多数の情報について順次行われるように制御するので、最終的には、個々の記憶部群における少なくとも幾つかの記憶部に前述のパターン情報が記憶されると共に、異なる記憶部群に属しかつ同一の原情報に存在している確率の高いパターン情報を記憶している記憶部同士が、前記確率に応じた強さで対応付けされた状態となる。従って、複数の記憶部群に記憶されている情報を、本願出願人が提案している技術を適用して原情報から検索対象の情報を検索する際の辞書データとして用いることができる。
【００１９】
このように、請求項１記載の発明によれば、検索対象の情報が多様性を有する情報である場合にも、原情報からの検索を短時間で行うことが可能な辞書を自動的に生成することができる。
【００２０】
なお、請求項１記載の発明において、検索対象の情報（及び検索対象に属する情報）としては任意の情報を適用可能であるが、例えば請求項２に記載のパターン情報を適用することができる。また、上記のパターン情報の一例としては、請求項３に記載の画像情報が挙げられ、より具体的には、例えば文字画像を表す文字画像情報や、人物の顔に相当する顔画像情報等を適用することができる。また、請求項４に記載したように、検索対象の画像情報として顔画像情報を適用し、検索対象に属する情報として、多様な人物の顔を表す多数の顔画像情報を用いる場合、変換手段は、例えば請求項５に記載したように、検索対象に属する情報としての顔画像情報を低解像度化（例えばモザイク化）することで、被学習情報としての低解像度顔画像情報を取得すると共に、顔画像情報から人物の顔のうちの特定部分を部分要素画像情報として抽出し、抽出した部分要素画像情報を低解像度顔画像情報と略等しい情報量となるように低解像度化することで、被学習情報としての低解像度部分要素画像情報を取得するように構成することができる。
【００２１】
また、請求項５記載の発明において、人物の顔のうちの特定部分としては、例えば請求項６に記載したように、目、口、鼻の少なくとも１つを用いることができる。この場合、記憶部群として、低解像度顔画像情報に対応する記憶部群及び低解像度部分要素画像情報に対応する記憶部群を各々１つずつ設けるようにしてもよいが、請求項６に記載したように、低解像度部分要素画像情報に対応する記憶部群を、特定部分の種類数（低解像度部分要素画像情報の種類数）と同数設けるようにしてもよい。
【００２２】
ところで、処理手段による処理に伴い、個々の記憶部群における少なくとも幾つかの記憶部には、検索対象の情報の検索に有用なパターン情報が記憶されることになるが、個々の記憶部群に記憶される、検索対象の情報の検索に有用なパターン情報の数（及び内容）は未知であるので、特定の記憶部群を構成する記憶部の数が、前記検索対象の情報の検索に有用なパターン情報の数よりも多い場合も生じ得る。この場合、特定の記憶部群の記憶部の中に、他の記憶部に記憶されているパターン情報との類似度の高い（検索対象の情報の効率的な検索に寄与しない）パターン情報を記憶する記憶部が存在することになり、検索対象の情報の検索に要する時間が無駄に増大する恐れが生ずる。
【００２３】
上記を考慮すると、請求項１記載の発明において、例えば請求項７に記載したように、制御手段は、変換手段による変換、処理手段による処理及び対応付け手段による対応付けが、検索対象に属する多数の情報について順次行われている途中で、個々の記憶部に記憶されている情報を比較し、第１の条件を満足する複数の記憶部が存在している場合には、第１の条件を満足する複数の記憶部に記憶されている情報及び複数の記憶部を他の記憶部と対応付ける対応付け情報を統合し、記憶部群を構成する記憶部の数を減少させることを、複数の記憶部群に対して各々行うことが好ましい。
【００２４】
なお、第１の条件としては、例えば記憶されている情報の類似度が第１の所定値以上の複数の記憶部（この複数の記憶部は、例えば相互に関係付けられた記憶部であることを前提としてもよい）が存在しているか否か等の条件を用いることができる。請求項７記載の発明では、複数の記憶部群について、第１の条件を満足する複数の記憶部が存在しているか否かを判断し、第１の条件を満足する複数の記憶部が存在している場合に該複数の記憶部を統合するので、特定の記憶部群を構成する記憶部の当初の数が、検索対象の情報の検索に有用なパターン情報の数よりも多い場合にも、前記特定の記憶部群を構成する記憶部の数を自動的に最適化することができる。
【００２５】
また、上述した場合と逆に、特定の記憶部群を構成する記憶部の数が、検索対象の情報の検索に有用なパターン情報の数よりも少ない場合も生じ得ることを考慮すると、請求項１記載の発明において、例えば請求項８に記載したように、制御手段は、変換手段による変換、処理手段による処理及び対応付け手段による対応付けが、検索対象に属する多数の情報について順次行われている途中で、個々の記憶部に記憶されている情報を比較し、第２の条件を満足する特定の記憶部が存在している場合には、記憶部群を構成する記憶部を追加し、特定の記憶部に記憶されている情報を前記追加した記憶部にも記憶させると共に、特定の記憶部を他の記憶部と対応付ける対応付け情報に基づいて、前記追加した記憶部を他の記憶部と対応付ける対応付け情報を設定することを、複数の記憶部群に対して各々行うことが好ましい。
【００２６】
なお、第２の条件としては、例えば特定の記憶部に記憶されている情報と、前記特定の記憶部に関連付けられた各記憶部に記憶されている情報と、の類似度が第２の所定値（但し、第２の所定値≪第１の所定値）以下である特定の記憶部が存在しているか否か等の条件を用いることができる。請求項８記載の発明では、複数の記憶部群について、第２の条件を満足する特定の記憶部が存在しているか否かを判断し、第２の条件を満足する特定の記憶部が存在している場合に、記憶部群を構成する記憶部を追加して必要な情報を設定するので、特定の記憶部群を構成する記憶部の当初の数が、検索対象の情報の検索に有用なパターン情報の数よりも少ない場合にも、前記特定の記憶部群を構成する記憶部の数を自動的に最適化することができる。
【００２７】
また、請求項１記載の発明では、処理手段による処理が或る程度繰り返されることにより、個々の記憶部群における少なくとも幾つかの記憶部に記憶されている情報が、検索対象の情報の検索に有用なパターン情報となるので、各記憶部に記憶される情報が或る程度確定する迄の間は、対応付け手段によって行われる対応付けの精度も低く、個々の記憶部に記憶される情報の変化に応じて対応付け自体も変化する可能性が高い。
【００２８】
上記を考慮すると、請求項１記載の発明において、制御手段は、例えば請求項９に記載したように、検索対象に属する多数の情報のうちの所定数の情報について、変換手段による変換及び処理手段による処理のみが順次行われるように制御した後に、検索対象に属する以降の情報については、変換手段による変換、処理手段による処理及び対応付け手段による対応付けが順次行われるように制御することが好ましい。
【００２９】
これにより、検索対象に属する多数の情報のうちの所定数の情報について、変換手段による変換及び処理手段による処理のみが順次行われることで、個々の記憶部群の各記憶部に記憶される情報が或る程度確定した後に、対応付け手段による対応付けが行われることになるので、処理時間を短縮できると共に、対応付け手段による対応付けが開始される当初より精度良く対応付けを行わせることができ、対応付け情報が無駄に肥大化することを防止することができる。
【００３０】
また、請求項１記載の発明において、制御手段を上記のように構成することに代えて、例えば請求項１０に記載したように、変換手段が検索対象に属する情報を特定の記憶部群に対応する特定の被学習情報へのみ変換し、処理手段が特定の被学習情報を用いて特定の記憶部群に対してのみ処理を行うことが、検索対象に属する多数の情報のうちの所定数の情報について順次行われるように制御した後に、検索対象に属する以降の情報については、変換手段による変換、処理手段による処理及び対応付け手段による対応付けが順次行われるように制御するように構成してもよい。この場合も、処理時間を短縮できると共に、対応付け情報が無駄に肥大化することを防止することができる。
【００３１】
また、請求項１記載の発明において、制御手段は、例えば請求項１１に記載したように、変換手段による変換、処理手段による処理及び対応付け手段による対応付けが、検索対象に属する多数の情報について順次行われるように制御した後に、対応付け手段によって設定された対応付け情報のうち、対応付け情報が表す対応付けの強さが所定値未満の対応付け情報を削除するように構成してもよい。この場合も、対応付け情報が無駄に肥大化することを防止することができる。
【００３２】
請求項１２記載の発明に係るプログラムは、各々別個の情報を記憶可能で各々特定の他の記憶部と関係付けられた多数の記憶部から成る記憶部群を複数含む記憶手段を備えたコンピュータに所定の処理を実行させるためのプログラムであって、前記所定の処理は、原情報から検索すべき検索対象に属する情報を、互いに異なる変換規則に従い、複数の記憶部群の何れかに対応する複数種の被学習情報へ各々変換する第１ステップ、複数種の被学習情報のうち特定の記憶部群に対応する特定の被学習情報と、前記特定の記憶部群の各記憶部に記憶されている情報との類似度を各々求め、類似度が最大の記憶部に記憶されている情報を前記特定の被学習情報との類似度が増大するように変更すると共に、前記類似度が最大の記憶部と関係付けられた特定の他の記憶部に記憶されている情報を、前記特定の被学習情報との類似度が、前記類似度が最大の記憶部よりも小さい増大量だけ増大するように変更することを、個々の記憶部群に対応する被学習情報を用い前記複数の記憶部群に対して各々行う第２ステップ、前記第２ステップにおける処理結果に基づき、互いに異なる記憶部群に属し、かつ検索対象に属する同一の情報から変換した被学習情報との類似度が最大となった記憶部同士を対応付ける対応付け情報を設定するか、又は既に設定されている対応付け情報が表す前記記憶部同士の対応付けの強さが強くなるように前記対応付け情報を変更設定する第３ステップ、及び、前記第１ステップにおける変換、前記第２ステップにおける処理及び前記第３ステップにおける対応付けが、検索対象に属する多数の情報について順次行われるように制御する第４ステップを含むことを特徴としている。
【００３３】
請求項１２記載の発明に係るプログラムは、各々別個の情報を記憶可能で各々特定の他の記憶部と関係付けられた多数の記憶部から成る記憶部群を複数含む記憶手段を備えたコンピュータに、上記第１乃至第４のステップを含む所定の処理を実行させるためのプログラム、すなわち前記コンピュータを請求項１記載に記載の辞書生成装置装置として機能させるためのプログラムであるので、前記コンピュータが前記プログラムを読み出して実行することにより、請求項１記載の発明と同様に、多様性を有する情報であっても短時間で検索可能な辞書を自動的に生成することができる。
【００３４】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施形態の一例を詳細に説明する。図１には本実施形態に係る画像処理システム１０が示されている。画像処理システム１０は、画像データ（自然画像を表す画像データ）を入力する入力装置及び画像出力処理を行う出力装置が画像処理装置１２に各々接続されて構成され、入力装置から入力された画像データに対して画像処理装置１２が所定の画像処理を施し、画像処理後の画像データが表す画像を出力装置によって出力させるシステムである。
【００３５】
図１には、前述の入力装置の一例として、写真フィルム（例えばネガフィルムやリバーサルフィルム）等の透過原稿又は紙等の反射原稿に記録された画像を読み取り、読取結果を画像データとして画像処理装置１２へ入力する画像読取装置１４、フロッピー（Ｒ）ディスク（ＦＤ）等の磁気ディスクやＣＤ−Ｒ等の光ディスク、光磁気ディスク（ＭＯ）、デジタルスチルカメラ（ＤＳＣ）に装填可能なスマートメディア、コンパクトフラッシュ（Ｒ）、メモリスティック等の各種情報記憶媒体の何れかがセットされ、セットされた情報記憶媒体に記憶されている画像データを読み出して画像処理装置１２へ入力するメディアドライバ１６、通信回線を介して接続された他の情報処理機器から送信された画像データを受信して画像処理装置１２へ入力する画像データ受信装置１８が示されている。
【００３６】
また図１には、前述の出力装置の一例として、画像出力処理として印画紙やその他の画像記録材料への画像の記録を行う画像記録装置２０、画像出力処理としてディスプレイ等の表示手段への画像の表示を行う画像表示装置２２、画像出力処理として前述の各種情報記憶媒体の何れかへの画像データの書込みを行うメディアドライバ２４、画像出力処理として通信回線を介して接続された他の情報処理機器への画像データの送信を行う画像データ送信装置２６が示されている。
【００３７】
一方、画像処理装置１２は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，入出力ポートがバスを介して互いに接続されて成るマイクロコンピュータを含んで構成されており、前記入出力ポートにはＣＲＴ等のディスプレイ２８、キーボード等の入力装置３０、ＨＤＤ等から成る記憶装置（図示省略）が各々接続されている。図１には、画像処理装置１２のＣＰＵが所定のプログラムを実行することで実現される機能が前処理部３２、画像処理部３４及び辞書生成部３６として示されている。
【００３８】
なお、所定のプログラムのうち、ＣＰＵを辞書生成部３６として機能させるためのプログラム（以下、辞書生成プログラムと称する）は本発明に係るプログラムに対応しており、ＣＰＵが辞書生成プログラムを実行することで、画像処理装置１２が本発明に係る辞書生成装置として機能し、ＲＡＭは画像メモリ３８として機能し、ＨＤＤは画像データ蓄積部４０及び辞書記憶部４２（本発明に係る記憶手段に相当）として機能する。
【００３９】
前述した入力装置からの画像データは画像処理装置１２の前処理部３２に入力される。前処理部３２は、入力された画像データに対し、画像データ入力元に応じて異なる所定の前処理を行う。例えば画像読取装置１４から入力された画像データに対する前処理としては、例えば画像読取装置１４の読取センサに関連する補正（詳しくは、例えば暗補正や濃度変換、シェーディング補正、欠陥画素補正等）が挙げられる。また、メディアドライバ１６から入力された画像データに対する前処理としては、例えば情報記憶媒体に圧縮されて記録されていた画像データの解凍や、鮮鋭度向上等の画像処理が挙げられる。また、画像データ受信装置１８から入力された画像データに対する前処理としては、例えば画像データ受信装置１８が受信した圧縮画像データ（例えばＪＰＥＧ形式の画像データ）の解凍等が挙げられる。
【００４０】
前処理部３２での所定の前処理を経た画像データは、画像メモリ３８に一時記憶された後に画像処理部３４によって読み出されることで画像処理部３４に入力される。画像処理部３４は、画像メモリ３８から読み出した画像データに基づき、該画像データに対する各種の画像処理の処理条件を演算により自動的に決定する（セットアップ演算）。
【００４１】
画像処理部３４で実行される画像処理としては、例えば画像のグレーバランス調整、濃度調整、階調コントロール、画像の超低周波輝度成分の階調を圧縮するハイパートーン処理、粒状を抑制しながらシャープネスを強調するハイパーシャープネス処理、ＩＲのデータに基づき写真フィルム上の傷や異物の付着等に起因する画像データの欠陥部を修正する欠陥部修正処理等の出力画像の画質向上のための画像処理が挙げられる。セットアップ演算では、これらの画像処理の処理条件が自動的に決定される。
【００４２】
また、画像処理部３４で実行されるセットアップ演算には、人物の顔に相当する顔画像を検索対象とし、処理対象の画像データが表す画像中に人物の顔に相当する顔画像領域が存在しているか否かを検索する顔画像領域検索処理が含まれている。詳細は後述するが、上記の顔画像領域検索処理は、辞書生成部３６によって生成されて辞書記憶部４２に記憶された辞書（画像から顔画像領域を検索する目的で生成された辞書）を参照しながら行われる。顔画像領域検索処理により顔画像領域が存在していることが検出された画像の画像データについては、例えば顔画像領域の肌色が適正に再現されるように各種画像処理の処理条件を演算するために使用されることになる。
【００４３】
セットアップ演算が完了すると、画像処理部３４は、画像メモリ３８から読み出した画像データに対し、セットアップ演算によって決定した処理条件に従って各種の画像処理を行う。そして、画像処理を行った画像データを所定の出力装置（例えば入力装置３０を介して指定された出力装置）へ出力する。これにより、所定の出力装置で画像出力処理が行われることになる。
【００４４】
次に本実施形態の作用として、画像処理装置１２のＣＰＵが辞書生成プログラムを実行することで実現される辞書生成処理（辞書生成部３６に相当する処理）について、図２のフローチャートを参照して説明する。この辞書生成処理は、画像データ蓄積部４０（ＨＤＤ）に、多様な顔を表す多数の顔画像データが蓄積記憶されている状態で実行される。
【００４５】
この顔画像データは、例えば入力装置から入力されて画像メモリ３８に記憶された自然画像の画像データから顔画像領域のデータを切り出して画像データ蓄積部４０に記憶させることを、入力装置から画像データが入力される毎に繰り返すことで蓄積記憶させるようにしてもよいし、辞書生成を目的として予め用意された顔画像データを画像データ蓄積部４０に一括して書き込むようにしてもよい。なお、多数の顔画像データには、異なる顔を表す顔画像データが含まれていると共に、異なる照明条件下で撮影された顔画像データも含まれている。画像データ蓄積部４０に記憶されている顔画像データは後述のように辞書の生成に用いられるため、以下では、この顔画像データを学習用画像情報と称する。
【００４６】
本実施形態に係る辞書作成処理では、例として図４及び図５に示すように、所定の記憶容量の多数の記憶セル（本発明に係る記憶部に相当）から成り、個々の記憶セルが特定の複数の記憶セルと関係付けられた記憶セル群（本発明に係る記憶部群に相当）を複数設け（図４及び図５において、間隙に太線が図示された記憶セル同士は関係付けされていることを表す）、個々の記憶セル群に対応する変換規則に従って学習用画像情報を各々変換することで得られる複数種の被学習情報に基づいて、個々の記憶セルに記憶させる情報を個々の記憶セル群毎に変化させていく（詳細は後述）ことで辞書を生成する。なお、本実施形態において、個々の記憶セルに記憶される情報は２次元のパターン画像を表す画像情報であるため、図４及び図５では個々の記憶セルを模式的にマトリクスとして示しているが、個々の記憶セルは画像情報を記憶することに限定されるものではない。
【００４７】
ところで、個々の記憶セルの記憶容量、単一の記憶セル群を構成する記憶セルの数や記憶セル群の総数の最適値、個々の記憶セル群と対応付けるべき学習用画像情報の変換規則、及び、個々の記憶セル群同士の最適な関係（相対的な上下関係：一例として、図２は記憶セル群ａ→ｂ→ｃの順に記憶セル群が関係付けられている場合を、図４は記憶セル群ｂ，ｃが記憶セル群ａと各々関係付けられている場合を示す）は、検索対象の情報に応じて相違する。
【００４８】
このため、本実施形態では、検索対象として想定されている情報に基づいて、単一の記憶セル群を構成する記憶セルの数ｍ、記憶セル群の総数ｎ、個々の記憶セル群に対応付けるべき変換規則、及び、個々の記憶セル群同士の関係が、オペレータにより入力装置３０を介して事前に設定される。
【００４９】
なお、顔画像を検索対象とする場合には、一例として、記憶セル群の数を３、個々の記憶セル群の関係を、図４のように単一の記憶セル群の下位に２個の記憶セル群が関係付けられた構造とすることができる。また、変換規則に関しては、上位の記憶セル群には、学習用画像情報（顔画像データ）を１１×１１（或いは９×９）程度の数のブロックに分割し、各ブロック毎に代表値（例えばＲ，Ｇ，Ｂ各色毎の平均濃度値）を算出することでモザイク化顔画像情報（請求項５に記載の低解像度顔画像情報に相当）へ変換する変換規則を対応付け、下位の２個の記憶セル群の一方には、学習用画像情報（顔画像データ）から人物の眼部に相当する画像情報を抽出し、抽出した画像情報が表す画像領域をモザイク化顔画像情報と同程度の数のブロックに分割し、各ブロックの代表値を算出することでモザイク化眼部画像情報（請求項５に記載の低解像度部分要素画像情報に相当）へ変換する変換規則を対応付け、下位の２個の記憶セル群の他方には、学習用画像情報（顔画像データ）から人物の口部に相当する画像情報を抽出し、抽出した画像情報が表す画像領域をモザイク化顔画像情報と同程度の数のブロックに分割し、各ブロックの代表値を算出することでモザイク化口部画像情報（請求項５に記載の低解像度部分要素画像情報に相当）へ変換する変換規則を対応付けることができる。更に、記憶セルの記憶容量については、上位の記憶セル群の記憶セルはモザイク化顔画像情報を記憶可能な容量、下位の２個の記憶セル群の記憶セルは、モザイク化眼部画像情報又はモザイク化口部画像情報を記憶可能な容量とすることができる。一方、記憶セルの数ｍに関しては、本実施形態では辞書生成処理によって自動的に最適化されるので厳密に設定する必要はなく、予め固定的に定めておいてもよい。
【００５０】
辞書生成処理では、まずステップ１００において、オペレータによって設定された記憶セル数ｍ、記憶セル群の数ｎ、各記憶セル群の関係、各記憶セル群に対応する変換規則を各々取り込み、次のステップ１０２において、ＨＤＤの記憶領域上に、例として図４，５にも示すように、相互に関係付けたｍ個の記憶セルから成る記憶セル群をｎ個形成する。また、このとき個々の記憶セル群内における記憶セル同士の関係付けを規定する関係付け情報も設定する。更にステップ１０４では、各記憶セル群の全ての記憶セルにランダムな情報（例えば乱数等を用いて発生させた情報）を書き込むことで、各記憶セルの初期設定を行う。
【００５１】
ステップ１０６では、学習回数を計数するためのカウンタｉに１を代入する。また、次のステップ１０８では処理対象の記憶セル群を識別するためのカウンタｊに１を代入する。ステップ１１０では画像データ蓄積部４０から単一の学習用画像情報を取り込む。ステップ１１２では、ステップ１１０で取り込んだ学習用画像情報を、記憶セル群ｊ（例えば図４及び図５における最上位の記憶セル群ａ）に対応する変換規則（例えばモザイク化顔画像情報へ変換する変換規則）に従って被学習画像情報ｊ（例えばモザイク化顔画像情報）へ変換する。なお、ステップ１１２は本発明に係る変換手段（詳しくは請求項２，請求項３，請求項５に記載の変換手段）に対応しており、請求項１２に記載の第１ステップにも対応している。
【００５２】
そしてステップ１１４では、被学習画像情報ｊと、記憶セル群ｊの個々の記憶セルに記憶されている情報との類似度を各々演算する。一例として、被学習画像情報がｋ個のデータ（Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘｋ）から成り、個々の記憶セルに記憶されている情報がｋ個のデータ（ａ１，ａ２，…，ａｋ）から成る場合、被学習画像情報と個々の記憶セルとの類似度ρは、次の（１）式によって求めることができる。
【００５３】
【数１】
2004030052.tif 000003
【００５４】
次のステップ１１６では、ステップ１１４で記憶セル群ｊの全記憶セルについて演算された被学習画像情報ｊとの類似度ρに基づいて、記憶セル群ｊの各記憶セルのうち被学習画像情報ｊとの類似度ρが最大の記憶セルを抽出し、抽出した類似度ρが最大の記憶セルに記憶されている情報を、被学習画像情報ｊとの類似度が増大するように変更設定する。記憶セルに記憶されている情報の変更設定は、例えば記憶セルに記憶されている情報を構成するｋ個のデータ（ａ１，ａ２，…，ａｋ）について、次の（２）式の演算を各々行うことで求めることができる（但し、αはα＜１．０の係数）。
【００５５】
ａｉ＝［（１−α）ａｉ＋α・ａｉ］／２　…（２）
次のステップ１１８では、記憶セル群ｊの各記憶セルのうち被学習画像情報ｊとの類似度ρが最大の記憶セルを識別する情報を記憶する。またステップ１２０では、関係付け情報を参照することで、ステップ１１６で抽出された類似度ρが最大の記憶セルに関係付けされている複数の記憶セルを認識し、認識した複数の記憶セルに各々記憶されている情報を、被学習画像情報ｊとの類似度ρが、類似度ρが最大の記憶セルよりも少ない増大量だけ増大するように変更設定する。この変更設定は、認識した複数の記憶セルについて、例えば次の（３）式の演算を各々行うことで求めることができる（但し、βはβ＜１．０かつβ＜αの係数）。
【００５６】
ａｉ＝［（１−β）ａｉ＋β・ａｉ］／２　…（３）
なお、上述したステップ１１４〜ステップ１２０は本発明に係る処理手段に対応しており、請求項１２に記載の第２ステップにも対応している。
【００５７】
ステップ１２２では、カウンタｊの値が記憶セル群の数ｎに等しいか否か判定する。判定が否定された場合には、ステップ１２４でカウンタｊの値を１だけインクリメントした後にステップ１１２に戻る。これにより、ステップ１２２の判定が否定される毎に、前回と異なる未処理の記憶セル群ｊに対し、先のステップ１１０で取り込んだ学習用画像情報が、未処理の記憶セル群ｊに対応する変換規則（前回と異なる変換規則：例えばモザイク化眼部画像情報又はモザイク化口部画像情報へ変換する変換規則）に従って前回とは異なる被学習画像情報ｊ（例えばモザイク化眼部画像情報又はモザイク化口部画像情報）へ変換され、この被学習画像情報ｊに基づいてステップ１１４〜ステップ１２０の処理が行われることになる。
【００５８】
ｎ個の記憶セル群の各々に対してステップ１１２〜ステップ１２０の処理が各々行われると、ステップ１２２の判定が肯定されてステップ１２６へ移行し、カウンタｉの値が所定値ｉｘよりも大きくなったか否か判定する。判定が否定された場合にはステップ１２８へ移行し、カウンタｉの値が所定値ｉｙのｗ倍（但しｗは自然数）に相当する値になったか否か判定する。ステップ１２８の判定も否定された場合にはステップ１３２へ移行し、カウンタｉの値が最大値ｉｍａｘ（画像データ蓄積部４０に蓄積記憶されている学習用画像情報の総数）に達したか否か判定する。
【００５９】
ステップ１３２の判定が否定された場合には、ステップ１３４でカウンタｉの値を１だけインクリメントした後にステップ１０８に戻り、カウンタｊの値を１に戻し（ステップ１０８）、未処理の学習用画像情報を画像データ蓄積部４０から取り込んだ（ステップ１１０）後に、取り込んだ学習用画像情報を用いてステップ１１２以降の処理を繰り返す。なお、ステップ１０６，１０８，ステップ１２２〜１３４は本発明に係る制御手段に対応しており、請求項１２に記載の第４ステップにも対応している。また、特にステップ１２６は請求項９に記載の制御手段に対応している。
【００６０】
これにより、個々の記憶セル群の各記憶セルに記憶されている情報は、画像データ蓄積部４０から順次取り出された学習用画像情報、詳しくは該学習用画像情報を対応する変換規則に従って変換することで得られる被学習画像情報に応じて適宜変更設定され、個々の記憶セル群における少なくとも幾つかの記憶セルについては、記憶情報が、対応する被学習情報における幾つかの典型的な特徴が反映されたパターン画像情報（検索対象としての顔画像情報の検索に有用なパターン画像情報）へ変化することになる。
【００６１】
一方、辞書生成処理の進行に伴ってカウンタｉの値が徐々に増大し、カウンタｉの値が所定値ｉｘよりも大きくなると、ステップ１２６の判定が肯定されてステップ１３６へ移行する。ステップ１３６ではカウンタｊｘに１を代入すると共に、カウンタｊｙに２を代入する。次のステップ１３８では、先に説明したステップ１０８〜ステップ１２４の処理で今回抽出された、記憶セル群ｊｘの各記憶セルのうち被学習画像情報との類似度ρが最大の記憶セルと、記憶セル群ｊｙの各記憶セルのうち被学習画像情報との類似度ρが最大の記憶セルを対応付ける対応付け情報を探索する。そして、次のステップ１４０では該当する情報が存在しているか否か判定する。
【００６２】
ステップ１２６の判定が最初に肯定された時点では対応付け情報が未設定であるので、ステップ１４０の判定が否定されてステップ１４２へ移行し、該当する対応付け情報を新規に設定する。この対応付け情報は、対応付けるべき記憶セル同士を識別する情報と、前記記憶セルの対応付けの強さを表す強度情報を含んで構成されており、ステップ１４２では強度情報として、予め定められた対応付けの強さの初期値を表す情報を設定する。
【００６３】
ステップ１４２の処理を行うとステップ１４６へ移行し、カウンタｊｙの値が記憶セル群の総数ｍに達したか否か判定する。判定が否定された場合にはステップ１４８へ移行し、カウンタｊｙの値を１だけインクリメントする。次のステップ１５０では、記憶セル群ｊｙと他のセル群との関係に応じて（カウンタｊｘの値が記憶セル群ｊｙの上位の記憶セル群を指し示す値となるように）カウンタｊｘの値を選択的に更新する。具体的には、例えば図４に示す記憶セル群ｃのように、記憶セル群ｊｙが直前の記憶セル群（図４の例では記憶セル群ｂ）に関係付けられている場合には、カウンタｊｘの値を１だけインクリメントし、図５に示す記憶セル群ｃのように、記憶セル群ｊｙが記憶セル群ｊｙ−１と同一の記憶セル群（図４の例では記憶セル群ａ）に関係付けられている場合には、カウンタｊｘの値の更新を停止する。
【００６４】
ステップ１５０の処理を行うとステップ１３８に戻り、ステップ１３８の以降を繰り返す。これにより、個々の記憶セル群における今回の被学習画像情報との類似度ρが最大の記憶セル同士が、個々の記憶セル群の関係に応じて対応付けされることになる。ステップ１４６の判定が肯定されるとステップ１２８へ移行するが、カウンタｉの値は単調増加されるので、ステップ１２６の判定が一旦肯定された後は画像データ蓄積部４０から新たな学習用画像情報を取り込む毎にステップ１２６の判定が肯定され、個々の記憶セル群における被学習画像情報との類似度ρが最大の記憶セル同士の対応付けが毎回行われることになる。
【００６５】
そして、対応付けすべき記憶セル同士が、対応付け情報によって既に対応付けされている記憶セル同士であった場合には、ステップ１４０の判定が肯定されてステップ１４４へ移行し、該当する対応付け情報が表す対応付けの強さが増大するように、該当する対応付け情報（詳しくは前述の強度情報）の変更設定を行った後にステップ１４６へ移行する。これにより、例として図６にも示すように、異なる記憶セル群の記憶セルが、被学習画像情報との類似度ρが最大の記憶セル同士となる頻度に応じた強さで対応付けされることになる（図６では、個々の記憶セル同士の対応付けの強さを線の太さで表している）。なお、ステップ１４４は、先に説明したステップ１４２と共に、本発明に係る対応付け手段に対応しており、請求項１２に記載の第３ステップにも対応している。
【００６６】
また、カウンタｉの値が所定値ｉｙのｗ倍に相当する値になると、ステップ１２８の判定が肯定されてステップ１３０へ移行し、最適化処理が行われる。以下、この最適化処理について、図３のフローチャートを参照して説明する。
【００６７】
ステップ１７０ではカウンタｊに１を代入する。次のステップ１７２では、記憶セル群ｊの各記憶セルのうち、関係付け情報によって関係付けられている全ての記憶セル同士について、記憶されている情報の類似度ρを先の（１）式等に基づいて演算する。ステップ１７４では、ステップ１７２によって類似度ρが演算された記憶セル対の中に、類似度ρが第１所定値以上の記憶セル対が存在しているか否か判定する。
【００６８】
ステップ１７４の判定が肯定された場合にはステップ１７６へ移行し、類似度ρが第１所定値以上の記憶セル対について、各々の記憶セルに記憶されている情報の平均に相当する情報を演算し、類似度ρが第１所定値以上の記憶セル対のうちの一方の記憶セル（以下では便宜的に「記憶セルＡ」と称する）に、演算結果に相当する情報を書込む。なお、前記平均に相当する情報の演算には、例えば係数α＝０．５に設定した前出（２）式等を用いることができる。
【００６９】
ステップ１７８では、類似度ρが第１所定値以上の記憶セル対のうち、演算結果に相当する情報の書込みを行わなかった記憶セル（以下では便宜的に「記憶セルＢ」と称する）についての対応付け情報を、記憶セルＡについての対応付け情報に統合する。この対応付け情報の統合は、具体的には、例えば記憶セルＢと対応付けされている特定の記憶セルに記憶セルＡも対応付けされている場合には、記憶セルＡと特定の記憶セルとの対応付けの強さに記憶セルＢと特定の記憶セルとの対応付けの強さが加算されるように対応付け情報を変更設定し、例えば記憶セルＢと対応付けされている特定の記憶セルに記憶セルＡが対応付けされていない場合には、記憶セルＡが特定の記憶セルと新たに対応付けされるように対応付け情報を変更設定することで行うことができる。
【００７０】
また、次のステップ１８０では、関係付け情報によって記憶セルＢに関係付けられている記憶セルが記憶セルＡと関係付けられるように、関係付け情報の変更設定を行う。ステップ１８０の処理を行うとステップ１７４に戻り、類似度ρが第１所定値以上の記憶セル対が他にも存在しているか否か判定する。類似度ρが第１所定値以上の記憶セル対が他にも存在している場合にはステップ１７４の判定が再度肯定され、当該記憶セル対に対してステップ１７６〜ステップ１８０の処理が行われることになる。
【００７１】
なお、上述したステップ１７４〜ステップ１８０は請求項７に記載の制御手段に対応しており、特にステップ１７４は請求項７に記載の第１の条件に対応している。
【００７２】
一方、ステップ１７４の判定が否定された場合にはステップ１８２へ移行し、ステップ１７２によって類似度ρが演算された記憶セル対の中に、類似度ρが第２所定値未満（但し、第２所定値≪第１所定値）の記憶セル対が存在しているか否か判定する。
【００７３】
ステップ１８２の判定が肯定された場合にはステップ１８４へ移行し、記憶セル群ｊに記憶セルを新規に追加し、新規に追加した記憶セルが、類似度ρが第２所定値未満の記憶セル対の間に存在する記憶セルとなるように（第２所定値未満の記憶セル対の関係付けが解消され、新規追加した記憶セルと各々関係付けされるように）関係付け情報の変更設定を行う。また、次のステップ１８６では、類似度ρが第２所定値未満の記憶セル対の各々についての対応付け情報の平均に相当する対応付け情報が、新規追加した記憶セルに設定されるように、対応付け情報の変更設定を行う。
【００７４】
そしてステップ１８８では、類似度ρが第２所定値未満の記憶セル対に各々記憶されている情報の平均に相当する情報を、先に説明したステップ１７６と同様にして演算し、演算結果に相当する情報を新規追加した記憶セルに書込む。ステップ１８８の処理を行うとステップ１８２に戻り、類似度ρが第２所定値未満の記憶セル対が他にも存在しているか否か判定する。類似度ρが第２所定値未満の記憶セル対が他にも存在している場合にはステップ１８２の判定が再度肯定され、当該記憶セル対に対してステップ１８４〜ステップ１８８の処理が行われることになる。
【００７５】
なお、上述したステップ１８２〜ステップ１８８は請求項８に記載の制御手段に対応しており、特にステップ１８２は請求項８に記載の第２の条件に対応している。
【００７６】
一方、ステップ１８２の判定が否定された場合にはステップ１９０へ移行し、カウンタｊの値が記憶セル群の総数ｎに達したか否か判定する。判定が否定された場合には、ステップ１９２ではカウンタｊの値を１だけインクリメントした後にステップ１７２に戻る。これにより、全ての記憶セル群に対してステップ１７２〜ステップ１９２の処理が行われることになる。
【００７７】
全ての記憶セル群に対してステップ１７２〜ステップ１９２の処理が行われると、ステップ１９０の判定が肯定されてステップ１９４へ移行し、対応付けの強さが所定値未満の対応付け情報を探索する。ステップ１９６では、ステップ１９４の条件に該当する対応付け情報が存在しているか否か判定する。判定が否定された場合には最適化処理を終了するが、判定が肯定された場合にはステップ１９８へ移行し、該当する対応付け情報を削除する。
【００７８】
これにより、例えば対応付け情報が設定されて対応付けされた異なる記憶セル群の記憶セル同士のうち、個々の記憶セルに記憶されている情報が変化した等の原因により、対応付け情報の変更設定（対応付けの強さを増大させる変更設定）が行われていない対応付け情報等が削除されることになる。なお、上述したステップ１９４〜ステップ１９８は請求項１１に記載の制御手段に対応している。ステップ１９８の処理を行うと最適化処理を終了し、辞書生成処理のステップ１３２に戻る。
【００７９】
上記の最適化処理は、カウンタｉの値が所定値ｉｙのｗ倍に相当する値になる毎に、すなわち画像データ蓄積部４０から学習用画像データを取り込んで、ステップ１１２〜ステップ１２４（及びステップ１３６〜ステップ１５０）の処理を行うことがｉｙ回繰り返される毎に定期的に実行されるので、個々の記憶セル群の記憶セルの数が最適化されることになる。また、最適化処理はカウンタｉの値が最大値ｉｍａｘに達し、ステップ１３２の判定が肯定された後にも実行される。
【００８０】
多数の学習用画像を対象として上述した辞書生成処理が行われることにより、例として図７に示すように、顔画像領域の検索に利用可能な辞書、すなわち、顔のテンプレート（モザイク化顔画像）、眼部のテンプレート（モザイク化眼部画像）及び口部のテンプレート（モザイク化口部画像）が各々多数記憶され、かつ関連の有るテンプレート同士が対応付けられた辞書が自動的に生成されることになる。また、前述した最適化処理により、個々の記憶セル群の記憶セルの数も最適化され、個々の記憶セル群が、顔画像領域の検索に有用なテンプレートを記憶する記憶セルのみから構成された状態になる。
【００８１】
続いて、上記の辞書を用いた顔画像領域検索処理について説明する。図８は、画像処理装置１２のＣＰＵが顔画像領域を検索するためのプログラムを実行することで実現される顔画像領域検索処理を、機能毎にブロックに分けて示したものである。
【００８２】
顔画像領域検索処理では、まず処理対象の画像データ（本発明に係る原情報に相当）に対し、変換部５０において、顔のテンプレート（モザイク化顔画像）と同等の解像度に変換（モザイク化）する変換処理を行う。また、顔テンプレート検索部５２は、変換部５０における変換処理を経た処理対象のモザイク化済み画像データに対し、辞書に多数記憶されている顔テンプレートの何れかに類似する領域が存在しているか否かを検索する。この検索処理は、例えば辞書から単一の顔テンプレートを取り出し、取り出した顔テンプレートとの類似度を、処理対象のモザイク化済み画像データが表す画像の各部について演算し、顔テンプレートとの類似度が最大となった領域を検知することを、辞書に登録されている全ての顔テンプレートについて順に行うことによって成される。
【００８３】
これにより、辞書に記憶されている多数の顔テンプレートの中から、処理対象のモザイク化済み画像データが表す画像中の特定の領域（以下、第１の特定領域という）との類似度が最大となった特定の顔テンプレートが検知されると共に、処理対象のモザイク化済み画像データが表す画像（該画像の一例を図９に符号「６４」を付して示す）のうち、前記特定の顔テンプレートとの類似度が最大となった第１の特定領域（該第１の特定領域の一例を図９に符号「６６」を付して示す）の位置が検知される。そして、前記特定の顔テンプレートを識別する情報及び前記第１の特定領域の位置を表す情報が、検索結果を表す情報として顔領域抽出・変換部５４，５８、眼部テンプレート検索部５６及び口部テンプレート検索部６０に各々伝達されると共に、前記特定の顔テンプレートとの類似度が総合類似度演算・判定部６２に伝達される。
【００８４】
顔領域抽出・変換部５４では、顔テンプレート検索部５２から伝達された検索結果情報に基づき、処理対象の画像データから特定の顔テンプレートとの類似度が最大となった第１の特定領域（顔画像領域である可能性の高い領域）に対応するデータを抽出し、抽出したデータに対して眼部テンプレート（モザイク化眼部画像）と同等の解像度に変換（モザイク化）する変換処理を行うことで、処理対象のモザイク化済み顔画像データを生成する。
【００８５】
また、眼部テンプレート検索部５６では、顔テンプレート検索部５２から伝達された検索結果情報に基づき、顔領域抽出・変換部５４における変換処理を経た処理対象のモザイク化済み顔画像データに対し、辞書に多数記憶されている眼部のテンプレートのうち、前記特定の顔テンプレートと対応付けされている眼部テンプレート（モザイク化眼部画像）の何れかに類似する領域が存在しているか否かを検索する。この検索処理は、例えば前記特定の顔テンプレートと対応付けされて記憶されている単一の眼部テンプレートを辞書から取り出し、取り出した眼部テンプレートとの類似度を、処理対象のモザイク化済み顔画像データが表す画像の各部について演算し、眼部テンプレートとの類似度が最大となった領域を検知することを、前記特定の顔テンプレートと対応付けされて辞書に記憶されている全ての眼部テンプレートについて順に行うことによって成される。
【００８６】
これにより、前記特定の顔テンプレートと対応付けされて辞書に記憶されている眼部のテンプレートの中から、処理対象のモザイク化済み顔画像データが表す画像中の特定領域（該特定領域の一例を図９に符号「６８」「７０」を付して示す）との類似度が最大となった特定の眼部テンプレートが検知される。そして、処理対象のモザイク化済み顔画像データが表す画像と特定の眼部テンプレートとの類似度が総合類似度演算・判定部６２に伝達される。
【００８７】
また、顔領域抽出・変換部５８では、顔テンプレート検索部５２から伝達された検索結果情報に基づき、顔領域抽出・変換部５４と同様に、処理対象の画像データから特定の顔テンプレートとの類似度が最大となった第１の特定領域（顔画像領域である可能性の高い領域）に対応するデータを抽出し、抽出したデータに対して口部テンプレート（モザイク化口部画像）と同等の解像度に変換（モザイク化）する変換処理を行うことで、処理対象のモザイク化済み顔画像データを生成する。
【００８８】
また、口部テンプレート検索部６０では、顔テンプレート検索部５２から伝達された検索結果情報に基づき、顔領域抽出・変換部５８における変換処理を経た処理対象のモザイク化済み顔画像データに対し、辞書に多数記憶されている口部のテンプレートのうち、前記特定の顔テンプレートと対応付けされている口部テンプレート（モザイク化口部画像）の何れかに類似する領域が存在しているか否かを検索する。この検索処理は、例えば前記特定の顔テンプレートと対応付けされて記憶されている単一の口部テンプレートを辞書から取り出し、取り出した口部テンプレートとの類似度を、処理対象のモザイク化済み顔画像データが表す画像の各部について演算し、口部テンプレートとの類似度が最大となった領域を検知することを、前記特定の顔テンプレートと対応付けされて辞書に記憶されている全ての口部テンプレートについて順に行うことによって成される。
【００８９】
これにより、前記特定の顔テンプレートと対応付けされて辞書に記憶されている口部のテンプレートの中から、処理対象のモザイク化済み顔画像データが表す画像の特定領域（該特定領域の一例を図９に符号「７２」を付して示す）との類似度が最大となった特定の口部テンプレートが検知される。そして、処理対象のモザイク化済み顔画像データが表す画像と特定の口部テンプレートとの類似度が総合類似度演算・判定部６２に伝達される。
【００９０】
そして総合類似度演算・判定部６２では、顔テンプレート検索部５２から伝達された特定の顔テンプレートとの類似度ρ１、眼部テンプレート検索部５６から伝達された特定の眼部テンプレートとの類似度ρ２及び口部テンプレート検索部６０から伝達された特定の口部テンプレートとの類似度ρ３に基づき、例えば次の（３）式に従って総合類似度Ｐを演算する。
Ｐ＝ρ１（ｇ１＋ρ２（ｇ２＋ρ３・ｇ３））　　…（３）
但し、ｇ１，ｇ２，ｇ３は重み係数である。
【００９１】
そして、総合類似度Ｐを予め定められた基準値と比較し、総合類似度Ｐが基準値以上であれば、処理対象の画像データが表す画像のうち特定の顔テンプレートとの類似度が最大となった第１の特定領域を、人物の顔に相当する顔画像領域であると判定し、判定結果を出力する。これにより、図９に示すような画像を表す画像データに対しては、図９に示す第１の特定領域６６が顔画像領域と判定され、該第１の特定領域６６の位置及びサイズが判定結果として出力されることになる。
【００９２】
なお、上記ではカウンタｉの値が所定値ｉｙのｗ倍に相当する値になる毎（ステップ１２８の判定が肯定される毎）に最適化処理を行う場合を説明したが、これに限定されるものではなく、ステップ１５２のように辞書生成処理を終了する際にのみ最適化処理を行うようにしてもよい。
【００９３】
また、上記ではカウンタｉの数（処理済みの学習用画像の数、すなわち学習回数）が所定値ｉｘよりも大きくなることで、ステップ１２６の判定が肯定されるようになった以降に、本発明に係る対応付け手段に相当する処理（ステップ１３６〜ステップ１５０）を行う態様（請求項９記載の発明に相当）を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、学習回数が所定値に達する迄の間は、特定の記憶セル群に対してのみステップ１１２〜ステップ１２０の処理を行い、学習回数が所定値に達した以降は、全ての記憶セル群に対してステップ１１２〜ステップ１２０の処理を行うと共に、対応付け手段に相当するステップ１３６〜ステップ１５０の処理を行うようにしてもよい。上記の態様は請求項１０記載の発明に対応している。
【００９４】
また、上記では顔画像情報の検索に、顔テンプレート（モザイク化顔画像）、眼部テンプレート（モザイク化眼部画像）及び口部テンプレート（モザイク化口部画像）の３種類のテンプレートを用いることを前提に、３個の記憶セル群が設けられた構造の辞書を生成する場合を説明したが、顔画像情報の検索に用いるテンプレートの種類及び種類数は上記に限定されるものではなく、例えば顔画像データから人物の両眼部、鼻部、頭髪部等に相当する画像情報を抽出し、抽出した画像情報が表す画像領域を複数のブロックに分割し、各ブロックの代表値を算出することで得られる両眼部、鼻部、頭髪部等のテンプレートを用いてもよい。テンプレートの種類及び種類数を変更した場合にも、生成する辞書を、テンプレートの種類数と同数の記憶セル群を備え、各記憶セル群が、互いに異なるテンプレートに対応する変換規則と対応付けられた構造とすればよい。
【００９５】
更に、上記では人物の顔に相当する顔画像情報を検索対象の情報とし、顔画像情報を検索するための辞書を生成する場合を例に説明したが、検索対象の情報は上記に限られるものではなく、例えば任意の文字画像を表す文字画像情報等を検索対象としてもよい。この場合、図８に示す顔テンプレート検索部５２、眼部テンプレート検索部５６、口部テンプレート検索部６０のような複数の検索部において、各々類似度が最大となったテンプレートの種類の組み合わせに基づいて、文字画像情報が表す文字画像の認識（文字画像が表す文字がどのような文字であるかの認識）を行うことも可能である。
【００９６】
また、上記では辞書の生成を行った後に、生成した辞書を用いた検索処理を行う場合を説明したが、これに限定されるものではなく、一旦辞書を生成した後も、該生成した辞書を用いた検索処理と並行して、処理対象の画像データを用いて辞書を動的に変更するようにしてもよい。
【００９７】
また、上記では記憶セル群の数を予め固定的に設定する場合を説明したが、これに限定されるものではなく、多数種の変換規則を予め設定すると共に、多数種の変換規則に対応して多数の記憶セル群を設け、多数の学習用情報に基づいて個々の記憶セル群の各記憶セルの情報を変更設定した後に、個々の記憶セル群の記憶セルに記憶されている情報やその他（例えば最適化処理を行った場合には個々の記憶セル群の記憶セルの数等）を比較することで、検索対象の情報の検索における有用度を評価し、有用度が所定値以下の記憶セル群を削除する等により、記憶セル群の数の最適化も行うようにしてもよい。
【００９８】
更に、上記では画像処理システム１０の画像処理装置１２を本発明に係る辞書生成装置として機能させる態様を例に説明したが、これに限定されるものではなく、辞書生成プログラムを実行させることにより、ＰＣ（パーソナル・コンピュータ）等の任意の装置を辞書生成装置として機能させることが可能であることは言うまでもない。
【００９９】
【発明の効果】
以上説明したように請求項１及び請求項１２記載の発明は、原情報から検索すべき検索対象に属する情報を、互いに異なる変換規則に従い、複数の記憶部群の何れかに対応する複数種の被学習情報へ各々変換し、特定の記憶部群の各記憶部のうち、記憶されている情報と特定の記憶部群に対応する特定の被学習情報との類似度が最大の記憶部に記憶されている情報を特定の被学習情報との類似度が増大するように変更すると共に、類似度が最大の記憶部と関係付けられた記憶部に記憶されている情報を、特定の被学習情報との類似度が、類似度が最大の記憶部よりも小さい増大量だけ増大するように変更することを、個々の記憶部群に対応する被学習情報を用い前記複数の記憶部群に対して各々行い、互いに異なる記憶部群に属し、かつ検索対象に属する同一の情報から変換した被学習情報との類似度が最大となった記憶部同士を対応付ける対応付け情報を設定するか、又は既に設定されている対応付け情報が表す前記記憶部同士の対応付けの強さが強くなるように対応付け情報を変更設定することを、検索対象に属する多数の情報について順次行われるように制御するので、多様性を有する情報であっても短時間で検索可能な辞書を自動的に生成できる、という優れた効果を有する。
【０１００】
請求項７記載の発明は、請求項１記載の発明において、変換手段による変換、処理手段による処理及び対応付け手段による対応付けが、検索対象に属する多数の情報について順次行われている途中で、第１の条件を満足する複数の記憶部が存在している場合に、第１の条件を満足する複数の記憶部に記憶されている情報及び複数の記憶部を他の記憶部と対応付ける対応付け情報を統合し、記憶部群を構成する記憶部の数を減少させるようにしたので、上記効果に加え、特定の記憶部群を構成する記憶部の当初の数が、検索対象の情報の検索に有用なパターン情報の数よりも多い場合にも、記憶部の数を自動的に最適化することができる、という効果を有する。
【０１０１】
請求項８記載の発明は、請求項１記載の発明において、変換手段による変換、処理手段による処理及び対応付け手段による対応付けが、検索対象に属する多数の情報について順次行われている途中で、第２の条件を満足する特定の記憶部が存在している場合に、記憶部群を構成する記憶部を追加し、特定の記憶部に記憶されている情報を前記追加した記憶部にも記憶させると共に、特定の記憶部を他の記憶部と対応付ける対応付け情報に基づいて、前記追加した記憶部を他の記憶部と対応付ける対応付け情報を設定するようにしたので、上記効果に加え、特定の記憶部群を構成する記憶部の当初の数が、検索対象の情報の検索に有用なパターン情報の数よりも少ない場合にも、記憶部の数を自動的に最適化することができる、という効果を有する。
【０１０２】
請求項９記載の発明は、請求項１記載の発明において、検索対象に属する所定数の情報について、変換手段による変換及び処理手段による処理のみが順次行われるように制御した後に、検索対象に属する以降の情報については、変換手段による変換、処理手段による処理及び対応付け手段による対応付けが順次行われるように制御するので、上記効果に加え、処理時間を短縮できると共に、対応付け情報が無駄に肥大化することを防止できる、という効果を有する。
【０１０３】
請求項１０記載の発明は、請求項１記載の発明において、変換手段が検索対象の情報を特定の記憶部群に対応する特定の被学習情報へのみ変換し、処理手段が特定の被学習情報を用いて特定の記憶部群に対してのみ処理を行うことが、検索対象に属する所定数の情報について順次行われるように制御した後に、検索対象に属する以降の情報については、変換手段による変換、処理手段による処理及び対応付け手段による対応付けが順次行われるように制御するので、上記効果に加え、処理時間を短縮できると共に、対応付け情報が無駄に肥大化することを防止できる、という効果を有する。
【０１０４】
請求項１１記載の発明は、請求項１記載の発明において、変換手段による変換、処理手段による処理及び対応付け手段による対応付けが、検索対象に属する多数の情報について順次行われるように制御した後に、対応付け手段によって設定された対応付け情報のうち、対応付け情報が表す対応付けの強さが所定値未満の対応付け情報を削除するので、上記効果に加え、対応付け情報が無駄に肥大化することを防止できる、という効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【図１】画像処理システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】辞書生成処理の内容を示すフローチャートである。
【図３】最適化処理の内容を示すフローチャートである。
【図４】記憶セル群の構成及び記憶セル群同士の関係の一例を示す概念図である。
【図５】記憶セル群の構成及び記憶セル群同士の関係の他の例を示す概念図である。
【図６】異なる記憶セル群の個々の記憶セルの対応付けの一例を示す概念図である。
【図７】辞書生成処理によって生成された、顔画像領域の検索に利用可能な辞書の一例を示す概念図である。
【図８】顔画像領域検索処理を説明するための機能ブロック図である。
【図９】顔画像領域検索処理を説明するためのイメージ図である。
【符号の説明】
１０　　画像処理システム
１２　　画像処理装置
３０　　入力装置
３６　　辞書生成部
４０　　画像データ蓄積部
４２　　辞書記憶部
５０　　変換部
【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】
2004030052.tif 000010
【図８】
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【図９】
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