(57)【要約】【課題】オブジェクト数が膨大に増えてもオブジェクトの判別に必要とする計算時間は増大させず、また、判別を高速に行う。【解決手段】複数のオブジェクトを登録する学習装置１において、オブジェクト分類手段１２により、各オブジェクトの特徴ベクトル間の類似度からオブジェクトを木構造として分類し、主成分分析手段１３により、分類された木構造の各ノードに属する特徴ベクトルを主成分分析し、蓄積手段１４に蓄積する。一方、オブジェクトを識別する識別装置２において、入力手段２１から入力された識別対象の特徴に対し、圧縮手段２１により、前記蓄積されている木構造の各ノードにおいて主成分を用いて特徴ベクトルを圧縮し、判別手段２４により、下層のどのノードに属するかを判別して、出力手段２５から出力する。【選択図】  図１
2004355183.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
登録された複数のオブジェクトを識別するためにオブジェクトの複数画像を用いてオブジェクトを登録するオブジェクト学習装置であって、
各オブジェクトの特徴データとして特徴ベクトルを入力する入力手段と、
前記各オブジェクトの特徴ベクトル間の類似度からオブジェクトを木構造として分類するオブジェクト分類手段と、
前記分類された木構造の各ノードに属する特徴ベクトルを主成分分析する主成分分析手段と、を有する
ことを特徴とするオブジェクト学習装置。
【請求項２】
オブジェクトの複数画像を用いて登録された複数のオブジェクトを識別するオブジェクト識別装置であって、
識別したい対象の特徴ベクトルを入力する入力手段と、
複数のオブジェクトを分類した木構造のルートノードにおいて特徴ベクトルを圧縮する圧縮手段と、
前記木構造の各ノードに連結するすべての子ノードにおいて圧縮された特徴ベクトルをさらに圧縮する子ノード圧縮手段と、
前記木構造の各ノードにおいて圧縮された特徴ベクトルが下層のどのノードに属するかを判別する判別手段と、
前記木構造の末端ノードにおいて該当するカテゴリを出力する出力手段と、を有する
ことを特徴とするオブジェクト識別装置。
【請求項３】
前記入力手段は、
各オブジェクトの画像データを入力する画像入力手段と、
画像データから特徴を抽出する特徴抽出手段と、を有する
ことを特徴とする請求項２に記載のオブジェクト識別装置。
【請求項４】
前記オブジェクト分類手段は、
親ノードにおいて、各オブジェクト同士の特徴ベクトルの相関を計算する相関計算手段と、
相関の距離値によってオブジェクトを複数の子ノードに分類する子ノード分類手段と、を有する
ことを特徴とする請求項２または３に記載のオブジェクト識別装置。
【請求項５】
前記判別手段は、
各ノードにおいて、圧縮された特徴ベクトルと、
子ノードにおいて圧縮された子ノード圧縮特徴ベクトルの間の距離である部分空間距離を計算する部分空間距離計算手段と、
最小の部分空間距離を示す子ノードを選択する選択手段と、を有する
ことを特徴とする請求項２〜４のいずれかに記載のオブジェクト識別装置。
【請求項６】
登録された複数のオブジェクトを識別するためにオブジェクトの複数画像を用いてオブジェクトを登録するオブジェクト学習方法であって、
各オブジェクトの特徴データとして特徴ベクトルを入力する入力段階と、
前記各オブジェクトの特徴ベクトル間の類似度からオブジェクトを木構造として分類するオブジェクト分類段階と、
前記分類された木構造の各ノードに属する特徴ベクトルを主成分分析する主成分分析段階と、を有する
ことを特徴とするオブジェクト学習方法。
【請求項７】
オブジェクトの複数画像を用いて登録された複数のオブジェクトを識別するオブジェクト識別方法であって、
識別したい対象の特徴ベクトルを入力する入力段階と、
複数のオブジェクトを分類した木構造のルートノードにおいて特徴ベクトルを圧縮する圧縮段階と、
前記木構造の各ノードに連結するすべての子ノードにおいて圧縮された特徴ベクトルをさらに圧縮する子ノード圧縮段階と、
前記木構造の各ノードにおいて圧縮された特徴ベクトルが下層のどのノードに属するかを判別する判別段階と、
前記木構造の末端ノードにおいて該当するカテゴリを出力する出力段階と、を有する
ことを特徴とするオブジェクト識別方法。
【請求項８】
前記入力段階は、
各オブジェクトの画像データを入力する画像入力段階と、
画像データから特徴を抽出する特徴抽出段階と、を有する
ことを特徴とする請求項７に記載のオブジェクト識別方法。
【請求項９】
前記オブジェクト分類段階は、
親ノードにおいて、各オブジェクト同士の特徴ベクトルの相関を計算する相関計算段階と、
相関の距離値によってオブジェクトを複数の子ノードに分類する子ノード分類段階と、を有する
ことを特徴とする請求項６または７に記載のオブジェクト識別方法。
【請求項１０】
前記判別段階は、
各ノードにおいて、圧縮された特徴ベクトルと、
子ノードにおいて圧縮された子ノード圧縮特徴ベクトルの間の距離である部分空間距離を計算する部分空間距離計算段階と、
最小の部分空間距離を示す子ノードを選択する選択段階と、を有する
ことを特徴とする請求項６〜８のいずれかに記載のオブジェクト識別方法。
【請求項１１】
請求項５に記載のオブジェクト学習方法における段階を、コンピュータに実行させるためのプログラムとした
ことを特徴とするオブジェクト学習プログラム。
【請求項１２】
請求項５に記載のオブジェクト学習方法における段階を、コンピュータに実行させるためのプログラムとし、
該プログラムを、該コンピュータが読み取りできる記録媒体に記録した
ことを特徴とするオブジェクト学習プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１３】
請求項６〜１０のいずれかに記載のオブジェクト識別方法における段階を、コンピュータに実行させるためのプログラムとした
ことを特徴とするオブジェクト識別プログラム。
【請求項１４】
請求項６〜１０のいずれかに記載のオブジェクト識別方法における段階を、コンピュータに実行させるためのプログラムとし、
該プログラムを、該コンピュータが読み取りできる記録媒体に記録した
ことを特徴とするオブジェクト識別プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像内に、どのようなオブジェクトが写っているかを識別する画像識別技術に属し、その具体的な産業応用システムとして、例えば画像検索システムなどが挙げられる。
【０００２】
【従来の技術】
画像認識技術は、画像データ内のある領域がどの対象に属するかを特定する技術である。画像認識方式は、大きく分けて、パターンマッチング方式と統計的識別方式がある。
【０００３】
パターンマッチング方式では、入力画像の中にあらかじめ作成した標準パターンと同じ物があるか、あるいは近いものがあるかを検出する。標準パターンは、そのパターンを良く示す特徴を用いて表現される。代表的な手法であるテンプレートマッチング方法では、濃淡画像を特徴としたテンプレートや、濃淡画像を微分した微分濃淡画像を特徴とするテンプレートを標準パターンとして利用するのが一般的である。
【０００４】
統計的識別方式では、照合したい２枚の画像が単純な平行移動の関係にない場合や、入力画像が特徴パラメータで記述されている場合、画像の直接照合はできず、特徴記述間のマッチングが必要になる。入力画像の特徴ベクトルとある対象の同時生起確率を計算して、これが最大となる対象を入力画像が属する対象とする。これは入力画像の特徴ベクトルから見て、最も確かな対象を選んだことになる。
【０００５】
しかしながら、これらの従来の手法では、以下の２つの問題があった。
１．照合すべきパターンが膨大であるため、計算量が大きくなり、現実的な時間では識別できない。
２．識別すべきオブジェクト数が膨大になると、統計的方式では、識別精度を高めるために特徴ベクトルの次元が大きい必要がある。多次元での生起確率を求めるためには、大量の学習サンプルデータが必須であり、現実的ではない。そのため、ある程度のサンプル数を用いて正規分布を求めて生起確率を推定するが、実際の分布が正規分布ではなく、識別精度を高めるには限界がある。
【０００６】
この問題点を解く従来方法としては、テンプレートを圧縮する非特許文献１などの技術がある。
【０００７】
【非特許文献１】
村瀬  洋、Ｓ．Ｋ．Ｎａｙｅｒ著「２次元照合による３次元物体認識−パラメ小リック固有空間法−」、信学論、Ｊ７７−Ｄ−ＩＩ，Ｎｏ．１１，ｐｐ２１７９−２１８７．１９９４年、１１月
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
上述のように、従来の手法では、
１．照合すべきパターンが膨大であるため、計算量が大きくなり、現実的な時間では識別できない。
２．識別すべきオブジェクト数が膨大になると、統計的方式では、識別精度を高めるために特徴ベクトルの次元が大きい必要がある。多次元での生起確率を求めるためには、大量の学習サンプルデータが必須であり、現実的ではない。そのため、ある程度のサンプル数を用いて正規分布を求めて生起確率を推定するが、実際の分布が正規分布ではなく、識別精度を高めるには限界がある。
以上の２つの問題点があり、この問題点を解くための、テンプレートを圧縮するという非特許文献１などの従来方法では、ある程度のオブジェクト数までは対処できるが、大きく増大する場合には対処できないという問題がある。
【０００９】
本発明は、上記従来の技術の問題点を解決するためになされたものであり、オブジェクト数が膨大に増えても判別に必要とする計算時間は増大させず、また、判別を高速に行うことができる方法および装置を提供することが課題である。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明は、登録された複数のオブジェクトを識別するためにオブジェクトの複数画像を用いてオブジェクトを登録するオブジェクト学習装置であって、各オブジェクトの特徴データとして特徴ベクトルを入力する入力手段と、前記各オブジェクトの特徴ベクトル間の類似度からオブジェクトを木構造として分類するオブジェクト分類手段と、前記分類された木構造の各ノードに属する特徴ベクトルを主成分分析する主成分分析手段と、を有することを特徴とするオブジェクト学習装置を、その手段とする。
【００１１】
あるいは、オブジェクトの複数画像を用いて登録された複数のオブジェクトを識別するオブジェクト識別装置であって、識別したい対象の特徴ベクトルを入力する入力手段と、複数のオブジェクトを分類した木構造のルートノードにおいて特徴ベクトルを圧縮する圧縮手段と、前記木構造の各ノードに連結するすべての子ノードにおいて圧縮された特徴ベクトルをさらに圧縮する子ノード圧縮手段と、前記木構造の各ノードにおいて圧縮された特徴ベクトルが下層のどのノードに属するかを判別する判別手段と、前記木構造の末端ノードにおいて該当するカテゴリを出力する出力手段と、を有することを特徴とするオブジェクト識別装置を、その手段とする。
【００１２】
あるいは、上記オブジェクト識別装置において、前記入力手段は、各オブジェクトの画像データを入力する画像入力手段と、画像データから特徴を抽出する特徴抽出手段と、を有することを特徴とするオブジェクト識別装置を、その手段とする。
【００１３】
あるいは、上記オブジェクト識別装置において、前記オブジェクト分類手段は、親ノードにおいて、各オブジェクト同士の特徴ベクトルの相関を計算する相関計算手段と、相関の距離値によってオブジェクトを複数の子ノードに分類する子ノード分類手段と、を有することを特徴とするオブジェクト識別装置を、その手段とする。
【００１４】
あるいは、上記オブジェクト識別装置において、前記判別手段は、各ノードにおいて、圧縮された特徴ベクトルと、子ノードにおいて圧縮された子ノード圧縮特徴ベクトルの間の距離である部分空間距離を計算する部分空間距離計算手段と、最小の部分空間距離を示す子ノードを選択する選択手段と、を有することを特徴とするオブジェクト識別装置を、その手段とする。
【００１５】
あるいは、登録された複数のオブジェクトを識別するためにオブジェクトの複数画像を用いてオブジェクトを登録するオブジェクト学習方法であって、各オブジェクトの特徴データとして特徴ベクトルを入力する入力段階と、前記各オブジェクトの特徴ベクトル間の類似度からオブジェクトを木構造として分類するオブジェクト分類段階と、前記分類された木構造の各ノードに属する特徴ベクトルを主成分分析する主成分分析段階と、を有することを特徴とするオブジェクト学習方法を、その手段とする。
【００１６】
あるいは、オブジェクトの複数画像を用いて登録された複数のオブジェクトを識別するオブジェクト識別方法であって、識別したい対象の特徴ベクトルを入力する入力段階と、複数のオブジェクトを分類した木構造のルートノードにおいて特徴ベクトルを圧縮する圧縮段階と、前記木構造の各ノードに連結するすべての子ノードにおいて圧縮された特徴ベクトルをさらに圧縮する子ノード圧縮段階と、前記木構造の各ノードにおいて圧縮された特徴ベクトルが下層のどのノードに属するかを判別する判別段階と、前記木構造の末端ノードにおいて該当するカテゴリを出力する出力段階と、を有することを特徴とするオブジェクト識別方法を、その手段とする。
【００１７】
あるいは、上記オブジェクト識別方法において、前記入力段階は、各オブジェクトの画像データを入力する画像入力段階と、画像データから特徴を抽出する特徴抽出段階と、を有することを特徴とするオブジェクト識別方法を、その手段とする。
【００１８】
あるいは、上記オブジェクト識別方法において、前記オブジェクト分類段階は、親ノードにおいて、各オブジェクト同士の特徴ベクトルの相関を計算する相関計算段階と、相関の距離値によってオブジェクトを複数の子ノードに分類する子ノード分類段階と、を有することを特徴とするオブジェクト識別方法を、その手段とする。
【００１９】
あるいは、上記オブジェクト識別方法において、前記判別段階は、各ノードにおいて、圧縮された特徴ベクトルと、子ノードにおいて圧縮された子ノード圧縮特徴ベクトルの間の距離である部分空間距離を計算する部分空間距離計算段階と、最小の部分空間距離を示す子ノードを選択する選択段階と、を有することを特徴とするオブジェクト識別方法を、その手段とする。
【００２０】
あるいは、上記オブジェクト学習方法における段階を、コンピュータに実行させるためのプログラムとしたことを特徴とするオブジェクト学習プログラムを、その手段とする。
【００２１】
あるいは、上記オブジェクト学習方法における段階を、コンピュータに実行させるためのプログラムとし、該プログラムを、該コンピュータが読み取りできる記録媒体に記録したことを特徴とするオブジェクト学習プログラムを記録した記録媒体を、その手段とする。
【００２２】
あるいは、上記オブジェクト識別方法における段階を、コンピュータに実行させるためのプログラムとしたことを特徴とするオブジェクト識別プログラムを、その手段とする。
【００２３】
あるいは、上記オブジェクト識別方法における段階を、コンピュータに実行させるためのプログラムとし、該プログラムを、該コンピュータが読み取りできる記録媒体に記録したことを特徴とするオブジェクト識別プログラムを記録した記録媒体を、その手段とする。
【００２４】
本発明では、複数のオブジェクトを登録する手段や段階において、各オブジェクトの特徴ベクトル間の類似度からオブジェクトを木構造として分類することにより、カテゴリ数が増えても判別に必要とする計算時間をそれほど増大させない。また、分類された木構造の各ノードに属する特徴ベクトルを主成分分析し、オブジェクトを識別する手段や段階において、木構造の各ノードにおいて主成分を用いて特徴ベクトルを圧縮し、下層のどのノードに属するかを判別することにより、部分空間距離を高速に求めることを可能とし、特徴ベクトルが下層のどのノードに属するかを高速に判別可能とする。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図を用いて詳細に説明する。
【００２６】
図１は、本発明の一実施の形態例によるシステム構成を示す図であって、本発明を翻訳システムに適用した例であり、本システムにより、ユーザは、撮影した文字／記号／商標／看板の画像を基に、その文字／記号／商標／看板の翻訳情報をみることができる。ただし、文字／記号／商標／看板の翻訳辞書を作成していることが前提となる。本システムは、本発明による学習装置１と識別装置２、および翻訳装置３等の登録情報蓄積検索装置から構成される。本発明は、学習装置１により文字／記号／商標／看板の異なるフォントの画像を含んだ複数画像を用いて文字／記号／商標／看板を登録し、識別装置２により登録された複数の文字／記号／商標／看板を識別する。翻訳装置３は、文字／記号／商標／看板名と登録情報を蓄積しておき、文字／記号／商標／看板名から翻訳情報を検索する装置であり、一般のデータベースにより構築できるため本実施の形態例では詳細を記載しない。
【００２７】
本発明は、上述のように学習装置１、識別装置２から構成されている。学習装置１は、文字／記号／商標／看板の複数視点画像から識別に必要な情報を求め、蓄積装置に蓄積する。識別装置２は、ユーザが入力する画像と学習装置１の蓄積装置に蓄積された識別に必要な情報を利用し、画像に撮影された文字／記号／商標／看板を識別する。
【００２８】
以下の例では、「あ」、「い」、「う」、「え」、「お」、「か」の６種類の文例を登録／識別する場合を例に説明する。ただし、本例は、オブジェクトを６種類に限定するものではなく、何種類にでも拡張可能である。
【００２９】
図２は、本発明の第１の実施の形態例の構成を示した図であって、学習装置１および識別装置２の詳細を説明している。
【００３０】
学習装置１は、各オブジェクトの特徴ベクトルを入力する入力手段１１と、各オブジェクトの特徴ベクトル間の類似度からオブジェクトを木構造として分類するオブジェクト分類手段１２と、前記木構造のノードにおいて所属するオブジェクトの特徴ベクトルを用いて主成分分析する主成分分析手段１３と、主成分分析の結果得られた固有ベクトルおよび主成分を蓄積する蓄積手段１４から構成されている。
【００３１】
識別装置２は、識別したい対象の特徴ベクトルを入力する入力手段２１と、前記木構造のルートノードにおいて特徴ベクトルとルートノードの固有ベクトルを用いて圧縮する圧縮手段２２と、前記木構造の各ノードに連結するすべての子ノードにおいて圧縮された特徴ベクトルをさらに圧縮する子ノード圧縮手段２３と、前記木構造の各ノードにおいて圧縮された特徴ベクトルが下層のどのノードに属するかを判別する判別手段２４と、前記木構造の末端ノードにおいて該当するカテゴリを出力する出力手段２５より構成される。
【００３２】
図３は、本発明の第２の実施の形態例の構成を示した図であって、学習装置１および識別装置２の詳細を説明している。前述の第１の実施の形態例と異なる点は、前記入力手段２１が、オブジェクトの画像を入力する画像入力手段２１１と、画像から識別に必要な特徴を描出する特徴抽出手段２１２から構成される点である。
【００３３】
以下、本発明の方法の実施の形態例を説明する。
【００３４】
まず、学習段階について説明する。図４は、本発明の学習段階の一実施の形態例を説明した図であって、学習装置１の動作例を示したフローチャートである。学習装置１では以下の処理を行う。
１．全画像数Ｈ分繰り返し［１］
２．    対象画像の入力
３．繰り返し［１］終了
４．全画像数Ｈ分繰り返し［２］
５．    特徴の抽出
６．繰り返し［２］終了
７．オブジェクトの分類
８．木構造のノード数Ｊ分繰り返し［３］
９．      主成分分析
１０．繰り返し［３］終了
１１．主成分、圧縮特徴の蓄積。
【００３５】
以下、図を利用しながら図２、図３の各手段における動作例について詳細に説明する。
【００３６】
図５は、本発明のオブジェクト分類手段１２の一実施の形態例を説明した図である。オブジェクト分類手段１２は、オブジェクトの特徴ベクトル間の相関を計算する相関計算手段１２１と、オブジェクト同士を木構造に分類する子ノード分類手段１２２より備成される。
【００３７】
図６は、本実施の形態例によるオブジェクト分類の動作例を示したフローチャートである。
１．残りカテゴリ数＝オブジェクト数とする。
２．残りカテゴリ数が１になるまで繰り返し［１］
３．    残りカテゴリ数分繰り返し［２］
４．        残りカテゴリ集団からカテゴリを１つ選択
５．        残りカテゴリ数−１分繰り返し［３］
６．            選択したカテゴリと残りカテゴリ集団に属するすべてのカテゴリと特徴の相関を計算する。
７．        繰り返し［３］終了
８．    相関値が閾値以上のカテゴリを統合して統合カテゴリとし、新カテゴリ集団に移す。相関値が閾値以上となるカテゴリが複数存在する場合は、それらのカテゴリをすべて統合する。
９．    統合カテゴリ内の特徴ベクトルの平均を求め、代表特徴とする。
１０．  繰り返し［２］終了。
１１．新カテゴリに属するカテゴリをすべて残りカテゴリに移す。
１２．残りカテゴリ数を更新、８で統合が１度も起こらなかった場合、閾値を更新。
１３．繰り返し［１］終了。
【００３８】
ただし、閾値およびその更新方法はあらかじめ入されている。統合が起こらなかった場合、統合を促すために、閾値を下げるように設定する。例えば、
更新後の閾値＝現在の閾値−０．１
ただし、閾値＜０の場合は、閾値＝０とする。
【００３９】
図７はオブジェクト分類の過程を示したフローチャートであり、各状態について説明する。
【００４０】
状態１は、残りカテゴリから「あ」を選択し、残りのカテゴリとの相関を計算した状態である。「い」との相関値が高いため、「あ」と「い」を統合して統合カテゴリとし、新カテゴリとする。次に、残りカテゴリから「う」を選択し、残りのカテゴリとの相関を計算する（状態２）。「え」との相関値が高いため、「う」と「え」を統合して統合カテゴリとし、新カテゴリとする。次に残りカテゴリから「お」を選択し、残りのカテゴリとの相関を計算する（状態３）。「か」との相関恒が高いため、「お」と「か」を統合して統合カテゴリとし、新カテゴリとする。新カテゴリを残りカテゴリに移す（状態４）。
【００４１】
上記の過程を残りカテゴリ数が状態４において１つになるまで繰り返す。その結果構成される木構造の例を図８に示す。各段階での統合カテゴリをノード、最上位のノードをルートノード、最下位のノードを末端ノード、ルートノードから末端ノードまでの距離を木構造の段数と呼ぶ。
【００４２】
図９は、各ノードにおいて主成分分析する主成分分析手段１３の一実施の形態例であり、図９（ａ）のルートノード（あいうえおか）では、各カテゴリの特徴ベクトルＤ０（あ）、Ｄ０（い）、Ｄ０（う）、Ｄ０（え）、Ｄ０（お）を主成分分析し、固有ベクトルＳ（あいうえお）と各圧縮特徴ベクトルＤ１（あ）、Ｄ１（い）、Ｄ１（う）、Ｄ１（え）、Ｄ１（お）、Ｄ１（か）を得る。図９（ｂ）のノード（あい）では、各カテゴリの特徴ベクトルＤ１（あ）、Ｄ１（い）を主成分分析し、固有ベクトルＳ（あい）と各圧縮特徴ベクトルＤ２（あ）、Ｄ２（い）を得る。図９（ｃ）のノード「あ」では、特徴ベクトルＤ２（あ）を主成分分析し、固有ベクトルＳ（あ）と圧縮特徴ベクトルＤ３（あ）を得る。
【００４３】
次に、本発明の方法の一実施の形態例による識別段階について説明する。
【００４４】
図１０は、識別段階での動作例を示したフローチャートである。
１．識別したい画像の入力
２．画徴から特徴を抽出する。
３．ルートノードを選択し、特徴ベクトルを圧縮する。
４．木構造の段数分（本例では３）繰り返し［１］
５．    選択されたノードの子ノード数分繰り返し［２］
６．    子ノードにおいて子ノード圧縮特徴ヘクトルを計算する。
７．    繰り返し［２］終了
８．判別をする。
９．最小の部分空間距離を示す子ノードを選択する。
１０．繰り返し［１］終了
１１．選択されたノードのカテゴリを出力する。
【００４５】
図１１は、本発明の判別手段２４の一実施の形態例を示した図であって、各ノードにおいて、圧縮された特徴ベクトルと、子ノードにおいて圧縮された子ノード圧縮特徴ベクトルの間の距離（部分空間距離）を計算する部分空間距離計算手段２４１と、最小の部分空間距離を示す子ノードを選択する選択手段２４２より構成される。
【００４６】
図１２は、本発明による判別の流れの一実施の形態例を示したフローチャートである。
１．子ノード数分繰り返し［１］
２．圧縮特徴ベクトルと子ノード圧縮特徴ベクトルから、部分空間距離を計算する。
３．繰り返し［１］終了
４．部分空間距離が最も小さい子ノードを選択する。
【００４７】
図１３は、識別を行う場合の流れの一実施の形態例を示したフローチャートである。
【００４８】
特徴ベクトルＤ０（入力）が入力されると、固有ベクトルＳ（あいうえおか）を利用してＤ０（入力）を圧縮し、Ｄ１（入力）を生成する。次に、ルートノードの子ノードである「あい」、「うえ」、「おか」の各子ノード上で、各固有ベクトルＳ（あい）、Ｓ（うえ）、Ｓ（おが）を用いて子ノード圧縮特徴ベクトルＤ２１（入力）、Ｄ２２（入力）、Ｄ２３（入力）を求める。
【００４９】
Ｄ１（入力）とＤ２１（入力）から部分空間距離Ｌ２１（入力）を求める。Ｄ２（人力）とＤ２２（入力）から部分空間距離Ｌ２２（入力）を求める。Ｄ１（入力）とＤ２３（入力）から部分空間距離Ｌ２３（入力）を求める。Ｌ２１（入力）、Ｌ２２（入力）、Ｌ２３（入力）の中から、最小となるノード（ここでは「あい」）を選択する。
【００５０】
さらに、「あい」の子ノードである「あ」、「い」の各子ノード上で、各固有ベクトルＳ（あ）、Ｓ（い）を用いて子ノード圧縮特徴ベクトルＤ３１（入力）、Ｄ３２（入力）を求める。Ｄ２１（入力）とＤ３１（入力）から部分空間距離Ｌ３１（入力）を求める。Ｄ２１（入力）とＤ３２（入力）から部分空間距離Ｌ３２（入力）を求める。Ｌ３１（入力）、Ｌ３２（入力）の中から、最小となるノード（ここでは「あい」）を選択する。最後に「あ」を出力する。
【００５１】
なお、図２、図３、図５、および図１１を用いて説明した各装置における各部の一部もしくは全部の機能をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータを用いて実行して本発明を実現することができること、あるいは、図４、図６〜図１０、図１２、および図１３を用いて説明した各段階での処理の段階をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータに実行させることができることは言うまでもなく、コンピュータでその機能を実現するためのプログラム、あるいは、コンピュータにその処理の段階を実行させるためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスクや、ＭＯ、ＲＯＭ、メモリカード、ＣＤ、ＤＶＤ、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記のプログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを通して提供することも可能である。このように、記録媒体やネットワークにより提供されたプログラムをコンピュータにインストールすることで、本発明が実施可能となる。
【００５２】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、複数のオブジェクトを登録する手段や段階において、各オブジ上クドの特徴ヘクトル間の類似度からオブジェクトを木構造として分類するため、カテゴリ数が増えても判別に必要とする計算時間はそれほど増大しない。また、分類された木構造の各ノードに属する特徴ベクトルを主成分分析し、オブジェクトを識別する手段や段階において、木構造の各ノードにおいて主成分を用いて特徴ベクトルを圧縮するため、部分空間距離を高速に求めることができ、特徴ベクトルが下層のどのノードに属するかを高速に判別できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態例によるシステム構成を示す図
【図２】本発明の第１の実施の形態例の構成を示した図
【図３】本発明の第２の実施の形態例の構成を示した図
【図４】本発明の学習段階の一実施の形態例を説明したフローチャート
【図５】本発明によるオブジェクト分類手段の一実施の形態例を説明した図
【図６】本発明の一実施の形態例によるオブジェクト分類の動作例を示したフローチャート
【図７】本発明の一実施の形態例によるオブジェクト分類の過程を示すフローチャート
【図８】本発明の一実施の形態例によるオブジェクトの分類結果の例を示す図
【図９】（ａ），（ｂ），（ｃ）は、本発明の一実施の形態例による各ノードにおける主成分分析の流れを示す図
【図１０】本発明の一実施の形態例による識別段階での動作例を示したフローチャート
【図１１】本発明による判別手段の一実施の形態例を示した図
【図１２】本発明による判別の流れの一実施の形態例を示したフローチャート
【図１３】本発明による識別を行う場合の流れの一実施の形態例を示したフローチャート
【符号の説明】
１…学習装置
１１…入力手段
１１１…画像入力手段
１１２…特徴抽出手段
１２…オブジェクト分類手段
１２１…相関計算手段
１２２…子ノード分類手段
１３…主成分分析手段
１４…蓄積手段
２…識別装置
２１…入力手段
２１１…画像入力手段
２１２…特徴抽出手段
２２…圧縮手段
２３…子ノード圧縮手段
２４…判別手段
２４１…部分空間距離計算手段
２４２…選択手段
２５…出力手段
３…翻訳装置
【図１】
2004355183.tif 000003
【図２】
2004355183.tif 000004
【図３】
2004355183.tif 000005
【図４】
2004355183.tif 000006
【図５】
2004355183.tif 000007
【図６】
2004355183.tif 000008
【図７】
2004355183.tif 000009
【図８】
2004355183.tif 000010
【図９】
2004355183.tif 000011
【図１０】
2004355183.tif 000012
【図１１】
2004355183.tif 000013
【図１２】
2004355183.tif 000014
【図１３】
2004355183.tif 000015