(57)【要約】【課題】認識すべき対象画像の学習データが与えられた際に，特徴抽出方法の生成および評価を自動で行い，対象画像識別アルゴリズムの開発または生成を支援する。【解決手段】入出力の型によって分類した画像処理プログラムモジュールを蓄積し，検索条件に従って画像処理プログラムモジュールを組み合わせることを通じて特徴抽出方法を生成し，入力された認識対象となる画像および所望する出力データから構成される複数の学習サンプルを利用して，前記特徴抽出方法によって各学習サンプルの特徴ベクトルを計算し，該特徴ベクトルを次元圧縮して圧縮特徴ベクトルを計算し，圧縮特徴ベクトルの分布の評価値を基に複数の圧縮特徴ベクトルを組み合わせて特徴空間を構成し，該特徴空間を評価し，認識率によって高い評価値を示す認識アルゴリズムを検索する。【選択図】　　図１２
2004038744.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
あらかじめ蓄積された部品となる画像処理プログラムモジュールを組み合わせて所望の画像認識アルゴリズムを生成する画像認識アルゴリズム生成方法であって，
認識対象となる画像および所望する出力データから構成される学習サンプルを入力する過程と，
前記蓄積された画像処理プログラムモジュールを組み合わせた画像認識アルゴリズムを複数生成し，前記入力した学習サンプルによって，生成した画像認識アルゴリズムを評価する過程と，
評価結果の良い画像認識アルゴリズムを所望の画像認識アルゴリズムとして出力する過程とを有する
ことを特徴とする画像認識アルゴリズム生成方法。
【請求項２】
あらかじめ蓄積された部品となる画像処理プログラムモジュールを組み合わせて所望の画像認識アルゴリズムを生成する画像認識アルゴリズム生成方法であって，
前記画像処理プログラムモジュールの検索条件を入力する過程と，
入力した検索条件に従って前記画像処理プログラムモジュールを検索する過程と，
認識対象となる画像および所望する出力データから構成される学習サンプルを入力する過程と，
検索結果の画像処理プログラムモジュールの組み合わせによって実現される特徴抽出方法を，前記入力した学習サンプルによって評価する過程と，
前記一つまたは複数の特徴抽出方法を組み合わせた特徴空間を少なくとも一つ構成し，その特徴空間を評価する過程と，
前記画像処理プログラムモジュールの組み合わせからなる画像認識アルゴリズムを，前記評価の高い特徴空間に適用して前記学習サンプルに関する認識率を計算し，計算した認識率をもとに画像認識アルゴリズムを評価する過程と，
評価結果の良い画像認識アルゴリズムを所望の画像認識アルゴリズムとして出力する過程とを有する
ことを特徴とする画像認識アルゴリズム生成方法。
【請求項３】
前記特徴抽出方法を評価する過程では，
評価した特徴抽出方法に関する情報と評価結果とを保存し，かつ，保存されている特徴抽出方法に関する情報と評価結果とを利用する
ことを特徴とする請求項２に記載の画像認識アルゴリズム生成方法。
【請求項４】
前記特徴抽出方法を評価する過程では，
前記検索条件および保存された特徴抽出方法の評価結果に従って前記画像処理プログラムモジュールを組み合わせることにより特徴抽出方法を生成し，
前記学習サンプルの一部またはすべてに対して，特徴抽出方法に従って特徴量を計算し，
特徴抽出方法を特徴量の分布によって評価して特徴抽出方法の評価値とする
ことを特徴とする請求項３に記載の画像認識アルゴリズム生成方法。
【請求項５】
前記画像処理プログラムモジュールの検索条件を入力する過程では，
検索対象となる画像処理プログラムモジュールを組み合わせるパターンの選択情報と，
検索対象となる画像処理プログラムモジュールの選択情報と，
画像処理プログラムモジュールの組合せ方法の選択情報と，
画像処理プログラムモジュールに付随するパラメータの検索範囲および刻み幅の選択情報と，
前記パラメータの設定方法の選択情報と，
画像処理プログラムモジュールの検索またはパラメータの検索を，全探索で行うか確率的探索で行うかの選択情報と，
前記画像認識アルゴリズムの評価段階にて用いる識別方法の選択情報の中の，少なくとも１つの選択情報を入力する
ことを特徴とする請求項２，請求項３または請求項４に記載の画像認識アルゴリズム生成方法。
【請求項６】
前記特徴空間を構成し評価する過程では，
評価値の最も高い特徴抽出方法を選択し，
選択された特徴抽出方法と未選択の特徴抽出方法との類似度を求め，前記類似度と特徴抽出方法の評価値をもとに次の特徴抽出方法を選択する処理を所定の回数繰り返し，
選択済みの特徴抽出方法をすべて用いて特徴空間を構成し，特徴抽出方法数と特徴量の分布をもとに空間評価値を計算する処理を繰り返し，
一番良い空間評価値を示す特徴空間を選択する
ことを特徴とする請求項２から請求項５までのいずれか１項に記載の画像認識アルゴリズム生成方法。
【請求項７】
画像を認識するために有効な特徴抽出方法を実現する画像認識アルゴリズムを生成し評価する画像認識アルゴリズム生成装置であって，
画像認識アルゴリズムの部品となる複数の画像処理プログラムモジュールを蓄積する画像処理プログラムモジュール蓄積手段と，
認識対象となる画像および所望する出力データから構成される学習のためのサンプルを入力する学習サンプル入力手段と，
前記蓄積された画像処理プログラムモジュールを組み合わせた画像認識アルゴリズムを複数生成し，前記入力した学習サンプルによって，生成した画像認識アルゴリズムを評価する手段と，
評価結果の良い画像認識アルゴリズムを所望の画像認識アルゴリズムとして出力する手段とを備える
ことを特徴とする画像認識アルゴリズム生成装置。
【請求項８】
画像を認識するために有効な特徴抽出方法を実現する画像認識アルゴリズムを生成し評価する画像認識アルゴリズム生成装置であって，
画像認識アルゴリズムの部品となる複数の画像処理プログラムモジュールを蓄積する画像処理プログラムモジュール蓄積手段と，
認識対象となる画像および所望する出力データから構成される学習のためのサンプルを入力する学習サンプル入力手段と，
前記画像処理プログラムモジュールの検索条件を入力する手段と，
入力した検索条件に従って前記画像処理プログラムモジュールを検索する手段と，
検索結果の画像処理プログラムモジュールの組み合わせによって実現される特徴抽出方法を，前記入力した学習サンプルによって評価する手段と，
前記一つまたは複数の特徴抽出方法を組み合わせた特徴空間を少なくとも一つ構成し，その特徴空間を評価する手段と，
前記画像処理プログラムモジュールの組み合わせからなる画像認識アルゴリズムを，前記評価の高い特徴空間に適用して前記学習サンプルに関する認識率を計算し，計算した認識率をもとに画像認識アルゴリズムを評価する手段と，
評価結果の良い画像認識アルゴリズムを所望の画像認識アルゴリズムとして出力する手段とを備える
ことを特徴とする画像認識アルゴリズム生成装置。
【請求項９】
画像を認識するために有効な特徴抽出方法を実現する画像認識アルゴリズムを生成し評価する画像認識アルゴリズム生成装置であって，
入出力の型によって分類した画像認識アルゴリズムの部品となる画像処理プログラムモジュールを蓄積する手段と，
認識対象となる画像および所望する出力データから構成される学習のためのサンプルを入力する学習サンプル入力手段と，
前記画像処理プログラムモジュールの検索条件を入力する手段と，
入力した検索条件に従って画像処理プログラムモジュールを組み合わせ，かつ，画像処理プログラムモジュールに固有のパラメータを決定して特徴抽出方法を生成し，前記学習サンプル入力手段により入力した複数の学習サンプルを利用して，生成された特徴抽出方法によって各学習サンプルの特徴ベクトルを計算し，該特徴ベクトルを次元圧縮して圧縮特徴ベクトルを計算し，圧縮特徴ベクトルの分布の評価値を計算し，該評価値を基に複数の圧縮特徴ベクトルを組み合わせて特徴空間を構成し，該特徴空間を評価し，最終的に認識率によって高い評価値を示す認識アルゴリズムを検索する認識アルゴリズム評価手段と，
評価結果の良い画像認識アルゴリズムを所望の画像認識アルゴリズムとして出力する手段とを備える
ことを特徴とする画像認識アルゴリズム生成装置。
【請求項１０】
前記画像処理プログラムを検索する手段は，
前記特徴抽出方法の評価結果を保存し，かつ，保存されている評価結果を利用する計算結果再利用手段を備える
ことを特徴とする請求項７，請求項８または請求項９に記載の画像認識アルゴリズム生成装置。
【請求項１１】
請求項１から請求項６までのいずれか１項に記載の画像認識アルゴリズム生成方法をコンピュータに実行させるための画像認識アルゴリズム生成プログラム。
【請求項１２】
請求項１から請求項６までのいずれか１項に記載の画像認識アルゴリズム生成方法をコンピュータに実行させるための画像認識アルゴリズム生成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，認識すべき対象画像の学習データ（画像データ＋該画像の属するカテゴリーを示すデータ）が与えられた際に，特徴抽出方法の生成および評価を自動で行い，対象画像認識アルゴリズムの開発または生成を支援する技術であって，画像処理技術の中の一分野である画像認識技術の分野に属する。
【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カテゴリーに属するかを特定する技術である。画像認識方法は，大きく分けて，パターンマッチング方法と統計的識別方法がある。
【０００３】
パターンマッチング方法では，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ものがあるか，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り，テンプレートサイズや解像度等は研究開発者のノウハウによって決定される。
【０００４】
統計的識別方法では，入力画像の特徴ベクトルとあるカテゴリーの同時生起確率を計算して，これが最大となるカテゴリーを入力画像が属するカテゴリーとする。あるカテゴリーの同時生起確率は，カテゴリー範疇をよく区別する特徴および特徴抽出方法を研究開発者が複数考案し，複数の特徴により構成される特徴空間での学習サンプル分布を評価することによって，あらかじめ作成しておく必要がある。
【０００５】
代表的な手法であるベイズ推定方法においても，識別に有効な特徴群はその識別対象に依存しており，特徴空間は研究開発者のノウハウによって決定されるのが一般的である。
【０００６】
以上のように，従来の画像認識技術では，システム開発にあたり，研究開発者が対象の学習データを吟味し，経験・ノウハウを基に特徴および特徴抽出方法を決定する必要があった。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
近年，画像認識において，より複雑な対象や撮影条件の緩やかな対象を識別して欲しいという需要が大きくなっている。その際，前述のように，研究者が特徴および特徴抽出方法を決定する必要があるが，従来手法によって対処するには，以下の５つの問題がある。
【０００８】
１．ある特徴抽出方法によって抽出される特徴は，特徴抽出処理の手順や特徴抽出処理のパラメータによって性質が異なるため，考えられる特徴の種類は膨大であり，その中から有効な特徴を選択するのは難しい。
【０００９】
２．研究開発者は経験・ノウハウによって特徴を選択してきたが，経験・ノウハウという情報は伝達しにくく，また，特徴抽出方法に関する論文・資料も膨大であるために，再利用が困難となりつつある。
【００１０】
３．有効な特徴がわかったとしても，照明条件や撮影位置など，撮影条件が複雑な場合，該特徴を抽出する方法がわからないという問題が多々ある。例えば，人間の抽出というタスクを考えると，人間の特徴は，顔の中に目・鼻・口がある，というように定義できるが，照明条件が複雑であると，該特徴を安定的に抽出するのは一般的に困難である。
【００１１】
４．複雑な対象を認識したい場合や，撮影条件が複雑である場合，研究者にも経験・ノウハウが溜まっておらず，識別に有効な特徴がわかっていない問題が多々ある。
【００１２】
５．特徴空間における真の分布を知ることができないため，学習サンプルに対して高い認識率を示す認識アルゴリズムが，実際の入力に対して高い認識率を実現するかどうかはわからない。そのため，学習サンプルに対する認識率のみから，アルゴリズムを評価できない。
【００１３】
本発明は，上記問題点を解決するために，前記２つの画像認識方法に必要な特徴およびその抽出方法の生成・評価を自動で行い，対象画像認識アルゴリズムの開発を支援・生成する技術を提供する。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
本発明では，上記の課題１〜５を解決するために，以下の手段１〜３を用いる。
【００１５】
１．入出力の型によって分類した画像処理プログラムモジュールを蓄積しておき，検索条件に従って画像処理プログラムモジュールを組み合わせ，かつ，画像処理プログラムモジュールに固有のパラメータを決定して特徴抽出方法を生成し，入力された認識対象となる画像および所望する出力データから構成される複数の学習サンプルを利用して，生成された特徴抽出方法によって各学習サンプルの特徴ベクトルを計算し，該特徴ベクトルを次元圧縮して圧縮特徴ベクトルを計算し，圧縮特徴ベクトルの分布の評価値を計算し，該評価値を基に複数の圧縮特徴ベクトルを組み合わせて特徴空間を構成し，該特徴空間を評価し，最終的に認識率によって高い評価値を示す認識アルゴリズムを検索する。
【００１６】
２．検索条件として，検索対象となる画像処理プログラムモジュールを組み合わせるパターンと，検索対象となる画像処理プログラムモジュールと，画像処理プログラムモジュールの組合せ方法と，画像処理プログラムモジュールに固有のパラメータの検索範囲および刻み幅と，前記パラメータの設定方法を選択するパラメータ検索方法と，認識アルゴリズム評価段階にて用いる識別方法とを選択可能とする。
【００１７】
３．各検索毎に，特徴ベクトルと，前記圧縮特徴ベクトルと，前記圧縮特徴ベクトルの分布評価値を保存し，かつ，特徴抽出方法の生成の際に，保存されたベクトルおよび評価値を利用する。
【００１８】
本発明を用いることにより，以下の６つの作用が得られる。
【００１９】
１．入出力の型によって分類した画像処理プログラムモジュールを蓄積しておき，検索条件に従って，最終的に認識率によって高い評価値を示す認識アルゴリズムを検索するため，特徴抽出処理の手順や特徴抽出処理のパラメータによって異なる特徴抽出方法の性質を，画像認識アルゴリズム開発者が詳細に知らなくても，高い識別率を実現する画像認識アルゴリズムを見つけることができる。
【００２０】
２．検索条件として，検索対象となる画像処理プログラムモジュールを組み合わせるパターンと，検索対象となる画像処理プログラムモジュールと，画像処理プログラムモジュールの組合せ方法と，画像処理プログラムモジュールに固有のパラメータの検索範囲および刻み幅と，前記パラメータの設定方法を選択するパラメータ検索方法と，画像認識アルゴリズム評価段階にて用いる識別方法を選択することができるため，膨大な量の検索空間を，探索範囲を絞って研究開発者のノウハウを利用して所望の検索を行うことができる。
【００２１】
３．各検索毎に，特徴ベクトルと，前記圧縮特徴ベクトルと，前記圧縮特徴ベクトルの分布評価値を保存し，かつ，特徴抽出方法の生成の際に，保存されたベクトル，および評価値を利用するため，他の検索で高い評価値を示した特徴抽出方法から順に検索を行うことができ，認識アルゴリズムの検索を効率化することができる。
【００２２】
上記１〜３の作用により，課題１〜２が解決できる。
【００２３】
４．照明条件の変動や多様な形状変化を含む学習サンプルと，該学習サンプルから抽出される特徴量を基に，高い識別率を実現する画像認識アルゴリズムを検索する。このため，課題３，４の問題は，発生しない。
【００２４】
さらに，本発明を用いることにより，以下の作用が得られる。
【００２５】
５．特徴ベクトルを次元圧縮して圧縮特徴ベクトルを計算し，圧縮特徴ベクトルの分布の評価値を計算するため，物理的な意味を持つ特徴ベクトルの評価を直感的に得やすい。
【００２６】
６．該評価値を基に複数の圧縮特徴ベクトルを組み合わせて特徴空間を構成し，該特徴空間を評価するため，学習サンプル数および分布に応じた特徴空間を構成することができ，認識アルゴリズムの汎用性を確保できる。
【００２７】
【発明の実施の形態】
本発明を市街地認識アルゴリズム開発に用いる場合を例として，本発明の実施の形態を説明する。市街地認識アルゴリズムは，市街地の画像を入力すると，各画素に対して，市街地／非市街地のカテゴリを判別するアルゴリズムである。
【００２８】
図１は，本発明の第１の実施の形態を示す図である。図１において，画像認識アルゴリズム生成装置１は，画像処理プログラムモジュールデータベース（以下，データベースをＤＢと記す）３と，画像処理プログラム検索手段４とにより構成される。画像処理プログラム検索手段４は，認識アルゴリズム評価手段５を持つ。本発明の第１の実施の形態においては，学習サンプルＤＢ２を入力し，画像の入力に対して高精度な認識を実現するための市街地認識アルゴリズム６の部品となる画像処理プログラムモジュールを画像処理プログラムモジュールＤＢ３から検索し，検索結果から市街地認識アルゴリズム６を出力する。
【００２９】
図２は，本発明の第２の実施の形態を示す図である。図２において，画像処理プログラム検索手段４は，検索条件入力手段８および認識アルゴリズム評価手段５から構成される。検索条件７は，検索条件入力手段８を介して入力され，認識アルゴリズム評価手段５は，学習サンプルＤＢ２に記載された画像とカテゴリとの組の情報をもとに高精度な認識を実現するための市街地認識アルゴリズム６の部品となる画像処理プログラムモジュールを画像処理プログラムモジュールＤＢ３から検索し，その検索結果から市街地認識アルゴリズム６を出力する。
【００３０】
図３は，本発明の第３の実施の形態を示す図である。図３において，画像処理プログラム検索手段４は，検索条件入力手段８，特徴抽出方法評価ＤＢ９および認識アルゴリズム評価手段５から構成される。認識アルゴリズム評価手段５は，特徴抽出方法評価ＤＢ９に記載された特徴抽出方法評価値を参考にし，かつ，検索の途中で評価する特徴抽出方法の評価結果を特徴抽出方法評価ＤＢ９に記録しながら学習サンプルＤＢ２に記載された画像とカテゴリの組の情報をもとに，高精度な認識を実現するための市街地認識アルゴリズム６の部品となる画像処理プログラムモジュールを画像処理プログラムモジュールＤＢ３から検索し，その検索結果から市街地認識アルゴリズム６を出力する。
【００３１】
以下では，本発明の第３の実施の形態を例としてその構成および動作を説明するが，本発明は，第３の実施の形態に限定されるものではない。
【００３２】
〔各システム／ＤＢの構成〕
図４は，画像処理プログラムモジュールＤＢ３の一例を示す図である。図４に示すように，画像処理プログラムモジュールＤＢ３は，画像処理プログラムモジュールの登録／削除／出力要請の入力に対し，画像処理プログラムモジュールをデータベース中に登録し，またはデータベースから削除し，またはデータベースから読み出して出力する。以下，その構成について説明する。
【００３３】
画像処理プログラムモジュールＤＢ３は，特徴抽出方法を処理毎にモジュール化したプログラムを格納するプログラムモジュールデータテーブル３１と，画像処理プログラムモジュールへの入力パラメータの型を格納するパラメータデータテーブル３２を持つ。プログラムモジュールデータテーブル３１は，プログラム番号，プログラムの名称，プログラムの型，パラメータデータテーブル３２へのインデックスであるパラメータ番号群をエントリとして持つ。プログラムの型には，各プログラムモジュールデータを，画像−画像変換，画像−部分画像変換，画像−Ｎ次元特徴変換，Ｎ次元特徴−１次元特徴変換のいずれかに分類した結果が記載されている。
【００３４】
パラメータデータテーブル３２は，パラメータ番号，パラメータ名，パラメータタイプ，次元数，値，上限値，下限値をエントリとして持つ。
【００３５】
図５は，学習サンプルＤＢ２の一例を示す図である。図５に示すように，学習サンプルＤＢ２は，サンプルの登録／削除／出力要請の入力に対し，サンプルをデータベース中に登録し，またはデータベースから削除し，またはデータベースから読み出して出力する。以下，その構成例について説明する。
【００３６】
学習サンプルＤＢ２は，学習サンプルデータテーブル２１を持ち，また原画像ファイル２２とカテゴリ画像ファイル２３のテーブルを持つ。学習サンプルデータテーブル２１は，サンプルデータ番号，原画像ファイル２２へのインデックスであるファイル名，カテゴリ画像ファイル２３へのインデックスであるファイル名をエントリとして持つ。原画像ファイル２２は，ファイル名，画像サイズ，画像形式，画像をエントリとして持つ。カテゴリ画像ファイル２３は，ファイル名，画像サイズ，画像形式，画像，市街地領域の値，非市街地領域の値をエントリとして持つ。
【００３７】
ここで，カテゴリ画像ファイル２３から生成する１サンプルのデータ構造の例としては，｛サンプル番号，画像座標ｘ，画像座標ｙ，カテゴリ値，周辺画像データ｝がある。周辺画像データとは，画像座標ｘ，画像座標ｙの周辺の画像データ（隣接する画素の画素値など）を意味する。ここで示した学習サンプルＤＢ２およびサンプルデータ構造は一例であって，各アプリケーションによって異なる構造であってもよい。
【００３８】
図６は，検索条件入力手段８の構成を示す図である。図６に示すように，検索条件入力手段８は，終了条件，パターン検索条件，モジュール検索条件，パラメータ検索条件などの検索条件の入力インタフェースをユーザ１０に提供し，ユーザ１０から入力した検索条件を認識アルゴリズム評価手段５に出力する。以下，その構成について説明する。
【００３９】
検索条件入力手段８は，外部システムとの通信を担う通信部８１，各種条件を一時保存するバッファ部８２，終了条件の入力インタフェースを提供する終了条件入力インタフェース８３，特徴抽出方法のモジュール組合せパターンに関する条件の入力インタフェースを提供するパターン検索条件入力インタフェース８４，モジュール検索条件の入力インタフェースを提供するモジュール検索条件入力インタフェース８５，パラメータ検索条件の入力インタフェースを提供するパラメータ検索条件入力インタフェース８６から構成される。
【００４０】
図７は，終了条件入力インタフェース８３の一例であって，ユーザ１０は検索時間と認識率に関する終了条件を入力できる。図７の例では，検索時間の終了条件として最大検索時間が２４時間，認識率の終了条件として９０％以上の認識率が設定されている。
【００４１】
図８は，パターン検索条件入力インタフェース８４の一例を示す図である。ユーザ１０はパターンリスト８４１より，特徴抽出方法のモジュール組合せのパターンを選択する。選択されたパターンに対し，パターン詳細８４２に手順およびモジュールパターンが表示される。本例では，各手順の候補モジュールが複数個のモジュールで構成される場合は六角形で，１個のモジュールで構成される場合は四角形で，各手順が表示される。
【００４２】
手順１が「画像−画像変換」であって，その候補モジュールは，モジュールリスト８４３の手順１に示されている。この候補モジュールのリストは，画像処理プログラムモジュールＤＢ３を介して得られ，「画像−画像変換」は，「ラプラシアン」，「平滑化」，「中間値フィルタ」の複数のモジュールにより構成されているため，パターン詳細８４２における手順１は６角形で示されている。手順２が「ヒストグラム化」であって，その候補モジュールは，モジュールリスト８４３の手順２に示されており，これは「ヒストグラム化」の１個のモジュールにより構成されているため，手順２は，４角形で示されている。手順３も同様である。
【００４３】
また，ユーザ１０は，認識アルゴリズム評価手段５で利用する識別方法，最大特徴空間次元，モジュールの組合せ方法をパターン検索条件入力インタフェース８４から入力できる。モジュールの組合せ方法として，全部の組合せを探索する全探索，確率的な探索の一種である遺伝的アルゴリズムによる探索がある。図示省略したが一般的な確率的探索を用いることもできる。
【００４４】
図９は，各モジュール検索条件の入力インタフェースの一例を示す図であって，図８のモジュールリスト８４３の手順１のモジュールである「平滑化」のモジュール検索条件入力画面を示している。このモジュール検索条件入力画面は，図８のパターン検索条件入力インタフェース８４におけるモジュールリスト８４３において，一つのモジュールを選択し，「モジュールの詳細設定を行う」というボタンをクリックすることにより表示される。ユーザ１０は，このモジュール検索条件入力インタフェース８５を介してモジュール検索を行うかどうかを入力できる。また，付随パラメータについて，詳細設定を行う旨の指示をすることができる。
【００４５】
図１０は，パラメータ検索条件入力インタフェース８６の一例を示す図であって，図９の付随パラメータで選択した窓サイズ（平滑化フィルタのフィルタサイズ）の検索条件入力画面を示している。この検索条件入力画面は，図９のモジュール検索条件入力インタフェース８５において，付随パラメータの「詳細設定を行う」というボタンをクリックすることにより表示される。ユーザ１０は，パラメータ検索条件入力インタフェース８６から，パラメータの検索を行うかどうかを入力できる。検索を行う場合，パラメータ検索方法，パラメータ上限値，パラメータ下限値，パラメータ刻み幅を入力できる。検索を行わない場合，パラメータ値を入力できる。パラメータ検索方法として，全部の組合せを探索する全探索，確率的な探索の一種である遺伝的アルゴリズムによる探索がある。図示省略したが一般的な確率的探索を用いることもできる。
【００４６】
図１１は，特徴抽出方法評価ＤＢ９の一例を示す図である。図１１に示すように，特徴抽出方法評価ＤＢ９は，特徴抽出方法評価の登録／削除／出力要請の入力に対し，特徴抽出方法評価データをデータベース中に登録し，またはデータベースから削除し，またはデータベースから読み出して出力する。以下，その構成例について説明する。
【００４７】
特徴抽出方法評価ＤＢ９は，特徴抽出方法評価データテーブル９１を持ち，エントリとして，特徴抽出方法評価番号，特徴抽出方法，評価値，対象アプリケーション名を持つ。特徴抽出方法として，手順毎に，画像処理プログラムモジュール番号および付随パラメータの値が記載される。対象アプリケーション名は，特徴抽出方法ごとに必要に応じてユーザが付与した認識アルゴリズム（プログラム）の名称である。特徴抽出方法評価ＤＢ９の特徴抽出方法評価データテーブル９１は，最初はデータを持たないが，画像認識アルゴリズム生成装置１が使用されることにより，認識アルゴリズム評価手段５が特徴抽出方法を生成し，その特徴抽出方法で評価の高いものがあれば自動的にデータが登録され，データが蓄積されるようになっている。
【００４８】
図１２は，認識アルゴリズム評価手段５の構成を示す図である。図１２において，認識アルゴリズム評価手段５は，画像処理プログラムモジュールＤＢ３，学習サンプルＤＢ２，検索条件７，特徴抽出方法評価ＤＢ９と連携し，市街地認識アルゴリズム６を出力する。
【００４９】
認識アルゴリズム評価手段５は，外部システムとの通信を担う通信部５１，各種条件を一時保存するバッファ部５２，画像処理プログラムモジュールを組み合わせて特徴抽出方法を生成する特徴抽出方法生成部５３，生成された特徴抽出方法に従って全学習サンプルの特徴量を計算して特徴ベクトルとする特徴ベクトル計算部５４，特徴ベクトルを圧縮する圧縮特徴ベクトル計算部５５，特徴抽出方法の評価を行う特徴抽出方法評価部５６，特徴抽出方法同士の類似度を評価する特徴抽出方法類似度評価部５７，評価の高い複数の特徴抽出方法を組み合わせる特徴空間生成部５８，生成された特徴空間を評価して認識アルゴリズムを出力する認識アルゴリズム評価部５９から構成される。
【００５０】
〔画像処理プログラム検索手段４の処理フロー〕
図１３は，本発明の画像処理プログラム検索手段４の処理フローを示す図であり，以下で説明する。
ステップＳ１：学習サンプル群Ｓおよび検索条件を読み込む。
ステップＳ２：プログラムの初期化を行う。初期化の詳細は，図１４に示す初期化処理フローに従って後述する。
ステップＳ３：初期特徴抽出方法群を生成する。その詳細な処理内容は，図１５に示す初期特徴抽出方法群の生成処理フローに従って後述する。特徴抽出方法は，モジュール組合せ方法とその付随パラメータ群によって定義される。
ステップＳ４：特徴抽出方法ｆｅｔ（ｊ）を生成する。その詳細な処理内容は，図１６に示す特徴抽出方法の生成処理フローに従って後述する。ただし，ｊは，特徴抽出方法を特定する番号であり，生成される特徴抽出方法の数がｊの最大値である。
ステップＳ５：特徴抽出方法に基づき，学習サンプル群すべての特徴ベクトルＶ（ｊ，サンプル番号）を求める。例えば，Ｖ（ｊ，サンプル番号）＝（特徴量ベクトル，カテゴリ）となる。ここで特徴量ベクトルとは，特徴抽出方法により算出される特徴であって，１次以上のベクトルで表現される。
ステップＳ６：特徴抽出方法に基づき，すべての特徴量ベクトルに対し圧縮特徴ベクトルを計算する。例えば，特徴ベクトルと対応するカテゴリからフィッシャー軸を求め，特徴量ベクトルをフィッシャー軸に投影して圧縮特徴ベクトルＣＶ（ｊ，サンプル番号）とする。ＣＶ＝（射影ベクトル，カテゴリ）である。また，主成分分析によって第一主成分軸を求め，特徴ベクトルを第一主成分軸に投影して圧縮特徴ベクトルとしてもよい。
ステップＳ７：すべての圧縮特徴ベクトルを利用し，特徴抽出方法の評価値Ｔ（ｊ）を計算する。例えば，情報エントロピーＨを評価値とする。情報エントロピーＨは，
【００５１】
【数１】
2004038744.tif 000003
【００５２】
によって示される。ただし，ｐｃｔ（ｘ）は特徴量（圧縮特徴ベクトル）がｘの場合に，サンプルがカテゴリｃｔに属する確率であって，圧縮特徴ベクトルの分布より計算可能である。ＣＮはカテゴリ数である。また，利用する評価値は情報エントロピーに限らず，例えばマハラノビス距離であってもよい。上記ステップＳ５〜ステップＳ７は個体数（生成された特徴抽出方法の数）分ループする。
ステップＳ８：特徴空間の構成と評価を行う。詳細は，図２４に示す特徴空間の構成および評価の処理フローにて後述する。
ステップＳ９：検索終了条件のチェックをする。検索時間および認識率などを検索条件と比較し，検索条件を満たしていなければ，ステップＳ４へ進む。検索条件を満たしていれば，次のステップＳ１０へ進む。
ステップＳ１０：認識アルゴリズム（この例では市街地認識アルゴリズム６）を出力して終了する。
【００５３】
〔初期化処理フロー〕
図１４に，図１３のステップＳ２で行う初期化処理の詳細について示し，以下で説明する。
ステップＳ２１：検索条件を満たすすべてのモジュール組合せ方法に対して，番号ａを割り振り対応づける。「Ｋ＝すべてのモジュール組合せ方法の数」とする。
ステップＳ２２：モジュール組合せ方法ａの検索条件を満たすすべての付随パラメータの組合せに対し，番号ｂ（ａ）を対応づける。「Ｐ（ａ）＝モジュール組合せ方法ａのパラメータ組合せ数」とする。
ステップＳ２３：変数の初期化を行う。「ａ＝１」，「ｂ＝０」，「ｃ＝０」とする。
【００５４】
〔初期特徴抽出方法群の生成処理フロー〕
図１５に，図１３のステップＳ３で行う初期特徴抽出方法群の生成処理フローを示し，以下で説明する。
ステップＳ３１：２Ｉを定義する。２Ｉはシステム固有の値，もしくは，入力によってユーザが与える値である。また，「ｉ＝１」とする。
ステップＳ３２：特徴抽出方法評価ＤＢ９より，評価の高い特徴抽出方法をＩ個選択し，バッファ部５２に一時記憶する。対応する番号（１，２，…，Ｉ）を個体番号とする。これにより，過去に行った評価によって特徴抽出方法評価ＤＢ９に保存されている特徴抽出方法がＩ個選択されることになる。さらにＩ個の新しい特徴抽出方法を生成するため，「ｉ＝Ｉ＋１」とし，以下の処理を行う。
ステップＳ３３：検索条件を満たす特徴抽出方法を作成する。詳細は図１７〜図２３に示す検索条件を満たす特徴抽出方法の生成処理フローにて後述する。
ステップＳ３４：生成した特徴抽出方法を個体番号ｉとともにバッファ部５２に一時記憶する。
ステップＳ３５：「ｉ＝ｉ＋１」とする。
ステップＳ３６：「２Ｉ＜ｉ」を満たすかどうかを判断し，満たさなければ，ステップＳ３３に戻り，満たす場合には処理を終了し，図１３のステップＳ５に進む。
【００５５】
〔特徴抽出方法の生成処理フロー〕
図１６に特徴抽出方法の生成処理フローを示し，以下で説明する。
ステップＳ４１：「ｉ＝１」とする。
ステップＳ４２：検索条件を満たす特徴抽出方法を作成する。詳細は図１７〜図２３に示す検索条件を満たす特徴抽出方法の生成処理フローにて後述する。
ステップＳ４３：特徴抽出方法を個体番号ｉとともにバッファ部５２に一時記憶する。
ステップＳ４４：「ｉ＝ｉ＋１」とする。
ステップＳ４５：「必要個体数＜ｉ」かを判断し，「必要個体数＜ｉ」を満たさなければ，ステップＳ４２に戻り，満たす場合には，次のステップＳ５（図１３）に進む。必要個体数は，あらかじめ定めた１世代分の評価対象とする特徴抽出方法の数である。
【００５６】
〔検索条件を満たす特徴抽出方法の生成処理フロー〕
図１７に，モジュール組合せ方法が全探索，パラメータの検索方法が全探索である場合の，検索条件を満たす特徴抽出方法の生成処理フローを示し，以下で説明する。
ステップＳ２０１：「ｂ＝ｂ＋１」とする。
ステップＳ２０２：「Ｐ（ａ）＜ｂ」かを判断し，「Ｐ（ａ）＜ｂ」ならば，ステップＳ２０５へ進む。「Ｐ（ａ）＜ｂ」でない場合（ａ番目のモジュール組合せ方法のパラメータのすべての組合せが終了した場合）には，ステップＳ２０３へ進む。
ステップＳ２０３：「ｂ＝０」，「ａ＝ａ＋１」とし，次のモジュール組合せ方法の探索に移る。
ステップＳ２０４：「Ｋ＜ａ」かを判断し，「Ｋ＜ａ」ならば，図１３のステップＳ５に進む。「Ｋ＜ａ」でなければ，ステップＳ２０１へ進む。
ステップＳ２０５：ａ番目に対応するモジュール組合せ方法と，ｂ番目に対応するパラメータ組合せを作成する。その後，呼び出し元へ戻る。
【００５７】
図１８に，モジュール組合せ方法が全探索，パラメータの検索方法が確率的探索である場合の，検索条件を満たす特徴抽出方法の生成処理フローを示し，以下で説明する。
ステップＳ２１１：検索条件を満たす範囲でランダムにｂを決定する。「ｃ＝ｃ＋１」とする。ｃは，パラメータ組合せ数のカウント用変数である。
ステップＳ２１２：「Ｃ＜ｃ」かを判断し，「Ｃ＜ｃ」ならば，ステップＳ２１５へ進む。ただし，Ｃはシステム固有の値もしくはユーザによって与えられる値である。また，「Ｃ＜ｃ」でなければ，ステップＳ２１３へ進む。
ステップＳ２１３：「ｃ＝０」，「ａ＝ａ＋１」とする。
ステップＳ２１４：「Ｋ＜ａ」かを判断し，「Ｋ＜ａ」ならば図１３のステップＳ５へ進み，「Ｋ＜ａ」でなければステップＳ２１１へ戻る。
ステップＳ２１５：ａ番目に対応するモジュール組合せ方法と，ｂ番目に対応するパラメータ組合せを作成する。その後，呼び出し元へ戻る。
【００５８】
図１９に，モジュール組合せ方法が確率的探索，パラメータの検索方法が全探索である場合の，検索条件を満たす特徴抽出方法の生成処理フローを示し，以下で説明する。
ステップＳ２２１：「ｂ＝ｂ＋１」とする。
ステップＳ２２２：「Ｐ（ａ）＜ｂ」かを判断し，「Ｐ（ａ）＜ｂ」ならば，ステップＳ２２４へ進み，「Ｐ（ａ）＜ｂ」でない場合には，ステップＳ２２３へ進む。
ステップＳ２２３：「ｂ＝０」とし，検索条件を満たす範囲でランダムにａを決定し，ステップＳ２２１へ戻る。
ステップＳ２２４：ａ番目に対応するモジュール組合せ方法と，ｂ番目に対応するパラメータ組合せを作成する。その後，呼び出し元へ戻る。
【００５９】
図２０に，モジュール組合せ方法が確率的探索，パラメータの検索方法が確率的探索である場合の，検索条件を満たす特徴抽出方法の生成処理フローを示し，以下で説明する。
ステップＳ２３１：検索条件を満たす範囲でランダムにｂを決定する。「ｃ＝ｃ＋１」とする。
ステップＳ２３２：「Ｃ＜ｃ」かを判断し，「Ｃ＜ｃ」ならば，ステップＳ２３５へ進む。ただし，Ｃはシステム固有の値もしくはユーザによって与えられる値である。「Ｃ＜ｃ」でない場合には，ステップＳ２３３へ進む。
ステップＳ２３３：「ｃ＝０」，「ａ＝ａ＋１」とする。
ステップＳ２３４：「ｂ＝０」とし，検索条件を満たす範囲でランダムにａを決定し，ステップＳ２３１へ戻る。
ステップＳ２３５：ａ番目に対応するモジュール組合せ方法と，ｂ番目に対応するパラメータ組合せを作成する。その後，呼び出し元へ戻る。
【００６０】
図２１に，モジュール組合せ方法が全探索，パラメータの検索方法が遺伝的アルゴリズムである場合の，検索条件を満たす特徴抽出方法の生成処理フローを示し，以下で説明する。
ステップＳ２４１：既に評価済みの特徴抽出方法（モジュールの組合せ方法ａ）の評価値Ｔを利用し，複数の既に評価済みの特徴抽出方法のパラメータを選択し，そのパラメータを交叉・突然変異することによってｂを決定する。「ｃ＝ｃ＋１」とする。
ステップＳ２４２：「Ｃ＜ｃ」かを判断し，「Ｃ＜ｃ」ならば，ステップＳ２４５へ進む。ただし，Ｃはシステム固有の値もしくはユーザによって与えられる値である。「Ｃ＜ｃ」でない場合には，ステップＳ２４３へ進む。
ステップＳ２４３：「ａ＝ａ＋１」，「ｃ＝０」とする。
ステップＳ２４４：「Ｋ＜ａ」かを判断し，「Ｋ＜ａ」ならば図１３のステップＳ５へ進み，「Ｋ＜ａ」でなければステップＳ２４１へ戻る。
ステップＳ２４５：ａ番目に対応するモジュール組合せ方法と，ｂ番目に対応するパラメータ組合せを作成する。その後，呼び出し元へ戻る。
【００６１】
図２２に，モジュール組合せ方法が遺伝的アルゴリズム，パラメータの検索方法が全探索である場合の，検索条件を満たす特徴抽出方法の生成処理フローを示し，以下で説明する。
ステップＳ２５１：「ｂ＝ｂ＋１」とする。
ステップＳ２５２：「Ｐ（ａ）＜ｂ」かを判断し，「Ｐ（ａ）＜ｂ」ならば，ステップＳ２５４へ進み，「Ｐ（ａ）＜ｂ」でない場合には，ステップＳ２５３へ進む。
ステップＳ２５３：既に評価済みの特徴抽出方法の評価値Ｔを利用し，複数の既に評価済みの特徴抽出方法を選択し，その特徴抽出方法を交叉・突然変異することによってａを決定する。評価済みの特徴抽出方法がない場合，ランダムにａを決定する。その後，ステップＳ２５１へ戻る。
ステップＳ２５４：ａ番目に対応するモジュール組合せ方法と，ｂ番目に対応するパラメータ組合せを作成する。その後，呼び出し元へ戻る。
【００６２】
図２３に，モジュール組合せ方法が遺伝的アルゴリズム，パラメータの検索方法が遺伝的アルゴリズムである場合の，検索条件を満たす特徴抽出方法の生成処理フローを示し，以下で説明する。
ステップＳ２６１：既に評価済みの特徴抽出方法（モジュールの組合せ方法ａ）の評価値Ｔを利用し，複数の既に評価済みの特徴抽出方法のパラメータを選択し，そのパラメータを交叉・突然変異することによってｂを決定する。「ｃ＝ｃ＋１」とする。
ステップＳ２６２：「Ｃ＜ｃ」かを判断し，「Ｃ＜ｃ」ならば，ステップＳ２６５へ進む。ただし，Ｃはシステム固有の値もしくはユーザによって与えられる値である。「Ｃ＜ｃ」でない場合には，ステップＳ２６３へ進む。
ステップＳ２６３：「ａ＝ａ＋１」，「ｃ＝０」とする。
ステップＳ２６４：既に評価済みの特徴抽出方法の評価値Ｔを利用し，複数の既に評価済みの特徴抽出方法を選択し，その特徴抽出方法を交叉・突然変異することによってａを決定する。評価済みの特徴抽出方法がない場合，ランダムにａを決定する。その後，ステップＳ２６１へ戻る。
ステップＳ２６５：ａ番目に対応するモジュール組合せ方法と，ｂ番目に対応するパラメータ組合せを作成する。その後，呼び出し元へ戻る。
【００６３】
〔特徴空間の構成および評価の処理フロー〕
図２４は，特徴空間の構成と評価処理フローを示し，以下で説明する。
ステップＳ８０１：「ｎ＝１」とする。評価値の最も高い圧縮特徴ベクトルを選択しＦ（ｎ）とする。
ステップＳ８０２：すべての特徴抽出方法ｆｅｔ（ｊ）の圧縮特徴ベクトルＦ（ｊ）と，選択された圧縮特徴ベクトルＦ（ｎ）の類似度Ｃｏｖ（ｊ，ｎ）を計算する。例えば，Ｃｏｖ（ｊ，ｎ）は，Ｆ（ｊ）とＦ（ｎ）の相関値として定義する。
ステップＳ８０３：「ｎ＝ｎ＋１」とする。特徴抽出方法の評価値Ｔ（ｊ）と類似度Ｃｏｖ（ｊ，ｎ−１）を基に，次の圧縮特徴ベクトルを選択し，Ｆ（ｎ）とする。ここでは，評価値が高く，かつ，選択済みの圧縮特徴ベクトルと性質の異なる圧縮特徴ベクトルを選ぶ。例えば，選択されていない圧縮特徴ベクトルの中でＴ（ｊ）−Σｋ＝１　ｎ−１　Ｃｏｖ（ｊ，ｋ）が最大となる圧縮特徴ベクトルをＦ（ｎ）とすることで実現できる。
ステップＳ８０４：「Ｄｉｍ＜ｎ」かを判断し，「Ｄｉｍ＜ｎ」ならばステップＳ８０５へ進み，「Ｄｉｍ＜ｎ」でない場合には，ステップＳ８０２へ進む。ただし，Ｄｉｍはユーザによって入力される最大特徴空間次元数である。
ステップＳ８０５：Ｆ（１）〜Ｆ（ｎ）で構成される特徴空間に対し，入力された認識アルゴリズムを用いて認識率を求める。例えば，市街地領域のサンプル分布を生起分布と仮定し，生起分布のパラメータを求める。同様にして非市街地領域のサンプル分布のパラメータを求める。この分布から，ベイズ推定を適用して認識率を求める。また，特徴空間上の分布を用いて特徴空間の評価値Ｅ（ｎ）を計算する。例えば，Ｅ（ｎ）は，以下のＡＩＣやＭＤＬを用いる。
【００６４】
ＡＩＣ＝−２×（最大対数尤度）＋２×（特徴抽出方法数）
ＭＤＬ＝−（最大対数尤度）＋（（特徴抽出方法数）×ｌｏｇ（学習サンプル数））／２
ステップＳ８０６：「ｎ＝ｎ−１」とする。
ステップＳ８０７：「ｎ＝０」かを判断し，「ｎ＝０」ならばステップＳ８０８へ進み，「ｎ＝０」でなければ，ステップＳ８０５へ進む。
ステップＳ８０８：評価値Ｅ（ｎ）が最小となる特徴空間を選択する。
ステップＳ８０９：Ｔ（ｊ）の高い特徴抽出方法を特徴抽出方法評価ＤＢ９に登録する。
【００６５】
以上の画像処理プログラム検索手段４が行う処理は，コンピュータとソフトウェアプログラムとによって実現することができ，そのプログラムは，コンピュータが読み取り可能な可搬媒体メモリ，半導体メモリ，ハードディスク等の適当な記録媒体に格納して，そこから読み出すことによりコンピュータに実行させることができる。
【００６６】
実施の形態３と実施の形態２の違いは，実施の形態３では，過去に評価した特徴抽出方法の評価情報を特徴抽出方法評価ＤＢ９に保存し，その保存した特徴抽出方法の評価情報を利用することにより，画像処理プログラムモジュールの検索の効率化を図っているのに対し，実施の形態２では，特にそのような過去に評価した特徴抽出方法の評価情報を用いることはしていないことである。
【００６７】
また，実施の形態１では，画像処理プログラムモジュールの検索条件をユーザから入力する手段を持たないので，画像処理プログラムモジュールＤＢ３に格納されている画像処理プログラムモジュールを選択するときに，検索条件を判断しない点が他の実施の形態と異なる。
【００６８】
以上，市街地認識アルゴリズム開発に適用する例を示したが，本発明は，この例に限定されるものではなく，学習サンプルを変えれば，様々な認識の開発にも利用できる。
【００６９】
【発明の効果】
以上述べたように，本発明によると入出力の型によって分類した画像処理プログラムモジュールを蓄積しておき，検索条件に従って，最終的に認識率によって高い評価値を示す認識アルゴリズムを検索するため，特徴抽出処理の手順や特徴抽出処理のパラメータによって異なる性質を，画像認識アルゴリズム開発者が詳細に知らなくても，高い識別率を実現する画像認識アルゴリズムを見つけることができる。
【００７０】
また，検索条件として，検索対象となる画像処理プログラムモジュールを組み合わせるパターンと，検索対象となる画像処理プログラムモジュールと，画像処理プログラムモジュールの組合せ方法と，画像処理プログラムモジュールに固有のパラメータの検索範囲および刻み幅と，前記パラメータの設定方法を選択するパラメータ検索方法と，認識アルゴリズム評価段階にて用いる識別方法を選択することができるため，膨大な量の検索空間を，探索範囲を絞って研究開発者のノウハウを利用して所望の検索を行うことができる。
【００７１】
また，各検索毎に，特徴ベクトルと，前記圧縮特徴ベクトルと，前記圧縮特徴ベクトルの分布評価値を保存し，かつ，特徴抽出方法の生成の際に，保存されたベクトル，および評価値を利用するため，他の検索で高い評価値を示した特徴抽出方法から順に検索を行うことができ，認識アルゴリズムの検索を効率化することができる。
【００７２】
また，特徴ベクトルを次元圧縮して圧縮特徴ベクトルを計算し，圧縮特徴ベクトルの分布の評価値を計算するため，物理的な意味を持つ特徴ベクトルの評価を直感的に得やすい。該評価値を基に複数の圧縮特徴ベクトルを組み合わせて特徴空間を構成し，該特徴空間を評価するため，学習サンプル数および分布に応じた特徴空間を構成することができ，認識アルゴリズムの汎用性を確保できる。
【００７３】
以上により，本発明によって認識アルゴリズムの開発が効率化される。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態を示す図である。
【図２】本発明の第２の実施の形態を示す図である。
【図３】本発明の第３の実施の形態を示す図である。
【図４】画像処理プログラムモジュールＤＢの一例を示す図である。
【図５】学習サンプルＤＢの一例を示す図である。
【図６】検索条件入力手段の構成を示す図である。
【図７】終了条件入力インタフェースの一例を示す図である。
【図８】パターン検索条件入力インタフェースの一例を示す図である。
【図９】各モジュール検索条件の入力インタフェースの一例を示す図である。
【図１０】パラメータ検索条件入力インタフェースの一例を示す図である。
【図１１】特徴抽出方法評価ＤＢの一例を示す図である。
【図１２】認識アルゴリズム評価手段の構成を示す図である。
【図１３】本発明の画像処理プログラム検索手段の処理フローを示す図である。
【図１４】初期化処理の詳細について示す図である。
【図１５】初期特徴抽出方法群の生成処理フローを示す図である。
【図１６】特徴抽出方法の生成処理フローを示す図である。
【図１７】検索条件を満たす特徴抽出方法の生成処理フローを示す図である。
【図１８】検索条件を満たす特徴抽出方法の生成処理フローを示す図である。
【図１９】検索条件を満たす特徴抽出方法の生成処理フローを示す図である。
【図２０】検索条件を満たす特徴抽出方法の生成処理フローを示す図である。
【図２１】検索条件を満たす特徴抽出方法の生成処理フローを示す図である。
【図２２】検索条件を満たす特徴抽出方法の生成処理フローを示す図である。
【図２３】検索条件を満たす特徴抽出方法の生成処理フローを示す図である。
【図２４】特徴空間の構成と評価処理フローを示す図である。
【符号の説明】
１　　画像認識アルゴリズム生成装置
２　　学習サンプルＤＢ
３　　画像処理プログラムモジュールＤＢ
４　　画像処理プログラム検索手段
５　　認識アルゴリズム評価手段
６　　市街地認識アルゴリズム
７　　検索条件
８　　検索条件入力手段
９　　特徴抽出方法評価ＤＢ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
2004038744.tif 000018
【図１６】
2004038744.tif 000019
【図１７】
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【図１８】
2004038744.tif 000021
【図１９】
2004038744.tif 000022
【図２０】
2004038744.tif 000023
【図２１】
2004038744.tif 000024
【図２２】
2004038744.tif 000025
【図２３】
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【図２４】
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