(57)【要約】【課題】類似判別の処理を効果的に行う。【解決手段】第１の特徴量算出部３２が、２つの低周波画像の相関を表す複数の特徴量を算出する。第２の特徴量算出部３４が、複数の特徴量を統計処理することにより新たな特徴量を算出する。判別部３６が、複数の特徴量および新たな特徴量に基づいて２つの画像の類似判別を行う。【選択図】図１
2007257471.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
２つの画像が類似するか否かを判別する類似判別装置において、
前記２つの画像の相関を表す複数の特徴量を算出する第１の特徴量算出手段と、
前記複数の特徴量を統計処理することにより少なくとも１つの新たな特徴量を算出する第２の特徴量算出手段と、
前記複数の特徴量および前記新たな特徴量に基づいて前記２つの画像の類似判別を行う判別手段とを備えたことを特徴とする類似判別装置。
【請求項２】
前記判別手段は、前記複数の特徴量および前記新たな特徴量を所定の重み係数により重みづけ加算することにより総合特徴量を算出し、該総合特徴量に基づいて前記類似判別を行う手段であることを特徴とする請求項１記載の類似判別装置。
【請求項３】
前記所定の重み係数は、類似することが分かっている２つのサンプル画像からなる多数の正解データから得た前記複数の特徴量および前記新たな特徴量と、類似しないことが分かっている２つのサンプル画像からなる多数の不正解データから得た前記複数の特徴量および前記新たな特徴量とをあらかじめ学習することにより得られた、前記複数の特徴量および前記新たな特徴量を重みづけする重み係数であることを特徴とする請求項２記載の類似判別装置。
【請求項４】
前記第２の特徴量算出手段は、前記複数の特徴量のヒストグラムを算出し、該ヒストグラムにおける前記特徴量が所定のしきい値以上となる領域における前記ヒストグラムの累計値を算出し、該累計値を前記複数の特徴量の数にて除算することにより、前記新たな特徴量を算出する手段であることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項記載の類似判別装置。
【請求項５】
前記第２の特徴量算出手段は、前記複数の特徴量における所定の値を有する少なくとも１つの特徴量が出現する確率を前記新たな特徴量として算出する手段であることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項記載の類似判別装置。
【請求項６】
２つの画像が類似するか否かを判別する類似判別方法において、
前記２つの画像の相関を表す複数の特徴量を算出し、
前記複数の特徴量を統計処理することにより少なくとも１つの新たな特徴量を算出し、
前記複数の特徴量および前記新たな特徴量に基づいて前記２つの画像の類似判別を行うことを特徴とする類似判別方法。
【請求項７】
２つの画像が類似するか否かを判別する類似判別方法をコンピュータに実行させるためのプログラムにおいて、
前記２つの画像の相関を表す複数の特徴量を算出する手順と、
前記複数の特徴量を統計処理することにより少なくとも１つの新たな特徴量を算出する手順と、
前記複数の特徴量および前記新たな特徴量に基づいて前記２つの画像の類似判別を行う手順とを有す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、２つの画像が類似するか否かを判別する類似判別装置および方法、並びに類似判別方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、複数の画像を、各画像に付与された撮影時刻や撮影場所の情報に基づいて、複数のグループに分類することが行われている（特許文献１参照）。また、複数の画像のそれぞれについて、色、明るさ、周波数情報およびエッジ情報等の特徴量を算出し、この特徴量を重みづけして総合的な特徴量を算出し、これを画像間において比較して複数の画像を互いに類似する複数の画像からなるグループに分類する手法が提案されている（特許文献１，２参照）。さらに、あらかじめ類似する画像を学習パターンとして用いて学習を行い、この学習結果を用いて与えられた２つの画像が類似するか否かを判別する手法も提案されている（特許文献３参照）。また、類似判別の対象となる２つの画像の縮小画像を生成し、縮小画像に対して周波数解析を行って周波数成分を算出し、算出した周波数成分から直流成分と一部の交流成分とを抽出し、抽出した直流成分と一部の交流成分とから２つの画像の特徴量を算出し、この特徴量間の相関値を算出することにより、２つの画像の類似判別を行う手法も提案されている（特許文献４参照）。
【特許文献１】特開２０００−１１２９９７号公報
【特許文献２】特開２０００−４８１８１号公報
【特許文献３】特開２０００−９０１１３号公報
【特許文献４】特開２００３−３２３６０２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、上記特許文献４に記載されたような２つの画像の特徴量を用いて２つの画像の類似判別を行う手法において、さらに精度良く類似判別を行うためには、２つの画像からさらに別の特徴量を算出して類似判別を行うことが考えられる。しかしながら、さらに別の特徴量を算出すると、その特徴量の算出のための演算量が多くなり、類似判別に長時間を要するものとなる。
【０００４】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、類似判別の処理を効果的に行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明による類似判別装置は、２つの画像が類似するか否かを判別する類似判別装置において、
前記２つの画像の相関を表す複数の特徴量を算出する第１の特徴量算出手段と、
前記複数の特徴量を統計処理することにより少なくとも１つの新たな特徴量を算出する第２の特徴量算出手段と、
前記複数の特徴量および前記新たな特徴量に基づいて前記２つの画像の類似判別を行う判別手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００６】
なお、本発明による類似判別装置においては、前記判別手段を、前記複数の特徴量および前記新たな特徴量を所定の重み係数により重みづけ加算することにより総合特徴量を算出し、該総合特徴量に基づいて前記類似判別を行う手段としてもよい。
【０００７】
この場合、前記所定の重み係数を、類似することが分かっている２つのサンプル画像からなる多数の正解データから得た前記複数の特徴量および前記新たな特徴量と、類似しないことが分かっている２つのサンプル画像からなる多数の不正解データから得た前記複数の特徴量および前記新たな特徴量とをあらかじめ学習することにより得られた、前記複数の特徴量および前記新たな特徴量を重みづけする重み係数としてもよい。
【０００８】
学習としては、例えばマシンラーニング（machine learning）の手法を用いることができる。マシンラーニングの手法としては、例えば、ニューラルネットワーク、ブースティング等の既知の手法を用いることができる。
【０００９】
また、本発明による類似判別装置においては、前記第２の特徴量算出手段を、前記複数の特徴量のヒストグラムを算出し、該ヒストグラムにおける前記特徴量が所定のしきい値以上となる領域における前記ヒストグラムの累計値を算出し、該累計値を前記複数の特徴量の数にて除算することにより、前記新たな特徴量を算出する手段としてもよい。
【００１０】
また、本発明による類似判別装置においては、前記第２の特徴量算出手段を、前記複数の特徴量における所定の値を有する少なくとも１つの特徴量が出現する確率を前記新たな特徴量として算出する手段としてもよい。
【００１１】
本発明による類似判別方法は、２つの画像が類似するか否かを判別する類似判別方法において、
前記２つの画像の相関を表す複数の特徴量を算出し、
前記複数の特徴量を統計処理することにより少なくとも１つの新たな特徴量を算出し、
前記複数の特徴量および前記新たな特徴量に基づいて前記２つの画像の類似判別を行うことを特徴とするものである。
【００１２】
なお、本発明による類似判別方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、２つの画像の相関を表す複数の特徴量が算出され、複数の特徴量が統計処理されて少なくとも１つの新たな特徴量が算出される。そして、複数の特徴量および新たな特徴量に基づいて２つの画像の類似判別が行われる。このように本発明においては、２つの画像から算出した複数の特徴量に加えて、複数の特徴量から統計的に算出した新たな特徴量を用いて類似判別を行っているため、複数の特徴量のみを用いる場合と比較して、類似判別の精度を向上させることができる。また、算出した複数の特徴量から新たな特徴量を算出しているため、画像からさらに別の特徴量を算出するための演算が不要となり、その結果、精度を向上させつつも高速に類似判別を行うことができる。
【００１４】
また、複数の特徴量および新たな特徴量を所定の重み係数により重みづけ加算することにより総合特徴量を算出し、総合特徴量に基づいて類似判別を行う際に、あらかじめ学習することにより得られた重み係数を用いることにより、実在する画像に適した重み係数を用いて類似判別を行うことができる。したがって、画像の類似判別をより効果的に行うことができる。
【００１５】
また、２つの画像の相関を表すヒストグラムを算出し、ヒストグラムにおける特徴量が所定のしきい値以上となる領域におけるヒストグラムの累計値を算出し、累計値を複数の特徴量の数にて除算して新たな特徴量を算出することにより、複雑な演算を行うことなく、効率よく類似判別を行うことができる。
【００１６】
また、複数の特徴量における所定の値を有する少なくとも１つの特徴量が出現する確率を新たな特徴量として算出することにより、複雑な演算を行うことなく、効率よく類似判別を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は本発明の第１の実施形態による類似判別装置の構成を示す概略ブロック図である。図１に示すように第１の実施形態による類似判別装置１は、画像データの記録制御および表示制御等の各種制御を行うとともに、装置１を構成する各部の制御を行うＣＰＵ１２と、ＣＰＵ１２を動作させるプログラム、画像を閲覧するためのビューアソフトおよび各種定数が記録されているＲＯＭおよびＣＰＵ１２が処理を実行する際の作業領域となるＲＡＭにより構成されるシステムメモリ１４と、種々の指示を装置１に対して行うためのキーボードおよびマウス等からなる入力部１６と、各種表示を行う液晶モニタ等からなる表示部１８とを備える。
【００１８】
また、類似判別装置１は、画像データを記録したメモリカード２から画像データを読み出したり、メモリカード２に画像データを記録したりするためのカードスロット２０と、画像データをＪＰＥＧに代表される手法で圧縮したり、圧縮した画像データを解凍する圧縮解凍部２２と、画像データやＣＰＵ１２が実行する各種プログラム等を記録するハードディスク２４と、システムメモリ１４、カードスロット２０およびハードディスク２４を制御するメモリ制御部２６と、表示部１８の表示を制御する表示制御部２８とを備える。
【００１９】
また、類似判別装置１は、低周波画像作成部３０、第１の特徴量算出部３２、第２の特徴量算出部３４および判別部３６を備える。
【００２０】
次いで、低周波画像作成部３０、第１の特徴量算出部３２、第２の特徴量算出部３４および判別部３６が行う処理について説明する。図２は第１の実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。なお、類似判別を行う２つの画像はメモリカード２から読み出されてハードディスク２４に保存されているものとする。ユーザが類似判別の指示を入力部１６から行うことによりＣＰＵ１２が処理を開始し、低周波画像作成部３０が、類似判別を行う２つの画像のそれぞれについて、低周波成分を表す低周波画像を作成する（ステップＳＴ１）。
【００２１】
具体的には、低周波画像作成部３０は、画像に対してウェーブレット変換を施したり、画像を構成する画素を間引いて縮小したりすることにより、低周波画像を作成する。ここで、ウェーブレット変換を用いた場合には、ウェーブレット変換により得られるＬＬ成分を低周波画像として用いる。なお、画像を縮小する場合には、単純に線形変換により縮小するよりも、Cubicスプライン等の高次の補間演算式を用いて縮小することにより、画像の高周波成分を効果的に除去できるため、類似判別におけるノイズの影響を低減できる。また、低周波画像作成部３０は、２つの画像の解像度が異なる場合には、２つの画像の解像度が一致するように低周波画像を作成する。また、後の処理を容易に行うために、画像を正方形となるように変形してもよい。なお、低周波画像のサイズとしては、画像を正方形とした場合、３０×３０画素程度であることが好ましい。
【００２２】
次いで、第１の特徴量算出部３２が、画像を構成する各画素における色ベクトルの大きさを算出する（ステップＳＴ２）。具体的には、下記の式（１）に示すように、最大値が１となるように正規化した色ベクトルの大きさＶ０を算出する。
【００２３】
Ｖ０＝√｛（Ｒ／２５６）2＋（Ｇ／２５６）2＋（Ｂ／２５６）2}    （１）
なお、下記の式（２）に示すように、ＲＧＢ各色成分毎に人間の視覚特性を考慮した重みづけを行って色ベクトルの大きさＶ０を算出してもよい。ここで、人間の視覚特性は、Ｇ，Ｒ，Ｂの順で感度が高くなることから、重み係数Ｗｒ，Ｗｇ，ＷｂをＷｇ＞Ｗｒ＞Ｗｂとなるように設定する。これにより、人間の視覚特性を考慮して画像の類似判別を行うことができる。
【００２４】
Ｖ０＝√｛Ｗｒ（Ｒ／２５６）2＋Ｗｇ（Ｇ／２５６）2＋Ｗｂ（Ｂ／２５６）2}（２）
次いで、第１の特徴量算出部３２が、２つの低周波画像についての相対応する画素間において、算出した色ベクトルの大きさの相関を表す特徴量を算出する（ステップＳＴ３）。具体的には、下記の式（３）に示すように、相対応する画素（ｉ，ｊ）（（ｉ，ｊ）は低周波画像における各画素の位置を表す座標であり、ｉ＝１〜ｎ、ｊ＝１〜ｍ、ｎ，ｍは低周波画像の縦横の画素数）における色ベクトルの大きさの差分値の絶対値を算出し、差分値の絶対値を１から減算することによりｎ×ｍ個の特徴量Ｔ（ｉ，ｊ）を算出する。ここで、特徴量Ｔ（ｉ，ｊ）は、２つの色ベクトルの大きさの各画素間における相関を表すものであり、値が大きいほど相対応する画素同士が類似する度合いが高いことを表すものとなる。
【００２５】
Ｔ（ｉ，ｊ）＝１−差分値の絶対値      （３）
続いて、第２の特徴量算出部３４が、すべての特徴量Ｔ（ｉ，ｊ）に対しての出現数をプロットすることにより特徴量Ｔ（ｉ，ｊ）のヒストグラムを算出する（ステップＳＴ４）。図３は特徴量のヒストグラムを示す図である。図３に示すように特徴量のヒストグラムＨ１は、横軸に特徴量Ｔ（ｉ，ｊ）の値を、縦軸に特徴量の出現数をプロットすることにより算出されるものである。なお、特徴量は０〜１の間の値をとるため、例えば横軸を０〜１の範囲で０．０１単位で分割し、特徴量を０．０１刻みでプロットすることによりヒストグラムＨ１を算出すればよい。
【００２６】
次いで、第２の特徴量算出部３４が、ヒストグラムＨ１における特徴量Ｔ（ｉ，ｊ）がしきい値Ｔｈ０以上となる領域の累計値を算出する（ステップＳＴ５）。
【００２７】
図４は累計値の算出を説明するための図である。図４に示すように、第２の特徴量算出部３４は、ヒストグラムＨ１における特徴量Ｔ（ｉ，ｊ）がしきい値Ｔｈ０以上となる領域の面積（図４における斜線部分）を累計値として算出する。
【００２８】
次いで、第２の特徴量算出部３４は、算出した累計値を特徴量Ｔ（ｉ，ｊ）の全数ｎ×ｍにて除算することにより新たな特徴量ＮＴを算出する（ステップＳＴ６）。
【００２９】
続いて、判別部３６が、２つの画像について算出した複数の特徴量Ｔ（ｉ，ｊ）および新たな特徴量ＮＴを、下記の式（４）により重みづけ加算して総合類似度を算出する（ステップＳＴ７）。
【００３０】
総合類似度Ｓｍ１＝Σα（ｉ，ｊ）Ｔ（ｉ，ｊ）＋βＮＴ      （４）
ここで、α（ｉ，ｊ）は特徴量Ｔ（ｉ，ｊ）を重みづける重み係数、βは新たな特徴量ＮＴを重みづける重み係数である。重み係数α（ｉ，ｊ）,βは、類似することが分かっている２つのサンプル画像からなる多数の正解データから得た特徴量および新たな特徴量と、類似しないことが分かっている２つのサンプル画像からなる多数の不正解データから得た特徴量および新たな特徴量とを、例えばマシンラーニングの手法を用いて、あらかじめ学習することにより求められるものである。
【００３１】
そして、判別部３６は総合類似度Ｓｍ１が所定のしきい値Ｔｈ１以上であるか否かを判定し（ステップＳＴ８）、ステップＳＴ８が肯定されると２つの画像は類似すると判定し（ステップＳＴ９）、処理を終了する。ステップＳＴ８が否定されると２つの画像は類似しないと判定し（ステップＳＴ１０）、処理を終了する。
【００３２】
このように第１の実施形態においては、２つの画像から算出した複数の特徴量Ｔ（ｉ，ｊ）に加えて、複数の特徴量Ｔ（ｉ，ｊ）から統計的に算出した新たな特徴量ＮＴを用いて類似判別を行っているため、複数の特徴量Ｔ（ｉ，ｊ）のみを用いる場合と比較して、類似判別の精度を向上させることができる。また、算出した複数の特徴量Ｔ（ｉ，ｊ）から新たな特徴量ＮＴを算出しているため、画像からさらに別の特徴量を算出するための演算が不要となり、その結果、精度を向上させつつも高速に類似判別を行うことができる。
【００３３】
また、特徴量Ｔ（ｉ，ｊ）および新たな特徴量ＮＴを重みづける重み係数α（ｉ，ｊ），βをあらかじめ学習しておくことにより、実在する画像に適した重み係数を用いて類似判別を行うことができるため、画像の類似判別をより効果的に行うことができる。
【００３４】
次いで、本発明の第２の実施形態について説明する。なお、第２の実施形態においては、第１の特徴量算出部３２、第２の特徴量算出部３４および判別部３６が行う処理が第１の実施形態と異なるのみであり、装置の構成としては第１の実施形態と同一であるため、ここでは詳細な説明は省略する。
【００３５】
図５は第２の実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。なお、類似判別を行う２つの画像はメモリカード２から読み出されてハードディスク２４に保存されているものとする。ユーザが類似判別の指示を入力部１６から行うことによりＣＰＵ１２が処理を開始し、低周波画像作成部３０が、類似判別を行う２つの画像のそれぞれについて、第１の実施形態と同様に低周波成分を表す低周波画像を作成する（ステップＳＴ２１）。
【００３６】
次いで、第１の特徴量算出部３２が、第１の実施形態と同様に画像を構成する各画素における色ベクトルの大きさを算出する（ステップＳＴ２２）。次いで、第１の特徴量算出部３２が、２つの低周波画像についての相対応する画素間において、算出した色ベクトルの大きさの相関を表す特徴量を算出する（ステップＳＴ２３）。
【００３７】
続いて、第２の特徴量算出部３４が、すべての特徴量Ｔ（ｉ，ｊ）をｎ×ｍ個の母数を有するある事象と仮定し、あらかじめ定めた値を有する特徴量Ｔ（ｉ，ｊ）が出現する確率を新たな特徴量として算出する（ステップＳＴ２４）。具体的には、値が０，０．１，０．２，０．３，０．４，０．５，０．６、０．７，０．８，０．９および１．０のそれぞれの特徴量が出現する確率、並びに０．１以上、０．２以上、０．３以上、０．４以上、０．５以上、０．６以上、０．７以上、０．８以上および０．９以上の特徴量が出現する確率を新たな特徴量ＮＴｋ（ｋは求めた確率の数、上記の場合ｋ＝２０）として算出する。
【００３８】
続いて、判別部３６が、２つの画像について算出した複数の特徴量Ｔ（ｉ，ｊ）および新たな特徴量ＮＴｋを、下記の式（５）により重みづけ加算して総合類似度を算出する（ステップＳＴ２５）。
【００３９】
総合類似度Ｓｍ２＝Σα（ｉ，ｊ）Ｔ（ｉ，ｊ）＋ΣγｋＮＴｋ      （６）
ここで、α（ｉ，ｊ）は特徴量Ｔ（ｉ，ｊ）を重みづける重み係数、γｋは新たな特徴量ＮＴｋを重みづける重み係数である。重み係数α（ｉ，ｊ）、γｋは、類似することが分かっている２つのサンプル画像からなる多数の正解データから得た特徴量および新たな特徴量と、類似しないことが分かっている２つのサンプル画像からなる多数の不正解データから得た特徴量および新たな特徴量とを、例えばマシンラーニングの手法を用いて、あらかじめ学習することにより求められるものである。
【００４０】
そして、判別部３６は総合類似度Ｓｍ２が所定のしきい値Ｔｈ２以上であるか否かを判定し（ステップＳＴ２６）、ステップＳＴ２６が肯定されると２つの画像は類似すると判定し（ステップＳＴ２７）、処理を終了する。ステップＳＴ２７が否定されると２つの画像は類似しないと判定し（ステップＳＴ２８）、処理を終了する。
【００４１】
このように第２の実施形態においては、２つの画像から算出した複数の特徴量Ｔ（ｉ，ｊ）に加えて、複数の特徴量Ｔ（ｉ，ｊ）から統計的に算出した新たな特徴量ＮＴｋを用いて類似判別を行っているため、複数の特徴量Ｔ（ｉ，ｊ）のみを用いる場合と比較して、類似判別の精度を向上させることができる。また、算出した複数の特徴量Ｔ（ｉ，ｊ）から新たな特徴量ＮＴｋを算出しているため、画像からさらに別の特徴量を算出するための演算が不要となり、その結果、精度を向上させつつも高速に類似判別を行うことができる。
【００４２】
なお、上記第２の実施形態においては、新たな特徴量ＮＴｋを算出する際に、特徴量Ｔ（ｉ，ｊ）の値として確率を０．１刻みで算出しているが、刻み数を０．０５，０．０２，０．０１等に設定して確率を算出してもよい。例えば、刻み数を０．０２とした場合、値が０，０．０２，０．０４，０．０６，…０．１２，０．１４，…０．９６，０．９８および１．０の特徴量が出現する確率、並びに０以上、０．０２以上、０．０４以上、０．０６以上、…０．１２以上、０．１４以上、…０．９６以上および０．９８以上の特徴量が出現する確率を新たな特徴量ＮＴｋとして算出すればよい。この場合、新たな特徴量ＮＴｋの重み係数γｋは、刻み数に応じて算出しておけばよい。
【００４３】
また、上記第１および第２の実施形態においては、２つの画像の色ベクトルの大きさの差分値の絶対値から特徴量を算出しているが、画素間の輝度の差分値、画素間のＲＧＢ各色成分の差分値、周波数成分の差分値、および色差等から特徴量を算出してもよい。
【００４４】
また、上記第１および第２の実施形態においては、学習の際に、低周波画像を種々のサイズに設定しておくことにより、低周波画像のサイズに応じた重み係数α（ｉ，ｊ），β，γｋを求めておくことができる。また、サンプル画像として、風景画像、人物画像、テンプレート画像等の各種タイプの画像を用いて学習を行うことにより、画像のタイプに応じた重み係数α（ｉ，ｊ），β，γｋを求めておくことができる。これにより、類似判別を行う画像のタイプをあらかじめ設定しておけば、画像のタイプに応じた最適な重み係数α（ｉ，ｊ），β，γｋを用いて総合類似度Ｓｍ１，Ｓｍ２を算出することができる。
【００４５】
また、ユーザ毎に学習を行うことにより、類似判別を行う画像を取得したユーザに最適な重み係数α（ｉ，ｊ），β，γｋを求めておくことができるため、ユーザの撮影傾向に応じた重み係数α（ｉ，ｊ），β，γｋを用いて総合類似度Ｓｍ１，Ｓｍ２を算出することができる。
【００４６】
また、上記第１および第２の実施形態においては、重み係数α（ｉ，ｊ），β，γｋを学習により求めているが、あらかじめ人為的に設定した重み係数α（ｉ，ｊ），β，γｋを用いてもよい。
【００４７】
以上、本発明の実施形態に係る装置について説明したが、コンピュータを、低周波画像作成部３０、第１の特徴量算出部３２、第２の特徴量算出部３４および判別部３６に対応する手段として機能させ、図２および図５に示すような処理を行わせるプログラムも、本発明の実施形態の１つである。また、そのようなプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体も本発明の実施形態の１つである。また、このようなプログラムを、画像を閲覧するためのビューアソフトに組み込むようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】第１の発明の実施形態による類似判別装置の構成を示す概略ブロック図
【図２】第１の実施形態において行われる処理を示すフローチャート
【図３】特徴量のヒストグラムを示す図
【図４】新たな特徴量の算出を説明するための図
【図５】第２の実施形態において行われる処理を示すフローチャート
【符号の説明】
【００４９】
１    類似判別装置
２    メモリカード
１２    ＣＰＵ
１４    システムメモリ
１６    入力部
１８    表示部
２０    カードスロット
２２    圧縮解凍部
２４    ハードディスク
２６    メモリ制御部
２８    表示制御部
３０    低周波画像作成部
３２    第１の特徴量算出部
３４    第２の特徴量算出部
３６    判別部
【図１】
2007257471.tif 000003
【図２】
2007257471.tif 000004
【図３】
2007257471.tif 000005
【図４】
2007257471.tif 000006
【図５】
2007257471.tif 000007