(57)【要約】【課題】学習用画像の解像度の減少度合いに関する指標を設定し、学習用画像として採用するために適正な解像度を判定する。【解決手段】画像取得手段から学習用標準パターンを取得し、その学習用標準パターンを変形し、その変形された学習用パターンを低解像化して学習用パターンを生成し、その学習用パターンから特徴量を抽出する装置２０１と、前記抽出された特徴量に基づいて各カテゴリの部分空間を生成する部分空間生成装置２０２と、前記生成された各カテゴリの部分空間の相関関係から学習用パターンの有する解像度が適性か否かを特定の閾値に基づいて判定する装置２０３と、その適性と判定された解像度を有する学習用パターンから作成された部分空間に基づいて、その学習用パターンが属するカテゴリを認識する装置２０４と、を用いて、オブジェクトを認識する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習用パターンから特徴量を抽出し、その特徴量に基づいてオブジェクトを認識するオブジェクト認識装置であって、
画像取得手段から学習用標準パターンを取得し、その学習用標準パターンを変形し、その変形された学習用パターンを低解像化して学習用パターンを生成し、その学習用パターンから特徴量を抽出する低解像度特徴量抽出装置と、
前記抽出された特徴量に基づいて各カテゴリの部分空間を生成する部分空間生成装置と、
前記生成された各カテゴリの部分空間の相関関係から学習用パターンの有する解像度が適性か否かを特定の閾値に基づいて判定する解像度判定装置と、
その適性と判定された解像度を有する学習用パターンから作成された部分空間に基づいて、その学習用パターンが属するカテゴリを認識する認識装置と、
を備えることを特徴とするオブジェクト認識装置。
【請求項２】
前記解像度判定装置が、
学習用パターンに対する認識率に基づいて特定の閾値を設定し、その閾値に基づいて学習用パターンの有する解像度が適性か否かを判定する、
ことを特徴とする請求項１に記載のオブジェクト認識装置。
【請求項３】
前記解像度判定装置が、
前記各カテゴリの部分空間が形成する最小角度を特定の閾値と見做し、その閾値に基づいて学習用パターンの有する解像度が適性か否かを判定する、
ことを特徴とする請求項１に記載のオブジェクト認識装置。
【請求項４】
前記解像度判定装置が、
前記各カテゴリの部分空間の構造的な類似度に基づいて特定の閾値を設定し、その閾値に基づいて学習用パターンの有する解像度が適性か否かを判定する、
ことを特徴とする請求項１に記載のオブジェクト認識装置。
【請求項５】
前記認識装置が、
前記適性と判定された解像度を有する学習用パターンから作成された部分空間に基づいて、その学習用パターンが属するカテゴリを複数個に絞り込んだ後、
高解像度を有する学習用パターンから生成した部分空間に基づいて、その高解像度を有する学習用パターンが属するカテゴリを、前記複数個に絞り込まれたカテゴリから選択する、
ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載のオブジェクト認識装置。
【請求項６】
コンピュータで、
学習用パターンから特徴量を抽出し、その特徴量に基づいてオブジェクトを認識させるオブジェクト認識プログラムであって、
画像取得手段から学習用標準パターンを取得し、その学習用標準パターンを変形し、その変形された学習用パターンを低解像化して学習用パターンを生成し、その学習用パターンから特徴量を抽出する低解像度特徴量抽出ステップと、
前記抽出された特徴量に基づいて各カテゴリの部分空間を生成する部分空間生成ステップと、
前記生成された各カテゴリの部分空間の相関関係から学習用パターンの有する解像度が適性か否かを特定の閾値に基づいて判定する解像度判定ステップと、
その適性と判定された解像度を有する学習用パターンから作成された部分空間に基づいて、その学習用パターンが属するカテゴリを認識する認識ステップと、
を有することを特徴とするオブジェクト認識プログラム。
【請求項７】
前記解像度判定ステップが、
学習用パターンに対する認識率に基づいて特定の閾値を設定し、その閾値に基づいて学習用パターンの有する解像度が適性か否かを判定する、
ことを特徴とする請求項６に記載のオブジェクト認識プログラム。
【請求項８】
前記解像度判定ステップが、
前記各カテゴリの部分空間が形成する最小角度を特定の閾値と見做し、その閾値に基づいて学習用パターンの有する解像度が適性か否かを判定する、
ことを特徴とする請求項６に記載のオブジェクト認識プログラム。
【請求項９】
前記解像度判定ステップが、
前記各カテゴリの部分空間の構造的な類似度に基づいて特定の閾値を設定し、その閾値に基づいて学習用パターンの有する解像度が適性か否かを判定する、
ことを特徴とする請求項６に記載のオブジェクト認識プログラム。
【請求項１０】
前記認識ステップが、
前記適性と判定された解像度を有する学習用パターンから作成された部分空間に基づいて、その学習用パターンが属するカテゴリを複数個に絞り込んだ後、
高解像度を有する学習用パターンから生成した部分空間に基づいて、その高解像度を有する学習用パターンが属するカテゴリを、前記複数個に絞り込まれたカテゴリから選択する、
ことを特徴とする請求項６乃至９のいずれかに記載のオブジェクト認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像認識における学習用画像の適正な解像度を得るための装置またはプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
現在の部分空間法に基づく物体識別（または、オブジェクト認識とも言う）装置は、例えば、図７中の特徴量抽出装置１０１，部分空間生成装置１０２，識別装置１０３から構成されている。即ち、特徴量抽出装置１０１によって多数の学習用画像から特徴量を抽出し、その特徴量に基づいて部分空間生成装置１０２によってカテゴリ毎に部分空間を生成し、識別装置１０３によって未知の入力画像と各カテゴリの部分空間との類似度を算出し、その算出した類似度から属するカテゴリを識別する手法が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
一般に、画像中の対象物の大きさ変動や傾き変動に強い識別装置を作成する場合、特徴量を抽出するための学習用画像を多数用意しなければならず、メモリ容量や処理速度に制約を受けてしまう。そこで、省メモリ消費や処理速度向上のために、学習用画像の解像度を減少させる方法（例えば、非特許文献１参照）が知られている。
【特許文献１】特開平１１−１７５７２４号公報（段落［０００９］〜［００１０］等）。
【非特許文献１】松山隆司，久野義徳，井宮淳、「コンピュータビジョン―技術評論と将来展望」、新技術コミュニケーションズ、１９９９年（平成１１年）、ｐｐ．１２７。
【非特許文献２】画像処理標準テキストブック編集委員会、「画像処理標準テキストブック―Ｉｍａｇｅ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ」、財団法人  画像情報教育振興協会、１９９７年（平成９年）５月、ｐｐ．１６２。
【非特許文献３】松山隆司，久野義徳，井宮淳、「コンピュータビジョン―技術評論と将来展望」、新技術コミュニケーションズ、１９９９年（平成１１年）、ｐｐ．２０８。
【非特許文献４】福井和広，山口修、「一般化差分部分空間に基づく制約相互部分空間法」、電子情報通信学会論文誌Ｄ−ＩＩ、社団法人電子情報通信学会  情報・システムソサイエティ、２００４年（平成１６年）８月、Ｖｏｌ．Ｊ８７−Ｄ−ＩＩ、Ｎｏ．８、ｐｐ．１６２３。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述のような学習用画像の解像度を減少させる方法では、学習用画像の解像度を減少させ過ぎれば、カテゴリごとの部分空間が重なるため、識別率を下げることとなる。
【０００５】
また、疎密探索において、低解像度の学習画像から作成した部分空間を用いて属するカテゴリの候補を減らすときに疎探索で誤ると、その後の高解像度画像を用いた認識でも誤ってしまう、という欠点を生じていた。
【０００６】
このように、低解像度の学習用画像を用いた識別においても、認識率を下げてはいけないにも関わらず、学習用画像の解像度の減少度合いに関する指標は現在の技術に見られないものであった。
【０００７】
本発明は、前記課題に基づいてなされたものであって、学習用画像（即ち、学習用パターン）の解像度の減少度合いに関する指標を設定し、学習用画像として採用するために適正な解像度を判定するオブジェクト認識装置及びオブジェクト認識プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、前記課題の解決を図るために、請求項１記載の発明は、学習用パターンから特徴量を抽出し、その特徴量に基づいてオブジェクトを認識するオブジェクト認識装置であって、画像取得手段から学習用標準パターンを取得し、その学習用標準パターンを変形し、その変形された学習用パターンを低解像化して学習用パターンを生成し、その学習用パターンから特徴量を抽出する低解像度特徴量抽出装置と、前記抽出された特徴量に基づいて各カテゴリの部分空間を生成する部分空間生成装置と、前記生成された各カテゴリの部分空間の相関関係から学習用パターンの有する解像度が適性か否かを特定の閾値に基づいて判定する解像度判定装置と、その適性と判定された解像度を有する学習用パターンから作成された部分空間に基づいて、その学習用パターンが属するカテゴリを認識する認識装置と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記解像度判定装置が、学習用パターンに対する認識率に基づいて特定の閾値を設定し、その閾値に基づいて学習用パターンの有する解像度が適性か否かを判定する、ことを特徴とする。
【００１０】
請求項３記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記解像度判定装置が、前記各カテゴリの部分空間が形成する最小角度を特定の閾値と見做し、その閾値に基づいて学習用パターンの有する解像度が適性か否かを判定する、ことを特徴とする。
【００１１】
請求項４記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記解像度判定装置が、前記各カテゴリの部分空間の構造的な類似度に基づいて特定の閾値を設定し、その閾値に基づいて学習用パターンの有する解像度が適性か否かを判定する、ことを特徴とする。
【００１２】
請求項５記載の発明は、請求項１乃至４のいずれかに記載の発明において、前記認識装置が、前記適性と判定された解像度を有する学習用パターンから作成された部分空間に基づいて、その学習用パターンが属するカテゴリを複数個に絞り込んだ後、高解像度を有する学習用パターンから生成した部分空間に基づいて、その高解像度を有する学習用パターンが属するカテゴリを、前記複数個に絞り込まれたカテゴリから選択する、ことを特徴とする。
【００１３】
請求項６記載の発明は、コンピュータで、学習用パターンから特徴量を抽出し、その特徴量に基づいてオブジェクトを認識させるオブジェクト認識プログラムであって、画像取得手段から学習用標準パターンを取得し、その学習用標準パターンを変形し、その変形された学習用パターンを低解像化して学習用パターンを生成し、その学習用パターンから特徴量を抽出する低解像度特徴量抽出ステップと、前記抽出された特徴量に基づいて各カテゴリの部分空間を生成する部分空間生成ステップと、前記生成された各カテゴリの部分空間の相関関係から学習用パターンの有する解像度が適性か否かを特定の閾値に基づいて判定する解像度判定ステップと、その適性と判定された解像度を有する学習用パターンから作成された部分空間に基づいて、その学習用パターンが属するカテゴリを認識する認識ステップと、を有することを特徴とする。
【００１４】
請求項７記載の発明は、請求項６に記載の発明において、前記解像度判定ステップが、学習用パターンに対する認識率に基づいて特定の閾値を設定し、その閾値に基づいて学習用パターンの有する解像度が適性か否かを判定する、ことを特徴とする。
【００１５】
請求項８記載の発明は、請求項６に記載の発明において、前記解像度判定ステップが、前記各カテゴリの部分空間が形成する最小角度を特定の閾値と見做し、その閾値に基づいて学習用パターンの有する解像度が適性か否かを判定する、ことを特徴とする。
【００１６】
請求項９記載の発明は、請求項６に記載の発明において、前記解像度判定ステップが、前記各カテゴリの部分空間の構造的な類似度に基づいて特定の閾値を設定し、その閾値に基づいて学習用パターンの有する解像度が適性か否かを判定する、ことを特徴とする。
【００１７】
請求項１０記載の発明は、請求項６乃至９のいずれかに記載の発明において、前記認識ステップが、前記適性と判定された解像度を有する学習用パターンから作成された部分空間に基づいて、その学習用パターンが属するカテゴリを複数個に絞り込んだ後、高解像度を有する学習用パターンから生成した部分空間に基づいて、その高解像度を有する学習用パターンが属するカテゴリを、前記複数個に絞り込まれたカテゴリから選択する、ことを特徴とする。
【００１８】
前記の請求項１，６の発明によれば、認識精度を保ちつつ学習用パターンの解像度を低くできる。
【００１９】
前記の請求項２，７の発明によれば、学習用パターンに対する認識率が既知である場合に特定の閾値を決定できる。
【００２０】
前記の請求項３，８の発明によれば、各カテゴリの部分空間が形成する最小角度が既知である場合に特定の閾値を決定できる。
【００２１】
前記の請求項４，９の発明によれば、各カテゴリの部分空間の構造的な類似度が既知である場合に特定の閾値を決定できる。
【００２２】
前記の請求項５，１０の発明によれば、低解像度を有する学習用パターンに基づいて絞り込まれたカテゴリを取得できる。
【発明の効果】
【００２３】
以上示したように請求項１，６の発明によれば、オブジェクト認識装置の省メモリ消費を実現し、処理速度を向上できる。そして、画像中の対象物の大きさ変動や傾き変動が大きくても、安定した認識を実行できる。
【００２４】
請求項２，７の発明によれば、学習用パターンに対する認識率に基づいて、学習用パターンの適正な解像度を取得できる。
【００２５】
請求項３，８の発明によれば、各カテゴリの部分空間が形成する最小角度に基づいて、学習用パターンの適正な解像度を取得できる。
【００２６】
請求項４，９の発明によれば、各カテゴリの部分空間の構造的な類似度に基づいて、学習用パターンの適正な解像度を取得できる。
【００２７】
請求項５，１０の発明によれば、低解像度を有する学習用パターンに基づいてカテゴリを絞り込むため、最初から高解像度を有する学習用パターンに基づいてカテゴリを絞り込むより、高速かつ高精度に認識を実行できる。
【００２８】
これらを以って画像認識技術分野に貢献できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、本発明の実施形態を図面等に基づいて詳細に説明する。
【００３０】
本実施形態におけるオブジェクト認識装置の構成を図１に基づいて説明する。本実施形態におけるオブジェクト認識装置は、各カテゴリの部分空間の分布を基に低解像度化の指標（例えば、閾値）を設定し、学習用パターンの適正な解像度を判定する解像度判定装置を有するものである。
【００３１】
オブジェクト認識装置は、低解像度の学習用パターンから特徴量を抽出する低解像度特徴量抽出装置２０１、抽出した特徴量に基づいてカテゴリごとに部分空間を作成する部分空間作成装置２０２、生成された部分空間の相関関係に基づいて学習用パターンの解像度が適性か否かを判定する（即ち、生成された部分空間が分離しているか否かを判定する）解像度判定装置２０３と、その適性と判定された解像度を有する学習用パターンに基づいて生成された部分空間において、その学習用パターンが属するカテゴリを認識する認識装置２０４と、から構成される。
【００３２】
なお、以下の説明では、低解像度画像とは、原画像（即ち、高解像度画像）より解像度の低い画像のことをいう。例えば、低解像度の学習用パターンとは、原画像より解像度の低い学習用パターン（学習用パターン画像）を指す。
【００３３】
特徴量抽出装置２０１は、さらに、図２中の学習用パターン生成部３０１、低解像度化部３０２、特徴量抽出部３０３、から構成される。
【００３４】
学習用パターン生成部３０１は、学習用標準パターンを取得し、その学習用標準パターンを変形して、多数の学習用パターンを生成する部である。
【００３５】
その多数の学習用パターンを生成する方法を図３に基づいて説明する。なお、図３中では、認識対象物（図３中では絵葉書）を、画像取得手段３０４（例えば、携帯電話に内蔵されたデジタルカメラ装置）を用いて正面から撮像し、その撮像によって得られた画像データを学習用標準パターン４０１〜４０３と見做す。また、前記画像取得手段３０４は、撮像装置（例えば、スキャナ装置やデジタルカメラ装置）または画像データ管理手段（例えば、データベース）を用いてもよい。
【００３６】
そして、学習用パターン生成部３０１は、前記学習用標準パターンを変形し、学習用パターンを生成する。なお、以下の説明では、学習用パターン生成部３０１を用いて透視投影変換を用いて画像を変形し、学習用パターンを生成するものとする。
【００３７】
入力された画像データ（即ち、学習用標準パターン）の撮影方向（即ち、どの方向から撮影されたか）は特定できないため、透視投影変換（例えば、非特許文献１参照）によって学習用標準パターンを変形し、さまざまな方向から撮影された場合を想定した学習用パターンを作成する。
【００３８】
例えば、学習用標準パターンをｘ、ｙ、ｚ軸方向それぞれに特定角度（例えば、−１２°〜１２°）まで回転させ、さらに、デジタルカメラ装置から対象物の距離が標準パターンを撮影したときより短い場合、あるいは、長い場合における変形を行う、などの変形を施す。なお、前述のように人為的に変形を施すのではなく、対象物をさまざまな方向から撮影し、その撮影画像を学習用パターンと見做してもよい。
【００３９】
低解像度化部３０２は、学習用パターン生成部３０１から生成された学習用パターンを低解像度化し縮小する部である。なお、以下の説明では、学習用パターンにガウシアンフィルタ（例えば、非特許文献２参照）を適用する。
【００４０】
例えば、図４は、透視投影変換によって生成した学習用パターンを１／５に縮小した画像である。図４中では、１／５に縮小する際に、加重平均フィルタリングの一つであるガウシアンフィルタを適用している。なお、縮小には、どの平滑化フィルタを用いても構わない。
【００４１】
学習用標準パターン４０１は、次のように変形されている。
【００４２】
学習用パターン５０１は学習用標準パターン４０１をｘ軸方向に−１２°回転させ１／５に縮小した画像である。
【００４３】
学習用パターン５０２は学習用標準パターン４０１をｘ軸方向に１２°回転させ１／５に縮小した画像である。
【００４４】
学習用パターン５０３は学習用標準パターン４０１をｙ軸方向に−１２°回転させ１／５に縮小した画像である。
【００４５】
学習用パターン５０４は学習用標準パターン４０１をｙ軸方向に１２°回転させ１／５に縮小した画像である。
【００４６】
学習用パターン５０５は学習用標準パターン４０１をｚ軸方向に−１２°回転させ１／５に縮小した画像である。
【００４７】
学習用パターン５０６は学習用標準パターン４０１をｚ軸方向に１２°回転させ１／５に縮小した画像である。
【００４８】
以上のように、学習用パターン５０１を生成して（即ち、回転して）から低解像度化したが、先に標準パターンを低解像度化して、その低解像度化された標準パターンを変形して学習パターンを生成してもよい。
【００４９】
特徴量抽出処理部３０３は、生成した学習用パターンから特徴量を抽出する部である。なお、以下の説明では、ｘ方向とｙ方向の画素値に関する微分値を特徴量６０１と見做す。また、ｘ方向とｙ方向の画素値に関する微分値に限らず、どのような特徴量を用いてもよい。
【００５０】
例えば、図５中では、特徴量を抽出するために、学習用パターン（即ち、ｘ方向の画素数Ｎ、ｙ方向の画素数Ｎの学習用パターン）中のｘ方向とｙ方向の濃淡値（即ち、画素値）に対して微分を行っている。即ち、符号６０１１は学習用パターン中の座標（０，１）−（０，０）に関する微分値である。同様に、符号６０１２は学習用パターン中の座標（０，２）−（０，１）に関する微分値，符号６０１３は学習用パターン中の座標（Ｎ，Ｎ）−（Ｎ，Ｎ−１）に関する微分値，符号６０１４は学習用パターン中の座標（１，０）−（０，０）に関する微分値，符号６０１５は学習用パターン中の座標（Ｎ，Ｎ）−（Ｎ−１，Ｎ）に関する微分値である。
【００５１】
そして、特徴量抽出処理部３０３は、低解像度化部３０２によって生成された全ての学習用パターンから特徴ベクトルを抽出する。
【００５２】
部分空間生成装置２０２は、特徴量抽出処理部３０３によって抽出された特徴ベクトルに基づいて部分空間を生成する装置である。即ち、学習パターンから抽出した特徴ベクトルからＫＬ（Ｋａｒｈｕｎｅｎ−Ｌｏｅ’ｖｅ）展開などによって各カテゴリごとに部分空間を求める（非特許文献３参照）。
【００５３】
解像度判定装置２０３は、部分空間相互の関係を調べる装置である。例えば、解像度判定装置２０３が、学習用パターンを入力データとした認識率に基づいて学習パターンの解像度が適性か否かを判定しても良い。
【００５４】
図６は、学習用パターンの認識率と学習用パターンの解像度との関係（即ち、符号７０１で示すグラフ）の一例を示す図である。図６中では、学習用パターン解像度が符号７０２で示す解像度であった場合、認識率が急に下がる現象が見られる。この現象は、部分空間が重なっているため、判別（即ち、認識）に最適な空間ではなくなっている、と判定できる。即ち、この解像度７０２以上の学習用パターンを用いて判定を行うことになる。
【００５５】
部分空間のなす最小角度である正準角（非特許文献４参照）を閾値に用いて、学習パターンの解像度が適性か否かを判定してもよい。なお、正準角は「０」に近いほど部分空間の角度が大きいことを示す。
【００５６】
例えば、閾値を「０．３」と設定し、部分空間のなす最小角度が該閾値以下ならば、部分空間の分離度が良好と見做し、その解像度で認識可能と判定する。
【００５７】
部分空間の構造的な類似度（非特許文献４参照）を閾値に用いて、学習パターンの解像度が適性か否かを判定してもよい。即ち、その閾値が「０」に近いほど部分空間の相関が低いことを示す。
【００５８】
例えば、閾値を「０．３」と設定し、部分空間の構造的な類似度が該閾値以下ならば、部分空間の分離度が良好と見做し、その解像度で認識可能と判定する。
【００５９】
以上のように閾値に関する条件を満たす解像度の学習用パターンから生成された部分空間を選択する。
【００６０】
認識装置２０４は、解像度判定装置２０３で判定された解像度の学習用パターンに基づいて作成された部分空間に、特徴量抽出処理部３０３によって抽出された特徴ベクトルを投影し、その投影距離に基いて、学習用パターンが属するカテゴリを決定する装置である。
【００６１】
例えば、低解像度な学習用パターンを用いた認識では、一意にカテゴリを決定することなく、複数個のカテゴリ候補を決定し、その後、高解像度な学習パターンを用いた認識を行い、一意に属するカテゴリを決定してもよい。
【００６２】
なお、上述のオブジェクト認識装置に関する方法をコンピュータプログラムとして記述し、コンピュータに実行させることによって、オブジェクト認識装置を実現できる。
【００６３】
さらに、上述のオブジェクト認識装置に関する方法を記述したコンピュータプログラムを、オブジェクト認識装置に関する方法に必要とされる入出力データを格納したメモリや外部記憶装置等にアクセスするように実装してもよい。
【００６４】
以上のように、本実施形態における解像度判定装置を導入することによって、精度を下げずに学習用パターンの解像度を効率よく決定できる。
【００６５】
以上、本発明において、記載された具体例に対してのみ詳細に説明したが、本発明の技術思想の範囲で多彩な変形および修正が可能であることは、当業者にとって明白なことであり、このような変形および修正が特許請求の範囲に属することは当然のことである。
【００６６】
例えば、本実施形態の変形としては、オブジェクト認識装置は、前記閾値（例えば、部分空間のなす最小角度に基づく閾値）を設定するための閾値設定手段（例えば、キーボード装置，ポインティング装置，ディスプレイ装置）を備えていても良い。この閾値設定手段によって、装置起動中でも、閾値を適宜に設定もしくは変更できる。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】本実施形態におけるオブジェクト認識装置の構成図。
【図２】本実施形態における低解像度特徴量抽出装置の構成図。
【図３】本実施形態における学習用標準パターンの一例を示す図。
【図４】本実施形態における学習用パターンの一例を示す図。
【図５】本実施形態における特徴量の一例を示す図。
【図６】本実施形態における学習パターンの解像度と認識率の関係を示すグラフ。
【図７】一般的なオブジェクト認識装置の構成図。
【符号の説明】
【００６８】
１０１…特徴量抽出装置
１０２…部分空間生成装置
１０３…識別装置
２０１…低解像度特徴量抽出装置
２０２…部分空間作成装置
２０３…解像度判定装置
２０４…認識装置
３０１…学習用パターン生成部
３０２…低解像度化部
３０３…特徴量抽出部
３０４…画像取得手段
４０１〜４０３…学習用標準パターン
５０１〜５０６…学習用パターン
６０１，６０１１〜６０１５…特徴量
７０１…学習用パターンの認識率と学習用パターンの解像度との関係を示すグラフ
７０２…認識率が急に下がる時の学習用パターン解像度
【図１】
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【図２】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図３】
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【図４】
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