(57)【要約】【課題】クラス数が多い場合にパターン認識の認識性能を向上させるパターン認識装置を提供する。【解決手段】パターン入力部１０１、特徴抽出部１０２、辞書特徴格納部１０３、類似度計算部１０４、補正変換生成部１０５、類似度補正部１０６、判定部１０７からなり、入力パターンから入力特徴を、辞書パターンから辞書特徴を生成し、入力パターンと辞書パターンから計算した類似度を辞書パターン同士の類似度を成分に持つ逆行列を使い補正をかけることで、クラス間の距離を離すことができるため、認識性能を向上させる。【選択図】      図１
2007310703.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識対象のパターンを入力するパターン入力手段と、
前記入力されたパターンから入力特徴を生成する入力特徴抽出手段と、
予め特徴抽出された辞書特徴を記憶する辞書特徴格納手段と、
前記入力特徴と前記辞書特徴との類似度及び前記辞書特徴同士の類似度とを計算する類似度計算手段と、
前記辞書特徴同士の類似度から生成された成分を持つ行列である辞書特徴類似度行列と予め定めた行列の積によって補正変換行列を生成する補正変換生成手段と、
前記入力特徴と前記辞書特徴との類似度の一部または全部を成分に持つベクトルと、前記補正変換行列とから、前記入力特徴と前記辞書特徴との類似度を補正する類似度補正手段と、
前記補正した類似度と予め定めた閾値とを比較して前記認識対象を認識する判定手段と、
を有する
ことを特徴とするパターン認識装置。
【請求項２】
前記辞書特徴類似度行列は、前記辞書特徴同士の類似度を成分に持つ行列の逆行列または疑似逆行列である
ことを特徴とする請求項１記載のパターン認識装置。
【請求項３】
前記辞書特徴類似度行列は、前記辞書特徴同士の類似度を成分に持つ行列の逆行列または擬似逆行列に摂動を加えた行列である
ことを特徴とする請求項１記載のパターン認識装置。
【請求項４】
前記予め定めた行列は、対角成分が１、その他の成分が０である単位行列である
ことを特徴とする請求項１記載のパターン認識装置。
【請求項５】
前記予め定めた行列は、対角成分が０、その他の成分が０より大きい値である
ことを特徴とする請求項１記載のパターン認識装置。
【請求項６】
前記辞書特徴及び前記入力特徴は、特徴ベクトルのベクトル空間内の部分空間である
ことを特徴とする請求項１記載のパターン認識装置。
【請求項７】
前記類似度補正手段は、前記入力特徴と前記辞書特徴との類似度の一部または全部を成分に持つベクトルに前記補正変換行列を掛け算して、前記入力特徴と前記辞書特徴との類似度を補正する
ことを特徴とする請求項１記載のパターン認識装置。
【請求項８】
認識対象のパターンを入力し、
前記入力されたパターンから入力特徴を生成し、
予め特徴抽出された辞書特徴及び保持し、
前記入力特徴と予め特徴抽出された辞書特徴との類似度及び前記辞書特徴同士の類似度とを計算し、
前記辞書特徴同士の類似度から生成された成分を持つ行列である辞書特徴類似度行列と予め定めた行列の積によって補正変換行列を生成し、
前記入力特徴と前記辞書特徴との類似度の一部または全部を成分に持つベクトルと、前記補正変換行列とから、前記入力特徴と前記辞書特徴との類似度を補正し、
前記補正した類似度と予め定めた閾値とを比較して前記認識対象を認識する
ことを特徴とするパターン認識方法。
【請求項９】
前記辞書特徴類似度行列は、前記辞書特徴同士の類似度を成分に持つ行列の逆行列または疑似逆行列である
ことを特徴とする請求項８記載のパターン認識方法。
【請求項１０】
前記辞書特徴類似度行列は、前記辞書特徴同士の類似度を成分に持つ行列の逆行列または擬似逆行列に摂動を加えた行列である
ことを特徴とする請求項８記載のパターン認識方法。
【請求項１１】
前記予め定めた行列は、対角成分が１、その他の成分が０である単位行列である
ことを特徴とする請求項８記載のパターン認識方法。
【請求項１２】
前記予め定めた行列は、対角成分が０、その他の成分が０より大きい値である
ことを特徴とする請求項８記載のパターン認識方法。
【請求項１３】
前記辞書特徴及び前記入力特徴は、ベクトル空間内の部分空間である
ことを特徴とする請求項８記載のパターン認識方法。
【請求項１４】
前記類似度補正手段は、前記入力特徴と前記辞書特徴との類似度の一部または全部を成分に持つベクトルに前記補正変換行列を掛け算して、前記入力特徴と前記辞書特徴との類似度を補正する
ことを特徴とする請求項８記載のパターン認識方法。
【請求項１５】
認識対象のパターンを入力するパターン入力機能と、
前記入力されたパターンから入力特徴を生成する入力特徴抽出機能と、
予め特徴抽出された辞書特徴を記憶する辞書特徴格納機能と、
前記入力特徴と前記辞書特徴との類似度及び前記辞書特徴同士の類似度とを計算する類似度計算機能と、
前記辞書特徴同士の類似度から生成された成分を持つ行列である辞書特徴類似度行列と予め定めた行列の積によって補正変換行列を生成する補正変換生成機能と、
前記入力特徴と前記辞書特徴との類似度の一部または全部を成分に持つベクトルと、前記補正変換行列とから、前記入力特徴と前記辞書特徴との類似度を補正する類似度補正機能と、
前記補正した類似度と予め定めた閾値とを比較して前記認識対象を認識する判定機能と、
をコンピュータによって実現する
ことを特徴とするパターン認識プログラム。
【請求項１６】
前記辞書特徴類似度行列は、前記辞書特徴同士の類似度を成分に持つ行列の逆行列または疑似逆行列である
ことを特徴とする請求項１５記載のパターン認識プログラム。
【請求項１７】
前記辞書特徴類似度行列は、前記辞書特徴同士の類似度を成分に持つ行列の逆行列または擬似逆行列に摂動を加えた行列である
ことを特徴とする請求項１５記載のパターン認識プログラム。
【請求項１８】
前記予め定めた行列は、対角成分が１、その他の成分が０である単位行列である
ことを特徴とする請求項１５記載のパターン認識プログラム。
【請求項１９】
前記予め定めた行列は、対角成分が０、その他の成分が０より大きい値である
ことを特徴とする請求項１５記載のパターン認識プログラム。
【請求項２０】
前記辞書特徴及び前記入力特徴は、ベクトル空間内の部分空間である
ことを特徴とする請求項１５記載のパターン認識プログラム。
【請求項２１】
前記類似度補正機能は、前記入力特徴と前記辞書特徴との類似度の一部または全部を成分に持つベクトルに前記補正変換行列を掛け算して、前記入力特徴と前記辞書特徴との類似度を補正する
ことを特徴とする請求項１５記載のパターン認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
パターン認識の認識性能を向上させるパターン認識装置及びその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
非特許文献１、特願２００５−３５３００号に示す顔認識等の分野で使われているパターン認識方法では、認識性能を向上させるため、認識するクラス間の部分空間同士の角度を大きくする処理を予め施してから、対象の認識を行っている。
【０００３】
この処理はパターンが属するベクトル空間の変換として得られる。具体的な処理は次の通りである。まず、各クラスの辞書パターンから生成した辞書部分空間に対して、各辞書部分空間同士の間の角度を広げる線形変換を計算し、その線型変換を各辞書部分空間に施す。次に、入力パターンから生成した入力部分空間に対しても前記の線型変換を施した後、入力部分空間と各辞書部分空間の間の角度から得られる類似度を計算する。類似度が閾値以上で、最大となる辞書部分空間に対応するクラスが入力パターンの属するクラスとする。
【非特許文献１】河原智一、西山正志、山口修：「直交相互部分空間法を用いた顔認識」、情報処理学会研究報告, 2005-CVIM-151, Vol.2005, No. 112, pp.17-24(2005)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、上記方法では、クラス数が増えた場合、クラス間の距離を離す処理を行った後も距離が近いクラスが多く残ってしまうため、認識性能が大きくは改善しないという問題点がある。
【０００５】
そこで、本発明は上記問題点に鑑み、クラス数が多い場合にパターン認識の認識性能を向上させるパターン認識装置及びその方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、認識対象のパターンを入力するパターン入力手段と、前記入力されたパターンから入力特徴を生成する入力特徴抽出手段と、予め特徴抽出された辞書特徴及び保持する辞書特徴格納手段と、前記入力特徴と前記辞書特徴との類似度及び前記辞書特徴同士の類似度とを計算する類似度計算手段と、前記辞書特徴同士の類似度から生成された成分を持つ行列である辞書特徴類似度行列と予め定めた行列の積によって補正変換行列を生成する補正変換生成手段と、前記入力特徴と前記辞書特徴との類似度の一部または全部を成分に持つベクトルと、前記補正変換行列とから、前記入力特徴と前記辞書特徴との類似度を補正する類似度補正手段と、前記補正した類似度と予め定めた閾値とを比較して前記認識対象を認識する判定手段と、を有することを特徴とするパターン認識装置である。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、類似度の補正を行うことで、クラス間の距離をさらに離すことができるため、認識性能を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。
【０００９】
（第１の実施形態）
本発明の第１の実施形態について、パターン認識装置１０を用いて説明する。
【００１０】
図１は、パターン認識装置１０の概略構成図を示すブロック図である。
【００１１】
パターン認識装置１０は、パターン入力部１０１、特徴抽出部１０２、辞書特徴格納部１０３、類似度計算部１０４、補正変換生成部１０６、類似度補正部１０７、判定部１０８からなる。このパターン認識装置１０はパソコンに記憶されたプログラムによってその機能を実現できる。
【００１２】
（１）パターン入力部１０１
パターン入力部１０１は、認識対象となるパターンの入力を行う。パターンが画像の場合はコンピュータに接続したカメラなどで実現できる。
【００１３】
（２）特徴抽出部１０２
特徴抽出部１０２は、パターン入力部１０１から送られてきたパターンに対して処理を行い、特徴としてベクトルを抽出する。
【００１４】
（３）辞書特徴格納部１０３
辞書特徴格納部１０３は、識別を行う各クラスのパターンに対して特徴抽出部１０２の処理を行い、生成した特徴を辞書特徴として予め記憶領域に格納する。
【００１５】
（４）類似度計算部１０４
類似度計算部１０４は、特徴抽出部１０２で生成された入力特徴と辞書特徴格納部１０３に格納された各クラスの辞書特徴との類似度を計算する。類似度は、入力特徴と辞書特徴のベクトル空間上の距離とする。
【００１６】
（５）補正変換生成部１０５
補正変換生成部１０５は、次のようにして補正変換行列を生成する。まず、辞書特徴の数をｎとし、辞書特徴に１〜ｎまで番号を付け、辞書特徴ｉと辞書特徴ｊの類似度をｙｉｊとする。このとき、ｎ×ｎの辞書特徴類似度行列Ｙとｎ×ｎ行列Ｚをそれぞれ
【数１】
2007310703.tif 000003
【００１７】
として、補正変換行列ＺＹ−１を生成する。但し、ａｉｊ（ｉとｊとは等しくない）は０以上の十分大きな数であればよい。例えば、辞書特徴同士の類似度の最大値よりも大きいものを選べばよい。このとき、特にａｉｊ＞ｙｉｊ（ｉとｊとは等しくない）である。
【００１８】
（６）類似度補正部１０６
類似度補正部１０６は、入力特徴とｎ個の辞書特徴との類似度をｓ１・・・ｓｎとしたとき、これらの補正を次のように行う。
【００１９】
まず、ｎ個の辞書特徴に対して、類似度行列生成部１０５の方法で補正変換行列を生成する。次に、ｎ次元ベクトル（ｓ１・・・ｓｎ）に先ほど生成した補正変換行列を左から掛け算で作用させ、その結果を（ｓ１’・・・ｓｎ’）とする。入力特徴とｎ個の辞書特徴の補正した類似度をｓ１’・・・ｓｎ’とする。
【００２０】
（７）判定部１０７
判定部１０７は、登録されたクラスの中で最も類似度が低く、その値が予め設定された閾値より小さい場合、そのクラスを入力されたパターンの属するクラスと同定する。
【００２１】
上記の類似度補正によって、入力特徴が属するクラスの辞書特徴との類似度は小さくなり、属さないクラスの辞書特徴との類似度は大きくなるという効果が得られる。例えば、あるクラスの辞書特徴ｉと全く同じものが入力特徴として入ってきた場合、上記の補正によって入力特徴と辞書特徴ｉとの類似度は０となり、その他の辞書特徴ｊとの類似度はａｊｉとなる。ａｊｉ＞ｙｊｉであるため、先に述べた効果が得られることがこれによって確かめられる。
【００２２】
（８）変形例１
本発明は上記実施形態に限らず、その主旨を逸脱しない限り種々に変更することができる。
【００２３】
上記実施形態では、補正変換生成部１０５で生成する補正変換行列をＺＹ−１としていたが、Ｙ−１が存在しない場合には辞書特徴類似度行列Ｙの擬似逆行列を使用しても良い。擬似逆行列を得るための計算方法については、非特許文献２（Ｇ．ストラング著：「線形代数とその応用」、産業図書出版）の方法を用いる。
【００２４】
（９）変形例２
上記実施形態及び変形例１では、補正変換生成部１０５で補正行列を生成する際に辞書特徴類似度行列Ｙの逆行列や擬似逆行列を使用していたが、それらに摂動を加えたものを使用しても良い。
【００２５】
例えば、逆行列Ｙ−１に対する摂動として、各成分が小さい行列を足すなどが考えられる。
【００２６】
（１０）変形例３
上記実施形態では、特徴抽出部１０２で抽出する特徴をベクトルとしたが、類似度が定義でき、計算できるものであればベクトル以外のものを特徴としても良い。また、ベクトルの場合でも、類似度は以下に示す「距離の公理」を満たすものであれば他のものでも良い。例えば、２つのベクトルの各成分の差の絶対値の和でも良い。
【００２７】
「距離の公理」における距離は２つのベクトルから計算される０以上の実数で、次の３つの条件を満たすものと定義する。１つ目の条件は、２つのベクトルが一致した場合またその場合に限り距離は０である。２つ目の条件は、ベクトルＡとベクトルＢの距離は、ベクトルＢとベクトルＡの距離と一致する。３つ目の条件は、ベクトルＡとベクトルＢの距離とベクトルＢとベクトルＣの距離の和はベクトルＡとベクトルＣの距離以上である。
【００２８】
（１１）変形例４
上記実施形態では、類似度計算部１０４で計算する入力特徴と辞書特徴の類似度をベクトル空間上の距離としたが、ベクトル同士の間の角度を使用してもよい。また、その角度の余弦や余弦の２乗を用いても良い。ベクトルｘ、ｙの余弦の２乗は次のように計算する。
【００２９】
（ｘ、ｙ）／｜ｘ｜｜ｙ｜
但し、（ｘ、ｙ）はｘ、ｙの内積、｜ｘ｜｜ｙ｜はｘ、ｙのベクトル空間上の長さである。
【００３０】
余弦の２乗を使用する場合、補正変換生成部１０５では、Ｚとして次の単位行列を使用し、判定部１０７では、登録されたクラスの中で最も類似度が大きく、その値が予め設定された閾値より大きい場合、そのクラスを入力されたパターンの属するクラスと同定する。
【数２】
2007310703.tif 000004
【００３１】
この類似度補正によって、入力特徴が属するクラスの辞書特徴との類似度は大きくなり、属さないクラスの辞書特徴との類似度は小さくなるという効果が得られる。例えば、あるクラスの辞書特徴ｉと全く同じものが入力特徴として入ってきた場合、上記の補正によって入力特徴と辞書特徴ｉとの類似度は１となり、その他の辞書特徴ｊとの類似度は最小値の０となる。先に述べた効果が得られることがこれによって確かめられる。
【００３２】
（１２）変形例５
辞書特徴格納部１０３で、識別を行うクラスから生成された辞書特徴以外の特徴を格納し、補正変換生成部１０５、類似度補正部１０６で、辞書特徴と同様の処理をしても良い。
【００３３】
（１３）変形例６
上記実施形態では、補正変換生成部１０５は辞書特徴格納部１０３に格納された辞書特徴全てを用いて補正変換行列を生成していたが、辞書特徴格納部１０３に格納された辞書特徴をいくつかのグループに分けて、グループ毎に補正変換生成部１０５の処理で補正変換行列を作成しても良い。
【００３４】
その際、類似度補正部１０６もそのグループ毎に類似度補正を行う。
【００３５】
また、類似度補正部１０６で類似度補正を行わないグループがあっても良い。
【００３６】
（１４）変形例７
変形例６では、辞書特徴格納部１０３に格納された辞書特徴を予め複数のグループに分け、グループ毎に補正変換生成部１０５の処理を行っていたが、このグループ分けに類似度計算部１０４で計算した各辞書特徴との類似度を用いても良い。
【００３７】
例えば、類似度計算部１０４で計算した類似度の大きさで順位付けし、１０位以内と１１位以下にグループ分けするなどしてもよい。
【００３８】
（１５）変形例８
上記の変形例１〜７を組み合わせても良い。
【００３９】
（第２の実施形態）
本発明は画像をはじめとする様々なパターンの認識に適用可能であるが、説明をより具体的にするために、顔画像パターンを用いて個人の識別を行う場合を用いて説明する。以下、第２の実施形態について、顔画像認識装置２０を用いて説明する。
【００４０】
図２は、顔画像認識装置２０の概略構成図を示すブロック図である。
【００４１】
顔画像認識装置２０は、画像入力部２０１、顔領域抽出部２０２、顔特徴点検出部２０３、正規化画像生成部２０４、部分空間生成部２０５、辞書部分空間格納部２０６、類似度計算部２０７、辞書類似度格納部２０８、補正変換生成部２０９、類似度補正部２１０、判定部２１１、表示部２１２からなる。
【００４２】
この顔画像認識装置２０は、ＣＭＯＳカメラをコンピュータに接続してその機能を実現できる。この場合に、顔領域抽出部２０２、顔特徴点検出部２０３、正規化画像生成部２０４、部分空間生成部２０５、類似度計算部２０７、補正変換生成部２０９、類似度補正部２１０、判定部２１１の各機能を実現するプログラムをＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなどの記録媒体に記憶させておき、それをコンピュータに記憶させれば良い。
【００４３】
（１）画像入力部２０１
画像入力部２０１は認識対象となる人物の画像を入力するためのものであり、例えばＣＭＯＳカメラからなる。この画像入力部２０１から入力された画像はＡ／Ｄ変換器によりデジタル化されて顔領域抽出部２０２に送られる。例えば、ＣＭＯＳカメラはモニタの下部に設置される。
【００４４】
（２）顔領域抽出部２０２
顔領域抽出部２０２は、画像入力部２０１から送られてきた入力画像から顔領域を抽出する。
【００４５】
本実施形態では、予め登録された標準顔画像（テンプレート）を全画面にわたって移動させながら相関値を計算し、最も高い相関値を持っている領域を顔領域とする。相関値が設定された閾値より低い場合は、顔が存在しないとする。顔向き変化に対応するために部分空間法や複合類似度などにより複数のテンプレートを用いるとさらに安定に顔領域を抽出できる。
【００４６】
（３）顔特徴点抽出部２０３
顔特徴点抽出部２０３では、抽出された顔領域内から瞳、鼻、口端などの特徴点を抽出する。
【００４７】
抽出方法としては、形状情報とパターン情報を組み合わせた方法が適用可能である（特許文献１：特開平９−２５１５３４号公報参照）。この方法の基本的な考え方は、位置精度の高い形状情報により特徴点の候補を求め、それをパターン照合で検証するというものである。本方法は形状情報により位置決めを行うので高い位置精度が期待できる。また候補群からの正しい特徴点の選択にマルチテンプレートを用いたマッチングを適用しているために、特徴点の形状輝度の変動に対してロバストである。処理速度に関しては計算コストの少ない分離度フィルタで絞り込んだ候補に対してのみパターン照合するので、全体をパターン照合する方法に比べ計算量の大幅な削減が実現できる。
【００４８】
この他にも、非特許文献３（坂本静生、宮尾洋子、田島譲二：「顔画像からの目の特徴点抽出」、信学論D-II, vol. J76-D-II, No. 8, pp. 1796-1804, August, 1993）や非特許文献４（A. Pentland, B. Moghaddam, T. Starner, 「View-Based and Modular Eigenspaces for Face Recognition」, CVPR '94, PP. 84-91, 1994）、非特許文献５（佐々木努、赤松茂、末松康仁：「顔認識のための色情報を用いた顔の位置あわせ法」、IE91-2, pp. 9-15, 1991）に基づく方法が適用可能である。
【００４９】
（４）正規化画像生成部２０４
正規化画像生成部２０４では、特徴点を基準にして正規化を施す。
【００５０】
例えば、非特許文献６（山口修、福井和広、前田賢一：「動画像を用いた顔認識システム」、信学技報、PRMU97-50, pp. 17-24, 1997）に示された瞳、鼻孔を基準にした正規化処理を適用しても良い。
【００５１】
この場合は、両瞳を結んだベクトル、及び鼻孔の中点と瞳中点を結んだベクトルの方向をそれぞれ水平、垂直に変換し、その長さを一定になるようにアフィン変換を施す。
【００５２】
（５）部分空間生成部２０５
部分空間生成部２０５では、正規化画像生成部２０４で逐次生成される正規化画像をヒストグラム平坦化、ベクトル長正規化を施した後でメモリに蓄える。
【００５３】
予め規定された枚数の正規化画像が蓄えられたら、入力部分空間の生成を開始する。部分空間を逐次生成するために、非特許文献７（エルッキ・オヤ著：「パターン認識と部分空間法」、産業図書出版、1986年発行）を適用する。これにより新しい正規化画像が入力される毎に部分空間が更新されてゆく。
【００５４】
なお、入力部分空間を生成するまでの処理方法は、特許文献１及び非特許文献６の方法を用いる。
【００５５】
（６）辞書部分空間格納部２０６
識別を行う人物の登録顔画像に対して顔領域抽出部２０２、顔特徴点検出部２０３、正規化画像生成部２０４、部分空間生成部２０５までの処理を行い、生成しておいた辞書部分空間を記憶領域に格納する。
【００５６】
（７）類似度計算部２０７
類似度計算部２０７では、部分空間生成部２０５で生成された入力部分空間と辞書部分空間格納部２０６に格納された人物ｉの各辞書部分空間との類似度を計算する。
【００５７】
類似度は、非特許文献８（前田賢一、渡辺貞一：「局所的構造を導入したパターン・マッチング法」、信学論(D)、vol. J68-D、No.3、pp.345-352、1985）、特許文献２（特開平１１−２６５４５２号）や非特許文献９（福井和広、山口修、鈴木薫、前田賢一「制約相互部分空間法を用いた環境変動にロバストな顔画像認識」、信学論D-II, vol. J82-D-II、No.4、pp.613-620、1999）、特許文献３（特開２０００−３００６５号）、非特許文献１、特願２００５−３５３００号にある方法で計算する。
【００５８】
すなわち、入力部分空間と辞書部分空間のなす角θ１の余弦の２乗ｃｏｓ２θ１とする。類似度ｃｏｓ２θ１の計算方法は次の通りである。入力部分空間と辞書部分空間の正規直交基底をそれぞれφ１・・・φＭ、Ψ１・・・ΨＮとし、式（１）のｘｉｊを成分に持つＭ×Ｍ行列Ｘ＝（ｘｉｊ）について、
【数３】
2007310703.tif 000005
【００５９】
Ｘの固有値をλ１，・・・，λＭ（λ１＞＝・・・＞＝λＭ）とすると、最大固有値λ１が求める類似度となる（式（２））。
【００６０】
λ１＝ｃｏｓ２θ１      （２）
（８）辞書類似度格納部２０８
辞書部分空間格納部２０６に格納された辞書部分空間同士の類似度を計算し、その結果を格納する。
【００６１】
（９）補正変換生成部２０９
補正変換生成部２０９は、次のようにして補正変換行列を生成する。まず、辞書部分空間の数をｎとし、辞書部分空間に１〜ｎまで番号を付け、辞書類似度格納部２０８に格納された辞書部分空間ｉと辞書部分空間ｊの類似度をｙｉｊとする。このとき、辞書部分空間同士の類似度を成分に持つｎ×ｎの辞書特徴類似度行列Ｙととｎ×ｎの単位行列Ｚをそれぞれ
【数４】
2007310703.tif 000006
【００６２】
として、補正変換行列ＺＹ−１を生成する。
【００６３】
（１０）類似度補正部２１０
類似度補正部２１０は、入力部分空間とｎ個の辞書部分空間との類似度をｓ１・・・ｓｎとしたとき、これらの補正を次のように行う。
【００６４】
まず、ｎ個の辞書部分空間に対して、類似度行列生成部２０９の方法で補正変換行列を生成する。次に、ｎ次元ベクトル（ｓ１・・・ｓｎ）に先ほど生成した補正変換行列を左から掛け算で作用させ、その結果を（ｓ１’・・・ｓｎ’）とする。入力部分空間とｎ個の辞書部分空間の補正した類似度をｓ１’・・・ｓｎ’とする。
【００６５】
（１１）判定部２１１
判定部２１１では、登録された人物の中で最も類似度が高く、その値が予め設定された閾値より大きい場合、対応する人物を本人と同定する。
【００６６】
（１２）表示部２１２
ＣＲＴ、スピーカなどの表示部２１２では、識別結果を画面に表示したり音声で知らせたりする。
【００６７】
（１３）効果
この類似度補正によって、入力部分空間が属するクラスの辞書部分空間との類似度は大きくなり、属さないクラスの辞書部分空間との類似度は小さくなるという効果が得られる。例えば、あるクラスの辞書部分空間ｉと全く同じものが入力部分空間として入ってきた場合、上記の補正によって入力部分空間と辞書部分空間ｉとの類似度は１となり、その他の辞書部分空間ｊとの類似度は最小値の０となる。先に述べた効果が得られることがこれによって確かめられる。
【００６８】
そして、この補正によって辞書部分空間同士の類似度が最小値である０になる。これは、辞書部分空間同士が直交している場合と同等の効果が得られることになる。この理由として、この補正が部分空間をGrassmann多様体（非特許文献１０参照、「多様体の基礎」、松本幸夫著、東京大学出版）という非常に高次元の空間上の点とみなし、その中でお互いの距離を離す処理を行うのと同等の処理となっているためである。そのため、辞書部分空間の数がGrassmann多様体の次元を超える場合は、この補正を行っても辞書部分空間同士の類似度全てを０にすることはできず、辞書部分空間の数が増える毎に距離を離す効果は減少する。一般に、パターンが属するベクトルを１０００次元、部分空間の次元を１０次元とした場合、Grassmann多様体の次元は（１０００−１０）×１０＝９９００次元になる。
【００６９】
（１４）変形例１
本発明は上記実施形態に限らず、その主旨を逸脱しない限り種々に変更することができる。
【００７０】
部分空間生成部２０５で生成した入力部分空間や辞書部分空間格納部２０６に格納された辞書部分空間に対して、識別に効果のある変換を施しても良い。
【００７１】
これらの変換として、例えば、特許文献４にあるような、識別に不必要な情報を効率よく取り除く変換や非特許文献１にあるような、異なるクラス間の距離を離す変換などが上げられる。また、辞書部分空間に関してはこれらの変換を施した後に辞書部分空間格納部２０６に格納しても良い。
【００７２】
（１５）変形例２
上記実施形態において、類似度計算部２０７では、行列Ｘの最大固有値λ１を類似度としていたが、他の固有値λ２，・・・，λＭを類似度として使用しても良い。また、Ｘの固有値λ１，・・・，λＭの和や積を類似度としても良い。固有値λ２，・・・，λＭは次に説明する値になる。
【００７３】
入力部分空間、辞書部分空間それぞれでなす角θ１を定めるベクトルをｕ１，ｖ１とし、入力部分空間内でのｕ１の直交補空間と辞書部分空間内でのｖ１の直交補空間のなす角をθ２とすると式（３）のようになる。
【００７４】
λ２＝ｃｏｓ２θ２      （３）
以下θｉを同様に定めると、ｃｏｓ２θｉが行列Ｘの各固有値λｉに対応する。
【００７５】
（１６）変形例３
上記実施形態では、補正変換生成部２０９で生成する補正変換行列をＺＹ−１としていたが、Ｙ−１が存在しない場合には辞書特徴類似度行列Ｙの擬似逆行列を使用しても良い。擬似逆行列を得るための計算方法は、非特許文献２の方法を用いる。
【００７６】
（１７）変形例４
上記実施形態ｄ及び変形例３では、補正変換生成部２０９で補正行列を生成する際に辞書特徴類似度行列Ｙの逆行列や擬似逆行列を使用していたが、それらに摂動を加えたものを使用しても良い。
【００７７】
例えば、逆行列Ｙ−１に対する摂動として、各成分が小さい行列を足すなどが考えられる。
【００７８】
（１８）変形例５
辞書部分空間格納部２０６では、識別を行うクラスから生成された部分空間以外の部分空間を格納し、辞書類似度格納部２０８、補正変換生成部２０９、類似度補正部２１０で、辞書部分空間と同様の処理をしてもよい。
【００７９】
（１９）変形例６
上記実施形態では、補正変換生成部２０９は辞書部分空間格納部２０６に格納された辞書部分空間全てを用いて補正変換行列を生成していたが、辞書部分空間格納部２０６に格納された辞書部分空間をいくつかのグループに分けて、グループ毎に補正変換生成部２０９の処理で補正変換行列を作成しても良い。
【００８０】
その際、類似度補正部２１０もそのグループ毎に類似度補正を行う。
【００８１】
また、類似度補正部２１０で類似度補正を行わないグループがあっても良い。
【００８２】
（２０）変形例７
変形例６では、辞書部分空間格納部２０６に格納された辞書特徴を予め複数のグループに分け、グループ毎に補正変換生成部２０９の処理を行っていたが、このグループ分けに類似度計算部２０７で計算した各辞書特徴との類似度を用いても良い。
【００８３】
例えば、類似度計算部２０７で計算した類似度の大きさで順位付けし、１０位以内と１１位以下にグループ分けするなどしてもよい。
【００８４】
（２１）変形例８
上記の変形例１〜７を組み合わせても良い。
【００８５】
（２２）変形例９
ここでは顔画像パターンを用いて個人の識別を行っていたが、入力が属するクラスを識別する際に数値を用いるものであれば、この類似度補正を行っても良い。
【００８６】
例えば、文字、自動車、服などの識別に用いても良い。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】本発明の第１の実施形態のパターン認識装置１０の構成図である。
【図２】第２の実施形態の顔認識装置２０の構成図である。
【符号の説明】
【００８８】
１０      パターン認識装置
１０１      パターン入力部
１０２      特徴抽出部
１０３      辞書特徴格納部
１０４      類似度計算部
１０５      辞書類似度格納部
１０６      補正変換生成部
１０７      類似度補正部
１０８      判定部
【図１】
2007310703.tif 000007
【図２】
2007310703.tif 000008