学習に使用する複数のサンプル画像のそれぞれに対する弱判別器の判別学習の結果と前記弱判別器の判別学習の結果の信頼性を示すパラメータとを取得する学習手段と、前記複数のサンプル画像のそれぞれについて、被検出対象が含まれている確からしさを示す値を、前記判別学習の結果と前記パラメータとを用いて算出する算出手段と、一のサンプル画像について前記確からしさを示す値が、予め設定された学習閾値に比べて小さい場合に、前記複数のサンプル画像から前記一のサンプル画像を削除する削除手段と、前記一のサンプル画像が削除された後の複数のサンプル画像のそれぞれに対する弱判別器の判別学習の結果から、当該判別学習の結果の信頼性を示すパラメータを取得する再学習手段と、を備えることを特徴とする学習装置。前記再学習手段によって取得された前記パラメータを用いて算出される識別閾値を用いて、判別処理の対象となる画像に前記被検出対象が含まれているか否かを判別する判別手段を更に備えることを特徴とする請求項1に記載の学習装置。前記算出手段によって算出された前記確からしさを示す値の中で最小値となる値と前記識別閾値とを用いて前記学習閾値を算出し、設定する設定手段を更に備えることを特徴とする請求項2に記載の学習装置。前記算出手段は、前記複数のサンプル画像のそれぞれについて、前記被検出対象の背景画像が含まれている確からしさを示す値を、前記判別学習の結果と前記判別学習の結果の信頼性を示すパラメータとを用いて算出することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の学習装置。前記設定手段は、前記被検出対象の背景画像が含まれている確からしさを示す値の中で最大値となる値と前記識別閾値とを用いて算出される値を、前記学習閾値とは異なる第2学習閾値として設定し、前記削除手段は、前記背景画像が含まれている確からしさを示す値が前記第2学習閾値より大きい場合、前記複数のサンプル画像から前記背景画像が含まれている一のサンプル画像を削除することを特徴とする請求項3に記載の学習装置。前記判別手段によって算出される前記識別閾値は、前記学習閾値よりも大きい値であることを特徴とする請求項2に記載の学習装置。前記学習手段および再学習手段は、AdaBoostによる学習処理により、前記弱判別器の判別学習の結果の信頼性を示すパラメータを取得することを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載の学習装置。前記学習手段および再学習手段は、SVMSupportVectorMachineによる学習処理により、前記弱判別器の判別学習の結果の信頼性を示すパラメータを取得することを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載の学習装置。コンピュータを、請求項1乃至8のいずれか1項に記載の学習装置の各手段として機能させるためのプログラム。学習装置における学習方法であって、前記学習装置の学習手段が、学習に使用する複数のサンプル画像のそれぞれに対する弱判別器の判別学習の結果と前記弱判別器の判別学習の結果の信頼性を示すパラメータとを取得する学習工程と、前記学習装置の算出手段が、前記複数のサンプル画像のそれぞれについて、被検出対象が含まれている確からしさを示す値を、前記判別学習の結果と前記パラメータとを用いて算出する算出工程と、前記学習装置の削除手段が、一のサンプル画像について前記確からしさを示す値が、予め設定された学習閾値に比べて小さい場合に、前記複数のサンプル画像から前記一のサンプル画像を削除する削除工程と、前記学習装置の再学習手段が、前記一のサンプル画像が削除された後の複数のサンプル画像のそれぞれに対する弱判別器の判別学習の結果から、当該判別学習の結果の信頼性を示すパラメータを取得する再学習工程と、を有することを特徴とする学習方法。前記学習装置の判別手段が、前記再学習工程で取得された前記パラメータを用いて算出される識別閾値を用いて、判別処理の対象となる画像に前記被検出対象が含まれているか否かを判別する判別工程を更に有することを特徴とする請求項10に記載の学習方法。これまで考え出されたアルゴリズムでは、それぞれに課題が残っている。まず非特許文献2ではBandSVMによる統計上有意な改善は報告されていない。また、評価関数を工夫する手法の多くは、評価関数が凸関数でなくなってしまうために、局所解に陥るという問題がある。非特許文献4による方法は、計算コストが高く、現実的には数百のデータまでしか学習できない。本発明は、上記の課題を鑑みてなされたもので、外れ値の影響の少ない解を少ない計算コストで得られるようにする学習技術を提供することを目的とする。本発明に適用可能な学習アルゴリズムはAdaBoost、SVMに限らない。特に本発明では、学習閾値と識別閾値が異なるという点で、従来とは異なる範囲の誤識別データを除外している点が従来技術と相違している。上記課題を解決する本発明の一つの側面にかかる学習装置は、学習に使用する複数のサンプル画像のそれぞれに対する弱判別器の判別学習の結果と前記弱判別器の判別学習の結果の信頼性を示すパラメータとを取得する学習手段と、前記複数のサンプル画像のそれぞれについて、被検出対象が含まれている確からしさを示す値を、前記判別学習の結果と前記パラメータとを用いて算出する算出手段と、一のサンプル画像について前記確からしさを示す値が、予め設定された学習閾値に比べて小さい場合に、前記複数のサンプル画像から前記一のサンプル画像を削除する削除手段と、前記一のサンプル画像が削除された後の複数のサンプル画像のそれぞれに対する弱判別器の判別学習の結果から、当該判別学習の結果の信頼性を示すパラメータを取得する再学習手段と、を備えることを特徴とする。本発明によれば、学習データにおける外れ値の影響の少ない学習結果を少ない計算コストで得ることが可能となる。<第1実施形態>本発明の第1実施形態では、入力された画像に顔があるかどうかを判定する情報処理装置学習装置の構成例を示す。実施形態を簡単にするために、入力される画像は、顔があればパスポート写真のようにほぼ中央に決められた大きさで配置されているものと仮定する。画像を走査したり画像を拡大縮小するなどしたりすれば、任意の位置にある任意の大きさの顔を検出できることは言うまでもない。図1は、情報処理装置学習装置のハードウェア構成の一例を示す図である。CPU中央演算装置100は、実施形態で説明する情報処理方法をプログラムに従って実行する。プログラムメモリ101には、CPU100により実行されるプログラムが記憶されている。RAM102は、CPU100によるプログラムの実行時に、各種情報を一時的に記憶するためのメモリである。本実施形態の画像情報は、一時的にRAM102上に保持される。ハードディスク103は、画像ファイル等を保存するための記録媒体である。なお、プログラムは、ハードディスク103に記憶されていてもよい。また、RAM102の容量が許せば、本実施形態で説明する様々な情報はRAM102に保持しても良い。ディスプレイ104は、本実施形態の処理経過をユーザに提示する。バス110は、これら各部とCPU100とを接続している制御バス、データバスである。なお、情報処理装置学習装置は、これ以外にもキーボードやポインティングデバイス等の入力機器等を備えていてもよい。顔を検出する際の処理の流れを図2のフローチャートを参照して説明する。本処理はCPU100の全体的な制御により実行される。まず、ステップS201で図1のハードディスク103より画像をRAM102に読み込む。RAM102上において画像は2次元配列として保持される。次のステップS202では、後述する学習方法により作成した識別パラメータをRAM102に読み込む。ステップS203では、ステップS202で読み込んだ識別パラメータを使用して、判別処理の対象となる画像ステップS201で読み込んだ画像に被検出対象となる顔が含まれているか否かを判別する。その判別結果は次のステップS204でディスプレイ104に表示される。図2の処理の流れをデータフロー図として書き表すと図3ようになる。画像305は図1のハードディスク103に保存されている。画像の読み込み処理S201図2によってハードディスク103に保存されている画像305が読み込まれ、RAM102上に入力画像Iとして記憶される。識別パラメータ308はハードディスク103に保存されている。識別パラメータの読み込み処理S202図2によってハードディスク103内の識別パラメータ308が読み込まれ、RAM102上に識別パラメータ309として記憶される。検出処理S203図2では、入力画像Iと識別パラメータ309とを使用して、入力画像Iの中に顔が検出されるかどうかを判定し、検出結果307がRAM102に書き込まれる。検出結果の表示処理S204図2ではRAM102に書き込まれた検出結果307の内容がディスプレイ104に表示される。ハードディスク103に保存されている画像305は、例えば、顔画像をあるディレクトリに保存し、顔が写っていない背景画像を別のディレクトリに保存することにより区別される。画像305はそれぞれ、例えば、JPEGフォーマットなどでハードディスク103に保存されている。ここでは、顔画像と背景画像の両方ともと表現することにする。Xjは画像であり、Xjが顔画像であればYj1、背景画像であればYj0とする。また、Ujはその画像を学習に使用するかどうかを表すフラグ識別情報とし、1であればその画像を学習に使用し、0であれば学習に使用しないものとする。Adaboostを利用した顔検出のアルゴリズムについては、非特許文献5に解説されているので、ここではその詳細には触れないが、入力画像に顔が写っているかどうかは、次の1式で判別できるということを引用する。この式が、図2のステップS203の顔検出処理で使用される。ここで、xは入力画像、htはt番目の弱判別器を表し、Tは弱判別器の個数を表す。hxは判別学習の結果を示している。非特許文献5における弱判別器は、入力画像Iを輝度画像に変換した後の2つの矩形領域の差に閾値処理をしたものである。ただし、本発明においては、他の種類の弱判別器を利用しても発明の本質には影響がない。h=1であれば、xに顔が存在し、hx=0であれば顔が存在しないと判定する。αtは弱判別器の判別学習の結果の信頼性に関わる係数識別パラメータである。θは識別パラメータを用いて算出される識別閾値で、以下の2式が使用される。また、本実施形態では、以下の3式で表わされる値を確からしさと呼ぶことにする。弱判別器htの選択法とαtの求め方は非特許文献5に解説されている。ただし、本実施形態では、画像に付けられたフラグUjによって、学習に使用するかどうか決める。そのため、AdaBoostで学習する際には、の中からUj=1なる画像を抽出し、連番となるように番号を振り直してとし、学習に使用する画像情報とする。学習過程のフローチャートを図4に示す。本処理はCPU100の全体的な制御により実行される。まず、ステップS401において、ハードディスク103より学習用画像をRAM102に読み込む。この際、学習画像が読み込まれるが、Ujの初期値は1とする。このときJPEGフォーマットを使用して保存されてある画像に対して、伸張処理が必要となる。例えば、IndependentJPEGGroupによって提供されているlibjpegライブラリなどを利用してこの処理を行うことができる。ステップS402では、先ほど説明したようにUjが1の画像情報学習に使用するサンプル画像の情報を使用してAdaBoostによる学習を行う。これにより、3式の計算に必要な識別パラメータαiと弱判別器の判別学習の結果としてhtが取得される。次にステップS403からステップS410までのループを各画像情報jに対して繰り返す。ステップS404では、Uj=1かどうかを確認し、Uj=1の画像情報に対してステップS405からステップS408までの処理を実行する。ステップS405では、画像情報jに対して3式を適用し、被検出対象例えば、顔画像や背景画像が含まれているか否かを判別するための値確からしさLを算出する。ここで予め定められた定数θfと比較して、Yj1顔画像であり、かつL<θjであれば、処理をステップS407に進める。ステップS407では、顔画像Xjを削除して、Uj=0学習に使用しないに設定する。ステップS406の判定処理で、Yj=0背景画像である場合、または、L≧θfの場合、処理をステップS408に進める。ステップS408では、予め定められた定数θbと比較して、Yj=0背景画像、かつ、L>θbであれば、処理をステップS409に進める。ステップS409では、背景画像Xjを削除して、Uj=0学習に使用しないに設定する。Uj=0に設定された画像情報は学習対象から外されて、ステップS411で、AdaBoostによる学習処理再学習処理が行われる。ステップS411で取得された識別パラメータαiと弱判別器htが、図2の顔検出処理S203に利用される。上記θf、θbはいくつかの値を試し、交差検定によって確定するのが理想的である。しかし、学習時間を抑える必要がある場合には、例えば、次の4式で設定することもできる。4式によれば、学習サンプルの確からしさの分布より学習閾値を定めることができる。ここで、minL1はサンプル画像に顔画像が含まれている確からしさの最小値であり、maxL0はサンプル画像に背景画像が含まれている確からしさの最大値である。rには、例えば0.5のような0<r<1を満たす定数を利用する。以上の学習方法では、正しく識別できない学習データの全てではなく一部だけを学習対象から外している。特に本実施形態では、AdaBoostを利用して外れ値を削減する例を示した。その際、識別時の閾値識別閾値とは異なる学習閾値θfとθbを利用して外れ値を削減する方法を提案した。顔の検出に用いる識別閾値は学習閾値第1学習閾値θfよりも大きく、背景の検出に用いる識別閾値は学習閾値第2学習閾値θbよりも小さい。本実施形態にかかる学習方法によれば、学習によって正しく識別できない学習データ外れ値を学習対象から外しているため、外れ値の影響を受けにくい学習を行うことができる。<第2実施形態>本実施形態では、画像中に人体が存在するかどうかを判定する識別器のための識別パラメータを求める例を示す。その際、SVMを利用して学習する方法を提案する。言うまでもなく入力データが画像でなくても音声情報やテキスト情報など他の内容であっても、本発明の要点は変わらない。本実施形態における検出処理の流れは、第1実施形態における図2の検出処理の流れと基本的に同じであるが、ステップS203の処理では顔を検出するのではなく、人体を検出する点で相違する。この際、検出処理の前に入力画像を画像特徴量に変換する。入力画像を画像特徴量に変換するための処理としては、例えば非特許文献6に提案されているHistogramofOrientedGradientsなどを利用することができる。ハードディスク103には、画像情報としてが保存されているものとする。Iiは画像を表す。Iiが人物の写っている画像である場合には、ラベルyi=1とする。逆に人物が写っていない背景画像である場合には、ラベルyi=-1とする。siは各画像に割り当てられた重みであり、SVM学習においてその画像をどれほど重視するべきかを示す非負実数である。もし全ての画像を均等に扱うならば、全てのsiを1にすればよい。更に、第1実施形態の図4の代わりに学習過程のフローチャートとして図5を利用する。本処理はCPU100の全体的な制御により実行される。まず、ステップS501において、ハードディスク103より学習用画像をRAM102に読み込む。この際、学習画像情報が読み込まれるが、学習画像Iiは画像特徴量xiに変換される。RAM102にはが記憶され、これらをまとめて学習画像情報群Wと呼ぶことにする。Wは後に説明する方法によって、徐々に要素数が減ることになる。次に、ステップS502でSVMが使用できる。言うまでもなく、全てのsjが等しい場合には通常のSVMが使用できる。FSVMやSVMまとめてSVMと呼ぶで取得される識別パラメータはラグランジュ乗数αjと定数項bである。線形カーネルを利用する場合には、数学的に等価で、より少ないパラメータによって表現できることは機械学習の専門家に知られている。これら識別パラメータを次の5式に代入することによって、入力画像Iに人物が写っているかどうか判定できる。ここでlは学習画像情報群Wの要素数である。また、関数signは引数Lを識別閾値θ0と比較して、大きければ1、小さければ-1を返す関数である。L=0の場合は例えば1を返しても良い。KはSVMに使用するカーネル関数である。次にステップS503からステップS511までの処理をR回繰り返し実行する。例えば、R4回のように有限の回数だけ実行する。ステップS504では、直前のSVM学習によって得られた識別パラメータを利用して次の6式により、学習画像情報群Wのyi=-1となる画像特徴量xjに対してLを求める。Lは入力画像Ijが人物画像である確からしさを表す。見方を変えると、Lは、入力画像Ijが背景画像である確からしさであると解釈することができる。そのため、ある閾値Mと比較してL>Mということは、背景としての確からしさが-M未満であることになる。次のステップS505において、yi=-1、かつ、L>Mなる画像情報を選び出し、画像情報群Sを形成する。Sの要素の個数をS|と表記する。M=1とすれば、SVMのマージンと一致する。次にステップS506において、画像情報群Sの画像情報をLが降順となるようにソートする。添え字kを使って、このソートされた画像情報群の要素をxMksMkと表現する。xMsMはそれぞれ画像特徴量の配列と重みの配列であり、xMksMkは、それぞれの配列のk番目の要素を指す。画像情報群Sの画像は全て背景画像であるため、ラベル情報はソート対象から外す。次にステップS507で、配列Cを用意する。配列Cの各要素Cmは次式に定義するとおりである。次にステップS508では、Cmをm=1...Sの順にたどり、初めてCm>rCSを満たすmを求める。ここでrは、0<r≦1を満たす定数である。得られたmを元に学習閾値θbLxMmに設定する。rはなるべく小さく設定して、毎回少数の画像情報だけが削除対象として選ばれるようにして、ステップS503からステップS511までのループ回数Rを大きくするのが、理想的ではある。しかし現実にはこれでは学習時間が長くなるため、rをより大きくし、ループの回数Rを減らすことで、学習時間と精度のトレードオフを行う必要がある。ステップS509において、学習画像情報群Wの要素の中で、yi=-1、かつ、Lxi>θbなる画像情報をWから削除する。ループの最後のステップS510では、要素が削除された学習画像情報群Wを使ってSVMが読み込まれるが、学習画像Iiは画像特徴量xiに変換するのは第2実施形態と同じである。次にステップS701で学習画像情報を2つのグループに分ける。具体的には、学習画像情報全体の例えば15をランダムに選び評価用画像情報群Cとして取り置く。残りの画像情報を学習画像情報群Wとする。次にステップS702で仮のパラメータrの初期値を、例えば、0.5に設定する。また、後で説明する変数Hをに初期化する。次にステップS502でSVMによる学習を行う。これにより、5式の識別パラメータαiと定数項bが得られる。そして、ステップS703からステップS706までの処理を制限時間まで繰り返す。例えば、開発者、学習装置のユーザが制限時間を設定することが可能である。また、ループを始める前のステップS703で、後で説明する変数Xをに初期化する。ループ内のステップS504からステップS510までの処理は第2実施形態の図5の処理内容と同じであり、詳細な説明は省略する。ループ最後のステップS705では、評価用画像を用いて被検出対象が含まれているか否かの判別学習の結果を評価する。ステップS701で取り置いた、学習に使用する複数のサンプル画像学習用画像の一部を評価用の画像評価用画像情報群Cとして、識別を試みる。このとき識別パラメータとして、ステップS510で得られたものを利用する。ここで識別精度を求めるわけであるが、その際、fxiyiとなった画像情報の数を評価用画像情報群の要素数Cで割った値を精度pと定義する。このpとXの第1要素X1を比較し、pの方が大きければXをに設定する。ここでjは、ステップS703からステップS706までのループをそれまでに繰り返した回数である。Xは、それまで最高の精度を達成した時の精度とそのときのパラメータを保持するための変数である。ステップS706までのループを繰り返した後は、ステップS707でXの第1要素X1とHの第1要素H1とを比較し、X1が大きければ、HにXの内容をコピーし、ステップS708へと進む。評価用画像を用いた再学習の結果が所定の精度になるまで、ステップS502以下の処理が繰り返される。一方、ステップS707の判定で、H1の方が大きければ、ステップS709へと進む。ステップS708ではrをr/2に設定し直し、ステップS502からの処理を再び繰り返す。ステップS709では、rとしてHの第2要素H2、RとしてHの第3要素H3を設定し、第2実施形態の図5で説明した学習を行う。以上の処理により、学習方法の繰り返し回数Rを決定することができる。本実施形態では、説明を分かりやすくするために最高精度のパラメータを保持し、これを随時更新する方法を採用した。これ以外にも、ステップS705で全てのを記録し、pをrとRの関数として平滑化した後に、最適なrとRを求めることもできる。その他の実施形態また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアプログラムを、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータまたはCPUやMPU等がプログラムを読み出して実行する処理である。