第1情報量で識別可能な第1コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第1学習用データを格納した第1学習用データベースと、第1情報量よりも少ない第2情報量で識別可能な、前記第1コストよりも大きな第2コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第2学習用データを、前記第1学習用データよりも少ない情報量だけ格納した第2学習用データベースと、前記第1学習用データのそれぞれについて第1特徴量を取得する第1特徴量取得手段と、前記第2学習用データのそれぞれについて第2特徴量を取得する第2特徴量取得手段と、前記第1コストのアノテーション情報に基づいて、前記第1特徴量取得手段によって取得された第1特徴量の次元を削減するための第1の次元削減モデルを決定する第1の次元削減モデル決定手段と、前記第1の次元削減モデルを用いて、前記第2特徴量取得手段が取得した第2特徴量の次元を削減する第1の次元削減手段と、を備えたことを特徴とする情報処理装置。前記第2コストのアノテーション情報に基づいて、前記第1の次元削減手段によって削減された前記第2特徴量の次元をさらに削減するための第2の次元削減モデルを決定する第2の次元削減モデル決定手段と、前記第2の次元削減モデルを用いて、前記第1の次元削減手段が出力した次元削減後の前記第2特徴量の次元をさらに削減する第2の次元削減手段と、を備えたことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。前記第2の次元削減手段の出力として、前記第2コストのアノテーション情報と関係する前記第2特徴量を決定して、決定した前記第2特徴量を用いて識別器を生成する学習手段をさらに有することを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。前記第1学習用データベースに格納された前記第1学習用データ及び前記第2学習用データベースに格納された前記第2学習用データは、画像情報であることを特徴とする請求項1ないし3の何れか1項に記載の情報処理装置。前記第1学習用データベースに格納された前記第1学習用データ及び前記第2学習用データベースに格納された前記第2学習用データは、音声情報であることを特徴とする請求項1ないし3の何れか1項に記載の情報処理装置。前記第1コストのアノテーション情報は個人を識別するために付されたアノテーション情報であって、前記第2コストのアノテーション情報は好みを識別するために付されたアノテーション情報であることを特徴とする請求項1ないし5の何れか1項に記載の情報処理装置。前記第1コストのアノテーション情報に基づいて前記第1特徴量取得手段によって取得された特徴量について、クラス数をCとし、総データ数nのデータ集合X=x、データ全体の平均値をx’、クラスiのデータ数をxiとし、そのデータ集合のデータ数をniとし、そのデータ集合の平均値をxi’とした場合に、群内分散Wと群間分散Bを、以下のように定義し、W1Bの固有値分解を行ない、C-1個の固有値λiと固有ベクトルAiを算出し、A=[A1A2A3Ac1]を用いてATXを求めることでC-1次元空間に次元削減を行なうことを特徴とする請求項1ないし6の何れか1項に記載の情報処理装置。請求項3に記載の情報処理装置を用いて生成したことを特徴とする識別器。第1情報量で識別可能な第1コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第1学習用データを格納した第1学習用データベースと、第1情報量よりも少ない第2情報量で識別可能な、前記第1コストよりも大きな第2コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第2学習用データを、前記第1学習用データよりも少ない情報量だけ格納した第2学習用データベースと、を用いて情報を処理する情報処理方法であって、前記第1学習用データのそれぞれについて特徴量を取得する第1特徴量取得ステップと、前記第2学習用データのそれぞれについて特徴量を取得する第2特徴量取得ステップと、前記第1コストのアノテーション情報に基づいて、前記第1特徴量取得ステップによって取得された特徴量の次元を削減するための第1の次元削減モデルを決定する第1の次元削減モデル決定ステップと、前記第1の次元削減モデルを用いて、前記第2特徴量取得ステップにおいて取得した特徴量の次元を削減する第1の次元削減ステップと、を備えたことを特徴とする情報処理方法。第1情報量で識別可能な第1コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第1学習用データを格納した第1学習用データベースと、第1情報量よりも少ない第2情報量で識別可能な、前記第1コストよりも大きな第2コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第2学習用データを、前記第1学習用データよりも少ない情報量だけ格納した第2学習用データベースと、を用いて情報を処理する情報処理プログラムであって、前記第1学習用データのそれぞれについて特徴量を取得する第1特徴量取得ステップと、前記第2学習用データのそれぞれについて特徴量を取得する第2特徴量取得ステップと、前記第1コストのアノテーション情報に基づいて、前記第1特徴量取得ステップによって取得された特徴量の次元を削減するための第1の次元削減モデルを決定する第1の次元削減モデル決定ステップと、前記第1の次元削減モデルを用いて、前記第2特徴量取得ステップにおいて取得した特徴量の次元を削減する第1の次元削減ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。しかしながら、非特許文献4のようにアノテーションのコストが高く、学習画像を大量に用意することが不可能な場合は、非特許文献3に記載の技術では、適切に次元削減が行われないという課題があった。よって、大量の学習DBを用意するのはコストがかかり、少量の学習DBでは精度が低くなるというトレードオフの問題が存在する。通常は、高次元の特徴ベクトルを学習して、有用な特徴次元のみを抽出するが、学習DBが大量に高次元の学習が不可能な場合はこのようなアプローチをとれないために、単純に次元数を削減すると識別率が下がってしまう。つまりアノテーションのコストが高い画像は学習画像を大量に集めることが困難であるため、人の感じる印象のように曖昧性主観性を含む対象を、従来の機械学習の枠組みで直接識別しようとすると、高精度の識別を実現する学習識別器の生成が困難ということになる。本発明の目的は、上述の課題を解決する技術を提供することにある。上記目的を達成するため、本発明に係る装置は、第1情報量で識別可能な第1コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第1学習用データを格納した第1学習用データベースと、第1情報量よりも少ない第2情報量で識別可能な、前記第1コストよりも大きな第2コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第2学習用データを、前記第1学習用データよりも少ない情報量だけ格納した第2学習用データベースと、前記第1学習用データのそれぞれについて第1特徴量を取得する第1特徴量取得手段と、前記第2学習用データのそれぞれについて第2特徴量を取得する第2特徴量取得手段と、前記第1コストのアノテーション情報に基づいて、前記第1特徴量取得手段によって取得された第1特徴量の次元を削減するための第1の次元削減モデルを決定する第1の次元削減モデル決定手段と、前記第1の次元削減モデルを用いて、前記第2特徴量取得手段が取得した第2特徴量の次元を削減する第1の次元削減手段と、を備えたことを特徴とする。上記目的を達成するため、本発明に係る識別器は、上記情報処理装置を用いて生成されたことを特徴とする。上記目的を達成するため、本発明に係る方法は、第1情報量で識別可能な第1コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第1学習用データを格納した第1学習用データベースと、第1情報量よりも少ない第2情報量で識別可能な、前記第1コストよりも大きな第2コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第2学習用データを、前記第1学習用データよりも少ない情報量だけ格納した第2学習用データベースと、を用いて情報を処理する情報処理方法であって、前記第1学習用データのそれぞれについて特徴量を取得する第1特徴量取得ステップと、前記第2学習用データのそれぞれについて特徴量を取得する第2特徴量取得ステップと、前記第1コストのアノテーション情報に基づいて、前記第1特徴量取得ステップによって取得された特徴量の次元を削減するための第1の次元削減モデルを決定する第1の次元削減モデル決定ステップと、前記第1の次元削減モデルを用いて、前記第2特徴量取得ステップにおいて取得した特徴量の次元を削減する第1の次元削減ステップと、を備えたことを特徴とする。上記目的を達成するため、本発明に係るプログラムは、第1情報量で識別可能な第1コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第1学習用データを格納した第1学習用データベースと、第1情報量よりも少ない第2情報量で識別可能な、前記第1コストよりも大きな第2コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第2学習用データを、前記第1学習用データよりも少ない情報量だけ格納した第2学習用データベースと、を用いて情報を処理する情報処理プログラムであって、前記第1学習用データのそれぞれについて特徴量を取得する第1特徴量取得ステップと、前記第2学習用データのそれぞれについて特徴量を取得する第2特徴量取得ステップと、前記第1コストのアノテーション情報に基づいて、前記第1特徴量取得ステップによって取得された特徴量の次元を削減するための第1の次元削減モデルを決定する第1の次元削減モデル決定ステップと、前記第1の次元削減モデルを用いて、前記第2特徴量取得ステップにおいて取得した特徴量の次元を削減する第1の次元削減ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。本発明によれば、少量の学習データから識別に有効な次元削減を行なう際に、データの特徴量の次元を段階的に削減することにより、データが少量でも高精度の識別を維持することができる。以下に、本発明を実施するための形態について、図面を参照して、例示的に詳しく説明記載する。ただし、以下の実施の形態に記載されている、構成、数値、処理の流れ、機能要素などは一例に過ぎず、その変形や変更は自由であって、本発明の技術範囲を以下の記載に限定する趣旨のものではない。[第1実施形態]本発明の第1実施形態としての情報処理装置100について、図1を用いて説明する。情報処理装置100は、第1の次元削減モデルを決定して第2学習用DBから取得した第2学習用データの次元削減を行なう装置である。図1に示すように、情報処理装置100は、第1学習用データベース101と、第2学習用データベース102と、第1特徴量取得部103と、第2特徴量取得部104と、第1の次元削減モデル決定部105と、第1の次元削減部106とを有する。第1学習用データベース101は、第1情報量で識別可能な第1コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第1学習用データを格納する。第2学習用データベース102は、第1情報量よりも少ない第2情報量で識別可能な、第1コストよりも大きな第2コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第2学習用データを、第1学習用データよりも少ない情報量だけ格納する。第1特徴量取得部103は、第1学習用データのそれぞれについて第1特徴量を取得する。第2特徴量取得部104は、第2学習用データのそれぞれについて第2特徴量を取得する。第1の次元削減モデル決定部105は、第1コストのアノテーション情報に基づいて第1特徴量取得部103によって取得された第1特徴量113の次元を削減するための第1の次元削減モデルを決定する。第1の次元削減部106は、第1の次元削減モデル115を用いて、第2特徴量取得部104が取得した第2特徴量114の次元を削減する。以上の構成及び動作により、本実施形態における情報処理装置によれば、少量の学習データから識別に有効な次元削減を行なう際に、データの特徴量の次元を段階的に削減することにより、データが少量でも高精度の識別を維持することができる。[第2実施形態]次に本発明の第2実施形態に係る情報処理装置200について、図2を用いて説明する。図2は、本実施形態に係る情報処理装置200の構成を説明するための図である。情報処理装置200は、第1学習用データベース201と、第2学習用データベース202と、第1特徴量取得部203と、第2特徴量取得部204と、第1の次元削減モデル決定部205と、第1の次元削減部206とを有する。さらに、情報処理装置200は第2の次元削減モデル決定部207と、第2の次元削減部208と、学習器209とを有する。構成第1学習用データ記憶部201は、第1コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第1学習用データ211を格納する。この第1学習用データ211は、第1コストのアノテーションをあらかじめ付されたデータであり、アノテーション情報を付すためのコストを低く抑えられている。なお、第1学習用データ211は画像情報、音声情報その他の情報であって識別の対象とすることが可能なあらゆる情報を含むものである。第1コストのアノテーション情報は、アノテーションを行なうために時間や労力などのコストを要しない情報である。本実施形態において第1コストのアノテーション情報は、個人を特定するためのIDや、性別や、年齢や、氏名など客観的な情報である。第2学習用データ記憶部202は、第2コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第2学習用データ212を、第1学習用データ記憶部201に格納された第1学習用データ211よりも少ない量だけ格納する。この第2学習用データ212は、第1コストのアノテーション情報と比べてアノテーションを付すためのコストが大きい第2コストのアノテーション情報を付されたデータである。なお、第2学習用データ212は、第1学習用データ211と同様に、画像情報、音声情報その他の情報を含むものである。第2コストのアノテーション情報は、アノテーションを行なうために人手を要し、時間や労力などのコストを要する情報である。本実施形態において第2コストのアノテーション情報は、好みである、好みでない、怖そう、優しそう、硬い、柔らかいなどのように人が受けた印象を判断基準とする主観的な情報である。第1特徴量取得部203は、第1学習用データベース201から取得したそれぞれの第1学習用データ211から第1特徴量213を取得する。この第1特徴量213は、あらかじめ第1学習用データベース201において抽出済みであり第1コストのアノテーション情報と共に付されていても良く、第1特徴量取得部203において第1学習用データ211を取得した後に抽出してもよい。第2特徴量取得部204は、第2学習用データベース202から取得したそれぞれの第2学習用データ212から第2特徴量214を取得する。この第2特徴量214も第1特徴量213と同様に、あらかじめ第2コストのアノテーション情報と共に付されていても良く、第2特徴量取得部204において第2学習用データ212を取得した後に抽出してもよい。第1の次元削減モデル決定部205は、第1特徴量取得部203において取得された第1特徴量213の次元を削減するために、第1コストのアノテーション情報に基づいて第1の次元削減モデル215を決定する。第1の次元削減部206は、第2特徴量取得部204から取得した第2特徴量214の次元を削減するために、第1の次元削減モデル215に基づいて第1の次元削減を行ない特徴ベクトル216を算出する。そして、第2の次元削減モデル決定部207は、特徴ベクトル216の次元をさらに削減するために、第2学習用データ212のそれぞれに付された第2コストのアノテーション情報に基づいて第2の次元削減モデル217を決定する。第2の次元削減部208は、第1の次元削減部206が出力した第1の次元削減後の特徴ベクトル216の次元を、第2の次元削減モデル217を用いてさらに削減する。学習器209は、第2の次元削減部208において次元を削減された識別情報218、すなわち、特徴ベクトル216から第2コストのアノテーション情報と関係する第2特徴量214を決定して抽出する。そして、学習器209は、第2特徴量214を用いて最終目的である好み識別を行なうための識別器を、SVMSupportVectorMachineなどの学習アルゴリズムを用いて生成する。SVMについては、AsurveyonpatternrecognitionapplicaitonsofsupportvectormachinesHyeranByunInternationalJounalofPatternRecognitionpp2132362003に詳しい。なお、本実施形態においては、最終目的である識別の例を好み識別としたが、この好み識別においては複数の印象を組み合わせた識別として、たとえば、優しそうで柔らかい印象の人物を識別することも可能である。アノテーションに基づく識別次に本発明の第2実施形態に係る情報処理装置200における第1学習用データベース201に格納された第1学習用データ211について、図3を用いて説明する。図3は、第1学習用データベース201に格納された第1学習用データ211を第1コストのアノテーションを基に識別した状態を示す図である。第1学習用データ211は、第1学習用データベース201に格納された複数の第1学習用データの一例であり、この第1学習用データ211には、人物A~Jと人物A~Jを個人識別した複数の直線301とを示す。直線301は、第1学習用データ211に示した人物A~Jのそれぞれについて、たとえば氏名のアノテーション情報を基に行なった個人識別の識別面を表わす。ここで、第1学習用データ211の特徴量がたとえば10000次元であったとすると、氏名のアノテーション情報に基づいて人物A~Jを識別を目的とした次元削減を行なったことにより、この第1学習用データ211の特徴量を1000次元まで削減することが可能である。なお、この第1学習用データ211には、人物A~Jそれぞれを特定するための第1コストのアノテーション情報として、ID、性別、年齢、氏名など客観的な情報が付されている図5参照。次に本発明の第2実施形態に係る情報処理装置200における第2学習用データベース202に格納された第2学習用データ212について、図4を用いて説明する。図4は、第2学習用データベース202に格納された第2学習用データ212に第2コストのアノテーションを基に識別した状態を示す図である。第2学習用データ212は、第2学習用データベース202に格納された複数の第2学習用データの一例である。この第2学習用データ212には、人物A~Jのうち好意的な印象を受ける人物と、好意的な印象を受けない人物とについて好みの定義を行なった破線401を示す。破線401は、第2学習用データ212に示した人物A~Jのうち好意的な印象を受ける人物A~Eと、好意的な印象を受けない人物F~Jとについて行なった好み識別の識別面を表わす。この第2学習用データ212には、好意的な印象を受ける人物であるか否か特定するための第2コストのアノテーション情報として、好みである、又は好みでないという人の好みに関する印象の情報が付されている図6参照。まず図3に示す第1学習用データ211を用いて第1特徴量213を抽出して第1コストのアノテーション情報に基づいて人物A~Jそれぞれの識別を目的とした次元削減モデル215を決定する。その上で、図4に示す第2学習用データ212を用いて第2特徴量214を抽出し、第1の次元削減モデル215を用いて次元削減を第1の次元削減部206にて行ない、特徴ベクトル216を算出する。このように第2学習用データを、例として10000次元から1000次元まで次元削減した後、第2コストのアノテーション情報に基づいてさらに、第2の次元削減モデル決定部207にて第2の次元削減モデル217を決定する。第2の次元削減部208では、1000次元あった特徴ベクトル216を、好み識別に有効な100次元まで次元削減が可能となる。以上のように、第2学習用データベース202に登録された第2コストのアノテーションが少ない場合にも、識別に有効な次元削減を達成することが可能となる。第1学習用データ図5を用いて本発明の第2実施形態に係る情報処理装置200における第1学習用データ211について説明する。図5は、第1学習用データベース201に格納された第1学習用データ211に付された第1コストのアノテーション情報を示す図である。本実施形態においては第1学習用データ211のそれぞれについて、ID501と、性別502と、年齢503と、氏名504のような低コストのアノテーション情報を付されているが、低コストのアノテーション情報はこれらに限られるものではない。また、第1学習用データ211は、データ511~5nnの人物A~nに関する個人の情報を示す。なお、本実施形態における第1学習用データ511~5nnは一例であり、実際に第1学習用データベース201に格納される第1学習用データ211の量はこれらに限られるものではない。ID501は、人物A~nを識別するためにあらかじめ定められたID番号を示す。性別502は、人物A~nが男性か女性かを示す。年齢503は、人物A~nの年齢又は年代を示す。ここでいう年代は、10代、20代、のような区切りでよく、また、青年、壮年、中年、高年のような区切りでもよく、さらに、若年、老年のような大まかな区切りでもよい。氏名504は、人物A~nの氏名を示すが、氏名に限らずニックネームや通称などその人物を特定しうる名称であればよい。これら第1コストのアノテーション情報は、少なくとも第2コストのアノテーション情報を付すよりも低いコストで付すことが可能な情報である。第2学習用データ次に、図6を用いて本発明の第2実施形態に係る情報処理装置200における第2学習用データベース202について説明する。図6は、第2学習用データベース202に格納された第2学習用データ212に付された第2コストのアノテーション情報を示す図である。本実施形態においては、第2学習用データ212のそれぞれについて、好み601と好みでない602の高コストのアノテーション情報を付されているが、高コストのアノテーション情報はこれらの情報に限られるものではない。また、第2学習用データ212は、データ611~6nnの人物A~nそれぞれについての好き又は嫌いを示す。なお、第2学習用データ611~6nnは、第1学習用データ511~5nnよりも少ないデータ量だけ格納されるものである。好み601は、好きな人物としてA~Eを示す。一方、好みでない602は、好みでない人物としてF~Jを示す。これら第2コストのアノテーション情報は、第1コストのアノテーション情報を付すよりも高いコスト、たとえば人手を介し、主観性が高く即答することが難しく、また人によって異なるアノテーション結果になるため、一人当たりが付けなくてはいけないアノテーションが膨大になるなど、アノテーションを付すためにコストを要する情報である。次元の削減第1の次元削減モデル決定部205は、第1コストのアノテーション情報を基に第1特徴量213から次元の削減を行なう際に、LinearDiscriminatAnalysisLDAなどのアルゴリズムを用いて次元を抽出する。また、第2の次元削減モデル決定部207において、第2コストのアノテーション情報を基に特徴ベクトル216から次元の削減を行なう際も同様である。次元の削減手法は、LDAに限るものではなくその他の教師付次元削減手法を用いてもよい。次元をdとし、クラス数をCとする。総データ数nのデータ集合X=x、データ全体の平均値をx’、クラスiのデータ集合をxiとし、そのデータ集合のデータ数をniとし、そのデータ集合の平均値をxi’とした場合に、群内分散Wと群間分散Bを以下の式により示す。W1Bの固有値分解を行ない、C-1個の固有値λiと固有ベクトルAiを算出し、A=[A1A2A3Ac1]を用いてATXを求めることでC-1次元空間に次元削減を行なう。ハードウェア構成図7を用いて情報処理装置200のハードウェア構成について説明する。情報処理装置200は、CPU710、ROM720、通信制御部730、RAM740、及びストレージ750を備えている。CPU710は中央処理部であって、様々なプログラムを実行することによりサーバ200全体を制御する。ROM720は、リードオンリメモリであり、CPU710が最初に実行すべきブートプログラムの他、各種パラメータ等を記憶している。また、RAM740は、ランダムアクセスメモリであり、第1特徴量213と、第2特徴量214と、第1の次元削減モデル215と、特徴ベクトル216と、第2の次元削減モデル217と、識別情報218とを有する。一方、ストレージ750は、第1特徴量取得プログラム751と、第2特徴量取得プログラム752と、第1の次元削減モデル決定プログラム753と、第1の次元削減プログラム754とを有する。また、ストレージ750は、第2の次元削減モデル決定プログラム755と、第2の次元削減プログラム756と、識別情報生成プログラム757とを有する。また、通信制御部730は、他の端末とのネットワークを介した通信を制御する。第1特徴量213は、第1学習用データベース201に格納された第1学習用データ211のそれぞれから第1特徴量取得部203により取得又は抽出された特徴量であって、個人識別に用いられる。第2特徴量214は、第2学習用データベース202に格納された第2学習用データ212のそれぞれから第2特徴量取得部204により取得又は抽出された特徴量であって、好み識別に用いられる。第1の次元削減モデル215は、第1コストのアノテーション情報に基づいて第1特徴量取得部203において取得された第1特徴量213の次元を削減した次元削減モデルである。特徴ベクトル216は、第1の次元削減モデル215に基づいて、第2特徴量214の次元を削減して算出された特徴ベクトルである。第2の次元削減モデル217は、特徴ベクトル216の次元を第2学習用データ212のそれぞれに付された第2コストのアノテーション情報に基づいてさらに削減した次元削減モデルである。識別情報218は、第2の次元削減モデル217を用いて特徴ベクトル216から第2の次元削減をおこなって取得されたものである。次に、ストレージ750に格納された各プログラムについて説明する。第1特徴量取得プログラム751は、第1特徴量取得部203において第1学習用データ211から第1特徴量213を取得又は抽出するプログラムである。第2特徴量取得プログラム752は、第2特徴量取得部204において第2学習用データ212から第2特徴量214を抽出又は取得するプログラムである。第1の次元削減モデル決定プログラム753は、第1の次元削減モデル決定部205において、第1コストの第1アノテーション情報に基づいて第1特徴量213から次元を削減するモデルを決定するプログラムである。第1の次元削減プログラムは、第1の次元削減部206において、第1の次元削減モデル215を用いて第2特徴量214の次元を削減した特徴ベクトル216を算出するプログラムである。第2の次元削減モデル決定プログラム755は、第2の次元削減モデル決定部207において、第2コストの第2アノテーション情報に基づいて特徴ベクトル216からさらに次元を削減するモデルを決定するプログラムである。第2の次元削減プログラム756は、第2の次元削減モデル217を用いて特徴ベクトル216から次元を削減した特徴ベクトルを算出する。そして、識別情報生成プログラム757は、特徴ベクトル216から次元を削減して算出した特徴ベクトルを用いて最終目的である好み識別を行なうために用いる識別情報218を生成する。図8は、本実施形態に係る情報処理装置200の処理手続を示すフローチャートである。ステップS801において、第1特徴量取得部203は、第1学習用データから第1特徴量213を取得又は抽出する。ステップS803において、第1の次元削減モデル決定部205は、第1情報量で識別可能な第1コストのアノテーション情報を基に、第1特徴量213から第1の次元削減モデルを決定する。ステップS805において、第2特徴量取得部204は、第2学習用データ212から第2特徴量214を取得又は抽出する。ステップS807において、第1の次元削減部206は、第1の次元削減モデル215を用いて第2特徴量214から第1次元を削減した特徴ベクトル216を算出する。ステップS809において、第2の次元削減モデル決定部207は、第2コストのアノテーション情報を基に、特徴ベクトル216から第2の次元削減モデル217を決定する。ステップS811において、第2の次元削減部208は、特徴ベクトル216からさらに第2の次元削減を行ない識別情報218となる特徴ベクトルを算出する。ステップS813において、学習器209は、第2の次元削減により算出された特徴ベクトルを用いて識別器を生成する。以上の構成及び動作により、本実施形態における情報処理装置によれば、少量の学習データから識別に有効な次元削減を行なう際に、データの特徴量の次元を段階的に削減することにより、データが少量でも高精度の識別を維持することができる。[他の実施形態]以上、本発明の実施形態について詳述したが、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステム又は装置も、本発明の範疇に含まれる。また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用されてもよいし、単体の装置に適用されてもよい。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する情報処理プログラムが、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされるプログラム、あるいはそのプログラムを格納した媒体、そのプログラムをダウンロードさせるWWWサーバも、本発明の範疇に含まれる。[実施形態の他の表現]上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。付記1第1情報量で識別可能な第1コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第1学習用データを格納した第1学習用データベースと、第1情報量よりも少ない第2情報量で識別可能な、前記第1コストよりも大きな第2コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第2学習用データを、前記第1学習用データよりも少ない情報量だけ格納した第2学習用データベースと、前記第1学習用データのそれぞれについて第1特徴量を取得する第1特徴量取得手段と、前記第2学習用データのそれぞれについて第2特徴量を取得する第2特徴量取得手段と、前記第1コストのアノテーション情報に基づいて、前記第1特徴量取得手段によって取得された第1特徴量の次元を削減するための第1の次元削減モデルを決定する第1の次元削減モデル決定手段と、前記第1の次元削減モデルを用いて、前記第2特徴量取得手段が取得した第2特徴量の次元を削減する第1の次元削減手段と、を備えたことを特徴とする情報処理装置。付記2前記第2コストのアノテーション情報に基づいて、前記第1の次元削減手段によって削減された前記第2特徴量の次元をさらに削減するための第2の次元削減モデルを決定する第2の次元削減モデル決定手段と、前記第2の次元削減モデルを用いて、前記第1の次元削減手段が出力した次元削減後の前記第2特徴量の次元をさらに削減する第2の次元削減手段と、を備えたことを特徴とする付記1に記載の情報処理装置。付記3前記第2の次元削減手段の出力として、前記第2コストのアノテーション情報と関係する前記第2特徴量を決定して、決定した前記第2特徴量を用いて識別器を生成する学習手段をさらに有することを特徴とする付記2に記載の情報処理装置。付記4前記第1学習用データベースに格納された前記第1学習用データ及び前記第2学習用データベースに格納された前記第2学習用データは、画像情報であることを特徴とする付記1ないし3の何れか1項に記載の情報処理装置。付記5前記第1学習用データベースに格納された前記第1学習用データ及び前記第2学習用データベースに格納された前記第2学習用データは、音声情報であることを特徴とする付記1ないし3の何れか1項に記載の情報処理装置。付記6前記第1コストのアノテーション情報は個人を識別するために付されたアノテーション情報であって、前記第2コストのアノテーション情報は好みを識別するために付されたアノテーション情報であることを特徴とする付記1ないし5の何れか1項に記載の情報処理装置。付記7前記第1コストのアノテーション情報に基づいて前記第1特徴量取得手段によって取得された特徴量について、クラス数をCとし、総データ数nのデータ集合X=x、データ全体の平均値をx’、クラスiのデータ数をxiとし、そのデータ集合のデータ数をniとし、そのデータ集合の平均値をxi’とした場合に、群内分散Wと群間分散Bを、以下のように定義し、W1Bの固有値分解を行ない、C-1個の固有値λiと固有ベクトルAiを算出し、A=[A1A2A3Ac1]を用いてATXを求めることでC-1次元空間に次元削減を行なうことを特徴とする付記1ないし6に記載の情報処理装置。付記8付記3に記載の情報処理装置を用いて生成したことを特徴とする識別器。付記9第1情報量で識別可能な第1コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第1学習用データを格納した第1学習用データベースと、第1情報量よりも少ない第2情報量で識別可能な、前記第1コストよりも大きな第2コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第2学習用データを、前記第1学習用データよりも少ない情報量だけ格納した第2学習用データベースと、を用いて情報を処理する情報処理方法であって、前記第1学習用データのそれぞれについて特徴量を取得する第1特徴量取得ステップと、前記第2学習用データのそれぞれについて特徴量を取得する第2特徴量取得ステップと、前記第1コストのアノテーション情報に基づいて、前記第1特徴量取得ステップによって取得された特徴量の次元を削減するための第1の次元削減モデルを決定する第1の次元削減モデル決定ステップと、前記第1の次元削減モデルを用いて、前記第2特徴量取得ステップにおいて取得した特徴量の次元を削減する第1の次元削減ステップと、を備えたことを特徴とする情報処理方法。付記10第1情報量で識別可能な第1コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第1学習用データを格納した第1学習用データベースと、第1情報量よりも少ない第2情報量で識別可能な、前記第1コストよりも大きな第2コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第2学習用データを、前記第1学習用データよりも少ない情報量だけ格納した第2学習用データベースと、を用いて情報を処理する情報処理プログラムであって、前記第1学習用データのそれぞれについて特徴量を取得する第1特徴量取得ステップと、前記第2学習用データのそれぞれについて特徴量を取得する第2特徴量取得ステップと、前記第1コストのアノテーション情報に基づいて、前記第1特徴量取得ステップによって取得された特徴量の次元を削減するための第1の次元削減モデルを決定する第1の次元削減モデル決定ステップと、前記第1の次元削減モデルを用いて、前記第2特徴量取得ステップにおいて取得した特徴量の次元を削減する第1の次元削減ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。