"解析対象画像の中から参照画像に基づく物体を認識する画像解析装置であって、前記参照画像と、当該参照画像に基づく1つの物体の識別情報とを対応付けて蓄積する参照画像蓄積手段と、前記参照画像から多数の特徴点を抽出する参照用特徴点抽出手段と、前記参照画像の中から、類似した特徴量を持つ類似特徴点の群を、クラスタリングによって検出する参照用類似特徴点検出手段と、前記類似特徴点の群毎における分布密度を検出する参照用分布密度検出手段と、前記参照画像について、前記類似特徴点の群毎に1つの代表特徴点を選択する参照用代表特徴点選択手段と、前記解析対象画像から多数の特徴点を抽出する解析対象用特徴点抽出手段と、前記解析対象画像の中から、前記代表特徴点に類似する特徴点をマッチングによって検出する特徴点マッチング手段と、前記解析対象画像の中から検出された、前記代表特徴点に類似する特徴点の群毎における分布密度を検出する解析対象用分布密度検出手段と、前記代表特徴点毎に、前記参照画像における分布密度と、前記解析対象画像における分布密度との差が、所定閾値範囲内である場合に、前記参照画像に基づく物体の識別情報と、解析対象画像に映る物体とを対応付ける物体認識手段とを有することを特徴とする画像解析装置。前記参照用類似特徴点検出手段は、更に、前記参照画像の中に、他に類似した特徴量が無い特徴点を、単一特徴点として検出し、前記特徴点マッチング手段は、前記解析対象画像の中から、前記単一特徴点に類似する特徴点をマッチングによって検出し、前記物体認識手段は、前記解析対象画像の中で、前記代表特徴点によって前記参照画像の物体が存在すると認識された画像領域に、前記単一特徴点が存在していない場合、前記参照画像に基づく物体は存在しないと認識することを特徴とする請求項1に記載の画像解析装置。解析対象画像の中から参照画像に基づく物体を認識するためのものであって、参照画像用の第1の装置と、解析対象画像用の第2の装置とを有する画像解析システムであって、第1の装置は、前記参照画像と、当該参照画像に基づく1つの物体の識別情報とを対応付けて蓄積する参照画像蓄積手段と、前記参照画像から多数の特徴点を抽出する参照用特徴点抽出手段と、前記参照画像の中から、類似した特徴量を持つ類似特徴点の群を、クラスタリングによって検出する参照用類似特徴点検出手段と、前記類似特徴点の群毎における分布密度を検出する参照用分布密度検出手段と、前記参照画像について、前記類似特徴点の群毎に1つの代表特徴点を選択する参照用代表特徴点選択手段とを有し、前記参照用分布密度検出手段によって検出された分布密度と、前記参照用代表特徴点選択手段によって検出された代表特徴点とが、第2の装置へ送信され、第2の装置は、前記解析対象画像から多数の特徴点を抽出する解析対象用特徴点抽出手段と、前記解析対象画像の中から、前記代表特徴点に類似する特徴点をマッチングによって検出する特徴点マッチング手段と、前記解析対象画像の中から検出された、前記代表特徴点に類似する特徴点の群毎における分布密度を検出する解析対象用分布密度検出手段と、前記代表特徴点毎に、前記参照画像における分布密度と、前記解析対象画像における分布密度との差が、所定閾値範囲内である場合に、前記参照画像に基づく物体の識別情報と、解析対象画像に映る物体とを対応付ける物体認識手段とを有することを特徴とする画像解析システム。請求項1又は2に記載の画像解析装置における全ての機能を含む画像検索サーバであって、クライアントから前記解析対象画像を受信し、当該解析対象画像を前記解析対象用特徴点抽出手段へ出力する解析対象画像受信手段と、前記物体認識手段によって検出された、認識された物体の識別情報と、前記解析対象画像における当該物体の位置情報とを、前記クライアントへ返信する認識結果返信手段とを更に有することを特徴とする画像検索サーバ。クライアントから検索キーとなる参照画像を受信し、当該参照画像を前記特徴点抽出手段へ出力する参照画像受信手段を更に有することを特徴とする請求項4に記載の画像検索サーバ。解析対象画像の中から参照画像に基づく物体を認識するように、装置に搭載されたコンピュータを機能させる画像解析プログラムであって、前記参照画像と、当該参照画像に基づく1つの物体の識別情報とを対応付けて蓄積する参照画像蓄積手段と、前記参照画像から多数の特徴点を抽出する参照用特徴点抽出手段と、前記参照画像の中から、類似した特徴量を持つ類似特徴点の群を、クラスタリングによって検出する参照用類似特徴点検出手段と、前記類似特徴点の群毎における分布密度を検出する参照用分布密度検出手段と、前記参照画像について、前記類似特徴点の群毎に1つの代表特徴点を選択する参照用代表特徴点選択手段と、前記解析対象画像から多数の特徴点を抽出する解析対象用特徴点抽出手段と、前記解析対象画像の中から、前記代表特徴点に類似する特徴点をマッチングによって検出する特徴点マッチング手段と、前記解析対象画像の中から検出された、前記代表特徴点に類似する特徴点の群毎における分布密度を検出する解析対象用分布密度検出手段と、前記代表特徴点毎に、前記参照画像における分布密度と、前記解析対象画像における分布密度との差が、所定閾値範囲内である場合に、前記参照画像に基づく物体の識別情報と、解析対象画像に映る物体とを対応付ける物体認識手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする画像解析プログラム。前記参照用類似特徴点検出手段は、更に、前記参照画像の中に、他に類似した特徴量が無い特徴点を、単一特徴点として検出し、前記特徴点マッチング手段は、前記解析対象画像の中から、前記単一特徴点に類似する特徴点をマッチングによって検出し、前記物体認識手段は、前記解析対象画像の中で、前記代表特徴点によって前記参照画像の物体が存在すると認識された画像領域に、前記単一特徴点が存在していない場合、前記参照画像に基づく物体は存在しないと認識するようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項6に記載の画像解析プログラム。装置に搭載されたコンピュータを用いて、解析対象画像の中から参照画像に基づく物体を認識する画像解析方法であって、前記参照画像と、当該参照画像に基づく1つの物体の識別情報とを対応付けて蓄積する参照画像蓄積部を有し、前記参照画像に対して、前記参照画像から多数の特徴点を抽出する第1のステップと、前記参照画像の中から、類似した特徴量を持つ類似特徴点の群を、クラスタリングによって検出する第2のステップと、前記類似特徴点の群毎における分布密度を検出する第3のステップと、前記参照画像について、前記類似特徴点の群毎に1つの代表特徴点を選択する第4のステップとを有し、前記解析対象画像に対して、前記解析対象画像から多数の特徴点を抽出する第1のステップと、前記解析対象画像の中から、前記代表特徴点に類似する特徴点をマッチングによって検出する第2のステップと、前記解析対象画像の中から検出された、前記代表特徴点に類似する特徴点の群毎における分布密度を検出する第3のステップと、前記代表特徴点毎に、前記参照画像における分布密度と、前記解析対象画像における分布密度との差が、所定閾値範囲内である場合に、前記参照画像に基づく物体の識別情報と、解析対象画像に映る物体とを対応付ける第4のステップとを有することを特徴とする画像解析方法。前記参照画像に対する第2のステップについて、更に、前記参照画像の中に、他に類似した特徴量が無い特徴点を、単一特徴点として検出し、前記解析対象画像に対する第2のステップについて、前記解析対象画像の中から、前記単一特徴点に類似する特徴点をマッチングによって検出し、前記解析対象画像に対する第4のステップについて、前記解析対象画像の中で、前記代表特徴点によって前記参照画像の物体が存在すると認識された画像領域に、前記単一特徴点が存在していない場合、前記参照画像に基づく物体は存在しないと認識することを特徴とする請求項8に記載の画像解析方法。前述した従来技術によれば、参照画像中に、同一類似の局所特徴量の特徴点が複数存在するものについては、十分に考慮されていない。例えば、その物体として、ハブやルータ等のネットワーク機器がある。これらの物体は、複数のLANケーブル接続用のポートなどで、同一類似の特徴点を複数含む。図1は、解析対象画像における物体の認識に失敗した第1の画像例である。図1によれば、ハブ装置を認識するための画像例が表されている。ここで、1台のハブ装置及びその周辺に映る解析対象画像が表されており、上部分に、ハブ装置の参照画像が表されている。ハブ装置は、一般的に、LANケーブルのポートを複数個備えている。ハブ装置の参照画像には、同一のポート画像同一類似の特徴点が、複数存在する。同様に、そのハブ装置が映る解析対象画像についても、同一のポート画像が、複数存在する。ここで、ポートの特徴点は、同一類似の局所特徴量を有する。図1によれば、参照画像の特徴点と、解析対象画像の特徴点とのマッチングを、線で結んで表している。理想的には、ポートの特徴点は、マッチングの線が並列的に並んで結ばれるべきである。しかしながら、図1によれば、類似したポートの特徴点が複数存在するために、入り混じってマッチングされてしまっている。これは、解析対象画像中から参照画像に基づく特定物体の位置や形状を正確に認識できないことを意味する。図2は、解析対象画像における物体の認識に失敗した第2の画像例である。図2によれば、図1と比較して、解析対象画像中に2台のハブ装置が映っている。両方のハブ装置には、同一形状のポートが並んでいる。そのために、図2によれば、参照画像の特徴点は、両方のハブ装置の特徴点にまたがって、更に入り混じってマッチングされてしまっている。解析対象画像中に同一の物体A及びBが映る場合、1つの物体の参照画像における特徴点a及び特徴点bについて、特徴点aが、解析対象画像の物体Aの一部の特徴点にマッチングされ、特徴点bが、解析対象画像の物体Bの一部の特徴点にマッチングされている。この場合、解析対象画像中から参照画像の物体を認識する精度は、著しく低下する。特に、特定物体の位置と形状が著しく変形して検出されるか、又は、検出自体ができないという問題が発生する。非特許文献1に記載された技術によれば、物体認識について、物体の回転、スケール変化、部分的な隠れに対して頑強な画像解析技術である。しかし、参照画像内での局所特徴量の類似度を考慮するものではない。また、特許文献1に記載された技術によれば、複数の異なる種類の物体の認識精度を向上させるために局所特徴量を選択する技術である。しかし、複数の物体間での局所特徴量の関係性は考慮されている一方で同一物体内に存在する複数の局所特徴量の類似度は考慮されていない。従って、これら技術は、同一の局所特徴量を有する複数の特徴点における物体認識を考慮した技術ではない。更に、特許文献2に記載された技術によれば、参照画像の1つの物体が、解析対象画像に複数映る場合における物体認識を考慮しているが、参照画像に、同一類似の局所特徴量の特徴点が複数映る場合を考慮したものではない。これは、個々の物体の同一物体内に複数の類似した特徴量が存在することにより、個々の物体認識ができなくなることを意味する。従って、解析対象画像内の個々の物体同士のマッチングであれば、物体認識が成功することを前提として、解析対象画像内の複数の物体を認識する特許文献2の技術によれば、結果的に物体認識を誤ることとなる。そこで、本発明は、参照画像中に、同一類似の局所特徴量を持つ特徴点が複数存在する場合であっても、解析対象画像の中から参照画像に基づく物体を認識することができる画像解析装置、サーバ、プログラム及び方法を提供することを目的とする。本発明によれば、解析対象画像の中から参照画像に基づく物体を認識する画像解析装置であって、参照画像と、当該参照画像に基づく1つの物体の識別情報とを対応付けて蓄積する参照画像蓄積手段と、参照画像から多数の特徴点を抽出する参照用特徴点抽出手段と、参照画像の中から、類似した特徴量を持つ類似特徴点の群を、クラスタリングによって検出する参照用類似特徴点検出手段と、類似特徴点の群毎における分布密度を検出する参照用分布密度検出手段と、参照画像について、類似特徴点の群毎に1つの代表特徴点を選択する参照用代表特徴点選択手段と、解析対象画像から多数の特徴点を抽出する解析対象用特徴点抽出手段と、解析対象画像の中から、代表特徴点に類似する特徴点をマッチングによって検出する特徴点マッチング手段と、解析対象画像の中から検出された、代表特徴点に類似する特徴点の群毎における分布密度を検出する解析対象用分布密度検出手段と、代表特徴点毎に、参照画像における分布密度と、解析対象画像における分布密度との差が、所定閾値範囲内である場合に、参照画像に基づく物体の識別情報と、解析対象画像に映る物体とを対応付ける物体認識手段とを有することを特徴とする。本発明の画像解析装置における他の実施形態によれば、参照用類似特徴点検出手段は、更に、参照画像の中に、他に類似した特徴量が無い特徴点を、単一特徴点として検出し、特徴点マッチング手段は、解析対象画像の中から、単一特徴点に類似する特徴点をマッチングによって検出し、物体認識手段は、解析対象画像の中で、代表特徴点によって参照画像の物体が存在すると認識された画像領域に、単一特徴点が存在していない場合、参照画像に基づく物体は存在しないと認識することを特徴とする。本発明によれば、解析対象画像の中から参照画像に基づく物体を認識するためのものであって、参照画像用の第1の装置と、解析対象画像用の第2の装置とを有する画像解析システムであって、第1の装置は、参照画像と、当該参照画像に基づく1つの物体の識別情報とを対応付けて蓄積する参照画像蓄積手段と、参照画像から多数の特徴点を抽出する参照用特徴点抽出手段と、参照画像の中から、類似した特徴量を持つ類似特徴点の群を、クラスタリングによって検出する参照用類似特徴点検出手段と、類似特徴点の群毎における分布密度を検出する参照用分布密度検出手段と、参照画像について、類似特徴点の群毎に1つの代表特徴点を選択する参照用代表特徴点選択手段とを有し、参照用分布密度検出手段によって検出された分布密度と、参照用代表特徴点選択手段によって検出された代表特徴点とが、第2の装置へ送信され、第2の装置は、解析対象画像から多数の特徴点を抽出する解析対象用特徴点抽出手段と、解析対象画像の中から、代表特徴点に類似する特徴点をマッチングによって検出する特徴点マッチング手段と、解析対象画像の中から検出された、代表特徴点に類似する特徴点の群毎における分布密度を検出する解析対象用分布密度検出手段と、代表特徴点毎に、参照画像における分布密度と、解析対象画像における分布密度との差が、所定閾値範囲内である場合に、参照画像に基づく物体の識別情報と、解析対象画像に映る物体とを対応付ける物体認識手段とを有することを特徴とする画像解析システム。本発明によれば、前述した画像解析装置における全ての機能を含む画像検索サーバであって、クライアントから解析対象画像を受信し、当該解析対象画像を解析対象用特徴点抽出手段へ出力する解析対象画像受信手段と、物体認識手段によって検出された、認識された物体の識別情報と、解析対象画像における当該物体の位置情報とを、クライアントへ返信する認識結果返信手段とを更に有することを特徴とする。本発明の画像検索サーバにおける他の実施形態によれば、クライアントから検索キーとなる参照画像を受信し、当該参照画像を特徴点抽出手段へ出力する参照画像受信手段を更に有するものであってもよい。本発明によれば、解析対象画像の中から参照画像に基づく物体を認識するように、装置に搭載されたコンピュータを機能させる画像解析プログラムであって、参照画像と、当該参照画像に基づく1つの物体の識別情報とを対応付けて蓄積する参照画像蓄積手段と、参照画像から多数の特徴点を抽出する参照用特徴点抽出手段と、参照画像の中から、類似した特徴量を持つ類似特徴点の群を、クラスタリングによって検出する参照用類似特徴点検出手段と、類似特徴点の群毎における分布密度を検出する参照用分布密度検出手段と、参照画像について、類似特徴点の群毎に1つの代表特徴点を選択する参照用代表特徴点選択手段と、解析対象画像から多数の特徴点を抽出する解析対象用特徴点抽出手段と、解析対象画像の中から、代表特徴点に類似する特徴点をマッチングによって検出する特徴点マッチング手段と、解析対象画像の中から検出された、代表特徴点に類似する特徴点の群毎における分布密度を検出する解析対象用分布密度検出手段と、代表特徴点毎に、参照画像における分布密度と、解析対象画像における分布密度との差が、所定閾値範囲内である場合に、参照画像に基づく物体の識別情報と、解析対象画像に映る物体とを対応付ける物体認識手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする。本発明の画像解析プログラムにおける他の実施形態によれば、参照用類似特徴点検出手段は、更に、参照画像の中に、他に類似した特徴量が無い特徴点を、単一特徴点として検出し、特徴点マッチング手段は、解析対象画像の中から、単一特徴点に類似する特徴点をマッチングによって検出し、物体認識手段は、解析対象画像の中で、代表特徴点によって参照画像の物体が存在すると認識された画像領域に、単一特徴点が存在していない場合、参照画像に基づく物体は存在しないと認識するようにコンピュータを機能させるものであってもよい。本発明によれば、装置に搭載されたコンピュータを用いて、解析対象画像の中から参照画像に基づく物体を認識する画像解析方法であって、参照画像と、当該参照画像に基づく1つの物体の識別情報とを対応付けて蓄積する参照画像蓄積部を有し、参照画像に対して、参照画像から多数の特徴点を抽出する第1のステップと、参照画像の中から、類似した特徴量を持つ類似特徴点の群を、クラスタリングによって検出する第2のステップと、類似特徴点の群毎における分布密度を検出する第3のステップと、参照画像について、類似特徴点の群毎に1つの代表特徴点を選択する第4のステップとを有し、解析対象画像に対して、解析対象画像から多数の特徴点を抽出する第1のステップと、解析対象画像の中から、代表特徴点に類似する特徴点をマッチングによって検出する第2のステップと、解析対象画像の中から検出された、代表特徴点に類似する特徴点の群毎における分布密度を検出する第3のステップと、代表特徴点毎に、参照画像における分布密度と、解析対象画像における分布密度との差が、所定閾値範囲内である場合に、参照画像に基づく物体の識別情報と、解析対象画像に映る物体とを対応付ける第4のステップとを有することを特徴とする。本発明の画像解析方法における他の実施形態によれば、参照画像に対する第2のステップについて、更に、参照画像の中に、他に類似した特徴量が無い特徴点を、単一特徴点として検出し、解析対象画像に対する第2のステップについて、解析対象画像の中から、単一特徴点に類似する特徴点をマッチングによって検出し、解析対象画像に対する第4のステップについて、解析対象画像の中で、代表特徴点によって参照画像の物体が存在すると認識された画像領域に、単一特徴点が存在していない場合、参照画像に基づく物体は存在しないと認識するものであってもよい。本発明の画像解析装置、サーバ、プログラム及び方法によれば、参照画像中に、同一類似の局所特徴量の特徴点が複数存在する場合であっても、解析対象画像の中から参照画像に基づく物体を認識することができる。以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。図3は、本発明における画像解析装置の機能構成図である。画像解析装置1は、解析対象画像の中から参照画像に基づく物体を認識する。解析対象画像は、予め蓄積されたものであってもよいし、インタフェース100を介して外部から入力されるものであってもよい。インタフェース100は、ネットワークに接続する通信インタフェースであってもよいし、ユーザからの入力インタフェースであってもよい。図3によれば、画像解析装置1は、解析対象画像について、解析対象画像受信部101と、解析対象用特徴点抽出部111と、特徴点マッチング部112と、解析対象用分布密度検出部113と、物体認識部114と、アプリケーション処理部115とを有する。また、検出すべき物体が映る参照画像について、参照画像蓄積部120と、参照用特徴点抽出部121と、参照用類似特徴点検出部122と、参照用代表特徴点選択部123と、参照用分布密度検出部124とを有する。これら機能構成部は、画像解析装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現される。また、これら機能構成からなる処理の流れは、装置における画像解析方法としても理解される。最初に、参照画像に対する処理について説明する。[参照画像蓄積部120]参照画像蓄積部120は、参照画像と、当該参照画像に基づく物体の識別情報とを対応付けて蓄積する。参照画像とは、解析対象画像の中から認識すべき物体の画像である。参照画像は、ユーザから受信することによって蓄積されるものであってもよいし、予め所定の参照画像が蓄積されたものであってもよい。[参照用特徴点抽出部121]参照用特徴点抽出部121は、参照画像から多数の特徴点を抽出する。特徴点とは、画像中の局所的な領域の視覚的な特徴を表す点であって、例えばSIFTやSURFを用いて検出することができる。特徴点は、例えば複数次元のベクトルの特徴量で表される。SIFTとは、スケールスペースを用いて特徴的な局所領域を解析し、そのスケール変化及び回転に不変となる特徴量を記述する技術である。SIFTによれば、特徴点を検出するために、以下の2つのステップを要する。S1スケールスペースの極値探索によってキーポイント及びスケールを決定する。S2決定されたキーポイントの中で、主曲率及びコントラストによって安定したキーポイントに絞り込む。また、Interest演算子を作用させてコーナやライン交差などの局所特徴点を抽出する技術もある例えば非特許文献1参照。抽出された多数の特徴点は、参照用類似特徴点検出部122へ出力される。図4は、特徴点抽出部における特徴点の検出を表す説明図である。図4aによれば、ハブ装置が映る参照画像が表されている。ここで、参照画像には、ハブ装置における複数のポートの領域画像局所画像が映っており、これら領域画像は、互いに類似している。図4bによれば、ハブ装置が映る参照画像から、例えば以下のような多数の特徴点が抽出されている。特徴点A:特徴点○:ポート特徴点B:特徴点□:ジャック特徴点C:特徴点◇:コネクタ特徴点D:特徴点△:電源スイッチ特徴点E:特徴点×:ラベルここで、特徴点○、□及び◇は各々、同一類似の特徴点が多数検出されており、類似特徴点の群を構成している。一方で、特徴点△及び×は、他に類似する特徴点が存在せず、単一特徴点と認められる。[参照用類似特徴点検出部122]参照用類似特徴点検出部122は、参照画像の中から、類似した特徴量を持つ類似特徴点の群クラスタを、クラスタリングによって検出する。図5は、参照用類似特徴点検出部における特徴点のクラスタリングを表す説明図である。特徴量の類似度に基づいて、複数の群例えばk個のクラスタにクラスタリングされる。そのために、クラスタ毎に、特徴点が存在する個数が異なる。k個のクラスタにクラスタリングする技術としては、例えばkmeans方式がある。図5によれば、複数の類似特徴点を含む群と、単一の特徴点のみの群とに区分されている。ここで、参照画像の中に、他に類似した特徴量が無い特徴点は、単一特徴点として検出される。[参照用代表特徴点選択部123]参照用代表特徴点選択部123は、参照画像について、類似特徴点の群毎に1つの代表特徴点を選択する。代表特徴点は、類似特徴点の群の中の、いずれの特徴点であってもよい。代表特徴点は、特徴点マッチング部112へ出力される。[参照用分布密度検出部124]参照用分布密度検出部124は、参照画像の中から検出された、類似特徴点の群毎における分布密度を検出する。分布密度とは、空間的な所定範囲内における特徴点の数密度をいう。類似特徴点の群毎の分布密度は、物体認識部114へ出力される。前述した参照画像における処理は、事前に、参照画像から、代表特徴点及び分布密度が検出されていてもよい。勿論、参照画像に対する処理を第1の装置で実行し、解析対象画像に対する処理を第2の装置でするようにしてもよい。第2の装置内で、参照画像における代表特徴点及び分布密度を、参照画像蓄積部に予め蓄積しておくことによって、リアルタイムに実行すべき処理は、以下で説明する解析対象画像における処理のみとなる。[解析対象画像受信部101]解析対象画像受信部101は、インタフェース100を介して、解析対象画像を受信し、その解析対象画像を特徴点抽出部112へ出力する。[解析対象用特徴点抽出部111]解析対象用特徴点抽出部111は、参照用特徴点抽出部121と同様に、解析対象画像の中から、多数の特徴点を抽出する。抽出された多数の特徴点は、特徴点マッチング部112へ出力される。[特徴点マッチング部112]特徴点マッチング部112は、解析対象画像の中から、代表特徴点に類似する特徴点をマッチングによって検出する後述する図6~8参照。また、解析対象画像の中から、単一特徴点に類似する特徴点もマッチングによって検出する。マッチングによって検出された特徴点の分布によって、解析対象画像内における、参照画像に基づく物体のおよその位置を推定することができる。代表特徴点毎に検出された画像上の座標情報は、解析対象用分布密度検出部113へ出力される。また、単一特徴点毎に検出された画像上の座標情報は、物体認識部114へ出力される。[解析対象用分布密度検出部113]解析対象用分布密度検出部113は、参照用分布密度検出部124と同様に、解析対象画像の中から検出された、代表特徴点に類似する特徴点の群毎における分布密度を検出する。代表特徴点に類似する特徴点の群毎の分布密度は、物体認識部114へ出力される。[物体認識部114]物体認識部114は、代表特徴点毎に、参照画像における分布密度と、解析対象画像における分布密度との差が、所定閾値範囲内である場合に、参照画像に基づく物体が、解析対象画像のその位置に存在する映っていると推定できる。このとき、参照画像に基づく物体の識別情報と、解析対象画像に映る物体とを対応付ける。物体が映る参照画像には、通常、複数の類似特徴点の群が存在し、それによって複数の代表特徴点が検出される。この物体が存在する領域は、限定された大きさであって、その限定された範囲に複数の類似した特徴量を持つ特徴点が存在する。解析対象画像に同一の物体が複数映っている場合であっても、互いに所定の距離以上離れた位置にある特徴点同士は、同様に存在する。物体認識部114は、解析対象画像に、参照画像に映る物体の位置範囲を検出した後、更に、その位置範囲について、単一特徴点の存在を検出する。参照画像に存在する単一特徴点が、解析対象画像に映る物体の位置範囲に存在しない場合、参照画像に基づく物体は存在しないと認識する。また、例えば同一物体中に多数の代表特徴点が存在する場合など、代表特徴点のみで物体認識が十分な精度で行えると想定される場合は、代表特徴点のマッチング結果のみで物体を検出してもよい。そして、物体認識部114は、解析対象画像に映ると認識した物体の識別番号を、アプリケーション処理部115へ出力する。また、物体認識部114は、物体の識別番号と共に、解析対象画像についてその物体が映る部分の座標情報も、アプリケション処理部115へ出力することも好ましい。アプリケーション処理部115は、解析対象画像に対する様々なサービスを、ユーザに提供することができる。更に以下では、[特徴点マッチング部112]の処理について具体的に説明する。図6は、解析対象画像に対する代表特徴点○のマッチングを表す説明図である。図6aによれば、点線で囲まれた類似特徴点○の群に、1つの代表特徴点○が選択されている前述の代表特徴点選択部123参照。図6bによれば、解析対象画像の中から、その代表特徴点○と同一類似の特徴点が、マッチングによって検出されている。解析対象画像の中で、参照画像の物体が映る部分には、代表特徴点と同一類似の特徴点が多数存在する。即ち、特徴点○の分布密度は、高い。このような部分は、参照画像の物体が存在する可能性が高いといえる。一方で、解析対象画像における特徴点○の中で、離れた位置に単独で存在する特徴点○もある。このように、解析対象画像における特徴点○の分布密度が、参照画像における特徴点○の分布密度よりも低い場合、ノイズの可能性が高いといえる。図7は、解析対象画像に対する代表特徴点○及び□のマッチングを表す説明図である。図7aによれば、更に点線で囲まれた類似特徴点□の群に、1つの代表特徴点□が選択されている。図7bによれば、解析対象画像の中から、更にその代表特徴点□と同一類似の特徴点が、マッチングによって検出されている。図6bと比較して、複数の代表特徴点についてマッチングをすることによって、物体の存在位置における認識精度を向上させることができる。このように、解析対象画像について、代表特徴点と同一類似の特徴点が密集した画像領域の分布密度と、参照画像について、代表特徴点と同一類似の類似特徴点が密集した画像領域の分布密度とが、同一又は微差である場合、解析対象画像に、参照画像の物体が映っていると認識できる。また、解析対象画像でオクルージョンが多く生じることを想定し、分布密度の比較で、一定の閾値を設けて判別してもよい。例えば、解析対象画像中のある類似特徴点の分布密度が、参照画像中での同類似特徴点の分布密度に係数事前に決められた0~1までの実数を乗算した値以上であることを判別条件とすることである。図8は、解析対象画像に対する単一特徴点△及び×のマッチングを表す説明図である。図8aによれば、他に類似する特徴点が存在しない、単一特徴点△及び×が表されている。図8bによれば、解析対象画像の中から、単一特徴点△及び×と同一類似の特徴点が、マッチングによって検出されている。図6b及び図7bによって認識された物体の画像範囲に対して、更に単一特徴点の存在についてマッチングをすることによって、物体の存在位置における認識精度を更に向上させることができる。ここで、図6b及び図7bによって認識された物体の画像範囲以外の部分について、マッチングをする必要はない。即ち、解析対象画像の全体について、単一特徴点をマッチングする必要はない。あくまで、類似特徴点によって認識された物体に対して、単一特徴点によってマッチングすることによってその認識精度を高めることができる。更に以下では、特徴点マッチング部112における他の実施形態について説明する。[特徴点マッチング部における第1の実施形態]例えば、解析対象画像に、物体が3つ映っているとする図8と同様。このとき、参照画像に、以下の特徴点が存在しているとする。多数の類似特徴点に基づく代表特徴点:A、B、C類似する特徴点が存在しない単一特徴点:D、Eこの場合、解析対象画像には、代表特徴点Aとマッチする特徴点が密集した画像領域が、3つ例えばA-1、A-2、A-3とする見つかるはずである。また、代表特徴点B及びC並びに単一特徴点D及びEについても、同様に3つずつB-1、B-2、B-3、C-1、見つかるはずである。ここで、解析対象画像について、代表特徴点Aとマッチした特徴点の群によって、その参照画像の物体が存在すると推定するものであってもよいし、更に、代表特徴点B及びCとマッチした特徴点の群を更に検出することによって、その物体の存在を更に精度高く認識するものであってもよい。更に、解析対象画像について、単一特徴点D、Eとマッチした特徴点が、代表特徴点によって認識した物体の画像領域周辺に存在することによって、その物体の存在を更に精度高く認識するものであってもよい。このように、代表特徴点及び単一特徴点の全てについてマッチングするか、代表特徴点のみマッチングするか否かは、所望される認識精度や認識対象となる物体の特徴点の分布特性例えば、認識対象の物体が多数の異なる類似特徴点群を含んでいる状態、等に応じた設計事項として決定することができる。[特徴点マッチング部における第2の実施形態]複数の参照画像があり、それら画像が同一類似の代表特徴点を持つ場合であっても、いずれの参照画像の物体であるかを区別することができる。参照画像1:代表特徴点A、B、C参照画像2:代表特徴点A、D、E参照画像3:代表特徴点A、F、G※A≒A≒Aの特徴量同士は互いに類似している。ここで、解析対象画像内に、代表特徴点A、A、Aのいずれにもマッチする特徴点が密集した領域が存在する場合がある。この場合、3つの参照画像3つの物体の何れが存在するかを判定することはできない。このような場合、次に多い代表特徴点Bにマッチする特徴点が密集している画像領域を検出することによって、AND条件として区別することができる。例えば解析対象画像内に、代表特徴点A、A、Aのいずれにもマッチする特徴点が密集した画像領域が存在した場合、その所定範囲に更に単一特徴点Bが存在するならば、その画像領域は、参照画像1に基づく物体が映っていることを認識することができる。また、参照画像について、類似する代表特徴点A≒A≒Aの存在が事前に分かっている場合、これら代表特徴点のマッチングをまとめることも好ましい。例えば代表特徴点Aのマッチングについて、その特徴量の類似範囲を多少拡げることによって、代表特徴点Aの類似範囲に代表特徴点A、Aを含めることができる。これによって、代表特徴点Aのみのマッチングで、代表特徴点A、A、Aのそれぞれのマッチングを行ったのと同じ効果を得られる。[特徴点マッチング部における第3の実施形態]マッチング処理について、前述したように全ての代表特徴点及び単一特徴点についてマッチングする技術によれば、不都合な場合を生じる。これは、解析対象画像に、オクルージョン認識対象物体の部分的な隠れが生じた場合である。この場合、解析対象画像に、参照画像に基づく物体が映っているものの、一部のオクルージョンによって、その物体を認識でききなくなる。例えば、前述した第2の実施形態について、例えば解析対象画像内に、参照画像1に基づく物体代表特徴点A,B,Cとマッチする特徴点群AX、BX、CXを全て含む物体が映っているにも関わらず、代表特徴点Bとマッチする特徴点群BXがオクルージョンによって映っていない場合を想定する。解析対象画像:物体1=A1,B1,C1物体2=A2,,C2B2がオクルージョンによって隠れている物体3=A3,B3,C3この場合、代表特徴点A及びCとマッチする3つの特徴点群のうち、解析対象画像内では、参照画像1とマッチする領域特徴点群AX、BX、CXを全て持つ領域は2つしか見つからないことになる。そこで、例えばこの認識条件について、特徴点群AX,BX,CXの中で、いずれか2つが存在する場合、その物体が存在すると認識するものであってもよい。例えば、特徴点群AXとBX、特徴点群AXとCX、又は、特徴点群BXとCX、の組合せのいずれかが存在する場合である。但し、マッチングに利用する特徴点群の数が減るために、物体認識の精度が下がる可能性がある。[特徴点マッチング部における第4の実施形態]他の認識条件として、代表特徴点A、B、Cのいずれか1つとマッチする密集領域特徴点群を含む領域が存在し、かつ、参照画像1が持つ単一特徴点をその近傍に含む場合に、その物体が存在すると認識するものであってもよい。単一特徴点を用いることによって、以下のように、類似した代表特徴点を持つ物体同士の認識にも有効である。参照画像4:代表特徴点A、B参照画像5:代表特徴点A、B参照画像6:代表特徴点A、B、C※A≒A≒A、B≒B≒B、これらの特徴量同士は互いに類似している。例えば、解析対象画像内では、代表特徴点AA、Aともマッチ、BB、Bともマッチ、Cと、マッチする3つの密集領域が存在する場合、その領域は、参照画像6の物体が存在する可能性が高いといえる。また、解析対象画像内では、代表特徴点AA、Aともマッチ、BB、Bともマッチと、マッチする2つの密集領域が存在する場合、その領域は、参照画像4,5,6の物体のいずれかが存在する領域であるといえる但し、参照画像6についても、オクルージョンの影響でこの条件にマッチする場合もある。この場合、単一特徴点のマッチングによって、1つの参照画像の物体に絞り込むことができる。図9は、本発明の画像解析サーバを有するシステム構成図である。図9によれば、画像解析サーバ1が、インターネットに接続されており、端末2及び参照画像データベース3と通信することができる。参照画像データベース3は、参照画像を蓄積したデータベースであって、画像解析サーバ1は、参照画像データベース3から参照画像を取得する。このとき、データベースは画像と合わせて特徴点の情報を保持していても良く、その場合には特徴点の情報をサーバに取得させる。参照画像には、その物体を特定する物体識別情報も付加されている。一方で、端末2は、アクセスネットワークを介してインターネットに接続し、画像解析サーバ1へ、ユーザの操作に応じた解析対象画像を送信する。これに対し、画像解析サーバ1は、その認識結果となる認識物体情報を、端末2へ返信する。図10は、参照画像を抽出する機能を有する画像解析サーバの機能構成図である。図10によれば、図3の画像解析装置1を、ネットワークに接続された画像解析サーバの実施形態として表されている。図11の画像解析装置1によれば、図3の画像解析装置1の全ての機能構成部を有すると共に、認識結果返信部102と、参照画像受信部103とを更に有する。これら機能構成部も、画像解析装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現される。認識結果返信部102は、物体認識部114によって認識された物体の識別番号を、ユーザ操作に基づく端末2へ返信することができる。端末2は、送信した解析対象画像内に映る物体を知ることができる。これによって、端末2内で起動しているアプリケーション処理部が様々なサービスを、ユーザに提供することができる。また、認識結果返信部102は、物体認識部114によって認識された物体の座標を、端末2へ返信することも好ましい。端末2は、解析対象画像内のどの座標位置に、その物体が映っているかどうかを認識することができる。参照画像受信部103は、通信インタフェース100を介して、参照画像を受信し、その参照画像を参照画像蓄積部121へ出力する。これによって、ユーザ操作に基づく端末2から受信した参照画像を、画像解析サーバ1内で蓄積することができる。以上、詳細に説明したように、本発明の画像解析装置、サーバ、プログラム及び方法によれば、参照画像中に、同一類似の局所特徴量の特徴点が複数存在する場合であっても、解析対象画像の中から参照画像に基づく物体を認識することができる。前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。"