画像を逐次取得する取得手段と、前記画像から部分領域を抽出して当該部分領域から特徴量を抽出する抽出手段と、前記抽出された特徴量と、対象物体を示す正事例の特徴量および前記対象物体の背景を示す負事例の特徴量を含む第1の認識モデルまたは前記正事例の特徴量を含む第2の認識モデルとに基づいて、前記部分領域が前記対象物体か否か認識する認識手段と、前記認識の結果に基づいて、前記抽出された特徴量を前記第1の認識モデルへ追加して更新する更新手段と、前記対象物体と認識された物体領域を出力する出力手段と、を備え、前記認識手段は、前記取得手段により取得された前の画像について前記物体領域が出力されている場合、前記第1の認識モデルに基づいて認識し、前記前の画像について前記物体領域が出力されていない場合、前記第2の認識モデルに基づいて認識することを特徴とする物体認識装置。前記抽出手段は、前記前の画像について前記物体領域が出力されている場合、前記前の画像から前記対象物体の位置を推定して前記部分領域を抽出することを特徴とする請求項1に記載の物体認識装置。前記第1の認識モデルは、前記正事例の特徴量の統計量および前記負事例の特徴量の統計量を含むことを特徴とする請求項1または2に記載の物体認識装置。前記前の画像について前記物体領域が出力されなくなった場合、前記負事例の特徴量の統計量を初期化することを特徴とする請求項3に記載の物体認識装置。前記第2の認識モデルは、予め収集された背景パターンの特徴量をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の物体認識装置。前記第2の認識モデルは、前記正事例の特徴量の統計量を含むことを特徴とする請求項5に記載の物体認識装置。取得手段と、抽出手段と、認識手段と、更新手段と、出力手段とを備える物体認識装置の制御方法であって、前記取得手段が、画像を逐次取得する取得工程と、前記抽出手段が、前記画像から部分領域を抽出して当該部分領域から特徴量を抽出する抽出工程と、前記認識手段が、前記抽出された特徴量と、対象物体を示す正事例の特徴量および前記対象物体の背景を示す負事例の特徴量を含む第1の認識モデルまたは前記正事例の特徴量を含む第2の認識モデルとに基づいて、前記部分領域が前記対象物体か否か認識する認識工程と、前記更新手段が、前記認識の結果に基づいて、前記抽出された特徴量を前記第1の認識モデルへ追加して更新する更新工程と、前記出力手段が、前記対象物体と認識された物体領域を出力する出力工程と、を備え、前記認識工程では、前記取得工程により取得された前の画像について前記物体領域が出力されている場合、前記第1の認識モデルに基づいて認識し、前記前の画像について前記物体領域が出力されていない場合、前記第2の認識モデルに基づいて認識することを特徴とする物体認識装置の制御方法。コンピュータに請求項7に記載の物体認識装置の制御方法の各工程を実行させるためのプログラム。しかし、物体を見失った場合など、一旦追跡を中止して背景の異なるシーンで追跡を再開しようとすると物体を再指定しなければならない。指定なしで画像中から物体を検出しようとすると、未学習の背景であるため誤検出が発生するという課題がある。これは、追跡中止前の背景パターンに偏って負事例を学習に使用したことが原因である。上記の課題に鑑み、本発明は、一旦追跡が中止して背景の異なるシーンで追跡を再開する場合においても、適切な認識モデルを使用した高精度の物体検出を行うことを目的とする。上記の目的を達成する本発明に係る物体認識装置は、画像を逐次取得する取得手段と、前記画像から部分領域を抽出して当該部分領域から特徴量を抽出する抽出手段と、前記抽出された特徴量と、対象物体を示す正事例の特徴量および前記対象物体の背景を示す負事例の特徴量を含む第1の認識モデルまたは前記正事例の特徴量を含む第2の認識モデルとに基づいて、前記部分領域が前記対象物体か否か認識する認識手段と、前記認識の結果に基づいて、前記抽出された特徴量を前記第1の認識モデルへ追加して更新する更新手段と、前記対象物体と認識された物体領域を出力する出力手段と、を備え、前記認識手段は、前記取得手段により取得された前の画像について前記物体領域が出力されている場合、前記第1の認識モデルに基づいて認識し、前記前の画像について前記物体領域が出力されていない場合、前記第2の認識モデルに基づいて認識することを特徴とする。本発明によれば、一旦追跡が中止して背景の異なるシーンで追跡を再開する場合においても、適切な認識モデルを使用した高精度の物体検出を行うことができる。第1実施形態以下、添付図面を参照して、本発明の第1実施形態について説明する。本実施形態では、前の時刻の物体領域が分かっているような物体追跡時には特定の背景である負事例の重みが大きい条件で追加学習した認識モデルを使用して物体を認識する。一方、物体を見失った場合など、前の時刻の物体領域が分からない場合には、負事例の重みが小さい条件または重みがゼロの条件で追加学習した認識モデルを使用して物体を認識する。これにより、一旦追跡を中止して背景の異なるシーンで追跡を再開する場合においても、適切な認識モデルを使用して物体を検出する。図1は、本実施形態に係る物体認識装置の機能構成を示す。物体認識装置は、画像取得部10と、領域抽出部20と、特徴抽出部30と、物体認識部40と、物体領域出力部50と、第1の認識モデル記憶部60および第2の認識モデル記憶部70と、認識モデル更新部80と、統計量記憶部90と、検出処理制御部100と、認識モデル切替部110と、を備える。画像取得部10は、カメラ等の撮像部で撮像した画像データを逐次取得する。領域抽出部20は、画像取得部10で取得した画像データから物体認識を行う部分領域画像を抽出して切り出す。特徴抽出部30は、領域抽出部20で切り出した部分領域画像から所望の対象物体を認識するための特徴量を求める。物体認識部40は、特徴抽出部30で求めた特徴量から領域抽出部20で切り出した部分領域画像が認識対象である物体かどうかを判別する。物体領域出力部50は、物体認識部40で認識した結果を出力する。例えば、物体認識部40で所望の物体であると判別した部分領域を他の画像領域と区別できるようにディスプレイに表示する。第1の認識モデル記憶部60および第2の認識モデル記憶部70は、特徴抽出部30で求めた特徴量から物体認識部40で物体判別を行うための第1の認識モデルおよび第2の認識モデルを記憶するメモリである。認識モデル更新部80は、物体認識部40で認識した結果から第1の認識モデル記憶部60および第2の認識モデル記憶部70に記憶されている第1の認識モデルおよび第2の認識モデルを更新する。統計量記憶部90は、認識対象である物体のサンプル正事例および非認識対象のサンプル負事例の特徴量の統計量を記憶するメモリである。検出処理制御部100は、画像取得部10で取得した画像データから領域抽出部20で部分領域画像を切り出す処理の制御を行う。認識モデル切替部110は、第1の認識モデルおよび第2の認識モデルを記憶する第1の認識モデル記憶部60および第2の認識モデル記憶部70から、物体認識部40が物体判別を行う際に使用される認識モデルを切り替える。以下、デジタルスチルカメラ等の撮像部で特定人物を認識する場合を想定する。最初に画像中の人物を指定し、指定した人物を追跡する。そして、追跡中に人物を見失い、新たなシーンに背景が変わった場合に自動的に画像中から人物を検出して追跡を再開する場合の本実施形態の処理動作を説明する。まず、図2を参照して、画像中の人物を指定して認識モデルを作成する処理について説明する。S201において、画像取得部10は、カメラ等の撮像部で撮像した画像データを取得する。取得した画像データは画像取得部10のメモリに記憶される。S202において、画像取得部10は、更に、取得した画像データを所望の画像サイズに縮小する。例えば、取得した画像データに対して0.8倍、更にその0.8倍即ち0.82倍、...、となるよう所定回数だけ縮小処理を行い、作成された異なる倍率の縮小画像を画像取得部10のメモリに記憶するようにする。これは、画像中から異なるサイズの物体を認識するためである。S203において、画像取得部10で取得した画像データは不図示のディスプレイに表示され、認識対象の物体が現れたフレームにおいて、ユーザは不図示の入力インターフェースを介して認識対象とする物体を指定する。例えば、指定方法としては物体ここでは人物を囲む矩形領域をユーザが指定する。S204において、領域抽出部20は、画像データ中でユーザが物体画像として指定した領域を部分領域画像として切り出す。このとき、ユーザが指定する領域の大きさや形状は様々である。そのため、指定された矩形領域が所定サイズに収まるように、S202で作成された縮小画像の中から最適な倍率の縮小画像を求めて、求めた縮小画像の最適な位置から認識を行う部分領域を切り出すようにする。また、検出処理制御部100は、ここで求めた部分領域の近傍の縮小画像即ち、倍率および位置の部分領域についても切り出すように制御を行う。例えば、部分領域のサイズは20×20画素程度の領域とし、ユーザが指定した矩形領域に対して部分領域の90以上が互いにオーバーラップするような範囲で部分領域を切り出す。切り出した部分領域の縮小画像の倍率と画像中の物体の位置を物体状態として記憶しておく。S205において、特徴抽出部30は、領域抽出部20で切り出した物体画像である部分領域画像から特徴量を求める。部分領域のサイズが20×20画素の場合は、部分領域画像から輝度データを抽出し、400次元の特徴ベクトルに変換する。特徴ベクトルに変換する前にヒストグラム平滑化等の方法を用いて輝度データを正規化すれば撮影時の照明条件によらず安定した認識を行うことができる。また、特徴量としては輝度データの他に色、エッジを抽出しても良いし、それらを組合せて一つの特徴ベクトルとしても良い。ここで求めた特徴量は正事例の特徴量として認識モデル更新部80に出力する。S204およびS205の各処理は、検出処理制御部100によって各部分領域画像に対して順次繰り返して行われるように制御される。S206において、一方、領域抽出部20は、画像データ中のユーザが指定した以外の領域から部分領域画像を非物体画像として切り出す。ここでは非物体画像として人物以外の背景画像を切り出す。このとき、検出処理制御部100が切り出す部分領域のサイズは、S204で切り出された部分領域のサイズと同じである。また、切り出す範囲については、例えば、ユーザが指定した矩形領域に対して部分領域の90以上がオーバーラップしない範囲で部分領域を切り出す。S207において、特徴抽出部30は、S205と同様にして、領域抽出部20により切り出された非物体画像である部分領域画像から特徴量を求める。ここで求めた特徴量は負事例の特徴量として認識モデル更新部80に出力する。S206およびS207の各処理は、検出処理制御部100によって各部分領域画像に対して順次繰り返して行われるように制御される。S208において、認識モデル更新部80は、特徴抽出部30により求められた正事例および負事例の特徴量から統計量を更新し、認識モデルを更新する。本実施形態では、非特許文献3で提案されている適応的な学習が可能な認識モデルを用いて認識を行う場合について、本実施形態への適用方法を説明する。正事例の特徴量については、ここで収集された正事例の特徴ベクトルからその平均ベクトルおよび共分散行列を求める。そして、共分散行列を固有値分解し、大きい方から所定数の固有値および対応する固有ベクトルを統計量として平均ベクトルと共に統計量記憶部90に記憶する。固有値の数は、例えば、50程度である。一方、負事例の特徴量については、一般的に背景パターンとなりうる様々な画像パターンを領域抽出部20で切り出す部分領域のサイズに合せて事前に収集しておき、特徴抽出部30により特徴量を求める。そして、正事例の特徴量と同様にして、固有値および固有ベクトルを統計量として平均ベクトルと共に統計量記憶部90に記憶しておく。更に、認識モデル更新部80は、非特許文献3で提案されている方法により、S207で求められた負事例の特徴量を追加サンプルとして負事例の特徴量の統計量を更新する。即ち、統計量記憶部90に事前に記憶された負事例の特徴量の統計量である平均ベクトル、固有値および固有ベクトルと、追加した負事例の特徴量とから更新を行い、新たに統計量記憶部90に記憶する。このとき、事前に求めておいた負事例の特徴量の統計量は記憶したままで、それとは別に更新した負事例の特徴量の統計量を記憶するようにする。なお、非特許文献3ではサンプルを追加して固有値および固有ベクトルを更新する際に忘却係数をパラメータとしている。この忘却係数を用いることにより、追加する負事例の重みを変えることができる。予め記憶されている負事例の特徴量の統計量に対して忘却係数の大きいものと小さいものとを用いた複数の更新処理により複数の負事例の特徴量の統計量を求めて統計量記憶部90に記憶するようにしてもよい。忘却係数が0小さいの場合は、事前に求めておいた負事例の特徴量の統計量を更新しないでそのまま記憶することに相当する。認識モデル更新部80は、統計量記憶部90に記憶されている正事例および負事例の特徴量の統計量を用いて認識モデルを更新する。第1の認識モデルは、正事例の特徴量の統計量と、S207で求められた負事例の特徴量を追加して更新した負事例の特徴量の統計量と、により求められ、第1の認識モデル記憶部60に記憶される。一方、第2の認識モデルは、正事例の特徴量の統計量と、事前に一般的な背景パターンから求められた負事例の特徴量の統計量と、により求められ、第2の認識モデル記憶部70に記憶される。なお、この代わりに、第1の認識モデルを求める負事例の特徴量の統計量として、大きい忘却係数を用いて更新したもの、第2の認識モデルを求める負事例の特徴量の統計量として、小さい忘却係数を用いて更新したものを用いてもよい。ここで第1および第2の認識モデルは、それぞれ射影行列として記憶され、物体認識部40が判別処理を行うために用いられる。次に、図3を参照して、画像中から人物を追跡する処理について説明する。S301において、画像取得部10は、図2におけるS201と同様に、カメラ等の撮像部で撮像した画像データを取得する。S302において、画像取得部10は、更に、S202と同様に、取得した画像データを所望の画像サイズに縮小する。S303において、領域抽出部20は、物体認識を行う処理対象領域である部分領域画像を画像データ中から切り出す。このとき、検出処理制御部100は、画像取得部10により取得された画像および複数の縮小画像から、順次、前の時刻のフレームにおける人物領域の近傍の縮小画像および位置の部分領域を切り出すように制御を行う。即ち、前の時刻のフレームにおける物体の状態から画像中の物体の状態を推定して認識できるように部分領域を抽出する。例えば、前の時刻のフレームにおける物体領域に対して、ここで抽出する部分領域の50以上が互いにオーバーラップするような範囲で物体認識を行うようにする。S304において、特徴抽出部30は、S205と同様に、領域抽出部20により切り出された部分領域画像から所望の物体を認識するための特徴量を求める。S305において、物体認識部40は、特徴抽出部30により求められた特徴量から領域抽出部20により切り出された部分領域画像が認識対象である物体かどうかを判別する。このとき、認識モデル切替部110は、物体認識部40が第1の認識モデル記憶部60に記憶されている第1の認識モデルを参照して処理を行うように認識モデルを切り替える。物体認識部40は、特徴抽出部30により求められた特徴ベクトルを射影行列を用いて射影し、射影平面との距離が所定の閾値以下のものを物体であると判別し、それ以外を物体でないと判別する。判別結果は処理を行った部分領域の位置や倍率の情報とともに物体領域出力部50に出力される。ここで、物体認識部40は、シーンに特有の負事例を追加して学習を行った認識モデルを使用して判別処理を行っているので同一のシーンにおいて精度良く判別ができる。また、物体認識部40により物体と判別された特徴量は正事例の特徴量として、物体でないと判別された特徴量は負事例の特徴量として、認識モデル更新部80に出力される。S303乃至S305までの各処理が検出処理制御部100によって各部分領域画像に対して順次繰り返して行われるように制御される。S306において、物体領域出力部50は、物体認識部40による認識結果を出力する。このとき、画像中から所定の人物として認識された部分領域が複数ある場合は最も判別結果が高い即ち、物体認識部40の距離算出結果が小さい値となる部分領域を出力するようにする。S307において、一方、認識モデル更新部80は、S208と同様に、特徴抽出部30により求められた正事例および負事例の特徴量から統計量を更新し、認識モデルを更新する。このとき、正事例においてもサンプルが追加されるので、負事例の特徴量における統計量の更新と同様にして正事例の特徴量の統計量を更新する。但し、正事例の特徴量の統計量は一般的にシーンに依存しないので本実施形態では一つの統計量を逐次更新していくようにする。もちろん、シーンに依存して人物や物体を区別したい場合には、負事例の特徴量の統計量と同様に追加サンプルの重みが異なる複数の統計量を求めるようにしてもよい。S308において、不図示の制御部は、追跡すべき人物を見失ったか否かを判定する。追跡すべき人物を見失っていないと判定された場合S308;YES、S301へ戻る。S301からS307までの各処理は、CPU等の不図示の制御部により制御されており、画像取得部10が取得する入力フレームにおいて順次繰り返して行われる。一方、追跡すべき人物を見失ったと判定された場合S308;NO、処理を終了する。次に、図4を参照して、追跡中に人物を見失い、新たなシーンに背景が変わった場合に行う人物を検出する処理について説明する。S401において、画像取得部10は、S201と同様に、カメラ等の撮像部で撮像した画像データを取得する。S402において、画像取得部10は、更に、S202と同様に、取得した画像データを所望の複数の画像サイズに縮小する。S403において、領域抽出部20は、物体認識を行う処理対象領域である部分領域画像を画像データ中から切り出す。このとき、検出処理制御部100は、画像取得部10により取得された画像および複数の縮小画像のそれぞれについて、順次、画像の上左端から下右端まで所定サイズの部分領域を所定量だけ位置をずらして切り出すように制御を行う。即ち、画像中から様々な位置、倍率の物体を認識できるように網羅的に部分領域を抽出する。事前に情報がなく、人物がどのような状態位置、倍率にあるのか推定できないためである。例えば、部分領域の縦横90がオーバーラップするように切り出し位置をずらしていく。S404において、特徴抽出部30は、S205と同様に、領域抽出部20により切り出された部分領域画像から所望の物体を認識するための特徴量を求める。S405において、物体認識部40は、S305と同様に、特徴抽出部30により求められた特徴量から、領域抽出部20で切り出した部分領域画像が認識対象である物体かどうかを判別する。但し、認識モデル切替部110は、物体認識部40が第2の認識モデル記憶部70に記憶されている第2の認識モデルを参照して処理を行うように認識モデルを切り替える。ここで、物体認識部40は、シーンに特有の負事例を追加しないで学習を行った認識モデルを使用して判別処理を行っているので新たに出現したシーンにおいて精度良く判別ができる。即ち、以前のシーンで偏った負事例の追加によって学習した認識モデルを使用しないので誤検出の発生を低減できる。S403乃至S405までの各処理は、検出処理制御部100によって画像中から様々な位置、倍率の部分領域で順次繰り返して行われるよう制御される。S406において、物体領域出力部50は、S306と同様に、物体認識部40により認識された結果を出力する。S407において、一方、認識モデル更新部80は、S307と同様に、特徴抽出部30により求められた正事例および負事例の特徴量から統計量を更新し、認識モデルを更新する。S408において、不図示の制御部は、画像中から人物を検出したか否かを判定する。画像中から人物を検出したと判定された場合S408;YES、本処理を終了して、図3を参照して説明した追跡処理へ移る。一方、画像中から人物を検出していないと判定された場合S408;NO、S401へ戻る。S401からS407までの各処理は、CPU等の不図示の制御部により制御されており、画像取得部10が逐次取得する入力フレームにおいて順次繰り返して行われる。本実施形態では、追跡処理を行う場合はシーン特有の背景を負事例として学習した認識モデルを用いて認識を行い、検出処理を行う場合は一般的な背景を負事例として学習した認識モデルを用いて認識を行うようにした。従って、一旦追跡を中止して背景の異なるシーンで追跡を再開する場合においても、適切な認識モデルを使用して物体を検出することができる。また、検出対象とする物体の正事例および負事例の特徴量の統計量を夫々別々に記憶するようにし、更には追加した負事例の重みが異なる複数の負事例の統計量を別々に記憶するようにした。これにより記憶した統計量を用いて、追加した負事例の重みが異なる複数の認識モデルを容易に更新することが可能となり、前述したように追跡処理および検出処理で適切な認識モデルを使用することができる。なお、本実施形態ではサンプルを追加して学習を行い、認識を行う方法として非特許文献3に提案されている方法を適用する例を示したが、学習、認識の方法はそれに限定されるものではない。例えば、非特許文献2に提案されているオンラインのブースティング学習に基づく方法を適用することも可能である。例えば、非特許文献2を改良した特許文献1に提案されている学習、認識の方法は、ブースティング判別器を構成する弱判別器を追加サンプルに適応させるよう構成している。特許文献1における負事例の特徴量に関する記憶の期間が異なる統計量を用いて夫々認識モデルを更新し、追跡処理と検出処理で選択的に参照することができる。特許文献1における記憶の期間はサンプルの忘却を制御するという意味で本実施形態における負事例の重みと等価に用いられる。第2実施形態以下、添付図面を参照して、本発明の第2実施形態について説明する。本実施形態では、前の時刻の物体領域が分かっているような物体追跡時には特定の背景から抽出した負事例の特徴量を追加学習した認識モデルを使用して物体を認識する。一方、物体を見失った場合など、前の時刻の物体領域が分からない場合には、特定の背景に認識の特性が偏ることのないように正事例のみで学習した認識モデルを使用して物体を認識する。これにより、一旦追跡を中止して背景の異なるシーンで追跡を再開する場合においても、適切な認識モデルを使用して物体を検出する。本実施形態に係る物体認識装置の機能構成は、第1実施形態で説明した構成と同様であるため、説明を省略する。以下、デジタルスチルカメラ等の撮像部で特定人物を認識する場合を想定する。最初に画像中の人物を指定し、指定した人物を追跡する。そして、追跡中に人物を見失い、新たなシーンに背景が変わった場合に自動的に画像中から人物を検出して追跡を再開する場合の本実施形態の処理動作を説明する。まず、第1実施形態と同様に、図2を参照して、画像中の人物を指定して認識モデルを作成する処理について説明する。なお、第1実施形態と同様の処理については説明を省略し、異なる点について説明する。S201乃至S203の各処理は、第1実施形態と同様である。S204において、領域抽出部20は、部分領域画像を物体画像として画像データ中のユーザが指定した領域から切り出す。このとき、ユーザが指定する領域の大きさや形状は様々である。そのため、指定された矩形領域が所定サイズに収まるようにS202で作成した縮小画像の中から最適な倍率の縮小画像を求めて、求めた縮小画像の最適な位置から認識を行う部分領域を切り出すようにする。また、検出処理制御部100はここで求めた部分領域の近傍の縮小画像即ち、倍率および位置の部分領域についても切り出すように制御を行う。例えば、ユーザが指定した矩形領域のサイズが200×100画素程度であれば概略同じ領域に相当する40×20画素の矩形領域を縮小画像の中から求め、部分領域の90以上が互いにオーバーラップするような範囲で部分領域を切り出す。切り出した部分領域の縮小画像の倍率と画像中の物体の位置を物体状態として記憶しておく。S205において、特徴抽出部30は、領域抽出部20で切り出した物体画像である部分領域画像から特徴量を求める。部分領域のサイズが40×20画素の場合は、部分領域画像から輝度データを抽出し、800次元の特徴ベクトルに変換する。ここで求めた特徴量は正事例の特徴量として認識モデル更新部80に出力する。S206およびS207の各処理は、第1実施形態と同様である。S208において、認識モデル更新部80は、特徴抽出部30で求めた正事例および負事例の特徴量から統計量および認識モデルを求める。正事例の特徴量については、ここで収集した正事例の特徴ベクトルからその平均ベクトルおよび共分散行列を求める。そして、共分散行列を固有値分解し、大きい方から所定数の固有値および対応する固有ベクトルを統計量として平均ベクトルと共に統計量記憶部90に記憶する。固有値の数は、例えば、50程度である。一方、負事例の特徴量についても同様にして、固有値および固有ベクトルを統計量として平均ベクトルと共に統計量記憶部90に記憶する。そして、統計量記憶部90に記憶した正事例および負事例の特徴量の統計量を用いて認識モデルを求める。第1の認識モデルは正事例の特徴量の統計量と負事例の特徴量の統計量により求め、認識モデル記憶部70に記憶する。一方、第2の認識モデルは正事例の特徴量の統計量から求め、認識モデル記憶部60に記憶する。ここで第1の認識モデルおよび第2の認識モデルは夫々射影行列として記憶され、物体認識部40で判別処理を行うために用いられる。次に、図3を参照して、画像中から人物を追跡する処理について説明する。なお、第1実施形態と同様の処理については説明を省略し、異なる点について説明する。S301乃至S304の各処理は、第1実施形態と同様である。S305において、物体認識部40は、特徴抽出部30で求めた特徴量から領域抽出部20で切り出した部分領域画像が認識対象である物体かどうかを判別する。このとき、認識モデル切替部110は物体認識部40が第1の認識モデル記憶部60に記憶されている第1の認識モデルを参照して処理を行うように認識モデルを切り替える。物体認識部40では特徴抽出部30で求めた特徴ベクトルを射影行列を用いて射影し、射影平面との距離が所定の閾値以下のものを物体、それ以外を物体でないと判別する。判別結果は処理を行った部分領域の位置や倍率の情報とともに物体領域出力部50に出力される。ここで、物体認識部40は物体パターンである正事例とシーンに特有の負事例で学習を行った認識モデルを使用して判別処理を行っているので同一のシーンにおいて精度良く判別ができる。また、物体認識部40で物体と判別された特徴量は正事例の特徴量として、物体でないと判別された特徴量は負事例の特徴量として認識モデル更新部80に出力される。S306の処理は、第1実施形態と同様である。S307において、認識モデル更新部80は、特徴抽出部30で求めた正事例および負事例の特徴量を追加して統計量を更新し、認識モデルを更新する。本実施形態では非特許文献3で提案されている適応的な学習を用いる。正事例の特徴量については、S305で判別された正事例の特徴量を追加して統計量記憶部90に記憶されている正事例の特徴量の統計量である平均ベクトル、固有値および固有ベクトルの更新を行う。負事例の特徴量についても同様にして統計量の更新を行う。夫々更新した特徴量は統計量記憶部90に記憶される。そして、S208と同様にして、統計量記憶部90に記憶した更新された正事例および負事例の特徴量の統計量を用いて認識モデルの更新を行う。S308の処理は、第1実施形態と同様である。次に、図4を参照して、追跡中に人物を見失い、新たなシーンに背景が変わった場合に行う人物を検出する処理について説明する。なお、第1実施形態と同様の処理については説明を省略し、異なる点について説明する。S401乃至S404の各処理は、第1実施形態と同様である。S405において、物体認識部40は、S305と同様に、特徴抽出部30で求めた特徴量から領域抽出部20で切り出した部分領域画像が認識対象である物体かどうかを判別する。但し、認識モデル切替部110は物体認識部40が第2の認識モデル記憶部70に記憶されている第2の認識モデルを参照して処理を行うように認識モデルを切り替える。ここで、物体認識部40はシーンに特有の負事例を追加しないで正事例のみで学習を行った認識モデルを使用して判別処理を行っているので新たに出現したシーンにおいて精度良く判別ができる。即ち、以前のシーンで偏った負事例の追加によって学習した認識モデルを使用しないので誤検出の発生を低減できる。S406の処理は、第1実施形態と同様である。S407において、一方、認識モデル更新部80は、特徴抽出部30で求めた正事例および負事例の特徴量から統計量を更新し、認識モデルを更新する。正事例の特徴量については、S307と同様に、S405で判別された正事例の特徴量を追加して統計量記憶部90に記憶されている正事例の特徴量の統計量である平均ベクトル、固有値および固有ベクトルの更新を行う。一方、負事例の特徴量については、一旦、統計量記憶部90に記憶されている負事例の特徴量の統計量を初期化する。そして、S208と同様に、S405で判別された負事例の特徴量からその統計量を求めるようにする。即ち、正事例の特徴量の統計量は一般的にシーンに依存しないのでシーンが変わっても統計量を逐次更新していくようした。一方、負事例の特徴量の統計量はシーンに依存するので統計量を初期化して、シーンが変わった後の特徴量から統計量を求めるようした。S408の処理は、第1実施形態と同様である。本実施形態では、追跡処理を行う場合は物体パターンである正事例と共にシーン特有の背景を負事例として学習した認識モデルを用いて認識を行い、検出処理を行う場合は正事例で学習した認識モデルを用いて認識を行うようにした。従って、一旦追跡を中止して背景の異なるシーンで追跡を再開する場合においても、適切な認識モデルを使用して物体を検出することができる。また、検出対象とする物体の正事例および負事例の特徴量の統計量を夫々別々に記憶するようにした。それにより、記憶した統計量を用いて追加した正事例、負事例から正事例にもとづく認識モデルおよび正事例と負事例にもとづく認識モデル識別モデルを容易に更新することができる。その結果、前述のように追跡処理と検出処理で適切な認識モデルを使用することができる。また、シーンが変わった場合に、背景に相当する負事例の特徴量の統計量を初期化するようにした。それにより、シーンが変わった場合に新たに求めた識別モデルによって高精度に対象とする物体を認識することができる。なお、本実施例ではサンプルを追加して学習を行い、認識を行う方法として非特許文献3に提案されている方法を本発明に適用する例を示したが、学習、認識の方法はそれに限定されるものではない。例えば、非特許文献4では正事例サンプルの学習をベースにした生成モデルと正事例および負事例の学習をベースにした識別モデルを組合せてブースティング判別器を構成する弱判別器を学習する方法が提案されている。ここではブースティング学習に用いる誤差関数を生成モデルによる誤差と識別モデルによる誤差を組合せて認識モデルを学習するようにしている。本実施形態に適用するには、夫々の誤差の組合せの重みを変えることで更新した正事例および負事例の特徴量の統計量から本実施例の第1の認識モデルまたは第2の認識モデルを学習するようにすればよい。即ち、誤差関数を生成モデルによる誤差のみで定義すれば第2の認識モデルを学習することができる。また、誤差関数を識別モデルによる誤差のみで定義すれば第1の認識モデルを学習することができる。また、それ以外に非特許文献4で提案されているような夫々の誤差を組合せた誤差関数で学習した認識モデルを追加して第1の認識モデルとするようにしてもよい。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。