"それぞれ異なる複数のクラスから構成される第1群クラスに属する複数の画像データに基づき、前記画像データの特徴を示す画像特徴量を前記第1群クラス毎に算出し、算出した前記画像特徴量に基づき前記第1群クラスのいずれかに属するものかを識別するための識別器を前記第1群クラス毎に生成する画像特徴量学習部と、前記画像データに関連付けられた第1テキストデータと、前記第1群クラスを構成するクラスと異なるクラスから構成される第2群クラスに属する画像データに関連付けられた第2テキストデータとに基づき、前記第1テキストデータの特徴を示す第1テキスト特徴量と前記第2テキストデータの特徴を示す第2テキスト特徴量を算出し、前記第1テキスト特徴量と前記第2テキスト特徴量に基づき前記第1群クラスと前記第2群クラスとの間の相関を示す相関係数を算出するテキスト特徴量学習部と、入力する対象画像データに基づき前記対象画像データの特徴を示す対象画像特徴量を算出し、前記対象画像特徴量と前記識別器に基づき前記第1群クラスに対する前記対象画像の関連性の強さを示す関連値を前記第1群クラス毎に算出し、前記関連値と前記相関係数に基づき前記第2群クラスに対する前記対象画像の関連性の強さを示す推定値を前記第2群クラス毎に算出する識別情報算出部と、を備えることを特徴とする識別情報算出装置。前記識別情報算出部は、前記画像特徴量学習部が前記画像特徴量を算出する方法と同じ方法を用いて、前記対象画像データの特徴を示す前記対象画像特徴量を算出することを特徴とする請求項1に記載の識別情報算出装置。前記識別情報算出部は、前記対象画像データの特徴を示す前記対象画像特徴量として、それぞれ異なる種類の複数の方法を用いて複数の前記対象画像特徴量を前記対象画像データ毎に算出した場合、前記それぞれ異なる種類の複数の方法を用いて前記画像特徴量学習部により生成された前記識別器に対してそれぞれ前記複数の対象画像特徴量を適用した複数の識別結果のうち1の識別結果を前記関連値として前記第1群クラス毎に算出することを特徴とする請求項2に記載の識別情報算出装置。前記識別情報算出部は、前記複数の識別結果の相加平均値、相乗平均値、調和平均値、または、前記複数の識別結果のうちの最大値を、前記関連値と決定することを特徴とする請求項3に記載の識別情報算出装置。前記テキスト特徴量学習部は、前記第1テキストデータおよび前記第2テキストデータに含まれる各単語が出現した頻度に比例する値をヒストグラムに表わした情報を前記第1テキスト特徴量および前記第2テキスト特徴量として算出することを特徴とする請求項1から4のうちいずれか一項に記載の識別情報算出装置。前記画像特徴量学習部は、入力する動画像データを解析してシーンを検出するシーン解析部と、前記シーン解析部が検出したシーンのシーン長と前記シーンに対応する複数の画像データにおける時間方向の画像データの位置とに基づいて、前記第1群クラスのうち一のクラスに属する画像データを抽出するキーフレーム抽出部と、備えることを特徴とする請求項1から5のうちいずれか一項に記載の識別情報算出装置。前記キーフレーム抽出部は、前記シーン解析部が検出した複数のシーンのうち最もシーン長が長いシーンに対応する複数の画像データから、時系列的に中央または中央近傍の画像データを前記第1群クラスのうち一のクラスに属する画像データとして抽出することを特徴とする請求項6記載の識別情報算出装置。前記キーフレーム抽出部は、前記最もシーン長が長いシーンに対応する複数の画像データから、前記シーンの少なくとも両端に対応する画像データを含めずに複数の画像データを前記第1群クラスのうち一のクラスに属する画像データとして抽出することを特徴とする請求項7記載の識別情報算出装置。それぞれ異なる複数のクラスから構成される第1群クラスに属する複数の画像データに基づき、前記画像データの特徴を示す画像特徴量を前記第1群クラス毎に算出し、算出した前記画像特徴量に基づき前記第1群クラスのいずれかに属するものかを識別するための識別器を前記第1群クラス毎に生成する画像特徴量学習ステップと、前記画像データに関連付けられた第1テキストデータと、前記第1群クラスを構成するクラスと異なるクラスから構成される第2群クラスに属する画像データに関連付けられた第2テキストデータとに基づき、前記第1テキストデータの特徴を示す第1テキスト特徴量と前記第2テキストデータの特徴を示す第2テキスト特徴量を算出し、前記第1テキスト特徴量と前記第2テキスト特徴量に基づき前記第1群クラスと前記第2群クラスとの間の相関を示す相関係数を算出するテキスト特徴量学習ステップと、入力する対象画像データに基づき前記対象画像データの特徴を示す対象画像特徴量を算出し、前記対象画像特徴量と前記識別器に基づき前記第1群クラスに対する前記対象画像の関連性の強さを示す関連値を前記第1群クラス毎に算出し、前記関連値と前記相関係数に基づき前記第2群クラスに対する前記対象画像の関連性の強さを示す推定値を前記第2群クラス毎に算出する識別情報算出ステップと、を備えることを特徴とする識別情報算出方法。コンピュータを、それぞれ異なる複数のクラスから構成される第1群クラスに属する複数の画像データに基づき、前記画像データの特徴を示す画像特徴量を前記第1群クラス毎に算出し、算出した前記画像特徴量に基づき前記第1群クラスのいずれかに属するものかを識別するための識別器を前記第1群クラス毎に生成する画像特徴量学習手段、前記画像データに関連付けられた第1テキストデータと、前記第1群クラスを構成するクラスと異なるクラスから構成される第2群クラスに属する画像データに関連付けられた第2テキストデータとに基づき、前記第1テキストデータの特徴を示す第1テキスト特徴量と前記第2テキストデータの特徴を示す第2テキスト特徴量を算出し、前記第1テキスト特徴量と前記第2テキスト特徴量に基づき前記第1群クラスと前記第2群クラスとの間の相関を示す相関係数を算出するテキスト特徴量学習手段、入力する対象画像データに基づき前記対象画像データの特徴を示す対象画像特徴量を算出し、前記対象画像特徴量と前記識別器に基づき前記第1群クラスに対する前記対象画像の関連性の強さを示す関連値を前記第1群クラス毎に算出し、前記関連値と前記相関係数に基づき前記第2群クラスに対する前記対象画像の関連性の強さを示す推定値を前記第2群クラス毎に算出する識別情報算出手段として機能させるための識別情報算出プログラム。しかしながら、特許文献1に開示されている学習装置のように、識別対象の数が増加するに伴い、識別対象ごとに識別器を作成しなければならない。[1]上記の課題を解決するため、本発明の一態様である識別情報算出装置は、それぞれ異なる複数のクラスから構成される第1群クラスに属する複数の画像データに基づき、前記画像データの特徴を示す画像特徴量を前記第1群クラス毎に算出し、算出した前記画像特徴量に基づき前記第1群クラスのいずれかに属するものかを識別するための識別器を前記第1群クラス毎に生成する画像特徴量学習部と、前記画像データに関連付けられた第1テキストデータと、前記第1群クラスを構成するクラスと異なるクラスから構成される第2群クラスに属する画像データに関連付けられた第2テキストデータとに基づき、前記第1テキストデータの特徴を示す第1テキスト特徴量と前記第2テキストデータの特徴を示す第2テキスト特徴量を算出し、前記第1テキスト特徴量と前記第2テキスト特徴量に基づき前記第1群クラスと前記第2群クラスとの間の相関を示す相関係数を算出するテキスト特徴量学習部と、入力する対象画像データに基づき前記対象画像データの特徴を示す対象画像特徴量を算出し、前記対象画像特徴量と前記識別器に基づき前記第1群クラスに対する前記対象画像の関連性の強さを示す関連値を前記第1群クラス毎に算出し、前記関連値と前記相関係数に基づき前記第2群クラスに対する前記対象画像の関連性の強さを示す推定値を前記第2群クラス毎に算出する識別情報算出部と、を備える。[2]上記の課題を解決するため、本発明の一態様である識別情報算出方法は、それぞれ異なる複数のクラスから構成される第1群クラスに属する複数の画像データに基づき、前記画像データの特徴を示す画像特徴量を前記第1群クラス毎に算出し、算出した前記画像特徴量に基づき前記第1群クラスのいずれかに属するものかを識別するための識別器を前記第1群クラス毎に生成する画像特徴量学習ステップと、前記画像データに関連付けられた第1テキストデータと、前記第1群クラスを構成するクラスと異なるクラスから構成される第2群クラスに属する画像データに関連付けられた第2テキストデータとに基づき、前記第1テキストデータの特徴を示す第1テキスト特徴量と前記第2テキストデータの特徴を示す第2テキスト特徴量を算出し、前記第1テキスト特徴量と前記第2テキスト特徴量に基づき前記第1群クラスと前記第2群クラスとの間の相関を示す相関係数を算出するテキスト特徴量学習ステップと、入力する対象画像データに基づき前記対象画像データの特徴を示す対象画像特徴量を算出し、前記対象画像特徴量と前記識別器に基づき前記第1群クラスに対する前記対象画像の関連性の強さを示す関連値を前記第1群クラス毎に算出し、前記関連値と前記相関係数に基づき前記第2群クラスに対する前記対象画像の関連性の強さを示す推定値を前記第2群クラス毎に算出する識別情報算出ステップと、を備える。[3]上記の課題を解決するため、本発明の一態様である識別情報算出プログラムは、コンピュータを、それぞれ異なる複数のクラスから構成される第1群クラスに属する複数の画像データに基づき、前記画像データの特徴を示す画像特徴量を前記第1群クラス毎に算出し、算出した前記画像特徴量に基づき前記第1群クラスのいずれかに属するものかを識別するための識別器を前記第1群クラス毎に生成する画像特徴量学習手段、前記画像データに関連付けられた第1テキストデータと、前記第1群クラスを構成するクラスと異なるクラスから構成される第2群クラスに属する画像データに関連付けられた第2テキストデータとに基づき、前記第1テキストデータの特徴を示す第1テキスト特徴量と前記第2テキストデータの特徴を示す第2テキスト特徴量を算出し、前記第1テキスト特徴量と前記第2テキスト特徴量に基づき前記第1群クラスと前記第2群クラスとの間の相関を示す相関係数を算出するテキスト特徴量学習手段、入力する対象画像データに基づき前記対象画像データの特徴を示す対象画像特徴量を算出し、前記対象画像特徴量と前記識別器に基づき前記第1群クラスに対する前記対象画像の関連性の強さを示す関連値を前記第1群クラス毎に算出し、前記関連値と前記相関係数に基づき前記第2群クラスに対する前記対象画像の関連性の強さを示す推定値を前記第2群クラス毎に算出する識別情報算出手段として機能させるためのプログラムである。本発明によれば、識別対象ごとに識別器を作成せずに、より多くの識別対象を識別するための識別情報を取得することができる。以下、本発明を実施するための形態について、図面を参照して詳細に説明する。図1は、本発明の第1実施形態である識別情報算出装置100の一例を示す図である。図1に示す通り、本実施形態である識別情報算出装置100は、画像特徴量学習部200と、テキスト特徴量学習部300と、識別情報算出部400と、記憶部500と、を備える。画像特徴量学習部200は、それぞれ異なる画像を含む複数の訓練画像データPGd{d=1,2,,D}を入力する。この訓練画像データPGdは、異なるクラス以下、訓練クラスAi{i=1,2,,M}に属する複数の画像の画像データである。なお、1つの訓練クラスAiに対しては、例えば、数百~数千の複数の訓練画像データPGdが用意されており、M<Dが成立つ。この訓練クラスAiは、画像特徴量学習部200によって分類されるクラスであり、用意された訓練画像データPGdに対応して予め決められている。この画像特徴量学習部200は、訓練画像データPGdの特徴量に基づき、訓練クラスAiを識別するための識別器Yiを生成する。本実施形態において、訓練画像データPGdは、動画データである。よって、訓練画像データPGdは、複数の静止画の画像データを含み、これら複数の静止画の画像データは、同一の訓練クラスAiに属する画像データである。なお、本明細書において、画像データとは、動画のデータおよび静止画のデータの双方の意味を含む用語として使用する。テキスト特徴量学習部300は、訓練画像データPGdに関連付けられたテキストデータと、この訓練クラスAi{i=1,2,,M}と同一でないクラス以下、ターゲットクラスBj{j=1,2,,N}に属するターゲット画像データTGe{j=1,2,,E}に関連付けられたテキストデータとを入力する。つまり、ターゲットクラスB1,B2,,BNは、全ての訓練クラスA1,A2,,AMとは異なるクラスである。なお、1つのターゲットクラスBjに対しても、複数のターゲット画像データTGeが用意されている。本実施形態において、ターゲット画像データTGeは、動画データである。よって、ターゲット画像データTGeは、複数の静止画の画像データを含み、これら複数の静止画の画像データは、同一のターゲットクラスBjに属する画像データである。なお、本発明はこれに限られず、ターゲット画像データTGeは、少なくとも1つであればよく、E=1であってもよい。これは、ターゲットクラスBjについては、識別器を作る必要がないためである。このテキスト特徴量学習部300は、これらテキストデータから特徴量を取得し、この特徴量に基づき訓練クラスAiとターゲットクラスBjとの間の相関を示す相関係数を取得する。識別情報算出部400は、画像特徴量学習部200によって取得された訓練クラスAiを識別するための識別器Yiと、テキスト特徴量学習部300によって取得された訓練クラスAiとターゲットクラスBjとの間の相関を示す相関係数とに基づき、識別対象である画像データについて、ターゲットクラスBjに対する関連性の強さを示す推定値を取得する。つまり、本実施形態に係る識別情報算出装置100は、画像データから取得された特徴量に基づき生成された識別器Yiに基づき識別される訓練クラスAiに属さないクラスの画像データであっても、テキストデータを用いて訓練クラスAiとターゲットクラスBjとの相関を示す相関係数を取得することによって、入力する画像データが、ターゲットクラスBjのいずれかに属する可能性を示す推定値を取得することができる。これにより、より多くの画像データに基づき識別器を作成せずとも、限られた数の訓練画像データPGdと、より多くのターゲット画像データTGeに関連付けられたテキストデータとを用いることで、識別器によって識別できないターゲットクラスBjについても、ターゲットクラスBjとの関連性の強さを示す推定値を取得することができる。よって、識別対象ごとに識別器を作成する手間が省け、画像データに基づき識別器を作成するための処理時間を短縮するとともに、画像データの解析時間よりも処理時間が短いテキストデータを用いることにより、全体的な処理時間を短縮することができる。従って、画像から識別対象を識別するための学習時間を短縮し、より多くの識別対象を識別するための識別情報を取得することができる。次に、画像特徴量学習部200の構成について説明する。図2は、画像特徴量学習部200の機能構成を表すブロック図である。同図に示すように、画像特徴量学習部200は、シーン解析部210と、キーフレーム抽出部220と、特徴量解析部230と、分類処理部240とを備える。画像特徴量学習部200は、入力するD個の訓練画像データPGd{d=1,2,,D}をシーン解析部210と特徴量解析部230とにそれぞれ出力する。なお、ここでは、訓練画像データPGdが動画の画像データである場合について説明しているが、画像特徴量学習部200は、静止画の画像データを入力するものであってもよい。シーン解析部210は、入力するD枚の訓練画像データPGdを取り込んで順次解析し、シーンカットタイミングを推定することによってシーンを検出する。シーン解析部210は、その機能構成として、時空間画像生成部211と、シーン検出部212とを備える。時空間画像生成部211は、訓練画像データPGdを所定の属性にしたがって正規化したのち、この正規化した訓練画像データPGd正規化訓練画像データから、時間経過に伴うフレーム画像の画素値の変化を表す時空間画像データを生成する。所定の属性は、例えば、画像データの縦横比、解像度、色空間、フレームレートである。時空間画像生成部211が時空間画像データを生成する処理の詳細については後述する。シーン検出部212は、時空間画像生成部211が生成した時空間画像データを取り込み、この時空間画像データを解析してシーンカットタイミングを推定することによりシーンを検出する。このシーン検出部212は、推定した全てのシーンカットタイミングに対応するフレーム画像のフレーム識別情報を抽出し、これらのフレーム識別情報と正規化動画像データとを対応付けてキーフレーム抽出部220に出力する。フレーム識別情報は、正規化動画像データを構成するフレーム画像を特定する情報、言い換えると、訓練画像データPGdに含まれる1フレームを特定する情報であり、例えばタイムスタンプ情報である。タイムスタンプ情報は、例えば、時:分:秒.フレーム番号により表される。シーン検出部212がシーンを検出する処理の詳細については後述する。キーフレーム抽出部220は、シーン解析部210のシーン検出部212から供給されるフレーム識別情報と正規化動画像データとを取り込み、正規化動画像データから1個または複数個のキーフレームとなるフレーム画像を抽出し、この抽出したフレーム画像に対応するフレーム識別情報を、特徴量解析部230に供給する。本実施形態では、キーフレーム抽出部220は、動画の特性に関する以下の3つの仮定に基づいてキーフレームを抽出する。仮定1:シーン内における構図の変化は小さい。仮定2:シーンカット付近のフレーム画像は、テーマ性が高い画像ではない。仮定3:動画のテーマは、シーン長が長いシーンに含まれている。仮定3および仮定1は、シーン長が長いシーンにおいては、撮影者が被写体に対する興味を持続したと推測することができることに基づく。また、仮定2は、シーン終了付近については、シーンに対する撮影者の興味が薄れてきたか、興味がなくなったか、フェードアウト等の特殊映像効果が作動しているか、撮影を終了する間際かといった状況にある可能性が高いことに基づく。また、仮定2は、シーン開始後直近については、撮影者が新たなシーンの構図を決定している最中か、フェードイン等の特殊映像効果が作動しているか、撮影を開始して間もないかといった状況にある可能性が高いことに基づく。キーフフレーム抽出部220がキーフレームを抽出する方法については後述する。特徴量解析部230は、動画像データとキーフレーム抽出部220から供給されるフレーム識別情報とをそれぞれ取り込み、そのフレーム識別情報に対応するフレーム画像から画像の特徴量以下、画像特徴量と記載する。を抽出してクラスタリング処理を実行する。特徴量解析部230は、その機能構成として、画像正規化部231と、特徴量抽出部232と、クラスタリング処理部233とを備える。画像正規化部231は、フレーム識別情報に対応する画像データを訓練画像データPGdから抽出し、この抽出した画像データを所定の属性にしたがって正規化して正規化画像データを生成する。所定の属性は、例えば、フレーム画像の縦横比、解像度、色空間である。具体的には、例えば、画像正規化部231は、キーフレームである画像データから輝度成分のみを抽出して輝度画像データを生成する。次に、画像正規化部231は、輝度画像データをフレーム画像の縦横比が4対3となる輝度画像データにトリミング処理する。例えば、縦横比が16対9、21対9、1対1等である輝度画像データを4対3の輝度画像データにトリミング処理する場合、トリミング前の輝度画像データの水平方向両端の矩形画像部分をカットして縦横比が4対3になるように合わせる。次に、画像正規化部231は、トリミング処理された輝度画像データをフィルタリング処理等によって解像度が水平方向320画素×垂直方向240画素である正規化画像データに変換する。画像正規化部231を設けた理由は、フレーム画像の縦横比が異なるとキーフレームにおける被写体の密度が異なることとなり、また、解像度が異なるとキーフレームが有する情報量が異なることとなり、これらによってキーフレームが有する画像特徴量の評価に影響が出てしまうことを防ぐためである。特徴量抽出部232は、画像正規化部231が生成した正規化画像データを取り込み、正規化画像データから画像特徴量を抽出する。例えば、特徴量抽出部232は、正規化画像データにおいて複数の画素を含む小領域ごとに輝度のガウス分布の状態を調べ、特徴点ごとのSIFTScale-InvariantFeatureTransform特徴量を求める。なお、特徴量抽出部232は、異なる特徴量の算出方法を組み合わせて、それぞれの算出方法に応じた画像特徴量を算出するものであってもよい。例えば、特徴量抽出部232は、SURFSpeededUpRobustFeaturesや、線形SVMSupportVectorMachine、あるいは、1つの静止画を縦方向に3分割した各領域での色平均により示される画像特徴量等を利用することができる。本実施形態において、特徴量抽出部232は、訓練画像データPGdごとに、D個のSURF特徴量と、D個の色平均特徴量とを取得する。本実施形態において、訓練画像データPGdは動画の画像データであり、複数の静止画の画像データを含む。例えば、特徴量抽出部232は、訓練画像データPGdから取得されたキーフレームである複数枚の静止画の画像データのそれぞれから画像特徴量を取得する。この特徴量抽出部232は、例えば、1つの訓練画像データPGdから取得した複数の画像特徴量の相加平均値、相乗平均値、調和平均値等を、訓練画像データPGdの画像特徴量として取得する。つまり、特徴量抽出部232は、1つの訓練画像データPGdから、1つの画像特徴量を取得する。クラスタリング処理部233は、特徴量抽出部232が抽出した正規化画像データの特徴量を取り込み、特徴点ごとの特徴量のクラスタリング処理Bag-of-words処理を実行して画像特徴量のヒストグラム画像特徴量ヒストグラムを生成する。クラスタリング処理部233は、例えば、K平均法によって正規化画像データの画像特徴量をF個例えば、1000個のクラスタに分類して画像特徴量ヒストグラムを生成する。分類処理部240は、クラスタリング処理部233が生成した画像特徴量ヒストグラムを分析して正規化画像データ、すなわち訓練画像データPGdを訓練クラスAiに分類し分類データを出力する。例えば、分類処理部240は、機械学習により画像特徴量の分類を学習し、その分類結果を分類データとして出力する。分類データは、区分に応じた識別情報や、あらかじめ学習によって決定しておいたテニス試合、クッキー作り、サッカー等のキーワードで示される訓練クラスAiである。分類処理部240は、例えば、サポートベクターマシンSupportVectorMachineやニューラルネットワーク等によって画像特徴量の分類を学習する。次に、時空間画像生成部211が時空間画像データを生成する処理について説明する。まず、時空間画像生成部211は、動画像データの画像データを間引く。例えば、時空間画像生成部211は、30フレーム/秒fps;framepersecondのフレームレートを有する動画像データを、2フレーム/秒のフレームレートになるように画像データを間引く。ただし、この間引き処理は省略してもよい。次に、時空間画像生成部211は、間引き後の動画像データから輝度成分のみを抽出して輝度動画像データを生成する。次に、時空間画像生成部211は、輝度動画像データの各画像データを、例えばフレーム画像の縦横比が4対3となる画像データにトリミング処理する。トリミング処理は、前述した画像正規化部231における処理と同様の処理である。次に、時空間画像生成部211は、トリミング処理された輝度動画像データをフィルタリング処理等によって、例えば解像度が水平方向320画素×垂直方向240画素である正規化動画像データに変換する。次に、時空間画像生成部211は、正規化動画像データから時空間画像データを生成する。図3は、時空間画像データを説明するための模式図である。同図aは、時空間画像データの元である正規化動画像データのフレーム構成を模式的に表した図である。同図bは、同図aに示した正規化動画像データに基づいて、時空間画像生成部211が生成した時空間画像データのデータ構成を模式的に表した図である。同図aに示すように、正規化動画像データの属性は、フレーム画像の縦横比が4対3であり、解像度が水平方向320画素×垂直方向240画素であり、フレームレートが2フレーム/秒である。ここでは、再生時間が351秒である例を示している。1フレーム画像における水平ラインは、フレーム画像の上端から下端に向けてライン1,ライン2,,ライン30と表される。時空間画像生成部211は、正規化動画像データを図3bのように、時間フレーム位置対空間座標に置き換えて二次元データである時空間画像データを生成する。言い換えると、時空間画像生成部211は、正規化動画像データのフレーム画像ごとに、ライン1からライン30までの画素値を空間座標軸方向に一列に配列して時空間画像データを生成する。同図aに示す正規化動画像データから得られる時空間画像データは、時間軸方向702フレーム×空間座標軸方向1200画素分の1個の画像データである。次に、シーン検出部212がシーンを検出する処理について説明する。シーン検出部212は、時空間画像データについて、例えば輝度勾配を計算することによって画像のエッジを検出する。例えば、シーン検出部212は、キャニーCanny法によって時空間画像データから画像のエッジを検出する。ここで検出される画像のエッジの直線方向は縦、横、および斜め方向を含んでいる。また、本実施形態に係るシーン検出部212は、これに限られず、次の方法を用いるものであってもよい。例えば、時空間画像の縦方向元動画データにおける空間方向に中間値フィルタを適用し、時空間画像の横方向元動画データにおける時間方向の隣接する画素の差分をとった後に、時空間画像の同横方向位置で縦方向のその差分の平均を算出し、それを閾値判定することによってシーンカットを行うものであってもよい。この時の閾値は、最大輝度の18である。次に、シーン検出部212は、検出した画像のエッジの中から、空間座標軸に平行な直線となるエッジを検出する。例えば、シーン検出部212は、ハフHough変換処理を実行することによって、検出した画像のエッジの中から空間座標軸に平行な直線成分のみを抽出する。次に、シーン検出部212は、フレーム画像ごとに、当該フレーム画像がショットカットに該当するか否かを推定する。具体的には、シーン検出部212は、フレーム画像ごと時間方向に1画素ごとに空間座標方向の直線成分の総和を計算し、その総和が所定の閾値以上である場合は、当該フレーム画像はショットカットであると推定し、その総和が所定の閾値未満である場合は、当該フレーム画像はショットカットではないと推定する。推定されたショットカットはシーンカットタイミングの候補となる。所定の閾値は、任意に決定することができ、例えば、時空間画像データの空間座標方向の高さの割合で規定する。例えば、所定の閾値は、時空間画像データにおける時空間座標方向の高さの1/60高さが1200画素である場合は20画素である。次に、シーン検出部212は、ショットカットであると推定した直線成分から、単なるショットであって有効なシーンではないカットを除外する。このショットであって有効なシーンではないカットとは、例えば、ディゾルブやワイプ等の特殊効果映像が該当する。具体的には、シーン検出部212は、ショットカットであると推定した直線成分において、時間方向に隣り合う2個の直線成分に挟まれた時間間隔が所定時間よりも短い場合の当該2個の直線成分の少なくとも一方を、シーンカットタイミングの候補から除外する。この所定時間は、任意に設定可能であるが、例えば2秒図3bにおいては、時間方向に4画素分である。次に、シーン検出部212は、シーンカットタイミングの候補として残っている全ての直線成分に対応するフレーム画像のフレーム識別情報と正規化動画像データとを出力する。次に、キーフレーム抽出部220がキーフレームを抽出する処理について図4を併せ参照して説明する。図4は、キーフレーム抽出部220が正規化動画像データの中からキーフレームを抽出する様子を模式的に表した図である。シーン抽出部220は、シーン解析部210のシーン検出部212が出力したフレーム識別情報と正規化動画像データとを取り込み、正規化動画像データにおける各シーンのシーン長を計算する。このシーン長は、時間長またはフレーム数である。つまり、フレーム識別情報に対応するフレーム画像がシーンの最初のフレーム画像であることに基づいて、シーン抽出部220は、各シーンのシーン長を計算する。例えば、同図aに示すシーン構成である場合、フレーム識別情報に対応するフレーム画像は各シーンの最初のフレーム画像であり、キーフレーム抽出部220は、第1番目のシーンシーン1から第5番目のシーンシーン5までの各シーンのフレーム数を、10フレーム、6フレーム、15フレーム、12フレーム、および4フレームとして計数する。次に、キーフレーム抽出部220は、前述した仮定3にしたがい、シーンの中から最もシーン長が長いフレーム数が多いシーンを検出する。例えば、キーフレーム抽出部220は、各シーンのフレーム数を比較することにより、最もフレーム数が多いシーンとして、図4bに示すように第3番目のシーンシーン3:15フレームを検出する。次に、キーフレーム抽出部220は、正規化動画像データのうち、検出した1個のシーンに対応するフレーム画像から所定範囲の輝度値を有するフレーム画像を検出する。具体的には、キーフレーム抽出部220は、正規化動画像データのうち、検出した1個のシーンに対応するフレーム画像から、平均輝度値が第1の閾値よりも低い低輝度フレーム画像、もしくは平均輝度値が第2の閾値第2の閾値>第1の閾値よりも高い高輝度フレーム画像、または低輝度フレーム画像および高輝度フレーム画像を検出する。同図bは、第3番目のシーンシーン3に対応する15フレームのフレーム画像から、4つの低輝度フレーム画像および高輝度フレーム画像を検出した例を示している。次に、キーフレーム抽出部220は、低輝度フレーム画像もしくは高輝度フレーム画像または低輝度フレーム画像および高輝度フレーム画像を除いたフレーム画像の中から、前述した仮定2にしたがい、時系列的に中央または中央近傍例えば、時系列中心に最も近いの1個のフレーム画像をキーフレームとして抽出する。このように、低輝度フレーム画像や高輝度フレーム画像を除く理由は、これらのフレーム画像は、一般的に見づらく、また後段の特徴量解析部230において特徴量を検出し難いためである。図4c,dは、キーフレーム抽出部220が、11フレームのフレーム画像の中から、時系列中心のフレーム画像である左から6番目のフレーム画像をキーフレームとして抽出した例を示している。次に、キーフレーム抽出部220は、抽出したキーフレームに対応するフレーム識別情報を、特徴量解析部230に出力する。図5は、キーフレーム抽出部220が抽出したキーフレームの画像の例である。同図aは、テニスの試合の様子を撮影した動画像データを用いて、画像特徴量学習部200が抽出したキーフレームの画像である。この動画像データには、同図aに示すような、手前側と奥側との二人のテニス選手がラリーを続けているシーンが、最も時間が長いシーンとして含まれている。また、同図bは、クッキーを作っている少女の様子を撮影した動画像データを用いて、画像特徴量学習部200が抽出したキーフレームの画像である。この動画像データには、同図bに示すような、少女の手元がフレーム画像から外れて見えない構図のシーンが、最も時間が長いシーンとして含まれている。次に、本実施形態である画像特徴量学習部200の主要な動作について説明する。図6は、画像特徴量学習部200の動作手順を表すフローチャートである。画像特徴量学習部200が訓練画像データPGdを取り込むと、ステップS1において、シーン解析部210の時空間画像生成部211は、訓練画像データPGdの画像データを間引いたのち、間引き後の訓練画像データPGdを所定の属性にしたがって正規化した正規化動画像データを生成する。例えば、時空間画像生成部211は、図3aのように、水平方向320画素×垂直方向240画素の解像度で、2フレーム/秒のフレームレートで、輝度情報により表現される正規化動画像データを生成する。次に、時空間画像生成部211は、正規化動画像データを時間フレーム位置対空間座標に置き換えて、二次元データである時空間画像データを生成する。例えば、時空間画像生成部211は、同図aに示す正規化動画像データから、同図bのように、時間方向702フレーム×空間座標方向1200画素分の時空間画像データを生成する。次に、ステップS2において、シーン検出部212は、時空間画像生成部211が生成した時空間画像データを取り込み、この時空間画像データを解析してシーンカットタイミングを推定することによってシーンを検出する。具体的には、シーン検出部212は、時空間画像データについて、例えば輝度勾配を計算することによって画像のエッジを検出する。次に、シーン検出部212は、検出した画像のエッジの中から、空間座標方向に直線となるエッジを検出する。次に、シーン検出部212は、フレーム画像ごとに、当該フレーム画像がショットカットに該当するか否かを推定する。具体的には、シーン検出部212は、フレーム画像ごとに、空間座標方向の直線成分の総和を計算し、その総和が所定の閾値以上である場合は、当該フレーム画像はショットカットであると推定し、その総和が所定の閾値未満である場合は、当該フレーム画像はショットカットではないと推定する。次に、シーン検出部212は、ショットカットであると推定した直線成分シーンカットタイミングの候補から、単なるショットであって有効なシーンではないカットを除外する。具体的には、シーン検出部212は、ショットカットであると推定した直線成分において、時間方向に隣り合う2個の直線成分に挟まれた時間間隔が所定時間よりも短い場合の当該2個の直線成分の少なくとも一方を、シーンカットタイミングの候補から除外する。次に、シーン検出部212は、シーンカットタイミングの候補として残っている全ての直線成分に対応するフレーム画像のフレーム識別情報と正規化動画像データとを対応付けてキーフレーム抽出部220に供給する。次に、ステップS3において、キーフレーム抽出部220は、シーン検出部212から供給されるフレーム識別情報と正規化動画像データとを取り込み、正規化動画像データから1個のキーフレームとなるフレーム画像に対応するフレーム識別情報を抽出して特徴量解析部230に供給する。具体的には、シーン抽出部220は、フレーム識別情報と正規化動画像データとに基づいて、正規化動画像データにおける各シーンのシーン長を計算する。次に、キーフレーム抽出部220は、シーンの中から最もシーン長が長いシーンを検出する。次に、キーフレーム抽出部220は、正規化動画像データのうち、検出した1個のシーンに対応するフレーム画像から所定範囲の輝度値を有するフレーム画像を検出する。具体的には、キーフレーム抽出部220は、正規化動画像データのうち、検出した1個のシーンに対応するフレーム画像から、平均輝度値が第1の閾値よりも低い低輝度フレーム画像、もしくは平均輝度値が第2の閾値よりも高い高輝度フレーム画像、または低輝度フレーム画像および高輝度フレーム画像を検出する。次に、キーフレーム抽出部220は、低輝度フレーム画像もしくは高輝度フレーム画像または低輝度フレーム画像および高輝度フレーム画像を除いたフレーム画像の中から、時系列的に中央または中央近傍の1個のフレーム画像をキーフレームとして抽出する。次に、キーフレーム抽出部220は、抽出したキーフレームに対応するフレーム識別情報を、特徴量解析部230に供給する。次に、ステップS4において、特徴量解析部230の画像正規化部231は、動画像データとキーフレーム抽出部220から供給されるフレーム識別情報とをそれぞれ取り込み、フレーム識別情報に対応する画像データを動画像データから抽出する。次に、画像正規化部231は、抽出した画像データを所定の属性にしたがって正規化した正規化画像データを生成する。例えば、画像正規化部231は、水平方向320画素×垂直方向240画素の解像度で、輝度情報により表現される正規化画像データを生成する。次に、ステップS5において、特徴量抽出部232は、画像正規化部231が生成した正規化画像データを取り込み、正規化画像データから特徴量を抽出する。次に、ステップS6において、クラスタリング処理部233は、特徴量抽出部232から供給された正規化画像データの特徴量のクラスタリング処理を実行して特徴量ヒストグラムを生成する。次に、ステップS7において、分類処理部240は、クラスタリング処理部233が生成した特徴量ヒストグラムを取り込み、この特徴量ヒストグラムを分析して正規化画像データ、すなわちキーフレームを分類し、その分類結果を分類データとして出力する。次に、図7を参照して、本発明に係る識別情報算出装置100の概要ついて説明する。図7は、本発明に係る識別情報算出装置100の概要を示す図である。図7に示す通り、識別情報算出装置100は、学習過程1と、学習過程2と、識別過程とを実行する装置である。なお、学習過程1を画像特徴量学習部200が、学習過程2をテキスト特徴量学習部300が、識別過程を識別情報算出部400が、それぞれ実行する。学習過程1では、画像特徴量学習部200が、全ての訓練画像データPGdから画像特徴量を抽出し、訓練クラスAi{A1,A2,,AM}のそれぞれの識別するための識別器Yiを作成する。この識別器Yiは、識別情報算出部400による識別過程において、識別器Yiとして利用される情報である。なお、上述の分類処理部240によって分類されたクラスが、訓練クラスAiに相当する。本実施形態では、上述の特徴量解析部230が、各訓練クラスAiのために用意された複数の訓練画像データPGdから取得した複数の特徴量に基づき、各訓練クラスAiを識別する識別パターンを示す識別器Yiを作成する。この識別器識別パターンYiは、画像の特徴を表わす成分毎に、訓練クラスAiに属する画像であるか、あるいは、訓練クラスAiに属さない画像であるかを判定するための閾値を示す数値によって示される。例えば、SURF特徴量を用いた場合、複数の特徴ヒストグラムに基づき、訓練クラスAiに属する画像であるか否かを判定するための閾値を示す数値特徴ヒストグラムを、識別器Yiとして作成する。色平均特徴量を用いた場合、複数の色の平均値RGBに基づき、訓練クラスAiに属する画像であるか否かを判定するための閾値を示す数値RGB値を、識別器Yiとして作成する。また、特徴量の算出方法が複数S個ある場合、画像特徴量学習部200は、訓練画像データPGdのそれぞれからS個の画像特徴量を抽出する。つまり、全ての訓練クラスAi{1,2,,M}ごとに、S個の画像特徴量に対応する識別器Yi,s{s=1,2,,S}が取得される。学習過程2では、テキスト特徴量学習部300が、全ての訓練画像データPGdに関連付けられたテキストデータPTdからそれぞれの訓練クラスAi{i=1,2,,M}の特徴を示すテキスト特徴量ai→を取得する。また、学習過程2では、テキスト特徴量学習部300が、全てのターゲット画像データTGeに関連付けられたテキストデータTTeからそれぞれのターゲットクラスBj{j=1,2,,N}の特徴を示すテキスト特徴量bj→を取得する。なお、本明細書の文章中において、ベクトルは、→を付して表現する。また、図面中においては、→をアルファベットの上に付して表現する。この学習過程2では、訓練クラスAi{i=1,2,,M}の特徴を示すテキスト特徴量ai→と、ターゲットクラスBj{j=1,2,,N}の特徴を示すテキスト特徴量bj→とに基づき、テキスト特徴量学習部300は、訓練クラスAi{i=1,2,,M}とターゲットクラスBj{j=1,2,,N}との間の相関を示す相関係数Cj,iを取得する。このように、学習過程1では、画像データに基づき画像特徴量が取得され、この画像特徴量に基づき訓練クラスAiを識別するための識別器Yi,s{s=1,2,,S}が取得される。一方、学習過程2では、画像データに関連付けられているテキストデータを用いて、識別器Yi,s{s=1,2,,S}が取得された訓練クラスAiと、この訓練クラスAiとターゲットクラスBjとの相関係数Cj,iが取得される。識別過程では、識別情報算出部400は、この訓練クラスAiの識別器Yi,s{s=1,2,,S}と、訓練クラスAiとターゲットクラスBjとの相関係数Cj,iとに基づき、入力する識別対象の画像データについて、ターゲットクラスBjに対する関連性の強さを示す推定値q ́jを取得する。次に、テキスト特徴量学習部300の構成について説明する。図8は、テキスト特徴量学習部300の機能構成を表すブロック図である。同図に示すように、テキスト特徴量学習部300は、テキスト情報収集部301と、テキスト情報分解部302と、特徴量算出部303と、相関係数算出部304と、記憶部305とを備える。テキスト情報収集部301は、訓練クラスAiとターゲットクラスBjの内容やそれぞれに関連する事項をテキストで記述したメタ情報を適当に集める。本実施形態において、テキスト情報収集部301は、訓練画像データPGd{d=1,2,,D}に関連付けられているテキストデータPTdと、ターゲット画像データTGeに関連付けられたテキストデータTTeとを取得し、テキスト情報分解部302に出力する。なお、本発明に係るテキスト情報収集部301は、訓練クラスAiとターゲットクラスBjのそれぞれに関連付けられているテキストデータ以外にも、辞典のような定義的な文章を参照して、ユーザがクラス毎に調べたテキストデータであってもよい。また、インターネットを用いて信頼あるサイトから、各クラスに関連するキーワードに基づく検索結果を示すテキストデータであってもよい。テキスト情報分解部302は、テキスト情報収集部301から入力するテキストデータPTd、TTeを、単語レベルで分解する。このテキスト情報分解部302は、例えば、形態素解析により、テキストデータPTd、TTeを単語レベルで分解し、分解された単語から無意味な単語や文字列を除外する。テキスト情報分解部302は、分解した単語を、各クラス訓練クラスAiあるいはターゲットクラスBjに対応付けて、記憶部305に格納する。特徴量算出部303は、記憶部305を参照して、各クラスに対応付けられた単語に基づき、各クラスの特徴を示すヒストグラム以下、単語ヒストグラムと記すを作成する。この特徴量算出部303は、単語ヒストグラムを作成する際、クラス間において単語を共通化したり、単語を組み合わせたフレーズを用いたりしてもよい。さらに、テキストデータに含まれるノイズクラスの特徴量として重要でない単語の影響を減らすため、単語ヒストグラムの値にある閾値を設けて、特徴量算出部303が、単語ヒストグラムの作成時に、閾値より小さい単語ヒストグラムの値の単語を除外するものであってもよい。この単語ヒストグラムは、特徴量算出部303によって採用された単語の数の分の次元を持ち、それぞれのクラスを表現する特徴量である。本実施形態において、特徴量算出部303は、各クラスの特徴を示す単語として重要な単語をクラス毎に取得し、各クラスに対応する単語の和集合{w1,w2,,wK}の単語ヒストグラムを作成する。この特徴量算出部303により、訓練画像データPGdに関連付けられたテキストデータPTdに基づき取得された単語ヒストグラムテキスト特徴量がai→であり、以下のように示される。また、特徴量算出部303により、ターゲット画像データTGeに関連付けられたテキストデータTTeに基づき取得された単語ヒストグラムテキスト特徴量がbj→であり、以下のように示される。なお、式1において、ai,k、bj,kは、それぞれ、訓練クラスAi、ターゲットクラスBjにおいて単語wkが出現した頻度に比例する値である。相関係数算出部304は、特徴量算出部303によって算出された特徴量ai→と特徴量bj→とに基づき、以下に示す式2に従って、訓練クラスAiとターゲットクラスBjの関連性の強度を示す相互相関係数cj,iを算出する。なお、相互相関係数cj,iは、以下の式で表わすことができる。式2において、相互相関係数cj,iが1に近いほど、訓練クラスAiとターゲットクラスBjとの関連性が強いことを示している。また、ターゲットクラスBjを行列の行に対応させ、訓練クラスAiを行列の列に対応させて、この相互相関係数cj,iを並べてできるN×M行列をCとすると、以下のように示される。ここで、図9を参照して、訓練クラスAi{i=1,2,,M}の特徴を示す単語ヒストグラムai→と、ターゲットクラスBj{j=1,2,,N}の特徴を示す単語ヒストグラムbj→の一例について説明する。図9a~cは、訓練クラスA1、A2、、AMのそれぞれの特徴を示す単語ヒストグラムa1→、a2→、、aK→を示す図である。図9d~fは、ターゲットクラスB1、B2、、BNのそれぞれの特徴を示す単語ヒストグラムb1→、b2→、、bK→を示す図である。図示の通り、各ヒストグラムは、特徴量算出部303によって取得された各クラスに対応する単語の和集合{w1,w2,,wK}の単語ヒストグラムである。各単語ヒストグラムの成分は、各クラスに関連付けられたテキストデータにおいて単語wk{k=1,2,,K}が出現した頻度に比例する値であって、上述のai,k、bj,kに相当する値である。次に、識別情報算出部400の構成について説明する。図10は、識別情報算出部400の機能構成を表すブロック図である。同図に示すように、識別情報算出部400は、シーン解析部401と、キーフレーム抽出部402と、特徴量解析部403と、訓練クラス関連性算出部404と、ターゲットクラス関連性算出部405とを備える。なお、シーン解析部401、キーフレーム抽出部402、および特徴量解析部403は、上述の画像特徴量学習部200におけるシーン解析部210、キーフレーム抽出部220、および特徴量解析部230と、それぞれ同様の構成を有する構成部である。よって、同一の名称を付して、詳細な説明は省略する。これらシーン解析部401、キーフレーム抽出部402、および特徴量解析部403は、識別対象である画像データXを入力し、この画像データXの画像ヒストグラムを取得する。なお、特徴量解析部403は、画像特徴量学習部200の特徴量解析部403によって用いられた特徴量の算出方法と同様の方法を用いて、画像ヒストグラムx→を作成する。なお、特徴量の算出方法が複数ある場合、特徴量解析部403は、それぞれの特徴量の算出方法S毎に、画像ヒストグラムxs→{s=1,2,,S}を作成する。特徴量解析部403は、作成した画像ヒストグラムxs→を訓練クラス関連性算出部404に出力する。訓練クラス関連性算出部404は、記憶部500から識別器Yi,s読み出し、特徴量解析部403から入力する画像ヒストグラムxs→を適用させて、識別結果Yi,sxs→を得る。具体的に説明すると、訓練クラス関連性算出部404は、画像ヒストグラムxs→を構成する各成分の数値を、それぞれ、識別器Yi,sに含まれる画像ヒストグラムの各成分の数値に、成分毎に加算した識別結果Yi,sxs→を算出する。この訓練クラス関連性算出部404は、特徴量の算出方法が複数ある場合、つまり、1つの画像データXについて、複数の特徴量である画像ヒストグラムxs→を作成した場合、予め決められた方法を用いて、訓練クラスAiに対する画像データXの関連性の強さを示す関連値qiを算出する。なお、1つの画像ヒストグラムx1→のみを作成した場合、訓練クラス関連性算出部404は、この画像ヒストグラムx1→を、訓練クラスAiに対する画像データXの関連性の強さを示す関連値qiと決定する。訓練クラス関連性算出部404は、複数の画像ヒストグラムxs→を作成した場合、これらを識別器Yi,sに適用した複数の識別結果Yi,sxs→に対して、特徴量全体の総意となる1つの関連値qiを取得するための操作Z例えば、平均操作あるいは選択操作を行う。この関連値qiを、以下の式4に示す。この訓練クラス関連性算出部404は、以下の式5~8に示されるいずれかの方法を用いて、関連値qiを算出することができる。式5は、複数の識別結果Yi,sxs→の相加平均により、特徴量全体の総意となる1つの関連値qiが取得される演算方法を示す例である。式6は、複数の識別結果Yi,sxs→の相乗平均により、特徴量全体の総意となる1つの関連値qiが取得される演算方法を示す例である。式7は、複数の識別結果Yi,sxs→の調和平均により、特徴量全体の総意となる1つの関連値qiが取得される演算方法を示す例である。式8は、複数の識別結果Yi,sxs→のうちの最大値を、特徴量全体の総意となる1つの関連値qiとして取得される演算方法を示す例である。このようにして、訓練クラス関連性算出部404は、すべてのiつまり、全ての訓練クラスAiについて、関連値qiを算出し、ターゲットクラス関連性算出部405に出力する。ターゲットクラス関連性算出部405は、訓練クラス関連性算出部404から入力する関連値qiと、記憶部500から読み出した相関係数Cj,iとに基づき、式9に従って、ターゲットクラスBjに対する画像データXの関連性の強さを示す推定値q ́jを算出する。なお、訓練クラスAiに対する関連性の強さを示す関連値qiと、ターゲットクラスBjに対する関連性の強さを示す推定値q ́jとを、ベクトル形式で並べることによって、相互相関係数の行列表現上述の式3参照を用いて、以下のように表わすことができる。次に、図11を参照して、本実施形態に係る識別情報算出方法の一例について説明する。図11は、本実施形態に係る識別情報算出方法の一例を示すフローチャートである。ステップS11画像特徴量学習部200は、複数の訓練画像データPGd{d=1,2,,D}を取り込む。本実施形態において、画像特徴量学習部200は、図5に示したような、テニスの試合の様子を撮影した訓練クラスA1テニスの試合の風景に属する画像データPG1と、クッキーを作っている少女の様子を撮影した訓練クラスA2クッキー作りの風景に属する画像データPG2とを取り込む。なお、画像特徴量学習部200は、各訓練クラスA1とA2に属する訓練画像データPGdとして、この訓練画像データPG1,PG2以外にも、複数の画像データを取り込むが、ここでは、説明を簡略化するため、他の画像についての説明は省略する。ステップS12次いで、画像特徴量学習部200は、取り込んだ訓練画像データPGdから、各訓練クラスAiの特徴を示す画像特徴量を取得する。本実施形態において、画像特徴量学習部200は、訓練画像データPGdのそれぞれから、D個のSURF特徴量と、D個の色平均特徴量を取得する。つまり、訓練画像データPGd毎に、SURF特徴量と色平均特徴量を取得する。そして、画像特徴量学習部200は、取得したSURF特徴量に基づき各訓練クラスAiを識別するための識別器Yi,1を生成するとともに、色平均特徴量に基づき各訓練クラスAiを識別するための識別器Yi,2を生成する。画像特徴量学習部200は、生成した識別器Yi,1と識別器Yi,2とを示す情報を、記憶部500に記憶させる。本実施形態において、画像特徴量学習部200は、テニスの試合の様子を撮影した画像を含む画像データPG1その他、同一の訓練クラスAiに属する他の訓練画像データを含むに基づき、訓練クラスA1テニスの試合の風景を識別するための識別器Y1,1と識別器Y1,2を生成する。また、画像特徴量学習部200は、クッキーを作っている少女の様子を撮影した画像を含む画像データPG2その他、同一の訓練クラスAiに属する他の訓練画像データを含むに基づき、訓練クラスA2クッキー作りの風景を識別するための識別器Y2,1と識別器Y2,2を生成する。ステップS13一方、テキスト特徴量学習部300では、テキスト情報収集部301が、訓練画像データPGd{d=1,2,,D}に関連付けられているテキストデータPTdと、ターゲット画像データTGeに関連付けられたテキストデータTTeとを取り込む。本実施形態において、テキスト情報収集部301は、上述のテニスの試合の様子を撮影した画像を含む訓練画像データPG1に関連付けられているテキストデータPT1としてテニスの試合,○月○日,関東選抜大会,□□社製のラケット,適度に緊張したおかげで良いプレーができましたを取り込む。また、テキスト情報収集部301は、上述のクッキーを作っている少女の様子を撮影した画像を含む訓練画像データPG2に関連付けられているテキストデータPT2としてクリスマスパーティーのためにチョコレートクッキーに初挑戦,○○さんのレシピで作ったらサクサクでおいしいクッキーができましたを取り込む。さらに、テキスト情報収集部301は、ターゲット画像データTG1に関連付けられたテキストデータTT1として地区選抜卓球大会,プレーヤー同士の白熱した打ち合い,△△社製のラケット使用を取り込む。なお、このターゲット画像データTG1は、ターゲットクラスB1の卓球の試合の風景に属する画像である。また、テキスト情報収集部301は、ターゲット画像データTG2に関連付けられたテキストデータTT2としてママの誕生日ケーキを手作りしました,イチゴのショートケーキ,ママと一緒にろうそくを吹き消しておいしく食べましたを取り込む。なお、このターゲット画像データTG2は、ターゲットクラスB2のケーキ作りの風景に属する画像である。ステップS14テキスト情報分解部302は、訓練画像データPGdに関連付けられているテキストデータPTdを、形態素解析により、単語レベルで分解し、分解された単語から無意味な単語や文字列を除外する。本実施形態において、テキスト情報分解部302は、テキストデータPT1から複数の単語テニス試合関東選抜大会□□社製ラケット適度緊張プレーを取得する。また、テキスト情報分解部302は、テキストデータPT2から複数の単語クリスマスパーティーチョコレートクッキー初挑戦レシピ作ったらサクサクおいしいクッキーを取得する。そして、テキスト情報分解部302は、テキストデータPT1から取得した複数の単語テニス試合関東選抜大会□□社製ラケット適度緊張プレーを、訓練クラスA1テニスの試合の風景と対応付けて、記憶部305に格納する。また、テキスト情報分解部302は、テキストデータPT2から取得した複数の単語クリスマスパーティーチョコレートクッキー初挑戦レシピ作ったらサクサクおいしいクッキーを、訓練クラスA2クッキー作りの風景と対応付けて、記憶部305に格納する。また、テキスト情報分解部302は、ターゲット画像データTGeに関連付けられているテキストデータTTeを、形態素解析により、単語レベルで分解し、分解された単語から無意味な単語や文字列を除外する。本実施形態において、テキスト情報分解部302は、テキストデータTT1から複数の単語地区選抜卓球大会プレーヤー同士白熱打ち合い△△社製ラケット使用を取得する。また、テキスト情報分解部302は、テキストデータTT2から複数の単語ママ誕生日ケーキ手作りイチゴショートケーキママと一緒にろうそく吹き消しておいしく食べましたを取得する。そして、テキスト情報分解部302は、テキストデータTT1から取得した複数の単語地区選抜卓球大会プレーヤー同士白熱打ち合い△△社製ラケット使用を、ターゲットクラスB1卓球の試合の風景と対応付けて、記憶部305に格納する。また、テキスト情報分解部302は、テキストデータTT2から取得した複数の単語ママ誕生日ケーキ手作りイチゴショートケーキママと一緒にろうそく吹き消しておいしく食べましたを、ターゲットクラスB2ケーキ作りの風景と対応付けて、記憶部305に格納する。ステップS15特徴量算出部303は、記憶部305を参照して、各クラスに対応付けられた単語に基づき、各クラスの特徴を示す単語ヒストグラムを作成する。本実施形態において、特徴量算出部303は、各クラスの特徴を示す単語として重要な単語をクラス毎に取得し、各クラスに対応する単語の和集合{w1=テニス,w2=試合,,wK=食べました}の単語ヒストグラムを作成する。具体的説明すると、特徴量算出部303は、訓練クラスA1テニスの試合の風景の特徴を示す単語ヒストグラムa1→と、訓練クラスA2クッキー作りの風景の特徴を示す単語ヒストグラムa2→と、ターゲットクラスB1卓球の試合の風景の特徴を示す単語ヒストグラムb1→と、ターゲットクラスB2ケーキ作りの風景の特徴を示す単語ヒストグラムb2→と、を作成して、相関係数算出部304に出力する。ステップS16相関係数算出部304は、特徴量算出部303によって算出された特徴量ai→と特徴量bj→とに基づき、訓練クラスAiとターゲットクラスBjの関連性の強度を示す相互相関係数cj,iを算出する。具体的説明すると、特徴量算出部303は、訓練クラスA1テニスの試合の風景とターゲットクラスB1卓球の試合の風景との関連性の強度を示す相互相関係数c1,1を算出する。また、特徴量算出部303は、訓練クラスA1テニスの試合の風景とターゲットクラスB2ケーキ作りの風景との関連性の強度を示す相互相関係数c2,1を算出する。さらにまた、特徴量算出部303は、訓練クラスA2クッキー作りの風景とターゲットクラスB1卓球の試合の風景との関連性の強度を示す相互相関係数c1,2を算出する。また、特徴量算出部303は、訓練クラスA2クッキー作りの風景とターゲットクラスB2ケーキ作りの風景との関連性の強度を示す相互相関係数c2,2を算出する。相関係数算出部304は、算出した相互相関係数cj,iを記憶部500に記憶させる。ステップS17次いで、識別情報算出部400は、識別対象である画像データXを入力する。本実施形態において、画像データXは、卓球の試合の風景を撮影した画像を含む動画像データである。ステップS18識別情報算出部400のシーン解析部401、キーフレーム抽出部402、および特徴量解析部403は、この画像データXの画像ヒストグラムを作成する。本実施形態において、特徴量解析部403は、画像データXから抽出されたSURF特徴量に基づき画像ヒストグラムx1→を作成するとともに、画像データXから抽出された色平均特徴量に基づき画像ヒストグラムx2→を作成する。特徴量解析部403は、作成した画像ヒストグラムx1→、x2→を訓練クラス関連性算出部404に出力する。ステップS19訓練クラス関連性算出部404は、記憶部500から識別器Yi,sを読み出し、特徴量解析部403から入力する画像ヒストグラムxs→を適用させて、識別結果Yi,sxs→を得る。具体的に説明すると、訓練クラス関連性算出部404は、画像ヒストグラムx1→を構成する各成分の数値を、それぞれ、識別器Yi,1に含まれる画像ヒストグラムの各成分の数値に、成分毎に加算した識別結果Yi,1x1→を算出する。また、訓練クラス関連性算出部404は、画像ヒストグラムx2→を構成する各成分の数値を、それぞれ、識別器Yi,2に含まれる画像ヒストグラムの各成分の数値に、成分毎に加算した識別結果Yi,2x1→を算出する。そして、訓練クラス関連性算出部404は、識別結果Yi,1x1→と識別結果Yi,2x1→の相加平均値、相乗平均値、調和平均値、あるいは、識別結果Yi,1x1→と識別結果Yi,2x1→のうちの最大値を、特徴量全体の総意となる1つの関連値qiとして決定し、ターゲットクラス関連性算出部405に出力する。本実施形態において、訓練クラス関連性算出部404は、識別結果Yi,1x1→と識別結果Yi,2x1→の相加平均値を特徴量全体の総意となる1つの関連値qiとして決定し、ターゲットクラス関連性算出部405に出力する。この関連値qiの演算式を下に示す。次いで、ターゲットクラス関連性算出部405は、訓練クラス関連性算出部404から入力する関連値qiと、記憶部500から読み出した相関係数Cj,iとに基づき、式9に従って、ターゲットクラスBjに対する画像データXの関連性の強さを示す推定値q ́jを算出する。本実施形態においては、画像データXは、訓練クラスAiの何れにも属さないが、ターゲットクラスB1の卓球の試合の風景に属する画像データである。よって、ターゲットクラス関連性算出部405は、推定値q ́jとして、画像データXが複数のターゲットクラスBjのうちターゲットクラスB1卓球の試合の風景に最も類似していることを示す値を算出することが想定される。また、画像データXは、訓練クラスA1テニスの試合の風景とは類似する画像ではあるが、この訓練クラスA1に属するものではないため、訓練クラスA1との関連性の強さを示す関連値q1の値よりも、ターゲットクラスB1との関連性の強さを示す推定値q ́1の値の方が、より、関連性が強いことを表わす数値であると想定される。よって、本実施形態に係る識別情報算出装置100によって算出されたターゲットクラスB1との関連性の強さを示す推定値q ́1は、画像データXがターゲットクラスB1のいずれかにかに属する可能性が高いものであるかを識別する際の重要な情報として利用することができる。なお、詳細な説明は省略するが、識別情報算出部400は、取得されたN個の推定値q ́jのうち、関連性が最も強いことを表わす数値を示す推定値q ́jと関連付けられたターゲットクラスBjが、入力する画像データXの属するターゲットクラスBjであると判定する識別判定部を備える構成であってもよい。また、この識別判定部は、複数の関連値qiと複数の推定値q ́1のうち、関連性が最も強いことを表わす数値を示す関連値qiと複数の推定値q ́1のそれぞれと関連付けられた訓練クラスAiあるいはターゲットクラスBjが、入力する画像データXの属する訓練クラスAiあるいはターゲットクラスBjであると判定する識別判定部を備える構成であってもよい。この場合、識別判定部は、関連値qiと推定値q ́jに基づき、画像データXが訓練クラスAiあるいはターゲットクラスBjのいずれか一方に属する画像であるかを判定することができる。また、本発明の実施形態である画像特徴量学習部200では、シーン解析部210が動画像データのシーンを検出し、キーフレーム抽出部220が、シーン長が最も長いシーンから時系列的に中央または中央近傍の1個のフレーム画像をキーフレームとして抽出するようにした。このように構成したことにより、画像特徴量学習部200は、動画の特性に関する動画のテーマは、シーン長が長いシーンに含まれている。仮定3と、シーンカット付近のフレーム画像は、テーマ性が高い画像ではない。仮定2とを満足させて、キーフレームを精度よく抽出することができる。特に、画像特徴量学習部200は、動画の特性を考慮してキーフレームを抽出するため、演算処理の負荷が軽く低コストに実現することができる。また、この画像特徴量学習部200では、特徴量解析部230がキーフレームである画像データを正規化して画像の特徴量を抽出し、特徴量をクラスタリング処理して特徴量の特性を表す特徴量ヒストグラムを生成するようにした。また、この画像特徴量学習部200は、特徴量ヒストグラムを機会学習して分類し分類データを出力するようにした。このように構成したことにより、画像特徴量学習部200は、抽出したキーフレームである画像データを、画像の特徴に応じて機動的に分類することができる。よって、画像特徴量学習部200は、キーフレームおよび分類データまたはいずれか一方の情報を適用して、保持する動画像データを視覚的に見易くまた検索容易に管理することができる。なお、本発明に係る識別情報算出装置は上記構成に限られず、以下のような構成であってもよい。例えば、上述の画像特徴量学習部200は、入力するデータが静止画像のデータである場合、シーン解析部210とキーフレーム抽出部220を備えず、特徴量解析部230と分類処理部240を備えるものであってもよい。また、テキスト特徴量学習部300は、ターゲット画像データTGeに関連付けられたテキストデータTTeとして、インターネット上に公開されている動画サイトの動画データや、ブログやホームページ等に掲載されている静止画の画像データに関連付けられたコメントや、カテゴリ名、タグ情報等を取得するものであってもよい。また、訓練画像データPGdに動画IDイベント名カテゴリ内容備考等のそれぞれの属性情報が関連付けられていた場合、テキスト特徴量学習部300は、カテゴリ内容の属性情報のみを、訓練画像データPGdに関連付けられたテキストデータPTdとして取得する。例えば、動画IDイベント名カテゴリ内容備考のそれぞれの属性情報としては、画像1にAAAAmp4沖縄旅行旅行真っ青な空と透き通った海。とても美しいビーチが広がっている。家族で海水浴を楽しんでいる。が対応付けられている。また、動画IDイベント名カテゴリ内容備考のそれぞれの属性情報としては、画像2にBBBBmp4運動会学校行事小学生の子供たちが徒競走をしている。赤い帽子の男の子がゴール間違えて退場門の方へ走っていってしまった。少々ピンボケ気味。音声が途中で切れる。が対応付けられている。また、動画IDイベント名カテゴリ内容備考のそれぞれの属性情報としては、画像3にCCCCmp4野球観戦スポーツ球場でプロチームの試合を観戦している。お父さんらしき人がビールを飲んでご機嫌の様子である。子供たちがメガホンを持って応援している。画質が良い。が対応付けられている。また、上述した実施形態である識別情報算出装置100の一部の機能をコンピュータで実現するようにしてもよい。この場合、その機能を実現するための識別情報算出プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたキーフレーム抽出プログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいうコンピュータシステムとは、OSOperatingSystemや周辺装置のハードウェアを含むものである。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、光ディスク、メモリカード等の可搬型記録媒体、コンピュータシステムに内蔵される磁気ハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらにコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバ装置やクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持するものを含んでもよい。また上記のプログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせにより実現するものであってもよい。以上、本発明の実施の形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はその実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。"