認識対象の特徴のテンプレートおよび当該認識対象のクラスが少なくとも1組以上対応付けされて記憶されているテンプレート記憶部を有して、取得した撮像データにおける認識対象候補の特徴の前記テンプレート記憶部内の前記テンプレートに対する類似度を導出し、該類似度が予め設定されている値以上のときに前記認識対象候補を当該テンプレートに対応する前記クラスと認定するパターンマッチング部と、前記取得撮像データにおける前記認識対象候補の特徴から該認識対象候補を予め設定されている前記クラスに分類するパターン分類部と、前記パターンマッチング部が認定した前記クラスと前記認識対象候補を認識するとともに、該パターンマッチング部が認定しない前記認識対象候補は前記取得撮像データにおける当該認識対象候補の特徴から前記パターン分類器が分類する前記クラスと認識するパターン認識処理部と、を備えることを特徴とするパターン認識装置。前記テンプレート記憶部には、前記パターン分類部が所定の確度で誤分類あるいは分類不能となる前記認識対象の特徴の前記テンプレートと当該認識対象の前記クラスとが対応付けされて記憶されていることを特徴とする請求項1に記載のパターン認識装置。前記テンプレート記憶部には、前記取得撮像データから生成した前記認識対象の特徴の前記テンプレートが記憶されていることを特徴とする請求項1または2に記載のパターン認識装置。前記認識対象として、少なくとも歩行者、自転車、自転車乗員または車椅子のうちのいずれか1つ以上が前記パターン分類部および前記パターンマッチング部に設定されていることを特徴とする請求項1、2または3に記載のパターン認識装置。しかしながら、上記の第1のパターン認識にあっては、上記特許文献1を採用して、分類器を2段に設定したとしても、認識対象を完全に網羅する学習をすることはできないことから、その学習の範囲から外れるような歩行者を適正に分類することは難しく、誤認識や認識不能の低減に限界がある、という課題があった。また、上記の第2のパターン認識にあっても同様に、テンプレートを準備するにしても、想定される歩行者に対応するテンプレートを準備することしかできないことから、現実の多種多様な歩行者を確実に認定するテンプレートを準備することは難しく、誤認識や認識不能の低減に限界がある、という課題があった。また、上記特許文献2を採用して、自動的にテンプレートを生成するにしても、テンプレート候補が共通すると判断することは難しく、そのテンプレート候補が歩行者に対応すると自動的に確定すること自体も困難である。そこで、本発明は、分類器によるパターン認識と、パターンマッチングによるパターン認識との欠点を補うようにして、誤認識や認識不能をより低減することができるパターン認識装置を提供することを目的としている。上記課題を解決するパターン認識装置に係る発明の第1の態様は、認識対象の特徴のテンプレートおよび当該認識対象のクラスが少なくとも1組以上対応付けされて記憶されているテンプレート記憶部を有して、取得した撮像データにおける認識対象候補の特徴の前記テンプレート記憶部内の前記テンプレートに対する類似度を導出し、該類似度が予め設定されている値以上のときに前記認識対象候補を当該テンプレートに対応する前記クラスと認定するパターンマッチング部と、前記取得撮像データにおける前記認識対象候補の特徴から該認識対象候補を予め設定されている前記クラスに分類するパターン分類部と、前記パターンマッチング部が認定した前記クラスと前記認識対象候補を認識するとともに、該パターンマッチング部が認定しない前記認識対象候補は前記取得撮像データにおける当該認識対象候補の特徴から前記パターン分類器が分類する前記クラスと認識するパターン認識処理部と、を備えることを特徴とするものである。上記課題を解決するパターン認識装置に係る発明の第2の態様は、上記第1の態様の特定事項に加え、前記テンプレート記憶部には、前記パターン分類部が所定の確度で誤分類あるいは分類不能となる前記認識対象の特徴の前記テンプレートと当該認識対象の前記クラスとが対応付けされて記憶されていることを特徴とするものである。上記課題を解決するパターン認識装置に係る発明の第3の態様は、上記第1または第2の態様の特定事項に加え、前記テンプレート記憶部には、前記取得撮像データから生成した前記認識対象の特徴の前記テンプレートが記憶されていることを特徴とするものである。上記課題を解決するパターン認識装置に係る発明の第4の態様は、上記第1、第2または第3の態様の特定事項に加え、前記認識対象として、少なくとも歩行者、自転車、自転車乗員または車椅子のうちのいずれか1つ以上が前記パターン分類部および前記パターンマッチング部に設定されていることを特徴とするものである。このように、本発明の一態様によれば、取得撮像データ内の認識対象候補は、予め準備されているテンプレートとのパターンマッチングで設定値以上の類似度の場合に、そのテンプレートが対応付けされているクラスと認定される一方、設定値以上の類似度でない場合には、その認識対象候補の特徴から予め準備されているクラスに分類される。したがって、取得撮像データ内の認識対象候補はいずれかのクラスと認識することができる。すなわち、パターン分類部による分類結果では誤分類あるいは分類不能となる認識対象候補をパターンマッチングでクラス認定することのできるテンプレートを予め準備しておくことにより、分類によるパターン認識では誤認識あるいは認識不能になる認識対象候補をパターンマッチングでパターン認識可能にすることができ、分類によるパターン認識を補完するパターンマッチングによるパターン認識を前処理で行っておくことにより確度の高いパターン認識を実施することができる。この結果、認識対象とされている歩行者などの存在を取得撮像データ内から信頼性高く確認することができ、例えば、走行する車両に搭載する装置に組み込んで、ドライバ等に警告などして事故等の発生を未然に防止することができる。以下、図面を参照して、本発明の実施形態について詳細に説明する。図1および図2は本発明に係るパターン認識装置の一実施形態を搭載する撮像システムの一例を示す図である。図1において、撮像システム100は、例えば、走行する自動車などの車両内に設置されており、フロントガラス越しに前方を撮像するように設置されているカメラ11と、このカメラ11により撮像したデータに所望の各種処理を施す制御処理部12と、カメラ11による撮像データや制御処理部12による処理データなどを記憶保持するメモリ部13と、各種パラメータや指示命令等の入力操作をする入力部14と、カメラ11による撮像データや制御処理部12による処理データなどを表示出力する液晶画面15aやその処理結果に応じたメッセージなどを音声出力するスピーカ15bからなる報知部15と、を備えて構築されている。カメラ11は、制御処理部12からの指示命令に従って前方を所定時間間隔で繰り返し撮像した複数枚の静止画像をメモリ部13に受け渡したり、繰り返し撮像する所定時間長の動画像をメモリ部13に受け渡すようになっている。制御処理部12は、例えば、カメラ11から受け取ったメモリ部13内の静止画像や動画像を一定期間保持させた後に上書きする処理を繰り返すことにより、必要に応じて直前の状況を確認可能にする、所謂、ドライブレコーダ機能を実施することができる。この制御処理部12は、メモリ部13内に予め格納されている制御処理プログラムを実行することにより、上記のドライブレコーダ機能などの各種機能を実施するようになっており、その静止画像や動画像の撮像データをメモリ部13内に保持する期間などの各種パラメータは入力部14が備えるキーボタンにより入力したり、あるいは、外部装置を接続して書き換え設定などすることができるようになっている。そして、制御処理部12は、入力部14から指定された指示命令に従ってメモリ部13内に格納されているパターン認識制御処理プログラムを実行することにより、カメラ11により撮像する静止画像動画像から切り出した一画像でもよい内に歩行者が含まれているか否かをパターン認識により確認するパターン認識装置としても機能するようになっている。この制御処理部12は、パターン認識制御処理プログラムを一部に含む走行制御処理プログラムを実行して、不図示のレーザレーダセンサにより障害物と検出された所定範囲後述する認識対象候補内にその歩行者が存在することを確認した場合に注意を喚起する警告処理を実施する。具体的には、メモリ部13は、路上に立っている状況などを含む歩行者を特定可能な特徴的な複数種のパターン類型のテンプレートと、郵便ポストや看板など明らかに歩行者でない以下、非歩行者ともいう物を特定可能な特徴的な複数種のパターンのテンプレートと、を記憶保持する領域がテンプレート記憶部31として予め準備確保されている。このテンプレート記憶部31内には、カメラ11により撮像した静止画像撮像データ内の認識対象候補がその複数のテンプレートのいずれかにマッチングしたときに、その認識対象候補を歩行者または非歩行者として認定可能に歩行者と非歩行者のクラスが対応付けされて記憶保持されている。ここで、歩行者には、例えば、走る者、杖を突いている者、手を繋いでいる者、手を繋ぐ幼児連れの者などが含まれるようにするのが好適である。制御処理部12は、走行制御処理プログラムパターン認識制御処理プログラムを実行することにより、カメラ11が撮像して取得した静止画像内から歩行者が含まれる可能性のある障害物検出領域を認識対象候補として切り出して生成する認識対象候補生成部21と、この認識対象候補をテンプレート記憶部31内のテンプレートと比較して予め設定されている閾値以上の類似度で類似する場合に歩行者または非歩行者のクラスと認定するマッチング処理を行うパターンマッチング部22と、その認識対象候補における特徴を抽出する特徴抽出部23と、この抽出された認識対象候補の特徴の統計処理結果から歩行者または非歩行者のいずれであるかを判定してその認識対象候補を歩行者または非歩行者のクラスに分類する学習型分類器パターン分類部24と、認識対象候補がパターンマッチング部22または学習型分類器24により歩行者のクラスと認定分類された場合に報知部15の液晶画面15aやスピーカ15bから車両のドライバの注意を喚起する警報出力処理を実施する警報処理部25と、の要素としても機能するようになっており、この制御処理部12は、これら各部21~25を統括制御してパターン認識処理部を含む安全走行処理部として機能するようになっている。ここで、学習型分類器24としては、例えば、単純ベイズ分類器として機能して、特徴抽出部23により抽出された特徴量を統計処理して算出した特徴ベクトルに基づいて、単純ベイズ確立モデルにより歩行者または非歩行者のいずれであるかを判定分類するものでよい。この単純ベイズ分類器では、予め用意された多数の歩行者と非歩行者の画像からなるデータベースを元にして学習し分類確度を向上させる。この分類処理では、認識対象候補を多種の特徴抽出の観点から多次元ベクトルとして扱うために特徴ベクトルと称している。詳細には、制御処理部12は、走行制御処理プログラムパターン認識制御処理プログラムを実行して、図2のフローチャートに示す走行パターン認識制御処理手順方法を実施して歩行者の存在有無をパターン認識して必要に応じてドライバに警告を報知する。ところで、制御処理部12の学習型分類器24は、予め歩行者か非歩行者を確度高く分類するように繰り返し学習が施されている。メモリ部13のテンプレート記憶部31内には、学習型分類器24の学習準備において、所定の確度で、歩行者であるのに非歩行者と分類されてしまう認識対象候補を歩行者と認定するテンプレートと、非歩行者であるのに歩行者と分類されてしまう認識対象候補を非歩行者と認定するテンプレートと、分類自体ができない認定対象候補を適正に歩行者または非歩行者と認定するテンプレートと、を生成準備して記憶保持させている。なお、テンプレート記憶部31は、学習型分類器24が誤分類分類不能になる認識対象候補を適正に認定するテンプレートに加えて、一般的なパターンマッチングにより歩行者または非歩行者と認定可能なテンプレートを記憶保持させて、高い確率で早期にパターン認識処理を終了するようにしてもよい。そして、走行制御処理が開始されると、制御処理部12は、カメラ11により一定間隔で撮像する静止画像データを受け取ることにより取得してステップS11、認識対象候補生成部21がその静止画像内から障害物の検出情報に基づいて歩行者の可能性のある認識対象候補を切り出して生成するステップS13。なお、認識対象候補としては、静止画像から一部を切り出さずに、静止画像全体を処理対象としてもよい。また、このとき、認識対象候補には、画像の平滑化、輝度補正、あるいはノイズ除去等の処理を施してもよい。次いで、その認識対象候補とパターンマッチングするテンプレートを順番に差し替えるステップS15。このとき、このパターン認識処理の開始当初には、先の処理で一時的に設定されているテンプレートをテンプレート記憶部31内で最初の読み出し対象となる1番目のテンプレートに差替更新して、順次パターンマッチング処理を繰り返すことになる。この後に、パターンマッチング部22が差替設定されているテンプレートと認識対象候補とのパターンマッチングを行って、互いの類似度を算出しステップS17、その類似度が予め設定されている閾値未満であるか否かを確認するステップS19。このパターンマッチングでは、例えば、一般的な正規化相関手法等を用いて認識対象候補とテンプレートとの類似度を算出して導出すればよい。このステップS19において、類似度が閾値未満でない、言い換えると、閾値以上である場合には、認識対象候補はテンプレートのパターンにマッチして対応付けされているクラスであると認定することができ、そのクラスを認識結果として設定した後にステップS21、ステップS31にスキップする。一方、ステップS19において、類似度が閾値未満である場合には、認識対象候補はテンプレートのパターンにマッチしていないと認定して、続けて、テンプレート記憶部31内の最後のテンプレートに差し替え済みであるか否かを確認しステップS23、最後まで差し替えていない場合にはステップS15に戻って同様の処理を繰り返す一方、最後まで差し替え済みの場合には、認識対象候補に対するパターンマッチングによるパターン認識処理を終了する。このパターンマッチングによるパターン認識処理の後には、ステップS23に続けて、特徴抽出部23がその認識対象候補の特徴を、例えば、画像内におけるエッジ方向のヒストグラムであるHOGHistogramsofOrientedGradients特徴量として抽出するステップS25。ここで、この認識対象候補の特徴の抽出としては、HOG特徴量に限るものではなく、歩行者と非歩行者の特徴の差異を明確にするものであればよく、その特徴次元が大きい場合には、そのHOG特徴量を統計処理主成分分析して次元圧縮した特徴ベクトルを生成してもよいステップS27。次いで、学習型分類器24が認識対象候補から抽出された特徴HOG特徴量に基づいて歩行者または非歩行者に分類し、その認識対象候補に対応付けされているクラスを認識結果として設定した後にステップS29、ステップS31に進む。この学習型分類器24は、単純ベイズ分類器に限るものではなく、例えば、ニューラルネットワーク、LVQLearningVectorQuantization、SVMSupportVectorMachine、AdaBoost等であってもよい。そして、ステップS31では、警報処理部25が認識対象候補の認識結果に設定されているクラスを受け取って、そのクラス値が歩行者である場合に、報知部15の液晶画面15aに表示出力する画像内の認識対象候補の領域を強調表示することにより、前方に歩行者が存在する旨の警告をするのと同時に、スピーカ15bから前方に歩行者が存在する旨を報知する警報メッセージと共に警告音を音声出力するステップS33。これにより、学習型分類器24が誤分類誤認識または分類不能認識不能になる認識対象候補を予め把握して、パターンマッチングによる適正な歩行者または非歩行者のクラス認定を前段階で完了しておくことにより、より確度の高いパターン認識になるように補完することができ、適正に歩行者を認識して警告等することができる。このように本実施形態においては、学習型分類器24では誤分類あるいは分類不能となる苦手なパターン類型の認識対象候補を把握してパターンマッチング用のテンプレートを予め準備することにより、認識対象候補をパターンマッチング部22で歩行者または非歩行者のクラスに適正に認定した後に、そのテンプレートでは閾値以上の類似度にならない認識対象候補を学習型分類器24で歩行者または非歩行者のクラスに適正に分類することができる。したがって、パターンマッチングによる前処理をしておくことにより分類による認識処理を補完して確度の高いパターン認識を実施することができ、撮像した静止画像内から前方の歩行者を信頼性高く認識確認してドライバ等に警告などすることにより事故等の発生を未然に防止することができる。ここで、本実施形態では、歩行者または非歩行者のパターン認識を一例にして説明するが、これに限るものではなく、例えば、歩行者のみを確実にパターン認識するように設定してもよく、また、さらに、自転車、自転車乗員あるいは車椅子など、路上に存在する可能性のある対象をパターン認識するようにしてもよく、それぞれのクラスを準備して分類認定するようにすればよい。本発明の範囲は、図示され記載された例示的な実施形態に限定されるものではなく、本発明が目的とするものと均等な効果をもたらすすべての実施形態をも含む。さらに、本発明の範囲は、各請求項により画される発明の特徴の組み合わせに限定されるものではなく、すべての開示されたそれぞれの特徴のうち特定の特徴のあらゆる所望する組み合わせによって画されうる。