"認識対象物を撮像する撮像部と、上記撮像部より撮像された認識対象物のカラー画像信号について、認識対象物の認識処理を行う認識処理部とを備え、上記認識処理部は、上記カラー画像信号に含まれる認識対象物の色情報をRGB色空間からHSV色空間に変換して、H色相情報とS彩度情報のカラーヒストグラムを作成し、上記カラーヒストグラムを上記認識対象物の第1の特徴情報として、予め作成されている基準のカラーヒストグラムと比較することにより上記認識対象物を認識する第1の認識処理部と、上記カラー画像信号に含まれる認識対象物の輝度情報からScaleInvariantFeatureTransform法により特徴量を抽出し、抽出したSIFT特徴量についてK-means法によるクラスタリングに対応したクラスを横軸としたヒストグラムを作成し、作成した上記ヒストグラムを上記認識対象物の第2の特徴情報として、予め作成されている基準のヒストグラムと比較することにより上記認識対象物を認識する第2の認識処理部を備えることを特徴とする物体認識処理装置。上記認識処理部は、上記第1の認識処理部による認識処理に用いる基準のカラーヒストグラムを認識対象物毎に作成して保存する学習処理と、認識対象物のSIFT特徴量についてK-means法によるクラスタリングを行い、上記第2の認識処理部による認識処理に用いる基準のヒストグラムを認識対象物毎に作成して保存する学習処理を予め行うことを特徴とする請求項1記載の物体認識処理装置。上記第1の認識処理部により上記認識対象物の認識処理を行い、上記認識対象物を認識できない場合に、上記第2の認識処理部により上記認識対象物の認識処理を行うことを特徴とする請求項1記載の物体認識処理装置。上記認識処理部は、上記認識対象物の基準のカラーヒストグラムを作成して保存する学習処理を行う際に、誤認識の虞のある認識対象物を分類して保存しておき、上記第1の認識処理部により認識した認識対象物が上記誤認識の虞のある認識対象物である場合に、上記第2の認識処理部により上記認識対象物の認識処理を行うことを特徴とする請求項1記載の物体認識処理装置。認識対象物を撮像する撮像ステップと、上記撮像ステップにおいて撮像された認識対象物のカラー画像信号について、認識対象物の認識処理を行う認識処理ステップとを有し、上記認識処理ステップでは、上記カラー画像信号に含まれる認識対象物の色情報をRGB色空間からHSV色空間に変換して、H色相情報とS彩度情報のカラーヒストグラムを作成し、上記カラーヒストグラムを上記認識対象物の第1の特徴情報として、予め作成されている基準のカラーヒストグラムと比較することにより上記認識対象物を認識する第1の認識処理と、上記カラー画像信号に含まれる認識対象物の輝度情報からScaleInvariantFeatureTransform法により特徴量を抽出し、抽出したSIFT特徴量についてK-means法によるクラスタリングに対応したクラスを横軸としたヒストグラムを作成し、作成した上記ヒストグラムを上記認識対象物の第2の特徴情報として、予め作成されている各クラスのヒストグラムと比較することにより上記認識対象物を認識する第2の認識処理を行うことを特徴とする物体認識処理方法。しかしながら、例えば果実や野菜などの生鮮品のような未包装の商品では、バーコードラベルや無線タグを付けることが好ましくない場合もあり、バーコードラベルや無線タグが付されていない商品については、商品コードの入力が困難であるという問題がある。また、ケーキや野菜などを店で会計する際、レジで値段を入力するのは効率悪く、また従業員に対して、すべての商品の値段を覚えるのが大変である。また、ケーキは作る人により個体差が生じ、また、野菜などは栽培環境や自然環境によりそれぞれの形状に個体差が生じる。そこで、本発明の目的は、上記従来の課題を解決するものであり、バーコードラベルや無線タグが付されていない商品を画像認識処理により短時間で精度良く認識できる物体認識処理装置及び物体認識処理方法を提供することにある。また、本発明の目的は、個体差のある物体の認識を高精度且つ高速で可能にした物体認識装置及び物体認識方法を提供することにある。本発明の他の目的、本発明によって得られる具体的な利点は、以下に説明される実施の形態の説明から一層明らかにされる。本発明に係る物体認識処理装置は、認識対象物を撮像する撮像部と、上記撮像部により撮像された認識対象物のカラー画像信号について、認識対象物の認識処理を行う認識処理部とを備え、上記認識処理部は、上記カラー画像信号に含まれる認識対象物の色情報をRGB色空間からHSV色空間に変換して、H色相情報とS彩度情報のカラーヒストグラムを作成し、上記カラーヒストグラムを上記認識対象物の第1の特徴情報として、予め作成されている基準のカラーヒストグラムと比較することにより上記認識対象物を認識する第1の認識処理部と、上記カラー画像信号に含まれる認識対象物の輝度情報からScaleInvariantFeatureTransform法により特徴量を抽出し、抽出したSIFT特徴量についてK-means法によるクラスタリングに対応したクラスを横軸としたヒストグラムを作成し、作成した上記ヒストグラムを上記認識対象物の第2の特徴情報として、予め作成されている各クラスのヒストグラムと比較することにより上記認識対象物を認識する第2の認識処理部を備えることを特徴とする。本発明に係る物体認識処理装置において、上記認識処理部は、例えば、上記第1の認識処理部による認識処理に用いる認識対象物の基準のカラーヒストグラムを作成して保存する学習処理と、認識対象物のSIFT特徴量についてK-means法によるクラスタリングを行い、上記第2の認識処理部による認識処理に用いるヒストグラムを作成して保存する学習処理を予め行うものとすることができる。また、本発明に係る物体認識処理装置は、例えば、上記第1の認識処理部により上記認識対象物の認識処理を行い、上記認識対象物を認識できない場合に、上記第2の認識処理部により上記認識対象物の認識処理を行うものとすることができる。さらに、本発明に係る物体認識処理装置において、上記認識処理部は、例えば、上記認識対象物の基準のカラーヒストグラムを作成して保存する学習処理を行う際に、誤認識の虞のある認識対象物を分類して保存しておき、上記第1の認識処理部により認識した認識対象物が上記誤認識の虞のある認識対象物である場合に、上記第2の認識処理部により上記認識対象物の認識処理を行うものとすることができる。本発明に係る物体認識処理方法は、認識対象物を撮像する撮像ステップと、上記撮像ステップにおいて撮像された認識対象物のカラー画像信号について、認識対象物の認識処理を行う認識処理ステップとを有し、上記認識処理ステップでは、上記カラー画像信号に含まれる認識対象物の色情報をRGB色空間からHSV色空間に変換して、H色相情報とS彩度情報のカラーヒストグラムを作成し、上記カラーヒストグラムを上記認識対象物の第1の特徴情報として、予め作成されている基準のカラーヒストグラムと比較することにより上記認識対象物を認識する第1の認識処理と、上記カラー画像信号に含まれる認識対象物の輝度情報からScaleInvariantFeatureTransform法により特徴量を抽出し、抽出したSIFT特徴量についてK-means法によるクラスタリングに対応したクラスを横軸としたヒストグラムを作成し、作成した上記ヒストグラムを上記認識対象物の第2の特徴情報として、予め作成されている各クラスのヒストグラムと比較することにより上記認識対象物を認識する第2の認識処理を行うことを特徴とする。本発明によれば、撮像部により撮像された認識対象物のカラー画像信号について、上記カラー画像信号に含まれる認識対象物の色情報をRGB色空間からHSV色空間に変換して、H色相情報とS彩度情報のカラーヒストグラムを作成し、上記カラーヒストグラムを上記認識対象物の第1の特徴情報として、予め作成されている基準のカラーヒストグラムと比較することにより上記認識対象物を認識する第1の認識処理と、上記カラー画像信号に含まれる認識対象物の輝度情報からScaleInvariantFeatureTransform法により特徴量を抽出し、抽出したSIFT特徴量についてK-means法によるクラスタリングに対応したクラスを横軸としたヒストグラムを作成し、作成した上記ヒストグラムを上記認識対象物の第2の特徴情報として、予め作成されている各クラスのヒストグラムと比較することにより上記認識対象物を認識する第2の認識処理を行うことにより、バーコードラベルや無線タグが付されていない商品を画像処理により短時間で精度良く認識できる。以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、本発明は以下の例に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、任意に変更可能であることは言うまでもない。本発明は、例えば図1に示すような構成の物体認識処理装置100に適用される。この物体認識処理装置100は、認識対象物を撮像するための撮像部10と、上記撮像部10により撮像された認識対象物のカラー画像信号について、認識対象物の認識処理を行う認識処理部20とを備からなる。上記認識処理部20は、上記撮像部10から撮像出力として出力されたカラー画像信号が入力される撮像信号処理部21、この撮像信号処理部21により処理された認識処理対象のカラー画像信号に含まれる色情報RGBが供給される第1の認識処理部22、上記撮像信号処理部21により処理された認識処理対象のカラー画像信号に含まれる輝度情報Yが供給される第2の認識処理部23、上記第1の認識処理部22及び第2の認識処理部23による認識処理結果を出力する出力部24、これら各部の動作を制御する制御部25、この制御部25に接続された記憶部26などからなる。この物体認識処理装置100は、従来のPOSシステムでは管理しにくい、バーコードラベルや無線タグを付けることが好ましくない商品、例えば果実や野菜などの生鮮品やケーキのような商品を認識対象物とし、画像認識処理により識別して認識するものであって、図2に示すように、上記撮像部10は、テーブル1上に載置される認識対象物5を上方から撮像するWEBカメラからなり、WEBカメラがUSBケーブルを介して接続されたコンピュータからなる上記認識処理部20に、撮像出力としてカラー画像信号を供給するようになっている。そして、この物体認識処理装置100において、上記制御部25は、上記テーブル1上に載置された認識対象物5の認識処理を図3のフローチャートに示す手順に従って行うように、撮像信号処理部21、第1の認識処理部22、第2の認識処理部23、出力部24の動作を制御する。すなわち、この物体認識処理装置100では、上記撮像信号処理部21において、上記撮像部10により得られたカラー画像信号から認識対象物5の画像領域を抽出する前処理ステップST1を行う。上記ステップST1の前処理では、上記制御部25による指示に基づいて、上記撮像信号処理部21は、図4のフローチャートに示すように、上記撮像部10から供給されるカラー画像信号をキャプチャーしステップST11、キャプチャーしたカラー画像信号から認識対象物5の画像領域を抽出する処理を行うステップST12。そして、上記撮像信号処理部21は、抽出した認識対象物5の画像領域のカラー画像信号に含まれる色情報RRed赤GGreen緑BBlue青を上記第1の認識処理部22に供給し、また、抽出した認識対象物5の画像領域のカラー画像信号に含まれる輝度情報Yを上記第2の認識処理部23に供給する。ここで、上記ステップST12における認識対象物5の画像領域を抽出する処理では、例えば、上記制御部25による指示に基づき、予め、上記テーブル1上に認識対象物5が載置されていない状態で上記撮像部10による撮像出力として得られるカラー画像信号を上記撮像信号処理部21でキャプチャーすることにより背景画像情報を得て記憶部26に保存しておき、上記撮像信号処理部21により認識対象物5の画像領域を抽出する処理を行う際にキャプチャーしたカラー画像信号と上記背景画像情報との差分検出を行うことにより、認識対象物5の画像領域を抽出する。次に、上記制御部25は、上記認識対象物5の画像領域の抽出に成功したか否かを判定しステップST2、その判定結果がNO、すなわち、上記認識対象物5の画像領域を抽出できなかった場合には、上記ステップST1の前処理を繰り返し行い、上記認識対象物5の画像領域が抽出され、YESの判定結果が得られると、第1の認識処理部22によりカラー画像信号に含まれる色情報RRed赤GGreen緑BBlue青に基づく第1の認識処理を行うステップST3。このステップST3の第1の認識処理では、第1の認識処理部22により、図5のフローチャートに示すように、カラー画像信号に含まれる色情報RRed赤GGreen緑BBlue青からカラーヒストグラムを作成しステップST31、作成したカラーヒストグラムを基準のカラーヒストグラムと比較することにより、上記認識対象物5を認識する処理を行うステップST32。ここで、上記第1の認識処理部22は、その機能構成を図6に示すように、上記撮像信号処理部21により抽出した認識対象物5の画像領域のカラー画像信号に含まれる色情報RGBが入力されるRGBHSV変換処理部221と、このHSV変換処理部221による変換出力が供給されるカラーヒストグラム生成処理部222と、このカラーヒストグラム生成処理部222により生成されたカラーヒストグラムを基準のカラーヒストグラムと比較するカラーヒストグラム比較処理部223からなる。上記RGBHSV変換処理部221は、上記カラー画像信号に含まれる認識対象物の色情報RGBをRRed赤GGreen緑BBlue青空間からHHue色相SSaturation彩度VValue明度空間に変換する。また、上記カラーヒストグラム生成処理部222は、図7に示すように、上記RGBHSV変換処理部221による変換出力として得られるH色相情報、S彩度情報、V明度情報の内の、H情報とS情報のカラーヒストグラムを作成する。そして、上記カラーヒストグラム比較処理部223は、上記カラーヒストグラム生成処理部222において作成されたカラーヒストグラムを上記認識対象物5の第1の特徴情報として、予め作成されている基準のカラーヒストグラムと比較することにより上記認識対象物5を認識する。上記カラーヒストグラムを第1の特徴情報として認識対象物5を認識する処理では、例えば、図8に示すように、上記カラーヒストグラム生成処理部222において作成されたカラーヒストグラムと予め作成されている基準のカラーヒストグラムのバタチャリアBhattacharyya距離を比較し、距離が最小になる基準のカラーヒストグラムの商品であると認識する。上記ステップST3の第1の認識処理では、上記ステップST31のカラーヒストグラム作成処理において、上記カラー画像信号に含まれる認識対象物の色情報RGBを上記RGBHSV変換処理部221によりRGB空間からHSV空間に変換し、上記RGBHSV変換処理部221による変換出力として得られるH色相情報、S彩度情報、V明度情報の内の、H情報とS情報のカラーヒストグラムを上記カラーヒストグラム生成処理部222により作成し、上記ステップST32の認識処理において、上記H情報とS情報のカラーヒストグラムを第1の特徴情報として認識対象物5を認識する処理を行う。すなわち、上記第1の認識処理部22は、上記制御部25による指示に基づいて、上記カラー画像信号に含まれる認識対象物5の色情報RGBをRGB色空間からHSV色空間に変換して、H色相情報とS彩度情報のカラーヒストグラムを作成し、上記カラーヒストグラムを上記認識対象物5の第1の特徴情報として、予め作成されている基準のカラーヒストグラムと比較することにより上記認識対象物5を認識する。ここで、この物体認識処理装置100において、上記基準のカラーヒストグラムは、各種認識対象物5について、上記第1の認識処理部22により図9のフローチャートに示す手順に従ってカラーヒストグラムの学習処理を行うことにより予め作成され、上記記憶部26に第1の特徴情報のデータベースとして保存されている。カラーヒストグラムの学習処理では、上記第1の認識処理部22により、上記第1の認識処理における上記認識対象物5の第1の特徴情報であるH色相情報とS彩度情報のカラーヒストグラムを作成してステップST131、上記記憶部26に保存しステップST132、上記カラーヒストグラムの保存数が必要なデータ数になったか否かを判定する処理ステップST133を繰り返し行うことにより、各種認識対象物の基準のカラーヒストグラムを作成して上記記憶部26に第1の特徴情報のデータベースを作成する。上記RGBHSV変換処理部221による変換出力として得られるH色相情報、S彩度情報、V明度情報の内、V明度情報は、上記撮像部10による撮像の際の照明の影響を大きく受けるが、H色相情報、S彩度情報は、照明の影響が少ないので、この第1の認識処理部22のように、認識対象物5の色情報RGBをRGB色空間からHSV色空間に変換して、H色相情報とS彩度情報のカラーヒストグラムを作成し、上記カラーヒストグラムを上記認識対象物5の第1の特徴情報として、予め作成されている基準のカラーヒストグラムと比較することにより上記認識対象物5を的確に認識することができる。次に、上記制御部25は、上記第1の認識処理部22における第1の認識処理により上記認識対象物5の認識に成功したか否かを判定しステップST4、その判定結果がNO、すなわち、上記認識対象物5の画像領域を抽出できなかった場合には、第2の認識処理部23によりカラー画像信号に含まれる輝度情報Yに基づく第2の認識処理を行いステップST5、第1の認識処理により上記認識対象物5が認識され、YESの判定結果が得られると、認識結果を出力部24から出力する処理ステップST6を行う。上記ステップST5の第2の認識処理では、第2の認識処理部23により、図10のフローチャートに示すように、上記カラー画像信号に含まれる認識対象物の輝度情報YからScaleInvariantFeatureTransform法により特徴量を抽出しステップST51、抽出したSIFT特徴量についてK-means法によるクラスタリングに対応したクラスを横軸としたヒストグラムを作成し、ステップST52、作成した上記ヒストグラムを上記認識対象物5の第2の特徴情報として、予め作成されている各クラスのヒストグラムと比較することにより上記認識対象物5を認識する処理を行うステップST53。すなわち、上記第2の認識処理部23は、その機能構成を図11に示すように、上記撮像信号処理部21により抽出した認識対象物5の画像領域のカラー画像信号に含まれる輝度情報Yについて、SIFT法により特徴量を抽出する特徴量抽出処理部231と、抽出したSIFT特徴量についてK-means法によるクラスタリングに対応したクラスを横軸としたヒストグラムを作成する上記ステップST51の処理を行うストグラム生成処理部232と、上記ヒストグラム生成処理部222により作成した上記ヒストグラムを上記認識対象物5の第2の特徴情報として、予め作成されている各クラスのヒストグラムと比較することにより上記認識対象物5を認識する上記ステップST52の処理を行う認識処理部233からなる。上記特徴量抽出処理部231は、上記撮像信号処理部21から供給される輝度情報Yについて、平滑化処理部231A1によりガウス関数のスケールσを複数段階に変えた複数枚の平滑化画像を得て、スケールの異なる複数の平滑化画像に対してDoGDifferenceofGaussianフィルタ231A2を適用し、そのDoGフィルタ出力画像DoG画像から極値検出部221A3により極値を検出してこの極値となる点を特徴点候補点とし、特徴点候補点から特徴点決定部231A4により特徴点を決定する処理を行う特徴点検出処理部221Aと、上記特徴点検出処理部231Aにより検出された各特徴点に対し、特徴量を算出する特徴量算出処理部231Bを備える。上記特徴量抽出処理部231では、上記特徴点検出処理部231Aにおいて、図12に示すように、上記平滑化処理部231A1により、入力画像Yx,yを一又は複数段階に縮小処理することにより解像度の異なる複数種類の入力画像を得て、縮小前の入力画像を含む各解像度の入力画像毎に、スケールσのガウス関数Gx,y,σと入力画像Yx,yを畳み込んだ平滑化画像Lx,y,σを異なる複数のスケールσについて求める。図12は、各解像度の入力画像に対し、スケールσを5段階に変化させて各段階毎の平滑化画像を得た例を示している。次に、上記平滑化処理部231A1により得られたスケールの異なる複数の平滑化画像に対してDoGDifferenceofGaussianフィルタ231A2を適用し、そのDoGフィルタ出力画像DoG画像を得る。図12には、スケールの異なる平滑化画像間の差分処理DoGフィルタ処理により、各解像度毎に4枚のDoG画像が得られた例が示されている。ここで、スケールとDOGフィルタ出力の関係を図13に示す。そして、上記極値検出部221A3では、注目画素が26近傍領域において極値極大値又は極小値である場合に、その注目画素を特徴点候補とする。即ち、注目画素の周囲3×3領域の画素計8画素と、その注目画素を含むDoG画像スケールσiより一段下位のDoG画像スケールσi1及び一段上位のDoG画像スケールσi1における対応する領域3×3領域の画素それぞれ計9画素の、合わせて26画素に対し、注目画素が極値となるか否かを判断する。そして、極値である場合にその注目画素を特徴点候補とする。さらに、このようにして求めた特徴点候補点には、開口問題が発生しやすい点が含まれている可能性があるため、上記特徴点検出処理部231Aでは、上記特徴点決定部231A4により、図14に示すように、コントラストの低い点やエッジ上の候補点を削除し、より頑健な点を特徴点として抽出する。次に、上記特徴量抽出処理部231では、上記特徴量算出処理部231Bの方向ヒストグラム生成処理部231B1において、上記特徴点検出処理部231Aにより検出された特徴点毎に、その特徴点付近の方向ヒストグラムを生成する。すなわち、例えば図15のAに示すように、特徴点keypointを中心とする基準領域図中に四角の枠印で示した範囲内の各画素につき、図15のBに示すように、輝度勾配mx,yとその勾配方向θx,yを求める。なお、この基準領域の大きさは、特徴点が抽出されたDoG画像の平滑化スケールによって決定される。そして、求めた輝度勾配の大きさmと勾配方向θから、重み付き方向ヒストグラム作成処理部231B2により、図15のCに示すように、36方向に分割した重み付き方向ヒストグラムを作成する。そして、作成した36方向のヒストグラムから、ピーク値をとる方向を、その特徴点の基準勾配方向として割り当てる。このようにして、特徴点付近の方向ヒストグラムを作成することによりその特徴点の基準勾配方向を求め、特徴点の周辺領域を、その特徴点の基準勾配方向に回転することにより、度数回転方向の正規化を行うことで、回転に対する不変性を有する特徴量を得ることができるようになる。そして、上記特徴量算出処理部231Bでは、スケール不変特徴量算出処理部231B3により、スケール不変特徴量を算出する。すなわち、スケール不変特徴量算出処理部231B3では、図16に示すように、ガウス窓を用いて中心付近が強くなるように重み付けをする。このガウス窓の大きさは、特徴点が抽出されたDoG画像の平滑化スケールによって決定される。そのため、画像サイズが例えば2倍であれば、スケールも2倍となり、構造的に同一の範囲における特徴量が得られることとなる。これにより、スケール変化に対する不変性を有する特徴量を得ることができるようになる。このスケール不変特徴量算出処理部231B3では、基準領域を4×4の16領域に分割し、それぞれに8方向のヒストグラムを作成する。この結果、128次元ベクトルのスケール不変特徴量が得られることとなる。このようにして、全ての特徴点に対して特徴量スケール不変特徴量の算出を行う。上記ScaleInvariantFeatureTransform法により算出されるSIFT特徴量は、スケール不変特徴量、特徴量を求める際のスケール情報範囲、及びその範囲の画像の回転情報で構成されている。スケール不変特徴量は、画像の拡大や縮小、回転に拘わらず不変なものである。そのため、入力画像中に対象物が含まれていれば、それがどのような大きさ、回転位置で含まれていても、入力画像の特徴量を比較することで、入力画像中の認識対象物を認識することができる。そして、上記ステップST52の処理を行うストグラム生成処理部232は、上記特徴量抽出処理部231で抽出した全ての特徴点のSIFT特徴量を、図17のAに示すように、予めK-means法によるクラスタリングにより決定されたクラスに対応する128次元の空間にプロットし、クラス毎に、そのクラスに属するSIFT特徴量の頻度を求めて、図17のBに示すように、クラスを横軸とするヒストグラムを作成し、上記ステップST53の処理を行う認識処理部232により、上記ヒストグラム生成処理部232により作成した上記ヒストグラムを上記認識対象物5の第2の特徴情報として、図17のCに示すように、予め作成されている基準のヒストグラムの比較することにより上記認識対象物5を認識する処理を行う。ここで、この物体認識処理装置100において、上記基準のヒストグラムは、各種認識対象物5について、上記第2の認識処理部22により図18のフローチャートに示す手順に従ってヒストグラムの学習処理を行うことにより予め作成され、上記記憶部26に第2の特徴情報のデータベースとして保存されている。この基準のヒストグラムの学習処理では、上記第2の認識処理部23により、各種認識対象物5について、第2の認識処理部23により、図19のAに示すように、上記カラー画像信号に含まれる認識対象物の輝度情報YからScaleInvariantFeatureTransform法により特徴量を抽出しステップST151、抽出したSIFT特徴量について128次元の空間にプロットしてK-means法によるクラスタリングを行い、図19のBに示すように、認識対象物5毎に、クラス毎に、そのクラスに属する認識対象物5毎のSIFT特徴量の頻度を求めて、図19のCに示すように、クラスを横軸とするヒストグラムを作成しステップST152、上記第2の認識処理における各種認識対象物5毎の第2の特徴情報であるヒストグラムを上記記憶部26に保存しステップST82、上記ヒストグラムの保存数が必要なデータ数になったか否かを判定する処理ステップST83を繰り返し行うことにより、各種認識対象物の基準のヒストグラムを作成して上記記憶部26内に第2の特徴情報のデータベースを作成する。また、この物体認識処理装置100において、上記制御部25は、上記第1の上記認識処理部22により、認識対象物の基準のカラーヒストグラムを作成して保存する学習処理を行う際に、図20のフローチャートに示す誤認識の虞のある認識対象物を分類して保存しておき、上記第1の認識処理部22により認識した認識対象物が上記誤認識の虞のある認識対象物である場合に、上記第2の認識処理部23により上記認識対象物の認識処理を行うための決定木decisiontreeの学習処理を行う。すなわち、決定木decisiontreeの学習処理では、上記第1の認識処理部22により、カラーヒストグラムの学習処理により認識対象物の基準のカラーヒストグラムを作成して上記記憶部26に第1の特徴情報のデータベースを作成する際にステップST231、作成した基準のカラーヒストグラムの認識対象物について、上記第1の認識処理部22により上記第1の認識を行いステップST231、その認識結果に基づいて誤認識の虞のある認識対象物を分類しステップST232、その分類結果を上記記憶部26に保存しステップST233、上記分類結果を保存数が必要なデータ数になったか否かを判定する処理ステップST134を繰り返し行うことにより、上記記憶部26内に決定木decisiontreeのデータベースを作成する。そして、この物体認識処理装置100では、上記第1の認識処理部22における第1の認識処理により上記認識対象物5の認識に成功したか否かを判定する上記ステップST4において、上記記憶部26内の決定木decisiontreeのデータベースに基づいて、上記第1の認識処理部22により認識した認識対象物が上記誤認識の虞のある認識対象物である場合に、上記ステップST4における判定結果をNOとして、上記第2の認識処理部23による第2の認識処理を行う。このような構成の物体認識処理装置100では、撮像部10により撮像された認識対象物のカラー画像信号について、第1の認識処理部22により、上記カラー画像信号に含まれる認識対象物の色情報をRGB色空間からHSV色空間に変換して、H色相情報とS彩度情報のカラーヒストグラムを作成し、上記カラーヒストグラムを上記認識対象物の第1の特徴情報として、予め作成されている基準のカラーヒストグラムと比較することにより上記認識対象物を認識する第1の認識処理と、第2の認識処理部23により、上記カラー画像信号に含まれる認識対象物の輝度情報からScaleInvariantFeatureTransform法により特徴量を抽出し、抽出したSIFT特徴量についてK-means法によるクラスタリングに対応したクラスを横軸としたヒストグラムを作成し、作成した上記ヒストグラムを上記認識対象物の第2の特徴情報として、予め作成されている各クラスのヒストグラムと比較することにより上記認識対象物を認識する第2の認識処理を行うことにより、バーコードラベルや無線タグが付されていない商品を画像処理により短時間で精度良く認識できる。しかも、この物体認識処理装置100では、上記第1の認識処理部22により上記認識対象物5の認識処理を行い、上記認識対象物を認識できない場合に、上記第2の認識処理部23により上記認識対象物の認識処理を行うので、上記認識対象物5の認識処理を迅速に行うことができる。また、この物体認識処理装置100では、ケーキや野菜などを個体差のある商品を高精度且つ高速で認識することができる。ここで、上記物体認識処理装置100において、33種類のケーキを3個ずつ合計99個のサンプルについて、990枚の画像データを取り込んで、上記基準のカラーヒストグラムの学習処理による第1の特徴情報のデータベース、上記基準のストグラムの学習処理による第2の特徴情報のデータベース、上記決定木decisiontreeの学習処理による決定木decisiontreeのデータベースを上記記憶部26内に作成したところ、第1の特徴情報のデータベースを用いる第1の認識処理では、図21に示す、ミルクレープとプリンフルーツケーキの組、フルーツケーキと四種のチーズを使ったケーキの組、ブラックココアのミルクレープとショコラフランボワーズの組、ティラミスタルトとクランチショコラの組は、識別が困難であったが、これらの組のケーキは誤認識の虞のある認識対象物であるとして上記決定木decisiontreeの学習処理により決定木decisiontreeのデータベースが上記記憶部26内に作成されることにより、第2の特徴情報のデータベースを用いる第2の認識処理により認識することができ、認識率を高めることができた。"