画像に対して複数の局所領域を設定する設定手段と、前記局所領域のそれぞれから特徴量を抽出する抽出手段と、前記それぞれの特徴量に対するそれぞれの確率密度に基づいて、前記局所領域同士の非類似度を算出する算出手段と、前記非類似度に基づいて複数の局所領域を領域群として統合する統合手段と、を備えることを特徴とする情報処理装置。前記設定手段は、第1の局所領域と第2の局所領域とを、1つの画像における異なる位置に設定することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。前記抽出手段は、前記第1の局所領域と第2の局所領域とのそれぞれから特徴量を抽出し、前記算出手段は、前記抽出されたそれぞれの特徴量の確率密度の比に基づいて、前記第1の局所領域と前記第2の局所領域との非類似度を算出することを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。前記統合手段は、前記非類似度が閾値より小さい場合に前記第1の局所領域と前記第2の局所領域とを前記領域群として統合することを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。前記設定手段は、第1の画像に対して第1の局所領域を、第2の画像に対して前記第1の局所領域に対応する位置に第2の局所領域を、それぞれ設定することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。前記抽出手段は、前記第1の局所領域と前記第2の局所領域とのそれぞれから特徴量を抽出し、前記算出手段は、前記抽出されたそれぞれの特徴量の確率密度の比に基づいて、前記第1の局所領域と前記第2の局所領域との非類似度を算出することを特徴とする請求項5に記載の情報処理装置。前記設定手段は、前記第1の画像に対して第3の局所領域を、前記第2の画像に対して前記第3の局所領域に対応する位置に第4の局所領域を、それぞれ設定し、前記抽出手段は、前記第3の局所領域と第4の局所領域とのそれぞれから特徴量を抽出し、前記算出手段は、前記抽出されたそれぞれの特徴量の確率密度の比に基づいて、前記第3の局所領域と前記第4の局所領域との非類似度を算出することを特徴とする請求項6に記載の情報処理装置。前記統合手段は、前記第1の局所領域と前記第2の局所領域との非類似度が閾値より小さく、且つ前記第3の局所領域と第4の局所領域との非類似度が閾値より小さい場合に、前記第1の局所領域と前記第3の局所領域とを領域群として統合することを特徴とする請求項7に記載の情報処理装置。前記統合手段は、前記第1の局所領域と前記第2の局所領域との非類似度が閾値より小さく、且つ前記第3の局所領域と第4の局所領域との非類似度が閾値より小さい場合に、前記第2の局所領域と前記第4の局所領域とを領域群としてさらに統合することを特徴とする請求項8に記載の情報処理装置。設定手段と、抽出手段と、算出手段と、統合手段と、を備える情報処理装置の制御方法であって、前記設定手段が、画像に対して複数の局所領域を設定する設定工程と、前記抽出手段が、前記局所領域のそれぞれから特徴量を抽出する抽出工程と、前記算出手段が、前記それぞれの特徴量に対するそれぞれの確率密度に基づいて、前記局所領域同士の非類似度を算出する算出工程と、前記統合手段が、前記非類似度に基づいて複数の局所領域を領域群として統合する統合工程と、を有することを特徴とする情報処理装置の制御方法。請求項10に記載の情報処理装置の制御方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。しかしながら、非特許文献1のようなグラフ理論に基づく領域分割手法の場合、計算量が増大するという課題がある。また、非特許文献2のようなsplitmerge法に基づく領域分割手法の場合、分割過程で所定領域内の低次特徴量の性質が一様であることを安定的に判断する手法が確立されていないことから精度良く領域分割ができない。また非特許文献1と同様に計算量が増大するという課題がある。上記の課題に鑑み、本発明は、画像の領域分割の処理時間を短縮させる技術を提供することを目的とする。上記の目的を達成する本発明に係る情報処理装置は、画像に対して複数の局所領域を設定する設定手段と、前記局所領域のそれぞれから特徴量を抽出する抽出手段と、前記それぞれの特徴量に対するそれぞれの確率密度に基づいて、前記局所領域同士の非類似度を算出する算出手段と、前記非類似度に基づいて複数の局所領域を領域群として統合する統合手段と、を備えることを特徴とする情報処理装置。本発明によれば、画像の領域分割の処理時間を短縮させることができる。第1実施形態第1の実施形態について、図1乃至図4を参照して説明する。第1実施形態では、1つの画像における異なる位置に設定された局所領域同士第1の局所領域および第2の局所領域の非類似度に基づいて当該局所領域同士を領域群として統合する場合について説明する。図1は、第1実施形態に係る情報処理装置1の概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る情報処理装置は、半導体集積回路LSIを用いて実現される。図1に示すように情報処理装置1は、局所領域設定部11と、特徴量抽出部12と、非類似度算出部14と、局所領域統合部14とを備える。これらの各構成要素は、情報処理装置1が果たす各機能にそれぞれ対応しており、不図示のCPUにより各構成要素の動作が制御される。ここで、情報処理装置1が果たす機能を大別すると2つの機能がある。1つは局所領域への分割機能であり、局所領域設定部11を用いて当該機能が実行される。もう一つは分割された局所領域を統合していくつかの集合領域へ分類する統合機能であり、特徴量抽出部12、非類似度算出部13、局所領域統合部14を用いて当該機能が実行される。情報処理装置1を用いて得られた領域分割結果は、情報処理装置1の上位階層に伝達され、様々な画像処理アプリケーションに適用される。局所領域設定部11は、図2a-dに示されるように、情報処理装置1の外部から入力される対象画像中において複数の局所領域を設定する。ここで、局所領域設定部11は、図2aのように、任意の大きさの円形領域を等間隔で配置することにより局所領域を設定する。あるいは、局所領域設定部11は、図2bのように、任意の大きさの円形領域を部分的に重複させて等間隔に配置することにより局所領域を設定してもよい。あるいは、局所領域設定部11は、図2cのように、任意の大きさの円形領域をランダムに配置することにより局所領域を設定してもよい。あるいは、局所領域設定部11は、図2dのように、画像中の低次元特徴量輝度値、色成分、エッジ強度、テクスチャなどの統計的分布の相違に基づいて分割することにより局所領域を設定してもよい。あるいは、局所領域設定部11は、非特許文献3におけるSegmentationbyWeightedAggregationを用いて局所領域を設定してもよい。あるいは、局所領域設定部11は、情報処理装置1の上位階層から局所領域の位置、形状、大きさ、個数などを伝達することにより局所領域を設定してもよい。特徴量抽出部12は、局所領域設定部11により設定された各々の局所領域から、低次元特徴量を無作為に抽出する。ここで、低次元特徴量の種類輝度値、エッジ強度、テクスチャなどおよびそれら各々の個数は、情報処理装置1の上位階層より、入力画像の特性に応じてあらかじめ伝達される。非類似度算出部13は、図3a-dに示されるように、局所領域設定部11により設定された空間的に隣接する2つの局所領域A第1の局所領域と局所領域B第2の局所領域との非類似度Dを、特徴量抽出部12により抽出された低次元特徴量の統計的分布の相違に基づいて算出する。具体的には、一方の局所領域Aから得られた低次元特徴量と、もう一方の局所領域Bから得られた低次元特徴量とを用いて推定される確率密度の比に基づいて、非類似度Dを算出する。ここで、一方の局所領域Aにおける低次元特徴量の確率密度pAと、もう一方の局所領域Bにおける低次元特徴量の確率密度pBとの密度比は、例えば、非特許文献4に記載の密度比推定法KullbackLeiblerImportanceEstimationProcedureを用いて算出できる。あるいは、密度比R=pA/pBは、例えば、非特許文献5に記載の密度比推定法UnconstrainedLeastSquaresImportanceFittingを用いて算出してもよい。これらの非特許文献4および非特許文献5では、局所領域Aから得られた低次特徴量を訓練データとし、さらに、局所領域Bから得られた低次特徴量を検証データとすることで、密度比推定のためのモデルパラメータを交差確認法により決定することで密度比推定を行っている。これらの密度推定法では、2つの局所領域間の類似度を算出する際に、各々の局所領域内部の低次元特徴量による確率密度の直接的な算出を避け、各々の局所領域内部の低次元特徴量による確率密度の比を直接的に算出している。そのため、2つの局所領域間の類似度を安定的に算出することができる。これらの密度比推定法を用いて、非類似度Dは、特徴量抽出部12によりで抽出される低次元特徴量が単一種類である場合例えば、輝度値Yのみの場合、密度比Rの標準偏差σの逆数1/σで与えられる。また、非類似度Dは、特徴量抽出部12により抽出される低次元特徴量が複数種類ある場合例えば、輝度値Y、エッジ強度E、テクスチャTの3種類の場合、各々の低次元特徴量による密度比Rの標準偏差の逆数による線形和を用いて、式1のように与えられる。さらに、非類似度Dは、特徴量算出部12により抽出される低次元特徴量が複数種類である場合例えば、N種類の場合は、式1を容易に拡張でき、式2のように与えられる。あるいは、より一般的に、非類似度Dは式3のようにσnn=0~Nに関する非線形関数としてもよい。なお、非類似度算出部13は、局所領域設定部11により設定された、隣接するすべての局所領域間の非類似度Dを算出して、局所領域統合部14へ出力する。局所領域統合部14は、非類似度算出部13により得られた空間的に隣接する2つの局所領域間の非類似度Dに基づいて、局所領域設定部11により設定された局所領域を複数のかたまりクラスタに統合する。具体的には、空間的に隣接する2つの局所領域間の非類似度Dが所定閾値Tより小さい場合、この2つの局所領域を統合する。一方、隣接する2つの局所領域間の非類似度Dが所定閾値T以上である場合、この2つの局所領域を統合せずに区別した状態のままにする。この処理を隣接するすべての局所領域間に対して実行することにより、図4a-dに示されるようなクラスタを生成する。同色ここでは黒色の局所領域群が類似する低次元特徴量を含有する局所領域のひとかたまりクラスタを表している。ここで、図4a-dのそれぞれのクラスタは、図2a-dのそれぞれの局所領域による領域分割に対応している。なお所定閾値Tは、情報処理装置1の上位階層から入力画像の特性に応じてあらかじめ伝達される。このようにして得られた領域分割結果は、例えば、デジタルスチルカメラ内において、領域分割して得られた各々の領域内に存在する物体カテゴリを特定し、さらに所定の物体カテゴリを高画質化するような想定下においては、情報処理装置1を制御するデジタルスチルカメラ内のCPU等を情報処理装置1の上位階層として、当該上位階層へ伝達される。以上説明したように、本実施形態によれば、画像の領域分割の処理時間を短縮させ、また領域分割の結果を使用したその後の処理を効率的に行うことができる。第2実施形態第2実施形態について、図1、図5乃至図9を参照して説明する。ただし、第1実施形態との相違のみを説明する。第2実施形態では、時間的に隣接する異なる2つの画像、例えば動画像を構成する時間的に連続する2つのフレーム画像に対して、それぞれの画像において対応する位置に局所領域第1の局所領域および第2の局所領域をそれぞれ設定する。また同様に、異なる2つの画像のそれぞれにおいて対応する位置に局所領域第3の局所領域および第4の局所領域をそれぞれ設定する。ただし、第1の局所領域および第2の局所領域を設定した画像における位置とは異なる位置であるものとする。すなわち、第1の画像に対して第1の局所領域および第3の局所領域を設定し、第2の画像に対して第2の局所領域および第4の局所領域を設定することになる。そして第1の局所領域および第2の局所領域に対してこれらの領域同士の非類似度を算出し、第3の局所領域および第4の局所領域に対してこれらの領域同士の非類似度を算出する。そして、時間的に隣接する2つの局所領域間の非類似度が閾値以上の局所領域群と、閾値より小さい局所領域群とに分類するため、第1の局所領域および第3の局所領域を局所領域群として統合し、また第2の局所領域および第4の局所領域を局所領域群として統合する。なお、ここでは1つの画像において異なる位置に設定された局所領域2つを統合しているが、2つ以上の局所領域を設定して複数の局所領域を統合してもよい。以下、本実施形態に係る情報処理装置1の各構成要素の処理について説明する。局所領域設定部11は、動画像から切り出された時間的に隣接する2枚の画像、すなわち、図5a-bに示されるように、時刻Tの画像図5aと、時刻TΔTの画像図5bの各々に対して複数の局所領域を設定する。ここで、局所領域設定部11は、図6a-bに示されるように、時間的に隣接する2枚の画像に対して、任意の大きさの円形領域を等間隔で配置することにより局所領域を設定する。あるいは、局所領域設定部11は、図7a-bに示されるように、時間的に隣接する2枚の画像に対して、任意の大きさの円形領域を部分的に重複させて等間隔に配置することにより局所領域を設定してもよい。あるいは、局所領域設定部11は、図8a-bに示されるように、時間的に隣接する2枚の画像に対して、任意の大きさの円形領域をランダムに配置することにより局所領域を設定してもよい。あるいは、局所領域設定部11は、図9a-bに示されるように、時間的に隣接する2枚の画像に対して、画像中の低次元特徴量輝度値、色成分、エッジ強度、テクスチャなどの統計的分布の相違に基づいて分割することにより局所領域を設定してもよい。あるいは、局所領域設定部11は、時間的に隣接する2枚の画像に対して、非特許文献3におけるSegmentationbyWeightedAggregationを用いて局所領域を設定してもよい。あるいは、局所領域設定部11は、情報処理装置1の上位階層から、局所領域の位置、形状、大きさ、個数などを伝達することにより局所領域を設定してもよい。非類似度算出部13は、図6a-b乃至図9a-bに示されるように、局所領域設定部11により設定された、時刻Tの画像図6a、図7a、図8a、図9aにおける局所領域Aと、時刻TΔTの画像図6b、図7b、図8b、図9bにおける局所領域Bとの非類似度Dを、特徴量抽出部12により抽出された低次元特徴量の統計的分布の相違に基づいて算出する。ただし、局所領域Aと局所領域Bとの画像中の空間的な位置画像中における二次元的な位置および大きさは同一とする。ここで非類似度Dの具体的な算出方法は、第1実施形態と同様である。局所領域統合部14は、非類似度算出部13により得られた時間的に隣接する2つの局所領域間の非類似度Dに基づいて、局所領域設定部11により設定された局所領域を複数のかたまりクラスタに統合する。具体的には、時間的に隣接する2つの局所領域間の非類似度Dが所定閾値Tより大きい局所領域群と、所定閾値T以下である局所領域群とに分類する。これを時間的に隣接するすべての局所領域間に対して実行することにより、図4a-dのようなクラスタを生成する。ここで、非類似度Dが所定閾値Tより大きい局所領域群を示す同色この例では黒色の局所領域群は、低次元特徴量の時間的変化が顕著な局所領域のかたまりを表す。なお所定閾値Tは、情報処理装置1の上位階層から入力画像の特性に応じてあらかじめ伝達される。このようにして得られた領域分割結果は、例えば、セキュリティカメラ内において、領域分割して得られた各々の領域を移動物体と静止物体とに分類し、さらに、移動物体のカテゴリ車体、人物、動物などを特定するような想定下においては、情報処理装置1を制御するセキュリティカメラ内のCPUを情報処理装置1の上位階層として、当該上位階層へ伝達される。従って、移動物体と静止物体とを分類し、さらに、移動物体のカテゴリ車体、人物、動物などを効率的に特定することが可能になる。第3実施形態第1および第2実施形態における局所領域設定部11は、局所領域として、円形状のみならず、楕円形状、矩形形状など、その他の任意形状を用いてもよい。第1および第2実施形態における非類似度算出部13は、式2の代わりに、局所領域の面積sを用いた式4を用いてもよい。ここで、α0、α1、...、αn、αNは、機械学習により予め決定された定数である。また、s2/2s1は、実験によって調節された関数形の代表例であり、必ずしもこの関数形に限定されない。あるいは、第1および第2実施形態における非類似度算出部13は、式2の代わりに、局所領域の面積sの任意関数fsを用いた式5を用いてもよい。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。