"コンピュータを、予め識別情報が関連付けられた画像情報から識別情報毎に画像情報を取得する取得手段と、前記取得手段が取得した画像情報から特徴情報を生成する生成手段と、前記生成手段が生成した特徴情報と当該特徴情報に対応する画像情報の識別情報との関係を確率分布の混合による確率モデルにより学習して学習結果を生成するものであって、当該確率モデルの混合要素生成過程の変数を前記取得手段によって識別情報の内容に関わらず取得された全ての画像情報から得られる特徴情報の集合を用いて定めるとともに、前記確率分布の変数に対して事前分布を定める学習手段と、前記学習手段が生成した前記学習結果に基づいて、識別情報毎に前記確率モデルを用いて識別情報の付与対象である画像情報から前記生成手段によって生成される特徴情報の事後分布を計算する計算手段と、前記事後分布に基づき前記識別情報の付与対象である画像情報に関連付けられる識別情報を推定する推定手段として機能させる画像識別情報付与プログラム。前記学習手段は、前記事前分布の変数の初期値を、前記取得手段により識別情報の内容に関わらず全ての画像情報から得られる特徴情報の集合を用いて定める請求項1に記載の画像識別情報付与プログラム。予め識別情報が関連付けられた画像情報から識別情報毎に画像情報を取得する取得手段と、前記取得手段が取得した画像情報から特徴情報を生成する生成手段と、前記生成手段が生成した特徴情報と当該特徴情報に対応する画像情報の識別情報との関係を確率分布の混合による確率モデルにより学習して学習結果を生成するものであって、当該確率モデルの混合要素生成過程の変数を前記取得手段によって識別情報の内容に関わらず取得された全ての画像情報から得られる特徴情報の集合を用いて定めるとともに、前記確率分布の変数に対して事前分布を定める学習手段と、前記学習手段が生成した前記学習結果に基づいて、識別情報毎に前記確率モデルを用いて識別情報の付与対象である画像情報から前記生成手段によって生成される特徴情報の事後分布を計算する計算手段と、前記事後分布に基づき前記識別情報の付与対象である画像情報に関連付けられる識別情報を推定する推定手段とを有する画像識別情報付与装置。本発明の目的は、確率モデルにより学習した学習結果を利用して、入力される画像情報に識別情報を付与する画像識別情報付与プログラム及び画像識別情報付与装置を提供することにある。本発明の一態様は、上記目的を達成するため、以下の画像識別情報付与プログラム及び画像識別情報付与装置を提供する。[1]コンピュータを、予め識別情報が関連付けられた画像情報から識別情報毎に画像情報を取得する取得手段と、前記取得手段が取得した画像情報から特徴情報を生成する生成手段と、前記生成手段が生成した特徴情報と当該特徴情報に対応する画像情報の識別情報との関係を確率分布の混合による確率モデルにより学習して学習結果を生成するものであって、当該確率モデルの混合要素生成過程の変数を前記取得手段によって識別情報の内容に関わらず取得された全ての画像情報から得られる特徴情報の集合を用いて定めるとともに、前記確率分布の変数に対して事前分布を定める学習手段と、前記学習手段が生成した前記学習結果に基づいて、識別情報毎に前記確率モデルを用いて識別情報の付与対象である画像情報から前記生成手段によって生成される特徴情報の事後分布を計算する計算手段と、前記事後分布に基づき前記識別情報の付与対象である画像情報に関連付けられる識別情報を推定する推定手段として機能させる画像識別情報付与プログラム。[2]前記学習手段は、前記事前分布の変数の初期値を識別情報の内容に関わらず全ての画像情報から得られる特徴情報の集合を用いて定める前記[1]に記載の画像識別情報付与プログラム。[3]予め識別情報が関連付けられた画像情報から識別情報毎に画像情報を取得する取得手段と、前記取得手段が取得した画像情報から特徴情報を生成する生成手段と、前記生成手段が生成した特徴情報と当該特徴情報に対応する画像情報の識別情報との関係を確率分布の混合による確率モデルにより学習して学習結果を生成するものであって、当該確率モデルの混合要素生成過程の変数を前記取得手段によって識別情報の内容に関わらず取得された全ての画像情報から得られる特徴情報の集合を用いて定めるとともに、前記確率分布の変数に対して事前分布を定める学習手段と、前記学習手段が生成した前記学習結果に基づいて、識別情報毎に前記確率モデルを用いて識別情報の付与対象である画像情報から前記生成手段によって生成される特徴情報の事後分布を計算する計算手段と、前記事後分布に基づき前記識別情報の付与対象である画像情報に関連付けられる識別情報を推定する推定手段とを有する画像識別情報付与装置。請求項1又は3に係る発明によれば、本発明の構成を有していない場合と比較して、識別情報が既知の学習データに対する過学習を抑制し、入力される画像情報に対する識別性能を向上させ、入力される画像情報に識別情報を付与することができる。請求項2に係る発明によれば、事前分布の変数の初期値を識別情報の内容に関わらず全ての画像情報から得られる特徴情報の集合を用いて定めることができる。画像識別情報付与装置の構成図1は、本発明の実施の形態に係る画像識別情報付与装置の構成の一例を示す図である。画像識別情報付与装置1は、CPUCentralProcessingUnit等から構成され各部を制御するとともに各種のプログラムを実行する制御部10と、HDDHardDiskDriveやフラッシュメモリ等の記憶媒体から構成され情報を記憶する記憶部11と、外部とネットワークを介して通信する通信部12を備える。画像識別情報付与装置1は、通信部12等を介して入力される画像に山川子供等の被写体が含まれるとき、これら山川子供等の語句以下、アノテーション単語という。を画像情報に対する識別情報以下、ラベルという。として付与する。また、画像識別情報付与装置1は、記憶部11等に格納された予めラベルが付与された学習用の画像情報を用いて学習を行うものである。制御部10は、後述する画像識別情報付与プログラム110を実行することで、画像取得手段100、画像分割手段101、特徴ベクトル生成手段102、学習データ集合取得手段103、モデル学習手段104、尤度計算手段105、アノテーション単語推定手段106及び出力手段107等として機能する。画像取得手段100は、学習の際に記憶部11に格納された画像情報を取得し、又ラベルを推定する際に通信部12を介して外部の端末装置等から入力された画像情報を取得する。画像分割手段101は、画像取得手段100が取得した画像情報及び記憶部11に格納された学習用の画像情報111を、それぞれ複数の領域に分割し、部分領域を生成する。画像分割手段101は、例えば、矩形でメッシュ状に分割する方法やk近傍法等のクラスタリング手法を用いて類似の近接する画素を同一の部分領域と定める方法等を用いる。特徴ベクトル生成手段102は、画像分割手段101が生成した部分領域のそれぞれから、例えば、ガボールフィルタを用いる方法やRGB、正規化RG、CIELAB等の特徴量を抽出する方法によって特徴ベクトルを生成する。ここで、特徴ベクトルは特徴情報の一例である。学習データ集合取得手段103は、画像情報111から同一のラベルが与えられた画像情報を取得し、当該画像情報に含まれる特徴ベクトルの集合を学習データ集合として取得する。また、ラベルの内容に関わらず全ての画像情報111から得られる特徴ベクトルの集合以下、ユニバーサルモデルという。を学習データ集合として取得する。モデル学習手段104は、学習データ集合取得手段103が取得した学習データ集合を用いて学習を行う。尤度計算手段105は、画像取得手段100が取得した画像情報の特徴ベクトルの任意のラベルに対する尤度を計算する。アノテーション単語推定手段106は、尤度の高いラベルに対応したアノテーション単語を入力された画像情報の識別情報として推定する。出力手段107は、アノテーション単語推定手段106が推定したアノテーション単語のうち、例えば、尤度の高い上位数個を表示装置、印刷装置、記憶部11等に出力する。記憶部11は、制御部10を上述した各手段として動作させる画像識別情報付与プログラム110、学習の際に用いられる画像情報111、画像情報111に含まれる画像情報とラベルとを関連付けるラベル情報112及びモデル学習手段104による学習結果として保存される学習情報113等を記憶する。画像識別情報付与装置の動作以下に、画像識別情報付与装置の動作例を各図を参照しつつ、1基本学習動作、2詳細学習動作、3アノテーション推定動作に分けて説明する。図3は、画像識別情報付与装置の動作例を示すフローチャートである。1基本学習動作まず、画像取得手段100は、記憶部11から学習用データとして画像情報111を取得するS1。画像情報111は、複数の画像情報を含むものとする。次に、画像分割手段101は、画像をn個の領域に分割し、部分領域を生成するS2。一例として、矩形でメッシュ状に分割する。この動作は、画像情報111に含まれる複数の画像情報のそれぞれについて行われる。次に、特徴ベクトル生成手段102は、部分領域から、一例としてガボールフィルタ等を用いて複数の特徴量を抽出し、部分領域毎にこれら特徴量を成分とした特徴ベクトルx1、x2、...、xnを生成するS3。この動作についても、画像情報111に含まれる複数の画像情報のそれぞれについて行われる。次に、学習データ集合取得手段103は、ラベル情報112を参照し、画像情報111から、まずラベルC1に対応付けられた画像情報を取得するとともに、取得した画像情報から生成された特徴ベクトルの集合を学習データ集合として取得するS4、S5。次に、モデル学習手段104は、学習データ集合取得手段103が取得したラベルC1の学習データについて学習を実行しS6、学習結果を記憶部11の学習情報113に保存するS7。上記ステップS5~S7は、すべてのラベル上限Mについて実行されるS18、S19。以下の2詳細学習動作において、ステップS6でモデル学習手段104が実行する学習動作の詳細について説明する。2詳細学習動作モデル学習手段104は、確率生成モデルとして、混合ガウス分布モデルGaussianMixtureModel:GMMを用いる。入力される学習データ集合をX=x1...xNとし、特徴ベクトルの次元をDとすると、混合ガウスモデルpは、次式で定義される。ここで、入力される学習データ数をN、混合要素数をKとしている。πkは混合比を表わし、Nは、平均μk、分散Λk1であるD次元ガウス分布である。また、混合比は、次式を満たす。ここで、混合要素数Kは、事前に定めず、無限個の混合比率の和としている。また、混合要素をデータに合わせて適切に選択するため、混合比πは、Dirichlet過程Stickbreaking表現から生成されるものとする。ここで、は、パラメータαをもつベータ分布Betaに従い、さらにαは、C=c1c2をハイパーパラメータに持つガンマ分布Gammaに従うものとする。また、より柔軟な確率推定を可能とするため、ガウス分布のパラメータ平均、分散に対して事前分布を定める。ここでは、平均値、分散のそれぞれの共役事前分布であるガウス分布、ウィシャート分布をそれぞれの事前分布として定める。すなわち、ここで、ウィシャート分布Wは次式で定義される。ここで、以上が、本発明の実施の形態で用いた確率生成モデルの説明である。これをベイジアンネットワークの表現により図示すると、図2のようになる。図2は、モデル学習手段104が学習動作に用いる確率生成モデルの一例を示した概略図である。黒丸で示されたc1、c2、W0、ν0、β0、m0は定数を示し、中抜きの丸で示されたαπ、π,v、zn、xn、Λ、μ、は確率変数を示す。また、xnは観測ノードを表わす。矢印は、確率的な依存関係を表わしている。また、zn、xnを含む四角はN個の独立同時分布の観測値を示す。学習データ集合に対するモデルパラメータτ1kτ2kλ1λ2βkυkWkmkの最尤解を求めることを、機械学習ではモデルパラメータの学習という。ここで、単純なEMアルゴリズムは適用できず、変分ベイズ法VariationalBayes法:VB法を用いて最尤解を求める。変分ベイズ法を用いて、導出する学習アルゴリズムを以下に示す。図4は、学習アルゴリズムの内容を示すフローチャートである。まず、モデル学習手段104は、パラメータτ1kτ2kλ1λ2βkυkWkmkを初期化するS11。初期化方法には、ランダムに初期化する、k-meansクラスタリングの結果を用いる等の方法があるが、ここでは、ユニバーサルモデルの学習結果のパラメータをパラメータの初期値とする。次に、次式で定められる変分下限を計算する。次に、モデル学習手段104は、VB-Eステップとして負担率rjkを算出する。ただし、ここで、φは、引数が真の場合に1を返し、偽の場合に0を返すパラメータである。次に、モデル学習手段104は、VB-Mステップとしてパラメータを更新する。ここで、である。次に、モデル学習手段104は、収束条件を満たすか否か判定しS14、変分下限式7の変化が予め定められた既定値以下であればS14;Yes、計算を終了し、既定値以下でなければS14;No、ステップS12に戻る。本発明の実施の形態では、パラメータに事前分布を定めることにより、より柔軟な学習を実現したが、パラメータの分布を定めるためのハイパーパラメータβ0、υ0、m0、W0は依然として適切な値を定めなければならない。モデル学習手段104は、ユニバーサルモデルを活用し、蓋然性のあるハイパーパラメータ設定を行う。ユニバーサルモデルのハイパーパラメータはデフォルトの値に定め、上記のステップS11~S14に従い予め学習を行なう。デフォルトのハイパーパラメータをそれぞれ、とする。ユニバーサルモデルの学習結果を用いることによって、一律のハイパーパラメータをそれぞれのガウス分布に与えるのではなく、その学習データの全体の傾向を反映した、混合要素毎に異なるハイパーパラメータの設定を行うことができる。また、k番目の混合要素のハイパーパラメータをm0kW0kυ0kβ0kとする。このとき、ユニバーサルモデルの学習結果を用いて、ハイパーパラメータを次のように設定する。ここで、変数の右肩にあるuは、ユニバーサルモデルの学習結果であることを示している。さらに、ユニバーサルモデルのサンプル数が多いとユニバーサルモデルの影響が大きくなりすぎるので、ユニバーサルモデル事前分布の影響をコントロールする、新たなパラメータκを導入してもよい。さらに、簡易的な方法としては、としてもよい。いずれの場合も、κ=1の場合は、27~28となり、κ=0の場合には、デフォルトのハイパーパラメータが設定される。κの一つの決め方として、ユニバーサルモデルのサンプル数と、現在学習しているモデルのサンプル数を比較し、ユニバーサルモデルのサンプル数が多い場合には、κを小さな値に、少ない場合には、大きな値にする。例えば、Nu、Nそれぞれ、ユニバーサルモデルと現在学習しているモデルのサンプル数とすると、κを決定する関数の一例として、を用いてもよい。また、さらに単純にとしてもよい。ここで、Fは、原点を通り、1に漸近する単調増加関数となる。3アノテーション推定動作図5は、画像識別情報付与装置の動作例を示すフローチャートである。まず、画像取得手段100は、ラベルを推定する対象として通信部12を介して外部から入力された画像情報を取得するS21。次に、画像分割手段101は、画像をn個の領域に分割し、部分領域を生成するS22。次に、特徴ベクトル生成手段102は、部分領域から複数の特徴量を抽出し、部分領域毎にこれら特徴量を成分とした特徴ベクトルx1、x2、...、xnを生成するS23。次に、尤度計算手段105は、学習情報113からステップS6で学習した各ラベルのモデルを読み込むS24。具体的には、モデルのパラメータτ1kτ2kλ1λ2βkυkWkmkを記憶部11から読み込み、図示しないメモリに展開する。次に、尤度計算手段105は、各部分領域の特徴ベクトルについて事後確率を算出するS25。予測するべき入力画像Iから抽出される特徴ベクトルのセットX=x1...xnが与えられた場合のラベルcの事後確率pがベイズの定理を用いて次のように計算される。ここで、pは、ラベルcの事前確率である。これには、学習データ集合における相対頻度を用いる。pは、特徴ベクトル集合の事前分布であるが、ラベルに対しては一定値をとる。したがって、画像Iに対するラベルcの対数尤度は、定数部分を除いて、次式のように表わせる。式40が大きいほど画像Iのラベルとして適していると考えられる。式の大きいものから数個を画像Iのラベルアノテーション単語とする。次に、尤度計算手段105は、あるラベルcに対する部分画像の特徴ベクトルxiの尤度を次式で算出するS26。ただし、ここで、Γは、ガンマ関数を表わす。上記の計算によって尤度が計算されると、アノテーション単語推定手段106は、尤度の大きいものから順に、例えば、上位5つのラベルを取得し、画像情報の識別情報としてラベルに対応付けられたアノテーション単語を付与するS27。次に、出力手段107は、図示しない定められた出力装置ディスプレイ、プリンター、ハードディスク等にアノテーション単語推定結果を出力するS28。[他の実施の形態]なお、本発明は、上記実施の形態に限定されず、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々な変形が可能である。また、上記実施の形態で使用される画像識別情報付与プログラム110は、CD-ROM等の記憶媒体から装置内の記憶部に読み込んでも良く、インターネット等のネットワークに接続されているサーバ装置等から装置内の記憶部にダウンロードしてもよい。また、上記実施の形態で使用される手段100~107の一部または全部をASIC等のハードウェアによって実現してもよい。"