"一般物体認識を行う画像認識装置であって、複数種の物体それぞれの画像特徴を示す特徴情報を参照し、入力画像において1以上の物体の存在確率を算出し、前記存在確率に基づき、存在する物体の種類を特定する種類特定手段と、同一画像内に共存しないと推定された異種物体の組合せを表す排他的関係情報を記憶する情報蓄積手段とを備え、前記種類特定手段は、前記排他的関係情報を用いて各物体の存在確率を調整することを特徴とする画像認識装置。前記調整は、前記排他的関係情報により表された組合せに該当する物体の存在確率を低下させることであることを特徴とする請求項1記載の画像認識装置。前記存在確率の算出には、LASSOLeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator推定が用いられ、前記存在確率の低下は、LASSO正則化項にペナルティ値を与えることで行うことを特徴とする請求項2記載の画像認識装置。前記排他的関係情報は、異種物体の組合せを複数規定しており、前記ペナルティ値は、前記所定確率以上の存在確率が算出された各物体を所定個ずつ組み合わせたときに、前記排他的関係情報で規定された組合せに該当する数が多いほど大きい値が与えられることを特徴とする請求項3記載の画像認識装置。前記調整は、式を用いて行われ、y∈Rmは入力画像の特徴量であり、X∈Rm×nは、各収集画像の特徴量であり、nは学習用の画像である収集画像の数であり、mは記述子の次元数であり、w∈Rnは入力画像に関して評価される、全ての物体クラスに関する線形復元係数であり、Giは排他的ラベルセットであり、uGiはGiに該当する物体の存在確率を低下させるペナルティ値であることを特徴とする請求項2記載の画像認識装置。前記排他的関係情報は、画像内に存在する物体が既知である学習用の画像群から統計的手法を用いて決定することを特徴とする請求項1記載の画像認識装置。前記排他的関係情報は、画像内に存在する物体が既知である学習用の画像群からグラフシフト法を用いて決定することを特徴とする請求項1記載の画像認識装置。一般物体認識を行う画像認識装置に用いられる画像認識方法であって、同一画像内に共存しないと推定された異種物体の組合せを表す排他的関係情報を記憶する情報蓄積ステップと、複数種の物体それぞれの画像特徴を示す特徴情報を参照し、入力画像において1以上の物体の存在確率を算出し、前記存在確率に基づき、存在する物体の種類を特定する種類特定ステップとを含み、前記種類特定ステップにおいて、前記存在確率の算出にあたり、前記排他的関係情報を用いて各物体の存在確率を調整することを特徴とする画像認識方法。一般物体認識を行う画像認識装置に用いられるコンピュータプログラムであって、同一画像内に共存しないと推定された異種物体の組合せを表す排他的関係情報を記憶する情報蓄積ステップと、複数種の物体それぞれの画像特徴を示す特徴情報を参照し、入力画像において1以上の物体の存在確率を算出し、前記存在確率に基づき、存在する物体の種類を特定する種類特定ステップとをコンピュータに実行させ、前記種類特定ステップにおいて、前記存在確率の算出にあたり、前記排他的関係情報を用いて各物体の存在確率を調整することを特徴とするコンピュータプログラム。一般物体認識を行う画像認識装置に用いられる集積回路であって、複数種の物体それぞれの画像特徴を示す特徴情報を参照し、入力画像において1以上の物体の存在確率を算出し、前記存在確率に基づき、存在する物体の種類を特定する種類特定手段と、同一画像内に共存しないと推定された異種物体の組合せを表す排他的関係情報を記憶する情報蓄積手段とを備え、前記種類特定手段は、前記排他的関係情報を用いて各物体の存在確率を調整することを特徴とする集積回路。しかしながら、画像認識の確実性は、人間の能力レベルに達するまでには至っておらず、一層の向上が求められている。本願は、従来よりも一般物体の画像認識の確実性を高めることができる一般物体の画像認識装置を提供することを目的とする。上記課題を解決するために、本発明は、一般物体認識を行う画像認識装置であって、複数種の物体それぞれの画像特徴を示す特徴情報を参照し、入力画像において1以上の物体の存在確率を算出し、前記存在確率に基づき、存在する物体の種類を特定する種類特定手段と、同一画像内に共存しないと推定された異種物体の組合せを表す排他的関係情報を記憶する情報蓄積手段とを備え、前記種類特定手段は、前記排他的関係情報を用いて各物体の存在確率を調整する。本発明の画像認識装置は、上述の構成を備えることにより、各物体の存在確率の算出過程において、誤りである可能性が高い同一画像内に共存しないと推定した物体が、共存するとの結果とならないように存在確率が調整されるので、各物体について誤った存在確率が算出される可能性を低減し、一般物体の認識の確実性を高めることができる。1.実施の形態以下、本発明を実施するための形態について説明する。本発明の一実施の形態に係る画像認識装置は、入力画像に現れている一般物体を画像認識し、この認識した一般物体を表すラベル物体ラベルを入力画像に付するものである。本画像認識装置は、この画像認識の際に、画像中に現れる物体の排他的コンテキスト排他的関係情報を利用して、一般物体の画像認識の確実性、性能を高める。排他的コンテキストの一例としては、同じ画像に一緒に現れることがほとんどない物体について、これらの物体を表す物体ラベルをセットにした排他的ラベルセットを用いる。図1は、入力画像に対し物体ラベルを付する処理分類時処理の全体を示すフローチャートである。まず、入力画像を取得しS1、入力画像を標準サイズに変換するS2。そして、入力画像に関し、複数の記述子群を抽出S3する。各記述子は、入力画像における局所的な領域の特徴量を示す。次に、抽出した記述子それぞれに対応する画像語彙に投票を行い入力画像を表現するヒストグラム入力画像の特徴量を生成するS4。ここで、画像語彙は、特徴量が近い複数の記述子を代表する記述子である。この画像語彙は、分類時処理に先立ち行われる、複数の収集画像について特徴量を学習する学習時処理において生成される。次に、排他的分類器によって、S4で生成された入力画像の特徴量と学習時処理による学習結果とを比較し、また排他的ラベルセットを用い、入力画像に関する信頼性スコア入力画像における物体それぞれの存在確率を算出するS5。そして、入力画像に関する信頼性スコアを基に1以上の物体ラベルを割り当てるS6。次に、画像認識装置について詳細に説明する。図2は、本発明の一実施の形態に係る、排他的分類器による一般物体の画像認識装置1の構成を示すブロック図である。画像認識装置1は、画像蓄積部11、学習画像入力手段12、画像特徴量算出手段13、排他的ラベルセット抽出手段14、分類辞書生成手段15、分類モデル情報蓄積手段16、分類画像入力手段17、画像特徴量算出手段18、分類手段19、及び画像分類情報蓄積手段20を含んで構成される。学習時処理は、学習画像入力手段12、画像特徴量算出手段13、排他的ラベルセット抽出手段14、分類辞書生成手段15、及び分類モデル情報蓄積手段16により実行され、学習結果に基づき入力画像に現れている物体について実際に分類する分類時処理は、種類特定手段としての、分類画像入力手段17、画像特徴量算出手段18、分類手段19、及び画像分類情報蓄積手段20により実行される。画像蓄積部11は、学習時処理に用いる学習用画像としての収集画像、及び実際に物体認識の対象となる入力画像を蓄積する蓄積デバイスである。本実施の形態では、収集画像としては、PASCALVisualObjectClassesChallenge2010VOC2010学習用データセットに含まれるラベル付画像を用いる。VOC2010学習用データセットは、20個のクラスのいずれかに属する物体人物、動物、車両、家具が含まれる複数一例として1万枚程度の画像から成る。各収集画像には、画像に現れている物体のクラスを示すラベルが付されている。20個のクラスに対応するラベルは、具体的には、猫飛行機自転車鳥ボートボトルバス車いすダイニングテーブル犬馬バイク人物植物羊列車TVセット牛ソファであるが、もちろんこれに限るものではない。また、クラスについても20個に限る必要はない。1枚の収集画像の中には複数の物体が含まれることもある。また、それら複数物体のクラスが同じ場合もあるし、異なる場合もある。図4は、収集画像の一例であり、ラベルとしていすダイニングテーブルTVセットが付されている。次に学習時処理の動作に係る、学習画像入力手段12、画像特徴量算出手段13、排他的ラベルセット抽出手段14、分類辞書生成手段15、及び分類モデル情報蓄積手段16について説明する。学習画像入力手段12は、画像蓄積部11から収集画像を順に読み出して、排他的ラベルセット抽出手段14と画像特徴量算出手段13とに出力する。画像特徴量算出手段13は、入力された画像から特徴量を算出して画像語彙を生成する。図6は、画像特徴量算出手段13による画像語彙構築処理を示すフローチャートである。図7は、入力された画像を用いて構築される画像語彙の概念を説明するための図である。画像特徴量算出手段13は、まず、収集画像一例として図7の収集画像111を取得しS21、画像上の一定間隔で位置する格子点以下、密な点という。一例として画像112に示す格子状に配された点である。と、特徴的な離散点以下、離散点という。一例として画像113に示す点である。とを算出するS22。特徴的な離散点は、輝度、形状が急激に変化するような特徴的な点であり、例えば、猫の目の一部や、耳の先端を示す点などが該当する。なお、以下、密な点と離散点とを総称して特徴点という場合もある。次いで、画像特徴量算出手段13は、特徴点とその周辺で記述子を抽出するS23。記述子の抽出は、一例として、既知のSIFTScaleInvariantFeatureTransformアルゴリズムを用いる。SIFTは、特徴点の代表輝度勾配方向を決定し、その方向を基準として、他方向の輝度勾配ヒストグラムを作成し、多次元ベクトルで特徴量を記述するものである。これにより、回転スケール変化照明変化に頑強であるという特徴を持つ。図7の画像114は、抽出された記述子を模式的に示している。ここで、上述の記述子は、1枚の画像内における局所的な領域の特徴を表す局所的記述子であるが、記述子として、画像全体の領域の特徴例えば、画像全体の色相分布などを表す全体的記述子を用いることとしてもよい。また、局所的記述子、全体的記述子の両方を組み合わせて用いてもよい。次に、画像特徴量算出手段13は、抽出した記述子を全て記述子プールに入れる。図7の画像115は、密な点についての記述子プールを模式的に示す図であり、画像116は、離散点についての記述子プールを模式的に示す図である。そして、画像特徴量算出手段13は、各記述子プールからランダムに記述子を選択し画像語彙を構築する。画像語彙は、前述のように特徴量が近い複数の記述子を代表する記述子である。画像語彙としては、各記述子をベクトル量子化したものを用いてもよい。画像117は、猫について生成された画像語彙を模式的に示し、密な点の記述子プールから選択された記述子を含む画像語彙一例を画像118に示す。と、密な点の記述子プールから選択された記述子を含む画像語彙一例を画像119に示す。とを含んでいる。次に、画像特徴量算出手段13は、収集画像それぞれについて画像語彙に係るヒストグラムを生成する。図8は、画像ヒストグラム生成処理を示すフローチャートである。画像特徴量算出手段13は、まず、収集画像を取得しS31、収集画像について特徴点を算出しS32、特徴点及びその周辺についての記述子を抽出するS33。このS31~S33までの処理は、上述のS21~S23として説明したのと同じ動作である。そして、収集画像の各記述子に最も近似する画像語彙に対し投票を行うことで、各収集画像を表現するヒストグラムを導出するS34。以下、画像を表現するヒストグラムを、画像の特徴量という。図9は、各収集画像の特徴量について説明するための図である。図9の特徴量211は、図7で説明した方法で構築された画像語彙への投票結果に基づいて算出した収集画像の特徴量を模式的に表す。ここで、画像における空間情報を画像の特徴量に追加することとしてもよい。一例として、画像を空間的に4等分、3等分などし、その各々についてヒストグラムを生成してもよい図9の画像221等。なお、収集画像および入力画像を表現する複数の画像ヒストグラムは、bagofwordsモデルで表現することとしてもよい。排他的ラベルセット抽出手段14は、排他的ラベルセットの抽出を行う。図5は、排他的ラベルセットの集合の例を示している。上述のように列車TVセットそれぞれがラベルであり、ラベルの集合である{列車、TVセット、ボート、ダイニングテーブル}が、1つの排他的ラベルセットである。1つの排他的ラベルセットは、1画像中に同時に現れない物体の組合せを示している。排他的ラベルセット{列車、TVセット、羊、ボート、ダイニングテーブル}の場合であれば、1画像中に列車が現れているときには、その画像中にはTVセット、羊、ボート、ダイニングテーブルのいずれもが現れないことを示す。このような排他的ラベルセットは、手動で人間の経験則から導きだされて定めていてもよいし、収集画像などから統計的手法により抽出してもよい。本実施の形態では、排他的ラベルセット抽出手段14は、予め、既知の排他的ラベルセットを保持しているものとする。統計的手法により抽出する例については、後ほど変形例として説明する。また、排他的ラベルセットが充実しているほど、物体を分類する効果が向上するので、分類について効果的であると推測される排他的ラベルセットを手動で作成したり、特に分類したいカテゴリだけに注目した排他的ラベルセットを作成してもよい。分類辞書生成手段15は、各収集画像の特徴量と、排他的ラベルセットとを分類辞書として分類モデル情報蓄積手段16に蓄積させる。次に、分類時処理に係る、分類画像入力手段17、画像特徴量算出手段18、分類手段19、及び画像分類情報蓄積手段20について説明する。分類画像入力手段17は、画像蓄積部11から物体ラベル付与の対象となる画像入力画像を読み出して、画像特徴量算出手段18に供給する。画像特徴量算出手段18は、入力画像について、入力画像を表現する特徴量を算出する。この特徴量を算出する処理は、画像特徴量算出手段13について図8及び図9を用いて説明した処理と同様なので説明を省略する。分類手段19は、排他的分類器を有し、排他的分類器による一般物体の画像認識処理を行う。分類手段19は、画像特徴量算出手段18により生成された入力画像の特徴量と、学習時処理により算出されている各収集画像の特徴量に基づき、入力画像に含まれる各物体の信頼性スコアを算出し、信頼性スコアに基づき入力画像中に存在する物体の種類を特定する。本実施の形態における排他的分類器は、排他的コンテキストを用い、LASSOLeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator推定を利用する種類の分類器である。従来、LASSOフレームワークでは、最適化の対象は、復元エラー値及び復元係数wの正則値の2つの値を示す項目から成る。復元エラー値は、入力画像の特徴量と、全収集画像の特徴量から復元係数を用いて線形的に復元した特徴量との差復元した特徴量の妥当性を測るのに用いられ、妥当性が低いほど復元エラー値は高くなる。これに対し、本実施の形態では、排他的ラベルセットを用いた復元係数に対応する新たな正則化条件を定義している。この新たな正則化条件を用いた、特徴量y∈Rmを有する入力画像に関する、ラベル排他的線形表現モデルは下記の通り表される。この新しい公式において、X∈Rmxni.e.X=[x1,x2,,xn],xi∈Rmは、各収集画像の特徴量を示す。これら各収集画像の特徴量は、上述の通り画像特徴量算出手段13により算出されたものである。ここでnは収集画像の数である。また、mは、記述子の次元数であり画像語彙を構成する記述子の数に一致する。w∈Rnは、入力画像に関して評価される、全ての物体クラスに関する線形復元係数である。また、u∈Rpは、入力画像に関して評価される信頼性スコアである。Gは収集画像データセットから統計的手法により得られる排他的ラベルセット群を表し、各排他的ラベルセットGiに規定されている物体ラベルは、同一の画像内に多くても1つしか現れない。特に、uGiは、添え字Giが付されたuの並びを表現したものであり、式1の演算過程において排他的ラベルセットが検出された場合に設定されるペナルティ値である。uGiにL1ノルムをあてはめて、Giに関しスパース性を得る。ここで、それぞれのGiの中では、多くても1つのラベルのみが必ず選択される。また、uGiにおけるL2ノルムは、同じ物体を含む全ての成立し得る排他的セットを相互に結びつける。換言すれば、これらの排他的セットは、同じオブジェクトについては、重複していることがあり得ることを示している。具体的には、排他的ラベルセットGiは、それぞれp個の要素を持つベクトルであり、各要素が、物体飛行機自転車鳥ボートボトルバス車猫いす牛ダイニングテーブル犬馬バイク人物植物羊ソファ列車TVセットそれぞれに対応し、排他的関係にある物体について値1、その他に値0が設定されている。例えば、図5の列車、TVセット、羊、ボート、ダイニングテーブルが含まれる排他的ラベルセットを示すベクトルは、[00010000001000001011]である。ここで、上述のw、uについて、図10を用いて補足説明する。図10は、排他的分類器による一般物体の画像認識の概念を示す図である。図10のw1x1w2x2wnxn=Xwは、全収集画像の特徴量x1,x2,xnから入力画像の特徴量yを線形的に復元することを模式的に示している。そして、この復元過程で生成されたwは信頼性スコアを算出するのに用いられる。信頼性スコアu∈Rpは、図10中の式u=w1l1w2l2wnlnにより算出する。pは収集画像セットにおける物体クラスの総数を示す。ラベルL∈Rp×nは、ラベルに対応する画像画像1、画像2、画像nに含まれる物体のラベルを表す。l1,l2lnは、それぞれp個の要素を持つベクトルラベルベクトルであり、各要素が、物体飛行機自転車鳥ボートボトルバス車猫いす牛ダイニングテーブル犬馬バイク人物植物羊ソファ列車TVセットの存在有無存在する場合1、存在しない場合0を表している。例えば、図4のいす、ダイニングテーブル、TVセットが存在する画像のラベルベクトルは、[00000001010000000001]である。図10では、l1,l2lnについて、各要素について値1である場合を黒丸で表し、値0である場合を白丸で模式的に表現している。一例として猫に対する信頼性スコアは、猫についての要素に1が設定されている各ラベルのwを加算することで算出できる。以上で図10についての補足説明を終え、上述の式1の説明に戻る。式1の第1項は、上述したように復元エラー値であり、具体的には、入力画像の特徴量yと全収集画像から線形的に復元した特徴量Xwとの差の大きさを示す。復元エラー値が小さいほど全収集画像から線形的に復元した特徴量の妥当性、すなわちwの妥当性が高いことを表している。また式1の第2項は、入力画像の中に排他的ラベルセットに含まれる2以上の物体が同時に現れていると判断される場合に値が大きくなるペナルティ項である。なおλは正則化の比率であり、第2項をどの程度考慮するかを表す任意定数である。この式1全体を最小化するw∈Rnが最適な復元係数であり、このwは、式1のいわゆる最適化問題を解くことで導出することができる。最適化問題については、既知のアルゴリズム最急降下法、直線探索などを用いて解くことができる。実際の処理としては、wについて初期点が与えられ、式全体の値の算出、評価をし、その後、最急降下法や、直線探索等の手法により仮のwの決定、式全体の値の算出、評価を繰り返して、最終的に式1全体が最小になる最適なwを求めていくことになる。この繰り返し過程において、仮のwを決定したときに、仮のwを用いて仮の信頼性スコアを算出し、算出した仮の信頼性スコアに基づき2個以上の物体が存在すると判断された場合において、その2以上の物体が排他的ラベルセットGiに属している場合、式1の第2項のuGiに規定のペナルティ値例えば1が設定される。その結果、式1の第2項の値が大きくなり、式1全体の値が大きくなる。よって、次回仮に決定されるwは、その排他的ラベルセットに含まれる2以上の物体それぞれの信頼性スコアが低下するよう調整されることになる。以上のように最適化問題を解き、最終的に決定されたwを用いて算出された信頼性スコアは、入力画像に現れている物体が排他的ラベルセットで表される物体の組合せに該当するか否かを反映しているので、従来よりも信頼性スコアの妥当性が高くなる。また、仮にwを決定する際に排他的ラベルセットに該当するか否かを考慮しているので、仮のwの妥当性も従来より高くなるので、最終の妥当な結果wが得られるまでに要する時間は短くなる。すなわち、演算効率が従来より向上することになる。なお、一般的な分類器であるGMMGaussianmixturemodelやSVMSupportVectorMachineなどを併用して利用し、複数の分類器から算出される信頼性スコアを合成して最終的な信頼性スコアを算出し利用することで、分類性能を向上させることも考えられる。2.変形例なお、本発明を上記の実施の形態に基づいて説明してきたが、本発明は、上記の実施の形態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内において種々変更を加え得ることは勿論である。A上述の式1の最適化問題を解くため、ラグランジェ未定乗数法を適用することができる。よって、式1で表される制約付き最適化問題を解くのに代えて、式2に記載する緩和された非制約最適化問題を解くこととしてもよい。ここで、μは、いわゆるラグランジェ乗数でありμ≧0である。式2は、一般的な二次計画QPソルバーにより解くことができる。QPソルバーの1種である、非特許文献4に記載のAPGAcceleratedProximalGradient:高速近接勾配手法は、式2を解くのに効果的であり、かつ実装が容易である。B排他的ラベルセット抽出手段14は、排他的ラベルセットを予め保持しているものとしたが、これに限らず収集画像からグラフシフト法非特許文献3参照などを用いて生成することとしてもよい。グラフシフト法は、元々、共起性の度合を抽出するための手法であるが、画像内に物体が共起しないグラフを取得することで排他的ラベルセットを生成することができる。排他的ラベルセットを効果的かつ効率的に得るために、グラフシフト法は、排他的ラベルセットを、収集画像から適切に定義された排他的重み付けラベルグラフにおける密なサブグラフとして学習するための典型的な手法として用いられている。図3は、排他的ラベルセットの抽出処理を示す図である。本処理では、まず、画像を収集しS11、次に収集画像から正解付けされた情報グラウンドトルース情報を付与しS12、グラウンドトルース情報に基づいて排他的ラベルセットを求めるS13。以下に、詳細に説明する。先ず、排他的重み付けラベルグラフG^=<V,E>は、収集画像からグラウンドトルース情報を用いて構成することができる。ここで、ノード集合Vの濃度はp収集画像における物体ラベル群のサイズを示しているである。そして、辺集合E⊆V×Vは、排他的グラフトポロジーを表している。またG^については、排他的重み付けマトリックスW={wij}∈Rp×pという形で表現しても等価である。計算処理のために、排他的重み付けマトリックスは、以下のように定義することができる。すなわち、収集画像に含まれる画像のいずれにおいてもviおよびvjが同時に出現しない場合にはwij=1と定義し、そうでない場合にはwij=0と定義する。排他的グラフの構築手順に自己ループは存在しない。排他的で密なサブグラフを発見するため、以下の標準的な二次最適化問題QPが用いられる。上の式において、xは、排他的重み付けラベルグラフG^における1つの密なサブグラフすなわち、1つの排他的画像セットを示す。ここで、排他的ラベルセットの原則収集画像データセットのいずれの画像においても、排他的ラベルセットに含まれるラベルは、多くても1つしか出現しないに従えば、xは、制約x≧0,x1=1に拘束される。x1は、1枚の画像にたった1つのラベルしか現れないことを表現するため値1が設定されるxのL1ノルムを示している。以上のグラフシフト法によれば、観測されない排他的ラベルセットを統計的に抽出するだけではなく、排他的ラベルセットの重みを加味するためにグラフとして共起して現れないラベル組合せを抽出できる。そして、出現しないラベル組合せほど密なサブグラフとして得られるので、排他的ラベルセットに優先度的な重みを付与して抽出できる。C以下、更に本発明の一実施形態としての画像認識装置と効果について説明する。本発明の一実施態様である画像認識装置は、一般物体認識を行う画像認識装置であって、複数種の物体それぞれの画像特徴を示す特徴情報を参照し、入力画像において1以上の物体の存在確率を算出し、前記存在確率に基づき、存在する物体の種類を特定する種類特定手段と、同一画像内に共存しないと推定された異種物体の組合せを表す排他的関係情報を記憶する情報蓄積手段とを備え、前記種類特定手段は、前記排他的関係情報を用いて各物体の存在確率を調整する。また、前記調整は、前記排他的関係情報により表された組合せに該当する物体の存在確率を低下させることであることとしてもよい。また、前記存在確率の算出には、LASSO推定が用いられ、前記存在確率の低下は、LASSO正則化項にペナルティ値を与えることで行うこととしてもよい。また、前記排他的関係情報は、異種物体の組合せを複数規定しており、前記ペナルティ値は、前記所定確率以上の存在確率が算出された各物体を所定個ずつ組み合わせたときに、前記排他的関係情報で規定された組合せに該当する数が多いほど大きい値が与えられることとしてもよい。また、前記調整は、式を用いて行われ、y∈Rmは入力画像の特徴量であり、X∈Rm×nは、各収集画像の特徴量であり、nは学習用の画像である収集画像の数であり、mは記述子の次元数であり、w∈Rnは入力画像に関して評価される、全ての物体クラスに関する線形復元係数であり、Giは排他的ラベルセットであり、uGiはGiに該当する物体の存在確率を低下させるペナルティ値であることとしてもよい。また、前記排他的関係情報は、画像内に存在する物体が既知である学習用の画像群から統計的手法を用いて決定することとしてもよい。この構成によれば、各物体の存在確率の算出過程において、誤りである可能性が高い同一画像内に共存しないと推定した物体が、共存するとの結果とならないように存在確率が調整されるので、各物体について誤った存在確率が算出される可能性を低減し、一般物体の認識の確実性を高めることができる。また、前記排他的関係情報は、画像内に存在する物体が既知である学習用の画像群からグラフシフト法を用いて決定することとしてもよい。この構成によれば、共存しない関係にある物体ラベルほど密なサブグラフとして得られるので、優先度的な重みを付与した排他的関係情報を生成することができる。また、本発明の一実施の態様である画像認識方法は、一般物体認識を行う画像認識装置に用いられる画像認識方法であって、同一画像内に共存しないと推定された異種物体の組合せを表す排他的関係情報を記憶する情報蓄積ステップと、複数種の物体それぞれの画像特徴を示す特徴情報を参照し、入力画像において1以上の物体の存在確率を算出し、前記存在確率に基づき、存在する物体の種類を特定する種類特定ステップとを含み、前記種類特定ステップにおいて、前記存在確率の算出にあたり、前記排他的関係情報を用いて各物体の存在確率を調整する。また、本発明の一実施の態様であるコンピュータプログラムは、一般物体認識を行う画像認識装置に用いられるコンピュータプログラムであって、同一画像内に共存しないと推定された異種物体の組合せを表す排他的関係情報を記憶する情報蓄積ステップと、複数種の物体それぞれの画像特徴を示す特徴情報を参照し、入力画像において1以上の物体の存在確率を算出し、前記存在確率に基づき、存在する物体の種類を特定する種類特定ステップとをコンピュータに実行させ、前記種類特定ステップにおいて、前記存在確率の算出にあたり、前記排他的関係情報を用いて各物体の存在確率を調整する。また、本発明の一実施の態様である集積回路は、一般物体認識を行う画像認識装置に用いられる集積回路であって、複数種の物体それぞれの画像特徴を示す特徴情報を参照し、入力画像において1以上の物体の存在確率を算出し、前記存在確率に基づき、存在する物体の種類を特定する種類特定手段と、同一画像内に共存しないと推定された異種物体の組合せを表す排他的関係情報を記憶する情報蓄積手段とを備え、前記種類特定手段は、前記排他的関係情報を用いて各物体の存在確率を調整する。この構成によれば、各物体の存在確率の算出過程において、誤りである可能性が高い同一画像内に共存しないと推定した物体が、共存するとの結果とならないように存在確率が調整されるので、各物体について誤った存在確率が算出される可能性を低減し、一般物体の認識の確実性を高めることができる。D上記の各装置を構成する構成要素の一部又は全部について、画像認識装置のプロセッサ、及びそのプロセッサに接続された各種回路に実行させるための機械語或いは高級言語のプログラムコードからなる制御プログラムを、記録媒体に記録すること、又は各種通信路等を介して流通させ頒布することもできる。このような記録媒体には、ICカード、ハードディスク、光ディスク、フレキシブルディスク、ROM、フラッシュメモリ等がある。流通、頒布された制御プログラムはプロセッサに読み出され得るメモリ等に格納されることにより利用に供され、そのプロセッサがその制御プログラムを実行することにより各実施形態で示したような各機能が実現されるようになる。なお、プロセッサは、制御プログラムを直接実行する他、コンパイルして実行或いはインタプリタにより実行してもよい。E上記の各装置を構成する構成要素の一部又は全部は、構成要素の機能を実現する回路で構成し、若しくは、構成要素の機能を実現するプログラムとそのプログラムを実行するプロセッサとで構成し、又は、1個のシステムLSILargeScaleIntegration:大規模集積回路から構成されているとしてもよい。システムLSIは、複数の構成部を1個のチップ上に集積して製造された超多機能LSIであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ROM、RAMなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。前記RAMには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムLSIは、その機能を達成する。これらは個別に1チップ化されても良いし、一部又は全てを含むように1チップ化されても良い。また、ここでは、システムLSIとしたが、集積度の違いにより、IC、システムLSI、スーパーLSI、ウルトラLSIと呼称されることもある。また、集積回路化の手法はLSIに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセサで実現してもよい。LSI製造後に、プログラムすることが可能なFPGAFieldProgrammableGateArrayや、LSI内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブルプロセッサーを利用しても良い。さらには、半導体技術の進歩又は派生する別技術によりLSIに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適用等が可能性としてありえる。F上記の各装置を構成する構成要素の一部又は全部は、各装置に脱着可能なICカード又は単体のモジュールから構成されているとしてもよい。前記ICカード又は前記モジュールは、マイクロプロセッサ、ROM、RAM、などから構成されるコンピュータシステムである。前記ICカード又は前記モジュールは、上記の超多機能LSIを含むとしてもよい。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、前記ICカード又は前記モジュールは、その機能を達成する。このICカード又はこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしてもよい。G本発明は、上記に示す方法であるとしてもよい。また、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであるとしてもよいし、前記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしてもよい。また、本発明は、前記コンピュータプログラム又は前記デジタル信号をコンピュータ読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、CD―ROM、MO、DVD、DVD-ROM、DVD-RAM、BDBlu-rayDisc、半導体メモリなど、に記録したものとしてもよい。また、これらの記録媒体に記録されている前記コンピュータプログラム又は前記デジタル信号であるとしてもよい。また、本発明は、前記コンピュータプログラム又は前記デジタル信号を、電気通信回線、無線又は有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしてもよい。また、前記プログラム又は前記デジタル信号を前記記録媒体に記録して移送することにより、又は前記プログラム又は前記デジタル信号を前記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしてもよい。H上記実施の形態及び上記変形例をそれぞれ組み合わせるとしてもよい。"