"物体認識処理を支援する物体認識支援装置であって,画像入力手段によって取得された画像の特徴を抽出する第1特徴抽出部と,前記抽出された特徴を記録する第1特徴記録部と,前記第1特徴記録部に記録された特徴群の分散を算出する分散算出部と,前記算出された分散を記録する分散記録部と,前記分散記録部に記録された分散の推移をもとに該分散が収束されたかを判定し,該分散が収束している場合に,画像の取得完了を通知する収束判定部とを備えることを特徴とする物体認識支援装置。物体認識に使用する使用画像の特徴を記録する第2特徴記録部と,画像入力手段によって取得された画像の特徴を抽出する第2特徴抽出部と,前記取得された画像の特徴と前記第2特徴記録部に記録されている画像の特徴との相違を算出する距離計算部と,前記算出された特徴の相違が一定以上である場合に,前記取得された画像を前記第1特徴抽出部が取得する使用画像として選択し,前記使用画像の特徴を前記第2特徴記録部に格納する使用判定部とを備えることを特徴とする請求項1に記載の物体認識支援装置。物体認識処理を支援するために,コンピュータに,画像入力手段によって取得された画像の特徴を抽出する処理と,前記抽出された特徴を第1特徴記録部に記録する処理と,前記第1特徴記録部に記録された特徴群の分散を算出する処理と,前記算出された分散を分散記録部に記録する処理と,前記分散記録部に記録された分散の推移をもとに該分散が収束されたかを判定し,該分散が収束している場合に,画像の取得完了を通知する処理とを実行させるための物体認識支援プログラム。物体認識処理を支援するために,コンピュータが,画像入力手段によって取得された画像の特徴を抽出し,前記抽出された特徴を第1特徴記録部に記録し,前記第1特徴記録部に記録された特徴群の分散を算出し,前記算出された分散を分散記録部に記録し,前記分散記録部に記録された分散の推移をもとに該分散が収束されたかを判定し,前記分散が収束している場合に,画像の取得完了を通知することを特徴とする物体認識支援方法。前述する従来方法における複数の入力画像を用いた物体認識装置は,入力した複数画像により,物体の撮影向きなどの撮影条件に対してロバストに物体認識を行うことができる。ところが,物体認識にどのくらいの枚数の画像を使用すれば認識において必要十分であるかは明確にされていない。そのため,物体認識処理では,入力された画像をすべて使用して処理を行っている。さらに,物体認識に用いられる入力画像がユーザによって撮影された画像である場合には,撮影を終えるタイミングの判断がユーザに任せられている。そのため,実際の利用状況においては,ユーザが対象を撮影した画像を物体認識装置に入力し,認識結果が間違っていれば,さらに撮影を行って,撮影した画像入力画像を追加するという作業を繰り返すことが行われている。物体認識に使用する画像は,不足していれば誤認識を生じる可能性があるが,過剰であれば,処理における計算負担が増大し非効率となる。そのため,必要十分な画像が物体認識に使用されることが望ましい。しかし,画像を撮影または入力操作するユーザは,どの程度の量の画像を撮影または入力すれば物体認識に十分であるかを認識することができず,どこで操作を終了すればよいかを知ることができないというストレスを感じる。さらに,ユーザは無駄な入力操作を続けることになるという問題がある。また,物体認識装置にとっても,過剰な画像量による物体認識処理は,計算負荷が増え,無駄かつ非効率となるという問題がある。以上のように,従来方法では,物体認識装置に対して,どのくらいの枚数の画像を取得すれば妥当であるのかが不明であるという課題があった。本発明の目的は,前記の課題に鑑みてなされたものであり,物体認識を行うために妥当な数の画像が取得できたかどうかを自動的に判定し,画像数が充足したら取得完了を通知することにより物体認識処理を支援する装置を提供することである。また,本発明の別の目的は,前記物体認識支援装置で実現される処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを提供することである。さらに,本発明の別の目的は,前記物体認識支援装置で実現される処理過程をコンピュータが実行する処理方法を提供することである。本発明の一態様として開示する物体認識支援装置は,物体認識処理を支援するために,1画像入力手段によって取得された画像の特徴を抽出する第1特徴抽出部と,2前記抽出された特徴を記録する第1特徴記録部と,3前記第1特徴記録部に記録された特徴群の分散を算出する分散算出部と,4前記算出された分散を記録する分散記録部と,5前記分散記録部に記録された分散の推移をもとに該分散が収束されたかを判定し,該分散が収束している場合に,画像の取得完了を通知する収束判定部とを備える。開示される物体認識支援装置によれば,物体認識に妥当な画像量を取得している場合に取得完了を通知することにより,ユーザが不必要な画像入力の操作をすることを防ぐことができ,かつ,物体認識装置が無駄な画像に対する処理を行うことを防ぐことができる。以下,本発明の一態様として開示する物体認識支援装置について説明する。開示する物体認識支援装置の一実施例として,物体認識支援装置および物体認識装置を有するサービス提供システムの1つである健康指導サービスシステムを実施する例を説明する。図1は,一実施形態における健康指導サービスシステムの構成例を示す図である。健康指導サービスシステムは,物体認識支援装置1,画像使用判定装置2,物体認識装置3,サービス提供装置4,および,ユーザ装置5を備える。本実施形態では,物体認識支援装置1および画像使用判定装置2は,ユーザ装置5内に設けられる。物体認識支援装置1は,物体認識に妥当な量数の画像が取得できた場合に,取得完了を通知する。物体認識支援装置1は,取得した画像群の特徴を抽出し,取得した画像の特徴群の変動の推移から変動が収束しているかを判定し,変動が収束している場合に妥当な数の画像を取得できたと判断して,画像の取得完了を示す取得完了を通知する。画像使用判定装置2は,ユーザ装置5の画像入力部51で取得された画像を物体認識に使用するかを判定する。画像使用判定装置2は,画像を取得すると,取得した画像から特徴を抽出し,抽出した特徴が,過去に取得した画像の特徴と一定以上の程度で相違する場合に,今回取得した画像を使用画像として採用する。物体認識装置3は,複数の画像から抽出された特徴をもとに,画像に含まれる物体を認識し,該当する物体名称を推定する。サービス提供装置4は,推定された物体名称をもとに所定のサービス情報をユーザに提供するサーバ装置である。サービス提供装置4は,画像認識で推定された物体名称を利用した健康指導に関する情報をユーザに対して提供する。サービス提供装置4は,カロリーデータベース41,カロリー計算部42を備える。カロリーデータベース41は,食事の名称とカロリーとを対応付けて記憶する。カロリー計算部42は,カロリーデータベース41を参照して,物体名称に対応するカロリーを取得し,取得したカロリーをユーザ装置5の情報出力部52へ送信する。ユーザ装置5は,ユーザが使用するクライアント装置である。ユーザ装置5は,画像入力部51および情報出力部52を備える。画像入力部51は,認識させたい対象が撮影された動画像や静止画像を取得する。本実施形態において,画像入力部51は,動画像または静止画像を撮影するカメラで実施される。以下の説明では,画像入力部51が取得する画像データを,入力画像という。情報出力部52は,サービス提供装置4から送信される情報カロリーを取得し,ディスプレイなどに出力する。図2は,一実施形態における物体認識支援装置1の構成例を示す図である。物体認識支援装置1は,物体認識にとって妥当な数の画像データを収集したかどうかを判断する。かかる判断機能のため,物体認識支援装置1は,第1特徴抽出部11,第1特徴記録部12,分散算出部13,分散記録部14,および収束判定部15を備える。第1特徴抽出部11は,物体認識に使用される画像として採用された画像以下,使用画像というから特徴として特徴ベクトルを抽出する。第1特徴記録部12は,第1特徴抽出部11が抽出した特徴ベクトルを記録する。分散算出部13は,第1特徴抽出部11が抽出した,取得した使用画像の特徴ベクトルと,第1特徴記録部12に記録されている今回以前の処理で抽出された使用画像群の特徴ベクトル群との全ての特徴ベクトルから各次元についての分散を計算する。分散記録部14は,分散算出部13が計算した分散を処理順に記録する。収束判定部15は,分散記録部14に記録されている過去に計算した分散と,今回計算した分散をもとに分散の推移を求め,分散が収束している場合に取得完了を通知する。取得完了は,画像入力部51,画像使用判定装置2,物体認識装置3などに対して通知される。図3は,一実施形態における画像使用判定装置2の構成例を示す図である。入力画像が撮影される際の撮影タイミングに間隔がある場合などは,撮影された全ての画像入力画像を物体認識に使用してもよい場合がある。しかし,動画像が撮影される場合には,撮影された全ての画像フレームを物体認識に使用すると,画像が冗長であり,物体認識の計算負荷が大きくなる。そのため,入力画像に対して間引きを行う必要がある。一方で,入力画像の間引きは,物体認識に入力する情報を減少させてしまうために,認識率が低下してしまう可能性がある。したがって,入力画像から得られる特徴のバリエーションを維持できるようにする必要がある。画像使用判定装置2は,入力画像から得られる特徴のバリエーションを維持しつつ,似たような特徴を持つ冗長な入力画像だけを省いて使用画像を判定する。かかる判定機能のため,画像使用判定装置2は,第2特徴抽出部21,特徴書き込み部22,第2特徴記録部23,距離計算部24,使用判定部25を備える。第2特徴抽出部21は,入力画像から特徴を抽出する。特徴書き込み部22は,使用判定部25によって使用画像に採用された入力画像の特徴を第2特徴記録部23へ記録する。第2特徴記録部23は,使用画像から抽出された特徴を保持する。距離計算部24は,第2特徴抽出部21が抽出した入力画像の特徴と,第2特徴記録部23に記録されている使用画像の特徴との相違を計算する。使用判定部25は,入力画像の特徴と,第2特徴記録部23に記録されている使用画像の特徴とが予め設定された閾値以上に相違している場合に,入力画像を使用画像として選択する。本実施形態においては,画像使用判定装置2は,画像の特徴として特徴ベクトルを算出し,特徴の相違として,特徴ベクトルの距離を用いる。また,画像使用判定装置2は,画像入力部51で動画像が取得される場合には,予め設定された間隔で抽出したフレーム単位で画像使用を判定し,静止画像が取得される場合には,静止画像データ単位で画像使用を判定する。図4は,一実施形態における物体認識装置3の構成例を示す図である。物体認識装置3は,特徴抽出部31,物体認識部32,認識統合部33を備える。特徴抽出部31は,複数の使用画像1,2,...,nの各々から特徴を抽出する。物体認識部32は,各物体の画像の特徴と物体名称とを対応づけて記憶する物体認識記憶部図示しないを参照して,使用画像ごとに,抽出された特徴をもとに物体名称の候補を推定する。認識統合部33は,物体認識部32の推定結果を統合して,画像に含まれる物体に対する物体名称を決定する。なお,本実施形態においては,物体認識装置3は,複数の画像を使用する既知の物体認識処理を実行するものであり,詳細な動作についての説明を省略する。まず,画像使用判定装置2をより詳細に説明する。図5は,画像使用判定装置2の処理フロー例を示す図である。画像使用判定装置2の第2特徴記録部23には,特徴書き込み部22によって,過去の判定処理において使用画像に採用された入力画像の特徴ベクトルv′が記録されている。画像入力部51が物体認識の対象が撮影された画像を入力すると,画像使用判定装置2の第2特徴抽出部21は,画像入力部51から入力画像を取得するステップS11。そして,第2特徴抽出部21は,入力画像の特徴を抽出する。具体的には,第2特徴抽出部21は,入力画像をN次元の特徴ベクトルvに変換するステップS12。距離計算部24は,第2特徴記録部23から使用画像の特徴ベクトルv′を取り出す。距離計算部24は,入力画像の特徴ベクトルvと使用画像の特徴ベクトルv′との距離dを計算するステップS13。使用判定部25は,計算された距離dを閾値θと比較する。距離dが閾値θより大きければ,すなわち距離d>閾値θが成立すればステップS14のY,使用判定部25は,その入力画像を使用画像として選択,出力するステップS15。さらに,特徴書き込み部22は,使用画像に選択された入力画像の特徴ベクトルvを特徴ベクトルv′として第2特徴記録部23に格納して,終了するステップS16。一方,距離dが閾値θより小さければ,すなわち距離d>閾値θが成立しなければステップS14のN,使用判定部25は,その入力画像を廃棄し,処理がステップS11へ戻される。前記ステップS13の処理において,距離計算部24は,特徴ベクトルv,v′の距離dを,例えば,以下の式1のように算出する。ただし,式1において,Nは特徴ベクトルの次元数である。viは特徴ベクトルvにおけるi次元目の値を表す。同様に,v′iは特徴ベクトルv′におけるi次元目の値を表す。または,距離計算部24は,以下の式2により,特徴ベクトルの次元毎に距離dnを算出してもよい。式2において,dnは,特徴ベクトルのn次元目に関する距離を表す。距離計算部24が,式2を用いて距離dnを計算する場合には,使用判定部25は,前記ステップS14の処理で,各次元nにおいて距離dn>閾値θの条件判定を行い,1つでも条件が成立すれば,入力画像を使用画像として選択,出力する。第2特徴抽出部21が抽出する画像の特徴は,物体認識支援装置1および物体認識装置3と同様のものにすることが望ましい。物体認識においては,一般的に,SIFT特徴量やSURF特徴量などの局所特徴量にもとづくbag-of-words表現がよく用いられる。本実施形態において,物体認識支援装置1,画像使用判定措置2および物体認識装置3は,SIFT特徴量を使用するものとする。したがって,閾値θの適切な値は,使用する特徴量によって異なるが,例えばSIFTによる各次元の総和が1になるように正規化された1000次元のbag-of-words表現を特徴量として用いる場合には,前記の式1の閾値θは,およそ10-4~10-3程度に設定され,前記式2の閾値θは,およそ10-2~10-1程度に設定される。図6は,画像使用判定装置2によって採用された使用画像の例を示す図である。図6は,動画像である入力画像から使用画像に採用された複数の画像フレーム1枚目,2枚目,3枚目,...を表している。動画像データの先頭フレーム1枚目は,比較する使用画像の特徴が保持されていないため,必ず使用画像に採用される。しかし,動画像から数フレームごとに画像を撮りだしても冗長な場合がある。画像使用判定装置2によれば,動画像の1枚目のフレーム以降の画像については,取り出したフレームの画像の特徴が使用画像に採用された画像の特徴と比較され,閾値以上に相違する特徴を持つフレームのみが判定条件を満たすとして,使用画像に選択される。したがって,入力画像が冗長であっても,特徴が異なる画像が使用画像として選択され,特徴のバリエーションを維持しつつ冗長な画像を間引くことができる。次に,物体認識支援装置1をより詳細に説明する。物体認識支援装置1は,物体認識のために妥当な枚数の画像が取得できたかどうかを判定するため,過去に取得された入力画像の特徴ベクトル群についての分散を算出する。なお,本実施形態においては,画像使用判定装置2によって,入力画像から物体認識に用いる使用画像が選択されるため,物体認識支援装置1は,使用画像の特徴ベクトル群について分散を算出する。画像使用判定装置2を設けない構成をとる実施形態の場合には,画像入力部51が取得した入力画像の特徴ベクトル群について分散を算出する。図7は,画像の特徴ベクトル群についての分散の例を示す図である。図7に示すグラフは,使用画像の特徴ベクトル群についての分散の例であり,物体認識支援装置1が取得した使用画像の枚数tに対する分散Sの推移を表現したものである。撮影方向などの条件を変化させながら撮影された使用画像入力画像を取得していくと,取得した画像の特徴から算出される分散の変動は,始めは大きいが,様々な撮影条件の画像が蓄積されていくにつれて,徐々に変動幅が小さくなる。したがって,分散の変動が大きければ,今後さらに新しい条件で撮影された画像が取得される可能性が大きく,分散の変動が収束していれば,新しい条件で撮影された画像が入力される可能性が少ないと判断することができる。すなわち,分散の変動が収束していれば,物体認識に必要な異なる特徴を有する画像群がすでに取得されており,妥当な画像数の取得が完了したと判断することができる。図8は,物体認識支援装置1の処理フロー例を示す図である。物体認識支援装置1の第1特徴抽出部11は,画像使用判定装置2から使用画像を取得するステップS21。第1特徴抽出部11は,取得した使用画像の特徴ベクトルを抽出し,第1特徴記録部12に記録するステップS22。分散算出部13は,第1特徴記録部12に保持されている過去に抽出された特徴ベクトルをもとに,全ての特徴ベクトルから各次元についての分散をそれぞれ算出し,算出した分散を分散記録部14へ記録するステップS23。収束判定部15は,分散記録部14に保持されている分散をもとに,過去に算出された分散の推移にもとづき,分散が収束したかどうかの判定を行うステップS24。分散の推移から,分散の変動が収束していると判定した場合にステップS24の収束,収束判定部15は,物体認識を行う上で妥当な枚数の画像が収集できたことを示す取得完了を通知して,終了するステップS25。分散が未収束していないと判定した場合にステップS24の未収束,収束判定部15は,物体認識を行う上で妥当な枚数の画像がまだ収集できていないことを示す取得未完了を通知して,終了するステップS26。なお,収束判定部15は,ステップS26の処理を行わずに終了してもよい。図9は,前記のステップS23の処理で実行される,特徴ベクトル群の分散の算出例を示す図である。分散算出部13は,それまでに取得され第1特徴記録部12に保持されているt枚の使用画像画像1,...,画像tから抽出された特徴ベクトル群X1,...,Xtから,n番目の次元について要素をそれぞれ抽出し,要素ベクトルNtnを生成する。使用画像から抽出する際に,特徴ベクトルの各要素の取り得る範囲が0~1に収まるように正規化しておいてもよい。そして,分散算出部13は,以下の式3でt枚の画像の特徴ベクトル群におけるn番目の次元についての分散Sntを算出する。ただし,式3において,Ntnの上にバーで表す変数は,要素ベクトルNtnの平均であり,以下の式4で算出する。物体認識支援装置1の第1特徴抽出部11が使用画像を取得して,その特徴ベクトルが第1特徴記録部12に格納されるたび,分散算出部13は,以上の処理によって,分散Sntを各次元についてそれぞれ算出する。ステップS24の処理において,収束判定部15は,分散算出部13によって算出された分散の推移にもとづき,以下のいずれかの条件を用いて,収束と判定する。条件1:分散の変動が十分に小さくなったこと条件2:分散の変動が減少し続けていること前記の条件1による収束の検出は,例えば,以下の式5に示す条件がL回連続で成立したかを確認することにより行われる。Snt-Snt-1≦ε式5ただし,式5において,εは閾値である。特徴ベクトルにおいて各要素の取り得る範囲が0~1に正規化されているならば,閾値εは,0.001~0.1程度に設定することが好ましい。前記の条件2による収束の検出は,例えば,以下の式6に示す条件がL回連続で成立したかを確認することにより行われる。条件1および条件2のいずれの場合も,Lは,収束の判定を確定するまでの期間を表す。Lが小さいと収束判定が早く行えるが誤判定のリスクが増える。Lが大きいと収束判定に時間がかかるが誤判定のリスクは減る。分散推移の傾向として,分散が大きく変化しているときは,収束するまでに時間がかかる場合が多い。そのため時間をかけて判定したほうがよい。反対に,分散が小さく変化しているときは,収束が早い場合が多い。そのため時間をかけずに判定してもよい。したがって,Lは,以下の式7に示すように,分散の変化に比例した値を設定する。これにより,収束判定部15は,効率的な収束判定を行う。前記の式7において,Kは判定速度調整パラメータである。Kは,通常,100~1000程度の値を設定することが好ましい。なお,条件成立が連続したときの初回時のみ,Lが算出される。収束判定部15は,以上の処理を要素ベクトルN1~Nnについて行う。そして,収束判定部15は,各要素の分散について過半数以上が収束したと判定したときに,妥当な枚数の使用画像が収集できたものと判断する。前記ステップS45の処理において,収束判定部15は,妥当な枚数の使用画像が収集できたとの判定をもとに,画像使用判定装置2に対し取得完了を通知すると,画像使用判定装置2は,画像使用判定処理を終了し,使用画像の記録が終了する。また,収束判定部15は,ユーザに取得完了を通知する。例えば,収束判定部15は,情報出力部52でアラームを鳴らし,ユーザに撮影フェーズが完了したことを通知する。アラームにより,ユーザは画像の撮影終了のタイミングを知ることができる。さらに,収束判定部15は,物体認識装置3に対し取得完了を通知してもよい。物体認識装置3は,取得完了通知を得た段階で画像使用判定装置2から取得している使用画像により推定されている物体名称をサービス提供装置4へ出力する。次に,本実施形態における健康指導サービスシステムの処理の流れを説明する。図1に示す健康指導サービスシステムでは,健康指導サービスとして,ユーザが携帯端末などのカメラにより撮影した食事画像から,物体認識装置および物体認識支援装置を用いて食事名称を自動認識し,認識した食事の摂取カロリーを含む健康指導情報を出力するサービスを想定する。ユーザ装置5は,ユーザの携帯端末であり,画像入力部51はカメラにより,情報出力部52は,携帯端末のディスプレイに情報を表示する処理部により,それぞれ実施される。また,入力画像は,ユーザによって撮影された食事の画像であり,入力画像に含まれる物体は,ユーザによって撮影された食事を表し,その物体名称は,食事名称を表している。図10は,健康指導サービスシステムの処理の流れを示す図である。ユーザ装置5の画像入力部51は,認識対象が撮影された入力画像を取得するステップS31。画像使用判定装置2は,入力画像に対して使用画像として採用するかの判定画像使用判定を行うステップS32。画像使用判定装置2は,入力画像を使用画像に採用すると判定した場合にはステップS33のY,処理をステップS34へ進ませる。入力画像を使用画像に採用しないと判定した場合にはステップS33のN,処理をステップS31へ戻す。物体認識支援装置1は,画像使用判定装置2から取得した使用画像について妥当な画像数を収集しているかの判定画像数充足判定を行うステップS34。物体認識支援装置1は,取得する使用画像群の特徴の変動の推移から,変動が収束していて使用画像群が既に妥当な枚数に達していると判定した場合にステップS35のY,処理をステップS36へ進ませる。変動が収束しておらず使用画像群が既に妥当な枚数に達していないと判定した場合にステップS35のN,物体認識支援装置1は,処理をステップS31へ戻す。物体認識装置3は,物体認識支援装置1から取得完了の通知を受けるまで,画像使用判定装置2から使用画像を取得して物体認識を行い,使用画像の物体食事に対応する物体名称食事名を出力するステップS36。サービス提供装置4のカロリー計算部42は,カロリーデータベース41と照合することにより,推定された物体名称食事名のラーメンに対応するカロリーを取得する。そして,カロリー計算部42は,取得した摂取カロリーを含む情報をユーザ装置5の情報出力部52へ送信し,ユーザ装置5上に表示させるステップS37。図11は,物体認識による物体名称の推定例を示す図である。ステップS36の処理において,物体認識装置3の特徴抽出部31は,図11に示すように,同一の物体食事が異なる方向から撮影されている使用画像群使用画像1~4を順次取得し,物体認識部32は,取得した使用画像に対する物体認識により推定した物体名称候補を保持する。物体認識の終了後,認識統合部33は,保持されている物体名称候補から多数決によって物体名称を決定する。図11の場合には,物体名称候補カツ丼,ラーメンが保持され,多数決によって物体名称としてラーメンが決定される。以上の処理により,健康指導サービスシステムは,ユーザに対する健康指導サービスを実現することができる。次に,健康指導サービスシステムの各装置の他の構成例について説明する。図1に示す構成例では,物体認識支援装置1および画像使用判定装置2は,ユーザ装置5内に設けられるものとして説明している。しかし,物体認識支援装置1および画像使用判定装置2は,物体認識装置3の前処理機能として実施されればよく,ユーザ装置5の画像入力部51と,物体認識装置3との間に構成されていてもよい。例えば,物体認識支援装置1および画像使用判定装置2は,ユーザ装置5の外部の装置として構成されてもよく,または,物体認識装置3と一体の装置に構成されたりしてもよい。また,画像使用判定装置2は,物体認識支援装置1の一処理部として構成されるようにしてもよい。健康指導サービスシステムの各装置は,CPUおよびメモリ等を有するハードウェアとソフトウェアプログラムとを備えるコンピュータシステム,または専用ハードウェアによって実現される。すなわち,物体認識支援装置1,画像使用判定装置2,物体認識装置3,サービス提供装置4,ユーザ装置5は,それぞれ,演算装置CPU,一時記憶装置DRAM,フラッシュメモリ等および永続性記憶装置HDD,フラッシュメモリ等を有し,外部とデータの入出力をするコンピュータによって実施することができる。また,物体認識支援装置1,画像使用判定装置2,それぞれ,コンピュータが実行可能なプログラムによっても実施することができる。例えば図1に示す構成の場合に,物体認識支援装置1および画像使用判定装置2それぞれが有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが,ユーザ装置5に提供される。提供されたプログラムをコンピュータであるユーザ装置5が実行することによって,上記説明した物体認識支援装置1および画像使用判定装置2それぞれの処理機能がコンピュータ上で実現される。さらに,物体認識支援装置1および画像使用判定装置2は,それぞれコンピュータとして実施される場合に,可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り,そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また,前記プログラムは,コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。以上説明したように,本発明の一態様として開示する物体認識支援装置1および画像使用判定装置2によれば,次のような効果がある。物体認識支援装置1によれば,物体認識のための画像を過剰に取得撮影または入力するという無駄を防ぐことができる。物体認識支援装置1によれば,物体認識に使用される画像を妥当な量に抑えて,計算負担の増加を防ぐことができる。物体認識支援装置1によれば,認識対象の画像を撮影または入力するユーザに対し操作終了のタイミングを通知して,操作終了のタイミングに対するユーザの心理的ストレスを解消することができる。画像使用判定装置2によれば,物体認識に用いる画像の特徴のバリエーションを維持しつつ,冗長な画像を間引くことができる。以上のとおり,本発明の実施形態において,発明者によってなされた発明を健康指導サービス分野に適用した場合について説明した。しかし,本発明は,かかる分野の適用に限定されるものではなく,物体認識に対する支援技術を必要とする様々な分野への適用が可能であり,また,その記述の主旨の範囲において種々の変形が可能であることは当然である。"