"予め設定されたカテゴリに画像を分類するために用いられる分離平面を、前記画像の特徴を座標軸とする第1特徴量空間で予め学習し、前記分離平面を用いて、対象画像を分割して得られるブロック画像を前記カテゴリに分類する画像識別装置であって、前記対象画像を入力する入力部と、前記対象画像を複数のブロックに分割して複数の前記ブロック画像を生成するブロック画像生成部と、前記ブロック画像の特徴量を演算する特徴量演算部と、前記第1特徴量空間における前記ブロック画像の特徴量の大きさに対応する座標位置及び前記分離平面を用いて、前記ブロック画像が前記カテゴリに分類されるか否かを判別するカテゴリ判別部と、を備え、前記特徴量演算部は、前記ブロック画像の特徴量として、当該ブロック画像の画像情報から算出される局所的特徴量及び前記対象画像全体の画像情報から算出される全体特徴量を用いるとともに、前記ブロック画像の複数の特徴を座標軸とする第2特徴量空間において、前記ブロック画像の複数の前記局所的特徴量を組み合わせてなる特徴量ベクトルの座標位置と、前記第2特徴量空間の一つ又は複数の任意の領域とを用いて、前記領域に属する前記特徴量ベクトルを有する前記ブロック画像を領域ごとにカウントし、領域ごとにカウントされた前記ブロック画像の数を前記全体特徴量に含めること、を特徴とする画像識別装置。前記特徴量演算部は、前記対象画像全体に含まれる前記ブロック画像のうち前記局所的特徴量の大きさが所定値以上となる前記ブロック画像の数又は前記局所的特徴量の大きさが前記所定値より小さい前記ブロック画像の数を前記全体特徴量に含める請求項1に記載の画像識別装置。対象領域を前記対象画像から抽出して対象領域画像とする対象領域画像抽出部を備え、前記ブロック画像生成部は、前記対象領域画像を複数のブロックに分割して複数の前記ブロック画像を生成する請求項1又は2の何れか一項に記載の画像識別装置。予め設定されたカテゴリに画像を分類するために用いられる分離平面を、前記画像の特徴を座標軸とする第1特徴量空間で予め学習し、前記分離平面を用いて、対象画像を分割して得られるブロック画像を前記カテゴリに分類する画像識別方法であって、前記対象画像を入力する入力ステップと、前記対象画像を複数のブロックに分割して複数の前記ブロック画像を生成するブロック画像生成ステップと、前記ブロック画像の特徴量を演算する特徴量演算ステップと、前記第1特徴量空間における前記ブロック画像の特徴量の大きさに対応する座標位置及び前記分離平面を用いて、前記ブロック画像が前記カテゴリに分類されるか否かを判別するカテゴリ判別ステップと、を備え、前記特徴量演算ステップでは、前記ブロック画像の特徴量として、当該ブロック画像の画像情報から算出される局所的特徴量及び前記対象画像全体の画像情報から算出される全体特徴量を用いるとともに、前記ブロック画像の複数の特徴を座標軸とする第2特徴量空間において、前記ブロック画像の複数の前記局所的特徴量を組み合わせてなる特徴量ベクトルの座標位置と、前記第2特徴量空間の一つ又は複数の任意の領域とを用いて、前記領域に属する前記特徴量ベクトルを有する前記ブロック画像を領域ごとにカウントし、領域ごとにカウントされた前記ブロック画像の数を前記全体特徴量に含めること、を特徴とする画像識別方法。予め設定されたカテゴリに画像を分類するために用いられる分離平面を、前記画像の特徴を座標軸とする第1特徴量空間で予め学習し、前記分離平面を用いて、対象画像を分割して得られるブロック画像を前記カテゴリに分類するようにコンピュータを動作させる画像識別プログラムであって、前記対象画像を入力する入力部、前記対象画像を複数のブロックに分割して複数の前記ブロック画像を生成するブロック画像生成部、前記ブロック画像の特徴量を、当該ブロック画像の画像情報から算出される局所的特徴量、及び、前記対象画像全体の画像情報から算出される全体特徴量であって、前記ブロック画像の複数の特徴を座標軸とする第2特徴量空間において、前記ブロック画像の複数の前記局所的特徴量を組み合わせてなる特徴量ベクトルの座標位置と、前記第2特徴量空間の一つ又は複数の任意の領域とを用いて、前記領域に属する前記特徴量ベクトルを有する前記ブロック画像を領域ごとにカウントし、領域ごとにカウントされた前記ブロック画像の数を特徴量として含む全体特徴量を用いて演算する特徴量演算部、及び、前記第1特徴量空間における前記ブロック画像の特徴量の大きさに対応する座標位置及び前記分離平面を用いて、前記ブロック画像が前記カテゴリに分類されるか否かを判別するカテゴリ判別部として前記コンピュータを動作させる画像識別プログラム。予め設定されたカテゴリに画像を分類するために用いられる分離平面を、前記画像の特徴を座標軸とする第1特徴量空間で予め学習し、前記分離平面を用いて、対象画像を分割して得られるブロック画像を前記カテゴリに分類するようにコンピュータを動作させる画像識別プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、前記対象画像を入力する入力部、前記対象画像を複数のブロックに分割して複数の前記ブロック画像を生成するブロック画像生成部、前記ブロック画像の特徴量を、当該ブロック画像の画像情報から算出される局所的特徴量、及び、前記対象画像全体の画像情報から算出される全体特徴量であって、前記ブロック画像の複数の特徴を座標軸とする第2特徴量空間において、前記ブロック画像の複数の前記局所的特徴量を組み合わせてなる特徴量ベクトルの座標位置と、前記第2特徴量空間の一つ又は複数の任意の領域とを用いて、前記領域に属する前記特徴量ベクトルを有する前記ブロック画像を領域ごとにカウントし、領域ごとにカウントされた前記ブロック画像の数を特徴量として含む全体特徴量を用いて演算する特徴量演算部、及び、前記第1特徴量空間における前記ブロック画像の特徴量の大きさに対応する座標位置及び前記分離平面を用いて、前記ブロック画像が前記カテゴリに分類されるか否かを判別するカテゴリ判別部として前記コンピュータを動作させる画像識別プログラムが記録された記録媒体。しかしながら、特許文献1記載の画像識別装置にあっては、ブロック画像を適切なカテゴリへ分類することが困難な場合がある。例えば、ブロック画像が青色一色である場合には、当該ブロックのカテゴリが空であるのか、あるいは池であるのか判断することが困難である。そこで、本発明は、このような技術課題を解決するためになされたものであって、対象画像を分割して得られるブロック画像の分類精度を向上させることができる画像識別装置、画像識別方法、画像識別プログラム及び記録媒体を提供することを目的とする。すなわち本発明に係る画像識別装置は、予め設定されたカテゴリに画像を分類するために用いられる分離平面を、前記画像の特徴を座標軸とする第1特徴量空間で予め学習し、前記分離平面を用いて、対象画像を分割して得られるブロック画像を前記カテゴリに分類する画像識別装置であって、前記対象画像を入力する入力部と、前記対象画像を複数のブロックに分割して複数の前記ブロック画像を生成するブロック画像生成部と、前記ブロック画像の特徴量を演算する特徴量演算部と、前記第1特徴量空間における前記ブロック画像の特徴量の大きさに対応する座標位置及び前記分離平面を用いて、前記ブロック画像が前記カテゴリに分類されるか否かを判別するカテゴリ判別部と、を備え、前記特徴量演算部は、前記ブロック画像の特徴量として、当該ブロック画像の画像情報から算出される局所的特徴量及び前記対象画像全体の画像情報から算出される全体特徴量を用いるとともに、前記ブロック画像の複数の特徴を座標軸とする第2特徴量空間において、前記ブロック画像の複数の前記局所的特徴量を組み合わせてなる特徴量ベクトルの座標位置と、前記第2特徴量空間の一つ又は複数の任意の領域とを用いて、前記領域に属する前記特徴量ベクトルを有する前記ブロック画像を領域ごとにカウントし、領域ごとにカウントされた前記ブロック画像の数を前記全体特徴量に含めることを特徴として構成される。本発明に係る画像識別装置によれば、ブロック画像の特徴量として、当該ブロック画像の画像情報から算出される局所的特徴量だけでなく、対象画像全体の画像情報から算出される全体特徴量を用いるため、ブロック画像そのものの情報だけでなくブロック画像と対象画像との関係を考慮してブロック画像を分類することができる。このため、ブロック画像だけではカテゴリを判断することができない場合であっても対象画像全体をみればブロック画像のカテゴリを判断することが可能となる場合がある。さらに、全体特徴量として、ブロック画像の複数の特徴を座標軸とする第2特徴量空間において、ブロック画像の複数の局所的特徴量を組み合わせてなる特徴量ベクトルの座標位置と、第2特徴量空間の一つ又は複数の任意の領域とを用いて、領域に属する特徴量ベクトルを有するブロック画像を領域ごとにカウントされたブロック画像の数を含むため、複数の局所的特徴量を組み合わせて新たな特徴量とし、新たな特徴量を用いて分類することができる。このため、一つの局所的特徴量に偏って分類することを回避することが可能となる。したがって、ブロック画像の分類精度を向上させることができる。ここで、前記特徴量演算部は、前記対象画像全体に含まれる前記ブロック画像のうち前記局所的特徴量の大きさが所定値以上となる前記ブロック画像の数又は前記局所的特徴量の大きさが前記所定値より小さい前記ブロック画像の数を前記全体特徴量に含めてもよい。このように構成することで、全体特徴量が対象画像全体の特徴例えば局所的な特徴の位置関係が反映された特徴量となるだけではなく、局所的な特徴そのものがより強く反映された特徴量とすることができる。このため、対象画像全体の特徴量から判断すると誤認識するブロック画像を、局所的な特徴量の影響が強い全体特徴量で補うことで正確に認識することができる場合がある。したがって、ブロック画像の分類精度を向上させることができる。さらに、対象領域を前記対象画像から抽出して対象領域画像とする対象領域画像抽出部を備え、前記ブロック画像生成部は、前記対象領域画像を複数のブロックに分割して複数の前記ブロック画像を生成してもよい。このように構成することで、対象領域画像抽出部により、対象画像から対象領域画像が抽出され、抽出された対象領域画像に対してブロック単位で識別処理が実行される。このため、スケール変化や被写体位置がシフトした対象画像であっても適切に分類することができる。また、本発明に係る画像識別方法は、予め設定されたカテゴリに画像を分類するために用いられる分離平面を、前記画像の特徴を座標軸とする第1特徴量空間で予め学習し、前記分離平面を用いて、対象画像を分割して得られるブロック画像を前記カテゴリに分類する画像識別方法であって、前記対象画像を入力する入力ステップと、前記対象画像を複数のブロックに分割して複数の前記ブロック画像を生成するブロック画像生成ステップと、前記ブロック画像の特徴量を演算する特徴量演算ステップと、前記第1特徴量空間における前記ブロック画像の特徴量の大きさに対応する座標位置及び前記分離平面を用いて、前記ブロック画像が前記カテゴリに分類されるか否かを判別するカテゴリ判別ステップと、を備え、前記特徴量演算ステップでは、前記ブロック画像の特徴量として、当該ブロック画像の画像情報から算出される局所的特徴量及び前記対象画像全体の画像情報から算出される全体特徴量を用いるとともに、前記ブロック画像の複数の特徴を座標軸とする第2特徴量空間において、前記ブロック画像の複数の前記局所的特徴量を組み合わせてなる特徴量ベクトルの座標位置と、前記第2特徴量空間の一つ又は複数の任意の領域とを用いて、前記領域に属する前記特徴量ベクトルを有する前記ブロック画像を領域ごとにカウントし、領域ごとにカウントされた前記ブロック画像の数を前記全体特徴量に含めることを特徴として構成される。また、本発明に係る画像識別プログラムは、予め設定されたカテゴリに画像を分類するために用いられる分離平面を、前記画像の特徴を座標軸とする第1特徴量空間で予め学習し、前記分離平面を用いて、対象画像を分割して得られるブロック画像を前記カテゴリに分類するようにコンピュータを動作させる画像識別プログラムであって、前記対象画像を入力する入力部、前記対象画像を複数のブロックに分割して複数の前記ブロック画像を生成するブロック画像生成部、前記ブロック画像の特徴量を、当該ブロック画像の画像情報から算出される局所的特徴量、及び、前記ブロック画像の特徴量を、当該ブロック画像の画像情報から算出される局所的特徴量、及び、前記対象画像全体の画像情報から算出される全体特徴量であって、前記ブロック画像の複数の特徴を座標軸とする第2特徴量空間において、前記ブロック画像の複数の前記局所的特徴量を組み合わせてなる特徴量ベクトルの座標位置と、前記第2特徴量空間の一つ又は複数の任意の領域とを用いて、前記領域に属する前記特徴量ベクトルを有する前記ブロック画像を領域ごとにカウントし、領域ごとにカウントされた前記ブロック画像の数を特徴量として含む全体特徴量を用いて演算する特徴量演算部、及び、前記第1特徴量空間における前記ブロック画像の特徴量の大きさに対応する座標位置及び前記分離平面を用いて、前記ブロック画像が前記カテゴリに分類されるか否かを判別するカテゴリ判別部として前記コンピュータを動作させる画像識別プログラムとして構成される。また、本発明に係る記録媒体は、予め設定されたカテゴリに画像を分類するために用いられる分離平面を、前記画像の特徴を座標軸とする第1特徴量空間で予め学習し、前記分離平面を用いて、対象画像を分割して得られるブロック画像を前記カテゴリに分類するようにコンピュータを動作させる画像識別プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、前記対象画像を入力する入力部、前記対象画像を複数のブロックに分割して複数の前記ブロック画像を生成するブロック画像生成部、前記ブロック画像の特徴量を、当該ブロック画像の画像情報から算出される局所的特徴量、及び、前記ブロック画像の特徴量を、当該ブロック画像の画像情報から算出される局所的特徴量、及び、前記対象画像全体の画像情報から算出される全体特徴量であって、前記ブロック画像の複数の特徴を座標軸とする第2特徴量空間において、前記ブロック画像の複数の前記局所的特徴量を組み合わせてなる特徴量ベクトルの座標位置と、前記第2特徴量空間の一つ又は複数の任意の領域とを用いて、前記領域に属する前記特徴量ベクトルを有する前記ブロック画像を領域ごとにカウントし、領域ごとにカウントされた前記ブロック画像の数を特徴量として含む全体特徴量を用いて演算する特徴量演算部、及び、前記第1特徴量空間における前記ブロック画像の特徴量の大きさに対応する座標位置及び前記分離平面を用いて、前記ブロック画像が前記カテゴリに分類されるか否かを判別するカテゴリ判別部として前記コンピュータを動作させる画像識別プログラムが記録された記録媒体として構成される。本発明に係る画像識別方法、画像識別プログラム及び画像識別ブログラムが記録された記録媒体によれば、上述した本発明に係る画像識別装置と同様の効果を奏する。本発明によれば、対象画像を分割して得られるブロック画像の分類精度を向上させることができる。以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。また、図面の寸法比率は、説明のものと必ずしも一致していない。第1実施形態本実施形態に係る画像識別装置は、対象画像を一定サイズのブロック画像に分割し、ブロック単位で被写体を認識する装置であって、例えば、携帯電話、デジタルカメラ、PDAPersonalDigitalAssistant又は通常のコンピュータシステム等に搭載されるものである。なお、以下では、説明理解の容易性を考慮し、本発明に係る画像識別装置の一例として、携帯端末に搭載される画像識別装置を説明する。図1は、本実施形態に係る画像識別装置1を備える携帯端末3の機能ブロック図である。図1に示す携帯端末3は、例えばユーザにより携帯される移動端末であり、図2に示すハードウェア構成を有する。図2は、携帯端末3のハードウェア構成図である。図2に示すように、携帯端末3は、物理的には、CPUCentralProcessingUnit100、ROMReadOnlyMemory101及びRAMRandomAccessMemory102等の主記憶装置、カメラ又はキーボード等の入力デバイス103、ディスプレイ等の出力デバイス104、ハードディスク等の補助記憶装置105などを含む通常のコンピュータシステムとして構成される。後述する携帯端末3及び画像識別装置1の各機能は、CPU100、ROM101、RAM102等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、CPU100の制御の元で入力デバイス103及び出力デバイス104を動作させるとともに、主記憶装置や補助記憶装置105におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。なお、上記の説明は携帯端末3のハードウェア構成として説明したが、画像識別装置1がCPU100、ROM101及びRAM102等の主記憶装置、入力デバイス103、出力デバイス104、補助記憶装置105などを含む通常のコンピュータシステムとして構成されてもよい。また、携帯端末3は、通信モジュール等を備えてもよい。図1に示すように、携帯端末3は、画像識別装置1、分離超平面データ分離平面データ31及びカテゴリデータ32を備えている。画像識別装置1は、対象画像入力部10、ブロック画像生成部11、特徴量演算部12及びカテゴリ判別部13を備えている。対象画像入力部10は、識別対象の画像データとして、対象画像30を入力する機能を有している。対象画像入力部10は、例えば、携帯端末3に搭載されたカメラにより撮像された対象画像30を入力してもよいし、通信を介して対象画像30を入力してもよい。対象画像入力部10は、例えば携帯端末3の主記憶装置又は補助記憶装置105に対象画像30を記録する。ブロック画像生成部11は、入力された対象画像30を一定領域のブロックに分割して、ブロック画像を生成する機能を有している。例えば、ブロック画像生成部11は、図3のAに示す対象画像G1を図3のBに示すように複数のブロック画像BLに分割する。ブロック画像生成部11は、例えば図中のように対象画像G1を縦4ブロック×横6ブロックに分割する。なお、ブロック画像生成部11は、対象画像G1を縦16ブロック×横16ブロックに分割してもよいし、他の割合で分割してもよい。ブロック画像生成部11は、対象画像G1の長辺が所定値以下となるようにリサイズした後に分割してもよい。ブロック画像生成部11は、ブロック画像を特徴量演算部12へ出力する機能を有している。特徴量演算部12は、ブロック画像BLそれぞれの特徴量を算出する機能を有している。特徴量演算部12は、ブロック画像BLの輝度値又はエッジ情報等の画像情報から特徴量を算出する。すなわち、特徴量は被写体の特徴が反映されたものとなる。なお、特徴量の大きさは、特徴を座標軸とする特徴量空間第1特徴量空間において位置座標として表現することができる。例えば、p次元の特徴量であれば、特徴量の大きさはβ1,β2,...,βpの座標位置となる。特徴量の詳細については後述する。特徴量演算部12は、ブロック画像BLそれぞれの特徴量をカテゴリ判別部13へ出力する機能を有している。カテゴリ判別部13は、ブロック画像BLの特徴量に基づいて、ブロック画像BLを予め定められたカテゴリに分類する機能を有している。予め定められたカテゴリは、例えば、海、山、空、夕焼け、紅葉、桜、雪、文字メモ、人、料理、砂浜、花、緑、犬又は建物等が挙げられる。また、予め定められたカテゴリとして空集合を含めてもよい。空集合を設定しておくことにより、正解のカテゴリが存在しない場合において強制的に既存のカテゴリに属すると判断するのではなく、空集合に属するすなわち、どこにも属さないと判断することができる。このため、誤判定を少なくすることができる。分離超平面データ31は、教師データに基づいて上記カテゴリごとに予め学習された分離超平面が含まれている。分離超平面は、p次元の特徴量データをJ=α1,α2,...,αpとし、ベクトル=w1,w2,...,wp、定数zとして以下の式1で表わされる。なお、分離超平面データ31の学習処理については後述する。カテゴリ判別部13は、分離超平面データ31を参照し、ブロック画像Bを上記カテゴリに分類する。カテゴリ判別部13は、ブロック画像Bが上記カテゴリに分類されるか否かを判別する。カテゴリ判別部13は、ブロック画像BLの特徴量と、あるカテゴリの分離超平面とを比較し、特徴量が分離超平面より大きい場合には、当該カテゴリに属すると判定する。他方、カテゴリ判別部13は、特徴量が分離超平面より大きくない場合には、当該カテゴリに属さないと判定する。例えば4つのカテゴリA~Dが予め設定されており、それぞれの分離超平面が学習済みであるとする。カテゴリ判別部13は、図3のCに示すように、ブロック画像BLそれぞれについて、特徴量とカテゴリA~Dごとの分離超平面とを比較してカテゴリA~Dに分類する。より詳細には、カテゴリ判別部13は、上述した式1で表されるカテゴリごとの分離超平面と、特徴量演算部12によって得られたp次元の特徴量データO=β1,β2,...,βpとを特徴量空間において比較する。例えば、カテゴリ判別部13は、カテゴリごとの上記1式の左辺に画像特徴量演算処理によって求めた特徴量データを代入して、分離超平面と特徴量空間における座標β1,β2,...,βpとの間の符号付き距離を計算し、距離の符号を判定する。なお、カテゴリ判別部13は、ブロック画像BLの特徴量が全ての分離超平面より大きくないと判定した場合には該当なしとする。また、ブロック画像BLが2つ以上のカテゴリに属する場合には、カテゴリ判別部13は、比較順で最も早く分類されたカテゴリに属すると判定する。カテゴリ判別部13は、出力結果をカテゴリデータ32へ出力する。次に、特徴量の詳細について説明する。特徴量演算部12は、図4に示すように、ブロック画像の特徴量として以下の4つの特徴量を採用する。図4は、対象画像画像ID:○○○○におけるブロックNo.1~No.256のブロックごとの特徴量を示すものである。第1の特徴量は、局所的特徴量local特徴量である。局所的特徴量は、対象とするブロック画像自体の画像情報から算出される。例えば、図5に示す対象画像G1の所定の対象ブロック画像B0の画像情報を用いて算出される。局所的特徴量は、例えば、対象ブロック画像B0の輝度値Y成分,U成分,V成分のそれぞれの平均値及び分散値、対象ブロック画像B0における横方向のエッジの大きさ及び縦方向のエッジの大きさ、対象ブロック画像B0における横方向のエッジの大きさと縦方向のエッジの大きさとの比、対象ブロック画像B0におけるY成分のヒストグラム、又は、対象ブロック画像B0の画素値と肌色との類似度を含む。なお、対象ブロック画像B0の画素値と肌色との類似度は、カテゴリ人を識別するために含む特徴量であり、予め設定されたカテゴリに人を含まない場合には採用しなくてもよい。輝度値のヒストグラムを特徴量として含む場合を説明する。図6のA~Cは、輝度値の各成分のヒストグラムであり、横軸が輝度値成分、縦軸が頻度である。図6に示すように、輝度値成分は所定範囲間隔で階級に分類されている。例えば、図6のAに示すように、Y成分は0~255がX1~Xnnは2以上の整数の階級に分類されている。また、図6のBに示すように、U成分は0~255がX1~Xmmは2以上の整数の階級に分類されている。また、図6のCに示すように、V成分は0~255がX1~Xssは2以上の整数の階級に分類されている。例えば、ブロック画像内において、Y成分の階級X1に属する輝度値の画素が2つあれば、2が特徴量となる。第1の特徴量は、Y成分のヒストグラムに示す階級X1~Xmそれぞれの度数を特徴量として含む。第2の特徴量は、近傍的特徴量neighbor特徴量である。近傍的特徴量は、対象ブロック画像の周囲を取り囲むブロック画像である周辺ブロック画像の画像情報から算出される。例えば、図7に示す対象画像G1の所定の対象ブロック画像B0の周囲を取り囲む周辺ブロック画像B1~B8の画像情報から算出される。近傍的特徴量は、例えば、周辺ブロック画像B1~B8の局所的特徴量、周辺ブロック画像B4B5を合わせた輝度値YUVの平均値及び分散値、又は、周辺ブロック画像B6B8を合わせた輝度値YUVの平均値及び分散値を含む。周辺ブロック画像B4B5に関する特徴量、及び、周辺ブロック画像B6B8に関する特徴量は、周辺ブロック画像の対称性を判定するために用いられる。例えば、カテゴリ空であれば平均的に均一となる傾向があり、カテゴリ人であればその周囲は背景で平均的に均一となる傾向となる。このように、8つの周辺ブロック画像から選択された周辺ブロック画像を用いて特徴量を算出してもよい。第3の特徴量は、下位全体特徴量subglobal特徴量である。下位全体特徴量は、複数のブロック画像からなる部分領域であって対象ブロック画像が含まれる部分領域の画像情報から算出される。例えば、図8のAに示すように、対象画像G1の所定の対象ブロック画像B0が含まれる部分領域R2の画像情報から算出される。なお、対象ブロック画像を中心とした一定の大きさの円内の領域の画像情報から算出されてもよい。また、図8のBに示すように、対象画像G1の所定の対象ブロック画像B0が含まれる部分領域であって、縦一列のブロック画像からなる部分領域R3、又は、横一列のブロック画像からなる部分領域R4の画像情報から算出される。また、部分領域R3,R4を二等分したうちの対象ブロック画像B0が属する部分領域の画像情報から算出してもよい。すなわち、下位全体特徴量は、例えば、部分領域内の横方向及び縦方向の全画素の輝度値YUVの平均値及び分散値、部分領域内の横方向及び縦方向の全画素を二等分した領域のうち対象ブロック画像が属する領域の輝度値YUVの平均値及び分散値、又は、対象ブロック画像を含む一定の大きさの領域における画素の輝度値YUVの平均値及び分散値を含む。縦一列のブロック画像からなる部分領域R3の画像情報や、部分領域内の縦方向の画像情報を用いることで、カテゴリごとに異なる縦方向の変化を反映させた特徴量とすることができる。また、横一列のブロック画像からなる部分領域R4の画像情報や、部分領域内の横方向の画像情報を用いることで、カテゴリ空等、横方向に同様の画素が配置される傾向にあるカテゴリの判別をしやすい特徴量とすることができる。第4の特徴量は、全体特徴量global特徴量である。全体特徴量は、対象画像全体の画像情報から算出される。例えば、図9のAに示す対象画像G1全体全体領域R5の画像情報から算出される。また、全体特徴量として、図9のBに示す四角形状の対象画像G1における四隅領域R6~R9の画像情報から算出される。すなわち、全体特徴量は、例えば、対象画像G1の輝度値YUVの平均値及び分散値、対象画像G1の横方向のエッジの大きさ及び縦方向のエッジの大きさ、対象画像G1のU成分のヒストグラムにおける階級X1~Xmのそれぞれの度数、対象画像G1のV成分のヒストグラムにおける階級X1~Xsのそれぞれの度数、対象画像G1の四隅領域R6~R9における輝度値YUVの平均値及び分散値、対象画像G1の四隅領域R6~R9における横方向のエッジの大きさ及び縦方向のエッジの大きさ、又は、対象画像に含まれるブロック画像の45度刻みの各方向でのエッジの大きさのヒストグラムにおける階級X1~Xkkは2以上の整数のそれぞれの度数を含む。対象画像G1の四隅領域R6~R9における輝度値YUV、対象画像G1の四隅領域R6~R9における横方向のエッジの大きさ及び縦方向のエッジの大きさを含むことで、対象画像G1の隅の領域に表れる特徴を用いて分類することができる。人間が食器等の円形物を撮像する際には、撮像の際の美学的思想から、四隅に食器の縁部分が割り当てられるように撮像することが多い。このため、四隅領域R6~R9における画像情報を用いることで円形物を適切に分類することができる。対象画像に含まれるブロック画像の45度刻み0°,45°,90°,135°の各方向において、図6のAと同様に、それぞれエッジの大きさを階級X1~Xkとし、階級X1~Xkに属する画素数を特徴量とすることで、食器が複数配置された定食を上から撮像した場合等、複数の円形物の縁部分を適切に分類することができる。なお、全体画像G1を16分割又は9分割して、分割領域の四隅のエッジのカウント値を組み合わせて特徴量としてもよい。この場合、同様に複数の円形物の縁部分を適切に分類することができる。対象画像G1のU成分のヒストグラムにおける階級X1~Xmのそれぞれの度数、及び対象画像G1のV成分のヒストグラムにおける階級X1~Xsのそれぞれの度数については、図6のB,Cに示す内容と同様である。また、エッジの大きさについては、所定値以上となる場合には逆に低評価としてもよい。例えば、図10に示すように、エッジの大きさと特徴量との関係は、エッジの大きさが所定の閾値Hdとなるまでは特徴量が単調増加し、エッジの大きさが所定の閾値Hd以上となると単調減少するようにしてもよい。この場合、エッジの大きさが中程度のものとエッジの小さいもの及び大きいものとを区別することができる。例えば、エッジの大きさが大きい文字とエッジの大きさが中程度の海とを区別することができる。ここで、全体特徴量には、上述した特徴量の他に、特徴量の大きさに関して所定の条件を満たすブロック画像の数を特徴量として含む。例えば、輝度値を例とすると、輝度値Yの大きさが所定値以上となるブロック画像の数を特徴量として含むものである。あるいは、輝度値Yの大きさが所定値より小さいブロック画像の数を特徴量として含むものである。特徴量が類似するブロックを特徴量とすることができるため、上述した全体特徴量に比べてブロック画像それぞれの特徴が強く反映された特徴量とすることができる。さらに、所定の条件として、特徴量が所定の範囲内に属するという条件であってもよい。輝度値を例とすると、輝度値Yの大きさが第1閾値以上であって第2閾値以下となるブロック画像の数を特徴量として含んでもよい。このように、所定の条件として特徴量が所定値より大きい又は小さいといった二元化された条件のみを採用するのではなく、所定の範囲に含まれるか否かといった条件を採用することで、特徴量が中程度となっているか否かを判断材料とすることができる。また、全体特徴量には、複数の特徴量の大きさに関して所定の条件を満たすブロック画像の数を特徴量として含んでもよい。例えば、輝度値Y,U,Vを例にして説明する。輝度値のY成分、U成分及びV成分の大きさをそれぞれ低、中、高の3つの階級に分けることで、各階級の組み合わせは、3×3×3の27パターンとすることができる。複数の階級は、それぞれの特徴量ごとに複数の閾値所定値を設定することで設定することができる。ブロック画像内のY成分、U成分及びV成分の大きさのそれぞれの平均値が、階級の組み合わせた27パターンの何れに属するのかをブロック画像ごとに判定し、それぞれのパターンに属するブロック画像の数度数を特徴量とする。例えば、図11のAに示すように、ブロック画像内の輝度値Y,U,Vの大きさのそれぞれの平均値が高,高,高となる組み合わせパターンXqに該当するブロック画像数を特徴量とする。特徴量の階級を組み合わせることで、図11のBに示すように、パターンX1~Xqが新たな階級となり、当該階級に属するブロック画像の数度数が特徴量となる。組み合わせの階級を採用することで、特徴量が類似するブロックを同時に取得することができる。また、複数の特徴量を組み合わせて新たな階級を形成し、度数を特徴量とすることで、ある一つの特徴量で偏って判断されることを回避することができる。上述した例では、輝度値の組み合わせを説明したが、組み合わせに用いられる特徴量は、輝度値に限られるものではない。それぞれ異なる各特徴量の組み合わせによって、複雑な特徴を表現する新たな特徴量とすることができる。新たな特徴量は、例えばu個の特徴を座標軸とする特徴量空間u次元:第2特徴量空間において、複数の局所的特徴量をu次元の特徴量ベクトルf1,f2,...、fuとして取り扱う。u次元の特徴量空間は、予めq個の領域に分割されている。これにより、各領域においては、領域内の任意ベクトル間の距離が小さく、複数の局所的特徴量が類似していることになる。このため、複数の局所的特徴量間の共起が抽出しやすくなる。各ブロック画像はq個の領域の何れかに属することから、画像全体に含まれる全てのブロック画像がそれぞれどの領域に属するのか判定し、任意の領域Zi1≦i≦qに属するブロック画像の数をカウントし、領域ごとのカウント値を全体特徴量に採用する。このように、各特徴量の組み合わせを採用することで、上述した色の組み合わせだけでなく、全く異なる種類の特徴量であるエッジ情報も加えて同時に判断することができる。例えば、桜の花びらを認識する場合には、ピンク色で細かなエッジを特徴として捉える必要がある。ピンク色を識別するための特徴量である赤色の色成分、青色の色成分及び緑色の色成分、細かなエッジを識別するためのエッジを組み合わせることで、ピンク色で細かなエッジのブロック画像の数、すなわち桜の花びらに似ているブロック画像の数を特徴量として取得することができる。図12は、例えば図3のAに示すような犬を認識するためにクラスタリングされた特徴量空間である。例えば、緑っぽくてエッジに方向性がないクラスをa、犬の表皮のようなクラスをb、黒っぽくてエッジが立っているクラスをdとすると、クラスタリングされた特徴量空間において、各クラス領域に属するブロック画像の数がそれぞれ特徴量となる。また、組み合わせるための複数の特徴量は、その数に限定されない。例えば、図4に示すように、ブロック画像内の輝度値のY成分、U成分及びV成分のそれぞれの大きさの平均値若しくは分散値と、ブロック画像の縦方向のエッジの大きさと、ブロック画像内の横方向のエッジの大きさとの5つの特徴量を組み合わせてパターンを作成し、度数を特徴量としてもよい。それぞれの階級を3つに分けた場合、35=243パターンが形成される。次に、画像識別装置1の動作前に行われる分離超平面データ31の学習処理について説明する。図13は、学習装置2を有する携帯端末3の機能ブロック図である。図13に示すように、携帯端末3は、学習装置2及び分離超平面データ31を備えている。なお、学習装置2は、必要に応じて携帯端末3とは別のコンピュータにより実現されてもよい。画像識別装置1は、教師データ入力部15、ブロック画像生成部11、特徴量演算部12及び分離超平面演算部16を備えている。教師データ入力部15は、学習対象の画像データとして、教師画像33を入力する機能を有している。図14のAは、カテゴリ花の正解を学習するための教師画像G2の一例である。また、図14のBに示すように、教師データには、ブロックBtの位置に花が描画されているという情報も含める。すなわち、図14の教師データは、正解のカテゴリをラベル付けした画像ブロックである。教師データとして、不正解のカテゴリをラベル付けした画像ブロックを含んでもよい。教師データは、予め定められたカテゴリごとに用意される。教師データ入力部15は、例えば、携帯端末3に搭載されたカメラにより撮像された教師画像33を入力してもよいし、通信を介して教師画像33を入力してもよい。教師データ入力部15は、例えば携帯端末3の主記憶装置又は補助記憶装置105に対象画像30を記録する。ブロック画像生成部11は、上述の通り、入力された教師画像33を一定領域のブロックに分割して、ブロック画像を生成する機能を有している。特徴量演算部12は、上述の通り、ブロック画像それぞれの特徴量を算出する機能を有している。特徴量演算部12は、ブロック画像それぞれの特徴量を分離超平面演算部16へ出力する機能を有している。分離超平面演算部16は、カテゴリごとの画像特徴量を入力して、カテゴリごとに分離超平面を算出する機能を有している。分離超平面演算部16は、例えば、学習アルゴリズムとして広く使われている線形SVMsupportvectormachineの専用ライブラリを利用して分離超平面を算出する。以下では説明理解の容易性を考慮して、二次元の画像特徴量α1,α2における特徴量平面における分離超直線を説明する。図15に示すように、画像特徴量αを縦軸,画像特徴量α2を横軸として、正解の教師データC1と不正解の教師データC2がプロットされている。この場合、分離超平面演算部16は、線形SVMにより、正解の教師データC1及び不正解の教師データC2を分離する直線である分離超直線L1を学習する。学習結果は、分離超平面データ31として記録される。なお、p次元d>2:dは整数の場合には、特徴量平面は特徴量空間となり、分離超直線は分離超平面となる。従って、分離超平面は、分離超直線を包含する概念であり、特徴量空間は、特徴量平面を包含する概念である。次に、本実施形態に係る画像識別装置1の動作を説明する。図16は、本実施形態に係る画像識別装置1の識別動作を示すフローチャートである。図16に示す制御処理は、上述した学習処理を実行後であって、例えば携帯端末3に備わる処理開始ボタンがONされたタイミングで実行される。図16に示すように、対象画像入力部10が対象画像を入力するS10:入力ステップ。S10の処理が終了すると、ブロック画像生成処理へ移行するS12:ブロック画像生成ステップ。S12の処理では、ブロック画像生成部11がS10の処理で入力された対象画像を分割してブロック画像を生成する。S12の処理が終了すると、特徴量算出処理へ移行するS14:特徴量演算ステップ。S14の処理では、特徴量演算部12が、S12の処理で生成されたブロック画像それぞれについて特徴量を算出する。例えば、図4に示す特徴量を各ブロック画像について算出する。S14の処理が終了すると、分類処理へ移行するS16:カテゴリ判別ステップ。S16の処理では、カテゴリ判別部13が、S16の処理で演算されたブロック画像ごとの特徴量と、学習済みの分離超平面データ31とを比較して、所定のカテゴリの分離超平面よりも大きな特徴量を有するブロック画像については当該カテゴリに属すると判定する。全てのブロック画像についてカテゴリを判定すると、図16に示す制御処理を終了する。次に、携帯端末3コンピュータを画像識別装置1として機能させるための画像識別プログラムを説明する。画像識別プログラムは、メインモジュール、入力モジュール及び演算処理モジュールを備えている。メインモジュールは、画像処理を統括的に制御する部分である。入力モジュールは、入力画像を取得するように携帯端末3を動作させる。演算処理モジュールは、ブロック画像分割モジュール、特徴量演算モジュール及びカテゴリ判別モジュールを備えている。メインモジュール、入力モジュール及び演算処理モジュールを実行させることにより実現される機能は、上述した画像識別装置1の対象画像入力部10、ブロック画像生成部11、特徴量演算部12及びカテゴリ判別部13の機能とそれぞれ同様である。画像識別プログラムは、例えば、ROM等の記憶媒体または半導体メモリによって提供される。また、画像識別プログラムは、データ信号としてネットワークを介して提供されてもよい。以上、第1実施形態に係る画像識別装置1によれば、ブロック画像B0の特徴量として、当該ブロック画像B0の画像情報から算出される局所的特徴量だけでなく、対象画像G1全体の画像情報から算出される全体特徴量を用いるため、ブロック画像B0そのものの情報だけでなくブロック画像B0と対象画像G1との関係を考慮してブロック画像B0を分類することができる。このため、ブロック画像B0だけではカテゴリを判断することができない場合であっても対象画像G1全体をみればブロック画像B0のカテゴリを判断することが可能となる場合がある。例えば、ブロック画像B0が青色の場合、ブロック画像B0の画像情報からではカテゴリが空なのか海なのか判断することが困難である。しかし、全体特徴量において空なのか海なのかを判断する特徴量を取得することができれば、ブロック画像B0のカテゴリを判断することも可能となる。また、全体特徴量として、局所的特徴量の大きさが所定値以上となるブロック画像の数を含まない場合には、全体としてぼんやりとした簡略化された特徴となる傾向になる。例えば、海と砂浜とが撮像された画像を学習した場合、砂浜の上側に海が位置するという全体的な特徴が得られる。このような学習結果の場合、茶色の机が描画された対象画像を判別する際には、机が描画された領域はカテゴリ該当なしと正しく認識されるが、茶色の机の上に青い物体が配置された対象画像を判別する際には、青い物体は海、机は砂浜と誤認識する場合がある。これに対して、全体特徴量として、対象画像G1全体に含まれるブロック画像のうち局所的特徴量の大きさが所定値以上となるブロック画像の数又は局所的特徴量の大きさが所定値より小さい前記ブロック画像の数を特徴量として含むことで、全体特徴量が対象画像G1全体の特徴例えば局所的な特徴の位置関係が反映された特徴量となるだけではなく、局所的な特徴そのものがより強く反映された特徴量とすることができる。このため、対象画像G1全体の特徴量から判断すると誤認識するブロック画像B0を、局所的な特徴量の影響が強い全体特徴量で補うことで正確に認識することができる場合がある。上記の例で説明すると、青い物体の特徴がブロック数として全体特徴量に反映され、海である場合と比較して少ないブロック数であることが判断できるため、青い物体自体が海でないと判断することが可能となる。このため、机を砂浜に分類することを回避することが可能となる。よって、ブロック画像の分類精度を向上させることができる。また、第1実施形態に係る画像識別装置1によれば、複数の局所的特徴量を組み合わせて新たな特徴量とし、新たな特徴量を用いて分類することができるため、一つの局所的特徴量に偏って分類することを回避することが可能となる。よって、偏った判断を解消することができる。さらに、第1実施形態に係る画像識別装置1によれば、全体特徴量は、局所的特徴量の大きさに応じて局所的特徴量を複数の階級に分類し、階級に属する局所的特徴量を有するブロック画像の数を特徴量として含むため、複数の局所的特徴量を組み合わせた上でより細かい特徴量とすることができる。第2実施形態第2実施形態に係る画像識別装置1は、第1実施形態に係る画像識別装置1とほぼ同様に構成され、対象画像から複数の領域を抽出し、抽出された領域を分割してブロック画像を生成して分類する点が相違する。以下では、第1実施形態に係る画像識別装置1と相違する点を中心に説明し、重複する部分の説明は省略する。図17は、第2実施形態に係る画像識別装置1を備える携帯端末の機能ブロック図である。なお、ハードウェア構成は第1実施形態に係る画像識別装置1と同様である。図17に示すように、画像識別装置1は、対象領域画像抽出部100を備えている。対象領域画像抽出部100は、対象画像から所定の大きさの対象領域画像を抽出する。例えば、対象画像から互い重なる複数の対象領域を抽出してそれぞれ対象領域画像とする。対象領域画像抽出部100は、対象領域画像をブロック画像分割部11へ出力する。ブロック画像生成部11は、対象領域画像を一定領域のブロックに分割して、ブロック画像を生成する機能を有している。また、カテゴリ判別部13は、対象領域画像ごとの分類結果を重ねて対象画像におけるブロック画像の分類結果とする。その他の構成は、第1実施形態に係る画像識別装置1と同様である。次に、本実施形態に係る画像識別装置1の動作について説明する。図18は、本実施形態に係る画像識別装置1の動作を示すフローチャートである。図18に示す制御処理は、第1実施形態で説明した学習処理の実行後であって、例えば携帯端末3に備わる処理開始ボタンがONされたタイミングで実行される。図18に示すように、対象画像入力部10が対象画像を入力するS20。S20の処理が終了すると、対象領域画像の抽出処理へ移行するS22。S22の処理では、対象領域画像抽出部100が、S20の処理で入力された対象画像から複数の対象領域画像を抽出する。例えば、図19のAに示すように、対象画像G3の左上の領域から対象領域画像Rt1を抽出する。同様に、図19のBに示すように、対象画像G3の右上の領域から対象領域画像Rt2、図19のCに示すように、対象画像G3の右下の領域から対象領域画像Rt3、図19のDに示すように、対象画像G3の左下の領域から対象領域画像Rt4、図19のEに示すように、対象画像G3の中央領域から対象領域画像Rt5をそれぞれ抽出する。なお、対象領域画像Rt1~Rt5は、それぞれ重なるように抽出される。S22の処理が終了すると、画像選択処理へ移行するS24。S24の処理では、対象領域画像抽出部100が、S22の処理で抽出された対象領域画像Rt1~Rt5から1つの画像を選択する。S24の処理が終了すると、ブロック画像生成処理へ移行するS26。S26の処理では、ブロック画像生成部11がS24の処理で選択された対象領域画像を分割してブロック画像を生成する。S26の処理が終了すると、特徴量算出処理へ移行するS28。S28の処理では、特徴量演算部12が、S26の処理で生成されたブロック画像それぞれについて特徴量を算出する。S28の処理が終了すると、分類処理へ移行するS30。S30の処理では、カテゴリ判別部13が、S28の処理で演算されたブロック画像ごとの特徴量と、学習済みの分離超平面データ31とを比較して、所定のカテゴリの分離超平面よりも大きな特徴量を有するブロック画像については当該カテゴリに属すると判定する。全てのブロック画像についてカテゴリを判定すると、選択判定処理へ移行するS32。S32の処理では、対象領域画像抽出部100が、S22の処理で抽出された対象領域画像Rt1~Rt5の全てについて分類処理を実行したか否かを判定する。未だ選択されていない対象領域画像Rt1~Rt5が存在すると判定した場合には、S24の処理へ再度移行する。そして、対象領域画像抽出部100が、未だ選択されていない対象領域画像を選択する。選択された対象領域画像についてS26~S30の処理を実行する。このように、対象領域画像Rt1~Rt5の全てについて分類処理を実行するまで、S24~S32の処理が繰り返し実行される。一方、対象領域画像Rt1~Rt5の全てについて分類処理を実行したと判定した場合には、結果出力処理へ移行するS34。S34の処理では、カテゴリ判別部13が、対象領域画像Rt1~Rt5のブロック単位の分類結果を重ねて、対象画像G3のブロック単位の分類結果として出力する。S34の処理が終了すると、図18に示す制御処理を終了する。以上、図18に示す制御処理を終了する。図18に示す制御処理を実行することで、画像スケールの変化や被写体のシフトが生じた対象画像であっても適切に分類することができる。例えば、図20のAに示すように、被写体が中央から右上へシフトして小さく描画された対象画像G3があるとする。この場合、従来の画像識別装置であれば、形状に関する特徴等が学習時と異なるため、認識することが困難となる場合がある。これに対して、第2実施形態に係る画像識別装置1によれば、対象領域画像抽出部100により、対象画像G3から対象領域画像Rt1~Rt5が抽出され、抽出された対象領域画像Rt1~Rt5に対してブロック単位で識別処理が実行される。このため、図20のBに示すように、被写体が中央に大きく描画された対象領域画像Rt2を用いてブロック単位で識別処理を実行することができる。よって、スケール変化や被写体位置がシフトした対象画像G3であっても適切に分類することが可能となる。なお、上述した実施形態は本発明に係る画像識別装置、画像識別方法、画像識別プログラム及び記録媒体の一例を示すものであり、実施形態に係る装置、方法、プログラム及び記録媒体に限られるものではなく、変形し、又は他のものに適用したものであってもよい。例えば、上述した実施形態では、画像の特徴量として、局所的特徴量の他に、全体特徴量、近傍特徴量及び下位全体特徴量を用いる場合を説明したが、局所的特徴量及び全体特徴量のみを用いる場合であっても、対象画像を分割して得られるブロック画像の分類精度を向上させることができる。"