入力画像から所定の特定マークを検出するための照合に用いる参照用特徴量を格納する記憶部と、前記入力画像の画像データから順次切り出される部分画像の特徴量を算出する特徴量算出部と、前記部分画像の特徴量の平均値と前記参照用特徴量の平均値との比較結果より補正量を求めた上でこの補正量を用いて前記部分画像の特徴量のもしくは前記参照用特徴量のいずれかの補正を行う補正部と、前記補正部による補正を行った後、部分画像の特徴量と参照用特徴量とを比較して前記部分画像が特定マークであるか否かを判定する判定部とを備えることを特徴とする画像認識部を有する画像形成装置。前記参照用特徴量の平均値は参照用特徴量とともに前記記憶部にあらかじめ格納することを特徴とする請求項1に記載の画像形成装置。前記特徴量の補正は部分画像の特徴量または参照用特徴量のいずれか一方に前記補正量として所定の補正量を加えることを特徴とする請求項1に記載の画像形成装置。前記特徴量の補正は部分画像の特徴量または参照用特徴量のいずれか一方に前記補正量として所定の補正量を乗じることを特徴とする請求項1に記載の画像形成装置。入力画像の画像データから順次切り出される部分画像の特徴量を算出し、前記部分画像の特徴量より特徴量の平均値を求め、前記部分画像の特徴量の平均値とあらかじめ所定の記憶媒体に格納している参照用特徴量の平均値との差として補正量を求めた上で前記部分画像の特徴量もしくは参照用特徴量のいずれかを補正し、前記補正した部分画像の特徴量と参照用特徴量とを比較して前記部分画像が特定マークであるか否かを判定することを特徴とする画像認識方法。前記特徴量の補正は部分画像の特徴量または参照用特徴量のいずれか一方に所定の補正量を加えることを特徴とする請求項5に記載の画像認識方法。前記特徴量の補正は部分画像の特徴量または参照用特徴量のいずれか一方に所定の補正量を乗じることを特徴とする請求項5に記載の画像認識方法。画像処理を行う画像形成装置に格納されたCPUに入力画像の画像データから順次切り出される部分画像の特徴量を算出させる機能と、前記部分画像の特徴量より特徴量の平均値を求める機能と、前記部分画像の特徴量の平均値とあらかじめ所定の記憶媒体に格納している参照用特徴量の平均値との差を求めた上で前記部分画像の特徴量の補正をさせる機能と、前記補正した部分画像の特徴量とあらかじめ所定の記憶媒体に格納している参照用特徴量とを比較して前記部分画像が特定マークであるか否かを判定させる機能とを実現させる画像認識プログラム。この発明が解決しようとする課題は、周辺環境の影響を受けて読み取りデータが変化した場合も、特定マークについての判定精度が低下しない画像認識部を有する画像形成装置、画像認識方法、および画像認識プログラムを提供することである。前記課題を達成するために、本発明による画像形成装置は、入力画像から所定の特定マークを検出するための照合に用いる参照用特徴量を格納する記憶部と、前記入力画像の画像データから順次切り出される部分画像の特徴量を算出する特徴量算出部と、前記部分画像の特徴量の平均値と前記参照用特徴量の平均値との比較結果より補正量を求めた上でこの補正量を用いて前記部分画像の特徴量のもしくは前記参照用特徴量のいずれかの補正を行う補正部と、前記補正部による補正を行った後、部分画像の特徴量と参照用特徴量とを比較して前記部分画像が特定マークであるか否かを判定する判定部とを備えた画像認識部を有する。本実施の形態以下、本発明の実施の形態について図1乃至図9を参照して説明する。第1の実施形態は、認識対象の特定パターンについて、回転に依存しない部分領域に着目した特徴量を用いて照合処理を行うべき位置の判定を行う。認識対象の特定パターンとは、複写禁止であることを示すマークであり、この特定パターンの色、形状等は事前に決める。図1は、第1の実施形態における、画像認識装置125を搭載した画像形成装置としての複合機100の電気的接続および制御のための信号の流れを概略的に表すブロック図である。複合機100は、主制御部101、スキャナ部102、プリンタ部103、及び操作パネル104を有する。図1に示す共有バス111は、後述する各CPUCentralProcessingUnit等を接続し、これによりCPUを介したプログラムI/O転送、あるいは周辺デバイスがバスマスタとしてバスを制御し、直接メモリなどにアクセスするバスマスタによるデータ転送が可能である。主制御部101は、メインCPU110、記憶部112、画像処理部116、ページメモリ制御部117、及びページメモリ118を有する。メインCPU110は、主制御部101全体の制御を司るものである。記憶部112は、メインCPU110と後述するプリンタ部103のプリンタCPU130の間で、双方向通信を行い、メインCPU110の制御プログラムや各種データを記憶する。記憶部112は、読み取り専用メモリ以下ROMならびに書き換え可能メモリ以下RAMの集合体であり、第1の実施形態の手順を実施するためのプログラムや固定データとともに、第1の実施形態の手順を実施する過程で生成されたり変化したりするデータを記憶する。前者は後述するデータROM205などが相当する。画像処理部116は、画像処理を行う。ページメモリ制御部117は、ページメモリ118に対して画像情報を記憶させたり、読み出したりするものである。ページメモリ118は、複数ページ分の画像情報を記憶できる領域を有し、後述するスキャナ部102からの画像情報を圧縮したデータを1ページごとに記憶可能に形成されている。操作パネル104は、各種操作キー141、ソフトキータッチパネルを有する液晶表示部142、及びこれらが接続されたパネルCPU140を有している。パネルCPU140は、メインCPU110に接続される。操作キー141あるいは液晶表示部142のソフトキー等から各種命令が入力され、パネルCPU140からメインCPU110に送信される。画像読取部であるスキャナ部102は、メインCPU110と接続されその制御の下にスキャナ部102の制御を司るスキャナCPU120、制御プログラム及び各種データを記憶されている記憶部122、原稿等を読取るためのCCD等のラインセンサを駆動するCCDドライバ123と、ラインセンサ、露光ランプ及びミラーなどを搭載したキャリッジ図示せずを移動する走査モータの回転を制御する走査モータドライバ124、画像認識部125、及び画像補正部126を有する。上記構成のスキャナ部102において、複合機100の従来周知の原稿自動送り装置図示せずもしくは原稿台図示せずに原稿をセットし、操作パネル104に設置された操作キー141もしくは液晶表示部142のソフトキーにて原稿の読み取りを指示する。画像の読み取り命令をパネルCPU140が検知すると、共有バス111を介してメインCPU110に読み取り命令が送信され、スキャナ部102のスキャナCPU120よりCCDドライバ123、走査モータドライバ124に動作命令が与えられて読み取り動作を実行する。読み取った画像データは、ページメモリ118に格納される。画像認識部125は、本実施形態の画像認識プロセスを実行するもので、前記スキャナ部102のラインセンサにより読み取った画像データの画像認識を行う。その詳細は後述する。画像補正部126は、ラインセンサからのアナログ信号をデジタル信号に変換するA/D変換回路、ラインメモリを有する。また画像補正部126の出力を画像認識部125に入力することにより、画像認識部125が、ラインセンサにより読み取った原稿の画像中に複写禁止原稿であることを示す特定パターンを認識した場合に、例えばページメモリ制御部117によってページメモリ118からの画像出力を行わないなどの処理がされる。図1に示すプリンタ部103は、例えば、従来周知の構成を有しており、プリンタCPU130、記憶部132、定着制御部133、レーザドライバ134、ポリゴンモータドライバ135、搬送制御部136、プロセス制御部137を有する。なお、以下に説明する周知構成については、図示しない。プリンタCPU130は、メインCPUと接続されその制御の下にプリンタ部103全体の制御を司る。記憶部132は、制御プログラム及び各種データを記憶する。レーザドライバ134は、周知の半導体レーザ発信器を駆動し、読み取った原稿の画像データに基づいてレーザ光を制御する。ポリゴンモータドライバ135は、ポリゴンミラーを有する周知のレーザ露光装置のポリゴンモータを駆動し、半導体レーザ発信器からのレーザ光を回転するポリゴンミラーにより走査する。搬送制御部136は、各種ローラの駆動モータを制御して、周知の用紙カセットに収容されている記録媒体を用紙カセットから用紙搬送路に沿っての搬送を制御する。プロセス制御部137は、周知の帯電用帯電器、現像器および転写用帯電器を制御する。帯電用帯電器は、例えばドラム状の感光体の表面を帯電させ、前記ポリゴンミラーにより走査されるレーザ光により読み取った原稿画像の静電潜像を感光体に形成する。現像器はトナーを収容しており、感光体の静電潜像をトナーにより可視画像トナー画像に現像する。転写用帯電器は、前記用紙カセットから用紙搬送路を介して供給される記録媒体に感光体上のトナー画像を転写する。定着制御部133は、例えば、周知の加熱ローラの加熱制御を行い、加熱ローラとこのローラに加圧接触している加圧ローラとの間にトナー画像を転写された記録媒体を通過させることにより前記記録媒体に転写されたトナー画像の熱定着を行う。以下、前記画像認識部125についてその詳細を説明する。図2は、図1に示す画像認識部125の詳細を示すブロック図である。画像認識部125は、2値化処理部200、領域切出部201、特徴量算出部202、補正部203、判定部204、特徴量や閾値等の参照データを格納するデータROM読取専用メモリ:ReadOnlyMemory205を備え、あらかじめ特定マークに近い色度をもつ画素のみを抽出したうえで、補正を含むパターンマッチングによって特定マークの検出を行う。2値化処理部200は、スキャナ等から得た画像データのうちRGB各信号がそれぞれ所定範囲内にある画素をONとし、特定バターンに属する可能性の高い画素のみを抽出する。図3は、供給された画像がRGBカラー画像である場合のこの2値化処理部200のブロック構成を示したものである。ここではまず、RRed、GGreen、BBlueの各値がそれぞれ所定の範囲に入っているか否かの判定結果の論理積をとる。すなわち、比較器301でRが閾値THR以下であるか否かを判定するとともに比較器302でRが閾値TLR以上か否かを判定する。同様に比較器303及び比較器304でGが閾値THG以下かつ閾値TLG以上か否かを判定し、比較器305及び比較器306でBが閾値THB以下かつ閾値TLB以上か否かを判定する。なお、ここで用いる各閾値は、あらかじめ同型の複合機もしくは複合機に搭載されているものと同じ特性のスキャナで特定マークを読み取った信号値をもとにして、ある程度の誤差を想定した範囲で設定したうえで、データROM305に格納しておく。ここで、各比較器301~306はa≧bで真1を出力し、a<bで偽0を出力する。各比較器での比較判定後、論理積回路307で上記判定結果の論理積をとる。論理積回路307で、入力された多階調の画像データの各画素について、部分色空間または部分階調域に属すか否かを判定し、判定結果を二値画像データとして領域切出部201に出力する。領域切出部201はたとえば特徴量算出ならびにパターンマッチングの対象とする領域を、処理対象としている画素ならびに周辺画素を含む所定のサイズたとえば4×4を切り出す。特徴量算出部202は領域切出部201から供給された2値画像データ部分画像のデータをバッファメモリに格納し、二次元的な処理によって、領域切出部201にて切出した各領域以下注目領域における特徴量を抽出する処理部である。処理ブロックの構成例を図4に示す。ここでは、複数のディレイメモリから構成されるバッファメモリ401に2値画像データを格納し、加算器402において、格納されている2値画像データを二次元的に参照し、切出した注目領域毎に2値画像データを加算して特徴量を算出する構成となっている。特徴量算出部202では、たとえば注目画素と周辺画素を含む5×5の画素全てを足した値を注目画素の要素として求めラインバッファに一時的に格納する。この特徴量を、4×4の小領域に分割する。この、小領域への区分化した特徴量の例を図5に示す。この例の場合、注目領域を4×4個の小領域にしているため、特徴量は16次元の要素を持つベクトルとして表される。図6に補正部203、並びに判定部204の処理ブロック構成例を示す。この図に表わすように補正部203は補正量算出部601、特徴量補正部602を備える。また、判定部204は、差分器群603、テーブル変換器群604、平均化器605、比較器606を備える。まず補正量算出部601において、上述の作業で切り出した2値画像データから抽出された特徴量とデータROM205から供給される参照用特徴量とを用いて、両者の平均値の差や比率等を求めて補正量として出力する。特徴量補正部602では、算出された補正量に基づき、2値画像データから抽出された特徴量を補正する。この補正方法としては、補正量が差分値オフセット値であれば要素毎に補正量を加えることになり、補正量が比率係数であれば要素毎に補正量を掛け合わせることになる。差分器群603では、補正された特徴量と参照用特徴量との差分の絶対値を各要素の誤差として出力し、テーブル変換器群604で、各要素の誤差をアドレスとして要素毎の類似度に相当する値すなわち、大きいほど特定マークに一致することを意味する値にテーブル変換する。なお、差分器群603に示す数値Nはたとえばブロックサイズ4×4に示す数値N平均化器605で、各要素の類似度相当値の平均値を注目領域についての類似度として算出し、比較器606にて、算出された類似度を所定の閾値THと比較し、類似度が閾値TH以上の場合は特定マークが存在するという検知信号を出力する。図6では実画像データに基づく特徴量に対して補正をかける構成を示しているが、図7に示すようにあらかじめデータROM205に格納している参照用特徴量に対して補正をかけてもよい。図8に特徴量補正の概念図を示す。たとえば、原稿の印刷ばらつきやスキャナの光学的なばらつき等により、2値化処理を経た領域切出部の出力結果として実画像データと参照用データのように線の太さの違いとなって現れることもある。この場合、両者の特徴量の間には、ある一定の相対差が存在するため、その相対差を実画像データもしくは参照用データ一のどちらか一方に一律の補正量として加えるかまたは乗じることにより、両者の照合が容易になる。このような構成をとることにより、必要最小限の参照用特徴量データで精度の高い特定マーク判定を行うことができる。以下、第2の実施形態の構成の一例を示す。図9は供給された画像が単色画像である場合の図2に示す2値化処理部200のブロック構成を示したものである。読み取り値Wの各値が所定の範囲に入っているか否かの判定結果の論理積をとる。すなわち、比較器901でWが閾値THW以下であるか否かを判定するとともに比較器902でWが閾値TLW以上か否かを判定する。比較器901、902はa≧bで真1を出力し、a<bで偽0を出力する。各比較器での比較判定後、論理積回路903で上記判定結果の論理積をとる。論理積回路903で、入力された多階調の画像データの各画素について、部分色空間または部分階調域に属すか否かを判定し、判定結果を2値画像データとして領域切出部201に出力する。なお、他の構成作用は、第1の実施形態と同様であるので、その説明は省略する。以上のようにして、本実施の形態によれば、周辺環境の影響を受けて読み取りデータが変化した場合も、特定マークについての判定精度が低下しない画像認識装置、画像認識方法、および画像認識プログラムを提供することが可能となる。以上、本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。