"画像集合から画像を順次選択しその画像から複数の局所特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記画像集合から最初に選択された前記画像から抽出された前記局所特徴量ごとに、クラスタを生成するクラスタ生成手段と、各クラスタに分類された全要素から該クラスタの特徴値を算出して、各クラスタに設定する特徴値設定手段と、前記画像集合から画像が前記選択される都度、その画像から抽出された前記局所特徴量のうち、前記クラスタの特徴値に近似する局所特徴量が所定数以上であれば、その局所特徴量を該近似する特徴値が設定されたクラスタに分類することでクラスタを更新するクラスタ更新手段と、要素数の多い前記クラスタを基に、オブジェクト認識用のデータを取得するデータ取得手段と、を備えたことを特徴とするデータ取得装置。前記クラスタ更新手段は、2回目以降に選択された前記画像から抽出された前記局所特徴量に近似する前記特徴値が存在しない場合は、その局所特徴量に対応するクラスタを生成することを特徴とする請求項1記載のデータ取得装置。前記クラスタ更新手段は、前記画像集合の画像に基づいて更新した前記クラスタを、再度、同じ画像集合の画像に基づいて更新することを特徴とする請求項1又は2記載のデータ取得装置。前記データ取得手段により取得されたデータを候補データとし、この候補データに基づく画像を前記画像集合から除いた新たな画像集合に対して、前記特徴量抽出手段、前記クラスタ生成手段、前記特徴値設定手段、前記クラスタ更新手段及びデータ取得手段により新たな候補データを取得させる再実行手段と、前記取得される候補データを比較し、画像数の多いものを最終的なオブジェクト認識用のデータとして選択する結果選択手段と、を備えたことを特徴とする請求項1から3のいずれか一項に記載のデータ取得装置。前記データ取得手段は、前記要素数の多い前記クラスタに分類された前記局所特徴量を抽出した抽出元の前記画像を、オブジェクト認識のための学習用データとして取得することを特徴とする請求項1から4のいずれか一項に記載のデータ取得装置。前記データ取得手段は、前記要素数の多い前記クラスタの前記特徴値を前記オブジェクト認識用のデータとして取得することを特徴とする請求項1から5のいずれか一項に記載のデータ取得装置。画像集合から画像を順次選択しその画像から複数の局所特徴量を抽出する特徴量抽出処理と、前記画像集合から最初に選択された前記画像から抽出された前記局所特徴量ごとに、クラスタを生成するクラスタ生成処理と、各クラスタに分類された全要素から該クラスタの特徴値を算出して、各クラスタに設定する特徴値設定処理と、前記画像集合から画像が前記選択される都度、その画像から抽出された前記局所特徴量のうち、前記クラスタの特徴値に近似する局所特徴量が所定数以上であれば、その局所特徴量を該近似する特徴値が設定されたクラスタに分類することでクラスタを更新するクラスタ更新処理と、要素数の多い前記クラスタを基に、オブジェクト認識用のデータを取得するデータ取得処理と、をコンピュータが実行することを特徴とするデータ取得方法。コンピュータに、画像集合から画像を順次選択しその画像から複数の局所特徴量を抽出させ、前記画像集合から最初に選択された前記画像から抽出された前記局所特徴量ごとに、クラスタを生成させ、各クラスタに分類された全要素から該クラスタの特徴値を算出して、各クラスタに設定させ、前記画像集合から画像が前記選択される都度、その画像から抽出された前記局所特徴量のうち、前記クラスタの特徴値に近似する局所特徴量が所定数以上であれば、その局所特徴量を該近似する特徴値が設定されたクラスタに分類することでクラスタを更新させ、要素数の多い前記クラスタを基に、オブジェクト認識用のデータを取得させることを特徴とするデータ取得用コンピュータプログラム。しかし、キーワードに基づく画像検索等により収集した画像集合には、必ずしも目的のオブジェクトが適切に写っていない画像がしばしば含まれる。不適切な画像の例は、話題は関連するがまったく異なる対象を写した画像、オブジェクトが明確に写っていない夜景、景色の他の要素が目立つ画像、部分拡大画像、特別な視点や手法、特殊映像効果による画像など多岐に亘る。これら不適切な画像を含んだままの画像集合を学習データとすると、オブジェクト認識の精度が低下するので、精度のよい学習データの獲得が重要な課題である。この点、特許文献1の技術では、収集の基準となる特徴量が固定的となり、収集される画像はクエリ画像に依存してしまうため学習データの精度に限界があった。上記の課題に対し、本発明の目的は、オブジェクト認識の精度を向上させる学習データを得ることである。上記の目的をふまえ、本発明の一態様1であるデータ取得装置は、画像集合から画像を順次選択しその画像から複数の局所特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記画像集合から最初に選択された前記画像から抽出された前記局所特徴量ごとに、クラスタを生成するクラスタ生成手段と、各クラスタに分類された全要素から該クラスタの特徴値を算出して、各クラスタに設定する特徴値設定手段と、前記画像集合から画像が前記選択される都度、その画像から抽出された前記局所特徴量のうち、前記クラスタの特徴値に近似する局所特徴量が所定数以上であれば、その局所特徴量を該近似する特徴値が設定されたクラスタに分類することでクラスタを更新するクラスタ更新手段と、要素数の多い前記クラスタを基に、オブジェクト認識用のデータを取得するデータ取得手段と、を備えたことを特徴とする。本発明の他の態様7であるデータ取得方法は、上記態様を方法のカテゴリで捉えたもので、画像集合から画像を順次選択しその画像から複数の局所特徴量を抽出する特徴量抽出処理と、前記画像集合から最初に選択された前記画像から抽出された前記局所特徴量ごとに、クラスタを生成するクラスタ生成処理と、各クラスタに分類された全要素から該クラスタの特徴値を算出して、各クラスタに設定する特徴値設定処理と、前記画像集合から画像が前記選択される都度、その画像から抽出された前記局所特徴量のうち、前記クラスタの特徴値に近似する局所特徴量が所定数以上であれば、その局所特徴量を該近似する特徴値が設定されたクラスタに分類することでクラスタを更新するクラスタ更新処理と、要素数の多い前記クラスタを基に、オブジェクト認識用のデータを取得するデータ取得処理と、をコンピュータが実行することを特徴とする。本発明の他の態様8であるデータ取得用コンピュータプログラムは、上記態様をコンピュータプログラムのカテゴリで捉えたもので、コンピュータに、画像集合から画像を順次選択しその画像から複数の局所特徴量を抽出させ、前記画像集合から最初に選択された前記画像から抽出された前記局所特徴量ごとに、クラスタを生成させ、各クラスタに分類された全要素から該クラスタの特徴値を算出して、各クラスタに設定させ、前記画像集合から画像が前記選択される都度、その画像から抽出された前記局所特徴量のうち、前記クラスタの特徴値に近似する局所特徴量が所定数以上であれば、その局所特徴量を該近似する特徴値が設定されたクラスタに分類することでクラスタを更新させ、要素数の多い前記クラスタを基に、オブジェクト認識用のデータを取得させることを特徴とする。本発明の上記態様では、目的のオブジェクトに係るものとして与えられた画像集合から最初に選択した画像を基準としその局所特徴量ごとにクラスタを生成し、以降に選択された画像の局所特徴量を、近似した特徴値のクラスタに分類してクラスタを更新してゆき、要素数の多いクラスタを基に抽出元の画像や特徴値をオブジェクト認識用のデータとして得る。これにより、多くの画像に共通の一般的特徴が重視され少数派の特徴は無視されるので、目的とするオブジェクトの認識に適したデータを画像集合から得ることが可能となる。特に、適切な画像を最初に選択すれば、クラスタへの分類を正しく方向づけ、オブジェクト認識の精度が改善できる。本発明の他の態様2は、上記いずれかの態様において、前記クラスタ更新手段は、2回目以降に選択された前記画像から抽出された前記局所特徴量に近似する前記特徴値が存在しない場合は、その局所特徴量に対応するクラスタを生成することを特徴とする。本発明の他の態様3は、上記いずれかの態様において、前記クラスタ更新手段は、前記画像集合の画像に基づいて更新した前記クラスタを、再度、同じ画像集合の画像に基づいて更新することを特徴とする。本発明の他の態様4は、上記いずれかの態様において、前記データ取得手段により取得されたデータを候補データとし、この候補データに基づく画像を前記画像集合から除いた新たな画像集合に対して、前記特徴量抽出手段、前記クラスタ生成手段、前記特徴値設定手段、前記クラスタ更新手段及びデータ取得手段により新たな候補データを取得させる再実行手段と、前記取得される候補データを比較し、画像数の多いものを最終的なオブジェクト認識用のデータとして選択する結果選択手段と、を備えたことを特徴とする。本発明の他の態様5は、上記いずれかの態様において、前記データ取得手段は、前記要素数の多い前記クラスタに分類された前記局所特徴量を抽出した抽出元の前記画像を、オブジェクト認識のための学習用データとして取得することを特徴とする。本発明の他の態様6は、上記いずれかの態様において、前記データ取得手段は、前記要素数の多い前記クラスタの前記特徴値を前記オブジェクト認識用のデータとして取得することを特徴とする。なお、上記の各態様は、明記しない他のカテゴリ方法、プログラム、システムなどとしても把握することができ、方法やプログラムのカテゴリについては、装置のカテゴリで示した手段を、処理やステップのように適宜読み替えるものとする。また、処理やステップの順序は、本出願に直接明記のものに限定されず、順序を変更したり、一部の処理をまとめてもしくは随時一部分ずつ実行するなど、変更可能である。また、個々の手段、処理やステップを実現、実行する端末などのコンピュータは共通でもよいし、手段、処理やステップごとにもしくはタイミングごとに異なってもよい。また、上記手段の全部又は任意の一部を部ユニット、セクション、モジュール等と読み替えることができる。本発明によれば、オブジェクト認識の精度を向上させる学習データを得ることが可能となる。次に、本発明を実施するための形態実施形態と呼ぶについて図に沿って例示する。なお、背景技術や課題などで既に述べた内容と共通の前提事項は適宜省略する。1.構成本実施形態は、図1の構成図に示すデータ取得装置1以下本装置1や本装置とも呼ぶに関するもので、本装置1は、コンピュータの構成として少なくとも、CPUなどの演算制御部6と、主メモリや補助記憶装置等の記憶装置7と、通信ネットワークN例えば、携帯電話、PHS、公衆無線LANなどの移動通信網、インターネットなどとの通信手段8移動通信網との通信回路、無線LANアダプタなどと、を有する。本装置1では、記憶装置7に記憶した所定のコンピュータプログラムを演算制御部6が実行することで、図1に示す各手段などの要素20,30ほかを実現する。実現される要素のうち情報の記憶手段の態様は自由で、記憶装置7上のファイルなど任意のデータ形式で実現できるほか、ネットワークコンピューティングクラウドによるリモート記憶などでもよい。また、記憶手段は、データの格納領域だけでなく、データの入出力や管理などの機能を含んでもよい。また、本出願に示す記憶手段の単位は説明上の便宜によるもので、適宜、構成を分けたり一体化できるほか、明示する記憶手段以外にも、各手段の処理データや処理結果などを記憶する記憶手段を適宜用いるものとする。なお、本願のフロー図などにおいて、記憶手段を表す円筒型の図形は、直接アクセス記憶への限定は意味せず、また、六角形は準備ではなく判断を表すものとする。また、図中例えば図1の矢印は、データや制御などの流れについて主要な方向を補助的に示すもので、他の流れを否定するものでも、方向の限定を意味するものでもない。例えばある方向のデータ取得の前後に、データ要求や確認応答ACKが逆方向に発生し得る。また、記憶手段以外の各手段は、以下に説明するような情報処理の機能作用を実現実行する処理手段であるが、これらは説明のために整理した機能単位であり、実際のハードウェア要素やソフトウェアモジュールとの一致は問わない。2.作用効果上記のように構成された本装置1での処理手順を図3のフローチャートに示す。2-1.概要まず、図3から概要のみ抽出して述べると、特徴量抽出手段20が、画像集合記憶手段15に記憶されている画像集合から画像を順次選択し、その画像から複数の局所特徴量を抽出するステップS11。そして、クラスタ生成手段30は、画像集合から最初に選択された画像から抽出された局所特徴量ごとに、クラスタを生成するステップS12。また、特徴値設定手段40は、各クラスタに分類された全要素から該クラスタの特徴値を算出して、各クラスタに設定するステップS19。そして、クラスタ更新手段50は、画像集合Sから画像が選択される都度、その画像から抽出された局所特徴量ステップS13について、クラスタの特徴値に近似する局所特徴量が所定数以上であればステップS15:YES、その局所特徴量を該近似する特徴値が設定されたクラスタに分類することでクラスタを更新するステップS16。その更新の結果、最終的にデータ取得手段60が、要素数の多い例えば所定割合以上のクラスタを基に、オブジェクト認識用のデータを取得するステップS22。以下、各処理について具体的に説明する。2-2.画像の選択とクラスタの生成まず、与えられた画像集合Sに対する処理の最初において、特徴量抽出手段20は、画像集合Sからある画像例えば画像aとするを一つ選択し、その画像aから局所特徴量例えばSIFTを抽出するステップS11。ここで、画像集合Sは、操作者が記憶媒体などで本装置1に与えてもよいが、本装置1が画像検索サーバ2などへ目的物の名称例えば東京タワーなどを送信し、検索結果の画像を受信して画像集合Sとしてもよい。そして、クラスタ生成手段30は、画像集合Sから最初に選択された画像aから抽出された局所特徴量ごとに、クラスタを生成するステップS12。クラスタは局所特徴量の集合により構成され、クラスタを表すデータはクラスタ記憶手段35に記憶されるが例えば図2、具体的なデータ構成や登録内容の実現態様は自由である。例えば、図2の例のようにクラスタごとに要素数すなわちそのクラスタに分類された局所特徴量の数要素数を記憶しておけば、要素数の多寡に応じたクラスタ単位の削除やデータの取得が容易になる。なお、クラスタと、クラスタに分類された局所特徴量との対応付けの態様も自由で、例えば、クラスタごとに局所特徴量のリストを持つ形でもよいし、逆に、抽出された局所特徴量ごとに、分類されたクラスタを示すクラスタIDなどのデータを持つ形でもよい。また、図5概念図の例では、各クラスタ01,02,03にそれぞれ、画像aから抽出した例えば上向きの尖頭部がある図4において破線の円で示す局所特徴量a1、右向きの凸部がある図4において破線の円で示す局所特徴量a2といった局所特徴量が分類されているが、実際には、局所特徴量毎に抽出元の画像を示す識別情報などもクラスタのデータに含めることが考えられる。クラスタの生成直後は、各クラスタに1つの局所特徴量が分類され、その局所特徴量がクラスタの特徴値を兼ねる。抽出された局所特徴量とクラスタの特徴値については、画像上における座標の位置を考慮して照合などの処理が行われる。座標の位置の照合に、値が略一致する特徴量の座標上での位置関係を用いることにより、オブジェクトが画像に写っている角度やサイズの相違にも対応できる。また、クラスタの生成は、単一の画像から抽出した局所特徴量ごとでもよいが、画像集合Sから最初に二つの画像a,bを選択し、それら二つの画像a,b間から抽出した類似する局所特徴量をransacなどのマッチング手法で座標の照合を行って対応づけ、照合により対応付けられた局所特徴量ごとにクラスタを作成することが望ましい。この場合、クラスタに対応付けられた局所特徴量の数が多ければ同一オブジェクトが存在すると判断でき、その局所特徴量の分布する座標の領域にオブジェクトが存在すると推定できる。なお、最初に選択した画像a,b間で対応付けることができた局所特徴量の数がゼロ又は所定以下で同一オブジェクトが存在しないと考えられる場合、画像a又はbに代えて、画像集合Sから別の画像cを選択し、局所特徴量の抽出と対応付けをやり直す。又は、集合Sに含まれる画像全体に対して局所特徴量のマッチングを行ってもよい。2-3.分類とクラスの新規生成上記のように処理の最初にクラスタを生成した後、クラスタ更新手段50は、画像集合Sから画像が選択される都度、その画像から抽出された局所特徴量ステップS13と、全てのクラスタの特徴値とを、座標の比較を用いて照合するステップS14。すなわち、ransacなどのマッチング手法によれば、局所特徴量のある座標の位置関係でオブジェクトの有無を判定でき、このransacなどのマッチング手法を用いて、画像から抽出した各局所特徴量と、各クラスタの特徴値との間で、座標と値の照合を行う。照合の結果、画像から抽出された局所特徴量のうち、クラスタの特徴値に近似していて座標の位置関係も一致している局所特徴量が所定数一つでもよい以上であればステップS15:YES、その局所特徴量を該近似する特徴値が設定されたクラスタに分類することでクラスタを更新するステップS16。近似の判断に、局所特徴量の座標と、クラスタの特徴値である画像上での座標の重心との位置関係を考慮することにより、同一のオブジェクトの存在する画像の判定精度が向上する。なお、最初に選択された画像aステップS11からはクラスタが生成されるがステップS12、クラスタ更新手段50は、その後、2回目以降に選択された画像から抽出された局所特徴量ステップS13のなかでクラスタに分類されなかったものについてはステップS17:NO、その局所特徴量に対応するクラスタを新たに生成するステップS18。2-4.特徴値の設定ほかまた、特徴値設定手段40は、各クラスタに分類された全要素から該クラスタの特徴値を算出して、各クラスタに設定するステップS19。具体的には、クラスタごとに分類された局所特徴量について、特徴量空間上での重心と画像上での座標位置での重心を算出し、各クラスタの新たな特徴値として設定する。画像上での座標位置での重心は、多様な画像サイズや画像中におけるオブジェクトの回転や縮小拡大に対応するために、最初の画像の座標位置を基に、各画像ごとに回転角度や縮小拡大率を算出した後に座標を正規化する。クラスタの特徴値としてこれら重心を用いることで、どのような局所特徴量特徴量空間上での重心が、画像のどのあたり画像上での座標位置での重心にあるか、に基づいてクラスタへの分類が可能となる。特に、局所特徴量について画像上での座標位置を判断に含めることで処理精度が高まる。以上の処理を、未処理の画像が尽きるステップS20:NOまで繰り返した後、オブジェクト認識用のデータの取得に進むがステップS22、それに先立ってクラスタ内の要素数が所定以下のクラスタを削除してもよいステップS21。これにより、例えば下記のようにクラスタの再更新をする際、少数しか存在しない特徴を分類対象から排除することで、主要な特徴に処理能力を集中できる。2-5.クラスタの再更新また、ステップS13での画像の選択順序により、クラスタの特徴値は変動するため、図3に示したステップS13からの処理を、一旦処理済となったクラスタ群に対して再度繰り返して再更新すれば、オブジェクトの特質を精度よく表した特徴値を生成することができる。この場合、クラスタ更新手段50は、画像集合の画像に基づいて更新したクラスタを、再度、同じ画像集合の画像に基づいて更新する。2-6.データ取得の態様以上のようにクラスタを更新した結果、最終的に、データ取得手段60は、要素数の多い例えば所定割合以上のクラスタを基に、オブジェクト認識用のデータを取得するステップS22。オブジェクト認識用のデータについて、具体的な内容や形式は自由であるが、その第一の例は、データ取得手段60が、要素数の多いクラスタに分類された局所特徴量を抽出した抽出元の画像を、オブジェクト認識のための学習用データとして取得することである。例えば、図4の画像集合Sのうち、最初に画像aを選択すれば、目的のオブジェクト例えば○○タワーが明瞭に写っている画像a,c,fが取得の対象となり、○○タワーが一部のみ写っている画像b、夜景により不明瞭に写っている画像d、景色の一部として写っている画像e、他のオブジェクトの方が目立つ画像gは取得の対象とならない説明上、×印で示している。オブジェクト認識用のデータに関する第二の例は、データ取得手段60が、要素数の多いクラスタの特徴値又はそのクラスタに分類された局所特徴量をオブジェクト認識用のデータとして取得することである。図5の例の状態では、例えば、要素数が最多3つであるクラスタ02の特徴値例えば特徴量空間上での重心と画像上での座標位置での重心がオブジェクト認識用のデータとなる。2-7.候補データの複数取得また、オブジェクトの認識精度をさらに改善するには、オブジェクト認識用のデータを、複数取得することも考えられる。この場合、再実行手段70が、データ取得手段により取得されたデータを候補データとし、この候補データに基づく画像を画像集合から除いた新たな画像集合に対して、特徴量抽出手段20、クラスタ生成手段30、特徴値設定手段40、クラスタ更新手段50及びデータ取得手段60により新たな候補データを取得させる。そのうえで、結果選択手段80が、最初に取得された候補データと、新たに取得された候補データと、を比較し、画像数の多いものを最終的なオブジェクト認識用のデータとして選択する。3.効果1以上のように本実施形態では、目的のオブジェクトに係るものとして与えられた画像集合から最初に選択した画像を基準としその局所特徴量ごとにクラスタ例えば図5、図2を生成し例えば図3のステップS12、以降に選択された画像の局所特徴量をステップS13、近似した特徴値のクラスタに分類してクラスタを更新してゆきステップS14~S16、要素数の多いクラスタを基に抽出元の画像や特徴値をオブジェクト認識用のデータとして得るステップS22。これにより、オブジェクトに共通する特徴が重視され、少数派の特徴は無視されて、認識用のデータが収集されていくので、オブジェクトの認識に適したデータを画像集合から得ることが可能となる。特に、適切な画像を最初に選択すれば、クラスタへの分類を正しく方向づけ、オブジェクト認識に用いるデータの精度が改善できる。2特に、本実施形態では、2つ目以降に選択された画像の局所特徴量に対応するクラスタがない場合にステップS17:NO対応するクラスタを新たに生成することによりステップS18、他の画像に含まれている可能性がある特徴も以降のクラスタ分類の対象とすることができ、オブジェクトの特徴を表すクラスタの生成漏れを防止できるので、オブジェクト認識の精度が改善できる。3また、本実施形態では、画像集合に基づく1巡目で分類されたクラスタに対しさらに、同じ画像集合に基づいて2巡目としてクラスタを更新する。これにより、局所特徴量の近似性判断の基準としたクラスタごとの特徴量空間での重心や画像座標上での重心について、1巡目である程度整った状態を活用して、そのクラスタの特徴値を補正していくことにより、さらに高精度なクラスタ分類に反映できるので、オブジェクトの認識精度がさらに改善できる。4さらに、本実施形態では、再実行手段70により、候補データを除いた画像集合から、更なる処理で別の候補データを取得し、結果選択手段80により、2つの候補データを比較し画像数の多いものを最終的なオブジェクト認識のデータとして選択する。これにより、最初に選択された画像に偶然、目的のオブジェクトとは別のオブジェクトが写っていても、より目的のオブジェクトを写した画像が多く残る候補データを最終的なオブジェクト認識用のデータとすることができる。このため、画像数の多いほうの候補データを選択することで正しい処理結果が得られ、オブジェクトの認識性が改善できる。5加えて、本実施形態では、要素数の多いクラスタに追加された局所特徴量の抽出元である画像例えば図7の画像a,c,fを、オブジェクト認識のための学習用データとして取得することにより、実際のオブジェクト認識にはそれら画像に基づいて、用途などの事情に応じた任意のアルゴリズムを柔軟に適用可能となる。6とりわけ、本実施形態では、要素数の多いクラスタ例えば図5のクラスタ02の特徴値をオブジェクト認識用のデータとして取得することにより、そのデータを実際のオブジェクト認識における認識対象として円滑に活用可能となる。4.他の実施形態なお、上記実施形態は例示に過ぎず、本発明は、以下に例示するものやそれ以外の他の実施態様も含むものである。例えば、本出願における構成図、データの図、フローチャートなどは例示に過ぎず、各要素の有無、その配置や処理実行などの順序、具体的内容などは適宜変更可能である。例えば、ステップS11で最初に選択する画像については、複数の画像を候補とし、その中から選択してもよい。具体的には、候補として選定した画像を基準画像とし、その基準画像と、集合S内の各画像との局所特徴量の照合を行いステップS15の処理、マッチングする画像が多い基準の画像を最初の画像とすれば、より標準的なオブジェクトが存在する画像を用いて学習データを得ることができる。また、本装置1を構成する個々の手段を実現する態様は自由で、外部のサーバが提供している機能をAPIアプリケーションプログラムインタフェースやネットワークコンピューティングいわゆるクラウドなどで呼び出して実現するなど、本発明の構成は柔軟に変更できる。さらに、本発明に関する手段などの各要素は、コンピュータの演算制御部に限らず物理的な電子回路など他の情報処理機構で実現してもよい。"