"画像データを入力する入力装置と、非人間顔の画像データを1次検知する非人間顔拒絶階級分類器と人間顔を含む画像データに角度タグを付与する複数の角度タグ分類器を有する混合分類器と、各々が各々の人間顔角度に対応し、いずれか一つが対応する角度タグ分類器から出力される角度タグ付きの画像データを受け付け、該受け付けられた角度タグ付きの画像データに人間顔が含まれているか否かをさらに検知する複数の角度多段接続分類器と、を備える多角度の人間顔検知システム。前記入力装置は、原画像の異なる尺度、異なる位置のサブウィンドウをデータ走査し、該サブウィンドウを走査した画像データを混合分類器へ入力する画像ウィンドウ走査手段をさらに有する請求項1に記載の多角度の人間顔検知システム。前記非人間顔拒絶階級分類器は、各々が複数の弱分類器からなる、複数のサブ分類器を有する請求項1に記載の多角度の人間顔検知システム。前記複数の角度タグ分類器の各々が、画像データから抽出された弱特徴に対する応答値を算出し且つ和を求め、最大の和に対応する角度タグ分類器に対応する角度タグを入力された画像データに付与する請求項3に記載の多角度の人間顔検知システム。前記弱特徴は、リアルタイム性能を満足可能な各種の局部テクスチャ記述を含む請求項4に記載の多角度の人間顔検知システム。画像データを入力し、非人間顔の画像データを1次検知し、人間顔を含む画像データに角度タグを付与し、角度タグ付きの画像データを受け付け、該受け付けられた角度タグ付きの画像データに人間顔が含まれているか否かをさらに検知する多角度の人間顔検知方法。原画像の異なる尺度、異なる位置のサブウィンドウをデータ走査する請求項6に記載の多角度の人間顔検知方法。データ走査を行うとともに、検知ステップに必要な弱特徴を計算する請求項7に記載の多角度の人間顔検知方法。前記弱特徴は、リアルタイム性能を満足可能な各種の局部テクスチャ記述を含む請求項7に記載の多角度の人間顔検知方法。前記非人間顔の画像データに対する1次検知は、階級構造の分類器により行われる請求項7に記載の多角度の人間顔検知方法。本発明は、従来技術における前述の課題を解決するためになされたもので、従来の顔検知システムに混合型階級分類器を用いて、入力データに角度タグを付与するとともに、一部の非顔データの走査ウィンドウを一次フィルタすることで、検知システムの実際の操作工程に使用される顔検知器の数を低減することを目的とする。本発明の一の態様では、画像データを入力する入力装置と、非人間顔の画像データを1次検知する非人間顔拒絶階級分類器と人間顔を含む画像データに角度タグを付与する複数の角度タグ分類器を有する混合分類器と、各々が各々の人間顔角度に対応し、いずれか一つが対応する角度タグ分類器から出力される角度タグ付きの画像データを受け付け、該角度タグ付きの画像データに人間顔が含まれているか否かをさらに検知する複数の角度多段接続分類器と、を備える多角度の人間顔検知システムを提供する。本発明の人間顔検知システムにおいて、前記入力装置は、原画像の異なる尺度、異なる位置のサブウィンドウをデータ走査し、該サブウィンドウを走査した画像データを混合分類器に入力する画像ウィンドウ走査手段をさらに有する。本発明の多角度の人間顔検知システムにおいて、前記非人間顔拒絶階級分類器は、各々が複数の弱分類器からなる、複数のサブ分類器を有する。本発明の多角度の人間顔検知システムにおいて、前記複数の角度タグ分類器の各々が、画像データから抽出された弱特徴に対する応答値を算出し且つ和を求め、最大の和に対応する角度タグ分類器に対応する角度タグを入力された画像データに付与する。本発明の多角度の人間顔検知システムにおいて、前記弱特徴は、リアルタイム性能を満足可能な各種の局部テクスチャ記述を含むようにした。本発明の他の態様では、画像データを入力し、非人間顔の画像データを1次検知し、人間顔を含む画像データに角度タグを付与し、角度タグ付きの画像データを受け付け、該受け付けられた角度タグ付きの画像データに人間顔が含まれているか否かをさらに検知する多角度の人間顔検知方法を提供する。本発明の多角度の人間顔検知方法において、さらに、原画像の異なる尺度、異なる位置のサブウィンドウをデータ走査する。本発明の多角度の人間顔検知方法において、データ走査を行うとともに、検知ステップに必要な弱特徴を計算する。本発明の多角度の人間顔検知方法において、前記弱特徴は、リアルタイム性能を満足可能な各種の局部テクスチャ記述を含む。本発明の多角度の人間顔検知方法において、前記非人間顔の画像データに対する1次検知は、階級構造の分類器により行われる。本発明の前述の態様により、データは、該分類器を通過する時、正確な人間顔検知が行われるように、角度タグに対応付けられた階級分類器に送り込まれている。このような方式により、人間顔の多角度の課題について、データに角度タグを割り当てることができる。検知速度の課題については、得られた角度タグに対応する人間顔検知器のみを用いることで、大量の時間を節約することができる。以下の図面による本発明の好適な実施例への詳細な説明により、本発明の以上及びその他の目標、特徴、長所、技術及び産業上の重要性がより理解できるようになる。図1は、従来の多角度の人間顔検知システムの略図である。該図において、入力装置1は、画像データの入力に用いられ、角度多段接続分類器組V1、V2、Vnは、それぞれ異なる検知角度に対応している。通常、角度多段接続分類器組V1は、階級分類器V11、V12、V1nを多段接続してなり、角度多段接続分類器組V2は、階級分類器V21、V22、V2nを多段接続してなり、角度多段接続分類器組Vnは、階級分類器Vn1、Vn2、Vnnを多段接続してなり、nは自然数である。角度分類器の参照符号の第1位の下付きの数字は、該分類器の検知角度の番号を表し、第2位の下付きの数字は、対応の多段接続分類器組における該階級分類器の位置順番を表し、換言すると、複数の多段接続分類器の左から第2位の下付きの数字が同じである分類器は、同一階級に属していると見なしてもよいし、同一組における位置の異なる分類器に用いられる特徴は異なってもよいし、異なる組における同一階級の分類器に用いられる特徴は、必ずしも同一となる必要はない。図2は、各角度分類器の詳細構成図である。図2には、各角度の多段接続分類器組にn個の階級分類器が設けられているが、異なる検知角度に用いられる特徴が異なる場合があるため、各多段接続分類器組における弱分類器の数は異なってもよく、換言すると、階級分類器は、必ずしも図2に示されたマトリクス配列に形成される必要はなく、或いは、階級分類器は、必ずしもこのようなマトリクスを充填する必要はないことは、当業者が理解できる。各分類器は、任意の種類の強分類器でもよく、例えば、サポートベクトルマシンSupportVectorMachineSVM、Adaboost等の演算法を用いる公知の分類器でよい。各強分類器については、多種の表象局部テクスチャ構造の弱特徴や、その組み合わせにより演算を行ってもよいし、前記弱特徴は、HAAR特徴、多尺度のLBP特徴等の当該分野で通常用いられる特徴でよい。なお、図2には、3つの検知角度に用いられる3つの多段接続分類器組が示されているが、検知角度を増加しても減少してもよいことは当業者に自明である。例えば、2つの検知角度に用いられるように2つの多段接続分類器組を設けてもよく、4つの検知角度に用いられるように4つの多段接続分類器組を設けてもよく、5つ以上の検知角度に用いられるように5つ以上の多段接続分類器組を設けてもよく、或いは、多角度の特定物体の判断装置の1種の特殊形式として、単一角度検知に用いられるように単に1つの多段接続分類器組を設けてもよい。人間顔の分類器については、人間顔の特定角度の特性による訓練から得られ、所謂角度とは、当該分野においては、通常、物体の、人間顔の正面画像に対する回転角度をいう。本発明の具体的な実施形態においては、例示的な形式で、人間顔の5つの角度について説明がなされているが、当業者は、実際の需要に応じて異なる数の角度を選択してもよく、その操作フローは、本発明の5つの角度に関するフローと同じである。図3は、例として人間顔の正面画像に対する5つの角度を図示する図である。図3に示されるように、5つの角度は、左から右へ、それぞれ面外回転rotationoffplaneROP-45度、面内回転rotationinplaneRIP-45度、正面、面内回転45度、面外回転45度である。いわゆる人間顔の正面画像とは、当該分野の公知公認の概念であり、正面画像と微小な回転角度のある画像も、実践上では、正面画像として処理される。同様に、本願においては、人間顔回転45度とした場合も、該角度が必ず45度であることを示しているのではなく、45度前後の一定範囲内の角度を表し、例えば、40度~50度の範囲のいずれかの角度は、本発明ではすべて45度と見なしている。換言すると、ここでの45度は、単に人間顔の回転角度範囲を表現するものであり、40度~50度の範囲内の角度は、すべて回転45度と見なされる。該5つの特定角度のサンプルを用いて、角度分類器と人間顔検知器をオフラインで訓練することにより、5つの角度を含む多角度の人間顔検知システムを実現することができる。図4は、本発明の実施例に係る、多角度の人間顔検知システムを示す図である。図4に示される多角度の人間顔検知システムにおいては、画像入力装置41と、混合分類器42と、角度多段接続分類器組V1、V2、Vnが備えられている。混合分類器42は、画像入力装置41からの画像を受け付け、入力された画像の各フレームに対して分類処理を行う。具体的には、多尺度のローカルバイナリパターンLBPにより各フレーム画像の走査を行い、各走査ウィンドウに対し、大まかな人間顔判断を行い、人間顔の角度を決定し、その後、人間顔角度タグを人間顔と判定された走査ウィンドウに付与し、該角度タグが付された人間顔走査ウィンドウを、対応する角度多段接続分類器Viここで、iは1-nの正整数であるに入力する。図5は、全体図から走査ウィンドウを抽出することを示す図であり、異なる尺度と、異なる歩幅のウィンドウにより、全画像上を遍歴し、一連のウィンドウ画像を得る。多角度の人間顔判断装置は、抽出により得られるウィンドウ画像に対しても、ウィンドウが抽出されていない全体画像に対しても、同様の方式で処理を施してもよい。図6は、混合分類器42の構成図である。図6において、左側は、混合分類器42における角度タグ分類器C1である。図6においては、便宜上、角度タグ分類器C1の構成のみ示されているが、実際の混合分類器42においては、実際の需要に応じて、複数の角度タグ分類器C1、C2、Cnが配置されている。本発明の具体的な実施形態においては、5つの角度タグ分類が用いられている。各角度タグ分類器は、複数の弱分類器からなる。図6に示されるように、角度タグ分類器C1は、弱分類器C11、C12、C1nからなる。図7は、図6の左側部分の角度タグ分類器の詳細構成図である。説明の便宜上、図7には、5つの角度の角度タグ分類器の詳細構成のみ示されている。実験では、図3に示されるように、5つの角度に対する分類が必要となる。本発明では、該目的に応じて、5つのAdaboost角度タグ分類器が構築されている。該角度タグ分類器は、アウトライン学習工程で得られ、その訓練のポジティブサンプルは、人為的に選定した各角度に対応する人間顔画像データであり、ネガティブサンプルは、人間顔データを含まない各種画像である。各分類器は、1つの特定の角度に対応し、該角度は一定の範囲をカバーすることができる。例えば、正面顔分類器は、-5度から5度までの角度範囲の顔データをカバーすることができる。各分類器は、5つの弱特徴から構成される。画像データが入力されると、各Adaboost分類器は、該データが該角度に属する信頼度を算出し、角度選択器がそのうちの最大値を最終の角度タグとして出力する。図6の右側部分は、混合分類器42における、人間顔に対して大まかな判断を行う非人間顔拒絶階級分類器Rである。本発明の具体的な実施形態においては、該非人間顔拒絶階級分類器Rが、2つの人間顔拒絶サブ分類器RとR2から構成されているが、実際に、当業者は必要に応じて前記サブ分類器の数を決めることができる。各サブ分類器は、複数の弱分類器から構成される。図6に示されるように、サブ分類器R1は、2つの弱分類器R11とR12から構成され、サブ分類器R2は、3つの弱分類器R21、R22、R23から構成されている。図8は、図6と図7における混合分類器42の走査ウィンドウに対する大まかな人間顔の拒絶と、角度タグの付加工程を具体的に説明したフローチャートである。図8に示されるように、ステップS81において、画像データを入力する。次に、ステップS82において、入力された画像の各フレームに対し、多尺度のLBPによるウィンドウ走査を行うことにより、多尺度の走査ウィンドウ画像が得られる。次に、ステップS83において、多種boosting演算法により得られた走査ウィンドウの計算から、最も分類能力のある弱特徴を選出するとともに、これらの弱特徴を用いて各特定の角度に対して対応するAdaboost分類器を構築し、これらの弱分類器の応答値信頼度値を計算する。これらの弱分類器には、図6及び図7に示されるすべての弱分類器が含まれる。次に、ステップS84において、サブ分類器R1における弱分類器R11及びR12のそれぞれの弱特徴に対する応答値r11及びr12の和が、閾値T1を超えたか否かを判断する。T1を超えた場合、該走査ウィンドウに顔画像が含まれていると判断し、ステップS85に進む。T1を超えていないと、該走査ウィンドウを廃棄し、ステップS82に戻り、次のウィンドウの走査を行う。ステップS85において、サブ分類器R2の弱分類器R21、R22、R23のそれぞれの弱特徴への応答値r21、r22、r23の和が、閾値T2を超えたか否かを判断する。T2を超えた場合、該走査ウィンドウに顔画像が含まれていると判断し、ステップS86に進む。T1を超えていないと、該走査ウィンドウを廃棄し、ステップS82に戻り、次のウィンドウの走査を行う。前記選択により得られた弱特徴を用いて階級分類器を構築し、ステップS84とS85により、非人間顔データの走査ウィンドウに対する拒絶機能を実現することができ、該ステップにおいて、一部の非人間顔データを拒絶することで、以降の処理に必要なデータ量を低減することができ、より迅速な検知速度を得ることができる。その後、或いはステップS83後に、ステップS86を同期に実行する。図7に示されるように、角度タグ分類器C1、C2、Cnにおいて、各々が、所属する弱分類器の弱特徴に対する応答値の和をそれぞれ計算する。具体的に、画像データ入力時には、各Adaboost角度タグ分類器が、該データの該角度に属する各弱分類器の応答値、例えば、角度タグ分類器C1の各弱分類器C11、C12、C1nの応答値c11、c12、c1nを計算するとともに、該角度に対応する弱分類器の応答値の和Sc、即ち、該角度に対応する信頼度値を計算することになる。その後、ステップS87において、選択器70により、各角度タグ分類器C1、C2、Cnの前記箇所に対応する信頼度値から、最大値を選択するとともに、該最大値を、対応する角度タグ分類器に対応する角度タグに伴い、角度多段接続分類器組V1、V2、Vnにおける対応する角度多段接続分類器へ出力する。本発明の前記実施形態によると、同一の弱特徴を用いて、大まかな人間顔の拒絶と、角度タグの付加の2つの機能を同一分類器に統合することができる。このため、本発明の実施例においては、本発明の多角度の人間顔検知システムにおける混合分類器42により、画像データが人間顔であるか否かを一次判断し、画像データの角度分類を行うことができる。人間顔であると判断された場合は、混合分類器42は、該角度分類結果に応じて、自動的にデータに対して角度タグ表記を行い、該角度タグが付されたデータは、該角度タグに対応付けられた角度階級分類器人間顔検知器に送り込まれ、正確な判断がなされる。ここで、各人間顔検知器は、例えば、正面、プラスマイナス45度の面内回転、プラスマイナス45度の面外回転のような、特定の角度を有する人間顔サンプルの訓練から生成され、図3に示されるように、これらの角度は、訓練前に人為的に定めてもよい。このため、ある入力データに対応する角度タグを得た後、該データを該角度の人間顔検知器に直接入力することができる。複数の角度の人間顔検知器を訓練することができ、これらの検知器から最終の人間顔検知結果を出力することができるため、多角度の人間顔検知の目的を実現することができる。人間顔検知器の以降の動作については、当業者が従来の技術により実施してもよい。以下、本発明に用いられる多種boosting演算法の主なステップの例について説明する。以下のステップ1~3が含まれる。1C個の分類を保存し、各分類にNのサンプルがあり、初期化サンプルの分布D0=1/CNとする。2t=1,2,......Tに対し、最も有効な弱特徴を選択し、各分類の弱分類器を構築し、サンプル分布を更新する。3最終の分類器該演算法において、ステップ1で訓練データへの必要な初期化を行い、式中、Cは、種別の数であり、Nは各種サンプルの数であり、D0は、各サンプルの初期重みである。ステップ2において、多種boosting策略により、最も有効な特徴を選出する。該工程は、T回を含み、毎回は現データ状態下の最も有効な1特徴を選出する。Tは選択された特徴の総数である。主な工程は、以下の通りである。最も有効な弱特徴を検索する。分割線形関数における各分割間隔について、重み累積和の最大の種類を見つける。該種類は、該分割間隔におけるポジティブの種類と見なされ、その重み累計和は、Dposとなる。また、他の種類は、すべてネガティブの種類と見なされる。データ分布1種類対C-1種類を均衡化にするために、該分割間隔から選択されたポジティブの種類サンプルの重みを、C-1Dposまで増加する。関数を最大化にする。ここで、Dposbinは、該分割間隔ヒストグラムの1区間binに対応するに位置するポジティブサンプルの重みであり、Dnegbinは、該分割間隔に位置するネガティブサンプルの重みである。sDposは、該分割間隔に位置するポジティブサンプルの重み均衡化後の重みの和であり、sDnegは、該分割間隔に位置するネガティブサンプルの重み均衡化後の重みの和である。弱分類器を構築する。その後、訓練サンプルの重みを更新する。式中、cは、サンプルの種別であり、tは、多種boosting演算法の特徴選択時における回数であり、DctXは、該状態下のデータの重みである。ステップ3において、選択した弱分類器を組み合わせることにより、各種に対応する角度分類器が得られる。ここで、hctは、第c種の第t個の弱分類器を表し、Hcは、第c種に対応する多種boosting演算法により構成される角度分類器を表す。多種boosting演算法においては、すべての分類器n個の角度に対応するn個の分類器が同一の特徴を共有してもよい。例えば、1つの分類器に5つの特徴を算出することが必要となる場合は、5つの分類器も、5つの特徴のみを算出すればよい。このため、このような策略により検知の時間を大幅に低減することができる。前述の工程においては、図9に示されるような弱特徴と、図10に示されるような弱分類器が用いられている。図9は、角度分類器に用いられる弱特徴を示している。該弱特徴には、MSLBP多尺度のローカルバイナリパターンのテクスチャ記述が用いられる。LBPパターン値の計算工程は、前述のステップ1~3に示された通りである。先ず、入力された白黒階調のテクスチャに対して正規化を行い、即ち、周囲の8つの隣接領域の白黒階調値と中心の白黒階調値との比較を行う。隣接領域の白黒階調値が中心の白黒階調値よりも高いと、1に正規化され、隣接領域の白黒階調値が中心の白黒階調値よりも低いと、0に正規化される。次に、正規化後のパターン値と対応する重み付けテンプレート予め設定されるの点乗積により、最終のLBPパターン値が得られる。LBPの主なメリットは、テクスチャ中心領域とその8つの隣接領域の白黒階調との比較特性を記述することが可能で、白黒階調テクスチャの局部比較分布情報を表すことができる。図10は、角度分類器に用いられる弱分類器を示している。該弱分類器は、分割線形関数であり、ヒストグラム形式で保存される。ヒストグラムの各区間は、LBP特徴の各パターンに対応している。ヒストグラムの各区間の値は、該パターンが人間顔データに該当する信頼度を表している。下記表は、本発明の多角度の人間顔検知システム及び方法の実例の実験結果である。前記表は、異なる数の弱特徴数1~5を用いて、角度分類性能に対する比較実験結果である。表には、異なる弱特徴数で検知された各角度の正確率が明記されている。角度タグ分類器は、多角度の人間顔検知システムの初期段階に位置しているため、すべての入力データが該分類器に対して計算することが必要となる。このため、リアルタイムで迅速な検知速度を実現するために、ここでは、非常に少ない数の特徴5未満のみで、該分類器を構築している。実験結果によると、5つの弱特徴のみで角度分類器を構築する場合、いずれかの角度においても、92以上の識別率が得られることが判明され、採用した特徴及び利用した多種boosting演算法による分類器の角度分類に対する有効性が証明されたことになる。本発明は人間顔の角度について説明されたが、従来技術も本発明も、手のひら、通行人等の、他の各種物体の処理が可能である。どのような物体で、どのような特徴で、どのような角度であるかに関わらず、ジョブの処理前に予め指定し、かつサンプルで訓練を行うことができれば、対応する分類器を得ることができ、多段接続分類器組を構成し、異なる角度に対して訓練を行うと、多角度の判断や、検知処理が可能な複数の多段接続分類器組を得ることができ、これにより、本発明の前述の多角度検知方法及びシステムを実現することができる。明細書における一連の動作は、ハードウェアや、ソフトウェアや、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせから実行することができる。ソフトウェアにより該一連の動作を実行時には、コンピュータプログラムを専用ハードウェアが内蔵されたコンピュータのメモリにインストールし、コンピュータにより該コンピュータプログラムを実行させてもよい。或いは、コンピュータプログラムを各種の処理が実行可能な汎用コンピュータにインストールし、コンピュータにより該コンピュータプログラムを実行させてもよい。例えば、コンピュータプログラムを記録媒体であるハードディスクやROMに予め保存してもよい。一時または永久的にコンピュータプログラムをフロッピや、CD-ROMCD読み出し専用メモリーや、MO光磁気ディスクや、DVDデジタル多用途ディスクや、磁気ディスクや、半導体メモリ等のような移動記録媒体に記憶記録し、このような移動記録媒体をパッケージとして提供してもよい。前述の具体的な実施例を参照し、本発明を詳細に説明したが、本発明の精神を逸脱しない範囲内で、実施例に修正や代替を加えることが可能なことは言うまでもない。換言すると、本発明は説明の形式で開示されており、制限的に解釈されるものではない。本発明の要旨は、添付された請求範囲で判断されるべきである。"