"画像データを取得する画像データ取得工程と、前記取得した画像データから特徴点の位置を検出する第1の特徴点位置検出工程と、前記取得した画像データから前記第1の特徴点位置検出工程よりも高精度に特徴点の位置を検出する第2の特徴点位置検出工程と、前記第1の特徴点位置検出工程、または第2の特徴点位置検出工程による処理を選択する選択工程と、前記選択された結果に基づいて特徴量の算出位置を決定する特徴量算出位置決定工程と、前記特徴量算出位置決定工程の結果に基づいて特徴量を算出する特徴量算出工程と、処理モードを判定する判定工程とを有し、前記判定工程により判定された処理モードが登録処理の場合は、前記第2の特徴点位置検出工程による処理を選択し、当該第2の特徴点位置検出工程の結果及び前記特徴量算出位置決定工程の結果に基づいて算出した特徴量から登録データを生成し、前記判定工程により判定された処理モードが認識処理の場合、前記第1の特徴点位置検出工程による処理を選択し、当該第1の特徴点位置検出工程の結果及び前記特徴量算出位置決定工程の結果に基づいて算出した特徴量と前記登録データに基づいて画像データを認識することを特徴とする画像認識方法。前記第2の特徴点位置検出工程は、前記第1の特徴点位置検出工程より多くの特徴点を検出することを特徴とする請求項1に記載の画像認識方法。取得した画像データから特徴点の位置を検出し、検出精度を設定する特徴点位置検出手段と、前記検出された特徴点の位置に基づいて特徴量の算出位置を決定するとともに、特徴量を算出する特徴量算出手段と、処理モードを判定する判定手段とを有し、前記判定手段の判定結果に基づいて前記特徴点位置検出手段の検出精度を設定することを特徴とする画像認識装置。請求項1又は2に記載の画像認識方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。しかしながら、特許文献1に開示されている手法は、抽出する特徴点の削減に伴い、当該特徴点の位置を利用した後段の処理特徴量の抽出や登録データに対する類似度の比較等の処理内容が異なる。従って、特徴点の数に対応する複数の種類の登録データを予め用意しておく必要がある。その際、特徴点の数が少ない等、位置精度の低い特徴点に基づいて生成した登録データは信頼性が低い可能性が高い。このため、登録データの一部に信頼性の低いデータが混入した場合、認識精度が大きく低下する。本発明は前述の問題点に鑑み、高速に認識処理を実行する場合であっても、認識精度の低下を軽減できるようにすることを目的としている。本発明の画像認識方法は、画像データを取得する画像データ取得工程と、前記取得した画像データから特徴点の位置を検出する第1の特徴点位置検出工程と、前記取得した画像データから前記第1の特徴点位置検出工程よりも高精度に特徴点の位置を検出する第2の特徴点位置検出工程と、前記第1の特徴点位置検出工程、または第2の特徴点位置検出工程による処理を選択する選択工程と、前記選択された結果に基づいて特徴量の算出位置を決定する特徴量算出位置決定工程と、前記特徴量算出位置決定工程の結果に基づいて特徴量を算出する特徴量算出工程と、処理モードを判定する判定工程とを有し、前記判定工程により判定された処理モードが登録処理の場合は、前記第2の特徴点位置検出工程による処理を選択し、当該第2の特徴点位置検出工程の結果及び前記特徴量算出位置決定工程の結果に基づいて算出した特徴量から登録データを生成し、前記判定工程により判定された処理モードが認識処理の場合、前記第1の特徴点位置検出工程による処理を選択し、当該第1の特徴点位置検出工程の結果及び前記特徴量算出位置決定工程の結果に基づいて算出した特徴量と前記登録データに基づいて画像データを認識することを特徴とする。本発明によれば、認識処理時に高速に特徴点の位置を検出する場合であっても認識精度の低下を抑えることができる。第1の実施形態以下、本発明の第1の実施形態の動作について説明する。図1は、本実施形態の処理の概要を説明する図である。図1において、109は認識処理時の処理概要を示す。ここでの認識処理とは、顔画像データ取得処理100で取得した顔画像データから個人を特定する処理である。110は登録処理時の処理概要を示す。ここでの登録処理とは、顔画像データ取得処理100で取得した顔画像データから認識処理時に使用する登録データを生成する処理である。なお、認識処理109及び登録処理110において、番号が同じ処理は共通の処理で構成されるものとする。また、認識処理及び登録処理の選択は、処理モード判定処理111の結果に従うものとする。認識処理時は、顔画像データ取得処理100で取得した顔画像データから特徴点位置を検出する。ここで特徴点とは、例えば目鼻口等顔の器官に関連する特徴的な画像形状の位置である。本実施形態で2つの特徴点位置検出処理を行う。第1の特徴点位置検出処理102は、第1の特徴点位置検出である高速な特徴点位置検出処理である。一方、第2の特徴点位置検出処理103は、第2の特徴点位置検出である高精度な特徴点位置検出処理である。例えば、第1の特徴点位置検出処理102では、第2の特徴点位置検出処理103と比較して、算出する特徴点の数が少ない。認識動作モード設定処理101は、認識処理を高精度で動作させるか或いは高速に動作させるかを指示するための設定処理である。選択処理104は、認識動作モード設定処理101に応じて特徴点位置検出処理を選択する。認識処理を高速に動作させる高速モードを選択したい場合は、第1の特徴点位置検出処理102を選択し、高精度に動作させる高精度モードを選択したい場合は、第2の特徴点位置検出処理103を選択する。特徴量算出位置決定処理105では、検出精度が異なる第1の特徴点位置検出処理102又は第2の特徴点位置検出処理103の結果に基づいて特徴量を算出する際の基準となる位置を決定する。ここでは、何れの特徴点位置検出処理が選択された場合であっても共通の特徴量算出位置基準を決定する。特徴量算出処理106では、特徴量算出位置決定処理105の結果に基づいて所定の特徴量を算出する。本実施形態では、特徴量算出位置決定処理105により共通の基準位置が算出されるため、特徴点位置検出処理の種類特徴点の数等によらず共通の特徴量算出処理106を使用することができる。判定処理107では、特徴量算出処理106によって得られた認識処理対象の顔画像の特徴量と登録データ生成処理108で生成された登録データとを比較することにより認識処理対象の顔画像が登録データか否かの判定を行う。登録処理110では、顔画像データ取得処理100から入力する顔画像データから特徴点位置を検出する。そして、第2の特徴点位置検出処理103により、高精度に特徴点の位置を検出する。特徴量算出位置決定処理105では、第2の特徴点位置検出処理103の結果に従って特徴量を算出する基準位置を決定する。特徴量算出処理106では特徴量算出位置決定処理105の結果に基づいて所定の特徴量を算出する。登録データ生成処理108では、特徴量算出処理106で算出された顔画像データに対する特徴量を当該顔画像に対応する個人を特定する情報と共に記録する。本実施形態では、認識処理時では認識動作モードに応じて特徴点位置検出処理を高速或いは高精度に切り替えて処理し、登録処理時では、高精度の特徴位置検出処理により登録データを生成する。即ち、認識処理時は、特徴点位置検出処理の種類によらず高精度の特徴位置検出処理に基づいて生成した共通の登録データを用いて認識処理を実行する。なお、本実施形態としては、特徴点位置検出処理の検出精度をモードに応じて可変設定するようにしてもよい。図2は、本実施形態の画像認識装置の構成例を示すブロック図である。本実施形態の画像認識装置では、まず、画像データから顔画像データを抽出する。そして、得られた顔画像データから複数の特徴点位置を検出し、特徴点位置に基づいて算出した特徴量から個人を識別する。図2において、画像入力部201は、光学系デバイス、光電変換デバイス及びセンサーを制御するドライバー回路、ADコンバーター、各種画像補正を司る信号処理回路、フレームバッファ等により構成されている。202は前処理部であり、後段の各種処理を効果的に行うために各種前処理を実行する。具体的には、画像入力部201で取得した画像データに対して色変換処理、コントラスト補正処理等の画像データ変換をハードウェアで処理する。顔画像データ切り出し処理部203は、前処理部202で補正した画像データに対して顔検出処理を実行する。顔検出の手法は従来提案されている様々な手法を適用可能である。顔画像データ切り出し処理部203は、検出された顔毎に顔画像データを所定のサイズに正規化して切り出す。図3は、顔画像データの切り出し処理例を説明する図である。前処理部202で補正された画像31から顔領域32を判定し、予め定めるサイズに正規化した顔画像33を切り出す。即ち、顔画像33の大きさは顔によらず一定である。切り出した顔画像33はDMACDirectMemoryAccessController205を介してRAMRandomAccessMemory209に格納される。以後、特徴点の位置とは、顔画像33内の特徴点の座標と定義し、ここでの座標は顔画像33の左上端を原点とする座標系x座標、y座標で表現するものとする。207はCPUCentralProcessingUnitであり、本実施形態に係る主要な処理を実行するとともに、画像認識装置全体の動作を制御する。204はブリッジであり、画像バス210とCPUバス206との間のバスブリッジ機能を提供する。208はROMであり、CPU207の動作を規定する命令を格納する。RAM209はCPU207の動作に必要な作業メモリである。RAM209はDRAMDynamicRAM等の比較的容量の大きいメモリで構成し、図示しないメモリコントローラを介して、CPUバス206に接続する。画像バス210上のデバイス及びCPUバス206上のデバイスは同時に動作する。211はユーザーインターフェース部であり、ユーザーが処理モードを入力するための物理的なインターフェーススイッチ、タッチパネル等を提供する。CPU207はRAM209に格納した顔画像33に対して認識処理を実行する。図8は、本実施形態の顔認識処理の動作手順の一例を示すフローチャートである。当該フローチャートはCPU207の動作を示す図である。まず、CPU207はステップS800で処理モードを判定する。ここでの処理モードとは認識処理又は登録処理であり、ユーザーインターフェース部211の設定情報に基づいて判定する。なお、以下の説明において、顔画像データはRAM209に既に格納されているものとする。最初に、認識処理について説明する。ステップS801では、認識動作モードを判定する。ここでの認識動作モードとは高精度モード及び高速モードである。高精度モードでは、処理速度より認識精度を優先してに顔認識を行う。一方、高速モードでは精度の低下を許容して高速な認識処理を実行する。例えば、高精度モードか高速モードかの判断は、前フレームで認識対象人物認識対象として登録されている人物が認識されたか否かによって判断する。すなわち、CPU207はRAM209に格納された前フレームの認識結果を参照して認識動作モードを判定する。具体的には、前フレームで認識対象として登録されている人物が認識された場合、現フレームは高速モードで処理を行う。CPU207は、ステップS801の判定結果に従って、対応する特徴点位置の検出処理を選択して実行する。高速モードが選択された場合、ステップS802で高速な特徴点位置検出処理を実行する。高精度モードが選択された場合、ステップS803で高精度な特徴点位置検出処理を実行する。ここで、高速モードと高精度モードとで検出する特徴点の数が異なる場合について説明する。図4は、検出する特徴点の位置の例を説明する図である。図4aは、高精度モード時に検出する特徴点の位置を示しており、顔器官に関連する15個の特徴点401~415を検出する。一方、図4bは高速モード時に検出する特徴点の位置を示しており、6個の特徴点位置417~421を検出する。多数の特徴点を検出すると、後述する特徴量の算出位置を決定するステップS804で得られる位置データの信頼度が向上し、複数の特徴点の位置情報を利用することで誤検出の影響が緩和される。図5は、特徴点位置検出処理であるステップS802及びS803の具体例を説明する図である。本実施形態では、CNNConvolutionalNeuralNetworksにより特徴点位置を検出する。なお、図5には、説明のために2つの特徴点位置を検出する場合の構成を示している。CNNは階層的な特徴抽出処理により構成され、図5に示す例では、1層506の特徴数が3、2層510の特徴数が2の2階層CNNの例を示している。501は顔画像データであり、前述の顔画像33に相当する。503a~503cは1層506の特徴面を示す。特徴面とは、所定の特徴抽出フィルタコンボリューション演算の累積和及び非線形処理で前階層のデータを走査しながら演算した結果を格納する画像データ面である。特徴面はラスタスキャンされた画像データに対する検出結果であるため検出結果も面で表す。特徴面503a~503cは、501を参照して、異なる特徴抽出フィルタにより算出する。特徴面503a~503cはそれぞれ模式的に2次元のコンボリューションフィルタ504a~504cに対応する演算と演算結果の非線形変換とにより生成される。なお、502はコンボリューション演算に必要な参照画像領域を示す。例えば、フィルタサイズ水平方向の長さと垂直方向の高さが11×11のコンボリューションフィルタ演算は、以下に示す式1のような積和演算により処理する。ここで、inputx,yは、座標x、yでの参照画素値を示し、outputx,yは、座標x,yでの演算結果を示す。weightcolumn,rowは、座標xcolumn,yrowでの重み係数を示し、columnSize=11、rowSize=11は、フィルタサイズフィルタタップ数を示す。コンボリューションフィルタ504a~504cは、夫々係数が異なる。コンボリューションフィルタの係数は学習によって予め決定しておく。また、特徴面によってコンボリューションフィルタのサイズも異なる。CNN演算では複数のフィルタフィルタを画素単位で走査しながら積和演算を繰り返し、最終的な積和結果を非線形変換することにより特徴面を生成する。なお、非線形変換はシグモイド関数等を適用する。特徴面503aを算出する場合は、前階層との結合数が1であるため、1つのコンボリューションフィルタ504aを用いる。一方、特徴面507a及び特徴面507bを計算する場合、前階層との結合数が3であるため夫々508a~508c及び508d~508eに相当する3つのコンボリューションフィルタの演算結果を累積加算する。つまり、特徴面507aの1つの特徴値は、コンボリューションフィルタ演算508a~508cの全ての出力を累積加算し、最後に非線形変換処理することによって得る。505a~505cはコンボリューションフィルタ演算508に必要な参照画像領域を示す。CNN演算は強力な特徴抽出手法として知られているが、この様に積和演算回数が多く、高い処理負荷を要する手法である。ステップS802又はステップS803では、CNN演算結果である特徴面507a、507bの重心を特徴点位置座標とする。なお、実際の処理では画像中の検出対象の特徴点の存在可能性を考慮して、限定された領域に対して演算を実行する。509a、509bは実際に演算する2層の特徴面の領域を示す。この様に限定された領域に対して得られた結果の重心を特徴点位置座標とする。図5では、説明のため2個の特徴を抽出する場合について説明したが、高精度特徴点位置検出処理を行うステップS803では、15個の特徴点位置を検出可能なネットワーク構成を処理する。この場合、2層の特徴数が15個となる。一方、高速特徴点位置検出処理を行うステップS802では、6個の特徴点位置を検出可能なネットワーク構成を処理する。高速特徴点位置検出処理を行なうステップS802では検出する特徴点の数を削減することにより処理演算量を大幅に削減することができる。特徴量算出位置決定処理を行うステップS804では、ステップS802またはS803の結果に対して幾何学的な補正処理を実行し、特徴量算出の基準となる位置を決定する。図6は、補正処理の例を説明する図である。402aは目尻を特徴とする特徴点であるが、誤って眉毛端の位置に判定されている。ステップS804では、人の顔の特徴の配置関係に基づいて統計的な処理によりその位置を補正する。即ち402aを402bの位置に補正する。図7は、ステップS804の処理内容を説明する図である。ステップS700では、特徴点の数を調整する。ここでは、認識動作モード高速モード又は高精度モード毎に異なる特徴点の数を合わせる。高速モードの場合、高精度モードに対して検出されない9個の特徴点位置を予め定める平均的な座標値で代替する。ここでの平均値は後述する図7の平均ベクトルAの対応する要素である。つまり、ステップS701~S708の各処理は特徴点の数に関わらず共通に処理する。ステップS701では、各特徴点位置座標を単純に連結して1つのベクトルを生成する。本実施形態の場合は、15個の特徴点の位置座標から30次元の特徴ベクトルVを生成する。各特徴点の位置座標データxi,yiiは特徴点の番号1~15を単純に連結したデータ列を特徴点ベクトルV要素vj:j=1~30とする。特徴点の番号1~15は本実施形態では特徴点401~415に対応する。したがって、例えば、特徴点ベクトルの要素v1、v2はそれぞれ特徴点401のx座標値、y座標値に対応する。特徴ベクトルVは以下の式2で定義する。なお、以降、Tは転置を示し、fは特徴点の数を示す。V=v1,v2,v3,,v2×fT2平均ベクトルを減算するステップS702及び射影演算処理を行うステップS703では、それぞれ平均ベクトルA707、射影行列E708を用いて射影ベクトルPを算出する。射影ベクトルPは、特徴点ベクトルVから平均ベクトルAを減じたベクトルと射影行列Eとを使用して以下の式3~式5により算出する。なお、射影行列E及び平均ベクトルAは、予め多数の顔画像に対する特徴点ベクトル学習用特徴ベクトルを用いて、主成分分析により算出した行列である。したがって、ここでの射影行列Eは固有ベクトルにより構成される。学習用特徴ベクトルは顔画像の正しい特徴点位置座標を同様に連結して生成したベクトルである。P=ETV-A3A=a1,a2,a3,,a2×fT4E=u1,u2,,up5u1,u2,,upは主成分分析によって得られたそれぞれ2×f次元の正規直交ベクトル固有ベクトルである。本実施形態の場合、30次元のベクトルとなる。pは射影ベクトルの次元であり本実施形態では8とする。即ち主成分分析によって得られる直交ベクトルのうち、対応する固有値が大きい8個のベクトルを選択した行列が射影行列Eである。射影行列E及び平均ベクトルAはROM208或いはRAM209等に予め格納されているものとする。ステップS702及びS703では式3~式5の演算により、2×f次元の特徴点ベクトルをp次元の射影ベクトルに次元削減する。即ちp次元の部分空間に射影する。次元を復元するステップS704及びS705では、射影ベクトルPから元の特徴点ベクトル次元のデータ即ち座標位置を復元する。復元ベクトルVは前記射影行列Eと前記平均ベクトルAを用いて6式により算出する。V=EPA6ステップS706では、逆射影した復元ベクトルVから補正後の座標データを取り出す。以上のステップS701からステップ706の処理により、全ての特徴点位置データを連結したベクトルを次元削減した部分空間に射影した後逆射影することによって、統計的な外れ値を補正することができる。つまり、射影した部分空間で表現できない外れ値誤検出が補正される。これによって、各特徴点の配置関係に基づいて幾何学的な配置関係を補正し、図6に示すような誤検出を補正する。なお、当該処理に関しては非特許文献1等にも開示されている。以上のように、特徴量の算出位置を決定するステップS804で、特徴点位置検出処理の内容の違いを吸収する。即ち入力特徴点数によらず、後段の処理に対して共通となる位置基準を提供する。次に、ステップS805~ステップS807では、ステップS804で得られた位置に基づいて顔認識処理を実行する。認識処理は従来提案されている様々な手法を適用してよい。まず、ステップS805では、ステップS804の処理結果を基準にして複数の局所的な領域を切り出し、直交変換等により次元圧縮し、次元圧縮したデータを特徴量とする。例えば目尻や目頭等を中心とした局所領域から複数の特徴量を算出する。次に、ステップS806では、複数の登録データをRAM209から読み出し、ステップS807で登録データとステップS805で得られた特徴量との相関演算により登録者に対する類似度を算出する。なお、特徴量は特徴点の位置を基準にして複数算出される。そして、特徴量毎に得られる複数の相関値を統合することにより最終的な類似度を算出し、当該最終類似度を閾値処理することにより処理対象の画像データが登録者であるか否かを判定する。なお、ステップS807では、ステップS806で読み出した複数の登録データ登録データ群をステップS805の処理結果と比較し、その最終類似度が最も高くかつ予め定める閾値以上の場合、認識対象画像の顔が当該登録者であると判定する。そのため、登録データ群の中に信頼性の低い特徴点位置の信頼度が低い場合等登録データが1個でも混入した場合、全体的な認識精度が低下する可能性がある。そして、ステップS808では、判定結果をRAM209に記録する。本実施形態の場合、特徴量を算出する局所領域の数や種類は認識動作モードが異なる場合でも同一である。つまり、ステップS805~ステップS807は認識動作モードによらず常に同じ処理で認識を実行する。次に、登録処理について説明する。ステップS800により登録処理が選択された場合、CPU207はステップS809で高精度特徴点位置検出処理を実行する。当該処理ステップは認識処理時のステップS803と同じであり、顔画像から15個の特徴点位置を検出する。以下、ステップS810、ステップS811はそれぞれ、認識処理時のステップS804、ステップS805と同じである。ステップS812では、処理対象の顔画像データに対応する個人情報名前などと共に得られた特徴量をRAM209等に格納する。或いは図示しないハードディスク等の記録装置に格納する。以上のように、登録処理時は処理時間の制約が少ないリアルタイムに処理する必然性が少ない場合が多いことから常に高精度の特徴点位置検出処理により多数の特徴点位置を検出する。前述した様に多数の特徴点を検出することによりステップS804で得られる位置データの信頼度が向上し、それに伴い登録データの信頼度も向上する。本実施形態では、認識動作モードに応じて処理負荷の異なる特徴点位置検出処理で特徴点位置を検出し、認識動作モードによらず共通の基準で算出した特徴量と高精度な特徴点位置から生成した登録データを用いて認識処理を実行する。即ち、特徴点位置検出処理の違いを特徴量算出位置決定処理で吸収させることにより、常に高精度に登録データを生成する。以上のように本実施形態によれば、登録時は常に高精度に特徴点位置を検出することにより、認識処理を簡易な特徴点位置検出処理で高速化した場合の認識性能の低下が軽減される。第2の実施形態図9は、本実施形態の動作を説明するフローチャートである。本実施例も図2で示す装置で動作し、図9に示すフローチャートはCPU207の動作を示すものとする。また、以下の説明において、顔画像データはRAM209に既に格納されているものとする。本実施形態では処理モードに応じて特徴点位置検出方法が異なっており、CPU207はステップS900で処理モードを判定する。そして、認識処理時は、ステップS901で高速特徴点位置検出処理を実行する。即ち、認識処理は常に高速に動作させる。なお、ステップS901の内容は図8のステップS802と同じである。ここでは6個の特徴点の位置を検出する。次に、ステップS902では、ステップS901の処理結果に従って特徴量算出位置を決定する。以降、特徴量算出処理ステップS903、登録データ読み出し処理ステップS904、判定処理ステップS905、認識結果記録処理ステップS906を順次実行する。ここでのステップS902~ステップS906はそれぞれステップS804~ステップS808と同じである。即ち検出された6個の特徴点からステップS902で15個の特徴点位置を決定し、当該位置に基づいて認識処理を実行する。即ち、ステップS902で検出した特徴点の数の違いを吸収する。一方、登録処理時は、ステップS907で15個の特徴点位置を検出し、以後、特徴量算出処理ステップS908、登録データ読み出し処理ステップS909、及び登録データ生成処理ステップS910を実行する。ここでのステップS908~ステップS910はそれぞれステップS810~ステップS812と同じである。以上のように本実施形態によれば、処理モードに応じて処理負荷の異なる特徴点位置決定処理で特徴点を検出し、共通の特徴量登録データで認識処理を実行する。登録時はより高精度に特徴点位置を検出することにより認識性能が向上する。第3の実施形態図10は、本実施形態の動作を説明するフローチャートである。本実施例は図11に示す画像認識装置で動作し、図10に示すフローチャートはCPU207の動作を示すものとする。図11に示す画像認識装置は、図2で示す画像認識装置にネットワークインターフェース212が付加されている。更に、ネットワークを介してネットワーク上のサーバー装置213と接続される。なお、図11の201~211は図2と同じである。本実施形態では、認識動作は画像認識装置で処理され、登録データの生成はサーバー装置213で処理される。なお、以下の説明において、顔画像データはRAM209に既に格納されているものとする。以下、図10に従って本実施形態の動作について説明する。本実施形態では処理モードに応じて特徴点位置検出方法が異なる。まず、CPU207はステップS1000で処理モードを判定する。認識処理時は、ステップS1001で、高速特徴点位置検出処理を実行する。当該処理ステップの内容は図9のステップS802と同じであり、6個の特徴点の位置を検出する。次に、ステップS1002では、ステップS1001の処理結果に従って特徴量算出位置を決定する。以降、特徴量算出処理ステップS1003、登録データ読み出し処理ステップS1004、判定処理ステップS1105、及び認識結果記録処理ステップS1006を実行する。ここでのステップS1002~ステップS1006はそれぞれ、ステップS804~ステップS808と同じである。即ち検出された6個の特徴点からステップS1002で15個の特徴点位置を決定し、当該位置を基準にして認識処理を実行する。即ち、ステップS1002で検出した特徴点の数の違いを吸収する。一方、登録処理時は、ステップS1007で顔画像データ及び当該顔画像に対する個人を識別する情報を、ネットワークインターフェース212を介してサーバー装置213に転送する。サーバー装置213は、ステップS1008で顔画像データを受信すると、ステップS1009で当該データに対して高精度な特徴点位置検出処理を開始する。ここではステップS809と同様に15個の特徴点に対して検出処理を実行する。次に、ステップS1010では、ステップS1009で得られた特徴点位置から特徴量算出のための基準位置決定処理を実行する。ステップS1010~ステップS1011の処理内容はステップS810~S811の処理内容と同じである。そして、ステップS1012では得られた特徴量を登録データとして画像認識装置へ送信する。画像認識装置は、ステップS1013でネットワークインターフェース212を介してサーバー装置213が生成した登録データを受信する。そして、ステップS1014で登録データとしてRAM209に格納する。認識処理時はここで格納した登録データを用いて判定処理ステップS1005を実行する。本実施形態では、処理モードに応じて処理負荷の異なる特徴点位置検出処理で特徴点位置を検出する。その際、処理負荷の高い特徴点位置検出処理をサーバー装置213で処理する。このように本実施形態によれば、登録時はより高精度に特徴点位置を検出処理することにより認識性能が向上する。更にその場合も、登録時の処理負荷が増大しないようにすることができる。第4の実施形態図12は、本実施形態の動作を説明するフローチャートである。本実施形態では図11に示す画像認識装置で動作する。本実施形態では第3の実施形態との違いのみについて説明する。認識処理動作は第3の実施形態と同じである。即ちステップS1201~ステップS1206はステップS1001~ステップS1006と同じである。登録処理時では、ステップS1207で顔画像データを、ネットワークインターフェース212を介してサーバー装置213に転送する。サーバー装置213は、ステップS1208で顔画像データを受信すると、ステップS1209で当該データに対して高精度な特徴点位置検出処理を開始する。ここではステップS809と同様に15個の特徴点に対して検出処理を実行する。そして、ステップS1210では、検出した15個の特徴点データを、ネットワークを介して画像認識装置に送信する。画像認識装置は、ステップS1211でネットワークインターフェース212を介してサーバー装置213が検出して特徴点位置を受信する。そして、ステップS1212では、ステップS1209で得られた特徴点位置から特徴量算出のための位置決定処理を実行する。ステップS1212~ステップS1213はステップS810~S811と同じである。そして、ステップS1204では、得られた特徴量を登録データとしてRAM209に格納する。認識処理時はここで格納した登録データを用いて判定処理ステップS1205を実行する。本実施形態では、処理モードに応じて処理負荷の異なる特徴点位置検出処理で特徴点位置を検出する。その際、処理負荷の高い特徴点位置検出処理をサーバー装置213で処理する。更に、本実施形態では特徴量の算出を端末装置側で処理することによりサーバー装置213の処理負荷を軽減する。このように本実施形態によれば、登録時はより高精度に特徴点位置を検出処理することにより認識性能が向上する。更にその場合も、登録時の処理負荷が増大しないようにすることができる。その他の実施形態第1の実施形態では、前フレームの認識結果にしたがって認識動作モード高速モード高精度モードを選択する場合について説明したが、この様な場合に限るわけではない。例えば、対象とする画像31中の顔の数によって高精度モードと高速モードを切り替える。ユーザーが所定のユーザーインターフェースを介して高精度モードと高速モードを設定する等様々なケースが考えられる。例えばユーザーインターフェースを介して設定する場合、ステップS801はユーザーの指定する情報に基づいて認識動作モードを判定する。前述した実施形態では画像中の顔画像から特定の人物を認識する場合について説明したが、本発明はこれに限るわけではない。特徴点の位置に基づいて所定の物体を識別する様々な画像認識装置に利用することが可能である。また、前述した実施形態では特徴点位置検出処理で検出する特徴点の数が異なる場合について説明したが、その検出方法が異なる場合でも良い。さらに、前述した実施形態では本発明に関する処理をソフトウェアにより実現する場合について説明したが、専用ハードウェアで構成することも可能である。また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアプログラムを、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータまたはCPUやMPU等がプログラムを読み出して実行する処理である。"