"入力画像を所定サイズの複数のブロック画像に分割し、前記複数のブロック画像のそれぞれの特徴量を求める第1特徴抽出部と、前記特徴量に基づいて、前記複数のブロック画像をK個Kは2以上の整数の領域の何れかにそれぞれ割り当てて、前記入力画像を前記K個の領域に分割する領域分割部と、前記領域分割部の領域分割結果に基づいて、前記複数のブロック画像の、それぞれが割り当てられた領域ごとの数、または、前記複数のブロック画像のうち、前記K個の領域のそれぞれに割り当てられたブロック画像の割合を要素として含む特徴ベクトルを求める第2特徴抽出部と、前記特徴ベクトルに基づいて、前記入力画像が複数のカテゴリの何れに属するかを識別する識別部と、を有することを特徴とする画像識別装置。入力画像を所定サイズの複数のブロック画像に分割し、前記複数のブロック画像のそれぞれの特徴量を求める第1特徴抽出部と、前記特徴量に基づいて、前記複数のブロック画像をK個Kは2以上の整数の領域の何れかにそれぞれ割り当てて、前記入力画像を前記K個の領域に分割する領域分割部と、前記領域分割部の領域分割結果に基づいて、前記入力画像において2つのブロック画像が隣接する隣接箇所の、当該2つのブロック画像のそれぞれが割り当てられた領域ごとの数、または、前記K個の領域のそれぞれに割り当てられたブロック画像に隣接するブロック画像のうち、前記K個の領域のそれぞれに割り当てられたブロック画像の割合を要素として含む特徴ベクトルを求める第2特徴抽出部と、前記特徴ベクトルに基づいて、前記入力画像が複数のカテゴリの何れに属するかを識別する識別部と、を有することを特徴とする画像識別装置。前記第2特徴抽出部は、前記領域分割部の領域分割結果に基づいて、前記隣接箇所の、前記2つのブロック画像のそれぞれが割り当てられた領域ごとの数を隣接方向ごとに計数した数、または、前記K個の領域のそれぞれに割り当てられたブロック画像に隣接するブロック画像のうち、前記K個の領域のそれぞれに割り当てられたブロック画像の割合を隣接方向ごとに算出した割合を要素として含む前記特徴ベクトルを求めることを特徴とする請求項2に記載の画像識別装置。複数の学習用画像をそれぞれ分割した前記複数のブロック画像のそれぞれの前記特徴量に基づいて、前記複数の学習用画像をそれぞれ前記K個の領域に分割した領域分割結果が記憶されている記憶部をさらに有し、前記領域分割部は、前記記憶部に記憶されている領域分割結果に基づいて、前記入力画像を前記K個の領域に分割することを特徴とする請求項1ないし請求項3の何れかに記載の画像識別装置。前記入力画像は、細胞培養装置において培養される細胞塊の画像であることを特徴とする請求項1ないし請求項4の何れかに記載の画像識別装置。識別対象の入力画像が入力されるコンピュータに、前記入力画像を所定サイズの複数のブロック画像に分割する機能と、前記複数のブロック画像のそれぞれの特徴量を求める機能と、前記特徴量に基づいて、前記複数のブロック画像をK個Kは2以上の整数の領域の何れかにそれぞれ割り当てて、前記入力画像を前記K個の領域に分割する機能と、前記入力画像を前記K個の領域に分割した領域分割結果に基づいて、前記複数のブロック画像の、それぞれが割り当てられた領域ごとの数、または、前記複数のブロック画像のうち、前記K個の領域のそれぞれに割り当てられたブロック画像の割合を要素として含む特徴ベクトルを求める機能と、前記特徴ベクトルに基づいて、前記入力画像が複数のカテゴリの何れに属するかを識別する機能と、を実現させるためのプログラム。識別対象の入力画像が入力されるコンピュータに、前記入力画像を所定サイズの複数のブロック画像に分割する機能と、前記複数のブロック画像のそれぞれの特徴量を求める機能と、前記特徴量に基づいて、前記複数のブロック画像をK個Kは2以上の整数の領域の何れかにそれぞれ割り当てて、前記入力画像を前記K個の領域に分割する機能と、前記入力画像を前記K個の領域に分割した領域分割結果に基づいて、前記入力画像において2つのブロック画像が隣接する隣接箇所の、当該2つのブロック画像のそれぞれが割り当てられた領域ごとの数、または、前記K個の領域のそれぞれに割り当てられたブロック画像に隣接するブロック画像のうち、前記K個の領域のそれぞれに割り当てられたブロック画像の割合を要素として含む特徴ベクトルを求める機能と、前記特徴ベクトルに基づいて、前記入力画像が複数のカテゴリの何れに属するかを識別する機能と、を実現させるためのプログラム。しかしながら、例えば、細胞培養装置において培養される細胞塊細胞コロニーや、雲の発生成長などの自然界の現象では、細胞塊や雲などの識別対象の形状大きさ向き位置などが多様不定であるため、同一カテゴリに属する画像間で全体の構図が大きく異なる場合がある。さらに、識別対象の輪郭が不明瞭であったり、識別対象の一部が画像の視野からはみ出していたりして、識別対象の領域を正確に抽出することが困難な場合もある。そのため、上記のような画像識別技術では、細胞塊や雲などの自然現象の入力画像に対してカテゴリを決定することができない。前述した課題を解決する主たる本発明は、入力画像を所定サイズの複数のブロック画像に分割し、前記複数のブロック画像のそれぞれの特徴量を求める第1特徴抽出部と、前記特徴量に基づいて、前記複数のブロック画像をK個Kは2以上の整数の領域の何れかにそれぞれ割り当てて、前記入力画像を前記K個の領域に分割する領域分割部と、前記領域分割部の領域分割結果に基づいて、前記複数のブロック画像の、それぞれが割り当てられた領域ごとの数、または、前記複数のブロック画像のうち、前記K個の領域のそれぞれに割り当てられたブロック画像の割合を要素として含む特徴ベクトルを求める第2特徴抽出部と、前記特徴ベクトルに基づいて、前記入力画像が複数のカテゴリの何れに属するかを識別する識別部と、を有することを特徴とする画像識別装置である。本発明の他の特徴については、添付図面及び本明細書の記載により明らかとなる。本発明によれば、識別対象の形状大きさ向き位置などが多様不定である場合や、識別対象の抽出が困難な場合であっても、入力画像が属するカテゴリを高精度に識別することができる。本明細書および添付図面の記載により、少なくとも以下の事項が明らかとなる。===画像識別装置の構成===以下、図1を参照して、本発明の一実施形態における画像識別装置の構成について説明する。図1に示されている画像識別装置1は、第1特徴抽出部11、領域分割部12、記憶部13、第2特徴抽出部14、および識別部15を含んで構成されている。第1特徴抽出部11には、入力画像Iが入力され、第1特徴抽出部11から出力される特徴量v1[xn]は、領域分割部12に入力されている。また、記憶部13には、後述する学習用ブロック画像群ILのクラスタリング結果から得られたクラスタ属性{πk,mk,Ck}が記憶されており、当該クラスタ属性は、領域分割部12に適宜読み出されている。さらに、領域分割部12から第2特徴抽出部14には、入力画像Iの領域分割結果Seg[I]が入力され、第2特徴抽出部14から出力される特徴ベクトルv2[I]は、識別部15に入力されている。そして、識別部15からは、識別カテゴリCat[I]が出力されている。===画像識別装置の動作===以下、図2ないし図9を適宜参照して、本実施形態における画像識別装置の動作について説明する。画像識別装置1のうち、第1特徴抽出部11、領域分割部12、第2特徴抽出部14、および識別部15の機能は、例えば、記憶部13を備えるコンピュータによって実現することができる。図2は、第1特徴抽出部11、領域分割部12、第2特徴抽出部14、および識別部15に相当する機能をコンピュータに実現させるためのプログラムの動作を示している。識別対象の入力画像Iが入力され、プログラムの処理が開始されるとS1、まず、図3に示すように、入力画像Iを所定サイズ例えば32画素×32画素のブロック画像に分割するS2。図3においては、入力画像Iは、一例として、M×N個のブロック画像xn1≦n≦M×Nに分割されている。そして、各ブロック画像xnの特徴量v1[xn]を抽出するS3。したがって、S2およびS3の処理は、第1特徴抽出部11に相当する機能を実現する。ここで、特徴量v1[xn]としては、例えば、各画素の輝度値の平均値や標準偏差などを用いることができる。また、各画素の輝度値の平均値や標準偏差などのスカラー量を複数用いたベクトルを特徴量v1[xn]として用いることもできる。さらに、各画素の輝度値そのまま用いる代わりに、エッジ抽出などのフィルタリング処理を行ったうえで特徴量v1[xn]を抽出してもよい。本実施形態では、一例として、図4に示すように、ブロック画像xnに含まれる各画素の輝度値の平均値μnと標準偏差σnとを要素とする2次元ベクトルを特徴量v1[xn]とする。次に、特徴量v1[xn]に基づいて、各ブロック画像xnを領域ci0≦i≦K-1、Kは2以上の整数の何れかに割り当てることによって、入力画像IをK個の領域に分割するS4。したがって、S4の処理は、領域分割部12に相当する機能を実現する。当該領域分割処理においては、例えば、特徴量v1[xn]に基づいて、各ブロック画像xnを予め用意したK個のクラスタ領域のうち最も近いクラスタに順次割り当てることによって、互いに類似するブロック画像が同じクラスタに属するように割り当てられる。また、クラスタへの割り当てクラスタリングは、例えば、入力画像Iとは別に予め用意した学習用画像群をそれぞれ分割した学習用ブロック画像群ILをK個のクラスタにクラスタリングした結果から得られたクラスタ属性に基づいて行われる。ここで、クラスタリング手法としては、例えば、K-平均法c-平均法やファジィc-平均法、混合正規分布モデルGMM:GaussianMixtureModelなどを用いることができる。また、これらのクラスタリング手法では、クラスタ数Kを明示的に与える必要があるが、最適なクラスタ数を推定しながらクラスタリングを行う手法を用いてもよい。本実施形態では、一例として、混合正規分布モデルを用いることとし、学習用ブロック画像群ILのクラスタリング結果を図5に示す。図5においては、クラスタ数K=3であり、学習用ブロック画像群ILは、領域c0、c1、c2の何れかに割り当てられている。混合正規分布モデルにおいて、データ集合を構成する各個体x各ブロック画像xnが従う確率密度関数pxは、と表すことができる。なお、Nx|mk,Ckは、平均ベクトルmkおよび分散共分散行列Ckをパラメータとして、と表される、クラスタckの分布を表すD次元正規分布である。また、πkは、クラスタckの重みであり、との条件を満たし、Θは、全クラスタc0、c1、...、cK-1のクラスタ属性{πk,mk,Ck}0≦k≦K-1を表している。そして、EMアルゴリズムを用いて、データ集合学習用ブロック画像群ILからクラスタckのクラスタ属性であるモデルパラメータ{πk,mk,Ck}を推定しておくことによって、入力画像Iに対して、各ブロック画像xnの各クラスタへの所属確率を求めることができる。ここで、個体xブロック画像xnのクラスタckへの所属確率はベイズの定理から次式により算出される。さらに、各ブロック画像xnを所属確率が最大となるクラスタに割り当てることによって、入力画像Iの領域分割結果が得られる。なお、学習用ブロック画像群ILのクラスタリング結果から得られたクラスタ属性モデルパラメータ{πk,mk,Ck}は、記憶部13に記憶され、適宜読み出される。ここで、一例として、クラスタ数K=3とし、当該クラスタ属性に基づいて、同一カテゴリに属すべき入力画像I1およびI2を領域分割した結果を、それぞれ図6および図7に示す。なお、学習用ブロック画像群ILのクラスタリング結果から得られたクラスタ属性{πk,mk,Ck}に基づいて領域分割を行うことによって、特許文献1や特許文献2の画像識別技術のように画像間で領域の対応付けを行うことなく、図6および図7に示されているように、輝度が異なる部分を同じ領域c0に割り当てることができる。次に、入力画像Iの領域分割結果Seg[I]に基づいて、特徴ベクトルv2[I]を算出するS5。したがって、S5の処理は、第2特徴抽出部14に相当する機能を実現する。ここで、特徴ベクトルv2[I]としては、例えば、各ブロック画像xnが割り当てられた領域ごとの数、すなわち、各領域ciに割り当てられたブロック画像の数niを要素とするK次元のベクトルを用いることができる。入力画像I1およびI2において、各ni0≦i≦2は図8のようになり、各特徴ベクトルは、v2[I1]=5,22,53、v2[I2]=4,22,54と表すことができる。最後に、特徴ベクトルv2[I]に基づいて、入力画像Iが予め定義された2つ以上のカテゴリの何れに属するかを識別して識別カテゴリCat[I]を出力しS6、処理を終了するS7。したがって、S6の処理は、識別部15に相当する機能を実現する。ここで、識別アルゴリズムとしては、例えば、線形判別分析やニューラルネットやサポートベクタマシンなど、数値ベクトルを対象とする公知の教師あり識別アルゴリズムを用いることができる。例えば、予め用意した教師ラベル付きの学習用画像群を用いて学習させた識別器に入力画像Iの特徴ベクトルv2[I]を入力することによって、識別カテゴリCat[I]を出力することができる。また、例えば、各学習用画像の特徴ベクトルを記憶部13または別の記憶部に記憶させておき、入力画像Iの特徴ベクトルv2[I]と最も類似している学習用画像が属するカテゴリを識別カテゴリCat[I]として出力してもよい。図9は、一例として、カテゴリAに属する学習用画像群ILAおよびカテゴリBに属する学習用画像群ILBを用いて、特徴ベクトルv2[I]=n0,n1,n2に基づいて、識別カテゴリCat[I]を出力する処理を示している。入力画像Iは、学習用画像群から決定される識別面に対してどちら側にあるかによって、何れかのカテゴリに識別され、図9においては、識別カテゴリCat[I]=Aが出力される。なお、特徴ベクトルv2[I1]およびv2[I2]の間のユークリッド距離をdEI1,I2と表すこととすると、図9の特徴空間においては、dEI1,I2=1.414となる。当該ユークリッド距離dEI1,I2は、小さな値であるため、入力画像I1およびI2が近い類似していることを意味する。このようにして、画像識別装置1は、入力画像Iの領域分割結果Seg[I]に基づいて、各領域ciに割り当てられたブロック画像の数niを要素とするK次元の特徴ベクトルv2[I]を求め、当該特徴ベクトルv2[I]に基づいて、入力画像Iが属するカテゴリを識別することができる。===特徴ベクトルの他の例===上記実施形態では、特徴ベクトルv2[I]として、各領域ciに割り当てられたブロック画像の数niを要素とするK次元のベクトルを用いている以下、方法1と称するが、これに限定されるものではない。方法1では、例えば、図10に示す入力画像I3の各niは、入力画像I1と同一になるため、入力画像I1およびI3は、同一カテゴリに属することとなる。しかしながら、例えば、入力画像I1ないしI3が細胞培養装置において培養される細胞塊の画像である場合など、入力画像I1およびI2を同一カテゴリに識別し、入力画像I3を入力画像I1およびI2とは異なるカテゴリに識別すべき場合がある。そこで、特徴ベクトルv2[I]の要素として、niに代えて、またはniに追加して、隣接する2つのブロック画像のそれぞれが割り当てられた領域ごとの当該隣接箇所の数、すなわち、領域ciに割り当てられたブロック画像と領域cjに割り当てられたブロック画像との隣接箇所の数nijを用いることができる以下、方法2と称する。ここで、一例として、入力画像I1の領域分割結果Seg[I1]において、隣接箇所の数n00、n01、n11は、図11のように求めることができる。すなわち、領域c0に割り当てられたブロック画像同士の隣接箇所の数n00は、実線の本数から8となる。また、領域c0に割り当てられたブロック画像と領域c1に割り当てられたブロック画像との隣接箇所の数n01は、長破線の本数から24となる。そして、領域c1に割り当てられたブロック画像同士の隣接箇所の数n11は、短破線の本数から47となる。入力画像I1ないしI3において、このように、各nij0≦i≦j≦2を求めると、図12のようになる。なお、特徴ベクトルv2[I]は、niに代えてnijのみを要素とする場合には、[KK1/2]次元のベクトルとなり、niおよびnijの両方を要素とする場合には、[KKK1/2]次元のベクトルとなる。また、niおよびnijの両方を要素とする各特徴ベクトル間のユークリッド距離を求めると、dEI1,I2=28.98、dEI1,I3=44.77、dEI2,I3=47.83となる。これらは、方法2では、入力画像I1およびI2が近く類似し、入力画像I3が入力画像I1およびI2から遠い離れていることを意味する。したがって、nijを要素として含む特徴ベクトルv2[I]に基づいて、入力画像I1およびI2を同一カテゴリに識別し、入力画像I3を入力画像I1およびI2とは異なるカテゴリに識別することができる。なお、図11および図12においては、nijとnjiとを区別せず、nij0≦i≦j≦2のみを用いているが、nijおよびnjiの両方を用いてもよい。この場合、nij=njiとなる。また、nijをさらに隣接方向ごとに細分化し、隣接箇所の数を縦上下方向、横左右方向、斜め方向ごとに求めた数を特徴ベクトルv2[I]の要素として用いてもよい。===特徴ベクトルのさらに他の例===さらに、特徴ベクトルv2[I]の要素として、ブロック画像や隣接箇所の数を直接用いる代わりに、それらの割合や確率を用いてもよい以下、方法3と称する。例えば、各領域ciに割り当てられたブロック画像の数niに代えて、入力画像IのM×N個のブロック画像xnのうち各領域ciに割り当てられたブロック画像の割合を特徴ベクトルv2[I]の要素として用いることができる。当該割合は、ブロック画像が領域ciに割り当てられる確率pciとして求めることができ、当該確率pciは、niを用いて、pci=ni/M×Nと表すことができる。また、例えば、領域ciに割り当てられたブロック画像と領域cjに割り当てられたブロック画像との隣接箇所の数nijに代えて、領域ciに割り当てられたブロック画像に隣接するブロック画像のうち、領域cjに割り当てられたブロック画像の割合を特徴ベクトルv2[I]の要素として用いることができる。当該割合は、領域ciに割り当てられたブロック画像が領域cjに割り当てられたブロック画像と隣接する条件付き確率pcj|ciとして求めることができ、当該確率pcj|ciは、nij0≦i,j≦2を用いて、pcj|ci=2nij/Nii=j、pcj|ci=nij/Nii≠jと表すことができる。なお、Niは、領域ciに割り当てられたブロック画像に隣接するブロック画像の延べ総数であり、と表すことができる。入力画像I1ないしI3において、このように、各確率pciおよびpcj|ciを求めると、図13のようになる。なお、特徴ベクトルv2[I]は、確率pciのみを要素とする場合には、K次元のベクトルとなり、確率pcj|ciのみを要素とする場合には、K2次元のベクトルとなり、両方を要素とする場合には、KK2次元のベクトルとなる。また、確率pciおよびpcj|ciの両方を要素とする各特徴ベクトル間のユークリッド距離を求めると、dEI1,I2=0.169、dEI1,I3=1.198、dEI2,I3=1.188となる。したがって、方法3は、入力画像I1およびI2が近く類似し、入力画像I3が入力画像I1およびI2から遠い離れていることを、方法2の場合より顕著に表すことができる。なお、nijの場合と同様に、確率pcj|ciをさらに隣接方向ごとに細分化し、縦上下方向、横左右方向、斜め方向ごとに求めた確率を特徴ベクトルv2[I]の要素として用いてもよい。前述したように、画像識別装置1において、入力画像Iの領域分割結果Seg[I]に基づいて、各領域ciに割り当てられたブロック画像の数niを要素とする特徴ベクトルv2[I]を求めることによって、当該特徴ベクトルv2[I]に基づいて、識別対象の形状大きさ向き位置などが多様不定である場合や、識別対象の抽出が困難な場合であっても、入力画像Iが属するカテゴリを高精度に識別することができる。なお、niに代えて、ブロック画像が領域ciに割り当てられる確率pciを特徴ベクトルv2[I]の要素として用いてもよい。また、niに代えて、またはniに追加して、領域ciに割り当てられたブロック画像と領域cjに割り当てられたブロック画像との隣接箇所の数nijを特徴ベクトルv2[I]の要素として用いることによって、細胞塊や雲などの自然現象の入力画像Iに対して適切にカテゴリを決定することができる。さらに、確率pciに代えて、または確率pciに追加して、領域ciに割り当てられたブロック画像が領域cjに割り当てられたブロック画像と隣接する条件付き確率pcj|ciを特徴ベクトルv2[I]の要素として用いることによって、細胞塊や雲などの自然現象の入力画像Iに対してより適切にカテゴリを決定することができる。また、nijや確率pcj|ciを隣接方向ごとに細分化して求めた数や確率を特徴ベクトルv2[I]の要素として用いることによって、入力画像Iが属するカテゴリの識別精度を向上させることができる。また、予め用意した学習用ブロック画像群ILのクラスタリング結果から得られたクラスタ属性{πk,mk,Ck}を記憶部13に記憶させておくことによって、当該クラスタ属性{πk,mk,Ck}に基づいて、画像間で領域の対応付けを行うことなく、入力画像Iを領域分割することができる。また、細胞培養装置において培養される細胞塊の入力画像Iが属するカテゴリの識別を特徴ベクトルv2[I]に基づいて行うことによって、形状大きさ向き位置などが多様不定である細胞塊や、識別対象として抽出することが困難な細胞塊であっても、高精度に識別することができる。また、画像識別装置1の第1特徴抽出部11、領域分割部12、第2特徴抽出部14、および識別部15に相当する機能をコンピュータに実現させるためのプログラムにおいて、入力画像Iの領域分割結果Seg[I]に基づいて、niまたは確率pciを要素として含む特徴ベクトルv2[I]を求め、当該特徴ベクトルv2[I]に基づいて入力画像Iが属するカテゴリを識別することによって、識別対象の形状大きさ向き位置などが多様不定である場合や、識別対象の抽出が困難な場合であっても、高精度に識別することができる。また、nijまたは確率pcj|ciを要素として含む特徴ベクトルv2[I]に基づいて入力画像Iが属するカテゴリを識別することによって、細胞塊や雲などの自然現象の入力画像Iに対して適切にカテゴリを決定することができる。なお、上記実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得るとともに、本発明にはその等価物も含まれる。"