"撮像画像に基づいて物体を識別する物体識別装置において、前記物体の一部を表す複数の画像パターンについて、前記物体のクラス及び位置情報と出現確率との関係を表す関数テーブルを取得する関数テーブル取得手段と、前記関数テーブル取得手段により取得された前記関数テーブルを用いて、前記物体のクラスに対する前記各画像パターンの現れ度合を算出するパターン現れ度合算出手段と、前記撮像画像を前記複数の画像パターンと照合して、前記撮像画像に対応する前記画像パターンを選択するパターン選択手段と、前記パターン選択手段により選択された前記画像パターンの現れ度合が所定値以上となるような前記クラスを抽出するクラス抽出手段と、前記クラス抽出手段により抽出された前記クラスに対して、前記パターン選択手段により選択された前記画像パターンの位置情報を投票する投票手段と、前記投票手段による投票結果に基づいて前記物体を認識する認識手段とを備えることを特徴とする物体識別装置。前記パターン現れ度合算出手段は、前記関数テーブル取得手段により取得された前記関数テーブルに基づいて、前記クラス同士における前記画像パターンを含む特徴量の共用度を求め、前記特徴量の共用度に基づいて、前記クラスに対する前記各画像パターンの現れ度合を算出することを特徴とする請求項1記載の物体識別装置。前記パターン現れ度合算出手段は、前記特徴量の共用度に基づいて、類似性を有するクラス同士をまとめた樹形図を作成し、前記樹形図の各ノードの重みを前記クラスに対する前記画像パターンの現れ度合として算出することを特徴とする請求項2記載の物体識別装置。しかしながら、上記従来技術においては、物体の一部を表す画像パターンの数や物体のクラスの数が多くなると、物体を識別するための計算量が増大すると共に、識別性能が低下するという問題がある。本発明の目的は、物体を識別するための計算量を低減すると共に、識別性能を向上させることができる物体識別装置を提供することである。本発明は、撮像画像に基づいて物体を識別する物体識別装置において、物体の一部を表す複数の画像パターンについて、物体のクラス及び位置情報と出現確率との関係を表す関数テーブルを取得する関数テーブル取得手段と、関数テーブル取得手段により取得された関数テーブルを用いて、物体のクラスに対する各画像パターンの現れ度合を算出するパターン現れ度合算出手段と、撮像画像を複数の画像パターンと照合して、撮像画像に対応する画像パターンを選択するパターン選択手段と、パターン選択手段により選択された画像パターンの現れ度合が所定値以上となるようなクラスを抽出するクラス抽出手段と、クラス抽出手段により抽出されたクラスに対して、パターン選択手段により選択された画像パターンの位置情報を投票する投票手段と、投票手段による投票結果に基づいて物体を認識する認識手段とを備えることを特徴とするものである。このように本発明の物体識別装置においては、物体の一部を表す複数の画像パターンについて、物体のクラス及び位置情報と出現確率との関係を表す関数テーブルを取得し、その関数テーブルを用いて、物体のクラスに対する各画像パターンの現れ度合を算出する。そして、撮像画像を複数の画像パターンと照合して、撮像画像に対応する画像パターンを選択し、その画像パターンの現れ度合が所定値以上となるようなクラスを抽出する。そして、抽出されたクラスに対してのみ、選択された画像パターンの位置情報を投票し、その投票結果に基づいて物体を認識する。このように撮像画像に対応する画像パターンが現れる可能性が高いクラスのみを取り出して、画像パターンの位置情報を投票することにより、物体を識別するための計算量を低減すると共に、識別性能を向上させることができる。好ましくは、パターン現れ度合算出手段は、関数テーブル取得手段により取得された関数テーブルに基づいて、クラス同士における画像パターンを含む特徴量の共用度を求め、特徴量の共用度に基づいて、クラスに対する各画像パターンの現れ度合を算出する。この場合には、特徴量の共用度によって、異なるクラス同士及び同じクラス同士で画像パターンを含む特徴量がどれだけ共用されているかが分かる。従って、そのような特徴量の共用度を用いることで、物体のクラスに対する各画像パターンの現れ度合を確実に算出することができる。このとき、パターン現れ度合算出手段は、特徴量の共用度に基づいて、類似性を有するクラス同士をまとめた樹形図を作成し、樹形図の各ノードの重みをクラスに対する画像パターンの現れ度合として算出する。この場合には、樹形図の各ノードの重みによって、画像パターンがどのクラスの群に現れやすいかを簡単に把握することができる。本発明によれば、物体を識別するための計算量を低減することができる。また、物体の識別性能を向上させることができる。以下、本発明に係わる物体識別装置の好適な実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。図1は、本発明に係わる物体識別装置の一実施形態を示す概略構成図である。同図において、本実施形態の物体識別装置1は、例えば車両に搭載され、車両周辺に存在する物体他車両、自転車、歩行者等を識別する装置である。物体識別装置1は、車両前方を撮像するカメラ2と、ECUElectronicControlUnit3とを備えている。ECU3は、CPU、ROMやRAM等のメモリ、入出力回路等により構成されている。ECU3は、学習処理部4と、メモリ5と、画像処理部6と、認識処理部7とを有している。学習処理部4は、複数の学習用データを用いて、物体を識別するための学習処理を行う。メモリ5には、学習処理部4の学習処理により得られる各種データが記憶される。画像処理部6は、カメラ2により取得された撮像画像に対して特徴抽出等の画像処理を行う。認識処理部7は、画像処理部6からの画像データを入力し、メモリ5に記憶された各種データを用いて画像データ上に存在する物体を認識する。図2は、学習処理部4により実行される学習処理手順の詳細を示すフローチャートである。図2において、まず複数の学習用データを与えて、物体の認識に使うコードブックを取得する手順S101。学習用データとしては、歩行者や車両等の物体の画像と、その物体の種類を表すクラス番号とが与えられる。クラス番号は、例えば図3に示すように、1番から順番に乗用車、トラック、バス、自転車、バイク、歩行者大人、歩行者子供となっている。コードブックは、例えば図4に示すように、物体の一部を表す複数の小領域画像パターンからなる集合である。続いて、コードブックに含まれる各小領域画像パターンについて、物体のクラス番号c及び位置情報lと出現確率Zkl,cとの関係を表す関数テーブルを生成する手順S102。この関数テーブルは、例えば図5に示すように、ある小領域画像パターンkが与えられたときに、どの位置にどのクラスの物体が現れやすいかどれくらいの確率で現れるかを表現する2次元のテーブルである。この関数テーブルは、コードブックの小領域画像パターン毎に1つずつ生成される。なお、位置情報lは、物体の中心となる位置であり、簡易的に1次元で表されている。図5に示す関数テーブルでは、物体のクラス番号c及び位置情報lで形成される各格子に出現確率Zkが格納される。例えば、ある小領域画像パターンkは、クラス2で位置3に現れる確率が0.35、クラス2で位置4に現れる確率が0.20、クラス2で位置5に現れる確率が0.07ということである。続いて、手順S102で得られた関数テーブルから、共用度シェアリングマトリクスを求める手順S103。共用度シェアリングマトリクスは、例えば図6に示すように、異なるクラス同士及び同じクラス同士で、特徴量小領域画像パターンや位置情報がどれだけ共用されているかを示す表である。例えばS2,5は、トラックとバスとで同じ特徴量をどれだけ共用しているかを表し、S6,6は、複数の歩行者大人同士で同じ特徴量をどれだけ共用しているかを表している。このとき、共用される特徴量が多いほど、表に入る数値が大きくなる。なお、コードブック全体に対して1つの共用度シェアリングマトリクスが得られる。ここで、Zk={zkc,l}、K={ak,Zk}とすると、特徴量の共用度として小領域画像パターンの共用度のみを考慮する場合の共用度シェアリングマトリクスは、下記式で表される。なお、ciはクラスiを表し、cjはクラスjを表している。また、特徴量の共用度として小領域画像パターン及び位置情報の共用度の両方を考慮する場合の共用度シェアリングマトリクスは、下記式で表される。ただし、ζは規格化因子であり、θlg,lhは閾値関数である。例えば乗用車とバスとでは、似たような小領域画像パターンが似たような位置に現れる傾向が高いので、特徴量の共有の程度は大きい。一方、乗用車と歩行者とでは、似たような小領域画像パターンはあまり現れないので、特徴量の共有の程度は小さい。続いて、手順S103で得られた共用度シェアリングマトリクスから、類似度樹形図を求める手順S104。類似度樹形図は、例えば図7に示すように、各クラスに含まれる特徴量の共用度に基づいて、似ているクラス同士をまとめたクラスタリングしたものである。このとき、1つの共用度シェアリングマトリクスにつき、1つの類似度樹形図が得られる。つまり、1つのコードブックにつき、1つの類似度樹形図が得られる。なお、類似度樹形図では、末端の部分で接続されているものほど、類似性が高い。例えば、普通乗用車クラス1とトラッククラス2とは似ている。普通乗用車及びトラックを合わせた群とバスクラス3とは、ある程度似ている。また、大人歩行者クラス6と子供歩行者クラス7とは似ている。自転車クラス4とバイククラス5とは、ある程度似ている。大人歩行者及び子供歩行者を合わせた群と、自転車及びバイクを合わせた群とは、少しだけ似ている。続いて、コードブックの各小領域画像パターン毎に、手順S104で得られた類似度樹形図の各ノード枝の連結部の重みウェイトを計算する手順S105。各ノードの重みは、類似度樹形図全体の中で、どの小領域画像パターンがどのクラスによく現れるか現れ度合を表したものである。小領域画像パターンが現れる確率が高くなるほど、重みが大きくなる。小領域画像パターンをk、ノードをtとすると、重みωtkは下記式で表される。このとき、1つの小領域画像パターンについて、各ノードの重みの合計が1となるように正規化される。例えば、図7に示す類似度樹形図において、ノードN1~N13の重みをω1k~ω13kとすると、ω1k~ω13kの合計は1となる。続いて、手順S101で得られたコードブックデータと、手順S105で得られた小領域画像パターン毎の各ノードの重みデータとをメモリ5に記憶する手順S106。図8は、認識処理部7により実行される認識処理手順の詳細を示すフローチャートである。図8において、まず車両前方の画像データを画像処理部6から取得する手順S111。続いて、手順S111で取得された画像データを走査し、その画像データをメモリ5に記憶されたコードブックと照合し、コードブックに含まれる複数の小領域画像パターンのうち画像データに最も近い小領域画像パターンを選択する手順S112。続いて、手順S112で選択された小領域画像パターンの各ノードの重みをメモリ5から読み出し、重みが閾値以上となるノードの中で重みが最も小さいノードに係るクラスを抽出する手順S113。例えば図7に示す類似度樹形図において、ノードN1~N7の重みω1k~ω7kをそれぞれ0/35、2/35、1/35、4/35、5/35、11/35、12/35とすると、ノードN8~N13の重みω8k~ω13kは、それぞれ2/35、23/35、3/35、9/35、32/35、35/35となる。ここで、閾値を22/35とすると、重みが閾値以上となるノードのうち重みが最も小さいノードは、重みが23/35であるN9となる。このノードN9に係るクラス番号は、6番の歩行者大人と7番の歩行者子供となる。続いて、手順S113で抽出されたクラスに対して、手順S112で選択された小領域画像パターンの位置情報を投票votingする手順S114。ここで、小領域画像パターンの位置情報は、小領域画像パターンに対応する物体の中心位置である。具体的には、図9に示すように、xyzの3次元座標空間上に小領域画像パターンに対応する物体の中心位置をクラス番号と共に投票する。このとき、小領域画像パターンに対応する物体の中心位置をxy座標で表し、クラス番号をz座標で表す。続いて、手順S111で取得された画像データ上の全ての画像領域について投票を行ったかどうかを判断する手順S115。画像データ上の全ての画像領域について投票を行っていないときは、手順S112に戻る。画像データ上の全ての画像領域について投票を行ったときは、手順S114で実行された投票結果から、画像データ上に存在する全ての物体を認識する手順S116。具体的には、例えば図9に示すように、複数の小領域画像パターンに対応する物体の中心位置がほぼ一致している集合体P,Qが存在している場合には、その集合体P,Qに対応するクラスの物体であると認識される。このとき、集合体P,Qのそれぞれの中心座標x,yが集合体P,Qに対応する物体クラスの画像上での中心位置に相当する。以上において、学習処理部4の上記手順S101,S102は、物体の一部を表す複数の画像パターンについて、物体のクラス及び位置情報と出現確率との関係を表す関数テーブルを取得する関数テーブル取得手段を構成する。同手順S103~S105は、関数テーブル取得手段により取得された関数テーブルを用いて、物体のクラスに対する各画像パターンの現れ度合を算出するパターン現れ度合算出手段を構成する。認識処理部7の上記手順S111,S112は、撮像画像を複数の画像パターンと照合して、撮像画像に対応する画像パターンを選択するパターン選択手段を構成する。同手順S113は、パターン選択手段により選択された画像パターンの現れ度合が所定値以上となるようなクラスを抽出するクラス抽出手段を構成する。同手順S114は、クラス抽出手段により抽出されたクラスに対して、パターン選択手段により選択された画像パターンの位置情報を投票する投票手段を構成する。同手順S116は、投票手段による投票結果に基づいて物体を認識する認識手段を構成する。以上のように本実施形態にあっては、コードブックに含まれる各小領域画像パターンについて、物体のクラス番号及び位置情報と出現確率との関係を表す関数テーブルを生成し、その関数テーブルから、各クラス間における特徴量の共用度を表す共用度シェアリングマトリクスを求め、その共用度シェアリングマトリクスから、特徴量が類似するクラス同士をまとめた類似度樹形図を作成し、小領域画像パターン毎に類似度樹形図の各ノードの重みを計算する。そして、カメラ2により取得された撮像画像データをコードブックと照合し、コードブックに含まれる複数の小領域画像パターンのうち最も近い小領域画像パターンを選択し、その小領域画像パターンについて重みが閾値以上となるノードの中で重みが最も小さいノードに係るクラスを抽出し、そのクラスに対して小領域画像パターンの位置情報を投票することにより、撮像画像データ上に存在する物体を認識する。このように全てのクラスに対して小領域画像パターンの位置情報を投票するのではなく、小領域画像パターンが現れる可能性が高いクラスのみを取り出して、小領域画像パターンの位置情報を投票するので、物体を認識する際の計算量を少なくすることができる。また、認識すべき物体の種類が多くあっても、認識性能を低下させずに、複数種類の物体を認識することができる。なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。例えば上記実施形態の物体識別装置1は車載用であるが、画像認識によって物体を識別するものであれば、車載用以外のものにも適用可能である。また、上記実施形態では、学習処理部4をECU3の機能の一部としたが、学習処理部4の機能をECU3の外部に備える、例えば事前にPCで学習させておくようにしても良い。"