"画像データを取得する取得手段と、前記画像データからオブジェクトを検出する検出手段と、前記検出手段により検出された前記オブジェクトの性質を示す属性を判定する属性判定手段と、前記画像データを登録可能である複数の登録手段と、前記属性判定手段により判定された属性に基づいて、前記複数の登録手段のそれぞれに前記画像データが登録される場合、1つの登録手段に登録される1つの画像データに対して、他の登録手段に登録される画像データに対するリンク情報を付与する付与手段と、を備えることを特徴とする情報処理装置。前記属性判定手段により判定された属性が前記オブジェクトの性質を正しく示す正属性であるか否かを評価する評価手段をさらに備え、前記評価手段により前記属性が前記オブジェクトの性質を正しく示していない誤属性であると評価された場合、前記正属性に対応する登録手段は、前記画像データを第1の画像データとして登録し、前記誤属性に対応する登録手段は、前記画像データを第2の画像データとして登録し、前記付与手段は、前記第1の画像データに対するリンク情報を前記第2の画像データに対して付与することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。ユーザからの訂正指示を受け付ける受付手段をさらに備え、前記評価手段は、前記属性判定手段により判定された属性に対して前記受付手段による前記訂正指示の受け付けの有無に従って、前記判定された属性が前記オブジェクトの性質を正しく示す正属性であるか否かを評価することを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。前記判定された属性が前記オブジェクトの性質を正しく示す前記正属性であるか否かを評価する信頼度を、前記オブジェクトの画素値に基づいて算出する算出手段をさらに備え、前記評価手段は、前記判定された属性の信頼度が閾値よりも小さい場合に、前記判定された属性を前記オブジェクトの性質を正しく示していない前記誤属性であると評価し、前記判定された属性の信頼度が閾値以上である場合に、前記判定された属性を前記オブジェクトの性質を正しく示す前記正属性であると評価することを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。ユーザからの訂正指示を受け付ける受付手段と、前記判定された属性が前記オブジェクトの性質を正しく示す正属性であるか否かを評価する信頼度を、前記オブジェクトの画素値に基づいて算出する算出手段と、をさらに備え、前記評価手段は、前記属性判定手段により判定された属性に対して前記受付手段による前記訂正指示の受け付けがあり、且つ、前記判定された属性の信頼度が閾値よりも小さい場合に、前記判定された属性を前記オブジェクトの性質を正しく示していない前記誤属性であると評価し、前記訂正指示により訂正された属性を前記オブジェクトの性質を正しく示す前記正属性であると評価することを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。前記評価手段は、前記属性判定手段により判定された属性に対して前記受付手段による前記訂正指示の受け付けがあり、且つ、前記判定された属性の信頼度が閾値以上である場合に、前記判定された属性を前記オブジェクトの性質を正しく示す前記正属性であると評価し、前記訂正指示により訂正された属性を前記オブジェクトの性質を正しく示していない前記誤属性であると評価することを特徴とする請求項5に記載の情報処理装置。前記取得手段により新たに取得された画像データから前記検出手段により検出されたオブジェクトの判定された属性に対応する登録手段に含まれる登録画像データと、前記取得手段により新たに取得された画像データとを比較して、前記登録画像データのそれぞれについて、前記画像データとの類似度を算出する類似度算出手段と、前記類似度が最も高い登録画像データを選択する選択手段と、前記選択手段により選択された登録画像データに前記リンク情報が付与されているか否かを判定する判定手段と、をさらに備え、前記判定手段により前記リンク情報が付与されていると判定された場合、リンク先の登録画像データに対して、前記類似度算出手段は、前記リンク先の登録画像データと前記取得手段により新たに取得された画像データとの類似度をさらに算出することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。前記判定手段により前記リンク情報が付与されていると判定された場合、前記類似度算出手段により算出された前記リンク先の登録画像データと、前記取得手段により新たに取得された画像データとの類似度が閾値以上であるか否か判定し、前記判定手段により前記リンク情報が付与されていないと判定された場合、前記選択手段により選択された登録画像データと、前記取得手段により新たに取得された画像データとの類似度が閾値以上であるか否か判定する閾値判定手段をさらに備えることを特徴とする請求項7に記載の情報処理装置。前記類似度算出手段により算出された前記リンク先の登録画像データと、前記取得手段により新たに取得された画像データとの類似度と、前記選択手段により選択された登録画像データと、前記取得手段により新たに取得された画像データとの類似度と、のうち少なくとも1つが閾値以上であるか否か判定する閾値判定手段をさらに備えることを特徴とする請求項7に記載の情報処理装置。前記閾値判定手段により前記類似度が閾値以上であると判定された登録画像データを出力する出力手段をさらに備えることを特徴とする請求項8または9に記載の情報処理装置。取得手段と、検出手段と、属性判定手段と、複数の登録手段と、付与手段とを備える情報処理装置の制御方法であって、前記取得手段が、画像データを取得する取得工程と、前記検出手段が、前記画像データからオブジェクトを検出する検出工程と、前記属性判定手段が、前記検出工程により検出された前記オブジェクトの性質を示す属性を判定する属性判定工程と、前記複数の登録手段のそれぞれが、前記画像データを登録する複数の登録工程と、前記付与手段が、前記属性判定工程により判定された属性に基づいて、前記複数の登録手段のそれぞれに前記画像データが登録される場合、1つの登録手段に登録される1つの画像データに対して、他の登録手段に登録される画像データに対するリンク情報を付与する付与工程と、を備えることを特徴とする情報処理装置の制御方法。コンピュータに請求項11に記載の情報処理装置の制御方法の各工程を実行させるためのプログラム。特許文献1に示したような、登録画像と入力画像との属性判定結果に基づいて、識別処理の対象となる登録画像を絞り込む手法では、属性判定結果に誤りがあった場合、正しく識別されないという問題がある。この問題について、男女の判定を自動的に行って、登録処理および識別処理の対象となる辞書を絞り込む顔認証を例に挙げて、男女の判定が難しい中性的な顔立ちの男性の顔を扱う場合について以下に述べる。登録すべき顔を登録する際、顔に対して性別の判定を行い、男性あるいは女性に対応する辞書に登録画像を格納する。このとき男女の判定が難しい中性的な男性の顔を登録する際、男性と判定されて正しく男性に対応する辞書に登録されるか、あるいは女性と誤判定されて誤った辞書に登録されるかは定かでない。また、識別すべき顔が入力されると、顔に対して性別の判定を行い、男性あるいは女性に対応する辞書に格納されている登録画像を識別処理の対象として識別する。このとき男女の判定が難しい男性の顔が入力されると、男性と判定されて男性に対応する辞書と識別するか、あるいは女性と誤判定されて誤った辞書と識別するかは登録時と同様に定かでない。このような登録時および識別時の属性判定の誤りにより、入力画像と、入力画像に該当する人物の登録画像をそもそも照合すらできない可能性がある。さらに、男性の顔同士を識別する方法と女性の顔同士を識別する方法とが、それぞれに適したものになっている場合、もうひとつの問題が起こる。男女の判定が難しい中性的な男性の顔が女性と誤判定されて誤った辞書に登録されていた場合、女性同士を識別するのに適した方法で、さきほど誤判定された男性の顔を識別する場合がある。識別方法が本来想定していないデータを識別する必要があるため、十分な識別精度が得られない可能性がある。回避策として、識別の方法を属性ごとに分けず共通化し、登録時に属性判定結果が信頼できない場合には男女両方の辞書に登録しておき、識別時に属性判定結果が信頼できない場合には男女両方の辞書を対象に識別処理を行うことが考えられる。しかしながら、このような手法では、本来の目的である識別処理の高速化や、識別精度の向上は達成できないという課題がある。上記の課題に鑑み、本発明は、画像のオブジェクトの性別や年齢などの性質の判定結果である、属性判定結果が正解と異なる場合であっても識別性能の低下を抑制することを目的とする。上記の目的を達成する本発明に係る情報処理装置は、画像データを取得する取得手段と、前記画像データからオブジェクトを検出する検出手段と、前記検出手段により検出された前記オブジェクトの性質を示す属性を判定する属性判定手段と、前記画像データを登録可能である複数の登録手段と、前記属性判定手段により判定された属性判定結果に基づいて、前記複数の登録手段のそれぞれに前記画像データが登録される場合、1つの登録手段に登録される1つの画像データに対して、他の登録手段に登録される画像データを示すリンク情報を付与する付与手段と、を備えることを特徴とする。本発明によれば、画像のオブジェクトの性別や年齢などの性質の判定結果である、属性判定結果が正解と異なる場合であっても識別性能の低下を抑制することができる。第1実施形態本実施形態ではオブジェクトの性質を示す属性として男女性別を判定し、カテゴリとして人物の違いを識別する顔認証を例に説明する。属性は性別に限らず人種や年齢など、人間が判定可能で、識別対象を適切な割合でいくつかに分類できるものであれば任意のものでよい。なお、本発明の用途は人物認証に限ったものではない。例えば、属性として自動車の車種セダンハッチバックなどを判定し、カテゴリとして自動車の型番を識別してもよい。<全体構成>図1は、本発明を適用可能な実施形態を示すオブジェクト識別装置1000情報処理装置1000の構成を示す。図1に示すように、オブジェクト識別装置1000は、画像入力部1100と、属性判定部1200と、画像識別部1300と、画像登録部1400と、登録画像記録部1500と、外部出力部1600と、操作部1700と、顔検出部1800と、接続バス1900とを備える。画像入力部1100は、画像を入力する。画像入力部1100は、識別すべき画像データを供給する装置であれば限定しない。光学レンズと映像センサを備えた撮像装置であってもよく、画像データが保持されて、読み出し可能な半導体メモリでもよい。属性判定部1200は、オブジェクトの属性を判定する。画像識別部1300は、画像を識別する。画像登録部1400は、画像を登録可能である。属性判定部1200、画像識別部1300、および画像登録部1400はそれぞれ専用回路ASIC、プロセッサリコンフィギュラブルプロセッサ、DSP、CPUなどであってもよい。あるいは単一の専用回路および汎用回路PC用CPU内部において実行されるプログラムとして存在してもよい。属性判定部1200、画像識別部1300、および画像登録部1400の詳細な構成に関しては、後述する。登録画像記録部1500は、画像入力部1100により登録画像として入力された画像データを記録保持する辞書として用いられる。典型的には、繰り返し書き換え可能な半導体メモリであってもよい。画像データを数十枚もしくはそれ以上を保持するために十分な容量を有してもよく、画像識別部1300により使用される情報のみ保持可能な容量を有してもよい。登録画像記録部1500は、属性判定部1200により判定され得る属性の数だけ、それぞれの属性に対応する辞書を含む。登録画像記録部1500は、辞書の数だけ物理的に複数の記憶媒体により構成されてもよく、単一の記憶媒体上で論理的に複数の辞書を構成ファイルシステム上で複数のディレクトリに分ける方法などしてもよい。外部出力部1600は、属性判定部1200による属性判定結果および画像識別部1300によるオブジェクトの識別結果を外部に出力する。画像の登録時には属性判定部1200の判定結果を出力し、画像の識別時には入力画像に対応するカテゴリの識別結果を出力する。外部出力部1600は、典型的には、CRTやTFT液晶などのモニタであり、画像入力部1100から取得した画像データを表示する。また、属性判定部1200あるいは画像識別部1300の出力を画像データに重畳表示してもよい。また、それらの結果を電子データとして外部の記憶媒体などに出力してもよく、紙媒体に印刷してもよい。なお、出力の方法は、上に挙げた限りではなく、さらに複数の方法を同時に行使してもよい。操作部1700は、オブジェクト識別装置1000への指示を入力するために用いられ、属性判定部1200が判定したオブジェクトの属性に対する正解の属性を得るために用いられる。典型的にはキーボードやマウスであり、装置表面に用意された複数のボタンなどから構成されてもよい。またタッチパネルの形式をとり、外部出力部1600と統合する方法をとってもよい。あるいは磁気カードや、バーコードを読み取るカメラを用いてもよい。顔検出部1800は、画像入力部1100により取得された画像に対して、顔検出処理を行う。接続バス1900は、上述した各処理部の制御データ接続を行う。<登録フロー>図2のフローチャートを参照して、本実施形態におけるオブジェクト識別装置1000が、顔画像を登録する処理の手順の一例を説明する。S1101において、画像入力部1100は、登録すべき画像を取得する。S1102において、顔検出部1800は、S1101で取得した画像に対して、顔検出処理を行う。画像中から人物の顔を検出する方法については、公知の技術を用いればよい。例えば、特許文献3または特許文献4で提案されているような技術を用いることが出来る。S1103において、顔検出部1800は、S1102で顔を検出した後、画像中に顔が存在したか否かを判定する。画像中に顔が存在すると判定された場合S1103;YES、S1104へ進む。一方、画像中に顔が存在しないと判定された場合S1103;NO、処理を終了する。S1104において、属性判定部1200は、属性判定処理、即ち男女性別の判定処理を行う。次に、S1105において、外部出力部1600は、属性判定結果を出力し、必要であれば操作者の訂正操作を操作部1700により受け付ける。外部出力部1600は、属性判定結果を全ての場合について提示してもよいし、全ての場合についてではなく、属性判定の確からしさが低い場合に結果を尋ねる形で提示してもよい。なお、本実施形態では、属性判定の結果を操作者に提示し、それに対して訂正指示を受け付ける形で説明する。別の実施形態として、操作者から登録すべき画像の正しい属性正属性の情報を正解として受け付けてもよい。例えば、これから登録される本人が、画像を登録するのと同時に操作部1700を通じて自身の属性を入力する。方法としてキーボートを通じて属性を入力するか、身分証となっている磁気カードを読み取られることにより自身の属性を入力するなどが挙げられる。何れにせよ、S1106以降の処理の流れは同じである。S1106において、操作部1700は、属性判定結果が誤りである誤属性ことを示す訂正指示を受け付けたか否かを判定する。訂正指示を受け付けたと判定された場合S1106;YES、ステップS1107へ進む。一方、訂正指示を受け付けていないと判定された場合S1106;NO、S1108へ進む。S1107において、登録画像記録部1500は、訂正された正しい属性に対応する辞書に画像を登録する。S1108において、登録画像記録部1500は、外部出力部1600により提示した属性判定について訂正指示を受け付けなかったので、属性判定結果を正しいものであるとみなす。そして、登録画像記録部1500は、判定結果である正しい属性に対応する辞書に画像データ第1の画像データを登録する。S1109において、登録画像記録部1500は、続いて、判定結果である正しくない属性に対応する辞書にも画像データ第2の画像データを登録する。S1110において、登録画像記録部1500は、そして、判定結果である正しくない属性に対応する辞書にS1109で登録した画像に、受け付けた訂正指示を記録する。S1111において、顔検出部1800は、受付けた画像の中にまだ処理していない顔があるか否かを判定する。処理していない顔があると判定された場合にはステップS1111;YES、ステップS1103に戻る。一方、処理していない顔がないと判定された場合にはステップS1111;NO、処理を終了する。なお、S1107、S1108、S1109、およびS1110の各処理については、後に詳述する。<属性判定処理>図2のS1104の属性判定処理について説明する。属性判定処理では、顔が男である確からしさと女である確からしさとを比較し、より確からしい属性を判定結果として出力する。属性判定処理についても顔検出と同様に、公知の技術を用いればよい。例えば、非特許文献1において属性判定を実現するために用いられているSupportVectorMachineSVMなどの技術が利用できる。SVMについての詳しい説明は省略する。属性判定部1200にSVMを用いた場合、典型的には尤度と呼ばれる数値が出力される。本実施形態での属性判定は男女の2値分類であり、その場合[-1,1]の範囲で正規化された尤度が得られる。この値が正値であるかまたは負値であるかによって属性の判定をする。また、人種の判定などの多値分類の場合には、判定され得る属性のそれぞれに対応する尤度が出力される。この尤度が最も大きいもの、あるいは閾値以上の尤度を持つ複数の属性を取ることで属性を判定できる。本実施形態では男女の2値分類であるが、以降の第3実施形態で多値分類の場合について述べる。<画像登録処理>ここでは、図2のS1106からS1110の各処理について詳細に説明する。図3は、画像登録部1400および登録画像記録部1500の構成例を示すブロック図である。画像登録部1400は、辞書選択部1410と、男性用特徴量抽出部1420と、女性用特徴量抽出部1430と、登録処理訂正部1440とを備える。登録画像記録部1500は、男性用特徴量保持部1510と、女性用特徴量保持部1520とを備える。ここで示す登録処理訂正部1440は、リンク情報を付与する付与手段として機能する。辞書選択部1410は、登録画像を保存する辞書を、男性用特徴量保持部1510と女性用特徴量保持部1520とのいずれかから選択する。そして登録すべき画像を、選択した辞書に対応する特徴量抽出部に入力する。男性用特徴量抽出部1420は、画像入力部1100により登録すべき画像が入力されると、画像を圧縮した特徴量に変換し、それを登録画像と名前IDと併せて男性用特徴量保持部1510に保存する。女性用特徴量抽出部1430は、同様に、画像入力部1100により登録すべき画像が入力されると、画像を圧縮した特徴量に変換し、それを登録画像と名前IDと併せて女性用特徴量保持部1520に保存する。この処理で、登録画像だけでなく、画像を変換したものも保存する理由は以下である。一般的に顔画像には人物の違いから生じる見た目の変動と、照明表情顔の向きなどの変動から生じる同一人物内の見た目の変動が混在している。そのまま画像同士を識別しても、ノイズにあたる同一人物内の見た目の変動により十分な識別精度が得られない。従って、人物の違いから生じる見た目の変動、つまり個人差を表す特徴量のみを抽出して顔画像の識別に用いる。識別すべき画像が入力されるたびに各登録画像について特徴抽出処理を行う手間を省くために、登録画像を保存する際に特徴量も併せて保存しておく。具体的な特徴量の抽出方法としては、公知のものを用いるとよい。特徴量抽出の前処理として、画像の全体的な明暗差を吸収するSQISelfQuotientImage変換非特許文献2参照や、顔の全体を用いず、個人の特徴が表れる部分領域のみを特徴量として用いる方法非特許文献3参照などがある。最終的に、典型的には画像そのものよりも小さい情報量に圧縮されたベクトルが特徴量として得られる。本実施形態では具体例として、以下の方法を用いて特徴量を抽出する。まず、顔画像から所定の数形状大きさの複数の部分領域を画像上に設定し、そこから画像を切り取る。切り取る部分領域は目口鼻など個人の特徴を表すと考えられる部位であり、前述の顔検出により定められた顔領域の中での相対的な位置から部分領域を切り取るとよい。そして切り取った部分領域それぞれについて、画像の輝度値を一列に並べたものを、それぞれ特徴ベクトルとして取得する。なお画像から切り出す部分領域の数や大きさは任意であるが、顔幅の半分程度の大きさになる領域を、顔の上に合計で数十から数百個、設定するとよい。ところで、特徴ベクトルとして輝度値画素値を直接取得した場合、わずかな照明の変化などで特徴量が大きく変化してしまうため、識別に有効でない特徴量である場合がある。そこで、輝度値を直接特徴ベクトルにするのではなく、ガボアフィルタ、SQI変換、DoG変換など、何らかのフィルタ演算を施した結果から特徴ベクトルを抽出してもよい。そして、さらに部分領域から得られた特徴ベクトルに所定の変換を施す。この特徴ベクトルの変換は、例えば、主成分分析PCAによる次元圧縮や、独立成分分析ICAによる次元圧縮などである。特徴ベクトルの変換方法としてPCAを用いた場合、その基底数特徴ベクトルの次元削減数や、どの基底を用いるか、などのパラメータが存在する。基底数の代わりに、基底ベクトルに対応する固有値の和、すなわち累積寄与率をパラメータ指標としてもよい。これらのパラメータや変換方法は、部分領域ごとに異なったものにすることもできる。以上の処理により、登録画像1枚に対応する特徴量として、複数の部分領域から抽出した特徴ベクトルを得る。部分領域の数位置大きさや基底などのパラメータを適切に定めることにより、男性用特徴量抽出部1420、女性用特徴量抽出部1430のそれぞれにおいて、より識別に適した特徴量を抽出できる。特徴抽出の最適化の典型的な例として、男性用特徴量抽出部1420では、男性同士において個人差を良く表す顔の一部分の上に多くの部分領域を設定し特徴ベクトルを抽出してもよい。パラメータの最適化は人手で行っても良いが、非特許文献4に示すような機械学習の方法で、予め用意した多数の男性の顔画像から個人差を良く表す顔の特徴を学習してもよい。男性同士の画像から得る特徴量を比較した際、同一人物同士であればより強く同一人物であることを示し、別人物同士であればより強く別人物であることを示す結果が得られる特徴量を抽出するようにすれば、識別精度が向上する。同様に、女性用特徴量抽出部1430についても、女性同士において良く識別できる特徴量を抽出するパラメータを求めておく。なお、図3では男性用特徴量抽出部1420と女性用特徴量抽出部1430とを別のブロックとして描写しているが、必ずしも属性判定結果毎に分ける必要はない。二つの処理間で異なる回路やプログラムコードを必要とせず、位置や数などのパラメータが異なるだけであれば特徴量抽出部を共通化してもよい。その際には別途、特徴量抽出に用いるパラメータを属性ごとに保持する記憶媒体などを用意すればよい。登録処理訂正部1440は、属性判定部1200から属性判定結果を、操作部1700から訂正指示を取得し、辞書選択部1410がどの辞書を選択するかを制御する。また、登録処理訂正部1440が操作部1700から訂正指示を得た場合には、正しくない属性に対応する辞書、つまり属性判定結果に対応する辞書にさきほど保存された特徴量に対して、リンク情報を付与する。リンク情報の内容は、この登録画像に対応する人物○○の属性は正しくは××であり、属性××に対応する辞書に人物○○の登録画像が保存されているというものである。さらに登録処理訂正部1440は、訂正された正しい属性に対応する辞書に登録画像を保存するよう、正しい属性に対応する特徴量抽出部を駆動する。<画像登録処理の具体例>この画像登録処理を、図2のフローチャートに沿って具体例で説明する。登録すべき画像として、男性か女性か判断が難しい中性的な顔立ちの女性Aの画像が画像入力部1100より入力され、属性判定部1200で誤って男性と判定された場合の例を述べる。まず外部出力部1600が、人物Aの画像に対する属性判定結果を提示するS1105。そこで、操作部1700経由で女性Aの属性は男性ではなく女性であるという訂正指示を受けるS1106;YES。登録処理訂正部1440は、訂正された属性に対応する正しい辞書、つまり女性に対応する辞書を選択し、女性用特徴量抽出部1430が特徴量と登録画像とを女性用特徴量保持部1520に保存するS1107。さらに、判定された属性に対応する正しくない辞書、つまり男性に対応する辞書に、男性用特徴量抽出部1420が特徴量と登録画像とを保存するS1109。最後に、登録処理訂正部1440は、さきほど男性用特徴量保持部1510に保存された登録画像に対して、リンク情報を付加するS1110。その内容はこの登録画像に対応する人物Aの属性は正しくは女性であり、女性に対応する辞書女性用特徴量保持部1520に人物Aの登録画像が保存されているというものである。この一連の処理によって最終的に登録画像記録部1500の各辞書に保存されているものを図4に示す。図4において、男性用特徴量保持部1510は、人物Aの特徴量、人物Bの特徴量、人物Cの特徴量、...、を記録している。一方、女性用特徴量保持部1520は、人物Aの特徴量、人物Dの特徴量、人物Eの特徴量、...、を記録している。人物Aの特徴量は、男性用特徴量保持部1510と、女性用特徴量保持部1520の両方に記録されている。ただし、男性用特徴量保持部1510に記録されている人物Aの特徴量には、リンク情報が付与されている。<識別フロー>図5のフローチャートは、本実施形態におけるオブジェクト識別装置1000が、顔画像を識別する処理の一例を示したものである。S1201において、画像入力部1100は、入力画像を取得する。S1202において、顔検出部1800は、続いて、取得した画像データに対して、顔検出処理を行う。S1203において、顔検出部1800は、顔検出処理の結果、画像中に顔が存在するか否かを判定する。画像中に顔が存在すると判定された場合S1203;YES、S1204へ進む。一方、画像中に顔が存在しないと判定された場合S1203;NO、処理を終了する。S1204において、属性判定部1200は、属性判定処理、即ち男女性別の判定処理を行う。顔検出処理および属性判定処理については、図2を参照して説明した顔検出処理S1102および属性判定処理S1104と同一の処理を用いてもよい。S1205において、続いて画像識別部1300は、属性判定処理S1204の結果に対応する辞書に含まれる登録画像と、入力画像とを比較して登録画像の中から入力画像に類似する画像を選び出す。詳しい説明は後で述べるが、識別処理では、登録画像のそれぞれについて、入力画像とどれほど同一人物らしいかを表す類似度を算出する。それらの類似度を比較して、最も類似度が高い登録画像を選び出す。S1206において、画像識別部1300は、登録画像の中で最も入力画像との類似度が高いものにリンク情報が付加されているか否かを判定する。リンク情報が付加されていると判定された場合S1206;YES、ステップ1207へ進む。一方、リンク情報が付加されていないと判定された場合S1206;NO、ステップ1208へ進む。S1207において、画像識別部1300は、リンク情報に記されている訂正後の属性に対応する辞書に含まれている、同じ人物の登録画像とのみ識別処理を行う。この識別処理のやり直しは、入力画像と登録画像の類似度がどれだけ高いかに関わらず行われ、識別処理をやり直すきっかけとなった最初の識別結果は破棄される。S1208において、画像識別部1300は、識別をやり直した結果得られた登録画像識別をやり直していない場合、S1205で識別された登録画像の類似度と、予め定められた閾値とを比較し、その類似度が閾値以上であるか否かを判定する閾値判定処理。類似度が閾値以上であると判定された場合S1208;YES、ステップS1209へ進む。一方、類似度が閾値よりも小さいと判定された場合S1208;NO、ステップS1210へ進む。S1209において、外部出力部1600は、カテゴリ判定結果として、登録画像に対応する人物の名前、あるいはIDを出力する。S1210において、外部出力部1600は、カテゴリ判定結果として、該当人物無しを出力する。S1211において、顔検出部1800は、受け付けた画像の中にまだ処理していない顔があるか否かを判定する。処理していない顔があると判定された場合にはステップS1211;YES、ステップS2103に戻る。一方、処理していない顔がないと判定された場合にはステップS1211;NO、処理を終了する。<識別処理>ここでは、図5のS1205からS1207の各処理について、詳細に説明する。図6は、画像識別部1300および登録画像記録部1500の構成例を示すブロック図である。画像識別部1300は、辞書選択部1310と、男性用特徴量抽出部1320と、男性用相関算出部1330と、女性用特徴量抽出部1340と、女性用相関算出部1350と、識別処理訂正部1360と、識別結果出力部1370とを備える。登録画像記録部1500は、男性用特徴量保持部1510と、女性用特徴量保持部1520とを備えており、図3に示した構成と同一である。辞書選択部1310は、識別すべき入力画像を画像入力部1100から得て、また、識別すべき入力画像の属性判定結果を属性判定部1200から得て、識別対象とする登録画像が存在する辞書を、男性用特徴量保持部1510と女性用特徴量保持部1520とのいずれかから1つ選択する。また入力画像に対する特徴抽出と識別の方法を、男性用特徴量抽出部1320と女性用特徴量抽出部1340のいずれかから1つ選択する。男性用特徴量抽出部1320または女性用特徴量抽出部1340は、入力画像を特徴量に変換する。ここで行う具体的な特徴量の抽出方法は、図3に示した男性用特徴量抽出部1420または女性用特徴量抽出部1430における抽出方法と同一である。これは登録画像と入力画像で同じ方法で特徴量を抽出しないと、画像同士を比較することができないからである。続いて、男性用相関算出部1330または女性用相関算出部1350は、入力画像から得た特徴量と、選択された辞書から取り出された登録画像の特徴量とを比較する。この処理により登録画像のそれぞれについて、入力画像とどの程度同一人物らしいかを表す類似度を得ることができる。類似度を算出する方法として、典型的には特徴ベクトル同士の距離あるいは角度を類似度とする方法が考えられる。本実施形態では、1つの画像について、複数設定された部分領域から、対応する複数の特徴ベクトルが得られている。そこで、同じ部分領域から抽出された登録画像と入力画像とで対応する特徴ベクトル同士で部分領域の類似度を求め、それら複数の部分領域の類似度を平均したものを、登録画像1つと入力画像との類似度とする。この類似度と予め定められた閾値とを比較し、登録画像と入力画像の人物の同異を判定する。なお、男性用相関算出部1330および女性用相関算出部1350は、それぞれ識別に用いる特徴量が異なる。このため結果として、男性用相関算出部1330は男性同士、女性用相関算出部1350は女性同士の識別において、人物をより識別できるようになっている。なお図5では、男性用相関算出部1330および女性用相関算出部1350を別のブロックとして描写しているが、必ずしも属性判定結果毎に分ける必要はない。二つの処理間で異なる回路やプログラムコードを必要とせず、処理する特徴ベクトルの数やサイズなどが異なるだけであれば、特徴量抽出部と同様に相関算出部を共通化してもよい。その際には別途、類似度の算出に必要なパラメータを属性ごとに保持する記憶媒体などを用意すればよい。男性用相関算出部1330または女性用相関算出部1350は、全ての登録画像について類似度を求め、最終的に最も類似度が高い登録画像とその類似度を識別処理訂正部1360に入力する。識別処理訂正部1360は、男性用相関算出部1330または女性用相関算出部1350で選択された登録画像に、登録時に付加されたリンク情報が付与されているか否かを判定する。リンク情報が付与されてないと判定された場合には、何の処理も行わず登録画像とその類似度とを識別結果出力部1370に入力する。一方、リンク情報が付与されていると判定された場合には、リンク情報に記された正しい辞書に保持されている登録画像正しい登録画像とのみ識別をやり直す。正しい辞書に対応する特徴量抽出部において入力画像の特徴量を改めて抽出し、正しい辞書に対応する相関算出部で、入力画像とリンク情報に記された正しい登録画像との類似度を算出する。そして正しい登録画像とその類似度を識別結果出力部1370に入力する。識別結果出力部1370は、入力された登録画像の類似度と、予め定められている閾値とを比較する。類似度が閾値以上であれば、入力画像に対する該当人物を、その登録画像に対応する人物として出力する。一方、類似度が閾値を超えない場合には該当人物無しとして出力する。この閾値が低すぎると、登録されていない人物が入力された場合でも登録されている人物のいずれかとして判定してしまう。しかしながら、閾値が高すぎると登録されている人物が入力されても該当人物なしとして判定されてしまう。どちらの間違いを重視するか用途に基づいて、装置の運用前に事前に閾値を調整しておく必要がある。画像登録処理の説明では、特徴量抽出、つまり識別の方法を属性に合わせて適したものにするとよいことを述べた。本実施形態において、典型的には、男性に対応する識別の方法で男性の同一人物を識別した際には、特に高い類似度が得られ、また別人物を識別した際には特に低い類似度が得られる。女性についても同様である。そこでより閾値を高く設定しておくことで、誤った該当人物を出力する可能性を低減することができる。なお、例えば男性に対応する識別の方法で女性の同一人物を識別した例外的な場合に、特に高い類似度が得られるかは定かではない。これは識別の方法を最適化する際に例外的な学習データを用いていないためである。本発明の識別処理の効果は、属性判定結果に誤りがある際の識別処理の負荷が小さいことである。本発明ではなく典型的な方法では、登録時に属性判定結果が信頼できない画像については、複数の辞書に画像を登録しておく。また識別時に属性判定結果が信頼できない入力画像については属性判定されうる先の複数の辞書に含まれる全ての登録画像を対象に識別を行うため、識別すべき登録画像が増え、負荷が大きくなる。それに対して本発明では、たとえ識別時に属性判定結果が信頼できなくても、偶然にも属性判定結果が正しければ識別の負荷は通常通り辞書ひとつ分である。また、偶然にも属性判定結果が誤りだった場合でも、識別の負荷は辞書ひとつ分1人分で済む。<識別処理の具体例>ここまでの識別処理を、登録処理の説明において図4を用いて説明した具体例を挙げて、図5のフローチャートに沿って改めて説明する。図4の例では、正しくは女性である人物Aが誤って男性と判定され、男性および女性両方の辞書に登録画像が保持されている。また、男性に対応する辞書に存在する人物Aの登録画像には図4に示すようなリンク情報が付加されていることを述べた。入力画像として人物Aの画像が与えられた場合について説明する。まず、属性判定部1200が入力画像について性別を判定するS1204。このときも登録時と同様、女性ではなく誤って男性と判定されることがあり得る。男性と誤判定された場合、男性用特徴量抽出部1320は入力画像から特徴量を抽出する。そして男性用相関算出部1330は、入力画像と、男性用特徴量保持部1510に保持されている登録画像とを識別し、最も類似度が高い登録画像ひとつを得るS1205。この登録画像が該当人物Aのものでありリンク情報が付加されている場合S1206;YES、女性用特徴量保持部1520に保持されている人物Aの登録画像のみと入力画像を識別する。具体的には、女性用特徴量抽出部1340で改めて入力画像について特徴量を抽出し、女性用相関算出部1350は、女性用特徴量保持部1520に保持されている人物Aの登録画像と入力画像とを比較する。そして登録画像とその類似度を識別結果出力部1370に入力するS1207。最後に、識別結果出力部1370は登録画像の類似度を閾値と比較し、特に高い類似度が得られており閾値以上であればS1208;YES、該当人物を人物Aとして出力するS1209。また別の例として、人物Aによく似ているが人物Aではない未登録の男性が入力画像として入ってきた場合について説明する。まず、属性判定部1200が入力画像について性別を判定するS1204。入力画像について男性と判定された場合、男性用特徴量抽出部1320は入力画像から特徴量を抽出する。そして男性用相関算出部1330は、入力画像と、男性用特徴量保持部1510に保持されている登録画像とを比較し、最も類似度が高い登録画像ひとつを得るS1205。入力画像は人物Aとよく似ているため、この選ばれた登録画像が該当人物Aのものであることがあり得る。登録画像が該当人物Aのものでありリンク情報が付加されている場合S1206;YES、女性用特徴量保持部1520に保持されている人物Aの登録画像のみと入力画像とを比較する。具体的には、先ほどの例と同様に、女性用特徴量抽出部1340で改めて入力画像について特徴量を抽出し、女性用相関算出部1350は、女性用特徴量保持部1520に保持されている人物Aの登録画像と入力画像とを比較する。そして、登録画像とその類似度とを識別結果出力部1370に入力するS1207。最後に、識別結果出力部1370は、登録画像の類似度と閾値とを比較するS1208。類似度が閾値以上であればS1208;YES、該当人物を人物Aとして出力するが、そうではなく該当人物無しとして出力するS1210ことが望ましい。女性用相関算出部1350で人物Aと男性の人物Aに似た人物を識別した場合には、特に高い類似度は得られず、閾値以下になる。第2実施形態第1実施形態では、画像を登録する際、登録すべき画像の属性判定結果の正解として外部から訂正指示を受け取り、それに基づいて辞書に登録した画像にリンク情報を付加した。それに対して本実施形態では、外部から属性判定結果の正解を受け取れない場合でも、属性判定結果の信頼度を評価して、自動的に登録画像にリンク情報を付加する。<全体の構成>図7は、本発明を適用可能な実施形態を示すオブジェクト識別装置2000の構成を示すブロック図である。図7に示すように、オブジェクト識別装置2000は、画像入力部2100と、属性判定部2200と、画像識別部2300と、画像登録部2400と、登録画像記録部2500と、接続バス2600と、顔検出部2700とを備える。画像入力部2100は、画像を入力する。属性判定部2200は、オブジェクトの属性を判定する。画像識別部2300は、画像を識別する。画像登録部2400は、画像を登録する。登録画像記録部2500は、登録画像を保持する。また、接続バス2600は、各構成要素の制御データ接続を行う。顔検出部2700は、画像入力部2100により入力された画像から顔を検出する。第1実施形態との違いは、オブジェクトの識別結果および属性判定結果を出力する外部出力部や、オブジェクト識別装置2000への指示を入力する操作部を備えていない点である。<登録フロー>図8は、本実施形態におけるオブジェクト識別装置2000が、顔画像を登録する処理の一例を示したものである。この図8を参照しながら、このオブジェクト識別装置2000が、顔画像を登録する実際の処理について説明する。第1実施形態との違いは、属性判定処理S2104よりも後の処理である。まず、ステップS2101において、画像入力部2100は、登録すべき画像を取得する。ステップS2102において、顔検出部2700は、S2101で取得した画像に対して、顔検出処理を行う。S2103において、顔検出部2700は、S2102で顔を検出した後、画像中に顔が存在したか否かを判定する。画像中に顔が存在すると判定された場合S2103;YES、S2104へ進む。一方、画像中に顔が存在しないと判定された場合S2103;NO、処理を終了する。S2104において、属性判定部2200は、属性判定処理、即ち男女性別の判定処理を行う。S2105において、画像登録部2400は、登録すべき画像について判定された属性判定結果が、信頼できるものであるか否かを評価し判定する。なお、ここでの評価方法の詳細は後述する。属性判定結果が信頼できると判定された場合S2106;YES、S2108へ進む。一方、属性判定結果が信頼できないと判定された場合S2106;NO、S2107へ進む。S2107において、登録画像記録部2500は、全ての辞書に画像を登録する。S2108において、登録画像記録部2500は、判定された属性に対応する辞書に画像を登録する。S2109において、登録画像記録部2500は、全ての辞書に対して登録される画像のそれぞれについて、訂正指示を付加する。ここでの訂正指示の付加処理について詳しくは後述する。S2110において、顔検出部2700は、受け付けた画像の中にまだ処理していない顔があるか否かを判定する。処理していない顔があると判定された場合にはステップS2110;YES、ステップS2104に戻る。一方、処理していない顔がないと判定された場合にはステップS2110;NO、処理を終了する。<画像登録処理>ここでは、図8のS2104からS2109までの各処理について詳細に説明する。図9は、画像登録部2400の構成例を示すブロック図である。画像登録部2400は、辞書選択部2410と、男性用特徴量抽出部2420と、女性用特徴量抽出部2430と、登録処理訂正部2440と、属性判定結果評価部2450とを備える。第1実施形態で示す図3との差異は、登録処理訂正部2440では、外部から得られた属性判定結果に対する訂正指示がない点と、属性判定結果評価部2450を新たに備える点である。属性判定結果評価部2450は、属性判定部2200で求めた登録すべき画像の属する属性が、信頼できるか否かの2通りに判定する。信頼できないということは、属性判定結果が誤りである可能性あるということである。属性判定結果を評価する方法として典型的には、属性判定結果として出力される数値を調べるとよい。第1実施形態での属性判定部1200は画像の2値分類であり、その場合画素値に基づいて[-1,1]の範囲で正規化された尤度が出力される。この場合には、予め定められたゼロの近傍の範囲内に尤度がある場合に属性判定結果の信頼性が低く、両方の属性が判定され得る属性であると判断できる。また別の例として、属性判定部1200が画像の多値分類である場合には、画素値に基づいて、判定され得る属性のそれぞれに対応する尤度が出力される。この場合には、尤度の最も大きいものが予め定められた閾値以下であり、さらにその尤度と同じ程度大きい尤度が他にも存在する場合に、属性判定結果の信頼性が低いと判断できる。さらに、最も大きい尤度と同じ程度に尤度が高い属性が、誤判定され得る属性であると判断できる。登録処理訂正部2440は、属性判定結果評価部2450から得た評価結果に基づいて、登録の方法を制御する。属性判定結果評価部2450が、登録すべき画像についての属性判定結果が信頼できないと判定した場合、登録処理訂正部2440は、全ての辞書に画像を登録する。また、それぞれの辞書に登録された画像に、他の全ての辞書に登録された画像を示すリンク情報を付加し、それぞれの辞書に登録された画像が互いに互いを示し合うようにする。正しくない属性に対応する辞書、つまり属性判定結果に対応する辞書にさきほど保存された特徴量に対して、リンク情報を付加する。リンク情報の内容は、この登録画像に対応する人物○○の属性は××あるいは△△である可能性もあり、属性××と△△に対応する辞書に人物○○の登録画像が保存されているというものである。<画像登録処理の具体例>この画像登録処理を、図8のフローチャートに沿って具体例で説明する。登録すべき画像として、男性か女性か判断が難しい中性的な顔立ちの人物Aの画像が画像入力部2100により入力され、属性判定部2200で判定された結果である信頼度が低い場合の例を述べる。まず、属性判定結果評価部2450は、人物Aの画像に対する属性判定結果が信頼できないという評価を行うS2106;NO。登録処理訂正部2440は、男性用および女性用の全ての属性について、対応する特徴量抽出部を駆動し、特徴量と登録画像とを特徴量保持部に保存するS2107。さらに、男性に対応する辞書に登録された人物Aの登録画像に、以下のようなリンク情報が付加される。リンク情報の内容は、この登録画像に対応する人物Aの属性は女性である可能性もあり、女性に対応する辞書女性用特徴量保持部2520に人物Aの登録画像が保存されているというものであるS2109。また同時に女性に対応する辞書に登録された人物Aの登録画像に、以下のようなリンク情報を付加する。リンク情報の内容は、この登録画像に対応する人物Aの属性は男性である可能性もあり、男性に対応する辞書男性用特徴量保持部2510に人物Aの登録画像が保存されているというものであるS2109。<識別フロー>図10は、本実施形態におけるオブジェクト識別装置2000が、顔画像を識別する処理の一例を示したものである。第1実施形態における図5との差異は、S2208の処理である。第1実施形態では、リンク情報による識別のやり直しがあった場合には最初の識別結果は破棄されて、最後に行った識別結果に基づいて該当人物の有無を判定しオブジェクト識別装置2000の最終的な出力としていた。本実施形態では、リンク情報による識別のやり直しがあった場合には、最初の識別結果とやり直した識別結果とのうち、少なくとも1つ以上の識別結果において登録画像の類似度が閾値以上となった場合に、該当人物ありとして出力する。これは、登録画像についての正しい属性が与えられていないため、識別のやり直し前と後の識別結果どちらを優先すべきかを決定する情報がないためである。S2201において、画像入力部1100は、入力画像を取得する。S2202において、顔検出部2700は、続いて、取得した画像データに対して、顔検出処理を行う。S2203において、顔検出部2700は、顔検出処理の結果、画像中に顔が存在するか否かを判定する。画像中に顔が存在すると判定された場合S2203;YES、S2204へ進む。一方、画像中に顔が存在しないと判定された場合S2203;NO、処理を終了する。S2204において、属性判定部2200は、属性判定処理、即ち男女性別の判定処理を行う。S2205において、続いて画像識別部2300は、属性判定処理S2204の結果に対応する辞書に含まれる登録画像と、入力画像とを比較して登録画像データの中から入力画像に類似する画像を選び出す。具体的には類似度算出処理を行う。S2206において、画像識別部2300は、登録画像データの中で最も入力画像との類似度が高いものにリンク情報が付与されているか否かを判定する。リンク情報が付与されていると判定された場合S2206;YES、ステップ2207へ進む。一方、リンク情報が付加されていないと判定された場合S2206;NO、ステップ2208へ進む。S2207において、画像識別部2300は、リンク情報に記されている訂正後の属性に対応する辞書に含まれている、リンク先の同じ人物の登録画像とのみ識別処理を行う。この識別処理のやり直しは、入力画像と登録画像の類似度がどれだけ高いかに関わらず行われる。S2208において、画像識別部1300は、リンク情報による識別のやり直しがあった場合には、最初の識別結果とやり直した識別結果とのうち、少なくとも1つ以上の識別結果において登録画像の類似度が閾値以上であるか否かを判定する閾値判定処理。一方、リンク情報がなく、識別のやり直しがない場合には、最初の識別結果に対してのみ登録画像の類似度が閾値以上であるか否かを判定する。登録画像の類似度が閾値以上である識別結果が1つ以上存在すると判定された場合S2208;YES、ステップS2209へ進む。一方、登録画像の類似度が閾値以上である識別結果が1つもないと判定された場合S2208;NO、ステップS2210へ進む。S2209において、外部出力部1600は、カテゴリ判定結果として、登録画像に対応する人物の名前、あるいはIDを出力する。S2210において、外部出力部1600は、カテゴリ判定結果として、該当人物無しを出力する。S2211において、顔検出部2700は、受け付けた画像の中にまだ処理していない顔があるか否かを判定する。処理していない顔があると判定された場合にはステップS2211;YES、ステップS2203に戻る。一方、処理していない顔がないと判定された場合にはステップS2211;NO、処理を終了する。本実施形態の効果は、属性判定結果に対する正解が得られない場合についてのものである。登録すべき画像の属性判定結果の信頼度が低い場合に、全ての辞書に画像を登録しておくことで、識別時の属性判定結果がどのようなものであっても、辞書が異なるため識別できないという問題を避けることができる。また、リンク情報に基づいて少数の登録画像と再度識別を行うのみであるため、全ての辞書に登録されている全ての登録画像と再度識別する負荷を回避できるという効果がある。第3実施形態第1実施形態では画像を登録識別する際、画像を男性あるいは女性の2通りに分類する属性判別処理を1つ行っていた。それに対して本実施形態では、複数種類の属性判別処理を組み合わせて画像を複数通りに分類する点が第1実施形態とは異なる。本実施形態では、属性として男女に加えてさらに年齢層大人子供を判定し、カテゴリとして人物の違いを識別する顔認証を例に具体的に説明する。<属性判定処理>第1実施形態における図1を参照して、オブジェクト識別装置1000が備える属性判定部1200について、第1実施形態との差異を説明する。本実施形態における属性判定部1200の構成を図11に示す。属性判定部1200は、性別判定部1210と、年齢層判定部1220とを備える。第1実施形態では、属性判定部1200は性別判定部1210のみから構成されていた。性別判定部1210は、属性判定部1200に入力された画像が男性であるか女性であるかを判定する。年齢層判定部1220は、同様に、属性判定部1200に入力された画像が大人であるか子供であるかを判定する。本実施形態において属性判定部1200が出力する属性は、二つの属性判定結果の組み合わせとなる。つまり、男性の大人、男性の子供、女性の大人、および女性の子供の4通りとなる。性別判定部1210も年齢層判定部1220も、第1実施形態で引用した非特許文献1に記載されているような機械学習の方法を使用できる。性別判定部1210を学習する際には予め男女のラベルが付けられた顔画像を、年齢層判定部1220を学習する際には予め大人子供のラベルが付けられた顔画像を、それぞれ多数入力することで男女の境界と大人子供の境界を定めることができる。<登録識別処理>本実施形態における登録フローおよび識別フローは、第1実施形態で説明した登録フローおよび識別フローと同様である。ただし、登録画像記録部1500には、属性判定部1200で判定され得る属性のそれぞれに対応した数の特徴量保持部が必要である。それに従って画像登録部1400では属性判定部1200で判定され得る属性のそれぞれに対応した特徴量抽出部が、同様に画像識別部1300では特徴量抽出部と相関算出部とが必要である。本実施形態では、判定できる属性が性別と年齢の2つになった場合の構成例を示した。これに加えてさらに判定できる属性が3つ以上になった場合も、人種のように2つ以上の判定候補がある属性判定を用いる場合も、本実施形態で述べた方法で対応できる。第3実施形態は以上である。第4実施形態第1実施形態では画像を登録する際に、登録すべき画像の属性判定結果をユーザに提示し、そしてそれが誤りである場合にはユーザから訂正指示を受け付けて、登録画像と併せて記録することを述べた。第2実施形態では画像を登録する際、登録すべき画像の正しい属性が外部から得られない場合に、属性判定結果の信頼度を利用して自動的にリンク情報を記録することを述べた。それに対して、本実施形態では、外部から訂正指示を受け付ける方法と属性判定結果の信頼度を評価する方法の両方を備え、明示的な訂正指示がなくても、場合に応じて自動的にリンク情報を登録画像に設定する。属性判定処理が属性判定を誤る顔画像には、常に安定して判定結果が誤りとなる人物がいることも考えられる。しかしながら、多くの場合は同じ人物であっても撮影条件によって判定結果が正しかったり誤りであったり、不安定な人物の画像となることが考えられる。顔画像は同一人物であっても、顔の向き表情照明など撮影条件の変化によって大きな変動にさらされる。そのため属性判定の境界線上にいるような人物、つまり第1実施形態の具体例で示した中性的な顔立ちの人物Aのような場合、顔画像の変動によって属性判定結果がぶれてしまう可能性がある。そのような属性判定結果が不安定な人物の顔画像を登録する際、属性判定を誤れば、訂正指示によって登録画像にリンク情報を付加できる。しかしながら、偶然にも属性判定に成功した場合、訂正指示はなく登録画像にリンク情報は付加されない。リンク情報が付加されていない状態でその人物の顔画像を識別した場合、属性判定を誤った際にその人物の登録画像と入力画像とを識別できないという問題が生じる。そこで、本実施形態では、登録時において、属性判定結果に対する訂正指示の有無にかかわらず、属性判定結果の信頼性が低い顔画像に対して自動的にリンク情報を登録画像に設定する。<登録フロー>図12は、本実施形態における画像登録部4400のブロック図である。画像登録部4400は、辞書選択部4410と、男性用特徴量抽出部4420と、女性用特徴量抽出部4430と、登録処理訂正部4440と、属性判定結果評価部4450とを備える。辞書選択部4410は、辞書選択部1410または辞書選択部2410と同様の機能を有する。男性用特徴量抽出部4420は、男性用特徴量抽出部1420または男性用特徴量抽出部2420と同様の機能を有する。女性用特徴量抽出部4430は、女性用特徴量抽出部1430または女性用特徴量抽出部2430と同様の機能を有する。登録処理訂正部4440は、登録処理訂正部1440または登録処理訂正部2440と同様の機能を有する。属性判定結果評価部4450は、属性判定結果評価部2450と同様の機能を有する。第1実施形態および第2実施形態との差異は、操作部1700から属性判定結果の訂正指示を受け付けることができ、かつ属性判定結果評価部4450を備え、属性判定結果が信頼できるか否か評価もできる点である。図13のフローチャートは、本実施形態における登録処理の手順を示す。S4101乃至S4110の各処理は、第1実施形態における登録処理の手順を示す図2のS1101乃至S1110の各処理と同様である。また、S4114の処理は、S1111の処理と同様である。一方、図2との差異は、S4111、S4112、およびS4113の各処理が追加されている点である。S4111において、画像登録部4400は、属性判定結果から、結果の信頼性が低いため誤判定され得る属性が1つ以上存在するか否かを判定する。ここでの属性判定結果評価の方法は第2実施形態と同じであるため説明を省略する。誤判定され得る属性が存在すると判定された場合S4111;YESステップS4112へ進む。一方、誤判定され得る属性が存在しないと判定された場合S4111;NO、S4114へ進む。S4112において、登録画像記録部1500は、その誤判定され得る属性に対応する辞書に画像を登録する。S4113において、登録画像記録部1500は、誤判定され得る属性に対応する辞書に登録された画像について、以下のようなリンク情報を付加する。リンク情報の内容は、この登録画像に対応する人物○○の属性は正しくは××であり、正しくは属性××に対応する辞書に人物○○の登録画像が保存されているというものである。<画像登録処理の具体例>本実施形態の画像登録処理を、図13のフローチャートを参照して具体例で説明する。登録すべき画像として第1実施形態で述べた女性Aの画像が画像入力部1100より入力され、属性判定部1200で正しく女性と判定された場合の例を述べる。訂正指示が得られなかった場合S4106;NO、まず女性用特徴量抽出部4430は、登録すべき画像から特徴量を抽出し、女性用特徴量保持部1520に保存するS4107。続いて属性判定結果の信頼性が低く、男性に誤判定され得るかどうかチェックする。男性に誤判定され得る場合S4111;YES、男性用特徴量抽出部4420は登録すべき画像から特徴量を抽出し、男性用特徴量保持部1510に保存するS4112。そして男性用特徴量保持部1510に保存した登録画像に、以下のようなリンク情報を付加する。リンク情報の内容は、この登録画像に対応する人物Aの属性は正しくは女性であり、女性に対応する辞書に人物Aの登録画像が保存されているという内容であるS4113。本実施形態の効果は、属性判定の信頼度が低くなってしまう画像に対して、画像の登録時に偶然にも属性判定処理が成功したか否かにかかわらず、識別時において属性判定結果の誤りを訂正して識別精度の低下を防止できることである。第5実施形態第4実施形態では画像を登録する際に、登録すべき画像についての属性判定結果の信頼度が低い場合に、自動的にリンク情報を付加することを述べた。それに対して本実施形態では、属性判定結果が誤りで訂正指示を受け付けた場合でも、属性判定結果の信頼度が十分高い場合には、属性判定結果を正解の属性として登録を行うというものである。なお重複を避けるため、以下の説明においては、前述した実施形態と同じ部分は省略する。本実施形態に記されていない各処理部の機能は前述した実施形態で説明した各処理部の機能と同一である。属性判定処理が属性判定を誤る顔画像には、同じ人物であっても撮影条件によって判定結果が正しかったり誤りであったり、不安定な人物の顔画像があることを第4実施形態で述べた。その一方、常に安定して判定結果が誤りである人物の顔画像があることも考えられる。それは本実施形態における性別判定を行う顔認証では、男性的な顔つきの女性であり、あるいはその反対が挙げられる。そのような正しい属性と顔画像からわかる外見が一致しない人物を、正しい属性に対応する方法で登録する場合、識別精度が低下する可能性がある。なぜなら、第1実施形態で述べた男性用特徴量抽出部1420または女性用特徴量抽出部1430は、男性同士を識別する場合に適した特徴量あるいは女性同士を識別する場合に適した特徴量を抽出しないからである。すなわち、より正確には男性らしい外見の顔同士を識別する場合に適した特徴量あるいは女性らしい外見の顔同士を識別する場合に適した特徴量を抽出するからである。従って、正しい属性に反していても、顔画像からわかる外見に則した方法で登録するほうが有効な場合があるといえる。そこで本実施形態では、登録時において属性判定結果が正しい属性とは異なっていても、属性判定結果の信頼度が十分に高ければ、判定結果の属性を正しい属性とみなす。また、逆に正しい属性を、誤判定される可能性がある属性とみなす。そして、その上で登録処理を行う。以下、詳しく説明する。<登録フロー>図14のフローチャートは、本実施形態における登録処理の手順を示す。S5101乃至S5106の各処理は、S1101乃至S1106の各処理と同様である。第1実施形態における図2との差異は、登録すべき画像についての属性判定結果について訂正指示を得たS5106;YES後に、S5107からS5113までの各処理が追加されている点である。なお、S5110の処理は、S1108の処理と同様であり、S5114の処理はS1111の処理と同様である。以下、差異のある処理について説明する。第1実施形態に示したように、操作部1700が、登録すべき画像についての属性判定結果について訂正指示を得たと判定した場合S5106;YES、S5107へ進む。一方、訂正指示を得ていないと判定した場合S5106;NO、S5110へ進む。S5107において、属性判定結果評価部2450は、属性判定結果の信頼度が十分に高いかどうかを評価して判定する。その方法としては第2実施形態に示した方法と同じように、属性判定結果として出力される数値を調べるとよい。信頼度が十分に高いと判定された場合S5107;YES、S5108へ進む。一方、信頼度が低いと判定された場合S5107;NO、S5109へ進む。信頼度が十分に高いと判定された場合S5107;YESには、顔画像からわかる外見が正しい属性と一致しないと判断し、判定された属性を正しい属性とみなす。さらに、リンク情報から得た正しい属性を、誤判定される可能性がある正しくない属性とみなす。このように属性の正誤のすり替えを行う。その後、S5108において、正しい属性判定された属性に対応する辞書に画像を登録する。さらに、S5109において、正しくない属性リンク情報から得た属性に対応する辞書にも画像を登録する。一方、信頼度が低いと判定された場合S5107;NO、第1実施形態で示した登録処理と同様の処理を行う。S5111において、訂正された属性に対応する正しい辞書に画像を登録する。S5112において、判定された属性に対応する正しくない辞書にも画像を登録する。S5113において、正しくない属性リンク情報から得た属性に対応する辞書に登録された画像について、以下のようなリンク情報を付加する。リンク情報の内容は、この登録画像に対応する人物○○の属性は正しくは××であり、正しくは属性××に対応する辞書に人物○○の登録画像が保存されているというものである。<画像登録処理の具体例>本実施形態の画像登録処理を、第4実施形態で説明した図12を参照しつつ、図14のフローチャートに沿って具体例で説明する。登録すべき画像として、外見が男性に近い女性Bが、誤って男性と判定される場合を例に述べる。女性Bの画像が画像入力部1100により入力され、属性判定部1200により誤って男性と判定される。正しくは女性である旨の訂正指示が得られた場合S5106;YES、属性判定結果の信頼度が十分に高いか否かを評価して判定するS5107。その信頼度が十分に高いと判定された場合S5107;YES、女性Bの正しい属性を男性とみなす。まず、男性用特徴量抽出部4420は、登録すべき画像から特徴量を抽出し、男性用特徴量保持部1510に保存するS5108。また、女性用特徴量抽出部4430は、登録すべき画像から特徴量を抽出し、女性用特徴量保持部1520に保存するS5109。そして女性用特徴量保持部1520に保存した登録画像に、以下のようなリンク情報を付加する。この登録画像に対応する人物Bの属性は正しくは男性であり、男性に対応する辞書に人物Bの登録画像が保存されているという内容であるS5113。本実施形態の効果は、正しい属性と顔画像からわかる外見が一致しない画像に対してのものである。そのような画像を正しい属性に則した方法で無理に登録すると識別精度の低下が考えられるため、属性判定結果の信頼度が十分に高い場合に限り顔画像からわかる外見に則した方法で登録することで、識別精度の低下を防止できる。その他の実施形態また、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。"