入力画像から複数の特徴量を算出する特徴算出手段と、前記特徴量の夫々について事前に収集した画像及びその重みから認識対象に対する尤度を出力するように生成した認識モデルを用いて前記特徴量の尤度を求め、前記入力画像が前記認識対象かどうかを判定する判定手段とを備え、前記認識モデルは、前記特徴量の値に該当する学習画像数が所定の値よりも少なく、かつ前記尤度の確信度が所定の値よりも高い場合に、前記尤度の確信度が低くなるように補正した認識モデルであることを特徴とする認識装置。入力画像から複数の特徴量を算出する特徴算出手段と、前記特徴量の夫々について事前に収集した画像及びその重みから認識対象に対する尤度を出力するように生成した認識モデルを用いて前記特徴量の尤度を求め、前記入力画像が前記認識対象かどうかを判定する判定手段とを備え、前記判定手段は、前記特徴量の値に該当する学習画像数が所定の値よりも少なく、かつ前記尤度の確信度が所定の値よりも高い場合に前記尤度の確信度が低くなるように補正する尤度補正手段を備えることを特徴とする認識装置。前記複数の特徴量のうち尤度を補正した特徴量の数をカウントする補正回数カウント手段とをさらに備え、前記補正回数カウント手段は、カウントした回数が所定の値を超えた場合に処理を中断することを特徴とする請求項2記載の認識装置。前記認識モデルは、生成する際に用いた前記特徴量の値に該当する画像数の情報を含むことを特徴とする請求項2記載の認識装置。入力画像から複数の特徴量を算出する特徴算出工程と、前記特徴量の夫々について事前に収集した画像及びその重みから認識対象に対する尤度を出力するように生成した認識モデルを用いて前記特徴量の尤度を求め、前記入力画像が前記認識対象かどうかを判定する判定工程とを備え、前記認識モデルは、前記特徴量の値に該当する学習画像数が所定の値よりも少なく、かつ前記尤度の確信度が所定の値よりも高い場合に前記尤度の確信度が低くなるように補正した認識モデルであることを特徴とする認識方法。請求項5記載の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、従来の方法では、ある特徴量に該当する学習画像の枚数が学習画像の総数に対して極端に少ない場合であっても、その画像が判別し難い場合には重みが大きくなるため、弱判別器の出力が高い、あるいは低い値となる。前記条件を満たす学習画像は、他の正解画像と特徴が大きく異なるものであり、非正解画像との区別が難しい特徴をもつことが多い。このため、従来の方法では判別が難しい特徴、すなわち誤った結果を出力する可能性の高い特徴にも関わらず確度の高い値が出力されることになる。本発明は前述の問題点に鑑み、学習画像にあまり含まれない特徴パターンを含む画像が入力された場合においても、被写体を安定して検出することができるようにすることを目的としている。本発明の認識装置は、入力画像から複数の特徴量を算出する特徴算出手段と、前記特徴量の夫々について事前に収集した画像及びその重みから認識対象に対する尤度を出力するように生成した認識モデルを用いて前記特徴量の尤度を求め、前記入力画像が前記認識対象かどうかを判定する判定手段とを備え、前記認識モデルは、前記特徴量の値に該当する学習画像数が所定の値よりも少なく、かつ前記尤度の確信度が所定の値よりも高い場合に、前記尤度の確信度が低くなるように補正した認識モデルであることを特徴とする。本発明によれば、学習画像にあまり含まれない特徴パターンが入力された場合に出力される尤度を最終的な検出結果に与える影響を小さくするように補正する。これにより、該特徴パターンを含む画像が入力された場合においても、安定した検出を行うことができる。第1の実施形態以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施形態を説明する。図1は、本実施形態における画像処理装置の構成例を示すブロック図である。図1において、101は、検出対象となる画像を入力する画像入力部である。102は、入力画像から数段階の縮小画像を生成する縮小画像生成部である。103は、縮小画像に検出ウインドウを設定する検出ウインドウ設定部である。104は、検出ウインドウ内に局所領域を設定し、その局所領域における特徴量を算出する特徴算出部ある。105は、特徴量に基づき尤度を算出する尤度算出部である。106は、判別器記憶部108で保持される閾値と尤度とに基づいて検出ウインドウが判定対象であるか否か判定する判定部である。107は、判定結果を出力する判定結果出力部である。108は、機械学習により得られる判別器データを記憶する判別器記憶部である。109は、機械学習における学習画像を生成する学習画像生成部である。110は、学習画像に対して判別性能の良い弱判別器を選択する弱判別器選択部である。111は、弱判別器の出力値を補正する出力値補正部である。112は、弱判別器の出力に対する閾値を決定する閾値決定部である。113は、学習画像に対する重みを制御する学習画像重み制御部である。なお、各ブロックの処理の制御は、不図示の処理制御部にて行うものとする。本実施形態では、人体領域を認識モデルとし、画像中から人体領域を検出する場合の例を説明する。まず、本実施形態で用いる判別器を生成するための機械学習法について説明し、その後で該判別器を用いた人体領域の検出方法について説明する。図2は、本実施形態で用いる判別器を生成するための機械学習の処理手順の一例を示すフローチャートである。まず、ステップS201では、学習画像生成部109において事前に収集した学習画像に対して正解ラベルyを以下の式6に従い付与する。なお、本実施形態ではN枚の学習画像を用いることとし、それぞれの画像をx1、x2、x3、、xNで表す。また、学習画像が所望の認識対象である場合を正解、そうでない場合を非正解とする。次に、ステップS202では、学習画像重み制御部113において学習画像に対する重みDを以下の式7に従い初期化する。nは画像IDを示し、D1nは、学習のサイクルが1順目における画像IDがnの画像に対する重みとなる。ステップS203では、学習のサイクルを示す変数であるtを0に初期化し、ステップS204においてtを1増加する。次に、ステップS205では、候補となる弱判別器のIDを表す変数mを0に初期化し、ステップS206においてmを1増加する。なお、本実施形態における弱判別器とは、画像内に設定する局所領域の情報と、この局所領域内から画像の特徴量を算出するための演算情報とから成るものとする。局所領域は一般的に矩形形状が用いられ、本実施形態ではサイズ、アスペクト、位置が異なる様々な矩形領域を局所領域として設定する。図4には、局所領域の例を示す。また、特徴量は、非特許文献1で示されるHaarlikeのように2つの矩形における明暗情報を用いることができる。あるいは非特許文献3で示されるHOGHistgramsOfOrientedGradientsのように矩形領域内の勾配を方向毎にヒストグラム化したものを用いることができる。本実施形態では、HOGを特徴量として用いた場合の例を示す。HOGでは、画像内にセルと呼ばれる局所領域と、セルを複数個含むブロックと呼ばれる局所領域を設定する。各セルにおける勾配強度を方向別にヒストグラム化し、これをブロック内で正規化を行うことで画像の特徴量を計算する。図5は、HOGの一例を示す図である。図5において、セル1~セル4に対応する勾配強度ヒストグラムがS1~S4となる。図5では、局所領域内に4つのセルを設定し、各セルにおいて8方向の勾配強度ヒストグラムを生成する場合を示している。この場合、最終的な特徴量は、ブロック内の全てのヒストグラムの要素として32個のベクトル値として表される。本実施形態における各弱判別器は、ブロックの位置、ブロック内の特定セルの位置、前記特定セル内の特定方向についての情報を持つものであり、例えば、図5に示すブロック内において、1つのセル内の1つの方向の値が1つの弱判別器を表すことになる。すなわち、図5で示すブロックとセルとの関係では、1ブロックに対して32個の弱判別器が対応することになる。図4で示す全ての局所領域について、上記のように弱判別器を設定する。これらの弱判別器を候補弱判別器とし、機械学習により学習画像に対して判別性能の良いものを順次選択する。以下、候補弱判別器から判別性能の良い弱判別器を選択するための方法を説明する。なお、以下の処理は弱判別器生成部110にて行われる。次に、ステップS207において、弱判別器mの確率密度分布Wj、Wjを生成する。確率密度分布Wj、Wjは、前述した式3~式5を用いて生成する。図6には、確率密度分布の例を示す。横軸がHOGの特徴値で縦軸が重み付きの画像総数であり、実線が正解画像の確率密度分布W、破線が非正解画像の確率密度分布Wを示す。次に、ステップS208において、弱判別器mの選択評価値Zmを算出する。選択評価値Zmとは、弱判別器1~Mのうち、最も判別性能の良い弱判別器を選択するための評価値であり、弱判別器mにおける選択評価値Zmは、以下の式8で表される。式8は、正解画像と非正解画像との確率密度分布の重なりが小さいほど低い値になる。つまり、判別性能が優れた弱判別器ほどZmは小さい値となる。次に、ステップS209において、全ての候補弱判別器を処理したか否かの判定を行う。そして、全ての候補弱判別器を処理した場合にはステップS210に進み、そうでない場合にはステップS206の処理に戻り、ステップS209までの処理を繰り返す。次に、ステップS210において、候補弱判別器1~Mの中で選択評価値Zmが最小となる弱判別器htを選択する。そして、ステップS211において、弱判別器htの出力関数を有限個のビンに統合する。ここで、図6に示す通り確率密度分布Wj、Wjは連続的な値であるため、出力関数をそのまま保持した場合、判別器のデータ量が膨大となってしまう。そこで、分布を有限個のビンに統合することで判別器が保持し易い確率密度分布データに変換する。ビンへの統合は、以下の式9及び式10を用いて行う。ここで、Wb、Wbは、ビンに統合後の確率密度分布であり、Jmax、Jminは確率密度分布における特徴量jの取りうる値の範囲の最大値、最小値である。Rangeは、1つのビンに対応するjの範囲であり、式10で表される。Nbinは、統合後のビン数であり、本実施形態では32の場合として説明する。図7は、確率密度分布を32個のビンに統合した結果を示す図である。白の棒線が正解画像、黒の棒線が非正解画像を示す。なお、この場合の弱判別器htの出力関数は、以下の式11で表され、bはビンのIDを示すものとする。ステップS212では、出力値補正部111において、弱判別器htの出力を補正する。以下、補正方法を説明する。本実施形態では、あるビンについて、そのビンに統合された学習画像数が少ないにも関わらず、それらの画像に対応する重みが大きい場合に、そのビンの出力を0に補正する。これを式で表すと、以下の式12になる。Nは学習画像の総和、NPbはあるビンに割り振られる正解画像数、NNbはあるビンに割り振られる非正解画像数。Th、Th、Thは閾値となる。以上の補正処理により、確信度が低くなるよう弱判別器htの出力が補正される。図8は、弱判別器htの出力値の補正を行う前後の分布を示す図である。この場合、A、Bで示すビンの出力値が0に補正される。図8に示す補正後の分布は、弱判別器htの尤度を算出するための変換テーブル以降、尤度変換LUTと記述として最終的な強弱判別器に記録される。なお、本実施形態では、弱判別器htの出力値を0に補正しているが、あるいは出力値が検出結果に与える影響を小さくするように補正してもよい。例えば、以下の式13で示す関数を用いることで、出力値が検出結果に与える影響を小さくするような補正を実現できる。また、式12のεを以下の式14から求めることにより、同様の効果を実現できる。ここでkは変数であり、Wb、Wbに対し大きな値とする。次に、ステップS213では、閾値決定部112において、弱判別器htに対応する閾値を決定する。閾値は、学習画像に弱判別器htを適用し、その検出率、誤検出率が予め定めた値を満たすよう決定すればよい。ステップS214では、学習画像重み制御部113において学習画像の重みを前述した式5に基づいて更新する。そして、ステップS215において、学習処理が終了条件を満たしたか否かを判定し、終了条件を満たした場合には処理を終了し、そうでない場合にはステップS204に戻り、ステップS215までの処理を繰り返す。また、学習の終了条件は、それまでにできた強判別器が、学習画像あるいは別途用意する画像セットに対して目標性能を満たすか否かを判定するようにしてもよいし、あらかじめ定めたサイクル数学習が行われた場合に処理を終了するようにしてもよい。以上の説明より生成した強判別器を図11に示す。学習時に算出した値のうち、検出時に用いる各種情報を図11に表される構造で保持する。1101は弱判別器の総数、1102は各弱判別器情報を示す。弱判別器情報1102は、局所領域情報1103、特徴量演算情報1104、尤度変換LUT1105、及び閾値1106から成る。また、局所領域情報は、本実施形態ではHOGのブロック領域とするため、ブロック領域1107の矩形情報である。また、特徴量演算情報1104は、HOGのセル数1108、セルID1109、及び方向ID1110から成る。また、尤度変換LUT1105は、ビンの数1111、学習時の特徴量レンジの最大値1112、学習時の特徴量レンジの最小値1113、及び各ビンの出力値1114から成る。なお、本実施形態では弱判別器毎に閾値を設定する構成としたが、あるいは、強判別器における最後の弱判別器だけに閾値を設定するようにしてもよいし、この強判別器を複数個カスケード型に繋げるような構成としてもよい。次に、このようにして生成した強判別器を用いて実際に人体検出を実行する場合に例を説明する。以下、図3のフローチャートに従い詳細な説明を行う。まず、ステップS301において、画像を入力する。ここで、図9に、後述するステップS302からステップS304までの処理の流れを示す。ステップS302では、縮小画像生成部102において画像データを所定の倍率に縮小した画像データを生成する。これは、本実施形態では様々な大きさの人物の検出に対応するため、複数サイズの画像データに対して順次検出を行うようにするためである。例えば、倍率が1.2倍程度異なる複数枚の画像への縮小処理が後段の検出処理のために順次適用される。次に、ステップS303において、ステップS302で生成した複数サイズの縮小画像の中から1枚を設定する。そして、ステップS304では、検出ウインドウ設定部103において、縮小画像から所定の大きさの部分領域を設定する。以降、この部分領域を検出ウインドウと呼ぶ。以降の判定処理はこの検出ウインドウに対して行う。縮小画像の全域をサーチするため、検出ウインドウは画像内を矢印901で示すように画像を横方向と縦方向とに数画素刻みで走査する。次に、ステップS305において、検出ウインドウ内に人物が含まれるか否かの判定処理を行う。この判定処理の詳細な処理の流れについては後述する。そして、ステップS306において、検出ウインドウが縮小画像内を全て走査したか否かを判定する。そして、走査した場合にはステップS307に進み、そうでない場合にはステップS304に戻り、ステップS306までの処理を繰り返す。次に、ステップS307において、全ての縮小画像に対してステップS306までの処理を行ったか否かを判定する。そして、全ての縮小画像を処理した場合はステップS308に進み、そうでない場合にはステップS303に戻り、ステップS307までの処理を繰り返す。次に、ステップS308において、人物を含むものとして判定された検出ウインドウに基づき、入力画像内における人物の位置を出力する。なお、検出ウインドウの位置は縮小画像における座標系での位置のため、これを入力画像の座標系に変換した座標を最終的な検出位置として出力する。以下、ステップS305における判定処理の詳細な処理の流れについて、図10を用いて説明する。まず、ステップS1001において、弱判別器のIDを表す変数mと、累積尤度を表す変数Sとを0に初期化する。そして、ステップS1002において、変数mに1を加算する。次に、ステップS1003では、特徴量算出部104において、弱判別器mの特徴量を算出する。そして、図11に示す強判別器から弱判別器mに対応する局所領域情報と特徴量演算情報とを読み込み、ステップS304で設定した検出ウインドウから特徴量を算出する。次に、ステップS1004では、尤度算出部105において、ステップS1003において算出した特徴量から尤度変換LUTを参照するためのビンIDを算出する。ビンIDBjは、ステップS1003において算出した特徴量jと、図11に示す強判別器から取得した特徴レンジ最大値Jmax、特徴レンジ最小値Jmin、ビン数Nbinに基づいて以下の式15により算出する。なお、Rangeは、前述した式10から算出される。ステップS1005では、尤度算出部105において、弱判別器mの尤度を算出する。図11に示す強判別器から尤度変換LUTを読み込み、この尤度変換LUTとステップS1004において求めたビンIDとに基づき、尤度Lmを算出する。そして、ステップS1006において、累積尤度Sに尤度Lmを加算する。次に、ステップS1007では、判定部106において、図11に示す強判別器から閾値Thmを読み込み、累積尤度Sが弱判別器mに対応する閾値Thmを超えるか否かの判定処理を行う。そして、閾値を超えている場合には、ステップS1008に進み、そうでない場合には、注目検出ウインドウが人物領域ではないと判定し、処理を終了する。次に、ステップS1008において、全弱判別器を処理したか否かを判定し、処理した場合にはステップS1009に進み、そうでない場合にはステップS1002に戻り、ステップS1008までの処理を繰り返す。そして、ステップS1009では、判定結果出力部107において、注目検出ウインドウの位置を検出位置として出力する。以上のように本実施形態によれば、機械学習において、学習画像にあまり含まれない特徴パターンが入力された場合に出力される尤度を、最終的な検出結果に与える影響を小さくする補正する。これにより、該特徴パターンを含む画像が入力された場合においても、安定した検出を行うことができる。第2の実施形態本実施形態では、学習時に用いた学習画像の確率密度分布に関する情報を判別器が保持し、これに基づき検出時の尤度を補正する。なお、本実施形態では、第1の実施形態と異なる部分についてのみ説明を行う。まず、本実施形態における学習処理の流れを図12のフローチャートを用いて説明する。なお、図12のフローチャートでは、第1の実施形態と同様の処理については同じ符号を付与しており、その説明は省略する。ステップS1201においては、補正フラグを設定する。ここで補正フラグとは、ビンに統合した確率密度分布における各ビンの出力を、検出時に補正する必要があるか否かを示すフラグである。学習時に注目ビンに統合された学習画像数が少ないにも関わらず、それらの画像に対応する重みが大きい場合に補正フラグが真となるよう設定する。補正フラグの真偽は、ビンに統合した確率密度分布の注目ビンが、前述の式12の後段の式の条件を満たすか否かを判定し、条件を満たす場合には補正が必要であるとして真を設定し、そうでない場合には偽を設定する。なお、この補正フラグは検出時に使用するため、判別器に追加する。図13に、判別器に補正フラグ情報を追加した場合の例を示す。弱判別器情報1102が補正フラグ情報1301をもち、補正フラグ情報1301はビン数分の補正フラグ1302から構成される。次に、本実施形態における検出処理について説明する。図3の検出処理のフローチャートにおいて、第1の実施形態と異なる処理となる人体の判定ステップS305の詳細を、図14のフローチャートで説明する。図14では第1の実施形態と同様の処理については図10と同じ符号を付与しており、その説明を省略する。ステップS1401においては、ステップS1004において算出したビンIDに対応する補正フラグが真か否かの判定を行う。補正フラグは、図13に示す通り強判別器が保持しているため、これを読み込んで判定を行う。ステップS1401の判定が真の場合は、ステップS1402に進み、尤度Lmの値を補正する。そうでない場合にはステップS1006に進み、累積尤Sに尤度Lmを加算する。ステップS1402における尤度Lmの補正方法は、尤度の信頼度が下がるよう式13に応じて尤度補正を行う。このとき、式13においてhtをLmと置き換える。式13においてλが0に近いほど尤度が検出結果に与える影響を小さくできる。なお、ステップS1401において補正フラグが真と判定される弱判別器数が極端に多い場合、検出ウインドウ全域において判定が難しい画像パターンが存在していることを意味する。このような画像はそもそも学習画像に含まれないような特殊な画像のため、無理に検出処理を行うと誤検出が多発する原因となりうる。そこで、ステップS1401において補正フラグの真偽を判定するだけではなく、真と判定される弱判別器数をカウントする補正回数カウント処理を追加するようにし、このカウントが所定の値を超えた場合に検出処理を中断するようにしてもよい。以上のように本実施形態によれば、学習時に用いた学習画像の確率密度分布に関する情報を判別器が保持するため、検出時に尤度を補正することができる。このため、設置環境や用途に応じて尤度の補正度合いを変えることにより、様々な用途に対して適切な検出精度を実現することができる。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。