"認識対象物と、前記認識対象物の画像のm個の特徴点のそれぞれを含むm個の局所領域のそれぞれについて生成された、それぞれ1次元からi次元までの特徴ベクトルからなるm個の第1局所特徴量とを、対応付けて記憶する第1局所特徴量記憶手段と、映像中の画像からn個の特徴点を抽出し、前記n個の特徴点のそれぞれを含むn個の局所領域について、それぞれ1次元からj次元までの特徴ベクトルからなるn個の第2局所特徴量を生成する第2局所特徴量生成手段と、前記第1局所特徴量の特徴ベクトルの次元数iおよび前記第2局所特徴量の特徴ベクトルの次元数jのうち、より少ない次元数を選択し、選択した前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記n個の第2局所特徴量に、選択した前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記m個の第1局所特徴量の所定割合以上が対応すると判定した場合に、前記映像中の前記画像に前記認識対象物が存在すると認識する認識手段と、前記第2局所特徴量生成手段により生成する前記n個の第2局所特徴量の精度を調整するように制御する精度調整手段と、を備えることを特徴とする映像処理装置。前記精度調整手段は、前記認識手段の認識結果の信頼度に基づいて、前記n個の第2局所特徴量の精度を調整するように制御することを特徴とする請求項1に記載の映像処理装置。前記精度調整手段は、前記第2局所特徴量生成手段が生成する第2局所特徴量のデータ量に基づいて、前記n個の第2局所特徴量の精度を調整するように制御することを特徴とする請求項1に記載の映像処理装置。前記精度調整手段が前記n個の第2局所特徴量の精度を第1精度に調整して、前記認識手段によって、前記映像中の前記画像に存在する認識対象物を認識した後、前記精度調整手段が前記n個の第2局所特徴量の精度を前記第1精度より高い第2精度に調整して、前記認識手段によって、前記認識対象物をより詳細に認識するように制御する制御手段を、さらに備えることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の映像処理装置。前記精度調整手段が前記n個の第2局所特徴量の精度を第1精度に調整して、前記認識手段によって、前記映像中の前記画像に存在する認識対象物を認識した後、前記精度調整手段が前記n個の第2局所特徴量の精度を前記第1精度より高い第2精度に調整して、前記認識手段によって、前記認識対象物を構成する複数の認識対象物を認識するように制御する制御手段を、さらに備えることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の映像処理装置。前記精度調整手段が前記n個の第2局所特徴量の精度を第1精度に調整して、前記認識手段によって、前記映像中の前記画像に存在する認識対象物の変化を検出した後、前記精度調整手段が前記n個の第2局所特徴量の精度を前記第1精度より高い第2精度に調整して、前記認識手段によって、変化を検出された前記認識対象物をより詳細に認識するように制御する制御手段を、さらに備えることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の映像処理装置。前記第1局所特徴量および前記第2局所特徴量は、画像から抽出した特徴点を含む局所領域を複数のサブ領域に分割し、前記複数のサブ領域内の勾配方向のヒストグラムからなる複数次元の特徴ベクトルを生成することにより生成されることを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載の映像処理装置。前記第1局所特徴量および前記第2局所特徴量は、前記生成した複数次元の特徴ベクトルから、隣接するサブ領域間の相関がより大きな次元を削除することにより生成されることを特徴とする請求項7に記載の映像処理装置。前記第1局所特徴量および前記第2局所特徴量は、画像から抽出した前記複数の特徴点から、重要度がより少ないと判断された特徴点を削除することにより生成されることを特徴とする請求項7または8に記載の映像処理装置。前記特徴ベクトルの複数次元は、前記特徴点の特徴に寄与する次元から順に、かつ、前記局所特徴量に対して求められる精度の向上に応じて第1次元から順に選択できるよう、所定の次元数ごとに前記局所領域をひと回りするよう選定することを特徴とする請求項7乃至9のいずれか1項に記載の映像処理装置。前記精度調整手段は、前記第2局所特徴量生成手段により生成する前記n個の第2局所特徴量おける前記特徴ベクトルの次元数と、前記第2局所特徴量生成手段により抽出する前記n個の特徴点数との、少なくともいずれか1つを調整することを特徴とする請求項1乃至10のいずれか1項に記載の映像処理装置。前記精度調整手段は、前記第2局所特徴量生成手段により生成する前記n個の特徴点における局所領域のサイズと、該局所領域の形状と、前記局所領域をサブ領域に分割する分割数と、特徴ベクトルの方向数との、少なくともいずれか1つを調整することを特徴とする請求項11に記載の映像処理装置。前記第1局所特徴量記憶手段は、前記m個の第1局所特徴量と、前記認識対象物の画像における前記m個の特徴点の位置座標との組を記憶し、前記第2局所特徴量生成手段は、前記n個の第2局所特徴量と、前記映像中の画像における前記n個の特徴点の位置座標との組みを保持し、前記認識手段は、前記n個の第2局所特徴量とその位置座標との組の集合と、前記m個の第1局所特徴量とその位置座標との組の所定割合以上の集合とが線形変換の関係であると判定した場合に、前記映像中の前記画像に前記認識対象物が存在すると認識することを特徴とする請求項1乃至12のいずれか1項に記載の映像処理装置。前記認識手段が認識した前記認識対象物を示す情報を前記映像中の前記認識対象物が存在する画像に重畳して表示する表示手段をさらに備えることを特徴とする請求項1乃至13のいずれか1項に記載の映像処理装置。認識対象物と、前記認識対象物の画像のm個の特徴点のそれぞれを含むm個の局所領域のそれぞれについて生成された、それぞれ1次元からi次元までの特徴ベクトルからなるm個の第1局所特徴量とを、対応付けて記憶する第1局所特徴量記憶手段を備えた映像処理装置の制御方法であって、映像中の画像からn個の特徴点を抽出し、前記n個の特徴点のそれぞれを含むn個の局所領域について、それぞれ1次元からj次元までの特徴ベクトルからなるn個の第2局所特徴量を生成する第2局所特徴量生成ステップと、前記第1局所特徴量の特徴ベクトルの次元数iおよび前記第2局所特徴量の特徴ベクトルの次元数jのうち、より少ない次元数を選択し、選択した前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記n個の第2局所特徴量に、選択した前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記m個の第1局所特徴量の所定割合以上が対応すると判定した場合に、前記映像中の前記画像に前記認識対象物が存在すると認識する認識ステップと、前記第2局所特徴量生成ステップにより生成する前記n個の第2局所特徴量の精度を調整するように制御する精度調整ステップと、を含むことを特徴とする映像処理装置の制御方法。認識対象物と、前記認識対象物の画像のm個の特徴点のそれぞれを含むm個の局所領域のそれぞれについて生成された、それぞれ1次元からi次元までの特徴ベクトルからなるm個の第1局所特徴量とを、対応付けて記憶する第1局所特徴量記憶手段を備えた映像処理装置の制御プログラムであって、映像中の画像からn個の特徴点を抽出し、前記n個の特徴点のそれぞれを含むn個の局所領域について、それぞれ1次元からj次元までの特徴ベクトルからなるn個の第2局所特徴量を生成する第2局所特徴量生成ステップと、前記第1局所特徴量の特徴ベクトルの次元数iおよび前記第2局所特徴量の特徴ベクトルの次元数jのうち、より少ない次元数を選択し、選択した前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記n個の第2局所特徴量に、選択した前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記m個の第1局所特徴量の所定割合以上が対応すると判定した場合に、前記映像中の前記画像に前記認識対象物が存在すると認識する認識ステップと、前記第2局所特徴量生成ステップにより生成する前記n個の第2局所特徴量の精度を調整するように制御する精度調整ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする制御プログラム。ネットワークを介して接続される携帯端末用の映像処理装置とサーバ用の映像処理装置とを有する映像処理システムであって、認識対象物と、前記認識対象物の画像のm個の特徴点のそれぞれを含むm個の局所領域のそれぞれについて生成された、それぞれ1次元からi次元までの特徴ベクトルからなるm個の第1局所特徴量とを、対応付けて記憶する第1局所特徴量記憶手段と、映像中の画像からn個の特徴点を抽出し、前記n個の特徴点のそれぞれを含むn個の局所領域について、それぞれ1次元からj次元までの特徴ベクトルからなるn個の第2局所特徴量を生成する第2局所特徴量生成手段と、前記第1局所特徴量の特徴ベクトルの次元数iおよび前記第2局所特徴量の特徴ベクトルの次元数jのうち、より少ない次元数を選択し、選択した前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記n個の第2局所特徴量に、選択した前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記m個の第1局所特徴量の所定割合以上が対応すると判定した場合に、前記映像中の前記画像に前記認識対象物が存在すると認識する認識手段と、前記第2局所特徴量生成手段により生成する前記n個の第2局所特徴量の精度を調整するように制御する精度調整手段と、を備えることを特徴とする映像処理システム。前記携帯端末用の映像処理装置は、前記第2局所特徴量生成手段と、前記n個の第2局所特徴量を符号化し、前記ネットワークを介して前記サーバ用の映像処理装置に送信する第1送信手段と、前記精度調整手段と、前記精度調整手段による精度調整の指示を受信する第1受信手段と、前記サーバ用の映像処理装置において認識された認識対象物を示す情報を、前記サーバ用の映像処理装置から受信する第2受信手段と、を備え、前記サーバ用の映像処理装置は、前記第1局所特徴量記憶手段と、符号化された前記n個の第2局所特徴量を、前記携帯端末用の映像処理装置から受信して復号する第3受信手段と、前記認識手段と、前記認識手段の認識結果に基づいて、前記精度調整手段による精度調整の指示を送信する第2送信手段と、前記認識手段が認識した前記認識対象物を示す情報を、前記ネットワークを介して前記携帯端末用の映像処理装置に送信する第3送信手段と、を備えることを特徴とする請求項17に記載の映像処理システム。請求項17または18に記載の映像処理システムにおける携帯端末用の映像処理装置であって、映像中の画像からn個の特徴点を抽出し、前記n個の特徴点のそれぞれを含むn個の局所領域について、それぞれ1次元からj次元までの特徴ベクトルからなるn個の第2局所特徴量を生成する第2局所特徴量生成手段と、前記n個の第2局所特徴量を符号化し、ネットワークを介してサーバ用の映像処理装置に送信する第1送信手段と、前記第2局所特徴量生成手段により生成する前記n個の第2局所特徴量の精度を調整するように制御する精度調整手段と、前記精度調整手段による精度調整の指示を受信する第1受信手段と、前記サーバ用の映像処理装置において認識された認識対象物を示す情報を、前記サーバ用の映像処理装置から受信する第2受信手段と、を備えることを特徴とする映像処理装置。請求項17または18に記載の映像処理システムにおける携帯端末用の映像処理装置の制御方法であって、映像中の画像からn個の特徴点を抽出し、前記n個の特徴点のそれぞれを含むn個の局所領域について、それぞれ1次元からj次元までの特徴ベクトルからなるn個の第2局所特徴量を生成する第2局所特徴量生成ステップと、前記n個の第2局所特徴量を符号化し、ネットワークを介してサーバ用の映像処理装置に送信する第1送信ステップと、前記第2局所特徴量生成ステップにおいて生成する前記n個の第2局所特徴量の精度を調整するように制御する精度調整ステップと、前記精度調整ステップにおける精度調整の指示を受信する第1受信ステップと、前記サーバ用の映像処理装置において認識された認識対象物を示す情報を、前記サーバ用の映像処理装置から受信する第2受信ステップと、を含むことを特徴とする映像処理装置の制御方法。請求項17または18に記載の映像処理システムにおける携帯端末用の映像処理装置の制御プログラムであって、映像中の画像からn個の特徴点を抽出し、前記n個の特徴点のそれぞれを含むn個の局所領域について、それぞれ1次元からj次元までの特徴ベクトルからなるn個の第2局所特徴量を生成する第2局所特徴量生成ステップと、前記n個の第2局所特徴量を符号化し、ネットワークを介してサーバ用の映像処理装置に送信する第1送信ステップと、前記第2局所特徴量生成ステップにおいて生成する前記n個の第2局所特徴量の精度を調整するように制御する精度調整ステップと、前記精度調整ステップにおける精度調整の指示を受信する第1受信ステップと、前記サーバ用の映像処理装置において認識された認識対象物を示す情報を、前記サーバ用の映像処理装置から受信する第2受信ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする制御プログラム。請求項17または18に記載の映像処理システムにおけるサーバ用の映像処理装置であって、認識対象物と、前記認識対象物の画像のm個の特徴点のそれぞれを含むm個の局所領域のそれぞれについて生成された、それぞれ1次元からi次元までの特徴ベクトルからなるm個の第1局所特徴量とを、対応付けて記憶する第1局所特徴量記憶手段と、符号化された前記n個の第2局所特徴量を、携帯端末用の映像処理装置から受信して復号する第3受信手段と、前記第1局所特徴量の特徴ベクトルの次元数iと、前記第2局所特徴量の特徴ベクトルの次元数jとの内からより少ない次元数を選択し、選択した前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記n個の第2局所特徴量に、選択した前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記m個の第1局所特徴量の所定割合以上が対応すると判定した場合に、前記映像中の前記画像に前記認識対象物が存在すると認識する認識手段と、前記認識手段が認識した前記認識対象物を示す情報を、ネットワークを介して前記携帯端末用の映像処理装置に送信する第3送信手段と、を備えることを特徴とするサーバ用の映像処理装置。請求項17または18に記載の映像処理システムにおける、認識対象物と、前記認識対象物の画像のm個の特徴点のそれぞれを含むm個の局所領域のそれぞれについて生成された、それぞれ1次元からi次元までの特徴ベクトルからなるm個の第1局所特徴量とを、対応付けて記憶する第1局所特徴量記憶手段を備えたサーバ用の映像処理装置の制御方法であって、符号化された前記n個の第2局所特徴量を、携帯端末用の映像処理装置から受信して復号する第3受信ステップと、前記第1局所特徴量の特徴ベクトルの次元数iおよび前記第2局所特徴量の特徴ベクトルの次元数jのうち、より少ない次元数を選択し、選択した前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記n個の第2局所特徴量に、選択した前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記m個の第1局所特徴量の所定割合以上が対応すると判定した場合に、前記映像中の前記画像に前記認識対象物が存在すると認識する認識ステップと、前記認識ステップにおいて認識した前記認識対象物を示す情報を、ネットワークを介して前記携帯端末用の映像処理装置に送信する第3送信ステップと、を含むことを特徴とするサーバ用の映像処理装置の制御方法。請求項17または18に記載の映像処理システムにおける、認識対象物と、前記認識対象物の画像のm個の特徴点のそれぞれを含むm個の局所領域のそれぞれについて生成された、それぞれ1次元からi次元までの特徴ベクトルからなるm個の第1局所特徴量とを、対応付けて記憶する第1局所特徴量記憶手段を備えたサーバ用の映像処理装置の制御プログラムであって、符号化された前記n個の第2局所特徴量を、携帯端末用の映像処理装置から受信して復号する第3受信ステップと、前記第1局所特徴量の特徴ベクトルの次元数iおよび前記第2局所特徴量の特徴ベクトルの次元数jのうち、より少ない次元数を選択し、選択した前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記n個の第2局所特徴量に、選択した前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記m個の第1局所特徴量の所定割合以上が対応すると判定した場合に、前記映像中の前記画像に前記認識対象物が存在すると認識する認識ステップと、前記認識ステップにおいて認識した前記認識対象物を示す情報を、ネットワークを介して前記携帯端末用の映像処理装置に送信する第3送信ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする制御プログラム。ネットワークを介して接続される携帯端末用の映像処理装置とサーバ用の映像処理装置とを有し、認識対象物と、前記認識対象物の画像のm個の特徴点のそれぞれを含むm個の局所領域のそれぞれについて生成された、それぞれ1次元からi次元までの特徴ベクトルからなるm個の第1局所特徴量とを、対応付けて記憶する第1局所特徴量記憶手段を備えた映像処理システムにおける映像処理方法であって、映像中の画像からn個の特徴点を抽出し、前記n個の特徴点のそれぞれを含むn個の局所領域について、それぞれ1次元からj次元までの特徴ベクトルからなるn個の第2局所特徴量を生成する第2局所特徴量生成ステップと、前記第1局所特徴量の特徴ベクトルの次元数iおよび前記第2局所特徴量の特徴ベクトルの次元数jのうち、より少ない次元数を選択し、選択した前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記n個の第2局所特徴量に、選択した前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記m個の第1局所特徴量の所定割合以上が対応すると判定した場合に、前記映像中の前記画像に前記認識対象物が存在すると認識する認識ステップと、前記第2局所特徴量生成ステップにおいて生成する前記n個の第2局所特徴量の精度を調整するように制御する精度調整ステップと、を含むことを特徴とする映像処理方法。しかしながら、上記文献に記載の技術は、認識速度の向上を目的とした発明であって、認識精度と認識速度とのトレードオフを考慮しながら、映像中のクエリ画像内の認識対象物をリアルタイムで認識することを可能にするものではない。本発明の目的は、上述の課題を解決する技術を提供することにある。上記目的を達成するため、本発明に係る装置は、認識対象物と、前記認識対象物の画像のm個の特徴点のそれぞれを含むm個の局所領域のそれぞれについて生成された、それぞれ1次元からi次元までの特徴ベクトルからなるm個の第1局所特徴量とを、対応付けて記憶する第1局所特徴量記憶手段と、映像中の画像からn個の特徴点を抽出し、前記n個の特徴点のそれぞれを含むn個の局所領域について、それぞれ1次元からj次元までの特徴ベクトルからなるn個の第2局所特徴量を生成する第2局所特徴量生成手段と、前記第1局所特徴量の特徴ベクトルの次元数iおよび前記第2局所特徴量の特徴ベクトルの次元数jのうち、より少ない次元数を選択し、選択した前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記n個の第2局所特徴量に、選択した前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記m個の第1局所特徴量の所定割合以上が対応すると判定した場合に、前記映像中の前記画像に前記認識対象物が存在すると認識する認識手段と、前記第2局所特徴量生成手段により生成する前記n個の第2局所特徴量の精度を調整するように制御する精度調整手段と、を備えることを特徴とする。上記目的を達成するため、本発明に係る方法は、認識対象物と、前記認識対象物の画像のm個の特徴点のそれぞれを含むm個の局所領域のそれぞれについて生成された、それぞれ1次元からi次元までの特徴ベクトルからなるm個の第1局所特徴量とを、対応付けて記憶する第1局所特徴量記憶手段を備えた映像処理装置の制御方法であって、映像中の画像からn個の特徴点を抽出し、前記n個の特徴点のそれぞれを含むn個の局所領域について、それぞれ1次元からj次元までの特徴ベクトルからなるn個の第2局所特徴量を生成する第2局所特徴量生成ステップと、前記第1局所特徴量の特徴ベクトルの次元数iおよび前記第2局所特徴量の特徴ベクトルの次元数jのうち、より少ない次元数を選択し、選択した前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記n個の第2局所特徴量に、選択した前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記m個の第1局所特徴量の所定割合以上が対応すると判定した場合に、前記映像中の前記画像に前記認識対象物が存在すると認識する認識ステップと、前記第2局所特徴量生成ステップにより生成する前記n個の第2局所特徴量の精度を調整するように制御する精度調整ステップと、を含むことを特徴とする。上記目的を達成するため、本発明に係るプログラムは、認識対象物と、前記認識対象物の画像のm個の特徴点のそれぞれを含むm個の局所領域のそれぞれについて生成された、それぞれ1次元からi次元までの特徴ベクトルからなるm個の第1局所特徴量とを、対応付けて記憶する第1局所特徴量記憶手段を備えた映像処理装置の制御プログラムであって、映像中の画像からn個の特徴点を抽出し、前記n個の特徴点のそれぞれを含むn個の局所領域について、それぞれ1次元からj次元までの特徴ベクトルからなるn個の第2局所特徴量を生成する第2局所特徴量生成ステップと、前記第1局所特徴量の特徴ベクトルの次元数iおよび前記第2局所特徴量の特徴ベクトルの次元数jのうち、より少ない次元数を選択し、選択した前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記n個の第2局所特徴量に、選択した前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記m個の第1局所特徴量の所定割合以上が対応すると判定した場合に、前記映像中の前記画像に前記認識対象物が存在すると認識する認識ステップと、前記第2局所特徴量生成ステップにより生成する前記n個の第2局所特徴量の精度を調整するように制御する精度調整ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。上記目的を達成するため、本発明に係るシステムは、ネットワークを介して接続される携帯端末用の映像処理装置とサーバ用の映像処理装置とを有する映像処理システムであって、認識対象物と、前記認識対象物の画像のm個の特徴点のそれぞれを含むm個の局所領域のそれぞれについて生成された、それぞれ1次元からi次元までの特徴ベクトルからなるm個の第1局所特徴量とを、対応付けて記憶する第1局所特徴量記憶手段と、映像中の画像からn個の特徴点を抽出し、前記n個の特徴点のそれぞれを含むn個の局所領域について、それぞれ1次元からj次元までの特徴ベクトルからなるn個の第2局所特徴量を生成する第2局所特徴量生成手段と、前記第1局所特徴量の特徴ベクトルの次元数iおよび前記第2局所特徴量の特徴ベクトルの次元数jのうち、より少ない次元数を選択し、選択した前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記n個の第2局所特徴量に、選択した前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記m個の第1局所特徴量の所定割合以上が対応すると判定した場合に、前記映像中の前記画像に前記認識対象物が存在すると認識する認識手段と、前記第2局所特徴量生成手段により生成する前記n個の第2局所特徴量の精度を調整するように制御する精度調整手段と、を備えることを特徴とする。上記目的を達成するため、本発明に係る方法は、ネットワークを介して接続される携帯端末用の映像処理装置とサーバ用の映像処理装置とを有し、認識対象物と、前記認識対象物の画像のm個の特徴点のそれぞれを含むm個の局所領域のそれぞれについて生成された、それぞれ1次元からi次元までの特徴ベクトルからなるm個の第1局所特徴量とを、対応付けて記憶する第1局所特徴量記憶手段を備えた映像処理システムにおける映像処理方法であって、映像中の画像からn個の特徴点を抽出し、前記n個の特徴点のそれぞれを含むn個の局所領域について、それぞれ1次元からj次元までの特徴ベクトルからなるn個の第2局所特徴量を生成する第2局所特徴量生成ステップと、前記第1局所特徴量の特徴ベクトルの次元数iおよび前記第2局所特徴量の特徴ベクトルの次元数jのうち、より少ない次元数を選択し、選択した前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記n個の第2局所特徴量に、選択した前記次元数までの特徴ベクトルからなる前記m個の第1局所特徴量の所定割合以上が対応すると判定した場合に、前記映像中の前記画像に前記認識対象物が存在すると認識する認識ステップと、前記第2局所特徴量生成ステップにおいて生成する前記n個の第2局所特徴量の精度を調整するように制御する精度調整ステップと、を含むことを特徴とする。本発明によれば、ダイナミックに局所特徴量の精度を調整しながら、映像中のクエリ画像内の認識対象物をリアルタイムで認識することができる。以下に、図面を参照して、本発明の実施の形態について例示的に詳しく説明する。ただし、以下の実施の形態に記載されている構成要素は単なる例示であり、本発明の技術範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。[第1実施形態]本発明の第1実施形態としての映像処理装置100について、図1を用いて説明する。映像処理装置100は、映像中の画像内の認識対象物を、認識精度を維持してリアルタイムに認識する装置である。図1に示すように、映像処理装置100は、第1局所特徴量記憶部110と、第2局所特徴量生成部120と、認識部130と、精度調整部140と、を含む。第1局所特徴量記憶部110は、認識対象物111と、認識対象物の画像のm個の特徴点のそれぞれを含むm個の局所領域のそれぞれについて生成された、それぞれ1次元からi次元までの特徴ベクトルからなるm個の第1局所特徴量112とを、対応付けて記憶する。第2局所特徴量生成部120は、映像中の画像101からn個の特徴点121を抽出し、n個の特徴点のそれぞれを含むn個の局所領域122について、それぞれ1次元からj次元までの特徴ベクトルからなるn個の第2局所特徴量123を生成する。認識部130は、第1局所特徴量の特徴ベクトルの次元数iおよび第2局所特徴量の特徴ベクトルの次元数jのうち、より少ない次元数を選択する。認識部130は、選択した次元数までの特徴ベクトルからなるn個の第2局所特徴量123に、選択した次元数までの特徴ベクトルからなるm個の第1局所特徴量112の所定割合以上が対応するか否かを判定する。認識部130は、対応すると判定した場合に、映像中の画像101に認識対象物111が存在すると認識する。精度調整部140は、第2局所特徴量生成部120により生成するn個の第2局所特徴量123の精度を調整するように制御する101a→101b。本実施形態によれば、ダイナミックに局所特徴量の精度を調整しながら、映像中のクエリ画像内の認識対象物をリアルタイムで認識することができる。[第2実施形態]次に、本発明の第2実施形態に係る映像処理装置について説明する。本実施形態においては、携帯端末としての映像処理装置が、信頼性を評価して局所特徴量の精度調整を行なって、撮像中の映像内の物をリアルタイムに認識する処理を説明する。なお、本実施形態においては、携帯端末により撮像した映像に対する処理について説明するが、映像は映像コンテンツの再生処理や、放送番組の視聴においても同様に適応される。本実施形態によれば、ダイナミックに局所特徴量の精度を調整しながら、映像中のクエリ画像内の認識対象物を、信頼性を維持しつつリアルタイムに認識することができる。《映像処理装置の機能構成》図2は、本実施形態に係る映像処理装置200の機能構成を示すブロック図である。映像処理装置200は、映像を取得する撮像部210を有する。撮像された映像は、表示部280に表示されると共に、局所特徴量生成部220に入力される。局所特徴量生成部220では、撮像された映像から局所特徴量を生成する詳細は図4A参照。局所特徴量DB230は、あらかじめ個々の認識対象物から局所特徴量生成部220と同様のアルゴリズムで生成された局所特徴量を、認識対象物と対応付けて格納している。かかる局所特徴量DB230の内容は、サーバなど外部から受信してもよい。照合部240は、撮像された映像から局所特徴量生成部220で生成された局所特徴量中に、局所特徴量DB230に格納されている局所特徴量に対応するデータがあるか否かを照合する。対応するデータがあれば、撮影された映像中に認識対象物があると判定する。なお、局所特徴量が対応するというのは、同じ局所特徴量が在るというだけでなく、その順序や配置が同じ対象物から取得し得るか否かも判断している図4G参照。精度調整部250は、照合部240の照合結果を受けて信頼性評価部260において照合結果の信頼性を評価し、局所特徴量生成部220における精度調整を行なう図5Aから図5C、図6および図7参照。照合結果生成部270は、照合部240の照合結果から表示部280に表示するためのデータを生成する。かかるデータには、認識対象物の名称や関連情報、認識エラーなどのデータも含まれる。表示部280は、撮像部210で撮像された映像に照合結果を重畳して表示する。なお、照合結果生成部270が生成したデータは、サーバなどの外部に送信されてもよい。操作部290は、映像処理装置200のキーやタッチパネルを含み、撮像部210などの映像処理装置200の動作を操作する。なお、本実施形態の映像処理装置200は、撮像中の映像に限定されず、再生中の映像や放送中の映像においても適用可能である。その場合には、撮像部210を映像再生部や映像受信部に置き換えればよい。《映像処理装置の動作手順》図3は、本実施形態に係る映像処理装置200の動作手順を示すシーケンス図である。まず、ステップS301において、撮像部210画撮像した映像が局所特徴量生成部220に転送される。局所特徴量生成部220は、ステップS303において、初期の精度を決定する初期精度調整パラメータを設定する。精度調整パラメータには、特徴点数や、次元数、局所領域のサイズや形状、サブ領域の分割数、特徴ベクトルの方向数、などが含まれる図10参照。ステップS305において、局所特徴量生成部220は、初期精度パラメータを使用して局所特徴量を生成する。そして、生成された局所特徴量を照合部240に転送する。照合部240は、ステップS309において、局所特徴量生成部220で生成された局所特徴量と、局所特徴量DB230にあらかじめ認識対象物に対応付けて格納されている局所特徴量と照合する。そして、所定の割合以上の合致する局所特徴量があり、かつ、局所特徴量が合致する互いの特徴点の特徴点座標の関係が線形関係を有するならば、撮像した映像中に認識対象物が存在すると判定する。照合部240は、撮像した映像中に認識対象物が存在すると判定した場合に、ステップS311において、判定に使用した照合結果値を精度調整部250に通知する。照合結果値には、合致した特徴点数や全体中の割合、各特徴点の合致度、重要な特徴点の合致度、などが含まれる図11参照。精度調整部250の信頼性評価部260は、照合部240から受け取った照合結果値を評価し、照合結果の信頼度を出力する図11参照。そして、ステップS313において、その信頼度が所定の閾値Thを超えるか否かを判定する。信頼度が所定の閾値Thを超えていれば,照合処理は終了して認識結果が出力される。一方、信頼度が所定の閾値Thを超えていなければ、ステップS315において、精度調整部250は、精度調整パラメータを局所特徴量生成部220に設定する。局所特徴量生成部220は、ステップS317において、精度調整パラメータを取得して、ステップS305に戻って、再度、局所特徴量生成を行ない、照合処理を繰り返す。《局所特徴量生成部》図4Aは、本実施形態に係る局所特徴量生成部220の構成を示すブロック図である。局所特徴量生成部220は、特徴点検出部411、局所領域取得部412、サブ領域分割部413、サブ領域特徴ベクトル生成部414、および次元選定部415を含んで構成される。特徴点検出部411は、画像データから特徴的な点特徴点を多数検出し、各特徴点の座標位置、スケール大きさ、および角度を出力する。局所領域取得部412は、検出された各特徴点の座標値、スケール、および角度から、特徴量抽出を行う局所領域を取得する。サブ領域分割部413は、局所領域をサブ領域に分割する。例えば、サブ領域分割部413は、局所領域を16ブロック4×4ブロックに分割することも、局所領域を25ブロック5×5ブロックに分割することもできる。なお、分割数は限定されない。本実施形態においては、以下、局所領域を25ブロック5×5ブロックに分割する場合を代表して説明する。サブ領域特徴ベクトル生成部414は、局所領域のサブ領域ごとに特徴ベクトルを生成する。サブ領域の特徴ベクトルとしては、例えば、勾配方向ヒストグラムを用いることができる。次元選定部415は、サブ領域の位置関係に基づいて、近接するサブ領域の特徴ベクトル間の相関が低くなるように、局所特徴量として出力する次元を選定する例えば、次元を削除あるいは間引きする。また、次元選定部415は、単に次元を選定するだけではなく、選定の優先順位を決定することができる。すなわち、次元選定部415は、例えば、隣接するサブ領域間では同一の勾配方向の次元が選定されないように、優先順位をつけて次元を選定することができる。そして、次元選定部415は、選定した次元から構成される特徴ベクトルを、局所特徴量として出力する。なお、次元選定部415は、優先順位に基づいて次元を並び替えた状態で、局所特徴量を出力することができる。《局所特徴量生成部の処理》図4B~図4Fは、本実施形態に係る局所特徴量生成部220の処理を示す図である。まず、図4Bは、局所特徴量生成部220における、特徴点検出/局所領域取得/サブ領域分割/特徴ベクトル生成の一連の処理を示す図である。かかる一連の処理については、米国特許第6711293号明細書や、DavidGLowe著、Distinctiveimagefeaturesfromscaleinvariantkeypoints、米国、InternationalJournalofComputerVision、60、2004年、p91110を参照されたい。特徴点検出部図4Bの421は、図4Aの特徴点検出部411において、映像中の画像から特徴点を検出した状態を示す図である。以下、1つの特徴点421aを代表させて局所特徴量の生成を説明する。特徴点421aの矢印の起点が特徴点の座標位置を示し、矢印の長さがスケール大きさを示し、矢印の方向が角度を示す。ここで、スケール大きさや方向は、対象映像に従って輝度や彩度、色相などを選択できる。また、図4Bの例では、60度間隔で6方向の場合を説明するが、これに限定されない。局所領域取得部図4Aの局所領域取得部412は、例えば、特徴点421aの起点を中心にガウス窓422aを生成し、このガウス窓422aを略含む局所領域422を生成する。図4Bの例では、局所領域取得部412は正方形の局所領域422を生成したが、局所領域は円形であっても他の形状であってもよい。この局所領域を各特徴点について取得する。サブ領域分割部次に、サブ領域分割部413において、上記特徴点421aの局所領域422に含まれる各画素のスケールおよび角度をサブ領域423に分割した状態が示されている。なお、図4Bでは4×4=16画素をサブ領域とする5×5=25のサブ領域に分割した例を示す。しかし、サブ領域は、4×4=16や他の形状、分割数であってもよい。サブ領域特徴ベクトル生成部サブ領域特徴ベクトル生成部414は、サブ領域内の各画素のスケールを8方向の角度単位にヒストグラムを生成して量子化し、サブ領域の特徴ベクトル424とする。すなわち、特徴点検出部411が出力する角度に対して正規化された方向である。そして、サブ領域特徴ベクトル生成部414は、サブ領域ごとに量子化された8方向の頻度を集計し、ヒストグラムを生成する。この場合、サブ領域特徴ベクトル生成部414は、各特徴点に対して生成される25サブ領域ブロック×6方向=150次元のヒストグラムにより構成される特徴ベクトルを出力する。また、勾配方向を8方向に量子化するだけに限らず、4方向、8方向、10方向など任意の量子化数に量子化してよい。勾配方向をD方向に量子化する場合、量子化前の勾配方向をG0~2πラジアンとすると、勾配方向の量子化値Qqq=0,...,D-1は、例えば式1や式2などで求めることができるが、これに限られない。Qq=floorは小数点以下を切り捨てる関数、roundは四捨五入を行う関数、modは剰余を求める演算である。また、サブ領域特徴ベクトル生成部414は勾配ヒストグラムを生成するときに、単純な頻度を集計するのではなく、勾配の大きさを加算して集計してもよい。また、サブ領域特徴ベクトル生成部414は勾配ヒストグラムを集計するときに、画素が属するサブ領域だけではなく、サブ領域間の距離に応じて近接するサブ領域隣接するブロックなどにも重み値を加算するようにしてもよい。また、サブ領域特徴ベクトル生成部414は量子化された勾配方向の前後の勾配方向にも重み値を加算するようにしてもよい。なお、サブ領域の特徴ベクトルは勾配方向ヒストグラムに限られず、色情報など、複数の次元要素を有するものであればよい。本実施形態においては、サブ領域の特徴ベクトルとして、勾配方向ヒストグラムを用いることとして説明する。次元選定部次に、図4C~図4Fに従って、局所特徴量生成部220における、次元選定部415に処理を説明する。次元選定部415は、サブ領域の位置関係に基づいて、近接するサブ領域の特徴ベクトル間の相関が低くなるように、局所特徴量として出力する次元要素を選定する間引きする。より具体的には、次元選定部415は、例えば、隣接するサブ領域間では少なくとも1つの勾配方向が異なるように次元を選定する。なお、本実施形態では、次元選定部415は近接するサブ領域として主に隣接するサブ領域を用いることとするが、近接するサブ領域は隣接するサブ領域に限られず、例えば、対象のサブ領域から所定距離内にあるサブ領域を近接するサブ領域とすることもできる。図4Cは、局所領域を5×5ブロックのサブ領域に分割し、勾配方向を6方向431aに量子化して生成された150次元の勾配ヒストグラムの特徴ベクトル431から次元を選定する場合の一例を示す図である。図4Cの例では、150次元5×5=25サブ領域ブロック×6方向の特徴ベクトルから次元の選定が行われている。局所領域の次元選定図4Cは、局所特徴量生成部220における、特徴ベクトルの次元数の選定処理の様子を示す図である。図4Cに示すように、次元選定部415は、150次元の勾配ヒストグラムの特徴ベクトル431から半分の75次元の勾配ヒストグラムの特徴ベクトル432を選定する場合に、隣接する左右、上下のサブ領域ブロックでは、同一の勾配方向の次元が選定されないように、次元を選定することができる。この例では、勾配方向ヒストグラムにおける量子化された勾配方向をqq=0,1,2,3,4,5とした場合に、q=0,2,4の要素を選定するブロックと、q=1,3,5の要素を選定するサブ領域ブロックとが交互に並んでいる。そして、図4Cの例では、隣接するサブ領域ブロックで選定された勾配方向を合わせると、全6方向となっている。また、次元選定部415は、75次元の勾配ヒストグラムの特徴ベクトル432から50次元の勾配ヒストグラムの特徴ベクトル433を選定する場合は、斜め45度に位置するサブ領域ブロック間で、1つの方向のみが同一になる残り1つの方向は異なるように次元を選定することができる。また、次元選定部415は、50次元の勾配ヒストグラムの特徴ベクトル433から25次元の勾配ヒストグラムの特徴ベクトル434を選定する場合は、斜め45度に位置するサブ領域ブロック間で、選定される勾配方向が一致しないように次元を選定することができる。図4Cに示す例では、次元選定部415は、1次元から25次元までは各サブ領域から1つの勾配方向を選定し、26次元から50次元までは2つの勾配方向を選定し、51次元から75次元までは3つの勾配方向を選定している。このように、隣接するサブ領域ブロック間で勾配方向が重ならないように、また全勾配方向が均等に選定されることが望ましい。また同時に、図4Cに示す例のように、局所領域の全体から均等に次元が選定されることが望ましい。なお、図4Cに示した次元選定方法は一例であり、この選定方法に限らない。局所領域の優先順位図4Dは、局所特徴量生成部220における、サブ領域からの特徴ベクトルの選定順位の一例を示す図である。次元選定部415は、単に次元を選定するだけではなく、特徴点の特徴に寄与する次元から順に選定するように、選定の優先順位を決定することができる。すなわち、次元選定部415は、例えば、隣接するサブ領域ブロック間では同一の勾配方向の次元が選定されないように、優先順位をつけて次元を選定することができる。そして、次元選定部415は、選定した次元から構成される特徴ベクトルを、局所特徴量として出力する。なお、次元選定部415は、優先順位に基づいて次元を並び替えた状態で、局所特徴量を出力することができる。すなわち、次元選定部415は、1~25次元、26次元~50次元、51次元~75次元の間は、例えば図4Dの441に示すようなサブ領域ブロックの順番で次元を追加するように選定していってもよい。図4Dの441に示す優先順位を用いる場合、次元選定部415は、中心に近いサブ領域ブロックの優先順位を高くして、勾配方向を選定していくことができる。図4Eの451は、図4Dの選定順位に従って、150次元の特徴ベクトルの要素の番号の一例を示す図である。この例では、5×5=25ブロックをラスタスキャン順に番号pp=0,1,...,25で表し、量子化された勾配方向をqq=0,1,2,3,4,5とした場合に、特徴ベクトルの要素の番号を6×pqとしている。図4Fの461は、図4Eの選定順位による150次元の順位が、25次元単位に階層化されていることを示す図である。すなわち、図4Fの461は、図4Dの441に示した優先順位に従って図4Eに示した要素を選定していくことにより得られる局所特徴量の構成例を示す図である。次元選定部415は、図4Fに示す順序で次元要素を出力することができる。具体的には、次元選定部415は、例えば150次元の局所特徴量を出力する場合、図4Fに示す順序で全150次元の要素を出力することができる。また、次元選定部415は、例えば25次元の局所特徴量を出力する場合、図4Fに示す1行目76番目、45番目、83番目、...、120番目の要素471を図4Fに示す順左から右に出力することができる。また、次元選定部415は、例えば50次元の局所特徴量を出力する場合、図4Fに示す1行目に加えて、図4Fに示す2行目の要素472を図4Fに示す順左から右に出力することができる。ところで、図4Fに示す例では、局所特徴量は階層的な構造となっている。すなわち、例えば、25次元の局所特徴量と150次元の局所特徴量とにおいて、先頭の25次元分の局所特徴量における要素471~476の並びは同一となっている。このように、次元選定部415は、階層的プログレッシブに次元を選定することにより、アプリケーションや通信容量、端末スペックなどに応じて、任意の次元数の局所特徴量、すなわち任意のサイズの局所特徴量を抽出して出力することができる。また、次元選定部415が、階層的に次元を選定し、優先順位に基づいて次元を並び替えて出力することにより、異なる次元数の局所特徴量を用いて、画像の照合を行うことができる。例えば、75次元の局所特徴量と50次元の局所特徴量を用いて画像の照合が行われる場合、先頭の50次元だけを用いることにより、局所特徴量間の距離計算を行うことができる。なお、図4Dの441から図4Fに示す優先順位は一例であり、次元を選定する際の順序はこれに限られない。例えば、ブロックの順番に関しては、図4Dの441の例の他に、図4Dの442や図4Dの443に示すような順番でもよい。また、例えば、すべてのサブ領域からまんべんなく次元が選定されるように優先順位が定められることとしてもよい。また、局所領域の中央付近が重要として、中央付近のサブ領域の選定頻度が高くなるように優先順位が定められることとしてもよい。また、次元の選定順序を示す情報は、例えば、プログラムにおいて規定されていてもよいし、プログラムの実行時に参照されるテーブル等選定順序記憶部に記憶されていてもよい。また、次元選定部415は、サブ領域ブロックを1つ飛びに選択して、次元の選定を行ってもよい。すなわち、あるサブ領域では6次元が選定され、当該サブ領域に近接する他のサブ領域では0次元が選定される。このような場合においても、近接するサブ領域間の相関が低くなるようにサブ領域ごとに次元が選定されていると言うことができる。また、局所領域やサブ領域の形状は、正方形に限られず、任意の形状とすることができる。例えば、局所領域取得部412が、円状の局所領域を取得することとしてもよい。この場合、サブ領域分割部413は、円状の局所領域を例えば複数の局所領域を有する同心円に9分割や17分割のサブ領域に分割することができる。この場合においても、次元選定部415は、各サブ領域において、次元を選定することができる。以上、図4B~図4Fに示したように、本実施形態の局所特徴量生成部220によれば、局所特徴量の情報量を維持しながら生成された特徴ベクトルの次元が階層的に選定される。この処理により、認識精度を維持しながらリアルタイムでの対象物認識と認識結果の表示が可能となる。なお、局所特徴量生成部220の構成および処理は本例に限定されない。認識精度を維持しながらリアルタイムでの対象物認識と認識結果の表示が可能となる他の処理が当然に適用できる。《照合部》図4Gは、本実施形態に係る照合部240の処理を示す図である。図4Gは、認識対象物であるスカイツリーについて、3段階の精度で照合を行なう例を示していが、精度の段階数などはこれに限定されない。図4Gの左図には、携帯端末としての映像処理装置200が図示されている。映像処理装置200の表示画面480の内、映像表示領域481には撮像部210で現在撮像中の映像が表示されている。また、指示ボタン表示領域482には複数の指示ボタンが表示されている。図4Gの右図は、上から下に3段階の精度による照合を行なうための局所特徴量DB230中のデータが、模式図として示されている。ここで、黒丸は特徴点とその局所領域とを示している。右図の上483においては、特徴点が少ないため照合処理の処理時間は短くできるが精度は低くなる。右図の中484においては、特徴点が多くなり照合処理の精度は高くなるが処理時間は長くなる。右図の下485においては、特徴点がさらに多くなり照合処理の精度はより高くなるが処理時間はより長くなる。なお、図4Gにおいては、図面を簡略化するため特徴点の数のみで精度調整を説明したが、局所領域のサイズや形状、あるいはサブ領域の分割数や次元数なども調整される。図4Gに示すように、照合部240は、局所特徴量DB230に格納されている局所特徴量483~485と局所特徴量が合致する各特徴点を細線のように関連付ける。そして、照合部240は、局所特徴量の所定割合以上が一致する場合を特徴点の合致とする。そして、照合部240は、関連付けられた特徴点の集合間の位置関係が線形関係であれば、認識対象物であると認識する。このような認識を行なえば、サイズの大小や向きの違い視点の違い、あるいは反転などによっても認識が可能である。また、所定数以上の関連付けられた特徴点があれば認識精度が得られるので、一部が視界から隠れていても認識対象物の認識が可能である。《精度調整部》以下、図5A~図5C、図6および図7を参照して、精度調整部250の数例の構成を説明する。第1の構成図5Aは、本実施形態に係る精度調整部250の第1の構成250-1を示すブロック図である。精度調整部250の第1の構成250-1においては、次元数決定部511で次元数を決定可能である。次元数決定部511は、次元選定部415において選定される次元数を決定することができる。例えば、次元数決定部511は、次元数を示す情報をユーザから受け付けることにより、次元数を決定することができる。なお、次元数を示す情報は、次元数そのものを示すものである必要はなく、例えば、照合精度や照合速度などを示す情報であってもよい。具体的には、次元数決定部511は、例えば、局所特徴量生成精度、通信精度および照合精度を高くすることを要求する入力を受け付けた場合には、次元数が多くなるように次元数を決定する。例えば、次元数決定部511は、局所特徴量生成速度、通信速度および照合速度を速くすることを要求する入力を受け付けた場合には、次元数が少なくなるように次元数を決定する。なお、次元数決定部511は、画像から検出されるすべての特徴点に対して同じ次元数を決定することとしてもよいし、特徴点ごとに異なる次元数を決定してもよい。例えば、次元数決定部511は、外部情報によって特徴点の重要度が与えられた場合に、重要度の高い特徴点は次元数を多くし、重要度の低い特徴点は次元数を少なくしてもよい。このようにして、照合精度と、局所特徴量生成速度、通信速度および照合速度とを考慮に入れて、次元数を決定することができる。本実施形態においては、他の精度に関連する条件が同じであれば、認識対象物に適切な次元数を決定したり、適切な次元数の前後で次元数を変化させたりする処理が考えられる。第2の構成図5Bは、本実施形態に係る精度調整部250の第2の構成250-2を示すブロック図である。精度調整部250の第2の構成250-2においては、特徴ベクトル拡張部512が複数次元の値をまとめることで、次元数を変更することが可能である。特徴ベクトル拡張部512は、サブ領域特徴ベクトル生成部414から出力された特徴ベクトルを用いて、より大きなスケール拡張分割領域における次元を生成することにより、特徴ベクトルを拡張することができる。なお、特徴ベクトル拡張部512は、サブ領域特徴ベクトル生成部414から出力される特徴ベクトルのみの情報を用いて特徴ベクトルを拡張することができる。したがって、特徴ベクトルを拡張するために元の画像に戻って特徴抽出を行う必要がないため、元の画像から特徴ベクトルを生成する処理時間と比較すると、特徴ベクトルの拡張にかかる処理時間はごくわずかである。例えば、特徴ベクトル拡張部512は、隣接するサブ領域の勾配方向ヒストグラムを合成することにより、新たな勾配方向ヒストグラムを生成してもよい。図5Cは、本実施形態に係る精度調整部250の第2の構成250-2による処理を説明する図である。図5Cでは、2×2=4ブロックの勾配ヒストグラムの総和を拡張した各ブロックとすることにより、精度を向上させながら次元数を変更できる。図5Cに示すように、特徴ベクトル拡張部512は、例えば、5×5×6次元150次元の勾配方向ヒストグラム531を拡張することにより、4×4×6次元96次元の勾配方向ヒストグラム541を生成することができる。すなわち、531aの太線で示す4ブロックが541aの1ブロックにまとめられる。また、531bの破線で示す4ブロックが541bの1ブロックにまとめられる。同様に、特徴ベクトル拡張部512は、5×5×6次元150次元の勾配方向ヒストグラム541から、隣接する3×3ブロックの勾配方向ヒストグラムの総和をとることにより、3×3×6次元54次元の勾配方向ヒストグラム551を生成することも可能である。すなわち、541cの太線で示す4ブロックが551cの1ブロックにまとめられる。また、541dの破線で示す4ブロックが551dの1ブロックにまとめられる。なお、次元選定部415が、5×5×6次元150次元の勾配方向ヒストグラム531を5×5×3次元75次元の勾配方向ヒストグラム532に次元選定する場合には、4×4×6次元96次元の勾配方向ヒストグラム541は、4×4×6次元96次元の勾配方向ヒストグラム542となる。また、3×3×6次元54次元の勾配方向ヒストグラム551は、3×3×3次元27次元の勾配方向ヒストグラム552となる。第3の構成図6は、本実施形態に係る精度調整部250の第3の構成250-3を示すブロック図である。精度調整部250の第3の構成250-3においては、特徴点選定部611が特徴点選定で特徴点数を変更することで、精度を維持しながら局所特徴量のデータ量を変更することが可能である。特徴点選定部611は、例えば、選定される特徴点の指定数を示す指定数情報をあらかじめ保持しておくことができる。また、指定数情報は、指定数そのものを示す情報であってもよいし、画像における局所特徴量のトータルサイズ例えばバイト数を示す情報であってもよい。指定数情報が、画像における局所特徴量のトータルサイズを示す情報である場合、特徴点選定部611は、例えば、トータルサイズを、1つの特徴点における局所特徴量のサイズで割ることにより、指定数を算出することができる。また、全特徴点に対してランダムに重要度を付与し、重要度が高い順に特徴点を選定することができる。そして、指定数の特徴点を選定した時点で、選定した特徴点に関する情報を選定結果として出力することができる。また、特徴点情報に基づいて、全特徴点のスケールの中で、特定のスケール領域に含まれる特徴点のみを選定することができる。そして、選定された特徴点が指定数よりも多い場合、例えば、重要度に基づいて特徴点を指定数まで削減し、選定した特徴点に関する情報を選定結果として出力することができる。第4の構成図7は、本実施形態に係る精度調整部250の第4の構成250-4を示すブロック図である。精度調整部250の第4の構成250-4においては、次元数決定部511と特徴点選定部611とが協働しながら、精度を維持しながら局所特徴量のデータ量を変更する。第4の構成250-4における次元数決定部511と特徴点選定部611との関係は種々考えられる。例えば、特徴点選定部611は、次元数決定部511により決定された特徴点数に基づいて、特徴点を選定することができる。また、次元数決定部511は、特徴点選定部611が選定した指定特徴量サイズおよび決定した特徴点数に基づいて、特徴量サイズが指定特徴量サイズになるように、選定次元数を決定することができる。また、特徴点選定部611は、特徴点検出部411から出力される特徴点情報に基づいて特徴点の選定を行う。そして、特徴点選定部611は、選定した各特徴点の重要度を示す重要度情報を次元数決定部511に出力し、次元数決定部511は、重要度情報に基づいて、次元選定部415で選定される次元数を特徴点ごとに決定することができる。局所特徴量生成データ図8は、本実施形態に係る局所特徴量生成データ800の構成を示す図である。これらのデータは、図12のRAM1240に記憶保持される。局所特徴量生成データ800には、入力画像ID801に対応付けて、複数の検出された検出特徴点802,特徴点座標803および特徴点に対応する局所領域情報804が記憶される。そして、各検出特徴点802,特徴点座標803および局所領域情報804に対応付けて、複数のサブ領域ID805,サブ領域情報806,各サブ領域に対応する特徴ベクトル807および優先順位を含む選定次元808が記憶される。以上のデータから各検出特徴点502に対して生成された局所特徴量509が記憶される。局所特徴量DB図9は、本実施形態に係る局所特徴量DB230の構成を示す図である。局所特徴量DB230は、認識対象物ID901と認識対象物名902に対応付けて、第1番局所特徴量903、第2番局所特徴量904、...、第m番局所特徴量905を記憶する。各局所特徴量は、図4Fにおける5×5のサブ領域に対応して、25次元ずつに階層化された1次元から150次元の要素からなる特徴ベクトルを記憶する。なお、mは正の整数であり、認識対象物に対応して異なる数でよい。また、本実施形態においては、それぞれの局所特徴量と共に照合処理に使用される特徴点座標が記憶される。精度調整パラメータ図10は、本実施形態に係る精度調整パラメータ1000の構成を示す図である。精度調整パラメータ1000は、特徴点パラメータ1001として、特徴点数や特徴点とするか否かを選別する特徴点選別閾値などを記憶する。また、局所領域パラメータ1002として、ガウス窓に対応する面積サイズや矩形や円などを示す形状などを記憶する。また、サブ領域パラメータ1003として、局所領域の分割数や形状などを記憶する。また、特徴ベクトルパラメータ1004として、方向数例えば8方向や6方向などや次元数、次元の選択方法などを記憶する。なお、図10に示した精度調整パラメータは一例であって、これに限定されない。信頼度判定データ図11は、本実施形態に係る信頼度判定テーブル1100の構成を示す図である。信頼度判定テーブル1100は、照合結果の認識対象物ID1101および認識対象物名1102に対応付けて、特徴点数1103、照合処理における特徴点一致率1104、特徴ベクトル次元数1105、特徴ベクトル平均一致率1106、線形変換適合率1107などを記憶する。これらのデータに基づいて、認識結果の信頼度1108が決定される。なお、信頼度判定テーブル1100は、これらのデータと信頼度との関係をあらかじめ設定して、記憶しておいてもよい。《映像処理装置のハードウェア構成》図12は、本実施形態に係る映像処理装置200のハードウェア構成を示すブロック図である。図12で、CPU1210は演算制御用のプロセッサであり、プログラムを実行することで携帯端末である映像処理装置200の各機能構成部を実現する。ROM1220は、初期データおよびプログラムなどの固定データおよびプログラムを記憶する。また、通信制御部1230は通信制御部であり、本実施形態においては、ネットワークを介して他の装置と通信する。なお、CPU1210は1つに限定されず、複数のCPUであっても、あるいは画像処理用のGPUGraphicsProcessingUnitを含んでもよい。RAM1240は、CPU1210が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。RAM1240には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する領域が確保されている。入力映像1241は、撮像部210が撮像して入力された入力映像を記憶する領域である。特徴点データ1242は、入力映像1241から検出した特徴点座標、スケール、角度を含む特徴点データを記憶する領域である。局所特徴量生成テーブル800は、図8で示した局所特徴量生成テーブルを記憶する領域である。精度調整パラメータ1000は、図10で示した精度調整パラメータを記憶する領域である。信頼度判定テーブル1100は、図11で示した信頼度判定テーブルを記憶する領域である。照合結果1243は、入力映像から生成された局所特徴量と局所特徴量DB230に格納された局所特徴量との照合から認識された、照合結果を記憶する領域である。照合結果表示データ1244は、照合結果1243をユーザに報知するための照合結果表示データを記憶する領域である。なお、音声出力をする場合には、照合結果音声データが含まれてもよい。入力映像/照合結果重畳データ1245は、入力映像1241に照合結果1243を重畳した表示部280に表示される入力映像/照合結果重畳データを記憶する領域である。入出力データ1246は、入出力インタフェース1260を介して入出力される入出力データを記憶する領域である。送受信データ1247は、通信制御部1230を介して送受信される送受信データを記憶する領域である。ストレージ1250には、データベースや各種のパラメータ、あるいは本実施形態の実現に必要な以下のデータまたはプログラムが記憶されている。局所特徴量DB230は、図9に示した局所特徴量DBが格納される領域である。照合結果表示フォーマット1251は、照合結果を表示するフォーマットを生成するために使用される照合結果表示フォーマットが格納される領域である。ストレージ1250には、以下のプログラムが格納される。携帯端末制御プログラム1252には、本映像処理装置200の全体を制御する携帯端末制御プログラムが格納される領域である。局所特徴量生成モジュール1253は、携帯端末制御プログラム1252において、入力映像から図4B~図4Fに従って局所特徴量を生成する局所特徴量生成モジュールが格納される領域である。照合制御モジュール1254は、携帯端末制御プログラム1252において、入力映像から生成された局所特徴量と局所特徴量DB230に格納された局所特徴量とを照合する照合制御モジュールが格納される領域である。照合結果報知モジュール1255は、携帯端末制御プログラム1252において、照合結果を表示または音声によりユーザに報知するための照合結果報知モジュールが格納される領域である。精度調整モジュール1256は、携帯端末制御プログラム1252において、照合結果に基づき局所特徴量生成部220の精度調整を行なう精度調整モジュールが格納され領域である。入出力インタフェース1260は、入出力機器との入出力データをインタフェースする。入出力インタフェース1260には、表示部280、操作部290であるタッチパネルやキーボード、スピーカ1264、マイク1265、撮像部210が接続される。入出力機器は上記例に限定されない。また、GPS位置生成部1266は、GPS衛星からの信号に基づいて現在位置を取得する。なお、図12には、本実施形態に必須なデータやプログラムのみが示されており、本実施形態に関連しないデータやプログラムは図示されていない。《映像処理装置の処理手順》図13は、本実施形態に係る映像処理装置200の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図12のCPU1210によってRAM1240を用いて実行され、図2の各機能構成部を実現する。まず、ステップS1311において、対象物認識を行なうための映像入力があったか否かを判定する。また、携帯端末の機能として、ステップS1331においては受信を判定し、ステップS1331においては送信を判定する。いずれでもなければ、ステップS1341において他の処理を行なう。映像入力があればステップS1313に進んで、初期性痔調整パラメータを設定する。そして、ステップS1315において、入力映像から局所特徴量生成処理を実行する図14A参照。次に、ステップS1317において、照合処理を実行する図14B参照。ステップS1319においては、認識結果の信頼度が閾値Thを超えるかを判定する。信頼度が閾値Th以下であればステップS1321に進んで、精度調整パラメータを更新する。そして、ステップS1315に戻って、更新された精度調整パラメータにより精度の高い局所特徴量を読出して照合を繰り返す。信頼度が閾値Thを超えていればステップS1325に進んで、照合処理の結果を入力映像に重畳して映像/照合結果重畳表示処理を実行する。そして、ステップS1325において、対象物認識を行なう処理を終了するかを判定する。終了は、例えば図4Gの指示ボタン表示領域482にあるリセットボタンで行なわれる。終了でなければステップS1313に戻って、映像入力の対象物認識を繰り返す。受信であり、局所特徴量DB用のデータをダウンロードする場合は、ステップS1333において局所特徴量DB用データを受信して、ステップS1335において局所特徴量DBに記憶する。一方、その他の携帯端末としてのデータ受信であれば、ステップS1337において受信処理を行なう。また、送信であり、局所特徴量DB用のデータをアップロードする場合は、ステップS1343において入力映像から生成した局所特徴量を局所特徴量DB用データとして送信する。一方、その他の携帯端末としてのデータ送信であれば、ステップS1345において送信処理を行なう。携帯端末としてのデータ送受信処理については、本実施形態の特徴ではないので詳細な説明は省略する。局所特徴量生成処理図14Aは、本実施形態に係る局所特徴量生成処理S1315の処理手順を示すフローチャートである。まず、ステップS1411において、入力映像から特徴点の位置座標、スケール、角度を検出する。ステップS1413において、ステップS1411で検出された特徴点の1つに対して局所領域を取得する。次に、ステップS1415において、局所領域をサブ領域に分割する。ステップS1417においては、各サブ領域の特徴ベクトルを生成して局所領域の特徴ベクトルを生成する。ステップS1411からS1417の処理は図4Bに図示されている。次に、ステップS1419において、ステップS1417において生成された局所領域の特徴ベクトルに対して次元選定を実行する。次元選定については、図4D~図4Fに図示されている。ステップS1421においては、ステップS1411で検出した全特徴点について局所特徴量の生成と次元選定とが終了したかを判定する。終了していない場合はステップS1413に戻って、次の1つの特徴点について処理を繰り返す。照合処理図14Bは、本実施形態に係る照合処理の処理手順S1317を示すフローチャートである。まず、ステップS1431において、初期化として、パラメータp=1,q=0を設定する。次に、ステップS1433において、ステップS1315において生成した局所特徴量の次元数jを取得する。ステップS1435~S1445のループにおいて、p>mm=認識対象物の特徴点数となるまで各局所特徴量の照合を繰り返す。まず、ステップS1435において、局所特徴量DB230に格納された認識対象物の第p番局所特徴量の次元数jのデータを取得する。すなわち、最初の1次元からj次元を取得する。次に、ステップS1437において、ステップS1435において取得した第p番局所特徴量と入力映像から生成した全特徴点の局所特徴量を順に照合して、類似か否かを判定する。ステップS1439においては、局所特徴量間の照合の結果から類似度が閾値αを超えるか否かを判断し、超える場合はステップS1441において、局所特徴量と、入力映像と認識対象物とにおける合致した特徴点の位置関係との組みを記憶する。そして、合致した特徴点数のパラメータであるqを1つカウントアップする。ステップS1443においては、認識対象物の特徴点を次の特徴点に進めp←p1、認識対象物の全特徴点の照合が終わってない場合にはp≦m、ステップS1435に戻って合致する局所特徴量の照合を繰り返す。なお、閾値αは、認識対象物によって求められる認識精度に対応して変更可能である。ここで、他の認識対象物との相関が低い認識対象物であれば認識精度を低くしても、正確な認識が可能である。認識対象物の全特徴点との照合が終了すると、ステップS1445からS1447に進んで、ステップS1447~S1453において、認識対象物が入力映像に存在するか否かが判定される。まず、ステップS1447において、認識対象物の特徴点数pの内で入力映像の特徴点の局所特徴量と合致した特徴点数qの割合が、閾値βを超えたか否かを判定する。超えていればステップS1449に進んで、認識対象物候補として、さらに、入力映像の特徴点と認識対象物の特徴点との位置関係が、線形変換が可能な関係を有しているかを判定する。すなわち、ステップS1441において局所特徴量が合致したとして記憶した、入力映像の特徴点と認識対象物の特徴点との位置関係が、回転や反転、視点の位置変更などの変化によっても可能な位置関係なのか、不可能な位置関係なのかを判定する。かかる判定方法は幾何学的に既知であるので、詳細な説明は省略する。ステップS1451において、整形変換可能か否かの判定結果により、線形変換可能であればステップS1453に進んで、照合した認識対象物が入力映像に存在すると判定する。なお、閾値βは、認識対象物によって求められる認識精度に対応して変更可能である。ここで、他の認識対象物との相関が低い、あるいは一部分からでも特徴が判断可能な認識対象物であれば合致した特徴点が少なくても、正確な認識が可能である。すなわち、一部分が隠れて見えなくても、あるいは特徴的な一部分が見えてさえいれば、対象物の認識が可能である。ステップS1455においては、局所特徴量DB230に未照合の認識対象物が残っているか否かを判定する。まだ認識対象物が残っていれば、ステップS1457において次の認識対象物を設定して、パラメータp=1,q=0に初期化し、ステップS1435に戻って照合を繰り返す。なお、かかる照合処理の説明からも明らかなように、あらゆる分野の認識対象物を局所特徴量DB230に記憶して、全認識対象物を携帯端末で照合する処理は、負荷が非常に大きくなる。したがって、例えば、入力映像からの対象物認識の前にユーザが対象物の分野をメニューから選択して、その分野を局所特徴量DB230から検索して照合することが考えられる。また、局所特徴量DB230にユーザが使用する分野例えば、図4Gの例であれば、建築物などの局所特徴量のみをダウンロードすることによっても、負荷を軽減できる。[第3実施形態]次に、本発明の第3実施形態に係る映像処理装置について説明する。本実施形態に係る映像処理装置は、上記第2実施形態と比べると、生成される局所特徴量のデータ量を調整する点で異なる。その他の構成および動作は、第2実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については説明を省略する。本実施形態によれば、ダイナミックに局所特徴量のデータ量を調整しながら、映像中のクエリ画像内の認識対象物をより高速にリアルタイムで認識することができる。《映像処理装置の機能構成》図15は、本実施形態に係る映像処理装置1500の機能構成を示すブロック図である。なお、映像処理装置1500の第2実施形態の図2との相違点は、精度調整部1550のみであり、他の構成は図2と同様であるので同じ参照番号を付して説明は省略する。映像処理装置1500においては、精度調整部1550が、局所特徴量生成部220による局所特徴量の精度を調整する。精度調整部1550は、データ量評価部1560を有し、局所特徴量生成部220からの情報に基づき生成される局所特徴量のデータ量に基づいて精度を調整する。データ量評価テーブル図16は、本実施形態に係るデータ量評価テーブル1600の構成を示す図である。データ量評価テーブル1600は、撮像された映像ID1601に対応付けて、特徴点数1602、局所領域サイズ1603、サブ領域分割数1604、特徴ベクトル次元数1605を記憶する。これらの数値から予測データ量1606を算出する。この予測データ量1606に基づいて精度調整パラメータ1607を設定し、実際の生成データ量1608を記憶する。このデータ量評価テーブル1600を使用しながら、精度調整部1550はデータ量評価部1560のデータ量評価に基づいて、精度調整を行なう。《映像処理装置の処理手順》図17は、本実施形態に係る映像処理装置1500の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図12のCPU1210によってRAM1240を用いて実行され、図15の各機能構成部を実現する。なお、映像処理装置1500の処理手順は、データ量に基づく精度調整パラメータの更新を、第2実施形態の図13に示した信頼度に基づく精度調整パラメータの更新に置き換えたものであり、他のステップの処理は同様であるので、同じステップ番号を付して、説明は省略する。ステップS1719において、局所特徴量生成処理により生成されるデータ量が閾値DhとDlとの間であるかを判定する。閾値DhとDlとの間でない場合はステップS1721に進んで、精度調整パラメータを更新して、ステップS1315に戻って処理を繰り返す。閾値DhとDlとの間であればステップS1317に進んで、照合処理を行なう。[第4実施形態]次に、本発明の第4実施形態に係る映像処理装置について説明する。本実施形態に係る映像処理装置は、上記第2実施形態および第3実施形態と比べると、局所特徴量の精度調整を適用して映像から認識対象物を選別してより詳細に照合認識する構成を有する点で異なる。その他の構成および動作は、第2実施形態あるいは第3実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については説明を省略する。本実施形態によれば、ダイナミックに局所特徴量の精度を調整しながら、映像中のクエリ画像内の認識対象物を選別してより詳細な認識をリアルタイムで実現することができる。《本実施形態に係る映像処理》図18は、本実施形態に係る映像処理装置1800による映像処理を説明する図である。図18においては、携帯端末である映像処理装置1800の撮像部で交差点の映像を得て、交差点で停車している、あるいは走行している自動車を認識してユーザに報知する場合を図示している。図18の左の表示画面1810は、現在の交差点の様子を表示する映像表示領域1811と、指示ボタン表示領域1812とを有している。図18の中央の表示画面1820の映像表示領域1821は、映像表示領域1811の映像から、認識対象物の名称は分かる程度の精度の局所特徴量を生成して照合認識した結果を表示した画面である。映像表示領域1821では、3台の自動車が認識されて報知されている。交差点中を走行する○○車1822と、停車中の○○車1823と××車1824とである。なお、この照合処理においては、映像表示領域1811中の自転車や人なども局所特徴量が合致すれば認識されているが、以下の精度を高めた認識を自動車に限定している。図18の右の表示画面1830の映像表示領域1831は、自動車の領域について、局所特徴量の精度を高めて照合認識を行なった結果が表示された画面である。中央の映像表示領域1821では認識されていなかった、○○のA車-BCD1832や、○○のB車1833、××車のH車1834のように、車の型までが認識されている。このように、まず撮像した映像全体から粗い低精度で照合認識した複数の認識対象物から、さらに、詳細に認識したい認識対象物を選別して密な高精度で照合認識する。これにより、できるだけ不必要な局所特徴量の生成照合を無くし、かつ、リアルタイムで高精度な対象物の認識が可能である。《映像処理装置の機能構成》図19は、本実施形態に係る映像処理装置1800の機能構成を示すブロック図である。映像処理装置1800の機能構成は、局所特徴量DBの構成の変形と、第2実施形態の図2の精度調整部を置き換えたものであり、他の機能構成部は図2と同様であるので、同じ参照番号を付し説明は省略する。精度調整部1950は、高精度の照合を行なう領域を選別する領域選別部1961と、精度を調整するために特徴ベクトルの次元数を調整する次元数調整部1962と、を有する。次元数調整部1962は、初期の局所特徴量生成部220の局所特徴量生成においては、次元数を制限して撮像部210が撮像した映像から認識対象物が認識できる程度の精度とする。その照合部240の照合結果から、領域選別部1961は、さらに詳細な認識を求める認識対象物の領域を選別する。次元数調整部1962は、次元数を増加して、映像全体ではなく領域選別部1961で選別した領域のみの詳細な照合認識を行なう。局所特徴量DB1930は、上記処理に対応して、局所特徴量の次元数と、認識対象物の認識精度が対応するように局所特徴量を格納している。なお、図19においては、精度調整部1950の精度調整として特徴ベクトルの次元数調整を示したが、特徴点数調整などの他の精度調整であってもよい。次元数調整処理図20は、本実施形態に係る次元数調整処理を説明する図である。図20においては、3段階に特徴ベクトルの次元数を調整する場合を示す。第1段階2010は、各特徴点の局所領域を25次元の特徴ベクトルで表わしたものである図4F参照。第2段階2020は、各特徴点の局所領域を50次元の特徴ベクトルで表わしたものである。さらに、第3段階2030は、各特徴点の局所領域を150次元の特徴ベクトルで表わしたものである。なお、図4D~図4Fにおいて説明したように、本実施形態の局所特徴量は階層構造になっている。したがって、次元数を変更する処理を行なっても、再度、入力映像から局所特徴量を生成することがないため、リアルタイムに精度調整ができる。局所特徴量DB図21は、本実施形態に係る局所特徴量DB1930の構成を示す図である。なお、図21においては、図18で示した自動車の照合認識の部分のみを示すが、他の局所特徴量も同様に格納することで、本実施形態の処理が可能である。局所特徴量DB1930は、メーカ2101に対応付けて、製造する複数の車名2102を記憶する。そして、局所特徴量DB1930は、各車名2102に対応付けて複数の型2103を記憶する。そして、局所特徴量DB1930は、型2103に対応付けて、1次元から150次元の局所特徴量を記憶する。この局所特徴量DB1930の構成により、1次元~25次元2104の照合でメーカ2101が認識でき、1次元~50次元2104と2105の照合で車名2102が認識でき、1次元~150次元2104~2106の照合で型2103までを認識できる。なお、図21の次元数の認識対象は概念的なものであり、具体例を限定するものではない。《映像処理装置の処理手順》図22は、本実施形態に係る映像処理装置1800の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図12のCPU1210によってRAM1240を用いて実行され、図19の各機能構成部を実現する。なお、図22の映像処理装置1800の処理手順において、第2実施形態の図13と同様のステップには同じステップ番号を付して説明は省略する。また、図22においては、図13の送信処理および受信処理は省略している。映像入力であれば、ステップS1311からS2203に進んで、初期次元数を設定する。そして、局所特徴量生成処理S1315と照合処理S1317との後、ステップS2209において、現在設定されている次元数は最大か否かを判定する。次元数が最大でない場合はステップS2211に進んで、照合結果から詳細認識を求める認識対象物の領域を選別する。そして、ステップS2213において、次元数を初期次元数から増加して、ステップS1315に戻り、増加した次元数の局所特徴量を読み出す。一方、次元数が最大となっている場合はステップS2215に進んで、映像に最終の照合結果を重畳して表示する。[第5実施形態]次に、本発明の第5実施形態に係る映像処理装置について説明する。本実施形態に係る映像処理装置は、上記第2実施形態および第3実施形態と比べると、局所特徴量の精度調整を適用して映像から認識対象物全体を識別し、さらに認識対象物を、詳細に照合認識する構成を有する点で異なる。その他の構成および動作は、第2実施形態あるいは第3実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については説明を省略する。本実施形態によれば、ダイナミックに局所特徴量の精度を調整しながら、映像中のクエリ画像内の認識対象物を識別してから、認識対象物の構成の詳細を照合認識することにより、認識対象物の構成をリアルタイムで認識することができる。例えば、棚卸しや製品の検査などを不必要な照合なしに実現できる。《本実施形態に係る映像処理》図23は、本実施形態に係る映像処理装置2300による映像処理を説明する図である。図23においては、携帯端末である映像処理装置2300の撮像部で棚の映像を得て、棚全体を特定して、次に棚に入っている対象物を認識してユーザに報知する場合を図示している。しかしながら、本実施形態の認識対象は棚に限定されない。例えば、基板における基板の認識と、基板上の部品の認識などにも適用できる。図23の左の表示画面2310は、棚2313の映像を表示する映像表示領域2311と、指示ボタン表示領域2312とを有している。図23の中央の表示画面2320の映像表示領域2321は、映像表示領域2311の映像から、棚2313を特定できる程度の精度の局所特徴量を生成して照合認識した結果を表示した画面である。ここで、棚を特定できる程度とは、単に棚自体の種別ではなく、その棚が食品棚か本棚か、食品棚であれば飲料品の棚かパンの棚か、本棚であれば文庫本の棚か辞書の棚かなどが特定できる程度である。なお、黒丸2322は棚全体の特徴点と局所領域とであり、映像上に表示されてもされなくてもよい。映像表示領域2321では、例えば、この棚が辞書の本棚であることが認識されたとする。それは、棚全体の局所特徴量の照合によって認識される。辞書の本棚であることが認識されたので、図23の右の表示画面2330の映像表示領域2331では、辞書の局所特徴量が照合されることになる。なお、黒丸2332は個々の辞書の特徴点と局所領域とであり、映像上に表示されてもされなくてもよい。このように、まず撮像した映像全体から粗い低精度で映像全体を照合認識し、次に、認識対象物を絞って密な高精度で照合認識する。これにより、できるだけ不必要な局所特徴量の生成や照合処理を無くし、かつ、リアルタイムで高精度な対象物の認識が可能である。《映像処理装置の機能構成》図24は、本実施形態に係る映像処理装置2300の機能構成を示すブロック図である。映像処理装置2300の機能構成は、局所特徴量DBの構成の変形と、第2実施形態の図2の精度調整部を置き換えたものであり、他の機能構成部は図2と同様であるので、同じ参照番号を付し説明は省略する。精度調整部2450は、全体の照合結果を判定する照合判定部2461と、精度を調整するために特徴点数を調整する特徴点数調整部2462と、を有する。特徴点数調整部2462は、初期の局所特徴量生成部220の局所特徴量生成においては、特徴点数を制限して撮像部210が撮像した映像から映像全体から認識対象物が認識できる程度の精度とする。その照合部240の照合結果から、照合判定部2461は、映像全体から認識対象物を判定し、その判定結果に対応する認識対象物の局所特徴量を局所特徴量DB2430から選択する。また、判定結果に対応する認識対象物の認識に必要な特徴点数を特徴点数調整部2462に通知する。特徴点数調整部2462は、特徴点数を増加して、映像全体ではなくで照合判定部2461判別した結果から対象を絞った詳細な照合認識を行なう。局所特徴量DB2430は、上記処理に対応して、映像全体から対象物を認識する局所特徴量と、認識対象物内の個別の対象物を認識する局所特徴量とを、識別可能に格納している。なお、図24においては、精度調整部2450の精度調整として特徴点数調整を示したが、特徴ベクトルの次元数調整などの他の精度調整であってもよい。次元数調整処理図25は、本実施形態に係る次元数調整処理を説明する図である。図25においては、3段階に特徴点数を調整する場合を示す。なお、特徴ベクトルの次元数はすべて25次元として説明するが、これに限定されない。第1段階2510は、特徴点数を最大50に制限した局所特徴量を示したものである。第2段階2520は、特徴点数を最大200に制限した局所特徴量を示したものである。第3段階2530は、特徴点数を最大500に制限した局所特徴量を示したものである。例えば、50特徴点や200特徴点においては、図23の棚が何の棚であるかは認識可能である。しかし、棚の中身、図23では本棚の本が何であるかは、500特徴点が必要と考えられる。この説明は概念的なものであり、具体的な内容を制限するものではない局所特徴量DB図26は、本実施形態に係る局所特徴量DB2430の構成を示す図である。なお、図26では、本棚と棚に陳列される本/ビデオについて示すが、同様の構成が他の組み合わせにおいても同様に適用される。図26の局所特徴量DB2610は、棚全体から生成された局所特徴量を記憶する局所特徴量DBである。局所特徴量DB2610は、棚全体2611に対応付けて、例えば50特徴点の局所特徴量と特徴点座標とが記憶されている。一方、図26の局所特徴量DB2620は、棚に陳列される本やビデオから生成された局所特徴量を記憶する局所特徴量DBである。局所特徴量DB2620は、本/ビデオ2621に対応付けて、例えば500特徴点の局所特徴量と特徴点座標とが記憶されている。なお、上記の特徴点数は一例であって、それぞれの対象物を認識するために必要な特徴点数、あるいは他との相関の大小によって必要な特徴点数を決めてもよい。《映像処理装置の処理手順》図27は、本実施形態に係る映像処理装置2300の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図12のCPU1210によってRAM1240を用いて実行され、図24の各機能構成部を実現する。なお、図27の映像処理装置2300の処理手順において、第2実施形態の図13と同様のステップには同じステップ番号を付して説明は省略する。また、図27においては、図13の送信処理および受信処理は省略している。映像入力であれば、ステップS1311からS2713に進んで、棚判別用条件本例では特徴点数数を設定する。次に、ステップS2715棚識別用局所特徴量DBを選択する図26の2610参照。そして、局所特徴量生成処理S1315と照合処理S1317との後、ステップS2719において、照合対象が棚であるか/棚に陳列された物品であるかが判定される。棚が照合対象であった場合はステップS2721に進んで、判別した棚に陳列されている物品用条件特徴点数を設定する。次に、ステップS2723において、物品判別用局所特徴量DBを選別する図26の2620参照。そして、ステップS1315に戻り、最初には局所特徴量生成の対象にしなかった特徴点も追加して局所特徴量を生成する。一方、照合対象が物品であった場合はステップS2725に進んで、棚内の物品配置を映像と共に記憶する。なお、この照合結果は、例えば棚卸しなどに使用される。なお、図27における棚は映像全体に置き換えられ、物品は個別対象物に置き換えられて、一般化することができる。[第6実施形態]次に、本発明の第6実施形態に係る映像処理装置について説明する。本実施形態に係る映像処理装置は、上記第2実施形態および第3実施形態と比べると、局所特徴量の精度調整を適用して映像から変化のある認識対象物を認識し、さらに認識対象物を、詳細に照合認識する構成を有する点で異なる。その他の構成および動作は、第2実施形態あるいは第3実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については説明を省略する。本実施形態によれば、ダイナミックに局所特徴量の精度を調整しながら、映像中のクエリ画像内の変化のある認識対象物を認識して、認識対象物の詳細を照合認識することにより、変化する認識対象物をリアルタイムで詳細に認識することができる。例えば、監視カメラなどに適用できる。《本実施形態に係る映像処理》図28は、本実施形態に係る映像処理装置2800による映像処理を説明する図である。図28においては、携帯端末である映像処理装置2800の撮像部で店舗内の映像を得て、映像中に変化がないかを監視する。映像中に変化が検出されれば、その変化をした認識対象物を高精度に照合認識する。しかしながら、本実施形態の認識対象は店舗内の監視に限定されない。図28の左の表示画面2810は、店舗内の映像を表示する映像表示領域2811と、指示ボタン表示領域2812とを有している。図28の中央の表示画面2820の映像表示領域2821は、映像表示領域2811の映像から、変化を検出できる程度の精度の局所特徴量を生成して照合認識した結果を表示した画面である。映像表示領域2821では、例えば、人2822と2823の変化が検出されたとする。それは、店舗全体の局所特徴量の照合によって認識される。人2822と2823の変化が検出されたので、図28の右の表示画面2830の映像表示領域2831では、人の局所特徴量が照合されることになる。その結果、局所特徴量DBの局所特徴量と照合の結果、人2822は店員A2832であることが認識され表示される。一方、人2823は客B2833であることが認識され表示される。このように、まず撮像した映像全体から粗い低精度で映像の変化を照合認識し、次に、変化した認識対象物を絞って密な高精度で照合認識する。これにより、できるだけ不必要な局所特徴量の生成や照合処理を無くし、かつ、リアルタイムで高精度な対象物の認識が可能である。《映像処理装置の機能構成》図29は、本実施形態に係る映像処理装置2800の機能構成を示すブロック図である。映像処理装置2800の機能構成は、局所特徴量DBの構成の変形と、第2実施形態の図2の精度調整部を置き換えたものであり、他の機能構成部は図2と同様であるので、同じ参照番号を付し説明は省略する。精度調整部2950は、全体映像の照合結果から変化を検出して認識対象物を選別する変化検出/認識対象物選別部2961と、精度を調整するために特徴点数と次元数とを調整する特徴点数/次元数調整部2962と、を有する。特徴点数/次元数調整部2962は、初期の局所特徴量生成部220の局所特徴量生成においては、特徴点数および次元数を制限して撮像部210が撮像した映像から映像全体から変化が検出できる程度の精度とする。その照合部240の照合結果から、変化検出/認識対象物選別部2961は、映像全体から変化を検出し、その判定結果に対応する認識対象物の局所特徴量を局所特徴量DB2930から選択する。また、判定結果に対応する認識対象物の認識に必要な特徴点数および次元数を特徴点数/次元数調整部2962に通知する。特徴点数/次元数調整部2962は、特徴点数および/または次元数を増加して、映像全体ではなくで変化検出/認識対象物選別部2961が検出した結果から対象物を絞った詳細な照合認識を行なう。局所特徴量DB2930は、上記処理に対応して、映像全体から変化を認識する局所特徴量と、認識対象物内の個別の対象物を認識する局所特徴量とを、識別可能に格納している。なお、図29においては、精度調整部2950の精度調整として特徴点数および次元数調整を示したが、他の精度調整であってもよい。局所特徴量DB本実施形態の局所特徴量DB2930の構成は、図26の局所特徴量DB2430において、棚を認識する局所特徴量DB2610を店舗映像の局所特徴量に変え、物品本/ビデオを認識する局所特徴量DB2620を認識対象物人などの局所特徴量に変えた構成であり、ここでは説明の重複を避ける。変化検出パラメータ図30Aは、本実施形態に係る変化検出パラメータ3010の構成を示す図である。変化検出パラメータ3010は、映像から生成された局所特徴量に基づいて、前後の映像の認識位置の差3011がE1以上である場合上下左右の動き、あるいは、認識サイズの差3012がE2以上である場合前後の動き、あるいは、認識方向の差3012がE3以上である場合同じ位置の回転など、に映像に変化が合ったと検出する。変化検出データ図30Bは、本実施形態に係る変化検出データ3020の構成を示す図である。変化検出データ3020は、認識対象物ID3021に対応付けて、前回の認識位置重心位置3022、前回の認識サイズ3023、前回の認識方向角度3024と、今回の認識位置重心位置3025、今回の認識サイズ3026、今回の認識方向角度3027とが記憶される。それぞれを比較して、図30Aに示した条件を満足する場合には、映像中に変化があったと検出して、変化有無3028にフラグを記憶する。《映像処理装置の処理手順》図31は、本実施形態に係る映像処理装置2800の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図12のCPU1210によってRAM1240を用いて実行され、図29の各機能構成部を実現する。なお、図31の映像処理装置2800の処理手順において、第2実施形態の図13と同様のステップには同じステップ番号を付して説明は省略する。また、図31においては、図13の送信処理および受信処理は省略している。映像入力であれば、ステップS1311からS3113に進んで、変化検出用の条件である特徴点数/次元数を設定する。そして、局所特徴量生成処理S1315と照合処理S1317との後、ステップS3119において、変化検出であるか/変化物の同定であるかが判定される。変化検出であった場合はステップS3121に進んで、変化があったか否かを判定する。変化がなければステップS1315に戻って変化検出を繰り返す。変化があればステップS3123に進んで、変化物を同定するための条件としてより多い特徴点数/次元数を設定する。ステップS3125においては、変化のあった領域を選別する。変化の対象物が認識できるのであれば、ステップS3127において、対象物が含まれる局所特徴量を局所特徴量DB2930から選別する。そして、ステップS1315に戻って処理を繰り返す。[第7実施形態]次に、本発明の第7実施形態に係る映像処理システムについて説明する。本実施形態に係る映像処理システムは、上記第2実施形態乃至第6実施形態と比べると、携帯端末において局所特徴量の生成と送信とを行ない、照合サーバにおいて照合と精度調整の指示とを行なう映像処理システムである点で異なる。その他の構成および動作は、第2実施形態乃至第6実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については説明を省略する。本実施形態によれば、ネットワークを介して局所特徴量を伝送する映像処理システムにおいても、ダイナミックに局所特徴量の精度を調整しながら、映像中のクエリ画像内の認識対象物をリアルタイムで認識することができる。《本実施形態に係る映像処理》図32は、本実施形態に係る映像処理システム3200による映像処理を説明する図である。映像処理システム3200は、携帯端末である映像処理装置3210と、ネットワーク3230を介して映像処理装置3210と接続された照合サーバである映像処理装置3220とを有する。そして、映像処理装置3220は、認識対象物からあらかじめ生成された局所特徴量を認識対象物に対応付けて格納する局所特徴量DB3221と、照合結果に基づいて精度調整パラメータを設定するための精度調整パラメータDB3222とを有する。映像処理装置3210は、撮像した映像から局所特徴量を生成して、映像処理装置3220に送信する。映像処理装置3220は、照合結果から精度調整が必要と判断すれば、映像処理装置3210に精度調整パラメータを送信する。携帯端末である映像処理装置3210の右図の表示画面3211は、撮像した映像から粗い低精度で局所特徴量を生成して映像処理装置3220に送信した状態を示している。左図の表示画面3212は、撮像した映像から映像処理装置3220からの指示に従って、密な高精度で局所特徴量を生成して映像処理装置3220に送信した状態を示している。なお、黒丸3211aおよび3212aは、特徴点と局所領域とを示している。かかる黒丸は表示しても表示しなくてもよい。なお、上記では、特徴点数で精度を示したが、局所領域やサブ領域分割数、特徴ベクトルの次元数による精度調整も含むものである。《映像処理システムの処理手順》図33は、本実施形態に係る映像処理システム3200の処理手順を示すシーケンス図である。なお、ステップS3300においては、必要であれば、照合サーバから携帯端末に対して本実施形態のアプリケーションのダウンロードを行なう。まず、ステップS3301において、携帯端末および照合サーバにおいてアプリケーションを起動し、初期化する。携帯端末は、ステップS3303において、撮像部210により映像を撮影する。携帯端末は次にステップS3305において、局所特徴量を生成する。そして、携帯端末は、ステップS3307において、生成した局所特徴量と特徴点の位置座標を符号化して、ステップS3309において、ネットワークを介して照合サーバに送信する。照合サーバでは、ステップS3311において、局所特徴量DB3221の認識対象物の局所特徴量と受信した局所特徴量との照合により、映像中の対象物を認識する。次に、照合サーバは、ステップS3313において、照合結果を携帯端末に返信する。携帯端末は、ステップS3315において、入力映像に受信した認識対象物を報知する。照合サーバは、ステップS3317において、照合結果に基づいて精度調整が必要か否かを判定する。精度調整が必要でればステップS3319に進んで、精度調整パラメータDB3222から精度調整パラメータを取得して携帯端末に送信する。一方、精度調整の必要がなければ、照合サーバは処理を終了する。精度調整パラメータを受信した携帯端末は、ステップS3321からステップS3305に戻って、精度調整した局所特徴量の取得を繰り返す。精度調整パラメータの受信がなければ、携帯端末の処理も終了する。本実施形態においては、かかる一連の処理がリアルタイムで実現され、ユーザは入力映像中で認識対象物を知ることができる。《携帯端末用の映像処理装置の機能構成》図34Aは、本実施形態に係る携帯端末用の映像処理装置3210の機能構成を示すブロック図である。なお、映像処理装置3210の機能構成は、第2実施形態の映像処理装置200から照合処理に関連する構成を無くし、代わりに、局所特徴量の送信構成と照合結果の受信構成を追加した構成であるので、図2と同じ構成要素には同じ参照番号を付し、説明は省略する。映像処理装置3210は、通信制御部3470を介して局所特徴量生成部220で生成した局所特徴量および特徴点座標を送信するために、それらを符号化する符号化部3430を有する図34B参照。また、局所特徴量生成部220で生成する局所特徴量の精度は、通信制御部3470を介して精度調整パラメータ受信部3440により受信された精度調整パラメータに基づいて、精度調整部250で調整される。一方、通信制御部3470を介して照合結果受信部3460で受信したデータに従って、入力映像に重畳した表示画面を生成して、表示部280に表示する。また、照合結果受信部3460で受信したデータに音声データがある場合には、音声出力される。符号化部図34Bは、本実施形態に係る符号化部3430の構成を示すブロック図である。なお、符号化部は本例に限定されず、他の符号化処理も適用可能である。符号化部3430は、局所特徴量生成部220の特徴点検出部411から特徴点の座標を入力して、座標値を走査する座標値走査部3432を有する。座標値走査部3432は、画像をある特定の走査方法に従って走査し、特徴点の2次元座標値X座標値とY座標値を1次元のインデックス値に変換する。このインデックス値は、走査に従った原点からの走査距離である。なお、走査方向については、制限はない。また、特徴点のインデックス値をソートし、ソート後の順列の情報を出力するソート部3433を有する。ここでソート部3433は、例えば昇順にソートする。また降順にソートしてもよい。また、ソートされたインデックス値における、隣接する2つのインデックス値の差分値を算出し、差分値の系列を出力する差分算出部3434を有する。そして、差分値の系列を系列順に符号化する差分符号化部3435を有する。差分値の系列の符号化は、例えば固定ビット長の符号化でもよい。固定ビット長で符号化する場合、そのビット長はあらかじめ規定されていてもよいが、これでは考えられうる差分値の最大値を表現するのに必要なビット数を要するため、符号化サイズは小さくならない。そこで、差分符号化部3435は、固定ビット長で符号化する場合、入力された差分値の系列に基づいてビット長を決定することができる。具体的には、例えば、差分符号化部3435は、入力された差分値の系列から差分値の最大値を求め、その最大値を表現するのに必要なビット数表現ビット数を求め、求められた表現ビット数で差分値の系列を符号化することができる。一方、ソートされた特徴点のインデックス値と同じ順列で、対応する特徴点の局所特徴量を符号化する局所特徴量符号化部3431を有する。ソートされたインデックス値と同じ順列で符号化することで、差分符号化部3435で符号化された座標値と、それに対応する局所特徴量とを1対1で対応付けることが可能となる。局所特徴量符号化部3431は、本実施形態においては、1つの特徴点に対する150次元の局所特徴量から次元選定された局所特徴量を、例えば1次元を1バイトで符号化し、次元数のバイトで符号化することができる。符号化の処理手順図35Aは、本実施形態に係る符号化の処理手順を示すフローチャートである。まず、ステップS3511において、特徴点の座標値を所望の順序で走査する。次に、ステップS3513において、走査した座標値をソートする。ステップS3515において、ソートした順に座標値の差分値を算出する。ステップS3517においては、差分値を符号化する図35B参照。そして、ステップS3519において、座標値のソート順に局所特徴量を符号化する。なお、差分値の符号化と局所特徴量の符号化とは並列に行なってもよい。差分値の符号化図35Bは、本実施形態に係る差分値の符号化S3517の処理手順を示すフローチャートである。まず、ステップS3521において、差分値が符号化可能な値域内であるか否かを判定する。符号化可能な値域内であればステップS3527に進んで、差分値を符号化する。そして、ステップS3529へ移行する。符号化可能な値域内でない場合値域外はステップS3523に進んで、エスケープコードを符号化する。そしてステップS3525において、ステップS3527の符号化とは異なる符号化方法で差分値を符号化する。そして、ステップS3529へ移行する。ステップS3529では、処理された差分値が差分値の系列の最後の要素であるかを判定する。最後である場合は、処理が終了する。最後でない場合は、再度ステップS3521に戻って、差分値の系列の次の差分値に対する処理が実行される。《サーバ用の映像処理装置の機能構成》図36は、本実施形態に係るサーバ用の映像処理装置3220の機能構成を示すブロック図である。サーバ用の映像処理装置3220は、通信制御部3610を有する。復号部3620は、通信制御部3610を介して携帯端末から受信した、符号化された局所特徴量および特徴点座標を復号する。そして、照合部3630において、局所特徴量DB3221の認識対象物の局所特徴量と照合する。照合結果に基づいて、精度調整判定部3650は精度調整が必要か否かを判定する。精度調整が必要と判定したならば、精度調整判定部3650は、精度調整パラメータDB3222から精度調整パラメータを読み出す。照合結果と必要であれば精度調整パラメータが送信部3640から通信制御部3610を介して携帯端末に返信される。[第8実施形態]次に、本発明の第8実施形態に係る映像処理システムについて説明する。本実施形態に係る映像処理システムは、上記第7実施形態と比べると、携帯端末において粗い低精度の照合を行ない、照合サーバにおいて密な高精度の照合を行なう映像処理システムである点で異なる。その他の構成および動作は、第7実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については説明を省略する。本実施形態によれば、ダイナミックに局所特徴量の精度を調整しながら、映像処理システム内で役割分担を行ない、映像中のクエリ画像内の認識対象物をリアルタイムで認識することができる。《映像処理システムの処理手順》図37は、本実施形態に係る映像処理システム3700の処理手順を示すシーケンス図である。なお、ステップS3700においては、必要であれば、照合サーバから携帯端末に対して本実施形態のアプリケーションやデータのダウンロードを行なう。まず、ステップS3701において、携帯端末および照合サーバにおいてアプリケーションを起動し、初期化する。携帯端末は、ステップS3703において、撮像部210により映像を撮影する。携帯端末は次にステップS3705において、低精度の初期局所特徴量を生成する。そして、携帯端末は、ステップS3707において、生成した初期局所特徴量と携帯端末用局所特徴量DB3710に格納された局所特徴量を照合して、初期対象物認識を行なう。そして、ステップS3709において、認識信頼度がOKか否かを判定する。認識OKで信頼度もOKであればステップS3719に進んで、認識対象物を映像に重畳して表示する。一方、認識不能あるいは信頼度が低い場合はステップS3711に進んで、精度調整を行ない高精度の局所特徴量を生成する。そして、ステップS3713において、照合サーバに送信する。照合サーバにおいては、ステップS3715において、携帯端末から受信した高精度の局所特徴量と、サーバ用局所特徴量DB3720に認識対象物に対応付けて格納された高精度の局所特徴量とを照合して、対象物を認識する。そして、ステップS3717において、認識結果の認識対象物を携帯端末に通知する。携帯端末は、ステップS3719において、受信した認識対象物を映像に重畳して表示する。本実施形態においては、かかる一連の処理がリアルタイムで実現され、ユーザは入力映像中で認識対象物を知ることができる。携帯端末用局所特徴量DB図38Aは、本実施形態に係る携帯端末用局所特徴量DB3710の構成を示すブロック図である。携帯端末用局所特徴量DB3710は、認識対象物ID3811と認識対象物名3812に対応付けて、本例では50次元の最小特徴点数mminの局所特徴量3813から3815を記憶する。なお、50次元や特徴点数mminは一例であって、これに限定されない。サーバ用局所特徴量DB図38Bは、本実施形態に係るサーバ用局所特徴量DB3720の構成を示すブロック図である。サーバ用局所特徴量DB3720は、認識対象物ID3821と認識対象物名3822に対応付けて、本例では150次元の最大特徴点数mmaxの局所特徴量3823から3825を記憶する。なお、150次元や特徴点数mmaxは一例であって、これに限定されない。[他の実施形態]以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。また、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステムまたは装置も、本発明の範疇に含まれる。また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用されてもよいし、単体の装置に適用されてもよい。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する制御プログラムが、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされる制御プログラム、あるいはその制御プログラムを格納した媒体、その制御プログラムをダウンロードさせるWWWサーバも、本発明の範疇に含まれる。"