"予め分類が定められた学習用画像から得た画像特徴情報に基づいて、各分類に属する画像特徴情報を複数に分類した副分類の各々に対する画像特徴情報の確率分布を取得する取得手段と、対象画像について設定した1又は複数の画像領域から得た画像特徴情報と、所与の分類について前記取得手段により取得した副分類の各々に対する画像特徴情報の確率分布と、前記副分類の各々に定められる重みとに基づいて、前記1又は複数の画像領域の各々が前記所与の分類に属する確率に応じた領域尤度を算出する領域尤度算出手段と、前記副分類の各々について前記領域尤度算出手段により算出された領域尤度に基づいて、前記対象画像が前記副分類の各々に属する確率を示す事後確率を算出する事後確率算出手段と、前記副分類の各々について前記事後確率算出手段により算出される事後確率に基づいて、前記副分類の各々に定められる重みを更新する更新手段と、前記更新手段により前記副分類の各々に定められる重みが更新された後に前記領域尤度算出手段により算出される領域尤度に基づいて、前記対象画像が前記所与の分類に属する確率に応じた評価値を算出する評価値算出手段としてコンピュータを機能させるための画像処理プログラム。前記更新手段により前記副分類の各々に定められる重みが更新されるごとに、前記領域尤度算出手段による領域尤度の算出と、前記事後確率算出手段による事後確率の算出を実行し、当該算出される事後確率が収束するか否かを判定する収束判定手段として前記コンピュータをさらに機能させ、前記評価値算出手段は、前記収束判定手段により前記事後確率が収束したと判定された後に、前記領域尤度算出手段により算出される領域尤度に基づいて、前記対象画像が前記所与の分類に属する確率に応じた評価値を算出することを特徴とする請求項1に記載の画像処理プログラム。前記評価値算出手段は、前記対象画像が複数の分類のそれぞれに属する確率を示す評価値を算出し、前記複数の分類の中から、当該複数の分類のそれぞれについて算出された評価値に基づいて分類を選択する分類選択手段として前記コンピュータをさらに機能させるための請求項1又は2に記載の画像処理プログラム。予め分類が定められた学習用画像から得た画像特徴情報に基づいて、各分類に属する画像特徴情報を複数に分類した副分類の各々に対する画像特徴情報の確率分布を取得する取得手段と、対象画像について設定した1又は複数の画像領域から得た画像特徴情報と、所与の分類について前記取得手段により取得した副分類の各々に対する画像特徴情報の確率分布と、前記副分類の各々に定められる重みとに基づいて、前記1又は複数の画像領域の各々が前記所与の分類に属する確率に応じた領域尤度を算出する領域尤度算出手段と、前記副分類の各々について前記領域尤度算出手段により算出された領域尤度に基づいて、前記対象画像が前記副分類の各々に属する確率を示す事後確率を算出する事後確率算出手段と、前記副分類の各々について前記事後確率算出手段により算出される事後確率に基づいて、前記副分類の各々に定められる重みを更新する更新手段と、前記更新手段により前記副分類の各々に定められる重みが更新された後に前記領域尤度算出手段により算出される領域尤度に基づいて、前記対象画像が前記所与の分類に属する確率に応じた評価値を算出する評価値算出手段と、を含むことを特徴とする画像処理装置。分類について学習した画像特徴の確率分布が複数に分かれている場合には、対象画像が所与の分類に属する確率への寄与が個々の確率分布で分散してしまうため、画像が所与の分類に属する確率が精度良く得られないことがある。本発明の目的は、分類について学習される画像特徴の確率分布が複数に分かれていた場合にも、対象画像が所与の分類情報に属する確率を精度良く算出できる画像処理プログラム及び画像処理装置を提供することにある。上記目的を達成するために、請求項1に記載の発明は、予め分類が定められた学習用画像から得た画像特徴情報に基づいて、各分類に属する画像特徴情報を複数に分類した副分類の各々に対する画像特徴情報の確率分布を取得する取得手段と、対象画像について設定した1又は複数の画像領域から得た画像特徴情報と、所与の分類について前記取得手段により取得した副分類の各々に対する画像特徴情報の確率分布と、前記副分類の各々に定められる重みとに基づいて、前記1又は複数の画像領域の各々が前記所与の分類に属する確率に応じた領域尤度を算出する領域尤度算出手段と、前記副分類の各々について前記領域尤度算出手段により算出された領域尤度に基づいて、前記対象画像が前記副分類の各々に属する確率を示す事後確率を算出する事後確率算出手段と、前記副分類の各々について前記事後確率算出手段により算出される事後確率に基づいて、前記副分類の各々に定められる重みを更新する更新手段と、前記更新手段により前記副分類の各々に定められる重みが更新された後に前記領域尤度算出手段により算出される領域尤度に基づいて、前記対象画像が前記所与の分類に属する確率に応じた評価値を算出する評価値算出手段としてコンピュータを機能させるための画像処理プログラムである。また、請求項2に記載の発明は、前記更新手段により前記副分類の各々に定められる重みが更新されるごとに、前記領域尤度算出手段による領域尤度の算出と、前記事後確率算出手段による事後確率の算出を実行し、当該算出される事後確率が収束するか否かを判定する収束判定手段として前記コンピュータをさらに機能させ、前記評価値算出手段は、前記収束判定手段により前記事後確率が収束したと判定された後に、前記領域尤度算出手段により算出される領域尤度に基づいて、前記対象画像が前記所与の分類に属する確率に応じた評価値を算出することを特徴とする請求項1に記載の画像処理プログラムである。また、請求項3に記載の発明は、前記評価値算出手段は、前記対象画像が複数の分類のそれぞれに属する確率を示す評価値を算出し、前記複数の分類の中から、当該複数の分類のそれぞれについて算出された評価値に基づいて分類を選択する分類選択手段として前記コンピュータをさらに機能させるための請求項1又は2に記載の画像処理プログラムである。また、請求項4に記載の発明は、予め分類が定められた学習用画像から得た画像特徴情報に基づいて、各分類に属する画像特徴情報を複数に分類した副分類の各々に対する画像特徴情報の確率分布を取得する取得手段と、対象画像について設定した1又は複数の画像領域から得た画像特徴情報と、所与の分類について前記取得手段により取得した副分類の各々に対する画像特徴情報の確率分布と、前記副分類の各々に定められる重みとに基づいて、前記1又は複数の画像領域の各々が前記所与の分類に属する確率に応じた領域尤度を算出する領域尤度算出手段と、前記副分類の各々について前記領域尤度算出手段により算出された領域尤度に基づいて、前記対象画像が前記副分類の各々に属する確率を示す事後確率を算出する事後確率算出手段と、前記副分類の各々について前記事後確率算出手段により算出される事後確率に基づいて、前記副分類の各々に定められる重みを更新する更新手段と、前記更新手段により前記副分類の各々に定められる重みが更新された後に前記領域尤度算出手段により算出される領域尤度に基づいて、前記対象画像が前記所与の分類に属する確率に応じた評価値を算出する評価値算出手段と、を含むことを特徴とする画像処理装置である。請求項1及び4に記載の発明によれば、分類情報について学習される画像特徴の確率分布が複数に分かれていた場合にも、本構成を有していない場合と比較して、対象画像が所与の分類情報に属する確率を精度良く算出できる。請求項2に記載の発明によれば、副分類の重みを対象画像と指定された分類情報に応じた値に更新できる。請求項3に記載の発明によれば、対象画像の属する分類情報を判定できる。以下、本発明を実施するための実施の形態以下、実施形態というを、図面に従って説明する。図1には、本実施形態に係る画像処理装置10の機能ブロック図を示した。図1に示されるように、画像処理装置10は、画像特徴確率分布データ記憶部100、対象画像取得部102、領域設定部104、画像特徴データ生成部106、分類設定部108、領域尤度算出部110、副分類評価値算出部112、副分類重み更新部114、収束判定部116、分類評価値算出部118、分類選択部120、表示情報生成部122、及び表示部124を備える。画像処理装置10に備えられる上記の各部の機能は、CPU等の制御手段、メモリ等の記憶手段、外部デバイスとデータを送受信する入出力手段、ディスプレイ等の表示手段等を備えたコンピュータが、コンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体に格納されたプログラムを読み込み実行することで実現されるものとしてよい。なお、プログラムは光ディスク、磁気ディスク、磁気テープ、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等の情報記憶媒体によってコンピュータたる画像処理装置10に供給されることとしてもよいし、インターネット等のデータ通信網を介して供給されることとしてもよい。画像特徴確率分布データ記憶部100は、分類ラベルごとの画像特徴量の確率分布を定めるデータを記憶する。例えば、分類ごとの画像特徴量の確率分布は、NNは整数次元の特徴量空間を、MMは整数個の特徴クラスタに分けたモデルにより構成され、各特徴クラスタはガウス分布等の確率分布として構成される。本実施形態では、分類ごとに定められる、特徴量空間を分割する特徴クラスタを、副分類又は画像トピックと称する。分類lの副分類iにより識別されるガウス分布のパラメータは、分類lに属する特徴ベクトルN次元の平均ベクトルμli及びN×N次元の共分散行列Σliにより表される。これらのパラメータの算出方法については後述する。図2には、分類ごとに記憶される画像特徴量の確率分布モデルのパラメータ例を示した。図2に示されるように、分類を識別する分類IDに関連づけて、各副分類の確率分布を定めるパラメータμli及びΣliが記憶される。図3には、各分類ラベルに係る副分類トピックごとに算出される事前確率の例を示した。図3に示される例では、分類ID及び副分類の組について、事前確率λが記憶される。なお、各分類に係る副分類ごとの事前確率は、分類が予め定められた学習用画像に基づき算出されるが、この算出方法の具体例については後述する。対象画像取得部102は、処理の対象とする画像対象画像を取得する。例えば、対象画像取得部102は、画像データベース、カメラ、記録媒体等から対象画像を取得することとしてよい。また、対象画像取得部102は、取得した対象画像に対して、ノイズ除去等の画像処理を施した後に、予め定められたサイズに変換してから当該対象画像を領域設定部104に出力することとしてよい。領域設定部104は、対象画像取得部102から入力された対象画像に1又は複数の部分領域を設定する。例えば、領域設定部104は、対象画像を予め定められたサイズの矩形領域に分割し、分割された各矩形領域を部分領域に設定することとしてもよいし、k-means法等のクラスタリング手法によって互いに色等の画像特徴が近い画素を結合して部分領域を設定することとしてもよい。なお、領域設定部104により設定される部分領域は互いに重なり合っていてもよい。画像特徴データ生成部106は、対象画像について領域設定部104により設定された部分領域ごとに画像特徴を抽出し、抽出した画像特徴に基づく特徴データを生成する。例えば、画像特徴データ生成部106は、部分領域内に含まれる各画素の色成分例えばRGB、Lab、YBr等の色空間における色成分、3スケール、8方向のGaborフィルタ等の演算結果の平均値や分散値を、要素として含むN次元のベクトル特徴ベクトルを特徴データとして生成することとしてよい。なお、要素数Nは、抽出する画像特徴の数に応じて定められる。分類設定部108は、対象画像について評価する対象の分類ラベルを設定する。例えば、分類設定部108は、ユーザーの入力に従って対象の分類を設定してもよいし、画像特徴確率分布データ記憶部100に特徴情報の確率分布が学習された分類の中から未処理の分類を1つずつ対象の分類に設定することとしてもよい。領域尤度算出部110は、対象画像に設定された部分領域について算出された特徴ベクトルxが分類lに属する確率である領域尤度Px|lを算出する。具体的には、領域尤度算出部110は、対象画像について設定された各部分領域の特徴ベクトルxと、分類設定部108により設定された分類lの確率分布モデルと、分類lに係る副分類iにそれぞれ定められる重み係数wliとに基づいて、特徴ベクトルxが分類lに属する確率である領域尤度Px|lを算出する。分類lに係る副分類iにそれぞれ定められる重み係数wliは、分類lのi番目のガウス分布に対する重み係数であり、以下の式1の関係を満たすよう規格化される。なお、wliの初期値は、分類lにおける副分類iの事前確率Pi|l、すなわち図3に示されるλliを用いることとしてよい。領域尤度算出部110は、部分領域に係る平均ベクトルμli及びN×N次元の共分散行列Σli及びwliを用いて、領域尤度Px|lを例えば以下の式2により算出する。なお、副分類評価値算出部112には、式2のpix|lが入力され、分類評価値算出部118には、式2のPx|lが入力される。副分類評価値算出部112は、対象画像Iが分類設定部108で設定された分類lである条件下で、副分類iとなる事後確率pi|I,lを副分類iの評価値として算出する。具体的には、副分類評価値算出部112は、領域尤度算出部110から入力されるpix|lを、対象画像に設定された全ての部分領域について加算すると共に、分類lに係る副分類iの事前確率Pi|lを用いて、pi|I,lを以下の式3により算出する。ここで、Zは規格化因子であり、Pi|lを全てのiについて加算することで得られる。また、副分類iの事前確率Pi|lは、学習データに基づいて算出され、図3に示すテーブルに保持されることとしてよい。このPi|lの算出方法は後述する。副分類重み更新部114は、副分類の重み係数wliを、副分類評価値算出部112により算出される副分類の事後確率に基づいて更新する。例えば、wliの初期値は、事前確率λliとし、副分類重み更新部114は、副分類評価値算出部112により副分類の事後確率が算出された場合には、wli=pi|I,lとして更新することとしてよい。ただし、wliの更新式は上式に限られるものではなく、pi|I,lが大きくなるにつれwliが大きくなるような関係式に基づいて更新するものであればよい。副分類重み更新部114により副分類iの重み係数wliが更新されると、更新された重み係数wliに基づいて、領域尤度算出部110、副分類評価値算出部112による算出処理が再度実行される。収束判定部116は、副分類iの重み係数wliが更新されるごとに、副分類評価値算出部112により算出される事後確率pi|I,lが収束したか否かを判定する。例えば、収束判定部116は、重み係数wliが更新される前に副分類評価値算出部112により算出される事後確率pi|I,lと、重み係数wliが更新された後に副分類評価値算出部112により算出される事後確率pi|I,lとの差が予め定められた範囲内にある場合には収束したと判定し、そうでない場合には収束していないと判定することとしてよい。収束判定部116により、pi|I,lが収束したと判定されるまで、副分類iの重み係数wliの更新、及び更領域尤度算出部110、副分類評価値算出部112による算出処理を繰り返し実行する。分類評価値算出部118は、収束判定部116により事後確率pi|I,lが収束したと判定された場合に、領域尤度算出部110により算出された最新の領域尤度px|lと、予め学習された分類lの事前確率plに基づいて、対象画像Iにおける分類lの事後確率pl|Iを対象画像Iの分類lに係る評価値として算出する。具体的には、分類評価値算出部118は、領域尤度算出部110により算出された領域尤度px|lを対象画像の全部分領域について積算し、さらに分類lの事前確率plを用いて、pl|Iを以下の式4により算出する。ここで、式4の分母は分類lによらず不変のため計算しなくともよいし、固定値で置き換えてもよい。分類評価値算出部118により分類の評価値を算出した場合に、分類設定部108は、他の分類を設定し、設定した分類についての評価値を領域尤度算出部110、副分類評価値算出部112、副分類重み更新部114、収束判定部116、分類評価値算出部118による処理を同様に実行して算出することとしてよい。このようにして、対象画像について対象の全ての分類の評価値を算出する。分類選択部120は、対象画像について対象の全ての分類ごとに算出された評価値事後確率に基づいて、対象画像に対する分類を選択する。例えば、分類選択部120は、評価値が閾値よりも大きい分類を選択することとしてもよいし、評価値が大きい順に予め定められた数の分類を選択することとしてもよい。表示情報生成部122は、対象の全ての分類について算出された評価値や分類選択部120により選択された分類に基づいて、表示情報を生成する。例えば、表示情報生成部122は、評価値が大きい順に分類を並べた結果を表示する表示情報を生成してもよいし、分類選択部120により選択された分類を表示する表示情報を生成することとしてもよい。表示部124は、表示情報生成部122により生成された表示情報を表示する。ここで、確率分布モデルのパラメータμli,Σli及びλliの算出方法について説明する。まず、予め複数の分類が付与された学習用画像セットSを取得する。そして、分類lに関する確率分布モデルを学習する場合には、分類lが付与された学習用画像セットSlを利用する。Slに含まれる全ての画像について領域分割を行い、各領域の特徴ベクトルを生成し、学習用特徴ベクトルセットFlを生成する。そして、確率分布モデルのパラメータμli,Σli及びλliは、特徴ベクトルの分布として式2のガウス分布を仮定すると、以下の式5で示される対数尤度が最大となるμli,Σli及びλliを探索することにより決定される。探索のアルゴリズムにはたとえばEMアルゴリズムを用いることとしてよい。そして、分類lの事前確率plは、学習用画像セットS中のNs枚の画像のうち、分類lが付与された画像がNl枚あるとすると、pl=Nl/Nsとして算出される。次に、図4に示されたフローチャートに基づいて、画像処理装置10により行われる対象画像の分類判定処理の流れの一例について説明する。図4に示されるように、画像処理装置10は、対象画像を取得しS1001、取得した対象画像を複数の部分領域に分割するS1002。次いで、画像処理装置10は、複数の部分領域の画像特徴に基づいて、各部分領域の特徴ベクトルを生成するS1003。画像処理装置10は、未処理の分類のうち1つを選択しS1004、選択した分類分類lとするについて学習された確率分布モデルを読み出すS1005。さらに、画像処理装置10は、分類lの副分類に定められた事前確率を読み出して、これらを重み係数の初期値に設定するS1006。画像処理装置10は、全ての部分領域の特徴ベクトルについて、分類lの尤度を算出すると共にS1007、分類lの副分類の期待値事後確率を算出するS1008。ここで、副分類の期待値が収束していないと判定される場合にはS1009:N、副分類の期待値を重み計数に設定してS1010、再度S1007に戻りそれ以降の処理を繰り返す。一方で、副分類の期待値が収束したと判定される場合にはS1009:Y、分類lの事後確率を算出するS1011。画像処理装置10は、全ての分類について処理が終了したか否かを判定しS1012、終了していないと判定する場合にはS1012:N、S1004に戻ってそれ以降の処理を繰り返し、終了したと判定する場合にはS1012:Y、算出された事後確率が上位の分類を出力してS1013、処理を終了する。図5には、本実施形態に係る画像処理装置10の処理により変化する、副分類の期待値と確率密度分布の一例を示した。図5a~cは各副分類の確率密度分布を示しており、図5A~Cは図5a~cについて算出される各副分類の期待値をそれぞれ示している。図5a~cには、副分類1~3の各々の確率密度分布が示されており、副分類1~3の確率密度分布における振幅の積分値の総和は1である。ここで、図5a~cの黒丸で示されているのは対象画像に設定された各部分領域の特徴ベクトルであり、副分類1には1つ、副分類2には4つ、副分類3には1つが含まれているとする。その場合に、初期状態の重み係数に従って各副分類の期待値を計算すると、図5Aのように、振幅の小さい副分類2に属する部分領域の影響が強く出ない。しかしながら、図5b及びcに示されるように、各副分類の期待値が大きいほど重み係数が大きくなるように更新することで、副分類2の期待値による寄与が大きくなる。こうすることで、分類の確率密度分布が複数の副分類に分かれて広がっている場合にも、正しく分類されるようになる。また、図6には、対象画像の特徴ベクトルが分類Lに適合していない場合の、副分類の期待値と確率密度分布の一例を示した。図6a~cは各副分類の確率密度分布を示しており、図6A~Cは図6a~cについて算出される各副分類の期待値をそれぞれ示している。図6a~cに示されるように、対象画像の特徴ベクトルが分類Lに適合していない場合には、一部の副分類の振幅を強めることがないため、図6A~Cに示されるように一部の副分類の期待値が増幅されることがない。そのため、重み係数を副分類の期待値に基づいて更新した場合にも、分類の誤判定を招かない。本発明は上記の実施形態に限定されるものではない。例えば、上記の実施形態では、対象画像についての分類を判定する処理に本発明を適用した例を説明したが、対象画像について指定した一部の領域についての分類を判定する処理に本発明を適用することとしてもよい。"