"画像データを入力する入力装置と、複数の多段接続分類器グループと、を有し、各々の多段接続分類器は、複数の同一検知角度に対応する分類器が多段接続されて構成され、各分類器は、異なる特徴に対応し、画像データがそれぞれの特徴の面でそれぞれの検知角度の特定物体である信頼度を算出し、該信頼度に基づいて該画像データが特定物体であるか否かを判断する、多角度の特定物体の判断装置において、多段接続分類器グループの分類器間には、自身の前にある同一検知角度に対応する各分類器が算出した前記信頼度から、画像データが該検知角度の自身の後に位置する各分類器に入るか否かを判断する、自己適応姿勢予測装置が設けられている多角度の特定物体の判断装置。請求項1に記載の多角度の特定物体の判断装置において、前記自己適応姿勢予測装置が、前記自己適応姿勢予測装置前の同一検知角度に対応する各分類器が算出した信頼度値を正規化して信頼度正規化値を取得する正規化演算装置と、前記正規化演算装置から得られる信頼度正規化値を融合して検知角度に対応する融合値を取得する融合演算装置と、融合演算装置から得られる各検知角度の融合値から、画像データの各検知角度に関する属性値を算出する姿勢予測装置と、各検知角度のそれぞれの該属性値を所定閾値と比較し、適応性値が所定閾値以上の検知角度の該自己適応姿勢予測装置の後に位置する、画像データの入力のための各分類器を選択する多段接続分類器グループ選択装置と、を有する多角度の特定物体の判断装置。請求項1に記載の多角度の特定物体の判断装置において、特徴の複雑性の増加順に多段接続分類器グループにおける各分類器の配列を行う多角度の特定物体の判断装置。請求項3に記載の多角度の特定物体の判断装置において、各多段接続分類器グループにおける同一の配列位置の分類器を、同一階級のものとし、前記自己適応姿勢予測装置は、第1階級と第2階級の間、または第2階級と第3階級の間に位置する多角度の特定物体の判断装置。請求項1に記載の多角度の特定物体の判断装置において、前記特定物体が、人の顔である、多角度の特定物体の判断装置。請求項1に記載の多角度の特定物体の判断装置において、前記分類器が、強分類器である、多角度の特定物体の判断装置。画像データを入力する入力ステップと、複数の並列の分類ステップと、を有し、各々の分類ステップが、複数の同一検知角度に対応するサブ分類ステップから順次構成され、各サブ分類ステップは、異なる特徴に対応し、各サブ分類ステップにおいて、画像データがそれぞれの特徴面でそれぞれの検知角度の特定物体である信頼度を算出し、該信頼度に基づいて該画像データが特定物体であるか否かを判断する、多角度の特定物体の判断方法において、分類ステップのサブ分類ステップ間には、自身のステップ前にある同一検知角度に対応する各サブ分類ステップで算出した前記信頼度から、画像データに対して自身のステップ後の該検知角度の各サブ分類ステップを行うか否かを判断する、自己適応姿勢予測ステップが設けられている多角度の特定物体の判断方法。請求項7に記載の多角度の特定物体の判断方法において、前記自己適応姿勢予測ステップが、前記自己適応姿勢予測ステップ前の同一検知角度に対応する各サブ分類ステップで算出した信頼度値を正規化して信頼度正規化値を取得する正規化演算ステップと、前記正規化演算ステップから得られる信頼度正規化値を融合して検知角度に対応する融合値を取得する融合演算ステップと、融合演算ステップから得られる各検知角度の融合値から、画像データの各検知角度に関する属性値を算出する姿勢予測ステップと、各検知角度のそれぞれの該属性値を所定閾値と比較し、適応性値が所定閾値以上の検知角度の該自己適応姿勢予測ステップ後の各サブ分類ステップを選択し、画像データの処理を行う分類ステップ選択ステップと、を有する多角度の特定物体の判断方法。請求項7に記載の多角度の特定物体の判断方法において、特徴の複雑性の増加順に分類ステップにおける各サブ分類ステップの配列を行う多角度の特定物体の判断方法。請求項9に記載の多角度の特定物体の判断方法において、各分類ステップにおける同一の配列順のサブ分類ステップを、同一階級のステップとし、前記自己適応姿勢予測ステップは、第1階級と第2階級の間、または第2階級と第3階級の間で行われる多角度の特定物体の判断方法。本発明は、従来技術における前記問題点を鑑みてなされたもので、特定物体検知工程におけるウィンドウ画像に対して、特定物体画像への判断のキーポイントとなるか否かに着目して、該キーポイントをターゲットとした多角度の特定物体の判断装置及び多角度の特定物体の判断方法を提供することを目的とする。上記目的を達成するため、本発明の1局面によると、多角度の特定物体の判断装置において、画像データを入力する入力装置と、複数の同一検知角度に対応する分類器が多段接続され、各分類器は、異なる特徴に対応し、画像データが対応特徴面で対応検知角度の特定物体である信頼度を算出する、多段接続の分類器グループを複数有し、該信頼度に基づいて該画像データが特定物体であるか否かを判断する、多角度の特定物体の判断装置において、多段接続の分類器グループの分類器間には、自身の前にある同一検知角度に対応する各分類器が算出した前記信頼度に基づいて、画像データが自身の後に位置する該検知角度の各分類器に入るか否かを判断する、自己適応姿勢予測装置が設けられている多角度の特定物体の判断装置を提供する。本発明の他の局面によると、画像データを入力する入力ステップと、複数の同一検知角度に対応するサブ分類ステップから順次構成され、各サブ分類ステップは、異なる特徴に対応し、画像データが対応特徴面で対応検知角度の特定物体である信頼度を算出する、並列の分類ステップを複数有し、該信頼度に基づいて該画像データが特定物体であるか否かを判断する、多角度の特定物体の判断方法において、分類ステップのサブ分類ステップ間には、自身のステップ前にある同一検知角度に対応する各サブ分類ステップで算出した前記信頼度に基づいて、画像データに対して自身のステップ後の該検知角度の各サブ分類ステップを行うか否かを判断する、自己適応姿勢予測ステップが設けられている多角度の特定物体の判断方法を提供する。本発明の前述の局面によると、姿勢予測を入れることで、構成の前階級で一部の入力データの姿に関係のない分類器を放棄することができ、判断速度を高速化でき、同時に、自己適応可能な姿勢予測工程により、入力データの姿に近い分類器を選択して以降の判断に用いるようにしたことで、判断精度の向上を実現することができる。このため、本発明の前述の局面により、検知精度を保証するとともに、特定物体の検知速度を向上することができる。本発明によれば、複数の多段接続の分類器グループ形式の多階級分類器構成を用いることで、ウィンドウ画像に対して特定物体画像を判断する速度及び精度を向上し、高速な検知とともに検知精度の向上も図ることができる。以下、図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。該説明により、本発明の以上の目的及び他の目的、特徴、長所、技術及び産業上の重要性がより明らかになる。図1は、従来の多角度の特定物体の判断装置を示す略図である。ここで、入力装置100は、画像データの入力に用いられており、多段接続分類器グループ110、120、130は、それぞれ異なる検知角度に対応しており、多段接続分類器グループ110は、分類器111、112、......11nの多段接続で構成され、多段接続分類器グループ120は、分類器121、122、......12nの多段接続で構成され、多段接続分類器グループ130は、分類器131、132、......13nの多段接続で構成されており、nは自然数である。分類器番号の左から2桁目の数字は、該分類器の検知角度を代表しており、左から3桁目の数字は、該分類器の所属の多段接続分類機組における位置順を代表し、即ち、複数の多段接続分類器グループにおける左から3桁目の数字が同一の分類器は、同一の階級にあるものと見なされる。同一グループにおける異なる位置の分類器に用いられる特徴は異なっており、異なる組における同一の階級の分類器に用いられる特徴は同一である必要ははい。なお、図1においては、各多段接続分類器グループには、n個の分類器が設けられているが、異なる検知角度に用いられる特徴は異なりうるため、各多段接続分類器グループにおける分類器数も異なっていてもよく、即ち、分類器は、図1に示されているマトリックス配列を必ずしも形成しなくてよい。或いは、言い換えれば、このようなマトリックスは、分類器で完全に埋め尽くされる必要はない。なお、図1には、3つの検知角度に用いる3つの多段接続分類器グループが示されているが、検知角度を増加または低減させてもよいことは、当業者に自明である。例えば、2つの多段接続分類器グループを設けて2つの検知角度に用いてもよく、4つの多段接続分類器グループを設けて4つの検知角度に用いてもよく、さらに多くの多段接続分類器グループを設けてさらに多くの検知角度に用いてもよい。又は、最終的には、1つの多段接続分類器グループのみ設けて単一角度検知に多角度の特定物体の判断装置の1種の特殊形式として用いてもよい。入力された画像データは、それぞれ各多段接続分類器グループに入り、先ず、各グループの第1階級の分類器により、画像データの対応特徴面における対応検知角度の特定物体に属する信頼度を算出し、該信頼度をもとに該画像データが顔のような特定物体に属するか否かを判断する。ある分類器が画像データを非顔と判断すると、即ち、判断結果がF又は偽Falseであると、該画像データを非顔画像に分類し、該画像データの対応検知角度における判断を終了し、判断結果がT又は真Trueであると、該画像データを該角度の次の分類器に入れて判断を行う。このような処理は、多段接続の分類器グループの最後の分類器が終わるまで繰り返し行われる。例えば、第n階級の分類器が画像データと顔と判断し、Tと判断すると、該画像データを顔データに分類する。ここで、各分類器は、いずれの種類の強分類器であり、例えば、サポートベクトルマシンSupportVectorMachine,SVM、Adaboot等の演算法の公知の分類器を用いることができる。各強分類器においては、様々な局部テクスチャ構造の弱特徴やその組み合わせから演算を行うことができ、前記弱特徴は、HAAR特徴、多尺度LBP特徴等の当該分野で通常用いられている特徴である。ある特定物体の分類器は、ある特定姿勢のある特定物体特性の訓練により得ることができる。ここで、所謂姿勢とは、当該分野では通常、図3に示すように、物体の正面画像との回転角度を指している。図3A、3Bは、物体の正面画像との回転状況の例示的な説明であり、図3Aは、面内回転rotationinplaneRIPの場合を示し、図中の最上方の正面画像を基準にし、画像平面に垂直な軸に対して回転する場合である。図3Bは、面外回転rotationoffplaneROPの場合を示し、図中の真ん中の正面画像を基準にし、Pitch上下方向と、Yaw左右揺れ方向の回転の場合である。所謂正面画像は、当該分野の公知公認の概念であり、正面画像と微小な回転角度を有する画像も、実践においては、正面画像として処理されている。図1に示されている関連する従来技術においても、後述の本発明の実施例においても、顔を処理すべき特定物体としているが、従来技術でも本発明でも、顔や、手や、通行人等の各種物体の処理を行うことができる。どのような物体で、どのような特徴で、どのような角度であっても、ジョブの処理前に事前に指定し、かつサンプルを用いて訓練を行えば、対応する分類器を得ることができ、多段接続の分類器グループを得ることができる。図1に示された多角度の特定物体の判断装置は、例えば、静止画像や映像等の各種データ媒体への処理及びそのうちの特定物体の検出に用いることができ、ウィンドウ抽出装置を用いて、全体画像からウィンドウ画像を抽出し、ウィンドウ画像データを画像データとして多角度の特定物体の判断装置に出力して、判断処理を行うことができる。図4は、全図からのウィンドウ画像の抽出を示した略図である。即ち、異なる尺度に応じて異なる歩幅のウィンドウで全画像を移動し、一連のウィンドウ画像を得ることができる。また、抽出により得られるウィンドウ画像であっても、ウィンドウ抽出を行っていない全画像であっても、多角度の特定物体の判断装置は、同様の方式で処理を行うことができる。多角度の特定物体の判断装置からの出力結果は、入力された画像データが特定物体に属しているか、或いは該特定物体の画像であるかの判断であり、真Tと判断された入力画像データは、物体検知の結果として出力することができるが、グループ化装置を用いて、元全画像における、本来は同一の特定物体の、複数の真Tと判断されるウィンドウ画像を1つの画像にグループ化して、1つの特定物体は、1つのみの検出結果を有するようにしてもよい。図5は、ウィンドウ画像のグループ化効果を示す略図である。グループ化される前の、複数の破線フレームで示されるウィンドウ画像は、グループ化により1つの実線フレームで示されるウィンドウ画像となっている。例えば、K平均値グループ化K平均法等の当該分野の公知の従来技術により、該グループ化処理を行ってもよい。多角度の特定物体の判断装置により、真Tと判断されるウィンドウ画像データが全て該特定物体に属していれば、グループ化処理を行わなくても検知結果として出力可能なことは、言うまでもない。図2は、本発明の実施例における多角度の特定物体の判断装置を示す略図である。本発明の実施例における多角度の特定物体の判断装置は、画像データの入力に用いられる入力装置200と、複数の多段接続の分類器グループ210、220、230と、自己適応姿勢予測装置250とを備える。ここで、複数の多段接続の分類器グループ210、220、230は、多段接続の分類器グループを複数有して構成され、信頼度に基づいて該画像データが特定物体であるか否かを判断する。また、各分類器グループは、複数の同一検知角度に対応する分類器が多段接続され、各分類器は、異なる特徴に対応し、画像データが対応特徴面で対応検知角度の特定物体である信頼度値を算出する。また、自己適応姿勢予測装置250は、多段接続の分類器グループの分類器間に設けられた、自身の前にある同一検知角度に対応する各分類器が算出した信頼度値に基づいて、画像データが自身の後に位置する該検知角度の各分類器に入るか否かを判断する。多段接続分類器グループ210、220、230は、それぞれ異なる検知角度に対応しており、多段接続分類器グループ210は、分類器211、212、......21nの多段接続で構成され、多段接続分類器グループ220は、分類器221、222、......22nの多段接続で構成され、多段接続分類器グループ230は、分類器231、232、......23nの多段接続で構成されており、nは自然数である。分類器番号の左から2桁目の数字は、該分類器の検知角度を代表しており、左から3桁目の数字は、該分類器の所属の多段接続分類機組における位置順を代表し、即ち、複数の多段接続分類器グループにおける左から3桁目の数字が同一の分類器は、同一の階級にあるものと見なされる。同一グループにおける異なる位置の分類器に用いられる特徴は異なっており、異なる組における同一の階級の分類器に用いられる特徴は同一である必要はない。なお、図1に示された従来の多角度の特定物体の判断装置と同様に、図2に示された本発明の実施例の多角度の特定物体の判断装置における各多段接続分類器グループには、n個の分類器が設けられているが、異なる検知角度に用いられる特徴は異なりうるため、各多段接続分類器グループにおける分類器数も異なっていてもよい。なお、図2には、3つの検知角度に用いる3つの多段接続分類器グループが示されているが、検知角度を増加または低減させてもよいことは、当業者に自明である。例えば、2つの多段接続分類器グループを設けて2つの検知角度に用いてもよく、4つの多段接続分類器グループを設けて4つの検知角度に用いてもよく、さらに多くの多段接続分類器グループを設けてさらに多くの検知角度に用いてもよく、ひいては、1つの多段接続分類器グループのみ設けて単一角度検知に多角度の特定物体の判断装置の1種の特殊形式として用いてもよい。図1に示された従来の多角度の特定物体の判断装置と同様に、本発明の実施例の多角度の特定物体の判断装置は、全画像の処理のみならず、ウィンドウ抽出装置により得られるウィンドウ画像の処理も可能であり、いずれの画像であっても、本発明の実施例の多角度の特定物体の判断装置は、同様の方式で処理を行うことができる。また、図1に示された従来の多角度の特定物体の判断装置と同様に、本発明の実施例による多角度の特定物体の判断装置からの出力結果は、入力された画像データが特定物体に属しているか、或いは該特定物体の画像であるかの判断結果である。真Tと判断された入力画像データは、物体検知の結果として出力することができるが、グループ化装置を用いて、元全画像における、本来は同一の特定物体の、複数の真Tと判断されるウィンドウ画像を1つの画像にグループ化して、1つの特定物体は、1つのみの検出結果を有するようにしてもよい。図1及び図2に示された多角度の特定物体の判断装置の比較から、そして前述の記載から分かるように、本発明の実施例による多角度の特定物体の判断装置は、従来の多角度の特定物体の判断装置の同一の部材と同一の機能を有しており、各分類器は、強分類器を用いており、訓練により、顔や、手や、通行人等の各種特定物体の処理を行うことができる。どのような物体で、どのような特徴で、どのような角度であっても、ジョブの処理前に事前に指定し、かつサンプルを用いて訓練を行えば、対応の分類器を得ることができ、多段接続の分類器グループを得ることができる。本発明の実施例による多角度の特定物体の判断装置の、従来の多角度の特定物体の判断装置との相違点は、多段接続の分類器グループの分類器間に自己適応姿勢予測装置250が設けられていることである。一部の入力画像データの姿勢とは関係ない分類器を放棄することで、大量の検知時間を節約することができ、入力画像データの姿勢に近い分類器を保留して、以後の判断に用いることで判断精度を確保することができる。図2に示された例においては、多段接続の分類器グループ210における分類器212後の分類器は、例えば、分類器21nは、自己適応姿勢予測装置により、その検知角度と入力画像データの姿勢の差が大きいために以降の判断で使用放棄と判断されるため、その他の角度の入力画像データの姿勢に近い、例えば、分類器グループ220と230における分類器は、引き続き画像処理に用いられている。もちろん、具体的な実施環境に応じて、入力画像に応じて、他の角度の分類器が放棄されてもよい。ここで、自己適応姿勢予測装置250は、入力画像データの物体姿勢に近い検知角度の分類器の選択に用いられており、直接に入力画像データが検知対象としての特定物体に属しているかの判断を行うものではない。自己適応姿勢予測装置前の分類器により、非特定物体画像と判断された入力画像は、引継ぎ処理が行われないため、自己適応姿勢予測装置250に入ることはない。このため、自己適応姿勢予測装置250に入るためには、自己適応姿勢予測装置250により処理される画像データを、特定物体画像であると仮定する必要がある。各多段接続の分類器グループにおいては、演算した特徴の複雑性の増加順に分類器の配列を行っており、前の方の階級の分類器から算出される特徴は比較的に簡単で、演算複雑性も低いが、階級が後の方に行くほど、分類器から算出される特徴の複雑度が増し、演算複雑性も高くなる。しかし、多段接続の分類器グループにおいては、分類器の配列はいずれの順で行ってよく、ターゲットの特徴とは何ら関係もなくてもよく、或いは特徴の他の関係に基づいてもよい。自己適応姿勢予測装置は、多段接続の分類器グループ内のいずれの位置に設けてもよく第1階級と第2階級の間、または第2階級と第3階級の間に設けてもよい。他の階級間に設けられても、入力画像データの姿勢に関係ない分類器を放棄させることができ、検知時間の節約と判断精度の向上の役割を果たすことができる。図6は、本発明の実施例における自己適応姿勢予測装置の概略構成ブロック図である。自己適応姿勢予測装置250は、前記自己適応姿勢予測装置前の同一検知角度に対応する各分類器が算出した信頼度値を正規化して信頼度正規化値を取得する正規化演算装置252と、前記正規化演算装置から得られる信頼度正規化値を融合して検知角度に対応する融合値を取得する融合演算装置254と、融合演算装置から得られる各検知角度の融合値から、画像データの各検知角度に関する属性値を算出する姿勢予測装置256と、各検知角度のそれぞれの属性を所定閾値と比較し、適応性値が所定閾値以上の検知角度の該自己適応姿勢予測装置の後に位置する、画像データを進入させるための各分類器を選択し、多段接続分類器グループ選択装置258と、を有する。自己適応姿勢予測装置250は、多段接続分類器グループにおける同一階級の分類器の間に位置しているため、自己適応姿勢予測装置250及びその構成部分である正規化演算装置252と融合演算装置254と姿勢予測装置256と多段接続分類器グループ選択装置258とも同一階級前の判断結果への予測を行い、換言すると、自己適応姿勢予測装置250とその構成部分により行われる各動作は、ともに同一階級前の各グループにおける分類器に対して行われるものである。正規化演算装置252の役目は、各多段接続分類器グループにおける、自己適応姿勢予測装置250前の各階級の強分類器の出力データを同一測定空間に正規化することである。実行中の第iの多段接続分類器グループが、正規化演算装置252前にm個mは自然数の階級があり、現在第iの多段接続分類器グループにおける第j階級の分類器への処理が行われていると仮定するここで、iとjとも正整数の索引量と、該分類器の演算により得られた画像データは、対応の特徴方面において対応の検知角度の特定物体に属する信頼度値は、valijとなる。正規化演算装置252は、様々なデータ正規化方法を用いることができ、例えば、最大最小化算法MinMax、または、Zscore、MAD、DoubleSigmoid、Tanhestimator等がある。例えば、最大最小化の正規化方法を用いる場合、下記式1により該第iグループの第j階級の分類器の正規化値nvalijを算出することができる。ここで、valmaxvalminは、分類器の訓練工程で得られた値である。具体的には、valmaxは、該第iの多段接続分類器グループに対応する検知角度の該第jの分類器に用いられる特徴に関して行われた訓練から得られた信頼度値中の最大値を表し、即ち、該強分類器が入力された全てのサンプルデータから取得可能な最大値を表す。valminは、該分類器に関して行われた訓練から得られた信頼度値中の最小値を表し、即ち、該強分類器が入力された全てのサンプルデータから取得可能な最小値を表している。訓練で非顔サンプル画像が用いられる場合は、非顔サンプルに対して求められる信頼度値の変化範囲が比較的に大きいため、データ測定時にデータノイズが入りやすくなり、正規化結果の正確性に影響を与えてしまう。分類器の非顔サンプルへの演算から得られた分類結果となる信頼度基準が負値で、顔サンプルへの演算から得られた分類結果となる信頼度基準が正値であることから、該問題を解決するためには、前記式1における、valminを直接0とさせ、正確データ分布からずれるデータノイズの正規化への影響を除去することができる。このような式1への改善を行い、以下の正規化式2が得られる。正規化演算装置252も、例えば、Zscoreのような正規化方法を用いることができる。この場合、下記式3より、該第iグループの第j階級の分類器の正規化値nvalijが算出される。ここで、μとσは、それぞれ該第iの多段接続分類器グループに対応する検知角度の該第jの分類器に用いられる特徴に関して行われた訓練から得られた値の、算術平均値と平均平方差である。融合演算装置254の目的は、データ融合を行うことであり、各多段接続分類器グループの自己適応姿勢予測装置250前の全ての階級の強分類器の演算結果を融合し、各多段接続分類器グループに関する融合値をそれぞれ得ることができる。融合演算装置254は、例えば、加算規則Sum、乗算規則Product、または、MAX等の様々なデータによる融合方法を用いることができる。例えば、融合演算装置254は、加算規則を用いて前の階級の強分類器の出力データの加算融合を行い、多段接続分類器における前の各階級の履歴情報を十分利用可能なだけでなく、融合の信頼性をさらに向上することができる。この場合、下記式4を用いて、第iの多段接続分類器における正規化演算装置252前のm個階級の分類器の信頼度の正規化値nvalijにより、融合値snvaliを求めることができる。或いは、融合演算装置254は、加算規則以外にも、乗算規則を用いて前の階級の強分類器の出力データの加算融合を行うことができ、下記式5を用いて、第iの多段接続分類器における正規化演算装置252前のm個階級の分類器の信頼度の正規化値nvalijにより、融合値snvaliを求めることができる。姿勢予測装置256は、自己適応的に、融合演算装置254からの融合結果に応じて、該特徴物体の最適姿勢、即ち、処理される画像データにおける特定物体の実際角度を予測し、画像データにおける特定物体の角度と対応検知角度の関係に応じて、画像データの対応検知角度に関する属性度を算出し、その自己適応性は、用いた演算式が自己適応的に前の各階級の分類器のデータ分布から姿勢予測が可能なことに表されている。例えば、姿勢予測装置256は、下記自己適応式6により、融合演算装置254から求められた第iの多段接続分類器における前のm個分類器の信頼度の融合値snvaliと、自己適応姿勢予測装置250に含まれる全ての検知角度の多段接続分類器における前のm個分類器の信頼度の融合値の最大値snavlmaxに基づき、画像データの第iの多段接続分類器に対応する検知角度に関する属性度値ratioi求めることができる。ここで、absは、絶対値演算を表す。代替的には、姿勢予測装置256は、下記自己適応式7により、融合演算装置254から求められた第iの多段接続分類器における前のm個分類器の信頼度の融合値と、自己適応姿勢予測装置250に含まれる全ての検知角度の多段接続分類器における前のm個分類器の信頼度の融合値の最大値snvalmaxに基づき、画像データの第iの多段接続分類器に対応する検知角度に関する属性度値ratioiを求めることができる。多段接続分類器グループ選択装置258は、複数の検知角度から最適な1つまたは複数の検知角度を選択して後の階級の物体識別判断に用いており、換言すると、画像データにおける特定物体の角度の、ある検知角度に関する属性度が低すぎると、以降の階級の判断に該検知角度の分類器を再度使用しない。各検知角度の分類器への選択工程において、予め定義された閾値thrを用いて姿勢予測装置256の各角度のために算出した属性度が多段接続分類器グループ選択装置258を通過可能か否かの判断が行われる。例えば、下記式8を用いて、第iの多段接続分類器グループを選択するか否かの判断が行われる。ratioiが所定閾値thr以上であると、選択結果resを1とし、自己適応姿勢予測装置250後に引き続き第iの多段接続分類器グループの分類器を用いることを表し、ratioiが所定閾値thr未満であると、選択結果resを0とし、自己適応姿勢予測装置250後に第iの多段接続分類器グループの分類器を用いないことを表している。もちろん、前記判断基準は、ratioiが所定閾値thrを超えると、選択結果resを1とし、rarioiが所定閾値thr未満であると、選択結果resを0とするように変えてもよい。ここで、閾値thr判断は、一定量のサンプルデータを用いて訓練により得られ、該閾値は、訓練サンプルデータの集合における大半のプラスサンプルが、前記演算により得られる前記属性値が該閾値を超えることを保証することで判断が行われるように、決められている。例えば、顔画像サンプルにおける95を保証すると、顔データと判断してもよく、顔画像サンプルにおける80、90等の高い比率を保証する顔データを顔データとして判断するように該閾値を決めてもよい。図7A、7Bは、自己適応姿勢予測装置の属性値による多段接続分類器グループの選択を例示した図である。図7A、7Bにおいて、5つの検知角度に対応する5つの多段接続分類器グループを用いており、各多段接続分類器グループは図面における1つの柱に対応し、柱の高さは、対応多段接続分類器グループの前記演算から得られた属性値を表しており、破線フレームで囲まれた部分は、対応検知角度の選択を表している。図7Aの実施例において、第4の多段接続分類器グループの属性値は、他の検知角度の属性値よりも明らかに高くなっており、第4の多段接続分類器グループの属性値だけが所定閾値を超えているため、該検知角度のみが選択され判断が行われている。図7Bの実施例において、第3と第4の多段接続分類器グループの属性値とも、所定閾値を超えているため、両方とも選択され判断が行われている。図8は、正面顔画像の入力の場合の、異なる階級の異なる検知角度の分類器により判断された非顔の数を例示した図である。図8において、I、II、IIIは、それぞれ第1階級、第2階級、第3階級を表しており、数字1、2、3、4、5は、それぞれ5つの検知角度を表しており、1が正面Fの検知角度で、2、3のそれぞれの検知角度が、ある2つの面外回転ROPの検知角度であり、4、5のそれぞれの検知角度が、ある2つの面内回転RIPの角度であり、柱の高さは、入力が正面顔画像の場合のそれを非顔と判断した分類器数を表している。ここで注目すべきことは、図8の実験においては、自己適応姿勢予測装置を用いていないことである。入力が正面顔画像の場合、各階級とも、検知角度が面内回転RIPの角度である分類器による判断が非顔となるケースが多く、検知角度が面外回転ROPの角度である分類器による判断が非顔となるケースが明らかに少なくなり、殆ど検知角度が正面の分類器を通過することができた。これから分かるように、異なる角度の分類器により検知可能な姿勢間には、一定の重畳領域がある。そして、これが、本発明の実施例による自己適応姿勢予測装置250を用いることにより、図7Bに示されるように、異なる角度の多段接続分類器グループを選択可能な理由である。図9は、本発明の実施例における自己適応姿勢予測装置が用いられた場合の、それ以降の隣接する階級における分類器の使用時への影響の例を示した図である。図9において、数字1、2、3は、それぞれ3回の実験で1つの自己適応予測装置250の挿入位置がそれぞれ第1階級と第2階級の間、第2階級と第3階級の間、第3階級と第4階級の間であることを示している。図9に示されているのは、検知角度が正面の多段接続分類器グループの場合であり、入力も一定数の正面顔のサンプル画像であり、各挿入位置に対応する2つの柱は、自己適応姿勢予測装置後の隣接するそれぞれの階級左から右へ、第2、3、4階級に対応で分類判断を行う回数と、自己適応姿勢予測装置がない場合の、該階級で分類判断を行う回数の比較であり、各挿入位置に対応する2つの柱のうちの左側は、自己適応姿勢予測装置250の挿入前の状況で、右側が挿入後の状況を示している。図9から分かるように、自己適応姿勢予測装置の挿入前の階級で行う分類判断は、自己適応姿勢予測装置250の挿入後の該階級でも殆ど保留されて行われており、換言すると、自己適応姿勢予測装置250の挿入後の場合、本来使用すべき分類器が殆ど保留され、分類判断を行うため、自己適応姿勢予測装置250により誤って放棄されるケースが極めて少ないことが分かる。誤放棄の原因は、実際の場合の正面顔のサンプル画像は殆ど理想の正面と微小な角度をなしているため、自己適応姿勢予測装置250により他の角度に属していると判断されていることにあるが、このような画像は、実践においては、依然として他の検知角度の多段接続分類器グループの判断を経ることができる。換言すると、自己適応姿勢予測装置の加入により一定検知角度の多段接続分類器グループが放棄されても、装置の判断と検知精度には影響を及ぼしていない。図10は、本発明の実施例における自己適応姿勢予測装置250を用いた場合と、用いない場合の、ある階級分類器による判断後の入力画像データ数の、次の階級に入るべき最多検知角度数に関する分布の比較例である。図10の実験においては、第2階級と第3階級の間に自己適応姿勢予測装置250を加入している。図10の横軸は、第2階級の分類器により判断後の入力画像データが最大第3階級の幾つの検知角度の分類器に入るかを反映し、数字1、2、3、4、5はそれぞれ、入力画像データが最大第3階級の1、2、3、4、5つの検知角度の分類器に入ることを示している。各検知角度数に対応する2つの柱は、それぞれ自己適応姿勢予測装置250を用いない場合と自己適応姿勢予測装置250を用いる場合の、最大対応数の検知角度の分類器に入る入力画像データ数を表している。図10から分かるように、自己適応姿勢予測装置250を用いない、図1のような従来の多角度の特定物体の判断装置においては、入力画像の殆どが、第3階級の3または4つにもなる検知角度の分類器に入る。これに対し、自己適応姿勢予測装置を用いる、図2のような本発明の実施例による多角度の特定物体の判断装置においては、入力画像の殆どが、第3階級の1または2つの検知角度の分類器のみに入り、特に大量の画像が1つの検知角度の分類器のみに入ることで、以降の階級の演算量を減らすことができ、判断検知速度を向上することができる。各多段接続分類器が、特徴演算複雑性が階級の深度に応じて大きくなるように設定される場合は、該性能はより顕著になる。図10の実験においては、5つの多段接続分類器グループを用いており、500個の入力画像データを用いている。各入力画像データに対しては、5つの第1階級の分類器があるため、最初階級には、合計2500個の分類器の演算量がある。3つの階級後に、自己適応姿勢予測装置250を加入していない場合、残りの全階級は、1749回の分類器の演算を行う必要があるが、自己適応姿勢予測装置250を加入した場合は、残りの全階級は、1082回の分類器の演算を行うことになる。換言すると、以降の階級の演算においては、40の時間を自己適応姿勢予測装置250の加入により省略することができ、検知の速度を高速化することができる。更に、多角度の特定物体検出方法も提供される。多角度の特定物体検出方法は、画像データを入力する前記入力装置による入力ステップと、複数の多段接続分類器グループによる複数の並列の分類ステップと、自己適応姿勢予測装置による自己適応姿勢予測ステップが含まれている多角度の特定物体の判断方法として実施することができる。ここで、前記複数の多段接続分類器グループによる複数の並列の分類ステップは、複数の同一検知角度に対応するサブ分類ステップから順次構成され、各分類器による各サブ分類ステップは、異なる特徴に対応し、画像データが対応特徴面で対応検知角度の特定物体である信頼度値を算出する、並列の分類ステップを複数有し、信頼度に基づいて該画像データが特定物体であるか否かを判断する。また、前記自己適応姿勢予測装置による自己適応姿勢予測ステップでは、分類ステップのサブ分類ステップ間に、自身のステップ前にある同一検知角度に対応する各サブ分類ステップで算出した信頼度値に基づいて、画像データに対して自身のステップ後の該検知角度の各サブ分類ステップを行うか否かを判断する。また、前記自己適応姿勢予測ステップが、前記自己適応姿勢予測ステップ前の同一検知角度に対応する各サブ分類ステップで算出した信頼度値を正規化して信頼度正規化値を取得する前記正規化演算装置による正規化演算ステップと、前記正規化演算ステップから得られる信頼度正規化値を融合して検知角度に対応する融合値を取得する前記融合演算装置による融合演算ステップと、融合演算ステップから得られる各検知角度の融合値から、画像データの各検知角度に関する属性値を算出する前記姿勢予測装置による姿勢予測ステップと、各検知角度のそれぞれの属性を所定閾値と比較し、適応性値が所定閾値以上の検知角度の該自己適応姿勢予測ステップ後の各サブ分類ステップを選択し、画像処理を行う前記分類ステップ選択装置による分類ステップ選択ステップと、を含んでいる。ここで、分類ステップにおいて、特徴の複雑性の増加順に分類ステップにおけるサブ分類ステップの配列を行っている。また、各分類ステップにおける同一の配列順のサブ分類ステップを、同一階級のステップとし、前記自己適応姿勢予測ステップは、第1階級と第2階級の間、または第2階級と第3階級の間で行われている。明細書における一連の操作は、ハードウェア、ソフトウェアや、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせにより行うことができる。ソフトウェアにより一連の操作を行う場合は、その中のコンピュータプログラムを専用のハードウェアを内蔵したコンピュータの記憶装置にインストールし、コンピュータに該コンピュータプログラムを実行させることができる。あるいは、コンピュータプログラムを多様な種類の処理が実行可能な汎用コンピュータにインストールし、該コンピュータにコンピュータプログラムを実行させることができる。例えば、コンピュータプログラムを予め記録媒体であるハードディスクやROM等に記憶しておいてもよく、一時的に或いはいは永久的にフロッピディスク、CD-ROM、MO、DVD、ディスク、半導体メモリ等の移動可能な記録媒体に、コンピュータプログラムを記憶しておいてもよい。このような移動可能な記録媒体は、パッケージソフトウェアとして提供することができる。以上のように、具体的な実施例により本発明を詳細に説明したが、本発明の精神を逸脱しない範囲内で、当業者は、実施例に対して、様々な変更と代替を行うことが可能なことは、言うまでもない。言い換えれば、本発明は説明形式で開示されているが、限定的に解釈されてはならない。本発明の要旨は、添付された請求範囲により判断されるべきである。"