対象のインスタンスがポジティブインスタンスであるか否かを示す識別スコアを計算する弱識別器を、複数のバッグから抽出した特徴量と各バッグがポジティブバッグかネガティブバッグかという情報であるバッグラベルとに基づいて生成する弱識別器生成手段と、前記弱識別器生成手段によって生成された弱識別器に基づいて前記識別スコアを計算する弱識別手段と、前記弱識別手段によって計算された識別スコアに基づいて対象のインスタンスが正確な対象物体のインスタンスポジティブインスタンスである確率インスタンス確率を計算するインスタンス確率計算手段と、前記インスタンス確率計算手段で計算されたインスタンス確率に基づいて、ポジティブインスタンスがバッグ内に2つ以上含まれる確率バッグ確率を計算するバッグ確率計算手段と、前記バッグ確率計算手段で計算されたバッグ確率の尤もらしさを表す尤度を、前記バッグラベルに基づいて計算する尤度計算手段と、を含む学習装置。前記正確な対象物体のインスタンスは、位置、サイズ、および回転角が正確である対象物体のインスタンスである、請求項1に記載の学習装置。前記バッグ確率計算手段は、バッグ内に含まれる2つ以上のポジティブインスタンスが、摂動の程度が近い2つ以上のインスタンスである確率条件付バッグ確率を計算する条件付バッグ確率計算手段である、請求項1又は2に記載の学習装置。請求項1~3のいずれかに記載の学習装置と記憶装置とを含む学習システムであって、前記記憶装置は、正確な対象物体のインスタンスポジティブインスタンスを2つ以上含む、対象物体のインスタンスについて摂動させた多数のインスタンスの集合ポジティブバッグと、ポジティブバッグではないインスタンスの集合ネガティブバッグとに関する、複数のバッグから抽出した特徴量を保持する特徴量記憶手段と、各バッグがポジティブバッグかネガティブバッグかという情報であるバッグラベルを保持するバッグラベル記憶手段と、を含み前記学習装置において、前記弱識別器生成手段は、前記弱識別器を、前記特徴量記憶手段の保持する特徴量と前記バッグラベル記憶手段の保持するバッグラベルとに基づいて生成し、前記尤度計算手段は、前記尤度を、前記バッグラベル記憶手段が保持するバッグラベルに基づいて、学習に用いる複数のバッグを対象に計算し、前記学習装置は、前記尤度計算手段で計算された尤度に基づいて弱識別器を選択する弱識別器選択手段をさらに含み、前記記憶装置は、前記弱識別器選択手段で選択された弱識別器に関するパラメータを記憶するパラメータ記憶手段をさらに含む、学習システム。識別の対象となる画像から特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記特徴量抽出手段が抽出した特徴量について、前記パラメータ記憶手段が記憶する前記パラメータに基づいて前記画像中の物体を識別する識別手段と、を含む請求項4に記載の学習システム。対象のインスタンスがポジティブインスタンスであるか否かを示す識別スコアを計算する弱識別器を、複数のバッグから抽出した特徴量と各バッグがポジティブバッグかネガティブバッグかという情報であるバッグラベルとに基づいて生成し、前記生成された弱識別器に基づいて前記識別スコアを計算し、前記計算された識別スコアに基づいて対象のインスタンスが正確な対象物体のインスタンスポジティブインスタンスである確率インスタンス確率を計算し、前記計算されたインスタンス確率に基づいて、ポジティブインスタンスがバッグ内に2つ以上含まれる確率バッグ確率を計算し、前記計算されたバッグ確率の尤もらしさを表す尤度を、前記バッグラベルに基づいて計算する、学習方法。対象のインスタンスがポジティブインスタンスであるか否かを示す識別スコアを計算する弱識別器を、複数のバッグから抽出した特徴量と各バッグがポジティブバッグかネガティブバッグかという情報であるバッグラベルとに基づいて生成し、前記生成された弱識別器に基づいて前記識別スコアを計算し、前記計算された識別スコアに基づいて対象のインスタンスが正確な対象物体のインスタンスポジティブインスタンスである確率インスタンス確率を計算し、前記計算されたインスタンス確率に基づいて、ポジティブインスタンスがバッグ内に2つ以上含まれる確率バッグ確率を計算し、前記計算されたバッグ確率の尤もらしさを表す尤度を、前記バッグラベルに基づいて計算する、処理をコンピュータに実行させる学習プログラムを格納する記録媒体。しかしながら上記の関連技術では、対象物体の見えの変動が多様な場合に十分高い識別精度を得ることができない。例えば非特許文献1に記載の技術は、学習処理においてバッグ内の画像テンプレートのどれか1つ以上が物体の正確な位置サイズ回転角である確率という確率に基づいた評価尺度を用いている。このため、非特許文献1に記載の技術は、見えの変動が多様な物体に対しては、評価尺度である尤度を最大化しても、バッグ同士で共通した特徴に着目できず、その結果、対象物体が共通して持つ特徴を学習できない。以上より、本発明の目的は、見えの変動が多様な物体であっても高い識別精度を得ることが可能な、物体識別向けの学習装置、学習システム、学習方法、及び学習プログラムを提供することにある。上記目的を達成するために、本発明に係る学習装置は、対象のインスタンスがポジティブインスタンスであるか否かを示す識別スコアを計算する弱識別器を、複数のバッグから抽出した特徴量と各バッグがポジティブバッグかネガティブバッグかという情報であるバッグラベルとに基づいて生成する弱識別器生成部と、弱識別器生成部によって生成された弱識別器に基づいて識別スコアを計算する弱識別部と、弱識別部によって計算された識別スコアに基づいて対象のインスタンスが正確な対象物体のインスタンスポジティブインスタンスである確率インスタンス確率を計算するインスタンス確率計算部と、インスタンス確率計算部で計算されたインスタンス確率に基づいて、ポジティブインスタンスがバッグ内に2つ以上含まれる確率バッグ確率を計算するバッグ確率計算部と、バッグ確率計算部で計算されたバッグ確率の尤もらしさを表す尤度を、バッグラベルに基づいて計算する尤度計算部と、を含む。上記目的を達成するために、本発明に係る学習システムは、上述の学習装置と記憶装置とを含む学習システムであって、記憶装置は、正確な対象物体のインスタンスポジティブインスタンスを2つ以上含む、対象物体のインスタンスについて摂動させた多数のインスタンスの集合ポジティブバッグと、ポジティブバッグではないインスタンスの集合ネガティブバッグとに関する、複数のバッグから抽出した特徴量を保持する特徴量記憶部と、各バッグがポジティブバッグかネガティブバッグかという情報であるバッグラベルを保持するバッグラベル記憶部と、を含み学習装置において、弱識別器生成部は、弱識別器を、特徴量記憶部の保持する特徴量とバッグラベル記憶部の保持するバッグラベルとに基づいて生成し、尤度計算部は、尤度を、バッグラベル記憶部が保持するバッグラベルに基づいて、学習に用いる複数のバッグを対象に計算し、学習装置は、尤度計算部で計算された尤度に基づいて弱識別器を選択する弱識別器選択部をさらに含み、記憶装置は、弱識別器選択部で選択された弱識別器に関するパラメータを記憶するパラメータ記憶部をさらに含む。上記目的を達成するために、本発明に係る学習方法は、対象のインスタンスがポジティブインスタンスであるか否かを示す識別スコアを計算する弱識別器を、複数のバッグから抽出した特徴量と各バッグがポジティブバッグかネガティブバッグかという情報であるバッグラベルとに基づいて生成し、生成された弱識別器に基づいて識別スコアを計算し、計算された識別スコアに基づいて対象のインスタンスが正確な対象物体のインスタンスポジティブインスタンスである確率インスタンス確率を計算し、計算されたインスタンス確率に基づいて、ポジティブインスタンスがバッグ内に2つ以上含まれる確率バッグ確率を計算し、計算されたバッグ確率の尤もらしさを表す尤度を、バッグラベルに基づいて計算する。上記目的を達成するために、本発明に係る記録媒体が格納する学習プログラムは、対象のインスタンスがポジティブインスタンスであるか否かを示す識別スコアを計算する弱識別器を、複数のバッグから抽出した特徴量と各バッグがポジティブバッグかネガティブバッグかという情報であるバッグラベルとに基づいて生成し、生成された弱識別器に基づいて識別スコアを計算し、計算された識別スコアに基づいて対象のインスタンスが正確な対象物体のインスタンスポジティブインスタンスである確率インスタンス確率を計算し、計算されたインスタンス確率に基づいて、ポジティブインスタンスがバッグ内に2つ以上含まれる確率バッグ確率を計算し、計算されたバッグ確率の尤もらしさを表す尤度を、バッグラベルに基づいて計算する、処理をコンピュータに実行させる。本発明における物体識別向けの学習装置、学習システム、学習方法、及び学習プログラムによれば、見えの変動が多様な物体であっても高い識別精度を得ることができる。まず、本発明の理解を容易にするために、本発明の関連技術について詳細に説明する。非特許文献1では、対象物体である事象をポジティブと呼び、対象物体でない事象をネガティブと呼ぶ。また、位置サイズ回転角が正確である対象物体の画像テンプレートをポジティブインスタンスと呼び、正確でない対象物体の画像テンプレートおよび対象物体でない画像テンプレートのことをネガティブインスタンスと呼ぶ。尚、インスタンスという言葉は、画像テンプレートそのものを指すことと、画像テンプレートを任意の特徴量に変換した特徴量テンプレートを指すことがある。非特許文献1では、バッグの中にポジティブインスタンスが1つでも存在すれば、そのバッグをポジティブバッグと呼び、バッグの中にネガティブインスタンスのみが存在すれば、そのバッグをネガティブバッグと呼ぶ。図1は、非特許文献1におけるポジティブバッグとネガティブバッグの概念図である。バッグがポジティブかネガティブかという情報をバッグラベルと呼ぶ。図2及び図3は、摂動させて切出した画像テンプレートを説明するための図である。具体的には、図2は、位置に関して摂動させて切出した画像テンプレートを説明するための図である。図2は、対象物体の画像テンプレートを横方向と縦方向に摂動させた画像テンプレートの集合を示す。図2において、縦軸は縦方向の位置の摂動を示す。また、横軸は横方向の位置の摂動を示す。図3は、スケール回転角に関して摂動させて切出した画像テンプレートを説明するための図である。図3は、対象物体の画像テンプレートを回転角とスケールとに関して摂動させた画像テンプレートの集合を示す。図3において、縦軸はスケールの摂動を示す。また、横軸は回転角の摂動を示す。ポジティブバッグは、図2と図3に示すように、位置やサイズ等を摂動させて切出した画像テンプレート群で構成される。図4は、物体識別の学習処理に用いるデータを説明するための図である。図4において、1星のマークは物体画像テンプレートを摂動させて生成した画像テンプレートである。また、2四角のマークは物体画像以外のその他の画像テンプレートから生成した画像テンプレートである。図4に示すように、学習処理に用いるデータは、対象物体の画像テンプレートを摂動させて生成した画像テンプレートの集合であるポジティブバッグとその他の画像テンプレートから生成した画像テンプレートの集合であるネガティブバッグとを含む。実際に学習する際には、複数のポジティブバッグと1つ以上のネガティブバッグが用いられる。以下に、非特許文献1の学習処理における計算手順を説明する。i番目のバッグ内のj番目の画像テンプレートが対象物体である確率をPijとし、バッグ内の1つ以上の画像テンプレートが対象物体である確率をPiとすると、Piは式1によって計算される。また、識別結果の尤もらしさを評価する評価尺度をLとすると、Lは式2によって定義される。tiは、i番目のバッグに対象物体が1つ以上含まれている場合は1、そうでない場合は0をとる変数である。非特許文献1に記載の技術は、上記Lで表される尤度を最大化するように学習パラメータを求める。以上の非特許文献1で与えられる言葉の定義は、以下に記載する本発明の実施の形態における説明でも、特に断らない限りにおいて同様の意味で使用する。以下、本発明の実施の形態について説明する。なお、各実施の形態の学習システムを構成する各装置における各部は、制御部、メモリ、メモリにロードされたプログラム、プログラムを格納するハードディスク等の記憶ユニット、ネットワーク接続用インターフェースなどからなり、ハードウェアとソフトウェアの任意の組合せによって実現される。そして特に断りのない限り、その実現方法、装置は限定されない。制御部は、CPUCentralProcessingUnit。以下同様。などからなり、オペレーティングシステムを動作させて学習システムの各装置の全体を制御する。また、制御部は、例えばドライブ装置などに装着された記録媒体からメモリにプログラムやデータを読み出し、これにしたがって各種の処理を実行する。記録媒体は、例えば光ディスク、フレキシブルディスク、磁気光ディスク、外付けハードディスク、半導体メモリ等であって、コンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能に記録する。また、コンピュータプログラムは、通信網に接続されている図示しない外部コンピュータからダウンロードされても良い。また、各実施の形態の説明において利用するブロック図は、ハードウェア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、これらの図においては、各実施の形態の構成部は物理的に結合した一つの装置により実現されるよう記載されている場合もあるが、その実現手段は特に限定されない。すなわち、二つ以上の物理的に分離した装置を有線または無線で接続し、これら複数の装置により、各実施の形態のシステムを実現しても良い。<第1の実施の形態>図5は、本発明の第1の実施の形態における学習システム10の機能構成を示すブロック図である。図5に示すように、学習システム10は、学習装置100と、記憶装置200とを含む。学習装置100は、弱識別器生成部110と、弱識別部120と、インスタンス確率計算部130と、バッグ確率計算部140と、尤度計算部150と、弱識別器選択部160とを含む。記憶装置200は、特徴量記憶部210と、バッグラベル記憶部220と、パラメータ記憶部230とを含む。まず、記憶装置200が含む各記憶部について説明する。特徴量記憶部210は、事前に、学習に利用するインスタンスを保持する。本実施の形態において、学習に利用するインスタンスは、画像テンプレートを任意の特徴量に変換したデータであって、ポジティブバッグ又はネガティブバッグに含まれる。すなわち、特徴量記憶部210は、正確な対象物体の画像テンプレートポジティブインスタンスを2つ以上含む、対象物体の画像テンプレートについて摂動させた多数の画像テンプレートの集合ポジティブバッグと、ポジティブバッグではない画像テンプレートの集合ネガティブバッグとに関する、複数のバッグから抽出した特徴量を保持する。バッグラベル記憶部220は、事前に、学習に利用する個々のバッグがポジティブバッグであるかまたはネガティブバッグであるかという情報であるバッグラベルを保持する。パラメータ記憶部230は、弱識別器選択部160で選択された弱識別器に関するパラメータを記憶する。弱識別器に関するパラメータは、具体的には、使用する特徴量、弱識別の手順を決定する値、又は閾値等であり、弱識別器の識別方式によって異なる。次に、学習装置100が含む各構成について説明する。弱識別器生成部110は、対象のインスタンスがポジティブインスタンスであるか否かを示す識別スコアを計算する弱識別器を、特徴量記憶部210の保持する特徴量とバッグラベル記憶部220の保持するバッグラベルとに基づいて生成する。生成される弱識別器は、1種類または複数の特徴量を用いて2クラス識別する任意の識別器でも良い。弱識別部120は、弱識別器生成部110によって生成された弱識別器に基づいて、画像テンプレートを識別処理して、識別スコアを計算する。インスタンス確率計算部130は、弱識別部120によって計算された識別スコアに基づいて対象のインスタンスがポジティブインスタンスである確率インスタンス確率Pijを計算する。インスタンス確率Pijは、例えば、式3によって計算されても良い。式3においてiはバッグの番号、jはインスタンスの番号である。また、Sijは弱識別器によって求められた識別スコアである。係数αとβは、実際のデータを元に近似推定しても良いし、定数としても良い。尚、スコア確率値を量子化して1対1に対応付けた対応表による変換といった、式3による算出以外の算出方法であっても、Pijが数学的に確率としての条件を満たせば良い。バッグ確率計算部140は、インスタンス確率計算部130で計算された、1つのバッグ中のインスタンス全てのインスタンス確率の値から、バッグがポジティブである確率を計算する。ただし、バッグがポジティブであるとは、バッグ中のインスタンスのうち2つ以上がポジティブインスタンスであること、である。すなわち、バッグ確率計算部140は、インスタンス確率計算部130で計算されたインスタンス確率に基づいて、ポジティブインスタンスがバッグ内に2つ以上含まれる確率バッグ確率を計算する。例えば、バッグ確率計算部140は、式4によってバッグ確率を計算しても良い。ただし、式4において、右辺の大括弧内の第1項はすべてのインスタンスがポジティブインスタンスでない確率であり、一方、第2項は1つのインスタンスだけがポジティブインスタンスである確率である。式4におけるPiは、1から第1項と第2項を引くことで、2つ以上のインスタンスがポジティブインスタンスである確率を表していると言える。尤度計算部150は、バッグラベル記憶部220が保持するバッグラベルに基づいて、バッグ確率計算部140で計算された、学習に用いる複数のバッグのバッグ確率の尤もらしさを表す尤度Lを計算する。Lは、例えば式5によって計算しても良い。ここで、tiは以下の値を取る。ただし、Lは尤もらしさを表現すればよいので、対数関数などの単調増加関数でさらに変換しても構わない。また、単調減少関数で変換しても構わない。その場合、後述の弱識別器選択部160は、値が最大になる場合ではなく最小になる場合を選択しても良い。本実施の形態においては、尤度の高さが尤もらしさの高さを表すものとする。弱識別器選択部160は、尤度計算部150で計算された尤度に基づいて弱識別器を選択する。すなわち、弱識別器選択部160は、尤度計算部150で計算された尤度が最も高い弱識別器を選択する。弱識別器選択部160は、選択した弱識別器に関するパラメータをパラメータ記憶部230に記憶する。次に、本発明の第1の実施の形態におけるバッグラベルの定義について説明する。図6は、本発明の第1の実施の形態におけるポジティブバッグとネガティブバッグの概念図である。図6に示すように、本発明の第1の実施の形態では、バッグの中にポジティブインスタンスが2つ以上存在すれば、そのバッグをポジティブバッグと呼び、バッグの中のポジティブインスタンスが1つ以下であれば、そのバッグをネガティブバッグと呼ぶ。次に、図5、及び図7の流れ図を参照して学習システム10の全体の動作について詳細に説明する。図7は、本発明の第1の実施の形態における学習システム10の動作を示す流れ図である。図7に示すように、まず弱識別器生成部110は、特徴量記憶部210の保持する特徴量と、バッグラベル記憶部220の保持するバッグラベルに基づいて、弱識別器を1つ生成する[弱識別器生成ステップステップS110]。弱識別器は、1種類または複数の特徴量を用いて2クラス識別する任意の識別器である。なお、ある弱識別器が最終的に利用されるかどうかは後述のステップS160の結果次第であり、個々の弱識別器の識別精度が高い必要はない。次に、弱識別部120は、1つのインスタンスについて弱識別行い、識別スコアを得る[弱識別実行ステップステップS120]。識別スコアは、例えば0または1の2値をとり得る値でも良いし、実数値でも良い。次に、インスタンス確率計算部130は、インスタンスがポジティブインスタンスである確率、つまり位置、サイズ、および回転角が正確である対象物体のインスタンスである確率インスタンス確率を算出する[インスタンス確率計算ステップステップS130]。なお、ステップS120とステップS130は、1つのバッグ内の全てのインスタンス分だけ繰り返し実行される。次に、バッグ確率計算部140は、バッグがポジティブである確率、つまりバッグ中のインスタンスのうち2つ以上がポジティブインスタンスである確率バッグ確率を、例えば式4に基づいて計算する[バッグ確率計算ステップステップS140]。なお、ステップS120からS140までの処理は、全てのバッグ個数分だけ繰り返し実行される。次に、尤度計算部150は、ステップS140までで計算された学習処理に用いる全てのバッグに関する確率と、バッグラベル記憶部220に記憶されたバッグラベルに基づいて、計算された確率の尤もらしさ尤度Lを計算する[尤度計算ステップステップS150]。先述の通り、尤度計算部150は、例えば式5によりLを計算しても良い。なお、ステップS110からステップS150までの処理は、弱識別器生成ステップで生成された全ての弱識別器候補について繰り返し実行される。ただし、後述のステップS160で選択された弱識別器については除く。つまり、ステップS110からステップS150までの処理は、全ての弱識別器候補のうち未選択のものについて繰り返し実行される。次に、弱識別器選択部160は、ステップS150までの処理で計算された弱識別器の尤度について、最も高い尤度の弱識別器を選択して、弱識別器に関するパラメータをパラメータ記憶部230に記憶する[弱識別器選択ステップステップS160]。なお、ステップS110からS160までの処理は、所定の回数、または、強識別器としての所定の識別精度に達するまで繰り返す。所定の回数は、事前に決められた回数でも良いし、学習処理時間の上限によって回数を決めても良い。また、所定の識別精度は、例えば、ネガティブインスタンスをポジティブインスタンスであると識別した誤受入率と、ポジティブバッグをネガティブバッグと識別した誤棄却率の2つの値が両方とも閾値を下回るように設定しても良い。以上説明したように、本発明の第1の実施の形態における学習システム10は、1つのバッグの中のインスタンスのうち2つ以上がポジティブインスタンスである確率を計算する。つまり学習システム10は、1つのバッグに対応する摂動された画像テンプレート群のうち2つ以上の画像テンプレートの位置サイズ回転角が正しい確率バッグ確率を計算する。学習システム10は、計算したバッグ確率に基づいて学習処理するように構成されているため、見えの変動が多様な物体であっても高い識別精度を得ることが可能な学習ができる。なぜならば、ポジティブバッグは、摂動させた画像テンプレートのみで構成されるため、摂動が粗くなければ、殆ど正確な位置サイズ回転角のテンプレートが必ず複数存在するためである。そのため、本発明の第1の実施の形態における学習システム10によれば、見えの変動が多様な物体に関する識別といった識別が困難な場合においても、バッグが2つ以上のポジティブインスタンスを含む確率という評価尺度である尤度を最大化することで、バッグ同士で共通した特徴を使った弱識別器が選択されやすい。<第2の実施の形態>本発明の第2の実施の形態における学習システムは、バッグ確率計算部が、特定の条件を満たすバッグ確率を計算する条件付バッグ確率計算部である点が、第1の実施の形態における学習システムと異なる。図8は、本発明の第2の実施の形態における学習システム11の機能構成を示すブロック図である。図8に示すように、学習システム11は、学習装置101と記憶装置200とを含む。学習装置101は、第1の実施の形態における学習システム10の学習装置100とほぼ同じ構成であるが、バッグ確率計算部140が、特定の条件を満たすバッグ確率を計算する条件付バッグ確率計算部141である点が異なる。記憶装置200は、第1の実施の形態における学習システム10の記憶装置200と同じ構成である。条件付バッグ確率計算部141は、インスタンス確率計算部130で計算された、1つのバッグ中のインスタンス全ての確率の値から、バッグがポジティブである確率を計算する。ただし、本実施の形態においてバッグがポジティブであるとは、バッグ中のインスタンスのうち特定の条件を満たす2つ以上のインスタンスがポジティブインスタンスであること、である。また、特定の条件とは、インスタンスに対応した画像テンプレートの位置サイズ回転角に関する摂動の程度が近いこと、である。図9、及び図10を参照して摂動の程度が近いことについて詳しく説明する。図9は、位置に関して摂動の程度が近いことを説明するための図である。図10は、スケール回転角に関して摂動の程度が近いことを説明するための図である。図9、及び図10に示すように、摂動の程度が近いとは、例えば、図9と図10において太枠で囲まれた隣接した2つの画像テンプレートの関係に相当する。このように、本実施の形態では摂動の程度が近い2つのインスタンスが同時にポジティブインスタンスであることをバッグがポジティブであると定義する。次に、本発明の第2の実施の形態におけるバッグラベルの定義について説明する。図11は、本発明の第2の実施の形態におけるポジティブバッグとネガティブバッグの概念図である。図11において、3は摂動の程度が近いポジティブインスタンスの例である。また、4は摂動の程度が近くないポジティブインスタンスの例である。図11に示すように、本発明の第2の実施の形態では、バッグの中にポジティブインスタンスが2つ以上存在し、そのポジティブインスタンスに対応した画像テンプレートの摂動の程度が近い場合に、そのバッグをポジティブバッグと呼ぶ。バッグの中のポジティブインスタンスが2つ以上存在しても、摂動の程度が近くない場合は、そのバッグをネガティブバッグと呼ぶ。図12は、摂動の程度とインスタンスがポジティブである確率との関係を説明するための図である。図12に示すように、実際に学習処理するバッグは、摂動させた画像テンプレートのみで構成されるため、摂動が粗くなければ、殆ど正確な位置サイズ回転角のテンプレートが必ず複数存在し、しかもそれらテンプレート同士は摂動の程度が近い、という性質がある。図12において、縦軸はインスタンスがポジティブである確率を示す。また、横軸は摂動の程度を示す。条件付バッグ確率計算部141は、上記の性質に基づき、バッグ内に含まれる2つ以上のポジティブインスタンスが、摂動の程度が近い2つ以上のインスタンスである確率条件付バッグ確率を計算する。条件付バッグ確率計算部141は、式6によって条件付バッグ確率を計算しても良い。ただし、式6において、右辺の大括弧内の第3項Rは摂動の程度が近くない2つのインスタンスがポジティブインスタンスである確率である。つまり、式6におけるPiは、摂動の程度が近い2つのポジティブインスタンスが1組以上存在する確率を表していると言える。Rは、摂動の程度が近くない2つのインスタンスがポジティブインスタンスである確率を表すものであれば、どのような式で表しても良い。本実施の形態において、尤度計算部150は、バッグラベル記憶部220が保持するバッグラベルに基づいて、条件付バッグ確率計算部141で計算された、学習に用いる複数のバッグのバッグ確率の尤もらしさを表す尤度Lを計算する。次に、図8、及び図13の流れ図を参照して学習システム11の全体の動作について詳細に説明する。図13は、本発明の第2の実施の形態における学習システム11の動作を示す流れ図である。図13に示すように、学習システム11の動作は、学習システム10の動作とほぼ同じであるが、図7のステップS140における動作が、ステップS141条件付バッグ確率計算ステップである点が異なる。学習システム11は、ステップ140の動作の代わりに、条件付バッグ確率計算部141が、バッグがポジティブである確率を計算する。つまり、条件付バッグ確率計算部141は、バッグ内の摂動の程度が近い2つのインスタンスがポジティブインスタンスである確率を、例えば式6に基づいて計算する[条件付バッグ確率計算ステップステップS141]。学習システム11における尤度算出ステップS150では、尤度計算部150が、ステップS141までで計算された学習処理に用いる全てのバッグに関する確率と、バッグラベル記憶部220に記憶されたバッグラベルに基づいて、計算された確率の尤もらしさLを計算する。以上説明したように、本発明の第2の実施の形態における学習システム11は、1つのバッグの中のインスタンスのうち摂動の程度が近い2つがポジティブインスタンスである確率を計算する。つまり学習システム11は、1つのバッグに対応する摂動された画像テンプレート群のうち摂動の程度が近い2つの画像テンプレートの位置サイズ回転角が正しい確率条件付バッグ確率を計算する。学習システム11は、計算した条件付バッグ確率に基づいて学習処理するように構成されているため、見えの変動が多様な物体であっても高い識別精度を得ることが可能な学習ができる。なぜならば、ポジティブバッグは、摂動させた画像テンプレートのみで構成されるため、摂動が粗くなければ、殆ど正確な位置サイズ回転角のテンプレートが摂動の程度が近い範囲内に必ず複数存在するためである。そのため、本発明の第2の実施の形態における学習システム11によれば、見えの変動が多様な物体に関する識別といった識別が困難な場合においても、バッグが摂動の程度が近い2つ以上のポジティブインスタンスを含む確率という評価尺度である尤度を最大化することで、バッグ同士で共通した特徴を使った弱識別器が選択されやすい。<第3の実施の形態>本発明の第3の実施の形態は、第1又は第2の実施の形態における学習システムで学習したパラメータを用いて物体の識別処理を行う識別システム20である。図14は、本発明の第3の実施の形態における識別システムと学習システムとの関係の機能構成を示すブロック図である。図14に示すように、識別システム20は、学習システム10又は11が含む記憶装置200と、識別装置300と、を含む。学習システム10又は11については、第1又は第2の実施の形態と同様の構成であるため説明を省略する。また、図14に示すように、識別システム20を含むシステム全体を学習システム30としても良い。識別装置300は特徴量抽出手部310と識別部320とを含む。特徴量抽出部310は、識別の対象となる画像から特徴量を抽出する。識別部320は、特徴量抽出部310が抽出した特徴量について、パラメータ記憶部230から読み出したパラメータに基づいて画像中の物体を識別する。次に、図14、及び図15の流れ図を参照して、識別システム20の動作について説明する。図15は、識別システム20の動作を示す流れ図である。図15に示すように、まずユーザは、識別したい画像を特徴量抽出部310に入力する。特徴量抽出部310は、入力された識別の対象となる画像から特徴量を抽出する[特徴量抽出ステップステップS310]。特徴量抽出部310は、上記の学習システム10又は11の特徴量記憶部210に記憶される特徴量と同じ方式で計算した特徴量を抽出する。ただし、弱識別器選択部160において、選択された弱識別器が必要とする特徴量のみを抽出しても良い。特徴量抽出部310は、どの特徴量が必要かどうかの情報をパラメータ記憶部230から読み出す。次に、識別部320は、特徴量抽出手部310で抽出した特徴量について、パラメータ記憶部230から読み出したパラメータに基づいて画像中の物体の種類を識別する[識別ステップステップS320]。この物体の種類を識別する方式は、学習システム10又は11で採用した手法にあわせれば良い。例えば、特許文献1はLVQの一種である。この手法を学習に採用した場合、識別部320は、特徴量をベクトルとして考え、所定の次元数の特徴量を用いて、識別のパラメータである代表ベクトル参照ベクトルとも呼ぶとの識別を実行すれば良い。以上説明したように、本発明の識別システム20によれば、学習システム10又は11で学習したパラメータを用いることで、見えの変動が多様な物体であっても高い識別精度で識別することができる。<第4の実施の形態>図16は、第4の実施の形態における本発明に係る学習装置102の機能構成を示すブロック図である。図16に示すように、学習装置102は、弱識別器生成部110と、弱識別部120と、インスタンス確率計算部130と、バッグ確率計算部140と、尤度計算部150と、を含む。弱識別器生成部110は、対象のインスタンスがポジティブインスタンスであるか否かを示す識別スコアを計算する弱識別器を、複数のバッグから抽出した特徴量と各バッグがポジティブバッグかネガティブバッグかという情報であるバッグラベルとに基づいて生成する。複数のバッグから抽出した特徴量とバッグラベルは、図16には図示しない記憶装置が保持していても良い。その場合、弱識別器生成部110は、適宜図示しない記憶装置から特徴量とバッグラベルを読み出して、弱識別器を生成しても良い。弱識別部120は、弱識別器生成部110によって生成された弱識別器に基づいて識別スコアを計算する。インスタンス確率計算部130は、弱識別部120によって計算された識別スコアに基づいて対象のインスタンスが正確な対象物体のインスタンスポジティブインスタンスである確率インスタンス確率を計算する。バッグ確率計算部140は、インスタンス確率計算部130で計算されたインスタンス確率に基づいて、ポジティブインスタンスがバッグ内に2つ以上含まれる確率バッグ確率を計算する。尤度計算部150は、バッグ確率計算部140で計算されたバッグ確率の尤もらしさを表す尤度を、バッグラベルに基づいて計算する。バッグラベルは、16には図示しない記憶装置が保持していても良い。その場合、尤度計算部150は、適宜図示しない記憶装置からバッグラベルを読み出して、尤度を計算しても良い。次に、図16、及び図17の流れ図を参照して、学習装置102の動作について説明する。図17は、第4の実施の形態における学習装置102の動作を示す流れ図である。図17に示すように、まず弱識別器生成部110は、複数のバッグから抽出した特徴量と各バッグがポジティブバッグかネガティブバッグかという情報であるバッグラベルとに基づいて、弱識別器を1つ生成する[弱識別器生成ステップステップS110]。次に、弱識別部120は、1つのインスタンスについて弱識別行い、識別スコアを得る[弱識別実行ステップステップS120]。次に、インスタンス確率計算部130は、インスタンスがポジティブインスタンスである確率、つまり位置、サイズ、および回転角が正確である対象物体のインスタンスである確率インスタンス確率を算出する[インスタンス確率計算ステップステップS130]。なお、ステップS120とステップS130は、1つのバッグ内の全てのインスタンス分だけ繰り返し実行される。次に、バッグ確率計算部140は、バッグがポジティブである確率、つまりバッグ中のインスタンスのうち2つ以上がポジティブインスタンスである確率バッグ確率を、例えば式4に基づいて計算する[バッグ確率計算ステップステップS140]。なお、ステップS120からS140までの処理は、全てのバッグ個数分だけ繰り返し実行される。次に、尤度計算部150は、ステップS140までで計算された学習処理に用いる全てのバッグに関する確率と、バッグラベルとに基づいて、計算された確率の尤もらしさ尤度Lを計算する[尤度計算ステップステップS150]。なお、ステップS110からステップS150までの処理は、弱識別器生成ステップで生成された全ての弱識別器候補について繰り返し実行される。その後、学習装置102は、尤度計算ステップで計算された尤度に基づいて弱識別器を選択し、該弱識別器に関するパラメータを図示しない記憶装置に記憶しても良い。以上説明したように、本発明の学習装置102によれば、見えの変動が多様な物体であっても高い識別精度を得ることが可能な学習ができる。次に、本発明の第1の実施の形態の具体的な実施例を説明する。以下、人物の頭部を識別対象とする例について説明する。本実施例では、統計的パターン認識手法として、特許文献1に記載されている手法を用いる。以下、この手法をカスケード型GLVQカスケード型一般化学習ベクトル量子化と表記する。まず、具体的な構成や動作の説明の前に、カスケード型GLVQについて簡潔に説明する。カスケード型に限らずLVQによる手法では、識別したいクラス毎に参照ベクトルと呼ばれる代表ベクトルを用意し、学習処理によって識別に適した参照ベクトルを求める。ここでは、特に、特徴量パターンをD次元ベクトルとした場合について説明する。カスケード型GLVQの学習処理では、まず、ある1次元に着目し、その次元の値のみを使って1次元の参照ベクトルを学習する。この処理をすべての次元分だけ実行することで、1次元の参照ベクトルがD個求まる。そして、1次元参照ベクトルの中で最も識別に向くベクトルを選択する。次に、選択済みの次元と未選択の次元のある1次元に着目し、2次元の参照ベクトルを学習する。そして、1次元目と同様の手順により、2次元の参照ベクトルの中で最も識別に向くベクトルを選択する。このような処理を3次元目以降も繰り返すことで、最終的にD次元の参照ベクトルが求まる。なお、カスケード型GLVQの識別処理では、入力された特徴量パターンと参照ベクトルとの距離を計算し、最も近い参照ベクトルが属するクラスに識別される。次に、本実施例の具体的な構成を説明する。学習システム10の構成図である図5において、学習装置100としてパーソナルコンピュータ、記憶装置200として半導体メモリを用いる。この場合、特徴量記憶部210とバッグラベル記憶部220、パラメータ記憶部230は半導体メモリ上の一部とみなせる。一方、弱識別器生成部110、弱識別部120、インスタンス確率計算部130、バッグ確率計算部140、尤度計算部150、弱識別器選択部160は、パーソナルコンピュータのCPU上で実現できる。なお、特徴量記憶部210は、事前に、位置スケール回転角に関して摂動させた頭部画像テンプレートについて特徴量を抽出したデータポジティブインスタンスと、物体でない画像テンプレートについて特徴量を抽出したデータネガティブインスタンスとを保持する図2、図3参照。これらのデータを用意するのに、位置スケール回転角に関して正確な情報は必要ない。また、バッグラベル記憶部220は、事前に、特徴量記憶部210に記憶されているインスタンスで構成されるバッグの情報として、各バッグがポジティブであるかネガティブであるかという情報バッグラベルを保持する。次に本実施例の動作を説明する。まず、学習システム10は、図7のステップS110に相当する動作を実行する。ステップS110において、弱識別器生成部110は、特徴量記憶部210に記憶されたD次元特徴量のうちある1次元のみに着目した弱識別器を生成する。弱識別器を生成する動作は、カスケード型GLVQにおける1次元分の識別器1次元の参照ベクトル群を学習する動作に相当する。次に、学習システム10は、ステップS120に相当する動作を実行する。ステップS120において、弱識別部120は、S110で生成された弱識別器による弱識別として、カスケード型GLVQにおける1次元分の識別処理を行い、識別スコアを計算する。カスケード型GLVQでは、識別スコアとして実数値が出力される。次に、学習システム10は、ステップS130に相当する動作を実行する。ステップS130において、インスタンス確率計算部130は、式3によって識別スコアからインスタンス確率を計算する。式3の係数αとβについては、例えば、それぞれ1としても良い。なお、学習システム10は、ステップS120とS130との動作を、1つのバッグ内の全てのインスタンス分だけ繰り返し実行する。次に、学習システム10は、ステップS140に相当する動作を実行する。ステップS140において、バッグ確率計算部140は、式4に基づいてバッグがポジティブである確率を計算する。これにより求まる値は、具体的には、バッグの中に正確に切出された頭部画像テンプレートが2つ以上ある確率である。なお、学習システム10は、ステップS120からS140までの動作を、全てのバッグ個数分だけ繰り返し実行する。次に、学習システム10は、ステップS150に相当する動作を実行する。ステップS150において、尤度計算部150は、式5に基づいて尤度を計算する。ただし、計算途中の値が微小な数値になり、数値計算上不安定になる場合があるため、本実施例においては、尤度計算部150は、式5の尤度Lの対数LogLを計算する。なお、学習システム10は、ステップS110からS150までの動作を、全ての弱識別器候補の数Dから選択済みの候補数を引いた回数だけ繰り返し実行する。次に、学習システム10は、ステップS160に相当する動作を実行する。ステップS160において、弱識別器選択部160は、最も高い尤度となる弱識別器を選択し、選択した弱識別器に関するパラメータを、パラメータ記憶部230に記録する。記録するパラメータは、弱識別に使う特徴量次元の番号、カスケード型GLVQの参照ベクトル、弱識別したスコアの閾値である。なお、ステップS110からS160までの処理は所定の回数、例えばD回実行する。以上の動作により、パラメータ記憶部230に学習処理の結果としてのパラメータが保持される。<実施の形態の他の表現>上記の各実施の形態においては、以下に示すような学習装置、学習システム、学習方法、学習プログラム及び識別装置の特徴的構成が示されている以下のように限定されるわけではない。なお、本発明の学習プログラムは、コンピュータに、図7、図13、図15、又は図17に示した各ステップを実行させるプログラムであって、各実施の形態で説明した各ステップの動作を実行させるプログラムであれば良い。付記1対象のインスタンスがポジティブインスタンスであるか否かを示す識別スコアを計算する弱識別器を、複数のバッグから抽出した特徴量と各バッグがポジティブバッグかネガティブバッグかという情報であるバッグラベルとに基づいて生成する弱識別器生成手段と、前記弱識別器生成手段によって生成された弱識別器に基づいて前記識別スコアを計算する弱識別手段と、前記弱識別手段によって計算された識別スコアに基づいて対象のインスタンスが正確な対象物体のインスタンスポジティブインスタンスである確率インスタンス確率を計算するインスタンス確率計算手段と、前記インスタンス確率計算手段で計算されたインスタンス確率に基づいて、ポジティブインスタンスがバッグ内に2つ以上含まれる確率バッグ確率を計算するバッグ確率計算手段と、前記バッグ確率計算手段で計算されたバッグ確率の尤もらしさを表す尤度を、前記バッグラベルに基づいて計算する尤度計算手段と、を含む学習装置。付記2前記正確な対象物体のインスタンスは、位置、サイズ、および回転角が正確である対象物体のインスタンスである、付記1に記載の学習装置。付記3前記バッグ確率計算手段は、バッグ内に含まれる2つ以上のポジティブインスタンスが、摂動の程度が近い2つ以上のインスタンスである確率条件付バッグ確率を計算する条件付バッグ確率計算手段である、付記1又は2に記載の学習装置。付記4付記1~3のいずれかに記載の学習装置と記憶装置とを含む学習システムであって、前記記憶装置は、正確な対象物体のインスタンスポジティブインスタンスを2つ以上含む、対象物体のインスタンスについて摂動させた多数のインスタンスの集合ポジティブバッグと、ポジティブバッグではないインスタンスの集合ネガティブバッグとに関する、複数のバッグから抽出した特徴量を保持する特徴量記憶手段と、各バッグがポジティブバッグかネガティブバッグかという情報であるバッグラベルを保持するバッグラベル記憶手段と、を含み前記学習装置において、前記弱識別器生成手段は、前記弱識別器を、前記特徴量記憶手段の保持する特徴量と前記バッグラベル記憶手段の保持するバッグラベルとに基づいて生成し、前記尤度計算手段は、前記尤度を、前記バッグラベル記憶手段が保持するバッグラベルに基づいて、学習に用いる複数のバッグを対象に計算し、前記学習装置は、前記尤度計算手段で計算された尤度に基づいて弱識別器を選択する弱識別器選択手段をさらに含み、前記記憶装置は、前記弱識別器選択手段で選択された弱識別器に関するパラメータを記憶するパラメータ記憶手段をさらに含む、学習システム。付記5識別の対象となる画像から特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記特徴量抽出手段が抽出した特徴量について、前記パラメータ記憶手段が記憶する前記パラメータに基づいて前記画像中の物体を識別する識別手段と、を含む付記4に記載の学習システム。付記6対象のインスタンスがポジティブインスタンスであるか否かを示す識別スコアを計算する弱識別器を、複数のバッグから抽出した特徴量と各バッグがポジティブバッグかネガティブバッグかという情報であるバッグラベルとに基づいて生成し、前記生成された弱識別器に基づいて前記識別スコアを計算し、前記計算された識別スコアに基づいて対象のインスタンスが正確な対象物体のインスタンスポジティブインスタンスである確率インスタンス確率を計算し、前記計算されたインスタンス確率に基づいて、ポジティブインスタンスがバッグ内に2つ以上含まれる確率バッグ確率を計算し、前記計算されたバッグ確率の尤もらしさを表す尤度を、前記バッグラベルに基づいて計算する、学習方法。付記7前記正確な対象物体のインスタンスは、位置、サイズ、および回転角が正確である対象物体のインスタンスである、付記6に記載の学習方法。付記8前記バッグ確率は、バッグ内に含まれる2つ以上のポジティブインスタンスが、摂動の程度が近い2つ以上のインスタンスである確率条件付バッグ確率である、付記6又は7に記載の学習方法。付記9対象のインスタンスがポジティブインスタンスであるか否かを示す識別スコアを計算する弱識別器を、複数のバッグから抽出した特徴量と各バッグがポジティブバッグかネガティブバッグかという情報であるバッグラベルとに基づいて生成し、前記生成された弱識別器に基づいて前記識別スコアを計算し、前記計算された識別スコアに基づいて対象のインスタンスが正確な対象物体のインスタンスポジティブインスタンスである確率インスタンス確率を計算し、前記計算されたインスタンス確率に基づいて、ポジティブインスタンスがバッグ内に2つ以上含まれる確率バッグ確率を計算し、前記計算されたバッグ確率の尤もらしさを表す尤度を、前記バッグラベルに基づいて計算する、処理をコンピュータに実行させる学習プログラムを格納する記録媒体。付記10前記正確な対象物体のインスタンスは、位置、サイズ、および回転角が正確である対象物体のインスタンスである、付記9に記載の学習プログラムを格納する記録媒体。付記11前記バッグ確率は、バッグ内に含まれる2つ以上のポジティブインスタンスが、摂動の程度が近い2つ以上のインスタンスである確率条件付バッグ確率である、付記9又は10に記載の学習プログラムを格納する記録媒体。以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は以上の実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で同業者が理解し得る様々な変更をすることができる。この出願は、2010年9月9日に出願された日本出願特願2010-201592を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。