"認識対象を含む画像に対し圧縮処理を行なう画像圧縮方法において、前記認識対象を含む画像を入力する画像入力ステップと、この画像入力ステップにより入力された画像に対し平滑化処理を行なうもので、前記画像入力ステップにより入力された画像に対し所定のフィルタ処理を行なうことでフィルタ内の中間値を取得し、この取得した中間値と現在の注目画素値とを比較し、両者の差があらかじめ定められた閾値以上である場合は注目画素に対し何も処理を行なわず、閾値未満の場合は現在の注目画素値を前記取得した中間値で置き換える処理を注目画素が全画素を対象にするまで繰り返し実施する平滑化ステップと、この平滑化ステップにより平滑化された画像に対し隣接する画素間の差分値を算出する差分値算出ステップと、この差分値算出ステップにより算出された差分値に対しその出現頻度に応じて可変長符号化を行なう符号化ステップと、を具備したことを特徴とする画像圧縮方法。認識対象を含む画像に対し圧縮処理を行なう画像圧縮装置において、前記認識対象を含む画像を入力する画像入力手段と、この画像入力手段により入力された画像に対し平滑化処理を行なうもので、前記画像入力手段により入力された画像に対し所定のフィルタ処理を行なうことでフィルタ内の中間値を取得し、この取得した中間値と現在の注目画素値とを比較し、両者の差があらかじめ定められた閾値以上である場合は注目画素に対し何も処理を行なわず、閾値未満の場合は現在の注目画素値を前記取得した中間値で置き換える処理を注目画素が全画素を対象にするまで繰り返し実施する平滑化手段と、この平滑化手段により平滑化された画像に対し隣接する画素間の差分値を算出する差分値算出手段と、この差分値算出手段により算出された差分値に対しその出現頻度に応じて可変長符号化を行なう符号化手段と、を具備したことを特徴とする画像圧縮装置。本発明が解決しようとする課題は、冗長性を持たせ、符号化処理での圧縮効率を高めることができる画像圧縮方法および画像圧縮装置を提供することである。実施形態に係る画像圧縮方法は、認識対象を含む画像に対し圧縮処理を行なう画像圧縮方法において、前記認識対象を含む画像を入力する画像入力ステップと、この画像入力ステップにより入力された画像に対し平滑化処理を行なうもので、前記画像入力ステップにより入力された画像に対し所定のフィルタ処理を行なうことでフィルタ内の中間値を取得し、この取得した中間値と現在の注目画素値とを比較し、両者の差があらかじめ定められた閾値以上である場合は注目画素に対し何も処理を行なわず、閾値未満の場合は現在の注目画素値を前記取得した中間値で置き換える処理を注目画素が全画素を対象にするまで繰り返し実施する平滑化ステップと、この平滑化ステップにより平滑化された画像に対し隣接する画素間の差分値を算出する差分値算出ステップと、この差分値算出ステップにより算出された差分値に対しその出現頻度に応じて可変長符号化を行なう符号化ステップとを具備している。以下、実施形態について図面を参照して説明する。まず、第1の実施形態について説明する。図1は、第1の実施形態に係る画像圧縮装置の構成を概略的に示すものである。第1の実施形態に係る画像圧縮装置は、画像入力手段としての画像入力部101、平滑化手段としての平滑化処理部102、符号化手段としての符号化部103、および、データ出力部104から構成されている。画像入力部101は、たとえば、テレビジョンカメラやイメージスキャナ等で構成され、認識対象を含む画像を収集し、その収集した画像を平滑化処理部102に入力する。具体的には、たとえば、横方向が640画素、縦方向が480画素のデジタル濃淡画像として収集し入力する。平滑化処理部102は、画像入力部101により入力された画像に対し平滑化処理を行ない、その処理結果を符号化部103に出力する。具体的には、たとえば、図2に示すように、3x3のメディアンフィルタ処理を行なうもので、当該フィルタ処理の数式を下記数1に示す。[数1]|Medianf|Thff|Medianf|ThfMedian以下、フィルタ処理の一連の流れについて図3に示すフローチャートを参照して説明する。まず、図2に示すような3x3のメディアンフィルタにより、フィルタ内3x3の中間値を取得するステップS1。次に、取得した中間値と現在の注目画素値とを比較しステップS2、両者の差があらかじめ定められた閾値以上である場合は注目画素に対し何も処理を行なわず、閾値未満の場合は現在の注目画素値をステップS1で取得した中間値で置き換えるステップS3。これらの処理を注目画素が全画素を対象にするまで繰り返し実施することで処理結果を得る。以上のようなフィルタ処理で平滑化処理を実現する。符号化部103は、平滑化処理部102から得られる画像に対し可変長符号化処理を行ない、その処理結果をデータ出力部104に出力する。具体的には、まず、平滑化処理部102から得られる画像に対し得られたデータ値ごとの出現頻度を算出する。データ値ごとの出現頻度がわかれば、出現頻度の高いデータ値ほどビット数の少ない符号を割り当てる方法によって、それぞれのデータ値にハフマン符号を割り当てることが可能であり、ハフマン符号理論に基づいて可変長符号化を行なう。なお、本実施形態ではハフマン符号化の方法を使用したが、符号化の方法としては必ずしもハフマン符号化の方法を用いる必要はなく、たとえば、ランレングス符号化などでもよい。データ出力部104は、符号化部103から得られる符号化された画像を圧縮処理済み画像として出力する。以上説明したように、第1の実施形態によれば、重要な画像情報たとえば、急激な輝度勾配を保持しつつ、圧縮に適した平滑化処理を行なうことで冗長性を持たせ、符号化処理での圧縮効率を高めることができる。次に、第2の実施形態について説明する。図4は、第2の実施形態に係る画像圧縮装置の構成を概略的に示すものである。第2の実施形態に係る画像圧縮装置は、画像入力手段としての画像入力部201、特徴抽出手段としての特徴抽出部202、階調変換手段としての階調変換処理部203、符号化手段としての符号化部204、および、データ出力部205から構成されている。なお、画像入力部201、符号化部204およびデータ出力部205は、前述した第1の実施形態における画像入力部101、符号化部103およびデータ出力部104と同じであるのでその説明は省略する。特徴抽出部202は、画像入力部201により入力された画像に対し認識対象の輝度特徴を抽出し、階調変換処理部203に出力する。具体的には、たとえば、認識対象が書状の場合、文字領域と書状領域背景領域の2つが特徴として得られる。そのため、図5に示すように輝度ヒストグラムを求め、2つの極大値Max1、Max2を抽出する。抽出した極大値付近の輝度値は文字領域、書状領域を表しているため、極大値より階調変換処理部203で用いる閾値Th1、Th2を求める。閾値の求め方としては、単純に極大値から一定値離れた値を閾値Th1、Th2としてもよいし、輝度ヒストグラムの累積値が一定になった値を閾値Th1、Th2としてもよい。階調変換処理部203は、特徴抽出部202から得られた閾値Th1、Th2を基に固定値を割り当てる階調変換処理を行ない、その処理結果を符号化部204に出力する。具体的には、たとえば、認識対象が書状の場合、特徴抽出部202から得られた閾値Th1、Th2により下記数2で示される計算を行なうことで変換することができる。この階調変換の説明図を図6に示す。[数2]fx,y<=Th1f’x,y=Th1fx,y>=Th2f’x,y=Th2以上説明したように、第2の実施形態によれば、認識に影響を与えない階調変換を行なうことで冗長性を持たせ、符号化処理での圧縮効率を高めることができる。次に、第3の実施形態について説明する。図7は、第3の実施形態に係る画像圧縮装置の構成を概略的に示すものである。第3の実施形態に係る画像圧縮装置は、画像入力手段としての画像入力部301、顔領域検出手段としての顔領域検出部302、差分対象判別手段としての差分対象判別部303、差分値算出手段としての差分値算出処理部304、符号化手段としての符号化部305、および、データ出力部306から構成されている。なお、符号化部305およびデータ出力部306は、前述した第1の実施形態における符号化部103およびデータ出力部104と同じであるのでその説明は省略する。画像入力部301は、たとえば、テレビジョンカメラ等で構成され、顔照合を行なう人物に対して顔を含む複数フレームの画像を収集し、その収集した画像を顔領域検出部302に入力する。具体的には、たとえば、横方向が512画素、縦方向が512画素のデジタル濃淡画像として収集し入力する。顔領域検出部302は、画像入力部301により入力された画像から顔パターン顔領域を切り出す。これは、たとえば、文献福井和広、山口修:形状抽出とパターン照合の組合せによる顔特徴点抽出、電子情報通信学会論文誌D、vol.J80-D-H,No.8、pp2170-21771997に記載されている方法を用いることで、精度の高い顔領域の検出が実現可能である。この場合、あらかじめ用意されたテンプレートを画像中移動させながら相関値を求めることにより、最も高い相関値を持った場所を顔領域とする。その他に、固有空間法や部分空間法を利用した顔抽出法などでもよい。差分対象判別部303は、顔領域検出部302により検出された顔領域から差分対象領域を判別し、差分値算出処理部304に出力する。具体的には、たとえば、図8に示すフローチャートのように、顔領域検出部302により検出された顔領域の画像入力部301により入力された画像全体に占める割合を求めステップS11、求めた割合があらかじめ定められた閾値以上の場合は差分対象領域を顔領域とし、顔領域の位置合わせ処理を行ないステップS12、閾値未満の場合は差分対象領域を背景領域とし、特に処理は行なわない。なお、顔領域の位置合わせとしては、たとえば、顔領域検出部302により取得した顔領域の重心を用いて位置合わせを行なうことで実現が可能である。差分値算出処理部304は、差分対象判別部303により判別され処理された画像に対し、下記数3で示すように連続するフレーム間で対応する画素の差分値を算出し、符号化部305に出力する。[数3]ftx,y=ftx,y-ft1x,yすなわち、図9に示すように、入力画像の特徴に応じて差分対象領域を顔領域と背景領域とに切換えることで、データに依存せず効率よく差分値算出処理が行なえる。なお、図9aは差分対象領域が背景領域の場合で、背景画像斜線部分の差分をとる。図9bは差分対象領域が顔領域の場合で、顔画像斜線部分の差分をとる。以上説明したように、第3の実施形態によれば、顔画像の特徴を用いて適切な差分値算出処理を行なうことで冗長性を持たせ、符号化処理での圧縮効率を高めることができる。次に、第4の実施形態について説明する。図10は、第4の実施形態に係る画像圧縮装置の構成を概略的に示すものである。第4の実施形態に係る画像圧縮装置は、前述した第1の実施形態の変形例であり、画像入力手段としての画像入力部401、平滑化手段および差分値算出手段としての平滑化差分処理部402、符号化手段としての符号化部403、および、データ出力部404から構成されている。なお、画像入力部401、符号化部403およびデータ出力部404は、前述した第1の実施形態における画像入力部101、符号化部103およびデータ出力部104と同じであるのでその説明は省略する。平滑化差分処理部402は、入力された画像データに対し、まず平滑化処理を行ない、続いて隣接するピクセル間の差分値算出処理を行ない、その処理結果を符号化部403に出力する。以下、平滑化差分処理部402の処理について図11に示すフローチャートを参照して説明する。まず、図2に示すような3x3のメディアンフィルタにより、フィルタ内3x3の中間値を取得するステップS21。次に、取得した中間値と現在の注目画素値とを比較しステップS22、両者の差があらかじめ定められた閾値以上である場合は注目画素に対し何も処理を行なわず、閾値未満の場合は現在の注目画素値をステップS21で取得した中間値で置き換えるステップS23。次に、隣接するピクセル間の差分値算出処理を行なうステップS24。次に、全画素の探索が終了したか否かをチェックしステップS25、全画素の探索が終了していない場合は注目画素の更新を行ないステップS26、その後、ステップS21に戻り、上記同様な処理を繰り返す。そして、全画素の探索が終了した時点で処理を終了する。具体的には、平滑化処理は、第1の実施形態における平滑化処理部102と同様の方法で実現可能である。また、隣接するピクセル間の差分値算出処理は、下記数4を用いて算出できる。[数4]fx,y=fx,y-fx-1,y以上説明したように、第4の実施形態によれば、重要な画像情報たとえば、急激な輝度勾配を保持しつつ平滑化を行ない、さらに差分値算出処理で圧縮に適した冗長性を持たせることで、符号化処理での圧縮効率を高めることができる。次に、第5の実施形態について説明する。図12は、第5の実施形態に係る画像圧縮装置の構成を概略的に示すものである。第5の実施形態に係る画像圧縮装置は、前述した第2の実施形態の変形例であり、画像入力手段としての画像入力部501、顔領域検出手段としての顔領域検出部502、外れ値算出手段としての外れ値確認部503、階調変換手段としての階調変換処理部504、符号化手段としての符号化部505、および、データ出力部506から構成されている。なお、画像入力部501、階調変換処理部504、符号化部505およびデータ出力部506は、前述した第2の実施形態における画像入力部201、階調変換処理部203、符号化部204よびデータ出力部205同じであり、顔領域検出部502は、前述した第3の実施形態における顔領域検出部302と同じであるのでその説明は省略する。外れ値確認部503は、顔領域検出部502により検出された顔領域の輝度特徴と入力画像の輝度特徴とから外れ値を求め、階調変換処理部504に出力する。たとえば、図13に示すように、顔領域のヒストグラムを求め、この求めた顔領域ヒストグラムから最大値Maxおよび最小値Minを求める。求めた最大、最小値Max、Minから一定値離れた値を閾値Th1、Th2とする。以上説明したように、第5の実施形態によれば、複雑な輝度特徴を保持する顔画像についても、認識に影響を与えない階調変換を行なうことで冗長性を持たせ、符号化処理での圧縮効率を高めることができる。以上説明したように上記実施形態によれば、重要な画像情報たとえば、急激な輝度勾配を保持しつつ、圧縮に適した平滑化処理を行なうことで冗長性を持たせ、符号化処理での圧縮効率を高めることができる。また、認識に影響を与えない階調変換を行なうことで冗長性を持たせ、符号化処理での圧縮効率を高めることができる。さらに、顔画像の特徴を用いて適切な差分値算出処理を行なうことで冗長性を持たせ、符号化処理での圧縮効率を高めることができる。本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行なうことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。"