"画像の被写体領域を検出する検出部と、検出された前記被写体領域毎に、少なくとも前記被写体領域の位置情報を含む特徴量を生成する特徴量生成部と、前記被写体領域毎に生成された特徴量を組み合わせて、前記画像に対応する組み合わせ特徴量を生成する組み合わせ特徴量生成部と、生成された前記組み合わせ特徴量に基づいて、前記画像に写っている被写体の組み合わせに対応するラベルを判別する判別部とを備える情報処理装置。学習用の画像に対応する前記組み合わせ特徴量とラベルとを入力として機械学習を行う組み合わせ被写体判別器をさらに備え、前記判別部は、生成された前記組み合わせ特徴量に基づき、予め学習済みの組み合わせ被写体判別器を用いて、前記画像に写っている被写体の組み合わせに対応する前記ラベルを判別する請求項1に記載の情報処理装置。前記特徴量生成部は、検出された前記被写体領域毎に、少なくとも前記被写体領域の位置情報と、前記被写体領域における被写体個別の判別結果とを組み合わせて前記特徴量を生成する請求項2に記載の情報処理装置。前記特徴量生成部は、検出された前記被写体領域毎に、少なくとも前記被写体領域の位置情報と、前記被写体領域の画像特徴とを組み合わせて前記特徴量を生成する請求項2に記載の情報処理装置。前記被写体領域の前記位置情報には、前記被写体領域の形状、中心座標、大きさ、または傾きのうちの少なくとも一つを含む請求項2に記載の情報処理装置。前記画像は、料理を被写体とする料理画像であり、前記検出手段は、前記料理画像上の皿が写っている領域を前記被写体領域として検出する請求項2に記載の情報処理装置。情報処理装置の情報処理方法において、前記情報装置による、画像の被写体領域を検出する検出ステップと、検出された前記被写体領域毎に、少なくとも前記被写体領域の位置情報を含む特徴量を生成する特徴量生成ステップと、前記被写体領域毎に生成された特徴量を組み合わせて、前記画像に対応する組み合わせ特徴量を生成する組み合わせ特徴量生成ステップと、生成された前記組み合わせ特徴量に基づいて、前記画像に写っている被写体の組み合わせに対応するラベルを判別する判別ステップとを含む情報処理方法。コンピュータを、画像の被写体領域を検出する検出部と、検出された前記被写体領域毎に、少なくとも前記被写体領域の位置情報を含む特徴量を生成する特徴量生成部と、前記被写体領域毎に生成された特徴量を組み合わせて、前記画像に対応する組み合わせ特徴量を生成する組み合わせ特徴量生成部と、生成された前記組み合わせ特徴量に基づいて、前記画像に写っている被写体の組み合わせに対応するラベルを判別する判別部として機能させるプログラム。上述した従来の料理画像解析技術では、画像内に複数の料理が写っている場合、それらの各料理に対してそれぞれその種類を個別に判別する処理を行っており、同時に写っている料理どうしの組み合わせなどは考慮されていなかった。本開示はこのような状況に鑑みてなされたものであり、同時に喫食される料理どうしの組み合わせを利用することによって、より高い精度で画像内の料理を判別できるようにするものである。本開示の一側面である情報処理装置は、画像の被写体領域を検出する検出部と、検出された前記被写体領域毎に、少なくとも前記被写体領域の位置情報を含む特徴量を生成する特徴量生成部と、前記被写体領域毎に生成された特徴量を組み合わせて、前記画像に対応する組み合わせ特徴量を生成する組み合わせ特徴量生成部と、生成された前記組み合わせ特徴量に基づいて、前記画像に写っている被写体の組み合わせに対応するラベルを判別する判別部とを備える。本開示の一側面である情報処理装置は、学習用の画像に対応する前記組み合わせ特徴量とラベルとを入力として機械学習を行う組み合わせ被写体判別器をさらに備えることができ、前記判別部は、生成された前記組み合わせ特徴量に基づき、予め学習済みの組み合わせ被写体判別器を用いて、前記画像に写っている被写体の組み合わせに対応する前記ラベルを判別することができる。前記特徴量生成部は、検出された前記被写体領域毎に、少なくとも前記被写体領域の位置情報と、前記被写体領域における被写体個別の判別結果とを組み合わせて前記特徴量を生成することができる。前記特徴量生成部は、検出された前記被写体領域毎に、少なくとも前記被写体領域の位置情報と、前記被写体領域の画像特徴とを組み合わせて前記特徴量を生成することができる。前記被写体領域の前記位置情報には、前記被写体領域の形状、中心座標、大きさ、または傾きのうちの少なくとも一つを含むことができる。前記画像は、料理を被写体とする料理画像であり、前記検出手段は、前記料理画像上の皿が写っている領域を前記被写体領域として検出することができる。本開示の一側面である情報処理方法は、情報処理装置の情報処理方法において、前記情報装置による、画像の被写体領域を検出する検出ステップと、検出された前記被写体領域毎に、少なくとも前記被写体領域の位置情報を含む特徴量を生成する特徴量生成ステップと、前記被写体領域毎に生成された特徴量を組み合わせて、前記画像に対応する組み合わせ特徴量を生成する組み合わせ特徴量生成ステップと、生成された前記組み合わせ特徴量に基づいて、前記画像に写っている被写体の組み合わせに対応するラベルを判別する判別ステップとを含む。本開示の一側面であるプログラムは、コンピュータを、画像の被写体領域を検出する検出部と、検出された前記被写体領域毎に、少なくとも前記被写体領域の位置情報を含む特徴量を生成する特徴量生成部と、前記被写体領域毎に生成された特徴量を組み合わせて、前記画像に対応する組み合わせ特徴量を生成する組み合わせ特徴量生成部と、生成された前記組み合わせ特徴量に基づいて、前記画像に写っている被写体の組み合わせに対応するラベルを判別する判別部として機能させる。本開示の一側面においては、画像の被写体領域が検出され、検出された前記被写体領域毎に、少なくとも前記被写体領域の位置情報を含む特徴量が生成され、前記被写体領域毎に生成された特徴量を組み合わせて、前記画像に対応する組み合わせ特徴量が生成され、生成された前記組み合わせ特徴量に基づいて、前記画像に写っている被写体の組み合わせに対応するラベルが判別される。本開示の一側面によれば、画像内の料理を判別することができる。また、本開示の一側面によれば、画像内の料理の組み合わせを判別することができる。以下、本開示を実施するための最良の形態以下、実施の形態と称するについて、図面を参照しながら詳細に説明する。<1.実施の形態>初めに、実施の形態である料理判別装置の概要を説明する。一般に、料理に関しては以下のような相関性が知られている。例えば、料理と配膳方法の相関として、主食となるご飯と味噌汁は、おかずとなる主菜と副菜よりも手前側に配膳されることが多い。料理とそれが盛られる皿の相関として、魚料理は矩形皿に盛られることが多い。同時に喫食される料理どうしの相関として、主食とおかずを兼ねる料理どうしの組み合わせは少ない。なお、当然ながら、上述した相関に当てはまらない例外も多数存在する。このように、料理については、配膳の位置、盛られる皿の形、同時に喫食される料理との組み合わせなどと相関がある。この相関を利用すれば、単にその料理の画像的な特徴だけを解析して種類を判別するよりも、判別精度を上げることができると考えられる。そこで、実施の形態である料理判別装置においては、そのような相関を利用して、料理を単品としてではなく、複数の料理の組み合わせとして判別するようにする。図1は、料理画像に写っている複数の料理を料理組み合わせとして判別したときの判別結果を示している。同図Aには、ラーメンと炒飯が写っているが、この画像を判別対象とした場合、一方の料理に対してラーメンと判別され、他方の料理に対して炒飯と判別されるのではなく、画像全体に対する料理組み合わせとしてラーメン、炒飯と判別される。なお、料理組み合わせの表記では、画像を占める面積が広いものが先左側に記述される。したがって、料理組み合わせが判別された後、画像内でより広い面積を占める料理に対してラーメンと判別し、他方の料理に対して炒飯と判別することが可能である。同図Bについても同様に、味噌汁、ご飯が単品として判別されるのではなく、画像全体に対して料理組み合わせ味噌汁、ご飯と判別される。同図Cについても同様である。[料理判別装置の構成例]図2は、実施の形態である料理判別装置の構成例を示している。この料理判別装置10は、料理画像取得部11、料理領域検出部12、特徴量生成部13、組み合わせ特徴量生成部14、ラベル設定部15、組み合わせ特徴量判別器16、組み合わせ判別部17、ラベル判定部18、および提示部19から構成される。料理画像取得部11は、組み合わせ特徴量判別器16を機械学習させるための学習処理時において、学習用の料理画像を取得して料理領域検出部12に出力する。ただし、学習用の料理画像については、後述する料理組み合わせクラスのいずれかに対応する料理の組み合わせが被写体として写っているものを用意するようにする。また、料理画像取得部11は、料理画像に写っている料理の組み合わせを判別する判別処理時において、判別対象とする料理画像被写体として1以上の料理が撮影されている画像を取得して料理領域検出部12に出力する。料理領域検出部12は、料理画像上の料理が写っている領域料理領域を検出し、検出結果を特徴量生成部13に出力する。具体的には、料理が盛られている皿の形状を円楕円を含むまたは矩形の皿と想定し、料理画像から円、楕円、または矩形の皿を料理領域として検出する。なお、検出された料理領域をユーザが削除したり、ユーザが指定した範囲を料理領域として追加したりできるようにしてもよい。図3は、料理画像から円、楕円、または矩形の皿が料理領域として検出される例を示している。同図Aに示されるように、料理画像に複数の料理領域いまの場合、楕円形の皿が存在する場合、その面積が広い方からの順序を示す番号が付与される。同図Bは、料理画像から矩形の皿が料理領域として検出された状態を示している。なお、料理領域として検出する皿の形状については、円、楕円、または矩形に限定されるものではなく、多角形などであってもよい。図4は、料理領域の検出結果に含まれる項目を示している。料理領域の検出結果には、皿の種類を示すdishid、料理領域の位置を示すx,y、料理領域の大きさを示すarea、および料理領域の角度を示すradの5項目が含まれる。換言すれば、料理領域の検出結果は、5次元ベクトルで表現できる。皿の種類を示すdishidは、0円形楕円を含むまたは1矩形とされる。料理領域の位置を示すx,yは、料理画像における料理領域の中心座標を料理画像のサイズで正規化した値であり、00から10までの値とされる。料理領域の大きさを示すareaは、料理領域の面積を料理画像全体の面積で正規化した値であり、00から10までの値とされる。料理領域の角度を示すradは、X軸から料理領域の長辺までの角度であり、0からπまでの値とされる。図5は、円形の料理領域が検出された場合における検出結果に含まれる、料理領域の位置x,yと角度radの例を示している。図6は、矩形の料理領域が検出された場合における検出結果に含まれる場合、料理領域の位置x,yと角度radの例を示している。図2に戻る。特徴量生成部13は、検出された各料理領域に対する特徴量を生成する。具体的には、特徴量生成部13は、料理領域に写っている料理を単品として判別する判別器13Aを内蔵しており、その判別器13Aの判別結果を料理領域の特徴量の一部として用いる。判別器13Aは、複数Nの料理クラス種類の単品料理をそれぞれ撮像して得られた学習用の料理画像を用いた機械学習ブースティング、ランダムフォレストなどによって学習済みである。したがって、判別器13Aにより料理領域の料理の種類を判別した場合、判別結果として複数Nの各料理クラスに対する料理領域の適合の度合いを示す判別スコアが出力される。換言すれば、判別器13Aは、検出された各料理領域に対する特徴量の一部として、複数Nの各料理クラスに対する料理領域の判別スコアを要素とするN次元ベクトルを出力することになる。図7は、判別器13Aに対して予め学習させておく料理クラスの一例を示している。本実施の形態の場合、料理クラスは、同図に示されるように、料理クラスは、ご飯、丼もの、味噌汁、スープ、うどん、そば、ラーメン、パスタ、肉料理、魚料理、野菜料理、サラダ、果物、スイーツ、飲み物、および弁当の16クラスとする。なお、当然ながら、料理クラスの数やその名称についてはこれに限るものではない。なお、特徴量生成部13において判別器13Aを用いて、各料理領域に対する特徴量の一部を生成する代わりに、従来存在している画像特徴量抽出技術色情報、テクスチャ情報、エッジ情報などを用いるものを採用するようにしてもよい。特徴量生成部13はさらに、各料理領域に対して、料理領域検出部12による料理領域の検出結果5次元ベクトルと、判別器13Aの判別結果16次元ベクトルとを連結し、図8に示すような特徴量21次元ベクトルを生成して、組み合わせ特徴量生成部14に出力する。組み合わせ特徴量生成部14は、料理画像の各料理領域に対して生成された特徴量21次元ベクトルを、対応する料理領域の面積の大きい順に連結することにより、料理画像に対応する組み合わせ特徴量を生成する。生成された組み合わせ特徴量は、学習処理時においては組み合わせ特徴量判別器16に、判別処理時においては組み合わせ判別部17に出力される。なお、料理画像から複数Mの料理領域が検出されている場合、組み合わせ特徴量としてM×21次元ベクトルが生成されることになるが、Mの値によっては後段の演算量が膨大となってしまう。そこで、本実施の形態においては、料理画像から検出された料理領域のうち、面積が大きい方から順に2番目までの特徴量を連結し、42=2×21次元ベクトルの組み合わせ特徴量を生成するものとする。ラベル設定部15は、学習処理時において、学習用の料理画像に写っている料理の組み合わせ料理組み合わせクラスを示す料理組み合わせラベルを組み合わせ特徴量判別器16に通知する。図9は、料理組み合わせクラスの一例を示している。ただし、同図は、図7に示されたように料理クラスを16クラスとした場合に対応しており、料理組み合わせクラスのクラス数は、同じ料理の組み合わせを許容した256=16×16クラスとなっている。料理組み合わせクラスラベルの表記は、料理画像を占める面積が大きい方から順に2種類の料理名が列記される。組み合わせ特徴量判別器16は、学習処理時においては、学習用の料理画像に対する組み合わせ特徴量と、ラベル設定部15から通知される当該学習用の料理画像に対する料理組み合わせラベルとを入力として機械学習ブースティング、ランダムフォレストなどを行う。判別処理時においては、判別対象の料理画像に対する組み合わせ特徴量を入力とし、その判別結果として、各料理組み合わせクラス256クラスに対する判別対象の料理画像の適合の度合いを示す判別スコアを出力する。組み合わせ判別部17は、判別処理時において、判別対象の料理画像に対する組み合わせ特徴量を組み合わせ特徴量判別器16に入力し、それに応じて組み合わせ特徴量判別器16から出力される256クラス分の判別スコアをラベル判定部18に出力する。ラベル判定部18は、組み合わせ特徴量判別器16の判別結果である256クラス分の判別スコアに基づき、判別対象の料理画像に対する組み合わせ料理ラベルを判定して判定結果を提示部19に出力する。具体的には、256クラスの組み合わせ料理ラベルのうち、最も判別スコアが高いものを判別対象の料理画像に対する組み合わせ料理ラベルとして判定する。あるいは、256クラスの組み合わせ料理ラベルのうち、判別スコアが所定の閾値以上であるもの全て、または判別スコアに既知の料理どうしの同時生起確率を乗算した値が最大のものを判別対象の料理画像に対する組み合わせ料理ラベルとして判定するようにしてもよい。提示部19は、ラベル判定部18による判定結果をユーザに提示する。[動作説明]次に、料理判別装置10の動作について説明する。図10は、料理判別装置10による料理判別処理を説明するフローチャートである。この料理判別処理は、ステップS1として、組み合わせ特徴量判別器16を学習させるための学習処理が行われた後に、ステップS2として、判別対象の料理画像に対する判別処理が行われる。学習処理では、所定数の学習用の料理画像を用いた学習処理が行われるが、判別処理を行う段階になっても、さらに学習用の料理画像を入力として学習料理を継続して実行してもよい。学習処理を継続することにより、組み合わせ特徴量判別器16の判別精度を上げることができる。図11は、上述したステップS1の学習処理を説明するフローチャートである。ステップS11において、料理画像取得部11は、学習用の料理画像を取得して料理領域検出部12に出力する。ステップS12において、料理領域検出部12は、料理画像から料理領域を検出し、検出結果として、各料理領域毎に5次元ベクトルを特徴量生成部13に出力する。ステップS13において、特徴量生成部13は、検出された各料理領域に対する特徴量として、判別器13Aの判別結果16次元ベクトルと、料理領域検出部12による料理領域の検出結果5次元ベクトルとを連結することにより21次元ベクトルを生成して組み合わせ特徴量生成部14に出力する。ステップS14において、組み合わせ特徴量生成部14は、料理画像における料理領域の面積の大きい方から順に2番目までにそれぞれ対応する特徴量21次元ベクトルを連結することにより、料理画像に対応する組み合わせ特徴量42次元ベクトルを生成し、組み合わせ特徴量判別器16に出力する。ステップS15において、ラベル設定部15は、学習用の料理画像に写っている料理の組み合わせ料理組み合わせクラスを示す料理組み合わせラベルを組み合わせ特徴量判別器16に通知する。組み合わせ特徴量判別器16は、学習用の料理画像に対する組み合わせ特徴量と、ラベル設定部15から通知される当該学習用の料理画像に対する料理組み合わせラベルとを入力として機械学習を行う。以上で学習処理の説明を終了する。なお、組み合わせ特徴量判別器16による判別精度を上げるためには、上述したステップS11乃至S15の処理を繰り返し実行する必要がある。図12は、上述したステップS2の判別処理を説明するフローチャートである。ステップS21において、料理画像取得部11は、判別対象の料理画像を取得して料理領域検出部12に出力する。ステップS22において、料理領域検出部12は、料理画像から料理領域を検出し、検出結果として、各料理領域毎に5次元ベクトルを特徴量生成部13に出力する。ステップS23において、特徴量生成部13は、検出された各料理領域に対する特徴量として、判別器13Aの判別結果16次元ベクトルと、料理領域検出部12による料理領域の検出結果5次元ベクトルとを連結することにより21次元ベクトルを生成して組み合わせ特徴量生成部14に出力する。ステップS24において、組み合わせ特徴量生成部14は、料理画像における料理領域の面積の大きい方から順に2番目までにそれぞれ対応する特徴量を連結することにより、料理画像に対応する組み合わせ特徴量を生成して組み合わせ判別部17に出力する。ステップS25において、組み合わせ判別部17は、判別対象の料理画像に対する組み合わせ特徴量を組み合わせ特徴量判別器16に入力し、それに応じて組み合わせ特徴量判別器16から出力される256クラス分の判別スコアをラベル判定部18に出力する。ステップS26において、ラベル判定部18は、組み合わせ特徴量判別器16からの判別スコアに基づき、判別対象の料理画像に対する組み合わせ料理ラベルを判定して判定結果を提示部19に出力する。ステップS27において、提示部19は、ラベル判定部18による判定結果をユーザに提示する。以上で、判別処理の説明を終了する。以上説明した判別処理によれば、判別対象の料理画像に写っている料理の組み合わせをユーザに提示することができる。なお、組み合わせ料理ラベルを判別した後に、判別対象の料理画像に写っている各料理の種類料理ラベルを個別に判定することもできる。判別対象の料理画像に写っている料理の数が2以下である場合には、料理領域の面積が大きい方から順に、判別された組み合わせ料理ラベルの左側から順に並ぶ料理ラベルを対応付ければよい。判別対象の料理画像に写っている料理の数が3である場合には、図13に示されるように、検出された3つの料理領域を総当りで2つずつ組み合わせて組み合わせ特徴量を生成し、それを組み合わせ特徴量判別器16に入力して256クラス分の判別スコアを得るようにする。次に、3つの各料理領域に対して全て16クラスの料理ラベルを割り当てたときの判別スコアの合計値を算出し、その合計値が最大となる組み合わせに対応する組み合わせ料理ラベルを判別対象の料理画像の組み合わせ料理ラベルと判定するようにする。例えば、図14は、判別対象の料理画像における上側の料理領域に料理ラベル丼もの、左側の料理領域に料理ラベルスープ、右側の料理領域に料理ラベルご飯を割り当てた場合である。この場合、判別スコアの合計値は0.7となる。また例えば、図15は、判別対象の料理画像における上側の料理領域に料理ラベル魚料理、左側の料理領域に料理ラベル味噌汁、右側の料理領域に料理ラベルご飯を割り当てた場合である。この場合、判別スコアの合計値は1.9となり、これが最大値であるので、判別対象の料理画像の組み合わせ料理ラベルは、味噌汁、魚料理、味噌汁、ご飯、魚料理、ご飯とされる。これら3つの組み合わせ料理ラベルにおける料理ラベルの順序から、対応する料理領域の面積は味噌汁、魚料理、ご飯の順に大きいことが分かるので、各料理の種類を個別に判別することができる。このように、組み合わせ料理ラベルを判別した後、さらに各料理を個別に判別した場合、この判別結果には料理の配置、食べ合わせ組み合わせという概念までも取り入れられているので、既存の判別器例えば、特徴量生成部13に内蔵されている判別器13Aよりも高精度で料理をの種類を個別に判別することができる。上述した料理判別装置10によれば、料理領域の特徴として単品の料理に対する料理ラベルの判別スコアを使うことにより、画像を画素単位で処理することなく、高速、かつ、少ないメモリ使用量で料理の組み合わせを判別することができる。変形例次に、実施の形態である料理判別装置の変形例について説明する。上述した料理判別処理においては、判別対象の料理画像に写っている料理の組み合わせ料理組み合わせラベルを判別するようにした。変形例としては、図16に示されるように、判別対象の料理画像に写っている料理の組み合わせの料理カテゴリ和食、中華料理、フランス料理、タイ料理、韓国料理などを判別するようにすることもできる。これを実現する場合には、組み合わせ特徴量生成部14にて、組み合わせる特徴量の数をより多くし例えば、5て組み合わせ特徴量として105=21×5次元ベクトルとして生成するようにする。ただし、料理領域の数が5に満たない場合には、組み合わせ特徴量における要素として不定の値を代入するようにする。ラベル設定部15では、例えば図17に示されるような料理カテゴリクラスを示すラベルを設定するようにし、このラベルを用いて組み合わせ特徴量判別器16を機械学習させておけばよい。その他の変形例としては、判別対象の料理画像に写っている料理の喫食時間帯カテゴリ朝食、昼食、間食、夕食、夜食などを判別するようにしたり、判別対象の料理画像に写っている料理の組み合わせ名称焼き魚定食、ラーメン炒飯セットなどを判別するようにしたりすることも可能である。ところで、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。ここで、コンピュータには、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータや、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどが含まれる。図18は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウェアの構成例を示すブロック図である。コンピュータにおいて、CPUCentralProcessingUnit101,ROMReadOnlyMemory102,RAMRandomAccessMemory103は、バス104により相互に接続されている。バス104には、さらに、入出力インタフェース105が接続されている。入出力インタフェース105には、入力部106、出力部107、記憶部108、通信部109、およびドライブ110が接続されている。入力部106は、キーボード、マウス、マイクロフォンなどよりなる。出力部107は、ディスプレイ、スピーカなどよりなる。記憶部108は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる。通信部109は、ネットワークインタフェースなどよりなる。ドライブ110は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリなどのリムーバブルメディア111を駆動する。以上のように構成されるコンピュータでは、CPU101が、例えば、記憶部108に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース105およびバス104を介して、RAM103にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであってもよいし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであってもよい。なお、本開示の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。"