"画像を入力する画像入力手段と、前記画像入力手段で入力された前記画像から特徴の抽出を行う特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段で抽出された特徴に対して複数の部分領域を設定する領域設定手段と、前記部分領域毎の部分空間を保持する部分空間保持手段と、前記領域設定手段で設定された複数の部分領域から複数の特徴ベクトルを生成し、前記部分空間保持手段に保持される部分空間に射影し、複数の射影ベクトルを生成する部分空間射影手段と、前記部分空間射影手段で生成された複数の射影ベクトルから前記部分領域の夫々に対応する射影ベクトルを選択する選択手段と、前記選択手段で選択された前記射影ベクトルを連結し、識別特徴を生成する特徴生成手段と、前記特徴生成手段で生成された前記識別特徴を使用して識別処理を行う識別処理手段と、を有する画像処理装置。画像を入力する画像入力手段と、前記画像入力手段で入力された前記画像から特徴の抽出を行う特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段で抽出された特徴に対して複数の部分領域を設定する領域設定手段と、前記部分領域毎の部分空間を保持する部分空間保持手段と、前記領域設定手段で設定された複数の部分領域から複数の特徴ベクトルを生成し、前記部分空間保持手段に保持される部分空間に射影し、複数の射影ベクトルを生成する部分空間射影手段と、前記部分空間射影手段で生成された複数の射影ベクトルから前記部分領域の夫々に対応する射影ベクトルを選択する選択手段と、前記選択手段で選択された前記部分領域に対応する前記射影ベクトルを部分空間から逆射影し、逆射影ベクトルを生成する部分空間逆射影手段と、前記部分空間逆射影手段で生成された前記逆射影ベクトルを連結し、識別特徴を生成する特徴生成手段と、前記特徴生成手段で生成された前記識別特徴を使用して識別処理を行う識別処理手段と、を有する画像処理装置。前記特徴抽出手段は、前記画像入力手段で入力された前記画像から輝度勾配のヒストグラムを特徴として抽出する請求項1又は2記載の画像処理装置。画像を入力する画像入力手段と、前記画像入力手段で入力された前記画像から特徴抽出を行う特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段で抽出された前記特徴に対する部分領域毎の部分空間を保持する部分空間保持手段と、前記特徴抽出手段で抽出された前記特徴と前記部分空間保持手段で保持されている部分空間とを使用して識別処理に使用する識別特徴を生成する特徴生成手段と、前記特徴生成手段で生成された前記識別特徴を使用して識別処理を行う識別処理手段と、を有し、前記特徴生成手段は、前記識別特徴を抽出する領域を設定する走査領域設定手段と、前記走査領域設定手段で決定された領域において複数の部分領域を設定する領域設定手段と、前記領域設定手段で設定された前記複数の部分領域から複数の特徴ベクトルを生成し、前記部分空間に射影し、複数の射影ベクトルを生成する部分空間射影手段と、前記部分空間射影手段で生成された複数の射影ベクトルから前記部分領域の夫々に対応する前記射影ベクトルを選択する選択手段と、を有し、前記選択手段で選択された前記射影ベクトルを連結し、識別特徴を生成する画像処理装置。画像を入力する画像入力手段と、前記画像入力手段で入力された前記画像から特徴抽出を行う特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段で抽出された前記特徴の部分領域毎の部分空間を保持する部分空間保持手段と、前記特徴抽出手段で抽出された前記特徴と前記部分空間保持手段で保持されている部分空間を使用して識別処理に使用する識別特徴を生成する特徴生成手段と、前記特徴生成手段で生成された前記識別特徴を使用して識別処理を行う識別処理手段と、を有し、前記特徴生成手段は、前記識別特徴を抽出する領域を設定する走査領域設定手段と、前記走査領域設定手段で決定された領域において複数の部分領域を設定する領域設定手段と、前記領域設定手段で設定された前記複数の部分領域から複数の特徴ベクトルを生成し、前記部分空間に射影し、複数の射影ベクトルを生成する部分空間射影手段と、前記複数の射影ベクトルから前記部分領域の夫々に対応する前記射影ベクトルを選択する選択手段と、前記選択手段で選択された前記射影ベクトルを逆射影し、逆射影ベクトルを生成する逆射影手段と、を有し、前記逆射影手段で生成された前記逆射影ベクトルを連結し、識別特徴を生成する画像処理装置。前記識別処理手段は、前記特徴生成手段で生成された前記特徴を使用して人物の表情の識別処理を行う請求項1乃至5何れか1項記載の画像処理装置。前記識別処理手段は、前記特徴生成手段で生成された前記特徴を使用して個人の識別処理を行う請求項1乃至5何れか1項記載の画像処理装置。画像処理装置が実行する画像処理方法であって、画像を入力する画像入力ステップと、前記画像入力ステップで入力された前記画像から特徴の抽出を行う特徴抽出ステップと、前記特徴抽出ステップで抽出された特徴に対して複数の部分領域を設定する領域設定ステップと、前記部分領域毎の部分空間を保持する部分空間保持ステップと、前記領域設定ステップで設定された複数の部分領域から複数の特徴ベクトルを生成し、前記部分空間保持ステップに保持される部分空間に射影し、複数の射影ベクトルを生成する部分空間射影ステップと、前記部分空間射影ステップで生成された複数の射影ベクトルから前記部分領域の夫々に対応する射影ベクトルを選択する選択ステップと、前記選択ステップで選択された前記射影ベクトルを連結し、識別特徴を生成する特徴生成ステップと、前記特徴生成ステップで生成された前記識別特徴を使用して識別処理を行う識別処理ステップと、を含む画像処理方法。画像処理装置が実行する画像処理方法であって、画像を入力する画像入力ステップと、前記画像入力ステップで入力された前記画像から特徴の抽出を行う特徴抽出ステップと、前記特徴抽出ステップで抽出された特徴に対して複数の部分領域を設定する領域設定ステップと、前記部分領域毎の部分空間を保持する部分空間保持ステップと、前記領域設定ステップで設定された複数の部分領域から複数の特徴ベクトルを生成し、前記部分空間保持ステップに保持される部分空間に射影し、複数の射影ベクトルを生成する部分空間射影ステップと、前記部分空間射影ステップで生成された複数の射影ベクトルから前記部分領域の夫々に対応する射影ベクトルを選択する選択ステップと、前記選択ステップで選択された前記部分領域に対応する前記射影ベクトルを部分空間から逆射影し、逆射影ベクトルを生成する部分空間逆射影ステップと、前記部分空間逆射影ステップで生成された前記逆射影ベクトルを連結し、識別特徴を生成する特徴生成ステップと、前記特徴生成ステップで生成された前記識別特徴を使用して識別処理を行う識別処理ステップと、を含む画像処理方法。画像処理装置が実行する画像処理方法であって、画像を入力する画像入力ステップと、前記画像入力ステップで入力された前記画像から特徴抽出を行う特徴抽出ステップと、前記特徴抽出ステップで抽出された前記特徴に対する部分領域毎の部分空間を保持する部分空間保持ステップと、前記特徴抽出ステップで抽出された前記特徴と前記部分空間保持ステップで保持されている部分空間とを使用して識別処理に使用する識別特徴を生成する特徴生成ステップと、前記特徴生成ステップで生成された前記識別特徴を使用して識別処理を行う識別処理ステップと、を含み、前記特徴生成ステップは、前記識別特徴を抽出する領域を設定する走査領域設定ステップと、前記走査領域設定ステップで決定された領域において複数の部分領域を設定する領域設定ステップと、前記領域設定ステップで設定された前記複数の部分領域から複数の特徴ベクトルを生成し、前記部分空間に射影し、複数の射影ベクトルを生成する部分空間射影ステップと、前記部分空間射影ステップで生成された複数の射影ベクトルから前記部分領域の夫々に対応する前記射影ベクトルを選択する選択ステップと、を含み、前記特徴生成ステップでは、前記選択ステップで選択された前記射影ベクトルを連結し、識別特徴を生成する画像処理方法。画像処理装置が実行する画像処理方法であって、画像を入力する画像入力ステップと、前記画像入力ステップで入力された前記画像から特徴抽出を行う特徴抽出ステップと、前記特徴抽出ステップで抽出された前記特徴の部分領域毎の部分空間を保持する部分空間保持ステップと、前記特徴抽出ステップで抽出された前記特徴と前記部分空間保持ステップで保持されている部分空間を使用して識別処理に使用する識別特徴を生成する特徴生成ステップと、前記特徴生成ステップで生成された前記識別特徴を使用して識別処理を行う識別処理ステップと、を含み、前記特徴生成ステップは、前記識別特徴を抽出する領域を設定する走査領域設定ステップと、前記走査領域設定ステップで決定された領域において複数の部分領域を設定する領域設定ステップと、前記領域設定ステップで設定された前記複数の部分領域から複数の特徴ベクトルを生成し、前記部分空間に射影し、複数の射影ベクトルを生成する部分空間射影ステップと、前記射影ベクトルから前記部分領域の夫々に対応する前記射影ベクトルを選択する選択ステップと、前記選択ステップで選択された前記射影ベクトルを逆射影し、逆射影ベクトルを生成する逆射影ステップと、を含み、前記特徴生成ステップでは、前記逆射影ステップで生成された前記逆射影ベクトルを連結し、識別特徴を生成する画像処理方法。コンピュータに、画像を入力する画像入力ステップと、前記画像入力ステップで入力された前記画像から特徴の抽出を行う特徴抽出ステップと、前記特徴抽出ステップで抽出された特徴に対して複数の部分領域を設定する領域設定ステップと、前記部分領域毎の部分空間を保持する部分空間保持ステップと、前記領域設定ステップで設定された複数の部分領域から複数の特徴ベクトルを生成し、前記部分空間保持ステップに保持される部分空間に射影し、複数の射影ベクトルを生成する部分空間射影ステップと、前記部分空間射影ステップで生成された複数の射影ベクトルから前記部分領域の夫々に対応する射影ベクトルを選択する選択ステップと、前記選択ステップで選択された前記射影ベクトルを連結し、識別特徴を生成する特徴生成ステップと、前記特徴生成ステップで生成された前記識別特徴を使用して識別処理を行う識別処理ステップと、を実行させるプログラム。コンピュータに、画像を入力する画像入力ステップと、前記画像入力ステップで入力された前記画像から特徴の抽出を行う特徴抽出ステップと、前記特徴抽出ステップで抽出された特徴に対して複数の部分領域を設定する領域設定ステップと、前記部分領域毎の部分空間を保持する部分空間保持ステップと、前記領域設定ステップで設定された複数の部分領域から複数の特徴ベクトルを生成し、前記部分空間保持ステップに保持される部分空間に射影し、複数の射影ベクトルを生成する部分空間射影ステップと、前記部分空間射影ステップで生成された複数の射影ベクトルから前記部分領域の夫々に対応する射影ベクトルを選択する選択ステップと、前記選択ステップで選択された前記部分領域に対応する前記射影ベクトルを部分空間から逆射影し、逆射影ベクトルを生成する部分空間逆射影ステップと、前記部分空間逆射影ステップで生成された前記逆射影ベクトルを連結し、識別特徴を生成する特徴生成ステップと、前記特徴生成ステップで生成された前記識別特徴を使用して識別処理を行う識別処理ステップと、を実行させるプログラム。コンピュータに、画像を入力する画像入力ステップと、前記画像入力ステップで入力された前記画像から特徴抽出を行う特徴抽出ステップと、前記特徴抽出ステップで抽出された前記特徴に対する部分領域毎の部分空間を保持する部分空間保持ステップと、前記特徴抽出ステップで抽出された前記特徴と前記部分空間保持ステップで保持されている部分空間とを使用して識別処理に使用する識別特徴を生成する特徴生成ステップと、前記特徴生成ステップで生成された前記識別特徴を使用して識別処理を行う識別処理ステップと、を実行させ、前記特徴生成ステップは、前記識別特徴を抽出する領域を設定する走査領域設定ステップと、前記走査領域設定ステップで決定された領域において複数の部分領域を設定する領域設定ステップと、前記領域設定ステップで設定された前記複数の部分領域から複数の特徴ベクトルを生成し、前記部分空間に射影し、複数の射影ベクトルを生成する部分空間射影ステップと、前記部分空間射影ステップで生成された複数の射影ベクトルから前記部分領域の夫々に対応する前記射影ベクトルを選択する選択ステップと、を含み、前記特徴生成ステップでは、前記選択ステップで選択された前記射影ベクトルを連結し、識別特徴を生成するプログラム。コンピュータに、画像を入力する画像入力ステップと、前記画像入力ステップで入力された前記画像から特徴抽出を行う特徴抽出ステップと、前記特徴抽出ステップで抽出された前記特徴の部分領域毎の部分空間を保持する部分空間保持ステップと、前記特徴抽出ステップで抽出された前記特徴と前記部分空間保持ステップで保持されている部分空間を使用して識別処理に使用する識別特徴を生成する特徴生成ステップと、前記特徴生成ステップで生成された前記識別特徴を使用して識別処理を行う識別処理ステップと、を実行させ、前記特徴生成ステップは、前記識別特徴を抽出する領域を設定する走査領域設定ステップと、前記走査領域設定ステップで決定された領域において複数の部分領域を設定する領域設定ステップと、前記領域設定ステップで設定された前記複数の部分領域から複数の特徴ベクトルを生成し、前記部分空間に射影し、複数の射影ベクトルを生成する部分空間射影ステップと、前記複数の射影ベクトルから前記部分領域の夫々に対応する前記射影ベクトルを選択する選択ステップと、前記選択ステップで選択された前記射影ベクトルを逆射影し、逆射影ベクトルを生成する逆射影ステップと、を含み、前記特徴生成ステップでは、前記逆射影ステップで生成された前記逆射影ベクトルを連結し、識別特徴を生成するプログラム。非特許文献2の手法に限らず他の有効な顔検出手法は、様々な環境下に対してもロバストな顔検出が可能である反面、顔の位置は人物によって大きく変動し、常に一定の位置で検出することができず、顔検出位置を使用して正しく領域設定を行うことが非常に難しい。したがって、顔検出処理とは別に眼や口等の器官の重心位置等を再度検出する等何らかの手法で領域を正しく設定する必要がある。しかしながら、顔検出処理、表情認識処理とは別に正しい領域設定処理を導入すると性能は向上するが、処理負荷が大きくなるという問題がある。本発明はこのような問題点に鑑みなされたもので、処理負荷を抑えつつ、より高性能なパターン認識を実現することを目的とする。そこで、本発明の画像処理装置は、画像を入力する画像入力手段と、前記画像入力手段で入力された前記画像から特徴の抽出を行う特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段で抽出された特徴に対して複数の部分領域を設定する領域設定手段と、前記部分領域毎の部分空間を保持する部分空間保持手段と、前記領域設定手段で設定された複数の部分領域から複数の特徴ベクトルを生成し、前記部分空間保持手段に保持される部分空間に射影し、複数の射影ベクトルを生成する部分空間射影手段と、前記部分空間射影手段で生成された複数の射影ベクトルから前記部分領域の夫々に対応する射影ベクトルを選択する選択手段と、前記選択手段で選択された前記射影ベクトルを連結し、識別特徴を生成する特徴生成手段と、前記特徴生成手段で生成された前記識別特徴を使用して識別処理を行う識別処理手段と、を有する。本発明によれば、処理負荷を抑えつつ、より高性能なパターン認識を実現することができる。以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。<実施形態1>本実施形態では、対象とするオブジェクトを人物の顔とする。図1は、画像処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図1に示されるように、画像処理装置100は、ハードウェア構成として、制御装置10と、記憶装置11と、ネットワークインタフェース装置12と、を含む。制御装置10は、CPU等であって、記憶装置11に記憶されているプログラムに基づき処理を実行することによって、後述する画像処理装置100のソフトウェア構成及びフローチャートの処理を実現する。記憶装置11は、ROM、RAM、HD等であって、プログラムを記憶したり、画像を記憶したりする。ネットワークインタフェース装置12は、画像処理装置100をネットワークに接続する。なお、本実施形態では、画像処理装置の機能はソフトウェアとして実装されているものとして説明を行うが、画像処理装置の各機能を専用のハードウェアとして画像処理装置に実装してもよい。上述したように、従来の課題として顔検出の位置は人物によって大きく変動し、常に一定の位置で検出することができないという問題がある。図2は、従来技術に局所領域を正しく設定するための眼や口等の器官位置を検出する処理を加えた図である。図2のように、顔の大きさと位置を一定に揃える画像正規化処理に加えて、局所領域を正しく設定するための眼や口等の器官位置を検出することが必要である。しかしながら、局所領域を正しく設定するための眼や口等の器官位置を検出する処理を導入すると、処理負荷が大きくなるという問題がある。本実施形態では、これらの問題を解決するために、図3のように領域選択と特徴ベクトル生成とを同じ処理プロセスで行う。図3は、画像処理装置のソフトウェア構成の一例を示した図である。図3に示されるように、画像処理装置100は、ソフトウェア構成として、画像入力部1000、顔位置検出部1100、画像正規化部1200、特徴抽出部1300、領域選択特徴ベクトル生成部1400、表情判定部1500を含む。実施形態1では、人物の表情を判定する手法について説明する。画像入力部1000は、レンズ等の集光素子、光を電気信号に変換するCMOSやCCD等の撮像素子、アナログ信号をデジタル信号に変換するAD変換器を通過することによって、得られた画像データを入力する。更に、画像入力部1000は、画像データを、間引き処理等を行うことによって、低解像度画像に変換する。例えば、画像入力部1000は、VGA640×480[pixel]やQVGA320×240[pixel]に変換する。顔位置検出部1100では、画像入力部1000に入力された画像内から人物の顔の位置を検出する。人物の顔の位置を検出する手法は、参考文献1や参考文献2等の手法が知られており、実施形態1では参考文献2による手法を使用する。なお、参考文献2による手法は、エッジ等の低次特徴から眼や口、更には顔等の高次の特徴を、ConvolutionalNeuralNetworksを使用して階層的に検出するため、顔位置に加えて、眼や口等の位置をも検出することができる。参考文献1御手洗祐輔,森克彦,真継優和,選択的モジュール起動を用いたConvolutionalNeuralNetworksによる変動にロバストな顔検出システム,FIT情報科学技術フォーラム,Ll-013,2003参考文献2P.Viola,M.Jones,RapidObjectDetectionusingaBoostedCascadeofSimpleFeatures,inProc.OfCVPR,vol.1,pp.511-518,December,2001画像正規化部1200は、顔位置検出部1100で検出された顔の位置、眼の位置を使用して、画像入力部1000で入力された画像からの切り出し処理と、更には、顔の大きさが所定のサイズ、顔の向きが正立するようにアフィン変換等の正規化処理を行う。例えば、画像正規化部1200は、顔の大きさを顔位置検出部1100で検出された左右の眼の間の距離の2倍、顔の向きを顔位置検出部1100で検出された左右の眼の間の直線の傾きとして定義する。そして、画像正規化部1200は、顔の幅が80画素、直線の傾きが0度、画像サイズが140×140[pixel]となるように切り出しとアフィン変換を行う。なお、顔位置検出部1100での顔検出位置は環境変動等の影響により非常に不安定であり、図4の顔検出位置1401のように必ずしも顔領域の中心に位置しない。このことから、画像正規化部1200で生成される画像サイズは、例えば、顔の幅80画素に対して必ず顔領域が含まれるように大きめの140×140[pixel]としている。特徴抽出部1300は、画像正規化部1200で正規化された画像に対して特徴抽出を行う。特徴抽出方法についても顔検出手法同様に様々な手法があるが、実施形態1では、特徴抽出部1300は、参考文献3のように、式1から輝度勾配を算出し、算出した輝度勾配からヒストグラムを生成し、輝度勾配のヒストグラムを特徴として使用する。例えば、輝度勾配のヒストグラムを生成する領域を図5のように7×7[pixel]とすると、正規化画像140×140[pixel]に対しては図6のように、20×20の輝度の勾配ヒストグラムが生成される。また、実施形態1では輝度勾配のヒストグラムビンの幅は図6のように5度としており、0度から180度まで計36個のビンを使用している。なお、本実施形態では、特徴抽出部1300で抽出する特徴を輝度勾配としているが、これに限定されるわけではない。また、輝度勾配のヒストグラムを生成する領域や正規化画像サイズについても、これらに限定されるわけではない。参考文献3N.Dalal,B.Triggs,Histogramoforientedgradientsforhumandetection,ConferenceonComputerVisionandPatternRecognitionCVPR,2005領域選択特徴ベクトル生成部1400は、以下の2つの処理を別々のプロセスで実行するのではなく、同一の処理プロセスで実行する。処理1特徴ベクトルを生成する領域選択処理2選択された領域からの特徴ベクトル生成より具体的には、領域選択特徴ベクトル生成部1400は、特徴抽出部1300で生成した輝度勾配のヒストグラム、低次元の部分空間、高次元部分を使用して以下の2つの処理を実行する。処理1の詳細低次元部分空間を使用した大まかな領域探索、高次元部分空間を使用した前記大まかな領域探索より、より詳細な領域探索処理2の詳細低次元部分空間を使用した眼の形状等の低周波成分特徴抽出、高次元部分空間を使用したシワ等の高周波成分特徴抽出領域選択特徴ベクトル生成部1400は、処理1の領域選択では、部分空間へ射影した射影ベクトルの長さにより判定し、処理2の特徴ベクトル生成は射影ベクトルを部分空間から逆射影した特徴ベクトル逆射影ベクトルを使用する。以下では、表情判定に有用な眼や口が含まれる領域の探索方法と共に特徴ベクトルの生成方法について詳細な説明をする。なお、本実施形態では、領域選択特徴ベクトル生成部1400は、以下に示すステップ1とステップ2とを実施する場合について説明する。ステップ1図7のように第1の部分領域1411で第1の領域探索をおおまかに行い、おおまかな領域探索によって選択された領域を低次元の部分空間に射影し、逆射影するステップステップ2第1の部分領域1411とは異なる第2の部分領域1412を使用して第1の領域探索により限定された第2の領域に対してより詳細な探索を行い、詳細な探索によって選択された領域を高次元の部分空間に射影し、逆射影するステップなお、領域選択特徴ベクトル生成部1400は、これらの処理を探索領域毎に実行する。なお、本実施形態では、領域選択特徴ベクトル生成部1400は、おおまかな領域探索と、より詳細な領域探索と、の2段階ステップとしているが、これに限定されるわけではない。図8は、領域選択特徴ベクトル生成部1400の構成の一例を示す図である。領域選択特徴ベクトル生成部1400は、特徴生成部1410、走査領域設定部1420、部分領域サイズ設定部1430、領域選択部1440、部分空間保持部1450、部分空間射影部1460、射影ベクトル選択部1470、部分空間逆射影部1480を含む。特徴生成部1410は、特徴抽出部1300で生成した第1の輝度勾配のヒストグラムを使用して、第2の輝度勾配ヒストグラムを生成する。走査領域設定部1420は、走査領域と走査部分領域を決定する。部分領域サイズ設定部1430は、部分領域のサイズを設定する。領域選択部1440は、走査領域設定部1420で設定した走査領域内から部分領域サイズ設定部1430で設定された部分領域のサイズに基づいて部分領域位置を決定する。部分空間保持部1450は、予め眼口の部分領域毎の領域探索に使用する複数の部分空間を記憶装置11等に保持する。部分空間射影部1460は、部分空間保持部1450で格納されている夫々の部分空間に領域選択部1440で選択された部分領域に対応する第2の輝度ヒストグラムの一部を射影し、射影ベクトルを生成する。射影ベクトル選択部1470は、部分空間射影部1460における複数の部分空間への射影結果を使用して眼口領域を選択射影ベクトルを選択する。部分空間逆射影部1480は、射影ベクトル選択部1470で選択された射影ベクトルを部分空間から逆射影して表情判定に必要な特徴ベクトルを生成する。図9は、領域選択特徴ベクトル生成部1400の処理の一例を示すフローチャートである。まずは、大まかな領域探索と低周波特徴とを生成するステップ1について説明する。ステップ101では、特徴生成部1410は、特徴抽出部1300で生成した第1の輝度勾配のヒストグラムを使用して、第2の輝度勾配ヒストグラムを生成する。上述したように、まずはおおまかな領域探索を行うので、例えば、特徴生成部1410は、第2の輝度勾配のヒストグラムのビン数を6に決定する。第2の輝度勾配のヒストグラムのビン数を6に設定した場合、ビンの幅は30度となる。したがって、ビンの幅を5度として特徴抽出部1300で生成した第1の輝度勾配のヒストグラム各要素同士を加算することで、ビン数が6の第2の輝度勾配のヒストグラムを生成することができる。例えば、図10の0-5、5-10、10-15、15-20、20-25、25-30度要素を加算することで、0-30度要素を生成することができる。このようにして、予め細かいビン間隔で第1の輝度勾配のヒストグラムを生成しておくことにより、ヒストグラムの各要素同士を加算するだけで第2の様々なヒストグラムを高速に生成することができる。ステップ102では、走査領域設定部1420は、走査領域を決定する。例えば、走査領域設定部1420は、最初の大まかな探索では、第2の輝度勾配のヒストグラム全体を1ヒストグラムおきに走査するように決定する。ステップ103では、部分領域サイズ設定部1430は、走査する際の部分領域サイズを決定する。例えば、部分領域サイズ設定部1430は、部分領域サイズを5×5に設定する。つまり、部分領域内には5×5の25個の輝度勾配のヒストグラムが含まれていることになる。ステップ104では、領域選択部1440は、図11のようにステップ102で決定した走査領域の左上から1ヒストグラムおきにラスタスキャン方式で部分領域1431を順に走査する。ステップ105では、まず、部分空間射影部1460は、図12のように部分領域1431内の25個のヒストグラムH1,H2,,H25から輝度勾配のヒストグラム要素を特徴ベクトルの要素として、150次元25ヒストグラム×6ビンの特徴ベクトルXを生成する。次に、部分空間射影部1460は、生成した特徴ベクトルXを複数の低次元部分空間に射影する。例えば、部分空間射影部1460は、眼の部分空間と口の部分空間の夫々に射影する。例えば、部分空間射影部1460は、図13の様々な人物の眼の画像群1441に対して、輝度勾配のヒストグラム群1442と150次元の特徴ベクトル群とを生成することで部分空間を生成する。そして、部分空間射影部1460は、これら150次元の特徴ベクトル群に対して式2に従って主成分分析以下、PCAを行うことで固有値と基底ベクトルとを算出する。なお、部分空間射影部1460は、最初の大まかな探索においては、特徴ベクトルXを固有値の大きさが1~10番目累積寄与率は約85までの基底ベクトルで生成した部分空間に射影する。なお、非常に値の小さい固有値は、画像のノイズ成分である場合が多い。このため、非常に値の小さい固有値に対応する基底ベクトルを使用しないで部分空間を構成することにより、表情判定に使用する特徴ベクトルからノイズを削除でき、表情を判定する性能が向上するという効果もある。また、部分空間射影部1460は、部分空間への射影ベクトルは、式3のように部分空間を構成する基底ベクトルとの内積演算により算出することができる。ステップ106では、走査領域設定部1420は、ステップ102で決定した全ての領域に対して走査を行ったかどうか判定する。全ての領域に対して走査を行っていない場合には、走査領域設定部1420は、ステップ104へ進み、図14のように走査部分領域を移動させることにより、次の領域を選択する。一方、ステップ102で決定した全ての領域に対して走査を行った場合には、走査領域設定部1420は、処理をステップ107へ進める。ステップ107では、射影ベクトル選択部1470は、図15のように各部分空間毎に射影した全ての射影ベクトルを評価する。本実施形態においては、射影ベクトル選択部1470は、射影ベクトルの中でベクトル長の最も大きな射影ベクトルを探索する。例えば、CLAFICと呼ばれる手法においては、自己相関から部分空間を構成し、データを部分空間に射影したときの大きさを類似度としている。様々な人物の眼の領域から生成した部分空間に眼の領域から生成した特徴ベクトルを射影すると射影したときの射影ベクトル長が大きくなるが、眼の領域以外から生成した特徴ベクトルを射影すると射影したときの射影ベクトル長が小さくなる。射影ベクトル選択部1470は、このことを利用している。この処理によって、人物の眼の部分空間、口の部分空間等夫々の低次元部分空間毎に1つの射影ベクトルが選択される。ステップ108では、部分空間逆射影部1480は、ステップ107で探索された各部分空間上で最も長い射影ベクトルを部分空間から逆射影し、逆射影した特徴ベクトルを表情判定に使用する特徴ベクトルを構成する要素として保持しておく。以上のように、特徴ベクトルを部分空間に射影逆射影するだけで、表情判定に使用する領域選択と特徴ベクトル生成との双方を同時に実行することができる。なお、ステップ107では、射影ベクトル選択部1470は、射影ベクトルの中でベクトル長の最も大きな射影ベクトルを探索するようにしたが、部分空間へ射影する前の特徴ベクトルと、逆射影した特徴ベクトルとを比較するようにしてもよい。この手法を使用する場合には、射影ベクトル選択部1470は、部分空間へ射影する前の特徴ベクトルの大きさと、逆射影した特徴ベクトルの大きさと、の差が最も小さい逆射影した特徴ベクトルを選択する。次に、より詳細な領域探索と低周波成分と高周波成分との双方を含む特徴を生成するステップ2について説明する。ステップ109では、特徴生成部1410は、より詳細な領域探索を実行するために特徴抽出部1300で生成した第1の輝度勾配のヒストグラムを使用して、第3の輝度勾配ヒストグラムを生成する。第3の輝度勾配ヒストグラムのビン数は、3に設定する図16。ステップ110では、走査領域設定部1420は、第1の大まかな領域探索ステップ1において図17のように領域1446が選択された場合、第2の詳細な領域探索においては探索領域を領域1445のように限定する。更に、ステップ111においては、部分領域サイズ設定部1430は、部分領域サイズを図17のように5×5から3×3に変更する。つまり部分領域サイズ設定部1430は、大まかな領域探索においては図17のように所定の部分領域より大きめの部分領域1443を設定し、より詳細な領域探索においては大まかな領域探索で使用した部分領域1443よりも小さい部分領域1444を設定する。ステップ112では、領域選択部1440は、第1の大まかな領域探索ステップ1と同様にステップ110で決定した走査領域からステップ111で決定した部分領域サイズに基づいて領域選択を行う。ステップ113では、部分空間射影部1460は、ステップ112で選択された領域から第1の大まかな領域探索ステップ1と同様に特徴ベクトルを生成し、生成した特徴ベクトルを複数の高次元部分空間に射影する。例えば、部分空間射影部1460は、眼の部分空間と口の部分空間の夫々に射影する。ここで、部分空間射影部1460は、使用する部分空間は、固有値の大きさが1~20番目累積寄与率は約95までの基底ベクトルで生成したより高次元の部分空間を使用する。ステップ114では、走査領域設定部1420は、ステップ110で決定した全ての領域に対して走査を行ったかどうか判定し、全ての領域に対して走査を行っていない場合には、ステップ112へ処理を進める。ステップ115では、射影ベクトル選択部1470は、第1の大まかな領域探索ステップ1と同様に夫々の高次元空間毎に最もベクトル長の大きい射影ベクトルを探索する。ステップ116では、部分空間逆射影部1480は、部分空間から逆射影した特徴ベクトルを表情判定に使用する特徴ベクトルを構成する要素として保持しておく。以上のように、領域選択特徴ベクトル生成部1400は、大まかな領域探索により生成された特徴ベクトルから低周波成分だけの特徴、より詳細な領域探索により生成された特徴ベクトルから低周波成分と高周波成分との双方を含む特徴を生成する。また、本実施形態においては、領域選択特徴ベクトル生成部1400は、人物の表情を眼や口等顔パーツの形状より判定するため、表情判定に必要な左眼、右眼、口の3つの顔パーツに対して上述した処理を実行する。以上の処理を実行すると、合計で6つの特徴ベクトルを生成することができる。左眼の大まかな領域探索により生成した特徴ベクトルを詳細な領域探索により生成した特徴ベクトルを右眼の大まかな領域探索により生成した特徴ベクトルを詳細な領域探索により生成した特徴ベクトルを口の大まかな領域探索により生成した特徴ベクトルを詳細な領域探索により生成した特徴ベクトルをとする。表情判定部1500は、上述した計6つの特徴ベクトルを連結することで表情判定に使用する特徴ベクトルを生成する。Fは、識別特徴の一例である。そして、表情判定部1500は、予め用意しておいた参考文献4のSupportVectorMachine以下、SVM等の識別器に特徴ベクトルFを入力することで表情判定を行う。SVMの学習は、例えば大量の喜び表情画像から生成した特徴ベクトル群と非喜び表情画像から生成した特徴ベクトル群とを使用して行う。なお、本実施形態では、生成した特徴ベクトルを使用して表情判定を行う場合について説明したが、予め個人毎の代表特徴ベクトルを保持させておいて、最も類似する特徴ベクトルを選択することで個人を特定する顔認識に使用することもできる。参考文献4V.Vapnik.StatisticalLearningTheory,JohnWileySons,1998以上のように、本実施形態においては以下の処理について説明した。処理1:部分領域から生成した特徴を部分空間に射影し、射影ベクトルを使用して眼や口等の大まかな領域を探索し、射影ベクトルを逆射影する。このことで表情判定に使用する低周波成分特徴を生成する。処理2:大まかな領域探索により選択された領域から、より詳細な探索を行う領域を決定し、部分領域から生成した特徴を部分空間に射影し、射影ベクトルを使用して眼や口等の詳細な領域を探索し、射影ベクトルを逆射影する。このことで表情判定に使用する低周波成分と高周波成分との双方を含む特徴を生成する。このように、粗密探索と部分空間への射影と逆射影とにより、領域選択と特徴ベクトル生成とを同時に実行することができる。これにより、処理負荷の軽減を実現することができる。また、部分空間への射影はノイズ除去の効果もあるため、高性能な表情判定を行うこともできる。<実施形態2>実施形態1では、眼や口等顔を構成するパーツ毎に部分空間を生成したが、実施形態2では同一パーツで異なる部分空間を構成する。なぜならば、眼や口等の顔パーツは表情変化や個人差が存在するため、顔パーツ毎の部分空間を使用した方がより領域探索の性能が向上するためである。例えば、図18のように、大きい眼の部分空間subspace1と細い眼の部分空間subspace2、口を閉じた部分空間subspace3と口を開けた部分空間subspace4、を構成する。以下では、実施形態1と異なる点について主に説明をする。ソフトウェア構成については、実施形態1同様に図3のようになる。図3の領域選択特徴ベクトル生成部1400の詳細構成についても図8と同様であるが、部分空間保持部1450に格納されている部分空間、及び部分空間射影部1460における射影する部分空間の種類及び数が実施形態1と実施形態2とでは異なる。したがって、部分空間射影部1460においては図19のように顔のパーツ形状変化毎の部分空間に射影する。これらの処理を実施形態1で使用した図9の処理フローを使用して説明する。ステップ101から104までは実施形態1同様なため説明を省略する。ステップ105では、部分空間射影部1460は、上述したように、眼や口等の顔の各パーツの形状変化毎の低次元部分空間も用意し、これらの部分空間に射影する。ステップ106では、走査領域設定部1420は、全ての領域を走査したかどうか判定し、全ての領域を走査していない場合にはステップ104へ進む。一方、走査領域設定部1420は、全ての領域を走査した場合には、処理をステップ107へ進める。ステップ107では、射影ベクトル選択部1470は、実施形態1同様に低次元部分空間毎に射影ベクトル長の最も大きい射影ベクトルを選択する。例えば、射影ベクトル選択部1470は、大きい眼の低次元部分空間subspace1からは射影ベクトルX2、細い眼の低次元部分空間subspace2からは射影ベクトルX5を選択する。但し、眼や口等の顔のパーツ形状変化毎に部分空間を構成しているため、低次元部分空間毎の射影ベクトル長の最も大きい射影ベクトルを選択すると、図20のように同一パーツで複数の射影ベクトルが得られる。例えば、図20の射影ベクトルX2と射影ベクトルX5とは眼に関する射影ベクトルである。この場合には、射影ベクトル選択部1470は、同一パーツ中で射影ベクトル長を比較し、射影ベクトル長の最も大きな射影ベクトルを選択する。例えば、射影ベクトル選択部1470は、図20の射影ベクトルX2と射影ベクトルX5との長さを比較し、図21のように射影ベクトルX2を選択する。ステップ108では、部分空間逆射影部1480は、ステップ107で選択された射影ベクトルを実施形態1同様に逆射影する。ステップ109からステップ112までの処理についても実施形態1と同様なため説明を省略する。ステップ113では、部分空間射影部1460は、ステップ105と同様に眼や口等の顔の各パーツの形状変化毎の高次元部分空間に射影する。ステップ114では、走査領域設定部1420は、全ての領域を走査したかどうか判定し、全ての領域を走査していない場合にはステップ112へ進む。一方、走査領域設定部1420は、全ての領域を走査した場合には、処理をステップ115へ進める。ステップ115では、射影ベクトル選択部1470は、眼や口等の顔の各パーツの形状変化の高次元部分空間毎にステップ107同様に射影ベクトルを選択する。ステップ116では、部分空間逆射影部1480は、ステップ108同様に射影ベクトルを逆射影することで特徴ベクトルを生成する。以上のように、眼や口等の顔パーツの表情変化や個人差に対応するため、顔のパーツ形状変化毎の部分空間を構成することで、より正確な領域探索を実施し、更に表情判定や個人を特定する個人認証等の識別処理をより高精度にすることができる。<その他の実施形態>また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアプログラムを、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ又はCPUやMPU等がプログラムを読み出して実行する処理である。以上、上述した各実施形態によれば、処理負荷を抑えつつ、より高性能なパターン認識を実現することができる。以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形変更が可能である。"