JPH05225344A - 物体の画像認識処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 本発明は、画像から抽出される特徴を基準と
して行う識別対象物体の位置合わせを、より安定に行う
ことを可能とする技術を提供することを目的としてい
る。 【構成】 例えば人物の顔を識別する如き物体画像認識
処理方法において、入力パタンに対する特徴点抽出によ
って位置決めの基準点の候補となる特徴点を抽出し、当
該基準点候補の組み合わせに応じてそれぞれのパタンの
位置合わせを行って、逐次、画像を切り出して、複数の
照合パタン候補を求め、複数の位置決めの条件に対する
テンプレートを格納しているテンプレート辞書の内容と
照合し、これによって位置や大きさの正規化が行われた
結果の照合パタンの１つを出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、形状や表面テクスチャ
の違いによって複数の識別対象カテゴリが定義されると
同時に、その形状あるいは表面テクスチャには一定の共
通性が存在するような物体を、その画像情報を用いてそ
の物体の所属クラスを識別するために、対象物体の照合
パタンの位置決めを行う物体の画像認識処理方法に関す
るものである。

【０００２】以下では、上記のような性質をもつ識別対
象物体の一例として主に人物の顔をとりあげ、顔画像に
よる個人識別への適用を例として説明を行うこととする
が、本発明自体は上記の性質をもつ各種の物体の画像認
識に広く適用できる方法であることは言うまでもない。

【０００３】

【従来の技術】画像情報を用いて物体の所属クラスの識
別を行うには、与えられた入力画像の中で、あらかじめ
各カテゴリに対して用意されている標準パタンとの照合
を行う領域（これを照合パタンと呼ぶ）の位置決めを正
確に行う必要がある。

【０００４】人物の顔のように、識別対象クラスの違い
がその形状や表面テクスチャの違いによって定義される
一方で、形状あるいは表面テクスチャにはクラスによら
ない共通性が存在するような物体の画像認識において
は、対象物体のクラス差によらず入力画像から抽出され
ると期待される幾つかの特徴点を基準として、照合パタ
ンの位置合わせを行う方法が提案されている。

【０００５】例えば、人物の顔画像の認識については、
左右の目と唇という顔の造作に対応する領域の代表点を
位置合わせの基準点として用いる方法が、文献〔１〕
（赤松、佐々木、末永：“正面顔画像による個人認識の
基本検討”、テレビジョン学会技術報告、ＶＡＩ９０−
３６、Ｏｃｔ．１９９０）に報告されている。

【０００６】一般に、このような顔の造作に正しく対応
する特徴点を顔画像から自動的に一意に抽出することは
画像処理の課題として極めて困難である。この問題の解
決策としては、正しい造作に対応する特徴点が欠落する
ことのないように、まずは多数の特徴点を抽出した上
で、この中で切出しの基準点となりうる特徴点の組み合
わせについて、各々切出し処理を行うことで複数の照合
パタンの候補を求め、しかる後に正しい基準点によって
抽出されるべき照合パタンについて用意した標準テンプ
レートを用いた検定処理を行い、複数の候補の中から正
しい照合パタンを選択するという方法が、文献〔２〕
（“顔基準点抽出方法”、特願平３−１４４５４０）に
おいて示されている。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】文献〔２〕に示す方法
では、複数の照合パタン候補の中から正しい正規化パタ
ンを選択する検定処理に当たって、基準点が正しく抽出
された場合に得られる照合パタンのサンプル集合を表現
した一種の標準テンプレートのみを用いていた。この方
法では、標準テンプレートの作成に用いられなかった未
知人物の入力顔画像に対する場合や、入力画像に対する
照明条件が変化した場合などにおいては、正しい基準点
に対応する特徴点の組み合わせによって切り出された照
合パタンと該標準テンプレートとの間の距離についても
増大するために、誤った基準点に対応する特徴点の組み
合わせによって切り出された照合パタンと該標準テンプ
レートとの距離との差が少なくなり、その結果として誤
った正規化条件に対応する照合パタンが選択されてしま
う割合が増大して、照合パタンの位置合わせの信頼度が
低下してしまうという問題があった。

【０００８】本発明は、前記の問題点を解決するために
なされたものであり、画像から抽出される特徴を基準と
して行う識別対象物体の位置合わせを、より安定に行う
ことを可能とする技術を提供することを目的としてい
る。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明では、位置決め処
理として、まず入力パタンに対する特徴点抽出によって
位置決めの基準点の候補となる特徴点を抽出し、該基準
点候補の組み合わせに応じてそれぞれのパタンの位置合
わせを行って、逐次、画像を切り出すことによって複数
の照合パタン候補を求め、該照合パタン候補をあらかじ
め位置決めテンプレート辞書に格納されている複数の位
置決め条件に対するテンプレートとそれぞれ照合し、該
照合処理結果を用いて複数の照合パタン候補の中から位
置、大きさ等について正しい正規化が行われたと判定さ
れる照合パタンを一つ選択して出力する、ことを最も主
要な特徴とする。

【００１０】そして前記の位置決めテンプレート辞書に
は、あらかじめ識別対象物体の学習サンプルとして用意
された多数の画像について、それぞれ抽出される特徴点
のうち切出しの基準点として可能な多数の組み合わせに
ついて正規化処理を行うことによって得られる切出し画
像の集合を構造的に互いに類似したパタン同士にクラス
分けし、各クラスのサンプル画像の集合に対して Karhu
nen - Loeve 展開法を用いて該サンプル画像集合が満足
する部分空間を記述する平均画像および正規直交基底画
像群を求めることにより該クラスのテンプレートとして
登録するものとし、一方、入力パタンから得られる任意
の照合パタン候補と該テンプレートとの照合処理は、該
平均画像と正規直交画像とを用いて、該照合パタン候補
と該クラスの部分空間との間の距離値を計算し、該入力
パタンに対する複数の照合パタン候補から識別処理に用
いる照合パタンを選択する処理は各照合パタン候補と各
クラスの部分空間との距離値の大小関係に基づいて行
う、ことを特徴とする。

【００１１】

【作用】前述の手段によれば、形状あるいは表面テクス
チャにクラス差によらない共通性が存在するような物体
の画像認識において入力画像から抽出される特徴点を基
準点として対象の位置合わせを行う場合に、複数通り発
生する照合パタン候補の中から正しい正規化条件を満足
するものを選択するための標準テンプレートとして、正
しい正規化条件を満足している切出しパタンのサンプル
集合のみならず、誤った正規化条件を与えるような特徴
点の組み合わせによる切出し結果のうちで比較的発生頻
度の高いサンプル集合についても、各々のパタン集合が
形成する部分空間を記述するパラメータを個別に登録し
ておき、入力画像から得られる複数の照合パタン候補と
これら複数の標準テンプレートとの距離を相対的に比較
することにより、標準テンプレートの作成に用いられな
かった未知物体の入力に対する場合や入力画像に対する
照明条件が変化した場合などにおいても、識別対象物体
の位置合わせをより安定に行うことができるようにな
る。

【００１２】

【実施例】以下、本発明の一実施例を図面を用いて説明
する。図１は、本発明によって物体の画像認識を実現す
る方法の一実施例を説明するために、該画像認識システ
ムの機能構成を示すブロック図である。

【００１３】図１において、１は任意の識別対象物体、
２は画像入力処理部、３は照合パタン位置決め処理部、
４は特徴抽出処理部、５はカテゴリ識別辞書、６は標準
特徴パタン照合処理部、７は識別判定処理部、８は識別
結果であり、照合パタン位置決め処理部３を構成する要
素として、３１は位置決め基準点候補抽出部、３２は照
合パタン候補切出し処理部、３３は照合パタン候補格納
部、３４は位置決めテンプレート辞書、３５は位置決め
テンプレート照合処理部、３６は照合パタン選択処理部
である。

【００１４】物体の画像認識処理の動作について説明す
る。テレビカメラに代表される画像入力処理部２を用い
て、識別対象物体１の２次元画像を入力し、照合パタン
位置決め処理部３において該入力画像中の対象物体の検
出とその位置、大きさ等に関する正規化処理とを行い、
これより先の識別処理の対象となる照合パタンを得る。
特徴抽出処理部４においては、該照合パタンに対して数
学的に多次元ベクトルＸとして表記される特徴パタンが
抽出される。標準特徴パタン照合処理部６では、入力画
像に対する該特徴パタンをカテゴリ識別辞書５にあらか
じめ格納された各カテゴリの標準特徴パタンと照合し、
識別判定処理部７においては、該照合結果をもとに識別
対象物体の所属カテゴリの決定を行う。

【００１５】上記の特徴抽出処理部４、標準特徴パタン
照合処理部６、識別判定処理部７における具体的な処理
内容については、識別対象物体の種類や得られる入力画
像の種類に応じて様々な手法が提案されている。例え
ば、人物の顔を識別対象としてその２次元濃淡画像を入
力とする画像認識の実施例として、文献〔３〕（赤松、
佐々木、深町、末永：“ＫＬ展開によるパタン記述法の
顔画像識別への応用の評価”、信学技法、ＰＲＵ９０−
５２、１９９１．３）に示す方法が挙げられる。

【００１６】ここで照合パタン位置決め処理部３におけ
る処理に関して、同じく人物の顔を識別対象とした場合
の一実施例を以下に説明する。入力された顔画像に対す
る照合パタンの選らび方としてここでは、文献〔１〕と
同様に、図２に示すように左右の目と唇の領域中心に対
応する特徴点（Ｅｒ、Ｅ１、Ｍ）が一定の空間的位置関
係（パラメータＤによって定められる）を満足するよう
に原画像にアフィン変換を施した後、これらの基準点に
対して一定のパラメータＣ１〜Ｃ４で定まる正方領域を
サンプリングして得られる１２８×１２８の濃淡画像を
用いる場合に即して説明する。図２は図示左側の顔画像
から照合領域を抽出する態様を表している。

【００１７】まず位置決め基準点候補抽出部３１におい
ては、入力された顔画像からこのような照合パタンを切
り出す際の基準点として用いる、左右の目と唇という顔
の内部造作に対応する特徴点の候補を抽出する処理を行
う。これには、文献〔２〕にも示されているように、こ
のような顔の内部造作がもつ色特性に着目し、カラー顔
画像の領域分割処理を応用した方法が一実施例として考
えられる。この段階では、正しい造作に対応する基準点
を安定、かつ一意に求めることは極めて困難であり、一
般に正しい領域の抽出を確実に行おうとすれば、これと
同時に、複数の誤った基準点候補が得られてしまうこと
はやむをえない。

【００１８】そこで照合パタン候補切出し処理部３２で
は、該位置決め基準点候補抽出部３１によって得られた
複数の特徴点の組み合わせに対して、文献〔２〕で示し
たように、領域の色や相互の位置関係などについてのａ
ｄ ｈｏｃな判定処理に基づいて正しい基準点の組み合
わせとなりうる候補を少数に絞った後、各々が正しい基
準点の組み合わせであるとみなして図２に示した方法に
よって照合パタン候補を切り出し、照合パタン候補格納
部３３に格納する。

【００１９】ここで、ある入力顔画像に対してＫ個の照
合パタン候補が得られたものとし、それぞれの濃淡画像
の濃度値を一次元ベクトルで表現したものを、Ｘ１、Ｘ
２、・・・ＸＫと表すことにする。ここで位置決めテン
プレート照合処理部３５、および、照合パタン選択処理
部３６の役割としては、位置決めテンプレート辞書３４
に格納された複数の切出し条件クラスに対応するテンプ
レートと、これらＫ個の照合パタン候補Ｘ１、Ｘ２、・
・・ＸＫを各々照合し、その結果から図２に示す意味の
正しい切出し結果にもっとも近いと判定される照合パタ
ンを選択することがある。

【００２０】さて本発明では、該位置決め基準点候補抽
出部３１によって入力画像の上に抽出される特徴点の出
現位置の分布、あるいは、言い換えれば、該特徴点を基
準とすることで該照合パタン候補切出し処理部３２によ
って入力画像から切り出される照合パタンの構造には、
対象である顔の構造的な共通性に起因した一定の傾向が
あるはずであるとの前提にたち、学習用サンプルに対し
て求められた多数の照合パタン候補を、あらかじめ幾つ
かのクラス（もちろんその中には図２に示したような正
しい基準点によって得られる正規化パタンに対応するも
のも含まれる）に分類しておくことに特徴がある。

【００２１】このように照合パタン候補について設ける
クラス分類の一例を図３の概念図に示す。この図の例
で、クラス１は図２に示す正しい正規化が行われた場
合、クラス２は大きさは適当だが右に回転した場合、ク
ラス３は大きさは適当だが左に回転した場合、クラス４
は縮小されて位置はほぼ正しい場合、クラス５は縮小さ
れて右に回転した場合、クラス６は縮小されて左に回転
した場合、クラス７は拡大されて位置はほぼ正しい場
合、クラス８は拡大されて右に回転した場合、クラス９
は拡大されて左に回転した場合である。

【００２２】このような切出し結果のクラス分けは、基
準点とする左右の目や唇を代表する特徴点に誤って検出
され易い顔画像に固有の特徴、例えば眉毛や鼻腔の存在
という顔に共通した性質に依存した結果と考えられる。
もちろん、実際にはこれ以外の多くのクラス分けの可能
性があることは言うまでもない。このような各クラスに
分類された学習サンプルを用いて、各クラスについてテ
ンプレートを用意する。

【００２３】各クラスのテンプレートとしては、文献
〔２〕に見られるように該クラスに属する学習サンプル
の平均パタンを用いる方法もあるが、該テンプレートと
の照合によってより精密な切出し条件のクラス判定が可
能となるように、ここでは以下に示す部分空間法の枠組
に基づく方法を導入する。

【００２４】今、同一の切出し条件クラスに分類された
学習サンプルの照合パタンがＭ個あり、その濃淡値を成
分とするＮ次元特徴ベクトルをＸ１、Ｘ２、・・・Ｘ
ｍ、・・・ＸＭとする。この時、該切出し条件クラスの
テンプレートは以下の手順によって求められる。 （１）Ｍ個の特徴ベクトルの平均ベクトルμを求める。 （２）サンプル画像の差分画像集合｛Ｘｍ−μ｝の Kar
hunen - Loeve 展開により、Ｍ個の標本集合の部分空間
の正規直交基底画像列Ｕ１、Ｕ２、・・・ＵＬを求め
る。

【００２５】ここで正規直交基底画像列Ｕ１、Ｕ２、・
・・ＵＬはサンプル画像集合の標本共分散行列Ｒの上位
Ｌ個の固有値に対応する固有ベクトルとして求められる
ものであり、実際の計算法については、文献〔４〕（エ
ルリッキ・オヤ著：“パターン認識と部分空間法”産業
図書）にその詳細が述べられているので、ここでは省略
する。

【００２６】位置決めテンプレート辞書３４には、図３
の例のように切出し条件によって分類された各クラスご
とに、上記のように照合パタン集合から計算された平均
ベクトルμ、および、Ｌ個の正規直交基底画像列Ｕ１、
Ｕ２、・・・ＵＬとがテンプレートとして格納される。

【００２７】位置決めテンプレート照合処理部３５で
は、該照合パタン候補格納部３３に格納されたＫ個の照
合パタン候補Ｘ１、Ｘ２、・・・ＸＫと、該位置決めテ
ンプレート辞書３４における各クラスのテンプレートと
の照合を行う。ここで任意の照合パタン候補の濃淡ベク
トル表現をＸ、照合するクラスのテンプレートを平均ベ
クトルμ、Ｌ個の正規直交基底画像列Ｕ１、Ｕ２、・・
・ＵＬとすると、照合処理の一実施例として、次式によ
って求められるｄを照合パタン候補Ｘと該クラスとの照
合結果とする方法がある。

【００２８】

【数１】

【００２９】この値ｄは、Ｎ次元特徴空間における一点
Ｘから、平均ベクトルμとＬ個の正規直交基底画像列Ｕ
１、Ｕ２、・・・ＵＬとによって定義される該クラスの
部分空間へのユークリッド距離に相当するものである。

【００３０】照合パタン候補の数をＫ、テンプレートを
用意した切出し条件クラスの数をＣとすると、任意の入
力パタンに対して、位置決めテンプレート照合処理部３
５の結果として、図４に示すようなＫ×Ｃの大きさの配
列、照合パタン：テンプレート照合テーブルが得られ
る。ここで、ｋ番目の照合パタン候補とｃ番目の切出し
条件カテゴリの部分空間との照合結果（上記式（１）の
結果から得れたｄ）をｄ _kcと記すことにする。

【００３１】照合パタン選択処理部３６では、該照合パ
タン：テンプレート照合テーブルを用いて、照合パタン
候補の中から、図２に示す意味においての正しい切出し
結果にもっとも近いと判定される照合パタンを選択する
処理を行う。その判別処理の一実施例を図５に示す。な
お、図４に示した照合パタン：テンプレート照合テーブ
ルの例において、その第一列に対応するクラス１は、図
２に示す正しい切出し条件に対応する照合パタンを代表
するものとする。 （ＳＴ１）： 任意の照合パタン候補ｋについてｄ_kcの
値の最小値のものをmin１（ｋ）として、これを与える
切出し条件カテゴリｃをCmin１（ｋ）とする。そして次
に小さな値のものをmin ２（ｋ）とする。 （ＳＴ２）： Cmin１（ｋ）が「１」となる照合パタン
候補ｋが存在するか否かを調べる。ＹＥＳの場合にはス
テップＳＴ３に進み、ＮＯの場合にはステップＳＴ８に
進む。 （ＳＴ３）： ステップＳＴ２がＹＥＳとなる候補が唯
一のものか否かを調べる。ＹＥＳの場合にはステップＳ
Ｔ４に進み、ＮＯの場合にはステップＳＴ５に進む。 （ＳＴ４）： この場合には該当する照合パタン候補が
選択される。 （ＳＴ５）： 複数の照合パタン候補をＫ１、Ｋ２、・
・・とする。 （ＳＴ６）： min ２（Ｋｎ）−min １（Ｋｎ）＞θ を満足するような、十分に信頼性の高い照合パタン候補
Ｋｎが存在するか否かを調べる。ＹＥＳの場合にはステ
ップＳＴ７に進み、ＮＯの場合にはステップＳＴ８に進
む。 （ＳＴ７）： ＹＥＳとなったＫｎのうちでmin １
（ｋ）が最小値であるＫｎに対応する照合パタン候補が
選択される。 （ＳＴ８）： この場合にはリジェクトとなる。 （ＳＴ９）： 再実施となる。

【００３２】従来は、標準テンプレート作成に用いられ
なかった未知人物の入力顔画像に対する場合や、入力画
像に対する照明条件が変化した場合などにおいては、図
２の意味で正しい正規化条件によるものと判定されるべ
き照合パタンについても、クラス１の標準テンプレート
との間の照合値が増大することにより、照合パタン：テ
ンプレート照合テーブルにおける第一列（クラス１）の
値だけの比較からは正しい照合パタンが選択できない場
合があったが、図５の例に示す処理フローを導入し、誤
った切出し条件の典型を与える他のクラスとの照合値の
判定処理を組み合わせることで、照合パタンの位置合わ
せの信頼度を高めることができる。

【００３３】図６は本処理の効用を概念的に示す図であ
る。図中、左の塊はクラス１、即ち、図２の意味で正し
い正規化条件に従う照合パタン集合の部分空間、右の塊
は任意のクラスｃ、即ち誤った正規化条件に従って得ら
れる照合パタン集合の部分空間を、それぞれ、Ｎ次元特
徴空間において表している。点ａ、ｂは、入力パタンに
対する２つの照合パタン候補をＮ次元空間中にプロット
したものであり、点ａは正しい正規化条件を満足してい
る一方で、点ｂはただ正規化条件を満足していないもの
とする。点ａは、上記のような理由により、クラス１の
部分空間とはかなり離れた位置にあって、このため、 ｄ_a1 ＞ ｄ_b1 となっているものとする。この場合には、クラス１の部
分空間への近さという点だけでは、照合パタン候補ａよ
りも照合パタン候補ｂのほうが選択される可能性が生じ
てくる。しかし、点ａはクラス１が最も近い部分空間で
あるが、点ｂについては、クラス１よりもクラスｃの方
に近い、即ち、 ｄ_a1 ＜ ｄ_ac for all c ｄ_b1 ＞ ｄ_bc であるので、図５の処理フローに従えば、この例の場合
には点ｂよりも点ａが選択されることになる。

【００３４】以上、本発明を主に人物の顔を識別の対象
とする場合の画像認識システムにおける実施例に基づい
て具体的に説明したが、本発明は、前記実施例に限定さ
れるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲におい
て、種々変更し得ることは言うまでもない。

【００３５】

【発明の効果】以上で説明したように、本発明によれ
ば、入力画像から識別対象の位置合わせに用いる基準点
の候補として抽出される特徴点のうちで、正しい正規化
条件を与える組み合わせだけではなく、誤った正規化条
件を与える組み合わせであっても高い頻度で発生するも
のについてはこれを幾つかの切出し条件クラスとしてま
とめ、それぞれのクラスに割り当てられた照合パタンの
集合が満足する部分空間のパラメータを複数の標準テン
プレートとして位置決めテンプレート辞書に用意するこ
ととなる。

【００３６】これにより、入力画像から得られる複数の
照合パタン候補の各々は、複数の切出し条件クラスに対
応する部分空間との間の距離を算出することによって、
各切出し条件クラスとの間の帰属の確からしさについて
相対的な評価を行うことができるようになり、これによ
って、標準テンプレートの作成に供せられた学習サンプ
ルの中には含まれない種類の対象物体の画像が入力され
た場合や、照明条件が大きく変化した入力画像が得られ
たような場合においても、識別対象に対する照合パタン
の位置合わせを安定かつ精度よく実現することができる
ようになり、画像認識システムにおける識別精度向上が
可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による物体の画像認識システムの一実施
例の機能構成ブロック図である。

【図２】顔画像の識別における照合パタンの位置合わせ
の一実施例である。

【図３】顔の照合パタンの切出し条件クラス分けの一実
施例である。

【図４】照合パタン：テンプレート照合テーブルの一実
施例である。

【図５】照合パタン：テンプレート照合テーブルを用い
た照合パタン選択処理の処理フローである。

【図６】照合パタン：テンプレート照合テーブルを用い
た照合パタン選択処理の効用を示す概念図である。

【符号の説明】

１ 任意の識別対象物体 ２ 画像入力処理部 ３ 照合パタン位置決め処理部 ４ 特徴抽出処理部 ５ カテゴリ識別辞書 ６ 標準特徴パタン照合処理部 ７ 識別判定処理部 ８ 識別結果 ３１ 位置決め基準点候補抽出部 ３２ 照合パタン候補切出し処理部 ３３ 照合パタン候補格納部 ３４ 位置決めテンプレート辞書 ３５ 位置決めテンプレート照合処理部 ３６ 照合パタン選択処理部

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像入力処理によって得られた識別対象
   物体を含む入力パタンに対して、画像中の対象物体の検
   出とその少なくとも位置、大きさを正規化する照合パタ
   ンの位置決め処理とを行い、当該照合パタンに対する特
   徴抽出処理を行って特徴パタンを求め、該特徴パタンと
   カテゴリ識別辞書に格納された各カテゴリの標準特徴パ
   タンとの照合処理を行い、該照合処理結果を用いた識別
   判定処理によって該物体の所属するカテゴリを決定する
   物体画像認識処理方法において、 該位置決め処理として、 まず入力パタンに対する特徴点抽出によって位置決めの
   基準点の候補となる特徴点を抽出し、 該基準点候補の組み合わせに応じてそれぞれのパタンの
   位置合わせを行って、逐次、画像を切り出すことによっ
   て複数の照合パタン候補を求め、 該照合パタン候補をあらかじめ位置決めテンプレート辞
   書に格納されている複数の位置決め条件に対するテンプ
   レートとそれぞれ照合し、 該照合処理結果を用いて複数の照合パタン候補の中から
   少なくとも位置、大きさについて正しい正規化が行われ
   たと判定される照合パタンを選択して出力するようにし
   たことを特徴とする物体の画像認識処理方法。
2. 【請求項２】 前記の位置決めテンプレート辞書には、
   あらかじめ識別対象物体の学習サンプルとして用意され
   た画像のそれぞれについて抽出される特徴点の組み合わ
   せのうちで、照合パタンの切出しの基準点として可能な
   組み合わせについて正規化処理を行って多数の切出し画
   像を求め、該パタン集合を構造的に互いに類似したパタ
   ンのクラスに分類し、各クラスのサンプル画像の集合に
   対してKarhunen - Loeve 展開法を用いて該サンプル画
   像集合が満足する部分空間を記述する平均画像および正
   規直交基底画像群を求めることにより該クラスのテンプ
   レートとして登録されているものとし、 一方、入力パタンから得られる任意の照合パタン候補と
   該テンプレートとの照合処理は、該平均画像と正規直交
   画像とを用いて、該照合パタン候補と該クラスの部分空
   間との間の距離値を計算し、該入力パタンに対する複数
   の照合パタン候補から識別処理に用いる照合パタンを選
   択する処理は各照合パタン候補と各クラスの部分空間と
   の距離値の相対的大小関係に基づいて行うようにしたこ
   とを特徴とする請求項１に記載の物体の画像認識処理方
   法。