(57)【要約】【課題】  画像中のオブジェクトの数を適切に推定するための技術を提供すること。【解決手段】  対象画像における部分領域を網羅するように設定された複数の領域のそれぞれについてオブジェクトの数を推定し、該推定したオブジェクトの数の合計値を求める。領域のサイズの変化に対する合計値の変化に基づいて、対象画像における領域であってオブジェクトの数を推定する推定処理の対象となる領域である分割領域のサイズを決定する。【選択図】  図１
2020144806.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象画像における部分領域を網羅するように設定された複数の領域のそれぞれについてオブジェクトの数を推定し、該推定したオブジェクトの数の合計値を求める計算手段と、
前記領域のサイズの変化に対する前記合計値の変化に基づいて、前記対象画像における領域であってオブジェクトの数を推定する推定処理の対象となる領域である分割領域のサイズを決定する決定手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記計算手段は、前記部分領域に対応するサイズ範囲における最大サイズから最小サイズまでのそれぞれのサイズについて、該サイズを有する複数の領域を前記部分領域を網羅するように設定し、該領域について推定したオブジェクトの数の合計値を求め、
前記決定手段は、前記サイズ範囲における最大サイズから最小サイズまでのそれぞれのサイズについて前記計算手段が求めた合計値の変化に基づいて前記分割領域のサイズを決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記決定手段は、前記サイズ範囲における最大サイズから最小サイズまでのそれぞれのサイズと、該サイズについて前記計算手段が求めた合計値と、の関係を表す曲線において微分値の絶対値が規定値未満となる区間を特定し、該区間において最も大きいサイズを、前記分割領域のサイズとして決定することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記対象画像上のそれぞれの部分領域について、該対象画像における一端により近い部分領域に対応するサイズ範囲における最大サイズはより大きいことを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
更に、
外部装置から送信された前記対象画像を取得する手段を備えることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
更に、
前記画像処理装置に保存されている前記対象画像を取得する手段を備えることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
画像処理装置が行う画像処理方法であって、
前記画像処理装置の計算手段が、対象画像における部分領域を網羅するように設定された複数の領域のそれぞれについてオブジェクトの数を推定し、該推定したオブジェクトの数の合計値を求める計算工程と、
前記画像処理装置の決定手段が、前記領域のサイズの変化に対する前記合計値の変化に基づいて、前記対象画像における領域であってオブジェクトの数を推定する推定処理の対象となる領域である分割領域のサイズを決定する決定工程と
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
コンピュータを、請求項１乃至６の何れか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像中のオブジェクトの数を推定するための技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、撮像装置で所定の領域を撮影し、撮影した画像を解析することによって画像中の人物の数を計測するシステムが提案されている。このようなシステムは、公共の空間での混雑の検知及び混雑時の人の流れを把握することでイベント時の混雑解消や災害時の避難誘導への活用が期待されている。
【０００３】
非特許文献１では、機械学習によって得た認識モデルを用いて、画像の所定の領域に映るオブジェクト数（人数）を直接推定する方法が提案されている。以下ではこの方法を「回帰ベースオブジェクト推定法」と呼ぶ。
【０００４】
非特許文献２では、画像内に映っている人の数を計測するために、画像を複数の矩形領域に分割し、矩形領域ごとの人数を推定することが行われている。領域の分割方法としては、画像全体を等しい大きさの領域に分割している。また、特許文献１や特許文献２に記載の発明では、人が映る大きさの変化に合わせて場所ごとに異なる大きさの矩形領域を設定している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】池田浩雄，大網亮磨，宮野博義．ＣＮＮを用いた群衆パッチ学習に基づく人数推定の高精度化．ＦＩＴ，２０１４
【非特許文献２】People Counting in High Density Crowds from Still Images, IJCEE 2015
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００９−１１０１５２号公報
【特許文献２】特開２０１８−１４８３６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記の従来技術における領域分割方法には、以下の問題点が存在する。一般的にカメラで撮影した映像では、物体の位置によって画像に投影されるときのサイズは変化する。たとえば、監視カメラのように上から地面を見下ろすようにカメラを設置して撮影した場合、撮影した画像の上部に行くほど人は小さく写る。そのため、非特許文献２のように画像全体を等しいサイズの領域に分割する場合、分割された領域のそれぞれで、領域の大きさに対する人のスケールが異なるため、領域から人数や密度分布を推定する推定器は多様なスケールに対応する必要がある。
【０００８】
また、特許文献１や特許文献２のように人が映る大きさの変化に合わせて場所ごとに異なるサイズの領域を設定する場合には、手動で領域分割や人の映る大きさを設定する必要があり、手間がかかっていた。また、人が多くて重なる場合には、適切に設定することができなかった。本発明では、画像中のオブジェクトの数を適切に推定するための技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一様態は、対象画像における部分領域を網羅するように設定された複数の領域のそれぞれについてオブジェクトの数を推定し、該推定したオブジェクトの数の合計値を求める計算手段と、前記領域のサイズの変化に対する前記合計値の変化に基づいて、前記対象画像における領域であってオブジェクトの数を推定する推定処理の対象となる領域である分割領域のサイズを決定する決定手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の構成によれば、画像中のオブジェクトの数を適切に推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】画像処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図。
【図２】画像処理装置１００の機能構成例を示すブロック図。
【図３】推定実施領域および推定単位領域の一例を示す図。
【図４】推定単位領域の一例を示す図。
【図５】サイズ−オブジェクト数曲線の一例を示す図。
【図６】サイズ探索領域を最適推定単位領域サイズで分割した一例を示す図。
【図７】推定単位領域のサイズ決定処理のフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。尚、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものでない。実施形態には複数の特徴が記載されているが、これらの複数の特徴の全てが発明に必須のものとは限らず、また、複数の特徴は任意に組み合わせられてもよい。さらに、添付図面においては、同一若しくは同様の構成に同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。
【００１３】
［第１の実施形態］
先ず、本実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成例について、図１のブロック図を用いて説明する。図１の画像処理装置１００は、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、タブレット端末装置、スマートフォンなどのコンピュータ装置である。
【００１４】
ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０２やＲＡＭ１０３に格納されているコンピュータプログラムやデータを用いて各種の処理を実行する。これによりＣＰＵ１０１は、画像処理装置１００全体の動作制御を行うと共に、画像処理装置１００が行うものとして後述する各処理を実行若しくは制御する。
【００１５】
ＲＯＭ１０２には、画像処理装置１００の設定データや起動プログラムなどが格納されている。ＲＡＭ１０３は、ＲＯＭ１０２やＨＤＤ（ハードディスクドライブ）１０４からロードされたコンピュータプログラムやデータ、通信部１０５がネットワーク１０８を介して外部装置から受信したコンピュータプログラムやデータを格納するためのエリアを有する。またＲＡＭ１０３は、ＣＰＵ１０１が各種の処理を実行する際に用いるワークエリアを有する。このようにＲＡＭ１０３は、各種のエリアを適宜提供することができる。
【００１６】
ＨＤＤ１０４には、ＯＳ（オペレーティングシステム）や、画像処理装置１００が行うものとして後述する各処理をＣＰＵ１０１に実行若しくは制御させるためのコンピュータプログラムやデータが保存されている。ＨＤＤ１０４に保存されているコンピュータプログラムやデータは、ＣＰＵ１０１による制御に従って適宜ＲＡＭ１０３にロードされ、ＣＰＵ１０１による処理対象となる。
【００１７】
通信部１０５は、ネットワーク１０８上の機器との間のデータ通信を行う。ネットワーク１０８は、有線および／又は無線のネットワークであり、通信部１０５は、ネットワーク１０８の形態に適したものとなる。
【００１８】
入力装置１０６は、キーボード、マウス、タッチパネル画面などのユーザインターフェースであり、ユーザが操作することで各種の指示をＣＰＵ１０１に対して入力することができる。
【００１９】
表示装置１０７は、液晶画面等の表示画面を有し、ＣＰＵ１０１による処理結果を画像や文字などでもって表示することができる。さらに表示装置１０７はタッチパネル画面を有していても良く、その場合、表示装置１０７は、ユーザからの操作入力を受け付けることができる。また表示装置１０７は、画像や文字を投影するプロジェクタなどの投影装置であっても良い。
【００２０】
次に、画像処理装置１００の機能構成例について、図２のブロック図を用いて説明する。以下では、図２の各機能部を処理の主体として説明するが、実際には、該機能部に対応するコンピュータプログラムをＣＰＵ１０１が実行することで、該機能部に対応する機能が実現される。なお、図２の機能部の一部若しくは全部をハードウェアで実装しても良い。
【００２１】
画像取得部１１０は、オブジェクトの数を推定する対象となる画像を対象画像として取得する。対象画像の取得元は特定の取得元に限らない。つまり、画像取得部１１０は、ＨＤＤ１０４に保存されている画像を対象画像として取得しても良いし、ネットワーク１０８に接続されている外部装置（サーバ装置、撮像装置など）から送信されて通信部１０５が受信した画像を対象画像として取得しても良い。なお、対象画像をＨＤＤ１０４から取得する場合には、通信部１０５は画像処理装置１００の構成から省いても構わない。また、対象画像をネットワーク１０８上の外部装置から通信部１０５により受信して取得する場合には、ＨＤＤ１０４は画像処理装置１００の構成から省いても構わない。
【００２２】
領域設定部１２０は、対象画像上に「オブジェクトの数を推定する処理の対象となる領域」を推定実施領域として設定する。本実施形態では、推定実施領域を複数の領域（推定単位領域）に分割し、該推定単位領域ごとにオブジェクトの数の推定処理を行うのであるが、そのためにはこの推定単位領域のサイズを該推定処理の前に決定しておく必要がある。本実施形態では、領域設定部１２０は、推定処理の前に行われる「推定単位領域のサイズ決定処理」で用いる「推定単位領域のサイズの初期値」および「推定単位領域のサイズを変化させる範囲（サイズ範囲）」も設定する。
【００２３】
推定部１３０は、それぞれの推定単位領域に対して上述の回帰ベースオブジェクト推定法を実施することで、該推定単位領域に含まれているオブジェクトの数を推定する。オブジェクトの数の推定方法の一例として、ある固定サイズＳの小画像を入力とし、その小画像に写っているオブジェクトの数を出力とする回帰器を用いる手法について説明する。オブジェクトが人の場合、この手法では予め、頭部など人の位置が既知である大量の小画像を学習データとして、サポートベクターマシンや深層学習等の既知の機械学習手法に基づいて回帰器を学習しておく。このとき、回帰器の精度向上を図るため、学習データは、小画像のサイズと映っている人のサイズとの比率がほぼ一定であることが望ましい。
【００２４】
推定部１３０は、推定実施領域を複数の推定単位領域に分割する。そして推定部１３０は、分割したそれぞれの推定単位領域について、該推定単位領域内の画像を固定サイズＳにリサイズしたものを小画像とし、該小画像を回帰器に入力することで「該推定単位領域内のオブジェクトの位置」を回帰器からの出力として求める。回帰器からの出力結果の精度を向上させるためには、オブジェクトのサイズに応じて画像を推定単位領域に分割する必要がある。推定部１３０は、推定単位領域のサイズと推定対象オブジェクトのサイズとの比率が、学習データのその比率とほぼ一定となるように制約を加えることで、回帰器の出力値の精度向上を図ることができる。
【００２５】
推定実施領域および推定単位領域の一例を図３に示す。図３では、対象画像の全体領域を推定実施領域３１０として設定しており、該推定実施領域３１０を縦３および横５個の推定単位領域３２０に分割している。推定単位領域３２０内に記している数値は該推定単位領域３２０に対して推定部１３０が推定したオブジェクトの位置の個数（＝オブジェクトの数）である。なお、推定部１３０が推定するオブジェクトの数は必ずしも整数とは限らず、実数を取ることもありえる。推定部１３０は、実数を四捨五入により整数に丸めて扱ってもよいし、実数のまま扱ってもよい。
【００２６】
領域サイズ探索部１５０は、「推定単位領域のサイズ決定処理」において動作するものであり、領域設定部１２０によって設定されたサイズ範囲内で推定単位領域のサイズを変化させて推定部１３０に通知する。
【００２７】
表示部１４０は、推定部１３０による処理結果、例えば、推定部１３０で推定されたオブジェクトの推定位置やオブジェクトの数を表示装置１０７に表示する。また表示部１４０は、画像取得部１１０が取得した対象画像も表示装置１０７に表示しても良い。
【００２８】
次に、上記の「推定単位領域のサイズ決定処理」について、図７のフローチャートに従って説明する。
【００２９】
ステップＳ７０１では、画像取得部１１０は、対象画像を取得する。ステップＳ７０２では、領域設定部１２０は、ステップＳ７０１で取得した対象画像上に推定実施領域を設定する（領域設定）。以下では説明を簡単にするために、対象画像における全画像領域を推定実施領域とするが、対象画像における一部の画像領域を推定実施領域としても良い。
【００３０】
また領域設定部１２０はさらに、推定単位領域のサイズを変化させる範囲を規定するサイズ範囲（探索範囲）と、推定単位領域のサイズの初期値（サイズ範囲における最大サイズ）と、を設定する。領域設定部１２０による設定は、ユーザが入力装置１０６を操作することで入力した情報の設定であっても良いし、ＨＤＤ１０４に予め保存されている情報の設定であっても良い。
【００３１】
ステップＳ７０３では、領域サイズ探索部１５０は、ステップＳ７０２にて設定された推定単位領域のサイズの初期値（開始サイズ）を取得することで、対象画像上に最初に設定する推定単位領域のサイズを決定する。
【００３２】
ステップＳ７０４では、推定部１３０は、対象画像において手前側に相当する側である下辺に沿って一列に「開始サイズを有する推定単位領域」を並べる。そして推定部１３０は、下辺に沿って一列に「開始サイズを有する推定単位領域」を並べた推定単位領域列をサイズ探索領域（部分領域）として決定する。
【００３３】
１回目のステップＳ７０４で並べた推定単位領域の一例を図４（ａ）に示す。図４（ａ）では、対象画像４００の下辺に沿って一列に推定単位領域４０１が３枚並べられており、この３枚の推定単位領域４０１から成る領域（短冊状の領域）がサイズ探索領域４０２となる。
【００３４】
ステップＳ７０５では、推定部１３０は、ステップＳ７０４で対象画像上に並べたそれぞれの推定単位領域について、該推定単位領域内のオブジェクトの位置を推定する。つまり推定部１３０は、ステップＳ７０４で対象画像上に並べたそれぞれの推定単位領域について、該推定単位領域内の画像を固定サイズＳにリサイズして回帰器に入力することで、「該推定単位領域内のオブジェクトの位置」を回帰器からの出力として求める。例えば、推定単位領域からＭ（Ｍは１以上の整数）個のオブジェクトの位置が推定された場合には、該推定単位領域におけるオブジェクトの数はＭとなる。
【００３５】
ステップＳ７０６では、推定部１３０は、ステップＳ７０４で対象画像上に並べたそれぞれの推定単位領域について推定したオブジェクトの数を合計した合計値を、サイズ探索領域内のオブジェクトの数として求める（計算する）。
【００３６】
ステップＳ７０７では、領域サイズ探索部１５０は推定単位領域のサイズの探索を続けるか否かを判断する。例えば領域サイズ探索部１５０は、現在の推定単位領域のサイズがサイズ範囲における最小サイズである場合には、推定単位領域のサイズの探索を続けない（終了する）と判断する。一方、領域サイズ探索部１５０は、現在の推定単位領域のサイズがサイズ範囲における最小サイズではない場合には、推定単位領域のサイズの探索を続けると判断する。
【００３７】
領域サイズ探索部１５０が推定単位領域のサイズの探索を続けると判断した場合には、現在の推定単位領域のサイズを、現在の推定単位領域のサイズよりも小さいサイズに変更する。そして処理はステップＳ７０４に戻る。
【００３８】
２回目のステップＳ７０４では推定部１３０は、ステップＳ７０７で変更されたサイズを有する推定単位領域を、１回目のステップＳ７０４で決定したサイズ探索領域を網羅するように並べる。２回目のステップＳ７０４で並べた推定単位領域の一例を図４（ｂ）に示す。図４（ｂ）では、サイズ探索領域４０２を網羅するように、図４（ａ）の推定単位領域４０１よりもサイズが小さい推定単位領域４０１が縦２枚、横４枚（計８枚）並べられている。この場合、２回目のステップＳ７０５では、推定部１３０は、この８枚の推定単位領域のそれぞれについて、該推定単位領域内のオブジェクトの数を推定する。そして２回目のステップＳ７０６では、推定部１３０は、この８枚の推定単位領域のそれぞれについて推定したオブジェクトの数を合計した合計値を、サイズ探索領域内のオブジェクトの数として求める。そして、図４（ｂ）の推定単位領域のサイズがサイズ範囲における最小サイズではない場合には、現在の推定単位領域のサイズを、現在の推定単位領域のサイズよりも小さいサイズに変更して処理はステップＳ７０４に戻る。
【００３９】
３回目のステップＳ７０４では推定部１３０は、ステップＳ７０７で変更されたサイズを有する推定単位領域を、１回目のステップＳ７０４で決定したサイズ探索領域を網羅するように並べる。３回目のステップＳ７０４で並べた推定単位領域の一例を図４（ｃ）に示す。図４（ｃ）では、サイズ探索領域４０２を網羅するように、図４（ｂ）の推定単位領域４０１よりもサイズが小さい推定単位領域４０１が縦３枚、横８枚（計２４枚）並べられている。この場合、３回目のステップＳ７０５では、推定部１３０は、この２４枚の推定単位領域のそれぞれについて、該推定単位領域内のオブジェクトの数を推定する。そして３回目のステップＳ７０６では、推定部１３０は、この２４枚の推定単位領域のそれぞれについて推定したオブジェクトの数を合計した合計値を、サイズ探索領域内のオブジェクトの数として求める。
【００４０】
このようにして、推定単位領域のサイズを順次小さくしていって、それぞれのサイズについてサイズ探索領域内のオブジェクトの数を求める。つまり、ステップＳ７０４〜Ｓ７０７をＮ（Ｎは２以上の整数）回繰り返すと、次のようなＮ個のデータセットが得られる。
【００４１】
・  データセット｛推定単位領域のサイズ（サイズ範囲における最大サイズ）、１回目のステップＳ７０６で求めたサイズ探索領域内のオブジェクトの数｝
・  データセット｛推定単位領域のサイズ（サイズ範囲における最大サイズを１回変更したサイズ）、２回目のステップＳ７０６で求めたサイズ探索領域内のオブジェクトの数｝
・  データセット｛推定単位領域のサイズ（サイズ範囲における最大サイズを２回変更したサイズ）、３回目のステップＳ７０６で求めたサイズ探索領域内のオブジェクトの数｝
…
・  データセット｛推定単位領域のサイズ（サイズ範囲における最小サイズ）、Ｎ回目のステップＳ７０６で求めたサイズ探索領域内のオブジェクトの数｝
一方、ステップＳ７０７で、領域サイズ探索部１５０が推定単位領域のサイズの探索を続けない（終了する）と判断した場合には、処理はステップＳ７０８に進む。ステップＳ７０８では、推定部１３０は、上記のＮ個のデータセットから、「推定単位領域のサイズ」と「サイズ探索領域内のオブジェクトの数」との関係を表す情報を生成する。本実施形態では、この情報の一例として、「推定単位領域のサイズ」と「サイズ探索領域内のオブジェクトの数」との関係を表す曲線（サイズ−オブジェクト数曲線）を求める。例えば、一方の軸に推定単位領域のサイズをとり、他方の軸にサイズ探索領域内のオブジェクトの数をとる座標系において、上記のＮ個のデータセットに基づく曲線を補間技術により求める。この技術については周知であるから、この技術に係る説明は省略する。
【００４２】
サイズ−オブジェクト数曲線の一例を図５に示す。図５において横軸は推定単位領域のサイズを示しており、縦軸はサイズ探索領域内のオブジェクトの数を示している。図５において黒丸は上記の処理で収集した各データセットに対応している。本実施形態では、このようなサイズ−オブジェクト曲線において平坦な部分に対応するサイズが、適切な推定単位領域のサイズとなる。これは、推定部１３０の学習で、学習データは、小画像のサイズと映っているオブジェクトのサイズとの比率をほぼ一定にして学習しているが、その比率にある程度ブレがある。そのため、推定単位領域のサイズの変化に対するサイズ探索領域の人数の変化が小さい平坦な部分ができている。この平坦な部分より推定単位領域が大きすぎると、未検知のオブジェクトが増え、実際に存在するオブジェクトの数より少なくなる傾向となる。一方、この平坦な部分より推定単位領域が小さいと、例えば人の場合は肩やひじや足などが頭部と誤検知し、実際に存在する人の数より多くなる傾向となる。
【００４３】
平坦な部分に対応する推定単位領域のサイズならどのサイズでもよい。しかし、同じオブジェクト数が得られるのであれば、推定単位領域が大きいほど、推定部１３０に入力する小画像が少なくて済み、オブジェクト数の推定処理回数が少なく、処理時間を短くすることができる。本実施形態では推定部１３０は、サイズ−オブジェクト曲線において微分値（推定単位領域のサイズの変化に対するサイズ探索領域内のオブジェクトの数の変化の率）の絶対値が規定値未満となる区間（上記の平坦な部分）を特定する。そして推定部１３０は、この特定した区間において最も大きいサイズを最適推定単位領域サイズ（分割領域のサイズ）として決定する。図５では、最適推定単位領域サイズを二重丸（最適点）で示している。なお、特定した区間からの最適推定単位領域サイズの選択方法はこれに限らない。例えば、推定部１３０は、上記特定した区間における最も小さいサイズ、または、上記特定した区間において最も微分値の絶対値が小さい座標におけるサイズを最適推定単位領域サイズとして決定してもよい。
【００４４】
最適推定単位領域サイズの決定後、サイズ探索領域を最適推定単位領域サイズで分割した例を図４（ｄ）に示す。以降、サイズ探索領域に対してオブジェクトの数を推定する処理を行う場合は、最適推定単位領域サイズの領域ごとに、該領域内の画像を固定サイズＳにリサイズして回帰器に入力することで、「該領域内のオブジェクトの位置」を回帰器からの出力として求める。
【００４５】
上記のようにして最下段のサイズ探索領域の最適推定単位領域サイズが決定すると、次は、決定したサイズ探索領域の上端に沿って一列に、該最適推定単位領域サイズを有する推定単位領域を並べ、該並べた推定単位領域の列を新たなサイズ探索領域とする。つまり、対象画像における下端（一端の例）により近いサイズ探索領域に対応するサイズ範囲における最大サイズはより大きい。そしてこの新たなサイズ探索領域を対象にしてステップＳ７０４以降の処理を行うことで、この新たなサイズ探索領域の最適推定単位領域サイズを求める。このようにして、最下段から順に上方（対象画像４００の上端若しくは推定実施領域の上端まで）に向けて各サイズ探索領域の最適推定単位領域サイズを決定していく。このとき、直下の段で、すでにサイズ探索領域と同じサイズに分割した小画像を推定部１３０で処理した結果がある場合は、省略できる。各サイズ探索領域について最適推定単位領域サイズを決定した後で、各サイズ探索領域を該サイズ探索領域の最適推定単位領域サイズで分割した一例を図６に示す。このような分割を行うと、推定単位領域のサイズと推定対象オブジェクトのサイズとの比率が、学習データのその比率とほぼ一定となる。そして、分割された推定単位領域はそれぞれリサイズを経て固定サイズの小画像に変形されて回帰器に入力され、出力値の精度が向上する。
【００４６】
［第２の実施形態］
本実施形態を含む以下の各実施形態では、第１の実施形態との差分について説明し、以下で特に触れない限りは、第１の実施形態と同様であるものとする。第１の実施形態では、対象画像全体をオブジェクトの数の推定対象とした。しかし対象画像に人が多く映っている場合、下端（手前側に対応）から上端（奥側に対応）まで数カ所に領域（矩形など）を設定（サンプリング）し、設定したそれぞれの領域について推定単位領域のサイズとオブジェクトの数との関係を求めるようにしても良い。これにより、推定部１３０での推定回数が減り、処理時間が短くなる。
【００４７】
［第３の実施形態］
第１の実施形態では、推定単位領域のサイズを小さく変更していって最適推定単位領域サイズを求めていた。しかし例えば、基準サイズ（例えば任意の人体サイズ）から大きい方向と小さい方向の両方に最適推定単位領域サイズの探索を行えば、より早く最適推定単位領域サイズを得ることができる。
【００４８】
［第４の実施形態］
上記の「オブジェクト」は、人、動物、自動車、自転車等の車、微生物等の任意の特定物体であり、画像から認識可能な対象であればよい。また、第１の実施形態では、対象画像において手前側に相当する側である下辺から順に上辺に向けて最適推定単位領域サイズを決定する処理を行ったが、「下辺から順に上辺に向けて」は一例であり、開始と終了とは上記の例に限らない。
【００４９】
また、第１の実施形態では、サイズ−オブジェクト曲線を求めて、該サイズ−オブジェクト曲線の微分値に基づいて最適推定単位領域サイズを決定した。しかし、データセット群が表す点列を線分で結び、点の前後の線分の傾きの平均を該点における微分値として用いても良い。
【００５０】
このように、上記の各実施形態によれば、画像内に映るオブジェクトの数が多い場合であっても、推定部１３０に入力する小画像のサイズ（サイズ探索領域の分割サイズ）を適切に設定することができ、適切にオブジェクトの数の計測を行うことができる。
【００５１】
（その他の実施形態）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【００５２】
発明は上記実施形態に制限されるものではなく、発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、発明の範囲を公にするために請求項を添付する。
【符号の説明】
【００５３】
１００：画像処理装置  １０１：ＣＰＵ  １０２：ＲＯＭ  １０３：ＲＡＭ  １０４：ＨＤＤ  １０５：通信部  １０６：入力装置  １０７：表示装置  １０８：ネットワーク
【図１】
2020144806.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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