(57)【要約】      （修正有）【課題】上下の位置関係が認識済みの対象物と異なる場合であっても対象物を認識できる画像認識装置を提供する。【解決手段】画像認識装置１は、カメラで撮影した対象物の画像を入力する入力部１１と、入力部から入力された画像を予め定めた位置の点に基づいて複数の領域に分割し、分割した領域毎に該領域を含む処理領域を設定し、各処理領域における対象物の上下の位置関係が一致するように各処理領域に対する回転を設定する設定部１２と、各処理領域に対応する画像に設定部において設定された回転を施して認識処理を行う認識部１３と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラで撮影した対象物の画像を入力する入力部と、
前記入力部から入力された画像を予め定めた位置の点に基づいて複数の領域に分割し、分割した領域毎に該領域を含む処理領域を設定し、各処理領域における前記対象物の上下の位置関係が一致するように各処理領域に対する回転を設定する設定部と、
各処理領域に対応する画像に前記設定部において設定された回転を施して認識処理を行う認識部と、
を備える画像認識装置。
【請求項２】
前記画像認識装置はさらに、前記認識部での各処理領域の認識結果に対して、前記設定された回転とは逆の回転を含む処理を施し、前記入力された画像に対する結果に変換する変換部と、
前記入力部から入力された画像での処理結果を出力する出力部と、
をさらに備える請求項１に記載の画像認識装置。
【請求項３】
前記認識部での認識処理は、前記対象物の画像中の位置を検出する処理を含む請求項１に記載の画像認識装置。
【請求項４】
前記予め定めた位置の点は、前記対象物の２つの部位が重なる画像中の位置である請求項１に記載の画像認識装置。
【請求項５】
前記設定される回転の角度は、前記処理領域内の対象物の２つの部位を結ぶ直線の角度が予め定めた範囲内に入るように定められる請求項１に記載の画像認識装置。
【請求項６】
前記処理領域の形状は矩形である請求項１に記載の画像認識装置。
【請求項７】
前記対象物は人物を含む請求項３に記載の画像認識装置。
【請求項８】
前記対象物の２つの部位は頭と足を含む請求項４、５または７に記載の画像認識装置。
【請求項９】
前記認識部での認識処理において、前記処理領域毎に回転した画像を生成する請求項１乃至８のいずれか１つに記載の画像認識装置。
【請求項１０】
前記認識部での認識処理において、前記処理領域毎に回転した画像を生成し、連結した１枚の画像を生成する請求項９に記載の画像認識装置。
【請求項１１】
前記設定部は、前記画像中の点の位置が入力されたことに応答して、当該点を予め定めた位置の点として生成した画像を並べて表示する請求項９または１０に記載の画像認識装置。
【請求項１２】
カメラで撮影した対象物の画像を入力することと、
入力された画像を予め定めた位置の点に基づいて複数の領域に分割し、分割した領域毎に該領域を含む処理領域を設定し、各処理領域における前記対象物の上下の位置関係が一致するように各処理領域に対する回転を設定することと、
各処理領域に対応する画像に前記設定された回転を施して認識処理を行うことと、
を備える画像認識方法。
【請求項１３】
画像認識を行うためにコンピュータを、
カメラで撮影した対象物の画像を入力する手段、
入力された画像を予め定めた位置の点に基づいて複数の領域に分割し、分割した領域毎に該領域を含む処理領域を設定し、各処理領域における前記対象物の上下の位置関係が一致するように各処理領域に対する回転を設定する手段、
各処理領域に対応する画像に前記設定された回転を施して認識処理を行う手段
として機能させるための画像認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、画像認識装置、画像認識方法および画像認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、カメラで撮影した画像中の対象物の位置を認識する画像認識装置が知られているが、近年、大量の画像とその画像に含まれる対象物の位置のデータを用いて学習した辞書やパラメータを使う画像認識装置が提案されている。対象物には、上下の位置関係や左右の位置関係を有するものがある。
【０００３】
前述した画像認識装置は、認識すべき対象物の上下の位置関係が学習済みの対象物の位置関係と異なる場合にはすでに取得した位置データを利用することができない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−１４６１３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、上下の位置関係が学習済みの対象物と異なる場合であっても対象物を認識できる画像認識装置、画像認識方法および画像認識プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態の画像認識装置は、カメラで撮影した対象物の画像を入力する入力部と、前記入力部から入力された画像を予め定めた位置の点に基づいて複数の領域に分割し、分割した領域毎に該領域を含む処理領域を設定し、各処理領域における前記対象物の上下の位置関係が一致するように各処理領域に対する回転を設定する設定部と、各処理領域に対応する画像に前記設定部において設定された回転を施して認識処理を行う認識部と、を備える。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、第１の実施形態に係る画像認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２Ａ】図２Ａは、真下を向いた天井カメラで撮影された画像の一例を示す図である。
【図２Ｂ】図２Ｂは、真下を向いた天井カメラで撮影された画像の一例を示す図である。
【図２Ｃ】図２Ｃは、真下を向いた天井カメラで撮影された画像の一例を示す図である。
【図３Ａ】図３Ａは、画像分割の一例を示す図である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、画像分割の一例を示す図である。
【図３Ｃ】図３Ｃは、画像分割の一例を示す図である。
【図４Ａ】図４Ａは、分割された画像に矩形の処理領域を設定した一例を示す図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、分割された画像に矩形の処理領域を設定した一例を示す図である。
【図４Ｃ】図４Ｃは、分割された画像に矩形の処理領域を設定した一例を示す図である。
【図４Ｄ】図４Ｄは、分割された画像に矩形の処理領域を設定した一例を示す図である。
【図５Ａ】図５Ａは、処理領域としての矩形のデータを示す図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、矩形のデータ構造の一例を示す図である。
【図５Ｃ】図５Ｃは、矩形のデータ構造の一例を示す図である。
【図５Ｄ】図５Ｄは、矩形のデータ構造の一例を示す図である。
【図６Ａ】図６Ａは、処理領域としての多角形のデータを示す図である。
【図６Ｂ】図６Ｂは、多角形のデータ構造の一例を示す図である。
【図７】図７は、画像認識装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図８】図８は、画像認識装置の処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】図９は、入力画像の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、４分割した入力画像を示す図である。
【図１１Ａ】図１１Ａは、４分割した入力画像に対して処理領域を設定した様子を示す図である。
【図１１Ｂ】図１１Ｂは、４分割した入力画像に対して処理領域を設定した様子を示す図である。
【図１１Ｃ】図１１Ｃは、４分割した入力画像に対して処理領域を設定した様子を示す図である。
【図１１Ｄ】図１１Ｄは、４分割した入力画像に対して処理領域を設定した様子を示す図である。
【図１２Ａ】図１２Ａは、領域設定された入力画像に対して回転設定処理を施した様子を示す図である。
【図１２Ｂ】図１２Ｂは、領域設定された入力画像に対して回転設定処理を施した様子を示す図である。
【図１３Ａ】図１３Ａは、領域設定された入力画像に対して回転設定処理を施した様子を示す図である。
【図１３Ｂ】図１３Ｂは、領域設定された入力画像に対して回転設定処理を施した様子を示す図である。
【図１４】図１４は、第２の実施形態に係る画像認識装置の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、実施の形態について図面を参照して詳細を説明する。例えば、防犯カメラやデジタルカメラにおいて、高い位置から斜め下方向を向けて撮影した場合に得られる映像や画像中の人物の頭と足の位置関係は、通常は頭が上で足が下である。そのため、人物検出の学習で用いる画像中の人物の頭と足の位置関係も同様に頭が上で足が下であることが一般的である。
【０００９】
一方、映像中の人物同士が重なりにくいなどの理由から、映像監視システムでは建物の天井や柱などの高い位置から下に向けて設置されたカメラを用いることがある。以下、このように設置されたカメラを天井カメラと呼ぶ。
【００１０】
この天井カメラの映像中の人物の頭と足の位置関係は、映像中の人物の足が頭で隠れる位置を中心とする円の内側に足、外側に頭となる。そのため、映像中の下の方にいる人物は頭が下、足が上になり、通常とは位置関係が逆になる。そのため、通常の画像で学習した特徴量の辞書や深層モデルのパラメータを用いた人物検出では、頭が上で足が下とならない領域にいる人物を検出できない。
【００１１】
（第１の実施形態）
第１の実施形態に係る画像認識装置は、天井カメラで撮影された映像に対してすでに取得した画像で学習した特徴量の辞書や深層モデルを用いて認識処理を行う。以下では、認識処理として、映像中の人物の位置を検出する処理を例に説明する。ただし、検出すべき対象物は人物以外の任意の物体でもよい。例えば、自動車、箱、商品、カート等でもよい。また、認識処理は検出以外でもよい。例えば、クラス分類として人物の名前やＩＤ、自動車の車種、商品の種類などでもよい。
【００１２】
また、天井カメラに限定されず、ドローンや他の飛行体によって高い位置から対象物を撮影することも可能である。
【００１３】
図１は、本実施形態の画像認識装置１を表すブロック図である。画像認識装置１は、入力部１１と、設定部１２と、認識部１３と、変換部１４と、出力部１５と、を備える。
【００１４】
入力部１１は、カメラで撮影した画像を入力する部分である。
以下、入力される画像は、高い位置から下を向けて設置されたカメラから撮影された画像であり、画像中の人物の足が頭で隠れる位置が画像中に存在する場合について述べる。ただし、画像中の任意の場所にいる人物の足が頭で隠れない場合でも本実施例で述べる処理をすることは可能である。
【００１５】
図２Ａ〜２Ｃは、真下を向いた天井カメラで撮影された画像の一例を示す図であり、それぞれ、図２Ａは人物２１Ａが画像２１の左上にいる場合、図２Ｂは人物２２Ａが画像２２の左下にいる場合、図２Ｃは人物２３Ａが画像２３の下側にいる場合を示す。２１Ｂは人物２１Ａの頭、２１Ｃは人物２１Ａの足である。
【００１６】
真下を向いた天井カメラで撮影した場合、人物が画像の中心にいるときにその人物の頭が足を隠す。そのため、例えば図２Ａにおいて、画像２１の中心に近い位置に人物２１Ａの足２１Ｃが、中心よりより遠い位置に頭２１Ｂが配置される。
【００１７】
設定部１２は、入力画像に対して、予め定めた位置の点を始点とする半直線（画像の中心から放射状に伸ばした線分）で画像中を分割し（分割処理）、分割した領域毎にその領域を含む処理領域を設定し（領域設定処理）、設定した処理領域に付随する回転を設定する（回転設定処理）。
【００１８】
以下、上記した各処理について詳細に説明する。
【００１９】
図３Ａ〜３Ｃは、画像分割の一例を示す図であり、それぞれ、図３Ａは、画像３１を３等分、図３Ｂは、画像３２を４等分、図３Ｃは、画像３３を６等分した図である。
【００２０】
設定部１２は、例えば図３Ａに示すように、画像３１の予め定めた位置の点３１Ａを始点とする半直線３１Ｂを境界として画像を３等分する。同様にして、設定部１２は、図３Ｂに示すように、画像３２の予め定めた位置の点３２Ａを始点とする半直線３２Ｂを境界として画像を４等分する。同様にして、設定部１２は、図３Ｃに示すように、画像３３の予め定めた位置の点３３Ａを始点とする半直線３３Ｂを境界として画像を６等分する。
【００２１】
分ける画像領域の数はこれ以外でもよい。また、図３Ａ〜３Ｃの例は等分であるが、等分でなくてもよい。また、予め定めた位置の点を通る直線を使用してもよい。その場合は、方向が逆で、予め定めた位置の点を始点とする２つの半直線とみなす。
【００２２】
また、予め定めた位置の点は、その点の位置にいる画像中の人物の足が頭に隠れるところとする。そのような点が複数存在する場合は、どの点を選んでもよい。例えば、頭と足は広がりを持つため、頭が足を隠す位置にいる人物が少し移動しても同様に頭が足を隠す。そのため、移動後の位置も予め定めた位置の点の候補となる。また、別の定め方として、仮に定めた位置の点に対して後述する各処理領域に対してそれに付随する回転を施した画像を生成したものを表示し、ユーザがその画像中の人物の頭と足の位置を見て定めてもよい。
【００２３】
設定部１２は次に、画像の分割した領域ごとにその領域を含む処理領域を設定する領域設定処理を行う。図４Ａ〜４Ｄは、分割された画像に矩形の処理領域を設定した一例を示す図であり、図３Ｂに示す４等分された画像３２に対して、処理領域の矩形を設定した様子を示している。それぞれ、図４Ａは画像３２の上部に処理領域４１を設定した様子を示しており、図４Ｂは画像３２の左側部に処理領域４２を設定した様子を示しており、図４Ｃは、画像３２の下部に処理領域４３を設定した様子を示しており、図４Ｄは、画像３２の右側部に処理領域４４を設定した様子を示している。
【００２４】
ここで例えば図４Ａに示すように、分割に用いた境界線（例えば半直線３２Ｂ）上にいる人物３２Ｃは２つの部分に別れてしまい、各部分では人物３２Ｃとして検出されない場合がある。そのため、この境界線上の人物３２Ｃが完全に含まれるように分割領域を含む処理領域４１を設定する必要がある。
【００２５】
なお、処理領域の別の設定方法として、境界線への画像上の最短距離がＮ画素以下の距離の領域としてもよい。このＮの値は、例えばカメラに映る人物を内包する円の半径としてもよい。また、矩形以外の設定方法として多角形で処理領域を設定してもよい。
【００２６】
設定部１２は、上記した矩形の処理領域に関するデータを矩形の対角の頂点の画像上の座標として不揮発性の記憶部に保持する。ここでは、図５Ａに示すような矩形５１を想定する。この矩形５１は、高さＨ、幅Ｗ、対角線５１Ａ、各角の座標（Ｘ１，Ｙ１）、（Ｘ２，Ｙ２）、（Ｘ３，Ｙ３）、（Ｘ４，Ｙ４）を備える。
【００２７】
図５Ｂは、矩形５１の対角線５１Ａの頂点の座標（Ｘ１，Ｙ１）、（Ｘ３，Ｙ３）を保持した様子を示し、これをデータ構造５２とする。図５Ｃは、他の形態のデータ構造５３を示しており、ここでは設定部１２は、矩形５１の左上の座標（Ｘ１，Ｙ１）と、幅Ｗと、高さＨとを保持する。図５Ｄは、さらに他の形態のデータ構造５４を示しており、ここでは設定部１２は、矩形５１の４つの角の座標（Ｘ１，Ｙ１）、（Ｘ２，Ｙ２）、（Ｘ３，Ｙ３）、（Ｘ４，Ｙ４）を保持する。
【００２８】
図６Ａ〜６Ｂは、処理領域の変形例を示す図である。図６Ａは、多角形６１の処理領域を示し、各頂点に、座標（Ｘ１，Ｙ１）、（Ｘ２，Ｙ２）、（Ｘ３，Ｙ３）、（Ｘ４，Ｙ４）、・・・、（ＸＮ，ＹＮ）を有する。図６Ｂは、このような多角形６１に関するデータを保持したデータ構造６２を示している。
【００２９】
次に設定部１２は、処理領域に付随する回転の角度の設定（回転設定処理）を行う。具体的には、各処理領域における人物の上下の位置関係が一致するように、すなわち、各処理領域における人物の頭が上、足が下になるように回転の角度を設定する。この場合、設定する角度は、画像領域を分割する２つの境界線がなす角度を２等分する２等分線が回転によって垂直になる。
【００３０】
なお、回転の角度は予め定めた範囲内に収まる角度としてもよい。また、境界線に関する２等分線ではなく、映像中の人物の頭と足を結ぶ直線の角度が垂直になる角度や予め定めた範囲内に入る角度としてもよい。また、処理領域を回転した画像に対して人物検出を行い、その検出結果に基づいて回転する角度を設定してもよい。また、後述する各処理領域にそれに付随する回転を施した画像を生成して表示し、ユーザがその画像中の人物の頭と足の位置を見て角度を設定してもよい。
【００３１】
次に、認識部１３は、各処理領域に対して付随する回転を施し、その後に認識処理（ここでは人物検出処理）を行う。まず、各処理領域に対して付随する回転を施す方法について述べる。すなわち、設定部１２で設定した処理領域のデータを用いて、入力された画像における各画素について、当該入力画像が、設定された処理領域に含まれるか、あるいは含まれないかを判定する。
【００３２】
処理領域のデータが例えば図５Ａに示される矩形５１の左上と右下の座標（Ｘ１，Ｙ１，Ｘ３，Ｙ３））で与えられた場合を想定する。入力画像の画素のＸ座標が矩形５１の左上のＸ座標であるＸ１以上かつ右下のＸ座標であるＸ３より小さくて、かつ画素のＹ座標が矩形５１の左上のＹ座標であるＹ１以上かつ右下のＹ座標であるＹ３より小さい場合、当該画素は矩形５１の処理領域に含まれると判定し、それ以外の時は含まれないと判定する。次に、含まれると判定された画素の座標にその処理領域に付随する回転を施した位置の座標を計算する。画素値を回転後の座標に配置し、人物検出処理を適用する。
【００３３】
画素値を回転後の座標に配置する際は、その画素値をメモリ上に配置するか、あるいは、配置した画素値を用いて画像を生成してもよい。当該画像は複数の画像データとしてもよい。また、１枚の画像のように連結したものを生成してもよい。複数の画像データのようにした場合も、連結して１枚の画像データのようにした場合も、これらの画像に対して検出処理を行う。
【００３４】
検出結果は人物を囲む矩形で得られる。矩形の座標データの一例は、例えば図５Ｂ〜５Ｄに示されるようなデータ構造５２、５３あるいは５４を有する。また、検出結果の他の表現方法として、人物を囲む円や人物の画素のマスク、人物の中心位置の画素の座標などでもよい。
【００３５】
検出対象は人物以外の任意の物体でもよい。例えば、自動車、箱、商品、カート等でもよい。また、認識処理は検出以外でもよい。例えば、クラス分類として人物の名前やＩＤ、自動車の車種、商品の種類などを分類するようにしてもよい。
【００３６】
次に、変換部１４は、各処理領域の認識結果に対して、設定された処理領域に付随する角度の回転とは逆の回転を含む処理を施し、入力画像に対する結果に変換する。変換方法は、検出結果の人物を囲む矩形の左上と右下の座標に対して、その処理領域に付随する角度の回転とは逆の回転を施した後、処理領域上の点と、対応する入力画像上の点との座標の差分を加える。これにより、検出結果の矩形の左上と右下の座標から、入力画像中の矩形の左上と右下の座標が得られる。
【００３７】
次に、出力部１５は、変換した処理結果を出力する。
【００３８】
図７は、画像認識装置１のハードウェア構成の一例を表すブロック図である。図７に示すように、画像認識装置１はＣＰＵ５０１と、入力画像から人物などの対象物を検出する検出プログラムなどを記憶するＲＯＭ５０２と、ＲＡＭ５０３と、検出に使用する辞書データなどを記憶するＨＤＤ５０４と、ＨＤＤ５０４とのインタフェイスであるＩ／Ｆ５０５と、データ入力用のインタフェイスであるＩ／Ｆ５０６と、結果出力用のインタフェイスであるＩ／Ｆ５０７と、バス５０８とを備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。なおＣＰＵ５０１、ＲＯＭ５０２、ＲＡＭ５０３、Ｉ／Ｆ５０５、Ｉ／Ｆ５０６、およびＩ／Ｆ５０７は、バス５０８を介して互いに接続されている。
【００３９】
画像認識装置１では、ＣＰＵ５０１が、ＲＯＭ５０２からプログラムをＲＡＭ５０３上に読み出して実行することにより、上記した各部（入力部１１、設定部１２、認識部１３、変換部１４、出力部１５）がコンピュータ上で実現され、ＨＤＤ５０４に記憶されている辞書データ等を用いて、Ｉ／Ｆ５０６を介して入力された画像の検出処理を行う。
【００４０】
なお、プログラムはＨＤＤ５０４に記憶されていてもよい。また、プログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ、フレキシブルディスク（ＦＤ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供されるようにしてもよい。また、プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、プログラムを、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。
【００４１】
図８は、上記した画像認識装置１の処理の手順Ｓ１を示したフローチャートである。ここでは図９に示すような画像８０が画像認識装置１に入力されたものとして説明する。この入力画像には、頭が上、足が下になっている人物８１と、足が上、頭が下になっている人物８２とが含まれている。
【００４２】
ステップＳ１１において、カメラにより撮影された画像（ここでは図９に示す画像８０）を例えば図１の画像認識装置１の入力部１１を介して入力し、処理をステップＳ１２に進める。
【００４３】
ステップＳ１２において、設定部１２は、予め定めた位置の点を始点とする半直線によって画像中を分割する分割処理を行い、処理をステップＳ１３に進める。図１０は、画像９０における予め定めた位置の点９１（画像９０の中心）を始点として、半直線からなる境界線９２によって画像を４分割した様子を示している。
【００４４】
ステップＳ１３において、設定部１２は、認識処理を行うに先立って処理領域を設定する領域設定処理を行い、処理をステップＳ１４に進める。
【００４５】
図１１Ａ〜１１Ｄは、４分割した画像に対して境界線としての半直線上の人物が含まれるように処理領域を設定した様子を示している。すなわち、図１１Ａは、４分割した画像１０１に対して境界線９２上の人物が含まれるように処理領域１０１Ａを設定した結果、人物８１，８２が処理領域１０１Ａに含まれている様子を示している。また、図１１Ｂは、４分割した画像１０２に対して境界線９２上の人物が含まれるように処理領域１０２Ａを設定した結果、人物８１，８２が処理領域１０２Ａに含まれている様子を示している。また、図１１Ｄは、４分割した画像１０４に対して境界線９２上の人物が含まれるように処理領域１０４Ａを設定した結果、人物８１，８２が処理領域１０４Ａに含まれている様子を示している。
【００４６】
一方、図１１Ｃは、４分割した画像１０３に対して境界線９２上の人物が含まれるように処理領域１０３Ａを設定した結果、人物８１，８２が含まれなかった様子を示している。
【００４７】
ステップＳ１４において、設定部１２は各処理領域に対して回転する角度を設定する回転設定処理を行い、処理をステップＳ１５に進める。ここでは、人物の頭が上、足が下になるような回転を各処理領域に対して設定する。また、設定する角度は、画像領域を分割する２つの境界線がなす角度を２等分する２等分線が回転によって垂直になる角度とする。
【００４８】
図１２Ａは、図１１Ａに示す処理領域１０１Ａに対して右９０度の回転設定処理を施した様子を示し、図１２Ｂは、図１１Ｂに示す処理領域１０２Ａに対して右１８０度の回転設定処理を施した様子を示している。
【００４９】
同様にして、図１３Ａは、図１１Ｃに示す処理領域１０３Ａに対して左９０度の回転設定処理を施した様子を示し、図１３Ｂは、図１１Ｄに示す処理領域１０４Ａに対して回転なしの回転設定処理を施した様子を示している。
【００５０】
図１１Ａに示すように、画像１０１を分割する２つの境界線９２，９２がなす角度を２等分する２等分線１０１Ｂは、右９０度の回転後は垂直となる。同様にして、図１１Ｂに示すように、画像１０２を分割する２つの境界線９２，９２がなす角度を２等分する２等分線１０２Ｂは、右１８０度の回転後は垂直となる。同様にして、図１２Ａに示すように、画像１０３を分割する２つの境界線９２，９２がなす角度を２等分する２等分線１０３Ｂは、左９０度の回転後は垂直となる。
【００５１】
一方、図１２Ｂに示す画像１０４では、２等分線１０４Ｂは現時点で垂直となっているので、処理領域１０４Ａは回転されない。すなわち、画像１０４を分割する２つの境界線９２，９２がなす角度を２等分する２等分線１０４Ｂは垂直となっている。
【００５２】
このように、回転後の２等分線１０１Ｂ、１０２Ｂ、１０３Ｂ、１０４Ｂの角度は一致する（いずれも垂直となる）。
【００５３】
ステップＳ１５において、認識部１３は、各処理領域に対して付随する角度による回転処理と認識処理を行い、処理結果と各処理領域と付随する角度等の設定内容を変換部１４に送り、処理をステップＳ１６に処理を進める。
【００５４】
ステップＳ１６において、変換部１４は、各処理領域の認識結果に対して、設定された処理領域に付随する角度の回転とは逆の回転を含む処理を施し、入力画像に対する結果に変換し、変換結果を出力部１５に送り、処理をステップＳ１７に進める。
【００５５】
ステップＳ１７において、認識結果を出力する。
【００５６】
以上、第１の実施形態の画像認識装置１によれば、新たに天井カメラの映像による学習をせずに、従来の画像や映像で学習した人物検出の辞書やパラメータを用いて、天井カメラ映像からの人物検出が可能となる。すなわち、認識すべき対象物としての人物の上下の位置関係が認識済みの人物の位置関係と異なる（例えば逆の位置関係になっている）場合であっても、すでに取得した人物検出の辞書やパラメータを用いて認識すべき対象物としての人物を検出することができる。
【００５７】
（第２の実施形態）
第２の実施形態に係る画像認識装置２の構成は、第１の実施形態における予め定めた位置の点および回転角度をユーザが目視による確認をしながら設定する初期設定部を追加したことを特徴とする。
【００５８】
図１４は、本実施形態の画像認識装置２を表すブロック図である。画像認識装置２は、入力部１２１と、設定部１２２と、認識部１２３と、変換部１２４と、出力部１２５と、初期設定部１２６と、を備える。
【００５９】
入力部１２１、設定部１２２、認識部１２３、変換部１２４、出力部１２５は、それぞれ画像認識装置１の入力部１１、設定部１２、認識部１３、変換部１４、出力部１５と同一なので説明を省略する。
【００６０】
初期設定部１２６は、ユーザが目視による確認を行いながら、予め定めた位置の点、および回転角度の初期設定を行うための処理を行う。予め定めた位置の点を設定するため、初期設定部１２６では、入力画像を表示し、表示されている人物の頭が足を隠す位置を目視で確認し、その位置の画像上の座標を入力する。
【００６１】
また、別の方法として、初期設定部１２６は、仮で設定した予め定めた位置の点および各領域に付随する角度に対して、認識部１２３の各処理領域の切り出しおよび回転後に生成される画像を並べて表示し、各処理領域で人物の頭が上で足が下であるかをユーザが目視で確認する。問題がないことが指示されれば、初期設定部１２６は、その時の予め定めた位置の点と各処理領域に付随する角度を不揮発性の記憶部に保存する。問題があることが指示された場合は、初期設定部１２６は、予め定めた点の位置や各処理領域に対して設定された角度を修正し、再び画像を生成して並べて表示する。初期設定部１２６は、問題がない設定になるまでこれらを繰り返し、得られた設定を保存する。
【００６２】
以上、第２の実施形態の画像認識装置２によれば、ユーザが目視による確認を行いながら、予め定めた位置の点、および回転角度の初期設定を行うことで、新たに天井カメラの映像による学習をせずに、従来の画像や映像で学習した人物検出の辞書やパラメータを用いて、天井カメラ映像からの人物検出が可能となる。すなわち、認識すべき対象物としての人物の上下の位置関係が認識済みの人物の位置関係と異なる（例えば逆の位置関係になっている）場合であっても、すでに取得した人物検出の辞書やパラメータを用いて認識すべき対象物としての人物を検出することができる。
【００６３】
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。これら新規な実施形態は、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ともに、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。
【符号の説明】
【００６４】
１、２…画像認識装置、  １１、１２１…入力部、  １２、１２２…設定部、  １３、１２３…認識部、  １４、１２４…変換部、  １５、１２５…出力部、１２６…初期設定部、  ２１〜２３、３１〜３３、８０，９０、１０１、１０２、１０３、１０４…画像、  ２１Ａ、２２Ａ、２３Ａ、３２Ｃ、８１、８２…人物、  ２１Ｂ…頭、  ２１Ｃ…足、  ３１Ａ〜３３Ａ、９１…予め定めた位置の点、  ３１Ｂ〜３３Ｂ…半直線、  ９２…境界線、  ４１〜４４、１０１Ａ、１０２Ａ、１０３Ａ、１０４Ａ…処理領域、  ５１…矩形、  ５２、５３、５４、６２…データ構造、  ６１…多角形、  １０１Ｂ、１０２Ｂ、１０３Ｂ、１０４Ｂ…２等分線。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図４Ｄ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図５Ｄ】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１１Ｃ】
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【図１１Ｄ】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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【図１４】
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