(57)【要約】【課題】対象物の過検出を抑え、対象物の検出精度を向上させる。【解決手段】画像処理装置１００は、複数の識別器を用い、処理対象の画像から対象物を含む可能性のある領域を注目領域として検出する識別部１１０と、前記注目領域から所定の特徴を検出し、前記所定の特徴の位置（以下、「特徴位置」という。）及び前記所定の特徴の量（以下、「特徴量」という。）を抽出する特徴抽出部１２０と、前記注目領域における前記特徴位置及び前記特徴量に基づき前記注目領域が前記対象物を含むか否かを判定する判定部１５０と、を備える。【選択図】図１
2010182078.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の識別器を用い、処理対象の画像から対象物を含む可能性のある領域を注目領域として検出する識別部と、
前記注目領域から所定の特徴を検出し、前記所定の特徴の位置（以下、「特徴位置」という。）及び前記所定の特徴の量（以下、「特徴量」という。）を抽出する特徴抽出部と、
前記注目領域における前記特徴位置及び前記特徴量に基づき前記注目領域が前記対象物を含むか否かを判定する判定部と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
処理対象の画像から所定の特徴を検出し、前記所定の特徴の位置（以下、「特徴位置」という。）及び前記所定の特徴の量（以下、「特徴量」という。）を抽出する特徴抽出部と、
複数の識別器を用い、前記画像の前記所定の特徴を含む領域のうち対象物を含む可能性がある領域を注目領域として検出する識別部と、
前記注目領域における前記特徴位置及び前記特徴量に基づき前記注目領域が前記対象物を含むか否かを判定する判定部と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
前記注目領域における前記特徴位置に応じた重みを前記特徴量に加重することにより加重特徴量を算出する加重特徴量算出部と、
前記加重特徴量に基づき前記注目領域の評価量を算出する評価量算出部と、
を備え、
前記判定部は、前記評価量に基づき前記注目領域が前記対象物を含むか否かを判定する、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記所定の特徴は、コーナー、エッジ、勾配、輝度、色及びテクスチャの少なくとも一つであることを特徴とする請求項１から３のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記所定の特徴の少なくとも一つはコーナーであり、
前記特徴抽出部はコーナーをHarrisのコーナー検出方法、又は、KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)法により検出する、
ことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記複数の識別器は、対象物を含む画像と対象物を含まない画像からなる複数のサンプル画像を用いて機械学習により得られた識別器であることを特徴とする請求項１から５のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記対象物が顔であることを特徴とする請求項１から６のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項８】
複数の識別器を用い、処理対象の画像から対象物を含む可能性のある領域を注目領域として検出する識別ステップと、
前記注目領域から所定の特徴を検出し、前記所定の特徴の位置（以下、「特徴位置」という。）及び前記所定の特徴の量（以下、「特徴量」という。）を抽出する特徴抽出ステップと、
前記注目領域における前記特徴位置及び前記特徴量に基づき前記注目領域が前記対象物を含むか否かを判定する判定ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項９】
処理対象の画像から所定の特徴を検出し、前記所定の特徴の位置（以下、「特徴位置」という。）及び前記所定の特徴の量（以下、「特徴量」という。）を抽出する特徴抽出ステップと、
複数の識別器を用い、前記画像の前記所定の特徴を含む領域のうち対象物を含む可能性がある領域を注目領域として検出する識別ステップと、
前記注目領域における前記特徴位置及び前記特徴量に基づき前記注目領域が前記対象物を含むか否かを判定する判定ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項１０】
前記注目領域における前記特徴位置に応じた重みを前記特徴量に加重することにより加重特徴量を算出する加重特徴量算出ステップと、
前記加重特徴量に基づき前記注目領域の評価量を算出する評価量算出ステップと、
をさらにコンピュータに実行させ、
前記判定ステップは、前記評価量に基づき前記注目領域が前記対象物を含むか否かを判定する、
ことを特徴とする請求項８または９に記載の画像処理プログラム。
【請求項１１】
前記所定の特徴は、コーナー、エッジ、勾配、輝度、色及びテクスチャの少なくとも一つであることを特徴とする請求項８から１０のいずれか一つに記載の画像処理プログラム。
【請求項１２】
前記所定の特徴の少なくとも一つはコーナーであり、
前記特徴抽出ステップはコーナーをHarrisのコーナー検出方法、又は、KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)法により検出する、
ことを特徴とする請求項１１に記載の画像処理プログラム。
【請求項１３】
前記複数の識別器は、対象物を含む画像と対象物を含まない画像からなる複数のサンプル画像を用いて機械学習により得られた識別器であることを特徴とする請求項８から１２のいずれか一つに記載の画像処理プログラム。
【請求項１４】
前記対象物が顔であることを特徴とする請求項８から１３のいずれか一つに記載の画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像から顔等の対象物を検出する画像処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
カメラ等の撮像素子により得られる画像信号で表現される画像から顔等の対象物を高速に検出する方法として、非特許文献１に開示されるViola-Jonesの方法がある。
【０００３】
Viola-Jonesの方法によれば、対象物を含む画像と対象物を含まない画像からなる多数のサンプル画像から機械学習(Machine Learning)により複数の識別器を予め構成しておき、処理対象の画像に対しこれら複数の識別器を適用することにより処理対象の画像が対象物を含むか否かを高速に判定することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Paul Viola and Michel J. Jones: "Rapid Object Detection Using a Boosted Cascade of Simple Features", Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.511-518, (2001)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、非特許文献１に開示される方法では、対象物を含まない領域を対象物を含む領域であると誤って検出してしまう場合がある（このような誤検出を以下、「過検出」という。）。
【０００６】
過検出を抑えるためには、識別器の学習に用いるサンプル画像の数を増やす、種類を変更する等により、識別器を再構成することが考えられるが、過検出を抑えるように再構成した場合、今度は逆に対象物を検出できない場合が増えるといった弊害が出る可能性がある。
【０００７】
本発明は、このような技術的課題を鑑みてなされたものであり、対象物の過検出を抑え、対象物の検出精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明のある態様によれば、複数の識別器を用い、処理対象の画像から対象物を含む可能性のある領域を注目領域として検出する識別部と、前記注目領域から所定の特徴を検出し、前記所定の特徴の位置（以下、「特徴位置」という。）及び前記所定の特徴の量（以下、「特徴量」という。）を抽出する特徴抽出部と、前記注目領域における前記特徴位置及び前記特徴量に基づき前記注目領域が前記対象物を含むか否かを判定する判定部と、を備える画像処理装置が提供される。
【０００９】
本発明の別の態様によれば、処理対象の画像から所定の特徴を検出し、前記所定の特徴の位置（以下、「特徴位置」という。）及び前記所定の特徴の量（以下、「特徴量」という。）を抽出する特徴抽出部と、複数の識別器を用い、前記画像の前記所定の特徴を含む領域のうち対象物を含む可能性がある領域を注目領域として検出する識別部と、前記注目領域における前記特徴位置及び前記特徴量に基づき前記注目領域が前記対象物を含むか否かを判定する判定部と、を備える画像処理装置が提供される。
【００１０】
本発明のさらに別の態様によれば、上記画像処理をコンピュータに実行させるプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１１】
本発明に係る画像処理によれば、複数の識別器による判定だけでなく、画像に含まれる特徴を加味して対象物を含むか否かの判定を行うようにしたことにより、識別器の設定を変更することなく過検出を抑え、対象物の検出精度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。なお、以下の説明では検出の対象物を人物の顔として説明するが、検出の対象物はこれに限らず、たとえば、犬、猫のペットの顔などであってもよい。
【００１３】
−第１実施形態−
図１は本発明の第1実施形態に係る画像処理装置の構成を示している。画像処理装置は、識別部１１０、特徴抽出部１２０、加重特徴量算出部１３０、評価量算出部１４０、判定部１５０、記憶部２００を備える。
【００１４】
画像入力部１０１は識別部１１０に接続している。識別部１１０は特徴抽出部１２０に接続している。特徴抽出部１２０は加重特徴量算出部１３０に接続している。加重特徴量算出部１３０は評価量算出部１４０に接続している。評価量算出部１４０は判定部１５０接続している。判定部１５０は出力部１０２に接続している。記憶部２００は加重特徴量算出部１３０に接続している。
【００１５】
以下、各部の機能について説明する。
【００１６】
［識別部１１０］
識別部１１０には、画像入力部１０１から画像信号が入力される。以下、入力される画像信号で表される画像を「入力画像」という。
【００１７】
識別部１１０は、入力画像から所定の大きさの領域（例えば30ピクセル四方の領域、以下、この領域を「部分領域」という。）を切り出し、当該部分領域に対して複数の識別器Hk(k=1〜S)を適用し、当該部分領域が顔を含む可能性があると判定した場合は当該部分領域を注目領域として検出する。
【００１８】
部分領域の切出しは、入力画像における座標を順次ずらしながら入力画像全体から行われ、また、異なる大きさの顔を検出できるよう、入力画像を拡大・縮小して得られる画像からも部分領域の切出しが行われる。
【００１９】
識別部１１０は非特許文献１に開示されるAdaboostアルゴリズムによって生成される複数の識別器Hk(k=1〜S)を図２に示すようにカスケード接続した構成である。
【００２０】
複数の識別器Hk(k=1〜S)はいずれも部分領域が顔を含むか否かを判定する。前段の識別器で部分領域が顔を含むという判定がなされた場合に後段の識別器に進み、全ての識別器Hk(k=1〜S)で部分領域が顔を含むとの判定がなされた場合のみ、部分領域が注目領域として検出される。途中の識別器で部分領域が顔を含まないとの判定がなされると、直ちに処理を終了するので、高速な処理が可能である。
【００２１】
識別器Hkは、それぞれ複数の弱識別器を線形結合することによって構成される。弱識別器は図３に示すような黒矩形と白矩形からなる矩形フィルタと閾値θの組である。弱識別器は、矩形フィルタを部分領域に重ね合わせ、黒矩形に対応する領域内の輝度値の和と白矩形に対応する領域内の輝度値の和との差が閾値θよりも大きいか判定する。そして、閾値θよりも大きいときは顔であることを示す１、小さいときは顔でないことを示す０を出力する。
【００２２】
ある部分領域が識別器Hkに入力されると、識別器Hkは、識別器Hkを構成する各弱識別器の出力にその弱識別器の信頼度αを掛けた値の総和を算出し、その総和から所定の閾値ThTを減じた値を確信度Conv(k)として算出する。確信度Conv(k)は、その領域が顔を含むことの確かさを表す値である。そして、識別器Hkは、確信度Conv(k)が正の場合は当該部分領域が顔を含むと判定する。
【００２３】
図４は識別器Hkを生成する処理の内容を示したフローチャートである。識別器Hkを構成する弱識別器の選出はAdaboostアルゴリズムにより行われ、識別器Hkがあらかじめ用意されている複数のサンプル画像（「教師画像」ともいう。）に対して所望の精度で顔を含むか否かの判定ができるようになるまで繰り返される。複数のサンプル画像は顔を含む画像と顔を含まない画像とで構成される。なお、以下の説明で、添え字tは識別器Hkの更新回数（弱識別器を識別器Hkに追加した回数）であり、初期値は１である。
【００２４】
まず、ステップＳ１では、次式(1)により、各サンプル画像の重みを初期値W1(i)に設定する。iは各画像に割り当てられる通し番号であり、Nはサンプル画像の総数である。
【００２５】
【数１】
2010182078.tif 000003
【００２６】
ステップＳ２では、様々な弱識別器を全サンプル画像に対して適用し、次式(2)により誤り率εtを算出する。
【００２７】
【数２】
2010182078.tif 000004
【００２８】
ステップＳ３では、誤り率εtが最小になる弱識別器を、識別器Hkを構成する弱識別器htとして選出する。そして、選出された弱識別器htを識別器Hkに追加し、識別器Hkを更新する。
【００２９】
ステップＳ４では、選出された弱識別器htの誤り率εtに基づき、次式(3)により選出された弱識別器htの信頼度αtを算出する。
【００３０】
【数３】
2010182078.tif 000005
【００３１】
ステップＳ５では、選出された弱識別器htの信頼度αtに基づき、弱識別器htが判定を誤ったサンプル画像の重みWt(i)を次式(4)により増加させ、逆に、判定が正しかったサンプル画像の重みWt(i)を次式(5)によって減少させる。さらに、更新後の重みWt(i)をそれらの総和で割って重みWt(i)を正規化する。
【００３２】
【数４】
2010182078.tif 000006
【００３３】
【数５】
2010182078.tif 000007
【００３４】
ステップＳ６では、次式(6)により、弱識別器htを全サンプル画像に適用し、その結果に対応する信頼度αtを掛けた値の総和を求め、その総和から閾値ThTを引いた値を確信度Conv(k)として算出する。xは画像の輝度情報である。確信度Conv(k)は、０から１の間に正規化されるように、シグモイド関数を施してもよく、最大値で割ってもよい。
【００３５】
【数６】
2010182078.tif 000008
【００３６】
ステップＳ７では、全サンプル画像について確信度Conv(k)の符号の正負に応じて顔か否かを判定する。そして、判定が正しく行われた画像の数をサンプル画像の総数Nで割って、検出精度を算出する。
【００３７】
ステップＳ８では、所望の検出精度が得られているか判定する。所望の検出精度が得られている場合はステップＳ９に進む。
【００３８】
ステップＳ９では、識別器Hkを構成する。具体的には、確信度Conv(k)の符号が正の場合は当該部分領域が顔を含むと判定し、負の場合は顔を含まないと判定するよう識別器Hkを構成する。
【００３９】
一方、ステップＳ８で所望の検出精度が得られていないと判定された場合は、更新回数ｔに１が加算され、ステップＳ２に戻って新たな弱識別器の選出及び選出した弱識別器の識別器Hkへの追加が行われる。弱識別器の追加は所望の検出精度が得られるまで繰り返し行われる。
【００４０】
図５は入力画像からの注目領域の検出結果の例である。この例では、顔を含む領域Ｅ１０が注目領域として検出される一方で、顔を含まない領域Ｅ２０も注目領域として検出（過検出）されている。
【００４１】
［特徴抽出部１２０］
特徴抽出部１２０は識別部１１０で検出した注目領域から所定の特徴を検出し、所定の特徴が存在する位置（以下、「特徴位置」という。）、所定の特徴の量（以下、「特徴量」という。）を抽出する。ここでは所定の特徴をコーナーとし、特徴位置をコーナーが存在する座標とする。また、簡単のため、コーナーが１つ存在する場合の特徴量を１とする。
【００４２】
コーナーの検出には以下の文献に開示されるHarrisのコーナー検出方法を用いる。
【００４３】
C. Harris and M. Stephens: "A Combined Corner and Edge Detector", Proceedings of the Fourth Alvey Vision Conference, pp.147-151, (1988)
具体的には、まず、注目領域内の画素の位置を(x, y)とし、位置(x, y)の画素値をI(x, y)としたときに、次式(7)で表される行列M：
【００４４】
【数７】
2010182078.tif 000009
【００４５】
を考える。x, yは入力画像における座標である（以下同じ。）。
【００４６】
次に、次式(8)により値Hを算出する。式(8)中、λ1、λ2は行列Mの固有値、kは調整パラメータである。
【００４７】
【数８】
2010182078.tif 000010
【００４８】
そして、値Hが所定のしきい値よりも大きいときにその位置(x, y)がコーナーであると検出し、その位置(x, y)を特徴位置として抽出する。また、その位置の特徴量f(x, y)を１とする。図６は注目領域Ｅ１０、Ｅ２０からのコーナー検出結果を示し、図中黒丸は検出されたコーナーを示しており、人物の顔の目頭、目じり、口元、建造物の隅部といった部分がコーナーとして検出される。
【００４９】
なお、ここでは、Harrisのコーナー検出方法を用いてコーナーを検出したが、コーナー検出方法はこれに限らず、他の方法を用いてもよい。例えば、以下の文献に開示されるKLT(Kanade-Lucas-Tomasi)法を用いることができる。
【００５０】
J. Shi and C. Tomasi: "Good features to track", Proceedings of the 1994 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.593-600, (1994)
この場合、Harrisのコーナー検出方法同様に上記行列Mを考え、その固有値λ1、λ2からmin(λ1,λ2)を求め、min(λ1,λ2)が所定のしきい値よりも大きいときにその位置をコーナーとして検出する。
【００５１】
その他、コーナー検出方法としては、SUSANの方法、Harris-Affineの方法、Hessian-Affineの方法、Difference-of-Gaussianの方法、Difference-of-meansの方法を用いることができる。
【００５２】
なお、ここでは所定の特徴としてコーナーを用いたが、所定の特徴としてエッジ、勾配、色、テクスチャ等を用いることも可能である。
【００５３】
［加重特徴量算出部１３０］
加重特徴量算出部１３０は、記憶部２００に格納される重みw(x, y)を読み出す。重みw(x, y)は、注目領域内のどの位置に特徴が存在するかに応じて特徴量f(x, y)に重みを加重するための重みである。対象物が顔である場合、図７に示すように、目、鼻、口が存在するＴ字の領域の特徴位置に対する重みを１、Ｔ字領域以外の領域の特徴位置に対する重みを０とする。
【００５４】
そして、加重特徴量算出部１３０は、次式(9)により加重特徴量f'(x, y)を算出する。このように特徴量f(x, y)に重みを加重するのは、対象物である顔の重要な部分を重み付することにより、顔の検出精度を向上させるためである。
【００５５】
【数９】
2010182078.tif 000011
【００５６】
図８は注目領域として検出された領域Ｅ１０、Ｅ２０に対して重みw(x, y)を適用した様子を示している。領域Ｅ１０、Ｅ２０それぞれのＴ字領域では特徴量f(x, y)が重みw(x, y)=1により加重され、Ｔ字領域以外の領域では特徴量f(x, y)が重みw(x, y)=0により加重される。
【００５７】
なお、重みw(x, y)の設定方法はこれに限らない。例えば、加重する領域をＴ字領域ではなくＹ字領域、Ｖ字領域にしてもよいし、顔を含む多数のサンプル画像からコーナーの存在する位置の分布を求め、この分布に基づき重みw(x, y)を設定するようにしてもよい。また、重みw(x, y)の値も、ここでは１、０の２値としたが、これに限らず、小数点以下を使ってより細かな値を設定してもよいし、負の重みを設定してもよい。
【００５８】
［評価量算出部１４０］
評価量算出部１４０は、注目領域毎に、次式(10)により当該注目領域に含まれる加重特徴量f'(x, y)の和を評価量Eとして算出する。
【００５９】
【数１０】
2010182078.tif 000012
【００６０】
図８に示した領域Ｅ１０の場合、評価量Eは１１となり、領域Ｅ２０の場合、評価量Eは４となる。なお、ここでは評価量Eを当該注目領域に含まれる加重特徴量f'(x, y)の単純な和として算出しているが、評価量Eの算出方法はこれに限らない。
【００６１】
［判定部１５０］
判定部１５０は、各注目領域の評価量Eを所定のしきい値Ethと比較し、しきい値Eth以上の場合に判定対象となっている注目領域が顔を含むと判定する。しきい値Ethは、例えば、顔を含む多数のサンプル画像に対して上記識別部１１０〜評価量算出部１４０を適用した場合に得られる評価量Eの最低値に設定される。なお、しきい値Ethの設定方法はこれに限らず、マハラノビス距離（正規母集団と標本との距離尺度）により設定するようにしてもよい。
【００６２】
しきい値Ethが８の場合、図８に示した領域Ｅ１０は評価量Eがしきい値Ethよりも大きいため、顔を含むと判定される。これに対し、領域Ｅ２０は識別部１１０では顔を含む可能性があると判定されたものの、評価量Eがしきい値Ethよりも小さいため、顔を含まないと判定される。注目領域が顔を含むか否かの判定結果は判定部１５０から出力部１０２に出力される。
【００６３】
続いて上記画像処理による作用効果について説明する。
【００６４】
画像入力部１０１から識別部１１０に画像が入力されると、識別部１１０では複数の識別器Hk(k=1〜S)により顔を含む可能性があると判定された領域が注目領域として検出される。
【００６５】
特徴抽出部１２０では検出された各注目領域に含まれる特徴（コーナー）の特徴位置(x, y)、特徴量f(x, y)を抽出し、加重特徴量算出部１３０では、特徴位置(x, y)に応じた重みを用いて各注目領域に含まれる特徴量f(x, y)を重み付けし、加重特徴量f'(x, y)を算出する。
【００６６】
そして、評価量算出部１４０では各注目領域内の加重特徴量f'(x, y)を加算して各注目領域の評価量Eを算出し、判定部１５０では評価量Eが所定のしきい値Ethを超えているか否かにより、各注目領域が顔を含むか否かを判定する。
【００６７】
この画像処理によれば、画像に含まれる特徴を加味して対象物を含むか否かの判定を行うようにしたことにより、識別器の設定を変更することなく過検出が抑えられ、対象物の検出精度を向上させることができる。
【００６８】
なお、上記実施形態は上記画像処理をハードウェアにより処理することを前提としているが、上記画像処理をソフトウェアにより処理することも可能である。
【００６９】
図９は上記画像処理をソフトウェアにより処理する場合のフローチャートであり、コンピュータにより実行される。なお、各ステップの処理はそれぞれ図１の識別部１１０〜判定部１５０における処理と同じであるので、ここでは詳しい説明は省略する。
【００７０】
これによると、まず、ステップＳ１１では処理対象の画像（入力画像）が入力される。
【００７１】
ステップＳ１２では複数の識別器Hk(k=1〜S)を用い、入力画像から顔を含む可能性のある領域を注目領域として検出する。
【００７２】
ステップＳ１３では注目領域内の特徴（コーナー）を検出し、特徴位置(x, y)と特徴量f(x, y)を抽出する。
【００７３】
ステップＳ１４では特徴位置(x, y)に応じた重みを用いて各注目領域に含まれる特徴量f(x, y)を重み付けし、加重特徴量f'(x, y)を算出する。
【００７４】
ステップＳ１５では各注目領域内の加重特徴量f'(x, y)を加算して各注目領域の評価量Eを算出する。
【００７５】
ステップＳ１６では、評価量Eが所定のしきい値Ethを超えているか否かにより、各注目領域が顔を含むか否かを判定する。
【００７６】
このように上記画像処理をソフトウェア処理により実現してもよく、ハードウェア処理により実現する場合と同じ作用効果が奏される。
【００７７】
−第２実施形態−
続いて本発明の第２実施形態について説明する。
【００７８】
図１０は本発明の第２実施形態に係る画像処理装置の構成を示している。第１実施形態と相違する点は、識別部１１０と特徴抽出部１２０の位置が入れ替わっている点である。以下、第1実施形態と異なる点を中心に説明する。
【００７９】
特徴抽出部１２０では、第１実施形態と同じく、Harrisのコーナー検出方法等を用いコーナーを検出するが、第１実施形態では識別部１１０で検出された注目領域からコーナーを検出していたのに対し、第２実施形態では入力画像全体からコーナーを検出する。特徴抽出部１２０は、検出されたコーナーの位置(x, y)を特徴位置として抽出し、その特徴量f(x, y)を１とする。
【００８０】
識別部１１０では、第１実施形態と同じく、複数の識別器Hk(k=1〜S)を用いて注目領域の検出を行うが、第1実施形態では入力画像全体から部分領域を切り出し、当該部分領域が顔を含む可能性がある場合に当該部分領域を注目領域として検出していたのに対し、第２実施形態では入力画像のうち特徴抽出部１２０で抽出された特徴を含む領域を部分領域として切り出し、当該部分領域が顔を含む可能性がある場合に当該部分領域を注目領域として検出する。
【００８１】
加重特徴量算出部１３０以降の処理は第1実施形態と同じであり、判定部１５０からは注目領域が顔を含むか否かの判定結果が出力部１０２に出力される。
【００８２】
この第２実施形態によっても、第１実施形態と同じく、画像に含まれる特徴を加味して対象物を含むか否かの判定を行うようにしたことにより、識別器の設定を変更することなく過検出が抑えられ、対象物のみを検出することができる。
【００８３】
さらにこの第２実施形態によれば、識別部１１０の処理が、入力画像から抽出された特徴を含む領域に対してのみ行われるので、第1実施形態よりも演算負荷が軽減され、高速な画像処理装置を構築することができる。
【００８４】
なお、この第２実施形態も第１実施形態と同じくソフトウェア処理により実現することができ、図１１はその場合のフローチャートである。
【００８５】
これについて説明すると、ステップＳ２１では処理対象の画像（入力画像）が入力される。
【００８６】
ステップＳ２２では入力画像内の特徴（コーナー）を検出し、特徴位置(x, y)と特徴量f(x, y)を抽出する。
【００８７】
ステップＳ２３では複数の識別器Hk(k=1〜S)を用い、特徴の含まれる領域のうち顔を含む可能性のある領域を注目領域として検出する。
【００８８】
ステップＳ２４〜Ｓ２６の処理は第1実施形態のステップＳ１４〜Ｓ１６の処理と同一である。
【００８９】
このように第２実施形態における画像処理をソフトウェア処理により実現してもよく、ハードウェア処理により実現する場合と同じ作用効果が奏される。
【００９０】
以上、本発明の実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の適用例を示したものであり、本発明の技術的範囲を上記実施形態の具体的構成に限定する趣旨ではない。
【図面の簡単な説明】
【００９１】
【図１】本発明の第1実施形態に係る画像処理装置の構成図である。
【図２】識別部の構成図である。
【図３】弱識別器の例を示した図である。
【図４】識別器を生成する処理の内容を示したフローチャートである。
【図５】入力画像からの注目領域の検出結果の例を示した図である。
【図６】注目領域からのコーナー検出結果を示した図である。
【図７】特徴位置に応じた重みの例を示した図である。
【図８】注目領域に対して重みを適用した様子を示した図である。
【図９】本発明の第1実施形態をソフトウェア処理により実現する場合のフローチャートである。
【図１０】本発明の第２実施形態に係る画像処理装置の構成図である。
【図１１】本発明の第２実施形態をソフトウェア処理により実現する場合のフローチャートである。
【符号の説明】
【００９２】
１００  画像処理装置
１１０  識別部
１２０  特徴抽出部
１３０  加重特徴量算出部
１４０  評価量算出部
１５０  判定部
【図１】
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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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図２】
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【図３】
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