(57)【要約】【課題】交差や障害物背後への一時的な隠れが発生してもその前後で同一物体を同一物体として継続追尾可能なオブジェクト追尾方法を提供する。【解決手段】新規に追尾対象のオブジェクトを検出するとこれを追尾対象とする探索ブロックＤを該オブジェクトの重心付近に複数発生させる(t1)と共に各探索ブロックに該オブジェクトの特徴情報を対応付けて記憶する。次に前時刻と現在時刻の画像の特徴情報の比較等によりオブジェクトを追尾すると共に各探索ブロックを追尾対象のオブジェクトに追従するように移動させ(t2)、追尾に失敗した場合(t3)は該オブジェクトを追尾対象とする探索ブロックをランダムな動きを支配的にして移動させ、各探索ブロックの領域に存在するオブジェクト（画像）の特徴とその探索ブロックに記憶している追尾対象のオブジェクトの特徴情報との比較により該オブジェクトが当該探索ブロックの追尾対象のオブジェクトか否かを判断する(t4)。【選択図】図５
2010117946.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象の画像内のオブジェクトを検出して追尾するオブジェクト追尾方法において、
前記処理対象の画像内のオブジェクトを検出するステップと、
新規に追尾対象のオブジェクトを検出した場合に、そのオブジェクトを追尾対象とする所定サイズの探索ブロックを前記オブジェクトの領域内に複数発生させると共に各探索ブロックに当該探索ブロックの存在領域における前記オブジェクトの特徴情報を対応付けて記憶するステップと、
探索ブロック毎に、その探索ブロックの存在領域に存在するオブジェクトの特徴情報と前記探索ブロックに対応付けて記憶されている前記特徴情報との比較に基づいて前記オブジェクトと前記探索ブロックの追尾対象のオブジェクトとの適合度を演算するステップと、
探索ブロックの存在領域に存在するオブジェクトがその探索ブロックの追尾対象のオブジェクトであるか否かを該探索ブロックに係る前記適合度に基づいて判断し、該判断結果が真の場合に前記探索ブロックの追尾対象のオブジェクトを追尾成功オブジェクトと判断するステップと、
追尾成功オブジェクト毎に、そのオブジェクトを追尾対象とする複数の探索ブロック間で、適合度の低い探索ブロックを適合度の高い探索ブロックに確率的に置き換えるステップと、
前記追尾成功オブジェクトを追尾対象とする探索ブロックについて、その探索ブロックに対応付けて記憶されている前記特徴情報を更新するステップと、
各探索ブロックを、その探索ブロックの追尾対象のオブジェクトの動きとランダムな動きとを合成した動きに基づいて移動させるステップと、
を繰り返し行う
ことを特徴とするオブジェクト追尾方法。
【請求項２】
前記適合度は、探索ブロックの存在領域におけるオブジェクト（画像）の特徴情報と該探索ブロックに対応付けて記憶されている前記特徴情報との差分が小さいほど、かつ探索ブロックの位置と該探索ブロックの追尾対象のオブジェクトの重心との距離が短いほど、高くなるように演算される
ことを特徴とする請求項１に記載のオブジェクト追尾方法。
【請求項３】
追尾対象が同一オブジェクトの複数の探索ブロック間で適合度の低い探索ブロックを適合度の高い探索ブロックに確率的に置き換える処理は、前記オブジェクトを追尾対象とするすべての探索ブロックの適合度の和に対する個々の探索ブロックの適合度の比率をその探索ブロックの出現確率とするルーレットを生成し、前記オブジェクトを追尾対象とする探索ブロック毎に前記ルーレットに基づく乱数抽選を行い、その探索ブロックをその抽選結果の出目に対応する探索ブロックに置き換えることによって行う
ことを特徴とする請求項１または２に記載のオブジェクト追尾方法。
【請求項４】
処理対象の画像を複数の小領域に分割し、
前記判断ステップでは、オブジェクトの存在する小領域毎に、その小領域に探索ブロックが存在する場合は、該小領域に存在する探索ブロックの中で最も適合度の高い探索ブロックの追尾対象のオブジェクトが該小領域に存在すると判断する
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１つに記載のオブジェクト追尾方法。
【請求項５】
処理対象の画像内のオブジェクトを検出して追尾するオブジェクト追尾方法において、
新規に追尾対象のオブジェクトを検出した場合は、そのオブジェクトを追尾対象とする所定サイズの探索ブロックを複数発生させると共に各探索ブロックに前記オブジェクトの特徴情報を対応付けて記憶し、
前記各探索ブロックをその追尾対象のオブジェクトを追尾するように移動させ、
オブジェクトの追尾に失敗した場合は、そのオブジェクトを追尾対象とする探索ブロックを所定の移動ルールに従って移動させると共に前記探索ブロックの存在領域に存在するオブジェクトの特徴情報と前記探索ブロックに対応付けて記憶されている前記特徴情報との比較に基づいて前記オブジェクトが当該探索ブロックの追尾対象のオブジェクトであるか否かを判断することで、前記追尾に失敗したオブジェクトを見出す
ことを特徴とするオブジェクト追尾方法。
【請求項６】
追尾失敗の状態が所定期間以上継続したオブジェクトを追尾対象から外し、該オブジェクトを追尾対象とする全ての探索ブロックを削除する
ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１つに記載のオブジェクト追尾方法。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか１つに記載のオブジェクト追尾方法によって、処理対象の画像内のオブジェクトを追尾する画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、処理対象の画像内のオブジェクトを追尾するオブジェクト追尾方法および画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
駐車場などの監視対象領域における人の行動パターンを解析して不審人物か否かを判定する技術（特許文献１、２、３）がある。たとえば、監視対象領域をカメラで撮影し、その画像を複数のブロックに分割し、ブロック内での物体の動き量（動きベクトル）が最大のブロックを求め、この最大ブロックの位置が隣接ブロックへと連続して移動するパターンを検出し、このパターンがルール違反の異常行動パターンか否かを判定する映像監視方法がある（特許文献３参照。）。
【０００３】
また、撮影した画像内で移動物体の重心などの位置情報を求め、時系列に得られた監視画像から当該位置情報の移動を比較することによって追尾を行う監視カメラシステムがある（たとえば、特許文献４参照。）。
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−３２８６２２号公報
【特許文献２】特開２００５−３５４５９４号公報
【特許文献３】特開２００５−２８４６５２号公報
【特許文献４】特開２００３−２５９３３７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
広い駐車場などをカメラ画像に基づいて監視する場合、画像内に複数の人物、車両、障害物などが存在するため、追尾中の物体（たとえば、人）同士が交差したり、追尾中の物体が障害物（たとえば、駐車車両）の背後に一時的に隠れたりする場合がある。特許文献３、４に開示された技術のように時間的・空間的な連続性を基準に物体を追尾する方法では、上記の交差や隠れが発生すると連続性が途絶えるので、追尾中の物体を見失ってしまい、交差の前後や障害物に一時的に隠れて出現した場合の前後で、同一物体を同一物体として継続追尾することができないという問題があった。
【０００６】
本発明は、上記の問題を解決しようとするものであり、交差や障害物の背後への一時的な隠れが発生してもその前後で同一物体を同一物体として継続追尾可能なオブジェクト追尾方法および画像処理装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。
【０００８】
［１］処理対象の画像内のオブジェクトを検出して追尾するオブジェクト追尾方法において、
前記処理対象の画像内のオブジェクトを検出するステップと、
新規に追尾対象のオブジェクトを検出した場合に、そのオブジェクトを追尾対象とする所定サイズの探索ブロックを前記オブジェクトの領域内に複数発生させると共に各探索ブロックに当該探索ブロックの存在領域における前記オブジェクトの特徴情報を対応付けて記憶するステップと、
探索ブロック毎に、その探索ブロックの存在領域に存在するオブジェクトの特徴情報と前記探索ブロックに対応付けて記憶されている前記特徴情報との比較に基づいて前記オブジェクトと前記探索ブロックの追尾対象のオブジェクトとの適合度を演算するステップと、
探索ブロックの存在領域に存在するオブジェクトがその探索ブロックの追尾対象のオブジェクトであるか否かを該探索ブロックに係る前記適合度に基づいて判断し、該判断結果が真の場合に前記探索ブロックの追尾対象のオブジェクトを追尾成功オブジェクトと判断するステップと、
追尾成功オブジェクト毎に、そのオブジェクトを追尾対象とする複数の探索ブロック間で、適合度の低い探索ブロックを適合度の高い探索ブロックに確率的に置き換えるステップと、
前記追尾成功オブジェクトを追尾対象とする探索ブロックについて、その探索ブロックに対応付けて記憶されている前記特徴情報を更新するステップと、
各探索ブロックを、その探索ブロックの追尾対象のオブジェクトの動きとランダムな動きとを合成した動きに基づいて移動させるステップと、
を繰り返し行う
ことを特徴とするオブジェクト追尾方法。
【０００９】
上記発明では、追尾対象のオブジェクト毎に、そのオブジェクトの特徴情報を有する探索ブロックを複数発生させる。探索ブロックは、追尾対象のオブジェクトを探索する際の単位領域である。発生後は、これらの探索ブロックをそのオブジェクトの動きにランダムな動きを加えて移動（ランダム要素を加えて追従）させると共に、各探索ブロックの存在領域にあるオブジェクトの特徴情報とその探索ブロックに対応付けて記憶されている追尾対象のオブジェクトの特徴情報との比較（適合度の高低）に基づいて当該探索ブロックの存在領域に存在するオブジェクトが当該探索ブロックの追尾対象のオブジェクトか否かを判断する。これにより、交差や障害物背後への隠れなどによって追尾対象のオブジェクトが画像内から消失しても、移動する探索ブロックによってその消失したオブジェクトを探し続けるので、再び現れたそのオブジェクトを探索ブロックによって見出すことができ、交差や隠れの前後で同一オブジェクトを同一オブジェクトとして追尾することができる。
【００１０】
また、追尾成功オブジェクトについては、そのオブジェクトを追尾対象とする複数の探索ブロック間で、適合度の低い探索ブロックを適合度の高い探索ブロックに確率的に置き換える。すなわち、追尾対象のオブジェクト上にある探索ブロックの適合度は高く、追尾対象のオブジェクト外にある探索ブロックの適合度は低くなるので、適合度の低い探索ブロックを適合度の高い探索ブロックに置き換えることで、多くの探索ブロックが、追尾対象のオブジェクト上に存在するようになり、追尾対象のオブジェクトを追従するように移動することになる。
【００１１】
一方、追尾失敗中のオブジェクトを追尾対象とする探索ブロックについては、適合度の低い探索ブロックを適合度の高い探索ブロックに置き換える処理を行わないので、探索ブロックの分散が促されて、探索範囲が広くなる。
【００１２】
［２］前記適合度は、探索ブロックの存在領域におけるオブジェクト（画像）の特徴情報と該探索ブロックに対応付けて記憶されている前記特徴情報との差分が小さいほど、かつ探索ブロックの位置と該探索ブロックの追尾対象のオブジェクトの重心との距離が短いほど、高くなるように演算される
ことを特徴とする［１］に記載のオブジェクト追尾方法。
【００１３】
上記発明では、探索ブロックの存在領域にあるオブジェクト（画像）の特徴情報と追尾対象のオブジェクトの特徴情報との一致性（類似性）と、探索ブロックの存在位置と追尾対象のオブジェクト重心との距離とに基づいて適合度を算出する。
【００１４】
［３］追尾対象が同一オブジェクトの複数の探索ブロック間で適合度の低い探索ブロックを適合度の高い探索ブロックに確率的に置き換える処理は、前記オブジェクトを追尾対象とするすべての探索ブロックの適合度の和に対する個々の探索ブロックの適合度の比率をその探索ブロックの出現確率とするルーレットを生成し、前記オブジェクトを追尾対象とする探索ブロック毎に前記ルーレットに基づく乱数抽選を行い、その探索ブロックをその抽選結果の出目に対応する探索ブロックに置き換えることによって行う
ことを特徴とする［１］または［２］に記載のオブジェクト追尾方法。
【００１５】
［４］処理対象の画像を複数の小領域に分割し、
前記判断ステップでは、オブジェクトの存在する小領域毎に、その小領域に探索ブロックが存在する場合は、該小領域に存在する探索ブロックの中で最も適合度の高い探索ブロックの追尾対象のオブジェクトが該小領域に存在すると判断する
ことを特徴とする［１］乃至［３］のいずれか１つに記載のオブジェクト追尾方法。
【００１６】
上記発明では、小領域毎にオブジェクトを追尾・探索するので、処理が簡略化され、計算量を削減することができる。なお、オブジェクトの全体像は該オブジェクトに所属する小領域の集合として認識される。
【００１７】
［５］処理対象の画像内のオブジェクトを検出して追尾するオブジェクト追尾方法において、
新規に追尾対象のオブジェクトを検出した場合は、そのオブジェクトを追尾対象とする所定サイズの探索ブロックを複数発生させると共に各探索ブロックに前記オブジェクトの特徴情報を対応付けて記憶し、
前記各探索ブロックをその追尾対象のオブジェクトを追尾するように移動させ、
オブジェクトの追尾に失敗した場合は、そのオブジェクトを追尾対象とする探索ブロックを所定の移動ルールに従って移動させると共に前記探索ブロックの存在領域に存在するオブジェクトの特徴情報と前記探索ブロックに対応付けて記憶されている前記特徴情報との比較に基づいて前記オブジェクトが当該探索ブロックの追尾対象のオブジェクトであるか否かを判断することで、前記追尾に失敗したオブジェクトを見出す
ことを特徴とするオブジェクト追尾方法。
【００１８】
上記発明では、交差や障害物背後への隠れなどによって追尾対象のオブジェクトが画像内から消失しても、所定の移動ルールに従って移動する探索ブロックによってその消失したオブジェクトを探し続けるので、再び現れたそのオブジェクトを探索ブロックによって見出すことができ、交差や隠れの前後で同一オブジェクトを同一オブジェクトとして追尾することができる。移動ルールは、ランダムな動き、消失直前のオブジェクトの動き（慣性的な動き）とランダムな動きとを合成した動き、などとすることができる。追尾失敗後の移動ルールは、ランダムな動きが支配的となる動きが好ましい。
【００１９】
［６］追尾失敗の状態が所定期間以上継続したオブジェクトを追尾対象から外し、該オブジェクトを追尾対象とする全ての探索ブロックを削除する
ことを特徴とする［１］乃至［５］のいずれか１つに記載のオブジェクト追尾方法。
【００２０】
上記発明では、消失状態（追尾失敗の状態）が所定期間以上継続した場合、それ以上の探索は中止し、そのオブジェクトを追尾対象から外す。
【００２１】
［７］［１］乃至［６］のいずれか１つに記載のオブジェクト追尾方法によって、処理対象の画像内のオブジェクトを追尾する画像処理装置。
【発明の効果】
【００２２】
本発明に係わるオブジェクト追尾方法および画像処理装置によれば、追尾対象のオブジェクト同士の交差や追尾対象のオブジェクトの障害物の背後への一時的な隠れが発生した場合でも、その前後で同一オブジェクトを同一オブジェクトとして追尾することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、図面に基づき本発明の実施の形態を説明する。
【００２４】
図１は、本発明の実施の形態に係るオブジェクト追尾方法を適用した画像処理装置１０の概略構成を示している。画像処理装置１０は、処理対象の画像を取り込むためのカメラ部１１と、カメラ部１１によって取り込まれた画像を解析して物体を検出し、その移動を追尾するなどの処理を行う処理部１２と、処理部１２の処理結果を出力する出力部１３と、当該画像処理装置１０に対する各種の設定や動作に関する指示を入力するための入力部１４を備えて構成される。以後、画像データにおいて認識された物体はオブジェクトと呼ぶ。
【００２５】
カメラ部１１は動画を撮影する。カメラ部１１は、フレーム毎の画像（１画面分の静止画像）を１秒間に数十フレーム取り込むことで動画を撮影する機能を果たす。処理部１２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、このＣＰＵが実行するプログラムや固定データが記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）と、カメラ部１１によって取り込まれた画像データや追尾対象のオブジェクトの特徴量データを記憶するためのエリア、ＣＰＵがプログラムを実行する際のワークエリアとして使用されるＲＡＭ（Random Access Memory）などを主要部として構成される。
【００２６】
出力部１３は、処理結果のデータ信号を外部に出力するためのインターフェース回路、各種設定画面や操作画面、処理結果等を視覚的に表示するためのディスプレイ装置などで構成される。入力部１４は、各種の設定や動作に関する指示に係る信号を入力するためのインターフェース回路のほか、各種の操作スイッチなどで構成される。
【００２７】
画像処理装置１０は、追尾対象のオブジェクト同士の交差や追尾対象のオブジェクトの障害物の背後への一時的な隠れといった現象が発生した場合でも、その前後で同一オブジェクトを同一のオブジェクトとして追尾する機能を備えている。画像処理装置１０は、たとえば、広い駐車場内で不審人物を監視するシステムなどに組み込まれ、人、車両などのオブジェクトを追尾するために使用される。
【００２８】
図２は、画像処理装置１０の処理部１２が追尾するオブジェクトの状態遷移を表している。オブジェクトの状態は、未検出であるUNDETECTEDと、UNDETECTEDの状態で検出されたオブジェクトが追尾対象たり得るオブジェクトか否かを判定中のPENDING、追尾対象のオブジェクトと認定されかつ追尾成功中のACTIVE、追尾対象のオブジェクトであるが追尾失敗中（消失中あるいは探索中）のLOST、の４状態で管理される。
【００２９】
オブジェクト未検出の間はUNDETECTED状態が継続する（図中のＥ１）。UNDETECTED状態でオブジェクトが検出されるとPENDING状態に移行する（Ｅ２）。PENDING状態ではその継続時間を計時しており（Ｅ４）、PENDING状態で所定時間（PENDING_TIME）が経過するとそのオブジェクトはACTIVE状態に遷移する（Ｅ５）。PENDING状態からACTIVE状態に遷移する前に画像から消滅したオブジェクトはUNDETECTED状態に遷移し（Ｅ３）、追尾対象から外される。
【００３０】
ACTIVE状態ではその継続時間を計時している（Ｅ６）。ACTIVE状態のオブジェクトの追尾に失敗（当該オブジェクトが消失）するとそのオブジェクトはLOST状態に遷移し、ACTIVE状態の継続時間はリセットされる（Ｅ７）。LOST状態でもその継続時間を計時しており（Ｅ９）、継続時間が所定時間（LOST_TIME）経過すると、該オブジェクトは追尾対象から外されUNDETECTED状態になる（Ｅ１０）。LOST状態になってから所定時間（LOST_TIME）内に探索ブロックによる探索によって見出されたオブジェクトはACTIVE状態に戻る（Ｅ８）。
【００３１】
図３は、画像処理装置１０の処理部１２が行うオブジェクト追尾処理における各処理フェーズを示している。また、図４はオブジェクト追尾処理の流れを示している。図３に示すように、オブジェクト追尾処理は、オブジェクト検出フェーズＰ１と、追尾・探索フェーズＰ２で構成される。オブジェクト検出フェーズＰ１は図４の流れ図のステップＳ１〜Ｓ４が対応し、追尾・探索フェーズＰ２はステップＳ５〜Ｓ９が対応する。
【００３２】
まず、フレーム時刻ｔを０に初期化し（図４；ステップＳ１）、続いて、カメラ部１１によって取り込まれた処理対象の画像内からオブジェクト候補領域を検出する（ステップＳ２）。オブジェクト候補領域の検出は、フレーム間の差分処理、二値化処理など公知の手法により行う。
【００３３】
次に、処理対象の画像内においてオブジェクト候補領域が１つ以上検出されたかどうかを確認する（ステップＳ３）。１つ以上のオブジェクト候補領域が検出された場合は（ステップＳ３；Ｙｅｓ）、ステップＳ５へ移行する。オブジェクト候補領域が１つも検出されなかった場合は（ステップＳ３；Ｎｏ）、状態がLOSTのオブジェクト（以後、これをLOSTオブジェクトと呼ぶ。）が存在するか否かを確認する（ステップＳ４）。LOSTオブジェクトは、過去に追尾対象として検出されたオブジェクトが消失（追尾失敗）し、消失状態の継続時間が所定時間（LOST_TIME）未満のオブジェクトであり、探索ブロックによって探索中のオブジェクトである。
【００３４】
LOSTオブジェクトが存在しない場合は（ステップＳ４；Ｎｏ）、フレーム時刻ｔ＝ｔ＋１として（ステップＳ９）、ステップＳ２に戻り、カメラ部１１によって取り込まれる次のフレームの画像に対して同様の処理を行う。このように、オブジェクト検出フェーズＰ１は、オブジェクト候補領域が１つ以上存在するか否かを確認し、存在しない場合はオブジェクト候補領域が検出されるのを待つ状態である。
【００３５】
ステップＳ５では、オブジェクト検出フェーズＰ１にて検出されたオブジェクト候補領域に対する追尾・探索処理を行う。オブジェクト追尾・探索処理では、前時刻の画像内のオブジェクトと現在時刻の画像内のオブジェクトとの対応付けを行う追尾処理と、隠れや交差により消失したオブジェクトを探索する探索処理とが行われる。追尾処理は動きベクトルなど公知の手法により、前時刻の画像内のオブジェクトと現在時刻の画像内のオブジェクトとの対応付けにより行う。
【００３６】
消失したオブジェクトを探索するための探索処理は、新規に検出された追尾対象のオブジェクトに対して、その重心周辺に複数の探索ブロックを発生させ、その後は各探索ブロックを追尾対象のオブジェクトに追従させて移動させ、オブジェクト領域内の局所領域（ここでは、探索ブロック単位の領域）に着目して追尾を行う。探索ブロックは、オブジェクトを追尾・探索する際の単位領域である。消失したオブジェクトの探索が所定時間（LOST_TIME）内に成功しなかった場合は、探索しているオブジェクトは消滅したものとみなしてUNDETECTEDの状態にし、追尾対象から外す。オブジェクト追尾・探索処理の詳細は後述する。
【００３７】
オブジェクト追尾・探索処理にて追尾・探索に成功したオブジェクト（ACTIVE状態のオブジェクト）については、形状、動き、テクスチャ等の特徴量を抽出（算出）する（ステップＳ６）。形状や動きなどオブジェクトの特徴量の抽出は公知の任意の手法で行えばよい。抽出したオブジェクト特徴量データは順次蓄積し、時系列データとして更新あるいは新規に生成する（ステップＳ７）。オブジェクト毎の時系列に蓄積された特徴量データは、たとえば、そのオブジェクトが人か車両かの判別に利用される。
【００３８】
その後、図２の状態遷移に従って、各オブジェクトの状態（ステータス）を更新し（ステップＳ８）、ｔ＝ｔ＋１としてフレーム時刻をインクリメント更新し（ステップＳ９）、ステップＳ２に戻り、カメラ部１１によって取り込まれる次のフレームの画像に対して同様の処理を行う。
【００３９】
次に、図４のステップＳ５のオブジェクト追尾・探索処理の詳細を説明する。
【００４０】
オブジェクト追尾・探索処理では、公知の手法によりオブジェクトの追尾と、追尾に失敗（消失）したオブジェクト（LOSTオブジェクト）の探索が行われる。探索は、消失した追尾対象のオブジェクトを追尾するように移動する複数の探索ブロックによって行われる。
【００４１】
図５は、探索ブロックによる探索の概略を示している。新規に検出された追尾対象のオブジェクトＡ（図５の例では人物Ａ）に対して、そのオブジェクトＡを追尾対象とする所定サイズの探索ブロックＤを複数発生させると共にこれらの各探索ブロックＤにその追尾対象のオブジェクトＡの特徴情報を対応付けて記憶する（ｔ１）。図５では、斜線を施した各矩形領域が探索ブロックＤである。なお、追尾対象の各オブジェクトにはそのオブジェクトを一意に特定する識別情報として固有のオブジェクトＩＤを割り当ててあり、各探索ブロックにその追尾対象のオブジェクトのオブジェクトＩＤを登録することで、追尾対象のオブジェクトと探索ブロックとを関連付けする。
【００４２】
その後は、前時刻のフレームの画像と現在時刻のフレームの画像とのマッチング等の既存の手法によりオブジェクトの追尾を行うと共に、各探索ブロックＤをその追尾対象のオブジェクトを追尾するように（オブジェクトの動きベクトルに追従するように）移動させる（図５；ｔ２）。
【００４３】
交差や隠れによってオブジェクトの追尾に失敗した場合（消失した場合）は（図５；ｔ３）、そのオブジェクトを追尾対象とする探索ブロックＤの移動を所定の移動ルールに従って継続させる。たとえば、ランダムに移動させる、あるいは消失前のオブジェクトの動きにランダムな動きを合成した動きで移動を継続させる。図５では、時刻ｔ３においてオブジェクトＡが障害物２１の背後に隠れており、各探索ブロックＤは、現在時刻までのオブジェクトＡの動きとランダムな動きとを合成した動きで移動している。オブジェクトＡの消失前の動きの影響は次第に少なくなりランダムな動きが支配的になり、探索ブロックは次第に広い範囲に分散するように移動する（ｔ４）。なお、図５では、時刻ｔ３における各探索ブロックに「ｔ３」の文字を、時刻ｔ４における各探索ブロックに「ｔ４」の文字を付してある。
【００４４】
このように、消失したオブジェクトを探索するように継続的に移動させている探索ブロックの位置（存在領域）にオブジェクトが存在する場合は、そのオブジェクトの特徴情報と各探索ブロックに対応付けて記憶されている追尾対象のオブジェクトの特徴情報とを比較し、該比較結果に基づいて、その探索ブロックの位置に存在するオブジェクトがその探索ブロックの追尾対象のオブジェクトであるか否かを判断する。追尾対象のオブジェクトであればそのオブジェクトに当該探索ブロックに登録されている追尾対象オブジェクトのオブジェクトＩＤを割り当てる。これにより、消失の前後で同一オブジェクトを同一オブジェクトとして追尾するようになる。
【００４５】
図５の例では時刻ｔ４に探索ブロックＤ１によってオブジェクトＡが見出（検出）される。追尾対象のオブジェクトが消失した後は、各探索ブロックはランダムな動きが支配的となって移動し拡散しているので、仮にオブジェクトＡが破線で示したＡ’の位置に現れた場合は、その位置に移動していた探索ブロックＤ２によって発見されることになる。こうして、交差や障害物の背後への一時的な隠れが発生してもその前後で同一のオブジェクトを同一オブジェクトとして（同じオブジェクトＩＤで）追尾するようになっている。
【００４６】
本実施の形態では、図６に示すように、処理対象の画像（１フレーム分の画像）を複数の小領域（分割ブロックＢｋ）に分割し、オブジェクトを分割ブロック単位で捉える。これにより、追尾に係る計算量が軽減される。ここでは、各分割ブロックＢｋが矩形となるように処理対象の画像を格子状の境界線で分割している。
【００４７】
図６の例では、オブジェクトＡは、斜線を施した３３個の矩形の分割ブロックＢｋに分けられる。オブジェクトＡの追尾・探索は分割ブロックＢｋ単位に行われる。これら３３個の分割ブロックＢｋの集合体としてオブジェクトＡは認識され、オブジェクトＡ全体としての形状や重心位置、動きなどの特徴情報が把握される。ここでは、分割ブロックＢｋの中に占めるオブジェクトの面積が所定の占有率以上（たとえば、５０パーセント以上）の場合に、その分割ブロックをオブジェクトの存在する分割ブロックとみなしている。
【００４８】
図７は、オブジェクト追尾・探索処理（図４；ステップＳ５）の流れを示している。オブジェクト追尾（図７；ステップＳ２１）では、新規に検出されたオブジェクトについてオブジェクトＩＤを割り当てると共に図８に示すようなオブジェクトデータテーブル３０を生成する。
【００４９】
過去時刻において検出済みで既にオブジェクトＩＤが割り当てられているオブジェクトについては、動きベクトルなど公知の手法により、前時刻の画像内のオブジェクトと現在時刻の画像内のオブジェクトとの対応付け等の手法により追尾する。
【００５０】
次に、新たに追尾対象となったオブジェクトについて探索ブロックを発生させる探索ブロック発生処理を行う（ステップＳ２２）。探索ブロック発生処理の詳細は図９に示してある。処理対象の画像内に存在する、状態（ステータス）がACTIVEであって（ステップＳ４２；Ｙｅｓ）当該オブジェクトを追尾対象とする探索ブロックが０個のオブジェクト（ステップＳ４３；Ｙｅｓ）について、そのオブジェクト領域の重心周辺に複数の探索ブロックを発生させる（ステップＳ４４〜Ｓ５５）。
【００５１】
探索ブロックは、追尾対象のオブジェクトを追尾・探索する際の単位領域であり、探索ブロックを単位として、その探索ブロックの存在領域に存在するオブジェクトがその探索ブロックが追尾対象としているオブジェクトか否かが判断される。探索ブロックは、追尾対象のオブジェクトが存在する分割ブロック毎に所定（BLOCKFACTOR）個ずつ発生させる。すなわち、追尾対象のオブジェクトのサイズに応じた数の探索ブロックを発生させる。BLOCKFACTOR個は１個以上で任意に設定変更可能な数であり、分割ブロックの領域サイズと探索ブロックの領域サイズとの比率等に基づいて適宜の個数に設定すればよい。たとえば、BLOCKFACTOR個は２〜５個に設定される。図１０は、探索ブロックの原点（px0,py0）と中心位置(px,py)との関係を示している。探索ブロックはBLOCK_SIZE×BLOCK_SIZEの画素領域となっている（図１０の例では５×５画素の領域）。ここでは、探索ブロックを矩形としたが、探索ブロックの形状はこれに限定されず、円など他の形状であってもかまわない。
【００５２】
また、発生させた探索ブロック毎に図１１に示すような探索ブロックデータテーブル４０を生成する。探索ブロックデータテーブル４０には、対応する探索ブロックの属性を示す情報が登録される。発生時に初期値として以下の値等を探索ブロックデータテーブル４０に登録する。
【００５３】
・オブジェクトＩＤ：obj_id → 追尾対象のオブジェクトＩＤ
・探索ブロックの状態（ステータス）：stateobj_idn_block → ON
・探索ブロック位置（ｘ座標）：bxobj_idn_block → x
・探索ブロック位置（ｙ座標）：byobj_idn_block → y
・探索ブロックの動きベクトル(水平方向)：dxobj_idn_block → dx(gx, gy)
・探索ブロックの動きベクトル(垂直方向)：dyobj_idn_block → dy(gx, gy)
・探索ブロックの適合度：corobj_idn_block → 1.0
【００５４】
また、探索ブロックの存在領域内における各画素のＨＳＶ値（ＨＳＶ色空間で表現した画素値）から図１２に示すようなＨＳＶ色空間累積ヒストグラムを生成する。この累積ヒストグラムは、探索ブロック領域を画素単位で走査して導出する。画素値ｉの場合、ｊ≧ｉであれば、
histH,S,V(t, j)obj_idn_block = histH,S,V(t, j)obj_idn_block + 1
とする。すなわち、画素値の取り得る値を所定数の階級に区分し、当該画素の画素値がｉであれば、ｉが属する階級以上の各階級の累積値をそれぞれ「１」加算する。この処理を探索ブロック内の全画素に対して行う。
【００５５】
なお、ＨＳＶ色空間は色相(Hue)、彩度(Saturation・Chroma)、明度(Brightness・Lightness・Value)の三つの成分からなる色空間であり、ＨＳＶ色空間累積ヒストグラムは、Ｈ（色相)成分、Ｓ（彩度）成分、Ｖ（明度）成分のそれぞれについて生成される。これらのＨＳＶ色空間累積ヒストグラムに係る各値は、探索ブロックの位置（存在領域）におけるオブジェクト（画像）の特徴情報としてその探索ブロックに対応付けて記憶される。
【００５６】
次に、全探索ブロックに関する適合度を更新する（図７：ステップＳ２３、詳細は図１３に示す）。適合度を更新する処理では、探索ブロックの状態（ステータス）がＯＮとなっている（図１３；ステップＳ６３；Ｙｅｓ）すべての探索ブロックに関して、適合度の更新（ステップＳ６４〜Ｓ６７）を行う。適合度は、探索ブロックの位置（存在領域）に存在するオブジェクトと当該探索ブロックの追尾対象のオブジェクトとの一致度を示す指標である。適合度は、探索ブロックの存在領域に存在するオブジェクトの特徴情報（色など画像としての特徴情報と重心位置に係る特徴情報）とその探索ブロックに対応付けて記憶されているオブジェクトの特徴情報（当該探索ブロックの前時刻の位置に存在していたオブジェクトの特徴情報）との比較に基づいて算出する。本実施の形態では、ＨＳＶ色空間累積ヒストグラムを用いた場合について記述する。具体的には、探索ブロックの存在領域におけるＨＳＶ色空間累積ヒストグラムの時間差分と、当該探索ブロックが追尾対象とするオブジェクトの重心位置と該探索ブロックの中心との距離に基づく距離係数との積により導出する。適合度は１〜０の範囲をとる。具体的には以下の式の通りである。
【００５７】
【数１】
2010117946.tif 000003
【００５８】
ＨＳＶ色空間累積ヒストグラムの時間差分total_diffについては、たとえば下記の式で表わされる。
【数２】
2010117946.tif 000004
【００５９】
距離係数に関しては、たとえば下記の式で表わされる。
【数３】
2010117946.tif 000005
【００６０】
従って、探索ブロックの中心とオブジェクト領域の重心との距離が近い程、探索ブロックの適合度は高くなる。なお、消失中のオブジェクト（LOSTオブジェクト）についてはLOST状態になる直前のフレーム時刻における重心位置をオブジェクトの重心位置として距離係数を求める。
【００６１】
図１４は、探索ブロックの中心とその追尾対象のオブジェクトの重心との距離と適合度との関係を例示したものである。探索ブロックＤ１、Ｄ２は、追尾対象のオブジェクト上にないので、オブジェクト重心との距離が大きく（距離係数（dist_factor）→小）、かつオブジェクト（画像）の特徴情報の一致度（ＨＳＶ色空間累積ヒストグラムの一致度）も低い（total_diff→小）ので、適合度は低くなる（０に近づく）。探索ブロックＤ３、Ｄ４は追尾対象のオブジェクト上にあるので、オブジェクト重心との距離が小さく（距離係数（dist_factor）→大）、かつオブジェクト（画像）の特徴情報の一致度（ＨＳＶ色空間累積ヒストグラムの一致度）も高い（total_diff→大）ので、適合度は高くなる（１に近づく）。
【００６２】
次に、分割ブロック領域ＩＤ割り当て処理を行う（図７：ステップＳ２４、詳細は図１５に示す）。当該処理では、分割ブロック領域内に何らかのオブジェクトが存在しかつ１個以上の探索ブロックが存在している分割ブロックＢｋに対して、それらの探索ブロックの中で最も優位な（最高適合度を有する）探索ブロックに登録されている追尾対象のオブジェクトＩＤを割り当てることでその分割ブロックＢｋに該オブジェクトＩＤを付与し、該オブジェクトＩＤのオブジェクトをACTIVE状態にする、ことを行う。元々ACTIVE状態であったオブジェクトはACTIVE状態が継続される。
【００６３】
上記処理により、LOSTオブジェクトを追尾対象とする探索ブロックに登録されているオブジェクトＩＤがいずれかの分割ブロックＢｋに割り当てられた場合、LOST状態であったその追尾対象のオブジェクトが見出された（検出された）ことになる。なお、追尾対象のオブジェクトであるがいずれの分割ブロックＢｋにもオブジェクトＩＤが付与されなかったオブジェクトは、図４のオブジェクト状態更新処理（Ｓ８）においてLOSTオブジェクトと判定されて状態が保持あるいは更新される。
【００６４】
次に、探索ブロック消去処理を行う（図７：ステップＳ２５、詳細は図１６に示す）。オブジェクトの状態（ステータス）がUNDETECTEDである場合、あるいは状態がLOSTでありかつオブジェクトの継続時間obj_timeがLOST_TIME以上である（LOST状態がLOST_TIME以上継続した）場合に、当該オブジェクトに属する（当該オブジェクトを追尾対象とする）すべての探索ブロックを削除する。削除は、当該オブジェクトに属するすべての探索ブロックデータテーブルをクリアすることで行う。
【００６５】
次に、探索ブロックリサンプリング処理を行う（図７：ステップＳ２８、詳細は図１７に示す）。探索ブロックリサンプリング処理は、ACTIVE状態のオブジェクトに属するすべての探索ブロックについて行われる（図７；ステップＳ２７；Ｙｅｓ）。探索ブロックリサンプリング処理では、追尾対象のオブジェクトが同一の複数の探索ブロック間で、適合度の低い探索ブロックを適合度の高い探索ブロックに確率的に置き換えることが行われる。
【００６６】
ここでは、同一オブジェクト（たとえば、オブジェクトＡ）を追尾対象とするすべての探索ブロックの適合度の和に対する個々の探索ブロックの適合度の比率をその探索ブロックの出現確率とするルーレットを生成し、該オブジェクトを追尾対象とする探索ブロック毎に前記ルーレットに基づく乱数抽選を行い、その探索ブロックをその抽選結果の出目に対応する探索ブロックに置き換える。すなわち、当該オブジェクトを追尾対象とする全探索ブロックの個数と同じ回数の乱数抽選を前記ルーレットに基づいて行い、抽選毎にその当たりとなった出目に対応する探索ブロックに置き換えることによって、適合度の低い探索ブロックを適合度の高い探索ブロックに置き換わりやすいようにしている。
【００６７】
より詳細には、処理対象の画像内に存在するオブジェクトの中で、状態（ステータス）がACTIVEであるオブジェクト毎に以下の処理を行う。まず、注目しているオブジェクトobj_idに関して、そのオブジェクトに属する探索ブロックn_blockの適合度cor obj_idn_blockを基に、下記の通りルーレットを生成する。
【００６８】
探索ブロックn_blockの状態(ステータス)stateobj_idn_blockがONであるならば、
rouletteobj_idn_block = rouletteobj_idn_block-1 + cor obj_idn_block
探索ブロックn_blockの状態(ステータス)stateobj_idn_blockがOFFであるならば、
rouletteobj_idn_block = rouletteobj_idn_block-1
【００６９】
次に、注目しているオブジェクトobj_idに属する探索ブロック毎に乱数データを生成し、その乱数データをもとにその探索ブロックに関するルーレットの出目を決定した後、当該探索ブロックをその出目に対応する探索ブロックに置き換える。
【００７０】
図１８は、任意のオブジェクトについて生成したルーレットの一例を示している。このオブジェクトを追尾対象とする探索ブロックは全部でＭ個存在する。探索ブロック１からＭまでの全探索ブロックの適合度の合計を３６０度としたルーレット上に、個々の探索ブロックの出目をその適合度の比率に応じた占有角度で配置してある。たとえば、探索ブロック１の出目の占有角度は、（（探索ブロック１の適合度）／（全探索ブロックの適合度の合計））×３６０度となる。
【００７１】
適合度の高い探索ブロックは出目の占有角度も大きいので、その分、乱数抽選で当たりになる確率は高い。一方、適合度の低い探索ブロックは出目の占有角度は小さく、当たりになる確率も低い。したがって、適合度の低い探索ブロックが適合度の高い探索ブロックに置き換えられ易くなる。
【００７２】
ここで、探索ブロックを置き換えるとは、探索ブロックデータテーブル４０の内容を、探索ブロックＩＤを除く項目についてコピーすることである。
【００７３】
先に説明したように、探索ブロックの適合度はその探索ブロックが追尾対象のオブジェクト上に存在する場合は高く、追尾対象のオブジェクト上から外れた位置にある場合は低くなる。したがって、図１９（ａ）に示すように、ACTIVEオブジェクトについて探索ブロックの置き換え（探索ブロックリサンプリング）を行うと、追尾対象のオブジェクトＡ上にある探索ブロックＤ５〜Ｄ７とオブジェクトＡ上にない探索ブロックＤ１〜Ｄ４との間で適合度に大きな差が生じる。したがって、探索ブロックリサンプリングにより生成されるルーレットは図１９（ｂ）のように（Ｄ１〜Ｄ４については占有角度が小さく、Ｄ５〜Ｄ７は占有角度が大きく）なる。
【００７４】
このルーレットを使用して探索ブロックの個数回分（ここでは７回）の乱数抽選を行った場合、その結果は、たとえば同図（ｃ）に示すようになり、適合度の低い探索ブロックが適合度の高い探索ブロックに確率的に置き換えられる。図１９（ｄ）に示すように、追尾対象のオブジェクト上になかった探索ブロックの多くが追尾対象のオブジェクト上の探索ブロックに置き換えられ、探索ブロックが追尾対象のオブジェクト上に集約されやすくなる。
【００７５】
次に、探索ブロック更新処理を行う（図７：ステップＳ２９、詳細は図２０に示す）。探索ブロック更新処理は、各探索ブロックの移動と各探索ブロックに対応付けて記憶してある追尾対象のオブジェクトに関する特徴情報の更新とを行う。画像内に存在するすべての探索ブロックについて、その位置情報、動きベクトルの情報が更新される（ステップＳ１４７、Ｓ１４８）。さらに状態（ステータス）がACTIVEであるオブジェクトに属する（当該オブジェクトを追尾対象とする）探索ブロックであって、ステータスがＯＮ状態であり、かつ追尾対象のオブジェクトのＩＤと当該探索ブロックの存在位置の分割ブロックに付与されているオブジェクトのＩＤとが一致する探索ブロックについては、ＨＳＶ色空間累積ヒストグラムについても更新する（ステップＳ１４６）。
【００７６】
位置情報の更新は以下の通りである。
【数４】
2010117946.tif 000006
ここで、rnd_x、rnd_yはそれぞれx、y方向に関する乱数を示す。乱数を加えることで、探索ブロックにランダムな動きを加えることになる。
【００７７】
動きベクトル情報の更新は以下の通りであり、前時刻の探索ブロックの動きベクトルと現在の探索ブロック存在位置の分割ブロックにおける動きベクトルの線形荷重和となっている。
【数５】
2010117946.tif 000007
ここで、ｋは更新割合（慣性定数）を表す。ｋの値は設定変更可能となっている。追尾に成功している場合はオブジェクトの動きベクトルが支配的になり、追尾に失敗している（追尾対象のオブジェクトが消失している（LOST状態））場合は、乱数による移動が支配的になる。
【００７８】
上記のようにしてオブジェクトの追尾・探索を行うことにより、図５に示すように追尾対象のオブジェクトが障害物２１に一時的に隠れた場合でも、障害物２１に隠れる前後で同一オブジェクトを同一オブジェクトとして、すなわち、障害物２１に隠れる前後の同一オブジェクトに対して同一のオブジェクトＩＤを割り当てて、追尾することができる。
【００７９】
同様に追尾対象のオブジェクト同士が交差した場合にも、交差の前後で同一のオブジェクトに対して同一のオブジェクトＩＤを付与して追尾することができる（図２１（ａ）〜（ｄ））。交差領域においては、適合度の高い探索ブロックに優位性がある。図２１（ｂ）では、オブジェクトＡがオブジェクトＢの背後を通過するので前面側のオブジェクトＢを追尾している探索ブロックが優位となる。同図（ｃ）に示すように、交差状態からオブジェクトＡとＢが互いに離れる際には、オブジェクトＡに属する探索ブロックはオブジェクトＡに追従し、オブジェクトＢに属する探索ブロックはオブジェクトＢを追従するように移動する（同図（ｄ））。
【００８０】
このように、本実施の形態に係るオブジェクト追尾・探索方法では、新規に追尾対象のオブジェクトを検出した場合に、そのオブジェクトの重心付近に複数の探索ブロックを生成しかつ各探索ブロックにその探索ブロックの存在領域における追尾対象オブジェクトの特徴情報を対応付けて記憶し、その後は、探索ブロックを追尾対象のオブジェクトに追従するように移動させると共に探索ブロックに記憶している追尾対象のオブジェクトの特徴情報の更新を行い、追尾に失敗した後はランダムな動きが支配的となるように探索ブロックの移動を継続させ、探索ブロックという局所領域を単位に適合度を判断して消失した追尾対象のオブジェクトを探索することで、交差や隠れの前後で同一オブジェクトを同一オブジェクトとして追尾する。
【００８１】
なお、追尾しているオブジェクトから図４のステップＳ６で抽出した形状、動き、テクスチャ等のオブジェクトに関する特徴情報を示す特徴量データは、図２２に示すような、ＦＩＦＯ（First in First out）形式の記憶領域５０に、時系列データとして保存される（図４、ステップＳ７）。図２２の記憶領域５０は時刻毎の特徴量データを現在時刻から最大でＬmax回前まで時系列に保存するようになっている。図２２（ａ）は記憶領域５０の途中まで特徴量データを蓄積（Ｌ回分の蓄積：ＬはＬmax未満の任意の正整数）した状態で、図２２（ｂ）はＬmax回分の特徴量データで記憶領域５０が埋まった状態を示している。記憶領域５０に時系列に記憶された特徴量データは、たとえば、画像内の各オブジェクトが人か車両か等の判断に使用される。また交差や隠れがあっても同一オブジェクトを同一オブジェクトとして追尾できるので、追尾中に交差や隠れがあってもその前後をつなげて同一オブジェクトの時系列の特徴量データを収集することができる。
【００８２】
以上、本発明の実施の形態を図面によって説明してきたが、具体的な構成は実施の形態に示したものに限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲における変更や追加があっても本発明に含まれる。
【００８３】
たとえば、実施の形態では、分割ブロック単位にオブジェクトを追尾・探索するようにしたが、オブジェクト単位に追尾を行っても構わない。
【００８４】
また実施の形態では、追尾対象のオブジェクトの動きとランダムな動き（乱数に基づく位置変更…数４）との合成によって探索ブロックを移動させることと、ACTIVEオブジェクトに属する探索ブロックを対象にした探索ブロックリサンプリング処理（適合度の低い探索ブロックを適合度の高い探索ブロックに確率的に置き換える処理）との組み合わせにより、追尾に成功している間は探索ブロックを追尾対象のオブジェクトを追尾するように移動させ、消失中はランダムな動きが支配的となるように探索ブロックを移動させたが、探索ブロックの移動方法は実施の形態に例示した方法に限定されない。すなわち、追尾成功中は追尾対象のオブジェクトを追尾し、消失中はランダムな動きが支配的となるという移動ルールで移動すればよく、たとえば、追尾成功中はランダム要素なしに追尾対象の動きベクトルに従って移動させ、消失中は慣性的な動きを排除しランダムな動きのみで移動させるように構成されてもかまわない。
【００８５】
消失中の移動のルールは、消失直前のオブジェクトの動きにランダムな動きを加えることが好ましく、さらには時間の経過と共にランダムな動きがより支配的になるとよい。
【００８６】
実施の形態では、ＨＳＶ色空間累積ヒストグラムの時間差分とオブジェクトと探索ブロックとの間の距離による距離係数とに基づいて各探索ブロックの適合度を決定するようにしたが、他の基準で適合度を定めてもよい。適合度は、画像としての一致度と、オブジェクトと探索ブロックとの位置関係とを要素として決定されることが好ましい。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】本発明の実施の形態に係る画像処理装置のシステム構成を示すブロック図である。
【図２】オブジェクトの状態遷移図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る画像処理装置が行うオブジェクト追尾処理における処理フェーズを示す説明図である。
【図４】発明の実施の形態に係る画像処理装置が行うオブジェクト追尾処理を示す流れ図である。
【図５】探索ブロックによる探索の概略を示す説明図である。
【図６】処理対象の画像（１フレーム分の画像）を複数の分割ブロックに分割した状態の一例を示す説明図である。
【図７】オブジェクト追尾・探索処理（図４；ステップＳ５）を示す流れ図である。
【図８】オブジェクトデータテーブルを示す説明図である。
【図９】探索ブロック発生処理（図7；ステップＳ２２）を示す流れ図である。
【図１０】探索ブロックの原点（px0,py0）と中心位置(px,py)との関係を示す説明図である。
【図１１】探索ブロックデータテーブルを示す説明図である。
【図１２】ＨＳＶ色空間累積ヒストグラムの一例を示す説明図である。
【図１３】適合度更新処理（図７：ステップＳ２３）の詳細を示す流れ図である。
【図１４】探索ブロック中心・追尾対象のオブジェクト重心間の距離と適合度との関係を示す説明図である。
【図１５】分割ブロック領域ＩＤ割り当て処理（図７：ステップＳ２４）の詳細を示す流れ図である。
【図１６】探索ブロック消去処理（図７：ステップＳ２５）の詳細を示す流れ図である。
【図１７】探索ブロックリサンプリング処理（図７：ステップＳ２８）の詳細を示す流れ図である。
【図１８】探索ブロックリサンプリング処理で生成されるルーレットの一例を示す説明図である。
【図１９】探索ブロックリサンプリング処理による探索ブロックの置き換え状況の一例を示す説明図である。
【図２０】探索ブロック更新処理（図７：ステップＳ２９）の詳細を示す流れ図である。
【図２１】交差の前後での探索ブロックによるオブジェクトの追尾・探索状況の一例を示す説明図である。
【図２２】オブジェクトの特徴量データを時系列に記憶する記憶領域の一例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００８８】
１０…画像処理装置
１１…カメラ部
１２…処理部
１３…出力部
１４…入力部
２１…障害物
３０…オブジェクトデータテーブル
４０…探索ブロックデータテーブル
５０…記憶領域
Ｐ１…オブジェクト検出フェーズ
Ｐ２…追尾・探索フェーズ
【図１】
2010117946.tif 000008
【図３】
2010117946.tif 000009
【図４】
2010117946.tif 000010
【図６】
2010117946.tif 000011
【図７】
2010117946.tif 000012
【図８】
2010117946.tif 000013
【図９】
2010117946.tif 000014
【図１０】
2010117946.tif 000015
【図１１】
2010117946.tif 000016
【図１２】
2010117946.tif 000017
【図１３】
2010117946.tif 000018
【図１４】
2010117946.tif 000019
【図１５】
2010117946.tif 000020
【図１６】
2010117946.tif 000021
【図１７】
2010117946.tif 000022
【図１８】
2010117946.tif 000023
【図１９】
2010117946.tif 000024
【図２０】
2010117946.tif 000025
【図２１】
2010117946.tif 000026
【図２２】
2010117946.tif 000027
【図２】
2010117946.tif 000028
【図５】
2010117946.tif 000029