(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
視体積交差法により物体位置を推定し物体候補を取得する物体候補取得手段と、
撮像された画像を基に得られる物体の視体積に対して、前記物体候補同士の重なりに関する情報を記憶する物体候補情報記憶手段と、
前記物体候補の移動に対し連動して動く他の物体候補を含む視体積の数に基づいて計算される連動度を前記物体候補に対して取得する連動度取得手段又は、
重なり状態判定手段が前記物体候補に対して他の物体候補との重なりがあると判定した視
体積の数に基づいて計算される信頼度を前記物体候補に対して取得する信頼度取得手段と、
取得された前記連動度又は前記信頼度に基づいて算出した事後確率により前記物体候補を
物体または非物体に識別して、物体と判定された前記物体候補の位置を出力する物体候補
判定手段と、
を有することを特徴とする物体位置推定装置。
【請求項２】
現在の前記物体候補の位置と前記物体候補に対応する過去の物体候補の位置との差と、
前記物体候補に対応する過去の物体候補における信頼度とで構成される連続度を前記物体候補に対して取得する連続度取得手段を有し、
前記物体候補判定手段は、前記連動度または前記信頼度のうち少なくとも一つと前記連続度とに基づいて算出した事後確率により前記物体候補を物体または非物体に識別することを特徴とする請求項１に記載の物体位置推定装置。
【請求項３】
前記連動度は、前記物体候補の移動に対し連動して動く他の物体候補を含む視体積の数に１を加えたものの逆数に予め定められた係数を乗算した値を１から減算したものであることを特徴とする請求項１から２のいずれか１項に記載の物体位置推定装置。
【請求項４】
前記信頼度取得手段は、前記物体候補に対し前記撮像された画像を基に得られた視体積において視界が有ると判定された視体積の数と、前記物体候補に対し前記撮像された画像を基に得られた視体積において他の物体候補との重なりがあると判定された視体積の数と、
が異なる場合には前記信頼度の値を１とし、同じ場合には重なりがあると判定された視体
積の数の逆数に予め定められた係数を乗算した値を信頼度として取得することを特徴とす
る請求項１乃至３いずれか一項に記載の物体位置推定装置。
【請求項５】
前記物体候補に対応する過去の物体候補が複数存在する場合は、現在の前記物体候補の位置に最も近い前記物体候補に対応する過去の物体候補を選択することを特徴とする請求項２に記載の物体位置推定装置。
【請求項６】
視体積交差法により物体位置を推定し物体候補を取得し、撮像された画像を基に得られる物体の視体積に対して、前記物体候補同士の重なりに関する情報を記憶し、
前記物体候補の移動に対し連動して動く他の物体候補を含む視体積の数に基づいて計算される連動度を前記物体候補に対して取得するか又は、前記記憶された重なりに関する情報を基に前記物体候補に対して他の物体候補との重なりがあると判定された視体積の数を求め、前記視体積の数に基づいて信頼度を計算し、
取得された前記連動度又は前記信頼度に基づいて算出した事後確率により前記物体候補を物体または非物体に識別して、物体と判定された前記物体候補の位置を出力する物体位置推定方法。
【請求項７】
現在の前記物体候補の位置と前記物体候補に対応する過去の物体候補の位置との差と、前記物体候補に対応する過去の物体候補における前記信頼度とで構成される連続度を取得し、前記連動度または前記信頼度のうち少なくとも一つと前記連続度とに基づいて算出した事後確率により前記物体候補を物体または非物体に識別することを特徴とする、請求項６に記載の物体位置推定方法。
【請求項８】
前記連動度は、前記物体候補の移動に対し連動して動く他の物体候補を含む視体積の数に１を加えたものの逆数に予め定められた係数を乗算した値を１から減算して連動度を算出することを特徴とする請求項６から７のいずれか１項に記載の物体位置推定方法。
【請求項９】
前記物体候補に対し前記撮像された画像を基に得られた視体積において視界が有ると判定された視体積の数と、前記物体候補に対し前記撮像された画像を基に得られた視体積において他の物体候補との重なりがあると判定された視体積の数とが異なる場合には前記信頼度の値を１とし、同じ場合には前記信頼度として、重なりがあると判定された視体積の数の逆数に予め定められた係数を乗算した値を求めることを特徴とする請求項６乃至８いずれか一項に記載の物体位置推定方法。
【請求項１０】
前記過去の物体候補は、現在の前記物体候補の位置に最も近い、過去の位置との差を取得することを特徴とする請求項７に記載の物体位置推定方法。
【請求項１１】
物体位置推定装置に、視体積交差法により物体位置を推定し物体候補を取得する物体候補取得処理と、
撮像された画像を基に得られる物体の視体積に対して、前記物体候補同士の重なりに関する情報を記憶する物体候補情報記憶処理と、前記物体候補の移動に対し連動して動く他の物体候補を含む視体積の数に基づいて計算される連動度を前記物体候補に対して取得する連動度取得処理、もしくは、
前記物体候補情報記憶処理により記憶された情報を基に、重なり状態判定手段が前記物体
候補に対して他の物体候補との重なりがあると判定した視体積の数に基づいて、信頼度を
算出する信頼度取得処理と、
取得された前記連動度もしくは前記信頼度に基づいて算出した事後確率により前記物体候
補を物体または非物体に識別して、物体と判定された前記物体候補の位置を出力する物体
候補判定処理と、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１２】
現在の前記物体候補の位置と前記物体候補の対応する過去の物体候補の位置との差と、前記物体候補に対応する過去の物体候補における信頼度とで構成される連続度を取得する連続度取得処理と、前記連動度または前記信頼度のうち少なくとも一つと前記連続度とに基づいて算出した事後確率により前記物体候補を物体または非物体に識別し、物体と判定された前記物体候補の位置を出力する物体候補判定処理とを、物体位置推定装置に実行させることを特徴とする請求項１１に記載のプログラム。
【請求項１３】
前記連動度取得処理は、前記物体候補の移動に対し連動して動く他の物体候補を含む視体積の数に１を加えたものの逆数に予め定められた係数を乗算した値を１から減算する、ことを特徴とする請求項１１から１２のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項１４】
前記信頼度取得処理は、前記物体候補に対し前記撮像された画像を基に得られた視体積において視界が有ると判定された視体積の数と、前記物体候補に対し前記撮像された画像を基に得られた視体積において他の物体候補との重なりがあると判定された視体積の数と、
が異なる場合には前記信頼度の値を１とし、同じ場合には重なりがあると判定された視体積の数の逆数に予め定められた係数を乗算した値とすることを特徴とする、請求項１１乃至１３いずれか一項に記載のプログラム。
【請求項１５】
前記物体の過去における位置が複数存在する場合は、現在の前記物体候補の位置に最も近い過去の位置との差を取得することを特徴とする請求項１２に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数のカメラ画像を用いて物体の位置を推定する物体位置推定装置、物体位置推定方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、物体位置推定装置、物体位置推定方法及びプログラムは、映像監視システムなどが、対象物体の位置（床平面に対する位置）を推定する為に用いられている。この種の物体位置推定装置に関連する技術が特開２００８−１５５７３号公報（又は関連技術という）に開示されている。関連技術には、複数のカメラ画像を用いて実空間上における対象物体の存在を判定し、対象物体の位置を推定する装置についての発明が開示されている。関連技術の対象物体の位置を推定する装置の方法は、そこでの位置推定を行いたい実空間（３次元空間）に対してカメラの視界が互いに重なるように複数のカメラを配置する。そして各カメラから画像を取得し、背景差分法やフレーム間差分法などの画像処理を用いて対象物体の動体領域を抽出する。
各カメラは、２次元のカメラ画像と３次元の実空間の座標が相互変換できるように、予めカメラキャリブレーションされている状態で対象を撮像する。次にこの関連技術の装置は、各カメラから抽出された動体領域を含む画像を、実空間内の指定された平面へ逆投影する。次にこの関連技術の装置は、各平面毎に、全てのカメラに対する逆投影された動体領域の重なりを検出する。このようにして、この関連技術の装置は、実空間における動体領域（対象物体）の存在を判定し、物体の位置を推定する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
利用者が関連技術に記載されている方法をとると、次のような問題が生じることがある。関連技術の装置は、逆投影された動体領域の重なりから得られる実空間上の物体に対して、実際の対象物体の他に、例えば図１に示すような虚像物体を検出する場合がある。関連技術の装置が、このような虚偽物体から物体位置を推定すると、誤った物体位置を利用者に情報として伝えることになってしまう。このような問題が発生する理由を以下に説明する。
図１のような虚偽物体を検出する原因は、動体領域の逆投影（視体積）が、例えば図１に示される領域Ｓのように、実空間において実際の対象物体を含む広い範囲で行われることにある。その結果、カメラＡ、カメラＢの位置や方向と対象物体との相対的な位置関係によって、実際の対象物体とは異なる実空間で虚像物体という重なりを形成することになる。
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、物体位置を視体積交差法によって求める技術において、虚像物体をもとになされる誤った位置推定を、低減できる物体位置推定装置、物体位置推定方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記課題を解決するため、本発明に係る物体位置推定装置は、
視体積交差法により物体位置を推定し物体候補を取得する物体候補取得部と、撮像された画像を基に得られる物体の視体積に対して物体候補同士の重なりに関する情報を記憶する物体候補情報記憶部と、
物体候補の移動に対し連動して動く他の物体候補を含む視体積の数に基づいて計算される物体候補同士の連動性を表す連動度という指標を物体候補に対して取得する連動度取得部と、取得された前記指標に基づいて事後確率にて物体候補を物体または非物体に識別して、物体と判定された前記物体候補の位置を出力する物体候補判定部と、を有することを特徴とする。
また本発明に係る物体位置推定方法は、視体積交差法により物体位置を推定し物体候補を取得し、
撮像された画像を基に得られる物体の視体積に対して物体候補同士の重なりに関する情報を記憶し、
物体候補の移動に対し連動して動く他の物体候補を含む視体積の数に基づいて計算される物体候補同士の連動性を表す連動度という指標を物体候補に対して取得し、
取得された前記指標に基づいて事後確率にて物体候補を物体または非物体に識別して、
物体と判定された物体候補の位置を出力することを特徴とする。
また本発明のプログラムは、コンピュータを、視体積交差法により物体位置を推定し物体候補を取得する物体候補取得処理と、撮像された画像を基に得られる物体の視体積に対して物体候補同士の重なりに関する情報を記憶する物体候補情報記憶処理と、物体候補の移動に対し連動して動く他の物体候補を含む視体積の数に基づいて計算される物体候補同士の連動性を表す連動度という指標を物体候補に対して取得する連動度取得処理と、取得された前記指標に基づいて事後確率にて物体候補を物体または非物体に識別して、物体と判定された物体候補の位置を出力する物体候補判定処理と、を実行させる手段として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００５】
本発明により、物体位置を視体積交差法によって求める技術において、虚像物体をもとに、物体位置の誤った推定を行うことを、低減することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】従来技術の問題点である虚像物体の定義とその生成される状況を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る構成を示すブロック図である。
【図３】第１の実施形態に係る物体候補情報記憶手段に記憶された情報例を示す図である。
【図４】第１の実施形態に係る視体積交差法による物体候補の取得例を示す図である。
【図５】第１の実施形態に係る物体モデルを用いてラベルを付けられた物体ボクセルの例を示す図である。
【図６】第１の実施形態に係る物体ボクセル単位での重なりに関する情報の取得を示す図である。
【図７】第１の実施形態に係る連動度Ｇｉの取得に必要なＫｉを算出する為の処理イメージを示す図である。
【図８】本発明の第１の実施形態に係る動作を示すフローチャート図である。
【図９】本発明の第１の実施形態に係る動作を示すフローチャート図である。
【図１０】本発明の第１の実施形態に係る動作を示すフローチャート図である。
【図１１】本発明の第１の実施形態に係る動作を示すフローチャート図である。
【図１２】本発明の第１の実施形態に係る動作を示すフローチャート図である。
【図１３】本発明の第１の実施形態に係る動作を示すフローチャート図である。
【図１４】本発明の第１の実施形態に係る動作を示すフローチャート図である。
【図１５】本発明の第２の実施形態に係る構成を示すブロック図である。
【図１６】本発明の第２の実施形態に係る動作を示すフローチャート図である。
【図１７】本発明の第２の実施形態に係る動作を示すフローチャート図である。
【図１８】本発明の第３の実施形態に係る構成を示すブロック図である。
【図１９】本発明の第１の実施形態に係る別な構成を示すブロック図である。
【図２０】本発明の第１の実施形態に係るさらに別な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】
【０００７】
次に、本発明の第１の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
図２は第１の実施形態に係る構成を示すブロック図である。図２を参照して第１の実施形態について説明する。
本実施形態は、カメラやビデオ等の動画像から画像を取得する第１の画像取得部１〜第ｎの画像取得部２のｎ個の画像取得部と、プログラム制御により動作するデータ処理装置３と、情報を記憶する記憶装置４と、を備えて構成される。
記憶装置４は、物体候補情報記憶部４１を備える。物体候補情報記憶部４１は、物体候補取得部３１から得られる物体位置を、物体の候補（物体候補）の存在する位置と認識し、その物体候補に関する情報を、その位置と共に記憶している。
物体候補情報記憶部４１は、例えば、物体候補の位置（平面上の座標）情報や、その物体候補に対する他の物体候補との物体候補同士の重なりに関する情報を記憶している。重なりに関する情報とは、例えば、物体候補に対して第ｃ（ｃ：１〜ｎの自然数）の画像取得部から生成される視体積での物体候補同士の重なりに関して、重なりの有無や、この第ｃの画像取得部の視界の中に観察される物体候補の有無（以降、物体候補が観察される場合は視界有り、観察されない場合は視界無し、と略す）、重なり状態にある物体候補の番号である。
図３に、これらの情報を記載した例を示す。
ここでＯの添え字であるｉは
ｉ：１〜ｍ  ｍ＝３
画像取得手段の番号ｃは
ｃ：１〜ｎ  ｎ＝２
である。
また、重なりの有無と視界の有無の列の数字、記号はそれぞれ、
１：重なり有り（視界有り）
０：重なり無し（視界有り）
−：視界無し
を表す。
また、前述のこれらの情報に関しては、過去に取得されたものについても、物体候補記憶部４１が、記憶している。
データ処理装置３は、物体候補取得部３１と、重なり状態判定部３２と、信頼度取得部３３と、連動度取得部３４と、物体候補判定部３５と、を備える。
物体候補取得部３１は、視体積交差法を用いて物体の位置を推定し、物体候補を取得する。具体的には、物体候補取得部３１は、第１の画像取得部１〜第ｎの画像取得部２の撮像時点を同期させて、これら画像取得部から画像を取得し、これらの各画像に対して背景差分等の画像処理を施し物体領域を示す画像を取得する。物体候補取得部３１は、予め取得したカメラパラメータと物体領域を示す画像を用いて、視体積交差法により物体ボクセル（物体を示すボクセル）を取得する。
そして物体候補取得部３１は、平面上の位置に対して物体ボクセルの数を投票し、閾値処理、ラベリング、重心計算等を行って、物体位置を推定する。物体候補取得部３１は、この位置のそれぞれの物体ボクセルを、物体候補を構成する物体ボクセルとして、物体候補情報記憶部４１に記憶する。
上記では、物体位置推定（物体候補の取得）の一例を示したが、視体積交差法を用いて物体位置を推定する方法であればどんな方法でもよい。
図５は、物体候補取得部３１が、図４に示す視体積交差によって物体位置を推定し物体候補Ｏ１とＯ２とを取得した例である。物体候補取得部３１によって物体ボクセルが生成されても、その後の、物体候補取得部３１による閾値処理等で排除され、物体候補とならない場合もある。
また上記で示したカメラパラメータとは、画面上の２次元座標と実空間上の３次元座標を対応づけるパラメータである。すなわち、２次元座標と３次元座標との間の変換パラメータ、画像取得部の３次元座標で表した位置、画像取得部の３次元空間あるいは２次元平面内の向きなどを指すものである。画像取得部から得られた画像の２次元座標と実空間の３次元座標は、物体候補取得部３１が、各画像取得部に対応したカメラパラメータを用いて変換処理を行うことにより、相互に変換することが可能となる。
重なり状態判定部３２は、物体候補同士の重なりに関する情報を取得する。重なり状態判定部３２は、まず、物体ボクセルを物体候補としてラベリングする。
図５に示すように、重なり状態判定部３２は、物体候補Ｏｉの位置に対象物体の形状を示す３Ｄモデル（物体モデル）を配置し、モデルに含まれる物体ボクセルをその物体候補Ｏｉに対する物体ボクセルとしてラベリングする。重なり状態判定部３２は、どの物体候補にも属さない物体ボクセルは利用しない（もしくは除去する）。
重なり状態判定部３２が、物体モデルとしてどのような形の物を使うかについて例を挙げると、例えば対象物体が歩行者ならば、重なり状態判定部３２は円筒形のモデルなどを利用する。これまでの説明では、重なり状態判定部３２は、物体モデルを用いて物体ボクセルをラベリングする例を用いたが、物体候補の位置に対象物体が存在すると仮定した場合に重なり状態判定部３２が物体ボクセルをラベリングできる方法であれば、利用者はどんな方法を採用してもよい。
次に、重なり状態判定部３２は、各物体候補Ｏｉに対し、第ｃの画像取得部が生成する視体積において、物体候補同士の重なりに関する情報を取得する。まず、重なり状態判定部３２は、物体候補Ｏｉでラベリングされる物体ボクセルに対し、第ｃの画像取得部への投影方向において、カメラの視界の有無（視界がとれるかどうか）を調べる。この際、重なり状態判定部３２は、カメラの視界に障害物が存在する場合は、この障害物にさえぎられていない領域があるかどうかについて調べる。さらにカメラの視界が有る場合、重なり状態判定部３２は、投影方向全体に対して、各物体候補Ｏｉ以外の他の物体候補の物体ボクセルと、各物体候補Ｏｉとの重なりが有るか否かについて調べる。重なりが有る場合、重なり状態判定部３２は、重なり状態にある物体ボクセルの物体候補全てを抽出する。
上記操作の例を図６に示す。ここで対象の物体ボクセルは下記のような条件下にある。
視界の有無：有
重なりの有無：有
重なり状態にある物体ボクセルの物体候補：Ｏ２
この操作を重なり状態判定部３２は、物体候補Ｏｉでラベリングされる物体ボクセル全てについて行い、式（１）を用いて重なり状態を判定する。
【数１】
0005454573.tif 000002
ここで、Ｆｉ，ｃは物体候補Ｏｉの第ｃの画像取得部に対する視界有りの物体ボクセルの数、Ｅｉ，ｃは物体候補Ｏｉの第ｃの画像取得部の投影方向に対する重なり有りの物体ボクセルの数、ｔｈ１は閾値、である。
式（１）の条件を満たす場合、重なり状態判定部３２は、物体候補Ｏｉに対して第ｃの画像取得部から生成される視体積上に、物体候補同士の重なりが有るとする。このことを言い換えると、物体候補の物体ボクセル全体が他の物体候補の物体ボクセルとほぼ重なっているという状況をもとに、重なり状態判定部３２が、物体候補はそれ全体として他の物体候補との重なりを有していると判定したことになる。ちなみに、重なり状態判定部３２は、重なり有りの物体ボクセルの数が（１）の条件を満たさない場合は、重なりが無いと判定する（重なり無し）。
また、Ｆｉ，ｃ＝０の場合、つまり、第ｃの画像取得部に対して視界が全く無い場合、重なり状態判定部３２は、第ｃの画像取得部に対しての視界は無しと判定する。さらに、重なり状態判定部３２は、重なりが有ると判定した場合（重なり有り）、重なり状態にある物体ボクセルを有する物体候補全てを重なり状態にある物体候補として抽出する。重なり状態判定部３２は、これらの、重なり状態の判定に関する全ての情報を物体候補情報記憶部４１に記憶する。
重なり状態判定部３２は、これらの操作を、全ての物体候補Ｏｉと全ての画像取得部（第ｃ）に対して行なう。また、重なり状態判定部３２が、Ｅｉ，ｃ、Ｆｉ，ｃの物体ボクセルの数える際のルールについては、同じ投影方向の物体ボクセルは１つとするという数え方でも良い。
信頼度取得部３３は、物体候補Ｏｉが実在する物体であるという決定に必要な、視体積交差法により取得した物体ボクセルの情報に関して、その信頼度を取得する。物体候補Ｏｉは、視体積交差法に基づいて、物体候補取得部３１により決定されている。全ての画像取得部の視体積が他の物体候補と重なる場合、虚像物体である可能性がある。よって情報の信頼度は低下する。さらに、他の物体候補と重なる数が多ければ信頼度はより低下する。
そこで、本実施形態は信頼度という値を定義した。信頼度取得部３３は、これを利用して、物体候補Ｏｉが物体であるか非物体（虚像物体）であるかを識別する。信頼度取得部３３は信頼度Ｒｉを式（２）を用いて取得する。
【数２】
0005454573.tif 000003
ここで、Ｓｉは、物体候補Ｏｉに対し視界有りと判定された画像取得部を単位とする視体積の数であり、画像取得部を単位とする視体積の総数以下の値となる。Ｌｉは物体候補Ｏｉに対し重なり有りと判定された画像取得部を単位とする視体積の数である。αは係数で、１〜２の値を示す。信頼度Ｒｉは０〜１の値を示すことになる。
式（２）は、物体候補Ｏｉに対し視界有りの各画像取得部の視体積において全てに重なり（Ｓｉ＝Ｌｉ）が生じる場合、その重なりが多いほど信頼度が低くなることを意味する。また、１つでも重なりが無い画像取得部がある場合には虚像物体である可能性がないので、信頼度識別部３３は、視体積交差の情報に関する信頼度は高いと判断する（Ｒｉ＝１）。式（２）の計算で用いたＳｉ、Ｌｉについては信頼度識別部３３が物体候補情報記憶部４１から抽出する。
また、信頼度Ｒｉは、物体候補間の重なり具合を考慮して式（３）のように表しても良い。式（３）のΣの計算及びｍｉｎの選択は、視界有りと判定された画像取得部（第ｃ）に対して信頼度識別部３３が行なう。
【数３】
0005454573.tif 000004
連動度取得部３４は、物体候補Ｏｉの移動に合わせ他の物体候補がどのくらい連動して動くかを示す連動度を取得する。虚像物体は、実物体の視体積を元に形成されるので必ず実物体と連動して動く。一方、実物体は他の物体と完全に連動して動くことは少なく、実物体の数が多ければより他の物体と連動して動くことはより稀である。
そこで、本実施形態では連動度という値を定義した。これを利用して、連動度取得部３４は物体候補Ｏｉを物体と非物体（虚像物体）とに識別する。連動度取得部３４は連動度Ｇｉを式（４）を用いて取得する。
【数４】
0005454573.tif 000005
ここで、Ｋｉは物体候補Ｏｉの移動に対し連動して動く他の物体候補を含む視体積の数（画像取得部を単位とした視体積の数）であり、画像取得部を単位とする視体積の総数以下の値となる（実際には前述のＬｉ以下の値となる）。Ｋｉの詳細な求め方については後述する。βは係数であり、０〜１の値を示す。連動度Ｇｉは０〜１の値を示すことになる。
式（４）は、物体候補Ｏｉの移動に対し連動して動く他の物体候補が多いほど連動度Ｇｉが、高くなることを意味する。
Ｋｉは具体的には次のように求める。連動度取得部３４は、Ｋｉを求める為に必要な情報として、物体候補情報記憶部４１に記憶された情報を利用する。まず、連動度取得部３４は、物体候補Ｏｉに対して第ｃの画像取得部の視界で重なり状態にあると判定される他の物体候補を抽出する（複数の場合もある）。次に、連動度取得部３４は、現在の物体候補Ｏｉの位置に最も近い前回撮像された過去の物体候補Ｏｉ（※Ａ）に関する情報を抽出する。さらに、連動度取得部３４は、上記で取得した重なり状態にある他の物体候補（現在）についても、それらの位置に最も近い１つ前の過去の物体候補（※Ｂ）に関する情報を抽出する（複数の場合もある）。
連動度取得部３４は、上記の※Ａに示す過去の物体候補Ｏｉに対する第ｃの画像取得部の重なり状態にある他の物体候補に関する情報の中に、※Ｂで抽出した過去の物体候補に関する情報と一致するものが１つでも存在する場合にはＫｉのカウントを１増加させる。これを全ての画像取得部に対して行いＫｉを求める。図７に連動度取得部３４による処理の例として、連続度をカウントする場合を示す。処理はａ〜ｅの順に行われる。この図においてはｔ、ｔ−１を以下のように定義する。
ｔ：    現在
ｔ−１：一つ前の過去
処理ａ：物体候補としてＯ２（ｔ）（図７のａの直近の点線丸の中に十字で示したもの）を選択する。
処理ｂ：Ｏ２（ｔ）に対するカメラＡの重なり状態にある他の物体候補としてＯ３（ｔ）（図７のｂの直近の点線丸の中に十字を囲う丸で示したもの）を抽出する。なお、カメラＢの視界にも重なり状態にある他の物体候補が存在するが、図７ではカメラＡの視界のみを例として示している。
処理ｃ：現在の物体候補をＯ２（ｔ）とし、最も近い１つ前の過去の物体候補として、Ｏ２（ｔ）からのブロック矢印の先に位置している、Ｏ２（ｔ−１）（図７のブロック矢印ｃの先に十字で示したもの）を抽出する。
処理ｄ：取得した重なり状態にある他の物体候補（現在）をＯ３（ｔ）とし、最も近い１つ前の過去の物体候補として、Ｏ３（ｔ）からのブロック矢印の先に位置しているＯ１（ｔ−１）（図７のブロック矢印ｄの先に十字を囲う丸で示したもの）を抽出している。
処理ｅ：過去の物体候補をＯ２（ｔ−１）とし、Ｏ２（ｔ−１）に対するカメラＡの重なり状態にある他の物体候補の中（図７の点線楕円ｅで示したもの）に、過去の物体候補Ｏ１（ｔ−１）が１つでも存在するかどうかを確認する。この図７の場合は、上記に説明したようにＯ１（ｔ−１）が存在しているので、Ｋｉをカウントすることになる。
物体候補判定部３５は、信頼度取得部３３から得られる信頼度Ｒｉと連動度取得部３４から得られる連動度Ｇｉを用いて、式（５）にて物体候補Ｏｉの物体／非物体の事後確率を求める。そして、物体候補Ｏｉを物体と非物体とに識別し、物体と判定された物体候補Ｏｉの位置を出力する。非物体（虚像物体）と判定された物体候補Ｏｉの位置は、物体候補判定部３５によって出力されない為、誤って推定される物体位置を低減できる。
【数５】
0005454573.tif 000006
ここで、ωｉは０と１の２つの状態があり、ωｉ＝１は物体を示し、ωｉ＝０は非物体を示す。また、事前確率Ｐ（ωｉ）は０．５としても良いし、利用者の知識に基づいて適宜設定しても良い。さらに、物体候補判定部３５は、信頼度Ｒｉに関する確率密度関数ｐ（Ｒｉ｜ωｉ）として、ωｉ＝１の場合、信頼度Ｒｉが高くなるほど確率密度が高くなり（物体である可能性が高くなる）、低くなるほど確率密度が低くなる関数を選択する。
また、ωｉ＝０に関してはその逆となる関数を、物体候補判定部３５は、選択する。物体候補判定部３５は、連動度Ｇｉに関する確率密度関数ｐ（Ｇｉ｜ωｉ）として、ωｉ＝１の場合、連動度Ｇｉが高くなるほど確率密度が低くなり（物体である可能性が低くなる）、連動度Ｇｉが低くなるほど確率密度が高くなる関数を選択する。物体候補判定部３５は、確率密度関数の積分値を１と設定しておく。
ここでは、確率密度関数を上記のように定義したが、確率密度関数を学習させることで推定してもよい。また、上記では、信頼度取得手段３３から得られる信頼度Ｒｉと連動度取得手段３４から得られる連動度Ｇｉを用いて、物体候補Ｏｉの物体／非物体の事後確率を求めたが、どちらか一方のみを用いて事後確率を求めてもよい。その場合、物体候補判定部３５は、下記の式（５−１）又は式（５−２）を用いて物体／非物体の事後確率を求める。また、この場合、実施形態全体としては、図１９（信頼度のみ）又は図２０（連動度のみ）の構成をとる。
【数５−１】
0005454573.tif 000007
【数５−２】
0005454573.tif 000008
次に、図２、図８、図９、図１０、図１１、図１２、図１３及び図１４を参照して第１の実施形態の動作について詳細に説明する。
図８は第１の実施形態に係る動作を示すフローチャート図である。第１の画像取得部１〜第ｎの画像取得部２は、カメラやビデオ等の動画像から画像を取得する。そして物体候補取得部３１は、ｎ個の画像取得部間で、撮像時点を同期して撮像した画像を各画像取得部から取得する（ステップＳ１）。そして、物体候補取得部３１は各画像に対して背景差分等の画像処理を施し物体領域を示す画像を取得して、視体積交差法により物体ボクセルを求める。さらに、物体候補取得部３１は、平面上の位置に対して物体ボクセルの数を投票し、閾値処理、ラベリング、重心計算等を行って物体の位置を推定し、それぞれの位置の推定値を物体候補位置として物体候補情報記憶部４１に記録する（ステップＳ２）。
重なり状態判定部３２は、物体候補Ｏｉに対し、第ｃの画像取得部が生成する視体積における、物体候補同士の重なりに関する情報を取得する（ステップＳ３）。
ここで、図９に示したフローチャートに従って、ステップＳ３をさらに詳細に説明する。重なり状態判定部３２は、物体候補Ｏｉの位置に対象物体の形状を示す物体モデルを配置（ステップＳ３０１）し、この物体モデルに含まれる物体ボクセルをその物体候補Ｏｉに対する物体ボクセルとしてラベリングする（ステップＳ３０２）。
重なり状態判定部３２は、ステップＳ３０２の処理が終わったら、ステップ３０１〜Ｓ３０２までの処理を全ての物体候補Ｏｉについて行ったかを確認し（ステップ３０３）、全ての物体候補Ｏｉについて処理が完了していない場合（ステップＳ３０３、ＮＯ）は、処理が完了するまでステップ３０１〜Ｓ３０２までの処理を繰り返す。
重なり状態判定部３２は、全ての物体候補Ｏｉについて処理が完了した場合（ステップＳ３０３、ＹＥＳ）、ラベリングされていない物体ボクセルを除去する（ステップＳ３０４）。
次に、重なり状態判定部３２は、処理対象の物体候補Ｏｉを１つ選択（ステップＳ３０５）し、さらに、処理対象の物体候補Ｏｉに対する、第ｃの画像取得部を１つ選択する（ステップＳ３０６）。そして、物体候補Ｏｉの、第ｃの画像取得部に対する視界有りの物体ボクセルの数Ｆｉ，ｃと、物体候補Ｏｉの第ｃの画像取得部の投影方向に対する重なり有りの物体ボクセルの数Ｅｉ，ｃという値を０に初期化する（ステップＳ３０７）。
次に、図１０、図１１に示すフローチャートに従って図９の２から４までを説明する。重なり状態判定部３２は、物体候補Ｏｉでラベリングされる処理対象の物体ボクセルを１つ選択し（ステップＳ３０８）、物体候補Ｏｉでラベリングされる物体ボクセルに対し、第ｃの画像取得部への投影方向において、カメラの視界が有るか否かを調査する（ステップＳ３０９）。この際、重なり状態判定部３２は、カメラの視界に障害物が存在する場合は、この障害物にさえぎられていない領域があるかどうかについて調べる。
視界が有る場合（図１０、ステップＳ３０９、ＹＥＳ）、重なり状態判定部３２は、Ｆｉ，ｃをカウントアップ（Ｆｉ，ｃ＝Ｆｉ，ｃ＋１）（図１０、ステップＳ３１０）し、第ｃの画像取得部への投影方向全体に対して他の物体候補の物体ボクセルとの重なりが有るかを調査する（図１０、ステップＳ３１１）。重なりが有る場合（図１０、ステップ３１１、ＹＥＳ）、重なり状態判定部３２は、Ｅｉ，ｃをカウントアップ（Ｅｉ，ｃ＝Ｅｉ，ｃ＋１）し（図１０、ステップＳ３１２）、重なり状態にある物体ボクセルの物体候補（番号ｉ）全てを抽出する（図１０、ステップＳ３１３）。
視界が無い場合（図１０、ステップＳ３０９、ＮＯ）は、または重なりが無い場合（図１０、ステップＳ３１１、ＮＯ）、またはステップＳ３１３（図１０）の処理が終わったら、重なり状態判定部３２は、ステップＳ３０８〜ステップＳ３１３（図１０）までの処理を、物体候補Ｏｉでラベリングされる物体ボクセル全てについて行ったかを確認する（図１０、ステップＳ３１４）。
物体候補Ｏｉでラベリングされる物体ボクセル全てについて処理が完了していない場合（図１０、ステップＳ３１４、ＮＯ）、重なり状態判定部３２は、処理が完了するまでステップＳ３０８〜Ｓ３１４（図１０）までの処理を繰り返す。物体候補Ｏｉでラベリングされる物体ボクセル全てについて処理が完了した場合（図１０、ステップＳ３１４、ＹＥＳ）、重なり状態判定部３２は、Ｆｉ，ｃ＝０であるかを判定する（図１１、ステップＳ３１５）。Ｆｉ，ｃ＝０である場合（図１１、ステップＳ３１５、ＹＥＳ）は、物体候補Ｏｉの第ｃの画像取得部に対して視界無しとし、物体候補情報記憶部４１へ記録する（図１１、ステップＳ３１６）。
Ｆｉ，ｃ＝０でない場合（図１１、ステップＳ３１５、ＮＯ）、重なり状態判定部３２は、式（１）の条件を満たすか否かを判定し（図１１、ステップＳ３１７）、条件を満たさない場合（図１１、ステップＳ３１７、ＮＯ）は、物体候補Ｏｉの第ｃの画像取得部の投影方向に対して重なり無しとし、物体候補情報記憶部４１へ記録する（図１１、ステップＳ３１８）。
条件を満たす場合（図１１、ステップＳ３１７、ＹＥＳ）、重なり状態判定部３２は、物体候補Ｏｉの第ｃの画像取得部の投影方向に対して重なり有りとし、物体候補情報記憶部４１へ記録する（図１１、ステップＳ３２０）。さらに、重なり状態判定部３２は、重なり状態にある物体ボクセルの物体候補全てを重なり状態にある物体候補として、物体候補情報記憶部４１へ記録する（図１１、ステップＳ３２０）。
ステップＳ３１６、またはステップＳ３１８、またはステップＳ３２０の処理が終わったら、重なり状態判定部３２は、ステップＳ３０６〜Ｓ３２０までの処理を第ｃの画像取得部全てについて行ったかを確認し（図９、ステップＳ３２１）、第ｃの画像取得部全てについて処理が完了していない場合（図９、ステップＳ３２１、ＮＯ）は、処理が完了するまでステップＳ３０６〜Ｓ３２１（図９、１０、１１）までの処理を繰り返す。
第ｃの画像取得部全てについて処理が完了した場合（図９、ステップＳ３２１、ＹＥＳ）、重なり状態判定部３２は、ステップＳ３０５〜Ｓ３２１（図９、１０、１１）までの処理を全ての物体候補Ｏｉについて行ったかを確認し（ステップＳ３２２）、全ての物体候補Ｏｉについて処理が完了していない場合（ステップＳ３２２、ＮＯ）は、処理が完了するまでステップＳ３０５〜Ｓ３２２までの処理を繰り返す。
全ての物体候補Ｏｉについて処理が完了した場合（ステップＳ３２２、ＹＥＳ）、重なり状態判定部３２は、ステップＳ３の処理を終了する。
次に、信頼度取得部３３は、物体候補Ｏｉが実在する物体であるという決定に必要な、視体積交差法に基づいて取得した物体ボクセルに関して、その信頼度を取得する。（図８、ステップＳ４）。
ここで、図１２に示したフローチャートに従って、ステップＳ４をさらに詳細に説明する。信頼度取得部３３は、物体候補情報記憶部４１を用いて、物体候補Ｏｉに対し各画像取得部で視界有りと判定された画像取得部を単位とする視体積の数Ｓｉを算出、取得する（図１２、ステップＳ４０１）。
次に、信頼度取得部３３は、物体候補情報記憶部４１を用いて、物体候補Ｏｉに対し各画像取得部において重なり有りと判定された画像取得部を単位とする視体積の数Ｌｉを算出、取得する（図１２、ステップＳ４０２）。そして、信頼度取得部３３は、ステップＳ４０１で取得したＳｉとステップＳ４０２で取得したＬｉを用いて、式（２）にて信頼度Ｒｉを算出、取得する（図１２、ステップＳ４０３）。
ステップＳ４０３の処理が終わったら、信頼度取得部３３は、ステップＳ４０１〜Ｓ４０３までの処理を全ての物体候補Ｏｉについて行ったかを確認し（図１２、ステップＳ４０４）、全ての物体候補Ｏｉについて処理が完了していない場合（図１２、ステップＳ４０４、ＮＯ）は、処理が完了するまでステップＳ４０１〜Ｓ４０４までの処理を繰り返す。全ての物体候補Ｏｉについて処理が完了した場合（図１２、ステップＳ４０４、ＹＥＳ）、信頼度取得部３３は、ステップＳ４の処理を終了する。
次に、連動度取得部３４は、物体候補Ｏｉの移動に合わせ他の物体候補がどのくらい連動して動くかを示す連動度を取得する（図８、ステップＳ５）。
ここで図１３に示したフローチャートに従って、ステップＳ５をさらに詳細に説明する。連動度取得部３４は、処理対象の物体候補Ｏｉを１つ選択し（図１３、ステップＳ５０１）、物体候補Ｏｉの移動に対し連動して動く他の物体候補を含む画像取得部を単位とした視体積の数Ｋｉという値を０に初期化する（図１３、ステップＳ５０２）。
次に、連動度取得部３４は、物体候補Ｏｉに対する第ｃの画像取得部を１つ選択し（図１３、ステップＳ５０３）、物体候補Ｏｉに対して第ｃの画像取得部の重なり状態にある他の物体候補を物体候補情報記憶部４１から抽出する（図１３、ステップＳ５０４）。
そして、連動度取得部３４は、現在の物体候補Ｏｉの位置に最も近い過去の物体候補Ｏｉを物体候補情報記憶部４１から抽出する（図１３、ステップＳ５０５）。さらに、連動度取得部３４は、ステップＳ５０４で取得した重なり状態にある他の物体候補（現在）に対して、それらの位置に最も近い過去の物体候補の情報を物体候補情報記憶部４１から抽出する（図１３、ステップＳ５０６）。そして、連動度取得部３４は、ステップＳ５０５（図１３）で取得した過去の物体候補Ｏｉに対する第ｃの画像取得部の重なり状態にある他の物体候補を物体候補情報記憶部４１から抽出する（図１３、ステップＳ５０７）。そして、連動度取得部３４は、ステップＳ５０７で抽出した物体候補の中にステップＳ５０６（図１３）で抽出した物体候補が１つでも存在するかを判定する（図１３、ステップＳ５０８）。
１つでも存在する場合（図１３、ステップＳ５０８、ＹＥＳ）、連動度取得部３４は、は、Ｋｉをカウントアップ（Ｋｉ＝Ｋｉ＋１）する（図１３、ステップＳ５０９）。存在しない場合（図１３、ステップＳ５０８、ＮＯ）連動度取得部３４は、は、またはステップＳ５０９（図１３）の処理が終わったら、ステップＳ５０３〜Ｓ５０９（図１３）までの処理を第ｃの画像取得部全てについて行ったかを確認する（図１３、ステップＳ５１０）。
第ｃの画像取得部全てについて処理が完了していない場合（ステップＳ５１０、ＮＯ）、連動度取得部３４は、処理が完了するまでステップＳ５０３〜Ｓ５１０（図１３）までの処理を繰り返す。第ｃの画像取得部全てについて処理が完了した場合（図１３、ステップＳ５１０、ＹＥＳ）、連動度取得部３４は、取得したＫｉを用いて、式（４）にて連動度Ｇｉを算出、取得する（図１３、ステップＳ５１１）。
ステップＳ５１１（図１３）の処理が終わったら、連動度取得部３４は、ステップＳ５０１〜Ｓ５１１（図１３）までの処理を全ての物体候補Ｏｉについて行ったかを確認する（図１３、ステップＳ５１２）。全ての物体候補Ｏｉについて処理が完了していない場合（図１３、ステップＳ５１２、ＮＯ）、連動度取得部３４は、処理が完了するまでステップＳ５０１〜Ｓ５１２（図１３）までの処理繰り返す。全ての物体候補Ｏｉについて処理が完了した場合（図１３、ステップＳ５１２、ＹＥＳ）、連動度取得部３４は、ステップＳ５（図８）の処理を終了する。
次に、物体候補判定部３５は、物体候補Ｏｉの物体／非物体の事後確率を求め、物体候補Ｏｉを物体と非物体に識別し、物体と判定された物体候補Ｏｉの位置を出力する（図８、ステップＳ６）。
図１４に示したフローチャートに従って、ステップＳ６をさらに詳細に説明する。物体候補判定部３５は、処理対象の物体候補Ｏｉを１つ選択する（図１４、ステップＳ６０１）。そして物体候補判定部３５は、信頼度取得部３３から得られる信頼度Ｒｉと連動度取得部３４から得られる連動度Ｇｉを用いて式（５）にて物体候補Ｏｉの物体／非物体の事後確率を取得する（図１４、ステップＳ６０２）。
そして物体候補判定部３５は、物体の事後確率が非物体の事後確率より大きいか否かを判定し（図１４、ステップＳ６０３）、大きいならば（図１４、ステップＳ６０３、ＹＥＳ）、物体候補Ｏｉの物体位置を出力する（図１４、ステップＳ６０４）。大きくない場合（図１４、ステップＳ６０３、ＮＯ）、またはステップＳ６０４（図１４）の処理が終わった場合、物体候補判定部３５は、ステップＳ６０１〜Ｓ６０４（図１４）までの処理を全ての物体候補Ｏｉについて行ったかを確認する（図１４、ステップＳ６０５）。そして全ての物体候補Ｏｉについて処理が完了していない場合（図１４、ステップＳ６０５、ＮＯ）、物体候補判定部３５は、処理が完了するまでステップＳ６０１〜Ｓ６０５（図１４）までの処理を繰り返す。
全ての物体候補Ｏｉについて処理が完了した場合（図１４、ステップＳ６０５、ＹＥＳ）は、ステップＳ６の処理を終了する。
次に、第１の実施形態の効果について説明する。
第１の実施形態では、信頼度もしくは連動度の２つの指標を用いた事後確率で、視体交差法により求めた物体候補を物体と非物体に識別し、物体と判定された物体候補のみの物体位置を出力するように構成されている為、虚像物体として誤って推定される物体位置を低減できる。さらに信頼度及び連動度という２つの指標を用いることで、誤って推定される物体位置を、より低減することができる。
ここで信頼度は、虚像物体を構成する視体積の全ては実物体を構成する視体積と重なるということ、また、その重なりが増加すると虚像物体の可能性が高まるということ、を特徴として表すことができる。
また、連動度は、実物体の動きに連動して虚像物体が動くということ、虚像物体に対して実物体の連動数が増加することで虚像物体の可能性が高まるということ、を特徴として表すことができる。
次に、第２の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図１５は第２の実施形態に係る構成を示すブロック図である。
図１５を参照すると、第２の実施形態は、図２に示された第１の実施形態におけるデータ処理装置２に連続度取得部３６を加え、データ処理装置２００とした構成である。また、第２の実施形態においては、物体候補情報記憶部４１、信頼度取得部３３、物体候補判定部３５の内容の一部を、第１の実施形態から変更している。
第２の実施形態の、物体候補情報記憶部４１、信頼度取得部３３、連続度取得部３６、物体候補判定部３５の内容について次に説明する。
物体候補情報記憶部４１は、第１の実施形態において記憶する内容に加え、信頼度取得部３３で得られる信頼度Ｒｉを記憶する。もちろん、前回画像取得部に撮像された過去の画像についての情報も記憶している。
信頼度取得部３３は、第１の実施形態において記憶させた内容に加え、得られた信頼度Ｒｉを物体候補情報記憶部４１に記憶させる。
連続度取得部３６は、現在の物体候補Ｏｉに対し、過去の物体候補Ｏｉから時空間で連続的に物体候補Ｏｉが存在するか否かを示す連続度を取得する。連続度の指標は、物体候補Ｏｉの位置に最も近い、前回、物体候補取得部が取得した過去の物体候補Ｏｉを抽出することによって求める。この指標は、具体的には、現在の物体候補Ｏｉの位置と過去の物体候補Ｏｉの位置との距離ｄｉ（空間方向の指標）と、過去の物体候補Ｏｉの信頼度Ｒｉ’（時間方向の指標）である。
物体候補Ｏｉが物体であるならば、時空間で連続的に物体候補Ｏｉが存在していたことになる。換言すると、過去において現在の物体候補Ｏｉの近辺に、有効な視体積交差が存在していたことになる。空間方向の指標であるｄｉは小さいほど、連続的に存在していたことを裏付ける。また時間方向の指標であるＲｉ’は高いほど、連続的に存在していたことを裏付ける。物体候補Ｏｉが虚像物体であるならば、時空間で連続的に物体が存在せず、空間方向の指標であるｄｉは連続して存在していた場合に比べてひじょうに大きかったり、時間方向の指標であるＲｉ’は連続して存在していた場合に比べてがひじょうに低かったりする。
ここで、連続度取得部３６は、連続度の指標を求める為の情報として物体候補情報記憶部４１に記憶された情報を利用する。
また、距離ｄｉと信頼度Ｒｉ’は、上記に示されるように、クラスωｉ（物体／非物体［虚像物体］）のもとで、独立でないと仮定できる。
物体候補判定部３５は、第１の実施形態に対して、連続度取得部３６から得られる距離ｄｉと信頼度Ｒｉ’を追加し、式（６）にて物体候補Ｏｉの物体／非物体の事後確率を求めている。
【数６】
0005454573.tif 000009
ここで、ｄｉとＲｉ’は独立でないので、式（６）にはＰ（ｄｉ，Ｒｉ’｜ωｉ）という形が残る。
物体候補判定部３５は、確率密度関数Ｐ（ｄｉ，Ｒｉ’｜ωｉ）として、ωｉ＝１の場合、距離ｄｉが小さく且つ信頼度Ｒｉ’が高いなるほど確率密度が高くなり、距離ｄｉが大きかったり、もしくは信頼度Ｒｉ’が低いほど確率密度が小さくなる関数を選択する。
物体候補判定部３５は、確率密度関数Ｐ（ｄｉ，Ｒｉ’｜ωｉ）として、ωｉ＝０の場合、その逆で、距離ｄｉが大きく且つ信頼度Ｒｉ’が低いほど確率密度が高くなり、距離ｄｉが小さく且つ信頼度Ｒｉ’が高くなるほど確率密度が低くなる関数を選択する。物体候補判定部３５は確率密度関数の積分値は１としておく。ここでは、確率密度関数を上記のように定義したが、確率密度関数を学習させることで推定してもよい。
次に、図１２、図１４、図１５、図１６、図１７を参照して第２の実施形態の動作について詳細に説明する。
第２の実施形態の動作は、図８に示された第１の実施形態の動作に図１６に示す動作（ステップＳ７）を追加したものである。また、図１２に示す動作（ステップＳ４０３）と図１４に示す動作（ステップＳ６０２）を変更する点で、第１の実施形態とは異なる。他のステップは、第１の実施形態の動作と同一のため、説明は省略する。
まず、図１２に示す動作（ステップＳ４０３）は、次のように変更する。ステップＳ４０１で取得したＳｉとステップＳ４０２で取得したＬｉを用いて、信頼度取得部３３は式（２）にて信頼度Ｒｉを算出、取得し、物体候補情報記憶部４１へ記録する（ステップＳ４０３）。
次に、図１６に示すステップＳ７の動作を図８に追加する。
連続度取得部３６は、物体候補Ｏｉに対し過去の物体候補Ｏｉから時空間で連続的に物体候補Ｏｉが存在するか否かを示す連続度を取得する（図１６、ステップＳ７）。
図１７に示すフローチャートに従って、ステップＳ７をさらに詳細に説明する。連続度取得部３６は、処理対象の物体候補Ｏｉを１つ選択し（図１７、ステップＳ７０１）、現在の物体候補Ｏｉの位置に最も近い、前回、物体候補取得部が取得した過去の物体候補Ｏｉに関する情報を、物体候補情報記憶部４１から抽出する（図１７、ステップＳ７０２）。
次に、連続度取得部３６は、現在の物体候補Ｏｉの位置と過去の物体候補Ｏｉの位置との距離ｄｉ（連続度：空間方向の指標）を算出し取得する（図１７、ステップＳ７０３）。さらに、連続度取得部３６は、ステップＳ７０２で抽出された、前回、物体候補取得部が取得した過去の物体候補Ｏｉの信頼度Ｒｉ’（連続度：時間方向の指標）を物体候補情報記憶部４１から取得する（図１７、ステップＳ７０４）。
ステップＳ７０４（図１７）の処理が終わったら、連続度取得部３６は、ステップＳ７０１〜Ｓ７０４（図１７）までの処理を全ての物体候補Ｏｉについて行ったかを確認（図１７、ステップＳ７０５）する。全ての物体候補Ｏｉについて処理が完了していない場合（図１７、ステップＳ７０５、ＮＯ）、連続度取得部３６は、処理が完了するまでステップＳ７０１〜Ｓ７０５（図１７）までの処理を繰り返す。全ての物体候補Ｏｉについて処理が完了した場合（図１７、ステップＳ７０５、ＹＥＳ）、連続度取得部３６は、ステップＳ７の処理を終了する。
最後に、この実施形態においては、図１４に示す動作（図１４、ステップＳ６０２）を、次のように変更する。ステップＳ６０２において、物体候補判定手段３５は、信頼度取得部３３から得られる信頼度Ｒｉ、連動度取得部３４から得られる連動度Ｇｉ、連続度取得部３６から得られる距離ｄｉ、過去の物体候補Ｏｉの信頼度Ｒｉ’、を用いて式（６）にて物体候補Ｏｉの物体／非物体の事後確率を取得する。
次に、第２の実施形態の効果について説明する。第２の実施形態は、実物体は時空間で連続的に存在するという特徴を利用した。具体的には、物体候補判定手段３５が、現在の物体候補とそれに対応する過去の物体候補との距離とその過去の物体候補における信頼度、という２つの指標を第１の実施形態で用いた指標に追加して事後確率を計算する。そして、その結果により、物体候補判定手段３５は、視体積交差法より求めた物体候補を物体と非物体とに識別する。物体候補判定手段３５は、物体と判定された物体候補のみの物体位置を出力するように構成されている為、虚像物体として誤って推定される物体位置を、より低減できる。
次に、第３の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図１８を参照すると、第３の実施形態は、第１の実施形態と同様な第１の画像取得部１〜第ｎの画像取得部２、物体候補情報記憶部４１を有する記憶装置４が、コンピュータ１００に接続されている。また、物体位置推定用プログラム１０１を記憶するコンピュータ可読記憶媒体１０２がコンピュータ１００に接続されている。
コンピュータ可読記憶媒体１０２は、磁気ディスクや半導体メモリ等で構成され、そこに記憶された物体位置推定用プログラム１０１は、コンピュータ１００の立ち上げ時などに、コンピュータ１００に読み取られる。このプログラムにより、コンピュータ１００を、前述した第１の実施の形態におけるデータ処理装置３内の各部３１〜３５として機能させ、図８〜図１４に示される処理を行わせることができる。
本実施形態は第１の実施の形態にかかる物体位置推定装置をコンピュータとプログラムとで実現したが、第２の実施の形態にかかる物体位置推定装置をコンピュータとプログラムとで実現することも可能である。
また上記の実施形態によれば、視体積交差法によって求められる物体位置に関して、物体候補判別部３５が、虚像物体を実在する物体として、誤った物体位置を推定する、という危険性が低減される。
その理由は、物体候補判別部３５が、信頼度もしくは連動度、またはその両方の指標を用いて、実物体と虚像物体とを識別し、視体積交差法によって求められる物体位置から虚像物体を排除しているためである。  ここで、信頼度は、虚像物体を構成する視体積の全ては実物体を構成する視体積と重なるということ、また、その重なりが増加すると虚像物体の可能性が高まるということ、を特徴として表すことができる。また、連動度は、実物体の動きに連動して虚像物体が動くということ、虚像物体に対して実物体の連動数が増加することで虚像物体の可能性が高まるということ、を特徴として表すことができる。
また本発明は、重なり状態判定部３２が物体候補情報記憶部４１で記憶された情報を基に物体候補に対して他の物体候補との重なりがあると判定された視体積の数を求め、その数に基づいて計算される視体積交差情報の信頼性を信頼度という指標として前記物体候補に対して取得する信頼度取得部を、有するようにしても良い。
また本発明は、実物体が時空間で連続的に存在するということに基づいて、現在の物体候補とそれに対応する過去の物体候補との距離と、その過去の物体候補における視体積交差情報の信頼性を表す信頼度と、を連続度という指標として前記物体候補に対して取得する連続度取得部を、有するようにしても良い。
また本発明の連動度取得部は、物体候補の移動に対し連動して動く他の物体候補を含む視体積の数を取得して、視体積の数に１を加え逆数とした値に予め定められた係数を乗算した値を１から減算して連動度を算出するようにしても良い。
また本発明の信頼度取得部は、信頼度を以下のようなａ〜ｃの手順で求めてもよい。
ａ：信頼度取得部が、物体候補に対し撮像された画像を基に得られた視体積において視界が有ると判定された視体積の数と、物体候補に対し撮像された画像を基に得られた視体積において他の物体候補との重なりがあると判定された視体積の数と、を取得する。ｂ：信頼度取得部はａにおけるそれぞれの判定された視体積の数が異なる場合には信頼度の値を１とする。ｃ：信頼度取得部はａにおけるそれぞれの判定された視体積の数が同じ場合には、重なりがあると判定された視体積の数の逆数に予め定められた係数を乗算した値を信頼度の値とする。
また本発明の連続度取得部における過去の物体候補は、現在の物体候補の位置に最も近い、画像取得部同期撮像時に撮像された過去の物体候補を抽出して得るようにしても良い。
また本発明は、重なり状態判定部３２が、物体候補情報記憶工程で記憶された情報を基に物体候補に対して他の物体候補との重なりがあると判定された視体積の数を求め、その数に基づいて計算される視体積交差情報の信頼性を信頼度という指標として前記物体候補に対して取得する信頼度取得工程を、有するようにしても良い。
また本発明は、実物体が時空間で連続的に存在するということに基づいて、現在の物体候補とそれに対応する過去の物体候補との距離と、その過去の物体候補における視体積交差情報の信頼性を表す信頼度と、を連続度という指標として前記物体候補に対して取得する連続度取得工程を、有するようにしても良い。
また本発明の連動度取得工程は、物体候補の移動に対し連動して動く他の物体候補を含む視体積の数を取得して、視体積の数に１を加え逆数とした値に予め定められた係数を乗算した値を１から減算して連動度を算出するようにしても良い。
また本発明の信頼度取得工程は、信頼度を以下のａ〜ｃのような工程で求めてもよい。
ａ：信頼度取得部が、物体候補に対し撮像された画像を基に得られた視体積において視界が有ると判定された視体積の数と、物体候補に対し撮像された画像を基に得られた視体積において他の物体候補との重なりがあると判定された視体積の数と、を取得する。ｂ：信頼度取得部はａにおけるそれぞれの判定された視体積の数が異なる場合には信頼度の値を１とする。ｃ：信頼度取得部はａにおけるそれぞれの判定された視体積の数が同じ場合には、重なりがあると判定された視体積の数の逆数に予め定められた係数を乗算した値を信頼度の値とする。
また本発明の連続度取得工程における過去の物体候補の取得は、現在の物体候補の位置に最も近い、画像取得部同期撮像時に撮像された過去の物体候補を抽出して得るようにしても良い。
また本発明は、ソフトウェアプログラムにより、重なり状態判定部３２によって物体候補情報記憶処理に記憶された情報を基に物体候補に対して他の物体候補との重なりがあると判定された視体積の数を求め、その数に基づいて計算される視体積交差情報の信頼性を信頼度という指標として、前記物体候補に対して取得する信頼度取得処理を、物体位置推定装置に実行させるようにしても良い。
また本発明は、ソフトウェアプログラムにより、実物体が時空間で連続的に存在するということに基づいて、現在の物体候補とそれに対応する過去の物体候補との距離と、その過去の物体候補における視体積交差情報の信頼性を表す信頼度と、を連続度という指標として前記物体候補に対して取得する連続度取得処理を、物体位置推定装置に実行させるようにしても良い。
また本発明の連動度取得処理は、ソフトウェアプログラムにより、物体候補の移動に対し連動して動く他の物体候補を含む視体積の数を取得して、視体積の数に１を加え逆数とした値に予め定められた係数を乗算した値を１から減算して連動度を算出することを、物体位置推定装置に実行させるようにしても良い。
また本発明の信頼度取得処理は、ソフトウェアプログラムにより、以下を物体位置推定装置に実行させるようにしても良い。
ａ：信頼度取得部が、物体候補に対し撮像された画像を基に得られた視体積において視界が有ると判定された視体積の数と、物体候補に対し撮像された画像を基に得られた視体積において他の物体候補との重なりがあると判定された視体積の数と、を取得する。ｂ：信頼度取得部はａにおけるそれぞれの判定された視体積の数が異なる場合には信頼度の値を１とする。ｃ：信頼度取得部はａにおけるそれぞれの判定された視体積の数が同じ場合には、重なりがあると判定された視体積の数の逆数に予め定められた係数を乗算した値を信頼度の値とする。
また本発明の連続度取得処理における過去の物体候補の取得は、ソフトウェアプログラムにより、現在の物体候補の位置に最も近い、画像取得部同期撮像時に撮像された過去の物体候補を抽出して得ることを、物体位置推定装置に実行させるようにしても良い。
以上実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
この出願は、２００９年４月２８日に出願された日本出願特願２００９−１０９８２７を基礎とする優先権を主張し、その開示のすべてをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【０００８】
本発明によれば、物体位置推定装置、物体位置推定方法、その物体位置推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを、監視分野での侵入者検出、不審者検出、不審物の置き去り検出、荷物の持ち去り検出、ゲートの共連れ検出、混雑及び行列検出などを行う装置、マーケティング分野での動線解析、行動解析を行う装置、カメラや蓄積映像からの物体位置を入力とする入力インタフェース装置及び物体位置をトリガ・キーとするビデオや映像検索装置などの用途に適用できる。
【符号の説明】
【０００９】
１    第１の画像取得部
２    第ｎの画像取得部
３    データ処理装置
４    記憶装置
３１    物体候補取得部
３２    重なり状態判定部
３３    信頼度取得部
３４    連動度取得部
３５    物体候補判定部
３６    連続度取得部
４１    物体候補情報記憶部
１００    コンピュータ
１０１    物体位置推定用プログラム
１０２    コンピュータ可読記憶媒体
２００    データ処理装置
【図１】
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【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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【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１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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