(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の判定領域に照射され、反射された赤外線を検出する赤外線センサから、前記赤外線の検出結果を特定するセンサデータを取得する、センサデータ取得部と、
前記判定領域の画像データを取得する、画像データ取得部と、
前記画像データに基づいて、前記センサデータを補正し、補正した前記センサデータを用いて、前記判定領域に物体が存在しているか否かを判定する、補正判定部と、
を備え、
前記センサデータは、前記赤外線センサと、前記赤外線が反射した位置との距離を特定する距離データを含み、
前記補正判定部は、前記画像データで特定される画像の基準明度を特定し、前記基準明度に応じて、前記距離データを補正し、
前記補正判定部は、前記基準明度が低くなるに従い、前記距離データで特定される距離が小さくなるように、前記距離データを補正することを特徴とする、物体検出装置。
【請求項２】
前記補正判定部は、前記画像の明度を、画素毎に算出し、複数の前記明度のそれぞれについて、前記明度が同じ画素の数を集計し、複数の前記明度のうち、画素の数が最も多い前記明度を、前記基準明度として設定する、請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項３】
前記補正判定部は、前記基準明度に応じて、予め設定された補正値を用いて、前記距離データを補正する、請求項１または請求項２に記載の物体検出装置。
【請求項４】
前記補正判定部の判定結果に基づいて、電力制御対象への電力供給を制御する電力制御部、
をさらに備えている、請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の物体検出装置。
【請求項５】
（ａ）所定の判定領域に照射され、反射された赤外線を検出する赤外線センサから、前記赤外線の検出結果を特定するセンサデータを取得するステップと、
（ｂ）前記判定領域の画像データを取得するステップと、
（ｃ）前記画像データに基づいて、前記センサデータを補正し、補正した前記センサデータを用いて、前記判定領域に物体が存在しているか否かを判定するステップと、
を含み、
前記センサデータは、前記赤外線センサと、前記赤外線が反射した位置との距離を特定する距離データを含み、
前記（ｃ）のステップは、前記画像データで特定される画像の基準明度を特定し、前記基準明度に応じて、前記距離データを補正し、
前記（ｃ）のステップは、前記基準明度が低くなるに従い、前記距離データで特定される距離が小さくなるように、前記距離データを補正することを特徴とする、物体検出方法。
【請求項６】
コンピュータに、
（ａ）所定の判定領域に照射され、反射された赤外線を検出する赤外線センサから、前記赤外線の検出結果を特定するセンサデータを取得するステップと、
（ｂ）前記判定領域の画像データを取得するステップと、
（ｃ）前記画像データに基づいて、前記センサデータを補正し、補正した前記センサデータを用いて、前記判定領域に物体が存在しているか否かを判定するステップと、
を実行させ、
前記センサデータは、前記赤外線センサと、前記赤外線が反射した位置との距離を特定する距離データを含み、
前記（ｃ）のステップは、前記画像データで特定される画像の基準明度を特定し、前記基準明度に応じて、前記距離データを補正し、
前記（ｃ）のステップは、前記基準明度が低くなるに従い、前記距離データで特定される距離が小さくなるように、前記距離データを補正する、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定の判定領域に物体が存在しているか否かを検出する、物体検出装置、物体検出方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の、パソコンなどの電子機器の多くは、省電力機能を有する。この省電力機能の一例として、ユーザが電子機器を使用していないときの消費電力を下げる機能が挙げられる。例えばパソコンの場合、一定時間入力がないと、まず、画面の電源がオフとなる。
【０００３】
また、最近では、ユーザの存在を検出するための赤外線センサ等のセンサを搭載した電子機器が登場してきている（たとえば、特許文献１〜４参照）。特許文献１，２に記載の電子機器は、センサの検出結果に応じて、ユーザが機器の前にいるか否かを判定する。即ち、在席しているか、離席しているかが、センサによって検出される。ユーザが電子機器の前の座席から離席しているときは、電子機器は、省電力モードに移行する。一方、ユーザが電子機器の前の座席に座っている場合には、電子機器は、省電力モードを解除する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−２５７９９６号公報
【特許文献２】特開２０１１−２０２９８７号公報
【特許文献３】特開２０１０−１６０１１４号公報
【特許文献４】特開平５−１６４５５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
赤外線センサは、たとえば、赤外線を発射する発光素子と、物体で反射された赤外線を受光する受光素子と、を有している。この赤外線センサは、センサと、赤外線を反射した物体との距離を、距離データ（受光量データ）として取得する。そして、電子機器では、この距離データを用いて、ユーザが在席しているか、離席しているかを判断する。しかしながら、この赤外線センサは、対象物の色に起因して、距離データにばらつきがある。例えば、ユーザと電子機器との距離が一定である場合でも、ユーザが白い服を着ている場合と、ユーザが黒い服を着ている場合とで、赤外線センサの距離データは、異なる。
【０００６】
具体的には、光の反射率の高い色としての白色の服をユーザが着ている場合には、受光素子に入射される光の強さは、大きい。このため、赤外線センサで検出される、ユーザと電子機器との距離は、実際の値に近くなる。
【０００７】
一方、光の反射率の低い色としての黒色の服をユーザが着ている場合には、受光素子に入射される光の強さは、小さい。このため、赤外線センサで検出される、ユーザと電子機器との距離は、実際より大きくなる場合がある。このため、実際には、ユーザが電子機器の前方に在席しているにもかかわらず、黒い服を着ているため離席と判断される場合がある。すなわち、在席／離席判定が正しく行えない場合がある。
【０００８】
特許文献１〜４に記載の構成では、いずれも、センサは、色を識別する構成となっていない。このため、上述した、物体の色に起因する、センサの検出結果のずれを正確に補正することに限界があり、在席判定の正確さに限界がある。
【０００９】
本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、物体の色の影響を受けること無く、物体の存在または不存在を正確に検出し得る、物体検出装置、物体検出方法、およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するため、本発明の一側面における物体検出装置は、
所定の判定領域に照射され、反射された赤外線を検出する赤外線センサから、前記赤外線の検出結果を特定するセンサデータを取得する、センサデータ取得部と、
前記判定領域の画像データを取得する、画像データ取得部と、
前記画像データに基づいて、前記センサデータを補正し、補正した前記センサデータを用いて、前記判定領域に物体が存在しているか否かを判定する、補正判定部と、
を備え、
前記センサデータは、前記赤外線センサと、前記赤外線が反射した位置との距離を特定する距離データを含み、
前記補正判定部は、前記画像データで特定される画像の基準明度を特定し、前記基準明度に応じて、前記距離データを補正し、
前記補正判定部は、前記基準明度が低くなるに従い、前記距離データで特定される距離が小さくなるように、前記距離データを補正することを特徴とする。
【００１１】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における物体検出方法は、
（ａ）所定の判定領域に照射され、反射された前記赤外線を検出する赤外線センサから、前記赤外線の検出結果を特定するセンサデータを取得するステップと、
（ｂ）前記判定領域の画像データを取得するステップと、
（ｃ）前記画像データに基づいて、前記センサデータを補正し、補正した前記センサデータを用いて、前記判定領域に物体が存在しているか否かを判定するステップと、
を含み、
前記センサデータは、前記赤外線センサと、前記赤外線が反射した位置との距離を特定する距離データを含み、
前記（ｃ）のステップは、前記画像データで特定される画像の基準明度を特定し、前記基準明度に応じて、前記距離データを補正し、
前記（ｃ）のステップは、前記基準明度が低くなるに従い、前記距離データで特定される距離が小さくなるように、前記距離データを補正することを特徴とする。
【００１２】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、コンピュータに、
（ａ）所定の判定領域に照射され、反射された前記赤外線を検出する赤外線センサから、前記赤外線の検出結果を特定するセンサデータを取得するステップと、
（ｂ）前記判定領域の画像データを取得するステップと、
（ｃ）前記画像データに基づいて、前記センサデータを補正し、補正した前記センサデータを用いて、前記判定領域に物体が存在しているか否かを判定するステップと、
を実行させ、
前記センサデータは、前記赤外線センサと、前記赤外線が反射した位置との距離を特定する距離データを含み、
前記（ｃ）のステップは、前記画像データで特定される画像の基準明度を特定し、前記基準明度に応じて、前記距離データを補正し、
前記（ｃ）のステップは、前記基準明度が低くなるに従い、前記距離データで特定される距離が小さくなるように、前記距離データを補正することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
以上のように、本発明によれば、検出対象物の色の影響を受けること無く、検出対象物の存在または不存在を正確に検出し得る。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施の形態における物体検出システムの構成を示すブロック図である。
【図２】物体検出システムの模式的な側面図であり、物体検出システムの前方の判定領域に人が在席している状態を示している。
【図３】撮影部が撮影した画像の一例を示す図である。
【図４】各明度と画素数との関係を示すヒストグラムである。
【図５】補正値テーブルについて説明するための図である。
【図６】本発明の実施の形態における物体検出システムの動作を示すフロー図である。
【図７】基準明度の算出の流れを説明するためのフロー図である。
【図８】本発明の実施の形態における物体検出装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態における物体検出装置、物体検出方法、およびプログラムについて、図面を参照しながら説明する。
【００１６】
［全体構成］
最初に、本発明の実施の形態における物体検出装置を含む物体検出システムの構成について図１を用いて説明する。図１は、本発明の実施の形態における物体検出システム１０１の構成を示すブロック図である。
【００１７】
図１に示すように、物体検出システム１０１は、物体検出装置１０２を備えている。物体検出装置１０２は、物体検出システム１０１の周囲に、人が存在しているか否か、すなわち、人が在席しているか否かを判定する。物体検出装置１０２は、センサデータ取得部１０３と、画像データ取得部１０４と、補正判定部１０５と、を備えている。
【００１８】
センサデータ取得部１０３は、物体検出システム１０１に備えられている赤外線センサ１０６からセンサデータを取得する。赤外線センサ１０６は、所定の判定領域ａ１（後述する図２参照）に赤外線を照射し、反射された上記赤外線を検出することにより、赤外線の検出結果を特定するセンサデータを生成する。センサデータは、距離データを含んでいる。距離データは、赤外線センサ１０６からの赤外線が反射した位置と、赤外線センサ１０６との距離を特定するデータである。
【００１９】
赤外線センサ１０６の距離データが示す値ｄ１（以下、距離データの値ｄ１ともいう）が大きいほど、赤外線センサ１０６からの赤外線が反射した位置と、赤外線センサ１０６との距離は、近い。なお、距離データは、赤外線センサ１０６による受光量を示すデータである。
【００２０】
画像データ取得部１０４は、上記判定領域ａ１を撮影した画像データを、撮影部１０７から取得する。画像データは、カラー画像データである。
【００２１】
補正判定部１０５は、画像データに基づいて、センサデータを補正する。補正判定部１０５は、補正したセンサデータを用いて、上記判定領域ａ１に人が存在しているか否かを判定する。
【００２２】
以上説明したように、本実施の形態では、判定領域ａ１に人が存在しているか否かを判定するためのセンサデータは、画像データに基づいて補正される。このように、画像データを用いることで、上記判定領域ａ１の明度情報を得ることができる。このため、人が着ている服の色など、色の違いに起因して異なるセンサデータを生成する、赤外線センサ１０６からのセンサデータ（距離データ）を、画像データの明度データに基づいて、補正することができる。このため、赤外線センサ１０６を用いた、人の存在の有無の判定を、より正確に行うことができる。その結果、色の影響を受けること無く、人の存在または不存在を正確に検出し得る。
【００２３】
以上が、物体検出装置１０２の概略説明である。次に、物体検出システム１０１の、より具体的な構成を、図１に加え、図２〜図７を用いて説明する。図２は、物体検出システム１０１の模式的な側面図であり、物体検出システム１０１の前方の判定領域ａ１に人Ｈが在席している状態を示している。
【００２４】
図１および図２に示すように、本実施の形態では、物体検出システム１０１として、パーソナルコンピュータ等を例示することができる。本実施の形態では、物体検出システム１０１がノート型のパーソナルコンピュータ（ノートパソコン）である場合に即して説明する。
【００２５】
本実施の形態では、物体検出システム１０１は、物体検出装置１０２と、赤外線センサ１０６と、撮影部１０７と、表示部１０８と、を備えている。
【００２６】
本実施の形態では、表示部１０８は、電力制御対象であり、液晶ディスプレイなどである。
【００２７】
本実施の形態では、赤外線センサ１０６は、物体検出システム１０１の筐体１１０に固定されており、表示部１０８の上方に配置されている。本実施の形態では、赤外線センサ１０６は、いわゆるアクティブ型の赤外線センサであり、発光素子と、受光素子とを含んでいる。発光素子は、赤外線を、物体検出システム１０１の前方の判定領域ａ１に発射する。受光素子は、赤外線を受ける。
【００２８】
本実施の形態では、判定領域ａ１に人Ｈが在席している場合、赤外線センサ１０６の発光素子からの赤外線は、人Ｈで反射され、赤外線センサ１０６の受光素子に入射される。一方、判定領域ａ１に人Ｈが在席していない場合、赤外線センサ１０６の発光素子からの赤外線は、椅子または壁などで反射され、赤外線センサ１０６の受光素子に入射される。なお、判定領域ａ１は、物体検出システム１０１の前方に設定されており、たとえば、赤外線センサ１０６から１ｍ程度の範囲内に設定される。本実施の形態では、赤外線センサ１０６に隣接するようにして、撮影部１０７が配置されている。
【００２９】
なお、赤外線センサ１０６および撮影部１０７は、それぞれ、物体検出装置１０２を構成するコンピュータに組み込まれていてもよいし、ディスクリート部品として構成され、物体検出装置１０２を構成するコンピュータに対して後付けされてもよい。
【００３０】
本実施の形態では、撮影部１０７には、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）、およびＣＣＤ（Charge Coupled Device）などの半導体素子が含まれる。本実施の形態では、撮影部１０７は、物体検出システム１０１の筐体１１０に固定されており、表示部１０８の上方に配置されている。撮影部１０７は、図３に示すように、物体検出システム１０１の前方を撮影し、少なくとも判定領域ａ１を含む領域の、画像データを生成する。
【００３１】
図３は、撮影部１０７が撮影した画像の一例を示す図である。図１〜図３に示すように、本実施の形態では、撮影部１０７は、判定領域ａ１の少なくとも一部を撮影する。本実施の形態では、撮影部１０７が撮影する領域は、判定領域ａ１の全域を含んでいる。本実施の形態では、撮影部１０７で生成された画像データによって特定される画像の画素は、数十万〜数百万程度である。
【００３２】
図３では、判定領域ａ１に、人Ｈが在席している状態の画像が示されており、当該人Ｈは、物体検出システム１０１の前方の椅子に座っている。本実施の形態では、撮影部１０７が撮影する領域の中心に向けて、赤外線センサ１０６から赤外線が照射される。撮影部１０７で生成された画像データは、物体検出装置１０２へ出力される。
【００３３】
本実施の形態では、物体検出装置１０２は、前述したように、センサデータ取得部１０３と、画像データ取得部１０４と、補正判定部１０５と、を含み、さらに、補正値テーブル格納部１１１と、電力制御部１１２と、を含んでいる。
【００３４】
本実施の形態では、物体検出装置１０２は、前述したように、判定領域ａ１に人Ｈが在席しているか否かを検出する。撮影部１０７で生成された画像データは、物体検出装置１０２の画像データ取得部１０４へ出力され、さらに、補正判定部１０５へ出力される。
【００３５】
本実施の形態では、補正判定部１０５は、補正データ生成部１１３と、判定部１１４と、を含んでいる。
【００３６】
本実施の形態では、補正データ生成部１１３は、距離データを補正するための補正データを生成する。補正データ生成部１１３は、画像データ取得部１０４に接続されており、画像データ取得部１０４で取得された画像データは、補正データ生成部１１３に与えられる。補正データ生成部１１３は、判定領域ａ１の画像の明度を解析する。
【００３７】
具体的には、図１および図３に示すように、補正データ生成部１１３は、明度解析をするための矩形領域ｂ１を設定する。本実施の形態では、矩形領域ｂ１は、判定領域ａ１の撮影画像と一致するように設定される。より具体的には、撮影部１０７の撮影画像において、判定領域ａ１の左上座標が、矩形領域ｂ１の左上座標Ｐ１（ｘ１，ｙ１）として設定され、判定領域ａ１の右下座標が、矩形領域ｂ１の右下座標Ｐ２（ｘ２，ｙ２）として設定される。なお、上記の座標は、撮影部１０７の撮影画像の左上隅を原点Ｏとし、横方向をｘ軸、縦方向をｙ軸とする座標である。また、撮影部１０７の撮影画像において、原点Ｏの右側が、ｘ軸の正の領域であり、原点Ｏの下側が、ｙ軸の正の領域である。なお、Ｐ１（ｘ１，ｙ１）、Ｐ２（ｘ２，ｙ２）は、撮影画像内に設定される。判定領域ａ１は、撮影部１０７によって撮影される画像内に収まっている。
【００３８】
補正データ生成部１１３は、座標Ｐ１（ｘ１，ｙ１）、Ｐ２（ｘ２，ｙ２）で矩形状に特定された、矩形領域ｂ１の画像（判定領域ａ１の画像）の各画素の明度Ｖを算出する。より具体的には、判定領域ａ１の画像の各画素は、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の３原色によって構成されている。補正データ生成部１１３は、各上記画素のＲ、Ｇ、Ｂのそれぞれの原色について、明度を、０〜２５５の範囲で特定する。そして、補正データ生成部１１３は、任意の画素について、Ｒの明度、Ｇの明度、およびＢの明度のうち、値が最も大きいものを、当該任意の画素の明度Ｖとして特定する。すなわち、各画素について、明度Ｖ＝（Ｒの明度、Ｇの明度、およびＢの明度のうちの最大値）である。
【００３９】
たとえば、ある１つの画素について、Ｒの明度が１０、Ｇの明度が５０、Ｂの明度が１００である場合、Ｂの明度＝１００を、当該１つの画素の明度Ｖとして特定する。補正データ生成部１１３は、各画素について、上記と同様にして、明度Ｖを特定する。
【００４０】
本実施の形態では、補正データ生成部１１３は、０〜２５５の各明度Ｖのそれぞれについて、図４に示すように、明度が同じ画素の数を集計する。図４は、各明度Ｖと画素数ｈｉｓｔ［ｃ］との関係を示すヒストグラムである。図４のヒストグラムの横軸は、明度Ｖを示しており、原点の明度が０、横軸の最大値が２５５に設定されている。図４のグラフの縦軸は、画素数ｈｉｓｔ［ｃ］を示している。たとえば、明度Ｖ＝１００の画素が５００個である場合、ｈｉｓｔ［１００］＝５００となる。
【００４１】
本実施の形態では、補正データ生成部１１３は、各明度Ｖについて、明度Ｖが同じ画素数ｈｉｓｔ［ｃ］を集計する。そして、各明度Ｖのうち、画素数ｈｉｓｔ［ｃ］が最も多い明度Ｖを、基準明度Ｖｂとして設定する。補正データ生成部１１３は、基準明度Ｖｂに応じて、距離データを補正するための補正データを生成する。
【００４２】
より具体的には、本実施の形態では、補正データ生成部１１３は、図５に示されている補正値テーブル格納部１１１に予め格納されている補正値テーブル１２１を参照し、補正データを生成する。図５は、補正値テーブル１２１について説明するための図である。図５に示すように、本実施の形態では、補正値テーブル１２１は、マンセル明度Ｖｍと、基準明度Ｖｂと、補正値ｒとの関係を示すテーブルである。
【００４３】
本実施の形態では、補正値テーブル１２１は、ＪＩＳ（日本工業規格）、Ｚ ８７２１−１９９３「色の表示方法 - 三属性による表示」における、マンセル明度Ｖｍと反射率との関係を基に規定されている。マンセル明度Ｖｍは、０〜１０の範囲で特定される明度であり、最も明るい色としての白の明度を１０、最も暗い色としての黒の明度を０としている。上記のＪＩＳ規格では、マンセル明度Ｖｍに対する光の反射率が定義されており、マンセル明度Ｖｍの値が低くなるにつれて、光の反射率が小さくなる。図５において、マンセル明度Ｖｍ、および、反射率が、上記ＪＩＳ規格に規定されている値であり、補正値ｒは、反射率に相当する。
【００４４】
本実施の形態では、図５に示すように、補正値テーブル１２１では、マンセル明度Ｖｍとして、１０〜１が設定されている。本実施の形態では、マンセル明度Ｖｍが１〜４の範囲では、マンセル明度Ｖｍは、１毎に設定されている。また、マンセル明度Ｖｍが４〜１０の範囲では、マンセル明度Ｖｍは、０．５毎に設定されている。また、補正値テーブル１２１では、各マンセル明度Ｖｍに対応する基準明度Ｖｂが設定されている。また、補正値テーブル１２１では、各マンセル明度Ｖｍ（基準明度Ｖｂ）に対応する補正値ｒが設定されている。
【００４５】
本実施の形態では、基準明度Ｖｂの範囲は、０〜２５５である。そこで、上記のＪＩＳ規格の値を本実施の形態で用いるために、補正値テーブル１２１では、マンセル明度Ｖｍと明度Ｖとの関係が示されている。各マンセル明度Ｖｍに対応する基準明度Ｖｂの上限値は、たとえば、以下の式（１）で示される。
Ｖｂ＝Ｖｍ×２５５÷１０・・・・・（１）
【００４６】
なお、上記式（１）の結果の小数点第１位は、四捨五入される。例えば、マンセル明度Ｖｍが８．５の場合、基準明度Ｖｂ＝８．５×２５５÷１０≒２１７となる。各マンセル明度Ｖｍに対応する基準明度Ｖｂは、図５に示すように、所定の幅を有している。より具体的には、あるマンセル明度Ｖｍに対応する基準明度Ｖｂの上限値と、当該マンセル明度Ｖｍの１段階下のマンセル明度Ｖｍに対応する基準明度Ｖｂの上限値との間の基準明度Ｖｂは、上記あるマンセル明度Ｖｍに対応する基準明度Ｖｂとして設定されている。たとえば、あるマンセル明度Ｖｍ＝１０に対応する基準明度Ｖｂの上限値２５５と、マンセル明度Ｖｍ９．５に対応する基準明度Ｖｂの上限値２４２との間の基準明度Ｖｂ２４３〜２５４は、マンセル明度Ｖｍ＝１０に対応する基準明度Ｖｂである。
【００４７】
補正データ生成部１１３は、図５に示す補正値テーブル１２１を参照し、基準明度Ｖｂに対応する補正値ｒを設定する。そして、補正データ生成部１１３は、補正値ｒを特定する補正データを生成する。たとえば、基準明度Ｖｂが１６０の場合、補正値テーブル１２１においては、基準明度Ｖｂは、１６６〜１５４の範囲に含まれる。よって、補正データ生成部１１３は、補正値ｒ＝３５に設定する。補正データ生成部１１３は、補正データを、判定部１１４へ出力する。
【００４８】
図１に示すように、判定部１１４は、補正データ生成部１１３を用いて、補正前の距離データの値ｄ１を補正することで、補正後の距離データｄ２を生成する。また、判定部１１４は、補正後の距離データの値ｄ２を基に、判定領域ａ１に人Ｈが在席しているか否かを判定する。具体的には、距離データのｄ２は、下記式（２）を用いて算出される。
ｄ２＝ｄ１×１００／ｒ・・・・・（２）
【００４９】
ここで、（２）式の導出について説明する。距離データの補正に際しては、物体に赤外線が反射率１００％で反射した場合の距離データを基準にして補正が行われる。物体に、補正値ｒに相当する反射率で反射した後に赤外線センサ１０６で検出された赤外線の距離データの値が、補正後の距離データの値ｄ２であると考えると、補正前の距離データの値ｄ１は、以下の（２）から導き出せる。
ｄ１＝ｄ２×ｒ／１００・・・・・（３）
【００５０】
（３）式を変形することにより、（２）式が得られる。（２）式、および補正値テーブル１２１から明らかなように、基準明度Ｖｂが小さいほど、補正値ｒが小さくなり、距離データの値ｄ１を補正する度合いが大きくなる。たとえば、補正前の距離データの値ｄ１が１０、基準明度Ｖｂが９０である場合、補正値テーブル１２１から明らかなように、補正値ｒ＝１２となる。よって、補正後の距離データｄ２＝１０×１００／１２≒８３となり、補正前の距離データの値ｄ１よりも大きくなる。すなわち、基準明度Ｖｂが低くなるに従い、距離データの値ｄ２で特定される距離が小さくなるように、距離データが補正される。一方、距離データの値ｄ１が１０、基準明度が２５０である場合、補正値テーブル１２１から明らかなように、補正値ｒ＝１００となる。よって、補正後の距離データの値ｄ２＝１０×１００／１００＝１０となり、補正前の距離データの値ｄ１と変わらない。すなわち、基準明度Ｖｂが十分に大きい場合、距離データの値ｄ２で特定される距離は、補正前の距離データの値ｄ１で特定される距離と、同じである。
【００５１】
図１および図２に示すように、判定部１１４は、補正後の距離データの値ｄ２が、所定のしきい値ｄｔ以上か否かを判定することにより、判定領域ａ１に人Ｈが在席しているか否かを判定する。前述したように、値ｄ２が大きいほど、赤外線センサ１０６と人Ｈとの距離は、近い。したがって、補正後の距離データの値ｄ２が、しきい値ｄｔ以上の場合、判定部１１４は、人Ｈが判定領域ａ１に在席していると判定する。一方、補正後の距離データの値ｄ２が、しきい値ｄｔ未満である場合、判定部１１４は、判定領域ａ１には人Ｈが在席していないと判定する。たとえば、判定領域ａ１には人Ｈが在席しておらず、物体検出システム１０１の前方の壁が、赤外線センサ１０６からの赤外線を反射している場合、補正後の距離データの値ｄ２は、しきい値ｄｔ未満である。判定部１１４の判定結果を示すデータは、電力制御部１１２へ出力される。
【００５２】
本実施の形態では、電力制御部１１２は、表示部１０８への電力供給を制御する。電力制御部１１２は、判定領域ａ１に人が在席していると判定されている場合、表示部１０８の電源をオンにする。一方、電力制御部１１２は、判定領域ａ１に人Ｈが在席していないと判定されている場合、表示部１０８の電源をオフにする。
【００５３】
[物体検出システムの動作説明]
次に、本発明の実施の形態における物体検出システム１０１の動作について、図６を用いて説明する。図６は、本発明の実施の形態における物体検出システム１０１の動作を示すフロー図である。また、以下の説明においては、適宜、図１〜図７を参酌する。また、本実施の形態では、実施の形態では、物体検出システム１０１を動作させることによって、物体検出方法が、実施される。よって、本発明の実施の形態における物体検出方法の説明は、以下の物体検出システム１０１の動作説明に代える。
【００５４】
[全体処理]
物体検出システム１０１は、図６に示す動作フローを、一定時間毎に実行する。図６に示すフローにおいては、まず、補正判定部１０５が、距離データを取得する（ステップＡ１）。具体的には、ステップＡ１が実行されている間、赤外線センサ１０６の発光素子は、赤外線を判定領域ａ１に向けて照射している。これにより、赤外線は、人Ｈまたは壁などで反射し、赤外線センサ１０６の受光素子に入射される。赤外線センサ１０６は、受けた光の量（強さ）に応じたデータを距離データとして生成する。この距離データは、赤外線センサ１０６から、センサデータ取得部１０３へ出力される。センサデータ取得部１０３は、距離データを、補正判定部１０５の判定部１１４へ出力する。
【００５５】
次に、補正判定部１０５は、画像データを取得する（ステップＡ２）。具体的には、撮影部１０７で生成された画像データが、撮影部１０７から画像データ取得部１０４へ出力される。画像データ取得部１０４は、画像データを、補正判定部１０５の補正データ生成部１１３へ出力する。
【００５６】
次に、補正データ生成部１１３は、撮影した画像中の矩形領域ｂ１の各画素の明度Ｖを解析することにより、矩形領域ｂ１の基準明度Ｖｂを算出する（ステップＡ３）。ステップＡ３の具体的な処理については、図７を用いて後述する。
【００５７】
補正データ生成部１１３は、補正値テーブル１２１を参照し、ステップＡ３で算出した基準明度Ｖｂに対応する補正値ｒを設定する（ステップＡ４）。具体的には、補正データ生成部１１３は、ステップＡ３で算出した基準明度Ｖｂが、補正値テーブル１２１の基準明度Ｖｂにおいてどの範囲に当てはまるかを判断し、基準明度Ｖｂに対応する補正値ｒを取得する。補正データ生成部１１３は、補正値ｒを特定する補正データを生成し、判定部１１４へ出力する。たとえば、前述したように、基準明度Ｖｂが１６０の場合、補正データ生成部１１３は、補正値テーブル１２１を参照し、補正値ｒを３５に設定する。
【００５８】
判定部１１４は、距離データの値ｄ１を補正することにより、補正後の距離データの値ｄ２を算出する（ステップＡ５）。具体的には、判定部１１４は、ステップＡ１で取得された距離データの値ｄ１と、ステップＡ４で取得された補正値ｒと、を用いて、前述の式（２）を演算する。これにより、判定部１１４は、補正後の距離データの値ｄ２を算出する。
【００５９】
次に、判定部１１４は、補正後の距離データの値ｄ２が、所定のしきい値ｄｔ未満であるか否かを判定する（ステップＡ６）。補正後の距離データの値ｄ２が、所定のしきい値ｄｔ未満である場合、赤外線が反射した位置と、赤外線センサ１０６との距離は、十分に大きい。この場合（ステップＡ６でＹＥＳ）、判定部１１４は、判定領域ａ１に人Ｈが在席していないと判定する。
【００６０】
このように、判定領域ａ１に人Ｈが在席していないと判定された場合、電力制御部１１２は、表示部１０８の電源をオフにする（ステップＡ７）。なお、表示部１０８の電源が既にオフである場合には、当該表示部１０８の電源がオフである状態が継続される。
【００６１】
一方、補正後の距離データの値ｄ２が、所定のしきい値ｄｔ以上である場合、赤外線が反射した位置と、赤外線センサ１０６との距離が小さく、判定領域ａ１に人Ｈが在席している。この場合（ステップＡ６でＮＯ）、判定部１１４は、判定領域ａ１人Ｈが在席していると判定する。
【００６２】
このように、判定領域ａ１に人Ｈが在席している場合、電力制御部１１２は、表示部１０８の電源をオンにする（ステップＡ８）。なお、表示部１０８の電源が既にオンにされている場合には、当該表示部１０８の電源がオンである状態が継続される。
【００６３】
[基準明度算出（ステップＡ３）の詳細]
次に、補正判定部１０５の補正データ生成部１１３における、基準明度Ｖｂの算出の処理の流れを、図７を用いて具体的に説明する。図７は、基準明度Ｖｂの算出の流れを説明するためのフロー図である。また、以下の説明においては、適宜、図１〜図５を参酌する。
【００６４】
まず、補正データ生成部１１３は、撮影部１０７が撮影した画像において、矩形領域ｂ１を設定する（ステップＡ１１）。具体的には、補正データ生成部１１３は、撮影部１０７が撮影した画像のうち、判定領域ａ１の左上端の座標をＰ１（ｘ１，ｙ１）、判定領域ａ１の右下端の座標をＰ２（ｘ２，ｙ２）とする。本実施の形態では、補正データ生成部１１３は、撮影部１０７が撮影した画像の中央に矩形領域ｂ１を設定する。
【００６５】
次に、補正データ生成部１１３は、明度のヒストグラムを作成するための、画素数ｈｉｓｔ［ｃ］を初期化する（ステップＡ１２）。画素数ｈｉｓｔ［ｃ］は、明度毎に設定されている。すなわち、画素数ｈｉｓｔ［ｃ］は、０〜２５５の２５６個設定されている。補正データ生成部１１３は、各画素数ｈｉｓｔ［ｃ］の全てについて、値をゼロにする初期化を行う。
【００６６】
次に、補正データ生成部１１３は、矩形領域ｂ１の縦方向における画素数をカウントするカウンタｙに、ステップＡ１１で設定したｙ１を代入する。これにより、補正データ生成部１１３は、カウンタｙを初期化する（ステップＡ１３）。さらに、補正データ生成部１１３は、矩形領域ｂ１の横方向における画素数をカウントするカウンタｘに、ステップＡ１１で設定したｘ１を代入する。これにより、補正データ生成部１１３は、カウンタｘを初期化する（ステップＡ１４）。
【００６７】
次に、補正データ生成部１１３は、画素Ｐ（ｘ，ｙ）の明度Ｖを算出する（ステップＡ１５）。補正データ生成部１１３は、画素Ｐ（ｘ，ｙ）におけるＲの明度、Ｇの明度、およびＢの明度のうちの最大値を、明度Ｖとして算出する。
【００６８】
次に、補正データ生成部１１３は、ステップＡ１５で算出された明度Ｖと同じ明度についての画素数ｈｉｓｔ［ｃ］の値を１つ加算する（ステップＡ１６）。たとえば、ステップＡ１５で算出された明度Ｖ＝１００の場合、カウンタｈｉｓｔ[１００]の値を１つ加算する。また、補正データ生成部１１３は、上記画素数ｈｉｓｔ［ｃ］を用いて、ヒストグラムを作成する（ステップＡ１６）。
【００６９】
次に、補正データ生成部１１３は、ステップＡ１５で明度Ｖを算出した画素とＸ方向に並ぶ１ラインの全画素について、明度Ｖの算出が完了したか否かを判定する（ステップＡ１７）。具体的には、補正データ生成部１１３は、カウンタｘの値と、矩形領域ｂ１の右端のｘ座標ｘ２とを比較する。
【００７０】
カウンタｘ＜ｘ２の場合、ステップＡ１５で明度Ｖの算出を行った画素と同じラインの全画素の明度解析は完了していない（ステップＡ１７でＮＯ）。この場合、補正データ生成部１１３は、上記１ライン分の画素について、明度Ｖの算出が完了していないと判定する。
【００７１】
この場合、補正データ生成部１１３は、カウンタｘの値を１つ加算する（ステップＡ１８）。その後、補正データ生成部１１３は、ステップＡ１５〜Ａ１７のステップを、再度実行する。
【００７２】
一方、ステップＡ１７において、カウンタｘ＝ｘ２の場合、ステップＡ１５で明度Ｖを算出した画素と同じラインの全画素の明度Ｖの算出は完了している（ステップＡ１７でＹＥＳ）。この場合、補正データ生成部１１３は、矩形領域ｂ１の画像の全画素について、明度Ｖの算出、およびヒストグラムの作成が完了したか否かを判定する（ステップＡ１９）。具体的には、補正データ生成部１１３は、カウンタｙの値と、矩形領域ｂ１の下端のｙ座標ｙ２とを比較する。
【００７３】
カウンタｙ＜ｙ２の場合、矩形領域ｂ１の画像の全ての画素について、明度Ｖの算出、およびヒストグラムの作成は完了していない（ステップＡ１９でＮＯ）。この場合、補正データ生成部１１３は、カウンタｙの値を１つ加算する（ステップＡ２０）。その後、補正データ生成部１１３は、ステップＡ１４〜Ａ１９のステップを、再度実行する。すなわち、ステップＡ１９の判定が行われる直前において明度Ｖが行われていたラインの１つ下のラインの各画素について、明度Ｖの算出などが行われる。
【００７４】
一方、ステップＡ１９において、カウンタｙ＝ｙ２の場合、矩形領域ｂ１の画像の全画素について、明度Ｖの算出、およびヒストグラムの作成が完了していることとなる（ステップＡ１９でＹＥＳ）。この場合、補正データ生成部１１３は、各明度Ｖのうち、画素数ｈｉｓｔ［ｃ］が最も多い明度Ｖを、基準明度Ｖｂとして設定する（ステップＡ２１）。
【００７５】
［プログラム］
また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図６および図７に示すステップＡ１〜Ａ８、およびＡ１１〜２１を実行させるプログラムであればよい。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における物体検出システム１０１および物体検出方法を実現することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、センサデータ取得部１０３、画像データ取得部１０４、補正判定部１０５、および電力制御部１１２として機能し、処理を行なう。また、本実施の形態では、補正値テーブル格納部１１１は、コンピュータに備えられたハードディスク等の記憶装置に、これらを構成するデータファイルを格納することによって実現できる。また、補正値テーブル格納部１１１は、別のコンピュータによって構築されてもよい。
【００７６】
以上のように本実施の形態では、反射される物体の色の違いに起因して異なる距離データを出力する赤外線センサ１０６からの距離データを、撮影部１０７で撮影した画像の色データに基づいて、補正することができる。このため、赤外線センサ１０６を用いた、人Ｈの存在の有無の判定を、より正確に行うことができる。たとえば、ユーザが黒い服を着て判定領域ａ１に在席しているにもかかわらず、人Ｈが離席していると判断され、省電力状態に移行されるといった、誤判定を減少できる。また、距離データの補正を行うために、人Ｈが、補正用の情報を入力するといった手間が不要である。よって、常時、補正後の距離データの値ｄ２を用いて、判定領域ａ１にユーザが在席しているか否かを、正確に判定することができる。
【００７７】
また、本実施の形態では、補正判定部１０５の補正データ生成部１１３は、基準明度Ｖｂに応じて、距離データを補正する。このように、基準明度Ｖｂに応じて、距離データを補正することにより、距離データの値ｄ１を、より正確に補正することができる。
【００７８】
また、本実施の形態では、補正判定部１０５の補正データ生成部１１３は、画素数ｈｉｓｔ［ｃ］が最も多い明度Ｖを、基準明度Ｖｂとして設定する。これにより、矩形領域ｂ１のうち、距離データの値ｄ１に大きな影響を与える明度Ｖとしての基準明度Ｖｂを基に、距離データの値ｄ１を補正することとなる。したがって、距離データの値ｄ１を、より正確に補正することができる。
【００７９】
また、本実施の形態では、補正判定部１０５の補正データ生成部１１３は、基準明度Ｖｂに応じて予め設定された補正値ｒを用いて、距離データを補正する。このように、予め設定されている補正値ｒを用いる簡易な構成によって、補正データ生成部１１３は、距離データを容易に補正できる。
【００８０】
また、本実施の形態では、補正判定部１０５の補正データ生成部１１３は、基準明度Ｖｂが低くなるに従い、距離データで特定される距離が小さくなるように、距離データの値ｄ１を補正する。これにより、黒など、明度Ｖの小さい服を着ている人Ｈと、赤外線センサ１０６との距離が、実際の距離よりも大きく算出されることを抑制できる。これにより、補正判定部１０５は、判定領域ａ１に人Ｈが存在しているか否かを、より正確に判定することができる。
【００８１】
また、本実施の形態では、電力制御部１１２は、補正判定部１０５の判定部１１４の判定結果に基づいて、表示部１０８への電力供給を制御する。これにより、判定領域ａ１に人Ｈが在席している場合には、当該人Ｈによる物体検出システム１０１の操作を阻害することを抑制でき、かつ、判定領域ａ１に人Ｈが在席していない場合には、物体検出システム１０１の無駄な消費電力を抑制できる。
【００８２】
また、本実施の形態では、赤外線センサ１０６は、撮影部１０７が撮影する領域の中心に向けて赤外線を照射するように構成されている。これにより、判定領域ａ１の全域を、撮影部１０７によって、より確実に撮影することができる。
【００８３】
ここで、本実施の形態におけるプログラムを実行することによって、物体検出装置１０２を実現するコンピュータについて、図８を用いて説明する。図８は、本発明の実施の形態における物体検出装置を実現するコンピュータ２１０の一例を示すブロック図である。
【００８４】
図８に示すように、コンピュータ２１０は、ＣＰＵ２１１と、メインメモリ２１２と、記憶装置２１３と、入力インターフェイス２１４と、表示コントローラ２１５と、データリーダ／ライタ２１６と、通信インターフェイス２１７とを備える。これらの各部は、バス２２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。
【００８５】
ＣＰＵ２１１は、記憶装置２１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ２１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ２１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。
【００８６】
また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体２２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス２１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであってもよい。
【００８７】
また、記憶装置２１３の具体例としては、ハードディスクの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス２１４は、ＣＰＵ２１１と、キーボード及びマウスといった入力機器２１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ２１５は、ディスプレイ装置２１９と接続され、ディスプレイ装置２１９での表示を制御する。
【００８８】
データリーダ／ライタ２１６は、ＣＰＵ２１１と記録媒体２２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体２２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ２１０における処理結果の記録媒体２２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス２１７は、ＣＰＵ２１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
【００８９】
また、記録媒体２２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記憶媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記憶媒体が挙げられる。
【００９０】
［変形例］
（１）前述の実施の形態では、物体検出システム１０１が、ノート型のパーソナルコンピュータである構成が説明されているが、この通りでなくてもよい。たとえば、物体検出システムは、デスクトップ型のパーソナルコンピュータ、モニタ、テレビなど、他の物体検出システムであってもよい。物体検出システムがテレビである場合、たとえば、人Ｈがテレビの前に在席している場合には、テレビの音量を大きくし、人Ｈがテレビの前に在席していない場合には、テレビの音量を小さくしてもよい。また、人Ｈとテレビとの距離を測定し、測定した距離が離れている場合は音量を大きくし、測定した距離が近い場合は音量を小さくするといった音量制御を実現することも可能である。また、本発明の物体検出装置は、人以外の物体の検出に用いることができる。
【００９１】
（２）また、上記実施の形態では、補正値テーブル１２１において、複数の基準明度Ｖｂに１つの補正値ｒを設定している構成が説明されているが、この通りでなくてもよい。たとえば、１つの基準明度Ｖｂ毎に、補正値ｒを設定してもよい。
【００９２】
（３）また、上記実施の形態では、判定領域ａ１に人Ｈが在席していない場合、表示部１０８の電源をオフにする構成が説明されているが、この通りでなくてもよい。たとえば、判定領域ａ１に人Ｈが在席していない場合、表示部１０８を、スリープ状態にする制御を行ってもよい。この場合、判定領域ａ１に人Ｈが在席していると判定された場合、表示部１０８は、スリープ状態から復帰するように制御される。
【００９３】
（４）また、上記実施の形態では、補正値テーブル１２１には、マンセル明度Ｖｍが含まれているけれども、このマンセル明度Ｖｍは、補正データ生成部１１３によって参照されるわけではない。したがって、補正値テーブル１２１において、マンセル明度Ｖｍは、省略されていてもよい。
【００９４】
（５）また、上記実施の形態では、撮影部１０７で撮影した画像において、判定領域ａ１の全部が、矩形領域ｂ１として設定されている構成であるが、この通りでなくてもよい。たとえば、上記画像において、判定領域ａ１の一部のみを、矩形領域ｂ１として設定してもよい。また、赤外線センサ１０６と撮影部１０７の配置を変更することなどにより、矩形領域ｂ１を、上記画像の上部寄り、下部寄り、左寄り、または右寄りに設定してもよい。
【００９５】
上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）〜（付記１８）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
【００９６】
（付記１）
所定の判定領域に照射され、反射された赤外線を検出する赤外線センサから、前記赤外線の検出結果を特定するセンサデータを取得する、センサデータ取得部と、
前記判定領域の画像データを取得する、画像データ取得部と、
前記画像データに基づいて、前記センサデータを補正し、補正した前記センサデータを用いて、前記判定領域に物体が存在しているか否かを判定する、補正判定部と、
を備えていることを特徴とする、物体検出装置。
【００９７】
（付記２）
前記センサデータは、前記赤外線センサと、前記赤外線が反射した位置との距離を特定する距離データを含み、
前記補正判定部は、前記画像データで特定される画像の基準明度を特定し、前記基準明度に応じて、前記距離データを補正する、付記１に記載の物体検出装置。
【００９８】
（付記３）
前記補正判定部は、前記画像の明度を、画素毎に算出し、複数の前記明度のそれぞれについて、前記明度が同じ画素の数を集計し、複数の前記明度のうち、画素の数が最も多い前記明度を、前記基準明度として設定する、付記２に記載の物体検出装置。
【００９９】
（付記４）
前記補正判定部は、前記基準明度に応じて、予め設定された補正値を用いて、前記距離データを補正する、付記２または付記３に記載の物体検出装置。
【０１００】
（付記５）
前記補正判定部は、前記基準明度が低くなるに従い、前記距離データで特定される距離が小さくなるように、前記距離データを補正する、付記２〜付記４のいずれか１項に記載の物体検出装置。
【０１０１】
（付記６）
前記補正判定部の判定結果に基づいて、電力制御対象への電力供給を制御する電力制御部、
をさらに備えている、付記１〜付記５のいずれか１項に記載の物体検出装置。
【０１０２】
（付記７）
（ａ）所定の判定領域に照射され、反射された赤外線を検出する赤外線センサから、前記赤外線の検出結果を特定するセンサデータを取得するステップと、
（ｂ）前記判定領域の画像データを取得するステップと、
（ｃ）前記画像データに基づいて、前記センサデータを補正し、補正した前記センサデータを用いて、前記判定領域に物体が存在しているか否かを判定するステップと、
を含むことを特徴とする、物体検出方法。
【０１０３】
（付記８）
前記センサデータは、前記赤外線センサと、前記赤外線が反射した位置との距離を特定する距離データを含み、
前記判定するステップでは、前記画像データで特定される画像の基準明度を特定し、前記基準明度に応じて、前記距離データを補正する、付記７に記載の物体検出方法。
【０１０４】
（付記９）
前記判定するステップでは、前記画像の明度を、画素毎に算出し、複数の前記明度のそれぞれについて、前記明度が同じ画素の数を集計し、複数の前記明度のうち、画素の数が最も多い前記明度を、前記基準明度として設定する、付記８に記載の物体検出方法。
【０１０５】
（付記１０）
前記判定するステップでは、前記基準明度に応じて、予め設定された補正値を用いて、前記距離データを補正する、付記８または付記９に記載の物体検出方法。
【０１０６】
（付記１１）
前記判定するステップでは、前記基準明度が低くなるに従い、前記距離データで特定される距離が小さくなるように、前記距離データを補正する、付記８〜付記１０のいずれか１項に記載の物体検出方法。
【０１０７】
（付記１２）
（ｄ）前記判定するステップの判定結果に基づいて、電力制御対象への電力供給を制御するステップ、
をさらに備えている、付記７〜付記１１のいずれか１項に記載の物体検出方法。
【０１０８】
（付記１３）
コンピュータに、
（ａ）所定の判定領域に照射され、反射された赤外線を検出する赤外線センサから、前記赤外線の検出結果を特定するセンサデータを取得するステップと、
（ｂ）前記判定領域の画像データを取得するステップと、
（ｃ）前記画像データに基づいて、前記センサデータを補正し、補正した前記センサデータを用いて、前記判定領域に物体が存在しているか否かを判定するステップと、
を実行させる、プログラム。
【０１０９】
（付記１４）
前記センサデータは、前記赤外線センサと、前記赤外線が反射した位置との距離を特定する距離データを含み、
前記判定するステップでは、前記画像データで特定される画像の基準明度を特定し、前記基準明度に応じて、前記距離データを補正する、付記１３に記載のプログラム。
【０１１０】
（付記１５）
前記判定するステップでは、前記画像の明度を、画素毎に算出し、複数の前記明度のそれぞれについて、前記明度が同じ画素の数を集計し、複数の前記明度のうち、画素の数が最も多い前記明度を、前記基準明度として設定する、付記１４に記載のプログラム。
【０１１１】
（付記１６）
前記判定するステップでは、前記基準明度に応じて、予め設定された補正値を用いて、前記距離データを補正する、付記１４または付記１５に記載のプログラム。
【０１１２】
（付記１７）
前記判定するステップでは、前記基準明度が低くなるに従い、前記距離データで特定される距離が小さくなるように、前記距離データを補正する、付記１４〜付記１６のいずれか１項に記載のプログラム。
【０１１３】
（付記１８）
（ｄ）前記判定するステップの判定結果に基づいて、電力制御対象への電力供給を制御するステップ、
をさらに備えている、付記１３〜付記１７のいずれか１項に記載のプログラム。
【産業上の利用可能性】
【０１１４】
本発明は、所定の判定領域に物体が存在しているか否かを検出する、物体検出装置、物体検出方法、およびプログラムに適用することができる。
【符号の説明】
【０１１５】
１０２  物体検出装置
１０３  センサデータ取得部
１０４  画像データ取得部
１０５  補正判定部
１０６  赤外線センサ
１０８  表示部（電力制御対象）
１１２  電力制御部
２１０  コンピュータ
ａ１  判定領域
ｈｉｓｔ［ｃ］  画素数
ｒ  補正値
Ｖｂ    基準明度
Ｖ      明度
【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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