(57)【要約】【課題】人物が真上から撮像されない場合でも距離画像から人物をより正確に検出することを可能にする。【解決手段】本発明によれば、撮像装置により生成される第１の距離画像、及び、背景の撮像により上記撮像装置により予め生成された第２の距離画像を取得する取得部と、上記第１の距離画像及び上記第２の距離画像に基づいて、上記背景に対する前景に対応する第３の距離画像を生成する生成部と、上記第３の距離画像内の別々の位置で適用される複数のフィルタであって、適用される位置に応じた人物の頭部及び胴体のパターンを認識可能な上記複数のフィルタを用いて、上記第３の距離画像から１つ以上の領域を検出する検出部と、を備える情報処理装置が提供される。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像装置により生成される第１の距離画像、及び、背景の撮像により前記撮像装置により予め生成された第２の距離画像を取得する取得部と、
前記第１の距離画像及び前記第２の距離画像に基づいて、前記背景に対する前景に対応する第３の距離画像を生成する生成部と、
前記第３の距離画像内の別々の位置で適用される複数のフィルタであって、適用される位置に応じた人物の頭部及び胴体のパターンを認識可能な前記複数のフィルタを用いて、前記第３の距離画像から１つ以上の領域を検出する検出部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記複数のフィルタの各々は、前記撮像装置により人物が撮像される場合における当該撮像装置と当該人物との相対関係に基づいて生成されたフィルタである、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記相対関係は、前記人物の頭部が存在する前記撮像装置からの方向、及び前記人物の胴体が存在する前記撮像装置からの方向を含む、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記複数のフィルタの各々は、前記撮像装置の特性にさらに基づいて生成されたフィルタである、請求項２又は３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記検出部は、人物の対象部分に対応する領域として、前記１つ以上の領域を検出し、
前記情報処理装置は、
前記１つ以上の領域のうちの少なくとも１つの領域の各々に対応する大きさに基づいて、当該少なくとも１つの領域の各々が前記対象部分に対応する領域かを判定する領域判定部、
をさらに備える、請求項１〜４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記第１の距離画像又は前記第３の距離画像に基づいて、前記１つ以上の領域のうちの少なくとも１つの領域の各々の周辺領域であって、所定の条件を満たす当該周辺領域を、当該少なくとも１つの領域の各々に追加することにより、前記１つ以上の領域を補正する補正部、
をさらに備え、
前記領域判定部は、補正された前記少なくとも１つの領域の各々に対応する大きさに基づいて、当該少なくとも１つの領域の各々が前記対象部分に対応する領域かを判定する
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記対象部分は、人物の頭部である、請求項５又は６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記１つ以上の領域のうちの、前記対象部分に対応する領域であると判定される可能性が高い高可能性領域と、その他の領域とを識別する識別部、
をさらに備え、
前記１つ以上の領域のうちの前記少なくとも１つの領域は、前記１つ以上の領域のうちの前記その他の領域である、
請求項５〜７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記高可能性領域は、前記対象部分以外の人物の部分に対応する領域が検出されにくい所定の範囲内に位置する領域である、請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記高可能性領域は、前記１つ以上の領域が１つの領域のみを含む場合には、当該１つの領域であり、前記１つ以上の領域が２つ以上の領域を含む場合には、前記１つ以上の領域に含まれる他のいずれの領域とも所定の間隔以上離れている領域である、請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記取得部は、前記第１の距離画像の前に前記撮像装置により生成される第４の距離画像を取得し、
前記生成部は、前記第４の距離画像及び前記第２の距離画像に基づいて、前記背景に対する前景に対応する第５の距離画像を生成し、
前記検出部は、前記複数のフィルタを用いて、前記第５の距離画像から別の１つ以上の領域を検出し、
前記識別部は、前記別の１つ以上の領域のうちの、前記高可能性領域とその他の領域とを識別し、
前記領域判定部は、前記別の１つ以上の領域のうちの前記その他の領域の各々が前記対象部分に対応する領域かを判定し、
前記識別部は、前記別の１つ以上の領域のうちの、前記高可能性領域と、前記対象部分に対応する領域であると判定された判定済領域とに基づいて、前記１つ以上の領域のうちの前記高可能性領域とその他の領域とを識別する、
請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記識別部は、前記別の１つ以上の領域のうちの前記高可能性領域及び前記判定済領域の位置、及び前記１つ以上の領域の位置に基づいて、当該１つ以上の領域のうちの前記高可能性領域とその他の領域とを識別する、請求項１１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記検出部は、前記第３の距離画像内の別々の位置で適用される複数のフィルタセットであって、適用される位置に応じた人物の頭部及び胴体のパターンを認識可能な前記複数のフィルタセットを用いて、前記１つ以上の領域を検出し、
前記複数のフィルタセットの各々は、別々の特徴を有する人物の頭部及び胴体のパターンを認識可能な２つ以上のフィルタを含む、
請求項５〜７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記検出部は、前記複数のフィルタセットの各々を用いる際に前記２つ以上のフィルタを前記第３の距離画像内の同一の位置に適用することにより、複数の領域を検出し、
前記領域判定部は、前記複数の領域のうちの少なくとも１つの領域の各々に対応する大きさに基づいて、当該少なくとも１つの領域の各々が前記対象部分に対応する領域かを判定する、
請求項１３に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記検出部は、前記複数のフィルタセットの各々を用いる際に前記２つ以上のフィルタから少なくとも１つのフィルタを選択し、選択された当該少なくとも１つのフィルタを適用することにより、前記１つ以上の領域を検出する、請求項１３に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記検出部は、前記撮像装置により生成される距離画像、又は当該距離画像に基づいて生成される別の距離画像から推定される人物の特徴に基づいて、前記２つ以上のフィルタから前記少なくとも１つのフィルタを選択する、請求項１５に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
前記１つ以上の領域及び前記第３の距離画像に基づいて、前記１つ以上の領域以外の検出されるべき領域が検出されていない可能性があるかを判定する未検出判定部、をさらに備える、請求項１〜１６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１８】
前記複数のフィルタの各々は、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅフィルタである、請求項１〜１７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１９】
前記複数のフィルタの各々は、適用される位置に応じた人物の頭部及び肩のパターンを認識可能なフィルタである、請求項１〜１８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項２０】
コンピュータを、
撮像装置により生成される第１の距離画像、及び、背景の撮像により前記撮像装置により予め生成された第２の距離画像を取得する取得部と、
前記第１の距離画像及び前記第２の距離画像に基づいて、前記背景に対する前景に対応する第３の距離画像を生成する生成部と、
前記第３の距離画像内の別々の位置で適用される複数のフィルタであって、適用される位置に応じた人物の頭部及び胴体のパターンを認識可能な前記複数のフィルタを用いて、前記第３の距離画像から１つ以上の領域を検出する検出部と、
として機能させるためのプログラム。
【請求項２１】
撮像装置により生成される第１の距離画像、及び、背景の撮像により前記撮像装置により予め生成された第２の距離画像を取得することと、
前記第１の距離画像及び前記第２の距離画像に基づいて、前記背景に対する前景に対応する第３の距離画像を生成することと、
前記第３の距離画像内の別々の位置で適用される複数のフィルタであって、適用される位置に応じた人物の頭部及び胴体のパターンを認識可能な前記複数のフィルタを用いて、前記第３の距離画像から１つ以上の領域を検出することと、
を含む情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、プログラム及び情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、パターン認識により、画像から所望の対象を検出する様々な技術が検討されている。このような技術として、例えば、画像から人物を検出する人物検出の技術がある。
【０００３】
例えば、非特許文献１には、天井から床に向けて設置された距離画像センサにより生成される距離画像から人物を検出する技術が開示されている。より具体的には、当該技術によれば、生成された距離画像から、背景差分により前景部分のみの画像が生成される。そして、生成された上記画像に対して、人物の頭部及び両肩の凸形状を認識可能なＨａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタを適用し、Ｈａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタの出力結果についてのクラスタリングを行うことにより、人物（人物に対応する領域）が検出される。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】「池村翔、川合俊輔、藤吉弘亘、距離情報を用いたＨａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタリングによる人検出、第１６回画像センシングシンポジウム(ＳＳＩＩ２０１０)」
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上記非特許文献１に開示されている技術では、距離画像センサが人物の真上から当該人物を撮像することが前提になっているので、人物が真上から撮像されていない場合には、人物の誤検出又は未検出が発生することが懸念される。
【０００６】
そこで、人物が真上から撮像されない場合でも距離画像から人物をより正確に検出することを可能にする仕組みが提供されることが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明によれば、撮像装置により生成される第１の距離画像、及び、背景の撮像により上記撮像装置により予め生成された第２の距離画像を取得する取得部と、上記第１の距離画像及び上記第２の距離画像に基づいて、上記背景に対する前景に対応する第３の距離画像を生成する生成部と、上記第３の距離画像内の別々の位置で適用される複数のフィルタであって、適用される位置に応じた人物の頭部及び胴体のパターンを認識可能な上記複数のフィルタを用いて、上記第３の距離画像から１つ以上の領域を検出する検出部と、を備える情報処理装置が提供される。
【０００８】
また、上記複数のフィルタの各々は、上記撮像装置により人物が撮像される場合における当該撮像装置と当該人物との相対関係に基づいて生成されたフィルタであってもよい。
【０００９】
また、上記相対関係は、上記人物の頭部が存在する上記撮像装置からの方向、及び上記人物の胴体が存在する上記撮像装置からの方向を含んでもよい。
【００１０】
また、上記複数のフィルタの各々はさらに、上記撮像装置の特性に基づいて生成されたフィルタであってもよい。
【００１１】
また、上記検出部は、人物の対象部分に対応する領域として、上記１つ以上の領域を検出し、上記情報処理装置は、上記１つ以上の領域のうちの少なくとも１つの領域の各々に対応する大きさに基づいて、当該少なくとも１つの領域の各々が上記対象部分に対応する領域かを判定する領域判定部、をさらに備えてもよい。
【００１２】
また、上記情報処理装置は、上記第１の距離画像又は上記第３の距離画像に基づいて、上記１つ以上の領域のうちの少なくとも１つの領域の各々の周辺領域であって、所定の条件を満たす当該周辺領域を、当該少なくとも１つの領域の各々に追加することにより、上記１つ以上の領域を補正する補正部、をさらに備え、上記領域判定部は、補正された上記少なくとも１つの領域の各々に対応する大きさに基づいて、当該少なくとも１つの領域の各々が上記対象部分に対応する領域かを判定してもよい。
【００１３】
また、上記対象部分は、人物の頭部であってもよい。
【００１４】
また、上記情報処理装置は、上記１つ以上の領域のうちの、上記対象部分に対応する領域であると判定される可能性が高い高可能性領域と、その他の領域とを識別する識別部、をさらに備え、上記１つ以上の領域のうちの上記少なくとも１つの領域は、上記１つ以上の領域のうちの上記その他の領域であってもよい。
【００１５】
また、上記高可能性領域は、上記対象部分以外の人物の部分に対応する領域が検出されにくい所定の範囲内に位置する領域であってもよい。
【００１６】
また、上記高可能性領域は、上記１つ以上の領域が１つの領域のみを含む場合には、当該１つの領域であり、上記１つ以上の領域が２つ以上の領域を含む場合には、上記１つ以上の領域に含まれる他のいずれの領域とも所定の間隔以上離れている領域であってもよい。
【００１７】
また、上記取得部は、上記第１の距離画像の前に上記撮像装置により生成される第４の距離画像を取得し、上記生成部は、上記第４の距離画像及び上記第２の距離画像に基づいて、上記背景に対する前景に対応する第５の距離画像を生成し、上記検出部は、上記複数のフィルタを用いて、上記第５の距離画像から別の１つ以上の領域を検出し、上記識別部は、上記別の１つ以上の領域のうちの、上記高可能性領域とその他の領域とを識別し、上記領域判定部は、上記別の１つ以上の領域のうちの上記その他の領域の各々が上記対象部分に対応する領域かを判定し、上記識別部は、上記別の１つ以上の領域のうちの、上記高可能性領域と、上記対象部分に対応する領域であると判定された判定済領域とに基づいて、上記１つ以上の領域のうちの上記高可能性領域とその他の領域とを識別してもよい。
【００１８】
また、上記識別部は、上記別の１つ以上の領域のうちの上記高可能性領域及び上記判定済領域の位置、及び上記１つ以上の領域の位置に基づいて、当該１つ以上の領域のうちの上記高可能性領域とその他の領域とを識別してもよい。
【００１９】
また、上記検出部は、上記第３の距離画像内の別々の位置で適用される複数のフィルタセットであって、適用される位置に応じた人物の頭部及び胴体のパターンを認識可能な上記複数のフィルタセットを用いて、上記１つ以上の領域を検出し、上記複数のフィルタセットの各々は、別々の特徴を有する人物の頭部及び胴体のパターンを認識可能な２つ以上のフィルタを含んでもよい。
【００２０】
また、上記検出部は、上記複数のフィルタセットの各々を用いる際に上記２つ以上のフィルタを上記第３の距離画像内の同一の位置に適用することにより、複数の領域を検出し、上記領域判定部は、上記複数の領域のうちの少なくとも１つの領域の各々に対応する大きさに基づいて、当該少なくとも１つの領域の各々が上記対象部分に対応する領域かを判定してもよい。
【００２１】
また、上記検出部は、上記複数のフィルタセットの各々を用いる際に上記２つ以上のフィルタから少なくとも１つのフィルタを選択し、選択された当該少なくとも１つのフィルタを適用することにより、上記１つ以上の領域を検出してもよい。
【００２２】
また、上記検出部は、上記撮像装置により生成される距離画像、又は当該距離画像に基づいて生成される別の距離画像から推定される人物の特徴に基づいて、上記２つ以上のフィルタから上記少なくとも１つのフィルタを選択してもよい。
【００２３】
また、上記情報処理装置は、上記１つ以上の領域及び上記第３の距離画像に基づいて、上記１つ以上の領域以外の検出されるべき領域が検出されていない可能性があるかを判定する未検出判定部、をさらに備えてもよい。
【００２４】
また、上記複数のフィルタの各々は、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅフィルタであってもよい。
【００２５】
また、上記複数のフィルタの各々は、適用される位置に応じた人物の頭部及び肩のパターンを認識可能なフィルタであってもよい。
【００２６】
また、本発明によれば、コンピュータを、撮像装置により生成される第１の距離画像、及び、背景の撮像により上記撮像装置により予め生成された第２の距離画像を取得する取得部と、上記第１の距離画像及び上記第２の距離画像に基づいて、上記背景に対する前景に対応する第３の距離画像を生成する生成部と、上記第３の距離画像内の別々の位置で適用される複数のフィルタであって、適用される位置に応じた人物の頭部及び胴体のパターンを認識可能な上記複数のフィルタを用いて、上記第３の距離画像から１つ以上の領域を検出する検出部と、として機能させるためのプログラムが提供される。
【００２７】
また、本発明によれば、撮像装置により生成される第１の距離画像、及び、背景の撮像により上記撮像装置により予め生成された第２の距離画像を取得することと、上記第１の距離画像及び上記第２の距離画像に基づいて、上記背景に対する前景に対応する第３の距離画像を生成することと、上記第３の距離画像内の別々の位置で適用される複数のフィルタであって、適用される位置に応じた人物の頭部及び胴体のパターンを認識可能な上記複数のフィルタを用いて、上記第３の距離画像から１つ以上の領域を検出することと、を含む情報処理方法が提供される。
【発明の効果】
【００２８】
以上説明したように本発明によれば、人物が真上から撮像されない場合でも距離画像から人物をより正確に検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】従来のＨａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタの例を説明するための説明図である。
【図２】従来のＨａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタが適用される距離画像の例を説明するための説明図である。
【図３】従来のＨａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタが適用されると誤検出が発生し得る距離画像の例を説明するための説明図である。
【図４】本発明の実施形態に係る情報処理システムの概略的な構成の一例を示す説明図である。
【図５】第１の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図６】生成される前景距離画像の一例を説明するための説明図である。
【図７】本開示の実施形態に係る複数のフィルタのうちの１つのフィルタの一例を説明するための説明図である。
【図８】撮像装置により生成される対象距離画像の例を説明するための説明図である。
【図９】図８に示される対象距離画像から得られる前景距離画像の例を説明するための説明図である。
【図１０】前景距離画像における物体領域の検出のために用いられるフィルタの例を説明するための説明図である。
【図１１】撮像装置により生成される距離画像の画素数の例を説明するための説明図である。
【図１２】撮像装置の画角を説明するための説明図である。
【図１３Ａ】人物の頭部に対応する撮像角度の範囲を算出する手法の例を説明するための説明図である。
【図１３Ｂ】人物の肩に対応する撮像角度の範囲を算出する手法の例を説明するための説明図である。
【図１４】本発明の実施形態に係る複数のフィルタを用いた物体領域の検出の例を説明するための説明図である。
【図１５】第１の実施形態に係る情報処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
【図１６】第２の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１７】第２の実施形態に係る物体領域の補正の第１の例を説明するための説明図である。
【図１８】第２の実施形態に係る物体領域の補正の第２の例を説明するための説明図である。
【図１９】物体領域が人物の頭部に対応する領域かを判定する手法の例を説明するための説明図である。
【図２０】第２の実施形態に係る情報処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
【図２１】第３の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２２】対象部分以外の人物の部分に対応する領域が検出されにくい所定の範囲の一例を説明するための説明図である。
【図２３】第３の実施形態に係る情報処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
【図２４】第４の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２５】第４の実施形態に係る高可能性領域とその他の領域との識別の例を説明するための説明図である。
【図２６】第４の実施形態に係る情報処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
【図２７】第５の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２８】フィルタセットに含まれるフィルタの例を説明するための説明図である。
【図２９】フィルタセットに含まれる２つ以上のフィルタを適用することにより検出される物体領域の例を説明するための説明図である。
【図３０】フィルタセットに含まれる２つ以上のフィルタを同一の位置に適用することにより検出される複数の物体領域についての判定の例を説明するための説明図である。
【図３１】第５の実施形態に係る情報処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
【図３２】第５の実施形態の変形例に係る情報処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
【図３３】第６の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図３４】前景領域の検出結果の一例を説明するための説明図である。
【図３５】領域の未検出の可能性があるかの判定の例を説明するための説明図である。
【図３６】第６の実施形態に係る情報処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
【図３７】本開示の実施形態に係る情報処理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。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下に添付の図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００３１】
以降、＜＜１．はじめに＞＞、＜＜２．情報処理システムの概略的な構成＞＞、＜＜３．第１の実施形態＞＞、＜＜４．第２の実施形態＞＞、＜＜５．第３の実施形態＞＞、＜＜６．第４の実施形態＞＞、＜＜７．第５の実施形態＞＞、＜＜８．第６の実施形態＞＞という順序で本発明の実施形態を説明する。
【００３２】
＜＜１．はじめに＞＞
まず、図１〜図３を参照して、従来のＨａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタ、及び技術的課題を説明する。
【００３３】
（従来のＨａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタ）
非特許文献「池村翔、川合俊輔、藤吉弘亘、距離情報を用いたＨａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタリングによる人検出、第１６回画像センシングシンポジウム(ＳＳＩＩ２０１０)」には、天井から床に向けて設置された距離画像センサにより生成される距離画像から人物を検出する技術が開示されている。
【００３４】
より具体的には、当該技術によれば、生成された距離画像から、背景差分により前景部分のみの画像が生成される。そして、生成された上記画像に対して、人物の頭部及び両肩の凸形状を認識可能なＨａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタを適用し、Ｈａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタの出力結果についてのクラスタリングを行うことにより、人物（人物に対応する領域）が検出される。以下、この点について、図１及び図２を参照して具体的な内容を説明する。
【００３５】
図１は、従来のＨａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタの例を説明するための説明図である。図１を参照すると、上記非特許文献に開示されているＨａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタ１０が示されている。Ｈａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタ１０は、肩、頭部、肩の凸形状を認識するためのフィルタであり、１つの矩形１１と別の種類の２つの矩形１３（即ち、矩形１３Ａ及び矩形１３Ｂ）を含む。Ｈａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタ１０は、前景画素において画素単位で適用され、適用される画素が上記凸形状の頭部に該当する場合に１を、そうでない場合に０を出力する。具体的には、対象画素にＨａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタ１０を適用する場合には、背景差分後の距離画像において、対象画素が中心に位置するようにＨａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタ１０を配置する。そして、例えば、矩形１１に含まれる前景画素の距離の総和と、矩形１３Ａ及び矩形１３Ｂに含まれる前景画素の距離の総和の半分との差分が算出される。ここで、Ｈａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタ１０は、当該差分と所定の閾値とを比較し、比較結果に基づいて１及び０のいずれか一方を出力する。このようにＨａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタ１０により１が出力された画素をクラスタリングすれば、人物の頭部に対応する領域が検出される。なお、Ｈａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタ１０は、対象画素ごとに、０°、４５°、９０°及び１３５°の４つの方向に傾けて用いられる。
【００３６】
図２は、従来のＨａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタが適用される距離画像の例を説明するための説明図である。図２を参照すると、距離画像２０Ａが示されている。距離画像２０には、人物に対応する領域２１Ａ及び領域２１Ｂが含まれる。距離画像２０Ａは、人物を真上から撮像することにより距離画像センサにより生成される距離画像である。このような距離画像２０Ａに背景差分処理を行い、その後Ｈａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタ１０を適用することにより、人物に対応する各領域２１のうちの、頭部に対応する領域が、検出され得る。
【００３７】
（技術的課題）
しかし、上記非特許文献に開示されている技術には、技術的課題が存在する。具体的には、当該技術では、距離画像センサが人物の真上から当該人物を撮像することが前提になっているので、人物が真上から撮像されていない場合には、人物の誤検出又は未検出が発生することが懸念される。例えば、人物が斜め方向から撮像される場合には、人物の頭部に対応する領域以外に、人物の頭部以外の部分に対応する領域も検出されてしまうことがある。即ち、１人の人物しかいなくても、２人以上の人物（人物に対応する２つの領域）が検出され得る。以下、このような距離画像の例の具体例を、図３を参照して説明する。
【００３８】
図３は、従来のＨａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタが適用されると誤検出が発生し得る距離画像の例を説明するための説明図である。図３を参照すると、距離画像２０Ｂが示されている。距離画像２０には、人物に対応する領域２１Ｃ及び領域２１Ｄが含まれる。距離画像２０Ｂは、人物を斜め方向から撮像することにより距離画像センサにより生成される距離画像である。この例では、距離画像センサの撮像範囲の端部近くに人物が位置し、その結果、当該人物は斜め方向から撮像されている。このような距離画像２０Ｂに背景差分処理を行い、その後Ｈａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタ１０を適用すると、人物に対応する各領域２１のうちの、頭部に対応する領域以外に、人物の頭部以外の部分（例えば、肩、背中等の胴体の一部）に対応する領域も検出され得る。即ち、１人の人物しかいなくても、２人以上の人物（人物に対応する２つの領域）が検出され得る。
【００３９】
以上のように、距離画像センサの撮像範囲の端部近くに人物が位置する場合に、Ｈａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタ１０の適用により、誤検出が発生することが懸念される。また、とりわけ、距離画像センサがより低い位置に設置される場合に、このような誤検出が発生する可能性が高くなる。なぜならば、人物が当該距離画像センサにより斜め方向から撮像される可能性が高くなるからである。また、当然ながら、距離画像センサが真下に向けて設置されずに、斜め方向に向けて設置される場合にも、上述したような誤検出が発生する可能性が高くなる。
【００４０】
そこで、本発明の実施形態では、人物が真上から撮像されない場合でも距離画像から人物をより正確に検出することを可能にする。以下、本発明の実施形態の具体的な内容を説明する。
【００４１】
＜＜２．情報処理システムの概略的な構成＞＞
図４を参照して、本発明の実施形態に係る情報処理システム１の概略的な構成を説明する。図４は、本発明の実施形態に係る情報処理システム１の概略的な構成の一例を示す説明図である。図４を参照すると、情報処理システム１は、撮像装置３０及び情報処理装置１００を含む。
【００４２】
撮像装置３０は、距離画像を生成する。撮像装置３０は、例えば距離画像センサである。より具体的には、例えば、撮像装置３０は、ＴＯＦ（Time-of-Flight）方式の距離画像センサである。上記距離画像の各画素値は、撮像装置３０から被写体までの距離、又は、撮像装置３０が原点である場合の被写体の３次元座標である。
【００４３】
例えば、撮像装置３０は、天井から床の方向（即ち、真下）に向けて天井に設置される。
【００４４】
また、例えば、撮像装置３０は、人物４０が撮像範囲内に位置する場合に、人物４０を撮像する。その結果、撮像装置３０により、人物４０に対応する領域を含む距離画像が生成される。
【００４５】
情報処理装置１００は、距離画像から人物を検出する。情報処理装置１００は、例えばサーバである。
【００４６】
また、例えば、情報処理装置１００は、ネットワーク５０を介して撮像装置３０と通信し、撮像装置３０により生成される距離画像を取得する。そして、情報処理装置１００は、取得される当該距離画像から、例えば、人物４０を検出する。
【００４７】
以下、このような情報処理システム１を前提として、本発明の第１〜第６の実施形態を説明する。
【００４８】
＜＜３．第１の実施形態＞＞
まず、図５〜図１５を参照して、本発明の第１の実施形態を説明する。本発明の第１の実施形態によれば、背景差分後の距離画像内の別々の位置で適用される複数のフィルタが用いられる。これにより、人物が真上から撮像されない場合でも距離画像から人物をより正確に検出することが可能になる。
【００４９】
＜３−１．情報処理装置の構成＞
図５〜図１４を参照して、第１の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を説明する。図５は、第１の実施形態に係る情報処理装置１００−１の構成の一例を示すブロック図である。図５を参照すると、情報処理装置１００−１は、通信部１１０、記憶部１２０及び制御部１３０を備える。
【００５０】
（通信部１１０）
通信部１１０は、他の装置と通信する。例えば、通信部１１０は、ネットワーク５０を介して、撮像装置３０と通信する。
【００５１】
例えば、通信部１１０は、撮像装置３０により生成される距離画像を受信する。そして、通信部１１０は、当該距離画像を制御部１３０（距離画像取得部１３１）に提供する。
【００５２】
（記憶部１２０）
記憶部１２０は、情報処理装置１００−１内で一時的又は恒久的に保存すべきデータを記憶する。
【００５３】
例えば、記憶部１２０は、背景の撮像により撮像装置３０により予め生成された第２の距離画像（以下、「背景距離画像」と呼ぶ）を記憶する。
【００５４】
また、例えば、記憶部１２０は、撮像装置３０の特性の情報を記憶する。例えば、当該特性の情報は、撮像装置３０により生成される距離画像２０の画素数、撮像装置３０の画角等の情報を含む。
【００５５】
また、例えば、記憶部１２０は、領域を検出するためのフィルタを記憶する。当該フィルタについては後述する。
【００５６】
また、例えば、記憶部１２０は、撮像装置３０の設置状態に関する情報を含む。当該設置状態に関する情報は、例えば、撮像装置３０が設置されている高さの情報を含む。一例として、当該高さは、床からの高さである。
【００５７】
また、例えば、記憶部１２０は、撮像装置３０により撮像されると想定される人物に関する情報を含む。例えば、当該情報は、撮像されると想定される人物の身長、頭幅、肩幅等の情報を含む。
【００５８】
（制御部１３０）
制御部１３０は、情報処理装置１００−１の様々な機能を提供する。制御部１３０は、距離画像取得部１３１、前景距離画像生成部１３３及び領域検出部１３５を含む。
【００５９】
（距離画像取得部１３１）
距離画像取得部１３１は、撮像装置３０により生成される第１の距離画像（以下、「対象処理画像」と呼ぶ）を取得する。例えば、通信部１１０が、撮像装置３０により生成された距離画像を受信すると、距離画像取得部１３１は、当該距離画像を取得する。
【００６０】
また、距離画像取得部１３１は、背景距離画像を取得する。例えば、距離画像取得部１３１は、記憶部１２０に記憶されている背景距離画像を記憶部１２０から取得する。
【００６１】
距離画像取得部１３１は、取得された対象距離画像及び背景距離画像を前景距離画像生成部１３３に提供する。また、例えば、距離画像取得部１３１は、取得された対象距離画像を記憶部１２０に記憶する。
【００６２】
（前景距離画像生成部１３３）
前景距離画像生成部１３３は、上記対象距離画像及び上記背景距離画像に基づいて、上記背景に対する前景に対応する第３の距離画像（以下、「前景距離画像」と呼ぶ）を生成する。
【００６３】
例えば、対象距離画像Ｉの座標（ｘ，ｙ）における画素値をＩ（ｘ，ｙ）とし、背景距離画像Ｂの座標（ｘ，ｙ）における画素値をＢ（ｘ，ｙ）とすると、上記前景距離画像は、以下の式により表される。
【００６４】
【数１】
2014164579.tif 000003
【００６５】
即ち、前景距離画像生成部１３３は、対象距離画像Ｉの画素値Ｉ（ｘ，ｙ）と背景距離画像Ｂの画素値をＢ（ｘ，ｙ）との差分を算出し、当該差分の大きさが閾値ｔｈを超えるかを判定する。そして、前景距離画像生成部１３３は、上記差分の大きさが閾値ｔｈを超える画素の画素値を画素値Ｉ（ｘ，ｙ）のまま維持し、上記差分の大きさが閾値ｔｈである画素の画素値を０にする。これにより、前景距離画像生成部１３３は、対象距離画像Ｉのうちの前景に対応する前景距離画像を生成する。以下、図６を参照して、前景距離画像の具体例を説明する。
【００６６】
図６は、生成される前景距離画像の一例を説明するための説明図である。図６を参照すると、前景距離画像６０が示されている。前景距離画像６０では、前景に対応する前景領域６１Ａ及び前景領域６１Ｂの画素の画素値が対象距離画像の画素値のまま維持され、それ以外の画素の画素値は０である。
【００６７】
なお、上記前景距離画像は、背景差分画像とも呼ばれ得る。
【００６８】
（領域検出部１３５）
領域検出部１３５は、上記前景距離画像内の別々の位置で適用される複数のフィルタであって、適用される位置に応じた人物の頭部及び胴体のパターンを認識可能な上記複数のフィルタを用いて、上記前景距離画像から１つ以上の領域（以下、「物体領域」と呼ぶ）を検出する。
【００６９】
−フィルタの形状
例えば、領域検出部１３５は、人物の対象部分に対応する領域として、１つ以上の物体領域を検出する。例えば、当該対象部分は、人物の頭部である。即ち、領域検出部１３５は、人物の頭部に対応する領域として、１つ以上の物体領域を検出する。
【００７０】
また、例えば、上記複数のフィルタの各々は、Ｈａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタである。ただし、上記複数のフィルタの各々は、図１に示されるＨａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタ１０とは異なる形状を有する。以下、この点について図７を参照して具体例を説明する。
【００７１】
図７は、本開示の実施形態に係る複数のフィルタのうちの１つのフィルタの一例を説明するための説明図である。図７を参照すると、本発明の実施形態に係るフィルタ７０が示されている。当該フィルタ７０は、Ｈａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタである。フィルタ７０は、人物の頭部及び胴体（例えば、肩、背中、胸、等）のパターンを認識するためのフィルタであり、より小さい矩形７１とより大きい矩形７３を含む。フィルタ７０は、前景距離画像６０の前景領域６１において画素単位で適用され、適用される画素が上記パターンにおける頭部に該当する場合に１を、そうでない場合に０を出力する。具体的には、対象画素にフィルタ７０を適用する場合には、前景距離画像６０において、対象画素が矩形７１の中心に位置するようにフィルタ７０を配置する。そして、例えば、矩形７１に含まれる前景画素に対応する高さの平均値から、矩形７３に含まれる前景画素に対応する高さの平均値を差し引くことにより、高さの平均値の差分が算出される。ここで、フィルタ７０は、上記差分が所定の閾値を超える場合に１を出力し、そうでなければ０を出力する。このようにフィルタ７０により１が出力された画素をクラスタリングすれば、人物の頭部に対応する領域が検出される。
【００７２】
なお、各画素に対応する高さは、例えば、各画素に対応する被写体の床からの高さである。そして、当該高さは、各画素の画素値（即ち、距離）、撮像装置３０の設置状態、及び撮像装置３０の特性の情報に基づいて、算出可能である。以下、ある注目画素に対応する被写体の高さの具体的な算出手法を説明する。
【００７３】
まず、撮像装置３０の画角と、撮像装置３０により生成される距離画像の画素数から、注目画素に対応する撮像角度θＸ（例えば、撮像装置３０の真下方向に対する角度）を特定することができる。また、撮像装置３０から、注目画素に対応する被写体（即ち、上記撮像角度の方向にある被写体）までの距離ｄＸが、注目画素の画素値から得られる。そのため、上記撮像角度θＸに対応する余弦（ｃｏｓθＸ）と上記距離ｄＸを乗算することにより、上記被写体と撮像装置３０との高さ方向の距離が算出される。そして、例えば、撮像装置３０が設置されている高さＤが記憶部１２０に記憶されているので、撮像装置３０が設置されている高さＤから、上記被写体と撮像装置３０との高さ方向の距離を差し引くことにより、当該被写体の高さＤＸ（即ち、注目画素に対応する高さ）算出される。即ち、注目画素に対応する高さＤＸは、以下のように表される。
【００７４】
【数２】
2014164579.tif 000004
【００７５】
−複数のフィルタ
とりわけ第１の実施形態では、前景距離画像内の別々の位置で適用される複数のフィルタが用いられる。
【００７６】
上述したように、撮像装置３０が人物の真上から当該人物を撮像するとは限らない。例えば、撮像装置３０の撮像範囲の端部近くに人物が位置する場合に、当該人物は斜め方向から撮像される。以下、この点について図８及び図９を参照して具体例を説明する。
【００７７】
図８は、撮像装置３０により生成される対象距離画像の例を説明するための説明図である。図８を参照すると、対象距離画像２０が示されている。この対象距離画像２０は、撮像装置３０の撮像範囲内の９箇所に人物が位置する場合に生成される距離画像であり、これらの人物に対応する９つの前景領域２１Ａ〜２１Ｉが含まれる。例えば、前景領域２１Ｅは、撮像装置３０の真下に位置する人物に対応する領域である。一方、前景領域２１Ｅを除くその他の各前景領域２１は、撮像装置３０の撮像範囲の端部近くに位置する人物に対応する領域である。このように、前景領域２１Ｅには、人物の頭部及び肩に対応する領域が含まれるが、その他の各前景領域２１Ｅには、人物の頭部及び肩以外の部分（例えば、背中、胸等）に対応する領域も含まれる。
【００７８】
図９は、図８に示される対象距離画像から得られる前景距離画像の例を説明するための説明図である。図９を参照すると、前景距離画像６０が示されている。そして、前景距離画像６０は、９つの前景領域２１Ａ〜２１Ｉに対応する９つの前景領域６１Ａ〜６１Ｉを含む。上述したように、前景距離画像６０では、前景に対応する各前景領域６１の画素の画素値が対象距離画像２０の画素値（即ち、各前景領域２１の画素の画素値）のまま維持され、それ以外の画素の画素値は０である。
【００７９】
以上のように、例えば、図８に示されるような対象距離画像２０が取得され、図９に示されるような前景距離画像６０が生成される。このような例では、人物が真上から撮像されることを前提とするフィルタ（例えば、図１に示されるＨａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタ１０）が用いられると、前景領域６１Ｅを除く他の前景領域６１（即ち、前景領域６１Ａ〜６１Ｄ、６１Ｆ〜６１Ｉ）では、人物の頭部に対応する領域以外に、その他の部分に対応する領域も誤って検出され得る。例えば、人物の肩、背中又は胸に対応する領域が誤って検出され得る。即ち、１人の人物しかいなくても、２人以上の人物（人物に対応する２つの領域）が検出され得る。そこで、本発明の実施形態では、前景距離画像６０内の別々の位置で適用される複数のフィルタが用いられる。以下、この点について、図１０を参照して具体例を説明する。
【００８０】
図１０は、前景距離画像における物体領域の検出のために用いられるフィルタの例を説明するための説明図である。図１０を参照すると、９つのフィルタ７０Ａ〜７０Ｉが示されている。このように、本発明の実施形態では、前景距離画像６０内の位置によって別々のフィルタ７０が適用される。一例として、フィルタ７０を適用する画素ごとに、別々のフィルタ７０が適用される。また、フィルタ７０は、適用される位置に応じた人物の頭部及び胴体のパターンを認識可能である。例えば、フィルタ７０は、適用される位置に応じた人物の頭部及び胴体のパターンを認識するために、適用される位置に応じた形状を有する。
【００８１】
−フィルタの生成手法
次に、フィルタ７０の生成手法を説明する。
【００８２】
−−使用する情報（撮像装置の特性）
例えば、上記複数のフィルタの各々は、撮像装置３０の特性にさらに基づいて生成される。
【００８３】
例えば、撮像装置３０の当該特性は、撮像装置３０により生成される距離画像の画素数（Ｎｈ、Ｎｖ）を含む。画素数Ｎｈは、距離画像の水平方向の画素数であり、画素数Ｎｖは、距離画像の垂直方向の画素数である。以下、この点について図１１を参照して具体例を説明する。
【００８４】
図１１は、撮像装置により生成される距離画像の画素数の例を説明するための説明図である。図１１を参照すると、図３と同様に、撮像装置３０により生成される対象距離画像２０が示されている。図１１に示されるように、対象距離画像２０は、水平方向の画素数Ｎｈ、及び垂直方向の画素数Ｎｖを伴う。なお、対象距離画像２０と前景距離画像６０の画素数は同じであるので、画素数Ｎｈ及び画素数Ｎｖは、前景距離画像６０の画素数とも言える。
【００８５】
また、例えば、撮像装置３０の当該特性は、撮像装置３０の画角（Θｈ、Θｖ）を含む。画角Θｈは、対象距離画像２０の水平方向に対応する画角であり、画角Θｖは、対象距離画像２０の垂直方向に対応する画角である。以下、この点について図１２を参照して具体例を説明する。
【００８６】
図１２は、撮像装置の画角を説明するための説明図である。図１２を参照すると、撮像装置３０とその画角Θが示されている。当該画角Θは、対象距離画像２０の水平方向に対応する画角Θｈ、又は対象距離画像２０の垂直方向に対応する画角Θｖである。撮像装置３０は、このような画角Θに応じた撮像範囲を撮像する。
【００８７】
−−使用する情報（撮像装置と人物との相対関係）
例えば、複数のフィルタ７０の各々は、撮像装置３０により人物が撮像される場合における撮像装置３０と当該人物との相対関係に基づいて生成される。
【００８８】
具体的には、例えば、複数のフィルタ７０の各々は、別々の画素に適用される。即ち、画素単位のフィルタ７０が生成される。この場合に、ある画素に適用されるフィルタ７０を生成する際の上記相対関係は、当該ある画素の中心が人物の頭部の中心に対応するように人物が存在すると仮定した場合における、当該人物と撮像装置３０との相対関係である。
【００８９】
また、例えば、上記相対関係は、人物の頭部が存在する撮像装置３０からの方向、及び人物の胴体が存在する撮像装置３０からの方向を含む。例えば、上記複数のフィルタの各々は、適用される位置に応じた人物の頭部及び肩のパターンを認識可能なフィルタである。この場合に、上記相対関係は、人物の頭部が存在する撮像装置３０からの方向、及び人物の肩が存在する撮像装置３０からの方向を含む。
【００９０】
一例として、人物の頭部が存在する撮像装置３０からの方向は、人物の頭部に対応する撮像角度の範囲である。また、人物の肩が存在する撮像装置３０からの方向は、人物の肩に対応する撮像角度の範囲である。
【００９１】
具体的には、例えば、ある画素に適用されるフィルタ７０を生成する際の上記相対関係は、当該ある画素の中心が人物の頭部の中心に対応するように人物が存在すると仮定した場合における、人物の頭部に対応する撮像角度の範囲、及び人物の肩に対応する撮像角度の範囲を含む。以下、この点について図１３Ａ及び図１３Ｂを参照して具体例を説明する。
【００９２】
図１３Ａは、人物の頭部に対応する撮像角度の範囲を算出する手法の例を説明するための説明図である。図１３Ａを参照すると、撮像装置３０及び人物４０が示されている。人物４０の頭幅はＷＨであり、人物４０の肩幅はＷＳである。また、撮像装置３０と人物４０の頭部との高さ方向の距離は、ＤＨであり、撮像装置３０と人物４０の肩との高さ方向の距離は、ＤＳである。また、フィルタ７０を適用する画素が人物４０の頭部の中心に対応するという仮定を考慮すると、撮像装置３０により生成される対象距離画像２０の画素数と、撮像装置３０の画角とに基づいて、対象距離画像の各画素に対応する頭部の中心の撮像角度θＨを算出することができる。そして、例えば、頭部の中心の撮像角度θＨ、人物４０の頭幅ＷＨ、及び、撮像装置３０と人物４０の頭部との高さ方向の距離ＤＨを用いて、人物４０の頭部に対応する撮像角度の範囲θＨ±を、以下のように算出することができる。
【００９３】
【数３】
2014164579.tif 000005
【００９４】
図１３Ｂは、人物の肩に対応する撮像角度の範囲を算出する手法の例を説明するための説明図である。図１３Ｂを参照すると、図１３Ａと同様に、人物４０の肩幅ＷＳ、及び、撮像装置３０と人物４０の肩との高さ方向の距離ＤＳが示されている。人物４０の頭幅ＷＨ、及び、撮像装置３０と人物４０の頭部との高さ方向の距離ＤＨ、及び、頭部の中心の撮像角度θＨは示されていないが、これらは図１３Ａと同様である。頭部の中心の撮像角度θＨ、距離ＤＨ及び距離ＤＳから、肩の中心の撮像角度θＳを算出することができる。そして、例えば、肩の中心の撮像角度θＳ、人物４０の肩幅ＷＳ、及び、撮像装置３０と人物４０の肩との高さ方向の距離ＤＳを用いて、人物４０の肩に対応する撮像角度の範囲θＳ±を、以下のように算出することができる。
【００９５】
【数４】
2014164579.tif 000006
【００９６】
例えば以上のように、撮像装置３０により人物が撮像される場合における撮像装置３０と当該人物との相対関係が算出される。
【００９７】
なお、上述した算出手法は、一方向についての撮像角度の範囲である。そのため、上記相対関係として、対象距離画像２０の垂直方向に対応する撮像角度の範囲、及び対象距離画像２０の水平方向に対応する撮像角度の範囲が、それぞれ算出される。即ち、人物の頭部に対応する水平方向及び垂直方向撮像角度の範囲（θＨｈ±，θＨｖ±）、及び人物の肩に対応する水平方向及び垂直方向撮像角度の範囲（θＳｈ±，θＳｖ±）が算出される。
【００９８】
−−フィルタの生成
図７を参照して説明したように、例えば、フィルタ７０は矩形７１及び矩形７３を含む。そして、頭部に対応する矩形７１の水平方向及び垂直方向の画素範囲（ＰＨｈ±，ＰＨｖ±）は、人物の頭部に対応する水平方向及び垂直方向撮像角度の範囲（θＨｈ±，θＨｖ±）、対象距離画像２０の画素数（Ｎｈ、Ｎｖ）及び撮像装置３０の画角（Θｈ、Θｖ）を用いて、以下のように算出される。なお、以下の画素範囲は、対象距離画像２０の中心を原点とした場合の画素の座標として表されている。また、距離画像の特性を考慮して、画素の座標が撮像角度と比例関係にあることを前提としている。
【００９９】
【数５】
2014164579.tif 000007
【０１００】
【数６】
2014164579.tif 000008
【０１０１】
同様に、肩に対応する矩形７３の水平方向及び垂直方向の画素範囲（ＰＳｈ±，ＰＳｖ±）は、以下のように算出される。
【０１０２】
【数７】
2014164579.tif 000009
【０１０３】
【数８】
2014164579.tif 000010
【０１０４】
以上のように、例えば画素単位でのフィルタ７０が生成される。例えば、画素単位の当該フィルタ７０は、例えば、予め生成され、記憶部１２０に記憶される。そして、各画素へのフィルタ７０の適用の際に取得される。
【０１０５】
−複数のフィルタを用いた物体領域の検出の例
図１４を参照して、上記複数のフィルタを用いた物体領域の検出の例を説明する。図１４は、本発明の実施形態に係る複数のフィルタを用いた物体領域の検出の例を説明するための説明図である。図１４を参照すると、図６に示される前景距離画像６０に対する物体領域の検出を行った場合に検出される物体領域８１Ａ及び８１Ｂと、物体領域８１Ａ及び８１Ｂのみを含む２値画像８０とが示されている。２値画像８０では、フィルタ７０により１が出力された画素での画素値が１であり、その他の画素での画素値が０である。即ち、物体領域８１Ａ及び８１Ｂの各々は画素値が１である画素の集合である。このように、人物の頭部に対応する領域が、個々の物体領域８１Ａ及び８１Ｂとして検出される。
【０１０６】
なお、領域検出部１３５は、２値画像８０に含まれる画素のうちの、画素値１を有する画素について、ラベリングを行うことにより、個々の物体領域８１（例えば、物体領域８１Ａ、物体領域８１Ｂ）を検出する。例えば、領域検出部１３５は、上下左右斜めの８近傍で連続する画素に同一のラベル（例えば番号）を付加する。その結果、同一のラベルを有する画素の集合が、個々の物体領域８１Ａ及び８１Ｂとなる。
【０１０７】
＜３−２．処理の流れ＞
次に、図１５を参照して、第１の実施形態に係る情報処理の一例を説明する。図１５は、第１の実施形態に係る情報処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
【０１０８】
ステップＳ３１０で、距離画像取得部１３１は、記憶部１２０に記憶されている背景距離画像を記憶部１２０から取得する。また、ステップＳ３２０で、距離画像取得部１３１は、撮像装置３０により生成された対象距離画像２０を取得する。
【０１０９】
次に、ステップＳ３３０で、前景距離画像生成部１３３は、上記対象距離画像及び上記背景距離画像に基づいて、前景距離画像を生成する。
【０１１０】
そして、ステップＳ３４０で、領域検出部１３５は、複数のフィルタ７０を用いて、上記前景距離画像から１つ以上の物体領域を検出する。そして、処理は終了する。
【０１１１】
なお、対象距離画像２０が継続的に生成され、取得されてもよい。この場合に、ステップＳ３４０の後に、処理はステップＳ３２０に戻ってもよい。
【０１１２】
以上、本発明の第１の実施形態を説明した。第１の実施形態によれば、前景距離画像内の別々の位置で適用される複数のフィルタであって、適用される位置に応じた人物の頭部及び胴体のパターンを認識可能な当該複数のフィルタが、用いられる。これにより、人物が真上から撮像されない場合でも距離画像から人物をより正確に検出することが可能になる。
【０１１３】
より具体的には、例えば、撮像装置３０の撮像範囲の端部近くに人物４０が位置する場合であっても、人物の頭部以外の部分（例えば、肩、背中、胸、等）に対応する領域が誤って検出される可能性が低くなる。即ち、１人の人物しかいないにもかかわらず２人以上の人物（人物に対応する２つの領域）を検出する可能性が低くなるので、人物の誤検出を減らすことが可能になる。
【０１１４】
さらに、上記複数のフィルタ７０の使用により、撮像装置３０の設置に関する自由度が高まる。一例として、撮像装置が低い位置にしか設置できない場合（例えば、天井が低い場合）であっても、撮像装置３０を当該低い位置に設置し、撮像装置３０により生成される距離画像から、人物をより正確に検出することが可能になる。また、別の例として、撮像装置３０を真下に向けて設置せずに、撮像装置３０を斜め方向に向けて設置することも可能になる。この場合にも、撮像装置３０の設置状態に基づいて、フィルタ７０が生成される。
【０１１５】
また、第１の実施形態によれば、例えば、フィルタ７０は、撮像装置３０により人物４０が撮像される場合における撮像装置３０と人物４０との相対関係に基づいて生成される。これにより、当該相対関係の情報を取得すれば、フィルタ７０を自動的に生成することが可能になる。よって、撮像装置３０の設置状態の変更又は新規設置の際の手間を減らすことができる。
【０１１６】
また、第１の実施形態によれば、例えば、フィルタ７０は、撮像装置３０の特性にさらに基づいて生成される。これにより、様々なスペックの撮像装置３０が用いられたとしても、フィルタ７０を自動的に生成することが可能になる。よって、撮像装置３０の設置状態の変更又は新規設置の際の手間を減らすことができる。
【０１１７】
＜＜４．第２の実施形態＞＞
続いて、図１６〜図２０を参照して、本発明の第２の実施形態を説明する。本発明の第２の実施形態によれば、複数のフィルタ７０を用いて検出された領域が、当該領域の大きさに基づいて人物の対象部分（即ち、頭部）に対応するかが判定される。これにより、距離画像から人物をさらに正確に検出することが可能になる。
【０１１８】
＜４−１．情報処理装置の構成＞
図１６〜図２０を参照して、第２の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を説明する。図１６は、第２の実施形態に係る情報処理装置１００−２の構成の一例を示すブロック図である。図１６を参照すると、情報処理装置１００−２は、通信部１１０、記憶部１２０及び制御部１４０を備える。
【０１１９】
ここで、通信部１１０、記憶部１２０、並びに、制御部１４０に含まれる距離画像取得部１３１、前景距離画像生成部１３３及び領域検出部１３５については、第１の実施形態と第２の実施形態との間に差異はない。よって、制御部１４０に含まれる領域補正部１４１及び領域判定部１４３のみを説明する。
【０１２０】
（領域補正部１４１）
領域補正部１４１は、対象距離画像２０又は前景距離画像６０に基づいて、検出される１つ以上の物体領域８１のうちの少なくとも１つの物体領域８１の各々の周辺領域であって、所定の条件を満たす当該周辺領域を、当該少なくとも１つの物体領域８１の各々に追加することにより、当該１つ以上の物体領域８１を補正する。
【０１２１】
例えば、領域補正部１４１は、検出される１つ以上の物体領域８１の全てを補正する。即ち、領域補正部１４１は、検出される１つ以上の領域８１の各々の周辺領域であって、所定の条件を満たす当該周辺領域を、当該１つ以上の物体領域８１の各々に追加することにより、当該１つ以上の物体領域８１を補正する。
【０１２２】
また、例えば、領域補正部１４１は、物体領域８１の周辺に位置する画素値が０である画素（以下、「周辺画素」と呼ぶ）のうちの、一定以上の高さに対応する画素を、当該物体領域８１に追加する。即ち、領域補正部１４１は、一定以上の高さに対応する当該画素の画素値を１にする。
【０１２３】
より具体的には、例えば、まず、領域補正部１４１は、個々の物体領域８１についての閾値を設定する。一例として、当該閾値として、個々の物体領域８１の画素に対応する高さの平均値から、想定される頭部の高さ（即ち、図１２Ａに示される距離ＤＳと距離ＤＨとの差分）を差し引いた値が設定される。そして、領域補正部１４１は、各周辺画素に対応する高さと、設定された閾値とを比較し、高さが閾値を超える周辺画素を物体領域８１に追加する。一例として、領域補正部１４１は、物体領域８１の中心から頭幅ＷＨの２倍以内の距離に位置する画素を、周辺画素として選択する。
【０１２４】
例えば以上のように、物体領域８１が補正される。以下、図１７及び図１８を参照して、物体領域８１の補正の具体例を説明する。
【０１２５】
図１７は、第２の実施形態に係る物体領域８１の補正の第１の例を説明するための説明図である。図１７を参照すると、補正前の２値画像８０並びに物体領域８１Ａ及び８１Ｂと、補正後の２値画像８０並びに物体領域８１Ａ及び８１Ｂとが、示されている。補正前の物体領域８１Ａ及び８１Ｂは、それぞれ、頭部に対応する領域のうちの一部が含まれていない。このような物体領域８１Ａ及び物体領域８１Ｂの周辺画素であって、所定の条件を満たす周辺画素を追加することにより、補正後の物体領域８１Ａ及び８１Ｂのように、頭部に対応する領域のうち、補正前には含まれていなかった領域が、追加される。
【０１２６】
図１８は、第２の実施形態に係る物体領域８１の補正の第２の例を説明するための説明図である。図１８を参照すると、図１７の例とは異なり、物体領域８１Ｃがさらに検出されている。物体領域８１Ｃは、例えば、人物の肩の一部に対応する領域である。このように、フィルタ７０を使用しても、物体領域８１Ｃが検出されてしまった場合には、物体領域８１Ｃも、物体領域８１Ａ及び物体領域８１Ｂと同様に補正される。
【０１２７】
なお、物体領域８１の補正の手法は、上述した例に限られない。例えば、対象距離画像２０又は前景距離画像６０を参照することにより、２値画像８０の膨張処理を行なってもよい。具体的には、例えば、２値画像８０において画素値が０である注目画素について、当該注目画素の近傍に物体領域８１があるかが判定されてもよい。そして、上記注目画素の近傍に物体領域８１がある場合には、対象距離画像２０又は前景距離画像６０を参照して、上記注目画素に対応する高さが算出されてもよい。その結果、算出された当該高さが閾値を超える場合に、当該注目画素が近傍の物体領域８１に追加されてもよい。
【０１２８】
（領域判定部１４３）
領域判定部１４３は、検出される１つ以上の物体領域８１のうちの少なくとも１つの物体領域８１の各々に対応する大きさに基づいて、当該少なくとも１つの物体領域８１の各々が人物の対象部分に対応する領域かを判定する。
【０１２９】
例えば、領域判定部１４３は、補正された上記少なくとも１つの物体領域８１の各々に対応する大きさに基づいて、当該少なくとも１つの物体領域８１の各々が人物の対象部分に対応する領域かを判定する。
【０１３０】
より具体的には、例えば、上記対象部分は、人物の頭部であり、検出された１つ以上の領域８１の各々が補正される。即ち、領域判定部１４３は、補正された１つ以上の物体領域８１の各々に対応する大きさに基づいて、当該１つ以上の物体領域８１の各々が頭部に対応する領域かを判定する。
【０１３１】
−物体領域の大きさの算出
例えば、領域判定部１４３は、２値画像のモーメント特徴を用いて物体領域８１の大きさを算出する。モーメント特徴を用いることにより、重心及び重心周りの２次モーメントが物体領域８１のものと等しい楕円（即ち、慣性等価楕円）が、算出される。即ち、当該楕円の長軸及び短軸の長さが算出される。そして、領域判定部１４３は、当該楕円の大きさを物体領域８１の大きさとみなす。
【０１３２】
具体的には、例えば、領域判定部１４３は、個別の物体領域８１ごとに、以下のような処理を行う。まず、領域判定部１４３は、１つの物体領域８１に注目し、２値画像Ｊ（ｘ，ｙ）において、注目している物体領域８１の画素値を１とし、それ以外の画素値を０とする。そして、領域判定部１４３は、注目している物体領域８１の０次モーメントＭ００、１次モーメントＭ１０及び２次モーメントＭ２０を、以下のように算出する。
【０１３３】
【数９】
2014164579.tif 000011
【０１３４】
【数１０】
2014164579.tif 000012
【０１３５】
【数１１】
2014164579.tif 000013
【０１３６】
そして、重心周りの２次モーメントＵｘｘ、Ｕｘｙ及びＵｙｙは、以下のように算出される。
【０１３７】
【数１２】
2014164579.tif 000014
【０１３８】
【数１３】
2014164579.tif 000015
【０１３９】
【数１４】
2014164579.tif 000016
【０１４０】
そして、慣性等価楕円の長軸Ｌｍ及び短軸Ｌｎは、以下のように算出される。
【０１４１】
【数１５】
2014164579.tif 000017
【０１４２】
【数１６】
2014164579.tif 000018
【０１４３】
以上のように、領域判定部１４３は、物体領域８１の大きさとして楕円の長軸Ｌｍ及び短軸Ｌｎの長さを算出する。
【０１４４】
−物体領域が頭部に対応する領域かの判定
領域判定部１４３は、算出された物体領域８１の大きさが、頭部に対応する所定の大きさの範囲内であれば、物体領域８１が頭部に対応する領域であると判定する。
【０１４５】
例えば、上記所定の大きさの範囲は、フィルタ７０の矩形７１の大きさとの差が所定の値以下になる範囲である。即ち、矩形７１の水平方向及び垂直方向の幅を（ＷFh，ＷFv）、閾値をＴとすると、長軸Ｌｍ及び短軸Ｌｎが以下の条件を満たす場合に、物体領域８１はが人物に対応する領域であると判定される。
【０１４６】
【数１７】
2014164579.tif 000019
【０１４７】
図１９は、物体領域８１が人物の頭部に対応する領域かを判定する手法の例を説明するための説明図である。図１９を参照すると、幅ＷＦｈ及びＷＦｖを有する矩形７１、及び算出される楕円の長軸Ｌｍ及び短軸Ｌｎが、示されている。このように、楕円の長軸Ｌｍ及び短軸Ｌｎが、幅ＷＦｈ及びＷＦｖと比較される。そして、長軸Ｌｍ及び短軸Ｌｎが、幅ＷＦｈ及びＷＦｖと大きく異ならなければ、物体領域８１が人物の頭部に対応する領域であると判定される。
【０１４８】
以上のように、物体領域８１が人物の頭部に対応する領域かが、判定される。このような判定により、例えば、図１８に示される物体領域８１Ｃのような物体領域８１が検出されたとしても、このような物体領域８１Ｃを最終的に除外することができる。
【０１４９】
なお、判定の際には、矩形７１の幅ＷＦｈ及びＷＦｖの代わりに、物体領域８１に対応する高さ（例えば、画素に対応する高さの平均値）に基づいて身長を推定し、当該身長に対応する頭幅を用いてもよい。
【０１５０】
＜４−２．処理の流れ＞
次に、図２０を参照して、第２の実施形態に係る情報処理の一例を説明する。図２０は、第２の実施形態に係る情報処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
【０１５１】
ここで、ステップＳ４１０〜Ｓ４４０は、図１５を参照して説明した第１の実施形態に係るステップＳ３１０〜Ｓ３４０と同様である。よって、ここでは、ステップＳ４５０及びＳ４６０のみを説明する。
【０１５２】
ステップＳ４５０で、領域補正部１４１は、対象距離画像２０又は前景距離画像６０に基づいて、検出された１つ以上の物体領域８１の各々の周辺領域であって、所定の条件を満たす当該周辺領域を、当該１つ以上の物体領域８１の各々に追加することにより、当該１つ以上の物体領域８１を補正する。
【０１５３】
そして、ステップＳ４６０で、領域判定部１４３は、補正された１つ以上の物体領域８１の各々に対応する大きさに基づいて、当該１つ以上の物体領域８１の各々が頭部に対応する領域かを判定する。そして、処理は終了する。
【０１５４】
なお、対象距離画像２０が継続的に生成され、取得されてもよい。この場合に、ステップＳ４６０の後に、処理はステップＳ４２０に戻ってもよい。
【０１５５】
以上、本発明の第２の実施形態を説明した。第２の実施形態によれば、物体領域８１に対応する大きさに基づいて、当該物体領域８１が頭部に対応する領域かが、判定される。これにより、距離画像から人物をさらに正確に検出することが可能になる。
【０１５６】
より具体的には、例えば、人物の対象部分以外の部分（例えば、肩、背中、胸、等）に対応する領域が、フィルタ７０を用いてもなお誤って検出されてしまう場合に、当該領域を最終的に除外することができる。即ち、１人の人物しかいないにもかかわらず２人以上の人物（人物に対応する２つの領域）を検出する可能性が低くなるので、人物の誤検出を減らすことが可能になる。
【０１５７】
また、人物以外の物体（例えば、動物、運搬物、等）に対応する領域が、誤って検出されてしまう場合に、当該領域を最終的に除外することができる。即ち、人物以外の物体が検出される可能性を減らすことができる。
【０１５８】
また、第２の実施形態によれば、周辺領域の追加により物体領域８１が補正される。これにより、頭部の一部に対応する領域が物体領域８１に含まれていない場合であっても、当該領域を物体領域８１に事後的に含めることができる。その結果、物体領域８１が人物の対象部分（例えば、頭部）に対応するにもかかわらず、物体領域８１が頭部の一部に対応する領域を含まないことに起因して、物体領域８１が頭部に対応する領域ではないと判定されてしまう可能性を、減らすことができる。また、逆に、物体領域８１が人物の対象部分以外の部分（例えば、動物、運搬物、等）に対応するにもかかわらず、物体領域８１が頭部に対応する領域であると判定されてしまう可能性を、減らすことができる。
【０１５９】
＜＜５．第３の実施形態＞＞
続いて、図２１〜図２３を参照して、本発明の第３の実施形態を説明する。本発明の第３の実施形態によれば、１つ以上の物体領域８１のうちの、人物の対象部分（例えば、頭部）に対応する領域であると判定される可能性が高い高可能性領域と、その他の領域とが、識別される。そして、当該その他の領域について、人物の対象部分に対応する領域であるかが判定される。これにより、最終的に人物を検出するまでの処理を軽減することができる。
【０１６０】
＜５−１．情報処理装置の構成＞
図２１及び図２２を参照して、第３の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を説明する。図２１は、第３の実施形態に係る情報処理装置１００−３の構成の一例を示すブロック図である。図２１を参照すると、情報処理装置１００−３は、通信部１１０、記憶部１２０及び制御部１５０を備える。
【０１６１】
ここで、通信部１１０、記憶部１２０、並びに、制御部１５０に含まれる距離画像取得部１３１、前景距離画像生成部１３３及び領域検出部１３５については、第２の実施形態と第３の実施形態との間に差異はない。よって、制御部１５０に含まれる領域識別部１５１、領域補正部１５３及び領域判定部１５５のみを説明する。
【０１６２】
（領域識別部１５１）
領域識別部１５１は、１つ以上の物体領域８１のうちの、人物の対象部分に対応する領域であると判定される可能性が高い高可能性領域と、その他の領域とを識別する。
【０１６３】
−高可能性領域の第１の例
第１の例として、上記高可能性領域は、上記対象部分以外の人物の部分に対応する領域が検出されにくい所定の範囲内に位置する物体領域８１である。例えば、図４に示されるように、撮像装置３０が真下に向けて設置されている場合に、上記所定の範囲は、２値画像８０の中心に近い範囲である。この点について、図２２を参照して具体例を説明する。
【０１６４】
図２２は、対象部分以外の人物の部分に対応する領域が検出されにくい所定の範囲の一例を説明するための説明図である。図２２を参照すると、２値画像８０並びに物体領域８１Ｄ及び８１Ｅが示されている。また、人物の対象部分以外の部分（例えば、肩、背中、胸、等）に対応する領域が検出されにくい所定の範囲８５が示されている。このように、所定の範囲８５は、例えば、２値画像８０の中心に近い範囲である。この場合に、領域識別部１５１は、物体領域８１Ｄを高可能性領域として識別し、物体領域８１Ｅをその他の領域として識別する。
【０１６５】
上述したように、撮像装置３０が真下に向けて設置されている場合には、人物の頭部以外の部分（例えば、肩、背中、胸、等）に対応する領域が検出されてしまう可能性が高い。そのため、２値画像８０内の端部に近い範囲では、物体領域８１が頭部に対応する領域であるかを判定することが望ましい。一方、２値画像８０内の中心に近い範囲では、人物の頭部以外の部分に対応する領域が検出されてしまう可能性が低い。よって、図４に示されるように、撮像装置３０が真下に向けて設置されている場合に、領域識別部１５１は、２値画像８０の中心に近い範囲内に位置する物体領域８１を、高可能性領域として識別することができる。
【０１６６】
−高可能性領域の第２の例
第２の例として、上記高可能性領域は、検出された１つ以上の物体領域８１が１つの物体領域８１のみを含む場合には、当該１つの物体領域８１である。また、上記高可能性領域は、上記１つ以上の物体領域８１が２つ以上の物体領域８１を含む場合には、当該１つ以上の物体領域８１に含まれる他のいずれの物体領域８１とも所定の間隔以上離れている物体領域８１である。
【０１６７】
例えば、１つの物体領域８１のみが検出される場合には、当該１つの物体領域８１は、高可能性領域として識別される。また、２つ以上の物体領域８１が検出される場合には、２値画像８０において他の物体領域８１が近傍に位置しない物体領域８１が、高可能性領域として識別され、２値画像８０において他の物体領域８１が近傍に位置する物体領域８１が、その他の領域として識別される。図１８に示される例を参照すると、例えば、物体領域８１Ｂは、高可能性領域として識別される。一方、物体領域８１Ａ及び物体領域８１Ｃは、その他の領域として識別される。
【０１６８】
人物の対象部分（例えば、頭部）に対応する物体領域８１と、当該人物に対応するその他の部分（例えば、肩、背中、胸、等）に対応する物体領域８１とが検出される場合には、これらの物体領域８１は互いの近傍に位置する。そのため、互いに近傍に位置する物体領域８１があれば、これらの物体領域８１が頭部に対応する領域であるかを判定することが望ましい。一方、他の物体領域８１が近傍に位置しない物体領域８１は、上記その他の部分に対応する領域ではないと推定できる。また、仮に、対象部分に対応する領域が物体領域８１として検出されず、上記その他の部分に対応する領域が物体領域８１として検出されたとしても、１人の人物しかいないにもかかわらず２人以上の人物（人物に対応する２つの領域）が検出されるわけではない。よって、領域識別部１５１は、他の物体領域８１が近傍に位置しない物体領域８１を、高可能性領域として識別することができる。
【０１６９】
（領域補正部１５３）
領域補正部１５３は、対象距離画像２０又は前景距離画像６０に基づいて、検出される１つ以上の物体領域８１のうちの少なくとも１つの物体領域８１の各々の周辺領域であって、所定の条件を満たす当該周辺領域を、当該少なくとも１つの物体領域８１の各々に追加することにより、当該１つ以上の物体領域８１を補正する。
【０１７０】
とりわけ第３の実施形態では、上記少なくとも１つの領域は、上記１つ以上の領域のうちの、高可能性領域以外のその他の物体領域８１である。即ち、領域補正部１５３は、高可能性領域以外の上記その他の物体領域８１を補正する。具体的な補正の手法については、第２の実施形態において説明したとおりである。
【０１７１】
（領域判定部１５５）
領域判定部１５５は、検出される１つ以上の物体領域８１のうちの少なくとも１つの物体領域８１の各々に対応する大きさに基づいて、当該少なくとも１つの物体領域８１の各々が人物の対象部分に対応する領域かを判定する。
【０１７２】
とりわけ第３の実施形態では、上記少なくとも１つの領域は、上記１つ以上の領域のうちの、高可能性領域以外のその他の物体領域８１である。即ち、領域判定部１５５は、高可能性領域以外の上記その他の物体領域８１が人物の対象部分（例えば、頭部）に対応する領域であるかを判定する。具体的な判定の手法については、第２の実施形態において説明したとおりである。
【０１７３】
＜５−２．処理の流れ＞
次に、図２３を参照して、第３の実施形態に係る情報処理の一例を説明する。図２３は、第３の実施形態に係る情報処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
【０１７４】
ここで、ステップＳ５１０〜Ｓ５４０は、図２０を参照して説明した第２の実施形態に係るステップＳ４１０〜Ｓ４４０（即ち、図１５を参照して説明したステップＳ３１０〜Ｓ３４０）と同様である。よって、ここでは、ステップＳ５５０〜Ｓ５７０のみを説明する。
【０１７５】
ステップＳ５５０で、領域識別部１５１は、補正された１つ以上の物体領域８１のうちの、人物の頭部に対応する領域であると判定される可能性が高い高可能性領域と、その他の領域とを識別する。
【０１７６】
ステップＳ５６０で、領域補正部１５３は、対象距離画像２０又は前景距離画像６０に基づいて、識別された上記その他の領域の各々の周辺領域であって、所定の条件を満たす当該周辺領域を、当該その他の領域の各々に追加することにより、当該その他の領域を補正する
【０１７７】
ステップＳ５７０で、領域判定部１５５は、補正された上記その他の領域の各々に対応する大きさに基づいて、当該その他の領域の各々が頭部に対応する領域かを判定する。そして、処理は終了する。
【０１７８】
なお、対象距離画像２０が継続的に生成され、取得されてもよい。この場合に、ステップＳ５７０の後に、処理はステップＳ５２０に戻ってもよい。
【０１７９】
以上、本発明の第３の実施形態を説明した。第３の実施形態によれば、検出される１つ以上の物体領域８１のうちの高可能性領域との他の領域とが識別される。そして、当該その他の領域について、人物の対象部分に対応する領域かが判定される。これにより、最終的に人物を検出するまでの処理を軽減することができる。
【０１８０】
より具体的には、例えば、判定処理（及び補正処理）の対象を減らすことが可能になる。その結果、判定処理（及び補正処理）を軽減することができる。また、誤検出の可能性はほとんど上がらないと期待される。即ち、正確な検出を維持しつつ、処理を軽減することが可能になる。
【０１８１】
また、例えば、上記高可能性領域は、上記対象部分以外の人物の部分に対応する領域が検出されにくい所定の範囲内に位置する物体領域８１である。これにより、判定処理（及び補正処理）の対象を、一部の範囲に位置する物体領域８１のみに絞ることができる。
【０１８２】
また、例えば、上記高可能性領域は、他の物体領域８１が近傍に位置しない物体領域８１である。これにより、判定処理（及び補正処理）の対象を、対象部分（頭部）以外の部分（例えば、肩、背中、胸、等）に対応する領域である可能性が高い領域のみに絞ることができる。
【０１８３】
＜＜６．第４の実施形態＞＞
続いて、図２４〜図２６を参照して、本発明の第４の実施形態を説明する。本発明の第４の実施形態によれば、第３の実施形態と同様に、１つ以上の物体領域８１のうちの、人物の対象部分（例えば、頭部）に対応する領域であると判定される可能性が高い高可能性領域と、その他の領域とが、識別される。そして、当該その他の領域について、人物の対象部分に対応する領域であるかが判定される。とりわけ第４の実施形態では、対象距離画像２０が継続的に生成され、物体領域８１が継続的に検出される場合に、前回の物体領域８１の検出結果に基づいて、今回の物体領域８１のうちの高可能性領域とその他の領域とが識別される。これにより、継続的に対象距離画像２０が生成され、物体領域８１が継続的に検出される場合に、人物を検出するまでの処理を軽減することができる。
【０１８４】
＜６−１．情報処理装置の構成＞
図２４及び図２５を参照して、第４の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を説明する。図２４は、第４の実施形態に係る情報処理装置１００−４の構成の一例を示すブロック図である。図２４を参照すると、情報処理装置１００−４は、通信部１１０、記憶部１２０及び制御部１６０を備える。
【０１８５】
ここで、通信部１１０、記憶部１２０、並びに、制御部１６０に含まれる距離画像取得部１３１、前景距離画像生成部１３３、領域検出部１３５、領域補正部１５３及び領域判定部１５５については、第３の実施形態と第４の実施形態との間に差異はない。よって、制御部１６０に含まれる領域識別部１６１のみを説明する。
【０１８６】
（領域識別部１６１）
領域識別部１６１は、１つ以上の物体領域８１のうちの、人物の対象部分に対応する領域であると判定される可能性が高い高可能性領域と、その他の領域とを識別する。
【０１８７】
とりわけ第４の実施形態では、前提として、対象距離画像２０（即ち、今回の対象距離画像２０）の前に撮像装置３０により生成された対象距離画像２０（即ち、前回の対象距離画像２０）が取得される。そして、当該前回の対象距離画像２０及び背景距離画像に基づいて、前景距離画像６０（即ち、前回の前景距離画像６０）が生成される。さらに、複数のフィルタ７０を用いて、当該前回の前景距離画像６０から別の１つ以上の物体領域（即ち、前回の１つ以上の物体領域８１）が検出される。その後、当該前回の１つ以上の領域のうちの高可能性領域とその他の領域とが識別される。そして、当該前回の１つ以上の領域のうちの上記その他の領域の各々が上記対象部分に対応する領域かが、判定される。
【０１８８】
そして、とりわけ、領域識別部１６１は、上記前回の１つ以上の物体領域８１のうちの、高可能性領域と、上記対象部分に対応する領域であると判定された判定済領域とに基づいて、今回の１つ以上の物体領域８１のうちの高可能性領域とその他の領域とを識別する。
【０１８９】
換言すると、領域識別部１６１は、対象部分（例えば、頭部）に対応する領域であるとみなされた前回の物体領域８１を利用して人物をトレースすることにより、今回の物体領域８１のうちの高可能性領域とその他の領域とを識別する。
【０１９０】
具体的には、領域識別部１６１は、上記前回の１つ以上の物体領域８１のうちの高可能性領域及び判定済領域の位置、及び今回の１つ以上の物体領域８１の位置に基づいて、当該今回の１つ以上の物体領域８１のうちの高可能性領域とその他の領域とを識別する。
【０１９１】
例えば、対象距離画像２０は、所定の時間間隔で生成され、取得される。そして、所定の時刻ＴＮにおいて、各対象距離画像２０が取得されて、１つ以上の物体領域８１が検出される度に、領域識別部１６１は、時刻ＴＮにおける各物体領域８１の位置を取得する。時刻ＴＮにおける位置は、時刻ＴＮに取得される距離画像２０から生成される２値画像８０内での物体領域８１の位置である。
【０１９２】
そして、領域識別部１６１は、時刻ＴＮから上記所定の時間間隔だけ前の時刻ＴＮ−１における各物体領域８１（即ち、前回の物体領域８１）の位置及び移動速度から、前回の物体領域８１の各々の上記所定の時間間隔後（即ち、時刻ＴＮ）の位置を推定する。当該移動速度については後述する。そして、領域識別部１６１は、前回の物体領域８１の推定された位置と、時刻ＴＮにおける物体領域８１（即ち、今回の物体領域８１）の実際の位置とを比較し、位置が近い前回の物体領域８１と今回の物体領域８１とを対応付ける。一例として、距離が短い順で、前回の物体領域８１と今回の物体領域８１とが対応付けられる。
【０１９３】
その後、領域識別部１６１は、前回の物体領域８１と対応付けられた今回の物体領域８１（即ち、高可能性領域）の時刻ＴＮにおける移動速度を取得し、保持する。時刻ＴＮにおける当該移動速度は、今回の物体領域８１の位置と、対応付けられる前回の物体領域８１の位置との差分である。同様に、前回の物体領域８１の時刻ＴＮ−１における移動速度が取得さているので、上述したように、時刻ＴＮ−１における移動速度が利用可能になる。なお、前回の物体領域８１と対応付けられない今回の物体領域８１の移動速度は０となる。
【０１９４】
そして、領域識別部１６１は、前回の物体領域８１と対応付けられなかった今回の物体領域８１を、高可能性領域以外のその他の領域として識別する。また、領域識別部１６１は、前回の物体領域８１と対応付けられた今回の物体領域８１であって、時刻ＴＮにおける移動速度の向きが２値画像８０の外側への向き（即ち、２値画像８０の中心から離れる向き）である今回の物体領域８１も、その他の領域として識別する。また、領域識別部１６１は、上述した物体領域８１以外の残りの物体領域８１を、高可能性領域として識別する。
【０１９５】
以上のように、高可能性領域とその他の領域とが識別される。一般に、人物の姿勢として、頭部は胴体よりもやや前方に位置する傾向がある。そのため、人物が撮像装置３０から離れる方向に移動する場合に（即ち、対象距離画像２０には人物の背中に対応する領域がある場合に）、人物の肩又は背中に対応する領域が誤って検出されやすい。逆に、人物が撮像装置３０に近づく方向に移動する場合に（即ち、対象距離画像２０には人物の背中に対応する領域がない場合に）、人物の肩又は背中に対応する領域が誤って検出されにくい。よって、領域識別部１６１は、上述したように、高可能性領域とその他の領域とを識別することができる。
【０１９６】
図２５は、第４の実施形態に係る高可能性領域とその他の領域との識別の例を説明するための説明図である。図２５を参照すると、前回の対象距離画像２０から得られた２値画像８０Ａ並びに物体領域８１Ｆ及び８１Ｇと、今回の対象距離画像から得られた２値画像８０Ｂ並びに物体領域８１Ｈ及び８１Ｉとが、示されている。例えば、前回の物体領域８１Ｆと今回の物体領域８１Ｈとが対応付けられ、前回の物体領域８１Ｇと今回の物体領域８１Ｉとが対応付けられる。また、今回の物体領域８１Ｈの移動速度の向きは、２値画像８０Ｂの内側への向きであるので、今回の物体領域８１Ｈは、高可能性領域として識別される。一方、今回の物体領域８１Ｉの移動速度の向きは、２値画像８０Ｂの外側への向きであるので、今回の物体領域８１Ｉは、その他の領域として識別される。
【０１９７】
＜６−２．処理の流れ＞
次に、図２６を参照して、第４の実施形態に係る情報処理の一例を説明する。図２６は、第４の実施形態に係る情報処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
【０１９８】
ここで、ステップＳ６１０〜Ｓ６４０、Ｓ６７０及びＳ６８０は、図２３を参照して説明した第３の実施形態に係るステップＳ５１０〜Ｓ５４０、Ｓ５６０及びＳ５７０と同様である。よって、ここでは、ステップＳ６５０及びＳ６６０のみを説明する。
【０１９９】
ステップＳ６５０で、領域識別部１６１は、今回の１つ以上の物体領域８１の位置を取得する。
【０２００】
ステップＳ６６０で、領域識別部１６１は、前回の１つ以上の物体領域８１のうちの高可能性領域及び判定済領域の位置、及び今回の１つ以上の物体領域８１の位置に基づいて、当該今回の１つ以上の物体領域８１のうちの高可能性領域とその他の領域とを識別する。
【０２０１】
なお、ステップＳ６８０の後には、ステップＳ６２０へ戻る。
【０２０２】
以上、本発明の第４の実施形態を説明した。第４の実施形態によれば、検出される１つ以上の物体領域８１のうちの高可能性領域との他の領域とが識別される。そして、当該その他の領域について、人物の対象部分に対応する領域かが判定される。これにより、最終的に人物を検出するまでの処理を軽減することができる。
【０２０３】
とりわけ第４の実施形態では、前回の物体領域８１の検出結果に基づいて、今回の物体領域８１のうちの高可能性領域とその他の領域とが識別される。これにより、継続的に対象距離画像２０が生成され、物体領域８１が継続的に検出される場合に、人物を検出するまでの処理を軽減することができる。
【０２０４】
また、対象距離画像２０が短い期間で生成され、１つ以上の物体領域８１が継続的に生成されれば、同一の人物の頭部に対応する物体領域８１が継続的に検出されるので、対象距離画像２０内のみの情報ではなく、時間方向の情報も利用して、人物をより正確に検出することが可能になる。
【０２０５】
＜＜７．第５の実施形態＞＞
続いて、図２７〜図３２を参照して、本発明の第５の実施形態を説明する。本発明の第５の実施形態によれば、物体領域８１の検出のために、前景距離画像６０内の別々の位置で適用される複数のフィルタセットが用いられる。そして、各フィルタセットは、別々の特徴を有する人物の頭部及び胴体のパターンを認識可能な２つ以上のフィルタ７０を含む。これにより、特徴（例えば、体格）が異なる様々な人物が存在する中で、人物をより正確に検出することが可能になる。
【０２０６】
＜７−１．情報処理装置の構成＞
図２７〜図３０を参照して、第５の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を説明する。図２７は、第５の実施形態に係る情報処理装置１００−５の構成の一例を示すブロック図である。図２７を参照すると、情報処理装置１００−５は、通信部１１０、記憶部１２０及び制御部１７０を備える。
【０２０７】
ここで、通信部１１０、記憶部１２０、並びに、制御部１７０に含まれる距離画像取得部１３１、前景距離画像生成部１３３及び領域補正部１４１については、第２の実施形態と第５の実施形態との間に差異はない。よって、制御部１５０に含まれる領域検出部１７１及び領域判定部１７３のみを説明する。
【０２０８】
（領域検出部１７１）
−複数のフィルタセット
第５の実施形態では、領域検出部１７１は、上記前景距離画像内の別々の位置で適用される複数のフィルタセットであって、適用される位置に応じた人物の頭部及び胴体のパターンを認識可能な上記複数のフィルタセットを用いて、上記前景距離画像から１つ以上の物体領域を検出する。
【０２０９】
また、上記複数のフィルタセットの各々は、別々の特徴を有する人物の頭部及び胴体のパターンを認識可能な２つ以上のフィルタ７０を含む。例えば、各フィルタセットは、異なる体格を有する人物の頭部及び胴体のパターンを認識可能な２つ以上のフィルタ７０を含む。以下、この点について、図２８を参照して具体例を説明する。
【０２１０】
図２８は、フィルタセットに含まれるフィルタの例を説明するための説明図である。図２８を参照すると、１つのフィルタセットに含まれるフィルタ７０Ａ、７０Ｂ及び７０Ｃが示されている。この例では、１つのフィルタセットは、１８０ｃｍの身長を有する人物のためのフィルタ７０Ａ、１６０ｃｍの身長を有する人物のためのフィルタ７０Ｂ、及び、１４０ｃｍの身長を有する人物のためのフィルタ７０Ｃを含む。例えば以上のように、別々の体格（例えば、身長）を有する人物の頭部及び胴体のパターンを認識可能な２つ以上のフィルタが、各フィルタセットに含まれる。そして、例えば、画素単位でフィルタセットが生成される。
【０２１１】
−フィルタの形状
フィルタセットに含まれる各フィルタ７０の形状については、第２の実施形態において説明したとおりである。
【０２１２】
−複数のフィルタセットの生成手法
フィルタセットに含まれる各フィルタ７０も、第２の実施形態において説明した手法により生成され得る。
【０２１３】
とりわけ第５の実施形態に係る各フィルタセットに含まれる２つ以上のフィルタ７０は、上述したように、別々の特徴を有する人物の頭部及び胴体のパターンを認識可能である。よって、フィルタセットに含まれる各フィルタ７０は、ターゲットとする人物の特徴を考慮して生成される。
【０２１４】
例えば、図１３Ａ及び図１３Ｂを参照して説明したように、各フィルタ７０は、撮像装置３０により人物４０が撮像される場合における撮像装置３０と人物４０との相対関係に基づいて生成される。そして、とりわけ第５の実施形態では、フィルタセットに含まれる２つ以上のフィルタ７０は、それぞれ別々の相対関係に基づいて生成される。フィルタセットに含まれる２つ以上のフィルタは、それぞれ、別々の人物の特徴を有する人物の頭部及び胴体（例えば、肩）のパターンを識別するからである。例えば、図１３Ａ及び図１３Ｂに示されるような、撮像装置３０と人物４０の頭部との高さ方向での距離ＤＨ、撮像装置３０と人物４０の肩との高さ方向での距離ＤＳ、人物４０の頭幅ＷＨ、及び人物４０の肩幅ＷＳは、フィルタセットに含まれるどのフィルタ７０を生成するかによって変更される。例えば、図２８に示されるフィルタ７０Ａを生成する際には、人物４０に関連する上記情報は、人物４０の身長が１８０ｃｍであるという想定の下で設定される。また、図２８に示されるフィルタ７０Ｃを生成する際には、人物４０に関連する上記情報は、人物４０の身長が１４０ｃｍであるという想定の下で設定される。
【０２１５】
−複数のフィルタセットを用いた物体領域の検出の例
また、例えば、領域検出部１７１は、上記複数のフィルタセットの各々を用いる際に上記２つ以上のフィルタ７０を前景距離画像６０内の同一の位置に適用することにより、複数の領域を検出する。
【０２１６】
具体的には、例えば、図２８に示されるように、１つのフィルタセットが３つのフィルタ７０を含む場合に、領域検出部１７１は、当該３つのフィルタ７０を前景距離画像６０内の同一の位置に適用する。即ち、領域検出部１７１は、１８０ｃｍの身長を有する人物のためのフィルタ７０Ａ、１６０ｃｍの身長を有する人物のためのフィルタ７０Ｂ及び１４０ｃｍの身長を有する人物のためのフィルタ７０Ｃを、同一の位置（例えば、同一の画素）に適用する。以下、図２９を参照して、このようなフィルタの適用により検出される物体領域８１の例を説明する。
【０２１７】
図２９は、フィルタセットに含まれる２つ以上のフィルタを適用することにより検出される物体領域８１の例を説明するための説明図である。図２９を参照すると、図２８に示されているフィルタ７０Ａ、７０Ｂ及び７０Ｃが示されている。例えば、このようなフィルタ７０Ａ、７０Ｂ及び７０Ｃを含むフィルタセットが画素単位で生成され、前景距離画像６０の各前景領域６１に含まれる画素に適用される。その結果、例えば、１８０ｃｍの身長を有する人物に対応する前景領域６１Ａから、１８０ｃｍの身長を有する人物のためのフィルタ７０Ａを用いて、物体領域８１Ａが検出される。同様に、１６０ｃｍの身長を有する人物のためのフィルタ７０Ｂを用いて、物体領域８１Ｂが検出され、１４０ｃｍの身長を有する人物のためのフィルタ７０Ｃを用いて、物体領域８１Ｃが検出される。また、１４０ｃｍの身長を有する人物に対応する前景領域６１Ｂから、物体領域８１Ｄ、物体領域８１Ｅ及び物体領域８１Ｆが検出される。例えばこのように、各フィルタセットに含まれるフィルタ７０のうちの、特定の身長に対応するフィルタ（即ち、特定の身長を有する人物の頭部及び胴体のパターンを識別可能なフィルタ７０）が、各画素で適用される。これにより、当該特定の身長に対応するフィルタ７０（即ち、特定の身長を有する人物の頭部及び胴体のパターンを識別可能なフィルタ７０）の集合ごとに、物体領域８１が検出され得る。
【０２１８】
（領域判定部１７３）
領域判定部１７３は、検出される１つ以上の物体領域８１のうちの少なくとも１つの物体領域８１の各々に対応する大きさに基づいて、当該少なくとも１つの物体領域８１の各々が人物の対象部分に対応する領域かを判定する。
【０２１９】
例えば、領域判定部１７３は、補正された上記少なくとも１つの物体領域８１の各々に対応する大きさに基づいて、当該少なくとも１つの物体領域８１の各々が人物の対象部分に対応する領域かを判定する。
【０２２０】
例えば、第５の実施形態では、複数のフィルタセットの各々を用いる際に２つ以上のフィルタ７０を前景距離画像６０内の同一の位置に適用することにより、複数の物体領域８１が検出される。また、例えば、当該複数の物体領域８１の各々が補正される。そして、領域判定部１７３は、上記複数の物体領域８１のうちの少なくとも１つの物体領域８１の各々に対応する大きさに基づいて、当該少なくとも１つの物体領域８１の各々が対象部分に対応する領域かを判定する。
【０２２１】
例えば、領域判定部１７３は、上記複数の物体領域８１の各々に対応する大きさに基づいて、当該複数の物体領域８１を評価する。例えば、図１９を参照して説明したように、各物体領域８１に対応する楕円の長軸Ｌｍ及び短軸Ｌｎと矩形７１の幅ＷＦとの比較が行われ、一例として、両者の類似度が評価結果として算出される。そして、領域判定部１７３は、同一の前景領域６１に対応する複数の物体領域８１の中から、最も良好な評価結果（例えば、最も高い類似度）を伴う１つの物体領域８１を選択する。例えば、前景領域６１ごとにこのような選択が行われる。そして、領域判定部１７３は、選択された少なくとも１つの物体領域８１が人物の頭部に対応する領域かを判定する。以下、このような判定手法について図３０を参照して具体例を説明する。
【０２２２】
図３０は、フィルタセットに含まれる２つ以上のフィルタを同一の位置に適用することにより検出される複数の物体領域８１についての判定の例を説明するための説明図である。図３０を参照すると、図２９に示される検出された複数の物体領域８１Ａ〜８１Ｆにそれぞれ対応する楕円８３Ａ〜８３Ｆが示されている。また、楕円８３Ａ〜８３Ｆに対応する物体領域８１Ａ〜８１Ｆの各々の検出に用いられたフィルタ７０（即ち、フィルタ７０Ａ、７０Ｂ又は７０Ｃ）の矩形が、楕円８３Ａ〜８３Ｆの各々に重ねて表示されている。領域判定部１７３は、検出された複数の物体領域８１Ａ〜８１Ｆの各々について、対応する楕円８３の長軸Ｌｍ及び短軸Ｌｎを算出し、長軸Ｌｍ及び短軸Ｌｎと小さい方の矩形（即ち、矩形７１）の幅ＷＦｈ及びＷＦｖとの類似度Ｒを以下のように算出する。
【０２２３】
【数１８】
2014164579.tif 000020
【０２２４】
そして、類似度に基づいて、前景領域６１ごとに１つの物体領域８１が選択される。一例として、類似度Ｒが最も大きい物体領域８１が選択される。即ち、図２９及び図３０の例では、前景領域６１Ａについて、楕円８３Ａに対応する物体領域８１Ａが選択される。また、前景領域６１Ｂについて、楕円８３Ｆに対応する物体領域８１Ｆが選択される。そして、選択された少なくとも１つの物体領域が人物の頭部に対応する領域かが判定される。この判定については、第２の実施形態において図１９を参照して説明したとおりである。
【０２２５】
例えば以上のように、物体領域８１の評価、選択及び判定が行われる。
【０２２６】
＜７−２．処理の流れ＞
次に、図３１を参照して、第５の実施形態に係る情報処理の一例を説明する。図３１は、第５の実施形態に係る情報処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
【０２２７】
ここで、ステップＳ７１０〜Ｓ７３０は、図２０を参照して説明した第２の実施形態に係るステップＳ４１０〜Ｓ４３０（図１５を参照して説明した第１の実施形態に係るＳ３１０〜Ｓ３３０）と同様である。よって、ここでは、ステップＳ７４０〜Ｓ７７０のみを説明する。
【０２２８】
ステップＳ７４０で、領域検出部１７１は、前景距離画像６０内の別々の位置で適用される複数のフィルタセットであって、適用される位置に応じた人物の頭部及び胴体のパターンを認識可能な上記複数のフィルタセットを用いて、前景距離画像６０から複数の物体領域８１を検出する。ここで、上記複数のフィルタセットの各々を用いる際に、フィルタセットに含まれる２つ以上のフィルタ７０が、前景距離画像６０内の同一の位置に適用される。
【０２２９】
ステップＳ７５０で、領域補正部１４１は、対象距離画像２０又は前景距離画像６０に基づいて、検出された複数の物体領域８１の各々の周辺領域であって、所定の条件を満たす当該周辺領域を、当該複数の物体領域８１の各々に追加することにより、当該複数の物体領域８１を補正する。
【０２３０】
ステップＳ７６０で、領域判定部１７３は、上記複数の物体領域８１の各々に対応する大きさに基づいて、当該複数の物体領域８１を評価し、高評価を伴う少なくとも１つの物体領域８１を選択する。高評価を伴う当該少なくとも１つの物体領域８１の各々は、例えば、同一の前景領域６１に対応する物体領域８１の中で最も良好な評価結果を伴う物体領域８１である。
【０２３１】
ステップＳ７７０で、領域判定部１７３は、選択された少なくとも１つの物体領域８１の各々が人物の頭部に対応する領域かを判定する。そして、処理は終了する。
【０２３２】
なお、対象距離画像２０が継続的に生成され、取得されてもよい。この場合に、ステップＳ７７０の後に、処理はステップＳ７２０に戻ってもよい。
【０２３３】
＜７−３．変形例＞
次に、図３２を参照して、第５の実施形態の変形例を説明する。第５の実施形態の変形例によれば、各フィルタセットに含まれる２つ以上のフィルタが選択的に適用される。これにより、体格が異なる様々な人物が存在する中で、人物をより正確に検出しつつ、物体領域８１の検出に要する処理を軽減することが可能になる。
【０２３４】
（領域検出部１７１）
上述した第５の実施形態の例では、領域検出部１７１は、上記複数のフィルタセットの各々を用いる際に上記２つ以上のフィルタ７０を前景距離画像６０内の同一の位置に適用することにより、複数の領域を検出する。
【０２３５】
一方、第５の実施形態の変形例では、領域検出部１７１は、上記複数のフィルタセットの各々を用いる際に上記２つ以上のフィルタ７０から少なくとも１つのフィルタ７０を選択し、選択された当該少なくとも１つのフィルタ７０を適用することにより、１つ以上の物体領域８１を検出する。
【０２３６】
また、例えば、領域検出部１７１は、撮像装置３０により生成される距離画像、又は当該距離画像に基づいて生成される別の距離画像から推定される人物の特徴に基づいて、上記２つ以上のフィルタ７０から上記少なくとも１つのフィルタ７０を選択する。
【０２３７】
より具体的には、例えば、対象距離画像２０から生成される前景距離画像６０の各前景領域６１に対応する高さの平均値が算出される。即ち、前景領域６１に含まれる各画素に対応する高さが算出され、算出された高さの平均値が算出される。さらに、当該平均値から前景領域６１に対応する人物の身長が推定される。そして、フィルタセットに含まれる２つ以上のフィルタ７０のうちの、推定される身長に対応する１つ以上のフィルタ７０が、選択される。一例として、１つのフィルタ７０が選択される。
【０２３８】
なお、フィルタセットに含まれる２つ以上のフィルタは、予め記憶され、選択された場合に取得されてもよく、又は、候補として予め存在するものの、選択された際に実際に生成されてもよい。
【０２３９】
（領域判定部１７３）
領域判定部１７３は、検出される１つ以上の物体領域８１のうちの少なくとも１つの物体領域８１の各々に対応する大きさに基づいて、当該少なくとも１つの物体領域８１の各々が人物の対象部分に対応する領域かを判定する。
【０２４０】
例えば、領域判定部１７３は、補正された上記少なくとも１つの物体領域８１の各々に対応する大きさに基づいて、当該少なくとも１つの物体領域８１の各々が人物の対象部分に対応する領域かを判定する。
【０２４１】
上述したように、例えば、フィルタセットに含まれる２つ以上のフィルタ７０のうちの、１つのフィルタ７０が選択される。この場合には、フィルタセットが用いられるものの、実際に適用されるのは１つのフィルタ７０である。そのため、この場合には、第２の実施形態に係る領域判定部１４３と同様に、各物体領域８１が人物の対象部分に対応する領域かが判定される。
【０２４２】
（処理の流れ）
次に、図３２を参照して、第５の実施形態に係る情報処理の一例を説明する。図３２は、第５の実施形態の変形例に係る情報処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
【０２４３】
ここで、ステップＳ８１０〜Ｓ８３０、Ｓ８５０及びＳ８６０は、図２０を参照して説明した第２の実施形態に係るステップＳ４１０〜Ｓ４３０、Ｓ４５０及びＳ４６０と同様である。よって、ここでは、ステップＳ８４０のみを説明する。
【０２４４】
ステップＳ８４０で、領域検出部１７１は、上記複数のフィルタセットの各々を用いる際に２つ以上のフィルタ７０から１つのフィルタ７０を選択し、選択された当該１つのフィルタ７０を適用することにより、１つ以上の物体領域８１を検出する。
【０２４５】
なお、対象距離画像２０が継続的に生成され、取得されてもよい。この場合に、ステップＳ８６０の後に、処理はステップＳ８２０に戻ってもよい。
【０２４６】
（その他）
以上のように第５の実施形態の変形例を説明したが、当該変形例はこの例に限られない。
【０２４７】
例えば、推定される人物の特徴に基づいてフィルタセットからフィルタ７０が選択される例を説明したが、フィルタセットからのフィルタ７０の選択手法はこれに限られない。例えば、前回取得された対象距離画像２０から生成される前回の前景距離画像６０内の前景領域６１に適用されたフィルタ７０が保持され、今回の前景距離画像６０内の前景領域６１に流用されてもよい。例えば、前回の前景領域６１の近傍に位置する今回の前景領域６１のために、当該前回の前景領域６１で適用されたフィルタ７０が選択されてもよい。
【０２４８】
また、フィルタセットに含まれる２つ以上のフィルタ７０のうちの１つのフィルタ７０が選択される例を説明したが、選択されるフィルタ７０の数はこれに限られない。例えば、フィルタセットの中から２つ以上のフィルタ７０が選択され、適用されてもよい。そして、第５の実施形態の変形例においても、第２の実施形態と同様の物体領域８１の判定ではなく、第５の実施形態と同様の物体領域８１の判定が、行われてもよい。
【０２４９】
以上、本発明の第５の実施形態を説明した。第５の実施形態によれば、物体領域８１の検出のために、前景距離画像内の別々の位置で適用される複数のフィルタセットが用いられる。そして、各フィルタセットは、別々の特徴を有する人物の頭部及び胴体のパターンを認識可能な２つ以上のフィルタ７０を含む。これにより、特徴（例えば、体格）が異なる様々な人物が存在する中で、人物をより正確に検出することが可能になる。
【０２５０】
具体的には、撮像装置３０により撮像される人物は、一律に同じ特徴（例えば、体格）を有するわけではなく、それぞれ別の特徴を有することが想定される。よって、単一の特徴に限定するのではなく、様々な特徴に応じたフィルタ７０が用いられることにより、人物の未検出を減らすことが可能になる。
【０２５１】
また、第５の実施形態において説明したように、例えば、複数のフィルタセットの各々を用いる際に２つ以上のフィルタを前景距離画像６０内の同一の位置に適用することにより、複数の領域が検出される。これにより、撮像装置３０により撮像される人物の特徴が特定できない場合でも、人物の未検出を減らすことが可能になる。
【０２５２】
また、第５の実施形態の変形例において説明したように、例えば、複数のフィルタセットの各々を用いる際に上記２つ以上のフィルタから少なくとも１つのフィルタが選択され、選択されたフィルタが適用される。これにより、物体領域８１の検出に要する処理を減らしつつ、人物の未検出を減らすことが可能になる。
【０２５３】
さらに、例えば、撮像装置３０により生成される距離画像、又は当該距離画像に基づいて生成される別の距離画像から推定される人物の特徴に基づいて、上記少なくとも１つのフィルタが選択される。これにより、選択されるフィルタ７０がより人物の特徴に適したものになるので、物体領域８１の検出に要する処理を減らしつつ、人物の未検出をさらに減らすことが可能になる。
【０２５４】
さらに、例えば、複数のフィルタセットの中には、ここまでに示したもの以外で、腰が曲がったなどの傾いた姿勢や、ゴルフバッグや赤ちゃんなど体と一体化した携行品がある、など特殊な形状をした人物の特徴を考慮したフィルタが含まれていてもよい。
【０２５５】
＜＜８．第６の実施形態＞＞
続いて、図３３〜図３６を参照して、本発明の第６の実施形態を説明する。本発明の第６の実施形態によれば、前景距離画像６０に基づいて、物体領域８１の未検出がないかが判定される。これにより、物体の未検出が見逃されてしまう可能性を減らすことができる。
【０２５６】
＜８−１．情報処理装置の構成＞
図３３〜図３６を参照して、第６の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を説明する。図３３は、第６の実施形態に係る情報処理装置１００−６の構成の一例を示すブロック図である。図３３を参照すると、情報処理装置１００−６は、通信部１１０、記憶部１２０及び制御部１８０を備える。
【０２５７】
ここで、通信部１１０、記憶部１２０、並びに、制御部１８０に含まれる距離画像取得部１３１、前景距離画像生成部１３３及び領域検出部１３５については、第１の実施形態と第６の実施形態との間に差異はない。よって、制御部１８０に含まれる未検出領域判定部１８１のみを説明する。
【０２５８】
（未検出領域判定部１８１）
未検出領域判定部１８１は、検出される１つ以上の物体領域８１及び前景距離画像６０に基づいて、当該１つ以上の物体領域８１以外の検出されるべき領域が検出されていない可能性があるかを判定する。
【０２５９】
−前景距離画像からの前景領域の検出
例えば、まず、未検出領域判定部１８１は、前景距離画像６０から前景領域６１を検出する。
【０２６０】
例えば、未検出領域判定部１８１は、前景距離画像６０のうちの、画素値（即ち、距離）が０ではない画素を、前景領域６１として検出する。より具体的には、例えば、未検出領域判定部１８１は、前景距離画像６０のうちの、画素値が０である画素をそのまま維持し、画素値が０ではない画素の当該画素値を１に変更ことにより、前景２値画像を生成する。そして、未検出領域判定部１８１は、前景２値画像に含まれる画素のうちの、画素値１を有する画素について、ラベリングを行うことにより、個々の前景領域を検出する。以下、この点について図３４を参照して具体例を説明する。
【０２６１】
図３４は、前景領域６１の検出結果の一例を説明するための説明図である。図３４に示される例は、図６に示される前景距離画像６０から前景領域６１Ａ及び６１Ｂを検出した場合の例である。図３４を参照すると、前景２値画像９０が示されている。そして、図６に示される前景領域６１Ａ及び前景領域６１Ｂは、画素値が１である画素の集合である前景領域９１Ａ及び前景領域９１Ｂとして検出される。
【０２６２】
−未検出領域の有無の判定
例えば、次に、未検出領域判定部１８１は、検出された１つ以上の物体領域８１及び検出された１つ以上の前景領域９１に基づいて、当該１つ以上の物体領域８１以外の検出されるべき領域が検出されていない可能性があるかを判定する。
【０２６３】
例えば、未検出領域判定部１８１は、検出された１つ以上の物体領域８１の各々に外接する矩形（以下、「物体領域矩形」と呼ぶ）を算出する。また、未検出領域判定部１８１は、検出された１つ以上の前景領域９１の各々に外接する矩形（以下、「前景領域矩形」と呼ぶ）も算出する。そして、未検出領域判定部１８１は、１つ以上の物体領域矩形の各々の位置及び大きさと、１つ以上の前景領域矩形の各々の位置及び大きさとの比較により、上記１つ以上の前景領域６１のうちの、いずれの物体領域８１の検出にも関わっていない前景領域６１を特定する。そして、未検出領域判定部１８１は、いずれの物体領域８１の検出にも関わっていない前景領域６１を特定した場合に、特定された当該前景領域６１に関して領域の未検出の可能性があると判定する。以下、この点について、図３５を参照して具体例を説明する。
【０２６４】
図３５は、領域の未検出の可能性があるかの判定の例を説明するための説明図である。図３５を参照すると、前景２値画像９０及び２値画像８０が示されている。また、前景２値画像９０内に、前景領域９１Ａ及び９１Ｂと、当該前景領域９１Ａ及び９１Ｂの前景領域矩形９３Ａ及び９３Ｂが示されている。また、２値画像８０内に、１つの物体領域８１Ａと、物体領域８１Ａの物体領域矩形８７Ａが示されている。この例では、前景２値画像９０と２値画像８０とを重ねたと仮定すると、前景領域矩形９３Ａ内には、物体領域矩形８７Ａが存在するが、前景領域矩形９３Ｂ内には、いずれの物体領域矩形８７も存在しない。よって、前景領域９０Ｂに関して領域の未検出の可能性があると判定される。
【０２６５】
以上のように、１つ以上の物体領域８１以外に検出されるべき領域が検出されていない可能性があるかが判定される。
【０２６６】
−未検出の可能性の通知
また、例えば、未検出領域判定部１８１は、１つ以上の物体領域８１以外に検出されるべき領域が検出されていない可能性があると判定した場合に、判定結果を通知する。
【０２６７】
例えば、未検出領域判定部１８１は、通信部１１０（又は図示されていない表示部）を介して、情報処理装置１００−６のユーザ又は管理者に、判定結果を通知する。
【０２６８】
また、例えば、通知される上記判定結果は、領域の未検出の可能性があることを示す情報、未検出に関連し得る前景領域６１についての情報、及び対象距離画像２０を含む。
【０２６９】
＜８−２．処理の流れ＞
次に、図３６を参照して、第６の実施形態に係る情報処理の一例を説明する。図３６は、第６の実施形態に係る情報処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
【０２７０】
ここで、ステップＳ９１０〜Ｓ９４０は、図１５を参照して説明した第１の実施形態に係るステップＳ３１０〜Ｓ３４０と同様である。よって、ここでは、ステップＳ９５０〜Ｓ９７０のみを説明する。
【０２７１】
ステップＳ９５０で、未検出領域判定部１８１は、前景距離画像６０から前景領域６１を検出する。
【０２７２】
ステップＳ９６０で、未検出領域判定部１８１は、検出された１つ以上の物体領域８１及び検出された１つ以上の前景領域９１に基づいて、当該１つ以上の物体領域８１以外の検出されるべき領域が検出されていない可能性があるかを判定する。当該領域が検出されていない可能性がある場合には、処理はステップＳ９７０へ進む。そうでなければ、処理は終了する。
【０２７３】
ステップＳ９７０で、未検出領域判定部１８１は、情報処理装置１００−６のユーザ又は管理者に判定結果を通知する。そして、処理は終了する。
【０２７４】
なお、対象距離画像２０が継続的に生成され、取得されてもよい。この場合に、処理は、ステップＳ９６０又はＳ９７０の後に終了する代わりに、ステップＳ９２０に戻ってもよい。
【０２７５】
以上、本発明の第６の実施形態を説明した。第６の実施形態によれば、前景距離画像６０に基づいて、物体領域８１の未検出がないかが判定される。これにより、物体の未検出が見逃されてしまう可能性を減らすことができる。
【０２７６】
＜＜９．ハードウェア構成＞＞
続いて、図３７を参照して、本開示の実施形態に係る情報処理装置１００のハードウェア構成の一例を説明する。図３７は、本開示の実施形態に係る情報処理装置１００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図３７を参照すると、情報処理装置１００は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１００１、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１００３、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）１００５、バス１００７、記憶装置１００９及び通信装置１０１１を備える。
【０２７７】
ＣＰＵ１００１は、情報処理装置１００における様々な処理を実行する。ＲＯＭ１００１は、情報処理装置１００における処理をＣＰＵ１００１に実行させるためのプログラム及びデータを記憶する。ＲＡＭ１００５は、ＣＰＵ１００１の処理の実行時に、プログラム及びデータを一時的に記憶する。
【０２７８】
バス１００７は、ＣＰＵ１００１、ＲＯＭ１００３及びＲＡＭ１００５を相互に接続する。バスには、さらに、記憶装置１００９及び通信装置１０１１が接続される。バス１００７は、例えば、複数の種類のバスを含む。一例として、バス１００７は、ＣＰＵ１００１、ＲＯＭ１００３及びＲＡＭ１００５を接続するバスと、当該バスよりも低速の１つ以上の別のバスを含む。
【０２７９】
記憶装置１００９は、情報処理装置１００内で一時的又は恒久的に保存すべきデータを記憶する。記憶装置１００９は、例えば、ハードディスク（Hard  Disk）等の磁気記憶装置であってもよく、又は、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically  Erasable  and  Programmable  Read  Only  Memory）、フラッシュメモリ（flash  memory）、ＭＲＡＭ（Magnetoresistive  Random  Access  Memory）、ＦｅＲＡＭ（Ferroelectric  Random  Access  Memory）及びＰＲＡＭ（Phase  change  Random  Access  Memory）等の不揮発性メモリ（nonvolatile  memory）であってもよい。
【０２８０】
通信装置１０１１は、情報処理装置１００が備える通信手段であり、ネットワークを介して（あるいは、直接的に）外部装置と通信する。通信装置１０１１は、有線通信用の通信装置であってもよく、この場合に、例えば、ＬＡＮ端子、伝送回路及びその他の通信処理用の回路を含んでもよい。また、通信装置１０１１は、無線通信用の通信装置であってもよく、この場合に、例えば、通信アンテナ、ＲＦ回路及びその他の通信処理用の回路を含んでもよい。
【０２８１】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態を説明したが、本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０２８２】
例えば、物体領域を検出する際に用いられるフィルタの形状が矩形である例を説明したが、本発明は係る例に限定されない。フィルタの形状は矩形以外の形状であってもよい。一例として、フィルタの形状は楕円であってもよい。
【０２８３】
また、第５の実施形態を除き、前景距離画像の各位置に１つのフィルタが適用される例を説明したが、本発明は係る例に限定されない。各位置には２つ以上のフィルタが適用されてもよい。一例として、人物が向いている方向として、２つ以上の方向が設定され、各方向に対応するフィルタが生成されてもよい。そして、各位置には、各方向に対応するフィルタが適用されてもよい。さらに、方向ごとに１つ以上の物体領域が検出された後に、全方向の物体領域が統合され、統合後の１つ以上の物体領域を最終的な物体領域とみなしてもよい。
【０２８４】
また、フィルタが画素単位で生成される例を説明したが、本発明は係る例に限定されない。画素単位よりも粗い単位でフィルタが生成されてもよい。一例として、前景距離画像にいくつかの区分を設定し、区分ごとにフィルタが生成されてもよい。
【０２８５】
また、主として、フィルタが予め生成されることを前提として説明したが、本発明は係る例に限定されない。フィルタは、随時生成されてもよい。一例として、フィルタは、前景距離画像に適用する際に随時生成されてもよい。
【０２８６】
また、撮像装置が真下に向けて設置される例を説明したが、本発明は係る例に限定されない。撮像装置は、真下以外の方向に向けて設置されてもよい。例えば、撮像装置は斜め下の方向に向けて設置されてもよい。この場合も、撮像装置の設置状態に関する情報に基づいてフィルタが生成される。
【０２８７】
また、情報処理システムが１つの撮像装置のみを含む例を説明したが、当然ながら本発明は係る例に限定されない。情報処理システムは２つ以上の撮像装置を含み、情報処理装置は、それぞれの撮像装置により生成される距離画像から、人物を検出してもよい。
【０２８８】
また、撮像装置と情報処理装置とが別々の装置である例を説明したが、本発明は係る例に限定されない。例えば、撮像装置と情報処理装置とは同一の装置であり、距離画像の生成と当該距離画像からの人物の検出との両方を行なってもよい。
【０２８９】
また、本明細書の情報処理における処理ステップは、必ずしもフローチャートに記載された順序に沿って時系列に実行されなくてよい。例えば、情報処理における処理ステップは、フローチャートとして記載した順序と異なる順序で実行されても、並列的に実行されてもよい。
【０２９０】
また、情報処理装置に内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭ等のハードウェアに、上記情報処理装置の各構成と同等の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、当該コンピュータプログラムを記憶させた記憶媒体も提供される。
【符号の説明】
【０２９１】
１０                    （従来の）Ｈａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタ
２０                    距離画像
３０                    撮像装置
４０                    人物
６０                    前景距離画像
６１                    前景領域
７０                    フィルタ
７１、７３              矩形
８０                    ２値画像
８１                    物体領域
８３                    楕円
９０                    前景２値画像
９１                    前景領域
１００                  情報処理装置
１３１                  距離画像取得部
１３３                  前景距離画像生成部
１３５、１７１          領域検出部
１４１、１５３          領域補正部
１４３、１５５、１７３  領域判定部
１５１、１６１          領域識別部
１８１                  未検出領域判定部
【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１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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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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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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