(57)【要約】【課題】ぶれを発生させずに、高精度に物体の検出・追跡を行うこと。【解決手段】実施形態の物体検出装置は、第１検出処理部と、判断部と、領域設定部と、第２検出処理部とを備えている。第１検出処理部は、入力される動画像データを構成するフレーム画像に対して、学習によって検出対象の物体の特徴量に類似する特徴量を有する領域を探索する第１アルゴリズムにより物体を検出する。判断部は、前記物体の動きによる移動量が所定の閾値未満であるか否かを判断する。領域設定部は、前記移動量が前記閾値未満である場合には、前記第１アルゴリズムによる前記物体が検出された第１検出領域の内部に、前記第１検出領域より小さいサイズの第２検出領域を設定する。第２検出処理部は、前記移動量が前記閾値未満である場合には、前記第２検出領域において、学習を行わずにフレーム画像内の特徴領域の移動先を探索する第２アルゴリズムにより前記物体を検出する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力される動画像データを構成するフレーム画像に対して、学習によって検出対象の物体の特徴量に類似する特徴量を有する領域を探索する第１アルゴリズムにより物体を検出する第１検出処理部と、
前記物体の動きによる移動量が所定の閾値未満であるか否かを判断する判断部と、
前記移動量が前記閾値未満である場合には、前記第１アルゴリズムによる前記物体が検出された第１検出領域の内部に、前記第１検出領域より小さいサイズの第２検出領域を設定する領域設定部と、
前記移動量が前記閾値未満である場合には、前記第２検出領域において、学習を行わずにフレーム画像内の特徴領域の移動先を探索する第２アルゴリズムにより前記物体を検出する第２検出処理部と、
を備えた物体検出装置。
【請求項２】
前記第１検出処理部は、前記移動量が前記閾値以上である場合には、前記第１アルゴリズムによる検出結果で前記物体の位置を更新する、
請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項３】
前記判断部は、さらに、前記第１検出領域の高さおよび幅に基づいて前記閾値を決定する、
請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項４】
入力される動画像データを構成するフレーム画像に対して、学習によって検出対象の物体の特徴量に類似する特徴量を有する領域を探索する第１アルゴリズムにより物体を検出するステップと、
前記物体の動きによる移動量が所定の閾値未満であるか否かを判断するステップと、
前記移動量が前記閾値未満である場合には、前記第１アルゴリズムによる前記物体が検出された第１検出領域の内部に、前記第１検出領域より小さいサイズの第２検出領域を設定するステップと、
前記移動量が前記閾値未満である場合には、前記第２検出領域において、学習を行わずにフレーム画像内の特徴領域の移動先を探索する第２アルゴリズムにより前記物体を検出するステップと、
を含む物体検出方法。
【請求項５】
入力される動画像データを構成するフレーム画像に対して、学習によって検出対象の物体の特徴量に類似する特徴量を有する領域を探索する第１アルゴリズムにより物体を検出するステップと、
前記物体の動きによる移動量が所定の閾値未満であるか否かを判断するステップと、
前記移動量が前記閾値未満である場合には、前記第１アルゴリズムによる前記物体が検出された第１検出領域の内部に、前記第１検出領域より小さいサイズの第２検出領域を設定するステップと、
前記移動量が前記閾値未満である場合には、前記第２検出領域において、学習を行わずにフレーム画像内の特徴領域の移動先を探索する第２アルゴリズムにより前記物体を検出するステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、物体検出装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータビジョンの分野でカメラによる物体追跡を行う場合、従来から種々の物体検出アルゴリズムが知られている。このような物体検出アルゴリズムには、学習によって検出対象の物体の特徴量と類似する特徴量を有する領域を探索するアルゴリズム（以下、「第１アルゴリズム」という。）や、学習を行うことなく画像内の特徴点あるいは特徴領域の移動先を探索するアルゴリズム（以下、「第２アルゴリズム」という。）が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−１５６７７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
第１アルゴリズムで物体検出を行う場合には、ピントがずれてぼけた画像であっても物体検出が行える一方、フレームごとに検出位置のぶれが発生したり、物体が静止しているにもかかわらず検出位置のぶれが発生する場合がある。
【０００５】
また、第２アルゴリズムで物体検出を行う場合には、入力画像全体が一様に動く場合でも、特徴点を追跡することによってズレ量を精密に計測することが可能である一方、検出対象の物体の背景の特徴量の影響を受けてしまい、高精度に検出対象の物体の追跡を行うことが困難な場合がある。
【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、大きな動きと微少な動きの双方に対応して、ぶれを発生させずに、高精度に物体の検出・追跡を行うことができる物体検出装置、方法およ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】
【０００７】
実施形態の物体検出装置は、第１検出処理部と、判断部と、領域設定部と、第２検出処理部とを備えている。第１検出処理部は、入力される動画像データを構成するフレーム画像に対して、学習によって検出対象の物体の特徴量に類似する特徴量を有する領域を探索する第１アルゴリズムにより物体を検出する。判断部は、前記物体の動きによる移動量が所定の閾値未満であるか否かを判断する。領域設定部は、前記移動量が前記閾値未満である場合には、前記第１アルゴリズムによる前記物体が検出された第１検出領域の内部に、前記第１検出領域より小さいサイズの第２検出領域を設定する。第２検出処理部は、前記移動量が前記閾値未満である場合には、前記第２検出領域において、学習を行わずにフレーム画像内の特徴領域の移動先を探索する第２アルゴリズムにより前記物体を検出する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、本実施形態にかかるコンピュータの外観を示す図である。
【図２】図２は、本実施形態にかかるコンピュータの構成を概略的に示すブロック図である。
【図３】図３は、本実施形態にかかるコンピュータの機能構成の一部を示すブロック図である。
【図４】図４は、本実施形態の閾値の設定について説明するための図である。
【図５】図５は、本実施形態の物体検出処理を説明するための図である。
【図６】図６は、本実施形態の物体検出処理の手順を示すフローチャートである。
【図７】図７は、従来例の第１アルゴリズムによる物体の検出例を示す図である。
【図８】図８は、従来例の第２アルゴリズムによる物体の検出例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本実施形態では、物体検出装置、方法およびプログラムを、ノートブックタイプのパーソナルコンピュータ（以下、コンピュータとする）１０に適用した例について説明するが、これに限定するものではなく、例えば、リモートコントローラ、テレビジョン受像機、ハードディスクレコーダ等にも適用することができる。
【００１０】
図１に示すように、本実施形態にかかるコンピュータ１０は、本体１１と、ディスプレイユニット１２と、を有している。ディスプレイユニット１２には、ＬＣＤ（Liquid  Crystal  Display）１７を備える表示装置が搭載されている。ディスプレイユニット１２には、さらに、ＬＣＤ１７の表面を覆うようにタッチパネル１４が搭載されている。ディスプレイユニット１２は、本体１１の上面が露出される開放位置と本体１１の上面を覆う閉塞位置との間を回動自在に本体１１に取り付けられている。ディスプレイユニット１２は、ＬＣＤ１７の上部にカメラモジュール２０を備える。カメラモジュール２０は、ディスプレイユニット１２が本体１１の上面を露出する開放位置にあるときに、コンピュータ１０の操作者等を撮像するために用いられる。
【００１１】
本体１１は、薄い箱形の筐体を有し、その上面に、キーボード１３、入力操作パネル１５、タッチパッド１６、スピーカ１８Ａ，１８Ｂ、コンピュータ１０を電源オンまたは電源オフにするためのパワーボタン１９などが配置されている。入力操作パネル１５上には、各種操作ボタンが設けられている。
【００１２】
また、本体１１の背面には、例えばＨＤＭＩ（High−Definition  Multimedia  Interface）規格に対応した外部ディスプレイ接続端子（図示しない）が設けられている。この外部ディスプレイ接続端子は、デジタル映像信号を外部ディスプレイに出力するために用いられる。
【００１３】
本実施形態にかかるコンピュータ１０は、図２に示すように、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１１１、主メモリ１１２、ノースブリッジ１１３、グラフィックコントローラ１１４、ディスプレイユニット１２、サウスブリッジ１１６、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）１１７、副プロセッサ１１８、ＢＩＯＳ（Basic  Input/Output  System）−ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１１９、エンベデッドコントローラ／キーボードコントローラ（ＥＣ／ＫＢＣ）１２０、電源回路１２１、バッテリ１２２、ＡＣアダプタ１２３、タッチパッド１６、キーボード（ＫＢ）１３、カメラモジュール２０、およびパワーボタン１９等を備える。
【００１４】
ＣＰＵ１１１は、コンピュータ１０の動作を制御するプロセッサである。ＣＰＵ１１１は、ＨＤＤ１１７から主メモリ１１２にロードされる、オペレーティングシステム（ＯＳ）および各種のアプリケーションプログラムを実行する。また、ＣＰＵ１１１は、ＢＩＯＳ−ＲＯＭ１１９に格納されたＢＩＯＳも実行する。ＢＩＯＳは、周辺デバイスを制御するためのプログラムである。ＢＩＯＳは、コンピュータ１０の電源投入時に最初に実行される。
【００１５】
ノースブリッジ１１３は、ＣＰＵ１１１のローカルバスとサウスブリッジ１１６との間を接続するブリッジデバイスである。ノースブリッジ１１３は、ＡＧＰ（Accelerated  Graphics  Port）バスなどを介してグラフィックコントローラ１１４との通信を実行する機能を有している。
【００１６】
グラフィックコントローラ１１４は、コンピュータ１０のディスプレイユニット１２を制御する表示コントローラである。グラフィックコントローラ１１４は、ＯＳまたはアプリケーションプログラムによってＶＲＡＭ（Video  Random  Access  Memory）（図示しない）に書き込まれた表示データから、ディスプレイユニット１２に出力すべき表示信号を生成する。
【００１７】
サウスブリッジ１１６には、ＨＤＤ１１７、副プロセッサ１１８、ＢＩＯＳ−ＲＯＭ１１９、カメラモジュール２０、およびＥＣ／ＫＢＣ１２０が接続されている。また、サウスブリッジ１１６は、ＨＤＤ１１７および副プロセッサ１１８を制御するためのＩＤＥ（Integrated  Drive  Electronics）コントローラも備えている。
【００１８】
ＥＣ／ＫＢＣ１２０は、電力管理のためのエンベデッドコントローラ（ＥＣ）と、タッチパッド１６およびキーボード（ＫＢ）１３を制御するためのキーボードコントローラ（ＫＢＣ）が集積された、１チップマイクロコンピュータである。ＥＣ／ＫＢＣ１２０は、例えば、パワーボタン１９が操作された際に、電源回路１２１と共同してコンピュータ１０の電源をオンにする。コンピュータ１０は、ＡＣアダプタ１２３を介して外部電源が供給される場合、外部電源により駆動される。外部電源が供給されない場合、コンピュータ１０は、バッテリ１２２によって駆動される。
【００１９】
カメラモジュール２０は、例えば、Ｗｅｂカメラ等のようなＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）カメラである。カメラモジュール２０のＵＳＢコネクタは、コンピュータ１０の本体１１に設けられたＵＳＢポート（図示しない）に接続される。カメラモジュール２０により撮像された動画像データ（表示データ）は、主メモリ１１２等にフレームデータとして記憶され、ディスプレイユニット１２に表示させることができる。カメラモジュール２０によって撮像される動画像データを構成するフレーム画像のフレームレートは、例えば、１５フレーム／秒である。カメラモジュール２０は、外付けカメラであっても、コンピュータ１０の内蔵カメラであっても良い。
【００２０】
副プロセッサ１１８は、カメラモジュール２０から取得した動画像データの処理等を行う。
【００２１】
本実施形態にかかるコンピュータ１０は、機能的構成としては、図３に示すように、画像取得部３０１、検出部３０２、操作判定部３０３、および操作実行部３０４を備えている。
【００２２】
画像取得部３０１は、カメラモジュール２０により撮像された動画像データを取得してＨＤＤ１１７等に記憶させる。
【００２３】
検出部３０２は、入力された動画像データ（画像取得部３０１により取得された動画像データ）を構成するフレーム画像に対して検出対象の物体の動きを検出する。
【００２４】
本実施形態では、検出部３０２は、第１検出処理部３１１と、第２検出処理部３１２と、領域設定部３１３と、判断部３１４とを主に備えている。
【００２５】
第１検出処理部３１１は、画像取得部動画像データを構成するフレーム画像ごとに逐次、フレーム画像に対して第１アルゴリズムで物体を検出することにより物体を追跡し、物体の動きを検出する。ここで、第１アルゴリズムは、特徴量を用いたアルゴリズムであって、学習によって検出対象の物体の特徴量に類似する特徴量を有する領域を探索するアルゴリズムである。第１アルゴリズムとしては、例えば、ＨＯＧ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ）＋Ａｄａｂｏｏｓｔ等のアルゴリズムが挙げられるが、これに限定されるものではない。
【００２６】
第２検出処理部３１２は、フレーム画像ごとに、逐次、フレーム画像に対して第２アルゴリズムにより物体を検出することにより物体を追跡し、物体の動きを検出する。ここで、第２アルゴリズムは、学習を行わずに、フレーム画像内の所定の特徴領域の移動先をパターンマッチング等を用いて探索するアルゴリズムである。第２アルゴリズムとしては、例えば、ＳＵＲＦ（Ｓｐｅｅｄｅｄ  Ｕｐ  Ｒｏｂｕｓｔ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ），ＳＩＦＴ（Ｓｃａｌｅ−Ｉｎｖａｒｉａｎｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ），ＰＯＣ（Ｐｈａｓｅ  Ｏｎｌｙ  Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）等のアルゴリズムが挙げられるが、これに限定されるものではない。
【００２７】
第１アルゴリズムは、入力されるフレーム画像にピンぼけ等のノイズがあった場合でも、物体の大まかな位置や大きな動きを検出することが可能なノイズ耐性に優れたアルゴリズムとなっている。一方、第２アルゴリズムは、物体の微少な移動を検出することが可能な精密なアルゴリズムとなっている。
【００２８】
すなわち、第１アルゴリズムは、学習によって物体の検出を行っているため、例えば、物体として手の検出を行う場合、種々の人の手で学習を行うことにより、特定の手だけでなく一般の人の手も検出できるようになる。さらに、第１アルゴリズムとしてＨＯＧを採用する場合、ある領域全体の特徴量のヒストグラムを利用しているため、ピントがずれてぼけたフレーム画像であっても、例えば手らしき輪郭を検出することができる。
【００２９】
コンピュータ１０等に搭載されているＷｅｂカメラ等のカメラモジュール２０は、それほど性能が高くないため、人間が通常の速度でカメラモジュール２０の前にかざした手を動かした場合、ピントがずれてぼける可能性が高いが、第１アルゴリズムでは、このように入力されるフレーム画像にノイズがある場合でも手の検出および追跡が可能となる。
【００３０】
一方、第１アルゴリズムでは、図７に示すように、フレーム画像中の物体そのもの、すなわち現在かざしている手そのものを追跡しているわけではないので、手の微少な動きを検出することが困難である。また、第１アルゴリズムでは、手が動いていないのにフレーム画像ごとの物体の検出位置に微妙なぶれが発生したり、物体が静止しているのにもかかわらず物体の検出位置にぶれが発生してしまう。
【００３１】
これに対し、学習を行わずにフレーム画像内の特徴領域の移動先を探索する第２アルゴリズムは、画面全体が一様に動く場合、例えば、カメラモジュール２０で風景を撮影しているときに手ぶれが発生し、入力画像全体が一様に動くような場合、特徴点を追跡することによってずれ量を精密に計測することができる。
【００３２】
一方で、例えば、第２アルゴリズムとしてＰＯＣアルゴリズムを用いる場合には、入力画像のピントがずれてぼけた画像等、特徴量が失われた画像が入力される場合には物体検出が困難となる。また、例えば、図８に示すように、カメラモジュール２０の前で手だけを動かして、手だけを追跡する場合のように、画像内の一部の物体のみが動き、かかる物体を追跡する場合には、手等の画像の一部の物体の特徴量よりも、画像の大部分である背景の特徴量が支配的となり、一部の手の特徴量が大部分の背景の特徴量に引きずられてしまい、手を追跡することが困難になる。すなわち、第２アルゴリズムで物体の追跡を行う場合には、背景の影響を低減したり、ピントがずれてぼけた画像が入力された場合の対策が必要となる。
【００３３】
このため、本実施形態では、次のようにして、第１アルゴリズムによる物体検出と、第２アルゴリズムによる物体検出とを組み合わせて、上記問題を解決している。図３に戻り、このための本実施形態の構成について説明する。
【００３４】
判断部３１４は、第１検出処理部３１１による物体検出を行った結果出力される第１検出領域を用いて、閾値を決定する。そして、判断部３１４は、第１検出処理部３１１による物体検出を行った結果、物体の動きによる移動量が閾値未満であるか否かを判断する。
【００３５】
第１検出処理部３１１による物体の検出結果により、検出された物体を含む矩形状の第１検出領域が出力される。この第１検出領域は、検出される物体によりサイズが異なってくる。判断部３１４は、第１検出処理部３１１による検出結果として出力される第１検出領域の矩形の高さＨと幅Ｗのそれぞれの１／ｎ（ｎは整数）に基づいて閾値を決定する。具体的には、判断部３１４は、次の（１）式で第１検出領域の高さＨ、幅Ｗを用いて閾値を算出する。
【００３６】
【数１】
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【００３７】
ここで、一例として、ｎ＝２とする場合を考える。図４は、閾値の設定について説明するための図である。図４に示すように、第１検出処理部３１１により、あるフレーム画像における物体検出の結果、検出された物体（図４の例では手）を含む第１検出領域４０１が出力され、次のフレーム画像で、第１検出領域４０２が出力された場合を考える。この場合、物体は、第１検出領域４０１から第１検出領域４０２のように移動して、その移動量はｄとなる。
【００３８】
図４に示すように、第１検出領域４０１と物体移動後の第１検出領域４０２の重複範囲に物体が含まれる場合には、かかる重複範囲において、第２アルゴリズムを適用するための第２検出領域を設定することが可能である。一方、物体の移動量が大きく、第１検出領域４０１、４０２間にこのような重複範囲がない場合には、領域設定部３１３は第２検出領域を設定することができない。従って、判断部３１４は、第１検出領域４０１、４０２の間の重複範囲に物体が含まれる限界の移動量ｄを閾値として、（１）式により算出する。
【００３９】
図３に戻り、領域設定部３１３は、判断部３１４により物体の動きによる移動量ｄが閾値未満であると判断された場合に、フレーム画像に対して、第１検出領域内で上記第２検出領域を設定する。ここで、第２検出領域のサイズは第１検出領域のサイズより小さいため、第２検出領域は背景を含む量が少ないと予想される領域となる。領域設定部３１３は、例えば、ＨＯＧ＋Ａｄａｂｏｏｓｔ等の第１アルゴリズムで使用される辞書データで定められた領域サイズや位置に応じて、背景を含む量が少ないと予想される範囲で第２検出領域のサイズや位置を設定する。
【００４０】
領域設定部３１３は、判断部３１４により物体の動きによる移動量が閾値未満であると判断された場合、すなわち、第２検出処理部３１２で第２アルゴリズムによる物体の検出・追跡処理を行う場合に、フレーム画像に対して第１検出領域より小さいサイズの第２検出領域を第１検出領域内に設定する。
【００４１】
そして、第２検出処理部３１２は、判断部３１４により物体の動きによる移動量が閾値未満であると判断された場合に、領域設定部３１３によりフレーム画像に対して設定された第２検出領域、すなわち第１検出領域から背景が除外された第２検出領域において、第２アルゴリズムによる物体検出を行う。
【００４２】
すなわち、図５に示すように、本実施形態では、物体としての手の大まかな位置は、第１検出処理部３１１により第１アルゴリズムで検出し、その検出結果としての第１検出領域５０１から、背景を含む量が少ないと予想される第２検出領域５０２を第１検出領域の相対位置に領域設定部３１３により設定する。これにより、第２検出領域は、手（物体）の画像が殆どとなるため、この位置から手が微少に移動しても特徴点の追跡は容易となり、精密な手の移動量を把握することができる。
【００４３】
このため、本実施形態では、第２検出処理部３１２により第２アルゴリズムでこの第２検出領域の内部でのみ特徴点の探索で、手の微少な動きを検出している。これにより、本実施形態では、物体（手）の速い動きと遅い動きの双方に対応した物体検出および追跡を高精度に実現することができる。
【００４４】
図３に戻り、操作判定部３０３は、検出部３０２により検出した動きによる操作指示を表す操作データを出力する。操作実行部３０４は、操作判定部３０３により出力された操作データに従って操作対象機器（例えば、ディスプレイユニット１２、スピーカ１８Ａ，１８Ｂ、外部ディスプレイなど）を制御する。
【００４５】
次に以上のように構成された本実施形態の物体検出処理について図６を用いて説明する。まず、画像取得部３０１がカメラモジュール２０から動画像データを取得する（ステップＳ１１）。
【００４６】
そして、第１検出処理部３１１は、フレーム画像に対して第１アルゴリズムで物体を検出する（ステップＳ１２）。この結果、第１検出処理部３１１は、検出された物体を含む第１検出領域を出力する。
【００４７】
次いで、判断部３１４は、閾値を上述のように第１検出領域のサイズに基づいて算出して、フレーム画像ごとに検出された物体の移動量が閾値未満であるか否かを判断する（ステップＳ１３）。そして、移動量が閾値以上である場合には（ステップＳ１３：Ｎｏ）、第１検出処理部３１１は、第１アルゴリズムでの物体の検出結果で物体の位置を更新する（ステップＳ１４）。
【００４８】
一方、ステップＳ１３において、移動量が閾値未満である場合には（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、領域設定部３１３は、上述のように第２検出領域を第１検出領域内に設定する（ステップＳ１５）。
【００４９】
そして、第２検出処理部３１２は、第２検出領域に対して第２アルゴリズムで物体を検出し（ステップＳ１６）、第２アルゴリズムでの物体の検出結果で物体の位置を更新する（ステップＳ１７）。
【００５０】
上記ステップＳ１２からＳ１７までの処理は、ユーザからの終了指示があるまで繰り返し実行される（ステップＳ１８，Ｓ１８：Ｎｏ）。そして、終了指示があった場合には（ステップＳ１８：Ｙｅｓ）、物体検出処理を終了する。
【００５１】
このように本実施形態では、第１検出処理部３１１により第１アルゴリズムにより、物体の大まかな位置を検出し、検出された物体の移動量が閾値未満である場合には、検出結果である第１検領域から背景を除いた第２検出領域を第１検出領域の相対位置に設定して、第２検出処理部３１２により第２アルゴリズムでこの第２検出領域の内部で物体の微少な動きを検出しているので、微少な動き、大きな動きの双方に対応して、ぶれを発生させずに、高精度な検出物体の検出および追跡を行うことができる。
【００５２】
本実施形態のコンピュータ１０で実行される物体検出プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＨＤＤ１１７、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。
【００５３】
また、本実施形態のコンピュータ１０で実行される物体検出プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、本実施形態のコンピュータ１０で実行される物体検出プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。
【００５４】
また、本実施形態のコンピュータ１０で実行される物体検出プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。
【００５５】
本実施形態のコンピュータ１０で実行される物体検出プログラムは、上述した各部（画像取得部３０１、判断部３１４、領域設定部３１３、第１検出処理部３１１、第２検出処理部３１２、操作判定部３０３、操作実行部３０４）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ１１１がＨＤＤ１１７等の上記記憶媒体から物体検出プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主メモリ１１２上にロードされ、画像取得部３０１、判断部３１４、領域設定部３１３、第１検出処理部３１１、第２検出処理部３１２、操作判定部３０３、操作実行部３０４が主メモリ１１２上に生成されるようになっている。
【００５６】
なお、本発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成することができる。例えば、実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせても良い。
【００５７】
例えば、本実施形態では、検出部３０２によって操作者の手の動きを検出することを一例としてあげて説明しているが、これに限定されるものではなく、手以外の任意の部位やその他物体の動きを検出するように検出部３０２を構成することができる。
【００５８】
また、本実施形態では、検出部３０２によって検出した手の動きによる操作指示に従って操作対象機器を制御するように構成しているが、これに限定されるものではなく、検出した物体の動きを、操作対象機器の制御以外の用途に用いることができる。
【００５９】
また、本実施形態では、判断部３１４は、第１検出処理部３１１による検出結果としての第１検出領域のサイズから、物体の移動量と比較するための閾値を算出しているが、これに限定されるものではなく、予めを閾値を算出するように構成してもよい。
【００６０】
また、画像取得部３０１、判断部３１４、領域設定部３１３、第１検出処理部３１１、第２検出処理部３１２、操作判定部３０３、操作実行部３０４をハードウェアで構成してもよい。
【符号の説明】
【００６１】
３０１  画像取得部
３０２  検出部
３０３  操作判定部
３０４  操作実行部
３１１  第１検出処理部
３１２  第２検出処理部
３１３  領域設定部
３１４  判断部
【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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