(57)【要約】【課題】画像中から物体が含まれる領域を検出する際に、その検出時間の削減や一定の時間内の処理における検出精度の向上を実現する。【解決手段】検出対象画像２０１が物体を含む場合の画像特徴とその生起頻度とを含む情報を保持する画像特徴辞書２０３を生成する辞書生成部２０２と、入力画像２１１または入力画像２１１に類似する画像から前記画像特徴の推定生起頻度２０６を算出する生起頻度算出部２０５と、生起頻度算出部２０５で算出した推定生起頻度２０６と画像特徴辞書２０３が保持する生起頻度とに基づいて前記画像特徴ごとに特徴情報量２０８を求める情報量取得部２０７と、特徴情報量２０８に基づいて前記画像特徴を選択する特徴選択部２０９と、特徴選択部２０９で選択された画像特徴を用いて入力画像２１１の中で前記物体が含まれる領域を検出する検出部２１２を備える。【選択図】図２
2014078120.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像からある物体が含まれる領域を検出する画像処理装置であって、
検出対象画像が前記物体を含む場合の画像特徴とその生起頻度とを含む情報を保持する画像特徴辞書を生成する辞書生成手段と、
前記入力画像または前記入力画像に類似する画像から前記画像特徴の推定生起頻度を算出する生起頻度算出手段と、
前記生起頻度算出手段で算出した推定生起頻度と前記画像特徴辞書が保持する生起頻度とに基づいて前記画像特徴ごとに特徴情報量を求める情報量取得手段と、
前記特徴情報量に基づいて前記画像特徴を選択する特徴選択手段と、
前記特徴選択手段で選択された画像特徴を用いて前記入力画像の中で前記物体が含まれる領域を検出する検出手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記生起頻度算出手段は、前記入力画像または前記入力画像に類似する画像から前記画像特徴をサンプリングして前記推定生起頻度を算出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記生起頻度算出手段は、前記入力画像または前記入力画像に類似する画像を縮小した画像から前記推定生起頻度を算出することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記画像特徴辞書は、ある画像領域が前記物体を含む場合にその画像領域における前記画像特徴の前記生起頻度が満たすべき頻度閾値の情報を更に含み、
前記検出手段は、前記入力画像の中で着目している領域を分割して分割領域を生成し、前記特徴選択手段で選択された画像特徴と前記頻度閾値とに基づいて前記分割領域に前記物体が含まれるか否かを判断することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記生起頻度算出手段は、事前に取得され且つ前記入力画像と類似する画像から前記画像特徴の前記推定生起頻度を算出するものであり、
前記検出手段は、前記生起頻度算出手段と前記情報量取得手段と前記特徴選択手段の実行中に更新された入力画像の中で前記物体が含まれる領域を検出することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
入力画像からある物体が含まれる領域を検出する画像処理方法であって、
検出対象画像が前記物体を含む場合の画像特徴とその生起頻度とを含む情報を保持する画像特徴辞書を生成する辞書生成ステップと、
前記入力画像または前記入力画像に類似する画像から前記画像特徴の推定生起頻度を算出する生起頻度算出ステップと、
前記生起頻度算出ステップで算出した推定生起頻度と前記画像特徴辞書が保持する生起頻度とに基づいて前記画像特徴ごとに特徴情報量を求める情報量取得ステップと、
前記特徴情報量に基づいて前記画像特徴を選択する特徴選択ステップと、
前記特徴選択ステップで選択された画像特徴を用いて前記入力画像の中で前記物体が含まれる領域を検出する検出ステップと
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項７】
前記生起頻度算出ステップは、前記入力画像または前記入力画像に類似する画像から前記画像特徴をサンプリングして前記推定生起頻度を算出することを特徴とする請求項６に記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記生起頻度算出ステップは、前記入力画像または前記入力画像に類似する画像を縮小した画像から前記推定生起頻度を算出することを特徴とする請求項６または７に記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記画像特徴辞書は、ある画像領域が前記物体を含む場合にその画像領域における前記画像特徴の前記生起頻度が満たすべき頻度閾値の情報を更に含み、
前記検出ステップは、前記入力画像の中で着目している領域を分割して分割領域を生成し、前記特徴選択ステップで選択された画像特徴と前記頻度閾値とに基づいて前記分割領域に前記物体が含まれるか否かを判断することを特徴とする請求項６乃至８のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記生起頻度算出ステップは、事前に取得され且つ前記入力画像と類似する画像から前記画像特徴の前記推定生起頻度を算出するものであり、
前記検出ステップは、前記生起頻度算出ステップと前記情報量取得ステップと前記特徴選択ステップの実行中に更新された入力画像の中で前記物体が含まれる領域を検出することを特徴とする請求項６乃至９のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項１１】
請求項６乃至１０のいずれか１項に記載の画像処理方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のプログラムを記憶したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像中から物体が含まれる領域を検出する画像処理装置及び画像処理方法、当該画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、並びに、当該プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像中から顔などの物体を検出する各種の手法が既に提案されている。
例えば、下記の非特許文献１には、画像中のあらゆる部分画像について、その部分画像が検出対象被写体か否かを網羅的に探索する手法が開示されている。この際、部分画像が検出対象被写体か否かの識別には、積分画像から画像特徴を高速に取得する手法と、ある部分画像が検出対象被写体に類似しない場合に高速に棄却する識別関数とを組み合わせている。ここで、識別関数は事前に学習しておく。
【０００３】
また、下記の特許文献１には、非特許文献１に類似する顔検出アルゴリズムにおける探索の網羅性を軽減する手法が開示されている。具体的に、特許文献１では、入力画像内のあらゆる部分画像に対して、部分画像内の色分布とあらかじめ設定された肌色成分分布との相関が高い場合に限り、上述の識別関数を適用している。これは、暗黙に、顔以外の領域に肌色が含まれる頻度は十分に低いことを前提としている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−９１９８号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】"Ｒａｐｉｄ  ｏｂｊｅｃｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ａ  Ｂｏｏｓｔｅｄ  Ｃａｓｃａｄｅ  ｏｆ  Ｓｉｍｐｌｅ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ"，  Ｐ．Ｖｉｏｌａ，  Ｍ．Ｊｏｎｅｓ，  Ｐｒｏｃ．  ｏｆ  ＩＥＥＥ  Ｃｏｎｆ．  ＣＶＰＲ，１，ｐｐ．５１１−５１８，２００１
【非特許文献２】"Ｆａｃｅ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  Ｌｏｃａｌ  Ｂｉｎａｒｙ  Ｐａｔｔｅｒｎｓ：  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｆａｃｅ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ”，Ｔｉｍｏ  Ａｈｏｎｅｎ  ａｎｄ  Ａｂｄｅｎｏｕｒ  Ｈａｄｉｄ  ａｎｄ  Ｍａｔｔｉ  Ｐｉｅｔｉｋａｉｎｅｎ，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ（ＰＡＭＩ），２００６
【非特許文献３】”Ｂｅｙｏｎｄ  Ｓｌｉｄｉｎｇ  Ｗｉｎｄｏｗｓ：  Ｏｂｊｅｃｔ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ｂｙ  Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  Ｓｕｂｗｉｎｄｏｗ  Ｓｅａｒｃｈ”，Ｃｈｒｉｓｔｏｐｈ  Ｈ．  Ｌａｍｐｅｒｔ，  Ｍａｔｔｈｅｗ  Ｂ．  Ｂｌａｓｃｈｋｏ，  Ｔｈｏｍａｓ  Ｈｏｆｍａｎｎ，  ＩＥＥＥ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｃｉｅｎｃｅ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  （ＣＶＰＲ），２００８
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
画像中の被写体検出（物体検出）において、被写体の領域に最も多く含まれる画像特徴を利用して背景をスクリーニングし、時間のかかる識別関数の適用回数を削減して処理速度を高速化する手法が知られている。しかしながら、この手法は、たかだか背景における画像特徴の生起頻度が無作為に分布している場合にのみ適切な手法に過ぎない。一般には、被写体の領域に含まれる画像特徴が背景において生起頻度が低いとは仮定できず、より高速ないし高精度にスクリーニング可能な画像特徴が選択できる余地が残る。
【０００７】
例えば、犬や猫等の顔を撮影する場合に、その犬や猫の顔で最頻出の色は恐らく毛の色であるが、入力画像には犬や猫の体が画像内に含まれる可能性が高く、即ち顔の毛と同色の領域を広く持つ可能性が高い。ここで、顔の最頻出の色との相関を用いて特許文献１の技術を適用した場合、体領域に対しても識別関数を適用することになる。結果として、特許文献１の技術が意図した処理速度の向上率が低下する。
【０００８】
本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、画像中から物体が含まれる領域を検出する際に、その検出時間の削減や一定の時間内の処理における検出精度の向上を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の画像処理装置は、入力画像からある物体が含まれる領域を検出する画像処理装置であって、検出対象画像が前記物体を含む場合の画像特徴とその生起頻度とを含む情報を保持する画像特徴辞書を生成する辞書生成手段と、前記入力画像または前記入力画像に類似する画像から前記画像特徴の推定生起頻度を算出する生起頻度算出手段と、前記生起頻度算出手段で算出した推定生起頻度と前記画像特徴辞書が保持する生起頻度とに基づいて前記画像特徴ごとに特徴情報量を求める情報量取得手段と、前記特徴情報量に基づいて前記画像特徴を選択する特徴選択手段と、前記特徴選択手段で選択された画像特徴を用いて前記入力画像の中で前記物体が含まれる領域を検出する検出手段とを有する。
また、本発明は、上述した画像処理装置による画像処理方法、及び、当該画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、並びに、当該プログラムを記憶するコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を含む。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、画像中から物体が含まれる領域を検出する際に、その検出時間の削減や一定の時間内の処理における検出精度の向上を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成の一例を示す模式図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置の機能構成の一例を示す模式図である。
【図３】図２に示す入力画像の一例を示す図である。
【図４】図２に示す検出対象画像の一例、及び、その画像特徴の分布の一例を示す図である。
【図５】図２に示す画像特徴辞書の一例を示す図である。
【図６】図２に示す近似入力画像の一例、及び、生起頻度の算出に用いるサンプリング点の一例を示す図である。
【図７】本発明の第１の実施形態を示し、図２の推定生起頻度、特徴情報量及び選択画像特徴の一例を示す図である。
【図８】図２の辞書生成部の動作の一例を示すフローチャートである。
【図９】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置による画像処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１０−１】図９のステップＳ９０６における検出領域を求める処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１０−２】図１０−１のステップＳ１００６における処理中領域を探索して粗検出領域を求める処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１１】図２に示す近似入力画像の一例、及び、その色クラスタの分布の一例を示す図である。
【図１２】図３に示す入力画像の色クラスタの分布の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に、図面を参照しながら、本発明を実施するための形態（実施形態）について説明する。
【００１３】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成の一例を示す模式図である。
本実施形態に係る画像処理装置１００は、図１に示すように、撮像素子１０１、信号処理回路１０２、ＣＰＵ１０３、ＲＯＭ１０４、ＲＡＭ１０５、ディスプレイ１０６、及び、バス１０７のハードウェア構成を備えている。
【００１４】
撮像素子１０１は、例えば、ＣＣＤやＭＯＳ等で構成され、被写体像を光から電気信号に変換するための撮像手段である。
【００１５】
信号処理回路１０２は、撮像素子１０１から得られた被写体像に関する時系列信号を処理し、デジタル信号に変換するものである。
【００１６】
ＣＰＵ１０３は、ＲＯＭ１０４に格納されている制御プログラムを実行することにより、画像処理装置１００全体の制御を行う。
【００１７】
ＲＯＭ１０４は、ＣＰＵ１０３が実行する制御プログラムや各種のパラメータデータ等を格納する。制御プログラムは、ＣＰＵ１０３で実行されることにより、後述するフローチャートに示す各ステップを実行するための各手段として、画像処理装置１００を機能させる。
【００１８】
ＲＡＭ１０５は、各種の画像や各種の情報等を記憶する。また、ＲＡＭ１０５は、ＣＰＵ１０３のワークエリアやデータの一時待避領域として機能する。
【００１９】
ディスプレイ１０６は、例えばＬＣＤやＣＲＴ等で構成され、ＣＰＵ１０３の制御に基づいて各種の画像や各種の情報等を表示する。
【００２０】
なお、本実施形態では、後述するフローチャートに示す各ステップの処理を、ＣＰＵ１０３がＲＯＭ１０４に格納されている制御プログラムを実行することにより実現（即ちソフトウェアで実現）することとするが、本発明はこの形態に限定されない。例えば、後述するフローチャートに示す各ステップの処理の一部又は全部を電子回路などのハードウェアで実現するようにした形態も本発明に適用可能である。また、ネットワーク又は各種の記憶媒体を介して取得したソフトウェア（制御プログラム）をパーソナルコンピュータ等の処理装置（ＣＰＵ，プロセッサ）にて実行してもよい。また、本実施形態に係る画像処理装置１００は、撮像素子１０１や信号処理回路１０２を省いて汎用ＰＣを用いて実現してもよいし、画像処理専用装置として実現するようにしてもよい。
【００２１】
図２は、本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置の機能構成の一例を示す模式図である。
本実施形態に係る画像処理装置１００は、図２に示すように、辞書生成部２０２、生起頻度算出部２０５、情報量取得部２０７、特徴選択部２０９、及び、検出部２１２の機能構成を備えている。また、検出部２１２は、粗検出部２１３及び精検出部２１５の機能構成を備えている。
【００２２】
また、本実施形態に係る画像処理装置１００は、図２に示すように、検出対象画像２０１、近似入力画像２０４、及び、入力画像２１１の各画像データを処理する。また、本実施形態に係る画像処理装置１００は、図２に示すように、画像特徴辞書２０３、推定生起頻度２０６、特徴情報量２０８、選択画像特徴２１０、粗検出領域２１４、及び、検出領域２１６の各情報を生成等する。
【００２３】
ここで、例えば、図２に示す画像処理装置１００の各機能構成（２０２、２０５、２０７、２０９、２１２（２１３及び２１５））は、図１に示すＣＰＵ１０３がＲＯＭ１０４に格納されている制御プログラムを実行することで実現される。
また、例えば、図２に示す各画像データ（２０１、２０４、２１１）や各情報（２０３、２０６、２０８、２１０、２１４、２１６）は、図１に示すＲＡＭ１０５に記憶されるものとする。
【００２４】
本実施形態の目的は、入力画像２１１上から検出対象画像２０１に類似する検出領域２１６を求める時の、検出部２１２の実行時間の削減、或いは一定の時間内の処理における検出領域２１６の精度向上にある。
【００２５】
図３は、図２に示す入力画像２１１の一例を示す図である。
また、図４は、図２に示す検出対象画像２０１の一例、及び、その画像特徴の分布の一例を示す図である。具体的に、図４において、図４（Ａ）に、図２に示す検出対象画像２０１の一例が示されており、図４（Ｂ）に、図２に示す検出対象画像２０１の画像特徴の分布の一例が示されている。
図３（Ｂ）には、上述した入力画像２１１上の検出領域２１６に対応する領域３０３が示されている。
【００２６】
ここで、再び、図２の説明に戻る。
辞書生成部２０２は、検出対象画像２０１から画像特徴辞書２０３を生成する。この辞書生成部２０２は、情報量取得部２０７及び検出部２１２の実行に先立って実行されるものである。即ち、情報量取得部２０７及び検出部２１２の実行に先立って画像特徴辞書２０３は生成されるものである。
【００２７】
画像特徴辞書２０３は、情報量取得部２０７及び検出部２１２で用いる画像特徴、生起頻度、頻度閾値、検出誤差、精検出辞書を保持する。
図５は、図２に示す画像特徴辞書２０３の一例を示す図である。
図５において、画像特徴、生起頻度、頻度閾値、検出誤差の例を、それぞれ、５０１、５０２、５０３、５０４に示す。ここで、「画像特徴」とは、検出対象となる物体の画像とそれ以外の画像とを識別するべく画像から抽出される指標である。「生起頻度」とは、本質的には検出対象物体を映す任意の画像群について画像特徴が生起する回数の総和ないし平均であり、検出対象画像２０１により近似的に求められるものである。「頻度閾値」とは、ある画像がその部分（ある画像領域）に検出対象物体を含む場合に満たすべき生起頻度の上限ないし下限である。「検出誤差」とは、ある画像特徴のみを用いて求めた粗い検出領域と、全ての画像特徴を用いて検出されるべき領域とが持ち得る最大の誤差を示すものである。この検出誤差を含む粗い検出領域を、本実施形態では「粗検出領域」と記す。粗検出領域からは、精検出部２１５により検出領域２１６が求められる。また、画像特徴辞書２０３に含まれる精検出辞書は、精検出部２１５で用いる辞書である。
【００２８】
近似入力画像２０４は、後述する入力画像２１１と画像特徴の生起頻度の推定が可能な程度に類似する画像である。例えば、近似入力画像２０４は、生起頻度算出部２０５の実行に先立って入力画像２１１と同一撮像装置により短い間隔で取得される。或いは、近似入力画像２０４は、入力画像２１１と同一の画像とする。
【００２９】
生起頻度算出部２０５は、近似入力画像２０４から推定生起頻度２０６を算出する。
【００３０】
推定生起頻度２０６は、近似入力画像２０４上での画像特徴の生起頻度の推定である。近似入力画像２０４は、入力画像２１１と十分に類似するので、近似入力画像２０４から取得した推定生起頻度２０６は、入力画像２１１での画像特徴の生起頻度に類似する。
【００３１】
情報量取得部２０７は、画像特徴辞書２０３に含まれる生起頻度（５０２）、及び、推定生起頻度２０６から、画像特徴辞書２０３に含まれる画像特徴（５０１）のそれぞれについて特徴情報量２０８を求める。本実施形態では、生起頻度と推定生起頻度との比の値の対数の絶対値を特徴情報量として用いる。
【００３２】
特徴情報量２０８は、画像特徴辞書２０３に含まれる画像特徴（５０１）が入力画像２１１上で発生した場合に得られる、検出対象画像２０１に類似する領域を含む可能性に関する情報量である。特徴情報量２０８が大きい画像特徴は、入力画像２１１上でその画像特徴が生起した場合に検出対象画像２０１に類似する領域が含まれる可能性が高い。
【００３３】
特徴選択部２０９は、画像特徴辞書２０３に含まれる画像特徴（５０１）のうち、大きな特徴情報量２０８を持つ画像特徴を選択し、これを選択画像特徴２１０とする。
【００３４】
選択画像特徴２１０は、画像特徴辞書２０３に含まれる画像特徴（５０１）のうち、その特徴情報量２０８が大きな画像特徴である。選択画像特徴２１０の一例を、図７（Ａ）の７０４に示す。但し、図７（Ａ）において、○と記載されている特徴が選択された画像特徴であることを意味する。
【００３５】
入力画像２１１は、物体の検出処理の対象となる画像である。例えば、入力画像２１１は、撮像素子１０１から取得した画像である。入力画像２１１の一例を、図３（Ａ）に示す。
【００３６】
検出部２１２は、入力画像２１１、選択画像特徴２１０、画像特徴辞書２０３に基づいて、検出領域２１６を求める。本実施形態では、検出部２１２は、生起頻度算出部２０５と情報量取得部２０７と特徴選択部２０９の実行中に更新された入力画像を入力画像２１１として用いるものとする。本実施形態における検出部２１２は、まず、粗検出部２１３において選択画像特徴２１０を優先的に用いて粗検出領域２１４を求める。その後、精検出部２１５は、粗検出領域２１４に対して、検出領域２１６を求める。入力画像２１１上に求められた粗検出領域２１４の一例を図３（Ｂ）の３０１に示し、検出領域２１６の一例を図３（Ｂ）の３０３に示す。粗検出部２１３は、画像特徴のうち、選択画像特徴２１０を優先的に用いる。選択画像特徴２１０は特徴情報量２０８が大きく、即ち選択画像特徴２１０の生起は検出対象画像に類似する領域を含む可能性が高いことを示す。これにより、検出部２１２の実行時間の削減、或いは一定の時間内の処理における検出領域２１６の精度向上を実現する。
【００３７】
まず、図２の辞書生成部２０２の動作について説明する。
図８は、図２の辞書生成部２０２の動作の一例を示すフローチャートである。
図８に示すフローチャートの処理では、検出対象画像２０１を入力とし、画像特徴辞書２０３に含まれる画像特徴、生起頻度、頻度閾値、検出誤差、精検出辞書を出力とする。上述したように、図５は、図２に示す画像特徴辞書２０３（の一部）の一例を示す図である。図５には、特徴量ＩＤに対応して、画像特徴５０１、生起頻度５０２、頻度閾値５０３、検出誤差５０４が示されている。ここで、図５には、精検出辞書は記載されていない。また、上述したように、図２の検出対象画像２０１の一例を図４（Ａ）に示す。この検出対象画像２０１は、検出対象となる物体の画像の集合であって、色、大きさ、コントラスト、傾き等について、後述するステップＳ８０４の学習に適するべく正規化されているものとする。また、検出対象となる物体と無関係な背景の領域については、演算上無視できるように例えばマスク処理されているか、或いは統計的に無視できる程度に検出対象画像２０１の枚数が多く背景が分散しているものとする。
【００３８】
まず、図８のステップＳ８０１において、図２の辞書生成部２０２は、検出対象画像２０１（検出対象画像群）から画像特徴を求める。本実施形態では、例えば、画像特徴として色クラスタを用いるとする。具体的には、ある色クラスタをＨＳＶ色空間上における直方体と定義し、あるピクセル色がこの直方体に含まれる場合に、そのピクセル色はその色クラスタに分類されるとする。この場合、画像特徴を求めるには、例えば、まず、検出対象画像２０１の全ての画像の全てのピクセルについてそのピクセルが属する色クラスタを求める。次に、全ての色クラスタについて、画像ごとにピクセルがその色クラスタに属する頻度を求め、全ての画像についてその頻度の総和とその頻度の最小値を求める。次に、その頻度の総和、頻度の最小値ともに上位となるいくつかの色クラスタを求め、その色クラスタを画像特徴として選択する。あるピクセルが属する色クラスタを求めるには、任意の手法が適用可能である。例えば、あるピクセルのＲＧＢ値をそれぞれ０から２５５を取るＨＳＶ値に変換した後に、（Ｈ  ％  ４）  ×  １６  ＋  （Ｓ  ％  ６４）  ×  ４  ＋  （Ｖ  ％  ６４）とする。但し、ここで、％演算子は、除法の商もしくはその整数部を求める演算子とする。図４（Ａ）に示す検出対象画像２０１についての色クラスタの分布の一例を図４（Ｂ）に示す。但し、図４（Ｂ）では、便宜的に領域を分割して表現している。図４（Ｂ）において、各領域中の各ピクセルは、凡例に示すクラスタに属する。即ち、例えば、「ベージュ、白、灰色混合」と凡例に示される領域は、その領域内のピクセルがベージュ、白、灰色のいずれかを示す色クラスタに属する。その色クラスタの分布から得られた画像特徴の一例を図５の５０１に示す。
【００３９】
続いて、図８のステップＳ８０２において、図２の辞書生成部２０２は、画像特徴のそれぞれについて、生起頻度と頻度閾値を求める。生起頻度と頻度極値を求めるには、例えば、画像特徴を示す色クラスタのそれぞれについて、検出対象画像２０１の全ての画像を通して、色クラスタに属するピクセル数を求め、生起頻度とする。次に、全ての画像を通してその画像あたりの生起頻度の最小値を求め、頻度閾値とする。例えば、図５において、特徴量ＩＤが「１」の場合、画像特徴５０１は黒の発生頻度であって、検出対象画像２０１内において生起頻度５０２は１０００回発生し、その最小値は頻度閾値５０３が示すように１００回である。また、灰色に相当する画像特徴は、頻出はするもののその最小値が小さいため、図８のステップＳ８０１において画像特徴としては選択されなかったとする。但し、本実施形態では、検出対象物体についてあり得る画像の全てを用意せずに、検出対象画像２０１が十分にあり得る画像群を近似可能と仮定している。しかしながら、任意の汎化手法を用いても構わない。
【００４０】
続いて、図８のステップＳ８０３において、図２の辞書生成部２０２は、検出誤差を求める。検出誤差を求めるには、例えば、全ての画像特徴について、検出対象画像２０１のそれぞれの画像について、その画像特徴が示す画素が構成する画素塊の外接矩形の短辺と、検出対象画像２０１の長辺との割合を求める。そして、検出対象画像２０１の全ての画像について、その割合の最大値を求め、これを検出誤差とする。
【００４１】
続いて、図８のステップＳ８０４において、図２の辞書生成部２０２は、精検出辞書を学習する。精検出器及びその辞書を求める手法は任意である。例えば、非特許文献１に示される、画像内の任意の部分画像について学習機械に基づく識別器を施すような、典型的な物体検出手法の検出器学習手法でもよい。
【００４２】
以上、図８のステップＳ８０１〜ステップＳ８０４で求めた画像特徴、生起頻度、頻度閾値、検出誤差、精検出辞書を含む画像特徴辞書２０３が図８のフローチャートの出力である。
【００４３】
図４（Ａ）に示す検出対象画像２０１から、図５に示す画像特徴辞書２０３が生成されたとする。図５において、特徴量ＩＤが「１」の場合、画像特徴である黒は、検出対象画像２０１内で計１０００回発生し、その最小値は１００回、検出誤差が３倍であることを示す。これは、イヌ科の動物の正面顔である検出対象画像２０１において、黒色は瞳及び鼻として画像内に必ず含まれるが、その頻度は大きくなく、且つその面積は小さいことを示している。一方、白やベージュは毛として頻出しており、全ての画像に必ず多く含まれ、ほぼ画像の全面を覆うことを示している。また、灰色は検出対象画像２０１である特定の画像に多く含まれるが、必ずしも全ての画像で多く含まれる訳ではなく、画像検出の特徴としては適切ではないことを示している。
【００４４】
次に、本実施形態に係る画像処理装置による画像処理方法の処理手順を説明する。
図９は、本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置による画像処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。
図９に示すフローチャートの処理では、入力画像２１１から検出対象画像２０１に類似する領域を検出するものであり、画像特徴辞書２０３を入力とし、フローチャートの途中の処理で取得する入力画像２１１上の検出領域２１６を出力とする。ここで、画像特徴辞書２０３（の一部）の一例を図５に示し、入力画像２１１の一例を図３（Ａ）に示し、検出領域２１６の一例を図３（Ｂ）の３０３に示す。
【００４５】
まず、図９のステップＳ９０１において、画像処理装置１００は、近似入力画像２０４を取得する。
図６は、図２に示す近似入力画像２０４の一例、及び、生起頻度の算出に用いるサンプリング点の一例を示す図である。具体的に、図６（Ａ）に、近似入力画像２０４の一例を示す。本実施形態では、近似入力画像２０４と入力画像２１１は同一の撮像素子１０１から取得するものとし、後述する図９のステップＳ９０２〜ステップＳ９０４の実行時間の分だけその取得時刻が異なるものとする。且つ、後述する図９のステップＳ９０２において、近似入力画像２０４から画像特徴を推定した結果が、入力画像２１１上の画像特徴を十分に近似できる程度に類似しているものとする。また、上記の条件を満たしていれば、近似入力画像２０４は、画像の縮小・切り取り・インターレース走査等が施されていても構わない。
【００４６】
続いて、図９のステップＳ９０２において、図２の生起頻度算出部２０５は、図９のステップＳ９０１で取得した近似入力画像２０４から、画像特徴辞書２０３に含まれる画像特徴のそれぞれについて、画像特徴の生起頻度を推定し、推定生起頻度２０６とする。
図７は、本発明の第１の実施形態を示し、図２の推定生起頻度２０６、特徴情報量２０８及び選択画像特徴２１０の一例を示す図である。ここで、図７（Ａ）は、図６（Ａ）に示す近似入力画像２０４から求めた各種の情報が示されており、本ステップで求めた推定生起頻度２０６の一例が図７（Ａ）の７０２に示されている。
【００４７】
画像特徴の算出手法は任意である。本実施形態では、近似入力画像２０４上に少数のサンプリング点を設け、それぞれのサンプリング点が示すピクセルについて、図８のステップＳ８０１における方法と同様に色クラスタを求め、色クラスタごとにその生起頻度を求めるものとする。図６（Ｂ）に、近似入力画像２０４上に設定したサンプリング点を示す。このサンプリング点の設置方法は任意であり、例えば、画像上の位置ごとの被写体の存在確率が事前に不明ないし均一と想定するならば、最大エントロピー原理に従い等間隔でよい。或いは追尾技術や何らかのユーザーインタラクション等により被写体の存在確率が事前に分かっているならば、その存在確率に応じてサンプリング点の間隔を変更してもよい。例えば、図７（Ａ）の推定生起頻度７０２に示すサンプル画像特徴では、サンプリングの結果、特徴量ＩＤが「１」の黒色は１回、特徴量ＩＤが「２」の白色では６００回発生したことを示す。或いは、画像特徴の算出手法には、例えば、近似入力画像２０４に縮小・切り出しなどの画像変形を施してその変形後の画像に対して画像特徴の生起頻度を求めるなどの手法があり得る。
【００４８】
続いて、図９のステップＳ９０３において、図２の情報量取得部２０７は、画像特徴辞書２０３と推定生起頻度２０６から、個々の画像特徴が発生した場合に、その発生が検出対象画像２０１の存在確率にもたらす特徴情報量２０８を得る。この特徴情報量２０８の一例を図７（Ａ）の７０３に示す。情報量の演算には任意の尺度が適用可能であるが、ここでは選択情報量、即ち自己エントロピーを採用する。即ち、ある事象の発生確率、ここでは画像特徴の発生確率が事前に判明している場合のその事象の発生が持つ情報量である。ある事象の発生確率をＰｒｏｂ（Ｅ）とするときに、自己エントロピーは、−ｌｏｇ（Ｐｒｏｂ（Ｅ））で示される。
ここで、ある画像特徴の発生確率は、その画像特徴について、図９のステップＳ９０２で求めた推定生起頻度２０６を画像特徴辞書２０３内の生起頻度で割れば求められる。この特徴情報量２０８の用途は、後述する図９のステップＳ９０４における大小の比較のみであるため、確率の母集合に関わる近似入力画像２０４の画素数や検出対象画像２０１の画素数等は無視できる。ここで、情報量の取得のために画像特徴間での除算を行うことになるため、この特徴量はその２つの特徴間に除算が定義可能でなければならない。この特徴量には、例えば、ヒストグラムが適用可能である。また、サンプリング手法が任意の点もしくはその周囲から画像特徴を取得する手法であるなら、被写体領域の内側である限り、どの点からサンプリングしても同様の特徴が取得可能であることが望ましい。
例えば、図８のステップＳ８０１で記載した色クラスタ画像特徴、或いは例えば上記の非特許文献２に記載のテクスチャ特徴、或いは色クラスタやテクスチャなどの共起の頻度、などが適用可能である。例えば、図７（Ａ）の７０３に示す特徴情報量は、特徴量ＩＤが「１」の黒色では、３．０である。これは、特徴量ＩＤが「１」の黒色では、図５の画像特徴辞書２０３に従ってその生起頻度５０２は１０００であり、一方で図７（Ａ）に記載の推定生起頻度７０２は１であるため、−ｌｏｇ（１／１０００）により、３．０となる。同様に、図７（Ａ）の７０３に示す特徴情報量は、特徴量ＩＤが「２」の白色では−ｌｏｇ（６００／３０００）で０．７となり、特徴量ＩＤが「３」のベージュ色では−ｌｏｇ（８０／４０００）で１．７となる。
【００４９】
続いて、図９のステップＳ９０４において、図２の特徴選択部２０９は、図９のステップＳ９０３で求めた特徴情報量２０８に基づいて特徴を選択し、選択画像特徴２１０を求める。選択画像特徴２１０の一例を図７（Ａ）の７０４に○として示す。具体的に、本ステップでは、図９のステップＳ９０３で求めた特徴情報量２０８が大きい順に任意個の画像特徴を選択する。この画像特徴を選ぶ個数は事前に決定してもよい。或いは後述する検出部２１２が用いるＲＡＭ１０５の容量やＣＰＵ１０３の処理能力が画像特徴の個数に応じて変動するなら、その変動を考慮して決定してもよい。また、例えば、特徴情報量２０８の平均を求めてその平均以下の、ないし閾値以下の特徴情報量を持つ特徴量はノイズと考え、選択しないなどの処理をしてもよい。この閾値は、本質的には図８のステップＳ８０１で検出対象画像２０１から得た画像特徴の生起頻度の総数と、図９のステップＳ９０２で近似入力画像２０４から得た推定生起頻度の総数との比に比例する。但し、この閾値は、検出対象画像２０１の網羅性、推定生起頻度２０６の確からしさ、近似入力画像２０４と入力画像２１１の類似度などによる変動を考慮し設定されるべきである。或いは推定生起頻度２０６が０となる画像特徴は特徴情報量２０８が無限大であると考えて優先的に扱う、或いは一切発生しないリスクを考慮して異なる画像特徴も同時に選択する、などの処理を加えてもよい。
例えば、図７（Ａ）の７０４では、最大の特徴情報量を持つ特徴量ＩＤが「１」の黒色、及び、特徴量ＩＤが「３」のベージュ色が選ばれたことになる。ここで、画像特徴辞書２０３では、特徴量ＩＤが「１」の場合は生起頻度５０２と頻度閾値５０３の双方において最大値は持たず、よって入力画像２１１の特徴分布を未知とした場合の最大エントロピー原理的には選択され得ない。しかしながら、特徴量ＩＤが「１」の黒色は、特徴情報量２０８に基づけば選択される。直感的には、これは、近似入力画像２０４全体で黒色の画像特徴の発生頻度が低く、且つ黒色は検出対象画像２０１に高確率で含まれることが事前に分かっているのなら、その黒色を優先的に画像特徴として選択することに相当する。
【００５０】
続いて、図９のステップＳ９０５において、図２の検出部２１２は、入力画像２１１を取得する。入力画像２１１の一例を図３（Ａ）に示す。入力画像２１１は、撮像素子１０１から取得する。
【００５１】
続いて、図９のステップＳ９０６において、図２の検出部２１２は、図９のステップＳ９０５で取得した入力画像２１１と図９のステップＳ９０４で得た選択画像特徴２１０に基づいて、検出領域２１６を求める。本ステップの詳細な処理については後述する。但し、検出領域２１６を求めるアルゴリズムは、特徴量の一部のみを選択的に用いることで精度を落とさずに高速化が可能なアルゴリズムである限り任意である。
【００５２】
以上、図９のステップＳ９０６で求めた検出領域２１６が図９のフローチャートの出力である。
【００５３】
次に、図９のステップＳ９０６における検出領域を求める処理手順を説明する。
図１０−１は、図９のステップＳ９０６における検出領域を求める処理手順の一例を示すフローチャートである。
図１０−１に示すフローチャートの処理では、入力画像２１１、選択画像特徴２１０及び画像特徴辞書２０３を入力とし、検出領域２１６を出力とする。ここで、入力画像２１１の一例を図３（Ａ）に示し、選択画像特徴２１０の一例を図７（Ａ）の７０４（特徴量ＩＤが「１」と特徴量ＩＤが「３」）に示し、画像特徴辞書２０３の一例を図５に示す。また、入力画像２１１上の検出領域２１６の一例を図３（Ｂ）の３０３に示す。
【００５４】
この図１０−１に示すフローチャートが説明するアルゴリズムは、上記の非特許文献３に記載の手法に類似する。即ち、画像中のある部分領域が検出対象被写体を含む場合に満たされるべき不等式を事前に定義しておき、その不等式に基づき画像内を分割探索し、この分割探索と特徴量取得とを組み合わせる。上記の非特許文献３によれば、積分画像により識別不等式の結果は定数時間で得られ、且つ画像内を分割探索していくため、計算量をその画素数に比例以下に抑え込むことができる。
【００５５】
まず、図１０−１のステップＳ１００１において、図２の検出部２１２は、入力画像２１１の全領域を処理中領域とし、さらに、検出誤差最小値を取り得る限り最大（極大）の値とする。この図１０−１のステップＳ１００１の処理は、後述する図１０−１のステップＳ１００２〜ステップＳ１００５のループに対する初期化である。処理中領域はループにおいて着目している画像上の領域を保持し、検出誤差最小値はループにおいて用いる特徴量の組み合わせにおいて発生し得る最大の検出誤差を保持する。
【００５６】
続いて、図１０−１のステップＳ１００２において、図２の検出部２１２は、選択画像特徴２１０に含まれるそれぞれの画像特徴について、図１０−１のステップＳ１００３〜ステップＳ１００５の処理を繰り返す。
【００５７】
まず、図１０−１のステップＳ１００３において、図２の検出部２１２は、図１０−１のステップＳ１００２で着目した画像特徴について、その画像特徴の積分画像を生成する。この画像特徴の取得手法は、図８のステップＳ８０１で記載した画像特徴の取得手法と等しい。
【００５８】
続いて、図１０−１のステップＳ１００４において、図２の検出部２１２は、図１０−１のステップＳ１００２で着目した画像特徴について、画像特徴辞書２０３を参照し、その画像特徴の頻度閾値を求める。画像特徴辞書２０３内の頻度閾値を図５の５０３に示す。
【００５９】
続いて、図１０−１のステップＳ１００５において、図２の検出部２１２は、図１０−１のステップＳ１００２で着目した画像特徴について、画像特徴辞書２０３を参照し、その検出誤差を求める。そして、図２の検出部２１２は、従来の検出誤差最小値と画像特徴辞書２０３から得た検出誤差とを比較し、小さい方を検出誤差最小値に設定する。画像特徴辞書２０３内の検出誤差を図５の５０４に示す。
【００６０】
以上、図１０−１のステップＳ１００２〜ステップＳ１００５のループが終了したら、図１０−１のステップＳ１００６に進む。
図１０−１のステップＳ１００６に進むと、図２の検出部２１２内の粗検出部２１３は、図１０−１のステップＳ１００１で初期化した処理中領域を探索して粗検出領域２１４を求める。本ステップの詳細な処理については後述する。また、入力画像２１１上に得られた粗検出領域２１４を図３（Ｂ）の３０１に示す。
【００６１】
続いて、図１０−１のステップＳ１００７において、図２の検出部２１２は、図１０−１のステップＳ１００６で求めた粗検出領域２１４を図１０−１のステップＳ１００５で更新した検出誤差最小値の分だけ拡大する。この粗検出領域２１４の拡大処理は、例えば、粗検出領域２１４の中央を同一とし、且つ、粗検出領域２１４の縦横それぞれについて検出誤差最小値を掛けた積をその縦横に持つ矩形領域を求めればよい。入力画像２１１上の粗検出領域２１４を拡大した領域を図３（Ｂ）の３０２に示す。
【００６２】
続いて、図１０−１のステップＳ１００８において、図２の検出部２１２内の精検出部２１５は、図１０−１のステップＳ１００７で拡大した粗検出領域２１４から検出領域２１６を取得する。検出領域２１６の一例を図３（Ｂ）の３０３に示す。具体的には、図８のステップＳ８０４において図２の辞書生成部２０２で事前に求めた精検出辞書に対応する物体検出を拡大した粗検出領域２１４に適用する。
【００６３】
以上、図１０−１のステップＳ１００８で得た検出領域２１６が図１０−１のフローチャートの出力である。
【００６４】
次に、図１０−１のステップＳ１００６における処理中領域を探索して粗検出領域を求める処理手順を説明する。
図１０−２は、図１０−１のステップＳ１００６における処理中領域を探索して粗検出領域を求める処理手順の一例を示すフローチャートである。
図１０−２に示すフローチャートの処理では、入力画像２１１、選択画像特徴２１０、頻度閾値、積分画像及び処理中領域を入力とする。入力画像２１１は図９のステップＳ９０５、選択画像特徴２１０は図９のステップＳ９０４、頻度閾値は図１０−１のステップＳ１００４、積分画像は図１０−１のステップＳ１００３でそれぞれ取得されたものである。また、処理中領域は図１０−１のステップＳ１００１で初期化されたものが使用されるが、後述する図１０−２のステップＳ１０１３で再帰的に更新される。入力画像２１１の一例を図３（Ａ）、選択画像特徴を図７の７０４、頻度閾値を図５の５０３に示す。
【００６５】
まず、図１０−２のステップＳ１０１０において、図２の粗検出部２１３は、処理中領域を２つに分割し、それぞれ分割領域とする。ここでは、処理中領域の長辺を二分割するものとするが、求める粗検出領域２１４の精度や入力画像２１１の構図などによって異なる分割手法が適用可能である。
【００６６】
続いて、図１０−２のステップＳ１０１１において、図２の粗検出部２１３は、図１０−２のステップＳ１０１０で分割したそれぞれの分割領域について、選択画像特徴２１０のそれぞれの画像特徴の生起頻度を取得する。この生起頻度の取得は、図１０−１のステップＳ１００３で作成した積分画像を用いることで、定数時間で実行できる。
【００６７】
続いて、図１０−２のステップＳ１０１２において、図２の粗検出部２１３は、図１０−２のステップＳ１０１１で取得した生起頻度に基づいて、二分探索を継続するか否かを判断する。そして、この判断の結果、二分探索を継続する場合には、図１０−２のステップＳ１０１３に進み、一方、二分探索を継続しない場合には、図１０−２のステップＳ１０１４に進む。但し、この判断手法は、上記の非特許文献３が示唆するように、求める粗検出領域２１４の精度や入力画像２１１の構図などにより異なる判断手法が適用可能である。
本実施形態では、例えば、処理中領域が十分に大きく、且つ図１０−２のステップＳ１０１０で取得した分割領域の一方のみで検出対象画像２０１を含むなら、二分探索を継続するとする。ここで、ある分割領域が検出対象画像２０１を含むとは、図１０−２のステップＳ１０１１で取得した分割領域の画像特徴の生起頻度の全てが、図１０−１のステップＳ１００４で取得した頻度閾値よりも大きい（超える）場合である。処理中領域の大きさが検出対象画像２０１の大きさを下回った場合や、両方の分割画像で検出対象画像２０１を含むか含まないかの結果が一致するなら、過分割と判断し、探索を終了する。但し、本実施形態では、頻度閾値を、検出対象画像２０１を含む画像が満たすべき生起頻度の最小値としたが、最大値であっても構わない。この場合、ある分割領域が検出対象画像２０１を含むとは、分割領域の画像特徴の生起頻度の全てが頻度閾値よりも小さい場合である。
【００６８】
図１０−２のステップＳ１０１３に進むと、図２の粗検出部２１３は、画像特徴の生起頻度が頻度閾値を超えた部分領域を処理中領域として、再帰的に、図１０−２における処理中領域を探索して粗検出領域２１４を求める。
【００６９】
一方、図１０−２のステップＳ１０１４に進むと、図２の粗検出部２１３は、処理中領域を粗検出領域２１４とする。このとき、処理中領域が入力画像２１１の大きさと等しく、且つ両方の分割画像が検出対象を含まないと判断された場合、入力画像２１１内に検出対象を含むか否かは不定である。よって、この場合、図１０−２のステップＳ１０１０で分割手法を変更して図１０−２のフローチャートの処理を再度実行することが望ましい。
【００７０】
図１０−２のステップＳ１０１２で二分探索を継続するか否かの判断に関わらず、このフローチャートの処理を終了する。再帰処理が全て終了した後に、図１０−２のステップＳ１０１４で求めた粗検出領域２１４がこのフローチャートの出力である。
【００７１】
以下、本発明によって、近似入力画像２０４の変化に応じて、検出部２１２の処理を高速に終了もしくは単位時間当たりの検出精度の向上が期待できる理由を述べる。
先立って、図９を用いて、ステップＳ９０１の処理で図６（Ａ）に示す近似入力画像２０４が得られた場合に、選択画像特徴２１０として図７（Ａ）の黒色及びベージュ色が選択されることは説明した。ここで、例えば、ステップＳ９０１の処理で図１１（Ａ）に示す近似入力画像２０４が得られ、ステップＳ９０２〜ステップＳ９０３の処理で図７（Ｂ）に示す推定生起頻度７０６と特徴情報量７０７が得られたとする。この場合、ステップＳ９０４において、特徴情報量７０７に基づいて選択画像特徴７０８が選択されるため、選択画像特徴７０８として白色とベージュ色が選択される。即ち、本実施形態によれば、近似入力画像２０４中の推定生起頻度２０６に応じて選択画像特徴２１０は変化する。
【００７２】
また、先立って、図１０−１及び図１０−２を用いて、ステップＳ１００６の処理で図３（Ａ）に示す入力画像２１１に対して、選択画像特徴２１０として図７（Ａ）の黒色及びベージュ色を用いた場合の粗検出領域２１４を図３（Ｂ）の３０１に示した。このときの、図３（Ａ）の入力画像２１１の色の分布を示したものを図１２（Ａ）に示し、その上の粗検出領域を図１２（Ｂ）の１２０１に示す。ある画像特徴が高い特徴情報量２０８を持つと言うことは、その画像特徴が近似入力画像２０４中に発生する頻度が低いか、その画像特徴が検出対象画像２０１中に発生する頻度が高いか、もしくはその双方を意味する。前者の、ある画像特徴が入力画像２１１中に発生する頻度が低いということは、その画像特徴に基づき求められた粗検出領域２１４は確率的に小さくなりやすいことを意味する。また、後者の、ある画像特徴が検出対象画像２０１中に発生する頻度が高いということは、その画像特徴に基づき求められた粗検出領域２１４における検出対象画像２０１が占める割合、即ち検出領域２１６が確率的に大きくなりやすいことを意味する。
【００７３】
ところで、図２の精検出部２１５は、図８のステップＳ８０４の処理で記載したように、一般に画像領域内の任意の部分画像を網羅的に走査する部分と、その部分画像についての多数の条件判定を行う部分から構成される。この精検出部２１５は、上記の特許文献１が言及するように一般に演算量が大きく、粗検出部２１３に比しても演算量は十分に大きい。ここで、粗検出領域２１４が小さくなりやすいのであれば、精検出部２１５が網羅的に走査する領域が小さくなりやすく、即ち処理を高速に終了しやすくなることを意味する。また、粗検出領域２１４における検出対象画像２０１が占める領域が大きくなりやすいのであれば、部分画像の走査を大きい部分画像から小さい部分画像に向けて行うことで、検出領域が早期に検出されやすくなる、即ち処理を早期に終了しやすくなることを意味する。よって、精検出部２１５の走査を画面全体ないし特徴情報量を考慮しない粗検出領域２１４に対して施す場合に比べると、本実施形態が示す精検出部２１５の実行は、高速に終了するか、もしくは単位時間あたりの走査回数を増加させる。ここで、単位時間あたりの走査回数の増加は、単位時間当たりの走査密度の向上、検出精度の向上を意味する。
【００７４】
また、先立って、近似入力画像２０４の変化に応じて、特徴情報量２０８が大きな選択画像特徴２１０を選択することを示した。同様に、特徴情報量２０８が大きければ検出部２１２の処理を高速に終了、もしくは単位時間当たりの検出精度の向上が実現可能であることを示した。よって、本実施形態によれば、近似入力画像２０４の変化に応じて、確率的に、検出部２１２の処理を高速に終了もしくは単位時間当たりの検出精度の向上を期待できる。
【００７５】
また、本実施形態によれば、図９のステップＳ９０２〜ステップＳ９０４が示すように、近似入力画像２０４から選択画像特徴２１０を求めている。これにより、図９のステップＳ９０２〜ステップＳ９０４の処理は入力画像２１１の取得前に実行可能であり、よって図９のステップＳ９０５における入力画像２１１の取得からステップＳ９０６の検出領域２１６を求めるまでの実行時間が短縮される。先に述べた通り、本実施形態によれば、図２の検出部２１２における検出精度の向上、即ち図９のステップＳ９０６の単位時間当たりの検出精度の向上が可能であり、よって、確率的に、リアルタイム応答性の向上を期待できる。
【００７６】
（第２の実施形態）
上述した第１の実施形態における図２の粗検出部２１３の処理として、上記の非特許文献１と類似する手法を適用してもよい。この場合、入力画像２１１内のあらゆる部分画像に対し、部分画像内の選択画像特徴２１０の分布と画像特徴辞書２０３内の生起頻度の割合との相関が高い場所を粗検出領域２１４として求める形態を採る。その後、その相関が高い場所である粗検出領域２１４に対し、精検出部２１５の処理を適用する。
【００７７】
（第３の実施形態）
上述した第１の実施形態における図２の近似入力画像２０４に入力画像２１１と同一の画像を適用してもよい。これにより、動画ではなく、単一の静止画である入力画像２１１から、検出対象画像２０１に類似する領域を検出することができる。
【００７８】
（第４の実施形態）
上述した第１の実施形態における図２の近似入力画像２０４及び入力画像２１１は、図１の撮像素子１０１から取得された画像ではなく、何らかの動画ファイル中で互いに近接する２枚のフレームであってもよい。これにより、過去に撮影済みの動画に対して検出対象画像２０１に類似する領域を検出することができる。
【００７９】
（その他の実施形態）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。
即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
このプログラム及び当該プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、本発明に含まれる。
【００８０】
なお、上述した本発明の実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。即ち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【符号の説明】
【００８１】
２０１  検出対象画像、２０２  辞書生成部、２０３  画像特徴辞書、２０４  近似入力画像、２０５  生起頻度算出部、２０６  推定生起頻度、２０７  情報量取得部、２０８  特徴情報量、２０９  特徴選択部、２１０  選択画像特徴、２１１  入力画像、２１２  検出部、２１３  粗検出部、２１４  粗検出領域、２１５  精検出部、２１６  検出領域
【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１０−１】
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【図１０−２】
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【図１１】
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【図１２】
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