(57)【要約】【目的】  処理対象画像に対する物体の識別精度や検出精度を向上させることができる画像特徴を、計算量を増大させることなく求めることができる画像特徴取得システム、方法及びプログラム、並びに上記画像特徴を使用した画像処理システム、方法及びプログラムを提供する。【構成】  処理対象画像を構成する各画素の輝度勾配方向ヒストグラムから、複数の画素から成る各セルの輝度勾配方向ヒストグラムを求めるセル特徴取得手段と、複数のセルから成る各ブロックについて、各ブロックを構成する複数のセル中から予め選択された３個以上の個数の各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから、前記各ブロック内における高次局所共起特徴を求める高次局所共起特徴取得手段とを備えたものである。【選択図】    図１
2014010544.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象画像を構成する各画素の輝度勾配方向ヒストグラムから、複数の画素から成る各セルの輝度勾配方向ヒストグラムを求めるセル特徴取得手段と、
複数のセルから成る各ブロックについて、各ブロックを構成する複数のセル中から予め選択された３個以上の個数（各ブロック内の全セル数より少ない個数）の各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから、前記各ブロック内における高次局所共起特徴を求める高次局所共起特徴取得手段と、
を備えたことを特徴とする画像特徴取得システム。
【請求項２】
処理対象画像を構成する各画素の輝度勾配方向ヒストグラムから、複数の画素から成る各セルの輝度勾配方向ヒストグラムを取得するセル特徴取得手段と、
複数のセルから成る各ブロックについて、各ブロックを構成する複数のセル中から２個ずつ順次選択される各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから、前記各ブロック内における２次局所共起特徴を求める２次局所共起特徴取得手段と、
複数のセルから成る各ブロックについて、各ブロックを構成する複数のセル中から予め選択された３個以上の個数（各ブロック内の全セル数より少ない個数）の各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから、前記各ブロック内における高次局所共起特徴を求める高次局所間共起特徴取得手段と、
前記２次局所共起特徴に前記高次局所共起特徴を合わせて正規化する正規化手段と、
を備えたことを特徴とする画像特徴取得システム。
【請求項３】
請求項１又は２のいずれかにおいて、前記高次局所共起特徴取得手段は、前記選択された３個以上の各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから求められる積、最小値、調和平均、相加平均、及び最大値の中の少なくとも１つを、前記各ブロック内における高次局所共起特徴として取得するものである、ことを特徴とする画像特徴取得システム。
【請求項４】
請求項１から３までのいずれかにおいて、前記高次局所共起特徴取得手段は、各ブロックを構成する複数のセル中から、前記ブロック内の各セル間の距離に基づいて、前記３個以上のセルを選択するものである、ことを特徴とする画像特徴取得システム。
【請求項５】
請求項２において、前記２次局所共起特徴取得手段は、前記各ブロック内の全てのセルではなくその中から予め選択された複数のセル中から２個ずつ順次選択される各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから、前記各ブロック内における２次局所共起特徴を求めるものである、ことを特徴とする画像特徴取得システム。
【請求項６】
請求項１から５までのいずれかの画像特徴取得システムにより取得された高次局所共起特徴を少なくとも使用して、処理対象画像が検出対象を含むかどうかを検出もしくは識別するか又は処理対象画像から検出対象を抽出する処理手段を備えたことを特徴とする画像処理システム。
【請求項７】
処理対象画像を構成する各画素の輝度勾配方向ヒストグラムから、複数の画素から成る各セルの輝度勾配方向ヒストグラムを求めるステップと、
複数のセルから成る各ブロックについて、各ブロックを構成する複数のセル中から予め選択された３個以上の個数（各ブロック内の全セル数より少ない個数）の各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから、前記各ブロック内における高次局所共起特徴を求めるステップと、
を含むことを特徴とする画像特徴取得方法。
【請求項８】
処理対象画像を構成する各画素の輝度勾配方向ヒストグラムから、複数の画素から成る各セルの輝度勾配方向ヒストグラムを取得する第１ステップと、
複数のセルから成る各ブロックについて、各ブロックを構成する複数のセル中から２個ずつ順次選択される各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから、前記各ブロック内における２次局所共起特徴を求める第２ステップと、
前記第２ステップと同時に又は相前後して、複数のセルから成る各ブロックについて、各ブロックを構成する複数のセル中から予め選択された３個以上の個数（各ブロック内の全セル数より少ない個数）の各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから、前記各ブロック内における高次局所共起特徴を求める第３ステップと、
前記２次局所共起特徴に前記高次局所共起特徴を合わせて正規化する第４ステップと、
を含むことを特徴とする画像特徴取得方法。
【請求項９】
請求項７又は８のいずれかにおいて、前記高次局所共起特徴を取得するステップは、前記選択された３個以上の各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから求められる積、最小値、調和平均、相加平均、及び最大値の中の少なくとも１つを、前記各ブロック内における高次局所共起特徴として取得するものである、ことを特徴とする画像特徴取得方法。
【請求項１０】
請求項７から９までのいずれかにおいて、前記高次局所共起特徴を取得するステップは、各ブロックを構成する複数のセル中から、前記ブロック内の各セル間の距離に基づいて、前記３個以上のセルを選択するものである、ことを特徴とする画像特徴取得方法。
【請求項１１】
請求項８において、前記２次局所共起特徴を取得するステップは、前記各ブロック内の全てのセルではなくその中から予め選択された複数のセル中から２個ずつ順次選択される各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから、前記各ブロック内における２次局所共起特徴を求めるものである、ことを特徴とする画像特徴取得方法。
【請求項１２】
請求項７から１１までのいずれかの画像特徴取得方法により取得された高次局所共起特徴を少なくとも使用して、処理対象画像が検出対象を含むかどうかを検出もしくは識別するか又は処理対象画像から検出対象を抽出する処理ステップを含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１３】
処理対象画像を構成する各画素の輝度勾配方向ヒストグラムから、複数の画素から成る各セルの輝度勾配方向ヒストグラムを求める機能と、
複数のセルから成る各ブロックについて、各ブロックを構成する複数のセル中から予め選択された３個以上の個数（各ブロック内の全セル数より少ない個数）の各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから、前記各ブロック内における高次局所共起特徴を求める機能と、
を実現するための画像特徴取得用プログラム。
【請求項１４】
処理対象画像を構成する各画素の輝度勾配方向ヒストグラムから、複数の画素から成る各セルの輝度勾配方向ヒストグラムを取得する機能と、
複数のセルから成る各ブロックについて、各ブロックを構成する複数のセル中から２個ずつ順次選択される各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから、前記各ブロック内における２次局所共起特徴を求める機能と、
複数のセルから成る各ブロックについて、各ブロックを構成する複数のセル中から予め選択された３個以上の個数（各ブロック内の全セル数より少ない個数）の各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから、前記各ブロック内における高次局所共起特徴を求める機能と、
前記２次局所共起特徴に前記高次局所共起特徴を合わせて正規化する機能と、
を実現するための画像特徴取得用プログラム。
【請求項１５】
請求項１３又は１４のいずれかにおいて、前記高次局所共起特徴を取得する機能は、前記選択された３個以上の各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから求められる積、最小値、調和平均、相加平均、及び最大値の中の少なくとも１つを、前記各ブロック内における高次局所共起特徴として取得するものである、ことを特徴とする画像特徴取得用プログラム。
【請求項１６】
請求項１３から１５までのいずれかにおいて、前記高次局所共起特徴を取得する機能は、各ブロックを構成する複数のセル中から、前記ブロック内の各セル間の距離に基づいて、前記３個以上のセルを選択するものである、ことを特徴とする画像特徴取得用プログラム。
【請求項１７】
請求項１４において、前記２次局所共起特徴を取得する機能は、前記各ブロック内の全てのセルではなくその中から予め選択された複数のセル中から２個ずつ順次選択される各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから、前記各ブロック内における２次局所共起特徴を求めるものである、ことを特徴とする画像特徴取得用プログラム。
【請求項１８】
請求項１３から１７までのいずれかの画像特徴取得用プログラムの実行により取得された高次局所共起特徴を少なくとも使用して、処理対象画像が検出対象を含むかどうかを検出もしくは識別するか又は処理対象画像から検出対象を抽出する処理機能を実現するための画像処理用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車載カメラや監視カメラなどで使用可能な画像特徴抽出のため又は画像認識等の画像処理のためのシステム、方法又はプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、人物検出等の物体検出の分野において局所領域の勾配特徴が注目されているが、局所領域内での勾配分布特徴のみでは高い検出精度を得ることが難しいという問題があった。例えば、特許文献１は、局所領域における勾配特徴を用いて検出用の学習器を作成し、次に複数の領域における学習器の出力を組み合わせてさらに学習器に接続することにより共起特徴を得て検出精度の向上を図ることを提案している。また、特許文献２は、局所領域内での勾配分布の要素を共起させることで高次元の特徴量を得て検出精度の向上を図ることを提案している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−３０１１０４号公報
【特許文献２】特開２０１１−１１８８３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１においては、十分な検出精度が確保されていないし、計算時間（２段目の学習停止）の改善も不十分である。また、特許文献２においても、検出精度の更なる向上について及び高次元の特徴量を使用することにより生じる計算量の増大の問題については全く示唆されていない。
【０００５】
本発明は、従来より提案されている特徴量と比較してより高精度に物体を識別又は検出可能な局所領域内での勾配分布の要素の共起により得られる特徴を提案し、さらに、共起させる際の演算子、高次化の際の要素選択に関する知見を加え、設計者の意図する計算時間と検出精度のトレードオフを満たすような検出器の製作などを提案するものである。すなわち、本発明は、従来のＦＩＮＤ特徴量などのような２次共起特徴を使用した処理対象画像に対する物体の識別又は検出と比較して、処理対象画像に対する物体の識別精度や検出精度を向上させることができる画像特徴を、計算量を増大させることなく求めることができる画像特徴取得システム、方法及びプログラム、並びに上記画像特徴を使用した画像処理システム、方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
以上のような課題を解決するための本発明による画像特徴取得システムは、処理対象画像を構成する各画素の輝度勾配方向ヒストグラムから、複数の画素から成る各セルの輝度勾配方向ヒストグラムを求めるセル特徴取得手段と、複数のセルから成る各ブロックについて、各ブロックを構成する複数のセル中から予め選択された３個以上の個数（各ブロック内の全セル数より少ない個数）の各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから、前記各ブロック内における高次局所共起特徴を求める高次局所共起特徴取得手段と、を備えたことを特徴とするものである。
【０００７】
また、本発明による画像特徴取得システムにおいては、処理対象画像を構成する各画素の輝度勾配方向ヒストグラムから、複数の画素から成る各セルの輝度勾配方向ヒストグラムを取得するセル特徴取得手段と、複数のセルから成る各ブロックについて、各ブロックを構成する複数のセル中から２個ずつ順次選択される各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから、前記各ブロック内における２次局所共起特徴を求める２次局所共起特徴取得手段と、複数のセルから成る各ブロックについて、各ブロックを構成する複数のセル中から予め選択された３個以上の個数（各ブロック内の全セル数より少ない個数）の各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから、前記各ブロック内における高次局所共起特徴を求める高次局所間共起特徴取得手段と、前記２次局所共起特徴に前記高次局所共起特徴を合わせて正規化する正規化手段と、を備えたことを特徴とするものである。
【０００８】
また、本発明による画像特徴取得システムにおいては、前記高次局所共起特徴取得手段は、前記選択された３個以上の各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから求められる積、最小値、調和平均、相加平均、及び最大値の中の少なくとも１つを、前記各ブロック内における高次局所共起特徴として取得するものであることが望ましい。
【０００９】
また、本発明による画像特徴取得システムにおいては、前記高次局所共起特徴取得手段は、各ブロックを構成する複数のセル中から、前記ブロック内の各セル間の距離に基づいて、前記３個以上のセルを選択するものであることが望ましい。
【００１０】
また、本発明による画像特徴取得システムにおいては、前記２次局所共起特徴取得手段は、前記各ブロック内の全てのセルではなくその中から予め選択された複数のセル中から２個ずつ順次選択される各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから、前記各ブロック内における２次局所共起特徴を求めるものであることが望ましい。
【００１１】
また、本発明による画像処理システムは、前記画像特徴取得システムにより取得された高次局所共起特徴を少なくとも使用して、処理対象画像が検出対象を含むかどうかを検出もしくは識別するか又は処理対象画像から検出対象を抽出する処理手段を備えたことを特徴とするものである。
【００１２】
なお、本発明は、各請求項に記載のように、それをシステムとして実現することだけでなく、それを方法として実現すること、又はそれをコンピュータプログラムとして実現することも可能である。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、処理対象画像を構成する複数の画素から成る各セルの輝度勾配方向ヒストグラムを求め、複数のセルから成る各ブロックについて、各ブロックを構成する複数のセル中から予め選択された３個以上の個数（各ブロック内の全セル数より少ない個数）の各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから、前記各ブロック内における高次共起特徴を求め（さらに前記各ブロック内における高次共起特徴を正規化等して）、これを処理対象画像に対する物体の識別又は検出のために使用するようにしたので、従来のＦＩＮＤ特徴量などのような２次共起特徴を使用した場合と比較して、処理対象画像に対する物体の識別精度や検出精度を計算量を増大化させることなく向上させることができるようになる。
【００１４】
特に、本発明において、前記各ブロック内における高次共起特徴を、従来より採用されている前記各ブロック内における２次共起特徴（各ブロックを構成する複数のセル中から２個ずつ順次選択される各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから得られる各ブロック内における２次共起特徴）と合わせた上で正規化等して、それを処理対象画像に対する物体の識別又は検出のために使用するようにしたときは、従来のノイズに強い２次共起特徴を使用した物体の識別又は検出手法に記述能力が高い高次共起特徴を付加することができるので、より高精度でノイズに強い識別又は検出を実現することができる。
【００１５】
また、本発明において、前記選択された３個以上の各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから求められる積、最小値、調和平均、相加平均、及び最大値の中の少なくとも１つを、前記各ブロック内における高次共起特徴として求めるようにしたときは、積、最小値、調和平均、相加平均、及び最大値の中から処理対象画像又は識別・検出対象物体の特性に適した共起特徴を選択して、より高精度な処理対象画像に対する物体の識別又は検出を行なうことができる。
【００１６】
また、本発明において、前記高次共起特徴を、前記ブロック内の各セル間の距離に基づいて選択された３個以上の各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから求めるようにしたときは、前記高次共起特徴を求めるための３個以上の各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの選択を、より適切に行なうことができる。
【００１７】
さらに、本発明において、前記各ブロック内における高次共起特徴を加える前記各ブロック内における２次共起特徴を、「前記各ブロック内の全てのセル」中から順次選択される２個の各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから求めるのではなく、「前記各ブロック内の全てのセル中から予め選択された複数のセル」中から順次選択される２個の各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから求めるようにしたときは、前記各ブロック内における高次共起特徴を、従来の前記各ブロック内における２次共起特徴に合わせて正規化等して、それを処理対象画像に対する物体の識別又は検出のために使用するようにした場合でも、全体の計算量の増大化を抑えることができる。
【００１８】
なお、本発明は、それをシステムとして実現することだけでなく、それを方法として実現すること、又はそれをコンピュータプログラムとして実現することも各請求項に記載のとおり可能であり、それらのいずれの場合でも同様の作用効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】ＦＩＮＤ特徴量の算出に使用される、複数画素から成る各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの作成方法を説明するための図である。
【図２】ＦＩＮＤ特徴量の算出に使用される、各ブロック内における共起特徴量の算出方法を説明するための図である。
【図３】本実施形態における高次局所共起特徴の算出方法を説明するための図である。
【図４】本実施形態の実験で使用した学習サンプルの例を示す図である。
【図５】本実施形態によるＨｉｇｈ−Ｏｒｄｅｒ−ＦＩＮＤ特徴量の算出において使用される３次の共起特徴の算出方法を説明するための図である。
【図６】本実施形態によるＨｉｇｈ−Ｏｒｄｅｒ−ＦＩＮＤ特徴量の算出において使用される４次の共起特徴の算出方法を説明するための図である。
【図７】本実施形態によるＨｉｇｈ−Ｏｒｄｅｒ−ＦＩＮＤ特徴量の算出において使用される４次の共起特徴の算出方法を説明するための図である。
【図８】本実施形態によるＨｉｇｈ−Ｏｒｄｅｒ−ＦＩＮＤ特徴量の算出において使用される非隣接セル間における２次の共起特徴の算出方法を説明するための図である。
【図９】本実施形態での識別実験において使用した評価用画像の例を示す図である。
【図１０】本実施形態での識別実験において図９の評価用画像を使用した識別結果を示すグラフである。
【図１１】本実施形態での人物検出実験において使用した検出用画像の例を示す図である。
【図１２】本実施形態での人物検出実験における、Ｈｉｇｈ−Ｏｒｄｅｒ−ＦＩＮＤ特徴量による人物検出とＦＩＮＤ特徴量による人物検出との検出結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の一実施形態を図面などを参照して説明する。近年、カメラ画像から自動的に人物を検出する技術は、監視画像から不審動作を検知する異常動作検出[南里卓也，大津展之，“複数人動画像からの異常物体動作検出”，電子情報通信学会技術研修報告．ＰＲＭＵ２００４−７７，Ｖｏｌ．１０４，Ｎｏ．２９１，ｐｐ．９−１６，２００４]や、運転支援システムとして車載カメラ画像を用いた歩行者検出技術の開発[Ｍ．Ｓｏｇａ，Ｓ．Ｈｉｒａｔｓｕｋａ，Ｈ．Ｆｕｋａｍａｃｈｉ，Ｙ．Ｎｉｎｏｍｉｙａ，“Ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ａ  Ｎｅａｒ  Ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ｉｍａｇｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ”，ｔｈｅ  １１ｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  ＩＥＥＥ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  ＩＴＳＣ，ｐｐ．１１６７−１１７２，２００８]、[馬場美也子，平塚誠良，中條直也，曽我峰樹，二宮芳樹（豊田中研），深町映夫（トヨタ自動車），“夜間歩行者検出”，ＶｉＥＷ２００８，ｐｐ．２２４−２２８，２００８]などにおいて重要性が高まっており、検出に有効な特徴量の研究が盛んに行われている。
【００２１】
歩行者検出及び人物検出法については、Ｖｉｏｌａらが提案した顔検出[Ｐａｕｌ．Ｖｉｌｏａ，Ｍｉｃｈａｅｌ  Ｊ．Ｊｏｎｅｓ，“Ｒｏｂｕｓｔ  Ｒｅａｌ−Ｔｉｍｅ  Ｆａｃｅ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ”，Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ，ｖｏｌ．５７，Ｎｏ２，ｐｐ．１３７−１５４，２００４]に代表されるように、局所特徴量を用いたものが多くある。人物検出に有効な局所特徴量として、領域の累積エッジ強度の比を特徴量とするＥｄｇｅ  Ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ  Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ（ＥＯＨ）[Ｋｏｂｉ  Ｌｅｖｉ，Ｙａｉｒ  Ｗｅｉｓｓ，“Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｏｂｊｅｃｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｆｒｏｍ  ａ  Ｓｍａｌｌ  Ｎｕｍｂｅｒ  ｏｆ  Ｅｘａｍｐｌｅｓ：ｔｈｅ  Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ  ｏｆ  Ｇｏｏｄ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ”，ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  ＣＶＰＲ，ｖｏｌ．２，ｐｐ．５３−６０，２００４]やエッジ同士をつなげた短い線、カーブを特徴量として表現するＥｄｇｅｌｅｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ[Ｂ．Ｗｕ，Ｒ．Ｎｅｖａｔｉａ，“Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｍｕｌｔｉｐｌｅ，ｐａｒｔｉａｌｌｙ  ｏｃｃｌｕｄｅｄ  ｈｕｍａｎｓ  ｉｎ  ａ  ｓｉｎｇｌｅ  ｉｍａｇｅ  ｂｙ  Ｂａｙｅｓｉａｎ  ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｅｄｇｅｌｅｔ  ｐａｒｔ  ｄｅｔｅｃｔｏｒｓ”，ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  ＩＣＣＶ，ｖｏｌ．１，ｐｐ．９０−９７，２００５]などの特徴量が提案されている。
【００２２】
特に、局所領域における輝度の勾配分布を扱うＨｉｓｔｏｇｒａｍｓ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ（ＨＯＧ）[Ｎ．Ｄａｌａ，Ｂ．Ｔｒｉｇｇｓ，“Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ  ｆｏｒ  Ｈｕｍａｎ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ”，ＩＥＥＥ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｖｏｌ．１，ｐｐ．８８６−８９３，２００５]を用いた研究は盛んに行われている[三井相和，山内悠嗣，藤吉弘亘，“Ｊｏｉｎｔ特徴量を用いた２段階Ｂｏｏｓｔｉｎｇによる物体検出”，電子情報通信学会論文誌，ｖｏｌ．Ｊ９２−Ｄ，Ｎｏ．９，ｐｐ．１５９１−１６０１，２００９]。またＨＯＧ特徴量を高次元にした特徴量として、Ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ  Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ（ＣｏＨＯＧ）[Ｔｏｍｏｋｉ  Ｗａｔａｎａｂｅ，Ｓａｔｏｓｈｉ  Ｉｔｏ，Ｋｅｎｔａｒｏ  Ｙｏｋｉ，“Ｃｏｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ  Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ  ｆｏｒ  Ｈｕｍａｎ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ”，ＩＰＳＪ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，ｖｏｌ．２，ｐｐ．３９−４７，２０１０]特徴量、Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ（ＦＩＮＤ）[Ｈｕｉ  ＣＡＯ，Ｋｏｉｃｈｉｒｏ  ＹＡａｍａｇｕｃｈｉ，Ｍｉｔｓｕｈｉｋｏ  Ｏｈｔａ，Ｔａｋａｓｈｉ  Ｎａｉｔｏ，Ｙｏｓｈｉｋｉ  Ｎｉｎｏｍｉｙａ，“Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ  ｆｏｒ  Ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ”，ＩＥＩＣＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｉｎｆ．＆Ｓｙｓｔ．Ｖｏｌ．Ｅ９３−Ｄ，Ｎｏ．９，ｐｐ．２６５６−２６５９，２０１０]特徴量などが提案されている。これらは、局所領域における勾配方向ヒストグラムの２つの要素の相互関係を扱うことにより性能を向上させた特徴量である。つまり、ＣｏＨＯＧ特徴量は、局所領域における勾配方向及び勾配強度を算出し、注目画素と近傍にある画素との勾配方向の組み合わせを特徴とする特徴量である。ＦＩＮＤ特徴量は、局所領域における勾配方向ヒストグラムを算出し、その２つの要素の相互関係を特徴とする特徴量である。これらの特徴量は、ＨＯＧ特徴量に比べて、物体の形状をより詳細に表現でき、ＨＯＧ特徴量と同様に幾何学変化や照明変動に頑健である。
【００２３】
本実施形態では、局所領域に対して高次（３次以上）の相互関係を扱う高次局所共起特徴を提案する。高次局所共起特徴量としては、高次局所自己相関特徴量（ＨＬＡＣ：Ｈｉｇｈｅｒ−ｏｒｄｅｒ  Ｌｏｃａｌ  ＡｕｔｏＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）、Ｅｄｇｅｌｅｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ、Ｓｈａｐｅｌｅｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ[Ｐ．Ｓａｂｚｍｅｙｄａｎｉ，Ｇ．Ｍｏｒｉ，“Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ  Ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎｓ  ｂｙ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｓｈａｐｅｌｅｔ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ”，ＩＥＥＥ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｐｐ．１−８，２００７]などが挙げられる。これらに対して、本発明者らは、本実施形態において、従来の２次局所共起特徴量としてのＦＩＮＤ特徴量に高次局所共起特徴量を導入するようにし、さらにこの場合における物体の識別又は検出性能を評価し、併せて高次関係に最適な共起関係をも検証した。
【００２４】
１．高次局所共起特徴
まず、従来より提案されている高次局所共起特徴について説明する。従来より、人物検出に有効な特徴量として、画像の局所領域から抽出される局所特徴を用いたものが多く提案されている。これらの中、高次局所共起特徴、すなわち３つ以上の局所の特徴の組合せにより得られる局所共起特徴としては、ＨＬＡＣ特徴量が挙げられる。ＨＬＡＣ特徴量は、ある画素とその近傍との間での画素値の相関関係を扱う特徴量である。他にも高次の共起を扱う特徴量としては、Ｅｄｇｅｌｅｔ特徴量やＳｈａｐｅｌｅｔ特徴量等が挙げられる。Ｅｄｇｅｌｅｔ特徴量は、局所領域内に定義した形状パターンと、入力画像の局所領域間でのエッジ方向の差異を基に特徴量を算出する特徴量である。エッジに注目したＳｈａｐｅｌｅｔ特徴量は、局所領域において画素毎のエッジ特徴量を用いた弱識別器から構成される特徴量である。ＨＬＡＣ特徴量は輝度の勾配分布を扱わず、Ｅｄｇｅｌｅｔ及びＳｈａｐｅｌｅｔ特徴量はエッジ情報を基にＢｏｏｓｔｉｎｇにより算出されるため、いずれも輝度勾配が低い情報は重要視されにくい。一方、輝度の勾配分布を扱う局所特徴量として、Ｎ．Ｄａｌａらが提案したＨＯＧ特徴量が挙げられる。このＨＯＧ特徴量は、局所領域内のエッジの強弱に注目し、エッジ方向ごとにヒストグラムにしたものである。ＨＯＧ特徴量の拡張に当たり、勾配情報の２つの要素の共起関係を扱う特徴量として、渡辺友樹らが提案したＣｏＨＯＧ特徴量やＨｕｉ  ＣＡＯらが提案したＦＩＮＤ特徴量があり、いずれもＨＯＧ特徴量に比べて高精度な検出が可能となった。これらのことから、局所勾配分布の共起関係を扱うことが有効であることが判明した。
【００２５】
本実施形態で提案する局所勾配分布の高次共起特徴とは、局所勾配分布の要素に対して、３つ以上の高次共起関係を特徴とするものである。さらに、この特徴をＦＩＮＤ特徴量やＣｏＨＯＧ特徴量などに導入・適用することで、更なる検出精度の向上が見込まれる。
【００２６】
次に、本実施形態で提案する局所勾配分布の高次共起特徴を導入・適用する２次局所共起特徴の一つとしてのＦＩＮＤ特徴量について説明する。
【００２７】
２．ＦＩＮＤ特徴量
ＦＩＮＤ（Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ）特徴量は、従来手法の一つであるＨＯＧ特徴量の拡張である。そのため、ＨＯＧ特徴量が有する幾何学変化に頑健で照明変動に強いという性質を継承する。ＦＩＮＤ特徴量は、局所領域における輝度勾配方向ヒストグラムの共起関係を扱うことで高次化するため、ＨＯＧ特徴量と比べてより詳細な形状表現が可能となる。ＦＩＮＤ特徴量では、特徴量の算出に以下のような２つの段階を踏む。
【００２８】
２．２．１  勾配方向ヒストグラムの算出
第１段階では、局所領域における勾配方向及び勾配強度を算出し、勾配方向ヒストグラムを作成する。画像内における各ピクセルの輝度情報をＬ（ｘ，ｙ）とすると、次式により、勾配強度ｇ（ｘ，ｙ）及び勾配方向θ（ｘ，ｙ）を算出する。
【００２９】
【数１】
2014010544.tif 000003
【００３０】
上式に基づき算出した勾配強度ｇ（ｘ，ｙ）、勾配方向θ（ｘ，ｙ）を用いて、図１のような５×５ピクセルのセル領域における輝度勾配方向ヒストグラムを作成する。このとき、勾配方向は０°〜３６０°を４５°ずつの８方向に分割する。
【００３１】
２．２．２  ヒストグラム各要素の共起特徴算出
第２段階では、第１段階での結果を基に、局所領域における共起関係を算出する。図２のように、ブロック（３×３セル）における勾配方向ヒストグラムの各要素をｈｉ（ｉ＝１，２・・・，ｍ）とし、ブロック内の要素数をｍ，算出される共起関係をｆ（ｈｉ，ｈｊ）とすると、ブロック内の共起特徴量は次のように表現できる。
【００３２】
【数２】
2014010544.tif 000004
【００３３】
ここで、ｍはブロック内のヒストグラムの要素数である。ここで、共起関係ｆ（ｈｉ，ｈｊ）は次の式（３）の調和平均を用いて算出する。
【００３４】
【数３】
2014010544.tif 000005
【００３５】
このようにして共起特徴を算出した後、次の式（４）により正規化する。
【００３６】
【数４】
2014010544.tif 000006
【００３７】
以上の処理を全てのブロックに対して適用することで、ＦＩＮＤ特徴量を生成する。
【００３８】
３．Ｈｉｇｈｔ−Ｏｒｄｅｒ−ＦＩＮＤ特徴量
３．１  Ｈｉｇｈｔ−Ｏｒｄｅｒ−ＦＩＮＤ特徴量の算出
次に、本実施形態において提案するＨｉｇｈ−Ｏｒｄｅｒ−ＦＩＮＤ特徴量について説明する。一例として、上記「１．高次局所共起特徴」で述べた勾配分布の高次局所共起特徴をＦＩＮＤ特徴量へ導入し、Ｈｉｇｈ−Ｏｒｄｅｒ−ＦＩＮＤ特徴量を得る方法について説明する。Ｈｉｇｈ−Ｏｒｄｅｒ−ＦＩＮＤ特徴量は、ＦＩＮＤ特徴量に対して高次の共起関係としてのｄ次の共起関係を導入することにより得られる特徴量である。ＦＩＮＤ特徴量に高次共起関係を導入することにより、ＦＩＮＤ特徴量だけによる場合に比べて、ノイズに強い性質を維持しながら、より精緻な物体の形状表現などが可能となる。Ｈｉｇｈ−Ｏｒｄｅｒ−ＦＩＮＤ特徴量を得る過程では、上記「２．ＦＩＮＤ特徴量」において述べた方法により各セルの勾配方向ヒストグラムを作成すると共にヒストグラム各要素の共起特徴を算出し、ＦＩＮＤ特徴量を算出すると共に、高次局所共起特徴を算出する。次に、高次局所共起特徴の算出手順を説明する。
【００３９】
３．１．１  高次局所共起特徴の算出
高次局所共起特徴は、従来手法であるＦＩＮＤ特徴量の共起特徴と同様に、局所領域における勾配方向ヒストグラムを基に算出する。図３のように、ｘ×ｙセルの局所領域においては最大でｘ×ｙ次の高次局所共起特徴を扱うことができるが、本実施形態では、ｘ×ｙ個の全セル中からそれより少ないｄ個のセルだけを選択してｄ次の共起関係を算出するようにしている（これにより共起特徴を算出又は導入する場合における計算量の増大化を抑制することができる）。
【００４０】
前述のように、ＦＩＮＤ特徴量は、局所領域間の全要素に対して２個のセル間の共起関係を求める（局所領域中の全ての各セルから２個ずつを順次選択して共起関係を求め、それを全てのセルが選択されるまで繰り返す）ものである。これに対して、本実施形態の高次局所共起特徴は、異なるセル間での共起関係を求める（局所領域中の全ての各セルから３個以上の個数（各セルの全個数よりも少ない個数）のセルを選択し、その選択した３個以上のセル間だけの共起関係を求める）ものである。よって勾配方向ヒストグラムの各要素をｈｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）とし、ブロック内の要素数をｎ、算出される高次共起関係をｆ（ｈ１，ｈ２，・・・，ｈｄ）とすると、高次局所共起特徴は次のように表現できる。
【００４１】
【数５】
2014010544.tif 000007
【００４２】
そして、このようにして算出した高次共起特徴を、従来のＦＩＮＤ特徴量として算出した２次共起特徴に合わせて、前記の式（４）により正規化を行う。よってブロック内のＨｉｇｈ−Ｏｒｄｅｒ−ＦＩＮＤ特徴量は、次のように表現できる。
【００４３】
【数６】
2014010544.tif 000008
【００４４】
高次局所共起特徴を算出した後、前記の式（４）を用いて正規化する。以上の処理を全てのブロックに対して適用することで、Ｈｉｇｈ−Ｏｒｄｅｒ−ＦＩＮＤ特徴量を得る。
【００４５】
３．２  複数の共起関係
次に本実施形態で扱う共起関係について述べる。共起関係としては、上記「２．ＦＩＮＤ特徴量」の中で述べた調和平均を含め、最小値、相加平均、最大値、積の計５つを使用することができる。上記「２．ＦＩＮＤ特徴量」で述べたところと同様に、ブロック内のヒストグラムの要素をｈｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｍ）、ｄ次の共起関係をｆ（ｈ１，ｈ２，・・・，ｈｄ）とすると、上記各共起関係は次の式（Ａ）から式（Ｅ）で表現される。ここで、Ｍｉｎは要素の中から最小値を、Ｍａｘは要素の中から最大値を選択する関係とする。
【００４６】
【数７】
2014010544.tif 000009
【００４７】
４．実験
４．１  実験環境
実験には，図４のような切り出し画像を使用し、学習器にはＳＶＭＬｉｇｈｔを用いて、人物画像を１１３７枚と非人物画像を１８５０枚の学習を行った。学習画像は３０×６０ピクセル、特徴量抽出時のセル、及びブロックサイズはセルが５×５ピクセル、ブロックが３×３セルで実験を行った。
【００４８】
４．２  複数の共起特徴による性能変化について
４．２．１  実験概要
本実施形態では、事前実験として上記「３．２  複数の共起関係」に示した５種類の共起関係を使用し、ＦＩＮＤ特徴量を算出した時の分類精度を比較した。精度比較にはＳＶＭＬｉｇｈｔの予測方法であるＸｉＡｌｐｈａ−Ｅｓｔｉｍａｔｅを用いた。
【００４９】
４．２．２  実験結果
上記「３．２  複数の共起関係」で述べた式（Ａ）から式（Ｅ）の各共起関係を用いて学習を行い、それによるときの予測分類精度及びＦ値を表１に示す。
【００５０】
【表１】
2014010544.tif 000010
【００５１】
表１のエラー率、再現率、適合率及びＦ値は以下の式を用いて算出した。
【００５２】
【数８】
2014010544.tif 000011
【００５３】
表１から、式（Ａ）及び式（Ｂ）の分類精度が、ＦＩＮＤ特徴量に用いられている式（Ｃ）に比べ、精度が高い結果となった。またＦ値から、検出器としての性能は、式（Ｂ）を使用した時が最も高い結果となった。よって、本実験では式（Ｂ）を用いた。
【００５４】
４．３  高次関係の組み込みによる性能評価
４．３．１  Ｈｉｇｈ−Ｏｒｄｅｒ−ＦＩＮＤ特徴量のパラメータ設定
局所領域におけるセル及びブロックは、ＦＩＮＤ特徴量と同様のサイズを使用した。ＦＩＮＤ特徴量と次元数をほぼ同じに抑えるために、高次局所共起特徴として３次、４次、５次を扱った。各高次関係については、以下のように算出した。３次関係は図５の赤枠で囲まれている１番、３番、７番に対応する３個のセル、４次関係は図６の赤枠で囲まれている１，３，７，９番に対応する４個のセル、５次関係は図７の赤枠で囲まれている１，３，５，７，９番に対応する５個のセルの間での共起特徴を算出することにより高次共起関係を算出した。２次の共起関係については、図８に示すように、一つのブロック中の全てのセルではなく一つのブロック中の非隣接セルのみの中から２個ずつを順次選択して算出するようにし、これにより全体の計算量を削減した。
【００５５】
４．３．２  実験概要
Ｈｉｇｈ−Ｏｒｄｅｒ−ＦＩＮＤ特徴量とＦＩＮＤ特徴量の精度比較を、次の３つの項目に関して行った。
（１）ＳＶＭＬｉｇｈｔによる予測分類精度を用いた比較
（２）評価用画像に対する識別結果
（３）検出用画像に対する検出結果
【００５６】
４．３．３  ＳＶＭＬｉｇｈｔによる予測分類精度を用いた比較実験
Ｈｉｇｈ−Ｏｒｄｅｒ−ＦＩＮＤ特徴量とＦＩＮＤ特徴量についての予測分類精度及びＦ値を表２に、各特徴量の次元を表３に示した。
【００５７】
【表２】
2014010544.tif 000012
【００５８】
【表３】
2014010544.tif 000013
上表２などより、Ｈｉｇｈ−Ｏｒｄｅｒ−ＦＩＮＤ特徴量は、再現率、適合率、Ｆ値などにおいてＦＩＮＤ特徴量を大きく上回っていることが分かった。
【００５９】
４．３．４  評価用画像に対する識別実験
評価用画像には、図９のような人物及び非人物画像を持つＤｉｍｌｅｒ−Ｃｈｒｙｓｌｅｒ[Ｓ．Ｍｕｎｄｅｒ  ａｎｄ  Ｄ．Ｍ．Ｇａｒｖｒｉｌａ，“Ａｎ  ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ  ｓｔｕｄｙ  ｏｎ  ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎ  ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ”，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ．，ｖｏｌ．２８，ｎｏ．１１，ｐｐ．１８６３−１８６８，２００６]のデータセットを使用し、それぞれ１０００枚を用いて識別精度を検証した。識別結果は図１０のようになった。図１０は、識別に対する未検出率、誤検出率を両対数グラフにまとめたものであり、原点に近づくにつれ精度が高いことを表している。図１０のグラフからは、ＦＩＮＤ特徴量に比べ、Ｈｉｇｈ−Ｏｒｄｅｒ−ＦＩＮＤ特徴量の方がグラフが原点よりに描かれていることから、識別精度が向上していることが分かる。
【００６０】
４．３．５  考察
前述の表２や図１０などに示すように、予測精度、識別精度、及びＦ値において全体的にＨｉｇｈ−Ｏｒｄｅｒ−ＦＩＮＤ特徴量がＦＩＮＤ特徴量を上回った。今回の実験では、ＦＩＮＤ特徴量と次元数をほぼ同じに抑える（上表３参照）ため、Ｈｉｇｈ−Ｏｒｄｅｒ−ＦＩＮＤ特徴量を求めるために使用する２次共起特徴を非隣接セル同士の共起関係のみから算出するようにし、隣接セル同士の共起関係は省略した。Ｈｉｇｈ−Ｏｒｄｅｒ−ＦＩＮＤ特徴量を求めるために使用する２次共起特徴を、非隣接セル同士の共起関係のみから算出した場合と、全てのセル同士の共起関係から算出した場合とで、エラー率、再現率、適合率、Ｆ値などを比較した。その結果を次表４に示す。
【００６１】
【表４】
2014010544.tif 000014
【００６２】
上表４から、再現率は下がっているが、適合率は上がっていることがわかる。これは、適合率の計算方法に人物を誤検出したことが含まれていないためだと考えられる。検出器の性能を評価するＦ値は、全てのセルを扱った場合よりも小さい値となっており、検出性能が低下したことが分かる。また特徴量の算出には、表１のＦ値から、式（Ｂ）を扱った。その結果、高次の共起関係は全ての共起関係を内包するため、同一セル内の共起特徴の削減が、重複する組み合わせの削減となる。よって、効果的な共起関係の削減となったといえる。以上の結果から，高次局所共起特徴を導入することによって、ＦＩＮＤ特徴では考慮されなかった人物の形状を精緻に捉えることが可能になり、非隣接セルのみを扱うことで低下した性能を補うことができたといえる。
【００６３】
４．３．６  検出用画像に対する検出実験
検出画像としてＰＥＴＳでＷｅｂ上で公開されている図１１のような画像を用いて、Ｈｉｇｈ−Ｏｒｄｅｒ−ＦＩＮＤ特徴量とＦＩＮＤ特徴量を用いた人物検出を行った。検出結果を図１２に、検出時間を表５に示す。
【００６４】
【表５】
2014010544.tif 000015
【００６５】
検出用画像に対する検出性能については、従来のＦＩＮＤ特徴量を用いた検出では電柱などに対して誤検出しているが、Ｈｉｇｈ−Ｏｒｄｅｒ−ＦＩＮＤ特徴量を用いた検出ではＦＩＮＤ特徴量に比べて誤検出が少なかった。また、Ｈｉｇｈ−Ｏｒｄｅｒ−ＦＩＮＤ特徴量の方が、定性的な検出性能の点から見ても優れており、また表５に示すように検出時間の短縮も確認された。しかし，図１１の検出画像２のような人物が密集している画像に対しては、両特徴とも人物の適切な検出は困難という結果となった。なお、実験にはＩｎｔｅｌ  Ｃｏｒｅ  ｉ７−２６００  ＣＰＵ（３．４ＧＨｚ）メモリ１６ＧＢのＰＣを使用した．
【００６６】
４．３．７  考察
上記４．３．６の「検出用画像に対する検出実験」では，検出用画像に対して人物検出を行った。検出結果については、本実施形態の手法が、従来手法に比べて誤検出が少なく検出性能が高いことが分かった。しかし，両特徴量ともに人物が密集している画像に対しては適切な検出は困難となった．また今回人物のサイズが一様な画像を使用したが、サイズの小さい人が画像中に存在する場合、特徴を十分に抽出できないため適切に検出できないことが予想される。使用した画像のような固定カメラではなく車載カメラ等に使用する場合、大小様々な人物の検出が必要になるため、スケール変化への対応が望まれる。またこのことから、人物に対して適切なサイズでの検出が可能になるので、密集画像に対しての検出も可能になるのではないかと考えられる。検出時間については、ＦＩＮＤ特徴量とＨｉｇｈ−Ｏｒｄｅｒ−ＦＩＮＤ特徴量が同程度という結果となった。しかし、検出には未だに多くの時間を有するため、更なる検出時間の短縮は必要となる。よってスケール変化に対応すること、及び検出時間の短縮は今後検討する必要がある。
【００６７】
５．  まとめ
本実施形態では、選択された３つ以上のセル間の共起関係を扱う高次局所共起特徴を提案し、さらに、これをＦＩＮＤ特徴量に導入することで検出性能の向上を図ることができることを示した。Ｈｉｇｈ−Ｏｒｄｅｒ−ＦＩＮＤ特徴量は、高次局所共起特徴をＦＩＮＤ特徴量に導入することにより、局所領域間の共起関係をより精緻に表現することが可能となる特徴量だと言える。ＦＩＮＤ特徴量との比較を行うために、隣接する局所領域の情報を省略し、扱うセルを制限することで実験を行った。
【００６８】
検出実験からも明らかであるが，学習モデルと検出対象の人物の大きさが著しく異なるときに検出できないという問題が判明した。また提案手法は従来手法であるＦＩＮＤ特徴量と次元数が同程度であり、処理時間も大差ない結果となったが、実時間での実行を考慮した時、さらなる処理時間の短縮が望まれる。処理時間の短縮には、後藤らのカスケード構造を用いることによりＦＩＮＤ特徴量の使用回数を減らす研究[後藤邦博，城殿清澄，木村好克，内藤貴志，“ＦＩＮＤ特徴を用いたカスケード型識別器による歩行者検出及び向き推定”，自動車技術会春季大会学術講演前刷集，ｎｏ．１１−１１，ｐｐ．１７−２０，２０１１]が有効であると考えられる。
【００６９】
本実験では、ＦＩＮＤ特徴量に対して行い、次元を抑えるために５次の共起関係まで扱ったが、６次などさらなる高次関係を導入するようにすれば、より精度向上が可能となる。３次や４次の共起関係については、セルの選択にも複数の組み合わせがあり得る。またＣｏＨＯＧ特徴量など他の特徴量に対して高次局所共起特徴を導入することも可能である。
【００７０】
ＦＩＮＤ特徴量は局所領域内の共起関係について扱う特徴量であるが、より検出性能を向上させるには、離れた部分の共起、つまり離れた局所領域間で共起させることが必要と考えられる。局所領域間での共起特徴として、藤吉らの提案したＪｏｉｎｔ  ＨＯＧ特徴量を参考にすれば、物体の対称性や連続性を捉えることが可能になるため、より正確に物体の形状を表現できると思われる。
【００７１】
今後の課題としては、処理時間の短縮やスケール変化への対応、ＡｄａＢｏｏｓｔ等による統計処理を用いた特徴量の選択、及び局所領域間における共起の組み合わせなどが挙げられる。
【００７２】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は前記実施形態として述べたものに限定されるものではなく、様々な修正及び変更が可能である。例えば、前記実施形態においては、或る一つのブロック内の高次共起特徴と同じブロック内のＦＩＮＤ特徴量とを合わせて正規化する処理を全てのブロックに適用することにより、Ｈｉｇｈ−Ｏｒｄｅｒ−ＦＩＮＤ特徴量を求め、この求めたＨｉｇｈ−Ｏｒｄｅｒ−ＦＩＮＤ特徴量を使用して処理対象画像に対する人体の識別又は検出を行なうようにした。しかし、本発明はこれに限られるものではなく、例えば、或る一つのブロック内の高次共起特徴を正規化する処理を全てのブロックに適用することにより、高次共起特徴量を求め、この求めた高次共起特徴量だけを使用して（前記実施形態のように高次共起特徴とＦＩＮＤ特徴量とを合わせることなく）処理対象画像に対する人体の識別又は検出を行なうようにしてもよい。また、前記実施形態においては、前記選択された３個以上のセルの各輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから求められる最大値を前記各ブロック内における高次共起特徴として採用するようにしたが、本発明においては、これに限られるものではなく、前記の最小値、調和平均、相加平均、及び最大値のいずれか一つ又は複数を前記各ブロック内における高次共起特徴として採用するようにしてもよい。また前記実施形態においては、局所勾配分布の要素に対して３つ以上の高次共起関係を特徴とする高次局所共起特徴をＦＩＮＤ特徴量に導入して検出精度等を向上させることを提案したが、本発明においてはこれに限られるものではなく、例えば前記高次局所共起特徴をＣｏＨＯＧ特徴量などに導入・適用して検出精度等を向上させるようにしてもよい。
【図１】
2014010544.tif 000016
【図２】
2014010544.tif 000017
【図３】
2014010544.tif 000018
【図４】
2014010544.tif 000019
【図５】
2014010544.tif 000020
【図６】
2014010544.tif 000021
【図７】
2014010544.tif 000022
【図８】
2014010544.tif 000023
【図９】
2014010544.tif 000024
【図１０】
2014010544.tif 000025
【図１１】
2014010544.tif 000026
【図１２】
2014010544.tif 000027