(57)【要約】【課題】検出対象画像についての検出精度を向上させることが可能な技術を提供する。【解決手段】グループ分け処理部５は、検出結果領域の位置に基づいて、検出部３で検出された複数の検出結果領域をグループ分けする。マップ生成部４は、検出対象画像としての確からしさを示す確度値についての処理対象画像での分布を示すマップを生成する。独立領域特定部８は、２値化マップでの高確度領域に含まれる独立領域を特定する。しきい値調整部６は、独立領域特定部８で特定される独立領域の数がグループ分け処理部５で得られたグループの数と一致するようにしきい値を調整する。検出対象画像特定部９は、しきい値調整部６で調整されたしきい値が用いられて生成された２値化マップの高確度領域に含まれる独立領域に基づいて検出対象画像を特定する。【選択図】図２
2014191400.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象画像から検出対象画像を検出する画像検出装置であって、
検出枠を用いて、前記処理対象画像に対して、当該検出枠と同じサイズの前記検出対象画像である可能性が高い領域を検出結果領域として検出する検出処理を行う検出部と、
前記検出結果領域の位置に基づいて、前記検出部で検出された複数の検出結果領域をグループ分けするグループ分け処理部と、
前記検出部での検出結果に基づいて、前記検出対象画像としての確からしさを示す確度値についての前記処理対象画像での分布を示すマップを生成するマップ生成部と、
しきい値を用いて前記マップを２値化して２値化マップを生成する２値化処理部と、
前記マップにおける、前記確度値が前記しきい値以上あるいは当該しきい値よりも大きい領域に対応する、当該しきい値が用いられて生成された前記２値化マップでの高確度領域に含まれる独立領域を特定する独立領域特定部と、
前記独立領域特定部で特定される前記独立領域の数が、前記グループ分け処理部で得られたグループの数と一致するように、前記しきい値を調整するしきい値調整部と、
前記しきい値調整部で調整された前記しきい値が用いられて生成された前記２値化マップの前記高確度領域に含まれる前記独立領域に基づいて、前記処理対象画像において前記検出対象画像を特定する検出対象画像特定部と
を備える、画像検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像検出装置であって、
前記グループ分け処理部は、前記検出結果領域が前記検出対象画像である確からしさにも基づいて、前記検出部で検出された複数の検出結果領域をグループ分けする、画像検出装置。
【請求項３】
請求項１及び請求項２のいずれか一つに記載の画像検出装置であって、
前記検出部は、互いに大きさが異なる複数種類の検出枠を用いて前記検出処理を行い、
前記グループ分け処理部は、前記検出結果領域の大きさにも基づいて、前記検出部で検出された複数の検出結果領域をグループ分けする、画像検出装置。
【請求項４】
請求項１乃至請求項３のいずれか一つに記載の画像検出装置であって、
前記グループ分け処理部は、
複数種類のグループ数のそれぞれについて、前記検出部で検出された複数の検出結果領域を当該グループ数でグループ分けする処理部と、
前記複数種類のグループ数のそれぞれについて、前記処理部において前記検出部で検出された複数の検出結果領域が当該グループ数でグループ分けされた結果得られる複数のグループの間での分離の程度を示す分離度を求める分離度取得部と、
前記複数種類のグループ数のうち、前記検出部で検出された複数の検出結果領域がそのグループ数でグループ分けされた結果得られる複数のグループの間での前記分離度が最も高いグループ数を、前記しきい値調整部が前記しきい値の調整で使用する使用グループ数として決定する使用グループ数決定部と
を有する、画像検出装置。
【請求項５】
請求項１乃至請求項４のいずれか一つに記載の画像検出装置であって、
前記検出対象画像は、人の顔画像である、画像検出装置。
【請求項６】
処理対象画像から検出対象画像を検出する画像検出装置を制御するための制御プログラムであって、
前記画像検出装置に、
（ａ）検出枠を用いて、前記処理対象画像に対して、当該検出枠と同じサイズの前記検出対象画像である可能性が高い領域を検出結果領域として検出する検出処理を行う工程と、
（ｂ）前記検出結果領域の位置に基づいて、前記工程（ａ）において検出された複数の検出結果領域をグループ分けする工程と、
（ｃ）前記工程（ａ）での検出結果に基づいて、前記検出対象画像としての確からしさを示す確度値についての前記処理対象画像での分布を示すマップを生成する工程と、
（ｄ）しきい値を用いて前記マップを２値化して２値化マップを生成する工程と、
（ｅ）前記マップにおける、前記確度値が前記しきい値以上あるいは当該しきい値よりも大きい領域に対応する、当該しきい値が用いられて生成された前記２値化マップでの高確度領域に含まれる独立領域を特定する工程と、
（ｆ）前記工程（ｅ）で特定される前記独立領域の数が、前記工程（ｂ）で得られたグループの数と一致するように、前記しきい値を調整する工程と、
（ｇ）前記工程（ｆ）で調整された前記しきい値が用いられて生成された前記２値化マップの前記高確度領域に含まれる前記独立領域に基づいて、前記処理対象画像において前記検出対象画像を特定する工程と
を実行させるための制御プログラム。
【請求項７】
処理対象画像から検出対象画像を検出する画像検出方法であって、
（ａ）検出枠を用いて、前記処理対象画像に対して、当該検出枠と同じサイズの前記検出対象画像である可能性が高い領域を検出結果領域として検出する検出処理を行う工程と、
（ｂ）前記検出結果領域の位置に基づいて、前記工程（ａ）において検出された複数の検出結果領域をグループ分けする工程と、
（ｃ）前記工程（ａ）での検出結果に基づいて、前記検出対象画像としての確からしさを示す確度値についての前記処理対象画像での分布を示すマップを生成する工程と、
（ｄ）しきい値を用いて前記マップを２値化して２値化マップを生成する工程と、
（ｅ）前記マップにおける、前記確度値が前記しきい値以上あるいは当該しきい値よりも大きい領域に対応する、当該しきい値が用いられて生成された前記２値化マップでの高確度領域に含まれる独立領域を特定する工程と、
（ｆ）前記工程（ｅ）で特定される前記独立領域の数が、前記工程（ｂ）で得られたグループの数と一致するように、前記しきい値を調整する工程と、
（ｇ）前記工程（ｆ）で調整された前記しきい値が用いられて生成された前記２値化マップの前記高確度領域に含まれる前記独立領域に基づいて、前記処理対象画像において前記検出対象画像を特定する工程と
を備える、画像検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、処理対象画像から検出対象画像を検出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１〜３には、処理対象画像から検出対象画像を検出する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−２７０５８号公報
【特許文献２】特開２００９−１７５８２１号公報
【特許文献３】特開２０１１−２２１７９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
さて、処理対象画像から検出対象画像を検出する際には、その検出精度の向上が望まれている。
【０００５】
そこで、本発明は上述の点に鑑みて成されたものであり、検出対象画像についての検出精度を向上させることが可能な技術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】
上記課題を解決するため、本発明に係る画像検出装置の一態様は、処理対象画像から検出対象画像を検出する画像検出装置であって、検出枠を用いて、前記処理対象画像に対して、当該検出枠と同じサイズの前記検出対象画像である可能性が高い領域を検出結果領域として検出する検出処理を行う検出部と、前記検出結果領域の位置に基づいて、前記検出部で検出された複数の検出結果領域をグループ分けするグループ分け処理部と、前記検出部での検出結果に基づいて、前記検出対象画像としての確からしさを示す確度値についての前記処理対象画像での分布を示すマップを生成するマップ生成部と、しきい値を用いて前記マップを２値化して２値化マップを生成する２値化処理部と、前記マップにおける、前記確度値が前記しきい値以上あるいは当該しきい値よりも大きい領域に対応する、当該しきい値が用いられて生成された前記２値化マップでの高確度領域に含まれる独立領域を特定する独立領域特定部と、前記独立領域特定部で特定される前記独立領域の数が、前記グループ分け処理部で得られたグループの数と一致するように、前記しきい値を調整するしきい値調整部と、前記しきい値調整部で調整された前記しきい値が用いられて生成された前記２値化マップの前記高確度領域に含まれる前記独立領域に基づいて、前記処理対象画像において前記検出対象画像を特定する検出対象画像特定部とを備える。
【０００７】
また、本発明に係る画像検出装置の一態様では、前記グループ分け処理部は、前記検出結果領域が前記検出対象画像である確からしさにも基づいて、前記検出部で検出された複数の検出結果領域をグループ分けする。
【０００８】
また、本発明に係る画像検出装置の一態様では、前記検出部は、互いに大きさが異なる複数種類の検出枠を用いて前記検出処理を行い、前記グループ分け処理部は、前記検出結果領域の大きさにも基づいて、前記検出部で検出された複数の検出結果領域をグループ分けする。
【０００９】
また、本発明に係る画像検出装置の一態様では、前記グループ分け処理部は、複数種類のグループ数のそれぞれについて、前記検出部で検出された複数の検出結果領域を当該グループ数でグループ分けする処理部と、前記複数種類のグループ数のそれぞれについて、前記処理部において前記検出部で検出された複数の検出結果領域が当該グループ数でグループ分けされた結果得られる複数のグループの間での分離の程度を示す分離度を求める分離度取得部と、前記複数種類のグループ数のうち、前記検出部で検出された複数の検出結果領域がそのグループ数でグループ分けされた結果得られる複数のグループの間での前記分離度が最も高いグループ数を、前記しきい値調整部が前記しきい値の調整で使用する使用グループ数として決定する使用グループ数決定部とを有する。
【００１０】
また、本発明に係る画像検出装置の一態様では、前記検出対象画像は、人の顔画像である。
【００１１】
また、本発明に係る制御プログラムの一態様は、処理対象画像から検出対象画像を検出する画像検出装置を制御するための制御プログラムであって、前記画像検出装置に、（ａ）検出枠を用いて、前記処理対象画像に対して、当該検出枠と同じサイズの前記検出対象画像である可能性が高い領域を検出結果領域として検出する検出処理を行う工程と、（ｂ）前記検出結果領域の位置に基づいて、前記工程（ａ）において検出された複数の検出結果領域をグループ分けする工程と、（ｃ）前記工程（ａ）での検出結果に基づいて、前記検出対象画像としての確からしさを示す確度値についての前記処理対象画像での分布を示すマップを生成する工程と、（ｄ）しきい値を用いて前記マップを２値化して２値化マップを生成する工程と、（ｅ）前記マップにおける、前記確度値が前記しきい値以上あるいは当該しきい値よりも大きい領域に対応する、当該しきい値が用いられて生成された前記２値化マップでの高確度領域に含まれる独立領域を特定する工程と、（ｆ）前記工程（ｅ）で特定される前記独立領域の数が、前記工程（ｂ）で得られたグループの数と一致するように、前記しきい値を調整する工程と、（ｇ）前記工程（ｆ）で調整された前記しきい値が用いられて生成された前記２値化マップの前記高確度領域に含まれる前記独立領域に基づいて、前記処理対象画像において前記検出対象画像を特定する工程とを実行させるためのものである。
【００１２】
また、本発明に係る画像検出方法の一態様は、処理対象画像から検出対象画像を検出する画像検出方法であって、（ａ）検出枠を用いて、前記処理対象画像に対して、当該検出枠と同じサイズの前記検出対象画像である可能性が高い領域を検出結果領域として検出する検出処理を行う工程と、（ｂ）前記検出結果領域の位置に基づいて、前記工程（ａ）において検出された複数の検出結果領域をグループ分けする工程と、（ｃ）前記工程（ａ）での検出結果に基づいて、前記検出対象画像としての確からしさを示す確度値についての前記処理対象画像での分布を示すマップを生成する工程と、（ｄ）しきい値を用いて前記マップを２値化して２値化マップを生成する工程と、（ｅ）前記マップにおける、前記確度値が前記しきい値以上あるいは当該しきい値よりも大きい領域に対応する、当該しきい値が用いられて生成された前記２値化マップでの高確度領域に含まれる独立領域を特定する工程と、（ｆ）前記工程（ｅ）で特定される前記独立領域の数が、前記工程（ｂ）で得られたグループの数と一致するように、前記しきい値を調整する工程と、（ｇ）前記工程（ｆ）で調整された前記しきい値が用いられて生成された前記２値化マップの前記高確度領域に含まれる前記独立領域に基づいて、前記処理対象画像において前記検出対象画像を特定する工程とを備える。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、検出対象画像についての検出精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】画像検出装置の構成を示す図である。
【図２】画像検出装置が備える複数の機能ブロックの構成を示す図である。
【図３】検出部の構成を示す図である。
【図４】検出部の動作を説明するための図である。
【図５】検出部の動作を説明するための図である。
【図６】検出部の動作を説明するための図である。
【図７】検出部の動作を説明するための図である。
【図８】検出部の動作を説明するための図である。
【図９】検出部の動作を説明するための図である。
【図１０】検出結果枠を処理対象画像に重ねて示す図である。
【図１１】出力値マップの生成方法を説明するための図である。
【図１２】出力値マップの生成方法を説明するための図である。
【図１３】出力値マップの一例を示す図である。
【図１４】処理対象画像の一例を模式的に示す図である。
【図１５】出力値マップの一例を示す図である。
【図１６】２値化マップの一例を示す図である。
【図１７】２値化マップの高確度領域に設定された外接矩形を示す図である。
【図１８】２値化マップでの外接矩形を処理対象画像に設定した様子を示す図である。
【図１９】２値化マップの一例を示す図である。
【図２０】２値化マップの高確度領域に設定された外接矩形を示す図である。
【図２１】２値化マップでの外接矩形を処理対象画像に設定した様子を示す図である。
【図２２】２値化マップの一例を示す図である。
【図２３】２値化マップの高確度領域に設定された外接矩形を示す図である。
【図２４】２値化マップでの外接矩形を処理対象画像に設定した様子を示す図である。
【図２５】画像検出装置の動作を示すフローチャートである。
【図２６】グループ分け処理部の構成を示す図である。
【図２７】K-means法を用いたクラスタリング処理を示すフローチャートである。
【図２８】検出結果領域の特徴を表す特徴量の一例を示す図である。
【図２９】複数の検出結果領域を処理対象画像に重ねて示す図である。
【図３０】複数の検出結果領域をグループ分けする様子を示す図である。
【図３１】変形例に係る画像検出装置が備える複数の機能ブロックの構成を示す図である。
【図３２】変形例に係る画像検出装置での検出対象画像を特定する方法を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
図１は実施の形態に係る画像検出装置１の構成を示す図である。本実施の形態に係る画像検出装置１は、入力される画像データが示す画像から検出対象画像を検出する。画像検出装置１は、例えば、監視カメラシステム、デジタルカメラシステム等で使用される。本実施の形態では、検出対象画像は、例えば人の顔画像である。以後、単に「顔画像」と言えば、人の顔画像を意味するものとする。また、検出対象画像の検出処理を行う対象の画像を「処理対象画像」と呼ぶ。
【００１６】
画像検出装置１は、一種のコンピュータであって、図１に示されるように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０及び記憶部１１を備えている。記憶部１１は、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等の、画像検出装置１（ＣＰＵ１０）が読み取り可能な非一時的な記録媒体で構成されている。記憶部１１には、画像検出装置１の動作を制御するための制御プログラム１２等が記憶されている。記憶部１１は、ＲＯＭ及びＲＡＭ以外の、コンピュータが読み取り可能な非一時的な記録媒体を備えていても良い。記憶部１１は、例えば、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Solid State Drive）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等を備えていても良い。
【００１７】
画像検出装置１の各種機能は、ＣＰＵ１０が記憶部１１内の制御プログラム１２を実行することによって実現される。画像検出装置１では、制御プログラム１２が実行されることによって、図２に示されるような複数の機能ブロックが形成される。
【００１８】
図２に示されるように、画像検出装置１は、機能ブロックとして、画像入力部２と、検出部３と、マップ生成部４と、グループ分け処理部５と、しきい値調整部６と、２値化処理部７と、独立領域特定部８と、検出対象画像特定部９とを備えている。画像検出装置１が備える各種機能は、機能ブロックではなくハードウェア回路で実現しても良い。
【００１９】
画像入力部２には、監視カメラシステム等が備える撮像部（カメラ）で順次撮像された複数枚の画像をそれぞれ示す複数の画像データが順次入力される。画像入力部２は、処理対象画像を示す画像データを出力する。画像入力部２は、撮像部で得られる各画像を処理対象画像としても良いし、撮像部で得られる画像のうち、数秒毎に得られる画像を処理対象画像としても良い。撮像部では、例えば、１秒間にＬ枚（Ｌ≧２）の画像が撮像される。つまり、撮像部での撮像フレームレートは、Ｌｆｐｓ(frame per second）である。また、撮像部で撮像される画像では、行方向にＭ個（Ｍ≧２）のピクセルが並び、列方向にＮ個（Ｎ≧２）のピクセルが並んでいる。撮像部で撮像される画像の解像度は、例えばＶＧＡ（Video Graphics Array）であって、Ｍ＝６４０、Ｎ＝４８０となっている。
【００２０】
なお以後、撮像部で撮像される画像において、行方向にｍ個（ｍ≧１）のピクセルが並び、列方向にｎ個（ｎ≧１）のピクセルが並ぶ領域の大きさをｍｐ×ｎｐで表す（ｐはピクセルの意味）。また、行列状に配置された複数の値において、左上を基準にして第ｍ行目であって第ｎ列目に位置する値をｍ×ｎ番目の値と呼ぶことがある。
【００２１】
検出部３は、画像入力部２から出力される画像データを使用して、処理対象画像に対して顔画像の検出を行う。具体的には、検出部３は、検出枠を用いて、処理対象画像に対して、当該検出枠と同じサイズの顔画像である可能性が高い領域を検出結果領域として検出する検出処理を行う。
【００２２】
マップ生成部４は、検出部３での検出結果に基づいて、顔画像としての確からしさを示す検出確度値についての処理対象画像での分布を示す出力値マップを生成する。
【００２３】
グループ分け処理部５は、検出結果領域の位置に基づいて、検出部３で検出された複数の検出結果領域をグループ分けする。
【００２４】
２値化処理部７は、マップ生成部４で生成された出力値マップをしきい値を用いて２値化して２値化マップを生成する。
【００２５】
独立領域特定部８は、出力値マップにおける、検出確度値がしきい値以上あるいは当該しきい値よりも大きい領域に対応する、当該しきい値が用いられて生成された２値化マップでの領域（以後、「高確度領域」と呼ぶ）に含まれる独立領域を特定する。
【００２６】
しきい値調整部６は、独立領域特定部８で特定される独立領域の数が、グループ分け処理部５で得られたグループの数と一致するように、２値化処理部７での２値化で使用されるしきい値を調整する。
【００２７】
検出対象画像特定部９は、しきい値調整部６で調整されたしきい値が用いられて２値化処理部７で生成された２値化マップの高確度領域に含まれる独立領域に基づいて、処理対象画像において顔画像を特定する。これにより、画像検出装置１では、処理対象画像から顔画像が検出される。
【００２８】
次に、画像検出装置１の各ブロックの動作について詳細に説明する。
【００２９】
＜検出処理＞
図３は検出部３の構成を示す図である。図３に示されるように、検出部３は、特徴量抽出部３０及び識別器３１を備えている。検出部３は、検出枠を用いて、処理対象画像において当該検出枠と同じサイズの顔画像である可能性が高い領域を検出結果領域として検出する検出処理を行う。以後、単に「検出処理」と言えば、検出部３でのこの検出処理を意味する。検出部３は、処理対象画像における様々な大きさの顔画像を検出するために、互いにサイズ（大きさ）の異なる複数種類の検出枠を使用する。検出部３では、例えば３０種類の検出枠が使用される。各検出枠は例えば正方形である。
【００３０】
本実施の形態では、後述するように、特徴量抽出部３０は、画像から特徴量を抽出する。そして、特徴量抽出部３０においては、特徴量を抽出する対象の画像については、基準サイズ（正規化サイズ）の画像を使用する必要がある。
【００３１】
一方で、本実施の形態では、互いにサイズが異なる複数種類の検出枠には、基準サイズと同じサイズの検出枠と、基準サイズとは異なるサイズの検出枠とが含まれている。以後、基準サイズと同じサイズの検出枠を「基準検出枠」と呼び、基準サイズとは異なるサイズの検出枠を「非基準検出枠」と呼ぶ。本実施の形態では、複数種類の検出枠のうちのサイズが最小の検出枠が基準検出枠となっている。したがって、非基準検出枠のサイズは基準サイズよりも大きくなっている。基準検出枠のサイズは、例えば１６ｐ×１６ｐである。また、複数種類の検出枠には、例えば、大きさが１８ｐ×１８ｐの非基準検出枠及び大きさが２０ｐ×２０ｐの非基準検出枠などが含まれている。
【００３２】
本実施の形態では、検出部３は、処理対象画像について基準検出枠を使用して検出処理を行う際には、処理対象画像に対して基準検出枠を移動させながら、当該基準検出枠内の画像に対して顔画像の検出を行って、当該画像が顔画像である可能性が高いかを判定する。そして、検出部３は、処理対象画像において、顔画像である可能性が高いと判定した領域（基準検出枠内の画像）を検出結果領域とする。
【００３３】
一方で、検出部３は、処理対象画像について非基準検出枠を使用して検出処理を行う際には、基準サイズとサイズが一致するように非基準検出枠をサイズ変更する。そして、検出部３は、非基準検出枠のサイズ変更に応じて処理対象画像のサイズ変更を行う。検出部３は、サイズ変更を行った処理対象画像に対して、サイズ変更を行った非基準検出枠を移動させながら、当該非基準検出枠内の画像に対して顔画像の検出を行って、当該画像が顔画像である可能性が高いかを判定する。そして、検出部３は、サイズ変更を行った処理対象画像において、顔画像である可能性が高いと判定した領域（サイズ変更後の非基準検出枠内の画像）に基づいて、サイズ変更が行われていない、本来のサイズの処理対象画像において顔画像である可能性が高い領域を特定し、当該領域を検出結果領域とする。
【００３４】
以後、処理対象画像に対して非基準検出枠が使用されて検出処理が行われる際のサイズ変更後の当該処理対象画像を「サイズ変更画像」と呼ぶ。また、処理対象画像に対して非基準検出枠が使用されて検出処理が行われる際のサイズ変更後の当該非基準検出枠を「サイズ変更検出枠」と呼ぶ。
【００３５】
このように、本実施の形態では、検出部３が処理対象画像に対して基準検出枠を使用して検出処理を行う際の当該検出部３の動作と、検出部３が処理対象画像に対して非基準検出枠を使用して検出処理を行う際の当該検出部３の動作とが異なっている。以下に検出部３の動作について詳細に説明する。
【００３６】
検出部３では、検出処理に基準検出枠が使用される際には、特徴量抽出部３０が、処理対象画像に対して基準検出枠を設定し、当該処理対象画像における当該基準検出枠内の画像から複数の特徴量を抽出する。一方で、検出処理に非基準検出枠が使用される際には、特徴量抽出部３０は、処理対象画像をサイズ変更して得られるサイズ変更画像に対して、非基準検出枠をサイズ変更して得られるサイズ変更検出枠を設定し、当該サイズ変更画像における当該サイズ変更検出枠内の画像から複数の特徴量を抽出する。以後、特徴量が抽出される、基準検出枠内の画像及びサイズ変更検出枠内の画像を総称して「枠内画像」と呼ぶことがある。
【００３７】
ここで、基準検出枠のサイズは基準サイズと一致することから、処理対象画像における基準検出枠内の画像のサイズは基準サイズとなる。また、サイズ変更検出枠のサイズは基準サイズと一致することから、サイズ変更画像におけるサイズ変更検出枠内の画像のサイズは基準サイズとなる。よって、特徴量抽出部３０は、常に基準サイズの画像から特徴量を抽出することができる。特徴量抽出部３０は、枠内画像から、例えばＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴量やＬＢＰ （Local Binary Pattern）特徴量などの特徴量を抽出する。
【００３８】
識別器３１は、特徴量抽出部３０が枠内画像から抽出した複数の特徴量から成る特徴ベクトルと、学習サンプル（学習用のサンプル画像）に基づいて生成された複数の重み係数から成る重みベクトルとに基づいて、当該枠内画像が顔画像である確からしさを示す検出確度値を算出する。具体的には、特徴量抽出部３０は、枠内画像についての特徴ベクトルと、重みベクトルとの内積を求め、当該内積に所定のバイアス値を加算して得られる実数値を、当該枠内画像が顔画像である確からしさを示す検出確度値とする。識別器３１で算出される検出確度値は、基準検出枠内の画像あるいはサイズ変更検出枠内の画像についての顔画像らしさ（顔らしさ）を示している。識別器３１では、例えば、ＳＶＭ（Support Vector Machine）あるいはＡｄａｂｏｏｓｔが使用される。
【００３９】
識別器３１は、算出した検出確度値がしきい値以上であれば、枠内画像が顔画像である可能性が高いと判定する。つまり、基準検出枠が使用される際には、識別器３１は、処理対象画像における基準検出枠内の画像が、基準検出枠と同じサイズの顔画像である可能性が高い領域であると判定する。また、非基準検出枠が使用される際には、識別器３１は、サイズ変更画像におけるサイズ変更検出枠内の画像が、サイズ変更検出枠と同じサイズの顔画像である可能性が高い領域であると判定する。
【００４０】
一方で、識別器３１は、算出した検出確度値がしきい未満であれば、枠内画像が顔画像でない可能性が高いと判定する。つまり、基準検出枠が使用される際には、識別器３１は、処理対象画像における基準検出枠内の画像が、基準検出枠と同じサイズの顔画像である可能性が高い領域ではないと判定する。また、非基準検出枠が使用される際には、識別器３１は、サイズ変更画像におけるサイズ変更検出枠内の画像が、サイズ変更検出枠と同じサイズの顔画像である可能性が高い領域ではないと判定する。
【００４１】
識別器３１は、処理対象画像における基準検出枠内の画像が、基準検出枠と同じサイズの顔画像である可能性が高い領域であると判定すると、当該画像を検出結果領域とし、当該基準検出枠を検出結果枠とする。
【００４２】
また識別器３１は、サイズ変更画像におけるサイズ変更検出枠内の画像が、サイズ変更検出枠と同じサイズの顔画像である可能性が高い領域であると判定すると、当該領域の外形枠を仮検出結果枠とする。そして、識別器３１は、仮検出結果枠に基づいて、サイズ変更画像の元の画像である処理対象画像において、非基準検出枠と同じサイズの顔画像である可能性が高い領域を特定し、当該領域を検出結果領域とするとともに、当該検出結果領域の外形枠を最終的な検出結果枠とする。
【００４３】
＜基準検出枠を用いた検出処理＞
次に、検出部３が処理対象画像に対して基準検出枠を移動させながら、当該基準検出枠内の画像が顔画像である可能性が高いかを判定する際の当該検出部３の一連の動作について説明する。図４〜７は、検出部３の当該動作を説明するための図である。検出部３は、基準検出枠をラスタスキャンさせながら、当該基準検出枠内の画像に対して顔画像の検出を行う。
【００４４】
図４に示されるように、特徴量抽出部３０は、処理対象画像２０の左上にまず基準検出枠１００を設定して、当該基準検出枠１００内の画像から複数の特徴量を抽出する。識別器３１は、特徴量抽出部３０が抽出した複数の特徴量から成る特徴ベクトルと、複数の重み係数から成る重みベクトルとに基づいて、基準検出枠１００内の画像についての検出確度値を求める。そして、識別器３１は、算出した検出確度値がしきい値以上である場合には、処理対象画像２０での左上の基準検出枠１００内の領域が顔画像である可能性が高いと判定し、当該領域を検出結果領域とし、当該領域の外形枠である当該基準検出枠１００を検出結果枠とする。
【００４５】
次に特徴量抽出部３０は、処理対象画像２０において基準検出枠１００を少し右に移動させる。特徴量抽出部３０は、例えば、１画素分あるいは数画素分だけ右に基準検出枠１００を移動させる。そして、特徴量抽出部３０は、処理対象画像２０における移動後の基準検出枠１００内の画像から複数の特徴量を抽出する。
【００４６】
その後、識別器３１は、特徴量抽出部３０で抽出された複数の特徴量から成る特徴ベクトルと、複数の重み係数から成る重みベクトルとに基づいて、移動後の基準検出枠１００内の画像についての検出確度値を求める。そして、識別器３１は、算出した検出確度値がしきい値以上である場合には、移動後の基準検出枠１００内の画像が顔画像である可能性が高いと判定して、当該画像を検出結果領域とするとともに、当該画像の外形枠である移動後の基準検出枠１００を検出結果枠とする。
【００４７】
その後、検出部３は同様に動作して、図５に示されるように、基準検出枠１００が処理対象画像２０の右端まで移動すると、検出部３は、右端の基準検出枠１００内の画像についての検出確度値を求める。そして、検出部３は、求めた検出確度値がしきい値以上であれば、右端の基準検出枠１００内の画像を検出結果領域とするとともに、当該右端の基準検出枠１００を検出結果枠とする。
【００４８】
次に、特徴量抽出部３０は、図６に示されるように、基準検出枠１００を少し下げつつ処理対象画像２０の左端に移動させた後、当該基準検出枠１００内の画像から複数の特徴量を抽出する。特徴量抽出部３０は、上下方向（列方向）において例えば１画素分あるいは数画素分だけ下に基準検出枠１００を移動させる。その後、識別器３１は、特徴量抽出部３０から抽出された複数の特徴量から成る特徴ベクトルと、複数の重み係数から成る重みベクトルとに基づいて、現在の基準検出枠１００内の画像についての検出確度値を求めて出力する。そして、識別器３１は、算出した検出確度値がしきい値以上である場合には、現在の基準検出枠１００内の画像が顔画像である可能性が高いと判定して、当該画像を検出結果領域とするとともに、当該基準検出枠１００を検出結果枠とする。
【００４９】
その後、検出部３は同様に動作して、図７に示されるように、基準検出枠１００が処理対象画像２０の右下まで移動すると、検出部３は、右下の当該基準検出枠１００内の画像についての検出確度値を求める。そして、検出部３は、求めた検出確度値がしきい値以上であれば、右下の基準検出枠１００内の画像を検出結果領域とするとともに、当該右下の基準検出枠を検出結果枠とする。
【００５０】
以上のようにして、検出部３は、基準検出枠を使用して、処理対象画像において、当該基準検出枠と同じサイズの顔画像である可能性が高い領域を検出結果領域として検出する。言い換えれば、検出部３は、基準検出枠を使用して、処理対象画像において、当該基準検出枠と同じサイズの顔画像を特定する。
【００５１】
＜非基準検出枠を用いた検出処理＞
検出部３が非基準検出枠を使用して検出処理を行う際には、特徴量抽出部３０は、非基準検出枠の大きさが基準サイズ（基準検出枠のサイズ）と一致するように、当該非基準検出枠をサイズ変更する。そして、特徴量抽出部３０は、非基準検出枠についてのサイズ変更比率と同じだけ処理対象画像をサイズ変更する。
【００５２】
本実施の形態では、基準サイズは１６ｐ×１６ｐであることから、例えば、大きさがＲｐ×Ｒｐ（Ｒ＞１６）の非基準検出枠が使用される場合、特徴量抽出部３０は、当該非基準検出枠の縦幅（上下方向の幅）及び横幅（左右方向の幅）をそれぞれ（１６／Ｒ）倍して当該非基準検出枠を縮小し、サイズ変更検出枠を生成する。そして、特徴量抽出部３０は、処理対象画像の縦幅（画素数）及び横幅（画素数）をそれぞれ（１６／Ｒ）倍して当該処理対象画像を縮小し、サイズ変更画像を生成する。その後、検出部３は、上述の図４〜７を用いて説明した処理と同様に、サイズ変更画像に対してサイズ変更検出枠を移動させながら、当該サイズ変更検出枠内の画像から特徴量を抽出し、当該特徴量に基づいて、当該サイズ変更検出枠内の画像が、当該サイズ変更検出枠と同じサイズの顔画像である可能性が高いか判定する。つまり、検出部３は、サイズ変更検出枠を用いて、サイズ変更画像において当該サイズ変更検出枠と同じサイズの顔画像である可能性が高い領域を検出する処理を行う。以後、この処理を「サイズ変更版検出処理」と呼ぶ。
【００５３】
検出部３は、サイズ変更版検出処理において、サイズ変更画像に対してサイズ変更検出枠を設定し、当該サイズ変更検出枠内の画像が、当該サイズ変更検出枠と同じサイズの顔画像である可能性が高いと判定すると、当該画像の外形枠である当該サイズ変更検出枠を仮検出結果枠とする。
【００５４】
検出部３では、サイズ変更画像について少なくとも一つの仮検出結果枠が得られると、識別器３１が、当該少なくとも一つの仮検出結果枠を、当該サイズ変更画像の元になる処理対象画像に応じた検出結果枠に変換する。
【００５５】
具体的には、識別器３１は、まず、サイズ変更画像に対して、得られた少なくとも一つの仮検出結果枠を設定する。図８は、サイズ変更画像１２０に対して仮検出結果枠１３０が設定されている様子を示す図である。図８の例では、サイズ変更画像１２０に対して複数の仮検出結果枠１３０が設定されている。
【００５６】
次に識別器３１は、図９に示されるように、仮検出結果枠１３０が設定されたサイズ変更画像１２０を拡大（サイズ変更）して元のサイズに戻すことによって、サイズ変更画像１２０を処理対象画像２０に変換する。これにより、サイズ変更画像１２０に設定された仮検出結果枠１３０も拡大されて、仮検出結果枠１３０は、図９に示されるように、処理対象画像２０に応じた検出結果枠１５０に変換される。処理対象画像２０における検出結果枠１５０内の領域が、処理対象画像２０において非基準検出枠と同じサイズの顔画像である可能性が高い検出結果領域となる。これにより、検出部３では、サイズ変更版検出処理によって得られた仮検出結果枠１３０に基づいて、処理対象画像において非基準検出枠と同じサイズの顔画像である可能性が高い検出結果領域が特定される。
【００５７】
このように、検出部３は、非基準検出枠を使用して処理対象画像についての検出処理を行う際には、サイズが基準サイズと一致するようにサイズ変更した非基準検出枠と、当該非基準検出枠のサイズ変更に応じてサイズ変更した処理対象画像とを使用してサイズ変更版検出処理を行う。これにより、基準サイズとは異なるサイズの検出枠が使用される場合であっても、特徴量抽出部３０は、基準サイズの画像から特徴量を抽出できる。そして、検出部３は、サイズ変更版検出処理の結果に基づいて、処理対象画像において非基準検出枠と同じサイズの顔画像である可能性が高い検出結果領域を特定する。これにより、検出部３では非基準検出枠が用いられた検出処理が行われる。
【００５８】
検出部３は、以上のような検出処理を、複数種類の検出枠のそれぞれを用いて行う。これにより、処理対象画像に顔画像が含まれている場合には、検出結果領域（顔画像である可能性が高い領域）及び検出結果枠（顔画像である可能性が高い領域の外形枠）が得られるとともに、検出結果枠に対応した検出確度値が得られる。処理対象画像について得られた検出結果枠に対応した検出確度値とは、当該処理対象画像における当該検出結果枠内の画像が顔画像である確からしさを示している。
【００５９】
図１０は、処理対象画像２０について得られた検出結果枠１５０が当該処理対象画像２０に重ねて配置された様子を示す図である。図１０に示されるように、互いにサイズの異なる複数種類の検出枠が使用されて検出処理が行われることによって、様々な大きさの検出結果枠１５０が得られる。言い換えれば、様々な大きさの検出結果領域が得られる。これは、処理対象画像２０に含まれる様々な大きさの顔画像が検出されていることを意味している。処理対象画像２０に含まれる各顔画像の近くには、複数の検出結果枠１５０が位置しており、複数の検出結果枠１５０は重なることがある。つまり、処理対象画像２０に含まれる各顔画像の近くには、複数の検出結果領域が位置しており、複数の検出結果領域は重なることがある。
【００６０】
＜出力値マップ生成処理＞
マップ生成部４は、検出部３での検出結果に基づいて、顔画像としての確からしさ（顔画像らしさ）を示す検出確度値についての処理対象画像での分布を示す出力値マップを生成する。
【００６１】
具体的には、マップ生成部４は、処理対象画像と同様に、行方向にＭ個の値が並び、列方向にＮ個の値が並ぶ、合計（Ｍ×Ｎ）個の値から成るマップ２００を考える。そして、マップ生成部４は、処理対象画像についての一つの検出結果枠を対象検出結果枠とし、対象検出結果枠と同じ位置に、対象検出結果枠と同じ大きさの枠２１０をマップ２００に対して設定する。図１１は、マップ２００に対して枠２１０を設定した様子を示す図である。
【００６２】
次にマップ生成部４は、マップ２００における、枠２１０外の各値については“０”とし、枠２１０内の各値については、対象検出結果枠に対応する検出確度値（対象検出結果枠となった検出枠内の画像に対して顔画像の検出を行った結果得られた検出確度値）を用いて決定する。対象検出結果枠の大きさが、例えば１６ｐ×１６ｐであるとすると、枠２１０内には、行方向に１６個、列方向に１６個、合計２５６個の値が存在する。また、対象検出結果枠の大きさが、例えば２０ｐ×２０ｐであるとすると、枠２１０内には、行方向に２０個、列方向に２０個、合計４００個の値が存在する。図１２は、枠２１０内の各値を決定する方法を説明するための図である。
【００６３】
マップ生成部４は、枠２１０内の中心２１１の値を、検出部３で求められた、対象検出結果枠に対応する検出確度値とする。そして、マップ生成部４は、枠２１０内のそれ以外の複数の値を、枠２１０の中心２１１の値を最大値とした正規分布曲線に従って枠２１０内の中心２１１から外側に向けて値が徐々に小さくなるようにする。これにより、マップ２００を構成する複数の値のそれぞれが決定されて、対象検出結果枠に対応するマップ２００が完成する。
【００６４】
以上のようにして、マップ生成部４は、処理対象画像についての複数の検出結果枠にそれぞれ対応する複数のマップ２００を生成する。そして、マップ生成部４は、生成した複数のマップ２００を合成して出力値マップを生成する。
【００６５】
具体的には、マップ生成部４は、生成した複数のマップ２００のｍ×ｎ番目の値を加算し、それによって得られた加算値を出力値マップのｍ×ｎ番目の検出確度値とする。マップ生成部４は、このようにして、出力値マップを構成する各検出確度値を求める。これにより、処理対象画像での検出確度値の分布を示す出力値マップが完成する。出力値マップでは、処理対象画像と同様に、行方向にＭ個の検出確度値が並び、列方向にＮ個の検出確度値が並んでいる。出力値マップは（Ｍ×Ｎ）個の検出確度値で構成される。出力値マップを参照すれば、処理対象画像において顔画像らしさが高い領域を特定することができる。つまり、出力値マップを参照することによって、処理対象画像おける顔画像を特定することができる。
【００６６】
図１３は、処理対象画像２０についての出力値マップを当該処理対象画像２０に重ねて示す図である。図１３では、理解し易いように、検出確度値の大きさを例えば第１段階から第５段階の５段階に分けて出力値マップを示している。図１３及び後述の図１５に示される出力値マップにおいては、検出確度値が、最も大きい第５段階に属する領域については縦線のハッチングが示されており、２番目に大きい第４段階に属する領域については砂地のハッチングが示されている。また、図１３及び図１５に示される出力値マップにおいては、検出確度値が、３番目に大きい第３段階に属する領域については右上がりのハッチングが示されており、４番目に大きい第２段階に属する領域については左上がりのハッチングが示されている。そして、図１３及び図１５に示される出力値マップにおいては、検出確度値が、最も小さい第１段階に属する領域についてはハッチングが示されていない。
【００６７】
図１３に示される出力値マップにおいては、処理対象画像２０での顔画像に対応する領域（顔画像と同じ位置にある領域）での検出確度値が高くなっている。これは、処理対象画像２０に含まれる顔画像が適切に検出されていることを意味する。また、出力値マップにおける、処理対象画像２０での顔画像に対応する領域では、顔画像の中心付近と同じ位置での検出確度値が最も大きくなっており、外側に向かうほど検出確度値が小さくなっている。
【００６８】
＜２値化処理＞
２値化処理部７は、マップ生成部４で生成された出力値マップをしきい値を用いて２値化して２値化マップを生成する。具体的に、２値化処理部７は、出力値マップにおいて、検出確度値がしきい値以上あるいは当該しきい値よりも大きい領域の各値を例えば“１”に変更し、検出確度値が当該しきい値未満あるいは当該しきい値以下の領域の各値を例えば“０”に変更する。これにより、出力値マップにおける、検出確度値がしきい値以上あるいは当該しきい値よりも大きい領域に対応する、各値が“１”である高確度領域と、出力値マップにおける、検出確度値がしきい値未満あるいは当該しきい値以下の領域に対応する、各値が“０”である低確度領域とで構成された２値化マップが生成される。
【００６９】
図１４は処理対象画像２０の一例を模式的に示す図である。図１５は、図１４に示される処理対象画像２０についての出力値マップ４０を示す図である。図１６は、図１５に示される出力値マップ４０を所定のしきい値を用いて２値化して生成された２値化マップ５０を示す図である。
【００７０】
図１５に示されるように、出力値マップ４０では、処理対象画像２０に含まれる顔画像２０ａに対応する領域４０ａでの検出確度値や、処理対象画像２０に含まれる顔画像２０ｂに対応する領域４０ｂでの検出確度値は大きくなっている。一方で、出力値マップ４０では、処理対象画像２０に含まれる顔画像２０ｃに対応する領域４０ｃでの検出確度値は小さくなっている。
【００７１】
図１５に示される出力値マップ４０を、例えば、検出確度値についての第２段階（左上がりのハッチング）と第３段階（右上がりのハッチング）の境界の値をしきい値として２値化すると、図１６に示される２値化マップ５０が得られる。図１６では、高確度領域５１には斜線のハッチングが示されており、低確度領域５２にはハッチングが示されていない。出力値マップ４０では、顔画像２０ｃに対応する領域４０ｃでの検出確度値は、全体的に、顔画像２０ａ，２０ｂに対応する領域４０ａ，４０ｂでの検出確度値よりもが小さくなっていることから、２値化マップ５０の高確度領域５１では、顔画像２０ｃに対応する領域５１ｃは、顔画像２０ａ，２０ｂにそれぞれ対応する領域５１ａ，５１ｂよりも小さくなっている。
【００７２】
２値化マップ５０の生成で用いられるしきい値を適切に調整すると、図１６に示されるように、２値化マップ５０の高確度領域５１には、処理対象画像２０に含まれる複数の顔画像２０ａ〜２０ｃにそれぞれ対応する互いに独立した（分離した）複数の領域５１ａ〜５１ｃが含まれるようになる。よって、当該複数の領域５１ａ〜５１ｃから、処理対象画像２０に含まれる複数の顔画像２０ａ〜２０ｃのそれぞれを個別に特定することが可能となる。２値化マップ５０の生成で用いられるしきい値については、後述するように、しきい値調整部６で適切に調整される。
【００７３】
＜検出対象画像特定処理＞
独立領域特定部８は、しきい値調整部６で調整されたしきい値が用いられて２値化処理部７で生成された２値化マップの高確度領域に含まれる独立領域（島領域）を特定する。図１６の例では、領域５１ａ〜５１ｃのそれぞれが独立領域として特定される。以後、しきい値調整部６で調整されたしきい値が用いられて生成された２値化マップを特に「特定用２値化マップ」と呼ぶ。特定用２値化マップの高確度領域に含まれる独立領域については、当該特定用２値化マップに対して４連結等を用いたラベリングを行うことによって特定することができる。
【００７４】
検出対象画像特定部９は、独立領域特定部８で特定された独立領域に基づいて、処理対象画像において顔画像を特定する。具体的には、まず検出対象画像特定部９は、独立領域特定部８で特定された各独立領域について、当該独立領域に外接する外接矩形を求める。図１７は、例えば図１６に示される２値化マップ５０が特定用２値化マップとして使用され、検出対象画像特定部９が、当該２値化マップ５０の高確度領域５１に含まれる独立領域５１ａ〜５１ｃについての外接矩形を求めた際の当該外接矩形を示す図である。図１７に示される外接矩形３００ａ〜３００ｃは、それぞれ、図１６に示される２値化マップ５０の高確度領域５１に含まれる独立領域５１ａ〜５１ｃの外接矩形である。
【００７５】
検出対象画像特定部９は、特定用２値化マップの高確度領域の各独立領域についての外接矩形を求めると、当該外接矩形を処理対象画像に設定する。図１８は、図１７に示される外接矩形３００ａ〜３００ｃを図１４に示される処理対象画像２０に設定した様子を示す図である。検出対象画像特定部９は、処理対象画像に設定された各外接矩形について、当該外接矩形内の画像が一つの顔画像であると判断する。これにより、処理対象画像２０において顔画像が特定される。
【００７６】
画像検出装置１は、処理対象画像を表示装置に表示する際には、図１８に示されるように、検出対象画像特定部９で求められた外接矩形を処理対象画像に重ねて表示する。
【００７７】
また、画像検出装置１は、予め登録された顔画像と、処理対象画像において特定した顔画像（外接矩形内の画像）とを比較し、両者が一致するか否かを判定しても良い。そして、画像検出装置１は、予め登録された顔画像と、処理対象画像において特定した顔画像とが一致しない場合には、処理対象画像での当該顔画像に対してモザイク処理を行った上で、当該処理対象画像を表示装置に表示しても良い。これにより、本実施の形態に係る画像検出装置１を監視カメラシステムに使用した場合において、監視カメラによって隣家の人の顔画像が撮影された場合であっても、当該顔画像を認識できないようにすることができる。つまり、プライバシーマスクを実現することができる。
【００７８】
＜しきい値調整処理＞
２値化処理部７が出力値マップを２値化する際に使用するしきい値が適切に設定されないと、画像検出装置１は処理対象画像から顔画像を正しく検出できない可能性がある。以下にこの点について説明する。
【００７９】
図１９は、図１５に示される出力値マップ４０を、図１６に示される２値化マップ５０の生成で使用されたしきい値よりも小さいしきい値で２値化して得られる２値化マップ５０を示す図である。
【００８０】
出力値マップ４０が２値化される際のしきい値が小さい場合には、出力値マップ４０において検出確度値があまり大きくない領域についても高確度領域５１となる。したがって、図１９に示されるように、高確度領域５１では、距離が近い顔画像２０ａ，２０ｂに対応する領域５１ａ，５１ｂが連結して一つの独立領域となることがある。この場合には、図１９に示される２値化マップ５０の高確度領域５１に含まれる各独立領域についての外接矩形が求められると、図２０に示されるように、領域５１ａ，５１ｂから成る独立領域に外接する外接矩形３００ｄと、領域５１ｃに外接する外接矩形３００ｃとが生成される。
【００８１】
外接矩形３００ｃ，３００ｄが処理対象画像２０に設定されると、図２１に示されるように、二つの顔画像２０ａ，２０ｂに対して一つの外接矩形３００ｄが設定され、顔画像２０ｃに対して一つの外接矩形３００ｃが設定される。検出対象画像特定部９は、処理対象画像での一つの外接矩形内の画像を一つの顔画像とすることから、処理対象画像２０から顔画像２０ｃについては適切に検出することができるものの、顔画像２０ａ，２０ｂについては一つの顔画像として特定され、顔画像２０ａ，２０ｂのそれぞれを個別に検出することが困難となる。
【００８２】
図２２は、図１５に示される出力値マップ４０を、図１６に示される２値化マップ５０の生成で使用されたしきい値よりも大きいしきい値で２値化して得られる２値化マップ５０を示す図である。
【００８３】
出力値マップ４０が２値化される際のしきい値が大きい場合には、出力値マップ４０において検出確度値があまり大きくない領域については高確度領域５１とならない。したがって、図２２に示されるように、出力値マップ４０での対応する領域での検出確度値が小さい顔画像２０ｃについては、当該顔画像２０ｃに対応する領域が高確度領域５１に含まれないことがある。この場合には、図２２に示される２値化マップ５０の高確度領域５１に含まれる各独立領域についての外接矩形が求められると、図２３に示されるように、領域５１ａに外接する外接矩形３００ａと、領域５１ｂに外接する外接矩形３００ｂとが生成される。
【００８４】
外接矩形３００ａ，３００ｂが処理対象画像２０に設定されると、図２４に示されるように、顔画像２０ａ，２０ｂに対して外接矩形３００ａ，３００ｂがそれぞれ設定されるものの、顔画像２０ｃには外接矩形が設定されない。したがって、顔画像２０ａ，２０ｂについては検出できるものの、顔画像２０ｃについては検出することが困難となる。
【００８５】
このように、２値化マップの生成で使用されるしきい値が小さい場合には、近い距離にある複数の顔画像を適切に検出することが困難となる。
【００８６】
一方で、２値化マップの生成で使用されるしきい値が大きい場合には、出力値マップでの対応する領域の検出確度値が小さい顔画像を適切に検出することが困難となる。
【００８７】
そこで、本実施の形態では、検出対象画像特定部９が、処理対象画像において、出力値マップでの対応する領域の検出確度値が小さい顔画像を特定することができるとともに、距離が近い複数の顔画像のそれぞれを個別に特定することができるように、しきい値調整部６が２値化マップの生成で用いられるしきい値を適切に調整する。以下にしきい値調整部６がしきい値を調整する際の画像検出装置１の動作について詳細に説明する。
【００８８】
図２５は画像検出装置１でのしきい値調整処理を示すフローチャートである。しきい値調整処理では、図２５に示されるように、まずステップｓ１において、グループ分け処理部５が、検出部３で検出された複数の検出結果領域（検出結果枠）をグループ分けする。後述するように、グループ分け処理部５は、異なる顔画像に対応する検出結果領域は異なるグループとなり、かつ同じ顔画像に対応する検出結果領域は同じグループとなる可能性が高くなるように、検出部３で検出された複数の検出結果領域（検出結果枠）をグループ分けするため、グループ分け処理部５で得られたグループの数は、処理対象画像に含まれる顔画像の数と一致する可能性が高くなる。よって、ステップｓ１においては、検出部３で検出された複数の検出結果領域がグループ分けされることによって、処理対象画像に含まれる顔画像の数が推定されると言える。グループ分け処理部５の動作については後で詳細に説明する。
【００８９】
次にステップｓ２において、しきい値調整部６は、２値化マップの生成で使用されるしきい値を２値化処理部７に仮設定する。ここでは、できるだけ小さい値のしきい値が２値化処理部７に仮設定される。そして、ステップｓ３において、２値化処理部７は、ステップｓ２で仮設定されたしきい値を用いてマップ生成部４で生成された出力値マップを２値化し、２値化マップを生成する。
【００９０】
次にステップｓ４において、独立領域特定部８は、ステップｓ３で生成された２値化マップの高確度領域に含まれる独立領域を特定する。
【００９１】
次にステップｓ５において、しきい値調整部６は、ステップｓ４で特定された独立領域の数が、ステップｓ１でのグループ分け処理部５のグループ分けで得られたグループの数と一致するかを判断する。つまり、しきい値調整部６は、ステップｓ４で特定された独立領域の数が、ステップｓ１で推定された、処理対象画像に含まれる顔画像の数と一致するかを判断する。
【００９２】
ステップｓ５において、ステップｓ４で特定された独立領域の数が、ステップｓ１のグループ分け処理で得られたグループの数と一致しないと判断されると、上述のステップｓ２が再度実行されて、２値化マップの生成で使用されるしきい値が２値化処理部７に仮設定される。ここでのステップｓ２においては、前回の値よりも所定量だけ大きいしきい値が２値化処理部７に仮設定される。その後、ステップｓ３が実行され、以後、画像検出装置１は同様に動作する。
【００９３】
ステップｓ５において、ステップｓ４で特定された独立領域の数が、ステップｓ１のグループ分け処理で得られたグループの数と一致すると判断されると、ステップｓ６において、しきい値調整部６は、ステップｓ２で仮設定したしきい値を適切なしきい値として決定する。これにより、しきい値調整処理が終了する。
【００９４】
このように、本実施の形態では、しきい値調整部６は、独立領域特定部８で特定される独立領域の数が、グループ分け処理部５で得られたグループの数（処理対象画像に含まれる顔画像の数）と一致するように、２値化マップの生成で使用されるしきい値を調整している。
【００９５】
なお、本例では、しきい値を少しずつ増加させることによって、独立領域特定部８で特定される独立領域の数が、グループ分け処理部５で得られたグループの数と一致するようなしきい値を求めているが、最初に仮設定するしきい値をできるだけ大きくしておいて、しきい値を少しずつ減少させることによって、独立領域特定部８で特定される独立領域の数が、グループ分け処理部５で得られたグループの数と一致するようなしきい値を求めても良い。
【００９６】
ステップｓ６において適切なしきい値が決定されると、検出対象画像特定部９は、当該適切なしきい値、つまりしきい値調整部６で調整されたしきい値が用いられて生成された特定用２値化マップの高確度領域に含まれる独立領域に基づいて、上述のように処理対象画像において顔画像を特定する。特定用２値化マップの高確度領域に含まれる独立領域の数は、処理対象画像に含まれる顔画像の数と一致する可能性が高いことから、当該独立領域に基づいて処理対象画像において顔画像を特定することによって、処理対象画像に含まれる各顔画像を個別に特定できる可能性が向上する。よって、顔画像についての検出精度が向上する。
【００９７】
なお、ステップｓ６の後に、２値化処理部７が調整後のしきい値を用いて特定用２値化マップを生成しても良いし、ステップｓ６の直近に実行されたステップｓ３で生成された２値化マップ（ステップｓ６で適切であると判断されたしきい値が用いられて生成された２値化マップ）が特定用２値化マップとされても良い。
【００９８】
＜グループ分け処理について＞
次にステップｓ１のグループ分け処理について詳細に説明する。図２６はグループ分け処理部５の構成を示す図である。図２６に示されるように、グループ分け処理部５は、クラスタリング処理部５００と、分離度取得部５１０と、使用グループ数決定部５２０とを備えている。
【００９９】
クラスタリング処理部５００は、予め定められた複数種類のグループ数のそれぞれについて、検出部３で検出された複数の検出結果領域を当該グループ数でグループ分けする。本実施の形態では、クラスタリング処理部５００は、検出結果領域の位置、大きさ及びそれに対応する検出確度値に基づいて、検出部３で検出された複数の検出結果領域をグループ分けする。つまり、クラスタリング処理部５００は、検出結果領域の位置、大きさ及びそれに対応する検出確度値が近いもの同士ができるだけ同じグループとなるように、検出部３で検出された複数の検出結果領域をグループ分けする。
【０１００】
分離度取得部５１０は、複数種類のグループ数のそれぞれについて、クラスタリング処理部５００において検出部３で検出された複数の検出結果領域が当該グループ数でグループ分けされた結果得られる複数のグループの間での分離の程度を示す分離度を求める。分離度は、複数のグループが相違している程度を示す相違度とも言える。本実施の形態では、分離度取得部５１０は、クラスタリング処理部５００で得られた複数のグループの間において、検出結果領域の位置、大きさ及びそれに対応する検出確度値が分離（相違）している程度を示す分離度を求める。したがって、分離度は、複数のグループの間において、検出結果領域の位置、大きさ及びそれに対応する検出確度値が離れているほど高くなる。
【０１０１】
使用グループ数決定部５２０は、複数種類のグループ数のうち、検出部３で検出された複数の検出結果領域がそのグループ数でグループ分けされた結果得られる複数のグループの間での分離度が最も高いグループ数を適切なグループ数として、当該適切なグループ数を、しきい値調整部６がしきい値の調整で使用する使用グループ数として決定する。
【０１０２】
後述のように、クラスタリング処理部５００において、検出部３で検出された複数の検出結果領域が使用グループ数（適切なグループ数）でグループ分けされることによって得られる複数のグループは、処理対象画像に含まれる複数の顔画像にそれぞれ対応する可能性が高くなる。したがって、しきい値調整部６が、独立領域特定部８で特定される独立領域の数が使用グループ数（適切なグループ数）と一致するようにしきい値を調整することによって、調整後のしきい値が使用された生成された２値化マップの高確度領域に含まれる独立領域の数は、処理対象画像に含まれる顔画像の数と一致する可能性が高くなる。よって、処理対象画像に含まれる各顔画像を個別に特定できる可能性が高くなる。
【０１０３】
以下に、クラスタリング処理部５００、分離度取得部５１０及び使用グループ数決定部５２０の動作について詳細に説明する。
【０１０４】
＜クラスタリング処理＞
本実施の形態では、クラスタリング処理部５００は、例えば、K-means法と呼ばれるクラスタリング手法を使用して、検出部３で検出された複数の検出結果領域をグループ分け（クラスタリング）する。クラスタリングにおいては、グループ分けを行う際の各グループがクラスタと呼ばれている。以下では、まずK-means法について説明し、その後、クラスタリング処理部５００でのK-means法を用いたグループ分けについて説明する。
【０１０５】
K-means法では、グループ分けを行う際のグループ数ｋが予め決まっている。そして、K-means法では、クラスタごとに設定されるクラスタ中心と呼ばれる基準点が使用されて、グループ分け対象のデータ群（以後、「対象データ群」と呼ぶ）がグループ数ｋでグループ分けされる。対象データ群を構成する各データを「対象データ」と呼ぶ。
【０１０６】
K-means法では、以下の式（１）で表される評価関数φを最小化する各クラスタのクラスタ中心を見付けることによって、対象データ群Ｔがｋ個のクラスタにグループ分けされる。
【０１０７】
【数１】
2014191400.tif 000003
【０１０８】
式（１）において、ｔｊは番号ｊの対象データを意味している。対象データ群Ｔを構成する対象データの総数をｒ（ｒ≧２）とすると１≦ｊ≦ｒとなる。また式（１）において、ｃｉ（１≦ｉ≦ｋ）は、番号ｉのクラスタについてのクラスタ中心を意味している。
【０１０９】
式（１）の右辺の「ｍｉｎ||ｔｊ−ｃｉ||２」は、対象データを表す特徴量（例えばＸ座標及びＹ座標）についての特徴量空間（例えばＸＹ平面）において、対象データｔｊの位置（詳細には、対象データｘｉを表す特徴量で特定される当該対象データｔｊの位置）に対して最も距離が近いクラスタ中心と、当該対象データｔｊの位置との間の距離の２乗を意味している。つまり、「ｍｉｎ||ｔｊ−ｃｉ||２」は、特徴量空間においての対象データｔｊの位置についてクラスタ中心との最短距離の２乗を意味している。そして、式（１）の右辺のシグマは、対象データ群Ｔを構成する複数の対象データの位置についてのクラスタ中心との最短距離の２乗の総和を意味している。評価関数φを最小化する各クラスタのクラスタ中心については、図２７に示される処理を行うことによって見付けることができる。
【０１１０】
図２７はK-means法を説明するためのフローチャートである。K-means法では、まずステップｓ１１において、対象データ群を構成する各データに対してｋ個のクラスタの中からランダムに一つの初期のクラスタが割り当てられる。
【０１１１】
次にステップｓ１２において、各クラスタについての初期のクラスタ中心が求められる。番目ｉのクラスタのクラスタ中心ｃｉについては、例えば、以下の式（２）で求められる。
【０１１２】
【数２】
2014191400.tif 000004
【０１１３】
式（２）において、Ｃｉは、番号ｉのクラスタ（グループ）が割り当てられた複数の対象データから成るデータ群を意味しており、｜Ｃｉ｜は当該データ群での対象データの総数を意味している。そして、式（２）の右辺は、番号ｉのクラスタが割り当てられた複数の対象データについての特徴量空間での位置の平均値を示している。したがって、本実施の形態では、番目ｉのクラスタのクラスタ中心ｃｉは、番号ｉのクラスタが割り当てられた複数の対象データの位置の平均値となっている。なお、クラスタ中心については他の方法で決定して良い。
【０１１４】
次にステップｓ１３において、対象データ群Ｔを構成する複数の対象データのそれぞれに対して、ｋ個のクラスタ中心のうち特徴量空間において当該対象データについての位置に最も近いクラスタ中心を有するクラスタが割り当てられる。これにより、対象データ群Ｔを構成する複数の対象データのそれぞれに対してクラスタが割り当て直される。
【０１１５】
次にステップｓ１４において、上述の式（２）が用いられてｋ個のクラスタのクラスタ中心が求め直される。
【０１１６】
次にステップｓ１５において、各クラスタのクラスタ中心が動かなくなったか判断される。あるクラスタについて、ステップｓ１４で求められたクラスタ中心と、それよりも一つ前に求められたクラスタ中心との差分の絶対値がしきい値よりも小さい場合には、当該あるクラスタのクラスタ中心は動かなくなったと判断される。一方で、当該絶対値がしきい値以上の場合には、当該あるクラスタのクラスタ中心は動いていると判断される。
【０１１７】
ステップｓ１５において、ｋ個のクラスタのうちの一つでもそのクラスタ中心が動いていると判断されると、ステップｓ１３が再度実行されて、対象データ群Ｔを構成する複数の対象データのそれぞれに対してクラスタが割り当て直される。以後、同様にしてステップｓ１４，ｓ１５が実行される。
【０１１８】
一方で、ステップｓ１５において、ｋ個のクラスタのクラスタ中心がすべて動かなくなったと判断されると、クラスタリングが終了する。ｋ個のクラスタのクラスタ中心がすべて動かなくなったということは、上記の評価関数φが最小値となったことを意味している。クラスタリングが終了した際に、対象データ群Ｔを構成する各対象データに割り当てられているクラスタが、当該対象データが最終的に属するクラスタとなり、対象データ群Ｔが複数のグループに分けられることになる。
【０１１９】
以上のようなK-means法を用いて、クラスタリング処理部５００は、検出部３で検出された複数の検出結果領域をグループ分けする。本実施の形態では、検出結果領域が対象データとなり、検出部３で検出された複数の検出結果領域が対象データ群Ｔとなる。また、本実施の形態では、対象データである検出結果領域の特徴を表す特徴量として、例えば、処理対象画像での検出結果領域の位置、大きさ及びそれに対応する検出確度値ｖが使用される。
【０１２０】
ここで、本実施の形態では、処理対象画像の左上の角を原点とし、行方向をｘ軸方向とし、列方向をｙ軸方向とするＸＹ平面が処理対象画像に定められている。本実施の形態では、検出結果領域を表す特徴量の一つである検出結果領域の位置が、例えば、ＸＹ平面上での検出結果領域の左上の角のＸ座標ｘ及びＹ座標ｙで表される。また、検出結果領域を表す特徴量の一つである検出結果領域の大きさが、検出結果領域の幅ｗ（Ｘ軸方向の長さ）及び高さｈ（Ｙ軸方向の長さ）で表される。したがって、クラスタリング処理部５００は、K-means法を用いて検出部３で検出された複数の検出結果領域をグループ分けする際には、各検出結果領域を、当該検出結果領域の左上の角についてのＸ座標ｘ及びＹ座標ｙと、当該検出結果領域の幅ｗ及び高さｈと、当該検出結果領域に対応する検出確度値ｖとから成る５次元の特徴量で表現する。よって、クラスタリング処理部５００では、当該５次元の特徴量についての特徴量空間（以後、「５次元特徴量空間」と呼ぶ）がクラスタリングで使用される。
【０１２１】
以後、検出結果領域の左上の角についてのＸＹ平面上でのＸ座標ｘ及びＹ座標ｙをそれぞれ「左上Ｘ座標ｘ」及び「左上Ｙ座標ｙ」と呼ぶことがある。検出結果領域は、左上Ｘ座標ｘ、左上Ｙ座標ｙ、幅ｗ、高さｈ及び検出確度値ｖの５次元の特徴量（５次元のパラメータ）で表される。図２８は、ある検出結果領域１６０（検出結果枠１５０）についての当該５次元の特徴量を示す図である。
【０１２２】
クラスタリング処理部５００は、予め定められた複数種類のグループ数のそれぞれについて、検出部３で検出された複数の検出結果領域を当該グループ数でグループ分けする。本実施の形態では、例えば、グループ数（クラスタ数）ｋ＝２，３，４，５となっている。したがって、クラスタリング処理部５００は、検出部３で検出された複数の検出結果領域を、２つのグループに分ける処理と、３つのグループに分ける処理と、４つのグループに分ける処理と、５つのグループに分ける処理とを行う。
【０１２３】
なお、グループ数の種類の数については、処理対象画像から検出すべき顔画像の数に応じて決定される。例えば、撮像部が家の玄関前に設置される場合には、処理対象画像に含まれる顔画像の数が５を越える可能性は低いことから、本例のように、グループ数ｋ＝２，３，４，５とする。
【０１２４】
図２９は、上述の図１４に示される処理対象画像２０から検出された複数の検出結果領域１６０（検出結果枠１５０）が当該処理対象画像２０に重ねて配置された様子を示す図である。また図３０は、図２９に示される複数の検出結果領域１６０が例えば３つのグループ６００に分けられた様子を示す図である。
【０１２５】
次に、クラスタリング処理部５００が、検出部３で検出された複数の検出結果領域をグループ数ｋでグループ分けする場合の当該クラスタリング処理部５００の動作を上述の図２７を参照しながら説明する。以後、検出部３で検出された複数の検出結果領域を「対象検出結果領域群」と呼ぶ。
【０１２６】
クラスタリング処理部５００は、まずステップｓ１１において、対象検出結果領域群を構成する各検出結果領域に対してｋ個のクラスタの中からランダムに一つの初期のクラスタを割り当てる。
【０１２７】
次にステップｓ１２において、クラスタリング処理部５００は、上記の式（２）を用いて各クラスタについての初期のクラスタ中心を求める。
【０１２８】
次にステップｓ１３において、クラスタリング処理部５００は、対象検出結果領域群を構成する複数の検出結果領域のそれぞれに対して、５次元特徴量空間において、ｋ個のクラスタ中心のうち当該検出結果領域の位置（詳細には、当該検出結果領域を表す左上Ｘ座標ｘ、左上Ｙ座標ｙ、幅ｗ、高さｈ及び検出確度値ｖの５つの特徴量で特定される当該検出結果領域の位置）に最も近いクラスタ中心を有するクラスタが割り当てられる。これにより、対象検出結果領域群を構成する複数の検出結果領域のそれぞれに対してクラスタが割り当て直される。
【０１２９】
次にステップｓ１４において、クラスタリング処理部５００は、上述の式（２）を用いてｋ個のクラスタのクラスタ中心を求め直す。
【０１３０】
次にステップｓ１５において、クラスタリング処理部５００は、上述のようにして、各クラスタのクラスタ中心が動かなくなったかを判断する。
【０１３１】
ステップｓ１５において、ｋ個のクラスタのうちの一つでもそのクラスタ中心が動いていると判断されると、ステップｓ１３が再度実行されて、対象検出結果領域群を構成する複数の検出結果領域のそれぞれに対してクラスタが割り当て直される。以後、同様にしてステップｓ１４，ｓ１５が実行される。
【０１３２】
一方で、ステップｓ１５において、ｋ個のクラスタのクラスタ中心がすべて動かなくなったと判断されると、クラスタリング処理部５００はクラスタリングを終了する。クラスタリングが終了した際に、対象検出結果領域群を構成する各検出結果領域に割り当てられているクラスタが、当該検出結果領域が最終的に属するクラスタとなる。よって、対象検出結果領域群がｋ個のグループに分けられる。
【０１３３】
このように、クラスタリング処理部５００では、検出結果領域の特徴を表す特徴量に基づいて、K-means法が用いられて対象検出結果領域群がｋ個のグループに分けられている。したがって、特徴量が近い検出結果領域は一つのグループに集められる可能性が高くなる。
【０１３４】
＜分離度算出処理及び使用グループ数決定処理＞
クラスタリング処理部５００において、対象検出結果領域群がグループ数ｋでグループ分けされる際に、グループ数ｋの値が小さければ、一つのグループの中に特徴量があまり近くない複数の検出結果領域が含まれる可能性が高くなる。一方で、グループ数ｋの値が大きければ、特徴量が近い複数の検出結果領域が一つのグループに含まれず互いに別のグループに含まれる可能性が高くなる。
【０１３５】
このように、対象検出結果領域群がグループ分けされる際に使用されるグループ数ｋの値によっては、一つのグループにおいて特徴量があまり近くない検出結果領域が含まれたり、特徴量が近い検出結果領域が異なるグループに含まれたりすることがある。
【０１３６】
そこで、本実施の形態では、分離度取得部５１０が、対象検出結果領域群がグループ分けされて得られる複数のグループの間での分離の程度を示す分離度を求めて、使用グループ数決定部５２０が、当該分離度に基づいて適切なグループ数を決定する。つまり、使用グループ数決定部５２０は、当該分離度に基づいて、対象検出結果領域群に対してそのグループ数でグループ分けを行った際に、特徴量が近くない検出結果領域は異なるグループとなり、かつ特徴量が近い検出結果領域は同じグループとなる可能性が高くなるようなグループ数を求める。以下に、分離度取得部５１０と使用グループ数決定部５２０の動作について説明する。
【０１３７】
分離度取得部５１０は、クラスタリング処理部５００においてグループ数ｋで対象検出結果領域群がグループ分けされて得られるｋ個のグループの間での分離の程度を示す分離度αを以下の式（３）を用いて求める。
【０１３８】
【数３】
2014191400.tif 000005
【０１３９】
式（３）でのグループ内共分散Ｉ及びグループ間共分散Ｄは以下の式（４），（５）で表される。
【０１４０】
【数４】
2014191400.tif 000006
【０１４１】
【数５】
2014191400.tif 000007
【０１４２】
式（４）及び式（５）において、ｒｐ（１≦ｐ≦ｋ）は、番号ｐのグループ（クラスタ）に含まれる複数の検出結果領域の総数を意味しており、ｒｑ（１≦ｑ≦ｋ）は番号ｑのグループに含まれる複数の検出結果領域の総数を意味している。
【０１４３】
式（４）において、σｘｐ、σｙｐ、σｗｐ、σｈｐ及びσｖｐは、番号ｐのグループに含まれる複数の検出結果領域での左上Ｘ座標ｘ、左上Ｙ座標ｙ、幅ｗ、高さｈ及び検出確度値ｖの標準偏差をそれぞれ意味している。式（５）において、μｘｐ、μｙｐ、μｗｐ、μｈｐ及びμｖｐは、番号ｐのグループに含まれる複数の検出結果領域での左上Ｘ座標ｘ、左上Ｙ座標ｙ、幅ｗ、高さｈ及び検出確度値ｖの平均値をそれぞれ意味している。式（５）において、μｘａ、μｙａ、μｗａ、μｈａ及びμｖａは、対象検出結果領域群全体での左上Ｘ座標ｘ、左上Ｙ座標ｙ、幅ｗ、高さｈ及び検出確度値ｖの平均値をそれぞれ意味している。
【０１４４】
式（４）に示されるグループ内共分散Ｉは、各グループ内での検出結果領域の特徴量のばらつきを示している。グループ内共分散Ｉが小さいということは、各グループ内において検出結果領域の特徴量のばらつきが小さいことを意味している。ｋ個のグループのそれぞれにおいて検出結果領域の特徴量のばらつきが小さいということは、ｋ個のグループの間において特徴量が分離されていると考えることができる。したがって、本実施の形態では、式（３）から理解できるように、グループ内共分散Ｉが小さくなると分離度αが大きくなる。
【０１４５】
一方で、式（５）に示されるグループ間共分散Ｄは、ｋ個のグループ間での検出結果領域の特徴量のばらつきを示している。グループ間での検出結果領域の特徴量のばらつきが大きいということは、グループ間において特徴量が分離されていると考えることができることから、本実施の形態では、式（３）から理解できるように、グループ間共分散Ｄが大きくなると分離度αが大きくなる。
【０１４６】
このように、グループ数ｋについての分離度αは、ｋ個のグループの間において特徴量が分離されている程度を示している。
【０１４７】
分離度取得部５１０は、クラスタリング処理部５００が使用した複数種類のグループ数（ｋ＝２，３，４，５）のそれぞれについて、上記の式（３）〜（５）を使用して分離度αを求める。
【０１４８】
使用グループ数決定部５２０は、クラスタリング処理部５００が使用した複数種類のグループ数のうち、それに対応する分離度αが最も高いグループ数を適切なグループ数とする。例えば、上述の図１４に示される処理対象画像２０に関して、ｋ＝２についての分離度αが“１．４”、ｋ＝３についての分離度αが“５．３”、ｋ＝４についての分離度αが“０．５”、ｋ＝５についての分離度αが“２．２”であるとすると、分離度α＝５．３に対応するグループ数ｋ＝３が、適切なグループ数であると決定される。あるグループ数についての分離度αが高いということは、当該グループ数でグループ分けされて得られるｋ個のグループの間において特徴量が適切に分離されていることを意味している。したがって、分離度αが高いグループ数でグループ分けされることによって、特徴量が近くない検出結果領域は異なるグループとなり、かつ特徴量が近い検出結果領域は同じグループとなる可能性が高くなる。
【０１４９】
ここで、対象検出結果領域群において、処理対象画像での同じ顔画像に対応する複数の検出結果領域の間では、それらの特徴量（ｘ、ｙ、ｗ、ｈ及びｖ）が近くなる可能性が高い。言い換えれば、対象検出結果領域群において、処理対象画像での異なる顔画像に対応する複数の検出結果領域の間では、それらの特徴量が相違する可能性が高い。したがって、特徴量が近くない検出結果領域は異なるグループとなり、かつ特徴量が近い検出結果領域は同じグループとなる可能性が高くなるように、対象検出結果領域群をグループ分けすることによって、異なる顔画像に対応する検出結果領域は異なるグループとなり、かつ同じ顔画像に対応する検出結果領域は同じグループとなる可能性が高くなる。つまり、対象検出結果領域群が、使用グループ数決定部５２０で決定された適切なグループ数でグループ分けされることによって、異なる顔画像に対応する検出結果領域は異なるグループとなり、かつ同じ顔画像に対応する検出結果領域は同じグループとなる可能性が高くなる。よって、適切なグループ数、つまり、対象検出結果領域群が適切にグループ分けされて得られる複数のグループの数は、処理対象画像に含まれる顔画像の数と一致する可能性が高くなる。
【０１５０】
使用グループ数決定部５２０は、クラスタリング処理部５００が使用した複数種類のグループ数から適切なグループ数を決定すると、当該適切なグループ数を、しきい値調整部６がしきい値調整で使用する使用グループ数とする。しきい値調整部６は、独立領域特定部８が特定する、２値化マップの高確度領域に含まれる独立領域の数が、使用グループ数決定部５２０で決定された使用グループ数と一致するように、２値化マップの生成で使用するしきい値を調整する。
【０１５１】
以上のように、本実施の形態では、グループ分け処理部５が、検出結果領域の特徴量に基づいて対象検出結果領域群を適切にグループ分けすることによって、得られた複数のグループの数が、処理対象画像に含まれる顔画像の数と一致する可能性が高くなる。図１４に示される処理対象画像２０に関する上記の例では、適切なグループ数、つまり対象検出結果領域群を適切にグループ分けすることによって得られた複数のグループの数が“３”となっており、このグループの数は、図１４に示される処理対象画像２０に含まれる顔画像２０ａ〜２０ｃの数と一致している。したがって、しきい値調整部６が、２値化マップの高確度領域に含まれる独立領域の数が、グループ分け処理部５で得られたグループの数と一致するように、２値化マップの生成で使用されるしきい値を調整することによって、２値化マップの高確度領域には、処理対象画像に含まれる複数の顔画像にそれぞれ対応する複数の独立領域が含まれる可能性が高くなる。よって、２値化マップの高確度領域に含まれる独立領域に基づいて検出対象画像を特定することによって、処理対象画像に含まれる複数の顔画像のそれぞれを個別に特定することができる可能性が高くなる。その結果、顔画像についての検出精度が向上する。
【０１５２】
なお上記の例では、グループ分け処理部５は、検出結果領域の特徴量として、検出結果領域の位置（ｘ及びｙ）、検出結果領域の大きさ（ｗ及びｈ）、検出結果領域に対応する検出確度値のすべてを使用してグループ分け処理を行っているが、これらのうち少なくとも検出結果領域の位置を使用してグループ分け処理を行っても良い。
【０１５３】
また、本実施の形態では、サイズの異なる複数種類の検出枠が使用されて検出処理が行われているが、一種類の検出枠だけが使用されて検出処理が行われて良い。この場合には、検出結果領域の特徴量として検出結果領域の大きさは使用されなくても良い。本実施の形態のように、サイズの異なる複数種類の検出枠が使用されて検出処理が行われる場合において、検出結果領域の特徴量として検出結果領域の大きさが使用される際には、検出結果領域の大きさが使用されないときと比較して、グループ分け処理部５で得られた複数のグループの数が処理対象画像に含まれる顔画像の数と一致する可能性が高くなる。よって、２値化マップの高確度領域に含まれる独立領域に基づいて検出対象画像を特定することによって、処理対象画像に含まれる複数の顔画像のそれぞれを個別に特定することができる可能性が高くなり、顔画像についての検出精度が向上する。
【０１５４】
また、本実施の形態のように、検出結果領域の特徴量として検出確度値が使用される際には、検出確度値が使用されないときと比較して、グループ分け処理部５で得られた複数のグループの数が処理対象画像に含まれる顔画像の数と一致する可能性が高くなる。よって、処理対象画像に含まれる複数の顔画像のそれぞれを個別に特定することができる可能性が高くなり、顔画像についての検出精度が向上する。
【０１５５】
上記の例では、対象検出結果領域群のグループ分けに、K-means法が使用されているが、グループ分け処理部５は対象検出結果領域群を他の方法でグループ分けしても良い。例えば、グループ分け処理部５は、Mean-Shift法を用いて対象検出結果領域群をグループ分け（クラスタリング）しても良い。
【０１５６】
＜変形例＞
上記の例では、出力値マップを使用して処理対象画像において顔画像を特定していたが、出力値マップを使用せずに処理対象画像において顔画像を特定しても良い。以下に出力値マップを使用しない顔画像の特定方法の一例について説明する。
【０１５７】
図３１は本変形例に係る画像検出装置１の機能ブロックを示す図である。本変形例では、検出対象画像特定部９０が、グループ分け処理部５において対象検出結果領域群が適切にグループ分けされて得られる複数のグループに基づいて処理対象画像において顔画像を特定する。
【０１５８】
検出対象画像特定部９０は、グループ分け処理部５において適切なしきい値でグループ分けされることによって得られた複数のグループのそれぞれについて、当該グループに対応する顔画像を処理対象画像において特定する。以後、当該複数のグループのそれぞれを「最終グループ」と呼ぶ。また、説明対象の最終グループを「対象グループ」と呼ぶ。
【０１５９】
図３２は、処理対象画像において対象グループ６００に対応する顔画像２０ｚを特定する方法を説明するための図である。図３２の例では、対象グループ６００には検出結果領域１６０ａ〜１６０ｆが含まれている。
【０１６０】
検出対象画像特定部９０は、処理対象画像において対象グループ６００に対応する顔画像２０ｚを特定する際には、対象グループ６００内の複数の検出結果領域１６０ａ〜１６０ｆでの左上Ｘ座標ｘの中心値ｘｃと左上Ｙ座標ｙの中心値ｙｃを求める。中心値ｘｃは、対象グループ６００内の複数の検出結果領域１６０ａ〜１６０ｆの左上Ｘ座標ｘにおける最大値ｘｍａｘ及び最小値ｘｍｉｎに基づいて以下の式（６）を使用して求めることができる。
【０１６１】
【数６】
2014191400.tif 000008
【０１６２】
また中心値ｙｃは、対象グループ６００内の複数の検出結果領域１６０ａ〜１６０ｆの左上Ｙ座標ｙにおける最大値ｙｍａｘ及び最小値ｙｍｉｎに基づいて以下の式（７）を使用して求めることができる。
【０１６３】
【数７】
2014191400.tif 000009
【０１６４】
次に検出対象画像特定部９０は、対象グループ６００内における、左上Ｘ座標ｘが中心値ｘｃ以上である複数の検出結果領域１６０ｄ，１６０ｅ，１６０ｆの左上Ｘ座標ｘと中心値ｘｃとの間の距離の平均値を求める。この平均値を右側平均距離と呼ぶ。
【０１６５】
また、検出対象画像特定部９０は、左上Ｘ座標ｘが中心値ｘｃ未満である複数の検出結果領域１６０ａ，１６０ｂ，１６０ｃの左上Ｘ座標ｘと中心値ｘｃとの間の距離の平均値を求める。この平均値を左側平均距離と呼ぶ。
【０１６６】
また、検出対象画像特定部９０は、左上Ｙ座標ｙが中心値ｙｃ以上である複数の検出結果領域１６０ａ，１６０ｂ，１６０ｃ，１６０ｆの左上Ｙ座標ｙと中心値ｙｃとの間の距離の平均値を求める。この平均値を上側平均距離と呼ぶ。
【０１６７】
そして、検出対象画像特定部９０は、左上Ｙ座標ｙが中心値ｙｃ未満である複数の検出結果領域１６０ｄ，１６０ｅの左上Ｙ座標ｙと中心値ｙｃとの間の距離の平均値を求める。この平均値を下側平均距離と呼ぶ。
【０１６８】
検出対象画像特定部９０は、中心値ｘｃに対して右側平均距離を足し合わせて得られるＸ座標を、処理対象画像において対象グループ６００に対応する顔画像２０ｚであると思われる矩形領域（以後、「検出画像領域」と呼ぶ）の右端のＸ座標とする。
【０１６９】
また、検出対象画像特定部９０は、中心値ｘｃから左側平均距離を差し引いて得られるＸ座標を検出画像領域の左端のＸ座標とする。
【０１７０】
また、検出対象画像特定部９０は、中心値ｙｃに対して上側平均距離を足し合わせて得られるＹ座標を検出画像領域の上端のＹ座標とする。
【０１７１】
そして、検出対象画像特定部９０は、中心値ｙｃから下側平均距離を差し引いて得られるＹ座標を検出画像領域の下端のＹ座標とする。
【０１７２】
このようにして、対象グループ６００に対応する検出画像領域の右端、左端、上端及び下端の位置が決まると、処理対象画像において対象グループ６００に対応する顔画像２０ｚが特定される。
【０１７３】
以上のようにして、検出対象画像特定部９０は、グループ分け処理部５で得られる複数の最終グループのそれぞれについて、当該最終グループに対応する顔画像を処理対象画像において特定する。複数の最終グループの数は、処理対象画像に含まれる顔画像の数と一致する可能性が高いことから、本変形例においても、処理対象画像に含まれる各顔画像を個別に特定できる可能性が向上する。よって、顔画像についての検出精度が向上する。
【０１７４】
本変形例のように、出力値マップが使用されずにグループ内の各検出結果領域の位置に基づいて処理対象画像において顔画像が特定される場合には、出力値マップが使用されて処理対象画像において顔画像が特定される際と比較して、顔画像が実際よりも小さく特定される可能性は高いものの、顔検出に必要な処理量を低減することができる。
【０１７５】
上記において画像検出装置１は詳細に説明されたが、上記した説明は、全ての局面において例示であって、この発明がそれに限定されるものではない。例えば、検出対象画像については、人の顔画像以外の画像であっても良い。また、上述した各種の例は、相互に矛盾しない限り組み合わせて適用可能である。そして、例示されていない無数の変形例が、この発明の範囲から外れることなく想定され得るものと解される。
【符号の説明】
【０１７６】
１  画像検出装置
３  検出部
４  マップ生成部
５  グループ分け処理部
６  しきい値調整部
７  ２値化処理部
８  独立領域特定部
９，９０  検出対象画像特定部
【図１】
2014191400.tif 000010
【図２】
2014191400.tif 000011
【図３】
2014191400.tif 000012
【図４】
2014191400.tif 000013
【図５】
2014191400.tif 000014
【図６】
2014191400.tif 000015
【図７】
2014191400.tif 000016
【図８】
2014191400.tif 000017
【図９】
2014191400.tif 000018
【図１１】
2014191400.tif 000019
【図１２】
2014191400.tif 000020
【図１４】
2014191400.tif 000021
【図１５】
2014191400.tif 000022
【図１６】
2014191400.tif 000023
【図１７】
2014191400.tif 000024
【図１８】
2014191400.tif 000025
【図１９】
2014191400.tif 000026
【図２０】
2014191400.tif 000027
【図２１】
2014191400.tif 000028
【図２２】
2014191400.tif 000029
【図２３】
2014191400.tif 000030
【図２４】
2014191400.tif 000031
【図２５】
2014191400.tif 000032
【図２６】
2014191400.tif 000033
【図２７】
2014191400.tif 000034
【図２８】
2014191400.tif 000035
【図２９】
2014191400.tif 000036
【図３０】
2014191400.tif 000037
【図３１】
2014191400.tif 000038
【図３２】
2014191400.tif 000039
【図１０】
2014191400.tif 000040
【図１３】
2014191400.tif 000041