(57)【要約】【課題】処理負荷を低減する。【解決手段】画像処理装置は、取得部と、設定部と、算出部と、を備える。取得部は、画像を取得する。設定部は、複数のサンプリング点を画像内のサンプリング領域に設定する。算出部は、サンプリング点に対応づけられる算出領域の画像の特徴量を算出する。設定部は、サンプリング領域の中心からの距離に応じて相互に隣り合うサンプリング点間の距離が変化する配置、および、直径が異なる複数の円の円周上にサンプリング点が存在する配置、の少なくとも一方となるように、サンプリング点を設定する。【選択図】図１
2014186520.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を取得する取得部と、
複数のサンプリング点を前記画像内のサンプリング領域に設定する設定部と、
前記サンプリング点に対応づけられる算出領域の画像の特徴量を算出する算出部と、を備え、
前記設定部は、前記サンプリング領域の中心からの距離に応じて相互に隣り合う前記サンプリング点間の距離が変化する配置、および、直径が異なる複数の円の円周上に前記サンプリング点が存在する配置、の少なくとも一方となるように、前記サンプリング点を設定する、
画像処理装置。
【請求項２】
前記設定部は、前記サンプリング領域の中心に近いほど相互に隣り合う前記サンプリング点間の距離が小さくなるように前記サンプリング点を設定する、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記設定部は、前記サンプリング領域の中心に近いほど相互に隣り合う前記サンプリング点間の距離が大きくなるように前記サンプリング点を設定する、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記算出領域の大きさは、前記中心からの距離に応じて変化する、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記算出領域は、前記中心からの距離が小さいほど小さい、
請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記算出領域は、前記中心からの距離が小さいほど大きい、
請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記算出領域と対応する前記サンプリング点との距離は、前記中心から対応する前記サンプリング点までの距離に応じて変化する、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記算出領域と対応する前記サンプリング点との距離は、前記中心から対応する前記サンプリング点までの距離が小さいほど小さい、
請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記算出領域と対応する前記サンプリング点との距離は、前記中心から対応する前記サンプリング点までの距離が小さいほど大きい、
請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
対応する前記サンプリング点から前記算出領域までの方向は、前記中心から対応する前記サンプリング点までの方向に応じて変化する、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
対応する前記サンプリング点から前記算出領域までの方向は、前記中心から対応する前記サンプリング点までの方向と一致する、
請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記算出部は、２値化した値を含む前記特徴量を算出する、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
画像を取得する取得ステップと、
複数のサンプリング点を前記画像内のサンプリング領域に設定する設定ステップと、
前記サンプリング点に対応づけられる算出領域の画像の特徴量を算出する算出ステップと、を含み、
前記設定ステップは、前記サンプリング領域の中心からの距離に応じて相互に隣り合う前記サンプリング点間の距離が変化する配置、および、直径が異なる複数の円の円周上に前記サンプリング点が存在する配置、の少なくとも一方となるように、前記サンプリング点を設定する、
画像処理方法。
【請求項１４】
コンピュータを、
画像を取得する取得部と、
複数のサンプリング点を前記画像内のサンプリング領域に設定する設定部と、
前記サンプリング点に対応づけられる算出領域の画像の特徴量を算出する算出部、として機能させ、
前記設定部は、前記サンプリング領域の中心からの距離に応じて相互に隣り合う前記サンプリング点間の距離が変化する配置、および、直径が異なる複数の円の円周上に前記サンプリング点が存在する配置、の少なくとも一方となるように、前記サンプリング点を設定する、
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、画像処理装置、画像処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像認識技術を用いて拡張現実感を実現する手法として、マーカを利用する手法が知られている。しかし、無機質なマーカはデザインを損ねるという問題がある。この問題を解消するため、対象物体の状態の変化（対象物体が回転したり距離が変わったりすること）に頑健な局所特徴量を使ってマーカを用いずに対象物体を特定する手法が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２０１０−５４１０５３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、従来技術の局所特徴量による物体認識では、面内回転推定、マルチスケール探索、および、物体認識のための特徴量抽出の３つの処理それぞれで特徴量を算出する必要があった。このため処理負荷が高くなり、多くの物体を認識しようとすると快適に動作しないという問題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態の画像処理装置は、取得部と、設定部と、算出部と、を備える。取得部は、画像を取得する。設定部は、複数のサンプリング点を画像内のサンプリング領域に設定する。算出部は、サンプリング点に対応づけられる算出領域の画像の特徴量を算出する。設定部は、サンプリング領域の中心からの距離に応じて相互に隣り合うサンプリング点間の距離が変化する配置、および、直径が異なる複数の円の円周上にサンプリング点が存在する配置、の少なくとも一方となるように、サンプリング点を設定する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】本実施形態の物体検出装置のブロック図。
【図２】本実施形態における物体検出処理のフローチャート。
【図３】サンプリング点および算出領域の配置例を示す図。
【図４】中心ほど密になる配置例を示す図。
【図５】中心ほど密になる配置例を示す図。
【図６】中心ほど密になる配置例を示す図。
【図７】複数の円周上にサンプリング点を配置する例を示す図。
【図８】算出領域の配置例を示す図。
【図９】算出領域の配置例を示す図。
【図１０】算出領域の配置例を示す図。
【図１１】算出領域の配置例を示す図。
【図１２】サンプリング点および算出領域の配置例を示す図。
【図１３】特徴量の例を示す図。
【図１４】特徴量の例を示す図。
【図１５】カメラと物体との間の距離が異なる例を示す図。
【図１６】登録時と認識時とで物体の撮像角度が異なる例を示す図。
【図１７】撮像角度が異なる場合の画像処理の例を説明する図。
【図１８】撮像角度が異なる場合の画像処理の例を説明する図。
【図１９】撮像角度が異なる場合の画像処理の例を説明する図。
【図２０】ヒストグラム化した特徴量の例を示す図。
【図２１】２値化した特徴量の例を示す図。
【図２２】本実施形態にかかる画像処理装置のハードウェア構成図。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる画像処理装置の好適な実施形態を詳細に説明する。
【０００８】
面内回転推定とは、画像の面内で、基準方向に対して物体が回転しているか（回転の角度等）を推定する処理である。従来は、例えば面内回転推定のために特徴量を算出し、推定結果に応じて回転させた画像から、物体検出のための特徴量をさらに算出していた。マルチスケール探索とは、検出のため事前に登録する登録物体を撮像したときの画像に対して、物体検出の対象となる画像がどの程度拡大または縮小されているかを探索する処理である。従来は、例えばマルチスケール探索のために特徴量を算出し、特徴量を用いてスケール（拡大率、縮小率など）を求めた後、スケールに応じて配置を変更した画像の領域等から、物体検出のための特徴量をさらに算出していた。
【０００９】
本実施形態にかかる画像処理装置は、面内回転推定、マルチスケール探索、および、特徴量抽出の各処理に対して必要となる特徴量の算出処理が１回となるようにサンプリング点を配置する。これにより、特徴量算出のため処理負荷（処理コスト）を低減できる。
【００１０】
以下では、画像認識により画像から物体を検出する物体検出装置として画像処理装置を実現した例を説明する。適用可能な装置は物体検出装置に限られるものではない。例えば、物体を検出する機能を備えず、物体検出等に用いられる特徴量の抽出までを行う装置として画像処理装置を実現してもよい。
【００１１】
図１は、本実施形態の物体検出装置１００の機能構成例を示すブロック図である。物体検出装置１００は、記憶部１２１と、表示部１３１と、取得部１０１と、設定部１０２と、算出部１０３と、検出部１０４と、を備えている。
【００１２】
記憶部１２１は、各種処理で参照される情報を記憶する。例えば、記憶部１２１は、予め定められた登録物体を特定する情報と、登録物体の画像から求められた特徴量とを対応づけて記憶する。後述する検出部１０４は、記憶部１２１に記憶された特徴量と、撮像された画像から求められた対象物の特徴量とを照合することにより、対象物に適合する登録物体を検出する。なお、記憶部１２１は、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）、光ディスク、メモリカード、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）などの一般的に利用されているあらゆる記憶媒体により構成することができる。
【００１３】
表示部１３１は、各種情報を表示するものであり、例えば液晶ディスプレイやタッチパネル式ディスプレイなどの表示装置により実現できる。
【００１４】
取得部１０１は、対象物が撮像された画像を取得する。取得部１０１は、例えば、物体検出装置１００に撮像部（カメラ）が搭載されている場合は、カメラにより撮像された画像を取得するように構成できる。取得部１０１が、物体検出装置１００の外部装置から画像を取得するように構成してもよい。
【００１５】
設定部１０２は、特徴量を算出する算出領域の大きさ、算出領域の位置、および、算出領域の基準となるサンプリング点の位置を設定する。サンプリング点は、特徴量を抽出する領域の基準となる点である。算出領域は、特徴量の算出対象となる画像の領域である。また、算出領域は連続した１つの領域である必要はなく、例えばサンプリング点の周囲に配置される複数の領域を算出領域としてもよい。
【００１６】
設定部１０２は、例えば、画像内の領域（サンプリング領域）に、特徴量を算出するための複数のサンプリング点を設定する。また、設定部１０２は、各サンプリング点と対応づけて算出領域を設定する。設定部１０２は、（Ａ１）サンプリング領域の中心に近いほど相互に隣り合うサンプリング点間の距離が小さい配置、および、（Ａ２）直径が異なる複数の円の円周上にサンプリング点が存在する配置、の少なくとも一方となるように、サンプリング点を配置する。
【００１７】
後述するように（Ａ１）の配置とすることにより、マルチスケール探索および物体認識のための特徴量抽出に対して必要となる特徴量算出処理を共通化できる。また、（Ａ２）の配置とすることにより、面内回転推定および物体認識のための特徴量抽出に対して必要となる特徴量算出処理を共通化できる。以下では、（Ａ１）および（Ａ２）の両方の配置を適用した例を説明するが、いずれか一方の配置としてもよい。これにより少なくとも２つの処理に必要な特徴量算出処理を共通化し、処理負荷を低減することができる。
【００１８】
算出部１０３は、サンプリング点に対応づけられる算出領域の画像の特徴量を算出する。画像の領域（算出領域）から算出可能な特徴量であれば、算出部１０３が算出する特徴量はどのような特徴量であってもよい。また、算出部１０３は、算出された特徴量を用いて、画像の面内での物体の回転角度（面内回転角度）を算出する（面内回転推定）。なお、面内回転推定のために用いられる特徴量は、検出部１０４による登録物体の検出時にも用いられる。このように特徴量算出処理が共通化されている。回転角度の推定方法は、使用する特徴量に応じて従来から用いられている方法を適用できる。特徴量の具体例は後述する。
【００１９】
検出部１０４は、算出された特徴量と、記憶部１２１に記憶された登録物体の特徴量とを比較し、算出された特徴量と類似または一致する特徴量を有する登録物体を、対象物に対応する登録物体として特定（検出）する。登録物体の特徴量は、算出部１０３と同様の手法により事前に算出される。検出部１０４は、ＳＳＤ（Sum  of  Squared  Difference）、ＳＡＤ（Sum  of  Absolute  Difference）、および、正規化相互相関などによって、特徴量間の類似度を算出してもよい。また、検出部１０４が、ＳＶＭ（Support  vector  machine）などの識別器によって対象物に対応する登録物体を検出するように構成してもよい。
【００２０】
検出部１０４は、サンプリング領域内のサンプリング点のうち、複数段階のスケール（拡大率、縮小率など）それぞれに応じて定められる一部のサンプリング点に対して算出された特徴量を用いる。これにより、複数段階のスケールそれぞれについて、類似または一致する特徴量を有する登録物体を検出できる。そして、類似または一致する度合いがより大きいスケールを判断することができる（マルチスケール探索）。検出部１０４は、算出部１０３により既に算出された特徴量のうち、スケールに応じた一部のサンプリング点に対応する特徴量を選択し、検出処理に用いることができる。すなわち、従来のようにマルチスケール探索および物体検出それぞれのために２回特徴量を算出する必要がない。
【００２１】
取得部１０１、設定部１０２、算出部１０３、および、検出部１０４は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）などの処理装置にプログラムを実行させること、すなわち、ソフトウェアにより実現してもよいし、ＩＣ（Integrated  Circuit）などのハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェアおよびハードウェアを併用して実現してもよい。
【００２２】
次に、このように構成された本実施形態にかかる物体検出装置１００による物体検出処理について図２を用いて説明する。図２は、本実施形態における物体検出処理の一例を示すフローチャートである。
【００２３】
取得部１０１は、例えばカメラで撮像された画像を取得する（ステップＳ１０１）。設定部１０２は、取得された画像内にサンプリング点を配置する（ステップＳ１０２）。設定部１０２は、サンプリング点の周囲に算出領域を設定する（ステップＳ１０３）。算出部１０３は、設定された算出領域から特徴量を算出する（ステップＳ１０４）。算出部１０３は、算出した特徴量を用いて、画像の面内での物体の回転角度を算出する（ステップＳ１０５）。
【００２４】
検出部１０４は、算出された特徴量と、記憶部１２１に記憶された登録物体の特徴量とを比較する（ステップＳ１０６）。検出部１０４は、ステップＳ１０５で算出された回転角度を参照して修正した特徴量を、登録物体の特徴量と比較する。すなわち、検出部１０４は、回転がない状態（または登録物体と同じ回転角度にした状態）の特徴量に修正した上で、登録物体の特徴量と比較する。例えば特徴量として輝度勾配方向（エッジ方向）を用いる場合は、回転角度に相当するオフセットを加える修正により、登録物体の特徴量と比較できる特徴量が得られる。
【００２５】
検出部１０４は、対応する登録物体、すなわち、特徴量が類似または一致する登録物体が検出されたか否かを判断する（ステップＳ１０７）。検出された場合（ステップＳ１０７：Ｙｅｓ）、検出部１０４は、物体が検出されたことを出力し（ステップＳ１０８）、物体検出処理を終了する。対応する登録物体が検出されなかった場合（ステップＳ１０７：Ｎｏ）、検出部１０４は物体検出処理を終了する。
【００２６】
物体が検出されたことは、通信部（図示せず）などを介して外部装置に出力してもよいし、表示部１３１に出力（表示）してもよい。検出部１０４が、検出結果に応じたコンテンツを表示部１３１に表示してもよい。例えば、検出部１０４が、検出結果に応じた映像を表示部１３１にストリーミング配信したり、検出結果に応じたホームページを表示部１３１に表示したりしてもよい。これにより、ユーザに特定結果をフィードバックすることができる。映像の配信や、ホームページの表示に時間がかかる場合は、物体を認識（検出）したことを示すアニメーションを表示部１３１に表示してもよい。これにより、物体を認識したか否かをユーザに素早くフィードバックすることができる。
【００２７】
次に、サンプリング点の配置の例について説明する。図３は、サンプリング点および算出領域の配置の一例を示す図である。図３に示すように、サンプリング点は１つ以上存在する。図３では、黒の点がサンプリング点（サンプリング点３０１など）を表している。複数のサンプリング点によりサンプリング点群３１０が構成される。例えばサンプリング点群３１０が含まれる領域がサンプリング領域に相当する。点３０２は、サンプリング領域の中心を表す。矢印３０３は、点３０２に対するサンプリング点の方向を表す。矢印の長さが、サンプリング領域の中心（点３０２）とサンプリング点との距離３０７に相当する。線分３０８は、サンプリング点と算出領域との距離を表す。
【００２８】
各サンプリング点は、１つ以上の算出領域３０４を持つ。図３の例では、各サンプリング点に対して８つの算出領域が対応づけられている。特徴量は、算出領域内の画素値を使って算出される。
【００２９】
サンプリング点は、サンプリング点群（サンプリング領域）の中心ほど密（中心に近いほど相互に隣り合うサンプリング点間の距離が小さい）になるように配置してもよい（上記（Ａ１））。
【００３０】
図４〜図６は、中心ほど密になる配置の一例を示す図である。図４は、直径が異なる複数の円の円周上に同じ個数のサンプリング点が等間隔で配置される例を示す。図５は、中心が一致する複数の四角形の上にサンプリング点が配置される例を示す。図６は、破線で示すような複数の自由曲線上にサンプリング点が配置される例を示す。なお、破線は説明の便宜上記載したものである。
【００３１】
サンプリング点は、位置にかかわらず密度が一定または疎になるように配置してもよい。この場合は、例えば直径が異なる複数の円の円周上にサンプリング点が存在する配置とする（上記（Ａ２））。図７は、複数の円周上にサンプリング点を配置する例を示す図である。
【００３２】
次に、算出領域の配置の例について説明する。図８〜図１１は、算出領域の配置例を示す図である。図８は、サンプリング点から一定距離離れた位置の円周上に複数の算出領域を配置する例を示す。図９は、サンプリング点から一定距離離れた位置の矩形上に複数の算出領域を配置する例を示す。図１０は、サンプリング点から一定距離離れた位置に１つの算出領域を配置する例を示す。図１１は、サンプリング点と同じ位置に１つの算出領域を配置する例を示す。
【００３３】
図１２は、サンプリング点および算出領域の配置の他の例を示す図である。図１２に示すように、サンプリング点群の中心からサンプリング点までの方向に応じて、サンプリング点から算出領域までの方向を変化させてもよい。図１２では、中心に対するサンプリング点の方向と、サンプリング点に対する算出領域（斜線を付した算出領域）の方向と、が一致するように算出領域を回転させる例が示されている。なお、このように方向が一致するように回転させる必要はない。また、ランダムな回転角度で算出領域を回転させてもよい。
【００３４】
また、図１２では、中心からの距離が小さいサンプリング点ほど、対応する算出領域を小さくする例が示されている。また、図１２では、中心からの距離が小さいサンプリング点ほど、対応する算出領域までの距離も小さくする例が示されている。
【００３５】
このような配置は一例であり、これに限られるものではない。例えば、算出領域の大きさをすべて一定としてもよい。算出領域の大きさをランダムに設定してもよい。中心からの距離が小さいサンプリング点ほど、対応する算出領域を大きくしてもよい。中心からの距離が小さいサンプリング点ほど、対応する算出領域までの距離を大きくしてもよい。
【００３６】
算出領域は、任意の形状とすることができる。例えば、算出領域の形状は円形、楕円形、多角形、および、１画素のみでもよい。算出領域の形状が正方形または長方形の場合、Ｉｎｔｅｇｒａｌ  Ｉｍａｇｅを使用して領域内の画素値の合計を高速に計算できる。算出領域の形状が多角形である場合、Ｓｌａｎｔｅｄ  Ｉｎｔｅｇｒａｌ  Ｉｍａｇｅを使用して領域内の画素値の合計を高速に計算できる。
【００３７】
次に、特徴量の具体例について説明する。算出部１０３は、例えば、以下のような値を、サンプリング点ごとの特徴量として算出することができる。
・算出領域に含まれる画素の画素値の合計値
・複数の算出領域ごとに画素値の合計を求め、各算出領域の画素値の合計をガウシアンフィルタなどで重み付き加算した値
・複数の算出領域ごとに画素値の重み付き和を求め、各算出領域の重み付き和を重み付き加算した値
・算出領域の大きさが１画素である場合、ＳｏｂｅｌフィルタやＰｒｅｗｉｔｔフィルタから求めた輝度勾配方向の値
・複数の算出領域ごとに画素値の合計を求め、各算出領域の画素値の合計を図１３に示すようなｘ方向の重みとｙ方向の重みから求めた重み付き加算値（ｘ方向の重み付け和Ｆｘ、ｙ方向の重み付き和Ｆｙ）を使って下記の（１）式から求めた輝度勾配方向の値
・領域ごとに画素値の合計を求め、それらを図１４に示すようなｘ方向、ｙ方向、ｘ−π／４方向、ｙ−π／４方向の４つの重みから求めた重み付き加算値（重み付き和）Ｆｘ、Ｆｙ、Ｆ’ｘ、Ｆ’ｙを使って下記の（２）式から求めた輝度勾配方向の値
【数１】
2014186520.tif 000003
【数２】
2014186520.tif 000004
【００３８】
算出部１０３は、サンプリング点ごとの特徴量から、物体検出に用いる特徴量を算出する。物体検出に用いる特徴量は、例えば図１２に示すように領域１２０１に含まれる複数のサンプリング点それぞれから得られる複数の特徴量から算出される。図１２では、各サンプリング点の特徴量（輝度勾配方向と輝度勾配強度）をヒストグラム化した特徴量の例が示されている。図１２に示すように、特徴量を算出するための領域１２０１は、例えば一定間隔でずらすように設定される。
【００３９】
算出部１０３は、例えば以下のような値を、物体検出に用いる特徴量として算出することができる。
・領域（図１２では領域１２０１）に含まれる各サンプリング点の特徴量の合計値
・領域に含まれる各サンプリング点の特徴量の値をベクトル化した特徴量
・領域に含まれる各サンプリング点の特徴量の値を量子化してヒストグラム化した特徴量
【００４０】
次に、本実施形態による画像処理の具体例を説明する。
【００４１】
図１５は、カメラと物体との間の距離が異なる２つの例を示す図である。左側の画面１８０１が、カメラと物体との間の距離が小さい場合に撮像された画像を表示する画面の例である。右側の画面１８１１が、カメラと物体との間の距離が大きい場合に撮像された画像を表示する画面の例である。いずれの場合であっても、サンプリング点の配置は共通とすることができる。すなわち、サンプリング点が、サンプリング領域（サンプリング点群）の中心ほど密になるように配置される。また、算出領域は、サンプリング点と算出領域との距離が中心に近いサンプリング点ほど短くなるように配置される。また、算出領域は、中心に近いほど小さくなるように配置される。
【００４２】
これにより、サンプリング点および算出領域を、スケール（例えばカメラと物体との間の距離）ごとに設定する必要がない。また、共通のサンプリング点のうち、スケールに対応するサンプリング点を選択するだけで、各スケールに対応する特徴量を得ることができる。また、カメラと物体との距離が登録時と異なる場合でもサンプリング点の選び方を変えるだけで登録時と同様の特徴量を抽出できる。
【００４３】
図１５では、画面１８０１の例に対しては、ドーナツ状の領域１８０２に含まれるサンプリング点が選択される。画面１８１１の例に対しては、ドーナツ状の領域１８１２に含まれるサンプリング点が選択される。選択するサンプリング点の個数は一定とするように構成してもよい。
【００４４】
サンプリング点１８２１は、領域１８０２、１８１２の両方に含まれるサンプリング点の一例である。このように各スケールに対応する領域に共通して含まれるサンプリング点が存在しうる。このため、例えばスケールごとにサンプリング点を選択した後に特徴量を算出する構成とした場合であっても、共通するサンプリング点については、スケールを変更した後に再度特徴量を算出する必要がない。従って、処理負荷を軽減することができる。
【００４５】
画像１８３１は、領域１８０２内のサンプリング点に対して設定される算出領域を含む画像の例を示す。画像１８３２は、領域１８１２内のサンプリング点に対して設定される算出領域を含む画像の例を示す。本実施形態では、上記のように算出領域がサンプリング領域の中心に近いほど小さくなるように配置される。このため、スケールに応じて選択するサンプリング点を変更するだけで、登録時と同様の特徴量を得ることが可能となる。
【００４６】
図１１に示すようにサンプリング点と同じ位置に１つの算出領域を配置する場合にも、図１５と同様の規則を適用できる。すなわち、サンプリング点はサンプリング領域の中心ほど密になるように、また、算出領域はサンプリング領域の中心ほど小さくなるように配置される。
【００４７】
図１６は、登録時と認識時とで物体の撮像角度が異なる例を示す図である。図１６では、４×４マスの矩形により物体を模式的に表している。図の上下左右方向が、物体を撮像して得られる画像の上下左右方向を表すものとする。物体１７０１が登録時の物体（登録物体）を表す。物体１７０２が認識時の物体を表す。図１６の例では、登録時の物体１７０１に対して、認識時の物体１７０２が時計回りに回転した状態となっている。矢印１７１１および１７１２は、それぞれ物体の内側および外側でのずれの量を表している。
【００４８】
図１７〜図１９は、撮像角度が異なる場合の画像処理の例を説明する図である。図１７は、従来の面内回転推定を説明する図である。従来は、面内回転推定のため特徴量を算出した後、推定した回転角度の分、回転させたサンプリング点を設定し、再度特徴量を算出していた。
【００４９】
図１８および図１９は、本実施形態の面内回転推定を説明する図である。図１８は、例えば登録時の画像に対する回転角度が０°である場合の例である。この場合は、算出した特徴量にオフセット（＝０）を加える必要がない。すなわち、面内回転推定で算出した特徴量をそのまま物体検出のための特徴量として使用できる。
【００５０】
図１９は、例えば登録時の画像に対する回転角度が１２０°である場合の例である。この場合は、算出した特徴量にオフセットとして１２０°を加えるだけで、登録時と同様の特徴量を得ることができる。図１９の例では（図１２と同様に）、サンプリング領域の中心に対するサンプリング点の方向に応じて、サンプリング点に対する算出領域の方向も変更している。このため、面内回転推定の後に、算出領域を回転させる必要もない。
【００５１】
なお、図１８および図１９のように、輝度勾配方向をヒストグラム化した特徴量を用いる場合は、例えば、ヒストグラムの最頻値の方向を基準方向として定めることができる。登録時の基準方向と、認識時の基準方向との差分が回転角度（オフセット）となる。なお基準方向の決定方法はこれに限られるものではなく、登録時と認識時とで共通に適用できる規則に応じて決定できればどのような方法であってもよい。
【００５２】
（変形例１）
カメラと物体との距離や面内回転角度が登録時と異なる場合、サンプリング領域の内側よりも外側の方が、登録時に対する物体形状のずれが大きくなる。このため、サンプリング領域の外側に多くのサンプリング点を配置し、サンプリング領域の中心ほど疎となるようにサンプリング点を配置し、物体の特徴を正確に抽出できるように構成してもよい。
【００５３】
また、算出領域を小さくし、算出領域とサンプリング点との距離を短くした場合、ずれがある場合の認識性能は落ちるが、ずれが無い場合の認識性能は高くなる。このことから、外側に多くのサンプリング点を配置した場合に、外側の算出領域を小さく、かつ、算出領域とサンプリング点との距離を短くしてもよい。ずれに対しては特徴量のヒストグラム化でカバーできるため、物体の特徴をより正確に抽出可能になる。
【００５４】
（変形例２）
図２０は、輝度勾配方向などをヒストグラム化した特徴量の例を示す図である。図２０に示すように、一般には特徴量は実数値で表される。このため、特徴量同士の比較に時間がかかるとともに、特徴量を記憶するための記憶部（記憶部１２１、メモリ等）の使用量が増大するという問題がある。
【００５５】
変形例２では、このような問題を解消するため、２値化（バイナリ化）した特徴量を用いる。図２１は、２値化した特徴量の例を示す図である。図２１では、図２０のようにヒストグラム化した特徴量の各ビンの値（実数値等）を、閾値（図２１では破線で示す）より大きいか否かで２値化した特徴量の例が示されている。
【００５６】
このように特徴量を２値化することでデータサイズを削減できる。また、２値化した特徴量では、例えばハミング距離による高速な類似度の算出手法が適用可能となる。２値化の方法は、図２１に示す方法に限られるものではない。例えば、特徴量がベクトルで表される場合は、特徴量ベクトルの各次元のベクトル値を、全ベクトル値の平均以上であれば１に変換し、平均未満であれば０に変換する方法でもよい。また、特徴量ベクトルの各次元のベクトル値を、任意の次元のベクトル値以上であれば１に変換し、当該ベクトル値未満であれば０に変換する方法でもよい。任意の次元は、隣接する次元でもよいし、ランダムに選んだ次元でもよいし、予め決定された次元でもよい。
【００５７】
このように、本実施形態にかかる画像処理装置では、サンプリング領域の中心に近いほど相互に隣り合うサンプリング点間の距離が小さい配置、および、直径が異なる複数の円の円周上にサンプリング点が存在する配置、の少なくとも一方となるように、サンプリング点を配置する。これにより特徴量算出処理を共通化し、処理負荷を低減することができる。
【００５８】
次に、本実施形態にかかる画像処理装置のハードウェア構成について図２２を用いて説明する。図２２は、本実施形態にかかる画像処理装置のハードウェア構成を示す説明図である。
【００５９】
本実施形態にかかる画像処理装置は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）５１などの制御装置と、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）５２やＲＡＭ（Random  Access  Memory）５３などの記憶装置と、ネットワークに接続して通信を行う通信Ｉ／Ｆ５４と、各部を接続するバス６１を備えている。
【００６０】
本実施形態にかかる画像処理装置で実行されるプログラムは、ＲＯＭ５２等に予め組み込まれて提供される。
【００６１】
本実施形態にかかる画像処理装置で実行されるプログラムは、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ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disk  Read  Only  Memory）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ（Compact  Disk  Recordable）、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してコンピュータプログラムプロダクトとして提供されるように構成してもよい。
【００６２】
さらに、本実施形態にかかる画像処理装置で実行されるプログラムを、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よい。また、本実施形態にかかる画像処理装置で実行される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よい。
【００６３】
本実施形態にかかる画像処理装置で実行されるプログラムは、コンピュータを上述した画像処理装置の各部（取得部、設定部、算出部、検出部）として機能させうる。このコンピュータは、ＣＰＵ５１がコンピュータ読取可能な記憶媒体からプログラムを主記憶装置上に読み出して実行することができる。
【００６４】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００６５】
１００  物体検出装置
１０１  取得部
１０２  設定部
１０３  算出部
１０４  検出部
１２１  記憶部
１３１  表示部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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