(57)【要約】【課題】画像データに含まれる顔などの検出対象の物体を検出するとき、非検出対象の物体を検出対象の物体であると誤検出する確率を低減する。【解決手段】画像パッチデータ検出対象尤度モデルデータ生成部７Ｂは、画像パッチデータＰｄの特徴量を顔画像らしさを表す顔尤度に変換するための検出対象尤度モデルデータを、正事例学習データ１２を用いてあらかじめ生成する。２クラス判別部５Ｂは、入力される画像パッチデータＰｄの特徴量を算出した後に、当該算出された特徴量を、検出対象尤度モデルデータ１３Ｂを用いて顔尤度に変換し、当該変換後の顔尤度が所定の顔尤度しきい値以下であるときは、入力される画像パッチデータＰｄのクラスを非顔であると判別して、２クラス判別処理を打ち切る。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力される画像パッチデータについて複数種類の特徴量を算出する算出処理を実行し、当該算出された複数種類の特徴量に基づいて、上記入力される画像パッチデータのクラスが検出対象であるか又は非検出対象であるかを判別する２クラス判別部と、
上記検出対象の物体の画像を含む正事例学習データと、上記非検出対象の物体の画像を含む負事例学習データとを用いて、上記２クラス判別部によって上記各特徴量の算出及び上記判別のために用いられる各パラメータをあらかじめ学習し又は学習せずに決定する学習部とを備えた画像処理装置において、
上記各特徴量を、画像パッチデータの上記検出対象の物体の画像らしさを表す尤度に変換するための検出対象尤度モデルデータを、上記正事例学習データを用いてあらかじめ生成する検出対象尤度モデルデータ生成部をさらに備え、
上記２クラス判別部は、上記各特徴量を算出する毎に、当該算出された特徴量を、上記検出対象尤度モデルデータを用いて上記尤度に変換し、当該変換後の尤度が所定の尤度しきい値以下であるときは、上記入力される画像パッチデータのクラスを非検出対象であると判別して上記算出処理を打ち切ることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
上記正事例学習データは複数の正事例画像パッチデータを含み、
上記検出対象尤度モデルデータ生成部は、上記複数の正事例画像パッチデータについて上記各特徴量を算出し、上記各特徴量の頻度分布に基づいて上記検出対象尤度モデルデータを生成することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
上記正事例学習データには、上記検出対象の物体の複数の属性がラベル付けされており、
上記検出対象尤度モデルデータ生成部は、上記各属性毎に、上記検出対象尤度モデルデータを生成し、
上記２クラス判別部は、上記算出された特徴量を、上記複数の属性から選択された所定の属性の検出対象尤度モデルデータを用いて、上記尤度に変換することを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理装置。
【請求項４】
上記２クラス判別部は、
上記各特徴量を算出する毎に、当該算出された特徴量を、上記検出対象尤度モデルデータを用いて上記尤度に変換し、当該変換後の尤度が上記尤度しきい値より大きいときは、上記算出された特徴量に基づいて、上記入力される画像パッチデータの検出対象の物体の画像らしさを表すスコアを算出して累積し、
上記入力される画像パッチデータについて、すべての上記特徴量について上記スコアを算出して累積した後、当該累積後の累積スコアが所定の累積スコアしきい値より大きいときは上記入力される画像パッチデータのクラスを上記検出対象であると判別する一方、上記累積スコアが上記累積スコアしきい値以下であるときは上記入力される画像パッチデータのクラスを非検出対象であると判別することを特徴とする請求項１乃至３のうちのいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項５】
上記２クラス判別部は、
上記入力される画像パッチデータ内の所定の第１の領域の輝度と、所定の第２の領域の輝度とに基づいて上記各特徴量を算出し、
上記算出された特徴量が所定の比較しきい値より大きいときは上記スコアを所定の受け入れスコアとする一方、上記算出された特徴量が上記比較しきい値以下であるときは上記スコアを上記受け入れスコアより小さい所定の拒否スコアとし、
上記２クラス判別部によって上記各特徴量の算出及び上記判別のために用いられるパラメータは、上記各特徴量毎の上記第１及び第２の領域と、上記各特徴量毎の上記受け入れスコア、上記拒否スコア及び上記比較しきい値と、上記複数種類の特徴量の種類数とを含むことを特徴とする請求項１乃至４のうちのいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項６】
入力される画像パッチデータについて第１の特徴量を算出し、当該算出された第１の特徴量に基づいて、上記入力される画像パッチデータのクラスが検出対象であるか又は非検出対象であるかを判別する２クラス判別部と、
上記検出対象の物体の画像を含む正事例学習データと、上記非検出対象の物体の画像を含む負事例学習データとを用いて、上記２クラス判別部によって上記第１の特徴量の算出及び上記判別のために用いられる各パラメータをあらかじめ学習し又は学習せずに決定する学習部とを備えた画像処理装置において、
画像パッチデータの第２の特徴量を、当該画像パッチデータの上記検出対象の物体の画像らしさを表す尤度に変換するための検出対象尤度モデルデータを、上記正事例学習データを用いてあらかじめ生成する検出対象尤度モデルデータ生成部と、
処理対象の画像パッチデータの第２の特徴量を算出し、当該算出された第２の特徴量を、上記検出対象尤度モデルデータを参照して上記尤度に変換する尤度算出部と、
上記変換後の尤度が所定のしきい値より大きいときにのみ、上記処理対象の画像パッチデータを上記２クラス判別部に出力する検出対象尤度判定部とをさらに備えたこと特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
上記正事例学習データは複数の正事例画像パッチデータを含み、
上記検出対象尤度モデルデータ生成部は、上記複数の正事例画像パッチデータについて上記第２の特徴量を算出し、当該算出された第２の特徴量に基づいて、検出対象のクラスと非検出対象のクラスとを識別するための識別境界を算出し、当該算出された識別境界に基づいて上記検出対象尤度モデルデータを生成することを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【請求項８】
上記２クラス判別部は、
上記入力される画像パッチデータについて複数種類の上記第１の特徴量を算出し、上記各第１の特徴量を算出する毎に、当該算出された第１の特徴量に基づいて、上記入力される画像パッチデータの検出対象の物体の画像らしさを表すスコアを算出して累積し、
上記入力される画像パッチデータについて、すべての上記第１の特徴量について上記スコアを算出して累積した後、当該累積後の累積スコアが所定の累積スコアしきい値より大きいときは上記入力される画像パッチデータのクラスを上記検出対象であると判別する一方、上記累積スコアが上記累積スコアしきい値以下であるときは上記入力される画像パッチデータのクラスを非検出対象であると判別することを特徴とする請求項６又は７記載の画像処理装置。
【請求項９】
上記２クラス判別部は、
上記入力される画像パッチデータ内の所定の第１の領域の輝度と、所定の第２の領域の輝度とに基づいて上記各第１の特徴量を算出し、
上記算出された第１の特徴量が所定の比較しきい値より大きいときは上記スコアを所定の受け入れスコアとする一方、上記算出された第１の特徴量が上記比較しきい値以下であるときは上記スコアを上記受け入れスコアより小さい所定の拒否スコアとし、
上記２クラス判別部によって上記各第１の特徴量の算出及び上記判別のために用いられるパラメータは、上記各第１の特徴量毎の上記第１及び第２の領域と、上記各第１の特徴量毎の上記受け入れスコア、上記拒否スコア及び上記比較しきい値と、上記複数種類の第１の特徴量の種類数とを含むことを特徴とする請求項８記載の画像処理装置。
【請求項１０】
上記画像処理装置は、互いにカスケード接続された複数の上記２クラス判別部を備え、
上記各２クラス判別部は、上記入力される画像パッチデータのクラスが検出対象であるときは当該画像パッチデータを後続の２クラス判別部に出力する一方、上記入力される画像パッチデータのクラスが非検出対象であるときは当該画像パッチデータを上記後続の２クラス判別部に出力しないことを特徴とする請求項１乃至９のうちのいずれか１つに記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像処理装置に関し、特に、画像データに含まれる顔などの検出対象の物体を検出する画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１記載の従来技術に係るオブジェクト検出方法によれば、始めに、学習プロセスにおいて、検出対象の物体の画像データ（以下、正事例学習データという。）と非検出対象の物体の画像データ（以下、負事例の学習データという。）とを用いて、検出対象の物体を検出するための分類器を特定するパラメータを求める。そして、学習された分類器を用いて、処理対象の画像データが検出対象の物体を含むか否かを判別する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−２５２９４０号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Paul Viola et al., "Rapid Object Detection Using a Boosted Cascade of Simple Features", Proceedings of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Vol. 1, pp. 511-518, December 2001.
【非特許文献２】David M.J. Tax et al., "Data Domain Description using Support Vectors", European Symposium on Artificial Neural Networks Bruges (Belgium), D-Facto publication, pp. 251-256, April 1999.
【非特許文献３】Thierry Chateau et al., "Real-Time Tracking with Classifiers", Proceedings of International Workshop on Dynamical Vision in conjunction with ECCV, May 2006.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
非検出対象の物体は検出対象ではないあらゆる物体を含むので、すべての非検出対象の物体の画像データを含む完全な負事例学習データを構築することは不可能である。このため、従来技術に係る物体検出方法によれば、負事例学習データに含まれていない物体を、検出対象の物体として誤検出する可能性があった。
【０００６】
本発明の目的は以上の問題点を解決し、画像データに含まれる顔などの検出対象の物体を検出するとき、非検出対象の物体を検出対象の物体であると誤検出する確率を従来技術に比較して低減できる画像処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る画像処理装置は、
入力される画像パッチデータについて複数種類の特徴量を算出する算出処理を実行し、当該算出された複数種類の特徴量に基づいて、上記入力される画像パッチデータのクラスが検出対象であるか又は非検出対象であるかを判別する２クラス判別部と、
上記検出対象の物体の画像を含む正事例学習データと、上記非検出対象の物体の画像を含む負事例学習データとを用いて、上記２クラス判別部によって上記各特徴量の算出及び上記判別のために用いられる各パラメータをあらかじめ学習し又は学習せずに決定する学習部とを備えた画像処理装置において、
上記各特徴量を、画像パッチデータの上記検出対象の物体の画像らしさを表す尤度に変換するための検出対象尤度モデルデータを、上記正事例学習データを用いてあらかじめ生成する検出対象尤度モデルデータ生成部をさらに備え、
上記２クラス判別部は、上記各特徴量を算出する毎に、当該算出された特徴量を、上記検出対象尤度モデルデータを用いて上記尤度に変換し、当該変換後の尤度が所定の尤度しきい値以下であるときは、上記入力される画像パッチデータのクラスを非検出対象であると判別して上記算出処理を打ち切ることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明に係る画像処理装置によれば、各特徴量を、画像パッチデータの検出対象の物体の画像らしさを表す尤度に変換するための検出対象尤度モデルデータを、正事例学習データを用いてあらかじめ生成する検出対象尤度モデルデータ生成部をさらに備え、２クラス判別部は、各特徴量を算出する毎に、当該算出された特徴量を、検出対象尤度モデルデータを用いて尤度に変換し、当該変換後の尤度が所定の尤度しきい値以下であるときは、入力される画像パッチデータのクラスを非検出対象であると判別して算出処理を打ち切るので、画像データに含まれる顔などの検出対象の物体を検出するとき、非検出対象の物体を検出対象の物体であると誤検出する確率を従来技術に比較して低減できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施の形態１に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１のＣＰＵ（Central Processing Unit）３０によって実行される顔検出処理を示すフローチャートである。
【図３】図２のステップＳ６において２クラス判定部５によって実行される２クラス判別処理を示すフローチャートである。
【図４】（ａ）は、図３のステップＳ１２において用いられる領域Ａ１及びＢ１の一例を示す平面図であり、（ｂ）は、図３のステップＳ１２において用いられる領域Ａ２及びＢ２の一例を示す平面図であり、（ｃ）は、図３のステップＳ１２において用いられる領域Ａ３及びＢ３の一例を示す平面図である。
【図５】本発明の実施の形態２に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図６】図５の顔尤度モデルデータ生成部７Ａによって実行される顔尤度モデルデータ生成処理を示すフローチャートである。
【図７】図５の顔尤度モデルデータ生成部７Ａによって生成される特徴量ｆｎの頻度分布の一例を示すグラフである。
【図８】図５の顔尤度モデルデータ生成部７Ａによって、図７の頻度分布に基づいて生成される顔尤度モデルデータ１３Ａに含まれる特徴量しきい値Ｔ１ｎ及びＴ２ｎを示すグラフである。
【図９】図５のＣＰＵ３０Ａによって実行される顔検出処理を示すフローチャートである。
【図１０】図９のステップＳ６Ａにおいて２クラス判定部５Ａによって実行される２クラス判別処理を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の実施の形態３に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１２】図１１の２クラス判定部５Ｂによって実行される２クラス判別処理を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の実施の形態４に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明に係る実施の形態について図面を参照して説明する。なお、以下の各実施形態において、同様の構成要素については同一の符号を付している。
【００１１】
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１に係る画像処理装置の構成を示すブロック図であり、図２は、図１のＣＰＵ（Central Processing Unit）３０によって実行される顔検出処理を示すフローチャートである。本実施の形態及び以下の各実施の形態に係る画像処理装置は、外部装置からの画像データに含まれる検出対象の物体を検出する。なお、本実施の形態及び以下の各実施の形態において、検出対象の物体は人間の顔である。図１において、本実施の形態に係る画像処理装置は、画像入力部１と、ＣＰＵ３０と、記憶部１０とを備えて構成される。また、ＣＰＵ３０は、処理対象画像パッチ生成部２と、顔尤度算出部３と、顔尤度判定部４と、２クラス判別部５と、学習部６と、顔尤度モデルデータ生成部７と、学習用画像パッチ生成部８とを備えて構成される。
【００１２】
図１において、画像入力部１はインタフェース回路であって、外部装置から画像データを入力して当該画像データに対して画像処理装置とのインタフェース処理を実行し、ＣＰＵ３０の処理対象画像パッチ生成部２に出力する。ＣＰＵ３０は、処理対象画像パッチ生成部２と、顔尤度算出部３と、顔尤度判定部４と、２クラス判別部５と、学習部６と、顔尤度モデルデータ生成部７と、学習用画像パッチ生成部８とを制御するほか、図２の顔検出処理のプログラムを含む種々のソフトウェアの機能を実行する。なお、本実施の形態において、処理対象画像パッチ生成部２と、顔尤度算出部３と、顔尤度判定部４と、２クラス判別部５と、学習部６と、顔尤度モデルデータ生成部７と、学習用画像パッチ生成部８との各機能は、各部２〜８の機能に対応するプログラムをＣＰＵ３０が実行することによって実現されるが、本発明はこれに限られず、各部２〜８の機能に対応するハードウエア回路を構成して実現されてもよい。
【００１３】
記憶部１０は、負事例学習データ１１と、正事例学習データ１２とをあらかじめ格納する記憶装置である。正事例学習データ１２は、検出対象の物体である様々な顔をそれぞれ含む複数の画像データを含む。また、負事例学習データ１１は、建物、車輪、及び石などの顔以外の物体をそれぞれ含む複数の画像データを含む。
【００１４】
学習用画像パッチ生成部８は、負事例画像データ１１から、顔を含まない矩形の負事例画像パッチデータＤ８ｎを生成して学習部６に出力するとともに、正事例画像データ１２から、顔を含む矩形の正事例画像パッチデータＤ８ｐを生成して学習部６及び顔尤度モデルデータ生成部７に出力する。ここで、負事例画像パッチデータＤ８ｎのサイズと、負事例画像パッチデータＤ８ｎのサイズとは互いに同一である。学習部６は、図２の顔検出処理が実行される前に、所定の学習アルゴリズムを用いて、２クラス判別部５によって実行される図３の２クラス判別処理において用いられる以下のパラメータＮ，Ａｎ，Ｂｎ，αｎ，βｎ及びθｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）を、２クラス判別処理によって誤って判別される画像パッチデータの数を最小にするようにあらかじめ学習して決定し、２クラス判別部５に出力する。
【００１５】
（１）互いに異なる複数種類の特徴量ｆｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）の種類数Ｎ（Ｎは正の整数。）；
（２）各特徴量ｆｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）を計算するための判別フィルタ関数（弱識別器に対応する。）に含まれる領域Ａｎ及びＢｎ；
（３）顔らしさを表す受け入れスコアαｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）；
（４）非顔らしさを表す拒否スコアβｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ。ただし、βｎ＜αｎ）；
（５）比較しきい値θｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）．
【００１６】
ここで、学習部６が用いる学習アルゴリズムは、例えば、入力される負事例画像パッチデータＤ８ｎ及び正事例画像パッチデータＤ８ｐを顔及び非顔の２つのクラスに判別できるアルゴリズムであればよい。本実施の形態及び以下の各実施形態では、非特許文献１に記載のＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴量を用いるＲｅａｌ  ＡｄａＢｏｏｓｔ（リアル  アダブースト）を用いる。
【００１７】
また、図１において、顔尤度モデルデータ生成部７は、各正事例画像パッチデータＤ８ｐのピクセル値を用いて、画像パッチデータが顔画像であるときと非顔画像であるときとで異なるように変化する特徴量を算出し、算出された特徴量に基づいて、検出対象のクラス（顔）と、非検出対象のクラス（非顔）とを識別するための識別境界を算出する。ここで、特徴量の次元が１の場合は識別境界は１つの値になり、特徴量の次元が２の場合は識別境界は２次元の曲線になり、特徴量の次元が３の場合は識別境界は３次元の曲面になり、特徴量の次元が４以上の場合は識別境界は超平面になる。なお、識別境界の計算方法として、１クラスＳＶＭ（サポートベクターマシン）を用いる非特許文献２に記載の領域推定方法を用いてもよい。さらに、顔尤度モデルデータ生成部７は、非特許文献３記載の方法を用いて、算出された識別境界を顔らしさを表す顔尤度に変換し、特徴量を顔尤度に変換するための顔尤度モデルデータ１３を生成し、記憶部１０に格納する。なお、顔尤度モデルデータ７は、図２の顔検出処理が実行される前に、顔尤度モデルデータ１３を生成する。
【００１８】
さらに、図１において、処理対象画像パッチ生成部２は、画像入力部１からの画像データに基づいて、Ｄ個（Ｄは正の整数。）の画像パッチデータＰｄ（ｄ＝１，２，…，Ｄ）を生成する。具体的には、処理対象画像パッチ生成部２は、入力される画像データから互いに異なる位置及びサイズを有する矩形領域を抽出して処理対象の画像パッチデータＰｄ（ｄ＝１，２，…，Ｄ）を生成し、顔尤度算出部３に出力する。
【００１９】
次に、図２を参照して、ＣＰＵ３０によって実行される顔検出処理を説明する。まず始めに、ステップＳ１において、処理対象画像パッチ生成部２が、画像入力部１からの画像データに基づいてＤ個の処理対象の画像パッチデータＰｄ（ｄ＝１，２，…，Ｄ）を生成する。さらに、ＣＰＵ３０は、ステップＳ２において、ＣＰＵ３０が画像パッチデータ数ｄを１に初期化する。次に、ステップＳ３において、顔尤度算出部３が、顔尤度モデルデータ生成部７同様に、画像パッチデータＰｄの特徴量を算出し、算出された特徴量を、顔尤度モデルデータ１３を用いて顔尤度に変換する。
【００２０】
次に、ステップＳ４において、顔尤度判定部４が、算出された顔尤度が所定の顔尤度しきい値より大きいか否かを判断し、ＹＥＳのときはステップＳ５に進む一方、ＮＯのときはステップＳ９に進む。そして、ステップＳ９において、画像パッチデータＰｄのクラスは非顔であると判別してステップＳ７に進む。また、ステップＳ５において、顔尤度判定部４が画像パッチデータを２クラス判別部５に出力する。ステップＳ５に続いてステップＳ６において、２クラス判別部５が、詳細後述する図３の２クラス判別処理を実行することにより、顔尤度判定部４からの画像パッチデータＰｄのクラスを判別し、判別結果を出力し、ステップＳ７に進む。
【００２１】
ステップＳ７において、画像パッチデータ数ｄに１が加算される。そして、ステップＳ８において画像パッチデータ数ｄが画像パッチデータ数Ｄより大きいか否かが判断され、ＹＥＳのときは顔検出処理を終了する一方、ＮＯのときはステップＳ３に戻る。
【００２２】
従って、図２の顔検出処理によれば、処理対象画像パッチ生成部２によって生成される画像パッチデータＰｄ（ｄ＝１，２，…，Ｄ）毎に、クラス（顔又は非顔）が判別される。
【００２３】
図３は、図２のステップＳ５において２クラス判定部５によって実行される２クラス判別処理を示すフローチャートである。まず始めに、ステップＳ１１において、特徴量数ｎが１に初期化され、累積スコアＦが０に初期化される。次に、ステップＳ１２において、特徴量ｆｎが算出される。具体的には、特徴量ｆｎはＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴量であって（非特許文献１参照。）、判別フィルタ関数（領域Ａｎの輝度の総和−領域Ｂｎの輝度の総和）を用いて算出される。また、領域Ａｎ及びＢｎは、学習部６によってあらかじめ決定されている。
【００２４】
ここで、図４において、（ａ）は、図３のステップＳ１２において用いられる領域Ａ１及びＢ１の一例を示す平面図であり、（ｂ）は、図３のステップＳ１２において用いられる領域Ａ２及びＢ２の一例を示す平面図であり、（ｃ）は、図３のステップＳ１２において用いられる領域Ａ３及びＢ３の一例を示す平面図である。図４（ａ）において、領域Ａ１は、処理対象の画像パッチデータＰｄの人の目の領域に対応しており、領域Ａ１は目の上の領域に対応している。また、図４（ｂ）の領域Ａ２は、処理対象の画像パッチデータＰｄの鼻の領域に対応しており、領域Ｂ２は鼻の左右の各領域に対応している。さらに、図４（ｃ）において、領域Ａ３は、処理対象の画像パッチデータＰｄの右の頬の領域に対応しており領域Ｂ３は右の頬の右側の領域に対応している。図４（ａ）〜（ｃ）に示すように、領域Ａｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）および領域Ｂｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）の各組は、顔画像データである画像パッチデータＰｄの特徴量ｆｎが非顔画像データである画像パッチデータＰｄの特徴量ｆｎより大きくなるように、設定される。
【００２５】
図３に戻り参照すると、ステップＳ１３において、スコアｈｎが算出される。具体的には、特徴量ｆｎが比較しきい値θｎより大きいときは、スコアｈｎは受け入れスコアαｎになる一方、特徴量ｆｎが比較しきい値θｎ以下であるときは、スコアｈｎは拒否スコアβｎになる。なお、受け入れスコアαｎと、拒否スコアβｎと、比較しきい値θｎとは、学習部６によってあらかじめ決定されている。次に、ステップＳ１４において、累積スコアＦにスコアｈｎが加算され、ステップＳ１５において、特徴量数ｎが学習部６によってあらかじめ決定された特徴量の種類数Ｎであるか否かが判断される。ステップＳ１５においてＹＥＳのときはステップＳ１６に進む一方、ＮＯのときはステップＳ１９において特徴量数ｎに１を加算してステップＳ１２に戻る。さらに、ステップＳ１６において、累積スコアＦが所定の累積スコアしきい値Ｔより大きいか否かが判断され、ＹＥＳのときはステップＳ１７において画像パッチデータＰｄのクラスは顔であると判別して図２の顔検出処理に戻る一方、ＮＯのときはステップＳ１８において画像パッチデータＰｄのクラスは非顔であると判別して図２の顔検出処理に戻る。
【００２６】
以上説明したように、本実施の形態に係る画像処理装置は、入力される画像パッチデータＰｄ（ｄ＝１，２，…，Ｄ）について第１の特徴量ｆｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）を算出し、当該算出された第１の特徴量ｆｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）に基づいて、入力される画像パッチデータＰｄのクラスが検出対象（顔）であるか又は非検出対象（非顔）であるかを判別する２クラス判別部５と、検出対象の物体の画像を含む正事例学習データ１２と、非検出対象の物体の画像を含む負事例学習データ１１とを用いて、２クラス判別部５によって第１の特徴量（ｎ＝１，２，…，Ｎ）の算出及び判別のために用いられる各パラメータをあらかじめ学習して決定する学習部６とを備えた画像処理装置である。ここで、本実施の形態に係る画像処理装置は、画像パッチデータの第２の特徴量を、当該画像パッチデータの検出対象の物体の画像らしさを表す顔尤度に変換するための顔尤度モデルデータ１３を、正事例学習データ１２を用いてあらかじめ生成する顔尤度モデルデータ生成部７と、処理対象の画像パッチデータＰｄの第２の特徴量を算出し、当該算出された第２の特徴量を、顔尤度モデルデータ１３を参照して顔尤度に変換する顔尤度算出部３と、変換後の顔尤度が所定の顔尤度しきい値より大きいときにのみ、処理対象の画像パッチデータを２クラス判別部５に出力する顔尤度判定部４とをさらに備えたこと特徴とする。
【００２７】
ここで、正事例学習データ１２は複数の正事例画像パッチデータＤ８ｐを含み、顔尤度モデルデータ生成部７は、複数の正事例画像パッチデータＤ８ｐについて第２の特徴量を算出し、当該算出された第２の特徴量に基づいて、検出対象のクラスと非検出対象のクラスとを識別するための識別境界を算出し、当該算出された識別境界に基づいて顔尤度モデルデータ１３を生成することを特徴とする。
【００２８】
また、２クラス判別部５は、入力される画像パッチデータＰｄについて複数種類の第１の特徴量ｆｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）を算出し、各第１の特徴量ｆｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）を算出する毎に、当該算出された第１の特徴量ｆｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）に基づいて、入力される画像パッチデータの検出対象の物体の画像らしさを表すスコアｈｎを算出して累積し、入力される画像パッチデータＰｄについて、すべての第１の特徴量ｆｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）についてスコアｈｎを算出して累積した後、当該累積後の累積スコアＦが所定の累積スコアしきい値Ｔより大きいときは入力される画像パッチデータＰｄのクラスを検出対象であると判別する一方、累積スコアＦが累積スコアしきい値Ｔ以下であるときは入力される画像パッチデータＰｄのクラスを非検出対象であると判別することを特徴とする。
【００２９】
さらに、２クラス判別部５は、入力される画像パッチデータＰｄ内の所定の第１の領域（例えば、領域Ａ１）の輝度と、所定の第２の領域（例えば、領域Ｂ１）の輝度とに基づいて各第１の特徴量ｆｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）を算出し、算出された第１の特徴量ｆｎが所定の比較しきい値θｎより大きいときはスコアｈｎを所定の受け入れスコアαｎとする一方、算出された第１の特徴量ｆｎが比較しきい値θｎ以下であるときはスコアｈｎを受け入れスコアαｎより小さい所定の拒否スコアαｎとする。さらに、２クラス判別部５によって各第１の特徴量ｆｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）の算出及び判別のために用いられるパラメータは、各第１の特徴量ｆｎ毎の第１及び第２の領域と、各第１の特徴量ｆｎ毎の受け入れスコアαｎ、拒否スコアαｎ及び比較しきい値θｎと、複数種類の第１の特徴量ｆｎの種類数Ｎとを含むことを特徴とする。
【００３０】
以上説明したように、本実施の形態によれば、正事例画像パッチデータＤ８ｐのみを用いて、顔尤度モデルデータ１３を生成し、顔尤度モデルデータ１３を用いて処理対象の画像パッチデータＰｄ（ｄ＝１，２，…，Ｄ）の特徴量を顔尤度に変換し、当該顔尤度に基づいて、画像パッチデータＰｄのクラスが顔であるか非顔であるかを判別する。そして、非顔であると判断されなかった（図２のステップＳ４でＹＥＳ）画像パッチデータＰｄのみに対して図３の２クラス判別処理を実行する。本実施の形態によれば、負事例学習データ１１に含まれていない顔以外の物体のデータを顔画像データであると誤検出する確率を、すべての画像パッチデータＰｄに対して図３の２クラス判別処理を実行する従来技術に係る画像処理装置よりも低減できる。
【００３１】
実施の形態２．
図５は、本発明の実施の形態２に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。図５において、本実施の形態に係る画像処理装置は、画像入力部１と、ＣＰＵ３０Ａと、記憶部１０とを備えて構成される。また、ＣＰＵ３０Ａは、処理対象画像パッチ生成部２と、２クラス判別部５Ａと、学習部６と、顔尤度モデルデータ生成部７Ａと、学習用画像パッチ生成部８とを備えて構成される。
【００３２】
図５において、画像入力部１はインタフェース回路であって、外部装置から画像データを入力して当該画像データに対して画像処理装置とのインタフェース処理を実行し、ＣＰＵ３０Ａの処理対象画像パッチ生成部２に出力する。ＣＰＵ３０Ａは、処理対象画像パッチ生成部２と、２クラス判別部５Ａと、学習部６と、顔尤度モデルデータ生成部７Ａと、学習用画像パッチ生成部８とを制御するほか、図６の顔検出処理のプログラムを含む種々のソフトウェアの機能を実行する。なお、本実施の形態において、処理対象画像パッチ生成部２と、２クラス判別部５Ａと、学習部６と、顔尤度モデルデータ生成部７Ａと、学習用画像パッチ生成部８との各機能は、各部２，５Ａ，６，７Ａ及び８の機能に対応するプログラムをＣＰＵ３０Ａが実行することによって実現されるが、本発明はこれに限られず、各部２，５Ａ，６，７Ａ及び８の機能に対応するハードウエア回路を構成して実現されてもよい。
【００３３】
また、記憶装置１０は、実施の形態１に係る画像処理装置の記憶装置１０と同様に、負事例学習データ１１と、正事例学習データ１２とをあらかじめ格納する記憶装置である。さらに、学習用画像パッチ生成部８は、実施の形態１に係る画像処理装置の学習用画像パッチ生成部８と同様に、顔を含まない矩形の負事例画像パッチデータＤ８ｎを生成して学習部６に出力するとともに、正事例画像データ１２から、顔を含む矩形の正事例画像パッチデータＤ８ｐを生成して学習部６及び顔尤度モデルデータ生成部７Ａに出力する。またさらに、学習部６は、実施の形態１に係る画像処理装置の学習部６と同様に、図６の顔尤度モデルデータ生成処理及び図９の顔検出処理が実行される前に、所定の学習アルゴリズムを用いて、２クラス判別部５Ａによって実行される図１０の２クラス判別処理において用いられるパラメータＮ，Ａｎ，Ｂｎ，αｎ，βｎ及びθｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）を、２クラス判別処理によって誤って判別される画像パッチデータの数を最小にするように決定する。そして、学習部６は、パラメータＮ，Ａｎ，Ｂｎ，αｎ，βｎ及びθｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）を２クラス判別部５Ａに出力するとともに、パラメータＮ，Ａｎ及びＢｎを顔尤度モデルデータ生成部７Ａに出力する。
【００３４】
図６は、図５の顔尤度モデルデータ生成部７Ａによって実行される顔尤度モデルデータ生成処理を示すフローチャートである。顔尤度モデルデータ生成部７Ａは、図９の顔検出処理が実行される前に、図６の顔尤度モデルデータ生成処理をあらかじめ実行する。図６のステップＳ３１において特徴量数ｎが１に初期化され、ステップＳ３２において画像パッチデータ数ｉが１に初期化される。次にステップＳ３３において、ｉ番目の正事例画像パッチデータＤ８ｐの特徴量ｆｎが算出される。具体的には、特徴量ｆｎはＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴量であって（非特許文献１参照。）、判別フィルタ関数（領域Ａｎの輝度の総和−領域Ｂｎの輝度の総和）を用いて算出される。また、領域Ａｎ及びＢｎは、学習部６によってあらかじめ決定されている。次に、ステップＳ３４において、画像パッチデータ数ｉが正事例画像パッチデータＤ８ｐの総数Ｉと等しいか否かが判断され、ＹＥＳのときはステップＳ３５に進む一方、ＮＯのときはステップＳ３９において画像パッチデータ数ｉに１が加算されてステップＳ３３に戻る。
【００３５】
ステップＳ３５において、顔尤度モデルデータ生成部７Ａは、すべての正事例画像パッチデータＤ８ｐの特徴量ｆｎの平均値Ｍｎ及び標準偏差σｎを算出する。次に、ステップＳ３６において、顔尤度モデルデータ生成部７Ａは、特徴量しきい値Ｔ１ｎをＭｎ−４σｎにより算出するともに、特徴量しきい値Ｔ２ｎをＭｎ＋４σｎにより算出する。そして、ステップＳ３７において、特徴量しきい値Ｔ１ｎ及びＴ２ｎを、顔尤度モデルデータ１３Ａとして記憶部１０に格納する。さらに、ステップＳ３８において、特徴量数ｎが特徴量の種類数Ｎと等しいか否かが判断され、ＹＥＳのときは顔尤度モデルデータ生成処理を終了する一方、ＮＯのときはステップＳ４０において特徴量数ｎに１を加算してステップＳ３２に戻る。
【００３６】
図７は、図５の顔尤度モデルデータ生成部７Ａによって生成される特徴量ｆｎの頻度分布の一例を示すグラフである。図７に示すように、すべての正事例画像パッチデータＤ８ｐの特徴量ｆｎの頻度分布は、平均値Ｍｎと標準偏差σｎとを有する正規分布でモデル化できる。また、図８は、図５の顔尤度モデルデータ生成部７Ａによって、図７の頻度分布に基づいて生成される顔尤度モデルデータ１３Ａに含まれる特徴量しきい値Ｔ１ｎ及びＴ２ｎを示すグラフである。本実施の形態では、図８に示すように、特徴量ｆｎが特徴量しきい値Ｔ１ｎ以上かつＴ２ｎ以下であるときは、当該特徴量ｆｎを顔尤度１に変換する一方、特徴量ｆｎが特徴量しきい値Ｔ１ｎより小さいか又は特徴量しきい値Ｔ２ｎより大きいときは、当該特徴量ｆｎを顔尤度０に変換する。
【００３７】
従って、図６の顔尤度モデルデータ生成処理によれば、特徴量ｆｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）毎に、すべての正事例画像パッチデータＤ８ｐに基づいて、特徴量ｆｎを顔尤度に変換するためのパラメータである特徴量しきい値Ｔ１ｎ及びＴ２ｎが算出されて、記憶部１０に格納される。
【００３８】
図９は、図５のＣＰＵ３０Ａによって実行される顔検出処理を示すフローチャートである。まず始めに、ステップＳ１において、処理対象画像パッチ生成部２が、画像入力部１からの画像データに基づいてＤ個の処理対象の画像パッチデータＰｄ（ｄ＝１，２，…，Ｄ）を生成する。さらに、ＣＰＵ３０Ａは、ステップＳ２において画像パッチデータ数ｄを１に初期化する。次に、ステップＳ６Ａにおいて、２クラス判別部５Ａが、詳細後述する図１０の２クラス判別処理を実行することにより、顔尤度判定部４からの画像パッチデータＰｄのクラスを判別し、判別結果を出力し、ステップＳ７に進む。
【００３９】
ステップＳ７において、画像パッチデータ数ｄに１が加算される。そして、ステップＳ８において画像パッチデータ数ｄが画像パッチデータ数Ｄより大きいか否かが判断され、ＹＥＳのときは顔検出処理を終了する一方、ＮＯのときはステップＳ６Ａに戻る。
【００４０】
図１０は、図９のステップＳ６Ａにおいて２クラス判定部５Ａによって実行される２クラス判別処理を示すフローチャートである。図１０の２クラス判別処理は、図３の２クラス判別処理のステップＳ１２とＳ１３との間に、ステップＳ２０及びＳ２１の各処理を追加したものである。従って、図３の２クラス判別処理との相違点のみを説明する。図１０において、ステップＳ１２に続いてステップＳ２０において、２クラス判別部５Ａは、顔尤度モデルデータ１３Ａに含まれる特徴量しきい値Ｔ１ｎ及びＴ２ｎを用いて、特徴量ｆｎを顔尤度に変換する。具体的には、図９に示すように、特徴量ｆｎが特徴量しきい値Ｔ１ｎ以上かつＴ２ｎ以下であるときは、当該特徴量ｆｎを顔尤度１に変換する一方、特徴量ｆｎが特徴量しきい値Ｔ１ｎより小さいか又は特徴量しきい値Ｔ２ｎより大きいときは、当該特徴量ｆｎを顔尤度０に変換する。
【００４１】
次に、図１０のステップＳ２１において、顔尤度が所定の顔尤度しきい値より大きいか否かが判断され、ＹＥＳのときはステップＳ１３に進む一方、ＮＯのときはステップＳ１８において画像パッチデータＰｄのクラスは非顔であると判別して図９の顔検出処理に戻る。なお、ステップＳ２１における顔尤度しきい値は、０より大きくかつ１より小さい数値（例えば、０．５）に設定される。
【００４２】
以上説明したように、本実施の形態に係る画像処理装置は、入力される画像パッチデータＰｄについて複数種類の特徴量ｆｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）を算出する算出処理（図１０のステップＳ１２）を実行し、当該算出された複数種類の特徴量ｆｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）に基づいて、入力される画像パッチデータＰｄのクラスが検出対象であるか又は非検出対象であるかを判別する２クラス判別部５Ａと、検出対象の物体の画像を含む正事例学習データ１２と、非検出対象の物体の画像を含む負事例学習データ１１とを用いて、２クラス判別部５Ａによって各特徴量ｆｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）の算出及び判別のために用いられる各パラメータをあらかじめ学習して決定する学習部６とを備える。ここで、本実施の形態に係る画像処理装置は、各特徴量ｆｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）を、画像パッチデータＰｄの検出対象の物体の画像らしさを表す顔尤度に変換するための顔尤度モデルデータ１３Ａを、正事例学習データ１２を用いてあらかじめ生成する顔尤度モデルデータ１３Ａ生成部をさらに備え、２クラス判別部５Ａは、各特徴量ｆｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）を算出する毎に、当該算出された特徴量ｆｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）を、顔尤度モデルデータ１３Ａを用いて顔尤度に変換し、当該変換後の顔尤度が所定の顔尤度しきい値以下であるときは、入力される画像パッチデータＰｄのクラスを非検出対象であると判別して算出処理を打ち切ることを特徴とする。
【００４３】
ここで、正事例学習データ１２は複数の正事例画像パッチデータＤ８ｐを含み、顔尤度モデルデータ１３Ａ生成部は、複数の正事例画像パッチデータＤ８ｐについて各特徴量ｆｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）を算出し、各特徴量ｆｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）の頻度分布に基づいて顔尤度モデルデータ１３Ａを生成することを特徴とする。
【００４４】
また、２クラス判別部５Ａは、各特徴量ｆｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）を算出する毎に、当該算出された特徴量ｆｎを、顔尤度モデルデータ１３Ａを用いて顔尤度に変換し、当該変換後の顔尤度が顔尤度しきい値より大きいときは、算出された特徴量ｆｎに基づいて、入力される画像パッチデータＰｄの検出対象の物体の画像らしさを表すスコアｈｎを算出して累積し、入力される画像パッチデータＰｄについて、すべての特徴量ｆｎについてスコアｈｎを算出して累積した後、当該累積後の累積スコアＦが所定の累積スコアしきい値Ｔより大きいときは入力される画像パッチデータＰｄのクラスを検出対象であると判別する一方、累積スコアＦが累積スコアしきい値Ｔ以下であるときは入力される画像パッチデータＰｄのクラスを非検出対象であると判別することを特徴とする。
【００４５】
さらに、２クラス判別部５Ａは、入力される画像パッチデータＰｄ内の所定の第１の領域（例えば、領域Ａ１）の輝度と、所定の第２の領域（例えば、領域Ｂ１）の輝度とに基づいて各特徴量ｆｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）を算出し、算出された特徴量ｆｎが所定の比較しきい値θｎより大きいときはスコアｈｎを所定の受け入れスコアαｎとする一方、算出された特徴量ｆｎが比較しきい値θｎ以下であるときはスコアｈｎを受け入れスコアαｎより小さい所定の拒否スコアβｎとする。ここで、２クラス判別部５Ａによって各特徴量ｆｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）の算出及び判別のために用いられるパラメータは、各特徴量ｆｎ毎の第１及び第２の領域と、各特徴量ｆｎ毎の受け入れスコアαｎ、拒否スコアβｎ及び比較しきいθｎ値と、複数種類の特徴量の種類数Ｎとを含むことを特徴とする。
【００４６】
以上説明したように、本実施の形態によれば、正事例画像パッチデータＤ８ｐを用いて顔尤度モデルデータ１３Ａをあらかじめ生成するときに、２クラス判別部５Ａで用いる判別フィルタ関数である特徴量ｆｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）を用い（図６参照。）、図１０の２クラス判別処理において、特徴量ｆｎを計算する毎に画像パッチデータＰｄのクラスが非顔であるか否かを判断する（図１０のステップＳ２１）。従って、顔尤度モデルデータ生成処理及び２クラス判別処理において共通の判別フィルタ関数を用い、かつ、図１０のステップＳ２１において非顔であると判別された画像パッチデータＰｄについてステップＳ１３以降の各処理（特に、ステップＳ１２の演算処理。）を繰り返さずに打ち切るので、負事例学習データ１１に含まれていない顔以外の物体のデータを顔画像データであると誤検出する確率を従来技術に比較して低減できるとともに、実施の形態１に比較して画像パッチデータＰｄのクラスを高速に判別できる。
【００４７】
実施の形態３．
図１１は、本発明の実施の形態３に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
図１１において、本実施の形態に係る画像処理装置は、画像入力部１と、ＣＰＵ３０Ｂと、記憶部１０とを備えて構成される。また、ＣＰＵ３０Ｂは、処理対象画像パッチ生成部２と、２クラス判別部５Ｂと、学習部６と、顔尤度モデルデータ生成部７Ｂと、学習用画像パッチ生成部８とを備えて構成される。以下、本実施形態に係る画像処理装置と、実施の形態に係る画像処理装置との間の相違点のみを説明する。
【００４８】
図１１において、画像入力部１はインタフェース回路であって、外部装置から画像データを入力して当該画像データに対して画像処理装置とのインタフェース処理を実行し、ＣＰＵ３０Ｂの処理対象画像パッチ生成部２に出力する。ＣＰＵ３０Ｂは、処理対象画像パッチ生成部２と、２クラス判別部５Ｂと、学習部６と、顔尤度モデルデータ生成部７Ｂと、学習用画像パッチ生成部８とを制御するほか、図９の実施の形態２に係る顔検出処理と同様の顔検出処理のプログラムを含む種々のソフトウェアの機能を実行する。なお、本実施の形態において、処理対象画像パッチ生成部２と、２クラス判別部５Ｂと、学習部６と、顔尤度モデルデータ生成部７Ｂと、学習用画像パッチ生成部８との各機能は、各部２，５Ｂ，６，７Ｂ及び８の機能に対応するプログラムをＣＰＵ３０Ｂが実行することによって実現されるが、本発明はこれに限られず、各部２，５Ｂ，６，７Ｂ及び８の機能に対応するハードウエア回路を構成して実現されてもよい。
【００４９】
また、記憶装置１０は、実施の形態２に係る画像処理装置の記憶装置１０と同様に、負事例学習データ１１と、正事例学習データ１２とをあらかじめ格納する記憶装置である。さらに、学習用画像パッチ生成部８は、実施の形態２に係る画像処理装置の学習用画像パッチ生成部８と同様に、顔を含まない矩形の負事例画像パッチデータＤ８ｎを生成して学習部６に出力するとともに、正事例画像データ１２から、顔を含む矩形の正事例画像パッチデータＤ８ｐを生成して学習部６及び顔尤度モデルデータ生成部７Ａに出力する。なお、本実施形態において、正事例学習データ１１及び正事例画像パッチデータＤ８ｐは、性別、年齢及び人種などの複数Ｋ個の属性のうちの１つの属性をラベル付けされている。
【００５０】
またさらに、学習部６は、実施の形態２に係る画像処理装置の学習部６と同様に、顔尤度モデルデータ生成部７Ｂによる顔尤度モデルデータ生成処理及び図９の顔検出処理が実行される前に、所定の学習アルゴリズムを用いて、２クラス判別部５Ｂによって実行される図１２の２クラス判別処理において用いられるパラメータＮ，Ａｎ，Ｂｎ，αｎ，βｎ及びθｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）を、２クラス判別処理によって誤って判別される画像パッチデータの数を最小にするように決定する。そして、学習部６は、パラメータＮ，Ａｎ，Ｂｎ，αｎ，βｎ及びθｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）を２クラス判別部５Ｂに出力するとともに、パラメータＮ，Ａｎ及びＢｎを顔尤度モデルデータ生成部７Ｂに出力する。
【００５１】
図１１において、顔尤度モデルデータ生成部７Ｂは、正事例画像パッチデータＤ８ｐの属性ｋ（ｋ＝１，２，…，Ｋ）毎に図６の顔尤度モデルデータ生成処理を実行することにより、属性ｋ毎に顔尤度モデルデータ１３Ｂ−ｋ（ｋ＝１，２，…，Ｋ）を生成して記憶部１０に格納する、ここで、属性ｋの顔尤度モデルデータ１３Ｂ−ｋは、実施の形態に２に係る顔尤度モデルデータ１３Ａと同様に、特徴量しきい値Ｔ１ｎ及びＴ２ｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）を含む。
【００５２】
図１２は、図１１の２クラス判定部５Ｂによって実行される２クラス判別処理を示すフローチャートである。図１２の２クラス判別処理は、図１０の実施の形態２に係る２クラス判別処理のステップＳ２０の処理をステップＳ２０Ａの処理に置き換えたものである。図１２のステップＳ２０Ａにおいて、２クラス判別部５Ｂは、顔尤度モデルデータ１３Ｂ−ｋ（ｋ＝１，２，…，Ｋ）のうち、例えばユーザによって選択された属性の顔尤度モデルデータに含まれる特徴量しきい値Ｔ１ｎ及びＴ２ｎを用いて、特徴量ｆｎを顔尤度に変換する。
【００５３】
以上説明したように、本実施の形態において、正事例学習データ１２には、検出対象の物体の複数の属性がラベル付けされており、顔尤度モデルデータ１３Ａ生成部は、各属性毎に、顔尤度モデルデータ１３Ｂ−ｋ（ｋ＝１，２，…，Ｋ）を生成し、２クラス判別部５Ｂは、算出された特徴量ｆｎを、複数の属性から選択された所定の属性の顔尤度モデルデータ１３Ｂ−ｋを用いて、顔尤度に変換することを特徴とする。
【００５４】
従って、本実施の形態によれば、属性毎に顔尤度モデルデータ１３Ｂ−ｋ（ｋ＝１，２，…，Ｋ）を生成し、選択された属性の顔尤度モデルデータを２クラス判別処理において用いるので、実施の形態２に係る２クラス判別処理と同様の２クラス判別処理を実行するだけで、選択された属性を有する顔を、実施の形態２と同様に効率的かつ高速に検出できる。
【００５５】
実施の形態４．
図１３は、本発明の実施の形態４に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。図１３において、本実施の形態に係る画像処理装置は、実施の形態２に係る画像処理装置と比較して、ＣＰＵ３０Ａに代えてＣＰＵ３０Ｃを備えて構成される。また、ＣＰＵ３０Ｃ３０Ｃは、ＣＰＵ３０Ａと比較して、複数の２クラス判別部５Ａと、複数の学習部６と、複数の顔尤度モデルデータ生成部７Ａとを備えた点が異なる。以下、本実施の形態に係る画像処理装置と、実施の形態２に係る画像処理装置との相違点のみを説明する。
【００５６】
図１３において、複数の２クラス判別部５Ａは互いにカスケード接続されている。また、２クラス判別部５Ａ毎に、実施の形態２に係る画像処理装置と同様に、学習部６と、顔尤度モデルデータ生成部７Ｂとが設けられている。さらに、各２クラス判別部５Ａは、実施の形態に２に係るクラス判別部５Ａと同様に、入力される画像パッチデータＰｄのクラスを判別し、顔データであると判別された画像パッチデータＰｄのみを後段の２クラス判別部５Ａに出力する。なお、各２クラス判別部５Ａの特徴量の種類数Ｎは、例えば、上流の２クラス判別部５Ａから下流の２クラス判別部５Ａに向かうにつれて大きくなるように、あらかじめ学習部６により学習されずに決定されている。
【００５７】
以上説明したように、本実施の形態に係る画像処理装置は、互いにカスケード接続された複数の２クラス判別部５Ａを備え、各２クラス判別部５Ａは、入力される画像パッチデータＰｄのクラスが検出対象であるときは当該画像パッチデータＰｄを後続の２クラス判別部５Ａに出力する一方、上記入力される画像パッチデータＰｄのクラスが非検出対象であるときは当該画像パッチデータＰｄを後続の２クラス判別部５Ａに出力しないことを特徴とする。
【００５８】
本実施の形態によれば、複数の２クラス判別部５Ａをカスケード接続したので、実施の形態２に比較して、画像パッチデータＰｄのクラスを高い精度で判別できる。
【００５９】
なお、実施の形態１に係る画像処理装置において、２クラス判別部５をカスケード接続してもよく、実施の形態３に係る画像処理装置において、２クラス判別部５Ｂをカスケード接続してもよい。
【００６０】
また、上記各実施の形態において、検出対象の物体は人間の顔であったが、本発明はこれに限られず、検出対象は自家用車又は犬などの任意の物体であってよい。
【００６１】
さらに、上記各実施の形態において、画像パッチ生成部２は、入力される画像データから互いに異なる位置及び互いに異なるサイズを有する矩形領域を抽出して画像パッチデータＰｄ（ｄ＝１，２，…，Ｄ）を生成したが、本発明はこれに限られない。画像パッチ生成部２は、入力される画像データを所定の複数の縮小率で縮小して画像ピラミッドを生成し、各レイヤの縮小された各画像データから、互いに異なる位置及び互いに同一の固定のサイズを有する矩形領域を抽出して画像パッチデータＰｄ（ｄ＝１，２，…，Ｄ）を生成してもよい。また、画像パッチ生成部２は、入力される画像データから、任意の方法を用いて画像パッチデータＰｄ（ｄ＝１，２，…，Ｄ）してもよい。
【００６２】
またさらに、上記各実施の形態において、学習部６は、すべてのパラメータＮ，Ａｎ，Ｂｎ，αｎ，βｎ及びθｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）をあらかじめ学習して決定したが、本発明はこれに限られず、パラメータＮ，Ａｎ，Ｂｎ，αｎ，βｎ及びθｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）のうちの少なくとも１つのパラメータを学習して決定し、残りのパラメータを学習せずに決定してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００６３】
以上説明したように、本発明に係る画像処理装置によれば、各特徴量を、画像パッチデータの検出対象の物体の画像らしさを表す尤度に変換するための検出対象尤度モデルデータを、正事例学習データを用いてあらかじめ生成する検出対象尤度モデルデータ生成部をさらに備え、２クラス判別部は、各特徴量を算出する毎に、当該算出された特徴量を、検出対象尤度モデルデータを用いて尤度に変換し、当該変換後の尤度が所定の尤度しきい値以下であるときは、入力される画像パッチデータのクラスを非検出対象であると判別して算出処理を打ち切るので、画像データに含まれる顔などの検出対象の物体を検出するとき、非検出対象の物体を検出対象の物体であると誤検出する確率を従来技術に比較して低減できる。
【符号の説明】
【００６４】
１  画像入力部、２  処理対象画像パッチ生成部、３  顔尤度算出部、４  顔尤度判定部、５，５Ａ，５Ｂ  ２クラス判別部、６  学習部、７，７Ａ，７Ｂ  顔尤度モデルデータ生成部、８  学習用画像パッチ生成部、１０  記憶部、１１  負事例学習データ、１２  正事例学習データ、１３，１３Ａ，１３Ｂ−１〜１３Ｂ−Ｋ  顔尤度モデルデータ、３０，３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃ  ＣＰＵ。
【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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