(57)【要約】【課題】遮蔽された人体を精度良く検出するとともに、検出の速度を向上できるようにする。【解決手段】前段検出器１０４は、各ピラミッド画像から頭部Ω検出モデルを適用して頭部Ωを検出する。次に、隠れ領域設定部１０６は、処理の対象となる層における頭部Ωの位置及びサイズと、後段検出器１１０に利用される全身検出モデルのサイズ（Ｈd2，Ｗd2）とに基づいて隠れ領域Γ1を設定する。そして、後段検出器適用判定部１０８は、隠れ領域Γ１を除いた適用領域において全身検出モデルの適用領域であるか否かを判定し、後段検出器１１０が人体であるか否かを判定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体の特定の部分領域を検出する前段検出手段と、
前記前段検出手段の検出結果の分布に基づいて隠れ領域を設定する設定手段と、
前記設定手段によって設定された隠れ領域を含まないようにして物体の前記特定の部分領域とは異なる領域を検出する後段検出手段と、
前記前段検出手段の検出結果と、前記後段検出手段の検出結果とを統合する統合手段とを有することを特徴とする物体検出装置。
【請求項２】
前記後段検出手段は、同一の物体に対して少なくとも前記特定の部分領域の一部を含む領域を検出することを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項３】
前記物体は人体であり、前記特定の部分領域は前記人体の上半身の一部の領域であることを特徴とする請求項１又は２に記載の物体検出装置。
【請求項４】
前記後段検出手段は、人体の全身を含む領域を検出することを特徴とする請求項３に記載の物体検出装置。
【請求項５】
前記設定手段は、前記前段検出手段によって検出された特定の部分領域の位置及びサイズと、前記前段検出手段または前記後段検出手段によって検出される領域のサイズとに基づいて前記隠れ領域を設定することを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載の物体検出装置。
【請求項６】
前記後段検出手段は、複数の異なる検出モデルまたは検出器を用いて検出することを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の物体検出装置。
【請求項７】
前記設定手段は、前記前段検出手段によって検出された特定の部分領域の位置及びサイズと、前記複数の検出モデルまたは検出器とに基づいて前記隠れ領域を設定することを特徴とする請求項６に記載の物体検出装置。
【請求項８】
前記後段検出手段は、前記複数の検出モデルまたは検出器のそれぞれに対応した適用領域を決定することを特徴とする請求項６又は７に記載の物体検出装置。
【請求項９】
物体の特定の部分領域を検出する前段検出工程と、
前記前段検出工程の検出結果の分布に基づいて隠れ領域を設定する設定工程と、
前記設定工程において設定された隠れ領域を含まないようにして物体の前記特定の部分領域とは異なる領域を検出する後段検出工程と、
前記前段検出工程の検出結果と、前記後段検出工程の検出結果とを統合する統合工程とを有することを特徴とする物体検出方法。
【請求項１０】
物体の特定の部分領域を検出する前段検出工程と、
前記前段検出工程の検出結果の分布に基づいて隠れ領域を設定する設定工程と、
前記設定工程において設定された隠れ領域を含まないようにして物体の前記特定の部分領域とは異なる領域を検出する後段検出工程と、
前記前段検出工程の検出結果と、前記後段検出工程の検出結果とを統合する統合工程とをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特に、遮蔽された物体を検出するために用いて好適な物体検出装置、物体検出方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、映像機器のインテリジェント化が普及しつつある。例えば、監視カメラに人体検出機能を搭載し、人数をカウントしたり、お客様の意図を分析したり、異常動作を検知したり、危険領域への侵入を検知したりする機能が提案されている。また、デジタルカメラなどの撮像装置で撮影された映像の中から人物の位置を特定して追尾することにより、カメラのフォーカス、露出を自動制御する機能も注目されている。さらに、人物のほかに、犬、猫、花などの一般の物体にも注目し、カメラを自動制御する機能も普及している。
【０００３】
映像機器のインテリジェント化の基盤は、機械学習による物体検出技術である。機械学習では、大量な物体及び非物体の学習サンプルから、物体と非物体とを区別する特徴量を抽出し、認識モデルを作成する。画像から物体を検出する際には、原画像のサイズをスケーリングしてピラミッド画像レイヤーを作成する。そして、各ピラミッド画像レイヤーについてラスタースキャンを行い、認識モデルに記述した各特徴量の判別器応答を組み合わせることにより、異なるサイズの物体を検出する。
【０００４】
一方、物体が互いに重なると、遮蔽された物体について、学習した物体検出器の検出率が低下し、誤検出も増加する。この問題に対して非特許文献１に記載の方法では、人体の全身を検出対象とし、全身領域を７×１５個のブロックに分ける。そして、それぞれのブロックにおいてＨＯＧ特徴量とＬＢＰ特徴量とを求め、ＳＶＭの係数及びオフセットを求める。全身検出器で人体でないと判定した場合は、各ブロックのそれぞれについて人体らしさの尤度を求め、尤度マップを作成する。そして、尤度マップに基づいて遮蔽を判定し、人体のパーツ検出器で人体であるか否かを判定する。
【０００５】
また、特許文献１に記載の方法では、人体を検出する際に、まず、上半身の特徴量で人体であるか否かを判定する。そして、上半身の特徴量で人体と判定した場合には、全身の特徴量では人体であるか否かを判定しないようにする。一方、上半身の特徴量で人体と確定できない場合には、全身の特徴量で人体であるか否かを再判定する。
【０００６】
さらに、特許文献２に記載の方法では、第１条件を満たす第１の抽出手段により対象物を抽出し、抽出した領域の一部含む領域（遮蔽領域）について、第１条件を緩めた第２条件を設定し、第２の抽出手段により対象物を判定する。このとき、条件を緩める程度は、重複領域が隠れ候補領域に占める割合で設定する。このようにして、遮蔽領域の検出率を向上できるようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１１−５３９５９号公報
【特許文献２】特開２０１１−１８６６３３号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Ｘ．Ｗａｎｇ，Ｔ．Ｘ．Ｈａｎ，ａｎｄ  Ｓ．Ｙａｎ．"Ａｎ  ＨＯＧ−ＬＢＰ  Ｈｕｍａｎ  Ｄｅｔｅｃｔｏｒ  ｗｉｔｈ  Ｐａｒｔｉａｌ  Ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ  Ｈａｎｄｌｉｎｇ，"  Ｉｎ  ＩＣＣＶ，２００９．
【非特許文献２】ＮａｖｎｅｅｔＤａｌａｌ  ａｎｄ  Ｂｉｌｌ  Ｔｒｉｇｇｓ，"Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ  ｆｏｒ  Ｈｕｍａｎ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，"ＣＶＰＲ２００５．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
非特許文献１に記載の検出方法では、全身検出器をスキャンするウィンドウに適用した後、人体と判定しない場合に、尤度マップを作成して遮蔽を判定する。そして、遮蔽と判定した場合に、人体のパーツ検出器で人体であるか否かを判定する。このように非特許文献１に記載の検出方法では、全てのスキャンウィンドウに全身検出器を適用するため、検出の速度が遅いという問題点がある。
【００１０】
また、特許文献２に記載の検出方法では、人体が遮蔽された状態において上半身の特徴量で人体を検出できない場合は、全身特徴量で人体であるか否かを判定する。この方法は、遮蔽された人体に対して検出速度が低下し、誤検出も招く可能性がある。さらに、特許文献３に記載の検出方法では、遮蔽された人体に対して検出器の条件を緩めて再検出を行うため、検出率が向上できるが、誤検出も増えてしまうとうい問題点がある。
【００１１】
本発明は前述の問題点に鑑み、遮蔽された人体を精度良く検出するとともに、検出の速度を向上できるようにすることを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の物体検出装置は、物体の特定の部分領域を検出する前段検出手段と、前記前段検出手段の検出結果の分布に基づいて隠れ領域を設定する設定手段と、前記設定手段によって設定された隠れ領域を含まないようにして物体の前記特定の部分領域とは異なる領域を検出する後段検出手段と、前記前段検出手段の検出結果と、前記後段検出手段の検出結果とを統合する統合手段とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、遮蔽された人体を精度良く検出するとともに、検出の速度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る人体検出装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態において、遮蔽された人体を検出する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図３】ピラミッド画像における検出した頭部及び隠れ領域の位置を説明するための図である。
【図４】隠れ領域を設定する手順を説明するための図である。
【図５】ピラミッド画像における全身検出モデルの隠れ領域及び適用領域を説明するための図である。
【図６】人体の一部が隠れている場合の誤検出を説明するための図である。
【図７】本発明の第１の実施形態いおける人体検出方法の概要を説明するための図である。
【図８】本発明の第２の実施形態に係る人体検出装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図９】ピラミッド画像における検出した頭部及び各検出モデルの隠れ領域の位置を説明するための図である。
【図１０】ピラミッド画像における検出した頭部及び各検出モデルの最終的な適用領域の位置を説明するための図である。
【図１１】本発明の第２の実施形態において、遮蔽された人体を検出する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の第３の実施形態に係る人体検出装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図１３】本発明の第３の実施形態における人体の頭部の検出結果を示す図である。
【図１４】本発明の実施形態における人体検出装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下添付図面を参照して、本発明を好適な実施形態に従って詳細に説明する。なお、本発明は以下の実施形態に限定されるものではなく、本発明の実施に有利な具体例を示すにすぎない。本発明の特徴となる機能を実現するものも本発明の範囲に含まれる。
【００１６】
（第１の実施形態）
図１４は、本実施形態における人体検出装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。
図１４において、ＣＰＵ１４０１は、本実施形態の人体検出装置１００における各種制御を実行する。ＲＯＭ１４０２は、本実施形態に係る人体検出装置１００の立ち上げ時に実行されるブートプログラムや各種データを格納する。ＲＡＭ１４０３は、ＣＰＵ１４０１が処理するための制御プログラムを格納するとともに、ＣＰＵ１４０１が各種制御を実行する際の作業領域を提供する。キーボード１４０４及びマウス１４０５は、ユーザによる各種入力操作環境を提供する。
【００１７】
外部記憶装置１４０６は、ハードディスクやフレキシブルディスク、光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ等で構成される。ただし、外部記憶装置１４０６は、制御プログラムや各種データを全てＲＯＭ１４０２に格納するようにすれば、必ずしも必要な構成要素ではない。表示器１４０７は、ディスプレイなどで構成され、結果等をユーザに対して表示する。ネットワークインターフェース１４０８は、外部装置と接続するためのインターフェースである。ビデオインターフェース１４０９は、不図示の撮像部と同軸ケーブルを介してフレーム画像を取り込む。また、システムバス１４１１は上記の各構成を接続するためのバスである。
【００１８】
図１は、本実施形態に係る人体検出装置１００の機能構成例を示すブロック図である。
図１において、人体検出装置１００は、画像取得部１０１と、特徴抽出部１０２と、特徴量記憶部１０３と、前段検出器１０４と、検出結果記憶部１０５と、隠れ領域設定部１０６と、スキャン領域設定部１０７とを備えている。さらに、後段検出器適用判定部１０８と、全身検出モデル１０９と、後段検出器１１０と、結果統合部１１１とを備えている。
【００１９】
以下、図２のフローチャートを参照しながら図１に示す各構成による処理の流れについて、より詳細に説明する。図２は、本実施形態において、遮蔽された人体を検出する処理手順の一例を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ２０１において、画像取得部１０１は、不図示の画像撮影装置または画像記憶装置から一つのフレーム画像を取得する。
【００２０】
次に、ステップＳ２０２において、特徴抽出部１０２は、取得したフレーム画像の全体について、前段検出器１０４及び後段検出器１１０で利用される特徴量を抽出する。本実施形態において前段検出器１０４及び後段検出器１１０に用いる特徴量として、非特許文献２に記載されているＨＯＧ特徴量を例に説明する。そして、ステップＳ２０３において、抽出した特徴量を外部記憶装置１４０６の一部である特徴量記憶部１０３に記憶する。
【００２１】
次に、ステップＳ２０４において、前段検出器１０４は、前記取得したフレーム画像に対して所定の倍率で逐次変倍し、ピラミッド画像を作成する。そして、ステップＳ２０５において、前段検出器１０４は、ステップＳ２０４で作成したフレーム画像のピラミッド画像の各層について、ステップＳ２０６からステップ２０８までの処理を繰り返し行うように制御する。
【００２２】
ステップＳ２０６において、前段検出器１０４は、ピラミッド画像の各層に検出ウィンドウをラスタースキャンし、各検出ウィンドウについて、以下に説明するステップＳ２０７の処理を繰り返し行うように制御する。
【００２３】
ステップＳ２０７においては、前段検出器１０４は、検出ウィンドウに前段検出モデルである頭部Ω検出モデルを適用し、現在の検出ウィンドウが頭部であるか否かを判断する。ここで頭部Ω検出モデルとは、人体の頭部を中心に人体の上半身の一部である頭部と肩の輪郭とが構成するΩ形状を検出領域とする検出モデルであり、外部記憶装置１４０６に記憶されている。前段検出器１０４は、特定の部分領域を示す頭部Ω検出モデルに従い、ピラミッド画像のある層のある検出ウィンドウから、ＨＯＧ特徴量のベクトルを求め、検出器の応答を計算する。検出器の応答と閾値とを比較することによりその検出ウィンドウが頭部であるか否かを判定する。なお、頭部Ω検出モデルは事前の機械学習により求められるものとする。
【００２４】
ステップＳ２０８において、前段検出器１０４は、ステップＳ２０６に対応して、ステップＳ２０７の処理を全ての検出ウィンドウに対して行うように制御する。そして、ステップＳ２０９において、前段検出器１０４は、ステップＳ２０５に対応して、ステップＳ２０６からステップＳ２０８の処理を全てのピラミッド層について行うように制御する。
【００２５】
次に、ステップＳ２１０において、前段検出器１０４は、前記各層の検出結果をフレーム画像の座標系に換算し、外部記憶装置１４０６の一部である検出結果記憶部１０５に記憶する。
【００２６】
本実施形態においては、後段検出器１１０を制御する手段として、隠れ領域設定部１０６、スキャン領域設定部１０７、及び後段検出器適用判定部１０８を備えている。これらの後段検出器１１０の制御手段は、外部記憶装置１４０６に格納された全身検出モデル１０９を読み出し、隠れ領域に応じて各スキャンウィンドウに適用するかどうかを制御する。以下の処理では、この制御が行われる。
【００２７】
まず、ステップＳ２１１において、後段検出器適用判定部１０８は、全身検出モデル１０９を外部記憶装置１４０６から読み出す。そして、ステップＳ２１２において、スキャン領域設定部１０７は、フレーム画像のピラミッド画像の各層について、以下に説明するステップＳ２１３からステップＳ２１９の処理を繰り返し行うように制御する。
【００２８】
ステップＳ２１３において、隠れ領域設定部１０６は、検出結果記憶部１０５に記憶された全ての頭部のΩ形状（以下、頭部Ω）の検出結果を、現在の層の座標系に換算し、各頭部Ωの検出結果の位置座標及び大きさを計算する。
【００２９】
例えば、図３に示すように、ピラミッド画像の０番目の層（フレーム画像）に、各層の最も左上の点を原点として、検出された頭部Ωの左上の位置を（ｃf1，ｒf1）、右下の位置を（ｃf2，ｒf2）とし、ピラミッド画像の変倍率をｓとする。したがって、第ｊ番目の層における頭部Ωの位置（左上の位置（ｃ1，ｒ1）及び右下の位置（ｃ2，ｒ2））は以下の式（１）により計算できる。
ｃ1＝ｃf1・ｓj
ｒ1＝ｒf1・ｓj
ｃ2＝ｃf2・ｓj
ｒ2＝ｒf2・ｓj                ・・・（１）
【００３０】
また、第ｊ番目の層における頭部Ωのサイズ（縦幅Ｈ及び横幅Ｗ）は、以下の式（２）より計算できる。
Ｈ＝ｒ2−ｒ1
Ｗ＝ｃ2−ｃ1                    ・・・（２）
【００３１】
次に、ステップＳ２１４において、隠れ領域設定部１０６は処理対象の層における頭部の位置及びサイズと後段検出器１１０に利用される全身検出モデルのサイズ（縦幅Ｈd2，横幅Ｗd2）とから、式（３）に従って全身検出モデルの隠れ領域Γ1を設定する。ここで、α、β、γ、δは、正または負の実数であり、チューニングにより決定される係数である。
ｘ1＝ｃ1＋α・Ｗd2
ｙ1＝ｒ1＋β・Ｈd2
ｘ2＝ｃ2＋γ・Ｗd2
ｙ2＝ｒ2＋δ・Ｈd2            ・・・（３）
【００３２】
図４は、全身検出モデルの隠れ領域Γ1を設定する仕組みを説明するための図である。フレーム画像から頭部Ωの位置を検出すると、それに対応する人体の位置及びサイズを推定し、人体の位置及びサイズをスキャンするピラミッド層に換算する。図４（ａ）に示すように、全身検出モデルが真上から推定した人体と所定の重なり度合いで重なった時に、隠れ領域Γ1の上位置を決定する。また、図４（ｂ）に示すように、全身検出モデルが前記決定された上位置を保持して、左から推定した人体と所定の重なり度合いで重なった時に、隠れ領域Γ1の左位置を決定する。同様に、図４（ｃ）に示すように、全身検出モデルが前記決定された上位置を保持して、右から推定した人体と所定の重なり度合いで重なった時に、隠れ領域Γ1の右位置を決定する。この結果、図４（ｄ）に示すように、検出した頭部Ωの位置から、全身検出モデルの高さに比例して、所定の高さの上のところを隠れ領域Γ1の下位置とする。このように決定された隠れ領域Γ1は図４（ｄ）の黒い領域で示す。
【００３３】
また、図３の下部にある黒い領域は、検出された頭部Ωの位置から設定された隠れ領域ではなく、画像の境界により人体の下半身をカットされる領域である。そのため、この領域においても頭部Ω検出器のみ適用する。この領域の設定は、前段検出器１０４または後段検出器１１０の大きさから決定される。
【００３４】
次に、ステップＳ２１５において、隠れ領域設定部１０６は、図３に示すような黒い領域以外の領域を全身検出モデルの適用領域Λ1と設定する。そして、ステップＳ２１６において、スキャン領域設定部１０７は、現在の層にスキャンする全ての検出ウィンドウについて、以下に説明するステップＳ２１７及びＳ２１８の処理を繰り返し行うように制御する。
【００３５】
まず、ステップＳ２１７において、後段検出器適用判定部１０８は、現在の検出ウィンドウの左上の頂点の座標が全身検出モデルの適用領域にあるか否かを判定する。この判定の結果、現在の検出ウィンドウの左上の頂点の座標が適用領域にある場合は、ステップＳ２１８の処理を行う。一方、現在の検出ウィンドウの左上の頂点の座標が適用領域にない場合は、ステップＳ２１９に移る。
【００３６】
ステップＳ２１８においては、現在の検出ウィンドウについて、後段検出器適用判定部１０８は、読み出した全身検出モデル１０９を、後段検出器１１０にロードする。そして、後段検出器１１０は、ロードした全身検出モデル１０９を利用して、現在の検出ウィンドウが人体であるか否かを判定する。
【００３７】
ステップＳ２１９においては、スキャン領域設定部１０７は、ステップＳ２１６に対応して、現在の層にスキャンする全ての検出ウィンドウについて、ステップＳ２１７とＳ２１８の処理を繰り返し行うように制御する。ステップＳ２２０において、スキャン領域設定部１０７は、ステップＳ２１２に対応して、フレーム画像のピラミッド画像の全ての層について、ステップＳ２１３からステップＳ２１９の処理を繰り返し行うように制御する。
【００３８】
次に、ステップＳ２２１において、結果統合部１１１は、前段検出器１０４の検出結果をグルーピングし、近隣の検出結果を同一の頭部Ωとして統合する。同様に、結果統合部１１１は、後段検出器１１０の検出結果をグルーピングし、近隣の検出結果を同一の人体として統合する。さらに、統合した頭部Ωと統合した人体とを最終の検出結果として出力する。
【００３９】
本実施形態では、ステップＳ２１３及びＳ２１４において、一つの頭部Ωの検出結果に基づいて隠れ領域の設定方法について説明した。なお、頭部Ωの検出結果が一つ以上の場合、図５に示すように、各頭部Ωの検出結果について、ぞれぞれの隠れ領域を設定し、それぞれの隠れ領域をＯＲして全体の隠れ領域とする。全体の隠れ領域以外の領域について、後段の全身検出器を適用する。
【００４０】
また、本実施形態では、ステップＳ２１４において、隠れ領域設定部１０６は、処理の対象となる層における頭部Ωの位置及びサイズと、後段検出器１１０に利用される全身検出モデルのサイズ（Ｈd2，Ｗd2）とから隠れ領域を設定した。この他に、隠れ領域設定部１０６は、現在層における頭部Ωの位置及びサイズと、頭部Ωの検出器である前段検出器１０４に利用される頭部Ω検出モデルのサイズ（Ｈd1，Ｗd1）とから隠れ領域を設定することもできる。この場合、隠れ領域は、以下の式（４）により計算され、各パラメータはチューニングにより決定される。
ｘ1＝ｃ1＋α・Ｗd1
ｙ1＝ｒ1＋β・Ｈd1
ｘ2＝ｃ2＋γ・Ｗd1
ｙ2＝ｒ2＋δ・Ｈd1              ・・・（４）
【００４１】
さらに、隠れ領域設定部１０６は、処理の対象となる層における頭部Ωの位置及びサイズと、頭部Ω検出モデルのサイズ（Ｈd1，Ｗd1）及び全身検出モデルのサイズ（Ｈd2，Ｗd2）の両方とから隠れ領域を設定することもできる。この場合、隠れ領域は、以下の式（５）により計算され、各パラメータはチューニングにより決定される。
ｘ1＝ｃ1＋α1・Ｗd1＋α2・Ｗd2
ｙ1＝ｒ1＋β1・Ｈd1＋β2・Ｈd2
ｘ2＝ｃ2＋γ1・Ｗd1＋γ2・Ｗd2
ｙ2＝ｒ2＋δ1・Ｈd1＋δ2・Ｈd2      ・・・（５）
【００４２】
また、本実施形態において、前段検出器１０４及び後段検出器１１０で利用する特徴量をすべてＨＯＧ特徴量としたが、異なる特徴量を用いてもよい。また、本実施形態においては、説明を簡単にするため、人体の領域を矩形領域としたが、実際に、人体の領域はbounding boxではなく、内接楕円で近似することもでき、ビットマップで人体の形状を記述することもできる。人体の詳細な形状に応じて重なり度合いを計算し、重なり度合いに応じてより詳細な隠れ領域を設定できる。また、本実施形態において、前段検出器１０４が人体の主要領域である頭部と肩のΩ型の領域の検出器としたが、他の部位の検出器、例えば、上半身検出器としてもよい。
【００４３】
図６は、従来における全身検出モデルを利用した後段検出器で誤検出が生じやすい状況の一例を示す図である。図６（ａ）に示すように、人体Ｂに隠れた人体Ｃは、下半身の部分が人体に似てないため、未検出になることが多い。また、図６（ｂ）に示すように、人体Ｂに隠れた人体Ｃの上半身が人体Ｂの下半身と混ざって誤検出になることも多い。さらに、誤検出した人体Ｃは人体Ｂと結果統合部１１１で統合して誤った人体として出力することもある。
【００４４】
図７は、本実施形態の効果を示す概念図である。図７に示すように、前段検出器１０４で人体Ｂ及び人体Ｃの頭部Ωを検出できる。そして、隠れ領域設定部１０６により隠れ領域Γを設定する。後段検出器適用判定部１０８は、隠れ領域Γについて、前段検出器１０４の検出結果を読み出す。一方、隠れ領域Γ以外の領域について、全身検出モデル１０９を読み出して、後段検出器１１０を適用することにより、人体Ｃの誤検出を防ぎながら、人体Ａ及び人体Ｂを検出ができる。さらに、結果統合部１１１が頭部Ω及び全身の検出結果を統合することにより、３人とも検出できるようになる。図７に示すように、本実施形態によれば、人体Ｃの全身の誤検出を低減しながら、人体Ｃの頭部Ωを検出し、検出率を向上させることができる。
【００４５】
（第２の実施形態）
第１の実施形態では、後段検出器適用判定部１０８が全身検出モデル１０９のみを読み出して、後段検出器１１０にロードした。本実施形態では、図８に示すように、後段検出器１１０にロードする検出モデルは、全身検出モデル８０１の他に、上半身検出モデル８０２、頭部円形検出モデル８０３がある。本実施形態では、人体検出装置８００が図８に示す構成であるものとして説明する。なお、図１と同様の構成については、同じ符号を付しており、説明は省略する。
【００４６】
本実施形態では、それぞれの検出モデルについて、第１の実施形態と同様に、それぞれの隠れ領域を設定することができる。設定されたそれぞれの隠れ領域については前段検出器１０４の検出結果のみを適用し、隠れ領域以外の領域についてはそれぞれの検出モデルを適用することができる。
【００４７】
図９は、隠れ領域の設定方法を説明するための図である。後段検出器１１０のそれぞれの検出結果は、前段検出器１０４の検出結果と、結果統合部１１１で統合して出力することができる。この隠れ領域の設定方法では、やや検出に時間がかかるが、人体の検出率をより高めることができる。
【００４８】
図１０は、３つの検出モデルの適用領域の設定方法を説明するための図である。それぞれの検出モデルについて、図９に示した方法によりそれぞれの隠れ領域を設定した後に、まず、全身検出モデル８０１の適用領域Λ1を最終の全身検出モデル８０１の適用領域Ψ1とする。また、上半身検出モデル８０２の適用領域Λ2と全身検出モデル８０１の隠れ領域Γ1とのＡＮＤ領域を最終の上半身検出モデル８０２の適用領域Ψ2とする。さらに、頭部円形検出モデル８０３の適用領域Λ3と上半身検出モデル８０２の隠れ領域Γ2とのＡＮＤ領域を最終の頭部円形検出モデル８０３の適用領域Ψ3とする。また、頭部円形検出モデルの隠れ領域Γ3に、後段検出器１１０を適用しないようにする。
【００４９】
図１１は、本実施形態において、検出モデルの適用領域の設定する処理手順の一例を示すフローチャートである。なお、ステップＳ２０１からステップＳ２１１までの処理及びステップＳ２１３の処理は、第１の実施形態で説明した図２と同様であるため、説明は省略する。
ステップＳ１１１４からステップＳ１１１６において、隠れ領域設定部１０６は、それぞれの検出モデルについて、それぞれの隠れ領域を設定する。設定方法については、第１の実施形態と同様であるが、検出モデルによってパラメータが異なることがありうる。この処理により、全身検出モデル８０１の隠れ領域Γ1、上半身検出モデル８０２の隠れ領域Γ2、及び頭部円形検出モデル８０３の隠れ領域Γ3を設定する。これにより、それぞれの適用領域として、全身検出モデル８０１の適用領域Λ1、上半身検出モデル８０２の適用領域Λ2、及び頭部円形検出モデル８０３の適用領域Λ3を設定する。
【００５０】
次に、ステップＳ１１１７からステップ１１１９において、隠れ領域設定部１０６は、前記設定された各検出モデルの隠れ領域および適用領域から、各検出モデルの最終の適用領域を設定する。具体的には、全身検出モデル８０１の適用領域Λ1を最終の全身検出モデル８０１の適用領域Ψ1とする。そして、上半身検出モデル８０２の適用領域Λ2と全身検出モデル８０１の隠れ領域Γ1とのＡＮＤ領域を最終の上半身検出モデル８０２の適用領域Ψ2とする。さらに、頭部円形検出モデル８０３の適用領域Λ3と上半身検出モデル８０２の隠れ領域Γ2とのＡＮＤ領域を最終の頭部円形検出モデル８０３の適用領域Ψ3とする。
【００５１】
次に、ステップＳ１１２０において、スキャン領域設定部１０７は、現在の層にスキャンする全ての検出ウィンドウについて、ステップＳ１１２１からステップＳ１１２４の処理を繰り返し行うように制御する。
【００５２】
まず、ステップＳ１１２１において、後段検出器適用判定部１０８は、現在のスキャンする検出ウィンドウはどの適用領域にあるかを判断する。この判断の結果、現在のスキャンする検出ウィンドウが最終の全身検出モデル８０１の適用領域Ψ1にある場合はステップＳ１１２２に移る。また、現在のスキャンする検出ウィンドウが最終の上半身検出モデル８０２の適用領域Ψ2にある場合は、ステップＳ１１２３に移る。また、現在のスキャンする検出ウィンドウが最終の頭部円形検出モデル８０３の適用領域Ψ3にある場合は、ステップＳ１１２４に移る。一方、現在のスキャンする検出ウィンドウが頭部円形検出モデル８０３の隠れ領域Γ3にある場合は、ステップＳ１１２５に移る。
【００５３】
ステップＳ１１２２においては、後段検出器１１０は、全身検出モデル８０１を利用して、現在のスキャンする検出ウィンドウが人体であるかないかを判定する。一方、ステップＳ１１２３においては、後段検出器１１０は、上半身検出モデル８０２を利用して、現在のスキャンする検出ウィンドウは人体であるかないかを判定する。また、ステップＳ１１２４においては、後段検出器１１０は、頭部円形検出モデル８０３を利用して、現在のスキャンする検出ウィンドウは人体であるかないかを判定する。
【００５４】
そして、ステップＳ１１２５において、スキャン領域設定部１０７は、ステップＳ１１２０に対応して、現在の層にスキャンする全ての検出ウィンドウについて、ステップＳ１１２１からＳ１１２４の処理を繰り返し行うように制御する。
【００５５】
次に、ステップＳ１１２６において、スキャン領域設定部１０７は、ステップＳ１１１２に対応して、フレーム画像のピラミッド画像の各層について、ステップＳ２１３からステップＳ１１２５の処理を繰り返し行うように制御する。
【００５６】
次に、ステップＳ１１２７において、結果統合部１１１は、前段検出器１０４の検出結果をグルーピングし、近隣の検出結果を同一の頭部Ωとして統合する。同様に、結果統合部１１１は、後段検出器１１０のそれぞれの検出結果について、グルーピングを行い、近隣の検出結果を同一の人体として統合する。さらに、統合した頭部Ωと統合した後段の検出結果とを最終の検出結果として出力する。
【００５７】
また、本実施形態において、後段検出器１１０は複数の検出モデルから選択して構成され、検出ウィンドウに適用することとする。これに対して、複数の後段検出器を用意し、後段検出器適用判定部１０８により一つを選択して利用することもできる。例えば、全身検出器をadaboost系の検出器とし、上半身検出器をＳＶＭ系の検出器としてもよい。
【００５８】
（第３の実施形態）
第１及び第２の実施形態においては、隠れ領域および適用領域は主に単一の頭部Ω検出結果と検出モデルのサイズとから設定された。図１２に示すように、本実施形態では、第２の実施形態に比べ、さらに検出モデルとして左半身検出モデル１２０４、及び右半身検出モデル１２０５が追加されている。また、この二つのモデルの適用領域の設定は、単一の頭部Ωの検出結果からではなく、複数の頭部Ωの検出結果の分布から行う。
【００５９】
図１３は、二つの人体が重なって、前段検出器１０４で頭部Ωを両方とも検出される場合を説明するための図である。本実施形態では、例えば隠れた人体Ｃについて検出するだけではなく、人体Ｃのサイズも知りたい場合に、人体Ｃに左半身検出モデル１２０４を適用する。
【００６０】
前段検出器１０４で検出した二つの頭部Ωの領域は、ぞれぞれ、（ｃ11，ｒ11）、（ｃ21，ｃ21）と、（ｃ12，ｒ12）、（ｃ22，ｒ22）とし、左半身検出モデルのサイズは（Ｈlf，Ｗlf）とする。そして、二つの頭部Ω領域の位置関係は、式（６）の関係を満たす場合に左半身検出モデル１２０４を適用する。ここで、αとβはパラメータであり、チューニングにより決定される。
ｃ21＞ｃ12＞ｃ11
ｃ12−ｃ11＞α・Ｗlf
ｒ12＞ｒ11
ｒ12−ｒ11＜β・Ｈlf            ・・・（６）
【００６１】
同様に、右半身検出モデル１２０５の適用領域は、前段検出器１０４の検出結果分布と、右半身検出モデル１２０５のサイズとから設定することができる。なお、本実施形態の処理手順は第２の実施形態で説明した図１１のフローチャートと同様であり、検出モデルが増加した分同様の処理を行うものとする。したがって、詳細な説明は省略する。
【００６２】
（その他の実施形態）
前述した各実施形態では、人体を例として説明した。人体の他に、車や、飛行機や、犬や猫など一般的な物体を検出する時、最初にこれらの物体の最も重要なパーツ検出器（車におけるタイヤ検出等）を利用して、前段検出を行い、隠れ領域を設定することができる。この場合、物体検出装置として、隠れ領域に応じて物体の全体検出器などの後段検出器を選択して適用することにより、隠れた物体の誤検出を抑制し認識率を向上することもできる。
【００６３】
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【符号の説明】
【００６４】
１０１  画像取得部
１０２  特徴抽出部
１０３  特徴量記憶部
１０４  前段検出器
１０５  検出結果記憶部
１０６  隠れ領域設定部
１０７  スキャン領域設定部
１０８  後段検出器適用判定部
１０９  全身検出モデル
１１０  後段検出器
１１１  結果統合部
【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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