(57)【要約】【課題】検出器の学習時の画像と環境の異なる画像を容易に収集する学習画像収集装置、収集した画像を用いた学習装置及び対象物検出装置を提供する。【解決手段】取得部と、抽出部と、算出部と、選択部とを備える。取得部は、対象物を含む画像を取得する。抽出部は、前記画像から前記対象物の候補となる複数の候補領域を抽出する。算出部は、前記候補領域と所定領域との第１の類似度、所定の前記対象物のサイズとの第２の類似度、前記複数の候補領域夫々との第３類似度のいずれか一つの類似度を算出する。選択部は前記第１類似度、前記第２類似度、前記第３類似度のいずれか一つが所定の閾値より大きい場合に、前記対象物を含む対象物領域として選択する。【選択図】図１
2014085795.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物を含む画像を取得する取得部と
前記画像から前記対象物の候補となる複数の候補領域を抽出する抽出部と
前記候補領域と所定領域との第１の類似度、所定の前記対象物のサイズとの第２の類似度、前記複数の候補領域夫々との第３類似度のいずれか一つの類似度を算出する算出部と、
前記第１類似度、前記第２類似度、前記第３類似度のいずれか一つが所定の閾値より大きい場合に、前記対象物を含む対象物領域として選択する選択部とを備えることを特徴とする学習画像収集装置。
【請求項２】
前記取得部は、前記対象物を含む複数の時系列画像を取得し、
前記抽出部は、複数の前記候補領域の位置を更に抽出し、
前記算出部は、時系列順に複数の前記候補領域の位置の変化を第４の類似度として更に算出し、
前記選択部は、前記第１類似度、前記第２類似度、前記第３類似度、第４の類似度のいずれか一つが所定の閾値より大きい場合に前記候補領域を前記対象物領域として選択する
ことを特徴とする請求項１記載の学習画像収集装置。
【請求項３】
前記算出部は、前記時系列画像の前記候補領域各々の類似度を用いて、時系列画像間の前記候補領域の移動量を更に算出し、
前記選択部は、前記移動量が所定の閾値より大きい場合に前記候補領域を前記対象物領域とする
ことを特徴とする請求項２記載の学習画像収集装置。
【請求項４】
前記対象物は人物であって、
前記第２類似度に用いるサイズは前記候補領域の縦横比である
ことを特徴とする請求項１乃至３いずれか一項記載の学習画像収集装置。
【請求項５】
前記選択部は、前記第２類似度及び前記第４類似度を用いて前記対象物領域を選択し、
前記第２類似度が所定の閾値より大きい前記候補領域のうち、前記第４の類似度が所定の閾値より小さい場合に、前記候補領域を前記対象物領域から除外することを特徴とする請求項４記載の学習画像収集装置。
【請求項６】
前記選択部は、前記第２類似度及び前記移動量を用いて前記対象物領域を選択し、
前記第２類似度が所定の閾値より大きい前記候補領域のうち、前記移動量が所定の敷地より小さい場合に、前記候補領域を前記対象物領域から除外することを特徴とする請求項４記載の学習画像収集装置。
【請求項７】
対象物を含む画像を取得する取得部と
前記画像から前記対象物の候補となる複数の候補領域を抽出する抽出部と
前記候補領域と所定領域との第１の類似度、所定の前記対象物のサイズとの第２の類似度、前記複数の候補領域夫々との第３類似度のいずれか一つの類似度を算出する算出部と、
前記第１類似度、前記第２類似度、前記第３類似度のいずれか一つが所定の閾値より大きい場合に、前記対象物を含む対象物領域として選択する選択部と、
前記対象物領域を教師データとして対象物を識別する識別器の学習を行う学習部と
を備えることを特徴とする学習装置。
【請求項８】
前記対象物は人物であって、
前記第２類似度に用いるサイズは前記候補領域の縦横比である
ことを特徴とする請求項７記載の学習装置。
【請求項９】
前記選択部は、前記第２類似度及び前記第４類似度を用いて前記対象物領域を選択し、
前記第２類似度が所定の閾値より大きい前記候補領域のうち、前記第４の類似度が所定の閾値より小さい場合に、前記候補領域を前記対象物領域から除外することで前記対象物領域を選択する
ことを特徴とする請求項８記載の学習装置。
【請求項１０】
前記選択部は、前記第２類似度及び前記移動量を用いて前記対象物領域を選択し、
前記第２類似度が所定の閾値より大きい前記候補領域のうち、前記移動量が所定の敷地より小さい場合に、前記候補領域を前記対象物領域から除外することで前記対象物領域を選択する
ことを特徴とする請求項８の学習装置。
【請求項１１】
対象物を含む画像を撮像する撮像部と、
前記画像から前記対象物の候補となる複数の候補領域を抽出する抽出部と
前記候補領域と所定領域との第１の類似度、所定の前記対象物のサイズとの第２の類似度、前記複数の候補領域夫々との第３類似度のいずれか一つの類似度を算出する算出部と、
前記第１類似度、前記第２類似度、前記第３類似度のいずれか一つが所定の閾値より大きい場合に、前記対象物を含む対象物領域として選択する選択部
前記対象物領域を教師データとして対象物を識別する識別器の学習を行う学習部と
前記対象物を前記画像から検出する検出部と
を備えることを特徴とする対象物検出装置。
【請求項１２】
前記対象物は人物であって、
前記第２類似度に用いるサイズは前記候補領域の縦横比である
ことを特徴とする請求項１１記載の対象物検出装置。
【請求項１３】
前記選択部は、前記第２類似度及び前記第４類似度を用いて前記対象物領域を選択し、
前記第２類似度が所定の閾値より大きい前記候補領域のうち、前記第４の類似度が所定の閾値より小さい場合に、前記候補領域を前記対象物領域から除外することを特徴とする請求項１２記載の学習装置。
【請求項１４】
前記選択部は、前記第２類似度及び前記移動量を用いて前記対象物領域を選択し、
前記第２類似度が所定の閾値より大きい前記候補領域のうち、前記移動量が所定の敷地より小さい場合に、前記候補領域を前記対象物領域から除外することを特徴とする請求項１２の学習装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、学習画像収集装置、学習装置及び対象物検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
撮像された画像から対象物か否かを識別し、物体の追跡を行うことで、より効果的に学習パターンを収集することができる認識装置に関する技術が開示されている。この技術では効率よく収集するために、誤識別した場合の対象物の画像を収集している。
【０００３】
しかし、予め対象物か否かを識別ができない場合には追跡ができず、新たな学習用画像が収集できない。一方、大量の学習データを用いて検出器の学習を行った場合でも、学習時と異なる環境の画像では検出率が低下してしまう。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−３１０４８０
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、検出器の学習時の画像と環境の異なる画像を容易に収集する学習画像収集装置、収集した画像を用いた学習装置及び対象物検出装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態の学習画像収集装置は、取得部と、抽出部と、算出部と、選択部とを備える。取得部は、対象物を含む画像を取得する。抽出部は、前記画像から前記対象物の候補となる複数の候補領域を抽出する。算出部は、前記候補領域と所定領域との第１の類似度、所定の前記対象物のサイズとの第２の類似度、前記複数の候補領域夫々との第３類似度のいずれか一つの類似度を算出する。選択部は前記第１類似度、前記第２類似度、前記第３類似度のいずれか一つが所定の閾値より大きい場合に、前記対象物を含む対象物領域として選択する。
【０００７】
実施形態の学習装置は、取得部と、抽出部と、算出部と、選択部と学習部とを備える。
【０００８】
取得部は、対象物を含む画像を取得する。抽出部は、前記画像から前記対象物の候補となる複数の候補領域を抽出する。算出部は、前記候補領域と所定領域との第１の類似度、所定の前記対象物のサイズとの第２の類似度、前記複数の候補領域夫々との第３類似度のいずれか一つの類似度を算出する。選択部は前記第１類似度、前記第２類似度、前記第３類似度のいずれか一つが所定の閾値より大きい場合に、前記対象物を含む対象物領域として選択する。学習部は前記対象物領域を教師データとして対象物を識別する識別器の学習を行う。
【０００９】
実施形態の対象物検出装置は、撮像部と、抽出部と、算出部と、選択部と、学習部と、検出部とを備える。撮像部は対象物を含む画像を撮像する。抽出部は、前記画像から前記対象物の候補となる複数の候補領域を抽出する。算出部は、前記候補領域と所定領域との第１の類似度、所定の前記対象物のサイズとの第２の類似度、前記複数の候補領域夫々との第３類似度のいずれか一つの類似度を算出する。選択部は、前記第１類似度、前記第２類似度、前記第３類似度のいずれか一つが所定の閾値より大きい場合に、前記対象物を含む対象物領域として選択する。学習部は、前記対象物領域を教師データとして対象物を識別する識別器の学習を行う。検出部は前記対象物を前記画像から検出する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１の実施形態の学習画像取集装置の例を示す構成図。
【図２】第１の実施形態の学習画像収集装置の例を示すフローチャート。
【図３】人物を検出対象とした場合の一例を示す説明図。
【図４】環境条件を考慮した学習に必要な画像の一例を示す説明図。
【図５】第１の実施形態の変形例の画面一例を示す図。
【図６】第１の実施形態の変形例の画面一例を示す図。
【図７】第１の実施形態の変形例の画面一例を示す図。
【図８】第２の実施形態の学習装置の例を示す構成図。
【図９】第２の実施形態の対象物検出装置の例を示す構成図。
【図１０】第２の実施形態の学習装置の例を示すフローチャート。
【図１１】第３の実施形態の対象物検出装置の例を示す構成図。
【図１２】第３の実施形態の対象物検出装置の例を示すフローチャート。
【図１３】第３の実施形態の変形例を示す構成図。
【図１４】第３の実施形態の変形例を示す構成図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。
【００１２】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態の学習画像収集装置１の一例を示す構成図である。図１に示すように、取得部１０、抽出部１１、算出部１２、選択部１３とを備える。学習画像収集装置は、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、即ち、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、ソフトウェア及びハードウェアを併用して実現してもよい。取得部１０が取得する画像は記憶装置に記憶されたものを用いてもよい。
【００１３】
記憶装置は、例えば、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）、ＳＳＤ（Solid  State  Drive）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、メモリカードなどの磁気的、光学的、及び電気的に記憶可能な記憶装置の少なくともいずれかにより実現できる。
【００１４】
図２は第１の実施形態の学習画像収集装置１の処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。
【００１５】
まず学習画像収集装置１は、撮像装置で撮像された画像または記憶装置に記憶された画像を取得する（ステップＳ１１）。次に抽出部が、対象物体の候補となりうる領域を候補領域として抽出する（ステップＳ１２）。候補領域の抽出は、フレーム間差分処理や背景差分処理を用いればよい。例えば、Wallflower: Principles and Practice of Background Maintenance（Kentaro Toyama, John Krumm, Barry Brumitt, Brian Meyers, Proceedings of the 7th IEEE International Conference on Computer Vision, ICCV 1999, pp255-261, September,1999）の手法を用いればよい
候補領域には、例えば、例えば人物、車両、揺れる木、開閉するドアなど、変動する背景などが含まれる。
【００１６】
図３は人物を検出対象とした場合の一例を示した図である。このように、フレーム間差分や背景差分処理では、学習データとして収集したい対象だけを選択できるわけではない。
【００１７】
図４は環境条件を考慮した学習に必要な画像の一例を示したものである。対象物検出処理では、学習時と環境条件が異なる場合でも検出できることが理想である（X1）。しかし実際には、日照条件（光やその方向）等が異なる環境で対象物を検出する場合が多い。これまで、これまで、学習時と環境条件（周囲の条件）が異なると検出が困難であった（X2）。フレーム間差分や背景差分処理などの差分検出を用いることで、環境条件が異なる画像から対象物検出処理のための学習画像を収集することができるが、対象外の物体でも差分変化がある場合（例えば木の揺れやドアの開閉）は検出されてしまい（X3）、必ずしも学習に適した画像のみを収集できるわけではない。
【００１８】
人物を検出する場合においては、単独の人物で、環境条件が異なる場合の学習画像を得ることが望ましい。検出対象が「人物」である場合には単独の人物検出が可能であれば、複数の人物検出も可能になるからである。即ち、提案手法では取得した環境条件の異なる画像から単独の人物を選択できるため（X4）、これを教師データとして追加学習することにより、環境条件が異なる場合にも対象物を検出可能な装置を提供することが可能となる（X5）。
【００１９】
環境条件が異なる対象物を効率よく収集するには、図３の場合のように環境の異なる画像において、（a）矩形の縦横比を比較、（ｂ）画像上の位置の変化などの個々の条件を利用する。条件の詳細について、図２の各ステップを参照しながら説明する。
【００２０】
図２に戻る。抽出部が候補領域を複数抽出した場合、ユーザが学習として必要な画像を一つ選択する（ステップＳ１３）。人物を検出したい場合、人物が含まれる領域だけを選択する。例えば、車両を検出したい場合には車両が含まれる領域だけを選択すればよい。人物や車両以外の物体を検出したい場合も、その物体を対象として同様の処理を行えばよい。
【００２１】
算出部１２は、対象候補領域と選択または指定された対象領域とを比較して類似度Ｓ１を算出する（ステップＳ１４）。ここで類似度の算出は、例えば対象候補領域と指定された対象領域との正規化相関処理を用いる。
【００２２】
また、算出部１２は、対象候補領域のサイズ情報とあらかじめ指定されたサイズ情報との類似度Ｓ２を算出する（ステップＳ１５）。ここでサイズ情報としては、例えば対象の縦方向・横方向の大きさおよび縦横比を用いる。
【００２３】
類似度Ｓ２は候補領域Aの横方向長さをwidth_A、縦方向長さをheight_A、あらかじめ指定された対象領域Bの横方向長さをwidth_B、縦方向長さをheight_B、とすると、サイズ情報の類似度は例えば面積をもとに
（式１）
1 / {|(width_A * height_A) - (width_B * height_B)| / (width_B * height_B)}
と算出すればよい。また縦横比をもとに
（式２）
1 / {|(width_A / height_A) - (width_B / height_B)| / (width_B / height_B)}
と算出してもよい。また上述の式１及び式２の積を用いてもよい。
【００２４】
算出されたＳ２の値が小さい候補領域は、あらかじめ指定されたサイズ情報との相違が大きいことを意味する。例えば、Ｓ２の値が大きい候補領域は人物の可能性が高いことが推定できる。人物を検出対象として指定した場合に、類似度Ｓ２の値が小さい候補領域は車両領域等が該当する。画像収集時には、類似度Ｓ２の値が小さい候補領域を除外する方式で扱う。この場合検出装置の精度がよりよくなるため、好ましい。
【００２５】
例えば、人物を検出対象として指定した場合に、複数の人物が重なり合って１つの集団として抽出された領域は学習データとして好ましくない。縦横比を利用すると、複数の人物が重なりあった一つの集団は縦横比が大きく異なることから類似度Ｓ２の値は小さくなる。これらを学習データから除外できるため、検出装置の精度がよりよくなるため、好ましい。
【００２６】
また算出部１２は、得られた複数の対象候補領域を比較して類似度Ｓ３を算出する（ステップＳ１６）。ここで類似度の算出は、例えば一般的な正規化相関処理を用いればよい。例えばある候補領域Xと、それ以外のN個の候補領域X_i (i = 1〜N)があった場合に、
（式３）
S3 = 1/N * Σi=1〜N (Sim(X, X_i))      （ただしSim(A,B)はAとBの正規化相関値）
とすればよい。類似度Ｓ３の値が小さい場合は、比較した他の候補領域と大きく異なるパターンであることを意味する。例えば、背景などが突発的に抽出されたものである可能性が高い。この場合学習データから排除すると、検出装置の精度がよりよくなるために好ましい。
【００２７】
更に、算出部１２は複数の対象候補領域の位置の相違度Ｓ４を算出する（ステップＳ17）。ここで位置の相違度とは、ある候補領域Xと、それと十分に高い類似度をもつM個の候補領域X_i (i = 1〜M)あった場合に次式（式４）で表すことができる。
【００２８】
（式４）
S4 = 1/M * Σi=1〜M (Dist(X, X_i))    （ただしDist(A,B)はAとBのユークリッド距離）相違度Ｓ４の値が小さい場合は、特定の近接した場所にしか出現しないパターンであると推定できる。例えば、自動ドアの開閉など、検出したい対象である人物とは異なる背景領域が繰り返し抽出される場合である。例えば、Ｓ４の値が大きい候補領域は人物の可能性が高いことが推定できる。また学習用の画像収集時には、類似度Ｓ４の値が小さい候補領域を除外する方式で扱うと検出装置の精度がよりよくなるため、好ましい。
【００２９】
選択部１３は、算出部１２で算出された類似度または相違度（Ｓ１〜Ｓ４）が所定の閾値より大きいか否かを判定し（ステップＳ１８）、候補領域から学習用画像を選択する。候補領域からの選択は類似度または相違度（Ｓ１〜Ｓ４）のいずれか、または２つ以上の類似度の結果に基づいて画像領域を選択する（ステップＳ１９）。
【００３０】
例えば、算出したＳ1〜Ｓ４の値に対して重みw1〜w4を設定し、以下のような重み付け評価を行ってもよい。
【００３１】
（式５）
(w1 * S1) + (w2 * S2) + (w3 * S3) + (w4 * S4) 
選択部１３はこの評価値が所定の閾値以上の領域を学習用画像として選択する。所定の閾値より評価値が小さいものは学習データから除外され、検出装置の検出対象物の精度がよくなるため好ましい。
【００３２】
また、算出部１２は候補領域の移動量Ｓ５を算出する（ステップＳ２１）。例えば時系列順の複数枚の画像に渡って、対象となる候補を追跡し、その移動量を算出すればよい。例えば追跡処理には、以下の手法を用いればよい。
【００３３】
Dorin Comaniciu , Visvanathan Ramesh , Peter Meer：Real-Time Tracking of Non-Rigid Objects using Mean Shift, pp.142--149, Proceedings of the 2000 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2000)
算出した移動量Ｓ５が所定の閾値より大きいか否かを判定し（ステップＳ２２）、候補領域から学習用画像を選択する。候補領域からの選択は類似度または相違度（Ｓ１〜Ｓ５）のいずれか、または２つ以上の類似度の結果に基づいて画像領域を選択する（ステップＳ１９）
例えば、上述の式５と同様に、算出したＳ1〜Ｓ５の値に対して重みw1〜w５を設定し、以下のような重み付け評価を行ってもよい。
【００３４】
（式５）
(w1 * S1) + (w2 * S2) + (w3 * S3) + (w4 * S4) + (w5 * S5) 
選択部１３はこの評価値が所定の閾値以上の領域を学習用画像として選択する。所定の閾値より評価値が小さいものは学習データから除外する。この場合、検出装置の検出対象物の精度がよくなるため好ましい。
【００３５】
選択した候補領域は、ユーザが選択できるように、表示装置等に提示してもよい（ステップＳ２０）。
【００３６】
以上のように、第１の実施形態に係わる学習画像収集装置１によれば、検出器の学習時の画像と環境の異なる画像を容易に収集することが可能になる。特に、検出器の学習時と異なる環境の画像から対象物を検出しようとする場合には、追跡や追加学習ができない場合があるが、本実施形態に係る検出対象画像収集装置を用いることにより、検出器の学習に適した検出対象画像を得ることが可能になる。
【００３７】
（変形例）
第１の実施形態の変形に係わる検出対象画像収集装置は、第１の実施形態における選択部１３の代わりに、手動選択部を備えてもよい。まず、第１の実施形態におけるステップＳ１からステップＳ１８、Ｓ２１及びＳ２２までは、本変形例においても同様の処理を行う。
【００３８】
ステップＳ１９おいて、手動選択部は、類似Ｓ１〜類似度Ｓ３、相違度Ｓ４及びＳ５のいずれかもしくは２つ以上の手段の算出結果に基づいて画像領域を整列する。ここで、第１の実施形態におけるステップＳ１９と同様に重み付け評価を行い、この評価値の高いものから順に整列するとよい。
【００３９】
図５は評価値の高いものから順に整列した場合の一例である。手動選択部は、整列した画像を表示部に表示する。ユーザはどの画像を学習用画像として選択するかを決め、検出対象画像収集装置はユーザの指定を受け付ける。
【００４０】
ここでユーザに提示される学習用の画像領域候補は、より学習用画像として適切だと推定された順番に画像領域候補を整列する。このため、ユーザは評価値の高い画像領域を優先して確認することができる。 図５では、左にあるほど評価値が高く整列されている。従って、ユーザは左から候補領域を確認すればよい。より左にある画像領域候補を優先して確認すればよいため学習用画像の選択が容易である。このようなユーザの確認によって、不適切な画像領域が選択されることを防ぐことができる。また、ユーザは評価値の低い画像領域を簡易な確認で除外することができるため、確認の手間を低減することもできる。
【００４１】
また、選択すべき画像の周辺も含めて表示するようにしてもよい。選択すべき画像の周辺も含めて表示することによって、確認したい対象の領域の周囲を確認して判断ができる。例えば図６は全体画像の中に確認対象となる画像領域を重ねて表示した例である。人物を対象とする場合、画像の周辺の枠を表示したり、枠の色や太さ、線の種類等に評価値を反映させたりして表示するとよい。例えば、枠の色を赤く表示し、より色の濃いものを評価値が大きいとしたり、赤の場合は評価値が高い、青の場合は評価値が低いとしたりする。また、枠の太さが太いほど評価値が大きいとしてもよいし、枠線の種類を鎖線に変えて、評価値が小さいとしてもよい。例えば、評価値が最も高い場合に、矢印などのシンボルを表示して示してもよい。周囲の画像を含めて表示して選ぶ場合、ユーザにどういう画像のどの部分のものが選択されたかが分かりやすくなり良い。
【００４２】
一方、評価値の大小が分かりにくいため、評価値順に並べ替えるなどのモードの切り替えを別に提示しても良い。また、図７は図５と図６を合わせた場合の一例を示した図である。評価値が大きい順に並べると、一覧性が上がるためユーザの視認性が向上するうえ、実際の画像の様子を併せて表示することで、全体の様子も把握しやすくなるため好ましい。これらは、「上の画面に存在する候補だけを下に並べる」というのでもよいし、
下の画面を主にして、「下は全映像中の評価値順に並べて、下の候補を指定すると対応する全体画像が上に表示される」というように切り替えるモードを提示してもよい。
【００４３】
（第２の実施形態）
図８は、本発明の第２の実施形態に係わる学習装置２を示すブロック図である。本実施形態に関わる学習装置は、取得部１０と、抽出部１１と、算出部１２と、選択部１３と学習部２４とを備える。第１の実施形態とは学習部２４を備えることが異なる。
【００４４】
また、図９は本発明の第２の実施形態に関わる学習装置を用いた対象物検出装置３である。第１の実施形態とは撮像部３０と学習部２４と検出部３５を備えることが異なる。また、図８とは撮像部３０を備えることが異なる。
【００４５】
以下、第１の実施形態と同じ構成、処理には同じ番号を付し、その説明を省略する。
【００４６】
次に図１０を用いて、本発明の第２の実施形態に係わる対象検出装置の動作について説明する。なお、図１０は、本発明の第２の実施形態に係わる対象検出装置の動作を示すフローチャートである。
【００４７】
まず、撮像部３０によって画像を撮像する。撮像された画像は図８の学習装置の場合であれば取得部１０にが取得する。次に第１の実施形態におけるＳ１２からステップＳ１８、Ｓ２１及びＳ２２までは、第２の実施形態でも同様の処理を行う。
【００４８】
ステップＳ２３で検出器の学習に適した検出対象画像を選択し、学習部２４は、それらの画像を用いて検出に必要な情報を算出し、学習する（ステップＳ２４）。算出は、例えばG. Cauwenberghs and T. Poggio, "Incremental and Decremental Support Vector Machine Learning," in Adv. Neural Information Processing Systems pp.409-415 (NIPS*2000), Incremental and Decremental Support Vector Machine Learningのような追加学習を行えばよい。学習によって算出された結果は、画像認識分野において一般に辞書と呼ばれる、検出の手がかりとなる情報である。算出結果に基づいて、検出部３５は指定された画像の対象物について検出を行う（ステップＳ２５）。
【００４９】
ここで、ステップＳ２４で、既存の検出器と並存して動作する別の検出器を新たに学習し、追加の検出部としてもよい。そしてステップＳ２５、既存の検出器の結果と新たに追加した検出器の結果に共通するものを検出する。または、既存の検出器の結果と新たに追加した検出器の両方を検出結果として用いてもよい。例えば既存の検出器と新たに追加した検出器に用いる検出パラメータなどが異なる場合、両方の検出結果を比較した結果を用いることによって、検出性能を向上させることができる
以上のように、第２の実施形態に係わる学習装置２によれば、検出器の学習時の画像と環境の異なる画像を容易に収集することが可能になる。また、第２の実施形態に係る対象物検出装置３によれば、環境の異なる画像を収集し、対象物の検出性能を向上させることができる。特に、検出器の学習時と異なる環境の画像から対象物を検出しようとする場合には、追跡や追加学習ができない場合があるが、本実施形態に係る学習装置を用いることにより、検出器の学習に適した検出対象画像を得ることが可能になるため、対象物の検出性能を向上させることが可能になる。
【００５０】
（第３の実施の形態）
図１１は、第３の実施形態に係わる対象物検出装置３の一例を示す構成図である。第２の実施形態とは、データ配信決定部４６（４６Ａ及び４６Ｂ）を備える点が異なる。以下、第１の実施形態、第２の実施形態と同じ構成、処理には同じ番号を付し、その説明を省略する。
【００５１】
次に図１１および図１２を用いて、本発明の第３の実施形態に係わる対象物検出装置の動作について説明する。なお、図１２は、本発明の第３の実施形態に係わる対象物検出装置の動作を示すフローチャートである。
【００５２】
以下では学習画像収集装置１Ａが画像を収集し、学習画像収集装置１Ｂを含む対象物検出装置へ画像情報を配信する場合について説明をする。まず、第１の実施形態におけるＳ１１からステップＳ１８、Ｓ２１及びＳ２２までは、本変形でも同様の処理を行う。
【００５３】
ステップＳ２３で検出器の学習に適した検出対象画像を選択し、データ配信決定部４６は、選択された画像の画像情報を配信する先を決定する（ステップＳ２６）。この際、配信先としては、例えば地理的に近い位置に設置されている対象物検出装置を選択すればよい。もしくは、過去に配信先候補から配信された画像情報と、ステップＳ２３で得られた検出対象画像の情報を比較し、類似度があらかじめ指定された範囲の画像情報をもつ対象物検出装置を配信先として指定すればよい。
【００５４】
学習手段は、得られた画像情報を用いて検出に必要な情報を算出する（ステップＳ２７）。この算出は、第２の実施形態におけるステップＳ２５と同様の処理を行えばよい。その算出結果に基づいて、検出部３５は検出処理を行う（ステップＳ２８）。
【００５５】
以上の処理により、学習画像収集装置１Ａが収集した検出対象画像だけでなく、他の学習画像収集装置１Ｂが収集した検出対象画像を得ることができるようになる。対象物検出装置は２台以上あってもよい。
【００５６】
例えば、ステップＳ２６で類似度の高い画像情報をもつ対象物検出装置を配信先として指定する。類似度の高い画像情報をもつ対象物検出装置とは、俯角や照度などが類似する画像情報をもつ対象物検出装置である。この場合、俯角の大きい画像を撮像する対象物検出装置の画像は同じく俯角の大きい画像を撮像する他の対象物検出装置に配信されるようになり、照度の低い画像を撮像する対象物検出装置の画像は同じく照度の低い画像を撮像する他の対象物検出装置に配信されるようになる。その結果、より多量の検出対象画像を収集して学習することができるようになり、より高性能な対象物検出が行えるようになる。
【００５７】
逆に、ステップＳ２６で類似度の低い画像情報をもつ対象物検出装置を配信先として指定した場合は、例えば俯角の大きい画像を撮像する対象物検出装置の画像は俯角の小さい画像を撮像する他の対象物検出装置に配信されるようになり、照度の低い画像を撮像する対象物検出装置の画像は照度の高い画像を撮像する他の対象物検出装置に配信されるようになる。その結果、より多様な検出対象画像を収集して学習することができるようになり、より安定した対象物検出が行えるようになる。
【００５８】
（変形例１）  
図１１は、対象物検出装置同士が画像情報を配信しあう構成となっているが、図１３に示すように、データ配信決定部４６が独立した構成であってもよい。この場合、例えばデータ配信決定部は中央サーバに存在し、検出対象画像収集装置１Ａまたは１Ｂが収集した画像情報はいったん中央サーバのデータ配信決定部４６に送信される。データ配信決定部４６が画像情報の配信先を決定し、個々の対象物検出装置に配信されることになる。対象物検出装置は２台以上あってもよい。
【００５９】
（変形例２）
図１１は、対象物検出装置同士が画像情報を配信しあう構成となっているが、図１４に示すように、選択部と学習部とデータ配信部４６が中央サーバにあってもよい。この場合、選択部５３は複数の学習画像収集装置（１Ａ、１Ｂ）から得られた画像情報を比較し、選択する。例えば地理的に近い位置に設置されている学習画像収集装置の画像を選択する。または、複数の学習画像収集装置から得られた画像情報を比較し、類似度が予め指定された範囲の画像情報をもつ学習画像収集装置の画像を選択する。
【００６０】
学習部３５は、得られた画像情報を用いて検出に必要な情報を算出する。中央サーバのデータ配信決定部４６は、配信先として決定した検出部３５Ａまたは３５Ｂに算出結果を配信し、検出部３５Ａまたは３５Ｂは、配信された情報に基づいて検出を行う。
【００６１】
（ハードウェア構成）
上記実施形態の学習画像収集装置、学習装置、対象物検出装置は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）などの制御装置、ＲＯＭやＲＡＭなどの記憶装置、ＨＤＤやＳＳＤなどの外部記憶装置、ディスプレイなどの表示装置、マウスやキーボードなどの入力装置、及びカメラなどの撮像装置等を備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成で実現可能となっている。
【００６２】
上記実施形態の装置で実行されるプログラムは、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供される。
【００６３】
また、上記実施形態の装置で実行されるプログラムを、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、ＣＤ−Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ、フレキシブルディスク（ＦＤ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供するようにしてもよい。
【００６４】
また、上記実施形態の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してもよい。また、上記実施形態の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してもよい。
【００６５】
上記実施形態の装置で実行されるプログラムは、上述した各部をコンピュータ上で実現させるためのモジュール構成となっている。実際のハードウェアとしては、例えば、制御装置が外部記憶装置からプログラムを記憶装置上に読み出して実行することにより、上記各部がコンピュータ上で実現されるようになっている。
【００６６】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【００６７】
例えば、上記実施形態のフローチャートにおける各ステップを、その性質に反しない限り、実行順序を変更し、複数同時に実施し、あるいは実施毎に異なった順序で実施してもよい。
【００６８】
以上のように上記実施形態によれば、検出器の学習時の画像と環境の異なる画像を容易に収集することができ、学習により対象物の検出性能を向上することが可能になる。
【符号の説明】
【００６９】
１・・・学習画像収集装置、２・・・学習装置、３・・・対象物検出装置、１０・・・取得部、１１・・・抽出部、１２・・・算出部、１３、５３・・・選択部、２４・・・学習部、３０・・・撮像部、３５・・・検出部、４６・・・データ配信決定部
【図１】
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【図２】
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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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