(57)【要約】  入力されたデータから検出対象を検出する精度を向上することができる対象検出装置及び対象検出方法を提供する。対象検出装置１０は、データ入力部１５０から取得した入力データから、検出対象を表現する程度である情報レベルが互いに異なる複数のデータを生成するマルチレベルデータ生成部１５２と、複数のデータのそれぞれに対し、検出対象らしさの度合いを表す評価値を算出する評価値算出部１５３と、情報レベルが互いに異なる複数のデータのそれぞれに対して算出した評価値が情報レベルの上昇に応じて上昇する上昇度合いが、入力データに検出対象が含まれる場合の上昇度合いの下限値以上である場合、入力データに検出対象が含まれると判定する対象判定部１５４と、を有する。
2014003182.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ入力部から取得した入力データに検出対象が含まれるか否かを判定する対象検出装置であって、
前記入力データから、前記検出対象を表現する程度である情報レベルが互いに異なる複数のデータを生成するマルチレベルデータ生成部と、
前記複数のデータのそれぞれに対し、前記検出対象らしさの度合いを表す評価値を算出する評価値算出部と、
前記情報レベルが互いに異なる複数のデータのそれぞれに対して算出した前記評価値が前記情報レベルの上昇に応じて上昇する上昇度合いが、前記入力データに前記検出対象が含まれる場合の前記上昇度合いの下限値以上である場合、前記入力データに前記検出対象が含まれると判定する対象判定部と、
を有することを特徴とする対象検出装置。
【請求項２】
前記対象判定部は、前記情報レベルごとに当該情報レベルについての前記評価値から当該情報レベルよりも所定段階低い情報レベルについての前記評価値を引いた差を求め、前記求めた差の合計値及び最大値のうちの何れか一つを前記上昇度合いとして求める、請求項１に記載の対象検出装置。
【請求項３】
前記対象判定部は、前記情報レベルの低い方から順に当該情報レベルについての前記評価値から当該情報レベルよりも所定段階低い情報レベルについての前記評価値を引いた差を求め、当該差を求める度に、前記求めた差の累積値を前記上昇度合いとして求め、求めた前記上昇度合いが前記下限値以上であるか否かを判定し、求めた前記上昇度合いが前記下限値以上である場合、前記入力データに前記検出対象が含まれると判定する、請求項１に記載の対象検出装置。
【請求項４】
前記対象判定部は、全ての前記情報レベルについての前記評価値の最大値から最小値を引いた差、及び全ての前記情報レベルについての前記評価値の最小値に対する最大値の比のうちの何れか一つを前記上昇度合いとして求める、請求項１に記載の対象検出装置。
【請求項５】
前記対象判定部は、前記上昇度合いが前記下限値以上であり、かつ前記情報レベルが互いに異なる複数のデータのそれぞれに対して算出した前記評価値についての統計的代表値である代表評価値が所定値以上である場合、前記入力データに前記検出対象が含まれると判定し、前記上昇度合いが前記下限値未満である場合、または前記代表評価値が前記所定値未満である場合、前記入力データに前記検出対象が含まれないと判定する、請求項１に記載の対象検出装置。
【請求項６】
前記情報レベルは、前記複数のデータのそれぞれが前記検出対象を表現する詳細さの程度である、請求項１〜５の何れか一項に記載の対象検出装置。
【請求項７】
前記入力データは、画像データであり、
前記マルチレベルデータ生成部は、前記情報レベルが互いに異なる複数のデータとして、前記情報レベルが高いほど鮮鋭度が高く、前記情報レベルが低いほど鮮鋭度が低い、鮮鋭度が互いに異なる複数のデータを生成する、請求項６に記載の対象検出装置。
【請求項８】
前記マルチレベルデータ生成部は、前記鮮鋭度が互いに異なる複数のデータとして、前記入力データに、前記情報レベルが高いほどフィルタサイズが小さく、前記情報レベルが低いほどフィルタサイズが大きい平均化フィルタをそれぞれ適用させた複数のデータを生成する、請求項７に記載の対象検出装置。
【請求項９】
前記マルチレベルデータ生成部は、前記情報レベルが互いに異なる複数のデータとして、前記入力データに、前記情報レベルが高いほど少ない量のノイズを、前記情報レベルが低いほど多い量のノイズをそれぞれ重畳した複数のデータを生成する、請求項６に記載の対象検出装置。
【請求項１０】
前記入力データは、画像データであり、
前記マルチレベルデータ生成部は、前記情報レベルが互いに異なる複数のデータとして、前記情報レベルが高いほど画像の明瞭度が高く、前記情報レベルが低いほど画像の明瞭度が低い、画像の明瞭度が互いに異なる複数のデータを生成する、請求項６に記載の対象検出装置。
【請求項１１】
前記マルチレベルデータ生成部は、前記画像の明瞭度が互いに異なる複数のデータとして、前記情報レベルが高いほど前記入力データの画素値の階調数を多くし、前記情報レベルが低いほど前記入力データの画素値の階調数を少なくした複数のデータを生成する、請求項１０に記載の対象検出装置。
【請求項１２】
前記情報レベルは、前記複数のデータのそれぞれが前記検出対象の特徴表現に適する程度である、請求項１〜５の何れか一項に記載の対象検出装置。
【請求項１３】
前記マルチレベルデータ生成部は、前記情報レベルが互いに異なる複数のデータとして、前記情報レベルが高いほど前記入力データにおいて前記検出対象が表される部分をマスキングする度合いを低くし、前記情報レベルが低いほど前記入力データにおいて前記検出対象が表される部分をマスキングする度合いを高くした複数のデータを生成する、請求項１２に記載の対象検出装置。
【請求項１４】
前記マルチレベルデータ生成部は、前記検出対象についての特徴量を生成し、前記情報レベルが互いに異なる複数のデータとして、前記情報レベルが高いほど前記特徴量が表す情報量が大きく、前記情報レベルが低いほど前記情報量が小さくなるように、前記特徴量について前記情報量を互いに異ならせた複数のデータを生成する、請求項１２に記載の対象検出装置。
【請求項１５】
前記マルチレベルデータ生成部は、前記情報量を互いに異ならせた複数のデータとして、前記特徴量に、前記情報レベルが高いほど大きく、前記情報レベルが低いほど小さい１以下の正の係数をそれぞれ乗じた複数のデータを生成する、請求項１４に記載の対象検出装置。
【請求項１６】
前記入力データは、画像データであり、
前記マルチレベルデータ生成部は、前記情報レベルが互いに異なる複数のデータとして、前記情報レベルが高いほど前記入力データを小さな度合いで幾何変換し、前記情報レベルが低いほど前記入力データを大きな度合いで幾何変換して複数のデータを生成する、請求項１２に記載の対象検出装置。
【請求項１７】
対象検出装置において、データ入力部から取得した入力データに検出対象が含まれるか否かを判定する対象検出方法であって、
前記入力データから、前記検出対象を表現する程度である情報レベルが互いに異なる複数のデータを生成し、
前記複数のデータのそれぞれに対し、前記検出対象らしさの度合いを表す評価値を算出し、
前記情報レベルが互いに異なる複数のデータのそれぞれに対して算出した前記評価値が前記情報レベルの上昇に応じて上昇する上昇度合いが、前記検出対象が前記入力データに含まれる場合の前記上昇度合いの下限値以上である場合、前記入力データに前記検出対象が含まれると判定する、ことを含むことを特徴とする対象検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力されたデータから検出対象を検出する対象検出装置及び対象検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、防犯、写真もしくはビデオの撮影検索または整理等の様々な目的のために、画像、音声またはセンサー信号といったデータから顔、人物等の検出対象を検出する技術が研究されている。特に近年では機械学習により生成した識別器を用いて画像から検出対象を検出する技術が広く研究されている。例えば、画像に人物が写っているか否かを判定する識別器は、人物が写っている多数の学習用画像と人物が写っていない多数の学習用画像のそれぞれから抽出した特徴量を用い、特徴量空間において人物の特徴量が分布する空間とそれ以外の空間とを分ける識別境界を機械学習することによって生成される。この識別器は、画像から抽出した特徴量が入力されると、その特徴量が特徴量空間において識別境界のどちら側に位置するかによりその画像に人物が写っているか否かを判定する。【０００３】
しかし、人物が写っている画像及び人物が写っていない画像は多様であり、一般にこれらを完全に分離できる識別境界を見つけることは困難である。特に、例えばハンガーに掛けた上着等のように人物と類似するものが写っている画像から抽出した特徴量は識別境界に対して人物の特徴量が分布する空間側に位置する可能性が高く、その画像に人物が写っていると誤判定されるおそれがある。【０００４】
そこで、例えば、特許文献１には、装置の設置環境の特性にあわせて識別器を学習させる物体検出装置が提案されている。この物体検出装置は、監視カメラを設置した時に監視カメラからの画像を用いて識別器を学習させる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９−２３０２８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に記載された物体検出装置は、監視カメラを設置後に監視カメラからの画像を用いて識別器を学習させることにより、設置場所に存在するハンガーに掛けた上着のように、検出対象の一例である人物に類似する物を人物と誤判定することを低減できる。しかしながら、特許文献１に記載された物体検出装置は、識別器を学習させた後に新たに検出対象に類似する物が配置された場合には、その物が写っている画像を用いて識別器を学習させていないため、その物を検出対象と誤判定する可能性がある。【０００７】
物体検出装置は、多くの画像を用いて機械学習を行うことにより検出対象の検出精度を向上させることができる。しかし、検出対象以外の物が写っている画像は多種多様であり、検出対象が写っている画像から抽出される特徴量と類似する特徴量を有する物体が写っている画像の全てについて誤判定を完全に防止するように識別器を学習させることは困難である。このような誤判定を生じる問題は、識別器を用いて検出対象を検出する場合のみならず、パターンマッチング法等の他の方法により検出対象を検出する場合にも共通する問題であり、さらに、画像から検出対象を検出する場合のみならず、音声やセンサー信号等の各種データから検出対象を検出する場合にも共通する問題である。【０００８】
本発明の目的は、入力されたデータから検出対象を検出する精度を向上することができる対象検出装置及び対象検出方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
かかる課題を解決するための本発明は、データ入力部から取得した入力データに検出対象が含まれるか否かを判定する対象検出装置を提供する。係る対象検出装置は、入力データから、検出対象を表現する程度である情報レベルが互いに異なる複数のデータを生成するマルチレベルデータ生成部と、複数のデータのそれぞれに対し、検出対象らしさの度合いを表す評価値を算出する評価値算出部と、情報レベルが互いに異なる複数のデータのそれぞれに対して算出した評価値が情報レベルの上昇に応じて上昇する上昇度合いが、入力データに検出対象が含まれる場合の上昇度合いの下限値以上である場合、入力データに検出対象が含まれると判定する対象判定部と、を有する。【００１０】
また、情報レベルは、複数のデータのそれぞれが検出対象を表現する詳細さの程度であることが好ましい。【００１１】
または、情報レベルは、複数のデータのそれぞれが検出対象の特徴表現に適する程度であることが好ましい。【００１２】
また、対象判定部は、情報レベルごとにその情報レベルについての評価値からその情報レベルよりも所定段階低い情報レベルについての評価値を引いた差を求め、求めた差の合計値及び最大値のうちの何れか一つを上昇度合いとして求めることが好ましい。【００１３】
または、対象判定部は、情報レベルの低い方から順にその情報レベルについての評価値からその情報レベルよりも所定段階低い情報レベルについての評価値を引いた差を求め、その差を求める度に、求めた差の累積値を上昇度合いとして求め、求めた上昇度合いが下限値以上であるか否かを判定し、求めた上昇度合いが下限値以上である場合、入力データに検出対象が含まれると判定することが好ましい。【００１４】
または、対象判定部は、全ての情報レベルについての評価値の最大値から最小値を引いた差、及び全ての情報レベルについての評価値の最小値に対する最大値の比のうちの何れか一つを上昇度合いとして求めることが好ましい。【００１５】
または、対象判定部は、上昇度合いが下限値以上であり、かつ情報レベルが互いに異なる複数のデータのそれぞれに対して算出した評価値についての統計的代表値である代表評価値が所定値以上である場合、入力データに検出対象が含まれると判定し、上昇度合いが下限値未満である場合、または代表評価値が所定値未満である場合、入力データに検出対象が含まれないと判定することが好ましい。【００１６】
また、入力データは、画像データであり、マルチレベルデータ生成部は、情報レベルが互いに異なる複数のデータとして、情報レベルが高いほど鮮鋭度が高く、情報レベルが低いほど鮮鋭度が低い、鮮鋭度が互いに異なる複数のデータを生成することが好ましい。【００１７】
さらに、マルチレベルデータ生成部は、鮮鋭度が互いに異なる複数のデータとして、入力データに、情報レベルが高いほどフィルタサイズが小さく、情報レベルが低いほどフィルタサイズが大きい平均化フィルタをそれぞれ適用させた複数のデータを生成することが好ましい。【００１８】
または、マルチレベルデータ生成部は、情報レベルが互いに異なる複数のデータとして、入力データに、情報レベルが高いほど少ない量のノイズを、情報レベルが低いほど多い量のノイズをそれぞれ重畳した複数のデータを生成することが好ましい。【００１９】
または、入力データは、画像データであり、マルチレベルデータ生成部は、情報レベルが互いに異なる複数のデータとして、情報レベルが高いほど画像の明瞭度が高く、情報レベルが低いほど画像の明瞭度が低い、画像の明瞭度が互いに異なる複数のデータを生成することが好ましい。【００２０】
さらに、マルチレベルデータ生成部は、画像の明瞭度が互いに異なる複数のデータとして、情報レベルが高いほど入力データの画素値の階調数を多くし、情報レベルが低いほど入力データの画素値の階調数を少なくした複数のデータを生成することが好ましい。【００２１】
または、マルチレベルデータ生成部は、情報レベルが互いに異なる複数のデータとして、情報レベルが高いほど入力データにおいて検出対象が表される部分をマスキングする度合いを低くし、情報レベルが低いほど入力データにおいて検出対象が表される部分をマスキングする度合いを高くした複数のデータを生成することが好ましい。【００２２】
または、マルチレベルデータ生成部は、検出対象についての特徴量を生成し、情報レベルが互いに異なる複数のデータとして、情報レベルが高いほど特徴量が表す情報量が多く、情報レベルが低いほど情報量が少なくなるように、特徴量について情報量を互いに異ならせた複数のデータを生成することが好ましい。【００２３】
さらに、マルチレベルデータ生成部は、情報量を互いに異ならせた複数のデータとして特徴量に、情報レベルが高いほど大きく、情報レベルが低いほど小さい１以下の正の係数をそれぞれ乗じた複数のデータを生成することが好ましい。【００２４】
または、入力データは、画像データであり、マルチレベルデータ生成部は、情報レベルが互いに異なる複数のデータとして、情報レベルが高いほど入力データを小さな度合いで幾何変換し、情報レベルが低いほど入力データを大きな度合いで幾何変換して複数のデータを生成することが好ましい。【００２５】
さらに、幾何変換は、画像を回転させる変換であり、マルチレベルデータ生成部は、幾何変換した複数のデータとして、情報レベルが高いほど画像の回転角度が小さく、情報レベルが低いほど画像の回転角度が大きい複数のデータを生成することが好ましい。【００２６】
あるいは、幾何変換は、画像を台形に変換する変換であり、マルチレベルデータ生成部は、幾何変換した複数のデータとして、情報レベルが高いほど台形の底辺と上辺の比が１に近く、情報レベルが低いほど台形の底辺と上辺の比が１から離れた複数のデータを生成することが好ましい。【００２７】
または、入力データは、時系列信号であり、マルチレベルデータ生成部は、情報レベルが互いに異なる複数のデータとして、入力データに、情報レベルが高いほど通過帯域が広く、情報レベルが低いほど通過帯域が狭いバンドパスフィルタをそれぞれ適用させた複数のデータを生成することが好ましい。【００２８】
または、入力データは、時系列信号であり、マルチレベルデータ生成部は、情報レベルが互いに異なる複数のデータとして、入力データを、情報レベルが高いほど高いサンプリング周波数で、情報レベルが低いほど低いサンプリング周波数でそれぞれサンプリングした複数のデータを生成することが好ましい。【００２９】
または、入力データは、時系列信号であり、マルチレベルデータ生成部は、情報レベルが互いに異なる複数のデータとして、情報レベルが高いほど入力データの振幅が大きく、情報レベルが低いほど入力データの振幅が小さくなるように、入力データの振幅をそれぞれ減衰させた複数のデータを生成することが好ましい。【００３０】
または、入力データは、音響信号であり、マルチレベルデータ生成部は、情報レベルが互いに異なる複数のデータとして、情報レベルが高いほど入力データの振幅が小さく、情報レベルが低いほど入力データの振幅が大きくなるように、入力データの振幅をそれぞれ増幅させてクリッピングを生じさせた複数のデータを生成することが好ましい。【００３１】
または、入力データは、時系列信号であり、マルチレベルデータ生成部は、情報レベルが互いに異なる複数のデータとして、入力データを、情報レベルが高いほど入力データの値の取り得る範囲を分割する段階数を多くし、情報レベルが低いほど段階数を少なくしてそれぞれ量子化した複数のデータを生成する。【００３２】
また、評価値算出部は、マルチレベルデータ生成部が生成するデータが入力されると評価値を出力するように、少なくとも検出対象が含まれるデータを用いて予め学習された識別器を有することが好ましい。【００３３】
または、予め検出対象が含まれるデータから生成された参照データを記憶する記憶部をさらに有し、評価値算出部は、マルチレベルデータ生成部が生成するデータが参照データと類似する度合いを評価値として算出することが好ましい。【００３４】
かかる課題を解決するための本発明の他の形態によれば、対象検出装置において、データ入力部から取得した入力データに検出対象が含まれるか否かを判定する対象検出方法が提供される。係る対象検出方法は、入力データから、検出対象を表現する程度である情報レベルが互いに異なる複数のデータを生成し、複数のデータのそれぞれに対し、検出対象らしさの度合いを表す評価値を算出し、情報レベルが互いに異なる複数のデータのそれぞれに対して算出した評価値が情報レベルの上昇に応じて上昇する上昇度合いが、入力データに検出対象が含まれる場合の上昇度合いの下限値以上である場合、入力データに検出対象が含まれると判定する、ことを含む。【００３５】
かかる課題を解決するための本発明の他の形態によれば、対象検出装置に、データ入力部から取得した入力データに検出対象が含まれるか否かを判定させる対象検出用コンピュータプログラムが提供される。係る対象検出用コンピュータプログラムは、入力データから、検出対象を表現する程度である情報レベルが互いに異なる複数のデータを生成し、複数のデータのそれぞれに対し、検出対象らしさの度合いを表す評価値を算出し、情報レベルが互いに異なる複数のデータのそれぞれに対して算出した評価値が情報レベルの上昇に応じて上昇する上昇度合いが、入力データに検出対象が含まれる場合の上昇度合いの下限値以上である場合、入力データに検出対象が含まれると判定する、ことをコンピュータに実行させる命令を含む。
【発明の効果】
【００３６】
本発明に係る対象検出装置及び対象検出方法は、入力されたデータから検出対象を検出する精度を向上することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１Ａ】図１Ａは、情報レベルと評価値の関係の一例を表すグラフである。
【図１Ｂ】図１Ｂは、情報レベルと評価値の関係の一例を表すグラフである。
【図２】図２は、第１の実施形態によるインターホンの概略構成図である。
【図３】図３は、第１の実施形態によるインターホンの制御部の概略構成図である。
【図４Ａ】図４Ａは、人物の顔が写っている画像の例である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、人物の顔が写っていない画像の例である。
【図５】図５は、フィルタサイズと評価値の関係の一例を表すグラフである。
【図６Ａ】図６Ａは、人物の顔が写っている画像の例である。
【図６Ｂ】図６Ｂは、人物の顔が写っていない画像の例である。
【図７】図７は、フィルタサイズと評価値の関係の一例を表すグラフである。
【図８】図８は、フィルタサイズと評価値の差分累積値の関係の一例を表すグラフである。
【図９】図９は、フィルタサイズと評価値の差分累積値の関係の一例を表すグラフである。
【図１０】図１０は、第１の実施形態によるインターホンの対象検出処理の動作を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、マスキング領域について説明するための模式図である。
【図１２】図１２は、第２の実施形態によるインターホンの対象検出処理の動作を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、第３の実施形態による監視システムの概略構成図である。
【図１４】図１４は、第３の実施形態による監視装置の制御部の概略構成図である。
【図１５】図１５は、第３の実施形態による監視装置の対象検出処理の動作を示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、第４の実施形態による監視システムの概略構成図である。
【図１７】図１７は、第４の実施形態によるセンタ装置の制御部の概略構成図である。
【図１８】図１８は、第４の実施形態によるセンタ装置の対象検出処理の動作を示すフローチャートである。
【図１９】図１９は、第５の実施形態による悲鳴センサーの概略構成図である。
【図２０】図２０は、第５の実施形態による悲鳴センサーの制御部の概略構成図である。
【図２１】図２１は、第５の実施形態による悲鳴センサーの対象検出処理の動作を示すフローチャートである。
【図２２】図２２は、第６の実施形態による人体センサーの概略構成図である。
【図２３】図２３は、第６の実施形態による人体センサーの制御部の概略構成図である。
【図２４】図２４は、第６の実施形態による人体センサーの対象検出処理の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３８】
以下、本発明の一実施形態による対象検出装置について図を参照しつつ説明する。
対象検出装置は、検出処理の対象となる入力データから検出対象に特有の特徴量を求め、求めた特徴量を機械学習により生成した識別器に入力して検出対象らしさの度合いを表す評価値を算出し、算出した評価値から入力データに検出対象が含まれるか否かを判定する。発明者は、鋭意検討を重ね、入力データから情報レベルが互いに異なる複数のデータを生成し、複数のデータのそれぞれから評価値を算出すると、その情報レベルが変化することによる評価値の変化のしかたが、検出対象を含む入力データと検出対象を含まない入力データとで大きく異なるという知見を得た。データの情報レベルは、当該データが検出対象の特徴を表現する程度であり、当該データが検出対象の特徴を表現する詳細さの程度（表現可能な程度）、または当該データが検出対象の特徴表現に適する程度である。
【００３９】
図１Ａ及び図１Ｂに、データの情報レベルとデータの検出対象らしさの度合いを表す評価値の関係の一例を表す。図１Ａのグラフ１００は、入力データに検出対象が含まれる場合の情報レベルと評価値の関係の一例を表し、図１Ｂのグラフ１０１は、入力データに検出対象が含まれない場合の情報レベルと評価値の関係の一例を表す。図１Ａ及び図１Ｂにおいて、横軸が情報レベルであり、縦軸が評価値である。図１Ａに示すように、入力データに検出対象が含まれる場合、情報レベルが上昇したときに評価値は急激な上昇を示す傾向にある。一方、図１Ｂに示すように、入力データに検出対象が含まれない場合、情報レベルが上昇しても、評価値は入力データに検出対象が含まれる場合ほど急激な上昇を示さない。また、このような傾向は、評価値自体の高さにかかわらず見られる。つまり、入力データに検出対象が含まれるにも関わらず、入力データから求めた検出対象についての特徴量が特徴量空間において識別境界に対して検出対象でない側に位置する場合でも、評価値は情報レベルが上昇したときに急激な上昇を示す傾向にある。一方、入力データに検出対象が含まれていないにも関わらず、入力データから求めた検出対象についての特徴量が特徴量空間において識別境界に対して検出対象側に位置する場合でも、その評価値は情報レベルが上昇しても急激な上昇を示さない傾向にある。
【００４０】
そこで、本発明の一実施形態による対象検出装置は、入力データから情報レベルが互いに異なる複数のデータを生成し、生成したデータごとに検出対象についての特徴量を求め、求めた特徴量を機械学習により生成した識別器に入力して評価値をそれぞれ算出する。そして、対象検出装置は、算出した評価値が情報レベルの上昇に応じて上昇する上昇度合いを求め、求めた上昇度合いが、入力データに検出対象が含まれる場合の上昇度合いの下限値以上である場合、入力データに検出対象が含まれると判定する。すなわち、対象検出装置は、検出対象についての特徴量が特徴量空間において識別境界に対してどちら側に位置するかではなく、情報レベルを変更したときの特徴量の識別境界に対する位置の変化によって、入力データに検出対象が含まれるか否かを判定する。これにより、対象検出装置は、入力データから検出対象を検出する精度の向上を図る。
【００４１】
以下、本発明の第１の実施形態による対象検出装置が実装されたインターホンについて図を参照しつつ説明する。このインターホンは、玄関等に設置され、呼び出しボタンが押下されたときに玄関等を撮影して、撮影した画像に人の顔が写っているか否かを判定する。そして、このインターホンは、撮影した画像に人の顔が写っている場合は、室内に設置されたブザーを鳴動させて家人に来訪者の訪問を通知し、一方、撮影した画像に人の顔が写っていない場合は、いたずらにより呼び出しボタンが押下されたと判定してブザーを鳴動させない。つまり、本実施形態によるインターホンは、入力データを画像データとし、検出対象を人物の顔とする。
【００４２】
図２は、本実施形態によるインターホンの概略構成を示す図である。インターホン１０は、図２に示すように、撮像部１１、出力部１２、インタフェース部１３、記憶部１４及び制御部１５を有する。以下、インターホン１０の各部について詳細に説明する。
【００４３】
撮像部１１は、インターホン１０が設置されている玄関等を撮影するカメラであり、例えば、２次元に配列され、受光した光量に応じた電気信号を出力する光電変換素子（例えば、ＣＣＤセンサ、Ｃ−ＭＯＳなど）と、その光電変換素子上に監視領域の像を結像するための結像光学系を有する。撮像部１１は、インタフェース部１３と接続され、撮影した撮影画像をインタフェース部１３へ渡す。
撮影画像は、グレースケールまたはカラーの多階調の画像とすることができる。本実施形態では、撮影画像を、横320画素×縦240画素を有し、８ビットの輝度分解能を持つグレースケール画像とした。ただし、撮影画像として、この実施形態以外の解像度及び階調を有するものを使用してもよい。
【００４４】
出力部１２は、報知部の一例であり、例えばブザーを有する。出力部１２は、家屋内に配置されており、インタフェース部１３と接続され、インタフェース部１３からブザー鳴動信号が入力されるとブザーを鳴動させて来訪者の訪問を家人に報知する。
【００４５】
インタフェース部１３は、撮像部１１及び出力部１２と接続されるインタフェース回路、例えばビデオインターフェース及びオーディオインターフェースあるいはユニバーサル・シリアル・バスといったシリアルバスに準じるインタフェース回路を有する。インタフェース部１３は、制御部１５と例えばバスを介して接続され、撮像部１１から受け取った撮影画像を制御部１５へ送る。また、インタフェース部１３は、制御部１５から受け取ったブザー鳴動信号を出力部１２に出力する。
【００４６】
記憶部１４は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の半導体メモリを有する。記憶部１４は、インターホン１０を制御するためのコンピュータプログラム及び各種データを記憶し、制御部１５との間でこれらの情報を入出力する。各種データには顔の参照データが含まれる。
【００４７】
制御部１５は、対象検出装置の例であり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＭＣＵ（Micro Control Unit）等の少なくとも一つのプロセッサ及びその周辺回路を有する。制御部１５は、インタフェース部１３から受け取った撮影画像を記憶部１４に記憶する。そして、制御部１５は、記憶部１４に記憶した撮影画像を読み出してその撮影画像に顔が写っているか否かを判定するとともに、出力部１２のブザーの鳴動を制御する。
【００４８】
図３は、制御部１５の概略構成を示す図である。図３に示すように制御部１５は、プロセッサ上で動作するソフトウェアにより実装される機能モジュールとして、データ入力部１５０、切り出し部１５１、マルチレベルデータ生成部１５２、評価値算出部１５３、対象判定部１５４及び鳴動制御部１５５を有する。
なお、制御部１５が有するこれらの各部は、独立した集積回路、ファームウェア、マイクロプロセッサなどで構成されてもよい。
以下、制御部１５の各部について詳細に説明する。
【００４９】
データ入力部１５０は、記憶部１４から撮影画像を読み出し、切り出し部１５１に送る。
【００５０】
切り出し部１５１は、データ入力部１５０から取得した撮影画像から検出処理の対象とする所定サイズの画像を順次切り出し、切り出した画像をマルチレベルデータ生成部１５２に送る。切り出し部１５１は、撮影画像内に切り出し位置を複数設定するとともに、撮像部１１の設置状態と来訪者の個人差から想定される撮影画像上の来訪者の顔のサイズの範囲内で切り出す画像のサイズを複数設定し、設定した位置とサイズの組み合わせの数の部分画像を順次切り出す。例えば、切り出し位置は、撮影画像の左上端から水平方向に切り出す画像の水平方向の長さの半分ずつずらしていった位置、及びそれらの位置からさらに垂直方向に切り出す画像の垂直方向の長さの半分ずつずらしていった位置に設定することができる。以下、切り出し部１５１が切り出した画像を部分画像と称する。本実施形態では部分画像が入力データの例である。
【００５１】
マルチレベルデータ生成部１５２は、入力データから、情報レベルが互いに異なる複数のデータを生成し、生成したデータを情報レベルと対応付けて評価値算出部１５３に送る。以下、情報レベルが互いに異なる複数のデータをマルチレベルデータと称する。本実施形態によるマルチレベルデータ生成部１５２は、入力データである撮影画像から切り出された部分画像から、情報レベルが互いに異なる画像（以下、個別レベル画像と称する）を複数生成し、元の部分画像及び生成した個別レベル画像をマルチレベルデータとして生成する。
本実施形態によるマルチレベルデータ生成部１５２は、マルチレベルデータとして、情報レベルが高いほど鮮鋭度が高く、情報レベルが低いほど鮮鋭度が低い、鮮鋭度が互いに異なる複数の画像を生成する。マルチレベルデータ生成部１５２は、部分画像に平均化処理を実施することにより鮮鋭度を低くした個別レベル画像を生成する。例えば、マルチレベルデータ生成部１５２は、部分画像に、情報レベルが高いほどフィルタサイズが小さく、情報レベルが低いほどフィルタサイズが大きい平均化フィルタをそれぞれ適用することにより、鮮鋭度が互いに異なる複数の個別レベル画像を生成する。平均化フィルタのフィルタサイズをn（例えばnは2〜30の整数）とすると、個別レベル画像の各画素には部分画像において対応する画素を中心とするn画素×n画素の範囲にある画素の画素値の平均値が設定される。つまり、フィルタサイズを大きくするほど、その平均化フィルタの通過帯域は狭くなり、その個別レベル画像はぼけた画像となって鮮鋭度が低くなるので、その個別レベル画像が顔の特徴を表現可能な程度は低くなって情報レベルは低くなる。例えば、情報レベルは、1から30まで30段階に定められる。そして、情報レベルが1のときのフィルタサイズは30に設定され、情報レベルが1大きくなるごとにフィルタサイズは1小さい値に設定される。また、情報レベルが最も高い値である30のときは、平均化フィルタが適用されていない元の部分画像が利用される。
【００５２】
評価値算出部１５３は、マルチレベルデータに含まれる各データごとに、検出対象らしさの度合いを表す評価値を算出し、各評価値を情報レベルと対応付けて対象判定部１５４に送る。本実施形態による評価値算出部１５３は、人物の顔の識別に有用な一つ以上の特徴量である顔特徴量としてハールライク（Haar-Like）特徴量を用いたリアルアダブースト（Real-Adaboost）識別器を有する。ハールライク特徴量は、画像領域中に任意に設定された複数の隣接矩形領域間の輝度差である。ハールライク特徴量の詳細については、例えば、Paul Viola and Michael Jones, "Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features", IEEE CVPR, vol.1, pp.511-518, 2001に開示されている。
リアルアダブースト識別器は、複数の弱識別器と、各弱識別器の判定結果を統合して判定する強識別器とから構成される。各弱識別器には、各弱識別器ごとに予め決定されたハールライク特徴量を用いて画像から特徴量を算出する。各弱識別器は、対応する部分画像に顔が写っている可能性が高いほど高く、可能性が低いほど低い値を出力する。一方、強識別器は、各弱識別器による出力値の総和を評価値として出力する。なお、この評価値は、少なくとも三値以上の値を取り、例えば連続値である。
【００５３】
なお、どの隣接矩形領域に関するハールライク特徴量を各弱識別器として利用するかは、顔が写っている複数の学習用顔画像及び顔が写っていない複数の学習用非顔画像（以下、学習用顔画像及び学習用非顔画像をまとめて学習用画像と称する）から事前学習により決定される。学習手順の概略は以下の通りである。
（１）事前学習を行うコンピュータは、各学習用画像について、画像領域中に複数の隣接矩形領域を設定し、設定した各隣接矩形領域に関するハールライク特徴量をそれぞれ算出する。
（２）コンピュータは、各学習用画像に対する重みを決定する。重みの初期値は、各学習用画像に対して同じ値とする。
（３）コンピュータは、設定した隣接矩形領域のそれぞれについて、その隣接矩形領域に関するハールライク特徴量ごとに、学習用顔画像について設定された重みから学習用顔画像の確率密度分布W+jを算出する。なお、jはハールライク特徴量の値に対応する番号である。同様に、コンピュータは、設定した隣接矩形領域のそれぞれについて、その隣接矩形領域に関するハールライク特徴量の値ごとに、学習用非顔画像について設定された重みから学習用非顔画像の確率密度分布W-jを算出する。なお、コンピュータは、各ハールライク特徴量をその値の取り得る範囲を複数に分割することによって量子化し、確率密度分布W+j及び確率密度分布W-jを算出してもよい。
（４）コンピュータは、各ハールライク特徴量について、学習用顔画像の確率密度分布W+jと学習用非顔画像の確率密度分布W-jから評価値Zを以下の式より算出する。
【数１】
2014003182.tif 000003
なお、この結合度Zが小さいほど学習用顔画像の分布と学習用非顔画像の分布が分離していることを意味する。そのため、コンピュータは、評価値Zが最小となる隣接矩形領域に関するハールライク特徴量を一つの弱識別器として選択する。弱識別器の出力h(x)は、以下の式で表される。
【数２】
2014003182.tif 000004
ここで、xは弱識別器に入力するハールライク特徴量の値であり、εは分母が0となることを防ぐための定数（例えば10-10）である。式（２）に表されるように、弱識別器は、入力値（ハールライク特徴量）に対応する、学習用顔画像の確率密度分布W+jが大きいほど大きい値を出力し、入力値に対応する、学習用非顔画像の確率密度分布W-jが大きいほど小さい値を出力する。そして、弱識別器は、学習用顔画像の確率密度分布W+jが学習用非顔画像の確率密度分布W-jより大きいとき正の値を出力し、小さいとき負の値を出力し、同一であるとき0を出力する。
（５）コンピュータは、選択したハールライク特徴量を用いた弱識別器が識別に失敗した学習用画像の重みを大きくし、識別に成功した学習用画像の重みを小さくする。そして、全ての学習用画像の重みの和が１となるよう学習用画像の重みを正規化する。
（６）コンピュータは、（３）〜（５）の手順を所定回数繰り返す。
このようにして決定された各弱識別器として用いるハールライク特徴量の情報と隣接矩形領域を表す情報と、各弱識別器の出力関数を表す情報とは、顔の参照データとして記憶部１４に記憶される。
【００５４】
評価値算出部１５３は、（４）で選択された各弱識別器の出力値の総和を評価値とする。この評価値は、ハールライク特徴量が特徴量空間において識別境界に対して顔側の領域に位置するときに正値となり、非顔側の領域に位置するときに負値となり、その位置が識別境界から遠いほどその絶対値は大きくなり、近いほど絶対値は小さくなる。
【００５５】
図４Ａ及び図４Ｂに部分画像の例を示す。図４Ａに示す部分画像４００は人物の顔が写っているのが明確な画像である。図４Ｂに示す部分画像４１０は人物の顔が写っていないのが明確な画像である。
部分画像４００及び部分画像４１０に対して、マルチレベルデータ生成部１５２が適用する平均化フィルタのフィルタサイズと、そのフィルタサイズの平均化フィルタを適用して生成した画像から評価値算出部１５３が算出した評価値の関係の一例を図５に示す。図５において、横軸がフィルタサイズであり、縦軸が評価値である。なお、フィルタサイズが2以上である場合、フィルタサイズをn（nは2から30の整数）とすると、部分画像にn画素×n画素のサイズの平均化フィルタを適用した個別レベル画像について評価値が算出され、フィルタサイズが1の場合、平均化フィルタを適用していない元の部分画像について評価値が算出される。このフィルタサイズが1のときの評価値、すなわち元の部分画像に対する評価値は、正解の符号を示している。そのため、部分画像４００及び部分画像４１０については、元の部分画像に対する評価値を用いても顔が写っているか否かを正しく判別することができる。
【００５６】
一方、図６Ａ及び図６Ｂに部分画像の他の例を示す。図６Ａに示す部分画像６００には人物の顔６０１が写っているが、この人物はうつむいており、部分画像６００は人物の顔が写っているか否かがわかりにくい画像である。また、図６Ｂに示す部分画像６１０には人物の顔が写っていないが、人物の顔と誤りやすい物６１１が写っている。
部分画像６００及び部分画像６１０に対して、マルチレベルデータ生成部１５２が適用する平均化フィルタのフィルタサイズと、そのフィルタサイズの平均化フィルタを適用して生成した画像から評価値算出部１５３が算出した評価値の関係の一例を図７に示す。図７において、横軸がフィルタサイズであり、縦軸が評価値である。このフィルタサイズが1のときの評価値、すなわち元の部分画像に対する評価値は、正負が逆転して不正解の値になっている。そのため、部分画像６００及び部分画像６１０については、元の部分画像に対する評価値から顔が写っているか否かを正しく判別することは困難である。
一方、図５のグラフ５００では、フィルタサイズが9から1にかけて評価値が急激に上昇していき、図７のグラフ７００では、フィルタサイズが7から2にかけて評価値が急激に上昇している。それに対して、グラフ５０１の評価値及びグラフ７０１の評価値は、グラフ５００の評価値及びグラフ７００の評価値ほど上昇していない。
【００５７】
図８及び図９に、部分画像に適用する平均化フィルタのフィルタサイズを変更していったときの評価値の上昇度合いを表すグラフを示す。なお、平均化フィルタは、フィルタサイズが奇数のときは、フィルタの中心位置にある要素が部分画像内のフィルタを適用する領域の中心画素に対応するように適用されるが、フィルタサイズが偶数のときは、フィルタの中心位置に要素が存在しないため、水平方向及び垂直方向にそれぞれ0.5画素分ずつずらした状態で適用される。そこで、図８及び図９では、フィルタサイズが奇数のときと偶数のときの不整合性を取り除くために、各フィルタサイズに対応する評価値を、そのフィルタサイズより2だけ小さいフィルタサイズに対応する評価値から引いた差をフィルタサイズが大きい側から順に累積した累積値（以下、差分累積値と称する）を縦軸とし、フィルタサイズを横軸としている。図８のグラフ８００は図５のグラフ５００の評価値についての差分累積値を表し、グラフ８０１はグラフ５０１の評価値についての差分累積値を表す。また、図９のグラフ９００は図７のグラフ７００から求められた評価値についての差分累積値を表し、グラフ９０１はグラフ７０１から求められた評価値についての差分累積値を表す。
【００５８】
図５のグラフ５００では、フィルタサイズが9から1にかけて評価値が上昇していくため、9から3のフィルタサイズに対応する各評価値をそれぞれ7から1のフィルタサイズに対応する各評価値から引いた差は正の値となる。そのため、図８のグラフ８００では、差分累積値はフィルタサイズが9から3にかけて上昇していき、特にフィルタサイズが6以下の範囲では十分に大きい値となっている。一方、図５のグラフ５０１の評価値は、グラフ５００の評価値ほど上昇せず、そのため、図８のグラフ８０１の差分累積値は、全てのフィルタサイズにわたってグラフ８００の差分累積値ほど大きい値とならない。
また、図７のグラフ７００では、フィルタサイズが7から2にかけて評価値が上昇していくため、7から4のフィルタサイズに対応する各評価値をそれぞれ5から2のフィルタサイズに対応する各評価値から引いた差は正の値となる。そのため、図９のグラフ９００では、差分累積値はフィルタサイズが7から4にかけて上昇していき、特にフィルタサイズが4のときには十分に大きい値となっている。一方、図７のグラフ７０１の評価値は、グラフ５００の評価値ほど上昇せず、そのため、図９のグラフ９０１の差分累積値は、全てのフィルタサイズにわたってグラフ９００の差分累積値ほど大きい値とならない。したがって、制御部１５は、差分累積値に基づいて、例えば差分累積値が10以上になるか否かにより、部分画像に顔が写っているか否かを判定すれば、各部分画像６００、６０１、７００及び７０１について顔が写っているか否かを全て正しく判定することができる。
【００５９】
対象判定部１５４は、マルチレベルデータに含まれる各データごとに算出した評価値が情報レベルの上昇に応じて上昇する上昇度合いを求め、求めた上昇度合いが検出対象についての上昇度合いを表すか否かにより、入力データに検出対象が含まれるか否かを判定し、判定結果を出力する。本実施形態による対象判定部１５４は、元の部分画像及び各個別レベル画像から評価値算出部１５３が算出した評価値について上昇度合いを算出し、その上昇度合いを予め設定した判定閾値と比較する。そして、対象判定部１５４は、上昇度合いが判定閾値以上であれば部分画像に顔が写っていると判定し、上昇度合いが判定閾値未満であれば部分画像に顔が写っていないと判定する。なお、判定閾値として、入力データに検出対象が含まれる場合の上昇度合いの下限値が設定される。例えば、事前の実験により顔が写った複数のテスト用顔画像に対して算出された評価値の上昇度合いと顔が写っていない複数のテスト用非顔画像に対して算出された評価値の上昇度合いに基づくこれらを識別可能な値を判定閾値とすることができる。その場合、例えば、テスト用顔画像に対して算出された評価値の上昇度合いの平均値と、テスト用非顔画像に対して算出された評価値の上昇度合いの平均値との平均値を判定閾値とする。または、テスト用非顔画像に対して算出された評価値の上昇度合いの最大値、もしくはテスト用顔画像に対して算出された評価値の上昇度合いの最小値を判定閾値としてもよい。
例えば、対象判定部１５４は、情報レベルごとにその情報レベルについての評価値からその情報レベルよりも所定段階低い情報レベルについての評価値を引いた差を求め、求めた差の合計値を上昇度合いとする。この場合、対象判定部１５４は、フィルタサイズごとに、そのフィルタサイズの平均化フィルタを用いて生成された各画像から算出された評価値を、そのフィルタサイズより2小さいフィルタサイズの平均化フィルタを用いて生成された各画像から算出された評価値から引いた差を求め、その合計値を上昇度合いとする。これにより、対象判定部１５４は、各評価値を、その評価値を算出した画像に適用させた平均化フィルタのフィルタサイズが奇数である奇数系列と、そのフィルタサイズが偶数である偶数系列とに分けて上昇度合いを算出することができる。そのため、図８及び図９の説明で述べたような、フィルタサイズが奇数である平均化フィルタを適用する場合と、フィルタサイズが偶数である平均化フィルタを適用する場合に生じる不整合性を取り除くことができる。以下に、各評価値を偶数系列と奇数系列に分けて上昇度合いを算出する式を示す。
Δn1=Sn1-2-Sn1    但し、n1=N、N-2、…、6、4    （３）
Δn2=Sn2-2-Sn2    但し、n2=N-1、N-3、…、5、3    （４）
D=ΣΔn1＋ΣΔn2    但し、n1=N、N-2、…、6、4、n2=N-1、N-3、…、5、3    （５）
ここで、Snはフィルタサイズがnのときの評価値であり、n1は偶数系列であり、n2は奇数系列であり、Nは最大フィルタサイズであり、Δnはフィルタサイズがnのときの評価値をフィルタサイズがn-2のときの評価値から引いた差であり、Dは評価値の上昇度合いである。なお、偶数系列のみまたは奇数系列のみで上昇度合いを算出することもできるが、両方の系列を用いることにより情報レベルの数を多くすることができ、各評価値をより細かく分析することができる。
【００６０】
あるいは、対象判定部１５４は、各評価値を偶数系列と奇数系列とに分けずに、各フィルタサイズの平均化フィルタを用いて生成された各画像から算出された評価値を、そのフィルタサイズより1小さいフィルタサイズの平均化フィルタを用いて生成された各画像から算出された評価値から引いた差の合計値を上昇度合いとしてもよい。
【００６１】
あるいは、対象判定部１５４は、情報レベルの小さい方から順に、すなわちフィルタサイズの大きい方から順に、各フィルタサイズについての評価値を、そのフィルタサイズよりも所定サイズ小さいフィルタサイズについての評価値から引いた差を求めていく。そして、対象判定部１５４は、差を求める度に、求めた差の累積値を上昇度合いとして求め、その上昇度合いが判定閾値以上であるか否かを判定し、上昇度合いが判定閾値以上になると部分画像に顔が写っていると判定してもよい。その場合、マルチレベルデータ生成部１５２、評価値算出部１５３及び対象判定部１５４は、全ての情報レベルについて各処理を実施する前に部分画像に顔が含まれると判定でき、検出処理に要する時間を短くすることができる。なお、対象判定部１５４は、情報レベルを高くしていくときに評価値が高くなることを検出するので、情報レベルの小さい方から順に処理を実施するのが好ましい。
【００６２】
鳴動制御部１５５は、対象判定部１５４によりいずれかの部分画像が顔画像であると判定されたとき、出力部１２にブザー鳴動信号を入力してブザーを鳴動させる。
【００６３】
以下、図１０に示したフローチャートを参照しつつ、本実施形態によるインターホン１０による対象検出処理の動作を説明する。なお、以下に説明する動作のフローは、記憶部１４に記憶され、制御部１５に読み込まれたプログラムに従って、制御部１５により制御される。
【００６４】
最初に、来訪者により不図示の呼び出しボタンが押下されると、制御部１５は、撮像部１１に玄関等を撮影させて、撮影画像をインタフェース部１３を介して取得し、記憶部１４に記憶する。そして、データ入力部１５０は、撮影画像を記憶部１４から読み出し、切り出し部１５１に送る（ステップＳ１００１）。次に、切り出し部１５１は、取得した撮影画像から部分画像を切り出し、切り出した部分画像をマルチレベルデータ生成部１５２に送る（ステップＳ１００２）。なお、制御部１５は、切り出し部１５１が切り出す部分画像の数だけステップＳ１００２〜Ｓ１０１１の処理を実行する。
【００６５】
次に、制御部１５は、情報レベルを設定する（ステップＳ１００３）。なお、制御部１５は予め定められた情報レベルを低い方から順に設定し、設定する情報レベルの数だけステップＳ１００３〜Ｓ１００７の処理を実行する。
【００６６】
マルチレベルデータ生成部１５２は、ステップＳ１００３で設定された情報レベルに対応する個別レベル画像を生成し、生成した個別レベル画像を情報レベルと対応付けて評価値算出部１５３に送る（ステップＳ１００４）。なお、情報レベルが最大値でない場合、マルチレベルデータ生成部１５２は、部分画像からその情報レベルに対応する個別レベル画像を生成して評価値算出部１５３に送る。一方、情報レベルが最大値である場合、マルチレベルデータ生成部１５２は、部分画像をそのまま評価値算出部１５３に送る。
【００６７】
次に、評価値算出部１５３は、マルチレベルデータ生成部１５２から受け取った個別レベル画像から、顔特徴量を抽出する（ステップＳ１００５）。次に、評価値算出部１５３は、抽出した顔特徴量から評価値を算出し、算出した評価値を情報レベルと対応付けて対象判定部１５４に送る（ステップＳ１００６）。
次に、制御部１５は、全ての情報レベルについてステップＳ１００３〜Ｓ１００６の処理を実行したか否かを判定する（ステップＳ１００７）。全ての情報レベルについてステップＳ１００３〜Ｓ１００６の処理を実行していなければ（ステップＳ１００７のＮＯ）、制御部１５は、処理をステップＳ１００３に戻してステップＳ１００３〜Ｓ１００６の処理を繰り返す。一方、全ての情報レベルについてステップＳ１００３〜Ｓ１００６の処理を実行していれば（ステップＳ１００７のＹＥＳ）、対象判定部１５４は、それまでに評価値算出部１５３から受け取った評価値について情報レベルの上昇に応じて上昇する上昇度合いを算出する（ステップＳ１００８）。
次に、対象判定部１５４は、算出した上昇度合いを判定閾値と比較する（ステップＳ１００９）。上昇度合いが判定閾値以上であれば（ステップＳ１００９のＹＥＳ）、鳴動制御部１５５は、ブザー鳴動信号をインタフェース部１３を介して出力部１２に出力して出力部１２にブザーを鳴動させる（ステップＳ１０１０）。ブザーの鳴動が行われると、制御部１５は、一連のステップを終了する。
一方、上昇度合いが判定閾値未満であれば（ステップＳ１００９のＮＯ）、制御部１５は、予め定められた全ての位置及び大きさの部分画像を全て切り出したか否かを判定する（ステップＳ１０１１）。部分画像を全て切り出していなければ（ステップＳ１０１１のＮＯ）、制御部１５は、処理をステップＳ１００２に戻してステップＳ１００２〜Ｓ１０１１の処理を繰り返す。一方、部分画像を全て切り出していれば（ステップＳ１０１１のＹＥＳ）、制御部１５は、来訪者の顔は検出されなかったものとして、一連のステップを終了する。
【００６８】
なお、対象判定部１５４は、ステップＳ１００６で評価値算出部１５３が評価値を送る度に、上昇度合いを算出し、算出した上昇度合いを判定閾値と比較してもよい。その場合、対象判定部１５４は、ステップＳ１００６で評価値算出部１５３が評価値を送る度に、受け取った評価値を記憶部１４に記憶させる。そして、対象判定部１５４は、その評価値と既に記憶されている評価値との差を算出して、算出した差を累積値に加算して評価値の上昇度合いとする。なお、対象判定部１５４は、情報レベルが最低値である場合、累積値を0に初期化する。この場合、対象判定部１５４は、差を算出せず累積値を変更しない。一方、対象判定部１５４は、情報レベルが最低値でない場合、評価値算出部１５３から受け取った評価値と直前に受け取っていた評価値との差を算出して累積値に加算する。そして、対象判定部１５４は、累積値を算出する度に、算出した累積値を判定閾値と比較し、累積値が判定閾値以上であれば、鳴動制御部１５５が、ブザー鳴動信号をインタフェース部１３を介して出力部１２に出力して出力部１２にブザーを鳴動させる。
【００６９】
また、例えば、撮像部１１が撮影する撮影画像に来訪者の顔がちょうど収まるようにインターホン１０が設置されるような場合、制御部１５は、撮影画像から部分画像を切り出す必要がないため、撮影画像から直接個別レベル画像を生成してもよい。その場合、制御部１５から切り出し部１５１が省略され、図１０のフローチャートにおいて、ステップＳ１００２及びＳ１０１１の処理が省略される。
【００７０】
以上説明してきたように、本実施形態によるインターホンは、撮像部が撮影した撮影画像から切り出した部分画像または撮影画像から、情報レベルが互いに異なる複数の個別レベル画像を生成し、生成した各個別レベル画像から評価値を算出する。そして、インターホンは、算出した各評価値が情報レベルの上昇に応じて上昇する上昇度合いを求め、求めた上昇度合いが、部分画像または撮影画像に顔が写っている場合の上昇度合いの下限値以上である場合、撮影画像に顔が写っていると判定する。これにより、インターホンは、撮影画像から顔を検出する精度を向上することができる。
【００７１】
また、本実施形態によるインターホンは、評価値自体に基づいて部分画像に顔が写っているか否かを判定するのではなく、評価値の上昇度合いに基づいて部分画像に顔が写っているか否かを判定する。つまり、インターホンは、部分画像から抽出した特徴量が特徴量空間において識別境界に対して顔側に位置するか顔でない側に位置するかにより部分画像に人物が写っているか否かを判定するのではなく、情報レベルの変化に応じた、識別境界に対する特徴量の位置の変化に基づいて顔を検出している。したがって、識別境界自体を高精度に学習する必要がないため、大量の学習用画像を収集する必要がなくなり、装置の開発効率を向上できる。
【００７２】
第１の実施形態における第１の変形例において、評価値算出部は、顔特徴量としてハールライク特徴量の代わりにＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradients）特徴量を使用する。評価値算出部は、入力された画像を複数のブロックに分割し、さらに各ブロックを複数のセルに分割する。例えば、各セルは5画素×5画素の矩形領域であり、各ブロックは3セル×3セルの矩形領域である。そして、評価値算出部は、入力された画像内の各画素における画素値の勾配方向及び勾配強度を算出する。なお、勾配方向は向きを考慮する必要がないため0°〜180°の範囲で算出され、例えば22.5°ごとに分割された8方向に定められる。評価値算出部は、セルごとに、各勾配方向について各勾配方向の勾配強度の総和を度数としたヒストグラムを求め求めたヒストグラムをブロックごとに正規化したものをＨＯＧ特徴量とする。
顔特徴量としてＨＯＧ特徴量を使用する場合、評価値算出部の各弱識別器には、所定のブロックについて求められたＨＯＧ特徴量がそれぞれ入力され、各弱識別器は、入力されたＨＯＧ特徴量に基づいて、対応する部分画像に顔が写っている可能性が高いほど高く、可能性が低いほど低い値を出力する。なお、どのブロックのＨＯＧ特徴量を各弱識別器に入力するかは、顔が写っている複数の学習用顔画像と顔が写っていない複数の学習用非顔画像とから事前学習により決定される。学習手順は顔特徴量としてハールライク特徴量を使用する場合と同様であるため、説明を省略する。事前学習により決定された各弱識別器として用いるＨＯＧ特徴量を表す情報と、各弱識別器の出力関数を表す情報とは、顔の参照データとして記憶部に記憶される。
【００７３】
第１の実施形態における第２の変形例において、マルチレベルデータ生成部は、画像に適用する平均化フィルタのフィルタサイズを変更することに代えて、平均化フィルタのフィルタ処理回数を変更することにより鮮鋭度が互いに異なる複数の画像を生成する。その場合、マルチレベルデータ生成部は、固定サイズ（例えば3×3）の平均化フィルタを用いて、フィルタ処理を1回実施した画像、2回実施した画像、…、n回実施した画像をそれぞれ生成する。生成される画像はフィルタ処理を繰り返すほどよりぼけた画像となるので、フィルタ処理の回数が多いほど鮮鋭度が低くなり、フィルタ処理の回数が少ないほど鮮鋭度が高くなる。
あるいは、マルチレベルデータ生成部は、画像に適用するフィルタのフィルタ係数を変更することにより鮮鋭度が互いに異なる複数の画像を生成してもよい。その場合、マルチレベルデータ生成部は、固定サイズ（例えば5×5）のフィルタについてフィルタの中央部に近いほど重みが大きくなるように重み付けをし、その重み付けが互いに異なるフィルタを用いて鮮鋭度が互いに異なる複数の画像を生成する。適用するフィルタの縁部から中央部への重みの変化の度合いが緩やかなほど生成される画像の鮮鋭度は低くなり、縁部から中央部への重みの変化の度合いが急峻なほどその鮮鋭度は高くなる。
あるいは、マルチレベルデータ生成部は、画像内の各画素を画素値が互いに類似する隣接画素のまとまり（セグメント）に分割し、各セグメントごとに、そのセグメントを構成する画素の画素値を同一の値に置換することにより鮮鋭度が互いに異なる複数の画像を生成してもよい。その場合、マルチレベルデータ生成部は、画素値の差の絶対値が閾値以下である隣接画素のまとまりをセグメントとし、各セグメントを構成する画素の画素値をそのセグメントにおける平均画素値で置換する。マルチレベルデータ生成部は、この閾値を複数通りに変更することにより、鮮鋭度が互いに異なる複数の画像を生成する。隣接画素をまとめるための閾値が高いほど生成される画像の鮮鋭度は低くなり、隣接画素をまとめるための閾値が低いほどその鮮鋭度は高くなる。
【００７４】
第１の実施形態における第３の変形例において、マルチレベルデータ生成部は、情報レベルが互いに異なる複数の画像として、入力された画像に、情報レベルが高いほど少ない量のノイズを、情報レベルが低いほど多い量のノイズをそれぞれ重畳した複数の画像を生成する。この場合、マルチレベルデータ生成部は、入力された画像内の所定数の画素をランダムに選択し、選択した画素の値をランダムな値に変更することによりノイズを重畳する。マルチレベルデータ生成部は、値を変更する画素の数を複数通りに変更することにより、互いに異なる量のノイズをそれぞれ重畳した複数の画像を生成する。重畳するノイズ量が多いほど生成される画像のＳＮ（signal to noise）比は低くなって情報レベルが低くなり、重畳するノイズ量が少ないほどＳＮ比は高くなって情報レベルが高くなる。
【００７５】
または、マルチレベルデータ生成部は、情報レベルが互いに異なる複数の画像として、情報レベルが高いほど画像の明瞭度が高く、情報レベルが低いほど画像の明瞭度が低い、画像の明瞭度が互いに異なる複数の画像を生成してもよい。その場合、例えば、マルチレベルデータ生成部は、画像の明瞭度が互いに異なる複数の画像として、情報レベルが高いほど画像内の画素値の階調数を多くし、情報レベルが低いほど画像内の画素値の階調数を少なくした複数の画像を生成する。階調数が少ないほど生成される画像の明瞭度は低くなるので情報レベルは低くなり、階調数が多いほど明瞭度は高くなるので情報レベルは高くなる。
あるいは、マルチレベルデータ生成部は、画像の明瞭度が互いに異なる複数の画像として、情報レベルが高いほどコントラストを高くし、情報レベルが低いほどコントラストを低くした複数の画像を生成してもよい。その場合、マルチレベルデータ生成部は、入力された画像に対して、画像内の全画素の輝度値の標準偏差が小さくなるように各画素の輝度値を変換した画像を生成する。画像内の各画素の輝度値の標準偏差が小さくなるほど生成される画像の明瞭度が低くなるので情報レベルは低くなり、標準偏差が大きいほど明瞭度が高くなるので情報レベルは高くなる。
【００７６】
第１の実施形態における第４の変形例において、マルチレベルデータ生成部は、情報レベルが互いに異なる複数のデータとして、情報レベルが高いほど入力データにおいて検出対象が表される部分をマスキングする度合い（以下、マスキング度合いと称する）を低くし、情報レベルが低いほどマスキング度合いを高くした、マスキング度合いが互いに異なる複数のデータを生成する。入力データが画像データである場合、マルチレベルデータ生成部は、入力された画像において検出対象である人物の顔が表される部分についてのマスキング度合いが互いに異なる複数の画像を生成する。その場合、マルチレベルデータ生成部は、画像の一部をマスキングする所定サイズのマスキング領域をその画像内に設定し、その画像におけるマスキング領域内の画素値を固定値に置換する。そして、マルチレベルデータ生成部は、マスキング度合いが互いに異なる複数の画像として、マスキング領域のサイズが互いに異なる複数の画像を生成する。
図１１にマスキング領域について説明するための模式図を示す。図１１に示す例では、サイズが互いに異なるマスキング領域１１００、１１０１、１１０２は、各マスキング領域の中央位置が、それぞれ画像１１０３の中央位置１１０４に一致するように設定される。
マスキング領域のサイズが大きいほど生成される画像のマスキング度合いが高くなってその画像に表れる顔の特徴の正確性が低くなるので情報レベルは低くなり、マスキング領域のサイズが小さいほどそのマスキング度合いが低くなってその情報レベルは高くなる。なお、マスキング度合いが最も低い画像として、マスキング領域のサイズが0の画像、すなわち元の画像を利用することができる。
【００７７】
あるいは、マルチレベルデータ生成部は、マスキング度合いが互いに異なる複数の画像として、マスキング領域の位置が互いに異なる複数の画像を生成してもよい。上述したように、例えば、撮像部が撮影する撮影画像に来訪者の顔がちょうど収まるようにインターホンが設置されるような場合、制御部は、撮影画像から部分画像を切り出す必要がないため、撮影画像から直接個別レベル画像を生成してもよい。この場合、撮影画像において、目、鼻、口等の顔の特徴的な部位は、撮影画像の縁部よりも中央部付近により多く存在する可能性が高い。そのため、この場合は、マスキング領域の位置を縁部から中央部に変更していくことにより、その画像が顔の特徴表現に適する程度を低くしていくことができる。この場合、マスキング領域の位置が中央部に近いほど生成される画像のマスキング度合いは高くなり、マスキング領域の位置が縁部に近いほどそのマスキング度合いは低くなる。
このように、マスキング度合いが互いに異なる複数の画像を生成して各画像から評価値を算出し、マスキング度合いの低下に応じて評価値が上昇する上昇度合いに基づいて部分画像に顔が写っているか否かを判定することによっても、検出対象の検出精度を向上することができる。
【００７８】
第１の実施形態における第５の変形例において、マルチレベルデータ生成部は、検出対象についての特徴量を生成し、その特徴量について、その特徴量が表す情報量のレベル（以下、分析レベルと称する）を互いに異ならせた複数のデータを生成する。分析レベルが互いに異なる複数のデータにおいて、各データが検出対象の特徴を表現可能な程度は互いに異なる。そこで、本変形例では、マルチレベルデータ生成部は、情報レベルが互いに異なる複数のデータとして、情報レベルが高いほど分析レベルが高く、情報レベルが低いほど分析レベルが低い、分析レベルを互いに異ならせた複数のデータを用いる。この場合、事前学習により決定された、評価値算出部の各弱識別器に入力する特徴量は、評価値算出部でなく、マルチレベルデータ生成部が求め、マルチレベルデータ生成部は、求めた特徴量の分析レベルを複数通りに変更する。
例えば、マルチレベルデータ生成部は、分析レベルを互いに異ならせた複数のデータとして、入力された画像について求めた各ハールライク特徴量に、分析レベルが高いほど大きく、分析レベルが低いほど小さい1以下の正の係数α（0＜α≦1.0）をそれぞれ乗じた複数のデータを生成する。マルチレベルデータ生成部は、係数αを例えば0.1、0.2、0.3、…、1.0と、予め設定された範囲で複数通りに変更する。αが小さいほど顔の特徴が失われていくため求められる特徴量の情報レベルは低くなり、逆にαが大きいほどその情報レベルは高くなる。
この場合、図１０のフローチャートのステップＳ１００４において、マルチレベルデータ生成部は、部分画像から、評価値算出部の各弱識別器に入力するハールライク特徴量を求め、各ハールライク特徴量に対してステップＳ１００３で設定された情報レベルに対応する係数αを乗じて、評価値算出部に送る。そして、ステップＳ１００５は省略され、ステップＳ１００６において、評価値算出部は、マルチレベルデータ生成部から受け取ったハールライク特徴量から評価値を算出する。
【００７９】
また、例えば、顔特徴量としてＨＯＧ特徴量を用いる場合、マルチレベルデータ生成部は、分析レベルを互いに異ならせた複数のデータとして、分析レベルが高いほど特徴量を表現する量子化数を多くし、分析レベルが低いほど特徴量を表現する量子化数を少なくした複数のデータを生成してもよい。第１の変形例で説明したように、顔特徴量としてＨＯＧ特徴量を用いる場合、画像内の各セルにおける各勾配方向の勾配強度の総和のヒストグラムがＨＯＧ特徴量として求められる。マルチレベルデータ生成部は、ヒストグラムの量子化数、すなわち勾配方向の数を2、3、4、…、9と、予め設定された範囲で複数通りに変更することにより、分析レベルを変更する。量子化数が少ないほど顔の特徴が失われていくため抽出される特徴量の情報レベルは低くなり、逆に量子化数が多いほどその情報レベルは高くなる。
あるいは、マルチレベルデータ生成部は、各特徴量に対して重み付けを行うことにより、分析レベルを変更してもよい。例えば、特徴データとしてＨＯＧ特徴量を用いる場合、マルチレベルデータ生成部は、部分画像の中心位置に近いセルと部分画像の中心位置から離れている縁部のセルとで異なる重み係数を設定し、各セルのヒストグラムにこの重み係数を乗じることにより分析レベルを変更する。この場合、部分画像の中心位置のセルと縁部のセルで重み係数の差が大きいほど顔の特徴が失われていくため抽出される特徴量の情報レベルは低くなり、逆に重み係数の差が小さいほどその情報レベルは高くなる。
このように、分析レベルが互いに異なる特徴量を求めて各特徴量から評価値を算出し、評価値が分析レベルの上昇に応じて上昇する上昇度合いに基づいて画像に顔が写っているか否かを判定することによっても、検出対象の検出精度を向上することができる。
【００８０】
第１の実施形態における第６の変形例において、評価値算出部は、リアルアダブースト識別器の代わりにアダブースト（Adaboost）識別器を有する。この識別器は、複数の弱識別器と、各弱識別器の判定結果を統合して判定する強識別器とから構成される。各弱識別器には、各弱識別器ごとに予め決定された特徴量がそれぞれ入力され、各弱識別器は、入力された特徴量に基づいて、対応する部分画像に顔が写っていると判定した場合、1を出力し、顔が写っていないと判定した場合、-1を出力する。一方、強識別器は、各弱識別器による出力値をそれぞれ重み付けして、その重み付け和を求めて評価値として出力する。なお、どの特徴量を各弱識別器に入力するか、及び各弱識別器に対する重みは、顔が写っている複数の学習用顔画像と顔が写っていない複数の学習用非顔画像とから算出された特徴量を用いた事前学習により決定される。
【００８１】
あるいは、評価値算出部は、サポートベクトルマシン、３層以上の層を持つパーセプトロンまたはランダムフォレスト等を用いて評価値を算出してもよい。その場合、評価値算出部は、予め複数の学習用顔画像と複数の学習用非顔画像からそれぞれ一つ以上の特徴量を抽出し、抽出した特徴量を用いて事前学習を行う。この事前学習は、特定の画像から抽出された特徴量が入力されたときに、特定の画像に顔が写っているか否かを判別するように行われる。サポートベクトルマシンを用いる場合、評価値算出部は、特徴量空間において、特徴量が、事前学習により求めた識別境界に対して顔側の領域に位置するときに正値となり、非顔側の領域に位置するときに負値となり、その特徴量の位置と識別境界との距離に相当する値を評価値として算出する。また、３層以上の層を持つパーセプトロンを用いる場合、評価値算出部は、出力層のニューロンへの入力の総和を評価値とする。また、ランダムフォレストを用いる場合、評価値算出部は、事前学習により生成した各決定木の出力を、画像に顔が写っている確からしさが高いほど高くなるように結合して評価値とする。
【００８２】
あるいは、評価値算出部は、線形判別分析法を用いて評価値を出力してもよい。その場合、評価値算出部は、予め複数の学習用顔画像と複数の学習用非顔画像からそれぞれ一つ以上の特徴量を抽出し、抽出した特徴量を用いて線形判別関数を作成する。評価値算出部は、特定の画像から抽出された特徴量が入力されたときに、その画像に顔が写っている確からしさが高いほど高い値を出力するように、線形判別関数を作成し、その出力値を評価値とする。
【００８３】
あるいは、評価値算出部は、混合正規分布を用いて評価値を出力してもよい。その場合、評価値算出部は、予め複数の学習用顔画像からそれぞれ一つ以上の特徴量を抽出し、抽出した特徴量を用いて混合正規分布を作成する。評価値算出部は、作成した混合正規分布に、特定の画像から抽出された特徴量を入力したときに得られる確率を評価値とする。混合正規分布を用いる場合は、検出対象の学習用データのみを用いて事前学習を行うため、検出対象以外の学習用データ、つまり顔が写っていない学習用非顔画像を収集する必要がなくなる。
【００８４】
また、例えば、評価値算出部は、異なる学習データを用いて機械学習を行った複数の識別器を用いて評価値を算出してもよい。その場合、評価値算出部は、各識別器を直列に接続し、第１段目の識別器から順番に識別処理を実行し、何れかの識別器が画像に人物の顔が写っていないと判定するまで識別処理を繰り返す。なお、評価値算出部は、各識別器からの出力値が閾値以下である場合に、その識別器が画像に人物の顔が写っていないと判定したと判断する。この閾値は、事前の実験により顔が写った複数のテスト用顔画像に対して算出された出力値と顔が写っていない複数のテスト用非顔画像に対して算出された出力値に基づきこれらを識別可能な値に設定しておくことができる。そして、評価値算出部は、画像に人物の顔が写っていると判定した識別器の数を評価値とする。
【００８５】
第１の実施形態における第７の変形例において、評価値算出部は、機械学習を行った識別器により評価値を算出する代わりに、パターンマッチングにより評価値を算出する。この場合、制御部は、検出対象を表すデータであることが分かっている複数の学習用データに平均化処理等を実施したデータのパターンを予め生成して参照データとして記憶部に記憶しておく。評価値算出部は、マルチレベルデータ生成部から受け取った画像のそれぞれと、参照データとして記憶しておいたデータパターンの類似する度合いを評価値として算出する。類似する度合いは、例えば、各画像と参照データの内積とすることができる。
【００８６】
第１の実施形態における第８の変形例において、評価値算出部は、機械学習を行った識別器により評価値を算出すること、またはパターンマッチングにより評価値を算出することに代えて、入力データから検出対象に特有のデータが抽出される抽出度合いを評価値とする。例えば、検出対象が顔である場合、抽出するデータは肌色を表す画素（以下、肌色画素と称する）とすることができる。その場合、制御部は、抽出する肌色画素の画素値の範囲と、顔とみなせる肌色画素の標準割合とを設定して記憶部に予め記憶しておく。評価値算出部は、マルチレベルデータ生成部から受け取った画像からそれぞれ肌色画素を抽出する。評価値算出部は、各画像内の全画素数に対する肌色画素の画素数の割合と、記憶部に予め記憶しておいた標準割合との差の絶対値を求め、求めた絶対値の逆数を評価値とする。
【００８７】
第１の実施形態における第９の変形例において、評価値算出部は、評価値として、検出対象らしさを表す度合いを出力する代わりに、検出対象でないことの確からしさを表す度合いを出力する。この場合、対象判定部は、情報レベルを大きくしていったときに評価値が大きく減少するか否かにより入力データに検出対象が含まれるか否かを判定する。つまり、対象判定部は、情報レベルの上昇に応じて下降する評価値の下降度合いが予め設定した判定閾値以上であれば入力データに検出対象が含まれると判定し、下降度合いが判定閾値未満であれば入力データに検出対象が含まれないと判定する。
【００８８】
第１の実施形態における第１０の変形例において、対象判定部は、情報レベルごとにその情報レベルについての評価値からその情報レベルよりも所定段階低い情報レベルについての評価値を引いた差を求め、求めた差の最大値をその評価値の上昇度合いとする。評価値の差の最大値をその評価値の上昇度合いとすることにより、対象判定部は、情報レベルの数が少ない場合でも評価値の変化を適切に検出することができる。
あるいは、対象判定部は、各情報レベルについて求めた全ての評価値の最大値から最小値を引いた差、及び最小値に対する最大値の比のうちの何れか一方をその評価値の上昇度合いとしてもよい。これによっても、情報レベルの数が少ない場合に評価値の変化を適切に検出することができる。
あるいは、評価値が入力データに検出対象が含まれることを表すときに正値となり、入力データに検出対象が含まれないことを表すときに負値となる場合、入力データに検出対象が含まれないときは、各情報レベルについて求めた評価値の符号が頻繁に変化する傾向にある。そこで、この場合、対象判定部は、各情報レベルについて求めた評価値の符号変化回数の逆数をその評価値の上昇度合いとしてもよい。その場合、対象判定部は、情報レベルの低い順に評価値の符号が変化した回数をカウントし、その回数の逆数を評価値の上昇度合いとする。あるいは、対象判定部は、符号が負から正に変化した回数の逆数、及び正から負に変化した回数の逆数のうちの何れか一方を評価値の上昇度合いとしてもよい。評価値の符号変化回数の逆数をその評価値の上昇度合いとすることにより、特に情報レベルの数が多い場合に、評価値の上昇度合いをより精度よく検出することができる。
あるいは、対象判定部は、各情報レベルについて求めた評価値の分散値をその評価値の上昇度合いとしてもよい。その場合、対象判定部は、求めた分散値が判定閾値以上である場合、入力データに検出対象が含まれると判定し、判定閾値未満である場合、入力データに検出対象が含まれないと判定する。
あるいは、対象判定部は、情報レベルごとにその情報レベルについての評価値からその情報レベルよりも所定段階低い情報レベルについての評価値を引いた差を求め、求めた差の最大値から平均値を引いた差を評価値の上昇度合いとしてもよい。
【００８９】
あるいは、対象判定部は、各情報レベルについて求めた評価値を情報レベル順に並べた評価値列を線形近似することにより包絡線を求めて、情報レベルごとにその情報レベルに対応する包絡線の値からその情報レベルよりも所定段階低い情報レベルに対応する包絡線の値を引いた差を求め、求めた差の合計値または最大値を評価値の上昇度合いとしてもよい。あるいは、各情報レベルにおける包絡線の最大値から最小値を引いた差、及び最小値に対する最大値の比のうちの何れか一方を評価値の上昇度合いとしてもよい。これにより、各情報レベルについて求めた評価値の中に極端に値の小さい外れ値が含まれる場合でも、その外れ値による判定の誤りを低減することができる。
あるいは、対象判定部は、検出対象を表すデータであることが分かっている学習用データを用いて、各情報レベルについて求めた評価値について包絡線を予め求めて記憶部に記憶しておく。この包絡線は検出対象を表すデータから求められているため、情報レベルが高くなるほど急激に値が高くなっている。そのため、入力データについて求めた包絡線と記憶部に記憶しておいた包絡線が類似している場合、入力データについて求めた包絡線も情報レベルが高くなるほど急激に値が高くなっていると推定される。そこで、対象判定部は、入力データについて求めた包絡線と、記憶部に記憶しておいた包絡線について相互相関を計算して相関値を求め、求めた相関値を評価値の上昇度合いとしてもよい。
【００９０】
第１の実施形態における第１１の変形例において、対象判定部は、情報レベルを高くしていったときに評価値が大きくなるか否かではなく、情報レベルを低くしていったときに評価値が小さくなるか否かにより入力データが検出対象のデータであるか否かを判定する。すなわち、対象判定部は、情報レベルを低くしていったときの評価値の下降度合いを算出し、算出した下降度合いが判定閾値以上であれば入力データに検出対象が含まれると判定し、下降度合いが判定閾値未満であれば入力データに検出対象が含まれないと判定する。なお、評価値が検出対象でないことの確からしさを表す場合、対象判定部は、情報レベルを低くしていったときに評価値が大きくなるか否かにより入力データに検出対象が含まれるか否かを判定する。
【００９１】
第１の実施形態における第１２の変形例において、対象判定部は、評価値の上昇度合いのみに基づいて入力データに検出対象が含まれるか否かを判定するのではなく、評価値の上昇度合いと評価値自体とに基づいて入力データに検出対象が含まれるか否かを判定する。この場合、対象判定部は、情報レベルごとに求めた複数の評価値の統計的代表値である代表評価値を算出し、評価値の上昇度合いが判定閾値以上であり、且つ代表評価値が第２の判定閾値以上である場合に入力データに検出対象が含まれると判定する。一方、対象判定部は、評価値の上昇度合いが判定閾値未満である場合、または代表評価値が第２の判定閾値未満である場合は入力データに検出対象が含まれないと判定する。代表評価値は、例えば複数の評価値の最大値とすることができる。あるいは、代表評価値は、複数の評価値の平均値、中央値または最小値としてもよい。第２の判定閾値は、予めの実験により、検出対象を含む入力データに対する代表評価値が分布する範囲の下限値とすることができる。つまり、第２の判定閾値以上の値は、少なくとも代表評価値が検出対象であることを示す値となり、第２の判定閾値未満の値は、少なくとも代表評価値が検出対象でないことを示す値となる。このようにすることで上昇度合いに対する判定閾値に余裕をもたせることができるので検出対象の検出精度が向上する。
【００９２】
次に、本発明の第２の実施形態による対象検出装置が実装されたインターホンについて図を参照しつつ説明する。
本実施形態によるインターホンは、入力された画像から、画像の鮮鋭度が互いに異なる複数の画像を生成することに変えて、入力された画像に対して複数通りに幾何変換を行った複数の画像を生成することにより、情報レベルが互いに異なる複数の画像を生成する。
第１の実施形態で説明したように、インターホンは、少なくとも検出対象が写っている学習用画像を用いて事前学習を行った識別器を用いて、部分画像に検出対象が写っている否かを判定する。または、検出対象が写っている学習用画像と部分画像とのパターンマッチングにより部分画像に検出対象が写っている否かを判定する。一般に、検出精度を高めるために、学習用画像としては、インターホンが撮影した撮影画像に写る検出対象について想定される傾きと同じ程度の傾きで検出対象が写っている画像が多く用いられる。そのため、例えば、画像を回転させて検出対象の傾きを変更すると、回転後の画像における検出対象の傾きは、多くの学習用画像における検出対象の傾きと異なるものとなり、その画像が検出対象の特徴表現に適する程度は低下する。そこで、本実施形態によるインターホンは、情報レベルが互いに異なる複数の画像として、部分画像を複数通りの角度で回転させた複数の画像を生成する。これにより、インターホンは、第１の実施形態と同様に、部分画像から顔を検出する精度の向上を図る。
【００９３】
第２の実施形態によるインターホン１０は、図２に示した第１の実施形態によるインターホン１０と同様に、撮像部１１、出力部１２、インタフェース部１３、記憶部１４及び制御部１５を有する。撮像部１１、出力部１２、インタフェース部１３及び記憶部１４については、第１の実施形態によるインターホン１０と同じであるため、説明を省略する。また、第２の実施形態によるインターホン１０が有する制御部１５は、対象検出装置の例であり、図３に示した第１の実施形態によるインターホン１０が有する制御部１５と同様に、プロセッサ上で動作するソフトウェアにより実装される機能モジュールとして、データ入力部１５０、切り出し部１５１、マルチレベルデータ生成部１５２、評価値算出部１５３、対象判定部１５４及び鳴動制御部１５５を有する。
なお、制御部１５が有するこれらの各部は、独立した集積回路、ファームウェア、マイクロプロセッサなどで構成されてもよい。
データ入力部１５０、切り出し部１５１、評価値算出部１５３、対象判定部１５４及び鳴動制御部１５５については、第１の実施形態によるインターホン１０のデータ入力部１５０、切り出し部１５１、評価値算出部１５３、対象判定部１５４及び鳴動制御部１５５と同じであるため説明を省略し、以下では、マルチレベルデータ生成部１５２について詳細に説明する。
【００９４】
マルチレベルデータ生成部１５２は、マルチレベルデータとして、撮影画像から切り出された各部分画像を、情報レベルが高いほど小さな度合いで幾何変換し、情報レベルが低いほど大きな度合いで幾何変換して複数の個別レベル画像を生成する。そして、マルチレベルデータ生成部１５２は、生成した個別レベル画像を情報レベルと対応付けて評価値算出部１５３に送る。本実施形態によるマルチレベルデータ生成部１５２は、幾何変換した複数のデータとして、情報レベルが高いほど小さい回転角度で情報レベルが低いほど大きい回転角度で部分画像をそれぞれ回転させた複数の個別レベル画像を生成する。これにより、回転後の画像に写っている検出対象の傾きは多くの学習用画像に写っていた検出対象の傾きと異なるものとなり、部分画像が検出対象の特徴表現に適する程度は低下する。部分画像を回転させる回転角度が大きいほど上記程度は低くなり、生成される画像の情報レベルは低くなる。例えば、情報レベルは、1から19まで19段階に定められる。情報レベルが1のときの回転角度は180°に設定され、情報レベルが1大きくなるごとに回転角度は10°小さい値に設定される。また、情報レベルが最も高い値である19のときは、回転させていない元の部分画像が利用される。
【００９５】
以下、図１２に示したフローチャートを参照しつつ、第２の実施形態によるインターホンによる対象検出処理の動作を説明する。このフローチャートは、第２の実施形態によるインターホンにおいて、前述した図１０に示すフローチャートの代りに実行することが可能である。なお、以下に説明する動作のフローは、記憶部１４に記憶され、制御部１５に読み込まれたプログラムに従って、制御部１５により制御される。図１２に示すフローチャートのステップＳ１２０１〜Ｓ１２０２、Ｓ１２０５〜Ｓ１２１１の処理は、図１０に示すフローチャートのステップＳ１００１〜Ｓ１００２、Ｓ１００５〜Ｓ１０１１の処理と同じであるため、説明を省略し、以下では、ステップＳ１２０３〜Ｓ１２０４の処理についてのみ説明する。
【００９６】
ステップＳ１２０３において、制御部１５は、情報レベルを設定する。なお、制御部１５は予め定められた情報レベルを低い側から順に設定し、設定する情報レベルの数だけステップＳ１２０４〜Ｓ１２０７の処理を実行する。
【００９７】
マルチレベルデータ生成部１５２は、部分画像を、ステップＳ１２０３で設定された情報レベルに対応する回転角度に回転させた個別レベル画像を生成し、生成した個別レベル画像を情報レベルと対応付けて評価値算出部１５３に送る（ステップＳ１２０４）。なお、情報レベルが最大値でない場合、マルチレベルデータ生成部１５２は、部分画像をその情報レベルに対応する回転角度に回転させた個別レベル画像を生成して評価値算出部１５３に送る。一方、情報レベルが最大値である場合、マルチレベルデータ生成部１５２は、部分画像をそのまま評価値算出部１５３に送る。
【００９８】
以上説明してきたように、本実施形態によるインターホンは、情報レベルが互いに異なる複数の画像として、撮像部が撮影した撮影画像から切り出した部分画像または撮影画像を複数通りの回転角度に回転させた複数の画像を生成し、生成した各画像から評価値を算出する。そして、インターホンは、算出した各評価値が情報レベルの上昇に応じて上昇する上昇度合いを求め、求めた上昇度合いが、部分画像または撮影画像に顔が写っている場合の上昇度合いの下限値以上である場合、撮影画像に顔が写っていると判定する。これにより、インターホンは、撮影画像から顔を検出する精度を向上することができる。
【００９９】
第２の実施形態における第１の変形例において、マルチレベルデータ生成部は、入力された画像を回転させることに代えて、入力された画像を台形に変換することにより幾何変換を行う。例えば、マルチレベルデータ生成部は、入力された画像の四辺のうち何れか一辺を短くすることにより台形変換を行う。マルチレベルデータ生成部は、情報レベルが高いほど変換後の台形の底辺と上辺の比が１に近く、情報レベルが低いほど変換後の台形の底辺と上辺の比が１から離れた複数のデータを生成する。これにより、変形後の画像に写っている検出対象の形状が本来の形状と異なるものとなり、変形後の画像が検出対象の特徴表現に適する程度は低下する。変換後の台形における底辺と上辺の比が１から離れるほど上記程度は低くなり、生成される画像の情報レベルは低くなる。
あるいは、マルチレベルデータ生成部は、入力された画像を平行四辺形に変換することにより幾何変換を行ってもよい。例えば、マルチレベルデータ生成部は、入力された画像の四辺のうち何れか一辺をその対辺と平行に移動させることにより平行四辺形に変換する。その場合、マルチレベルデータ生成部は、情報レベルが高いほど変換後の平行四辺形の各角度が90°に近く、情報レベルが低いほど変換後の平行四辺形の各角度が90°から離れた複数のデータを生成する。この場合も、変形後の画像に写っている検出対象の形状が本来の形状と異なるものとなり、変形後の画像が検出対象の特徴表現に適する程度は低下する。平行四辺形における各角度が90°から離れるほど上記程度は低くなり、生成される画像の情報レベルは低くなる。
【０１００】
第２の実施形態における第２の変形例において、マルチレベルデータ生成部は、情報レベルが互いに異なる複数のデータとして、幾何変換に相当する、互いに異なる処理を行った複数の特徴量を生成する。この場合、事前学習により決定された、評価値算出部の各弱識別器に入力する特徴量は、評価値算出部でなく、マルチレベルデータ生成部が求める。例えば、特徴量がハールライク特徴量である場合、マルチレベルデータ生成部は、事前学習により決定された各弱識別器に入力するハールライク特徴量に対応する隣接矩形領域ごとに、その隣接矩形領域を回転させて、回転させた隣接矩形領域間の輝度差をその弱識別器に入力するハールライク特徴量として求める。この場合、マルチレベルデータ生成部は、事前学習により決定された各弱識別器に入力するハールライク特徴量に対応する隣接矩形領域ごとに、その隣接矩形領域を回転させる回転角度を0°〜180°の間で段階的に回転させながら複数のハールライク特徴量を求め、情報レベルが互いに異なる複数のデータとして用いる。これにより、入力された画像を回転させてハールライク特徴量を求める場合と同様の効果が得られ、入力された画像を回転させるよりも低負荷にハールライク特徴量を求めることができる。
また、特徴量がＨＯＧ特徴量である場合、マルチレベルデータ生成部は、入力された画像を複数のセルに分割し、セルごとに、セル内の各画素における画素値の勾配方向及び勾配強度を算出し、各勾配方向について各勾配方向の勾配強度の総和を度数としたヒストグラムを求める。そして、マルチレベルデータ生成部は、求めたヒストグラムの各勾配方向について、度数、すなわち各勾配方向の勾配強度の総和を所定の段階だけ循環させたものをＨＯＧ特徴量として求める。マルチレベルデータ生成部は、循環させる段階数を互いに異ならせた複数のＨＯＧ特徴量を求め、情報レベルが互いに異なる複数のデータとして用いる。これにより、部分画像を回転させたときに得られるＨＯＧ特徴量を、部分画像を回転させるよりも低負荷に求めることができる。
なお、これらの場合、図１２のフローチャートのステップＳ１２０４において、マルチレベルデータ生成部は、部分画像に対して、ステップＳ１２０３で設定された情報レベルに対応する特徴量を求め、評価値算出部に送る。そして、ステップＳ１２０５は省略され、ステップＳ１２０６において、評価値算出部は、マルチレベルデータ生成部から受け取った特徴量から評価値を算出する。
【０１０１】
また、マルチレベルデータ生成部は、各部分画像に対して幾何変換を行うことに加えて、第１の実施形態で説明した方法により各部分画像の情報レベルを変更してもよい。これにより、情報レベルが互いに異なる複数のデータの数を多くすることができ、各評価値をより細かく分析することができる。
【０１０２】
また、第１の実施形態における第１〜１２の各変形例を第２の実施形態においても適用することができる。
【０１０３】
次に、本発明の第３の実施形態による対象検出装置が実装された監視システムについて図を参照しつつ説明する。
本実施形態による監視システムは、監視領域への侵入者を検知して警報を発する。この監視システムは、監視装置とセンタ装置を有する。この監視装置は、監視領域を撮影した画像から切り出した部分画像から、情報レベルが互いに異なる複数の個別レベル画像を生成し、生成した各個別レベル画像から評価値を算出する。そして、監視装置は、算出した各評価値が情報レベルの上昇に応じて上昇する上昇度合いを求め、求めた上昇度合いが、部分画像に人体が写っている場合の上昇度合いの下限値以上である場合、撮影画像に人体が写っていると判定する。監視装置は、撮影画像に人体が写っていると判定すると、監視領域に人物が侵入したと判定してセンタ装置に警報を発する。これにより、監視システムは、人体の検出精度の向上を図る。
【０１０４】
図１３は、本実施形態による監視システムの概略構成を示す図である。図１３に示すように、監視システムは、一つ以上の監視装置２０と、監視装置２０と公衆通信回線を通じて接続されるセンタ装置３０を有する。監視装置２０は、監視領域に侵入者を検知すると、公衆通信回線を介して接続されたセンタ装置３０へ、侵入者が検知されたことを示す異常信号を送信する。監視装置２０は、撮像部２１、インタフェース部２２、通信部２３、記憶部２４及び制御部２５を有する。以下、監視装置２０の各部について詳細に説明する。
【０１０５】
撮像部２１は、所定の周期（例えば200ms）で監視領域を撮影するカメラであり、例えば、２次元に配列され、受光した光量に応じた電気信号を出力する光電変換素子（例えば、ＣＣＤセンサ、Ｃ−ＭＯＳなど）と、その光電変換素子上に監視領域の像を結像するための結像光学系を有する。撮像部２１は、インタフェース部２２と接続され、撮影した撮影画像を順次インタフェース部２２へ渡す。撮影画像は、第１の実施形態で説明した撮影画像と同様であるため、説明を省略する。本実施形態では、撮影画像から切り出す部分画像が入力データの例である。
【０１０６】
インタフェース部２２は、撮像部２１と接続されるインタフェース回路、例えばビデオインターフェースあるいはユニバーサル・シリアル・バスといったシリアルバスに準じるインタフェース回路を有する。インタフェース部２２は、制御部２５と例えばバスを介して接続され、撮像部２１から受け取った撮影画像を制御部２５へ送る。
【０１０７】
通信部２３は、監視装置２０を公衆通信回線に接続する通信インタフェース及びその制御回路を有し、例えばバスを介して制御部２５と接続される。通信部２３は、監視領域において侵入者が検知されたことを通知する場合、制御部２５の制御に従って、監視装置２０とセンタ装置３０の間の接続処理を行う。そして、通信部２３は、監視装置２０とセンタ装置３０の間で接続が確立された後、制御部２５から受け取った異常信号をセンタ装置３０に送信する。通信部２３は、異常信号の送信が終わると、監視装置２０とセンタ装置３０の間の接続を開放する処理を行う。
【０１０８】
記憶部２４は、ＲＯＭ、ＲＡＭ等の半導体メモリ、あるいは磁気記録媒体及びそのアクセス装置若しくは光記録媒体及びそのアクセス装置などを有する。記憶部２４は、監視装置２０を制御するためのコンピュータプログラム及び各種データを記憶し、制御部２４との間でこれらの情報を入出力する。なお、コンピュータプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disk Read Only Memory）等のコンピュータ読取可能な記憶媒体から記憶部２４にインストールされてもよい。各種データには顔の参照データが含まれる。
【０１０９】
制御部２５は、対象検出装置の例であり、ＣＰＵ、ＤＳＰ、ＭＣＵ等の少なくとも一つのプロセッサ及びその周辺回路を有する。制御部２５は、インタフェース部２２から受け取った撮影画像を記憶部２４に記憶する。そして、制御部２５は、記憶部２４に記憶した撮影画像を読み出してその撮影画像に人体が含まれるか否かを判定する。
【０１１０】
図１４は、制御部２５の概略構成を示す図である。図１４に示すように制御部２５は、プロセッサ上で動作するソフトウェアにより実装される機能モジュールとして、データ入力部２５０、切り出し部２５１、マルチレベルデータ生成部２５２、評価値算出部２５３、対象判定部２５４及び通知制御部２５５を有する。
なお、制御部２５が有するこれらの各部は、独立した集積回路、ファームウェア、マイクロプロセッサなどで構成されてもよい。
以下、制御部２５の各部について詳細に説明する。
【０１１１】
データ入力部２５０は、記憶部２４に撮影画像が記憶される度に、記憶部２４から撮影画像を読み出し、切り出し部２５１に送る。
【０１１２】
切り出し部２５１は、データ入力部２５０から撮影画像を受け取る度に、撮影画像上の人体のサイズの範囲内で部分画像の切り出し処理を実施する。それ以外の動作については、第１の実施形態による切り出し部１５１と同じであるため説明を省略する。また、マルチレベルデータ生成部２５２については、第１の実施形態によるマルチレベルデータ生成部１５２及び第２の実施形態によるマルチレベルデータ生成部１５２のうちの何れか一方と同じであるため説明を省略する。また、評価値算出部２５３及び対象判定部２５４については、第１の実施形態による評価値算出部１５３及び対象判定部１５４において顔の情報に代えて人体の情報を扱う。それ以外の動作については第１の実施形態による評価値算出部１５３及び対象判定部１５４と同じであるため説明を省略する。
【０１１３】
通知制御部２５５は、対象判定部２５４によりいずれかの部分画像に人体が写っていると判定されると、異常信号を通信部２３を介してセンタ装置３０に送信する。
【０１１４】
以下、図１５に示したフローチャートを参照しつつ、本実施形態による監視装置２０による対象検出処理の動作を説明する。なお、以下に説明する動作のフローは、記憶部２４に記憶され、制御部２５に読み込まれたプログラムに従って、制御部２５により制御される。図１５に示すフローチャートのステップＳ１５０２〜Ｓ１５０９、Ｓ１５１１の処理は、図１０に示すフローチャートのステップＳ１００２〜Ｓ１００９、Ｓ１０１１の処理と同じであるため、説明を省略し、以下では、ステップＳ１５０１、Ｓ１５１０の処理についてのみ説明する。
【０１１５】
ステップＳ１５０１において、制御部２５は、撮像部２１に監視領域を撮影させて、撮影画像をインタフェース部２２を介して取得し、記憶部２４に記憶する。そして、データ入力部２５０は、撮影画像を記憶部２４から読み出し、切り出し部２５１に送る。
【０１１６】
また、ステップＳ１５０９において対象判定部２５４が算出した上昇度合いが判定閾値以上であれば、通知制御部２５５は、異常信号を通信部２３を介してセンタ装置３０に送信する（ステップＳ１５１０）。異常信号が送信されると、制御部２５は、処理をステップＳ１５０１に戻してステップＳ１５０１〜Ｓ１５１１の処理を繰り返す。
また、ステップＳ１５１１において、部分画像を全て切り出している場合も、制御部２５は、処理をステップＳ１５０１に戻してステップＳ１５０１〜Ｓ１５１１の処理を繰り返す。
【０１１７】
以上説明してきたように、本実施形態による監視装置は、監視領域を撮影した画像から切り出した部分画像から、情報レベルが互いに異なる複数の個別レベル画像を生成し、生成した各個別レベル画像から評価値を算出する。そして、監視装置は、算出した各評価値が情報レベルの上昇に応じて上昇する上昇度合いを求め、求めた上昇度合いが、部分画像に人体が写っている場合の上昇度合いの下限値以上である場合、撮影画像に人体が写っていると判定する。これにより、監視システムは、人体の検出精度を向上することができる。
【０１１８】
次に、本発明の第４の実施形態による対象検出装置が実装された監視システムについて図を参照しつつ説明する。
本実施形態による監視システムは、第３の実施形態による監視システムと同様に、監視領域への侵入者を検知して警報を発する。ただし、本実施形態による監視システムでは、監視装置は、監視領域を撮影した画像をセンタ装置へ送信し、センタ装置が、監視領域に人物が侵入したか否かを判定する。
【０１１９】
図１６は、本実施形態による監視システムの概略構成を示す図である。図１６に示すように、監視システムは、一つ以上の監視装置４０と、監視装置４０と公衆通信回線を通じて接続されるセンタ装置５０を有する。
【０１２０】
監視装置４０は、監視領域に侵入した人物を検知すると、公衆通信回線を介して接続されたセンタ装置５０へ、監視領域を撮影した画像を送信する。監視装置４０は、撮像部４１、インタフェース部４２、通信部４３、記憶部４４及び制御部４５を有する。撮像部４１及びインタフェース部４２については、第３の実施形態による監視装置２０の撮像部２１及びインタフェース部２２と同じであるため、説明を省略する。
【０１２１】
通信部４３は、第３の実施形態による監視装置２０の通信部２３と同様に、監視装置４０を公衆通信回線に接続する通信インタフェース及びその制御回路を有し、例えばバスを介して制御部４５と接続される。通信部４３は、監視装置４０が監視領域を監視する場合、制御部４５の制御に従って、監視装置４０とのセンタ装置５０の間の接続処理を行う。そして、通信部４３は、監視装置４０とセンタ装置５０の間で接続が確立された後、撮像部４１が撮像し、記憶部４４に記憶した撮影画像をセンタ装置５０に送信する。
【０１２２】
記憶部４４は、第３の実施形態による監視装置２０の記憶部２４と同様に、ＲＯＭ、ＲＡＭ等の半導体メモリ、あるいは磁気記録媒体及びそのアクセス装置若しくは光記録媒体及びそのアクセス装置などを有する。記憶部４４は、監視装置４０を制御するためのコンピュータプログラム及び各種データを記憶し、制御部４５との間でこれらの情報を入出力する。なお、コンピュータプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読取可能な記憶媒体から記憶部４４にインストールされてもよい。
【０１２３】
制御部４５は、ＣＰＵ、ＤＳＰ、ＭＣＵ等の少なくとも一つのプロセッサ及びその周辺回路を有する。そして、制御部４５は、撮像部４１に撮像され、記憶部４４に記憶された撮影画像を通信部４３を介してセンタ装置５０に送信する。なお、制御部４５は、撮影画像をMPEG（Moving Picture Expert Group）規格等に準拠した圧縮符号化方式を用いて圧縮符号化し、圧縮符号化したデータをセンタ装置５０に送信してもよい。
【０１２４】
センタ装置５０は、監視装置４０から撮影画像を受信すると、受信した画像に人体が写っているか否かを判定することにより、監視領域に人物が侵入したか否かを判定する。センタ装置５０は、通信部５１、表示部５２、インタフェース部５３、記憶部５４及び制御部５５を有する。
【０１２５】
通信部５１は、センタ装置５０を公衆通信回線に接続する通信インタフェース及びその制御回路を有し、例えばバスを介して制御部５５と接続される。通信部５１は、制御部５５の制御に従って、監視装置４０とセンタ装置５０の間の接続処理を行う。そして、通信部５１は、監視装置４０とセンタ装置５０の間で接続が確立された後、監視装置４０から撮影画像を受信すると、受信した撮影画像を記憶部５４に記憶する。
【０１２６】
表示部５２は、液晶ディスプレイ、タッチパネルディスプレイなどの表示デバイスで構成され、インタフェース部５３を介して制御部５５から受け取った各種情報等を表示して、利用者へ通知する。
【０１２７】
インタフェース部５３は、表示部５２と接続されるインタフェース回路、例えばビデオインターフェースあるいはユニバーサル・シリアル・バスといったシリアルバスに準じるインタフェース回路を有する。インタフェース部５３は、制御部５５と例えばバスを介して接続され、制御部５５から受け取った各種情報を表示部５２に出力する。
【０１２８】
記憶部５４は、ＲＯＭ、ＲＡＭ等の半導体メモリ、あるいは磁気記録媒体及びそのアクセス装置若しくは光記録媒体及びそのアクセス装置などを有する。記憶部５４は、センタ装置５０を制御するためのコンピュータプログラム及び各種データを記憶し、制御部５５との間でこれらの情報を入出力する。なお、コンピュータプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読取可能な記憶媒体から記憶部５４にインストールされてもよい。各種データには人体の参照データが含まれる。
【０１２９】
制御部５５は、対象検出装置の例であり、ＣＰＵ、ＤＳＰ、ＭＣＵ等の少なくとも一つのプロセッサ及びその周辺回路を有する。そして、制御部５５は、通信部５１が監視装置４０から受信した撮影画像に人体が含まれるか否かを判定する。なお、監視装置４０が、撮影画像を圧縮符号化したデータを送信している場合、制御部５５は、受信したデータを撮影画像に復号し、復号した撮影画像に人体が含まれるか否かを判定する。
【０１３０】
図１７は、制御部５５の概略構成を示す図である。図１７に示すように制御部５５は、プロセッサ上で動作するソフトウェアにより実装される機能モジュールとして、データ入力部５５０、切り出し部５５１、マルチレベルデータ生成部５５２、評価値算出部５５３、対象判定部５５４及び表示制御部５５５を有する。なお、制御部５５が有するこれらの各部は、独立した集積回路、ファームウェア、マイクロプロセッサなどで構成されてもよい。
【０１３１】
データ入力部５５０は、通信部５１が監視装置４０から撮影画像を受信して記憶部５４に記録する度に、記憶部５４から撮影画像を読み出し、切り出し部５５１に送る。切り出し部５５１、マルチレベルデータ生成部５５２、評価値算出部５５３及び対象判定部５５４は、第３の実施形態による監視装置２０の切り出し部２５１、マルチレベルデータ生成部２５２、評価値算出部２５３及び対象判定部２５４と同じであるため、説明を省略する。
【０１３２】
表示制御部５５５は、対象判定部５５４により部分画像に人体が写っていると判定されたとき、監視装置４０の監視領域に人物が侵入した旨をインタフェース部５３を介して表示部５２に表示させる。
【０１３３】
以下、図１８に示したフローチャートを参照しつつ、本実施形態によるセンタ装置５０による対象検出処理の動作を説明する。なお、以下に説明する動作のフローは、記憶部５４に記憶され、制御部５５に読み込まれたプログラムに従って、制御部５５により制御される。図１８に示すフローチャートのステップＳ１８０２〜Ｓ１８０９、Ｓ１８１１の処理は、図１０に示すフローチャートのステップＳ１００２〜Ｓ１００９、Ｓ１０１１の処理と同じであるため、説明を省略し、以下では、ステップＳ１８０１、Ｓ１８１０の処理についてのみ説明する。
【０１３４】
ステップＳ１８０１において、データ入力部５５０は、通信部５１が監視装置４０から受信して記憶部５４に記憶した撮影画像を読み出し、切り出し部５５１に送る。
【０１３５】
また、ステップＳ１８０９において対象判定部５５４が算出した上昇度合いが判定閾値以上であれば、表示制御部５５５は、監視装置４０の監視領域に人物が侵入した旨をインタフェース部５３を介して表示部５２に表示させて、管理者に通知する（ステップＳ１８１０）。人物が侵入した旨を表示部５２に表示させると、制御部５５は、処理をステップＳ１８０１に戻してステップＳ１８０１〜Ｓ１８１１の処理を繰り返す。
また、ステップＳ１８１１において、部分画像を全て切り出している場合も、制御部５５は、処理をステップＳ１８０１に戻してステップＳ１８０１〜Ｓ１８１１の処理を繰り返す。
【０１３６】
以上説明してきたように、本実施形態によるセンタ装置は、監視装置から受信した撮影画像から切り出した部分画像から、情報レベルが互いに異なる複数の個別レベル画像を生成し、生成した各個別レベル画像から評価値を算出する。そして、センタ装置は、算出した各評価値が情報レベルの上昇に応じて上昇する上昇度合いを求め、求めた上昇度合いが、部分画像に人体が写っている場合の上昇度合いの下限値以上である場合、撮影画像に人体が写っていると判定する。これにより、監視システムは、人体の検出精度を向上することができる。
【０１３７】
なお、監視装置とセンタ装置の機能分担は、第３の実施形態または第４の実施形態による監視システムの例に限られない。切り出し部、マルチレベルデータ生成部、評価値算出部及び対象判定部のそれぞれを監視装置とセンタ装置の何れに配置するかは適宜変更可能である。
【０１３８】
次に、本発明の第５の実施形態による対象検出装置が実装された悲鳴センサーについて図を参照しつつ説明する。
本実施形態による悲鳴センサーは、悲鳴の発生の有無を監視する監視空間における音から生成した音響信号から有音区間の信号を切り出し、切り出した信号から、情報レベルが互いに異なる複数の信号を生成し、生成した各信号から悲鳴らしさの度合いを表す評価値を算出する。そして、悲鳴センサーは、算出した各評価値が情報レベルの上昇に応じて上昇する上昇度合いを求め、求めた上昇度合いが、音響信号に悲鳴が含まれる場合の上昇度合いの下限値以上である場合、音響信号に悲鳴が含まれると判定する。つまり、本実施形態による悲鳴センサーは、入力データを時系列信号である音響信号とし、検出対象を悲鳴とする。これにより、悲鳴センサーは、監視空間で発生した音から悲鳴を検出する精度の向上を図る。
【０１３９】
図１９は、本実施形態による悲鳴センサーの概略構成を示す図である。悲鳴センサー６０は、図１９に示すように、集音部６１、インタフェース部６２、通信部６３、記憶部６４及び制御部６５を有する。以下、悲鳴センサー６０の各部について詳細に説明する。
【０１４０】
集音部６１は、監視空間で発生した音を集音できる位置に設置される。集音部６１は、マイクロフォン、増幅器及びＡ／Ｄ 変換器等を有し、監視空間における音をデジタル信号である音響信号に変換する電気回路である。集音部６１は、インタフェース部６２と接続され、音響信号をインタフェース部６２に出力する。なお、監視空間で悲鳴が発せられたときに出力される音響信号の音量が、基準音圧である20μPaを基準として70〜100dBの範囲内となるように、増幅器の増幅率は設定される。
【０１４１】
インタフェース部６２は、集音部６１と接続されるインタフェース回路、例えばオーディオインターフェースあるいはユニバーサル・シリアル・バスといったシリアルバスに準じるインタフェース回路を有する。インタフェース部６２は、制御部６５と例えばバスを介して接続され、集音部６１から受け取った音響信号を制御部６５へ送る。
【０１４２】
通信部６３は、外部機器等に接続する通信インタフェース及びその制御回路を有し、例えばバスを介して制御部６５と接続される。通信部６３は、監視空間において悲鳴が検知されたことを通知する場合、制御部６５の制御に従って、悲鳴センサー６０と外部機器の間の接続処理を行う。そして、通信部６３は、悲鳴センサー６０と外部機器の間で接続が確立された後、制御部６５から受け取った異常信号を外部機器に送信する。通信部６３は、異常信号の送信が終わると、悲鳴センサー６０と外部機器の間の接続を開放する処理を行う。
【０１４３】
記憶部６４は、ＲＯＭ、ＲＡＭ等の半導体メモリを有する。記憶部６４は、悲鳴センサー６０を制御するためのコンピュータプログラム及び各種データを記憶し、制御部６５との間でこれらの情報を入出力する。各種データには悲鳴の参照データが含まれる。
【０１４４】
制御部６５は、対象検出装置の例であり、ＣＰＵ、ＤＳＰ、ＭＣＵ等の少なくとも一つのプロセッサ及びその周辺回路を有する。制御部６５は、インタフェース部６２から受け取った音響信号を記憶部６４に記憶する。そして、制御部６５は、記憶部６４に記憶した音響信号を読み出してその音響信号に悲鳴が含まれるか否かを判定する。
【０１４５】
図２０は、制御部６５の概略構成を示す図である。図２０に示すように制御部６５は、プロセッサ上で動作するソフトウェアにより実装される機能モジュールとして、データ入力部６５０、切り出し部６５１、マルチレベルデータ生成部６５２、評価値算出部６５３、対象判定部６５４及び通知制御部６５５を有する。
なお、制御部６５が有するこれらの各部は、独立した集積回路、ファームウェア、マイクロプロセッサなどで構成されてもよい。
以下、制御部６５の各部について詳細に説明する。
【０１４６】
データ入力部６５０は、記憶部６４から音響信号を読み出し、切り出し部６５１に送る。
【０１４７】
切り出し部６５１は、データ入力部６５０から取得した音響信号から悲鳴の検出処理の対象とする有音区間の信号を順次切り出し、切り出した有音区間の信号をマルチレベルデータ生成部６５２に送る。以下、切り出し部６５１が切り出した有音区間の信号を部分音響信号と称する。本実施形態では部分音響信号が入力データの例である。なお、切り出し部６５１は、集音部６１が集音した音響信号を所定のフレーム周期ごとに、順次所定のフレーム長を持つフレーム単位でパワーを算出し、パワー閾値以上のパワーを有するフレームが継続長閾値以上連続して検出された区間の信号を部分音響信号として順次切り出す。例えば、フレーム長は20msec、フレーム周期は10msec、パワー閾値は70dB、継続長閾値は20フレームとすることができる。なお、この場合、連続する部分音響信号同士をオーバーラップさせて切り出してもよい。
【０１４８】
マルチレベルデータ生成部６５２は、マルチレベルデータを生成し、マルチレベルデータを情報レベルと対応付けて評価値算出部６５３に送る。本実施形態によるマルチレベルデータ生成部６５２は、入力データである音響信号から切り出された部分音響信号から、情報レベルが互いに異なる信号（以下、個別レベル音響信号と称する）を複数生成し、元の部分音響信号及び生成した個別レベル音響信号をマルチレベルデータとして生成する。マルチレベルデータ生成部６５２は、部分音響信号に白色雑音を重畳して信号上の音の明瞭度を低くすることにより個別レベル音響信号を生成する。
本実施形態によるマルチレベルデータ生成部６５２は、マルチレベルデータとして、情報レベルが高いほど音の明瞭度が高く、情報レベルが低いほど音の明瞭度が低い、音の明瞭度が互いに異なる複数の信号を生成する。例えば、マルチレベルデータ生成部６５２は、部分音響信号に、情報レベルが高いほど少ない量の白色雑音を、情報レベルが低いほど多い量の白色雑音をそれぞれ重畳することにより複数の個別レベル音響信号を生成する。例えば、マルチレベルデータ生成部６５２は、重畳する白色雑音を、基準音圧を基準として、5dB、10dB、15dB、…、70dBと順次変更して複数の個別レベル音響信号を生成する。重畳する白色雑音の量が多いほど、ＳＮ比が低くなって音の明瞭度が低くなるので、その個別レベル音響信号が悲鳴の特徴表現に適する程度は低くなって情報レベルは低くなる。例えば、情報レベルは、1から15まで15段階に定められる。そして、情報レベルが1のときに重畳する白色雑音は70dBに設定され、情報レベルが1大きくなるごとに5dB小さい値に設定される。情報レベルが最も高い値である15のときは、白色雑音が重畳されていない元の部分音響信号が利用される。
【０１４９】
評価値算出部６５３は、マルチレベルデータに含まれるデータごとに、検出対象らしさの度合いを表す評価値を算出し、各評価値を情報レベルと対応付けて対象判定部６５４に送る。本実施形態による評価値算出部６５３は、マルチレベルデータ生成部６５２から受け取った各信号をそれぞれフレーム分析して悲鳴の識別に有用な特徴量（以下、悲鳴特徴量と称する）を抽出する。なお、評価値算出部６５３は、悲鳴特徴量として、悲鳴語尾の周波数特徴量を表すスペクトル包絡のパラメータを抽出する。本実施形態では、スペクトル包絡のパラメータとして、８次のＬＰＣ（Linear Predictive Coding）ケプストラムを用いる。ＬＰＣケプストラムは、線形予測法によりモデル化したケプストラムである。評価値算出部６５３は、マルチレベルデータ生成部６５２から受け取った信号を離散フーリエ変換により周波数変換し、線形予測法によりＬＰＣ係数を求め、求めたＬＰＣ係数を所定の再帰式により変換してＬＰＣケプストラム係数を算出する。０次成分を含めた８次のＬＰＣケプストラムは９つの係数からなり、各信号には音声フレームが20フレームずつ含まれるため、各悲鳴特徴量は、９×20次元の特徴ベクトルとなる。
評価値算出部６５３は、悲鳴の参照データとして９×20次元の悲鳴特徴量を用いたリアルアダブースト識別器を有する。なお、評価値算出部６５３は、語尾の母音が/a/である悲鳴らしさの度合いを表す評価値を出力する識別器と、語尾の母音が/e/である悲鳴らしさの度合いを表す評価値を出力する識別器と、語尾の母音が/o/である悲鳴らしさの度合いを表す評価値を出力する識別器とを有する。各識別器は、複数の弱識別器と、各弱識別器の判定結果を統合して判定する強識別器とから構成される。各弱識別器には、悲鳴特徴量内の特定の要素がそれぞれ入力され、各弱識別器は、入力された要素に基づいて、対応する部分音響信号に、その識別器に対応する悲鳴の語尾の母音が含まれる可能性が高いほど高く、可能性が低いほど低い値を出力する。一方、強識別器は、各弱識別器による出力値の総和を評価値として出力する。
【０１５０】
なお、９×20次元の悲鳴特徴量内のどの要素を各弱識別器に入力するかは、その悲鳴語尾の母音を含む複数の学習用悲鳴音響信号と、その悲鳴語尾の母音を含まない複数の学習用非悲鳴音響信号とから算出された悲鳴特徴量を用いた事前学習により決定される。学習手順は第１の実施形態と同様であるため、説明を省略する。事前学習により決定された各弱識別器に入力する悲鳴特徴量内の要素を表す情報と、各弱識別器の出力を表す情報とは、悲鳴の参照データとして記憶部６４に記憶される。
【０１５１】
各識別器により出力される評価値は、入力された悲鳴特徴量が特徴量空間において識別境界に対してその悲鳴の語尾側の領域に位置するときに正値となり、その悲鳴の語尾以外の語尾側の領域に位置するときに負値となり、その位置が識別境界から遠いほどその絶対値は大きくなり、近いほど絶対値は小さくなる。
【０１５２】
対象判定部６５４は、マルチレベルデータに含まれる各データごとに算出した評価値が情報レベルの上昇に応じて上昇する上昇度合いを求め、求めた上昇度合いが検出対象についての上昇度合いを表すか否かにより、入力データに検出対象が含まれるか否かを判定し、判定結果を出力する。本実施形態による対象判定部６５４は、元の部分音響信号及び各個別レベル音響信号から評価値算出部６５３が算出した評価値について上昇度合いを算出してその上昇度合いを予め設定した判定閾値と比較する。そして、対象判定部６５４は、何れかの母音についての上昇度合いが判定閾値以上であれば部分音響信号に悲鳴が含まれると判定し、全ての上昇度合いが判定閾値未満であれば部分音響信号に悲鳴が含まれないと判定する。なお、判定閾値として、入力データに検出対象が含まれる場合の上昇度合いの下限値が設定される。例えば、事前の実験により悲鳴が含まれる複数のテスト用悲鳴音響信号に対して算出された評価値の上昇度合いと悲鳴が含まれない複数のテスト用非悲鳴音響信号に対して算出された評価値の上昇度合いに基づくこれらを識別可能な値を判定閾値とすることができる。その場合、例えば、テスト用悲鳴音響信号に対して算出された評価値の上昇度合いの平均値と、テスト用非悲鳴音響信号に対して算出された評価値の上昇度合いの平均値との平均値を判定閾値とする。または、テスト用非悲鳴音響信号に対して算出された評価値の上昇度合いの最大値、もしくはテスト用悲鳴音響信号に対して算出された評価値の上昇度合いの最小値を判定閾値としてもよい。評価値の上昇度合いの算出方法は、第１の実施形態で説明した算出方法と同様であるため、説明を省略する。
なお、対象判定部６５４は、判定精度を向上させるために、評価値の上昇度合いが判定閾値以上の部分音響信号が複数連続することを条件とすることもでき、または評価値の上昇度合いが判定閾値以上の部分音響信号が同一母音について複数連続することを条件とすることもできる。
【０１５３】
通知制御部６５５は、対象判定部６５４により部分音響信号に悲鳴が含まれると判定されると、異常信号を通信部６３を介して外部機器に送信する。
【０１５４】
以下、図２１に示したフローチャートを参照しつつ、本実施形態による悲鳴センサー６０による対象検出処理の動作を説明する。なお、以下に説明する動作のフローは、記憶部６４に記憶され、制御部６５に読み込まれたプログラムに従って、制御部６５により制御される。
【０１５５】
制御部６５は、集音部６１に監視空間における音を集音させて、音響信号をインタフェース部６２を介して取得し、記憶部６４に記憶する。そして、データ入力部６５０は、音響信号を記憶部６４から読み出し、切り出し部６５１に送る（ステップＳ２１０１）。次に、切り出し部６５１は、取得した音響信号に有音区間が存在するか否かを判定し（ステップＳ２１０２）、有音区間が存在するまで（ステップＳ２１０２のＮＯ）、ステップＳ２１０１〜Ｓ２１０２の処理を繰り返す。一方、取得した音響信号に有音区間が存在する場合（ステップＳ２１０２のＹＥＳ）、切り出し部６５１は、その有音区間の信号を切り出して部分音響信号を生成し、マルチレベルデータ生成部６５２に送る（ステップＳ２１０３）。
【０１５６】
次に、制御部６５は、情報レベルを設定する（ステップＳ２１０４）。なお、制御部６５は予め定められた情報レベルを低い方から順に設定し、設定する情報レベルの数だけステップＳ２１０４〜Ｓ２１０８の処理を実行する。
【０１５７】
マルチレベルデータ生成部６５２は、ステップＳ２１０４で設定された情報レベルに対応する個別レベル音響信号を生成し、生成した個別レベル音響信号を情報レベルと対応付けて評価値算出部６５３に送る（ステップＳ２１０５）。なお、情報レベルが最大値でない場合、マルチレベルデータ生成部６５２は、その情報レベルに対応する量の白色雑音を部分音響信号に重畳した個別レベル音響信号を評価値算出部６５３に送る。一方、情報レベルが最大値である場合、マルチレベルデータ生成部６５２は、部分音響信号をそのまま評価値算出部６５３に送る。
【０１５８】
次に、評価値算出部６５３は、マルチレベルデータ生成部６５２から受け取った個別レベル音響信号から悲鳴特徴量を抽出する（ステップＳ２１０６）。次に、評価値算出部６５３は、抽出した悲鳴特徴量から評価値を算出し、算出した評価値を情報レベルと対応付けて対象判定部６５４に送る（ステップＳ２１０７）。
次に、制御部６５は、全ての情報レベルについてステップＳ２１０４〜Ｓ２１０７の処理を実行したか否かを判定する（ステップＳ２１０８）。全ての情報レベルについてステップＳ２１０４〜Ｓ２１０７の処理を実行していなければ（ステップＳ２１０８のＮＯ）、制御部６５は、処理をステップＳ２１０４に戻してステップＳ２１０４〜Ｓ２１０７の処理を繰り返す。一方、全ての情報レベルについてステップＳ２１０４〜Ｓ２１０７の処理を実行していれば（ステップＳ２１０８のＹＥＳ）、対象判定部６５４は、悲鳴の語尾の母音ごとに、それまでに評価値算出部６５３から受け取った評価値について情報レベルの上昇に応じて上昇する上昇度合いを算出する（ステップＳ２１０９）。
次に、対象判定部６５４は、算出した上昇度合いを判定閾値と比較する（ステップＳ２１１０）。全ての母音についての上昇度合いが判定閾値未満であれば（ステップＳ２１１０のＮＯ）、制御部６５は、処理をステップＳ２１０１に戻してステップＳ２１０１〜Ｓ２１１１の処理を繰り返す。一方、何れかの母音についての上昇度合いが判定閾値以上であれば（ステップＳ２１１０のＹＥＳ）、通知制御部６５５は、異常信号を通信部６３を介して外部機器に送信する（ステップＳ２１１１）。異常信号が送信されると、制御部６５は、処理をステップＳ２１０１に戻してステップＳ２１０１〜Ｓ２１１１の処理を繰り返す。
【０１５９】
以上説明してきたように、本実施形態による悲鳴センサーは、監視空間における音から生成した音響信号から切り出した部分音響信号から、情報レベルが互いに異なる複数の信号を生成し、生成した各信号から評価値を算出する。そして、算出した各評価値が情報レベルの上昇に応じて上昇する上昇度合いを求め、求めた上昇度合いが、音響信号に悲鳴が含まれる場合の上昇度合いの下限値以上である場合、音響信号に悲鳴が含まれると判定する。これにより、悲鳴センサーは、監視空間における音から悲鳴を検出する精度を向上することができる。
【０１６０】
第５の実施形態における第１の変形例において、評価値算出部は、悲鳴特徴量としてＬＰＣケプストラムの代わりにＬＰＣを用いる。あるいは、評価値算出部は、悲鳴特徴量としてケプストラムに対して人間の周波数知覚特性を考慮した重み付けをした特徴量であるＭＦＣＣ（Mel-frequency cepstral coefficients）を用いてもよい。
【０１６１】
第５の実施形態における第２の変形例において、マルチレベルデータ生成部は、音の明瞭度が互いに異なる複数の信号として、入力された信号に、情報レベルが高いほど通過帯域が広く、情報レベルが低いほど通過帯域が狭いバンドパスフィルタをそれぞれ適用させた複数の信号を生成する。この場合、例えば、悲鳴センサーは、通過帯域を設定可能なバンドパスフィルタを有する。マルチレベルデータ生成部は、バンドパスフィルタの通過帯域の広さを複数通りに変更し、通過帯域の広さがそれぞれ異なるバンドパスフィルタに部分音響信号を通過させることにより、音の明瞭度が互いに異なる複数の信号を生成する。バンドパスフィルタの通過帯域が狭いほど生成される信号の音の明瞭度は低くなり、通過帯域が広いほどその音の明瞭度は高くなる。
あるいは、マルチレベルデータ生成部は、音の明瞭度が互いに異なる複数の信号として、情報レベルが高いほど入力された信号の振幅が大きく、情報レベルが低いほど入力された信号の振幅が小さくなるように、入力された信号の振幅をそれぞれ減衰させた複数の信号を生成してもよい。この場合、マルチレベルデータ生成部は、例えば、入力された信号の振幅を0.5倍、0.25倍、0.125倍、…と減衰させることにより、音の明瞭度が互いに異なる複数の信号を生成する。振幅が小さくなるように減衰させるほど生成される信号の音の明瞭度は低くなる。
あるいは、マルチレベルデータ生成部は、音の明瞭度が互いに異なる複数の信号として、情報レベルが高いほど入力された信号の振幅が小さく、情報レベルが低いほど入力された信号の振幅が大きくなるように、入力された信号の振幅をそれぞれ増幅させてクリッピングを生じさせた複数の信号を生成してもよい。この場合、マルチレベルデータ生成部は、例えば、入力された信号の振幅を1.2倍、1.4倍、1.6倍、…、5倍と増幅させて意図的にクリッピングを発生させることにより、音の明瞭度が互いに異なる複数の信号を生成する。振幅を大きく増幅させるほどクリッピングの発生度合いが大きくなって生成される信号の音の明瞭度は低くなる。
【０１６２】
あるいは、マルチレベルデータ生成部は、情報レベルが互いに異なる複数の信号として、入力された信号を、情報レベルが高いほど信号の値の取り得る範囲を分割する段階数を多くし、情報レベルが低いほどその段階数を少なくしてそれぞれ量子化した複数のデータを生成してもよい。この場合、マルチレベルデータ生成部は、例えば、65536段階（16ビット）で表現された信号の振幅の量子化の段階数を2000段階、4000段階、6000段階、…、64000段階と変化させることにより、情報レベルが互いに異なる複数の信号を生成する。段階数が少ないほどその信号が悲鳴の特徴を表現可能な程度が低くなるのでその情報レベルは低くなり、段階数が多いほど情報レベルは高くなる。
あるいは、マルチレベルデータ生成部は、情報レベルが互いに異なる複数の信号として、入力された信号を、情報レベルが高いほど高いサンプリング周波数で、情報レベルが低いほど低いサンプリング周波数でそれぞれサンプリングした複数のデータを生成してもよい。その場合、マルチレベルデータ生成部は、部分音響信号をリサンプリングしてサンプリング周波数を変更する。例えば、集音部がマイクロフォンから取得した音を16kHzでサンプリングして音響信号を生成している場合、マルチレベルデータ生成部は、部分音響信号を8kHz、4kHz、2kHz、1kHzのサンプリング周波数でリサンプリングすることにより、情報レベルが互いに異なる複数の信号を生成する。リサンプリング時のサンプリング周波数が低いほどその信号が悲鳴の特徴を表現可能な程度が低くなるのでその情報レベルは低くなり、サンプリング周波数が高いほどその情報レベルは高くなる。
【０１６３】
第５の実施形態における第３の変形例において、第１の実施形態における第４の変形例と同様に、マルチレベルデータ生成部は、情報レベルが互いに異なる複数のデータとして、情報レベルが高いほどマスキング度合いを低くし、情報レベルが低いほどマスキング度合いを高くした複数のデータを生成する。この場合、マルチレベルデータ生成部は、入力された信号の時間軸方向の特定位置を中心に所定時間幅の範囲を設定し、設定した範囲内の信号値を固定値に置換する。マルチレベルデータ生成部は、設定する範囲の時間幅を複数通りに変更することにより、情報レベルが互いに異なる複数の信号を生成する。設定する範囲の時間幅が大きいほどその信号が悲鳴の特徴表現に適する程度が低くなるのでその情報レベルは低くなり、設定する範囲の時間幅が小さいほどその情報レベルは高くなる。なお、情報レベルが最も高い信号として、設定する範囲の時間幅が0の信号、すなわち元の信号を利用することができる。
【０１６４】
第５の実施形態における第４の変形例において、マルチレベルデータ生成部は、検出対象についての特徴量を生成し、その特徴量の分析レベルを互いに異ならせた複数のデータを生成し、情報レベルが互いに異なる複数のデータとして用いる。この場合、事前学習により決定された、評価値算出部の各弱識別器に入力する特徴量は、評価値算出部でなく、マルチレベルデータ生成部が求め、マルチレベルデータ生成部は、求めた特徴量の分析レベルを複数通りに変更する。
例えば、マルチレベルデータ生成部は、分析レベルを互いに異ならせた複数のデータとして、部分音響信号に対して求めるＬＰＣケプストラムについて、情報レベルが高いほど分析次数を高くし、情報レベルが低いほど分析次数を低くした複数のデータを生成する。その場合、マルチレベルデータ生成部は、部分音響信号に対して１次、２次、３次、…、８次のＬＰＣケプストラムをそれぞれ求める。評価値算出部は、各次数のＬＰＣケプストラムから、それぞれ評価値を算出する。なお、何れの次数のＬＰＣケプストラムを求めた場合も、評価値算出部の識別器に入力する特徴ベクトルの要素数は変更しないものとし、ＬＰＣケプストラム係数が求められていない要素には、小さいランダム値を設定する。ＬＰＣケプストラムの次数が小さいほど求められる特徴量の情報レベルは低くなり、次数が大きいほどその情報レベルは高くなる。
あるいは、マルチレベルデータ生成部は、分析レベルを互いに異ならせた複数のデータとして、８次のＬＰＣケプストラム係数のそれぞれに、情報レベルが高いほど大きく、情報レベルが低いほど小さい1以下の正の係数α（0＜α≦1.0）をそれぞれ乗じた複数のデータを生成してもよい。マルチレベルデータ生成部は、係数αを例えば0.1、0.2、0.3、…、1.0と、予め設定された範囲で複数通りに変更する。αが小さいほど悲鳴の特徴が失われていくため求められる特徴量の情報レベルは低くなり、逆にαが大きいほどその情報レベルは高くなる。
【０１６５】
これらの場合、図２１のフローチャートのステップＳ２１０５において、マルチレベルデータ生成部は、部分音響信号から、８次のＬＰＣケプストラム係数を求め、８次のＬＰＣケプストラム係数の分析レベルをステップＳ２１０４で設定された情報レベルにあわせて変更して、評価値算出部に送る。そして、ステップＳ２１０６は省略され、ステップＳ２１０７において、評価値算出部は、マルチレベルデータ生成部から受け取った８次のＬＰＣケプストラム係数から評価値を算出する。
このように、分析レベルが互いに異なる特徴量を求めて各特徴量から評価値を算出し、評価値が分析レベルの上昇に応じて上昇する上昇度合いに基づいて音響信号に悲鳴が含まれるか否かを判定することによっても、悲鳴の検出精度を向上することができる。
【０１６６】
第５の実施形態における第５の変形例において、評価値算出部は、リアルアダブースト識別器を用いて評価値を算出する代わりに、ＨＭＭ（Hidden Markov Model）を用いて評価値を算出する。その場合、悲鳴センサーは、悲鳴の語尾ごとに、その悲鳴の語尾の母音を含む複数の学習用悲鳴音響信号について悲鳴特徴量を予め抽出し、ＨＭＭを学習しておく。そして、評価値算出部は、部分音響信号から生成した悲鳴特徴量をそれぞれの悲鳴の語尾についてのＨＭＭに入力し、その出力をそれぞれの悲鳴の語尾についての評価値とする。
【０１６７】
第５の実施形態における第６の変形例において、評価値算出部は、機械学習を行った識別器により評価値を算出する代わりに、パターンマッチングにより評価値を算出する。この場合、制御部は、悲鳴の語尾ごとに、その悲鳴の語尾の母音を含む複数の学習用悲鳴音響信号から悲鳴特徴量を抽出し、これらに平均化処理等を実施した代表悲鳴特徴量を予め生成して参照データとして記憶部に記憶しておく。評価値算出部は、部分音響信号から生成した悲鳴特徴量と、参照データとして記憶しておいた代表悲鳴特徴量との距離値を求め、求めた距離値の逆数を評価値として出力する。
【０１６８】
また、第１の実施形態における第６、９〜１２の各変形例を第５の実施形態においても適用することができる。
また、第４の実施形態による監視システムのように、悲鳴センサーと接続するセンタ装置を設けて、悲鳴センサーは、音響信号をセンタ装置へ送信し、センタ装置が受信した音響信号に悲鳴が含まれるか否かを判定してもよい。あるいは、切り出し部、マルチレベルデータ生成部、評価値算出部及び対象判定部のそれぞれを悲鳴センサーとセンタ装置の何れかに任意に配置するように構成してもよい。
【０１６９】
次に、本発明の第６の実施形態による対象検出装置が実装された人体センサーについて図を参照しつつ説明する。
本実施形態による人体センサーは、監視領域に電磁波を送信して得られる反射波に含まれるドップラ成分のみを抽出し、ドップラ信号とする。人体センサーは、ドップラ信号から切り出した信号から、情報レベルが互いに異なる複数の信号を生成し、生成した各信号から評価値を算出する。そして、人体センサーは、算出した各評価値が情報レベルの上昇に応じて上昇する上昇度合いを求め、求めた上昇度合いが、ドップラ信号が人体の移動に起因する場合の上昇度合いの下限値以上である場合、ドップラ信号が人体の移動に起因するものと判定する。つまり、本実施形態による人体センサーは、入力データを時系列信号であるドップラ信号とし、検出対象を人体とする。これにより、人体センサーは、人体の検出精度の向上を図る。
【０１７０】
図２２は、本実施形態による人体センサーの概略構成を示す図である。人体センサー７０は、図２２に示すように、信号取得部７１、インタフェース部７２、通信部７３、記憶部７４及び制御部７５を有する。以下、人体センサー７０の各部について詳細に説明する。
【０１７１】
信号取得部７１は、送信器、受信器、ミキサー、アンプ及びＡ／Ｄ変換器を備え、監視領域内の物体の移動により生じるドップラ信号を取得する電気回路である。信号取得部７１は、送信器によりマイクロ波帯またはミリ波帯の送信波を監視領域に送り、受信器によりその反射波を受ける。そして、信号取得部７１は、ミキサーにより送信波と反射波をミキシングして反射波に含まれるドップラ成分のみを抽出し、抽出したドップラ成分の信号をアンプにより増幅し、Ａ／Ｄ 変換器によりサンプリングしてデジタル化して、ドップラ信号とする。信号取得部７１は、インタフェース部７２と接続され、ドップラ信号をインタフェース部７２に出力する。
【０１７２】
インタフェース部７２は、信号取得部７１と接続されるインタフェース回路、例えばユニバーサル・シリアル・バス等のシリアルバスに準じるインタフェース回路を有する。インタフェース部７２は、制御部７５と例えばバスを介して接続され、信号取得部７１から受け取ったドップラ信号を制御部７５へ送る。
【０１７３】
通信部７３は、外部機器等に接続する通信インタフェース及びその制御回路を有し、例えばバスを介して制御部７５と接続される。通信部７３は、監視領域において人体が検知されたことを通知する場合、制御部７５の制御に従って、人体センサー７０と外部機器の間の接続処理を行う。そして、通信部７３は、人体センサー７０と外部機器の間で接続が確立された後、制御部７５から受け取った異常信号を外部機器に送信する。通信部７３は、異常信号の送信が終わると、人体センサー７０と外部機器の間の接続を開放する処理を行う。
【０１７４】
記憶部７４は、ＲＯＭ、ＲＡＭ等の半導体メモリを有する。記憶部７４は、人体センサー７０を制御するためのコンピュータプログラム及び各種データを記憶し、制御部７５との間でこれらの情報を入出力する。各種データには人体の参照データが含まれる。
【０１７５】
制御部７５は、対象検出装置の例であり、ＣＰＵ、ＤＳＰ、ＭＣＵ等の少なくとも一つのプロセッサ及びその周辺回路を有する。制御部７５は、インタフェース部７２から受け取ったドップラ信号を記憶部７４に記憶する。そして、制御部７５は、記憶部７４に記憶したドップラ信号を読み出してそのドップラ信号が人体の移動に起因するものか否かを判定する。
【０１７６】
図２３は、制御部７５の概略構成を示す図である。図２３に示すように制御部７５は、プロセッサ上で動作するソフトウェアにより実装される機能モジュールとして、データ入力部７５０、切り出し部７５１、マルチレベルデータ生成部７５２、評価値算出部７５３、対象判定部７５４及び通知制御部７５５を有する。
なお、制御部７５が有するこれらの各部は、独立した集積回路、ファームウェア、マイクロプロセッサなどで構成されてもよい。
以下、制御部７５の各部について詳細に説明する。
【０１７７】
データ入力部７５０は、記憶部７４からドップラ信号を読み出し、切り出し部７５１に送る。
【０１７８】
切り出し部７５１は、データ入力部７５０から取得したドップラ信号から検出処理の対象とする区間の信号を順次切り出し、切り出した区間の信号をマルチレベルデータ生成部７５２に送る。以下、切り出し部７５１が切り出した区間の信号を部分ドップラ信号と称する。本実施形態では部分ドップラ信号が入力データの例である。なお、切り出し部７５１は、予め設定された長さの区間の信号を部分ドップラ信号として順次切り出す。例えば、切り出し部７５１は、1秒毎に、ドップラ信号から8秒分のデータを部分ドップラ信号として切り出す。つまり、Ａ／Ｄ変換器によるサンプリング周波数が11.025kHzである場合、11,025データ毎に、88,200データが部分ドップラ信号として切り出される。なお、この場合、連続して切り出された部分ドップラ信号において、７秒分のデータがオーバーラップされる。
【０１７９】
マルチレベルデータ生成部７５２は、マルチレベルデータを生成し、マルチレベルデータを情報レベルと対応付けて評価値算出部７５３に送る。本実施形態によるマルチレベルデータ生成部７５２は、入力データである部分ドップラ信号から、情報レベルが互いに異なる複数の信号（以下、個別レベルドップラ信号と称する）を生成し、元の部分ドップラ信号及び生成した個別レベル音響信号をマルチレベルデータとして生成する。マルチレベルデータ生成部７５２は、部分ドップラ信号に、情報レベルが高いほど少ない量の白色雑音を、情報レベルが低いほど多い量の白色雑音をそれぞれ重畳することにより複数の個別レベルドップラ信号を生成する。例えば、マルチレベルデータ生成部７５２は、重畳する白色雑音を、送信波の出力を基準として、3dB、6dB、9dB、…、90dBと順次変更して複数の個別レベルドップラ信号を生成する。重畳する白色雑音の量が多いほど、ＳＮ比が低くなるので、その信号が人体の特徴表現に適する程度は低くなって情報レベルは低くなる。例えば、情報レベルは、1から31まで31段階に定められる。そして、情報レベルが1のときの重畳する白色雑音は90dBに設定され、情報レベルが1大きくなるごとに3dB小さい値に設定される。情報レベルが最も高い値である31のときは、白色雑音が重畳されていない元の部分ドップラ信号が利用される。
【０１８０】
評価値算出部７５３は、マルチレベルデータに含まれる各データごとに、検出対象らしさの度合いを表す評価値を算出し、各評価値を情報レベルと対応付けて対象判定部７５４に送る。本実施形態による評価値算出部７５３は、マルチレベルデータ生成部７５２から受け取った各信号をそれぞれフレーム分析して人体の識別に有用な特徴量（以下、人体特徴量と称する）を抽出する。例えば、評価値算出部７５３は、部分ドップラ信号をフレーム周期250msecごとに、フレーム長1000msecを持つフレーム単位で分割する。なお、この場合、隣り合うフレームにおいて、750msec分のデータがオーバーラップされる。そして、評価値算出部７５３は、各フレームを高速フーリエ変換により周波数変換し、各フレームの周波数スペクトルにおけるピーク周波数、ピークパワー及び半値幅を算出する。そして、評価値算出部７５３は、ピーク周波数、ピークパワー及び半値幅を時系列に並べたベクトルを人体特徴量とする。部分ドップラ信号は29フレームからなるため、各部分ドップラ信号から抽出される人体特徴量は、３×29次元の特徴ベクトルとなる。すなわち、人体特徴量は、ピーク周波数の時間変動量、ピークパワーの時間変動量、半値幅の時間変動量を表す。
評価値算出部７５３は、人体特徴量を用いたリアルアダブースト識別器を有する。このリアルアダブースト識別器は、人体らしさの度合いを表す評価値を出力する。各識別器は、複数の弱識別器と、各弱識別器の判定結果を統合して判定する強識別器とから構成される。各弱識別器には、人体特徴量内の特定の要素がそれぞれ入力され、各弱識別器は、入力された要素に基づいて、対応する部分ドップラ信号が、人体の移動に起因するものである可能性が高いほど高く、可能性が低いほど低い値を出力する。一方、強識別器は、各弱識別器による出力値の総和を評価値として出力する。
【０１８１】
なお、人体特徴量内のどの要素を各弱識別器に入力するかは、人体の移動に起因する複数の学習用人体ドップラ信号と、人体の移動に起因しない複数の学習用非人体ドップラ信号とから算出された人体特徴量を用いた事前学習により決定される。学習手順は第１の実施形態と同様であるため、説明を省略する。事前学習により決定された各弱識別器に入力する人体特徴量内の要素を表す情報と、各弱識別器の出力を表す情報とは、人体検知のための参照データとして記憶部７４に記憶される。
【０１８２】
識別器により出力される評価値は、求めた人体特徴量が特徴量空間において識別境界に対して人体側の領域に位置するときに正値となり、人体でない側の領域に位置するときに負値となり、その位置が識別境界から遠いほどその絶対値は大きくなり、近いほど絶対値は小さくなる。
【０１８３】
対象判定部７５４は、マルチレベルデータに含まれる各データごとに算出した評価値が情報レベルの上昇に応じて上昇する上昇度合いを求め、求めた上昇度合いが検出対象についての上昇度合いを表すか否かにより、入力データに検出対象が含まれるか否かを判定し、判定結果を出力する。本実施形態による対象判定部７５４は、元の部分ドップラ信号及び各個別レベルドップラ信号から評価値算出部７５３が算出した評価値について上昇度合いを算出してその上昇度合いを予め設定した判定閾値と比較する。そして、対象判定部７５４は、上昇度合いが判定閾値以上であれば部分ドップラ信号が人体の移動に基づくものであると判定し、上昇度合いが判定閾値未満であれば部分ドップラ信号が人体の移動に基づくものでないと判定する。なお、判定閾値として、入力データに検出対象が含まれる場合の上昇度合いの下限値が設定される。例えば、事前の実験により人体の移動に基づく複数のテスト用人体ドップラ信号に対して算出された評価値の上昇度合いと人体の移動に基づかない複数のテスト用非人体ドップラ信号に対して算出された評価値の上昇度合いに基づくこれらを識別可能な値を判定閾値とすることができる。その場合、例えば、テスト用人体ドップラ信号に対して算出された評価値の上昇度合いの平均値と、テスト用非人体ドップラ信号に対して算出された評価値の上昇度合いの平均値との平均値を判定閾値とする。または、テスト用非人体ドップラ信号に対して算出された評価値の上昇度合いの最大値、もしくはテスト用人体ドップラ信号に対して算出された評価値の上昇度合いの最小値を判定閾値としてもよいを判定閾値に設定してもよい。評価値の上昇度合いの算出方法は、第１の実施形態で説明した算出方法と同様であるため、説明を省略する。
なお、対象判定部７５４は、判定精度を向上させるために、評価値の上昇度合いが判定閾値以上の部分ドップラ信号が複数連続することを条件とすることもできる。
【０１８４】
通知制御部７５５は、対象判定部７５４により部分ドップラ信号が人体の移動に基づくものであると判定されると、異常信号を通信部７３を介して外部機器に送信する。
【０１８５】
以下、図２４に示したフローチャートを参照しつつ、本実施形態による人体センサー７０による対象検出処理の動作を説明する。なお、以下に説明する動作のフローは、記憶部７４に記憶され、制御部７５に読み込まれたプログラムに従って、制御部７５により制御される。
【０１８６】
制御部７５のデータ入力部７５０は、信号取得部７１にドップラ信号を生成させて、そのドップラ信号をインタフェース部７２を介して取得し、記憶部７４に記憶する。この動作は図２４のフローチャートと独立して常時行われる。切り出し部７５１は、記憶部７４のドップラ信号から部分ドップラ信号を切り出し、マルチレベルデータ生成部７５２に送る（ステップＳ２４０１）。なお、制御部７５は、切り出し部７５１が切り出す部分ドップラ信号ごとにステップＳ２４０１〜Ｓ２４０９の処理を実行する。
【０１８７】
次に、制御部７５は、情報レベルを設定する（ステップＳ２４０２）。なお、制御部７５は予め定められた情報レベルを低い方から順に設定し、設定する情報レベルの数だけステップＳ２４０２〜Ｓ２４０６の処理を実行する。
【０１８８】
マルチレベルデータ生成部７５２は、ステップＳ２４０２で設定された情報レベルに対応する個別レベルドップラ信号を生成し、生成した個別レベルドップラ信号を情報レベルと対応付けて評価値算出部７５３に送る（ステップＳ２４０３）。なお、情報レベルが最大値でない場合、マルチレベルデータ生成部７５２は、その情報レベルに対応する量の白色雑音を部分ドップラ信号に重畳した個別レベルドップラ信号を評価値算出部７５３に送る。一方、情報レベルが最大値である場合、マルチレベルデータ生成部７５２は、部分ドップラ信号をそのまま評価値算出部７５３に送る。
【０１８９】
次に、評価値算出部７５３は、マルチレベルデータ生成部７５２から受け取った個別レベルドップラ信号から人体特徴量を抽出する（ステップＳ２４０４）。次に、評価値算出部７５３は、抽出した人体特徴量から評価値を算出し、算出した評価値を情報レベルと対応付けて対象判定部７５４に送る（ステップＳ２４０５）。
次に、制御部７５は、全ての情報レベルについてステップＳ２４０２〜Ｓ２４０５の処理を実行したか否かを判定する（ステップＳ２４０６）。全ての情報レベルについてステップＳ２４０２〜Ｓ２４０５の処理を実行していなければ（ステップＳ２４０６のＮＯ）、制御部７５は、処理をステップＳ２４０２に戻してステップＳ２４０２〜Ｓ２４０５の処理を繰り返す。一方、全ての情報レベルについてステップＳ２４０２〜Ｓ２４０５の処理を実行していれば（ステップＳ２４０６のＹＥＳ）、対象判定部７５４は、それまでに評価値算出部７５３から受け取った評価値について情報レベルの上昇に応じて上昇する上昇度合いを算出する（ステップＳ２４０７）。
次に、対象判定部７５４は、算出した上昇度合いを判定閾値と比較する（ステップＳ２４０８）。上昇度合いが判定閾値以上であれば（ステップＳ２４０８のＹＥＳ）、通知制御部７５５は、異常信号を通信部７３を介して外部機器に送信する（ステップＳ２４０９）。異常信号が送信されると、制御部７５は、処理をステップＳ２４０１に戻してステップＳ２４０１〜Ｓ２４０９の処理を繰り返す。
一方、上昇度合いが判定閾値未満であれば（ステップＳ２４０８のＮＯ）、制御部７５は、処理をステップＳ２４０１に戻してステップＳ２４０１〜Ｓ２４０９の処理を繰り返す。
【０１９０】
以上説明してきたように、本実施形態による人体センサーは、監視領域に送った送信波とその反射波からドップラ信号を生成し、ドップラ信号から切り出した部分ドップラ信号から情報レベルが互いに異なる複数の信号を生成し、生成した各信号から評価値を算出する。そして、人体センサーは、情報レベルの上昇に応じて上昇する上昇度合いを求め、求めた上昇度合いが、部分ドップラ信号が人体の移動に起因する場合の上昇度合いの下限値以上である場合、部分ドップラ信号が人体の移動に起因するものと判定する。これにより、人体センサーは、人体を検出する精度を向上することができる。
【０１９１】
第６の実施形態における第１の変形例において、マルチレベルデータ生成部は、情報レベルが互いに異なる複数の信号として、入力された信号に、情報レベルが高いほど通過帯域が広く、情報レベルが低いほど通過帯域が狭いバンドパスフィルタをそれぞれ適用させた複数のデータを生成する。この場合、例えば、人体センサーは、通過帯域を変更可能なバンドパスフィルタを有する。マルチレベルデータ生成部は、バンドパスフィルタの通過帯域の広さを複数通りに変更し、通過帯域の広さがそれぞれ異なるバンドパスフィルタに部分ドップラ信号を通過させることにより、情報レベルが互いに異なる複数の信号を生成する。バンドパスフィルタの通過帯域が狭いほど生成される信号の情報レベルは低くなり、通過帯域が広いほど情報レベルは高くなる。
あるいは、マルチレベルデータ生成部は、情報レベルが互いに異なる複数の信号として、情報レベルが高いほど入力された信号の振幅が大きく、情報レベルが低いほど入力された信号の振幅が小さくなるように、入力された信号の振幅をそれぞれ減衰させた複数の信号を生成してもよい。この場合、マルチレベルデータ生成部は、例えば、入力された信号の振幅を0.5倍、0.25倍、0.125倍、…と減衰させることにより、情報レベルが互いに異なる複数の信号を生成する。振幅が小さくなるように減衰させるほど生成される信号の情報レベルは低くなる。
あるいは、マルチレベルデータ生成部は、情報レベルが互いに異なる複数の信号として、入力された信号を、情報レベルが高いほど高いサンプリング周波数で、情報レベルが低いほど低いサンプリング周波数でそれぞれサンプリングした複数のデータを生成してもよい。その場合、マルチレベルデータ生成部は、部分ドップラ信号をリサンプリングしてサンプリング周波数を変更する。例えば、信号取得部のＡ／Ｄ変換器によるサンプリング周波数が11.025kHzである場合、マルチレベルデータ生成部は、部分ドップラ信号を8kHz、4kHz、2kHz、1kHzのサンプリング周波数でリサンプリングすることにより、情報レベルが互いに異なる複数の信号を生成する。リサンプリング時のサンプリング周波数が低いほど生成される信号の情報レベルは低くなり、サンプリング周波数が高いほど情報レベルは高くなる。
【０１９２】
第６の実施形態における第２の変形例において、マルチレベルデータ生成部は、検出対象についての特徴量を生成し、その特徴量の分析レベルを互いに異ならせた複数のデータを生成し、情報レベルが互いに異なる複数のデータとして用いる。この場合、事前学習により決定された、評価値算出部の各弱識別器に入力する特徴量は、評価値算出部でなく、マルチレベルデータ生成部が求め、マルチレベルデータ生成部は、求めた特徴量の分析レベルを複数通りに変更する。
例えば、マルチレベルデータ生成部は、分析レベルを互いに異ならせた複数のデータとして、情報レベルが高いほど入力された信号をフレーム分析するためのフレーム長を長くし、情報レベルが低いほどそのフレーム長を短くした複数のデータを生成する。その場合、マルチレベルデータ生成部は、入力された信号に対して、フレーム周期を250msec固定とし、フレーム長を15.625msec、31.25msec、62.5msec、125msec、250msec、500msec、1000msecと複数段階に設定する。マルチレベルデータ生成部は、設定したそれぞれのフレーム長のフレームに対して高速フーリエ変換により周波数変換し、各フレームの周波数スペクトルにおけるピーク周波数、ピークパワー及び半値幅を算出し、人体特徴量とする。評価値算出部は、各フレーム長のフレームから求めた人体特徴量から、それぞれ評価値を算出する。フレーム長が短いほど求められる特徴量の情報レベルは低くなり、フレーム長が長いほどその情報レベルは高くなる。
あるいは、マルチレベルデータ生成部は、分析レベルを互いに異ならせた複数のデータとして、人体特徴量の特徴ベクトルの各要素に、情報レベルが高いほど大きく、情報レベルが低いほど小さい1以下の正の係数α（0＜α≦1.0）をそれぞれ乗じた複数のデータを生成してもよい。マルチレベルデータ生成部は、係数αを例えば0.1、0.2、0.3、…、1.0と、予め設定された範囲で複数通りに変更する。αが小さいほど求められる特徴量の情報レベルは低くなり、逆にαが大きいほどその情報レベルは高くなる。
【０１９３】
これらの場合、図２４のフローチャートのステップＳ２４０４において、マルチレベルデータ生成部は、ステップＳ２４０３で設定された情報レベルにあわせて、部分ドップラ信号から人体特徴量を求め、評価値算出部に送る。そして、ステップＳ２４０５は省略され、ステップＳ２４０６において、評価値算出部は、マルチレベルデータ生成部から受け取った人体特徴量から評価値を算出する。
このように、分析レベルが互いに異なる特徴量を求めて各特徴量から評価値を算出し、評価値が分析レベルの上昇に応じて上昇する上昇度合いに基づいてドップラ信号が人体の移動に起因するものか否かを判定することによっても、人体の検出精度を向上することができる。
【０１９４】
また、第１の実施形態における第６、７、９〜１２の各変形例を第６の実施形態においても適用することができる。
また、第４の実施形態による監視システムのように、人体センサーと接続するセンタ装置を設けて、人体センサーは、ドップラ信号をセンタ装置へ送信し、センタ装置が、受信したドップラ信号が人体の移動に起因するものか否かを判定してもよい。あるいは、切り出し部、マルチレベルデータ生成部、評価値算出部及び対象判定部のそれぞれを人体センサーとセンタ装置の何れかに任意に配置するように構成してもよい。
【０１９５】
以上のように、当業者は、本発明の範囲内で、実施される形態に合わせて様々な変更を行うことができる。
【符号の説明】
【０１９６】
１０    インターホン
１１、２１、４１    撮像部
１２    出力部
１３、２２、４２、５３、６２、７２    インタフェース部
１４、２４、４４、５４、６４、７４    記憶部
１５、２５、４５、５５、６５、７５    制御部
１５０、２５０、５５０、６５０、７５０    データ入力部
１５１、２５１、５５１、６５１、７５１    切り出し部
１５２、２５２、５５２、６５２、７５２    マルチレベルデータ生成部
１５３、２５３、５５３、６５３、７５３    評価値算出部
１５４、２５４、５５４、６５４、７５４    対象判定部
１５５    鳴動制御部
２０、４０    監視装置
２３、４３、５１、６３、７３    通信部
２５５、６５５、７５５    通知制御部
５５５    表示制御部
３０、５０    センタ装置
５２    表示部
６０    悲鳴センサー
６１    集音部
７０    人体センサー
７１    信号取得部
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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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】
2014003182.tif 000024
【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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【図２３】
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【図２４】
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【国際調査報告】
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