(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画像取得部が取得した画像により生成された、物体領域を３次元空間上に逆投影したデータを用いて、３次元空間上の物体の可能性が高いことを示す重なり領域の値を取得する重なり領域取得部と、
検出対象の物体の形状に関する３次元のモデルである形状モデル内における前記重なり領域の値の積分量を取得する重なり量取得部と、
検出対象の形状モデル内における前記重なり領域の値の分布度合を取得する重なり分布取得部と、
前記積分量と前記分布度合を用いて検出対象の形状モデル内が物体か非物体かを判定する物体判定部と、
を含む物体検出装置。
【請求項２】
前記物体判定部は、検出対象の形状モデル内における前記積分量と前記分布度合を用いて、
積分量が極端に大きい又は小さいことにより、形状モデル内が物体であるか否かを判定可能な大きさの積分量である場合、
積分量が大きい程形状モデル内が物体である可能性が高いと判定し、
形状モデル内が物体であるか否かを判定可能な大きさの積分量でない場合、分布度合が一様な程形状モデル内が物体である可能性が高いと判定する、
請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項３】
前記物体判定部は、検出対象の形状モデル内において
重なり領域の値の積分量が該積分量によって形状モデル内が物体であると判定可能な大きさの値である第一の閾値以上の場合に、形状モデル内が物体であると判定し、
重なり領域の値の積分量が該積分量によって形状モデル内が非物体であると判定可能な大きさの値である第二の閾値以下の場合に、形状モデル内が非物体であると判定し、
重なり領域の値の積分量が前記第一の閾値以上又は前記第二の閾値以下のいずれでもない場合には、
重なり領域の値の分布度合が一様であることを示す第三の閾値より小さい（一様に近い）場合に、形状モデル内が物体であると判定し、
重なり領域の値の分布度合が前記第三の閾値より大きい（偏りに近い）場合に、形状モデル内が非物体であると判定する、
請求項２に記載の物体検出装置。
【請求項４】
前記物体判定部は、重なり領域の値の積分量が前記第一の閾値以上又は前記第二の閾値以下のいずれでもない場合には、重なり領域の値の分布度合が一様に近づく程積分量に大きく重み付けを行い、積分量が大きい程物体の可能性が高いとして、形状モデル内が物体か非物体かを判定する、
請求項３に記載の物体検出装置。
【請求項５】
前記物体判定部は、重なり領域の値の積分量が大きい程１に近づく第一の尤度関数と、
重なり領域の分布度合が一様な分布程１に近づく第二の尤度関数とを、積分量が前記第一の閾値以上又は前記第二の閾値以下の場合に前記第一の尤度関数に重みがかかるよう重み付き和で統合して、統合された尤度関数を用いて形状モデル内が物体か非物体かを判定する、
請求項３または４に記載の物体検出装置。
【請求項６】
前記重なり分布取得部は、検出対象の形状モデルの複数の部分空間のそれぞれから重なり領域の値の積分量を求め、前記それぞれの積分量を形状モデル全体における重なり領域の値の積分量で正規化した値から算出された分散を、形状モデル内における前記分布度合として取得する、
請求項１〜５のいずれかに記載の物体検出装置。
【請求項７】
前記重なり分布取得部は、前記分布度合を求める際に必要な検出対象の形状モデルの複数の部分空間に対して、高さ方向に均等に分割して部分空間を設定することを特徴とする、
請求項１〜６のいずれかに記載の物体検出装置。
【請求項８】
カメラパラメータを記憶するカメラパラメータ記憶部と、
前記複数の画像取得部から同期された画像を取得し、各画像から抽出された物体領域を示す値が付された物体領域画像を生成する物体領域抽出部と、
前記カメラパラメータを用いて、前記物体領域画像中の物体領域を３次元空間上に逆投影し、該３次元空間上に逆投影したデータを重なり領域取得部に出力する逆投影部と、
をさらに含む請求項１〜７のいずれかに記載の物体検出装置。
【請求項９】
重なり領域取得部が、複数の画像取得部が取得した画像により生成された、物体領域を３次元空間上に逆投影したデータを用いて、３次元空間上の物体の可能性が高いことを示す重なり領域の値を取得し、
重なり量取得部が、検出対象の物体の形状に関する３次元のモデルである形状モデル内における前記重なり領域の値の積分量を取得し、
重なり分布取得部が、検出対象の形状モデル内における前記重なり領域の値の分布度合を取得し、
物体判定部が、前記積分量と前記分布度合を用いて検出対象の形状モデル内が物体か非物体かを判定する、物体検出方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
複数の画像取得部が取得した画像により生成された、物体領域を３次元空間上に逆投影したデータを用いて、３次元空間上の物体の可能性が高いことを示す重なり領域の値を取得し、
検出対象の物体の形状に関する３次元のモデルである形状モデル内における前記重なり領域の値の積分量を取得し、
検出対象の形状モデル内における前記重なり領域の値の分布度合を取得し、
前記積分量と前記分布度合を用いて検出対象の形状モデル内が物体か非物体かを判定する処理、を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数のカメラ画像から得られた物体の逆投影を用いて３次元空間における物体の位置推定と検出を行う物体検出装置、物体検出方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
物体検出装置は、複数のカメラ画像を用いて３次元空間における物体の検出や位置推定を行う為に用いられている。そのような物体検出装置の一例が、特許文献１に記載されている。
特許文献１に記載された画像処理装置は、複数のカメラ画像を用いて３次元空間における物体の検出や位置推定を行う装置である。特許文献１の技術は、カメラの視界の一部が重なるように複数のカメラを配置し、まず、各カメラのカメラ画像から動体領域を抽出する。次に、各カメラ画像と３次元空間の関係がキャリブレーションされているとし、特許文献１の技術は、各カメラで抽出された動体領域を３次元空間における高さの異なる指定された複数平面に逆投影する。そして、特許文献１の技術は、逆投影された平面上で動体領域の重なりを検出し、同一地点の複数の平面における動体領域の重なりの存在を判定（積分等）して、３次元空間での物体の位置推定及び検出を行う。
【特許文献１】特開２００８−０１５５７３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
特許文献１の技術における問題点は、カメラ画像から抽出された動体領域において領域の欠損等が発生した時（良質な動体領域が抽出できない時）、３次元空間における物体が検出できない場合があるということである。
その理由は、領域の欠損等により、同一地点の複数の平面における動体領域の重なりの積分量が低下し、影等のノイズによって現れた重なりと区別がつきにくくなる為である。
図１は、カメラ画像から抽出された動体領域の欠損による問題点を示す図である。図１に示すように、人物Ａに関しては、物体位置における形状モデル内での積分量が大きい。一方で、人物Ｂに関しては、動体領域の欠損（動体領域の欠損は視体積の欠損に繋がる）の影響で、物体位置における形状モデル内での積分量があまり大きくなく、且つ、その積分量が影等のノイズと同程度になっている。そのため、人物Ｂとノイズとの区別が付きにくくなる。
このため、本発明の目的は、複数のカメラ画像から抽出された物体領域の逆投影を用いた３次元空間上の物体検出において、カメラ画像からの物体領域抽出の精度低下（物体領域の欠損等）による影響を軽減して頑健に物体を検出できる物体検出装置、物体検出方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記目的を達成するため、本発明における物体検出装置は、複数の画像取得部が取得した画像により生成された、物体領域を３次元空間上に逆投影したデータを用いて、３次元空間上の物体の可能性が高いことを示す重なり領域の値を取得する重なり領域取得部と、検出対象の物体の形状に関する３次元のモデルである形状モデル内における前記重なり領域の値の積分量を取得する重なり量取得部と、検出対象の形状モデル内における前記重なり領域の値の分布度合を取得する重なり分布取得部と、前記積分量と前記分布度合を用いて検出対象の形状モデル内が物体か非物体かを判定する物体判定部と、を含む。
上記目的を達成するため、本発明における物体検出方法は、重なり領域取得部が、複数の画像取得部が取得した画像により生成された、物体領域を３次元空間上に逆投影したデータを用いて、３次元空間上の物体の可能性が高いことを示す重なり領域の値を取得し、重なり量取得部が、検出対象の物体の形状に関する３次元のモデルである形状モデル内における前記重なり領域の値の積分量を取得し、重なり分布取得部が、検出対象の形状モデル内における前記重なり領域の値の分布度合を取得し、物体判定部が、前記積分量と前記分布度合を用いて検出対象の形状モデル内が物体か非物体かを判定する。
上記目的を達成するため、本発明におけるプログラムは、コンピュータに、複数の画像取得部が取得した画像により生成された、物体領域を３次元空間上に逆投影したデータを用いて、３次元空間上の物体の可能性が高いことを示す重なり領域の値を取得し、検出対象の物体の形状に関する３次元のモデルである形状モデル内における前記重なり領域の値の積分量を取得し、検出対象の形状モデル内における前記重なり領域の値の分布度合を取得し、前記積分量と前記分布度合を用いて検出対象の形状モデル内が物体か非物体かを判定する、処理を実行させる。
【発明の効果】
【０００５】
本発明によれば、カメラ画像からの物体領域抽出の精度低下（物体領域の欠損等）による影響を軽減して頑健に３次元空間上の物体を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】カメラ画像から抽出された動体領域の欠損による問題点を示す図である。
【図２】本発明の第１実施形態に係る物体検出装置１００の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１実施形態における、重なり領域についての取得方法別の得点計算方法を説明するための図である。
【図４】物体検出部４４の詳細な構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の第１実施形態における、形状モデルの物体判定を行う為に必要な重なり領域の積分量と分布度合の関係を説明するための図である。
【図６】本発明の第１実施形態に係る物体検出装置１００の動作を示すフローチャート図である。
【図７】ステップＳ５における物体検出部４４の動作を詳細に説明するためのフローチャート図である。
【図８】本発明の第２実施形態に係る物体検出装置２００の構成を示すブロック図である。
【図９】物体検出部４５の詳細な構成を示すブロック図である。
【図１０】物体検出部４５の動作を詳細に説明するためのフローチャート図である。
【図１１】本発明の第３実施形態に係る物体検出装置３００の構成を示すブロック図である。
【図１２】本発明の第４実施形態に係る物体検出装置４００の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。
なお、各実施形態の装置を構成する各部は、制御部、メモリ、メモリにロードされたプログラム、プログラムを格納するハードディスク等の記憶ユニット、ネットワーク接続用インターフェースなどからなり、ハードウェアとソフトウェアの任意の組合せによって実現される。そして特に断りのない限り、その実現方法、装置は限定されない。
制御部はＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）などからなり、オペレーティングシステムを動作させて装置全体を制御するとともに、例えばドライブ装置などに装着された記録媒体からメモリにプログラムやデータを読み出し、これにしたがって各種の処理を実行する。
記録媒体は、例えば光ディスク、フレキシブルディスク、磁気光ディスク、外付けハードディスク、半導体メモリ等であって、コンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能に記録する。また、コンピュータプログラムは、通信網に接続されている図示しない外部コンピュータからダウンロードされても良い。
また、各実施形態の説明において利用するブロック図は、ハードウェア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。これらの図においては、各実施形態の構成部は物理的に結合した一つの装置により実現されるよう記載されている場合もあるが、その実現手段はこれに限定されない。すなわち、二つ以上の物理的に分離した装置を有線または無線で接続し、これら複数の装置により、各実施形態に対応するシステムを実現してもよい。
＜第１実施形態＞
まず、本発明の第１実施形態に係る物体検出装置１００の構成について図２を用いて説明する。
図２は、本発明の第１実施形態に係る物体検出装置１００の構成を示すブロック図である。図２を参照すると、本発明の第１実施形態に係る物体検出装置１００は、カメラ等の動画像から画像を取得する第１の画像取得部１、第２の画像取得部２〜第ｎの画像取得部３の計ｎ個の取得部と、プログラム制御により動作するデータ処理装置４と、情報を記憶する記憶装置５と、を含む。
記憶装置５は、カメラパラメータ記憶部５１を含む。カメラパラメータ記憶部５１は、各画像取得部に対応するカメラパラメータ（画像取得部から取得される画像の２次元座標と３次元空間の３次元座標の変換を行うパラメータ［カメラの内部／外部パラメータ、歪み係数等］、画像取得部の３次元位置、画像取得部の向き等）を記憶している。カメラパラメータは、２次元座標と３次元座標を対応づけることにより求められる。２次元座標と３次元座標は、画像取得部に対応したカメラパラメータを用いることで、相互に変換可能である。
データ処理装置４は、物体領域抽出部４１と、逆投影部４２と、重なり領域取得部４３と、物体検出部４４と、を含む。
物体領域抽出部４１は、第１の画像取得部１〜第ｎの画像取得部３において同期された画像を取得する。物体領域抽出部４１は、取得した各画像に対して背景差分法や、フレーム間差分法や、事後確率を用いた物体検出法等の画像処理を施して物体領域を抽出し、画像毎に物体領域画像を生成する。物体領域画像とは、画像上の物体に対応する領域とそれ以外とを異なる値でラベル付けした画像であり、例えば、物体領域の画素を１、それ以外を０とするような２値画像である。なお、物体領域抽出部４１が物体領域画像を抽出する方法は上記の方法に限定されず、物体領域画像を抽出することができればどのような方法でもよい。
物体領域抽出部４１は、生成した複数の物体領域画像を逆投影部４２に出力する。
逆投影部４２は、カメラパラメータ記憶部５１に記憶されるカメラパラメータを用いて、物体領域抽出部４１から出力された物体領域画像中の物体領域を３次元空間上に逆投影する。逆投影部４２は、逆投影する処理を、各画像取得部に対応する複数の物体領域画像全てに対して行う。逆投影部４２は、物体領域を３次元空間上に逆投影したデータを重なり領域取得部４３に出力する。
重なり領域取得部４３は、各画像取得部に対応する逆投影部４２によって得られた物体領域の逆投影（視体積）のデータから、３次元空間における重なり領域を取得する。重なり領域とは、３次元空間上のある空間が物体である可能性が高いことを示す領域であり、規定の空間（ボクセル等）に対して得点（値）が付与されることによって表される領域である。なお、得点が高いほど物体である可能性が高いとして設定しても良いし、得点が低いほど物体である可能性が高いとして設定しても良い。以降は説明の便宜のため、得点が高いほど物体である可能性が高いとして設定されているものとする。
例えば、重なり領域取得部４３は、視界が得られる画像取得部のうち逆投影の有無を１か０かで判定し、そのＡＮＤ値を得点としても良い。この取得方法の一例に視体積交差法がある。この他、重なり領域取得部４３は、規定の空間に対して、逆投影が得られた画像取得部の数（逆投影数）を得点としても良い。
さらに、規定の空間に対して、逆投影が得られた画像取得部の数（以下「逆投影数」という。）を視界が得られる画像取得部の数（以下「視界の数」という。）で正規化した値を得点とする方法がある。この他さらに、上記で得られた得点を所定の閾値で２値にして得点とする方法がある。重なり領域取得部４３が重なり領域を取得するための得点計算の詳細な説明については後述する。
重なり領域取得部４３は、重なり領域を示す得点が付与された３次元空間データを物体検出部４４に出力する。
物体検出部４４は、重なり領域取得部４３から出力された、重なり領域を示す得点（３次元空間における得点）が付与された３次元空間データと、検出対象の３次元形状モデルを用いて、３次元空間における物体を検出する。検出対象の３次元形状モデルとは、検出対象の物体の形状に関する３次元のモデルである。例えば、歩行者を検出対象とした場合には、３次元形状モデルとして統計的な一般の人の大きさ等を考慮した円柱形状などが考えられる。３次元形状モデルは予め物体検出部４４に設定されていても良い。または３次元形状モデルは図示しない記憶部その他外部装置に予め記憶されており、該記憶部その他
外部装置から物体検出部４４に入力されても良い。物体検出部４４の構成の詳細な説明については後述する。なお、３次元形状モデルは、以下単に形状モデルと呼ぶ。
次に図３を参照して、重なり領域取得部４３が重なり領域を取得するための具体的な得点計算の方法について説明する。図３は、本発明の第１実施形態における、重なり領域についての取得方法別の得点計算方法を説明するための図である。以降で説明するように、重なり領域取得部４３が重なり領域を取得する方法には様々な方法がある。
まず、図３が示す前提となる状況を説明する。図３は、カメラ１〜４の計４台のカメラと、１つの物体と、１つの障害物がある状況を示している。Ａ地点は物体内部に存在する。カメラ１、３及び４は、Ａ地点において視界が得られる画像取得部である。同時にカメラ１、３及び４は、物体の逆投影が得られる画像取得部である。カメラ２は、障害物の影響によりＡ地点において視界が得られる画像取得部ではなく、また物体の逆投影が得られる画像取得部でもない。
また、図３は、カメラ１〜４が、Ａ地点の付近である他の地点（Ｂ地点）において視界が得られる画像取得部であることを示している。カメラ３については、Ｂ地点までの視界に物体を挟むため、物体の逆投影が得られる画像取得部である。
以上をまとめると、Ａ地点については視界の数が３、逆投影数が３、Ｂ地点については視界の数が４、逆投影数が１、である。
次に図３を参照して、３つの取得方法別の得点計算の具体的な例を説明する。
（Ａ）ＡＮＤ値を用いた得点計算の方法
Ａ地点については視界が得られる画像取得部はカメラ１、３、４の３つである。いずれのカメラも逆投影を得ることができる。
従ってＡ地点の得点は、ＡＮＤ値を計算し、１  ａｎｄ  １ａｎｄ  １＝１となる。
Ｂ地点については視界が得られる画像取得部はカメラ１〜４の４つである。そのうち逆投影を得ることができるカメラはカメラ３のみである。
従ってＢ地点の得点は、ＡＮＤ値を計算し、０  ａｎｄ  ０  ａｎｄ  １  ａｎｄ  ０＝０となる。
（Ｂ）逆投影数を得点とする方法
Ａ地点の得点は逆投影数が３であるため、３である。Ｂ地点の得点は逆投影数が１であるため、１である。
（Ｃ）正規化された逆投影数を用いた得点計算の方法
Ａ地点について、視界の数は３であり、逆投影数も３である。そのため、Ａ地点の得点は、逆投影数を視界の数で正規化して、３／３＝１となる。
Ｂ地点について、視界の数は４であり、逆投影数は１である。そのため、Ａ地点の得点は、逆投影数を視界の数で正規化して、１／４＝０．２５となる。
以上、図３を用いて詳細に説明したが、重なり領域取得部４３が重なり領域を取得するための得点計算の方法は以上の方法に限定されず、合理的に重なり領域を取得することができればどのような計算方法であっても良い。
次に、図４及び図５を参照して、物体検出部４４の構成の詳細な説明を行う。図４は、物体検出部４４の詳細な構成を示すブロック図である。図４を参照すると、物体検出部４４は、重なり量取得部４４１と、重なり分布取得部４４２と、物体判定部４４３と、を含む。
重なり量取得部４４１は、重なり領域取得部４３から重なり領域を示す得点（３次元空間における得点）が付与された３次元空間データを取得する。重なり量取得部４４１は、物体検出を行いたい３次元空間データ上の位置に検出対象の形状モデルを設定し、モデル内の重なり領域（３次元空間における得点）の積分量を取得する。重なり量取得部４４１が積分量を取得するための具体化した式を式（１）に示す。
0006024658.tif 000002
ここで、Ｓは形状モデルに対する重なり領域の積分量である。ｖ（ｘ、ｙ、ｚ）は３次元空間（ｘ、ｙ、ｚ）における重なり領域に関する得点である。また、Ｍは検出対象の形状モデルである。
重なり量取得部４４１は、３次元空間データと重なり領域の積分量を物体判定部４４３に出力する。
重なり分布取得部４４２は、重なり領域取得部４３から重なり領域を示す得点（３次元空間における得点）が付与された３次元空間データを取得する。重なり分布取得部４４２は、物体検出を行いたい３次元空間上の位置に検出対象の形状モデルを設定し、モデル内の重なり領域（３次元空間における得点）の分布度合を取得する。分布度合とは、重なり領域が形状モデル内に一様に分布しているか、偏って分布しているかを示す分布状態を数値化した指標である。
重なり分布取得部４４２による分布度合の具体的な算出方法について説明する。まず、重なり分布取得部４４２は、形状モデルを二以上の空間（部分空間）に分割する。重なり分布取得部４４２は、形状モデルを均等な二以上の部分空間に分割しても良い。次に、重なり分布取得部４４２は、式（２）のように、各部分空間ｉに対する重なり領域の積分量を求め、形状モデル全体における重なり領域の積分量Ｓで正規化する。
0006024658.tif 000003
ここで、Ｓ’ｉは各部分空間ｉに対する重なり領域の積分量を正規化した値である。ｖ（ｘ、ｙ、ｚ）は３次元空間（ｘ、ｙ、ｚ）における重なり領域に関する得点である。Ｍｉは各部分空間である。
次に、重なり分布取得部４４２は、式（２）でも求めた部分空間ｉにおける正規化した値Ｓ’ｉに対して平均と分散を式（３）及び式（４）のように求め、式（４）の分散を分布度合として取得する。分布度合は、値が小さいほど、部分空間におけるばらつきが少なくなり重なり領域が一様に分布していることを示す。逆に、分布度合は、値が大きいほど、重なり領域が偏って分布していることを示す。
0006024658.tif 000004
ここで、Ｓ’ｍは部分空間ｉにおける正規化した値Ｓ’ｉの平均値である。ｎは部分空間の数である。
0006024658.tif 000005
ここで、σ２は分布度合である。
この他、分布度合の算出方法として次の方法が考えられる。例えば、重なり分布取得部４４２は、形状モデルを高さ方向に対して上下２つに空間（部分空間）に分割し、下部の形状モデルに対する重なり領域の積分量を求める。重なり分布取得部４４２は、その値を形状モデル全体における重なり領域の積分量Ｓに対する割合に変換し、０．５を減算後、絶対値を取って分布度合を算出する。このとき分布度合は、０に近づくと、重なり領域が一様に分布していることを示し、逆に、０．５に近づくと、重なり領域が偏って分布していることを示す。
以上が、分布度合の算出方法の例であるが、重なり分布取得部４４２は、形状モデル内における重なり領域が形状モデル内に一様に分布しているか、偏って分布しているかを示す度合が算出できるのなら上記以外の方法により分布度合を算出してもよい。また、一般の監視カメラ等のように、画像取得手段（カメラ等）が検出対象の上部から撮影を行う場合、逆投影は下に向かって大きく広がる傾向があり、ノイズ等による重なり領域は下に固まって存在することが多い。よって、この場合高さ方向の分布度合が重要であり、物体の重なり領域とノイズによる重なり領域を精度よく区別する為に、形状モデルの部分空間は
高さ方向に均等に分割して設定されてもよい。
物体判定部４４３は、重なり量取得部４４１が取得した重なり領域の積分量と、重なり分布取得部４４２が取得した重なり領域の分布度合の関係を用いて、物体検出を行いたい３次元空間上の位置に設定された形状モデル内が物体か非物体かを判定する。
なお、図４においては、重なり量取得部４４１と重なり分布取得部４４２とが並列に構成される例を示したが、直列に構成されても良い。具体的には重なり量取得部４４１は、取得した重なり領域の積分量Ｓを重なり分布取得部４４２に出力しても良い。重なり分布取得部４４２は、式（２）のように各部分空間ｉに対する重なり領域の積分量Ｓ’ｉを求める際に、独自にＳを計算することなく、重なり量取得部４４１から出力されたＳを用いて計算しても良い。
図５は、本発明の第１実施形態における、形状モデルの物体判定を行う為に必要な重なり領域の積分量と分布度合の関係を説明するための図である。図５の中央のグラフにおいて、縦軸は重なり領域の積分量を表し、横軸は重なり領域の分布度合を表す。図５に示すように、重なり領域の積分量（重なり領域の母数）が極端に大きい又は小さい場合には物体の判定は重なり領域の積分量に支配される性質を持つ。一方、重なり領域の積分量がある程度の大きさの場合には物体の判定は重なり領域の分布度合に支配される性質を持つ。
また、一般的に、積分量が大きい程物体の可能性が高く、また分布度合が一様な程物体の可能性が高いという性質を持つ。物体判定部４４３は、これらの性質に従って形状モデル内が物体か非物体かを判定する。
ここで示した極端に大きい（小さい）という値は、図５で示されるような、重なり領域の積分量のみで十分に物体（非物体）であると判定できる値である。該値は実験的に求めても良いし、データからの学習で求めても良い。基本的に、形状モデル内が検出対象の物体ならば、形状モデル内に重なり領域が満たされる。そのため重なり領域の積分量は大きくなり、また、重なり領域の分布度合は一様になる。大部分の欠損等の場合を除外して、仮に物体領域の一部に欠損等が生じても、積分量は極端には小さくならず、また、分布度合は極端には偏らない。第一実施形態に係る本発明は、物体の判定にこのような性質を利用している。
具体的な判定方法としては、例えば、以下のような条件のときに以下のように物体又は非物体であると判定する方法がある。重なり領域の積分量が極端に大きいことを示す閾値（第一の閾値）より大きい場合には、物体判定部４４３は形状モデル内が物体であると判定する。重なり領域の積分量が極端に小さいことを示す閾値（第二の閾値）より小さい場合には、物体判定部４４３は形状モデル内が非物体であると判定する。それ以外の場合には、重なり領域の分布度合が一様であることを示す閾値（第三の閾値）より小さい（一様に近い）場合には、物体判定部４４３は形状モデル内が物体であると判定する。重なり領域の分布度合が第三の閾値より大きい（偏りに近い）場合には、物体判定部４４３は形状モデル内が非物体であると判定する。物体判定部４４３は、以上のような方法で形状モデル内が物体又は非物体であると判定しても良い。
この他に、例えば、重なり領域の積分量に分布度合による重み付けを与えて閾値によって物体と判定する方法がある。具体的には、重なり領域の積分量がある程度の大きさの場合、物体判定部４４３は、重なり領域の分布度合に応じて積分量に重み付けを行い（分布度合が小さい（一様に近づく）程、大きな重みを与える）、積分量の値が閾値以上のときに、形状モデル内が物体であると判定しても良い。このとき、物体判定部４４３は、得られた積分量を、積分量が大きい場合１に近づき、小さい場合０に近づく尤度に変換して、物体尤度として出力してもよい。
さらに、例えば、重なり領域の積分量と分布度合を、２次元の尤度関数を用いて、物体尤度に変換し尤度の閾値以上のときに物体と判定する方法がある（そのまま物体尤度として出力してもよい）。ここで用いる尤度関数とは、図５を満たすように、設計された関数でも良い。具体的には、尤度関数は、尤度の値が、（ａ）積分量が極端に大きい場合１に近づき、積分量が極端に小さい場合０に近づく、（ｂ）積分量がその他の場合、積分量が大きく分布度合が一様なほど１に近づき、積分量が小さく分布度合が偏るほど０に近づく、（ｃ）図５の境界付近で０．５に近づく、という関係を満たすように設計されたものでも良い。（ａ）〜（ｃ）の性質を有する尤度関数は、学習で求められてもよい。
この他さらに、重なり領域の積分量と分布度合をそれぞれ尤度関数で尤度化し式（５）に示す重み付き和で統合し、統合された物体尤度の値が閾値以上のときに物体と判定する方法がある（そのまま物体尤度として出力してもよい）。ここで、積分量に関する尤度関数は、尤度の値が、積分量が大きい場合に１に近づき、小さい場合に０に近づくように設計された関数でも良い。分布度合に関する尤度関数は、尤度の値が、分布度合が一様な分布に近づく場合に１に近づき、偏った分布に近づく場合に０に近づくように設計された関数でも良い。重みは、積分量が極端に大きい又は小さい場合、１に近づき積分量の物体尤度に重みを与え、それ以外の場合、０に近づき分布度合の物体尤度に重みを与えるものである。言い換えると、重みは、積分量が極端に大きい又は小さい場合、積分量の物体尤度を支配的にし、それ以外の場合、分布度合の物体尤度を支配的にする。
0006024658.tif 000006
ここで、Ｐは統合された物体尤度（統合された尤度関数）である。Ｐ１（Ｓ）は重なり領域の積分量を尤度化するための関数（第一の尤度関数）である。Ｐ２（σ２）は重なり領域の分布度合を尤度化するための関数（第二の尤度関数）である。ｗは重みであり、０から１の間を取る値である。
物体検出部４４は、形状モデルを、物体検出を行いたい３次元空間上の位置に設定してもよい。物体検出部４４は、形状モデルを空間上のあらゆる全ての位置に設定してもよいし、可能性がある一部の空間上の位置に設定してもよい。なお、設定により形状モデルの３次元空間上の位置は分かっているので、物体検出部４４が物体を検出すると、同時に物体位置が推定されたことになる。
次に、図２、図４、図６及び図７を参照して本発明の第１実施形態に係る物体検出装置１００の動作について詳細に説明する。
図６は、本発明の第１実施形態に係る物体検出装置１００の動作を示すフローチャート図である。図６に示すように、第１の画像取得部１〜第ｎの画像取得部３は、カメラ等の動画像から画像を取得し、各画像取得部間で画像を同期して、物体領域抽出部４１に出力する。物体領域抽出部４１は、ｎ個の画像取得部において同期された画像を取得する（ステップＳ１）。
次に、物体領域抽出部４１は、同期された各画像に対して背景差分法等の画像処理を施して物体領域を抽出し、画像毎に物体領域画像を生成する（ステップＳ２）。物体領域抽出部４１は生成した複数の物体領域画像を逆投影部４２に出力する。
逆投影部４２は、カメラパラメータ記憶部５１に記憶されるカメラパラメータを用いて、物体領域抽出部４１から出力された画像取得部毎の物体領域画像に対応する物体領域を３次元空間上に逆投影する（ステップＳ３）。逆投影部４２は、各物体領域画像に対応する、複数の逆投影した３次元空間データを重なり領域取得部４３に出力する。
重なり領域取得部４３は、逆投影部４２から出力された複数の逆投影（視体積）の３次元空間データから、３次元空間上のある空間が物体である可能性が高いことを示す重なり領域を、空間に対して得点を付与する形で取得する（ステップＳ４）。重なり領域取得部４３は、重なり領域であることを示す得点を付与した３次元空間データを物体検出部４４に出力する。
物体検出部４４は、重なり領域取得部４３から出力された、重なり領域を示す得点（３次元空間における得点）を付与された３次元空間データと検出対象の形状モデルを用いて、３次元空間における物体を検出する（ステップＳ５）。
物体検出部４４は、３次元空間上における物体の検出結果を外部に出力する。
図７は、ステップＳ５における物体検出部４４の動作を詳細に説明するためのフローチャート図である。図７に示すように物体検出部４４は、物体検出を行う為、物体検出を行いたい３次元空間上の位置に検出対象の形状モデルを設定する（ステップＳ５０１）。
重なり量取得部４４１は、重なり領域取得部４３から出力された、重なり領域を示す得点（３次元空間における得点）を付与された３次元空間データと検出対象の形状モデルを用いて、形状モデル内の重なり領域（３次元空間における得点）の積分量を取得する（ステップＳ５０２）。重なり量取得部４４１は、取得した積分量を物体判定部４４３に出力する。
重なり分布取得部４４２は、重なり領域取得部４３から出力された、重なり領域を示す得点（３次元空間における得点）を付与された３次元空間データと検出対象の形状モデルを用いて、形状モデル内の重なり領域（３次元空間における得点）が一様に分布しているか、又は偏って分布しているかを示す分布度合を取得する（ステップＳ５０３）。重なり分布取得部４４２は、取得した分布度合を物体判定部４４３に出力する。ステップＳ５０２とステップＳ５０３の処理は並列なので、どちらを先に処理してもよい。
物体判定部４４３は、重なり量取得部４４１が取得した重なり領域の積分量と、重なり分布取得部４４２が取得した重なり領域の分布度合を用いて、形状モデル内が物体か非物体かを判定する（ステップＳ５０４）。この際、物体判定部４４３は、積分量（重なり領域の母数）が極端に大きい又は小さい場合、物体の判定が積分量に支配され（積分量が大きい程物体の可能性が高い）、積分量がある程度の大きさの場合、物体の判定が分布度合に支配される（分布度合が一様な程物体の可能性が高い）という関係から、物体又は非物体を判定する。
ステップＳ５０４の処理が終わったら、物体検出部４４は、ステップＳ５０１〜Ｓ５０４までの処理を物体検出したい全ての３次元空間上の位置に対して実施したかを確認する（ステップＳ５０５）。
物体検出部４４は、物体検出したい全ての３次元空間上の位置に対して処理が完了するまでステップＳ５０１〜Ｓ５０４までの処理を繰り返す（ステップＳ５０５−Ｎｏ）。物体検出したい全ての３次元空間上の位置に対して処理が完了した場合（ステップＳ５０５−Ｙｅｓ）、物体検出部４４は、ステップＳ５の処理を終了し、検出結果を出力する。
ステップＳ５の処理終了後、ステップＳ１に戻り、物体検出装置１００は、同期された画像を取得できるまで待機状態となる。
次に、本発明の第１実施形態に係る物体検出装置１００の効果について説明する。
本発明の第１実施形態に係る物体検出装置１００は、複数のカメラ画像における物体領域の逆投影から求めた３次元空間上の物体の可能性が高いことを示す重なり領域において、検出対象の形状モデル内における重なり領域の積分量と分布度合を用いて、形状モデル内が物体か非物体かを判定する。具体的には物体検出装置１００は、積分量（重なり領域の母数）が極端に大きい又は小さい場合、物体の判定が積分量に支配され積分量が大きい程物体の可能性が高いという関係と、積分量がある程度の大きさの場合、物体の判定が分布度合に支配され分布度合が一様な程物体の可能性が高いという関係とから、形状モデル
内が物体か非物体かを判定する。そのため物体検出装置１００は、カメラ画像からの抽出された物体領域の欠損によって物体の判定が難しい物体の重なり領域と、ノイズによる重なり領域等を正しく物体と非物体に区別することができる。すなわち物体検出装置１００は、カメラ画像からの物体領域抽出の精度低下（物体領域の欠損等）による影響を軽減して頑健に３次元空間上の物体を検出することができる。
＜第２実施形態＞
次に、本発明の第２実施形態に係る物体検出装置２００の構成について図８を用いて説明する。
図８は、本発明の第２実施形態に係る物体検出装置２００の構成を示すブロック図である。図８を参照すると、本発明の第２実施形態に係る物体検出装置２００は、物体検出部４４に代えて物体検出部４５を含む点（データ処理装置４がデータ処理装置６である点）で第１実施形態に係る物体検出装置１００と異なる。その他の構成については、第１実施形態に係る物体検出装置１００におけるものと同様であるため、同様の番号を付し、説明を省略する。
物体検出部４５は、物体検出部４４と比較して具体的な構成が異なる。
図９は、物体検出部４５の詳細な構成を示すブロック図である。図９を参照すると、物体検出部４５は、図２及び図４に示された第１実施形態における物体検出部４４に積分量判定部４５１を加え各構成部の配置を変更した構成である。また、物体検出部４５は、物体判定部４４３に代えて、物体判定部４５３を含む点で物体検出部４４と異なる。
積分量判定部４５１は、重なり量取得部４４１から重なり領域の積分量を取得する。積分量判定部４５１は、取得した重なり領域の積分量における大きさの度合を判定する。判定の結果、積分量が極端に大きい又は小さい場合には、積分量判定部４５１は、重なり量取得部４４１から出力された重なり領域の積分量を物体判定部４５３に出力する。この際、重なり分布取得部４４２は、分布度合を取得する処理を実行しないように制御される。
また、積分量がある程度の大きさの場合にも、積分量判定部４５１は、重なり量取得部４４１から出力された重なり領域の積分量を物体判定部４５３に出力する。この際、重なり分布取得部４４２は、分布度合を取得する処理を実行するように制御される。このように、積分量判定部４５１は、重なり領域の積分量によって、重なり分布取得部４４２の動きを制御することにより、無駄な処理を軽減することができる。
物体判定部４５３は、基本的には、物体判定部４４３と同様の構成であるが、所定の条件で物体を判定する方法を切り替える点で異なる。物体判定部４５３は、積分量判定部４５１によって重なり分布取得部４４２での分布度合を取得する処理が実行されない場合、重なり領域の積分量が極端に大きい又は小さい値なので、積分量のみで物体の判定を行う。また、物体判定部４５３は、積分量判定部４５１によって重なり分布取得部４４２での分布度合を取得する処理が実行される場合、積分量がある程度の大きさなので、分布度合のみで物体の判定を行う。
次に、図７、図９及び図１０を参照して本発明の第２実施形態に係る物体検出装置２００の動作について詳細に説明する。
図１０は、物体検出部４５の動作を詳細に説明するためのフローチャート図である。図１０に示すように、物体検出部４５の動作は、図７に示された物体検出部４４の動作からステップＳ５０４の動作を除き、新たにステップＳ５１０、ステップＳ５１１及びステップＳ５１２の動作を追加する点で異なる。他のステップは、図７に示した物体検出部４４の動作と同一の為、説明は省略する。
図１０に示すステップＳ５１０、ステップＳ５１１、ステップＳ５１２の動作について説明する。積分量判定部４５１は、重なり量取得部４４１で得られた重なり領域の積分量における大きさの度合を判定する（ステップＳ５１０）。
判定の結果、積分量が極端に大きい又は小さい場合（ステップＳ５１０−Ｙｅｓ）には、積分量判定部４５１は、重なり領域の積分量のデータを物体判定部４５３に出力すると共に、重なり分布取得部４４２での分布度合を取得する処理を実行しないように制御する。物体判定部４５３は、物体の判定が積分量に支配されるという関係に基づき、重なり領域の積分量が大きい程物体の可能性が高いとして、形状モデル内が物体か非物体かを判定する（ステップＳ５１１）。
判定の結果、積分量がある程度の大きさの場合（ステップＳ５１０−Ｎｏ）には、積分量判定部４５１は、重なり領域の積分量のデータを物体判定部４５３に出力すると共に、重なり分布取得部４４２での分布度合を取得する処理を実行するように制御する。重なり分布取得部４４２は、重なり領域取得部４３から出力された、重なり領域を示す得点（３次元空間における得点）を付与された３次元空間データと検出対象の形状モデルを用いて、重なり領域の分布度合を取得する（ステップＳ５０３）。重なり分布取得部４４２は、取得した分布度合を物体判定部４５３に出力する。
物体判定部４５３は、重なり領域の積分量がある程度の大きさであることから、物体の判定が重なり領域の分布度合に支配されるという関係に基づき、重なり領域の分布度合が一様な程物体の可能性が高いとして、形状モデル内が物体か非物体かを判定する（ステップＳ５１２）。
次に、本発明の第２実施形態に係る物体検出装置２００の効果について説明する。
本発明の第２実施形態に係る物体検出装置２００において、積分量判定部４５１は重なり領域の分布度合を取得する前に重なり領域の積分量における大きさの度合を判定する。該判定に基づき、積分量が極端に大きい又は小さい場合には分布度合の取得処理を省いて物体の判定を行うので、物体検出装置２００によれば精度を維持したままの計算量削減が可能である。つまり、物体検出装置２００によれば３次元空間上の物体検出において高速化が可能となる。
＜第３実施形態＞
次に、本発明の第３実施形態に係る物体検出装置３００の構成について図１１を用いて説明する。
図１１は、本発明の第３実施形態に係る物体検出装置３００の構成を示すブロック図である。図１１を参照すると、本発明の第３実施形態に係る物体検出装置３００は、物体検出装置１００と同様な第１の画像取得部１〜第ｎの画像取得部３、カメラパラメータ記憶部５１を有する記憶装置５が、コンピュータ７に接続される。また、物体検出用プログラム８を記憶するコンピュータ可読記憶媒体９がコンピュータ７に接続される。
コンピュータ可読記憶媒体９は、磁気ディスクや半導体メモリ等で構成され、そこに記憶された物体検出用プログラム８は、コンピュータ７の立ち上げ時などに、コンピュータ７に読み取られ、コンピュータ７の動作を制御する。該制御により、物体検出用プログラム８は、コンピュータ７を前述した第１実施形態におけるデータ処理装置４内の各構成部４１〜４４、４４１〜４４３として機能させ、図６及び図７に示される処理を行わせる。
本実施形態は第１実施形態にかかる物体検出装置１００をコンピュータとプログラムとで実現したが、第２実施形態にかかる物体検出装置２００をコンピュータとプログラムとで実現することも可能である。
＜第４実施形態＞
次に、本発明の第４実施形態に係る物体検出装置４００の構成について図１２を用いて説明する。
図１２は、本発明の第４実施形態に係る物体検出装置４００の構成を示すブロック図である。図１２を参照すると、本発明の第４実施形態に係る物体検出装置４００は、重なり領域取得部４０１と、重なり量取得部４０２と、重なり分布取得部４０３と、物体判定部４０４と、を含む。
重なり領域取得部は、複数の画像取得部が取得した画像により生成された、物体領域を３次元空間上に逆投影したデータを用いて、３次元空間上の物体の可能性が高いことを示す重なり領域の値を取得する。
重なり量取得部は、検出対象の形状モデル内における重なり領域の値の積分量を取得する。
重なり分布取得部は、検出対象の形状モデル内における重なり領域の値の分布度合を取得する。
物体判定部は、積分量と分布度合を用いて検出対象の形状モデル内が物体か非物体かを判定する。
物体検出装置４００によれば、カメラ画像からの物体領域抽出の精度低下（物体領域の欠損等）による影響を軽減して頑健に３次元空間上の物体を検出することができる。
＜実施形態の他の表現＞
上記の各実施の形態においては、以下に示すような物体検出装置、物体検出方法及びプログラムの特徴的構成が示されている（以下のように限定されるわけではない）。なお、本発明の属性選択プログラムは、上述の実施の形態で説明した各動作を、コンピュータに実行させるプログラムであれば良い。また、本発明の物体検出装置は、ＣＰＵが、ＨＤＤやメモリ等の記録媒体に記録されているプログラムを実行することにより実現されても良い。
（付記１）
複数の画像取得部が取得した画像により生成された、物体領域を３次元空間上に逆投影したデータを用いて、３次元空間上の物体の可能性が高いことを示す重なり領域の値を取得する重なり領域取得部と、
検出対象の物体の形状に関する３次元のモデルである形状モデル内における前記重なり領域の値の積分量を取得する重なり量取得部と、
検出対象の形状モデル内における前記重なり領域の値の分布度合を取得する重なり分布取得部と、
前記積分量と前記分布度合を用いて検出対象の形状モデル内が物体か非物体かを判定する物体判定部と、
を含む物体検出装置。
（付記２）
前記物体判定部は、検出対象の形状モデル内における前記積分量と前記分布度合を用いて、
積分量が極端に大きい又は小さいことにより、形状モデル内が物体であるか否かを判定可能な大きさの積分量である場合、
積分量が大きい程形状モデル内が物体である可能性が高いと判定し、
形状モデル内が物体であるか否かを判定可能な大きさの積分量でない場合、分布度合が一様な程形状モデル内が物体である可能性が高いと判定する、
付記１に記載の物体検出装置。
（付記３）
前記物体判定部は、検出対象の形状モデル内において
重なり領域の値の積分量が該積分量によって形状モデル内が物体であると判定可能な大きさの値である第一の閾値以上の場合に、形状モデル内が物体であると判定し、
重なり領域の値の積分量が該積分量によって形状モデル内が非物体であると判定可能な大きさの値である第二の閾値以下の場合に、形状モデル内が非物体であると判定し、
重なり領域の値の積分量が前記第一の閾値以上又は前記第二の閾値以下のいずれでもない場合には、
重なり領域の値の分布度合が一様であることを示す第三の閾値より小さい（一様に近い）場合に、形状モデル内が物体であると判定し、
重なり領域の値の分布度合が前記第三の閾値より大きい（偏りに近い）場合に、形状モデル内が非物体であると判定する、
付記２に記載の物体検出装置。
（付記４）
前記物体判定部は、重なり領域の値の積分量が前記第一の閾値以上又は前記第二の閾値以下のいずれでもない場合には、重なり領域の値の分布度合が一様に近づく程積分量に大きく重み付けを行い、積分量が大きい程物体の可能性が高いとして、形状モデル内が物体か非物体かを判定する、
付記１〜３に記載の物体検出装置。
（付記５）
前記物体判定部は、重なり領域の値の積分量が大きい程１に近づく第一の尤度関数と、重なり領域の分布度合が一様な分布程１に近づく第二の尤度関数とを、積分量が前記第一の閾値以上又は前記第二の閾値以下の場合に前記第一の尤度関数に重みがかかるよう重み付き和で統合して、統合された尤度関数を用いて形状モデル内が物体か非物体かを判定する、
付記１〜４のいずれかに記載の物体検出装置。
（付記６）
前記重なり分布取得部は、検出対象の形状モデルの複数の部分空間のそれぞれから重なり領域の値の積分量を求め、前記それぞれの積分量を形状モデル全体における重なり領域の値の積分量で正規化した値から算出された分散を、形状モデル内における前記分布度合として取得する、
付記１〜５のいずれかに記載の物体検出装置。
（付記７）
前記重なり分布取得部は、前記分布度合を求める際に必要な検出対象の形状モデルの複数の部分空間に対して、高さ方向に均等に分割して部分空間を設定することを特徴とする、
付記１〜６のいずれかに記載の物体検出装置。
（付記８）
重なり領域取得部は、視界が得られる画像取得部のうち逆投影の有無を１か０かの値で判定し、前記複数の画像取得部におけるそれぞれの値のＡＮＤ値を、前記物体の可能性が高いことを示す重なり領域の値として取得する、
付記１〜７のいずれかに記載の物体検出装置。
（付記９）
重なり領域取得部は、逆投影が得られた画像取得部の数を、視界が得られる画像取得部の数で正規化した値を、前記物体の可能性が高いことを示す重なり領域の値として取得する、
付記１〜８のいずれかに記載の物体検出装置。
（付記１０）
カメラパラメータを記憶するカメラパラメータ記憶部と、
前記複数の画像取得部から同期された画像を取得し、各画像から抽出された物体領域を示す値が付された物体領域画像を生成する物体領域抽出部と、
前記カメラパラメータを用いて、前記物体領域画像中の物体領域を３次元空間上に逆投影し、該３次元空間上に逆投影したデータを重なり領域取得部に出力する逆投影部と、
をさらに含む付記１〜９のいずれかに記載の物体検出装置。
（付記１１）
前記物体領域抽出部は、背景差分法、フレーム間差分法、又は事後確率を用いた物体検出法を施して物体領域を抽出する、
付記９に記載の物体検出装置。
（付記１２）
重なり領域取得部が、複数の画像取得部が取得した画像により生成された、物体領域を３次元空間上に逆投影したデータを用いて、３次元空間上の物体の可能性が高いことを示す重なり領域の値を取得し、
重なり量取得部が、検出対象の物体の形状に関する３次元のモデルである形状モデル内における前記重なり領域の値の積分量を取得し、
重なり分布取得部が、検出対象の形状モデル内における前記重なり領域の値の分布度合を取得し、
物体判定部が、前記積分量と前記分布度合を用いて検出対象の形状モデル内が物体か非物体かを判定する、
物体検出方法。
（付記１３）
前記物体判定部は、検出対象の形状モデル内において
重なり領域の値の積分量が該積分量によって形状モデル内が物体であると判定可能な大きさの値である第一の閾値以上の場合に、形状モデル内が物体であると判定し、
重なり領域の値の積分量が該積分量によって形状モデル内が非物体であると判定可能な大きさの値である第二の閾値以下の場合に、形状モデル内が非物体であると判定し、
重なり領域の値の積分量が前記第一の閾値以上又は前記第二の閾値以下のいずれでもない場合には、
重なり領域の値の分布度合が一様であることを示す第三の閾値より小さい場合に、形状モデル内が物体であると判定し、
重なり領域の値の分布度合が前記第三の閾値より大きい場合に、形状モデル内が非物体であると判定する、
付記１２に記載の物体検出方法。
（付記１４）
コンピュータに、
複数の画像取得部が取得した画像により生成された、物体領域を３次元空間上に逆投影したデータを用いて、３次元空間上の物体の可能性が高いことを示す重なり領域の値を取得し、
検出対象の物体の形状に関する３次元のモデルである形状モデル内における前記重なり領域の値の積分量を取得し、
検出対象の形状モデル内における前記重なり領域の値の分布度合を取得し、
前記積分量と前記分布度合を用いて検出対象の形状モデル内が物体か非物体かを判定する処理、
を実行させるプログラム。
（付記１５）
前記判定を、検出対象の形状モデル内において
重なり領域の値の積分量が該積分量によって形状モデル内が物体であると判定可能な大きさの値である第一の閾値以上の場合に、形状モデル内が物体であると判定し、
重なり領域の値の積分量が該積分量によって形状モデル内が非物体であると判定可能な大きさの値である第二の閾値以下の場合に、形状モデル内が非物体であると判定し、
重なり領域の値の積分量が前記第一の閾値以上又は前記第二の閾値以下のいずれでもない場合には、
重なり領域の値の分布度合が一様であることを示す第三の閾値より小さい場合に、形状モデル内が物体であると判定し、
重なり領域の値の分布度合が前記第三の閾値より大きい場合に、形状モデル内が非物体であると判定する、
ことで実行させる付記１４に記載のプログラム。
この出願は、２０１１年７月１日に出願された日本出願特願２０１１−１４７２８９を基礎出願とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る酔う様々な変更をすることができる。
【産業上の利用可能性】
【０００８】
本発明は、複数のカメラ画像から抽出された物体領域の逆投影を用いて３次元空間上の物体を検出する際、カメラ画像からの物体領域抽出の精度低下（物体領域の欠損等）による影響を軽減して頑健に物体を検出できる物体検出装置に適用できる。また、本発明は、その物体検出装置をコンピュータに実現するためのプログラムといった用途に適用できる。また、本発明は、カメラや蓄積映像から３次元空間上の物体検出を必要とする監視分野での侵入者検出、不審者検出、不審物の置き去り検出、荷物の持ち去り検出、ゲートの共連れ検出又は混雑及び行列検出を行う装置又は機能といった用途に適用できる。また、本
発明は、マーケティング分野での動線解析や行動解析を行う装置又は機能といった用途に適用できる。さらに、本発明は、カメラや蓄積映像からの物体検出や物体位置を入力とする入力インタフェースといった用途に適用できる。この他、物体検出又は物体位置をトリガ又はキーとするビデオ、映像検索装置又は機能といった用途に適用できる。
【符号の説明】
【０００９】
１  第１の画像取得部
２  第２の画像取得部
３  第ｎの画像取得部
４、６  データ処理装置
５  記憶装置
７  コンピュータ
８  物体検出用プログラム
９  コンピュータ可読記憶媒体
４１  物体領域抽出部
４２  逆投影部
４３  重なり領域取得部
４４、４５  物体検出部
５１  カメラパラメータ記憶部
１００、２００、３００、４００  物体検出装置
４４１  重なり量取得部
４４２  重なり分布取得部
４４３、４５３  物体判定部
４５１  積分量判定部
【図１】
0006024658.tif 000007
【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】
0006024658.tif 000013
【図８】
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【図９】
0006024658.tif 000015
【図１０】
0006024658.tif 000016
【図１１】
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【図１２】
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