(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
レンズを用いて撮影された画像について、当該画像の全部または一部の画素ごとに、当該画素を注目画素とし、当該注目画素を中心とした環状の領域を近傍領域としたときの、当該近傍領域に含まれる複数の比較対象画素の画素値を、取得する比較対象画素取得部と、
前記注目画素の画素値と各比較対象画素の画素値との差分を計算する画素差分計算部と、
前記画素ごとに、前記複数の比較対象画素との画素値の前記差分のそれぞれが所定の閾値以上であるか否かをビット値により示すローカルバイナリパターンを生成するローカルバイナリパターン生成部と、を有し、
前記近傍領域は、前記注目画素ごとに複数ずつ存在し、前記複数の近傍領域の距離は、前記レンズの空間周波数特性に基づいて決定された距離である、
特徴抽出装置。
【請求項２】
前記複数の比較対象画素は、前記注目画素に対する方向がそれぞれ異なる、
請求項１記載の特徴抽出装置。
【請求項３】
前記複数の比較対象画素は、前記近傍領域ごとに、等間隔で離散的に位置し、前記複数の比較対象画素の位置は、前記複数の近傍領域の間で、前記注目画素に対する方向が異なる、
請求項１記載の特徴抽出装置。
【請求項４】
前記複数の比較対象画素の位置は、隣り合う前記近傍領域の間で、前記注目画素に対する角度が、同じ方向に所定量ずつ異なる、
請求項１記載の特徴抽出装置。
【請求項５】
前記複数の近傍領域の距離、および、前記近傍領域ごとの前記複数の比較対象画素の距離は、前記レンズの空間周波数特性から同じ輝度であるとみなせるピクセル距離よりも大きい、
請求項４記載の特徴抽出装置。
【請求項６】
前記複数の近傍領域の距離は、１ピクセル分、２ピクセル分、３ピクセル分、または４ピクセル分の大きさである、
請求項５記載の特徴抽出装置。
【請求項７】
前記レンズの空間周波数特性に基づいて、前記注目画素ごとに、前記近傍領域を決定する近傍領域取得部と、
前記注目画素ごとに、前記近傍領域取得部が決定した前記近傍領域と、前記レンズの空間周波数特性とに基づいて、前記複数の比較対象画素を決定し、当該注目画素および決定した前記複数の比較対象画素のそれぞれの画素値を取得する比較対象画素取得部と、を更に有する、
請求項１記載の特徴抽出装置。
【請求項８】
検出対象物体の特徴を示す前記ローカルバイナリパターンに関する情報を格納する識別器記憶部と、
前記識別器記憶部が格納する前記情報を用いて、前記画像から生成された前記ローカルバイナリパターンに基づいて、前記画像に検出対象物体が含まれているか否かを判断する識別部と、を更に有する、
請求項１記載の特徴抽出装置。
【請求項９】
前記画像から生成された前記ローカルバイナリパターンの分布を示すヒストグラムを生成するヒストグラム生成部、を更に有し、
前記識別器記憶部が格納する前記情報は、前記検出対象物体を含む画像の前記ヒストグラムと前記検出物体を含まない画像の前記ヒストグラムとに基づいて生成された識別器であり、
前記識別部は、前記識別器を、前記画像から生成された前記ヒストグラムに適用して、前記画像に検出対象物体が含まれているか否かを判断する、
請求項８記載の特徴抽出装置。
【請求項１０】
レンズを用いて撮影された画像について、当該画像の全部または一部の画素ごとに、当該画素を注目画素とし、当該注目画素を中心とした環状の領域を近傍領域としたときの、当該近傍領域に含まれる複数の比較対象画素の画素値を、取得するステップと、
前記注目画素の画素値と各比較対象画素の画素値との差分を計算するステップと、
前記画素ごとに、前記複数の比較対象画素との画素値の前記差分のそれぞれが所定の閾値以上であるか否かをビット値により示すローカルバイナリパターンを生成するステップと、を有し、
前記近傍領域は、前記注目画素ごとに複数ずつ存在し、前記複数の近傍領域の距離は、前記レンズの空間周波数特性に基づいて決定された距離である、
特徴抽出方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
レンズを用いて撮影された画像について、当該画像の全部または一部の画素ごとに、当該画素を注目画素とし、当該注目画素を中心とした環状の領域を近傍領域としたときの、当該近傍領域に含まれる複数の比較対象画素の画素値を、取得する処理と、
前記注目画素の画素値と各比較対象画素の画素値との差分を計算する処理と、
前記画素ごとに、前記複数の比較対象画素との画素値の前記差分のそれぞれが所定の閾値以上であるか否かをビット値により示すローカルバイナリパターンを生成する処理と、を実行させ、
前記近傍領域は、前記注目画素ごとに複数ずつ存在し、前記複数の近傍領域の距離は、前記レンズの空間周波数特性に基づいて決定された距離である、
特徴抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、レンズを用いて撮影された画像から画像の特徴を抽出する特徴抽出装置、特徴抽出方法、および特徴抽出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、レンズを用いて撮影された画像から画像の特徴を抽出して、画像に含まれる物体を検出または識別すること（以下「物体検出」という）が、広く行われている。物体検出の技術の１つとして、ローカルバイナリパターン（ＬＢＰ）を用いる技術が、例えば特許文献１および非特許文献１に記載されている。
【０００３】
ローカルバイナリパターンとは、画素ごとに、周囲近傍の各画素との画素値の差分を二値化して並べたバイナリパターンであり、画像に含まれる濃淡パターンを表す情報である。
【０００４】
特許文献１および非特許文献１に記載の技術（以下「従来技術」という）は、識別の対象となる画像（以下「対象画像」という）のある領域に対し、全部または部分画素に対して、ローカルバイナリパターンを算出する。そして、従来技術は、ローカルバイナリパターンの値のヒストグラムを、画像特徴として生成する。また、従来技術は、予め、所定の物体を含む画像と含まない画像（以下「学習画像」と総称する）から同様に生成したヒストグラムに基づいて、識別器を生成して記憶しておく。そして、従来技術は、識別器を用いて対象画像のヒストグラムを評価し、対象画像に所定の物体が含まれているか否かを判断する。
【０００５】
ローカルバイナリパターンのヒストグラムは、輝度勾配方向ヒストグラム（ＨＯＧ：Histograms of Oriented Gradients）などの画像特徴に比べて、テクスチャの違いや濃淡パターンをより高精度に表現でき、かつ、より少ない処理負荷で算出可能である。したがって、従来技術のようなローカルバイナリパターンを用いた物体検出は、様々な分野への適用が期待されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００９−２１１１７９号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Timo Ojala, Matti Pietikainen and Topi Maenpaa "Multiresolution Gray-Scale and Rotation Invariant Texture Classification With Local Binary Patterns" IEEE, Pattern Analysis and Machine Intelligence vol. 24 no. 7, pp. 971-978, July 2002
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ところで、物体検出の精度を向上させるためには、できるだけ識別性能が高い特徴量を用いることが望ましい。このためには、隣接画素間の濃淡パターンといったミクロな情報と、距離がある程度離れた画素間の濃淡パターンといったマクロな情報との両方を、特徴量として用いることが考えられる。ローカルバイナリパターンの場合、注目画素を中心とした環状の領域（以下「近傍領域」という）を複数設定し、各近傍領域の画素を注目画素との比較対象の画素（以下「比較対象画素」という）とすることが考えられる。
【０００９】
しかしながら、この場合、比較対象画素の数が多くなり、ローカルバイナリパターンのビット数およびヒストグラムの次元数が多くなる。すると、ローカルバイナリパターンの演算処理、ヒストグラムの生成処理、識別器の生成処理、および物体検出処理のそれぞれの負荷が高くなる。一方、このような処理負荷の増大の回避を目的として単純に比較対象画素の数を減らすと、得られるローカルバイナリパターンの識別性能を高くすることができない。すなわち、従来技術は、処理負荷の抑制と識別性能が高い特徴量の抽出との両立が難しいという課題を有する。
【００１０】
本発明の目的は、処理負荷の増大を抑えつつ、識別性能が高い特徴量を抽出することができる、特徴抽出装置、特徴抽出方法、および特徴抽出プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の一態様に係る特徴抽出装置は、レンズを用いて撮影された画像について、当該画像の全部または一部の画素ごとに、当該画素を注目画素とし、当該注目画素を中心とした環状の領域を近傍領域としたときの、当該近傍領域に含まれる複数の比較対象画素の画素値を、取得する比較対象画素取得部と、前記注目画素の画素値と各比較対象画素の画素値との差分を計算する画素差分計算部と、前記画素ごとに、前記複数の比較対象画素との画素値の前記差分のそれぞれが所定の閾値以上であるか否かをビット値により示すローカルバイナリパターンを生成するローカルバイナリパターン生成部とを有し、前記近傍領域は、前記注目画素ごとに複数ずつ存在し、前記複数の近傍領域の距離は、前記レンズの空間周波数特性に基づいて決定された距離である。
【００１２】
本発明の一態様に係る特徴抽出方法は、レンズを用いて撮影された画像について、当該画像の全部または一部の画素ごとに、当該画素を注目画素とし、当該注目画素を中心とした環状の領域を近傍領域としたときの、当該近傍領域に含まれる複数の比較対象画素の画素値を、取得するステップと、前記注目画素の画素値と各比較対象画素の画素値との差分を計算するステップと、前記画素ごとに、前記複数の比較対象画素との画素値の前記差分のそれぞれが所定の閾値以上であるか否かをビット値により示すローカルバイナリパターンを生成するステップとを有し、前記近傍領域は、前記注目画素ごとに複数ずつ存在し、前記複数の近傍領域の距離は、前記レンズの空間周波数特性に基づいて決定された距離である。
【００１３】
本発明の一態様に係る特徴抽出プログラムは、コンピュータに、レンズを用いて撮影された画像について、当該画像の全部または一部の画素ごとに、当該画素を注目画素とし、当該注目画素を中心とした環状の領域を近傍領域としたときの、当該近傍領域に含まれる複数の比較対象画素の画素値を、取得する処理と、前記注目画素の画素値と各比較対象画素の画素値との差分を計算する処理と、前記画素ごとに、前記複数の比較対象画素との画素値の前記差分のそれぞれが所定の閾値以上であるか否かをビット値により示すローカルバイナリパターンを生成する処理とを実行させ、前記近傍領域は、前記注目画素ごとに複数ずつ存在し、前記複数の近傍領域の距離は、前記レンズの空間周波数特性に基づいて決定された距離である。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、処理負荷の増大を抑えつつ、識別性能が高い特徴量を抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施の形態１に係る特徴抽出装置の構成の一例を示すブロック図
【図２】本実施の形態２に係る特徴抽出装置を含む物体検出システムの構成の一例を示すシステム構成図
【図３】本実施の形態２におけるレンズのＭＴＦ特性の一例を示す図
【図４】本実施の形態２における特徴抽出部の構成の一例を示すブロック図
【図５】本実施の形態２における近傍領域および比較対象画素群の配置を示す図
【図６】本実施の形態２における物体検出装置の動作の一例を示すフローチャート
【図７】本実施の形態２におけるスキャンの様子の一例を示す模式図
【図８】本実施の形態２における特徴抽出領域において注目画素およびその注目画素の近傍領域のシフトの様子の一例を示す模式図
【図９】本実施の形態２におけるヒストグラムの生成処理の一例の概要を示す模式図
【図１０】本実施の形態２におけるヒストグラムの正規化の様子の一例を示す図
【図１１】カメラのレンズ空間周波数特性および輝度差情報の方向の数を十分に考慮しない比較対象画素群の配置の一例を示す図
【図１２】カメラのレンズ空間周波数特性および輝度差情報の方向の数を十分に考慮しない比較対象画素群の配置の他の例を示す図
【図１３】本実施の形態２に係る物体検出システムの性能比較評価の結果を示すグラフ
【図１４】本実施の形態２における特徴抽出部の構成の一例を示すブロック図
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の各実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００１７】
（実施の形態１）
本発明の実施の形態１は、本発明の基本的態様の一例である。
【００１８】
図１は、本実施の形態に係る特徴抽出装置の構成の一例を示すブロック図である。
【００１９】
図１において、特徴抽出装置１０は、比較対象画素取得部４３３、画素差分計算部４３４、およびローカルバイナリパターン生成部４３５を有する。
【００２０】
比較対象画素取得部４３３は、レンズを用いて撮影された画像について、当該画像の全部または一部の画素ごとに、当該画素を注目画素とし、当該注目画素を中心とした環状の領域を近傍領域としたときの、当該近傍領域に含まれる複数の比較対象画素の画素値を、取得する。
【００２１】
画素差分計算部４３４は、注目画素の画素値と各比較対象画素の画素値との差分を計算する。
【００２２】
ローカルバイナリパターン生成部４３５は、画素ごとに、複数の比較対象画素との画素値の差分のそれぞれが所定の閾値以上であるか否かをビット値により示す、ローカルバイナリパターンを生成する。
【００２３】
なお、上述の近傍領域は、注目画素ごとに複数ずつ存在する。そして、複数の近傍領域の距離は、レンズの空間周波数特性に基づいて決定された距離である。
【００２４】
なお、以下の説明において、複数の近傍領域の距離とは、近傍領域同士の距離である。例えば、上記環状領域を近傍領域とするとき、２つの環状近傍領域間の距離は、この２つの環状領域の半径の差を指す。また、複数の画素（比較対象画素）の距離とは、画素同士の距離であり、例えば、画素の中心位置間の距離を指す。したがって、例えば、横または、縦に隣接する２つの画素間の距離は、１ピクセルである。
【００２５】
また、特徴抽出装置１０は、図示しないが、例えば、ＣＰＵ（central processing unit）、制御プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）などの記憶媒体、およびＲＡＭ（random access memory）などの作業用メモリを有する。この場合、上記した各部の機能は、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現される。
【００２６】
このような特徴抽出装置１０は、画素ごとに、複数の環状の領域に含まれる比較対象画素群から、ローカルバイナリパターンを生成することができる。これにより、ミクロな情報とマクロな情報との両方を含む、識別性能が高い特徴量を、ローカルバイナリパターンとして抽出することができる。
【００２７】
また、特徴抽出装置１０は、更に、複数の比較対象画素を、注目画素に対する方向がそれぞれ異なるようにしてもよい。この場合、特徴抽出装置１０は、レンズの空間周波数特性と注目画素に関する複数の方向の輝度差情報を抽出することとを考慮した配置の比較対象画素群から、ローカルバイナリパターンを生成することができる。これにより、特徴抽出装置１０は、レンズの空間周波数特性からみて不必要に近い距離で多くの画素値を取得して演算に用いるのを回避することができ、処理負荷を軽減した状態で、識別性能が高い特徴量の抽出を行うことができる。
【００２８】
（実施の形態２）
本発明の実施の形態２は、本発明を、識別器を生成して画像からの物体検出を行う物体検出システムに適用した場合の具体的態様の一例である。
【００２９】
まず、本実施の形態に係る特徴抽出装置を含む物体検出システムの構成について説明する。
【００３０】
図２は、本実施の形態に係る特徴抽出装置を含む、物体検出システムの構成の一例を示すシステム構成図である。図２では、各装置の構成についても併せて図示する。
【００３１】
図２において、物体検出システム１００は、識別器学習装置２００、識別器記憶部３００、および物体検出装置４００を有する。識別器学習装置２００および物体検出装置４００は、例えば、インターネットなどの通信ネットワークを介して、識別器記憶部３００にそれぞれ接続可能となっている。
【００３２】
本実施の形態において、識別器学習装置２００は、機械学習方法として、例えば、Ｂｏｏｓｔｉｎｇ法を用いる。識別器学習装置２００は、予め、学習用に正規化された画像（以下「学習画像」という）から、検出の対象となる物体（以下「検出対象物体」という）を検出するための識別器を生成し、生成された識別器は識別器記憶部３００に記憶される。
【００３３】
識別器学習装置２００は、学習用データ記憶部２１０と、本発明に係る特徴抽出装置を含む特徴抽出部２２０と、学習部２４０とを有する。
【００３４】
学習用データ記憶部２１０は、検出対象物体を含む複数の学習画像（ポジティブサンプル）と、検出対象物体を含まない複数の学習画像（ネガティブサンプル）と、特徴抽出領域情報の候補とを、予め格納する。
【００３５】
特徴抽出部２２０は、学習用データ記憶部２１０に格納された学習画像ごとに、特徴抽出領域を取得し、取得した特徴抽出領域から画像特徴を抽出する。
【００３６】
特徴抽出領域とは、画像特徴の抽出の対象となる画像領域である。例えば、検出対象が人の顔である場合には、特徴抽出領域は、人の顔部品、例えば、眼、または鼻などを含むランダムに配置された多数の画像領域とすることができる。また、検出対象が人の全身である場合には、特徴抽出領域は、例えば、頭部、腕、足などを含むランダムに配置された多数の画像領域とすることができる。
【００３７】
特徴抽出部２２０は、特徴抽出領域ごとに、その画像特徴を抽出し、学習部２４０へ出力する。より具体的には、特徴抽出部２２０は、まず、特徴抽出領域の全部または一部の画素ごとに、当該画素を注目画素として、ローカルバイナリパターンを生成する。そして、特徴抽出部２２０は、生成されたローカルバイナリパターンの分布を示すヒストグラム（以下、単に「ヒストグラム」という）を、その特徴抽出領域の画像特徴として生成する。
【００３８】
ローカルバイナリパターンとは、注目画素と、その周囲の近傍画素との画素値の差分が所定の閾値以上であるか否かをビット値により示す情報である。本実施の形態におけるローカルバイナリパターンの詳細については、後述する。
【００３９】
学習部２４０は、ポジティブサンプルから得られたヒストグラム群と、ネガティブサンプルから得られたヒストグラム群とに基づいて、検出対象物体が含まれる画像と含まれない画像とを区分するための１つまたは複数の識別器を生成する。そして、学習部２４０は、識別器記憶部３００に対して、生成した識別情報を特徴抽出領域情報と共に送信し、特徴抽出領域情報と組み付けて記憶させる。
【００４０】
すなわち、学習部２４０は、識別器として、予め用意される複数の特徴抽出領域情報から、機械学習によって、最適な特徴抽出領域情報を選択するとともに、選択された特徴抽出領域情報に対応する識別情報をも生成する。特徴抽出領域情報とは、特徴抽出領域の範囲を示す情報であり、例えば、特徴抽出領域の位置およびサイズを含む。識別情報とは、対象画像の特徴抽出領域のヒストグラムを評価し、対象画像に所定の物体が含まれているか否かを判定するための情報である。
【００４１】
なお、学習部２４０は、後述の、３つのヒストグラムに基づいて生成されるヒストグラムに対応する識別器を生成し、識別器記憶部３００に格納する。
【００４２】
物体検出装置４００は、識別器記憶部３００に記憶された識別器を用いて、物体検出の対象となる画像（以下「対象画像」という）に対する物体検出を行う。物体検出装置４００は、カメラ４１０と、画像入力部４２０と、本発明に係る特徴抽出装置を含む特徴抽出部４３０と、識別部４５０とを有する。
【００４３】
カメラ４１０は、レンズ（図示せず）を用いて対象画像の撮影を行い、対象画像を画像入力部４２０へ出力する。レンズを用いて撮影された画像の画質は、そのレンズの空間周波数特性の影響を受ける。レンズの空間周波数特性は、どの周波数でどの程度のコントラストを再現するかを示す、ＭＴＦ（Modulation Transfer Function）特性により表される。
【００４４】
図３は、レンズのＭＴＦ特性の一例を示す図である。図３において、横軸は空間周波数を表し、縦軸はレンズから出力される信号のコントラスト再現率を示す。
【００４５】
レンズは、通常、図３に示すように、ローパスフィルタの空間周波数特性を有する。したがって、レンズにより撮影された画像においては、高周波数の成分がフィルタリングされるため、実際の被写体の輝度差が大きいはずの２つの画素であっても、その画素間の距離が近ければ、ほぼ同じ輝度となる。
【００４６】
すなわち、物体検出装置４００が取得する対象画像には、カメラ４１０のレンズの空間周波数特性から、同じ輝度であるとみなせる最大距離が存在する。レンズの空間周波数特性から同じ輝度であるとみなせる最大距離は、以下「等輝度距離」という。また、本実施の形態において、等輝度距離は、１ピクセル分の距離であるものとする。
【００４７】
図２の画像入力部４２０は、対象画像を、予め定められたサイズのウィンドウでスキャンし、スキャンした個々の画像領域（以下「窓領域」という）を、特徴抽出部４３０へ出力する。
【００４８】
特徴抽出部４３０は、窓領域ごとに、その窓領域のうち、識別器記憶部３００に記憶された特徴抽出領域情報が示す範囲を、特徴抽出領域として取得する。
【００４９】
そして、特徴抽出部４３０は、特徴抽出領域ごとに、その画像特徴を抽出し、識別部４５０へ出力する。より具体的には、特徴抽出部４３０は、特徴抽出領域の画素ごとにローカルバイナリパターンを生成し、ローカルバイナリパターンのヒストグラムを、その特徴抽出領域の画像特徴として生成する。
【００５０】
なお、特徴抽出部４３０がローカルバイナリパターンの生成に用いる比較対象画素群の各画素の位置は、上述のレンズの空間周波数特性を考慮しつつ、かつ、複数の方向で輝度差情報を得るように、上述のミクロな情報とマクロな情報の両方を抽出することができるように、工夫された位置となっている。
【００５１】
また、特徴抽出部４３０が窓領域に対して行う処理と、上述の識別器学習装置２００にある特徴抽出部２２０が学習画像に対して行う処理は類似している。
【００５２】
すなわち、識別器学習装置２００にある特徴抽出部２２０は、例えば、候補領域として予め用意した多くの領域の全てを、特徴抽出領域として取得する。これに対し、特徴抽出部４３０は、識別器記憶部３００から、既に学習部２４０によって選択された特徴抽出領域情報が示す領域のみを、特徴抽出領域として取得する。よって、以下、適宜、一方の構成および動作の説明をもって他方の構成および説明の説明を省略する。
【００５３】
図４は、特徴抽出部４３０の構成の一例を示すブロック図である。
【００５４】
図４において、特徴抽出部４３０は、特徴抽出領域取得部４３１、近傍領域取得部４３２、比較対象画素取得部４３３、画素差分計算部４３４、ローカルバイナリパターン生成部４３５、およびローカルバイナリパターンヒストグラム生成部４３６を有する。
【００５５】
特徴抽出領域取得部４３１は、画像入力部４２０から入力した窓領域ごとに、その窓領域のうち、識別器記憶部３００に記憶された特徴抽出領域情報が示す範囲を、特徴抽出領域として取得する。そして、取得した特徴抽出領域を、近傍領域取得部４３２へ出力する。
【００５６】
近傍領域取得部４３２は、特徴抽出領域に対し、全てまたは一部の画素ごとに、注目画素をシフトさせていく。そして、近傍領域取得部４３２は、注目画素ごとに、注目画素を中心とし注目画素からの距離が異なる環状の複数の領域を、それぞれ近傍領域として取得して、比較対象画素取得部４３３へ出力する。
【００５７】
比較対象画素取得部４３３は、近傍領域取得部４３２から入力された各近傍領域から、複数の画素の画素値を取得し、画素差分計算部４３４へ出力する。以下、比較対象画素取得部４３３から画素値が取得される画素は、「比較対象画素」という。
【００５８】
比較対象画素群は、任意の近傍領域に含まれる比較対象画素と注目画素とを結ぶ直線上に、他の近傍領域に含まれる比較対象画素が位置しないように、配置されている。すなわち、比較対象画素取得部４３３は、近傍領域の数に応じた数（近傍領域の数の倍数）の方向の輝度差情報を抽出する。
【００５９】
図５は、本実施の形態における近傍領域および比較対象画素群の配置を示す図である。
【００６０】
図５に示すように、本実施の形態では、近傍領域取得部４３２は、注目画素５００から１ピクセル分の距離の環状領域、３ピクセル分の距離の環状領域、および５ピクセル分の距離の環状領域を、順に、第１〜第３の近傍領域５０１〜５０３として取得する。すなわち、第１の近傍領域５０１と第２の近傍領域５０２との間の距離、および第２の近傍領域５０２と第３の近傍領域５０３との間の距離は、それぞれ、２ピクセル分の距離となっている。なお、ここでは、各近傍領域は、その軸線（実線）で図示している。
【００６１】
そして、比較対象画素取得部４３３は、第１〜第３の近傍領域５０１〜５０３のそれぞれ（図５の各実線の円に載っている画素）から、網掛けで示すように、等距離の８つの比較対象画素を取得する。比較対象画素５０４は、その一例である。
【００６２】
近傍領域取得部４３２が取得する、第１の近傍領域５０１と第２の近傍領域５０２との間の距離、および、第２の近傍領域５０２と第３の近傍領域５０３との間の距離は、それぞれ等輝度距離よりも大きい。
【００６３】
また、比較対象画素取得部４３３が取得する、第２の近傍領域５０２と第３の近傍領域５０３のそれぞれの領域内の、比較対象画素間の距離は、等輝度距離（１ピクセル分）よりも大きい。
【００６４】
また、比較対象画素取得部４３３が取得する、複数の画素は、近傍領域ごとに、８つずつ等距離で配置される。
【００６５】
また、比較対象画素取得部４３３が取得する、比較対象画素５０４の位置は、注目画素から見た方向が、他の近傍領域にある比較対象画素の方向と異なるように決定される。
【００６６】
これらの配置規則により、注目画素に対する各比較対象画素の方向が、近傍領域ごとにずれた状態となる。これにより、特徴抽出ための輝度差算出に用いられる方向（つまり輝度差情報を抽出する方向）が、近傍領域の数の倍数に増加する。すなわち、本実施の形態では、３つの近傍領域を用い、更に比較対象画素の方向をずらすことで、３×８＝２４の方向の輝度差情報を抽出するため、抽出される画像特徴に含まれる情報量が多くなる。したがって、このような配置の比較対象画素群から生成されるローカルバイナリパターンは、識別性能が高い特徴量となる。なお、図５に示すような比較対象画素群の位置の決定手法の具体例については、後述する。
【００６７】
なお、近傍領域ごとに比較対象画素群の方向をずらす場合、たとえば、図５において、注目画素５００に最も近い近傍領域５０１に含まれる比較対象画素間の角度を近傍領域の数で分割し、分割された角度だけずらした方向を、他の近傍領域の輝度差の方向としてもよい。具体的には、近傍領域５０１に含まれる比較対象画素間の角度は４５度であり、近傍領域５０１〜５０３の数は３であり、角度４５度を近傍領域の数で分割した角度１５度の方向を近傍領域５０２の輝度差の方向として比較対象画素を配置し、角度３０度の方向を近傍領域５０３の輝度差の方向として比較対象画素を配置してもよい。
【００６８】
図４の画像差分計算部４３４は、注目画素ごとに、第１〜第３の近傍領域のそれぞれについて、比較対象画素取得部４３３から入力された８つの比較対象画素値の画素値のそれぞれと、注目画素の画素値との差分を計算する。そして、画像差分計算部４３４は、算出した差分を、ローカルバイナリパターン生成部４３５へ出力する。すなわち、画素と近傍領域との組み合わせごとに、８つの差分の値を出力する。
【００６９】
ローカルバイナリパターン生成部４３５は、画素と近傍領域との組み合わせごとに、入力された差分のそれぞれが所定の閾値以上であるか否かをビット値により示すローカルバイナリパターンを生成する。より具体的には、ローカルバイナリパターン生成部４３５は、上記組み合わせごとに、各比較対象画素との差分が所定の閾値以上であるか否かを示す８つのビット値を所定の順序で並べた符号を、ローカルバイナリパターンとして生成する。そして、ローカルバイナリパターン生成部４３５は、画素ごとに、当該画素を注目画素としたときの生成した３つのローカルバイナリパターン（８ビット値）を、ローカルバイナリパターンヒストグラム生成部４３６へ出力する。
【００７０】
ローカルバイナリパターンヒストグラム生成部４３６は、画像から生成されたローカルバイナリパターンの分布を示すヒストグラムを生成する。より具体的には、ローカルバイナリパターンヒストグラム生成部４３６は、各特徴抽出領域に対し、第１〜第３の近傍領域５０１〜５０３（図５参照）のそれぞれに対応する３つのヒストグラムを生成する。この３つのヒストグラムを連結し、全体として、１つのヒストグラムを形成する。そして、ローカルバイナリパターンヒストグラム生成部４３６は、生成したヒストグラムを、図２の識別部４５０へ出力する。
【００７１】
図２の識別部４５０は、識別器記憶部３００が記憶する識別情報を取得する。識別部４５０は、取得した識別情報を用いて、画像入力部４２０がスキャンした窓領域の各特徴抽出領域から生成された３つのヒストグラムから、対象画像に検出対象物体が含まれるか否か判断する。そして、識別部４５０は、判断結果を、例えば画像表示装置や音声出力装置（図示せず）を介して、ユーザに通知する。
【００７２】
なお、識別器学習装置２００および物体検出装置４００は、例えば、ＣＰＵおよびＲＡＭなどの記憶媒体を含むコンピュータの構成を取ることができる。この場合、識別器学習装置２００および物体検出装置４００は、記憶する制御プログラムをＣＰＵが実行することによってそれぞれ動作する。また、物体検出装置４００は、その計算のみを行う専用チップにしてもよい。また、識別器記憶部３００は、例えば、半導体メモリやハードディスクなどの記憶媒体を含むネットワークサーバである。
【００７３】
このような物体検出システム１００は、学習段階、および、物体検出段階の両方において、画素ごとに、複数の環状の領域に含まれる比較対象画素群から、ローカルバイナリパターンを生成することができる。これにより、ミクロな情報とマクロな情報との両方を含む、識別性能が高い特徴量を、ローカルバイナリパターンとして抽出し、これを、物体検出に用いることができる。
【００７４】
また、物体検出システム１００は、レンズの空間周波数特性を考慮した配置の比較対象画素群から、ローカルバイナリパターンを生成することができる。これにより、物体検出システム１００は、レンズの空間周波数特性からみて不必要に近い距離で多くの画素値を取得して演算に用いるのを回避することができ、処理負荷を軽減した状態で、上述の物体検出を行うことができる。
【００７５】
すなわち、物体検出システム１００は、処理負荷の増大を抑えつつ、識別性能が高い特徴量を抽出し、より高精度な物体検出を行うことができる。これにより、物体検出システム１００は、演算コストを抑えた状態で、高速かつ高精度に、画像から物体を検出することができる。
【００７６】
以上で、物体検出システム１００の構成についての説明を終える。
【００７７】
次に、比較対象画素群の配置の決定手法の具体例について説明する。
【００７８】
レンズの空間周波数特性は、通常、カメラによって異なる。しかし、カメラの種類にかかわらず、撮像された画像において、隣接する画素同士の画素値の差はわずかである。そのため、比較対象画素間の距離は、等輝度距離よりも大きい距離に設定されることが望ましい。すなわち、比較対象画素間の距離は、２ピクセル分あるいは最大４ピクセル分に設定されることが望ましい。なぜなら、等輝度距離以下の距離で比較対象画素を選択しても、その画素値はほぼ同一であり、同一の情報に対して特徴抽出処理が重複して行われることになるからである。等輝度距離よりも大きい距離で比較対象画素を利用すれば、情報量を増やしつつ、特徴抽出の演算量と特徴量の次元数とを低減することができる。
【００７９】
また、上述の「隣接する画素同士の画素値の差は、わずかである」という特性から、複数の近傍領域の間での比較対象画素同士の距離も考慮して、比較対象画素群の配置を決定することが望ましい。
【００８０】
ここで、近傍領域の注目画素からの距離（半径）をＲとし、１つの近傍領域における比較対象画素の数をＰ（本実施の形態では８）とする。レンズの空間周波数特性および輝度差情報の方向数を考慮しない場合、例えば、ｐ番目の比較対象画素の座標は、例えば以下の式（１）を用いて決定することができる。
【数１】
0005891409.tif 000002
【００８１】
一方、物体検出システム１００が用いる比較対象画素群のそれぞれの座標は、図５に示す第１〜第３の近傍領域の場合、例えば、以下の式（２）を用いて決定される。ここで、ｎは、図５に示す第１〜第３の近傍領域に対応して、順に、ｎ＝０、１、２を取る。
【数２】
0005891409.tif 000003
【００８２】
図５に示す第１〜第３の近傍領域５０１〜５０３に対して、式（２）を用いることにより、図５に示すように、比較対象画素群は、近傍領域間で一定の角度でずれて、異なる方向から輝度差を計算できるように配置される。
【００８３】
なお、比較対象画素取得部４３３は、比較対象画素群の配置を、式（２）を用いるなどして算出して決定してもよいし、予め用意された配置に従って決定してもよい。
【００８４】
なお、近傍領域の距離が遠過ぎると、注目画素からの距離が遠くなり、注目画素と比較対象画素が検出対象物体に属する可能性が低くなる。このため、近傍領域の距離が遠過ぎると、抽出される画像特徴は検出対象物体の画像特徴として適切ではなくなり、検出対象物体と検出対象物体以外の物体との間の識別性能が低下する可能性が高くなる。
【００８５】
以上より、複数の近傍領域間の距離、および、近傍領域ごとの複数の比較対象画素の距離は、検出対象物体に属する範囲内に、レンズの空間周波数特性から同じ輝度であるとみなせる等輝度距離よりも遠いことが望ましい。そして、隣接する近傍領域の距離は、１ピクセル分、２ピクセル分、３ピクセル分、または４ピクセル分の大きさであることが望ましい。但し、レンズのＭＴＦ特性が、より低周波数帯域寄りのローパスフィルタ特性である場合（急激に減衰する場合）、例えば、４ピクセル分の距離以上としてもよい。
【００８６】
すなわち、ローカルバイナリパターンの生成に用いられる比較対象画素群の位置は、レンズの空間周波数特性を考慮し、かつ、複数の方向から輝度差情報を抽出することができるように、決定されたものであることが望ましい。
【００８７】
以上で、比較対象画素群の配置の決定手法の具体例についての説明を終える。
【００８８】
次に、物体検出システム１００のうち、物体検出装置４００の動作について説明する。なお、識別器学習装置２００の動作は、特徴抽出部２２０の動作と物体検出装置４００における特徴抽出部４３０の動作とが共通しているため、その説明を省略する。
【００８９】
図６は、物体検出装置４００の動作の一例を示すフローチャートである。
【００９０】
まず、ステップＳ１１００において、画像入力部４２０は、対象画像を、予め定められたサイズのウィンドウでスキャンする。
【００９１】
図７は、スキャンの様子の一例を示す模式図である。
【００９２】
図７に示すように、画像入力部４２０は、対象画像５１０の全体を、予め定められたサイズのウィンドウ５１１でスキャンし、様々な位置から窓領域５１２を取得する。ウィンドウ５１１のサイズは、例えば、６４ピクセル×１２８ピクセルである。
【００９３】
そして、図６のステップＳ１２００において、特徴抽出領域取得部４３１は、識別器学習装置２００の学習で得られ、識別器記憶部３００に記憶した特徴抽出領域情報（位置、サイズなど）を１つ取得する。特徴抽出領域取得部４３１は、取得した特徴抽出領域情報によって示される位置とサイズに基づいて、特徴抽出領域を抽出する。例えば、図７に示すように、特徴抽出領域取得部４３１は、人の頭部を含む矩形状の領域を、窓領域５１２から特徴抽出領域５２０として取得する。
【００９４】
そして、ステップＳ１３００において、近傍領域取得部４３２は、特徴抽出領域５２０の画素を、注目画素として１つ選択する。
【００９５】
そして、ステップＳ１４００において、近傍領域取得部４３２は、注目画素を中心とする第１〜第３の近傍領域５０１〜５０３（図５参照）を決定する。
【００９６】
そして、ステップＳ１５００において、比較対象画素取得部４３３は、第１〜第３の近傍領域５０１〜５０３の各々から、８つずつの比較対象画素５０４（図５参照）を取得する。
【００９７】
なお、複数の近傍領域の位置および比較対象画素群の位置は、上述の通り、カメラの空間周波数特性を考慮し、かつ、より多くの方向から輝度差情報を得られるように、決定されたものである。近傍領域取得部４３２は、後述のステップＳ１９００の判断処理によってステップＳ１３００へ戻る度に、未選択の画素を選択し、その結果、比較対象画素として取得する対象となる画素の位置（近傍領域の位置）をシフトさせていく。
【００９８】
図８は、特徴抽出領域において注目画素およびその注目画素の近傍領域のシフトの様子の一例を示す模式図である。
【００９９】
図８に示すように、近傍領域取得部４３２は、特徴抽出領域５２０の全体において、注目画素５２１として選択する画素位置をシフトさせていく。本実施の形態では、注目画素５００がシフトされる度に、図６のステップＳ１４００で、第１〜第３の近傍領域５０１〜５０３（および８つずつの比較対象画素５０４）が、特徴抽出領域５２０の全体について、順次、決定されていく。
【０１００】
そして、ステップＳ１６００において、画素差分計算部４３４は、近傍領域ごとに、各比較対象画素と注目画素との差分を計算する。本実施の形態では、近傍領域ごとに８つずつの差分値が得られる。
【０１０１】
そして、ステップＳ１７００において、ローカルバイナリパターン生成部４３５は、ステップＳ１６００で得られた注目画素と各近傍領域の比較対象画素との差分値を２値化して、３つの８ビットのローカルバイナリパターンを生成する。
【０１０２】
ここで、注目画素の輝度値をｇｃ、比較対象画素の数（本実施の形態では８）をＰ、比較対象画素の順序をｐ、ｐ番目の比較対象画素の画素平均値をｇｐ、比較対象画素と注目画素の距離に相当する画素数（本実施の形態では１、３、５）をＲと置く。この場合、ローカルバイナリパターンＬＢＰＰ，Ｒは、例えば、以下の式（３）で表される。
【数３】
0005891409.tif 000004
【０１０３】
そして、ステップＳ１８００において、ローカルバイナリパターンヒストグラム生成部４３６は、ヒストグラムを構成するビンのうちローカルバイナリパターンＬＢＰＰ，Ｒのビンに、１を加算する。
【０１０４】
そして、ステップＳ１９００において、近傍領域取得部４３２は、特徴抽出領域に未処理の画素が存在するか否かを判断する。近傍領域取得部４３２は、未処理の画素が存在する場合（Ｓ１９００：ＹＥＳ）、ステップＳ１３００へ戻って未処理の画素を選択して処理を繰り返す。また、近傍領域取得部４３２は、特徴抽出領域の全てについて処理を完了した場合（Ｓ１９００：ＮＯ）、ステップＳ２０００へ進む。
【０１０５】
図９は、ある近傍領域のローカルバイナリパターンがヒストグラムに反映されるまでの処理（ヒストグラムの生成処理）の一例の概要を示す模式図である。
【０１０６】
図９に示すように、近傍領域５２３のＲ＝１の近傍領域６０１について、９つの数値から成る数値群６０２が取得されたものとする。数値群６０２は、注目画素の輝度値ｇｃを「１２８」とし、その比較対象画素（Ｒ＝１の場合、一つの画素となる）輝度値ｇｐを［２４４，１７８，４８，２７，２５３，２０８，２３８，２８］とする内容である。なお、輝度値ｇｐは、近傍画素の左上から時計回りに取得されるものとする。この場合、差分（ｇｐ−ｇｃ）の数値群６０３は、［１１６，５０，−８０，−１０１，１２５，８０，１１０，−１００］となる。ここで、２値化の閾値を「０」とすると、差分を２値化して得られる数値群６０４は、［１，１，０，０，１，１，１，０］となる。そして、ローカルバイナリパターン６０５は、「１１００１１１０」（１０進数では「２０６」）となる。
【０１０７】
ローカルバイナリパターンヒストグラム生成部４３６は、ヒストグラム６０６のビン「２０６」に１を加算する。
【０１０８】
このような、該当ビンへ加算を繰り返すことにより、最終的に、特徴抽出領域画像の特徴を表すヒストグラムが生成される。ヒストグラムＨ（ｋ）は、例えば、Ｉ×Ｊのサイズの特徴抽出領域から得られるローカルバイナリパターンの数の最大値をＫと置くと、以下の式（４）で表される。
【数４】
0005891409.tif 000005
【０１０９】
そして、図６のステップＳ２０００において、ヒストグラム生成部４３６は、ヒストグラムを、特徴抽出領域の大きさに依存しない特徴量に正規化する。具体的には、ヒストグラム生成部４３６は、例えば、ヒストグラム全てのビンの度数の総和で、ヒストグラムを正規化する。度数の総和ＳｕｍＨｉは、ビンの数をＮ、ｉ番目のビンの度数をＨｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）と置くと、以下の式（５）により表される。
【数５】
0005891409.tif 000006
【０１１０】
そして、正規化されたヒストグラムのｉ番目のビンの度数Ｈｉ'は、以下の式（６）により表される。
【数６】
0005891409.tif 000007
【０１１１】
図１０は、ヒストグラムの正規化の様子の一例を示す図である。
【０１１２】
図１０（Ａ）に示すように、正規化前のヒストグラムの各ビンの度数Ｈ１、Ｈ２、・・・、Ｈ８が、順に、「５，６，４，７，１０，５，８，３」であったとする。この場合、度数の総和ＳｕｍＨｉは、以下の式（７）のように算出され、図１０（Ｂ）に示すような値となる。
【数７】
0005891409.tif 000008
【０１１３】
そして、正規化されたヒストグラムの各ビンの度数Ｈ１'、Ｈ２'、・・・、Ｈ８'は、以下の式（８）のように算出される。
【数８】
0005891409.tif 000009
【０１１４】
そして、ステップＳ２１００において、識別部４５０は、識別器記憶部３００から識別器を取得し、正規化後のヒストグラムに基づいて、現在の特徴抽出領域に検出対象物体が含まれているか否かを判定するための尤度を示すスコアを算出する。
【０１１５】
そして、ステップＳ２２００において、物体検出装置４００は、算出したスコアを累積加算する。
【０１１６】
そして、ステップＳ２３００において、特徴抽出部４３０は、未処理の特徴抽出領域があるか否かを判断する。すなわち、特徴抽出部４３０は、識別器記憶部３００に記憶された特徴抽出領域情報に対応する全ての特徴抽出領域について、スコアを算出したか否かを判断する。特徴抽出部４３０は、未処理の特徴抽出領域がある場合には（Ｓ２３００：ＹＥＳ）、ステップＳ１２００へ戻り、未処理の特徴抽出領域に対する処理に移る。また、特徴抽出部４３０は、全ての特徴抽出領域について処理を完了した場合には（Ｓ２３００：ＮＯ）、ステップＳ２４００へ進む。
【０１１７】
そして、ステップＳ２４００において、識別部４５０は、スキャンされた窓領域ごとに、累積加算されたスコアの値に基づいて、検出対象物体が含まれているか否かを判定する。すなわち、識別部４５０は、スコアが所定の閾値以上となっている場合には、そのウィンドウに検出対象物体が含まれていると判定する。なお、識別部４５０は、スコアに対して所定の関数を適用した結果に基づいて、この判定を行ってもよい。
【０１１８】
そして、ステップＳ２５００において、識別部４５０は、物体検出の判定結果を出力する。
【０１１９】
なお、識別部４５０は、指定された物体が対象画像に含まれるか否かを判定してもよいし、対象画像にどのような物体が含まれるかを判定してもよい。前者の場合には、識別部４５０は、例えば、指定された物体に対応する識別器のみを用いて、その物体が含まれるか否かのみを示す情報を出力すればよい。また、後者の場合には、識別部４５０は、複数の識別器を順次適用して判定を繰り返し、物体が検出されたとき、どの物体が検出されたかを示す情報を出力すればよい。
【０１２０】
そして、ステップＳ２６００において、画像入力部４２０は、操作などにより処理の終了を指示されたか否かを判断する。画像入力部４２０は、処理の終了を指示されていない場合（Ｓ２６００：ＮＯ）、ステップＳ１１００へ戻り、次のスキャンまたは次の対象画像に対する処理に移る。また、画像入力部４２０は、処理の終了を指示された場合（Ｓ２６００：ＹＥＳ）、一連の処理を終了する。
【０１２１】
このような動作により、物体検出装置４００は、カメラのレンズ空間周波数特性を十分に考慮して、ミクロな情報およびマクロな情報の両方を含む特徴量を生成するのに好適な比較対象画素を、効率よく取得することができる。そして、物体検出装置４００は、各比較対象画素と注目画素との差分を用いることにより、少ない演算量で、次元数が少なく、情報量が大量に含むローカルバイナリパターンのヒストグラムを生成し、物体検出を行うことができる。
【０１２２】
以上で、物体検出装置４００の動作についての説明を終える。
【０１２３】
なお、説明は省略したが、識別器学習装置２００も、同様に、比較対象画素を取得し、ローカルバイナリパターンのヒストグラムを生成し、これを画像特徴として用いて、物体検出のための識別器を生成する。
【０１２４】
以下、上述のように、カメラのレンズ空間周波数特性を十分に考慮した場合としていない場合との、物体検出の性能の違いについて説明する。
【０１２５】
図１１および図１２は、カメラのレンズ空間周波数特性を十分に考慮しない比較対象画素群の配置の例を示す図である。
【０１２６】
図１１に示す例では、第１〜第３の近傍領域の位置は図５と同様であるが、複数の比較対象画素５０４の位置は、図５と異なり、第１〜第３の近傍領域５０１〜５０３の間で、注目画素５００に対する方向が一致している。図１１に示す配置は、例えば、上述の式（１）を用いて算出される。
【０１２７】
図１２に示す例では、複数の比較対象画素５０４の位置は、第２の近傍領域５０２と第１および第３の近傍領域５０１、５０３との間で角度が２２.５度ずれているが、第１の近傍領域５０１と第３の近傍領域５０３との間で角度が一致している。すなわち、比較対象画素群は、第１〜第３の近傍領域５０１〜５０３の全体として、２４（３×８）の方向ではなく、１６（２×８）の方向からしか、輝度差情報を抽出していない。
【０１２８】
図１３は、性能比較評価の結果を示すグラフである。図１３において、横軸は、検出対象でないデータセットに対する誤検出率であるＦＰＰＷ（False Positive Per Window）を示す。また、縦軸は、検出対象データセットに対する検出率であるＨｉｔ  Ｒａｔｅを示す。
【０１２９】
図１３において、線７０１（■）は、図５に示す比較対象画素の位置（つまり本実施の形態で採用する位置）をローカルバイナリデータ生成に採用した場合の検出率を示す。線７０２（●）は、図１１に示す比較対象画素の位置をローカルバイナリデータ生成に採用した場合の検出率を示す。線７０３（▲）は、図１２に示す比較対象画素の位置をローカルバイナリデータ生成に採用した場合の検出率を示す。
【０１３０】
図１３に示すように、カメラのレンズ空間周波数特性を十分に考慮し、最も多数の方向の輝度差情報を抽出する位置を採用した場合に、物体検出の性能が最も高い、という評価が得られた。また、一部ではあるが近傍領域間で比較対象画素の方向をずらした方が、かかる方向を全くずらさない場合よりも物体検出の性能が高い、という評価が得られた。
【０１３１】
以上で、カメラのレンズ空間周波数特性を十分に考慮した場合としていない場合との、物体検出の性能の違いについての説明を終える。
【０１３２】
以上のように、本実施の形態に係る特徴抽出装置を含む物体検出システム１００は、レンズの空間周波数特性を考慮し、かつ、より多くの方向の輝度差情報を抽出するように配置される比較対象画素群を用いて、ローカルバイナリパターンを生成することができる。これにより、物体検出システム１００は、処理負荷の増大を抑えつつ、識別性能が高い特徴量を抽出することができる。
【０１３３】
また、物体検出システム１００は、このような識別性能が高い特徴量であるローカルバイナリパターンから特徴抽出領域ごとにヒストグラムを生成し、対象画像からの物体検出を行う。これにより、物体検出システム１００は、処理負荷の増大を抑えた状態で、高精度な物体検出を行うことができる。
【０１３４】
なお、物体検出システム１００は、ヒストグラムを生成せずに、ローカルバイナリパターンについて生成された識別器を用いて、物体検出を行ってもよい。このような手法は、例えば、顔の口角などの局所的な部分や、特徴的な模様や記号など、ごく狭い範囲の画像から識別が可能な物体の検出に好適である。すなわち、１つのローカルバイナリパターンで十分に識別する事ができるような物体の検出に好適である。
【０１３５】
このような場合、特徴抽出部４３０は、図１４に示す構成のように、必ずしもローカルバイナリパターンヒストグラム生成部４３６を含まなくてもよい。
【０１３６】
また、物体検出システム１００は、対象画像の撮影に使用されるレンズが不特定であってもよい。この場合、物体検出システム１００は、例えば、都度、使用されるレンズの空間周波数特性を取得し、その等輝度距離から、複数の近傍領域の距離および比較対象画素の距離（つまり比較対象画素群の配置）を決定する。または、物体検出システム１００は、レンズの空間周波数特性ごとに予め識別器および比較対象画素群の配置パターンを記憶しておき、レンズの切り替えに応じて対応する識別器および比較対象画素群の配置パターンを選択する。
【０１３７】
また、以上説明した実施の形態では、ローカルバイナリパターンが、注目画素と各近傍領域の比較対象画素との差分値を２値化したバイナリデータである場合について説明したが、これに限定されない。物体検出システム１００は、注目画素と各近傍領域の比較対象画素との差分値の大きさに応じた多値データ、あるいは、バイナリデータに重み付けを行って得られる多値データなどを、ローカルバイナリパターンとして用いてもよい。
【０１３８】
また、以上説明した実施の形態では、識別器学習装置２００、識別器記憶部３００、および物体検出装置４００が別々に構成されている例について説明したが、これらの２つまたは全ては、１つの装置として一体的に構成されていてもよい。特に、識別器学習装置２００と物体検出装置４００とが一体的に構成される場合には、特徴抽出部２２０、４３０は、それぞれ、共通の機能部として構成することができる。また、本実施の形態では、機械学習手法としてＢｏｏｓｔｉｎｇを用いたが、ＳＶＭ（Support Vector Machine）や決定木（Decision Tree）など、他の機械学習手法を用いてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１３９】
本発明は、処理負荷の増大を抑えつつ、識別性能が高い特徴量を抽出することができる、特徴抽出装置、特徴抽出方法、および特徴抽出プログラムとして有用である。
【符号の説明】
【０１４０】
１０  特徴抽出装置
１００  物体検出システム
２００  識別器学習装置
２１０  学習用データ記憶部
２２０、４３０  特徴抽出部
２４０  学習部
３００  識別器記憶部
４００  物体検出装置
４１０  カメラ
４２０  画像入力部
４３１  特徴抽出領域取得部
４３２  近傍領域取得部
４３３  比較対象画素取得部
４３４  画素差分計算部
４３５  ローカルバイナリパターン生成部
４３６  ローカルバイナリパターンヒストグラム生成部
４５０  識別部
【図１】
0005891409.tif 000010
【図２】
0005891409.tif 000011
【図３】
0005891409.tif 000012
【図４】
0005891409.tif 000013
【図５】
0005891409.tif 000014
【図６】
0005891409.tif 000015
【図７】
0005891409.tif 000016
【図８】
0005891409.tif 000017
【図９】
0005891409.tif 000018
【図１０】
0005891409.tif 000019
【図１１】
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【図１２】
0005891409.tif 000021
【図１３】
0005891409.tif 000022
【図１４】
0005891409.tif 000023