(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも２枚のフレーム画像から特徴点の動きベクトルを算出し、算出した前記動きベクトルと、前記フレーム画像のうち最新時刻のフレーム画像とを出力する動きベクトル検出部と、
前記動きベクトル検出部から出力された前記動きベクトルと前記最新時刻のフレーム画像の入力を受け、前記最新時刻のフレーム画像における前記動きベクトルの特徴量を算出し、前記動きベクトルの識別情報と当該動きベクトルについて算出された前記特徴量とを関連付けた特徴量リストを作成する特徴量算出部と、
クラスタリング数を変えながら、前記特徴量算出部により作成された前記特徴量リストが示す前記動きベクトルを前記特徴量に基づいてクラスタリングするとともにクラスタリングの結果の良し悪しを表す情報量基準値を算出し、算出した前記情報量基準値が最もよいときの前記動きベクトルのクラスタリングの結果に基づいて移動物体上動きベクトル及びクラスタ数を決定する動きベクトルクラスタリング部と、
を備え、
前記動きベクトルクラスタリング部は、前記特徴量リストで示される前記動きベクトルの前記特徴量の分布をガウス混合分布と見做し、前記クラスタリング数を変えながら、当該ガウス混合分布を前記クラスタリング数のガウス分布に分離するとともに、前記特徴量の分布に対するガウス混合分布の当てはめの良し悪しを表す情報量基準値を算出し、算出した前記情報量基準値が最もよいときの分離の結果得られた前記ガウス分布それぞれについて、前記ガウス分布が移動物体上の動きベクトルのクラスタであるか否かをガウス分布パラメータに基づいて判定し、移動物体上の動きベクトルのクラスタであると判定された前記ガウス分布の数をクラスタ数として決定するとともに、特定した前記ガウス分布に分離された前記動きベクトルを移動物体上動きベクトルとして決定する、
ことを特徴とする移動物体上動きベクトル検出装置。
【請求項２】
前記特徴量は、前記動きベクトルの角度、前記動きベクトルの両端の輝度差、あるいは、前記動きベクトルの片端点の輝度であることを特徴とする請求項１に記載の移動物体上動きベクトル検出装置。
【請求項３】
移動物体上動きベクトル検出装置が実行する移動物体上動きベクトル検出方法であって、
動きベクトル検出部が、少なくとも２枚のフレーム画像から特徴点の動きベクトルを算出し、算出した前記動きベクトルと、前記フレーム画像のうち最新時刻のフレーム画像とを出力する動きベクトル検出過程と、
特徴量算出部が、前記動きベクトル検出過程において出力された前記動きベクトルと前記最新時刻のフレーム画像の入力を受け、前記最新時刻のフレーム画像における前記動きベクトルの特徴量を算出し、前記動きベクトルの識別情報と当該動きベクトルについて算出された前記特徴量とを関連付けた特徴量リストを作成する特徴量算出過程と、
動きベクトルクラスタリング部が、クラスタリング数を変えながら、前記特徴量算出過程において作成された前記特徴量リストが示す前記動きベクトルを前記特徴量に基づいてクラスタリングするとともにクラスタリングの結果の良し悪しを表す情報量基準値を算出し、算出した前記情報量基準値が最もよいときの前記動きベクトルのクラスタリングの結果に基づいて移動物体上動きベクトル及びクラスタ数を決定する動きベクトルクラスタリング過程と、
を有し、
前記動きベクトルクラスタリング過程においては、前記特徴量リストで示される前記動きベクトルの前記特徴量の分布をガウス混合分布と見做し、前記クラスタリング数を変えながら、当該ガウス混合分布を前記クラスタリング数のガウス分布に分離するとともに、前記特徴量の分布に対するガウス混合分布の当てはめの良し悪しを表す情報量基準値を算出し、算出した前記情報量基準値が最もよいときの分離の結果得られた前記ガウス分布それぞれについて、前記ガウス分布が移動物体上の動きベクトルのクラスタであるか否かをガウス分布パラメータに基づいて判定し、移動物体上の動きベクトルのクラスタであると判定された前記ガウス分布の数をクラスタ数として決定するとともに、特定した前記ガウス分布に分離された前記動きベクトルを移動物体上動きベクトルとして決定する、
ことを特徴とする移動物体上動きベクトル検出方法。
【請求項４】
コンピュータを、
請求項１又は請求項２に記載の移動物体上動きベクトル検出装置の各部として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、実空間を移動する物体を含むシーンを撮像するカメラによって入力された少なくとも２枚以上のフレーム画像から動きベクトルを検出し、当該動きベクトルから移動物体数と移動物体上の動きベクトルを検出する移動物体上動きベクトル検出装置、移動物体上動きベクトル検出方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
実空間を移動する物体を含むシーンを撮像するカメラによって入力された少なくとも２枚以上のフレーム画像から動きベクトルを検出し、検出した動きベクトルから移動物体上の動きベクトルを検出する移動物体上動きベクトル検出装置がある。この移動物体上動きベクトル検出装置では、検出した動きベクトルを用いて、例えば歩行者や車の逆向を検出することなどを可能にしている。
【０００３】
例えば非特許文献１には、移動物体上動きベクトル検出装置が、１枚以上のフレーム画像から、テンプレートマッチングや時空間微分法を用いて動きベクトルを算出し、算出した動きベクトルをそれらの類似性によりクラスタリングすることで移動物体を検出する方法について記載されている。
【０００４】
しかしながらこの方法では動きベクトルが正しいものとして移動物体を検出するため、動きベクトルに誤検出ベクトルが含まれる場合、正しく移動物体を検出できないといった問題があった。そこで、例えば非特許文献２には、動きベクトルから誤検出ベクトルを検出・除去し、残存する誤検出ベクトルと移動物体上の動きベクトルをガウス混合分布と見做して分離することで、算出した動きベクトルに誤検出ベクトルが含まれる場合においても正確に移動物体上の動きベクトルを検出する方法について記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】白井良明、谷内田正彦  共著，「パターン情報処理」，オーム社，１９９８年，ｐ．139-142
【非特許文献２】Jun SHIMAMURA, Masashi MORIMOTO and Hideki KOIKE, “Robust vSLAM for dynamic scenes”, MVA2011 IAPR Conference on Machine Vision Applications, June 13-15, 2011, Nara, JAPAN, pp.344-347
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述した非特許文献２などの従来の方法では、移動物体数を既知とし、動きベクトルから算出した特徴量の分布を、その移動物体数分のガウス分布が混合されたガウス混合分布と見做して分離する。そのため、移動物体数が未知の場合には移動物体上動きベクトルを検出できない、もしくは実世界の移動物体数と既知として設定した移動物体数が異なることに起因して移動物体上動きベクトルの検出に誤るが生じる、といった問題があった。
【０００７】
本発明は、上述したような従来技術が有する問題点に鑑みてなされたものであり、移動物体の画像が含まれる複数のフレーム画像から、画像として含まれる移動物体数が未知の場合でも正確に移動物体上の動きベクトル及び移動物体数を検出する移動物体上動きベクトル検出装置、移動物体上動きベクトル検出方法、およびプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した課題を解決するために、本発明は、少なくとも２枚のフレーム画像から特徴点の動きベクトルを算出し、算出した前記動きベクトルと、前記フレーム画像のうち最新時刻のフレーム画像とを出力する動きベクトル検出部と、前記動きベクトル検出部から出力された前記動きベクトルと前記最新時刻のフレーム画像の入力を受け、前記最新時刻のフレーム画像における前記動きベクトルの特徴量を算出し、前記動きベクトルの識別情報と当該動きベクトルについて算出された前記特徴量とを関連付けた特徴量リストを作成する特徴量算出部と、クラスタリング数を変えながら、前記特徴量算出部により作成された前記特徴量リストが示す前記動きベクトルを前記特徴量に基づいてクラスタリングするとともにクラスタリングの結果の良し悪しを表す情報量基準値を算出し、算出した前記情報量基準値が最もよいときの前記動きベクトルのクラスタリングの結果に基づいて移動物体上動きベクトル及びクラスタ数を決定する動きベクトルクラスタリング部と、を備え、前記動きベクトルクラスタリング部は、前記特徴量リストで示される前記動きベクトルの前記特徴量の分布をガウス混合分布と見做し、前記クラスタリング数を変えながら、当該ガウス混合分布を前記クラスタリング数のガウス分布に分離するとともに、前記特徴量の分布に対するガウス混合分布の当てはめの良し悪しを表す情報量基準値を算出し、算出した前記情報量基準値が最もよいときの分離の結果得られた前記ガウス分布それぞれについて、前記ガウス分布が移動物体上の動きベクトルのクラスタであるか否かをガウス分布パラメータに基づいて判定し、移動物体上の動きベクトルのクラスタであると判定された前記ガウス分布の数をクラスタ数として決定するとともに、特定した前記ガウス分布に分離された前記動きベクトルを移動物体上動きベクトルとして決定する、ことを特徴とする移動物体上動きベクトル検出装置である。
【００１０】
また、本発明は、上述した移動物体上動きベクトル検出装置であって、前記特徴量は、前記動きベクトルの角度、前記動きベクトルの両端の輝度差、あるいは、前記動きベクトルの片端点の輝度であることを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、移動物体上動きベクトル検出装置が実行する移動物体上動きベクトル検出方法であって、動きベクトル検出部が、少なくとも２枚のフレーム画像から特徴点の動きベクトルを算出し、算出した前記動きベクトルと、前記フレーム画像のうち最新時刻のフレーム画像とを出力する動きベクトル検出過程と、特徴量算出部が、前記動きベクトル検出過程において出力された前記動きベクトルと前記最新時刻のフレーム画像の入力を受け、前記最新時刻のフレーム画像における前記動きベクトルの特徴量を算出し、前記動きベクトルの識別情報と当該動きベクトルについて算出された前記特徴量とを関連付けた特徴量リストを作成する特徴量算出過程と、動きベクトルクラスタリング部が、クラスタリング数を変えながら、前記特徴量算出過程において作成された前記特徴量リストが示す前記動きベクトルを前記特徴量に基づいてクラスタリングするとともにクラスタリングの結果の良し悪しを表す情報量基準値を算出し、算出した前記情報量基準値が最もよいときの前記動きベクトルのクラスタリングの結果に基づいて移動物体上動きベクトル及びクラスタ数を決定する動きベクトルクラスタリング過程と、を有し、前記動きベクトルクラスタリング過程においては、前記特徴量リストで示される前記動きベクトルの前記特徴量の分布をガウス混合分布と見做し、前記クラスタリング数を変えながら、当該ガウス混合分布を前記クラスタリング数のガウス分布に分離するとともに、前記特徴量の分布に対するガウス混合分布の当てはめの良し悪しを表す情報量基準値を算出し、算出した前記情報量基準値が最もよいときの分離の結果得られた前記ガウス分布それぞれについて、前記ガウス分布が移動物体上の動きベクトルのクラスタであるか否かをガウス分布パラメータに基づいて判定し、移動物体上の動きベクトルのクラスタであると判定された前記ガウス分布の数をクラスタ数として決定するとともに、特定した前記ガウス分布に分離された前記動きベクトルを移動物体上動きベクトルとして決定する、ことを特徴とする移動物体上動きベクトル検出方法である。
【００１２】
また、本発明は、コンピュータを、上述した移動物体上動きベクトル検出装置の各部として機能させるプログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、移動物体の画像が含まれる複数のフレーム画像から、画像として含まれる移動物体数が未知の場合でも正確に移動物体上の動きベクトル及び移動物体数を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施形態による移動物体上動きベクトル検出装置１の構成を示すブロック図である。
【図２】同実施形態による特徴量算出部１２の処理フローを示す図である。
【図３】同実施形態による動きベクトルクラスタリング部１３の処理フローを示す図である。
【図４】同実施形態による移動物体上動きベクトル検出装置１に入力されるフレーム画像の一例を示す図である。
【図５】同実施形態による移動物体上動きベクトル検出装置１に入力されるフレーム画像の一例を示す図である。
【図６】同実施形態による動きベクトル検出部１１における動きベクトル算出処理結果の一例を示す図である。
【図７】同実施形態による特徴量リストの一例を示す図である。
【図８】同実施形態による特徴量算出部１２が算出した動きベクトルの特徴量のヒストグラム分布を示す図である。
【図９】同実施形態による動きベクトルクラスタリング部１３が図８のヒストグラム分布から推定した正規分布の例を示す図である。
【図１０】同実施形態による動きベクトルクラスタリング部１３が検出した移動物体上動きベクトルの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態による移動物体上動きベクトル検出装置を説明する。
【００１６】
図１は、本発明の一実施形態による移動物体上動きベクトル検出装置の構成を示すブロック図であり、本実施形態と関係する機能ブロックのみを抽出して示してある。同図に示す移動物体上動きベクトル検出装置１は、例えばコンピュータ装置により実現することができ、動きベクトル検出部１１、特徴量算出部１２、動きベクトルクラスタリング部１３、及び記憶部１４を備えて構成される。なお、本実施形態における「移動物体」とは、人や物などの任意の移動する被写体を含む。
【００１７】
動きベクトル検出部１１は、カメラなどから実空間を移動する移動物体を含むシーンを撮像した少なくとも２枚以上のフレーム画像の入力を受ける。動きベクトル検出部１１は、入力されたフレーム画像のうち、最新時刻のフレーム画像から画像上の角や交点となる特徴点を抽出し、抽出した特徴点に対する動きベクトルを少なくとも２枚以上のフレーム画像からテンプレートマッチングや時空間微分法を用いて算出する。動きベクトル検出部１１は、算出した動きベクトルを最新時刻のフレーム画像と共に特徴量算出部１２に出力する。
【００１８】
特徴量算出部１２は、動きベクトル検出部１１から出力された動きベクトル及び最新時刻のフレーム画像の入力を受け、全ての動きベクトルに亘って最新時刻のフレーム画像から特徴量を算出する。特徴量算出部１２は、各動きベクトルに唯一付与された動きベクトルＩＤと当該動きベクトルについて算出した特徴量とを関連付けた特徴量リストを作成し、作成した特徴量リストを動きベクトルクラスタリング部１３に出力する。
【００１９】
動きベクトルクラスタリング部１３は、特徴量算出部１２から特徴量リストの入力を受け、クラスタリング数を変更しながら、入力された特徴量リストで示される動きベクトルを特徴量に基づいてクラスタリングする処理を複数回行い、モデル当て嵌めの良し悪しを評価する値である情報量を算出する。具体的には、動きベクトルクラスタリング部１３は、特徴量の分布をガウス混合分布と見做し、クラスタリング数を変えながら、当該ガウス混合分布をクラスタリング数のガウス分布に分離（クラスタリング）する。このクラスタリングの処理には、例えばＥＭ（Expectation Maximization）アルゴリズムが適用され、クラスタリング処理によって各クラスタに関連付けられたガウス分布パラメータが出力される。動きベクトルクラスタリング部１３は、算出された情報量を用いて最適なクラスタリング数を決定すると、決定したクラスタリング数によるクラスタリング処理において出力されたクラスタそれぞれのガウス分布パラメータに対して閾値処理を行い、移動物体数と移動物体上動きベクトルを決定して出力する。
【００２０】
記憶部１４は、移動物体上動きベクトル検出装置１の各処理に用いるデータを適宜格納する。
【００２１】
次に、図１に示す移動物体上動きベクトル検出装置１で実行される詳細な処理を説明する。始めに、図４、図５を参照して、動きベクトル検出部１１の処理動作を説明する。
【００２２】
図４、図５は、移動物体上動きベクトル検出装置１に入力されるフレーム画像の例である。図５は、現在時刻の実空間をカメラで撮像したフレーム画像Ｆ（ｔ）を示しており、図４は現在時刻から１時刻前に同じ実空間を撮像したフレーム画像Ｆ（ｔ−１）を示している。
【００２３】
フレーム画像が移動物体上動きベクトル検出装置１に入力されると、最初に動きベクトル検出部１１が起動される。動きベクトル検出部１１は、以下の動きベクトル算出処理を実行する。
【００２４】
まず、動きベクトル検出部１１は、最新時刻のフレーム画像であるフレーム画像Ｆ（ｔ）から画像上の角や交点となる特徴点を抽出し、抽出した特徴点に対する動きベクトルをフレーム画像Ｆ（ｔ）とフレーム画像Ｆ（ｔ−１）を用いて算出する。ここで動きベクトルの算出処理は、例えばフレーム画像Ｆ（ｔ−１）に対するテンプレートマッチング処理により行われる。すなわち、動きベクトル検出部１１は、フレーム画像Ｆ（ｔ）で抽出済みの特徴点近傍の画像データ、例えば特徴点の８近傍内の画像データと、フレーム画像Ｆ（ｔ−１）の画像データを比較することで、フレーム画像Ｆ（ｔ−１）においてフレーム画像Ｆ（ｔ）上の処理対象の特徴点に対応する点の画像座標を決定する。動きベクトル検出部１１は、決定した画像座標とフレーム画像Ｆ（ｔ）上の処理対象の特徴点の画像座標を動きベクトルとして決定する。この処理をフレーム画像Ｆ（ｔ）で抽出した全ての特徴点に亘って行う。最後に、動きベクトル検出部１１は、決定した動きベクトルをフレーム画像Ｆ（ｔ）と共に動きベクトル検出部１１に出力する。
【００２５】
図６は、動きベクトル検出部１１が結果決定した動きベクトルの例を示す図である。本実施形態では、上述した動きベクトル算出処理の結果、動きベクトル検出部１１により、同図に示す動きベクトルが算出されたものとして以降の処理を説明する。なお、動きベクトル検出部１１が決定した動きベクトルの数をＰとする。
【００２６】
上述した動きベクトル検出部１１による動きベクトル算出処理の後、続いて、特徴量算出部１２が起動される。
【００２７】
図２は、特徴量算出部１２の処理フローを示す図である。本実施形態では特徴量として動きベクトルの角度を用いるものとして以降説明するが、動きベクトルの両端の輝度差や片端点の輝度そのものなど別の特徴量を用いても良い。なお、この処理は非特許文献２に記載の方法と同様である。
【００２８】
まず、特徴量算出部１２に、動きベクトル検出部１１から動きベクトルが入力される（ステップＳ１１）。特徴量算出部１２は、入力された全ての動きベクトルについてステップＳ１３以降が処理済みであるか否かを判定する（ステップＳ１２）。
【００２９】
特徴量算出部１２は、未処理の動きベクトルがあると判定した場合（ステップＳ１２：ＮＯ）、未処理の動きベクトルを１つ選択し、画像上における動きベクトルの角度を算出する（ステップＳ１３）。例えば、動きベクトルの始点座標が（Ｘｓ，Ｙｓ）、終点座標が（Ｘｅ，Ｙｅ）である場合、角度θ（ラジアン）は、ｔａｎ−１（（Ｙｓ−Ｙｅ）／（Ｘｓ−Ｘｅ））により算出される。なお、角度θは、孤度法に限らず、度数法など他の単位により表してもよく、θ１＝ｓｉｎθ、θ２＝ｃｏｓθのように２つのサブパラメータにより表してもよい。
【００３０】
特徴量算出部１２は、選択した動きベクトルに唯一付与された動きベクトルＩＤと関連付けて、この選択した動きベクトルについて算出した角度θを示す角度パラメータを、記憶部１４に記録されている特徴量リストに追加して書き込む（ステップＳ１４）。特徴量算出部１２は、ステップＳ１２からの処理を繰り返す。
【００３１】
特徴量算出部１２は、全ての動きベクトルについて処理を行ったと判定すると（ステップＳ１２：ＹＥＳ）、記憶部１４に記憶されている特徴量リストを動きベクトルクラスタリング部１３に出力し（ステップＳ１５）、処理を終了する。
【００３２】
図７は、特徴量リストの例を示す図である。本実施形態では、図２の処理により、同図に示すような動きベクトルＩＤに関連付けて動きベクトルの角度パラメータが記録された特徴量リストが作成されたものとして、以降の処理説明する。この特徴量リストに動きベクトルＩＤで記録されている動きベクトルには、移動物体上の動きベクトルに加えて、物体が他の物体によって隠蔽されるオクルージョンや、他の原因によって生じる誤って検出された動きベクトルも含まれる。
【００３３】
図２に示す特徴量算出部１２の処理に続いて、動きベクトルクラスタリング部１３が起動される。
【００３４】
図３は、動きベクトルクラスタリング部１３の処理フローを示す図である。
まず、動きベクトルクラスタリング部１３に、特徴量算出部１２から出力された特徴量リストが入力される（ステップＳ２１）。動きベクトルクラスタリング部１３は、繰り返し処理回数を示すＮ（Ｎは２以上の整数）が、繰り返し処理の最大回数を示すＮｍａｘ以下か否かを判定する（ステップＳ２２）。動きベクトルクラスタリング部１３は、ＮがＮｍａｘ以下であると判定した場合（ステップＳ２２：ＹＥＳ）、特徴量リストで示される動きベクトルＩＤを角度パラメータに基づいてＥＭアルゴリズムによりＮ個にクラスタリングする（ステップＳ２３）。
【００３５】
図８は、特徴量リストで示される動きベクトルの角度のヒストグラム分布を示す。
本実施形態では、動きベクトルの角度のヒストグラム分布を複数のガウス分布（「正規分布」と同じ。）の合成であるガウス混合分布でモデル化表現し、動きベクトルクラスタリング部１３は、各ピークのパラメータをＥＭアルゴリズムなどの処理を行って決定する。これにより、動きベクトルクラスタリング部１３は、特徴量リストで示される動きベクトルを、移動物体上の動きベクトル、オクルージョンに起因する誤った動きベクトル、他の原因に起因する誤った動きベクトルのそれぞれにクラスタリングする。
【００３６】
ＥＭアルゴリズムの詳細については一般に知られているため本明細書では説明を省略する。なお、ＥＭアルゴリズムは、確率モデル（本実施形態では正規分布曲線）のパラメータを反復法により数値解析的に最尤推定するアルゴリズムであり、特に確率モデルが観測できない隠れたパラメータに依存する場合に用いられる。ＥＭアルゴリズムは他の推定手法と比べて良い解に収束し易く、また実装が簡単になることが多く処理速度も基本的に高速であるため有効である。
【００３７】
図９は、図８の角度分布に対してＥＭアルゴリズムを適用して正規分布曲線を推定した結果の例を示す。同図においては、Ｎ＝４の場合の例を示しており、４つのクラスタＣ１〜Ｃ４それぞれに対応した正規分布曲線Ｄ１〜Ｄ４が推定されている。なお、本実施形態では正規分布曲線を推定する際にＥＭアルゴリズムを用いているが、他のアルゴリズムを用いることも当然可能である。特徴量リストを入力としてＥＭアルゴリズムを実行することによって動きベクトルＩＤがクラスタリングされ、各動きベクトルＩＤに関連付けられて、その動きベクトルＩＤが属するクラスタのクラスタ番号が付与される。加えて、各クラスタに関連付けられたガウス分布パラメータがクラスタ数分出力される。ガウス分布パラメータには、少なくともガウス分布の中心位置を示す平均値、ガウス分布の広がりを示す分散値が含まれるが、ガウス混合分布に対する当該ガウス分布の重みを示す重み値も含まれ得る。
【００３８】
次に、動きベクトルクラスタリング部１３は、ＥＭアルゴリズムの出力の１つである最大尤度を使って情報量基準値ＩＣを算出する（ステップＳ２４）。ここで情報量基準とは統計学においてモデルの当てはまりの良さを表す量であり、本実施形態の場合、特徴量リストが示す動きベクトルの角度のヒストグラム分布に対するガウス混合分布の当てはめの良し悪しを示す。この情報量基準で算出される値を情報量基準値ＩＣと呼ぶ。動きベクトルクラスタリング部１３は、例えば次式（１−１）又は次式（１−２）により情報量基準値ＩＣを算出する。
【００３９】
ＩＣ  ＝  −２ｌｎ（Ｌ）＋２ｋ                    …式（１−１）
ＩＣ  ＝  −２ｌｎ（Ｌ）＋ｋ・ｌｎ（ｎ）          …式（１−２）
【００４０】
式（１−１）及び式（１−２）において、ＬはＥＭアルゴリズムにおいて得られた最大尤度であり、ｋは自由パラメータ数である。自由パラメータ数ｋは、ガウス混合分布の場合、ｋ＝Ｎ×｛Ｍ＋Ｍ×（Ｍ＋１）／２＋１｝となる。ここでＭはデータの次元数である。非特許文献２の記載と同様に、特徴量として動きベクトルの角度を２つのサブパラメータθ１、θ２で表現した場合、Ｍ＝２となり、自由パラメータ数ｋ＝Ｎ｛２＋２×３／２＋１｝＝６Ｎとなる。また、式（１−２）において、ｎはデータの個数であり、本実施形態の場合、動きベクトルの数Ｐとなる。
【００４１】
なお、式（１−１）は赤池情報基準量（ＡＩＣ）、式（１−２）はベイズ情報基準量（ＢＩＣ）である。なお、他の情報量基準としてブートストラップ基準量（ＥＩＣ）やＭＤＬ（minimum description length）基準量等あるが、本実施形態ではいずれを用いても良い。
【００４２】
次に、動きベクトルクラスタリング部１３は、情報量基準値ＩＣが、最良情報量基準値ＩＣｏｐｔより良いかどうか判定する（ステップＳ２５）。式（１−１）又は式（１−２）の情報量基準値ＩＣを用いる場合、小さい値の方が良いことを示すため、動きベクトルクラスタリング部１３は、情報量基準値ＩＣが最良情報量基準値ＩＣｏｐｔより小さいかどうかを判定する。なお最良情報量基準値ＩＣｏｐｔの初期値には、９９９９９９．９など十分大きな値が設定されているものとする。
【００４３】
情報量基準値ＩＣが最良情報量基準値ＩＣｏｐｔより良いと判定した場合（ステップＳ２５：ＹＥＳ）、動きベクトルクラスタリング部１３は、現在の最良情報量基準値ＩＣｏｐｔを情報量基準値ＩＣで置換え、記憶部１４に記録する（ステップＳ２６）。併せて、動きベクトルクラスタリング部１３は、クラスタＣ１〜クラスタＣＮに関連付けられて出力されるガウス分布パラメータ値や、特徴量リストに記録されている各動きベクトルＩＤに関連付けられたクラスタ番号も記憶部１４に記録する（ステップＳ２７）。なお、すでにガウス分布パラメータ値や、動きベクトルＩＤに関連付けられたクラスタ番号が記憶部１４に記録さている場合、動きベクトルクラスタリング部１３は、上書して記録する。
【００４４】
ステップＳ２７の処理の後、あるいは、ステップＳ２５において情報量基準値ＩＣが最良情報量基準値ＩＣｏｐｔよりも良くないと判定した場合（ステップＳ２５：ＮＯ）、動きベクトルクラスタリング部１３は、Ｎを１つインクリメントする（ステップＳ２８）。インクリメント後、動きベクトルクラスタリング部１３は、Ｎが繰り返し処理の最大回数を示すＮｍａｘ以下かどうかを判定するステップＳ２２の処理へと戻る。
【００４５】
動きベクトルクラスタリング部１３は、Ｎが繰り返し処理の最大回数を示すＮｍａｘを超えたと判定した場合（ステップＳ２２：ＮＯ）、その時点で記憶部１４に記録されている各クラスタのガウス分布パラメータ値を読み出す。動きベクトルクラスタリング部１３は、読み出したガウス分布パラメータに対する閾値処理によって、所定の閾値を超えるクラスタのクラスタ番号を特定するともに、その所定の閾値を超えるクラスタのクラスタ数を決定する。この閾値処理は、例えば、ガウス分布パラメータの分散値を所定の値（閾値）と比較することで実現できる。あるいは、閾値処理は、混合分布の重み値を所定の値（閾値）と比較することによっても実現できる。ガウス分布パラメータが所定の閾値を超えるクラスタは、移動物体上動きベクトルのクラスタであり、所定の閾値を超えないクラスタは、例えば、オクルージョンに起因する誤った動きベクトルのクラスタ、他の原因に起因する誤った動きベクトルのクラスタなどである。
【００４６】
最後に、動きベクトルクラスタリング部１３は、ガウス分布パラメータが所定の閾値を超えたと判断されたクラスタの数を移動物体数として出力する。さらに、動きベクトルクラスタリング部１３は、ガウス分布パラメータが所定の閾値を超えたと判断されたクラスタのクラスタ番号に関連付けられた動きベクトルＩＤを特徴量リストから読み出し、読み出した動きベクトルＩＤを移動物体上動きベクトルとして出力し、処理を終える（ステップＳ２９）。この出力としては、特徴量算出部１２が特徴量リストを生成する時点で、動きベクトルＩＤに関連付けて動きベクトルの始点、終点も動きベクトルの角度と併せて記憶部１４に記録しておき、動きベクトルクラスタリング部１３は、移動物体上動きベクトルとして特定された動きベクトルＩＤに関連付けられた動きベクトルの始点、終点を出力しても良い。
【００４７】
図１０は、以上の処理の結果、動きベクトルクラスタリング部１３が検出した移動物体上動きベクトルを示す図である。同図においては、移動物体Ａと移動物体Ｂの２つの移動物体上動きベクトルが示されている。移動物体Ａの３つの移動物体上動きベクトルは１つのクラスタから得られ、移動物体Ｂの３つの移動物体上動きベクトルは、移動物体Ａとは別の１つのクラスタから得られる。
【００４８】
上記実施形態によれば、移動物体上動きベクトル検出装置１は、動きベクトルの特徴量から算出した特徴量の分布をガウス混合分布と見做し、当該ガウス混合分布をガウス分布に分離（クラスタリング）する処理を、分離数（クラスタリング数）を変化させながら複数回繰返し、モデル当て嵌めの良し悪しを評価する情報量を用いて最適な分離数を決定する。移動物体上動きベクトル検出装置１は、最適な分離数の時のガウス混合分布分離結果を用いて、移動物体数及び移動物体上動きベクトルを決定するため、正確に移動物体上の動きベクトルを検出することができる。
【００４９】
上述した移動物体上動きベクトル検出装置１は、内部にコンピュータシステムを有している。そして、本実施形態の移動物体上動きベクトル検出装置１の動きベクトル検出部１１、特徴量算出部１２、及び動きベクトルクラスタリング部１３の動作の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータシステムが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＣＰＵ及び各種メモリやＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【００５０】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【００５１】
以上、本発明を実施形態例に基づき具体的に説明したが、上記実施の形態の説明は、本発明を説明するためのものであって、特許請求の範囲に記載の発明を限定し、或は範囲を減縮する様に解すべきではない。
また、本発明の各手段構成は上記実施の形態に限らず、特許請求の範囲に記載の技術的範囲内で種々の変形が可能であることは勿論である。
【符号の説明】
【００５２】
１  移動物体上動きベクトル検出装置
１１  動きベクトル検出部
１２  特徴量算出部
１３  動きベクトルクラスタリング部
１４  記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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