(57)【要約】【課題】  ノイズの程度に拘わらず、特徴ベクトルに含まれる対象パタン部分の強度を一定にする。【解決手段】  特徴ベクトル正規化システムは、特徴ベクトル入力部（１３１）と、パタン空間射影部（１３２）と、正規化係数計算部（１３３）と、特徴ベクトル正規化部（１３４）と、正規化特徴ベクトル出力部（１３５）とを備え、パタン空間射影部（１３２）により特徴ベクトルをパタン空間に射影することにより、特徴ベクトルに含まれる対象パタン部分をおおまかに射影ベクトルとして取り出し、この射影ベクトルのノルムを強度として計算し、正規化係数計算部（１３３）及び特徴ベクトル正規化部（１３４）により射影ベクトルの強度が一定となるように特徴ベクトルの強度の正規化を行う。【選択図】  図１
2006164063.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力データから生成した特徴ベクトルを、予め用意された対象パタンを記述するパタン空間内のベクトルへと変換し、前記変換後の特徴ベクトルの強度を基に、元の特徴ベクトルを正規化すること、
を特徴とする特徴ベクトル正規化システム。
【請求項２】
前記特徴ベクトルのパタン空間への射影によって、前記特徴ベクトルのパタン空間内のベクトルへの変換を行うこと、
を特徴とする請求項１に記載の特徴ベクトル正規化システム。
【請求項３】
入力データから生成した特徴ベクトルを予め用意された前記パタン空間へ射影するパタン空間射影部と、
前記特徴ベクトルの射影ベクトル（射影特徴ベクトル）の強度が一定となるように正規化係数を計算する正規化係数計算部と、
前記正規化係数を基に前記特徴ベクトルを正規化する特徴ベクトル正規化部と、
を備えたことを特徴とする特徴ベクトル正規化システム。
【請求項４】
前記パタン空間として前記対象パタンの低次の固有空間、又は、前記対象パタンの独立成分ベクトルにより張られる空間をとること、
を特徴とする請求項２又は３に記載の特徴ベクトル正規化システム。
【請求項５】
請求項１乃至４いずれか一に記載の特徴ベクトル正規化システムを前処理システムとするパタン識別システム。
【請求項６】
請求項５に記載のパタン識別システムを入力データの複数の部分集合に対して適用することにより、対象パタンを検出する対象パタン検出システム。
【請求項７】
請求項１乃至４いずれか一に記載の特徴ベクトル正規化システムを前処理システムとする画像表示システム。
【請求項８】
入力データから生成した特徴ベクトルを予め用意された対象パタンを記述するパタン空間へ射影するステップ、
前記特徴ベクトルを射影した射影ベクトル（射影特徴ベクトル）の強度が一定となるように正規化係数を計算するステップ、
前記正規化係数を基に前記特徴ベクトルを正規化するステップ、を含むこと、
を特徴とするコンピュータによる特徴ベクトル正規化方法。
【請求項９】
入力データから生成した特徴ベクトルを、予め用意された対象パタンを記述するパタン空間内のベクトルへと変換する処理と、
前記変換後の特徴ベクトルの強度を基に、元の特徴ベクトルを正規化する処理と、をコンピュータに実行させる特徴ベクトル正規化プログラム。
【請求項１０】
入力データから生成した特徴ベクトルを予め用意された対象パタンを記述するパタン空間へ射影するパタン空間射影処理と、
前記特徴ベクトルの射影ベクトル（射影特徴ベクトル）の強度が一定となるように正規化係数を計算する正規化係数計算処理と、
前記正規化係数を基に前記特徴ベクトルを正規化する特徴ベクトル正規化処理と、をコンピュータに実行させる特徴ベクトル正規化プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は特徴ベクトル正規化システム、特徴ベクトル正規化方法および特徴ベクトル正規化用プログラムに関し、特に特徴ベクトルに含まれるノイズの影響を受けずに、特徴ベクトルに含まれる対象となるパタン部分の強度を一定にすることができる特徴ベクトル正規化システム、特徴ベクトル正規化方法および特徴ベクトル正規化用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の特徴ベクトル正規化システムの一例が、特許文献１に記載されている。同文献に記載されている画像識別装置は、顔の画像を用いて個人の識別を行うものであるが、識別に際して、入力した画像の位置、輝度の正規化を行っている。
【０００３】
図１０に示すように、この従来の特徴ベクトル正規化システムを含む顔画像識別装置は、画像入力部７００と、顔領域抽出部７０１と、顔画像正規化部７０２と、差分演算部７０３と、基準顔画像辞書部７０４と、ヒストグラム演算部７０５と、ガウス関数近似部７０６と、相関判断部７０７とから構成されている。
【０００４】
このような構成を有する従来の特徴ベクトル正規化システムを含む顔画像識別装置は次のように動作する。まず、前記画像入力部７００により顔を含む画像を入力する。次に、前記顔領域抽出部７０１により前記顔を含む画像から標準的な顔画像テンプレートを用いて顔画像領域を抽出する。次に、前記顔画像正規化部７０２により前記顔画像領域から目と口の中心を抽出し、アフィン変換を用いて目と口の中心が、予め設定された位置にくるように変形する。次に、前記顔画像正規化部７０２により前記顔画像領域内の輝度の平均と分散を求めて、それらの値が予め設定された一定値になるように正規化し、正規化顔画像を得る。次に、前記差分演算部７０３により前記正規化顔画像と前記基準顔画像辞書部７０４に予め登録された基準顔画像との対応する画素における輝度値の差分を求め、差分値を得る。次に、前記ヒストグラム演算部７０５により前記差分値毎の画素数を表すヒストグラムを作成する。次に、前記ガウス関数近似部７０６により前記ヒストグラムをガウス関数で近似し、近似ガウス関数を得る。次に、前記相関判断部７０７により前記近似ガウス関数の分散が最も小さい基準画像を最も相関の高い顔画像として出力する。
【０００５】
【特許文献１】特開２０００−３５７２３１号公報  （第１−４頁、図１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述した従来技術の問題点は、ノイズを含んだ特徴ベクトル（特許文献１の顔画像の各画素で輝度値の集合がこれに相当する）に対して、特徴ベクトルに含まれる対象パタン部分の強度が一定にはならないことである。その理由は、特徴ベクトルの強度の正規化の際に、ノイズを含んだ特徴ベクトル全体の強度を正規化しているため、特徴ベクトルに含まれるノイズの強度に応じて特徴ベクトルに含まれる対象パタン部分の正規化後の強度が変化してしまうからである。このため、特許文献１のように個人の識別を行う（特徴ベクトルに含まれる対象パタンがどのカテゴリに含まれるかを識別する）場合、本来は同一カテゴリに含まれる対象パタンであっても、強度の違いから別のカテゴリに含まれる対象パタンと見なされ、パタン識別の精度が低下してしまうと考えられる。
【０００７】
本発明は、上記の視点からなされたものであって、入力された特徴ベクトルにノイズが含まれる場合でも、特徴ベクトルに含まれる対象パタン部分の強度が一定となるように特徴ベクトルを正規化（想定した状態にパタンを変換すること）する特徴ベクトル正規化システム、方法及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の第１の視点によれば、入力データから生成した特徴ベクトルを、予め用意された対象パタンを記述するパタン空間内のベクトルへと変換し、前記変換後の特徴ベクトルの強度を基に、元の特徴ベクトルを正規化することを特徴とする特徴ベクトル正規化システムが提供される。
【０００９】
また、本発明の第２の視点によれば、特徴ベクトル入力部（１３１）と、パタン空間射影部（１３２）と、正規化係数計算部（１３３）と、特徴ベクトル正規化部（１３４）と、正規化特徴ベクトル出力部（１３５）とを備える特徴ベクトル正規化システムが提供される。この特徴ベクトル正規化システムは、前記パタン空間射影部（１３２）により特徴ベクトルをパタン空間に射影することにより、特徴ベクトルに含まれる対象パタン部分をおおまかに射影ベクトルとして取り出し、この射影ベクトルのノルムを強度として計算し、正規化係数計算部（１３３）及び特徴ベクトル正規化部（１３４）により射影ベクトルの強度が一定となるように元の特徴ベクトルの少なくとも強度についての正規化を行う。
【００１０】
また、本発明の第３の視点によれば、上述した特徴ベクトル正規化システムを前処理システムとし、正規化された特徴ベクトルを利用するパタン識別システム、画像表示システムが提供され、更には、このパタン識別システムを入力データの複数の部分集合に対して適用することにより、対象パタンを検出する対象パタン検出システムが提供される。
【００１１】
また、本発明の第４の視点によれば、入力データから生成した特徴ベクトルを、予め用意された対象パタンを記述するパタン空間内のベクトルへと変換する処理と、前記変換後の特徴ベクトルの強度を基に元の特徴ベクトルを正規化する特徴ベクトル正規化システムを構成するコンピュータに実行させるプログラム、及び、そのようなコンピュータで実施する特徴ベクトル正規化方法が提供される。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、入力された特徴ベクトルにノイズの程度に拘わらず、特徴ベクトルに含まれる対象パタン部分の強度が一定となるように特徴ベクトルを正規化することができる。その理由は、特徴ベクトルに含まれる対象パタン部分をおおまかに射影ベクトルとして取り出し、その射影ベクトルの強度を基に、元の特徴ベクトルを正規化する構成を採用したことにある。また、本発明の特徴ベクトル正規化を用いることにより、後続するパタン識別工程等を高精度に実行できるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
続いて、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００１４】
［第１の実施の形態］
本発明の第１の実施の形態は、本発明に係る特徴ベクトル正規化システムを対象パタン識別装置に適用したものである。図１は、本発明の第１の実施の形態の構成を示すブロック図である。図１を参照すると、本発明の第１の実施の形態に係る対象パタン識別装置は、プログラム制御により動作するコンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置）１００と、対象データ入力装置１１０とから構成されている。
【００１５】
コンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置）１００は、特徴ベクトル生成部１２０と、特徴ベクトル正規化部１３０と、対象パタン識別部１４０とを含む。
【００１６】
特徴ベクトル正規化部１３０は、特徴ベクトル入力部１３１と、パタン空間射影部１３２と、正規化係数計算部１３３と、特徴ベクトル正規化部１３４と、正規化特徴ベクトル出力部１３５とを含む。
【００１７】
これらの処理手段は、それぞれ概略次のように動作する。
【００１８】
対象データ入力装置１１０は、識別対象となるデータをコンピュータ１００に入力する。特徴ベクトル生成部１２０は、前記識別対象となるデータから識別に用いる特徴値を要素とする特徴ベクトルを生成する。
【００１９】
特徴ベクトル入力部１３１は、特徴ベクトル正規化部１３０に特徴ベクトルを入力する。パタン空間射影部１３２は、前記特徴ベクトルを予め定められた後記パタン空間に射影し、射影特徴ベクトルを得る。正規化係数計算部１３３は、射影特徴ベクトルのノルムを計算し、この射影ノルムの値を基に、前記特徴ベクトルの正規化に用いる正規化係数の値を計算する。特徴ベクトル正規化部１３４は、前記正規化係数を用いて、特徴ベクトルを正規化し、正規化特徴ベクトルを生成する。正規化特徴ベクトル出力部１３５は、前記正規化特徴ベクトルを対象パタン識別部１４０に出力する。
【００２０】
対象パタン識別部１４０は、前記正規化特徴ベクトルの値を基に、予め定められた１つ、もしくは複数カテゴリのうち、前記特徴ベクトルがどの前記カテゴリ内の対象パタンを含んでいるか、もしくは含んでいないのかを出力する。
【００２１】
ここで前記パタン空間について説明する。前記パタン空間は、１つ、もしくは複数の対象パタンに相当する特徴ベクトルにより張られる空間である。特徴ベクトルをこのパタン空間に射影することにより、特徴ベクトルに最も近い対象パタンとして射影特徴ベクトルが得られる。
【００２２】
次に、図２のフローチャートを参照して本実施の形態の全体の動作について、詳細に説明する。
【００２３】
まず、対象データ入力装置１１０が識別対象のデータを入力する（ステップＡ１）。次に、特徴ベクトル生成部１２０が、対象データ入力装置１１０から送られた識別対象のデータから１つ又は複数の特徴値を計算する（ステップＡ２）。次に、特徴ベクトル生成部１２０は、１つ又は複数の特徴値を並べて特徴ベクトルを生成する（ステップＡ３）。
【００２４】
次に、特徴ベクトル生成部１２０により生成された特徴ベクトルが特徴ベクトル正規化部１３０に入力され、特徴ベクトル入力部１３１によって、それぞれパタン空間射影部１３２、特徴ベクトル正規化部１３４に送られる（ステップＡ４）。
【００２５】
次に、パタン空間射影部１３２は、受け取った特徴ベクトルをパタン空間に射影し、射影特徴ベクトルを得る（ステップＡ５）。次に、正規化係数計算部１３３が、射影特徴ベクトルのノルムを計算し、射影ノルムを得（ステップＡ６）、この射影ノルムの値を基に、特徴ベクトルの正規化に用いる正規化係数の値を計算する（ステップＡ７）。
【００２６】
そして、特徴ベクトル正規化部１３４が、正規化係数を用いて特徴ベクトル入力部１３１から得た特徴ベクトルを正規化し、正規化特徴ベクトルを生成する（ステップＡ８）。
【００２７】
そして、正規化特徴ベクトル出力部１３５が、特徴ベクトル正規化部１３４によって生成された正規化特徴ベクトルを、対象パタン識別部１４０に出力する（ステップＡ９）。
【００２８】
対象パタン識別部１４０は、正規化特徴ベクトル出力部１３５から入力された正規化特徴ベクトルが含む対象パタンのカテゴリを識別する（ステップＡ１０）。最後に、対象パタン識別部１４０は、上記正規化特徴ベクトルが、あるカテゴリ内の対象パタンを含むかどうかを判断し（ステップＡ１１）、含む場合は、そのカテゴリを出力し（ステップＡ１２）、含まない場合は、正規化特徴ベクトルをリジェクトする（ステップＡ１３）。
【００２９】
以上のとおり、本実施の形態では、特徴ベクトルを、含まれるノイズの強度に影響されることなく対象パタンの強度が一定となるように正規化するように構成されているため、特徴ベクトルに含まれるノイズの強度に影響されること無く、安定して高精度なパタン識別を行うことができる。
【００３０】
続いて、具体的な例を用いて、上記した実施の形態の作用効果をよりわかり易く説明する。ここでは、上述した実施の形態に係る対象パタン識別装置を、自動車に装備されたビデオカメラにより自車前方を撮影して得られた道路画像から歩行者を検出する歩行者検出システムとして構成した例で説明する。従って、対象パタンのカテゴリは「歩行者」である（「歩行者」カテゴリに含まれる対象パタンを歩行者パタンと呼ぶ）。歩行者の存在や位置等を知ることで、運転者に適切な情報や警報を与えたり、自動車を自動制御したりすることにより、運転者や歩行者の安全の確保や利便性向上が可能である。
【００３１】
図３は、歩行者検出システムの対象データ入力装置（具体例）の構成を示すブロック図である。図３を参照すると、対象データ入力装置１１０は、例えばビデオカメラ等の道路画像入力装置３０１と、部分画像切り出し部３０２とから構成され、部分画像切り出し部３０２は道路画像から所望の位置、大きさの部分画像を切り出す処理を行うものである。
【００３２】
また、歩行者検出システムにおいては、特徴値として、部分画像切り出し部３０２により道路画像より切り出された部分画像の各画素の輝度値を用いている。また、パタン空間として、予め用意された複数の、歩行者パタンを含む学習用データから生成された特徴ベクトルの共分散行列の固有値の大きい方から例えば１０個の固有ベクトルにより張られる空間（低次歩行者固有空間と呼ぶ）を用いている。また、射影として正射影を用い、ノルムとしてユークリッドノルムを用いている。
【００３３】
また、歩行者検出システムの対象パタン識別部１４０は、特徴ベクトルを入力とし歩行者パタンが含まれるか否かを出力とするニューラルネットワーク（図６の６２０参照；以下、歩行者識別ニューラルネットと呼ぶ）を用いている。歩行者識別ニューラルネットワークは、予め用意された歩行者パタンを含む複数の学習用データから生成される正規化特徴ベクトルと、歩行者パタンを含まない複数の学習用データから生成される正規化特徴ベクトルとにより予め学習され、パラメータが定められている。
【００３４】
図４は、上記した歩行者検出システムの動作を示す流れ図である。図４を参照すると、まず、道路画像入力装置３０１が道路画像を入力する（ステップＢ１）。次に、部分画像切り出し部３０２が、図５に示すように道路画像５０１から所望の位置、大きさの部分画像５０３を切り出す（ステップＢ２）。
【００３５】
次に、特徴ベクトル生成部１２０が、切り出された部分画像の各画素での輝度値を左上端画素からラスタ走査の順に並べたベクトルとして輝度ベクトルを生成する（ステップＢ３）。次に、特徴ベクトル生成部１２０により生成された特徴ベクトルが特徴ベクトル正規化部１３０に入力され、特徴ベクトル入力部１３１によって、それぞれパタン空間射影部１３２、特徴ベクトル正規化部１３４に入力される（ステップＢ４）。次に、パタン空間射影部１３２が、輝度ベクトルを低次歩行者固有空間に正射影し、射影輝度ベクトルを得る（ステップＢ５）。更に、正規化係数計算部１３３が、射影輝度ベクトルのユークリッドノルムを計算し、射影ノルムを得て（ステップＢ６）、この射影ノルムの逆数として、正規化係数を得る（ステップＢ７）。そして、特徴ベクトル正規化部１３４が、特徴ベクトル入力部１３１から受け取った輝度ベクトルの各要素に前記正規化係数を乗じ、正規化輝度ベクトルを生成する（ステップＢ８）。
【００３６】
そして、正規化特徴ベクトル出力部１３５が正規化輝度ベクトルを歩行者識別ニューラルネットに出力する（ステップＢ９）。次に、歩行者識別ニューラルネットが正規化輝度ベクトルが歩行者パタンを含むか否かを識別する（ステップＢ１０）。そして、歩行者識別ニューラルネットは、正規化輝度ベクトルが歩行者パタンを含むか否かを判定し（ステップＢ１１）、歩行者パタンを含んでいれば、歩行者カテゴリを出力し（ステップＢ１２）、含んでいなければ正規化輝度ベクトルをリジェクトする（ステップＢ１３）。
【００３７】
図６は、上記した歩行者検出システムの動作を説明するための図である。図６に示すように、部分画像切り出し部３０２によって、道路画像６１０内で歩行者が存在する可能性のあるすべての部分画像６１１〜６１５が切り出され、それら部分画像６１１〜６１５について、上述した流れに従って正規化を行った後に、歩行者識別ニューラルネット６２０が歩行者パタン識別を行うことにより、道路画像から歩行者を高精度で検出することができる。また、歩行者カテゴリを出力した部分画像の位置、大きさから歩行者の位置、大きさも知ることができる。
【００３８】
以上は、本発明の第１の実施の形態の作用効果をよりわかり易く説明するためのものであって本発明の技術的範囲を限定するものではない。例えば、特徴値として、その他、部分画像の各画素での各種空間フィルタ値や時間的移動量、輝度の空間周波数別強度等を用いても良い。また、パタン空間として、その他、複数の学習用データから生成された特徴ベクトルの集合から求められる独立成分のうち、独立性の高い方から例えば１０個の独立成分ベクトルにより張られる空間等を用いても良い。また、対象パタン識別部１４０として、その他、サポートベクタマシン、学習ベクトル量子化法、その他の統計的パタン識別手法等のパタン識別手法を用いるシステムを用いても良い。また、対象パタンのカテゴリは「歩行者」の他に、車両、標識、さらには顔等の認証用途の画像であってもよい。
【００３９】
［第２の実施の形態］
続いて、本発明に係る特徴ベクトル正規化システムを画像表示装置に適用した本発明の第２の実施の形態について説明する。図７は、本発明の第２の実施の形態の構成を示すブロック図である。図７を参照すると、本発明の第２の実施の形態に係る対象パタン識別装置は、プログラム制御により動作するコンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置）８００と、対象画像入力装置８１０と、対象画像表示装置８５０とから構成されている。
【００４０】
コンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置）８００は、特徴ベクトル生成部８２０と、特徴ベクトル正規化部８３０と、対象画像変換部８４０とを含む。
【００４１】
特徴ベクトル正規化部８３０は、特徴ベクトル入力部８３１と、パタン空間射影部８３２と、正規化係数計算部８３３と、特徴ベクトル正規化部８３４と、正規化特徴ベクトル出力部８３５とを含む。
【００４２】
これらの処理手段は、それぞれ概略次のように動作する。
【００４３】
対象画像入力装置８１０は、表示対象である画像をコンピュータ８００に入力する。特徴ベクトル生成部８２０は、前記表示対象である画像から正規化に用いる特徴値を要素とする特徴ベクトルを生成する。
【００４４】
パタン空間射影部８３２は、前記特徴ベクトルを予め定められた後記パタン空間に射影し、射影特徴ベクトルを得る。正規化係数計算部８３３は、射影特徴ベクトルからノルムを求め、この射影ノルムの値を基に、特徴ベクトルの正規化に用いる正規化係数の値を計算する。特徴ベクトル正規化部８３４は、前記正規化係数を用いて、特徴ベクトルを正規化し、正規化特徴ベクトルを生成する。正規化特徴ベクトル出力部８３５は、前記正規化特徴ベクトルを対象画像変換部８４０に出力する。
【００４５】
対象画像変換部８４０は、正規化特徴ベクトル出力部８３５から受け取った正規化特徴ベクトルを対象画像に変換する。対象画像表示装置８５０は、前記対象画像を表示する。
【００４６】
次に、図８のフローチャートを参照して本実施の形態の全体の動作について、詳細に説明する。
【００４７】
まず、対象画像入力装置８１０が表示対象の画像を入力する（ステップＣ１）。次に、特徴ベクトル生成部８２０が、対象画像の各画素での輝度値を並べて特徴ベクトルを生成する（ステップＣ２）。
【００４８】
次に、特徴ベクトル生成部８２０により生成された特徴ベクトルが、特徴ベクトル正規化部８３０に入力され、特徴ベクトル入力部８３１によって、それぞれパタン空間射影部８３２、特徴ベクトル正規化部８３４に送られる（ステップＣ３）。
【００４９】
次に、前記パタン空間射影部８３２は、受け取った特徴ベクトルをパタン空間に射影し、射影特徴ベクトルを得る（ステップＣ４）。次に、正規化係数計算部８３３が、射影特徴ベクトルのノルムを計算し、前記射影ノルムを得（ステップＣ５）、この射影ノルムの値を基に、前記特徴ベクトルの正規化に用いる前記正規化係数の値を計算する（ステップＣ６）。
【００５０】
そして、特徴ベクトル正規化部８３４が、この正規化係数を用いて、特徴ベクトル入力部８３１から得た特徴ベクトルを正規化し、正規化特徴ベクトルを生成する（ステップＣ７）。
【００５１】
そして、正規化特徴ベクトル出力部８３５が、特徴ベクトル正規化部８３４によって生成された正規化特徴ベクトルを対象画像変換部８４０に出力する（ステップＣ８）。
【００５２】
次に、前記対象画像変換部８４０が、正規化特徴ベクトルの各要素を各画素の輝度値として画像に変換する（ステップＣ９）。最後に、対象画像表示装置８５０が対象画像を表示する（ステップＣ１０）。
【００５３】
以上のとおり、本実施の形態では、特徴ベクトルを、含まれるノイズの強度に影響されることなく対象パタンの強度が一定となるように正規化するように構成されているため、特徴ベクトルに含まれるノイズの強度に影響されること無く、対象画像内の対象パタン部分の輝度値が一定の範囲となり、視認し易い画像がユーザに表示される。
【００５４】
続いて、具体的な例を用いて、上記した実施の形態の作用効果をよりわかり易く説明する。ここでは、上述した実施の形態に係る画像表示装置を、自動車に装備されたビデオカメラにより自車前方を撮影して得られた道路画像から歩行者を含む部分画像を表示する歩行者表示システムとして構成した例で説明する。従って、対象パタンのカテゴリは「歩行者」である（以下、先述した例と同様に「歩行者」カテゴリに含まれる対象パタンを歩行者パタンと呼ぶ）。このシステムによれば、歩行者の存在や位置等を画像として得ることができ、運転者や歩行者の安全の確保や利便性向上を図ることが可能である。
【００５５】
この歩行者表示システムも、図３に説明したように、対象画像入力装置８１０として、ビデオカメラ等の道路画像入力装置３０１と、部分画像切り出し部３０２を備えており、部分画像切り出し部３０２は道路画像から所望の位置、大きさの部分画像を切り出すことが可能となっている。
【００５６】
また、この歩行者表示システムにおいても、特徴値として、部分画像切り出し部３０２により道路画像より切り出された部分画像の各画素の輝度値が用いられている。また、パタン空間として、予め用意された複数の、歩行者パタンを含む学習用データから生成された特徴ベクトルの共分散行列の固有値の大きい方から例えば１０個の固有ベクトルにより張られる空間（低次歩行者固有空間と呼ぶ）が用いられる。また、射影として正射影が用いられ、ノルムとしてユークリッドノルムが用いられる。
【００５７】
図９は、上記した歩行者表示システムの動作を示す流れ図である。図９を参照すると、まず、道路画像入力装置３０１が道路画像を入力する（ステップＤ１）。次に、部分画像切り出し部３０２が、図５に示すように道路画像から所望の位置、大きさの部分画像を切り出す（ステップＤ２）。
【００５８】
次に、特徴ベクトル生成部８２０が、切り出された部分画像の各画素での輝度値を左上端画素からラスタ走査の順に並べたベクトルとして輝度ベクトルを生成する（ステップＤ３）。次に、特徴ベクトル生成部８２０により生成された特徴ベクトルが特徴ベクトル正規化部８３０に入力され、特徴ベクトル入力部８３１によって、それぞれパタン空間射影部８３２、特徴ベクトル正規化部８３４に入力される（ステップＤ４）。次に、パタン空間射影部８３２が、輝度ベクトルを低次歩行者固有空間に正射影し、射影輝度ベクトルを得る（ステップＤ５）。更に、正規化係数計算部８３３が、射影輝度ベクトルのユークリッドノルムを計算し、射影ノルムを得て（ステップＤ６）、この射影ノルムの逆数として、正規化係数を得る（ステップＤ７）。そして、特徴ベクトル正規化部８３４が、特徴ベクトル入力部８３１から受け取った輝度ベクトルの各要素に前記正規化係数を乗じ、正規化輝度ベクトルを生成する（ステップＤ８）。
【００５９】
次に、正規化特徴ベクトル出力部８３５が正規化輝度ベクトルを対象画像変換部８４０に出力し、対象画像変換部８４０が正規化輝度ベクトルを、各要素がラスタ走査の順に各画素の輝度値となるように画像に変換する（ステップＤ９）。最後に、対象画像表示装置８５０が、変換された対象部分画像を表示する（ステップＤ１０）。
【００６０】
上記した説明も、本発明の第２の実施の形態の作用効果をよりわかり易く説明するためのものであって本発明の技術的範囲を限定するものではない。例えば、パタン空間として、その他、複数の学習用データから生成された特徴ベクトルの集合から求められる独立成分のうち、独立性の高い方から例えば１０個の独立成分ベクトルにより張られる空間等を用いても良い。また、対象パタンのカテゴリは「歩行者」の他に、車両、標識、さらには顔等の認証用途の画像であってもよい。
【００６１】
以上、本発明のいくつかの実施の形態を説明したが、その原理からも明らかなとおり、本発明の技術的範囲は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、入力データから生成した特徴ベクトルを、予め用意された対象パタンを記述するパタン空間内のベクトルへと変換し、前記変換後の特徴ベクトルの強度を基に前記特徴ベクトルを正規化するという本発明の要旨を逸脱しない範囲で、各種の変形・置換をなしうることが可能であることはいうまでもない。
【産業上の利用可能性】
【００６２】
本発明によれば、上述した具体例からも明らかなとおり、画像や音声といったデータに含まれる各種パタンの識別や検出といった用途に適用できる。また、画像内の特定パタンの視認を容易にするように画像を変換するといった用途にも適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】本発明の第１の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態の動作を示す流れ図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態の対象データ入力装置（具体例）の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態の具体例（歩行者検出システム）の動作を示す流れ図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態の具体例（歩行者検出システム）における部分画像切り出し部の動作概要を説明するための図である。
【図６】本発明の第１の実施の形態の具体例（歩行者検出システム）を説明するための図である。
【図７】本発明の第２の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図８】本発明の第２の実施の形態の動作を示す流れ図である。
【図９】本発明の第２の実施の形態の具体例（道路画像表示システム）の動作を示す流れ図である。
【図１０】従来例を実施するための構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００６４】
１００、８００  コンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置）
１１０  対象データ入力装置
１２０  特徴ベクトル生成部
１３０  特徴ベクトル正規化部
１３１  特徴ベクトル入力部
１３２  パタン空間射影部
１３３  正規化係数計算部
１３４  特徴ベクトル正規化部
１３５  正規化特徴ベクトル出力部
１４０  対象パタン識別部
３０１  道路画像入力装置
３０２  部分画像切り出し部
５０１  道路画像
５０２  部分画像切り出し位置
５０３  部分画像
６１０  道路画像
６１１〜６１５  部分画像切り出し位置
６２０  歩行者識別ニューラルネット
７００  画像入力部
７０１  顔領域抽出部
７０２  顔画像正規化部
７０３  差分演算部
７０４  基準顔画像辞書部
７０５  ヒストグラム演算部
７０６  ガウス関数近似部
７０７  相関判断部
８１０  対象画像入力装置
８２０  特徴ベクトル生成部
８３０  特徴ベクトル正規化部
８３１  特徴ベクトル入力部
８３２  パタン空間射影部
８３３  正規化係数計算部
８３４  特徴ベクトル正規化部
８３５  正規化特徴ベクトル出力部
８４０  対象画像変換部
８５０  対象画像表示装置
【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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