(57)【要約】【課題】外乱光の影響や他の被写体による隠蔽があっても被写体の検出処理対象部分位置を正確に検出できる。【解決手段】測距装置１は被写体（人物）までの距離を画素毎に表す距離画像を生成し、距離データ入力部３は頭部の距離値を取り込む。パラメータ算出部４は、頭部モデルのパラメータの値推定と各距離値とのユークリッド距離からパラメータ値の推定誤差を算出する。一致判定部５は、パラメータ値を変換した検査値とその正解値と推定誤差を用い一致判定値を算出し、これと閾値からモデルが頭部と一致する場合にパラメータ値を変換して頭部位置とする。  推定誤差の算出、例外値を確率計算に利用することも含む。【選択図】  図１
2006010318.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体までの距離を画素毎に表す距離画像を生成する測距装置から、被写体の検出処理対象部分の距離値を取り込む距離データ入力手段と、
前記距離値から、予め定義された前記検出処理対象部分のモデルを表現するのに必要なパラメータの値の推定と、該パラメータ値で表現される前記モデルと前記各距離値とのユークリッド距離から前記パラメータ値の推定の良さを表す推定誤差を算出するパラメータ算出手段と、
前記パラメータ値を検査値へ変換し、該検査値と予め入力された正解値と前記推定誤差を用い一致判定値を算出し、該一致判定値と予め入力された閾値から前記パラメータ値で表現される前記モデルが前記検出処理対象部分と一致するかどうかを判定し、該検出処理対象部分と一致する場合に前記パラメータ値を変換して検出処理対象部分位置とし、該検出処理対象部分位置を出力する一致判定手段と、
を備えたことを特徴とする被写体位置検出装置。
【請求項２】
前記パラメータ算出手段は、前記距離データ入力手段から受信した距離値から、前記モデルを表現するのに必要なパラメータの値の推定と、該パラメータ値の推定の良さを表す推定誤差の算出を、前記距離値をランダムに選択した値から仮のパラメータ値を算出し、該仮パラメータ値で表現される前記モデルと前記受信した全距離値との夫々のユークリッド距離を仮当てはめ誤差として算出し、該仮当てはめ誤差の中間値を選択する処理を設定回数繰り返し、前記仮当てはめ誤差中間値が最小であったときの仮パラメータ値と、該仮当てはめ誤差中間値の最小値を夫々パラメータ値と推定誤差とすることを特徴とする請求項１記載の被写体位置検出装置。
【請求項３】
前記設定回数は、夫々予め入力された前記距離値をランダムに選択する個数と、受信した全ての距離値中に含まれる単一の前記モデルに従わない距離値を有する例外値の割合と、設定回数の回数のランダムな選択で少なくとも１個のサンプルには該例外値が含まれない確率とを用いて決定することを特徴とする請求項１または２記載の被写体位置検出装置。
【請求項４】
被写体までの距離を画素毎に表す距離画像を生成する測距装置から、被写体の検出処理対象部分の距離値を取り込む距離データ入力過程と、
前記距離値から、予め定義された前記検出処理対象部分のモデルを表現するのに必要なパラメータの値の推定と、該パラメータ値で表現される前記モデルと前記各距離値とのユークリッド距離から前記パラメータ値の推定の良さを表す推定誤差を算出するパラメータ算出過程と、
前記パラメータ値を検査値へ変換し、該検査値と予め入力された正解値と前記推定誤差を用い一致判定値を算出し、該一致判定値と予め入力された閾値から前記パラメータ値で表現される前記モデルが前記検出処理対象部分と一致するかどうかを判定し、該検出処理対象部分と一致する場合に前記パラメータ値を変換して検出処理対象部分位置とし、該検出処理対象部分位置を出力する一致判定過程と、
を有することを特徴とする被写体位置検出方法。
【請求項５】
前記パラメータ算出過程は、前記距離データ入力過程から受信した距離値から、前記モデルを表現するのに必要なパラメータの値の推定と、該パラメータ値の推定の良さを表す推定誤差の算出を、前記距離値をランダムに選択した値から仮のパラメータ値を算出し、該仮パラメータ値で表現される前記モデルと前記受信した全距離値との夫々のユークリッド距離を仮当てはめ誤差として算出し、該仮当てはめ誤差の中間値を選択する処理を設定回数繰り返し、前記仮当てはめ誤差中間値が最小であったときの仮パラメータ値と、該仮当てはめ誤差中間値の最小値を夫々パラメータ値と推定誤差とすることを特徴とする請求項４記載の被写体位置検出方法。
【請求項６】
前記設定回数は、夫々予め入力された前記距離値をランダムに選択する個数と、受信した全ての距離値中に含まれる単一の前記モデルに従わない距離値を有する例外値の割合と、設定回数の回数のランダムな選択で少なくとも１個のサンプルには該例外値が含まれない確率とを用いて決定することを特徴とする請求項４または５記載の被写体位置検出方法。
【請求項７】
請求項４〜６のいずれか１項に記載の被写体位置検出方法を、コンピュータプログラムで記載してそれを実行可能に構成したことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、空間における人物等の被写体位置を距離画像を用いて検出する被写体位置検出装置および方法に関するものであり、特に被写体の検出処理対象部分の３次元位置を検出する被写体位置検出装置および検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の情報投影技術では、投影装置の光軸と投影面（スクリーン）の法線が一致しない部分に投影された映像に生じる歪みを、計測した投影面の３次元形状と投影面を見る視聴者の頭の３次元位置を利用して投影像をあらかじめ補正した像を生成し、視聴者に対して像を正確に投影することを可能としている。
【０００３】
しかし、このあらかじめ補正された像を視聴者が見る場合に、頭の位置を少しでも動かすと正確な像として見えにくくなる等の問題があり、視聴者の３次元位置を正確に把握して情報投影装置側の制御により視聴者の動きに応じた補正像を生成させる技術が開発途上にある。
【０００４】
ところで、従来から、空間を撮影した画像に基づいて撮影空間内における人物の存否を判断したり人物の特徴量を抽出したりするために各種の画像処理技術が提案されている。この種の画像処理技術では、濃淡画像またはカラー画像に基づいて人物を背景から分離する方法が広く採用されている。
【０００５】
しかしながら、濃淡画像やカラー画像では、空間の画像を撮影する撮影手段と人物との位置関係や外乱光の存在などによって、同じ検知対象物であっても画像内の濃度変化や色変化に差異が生じ、特に人物周辺での影の領域が変化するから、撮影手段に対する人物の位置関係や外乱光が変動しやすい用途では誤検出を生じやすいという問題がある。この問題を解決するためにエッジを利用するなど、種々の提案がなされているものの、濃淡画像やカラー画像では原理上、外乱光の影響を十分に除去することはできない。
【０００６】
これに対して、規定の基準点から空間内における当該画素に対応する物体までの距離に、画像内の各画素の画素値を対応付けた距離画像を用いることが提案されている。基準点は検知対象物までの距離を求める３次元位置測定装置の設置位置に基づいて設定される。空間内で上記基準点から物体までの距離を求める技術は検知光を監視空間に投光する能動型と検知光を投光しない受動型とがあり、能動型としては基準点から照射した光が対象にあたり、その反射光が戻ってくるまでの時間を計測し距離に換算するタイムオフフライト方式や、線状あるいは扇状の光ビームを空間内で走査するパターン光投影方式が広く知られており、受動形としては複数台のＴＶカメラを用いるステレオ画像法が広く知られている。この種の距離画像は外乱光の影響を受けにくいため、距離画像を用いると人物に関する情報が正確に得られ、外乱光の影響による誤検出が生じにくくなる。
【０００７】
この手法例としての「人体の姿勢推定法」では、カラー画像と距離画像を併用し、カラー画像中で人物が撮像されている場所を色情報もしくはクロマキー手法を利用して切り出し、該切り出し領域に対応する距離画像に対してあらかじめ作成しておいた人体モデルを当てはめ人物の位置を決定している（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平９−２３７３４８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、従来の被写体位置検出装置では、カラー画像から人物が撮像されている場所を色情報を利用して切り出すため、外乱光の影響がある場合に対しての適用は難しいという問題がある。
【０００９】
また、距離画像に対する人体モデルの当てはめ方法に関して十分に解明されてなく、対象距離画像中に存存する例外値をどのように扱うか、その方法は明らかにされていない。ここで、例外値とは、単一の人体モデルに従うと仮定できないデータのことであり、例えば、人体モデルで定義される人物が他の人物もしくは物体によって隠蔽されている状況においては他の人物もしくは物体は例外値とみなされる。
【００１０】
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、被写体位置検出において、外乱光の影響がある状況、他の被写体による隠蔽が存在する状況においても被写体の検出処理対象部分位置を正確に検出できる被写体位置検出装置、検出方法およびこの方法のプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決するための本発明は、以下の装置、方法及びプログラムを特徴とする。
【００１２】
（装置の発明）
（１）被写体までの距離を画素毎に表す距離画像を生成する測距装置から、被写体の検出処理対象部分の距離値を取り込む距離データ入力手段と、前記距離値から、予め定義された前記検出処理対象部分のモデルを表現するのに必要なパラメータの値の推定と、該パラメータ値で表現される前記モデルと前記各距離値とのユークリッド距離から前記パラメータ値の推定の良さを表す推定誤差を算出するパラメータ算出手段と、前記パラメータ値を検査値へ変換し、該検査値と予め入力された正解値と前記推定誤差を用い一致判定値を算出し、該一致判定値と予め入力された閾値から前記パラメータ値で表現される前記モデルが前記検出処理対象部分と一致するかどうかを判定し、該検出処理対象部分と一致する場合に前記パラメータ値を変換して検出処理対象部分位置とし、該検出処理対象部分位置を出力する一致判定手段とを備えたことを特徴とする。
【００１３】
（２）前記パラメータ算出手段は、前記距離データ入力手段から受信した距離値から、前記モデルを表現するのに必要なパラメータの値の推定と、該パラメータ値の推定の良さを表す推定誤差の算出を、前記距離値をランダムに選択した値から仮のパラメータ値を算出し、該仮パラメータ値で表現される前記モデルと前記受信した全距離値との夫々のユークリッド距離を仮当てはめ誤差として算出し、該仮当てはめ誤差の中間値を選択する処理を設定回数繰り返し、前記仮当てはめ誤差中間値が最小であったときの仮パラメータ値と、該仮当てはめ誤差中間値の最小値を夫々パラメータ値と推定誤差とすることを特徴とする。
【００１４】
（３）前記設定回数は、夫々予め入力された前記距離値をランダムに選択する個数と、受信した全ての距離値中に含まれる単一の前記モデルに従わない距離値を有する例外値の割合と、設定回数の回数のランダムな選択で少なくとも１個のサンプルには該例外値が含まれない確率とを用いて決定することを特徴とする。
【００１５】
（方法の発明）
（４）被写体までの距離を画素毎に表す距離画像を生成する測距装置から、被写体の検出処理対象部分の距離値を取り込む距離データ入力過程と、前記距離値から、予め定義された前記検出処理対象部分のモデルを表現するのに必要なパラメータの値の推定と、該パラメータ値で表現される前記モデルと前記各距離値とのユークリッド距離から前記パラメータ値の推定の良さを表す推定誤差を算出するパラメータ算出過程と、前記パラメータ値を検査値へ変換し、該検査値と予め入力された正解値と前記推定誤差を用い一致判定値を算出し、該一致判定値と予め入力された閾値から前記パラメータ値で表現される前記モデルが前記検出処理対象部分と一致するかどうかを判定し、該検出処理対象部分と一致する場合に前記パラメータ値を変換して検出処理対象部分位置とし、該検出処理対象部分位置を出力する一致判定過程とを有することを特徴とする。
【００１６】
（５）前記パラメータ算出過程は、前記距離データ入力過程から受信した距離値から、前記モデルを表現するのに必要なパラメータの値の推定と、該パラメータ値の推定の良さを表す推定誤差の算出を、前記距離値をランダムに選択した値から仮のパラメータ値を算出し、該仮パラメータ値で表現される前記モデルと前記受信した全距離値との夫々のユークリッド距離を仮当てはめ誤差として算出し、該仮当てはめ誤差の中間値を選択する処理を設定回数繰り返し、前記仮当てはめ誤差中間値が最小であったときの仮パラメータ値と、該仮当てはめ誤差中間値の最小値を夫々パラメータ値と推定誤差とすることを特徴とする。
【００１７】
（６）前記設定回数は、夫々予め入力された前記距離値をランダムに選択する個数と、受信した全ての距離値中に含まれる単一の前記モデルに従わない距離値を有する例外値の割合と、設定回数の回数のランダムな選択で少なくとも１個のサンプルには該例外値が含まれない確率とを用いて決定することを特徴とする。
【００１８】
（プログラムの発明）
（７）上記（４）〜（６）のいずれか１項に記載の被写体位置検出方法を、コンピュータプログラムで記載してそれを実行可能に構成したことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
以上説明したように、本発明では、測距装置から出力される距離画像のみを利用するため、外乱光の影響がある状況でも被写体の正確な検出対象部分位置の検出が可能となる。
【００２０】
また、本発明では、距離画像中の被写体の検出対象部分における距離値のみを利用して検出対象部分位置の検出を行うため、他の被写体間により隠蔽が存在する状況でも検出対象部分位置の正確な検出が可能となる。
【００２１】
また、本発明では、前記検出対象部分内の距離値中にも例外値が存在することを考慮し、距離値のデータをランダムに選択した値からパラメータを仮に推定する処理を繰り返すことにより複数のパラメータを求め、繰り返し処理終了後推定された複数のパラメータそれぞれにつきパラメータ値で表現される被写体の検出対象部分モデルと前記全ての距離値との夫々のユークリッド距離を仮当てはめ誤差として算出し、該仮当てはめ誤差の中間値を用いて最良のパラメータを選択するため、距離画像中に例外値が存在する場合でも正確な検出対象部分位置の検出が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、本実施形態では検出対象となる被写体を人とし、人の頭部を検出処理対象部分とした人物位置検出装置および検出方法の場合で説明するが、検出対象となる被写体は人に限られるものでなく、他の動物や物品などの３次元物体の検出に適用できるのは勿論である。
【００２３】
図１は、本実施形態になる人物位置検出装置の構成図である。この人物位置検出装置は、測距装置１、記憶装置２、距離データ入力部３、パラメータ算出部４と一致判定部５とから概略構成されている。
【００２４】
測距装置１は、指定された空間内に存在する対象の３次元形状を計測する装置で、例えば能動的光投射方式のレンジファインダや、画像処理を利用した受動レンジファインダなどで実現できる。
【００２５】
記憶装置２は情報処理装置が有するＲＡＭやＲＯＭなどの半導体記憶装置、ハードディスクやフロッピーディスク（登録商標）、光ディスクなどで実現される。
【００２６】
距離データ入力部３は、測距装置１が生成する距離画像を受信し、人物の頭部検出対象の距離値を選択して出力する。
【００２７】
パラメータ算出部４は、前記距離値を受信し、該距離値から頭部モデルを表現するのに必要なパラメータの値と、該パラメータ値で表現される頭部モデルへの前記距離値の当てはめ誤差を算出し、出力する。
【００２８】
一致判定部５は、前記パラメータ値と前記当てはめ誤差を受信し、両者から一致判定値を算出して前記距離値が頭部に一致するかどうかを判定し、一致する場合には前記パラメータ値を変換して頭部位置を出力する。
【００２９】
これら距離データ入力部３やパラメータ算出部４および一致判定部５は、コンピュータのハードウェア資源（ＣＰＵ，メモリ、インタフェース、記憶装置など）を利用したデータの演算処理、記憶処理、データ入出力処理などを実行できるソフトウェア構成とされ、これら処理に必要なデータおよび実行結果は記憶装置２によって適宜書き込み／読み出しされる。
【００３０】
次に、人物位置検出装置がもつ各種機能の処理を説明する。人物位置検出装置ではまず距離データ入力部３が起動される。距離データ入力部３は起動すると、測距装置１から出力される距離画像を受け取り、人物の頭部検出処理対象の距離値を選択して出力し，処理を終了する。距離値の選択は、距離画像上に矩形領域を設定し、該矩形領域内に存在する値を人物の頭部検出対象の距離値とするなどにより実現される。
【００３１】
続いてパラメータ算出部４が起動される。パラメータ算出部４で行なわれる処理を図２に示す。パラメータ算出部４は起動されると、まず距離データ入力部３から距離値を受信する（Ｓ１）。続いて記憶装置２から予めユーザによって与えられている頭部モデルを読み出す（Ｓ２）。ここで、頭部モデルとは、人物頭部を尤もらしく表現する関数ｆ（ｘ，ｙ，ｚ）と、頭部モデルを表現するのに必要なパラメータを推定する際に必要な距離値の個数Ｆであり、前者の関数は例えば球や楕円球が該当する。後者は例えば頭部モデルを球とすると、球の方程式は式（１）で表現されるので、頭部モデルを表現するのに必要なパラメータはａ，ｂ，ｃ，ｄであり、該パラメータを推定する際に必要な距離値の個数Ｆには４が該当する。
【００３２】
【数１】
2006010318.tif 000003
【００３３】
続いて、パラメータ算出部４では式（２）を用いてループ回数ｑを算出する（Ｓ３）。以下の式（２）中でＦは前記距離値をランダムに選択する個数、εは前記全距離値中に含まれる、真の距離値と異なる距離値を有す例外値の割合、Ｐはｑ回のランダムな選択で少なくとも１個のサンプルには例外値が含まれない確率を表している。ここでε，Ｐは夫々予めユーザによって定義され記憶装置２に格納されており、これを読み出して利用するものとする。
【００３４】
【数２】
2006010318.tif 000004
【００３５】
続いて、距離値からパラメータ推定に必要なデータの個数Ｆのデータをランダムサンプリングし（Ｓ４）、サンプリングしたデータから頭部モデルのパラメータ値を推定する（Ｓ５）。この処理は例えば頭部モデルを球とすると、まず、式（１）のＸ，Ｙ，Ｚにサンプリングされたデータをそれぞれ代入することにより４元１次方程式を立て、該４元１次方程式をＱＲ分解やGauss-Jordan法を利用して解くことによりパラメータａ，ｂ，ｃ，ｄを求めることによって実現される。
【００３６】
続いて、推定したパラメータ値からなるモデルへの仮当てはめ誤差（推定したパラメータで表現される頭部モデルと距離値とのユークリッド距離）を受信した全ての距離値につき算出する（Ｓ６）。受信距離値数がｎ個であるとすると、ｎ個の仮当てはめ誤差が式（１）の左辺Ｘ，Ｙ，Ｚに距離値（Ｘ1，Ｙ1，Ｚ1）、…、（Ｘn，Ｙn，Ｚn）をそれぞれ代入することにより求まる。
【００３７】
続いて、該ｎ個の仮当てはめ誤差からその中間値である仮当てはめ誤差中間値を抽出し（Ｓ７）、該仮当てはめ誤差中間値と記憶装置２に記録されている推定誤差との大小関係を比較し（Ｓ８）、推定誤差より小さければ、仮当てはめ誤差中間値を推定誤差とし、該推定誤差値とその時のパラメータ値を記憶装置２に夫々一時保存する（Ｓ９〜Ｓ１１）。
【００３８】
ここで、ｎ個の仮当てはめ誤差からその中間値を抽出するには、例えば、ｎ個の仮当てはめ誤差をその値をもとに昇順もしくは降順にソートし、ｎ／２番目の仮当てはめ誤差を抽出することにより実現できる。また、前記推定誤差は予めユーザによって定義されるもので、その初期値は十分大きい値が格納されているものとする。
【００３９】
次に、ランダムサンプリングの処理回数がループ回数に達したかどうかを判定し、ループ回数の回数だけの処理が終わってなければ処理ステップＳ４へ戻る（Ｓ１２）。ループ回数回の処理が終わった際には、記憶装置２に記憶されているパラメータ値と、推定誤差を共に一致判定部５へ出力し、処理を終了する（Ｓ１３）。
【００４０】
なお、前記推定誤差との評価関数としては仮当てはめ誤差の総和を用いても良いが、この場合は頭部モデルと距離値との誤差が平均０の正規分布に従うときのみ推定されたパラメータが最適となるため、例えば、頭部モデルで定義される人物頭部が他の人物もしくは物体によって隠蔽された結果、単一の頭部モデルに従うと仮定できない距離値（例外値）が含まれる場合には仮当てはめ誤差の中間値を利用したほうが良い。
【００４１】
続いて、一致判定部５が起動される。一致判定部５で行なわれる処理を図３に示す。一致判定部５は起動されると、まずパラメータ算出部４から推定誤差とパラメータ値を受信する（Ｓ２１）。続いて、記憶装置２から正解値と後段の処理で頭部がどうかの判定のために利用する閾値を読み出す（Ｓ２２）。次に、パラメータ値で表現される頭部モデルが人物頭部に一致するかどうか検査するための検査値を、パラメータ値を変換して求める（Ｓ２３）。この変換方法は、例えば頭部モデルが球であり、該頭部モデルが人物頭部に一致するかどうかをその半径を比較することによって検査するときには、前記パラメータ値によって表現される球の半径である検査値はパラメータ値ａ，ｂ，ｃ，ｄから式（３）により変換することにより求めることができる。
【００４２】
【数３】
2006010318.tif 000005
【００４３】
次に、正解値と検査値、推定誤差から一致判定値を式（４）により算出する（Ｓ２４）。式（４）でＲは正解値、Ｉは検査値、Ｏは推定誤差、Ｅは一致判定値を夫々表している。
【００４４】
【数４】
2006010318.tif 000006
【００４５】
最後に、一致判定値を閾値と比較し、閾値より小さければパラメータ値を頭部位置に変換して出力し、処理を終了する（Ｓ２５，Ｓ２６）。
【００４６】
次に、本実施形態を具体的データに即して説明する。まず、測距装置１から図４の（ａ）に示すような距離画像が入力されるものとする。人物位置検出装置では距離データ入力部３が起動し、図４の（ａ）で示される距離画像を受信し、人物の頭部検出対象となる距離値を選択して出力する。この例では図５の（ａ）に示す白枠のように選択されたものとする。
【００４７】
続いてパラメータ算出部４が起動し、図５の白枠内の距離値を受信する。続いて記憶装置２から予めユーザによって与えられている頭部モデルを読み出す。この例では、頭部モデルと球の方程式（式（１））と、球の方程式を表現するのに必要なパラメータを推定する際に必要な距離値の個数Ｆとして４を読み出したものとする。
【００４８】
続いて、パラメータ算出部４では式（２）を用いてループ回数ｑを算出する。この例では、ε、Ｐが夫々０.３、０.０１であったものとすると、ｑは１７と算出される。
【００４９】
続いて、距離値からパラメータ推定に必要なデータ数のデータをランダムサンプリングし、サンプリングしたデータから頭部モデルのパラメータａ，ｂ，ｃ，ｄの値を推定する。この例では、距離値をサンプリングした４つのデータとして例えばそれぞれ(110,100,100)、(100,110,100)、(100,100,110)、(90,100,100)が得られたとすると、ａ，ｂ，ｃ，ｄはそれぞれ、ａ＝−２００、ｂ＝−２００，ｃ＝−２００、ｄ＝２９９００と算出される。
【００５０】
続いて、推定したパラメータ値からなるモデルへの仮当てはめ誤差を受信した全ての距離値について算出する。この例では、受信した距離値の数が１１個であり，仮当てはめ誤差がそれぞれ｛1200,300,300,300,300,400,200,900,400,800,300｝と算出されたものとする。
【００５１】
続いて、該仮当てはめ誤差の中間値を抽出し、該仮当てはめ誤差中間値と記憶装置２に記録されている推定誤差との大小関係を比較し、推定誤差より小さければ、仮当てはめ誤差の中間値を推定誤差とし、該推定誤差値とその時のパラメータ値を記憶装置２に夫々一時保存する。仮当てはめ誤差の中間値としては、この例では仮当てはめ誤差を昇順に並べると｛200,300,300,300,300,300,400,400,800,900.1200｝であるので６番目の３００が抽出される。記憶装置２に記録されている推定誤差が例えば９９９９９であったとすると、該仮当てはめ誤差中間値３００は推定誤差９９９９９より小さいので、３００を以降の推定誤差として、また、パラメータ値ａ＝−２００、ｂ＝−２００，ｃ＝−２００、ｄ＝２９９００が記憶装置２に夫々保存される。ここまでの処理の様子を模式的に表したものが図６である。
【００５２】
次に、ランダムサンプリングの処理回数がｑ＝１７回に達したかどうかを判定し、ｑ＝１７回の処理が終わってなければランダムサンプリングのステップへと戻る。ｑ＝１７回の処理が終わった際には、記憶装置２に記憶されているパラメータ値と、推定誤差が共に一致判定部５へ出力され、処理が終了する。この例では最終的に、パラメータ値としてａ＝−１００、ｂ＝−１００，ｃ＝−１００、ｄ＝７２７５が、推定誤差として５０が出力されたものとして以降の説明を進める。本例でのパラメータ算出部４における処理終了時点での様子を模式的に表したものが図７である。
【００５３】
続いて、一致判定部５が起動され、パラメータａ＝−１００、ｂ＝−１００，ｃ＝−１００、ｄ＝７２７５と、推定誤差５０が受信される。続いて、記憶装置２から正解値と後段の処理で頭部がどうかの判定のために利用する閾値が読み出される。この例ではそれぞれ、１７、１００であったものとする。
【００５４】
次に、パラメータ値ａ＝−１００、ｂ＝−１００，ｃ＝−１００、ｄ＝７２７５が検査値に変換される。この例では、該頭部モデルが人物頭部に一致するかどうかをその半径を比較することによって検査するときには、検査値は式（３）により１５と算出される。次に正解値１７と検査値１５、推定誤差５０から一致判定値が算出される。この例では一致判定値は式（４）により５４と算出される。
【００５５】
次に、一致判定値と閾値が比較され、閾値より小さければパラメータ値が頭部位置に変換され出力される。この例では一致判定値５４は閾値１００より小さいので、パラメータ値ａ＝−１００、ｂ＝−１００，ｃ＝−１００、ｄ＝７２７５が頭部位置に変換される。この変換は、本例では、頭部モデルが球であるので、球の中心座標を（-a/2,-b/2,-c/2）として求め、核中心座標を頭部位置として出力すれば良い。この例ではパラメータ値ａ＝−１００、ｂ＝−１００，ｃ＝−１００、ｄ＝７２７５であるので、変換後は（50,50,50）となり、最終的に（50,50,50）が頭部の３次元位置として出力される。
【００５６】
以上、本発明を実施形態に基づき具体的に説明したが、上記実施の形態の説明は、本発明の最良の形態を説明するためのものであって、これによって本発明の特許請求の範囲を限定し、或は範囲を減縮する様に解すべきではない。又、本発明の各部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。
【００５７】
また、本発明は、図２、図３に示した方法の一部又は全部の処理機能をプログラムとして構成してコンピュータに実行させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】本発明の実施形態を示す人物位置検出装置の構成図。
【図２】本発明の実施形態におけるパラメータ算出部の処理フロー。
【図３】本発明の実施形態における一致判定部の処理フロー。
【図４】実施形態における人物位置検出処理態様図。
【図５】実施形態における人物位置検出処理態様図。
【図６】実施形態における人物位置検出処理態様図。
【図７】実施形態における人物位置検出処理態様図。
【符号の説明】
【００５９】
１  測距装置
２  記憶装置
３  距離データ入力部
４  パラメータ算出部
５  一致判定部
【図１】
2006010318.tif 000007
【図２】
2006010318.tif 000008
【図３】
2006010318.tif 000009
【図４】
2006010318.tif 000010
【図５】
2006010318.tif 000011
【図６】
2006010318.tif 000012
【図７】
2006010318.tif 000013