(57)【要約】      （修正有）【課題】混雑が生じた空間が撮影された撮影画像から個々の物体を精度良く検出できる物体検出装置を提供する。【解決手段】所定の密度ごとに当該密度にて物体が存在する空間を撮影した密度画像の特徴量を学習した密度推定器を記憶している密度推定器記憶手段４０と、少なくとも単独の物体が撮影された単体画像の特徴量を密度推定器に入力して得られた出力値を当該単体画像の特徴量に混合した特徴量を学習した単体識別器を記憶している単体識別器記憶手段４１と、撮影画像から密度推定用の特徴量を抽出して密度推定器に入力し、当該入力に応じた出力値を取得する密度推定手段５０と、撮影画像から単体識別用の特徴量を抽出して当該特徴量に密度推定手段が取得した出力値を混合し、当該混合した特徴量を単体識別器に入力して取得される出力値を用いて個々の物体の位置を検出する単体識別手段５１を備える。【選択図】図２
2018156240.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の物体による混雑が生じ得る空間が撮影された撮影画像から個々の前記物体を検出する物体検出装置であって、
予め、所定の密度ごとに当該密度にて前記物体が存在する空間を撮影した密度画像の特徴量を学習した密度推定器を記憶している密度推定器記憶手段と、
予め、少なくとも単独の前記物体が撮影された単体画像の特徴量を前記密度推定器に入力して得られた出力値を当該単体画像の特徴量に混合した特徴量を学習した単体識別器を記憶している単体識別器記憶手段と、
前記撮影画像から密度推定用の特徴量を抽出して前記密度推定器に入力し、当該入力に応じた出力値を取得する密度推定手段と、
前記撮影画像から単体識別用の特徴量を抽出して当該特徴量に前記密度推定手段が取得した出力値を混合し、当該混合した特徴量を前記単体識別器に入力して取得される出力値を用いて個々の前記物体の位置を検出する単体識別手段と、
を備えたことを特徴とする物体検出装置。
【請求項２】
前記密度推定器記憶手段は、予め、前記密度画像の特徴量を前記単体識別器に入力して得られた出力値を前記密度画像の特徴量に混合した特徴量を学習した密度識別器を記憶し、
前記密度推定手段は、前記単体識別手段が取得した出力値を前記密度推定用の特徴量に混合し、当該混合した特徴量を前記密度推定器に入力して出力値を更新し、
前記単体識別手段は、前記密度推定手段が出力値を更新した場合に、前記密度推定手段が更新した出力値を用いて前記単体識別器の出力値および前記物体の位置を更新する、
請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項３】
さらに、前記単体識別手段による更新が予め定めた基準を満たすか否かを判定して、前記基準を満たすと判定した場合に前記単体識別手段による更新を停止させる終了判定手段、を備え、
前記密度推定手段は、前記終了判定手段が前記基準を満たさないと判定した場合に、前記単体識別手段が更新した前記単体識別器の出力値を用いて前記密度推定器の出力値を更新する、
請求項２に記載の物体検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人等の所定の物体が存在し得る空間が撮影された撮影画像から個々の物体を検出する物体検出装置に関し、特に、混雑が生じ得る空間が撮影された撮影画像から個々の物体を検出する物体検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
イベント会場等の混雑が発生し得る空間においては事故防止等のために、混雑が発生している区域に警備員を多く配置するなどの対応が求められる。そこで、会場の各所に監視カメラを配置して撮影画像から人の分布を推定し、推定した分布を表示することによって監視員による混雑状況の把握を容易化することができる。
【０００３】
その際、個々の人の位置を推定することによって、推定した個々の位置に人の形状を模したモデルを表示し、または／および人の位置関係（例えば行列を為している、取り囲んでいる）を解析して解析結果を報知することによって、より一層の監視効率向上が期待できる。
【０００４】
複数人が撮影された画像から個々の人を検出する方法のひとつに、単独の人が撮影された画像の特徴量を事前に学習した識別器を用いる方法がある。
【０００５】
例えば、特許文献１に記載の物体検出装置は、多数の「人」の画像データ、「人以外」の画像データを用いて予め学習させた識別器を用いて入力画像から人を検出する。特に、この物体検出装置は、第１抽出手段（人物判定手段３３）が第１の条件で人領域を検出した後に、一部が隠されている人も漏れなく検出するために、第２抽出手段（オクルージョン判定手段３５）が当該人領域との重複部分を有する検出窓領域に対して第１の条件よりも人領域と判定されやすい第２の条件を適用して追加検出する。また、この物体検出装置においては重複部分の面積の割合が大きいほど人領域と判定されやすくる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１１−１８６６３３
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、混雑が発生している撮影画像においては人領域が連鎖的・多重的に重複し得、それゆえに多様な隠蔽状態が生じ得る。そのため、混雑が生じ得る空間が撮影された撮影画像から個々の人を精度良く検出することは困難であった。
【０００８】
例えば、従来技術においては、全身が撮影された人Ａによって一部が隠蔽された人Ｂは検出できても、人Ａと重複部分を有さず人Ｂによって一部が隠蔽された人Ｃを検出することは困難であった。つまり、人Ｂを介して人Ａと連鎖的に重複している人Ｃは、第１抽出手段が人Ｂを検出できなければ検出できない。同様に、混雑状況下では、人Ａと重複部分を有さず人Ｃによって一部が隠蔽された人Ｄ，Ｅなど検出困難な人が多数存在し得る。
【０００９】
また、例えば、従来技術においては、全身が撮影された人Ａによって一部が隠蔽された人Ｂの別の一部が人Ｆによって隠蔽される場合に人Ｂを検出することが困難である。つまり、人Ａおよび人Ｆと多重的に重複している人Ｂに対する第２の条件を、人Ａとの重複部分の面積の割合に基づいて設定しても、実際にはさらに人Ｆによる隠蔽によって検出されにくくなっている。
【００１０】
このように、混雑が生じ得る空間が撮影された撮影画像においては検出対象の物体が連鎖的・多重的に重複して多様な隠蔽状態が生じ得るため、当該撮影画像から個々の物体を精度良く検出することは困難であった。
【００１１】
本発明は上記問題に鑑みてなされたものであり、所定の物体による混雑が生じ得る空間が撮影された撮影画像から個々の物体を精度良く検出することができる物体検出装置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】
【００１２】
かかる課題を解決するため本発明は、所定の物体による混雑が生じ得る空間が撮影された撮影画像から個々の物体を検出する物体検出装置であって、予め、所定の密度ごとに当該密度にて物体が存在する空間を撮影した密度画像の特徴量を学習した密度推定器を記憶している密度推定器記憶手段と、予め、少なくとも単独の物体が撮影された単体画像の特徴量を密度推定器に入力して得られた出力値を当該単体画像の特徴量に混合した特徴量を学習した単体識別器を記憶している単体識別器記憶手段と、撮影画像から密度推定用の特徴量を抽出して密度推定器に入力し、当該入力に応じた出力値を取得する密度推定手段と、撮影画像から単体識別用の特徴量を抽出して当該特徴量に密度推定手段が取得した出力値を混合し、当該混合した特徴量を単体識別器に入力して取得される出力値を用いて個々の物体の位置を検出する単体識別手段と、を備えたことを特徴とする物体検出装置を提供する。
【００１３】
かかる物体検出装置において、密度推定器記憶手段は、予め、密度画像の特徴量を単体識別器に入力して得られた出力値を密度画像の特徴量に混合した特徴量を学習した密度識別器を記憶し、密度推定手段は、単体識別手段が取得した出力値を密度推定用の特徴量に混合し、当該混合した特徴量を密度推定器に入力して出力値を更新し、単体識別手段は、密度推定手段が出力値を更新した場合に、密度推定手段が更新した出力値を用いて単体識別器の出力値および物体の位置を更新することが好適である。
【００１４】
かかる物体検出装置において、さらに、単体識別手段による更新が予め定めた基準を満たすか否かを判定して、基準を満たすと判定した場合に単体識別手段による更新を停止させる終了判定手段、を備え、密度推定手段は、終了判定手段が基準を満たさないと判定した場合に、単体識別手段が更新した単体識別器の出力値を用いて密度推定器の出力値を更新することが好適である。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、所定の物体による混雑が生じ得る空間が撮影された撮影画像から個々の物体を精度良く検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】画像監視装置１の概略の構成を示すブロック図である。
【図２】画像監視装置１の機能ブロック図である。
【図３】画像処理部５の動作を説明するフロー図である。
【図４】識別スコア混合処理を説明するフローチャートである。
【図５】撮影画像６００の一例を模式的に示した図である。
【図６】撮影画像６００を従前の単体識別器で走査して得られた識別スコアマップの中の識別スコアの分布の一例を模式的に示した図である。
【図７】撮影画像６００を密度推定器で走査して得られた推定スコアマップの中の推定スコアの分布の一例を模式的に示した図である。
【図８】撮影画像６００を本発明の単体識別器で走査して得られた識別スコアマップ中の識別スコアの分布の一例を模式的に示したである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施形態として、イベント会場が撮影された撮影画像から個々の人を検出する物体検出装置の例を含み、検出結果を監視員に対して表示する画像監視装置１の例を説明する。
【００１８】
＜画像監視装置１の構成＞
図１は画像監視装置１の概略の構成を示すブロック図である。画像監視装置１は、撮影部２、通信部３、記憶部４、画像処理部５、および表示部６からなる。
【００１９】
撮影部２は、監視カメラであり、通信部３を介して画像処理部５と接続され、監視空間を所定の時間間隔で撮影して撮影画像を生成し、撮影画像を順次画像処理部５に入力する撮影手段である。例えば、撮影部２は、イベント会場に設置されたポールに当該監視空間を俯瞰する視野を有して設置される。その視野は固定されていてもよいし、予めのスケジュール或いは通信部３を介した外部からの指示に従って変更されてもよい。また、例えば、撮影部２は監視空間をフレーム周期１秒で撮影してカラー画像を生成する。カラー画像の代わりにモノクロ画像を生成してもよい。
【００２０】
通信部３は、通信回路であり、その一端が画像処理部５に接続され、他端が同軸ケーブルまたはＬＡＮ（Local Area Network）、インターネットなどの通信網を介して撮影部２および表示部６と接続される。通信部３は、撮影部２から撮影画像を取得して画像処理部５に入力し、画像処理部５から入力された検出結果を表示部６に出力する。
【００２１】
記憶部４は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリ装置であり、各種プログラムや各種データを記憶する。記憶部４は、画像処理部５と接続されて画像処理部５との間でこれらの情報を入出力する。
【００２２】
画像処理部５は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＭＣＵ（Micro Control Unit）等の演算装置で構成される。画像処理部５は、記憶部４および表示部６と接続され、記憶部４からプログラムを読み出して実行することにより各種処理手段・制御手段として動作し、各種データを記憶部４に記憶させ、読み出す。また、画像処理部５は、通信部３を介して撮影部２および表示部６とも接続され、通信部３経由で撮影部２から取得した撮影画像を解析することにより個々の人を検出し、検出結果を通信部３経由で表示部６に表示させる。
【００２３】
表示部６は、液晶ディスプレイ又はＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ等のディスプレイ装置であり、通信部３を介して画像処理部５と接続され、画像処理部５による検出結果を表示する表示手段である。監視員は表示された検出結果を視認して混雑の発生等を判断し、必要に応じて人員配置の変更等の対処を行う。
【００２４】
なお、本実施形態においては、撮影部２と画像処理部５の個数が１対１である画像監視装置１を例示するが、別の実施形態においては、撮影部２と画像処理部５の個数を多対１或いは多対多とすることもできる。
【００２５】
＜画像監視装置１の機能＞
図２は画像監視装置１の機能ブロック図である。通信部３は画像取得手段３０および物体位置出力手段３１等として機能し、記憶部４は密度推定器記憶手段４０および単体識別器記憶手段４１等として機能する。画像処理部５は、密度推定手段５０、単体識別手段５１および終了判定手段５２等として機能する。また、密度推定手段５０は推定用特徴抽出手段５００、識別スコア混合手段５０１および推定スコア算出手段５０２としての機能を含み、単体識別手段５１は識別用特徴抽出手段５１０、推定スコア混合手段５１１および識別スコア算出手段５１２としての機能を含む。
【００２６】
画像取得手段３０は、撮影手段である撮影部２から撮影画像を順次取得して、取得した撮影画像を密度推定手段５０および単体識別手段５１に順次出力する。
【００２７】
密度推定手段５０は、画像取得手段３０から入力された撮影画像から密度推定用の特徴量（推定用特徴量）を抽出して、抽出した推定用特徴量を密度推定器に入力し、当該入力に応じた密度推定器の出力値を取得し、取得した出力値を単体識別手段５１および終了判定手段５２に出力する。密度推定器については後述する。
【００２８】
単体識別手段５１は、画像取得手段３０から入力された撮影画像から単体識別用の特徴量（識別用特徴量）を抽出して、抽出した識別用特徴量に密度推定手段５０が取得した出力値を混合し、混合した特徴量（識別用混合特徴量）を単体識別器に入力して取得される出力値を用いて個々の人の位置を検出する。単体識別器については後述する。  
【００２９】
つまり、単体識別手段５１は、単に撮影画像から抽出した識別用特徴量のみから識別するのではなく、自身が処理対象とする撮影画像について密度推定手段５０が密度推定器から取得した出力値をも用いて人の位置の検出精度を向上させるのである。
【００３０】
さらに、単体識別手段５１は単体識別器に入力して取得した出力値を密度推定手段５０および終了判定手段５２に出力し、密度推定手段５０は、単体識別手段５１が取得した出力値を推定用特徴量に混合し、混合した特徴量（推定用混合特徴量）を密度推定器に入力して新たな出力値を取得する。つまり密度推定手段５０は推定用混合特徴量を密度推定器に入力することによって出力値を更新する。単体識別手段５１は、密度推定手段５０が出力値を更新した場合に、密度推定手段５０が更新した出力値を用いて単体識別器の出力値および人の位置の検出結果を更新する。
【００３１】
つまり、密度推定手段５０も、単に撮影画像から抽出した推定用特徴量のみから密度を推定するのではなく、自身が処理対象とする撮影画像について単体識別手段５１が単体識別器から取得した出力値をも推定に用いて推定精度を向上させる。そして、単体識別手段５１は、密度推定器の出力値が更新されると、再びその更新値を用いることによって個々の人の位置の検出精度を向上させるのである。
【００３２】
このように、密度推定手段５０と単体識別手段５１は、自身が取得した値を相手に出力し、相手が取得した値を用いて自身が取得する値を更新する反復処理を行う。
【００３３】
終了判定手段５２は、密度推定手段５０と単体識別手段５１が行う反復処理の終了を制御する手段である。終了判定手段５２は、単体識別手段５１による更新が予め定めた基準を満たすか否かを判定して、基準を満たすと判定した場合に単体識別手段５１による更新を停止させて、その時点の人の位置の検出結果を物体位置出力手段３１に出力する。
【００３４】
具体的には、終了判定手段５２は、単体識別手段５１から入力された単体識別器の出力値が収束したか否かを判定し、および反復回数が予め定めた上限回数に達したか否かを判定し、単体識別器の出力値が収束したと判定した場合または反復回数が上限回数に達したと判定した場合に反復処理を停止させる。ここで、単体識別器の出力値の変化量が小さくなっても密度推定器の出力値の変化量が未だ大きければ単体識別器の出力値の改善が生じ得る。このように変化量の一時的な減少を収束と誤判定をしないよう、終了判定手段５２は、密度推定手段５０から入力された密度推定器の出力値をも参照し、単体識別器の出力値が収束したと判定し且つ密度推定器の出力値が収束したと判定した場合に単体識別手段５１による更新を停止させる。
【００３５】
以下、密度推定手段５０が参照する密度推定器記憶手段４０、および密度推定手段５０が具備する推定用特徴抽出手段５００、識別スコア混合手段５０１および推定スコア算出手段５０２について説明する。
【００３６】
密度推定器記憶手段４０は、画像の特徴量を入力されると当該画像に撮影されている人の密度の推定値（推定密度）、および推定密度の尤もらしさを表す推定スコアを算出して出力する推定器（密度推定器）の情報、つまり推定スコア算出関数の係数等のパラメータを予め記憶している。
【００３７】
密度推定器は「背景」クラス、「低密度」クラス、「中密度」クラス、「高密度」クラスのそれぞれに帰属する多数の画像（密度画像）の特徴量を学習した識別器とすることができる。
【００３８】
密度は、例えば、人が存在しない「背景」クラス、０人／ｍ２より高く２人／ｍ２以下である「低密度」クラス、２人／ｍ２より高く４人／ｍ２以下である「中密度」クラス、は４人／ｍ２より高い「高密度」クラスの４クラスと定義することができる。
【００３９】
推定スコアは、密度推定器が入力された特徴量に対する推定の過程で算出する、当該特徴量が抽出された画像の「背景」クラスと他のクラスのうちの「背景」クラスであることの尤もらしさを表すスコア、「低密度」クラスと他のクラスのうちの「低密度」クラスであることの尤もらしさを表すスコア、「中密度」クラスと他のクラスのうちの「中密度」クラスであることの尤もらしさを表すスコア、「高密度」クラスと他のクラスのうちの「高密度」クラスであることの尤もらしさを表すスコアのそれぞれを、１／（１＋ｅｘｐ（−スコア））に変換し、変換後の全スコアの合計値で割ることで、スコアの合計が１になるようにした４種類のスコアである。
【００４０】
推定密度は各クラスに予め付与された値であり、推定結果として出力される値である。本実施形態では各クラスに対応する値を「背景」「低密度」「中密度」「高密度」と表記する。
【００４１】
密度推定器記憶手段４０が記憶している密度推定器は２つであり、その内訳は、反復処理の１回目で用いるための初回用密度推定器と、反復処理の２回目以降で用いるための反復用密度推定器である。
【００４２】
初回用密度推定器は密度画像の特徴量を学習した識別器である。反復用密度推定器は、密度画像の特徴量に、後述する単体識別器の出力値である識別スコアを混合した特徴量を学習した識別器である。反復用密度推定器の学習に用いる識別スコアは、密度推定器の学習に用いた密度画像を単体識別器に入力して得られた出力値である。
【００４３】
例えば、初回用密度推定器は、多数の学習用密度画像の特徴量に多クラスＳＶＭ（Support Vector Machine：サポートベクターマシーン）法を適用して求めた重みベクトルとして記憶されている。また、反復用密度推定器は、上記学習用密度画像の特徴量に、上記学習用密度画像を単体識別器に入力して得られた出力値を混合した特徴量に多クラスＳＶＭ法を適用して求めた重みベクトルとして記憶される。これらの重みベクトルは特徴量の各要素に対する重みであり、入力された特徴量と重みベクトルとの内積が推定スコアとなる。いずれも学習用画像の特徴量はＧＬＣＭ（Gray Level Co-occurrence Matrix）特徴である。
【００４４】
このように、密度推定器記憶手段４０は、予め、密度画像の特徴量を学習した初回用密度推定器と、密度画像の特徴量を単体識別器に入力して得られた出力値を密度画像の特徴量に混合した特徴量を学習した反復用密度推定器を記憶している。
【００４５】
推定用特徴抽出手段５００は、撮影画像から密度推定器用の特徴量（推定用特徴量）を抽出して識別スコア混合手段５０１に出力する。推定用特徴量は密度推定器が学習した特徴量と同種でありＧＬＣＭ特徴である。
【００４６】
推定用特徴抽出手段５００は、推定用特徴量の抽出を窓（推定用抽出窓）ごとに行い、撮影画像の各画素の位置に推定用抽出窓を設定して推定用特徴量の抽出を行う。また、推定用抽出窓の大きさは密度推定器の学習に用いた学習用画像と同じサイズに設定される。
【００４７】
すなわち、推定用特徴抽出手段５００は、撮影画像の各画素の位置に推定用抽出窓を設定し、各推定用抽出窓における撮影画像の推定用特徴量を算出することによって、画素ごとに推定用特徴量を抽出する。
【００４８】
識別スコア混合手段５０１は、推定用特徴抽出手段５００から推定用特徴量を入力されるとともに、単体識別手段５１から識別スコアを入力され、推定用特徴量に識別スコアを混合して新たな特徴量（推定用混合特徴量）を生成し、生成した推定用混合特徴量を推定スコア算出手段５０２に出力する。
【００４９】
混合は各画素について識別用抽出窓を考慮して行われる。すなわち、識別スコア混合手段５０１は、各画素について、当該画素について抽出された推定用特徴量に、当該画素に対応する推定用抽出窓内の各画素についての識別用抽出窓にて算出された識別スコアを混合して新たな推定用混合特徴量を生成する。
【００５０】
後述するように識別スコアは撮影画像の画素ごとに算出され、画像データとして扱うことができる。以降、撮影画像の画素ごとに当該画素について算出された識別スコアが並んだデータを識別スコアマップと称する。単体識別手段５１からの識別スコアは識別スコアマップの形式で入力される。
【００５１】
また、各推定用抽出窓から抽出された推定用特徴量への識別スコアの混合は、ベクトルである当該推定用特徴量と当該推定用抽出窓内の識別スコアを並べたベクトルを連結することで行われる。
【００５２】
すなわち、識別スコア混合手段５０１は、各画素について、識別スコアマップから当該画素に対応する推定用抽出窓内の識別スコアを切り出して、切り出した識別スコアと当該画素について抽出された推定用特徴量とを連結して推定用混合特徴量を生成する。
【００５３】
なお、反復処理の初回は識別スコアマップに値が設定されていない状態となるため、識別スコア混合手段５０１は混合を省略し、推定用混合特徴量として推定用特徴量をそのまま出力する。
【００５４】
推定スコア算出手段５０２は、密度推定器記憶手段４０から密度推定器を読み出し、画素ごとに、当該画素に対応して識別スコア混合手段５０１から入力された推定用混合特徴量を密度推定器に入力することによってその出力値である推定スコアを取得し、取得した推定スコアを終了判定手段５２および推定スコア混合手段５１１に出力する。
【００５５】
具体的には、推定スコアは上述したように各クラスに対応して得られる４つのスコアであり、推定密度は４つのスコアのうちの最も高いスコアと対応するクラスに付与された値（「背景」、「低密度」、「中密度」、「高密度」のいずれか）である。
【００５６】
上述したように、密度推定器には初回用密度推定器と反復用密度推定器がある。反復の初回に識別スコア混合手段５０１から入力される推定用混合特徴量は混合を省略したものであるため、推定スコア算出手段５０２は、反復の初回は混合を省略した形式の特徴量を学習した初回用密度推定器に推定用混合特徴量を入力して推定スコアを取得する。一方、推定スコア算出手段５０２は、反復の２回目以降は反復用密度推定器に推定用混合特徴量を入力して推定スコアを取得する。
【００５７】
推定スコアも識別スコアと同様、画像データとして扱うことができる。以降、撮影画像の画素ごとに当該画素について算出された推定スコアが並んだデータを推定スコアマップと称する。推定スコア算出手段５０２は推定スコアを推定スコアマップの形式で出力する。なお、各推定スコアは４つのクラスのスコアからなる。
【００５８】
以下、単体識別手段５１が参照する単体識別器記憶手段４１、および単体識別手段５１が具備する識別用特徴抽出手段５１０、推定スコア混合手段５１１および識別スコア算出手段５１２について説明する。
【００５９】
単体識別器記憶手段４１は、画像の特徴量を入力されると当該画像が単独の人が撮影されている画像（単体画像）であることの尤もらしさを表すスコア（識別スコア）を算出するとともに識別スコアを閾値処理して当該画像が単体画像であるか否かを識別して、識別スコア及び識別結果を出力する識別器（単体識別器）の情報、つまりスコア算出関数の係数及び閾値等のパラメータを予め記憶している。
【００６０】
単体識別器は多数の単独画像とそれぞれが人以外しか写っていない多数の無人画像からなる学習用画像の特徴量に線形ＳＶＭ法で学習した識別器とすることができる。
【００６１】
従前のものに倣えば単体識別器は多数の単独画像とそれぞれが人以外しか写っていない多数の無人画像からなる学習画像の特徴量を学習したものとなるのだが、単体識別器記憶手段４１が記憶している単体識別器は、単体画像の特徴量に、単体画像の特徴量を密度推定器に入力して得られる推定スコアを混合した特徴量を学習したものである。この学習により導出された識別スコア算出関数等のパラメータが単体識別器として記憶されている。単体画像の特徴量はＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradients）特徴量である。
【００６２】
学習アルゴリズムとして線形ＳＶＭを用いた場合、スコア算出関数の係数は重みベクトルである。この重みベクトルは、特徴量の各要素に対する重みである。重みベクトルは、当該重みベクトルと特徴量との内積が０より大きい場合は人、０以下の場合は人以外と識別されるように学習において調整され、入力された画像の特徴量と重みベクトルとの内積の値が識別スコアを表す。よって、入力された画像が単体画像であるか否かを識別する閾値は原理上は０であり、通常、閾値は０に設定することができる。ただし、単体画像を単体画像でないと識別する誤りを減じるために、閾値を０よりも小さな値に設定してもよい。
【００６３】
このように単体識別器記憶手段４１は、予め、所定物体が存在する空間を撮影した単体画像の特徴量を密度推定器に入力して得られた出力値を当該単体画像の特徴量に混合した特徴量を学習した単体識別器を記憶している。
【００６４】
本実施形態では、単体識別器の学習および識別の際に４種類のスコアからなる推定スコアを混合する。
【００６５】
識別用特徴抽出手段５１０は、撮影画像から単体識別器用の特徴量（識別用特徴量）を抽出して推定スコア混合手段５１１に出力する。識別用特徴量は単体識別器が学習した特徴量と同種でありＨＯＧ特徴量である。
【００６６】
識別用特徴抽出手段５１０は、識別用特徴量の抽出を窓（識別用抽出窓）ごとに行い、撮影画像の各画素の位置に識別用抽出窓を設定して識別用特徴量の抽出を行う。また、識別用抽出窓の大きさは単体識別器の学習に用いた学習用画像と同じサイズに設定される。
【００６７】
以上のように、識別用特徴抽出手段５１０は、撮影画像の各画素の位置に識別用抽出窓を設定し、各識別用抽出窓における撮影画像の識別用特徴量を算出することによって、画素ごとに識別用特徴量を抽出する。
【００６８】
推定スコア混合手段５１１は、識別用特徴抽出手段５１０から識別用特徴量を入力されるとともに、推定スコア算出手段５０２から推定スコアを入力され、識別用特徴量に推定スコアを混合して新たな特徴量（識別用混合特徴量）を生成し、生成した識別用混合特徴量を識別スコア算出手段５１２に出力する。
【００６９】
混合は各画素について推定用抽出窓を考慮して行われる。すなわち、推定スコア混合手段５１１は、各画素について、当該画素について抽出された識別用特徴量に、当該画素に対応する識別用抽出窓内の各画素についての推定用抽出窓にて算出された推定スコアを混合して新たな識別用混合特徴量を生成する。
【００７０】
推定スコアは推定スコアマップの形式で入力され、各識別用抽出窓から抽出された識別用特徴量への推定スコアの混合は、ベクトルである当該識別用特徴量と当該識別用抽出窓内の推定スコアを並べたベクトルを連結することで行われる。
【００７１】
以上のように、推定スコア混合手段５１１は、各画素について、推定スコアマップから当該画素に対応する識別用抽出窓内の推定スコアを切り出して、切り出した推定スコアと当該画素について抽出された識別用特徴量とを連結して識別用混合特徴量を生成する。
【００７２】
識別スコア算出手段５１２は、単体識別器記憶手段４１から単体識別器を読み出し、画素ごとに、当該画素に対応して推定スコア混合手段５１１から入力された識別用混合特徴量のそれぞれを単体識別器に入力することによってその出力値である識別スコアおよび識別結果を取得する。
【００７３】
また、識別スコア算出手段５１２は、人画像であるとの識別結果が取得された画素の位置のうち互いに近接する複数の位置を一つにまとめ、まとめた位置を人の位置と判定する。この位置をまとめる処理は、実際に人が撮影されている位置に加えてその近傍においても同一人物に対して高い識別スコアが算出されることに対応するために行う。具体的には、例えば、識別スコア算出手段５１２は、人画像であるとの識別結果が取得された画素を識別スコアが高い順に順次注目画素に設定するとともに注目画素より識別スコアが低い画素を比較画素に設定する。そして、識別スコア算出手段５１２は、比較画素のうち当該比較画素に設定された識別用抽出窓と注目画素に設定された識別用抽出窓との重なりが予め定めた割合より大きい比較画素の識別結果を削除することで複数の位置を一つにまとめる。
【００７４】
そして、識別スコア算出手段５１２は、取得した識別スコアを密度推定手段５０（の識別スコア混合手段５０１）および終了判定手段５２に出力するとともに、取得した識別結果から判定した人の位置の情報を終了判定手段５２に出力する。なお、上述したように、識別スコア算出手段５１２は識別スコアを識別スコアマップの形式で出力する。また、識別スコア算出手段５１２は人の位置の情報として、人画像であるとの識別結果が取得された各画素の位置に人の形状を模したモデルを描画した画像を出力する。人画像であるとの識別結果が取得された画素の位置自体を人の位置の情報としてもよい。
【００７５】
以上のように、識別スコア算出手段５１２は、各画素について、識別用混合特徴量を単体識別器に入力することによってその出力値を取得して密度推定手段５０および終了判定手段５２に出力するとともに、出力値から物体の位置（物体位置）を検出して物体位置の情報を終了判定手段５２に出力する。識別スコア算出手段５１２から出力された物体位置の情報は終了判定手段５２から物体位置出力手段３１に出力される。
【００７６】
物体位置出力手段３１は終了判定手段５２から入力された物体位置の情報を表示部６に順次出力し、表示部６は物体位置出力手段３１から入力された物体位置の情報を表示する。例えば、物体位置の情報は、インターネット経由で送受信され、表示部６に表示される。監視員は、表示された人物検出画像を視認することによって監視空間に混雑が発生している地点を把握し、当該地点に警備員を派遣し或いは増員するなどの対処を行う。
【００７７】
＜画像監視装置１の動作＞
図３および図４のフローチャートを参照して画像監視装置１の動作を説明する。
【００７８】
画像監視装置１が動作を開始すると、イベント会場に設置されている撮影部２は所定時間おきに監視空間を撮影して撮影画像を順次画像処理部５が設置されている画像解析センター宛に送信する。そして、画像処理部５は撮影画像を受信するたびに図３のフローチャートに従った動作を繰り返す。
【００７９】
まず、通信部３は画像取得手段３０として動作し、撮影部２からの撮影画像の受信待ち状態となる。撮影画像を取得した画像取得手段３０は当該撮影画像を画像処理部５に出力する（ステップＳ１０）。
【００８０】
撮影画像を入力された画像処理部５は密度推定手段５０の推定用特徴抽出手段５００として動作し、撮影画像の画素ごとに推定用特徴量を算出する（ステップＳ２０）。推定用特徴量を算出した画像処理部５は密度推定手段５０の識別スコア混合手段５０１として動作し、算出した推定用特徴量を保持する。
【００８１】
続いて、画像処理部５は単体識別手段５１の識別用特徴抽出手段５１０として動作し、撮影画像の画素ごとに識別用特徴量を算出する（ステップＳ３０）。識別用特徴量を算出した画像処理部５は単体識別手段５１の推定スコア混合手段５１１として動作し、算出した識別用特徴量を保持する。
【００８２】
続いて、画像処理部５は終了判定手段５２として動作し、反復回数をカウントする変数Ｃを用意して０に初期化し（ステップＳ４０）、以降、ステップＳ５０からステップＳ１００の処理を、収束条件を満たすまで、またはＣが予め定めた回数以上になるまで繰り返す制御を開始する。
【００８３】
反復処理においては、まず、画像処理部５は密度推定手段５０の識別スコア混合手段５０１として動作し、識別スコア混合処理を行う（ステップＳ５０）。
【００８４】
図４のフローチャートを参照し、識別スコア混合処理について説明する。
【００８５】
識別スコア混合手段５０１は、識別スコアマップの有無を確認するために反復回数Ｃが０回か否かを判定する（ステップＳ５００）。
【００８６】
反復回数Ｃが０回の場合（ステップＳ５００にてＹＥＳ）、識別スコア混合手段５０１は保持している画素ごとの推定用特徴量をそのまま複製して推定用混合特徴量を作成し（ステップＳ５１０）、図３のステップＳ６０へと処理をすすめる。
【００８７】
他方、反復回数が０ではない場合（ステップＳ５００にてＮＯ）、識別スコア混合手段５０１は識別スコアマップから特徴量を算出する（ステップＳ５２０）。本実施形態においては、この処理は、識別スコアマップから各画素に対応する推定用抽出窓内の識別スコアを切り出す処理となる。
【００８８】
続いて、識別スコア混合手段５０１は、保持している各画素についての推定用特徴量それぞれに対し、同画素についてステップＳ５２０にて算出された特徴量を連結することによって推定用混合特徴量を作成し（ステップＳ５３０）、図３のステップＳ６０へと処理をすすめる。
【００８９】
再び図３を参照し、画像処理部５は密度推定手段５０の推定スコア算出手段５０２として動作して記憶部４の密度推定器記憶手段４０から密度推定器を読み出し、密度推定処理を行う（ステップＳ６０）。推定スコア算出手段５０２は、密度推定器に各画素の推定用混合特徴量を入力して推定スコアを得ることにより、推定スコアマップを作成する。これにより各画素における「背景」、「低密度」、「中密度」、「高密度」クラスそれぞれの推定スコアと、推定密度が算出される。このとき、反復回数Ｃが０であれば初回用密度推定器を用い、反復回数Ｃが０でなければ反復用密度推定器を用いる。
【００９０】
続いて、画像処理部５は推定スコア混合手段５１１として動作し、識別用混合特徴量を作成する（ステップＳ７０）。推定スコア混合手段５１１は、推定スコアマップから各画素に対応する識別用抽出窓内の推定スコアを切り出し、当該画素に対応して保持している識別用特徴量に混合する。
【００９１】
続いて、画像処理部５は単体識別手段５１の識別スコア算出手段５１２として動作して記憶部４の単体識別器記憶手段４１から単体識別器を読み出し、単体識別処理を行う（ステップＳ８０）。識別スコア算出手段５１２は、単体識別器に各画素の識別用混合特徴量を入力して識別スコアおよび識別結果を得、識別スコアを得ることにより識別スコアマップを作成するとともに、識別結果のうちの同一物体によるものどうしをまとめて物体位置の情報を作成する。
【００９２】
続いて、画像処理部５は終了判定手段５２として動作し、反復回数をインクリメントし（ステップＳ９０）、反復処理を停止するか否かの判定を行う（ステップＳ１００）。
すなわち、終了判定手段５２は、画素ごとに、今回と１回前の推定スコアの差の絶対値Ｄ１を算出して予め定めた閾値Ｅ１と比較し、今回と１回前の識別スコアの差の絶対値Ｄ２を算出して予め定めた閾値Ｅ２と比較し、さらに反復回数Ｃを予め定めた上限回数Ａと比較する。終了判定手段５２は、全ての画素でＤ１＜Ｅ１且つＤ２＜Ｅ２であれば収束したとして反復処理停止と判定する。または、終了判定手段５２は、Ｃ≧Ａであれば反復回数が上限に達したとして反復処理停止と判定する。ただし、Ｃが０の場合は収束判定は省略する。
【００９３】
反復処理停止でないと判定した場合（ステップＳ１００にてＮＯ）、終了判定手段５２は、処理をステップＳ５０に戻して反復処理を継続させる。
【００９４】
反復処理停止と判定した場合（ステップＳ１００にてＹＥＳ）、終了判定手段５２は、その時点の物体位置の情報を通信部３に出力する。物体位置の情報を入力された通信部３は物体位置出力手段３１として動作し、物体位置の情報を表示部６に送信する。
【００９５】
＜処理例＞
図５〜図８を参照して、本発明の処理例を説明する。
【００９６】
図５は、撮影画像６００の一例を模式的に示した図である。領域６０１に人が密集して混雑状態となっている。
【００９７】
図６は、図５の撮影画像６００を従前の単体識別器で走査した結果、得られた識別スコアマップの中で、撮影画像６００中の領域６０１を通る断面ａｂにおける識別スコアの分布７００の一例を模式的に示した図である。混雑の中で体の一部しか撮影されていない人物の位置６１０にて得られた識別スコア７１０は人画像であるかを識別するための閾値よりも低い。また、全身が撮影されている人物の位置６１１にて得られた識別スコア７１１は閾値を超えており、人が検出されるべきではない位置６１２（本例では頭部中心を基準に識別用抽出窓を設定）にて得られた識別スコア７１２は閾値よりも十分に低い値となっている。
【００９８】
全身が撮影されている人物の位置６１１はその識別スコア７１１が閾値を超えている為、正しく検出できる。しかし、混雑の中で体の一部しか撮影されていない人物の位置６１０はその識別スコア７１０が閾値を下回る為検出されない。このように密集している物体については、撮影画像上でその一部が隠蔽されることによって識別スコアが低くなる傾向がある。  
【００９９】
図７は、図５の撮影画像６００を密度推定器で走査した結果、得られた推定スコアマップの中で、上記断面ａｂにおける高密度クラスの推定スコアの分布８００の一例を模式的に示した図である。混雑の中で体の一部しか撮影されていない人物の位置６１０に設定された推定用抽出窓８５０内での分布は当該位置６１０での推定スコア８１０を含む山型の分布となっている。全身が撮影されている人物の位置６１１に設定された推定用抽出窓８５１内での分布は当該位置６１１での推定スコア８１１を含む山の無い分布となっている。人が検出されるべきではない位置６１２に設定された推定用抽出窓８５２内での分布もまた山の無い分布となっているが、推定用抽出窓８５１内での分布とは異なり推定スコアの傾斜や推定スコアの分散が小さな分布となっている。
【０１００】
混雑の中で体の一部しか撮影されていない人物の位置６１０に設定された推定用抽出窓８５０内での推定スコアの分布は、全身が撮影されている人物など隠蔽状態が異なる位置での推定スコアの分布とも人が検出されるべきではない位置での推定スコアの分布とも異なり、混雑の中で体の一部しか撮影されていない人物の隠蔽状態を表現する特徴量として利用可能であると考えられる。図７では、断面ａｂでの一次元的な分布を示しているが、推定用抽出窓８５０内での推定スコアの分布は二次元的な分布であり、手前の人による隠蔽状態に加え、左右の人による隠蔽状態をも含めた隠蔽状態を表現する特徴量として利用可能であると考えられる。よって、画像から直接抽出する特徴量だけではなく、このような推定スコアの空間的な分布のパターンをも単体識別器が学習する特徴量、および識別に用いる特徴量に含めることで、混雑の中で体の一部が見えなくなっている人の検出精度を高めることが可能となる。
【０１０１】
図８は図５の撮影画像６００を本発明の単体識別器で走査した結果、得られた識別スコアマップの中で、上記断面ａｂにおける識別スコアの分布９００の一例を模式的に示した図である。混雑の中で体の一部しか撮影されていない人物の位置６１０にて得られた識別スコア９１０は閾値を超えるようになり、全身が撮影されている人物の位置６１１にて得られた識別スコア９１１および人が検出されるべきではない位置６１２にて得られた識別スコア９１２は大きく変わることなく閾値を超えた状態を維持している。
このように、識別スコアと推定スコアの分布の関係を単体識別器に学習させ、物体位置の検出に用いることで、隠蔽の影響の少ない位置での識別スコアを維持しつつ、混雑の中で隠蔽により識別スコアが低下していた位置での識別スコアを効果的に上昇させることができ、物体の位置を精度よく検出することが可能となる。
【０１０２】
＜変形例＞
（１）上記実施形態においては、検出対象の物体を人とする例を示したが、これに限らず、検出対象の物体を車両、鳥や牛等の動物等とすることもできる。
【０１０３】
（２）上記実施形態およびその変形例においては、単体識別手段５１による識別と密度推定手段５０と推定とが繰り返し処理を行う例を示したが、単体識別手段５１が密度推定手段５０の出力値を１回だけ用いる形態であっても一定の精度向上効果を奏する。
【０１０４】
その場合の密度推定器は、識別スコアを混合した特徴量を学習しておく必要がなく、識別スコアを混合した特徴量による識別を行う必要もない。また終了判定手段５２も必要がない。すなわち、密度推定器記憶手段４０は所定の密度ごとの密度画像の特徴量を学習した密度推定器を記憶し、単体識別器記憶手段４１は単独の所定物体が撮影された単体画像の特徴量を密度推定器に入力して得られた出力値を当該単体画像の特徴量に混合した特徴量を学習した単体識別器を記憶している。また、密度推定手段５０は撮影画像の特徴量を密度推定器に入力して出力値を取得し、単体識別手段５１は撮影画像から単体識別用の特徴量を抽出して当該特徴量に密度推定手段５０が取得した出力値を混合し、当該混合した特徴量を単体識別器に入力して取得される出力値を用いて個々の物体の位置を推定して、推定結果を物体位置出力手段３１に出力する。
【０１０５】
（３）上記実施形態およびその各変形例においては、線形ＳＶＭ法により学習された単体識別器を例示したが、線形ＳＶＭ法に代えてアダブースト（AdaBoost）法など、従来知られた各種の学習法を用いて学習した単体識別器とすることもできる。また、識別器の代わりにパターンマッチング器を用いることもでき、その場合の識別スコアは人の学習用画像から抽出した特徴量の平均パターンと入力画像の特徴量との内積などとなり、識別スコア算出関数は当該スコアを出力値とし入力画像の特徴量を入力値とする関数とすることができる。
【０１０６】
（４）上記実施形態およびその各変形例においては、反復の２回目以降に反復用密度推定器が用いられる例を示した。この反復用密度推定器を１つではなく２回目用、３回目用、…というように各回について学習しておくことも可能である。
また、例示した単体識別器もまた反復用である。単体識別器もまた２回目用、３回目用、…というように各回について学習しておくことも可能である。
【０１０７】
すなわち学習時点で学習用画像に対する反復処理を行って各回の出力値を作成し、各回の出力値を用いて当該回用の反復用密度推定器および単体識別器を学習させ、記憶させておく。そして、撮影画像に対する反復処理の回数に合わせて、推定スコア算出手段５０２は当該反復回数に対応する反復用密度推定器を用い、識別スコア算出手段５１２も当該反復回数に対応する単体識別器を用いる。そうすることでさらなる精度改善が期待できる。
【０１０８】
（５）上記実施形態およびその各変形例においては、密度推定手段５０および単体識別手段５１は画素ごとに走査して処理を行う例を示した。これらの走査は画素間隔を空けて行うことも可能である。
【０１０９】
（６）上記実施形態およびその各変形例においては、密度推定器が学習する特徴量、推定用特徴抽出手段５００が抽出する推定用特徴量としてＧＬＣＭ特徴を例示したが、これらはＧＬＣＭ特徴に代えて、局所二値パターン（Local Binary Pattern：ＬＢＰ）特徴量、ハールライク（Haar-like）特徴量、ＨＯＧ特徴量、輝度パターンなどの種々の特徴量とすることができ、またはＧＬＣＭ特徴とこれらのうちの複数を組み合わせた特徴量とすることもできる。
【０１１０】
また、単体識別器が学習する特徴量および識別用特徴抽出手段５１０が抽出する識別用特徴量としてＨＯＧ特徴量を例示したが、これらはＨＯＧ特徴量に代えて、局所二値パターン特徴量、ハールライク特徴量、ＧＬＣＭ特徴、輝度パターンなどの種々の特徴量とすることができ、またはＨＯＧ特徴量とこれらのうちの複数を組み合わせた特徴量とすることもできる。
【０１１１】
（７）上記実施形態およびその各変形例においては、識別スコア混合手段５０１が推定用特徴量に識別スコアそのものを連結する例を示したが混合方法はこれに限らない。識別スコア混合手段５０１は、推定用抽出窓内の識別スコアの平均値を連結することで混合してもよいし、スコアマップを画像に見立てて推定用抽出窓内の各位置から求めたＨＯＧ特徴量、局所二値パターン特徴量、ハールライク特徴量、ＧＬＣＭ特徴などの既存の特徴量を連結することで混合してもよいし、これらの複数を組み合わせたものを連結することで混合してもよい。
【０１１２】
推定スコア混合手段５１１が行う混合方法についても同様であり、推定スコア混合手段５１１は、識別用抽出窓内の推定スコアの平均値を連結することで混合してもよいし、スコアマップを画像に見立てて識別用抽出窓内の各位置から求めたＨＯＧ特徴量、局所二値パターン特徴量、ハールライク特徴量、ＧＣＬＭ特徴などの既存の特徴量を連結することで混合してもよいし、これらの複数を組み合わせたものを連結することで混合してもよい。
【０１１３】
（８）上記実施形態およびその各変形例においては、推定スコア混合手段５１１が識別用特徴量に混合する出力値として推定スコアを例示したが、推定スコア混合手段５１１は推定スコアに加えて推定密度を混合してもよいし、推定スコアに代えて推定密度を混合することもできる。ただし、その場合、単体識別器記憶手段４１には同様の出力値を混合した特徴量を学習した単体識別器が記憶される。
【０１１４】
（９）上記実施形態およびその各変形例においては、多クラスＳＶＭ法にて学習した密度推定器を例示したが、多クラスＳＶＭ法に代えて、決定木型のランダムフォレスト法、多クラスのアダブースト（AdaBoost）法または多クラスロジスティック回帰法などにて学習した密度推定器など種々の密度推定器とすることができる。
【０１１５】
また、上記実施形態およびその各変形例においては、密度推定器が推定する密度のクラスを４クラスとしたが、より細かくクラスを分けてもよい。
【０１１６】
或いは多クラスに分類する密度推定器に代えて、特徴量から密度の値（推定密度）を回帰する回帰型の密度推定器とすることもできる。すなわち、リッジ回帰法、サポートベクターリグレッション法または回帰木型のランダムフォレスト法などによって、特徴量から推定密度を求めるための回帰関数のパラメータを学習した密度推定器とすることができる。なお、その場合、推定密度混合手段５１１は識別用特徴量に推定密度を混合し、単体識別器記憶手段４１には推定密度を混合した特徴量を学習した単体識別器が記憶される。
【０１１７】
（１０）上記実施形態およびその各変形例においては、単体識別器、密度推定器において特徴量を計算する窓は画像の至る所で同じサイズとしたが、撮像部２のカメラの設置位置及び撮像方向といった外部パラメータ、撮像部２の焦点距離、画角、レンズ歪みその他のレンズ特性や、撮像素子の画素数といった内部パラメータを考慮して、画像上の位置に応じて窓のサイズを変え、特徴量を計算する前に学習で用いた画像の窓サイズと同じ大きさなどとしてもよい。
【０１１８】
（１１）上記実施形態およびその各変形例においては、単体識別器は一つを想定していたが複数としてもよい。例えば、本実施例のように立位で全身が写っている人を識別する単体識別器だけではなく、画像中から上半身を識別、顔を識別するものなど、複数の単体識別手段５１とそれぞれで用いられる単体識別器の情報が単体識別器記憶手段４１に記憶される。
【０１１９】
（１２）別の変形例においては、密度推定器、または単体識別器にはＣＮＮ（Convolutional Neural Network）を用いることもできる。ＣＮＮは入力を画像とし、畳み込みやプーリングなどの処理を繰り返し行い最終的に全結合層からなるネットワークで構成される。
【０１２０】
ＣＮＮを用いた密度推定器は、上記実施形態およびその各変形例と同様に２種類の密度推定器が密度推定器記憶手段４０に記憶される。一つは画像のみを用いて推定するＣＮＮによる密度推定器であり、もう一つは画像と単体識別手段５１から得られる識別スコアマップを画像と見做し、両者を混合した画像を入力としたＣＮＮによる密度推定器である。また、単体識別器についてＣＮＮを用いる場合も、上記実施形態およびその各変形例と同様に単体識別器が単体識別器記憶手段４１に記憶される。これは、画像と密度推定手段５０から得られる推定スコアマップを画像と見做し、両者を混合した画像を入力として識別するＣＮＮによる単体識別器である。
【０１２１】
推定、識別には、推定用特徴量抽出手段５００と識別用特徴抽出手段５１０は画像取得手段３０から入力される撮影画像をそれぞれ推定用特徴量と識別用特徴量として出力する。そして、識別スコア混合手段５０１と推定スコア混合手段５１１は、推定スコア算出手段５０２から得られる推定スコアマップと識別スコア算出手段５１２から得られる識別スコアマップそれぞれを画像と見做し、撮影画像と混合して推定用混合特徴量、識別用混合特徴量としてそれぞれ出力する。
【符号の説明】
【０１２２】
３０・・・画像取得手段
３１・・・物体位置出力手段
４０・・・密度推定器記憶手段
４１・・・単体識別器記憶手段
５０・・・密度推定手段
５００・・・推定用特徴抽出手段
５０１・・・識別スコア混合手段
５０２・・・推定スコア算出手段
５１・・・単体識別手段
５１０・・・識別用特徴抽出手段
５１１・・・推定スコア混合手段
５１２・・・識別スコア算出手段
５２・・・終了判定手段
【図１】
2018156240.tif 000003
【図２】
2018156240.tif 000004
【図３】
2018156240.tif 000005
【図４】
2018156240.tif 000006
【図５】
2018156240.tif 000007
【図６】
2018156240.tif 000008
【図７】
2018156240.tif 000009
【図８】
2018156240.tif 000010