(57)【要約】【課題】追跡の安定性を向上可能な、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを提供する。【解決手段】追跡対象Ｏを相異なる撮影条件で捉えた学習画像Ｉｓを撮影条件とともに入力する学習画像入力部１１と、追跡対象Ｏの形状特徴および色特徴を少なくとも部分的に重ねてなる１以上の統合特徴について、撮影条件に応じて１以上統合特徴の学習画像Ｉｓ上での位置、サイズ・角度の少なくともいずれかを規定するパラメータを変化させながら、学習画像Ｉｓとの応答を算出する特徴応答算出部１２と、応答の算出結果に基づき学習画像Ｉｓ上での１以上の統合特徴の空間分布を把握し、撮影条件とパラメータの関係、および統合特徴同士の空間関係を評価して、追跡対象Ｏの特徴を学習する特徴学習部１３と、特徴の学習結果を格納する特徴格納部１４とを備える。【選択図】図１
2011186519.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
追跡対象を相異なる撮影条件で捉えた学習画像を前記撮影条件とともに入力する学習画像入力部と、
前記追跡対象の形状特徴および色特徴を少なくとも部分的に重ねてなる１以上の統合特徴について、前記撮影条件に応じて前記統合特徴の前記学習画像上での位置、サイズ・角度の少なくともいずれかを規定するパラメータを変化させながら、前記学習画像との応答を算出する特徴応答算出部と、
前記応答の算出結果に基づき前記学習画像上での前記１以上の統合特徴の空間分布を把握し、前記撮影条件と前記パラメータの関係、および前記統合特徴同士の空間関係を評価して、前記追跡対象の特徴を学習する特徴学習部と、
前記特徴の学習結果を格納する特徴格納部と
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記追跡対象を含む追跡画像をフレーム毎に入力する追跡画像入力部と、
前記追跡画像について、前記追跡対象の形状特徴および色特徴を少なくとも部分的に重ねてなる前記１以上の統合特徴の学習結果を用いて、前記１以上の統合特徴の前記追跡画像上での位置、サイズ・角度の少なくともいずれかを規定するパラメータを変化させながら、前記１以上の統合特徴のスコアを算出する特徴スコア算出部と、
前記追跡画像中の所定の領域に前記追跡対象が存在する確率を算出する存在確率算出部と、
前記スコアの算出結果および前記存在確率の算出結果に基づき、前記追跡画像上での前記追跡対象の位置を特定して、前記追跡画像に含まれる前記追跡対象を追跡する対象追跡部と
をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
追跡対象を相異なる撮影条件で捉えた学習画像を前記撮影条件とともに入力するステップと、
前記追跡対象の形状特徴および色特徴を少なくとも部分的に重ねてなる１以上の統合特徴について、前記撮影条件に応じて前記１以上統合特徴の学習画像上での位置、サイズ・角度の少なくともいずれかを規定するパラメータを変化させながら、前記学習画像との応答を算出するステップと、
前記応答の算出結果に基づき前記学習画像上での前記１以上の統合特徴の空間分布を把握し、前記撮影条件と前記パラメータの関係、および前記統合特徴同士の空間関係を評価して、前記追跡対象の特徴を学習するステップと、
前記特徴の学習結果を格納するステップと
を含む情報処理方法。
【請求項４】
追跡対象を相異なる撮影条件で捉えた学習画像を前記撮影条件とともに入力するステップと、
前記追跡対象の形状特徴および色特徴を少なくとも部分的に重ねてなる１以上の統合特徴について、前記撮影条件に応じて前記１以上統合特徴の学習画像上での位置、サイズ・角度の少なくともいずれかを規定するパラメータを変化させながら、前記学習画像との応答を算出するステップと、
前記応答の算出結果に基づき前記学習画像上での前記１以上の統合特徴の空間分布を把握し、前記撮影条件と前記パラメータの関係、および前記統合特徴同士の空間関係を評価して、前記追跡対象の特徴を学習するステップと、
前記特徴の学習結果を格納するステップと
を含む情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
カメラからの入力画像（追跡画像）を用いて、三次元空間上で対象を追跡する技術が知られている。この技術では、学習画像を用いて追跡対象の特徴が学習され（学習段階）、学習された追跡対象の特徴に基づき、追跡画像に含まれる追跡対象が追跡される（追跡段階）。ここで、学習段階および追跡段階では、追跡対象の特徴として、追跡対象の形状特徴、色特徴、両者の組合せ等が用いられる（例えば下記特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Ｙｉｎｇ−ｌｉ  Ｔｉａｎ  ｅｔ  ａｌ．、”Ｒｏｂｕｓｔ  Ｌｉｐ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ  ｂｙ  Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ  Ｓｈａｐｅ，  Ｃｏｌｏｒ  ａｎｄ  Ｍｏｔｉｏｎ”、［ｏｎｌｉｎｅ］、Ｃａｒｎｅｇｉｅ  Ｍｅｌｌｏｎ  Ｓｃｈｏｏｌ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｃｉｅｎｃｅ、２０００、［平成２２年２月１日検索］、インターネット〈ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｓ．ｃｍｕ．ｅｄｕ／〜ｆａｃｅ／Ｐａｐｅｒｓ／ａｃｃｖ２０００ｃａｍｅｒａ．ｐｄｆ〉
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来、追跡対象の形状特徴および色特徴の組合せを用いる場合、両者が別途に用いられている。つまり、形状特徴および色特徴は、別途に算出され、適当な重み付け係数により別途に組合せて用いられている。例えば特許文献１では、始めに対象の色特徴を算出し、算出結果に基づき対象の形状特徴の位置を算出することで、対象の状態が特定されている。
【０００５】
よって、追跡対象の形状特徴と色特徴の相関性が十分に考慮されておらず、形状特徴と色特徴の組合せとして表される追跡対象の特徴が十分に考慮されていない。また、重み付け係数の設定に応じて追跡結果が左右されてしまう。このため、追跡の安定性（ロバスト性）が低下してしまう場合があった。
【０００６】
そこで、本発明は、追跡の安定性を向上可能な、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明のある観点によれば、追跡対象を相異なる撮影条件で捉えた学習画像を撮影条件とともに入力する学習画像入力部と、追跡対象の形状特徴および色特徴を少なくとも部分的に重ねてなる１以上の統合特徴について、撮影条件に応じて１以上統合特徴の学習画像上での位置、サイズ・角度の少なくともいずれかを規定するパラメータを変化させながら、学習画像との応答を算出する特徴応答算出部と、応答の算出結果に基づき学習画像上での１以上の統合特徴の空間分布を把握し、撮影条件とパラメータの関係、および統合特徴同士の空間関係を評価して、追跡対象の特徴を学習する特徴学習部と、特徴の学習結果を格納する特徴格納部とを備える情報処理装置が提供される。
【０００８】
かかる構成によれば、追跡対象の形状特徴および色特徴を少なくとも部分的に重ねてなる１以上の統合特徴として、追跡対象の特徴が学習される。よって、形状特徴と色特徴の組合せとして表される追跡対象の特徴が十分に学習されており、両方の特徴を適当な重み付け係数により別途に組合せる必要もない。このため、追跡段階において特徴の学習結果を用いることで、追跡対象を安定的に追跡することができる。
【０００９】
上記情報処理装置は、追跡対象を含む追跡画像をフレーム毎に入力する追跡画像入力部と、追跡画像について、追跡対象の形状特徴および色特徴を少なくとも部分的に重ねてなる１以上の統合特徴の学習結果を用いて、１以上の統合特徴の追跡画像上での位置、サイズ・角度の少なくともいずれかを規定するパラメータを変化させながら、１以上の統合特徴のスコアを算出する特徴スコア算出部と、追跡画像中の所定の領域に追跡対象が存在する確率を算出する存在確率算出部と、スコアの算出結果および存在確率の算出結果に基づき、追跡画像上での追跡対象の位置を特定して、追跡画像に含まれる追跡対象を追跡する対象追跡部とをさらに備えてもよい。
【００１０】
これにより、追跡対象の形状特徴および色特徴を少なくとも部分的に重ねてなる１以上の統合特徴として学習された特徴の学習結果に基づいて、追跡対象が追跡される。よって、形状特徴と色特徴の組合せとして表される追跡対象の特徴に基づき追跡対象が追跡され、両方の特徴を適当な重み付け係数により別途に組合せる必要もない。このため、追跡対象を安定的に追跡することができる。
【００１１】
また、本発明の別の観点によれば、追跡対象を相異なる撮影条件で捉えた学習画像を撮影条件とともに入力するステップと、追跡対象の形状特徴および色特徴を少なくとも部分的に重ねてなる１以上の統合特徴について、撮影条件に応じて１以上統合特徴の学習画像上での位置、サイズ・角度の少なくともいずれかを規定するパラメータを変化させながら、学習画像との応答を算出するステップと、応答の算出結果に基づき学習画像上での１以上の統合特徴の空間分布を把握し、撮影条件とパラメータの関係、および統合特徴同士の空間関係を評価して、追跡対象の特徴を学習するステップと、特徴の学習結果を格納するステップとを含む情報処理方法が提供される。
【００１２】
また、本発明の別の観点によれば、上記情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムが提供される。ここで、プログラムは、コンピュータ読取り可能な記録媒体を用いて提供されてもよく、通信手段を介して提供されてもよい。
【発明の効果】
【００１３】
以上説明したように本発明によれば、追跡の安定性を向上可能な、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施形態に係る情報処理装置の主要な機能構成を示すブロック図である。
【図２】情報処理装置の学習段階における動作手順を示すフロー図である。
【図３】情報処理装置の追跡段階における動作手順を示すフロー図である。
【図４】統合特徴フィルタの一例を示す図である。
【図５】追跡対象の特徴を統合特徴フィルタにより表した一例を示す図である。
【図６Ａ】追跡対象の追跡結果の一例を示す図（１／２）である。
【図６Ｂ】追跡対象の追跡結果の一例を示す図（２／２）である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１６】
［１．情報処理装置１の構成］
まず、図１を参照しながら、情報処理装置１の構成について説明する。図１には、情報処理装置１の主要な機能構成が示されている。
【００１７】
図１に示すように、情報処理装置１は、学習画像入力部１１、特徴応答算出部１２、特徴学習部１３、特徴格納部１４、追跡画像入力部２１、特徴スコア算出部２２、存在確率算出部２３、および対象追跡部２４からなる。
【００１８】
学習画像入力部１１は、１以上のカメラからなる。学習画像入力部１１は、ラベル付きの学習画像Ｉｓを入力され、特徴応答算出部１２に供給する。学習画像Ｉｓは、ラベルが示す相異なる撮影条件（学習画像入力部１１の各カメラからの撮影距離・角度等）で追跡対象Ｏを捉えた画像である。学習画像Ｉｓは、三次元空間上に配された追跡対象Ｏの位置・形状を把握するために、ステレオ画像として入力される。
【００１９】
特徴応答算出部１２は、追跡対象Ｏの特徴について、供給された学習画像Ｉｓとの応答（適合性）を算出する。特徴学習部１３は、応答の算出結果に基づき、学習画像Ｉｓに含まれる追跡対象Ｏの特徴を学習する。ここで、追跡対象Ｏの特徴は、形状特徴および色特徴を統合した統合特徴として処理される。
【００２０】
形状特徴は、学習画像Ｉｓの輝度領域におけるエッジ、勾配、矩形フィルタ等として表される。色特徴は、学習画像Ｉｓの色領域における局所領域でのＳＳＤ（Ｓｕｍ  ｏｆ  Ｓｑｕａｒｅｄ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）、ヒストグラム等として表される。
【００２１】
統合特徴は、形状特徴と色特徴の組合せとして表される。統合特徴は、１以上の形状特徴と１以上の色特徴を少なくとも部分的に重ねて表される。ここで、形状特徴と色特徴が重なる部分には、形状特徴と色特徴の相関性が反映されており、形状特徴と色特徴の組合せからなる特徴が表されている。
【００２２】
特徴格納部１４は、追跡対象Ｏの特徴情報および特徴の学習結果を格納する。追跡対象Ｏの特徴情報は、追跡対象Ｏの形状特徴および色特徴、両者の組合せからなる統合特徴を含んでいる。特徴の学習結果は、追跡対象Ｏの特徴として学習段階で蓄積される情報を含んでいる。
【００２３】
追跡画像入力部２１は、１以上のカメラからなる。追跡画像入力部２１は、追跡画像Ｉｔをフレーム毎に入力され、特徴スコア算出部２２に供給する。追跡画像Ｉｔは、追跡画像入力部２１に対して相対的に移動する追跡対象Ｏを含む画像である。追跡画像Ｉｔは、三次元空間上に配された追跡対象Ｏの位置・形状を把握するために、ステレオ画像として入力される。
【００２４】
特徴スコア算出部２２は、特徴の学習結果を用いて、供給された追跡画像Ｉｔについて、特徴のスコア（適合性）を算出する。特徴スコア算出部２２は、追跡画像Ｉｔに含まれる追跡対象Ｏの特徴を算出する。ここで、追跡対象Ｏの特徴は、形状特徴および色特徴を統合した統合特徴として処理される。
【００２５】
存在確率算出部２３は、追跡画像Ｉｔ中の所定の領域に追跡対象Ｏが存在する確率を算出する。対象追跡部２４は、スコアの算出結果および存在確率の算出結果に基づき、追跡画像Ｉｔに含まれる追跡対象Ｏの位置を特定することで、追跡対象Ｏを追跡し、追跡結果を出力する。ここで、追跡対象Ｏは、特徴の算出結果に基づきパーティクルフィルタを用いて追跡される。
【００２６】
なお、上記機能構成のうち少なくとも一部については、情報処理装置１上で動作するソフトウェア（プログラム）により実現されてもよく、ハードウェアにより実現されてもよい。また、ソフトウェアにより実現される場合には、プログラムが情報処理装置１上に予め格納されてもよく、外部から供給されてもよい。
【００２７】
［２．情報処理装置１の動作］
つぎに、図２〜図６を参照しながら、情報処理装置１の動作について説明する。図２および図３には、情報処理装置１の学習段階および追跡段階における動作手順が各々に示されている。
【００２８】
情報処理装置１は、学習段階および追跡段階で相異なる動作を行う。学習段階では、学習画像Ｉｓを用いて追跡対象Ｏの特徴が学習される。追跡段階では、特徴の学習結果に基づき、追跡画像Ｉｔに含まれる追跡対象Ｏが追跡される。なお、以下では、学習段階がオフラインで行われる場合について説明するが、オンライン、つまり追跡段階中に行われてもよい。
【００２９】
図２に示すように、学習段階では、第１に、追跡対象Ｏの特徴を表す１以上の統合特徴フィルタＦが生成される（ステップＳ１１）。生成された統合特徴フィルタＦは、追跡対象Ｏの特徴情報として格納される。
【００３０】
図４には、統合特徴フィルタＦの一例が示されている。図４に示すように、統合特徴フィルタＦは、１以上の形状特徴フィルタＦｓと１以上の色特徴フィルタＦｃを組合せて生成される。図４に示す例では、統合特徴フィルタＦが形状特徴フィルタＦｓａ、Ｆｓｂと色特徴フィルタＦｃａを組合せて生成されている。統合特徴フィルタＦは、形状特徴フィルタＦｓと色特徴フィルタＦｃを少なくとも部分的に重ねて生成される。図４に示す例では、フィルタＦｓａ、ＦｓｂとフィルタＦｃａが重なる領域Ｐ（図４中に斜線で示す領域）には、形状特徴と色特徴を統合した統合特徴が表されている。
【００３１】
なお、各フィルタＦｓ、Ｆｃの形状は、矩形に限定されるものではない。また、形状特徴フィルタＦｓと色特徴フィルタＦｃは、１対１で組合わされてもよく、１対複数、複数対１、複数対複数で組合されてもよい。また、統合特徴フィルタＦでは、相異なるサイズのフィルタＦｓ、Ｆｃが組合されてもよく、各フィルタＦｓ、Ｆｃが相異なる角度で組合わされてもよい。
【００３２】
また、図５には、追跡対象Ｏの特徴を統合特徴フィルタＦにより表した一例が示されている。図５に示す例では、追跡対象Ｏの一例である手の特徴が手の平の部位、親指の部位および中指の部位を各々に表す第１〜第３の統合特徴フィルタＦ１〜Ｆ３により表されている。第１の統合特徴フィルタＦ１は、２つの形状特徴フィルタＦｓ１１、Ｆｓ１２と１つの色特徴フィルタＦｃ１からなる。第２の統合特徴フィルタＦ２は、形状特徴フィルタＦｓ２と色特徴フィルタＦｃ２からなり、第３の統合特徴フィルタＦ３は、形状特徴フィルタＦｓ３と色特徴フィルタＦｃ３からなる。
【００３３】
第２に、追跡対象Ｏを相異なる撮影条件で捉えた学習画像Ｉｓが撮影条件を示すラベルとともに入力される（Ｓ１２）。学習画像Ｉｓには、ラベルが示す撮影条件で捉えられた追跡対象Ｏの特徴が含まれている。学習画像Ｉｓに含まれる情報は、三次元空間座標から二次元空間座標に投影される。
【００３４】
第３に、投影された学習画像Ｉｓについて１以上の統合特徴フィルタＦ（統合特徴フィルタＦのグループ）との応答（適合性）が算出される（Ｓ１３）。統合特徴フィルタＦは、フィルタを構成する形状特徴フィルタＦｓおよび色特徴フィルタＦｃと学習画像Ｉｓとの応答を算出することで、統合特徴フィルタＦ全体として学習画像Ｉｓとの応答が算出される。１以上の統合特徴フィルタＦは、ラベルが示す撮影条件に応じて学習画像Ｉｓ上での位置、サイズ・角度等のパラメータを変化させながら、学習画像Ｉｓとの応答が算出される。
【００３５】
ここで、形状特徴の応答は、学習画像Ｉｓの輝度領域におけるエッジ、勾配、矩形フィルタ等を用いて算出される。また、形状特徴の応答は、ＨＯＧ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ）特徴とＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）を用いて算出されてもよい。色特徴の応答は、学習画像Ｉｓの色領域における局所領域でのＳＳＤ、ヒストグラム等を用いて算出される。
【００３６】
第４に、応答の算出結果に基づき追跡対象Ｏの特徴が学習される（Ｓ１４）。学習画像Ｉｓ上では、応答の算出結果に基づき学習画像Ｉｓに含まれる追跡対象Ｏの特徴と統合特徴フィルタＦのマッチングを行うことで、学習画像Ｉｓ上での統合特徴の空間分布が把握される。そして、追跡対象Ｏの特徴は、ラベルが示す撮影条件と統合特徴の学習画像Ｉｓ上での位置、サイズ・角度等のパラメータとの関係、統合特徴同士の空間関係を評価することで学習される。
【００３７】
第５に、特徴の学習結果が格納される（Ｓ１５）。特徴の学習結果は、他の学習画像Ｉｓについて統合特徴同士の空間関係等を評価する場合に再び参照される。つまり、従前の学習結果を考慮することで、特徴の学習が効率的に行われる。
【００３８】
学習段階では、最後の学習画像Ｉｓについて処理が完了するまで（Ｓ１６）、ステップＳ１２〜Ｓ１５の処理を繰返すことで、追跡対象Ｏの特徴が統合特徴として学習される。これにより、特徴の学習結果として、相異なる撮影条件で捉えられた追跡対象Ｏの特徴がどのように表されるかという情報が蓄積される。
【００３９】
ここで、追跡対象Ｏの特徴は、形状特徴および色特徴を統合した統合特徴として学習される。よって、形状特徴と色特徴の組合せとして表される追跡対象Ｏの特徴が十分に学習されており、両方の特徴を適当な重み付け係数により別途に組合せる必要もない。このため、追跡段階では、特徴の学習結果を用いて、追跡対象Ｏを安定的に追跡することができる。
【００４０】
一方、図３に示すように、追跡段階では、第１に、特徴の学習結果が読み出される（Ｓ２１）。つまり、追跡画像Ｉｔにおいて相異なる撮影条件で捉えられた追跡対象Ｏの特徴を特定するための情報が読み出される。
【００４１】
第２に、追跡対象Ｏを含む追跡画像Ｉｔがフレーム毎に入力される（Ｓ２２）。追跡画像Ｉｔには、追跡画像入力部２１に対して相対的に移動する追跡対象Ｏの画像が含まれている。追跡画像Ｉｔに含まれる情報は、三次元空間座標から二次元空間座標に投影される。
【００４２】
第３に、入力された追跡画像Ｉｔについて１以上の統合特徴フィルタＦ（統合特徴フィルタＦのグループ）のスコア（適合性）が算出される（Ｓ２３）。統合特徴フィルタＦについては、フィルタを構成する形状特徴フィルタＦｓおよび色特徴フィルタＦｃのスコアを算出することで、統合特徴フィルタＦ全体としてのスコアが算出される。１以上の統合特徴フィルタＦについては、追跡画像Ｉｔ上での位置、サイズ・角度等のパラメータを変化させながら、スコアが算出される。
【００４３】
なお、形状特徴フィルタＦｓのスコアは、追跡画像Ｉｔの輝度領域におけるエッジ、勾配、矩形フィルタ等を用いて算出され、色特徴フィルタＦｃのスコアは、追跡画像Ｉｔの色領域における局所領域でのＳＳＤ、ヒストグラム等を用いて算出される。
【００４４】
第４に、追跡画像Ｉｔ中の所定の領域に追跡対象Ｏが存在する確率が算出される（Ｓ２４）。追跡対象Ｏの存在確率は、パーティクルフィルタを用いて算出される。パーティクルフィルタは、状態量と尤度を持つ多数の仮説群により離散的な確率密度として追跡対象Ｏを表現し、それを状態遷移モデルを用いて伝搬させることで対象を追跡する技術である。パーティクルフィルタの適用に際しては、多数の仮説群を形成するために、評価モデル等を用いて追跡対象Ｏの動作が予めモデル化されている。
【００４５】
第５に、スコアおよび存在確率の算出結果に基づき追跡対象Ｏの位置が特定される（Ｓ２５）。追跡対象Ｏの位置は、統合特徴フィルタＦのスコアが所定の閾値を超える領域のうち、追跡対象Ｏの存在確率が最も高い領域として特定される。特定された位置は、後続フレームの追跡画像Ｉｔ中の所定の領域に追跡対象Ｏが存在する確率を算出するために用いられる。
【００４６】
第６に、特定された追跡対象Ｏの位置が追跡結果として出力される（Ｓ２６）。
【００４７】
図６Ａ、６Ｂには、追跡対象Ｏの追跡結果の一例が示されている。図６に示す例では、追跡画像Ｉｔ１〜Ｉｔ４（なお、追跡画像Ｉｔ１〜Ｉ４は、互いに連続するフレームではない。）において、追跡対象Ｏの一例である手が追跡されている。追跡対象Ｏの特徴は、図５に示した第１〜第３の統合特徴フィルタＦ１〜Ｆ３により表されている。
【００４８】
追跡対象Ｏは、追跡画像入力部２１に対して三次元的に移動している。追跡画像Ｉｔ上では、特徴の学習結果に基づき第１〜第３の統合特徴フィルタＦ１〜Ｆ３のスコアが算出される。また、パーティクルフィルタを用いて追跡対象Ｏの存在確率が算出される。これにより、追跡画像Ｉｔに含まれる追跡対象Ｏの位置が特定され、追跡対象Ｏを追跡することができる。なお、図６では、追跡対象Ｏの位置が追跡ウィンドウＷにより特定されている。
【００４９】
追跡段階では、最終フレームの追跡画像Ｉｔについて処理が完了するまで（Ｓ２７）、ステップＳ２２〜Ｓ２６の処理を繰返すことで、追跡画像入力部２１に対して相対的に移動する追跡対象Ｏが追跡される。
【００５０】
ここで、追跡段階では、形状特徴および色特徴を統合した統合特徴として学習された特徴の学習結果に基づいて、追跡対象Ｏが追跡される。よって、形状特徴と色特徴の組合せとして表される追跡対象Ｏの特徴に基づき追跡対象Ｏが追跡され、両方の特徴を適当な重み付け係数により別途に組合せる必要もない。このため、追跡段階では、追跡対象Ｏを安定的に追跡することができる。
【００５１】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【００５２】
例えば、上記実施形態では、学習段階および追跡段階が同一の情報処理装置１により行われる場合について説明したが、別々の情報処理装置により行われてもよい。
【００５３】
また、上記実施形態では、形状特徴と色特徴を組合せて統合特徴を構成する場合について説明した。しかし、形状特徴がＨＯＧ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ）特徴またはＳＩＦＴ（Ｓｃａｌｅ−Ｉｎｖａｒｉａｎｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）特徴により代用されてもよく、色特徴がＴｅｘｔｏｎ特徴により代用されてもよい。
【符号の説明】
【００５４】
１    情報処理装置
１１    学習画像入力部
１２    特徴応答算出部
１３    特徴学習部
１４    特徴格納部
２１    追跡画像入力部
２２    特徴スコア算出部
２３    存在確率算出部
２４    対象追跡部
Ｏ    追跡対象
Ｆ    統合特徴フィルタ
Ｆｓ    形状特徴フィルタ
Ｆｃ    色特徴フィルタ
【図１】
2011186519.tif 000003
【図２】
2011186519.tif 000004
【図３】
2011186519.tif 000005
【図４】
2011186519.tif 000006
【図５】
2011186519.tif 000007
【図６Ａ】
2011186519.tif 000008
【図６Ｂ】
2011186519.tif 000009