(57)【要約】【課題】ターゲット認識精度を向上できる画像検出装置及び画像検出方法を提供すること。【解決手段】画像検出装置１００において、切出領域決定部１３０が、ターゲット候補の画像品質に応じて、切出画像サイズを決定する。具体的には、画像検出装置１００において、誤認識要因パラメータ算出部１２０が、ターゲット候補の画像品質の指標となる、ターゲット候補の誤認識要因パラメータを算出し、切出領域決定部１３０が、誤認識要因パラメータの値に応じて、切出画像サイズを決定する。こうすることで、ターゲット候補の画像品質レベルが低いほど、画像切り出し時のマージンを大きくすることができるので、ターゲット候補の全体を切出画像に確実に含めることができる。この結果として、ターゲット認識精度を向上することができる。【選択図】図１
2011120076.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
全体画像からターゲットを検出する検出手段と、
前記ターゲットの誤認識要因に応じて、切出画像サイズを決定する決定手段と、
前記ターゲットを含む前記切出画像サイズの切出画像を前記全体画像から切り出す切出手段と、
を具備する画像検出装置。
【請求項２】
前記ターゲットの誤認識要因を算出する算出手段をさらに具備し、
前記決定手段は、前記誤認識要因に応じて、切出画像サイズを決定する、
請求項１に記載の画像検出装置。
【請求項３】
前記誤認識要因は、前記ターゲット候補の相対フォーカス値、歪み量、物体サイズ、輝度ヒストグラム、及び、前記全体画像を撮影する撮影手段と前記ターゲットとの離間距離の少なくとも一つである、
請求項２に記載の画像検出装置。
【請求項４】
前記相対フォーカス値は、前記全体画像と前記ターゲット候補の周波数成分の比である相対フォーカス値であり、
前記決定手段は、前記相対フォーカス値が小さいほど前記切出画像サイズを大きくする、
請求項２に記載の画像検出装置。
【請求項５】
前記誤認識要因は、前記ターゲット候補の歪み量であり、
前記決定手段は、前記歪み量が大きいほど前記切出画像サイズを大きくする、
請求項２に記載の画像検出装置。
【請求項６】
前記誤認識要因は、前記全体画像を撮影する撮影手段と前記ターゲットとの離間距離であり、
前記決定手段は、前記離間距離が大きいほど前記切出画像サイズを大きくする、
請求項２に記載の画像検出装置。
【請求項７】
全体画像からターゲット候補を検出するステップと、
各ターゲット候補の誤認識要因に応じて、切出画像サイズを決定するステップと、
前記ターゲットを含む前記切出画像サイズの切出画像を前記全体画像から切り出すステップと、
を具備する画像検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像検出装置及び画像検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
全方位カメラなどの広角カメラは、１台のカメラで広い視野範囲の画像を得ることができるため、種々の分野で広く用いられている。広角カメラは、例えば監視システム等に用いられている。特に、全方位カメラは、全方位レンズ光学系や全方位ミラー光学系を用いることで、全方位画像を得ることができるようになっている。また、全方位カメラにより得られる全方位画像は、一般に同心円状の画像（ドーナツ画像）である。
【０００３】
広角カメラにより得られる撮影画像を表示する形態としては、例えば、撮影画像から注目物体（つまり、ターゲット）を含む領域を切り出して表示する形態（特許文献１参照）がある。広角カメラにより得られる撮影画像では、物体が映っている位置によって物体形状が歪んでしまう。このため、特許文献１に開示された画像処理装置では、切出画像に対して歪補正処理を行っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−３１１８６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、歪補正処理後の画像品質は、歪んでいる物体画像を含む切出領域の設定位置によって、変動する。特に、全方位画像では、中央部と周辺部で歪の程度が異なる。
【０００６】
このため第１段階で、ターゲット候補を含む周辺画像を切り出し、第２段階で、この切出画像を用いてターゲット認識を更に行う場合、第１段階の切出領域の設定の仕方が、ターゲット認識精度に対して大きく影響する。すなわち、切出領域の画像品質が悪い場合、ターゲットが切出領域の設定の誤差のため、ターゲットが切出領域に含まれなくなり、ターゲット認識が出来ない場合がある。中央部と周辺部で歪の程度が異なる全方位画像の場合は、この影響が特に大きい。
【０００７】
本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、ターゲット認識精度を向上できる画像検出装置及び画像検出方法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】
【０００８】
本発明の画像検出装置の一態様は、全体画像からターゲットを検出する検出手段と、前記ターゲットの誤認識要因に応じて、切出画像サイズを決定する決定手段と、前記ターゲットを含む前記切出画像サイズの切出画像を前記全体画像から切り出す切出手段と、を具備する。
【０００９】
本発明の画像検出方法の一態様は、全体画像からターゲット候補を検出するステップと、各ターゲット候補の誤認識要因に応じて、切出画像サイズを決定するステップと、前記ターゲットを含む前記切出画像サイズの切出画像を前記全体画像から切り出すステップと、を具備する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、ターゲット認識精度を向上できる画像検出装置及び画像検出方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施の形態に係る画像検出装置の構成を示すブロック図
【図２】本発明の一実施の形態に係る画像検出装置の動作説明に供するフロー図
【図３Ａ】全体画像の一例を示す図
【図３Ｂ】切出サイズ決定テーブルの一例を示す図
【図３Ｃ】切出画像サイズの算出方法を示す図
【図３Ｄ】図３Ａにおけるターゲット候補ＴＣ１の切出画像を示す図
【図３Ｅ】図３Ａにおけるターゲット候補ＴＣ２の切出画像を示す図
【図４Ａ】従来の画像切出と本実施の形態の画像切出とを対比する図
【図４Ｂ】従来の画像切出と本実施の形態の画像切出とを対比する図
【図５】誤認識要因パラメータがターゲット候補の歪み量の場合の、切出画像サイズの決定方法の説明に供する図
【図６】誤認識要因パラメータが広角カメラとターゲットとの実空間における離間距離の場合の、切出画像サイズの決定方法の説明に供する図
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の一実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００１３】
［１］構成
図１は、本発明の一実施の形態に係る画像検出装置１００の構成を示すブロック図である。図１において、画像検出装置１００は、ターゲット候補検出部１１０と、誤認識要因パラメータ算出部１２０と、切出領域決定部１３０と、切出部１４０と、歪補正部１５０と、テンプレート決定部１６０と、ターゲット認識部１７０と、ターゲット画像出力部１８０とを有する。画像検出装置１００は、広角カメラと接続され、広角カメラで撮影された撮影画像を入力とする。広角カメラは、例えば、全方位カメラである。また、画像検出装置１００は、表示装置と接続され、撮影画像から切り出した切出画像を表示装置に表示させる。
【００１４】
ターゲット候補検出部１１０は、撮影画像Ｓ１０に含まれるターゲット候補を検出する。ターゲットは、例えば人物である。また、ターゲットは、車輌等の物体でもよい。ターゲット候補検出部１１０は、例えば、前後する撮影フレームの撮影画像における動き差分又は背景差分（つまり、変化部分）に基づいて、移動物体をターゲット候補として撮影画像Ｓ１０から検出する。
【００１５】
ターゲット候補検出部１１０は、検出したターゲット候補の位置及びサイズを示すターゲット候補情報Ｓ１１を出力する。ターゲット候補の位置情報は、例えば、ターゲット候補画像の中心座標である。また、ターゲット候補のサイズ情報は、ターゲット候補画像の中心からの広がりを示す情報であり、例えば、ターゲット候補の高さＨ及び幅Ｗで示される。ここで、ターゲットの位置情報は、撮影画像Ｓ１０と同一の撮像座標系において、広角カメラのカメラ中心座標（撮影画像の中心といってもよい）を原点（０，０）とした（ｘ，ｙ）座標で示される情報である。
【００１６】
誤認識要因パラメータ算出部１２０は、撮影画像Ｓ１０及びターゲット候補情報Ｓ１１に基づいて、ターゲットの誤認識要因パラメータＳ１２を算出する。誤認識要因パラメータは、ターゲット候補のフォーカス値、歪み量、物体サイズ、輝度ヒストグラム、又は、広角カメラとターゲットとの実空間における離間距離であり、これらを単独であるいは組み合わせて用いることができる。この誤認識要因パラメータについては、後に詳しく説明する。
【００１７】
切出領域決定部１３０は、ターゲット候補情報Ｓ１１及び誤認識要因パラメータＳ１２に基づいて、切出領域を決定する。切出領域決定部１３０は、ターゲット候補情報Ｓ１１に基づいて、例えば、ターゲット候補画像の中心座標と切出領域の中心とが一致するように、切出領域の位置を決定する。また、切出領域決定部１３０は、ターゲット候補情報Ｓ１１及び誤認識要因パラメータＳ１２に基づいて、切出領域のサイズ（つまり、切出画像サイズ）を決定する。この切出画像サイズの決定方法については、後に詳しく説明する。
【００１８】
切出部１４０は、切出領域決定部１３０によって決定された切出領域内の画像を撮影画像Ｓ１０から切り出して、切出画像を歪補正部１５０へ出力する。
【００１９】
歪補正部１５０は、切出画像に対して歪補正処理を行う。切出画像が複数有る場合には、歪補正部１５０は、切出画像毎に歪補正処理を行う。歪補正処理後の切出画像は、ターゲット認識部１７０へ出力される。
【００２０】
テンプレート決定部１６０は、誤認識要因パラメータＳ１２に基づいて、テンプレートを決定する。すなわち、テンプレート決定部１６０は、歪補正部１５０で取り除き切れていない歪成分を含む切出画像にマッチした、ターゲットのテンプレートを決定する。
【００２１】
ターゲット認識部１７０は、歪補正処理後の切出画像に含まれるターゲット画像を認識する。ここでは、ターゲット認識部１７０は、テンプレート決定部１６０で決定されたテンプレートを用いたテンプレートマッチング処理によって、ターゲットを認識する。このターゲット認識には、テンプレートの代わりに、ＨｏＧ（Histogram of oriented Gradient）特徴量が用いられてもよいし、Ｅｄｇｅｌｅｔ特徴量が用いられてもよい。
【００２２】
ターゲット画像出力部１８０は、ターゲット認識部１７０でターゲットが認識された切出画像を表示装置へ出力する。
【００２３】
［２］動作
上記構成を有する画像検出装置１００の動作について説明する。
【００２４】
［２−１］処理フローの概要
図２は、本発明の一実施の形態に係る画像検出装置１００の動作説明に供するフロー図である。
【００２５】
ステップＳＴ２０１でターゲット候補検出部１１０は、撮影画像Ｓ１０に含まれるターゲット候補を検出する。
【００２６】
ステップＳＴ２０２で誤認識要因パラメータ算出部１２０は、撮影画像Ｓ１０及びターゲット候補情報Ｓ１１に基づいて、ターゲットの誤認識要因パラメータＳ１２を算出する。
【００２７】
ステップＳＴ２０３で切出領域決定部１３０は、ターゲット候補情報Ｓ１１及び誤認識要因パラメータＳ１２に基づいて、切出画像サイズを決定する。ステップＳＴ２０３では、切出領域の位置も決定される。
【００２８】
ステップＳＴ２０４で切出部１４０は、切出領域決定部１３０によって決定された切出領域内の画像を撮影画像から切り出す。
【００２９】
ステップＳＴ２０５で歪補正部１５０は、切出画像に対して歪補正処理を行う。
【００３０】
ステップＳＴ２０６でターゲット認識部１７０は、歪補正処理後の切出画像に含まれるターゲット画像を認識する。
【００３１】
ステップＳＴ２０７では、ステップＳＴ２０２〜ステップＳＴ２０６の処理がステップＳＴ２０１で検出された全てのターゲット候補に対して行われたか否かが判定される。未だ全てのターゲット候補に対して行われていないと判定された場合（ステップＳＴ２０７：ＮＯ）には、ステップＳＴ２０２〜ステップＳＴ２０６の処理が、次の処理対象のターゲット候補に対して行われる。このように、ステップＳＴ２０２〜ステップＳＴ２０６の処理は、ＳＴ２０１で検出されたターゲット候補毎に行われる。一方、全てのターゲット候補に対して行われたと判定された場合（ステップＳＴ２０７：ＹＥＳ）には、ターゲット検出処理が終了する。
【００３２】
［２−２］切出画像サイズの決定方法
次に、誤認識要因パラメータ、及び、誤認識要因パラメータに応じた切出画像サイズの決定方法について説明する。
【００３３】
［２−２−１］誤認識要因パラメータが、ターゲット候補のフォーカス値の場合：
ステップＳＴ２０２で誤認識要因パラメータ算出部１２０は、撮影画像Ｓ１０及びターゲット候補情報Ｓ１１に基づいて、ターゲット候補の相対フォーカス値を算出する。
【００３４】
具体的には、誤認識要因パラメータ算出部１２０は、まず、画像全体の周波数成分、及び、各ターゲット候補の周波数成分を算出する。この周波数成分は０〜１００の間に正規化してもよい。誤認識要因パラメータ算出部１２０は、画像信号をバンドパスフィルタ（図示せず）に入力したときの、バンドパスフィルタの出力値（つまり、所定の周波数成分の大きさ）を算出する。所定の周波数成分とは、例えば、エッジ部分を示す高周波成分である。
【００３５】
次に、誤認識要因パラメータ算出部１２０は、ターゲット候補の相対フォーカス値を算出する。この相対フォーカス値は、全体画像の周波数成分に対するターゲット候補の周波数成分の比である。
【００３６】
ステップＳＴ２０３で切出領域決定部１３０は、ターゲット候補情報Ｓ１１の示すターゲット候補のサイズ及び相対フォーカス値に基づいて、切出画像サイズを決定する。
【００３７】
具体的には、切出領域決定部１３０は、相対フォーカス値Ｆｒと切出サイズ係数Ｓｃとが対応づけられた切出サイズ決定テーブルを保持している。そして、切出領域決定部１３０は、誤認識要因パラメータ算出部１２０で算出された相対フォーカス値Ｆｒを読み取りアドレスとして用いて、切出サイズ決定テーブルから相対フォーカス値Ｆｒと対応する切出サイズ係数Ｓｃを検索する。そして、切出領域決定部１３０は、検索した切出サイズ係数Ｓｃをターゲット候補情報Ｓ１１の示すターゲット候補のサイズに乗算することにより、切取画像サイズを算出する。
【００３８】
図３は、誤認識要因パラメータがターゲット候補のフォーカス値の場合の、切出画像サイズの決定方法の説明に供する図である。図３Ａは、全体画像の一例を示す図である。図３Ｂは、切出サイズ決定テーブルの一例を示す図である。図３Ｃは、切出画像サイズの算出方法を示す図である。図３Ｄは、図３Ａにおけるターゲット候補ＴＣ１の切出画像を示す図である。図３Ｅは、図３Ａにおけるターゲット候補ＴＣ２の切出画像を示す図である。
【００３９】
図３において、全体画像のフォーカス値は８０であり、ターゲット候補ＴＣ１（物体１）のフォーカス値は７０であり、ターゲット候補ＴＣ２（物体２）のフォーカス値は２５である。このとき、ターゲット候補ＴＣ１の相対フォーカス値Ｆｒは０．８であり、ターゲット候補ＴＣ２の相対フォーカス値Ｆｒは０．３である。
【００４０】
従って、切出領域決定部１３０は、切出サイズ決定テーブルから、ターゲット候補ＴＣ１の切出サイズ係数Ｓｃを１．２、ターゲット候補ＴＣ２の切出サイズ係数Ｓｃを１．８と決定することができる。
【００４１】
図３Ｃに示すようにターゲット候補のサイズを高さＨ、幅Ｗとすれば、切取画像サイズは、高さＨ×Ｓｃ、幅Ｗ×Ｓｃとされる。従って、図３Ｄ及びＥにそれぞれ示すように、ターゲット候補ＴＣ１を含む切取画像のサイズは高さＨ×１．２、幅Ｗ×１．２となり、ターゲット候補ＴＣ２を含む切取画像のサイズは高さＨ×１．８、幅Ｗ×１．８となる。
【００４２】
ここで、切出サイズ決定テーブルでは、相対フォーカス値Ｆｒが小さくなるほど、対応する切出サイズ係数Ｓｃは大きくなる。すなわち、切出領域決定部１３０は、相対フォーカス値Ｆｒが小さくなるほど、切出画像サイズを大きくする。相対フォーカス値Ｆｒは画像品質と比例する。つまり、切出画像の相対フォーカス値Ｆｒが大きいほど、切出画像の品質レベルは高い。従って、結局のところ、切出領域決定部１３０は、相対フォーカス値Ｆｒを指標として、ターゲット候補の画像品質に応じて、切出画像サイズを決定している。
【００４３】
ターゲット候補の画像品質が悪い場合、検出誤差が生じやすく、ターゲット候補にジャストフィットした切出領域を設定することは難しく、設定した切出領域からターゲット候補がはみ出してしまうこともある。すなわち、図４Ａに示すように、従来の画像切出であってもターゲット候補の画像品質が良ければ、ターゲット候補にジャストフィットした切出領域を設定できる。しかしながら、ターゲット候補の画像品質が悪い場合、ターゲットである人の頭が切出領域からはみ出してしまって欠けてしまうような問題がある。この切出画像を用いたターゲット認識は、失敗に終わってしまう可能性が高い。
【００４４】
これに対して、本実施の形態のように、ターゲット候補の画像品質レベルが低いほど、切出画像サイズを大きくすることによって、つまり、画像切り出し時のマージンを大きくすることによって、ターゲット候補の全体を切出画像に確実に含めることができる。すなわち、図４Ｂに示すように、ターゲット候補の画像品質レベルが低い場合（図４Ｂでは、フォーカス値が小さい場合）には、大きな切出サイズ係数を選択する。そして、この切出サイズ係数を基準サイズに乗算した切出サイズで画像切出を行うので、人の全身を切出画像に確実に含めることができる。
また、ターゲット候補の画像品質レベルが高い場合には切出画像サイズを余り大きくせず、ターゲット候補の画像品質レベルが低いときにのみ切出画像サイズを大きくするので、切出画像に対する歪補正処理及びターゲット検出処理の処理量増加を防止することができる。
なお、図４では、誤認識要因パラメータとしてターゲット候補のフォーカス値が用いられる場合について示されているが、後述のターゲット候補の歪み量、広角カメラとターゲットとの実空間における離間距離、ターゲット候補の物体サイズ、及びターゲット候補の輝度ヒストグラムの場合にも、上記と同様の効果が得られる。
【００４５】
［２−２−２］誤認識要因パラメータが、ターゲット候補の歪み量の場合：
ステップＳＴ２０２で誤認識要因パラメータ算出部１２０は、撮影画像Ｓ１０及びターゲット候補情報Ｓ１１に基づいて、ターゲット候補の歪み量を算出する。
【００４６】
具体的には、撮影画像の中心とターゲット候補との離間距離が歪み量と比例するので、誤認識要因パラメータ算出部１２０は、歪み量の指標として、撮影画像の中心とターゲット候補との離間距離ｒを算出する。この離間距離ｒは、画素数（ピクセル数）で表される。
【００４７】
ステップＳＴ２０３で切出領域決定部１３０は、ターゲット候補情報Ｓ１１の示すターゲット候補の大きさ、及び、撮影画像の中心とターゲット候補との離間距離ｒに基づいて、切出画像サイズを決定する。
【００４８】
具体的には、切出領域決定部１３０は、撮影画像の中心とターゲット候補との離間距離ｒと切出サイズ係数Ｓｃとが対応づけられた切出サイズ決定テーブルを保持している。そして、切出領域決定部１３０は、誤認識要因パラメータ算出部１２０で算出された撮影画像の中心とターゲット候補との離間距離ｒを読み取りアドレスとして用いて、切出サイズ決定テーブルから相対フォーカス値Ｆｒと対応する切出サイズ係数Ｓｃを検索する。そして、切出領域決定部１３０は、検索した切出サイズ係数Ｓｃをターゲット候補情報Ｓ１１の示すターゲット候補のサイズに乗算することにより、切取画像サイズを算出する。
【００４９】
図５は、誤認識要因パラメータがターゲット候補の歪み量の場合の、切出画像サイズの決定方法の説明に供する図である。図５Ａは、全体画像の一例を示す模式図である。図５Ｂは、切出サイズ決定テーブルの一例を示す図である。図５Ｃは、図５Ａにおけるターゲット候補ＴＣ１の切出画像を示す図である。図５Ｄは、図５Ａにおけるターゲット候補ＴＣ２の切出画像を示す図である。
【００５０】
図５において、ターゲット候補ＴＣ１の離間距離ｒは２０であり、ターゲット候補ＴＣ２の離間距離ｒは８０である。従って、切出領域決定部１３０は、切出サイズ決定テーブルから、ターゲット候補ＴＣ１の切出サイズ係数Ｓｃを１．２、ターゲット候補ＴＣ２の切出サイズ係数Ｓｃを１．８と決定することができる。
【００５１】
ここで、切出サイズ決定テーブルでは、離間距離ｒが大きくなるほど、対応する切出サイズ係数Ｓｃは大きくなる。すなわち、切出領域決定部１３０は、離間距離ｒ（つまり、歪み量）が大きくなるほど、切出画像サイズを大きくする。歪み量は画像品質と反比例するので、結局のところ、切出領域決定部１３０は、歪み量を指標として、ターゲット候補の画像品質に応じて、切出画像サイズを決定している。
【００５２】
［２−２−３］誤認識要因パラメータが、広角カメラとターゲットとの実空間における離間距離の場合：
ステップＳＴ２０２で誤認識要因パラメータ算出部１２０は、撮影画像Ｓ１０及びターゲット候補情報Ｓ１１に基づいて、広角カメラとターゲットとの実空間における離間距離を算出する。この離間距離の算出には、ステレオ視（単眼、又は、両眼）が用いられる。すなわち、ステレオ視により得られた複数の画像（ステレオ画像）が用いられる。
【００５３】
ステップＳＴ２０３で切出領域決定部１３０は、ターゲット候補情報Ｓ１１の示すターゲット候補の大きさ、及び、広角カメラとターゲットとの実空間における離間距離に基づいて、切出画像サイズを決定する。
【００５４】
具体的には、切出領域決定部１３０は、広角カメラとターゲットとの実空間における離間距離と切出サイズ係数Ｓｃとが対応づけられた切出サイズ決定テーブルを保持している。そして、切出領域決定部１３０は、誤認識要因パラメータ算出部１２０で算出された広角カメラとターゲットとの実空間における離間距離を読み取りアドレスとして用いて、切出サイズ決定テーブルから相対フォーカス値Ｆｒと対応する切出サイズ係数Ｓｃを検索する。そして、切出領域決定部１３０は、検索した切出サイズ係数Ｓｃをターゲット候補情報Ｓ１１の示すターゲット候補のサイズに乗算することにより、切取画像サイズを算出する。
【００５５】
図６は、誤認識要因パラメータが広角カメラとターゲットとの実空間における離間距離の場合の、切出画像サイズの決定方法の説明に供する図である。図６Ａは、実空間におけるターゲット候補の位置関係を示す模式図である。図６Ｂは、切出サイズ決定テーブルの一例を示す図である。図６Ｃは、図６Ａにおけるターゲット候補ＴＣ１の切出画像を示す図である。図６Ｄは、図６Ａにおけるターゲット候補ＴＣ２の切出画像を示す図である。図６Ｅは、図６Ａにおけるターゲット候補ＴＣ３の切出画像を示す図である。
【００５６】
図６において、ターゲット候補ＴＣ１の離間距離Ｄ１は１［ｍ］であり、ターゲット候補ＴＣ２の離間距離Ｄ２は５［ｍ］であり、ターゲット候補ＴＣ３の離間距離Ｄ３は７［ｍ］である。従って、切出領域決定部１３０は、切出サイズ決定テーブルから、ターゲット候補ＴＣ１の切出サイズ係数Ｓｃを１．１、ターゲット候補ＴＣ２の切出サイズ係数Ｓｃを１．２、ターゲット候補ＴＣ３の切出サイズ係数Ｓｃを１．５と決定することができる。
【００５７】
ここで、切出サイズ決定テーブルでは、広角カメラとターゲットとの実空間における離間距離が大きくなるほど、対応する切出サイズ係数Ｓｃは大きくなる。すなわち、切出領域決定部１３０は、広角カメラとターゲットとの実空間における離間距離が大きくなるほど、切出画像サイズを大きくする。広角カメラとターゲットとの実空間における離間距離は画像品質と反比例するので、結局のところ、切出領域決定部１３０は、歪み量を指標として、ターゲット候補の画像品質に応じて、切出画像サイズを決定している。
【００５８】
［２−２−４］誤認識要因パラメータが、ターゲット候補の物体サイズの場合：
ステップＳＴ２０３で切出領域決定部１３０は、ターゲット候補情報Ｓ１１の示す画像平面におけるターゲット候補のサイズに基づいて、切出画像サイズを決定する。
【００５９】
具体的には、切出領域決定部１３０は、ターゲット候補のサイズと切出サイズ係数Ｓｃとが対応づけられた切出サイズ決定テーブルを保持している。そして、切出領域決定部１３０は、ターゲット候補検出部１１０で検出されたターゲット候補のサイズを読み取りアドレスとして用いて、切出サイズ決定テーブルから、切出サイズ係数Ｓｃを検索する。そして、切出領域決定部１３０は、検索した切出サイズ係数Ｓｃをターゲット候補情報Ｓ１１の示すターゲット候補のサイズに乗算することにより、切取画像サイズを算出する。
【００６０】
ここで、切出サイズ決定テーブルでは、高さＨ及び幅Ｗのそれぞれに対して独立に切出サイズ係数Ｓｃを対応づけてもよいし、高さＨ及び幅Ｗを総合した指標（例えば、面積）に対して切出サイズ係数Ｓｃを対応づけてもよい。前者の場合には、切出領域決定部１３０は、ターゲット候補検出部１１０で検出されたターゲット候補の高さＨ及び幅Ｗのそれぞれに対して、切出サイズ係数Ｓｃをそれぞれ決定すると共に、決定した切出サイズ係数Ｓｃを乗算することにより、切取画像サイズを算出する。後者の場合には、１つのターゲット候補に対して１つの切出サイズ係数Ｓｃが決まるので、切出領域決定部１３０は、ターゲット候補検出部１１０で検出されたターゲット候補のサイズに、決定した切出サイズ係数Ｓｃを乗算することにより、切取画像サイズを算出する。
【００６１】
また、ターゲットの種類を１つに絞った場合、つまり、例えば、ターゲットを人物に絞った場合、ターゲットの大きさは一定の範囲に収まる。このため、ターゲット画像の大きさは、広角カメラとターゲットとの実空間における離間距離と略比例するものと考えられる。従って、ターゲット候補のサイズを用いることでも、ターゲット候補の画像品質に応じた切出画像サイズを決定することができる。
【００６２】
なお、誤認識要因パラメータがターゲット候補の物体サイズの場合には、ターゲット候補検出部１１０で検出されたターゲット候補のサイズがそのまま誤認識要因パラメータとして用いられるので、誤認識要因パラメータ算出部１２０による算出処理の必要はない。
【００６３】
［２−２−５］誤認識要因パラメータが、ターゲット候補の輝度ヒストグラムの場合：
ステップＳＴ２０２で誤認識要因パラメータ算出部１２０は、撮影画像Ｓ１０及びターゲット候補情報Ｓ１１に基づいて、ターゲット候補及びその周辺部の輝度ヒストグラムを算出する。そして、誤認識要因パラメータ算出部１２０は、ターゲット候補の輝度とターゲット候補の周辺部の輝度との差分値を算出する。
【００６４】
ステップＳＴ２０３で切出領域決定部１３０は、ターゲット候補情報Ｓ１１の示すターゲット候補のサイズ及び輝度ヒストグラムに基づいて、切出画像サイズを決定する。
【００６５】
具体的には、切出領域決定部１３０は、ターゲット候補の輝度とターゲット候補の周辺部の輝度との差分値と、切出サイズ係数Ｓｃとが対応づけられた切出サイズ決定テーブルを保持している。そして、切出領域決定部１３０は、誤認識要因パラメータ算出部１２０で算出されたターゲット候補の輝度とターゲット候補の周辺部の輝度との差分値を読み取りアドレスとして用いて、切出サイズ決定テーブルから切出サイズ係数Ｓｃを検索する。そして、切出領域決定部１３０は、検索した切出サイズ係数Ｓｃをターゲット候補情報Ｓ１１の示すターゲット候補のサイズに乗算することにより、切取画像サイズを算出する。
【００６６】
ここで、ターゲット候補の輝度とターゲット候補の周辺部の輝度との差分値が小さいほど、ターゲット候補の特定が難しくなる。すなわち、その差分値が小さいほど、画像品質レベルが低くなる。このため、ターゲット候補にジャストフィットした切出領域を設定することは難しく、設定した切出領域からターゲット候補がはみ出してしまうこともある。従って、その差分値が小さいほど、切出画像サイズを大きくすることによって、ターゲット候補の全体を切出画像に確実に含めることができる。
【００６７】
以上のように本実施の形態によれば、画像検出装置１００において、切出領域決定部１３０が、ターゲット候補の画像品質に応じて、切出画像サイズを決定する。
【００６８】
こうすることで、ターゲット候補の画像品質レベルが低いほど、画像切り出し時のマージンを大きくすることができるので、ターゲット候補の全体を切出画像に確実に含めることができる。この結果として、ターゲット認識精度を向上することができる。
【００６９】
具体的には、画像検出装置１００において、誤認識要因パラメータ算出部１２０が、ターゲット候補の画像品質の指標となる、ターゲット候補の誤認識要因パラメータを算出し、切出領域決定部１３０が、誤認識要因パラメータの値に応じて、切出画像サイズを決定する。この誤認識要因パラメータは、ターゲット候補の相対フォーカス値、歪み量、物体サイズ、及び輝度ヒストグラム、並びに、全体画像を撮影する撮影手段（ここでは、広角カメラ）とターゲットとの離間距離の少なくとも１つを含む。
【００７０】
なお、上記説明においては、ターゲット候補検出部１１０が撮影画像を用いてターゲット候補を検出する場合について説明した。しかしながら、本発明はこれに限定されるものではない。ターゲット候補検出部１１０は、例えば、ターゲットに付帯された無線タグからの信号を受信し、受信した無線信号に基づいて無線タグの位置座標を求めることにより、ターゲット候補を検出してもよい。
【００７１】
またなお、上記説明では、各誤認識要因パラメータに対して、１つの切出サイズ決定テーブルが用意された場合について説明した。しかしながら、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、撮影対象領域の暗さレベルは、誤認識要因パラメータ全体に影響を及ぼす。従って、撮影対象領域の暗さレベルに応じた切出サイズ決定テーブルを複数用意してもよい。この場合、切出領域決定部１３０は、暗さレベルに応じて使用する切出サイズ決定テーブルを切り換えることにより、暗さレベルに適した切出サイズ決定テーブルを用いて切出画像サイズを決定することができる。
【００７２】
またなお、上述の画像検出装置１００は、メモリ・ＣＰＵを含むパソコン等のコンピュータによって構成することができる。そして、画像検出装置１００を構成する各構成要素の機能は、メモリ上に記憶されたコンピュータプログラムをＣＰＵが読み出して実行処理することで実現できる。
【産業上の利用可能性】
【００７３】
本発明の画像検出装置及び画像検出方法は、ターゲット認識精度を向上できるものとして有用である。
【符号の説明】
【００７４】
１００  画像検出装置
１１０  ターゲット候補検出部
１２０  誤認識要因パラメータ算出部
１３０  切出領域決定部
１４０  切出部
１５０  歪補正部
１６０  テンプレート決定部
１７０  ターゲット認識部
１８０  ターゲット画像出力部
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図３Ｄ】
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【図３Ｅ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図６】
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