(57)【要約】【課題】画像フレームからの物体画像の検出を、精度よくしかも短時間で実施でき、更には、物体画像の動向も予測可能な物体の検出装置及びその検出方法を提供する。【解決手段】画像入力手段で得られた画像フレーム１０から、検出対象となる物体画像１１を検出するための物体の検出装置及びその検出方法であり、モデル作成手段により、物体画像１１の画像モデルを予め作成するモデル作成工程と、特徴量算出手段により、作成した物体画像１１の画像モデルと対応する画像フレーム１０中の領域に対し、画像フレーム１０の各画素の輝度勾配を特徴量として算出する特徴量算出工程と、識別手段により、特徴量算出手段で算出した算出結果と、予め求めた物体画像１１の特徴量の学習結果とを用いて、画像フレーム中に物体画像１１が存在するか否かの判断を行う識別工程とを有する。【選択図】図１
2011248525.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像入力手段で得られた画像フレームから、検出対象となる物体画像を検出するための物体の検出装置であって、
前記物体画像の画像モデルを予め作成するモデル作成手段と、
前記モデル作成手段で作成した前記物体画像の画像モデルと対応する前記画像フレーム中の領域に対し、該画像フレームの各画素の輝度勾配を特徴量として算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段で算出した算出結果と、予め求めた前記物体画像の特徴量の学習結果とを用いて、前記画像フレーム中に前記物体画像が存在するか否かの判断を行う識別手段とを有することを特徴とする物体の検出装置。
【請求項２】
請求項１記載の物体の検出装置において、前記物体画像の特徴量の学習結果には、該物体画像の向きごとの学習データが含まれ、前記画像フレーム中に前記物体画像が存在すると判断されたことを条件として、前記識別手段で、更に、前記物体画像の向きを識別することを特徴とする物体の検出装置。
【請求項３】
請求項１又は２記載の物体の検出装置において、前記物体画像は人画像であることを特徴とする物体の検出装置。
【請求項４】
画像入力手段で得られた画像フレームから、検出対象となる物体画像を検出するための物体の検出方法であって、
前記物体画像の画像モデルを予め作成するモデル作成工程と、
前記モデル作成工程で作成した前記物体画像の画像モデルと対応する前記画像フレーム中の領域に対し、該画像フレームの各画素の輝度勾配を特徴量として算出する特徴量算出工程と、
前記特徴量算出工程で算出した算出結果と、予め求めた前記物体画像の特徴量の学習結果とを用いて、前記画像フレーム中に前記物体画像が存在するか否かの判断を行う識別工程とを有することを特徴とする物体の検出方法。
【請求項５】
請求項４記載の物体の検出方法において、前記物体画像の特徴量の学習結果には、該物体画像の向きごとの学習データが含まれ、前記画像フレーム中に前記物体画像が存在すると判断されたことを条件として、前記識別工程で、更に、前記物体画像の向きを識別することを特徴とする物体の検出方法。
【請求項６】
請求項４又は５記載の物体の検出方法において、前記物体画像は人画像であることを特徴とする物体の検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、得られた画像フレームから検出対象となる物体画像を検出するための物体の検出装置及びその検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
防犯カメラや車載カメラなどの需要がますます高まる現代において、パーソナルコンピュータとデジタルカメラの性能向上により、画像（画像フレーム）上の物体をコンピュータで自動認識及び理解するための研究が、国内外で活発に行われている。その中でも、コンピュータによる人の動作や行動の自動認識は、ロボットビジョンやＩＴＳ（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ  Ｓｙｓｔｅｍｓ：高度道路交通システム）等への応用が、大いに期待されている。
【０００３】
画像から人を検出する手法としては、例えば、非特許文献１に開示されたＤａｌａｌらの提案するＨＯＧ特徴量とＳＶＭを用いた手法が代表的である。これは、画像上で小矩形領域を順に移動させながら、その中でＨＯＧ特徴量を算出し、これを用いて、小矩形領域が人画像を含むか含まないかを判断するという方法である。
また、他の方法として、非特許文献２には、複数のＨＯＧ特徴量間の共起を表現するＪｏｉｎｔ特徴を用いた方法が、非特許文献３には、ブロックサイズを様々に変えながらＨＯＧ特徴量を得る方法が、それぞれ開示されている。
なお、上記したＨＯＧ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ）特徴量とは、セルと呼ばれる小矩形領域において、各画素（ピクセル）から得られる輝度勾配情報を用い、輝度勾配の方向に対して、輝度勾配の大きさを累算することにより得られるヒストグラム特徴量である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Ｎ．Ｄａｌａｌ、Ｂ．Ｔｒｉｇｇｓ、「ヒストグラムズ  オブ  オリエンティッド  グラディエンツ  フォー  ヒューマン  ディテクション（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ  ｆｏｒ  Ｈｕｍａｎ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）」、アイイーイーイー  シーブイピーアール（ＩＥＥＥ  ＣＶＰＲ）、ｐ．８８６−８９３、２００５年
【非特許文献２】藤吉弘亘、局所特徴量の関連性に着目したＪｏｉｎｔ特徴による物体検出、電子情報通信学会研究会、２００９年
【非特許文献３】Ｑ．Ｚｈｕ、Ｓ．Ａｖｉｄｅｎ、Ｍ．Ｙｅｈ、Ｋ．Ｃｈｅｎｇ、「ファースト  ヒューマン  ディテクション  ユージング  ア  カスケード  オブ  ヒストグラムズ  オブ  オリエンティッド  グラディエンツ（Ｆａｓｔ  Ｈｕｍａｎ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  ａ  Ｃａｓｃａｄｅ  ｏｆ  Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ）」、アイイーイーイー  シーブイピーアール（ＩＥＥＥ  ＣＶＰＲ）、６月、２００６年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、前記従来の方法には、未だ解決すべき以下のような問題があった。
非特許文献１に開示の方法は、小矩形領域を画像全体にわたって移動させるため、人画像とは異なる形状の背景までＨＯＧ特徴量（即ち、局所領域における勾配方向をヒストグラム化した特徴量）を求める対象とし、人画像の検出を行っていた。
また、非特許文献２に開示の方法は、Ｂｏｏｓｔｉｎｇ学習で、結果的に有効な特徴量を選んでいるが、ほとんど背景のような部分まで特徴量を選んでいる。
なお、非特許文献１、２のいずれの方法も、検出の際のセルが升目で固定されており、計算を行う際の自由度がない。
そして、非特許文献３に開示の方法も、非特許文献１、２と同様、人画像とは異なる形状の背景まで、ＨＯＧ特徴量を求める対象としている。
【０００６】
以上のように、非特許文献１〜３に開示の方法では、人画像とは異なる形状の背景までも人画像検出のための対象としているため、例えば、背景と分かる部分も人画像として誤検出する場合や、背景によって人画像を検出できない場合があり、人画像の検出精度の低下を招き易かった。また、背景を含む画像全体でＨＯＧ特徴量を計算する必要があるため、計算時間が長くかかって計算速度が遅くなっていた。
なお、非特許文献１〜３に開示の方法では、画像から人を検出することのみを目的としているため、更に、人の行動を予測することは考慮されていなかった。
【０００７】
本発明はかかる事情に鑑みてなされたもので、画像フレームからの物体の検出を、精度よくしかも短時間で実施でき、更には、物体の動向も予測可能な物体の検出装置及びその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】
前記目的に沿う第１の発明に係る物体の検出装置は、画像入力手段で得られた画像フレームから、検出対象となる物体画像を検出するための物体の検出装置であって、
前記物体画像の画像モデルを予め作成するモデル作成手段と、
前記モデル作成手段で作成した前記物体画像の画像モデルと対応する前記画像フレーム中の領域に対し、該画像フレームの各画素の輝度勾配を特徴量として算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段で算出した算出結果と、予め求めた前記物体画像の特徴量の学習結果とを用いて、前記画像フレーム中に前記物体画像が存在するか否かの判断を行う識別手段とを有する。
【０００９】
第１の発明に係る物体の検出装置において、前記物体画像の特徴量の学習結果には、該物体画像の向きごとの学習データが含まれ、前記画像フレーム中に前記物体画像が存在すると判断されたことを条件として、前記識別手段で、更に、前記物体画像の向きを識別することが好ましい。
ここで、前記物体画像は人画像であるのがよい。
【００１０】
前記目的に沿う第２の発明に係る物体の検出方法は、画像入力手段で得られた画像フレームから、検出対象となる物体画像を検出するための物体の検出方法であって、
前記物体画像の画像モデルを予め作成するモデル作成工程と、
前記モデル作成工程で作成した前記物体画像の画像モデルと対応する前記画像フレーム中の領域に対し、該画像フレームの各画素の輝度勾配を特徴量として算出する特徴量算出工程と、
前記特徴量算出工程で算出した算出結果と、予め求めた前記物体画像の特徴量の学習結果とを用いて、前記画像フレーム中に前記物体画像が存在するか否かの判断を行う識別工程とを有する。
【００１１】
第２の発明に係る物体の検出方法において、前記物体画像の特徴量の学習結果には、該物体画像の向きごとの学習データが含まれ、前記画像フレーム中に前記物体画像が存在すると判断されたことを条件として、前記識別工程で、更に、前記物体画像の向きを識別することが好ましい。
ここで、前記物体画像は人画像であるのがよい。
【発明の効果】
【００１２】
本発明に係る物体の検出装置及び検出方法は、予め作成した検出対象となる物体画像の画像モデルを使用し、この画像モデルと対応する画像フレーム中の領域に対して、画像フレームの各画素の輝度勾配を特徴量として算出し、この算出結果と、予め求めた物体画像の特徴量の学習結果とを用いて、画像フレーム中に物体画像が存在するか否かの判断を行うので、物体画像の形状とは異なる部分、例えば、画像フレームの背景を、物体画像の検出対象から予め外すことができる。これにより、背景と分かる部分を物体として誤検出する場合や、背景によって物体を検出できない場合を低減でき、また、背景を含む画像全体の特徴量を計算する必要もなくなる。
従って、画像フレームからの物体画像の検出を、精度よくしかも短時間で実施できる。
【００１３】
また、物体画像の特徴量の学習結果には、物体画像の向きごとの学習データが含まれ、物体画像の向きを識別する場合、この物体画像が人画像であれば、人の行動を予測することが可能となる。これにより、例えば、画像フレームが車載カメラによる映像であれば、道路側を向いている人画像を検出できるため、人が道路へ飛び出す恐れを運転手に知らせることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施の形態に係る物体の検出方法の説明図である。
【図２】同物体の検出方法のモデル作成工程で行う処理のフローチャートである。
【図３】（Ａ）〜（Ｅ）はそれぞれ同物体の検出方法のモデル作成工程で作成する人の画像モデルの作成過程を示す説明図である。
【図４】同物体の検出方法の特徴量算出工程で行う処理の説明図である。
【図５】同物体の検出方法の識別工程で行う処理の説明図である。
【図６】同物体の検出方法のフローチャートである。
【図７】（Ａ）、（Ｂ）はそれぞれ人検出実験で使用した人学習画像の説明図、人以外学習画像の説明図である。
【図８】（Ａ）〜（Ｃ）はそれぞれ同人検出実験で使用した人評価画像の説明図、人以外評価画像の説明図、人画像の画像モデルの説明図である。
【図９】同人検出実験の結果を示すグラフである。
【図１０】（Ａ）は体方向検出実験で使用した学習画像の説明図、（Ｂ）は環境１の評価画像の説明図、（Ｃ）は環境２の評価画像の説明図である。
【図１１】（Ａ）〜（Ｅ）はそれぞれ体方向検出実験で使用した人画像の画像モデルの説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
続いて、添付した図面を参照しつつ、本発明を具体化した実施の形態につき説明し、本発明の理解に供する。
図１に示すように、本発明の一実施の形態に係る物体の検出装置（以下、単に検出装置ともいう）は、１台のビデオカメラ（画像入力手段の一例）で得られた画像フレーム１０（例えば、映像や写真）から、検出対象となる人画像（物体画像の一例）１１を検出するための装置である。この検出装置は、ＲＡＭ、ＣＰＵ、ＲＯＭ、Ｉ／Ｏ、及びこれらの要素を接続するバスを備えた従来公知の演算器（即ち、コンピュータ）で構成することができるが、これに限定されるものではない。以下、詳しく説明する。
【００１６】
検出装置は、記憶手段、モデル作成手段、特徴量算出手段、及び識別手段を有している。
記憶手段は、メモリ（ＲＡＭ又はＲＯＭ）で構成され、ビデオカメラにより撮像された映像が記憶されている。なお、ビデオカメラとしては、例えば、ＣＣＤカメラ、高速度カメラ、ハンディータイプカメラ、デジタルＶＴＲ、又はデジタルビデオカメラ等の固定式又は移動式のカメラを使用できる。
また、モデル作成手段、特徴量算出手段、及び識別手段は、ＣＰＵが所定のプログラムを実行することによって実現されるものである。
【００１７】
まず、モデル作成手段について、図２、図３を参照しながら説明する。
モデル作成手段では、ステップ１１（ＳＴ１１）で、予め記憶されたデータベースの人画像（人画像を含む画像）から、画像上の輝度勾配を計算する。この輝度勾配とは、対象となる画素（以下、ピクセルともいう）近傍での輝度変化の度合を示すものであり、画像フレーム内で物体画像の境界領域（輪郭）で大きな値となる。なお、人画像は、データベースの全ての画像を使用できるが、一部のみを使用してもよい。
この輝度勾配は、画素（ｘ,ｙ）の輝度値をＩ（ｘ,ｙ）とし、ｘ方向及びｙ方向の輝度勾配をそれぞれｆｘ、ｆｙとすると、式（１）で計算される。
【００１８】
【数１】
2011248525.tif 000003
【００１９】
次に、ステップ１２（ＳＴ１２）で、画像上の全てのピクセル（画素）について、上記した輝度勾配の平均値を計算し、図３（Ａ）に示す画像、即ち平均輝度勾配画像を作成する。
そして、ステップ１３（ＳＴ１３）で、作成した平均輝度勾配画像から、図３（Ｂ）に示す輪郭（エッジ）部分を取り出し、人画像の輪郭画像（エッジ画像）を作成する。
更に、ステップ１４（ＳＴ１４）で、作成した平均輝度勾配画像から、図３（Ｃ）に示す人画像の影画像を作成し、この影画像から、図３（Ｄ）に示す人画像の骨格画像を作成する。ここで、人画像の影画像から骨格画像を作成するには、まず影画像から距離画像変換を行う。この距離画像変換とは、影画像の白画素部分に対して、白画像と黒画像の境からの距離を算出する手法である。そして、この距離画像変換した画像の極大点のみを探索することで、骨格画像を作成できる。
【００２０】
最後に、ステップ１５（ＳＴ１５）で、上記した図３（Ｂ）に示す人画像の輪郭画像と、図３（Ｄ）に示す人画像の骨格画像とを組み合わせて（論理和となる画像）、図３（Ｅ）に示す人画像の画像モデルを作成する。
これにより、画像フレーム１０から人画像１１を検出するために使用する人画像の画像モデルを予め作成できる。なお、モデル作成手段による人画像の画像モデル作成は、これに限定されるものではなく、例えば、連続撮像した画像から、背景の差分をとって作成することもできる。
【００２１】
続いて、特徴量算出手段について説明する。
特徴量算出手段では、図１に示すように、上記したモデル作成手段で作成した人画像の画像モデルを中心に設定した矩形領域１２を、画像フレーム１０の左（一方）から右（他方）へ向けて、しかも画像フレーム１０の上から下へ順次、画像フレーム１０上でスキャンする。ここで、人画像の画像モデルとは、図３（Ｅ）の白部分で構成されるマスクである。また、矩形領域１２は、人画像の画像モデルを含んだ領域であり、ここでは、図３（Ｅ）に示す領域をそのまま利用している。
なお、スキャンの方法としては、従来公知のラスタースキャンを使用できるが、他の方法を使用してもよい。また、スキャンの方向も、上記した方向に限定されるものではない。
【００２２】
そして、スキャン中の人画像の画像モデルと対応する画像フレーム１０中の領域、即ち人画像の画像モデルを構成する画素（図３（Ｅ）の白部分）の座標位置にある画像フレーム１０の各画素に対し、その輝度勾配を特徴量として順次算出する。具体的には、図４に示すように、人画像の画像モデルをマスクとし、そのマスクの座標位置にある画像フレーム１０中のピクセルを中心として、画像フレーム１０に５×５ピクセルを１セルとした矩形の領域をとり、この領域のＨＯＧ特徴量をそれぞれ計算する（輝度の勾配方向ヒストグラムを作成する）。
【００２３】
このＨＯＧ特徴量の計算は、人画像の画像モデルをマスクとした画像フレーム１０中の領域に対し、その左（一方）から右（他方）へ向けて、しかも画像フレーム１０の上から下へ順次（矢印の方向）行っているが、これに限定されるものではない。なお、ＨＯＧ特徴量は、例えば、非特許文献１等と同様の方法を使用して求めることができる。
次に、計算されたＨＯＧ特徴量を、式（２）で正規化する。
【００２４】
【数２】
2011248525.tif 000004
【００２５】
ここで、ａはＨＯＧ特徴量の要素、ｆは各セルで算出されたＨＯＧ特徴を並べた特徴量ベクトル、ｖは正規化後の特徴量、εは分母が「０」になることを避けるための微小な正の実数値である。
上記したＨＯＧは、近接画素の勾配を局所領域によってヒストグラム化するため、照明や影の影響を受けにくく、局所的な幾何学変化に頑強であるという特徴がある。
以上の方法により、人画像の画像モデルの座標位置に位置する画像フレーム１０中の画素のみ、人画像検出のための対象とすることができるため、最小限のサイズ領域で特徴量の算出ができ、また、背景等の不必要な特徴量を除去できる。
【００２６】
なお、特徴量算出手段は、上記した方法と同様の方法により、人画像のＨＯＧ特徴量を予め求めて、学習結果のデータベースを構築（人検出器を作成）することができる。
具体的には、上記したｖを要素とする特徴量ベクトルＶを用い、人画像をｐｏｓｉｔｉｖｅ（ポジティブ）データ、人画像以外の画像をｎｅｇａｔｉｖｅ（ネガティブ）データとして、従来公知のＳＶＭ（サポートベクターマシン：Ｓｕｐｐｏｒｔ  ｖｅｃｔｏｒ  ｍａｃｈｉｎｅ）学習させる。このＳＶＭは、線形入力素子を利用してパターン識別器を構成する手法であり、学習サンプルから、各データ点との距離が最大となる分離平面（超平面）を求めるマージン最大化という基準で、線形入力素子のパラメータを学習するというものである。
【００２７】
なお、人画像と人画像以外の画像との区別ができれば、他の学習方法、例えば、ＡｄａＢｏｏｓｔ（アダブースト）、ＬＰＢｏｏｓｔ、ＢｒｏｗｎＢｏｏｓｔ、又はＬｏｇｉｔＢｏｏｓｔ等のＢｏｏｓｔｉｎｇ（ブースティング）や、ニューラルネットワークを使用することもできる。
【００２８】
そして、上記した学習結果には、更に人画像の向きごとの学習データを含めて、学習結果のデータベースを構築（体方向判別器を作成）することが好ましい。
ここでは、図５に示すように、人が、例えば、正面、右、又は左を向いている画像を学習画像として用い、上記した方法と同様の方法により、ｖを要素とする特徴量ベクトルＶを用いて、従来公知のＳＶＭ学習させる。具体的には、１対他法と１対１法により、人の正面画像、右向き画像、及び左向き画像を用いて、第１階層と第２階層の２クラスで３個（複数個）の識別器（方向判別器）を構築する。
【００２９】
ここで、１対他法とは、正面対それ以外、右向き対それ以外、及び左向き対それ以外であり、１対１法とは、正面対右向きと正面対左向きである。なお、識別器の個数や、１対他法と１対１法の各条件は、上記したものに限定されるものではなく、検出対象に応じて、種々変更できる。
これにより、１対他法で構築された識別器の投票により、人画像の向きを識別できる。なお、各向きの投票数が等しい場合は、１対１法により作成された識別器を用いて、最終的な判断がなされる。
【００３０】
最後に、識別手段について説明する。
識別手段では、上記した特徴量算出手段で、人画像の画像モデルをマスクとした画像フレーム１０中の領域に対し、画像フレーム１０のＨＯＧ特徴量を特徴量として算出した後、この算出結果と、予め求めた人画像の特徴量の学習結果とを用いて、上記した人検出器により、画像フレーム１０中に人画像１１が存在するか否かの判断を行う。即ち、算出結果が、ＳＶＭ学習した人画像の領域と人画像以外の画像の領域のいずれの領域に含まれるかの判断を行う。
【００３１】
また、識別手段では、画像フレーム１０中に人画像１１が存在すると判断されたことを条件として、識別手段で、更に、人画像１１の向きを識別することが好ましい。
この場合、まず、図１に示すように、人画像１１が検出された複数（ここでは、３つ）の領域１３を、１つの領域１４に統合する。具体的には、複数の領域１３のうち、特徴量が一致する重複する部分を重ね合わせると共に、統合方法を併用して、人画像１１を中心とした１つの領域１４を形成する。この統合方法としては、ＭｅａｎＳｈｉｆｔ法という既存手法を用いているが、単純に重なり合う部分のＲＯＩ情報（矩形の領域の左上点の位置（ｘ,ｙ）、及び矩形の領域の縦と横のサイズ）の平均により決定することもできる。
そして、画像フレーム１０のＨＯＧ特徴量を特徴量として算出した算出結果と、予め求めた人画像の特徴量の学習結果とを用いて、上記した体方向判別器により、画像フレーム１０中の人画像１１の向きを識別する。
【００３２】
続いて、本発明の一実施の形態に係る物体の検出方法について、図６を参照しながら説明する。
まず、特徴量算出手段で予め求めた人画像や人画像以外の画像の特徴量の学習結果を、記憶手段に入力しておく。ここで、人画像には、例えば、大人や子供、また、正面向き、右向き、左向き等の画像がある。また、人画像以外の画像には、例えば、乗り物や建物、樹木、柱、看板等がある。
これらの特徴量を用いて、特徴量算出手段で、前記した人検出器と体方向判別器を構築しておく（以上、準備工程）。
【００３３】
次に、ステップ１（ＳＴ１）で、ビデオカメラにより映像（未知画像）を撮像し、この画像フレーム１０を記憶手段に入力する。
そして、ステップ２（ＳＴ２）で、前記したモデル作成手段により、人画像１１の画像モデルを予め作成する図２に示すＳＴ１１〜ＳＴ１５を行い、この人画像１１を含む矩形領域１２を設定する。ここで、矩形領域１２は、画像フレーム１０よりも小さな領域である。また、人画像１１の画像モデルは、ビデオカメラにより映像を撮像する前に、事前に設定してもよい。（以上、モデル作成工程）。
【００３４】
ステップ３（ＳＴ３）では、図１に示すように、設定した矩形領域１２を画像フレーム１０上でスキャンし、作成した人画像１１の画像モデルをマスクとした画像フレーム１０中の領域に対し、ＨＯＧ特徴量を特徴量として算出する。そして、ステップ４（ＳＴ４）で、前記した式（２）を用いて、求めた特徴量を正規化する（以上、特徴量算出工程）。
【００３５】
ステップ５（ＳＴ５）では、ＳＴ４で算出した算出結果と、予め求めた人画像１１の特徴量の学習結果とを用いて、前記した人検出器により、画像フレーム１０中に人画像１１が存在するか否かの判断を行う。また、画像フレーム１０中に人画像１１が存在すると判断された場合は、これを条件として、更に、前記した体方向判別器により、人画像の向きを識別できる（以上、識別工程）。
【実施例】
【００３６】
次に、本発明の作用効果を確認するために行った実施例について説明する。
まず、人画像の検出実験について説明する。
ここでは、学習画像である人画像を１６０２枚、人以外の画像を３２３５枚、それぞれ使用した。なお、人画像（人学習画像）の一例を図７（Ａ）に、人以外の画像（人以外学習画像）の一例を図７（Ｂ）に、それぞれ示す。
また、実験を行う評価用画像である人画像を１０００枚、人以外の画像を１０００枚、それぞれ使用した。なお、人画像（人評価画像）の一例を図８（Ａ）に、人以外の画像（人以外評価画像）の一例を図８（Ｂ）に、それぞれ示す。
【００３７】
上記した各画像を用いて、人画像の検出精度の比較を行った。ここで、実施例１は、図８（Ｃ）に示す人画像の画像モデルを使用し、従来例１は、画像モデルを使用しない非特許文献１に記載の手法を用いた。
なお、識別実験結果の比較は、ＤＥＴ（Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  Ｅｒｒｏｒ  Ｔｒａｄｅｏｆｆ）によって、評価を行った。ＤＥＴは、横軸に誤検出率（人以外を人と認識する確率）、横軸に未検出率（人を人以外と認識する確率）を、両対数グラフによって表したものである。識別器のしきい値を変化させることによって、誤検出率に対する未検出率の比較を行うことができる。
【００３８】
本実験で得られたＤＥＴ曲線を、図９に示す。
図９に示すように、未検出率０．５％のとき、誤検出率は、従来例１（◆）で１９．１％、実施例１（■）では７．５％となり、誤検出率が１１．６％軽減した。また、１枚あたりの処理時間は、実施例１で２９．１ミリ秒、従来例１で５４．４ミリ秒であり、処理速度を半分程度にできた。
【００３９】
次に、体方向検出実験について説明する。
ここでは、学習画像である人画像を、各方向（正面向き、右向き、左向き）ごとに２１７枚使用した。この人画像の一例を図１０（Ａ）に示す。
また、実験を行う評価用画像である人画像を、設定した環境１（人の重なりがない環境）と実環境２で、各方向（正面向き、右向き、左向き）ごとに２００枚使用した。この設定した環境１での人画像の一例（データセット１）を図１０（Ｂ）に、実環境２での人画像の一例（データセット２）を図１０（Ｃ）に、それぞれ示す。
【００４０】
上記した各画像を用いて、体方向の検出精度の比較を行った。ここで、実施例２は、図１１（Ａ）〜（Ｅ）に示す人画像の画像モデルを使用し、従来例２は、画像モデルを使用しない非特許文献１に記載の手法を用いた。なお、図１１（Ａ）〜（Ｃ）は、それぞれ左向きＳＶＭ（Ｌ）、正面向きＳＶＭ（Ｆ）、及び右向きＳＶＭ（Ｒ）の人画像であり、図１１（Ａ）、（Ｂ）を用いて図１１（Ｄ）に示す左正面向きの人画像ＳＶＭ（ＦＬ）と、図１１（Ｂ）、（Ｃ）を用いて図１１（Ｅ）に示す右正面向きの人画像ＳＶＭ（ＦＲ）を、それぞれ作成した。
本実験で得られた結果を、表１に示す。
【００４１】
【表１】
2011248525.tif 000005
【００４２】
表１から明らかなように、実施例２は、環境条件に関係なく、従来例２よりも高い正答率が得られることが分かった。なお、処理時間は、実施例２が２６．７ミリ秒、従来例２が６０．６ミリ秒であり、処理速度を半分以下にできた。
なお、以上の実施例においては、人画像の検出を行うコンピュータに、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｗｉｎｄｏｗｓ  ＸＰ  Ｐｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌ  Ｉｎｔｅｌ（Ｒ）  Ｃｅｌｅｒｏｎ（Ｒ）  ２．８０ＧＨｚ  を用いた。
【００４３】
以上の結果から、本発明の物体の検出装置及びその検出方法を用いることで、人検出と体方向検出は、ともに従来手法より良好な結果が得られることが分かった。これは、人画像の画像モデル上の特徴量のみを用いることにより、背景の影響が軽減されたためと考えられる。
【００４４】
以上、本発明を、実施の形態を参照して説明してきたが、本発明は何ら上記した実施の形態に記載の構成に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載されている事項の範囲内で考えられるその他の実施の形態や変形例も含むものである。例えば、前記したそれぞれの実施の形態や変形例の一部又は全部を組合せて本発明の物体の検出装置及びその検出方法を構成する場合も本発明の権利範囲に含まれる。
前記実施の形態においては、物体画像の一例である人画像を検出対象とした場合について説明したが、例えば、動物画像でもよい。また、物体の検出装置の設置位置に応じて、例えば、車や電車、船舶、又は飛行機等の乗り物画像を、検出対象とすることで、より安全を重視した運転（運行）環境を造り出すこともできる。
【００４５】
また、前記実施の形態においては、人画像の画像モデルに対応する全画素について、特徴量を求める場合について説明したが、ＡｄａＢｏｏｓｔの考え方に基づいて、その中で認識に有効なブロック（１又は複数の画素）のみを選んで用いてもよい。
そして、前記実施の形態においては、画像フレームを１台のビデオカメラで得た場合について説明したが、例えば、設置場所の異なる複数台（例えば、２台又は３台）のビデオカメラで得ることもできる。この場合、得られた各画像フレームについて、それぞれ前記実施の形態で示した処理を行う。
【符号の説明】
【００４６】
１０：画像フレーム、１１：人画像（物体画像）、１２：矩形領域、１３、１４：領域
【図１】
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【図２】
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【図５】
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【図６】
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【図９】
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【図１１】
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【図３】
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【図４】
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【図７】
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【図８】
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【図１０】
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