(57)【要約】【課題】画像に基づく対象物検知装置において、隠蔽に対応するために対象物の部位を検出する場合、設定する部位の大きさに応じた識別性能と隠蔽耐性とトレードオフの関係から一部隠蔽状態での高精度の検知が難しい。【解決手段】検知記憶部１２は、部位情報１２０として、予め学習により設定された、部位の情報を記憶する。部位検出部１４１は、入力画像の各位置において部位情報と対応する部位の有無を識別し、部位があると識別された位置を出力する。対象物判定部１４２は当該出力された位置が閾値以上集中しているときに対象物を検知する。部位は、識別率が目標値を超える最小の大きさに設定される。【選択図】図１
2011210181.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物の検知に用いられる当該対象物の部位の情報を生成する学習装置であって、
前記対象物の標本画像及び非対象物の標本画像を予め記憶している標本画像記憶部と、
前記標本画像内に所定の部位基準点を設定すると共に、当該部位基準点を内包し大きさが互いに異なる部位を順次生成する部位候補生成部と、
前記部位ごとに、前記標本画像のうち少なくとも前記対象物の標本画像における当該部位の画像特徴を用いて当該部位の有無を識別するための識別基準を学習する学習部と、
前記各部位の前記識別基準により前記各標本画像における当該部位の有無を識別して識別率を求め、前記識別率が所定の目標値を超える部位を有効と判定する識別率判定部と、
前記識別率判定部により有効と判定された前記部位のうち前記大きさが最小の部位と、当該部位の前記識別基準とを含めた部位情報を生成する部位情報生成部と、
を備えたことを特徴とする学習装置。
【請求項２】
請求項１に記載の学習装置において、
前記部位候補生成部は、前記部位基準点を囲む前記大きさの標本枠を設定して当該標本枠内の一部領域又は全部領域を前記部位として生成すること、を特徴とする学習装置。
【請求項３】
請求項２に記載の学習装置において、
前記部位候補生成部は、前記画像特徴の分析単位である局所領域を前記標本画像内に複数設定して前記標本枠が囲む前記局所領域の個数を増減させることにより前記大きさを制御し、当該標本枠が囲む前記局所領域の集まりを前記部位として生成すること、を特徴とする学習装置。
【請求項４】
請求項３に記載の学習装置において、
前記部位候補生成部は、前記標本画像を予め定められた等間隔で細分して前記局所領域を設定すること、を特徴とする学習装置。
【請求項５】
請求項３に記載の学習装置において、
前記部位候補生成部は、前記対象物の標本画像から前記対象物の特徴点を複数抽出し、当該各特徴点が抽出された位置に前記局所領域を設定すること、を特徴とする学習装置。
【請求項６】
請求項３に記載の学習装置において、
前記部位候補生成部は、前記標本画像内にランダム点を生成し、当該各ランダム点が生成された位置に前記局所領域を設定すること、を特徴とする学習装置。
【請求項７】
請求項３から請求項６のいずれか１つに記載の学習装置において、
前記部位候補生成部は、前記局所領域が設定された位置それぞれに前記部位基準点を設定すること、を特徴とする学習装置。
【請求項８】
請求項１から請求項７のいずれか１つに記載の学習装置により生成された情報を用いて、入力画像に撮像されている前記対象物を検知する対象物検知装置であって、
前記部位情報生成部により生成された前記部位情報を記憶する部位情報記憶部と、
前記入力画像の各位置において前記部位情報記憶部に記憶されている前記部位情報と対応する前記部位の有無を識別し、前記部位があると識別された前記入力画像中の位置を出力する部位検出部と、
前記部位検出部により出力された位置が予め設定された対象物検知基準を超えて集中しているときに前記対象物を検知する対象物判定部と、
を備えたことを特徴とする対象物検知装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力画像中に撮像されている対象物を検知する対象物検知装置、及びその学習に用いる学習装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、監視カメラの画像やデジタルスチルカメラの画像から人や顔などの存在を検知する研究が盛んに行われている。検知処理には、パターンマッチング装置や識別器による探索的手法が用いられる。すなわち、画像内の各所に窓を設定して各窓画像をパターンマッチング装置や識別器に入力し、これらが出力する検出結果を集計して集計値が高い位置に対象物を検知する。
【０００３】
画像の対象物はその全体が撮像されているとは限らず、対象物の一部が他の物体に隠蔽されている場合もある。一部隠蔽状態にある対象物を検知するために、従来、対象物を複数の部位に分けて各部位を検出し、それら部位の検出結果を統合判定することが行われている。
【０００４】
例えば、特許文献１に記載の従来技術では、比較的小さな所定サイズのブロックを対象物の部位として設定する。また対象物である人について頭・胴・脚というように比較的大きな部位を設定する従来技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平９−２１６１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来技術における部位の設定は、部位の大きさにより生じる検出の信頼性と隠蔽耐性とのトレードオフを考慮せずに行われていた。
【０００７】
すなわち部位を大きくした場合、当該部位が検出できた場合には検出結果の信頼性が高いが、当該部位が隠蔽を受け易くなるため隠蔽耐性が低くなり、検出漏れが生じる可能性が高くなるという問題がある。
【０００８】
逆に、部位を小さくした場合には、隠蔽を受けにくくなり当該部位の検出漏れは減るが、マッチング等に用いる情報が少なくなる分、当該部位以外の像との間で偶発的に検出が成立する誤検出の可能性が高くなり、検出結果の信頼性が低くなるという問題がある。
【０００９】
また信頼性と大きさとの関係は検知対象物の部位によって異なる。そのため従来の部位設定では、各部位の検出結果が一律な信頼性を有さず、隠蔽状況によって統合判定の信頼性が変わるという問題があった。
【００１０】
以上のように、従来技術においては、検出の信頼性と隠蔽耐性とのトレードオフを考慮せずに部位の大きさが設定されていたために、一部隠蔽状態にある対象物を高精度に検知することが難しかった。
【００１１】
本発明は上記問題点を解決するためになされたものであり、一部隠蔽状態にある対象物を高精度に検知できる対象物検知装置、及び当該対象物検知装置の構築に用いる学習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】
本発明に係る学習装置は、対象物の検知に用いられる当該対象物の部位の情報を生成するものであって、前記対象物の標本画像及び非対象物の標本画像を予め記憶している標本画像記憶部と、前記標本画像内に所定の部位基準点を設定すると共に、当該部位基準点を内包し大きさが互いに異なる部位を順次生成する部位候補生成部と、前記部位ごとに、前記標本画像のうち少なくとも前記対象物の標本画像における当該部位の画像特徴を用いて当該部位の有無を識別するための識別基準を学習する学習部と、前記各部位の前記識別基準により前記各標本画像における当該部位の有無を識別して識別率を求め、前記識別率が所定の目標値を超える部位を有効と判定する識別率判定部と、前記識別率判定部により有効と判定された前記部位のうち前記大きさが最小の部位と、当該部位の前記識別基準とを含めた部位情報を生成する部位情報生成部と、を備える。
【００１３】
他の本発明に係る学習装置においては、前記部位候補生成部が、前記部位基準点を囲む前記大きさの標本枠を設定して当該標本枠内の一部領域又は全部領域を前記部位として生成する。
【００１４】
別の本発明に係る学習装置においては、前記部位候補生成部が、前記画像特徴の分析単位である局所領域を前記標本画像内に複数設定して前記標本枠が囲む前記局所領域の個数を増減させることにより前記大きさを制御し、当該標本枠が囲む前記局所領域の集まりを前記部位として生成する。
【００１５】
本発明に係る学習装置の好適な態様においては、前記部位候補生成部が、前記標本画像を予め定められた等間隔で細分して前記局所領域を設定する。
【００１６】
本発明に係る学習装置の他の好適な態様においては、前記部位候補生成部が、前記対象物の標本画像から前記対象物の特徴点を複数抽出し、当該各特徴点が抽出された位置に前記局所領域を設定する。
【００１７】
本発明に係る学習装置のさらに他の好適な態様においては、前記部位候補生成部が、前記標本画像内にランダム点を生成し、当該各ランダム点が生成された位置に前記局所領域を設定する。
【００１８】
本発明に係る学習装置の別の好適な態様においては、前記部位候補生成部が、前記局所領域が設定された位置それぞれに前記部位基準点を設定する。
【００１９】
本発明に係る対象物検知装置は、上記学習装置により生成された情報を用いて、入力画像に撮像されている前記対象物を検知するものであって、前記部位情報生成部により生成された前記部位情報を記憶する部位情報記憶部と、前記入力画像の各位置において前記部位情報記憶部に記憶されている前記部位情報と対応する前記部位の有無を識別し、前記部位があると識別された前記入力画像中の位置を出力する部位検出部と、前記部位検出部により出力された位置が予め設定された対象物検知基準を超えて集中しているときに前記対象物を検知する対象物判定部と、を備える。
【発明の効果】
【００２０】
本発明に係る学習装置によれば、一部隠蔽状態にある対象物を高精度に検知できる当該対象物検知装置の構築が可能となり、また本発明に係る対象物検知装置によれば、一部隠蔽状態にある対象物を高精度に検知できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の実施形態に係る対象物検知装置の概略の構成を示すブロック図である。
【図２】特徴点サンプリングにより作成された局所領域、部位及び対象物の関係の一例を示す模式図である。
【図３】グリッドサンプリングにより作成された局所領域、部位及び対象物の関係の一例を示す模式図である。
【図４】部位情報の具体例を模式的に示す説明図である。
【図５】部位検出部による部位検出処理の例を説明する模式図である。
【図６】本発明の実施形態に係る対象物検知装置の概略の動作を示すフロー図である。
【図７】本発明の実施形態に係る対象物検知装置における部位検出処理の概略のフロー図である。
【図８】本発明の実施形態に係る学習装置の概略の構成を示すブロック図である。
【図９】特徴点サンプリング法における特徴点又はランダムサンプリング法におけるランダム点とクラスタと標本点との関係を示す模式図である。
【図１０】特徴点サンプリング法、ランダムサンプリング法、及びグリッドサンプリング法それぞれにおける標本領域の大きさの段階を示す模式図である。
【図１１】本発明の実施形態に係る学習装置の概略の動作を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明の実施の形態（以下実施形態という）である対象物検知装置１、及び学習装置２について、図面に基づいて説明する。対象物検知装置１は、入力画像から対象物の部位を検出することで、当該入力画像中に撮像されている対象物を検知する。本実施形態では人を対象物とし、監視空間から得られた監視画像を入力画像とする。対象物検知装置１は監視画像から、人の部位を検出することで侵入者を検知し、侵入者を検知すると異常信号を出力する。学習装置２は、対象物検知装置１に用いる部位情報を学習により生成するものであり、具体的には対象物検知装置１に用いる部位に対応した領域設定及び識別器を生成する。
【００２３】
［対象物検知装置］
図１は、実施形態に係る対象物検知装置１の概略の構成を示すブロック図である。対象物検知装置１は、撮像部１０、画像取得部１１、検知記憶部１２、部位情報設定部１３、検知制御部１４及び検知出力部１５を含んで構成される。画像取得部１１は撮像部１０と接続され、画像取得部１１、検知記憶部１２、部位情報設定部１３及び検知出力部１５は検知制御部１４と接続される。
【００２４】
撮像部１０は監視カメラであり、監視空間内に設置される。例えば、監視カメラは監視空間の天井部に監視空間を俯瞰して設置される。当該監視カメラは、監視空間を所定の時間間隔（例えば１秒）で撮影し、各画素が多階調の画素値で表現される監視画像を順次、出力する。
【００２５】
画像取得部１１は、撮像部１０により撮影された監視画像を取得して検知制御部１４に取り込むインターフェース回路である。以下、画像取得部１１から検知制御部１４に入力される画像を入力画像と称する。
【００２６】
検知記憶部１２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ハードディスク等の記憶装置であり、検知制御部１４で使用されるプログラムやデータを記憶する。検知記憶部１２はこれらプログラム、データを検知制御部１４との間で入出力する。検知記憶部１２に記憶されるデータには、部位情報１２０、部位検出情報１２１が含まれる。
【００２７】
部位は対象物の一部であり、対象物に対して予め複数の部位が設定されている。部位情報１２０は対象物の複数の部位それぞれについての情報であり、当該部位を特定する部位番号、当該部位の大きさ及び形状を定める領域設定、当該部位の画像特徴の有無を識別するための識別基準及び、複数の部位に共通設定された基準点（対象物基準点）に対する当該部位の部位基準点からの相対位置（部位相対位置）である。部位相対位置により対象物基準点を介した部位間の位置関係が規定される。
【００２８】
この部位情報１２０は、対象物像の標本（対象物標本画像）及び非対象物像の標本（非対象物標本画像）を用いて、後述する学習装置２によって予め作成される。特に、各部位の識別基準は、入力画像内の対比領域における対象物の当該部位の部分像の有無を識別する部位識別基準であり、対象物標本画像における当該部位の画像情報と非対象物標本画像における当該対比領域の画像情報とを識別する識別率が、予め設定された目標値εを超えていると判定されたものである。
【００２９】
ここで、識別基準が識別対象とする部位の大きさと、当該識別基準の識別率との間には、基本的に当該部位が大きいほど識別率が高くなるという関係がある。よって、識別率の目標値を設定するとその目標値に対応する大きさの部位を定めることができる。一方で、部位はその大きさが小さいほど隠蔽されにくくなる。部位情報１２０の各部位には、その識別基準とその領域設定により定められる大きさとの間に、識別率が目標値を超える最小の大きさという関係が与えられている。本実施形態では、各部位は、或る手順で順次拡大したときに、識別率の目標値を超える最小の大きさとなるように設定される。これにより、各部位に係る検出結果の信頼性と検出の隠蔽耐性とが両立し、高精度な対象物検知が可能となる。
【００３０】
識別に用いる画像特徴の分析単位は各部位より小さな局所領域であり、各部位は複数の局所領域の集まりである。識別に用いる画像特徴は公知のシェイプコンテキスト（Shape Context）やヒストグラム・オブ・オリエンティッド・グラディエント（ＨＯＧ：Histograms of Oriented Gradients）等の特徴量である。部位を構成する局所領域間の位置関係は部位情報１２０の領域設定において定められており、互いに近接する位置関係が設定されている。このような位置関係にある局所領域を集めることでコンパクトな部位が構成される。
【００３１】
シェイプコンテキストは局所領域におけるエッジの分布特性を表す特徴量であり、データはベクトル形式である。当該ベクトルの各要素のインデックスは局所領域内を複数に分割した小領域と量子化されたエッジ方向との組み合わせに対応し、各要素の値はインデックスが表す小領域においてインデックスが表すエッジ方向を有するエッジの強度の和に対応する。ＨＯＧは局所領域における輝度微分値の分布特性を表す特徴量である。シェイプコンテキストもＨＯＧも、局所領域における輝度勾配の分布特性を表しており、照明変動に頑強であることから対象物の検知に適している。
【００３２】
図２は後述する特徴点サンプリングにより作成された局所領域、部位及び対象物の関係の一例を示す模式図である。この例では画像特徴としてシェイプコンテキストを用いており、局所領域は円形としている。また図３は後述するグリッドサンプリングにより作成された局所領域、部位及び対象物の関係の一例を示す模式図である。この例では画像特徴としてＨＯＧを用いており、局所領域は矩形である。
【００３３】
図２（ａ）、図３（ａ）はそれぞれ、対象物である人が一点鎖線で表された対象物標本画像の一部をベースにして、その上に局所領域、部位等を例示している。図２（ａ）では、実線の各円が局所領域であり、当該局所領域の集まりが部位、点線が当該部位の概略形状である。特徴点サンプリングを用いる場合、部位の輪郭は一般には、局所領域の円の凹凸が現れた雲形ともいうべき形状となり、また概略の形状も必ずしも円や楕円のような整った形とはならない。図３（ａ）では、太線の矩形は部位、黒丸は格子点（グリッド）、部位を細線で区切った各ブロックは当該部位としてまとめられた局所領域である。１つの格子点を中心に１つの局所領域が形成され、複数の局所領域がまとまって部位を形成する。
【００３４】
図２（ｂ），（ｃ）及び図３（ｂ），（ｃ）は対象物標本画像上に部位等を示した図であり、一点鎖線が対象物を模式的に表している。ここで、各対象物標本画像は、人の形状に合わせて幅（水平）方向６４ピクセル×高さ（垂直）方向１２８ピクセルの縦長の矩形に規格化され、その重心座標（３２，６４）が対象物基準点Ｂと定められている。
【００３５】
図２（ｂ）における多数の実線の楕円のそれぞれ、及び図３（ｂ）における複数の太線の矩形のそれぞれは、当該対象物に対して作成された部位に対応する。図２（ｂ）、図３（ｂ）にて、対象物に複数設定される部位間で大きさを比較すると、形状が比較的複雑で特徴的である頭部の周辺には小さめの部位が、形状が比較的単純で特徴の少ない脚部の周辺には大きめの部位が設定されている。
【００３６】
ここで、設定されている部位の数はＭ（＞１）個とし、各部位には１〜Ｍの部位番号を通しで付与する。Ｍ個の部位の位置はそれぞれ異なり、部位＃１〜＃Ｍのそれぞれについてその部位内の１点（部位基準点）から対象物基準点ＢへのベクトルＲ１〜ＲＭが当該部位の部位相対位置として、部位情報１２０に格納されている。本例では部位＃ｍを構成するＮｍ個の局所領域の１つを基準局所領域と定め、基準局所領域の中心を部位基準点としている。なお、各局所領域には部位ごとに１〜Ｎｍのインデックスを付与し、基準局所領域のインデックスを１としている。
【００３７】
Ｍ個の部位それぞれには領域設定の情報が対応付けられ、当該情報は部位情報１２０に格納される。部位＃ｍの領域設定の情報は、当該部位を構成する局所領域の個数Ｎｍと、基準局所領域を基準とするＮｍ個の局所領域それぞれの相対位置（局所領域相対位置）Ｌｍ，１〜Ｌｍ，Ｎｍとを含んでなる。
【００３８】
図２（ｃ）における実線の楕円は図２（ａ）で示した部位（部位＃ｍ）を表し、当該楕円の中の小さな２つの円は部位＃ｍを構成する局所領域のうち基準局所領域とｎ番目の局所領域とを示している。以下、部位＃ｍのｎ番目（１≦ｎ≦Ｎｍ）の局所領域を＃m,nと表す。
【００３９】
図３（ｃ）における太線の矩形は図３（ａ）で示した部位＃ｍを表し、当該矩形内の小さな細線の２つの矩形は部位＃ｍを構成する局所領域のうち基準局所領域とｎ番目の局所領域とを示している。
【００４０】
図２（ｃ）及び図３（ｃ）のいずれにおいても、部位＃ｍの部位相対位置Ｒｍは基準局所領域の中心から対象物基準点Ｂへのベクトルで定義され、また、局所領域＃m,nの局所領域相対位置Ｌｍ，ｎは基準局所領域の中心から局所領域＃m,nの中心へのベクトルとなる。
【００４１】
部位情報１２０に格納される識別基準は、本実施形態では、部位＃１〜＃Ｍに対する識別器Ｈ１（ｘ）〜ＨＭ（ｘ）である。ｘは識別器に入力される入力画像の特徴量である。部位＃ｍの識別器Ｈｍ（ｘ）はいわゆる強識別器であり、下記（１）式に示すように、当該部位＃ｍを構成するＮｍ個の局所領域それぞれの特徴量に関して学習された弱識別器ｈ１（ｘ１）〜ｈＮｍ（ｘＮｍ）の線形和として学習される。各部位の識別器は、対象物標本画像における当該部位の特徴量及び非対象物標本画像における対比領域の特徴量を用いて学習される。学習はアダブーストなどのブースティング法又はサポートベクターマシーンなどの機械学習法により行われる。
【数１】
2011210181.tif 000003
【００４２】
Ｍ個の識別器はいずれも後述する学習装置２の識別率判定部２２２によって、その識別率が、予め設定された目標値εを超えていると判定されている。
【００４３】
別の実施形態においては、識別基準には各部位のテンプレートが設定される。
【００４４】
ここまでの説明で部位情報１２０に格納される種々の情報に触れてきた。図４は、その部位情報１２０の具体例を模式的に示す説明図である。
【００４５】
部位検出情報１２１は、後述の部位検出部１４１が入力画像に対して各部位の検出処理を行った結果（識別結果）の情報を格納する。本実施形態では複数の倍率（検知倍率）にて検出処理が行われるので、部位検出情報１２１の内容に検知倍率が含まれる。すなわち、部位検出情報１２１として、入力画像における各部位の検出位置、当該部位の部位番号、当該部位の検出度、及び当該部位の検知倍率を組にしたデータが記憶される。
【００４６】
部位情報設定部１３は、部位情報１２０を外部から入力するＵＳＢ端子、ＣＤドライブ、ネットワークアダプタ等のインターフェース回路及びそれぞれのドライバ・プログラム、及び入力された部位情報１２０を検知記憶部１２に格納させるプログラムからなる。この部位情報設定部１３を介して、学習装置２にて生成された部位情報２１２が入力され、部位情報１２０として検知記憶部１２に格納される。
【００４７】
検知制御部１４はＤＳＰ(Digital Signal Processor)、ＭＣＵ(Micro Control Unit)等の演算装置を用いて構成される。検知制御部１４は、画像取得部１１からの入力画像を処理して人の存在有無を判定し、人を検知すると異常信号を検知出力部１５へ出力する処理を行う。具体的には、検知制御部１４は検知記憶部１２からプログラムを読み出して実行し、後述する検知倍率変更部１４０、部位検出部１４１、対象物判定部１４２、異常判定部１４３として機能する。
【００４８】
検知倍率変更部１４０は、入力画像に撮像されている対象物のサイズが様々であることに対応して、各部位の検出に際して、検知倍率を調整して対象物のサイズの多様性への適合処理を行う。ここで、検知倍率αは、対象物標本画像に撮像されていた対象物のサイズ（すなわち部位情報１２０が表す対象物のサイズ）を基準にしたときの、入力画像に撮像されている対象物のサイズの倍率である。具体的には、検知倍率変更部１４０は、予め設定された複数段階の検知倍率に応じて入力画像を拡大又は縮小する。その拡大・縮小により、入力画像は元のサイズの１／αとなる。検知倍率αは、例えば（１．０５）３倍、（１．０５）２倍、１．０５倍、１．０倍、１／１．０５倍、１／（１．０５）２倍、１／（１．０５）３倍の７段階に設定する。拡大・縮小処理は公知のバイリニア補間法などにより行うことができる。
【００４９】
部位検出部１４１は部位ごとに当該部位の領域設定に応じた検出枠を入力画像の各位置に設定し、検出枠内の画像特徴を識別基準と比較して当該部位を検出し、当該部位の部位番号と検出位置とを含む部位検出情報１２１を生成する部位判定部である。部位検出情報１２１には、必要に応じて当該部位の検出度と検知倍率が含められる。生成された部位検出情報１２１は対象物判定部１４２に入力される。
【００５０】
具体的には、部位検出部１４１は、部位と合同図形である検出枠を入力画像内の各位置に順次設定する走査処理を行う。上述のように部位は複数の局所領域の集まりである。部位検出部１４１は各位置に、当該部位を構成する複数の局所領域に対応する検出枠を設定して各枠内の特徴量を抽出し、抽出された特徴量を当該部位の識別器Ｈｍ（ｘ）に入力して検出枠内の画像が対象物の部位であることの尤もらしさの度合である尤度（検出度）を算出する。部位検出部１４１は、尤度を予め設定された部位検出閾値Ｔｐと比較し、尤度がＴｐを超えて上回った場合、その位置に当該部位を検出する。
【００５１】
なお、部位＃ｍの局所領域＃m,iから抽出された特徴量が（１）式右辺のｘｉであり、（１）式で表される識別器Ｈｍ（ｘ）の出力が部位＃ｍの尤度となる。入力画像中に部位＃ｍが撮像されている位置でＨｍ（ｘ）は正値を出力する。これに対応して、部位検出閾値Ｔｐは０に設定される。なお、一般的な識別器は上述のように対象物／非対象物の尤度の境界値が０であるが、０以外の境界値を設定する識別器も提案されている。このような識別器を用いる場合、Ｔpは当該境界値に設定される。
【００５２】
識別基準にテンプレートを用いる別の実施形態においては、テンプレートと検出枠内の特徴量とのマッチング処理により一致度（検出度）が算出され、一致度が当該度合に対して予め設定された部位検出閾値を超えて上回った場合に、部位が検出される。
【００５３】
図５は部位検出部１４１による部位検出処理の例を説明する模式図である。図５（ａ）は、部位検出部１４１が入力画像をラスタ走査して、特徴点サンプリングにより作成された図２（ａ）の部位＃ｍを検出している様子を示している。点線の楕円内に拡大して示す複数の白丸それぞれが、部位＃ｍの局所領域に応じた枠であり、これらの集合が部位＃ｍに応じた枠である。なお上述したように、それら白丸の集合は一般には雲形の輪郭を形成し、当該雲形図形が枠の外形となる。黒丸は入力画像内に設定された各位置（走査位置）である。走査位置から局所領域相対位置Ｌだけずらして各局所領域の中心が算出され、算出された局所領域の中心位置に局所領域と同形同大の枠が設定される。図５（ａ）に示す例では、対象物が撮像されている位置（ｘ１，ｙ１）や（ｘ２，ｙ２）で部位検出閾値Ｔｐより大きな尤度が算出されて部位＃ｍが検出される。
【００５４】
また、図５（ｂ）は、部位検出部１４１が図５（ａ）の例と同じ入力画像をラスタ走査して、グリッドサンプリングにより作成された図３（ａ）の部位＃ｍを入力画像から検出している様子を示している。
【００５５】
対象物判定部１４２は部位検出部１４１により生成された各部位の部位検出情報１２１を統合して入力画像中に対象物体像が存在するか否かを判定し、判定結果を異常判定部１４３へ出力する。対象物判定部１４２は、検出位置が予め設定された対象物検知基準を超えて集中しているときに入力画像中に対象物が撮像されていると判定する。具体的には対象物判定部１４２は、各部位の検出位置から当該部位の部位相対位置だけずらした相対的な対象物基準点（相対基準点）を算出する。そして、相対基準点が略一致する部位検出情報１２１の数を集計して予め設定された対象物検知閾値Ｔｏと比較し、集計値がＴｏを超える相対基準点に対象物が存在すると判定する。一方、集計値がＴｏを超える相対基準点がなければ入力画像中に対象物は存在しないと判定する。
【００５６】
部位＃ｍの検出位置を位置ベクトルＰ、検出時の検知倍率をαとすると相対基準点の位置ベクトルＱはＱ＝（Ｐ＋Ｒｍ）／αと算出される。Ｒｍは上述のように部位＃ｍの部位相対位置を表すベクトルである。
【００５７】
部位の検出位置を相対基準点に換算する処理は、検出結果ごとに一票投じることと似ていることから投票処理と呼ばれる。部位検出情報１２１の数を集計する代わりに、相対基準点が略一致する部位検出情報１２１の検出度の和を算出するという重み付け集計を行ってもよい。
【００５８】
また、集計は検知倍率別に行ってもよいが、対象物の撮像状態やプロポーションの個体差が原因で同一対象物の投票値が複数の検知倍率に跨って設定されることがあるため、検知倍率が隣接する部位検出情報１２１での集計を許容するのがよい。
【００５９】
異常判定部１４３は対象物判定部１４２により対象物の存在が判定されると侵入異常が検知されたとして侵入異常信号を検知出力部１５へ出力する。
【００６０】
検知出力部１５は外部装置と接続され、当該外部装置へ侵入異常信号を出力するインターフェース回路である。外部装置は、侵入者の存在を警報するスピーカー、ブザー又はランプ等の警報表示手段や、通信網を介して接続される遠隔地のセンタ装置等である。
【００６１】
次に、対象物検知装置１の動作を説明する。図６は、対象物検知装置１の概略の動作を示すフロー図である。例えば、装置の管理者が電源を投入すると各部が動作を始める。画像取得部１１は所定時間間隔で撮像された画像を検知制御部１４に入力する。検知制御部１４は画像が入力されるたびにステップＳ１０〜Ｓ１９からなる処理を繰り返す。
【００６２】
画像が入力されると（Ｓ１０）、検知制御部１４の部位検出部１４１は入力画像から各部位を検出する（Ｓ１１）。
【００６３】
図７は、部位検出処理Ｓ１１の概略のフロー図である。図７を参照して部位検出処理Ｓ１１を説明する。
【００６４】
部位検出部１４１は、７段階の検知倍率を順次、注目倍率に設定し（Ｓ１１０）、全ての検知倍率に対してステップＳ１１１〜Ｓ１２１の処理を繰り返すループ処理を実行する。
【００６５】
検知倍率のループ処理において、まず部位検出部１４１は、注目倍率が１以外である場合には、拡大又は縮小を行うことで注目倍率に応じたサイズの入力画像を生成する（Ｓ１１１）。部位検出部１４１は、当該入力画像の全ての画素位置を順次、局所領域と同形同大の枠の中心に設定し、設定した各位置での当該枠内の特徴量を抽出する（Ｓ１１２）。抽出された特徴量はその抽出位置と対応付けられ、特徴量情報として検知記憶部１２に一時記憶される。この段階で特徴量を算出し保存しておき、後の処理で随時利用可能とすることで、無駄な重複算出を省くことができる。
【００６６】
部位検出部１４１は、部位情報１２０に記憶されているＭ個の部位＃ｍ（１≦ｍ≦Ｍ）を順次、注目部位に設定し（Ｓ１１３）、さらに入力画像内の各画素位置を順次、注目位置に設定し（Ｓ１１４）、部位と画素位置との全組み合わせに対してステップＳ１１５〜Ｓ１２０の処理を繰り返すループ処理を実行する。
【００６７】
部位と画素位置とに関するループ処理において、まず、部位検出部１４１は、注目部位の部位情報１２０を参照し、注目位置に注目部位の検出枠を設定し（Ｓ１１５）、さらに注目部位の識別基準を検出枠内の特徴量と比較して検出度を算出する（Ｓ１１６）。
【００６８】
入力画像の各位置での特徴量ｘｉはステップＳ１１２にて既に抽出してある。そこで、ステップＳ１１６にて、部位検出部１４１は、注目部位の局所領域相対位置それぞれを注目位置に加えて当該注目部位を構成する各局所領域の中心（すなわち各検出枠の中心）を算出し、得られた中心を抽出位置とする特徴量ｘｉを、ステップＳ１１２にて生成され記憶されている特徴量情報から読み出して注目部位の識別器Ｈｍ（ｘ）に入力する。識別器から出力された尤度が検出度である。
【００６９】
部位検出部１４１は、得られた検出度を部位検出閾値Ｔｐと比較し（Ｓ１１７）、検出度がＴｐを超えていれば（Ｓ１１７にて「ＹＥＳ」）、注目位置に注目部位が検出されたとして、注目倍率、注目部位の部位番号、注目位置及び検出度を対応付けた部位検出情報を生成し検知記憶部１２に記憶させる（Ｓ１１８）。一方、検出度がＴｐ以下のときは（Ｓ１１７にて「ＮＯ」）、注目位置に注目部位は検出されなかったとしてステップＳ１１８は省略される。
【００７０】
こうして全部位、全検知倍率について入力画像全体を走査し終えると（Ｓ１１９にて「ＹＥＳ」、かつＳ１２０にて「ＹＥＳ」、かつＳ１２１にて「ＹＥＳ」）、部位検出処理Ｓ１１は終了する。
【００７１】
部位検出処理Ｓ１１が終わると図６に示すように、対象物検知装置１の処理は投票値集計処理Ｓ１２へ進む。投票値集計処理Ｓ１２では、対象物判定部１４２により、以下に説明するように、部位検出情報に基づく投票と、投票結果の集計とが行われる（Ｓ１２）。
【００７２】
対象物判定部１４２は、原寸の入力画像と同サイズの投票画像を検知倍率ごとに用意し、これらの画素値を０クリアする。次に対象物判定部１４２は、各部位検出情報の部位番号に対応する部位の部位相対位置Ｒを部位情報１２０から読み出し、当該部位相対位置Ｒを当該部位検出情報の検出位置に加算して加算結果に当該部位検出情報の検知倍率を乗じて相対基準位置を算出する。続いて対象物判定部１４２は、各部位検出情報の検知倍率に対応する投票画像において、相対基準位置の画素値に当該部位検出情報の検出度を加算する。さらに対象物判定部１４２は、検知倍率ごとに検知倍率が隣接する投票画像同士で互いに対応する位置の画素値を加算する。
【００７３】
こうして投票及びその集計（Ｓ１２）が終わると、対象物判定部１４２は、各検知倍率の投票画像をブロック分割してブロックごとに画素値（集計値）が最大であるピーク画素を検出する（Ｓ１３）。ブロックサイズには対象物標本画像のサイズに（１−最大許容隠蔽率）を乗じたサイズより小さなサイズが予め設定される。
【００７４】
対象物判定部１４２は、各ピーク画素を順次、注目ピーク画素に設定し（Ｓ１４）、全ピーク画素に対してステップＳ１５〜Ｓ１７の処理を繰り返すループ処理を実行する。このピーク画素のループ処理において、対象物判定部１４２は、注目ピーク画素の画素値（集計値）を対象物検知閾値Ｔｏと比較して（Ｓ１５）、集計値がＴｏより大きければ注目ピーク画素の位置に対象物を検知したとして（Ｓ１５にて「ＹＥＳ」）、注目ピーク画素の位置、注目ピーク画素の画素値、及び注目ピーク画素が属する投票画像の検知倍率を対応付けた対象物検知情報を生成して検知記憶部１２に記憶させる（Ｓ１６）。一方、集計値がＴｏ以下の場合（Ｓ１５にて「ＮＯ」）、ステップＳ１６は省略される。
【００７５】
こうして全ピーク画素について処理し終えると（Ｓ１７にて「ＹＥＳ」）、対象物判定部１４２の処理は終了する。
【００７６】
対象物判定部１４２が処理を終えると、検知制御部１４の異常判定部１４３は検知記憶部１２を参照して対象物検知情報の有無を確認し（Ｓ１８）、対象物検知情報が１つでも記憶されていれば対象物が検知されたとして（Ｓ１８にて「ＹＥＳ」）、侵入異常信号を検知出力部１５へ出力し、検知出力部１５に警報を出力させる（Ｓ１９）。
【００７７】
以上の処理を終えると、処理は再びステップＳ１０へ戻される。
【００７８】
上記実施形態では、画像取得部１１は撮像部１０と接続され、検知制御部１４はオンライン処理で対象物を検知した。しかし、画像取得部１１が録画装置と接続され、検知制御部１４がオフライン処理で対象物を検知する構成としてもよい。
【００７９】
また、上述の実施形態では、検知倍率変更部１４０は検知倍率に応じて入力画像を拡大・縮小し、部位検出部１４１は部位と合同な検出枠を設定した。しかし、検知倍率変更部１４０は入力画像の拡大・縮小を行わず、代わりに部位検出部１４１が検知倍率を相似比とする部位の相似図形の検出枠を入力画像内の各位置に設定する構成とすることもできる。
【００８０】
部位検出部１４１は上述の実施形態では、入力画像内の全画素位置に検出枠を設定したが、監視空間の環境に応じて入力画像内に予め設定された対象物の存在可能範囲内のみに検出枠を設定してもよい。さらに別の実施形態において部位検出部１４１は、まず入力画像から特徴点を抽出し、抽出された特徴点の周辺範囲内のみに検出枠を設定するようにしてもよい。また、部位検出部１４１は、各部位の基準局所領域の特徴量を当該部位の部位情報１２０に記憶しておき、まず入力画像内の全画素位置にて当該特徴量とのマッチングを行って一致が得られた画素位置のみに検出枠を設定してもよい。
【００８１】
［学習装置］
図８は、実施形態に係る学習装置２の概略の構成を示すブロック図である。学習装置２は、学習操作部２０、学習記憶部２１、学習制御部２２及び学習出力部２３を含んで構成される。学習操作部２０、学習記憶部２１及び学習出力部２３は学習制御部２２と接続される。
【００８２】
学習操作部２０はキーボード、マウス等のユーザインターフェース装置であり、装置の管理者により操作され、学習の開始指示や部位情報の出力指示を学習制御部２２に与える。
【００８３】
学習記憶部２１はＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスク等の記憶装置であり、学習制御部２２で使用されるプログラムやデータを記憶する。学習記憶部２１はこれらプログラム、データを学習制御部２２との間で入出力する。学習記憶部２１に記憶されるデータには、標本画像２１０、部位候補情報２１１、部位情報２１２が含まれる。
【００８４】
標本画像２１０は部位情報２１２を作成する基礎となる画像であり、当該学習に先立って予め記憶される。標本画像２１０は、対象物が撮像された多数（数千〜数万枚程度）の対象物標本画像、及び対象物が撮像されていない多数（数千〜数万枚程度）の非対象物標本画像とからなる。標本画像２１０のそれぞれには当該画像を識別する標本番号が付与されている。各標本画像２１０は６４×１２８画素の基準サイズに予め揃えられている。
【００８５】
部位候補情報２１１は標本画像２１０から作成・学習された部位それぞれについての情報である。部位候補情報２１１は、後述の部位情報２１２の候補となる情報であり、上述の対象物検知装置１の部位情報１２０となる部位情報２１２そのものとは区別される。但し、その内容は部位情報１２０，２１２に準ずるものであり、具体的には部位候補情報２１１は、各部位の部位番号、当該部位の領域設定、当該部位の識別基準、当該部位の部位相対位置等である。
【００８６】
部位情報２１２は部位候補情報２１１から取捨選択された情報である。その内容は上述した部位情報１２０と同じであり、各部位の部位番号、当該部位の領域設定、当該部位の識別基準、当該部位の部位相対位置である。
【００８７】
学習出力部２３は生成された部位情報２１２を学習装置２の外部へ出力するＵＳＢ端子、ＣＤドライブ、ネットワークアダプタ等のインターフェース回路、及びそれぞれのドライバ・プログラムからなる。外部出力された各データは対象物検知装置１に入力される。
【００８８】
学習制御部２２は、ＤＳＰ、ＭＣＵ等の演算装置を用いて構成される。学習制御部２２は、標本画像２１０から部位情報２１２を生成して、生成した部位情報２１２を学習出力部２３へ出力する処理を行う。具体的には、学習制御部２２は、学習記憶部２１からプログラムを読み出して実行し、後述する部位候補生成部２２０、学習部２２１、識別率判定部２２２、部位情報生成部２２３として機能する。
【００８９】
部位候補生成部２２０は、対象物標本画像内に互いに異なる複数の部位基準点を設定し、部位基準点ごとに当該部位基準点を内包する部位を順次大きさを変更して生成し、生成された部位を学習部２２１に入力する。ここで生成されるのは部位の候補であり、生成された候補は後段の処理での取捨選択に供されることになる。部位候補生成部２２０が大きさの異なる部位の候補を生成することで隠蔽耐性と識別性能とが両立された部位情報の生成が可能となる。なお、部位の大きさは、局所領域１つ分より大きく、標本画像２１０の基準サイズ未満に設定される。例えば、大きさの上限は基準サイズの２分の１に設定される。
【００９０】
このように部位基準点を内包し互いに大きさが異なる部位の候補を生成することで、１つの部位基準点に対して１以上の候補が生成される。その結果、対象物標本画像においてあまり特徴的でない位置を部位基準点とする部位の部位情報も生成されやすくなり、対象物標本画像に対する網羅性が高くなる。これにより、対象物の多様な隠蔽状態に適応可能となる。
【００９１】
また、互いに異なる複数の部位基準点を設定することによっても、対象物標本画像に対する網羅性が高められ、対象物の多様な隠蔽状態に適応可能となる。
【００９２】
部位の大きさを変更するために、具体的には、部位候補生成部２２０は、対象物標本画像内の複数の位置に画像特徴の分析単位である局所領域を設定すると共に、部位基準点を囲む標本枠を順次大きさを変更して設定し、当該標本枠内の局所領域を集めた部位を生成する。つまり、部位候補生成部２２０は標本枠内の一部領域又は全部領域を部位として生成する。このように標本枠の大きさで部位の大きさを制限することにより、近接した局所領域同士を集めつつ部位の大きさを制御することが確実かつ容易にできる。特に、前述した特徴点サンプリング法又はランダムサンプリング法の場合は局所領域が離散的に配置されるため、標本枠の導入効果が高い。このとき特に、部位候補生成部２２０は、標本枠が囲む局所領域の数を異ならせることで段階的に当該標本枠の大きさの変更を行う。これにより部位の大きさを変化させたときに識別基準の識別率を確実かつ容易に変化させることができ、部位情報生成の効率を高めることができる。
【００９３】
大きさ段階の設定の仕方として、１つの局所領域からなる標本枠を最小の段階とし、比較的小さいステップで局所領域の個数が順次増加するように定めることが、隠蔽に強いコンパクトな部位情報を効率よく生成できる点からは好適である。
【００９４】
部位候補生成部２２０は、所定基準に従って対象物標本画像内に複数の標本点を設定し、これら標本点を中心に局所領域を設定すると共に各標本点を部位基準点としても設定する。部位基準点と標本点とを共有したとき、局所領域は前述した基準局所領域として扱われる。
【００９５】
以下、標本点及び局所領域の設定法を３種類説明する。
【００９６】
＜特徴点サンプリング法＞
対象物標本画像から特徴点を検出し、検出された各特徴点の代表位置を標本点とする。特徴点として、コーナー（corner）と呼ばれるエッジの交点、又はブロッブ（blob）と呼ばれる輝度極大点などが用いられる。具体的には、ハリス−ラプラス（Harris-Laplace）の方法など公知のコーナー検出方法により各対象物標本画像からコーナーを特徴点として検出し、又は、ＳＩＦＴ（Scale-Invariant Feature Transform）など公知のブロッブ検出方法により各対象物標本画像からブロッブを特徴点として検出する。
【００９７】
ここで、多数の対象物標本画像から同一部位に関して検出される特徴点は全くの同一位置に検出されるのではない。そのため部位候補生成部２２０は各対象物標本画像の特徴点にて特徴量を抽出し、対象物標本画像間で特徴点の位置と特徴量とに着目したクラスタリングを行って特徴点のクラスタを生成し、各クラスタに属する特徴点の平均位置を局所領域の標本点と定める。
【００９８】
図９は、特徴点サンプリング法における特徴点又は後述するランダムサンプリング法におけるランダム点とクラスタと標本点との関係を示す模式図である。図９は、各対象物標本画像３０にて互いに対応する特徴点（又はランダム点）３１（×印）が、点線で示す領域３２内にばらついて検出された様子を示している。この場合、領域３２が特徴点（又はランダム点）のクラスタに相当し、それらの特徴点（又はランダム点）３１の平均位置が標本点３３（黒丸）に設定される。標本点３３を中心とする実線の円が当該標本点３３に対応して設定される局所領域を表している。なお、特徴点（又はランダム点）３１を囲む実線の円はクラスタリング用の特徴量を抽出する領域を表している。
【００９９】
標本点は、各クラスタに属する特徴点の平均位置に代えて、各クラスタに属する特徴点の位置の中央値又は最頻値などとしてもよい。
【０１００】
特徴点では部位の識別に有意な特徴量を得やすいので、それに基づく局所領域を集めて生成される部位は、大きさ段階ごとに識別基準の識別率がより確実に増減するので効率よく部位情報を生成できる。
【０１０１】
＜グリッドサンプリング法＞
対象物標本画像の全体に等間隔で複数の標本点を設定し、各標本点を中心とする局所領域を設定する。
【０１０２】
この方式による局所領域を用いた部位の数は標本点の間隔で制御可能である。局所領域間のオーバーラップを許容する設定でもよい。なお、この方式は、対象物標本画像を等間隔で分割することと等価である。
【０１０３】
上述した特徴点サンプリング法では対象物の全体に満遍なく特徴点が検出されないこともあるが、グリッドサンプリング法なら対象物の全体に満遍なく部位を設定できるので多様な隠蔽状態の対象物を検知可能な部位情報を確実に生成できる。
【０１０４】
＜ランダムサンプリング法＞
対象物標本画像の全体にランダムに複数の標本点を設定し、各標本点を中心とする局所領域を設定する。
【０１０５】
この方式による局所領域を用いた部位の数はランダムに発生させる標本点の数で制御可能である。
【０１０６】
ランダムサンプリング法もグリッドサンプリング法と同様に、対象物の全体に満遍なく部位を設定できるので多様な隠蔽状態の対象物を検知可能な部位情報を確実に生成できる。
【０１０７】
以上、３種類の標本点及び局所領域の設定方法を説明した。図１０は、各方法における標本枠の大きさの段階を示す模式図である。図１０（ａ）は特徴点サンプリング法、及びランダムサンプリング法を採用した場合の様子であり、或る標本点に対する標本枠の４段階の大きさを示している。また図１０（ｂ）はグリッドサンプリング法を採用した場合の様子であり、或る標本点に対する標本枠の３段階の大きさを示している。図１０において、黒丸が標本点、標本点を囲む細線の円又は矩形が局所領域、太線の円又は矩形が標本枠、斜線の局所領域が基準局所領域を表している。基準局所領域内の標本点は部位基準点である。
【０１０８】
特徴量を選択しながら追加するブースティング法による学習において、標本枠は、初期状態となる最小段階で既に複数個の局所領域を含む設定とし、また１段階拡大する際に複数個増加させる。このように設定することで、特徴量を選択する余地が常に与えられ、有意な学習を実行させられることができる。この観点から本実施形態では例えば、最小の標本枠は少なくとも５個の局所領域を含み、１段階拡大されると局所領域が３個以上増えるように設定する。
【０１０９】
学習部２２１（識別基準生成部）は、標本画像２１０における部位の画像特徴を用いて識別基準を学習する。すなわち学習部２２１は、部位候補生成部２２０から入力された部位について、対象物標本画像における当該部位の画像特徴及び非対象物標本画像における当該部位の画像特徴を抽出し、これらの画像特徴にブースティング法を適用して識別器を学習する。識別基準としてテンプレートを用いる別の実施形態においては学習部２２１は、対象物標本画像における当該部位の画像特徴を平均化することでテンプレートを学習する。この場合の学習において非対象物標本画像は不要である。学習部２２１での識別基準の学習により、部位候補情報２１１が生成され記憶される。
【０１１０】
識別率判定部２２２は学習部２２１により学習され部位候補情報２１１として記憶されている部位の識別基準による識別率を求め、当該識別率が目標値を超える部位を有効であると判定する。具体的には、識別率判定部２２２は、部位候補情報２１１に記憶されている部位の識別器に対象物標本画像及び非対象物画像を入力して識別率を算出し、当該識別率が目標値εを超えるか否かを判定する。識別率判定部２２２は、対象物標本画像の部位内の各局所領域から抽出された特徴量ｘｉを識別器Ｈに入力してその出力が部位検出閾値Ｔｐ以下であれば誤りと判定し、さらに非対象物画像に同領域を設定して抽出された特徴量ｘｉを識別器Ｈに入力してその出力がＴｐより大きければ誤りと判定する。そして、これらの誤りの数を計数して標本画像２１０の総数で計数値を除算することで誤り率を算出し、誤り率が目標値未満であれば識別率が目標値を超えたと判定する。誤り率に対する目標値は０以上０．５未満の範囲内で設定される。また目標値の設定は全部位に共通である。なお、誤り率の代わりに正解率を算出して正解率が目標値より大きければ識別率が目標値を超えたと判定してもよい。
【０１１１】
識別基準としてテンプレートを学習する構成の場合、識別器の出力を判定する処理に代えて、テンプレートマッチングの結果を判定する。すなわち識別率判定部２２２は、対象物標本画像の部位内の各局所領域から抽出された特徴量とテンプレートとの一致度を算出して当該一致度がＴｐ以下であれば誤りと判定し、さらに非対象物画像に同領域を設定して抽出された特徴量とテンプレートとの一致度を算出して当該一致度がＴｐより大きければ誤りと判定する。
【０１１２】
部位情報生成部２２３は識別率判定部２２２にて有効と判定された部位候補情報２１１のうち大きさ段階が最小の部位候補情報２１１を選択し部位情報２１２とする。
【０１１３】
本実施形態では、部位候補生成部２２０が部位を順次拡大する構成としており、この場合、識別率判定部２２２が最初に有効と判定した部位候補情報２１１が大きさ最小の部位候補情報２１１となる。すなわち、識別率の目標値を実現しつつコンパクトな部位が得られる。
【０１１４】
なお、この点に関して、既に述べたように、基本的に部位が大きいほど識別率が大きくなる関係があり、当該関係からは、識別率の目標値を設定すると、部位の大きさとして理想的には当該目標値を丁度実現するサイズ、つまりそれより大きいサイズでは識別率が目標値を超え、それより小さいサイズでは目標値を超えない限界サイズというものが存在する。実際には、部位のサイズは上述の実施形態のように離散的に設定される場合には必ずしも理想的な限界サイズは設定できないが、上述のような近似的な限界サイズを設定することで、部位のコンパクト化による一部隠蔽状態にある対象物の高精度検知という性能向上を図ることができる。
【０１１５】
この近似的な限界サイズの定め方は上述の実施形態に限られず、例えば、部位の大きさの上限と下限との間で乱数に基づく大きさの標本枠を多数設定して、当該各標本枠に対する部位の候補を生成し、これら全ての候補について有効か否かを判定してから有効とされたもののうちの最小サイズを限界サイズと定める構成や、各段階の標本枠内であらゆる可能な局所領域の追加順序について探索する構成など、近似の程度が異なるものが考えられる。
【０１１６】
どのような近似的方法を採用するかは、例えば、対象物検知装置１の目的を考慮して定めることができる。例えば、近似の精度を上げようとするほど、基本的に学習装置２における処理負荷が増加する。この点に関しては、部位のコンパクト化による性能向上と負荷増加とを比較考量して、適宜、構成を選択することができる。
【０１１７】
次に、学習装置２の動作を説明する。図１１は、学習装置２の概略の動作を示すフロー図である。管理者が学習装置２の電源を投入し学習操作部２０を操作して学習の開始を指示すると、学習装置２は学習処理を行う。以下、図１１を参照して学習処理を説明する。
【０１１８】
学習制御部２２の部位候補生成部２２０は、各対象物標本画像内に複数の標本点を設定する（Ｓ２０）。
【０１１９】
特徴点サンプリング法を採用した場合、部位候補生成部２２０は、各対象物標本画像から特徴点を抽出し、当該各特徴点において特徴量を抽出する。そして、対象物標本画像間で特徴点の位置と特徴量とに着目したクラスタリングを行って特徴点のクラスタを生成し、各クラスタに属する特徴点の代表位置を標本点として算出する。なお、帰属する特徴点数を対象物標本画像数と比べて少ない（例えば、６割未満）クラスタは対象物の検知に有意でないとして、当該クラスタに対する標本点を設定しない。
【０１２０】
グリッドサンプリング法を採用した場合、部位候補生成部２２０は、対象物標本画像内に予め設定された等間隔の格子点それぞれを標本点として設定する。
【０１２１】
ランダムサンプリング法を採用した場合、部位候補生成部２２０は、乱数に基づいて各対象物標本画像内に予め設定された個数の複数のランダム点を生成し、各ランダム点において特徴量を抽出する。そして、対象物標本画像間でランダム点の位置と特徴量とに着目したクラスタリングを行ってランダム点のクラスタを生成し、各クラスタに属するランダム点の代表位置を標本点として算出する。なお、特徴点サンプリング法の場合と同様、帰属数が少ないクラスタに対する標本点は設定しない。
【０１２２】
次に部位候補生成部２２０は各標本点を中心とする局所領域を設定し（Ｓ２１）、学習制御部２２の学習部２２１は各対象物標本画像及び各非対象物標本画像から局所領域内の特徴量を抽出する（Ｓ２２）。学習部２２１は、抽出された特徴量に抽出元の標本画像２１０の標本番号及び標本点の座標を対応付けた標本情報を学習記憶部２１に一時記憶させる。この段階で特徴量を算出し保存しておき、後の処理で随時利用可能とすることで、無駄な重複算出を省くことができる。
【０１２３】
続いて部位候補生成部２２０は、各局所領域を順次、基準局所領域に設定し（Ｓ２３）、全ての基準局所領域に対してステップＳ２４〜Ｓ３１の処理を繰り返すループ処理を実行する。なお、基準局所領域の中心は部位基準点である。
【０１２４】
この局所領域のループ処理において、まず部位候補生成部２２０は、最小段階の部位を設定する（Ｓ２４）。すなわち、部位候補生成部２２０は、基準局所領域を中心とし、基準局所領域以外の局所領域を５個以上囲い込む最小の標本枠を設定する。部位候補生成部２２０は、標本枠に包含される局所領域を学習部２２１に通知する。
【０１２５】
学習部２２１は、通知された局所領域の特徴量を標本情報から読み出し、読み出した特徴量を用いて識別基準の学習を行う（Ｓ２５）。識別基準として識別器を用いる本実施形態では、学習部２２１は、対象物標本画像及び非対象物標本画像の特徴量を読み出して、これらの特徴量にブースティング法を適用して識別器を学習する。
【０１２６】
別の実施形態においてはサポートベクターマシーン等の他の機械学習法を適用して識別基準を学習する。
【０１２７】
別の実施形態として、識別基準にテンプレートを用いる構成も可能であり、この場合、学習部２２１は、対象物標本画像の特徴量を読み出して、これらの特徴量を局所領域ごとに平均化してテンプレートを学習する。
【０１２８】
学習部２２１は、学習した識別基準と標本領域内の局所領域とを対応付けた部位候補情報２１１を学習記憶部２１に追加記憶させ、追加させた部位候補情報２１１を学習制御部２２の識別率判定部２２２に通知する。
【０１２９】
部位候補情報２１１の追加の通知を受けた識別率判定部２２２は、当該部位候補情報２１１が示す部位における対象物標本画像及び非対象物標本画像の特徴量を標本情報から読み出して、読み出した特徴量を当該部位候補情報２１１が示す識別基準と比較して識別率を算出する（Ｓ２６）。
【０１３０】
識別率判定部２２２は算出した識別率を目標値εと比較し（Ｓ２７）、識別率がεを超えていれば（Ｓ２７にて「ＹＥＳ」）、ステップＳ２５にて追加された部位候補情報２１１を部位情報２１２に転記し、新たな部位番号を付与する（Ｓ２８）。部位を順次拡大させる本実施形態では識別率が目標値を最初に超えたときの部位候補情報２１１を部位情報２１２とすれば、当該部位情報２１２は識別率が目標値εを超える最小の部位情報となる。このようにして注目している基準局所領域に対する部位情報２１２が生成されると、部位候補生成部２２０は全ての局所領域を基準局所領域として処理し終えたか確認し（Ｓ３１）、処理し終えたならば学習は終了し（Ｓ３１にて「ＹＥＳ」）、処理し終えていなければ（Ｓ３１にて「ＮＯ」）、残りの局所領域に対する処理が行われる（Ｓ２３）。
【０１３１】
一方、識別率がεを超えていなければ（Ｓ２７にて「ＮＯ」）、部位候補生成部２２０は部位の拡大を行う（Ｓ２９）。すなわち、部位候補生成部２２０は、基準局所領域を内包し、現時点の標本枠に含まれる局所領域の個数よりも３個多く局所領域を囲い込む最小の標本枠を設定する。部位候補生成部２２０は、拡大した標本枠が予め設定されている大きさの上限を超えているか確認し（Ｓ３０）、上限を超えていなければ（Ｓ３０にて「ＮＯ」）、拡大した標本枠に包含される局所領域を学習部２２１に通知し、学習部２２１は通知された局所領域の特徴量を用いて識別基準の学習を行う（Ｓ２５）。
【０１３２】
他方、拡大した標本枠が上限を超えている場合（Ｓ３０にて「ＹＥＳ」）、処理はステップＳ３１に進められ学習終了の判定が行われる。つまり、注目している基準局所領域については識別率が目標値εを超える部位情報を生成することはできなかったことになる。
【０１３３】
こうして学習処理が終了した後、管理者が学習操作部２０を操作して部位情報２１２の出力を指示すると、学習制御部２２は学習記憶部２１から部位情報２１２を読み出して学習出力部２３に出力させる。
【０１３４】
なお、上記実施形態においては基準点Ｂを標本画像２１０の重心位置に定めたが、特徴点間で共通していれば基準点Ｂは標本画像２１０の左上端、右下端など任意の位置でもよい。
【０１３５】
上述したブースティングを含めた公知の機械学習方法の多くは、誤り率が設定値未満になるか、反復数が予め設定された回数以上になるかのいずれかで学習を終了するのが一般的である。しかし、学習に用いる標本画像が識別率算出に用いる標本画像と同じとする場合、識別率判定部２２２は、誤り率を改めて算出せずに終了判定の設定値として目標値を設定し、学習部２２１における終了判定の結果を参照することで誤り率を得てもよい。
【符号の説明】
【０１３６】
１  対象物検知装置、２  学習装置、１０  撮像部、１１  画像取得部、１２  検知記憶部、１３  部位情報設定部、１４  検知制御部、１５  検知出力部、２０  学習操作部、２１  学習記憶部、２２  学習制御部、２３  学習出力部、３０  各対象物標本画像、３１  特徴点（又はランダム点）、３２  領域、３３  標本点、１２０  部位情報、１２１  部位検出情報、１４０  検知倍率変更部、１４１  部位検出部、１４２  対象物判定部、１４３  異常判定部、２１０  標本画像、２１１  部位候補情報、２１２  部位情報、２２０  部位候補生成部、２２１  学習部、２２２  識別率判定部、２２３  部位情報生成部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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