(57)【要約】【課題】強識別器が判定結果を出力するまでに要する処理量が多大となっていた。【解決手段】強識別器は、複数の弱識別器を所定順序で画像領域に対し適用する過程で、画像領域に弱識別器を適用して出力値が出力される度に、画像領域に適用済みの弱識別器からの出力値の合計値を途中合計値として算出し、弱識別器の適用回別に用意された途中評価基準に基づいて途中合計値に対する評価を行うことにより、少なくとも画像領域にオブジェクトが存在するか次の順番にかかる弱識別器を適用するか又は画像領域にオブジェクトが存在しないか次の順番にかかる弱識別器を適用するかを判定し、画像領域にオブジェクトが存在すると判定した場合又は画像領域にオブジェクトが存在しないと判定した場合は強識別器による判定を終了し、次の順番にかかる弱識別器を適用すると判定した場合は次の順番にかかる弱識別器を画像領域に適用する。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の弱識別器を有する強識別器を備えたオブジェクト判定装置であって、
上記強識別器は、入力画像に設定されたウィンドウ内の画像領域に対し上記複数の弱識別器を適用し、全ての弱識別器からそれぞれ出力されたオブジェクトらしさの程度を表す出力値の合計に対して所定の評価を行うことにより、上記画像領域にオブジェクトが存在するか否かを判定可能であり、
上記強識別器は、上記弱識別器を所定の順序で上記画像領域に対して適用する過程で、上記画像領域に一の弱識別器を適用して出力値が出力される度に、上記画像領域に適用済みの弱識別器からの出力値の合計値を途中合計値として算出し、弱識別器の適用回別に用意された途中評価基準に基づいて当該途中合計値に対する評価を行うことにより、少なくとも、上記画像領域にオブジェクトが存在するか次の順番にかかる弱識別器を適用するか、又は、上記画像領域にオブジェクトが存在しないか次の順番にかかる弱識別器を適用するか、を判定し、上記画像領域にオブジェクトが存在すると判定した場合又は上記画像領域にオブジェクトが存在しないと判定した場合には当該強識別器による判定を終了し、次の順番にかかる弱識別器を適用すると判定した場合には、次の順番にかかる弱識別器を上記画像領域に適用することを特徴とするオブジェクト判定装置。
【請求項２】
上記弱識別器の適用回別の途中評価基準として、適用回毎の第一しきい値および第二しきい値を予め備え、
上記強識別器は、上記途中合計値と、当該途中合計値を算出したときの弱識別器の適用回に対応する第一しきい値および第二しきい値と、を比較し、途中合計値が第一しきい値以上である場合には上記画像領域にオブジェクトが存在すると判定し、途中合計値が第二しきい値より小さい場合には上記画像領域にオブジェクトが存在しないと判定し、途中合計値が第一しきい値より小さく第二しきい値以上である場合には次の順番にかかる弱識別器を適用すると判定することを特徴とする請求項１に記載のオブジェクト判定装置。
【請求項３】
上記弱識別器の適用回別の途中評価基準として、適用回毎の第一しきい値または第二しきい値のいずれか一方を予め備え、
上記強識別器は、上記途中合計値と、当該途中合計値を算出したときの弱識別器の適用回に対応する第一しきい値または第二しきい値と、を比較し、途中合計値と第一しきい値とを比較した場合には、途中合計値が第一しきい値以上であるときに上記画像領域にオブジェクトが存在すると判定し、途中合計値が第一しきい値より小さいときに次の順番にかかる弱識別器を適用すると判定し、途中合計値と第二しきい値とを比較した場合には、途中合計値が第二しきい値より小さいときに上記画像領域にオブジェクトが存在しないと判定し、途中合計値が第二しきい値以上であるときに次の順番にかかる弱識別器を適用すると判定することを特徴とする請求項１に記載のオブジェクト判定装置。
【請求項４】
上記弱識別器のｍ回目（ｍは１以上の整数）の適用回に対応する第一しきい値Ａｍ、第二しきい値Ｒｍは、ｍ＋１番目の弱識別器が上記画像領域に対しオブジェクトらしさが高いと判定したときに出力する出力値をＵｍ＋１、ｍ＋１番目の弱識別器が上記画像領域に対しオブジェクトらしさが低いと判定したときに出力する出力値をＶｍ＋１としたとき、
Ａｍ＝Ａｍ＋１−Ｖｍ＋１
Ｒｍ＝Ｒｍ＋１−Ｕｍ＋１
と表されることを特徴とする請求項２または請求項３に記載のオブジェクト判定装置。
【請求項５】
上記強識別器は、出力値の絶対値が大きい弱識別器から優先的に上記画像領域に対して適用することを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれかに記載のオブジェクト判定装置。
【請求項６】
複数の上記強識別器を直列状に接続して備え、一の強識別器において上記画像領域にオブジェクトが存在すると判定した場合に次の強識別器により上記画像領域に対する判定を行い、全ての強識別器において上記画像領域にオブジェクトが存在すると判定した場合に、上記画像領域にオブジェクトが存在する旨の判定結果を選択し、当該一の強識別器において上記画像領域にオブジェクトが存在しないと判定した場合には、上記次の強識別器以降の強識別器による判定を実行しないとともに、上記画像領域にオブジェクトが存在しない旨の判定結果を選択することを特徴とする請求項１〜請求項５のいずれかに記載のオブジェクト判定装置。
【請求項７】
上記複数の強識別器のうち、有する弱識別器の数が所定数以上である強識別器のみにおいて、上記途中合計値の算出および途中合計値に対する上記評価による判定を行うことを特徴とする請求項６に記載のオブジェクト判定装置。
【請求項８】
上記強識別器は、有する複数の弱識別器のうち、上記画像領域に対する適用順序が早い方の所定数の弱識別器を上記画像領域に適用する各場合のみにおいて、上記途中合計値の算出および途中合計値に対する上記評価による判定を行うことを特徴とする請求項１〜請求項７のいずれかに記載のオブジェクト判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像において所定のオブジェクトの有無を判定可能なオブジェクト判定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
入力画像から人顔等のオブジェクトの有無を判定するための手段として、入力画像に適用されることである程度の確かさでオブジェクトの有無を判定するように学習された識別器を複数組み合わせることで、より確かな識別能力（判定精度）を発揮する識別器が存在する。本願では、前者の識別器を弱識別器と呼び、これら弱識別器を複数組み合わせた後者の識別器を強識別器と呼ぶ。
【０００３】
この種の技術として、複数の強分類器（強識別器）がカスケード式に組織された推進強力分類器において、画像に設定した部分ウィンドウに対し強分類器を適用し、一つの強分類器に合格しない部分ウィンドウに対してはそれ以上後続の強分類器による処理をせず、全ての強分類器に合格した部分ウィンドウについては、顔を表すとみなす検出プロセスが知られている（特許文献１参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８‐１１７３９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記強識別器は、例えば数十〜数百といった多数の弱識別器を有している。従来、強識別器では、有する全ての弱識別器を入力画像に適用した結果を総合して当該強識別器としての判定（オブジェクトが存在するか否かの判定）を下すことで、判定精度を確保していた。しかし、弱識別器を入力画像に適用して弱識別器からの出力を得る処理は、比較的計算負荷の高い処理である。そのため、全ての弱識別器を入力画像に適用すると、強識別器が一つの判定結果を出力するまでに要する処理量が多大となるという課題があった。このような多大な処理は、演算能力に優れた高価なＣＰＵ等の部品を用いることにより短時間で実現され得る。しかし、装置の生産コスト等を考慮すると、そのような高価な部品を安易に用いることはできない。
【０００６】
本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、入力画像において所定のオブジェクトの有無を判定するにあたり、判定に要する処理量および時間を減らしつつ判定精度を高く保つことが可能なオブジェクト判定装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の態様の一つは、複数の弱識別器を有する強識別器を備えたオブジェクト判定装置であって、上記強識別器は、入力画像に設定されたウィンドウ内の画像領域に対し上記複数の弱識別器を適用し、全ての弱識別器からそれぞれ出力されたオブジェクトらしさの程度を表す出力値の合計に対して所定の評価を行うことにより、上記画像領域にオブジェクトが存在するか否かを判定可能である。強識別器は、上記弱識別器を所定の順序で上記画像領域に対して適用する過程で、上記画像領域に一の弱識別器を適用して出力値が出力される度に、上記画像領域に適用済みの弱識別器からの出力値の合計値を途中合計値として算出し、弱識別器の適用回別に用意された途中評価基準に基づいて当該途中合計値に対する評価を行うことにより、少なくとも、上記画像領域にオブジェクトが存在するか次の順番にかかる弱識別器を適用するか、又は、上記画像領域にオブジェクトが存在しないか次の順番にかかる弱識別器を適用するか、を判定し、上記画像領域にオブジェクトが存在すると判定した場合又は上記画像領域にオブジェクトが存在しないと判定した場合には当該強識別器による判定を終了し、次の順番にかかる弱識別器を適用すると判定した場合には、次の順番にかかる弱識別器を上記画像領域に適用する。
【０００８】
本発明によれば、強識別器に含まれる弱識別器を順番に上記画像領域に適用する過程で、ある弱識別器の適用後、上記画像領域にオブジェクトが存在するという判定または上記画像領域にオブジェクトが存在しないという判定がされた場合は、これら判定結果を強識別器としての判定結果とし、残りの弱識別器（上記画像領域に対して未適用の弱識別器）については上記画像領域に適用しない。従って、強識別器が判定に要する処理量および時間を効果的に削減しつつ、判定精度を高いままに保つことができる。つまり、複数ある弱識別器の途中の弱識別器で画像領域への適用を止めて強識別器としての判定結果を出しても、全ての弱識別器の適用結果を総合して強識別器としての判定を行った場合と同程度の正確さで、オブジェクトの有無を判定することができる。
【０００９】
オブジェクト判定装置は、上記弱識別器の適用回別の途中評価基準として、適用回毎の第一しきい値および第二しきい値を予め備え、上記強識別器は、上記途中合計値と、当該途中合計値を算出したときの弱識別器の適用回に対応する第一しきい値および第二しきい値と、を比較し、途中合計値が第一しきい値以上である場合には上記画像領域にオブジェクトが存在すると判定し、途中合計値が第二しきい値より小さい場合には上記画像領域にオブジェクトが存在しないと判定し、途中合計値が第一しきい値より小さく第二しきい値以上である場合には次の順番にかかる弱識別器を適用すると判定する、としてもよい。当該構成によれば、強識別器としての判定結果を出すか、判定（残りの弱識別器による判定）を続けるかを適切に分岐することができる。
【００１０】
オブジェクト判定装置は、上記弱識別器の適用回別の途中評価基準として、適用回毎の第一しきい値または第二しきい値のいずれか一方を予め備え、上記強識別器は、上記途中合計値と、当該途中合計値を算出したときの弱識別器の適用回に対応する第一しきい値または第二しきい値と、を比較し、途中合計値と第一しきい値とを比較した場合には、途中合計値が第一しきい値以上であるときに上記画像領域にオブジェクトが存在すると判定し、途中合計値が第一しきい値より小さいときに次の順番にかかる弱識別器を適用すると判定し、途中合計値と第二しきい値とを比較した場合には、途中合計値が第二しきい値より小さいときに上記画像領域にオブジェクトが存在しないと判定し、途中合計値が第二しきい値以上であるときに次の順番にかかる弱識別器を適用すると判定する、としてもよい。当該構成によれば、オブジェクト判定装置が予め備えておくべき情報量（しきい値）を減らしつつ、強識別器としての判定結果を出すか、判定（残り弱識別器による判定）を続けるかを適切に分岐することができる。
【００１１】
上記弱識別器のｍ回目（ｍは１以上の整数）の適用回に対応する第一しきい値Ａｍ、第二しきい値Ｒｍは、ｍ＋１番目の弱識別器が上記画像領域に対しオブジェクトらしさが高いと判定したときに出力する出力値をＵｍ＋１、ｍ＋１番目の弱識別器が上記画像領域に対しオブジェクトらしさが低いと判定したときに出力する出力値をＶｍ＋１としたとき、下記式により表されるとしてもよい。
Ａｍ＝Ａｍ＋１−Ｖｍ＋１
Ｒｍ＝Ｒｍ＋１−Ｕｍ＋１
当該構成によれば、複数ある弱識別器の途中の弱識別器で画像領域への適用を止めて強識別器としての判定結果を出すために最適な第一しきい値、第二しきい値を、弱識別器の各適用回のために決定することができる。
【００１２】
上記強識別器は、出力値の絶対値が大きい弱識別器から優先的に上記画像領域に対して適用するとしてもよい。当該構成によれば、画像領域への弱識別器の適用回数の低減と判定精度の確保との両立という目的を、より確実に実現することができる。
オブジェクト判定装置は、複数の上記強識別器を直列状に接続して備えるとしてもよい。そして、一の強識別器において上記画像領域にオブジェクトが存在すると判定した場合に次の強識別器により上記画像領域に対する判定を行い、全ての強識別器において上記画像領域にオブジェクトが存在すると判定した場合に、上記画像領域にオブジェクトが存在する旨の判定結果を選択し、当該一の強識別器において上記画像領域にオブジェクトが存在しないと判定した場合には、上記次の強識別器以降の強識別器による判定を実行しないとともに、上記画像領域にオブジェクトが存在しない旨の判定結果を選択する。当該構成によれば、オブジェクト判定装置が備える複数の強識別器それぞれにおいて、弱識別器の適用回数を減らすことにより、オブジェクト判定装置全体で大幅に処理量を低減することができ、処理速度が向上されて好適である。
【００１３】
上記複数の強識別器のうち、有する弱識別器の数が所定数以上である強識別器のみにおいて、上記途中合計値の算出および途中合計値に対する上記評価による判定を行うとしてもよい。当該構成によれば、複数ある弱識別器の途中の弱識別器で画像領域への適用を止めて強識別器としての判定結果を出した場合に処理量の低減効果が高い強識別器においてのみ、上記途中合計値の算出および途中合計値に対する上記評価による判定を行う。そのため、オブジェクト判定装置全体でより的確に処理量を低減することができる。
【００１４】
複数の弱識別器のうち適用順序が最後の方の弱識別器を適用したときに画像領域にオブジェクトが存在する又はオブジェクトが存在しないと判定されたとしても、処理量の低減効果が薄いか、或いは弱識別器の適用の度に途中合計値の算出等を行っている分、逆に処理量が増加してしまうことがある。そこで上記強識別器は、有する複数の弱識別器のうち、上記画像領域に対する適用順序が早い方の所定数の弱識別器を上記画像領域に適用する各場合のみにおいて、上記途中合計値の算出および途中合計値に対する上記評価による判定を行うとしてもよい。当該構成によれば、強識別器の処理量が却って増えてしまうという事態を回避することができる。
【００１５】
本発明の技術的思想は、オブジェクト判定装置以外によっても実現可能である。例えば、上述したオブジェクト判定装置が実行する処理工程を有する方法の発明や、上述したオブジェクト判定装置が実行する機能を所定のハードウェア（オブジェクト判定装置が内蔵するコンピューター等）に実行させるプログラムの発明をも把握可能である。また、オブジェクト判定装置は、単一の装置であってもよいし、複数の装置からなるシステムであってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】オブジェクト判定装置の一例の概略構成を示すブロック図である。
【図２】顔画像検出処理を示すフローチャートである。
【図３】画像データの一例を示す図である。
【図４】画像データにおける検出窓の設定を説明するための図である。
【図５】識別器の構造を示す図である。
【図６】強識別器の構造を示す図である。
【図７】強識別器による判定処理を示すフローチャートである。
【図８】弱識別器を画像データに適用する様子を例示する図である。
【図９】戻り値テーブルを例示する図である。
【図１０】複数のしきい値の関係性を例示する図である。
【図１１】しきい値テーブルを例示する図である。
【図１２】変形例にかかる、強識別器による判定処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
１．オブジェクト判定装置の概略構成
図１は、本実施形態にかかるオブジェクト判定装置の一例に該当するプリンター１０の構成を概略的に示している。プリンター１０は、記録メディア（例えば、メモリーカードＭＣ等）から取得した画像データに基づき画像を印刷する、いわゆるダイレクトプリントに対応したプリンターである。プリンター１０は、プリンター１０の各部を制御するＣＰＵ１１と、例えばＲＯＭやＲＡＭによって構成された内部メモリー１２と、ボタンやタッチパネルにより構成された操作部１４と、液晶ディスプレーにより構成された表示部１５と、プリンターエンジン１６と、カードインターフェイス（カードＩ／Ｆ）１７と、パーソナルコンピューター（ＰＣ）やサーバーやデジタルスチルカメラやスキャナー等の外部機器と接続するためのＩ／Ｆ部１３とを備えている。プリンター１０の各構成要素は、バスを介して互いに接続されている。
【００１８】
プリンターエンジン１６は、印刷データに基づき印刷を行う印刷機構である。カードＩ／Ｆ１７は、カードスロット１７２に挿入されたメモリーカードＭＣとの間でデータのやり取りを行うためのＩ／Ｆである。メモリーカードＭＣには画像データが格納されており、プリンター１０は、カードＩ／Ｆ１７を介してメモリーカードＭＣに格納された画像データを入力することができる。画像データ提供のための記録メディアとしてはメモリーカードＭＣ以外にも種々の媒体を用いることができる。むろんプリンター１０は、記録メディア以外にも、Ｉ／Ｆ部１３を介して接続した上記外部機器から画像データを入力することも可能である。プリンター１０は、Ｉ／Ｆ部１３を介して接続したＰＣやサーバー等から印刷データを入力することもできる。
【００１９】
内部メモリー１２には、顔画像検出部２０と、表示処理部４０と、印刷処理部５０とが格納されている。顔画像検出部２０は、所定のオペレーティングシステムの下で、入力画像において顔画像の有無を判定することにより顔画像を検出する処理（顔画像検出処理とも呼ぶ）を実行するためのコンピュータープログラムである。本実施形態では、例として、オブジェクトは人間の顔（顔画像）であるとして説明を行なう。ただし本発明の構成を用いて有無を判定可能なオブジェクトは人間の顔に限られるものではなく、人工物や、生物や、自然物や、風景など、様々な対象をオブジェクトとして判定することが可能である。表示処理部４０は、表示部１５を制御して、表示部１５に処理メニューやメッセージを表示させるディスプレードライバーである。印刷処理部５０は、画像データから印刷データを生成し、プリンターエンジン１６を制御して、印刷データに基づく画像の印刷を実行するためのコンピュータープログラムである。ＣＰＵ１１は、内部メモリー１２から、これらのプログラムを読み出して実行することにより、これら各部の機能を実現する。
【００２０】
顔画像検出部２０は、プログラムモジュールとして、検出窓設定部２１と、識別器適用部２２とを含んでいる。これら各部の機能についても後述する。さらに、内部メモリー１２には、サンプル用の画像データを用いてブースティング等により予め学習された識別器３０や、しきい値テーブルＴ２等が格納されている。識別器３０は顔画像検出処理の際に用いられる。プリンター１０は、コンシューマー向けの印刷装置であってもよいし、ＤＰＥ向けの業務用印刷装置（いわゆるミニラボ機）であってもよい。また、プリンター１０は、印刷機能以外にも、コピー機能やスキャン機能など多種の機能を備えたいわゆる複合機であってもよい。
【００２１】
２．顔画像検出処理
図２は、プリンター１０において顔画像検出部２０の機能により実行される顔画像検出処理をフローチャートにより示している。ステップＳ（以下、ステップの表記は省略。）１００では、顔画像検出部２０が、画像処理の対象となる画像（入力画像）を表した画像データＤを、メモリーカードＭＣ等、所定の記録メディアから取得する。むろん、顔画像検出部２０は、プリンター１０がハードディスクドライブ（ＨＤＤ）を有していれば、当該ＨＤＤに保存されている画像データＤを取得可能であるし、上述したようにＩ／Ｆ部１３を介して接続した上記外部機器から画像データＤを取得可能である。画像データＤは、複数の画素からなるビットマップデータであり、例えば各画素は、ＲＧＢ各チャネルの階調（例えば、０〜２５５の２５６階調）の組み合わせで表現されている。
【００２２】
図３は、画像データＤの一例を示している。当該一例にかかる画像データＤには、人の顔Ｐ１が写っている。上記取得したままの画像サイズの画像データＤを対象として、後述のＳ１１０からの処理を実行する場合にはプリンター１０の処理負担が過大となることもある。そのため、顔画像検出部２０が画像データＤについて画素数を減らすなどして画像サイズを縮小し、この縮小後の画像データを対象としてＳ１１０以下の処理がなされるとしてもよい。本実施形態では、縮小後の画像データについても便宜上、画像データＤと表現する。
Ｓ１１０では、検出窓設定部２１が画像データＤにおいて検出窓（ウィンドウ）ＳＷを一つ設定する。検出窓設定部２１は一例として、以下のように検出窓ＳＷを設定する。
【００２３】
図４は、画像データＤにおいて検出窓ＳＷを設定する様子を示している。検出窓設定部２１は、一回目のＳ１１０では、画像内の先頭位置（例えば、画像の左上の角位置）に複数の画素を含む所定大きさの矩形状の検出窓ＳＷ（２点鎖線）を設定する。検出窓設定部２１は、二回目以降のＳ１１０の度に、それまで検出窓ＳＷを設定していた位置から検出窓ＳＷを画像の左右方向およびまたは上下方向に所定距離（所定画素数分）移動させ、移動先の位置において検出窓ＳＷを新たに一つ設定する。検出窓設定部２１は、検出窓ＳＷの大きさを維持した状態で画像データＤの最終位置（例えば、画像の右下の角位置）まで検出窓ＳＷを移動させながら繰り返し検出窓ＳＷを設定したら、先頭位置に戻って検出窓ＳＷを設定する。
【００２４】
検出窓設定部２１は、検出窓ＳＷを先頭位置に戻した場合には、それまでよりも矩形の大きさを縮小した検出窓ＳＷを設定する。その後、検出窓設定部２１は上記と同様に、検出窓ＳＷの大きさを維持した状態で画像データＤの最終位置まで検出窓ＳＷを移動させつつ、各位置において検出窓ＳＷ設定する。検出窓設定部２１は、検出窓ＳＷの大きさを予め決められた回数だけ段階的に縮小しながら、このような検出窓ＳＷの移動と設定を繰り返す（検出窓ＳＷの変更を繰り返す）。このようにＳ１１０において検出窓ＳＷが一つ設定される度に、Ｓ１２０以降の処理が行なわれる。
Ｓ１２０では、識別器適用部２２が、直近のＳ１１０で設定された検出窓ＳＷ内の画像領域に対して識別器３０を適用することにより、検出窓ＳＷ内の画像領域に顔画像が存在するか否かを判定する。以下では、検出窓ＳＷ内の画像領域を画像データＷＤと呼ぶ。
【００２５】
図５は、識別器３０を例示している。識別器３０は、直列状に接続された複数（ｘ個）の強識別器ＳＣ１，ＳＣ２，ＳＣ３〜ＳＣｘを備える。各強識別器ＳＣは夫々に、複数の弱識別器ＷＣｉを備え、弱識別器ＷＣｉを画像データＷＤに適用した結果に基づいて、顔画像が存在する旨を示す値「Ａｃｃｅｐｔ」または顔画像が存在しない旨を示す値「Ｒｅｊｅｃｔ」のどちらかを判定結果として出力可能である。最初の強識別器ＳＣ１において「Ａｃｃｅｐｔ」が出力された場合にのみ、次の強識別器ＳＣ２による判定が行われる。強識別器ＳＣ２以降においても「Ａｃｃｅｐｔ」を出力した場合にのみ次の強識別器ＳＣに進み、最後の強識別器ＳＣｘで「Ａｃｃｅｐｔ」が出力された場合に、識別器３０は、画像データＷＤに顔画像が存在するという判定結果を選択する（顔画像の検出成功）。一方、いずれかの強識別器ＳＣにおいて「Ｒｅｊｅｃｔ」を出力した時点で、識別器３０は、画像データＷＤに顔画像が存在しないという判定結果を選択し（顔画像の検出不成功）、Ｓ１２０を終了させる。従って識別器３０は、いずれかの強識別器ＳＣにおいて「Ｒｅｊｅｃｔ」を出力した時点で、次以降の強識別器ＳＣによる判定を実行しない。
【００２６】
図６は、ある一つの強識別器ＳＣ（例えば、強識別器ＳＣ１）の構造を示しており、図７は、当該一つの強識別器ＳＣによる画像データＷＤに対する判定処理をフローチャートで示している。ここでは、強識別器ＳＣは、複数（ｎ個）の弱識別器ＷＣ１，ＷＣ２〜ＷＣｎを有している。Ｓ２００では、強識別器ＳＣは、弱識別器ＷＣｉ（ｉ＝１〜ｎの整数）をカウントするための変数ｉの値を「０」に初期化する。Ｓ２１０では、強識別器ＳＣは、戻り値Ｆｉの合計値を意味する変数ｓｕｍの値を「０」に初期化する。戻り値Ｆｉとは、弱識別器ＷＣｉを画像データＷＤに適用したときの弱識別器ＷＣｉからの出力値であり、画像データＷＤのオブジェクトらしさ（顔らしさ）の程度を表している。
【００２７】
Ｓ２２０では、強識別器ＳＣは、変数ｉに「＋１」を加算する。Ｓ２３０では、強識別器ＳＣは、変数ｉに対応する弱識別器ＷＣｉ（ｉ番目の弱識別器ＷＣｉ）を画像データＷＤに適用することにより、弱識別器ＷＣｉから出力される戻り値Ｆｉを取得する。この場合、変数ｉ＝１であれば、弱識別器ＷＣ１が画像データＷＤに適用され、その結果、戻り値Ｆ１が得られる（図６参照）。
【００２８】
図８は、ある一つの弱識別器ＷＣｉ（例えば、弱識別器ＷＣ１）を画像データＷＤに適用する様子を例示している。弱識別器ＷＣｉは、画像データＷＤから特徴量を抽出するための矩形フィルターＲＦを有しており、図８においては、画像データＷＤに矩形フィルターＲＦが重畳されている。画像データＷＤ、矩形フィルターＲＦは同一サイズであるとする。矩形フィルターＲＦ内には、画像の特徴量を抽出するための領域Ａ１，Ａ２が設定されている。図８の例では、矩形フィルターＲＦを重畳した画像データＷＤが仮に顔画像を含んでいれば当該顔の鼻が存在すると推定される範囲（明るいと推定される範囲）に領域Ａ１が設定されており、かつ、矩形フィルターＲＦを重畳した画像データＷＤが仮に顔画像を含んでいれば当該顔の左右の頬が存在すると推定される範囲（暗いと推定される範囲）に領域Ａ２が設定されている。
【００２９】
弱識別器ＷＣｉは、画像データＷＤに矩形フィルターＲＦを重畳したときに、領域Ａ１内の画素の輝度の総和Ｙsum1を算出するとともに、領域Ａ２内の画素の輝度の総和Ｙsum2を算出する。そして、これら両総和の差分Ｅ（絶対値）が、弱識別器ＷＣｉに関して予め定められたしきい値Ｔｈｉ以上であれば、画像データＷＤの顔らしさが高いと判定し、戻り値Ｆｉ＝Ｕｉを出力する。一方、弱識別器ＷＣｉは、当該差分Ｅがしきい値Ｔｈｉより小さい場合には、画像データＷＤの顔らしさが低いと判定し、戻り値Ｆｉ＝Ｖｉを出力する。Ｕｉ，Ｖｉは、弱識別器ＷＣｉの戻り値Ｆｉとして予め決められた数値であり、いずれの弱識別器ＷＣｉにおいてもＵｉ＞Ｖｉという関係性を持つ。例えば、Ｕｉ＝＋１、Ｖｉ＝０、等である。
【００３０】
Ｓ２４０では、強識別器ＳＣは、直近のＳ２３０で取得された戻り値Ｆｉ（ＵｉまたはＶｉのいずれか一方）を、変数ｓｕｍに加算する。つまり変数ｓｕｍは、その時点で画像データＷＤに適用済みである弱識別器ＷＣｉからの戻り値Ｆｉの合計値であり、特許請求の範囲に言う途中合計値に該当する。なお、強識別器ＳＣが有する全ての弱識別器ＷＣｉから出力された各戻り値Ｆｉが合計された値は、途中合計値とは呼ばない。Ｓ２５０では、強識別器ＳＣは、変数ｉに対応するしきい値Ａｉおよびしきい値Ｒｉの組み合わせを内部メモリー１２のしきい値テーブルＴ２から読み出し、当該しきい値Ａｉ，Ｒｉと変数ｓｕｍとを比較する（変数ｓｕｍをしきい値Ａｉ，Ｒｉに基づいて評価する）。しきい値Ａｉは第一しきい値に該当し、しきい値Ｒｉは第二しきい値に該当する。組を構成するしきい値Ａｉ，Ｒｉには、Ａｉ≧Ｒｉの関係性がある。本実施形態では、識別器３０を構成する強識別器ＳＣ毎に、弱識別器ＷＣｉの適用回毎のしきい値Ａｉ，Ｒｉを予めテーブル化して備えている。従って、例えば、強識別器ＳＣ１による判定処理の過程で、強識別器ＳＣ１が有する弱識別器ＷＣ２が出力した戻り値Ｆ２（図６参照）を変数ｓｕｍに加算した直後のＳ２５０では、そのときの弱識別器ＷＣｉの適用回（２回）に対応するしきい値Ａｉ，Ｒｉ（＝Ａ２，Ｒ２）を、強識別器ＳＣ１についてのしきい値テーブルＴ２から読み出す。
【００３１】
しきい値Ａｉ，Ｒｉは、弱識別器ＷＣｉの適用回別に用意された途中評価基準の一種である。しきい値Ａｉ，Ｒｉを予め設定しておく際の処理については後述する。Ｓ２６０では、直近のＳ２５０における比較結果に応じて処理を分岐する。具体的には、強識別器ＳＣは、変数ｓｕｍがしきい値Ａｉ以上である場合には画像データＷＤに顔画像が存在すると判定し、Ｓ２７０に進む。Ｓ２７０では、強識別器ＳＣは「Ａｃｃｅｐｔ」を出力する。一方、変数ｓｕｍがしきい値Ｒｉより小さい場合には、強識別器ＳＣは、画像データＷＤに顔画像が存在しないと判定し、Ｓ２８０に進む。Ｓ２８０では、強識別器ＳＣは「Ｒｅｊｅｃｔ」を出力する。
【００３２】
強識別器ＳＣは、変数ｓｕｍがしきい値Ａｉより小さく且つしきい値Ｒｉ以上である場合、次の順番の弱識別器ＷＣｉを画像データＷＤに適用すべく処理を続行する（図６参照）と判定し、Ｓ２２０に戻る。強識別器ＳＣは、Ｓ２２０に戻ると変数ｉに「＋１」を加算した上で、Ｓ２３０以降の処理を実行する。つまり本実施形態では、強識別器ＳＣは、一つの弱識別器ＷＣｉを画像データＷＤに適用する度に、取得した戻り値Ｆｉの合計に対する評価を、その適用回に対応するしきい値Ａｉ，Ｒｉに基づいて行なう。その結果、顔画像が存在する（Ａｃｃｅｐｔ）、存在しない（Ｒｅｊｅｃｔ）のいずれかの判定ができた場合には、当該強識別器ＳＣによる判定処理を停止し、その時点で得られている判定結果（ＡｃｃｅｐｔまたはＲｅｊｅｃｔ）を、当該強識別器ＳＣの判定結果として採用する。
【００３３】
強識別器ＳＣにおける各弱識別器ＷＣｉ（ＷＣ１〜ＷＣｎ）の特性（矩形フィルターＲＦにおける画像の特徴量を抽出するための領域（領域Ａ１，Ａ２に対応するもの）の位置や大きさ、上記差分Ｅ等との比較に用いる上記しきい値Ｔｈｉ、戻り値Ｆｉ＝Ｕｉ，Ｖｉなど）の一部あるいは全部は、弱識別器ＷＣｉ毎に異なっている。強識別器ＳＣにおいて、最後の弱識別器ＷＣｎからの戻り値Ｆｎが得られた場合（図６）、当該戻り値Ｆｎを加算した後の変数ｓｕｍとの比較に用いられるしきい値Ａｎ，Ｒｎは、Ａｎ＝Ｒｎ＝θとなる。戻り値Ｆｎを加算した後の変数ｓｕｍと、しきい値θとの比較結果は、ｓｕｍ≧θ、ｓｕｍ＜θのいずれかであり、ｓｕｍ≧θであればＳ２７０に進み、ｓｕｍ＜θであればＳ２８０に進む。すなわち強識別器ＳＣは、有する最後の弱識別器ＷＣｎを画像データＷＤに適用した場合は、結果的に、有する全ての弱識別器ＷＣ１〜ＷＣｎから出力された戻り値Ｆ１〜Ｆｎの合計と所定のしきい値θとの比較を行うことにより、画像データＷＤに顔画像が存在するか否かを判定することになる。
【００３４】
上記Ｓ２７０で「Ａｃｃｅｐｔ」が出力された場合、識別器３０は、上述したように、次の強識別器ＳＣが在れば当該次の強識別器ＳＣによる判定を行なう（図５参照）。むろん強識別器ＳＣ毎に、上記図６，７を用いて説明したように、複数用意された弱識別器ＷＣｉを画像データＷＤに適用し、適用回毎に変数ｓｕｍとしきい値Ａｉ，Ｒｉとの比較を行うことで、強識別器ＳＣとしての判定結果（ＡｃｃｅｐｔまたはＲｅｊｅｃｔ）を出力する。有する弱識別器ＷＣｉの数や特性、弱識別器ＷＣｉの適用回毎のしきい値Ａｉ，Ｒｉも、基本的には強識別器ＳＣ毎に異なる。
一方、上記Ｓ２８０で「Ｒｅｊｅｃｔ」が出力された場合、上述したように、識別器３０による処理が終了する（図５参照）。
【００３５】
図２に戻って説明を続ける。Ｓ１３０では、顔画像検出部２０が、直近のＳ１２０で選択された判定結果に応じて処理を分岐する。つまり、直近のＳ１２０で顔画像の検出成功となった場合にはＳ１４０に進み、一方、直近のＳ１２０で顔画像の検出不成功となった場合にはＳ１５０に進む。
Ｓ１４０では、顔画像検出部２０は、直近のＳ１１０で設定された検出窓ＳＷ（顔画像の検出に成功した検出窓ＳＷ）に関する情報を、内部メモリー１２の所定領域に記録する。ここで記録する情報とは、例えば、検出窓ＳＷの位置（例えば、画像データＤ内における検出窓ＳＷの中心座標）や、検出窓ＳＷの矩形のサイズなどである。このように顔画像の検出に成功した検出窓ＳＷの情報を記録する行為が、顔画像の検出行為であるとも言える。
【００３６】
Ｓ１５０では、検出窓設定部２１が、上記図４を用いて説明した検出窓ＳＷの設定方法の思想の下、検出窓ＳＷを移動させ更にその大きさを縮小したりして未だ検出窓ＳＷを設定する余地があれば、Ｓ１１０に戻り、新たに検出窓ＳＷを画像データＤ内に一つ設定する。一方、検出窓ＳＷの縮小を上記予め決められた回数分重ね、可能な検出窓ＳＷの設定を全て終えた場合には、当該顔画像検出処理のフローチャートを終了させる。この結果、画像データＤ上で検出された顔画像（顔画像の検出に成功した検出窓ＳＷ）にかかる情報がメモリーに残り、プリンター１０は、以後この情報に基づいて、画像データＤ上の顔画像に対して種々の処理（例えば、変形処理や色補正処理など）を行なうことができる。
【００３７】
３．しきい値Ａｉ，Ｒｉの設定方法
次に、一つの強識別器ＳＣにおける弱識別器ＷＣｉ（ＷＣ１〜ＷＣｎ）の適用回毎のしきい値Ａｉ，Ｒｉの設定方法について説明する。しきい値Ａｉ，Ｒｉは、例えば、プリンター１０の製造工程において所定のコンピューターにより設定され、テーブル化されて、プリンター１０の内部メモリー１２等に格納される。しきい値Ａｉ，Ｒｉを設定する場合、まず、当該強識別器ＳＣについてのしきい値θと、弱識別器ＷＣｉ毎の戻り値Ｆｉ（Ｕｉ，Ｖｉ）とが用意される。
【００３８】
図９は、強識別器ＳＣが備える弱識別器ＷＣｉ毎の戻り値Ｆｉ（Ｕｉ，Ｖｉ）を規定した戻り値テーブルＴ１を例示している。図９では、弱識別器ＷＣｉ毎の戻り値（Ｕ１，Ｖ１）〜（Ｕｎ，Ｖｎ）が規定されている。このような弱識別器ＷＣｉ毎の戻り値Ｆｉ（Ｕｉ，Ｖｉ）は、弱識別器ＷＣｉによる顔画像の判定精度に応じて決定される。例えば、任意のサンプル画像に対し矩形フィルターＲＦを適用して上記差分Ｅに対するしきい値判定を行って得た顔画像の有り無しの判定結果と、実際の顔画像の有り無しとの一致度合いが高い（判定精度が高い）弱識別器ＷＣｉほど、戻り値Ｆｉ（Ｕｉ，Ｖｉ）の絶対値を大きな値とする（例えば、Ｕｉ＝＋２、Ｖｉ＝−２とする）。一方、判定精度が低い弱識別器ＷＣｉについては、戻り値Ｆｉ（Ｕｉ，Ｖｉ）の絶対値を小さな値とする（例えば、Ｕｉ＝＋１、Ｖｉ＝０とする）。むろん、このような戻り値テーブルＴ１は、本実施形態のように強識別器ＳＣが複数存在する場合には、強識別器ＳＣ毎に生成される。
【００３９】
しきい値θは、上述したように、強識別器ＳＣが備える全ての弱識別器ＷＣｉから出力される戻り値Ｆｉの合計と比較したときに、顔画像の有り無しを判定するためのしきい値である。しきい値θについても、予め上記学習等に基づいて強識別器ＳＣ毎に最適な値が決定される。次に、上記コンピューターは、一つの強識別器ＳＣにかかるしきい値θと戻り値テーブルＴ１とを参照して、当該一つの強識別器ＳＣにおけるｍ（ｍは１以上、ｎ以下の整数）番目の弱識別器ＷＣｍの適用回に対応するしきい値Ａｍ，Ｒｍを、下記式（１）、（２）により算出する。ただし、ｍ＝ｎの場合は、上述したようにＡｎ＝Ｒｎ＝θである。
Ａｍ＝Ａｍ＋１−Ｖｍ＋１  …（１）
Ｒｍ＝Ｒｍ＋１−Ｕｍ＋１  …（２）
【００４０】
例えば、画像データＷＤへの適用順がｎ−１番目である弱識別器ＷＣｎ−１が画像データＷＤに適用された直後のＳ２４０で算出された変数ｓｕｍに対しては、その後さらなるＳ２４０で加算され得る戻り値Ｆｎの最小値はＶｎである。よって、弱識別器ＷＣｎ−１が画像データＷＤに適用された直後のＳ２４０で算出された変数ｓｕｍがＡｎ−Ｖｎ以上であれば、最後の弱識別器ＷＣｎが画像データＷＤに適用された後のＳ２４０で算出される変数ｓｕｍは、必ずＡｎ（＝θ）以上となり、これはもはや弱識別器ＷＣｎを画像データＷＤに適用する必要が無いことを意味する。従って、ｎ−１番目の弱識別器ＷＣｎ−１の適用回に対応するしきい値Ａｎ−１は、Ａｎ−Ｖｎとなる。同様に、画像データＷＤへの適用順がｎ−２番目である弱識別器ＷＣｎ−２が画像データＷＤに適用された直後のＳ２４０で算出された変数ｓｕｍに対しては、その後さらなるＳ２４０で加算され得る戻り値Ｆｎ−１，Ｆｎの各最小値は、Ｖｎ−１とＶｎである。よって、弱識別器ＷＣｎ−２が画像データＷＤに適用された直後のＳ２４０で算出された変数ｓｕｍがＡｎ−１−Ｖｎ−１以上であれば、最後の弱識別器ＷＣｎまで画像データＷＤに適用された後のＳ２４０で算出される変数ｓｕｍは、必ずＡｎ（＝θ）以上となり、弱識別器ＷＣｎ−１および弱識別器ＷＣｎを画像データＷＤに適用するまでも無いと言える。従って、ｎ−２番目の弱識別器ＷＣｎ−２の適用回に対応するしきい値Ａｎ−２は、Ａｎ−１−Ｖｎ−１となる。
【００４１】
図１０は、このような、各しきい値Ａｎ、Ａｎ−１、Ａｎ−２…の関係性をグラフにより例示している。図１０では、横軸を弱識別器ＷＣｉの適用回数ｉ（ｉ＝１〜ｎ）としている。また図１０の例では、ＶｎおよびＶｎ−１についてはいずれも負の値（例えば−１）としている。そして、このような関係性を一般化し、ｍ番目の弱識別器ＷＣｍの適用回に対応するしきい値Ａｍを定義したものが上記式（１）である。なお、仮にＶｎおよびＶｎ−１がいずれも０であれば、当然、Ａｎ＝Ａｎ−１＝Ａｎ−２＝θとなる。
【００４２】
また、画像データＷＤへの適用順がｎ−１番目である弱識別器ＷＣｎ−１が画像データＷＤに適用された直後のＳ２４０で算出された変数ｓｕｍに対しては、その後さらなるＳ２４０で加算され得る戻り値Ｆｎの最大値はＵｎである。よって、弱識別器ＷＣｎ−１が画像データＷＤに適用された直後のＳ２４０で算出された変数ｓｕｍがＲｎ−Ｕｎより小さければ、最後の弱識別器ＷＣｎが画像データＷＤに適用された後のＳ２４０で算出される変数ｓｕｍは、必ずＲｎ（＝θ）より小さくなり、弱識別器ＷＣｎを画像データＷＤに適用するまでも無いと言える。従って、ｎ−１番目の弱識別器ＷＣｎ−１の適用回に対応するしきい値Ｒｎ−１は、Ｒｎ−Ｕｎとなる。同様に、画像データＷＤへの適用順がｎ−２番目である弱識別器ＷＣｎ−２が画像データＷＤに適用された直後のＳ２４０で算出された変数ｓｕｍに対しては、その後さらなるＳ２４０で加算され得る戻り値Ｆｎ−１，Ｆｎの各最大値は、Ｕｎ−１とＵｎである。よって、弱識別器ＷＣｎ−２が画像データＷＤに適用された直後のＳ２４０で算出された変数ｓｕｍがＲｎ−１−Ｕｎ−１より小さければ、最後の弱識別器ＷＣｎまで画像データＷＤに適用された後のＳ２４０で算出される変数ｓｕｍは、必ずＲｎ（＝θ）より小さくなり、弱識別器ＷＣｎ−１および弱識別器ＷＣｎを画像データＷＤに適用するまでも無いと言える。従って、ｎ−２番目の弱識別器ＷＣｎ−２の適用回に対応するしきい値Ｒｎ−２は、Ｒｎ−１−Ｕｎ−１となる。
【００４３】
上記図１０は、このような、各しきい値Ｒｎ、Ｒｎ−１、Ｒｎ−２…の関係性についてもグラフにより例示しており、この関係性を一般化し、ｍ番目の弱識別器ＷＣｍの適用回に対応するしきい値Ｒｍを定義したものが上記式（２）である。
さらに、上記図１０から明らかなように、このようなｍ番目の弱識別器ＷＣｍの適用回に対応するしきい値Ａｍ，Ｒｍについては、下記式（３）、（４）のように表すこともできる。
【数１】
2011134046.tif 000003
【数２】
2011134046.tif 000004
【００４４】
図１１は、上記式（１）および（２）、または式（３）および（４）に従って算出した、弱識別器ＷＣｉの適用回毎のしきい値を記述したしきい値テーブルＴ２を例示している。図１１では、弱識別器ＷＣｉの適用回毎、すなわち変数ｉ（ｉ＝１〜ｎ）毎のしきい値Ａｉ，Ｒｉが規定されている。むろん、このようなしきい値テーブルＴ２は、本実施形態のように強識別器ＳＣが複数存在する場合には、強識別器ＳＣ毎に生成され、プリンター１０の内部メモリー１２等に格納される。このように求められたしきい値Ａｉ，Ｒｉは、対応する弱識別器ＷＣｉを画像データＷＤへ適用して得られた戻り値Ｆｉを加算後の上記変数ｓｕｍと比較された場合、強識別器ＳＣが有する全ての弱識別器ＷＣｉを画像データＷＤに適用して得られた戻り値Ｆｉの合計値としきい値θとを比較した場合の判定結果（ＡｃｃｅｐｔまたはＲｅｊｅｃｔ）と、同等の判定結果（ＡｃｃｅｐｔまたはＲｅｊｅｃｔ）をもたらすことができる（ただし、Ｒｉ≦ｓｕｍ＜Ａｉの場合を除く）。すなわち、しきい値Ａｉ，Ｒｉを上記変数ｓｕｍとの比較に用いることで、強識別器ＳＣとしての判定結果の精度を高いままに保つことができる。
【００４５】
４．まとめ
このように本実施形態によれば、オブジェクト判定装置では、強識別器ＳＣは、画像データＤに設定された検出窓ＳＷ内の画像データＷＤに対して各弱識別器ＷＣｉを適用し、有する全ての弱識別器ｉから出力された戻り値Ｆｉの合計値としきい値θとを比較することで、画像データＷＤに顔画像が存在するか否かを判定可能である。そして、このような前提で強識別器ＳＣは、各弱識別器ＷＣｉを弱識別器ＷＣ１から順に画像データＷＤに適用していき、一つの弱識別器ＷＣｉから戻り値Ｆｉが出力される度に上記変数ｓｕｍに加算し、当該加算後の変数ｓｕｍと、弱識別器ＷＣｉの適用回毎に用意されたしきい値Ａｉ，Ｒｉの内そのときの適用回に対応するしきい値Ａｉ，Ｒｉと、を比較する。
【００４６】
そして強識別器ＷＣは、変数ｓｕｍがしきい値Ａｉ以上であればその時点で、画像データＷＤに顔画像が存在すると判定し（Ａｃｃｅｐｔを出力）、次以降の弱識別器ＷＣｉを画像データＷＤに適用することなく当該強識別器ＷＣによる判定処理を終了する。また、変数ｓｕｍがしきい値Ｒｉより小さければその時点で、画像データＷＤに顔画像が存在しないと判定し（Ｒｅｊｅｃｔ出力）、次以降の弱識別器ＷＣｉを画像データＷＤに適用することなく当該強識別器ＷＣによる判定処理を終了する。変数ｓｕｍがしきい値Ａｉより小さくかつしきい値Ｒｉ以上である場合にのみ、次の弱識別器ＷＣｉを画像データＷＤに適用し、戻り値Ｆｉを取得する。従って、一つの強識別器ＳＣがオブジェクトの有無判定に要する処理量および処理時間を大幅に削減することが可能となり、かつ、このように弱識別器ＷＣｉの画像への適用を途中の弱識別器ＷＣｉで止めても全弱識別器ＷＣｉを適用して判定を行った場合と同等の高い精度でオブジェクトの有無判定が実現される。特に本実施形態では、識別器３０は複数の強識別器ＳＣを備えており、それぞれの強識別器ＳＣにおいて上述したような処理量の削減が行なわれ得るため、識別器３０全体で見たときに処理量が大きく低減される。
【００４７】
５．変形例
本発明は上述した実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様で実施することが可能であり、以下のような各変形例も可能である。むろん、上記実施形態や各変形例を組み合わせた構成も、本発明の範囲となる。以下に説明しない事項に関しては、既に述べた事項が適用される。
【００４８】
変形例１：
上記では、強識別器ＳＣは、Ｓ２４０（図７）で算出した変数ｓｕｍと、しきい値Ａｉおよびしきい値Ｒｉとを比較して判定を行っているが、しきい値Ａｉおよびしきい値Ｒｉのいずれか一方のみと、変数ｓｕｍとを比較するとしてもよい。この場合、しきい値Ａｉと、しきい値Ｒｉとのいずれか一方は不要であるため、しきい値テーブルＴ２のサイズが略半分となり、しきい値テーブルＴ２を格納するためのメモリーが節約される。例えば、しきい値テーブルＴ２に、弱識別器ＷＣｉの適用回毎のしきい値Ａｉのみが記録されている場合、強識別器ＳＣは、Ｓ２５０において、変数ｉに対応するしきい値Ａｉをしきい値テーブルＴ２から読み出し、当該しきい値Ａｉと変数ｓｕｍとを比較する。Ｓ２６０では、強識別器ＳＣは、変数ｓｕｍがしきい値Ａｉ以上である場合には画像データＷＤに顔画像が存在すると判定し、Ｓ２７０に進み、「Ａｃｃｅｐｔ」を出力する。一方、変数ｓｕｍがしきい値Ａｉより小さい場合には、次の順番の弱識別器ＷＣｉを画像データＷＤに適用すべく処理を続行すると判定しＳ２２０に戻る。このように、しきい値Ａｉと変数ｓｕｍとを比較する場合には、しきい値Ａｉ＝Ａｎ（＝θ）とならない限り、Ｓ２８０に進み得ることは無い。
【００４９】
あるいは、しきい値テーブルＴ２に、弱識別器ＷＣｉの適用回毎のしきい値Ｒｉのみが記録されている場合、強識別器ＳＣは、Ｓ２５０において、変数ｉに対応するしきい値Ｒｉをしきい値テーブルＴ２から読み出し、当該しきい値Ｒｉと変数ｓｕｍとを比較する。Ｓ２６０では、強識別器ＳＣは、変数ｓｕｍがしきい値Ｒｉより小さい場合には画像データＷＤに顔画像が存在しないと判定し、Ｓ２８０に進み、「Ｒｅｊｅｃｔ」を出力する。一方、変数ｓｕｍがしきい値Ｒｉ以上である場合には、次の順番の弱識別器ＷＣｉを画像データＷＤに適用すべく処理を続行すると判定しＳ２２０に戻る。このように、しきい値Ｒｉと変数ｓｕｍとを比較する場合には、しきい値Ｒｉ＝Ｒｎ（＝θ）とならない限り、Ｓ２７０に進み得ることは無い。
このように、しきい値Ａｉ，Ｒｉのいずれか一方のみを変数ｓｕｍと比較する構成においても、強識別器ＳＣ内の各弱識別器ＷＣｉの画像への適用を途中の弱識別器ＷＣｉで止めて強識別器ＳＣとしての判定結果を出力可能であるため、処理量および処理時間の削減と、判定精度の確保とを実現できる。
【００５０】
変形例２：
強識別器ＳＣは、予め設定されている戻り値Ｆｉの絶対値が大きい弱識別器ＷＣｉから優先的に、画像データＷＤに対して適用するとしてもよい。この場合、戻り値Ｆｉの絶対値が大きい弱識別器ＷＣｉほど、その番号ｉ（画像データＷＤに適用される順番）を若い数値（最小値はｉ＝１）に設定する。なお、弱識別器ＷＣｉ間における戻り値ｉの絶対値の大小比較は、例えば、弱識別器ＷＣｉ毎に予め設定されているＵｉの絶対値とＶｉの絶対値との和を比較してもよいし、弱識別器ＷＣｉ毎に予め設定されているＵｉの絶対値のみを比較してもよい。戻り値Ｆｉの絶対値が大きい弱識別器ＷＣｉは、それが所属する強識別器ＳＣによる判定結果に対する影響度合い（寄与率）が元々大きいと言える。そこで、戻り値Ｆｉの絶対値が大きい弱識別器ＷＣｉから優先的に画像データＷＤに対して適用する構成とすれば、本実施形態のように強識別器ＳＣ内の各弱識別器ＷＣｉの画像への適用を途中の弱識別器ＷＣｉで止めて強識別器ＳＣとしての判定結果を出力する場合にも、その判定精度の低下を極力防止することができる。
【００５１】
変形例３：
識別器３０においては、複数の強識別器ＳＣのうち、有している弱識別器ＷＣｉの数が所定数以上である強識別器ＳＣのみにおいて、途中合計値の算出および、途中合計値に対する上記しきい値Ａｉやしきい値Ｒｉの比較による判定を行うとしてもよい。図５に例示したように、識別器３０は複数の強識別器ＳＣ１〜ＳＣｘを備える。これら複数の強識別器ＳＣ１〜ＳＣｘは、それぞれが有している弱識別器ＷＣｉの数が互いに異なり、基本的には、並び順が後側（強識別器ＳＣｘ側）のものほど、多くの弱識別器ＷＣｉを有している。そこで、識別器適用部２２は、強識別器ＳＣの弱識別器ＷＣｉの保有数に対するしきい値（弱識別器数しきい値）を予め備えておく。そして、画像データＷＤに識別器３０の強識別器ＳＣ１〜ＳＣｘを順に適用する過程で、強識別器ＳＣ毎に、弱識別器数しきい値（例えば、１００）以上の弱識別器ＷＣｉを有するか否かを判定する。そして、弱識別器数しきい値よりも弱識別器ＷＣｉの数が少ない強識別器ＳＣ（主に、並び順が前側（強識別器ＳＣ１側）の強識別器ＳＣ）においては、上記図６，７等で説明した処理は実行しない。弱識別器数しきい値よりも弱識別器ＷＣｉの数が少ない強識別器ＳＣにおいては、その全ての弱識別器ＷＣｉを画像データＷＤに適用して全弱識別器ＷＣｉから戻り値Ｆｉを取得する。そして、取得した戻り値Ｆｉの合計値と、その強識別器ＳＣに対して設定されているしきい値θとを比較して、顔画像が存在するか否かの判定を実行する（ＡｃｃｅｐｔまたはＲｅｊｅｃｔを出力する）。一方、弱識別器数しきい値以上の数の弱識別器ＷＣｉを有する強識別器ＳＣにおいては、上記図６，７等で説明した処理を実行する。
【００５２】
すなわち、弱識別器ＷＣｉの数が少ない強識別器ＳＣでは、全ての弱識別器ＷＣｉを画像に夫々適用して戻り値Ｆｉを出力させたとしても、さほど処理量は多くない。そのため、上述したように弱識別器ＷＣｉを適用する度に変数ｓｕｍをしきい値で判定して弱識別器ＷＣｉの適用回数を低減しようとすることによる処理量の低減効果が、そもそも小さい。そこで当該変形例のように、弱識別器ＷＣｉの数が所定数以上ある強識別器ＳＣのみにおいて、上記図６，７等で説明した処理を行う構成としても、識別器３０全体としての処理量低減効果は十分に生じる。
【００５３】
変形例４：
これまで説明した構成下では、強識別器ＳＣは、弱識別器ＷＣｉの画像への適用の度に、算出した変数ｓｕｍと、適用回に対応するしきい値Ａｉ及びまたはしきい値Ｒｉとの比較を繰り返す過程で、中々「Ａｃｃｅｐｔ」または「Ｒｅｊｅｃｔ」を出力できず、結局殆ど或いは全ての弱識別器ＷＣｉを画像に適用することも考えられる。この場合、従来のように全ての弱識別器ＷＣｉを画像に適用してそれらの戻り値Ｆｉの合計を上記しきい値θと比較する場合と比べて、却って処理量が増えてしまうことも有り得る。そこで、強識別器ＳＣは、有する複数の弱識別器ＷＣｉのうち、画像データＷＤへの適用順序が早い方の所定数の弱識別器ＷＣｉを画像データＷＤに適用する各場合のみにおいて、途中合計値の算出および、途中合計値に対する上記しきい値Ａｉやしきい値Ｒｉの比較による判定を行うとしてもよい。
【００５４】
図１２は、当該変形例にかかるフローチャートを示している。図１２のフローチャートは、図７のフローチャートの替わりに実行される。図１２においては、Ｓ２２５，Ｓ２３５，Ｓ２４５，Ｓ２５５，Ｓ２６５が追加されている点で、図７のフローチャートと異なる。Ｓ２２５では、強識別器ＳＣは、変数ｉが所定数値Ｇ以下であるか否か判定し、変数ｉが所定数値Ｇ以下であればＳ２３０に進む。一方、変数ｉが所定数値Ｇを超えている場合には、Ｓ２３５に進む。所定数値Ｇは、例えば、強識別器ＳＣが有する弱識別器ＷＣｉの数が１００であれば、その半分程度の数値（５０）とすることができる。Ｓ２３５では、当該強識別器ＳＣにおける残りの弱識別器ＷＣｉの全て（Ｓ２３０で画像データＷＤに適用済みの弱識別器ＷＣｉを除いた弱識別器ＷＣｉ）を、それぞれ画像データＷＤに適用し、当該適用した各弱識別器ＷＣｉから出力される戻り値Ｆｉを取得する。Ｓ２４５では、強識別器ＳＣは、Ｓ２３５で取得した全ての戻り値Ｆｉを、変数ｓｕｍに加算する。この結果、強識別器ＳＣが有する全ての弱識別器ＷＣｉを画像データＷＤに適用して得られた戻り値Ｆｉの合計値が得られる。
【００５５】
Ｓ２５５は、強識別器ＳＣは、上記しきい値θと、変数ｓｕｍ（強識別器ＳＣが有する全ての弱識別器ＷＣｉを画像データＷＤに適用して得られた戻り値Ｆｉの合計値）とを比較する。Ｓ２６５では、Ｓ２５５における比較結果に応じて処理を分岐する。つまり、強識別器ＳＣは、変数ｓｕｍがしきい値θ以上である場合には画像データＷＤに顔画像が存在すると判定しＳ２７０に進む。一方、変数ｓｕｍがしきい値θより小さい場合には、画像データＷＤに顔画像が存在しないと判定しＳ２８０に進む。当該変形例によれば、強識別器ＳＣは、弱識別器ＷＣｉの画像データＷＤへの適用回数が所定数値Ｇを超えた場合にはＳ２３０以下の処理を打ち切り、全弱識別器ＷＣｉの戻り値Ｆｉの合計と上記しきい値θとの比較に、処理を切替える。従って、適用順が遅い後半の弱識別器ＷＣｉについてまで、その適用毎に変数ｓｕｍを算出し、しきい値Ａｉ及びまたはしきい値Ｒｉと比較したが為に、初めから全弱識別器ＷＣｉを画像に適用しそれらの戻り値Ｆｉの合計をしきい値θと比較した場合よりも却って処理量が多くなってしまう、という事態を避けることができる。
【００５６】
変形例５：
上記では、複数の強識別器ＳＣが直列状に接続された構成（図５）において、各強識別器ＳＣがそれぞれ図６，７，１２等に示した処理を行なう旨説明した。しかしながら、本発明は、複数の強識別器ＳＣが直列状に接続された構成に対し適用されるだけでなく、強識別器ＳＣが一つだけ存在する構成に対しても適用可能である。また上記では、オブジェクト判定装置がプリンター１０によって具現化される例を示したが、オブジェクト判定装置は、例えば、ＰＣや、サーバーや、デジタルスチルカメラや、スキャナー等、各種画像処理機器によって実現されてもよい。つまり、これら各種画像処理機器が、少なくとも上記顔画像検出部２０、識別器３０及びしきい値テーブルＴ２を備え、或いは取得し、入力画像に対して上記顔画像検出処理などを実行する。
【符号の説明】
【００５７】
１０…プリンター、１１…ＣＰＵ、１２…内部メモリー、１３…Ｉ／Ｆ部、１６…プリンターエンジン、１７…カードＩ／Ｆ、２０…顔画像検出部、２１…検出窓設定部、２２…識別器適用部、３０…識別器、４０…表示処理部、５０…印刷処理部、１７２…カードスロット
【図１】
2011134046.tif 000005
【図２】
2011134046.tif 000006
【図３】
2011134046.tif 000007
【図４】
2011134046.tif 000008
【図５】
2011134046.tif 000009
【図６】
2011134046.tif 000010
【図７】
2011134046.tif 000011
【図８】
2011134046.tif 000012
【図９】
2011134046.tif 000013
【図１０】
2011134046.tif 000014
【図１１】
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【図１２】
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