(57)【要約】【課題】一例として、人検出の精度の向上を図ることができる人検出装置を得る。【解決手段】実施形態にかかる人検出装置は、検出部と、探索部と、判定部とを備える。検出部は、撮像画像から人の体幹部を検出する。探索部は、検出部によって検出された体幹部の周囲４箇所からそれぞれ伸びる物体の探索を行う。そして、判定部は、探索部による探索結果に基づいて人の存否を判定する。【選択図】図２
2019003383.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像画像から人の体幹部を検出する検出部と、
前記検出部によって検出された前記体幹部の周囲４箇所からそれぞれ伸びる物体の探索を行う探索部と、
前記探索部による探索結果に基づいて人の存否を判定する判定部と
を備える人検出装置。
【請求項２】
前記検出部は、
前記撮像画像に設定された検出枠内に前記体幹部が存在する確度を示す第１スコアを算出し、算出した第１スコアに基づいて前記体幹部を検出し、
前記探索部は、
前記検出枠の周囲に設定される４つの付け根領域ごとに、該付け根領域から伸びる物体が存在する確度を示す第２スコアを算出し、
前記判定部は、
前記第１スコアおよび４つの前記第２スコアに基づいて人の存否を判定する、
請求項１に記載の人検出装置。
【請求項３】
前記探索部は、
前記付け根領域から所定の角度方向に伸びる物体が存在する確度を示す第２スコア候補を前記角度方向を変えて複数算出し、算出した複数の前記第２スコア候補に基づいて前記第２スコアを決定する、
請求項２に記載の人検出装置。
【請求項４】
前記探索部は、
前記４つの付け根領域のうち、前記検出枠の下部に設定される２つの第１付け根領域については第１角度範囲において前記角度方向を変えつつ前記第２スコア候補を複数算出し、前記第１付け根領域よりも上方に設定される２つの第２付け根領域については前記第１角度範囲とは異なる第２角度範囲において前記角度方向を変えつつ前記第２スコア候補を複数算出する、
請求項３に記載の人検出装置。
【請求項５】
前記検出部は、
前記撮像画像から人の体幹部および頭部を検出する、
請求項１〜４のいずれか一つに記載の人検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、人検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、入力された撮像画像から人を検出する人検出装置が知られている。たとえば、特許文献１には、歩行者に現れる特有の形状である、前後方向に開脚した両脚の形状（ハの字形状）を探索することによって人を検出する人検出装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−２８８６８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、人の姿勢は時々刻々と変化するため、上述した従来技術においては、両脚の形状が前後方向に開脚した形状を成していない場合に検出精度が低下するおそれがある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の実施形態にかかる人検出装置は、一例として、撮像画像から人の体幹部を検出する検出部と、前記検出部によって検出された前記体幹部の周囲４箇所からそれぞれ伸びる物体の探索を行う探索部と、前記探索部による探索結果に基づいて人の存否を判定する判定部とを備える。人の体幹部は、四肢と比べて人の姿勢が変化しても形状が変化しにくいため、四肢を除く体幹部の検出をまず行うようにすることで、姿勢変化に対する頑健性を向上させることができる。
【０００６】
上記人検出装置では、一例として、前記検出部は、前記撮像画像に設定された検出枠内に前記体幹部が存在する確度を示す第１スコアを算出し、算出した第１スコアに基づいて前記体幹部を検出し、前記探索部は、前記検出枠の周囲に設定される４つの付け根領域ごとに、該付け根領域から伸びる物体が存在する確度を示す第２スコアを算出し、前記判定部は、前記第１スコアおよび４つの前記第２スコアに基づいて人の存否を判定する。よって、一例としては、四肢のうちの何れか（たとえば左脚部）が隠れて見えないような場合であっても、残りの四肢（右脚部および両腕部）の第２スコアと第１スコアとに基づいて人を検出することができる。したがって、隠れに対する頑健性を向上させることが可能である。
【０００７】
上記人検出装置では、一例として、前記探索部は、前記付け根領域から所定の角度方向に伸びる物体が存在する確度を示す第２スコア候補を前記角度方向を変えて複数算出し、算出した複数の前記第２スコア候補に基づいて前記第２スコアを決定する。よって、一例としては、様々な姿勢の人を検出することができる。
【０００８】
上記人検出装置では、一例として、前記探索部は、前記４つの付け根領域のうち、前記検出枠の下部に設定される２つの第１付け根領域については第１角度範囲において前記角度方向を変えつつ前記第２スコア候補を複数算出し、前記第１付け根領域よりも上方に設定される２つの第２付け根領域については前記第１角度範囲とは異なる第２角度範囲において前記角度方向を変えつつ前記第２スコア候補を複数算出する。よって、一例としては、第１付け根領域については人の脚部の可動範囲に応じた角度範囲で探索を行い、第２付け根領域については人の腕部の可動範囲に応じた角度範囲で探索を行うようにすることで、四肢の探索を効率化することができる。
【０００９】
上記人検出装置では、一例として、前記検出部は、前記撮像画像から人の体幹部および頭部を検出する。よって、一例としては、体幹部のみを検出する場合と比較して、人と人以外の物とを区別し易くなる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１Ａ】図１Ａは、実施形態に係る人検出処理の一例を示す図である。
【図１Ｂ】図１Ｂは、実施形態に係る人検出処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、人検出装置の構成例を示すブロック図である。
【図３Ａ】図３Ａは、体幹・頭部検出処理の内容の一例を示す図である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、四肢探索処理の一例を示す図である。
【図４】図４は、四肢探索処理の変形例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る人検出装置が実行する人検出処理の手順の一例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】
【００１１】
〔１．人検出処理の一例〕
まず、実施形態に係る人検出処理の一例について図１Ａおよび図１Ｂを参照して説明する。図１Ａおよび図１Ｂは、実施形態に係る人検出処理の一例を示す図である。
【００１２】
図１Ａに示すように、実施形態に係る人検出処理では、まず、撮像画像から人１００の体幹部Ｔを検出する（体幹検出処理）。ここで、体幹部Ｔとは、人１００の全身のうち四肢（すなわち左腕部Ａｌ、右腕部Ａｒ、左脚部Ｌｌ、右脚部Ｌｒ）および頭部Ｈを除いた部分を示す。
【００１３】
つづいて、実施形態に係る人検出処理では、人１００の四肢すなわち左腕部Ａｌ、右腕部Ａｒ、左脚部Ｌｌ、右脚部Ｌｒを検出すべく、図１Ｂに示すように、体幹検出処理によって検出された体幹部Ｔの周囲４箇所からそれぞれ伸びる物体の探索を行う（四肢探索処理）。
【００１４】
そして、実施形態に係る人検出処理では、四肢探索処理による探索結果に基づいて人１００の存否を判定する（判定処理）。
【００１５】
このように、実施形態に係る人検出処理では、人１００の体全体を一度に検出するのではなく、人１００の体幹部Ｔの検出をまず行い、その後、体幹部Ｔの周囲４箇所からそれぞれ伸びる物体の探索を行うことによって人１００を検出することとした。
【００１６】
体幹部Ｔおよび頭部Ｈは、四肢（両腕部Ａｌ，Ａｒおよび両脚部Ｌｌ，Ｌｒ）と比べて人１００の姿勢が変化しても形状が変化しにくい。このため、四肢を除く体幹部Ｔの検出をまず行うことで、姿勢変化に対する頑健性を向上させることができる。
【００１７】
また、体幹部Ｔおよび頭部Ｈは、人１００の姿勢が変化しても形状が変化しにくいため、複数の姿勢に対して１つのモデルを共通して使用することが可能である。したがって、予め用意しておくモデルの数を少なくすることができる。たとえば、立っている人と座っている人とで体幹部Ｔのモデルを共通化することが可能である。
【００１８】
また、体幹部Ｔは地面から浮いているため四肢（特に両脚部Ｌｌ，Ｌｒ）と比べて隠れが発生しにくい。したがって、人１００の体全体を一度に検出する場合と比較して、隠れに対する頑健性を向上させることができる。
【００１９】
また、たとえば魚眼カメラなどで撮像された画像など歪みがある撮像画像に対しては、歪み補正を行ったうえで人検出が行われる場合がある。しかしながら、体幹部Ｔは、四肢と比較して歪みの影響を受けにくい。このため、実施形態に係る人検出処理によれば、歪み補正を行うことなく人検出を行うことができる。
【００２０】
以下、このような人検出処理を実現する人検出装置について図２以降を参照して詳細に説明する。
【００２１】
〔２．人検出装置の構成〕
実施形態に係る人検出装置の構成について図２を参照して説明する。図２は、人検出装置の構成例を示すブロック図である。
【００２２】
図２に示すように、人検出装置１は、撮像装置１０から入力される撮像画像から人１００を検出し、検出結果を外部へ出力する。撮像装置１０は、たとえば、ＣＣＤ（Charge  Coupled  Device）やＣＩＳ（CMOS  Image  Sensor）等の撮像素子を内蔵するデジタルカメラである。撮像装置１０は、所定のフレームレートで撮像した撮像画像の画像データ（以下、単に「撮像画像」と記載する）を人検出装置１へ出力する。
【００２３】
人検出装置１は、特徴量算出部２と、体幹・頭部検出部３と、四肢探索部４と、判定部５とを備える。
【００２４】
特徴量算出部２は、撮像装置１０から入力される撮像画像の特徴量を算出する。たとえば、特徴量算出部２は、撮像画像から輪郭を抽出することによってエッジ画像を生成し、生成したエッジ画像を用いてＨＯＧ（Histograms  of  Oriented  Gradients）特徴量などの特徴量を算出する。なお、特徴量算出部２は、撮像装置１０から入力される撮像画像から生成されたエッジ画像に対してＨｏｕｇｈ変換を行ってもよい。
【００２５】
体幹・頭部検出部３は、特徴量算出部２によって算出された特徴量に基づいて人１００の体幹部Ｔおよび頭部Ｈを検出する。
【００２６】
また、四肢探索部４は、体幹・頭部検出部３によって検出された体幹部Ｔおよび頭部Ｈの周囲４箇所からそれぞれ伸びる物体の探索を行う。
【００２７】
ここで、体幹・頭部検出部３による体幹・頭部検出処理および四肢探索部４による四肢探索処理の内容の一例について図３Ａおよび図３Ｂを参照して説明する。図３Ａは、体幹・頭部検出処理の内容の一例を示す図であり、図３Ｂは、四肢探索処理の一例を示す図である。
【００２８】
図３Ａに示すように、体幹・頭部検出部３は、まず、エッジ画像上のある位置に検出枠Ｒを設定する。検出枠Ｒは、たとえば縦方向に長い矩形状の枠である。検出枠Ｒの縦横比は、一般的な人１００の体幹部Ｔおよび頭部Ｈの形状に合わせて予め決められる。
【００２９】
つづいて、体幹・頭部検出部３は、設定した検出枠Ｒ内における画像の特徴量と、図示しない記憶部に予め記憶された体幹・頭部モデルの特徴量との類似度を体幹・頭部スコアとして算出する。なお、体幹・頭部スコアは、検出枠Ｒ内に体幹部Ｔおよび頭部Ｈが存在する確度を示す第１スコアの一例である。
【００３０】
そして、体幹・頭部検出部３は、算出した体幹・頭部スコアが第１閾値以上である場合に、設定した検出枠Ｒから人１００の体幹部Ｔおよび頭部Ｈを検出する。
【００３１】
体幹・頭部検出部３は、エッジ画像に対する検出枠Ｒの位置および大きさを変えつつ、上記の処理を複数回実行する。これにより、エッジ画像上の対象エリア全体から人１００の体幹部Ｔおよび頭部Ｈを検出する。なお、対象エリアは適宜設定可能であり、エッジ画像の全領域を対象エリアとしてもよいし、エッジ画像の一部の領域を対象エリアとしてもよい。
【００３２】
上述したように、体幹部Ｔおよび頭部Ｈは、四肢（両腕部Ａｌ，Ａｒおよび両脚部Ｌｌ，Ｌｒ）と比べて人１００の姿勢が変化しても形状が変化しにくい。このため、四肢を除く体幹部Ｔおよび頭部Ｈの検出をまず行うことで、姿勢変化に対する頑健性を向上させることができる。また、体幹部Ｔだけでなく頭部Ｈも検出対象に加えることで、体幹部Ｔのみを検出対象とする場合と比較して、人１００と人以外の物とを区別し易くなる。ただし、体幹・頭部検出部３は、体幹部Ｔのみの検出を行ってもよい。
【００３３】
四肢探索部４は、体幹・頭部検出部３によって体幹部Ｔおよび頭部Ｈが検出された検出枠Ｒの周囲４箇所から伸びる物体の探索を行う。
【００３４】
具体的には、図３Ｂに示すように、検出枠Ｒには、４つの付け根領域Ｐ１〜Ｐ４が設定される。付け根領域Ｐ１〜Ｐ４は、それぞれ人１００の右腕部Ａｒ、右脚部Ｌｒ、左腕部Ａｌおよび左脚部Ｌｌの付け根に対応しており、検出枠Ｒのうち体幹部Ｔに相当する部分の四隅を含んだ位置にそれぞれ設定される。
【００３５】
付け根領域Ｐ１〜Ｐ４のうち付け根領域Ｐ２，Ｐ４（第１付け根領域の一例）は、人１００の右脚部Ｌｒおよび左脚部Ｌｌの付け根に対応しており、検出枠Ｒの下部に設定される。また、付け根領域Ｐ１，Ｐ３（第２付け根領域の一例）は、人１００の右腕部Ａｒおよび左腕部Ａｌの付け根に対応しており、付け根領域Ｐ２，Ｐ４よりも上方に設定される。たとえば、付け根領域Ｐ１は、検出枠Ｒの左辺における中点よりも上方に設定され、付け根領域Ｐ３は、検出枠Ｒの右辺における中点よりも上方に設定される。
【００３６】
四肢探索部４は、これら４つの付け根領域Ｐ１〜Ｐ４ごとに四肢スコアを算出する。四肢スコアは、付け根領域Ｐ１〜Ｐ４から伸びる物体が存在する確度を示す第２スコアの一例である。
【００３７】
具体的には、四肢探索部４は、まず、付け根領域Ｐ１〜Ｐ４から所定の角度方向に伸びる棒状の物体が存在する確度を示す四肢スコア候補（第２スコア候補の一例）を算出する。たとえば、四肢探索部４は、特徴量算出部２によって算出された特徴量と、図示しない記憶部に予め記憶された四肢モデルの特徴量との類似度を四肢スコア候補として算出してもよい。また、四肢探索部４は、特徴量算出部２によるＨｏｕｇｈ変換の結果に基づいて四肢スコア候補を算出してもよいし、エッジ画像を格子状の領域（セル）に分割し、ＨＯＧ特徴量における同じ勾配を持ったセルが連続する数に基づいて四肢スコア候補を算出してもよい。この場合、連続するセルの数が多いほど四肢スコア候補の値は高く算出される。
【００３８】
四肢探索部４は、四肢スコア候補の算出を角度方向を変えて複数回実行することにより、複数の角度方向についての四肢スコア候補を算出する。これにより、様々な姿勢の人を検出することができる。
【００３９】
ここで、四肢探索部４は、人１００の脚部Ｌｒ，Ｌｌに対応する付け根領域Ｐ２，Ｐ４については、付け根領域Ｐ２，Ｐ４から伸びる物体を左右１８０度の角度範囲で探索する。また、四肢探索部４は、人１００の腕部Ａｒ，Ａｌに対応する付け根領域Ｐ１，Ｐ３については、付け根領域Ｐ１，Ｐ３から伸びる物体を上下１８０度の角度範囲で探索する。
【００４０】
このように、付け根領域Ｐ１〜Ｐ４から伸びる物体の探索を四肢の可動範囲に応じた角度範囲で実施することで、四肢の探索を効率よく行うことができる。
【００４１】
つづいて、四肢探索部４は、算出した複数の四肢スコア候補に基づいて四肢スコアを決定する。たとえば、四肢探索部４は、算出した複数の四肢スコア候補のうちスコアが最も高い四肢スコア候補を四肢スコアとして決定してもよい。また、四肢探索部４は、算出した複数の四肢スコア候補のうちスコアが上位のものをいくつか選択して、それらの平均値を四肢スコアとして決定してもよい。
【００４２】
なお、四肢探索部４は、付け根領域Ｐ１，Ｐ３については、人１００の腕部Ａｌ，Ａｒの可動範囲に応じた角度範囲で探索を行えばよく、必ずしも上下１８０度の角度範囲で探索を行うことを要しない。同様に、四肢探索部４は、付け根領域Ｐ２，Ｐ４については、人１００の脚部Ｌｌ，Ｌｒの可動範囲に応じた角度範囲で探索を行えばよく、必ずしも左右１８０度の角度範囲で探索を行うことを要しない。
【００４３】
たとえば、四肢探索部４は、付け根領域Ｐ１，Ｐ３から検出枠Ｒの長辺と平行に伸びる軸（図３Ｂでは鉛直軸）を中心とする１８０度以内の角度範囲で探索を行えばよい。また、四肢探索部４は、付け根領域Ｐ２，Ｐ４から検出枠Ｒの短辺と平行に伸びる軸（図３Ｂでは水平軸）を中心とする１８０度以内の角度範囲で探索を行えばよい。
【００４４】
付け根領域Ｐ１〜Ｐ４から伸びる物体の長さのパラメータは、図示しない記憶部に記憶されており、適宜調整可能である。たとえば、図３Ｂに示すように、付け根領域Ｐ１，Ｐ３から伸びる物体の長さｌ１は、検出枠Ｒの横幅Ｗの半分の長さに設定され、付け根領域Ｐ２，Ｐ４から伸びる物体の長さｌ２は、検出枠Ｒの横幅Ｗと同一の長さに設定される。
【００４５】
このように、両腕部Ａｌ，Ａｒと両脚部Ｌｌ，Ｌｒの長さの違いを考慮して、付け根領域Ｐ１，Ｐ３から伸びる物体の長さｌ１を付け根領域Ｐ２，Ｐ４から伸びる物体の長さｌ２よりも短く設定することが好ましい。
【００４６】
四肢探索処理の変形例について図４を参照して説明する。図４は、四肢探索処理の変形例を示す図である。ここでは、右腕部Ａｒに対応する付け根領域Ｐ１を例に挙げて説明するが、他の付け根領域Ｐ２〜Ｐ４についても同様である。
【００４７】
図４に示すように、エッジ画像には、右腕部Ａｒの外側の輪郭Ａｒａと右腕部Ａｒの内側の輪郭Ａｒｂとが含まれる。そこで、四肢探索部４は、付け根領域Ｐ１内に２つの始点を設定し、各始点から伸びる物体をそれぞれ探索してもよい。
【００４８】
たとえば、四肢探索部４は、検出枠Ｒのうち体幹部Ｔに相当する部分の左上隅に設定される第１の始点Ｐ１ａから伸びる物体を探索するとともに、第１の始点Ｐ１ａよりも下方に設定される第２の始点Ｐ１ｂから伸びる物体を探索する。そして、四肢探索部４は、第１の始点Ｐ１ａから伸びる物体を探索することによって得られる四肢スコア候補と、第２の始点Ｐ１ｂから伸びる物体を探索することによって得られる四肢スコア候補とに基づいて付け根領域Ｐ１の四肢スコアを決定するようにしてもよい。
【００４９】
このように、各付け根領域Ｐ１〜Ｐ４について、外側の輪郭と内側の輪郭とをそれぞれ探索することで、四肢の幅を考慮した探索を行うことが可能となる。これにより、四肢の検出精度を向上させることができる。
【００５０】
図２に戻り、判定部５について説明する。判定部５は、体幹・頭部スコアと４つの四肢スコアとに基づいて人１００の存否を判定する。たとえば、判定部５は、体幹・頭部スコアと４つの四肢スコアとを加算した総合スコアを算出する。そして、判定部５は、算出した総合スコアが第２閾値以上である場合に、検出枠Ｒが設定されている位置に人１００が存在すると判定し、判定結果を外部へ出力する。
【００５１】
このように、体幹・頭部スコアと４つの四肢スコアとに基づいて人１００の存否を判定することで、人１００の体幹部Ｔ、頭部Ｈおよび四肢であることの確度を総合的に判断して人１００を検出することが可能となるため、人検出をより精度よく行うことができる。なお、判定部５は、体幹・頭部スコアを考慮することなく、４つの四肢スコアに基づいて人１００を検出するようにしてもよい。
【００５２】
〔３．人検出処理のフロー〕
次に、人検出装置１が実行する人検出処理の手順の一例について図５を参照して説明する。図５は、実施形態に係る人検出装置１が実行する人検出処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【００５３】
図５に示すように、人検出装置１は、撮像装置１０から撮像画像を取得すると（ステップＳ１０１）、取得した撮像画像に対して特徴量の算出を行う（ステップＳ１０２）。つづいて、人検出装置１は、撮像画像のエッジ画像の所定位置（たとえば、左上隅）に検出枠Ｒを設定し（ステップＳ１０３）、設定した検出枠Ｒ内のエッジ画像について体幹・頭部スコアを算出する（ステップＳ１０４）。
【００５４】
つづいて、人検出装置１は、算出した体幹・頭部スコアが第１閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０５）。この判定処理において、体幹・頭部スコアが第１閾値未満であると判定した場合（ステップＳ１０５，Ｎｏ）、人検出装置１は、検出枠Ｒのエッジ画像上における位置または大きさを変更して（ステップＳ１０３）、ステップＳ１０４以降の処理を行う。
【００５５】
一方、体幹・頭部スコアが第１閾値以上であると判定した場合（ステップＳ１０５，Ｙｅｓ）、人検出装置１は、４つの付け根領域Ｐ１〜Ｐ４のうちの何れかについて、ある角度方向における四肢スコア候補を算出する（ステップＳ１０６）。
【００５６】
つづいて、人検出装置１は、全ての角度方向について四肢スコア候補を算出済みか否かを判定する（ステップＳ１０７）。具体的には、人検出装置１は、両脚部Ｌｌ，Ｌｒに対応する付け根領域Ｐ２，Ｐ４については、左右１８０度の角度範囲における各角度方向について四肢スコア候補の算出を行ったか否かを判定する。また、人検出装置１は、両腕部Ａｌ，Ａｒに対応する付け根領域Ｐ１，Ｐ３については、上下１８０度の角度範囲における各角度方向について四肢スコア候補の算出を行ったか否かを判定する。
【００５７】
この判定処理において、全ての角度方向についての四肢スコア候補の算出を終えていない場合（ステップＳ１０７，Ｎｏ）、人検出装置１は、処理をステップＳ１０６へ戻し、残りの角度方向についての四肢スコア候補の算出を行う。
【００５８】
一方、ステップＳ１０７において、全ての角度方向についての四肢スコア候補を算出済みと判定した場合（ステップＳ１０７，Ｙｅｓ）、人検出装置１は、算出した複数の四肢スコア候補のうち最もスコアの高いものを四肢スコアとして決定する（ステップＳ１０８）。
【００５９】
つづいて、人検出装置１は、全ての付け根領域Ｐ１〜Ｐ４について四肢スコアを決定済みか否かを判定する（ステップＳ１０９）。この判定処理において、全ての付け根領域Ｐ１〜Ｐ４について四肢スコアを決定済みでない場合（ステップＳ１０９，Ｎｏ）、人検出装置１は、処理をステップＳ１０６へ戻し、残りの付け根領域Ｐ１〜Ｐ４についてステップＳ１０６〜Ｓ１０９の処理を繰り返す。
【００６０】
一方、人検出装置１は、全ての付け根領域Ｐ１〜Ｐ４について四肢スコアを決定済みであると判定した場合（ステップＳ１０９，Ｙｅｓ）、ステップＳ１０４において算出した体幹・頭部スコアと、ステップＳ１０８において決定した付け根領域Ｐ１〜Ｐ４ごとの四肢スコアとを加算することによって総合スコアを算出する（ステップＳ１１０）。
【００６１】
つづいて、人検出装置１は、算出した総合スコアが第２閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１１１）。この判定処理において、総合スコアが第２閾値以上である場合（ステップＳ１１１，Ｙｅｓ）、人検出装置１は人１００を検出し（ステップＳ１１２）、検出結果を外部へ出力して、処理をステップＳ１１３に移行する。一方、総合スコアが第２閾値未満である場合（ステップＳ１１１，Ｎｏ）、人検出装置１は、人１００を検出することなく処理をステップＳ１１３へ移行する。
【００６２】
つづいて、ステップＳ１１３において、人検出装置１は、エッジ画像上の対象エリアの全域についての探索が完了したか否かを判定する。たとえば、対象エリアがエッジ画像の全領域である場合には、エッジ画像の全領域についてステップＳ１０３〜Ｓ１１２の処理を行ったか否かを判定する。この判定処理において、対象エリアの探索が完了していない場合（ステップＳ１１３，Ｎｏ）、処理をステップＳ１０３に戻し、ステップＳ１０３〜Ｓ１１３の処理を行う。一方、対象エリアの探索が完了したと判定した場合（ステップＳ１１３，Ｙｅｓ）、人検出装置１は、１つの撮像画像についての人検出処理を終了する。
【００６３】
上述してきたように、実施形態に係る人検出装置１は、体幹・頭部検出部３（検出部の一例）と、四肢探索部４（探索部の一例）と、判定部５とを備える。体幹・頭部検出部３は、撮像画像から人１００の体幹部Ｔを検出する。四肢探索部４は、体幹・頭部検出部３によって検出された体幹部Ｔの周囲４箇所からそれぞれ伸びる物体の探索を行う。そして、判定部５は、四肢探索部４による探索結果に基づいて人１００の存否を判定する。したがって、実施形態に係る人検出装置１によれば、人検出の精度を向上させることができる。
【００６４】
〔４．その他の実施形態〕
人検出装置１は、総合スコアを算出する際に、体幹・頭部スコアおよび４つの四肢スコアに対して重み付けを行ってもよい。たとえば、判定部５は、体幹・頭部スコアの重みが各四肢スコアの重みよりも大きくなるような重み付けを行ってもよいし、各四肢スコアの重みが体幹・頭部スコアの重みよりも大きくなるような重み付けを行ってもよい。また、判定部５は、体幹・頭部スコアの重みが、４つの四肢スコアの合計値の重みと同じになるような重み付けを行ってもよい。
【００６５】
また、体幹・頭部検出部３は、体幹部Ｔおよび頭部Ｈの向きをさらに検出してもよく、この場合、判定部５は、体幹・頭部検出部３によって検出された体幹部Ｔおよび頭部Ｈの向きに応じて、各四肢スコアの重み付けを変えてもよい。
【００６６】
たとえば、体幹・頭部検出部３によって右向きの体幹部Ｔおよび頭部Ｈが検出されたとする。この場合、左腕部Ａｌおよび左脚部Ｌｌが体幹部Ｔ等に隠れて見えない可能性があるため、左腕部Ａｌおよび左脚部Ｌｌの重みが右腕部Ａｒおよび右脚部Ｌｒの重みよりも小さくなるような重み付けを行ってもよい。
【００６７】
以上、本発明の実施形態を例示したが、上記実施形態および変形例はあくまで一例であって、発明の範囲を限定することは意図していない。上記実施形態や変形例は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、組み合わせ、変更を行うことができる。また、各実施形態や各変形例の構成や形状は、部分的に入れ替えて実施することも可能である。
【符号の説明】
【００６８】
１…人検出装置、２…特徴量算出部、３…体幹・頭部検出部、４…四肢探索部、５…判定部、１０…撮像装置、１００…人、Ｔ…体幹部、Ｈ…頭部、Ａｌ…左腕部、Ａｒ…右腕部、Ｌｌ…左脚部、Ｌｒ…右脚部、Ｒ…検出枠、Ｐ１〜Ｐ４…付け根領域
【図１Ａ】
2019003383.tif 000003
【図１Ｂ】
2019003383.tif 000004
【図２】
2019003383.tif 000005
【図３Ａ】
2019003383.tif 000006
【図３Ｂ】
2019003383.tif 000007
【図４】
2019003383.tif 000008
【図５】
2019003383.tif 000009