(57)【要約】【課題】認識対象物や撮像手段の動きに対する頑健性を確保しつつ、姿勢パラメータの推定処理の処理負荷を軽減する。【解決手段】姿勢パラメータ推定装置１は、画像ピラミッドの低いレベルの画像において、状態推定用特徴点の前フレームからの移動量を求めることで認識対象物の状態を推定する。認識対象物の状態が静止状態であれば、画像ピラミッドの最も低いレベルを処理対象レベルとする。また、認識対象物の状態が移動状態であれば、画像ピラミッドの最も高いレベルを処理対象レベルとする。【選択図】図３
2015069548.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像内の認識対象物の姿勢パラメータを推定する姿勢パラメータ推定装置であって、
前記入力画像と、当該入力画像と同一の画像であって当該入力画像より解像度の低い１つ以上の画像と、を求める複数解像度画像取得手段と、
前記複数解像度画像取得手段により求められた画像のうち最も解像度の低い画像において、当該画像内における前記認識対象物の第１特徴点を追跡して当該第１特徴点の前フレームからの移動量を求め、当該認識対象物が前フレームから移動した度合いを示す当該認識対象物の状態を当該移動量に基づいて求め、前記複数解像度画像取得手段により求められた各画像の解像度のうち１つを処理対象レベルとして当該認識対象物の状態に基づいて決定する状態推定手段と、
前記処理対象レベルの画像内における前記認識対象物の第２特徴点を追跡する特徴点追跡手段と、
前記特徴点追跡手段による前記第２特徴点の追跡結果に基づいて、前記処理対象レベルの画像内における前記認識対象物の姿勢パラメータを求める姿勢パラメータ更新手段と、を備え、
前記状態推定手段は、前記複数解像度画像取得手段により求められた各画像の解像度のうち、当該認識対象物が前フレームから移動した度合いが小さくなるに従って高い解像度を、前記処理対象レベルとして決定し、
前記特徴点追跡手段による前記第２特徴点の追跡と、前記姿勢パラメータ更新手段による前記認識対象物の姿勢パラメータの取得と、が前記処理対象レベルの画像において行われると、当該処理対象レベルを１段階高い解像度に更新し、
前記処理対象レベルの画像が前記入力画像になるまで、解像度の低いものから順番に１回ずつ、前記特徴点追跡手段による前記第２特徴点の追跡と、前記姿勢パラメータ更新手段による前記認識対象物の姿勢パラメータの取得と、を繰り返し行って、当該入力画像内の認識対象物の姿勢パラメータを推定することを特徴とする姿勢パラメータ推定装置。
【請求項２】
入力画像内の認識対象物の姿勢パラメータを推定する姿勢パラメータ推定装置であって、
前記入力画像と、当該入力画像と同一の画像であって当該入力画像より解像度の低い１つ以上の画像と、を求める複数解像度画像取得手段と、
前記複数解像度画像取得手段により求められた画像のうち最も解像度の低い画像において、当該画像内における前記認識対象物の第１特徴点を追跡して当該第１特徴点の前フレームからの移動量を求め、当該認識対象物が前フレームから移動した度合いを示す当該認識対象物の状態を当該移動量に基づいて求め、前記複数解像度画像取得手段により求められた各画像の解像度のうち１つを処理対象レベルとして当該認識対象物の状態に基づいて決定する状態推定手段と、
前記処理対象レベルの画像内における前記認識対象物の第２特徴点を追跡する特徴点追跡手段と、
前記特徴点追跡手段による前記第２特徴点の追跡結果に基づいて、前記処理対象レベルの画像内における前記認識対象物の姿勢パラメータを求める姿勢パラメータ更新手段と、を備え、
前記状態推定手段は、前記複数解像度画像取得手段により求められた各画像の解像度のうち、当該認識対象物が前フレームから移動した度合いが大きくなるに従って低い解像度を、前記処理対象レベルとして決定し、
前記特徴点追跡手段による前記第２特徴点の追跡と、前記姿勢パラメータ更新手段による前記認識対象物の姿勢パラメータの取得と、が前記処理対象レベルの画像において行われると、当該処理対象レベルを１段階高い解像度に更新し、
前記複数解像度画像取得手段により求められた各画像の解像度のうち予め定められた解像度に前記処理対象レベルがなるまで、解像度の低いものから順番に１回ずつ、前記特徴点追跡手段による前記第２特徴点の追跡と、前記姿勢パラメータ更新手段による前記認識対象物の姿勢パラメータの取得と、を繰り返し行って、当該入力画像内の認識対象物の姿勢パラメータを推定することを特徴とする姿勢パラメータ推定装置。
【請求項３】
前記状態推定手段は、前記第２特徴点の中から前記第１特徴点を決定し、
前記特徴点追跡手段は、前記認識対象物の特徴点の中から前記第２特徴点を決定し、前記複数解像度画像取得手段により求められた画像のうち最も解像度の低い画像においては、前記第２特徴点のうち前記第１特徴点を除くものを追跡し、
前記姿勢パラメータ更新手段は、前記複数解像度画像取得手段により求められた各画像の解像度のうち最も低い解像度においては、前記状態推定手段による前記第１特徴点の追跡結果と、前記特徴点追跡手段による前記第２特徴点のうち前記第１特徴点を除くものの追跡結果と、に基づいて、前記認識対象物の姿勢パラメータを求めることを特徴とする請求項１または２に記載の姿勢パラメータ推定装置。
【請求項４】
前記特徴点追跡手段は、前記認識対象物の特徴点の中から、当該特徴点の分布の外寄りに位置するものから順に予め定められた数だけを、前記第２特徴点として決定し、
前記状態推定手段は、前記第２特徴点の中から、当該第２特徴点の分布の外寄りに位置するものから順に予め定められた数だけを、前記第１特徴点として決定することを特徴とする請求項１または２に記載の姿勢パラメータ推定装置。
【請求項５】
前記特徴点追跡手段は、前記第２特徴点の数を、処理対象レベルの画像の解像度が高くなるに従って多くすることを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の姿勢パラメータ推定装置。
【請求項６】
前記姿勢パラメータ更新手段により求められた前フレームにおける姿勢パラメータを用いて、前記認識対象物の姿勢パラメータの予測値を求める姿勢パラメータ予測手段を備え、
前記状態推定手段は、前記姿勢パラメータ予測手段により求められた姿勢パラメータの予測値を用いて、前記第１特徴点の追跡を行い、
前記特徴点追跡手段は、前記姿勢パラメータ予測手段により求められた姿勢パラメータの予測値を用いて、前記第２特徴点の追跡を行い、
前記姿勢パラメータ更新手段は、前記姿勢パラメータ予測手段により求められた姿勢パラメータの予測値を用いて、前記認識対象物の姿勢パラメータを推定することを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の姿勢パラメータ推定装置。
【請求項７】
前記姿勢パラメータ予測手段は、前記状態推定手段により前フレームにおいて求められた前記度合いが予め定められた第１閾値より小さい場合には、前記姿勢パラメータ更新手段により求められた前フレームにおける姿勢パラメータを、当該認識対象物の姿勢パラメータの予測値とすることを特徴とする請求項６に記載の姿勢パラメータ推定装置。
【請求項８】
前記特徴点追跡手段は、前記状態推定手段により求められた前記度合いが予め定められた第２閾値以上である場合には、前記姿勢パラメータ予測手段により求められた姿勢パラメータの予測値を用いて特徴点追跡の初期位置を求め、当該状態推定手段により求められた移動量の平均値を当該特徴点追跡の初期位置に加えたものを用いて、前記第２特徴点の追跡を行うことを特徴とする請求項６または７に記載の姿勢パラメータ推定装置。
【請求項９】
前記特徴点追跡手段は、前記状態推定手段により求められた前記度合いが予め定められた第３閾値以上である場合には、前記第２特徴点の追跡を行う領域を、前記状態推定手段が前記第１特徴点の追跡を行う領域よりも狭くすることを特徴とする請求項１から８のいずれかに記載の姿勢パラメータ推定装置。
【請求項１０】
複数解像度画像取得手段、状態推定手段、特徴点追跡手段、および姿勢パラメータ更新手段を備え、入力画像内の認識対象物の姿勢パラメータを推定する姿勢パラメータ推定装置における姿勢パラメータ推定方法であって、
前記複数解像度画像取得手段が、前記入力画像と、当該入力画像と同一の画像であって当該入力画像より解像度の低い１つ以上の画像と、を求める第１のステップと、
前記状態推定手段が、前記第１のステップにより求められた画像のうち最も解像度の低い画像において、当該画像内における前記認識対象物の第１特徴点を追跡して当該第１特徴点の前フレームからの移動量を求め、当該認識対象物が前フレームから移動した度合いを示す当該認識対象物の状態を当該移動量に基づいて求め、前記第１のステップにより求められた各画像の解像度のうち１つを処理対象レベルとして当該認識対象物の状態に基づいて決定する第２のステップと、
前記特徴点追跡手段が、前記処理対象レベルの画像内における前記認識対象物の第２特徴点を追跡する第３のステップと、
前記姿勢パラメータ更新手段が、前記第３のステップによる前記第２特徴点の追跡結果に基づいて、前記処理対象レベルの画像内における前記認識対象物の姿勢パラメータを求める第４のステップと、を備え、
前記第２のステップでは、前記状態推定手段が、前記第１のステップにより求められた各画像の解像度のうち、当該認識対象物が前フレームから移動した度合いが小さくなるに従って高い解像度を、前記処理対象レベルとして決定し、
前記第３のステップによる前記第２特徴点の追跡と、前記第４のステップによる前記認識対象物の姿勢パラメータの取得と、が前記処理対象レベルの画像において行われると、当該処理対象レベルを１段階高い解像度に更新し、
前記処理対象レベルの画像が前記入力画像になるまで、解像度の低いものから順番に１回ずつ、前記第３のステップによる前記第２特徴点の追跡と、前記第４のステップによる前記認識対象物の姿勢パラメータの取得と、を繰り返し行って、当該入力画像内の認識対象物の姿勢パラメータを推定することを特徴とする姿勢パラメータ推定方法。
【請求項１１】
複数解像度画像取得手段、状態推定手段、特徴点追跡手段、および姿勢パラメータ更新手段を備え、入力画像内の認識対象物の姿勢パラメータを推定する姿勢パラメータ推定装置における姿勢パラメータ推定方法であって、
前記複数解像度画像取得手段が、前記入力画像と、当該入力画像と同一の画像であって当該入力画像より解像度の低い１つ以上の画像と、を求める第１のステップと、
前記状態推定手段が、前記第１のステップにより求められた画像のうち最も解像度の低い画像において、当該画像内における前記認識対象物の第１特徴点を追跡して当該第１特徴点の前フレームからの移動量を求め、当該認識対象物が前フレームから移動した度合いを示す当該認識対象物の状態を当該移動量に基づいて求め、前記第１のステップにより求められた各画像の解像度のうち１つを処理対象レベルとして当該認識対象物の状態に基づいて決定する第２のステップと、
前記特徴点追跡手段が、前記処理対象レベルの画像内における前記認識対象物の第２特徴点を追跡する第３のステップと、
前記姿勢パラメータ更新手段が、前記第３のステップによる前記第２特徴点の追跡結果に基づいて、前記処理対象レベルの画像内における前記認識対象物の姿勢パラメータを求める第４のステップと、を備え、
前記第２のステップでは、前記状態推定手段が、前記第１のステップにより求められた各画像の解像度のうち、当該認識対象物が前フレームから移動した度合いが大きくなるに従って低い解像度を、前記処理対象レベルとして決定し、
前記第３のステップによる前記第２特徴点の追跡と、前記第４のステップによる前記認識対象物の姿勢パラメータの取得と、が前記処理対象レベルの画像において行われると、当該処理対象レベルを１段階高い解像度に更新し、
前記第１のステップにより求められた各画像の解像度のうち予め定められた解像度に前記処理対象レベルがなるまで、解像度の低いものから順番に１回ずつ、前記第３のステップによる前記第２特徴点の追跡と、前記第４のステップによる前記認識対象物の姿勢パラメータの取得と、を繰り返し行って、当該入力画像内の認識対象物の姿勢パラメータを推定することを特徴とする姿勢パラメータ推定方法。
【請求項１２】
複数解像度画像取得手段、状態推定手段、特徴点追跡手段、および姿勢パラメータ更新手段を備え、入力画像内の認識対象物の姿勢パラメータを推定する姿勢パラメータ推定装置における姿勢パラメータ推定方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記複数解像度画像取得手段が、前記入力画像と、当該入力画像と同一の画像であって当該入力画像より解像度の低い１つ以上の画像と、を求める第１のステップと、
前記状態推定手段が、前記第１のステップにより求められた画像のうち最も解像度の低い画像において、当該画像内における前記認識対象物の第１特徴点を追跡して当該第１特徴点の前フレームからの移動量を求め、当該認識対象物が前フレームから移動した度合いを示す当該認識対象物の状態を当該移動量に基づいて求め、前記第１のステップにより求められた各画像の解像度のうち１つを処理対象レベルとして当該認識対象物の状態に基づいて決定する第２のステップと、
前記特徴点追跡手段が、前記処理対象レベルの画像内における前記認識対象物の第２特徴点を追跡する第３のステップと、
前記姿勢パラメータ更新手段が、前記第３のステップによる前記第２特徴点の追跡結果に基づいて、前記処理対象レベルの画像内における前記認識対象物の姿勢パラメータを求める第４のステップと、をコンピュータに実行させ、
前記第２のステップでは、前記状態推定手段が、前記第１のステップにより求められた各画像の解像度のうち、当該認識対象物が前フレームから移動した度合いが小さくなるに従って高い解像度を、前記処理対象レベルとして決定し、
前記第３のステップによる前記第２特徴点の追跡と、前記第４のステップによる前記認識対象物の姿勢パラメータの取得と、が前記処理対象レベルの画像において行われると、当該処理対象レベルを１段階高い解像度に更新し、
前記処理対象レベルの画像が前記入力画像になるまで、解像度の低いものから順番に１回ずつ、前記第３のステップによる前記第２特徴点の追跡と、前記第４のステップによる前記認識対象物の姿勢パラメータの取得と、を繰り返し行って、当該入力画像内の認識対象物の姿勢パラメータを推定するためのプログラム。
【請求項１３】
複数解像度画像取得手段、状態推定手段、特徴点追跡手段、および姿勢パラメータ更新手段を備え、入力画像内の認識対象物の姿勢パラメータを推定する姿勢パラメータ推定装置における姿勢パラメータ推定方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記複数解像度画像取得手段が、前記入力画像と、当該入力画像と同一の画像であって当該入力画像より解像度の低い１つ以上の画像と、を求める第１のステップと、
前記状態推定手段が、前記第１のステップにより求められた画像のうち最も解像度の低い画像において、当該画像内における前記認識対象物の第１特徴点を追跡して当該第１特徴点の前フレームからの移動量を求め、当該認識対象物が前フレームから移動した度合いを示す当該認識対象物の状態を当該移動量に基づいて求め、前記第１のステップにより求められた各画像の解像度のうち１つを処理対象レベルとして当該認識対象物の状態に基づいて決定する第２のステップと、
前記特徴点追跡手段が、前記処理対象レベルの画像内における前記認識対象物の第２特徴点を追跡する第３のステップと、
前記姿勢パラメータ更新手段が、前記第３のステップによる前記第２特徴点の追跡結果に基づいて、前記処理対象レベルの画像内における前記認識対象物の姿勢パラメータを求める第４のステップと、をコンピュータに実行させ、
前記第２のステップでは、前記状態推定手段が、前記第１のステップにより求められた各画像の解像度のうち、当該認識対象物が前フレームから移動した度合いが大きくなるに従って低い解像度を、前記処理対象レベルとして決定し、
前記第３のステップによる前記第２特徴点の追跡と、前記第４のステップによる前記認識対象物の姿勢パラメータの取得と、が前記処理対象レベルの画像において行われると、当該処理対象レベルを１段階高い解像度に更新し、
前記第１のステップにより求められた各画像の解像度のうち予め定められた解像度に前記処理対象レベルがなるまで、解像度の低いものから順番に１回ずつ、前記第３のステップによる前記第２特徴点の追跡と、前記第４のステップによる前記認識対象物の姿勢パラメータの取得と、を繰り返し行って、当該入力画像内の認識対象物の姿勢パラメータを推定するためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、姿勢パラメータ推定装置、姿勢パラメータ推定方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、現実空間の映像に対してコンピュータにより情報を付加するＡＲ（拡張現実感）技術が提案されており、近年では、このＡＲ技術は、ＷＥＢカメラの接続されたＰＣ（Personal  Computer）や、カメラ付き携帯電話端末などで実現されるようになっている。
【０００３】
ＡＲ技術においては、カメラといった撮像手段で撮影された入力画像内の認識対象物を識別し、認識対象物の姿勢パラメータをリアルタイムに推定する必要がある。そこで、姿勢パラメータを推定する技術が提案されている（例えば、特許文献１から３および非特許文献１参照）。
【０００４】
特許文献１には、認識対象物として予め定められたマーカを想定し、このマーカの姿勢パラメータを画像認識処理により推定する技術が示されている。
【０００５】
一方、特許文献２や非特許文献１には、連続的に入力される複数の画像内で特徴点を追跡する技術が示されている。特に非特許文献１には、入力画像をサブサンプリングして画像ピラミッドを生成し、画像ピラミッドの最上段の画像から最下段の画像まで１段ずつ順番に、特徴点を追跡する処理と、姿勢パラメータを推定する処理と、を繰り返す技術が示されている。この技術によれば、認識対象物や撮像手段の動きに対して頑健に姿勢パラメータを推定することができる。
【０００６】
また、特許文献３には、信頼性の高い特徴点の追跡結果を、他の特徴点の追跡に用いる技術が示されている。この技術によれば、特徴点の追跡を高精度に行うことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１２−２１２４６０号公報
【特許文献２】特表２０１３−５０８８４４号公報
【特許文献３】特許第５０３４７３３号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】D.Wagner,  G.  Reitmayr,  A.  Mulloni,  T.  Drummond  and  D.  Schmalstieg,  “Real-time  detection  and  tracking  for  augmented  reality  on  mobile  phones.”  IEEE  Trans.  Visualization  and  Computer  Graphics,  vol.16,  no.3,  pp.355-368,  2010.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
特許文献１で認識対象物として想定されている上述のマーカは、予め定められた形状および模様の平面画像である。このため、特許文献１に示されている技術では、認識対象物として、任意の平面画像や立体物といった任意の物体を扱うことができなかった。
【００１０】
これに対して、特許文献２、３に示されている技術では、認識対象物として任意の物体を扱うことができる。しかし、特許文献２や特許文献３に示されている技術では、認識対象物や撮像手段の動きに対する頑健性が不足するという課題があった。
【００１１】
一方、非特許文献１に示されている技術では、認識対象物として任意の物体を扱うことができるとともに、上述のように認識対象物や撮像手段の動きに対する頑健性を確保できる。しかし、非特許文献１に示されている技術では、特徴点を追跡する処理と、姿勢パラメータを推定する処理と、を画像ピラミッドの段数分だけ繰り返す必要がある。このため、これら処理をリアルタイムで行うためには、これら処理を行う装置に高い情報処理能力が要求されていた。
【００１２】
そこで、本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、認識対象物や撮像手段の動きに対する頑健性を確保しつつ、姿勢パラメータの推定処理の処理負荷を軽減することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明は、上記の課題を解決するために、以下の事項を提案している。
（１）  本発明は、入力画像内の認識対象物の姿勢パラメータを推定する姿勢パラメータ推定装置であって、前記入力画像と、当該入力画像と同一の画像であって当該入力画像より解像度の低い１つ以上の画像と、を求める複数解像度画像取得手段（例えば、図３の画像ピラミッド生成部１３２に相当）と、前記複数解像度画像取得手段により求められた画像のうち最も解像度の低い画像（例えば、後述の画像ピラミッドの最も高いレベルの画像に相当）において、当該画像内における前記認識対象物の第１特徴点（例えば、後述の状態推定用特徴点に相当）を追跡して当該第１特徴点の前フレームからの移動量を求め、当該認識対象物が前フレームから移動した度合いを示す当該認識対象物の状態を当該移動量に基づいて求め、前記複数解像度画像取得手段により求められた各画像の解像度のうち１つを処理対象レベルとして当該認識対象物の状態に基づいて決定する状態推定手段（例えば、図３の状態推定部１３３に相当）と、前記処理対象レベルの画像内における前記認識対象物の第２特徴点（例えば、後述の姿勢推定用特徴点に相当）を追跡する特徴点追跡手段（例えば、図３の特徴点追跡部１３４に相当）と、前記特徴点追跡手段による前記第２特徴点の追跡結果に基づいて、前記処理対象レベルの画像内における前記認識対象物の姿勢パラメータを求める姿勢パラメータ更新手段（例えば、図３の姿勢パラメータ更新部１３５に相当）と、を備え、前記状態推定手段は、前記複数解像度画像取得手段により求められた各画像の解像度のうち、当該認識対象物が前フレームから移動した度合いが小さくなるに従って高い解像度を、前記処理対象レベルとして決定し、前記特徴点追跡手段による前記第２特徴点の追跡と、前記姿勢パラメータ更新手段による前記認識対象物の姿勢パラメータの取得と、が前記処理対象レベルの画像において行われると、当該処理対象レベルを１段階高い解像度に更新し、前記処理対象レベルの画像が前記入力画像になるまで、解像度の低いものから順番に１回ずつ、前記特徴点追跡手段による前記第２特徴点の追跡と、前記姿勢パラメータ更新手段による前記認識対象物の姿勢パラメータの取得と、を繰り返し行って、当該入力画像内の認識対象物の姿勢パラメータを推定することを特徴とする姿勢パラメータ推定装置を提案している。
【００１４】
ここで、認識対象物が前フレームからあまり移動していない場合には、認識対象物の特徴点が前フレームからあまり移動しないため、認識対象物の特徴点の追跡が比較的容易になる。このため、認識対象物が前フレームからあまり移動していない場合には、特徴点を追跡する処理と、姿勢パラメータを推定する処理と、の２種類の処理を解像度の低い画像で行わなくても、認識対象物や撮像手段の動きに対する頑健性を確保できる。
【００１５】
そこで、この発明によれば、姿勢パラメータ推定装置に状態推定手段を設けた。そして、状態推定手段により、まず、複数解像度画像取得手段により求められた画像のうち最も解像度の低い画像において、認識対象物が前フレームから移動した度合いを求めることとした。次に、複数解像度画像取得手段により求められた各画像の解像度のうち、認識対象物が前フレームから移動した度合いが小さくなるに従って高い解像度を、処理対象レベルとして決定することとした。
【００１６】
このため、認識対象物が前フレームから移動した度合いが大きい場合には、処理対象レベルの画像が入力画像になるまで、解像度の低いものから順番に、第２特徴点の追跡と、認識対象物の姿勢パラメータの取得と、が繰り返し行われることになる。そして、認識対象物が前フレームから移動した度合いが小さくなるに従って、第２特徴点の追跡と、姿勢パラメータの取得と、を開始する解像度が高くなる。したがって、認識対象物が前フレームから移動した度合いが小さい場合、すなわち認識対象物が前フレームからあまり移動していない場合に、第２特徴点を追跡する処理と、姿勢パラメータを取得する処理と、の２つの処理を解像度の低い画像を用いて行うのを省略することができ、認識対象物や撮像手段の動きに対する頑健性を確保しつつ、姿勢パラメータの推定処理の処理負荷を軽減することができる。
【００１７】
（２）  本発明は、入力画像内の認識対象物の姿勢パラメータを推定する姿勢パラメータ推定装置であって、前記入力画像と、当該入力画像と同一の画像であって当該入力画像より解像度の低い１つ以上の画像と、を求める複数解像度画像取得手段（例えば、図３の画像ピラミッド生成部１３２に相当）と、前記複数解像度画像取得手段により求められた画像のうち最も解像度の低い画像（例えば、後述の画像ピラミッドの最も高いレベルの画像に相当）において、当該画像内における前記認識対象物の第１特徴点（例えば、後述の状態推定用特徴点に相当）を追跡して当該第１特徴点の前フレームからの移動量を求め、当該認識対象物が前フレームから移動した度合いを示す当該認識対象物の状態を当該移動量に基づいて求め、前記複数解像度画像取得手段により求められた各画像の解像度のうち１つを処理対象レベルとして当該認識対象物の状態に基づいて決定する状態推定手段（例えば、図３の状態推定部１３３に相当）と、前記処理対象レベルの画像内における前記認識対象物の第２特徴点（例えば、後述の姿勢推定用特徴点に相当）を追跡する特徴点追跡手段（例えば、図３の特徴点追跡部１３４に相当）と、前記特徴点追跡手段による前記第２特徴点の追跡結果に基づいて、前記処理対象レベルの画像内における前記認識対象物の姿勢パラメータを求める姿勢パラメータ更新手段（例えば、図３の姿勢パラメータ更新部１３５に相当）と、を備え、前記状態推定手段は、前記複数解像度画像取得手段により求められた各画像の解像度のうち、当該認識対象物が前フレームから移動した度合いが大きくなるに従って低い解像度を、前記処理対象レベルとして決定し、前記特徴点追跡手段による前記第２特徴点の追跡と、前記姿勢パラメータ更新手段による前記認識対象物の姿勢パラメータの取得と、が前記処理対象レベルの画像において行われると、当該処理対象レベルを１段階高い解像度に更新し、前記複数解像度画像取得手段により求められた各画像の解像度のうち予め定められた解像度（例えば、認識対象物の状態が後述の移動状態である場合には、後述の画像ピラミッドの最も高いレベルに相当し、認識対象物の状態が後述の静止状態である場合には、後述の画像ピラミッドの最も低いレベルに相当）に前記処理対象レベルがなるまで、解像度の低いものから順番に１回ずつ、前記特徴点追跡手段による前記第２特徴点の追跡と、前記姿勢パラメータ更新手段による前記認識対象物の姿勢パラメータの取得と、を繰り返し行って、当該入力画像内の認識対象物の姿勢パラメータを推定することを特徴とする姿勢パラメータ推定装置を提案している。
【００１８】
ここで、認識対象物が前フレームから大きく移動している場合には、入力画像にブラー（暈け）やぶれが発生していることが多くなる。このため、認識対象物が前フレームから大きく移動している場合には、特徴点を追跡する処理と、姿勢パラメータを推定する処理と、の２種類の処理を高い解像度の画像で行っても、特徴点の追跡精度の向上はあまり見込めず、認識対象物や撮像手段の動きに対する頑健性の向上を見込めない。
【００１９】
そこで、この発明によれば、姿勢パラメータ推定装置に状態推定手段を設けた。そして、状態推定手段により、まず、複数解像度画像取得手段により求められた画像のうち最も解像度の低い画像において、認識対象物が前フレームから移動した度合いを求めることとした。次に、複数解像度画像取得手段により求められた各画像の解像度のうち、認識対象物が前フレームから移動した度合いが大きくなるに従って低い解像度を、処理対象レベルとして決定することとした。さらに、複数解像度画像取得手段により求められた各画像の解像度のうち予め定められた解像度に処理対象レベルがなるまで、解像度の低いものから順番に１回ずつ、第２特徴点の追跡と、認識対象物の姿勢パラメータの取得と、を繰り返し行うこととした。
【００２０】
このため、認識対象物が前フレームから移動した度合いが大きい場合、すなわち認識対象物が前フレームから大きく移動している場合に、第２特徴点を追跡する処理と、姿勢パラメータを取得する処理と、の２つの処理を解像度の高い画像を用いて行うのを省略することができ、認識対象物や撮像手段の動きに対する頑健性を確保しつつ、姿勢パラメータの推定処理の処理負荷を軽減することができる。
【００２１】
（３）  本発明は、（１）または（２）の姿勢パラメータ推定装置について、前記第２特徴点の中から前記第１特徴点を決定し、前記特徴点追跡手段は、前記認識対象物の特徴点の中から前記第２特徴点を決定し、前記複数解像度画像取得手段により求められた画像のうち最も解像度の低い画像においては、前記第２特徴点のうち前記第１特徴点を除くものを追跡し、前記姿勢パラメータ更新手段は、前記複数解像度画像取得手段により求められた各画像の解像度のうち最も低い解像度においては、前記状態推定手段による前記第１特徴点の追跡結果と、前記特徴点追跡手段による前記第２特徴点のうち前記第１特徴点を除くものの追跡結果と、に基づいて、前記認識対象物の姿勢パラメータを求めることを特徴とする姿勢パラメータ推定装置を提案している。
【００２２】
この発明によれば、（１）または（２）の姿勢パラメータ推定装置において、複数解像度画像取得手段により求められた各画像の解像度のうち最も低い解像度では、第２特徴点の中から第１特徴点を決定するとともに、第１特徴点の追跡結果と、第２特徴点のうち第１特徴点を除くものの追跡結果と、に基づいて、認識対象物の姿勢パラメータを求めることとした。
【００２３】
このため、認識対象物が前フレームから移動した度合いを求めるための処理の一部である、第１特徴点を追跡する処理は、姿勢パラメータの推定精度の確保のための処理としても用いることができる。したがって、認識対象物が前フレームから移動した度合いを求めるために処理負荷が増加してしまうのを、抑制することができる。
【００２４】
（４）  本発明は、（１）または（２）の姿勢パラメータ推定装置について前記特徴点追跡手段は、前記認識対象物の特徴点の中から、当該特徴点の分布の外寄りに位置するものから順に予め定められた数だけを、前記第２特徴点として決定し、前記状態推定手段は、前記第２特徴点の中から、当該第２特徴点の分布の外寄りに位置するものから順に予め定められた数だけを、前記第１特徴点として決定することを特徴とする姿勢パラメータ推定装置を提案している。
【００２５】
ここで、認識対象物の特徴点は、認識対象物の特徴点の分布の外寄りに位置するものほど、認識対象物が前フレームからどれだけ移動しているかの傾向を、顕著に示す。
【００２６】
そこで、この発明によれば、（１）または（２）の姿勢パラメータ推定装置において、認識対象物の特徴点の中から、これら特徴点の分布の外寄りに位置するものから順に予め定められた数だけを、第１特徴点として決定することとした。このため、認識対象物が前フレームからどれだけ移動しているかを、より高精度に推定することができる。
【００２７】
（５）  本発明は、（１）から（４）のいずれかの姿勢パラメータ推定装置について、前記特徴点追跡手段は、前記第２特徴点の数を、処理対象レベルの画像の解像度が高くなるに従って多くすることを特徴とする姿勢パラメータ推定装置を提案している。
【００２８】
ここで、解像度の低い画像においては、細かい模様が見えにくくなるので、追跡する特徴点の数が多くしても、特徴点の追跡処理の処理負荷が増加するにもかかわらず、特徴点の追跡精度はあまり向上しない。一方、解像度の高い画像においては、細かい画像も見えやすくなるので、追跡する特徴点の数を多くすると、特徴点の追跡精度が向上する。
【００２９】
そこで、この発明によれば、（１）から（４）のいずれかの姿勢パラメータ推定装置において、第２特徴点の数を、処理対象レベルの画像の解像度が高くなるに従って多くすることとした。このため、特徴点の追跡処理の処理負荷の増加を抑制しつつ、特徴点の追跡精度を向上させて、姿勢パラメータの推定精度を向上させることができる。
【００３０】
（６）  本発明は、（１）から（５）のいずれかの姿勢パラメータ推定装置について、前記姿勢パラメータ更新手段により求められた前フレームにおける姿勢パラメータを用いて、前記認識対象物の姿勢パラメータの予測値（例えば、後述の姿勢パラメータ予測値に相当）を求める姿勢パラメータ予測手段（例えば、図３の姿勢パラメータ予測部１３１に相当）を備え、前記状態推定手段は、前記姿勢パラメータ予測手段により求められた姿勢パラメータの予測値を用いて、前記第１特徴点の追跡を行い、前記特徴点追跡手段は、前記姿勢パラメータ予測手段により求められた姿勢パラメータの予測値を用いて、前記第２特徴点の追跡を行い、前記姿勢パラメータ更新手段は、前記姿勢パラメータ予測手段により求められた姿勢パラメータの予測値を用いて、前記認識対象物の姿勢パラメータを推定することを特徴とする姿勢パラメータ推定装置を提案している。
【００３１】
この発明によれば、（１）から（５）のいずれかの姿勢パラメータ推定装置において、姿勢パラメータ更新手段により求められた前フレームにおける姿勢パラメータを用いて認識対象物の姿勢パラメータの予測値を求める姿勢パラメータ予測手段を設けた。そして、姿勢パラメータ予測手段により求められた姿勢パラメータの予測値を、状態推定手段、特徴点追跡手段、および姿勢パラメータ更新手段で用いることとした。このため、前フレームにおける姿勢パラメータを用いて現在のフレームにおける姿勢パラメータを推定できるので、姿勢パラメータの推定精度を向上させることができる。
【００３２】
（７）  本発明は、（６）の姿勢パラメータ推定装置について、前記姿勢パラメータ予測手段は、前記状態推定手段により前フレームにおいて求められた前記度合いが予め定められた第１閾値より小さい場合（例えば、後述の認識対象物の状態が静止状態である場合に相当）には、前記姿勢パラメータ更新手段により求められた前フレームにおける姿勢パラメータを、当該認識対象物の姿勢パラメータの予測値とすることを特徴とする姿勢パラメータ推定装置を提案している。
【００３３】
ここで、認識対象物が静止している場合には、前フレームにおける姿勢パラメータを用いて認識対象物の姿勢パラメータの予測値を求めると、ジッタ誤差が増幅されてしまい、現在のフレームにおける姿勢パラメータの予測値を適切に求めることができなくなってしまうおそれがある。
【００３４】
そこで、この発明によれば、（６）の姿勢パラメータ推定装置において、姿勢パラメータ予測手段により、前フレームにおける認識対象物の移動の度合いが予め定められた第１閾値より小さい場合には、前フレームにおける姿勢パラメータを、認識対象物の姿勢パラメータの予測値とすることとした。このため、前フレームにおいて認識対象物が静止していたりあまり移動していなかったりする場合に、ジッタ誤差が増幅されてしまうのを防止でき、現在のフレームにおける姿勢パラメータの予測値を適切に求めることができる。
【００３５】
（８）  本発明は、（６）または（７）の姿勢パラメータ推定装置について、前記特徴点追跡手段は、前記状態推定手段により求められた前記度合いが予め定められた第２閾値以上である場合（例えば、後述の認識対象物の状態が移動状態である場合に相当）には、前記姿勢パラメータ予測手段により求められた姿勢パラメータの予測値を用いて特徴点追跡の初期位置を求め、当該状態推定手段により求められた移動量の平均値を当該特徴点追跡の初期位置に加えたものを用いて、前記第２特徴点の追跡を行うことを特徴とする姿勢パラメータ推定装置を提案している。
【００３６】
この発明によれば、（６）または（７）の姿勢パラメータ推定装置において、認識対象物が前フレームから移動した度合いが予め定められた第２閾値以上である場合には、姿勢パラメータ予測手段により求められた姿勢パラメータの予測値を用いて特徴点追跡の初期位置を求め、状態推定手段により求められた移動量の平均値を特徴点追跡の初期位置に加えたものを用いて、第２特徴点の追跡を行うこととした。このため、状態推定手段により求められた移動量の平均値から、認識対象物の特徴点の動きの傾向を求めることができ、この傾向に基づいて第２特徴点の追跡を行うことができる。このため、認識対象物や撮像手段の動きに対して、より頑健に姿勢パラメータを推定することができる。
【００３７】
（９）  本発明は、（１）から（８）のいずれかの姿勢パラメータ推定装置について、前記特徴点追跡手段は、前記状態推定手段により求められた前記度合いが予め定められた第３閾値以上である場合（例えば、後述の認識対象物の状態が移動状態である場合に相当）には、前記第２特徴点の追跡を行う領域を、前記状態推定手段が前記第１特徴点の追跡を行う領域よりも狭くすることを特徴とする姿勢パラメータ推定装置を提案している。
【００３８】
この発明によれば、（１）から（８）のいずれかの姿勢パラメータ推定装置において、認識対象物が前フレームから移動した度合いが予め定められた第３閾値以上である場合には、特徴点追跡手段が第２特徴点の追跡を行う領域を、状態推定手段が第１特徴点の追跡を行う領域よりも狭くすることとした。このため、姿勢パラメータの推定処理の処理負荷を軽減することができる。
【００３９】
（１０）  本発明は、複数解像度画像取得手段（例えば、図３の画像ピラミッド生成部１３２に相当）、状態推定手段（例えば、図３の状態推定部１３３に相当）、特徴点追跡手段（例えば、図３の特徴点追跡部１３４に相当）、および姿勢パラメータ更新手段（例えば、図３の姿勢パラメータ更新部１３５に相当）を備え、入力画像内の認識対象物の姿勢パラメータを推定する姿勢パラメータ推定装置における姿勢パラメータ推定方法であって、前記複数解像度画像取得手段が、前記入力画像と、当該入力画像と同一の画像であって当該入力画像より解像度の低い１つ以上の画像と、を求める第１のステップと、前記状態推定手段が、前記第１のステップにより求められた画像のうち最も解像度の低い画像（例えば、後述の画像ピラミッドの最も高いレベルの画像に相当）において、当該画像内における前記認識対象物の第１特徴点（例えば、後述の状態推定用特徴点に相当）を追跡して当該第１特徴点の前フレームからの移動量を求め、当該認識対象物が前フレームから移動した度合いを示す当該認識対象物の状態を当該移動量に基づいて求め、前記第１のステップにより求められた各画像の解像度のうち１つを処理対象レベルとして当該認識対象物の状態に基づいて決定する第２のステップと、前記特徴点追跡手段が、前記処理対象レベルの画像内における前記認識対象物の第２特徴点（例えば、後述の姿勢推定用特徴点に相当）を追跡する第３のステップと、前記姿勢パラメータ更新手段が、前記第３のステップによる前記第２特徴点の追跡結果に基づいて、前記処理対象レベルの画像内における前記認識対象物の姿勢パラメータを求める第４のステップと、を備え、前記第２のステップでは、前記状態推定手段が、前記第１のステップにより求められた各画像の解像度のうち、当該認識対象物が前フレームから移動した度合いが小さくなるに従って高い解像度を、前記処理対象レベルとして決定し、前記第３のステップによる前記第２特徴点の追跡と、前記第４のステップによる前記認識対象物の姿勢パラメータの取得と、が前記処理対象レベルの画像において行われると、当該処理対象レベルを１段階高い解像度に更新し、前記処理対象レベルの画像が前記入力画像になるまで、解像度の低いものから順番に１回ずつ、前記第３のステップによる前記第２特徴点の追跡と、前記第４のステップによる前記認識対象物の姿勢パラメータの取得と、を繰り返し行って、当該入力画像内の認識対象物の姿勢パラメータを推定することを特徴とする姿勢パラメータ推定方法を提案している。
【００４０】
この発明によれば、状態推定手段により、まず、複数解像度画像取得手段により求められた画像のうち最も解像度の低い画像において、認識対象物が前フレームから移動した度合いを求めることとした。次に、複数解像度画像取得手段により求められた各画像の解像度のうち、認識対象物が前フレームから移動した度合いが小さくなるに従って高い解像度を、処理対象レベルとして決定することとした。また、姿勢パラメータ更新手段により、第２特徴点の追跡結果に基づいて、処理対象レベルの画像内における認識対象物の姿勢パラメータを求めることとした。また、姿勢パラメータ更新手段により、第２特徴点の追跡結果に基づいて、処理対象レベルの画像内における認識対象物の姿勢パラメータを求めることとした。このため、上述した効果と同様の効果を奏することができる。
【００４１】
（１１）  本発明は、複数解像度画像取得手段（例えば、図３の画像ピラミッド生成部１３２に相当）、状態推定手段（例えば、図３の状態推定部１３３に相当）、特徴点追跡手段（例えば、図３の特徴点追跡部１３４に相当）、および姿勢パラメータ更新手段（例えば、図３の姿勢パラメータ更新部１３５に相当）を備え、入力画像内の認識対象物の姿勢パラメータを推定する姿勢パラメータ推定装置における姿勢パラメータ推定方法であって、前記複数解像度画像取得手段が、前記入力画像と、当該入力画像と同一の画像であって当該入力画像より解像度の低い１つ以上の画像と、を求める第１のステップと、前記状態推定手段が、前記第１のステップにより求められた画像のうち最も解像度の低い画像（例えば、後述の画像ピラミッドの最も高いレベルの画像に相当）において、当該画像内における前記認識対象物の第１特徴点（例えば、後述の状態推定用特徴点に相当）を追跡して当該第１特徴点の前フレームからの移動量を求め、当該認識対象物が前フレームから移動した度合いを示す当該認識対象物の状態を当該移動量に基づいて求め、前記第１のステップにより求められた各画像の解像度のうち１つを処理対象レベルとして当該認識対象物の状態に基づいて決定する第２のステップと、前記特徴点追跡手段が、前記処理対象レベルの画像内における前記認識対象物の第２特徴点（例えば、後述の姿勢推定用特徴点に相当）を追跡する第３のステップと、前記姿勢パラメータ更新手段が、前記第３のステップによる前記第２特徴点の追跡結果に基づいて、前記処理対象レベルの画像内における前記認識対象物の姿勢パラメータを求める第４のステップと、を備え、前記第２のステップでは、前記状態推定手段が、前記第１のステップにより求められた各画像の解像度のうち、当該認識対象物が前フレームから移動した度合いが大きくなるに従って低い解像度を、前記処理対象レベルとして決定し、前記第３のステップによる前記第２特徴点の追跡と、前記第４のステップによる前記認識対象物の姿勢パラメータの取得と、が前記処理対象レベルの画像において行われると、当該処理対象レベルを１段階高い解像度に更新し、前記第１のステップにより求められた各画像の解像度のうち予め定められた解像度（例えば、後述の認識対象物の状態が移動状態である場合には、後述の画像ピラミッドの最も高いレベルに相当し、後述の認識対象物の状態が静止状態である場合には、後述の画像ピラミッドの最も低いレベルに相当）に前記処理対象レベルがなるまで、解像度の低いものから順番に１回ずつ、前記第３のステップによる前記第２特徴点の追跡と、前記第４のステップによる前記認識対象物の姿勢パラメータの取得と、を繰り返し行って、当該入力画像内の認識対象物の姿勢パラメータを推定することを特徴とする姿勢パラメータ推定方法を提案している。
【００４２】
この発明によれば、状態推定手段により、まず、複数解像度画像取得手段により求められた画像のうち最も解像度の低い画像において、認識対象物が前フレームから移動した度合いを求めることとした。次に、複数解像度画像取得手段により求められた各画像の解像度のうち、認識対象物が前フレームから移動した度合いが大きくなるに従って低い解像度を、処理対象レベルとして決定することとした。さらに、複数解像度画像取得手段により求められた各画像の解像度のうち予め定められた解像度に処理対象レベルがなるまで、解像度の低いものから順番に１回ずつ、第２特徴点の追跡と、認識対象物の姿勢パラメータの取得と、を繰り返し行うこととした。また、姿勢パラメータ更新手段により、第２特徴点の追跡結果に基づいて、処理対象レベルの画像内における認識対象物の姿勢パラメータを求めることとした。このため、上述した効果と同様の効果を奏することができる。
【００４３】
（１２）  本発明は、複数解像度画像取得手段（例えば、図３の画像ピラミッド生成部１３２に相当）、状態推定手段（例えば、図３の状態推定部１３３に相当）、特徴点追跡手段（例えば、図３の特徴点追跡部１３４に相当）、および姿勢パラメータ更新手段（例えば、図３の姿勢パラメータ更新部１３５に相当）を備え、入力画像内の認識対象物の姿勢パラメータを推定する姿勢パラメータ推定装置における姿勢パラメータ推定方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記複数解像度画像取得手段が、前記入力画像と、当該入力画像と同一の画像であって当該入力画像より解像度の低い１つ以上の画像と、を求める第１のステップと、前記状態推定手段が、前記第１のステップにより求められた画像のうち最も解像度の低い画像（例えば、後述の画像ピラミッドの最も高いレベルの画像に相当）において、当該画像内における前記認識対象物の第１特徴点（例えば、後述の状態推定用特徴点に相当）を追跡して当該第１特徴点の前フレームからの移動量を求め、当該認識対象物が前フレームから移動した度合いを示す当該認識対象物の状態を当該移動量に基づいて求め、前記第１のステップにより求められた各画像の解像度のうち１つを処理対象レベルとして当該認識対象物の状態に基づいて決定する第２のステップと、前記特徴点追跡手段が、前記処理対象レベルの画像内における前記認識対象物の第２特徴点（例えば、後述の姿勢推定用特徴点に相当）を追跡する第３のステップと、前記姿勢パラメータ更新手段が、前記第３のステップによる前記第２特徴点の追跡結果に基づいて、前記処理対象レベルの画像内における前記認識対象物の姿勢パラメータを求める第４のステップと、をコンピュータに実行させ、前記第２のステップでは、前記状態推定手段が、前記第１のステップにより求められた各画像の解像度のうち、当該認識対象物が前フレームから移動した度合いが小さくなるに従って高い解像度を、前記処理対象レベルとして決定し、前記第３のステップによる前記第２特徴点の追跡と、前記第４のステップによる前記認識対象物の姿勢パラメータの取得と、が前記処理対象レベルの画像において行われると、当該処理対象レベルを１段階高い解像度に更新し、前記処理対象レベルの画像が前記入力画像になるまで、解像度の低いものから順番に１回ずつ、前記第３のステップによる前記第２特徴点の追跡と、前記第４のステップによる前記認識対象物の姿勢パラメータの取得と、を繰り返し行って、当該入力画像内の認識対象物の姿勢パラメータを推定するためのプログラムを提案している。
【００４４】
この発明によれば、コンピュータを用いてプログラムを実行することで、複数解像度画像取得手段により求められた画像のうち最も解像度の低い画像において、認識対象物が前フレームから移動した度合いを求めることとした。次に、複数解像度画像取得手段により求められた各画像の解像度のうち、認識対象物が前フレームから移動した度合いが小さくなるに従って高い解像度を、処理対象レベルとして決定することとした。また、姿勢パラメータ更新手段により、第２特徴点の追跡結果に基づいて、処理対象レベルの画像内における認識対象物の姿勢パラメータを求めることとした。また、姿勢パラメータ更新手段により、第２特徴点の追跡結果に基づいて、処理対象レベルの画像内における認識対象物の姿勢パラメータを求めることとした。このため、上述した効果と同様の効果を奏することができる。
【００４５】
（１３）  本発明は、複数解像度画像取得手段（例えば、図３の画像ピラミッド生成部１３２に相当）、状態推定手段（例えば、図３の状態推定部１３３に相当）、特徴点追跡手段（例えば、図３の特徴点追跡部１３４に相当）、および姿勢パラメータ更新手段（例えば、図３の姿勢パラメータ更新部１３５に相当）を備え、入力画像内の認識対象物の姿勢パラメータを推定する姿勢パラメータ推定装置における姿勢パラメータ推定方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記複数解像度画像取得手段が、前記入力画像と、当該入力画像と同一の画像であって当該入力画像より解像度の低い１つ以上の画像と、を求める第１のステップと、前記状態推定手段が、前記第１のステップにより求められた画像のうち最も解像度の低い画像（例えば、後述の画像ピラミッドの最も高いレベルの画像に相当）において、当該画像内における前記認識対象物の第１特徴点（例えば、後述の状態推定用特徴点に相当）を追跡して当該第１特徴点の前フレームからの移動量を求め、当該認識対象物が前フレームから移動した度合いを示す当該認識対象物の状態を当該移動量に基づいて求め、前記第１のステップにより求められた各画像の解像度のうち１つを処理対象レベルとして当該認識対象物の状態に基づいて決定する第２のステップと、前記特徴点追跡手段が、前記処理対象レベルの画像内における前記認識対象物の第２特徴点（例えば、後述の姿勢推定用特徴点に相当）を追跡する第３のステップと、前記姿勢パラメータ更新手段が、前記第３のステップによる前記第２特徴点の追跡結果に基づいて、前記処理対象レベルの画像内における前記認識対象物の姿勢パラメータを求める第４のステップと、をコンピュータに実行させ、前記第２のステップでは、前記状態推定手段が、前記第１のステップにより求められた各画像の解像度のうち、当該認識対象物が前フレームから移動した度合いが大きくなるに従って低い解像度を、前記処理対象レベルとして決定し、前記第３のステップによる前記第２特徴点の追跡と、前記第４のステップによる前記認識対象物の姿勢パラメータの取得と、が前記処理対象レベルの画像において行われると、当該処理対象レベルを１段階高い解像度に更新し、前記第１のステップにより求められた各画像の解像度のうち予め定められた解像度（例えば、後述の認識対象物の状態が移動状態である場合には、後述の画像ピラミッドの最も高いレベルに相当し、後述の認識対象物の状態が静止状態である場合には、後述の画像ピラミッドの最も低いレベルに相当）に前記処理対象レベルがなるまで、解像度の低いものから順番に１回ずつ、前記第３のステップによる前記第２特徴点の追跡と、前記第４のステップによる前記認識対象物の姿勢パラメータの取得と、を繰り返し行って、当該入力画像内の認識対象物の姿勢パラメータを推定するためのプログラムを提案している。
【００４６】
この発明によれば、コンピュータを用いてプログラムを実行することで、状態推定手段により、まず、複数解像度画像取得手段により求められた画像のうち最も解像度の低い画像において、認識対象物が前フレームから移動した度合いを求めることとした。次に、複数解像度画像取得手段により求められた各画像の解像度のうち、認識対象物が前フレームから移動した度合いが大きくなるに従って低い解像度を、処理対象レベルとして決定することとした。さらに、複数解像度画像取得手段により求められた各画像の解像度のうち予め定められた解像度に処理対象レベルがなるまで、解像度の低いものから順番に１回ずつ、第２特徴点の追跡と、認識対象物の姿勢パラメータの取得と、を繰り返し行うこととした。また、姿勢パラメータ更新手段により、第２特徴点の追跡結果に基づいて、処理対象レベルの画像内における認識対象物の姿勢パラメータを求めることとした。このため、上述した効果と同様の効果を奏することができる。
【発明の効果】
【００４７】
本発明によれば、認識対象物や撮像手段の動きに対する頑健性を確保しつつ、姿勢パラメータの推定処理の処理負荷を軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の第１実施形態に係る姿勢パラメータ推定装置を備えるＡＲシステムのブロック図である。
【図２】前記実施形態に係る姿勢パラメータ推定装置のブロック図である。
【図３】前記実施形態に係る姿勢パラメータ推定装置が備える姿勢パラメータ追跡部のブロック図である。
【図４】前記実施形態に係る姿勢パラメータ推定装置が備える姿勢パラメータ追跡部が行う処理のフローチャートである。
【図５】本発明の第２実施形態に係る姿勢パラメータ推定装置が備える姿勢パラメータ追跡部が行う処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００４９】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。なお、以下の実施形態における構成要素は適宜、既存の構成要素などとの置き換えが可能であり、また、他の既存の構成要素との組み合せを含む様々なバリエーションが可能である。したがって、以下の実施形態の記載をもって、特許請求の範囲に記載された発明の内容を限定するものではない。
【００５０】
＜第１実施形態＞
［ＡＲシステム１００の構成および動作］
図１は、本発明の第１実施形態に係る姿勢パラメータ推定装置１を備えるＡＲシステム１００のブロック図である。ＡＲシステム１００は、姿勢パラメータ推定装置１、撮像装置２、表示装置３、および付加情報記憶部４を備える。
【００５１】
撮像装置２は、認識対象物の画像を連続的に取得し、これら画像を入力画像として姿勢パラメータ推定装置１および表示装置３に送信する。この撮像装置２は、ＷＥＢカメラといった画像を連続的に取得できるもので構成され、例えば携帯端末に搭載されているカメラモジュールであってもよい。なお、認識対象物は、形状や模様の既知である任意の３次元物体または２次元物体（画像）であるものとする。
【００５２】
付加情報記憶部４は、認識対象物に紐付けられた付加情報を記憶している。付加情報は、例えば、ＣＧ（Computer  Graphics）や２次元画像の情報で構成される。この付加情報記憶部４は、ＰＣや携帯端末に設けられたＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）やメモリモジュールなどの記憶装置で構成される。
【００５３】
姿勢パラメータ推定装置１は、撮像装置２から送信された入力画像に基づいて、認識対象物の姿勢パラメータを推定し、表示装置３に送信する。また、ＡＲシステム１００が複数の物体を認識対象物とする場合には、推定した姿勢パラメータに加えて、これら複数の認識対象物のうちどれの姿勢パラメータなのかを示す情報も、表示装置３に送信する。姿勢パラメータ推定装置１の詳細については、後述する。
【００５４】
なお、認識対象物の姿勢パラメータは、撮像装置２の外部パラメータとも呼ばれ、認識対象物と撮像装置２との相対的な位置および姿勢の関係を表し、一般に６自由度の行列で表現される。この認識対象物の姿勢パラメータ（撮像装置２の外部パラメータ）と、撮像装置２固有の焦点距離および主軸の位置の情報が含まれる行列（撮像装置２の内部パラメータ）と、その他光学的歪みのパラメータと、によって、表示装置３の表示画面内での物体の見え方が決まる。本実施形態では、内部パラメータや歪みパラメータは、予め、撮像装置２のカメラキャリブレーションなどによって取得され、歪みが取り除かれているものとする。
【００５５】
表示装置３は、認識対象物に紐付けられた付加情報を付加情報記憶部４から読み出し、姿勢パラメータ推定装置１で推定された姿勢パラメータに応じて表示位置や向きを補正して、表示する。この表示装置３は、例えば、携帯端末のディスプレイや、ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ）を含んで構成される。
【００５６】
表示装置３が、携帯端末のディスプレイや、ビデオシースルー型のＨＭＤである場合には、撮像装置２から送信された入力画像を表示するとともに、この入力画像に付加情報を重畳させて表示する。具体的には、認識対象物に紐付けられた付加情報を付加情報記憶部４から読み出し、姿勢パラメータ推定装置１で推定された姿勢パラメータに応じて表示位置や向きを決定する。そして、入力画像に対して、読み出した付加情報を決定した表示位置および向きで重畳させ、表示画面に表示する。
【００５７】
また、表示装置３が、透過型のディスプレイや、光学シースルー型のＨＭＤである場合には、付加情報のみを表示する。具体的には、認識対象物に紐付けられた付加情報を付加情報記憶部４から読み出し、姿勢パラメータ推定装置１で推定されたカメラ姿勢に応じて表示位置や向きを決定する。そして、表示画面の決定した表示位置に、決定した向きで付加情報を表示して、表示画面を透過してユーザが見ている視界に付加情報を重畳させる。
【００５８】
以上の構成を備えるＡＲシステム１００は、ノートＰＣや携帯電話機や携帯ゲーム機などの携帯端末上で構築することが可能である。例えば認識対象物が地球儀である場合には、高度を視覚表示するように地表を重畳表示したり、過去の大陸形状を重畳表示したり、国境や国名に変更があった場合に新しい情報を重畳表示したり、ジェスチャー認識と組み合わせてユーザが指差した国名を重畳表示したり、といった利用例が想定される。
【００５９】
［姿勢パラメータ推定装置１の構成および動作］
図２は、本発明の第１実施形態に係る姿勢パラメータ推定装置１のブロック図である。姿勢パラメータ推定装置１は、対象物識別部１１、初期姿勢パラメータ推定部１２、および姿勢パラメータ追跡部１３を備える。
【００６０】
（対象物識別部１１の動作）
対象物識別部１１は、撮像装置２から送信された入力画像に基づいて、入力画像内の認識対象物の識別処理を行い、その結果を識別結果として出力する。識別処理では、認識対象物から特徴量が予め検出されていることを前提として、まず、入力画像から局所特徴量を検出する。次に、検出した局所特徴量と、予め検出されている特徴量と、の照合を行って、認識対象物を識別する。
【００６１】
なお、認識対象物が多数存在する場合には、上述の識別処理の処理負荷が高くなる。そこで、認識対象物が多数存在する場合には、姿勢パラメータ推定装置１は、外部に設けられた外部サーバに入力画像を送信し、外部サーバで上述の識別処理を行わせ、その結果を識別結果として受信するものとしてもよい。また、認識対象物の存在する数が少ない場合には、対象物識別部１１による処理を省くものとしてもよい。
【００６２】
（初期姿勢パラメータ推定部１２の動作）
初期姿勢パラメータ推定部１２は、撮像装置２から送信された入力画像と、対象物識別部１１から出力された識別結果と、に基づいて初期姿勢パラメータ推定処理を行い、その結果を初期姿勢パラメータとして出力する。初期姿勢パラメータ推定処理では、例えば特許文献２や非特許文献１に示されているアルゴリズムにより、入力画像に含まれる認識対象物の姿勢パラメータを推定する。
【００６３】
なお、後述の姿勢パラメータ追跡部１３は、上述の初期姿勢パラメータを、姿勢パラメータの初期値として認識対象物の追跡を開始する場合に用いる。このため、初期姿勢パラメータ推定部１２は、上述の初期姿勢パラメータ推定処理を、姿勢パラメータ追跡部１３が認識対象物の追跡を開始する場合に行う。ただし、姿勢パラメータ追跡部１３は、認識対象物の追跡に失敗する場合もある。そこで、姿勢パラメータ追跡部１３による追跡が失敗した場合にも、初期姿勢パラメータ推定部１２は、上述の初期姿勢パラメータ推定処理を行う。
【００６４】
（姿勢パラメータ追跡部１３の構成および動作）
姿勢パラメータ追跡部１３は、撮像装置２から送信された入力画像と、後述の追跡処理の初期値と、に基づいて追跡処理を行って、認識対象物の姿勢パラメータを求めて出力する。追跡処理の初期値には、追跡処理の状況に応じたものを用いる。具体的には、認識対象物の追跡を開始する場合と、認識対象物の追跡に失敗した場合と、には、追跡処理の初期値として、初期姿勢パラメータ推定部１２から出力される初期姿勢パラメータを用いる。一方、認識対象物の追跡に成功している場合、すなわち前フレームから継続して認識対象物を追跡している場合には、追跡処理の初期値として、前フレームにおいて追跡処理により求めた姿勢パラメータを用いる。
【００６５】
図３は、姿勢パラメータ追跡部１３のブロック図である。姿勢パラメータ追跡部１３は、姿勢パラメータ予測部１３１、画像ピラミッド生成部１３２、状態推定部１３３、特徴点追跡部１３４、および姿勢パラメータ更新部１３５を備える。
【００６６】
（姿勢パラメータ予測部１３１の動作）
姿勢パラメータ予測部１３１は、上述の追跡処理の初期値、すなわち、初期姿勢パラメータ推定部１２から出力される初期姿勢パラメータと、姿勢パラメータ追跡部１３により求められた前フレームにおける姿勢パラメータと、のいずれかに基づいて姿勢パラメータ予測処理を行い、その結果を姿勢パラメータ予測値として出力する。姿勢パラメータ予測処理では、上述の初期姿勢パラメータまたは前フレームにおける姿勢パラメータに基づいて、現在のフレームにおける姿勢パラメータ予測値を求める。
【００６７】
なお、認識対象物の追跡に成功している場合には、姿勢パラメータ予測処理で予測アルゴリズムを用いる。予測アルゴリズムには、様々なものを適用することが可能である。例えば、認識対象物と撮像装置２との線形な運動モデルを仮定し、２フレーム前の姿勢パラメータと前フレームの姿勢パラメータとの差分（移動量）を前フレームの姿勢パラメータに適用して、現在のフレームにおける姿勢パラメータ予測値とするという予測アルゴリズムを、適用してもよい。
【００６８】
また、姿勢パラメータ予測処理は、必ずしも行う必要はなく、前フレームの姿勢パラメータ予測値をそのまま用いるものとしてもよい。しかし、姿勢パラメータ予測処理を行うことによって、認識対象物や撮像装置２の動きに対する頑健性を向上させることができる場合がある。その一方で、認識対象物も撮像装置２も静止している状態では、姿勢パラメータ予測処理を行うと、ジッタ誤差を増幅してしまい、現在のフレームにおける姿勢パラメータ予測値を適切に求めることができなくなってしまう場合もある。
【００６９】
そこで、姿勢パラメータ予測部１３１は、姿勢パラメータ予測処理を行うか否かを、後述の状態推定部１３３により推定された前フレームにおける認識対象物の状態に基づいて決定する。具体的には、前フレームにおける認識対象物の状態が後述の静止状態である場合には、姿勢パラメータ予測処理を行わず、前フレームにおいて追跡処理により求めた姿勢パラメータをそのまま出力する。一方、前フレームにおける認識対象物の状態が後述の移動状態である場合には、姿勢パラメータ予測処理を行う。
【００７０】
（画像ピラミッド生成部１３２の動作）
画像ピラミッド生成部１３２は、撮像装置２から送信された入力画像を用いて画像ピラミッド生成して出力する。ここで、画像ピラミッドとは、同一画像で解像度の異なる２つ以上の画像の集合のことであり、画像に対して画像縮小処理を１回以上行うことによって生成される。
【００７１】
ここで、画像縮小処理により画像を縮小する比率（スケールファクタとも呼ばれる）には、例えば１／２といった任意の値を設定することができる。画像縮小処理を行う回数をｎ回（ｎは、任意の正の整数）とすると、画像ピラミッドのレベル数は（ｎ＋１）になり、画像ピラミッドの最も低いレベル（plevel＝０）に撮像装置２から送信された入力画像が設定され、レベルが高くなるに従って、解像度の低い画像が設定されることになる。
【００７２】
なお、本実施形態では、画像縮小処理を行う回数を１回とする。このため、本実施形態では、画像ピラミッドのレベル数は２であり、最も低いレベルである１段目には、撮像装置２から送信された入力画像が設定され、最も高いレベルである２段目には、上述の入力画像に対して画像縮小処理を１回行ったものが設定されることになる。
【００７３】
（状態推定部１３３の動作）
状態推定部１３３は、姿勢パラメータ予測部１３１から出力される姿勢パラメータ予測値を用いて後述の状態推定用特徴点の追跡結果を求めて出力するとともに、状態推定用特徴点の追跡結果を用いて認識対象物の状態を推定し、推定結果に応じた画像ピラミッドのレベルを求めて出力する。この状態推定部１３３は、状態推定用特徴点決定処理、状態推定用特徴点追跡処理、および状態推定処理を行う。
【００７４】
まず、状態推定用特徴点決定処理について、以下に説明する。状態推定用特徴点決定処理では、状態推定部１３３は、状態推定用特徴点を決定する。状態推定用特徴点とは、後述の姿勢推定用特徴点の一種として姿勢パラメータ更新部１３５が用いることのできる特徴点のことであり、３次元座標の写った認識対象物の画像（キーフレーム）上の特徴点の３次元座標とピクセル座標との組、または、認識対象物の３次元モデルの頂点の座標で指定される。この状態推定用特徴点は、認識対象物の状態を推定するために用いられ、認識対象物の状態の推定には、画像ピラミッドの各レベルのうち最も高いレベルでのみ行われる。このため、状態推定用特徴点は、画像ピラミッドの最も高いレベルに対してのみ決定される。
【００７５】
具体的には、状態推定用特徴点決定処理では、状態推定部１３３は、まず、後述の特徴点追跡部１３４により決定されたｔ点（ｔは、０＜ｔ＜ｓを満たす整数）の姿勢推定用特徴点のうち、序列の高い上位ｕ点（ｕは、０＜ｕ≦ｓ−ｔを満たす整数）を状態推定用特徴点とする。詳細については後述するが、ｔ点の姿勢推定用特徴点とは、認識対象物のｓ点（ｓは、任意の正の整数）の特徴点のうち序列の高い上位ｔ点の特徴点、すなわちｓ点の特徴点のうち分布の外寄りに位置するｔ点の特徴点のことである。このため、ｔ点の姿勢推定用特徴点のうち分布の外寄りに位置するｕ点の姿勢推定用特徴点が、ｕ点の状態推定用特徴点になる。
【００７６】
次に、状態推定部１３３は、ｕ点の状態推定用特徴点のそれぞれについて、周囲の８×８の矩形領域の画素情報（輝度値）をキーフレームから取得して、切り出し画像とする。
【００７７】
次に、状態推定用特徴点追跡処理について、以下に説明する。状態推定用特徴点追跡処理では、状態推定部１３３は、画像ピラミッドの最も高いレベルにおいて、上述のｕ点の状態推定用特徴点のそれぞれを追跡する。
【００７８】
具体的には、状態推定用特徴点追跡処理では、状態推定部１３３は、まず、ｕ点の状態推定用特徴点のそれぞれの３次元座標を、撮像装置２の内部パラメータと、上述の姿勢パラメータ予測値と、を用いて画像ピラミッドの最も高いレベルの画像上に投影し、このレベルにおける特徴点追跡の初期位置とする。なお、認識対象物が平面画像である場合には、特徴点追跡の初期位置は、ホモグラフィ変換によって決定される。
【００７９】
ここで、撮像装置２から送信された入力画像において、認識対象物が見切れている場合には、上述の方法では特徴点追跡の初期位置を決定できない。そこで、上述の方法では特徴点追跡の初期位置を決定できない状態推定用特徴点については、ｕ点の状態推定用特徴点から一時的に除外（無効化）するとともに、一時的に除外した状態推定用特徴点の数だけ上述のｔ点の姿勢推定用特徴点の中から状態推定用特徴点を補充して、状態推定用特徴点として用いる特徴点の数をｕ点に維持する。また、補充した状態推定用特徴点のそれぞれについて、周囲の８×８の矩形領域の画素情報（輝度値）をキーフレームから取得して、一時的に除外した状態推定用特徴点の中心とする切り出し画像と置き換えて、切り出し画像をｕ個に維持する。なお、補充する状態推定用特徴点には、上述の序列の高い姿勢推定用特徴点を選ぶ。
【００８０】
次に、状態推定部１３３は、上述のｕ個の切り出し画像のそれぞれを、画像ピラミッドの最も高いレベルの画像と比較して、ｕ個の切り出し画像のそれぞれについて、一致する領域を画像ピラミッドの最も高いレベルの画像の中から推定する。これら画像の比較では、ＮＣＣ（Normalized  Cross  Correlation）や、ＺＮＣＣ（Zero-mean  Normalized  Cross  Correlation）を用いたマッチングを行う。マッチングによって高い相関を有する領域を求めることができると、この領域を切り出し画像と一致する領域であると推定する。これによれば、この領域の中心のピクセル座標が、ｕ点の状態推定用特徴点のそれぞれの追跡位置になる。
【００８１】
なお、姿勢パラメータ予測部１３１による姿勢パラメータ予測処理が理想的に行われた場合には、切り出し画像と一致する領域の中心は、画像ピラミッドの最も高いレベルの画像のうち特徴点追跡の初期位置と一致する。そこで、上述のマッチングについては、ｕ個の切り出し画像のそれぞれについて、画像ピラミッドの最も高いレベルの画像のうち、このレベルにおける特徴点追跡の初期位置を中心として予め定められた領域（例えば、５×５の矩形領域）に限定して行う。
【００８２】
次に、状態推定処理について、以下に説明する。状態推定処理では、状態推定部１３３は、上述の状態推定用特徴点追跡処理による追跡結果を用いて認識対象物の状態を推定し、推定結果に基づいて、入力画像に適した画像ピラミッドのレベルを２つのレベルの中から求める。
【００８３】
具体的には、状態推定処理では、状態推定部１３３は、まず、上述の状態推定用特徴点追跡処理による追跡結果を用いて、ｕ点の状態推定用特徴点のそれぞれの移動量を求める。ｕ点の状態推定用特徴点のそれぞれの移動量とは、これらｕ点の状態推定用特徴点のそれぞれの前フレームからの移動量のことであり、上述の状態推定用特徴点追跡処理による追跡結果から２次元ベクトル（ｄｘ、ｄｙ）で表すことができる。これらｕ点の状態推定用特徴点のそれぞれの前フレームからの移動量は、姿勢パラメータ更新部１３５により求められた前フレームにおける姿勢パラメータを用いて画像ピラミッドの最も高いレベルの画像上に投影された状態推定用特徴点の位置を始点とし、上述の状態推定用特徴点追跡処理による追跡位置を終点とする、２次元ベクトルで求めることができる。
【００８４】
次に、状態推定部１３３は、ｕ点の状態推定用特徴点のそれぞれの移動量の平均と分散とを求める。そして、求めた平均が予め定められた平均閾値より小さく、かつ、求めた分散が予め定められた分散閾値より小さい場合には、認識対象物の状態（slevel）を静止状態（slevel＝１）と判定する。一方、求めた平均が上述の平均閾値以上である場合と、求めた分散が上述の分散閾値以上である場合と、の少なくともいずれかの場合には、認識対象物の状態を移動状態（slevel＝０）と判定する。
【００８５】
次に、状態推定部１３３は、認識対象物の状態を移動状態と判定した場合には、入力画像に適した画像ピラミッドのレベル（plevel）を、最も高いレベルと判定する。そして、画像ピラミッドの処理対象レベルを、初期レベルである２段目のままとする。
【００８６】
一方、認識対象物の状態を静止状態と判定した場合には、入力画像に適した画像ピラミッドのレベルを、最も低いレベル（plevel＝plevel-slevel）、すなわち１段目と判定する。そして、画像ピラミッドの処理対象レベルを、初期レベルである２段目から１段目に遷移させる。
【００８７】
（特徴点追跡部１３４の動作）
特徴点追跡部１３４は、姿勢パラメータ予測部１３１から出力される姿勢パラメータ予測値と、状態推定部から出力される処理対象レベルと、に基づいて、ｔ点の姿勢推定用特徴点のそれぞれを追跡して出力する。
【００８８】
具体的には、特徴点追跡部１３４は、まず、認識対象物の３次元モデルの投影画像、または、認識対象物を予め撮影した画像（対象物が平面画像の場合には、その平面画像そのものであってもよい）から、特徴点検出アルゴリズムを用いて特徴点をｓ点検出する。なお、上述の特徴点検出アルゴリズムには、例えば、Ｈａｒｒｉｓ、Ｈｅｓｓｉａｎ、ＦＡＳＴなどを適用することができる。
【００８９】
次に、特徴点追跡部１３４は、検出したｓ点の特徴点の重心を求め、ｓ点の特徴点のそれぞれについて重心からの距離を求める。そして、重心からの距離の大きいからものから順にｔ点だけ、ｓ点の特徴点の中から選び、これらｔ点の特徴点を姿勢推定用特徴点とする。これによれば、ｓ点の特徴点のうち分布の外寄りに位置するものほど序列が高くなり、ｓ点の特徴点のうち序列の高い上位ｔ点の特徴点が、姿勢推定用特徴点となる。
【００９０】
次に、特徴点追跡部１３４は、状態推定部１３３において決定された処理対象レベルの画像において、ｔ点の姿勢推定用特徴点のそれぞれを、上述のｕ点の状態推定用特徴点のそれぞれと同様に追跡する。このため、特徴点追跡部１３４は、ｔ点の姿勢推定用特徴点のそれぞれの追跡を、状態推定部１３３で求められた処理対象レベルの画像に対してのみ行うことになる。なお、上述の切り出し画像とのマッチングを行う領域については、状態推定部１３３から出力される処理対象レベルの画像のうち、姿勢パラメータ予測値により定まるｔ点の姿勢推定用特徴点のそれぞれの初期位置を中心として予め定められた領域に限定する。
【００９１】
なお、状態推定部１３３において決定された処理対象レベルが、画像ピラミッドの最も高いレベルである場合には、ｔ点の姿勢推定用特徴点のうちｕ点の状態推定用特徴点については、認識対象物の状態を推定する際に状態推定部１３３で既に追跡されている。このため、状態推定部１３３において決定された処理対象レベルが、画像ピラミッドの最も高いレベルである場合には、特徴点追跡部１３４は、ｔ点の姿勢推定用特徴点のうちｕ点の状態推定用特徴点を除くものについてのみ、上述の追跡を行う。
【００９２】
（姿勢パラメータ更新部１３５の動作）
姿勢パラメータ更新部１３５は、姿勢パラメータ予測部１３１から出力される姿勢パラメータ予測値と、状態推定部１３３による状態推定用特徴点の追跡結果と、特徴点追跡部１３４による姿勢推定用特徴点の追跡結果と、に基づいて、認識対象物の姿勢パラメータを推定する。これら追跡結果は、特徴点の３次元座標と、その特徴点の入力画像上のピクセル座標（追跡位置）と、の組で構成される。これら３次元座標とピクセル座標との関係は、以下の式（１）で表される。
【００９３】
【数１】
2015069548.tif 000003
【００９４】
式（１）において、［Ｘｉ、Ｙｉ、Ｚｉ］は、特徴点の３次元座標を示し、［ｕｉ、ｖｉ］は、特徴点の入力画像上におけるピクセル座標を示し、［・］Ｔは、転置行列を示す。また、Ａは、撮像装置２の内部パラメータを示し、Ｗは、撮像装置２の外部パラメータ（姿勢パラメータ）を示す。姿勢パラメータの推定値Ｗ＾は、姿勢パラメータ予測部１３１から出力される姿勢パラメータ予測値を初期値として、非線形の最適化手法を用いて以下の式（２）で求めることができる。
【００９５】
【数２】
2015069548.tif 000004
【００９６】
式（２）において、ｍ’ｉは、入力画像上の追跡位置を示し、ρ（・）は、ロバスト推定の重み係数を示す。
【００９７】
図４は、姿勢パラメータ追跡部１３が行う処理のフローチャートである。
【００９８】
ステップＳ１において、姿勢パラメータ追跡部１３は、姿勢パラメータ予測部１３１により、上述の姿勢パラメータ予測処理を行って、姿勢パラメータ予測値を生成し、ステップＳ２に処理を移す。
【００９９】
ステップＳ２において、姿勢パラメータ追跡部１３は、画像ピラミッド生成部１３２により、入力画像を用いて画像ピラミッドを生成し、ステップＳ３に処理を移す。
【０１００】
ステップＳ３において、姿勢パラメータ追跡部１３は、特徴点追跡部１３４により、姿勢推定用特徴点を決定し、ステップＳ４に処理を移す。
【０１０１】
ステップＳ４において、姿勢パラメータ追跡部１３は、状態推定部１３３により、上述の状態推定用特徴点決定処理を行って状態推定用特徴点を決定し、ステップＳ５に処理を移す。
【０１０２】
ステップＳ５において、姿勢パラメータ追跡部１３は、状態推定部１３３により、画像ピラミッドの処理対象レベルの初期レベルである２段目の画像を用いて、上述の状態推定用特徴点追跡処理を行って状態推定用特徴点を追跡し、ステップＳ６に処理を移す。
【０１０３】
ステップＳ６において、姿勢パラメータ追跡部１３は、状態推定部１３３により、上述の状態推定処理を行って認識対象物の状態を推定し、ステップＳ７に処理を移す。
【０１０４】
ステップＳ７において、姿勢パラメータ追跡部１３は、状態推定部１３３により、ステップＳ６において推定した認識対象物の状態が静止状態であるか否かを判別する。そして、静止状態であると判別した場合には、ステップＳ８に処理を移し、移動状態であると判別した場合には、ステップＳ９に処理を移す。
【０１０５】
ステップＳ８において、姿勢パラメータ追跡部１３は、状態推定部１３３により、画像ピラミッドの処理対象レベルを２段目から１段目に遷移させ、ステップＳ９に処理を移す。
【０１０６】
ステップＳ９において、姿勢パラメータ追跡部１３は、特徴点追跡部１３４により、画像ピラミッドの処理対象レベルの画像を用いて、姿勢推定用特徴点を追跡し、ステップＳ１０に処理を移す。なお、ステップＳ７において認識対象物の状態が移動状態であると判別した場合には、ステップＳ３において決定した姿勢推定用特徴点のうちステップＳ４において決定した状態推定用特徴点を除くものについて、上述の追跡を行う。
【０１０７】
ステップＳ１０において、姿勢パラメータ追跡部１３は、姿勢パラメータ更新部１３５により、ステップＳ９における姿勢推定用特徴点の追跡結果に基づいて、認識対象物の姿勢パラメータを推定し、図４に示す処理を終了する。なお、ステップＳ７において認識対象物の状態が移動状態であると判別した場合には、ステップＳ９における姿勢推定用特徴点の追跡結果だけでなく、ステップＳ５における状態推定用特徴点の追跡結果にも基づいて、認識対象物の姿勢パラメータの推定を行う。
【０１０８】
以上の姿勢パラメータ推定装置１によれば、以下の効果を奏することができる。
【０１０９】
姿勢パラメータ推定装置１は、画像ピラミッドの最も高いレベルの画像において、状態推定用特徴点の前フレームからの移動量を求めることで認識対象物の状態を推定する。そして、認識対象物の状態が静止状態であれば、画像ピラミッドの最も低いレベルを処理対象レベルとする。このため、認識対象物の状態が静止状態である場合、すなわち認識対象物が前フレームからあまり移動していない場合に、姿勢推定用特徴点を追跡する処理と、姿勢パラメータを取得する処理と、の２つの処理を画像ピラミッドの最も高いレベルの画像を用いて行うのを省略することができ、認識対象物や撮像装置２の動きに対する頑健性を確保しつつ、姿勢パラメータの推定処理の処理負荷を軽減することができる。
【０１１０】
また、姿勢パラメータ推定装置１は、認識対象物の状態が移動状態であれば、画像ピラミッドの最も高いレベルを処理対象レベルとする。そして、姿勢推定用特徴点を追跡する処理と、姿勢パラメータを取得する処理と、の２つの処理を、画像ピラミッドの最も低いレベルの画像に対しては行わない。このため、認識対象物の状態が移動状態である場合、すなわち認識対象物が前フレームから大きく移動している場合に、姿勢推定用特徴点を追跡する処理と、姿勢パラメータを取得する処理と、の２つの処理を画像ピラミッドの最も低いレベルの画像を用いて行うのを省略することができ、認識対象物や撮像装置２の動きに対する頑健性を確保しつつ、姿勢パラメータの推定処理の処理負荷をさらに軽減することができる。
【０１１１】
また、姿勢パラメータ推定装置１は、画像ピラミッドの最も高いレベルの画像において、状態推定用特徴点の追跡結果と、姿勢推定用特徴点（ただし、状態推定用特徴点を除く）の追跡結果と、に基づいて、処理対象レベルの画像内における認識対象物の姿勢パラメータを求める。このため、姿勢推定用特徴点の追跡結果だけでなく、認識対象物の状態を求めるために行う状態推定用特徴点の追跡の結果も、姿勢パラメータの推定に用いることになる。したがって、認識対象物の状態を求めるための処理の一部である、状態推定用特徴点を追跡する処理は、姿勢パラメータの推定精度の確保のための処理としても用いることができるので、認識対象物の状態を求めるために処理負荷が増加してしまうのを、抑制することができる。
【０１１２】
また、姿勢パラメータ推定装置１は、ｓ点の特徴点のうちこれら特徴点の分布の外寄りに位置するものほど序列を高くし、ｓ点の特徴点のうち序列の高い上位ｔ点の特徴点を姿勢推定用特徴点とし、画像ピラミッドの最も高いレベルにおいては、これらｔ点の姿勢推定用特徴点のうち序列の高い上位ｕ点の姿勢推定用特徴点を状態推定用特徴点とする。このため、ｓ点の特徴点のうち序列の高い上位ｕ点の特徴点を状態推定用特徴点として用いることができるので、認識対象物が前フレームからどれだけ移動しているかを、より高精度に推定することができ、認識対象物の状態をより高精度に推定することができる。
【０１１３】
また、姿勢パラメータ推定装置１は、ｓ点の特徴点のうちこれら特徴点の分布の外寄りに位置するものほど序列を高くし、ｓ点の特徴点のうち序列の高い上位ｔ点の特徴点を姿勢推定用特徴点とし、画像ピラミッドの最も高いレベルにおいては、これらｔ点の姿勢推定用特徴点のうち序列の高い上位ｕ点の姿勢推定用特徴点を状態推定用特徴点とする。さらに、画像ピラミッドの最も高いレベルにおいては、ｕ点の状態推定用特徴点の追跡結果と、ｔ点の姿勢推定用特徴点のうちｕ点の状態推定用特徴点を除くものの追跡結果と、に基づいて、認識対象物の姿勢パラメータを推定する。このため、画像ピラミッドの最も高いレベルの画像において、ｔ点の姿勢推定用特徴点の一部が認識対象物の状態を推定するために用いられることになるが、認識対象物の姿勢パラメータの推定には、ｔ点の姿勢推定用特徴点を追跡した結果が用いられることになる。したがって、認識対象物の状態を推定しても、姿勢パラメータの推定精度を確保できる。
【０１１４】
また、姿勢パラメータ推定装置１は、姿勢パラメータ予測部１３１により、姿勢パラメータ更新部１３５により求められた前フレームにおける姿勢パラメータを用いて、認識対象物の姿勢パラメータ予測値を求める。そして、姿勢パラメータ予測部１３１により求められた姿勢パラメータ予測値を、状態推定部１３３、特徴点追跡部１３４、および姿勢パラメータ更新部１３５で用いる。このため、前フレームにおける姿勢パラメータを用いて現在のフレームにおける姿勢パラメータを推定できるので、姿勢パラメータの推定精度を向上させることができる。
【０１１５】
また、姿勢パラメータ推定装置１は、前フレームにおける認識対象物の状態が静止状態である場合には、姿勢パラメータ予測部１３１では姿勢パラメータ予測処理を行わず、姿勢パラメータ予測部１３１は、姿勢パラメータ更新部１３５により求められた前フレームの姿勢パラメータをそのまま出力する。このため、認識対象物の状態が静止状態である場合に、ジッタ誤差が増幅されてしまうのを防止でき、現在のフレームにおける姿勢パラメータの予測値を適切に求めることができる。
【０１１６】
＜第２実施形態＞
［姿勢パラメータ推定装置１Ａの構成および動作］
本発明の第２実施形態に係る姿勢パラメータ推定装置１Ａについて、以下に説明する。この姿勢パラメータ推定装置１Ａは、本発明の第１実施形態に係る姿勢パラメータ推定装置１の代わりに図１のＡＲシステム１００に用いることができ、姿勢パラメータ推定装置１とは、姿勢パラメータ追跡部１３の代わりに姿勢パラメータ追跡部１３Ａを備える点が異なる。なお、姿勢パラメータ推定装置１Ａにおいて、姿勢パラメータ推定装置１と同一構成要件については、同一符号を付し、その説明を省略する。
【０１１７】
（姿勢パラメータ追跡部１３Ａの構成および動作）
姿勢パラメータ追跡部１３Ａは、姿勢パラメータ追跡部１３とは、画像ピラミッド生成部１３２の代わりに画像ピラミッド生成部１３２Ａを備える点と、状態推定部１３３の代わりに状態推定部１３３Ａを備える点と、特徴点追跡部１３４の代わりに特徴点追跡部１３４Ａを備える点と、姿勢パラメータ更新部１３５の代わりに姿勢パラメータ更新部１３５Ａを備える点と、が異なる。
【０１１８】
（画像ピラミッド生成部１３２Ａの動作）
画像ピラミッド生成部１３２Ａは、画像ピラミッド生成部１３２と同様に、画像ピラミッドを生成して出力する。ただし、画像ピラミッド生成部１３２は、画像縮小処理を１回行うのに対して、画像ピラミッド生成部１３２Ａは、画像縮小処理をｐ（ｐは、ｐ≧２を満たす整数）回行う。このため、本実施形態では、画像ピラミッドのレベル数は（ｐ＋１）であり、最も低いレベルである１段目には、撮像装置２から送信された入力画像が設定され、最も高いレベルである（ｐ＋１）段目には、上述の入力画像に対して画像縮小処理をｐ回行ったものが設定され、ｑ段目（ｑは、２≦ｑ≦ｐを満たす任意の整数）には、上述の入力画像に対して画像縮小処理を（ｑ−１）回行ったものが設定される。
【０１１９】
（状態推定部１３３Ａの動作）
状態推定部１３３Ａは、状態推定部１３３と同様に、状態推定用特徴点決定処理、状態推定用特徴点追跡処理、および状態推定処理を行って、状態推定用特徴点の追跡結果を求めて出力するとともに、認識対象物の状態を推定し、推定結果に応じた画像ピラミッドのレベルを求めて出力する。
【０１２０】
ただし、状態推定処理において、状態推定部１３３は、認識対象物の状態を静止状態と移動状態との２つの状態の中から判定し、入力画像に適した画像ピラミッドのレベルを２つのレベルの中から求める。これに対して、状態推定部１３３Ａは、認識対象物の状態を（ｐ＋１）個の状態の中から判定し、入力画像に適した画像ピラミッドのレベルを（ｐ＋１）個のレベルの中から求める。具体的には、状態推定部１３３Ａは、ｕ点の状態推定用特徴点のそれぞれの移動量の平均および分散に基づいて、（ｐ＋１）個の状態の中から認識対象物の状態を判定する。そして、判定した認識対象物の状態に応じたレベルを、入力画像に適した画像ピラミッドのレベルと判定し、判定したレベルに画像ピラミッドの処理対象レベルを遷移させる。
【０１２１】
（特徴点追跡部１３４Ａの動作）
特徴点追跡部１３４Ａは、特徴点追跡部１３４と同様に、姿勢推定用特徴点を決定する。ただし、姿勢推定用特徴点の数を示す「ｔ」の値が、特徴点追跡部１３４では、画像ピラミッドのレベルによらず一定であるに対して、特徴点追跡部１３４Ａでは、画像ピラミッドのレベルごとに異なる。
【０１２２】
具体的には、特徴点追跡部１３４Ａは、画像ピラミッドのレベルが低くなるに従って、姿勢推定用特徴点の数を示す「ｔ」の値を大きくする。このため、画像ピラミッドのレベルが低くなるに従って、姿勢推定用特徴点の数が多くなる。
【０１２３】
また、特徴点追跡部１３４Ａは、特徴点追跡部１３４と同様に、ｔ点の姿勢推定用特徴点のそれぞれを追跡する。ただし、ｔ点の姿勢推定用特徴点のそれぞれの追跡を、特徴点追跡部１３４は、状態推定部１３３で求められた処理対象レベルにおいてのみ行うのに対して、特徴点追跡部１３４Ａは、状態推定部１３３Ａで求められた処理対象レベルから最も低いレベルである１段目まで、特徴点追跡手法により繰り返し行う。
【０１２４】
特徴点追跡手法については、例えば非特許文献１にPatch  Trackerという名称で示されている。このマッチングは、まず、画像ピラミッドの最も高いレベルの画像に対して行われる。このため、探索範囲が狭くても、入力画像では広い範囲を探索したことに相当し、認識対象物や撮像手段の動きに対して頑健な特徴点追跡が可能になる。また、このマッチングは、画像ピラミッドの最も高いレベルの画像に対して行うことで得られた、比較的広い探索範囲（例えば５×５）で荒く推定した姿勢パラメータを初期値として、画像ピラミッドの低いレベルの画像に対して狭い探索範囲（例えば２×２）で行われる。このため、高精度な特徴点追跡を行うことができ、特徴点の追跡精度の低下を抑えることができる。
【０１２５】
具体的には、状態推定部１３３Ａにおいて、処理対象レベルがｒ段目（ｒは、２≦ｒ≦ｐを満たす整数）になったものとする。すると、特徴点追跡部１３４Ａは、まず、ｔ点の姿勢推定用特徴点のそれぞれの３次元座標を、撮像装置２の内部パラメータと、姿勢パラメータ予測部１３１により求められた姿勢パラメータ予測値と、を用いて画像ピラミッドのｒ段目の画像上に投影し、画像ピラミッドのｒ段目における特徴点追跡の初期位置とする。次に、画像ピラミッドのｒ段目の画像のうち、画像ピラミッドのｒ段目における特徴点追跡の初期位置を中心として、予め定められた領域に限定して、上述のマッチングを行って、画像ピラミッドのｒ段目におけるｔ点の姿勢推定用特徴点のそれぞれの追跡結果を求める。
【０１２６】
次に、ｔ点の姿勢推定用特徴点のそれぞれの３次元座標を、撮像装置２の内部パラメータと、姿勢パラメータ更新部１３５Ａから出力される画像ピラミッドのｒ段目における姿勢パラメータと、を用いて画像ピラミッドの（ｒ−１）段目の画像上に投影し、画像ピラミッドの（ｒ−１）段目における特徴点追跡の初期位置とする。次に、画像ピラミッドの（ｒ−１）段目の画像のうち、画像ピラミッドの（ｒ−１）段目における特徴点追跡の初期位置を中心として、予め定められた領域に限定して、上述のマッチングを行って、画像ピラミッドの（ｒ−１）段目におけるｔ点の姿勢推定用特徴点のそれぞれの追跡結果を求める。
【０１２７】
以降、画像ピラミッドの（ｒ−ａ）段目（ａは、０≦ａ＜ｒ−１を満たす任意の整数）の画像のうち、画像ピラミッドの（ｒ−ａ＋１）段目の姿勢パラメータを用いて求めた特徴点追跡の初期位置を中心として予め定められた領域で、ｔ点の姿勢推定用特徴点のそれぞれの追跡結果を求めることを、画像ピラミッドの１段目の画像に対して行うまで、繰り返す。そして、画像ピラミッドの１段目の画像における追跡により求めたｔ点の姿勢推定用特徴点の追跡結果を出力する。
【０１２８】
（姿勢パラメータ更新部１３５Ａの動作）
姿勢パラメータ更新部１３５Ａは、姿勢パラメータ更新部１３５と同様に、画像ピラミッドの最も高いレベルにおいては、状態推定部１３３Ａによる状態推定用特徴点の追跡結果と、特徴点追跡部１３４Ａによる姿勢推定用特徴点の追跡結果と、に基づいて、認識対象物の姿勢パラメータを推定する。また、画像ピラミッドの最も高いレベル以外のレベルにおいては、特徴点追跡部１３４Ａによる姿勢推定用特徴点の追跡結果に基づいて、認識対象物の姿勢パラメータを推定する。ただし、認識対象物の姿勢パラメータの推定を、姿勢パラメータ更新部１３５は、状態推定部１３３で求められた処理対象レベルでのみ行うのに対して、姿勢パラメータ更新部１３５Ａは、状態推定部１３３Ａで求められた処理対象レベルから最も低いレベルである１段目まで、繰り返し行う。
【０１２９】
図５は、姿勢パラメータ追跡部１３Ａが行う処理のフローチャートである。
【０１３０】
ステップＳ２１において、姿勢パラメータ追跡部１３Ａは、姿勢パラメータ予測部１３１により、上述の姿勢パラメータ予測処理を行って、姿勢パラメータ予測値を生成し、ステップＳ２２に処理を移す。
【０１３１】
ステップＳ２２において、姿勢パラメータ追跡部１３Ａは、画像ピラミッド生成部１３２Ａにより、入力画像を用いて画像ピラミッドを生成し、ステップＳ２３に処理を移す。
【０１３２】
ステップＳ２３において、姿勢パラメータ追跡部１３Ａは、特徴点追跡部１３４Ａにより、画像ピラミッドのレベルごとに姿勢推定用特徴点を決定し、ステップＳ２４に処理を移す。
【０１３３】
ステップＳ２４において、姿勢パラメータ追跡部１３Ａは、状態推定部１３３Ａにより、上述の状態推定用特徴点決定処理を行って状態推定用特徴点を決定し、ステップＳ２５に処理を移す。
【０１３４】
ステップＳ２５において、姿勢パラメータ追跡部１３Ａは、状態推定部１３３Ａにより、画像ピラミッドの処理対象レベルの初期レベルである（ｐ＋１）段目の画像を用いて、上述の状態推定用特徴点追跡処理を行って状態推定用特徴点を追跡し、ステップＳ２６に処理を移す。
【０１３５】
ステップＳ２６において、姿勢パラメータ追跡部１３Ａは、状態推定部１３３Ａにより、上述の状態推定処理を行って認識対象物の状態を推定し、ステップＳ２７に処理を移す。
【０１３６】
ステップＳ２７において、姿勢パラメータ追跡部１３Ａは、状態推定部１３３Ａにより、ステップＳ２６において推定した認識対象物の状態に応じたレベルに画像ピラミッドの処理対象レベルを遷移させ、ステップＳ２８に処理を移す。
【０１３７】
ステップＳ２８において、姿勢パラメータ追跡部１３Ａは、特徴点追跡部１３４Ａにより、画像ピラミッドの処理対象レベルの画像を用いて、ステップＳ２３において決定した姿勢推定用特徴点を追跡し、ステップＳ２９に処理を移す。
【０１３８】
ステップＳ２９において、姿勢パラメータ追跡部１３Ａは、姿勢パラメータ更新部１３５Ａにより、ステップＳ２８における姿勢推定用特徴点の追跡結果に基づいて、認識対象物の姿勢パラメータを推定し、図５に示す処理を終了する。また、ステップＳ２７において遷移させた処理対象レベルが初期レベルのままである場合には、ステップＳ２８における姿勢推定用特徴点の追跡結果だけでなく、ステップＳ２５における状態推定用特徴点の追跡結果にも基づいて、認識対象物の姿勢パラメータの推定を行う。
【０１３９】
ステップＳ３０において、姿勢パラメータ追跡部１３Ａは、特徴点追跡部１３４Ａにより、処理対象レベルが最も低いレベルであるか否かを判別する。そして、処理対象レベルが最も低いレベルであると判別した場合には、図５に示す処理を終了し、処理対象レベルが最も低いレベルではないと判別した場合には、ステップＳ３１に処理を移す。
【０１４０】
ステップＳ３１において、姿勢パラメータ追跡部１３Ａは、特徴点追跡部１３４Ａにより、画像ピラミッドの処理対象レベルを１つ下の段に遷移させ、ステップＳ２８に処理を戻す。
【０１４１】
以上の姿勢パラメータ推定装置１Ａによれば、姿勢パラメータ推定装置１が奏することのできる上述の効果に加えて、以下の効果を奏することができる。
【０１４２】
姿勢パラメータ推定装置１Ａは、レベル数が３以上である画像ピラミッドを入力画像を用いて生成し、レベル数が３以上である画像ピラミッドを用いて、姿勢パラメータを推定することができる。
【０１４３】
また、姿勢パラメータ推定装置１Ａは、姿勢推定用特徴点の数を、画像ピラミッドのレベルが低くなるに従って多くする。このため、解像度の高い画像では、解像度の低い画像と比べて、多くの姿勢推定用特徴点を追跡することができ、姿勢パラメータの推定精度を向上させることができる。
【０１４４】
なお、本発明の姿勢パラメータ推定装置１や姿勢パラメータ推定装置１Ａの処理を、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムを姿勢パラメータ推定装置１や姿勢パラメータ推定装置１Ａに読み込ませ、実行することによって、本発明を実現できる。
【０１４５】
ここで、上述の記録媒体には、例えば、ＥＰＲＯＭやフラッシュメモリといった不揮発性のメモリ、ハードディスクといった磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭなどを適用できる。また、この記録媒体に記録されたプログラムの読み込みおよび実行は、姿勢パラメータ推定装置１や姿勢パラメータ推定装置１Ａに設けられたプロセッサによって行われる。
【０１４６】
また、上述のプログラムは、このプログラムを記憶装置などに格納した姿勢パラメータ推定装置１や姿勢パラメータ推定装置１Ａから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネットなどのネットワーク（通信網）や電話回線などの通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
【０１４７】
また、上述のプログラムは、上述の機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上述の機能を姿勢パラメータ推定装置１や姿勢パラメータ推定装置１Ａにすでに記録されているプログラムとの組み合せで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【０１４８】
以上、この発明の実施形態につき、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計なども含まれる。
【０１４９】
例えば、上述の各実施形態では、画像ピラミッド生成部１３２、１３２Ａは、画像縮小処理を行うものとしたが、これに限らず、例えば画像縮小処理に加えて平滑化処理も行うものとしてもよい。
【０１５０】
また、上述の各実施形態では、状態推定部１３３、１３３Ａは、切り出し画像を求める際に、ｕ点の状態推定用特徴点のそれぞれについて、周囲の８×８の矩形領域の画素情報をキーフレームから取得するものとしたが、これに限らず、例えば周囲の４×４や１６×１６の矩形領域の画素情報をキーフレームから取得するものとしてもよい。
【０１５１】
また、上述の各実施形態では、ｔ点の姿勢推定用特徴点の中からｕ点の状態推定用特徴点を決定することとしたが、これに限らない。例えば、認識対象物のｓ点の特徴点の中からや、認識対象物のｓ点の特徴点のうちｔ点の姿勢推定用特徴点を除くものの中から、序列の高い上位ｕ点の特徴点を選択し、これらを状態推定用特徴点としてもよい。これらの場合には、画像ピラミッドの最も高いレベルにおいて、ｔ点の全ての姿勢推定用特徴点を追跡し、これらｔ点の全ての姿勢推定用特徴点の追跡結果を用いて、すなわちｕ点の状態推定用特徴点の追跡結果は用いることなく、認識対象物の姿勢パラメータを推定してもよい。
【０１５２】
また、上述の各実施形態において、特徴点追跡部１３４、１３４Ａは、認識対象物の状態が移動状態である場合には、ｕ点の状態推定用特徴点のそれぞれの移動量の平均値を、姿勢パラメータ予測部１３１から出力される姿勢パラメータ予測値を用いて求まる特徴点追跡の初期位置に加えて、マッチングを行ってもよい。これによれば、ｕ点の状態推定用特徴点のそれぞれの移動量の平均値から、特徴点の動きの傾向（例えば、画像の左側から右側に特徴点が移動するという傾向など）を求めることができ、この傾向に基づいてマッチングを行う領域を補正することができる。このため、認識対象物や撮像手段の動きに対して、より頑健な姿勢パラメータを推定することができる。
【０１５３】
また、上述の各実施形態において、特徴点追跡部１３４、１３４Ａは、認識対象物の状態が移動状態である場合には、マッチングを行う領域を、状態推定部１３３、１３３Ａがマッチングを行う領域よりも狭くしてもよい。これによれば、姿勢パラメータの推定処理の処理負荷をさらに軽減することができる。また、特に、ｕ点の状態推定用特徴点のそれぞれの移動量の分散が予め定められた閾値より小さい場合にのみ、特徴点追跡部１３４、１３４Ａは、マッチングを行う領域を、状態推定部１３３、１３３Ａがマッチングを行う領域よりも狭くしてもよい。これによれば、ｕ点の状態推定用特徴点のそれぞれの移動量の信頼性が高い場合にのみ、特徴点追跡部１３４、１３４Ａがマッチングを行う領域を狭くすることができ、姿勢推定用特徴点の追跡を高精度に行うことができる。
【０１５４】
また、上述の各実施形態において、画像ピラミッド生成部１３２、１３２Ａは、入力画像と、この入力画像に対して画像縮小処理を行ったものと、で画像ピラミッドを構成するものとしたが、これに限らない。例えば、撮像装置２と、撮像装置２より有効画素数の少ない１つ以上の撮像装置と、で同じ画像を取得すると、同一の画像であって解像度の異なる画像を取得することができる。そこで、これら撮像装置２および撮像装置により同一の画像で解像度の異なる画像を取得し、これら画像で画像ピラミッドを構成するものとしてもよい。
【０１５５】
また、上述の第２実施形態では、特徴点追跡部１３４Ａは、画像ピラミッドの（ｒ−ａ）段目（ａは、０≦ａ＜ｒ−１を満たす任意の整数）の画像のうち、画像ピラミッドの（ｒ−ａ＋１）段目の姿勢パラメータを用いて求めた特徴点追跡の初期位置を中心として予め定められた領域で、ｔ点の姿勢推定用特徴点のそれぞれの追跡結果を求めることを、画像ピラミッドの１段目の画像に対して行うまで、繰り返すものとした。しかし、これに限らず、画像ピラミッドの（ｒ−ａ）段目（ａは、０≦ａ＜ｒ−１を満たす任意の整数）の画像のうち、画像ピラミッドの（ｒ−ａ＋１）段目の姿勢パラメータを用いて求めた特徴点追跡の初期位置を中心として予め定められた領域で、ｔ点の姿勢推定用特徴点のそれぞれの追跡結果を求めることを、画像ピラミッドのｂ段目（ｂは、ｂ≧２を満たす整数）の画像に対して行うまで、繰り返すものとしてもよい。
【符号の説明】
【０１５６】
１、１Ａ・・・姿勢パラメータ推定装置
２・・・撮像装置
３・・・表示装置
４・・・付加情報記憶部
１１・・・対象物識別部
１２・・・初期姿勢パラメータ推定部
１３、１３Ａ・・・姿勢パラメータ追跡部
１３１・・・姿勢パラメータ予測部
１３２、１３２Ａ・・・画像ピラミッド生成部
１３３、１３３Ａ・・・状態推定部
１３４、１３４Ａ・・・特徴点追跡部
１３５、１３５Ａ・・・姿勢パラメータ更新部
１００・・・ＡＲシステム
【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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