(57)【要約】【課題】２つの画像から、変動に対して頑健に類似度を判定できるようにする。【解決手段】顔認識を行う際には、まず、顔画像からＬＢＰ画像を生成し、ＬＢＰ値をビンのインデクスとするヒストグラムを算出する。そして、登録画像及び検査画像の２つのヒストグラムのビンの組み合わせごとに最小の頻度値を選択して重なり具合を算出し、その重み付き加算値として相関値を得る。このとき、重み値は、ビンの組み合わせ毎にあらかじめ設定されている値を用いる。そして、ＩＤ情報単位で相関値の平均を算出し、その相関値平均の中で最大のものが所定の閾値を超えた場合は、ＩＤ情報の人物が、検査画像中に存在すると判断する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像内の輝度に基づくヒストグラムについて２つのヒストグラムの類似度を判定する画像処理装置であって、
前記２つのヒストグラムのビンの組み合わせ毎に異なる重み付けを付加して相関値を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された相関値に基づいて、前記２つのヒストグラムの類似度を判定する判定手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記算出手段は、組み合わされたビンに対応する頻度値の中から最小の頻度値を選択してスコアとし、前記スコアを重み付け加算することによって相関値を算出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記算出手段は、組み合わされたビンに対応する頻度値の差分値をスコアとし、前記スコアを重み付け加算することによって相関値を算出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記算出手段は、前記重み付けの値として、類似度の異なるヒストグラムの対から学習された値を用いることを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記算出手段は、前記重み付けの値として、類似度の異なるヒストグラムの対から算出される相関値の差が所定値以上となるように学習された値を用いることを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記算出手段は、前記重み付けが０であるビンの組み合わせに対しては、相関値の算出を行わないようにすることを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記ヒストグラムは、前記画像内における注目画素と前記注目画素の近傍に位置する近傍画素との間の輝度値の差に基づいて生成されたヒストグラムであることを特徴とする請求項１〜６の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記ヒストグラムは、前記画像内の各画素において、輝度の勾配方向と勾配強度とに基づいたヒストグラムであることを特徴とする請求項１〜６の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
画像内の輝度に基づくヒストグラムについて２つのヒストグラムの類似度を判定する画像処理方法であって、
前記２つのヒストグラムのビンの組み合わせ毎に異なる重み付けを付加して相関値を算出する算出工程と、
前記算出工程において算出された相関値に基づいて、前記２つのヒストグラムの類似度を判定する判定工程とを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
画像内の輝度に基づくヒストグラムについて２つのヒストグラムの類似度を判定する画像処理装置を制御するためのプログラムであって、
前記２つのヒストグラムのビンの組み合わせ毎に異なる重み付けを付加して相関値を算出する算出工程と、
前記算出工程において算出された相関値に基づいて、前記２つのヒストグラムの類似度を判定する判定工程とをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特に、２つの画像の類似度を判定するために用いて好適な画像処理装置、画像処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、２つの画像間の類似度を算出するのによく用いられる手法として、類似度を算出したい２つの画像の輝度ヒストグラム、或いはカラーヒストグラムを求め、ヒストグラムの類似度を算出して、２つの画像の類似度を判別する手法が知られている。ところが、２つの画像で輝度や色がわずかに相違するだけでヒストグラムの類似度が変化するため、単純にヒストグラムを比較するだけでは、正確な類似度が得られない場合がある。そこで、これを防止するために、特許文献１には、近傍のビンの頻度値も参照する手法が提案されている。
【０００３】
さらに、非特許文献１には、周辺隣接画素の輝度値との大小関係をコード化したＬＢＰ（Local Binary Pattern）値に対してヒストグラムを算出して類似度を判別する手法も提案されている。例えば、位置（ｘc，ｙc）の画素（注目画素）に対するＬＢＰオペレータとは、以下の式（１）及び式（２）のように定義される。
【０００４】
【数１】
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【０００５】
ここで、ｉcは位置（ｘc，ｙc）の画素の輝度値を表し、ｉnは近傍８画素の輝度値を表す。また、ｎは近傍画素のインデックスを示し、位置（ｘc，ｙc）に対して左上画素をｎ＝７として、時計回りに１ずつ減少していくものである。また、式（１）及び式（２）は、ＬＢＰオペレータを算出する式の一例であり、半径（注目画素と近傍画素との距離）とその半径の円周の分割数とをパラメータとして拡張したものも知られている。
【０００６】
式（１）及び式（２）に基づく演算の具体例について図７を参照しながら説明する。図７に示すように、中心の位置（ｘc，ｙc）にある注目画素（ｉc＝９６）と周囲の８画素とが配置されていた場合、その大小関係に基づき１或いは０を割り当てる。そして、この与えられた１或いは０を、差分値に対し２値の量子化を行い、量子化値を算出する。また、この量子化値を並べてビット列（２値コード）を形成し、この量子化値に対して、それぞれに２のべき乗の重みを与えて加算することによりＬＢＰ値を得る。非特許文献１には、このようにして得たＬＢＰ値をビンのインデクスとしたヒストグラムを算出して、顔認識処理を行っている。このＬＢＰ値は、輝度値の大小関係に基づいて算出されるので、単純な輝度値よりも照明変動に頑健であることが期待されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００７−２５７４６９号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Timo Ahonen, Abdenour Hadid, and Matti Pietikainen  "Face recognition with local binary patterns, Computer Vision, " ECCV 2004 Proceedings, Lecture Notes in Computer Science 3021, Springer, 469-481.
【非特許文献２】N. Dalal and B. Triggs, "Histograms of Oriented Gradients for Human Detection" , IEEE Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 886-893，2005.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、照明変動の大きさによっては、ＬＢＰ値が変化することも十分考えられる。その場合、ＬＢＰ値の変化のしやすさと、ＬＢＰ値としての値の近さとの間には相関がない。
【００１０】
例えばＬＢＰ値＝１２８（２値コード"10000000"）の場合、ＬＢＰ値＝０（２値コード"00000000"）へ変化するには、周辺８画素のうちの１画素と注目画素との大小関係が入れ替わるだけでよい。また、照明変動等によって、周辺８画素のうちの１画素と注目画素との大小関係が入れ替わるのは、比較的起こりやすい変化であると考えられる。
【００１１】
それに対して、ＬＢＰ値＝１２７（"01111111"）へ変化するには、周辺８画素と注目画素との大小関係が周辺８画素すべてに対して入れ替わる必要がある。周辺８画素全てと大小関係が入れ替わるためには、かなりドラスティックな照明変動が必要となり、起こりにくい変化であると考えられる。
【００１２】
このように、照明変動等によって、あるＬＢＰ値から別のＬＢＰ値に変化することを考えた場合、変化の前後で、ＬＢＰ値としての変化量は大きいが、その変化の起こりやすさという指標から考えると照明変動等による変化量は小さい。これは、例えば前述したようにＬＢＰ値＝１２８からＬＢＰ値＝０へ変化するような場合である。これとは逆に、変化の前後でＬＢＰ値としての変化量は小さいが、その変化の起こりやすさという指標から考えると、照明変動等による変化量が大きい場合もある。これは、例えば前述したようにＬＢＰ値＝１２８からＬＢＰ値＝１２７へ変化するような場合である。
【００１３】
このようなＬＢＰ値をビンのインデクスとするヒストグラム同士の類似度を考える場合、ビンのインデクスの近さだけを考慮して変動に対して頑健な類似度判定を行うことは難しい。
【００１４】
本発明は前述の問題点に鑑み、２つの画像から、変動に対して頑健に類似度を判定できるようにすることを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明に係る画像処理装置は、画像内の輝度に基づくヒストグラムについて２つのヒストグラムの類似度を判定する画像処理装置であって、前記２つのヒストグラムのビンの組み合わせ毎に異なる重み付けを付加して相関値を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された相関値に基づいて、前記２つのヒストグラムの類似度を判定する判定手段とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、２つの画像のそれぞれのヒストグラムから、変動に対して頑健に類似度を判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の第１の実施形態における画像認識装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係る画像認識装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図３】顔画像からＬＢＰ画像を生成する方法を説明するための図である。
【図４】特徴量画像生成部によりＬＢＰ値を算出する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図５】特徴量を算出しながらヒストグラムを算出する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図６】登録ヒストグラム格納部に格納されているヒストグラムの例を示す図である。
【図７】ＬＢＰ値を算出する手順を説明するための図である。
【図８】ＬＢＰ値を算出する際の処理ウインドウ内の注目画素と近傍画素との関係を説明するための図である。
【図９】本発明の第２の実施形態における人体検出装置の機能構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
（第１の実施形態）
以下、本発明の第１の実施形態について説明する。以下の説明において、認識とは、認識対象がいくつかの概念（クラス）に分類できる時に、観測された認識対象をそれらの概念の１つに対応させる処理である。例えば顔認識とは、入力された画像中に存在する顔画像が、あらかじめ登録されている人物のうちの誰であるのかを識別する画像処理手法のことである。
【００１９】
本実施形態では、パターン認識手法においてヒストグラムの類似度を判定する例を示す。特にパターン認識のアプリケーションとして、顔を基に個人を特定する顔認識に用いる場合を示す。なお、顔認識処理を行う前に必要となる顔検出処理（画像中での顔の位置、サイズ、傾きを検出する処理）では、他の何らかの公知の手法により顔が検出されているものとする。また、本実施形態における顔の傾きとは、画像内回転（面内回転）を指すものとする。
【００２０】
本実施形態では、顔検出によって検出された顔の位置、顔のサイズ、顔の傾きに応じて顔の周囲画像が切り出され、さらにあらかじめ定められた所定の顔のサイズ、所定の顔の傾きに正規化された顔画像に対して、本実施形態のパターン認識手法を適用する。したがって本実施形態のパターン認識手法が適用される顔画像は、画像中で目、鼻、口等の位置が概ね揃っているものとなる。また、説明を簡単にするため、本実施形態で扱う画像は全てグレースケール画像（輝度画像）であるものとする。
【００２１】
図２は、本実施形態に係る画像認識装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。
図２において、ＣＰＵ（中央演算装置）２００は、後述するパターン認識手法をプログラムに従って実行する。プログラムメモリ２０１には、ＣＰＵ２００により実行されるプログラムが記憶されている。ＲＡＭ２０２は、ＣＰＵ２００によるプログラムの実行時に、各種情報を一時的に記憶するためのメモリを提供している。ハードディスク２０３は、画像ファイルや登録画像のヒストグラムなどを保存するための記憶媒体である。ディスプレイ２０４は、本実施形態の処理結果をユーザに提示する表示装置である。バス２０５は、これら各部とＣＰＵ２００とを接続している制御バス及びデータバスである。
【００２２】
このような構成のハードウェアを用いることにより、本実施形態によるパターン認識手法を実行することができる。上記のハードウェア構成は、パターン認識手法の全てをＣＰＵ２００の処理によって行う場合であるが、もちろん一部の処理を専用ハードウェアに置き換えることも可能である。
【００２３】
図１は、本実施形態における画像認識装置１００の機能構成例を示すブロック図である。
図１において、画像認識装置１００には、処理対象となる画像が顔検出部１０１に入力され、認識処理結果が統合判断部１０７から出力される。認識処理結果としては、あらかじめ登録されている人物のうちのいずれかが、処理対象の画像中に存在すると判断された場合は、その人物を特定する情報が出力される。一方、あらかじめ登録されているどの人物も処理対象の画像中に存在しないと判断された場合は、認識処理結果としてその旨が出力される。
【００２４】
画像認識装置１００の動作モードとしては、登録モードと認識モードとが存在する。登録モードの時には、処理対象の画像として認識したい人物が映っている画像（以下、登録画像）を入力し、登録ヒストグラム格納部１０４にその登録画像から算出したヒストグラムを格納する。認識モードの時には、処理対象の画像として認識したい人物が映っているか否かを調査したい画像（以下、検査画像）を入力し、登録モードの時に登録ヒストグラム格納部１０４に格納したヒストグラムと、検査画像のヒストグラムとで類似度を判定する。
【００２５】
顔検出部１０１は、入力される処理対象の画像に対し、所定の顔検出手法によって、画像中における顔の位置、サイズ及び方向を特定する。さらに顔検出部１０１は、特定された顔位置、顔サイズ及び顔方向を基に、所定の大きさに顔サイズを正規化し、例えば顔を正立させるように所定の方向に顔を傾けて顔画像を切り出し、正規化された顔画像を出力する。顔検出部１０１による顔検出手法は、公知の技術を用いる。
【００２６】
特徴量画像生成部１０２は、顔検出部１０１において作成された顔画像から特徴量を抽出し、特徴量画像を出力する。ここで、特徴量画像生成部１０２により特徴量を抽出する処理について、図３及び図４を用いて説明する。本実施形態では、特徴量画像生成部１０２において、ＬＢＰ値を画素値としてもつＬＢＰ画像を特徴量画像として出力する例を示す。
【００２７】
図３は、顔画像中から特徴量画像（ＬＢＰ画像）を生成する方法を説明するための図である。図３に示すように、正規化された顔画像３００において、処理ウインドウ３０１は、太線枠に示す９画素分のサイズを持つウインドウである。特徴量画像生成部１０２は、処理ウインドウ３０１を顔画像３００において矢印の方向にスキャンさせるとともに、各スキャン位置において特徴量（ＬＢＰ値）を算出する。本実施形態では、スキャンのステップは水平方向、垂直方向ともに１画素とする。また、図３の処理ウインドウ３０１の中心の画素を注目画素とする。処理ウインドウ３０１があるスキャン位置にあるときの特徴量を抽出する手順については図７に示したとおりであり、前述の式（１）及び式（２）を用いてＬＢＰ値を画素値としてもつＬＢＰ画像を特徴量画像として出力する。
【００２８】
図４は、特徴量画像生成部１０２によりＬＢＰ値を算出する処理手順の一例を示すフローチャートである。
まず、顔画像に対し、処理ウインドウのスキャンをスタートさせる（Ｓ４００）。そして、処理ウインドウを新たなスキャン位置に移動させ、そのスキャン位置における注目画素及び近傍画素の輝度値を参照する（Ｓ４０１）。
【００２９】
続いて、特徴量画像生成部１０２は、Ｓ４０１で参照した結果を用いて、そのスキャン位置における注目画素と近傍画素との間で輝度値の大小を比較し、輝度差分値を算出する（Ｓ４０２）。本実施形態では、近傍画素の輝度値から注目画素の輝度値を引いたものを輝度差分値とする。なお、輝度差分値は近傍画素ごとに算出されるため、輝度差分値は近傍画素の数に等しい数だけ算出される。
【００３０】
続いて輝度差分値に対して量子化処理を行う（Ｓ４０３）。本実施形態では、量子化処理の量子化レベルは２としており、輝度差分値が０以上であれば１とし、０未満であれば０とする。量子化処理は、各近傍画素インデックスに対して、前述の式（２）の計算を行うことに相当する。
【００３１】
続いて、ＬＢＰ値を算出する（Ｓ４０４）。この処理では、近傍画素インデックスと、そのインデックスに対応する量子化値とから、前述の式（１）を用いてＬＢＰ値を算出する。このＬＢＰ値を、ＬＢＰ画像の注目画素の画素値とする。
【００３２】
そして、顔画像における全スキャン位置において、Ｓ４０１〜Ｓ４０４の処理が終了したか否かを判定する（Ｓ４０５）。この判定の結果、全スキャン位置にて処理が終了した場合は、スキャンを終了し、その顔画像に対する特徴量画像生成部１０２の処理を終了する（Ｓ４０７）。一方、Ｓ４０５の判定の結果、全スキャン位置において処理が終了してない場合は、次の位置へ処理ウインドウを移動し（Ｓ４０６）、Ｓ４０１〜Ｓ４０４の処理を繰り返す。以上のようにある顔画像に対して図４の処理が終了すると、特徴量画像生成部１０２は、抽出した特徴量（ＬＢＰ値）を画素値とする特徴量画像（ＬＢＰ画像）を生成する。
【００３３】
ヒストグラム算出部１０３は、特徴量画像（ＬＢＰ画像）から、ＬＢＰ値をビンのインデクスとするヒストグラムを算出する。例えば、特徴量画像を１画素ずつスキャンしていき、画素値（ＬＢＰ値）に対応するインデクスの頻度値に１加算していくことにより、ヒストグラムを算出することができる。
【００３４】
また、図１に示す構成では、特徴量画像生成部１０２とヒストグラム算出部１０３とが分離した構成になっているが、これらの構成を１つにまとめて、特徴量を算出しながらヒストグラムを算出するようにしてもよい。その場合には、特徴量画像を生成しなくてもよい。図５は、特徴量を算出しながらヒストグラムを算出する処理手順の一例を示すフローチャートである。図４と同じ符号は同じ動作を示すため、説明は省略する。図５に示す例では、Ｓ４０４でＬＢＰ値を算出すると、ＬＢＰ値を算出するごとに、そのＬＢＰ値に対応した頻度値を１加算することにより、ヒストグラムを算出する（Ｓ５００）。
【００３５】
登録ヒストグラム格納部１０４には、登録画像に対するヒストグラムが格納されている。ここで、登録画像とは、認識したい人物が映っている画像のことである。画像認識装置１００が登録モードの時には、登録画像に対して、顔検出部１０１による顔検出処理、及び特徴量画像生成部１０２による特徴量抽出処理を経て、ヒストグラム算出部１０３によりヒストグラムが出力される。この登録画像に対するヒストグラムが登録ヒストグラム格納部１０４に格納される。また、各登録画像に映っている人物を特定する名前等のＩＤ情報もヒストグラムに関連付けて格納される。
【００３６】
図６は、登録ヒストグラム格納部１０４に格納されているヒストグラムの例を示す図である。なお、図６には、認識したい人物としてＩＤ＿０、ＩＤ＿１の２名の例を示している。また、それぞれの人物に対して、２枚の登録画像を用いて２つのヒストグラムを作成している。図６に示す例の場合は、ＩＤ＿０の人物に対してはＲ＿０＿０（ｋ）、Ｒ＿０＿１（ｋ）の２つのヒストグラムを作成し、ＩＤ＿１の人物に対してはＲ＿１＿０（ｋ）、Ｒ＿１＿１（ｋ）の２つのヒストグラムを作成している。ここで、ヒストグラムＲ＿ｐ＿ｍ（ｋ）は、ＩＤ＿ｐの人物のｍ枚目の登録画像に対するヒストグラムを指すものとする。また、ｋは、ビンのインデクスを示す。
【００３７】
画像認識装置１００が認識モードの時には、格納されているヒストグラムとそのヒストグラムのＩＤ情報とが、登録ヒストグラム格納部１０４から順次出力される。例えば、登録ヒストグラム格納部１０４が図６に示すようなヒストグラムを格納している場合には、ヒストグラムＲ＿０＿０（ｋ）、Ｒ＿０＿１（ｋ）、Ｒ＿１＿０（ｋ）、Ｒ＿１＿１（ｋ）を順次出力する。そして、それぞれのＩＤ情報としてＩＤ＿０、ＩＤ＿０、ＩＤ＿１、ＩＤ＿１を出力する。
【００３８】
相関値算出部１０５は、登録画像のヒストグラムと、検査画像のヒストグラムとの相関演算を行う。この処理では、登録画像及び検査画像の２つのヒストグラムのビンの組み合わせごとに最小の頻度値を選択して重なり具合を算出し、その重み付き加算値として以下の式（３）により相関値を得る。
【００３９】
【数２】
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【００４０】
ここで、ｋ，ｋ'はヒストグラムのビンのインデクスを示す。また、Ｒ（ｋ）は、登録画像のヒストグラムのインデクスｋに対応する頻度値を示す。同様にＴ（ｋ）は、検査画像のヒストグラムのインデクスｋに対応する頻度値を示す。ｍｉｎ（）は、２つの引数のうち小さいほうの値を返す関数である。ｗk',kは、ビンの組み合わせ毎に予め設定されている重み値である。ここで付加される重み値は、重み値格納部１０６に格納されており、式（３）を用いて演算する時に参照される。重み値格納部１０６に関しては後述する。
【００４１】
例えば、登録ヒストグラム格納部１０４に図６に示すようなヒストグラムが格納されている場合に、相関値算出部１０５は、まず、検査画像のヒストグラムＴ（ｋ）と登録画像のヒストグラムＲ＿０＿０（ｋ'）とで式（３）の演算を行い、相関値を算出する。続いて、登録画像のヒストグラムＲ＿０＿１（ｋ'）とで式（３）の演算を行い、相関値を算出する。同様に、Ｒ＿１＿０（ｋ'）、Ｒ＿１＿１（ｋ'）に関して式（３）の演算を行い、それぞれ相関値を算出する。
【００４２】
算出した相関値は、相関値の算出に用いた登録画像のヒストグラムに関連付けられていたＩＤ情報とともに出力される。また、相関値算出部１０５において算出される相関値の数は、登録ヒストグラム格納部１０４において格納されているヒストグラムの数に等しく、図６に示す例の場合は４個の相関値が算出される。
【００４３】
統合判断部１０７は、相関値算出部１０５から送られてくる相関値とＩＤ情報とから、検査画像に、登録画像の人物が存在するか否かを判断する。登録された人物と一致するか否かを判断する手法に関しては公知の手法を用いればよい。本実施形態では、ＩＤ情報単位で相関値の平均（相関値平均）を算出し、その相関値平均の中で最大（最大相関値平均）のものを求める。その最大相関値平均が所定の閾値を超えた場合は、その最大相関値平均に関連付けられたＩＤ情報の人物が、検査画像中に存在すると判断する。一方、最大相関値平均が所定の閾値を超えない場合、登録されているどの人物も検査画像中に存在しないと判断する。
【００４４】
重み値格納部１０６には、前述の式（３）に用いる、ビンの組み合わせ毎に予め設定されている重み値が格納されている。この重み値は、学習によって決定される。以下、重み値の学習方法について説明する。
【００４５】
まず、学習用のサンプル画像として、類似していると判別することが望ましい対（以下、同クラスサンプル対）の多数の画像と、類似してないと判別することが望ましい対（以下、異クラスサンプル対）の多数の画像とを用意する。本実施形態では、顔認識において、学習用のサンプル画像として同一人物が写っている画像を対にして同クラスサンプル対とし、他人同士が写っている画像を対にして異クラスサンプル対とする。
【００４６】
その上で、ビンの組み合わせ毎に重み値を変数として、同クラスサンプル対の相関値と異クラスサンプル対の相関値とを表現し、両相関値の分離度がなるべく大きくなるように重み値を決定する。例えば、重み値の候補を複数用意しておき、全ての組み合わせで両相関値を算出し、両相関値が最もよく分離した重み値候補を重み値として決定する手法が考えられる。或いは、乱数値を発生させて重み値の候補として使用し、両相関値を算出して両相関値の分離度を算出し、この分離度が所定値以上になるまで乱数を発生させて両相関値を算出するという手法でもよい。分離度の指標としては、両相関値のヒストグラムを算出し、その重なり部分の面積が小さいほうが分離度は大きいものとする等が考えられる。
【００４７】
また、式（３）の重み値wk',kは、ビンの組み合わせ毎に決まるので、重み値wk',k、wk,k'は互いに等しい。したがって、重み値格納部１０６には、いずれか一方の重み値を格納するようにしてもよい。なお、本実施形態に係る画像認識装置１００では、動作モードとして登録モードと認識モードとが存在するものとしたが、登録モードが存在しないようにしてもよい。登録画像に対して、登録モードで行うのと同等の処理をあらかじめ他の装置で行ってヒストグラムを算出しておき、登録ヒストグラム格納部１０４にそのヒストグラムを格納しておくようにしてもよい。
【００４８】
以上のように本実施形態によれば、ビンの組み合わせ毎に得られるスコアを重み付け加算して相関値を算出するようにしたので、より頑健に類似度を判定することができる。
【００４９】
（第２の実施形態）
続いて、本発明の第２の実施形態について説明する。本実施形態では、パターン検出手法において、ヒストグラムの類似度を判定する例について説明する。特にパターン検出のアプリケーションとして、人体の検出に用いる場合を示す。すなわち、入力された画像中に人体が存在するか否かを検出する画像処理手法に適用する場合の例を示す。以下、説明を簡単にするため、本実施形態で扱う画像は全てグレースケール画像（輝度画像）であるものとする。
【００５０】
第１の実施形態では、ＬＢＰ値の発生頻度をヒストグラム化して顔を認識する例について説明した。本実施形態では、非特許文献２に開示されている画素のエッジ勾配方向のヒストグラム（Histogram of Oriented Gradients : ＨｏＧ）を用いた場合について説明する。
【００５１】
図９は、本実施形態に係る人体検出装置９０１の機能構成例を示すブロック図である。
図９において、人体検出装置９０１には、処理対象となる画像が検出対象領域切り出し部９０２に入力され、検出処理結果が統合判断部９０７から出力される。検出処理結果としては、処理対象の画像中に人体が存在すると判断された場合は、その位置を特定する情報が出力される。一方、人体が処理対象の画像中に存在しないと判断された場合は、その旨が出力される。
【００５２】
検出対象領域切り出し部９０２は、処理対象の画像に対して、所定サイズの検出ウインドウをスキャンさせて、そのスキャン位置の検出ウインドウ内の領域を切り出す処理を行う。以下、検出ウインドウのサイズで切り出された領域を検出ウインドウ領域と呼ぶ。検出対象領域切り出し部９０２は、処理対象画像中から切り出した検出ウインドウの位置を統合判断部９０７に出力し、切り出した検出ウインドウ領域をヒストグラム算出部９０３に出力する。
【００５３】
ヒストグラム算出部９０３は、検出ウインドウ領域の各画素において、輝度の勾配方向と勾配強度とを算出し、勾配方向を量子化したものをビンのインデクスとし、勾配強度を頻度値とするヒストグラムを算出する。勾配方向の量子化では、例えば２０度おきに適切に量子化して一つのビンとすればよい。また、検出ウインドウ領域をさらに小領域に分割し、分割した小領域の中でヒストグラム（小領域ヒストグラム）を算出し、その小領域ヒストグラムを全小領域に亘って連結したヒストグラムを、最終的なヒストグラムとしてもよい。
【００５４】
また、ヒストグラム算出部９０３は、検出対象領域切り出し部９０２から新たな検出ウインドウ領域が出力される毎にヒストグラムを算出する。つまり、検出対象領域切り出し部９０２において、検出ウインドウの移動が行われる毎にヒストグラムを算出する。
【００５５】
登録ヒストグラム格納部９０４には、検出対象である人体の登録ヒストグラムが格納されている。ここで、人体の登録ヒストグラムは、例えば以下のような手順により作成される。まず、概ね同サイズの人体が写っている検出ウインドウ領域と同じサイズの画像を多数用意し、それらの画像に対してヒストグラム算出部９０３と同様の処理を行い、ヒストグラムを算出する。そして、算出されたヒストグラムの平均を算出して人体の登録ヒストグラムとし、登録ヒストグラム格納部９０４に格納する。登録ヒストグラム格納部９０４に格納されている登録ヒストグラムは、相関値算出部９０５に出力される。
【００５６】
相関値算出部９０５は、登録ヒストグラム格納部９０４から出力される登録ヒストグラムと、ヒストグラム算出部９０３から出力される切り出し画像のヒストグラムとの相関演算を行って相関値を算出する。相関値算出部９０５では、第１の実施形態と同様に、２つのヒストグラムのビンの組み合わせごとに最小の頻度値を選択して重なり具合を算出し、その重み付き加算値として相関値を得る。重み付き加算の重み値は、重み値格納部９０６に格納されており、演算時に参照される。また、相関値算出部９０５は、ヒストグラム算出部９０３から切り出し画像のヒストグラムが出力される毎に相関値を算出し、算出された相関値を統合判断部９０７に出力する。
【００５７】
重み値格納部９０６には、第１の実施形態と同様にヒストグラム算出部９０３で用いられる、ビンの組み合わせ毎に予め設定されている重み値が格納されている。重み値は、第１の実施形態と同様の方法の学習によって決定される。以下、この学習について簡単に説明する。
【００５８】
まず、学習用のサンプル画像として、両方に人物が写っている対（同クラスサンプル対）の多数の画像と、片方には人物が写っているが他方には人物が写っていない対（異クラスサンプル対）の多数の画像とを用意する。その上で、ビンの組み合わせ毎に重み値を変数として、同クラスサンプル対の相関値と異クラスサンプル対の相関値とを表現し、両相関値がなるべく分離するように重み値を決定する。
【００５９】
統合判断部９０７は、相関値算出部９０５から出力された相関値に基づいて、検出ウインドウ領域内に人体が存在するか否かを判断する。この判断の手法に関しては公知の手法を用いればよい。本実施形態では、入力される相関値が所定の閾値を超えた場合に、人体が検出ウインドウ領域に存在すると判断する。一方、所定の閾値を超えない場合は、検出ウインドウ領域に人体が存在しないと判断する。そして、処理対象である画像中の検出ウインドウの位置と、その位置において切り出された検出ウインドウ領域に対する検出対象（人体）の有無判断とから、処理対象の画像中のどの位置に検出対象が存在するかを検出できる。
【００６０】
（その他の実施形態）
前述した実施形態では、ヒストグラムのビンのインデクスとして、ＬＢＰ値や勾配方向を用いたが、これらのヒストグラムに限るものではない。画像の輝度値をインデクスとするヒストグラムを用いてもよい。
【００６１】
また、前述した実施形態では、式（３）により、類似度を判定する２つのヒストグラムのビンの組み合わせごとに最小の頻度値を選択して重なり具合を算出し、その重み付き加算値として相関値を得ている。しかしながら、相関値の算出法はそれに限らない。例えば、２つのヒストグラムのビンの組み合わせごとに頻度値の差分絶対値を算出し、その重み付き加算値として相関値を得るようにしてもよい。ただし、式（３）に示したように、頻度値の重なり具合を算出する場合は、頻度値が近いほど値が大きくなるのに対して、頻度値の差分絶対値を算出する場合は、以下の式（４）により算出するが、頻度値が近いほど値が小さくなる。
【００６２】
【数３】
2015191590.tif 000005
【００６３】
なお、式（４）において、abs（）は、引数の絶対値を返す関数を表している。また、Kullback-Leibler Divergence やJeffrey Divergenceやχ2統計量を、ビンの組み合わせごとの重み付き加算の形にしたものを用いて、相関値を算出してもよい。また、重み値が０となっているビンの組み合わせに対しては、最小の頻度値の選択（例えば式（３）のmin（）の演算）や、頻度値の差分絶対値の算出（例えば式（４）のabs（）の演算）を行わなくてもよい。これは、その算出値に対して０が乗算されて０となるからである。
【００６４】
また、第１の実施形態で示したようにＬＢＰ値を算出する手法においても、８ビットに限らず４ビットや１６ビット、２４ビット等が存在する。なお、４ビットを用いる場合には、注目画素の最近傍４画素を近傍画素とする。
【００６５】
図８は、ＬＢＰ値を算出する際の処理ウインドウ内の注目画素と近傍画素との関係を説明するための図である。図８の各画素に割り振られている番号は、近傍画素を区別するためのインデックスであり、番号が割り振られていない画素は、処理ウインドウ内にあるが近傍画素としては用いられない画素を示している。
【００６６】
図８（ａ）には、注目画素の最近傍の４画素を近傍画素とする４ビットのＬＢＰ値を算出する例を示している。また、図８（ｂ）には、１６ビットのＬＢＰ値を算出する例を示し、図８（ｃ）には、２４ビットのＬＢＰ値を算出する例を示している。第１の実施形態では、近傍画素と注目画素とでは互いに隣接していたが、図８（ｂ）に示すように、隣接していなくてもよく、近傍画素は注目画素の近傍にあればよい。また、処理ウインドウのサイズに限定はなく、図８（ｂ）及び図８（ｃ）に示すように５×５のサイズでもよい。また、各近傍画素に割り振られているインデックスは、各近傍画素を区別するだけのものである。したがってどのようにインデックスを割り振るかについては、画像処理手法を実装する際に、好ましい方法で割り振ればよい。
【００６７】
また、前述した実施形態では、顔認識や人体検出を行う際に輝度画像を入力していたが、輝度画像に限るわけではない。カラー画像に対して顔認識または人体検出する場合は、前述した構成の前段に、色チャネルを輝度に変換する処理を行う。或いは、システムの中で顔認識または人体検出に都合のよい輝度画像に変換する処理を行ってもよい。また、各色チャネルに対して独立に実施形態で示した処理を行い、その後段で各色チャネルでの出力結果を統合するようにしてもよい。
【００６８】
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【符号の説明】
【００６９】
１０５  相関値算出部
１０６  重み値格納部
１０７  統合判断部
【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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