(57)【要約】【課題】  追跡が失敗する可能性があるオブジェクトの検出処理を優先的に行うオブジェクト検出技術を提供すること。【解決手段】  着目フレームの画像から、設定されたオブジェクト検出処理に従ってオブジェクトを検出し、該検出したオブジェクトについてフレーム間の追跡処理を行う。検出したオブジェクトに対する追跡の確度に応じたオブジェクト検出処理を、着目フレームの次のフレームの画像からオブジェクトを検出するために設定する。【選択図】  図１
2015103103.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各フレームの画像を取得する手段と、
着目フレームの画像から、設定されたオブジェクト検出処理に従ってオブジェクトを検出し、該検出したオブジェクトについてフレーム間の追跡処理を行う追跡手段と、
前記検出したオブジェクトに対する追跡の確度に応じたオブジェクト検出処理を、前記着目フレームの次のフレームの画像からオブジェクトを検出するために設定する設定手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記設定手段は、
前記着目フレームの画像から検出したオブジェクトに対する追跡の確度の高低に応じて値が低高となる優先度を、該オブジェクトを検出するために用いたオブジェクト検出処理に対する優先度とし、最も優先度が高いオブジェクト検出処理を、前記着目フレームの次のフレームの画像からオブジェクトを検出するためのオブジェクト検出処理として確定して設定する
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】
前記設定手段は、
前記着目フレームの画像から検出したオブジェクトに対する追跡の確度の高低に応じて値が低高となる優先度を、該オブジェクトの優先度として求め、該優先度を、該オブジェクトを検出するために用いたオブジェクト検出処理に対する優先度に加算し、最も優先度が高いオブジェクト検出処理を、前記着目フレームの次のフレームの画像からオブジェクトを検出するために設定する
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記設定手段は、前記着目フレームの画像を複数の画像領域に分割した場合に、該複数の画像領域のそれぞれに対するオブジェクト検出処理のうち、最も優先度が高い画像領域のオブジェクト検出処理を、前記着目フレームの次のフレームの画像からオブジェクトを検出するために設定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５】
前記設定手段は、前記着目フレームの画像からそれぞれ縮小率が異なる複数枚の縮小画像を生成した場合に、該着目フレームの画像の画像上でウィンドウを移動させて該ウィンドウ内のオブジェクトを検出するオブジェクト検出処理、及び該縮小画像の画像上でウィンドウを移動させて該ウィンドウ内のオブジェクトを検出するオブジェクト検出処理、のうち、最も優先度が高いオブジェクト検出処理を、前記着目フレームの次のフレームの画像からオブジェクトを検出するために設定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６】
前記設定手段は、前記着目フレームの画像からそれぞれ縮小率が異なる複数枚の縮小画像を生成し、且つ該着目フレームの画像及びそれぞれの縮小画像を複数の画像領域に分割した場合に、該着目フレームの画像における複数の画像領域のそれぞれに対するオブジェクト検出処理、及び該縮小画像における複数の画像領域のそれぞれに対するオブジェクト検出処理、のうち、最も優先度が高いオブジェクト検出処理を、前記着目フレームの次のフレームの画像からオブジェクトを検出するために設定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７】
更に、
前記追跡手段による処理の結果を出力する手段を備えることを特徴とする請求項１乃至６の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記追跡の確度は、前記着目フレームの画像から検出されたオブジェクトと、該着目フレームの画像よりも過去のフレームの画像において該オブジェクトについて追跡の対象となったオブジェクトと、の間の一致の度合いであることを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
画像処理装置が行う画像処理方法であって、
前記画像処理装置の取得手段が、各フレームの画像を取得する工程と、
前記画像処理装置の追跡手段が、着目フレームの画像から、設定されたオブジェクト検出処理に従ってオブジェクトを検出し、該検出したオブジェクトについてフレーム間の追跡処理を行う追跡工程と、
前記画像処理装置の設定手段が、前記検出したオブジェクトに対する追跡の確度に応じたオブジェクト検出処理を、前記着目フレームの次のフレームの画像からオブジェクトを検出するために設定する設定工程と
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
コンピュータを、請求項１乃至８の何れか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オブジェクト追跡技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
連続した画像または動画において、画像特徴を用いてオブジェクトの位置を特定する追跡では、検出と連携し、検出情報を追跡に用いることで、追跡精度の向上が行われている。一方、人体や車、そのほかの特定オブジェクトの検出処理は、カメラで撮像されるフレームレートよりも遅いことが多い。また、リアルタイム処理を可能にするため、画像全体で、すべてのサイズのオブジェクトを検出する全検出処理を時分割することで、１フレームの処理量を削減する方法がとられている。
【０００３】
特許文献１では、１つのオブジェクトを検出する処理の削減方法が提案されている。この検出処理の削減方法では先ず、全画像領域を分割し、分割した画像を時分割で顔検出器に与える。次に、顔検出器が、１フレーム内で処理が終了するように検出処理を限定し、全画像における大きなサイズの顔から、小さなサイズの顔までを検出する。
【０００４】
特許文献２では、複数のオブジェクトの高速な検出が提案されている。この処理では先ず、全検出処理をＭ個の処理に分割し、順に番号をつける。このＭ個の分割処理からそのフレームで行う処理を番号順に１つ選択する。次に、選択された検出処理をＬ個の処理に詳細分割する。このＬ個の詳細分割された検出処理から、各オブジェクトに関する処理を１フレームで処理可能な範囲で選択する。そして、選択された処理のみを実行することで、複数のオブジェクトの高速な検出を可能にする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第４５３９７２９号公報
【特許文献２】特開２０１３−５０７９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１において提案されている、領域分割によって処理を削減する方法では、オブジェクトが１つの場合しか考慮されていない。そのため、追跡と連携して用いた場合、１つのオブジェクトに関しては、検出位置や検出サイズといった検出情報を用いて追跡情報を補正できる。しかし、複数のオブジェクトが存在した場合、検出情報のないオブジェクトに関しては、追跡精度が低下する。
【０００７】
特許文献２では、複数オブジェクトの検出に対応し、検出処理が間に合わないオブジェクトは、追跡処理によって、補間することが考えられている。しかし、検出処理が間に合わなかった処理は次フレームに処理するとされ、処理の選択順はＭ個の分割処理の番号順になる。そのため、あるフレームでは、補間のための追跡が失敗しているオブジェクトに対して、検出処理が行われず、追跡に検出情報を使えないことが考えられる。結果、その後のフレームでそのオブジェクトに対する追跡精度が、低下する可能性がある。
【０００８】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、追跡が失敗する可能性があるオブジェクトの検出処理を優先的に行うオブジェクト検出技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一様態は、各フレームの画像を取得する手段と、着目フレームの画像から、設定されたオブジェクト検出処理に従ってオブジェクトを検出し、該検出したオブジェクトについてフレーム間の追跡処理を行う追跡手段と、前記検出したオブジェクトに対する追跡の確度に応じたオブジェクト検出処理を、前記着目フレームの次のフレームの画像からオブジェクトを検出するために設定する設定手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の構成によれば、追跡が失敗する可能性があるオブジェクトの検出処理を優先的に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】画像処理装置１００の機能構成例を示すブロック図。
【図２】分割項目について説明する図。
【図３】領域拡張について説明する図。
【図４】分割検出処理の管理形態の一例を示す図。
【図５】画像処理装置１００が行うオブジェクト追跡処理のフローチャート。
【図６】ステップＳ５０７における処理の詳細を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、添付図面を参照し、本発明の好適な実施形態について説明する。なお、以下説明する実施形態は、本発明を具体的に実施した場合の一例を示すもので、特許請求の範囲に記載した構成の具体的な実施例の１つである。
【００１３】
［第１の実施形態］
先ず、本実施形態に係る画像処理装置の機能構成例について、図１のブロック図を用いて説明する。なお、図１に示した構成はあくまでも以下に説明する各処理を実現可能な構成の一例に過ぎない。然るに、以下に説明する各処理を実現可能な構成であれば、如何なる構成を採用してもかまわない。
【００１４】
画像取得部１０１は、１以上のオブジェクトが表示画面内にフレームインしたりフレームアウトしたり、複数フレームに渡って表示画面内を移動したりするような動画像を構成する各フレームの画像（フレーム画像）を順次取得する。なお、本実施形態では、動画像を構成する各フレームの画像内には常に２以上のオブジェクトが写っているものとする。そして画像取得部１０１は、取得した各フレームの画像を順次、検出部１０２に対して送出する。動画像は、動画像を撮像可能な撮像装置から取得してもよいし、このような動画像を予め保持しているような装置から取得してもよいし、その取得先については特定の取得先に限るものではない。
【００１５】
検出部１０２は、画像取得部１０１から受けたフレームの画像内に写っているオブジェクトを、学習識別器などの技術を用いて検出する。この検出処理では、異なるサイズのオブジェクトを検出するために、異なるサイズの複数のレイヤ（縮小画像）を用いる。すなわち、原画像（元のフレーム画像）からそれぞれ縮小率が異なる複数枚の縮小画像を生成し、原画像及びそれぞれの縮小画像上で同サイズのウィンドウを移動（ラスタスキャン）させてウィンドウ内のオブジェクトを検出する。これにより、それぞれの検出元の画像サイズに応じたサイズのオブジェクトを検出することができる。また、オブジェクトの種類や向きに対応するため、複数の検出モデルを用いる。もちろん、オブジェクトの検出方法は特定の方法に限るものではない。
【００１６】
なお、検出部１０２は、フレーム画像全体からオブジェクトを検出する処理をいくつかの処理に分割した分割検出処理のうち何れかが検出処理分割部１０３によって指定（設定）された場合には、この指定された分割検出処理を実行する。
【００１７】
そして検出部１０２は、フレーム画像からオブジェクトを検出すると、オブジェクトの検出位置、検出したオブジェクトのサイズ（例えば検出したオブジェクトを包含する矩形のサイズ）、検出確度（検出の確からしさ）を含む検出情報を生成する。
【００１８】
検出処理分割部１０３は、フレーム画像全体からオブジェクトを検出する処理を、分割項目に応じていくつかの処理（分割検出処理）に分割して管理する。この分割検出処理は、１フレーム分の画像に割り当てられた期間（例えば１フレーム前の画像の表示終了時から現フレームの画像の表示終了時まで）内で完了する処理である。
【００１９】
この分割項目には様々なものが考えられる。例えば、画像領域を分割項目とした場合、画像を複数個の画像領域（画像領域１〜Ｎ）に分割し、画像領域１からオブジェクトを検出する処理、…、画像領域Ｎからオブジェクトを検出する処理、というように、画像領域毎にオブジェクト検出処理を管理することになる。また例えば、レイヤを分割項目とした場合、原画像に対するそれぞれのレイヤの縮小率に対してオブジェクト検出処理を管理することになる。
【００２０】
図２を用いて、分割項目についてより詳細に説明する。フレーム画像全体からオブジェクト検出処理を行う場合、図２（ａ）に示す如く、フレーム画像上の様々な位置から様々なサイズのオブジェクト（ここでは人物の顔）を検出することになる。２０１は、オブジェクト（人物２０２の顔）の認識結果である、該オブジェクトを包含する矩形である。
【００２１】
ここで、画像領域を分割項目とした場合、図２（ｂ）に示す如く、画像は区分線２０３で区切られて画像領域２０４ごとに区分される。ここで、後述する処理により、左上隅の画像領域の右隣の画像領域（対象画像領域）のオブジェクト検出処理が指定されると、それぞれの画像領域のうち、該対象画像領域に対してのみオブジェクト検出処理が実行されることになる。すなわち、分割項目を画像領域とした場合には、画像領域単位で分割検出処理を実行することができる。２０１は、画像領域２０４内におけるオブジェクト（人物の顔）の認識結果である、該オブジェクトを包含する矩形である。
【００２２】
このとき、画像領域２０４外は参照されないので、画像領域２０４外のオブジェクトについては検出対象外となる。一方、区分線２０３付近においては、画像領域２０４のサイズに応じた量だけ該画像領域２０４のサイズを大きくする（領域拡張）ことで、区分線２０３付近にオブジェクトが存在していた場合でも、このオブジェクトを検出することができる。この領域拡張について図３を用いて説明する。
【００２３】
図３（ａ）、（ｂ）に示す如く、人物２０２の一部が画像領域２０４内に含まれており且つ一部が画像領域２０４外に含まれている場合、オブジェクト検出処理では画像領域２０４外は参照されないので、ここままでは人物２０２を検出することができない。そこで図３（ｃ）に示す如く、画像領域２０４を、そのサイズに応じた量だけ拡張して画像領域２０７とすることで、人物２０２のより多くの部分を画像領域２０７内に含めることができる。オブジェクト検出処理では、この画像領域２０７内を参照してオブジェクトの検出を行うので、結果としてこの人物２０２を検出することができる。
【００２４】
また、図２（ｃ）に示す如く、原画像から縮小率が異なる３枚の縮小画像を生成し、原画像を含む４枚の画像を得たとする（原画像＋３枚の縮小画像）。このとき、この４枚の画像のうち縮小画像２０６上でウィンドウを移動させて該ウィンドウ内のオブジェクトを検出する場合、図２（ｄ）に示す如く、縮小画像２０６に対応するサイズのオブジェクトが検出される。２０１は、縮小画像２０６上でウィンドウを移動させて検出したオブジェクト（人物の顔）の認識結果である、該オブジェクトを包含する矩形である。
【００２５】
このように、フレーム画像全体に対するオブジェクト検出処理をどのような分割項目に基づいていくつかの分割検出処理に分割したとしても、検出処理分割部１０３は図４に示す如く、それぞれの分割検出処理（図４では１〜５）をテーブル４０１として管理している。もちろん、管理形態はテーブル形式に限るものではない。また、分割項目については上記の例に限るものではなく、特定の項目に限るものではない。
【００２６】
追跡部１０４は、検出部１０２が検出したオブジェクトに対する追跡処理を行って、フレーム間でオブジェクトの対応付けを行う。即ち着目フレーム画像から検出されたオブジェクト（検索元オブジェクト）を着目フレームよりも過去のフレーム画像から検索（追跡）し、該検索で見つけたオブジェクトと検索元オブジェクトとを対応づけると共に、該追跡の確からしさを追跡確度として求める。
【００２７】
追跡確度としては様々なものを適用することができる。例えば、検索元オブジェクトの画像特徴量と、上記検索で見つけたオブジェクトの画像特徴量との類似度（尤度）を追跡確度として計算しても良い。また、着目フレームよりも過去のフレーム画像上で画像テンプレートを移動させながら検索元オブジェクトと最も類似するオブジェクトを検索する場合、その一致の度合いである類似度（マッチングスコア）を、追跡確度として求めても構わない。また、オプティカルフローによる移動情報を用いてオブジェクトの移動量を追跡確度として求めても構わない。また、過去のフレーム画像で求めた移動量から予測を行い、位置に関する移動確率を求め、追跡位置に対応する移動確率でもよい。
【００２８】
また、追跡部１０４は、上記の検索のために（過去のフレーム画像上におけるオブジェクトの位置の特定精度を向上させるために）、検出部１０２によって生成された検出情報を利用する。検出情報の利用方法は、追跡確度を計算する際に、検出確度をスコア計算式の一項目に追加してもよいし、追跡処理を行った後で、追跡位置と検出位置を対応付けて補正してもよいし、特定の利用方法に限るものではない。
【００２９】
そして追跡部１０４は、あるフレーム画像においてオブジェクトの追跡処理を行うと、該オブジェクトの識別子や、追跡確度、移動量、など、追跡に係る情報を含む追跡情報を生成する。なお、この追跡情報には、このほかにも、追跡処理中に扱ったパラメータ値、追跡オブジェクト名、オブジェクトの移動軌跡、などを含んでもよい。
【００３０】
順序決定部１０５は、あるフレーム画像から検出されたそれぞれのオブジェクトについて追跡部１０４が生成した追跡情報を用いて、該オブジェクトを検出するために用いたオブジェクト検出処理に対する優先度を求める。そして順序決定部１０５は、それぞれのオブジェクト検出処理の優先度を用いて、次のフレーム画像に対して検出部１０２が行うオブジェクト検出処理を決定し、検出部１０２に指定する。
【００３１】
例えば、あるフレーム画像からＭ個のオブジェクト（Ｏｂｊ１〜ＯｂｊＭ）を検出し、Ｏｂｊ１〜ＯｂｊＭのそれぞれの追跡確度をＴ１〜ＴＭとする。また、検出処理分割部１０３において管理されている、オブジェクト検出処理をＤ１〜ＤＮとする。
【００３２】
このとき、先ず、追跡確度Ｔ１〜ＴＭを用いて優先度Ｓ１〜ＳＭを求める。例えばＯｂｊ１の追跡確度はＴ１であるので、Ｔ１を用いてＯｂｊ１の優先度Ｓ１を求める。Ｓｊ（１≦ｊ≦Ｍ）は、Ｔｊの値が大きいほどＳｊの値が小さく、Ｔｊの値が小さいほどＳｊの値が大きくなるような計算式であれば、如何なる計算式を用いて求めても構わない。例えば、Ｓｊ＝１−Ｔｊ（Ｔｊを０から１に正規化した場合）としても良いし、Ｓｊ＝−ｌｎ（Ｔｊ）としても良い。
【００３３】
次に、優先度Ｓ１〜ＳＭをそれぞれ、Ｄ１〜ＤＮの優先度Ｐ１〜ＰＮに加算する。このとき、Ｓｊ（１≦ｊ≦Ｍ）とＤｋ（１≦ｋ≦Ｎ）のｊとｋの対応は、Ｓｊを検出するために必要なオブジェクト検出処理Ｄｋとなる。然るにこの場合、Ｐｋ＝Ｐｋ＋Ｓｊとなる。Ｐ１〜ＰＮは、検出処理分割部１０３がこの優先度Ｐ１〜ＰＮを参照してオブジェクト検出処理を指定するたびに０に初期化しても良いし、初期化しなくても構わない。なお、何れの場合も、１フレーム目の画像が本装置に入力される時点では、優先度Ｐ１〜ＰＮは何れも０に初期化されている。
【００３４】
このようにして、Ｄ１〜ＤＮの優先度Ｐ１〜ＰＮが確定する（必要に応じてそれぞれの優先度Ｐ１〜ＰＮを正規化する）。なお、優先度Ｐ１〜ＰＮの計算方法は以上の方法に限るものではなく、追跡確度の高低に応じて低高となる値を有するように計算されるのであれば、如何なる計算方法を用いてもかまわない。また、より多くのオブジェクトを検出したオブジェクト検出処理の優先度をより高くするようにしても構わない。また、各分割検出処理に関連するオブジェクトの追跡確度とオブジェクト数を組み合わせて計算されるものであってもよい。
【００３５】
そして検出処理分割部１０３は、管理するそれぞれの分割検出処理のうち、最も優先度が高い分割検出処理を、検出部１０２に指定するので、検出部１０２は、次のフレーム画像について、この指定された分割検出処理を実行する。もちろん、期間に余裕があれば、優先度順で２番目以降の適当な個数の分割検出処理を、検出部１０２に指定しても構わない。なお、検出処理分割部１０３が、管理するそれぞれの分割検出処理のうち検出部１０２に指定する分割検出処理を決定する方法は上記の方法に限るものではない。たとえば、実行回数が最も低い分割検出処理を検出部１０２に指定しても良い。
【００３６】
外部出力部１０６は、追跡部１０４や検出部１０２による処理結果を出力する。出力先については特定の出力先に限るものではなく、外部装置であっても構わないし、本装置内のメモリや、表示装置であっても構わない。例えば、図２に示すように、フレーム画像上に検出したオブジェクトを示す枠を重畳させた画像を出力するようにしても構わないし、追跡したオブジェクトを報知するための情報を出力するようにしても構わない。もちろん、出力する情報についても特定の情報に限るものではない。
【００３７】
以上説明した、本実施形態に係る画像処理装置１００によるオブジェクト追跡処理について、同処理のフローチャートを示す図５を用いて説明する。なお、図５に示した各ステップにおける処理は何れも上述の通りであるため、以下では簡単に説明する。
【００３８】
ステップＳ５０１では、検出処理分割部１０３は、フレーム画像全体からオブジェクトを検出する処理を、分割項目に応じていくつかの処理に分割する。そして検出処理分割部１０３は、分割したそれぞれの分割検出処理のうち何れか１つをランダムに若しくは規定の方法でもって選択し、該選択した分割検出処理を検出部１０２に対して指定する。もちろん、ユーザが不図示の操作部を用いて指定した分割検出処理を検出部１０２に対して指定しても良い。
【００３９】
ステップＳ５０２では、画像取得部１０１は、１フレーム分の画像を取得する。ステップＳ５０３では、本装置の不図示の制御部が、本処理の終了条件が満たされたか否かを判断する。この判断の結果、終了条件が満たされた場合、即ち、画像取得部１０１が画像を取得することができなくなった場合には、本処理は終了する。一方、終了条件が満たされていない場合には、処理はステップＳ５０４に進む。
【００４０】
ステップＳ５０４では、検出部１０２は、検出処理分割部１０３によって指定されたオブジェクト検出処理を実行する。ステップＳ５０５では、検出部１０２は、ステップＳ５０４におけるオブジェクト検出処理で１以上のオブジェクトを検出したか否かを判断する。この判断の結果、１以上のオブジェクトを検出した場合には、処理はステップＳ５０６に進み、１以上のオブジェクトを検出していない場合には、処理はステップＳ５０２に戻り、次のフレーム画像を待機することになる。
【００４１】
ステップＳ５０６では、追跡部１０４は、ステップＳ５０４で検出されたそれぞれのオブジェクトに対する追跡処理を行って、フレーム画像間でオブジェクトの対応付けを行う。
【００４２】
ステップＳ５０７では、順序決定部１０５は、ステップＳ５０６で追跡部１０４が追跡処理で求めた追跡確度を用いて、それぞれのオブジェクト検出処理に対する優先度を確定する。そして順序決定部１０５は、それぞれのオブジェクト検出処理の優先度に基づいて、次のフレーム画像に対して行うべきオブジェクト検出処理を確定して検出部１０２に設定する。ステップＳ５０７における処理の詳細について、図６のフローチャートを用いて説明する。
【００４３】
ステップＳ６０１では、追跡部１０４から、ステップＳ５０６で生成されたそれぞれのオブジェクトの追跡情報を取得する。ステップＳ６０２では、ステップＳ６０１で追跡情報の取得が成功したか否か（現フレーム画像から追跡情報が生成されたか否か）を判断する。この判断の結果、追跡情報の取得が成功した場合には、処理はステップＳ６０３に進み、追跡情報の取得が失敗した場合には、本処理は終了する。
【００４４】
ステップＳ６０３では、追跡部１０４がステップＳ５０６で生成したそれぞれの追跡情報から追跡確度を抽出する。そしてステップＳ６０４では、ステップＳ６０３で取得したそれぞれの追跡確度から、対応する優先度を算出する。ステップＳ６０５では、ステップＳ６０３で取得したそれぞれの追跡確度に対応する優先度を、対応する分割検出処理の優先度に加算する。そして、それぞれのオブジェクト検出処理の優先度に基づいて、次のフレーム画像に対して行うべきオブジェクト検出処理を確定して検出部１０２に設定する。
【００４５】
図５に戻って、次に、外部出力部１０６は、追跡部１０４や検出部１０２による処理結果を出力する。
【００４６】
このように、本実施形態によれば、追跡確度が低いオブジェクトを検出するための検出処理に対する優先度を高くして、次回以降にこの検出処理が行われる確率を高めているので、このようなオブジェクトに対する検出処理の頻度を高めることができる。
【００４７】
なお、本実施形態では、分割項目は予め定められているものとして説明したが、１フレームごと若しくは数フレーム毎に分割項目を変更するようにしてもかまわない。また、本実施形態では、それぞれの分割検出処理のうち次のフレーム画像に対して適用する１つをフレーム毎に選択していたが、フレーム毎ではなく、例えば数フレームごとに選択するようにしてもかまわない。
【００４８】
［第２の実施形態］
本実施形態では、それぞれの分割検出処理を更に細かく分割する。例えば、縮小率ｘにおける縮小画像中の画像領域ｓに対する検出処理、縮小率ｙにおける縮小画像中の画像領域ｔに対する検出処理、…、というように、上記のいくつかの分割項目を組み合わせて、それぞれの画像領域について縮小率ごとの分割処理を管理しても良い。もちろん、画像領域、オブジェクトの検出サイズ、オブジェクトの検出モデル、を組み合わせた項目ごとに検出処理を管理しても良い。また、組み合わせる項目の内容は特定の項目に限るものではない。
【００４９】
そして、例えば、ある２つのオブジェクトが分割検出処理Ａを分割したそれぞれの再分割検出処理のうち２つにより検出されており、ある１つのオブジェクトが分割検出処理Ｂを分割したそれぞれの再分割検出処理のうち１つにより検出されているとする。この場合、この３つの再分割検出処理を検出部１０２に指定しても良い。
【００５０】
図４（ａ）に示したテーブルでは、分割検出処理１〜５について管理していた。しかし本実施形態では、例えば図４（ｂ）に示す如く、分割検出処理１を再分割検出処理１．１〜１．４に分割している。これは分割検出処理２〜５についても同様である。そして例えば上記の通り、再分割検出処理３．３，３．４，５．１というように、異なる分割検出処理間で１以上の再分割検出処理を選択することができる。このように、本実施形態によれば、追跡に関連する検出処理を効率的に実行することができる。
【００５１】
［第３の実施形態］
図１に示した画像処理装置１００を構成する各機能部は何れもハードウェアで実装しても構わないし、ソフトウェア（コンピュータプログラム）で実装しても構わない。後者の場合、このようなコンピュータプログラムを保持するメモリと、該コンピュータプログラムを実行するプロセッサと、を有する装置であれば、画像処理装置１００として適用することができる。
【００５２】
（その他の実施例）
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。
【図１】
2015103103.tif 000003
【図２】
2015103103.tif 000004
【図３】
2015103103.tif 000005
【図４】
2015103103.tif 000006
【図５】
2015103103.tif 000007
【図６】
2015103103.tif 000008