(57)【要約】【課題】カメラの露出条件を変更することなく、検出対象の検出精度を向上することができる物体検出装置を提供することを課題とする。【解決手段】物体検出装置１において、エッジ画像生成部１１は、撮影画像２１からエッジ画像２２を生成する。窓領域設定部１２は、エッジ画像２２内に窓領域を設定し、窓領域の画像を有する通常窓画像２３を取得する。画素値補正部１３は、通常窓画像２３内の画素の画素値が補正基準値よりも小さい場合、この画素値よりも小さい値を取得することにより、補正窓画像２４を生成する。識別値算出部１４は、検出対象が通常窓画像２３内に存在する度合いを示す識別値４３と、検出対象が補正窓画像２４内に存在する度合いを示す識別値４４とを、検出対象の特徴を示す特徴データ３２に基づいて算出する。判定部１４は、識別値４３，４４に基づいて、検出対象が窓領域に存在するか否かを判定する。【選択図】図１
2015153313.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
フレーム画像から検出対象を検出する物体検出装置であって、
前記フレーム画像内に窓領域を設定し、前記窓領域の画像を有する第１窓画像を取得する窓領域設定部と、
第１窓画像内の画素の画素値が補正基準値よりも小さい場合、前記画素値よりも小さい値を取得することにより、第２窓画像を生成する画素値補正部と、
前記検出対象が前記第１窓画像内に存在する度合いを示す第１識別値と、前記検出対象が前記第２窓画像内に存在する度合いを示す第２識別値とを、前記検出対象の特徴を示す特徴データに基づいて算出する識別値算出部と、
前記第１識別値と前記第２識別値とに基づいて、前記検出対象が前記フレーム画像の窓領域に存在するか否かを判定する判定部と、
を備える物体検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の物体検出装置であって、
前記画素値補正部は、前記第１窓画像内の画素の画素値がゼロ基準値よりも小さい場合、前記画素の画素値がゼロに設定された画素値を取得し、前記ゼロ基準値以上であり前記補正基準値よりも小さい場合、前記画素の画素値がゼロよりも大きい値に設定された画素値を取得し、
前記ゼロ基準値は、前記補正基準値よりも小さい物体検出装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の物体検出装置であって、
前記判定部は、前記検出対象が前記第１窓画像に存在するか否かを前記第１識別値に基づいて判定し、前記検出対象が前記第２窓画像に存在するか否かを前記第２識別値に基づいて判定し、前記検出対象が前記第１窓画像及び前記第２窓画像の少なくとも１つに存在すると判定した場合に前記検出対象が前記フレーム画像の前記窓領域に存在すると判定する物体検出装置。
【請求項４】
請求項１または２に記載の物体検出装置であって、
前記判定部は、
前記第１識別値及び前記第２識別値の積算値を計算する積算部と、
前記積算値に基づいて、前記フレーム画像内の窓領域に前記検出対象が存在するか否かを判断する最終判定部と、
を含む物体検出装置。
【請求項５】
請求項４に記載の物体検出装置であって、
前記積算部は、第１重み付け係数を前記第１識別値に乗算した乗算値と、第２重み付け係数を前記第２識別値に乗算した乗算値とを積算することにより前記積算値を取得する物体検出装置。
【請求項６】
請求項１ないし５のいずれかに記載の物体検出装置であって、
前記画素値補正部は、第１窓画像内の画素の画素値が前記補正基準値と異なる基準値よりも小さい場合、前記画素値よりも小さい変更画素値を取得することにより、第３窓画像を生成し、
前記識別値算出部は、前記検出対象が前記第３窓画像内に存在する度合いを示す第３識別値を、前記特徴データに基づいて算出し、
前記判定部は、前記第１〜第３識別値に基づいて、前記検出対象が前記フレーム画像の前記窓領域に存在するか否かを判定する物体検出装置。
【請求項７】
請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の物体検出装置であって、
前記フレーム画像は、カメラにより撮影された撮影画像をグレースケール変換することにより生成される物体検出装置。
【請求項８】
請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の物体検出装置であって、
前記フレーム画像は、カメラにより撮影された撮影画像をエッジ強調することにより生成される物体検出装置。
【請求項９】
フレーム画像から検出対象を検出する物体検出装置であって、
前記フレーム画像内に窓領域を設定する窓領域設定部と、
前記窓領域を有する画像内の画素の画素値が第１補正基準値よりも小さい場合、前記画素値よりも小さい値を取得することにより第１窓画像を生成し、前記窓領域を有する画像内の画素の画素値が前記第１補正基準値と異なる第２補正基準値よりも小さい場合、前記画素値よりも小さい値を取得することにより第２窓画像を生成する画素値補正部と、
前記検出対象が前記第１窓画像内に存在する度合いを示す第１識別値と、前記検出対象が前記第２窓画像内に存在する度合いを示す第２識別値とを、前記検出対象の特徴を示す特徴データに基づいて算出する識別値算出部と、
前記第１識別値と前記第２識別値とに基づいて、前記検出対象が前記フレーム画像の窓領域に存在するか否かを判定する判定部と、
を備える物体検出装置。
【請求項１０】
フレーム画像から検出対象を検出する物体検出装置に搭載されるコンピュータに、
前記フレーム画像内に窓領域を設定し、前記窓領域の画像を有する第１窓画像を取得するステップと、
第１窓画像内の画素の画素値が補正基準値よりも小さい場合、前記画素値よりも小さい値を取得することにより、第２窓画像を生成するステップと、
前記検出対象が前記第１窓画像内に存在する度合いを示す第１識別値と、前記検出対象が前記第２窓画像内に存在する度合いを示す第２識別値とを、前記検出対象の特徴を示す特徴データに基づいて算出するステップと、
前記第１識別値と前記第２識別値とに基づいて、前記検出対象が前記フレーム画像の窓領域に存在するか否かを判定するステップと、
を実行させる物体検出プログラム。
【請求項１１】
フレーム画像から検出対象を検出する物体検出装置に搭載されるコンピュータに、
前記フレーム画像内に窓領域を設定するステップと、
前記窓領域を有する画像内の画素の画素値が第１補正基準値よりも小さい場合、前記画素値よりも小さい値を取得することにより第１窓画像を生成し、前記窓領域を有する画像内の画素の画素値が前記第１補正基準値と異なる第２補正基準値よりも小さい場合、前記画素値よりも小さい値を取得することにより第２窓画像を生成するステップと、
前記検出対象が前記第１窓画像内に存在する度合いを示す第１識別値と、前記検出対象が前記第２窓画像内に存在する度合いを示す第２識別値とを、前記検出対象の特徴を示す特徴データに基づいて算出するステップと、
前記第１識別値と前記第２識別値とに基づいて、前記検出対象が前記フレーム画像の窓領域に存在するか否かを判定するステップと、
を実行させる物体検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体検出装置に関し、さらに詳しくは、検出対象をフレーム画像から検出する物体検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
カメラが撮影した画像などに検出対象が存在するか否かを判定する物体検出装置が存在する。物体検出装置は、たとえば、カメラとともに車両に搭載される。物体検出装置は、カメラが撮影した画像に人物が存在するか否かを判定することにより、運転手に歩行者の存在を知らせることができる。物体検出装置を利用することにより、運転手は、車両の外部の状況を容易に把握することができる。
【０００３】
物体検出装置は、検出対象が画像に存在するか否かを判定するために、パターンマッチングを用いる。パターンマッチングのアルゴリズムとして、ニューラルネットワークや、サポートベクターマシンなどが挙げられる。物体検出装置は、入力された画像に対して、物体を検出する領域（窓領域）を設定する。物体検出装置は、上記のアルゴリズムが実装されたプログラムを用いて、検出対象が窓領域に含まれているか否かを判定する。
【０００４】
パターンマッチングを用いる物体検出装置が、特許文献１及び２に開示されている。
【０００５】
特許文献１で開示されている装置は、車載カメラが撮影した画像から歩行者を検出する。具体的には、この装置は、ニューラルネットワークを用いて画像から歩行者の可能性がある候補物体を検出した場合、候補物体を歩行者の頭及び手足などと比較することにより、候補物体が歩行者であるか否かを判定する。
【０００６】
特許文献２で開示されている装置は、カメラにより撮影された画像に対して、検出対象の領域が一部重複する複数の検出窓を設定する。この装置は、認識対象（歩行者など）の基準パターンを用いて、各検出窓に対するパターンマッチングを実行する。この装置は、パターンマッチングが複数回実行された領域については、各パターンマッチングの結果を積分する。積分結果に基づいて、歩行者の位置が特定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００８−２１０３４号公報
【特許文献２】特開２００９−７０３４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
パターンマッチングを用いる物体検出装置は、検出対象を画像中から検出するために、検出対象を含む画像（サンプル画像データ）を用いて、検出対象のパターンを予め学習しておく。例えば、検出対象が歩行者である場合、サンプル画像データは、歩行者を撮影した学習用画像から、歩行者を含む領域を切り出すことにより生成される。学習用画像は、所定の露出条件の下で撮影される。
【０００９】
物体検出装置は、歩行者のパターンを学習した後に、カメラから入力される撮影画像から歩行者を検出する。しかし、撮影画像が生成されるときの露出条件が、学習用画像が生成されるときの露出条件と一致しないことにより、歩行者の検出精度が低くなる場合がある。
【００１０】
例えば、学習用画像が陽のあたる場所での撮影により生成され、物体検出装置が、日陰で撮影された撮影画像から歩行者を検出する場合を考える。この場合、撮影画像の露出条件と、学習用画像の露出条件とが異なるため、物体検出装置は、日陰で撮影された撮影画像が歩行者を含んでいるにも関わらず、歩行者を検出できないおそれがある。従って、撮影画像から検出対象を検出する精度を向上させるためには、様々な露出条件下で撮影された撮影画像を使用することが望ましい。
【００１１】
検出精度を向上させるために、カメラが、複数の露出条件を切り替えて、各露出条件で撮影された複数の撮影画像を生成する方法が考えられる。しかし、この方法では、各露出条件での撮影、露出条件の切り替えに時間を要する。
【００１２】
また、物体検出装置が、学習用画像の露出条件に合うように、カメラの露出を制御する方法が考えられる。この方法では、物体検出装置が、カメラから入力される撮影画像を解析して、露出条件をカメラにフィードバックする。しかし、カメラが、外部からの露出条件の制御を受け付けない場合、この方法を用いることはできない。
【００１３】
本発明は、上記課題に鑑み、カメラの露出条件を変更することなく、検出対象の検出精度を向上することができる物体検出装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記課題を解決するために、請求項１記載の発明は、フレーム画像から検出対象を検出する物体検出装置であって、前記フレーム画像内に窓領域を設定し、前記窓領域の画像を有する第１窓画像を取得する窓領域設定部と、第１窓画像内の画素の画素値が補正基準値よりも小さい場合、前記画素値よりも小さい値を取得することにより、第２窓画像を生成する画素値補正部と、前記検出対象が前記第１窓画像内に存在する度合いを示す第１識別値と、前記検出対象が前記第２窓画像内に存在する度合いを示す第２識別値とを、前記検出対象の特徴を示す特徴データに基づいて算出する識別値算出部と、前記第１識別値と前記第２識別値とに基づいて、前記検出対象が前記フレーム画像の窓領域に存在するか否かを判定する判定部と、を備える。
【００１５】
請求項２記載の発明は、請求項１に記載の物体検出装置であって、前記画素値補正部は、前記第１窓画像内の画素の画素値がゼロ基準値よりも小さい場合、前記画素の画素値がゼロに設定された画素値を取得し、前記ゼロ基準値以上であり前記補正基準値よりも小さい場合、前記画素の画素値がゼロよりも大きい値に設定された画素値を取得し、前記ゼロ基準値は、前記補正基準値よりも小さい。
【００１６】
請求項３記載の発明は、請求項１または２に記載の物体検出装置であって、前記判定部は、前記検出対象が前記第１窓画像に存在するか否かを前記第１識別値に基づいて判定し、前記検出対象が前記第２窓画像に存在するか否かを前記第２識別値に基づいて判定し、前記検出対象が前記第１窓画像及び前記第２窓画像の少なくとも１つに存在すると判定した場合に前記検出対象が前記フレーム画像の前記窓領域に存在すると判定する。
【００１７】
請求項４記載の発明は、請求項１または２に記載の物体検出装置であって、前記判定部は、前記第１識別値及び前記第２識別値の積算値を計算する積算部と、前記積算値に基づいて、前記フレーム画像内の窓領域に前記検出対象が存在するか否かを判断する最終判定部と、を含む。
【００１８】
請求項５記載の発明は、請求項４に記載の物体検出装置であって、前記積算部は、第１重み付け係数を前記第１識別値に乗算した乗算値と、第２重み付け係数を前記第２識別値に乗算した乗算値とを積算することにより前記積算値を取得する。
【００１９】
請求項６記載の発明は、請求項１ないし５のいずれかに記載の物体検出装置であって、前記画素値補正部は、第１窓画像内の画素の画素値が前記補正基準値と異なる基準値よりも小さい場合、前記画素値よりも小さい変更画素値を取得することにより、第３窓画像を生成し、前記識別値算出部は、前記検出対象が前記第３窓画像内に存在する度合いを示す第３識別値を、前記特徴データに基づいて算出し、前記判定部は、前記第１〜第３識別値に基づいて、前記検出対象が前記フレーム画像の前記窓領域に存在するか否かを判定する。
【００２０】
請求項７記載の発明は、請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の物体検出装置であって、前記フレーム画像は、カメラにより撮影された撮影画像をグレースケール変換することにより生成される。
【００２１】
請求項８記載の発明は、請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の物体検出装置であって、前記フレーム画像は、カメラにより撮影された撮影画像をエッジ強調することにより生成される。
【００２２】
請求項９記載の発明は、フレーム画像から検出対象を検出する物体検出装置であって、前記フレーム画像内に窓領域を設定する窓領域設定部と、前記窓領域を有する画像内の画素の画素値が第１補正基準値よりも小さい場合、前記画素値よりも小さい値を取得することにより第１窓画像を生成し、前記窓領域を有する画像内の画素の画素値が前記第１補正基準値と異なる第２補正基準値よりも小さい場合、前記画素値よりも小さい値を取得することにより第２窓画像を生成する画素値補正部と、前記検出対象が前記第１窓画像内に存在する度合いを示す第１識別値と、前記検出対象が前記第２窓画像内に存在する度合いを示す第２識別値とを、前記検出対象の特徴を示す特徴データに基づいて算出する識別値算出部と、前記第１識別値と前記第２識別値とに基づいて、前記検出対象が前記フレーム画像の窓領域に存在するか否かを判定する判定部と、を備える。
【００２３】
請求項１０に記載の発明は、フレーム画像から検出対象を検出する物体検出装置に搭載されるコンピュータに、前記フレーム画像内に窓領域を設定し、前記窓領域の画像を有する第１窓画像を取得するステップと、第１窓画像内の画素の画素値が補正基準値よりも小さい場合、前記画素値よりも小さい値を取得することにより、第２窓画像を生成するステップと、前記検出対象が前記第１窓画像内に存在する度合いを示す第１識別値と、前記検出対象が前記第２窓画像内に存在する度合いを示す第２識別値とを、前記検出対象の特徴を示す特徴データに基づいて算出するステップと、前記第１識別値と前記第２識別値とに基づいて、前記検出対象が前記フレーム画像の窓領域に存在するか否かを判定するステップと、を実行させる物体検出プログラムである。
【００２４】
請求項１１記載の発明は、フレーム画像から検出対象を検出する物体検出装置に搭載されるコンピュータに、前記フレーム画像内に窓領域を設定するステップと、前記窓領域を有する画像内の画素の画素値が第１補正基準値よりも小さい場合、前記画素値よりも小さい値を取得することにより第１窓画像を生成し、前記窓領域を有する画像内の画素の画素値が前記第１補正基準値と異なる第２補正基準値よりも小さい場合、前記画素値よりも小さい値を取得することにより第２窓画像を生成するステップと、前記検出対象が前記第１窓画像内に存在する度合いを示す第１識別値と、前記検出対象が前記第２窓画像内に存在する度合いを示す第２識別値とを、前記検出対象の特徴を示す特徴データに基づいて算出するステップと、前記第１識別値と前記第２識別値とに基づいて、前記検出対象が前記フレーム画像の窓領域に存在するか否かを判定するステップと、を実行させる物体検出プログラムである。
【発明の効果】
【００２５】
本発明に係る物体検出装置は、フレーム画像内の窓領域を有する第１窓画像を生成する。物体検出装置は、第１窓画像の画素の画素値が補正基準値よりも小さい場合、この画素値よりも小さい値を取得することにより、第２窓画像を取得する。第１窓画像及び第２窓画像とは、露出条件の異なる２つの撮影画像からそれぞれ切り出された画像に対応する。物体検出装置は、第１窓画像及び第２窓画像から算出された第１及び第２識別値に基づいて、検出対象が窓領域内に存在するか否かを判定する。従って、カメラの露出条件を変更することなく、検出対象の検出精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る物体検出装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】図１に示す物体検出装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】図１に示す物体検出装置に入力される撮影画像の一例を示す図である。
【図４】図１に示す物体検出装置により生成される窓画像の一例を示す図である。
【図５】図１に示す画素値補正部により生成される補正窓画像２４の生成を説明する図である。
【図６】図１に示す画素値補正部により生成される補正窓画像２５の生成を説明する図である。
【図７】図１に示す特徴データの生成に用いられるサンプル画像データの一例を示す図である。
【図８】図２に示す判定処理のフローチャートである。
【図９】図１に示す係数テーブルの一例を示す図である。
【図１０】図４に示す窓画像に対応する識別値及び乗算値の一例を示す図である。
【図１１】本発明の第２の実施の形態に係る物体検出装置における歩行者の検出結果の一例を示す図である。
【図１２】本発明の第２の実施の形態に係る物体検出装置における判定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】
【００２７】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。
【００２８】
［第１の実施の形態］
｛１．全体構成｝
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る物体検出装置１の機能ブロック図である。物体検出装置１は、カメラ１００が撮影したカラーの撮影画像から、検出対象を検出する。物体検出装置１は、カメラ１００とともに自動車などの車両に搭載される。本実施の形態では、検出対象は、歩行者である。
【００２９】
カメラ１００は、自動車のダッシュボード上に設置され、前方の景色を撮影して画像データ２０を生成する。画像データ２０は、複数のフレームにより構成される動画像であり、フレーム単位で物体検出装置１に入力される。物体検出装置１は、１つのフレーム（以下、「撮影画像２１」と呼ぶ。）内に歩行者が存在するか否かを判定する。
【００３０】
図１に示すように、物体検出装置１は、エッジ画像生成部１１と、窓領域設定部１２と、画素値補正部１３と、識別値算出部１４と、判定部１５と、記憶部１６とを備える。
【００３１】
エッジ画像生成部１１は、撮影画像２１をグレースケール画像に変換し、グレースケール画像からエッジ画像２２を生成する。エッジ画像生成部１１は、グレーススケール画像に対して水平方向及び垂直方向のエッジを強調する処理を行うことにより、エッジ画像２２を生成する。エッジ画像２２は、１つのフレーム画像である。
【００３２】
窓領域設定部１２は、エッジ画像２２に対して窓領域を設定し、設定した窓領域をエッジ画像２２から切り出すことにより通常窓画像２３を生成する。窓領域は、撮影画像２１から歩行者を検出するための単位領域である。１つの窓領域に対して、１つの通常窓画像２３が生成される。生成された通常窓画像２３は、画素値補正部１３及び識別値算出部１４に供給される。
【００３３】
画素値補正部１３は、通常窓画像２３内の各画素の画素値を補正することにより、補正窓画像２４，２５を生成する。画素値補正部１３は、通常窓画像２３が有する画素の画素値が補正基準値３５ａよりも小さい場合、この画素値を元の値よりも小さい値に置き換えることにより、補正窓画像２４を生成する。画素値補正部１３は、通常窓画像２３の画素の画素値が補正基準値３５ｂよりも小さい場合、この画素値を元の値よりも小さい値に置き換えることにより、補正窓画像２５を生成する。
【００３４】
補正基準値３５ａ，３５ｂは、互いに異なる値であり、画素値の補正基準として、基準データ３２に記録されている。基準データ３２に記録されているゼロ基準値３６ａ，３６ｂについては、後述する。
【００３５】
以下、通常窓画像２３及び補正窓画像２４，２５を総称する場合、「窓画像２３〜２５」と記載する。
【００３６】
識別値算出部１４は、記憶部１６に記憶された特徴データ３１を用いて、通常窓画像２３内に歩行者が存在する度合いを示す識別値４３を算出する。識別値４３は、０以上１以下の実数である。識別値４３が１に近いほど、通常窓画像２３内に歩行者が存在する可能性が高いことを示す。識別値算出部１４は、識別値４３の算出と同様に、特徴データ３１を用いて、補正窓画像２４，２５に歩行者が存在する度合いを示す識別値４４，４５を算出する。
【００３７】
判定部１５は、識別値４３〜４５を重み付け加算して積算値を算出し、算出した積算値に基づいて、撮影画像２１の窓領域に歩行者が存在するか否かを判定する。判定結果は、結果データ２５として判定部１５から出力される。
【００３８】
記憶部１６は、例えば、ハードディスク装置やフラッシュメモリなどである。記憶部１６は、特徴データ３１と、基準データ３２と、係数テーブル３３とを格納する。記憶部１６に格納される各データの詳細については、後述する。
【００３９】
｛２．物体検出装置１の動作｝
図２は、物体検出装置１の動作を示すフローチャートである。物体検出装置１は、カメラ１００から撮影画像２１（フレーム）が入力されるたびに、図２に示す処理を実行して、入力された撮影画像２１から歩行者を検出する。
【００４０】
図３は、物体検出装置1に入力される撮影画像２１の一例を示す図である。図３に示すように、撮影画像２１は、左上頂点を原点とし、横方向をｘ軸、縦方向をｙ軸とした座標系を有する。撮影画像２１上に配置された窓領域５１〜５４については、後述する。以下、図３に示す撮影画像２１が物体検出装置１に入力された場合を例にして、図２に示す処理を詳しく説明する。
【００４１】
｛２．１．エッジ画像の生成｝
エッジ画像生成部１１は、カラーの撮影画像２１からエッジ画像２２を生成する（ステップＳ１）。具体的には、エッジ画像生成部１１は、撮影画像２１をグレースケール画像に変換し、グレースケール画像に対してエッジ強調処理を実行する。グレースケール画像及びエッジ画像２２は、撮影画像２１と同じ座標系を有する。グレースケール画像の各画素の画素値をｆ（ｘ，ｙ）とした場合、エッジ画像生成部１１は、下記式（１）〜（３）の処理を実行することにより、エッジ画像２２を生成する。
【００４２】
【数１】
2015153313.tif 000003
【００４３】
【数２】
2015153313.tif 000004
【００４４】
【数３】
2015153313.tif 000005
【００４５】
上記式（１）は、縦方向のエッジを強調するＳｏｂｅｌフィルタ処理を示す。上記式（２）は、横方向のエッジを強調するＳｏｂｅｌフィルタ処理を示す。式（３）は、式（１）の計算結果と式（２）の計算結果とを加算することにより、エッジ画像２２の各画素の画素値が計算されることを示す。
【００４６】
｛２．２．窓領域の設定（ステップＳ２）｝
窓領域設定部１２は、エッジ画像生成部１１により生成されたエッジ画像２２を入力する。窓領域設定部１２は、入力されたエッジ画像２２に対して、歩行者を検出するための窓領域を１つ設定する（ステップＳ２）。検出対象である歩行者と設定された窓領域との位置関係を分かりやすく示すために、図３において、窓領域設定部１２により設定される窓領域の位置を、撮影画像２１上に示す。
【００４７】
図２に示すように、ステップＳ２〜Ｓ７が繰り返されることにより、撮影画像２１において複数の窓領域が設定される。窓領域設定部１２は、撮影画像２１を左上から右下にかけてスキャンするように窓領域を設定する。新たに窓領域が設定される場合、窓領域設定部１２は、既に設定された窓領域の一部と重複するように新しい窓領域を設定することが望ましい。
【００４８】
以下、特に説明のない限り、窓領域設定部１２が窓領域５２を設定した場合を例にして、物体検出装置１の動作を説明する。
【００４９】
図４は、各窓領域に対応する通常窓画像２３と、補正窓画像２４，２５とを示す図である。窓領域設定部１２は、エッジ画像２２から窓領域５２を切り出すことにより、通常窓画像２３を生成する（ステップＳ３）。図４に示すように、１つの窓領域５２から、１つの通常窓画像２３が生成される。生成された通常窓画像２３は、画素値補正部１３及び識別値算出部１４に供給される。
【００５０】
｛２．３．補正窓画像の生成（ステップＳ４）｝
再び、図２を参照する。画素値補正部１３は、窓領域設定部１２から入力された通常窓画像２３の各画素の画素値を補正することにより、補正窓画像２４，２５を生成する。通常窓画像２３の各画素の画素値の補正には、コアリング処理が用いられる。コアリング処理で用いられるパラメータは、補正窓画像２４，２５の生成において互いに異なる。
【００５１】
図５を参照しながら、補正窓画像２４の生成について説明する。図５は、補正窓画像２４を生成する際のコアリング処理を説明する図である。図５に示すように、グレースケール画像において、画素値の最大値は２５５であり、最小値は０である。
【００５２】
コアリング処理では、２つのパラメータが用いられる。一方のパラメータは、画素の画素値をそのまま維持するか、画素の画素値を現在の画素値よりも小さい値に変更するかを判断するためのパラメータである（補正基準値３５ａ）。他方のパラメータは、画素値を補正する際に、補正後の画素値をゼロに設定するか否かを判断するためのパラメータである（ゼロ基準値３６ａ）。補正基準値３５ｂ及びゼロ基準値３６ｂは、補正窓画像２５の生成の際に用いられるため、後述する。
【００５３】
図５において、１点鎖線は、補正基準値３５ａ及びゼロ基準値３６ａがゼロに設定された場合における、補正前の画素値と補正後の画素値との関係を示す。この場合、補正後の画素値は、補正前の画素値と等しいため、１点鎖線は、傾き１の直線となる。
【００５４】
図５において、実線５６は、補正窓画像２４の生成の際における補正前の画素値と補正後の画素値との関係を示す。実線５６の変曲点５６Ａ、５６Ｂに対応する補正前の画素値が、補正基準値３５ａ、ゼロ基準値３６ａに対応する。補正窓画像２４の生成では、補正基準値３５ａが１００に設定され、ゼロ基準値３６ａが５０に設定される。
【００５５】
画素値補正部１３は、実線５６で表される対応関係を用いて、通常窓画像２３内の各画素の画素値を補正する。
【００５６】
具体的には、通常窓画像２３内の注目画素の画素値が、補正基準値３５ａ以上である場合、すなわち、注目画素の画素値が１００以上である場合、注目画素の画素値は、変更されない。注目画素の画素値が、ゼロ基準値３６ａよりも小さい場合、すなわち、注目画素の画素値が５０よりも小さい場合、注目画素の画素値は、ゼロに補正される。
【００５７】
注目画素の画素値が、補正基準値３５ａ（１００）よりも小さく、ゼロ基準値３６ａ（５０）以上である場合、すなわち、注目画素の画素値が１００よりも小さく、５０以上である場合、注目画素の画素値は、変曲点５６Ａから５６Ｂまでの実線５６で表される対応関係に基づいて補正される。補正前の画素値をＰとした場合、５０≦Ｐ＜１００の範囲における実線５６の傾きは、１よりも大きい。従って、注目画素の画素値は、ゼロよりも大きく、現在の画素値よりも小さい値に補正される。なお、５０≦Ｐ＜１００の範囲において、補正前の画素値と補正後の画素値とが１対１に対応していれば、実線５６は、直線でなくてもよい。
【００５８】
次に、図６を参照しながら、補正窓画像２５の生成について説明する。図６は、補正窓画像２５を生成する際のコアリング処理を説明する図である。
【００５９】
図６において、実線５７は、補正窓画像２５の生成の際における補正前の画素値と補正後の画素値との関係を示す。実線５７の変曲点５７Ａ，５７Ｂに対応する補正前の画素値が、補正基準値３５ｂ、ゼロ基準値３６ｂに対応する。補正窓画像２５の生成では、補正基準値３５ｂが１５０に設定され、ゼロ基準値３６ｂが１００に設定される。
【００６０】
画素値補正部１３は、実線５７で表される対応関係を用いて、通常窓画像２３内の各画素の画素値を補正する。
【００６１】
具体的には、通常窓画像２３内の注目画素の画素値が補正基準値３５ｂ以上である場合、すなわち、注目画素の画素値が１５０以上である場合、注目画素の画素値は、変更されない。注目画素の画素値が、ゼロ基準値３６ｂよりも小さい場合、注目画素の画素値が１００以下である場合、注目画素の画素値は、ゼロに補正される。
【００６２】
注目画素の画素値が、補正基準値３５ｂよりも小さく、ゼロ基準値３６ｂ以上である場合、すなわち、注目画素の画素値が１５０よりも小さく、１００以上である場合、注目画素の画素値は、変曲点５７Ａから５７Ｂまでの実線５７で表される対応関係に基づいて補正される。補正前の画素値をＰとした場合、１００≦Ｐ＜１５０の範囲における実線５７の傾きは、１よりも大きい。従って、注目画素の画素値は、ゼロよりも大きく、現在の画素値よりも小さい値に補正される。
【００６３】
窓領域５２に対応する窓画像２３〜２５は、互いに異なる露出条件の下で同一のタイミングで撮影された３つの撮影画像２１のそれぞれから切り出された窓領域に相当する。以下、詳しく説明する。
【００６４】
画素値補正部１３は、通常窓画像２３の画素値Ｐが補正基準値３５ａ以上である場合に画素値Ｐを維持し、画素値Ｐが補正基準値３５ａよりも小さい場合に画素値Ｐを小さくすることにより補正窓画像２４を生成する。この処理の結果、通常窓画像２３及び補正窓画像２４において、最小画素値（０）と最大画素値（２５５）との差は同じであるが、補正窓画像２４における中間画素値の分布が、通常窓画像２３における中間画素値の分布から変化する。中間画素値とは、最小画素値及び最大画素値を除く他の画素値のことである。図５に示すように、通常窓画像２３において、中間画素値の分布は、１から２５４までの範囲である。一方、補正窓画像２４において、中間画素値の分布が、ゼロ基準値３６ａよりも１大きい画素値（５１）から２５４までの範囲である。補正窓画像２４における中間画素値の分布範囲は、通常窓画像２３における中間画素値の分布範囲よりも狭くなるため、補正窓画像２４の明暗差は、通常窓画像２３の明暗差よりも急峻になる。
【００６５】
画素値補正部１３は、通常窓画像２３の画素値Ｐが補正基準値３５ｂ以上である場合に画素値Ｐを維持し、画素値Ｐが補正基準値３５ｂよりも小さい場合に画素値Ｐを小さくすることにより補正窓画像２４を生成する。従って、補正窓画像２５の明暗差は、補正窓画像２４と同様に、通常窓画像２３の明暗差よりも急峻になる。さらに、補正基準値３５ｂ及びゼロ基準値３６ｂは、補正基準値３５ａ及びゼロ基準値３６ａよりも大きいため、補正窓画像２５の明暗差は、補正窓画像２４の明暗差よりも急峻となる。
【００６６】
このように、窓画像２３〜２５の各々の明暗差は、互いに異なる。一般的に、カメラ１００により生成される撮影画像２１の明暗差は、撮影時の露出条件に応じて変化する。従って、窓画像２３〜２５は、互いに異なる露出条件の下で同一のタイミングで撮影された３つの撮影画像２１の各々から切り出された窓領域に相当する。
【００６７】
また、補正窓画像２４，２５において、通常窓画像２３の画素の画素値が一部で維持されているため、通常窓画像２３に含まれる物体の特徴が、補正窓画像２４，２５においても維持される。つまり、上述の３つの機能部の処理により、通常窓画像２３に含まれる物体の特徴を損なうことなく、通常窓画像２３と異なる明暗差を有する補正窓画像２４，２５を生成することができる。
【００６８】
｛２．４．識別値の計算（ステップＳ５｝
識別値算出部１４は、記憶部１６に格納された特徴データ３１を用いて窓領域５２に対応する窓画像２３〜２５に対応する識別値４３〜４５を算出する（ステップＳ５）。識別値４３〜４５は、窓画像２３〜２５のそれぞれに歩行者が存在する度合いを示し、０以上１以下の数値である。識別値４３〜４５は、歩行者が窓画像内に存在する可能性が高いほど、１に近い値となる。
【００６９】
識別値算出部１４は、識別値４３〜４５の算出するためのアルゴリズムとして、ニューラルネットワークを用いる。ニューラルネットワークは、パターンマッチングの１種である。従って、識別値算出部１４は、カメラ１００により生成された撮影画像２１から歩行者を検出する処理を開始する前に、歩行者の特徴を学習して特徴データ３１を生成する。以下、特徴データ３１の生成について説明する。
【００７０】
図７は、識別値算出部１４が歩行者の学習に用いるサンプル画像データ５５の一例を示す図である。図７に示す３つのサンプル画像データ５５において、縦方向のサイズ及び横方向のサイズは、窓領域５１〜５４のサイズと同じである。サンプル画像データ５５は、歩行者を含んでいるが、各サンプル画像データ５５における歩行者のエッジ強度が正規化されていない。「エッジ強度が正規化される」とは、サンプル画像データ５５のそれぞれにおいて、歩行者のエッジ強度が、予め設定された範囲内となるように調整されていることをいう。
【００７１】
つまり、本実施の形態では、サンプル画像データ５５は、様々な露出条件の下で撮影された画像から生成される。識別値算出部１４は、正規化されていないサンプル画像データ５５を用いることにより、様々な露出条件の下で撮影された画像に含まれる歩行者のパターンを学習する。
【００７２】
｛２．５．判定処理（ステップＳ６）｝
判定部１５は、３つの窓画像２３〜２５に対応する識別値４３〜４５を、識別値算出部１４から入力する。判定部１５は、識別値４３〜４５に基づいて、窓領域５２に歩行者が存在するか否かを判定する（ステップＳ６）。ステップＳ６の詳細は、後述する。
【００７３】
次に、窓領域設定部１２は、撮影画像２１に対する窓領域の設定が終了したか否かを確認する（ステップＳ７）。窓領域の設定が終了していない場合（ステップＳ７においてＮｏ）、窓領域設定部１２は、新たな窓領域を設定するために、ステップＳ２に戻る。一方、窓領域の設定が終了した場合（ステップＳ７においてＹｅｓ）、物体検出装置１は、図２に示す処理を終了する。物体検出装置１は、新たなフレーム（撮影画像２１）が入力された場合、図２に示す処理を再び実行する。
【００７４】
以下、判定処理（ステップＳ６）の詳細を説明する。図８は、判定処理（ステップＳ６）のフローチャートである。
【００７５】
図９は、記憶部１６に格納される係数テーブル３３の一例を示す図である。図９に示すように、係数テーブル３３には、窓画像２３〜２５の各々に応じた重み付け係数３４ａ〜３４ｃが設定されている。判定部１５は、記憶部１６から、重み付け係数３４ａ〜３４ｃを取得する（ステップＳ６１１）。
【００７６】
画素値が補正されない窓画像（通常窓画像２３）に対して設定された重み付け係数３４ａは、１．８である。補正窓画像２４に対して設定された重み付け係数３４ｂは、１．６であり、補正窓画像２５に対して設定された重み付け係数３４ｃは、１．４である。図９に示す例では、重み付け係数３４ａが最大であるが、それぞれの重み付け係数を適宜変更してもよい。
【００７７】
判定部１５は、重み付け係数３４ａ〜３４ｃを識別値４３〜４５にそれぞれ乗算することにより、各窓画像２３〜２５に対応する乗算値を取得する（ステップＳ６１２）。図１０は、各窓画像２３〜２５の識別値及び乗算値の算出結果を示すテーブルである。図１０において、窓領域５２〜５４の各々における算出結果が示されている。
【００７８】
図１０において、各窓画像２３〜２５の数値（カッコなし）は、乗算値を示す。窓画像２３〜２５のカッコ内の数値は、各窓画像の識別値を示す。判定部１５は、窓領域５２に対応する３つの窓画像２３〜２５の乗算値を積算する（ステップＳ６１３）。図１０に示す積算値は、各窓画像の乗算値の合計である。
【００７９】
判定部１５は、窓領域５２における歩行者の有無を判定するために、窓領域５２に対応する積算値を、予め設定されたしきい値と比較する（ステップＳ６１４）。判定部１５に設定されたしきい値が、２．５であるとする。この場合、窓領域５２の積算値（３．８２）がしきい値よりも大きいため（ステップＳ６１４においてＹｅｓ）、判定部１５は、窓領域５２に検出対象（歩行者）が存在すると判定する（ステップＳ６１５）。
【００８０】
同様に、判定部１５は、窓領域５３に対応する窓画像２３〜２５の識別値４３〜４５を用いて、判定処理（ステップＳ６）を実行する。この場合、窓領域５３に対応する積算値は、３．１４である。窓領域５４に対応する積算値がしきい値よりも大きいため（ステップＳ６１４においてＹｅｓ）、判定部１５は、窓領域５３に歩行者が存在すると判定する（ステップＳ６１５）。
【００８１】
判定部１５は、窓領域５４に対応する窓画像２３〜２５の識別値４３〜４５を用いて、判定処理（ステップＳ６）を実行する。この場合、窓領域５２に対応する積算値は、１．２３である。窓領域５４に対応する積算値がしきい値以下であるため（ステップＳ６１４においてＹｅｓ）、判定部１５は、窓領域５４に歩行者が存在しないと判定する（ステップＳ６１６）。
【００８２】
図４に示すように、歩行者は、窓領域５２及び５３内に存在しており、窓領域５４内に存在していない。判定処理（ステップＳ６）の結果、窓領域５２〜５４内における歩行者の有無が精度よく判定されていることが分かる。
【００８３】
このように、物体検出装置１は、３つの窓画像の各々の識別値４３〜４５を重み付け積算して、積算値をしきい値と比較することにより、窓領域における歩行者の有無を判断する。これにより、物体検出装置１が、検出窓領域に歩行者が存在するか否かを高精度で判定することができる。この理由を、図４及び図９を参照しながら説明する。
【００８４】
上述のように、複数のサンプル画像データ５５は、正規化されていないため、従って、通常窓画像２３のエッジ強度が、サンプル画像データ５５のいずれか１つのエッジ強度とほぼ等しくなる可能性が高くなる。
【００８５】
通常窓画像２３のエッジ強度がサンプル画像データ５５のいずれか１つのエッジ強度とほぼ等しい場合、識別値算出部１４は、通常窓画像２３の識別値４３として、人物が存在する可能性が高いことを示す値（例えば、０．５以上）を算出する。同様に、識別値算出部１４は、補正窓画像２４，２５の識別値４４，４５についても、０．５以上の値を算出する。この結果、窓領域５２に対応する積算値は、しきい値（２．５）を大きく上回ることができる。
【００８６】
一方、窓領域５４内には、歩行者が存在せず、木が存在する。識別値算出部１４は、窓領域５４に対応する識別値４３〜４５は、人物の存在する可能性が低い値（例えば、０．５以下）である。この場合、窓領域５４に対応する積算値は、しきい値を大きく下回る。
【００８７】
このように、通常窓画像２３及び補正窓画像２４，２５の各々の識別値を重み付け積算することにより、歩行者を含む窓領域の積算値と、歩行者を含まない窓領域の積算値との差を際立たせることができる。従って、歩行者を高精度で検出することができる。
【００８８】
なお、窓領域５４に対応する窓画像２３〜２５のうちいずれか１つが、図１０に示す値と異なり、０．５よりも大きい値となる場合がある。例えば、窓領域５４に対応する通常窓画像２３の木のパターンが、あるサンプル画像データ５５に含まれる歩行者のパターンに似ており、窓領域５４に対応する通常窓画像２３のエッジ強度が、このサンプル画像データ５５のエッジ強度がほぼ等しい場合が、偶発的に発生する場合がある。この場合、窓領域５４の識別値４３は、１に近い値となる。しかし、識別値４４，４５が、識別値４３と同様に、０．５以上となる可能性は低い。従って、窓領域５４の積算値が超えることが抑制されるため、誤検出を防ぐことが可能となる。
【００８９】
また、窓領域５２に対応する識別値４３〜４５のうちいずれか１つが０．５以下である場合においても、他の２つの識別値が、０．５以下となる可能性は低い。このような場合には、窓領域５２の積算値がしきい値を下回ることが抑制されるため、歩行者が窓領域に実際に存在するにもかかわらず、物体検出装置１が、窓領域５２に歩行者が存在しない誤って判定することを防ぐことができる。
【００９０】
以上説明したように、本実施の形態の物体検出装置１は、通常窓画像２３に対して２種類のコアリング処理を用いて補正窓画像２４，２５を生成し、窓画像２３〜２５の各々から識別値４３〜４５を算出する。これにより、物体検出装置１は、露出条件が互いに異なるとともに、同一のタイミングで撮影された複数の撮影画像２１を用いて歩行者の検出を行った場合と同様の処理を、１枚の撮影画像２１を用いて実行することができる。従って、カメラ１００の露出条件を制御することなく、歩行者の検出精度を向上させることが可能となる。
【００９１】
［第２の実施の形態］
以下、本発明の第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態については、第１の実施の形態と異なる部分を中心に説明する。
【００９２】
第２の実施の形態では、識別値算出部１４が学習するサンプル画像データにおいて、エッジ強度が正規化されている。また、判定部１５は、判定処理（ステップＳ６）において、歩行者が存在するか否かを３つの窓画像ごとに判定する。判定部１５は、歩行者が存在すると判断された窓画像が１つでも存在する場合、窓領域に歩行者が存在すると判断する。
【００９３】
以下、窓領域５２における歩行者の有無を判定する場合を例にして、本実施の形態について詳しく説明する。
【００９４】
上述のように、識別値算出部１４は、エッジ強度が正規化されたサンプル画像データ５５を予め学習して特徴データ３１を生成する。正規化されたサンプル画像データ５５は、各画像データのエッジ強度が一定の範囲となるように調整されている。識別値算出部１４は、生成した特徴データ３１を用いて、３つの窓画像２３〜２５に対応する識別値４３〜４５を算出する。
【００９５】
図１１は、本実施の形態における、識別値４３〜４５と、窓領域５２〜５４の判定結果とを示す図である。図１１に示す各窓画像の識別値は、図１０に示す値と同じである。
【００９６】
物体検出装置１は、図２に示すステップＳ１〜Ｓ５の処理を実行して、窓領域５２の各窓画像２３〜２５の識別値４３〜４５を算出する。そして、判定部１５は、判定処理（ステップＳ６）として、図１２に示す処理を実行する。
【００９７】
図１２は、第２の実施の形態における判定処理の内容を示すフローチャートである。以下、窓領域５２における歩行者の有無を判定する場合を例に説明する。判定部１５は、窓画像２３〜２５の中から、判定対象の窓画像を指定し（ステップＳ６２１）、指定した窓画像に歩行者が存在するか否かを判定する（ステップＳ６２２）。判定部１５には、歩行者が存在するか否かを窓画像ごとに判定するためのしきい値が予め設定されている。判定部１５は、指定した窓画像の識別値をしきい値と比較して、各窓画像に歩行者が存在するか否かを判定する。
【００９８】
ここで、しきい値が０．８に設定され、通常窓画像２３が判定対象に指定されている場合を考える。判定部１５は、通常窓画像２３の識別値（０．９２）がしきい値を超えているため（ステップＳ６２２においてＹｅｓ）、歩行者が通常窓画像２３に存在すると判定する（ステップＳ６２３）。
【００９９】
窓領域５２の通常窓画像２３及び補正窓画像２４，２５のうち、学習済みのサンプル画像データ５５のエッジ強度にほぼ等しいエッジ強度を有する窓画像の識別値は、１に近い値を有すると考えられる。従って、しきい値を超える識別値が算出された窓画像が１つでも存在する場合、判定部１５は、窓領域５２に歩行者が存在すると判断する。
【０１００】
なお、窓領域５４は、歩行者を含まない。従って、窓領域５４に対応する３つの窓画像のうちいずれか１つのエッジ強度が、サンプル画像データのエッジ強度が一致したとしても、しきい値を超える値となる可能性は少ない。このように、正規化されたサンプル画像データ５５を学習する場合には、上記実施形態のように、重み付け計算を用いることなく、各窓領域における歩行者の有無を高精度で計算することができる。
【０１０１】
判定部１５は、窓領域５２に対応する窓画像２３〜２５の全てを指定したか否かを確認する（ステップＳ６２５）。全ての窓画像を指定していない場合（ステップＳ６２５においてＮｏ）、判定部１５は、ステップＳ６２１の処理に戻る。これにより、ステップＳ６２２の処理が、全ての窓画像に対して行われる。図１１に示すように、補正窓画像２４，２５の識別値は、０．７３，０．５４であり、しきい値以下である（ステップＳ６２２においてＮｏ）。このため、判定部１５は、歩行者が補正窓画像２４，２５のいずれにも存在しないと判定する（ステップＳ６２４）。
【０１０２】
全ての窓画像が指定されていた場合（ステップＳ６２５においてＹｅｓ）、判定部１５は、窓画像２３〜２５の判定結果に基づいて、検出窓領域４１に歩行者が存在するか否かを判定する。具体的には、判定部１５は、歩行者が存在すると判定された窓画像が一つ以上ある場合（ステップＳ６２６においてＹｅｓ）、歩行者が窓領域５２に存在すると判定する（ステップＳ６２７）。歩行者が存在すると判定された窓画像が一つもない場合（ステップＳ６２６においてＮｏ）、判定部１５は、窓領域５２に歩行者が存在しないと判定する（ステップＳ６２８）。
【０１０３】
なお、判定部１５は、ステップＳ６２６において、他の判定基準を用いて、窓領域に歩行者が存在するか否かを判定してもよい。たとえば、歩行者が存在すると判定された窓画像の数が過半数以上である場合、判定部１５は、窓領域５２に歩行者が存在すると判定してもよい。あるいは、歩行者が存在しないと判定された窓画像が一つでも存在する場合、判定部１５は、歩行者が窓領域５２に存在しないと判定してもよい。また、判定部１５は、ステップＳ６２２の処理において、補正基準値及びゼロ基準値に応じたしきい値を設定していてもよい。また、判定部１５は、ステップＳ６２２において、窓領域５２の窓画像２３〜２５に、重み付け係数３４ａ〜３４ｃをそれぞれ乗算してもよい。この場合、乗算値が１以上の値となる場合があるため、乗算値に応じたしきい値が設定される。
【０１０４】
以上説明したように、第２の実施の形態において、判定部１５は、歩行者が存在するか否かを判定する処理を窓画像ごとに行い、各窓画像の判定結果に基づいて、窓領域に歩行者が存在するか否かを最終的に判定する。第２の実施の形態の物体検出装置１は、各窓画像の識別値に重み付け係数を乗算することなく、検出窓領域に歩行者が存在するか否かを判定することが可能となる。
【０１０５】
上記実施の形態において、画素値補正部１３は、補正基準値を用いなくてもよい。つまり、画素値補正部１３は、通常窓画像内の画素の画素値が所定の基準値よりも小さい場合、前記画素値よりも小さい値を取得することにより、補正窓画像を生成すればよい。この場合、ゼロ基準値よりも大きい画素値を変更することなく、補正基準値を用いた場合に生成される補正窓画像の明暗差よりもさらに急峻な明暗差を有する補正窓画像を生成することができる。
【０１０６】
上記第１及び第２の実施の形態では、物体検出装置１が、カメラ（図示省略）が撮影した撮影画像２１から歩行者を検出する処理をリアルタイムで実行する例を説明した。しかし、物体検出装置１は、ハードディスク装置などの記憶装置に格納されている画像に対して、上記の物体検出処理を行ってもよい。
【０１０７】
また、上記実施の形態では、通常窓画像２３から補正窓画像２４，２５を生成する例を説明したが、これに限られない。補正窓画像の数は、１つであってもよいし、３つ以上であってもよい。３つ以上の補正窓画像が生成される場合、各補正窓画像を生成するコアリング処理は、互いに異なる。
【０１０８】
また、上記実施の形態では、画素値補正部１３が、通常窓画像２３に対してコアリング処理を実行する例を説明したが、これに限られない。エッジ画像２２（フレーム画像）に対してコアリング処理を実行してもよい。この場合、コアリング処理が行われたエッジ画像から窓領域を切り出すことにより、補正窓画像を生成すればよい。
【０１０９】
また、上記実施の形態では、窓画像２３〜２５から識別値４３〜４５を算出する例を説明したが、これに限られない。物体検出装置１は、通常窓画像２３を、歩行者の検出に使用しなくてもよい。この場合、物体検出装置１は、補正窓画像２４，２５の識別値４４，４５を用いて、判定処理（ステップＳ６）を実行する。
【０１１０】
上記実施の形態で説明した物体検出装置１において、各機能部は、ＬＳＩなどの半導体装置により個別に１チップ化されても良いし、一部又は全部を含むように１チップ化されてもよい。集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサーで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサーを利用しても良い。
【０１１１】
また、上記実施の形態の各機能ブロックの処理の一部または全部は、プログラムにより実現されるものであってもよい。そして、上記実施の形態の各機能ブロックの処理の一部または全部は、コンピュータにおいて、中央演算装置（ＣＰＵ）により行われる。また、それぞれの処理を行うためのプログラムは、ハードディスク、ＲＯＭなどの記憶装置に格納されており、ＲＯＭにおいて、あるいはＲＡＭに読み出されて実行される。
【０１１２】
また、上記実施形態の各処理をハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェア（ＯＳ（オペレーティングシステム）、ミドルウェア、あるいは、所定のライブラリとともに実現される場合を含む。）により実現してもよい。さらに、ソフトウェアおよびハードウェアの混在処理により実現しても良い。なお、上記実施の形態に係る物体検出装置１をハードウェアにより実現する場合、各処理を行うためのタイミング調整を行う必要があるのは言うまでもない。
【０１１３】
前述した方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム及びそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、本発明の範囲に含まれる。ここで、コンピュータ読み取り可能な記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ−ｒａｙ  Ｄｉｓｃ）、半導体メモリを挙げることができる。
【０１１４】
上記コンピュータプログラムは、上記記録媒体に記録されたものに限られず、電気通信回線、無線又は有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク等を経由して伝送されるものであってもよい。
【符号の説明】
【０１１５】
１  物体検出装置
１１  エッジ画像生成部
１２  窓領域設定部
１３  画素値補正部
１４  識別値算出部
１５  判定部
１６  記憶部
３１  特徴データ
３５ａ，３５ｂ  補正基準値
３６ａ，３６ｂ  ゼロ基準値
１００  カメラ
【図１】
2015153313.tif 000006
【図２】
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【図３】
2015153313.tif 000008
【図５】
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【図６】
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【図８】
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【図９】
2015153313.tif 000012
【図１０】
2015153313.tif 000013
【図１１】
2015153313.tif 000014
【図４】
2015153313.tif 000015
【図７】
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【図１２】
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