(57)【要約】【課題】監視カメラで撮影した広範囲な監視場所の画像を解析して画像中から高精度に人物を検出することができる人物検出装置を提供する。【解決手段】監視カメラ２によって取得した画像のデータを入力する画像入力部１０１と、画像中に写り込む人物の大きさに対応する複数の対象物サイズ及び人物判断しきい値の設定を行う処理設定部１０２と、複数の対象物サイズを順次選択して現在処理すべき対象物サイズとして設定する対象物サイズ設定部１０５と、画像に対し、現在処理すべき対象物サイズに基づきＨＯＧ特徴量の抽出を行うＨＯＧ特徴量抽出部１０６，１０８と、ＨＯＧ特徴量抽出部によって抽出されたＨＯＧ特徴量に基づいて人物の有無を判断する識別部１０７，１０９と、識別部の判断結果をまとめて全ての対象物サイズに基づく人物の有無の判断結果を人物検出結果として出力する検出結果集計部１１０とを設けた。【選択図】図１
2015184944.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視対象領域を撮影する撮像手段によって取得した画像のデータを入力する画像入力手段と、
少なくとも、前記画像中に写り込む人物の大きさに対応する複数の対象物サイズ及び人物の有無を判断するための人物判断しきい値の設定を行う処理設定部と、
前記複数の対象物サイズを順次選択して現在処理すべき対象物サイズとして設定する対象物サイズ設定手段と、
前記画像に対し、前記現在処理すべき対象物サイズに基づき、局所領域における輝度の勾配方向をヒストグラム化した特徴量であるＨＯＧ特徴量の抽出を行うＨＯＧ特徴量抽出手段と、
前記ＨＯＧ特徴量抽出手段によって抽出された前記ＨＯＧ特徴量及び前記人物判断しきい値に基づいて人物の有無を判断する識別手段と、
前記識別手段の判断結果をまとめて全ての前記対象物サイズに基づく人物の有無の判断結果を人物検出結果として出力する検出結果集計手段とを備え、
前記ＨＯＧ特徴量抽出手段が、あらかじめ設定された前記現在処理すべき対象物サイズの範囲に対応して複数設けられるとともに、前記識別手段がそれぞれの前記ＨＯＧ特徴量抽出手段に対応して複数設けられる
ことを特徴とする人物検出装置。
【請求項２】
前記処理設定部により前記対象物サイズを格子状に分割する分割数の設定を行い、
前記複数のＨＯＧ特徴量抽出手段が、
前記分割数に基づいて前記対象物サイズを格子状に分割して得られる小領域に含まれる画素が予め設定する画素数以上である場合に当該対象物サイズに対して８方向の輝度勾配方向ヒストグラムから構成した８方向ＨＯＧ特徴量の抽出を行う８方向ＨＯＧ特徴量抽出部と、
前記小領域に含まれる画素が予め設定する画素数より小さい場合に前記対象物サイズに対して４方向の輝度勾配方向ヒストグラムから構成した４方向ＨＯＧ特徴量の抽出を行う４方向ＨＯＧ特徴量抽出部とであり、
前記複数の識別手段が、
前記８方向ＨＯＧ特徴量抽出部により抽出した８方向ＨＯＧ特徴量に基づいて人物の有無を判断する８方向識別器と、
前記４方向ＨＯＧ特徴量抽出部により抽出した４方向ＨＯＧ特徴量に基づいて人物の有無を判断する４方向識別器とである
ことを特徴とする請求項１記載の人物検出装置。
【請求項３】
前記入力画像の各画素における８方向の輝度勾配方向と輝度勾配強度を求めて輝度勾配方向画像を作成する輝度勾配方向画像作成手段を備える
ことを特徴とする請求項１または請求項２記載の人物検出装置。
【請求項４】
前記８方向ＨＯＧ特徴量抽出部が前記輝度勾配方向画像に基づいて前記８方向ＨＯＧ特徴量を抽出する一方、
前記４方向ＨＯＧ特徴量抽出部が前記輝度勾配方向画像に基づいて８方向の輝度勾配強度のうち４方向に対する中間方向の輝度勾配強度を隣り合う二つの方向へ分割して４方向の各成分へ合成して前記４方向ＨＯＧ特徴量を抽出する
ことを特徴とする請求項３記載の人物検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人物検出装置に関し、とくに監視カメラで撮影した画像を解析して画像中から人物を検出する人物検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の人物検出装置としては、顔の向きや隠れおよび照明変動による顔の認識性低下への対処として、特徴量全体を部分に分割して部分ごとの照合を行い部分ごとの照合結果を合成することにより画像に含まれるオブジェクトの識別の精度を高めたものが公知となっている（例えば、下記特許文献１参照）。
【０００３】
また、車載カメラとレーザレーダを用いて歩行者を検出する物標検出装置において、遠方の歩行者に対する誤検出を抑制するため、レーザレーダで計測した距離に近い候補のみを検出対象として検出する装置も公知となっている（例えば、下記特許文献２参照）。
【０００４】
また、非特許文献１には、局所領域における輝度の勾配方向をヒストグラム化した特徴量であるＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradients）特徴量により人物の大まかな形状を表現し識別器によって人物を画像中から検出する人物検出方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１２−２３４４９７号公報
【特許文献２】特開２０１１−４８４８５号公報
【特許文献３】特開２０１２−１１８８５４号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】藤吉著、「Gradient  ベースの特徴抽出  −ＳＩＦＴとＨＯＧ−」、2007-CVIM-160、情報処理学会研究報告、２００７年９月４日、pp211-224
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ここで、監視カメラで広範囲な監視場所を撮影した画像から人物を検出する場合、監視カメラから見て手前に存在する人物と遠方に存在する人物とでは画像中のサイズが大きく異なる。特に遠方に存在する人物は画像上で小さく写り、得られる情報が少ないため検出が難しい。
【０００８】
そのため、上述した特許文献１の方法では、顔などの向きの変化には対応できるが対象の画像中のサイズが小さくなった場合への対応が難しいという問題があった。
また、特許文献２の方法では、誤検出を抑制することはできるものの、遠方の人物を検出することができないという問題があった。
また、非特許文献１の方法では、遠方の人物のように画像上でのサイズが小さくなった場合、画像上での対象物のサイズが大きい場合と同じような９方向の輝度勾配ヒストグラムを作成することが困難となるため、遠方の人物の検出が難しいという問題があった。
【０００９】
このようなことから本発明は、監視カメラで撮影した広範囲な監視場所の画像を解析して画像中から高精度に人物を検出することができる人物検出装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の課題を解決するための第１の発明に係る人物検出装置は、
監視対象領域を撮影する撮像手段によって取得した画像のデータを入力する画像入力手段と、
少なくとも、前記画像中に写り込む人物の大きさに対応する複数の対象物サイズ及び人物の有無を判断するための人物判断しきい値の設定を行う処理設定部と、
前記複数の対象物サイズを順次選択して現在処理すべき対象物サイズとして設定する対象物サイズ設定手段と、
前記画像に対し、前記現在処理すべき対象物サイズに基づき、局所領域における輝度の勾配方向をヒストグラム化した特徴量であるＨＯＧ特徴量の抽出を行うＨＯＧ特徴量抽出手段と、
前記ＨＯＧ特徴量抽出手段によって抽出された前記ＨＯＧ特徴量及び前記人物判断しきい値に基づいて人物の有無を判断する識別手段と、
前記識別手段の判断結果をまとめて全ての前記対象物サイズに基づく人物の有無の判断結果を人物検出結果として出力する検出結果集計手段とを備え、
前記ＨＯＧ特徴量抽出手段が、あらかじめ設定された前記現在処理すべき対象物サイズの範囲に対応して複数設けられるとともに、前記識別手段がそれぞれの前記ＨＯＧ特徴量抽出手段に対応して複数設けられる
ことを特徴とする。
【００１１】
また、第２の発明に係る人物検出装置は、第１の発明に係る人物検出装置において、
前記処理設定部により前記対象物サイズを格子状に分割する分割数の設定を行い、
前記複数のＨＯＧ特徴量抽出手段が、
前記分割数に基づいて前記対象物サイズを格子状に分割して得られる小領域に含まれる画素が予め設定する画素数以上である場合に当該対象物サイズに対して８方向の輝度勾配方向ヒストグラムから構成した８方向ＨＯＧ特徴量の抽出を行う８方向ＨＯＧ特徴量抽出部と、
前記小領域に含まれる画素が予め設定する画素数より小さい場合に前記対象物サイズに対して４方向の輝度勾配方向ヒストグラムから構成した４方向ＨＯＧ特徴量の抽出を行う４方向ＨＯＧ特徴量抽出部とであり、
前記複数の識別手段が、
前記８方向ＨＯＧ特徴量抽出部により抽出した８方向ＨＯＧ特徴量に基づいて人物の有無を判断する８方向識別器と、
前記４方向ＨＯＧ特徴量抽出部により抽出した４方向ＨＯＧ特徴量に基づいて人物の有無を判断する４方向識別器とである
ことを特徴とする。
【００１２】
また、第３の発明に係る人物検出装置は、第１または第２の発明に係る人物検出装置において、
前記入力画像の各画素における８方向の輝度勾配方向と輝度勾配強度を求めて輝度勾配方向画像を作成する輝度勾配方向画像作成手段を備える
ことを特徴とする。
【００１３】
また、第４の発明に係る人物検出装置は、第３の発明に係る人物検出装置において、
前記８方向ＨＯＧ特徴量抽出部が前記輝度勾配方向画像に基づいて前記８方向ＨＯＧ特徴量を抽出する一方、
前記４方向ＨＯＧ特徴量抽出部が前記輝度勾配方向画像に基づいて８方向の輝度勾配強度のうち４方向に対する中間方向の輝度勾配強度を隣り合う二つの方向へ分割して４方向の各成分へ合成して前記４方向ＨＯＧ特徴量を抽出する
ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
上述した本発明に係る人物検出装置によれば、対象物の画像上のサイズに合わせて密なヒストグラムデータを常に識別器の照合に使用することができ、監視カメラの設置場所から離れた位置に存在し、画像中に小さく映っている人物についても高精度に検出を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施例に係る人物検出装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施例に係る人物検出装置に入力される画像データの一例を示す説明図である。
【図３】図３（ａ）〜図３（ｃ）は対象物サイズに応じてラスタスキャンを行う例を示す説明図、図３（ｄ）は人物検出結果の例を示す説明図である。
【図４】本発明の実施例に係る人物検出装置におけるセルと当該セルに対応する８方向輝度勾配方向ヒストグラムの一例を示す説明図である。
【図５】本発明の実施例に係る人物検出装置における８方向識別器の学習例を示す説明図である。
【図６】本発明の実施例に係る人物検出装置におけるセルと当該セルに対応する４方向輝度勾配方向ヒストグラムの一例を示す説明図である。
【図７】本発明の実施例に係る人物検出装置における４方向識別器の学習例を示す説明図である。
【図８】図８（ａ）は８方向の輝度勾配方向ヒストグラムの例を示す説明図、図８（ｂ）は４方向の輝度勾配方向ヒストグラムの例を示す説明図である。
【図９】本発明の実施例に係る人物検出装置による人物検出処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】従来のセルと当該セルに対応する８方向輝度勾配方向ヒストグラムの一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照しつつ本発明に係る人物検出装置の詳細を説明する。
【実施例】
【００１７】
図１ないし図９を用いて本発明の一実施例に係る人物検出装置について説明する。
図１に示すように、本実施例に係る人物検出装置１は、監視カメラ２によって監視対象領域を撮影した画像を解析して、当該画像中から人物の抽出を行うものであり、画像入力部１０１と、処理設定部１０２と、記憶部１０３と、輝度勾配方向画像作成部１０４と、対象物サイズ設定部１０５と、８方向ＨＯＧ特徴量抽出部１０６と、８方向識別器１０７と、４方向ＨＯＧ特徴量抽出部１０８と、４方向識別器１０９と、検出結果集計部１１０と、結果出力部１１１とを備えて構成されている。
【００１８】
画像入力部１０１は、監視カメラ２から、当該監視カメラ２で撮影した図２に示すような画像３のデータ（以下、画像データという）を入力する。画像データは記憶部１０３に保管される。
【００１９】
処理設定部１０２は、人物検出に必要な各種処理パラメータとして、複数の対象物サイズＳ１〜Ｓｎ、対象物サイズ分割数ａ、人物判断しきい値ｂ等を設定する。これら処理パラメータは記憶部１０３に保管される。
なお、対象物サイズＳ１〜Ｓｎは、監視カメラ２で撮影した画像３中に映し出される人物の大きさに対応して予め複数段階で設定されるサイズであり、本実施例では図３に示すようにｎ通りのサイズとする。また、対象物サイズ分割数ａは、図４に示すように対象物サイズＳ１〜Ｓｎを格子状に分割する数である。また、人物判断しきい値ｂは、識別器で求めた確率が人物か否かを判断するためのしきい値である。
記憶部１０３は、処理パラメータや各種データを保管する。
【００２０】
輝度勾配方向画像作成部１０４は、記憶部１０３から画像データを入力して各画素における８方向の輝度勾配方向と輝度勾配強度を求めた輝度勾配方向画像を作成する。作成された輝度勾配方向画像のデータ（以下、輝度勾配方向画像データという）は記憶部１０３に保管される。
【００２１】
対象物サイズ設定部１０５は、記憶部１０３に保管された対象物サイズＳ１〜Ｓｎのうち現在処理すべき対象物サイズＳｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）を設定する（例えば、図３に示す最も大きい対象物サイズＳ１から順にＳ２，Ｓ３，…，Ｓｎと現在処理すべき対象物サイズＳｉを設定する）。設定された現在処理すべき対象物サイズＳｉは記憶部１０３に保管される。
【００２２】
８方向ＨＯＧ特徴量抽出部１０６は、記憶部１０３から現在処理すべき対象物サイズＳｉ、対象物サイズ分割数ａ及び輝度勾配方向画像データを入力し、これらを基に８方向の輝度勾配方向ヒストグラムから構成したＨＯＧ特徴量（以下、８方向ＨＯＧ特徴量と呼ぶ）を抽出する。抽出された８方向ＨＯＧ特徴量は８方向識別器１０７へ送られる。
【００２３】
具体的には、図４に示すように、画像上の現在処理すべき対象物サイズＳｉを対象物サイズ分割数ａに基づき格子状に分割して得られる正方形状の小領域（これを「セル」と呼ぶ）Ｃｊ（ｊ＝１，２，…，ｍ）に対して各セルＣｊごとに輝度勾配方向ヒストグラムを作り、この輝度勾配方向ヒストグラムを並べた高次元ベクトルを８方向ＨＯＧ特徴量として抽出する。例えば５×５ピクセルのサイズの各セルＣｊに対して８方向の輝度勾配方向ヒストグラムを作成した場合、８方向ＨＯＧ特徴量は一つのセルＣｊにつき２５個の点から得られる輝度勾配方向のデータをヒストグラムとして表現することになる。
【００２４】
ここで、本実施例においては、セルＣｊのサイズが５×５ピクセル以上である場合に８方向ＨＯＧ特徴量抽出部１０６による８方向ＨＯＧ特徴量の抽出を行うものとする。輝度勾配方向の計算は対象画素に対する縦方向および横方向の輝度勾配強度のｔａｎから求める方法や特許文献３に開示されている方法を用いて求めることができ、ここでの詳しい説明は省略する。
【００２５】
８方向識別器１０７は、８方向ＨＯＧ特徴量に対応する識別器であり、記憶部１０３から入力した人物判断しきい値ｂ及び現在処理すべき対象物サイズＳｉと８方向ＨＯＧ特徴量抽出部１０６から送られた８方向ＨＯＧ特徴量とに基づき人物検出（対象物が人物か否かの判断）を行う。人物検出の結果は、検出結果データとして記憶部１０３に保管される。
【００２６】
ここで、８方向識別器１０７では、まず、人物検出を行う前の準備として学習を行っておく。具体的には、図５に示すように、ある大きさに正規化した人物の画像及び人物以外の画像（以下、「学習画像サンプル」と総称する）を多数枚用意し、それぞれの学習画像サンプルから８方向ＨＯＧ特徴量を抽出して人物検出に有効な８方向ＨＯＧ特徴量の成分を自動選択し、対象物サイズＳ１〜Ｓｎ内において選択した成分が存在した場合の人物である確率および人物以外である確率の分布を求め、人物判断しきい値ｂを導出しておく。
そして、予め学習画像サンプルを用いた学習により選択した人物に対応する８方向ＨＯＧ特徴量と、記憶部１０３から入力した８方向ＨＯＧ特徴量とを比較して人物判断しきい値ｂに基づき人物検出を行う。
【００２７】
上述した８方向ＨＯＧ特徴量抽出部１０６と８方向識別器１０７とを用いた人物検出は、輝度勾配方向画像に対し、各対象物サイズＳ１〜Ｓｎのうち、セルサイズが５×５ピクセル以上となるものを用いて、例えば図３（ａ）に示すようにそれぞれ８方向ＨＯＧ特徴量抽出部１０６による８方向ＨＯＧ特徴量の抽出と８方向識別器１０７による人物検出とをラスタスキャンにより行い、各対象物サイズＳ１〜Ｓｎのうち、セルサイズが５×５ピクセル以上となるものについて人物検出を行う。
【００２８】
４方向ＨＯＧ特徴量抽出部１０８は、記憶部１０３から現在処理すべき対象物サイズＳｉ、対象物サイズ分割数ａ及び輝度勾配方向画像データを入力し、これらを基に４方向の輝度勾配方向ヒストグラムから構成したＨＯＧ特徴量（以下、４方向ＨＯＧ特徴量と呼ぶ）を抽出する。抽出された４方向ＨＯＧ特徴量は４方向識別器１０９へ送られる。
【００２９】
ここで、本実施例に係る人物検出装置１においては、上述した８方向ＨＯＧ特徴量抽出部１０６と同様に、４方向ＨＯＧ特徴量抽出部１０８により輝度勾配方向から算出したＨＯＧ特徴量を用いて人物の大まかな形状を表現し、後述する４方向ＨＯＧ識別器１０９によって人物を検出する。
【００３０】
ただし本実施例では、監視カメラ２の設置場所に対して遠方にいる人物を検出できるように、画像上における対象物サイズＳ１〜Ｓｎに対応して、ＨＯＧ特徴量の構成を上述した８方向の輝度勾配方向ヒストグラムと後述する４方向の輝度勾配方向ヒストグラムとで切り替えるものとする。
例えば、図４に示すように輝度勾配方向の数に対して多数の画素から得られた情報を基にヒストグラムを作る場合には適度に密なヒストグラムを得ることができる。しかしながら、画像上における対象物のサイズが小さくなり、これに伴いセルＣｊのサイズが小さくなった場合、例えば３×３ピクセルのサイズのセルＣｊに対して８方向の輝度勾配方向ヒストグラムを作成した場合は、９個の点から得られる輝度勾配方向のデータをヒストグラムとして表現することになる。この場合、対象物に対して相対的に同じ場所のセルＣｊから求めた輝度勾配方向ヒストグラムであっても図１０に示すように粗いヒストグラムとなる。これは画像３上に対象物が小さいサイズとなって写り込んだ場合に、当該対象物の検出が難しい主な原因となる。
そこで、本実施例では対象物の画像３上のサイズに合わせて輝度勾配方向ヒストグラムを作成する際の方向数を切り替えるものとする。具体的には、対象物の画像３上のサイズが予め設定するサイズ以上である場合には８方向の輝度勾配方向ヒストグラムからＨＯＧ特徴量を構成する。つまり、例えばセルサイズが５×５ピクセル以上の場合は８方向の輝度勾配方向ヒストグラムを用いる。一方、セルサイズが５×５ピクセルより小さい場合は４方向の輝度勾配方向ヒストグラムを用いる。
【００３１】
なお、図３（ａ）〜（ｃ）に示したようなラスタスキャンによりＨＯＧ特徴量を求める度に対象物サイズＳ１〜Ｓｎ内の輝度勾配方向を求めることは手間である。そこで、本実施例に係る人物検出装置１では、上述したように予め輝度勾配方向画像作成部１０４において画像データに対して８方向の輝度勾配方向と輝度勾配強度を求めた輝度勾配方向画像を作っておく。
これにより、８方向の輝度勾配方向ヒストグラムを作る場合は輝度勾配方向画像のデータからそのままヒストグラムを作成することができる。
一方、４方向の輝度勾配方向ヒストグラムを作る場合は、輝度勾配方向画像のデータから得た図８（ａ）に示す８方向（Ｄ１〜Ｄ８）の輝度勾配方向ヒストグラムに対し、図８（ｂ）に示すように４方向（ｄ１〜ｄ４）に対する中間方向（ｄ1-2〜ｄ4-1）のヒストグラム値を隣り合う二つの方向へ分割して４方向（ｄ１〜ｄ４）の各成分へ合成するものとする。これにより、図６に示すように画像上の対象物サイズＳ１〜Ｓｎのうちセルサイズが５×５ピクセルより小さいものを対象物サイズ分割数ａに基づき格子状に分割して得られる正方形状のセルＣｊに対して各セルＣｊごとに４方向の輝度勾配方向ヒストグラムを作り、この輝度勾配方向ヒストグラムを並べた高次元ベクトルを４方向ＨＯＧ特徴量として抽出する。
【００３２】
４方向識別器１０９は、４方向ＨＯＧ特徴量に対応する識別器であり、記憶部１０３から入力した人物判断しきい値ｂ及び現在処理すべき対象物サイズＳｉと４方向ＨＯＧ特徴量抽出部１０８から送られた４方向ＨＯＧ特徴量とに基づき人物検出（対象物が人物か否かの判断）を行う。人物検出の結果は、検出結果データとして記憶部１０３に保管される。
【００３３】
ここで、４方向識別器１０９では、まず、８方向識別器１０７と同様に、人物検出を行う前の準備として学習を行っておく。具体的には、図７に示すように、学習画像サンプルを多数枚用意し、それぞれの学習画像サンプルから４方向ＨＯＧ特徴量を抽出して人物検出に有効な４方向ＨＯＧ特徴量の成分を自動選択し、対象物サイズＳ１〜Ｓｎ内において選択した成分が存在した場合の人物である確率および人物以外である確率の分布を求め、人物判断しきい値ｂを導出しておく。
そして、予め学習画像サンプルを用いた学習により選択した人物に対応する４方向ＨＯＧ特徴量と、記憶部１０３から入力した４方向ＨＯＧ特徴量とを比較して人物判断しきい値ｂに基づき人物検出を行う。
上述した４方向ＨＯＧ特徴量抽出部１０８と４方向識別器１０９とを用いた人物検出は、輝度勾配方向画像に対し、各対象物サイズＳ１〜Ｓｎのうち、セルサイズが５×５ピクセル未満となるものを用いて、例えば図３（ｃ）に示すようにそれぞれ４方向ＨＯＧ特徴量抽出部１０８による４方向ＨＯＧ特徴量の抽出と４方向識別器１０９による人物検出とをラスタスキャンにより行い、各対象物サイズＳ１〜Ｓｎのうち、セルサイズが５×５ピクセル未満となるものについて人物検出を行う。
【００３４】
検出結果集計部１１０は、記憶部１０３から複数段階の対象物サイズＳ１〜Ｓｎに基づいて行った人物検出の結果（検出結果データ）をまとめて全サイズでの人物検出結果とし、これを検出結果集計データとして記憶部１０３に保管する。検出結果データは検出した人数と画像上における人物検出位置となる。
【００３５】
結果出力部１１１は、人物検出結果として記憶部１０３から入力した検出結果集計データを図示しない外部装置（例えば、表示装置等）へ出力する。
【００３６】
このように構成される本実施例に係る人物検出装置による人物検出の流れを図９を用いて説明する。
【００３７】
図９に示すように、本実施例に係る人物検出装置においては、まず、画像入力部１０１により監視カメラ２から画像データを入力する（ステップＰ１）。
続いて、輝度勾配方向画像作成部１０４により記憶部１０３から入力された画像データを用いて上述した輝度勾配方向画像の作成を行う（ステップＰ２）。
続いて、対象物サイズ設定部１０５により記憶部１０３に保管された対象物サイズＳ１〜Ｓｎのうち現在処理すべき対象物サイズＳｉを設定する（ステップＰ３）。
【００３８】
そして、現在処理すべき対象物サイズＳｉ及び対象物サイズ分割数ａに基づいて当該対象物サイズＳｉを格子状に分割してなるセルのサイズが５×５ピクセル以上である場合はステップＰ５に移行し、セルのサイズが５×５ピクセル未満である場合はステップＰ７に移行する（ステップＰ４）。
【００３９】
ステップＰ４からステップＰ５に移行した場合は、ステップＰ５で８方向ＨＯＧ特徴量抽出部１０６により記憶部１０３から入力された現在処理すべき対象物サイズＳｉ、対象物サイズ分割数ａ及び輝度勾配方向画像データを用いて８方向ＨＯＧ特徴量の抽出を行う。
ステップＰ５に続いては、８方向識別器１０７により８方向ＨＯＧ特徴量抽出部１０６から入力された８方向ＨＯＧ特徴量と記憶部１０３から入力された人物判断しきい値ｂとから人物の有無を判断し（ステップＰ６）、ステップＰ９に移行する。
【００４０】
また、ステップＰ４からステップＰ７に移行した場合は、ステップＰ７で４方向ＨＯＧ特徴量抽出部１０８により記憶部１０３から入力された現在処理すべき対象物サイズＳｉ、対象物サイズ分割数ａ及び輝度勾配方向画像データを用いて４方向ＨＯＧ特徴量の抽出を行う。
ステップＰ７に続いては、４方向識別器１０９により４方向ＨＯＧ特徴量抽出部１０８から入力された４方向ＨＯＧ特徴量と記憶部１０３から入力された人物判断しきい値ｂとから人物の有無を判断し（ステップＰ８）、ステップＰ９に移行する。
【００４１】
ステップＰ９では、全ての対象物サイズＳ１〜Ｓｎによる探索が終了したか否かの判断を行い、全ての対象物サイズＳ１〜Ｓｎによる探索が終了していない場合（ＮＯ）はステップＰ３の処理に戻り、全ての対象物サイズＳ１〜Ｓｎによる探索が終了している場合（ＹＥＳ）は、検出結果集計部１１０により各対象物サイズＳ１〜Ｓｎに基づいて行った人物の検出結果を記憶部１０３から入力して集計を行う。
続いて、結果出力部１１１により記憶部１０３から入力された検出結果集計データを外部装置（例えば表示装置等）に出力する。
【００４２】
以上の処理を行うことにより、入力画像中に比較的大きく映っている（本実施例ではセルサイズが５×５ピクセル以上）人物については８方向ＨＯＧ特徴量抽出部１０６及び８方向識別器１０７により人物検出を行う一方、入力画像中に比較的小さく映っている（本実施例ではセルサイズが５×５ピクセル未満）人物については４方向ＨＯＧ特徴量抽出部１０８及び４方向識別器１０９により人物検出を行って、全ての対象物サイズＳ１〜Ｓｎでの探索が終了したら検出結果をまとめて出力することとなる。
【００４３】
以上に説明した本実施例に係る人物検出装置によれば、対象物の画像３上のサイズに合わせて密なヒストグラムデータを常に識別器の照合に使用することができ、監視カメラ２の設置場所から離れた位置に存在し、画像３中に小さく映っている人物についても高精度に検出を行うことが可能となり、監視カメラ２で撮影した広範囲な監視場所の画像３を解析し近傍から遠方にわたる広範囲での人物検出を行うことができる。
また、監視カメラ２が首振り動作やズームを行った場合でも、撮影した広範囲な監視場所の画像３を解析し近傍から遠方にわたる広範囲での人物検出を行うことができる。
【産業上の利用可能性】
【００４４】
本発明は、人物検出装置に関し、とくにＨＯＧ特徴量を利用して画像中の人物を検出する人物検出装置に適用して好適なものである。
【符号の説明】
【００４５】
１  人物検出装置
２  監視カメラ
３  画像
１０１  画像入力部
１０２  処理設定部
１０３  記憶部
１０４  輝度勾配方向画像作成部
１０５  対象物サイズ設定部
１０６  ８方向ＨＯＧ特徴量抽出部
１０７  ８方向識別器
１０８  ４方向ＨＯＧ特徴量抽出部
１０９  ４方向識別器
１１０  検出結果集計部
１１１  結果出力部
Ｓ１〜Ｓｎ  対象物サイズ
Ｃｊ  セル
【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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【図１０】
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