(57)【要約】  車両の画像にて当該車両の特徴を検出する本発明の方法には、前記の車両の画像のデジタル化された画像を用意するステップ（３５１）と、前記の画像の第１サブ領域に第１フィルタマスクを用意するステップ（３５２）とが含まれており、ここでこのフィルタマスクは、上記の画像にて特徴を検出するために配置される。上記の方法にはさらに、前記のマスクされた第１サブ領域内で前記の画像のグラジエント関数を計算するステップ（３５３）と、このグラジエント関数の値に基づいて、上記のマスクされた第１サブ領域内に車両の特徴が存在するか否かを検出する（３５４）ステップとが含まれる。
2008530688.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の画像にて当該車両の特徴を検出する方法において、
該方法は、
前記の車両の画像のデジタル化された画像を用意し、ここで該画像は、２次元グリッド上の複数の点からなる領域に相応する複数の輝度を含んでおり、
前記の画像の第１サブ領域に第１フィルタマスクを用意し、ここで該フィルタマスクは、前記の画像にて特徴を検出するために配置されるものであり、
前記のマスクされた第１サブ領域内で前記の画像のグラジエント関数を計算し、
当該のグラジエント関数の値に基づいて、前記のマスクされた第１サブ領域内に車両の特徴が存在するか否かを検出するステップを有することを特徴とする、
車両の画像にて当該車両の特徴を検出する方法。
【請求項２】
前記車両は自動車である、
請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記車両はトラックである、
請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記の関数は、前記のマスクされた第１サブ領域のすべてピクセルについての対数グラジエントの絶対値の総和である、
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
さらに前記の第１フィルタマスクのサイズおよび位置を変化させて前記の特徴の集合を得るステップが含まれる、
請求項１に記載の方法。
【請求項６】
さらに前記の画像の第２サブ領域に第２フィルタマスクを用意するステップが含まれ、
ここで関数は、マスクされたこの第２サブ領域のすべてのピクセルについての対数グラジエントの絶対値の総和である。
請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記の第１サブ領域にわたるグラジエント関数の成分の総和と、第２サブ領域にわたるグラジエント関数の同じ成分の総和との差分を解析することによって前記の特徴を検出する、
請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記の第１サブ領域にわたるグラジエント関数の成分の総和と、第２サブ領域にわたるグラジエント関数の同じ成分の総和との比を解析することによって前記の特徴を検出する、
請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記の第１サブ領域にわたるグラジエント関数の成分の総和と、第２サブ領域にわたるグラジエント関数の同じ成分の総和との比較を解析することによって前記の特徴を検出する、
請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
前記の第１サブ領域にわたるグラジエント関数の異なる成分の総和を解析することによって前記の特徴を検出する、
請求項４に記載の方法。
【請求項１１】
前記の第１サブ領域にわたるグラジエント関数の異なる成分の比を解析することによって前記の特徴を検出する、
請求項４に記載の方法。
【請求項１２】
前記の第２フィルタマスクのサイズおよび位置を変化させて前記の特徴の集合を得る、
請求項６に記載の方法。
【請求項１３】
車両の画像にて当該車両の特徴を検出する方法において、
該方法は、
前記の車両のデジタル化された画像を用意し、ここで該画像は、２次元グリッド上の複数の点からなる領域に相応する複数の輝度を含んでおり、
前記のサブ領域にわたって少なくとも１つのフィルタマスクを用意し、ここで該フィルタマスクは、前記の画像における特徴を検出するために配置されるものであり、
前記の特徴の集合を得るために当該の少なくとも１つのフィルタマスクのサイズおよび位置を変化させ、
当該のマスクされたサブ領域のすべてのピクセルについて対数グラジエントの絶対値の総和を計算するステップを有することを特徴とする、
車両の画像にて当該車両の特徴を検出する方法。
【請求項１４】
さらに前記の対数グラジエントの絶対値の総和の値に基づいて、前記のマスクされたサブ領域内に車両の特徴が存在するか否かを検出するステップが含まれる、
請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
コンピュータによって読み出し可能なプログラム記憶装置であって、
該プログラム記憶装置は、車両の画像において当該車両の特徴を検出する方法のステップを実行するコンピュータによって実行可能な命令のプログラムを具現しているものであり、
前記の方法は、  前記の車両の画像のデジタル化された画像を用意し、ここで該画像は、２次元グリッド上の複数の点からなる領域に相応する複数の輝度を含んでおり、
前記の画像の第１サブ領域に第１フィルタマスクを用意し、ここで該フィルタマスクは、前記の画像にて特徴を検出するために配置されるものであり、
前記のマスクされた第１サブ領域内で前記の画像のグラジエント関数を計算し、
当該のグラジエント関数の値に基づいて、前記のマスクされた第１サブ領域内に車両の特徴が存在するか否かを検出するステップが含まれることを特徴とする、
コンピュータによって読み出し可能なプログラム記憶装置。
【請求項１６】
前記の車両は自動車である、
請求項１５に記載のコンピュータ読み出し可能プログラム記憶装置。
【請求項１７】
前記の車両はトラックである、
請求項１５に記載のコンピュータ読み出し可能プログラム記憶装置。
【請求項１８】
前記の関数は、前記のマスクされた第１サブ領域のすべてピクセルにわたる対数グラジエントの絶対値の総和である、
請求項１５に記載のコンピュータ読み出し可能プログラム記憶装置。
【請求項１９】
前記の方法には、さらに第１フィルタマスクのサイズおよび位置を変化させて前記の特徴の集合を得るステップが含まれる、
請求項１５に記載のコンピュータ読み出し可能プログラム記憶装置。
【請求項２０】
前記の方法にはさらに前記の画像の第２サブ領域にわたって第２フィルタマスクを用意するステップが含まれており、
関数は、前記のマスクされた第２サブ領域のすべてのピクセルにわたる対数グラジエンドの絶対値の総和である、
請求項１８に記載のコンピュータ読み出し可能プログラム記憶装置。
【請求項２１】
前記の第１サブ領域にわたるグラジエント関数の成分の総和と、第２サブ領域にわたるグラジエント関数の同じ成分の総和との差分を解析することによって前記の特徴を検出する、
請求項２０に記載のコンピュータ読み出し可能プログラム記憶装置。
【請求項２２】
前記の第１サブ領域にわたるグラジエント関数の成分の総和と、第２サブ領域にわたるグラジエント関数の同じ成分の総和との比を解析することによって前記の特徴を検出する、
請求項２０に記載のコンピュータ読み出し可能プログラム記憶装置。
【請求項２３】
前記の第１サブ領域にわたるグラジエント関数の成分の総和と、第２サブ領域にわたるグラジエント関数の同じ成分の総和との比較を解析することによって前記の特徴を検出する、
請求項２０に記載のコンピュータ読み出し可能プログラム記憶装置。
【請求項２４】
前記の第１サブ領域にわたるグラジエント関数の異なる成分の総和を解析することによって前記の特徴を検出する、
請求項１８に記載のコンピュータ読み出し可能プログラム記憶装置。
【請求項２５】
前記の第１サブ領域にわたるグラジエント関数の異なる成分の比を解析することによって前記の特徴を検出する、
請求項１８に記載のコンピュータ読み出し可能プログラム記憶装置。
【請求項２６】
前記の第２フィルタマスクのサイズおよび位置を変化させて前記の特徴の集合を得る、
請求項２０に記載のコンピュータ読み出し可能プログラム記憶装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連する米国明細書との相互参照
本願は、２００５年２月９日に提出したZhu等による米国暫定特許明細書第６０／６５１，４１１号の"Effective Feature Design for Truck Detection"に優先権を主張するものあり、この刊行物の内容は、参照によってここに含まれるものとする。
【０００２】
技術分野
本発明は、ドライバ支援システムに使用可能な車両検出器に対する特徴の設計に関する。
【０００３】
関連技術の説明
Haarウェーブレット特徴の使用は最初に人間の顔を検出するために導入され、またその検出器により、人間の顔検出に対して10-4の誤り率が達成されている。これに続いて自動車検出および交通標識検出に対して外見上の特徴を抽出するために一群の拡張形Haarウェーブレットフィルタが適用されている。車両検出に対し、車両のコーナを表すため、向きについての特徴のような車両に固有な特徴を加えることによって基本Haar特徴が適合されている。同量の特徴を使用して検出器を構成する場合、拡張された特徴集合を使用することによって、自動車検出に対して10-3の誤り率を、またトラック検出に対して10-2の誤り率を達成することできる。誤り率の比較は、つぎの表に示されている。
【０００４】
【表１】
2008530688.tif 000003
【０００５】
同じ検出器設計方式によって得られるこれらの性能値から観察できるのは、上記の外見上の特徴を使用した場合にトラック画像の識別が一層困難なことである。これは、トラックの外見がクラス内で大きく変化することに起因する。トラックおよび自動車検出器の性能を改善することは、車両検出に重要なだけでなく、一貫性のある車両追跡にも重要である。それは検出器の応答は、ターゲットの位置特定において重要な測定値だからである。トラックおよび車両検出の性能を改善するため、トラックおよび自動車検出器に対して新たに特徴集合を設計することが望ましい。
【０００６】
本発明の概要
ここで説明する本発明の実施例に一般的に含まれるのは、トラック検出器、自動車検出器および車両コーナ検出器に使用される有効な特徴集合を設計する方法およびシステムである。これらの検出器は、特徴値の関数を使用して車両の外見についての仮定をテストする分類方法である。
【０００７】
本発明の１様相によれば、車両の画像において車両の特徴を検出する方法が提供される。この方法では、この車両のデジタル化された画像を用意し、ここでこの画像は、２次元のグリッド上の複数の点からなる領域に相応する複数の輝度を含んでおり、この画像の第１サブ領域に第１フィルタマスクを用意し、ここでこのフィルタマスクはこの画像において特徴を検出するために配置されるものであり、マスクされた第１サブ領域内で上記の画像のグラジエント関数を計算し、このグラジエント関数の値に基づいて、マスクされた第１サブ領域内に車両があるか否かを検出する。
【０００８】
本発明の１実施形態によれば、上記の車両は自動車である。
【０００９】
本発明の別の１実施形態によれば、上記の車両はトラックである。
【００１０】
本発明の別の実施形態によれば、上記の関数は、マスクされた第１サブ領域のすべてのピクセルにわたる対数グラジエント(log gradient）の絶対値の総和である。
【００１１】
本発明の別の実施形態によれば、上記の方法には第１のフィルタマスクのサイズおよび位置を変化させて、上記の特徴の集合を得ることが含まれる。
【００１２】
本発明の別の実施形態によれば、上記の方法には上記の画像の第２サブ領域に第２フィルタマスクを用意することが含まれ、ここで関数は、マスクされたこの第２サブ領域のすべてのピクセルにわたる対数グラジエントの絶対値の総和である。
【００１３】
本発明の別の実施形態によれば、上記の特徴は、上記の第１サブ領域にわたるグラジエント関数の１成分の総和と、第２サブ領域にわたるグラジエント関数の同じ成分の総和との間の差分を解析することによって検出される。
【００１４】
本発明の別の実施形態によれば、上記の特徴は、上記の第１サブ領域にわたるグラジエント関数の１成分の総和と、第２サブ領域にわたるグラジエント関数の同じ成分の総和との比を解析することによって検出される。
【００１５】
本発明の別の実施形態によれば、上記の特徴は、上記の第１サブ領域にわたるグラジエント関数の１成分の総和と、第２サブ領域にわたるグラジエント関数の同じ成分の総和との比較を解析することによって検出される。
【００１６】
本発明の別の実施形態によれば、上記の特徴は、第１サブ領域にわたるグラジエント関数の異なる成分の総和を解析することによって検出される。
【００１７】
本発明の別の実施形態によれば、上記の特徴は、第１サブ領域にわたるグラジエント関数の異なる成分の比を解析することによって検出される。
【００１８】
本発明の別の実施形態によれば、第２フィルタマスクのサイズおよび位置を変化させて、上記の特徴の集合を得る。
【００１９】
本発明の別の実施形態では、コンピュータによって読み出し可能なプログラム記憶装置が提供され、ここでこのプログラム記憶装置は、車両の画像において車両の特徴を検出する方法ステップを実行するための、コンピュータによって実行可能な命令のプログラムを具体的に実施しているものである。
【００２０】
図面の簡単な説明
図１は、本発明の１実施形態にしたがい、新たに設計した特徴を使用したトラック検出器の汎化誤差（generalized error）の範囲と、拡張形Haarウェーブレット特徴を使用したトラック検出器の汎化誤差の範囲とを比較するグラフである。
【００２１】
図２は、本発明の１実施形態にしたがい、新たに設計した特徴を使用したトラック検出器の経験誤差（emperical error）実験による誤差の範囲と、拡張形Haarウェーブレット機能を使用したトラック検出器の汎化誤差の範囲とを比較するグラフである。
【００２２】
図３は、本発明の１つの実施形態にしたがって、トラックを後ろから見た図を示している。
【００２３】
図４は、本発明の１実施形態にしたがい、垂直方向の対称な特徴を検出するために使用されるマスクを示しており、
図５は、本発明の１実施形態にしたがい、水平方向の画像グラジエントに基づいて、均一な水平方向の構造を検出するために使用されるマスクを示しており、
図６は、本発明の１実施形態にしたがい、垂直方向の画像グラジエントに基づいて、均一な水平方向の構造を検出するために使用されるマスクを示しており、
図７は、本発明の１実施形態にしたがい、垂直方向のグラジエント比を検出するために使用されるマスクを示しており、
図８は、本発明の１実施形態にしたがい、水平方向の画像グラジエントに基づいて、均一な垂直方向の構造を検出するために使用されるマスクを示しており、
図９は、本発明の１実施形態にしたがい、垂直方向の画像グラジエントに基づいて、均一な垂直方向の構造を検出するために使用されるマスクを示しており、
図１０は、本発明の１実施形態にしたがい、水平方向のグラジエント比を検出するために使用されるマスクを示しており、
図１１は、本発明の１実施形態にしたがい、垂直方向のグラジエントに基づいて、水平方向の構造の端部を検出するために使用されるマスクを示しており、
図１２は、本発明の１実施形態にしたがい、水平方向のグラジエントに基づいて、垂直方向の構造の端部を検出するために使用されるマスクを示しており、
図１３は、本発明の１実施形態にしたがい、水平および垂直方向の画像グラジエントに基づいて、路表面、すなわち非車両領域を検出するために使用されるマスクを示しており、
図１４は、本発明の１実施形態にしたがい、画像グラジエントに基づいて、局所画像構造の方向を検出するために使用されるマスクを示しており、
図１５は、本発明の１実施形態にしたがい、水平方向に沿った局所画像グラジエントのランクオーダ（rank order）を検出するために使用されるマスクを示しており、
図１６は、本発明の１実施形態にしたがい、垂直方向に沿った局所画像グラジエントのランクオーダを検出するために使用されるマスクを示しており、
図１７は、本発明の１実施形態にしたがい、画像グラジエントに基づいて、左下または右下コーナを検出するために使用されるマスクを示しており、
図1８は、本発明の１実施形態にしたがい、画像グラジエントに基づいて、左下または右下コーナと一致する画像構造を検出するために使用されるマスクを示しており、
図１９は、本発明の１実施形態にしたがい、自動車の左下および右下コーナを後ろから見た２つの図を示しており、
図２０は、本発明の１実施形態にしたがい、水平方向の画像グラジエントに基づいて、水平方向の均一な画像構造を検出するために使用されるマスクを示しており、
図２１は、本発明の１実施形態にしたがい、垂直方向の画像グラジエントに基づいて、水平方向の画像構造を検出するために使用されるマスクを示しており、
図２２は、本発明の１実施形態にしたがい、垂直方向のグラジエント比を検出するために使用されるマスクを示しており、
図２３は、本発明の１実施形態にしたがい、水平方向の画像グラジエントに基づいて、垂直方向の画像構造を検出するために使用されるマスクを示しており、
図２４は、本発明の１実施形態にしたがい、垂直方向の画像グラジエントに基づいて、垂直方向の均一な画像構造を検出するために使用されるマスクを示しており、
図２５は、本発明の１実施形態にしたがい、水平方向の画像グラジエント比を検出するために使用されるマスクを示しており、
図２６は、本発明の１実施形態にしたがい、垂直方向の画像グラジエントに基づいて、水平方向の画像構造の端部を検出するために使用されるマスクを示しており、
図２７は、本発明の１実施形態にしたがい、水平方向の画像グラジエントに基づいて、垂直方向の画像構造の端部を検出するために使用されるマスクを示しており、
図２８は、本発明の１実施形態にしたがい、水平および垂直方向の画像グラジエントに基づいて、路面、すなわち非車両領域を検出するために使用されるマスクを示しており、
図２９は、本発明の１実施形態にしたがい、画像グラジエントに基づいて左下または右下コーナの局所画像構造の方向を検出するために使用されるマスクを示しており、
図３０は、本発明の１実施形態にしたがい、水平方向に沿った局所画像グラジエントのランクオーダを検出するために使用されるマスクを示しており、
図３１は、本発明の１実施形態にしたがい、垂直方向に沿った局所画像グラジエントのランクオーダを検出するために使用されるマスクを示しており、
図３２は、本発明の１実施形態にしたがい、画像グラジエントに基づいて左下および右下コーナを検出するために使用されるマスクを示しており、
図３３は、本発明の１実施形態にしたがい、画像グラジエントに基づいて、左下または右下コーナと一致する画像構造を検出するために使用されるマスクを示しており、
図３４は、本発明の１実施形態にしたがって車両検出器に対して有効な特徴を抽出するコンピュータシステムの例のブロック図を示しており、
図３５は、本発明の１実施形態にしたがって車両検出器に対して有効な特徴を抽出する方法のフローチャートを示している。
【００２４】
有利な実施形態の詳細な説明
ここに説明する本発明の実施例に一般に含まれるのは、車両検出器に対して有効な特徴を設計するシステムおよび方法である。本発明の実施形態によるこれらの特徴は、従来使用されているHaarウェーブレットベースの特徴を置き換えるものである。この新しい特徴設計に対する動機となっているのは、車両の複数の例の間で構造上の共通性を求めようとすること、および計算が容易な特徴を使用してこのような共通性を表すことである。車両の外見の画像輝度は、車両の例が異なれば大きく変化し得る。しかしながら、車両オブジェクトの構造には大量の共通性がある。例えば、多くの車両の例は、はっきりとした垂直方向の２つの境界と、１つの水平方向の境界とを有しており、これらは、車両表面と、背景または路面との間の遮蔽縁（occluding edge）として知られている。中央の垂直線についての対称性およびはっきりとした水平方向の構造のような別の属性も、多数存在する。
【００２５】
計算速度上の理由からは、車両画像と非車両画像とを分離する際の効率性の他に、計算の点から見た特徴の複雑さも重要なファクタである。インテグラルイメージ（integral image）の計算上の有効性を利用するため、矩形のマスクにおいて特徴を計算するとよい。画像のコントラストに対する影響の受けやすさを低減するため、特徴は、対数グラジエント画像（log-gradient image）から抽出される。
【００２６】
ここで使用されている「画像」という語は、離散的な画要（例えば、２Ｄ画像に対するピクセル）からなる多次元データのことである。画像はＲ2からＲへの関数と見なすこともできるが、本発明の方法はこのような画像に限定されるものではなく、２Ｄピクチャなどの任意の次元の画像に適用可能である。２次元画像に対して画像の領域はふつう２次元の矩形アレイであり、各ピクセルは互いに垂直な２つの軸を基準としてアドレッシングすることができる。ここで使用される「デジタル」および「デジタル化」という語は、デジタル取得システムを介してまたはアナログ画像からの変換を介して得られたデジタルフォーマットのまたはデジタル化されたフォーマットの画像またはボリュームを適宜指す。
【００２７】
本発明の１実施形態による画像は、複数の点からなる２Ｄ領域Ωにおけるスカラ関数Ｉ：Ω→Ｒとしてモデル化することができ、ここでΩ⊂Ｒ2である。対数グラジエント画像（log- gradient image）は、画像輝度の対数のグラジエントである。ソース画像をI（x,y)と記すと、対数グラジエント画像は、
∇log ｌ(x,y) ＝ [∂xlog I(x,y), ∂ylog I(x,y)]T
と定義される。
【００２８】
２つの対数グラジエント画像∂xlog I(x,y)および∂ylog I(x,y)は、この画像における水平方向および垂直方向の構造を反映する。これらはつぎのように計算される。すなわち、
∂xlog I(x,y) = [log I(x+1,y)-log Ｉ(x-1,y)]/2
∂ylog I(x,y) = [log I(x,y+1)-log Ｉ(x,y-1)]/2
である。
【００２９】
対数画像log I(x,y)の効率的な実現は、あらかじめ計算した表、例えば、８ビット画像に対して［log(1),…,log(255)］とのマッピングによって行われ、ここでこの８ビット画像のピクセル値の範囲は０〜２５５である。
【００３０】
対数グラジエント画像は、ソース画像の乗算的な変換に対して不変であるという性質を有する。すなわち、
【数１】
2008530688.tif 000004
である。コントラストの変化が、乗算による変換によって近似できる場合、対数グラジエント画像から抽出される特徴を使用することの利点は、これらの特徴がコントラストの変化の影響を受けないことである。しかしながら低輝度領域におけるノイズが拡大されることがある。それは、
∂xlog I(x,y) = ∂x I(x,y))/I(x,y)
だからである。べき乗関数((∂xlog l(x, y))n (n＞1)を使用する等の別の処理を使用して上記のノイズを抑圧することができる。
【００３１】
画像コントラストが良好に制御されれば、グラジエント画像から抽出した特徴の使用を考察することができる。
【００３２】
水平方向の特徴および垂直方向の特徴を選択するための２つのインテグラルイメージＩＩH(ｘ,ｙ)，ＩＩV(ｘ,ｙ)は、上記の対数グラジエント画像（またはグラジエント画像）の絶対値について計算することができる。すなわち、
【数２】
2008530688.tif 000005
である。
【００３３】
インテグラルイメージの計算を利用するため、考察中の特徴は矩形のマスクにおいて計算される。殊に車両検出のための特徴は、グラジエント画像において計算されて、水平および垂直方向の画像構造が表される。以下では、新たな特徴および対数グラジエント／グラジエント画像|∂xlog I(x,y)|，|∂ylog I(x,y)|におけるそれらのマスクフィルタのいくつかの形を説明する。このような特徴は、自動車検出器を構成するのにも使用できることに注意されたい。
【００３４】
以下のトラックを検出する検出器の特徴の説明においては、図３に示した、トラックを後ろから見た画像を念頭に置くとよい。この図の矢印は垂直方向および水平方向を表しており、また点線は矩形の輪郭を示しており、これは後ろから見える形を表すことに注意されたい。これらの特徴を検出するマスクを説明するための実施例が、図４〜３３に示されている。これらのマスクは例示的なものであり制限的なものではないこと、また別のマスクを定めることができ、これらの別のマスクも本発明の実施形態の範囲内にあることに注意されたい。これらの図のそれぞれにおいて外側の点線は、特徴を求める車両の輪郭を表しており、黒の実線の輪郭を有するボックスは、特徴の位置を定めるのに使用されるマスクを表している。黒の輪郭線内の矢印は、グラジエントの方向を表しており、水平方向の矢印は、グラジエントのｘ成分を、また垂直方向の矢印は、グラジエントのｙ成分を表している。１つのグラジエント成分を評価することによって検出できる特徴もあれば、グラジエントの２つの成分を評価して解析することによって検出できる特徴もある。
【００３５】
Symmetry_vertical（垂直方向の対称性）：
特徴  ＝
sum(マスク１における|∂ylog I(x,y)|)−sum(マスク２における|∂ylog I(x,y)|)
図４に示したようにマスク１およびマスク２は、関心対象のオブジェクトの左側および右側の境界に配置される。これらのマスクの垂直方向の位置およびサイズを変化させることによって、"Symmetry_vertical"タイプの特徴の集合を得ることができる。これらのタイプの特徴により、左および右のボーダを中心とした垂直方向の対象構造が取り込まれる。
【００３６】
Gradient_consistency_horizontal（水平方向に均一なグラジエント）:
特徴  ＝  sum(マスクにおける|∂xlog I(x,y)|）
図５に示したようにこのマスクは、水平方向の均一なエッジを強調するために配置される。これらのマスクの垂直方向の位置およびサイズを変化させることによって、"Gradient_consistency_horizontal"タイプの特徴の集合を得ることができる。このタイプの特徴により、水平方向の構造的な均一性が表される。
【００３７】
Gradient_vertical（垂直方向のグラジエント）:
特徴  ＝  sum(マスクにおける|∂ylog I(x,y)|）
図６に示したように関心対象の下側エッジにマスクを配置する。このマスクのサイズを変化させることによって、"Gradient_verticall"タイプの特徴の集合を得ることができる。このタイプの特徴により、車両と路面との間の水平方向の遮蔽縁が表される。
【００３８】
RATIO_Vertical（垂直方向の比）：
特徴  ＝
sum(マスク１における|∂ylog I(x,y)|)／sum(マスク２における|∂ylog I(x,y)|)
図７に示したようにオブジェクトにおいて２つのマスクは、サイズおよび水平方向の位置が揃えられている。これらのマスクの垂直方向の位置を変化させることによって、"RATIO_Verticall"タイプの特徴の集合を得ることができる。このタイプの特徴により、車両の外形の下側部分に規則的な水平方向のエッジが集中しているという性質が表される。
【００３９】
Gradient_horizontal（水平方向のグラジエント）:
特徴  ＝  sum(マスクにおける|∂xlog I(x,y)|）
図８に示したようにこのマスクはオブジェクトの左／右側のボーダに配置される。このマスクのサイズおよび垂直方向の位置を変化させることによって、"Gradient_horizontal"タイプの特徴の集合を得ることができる。このタイプの特徴により、車両の外形の垂直方向の境界が表される。
【００４０】
Gradient_consistency_vertical（垂直方向の均一なグラジエント）:
特徴  ＝  sum(マスクにおける|∂ylog I(x,y)|）
図９に示したようにこのマスクはオブジェクトの左／右ボーダに配置される。このマスクのサイズおよび垂直方向の位置を変化させることによって、"Gradient_horizontal"タイプの特徴の集合を得ることができる。このタイプの特徴により、車両境界を中心として観察される均一な垂直方向の構造が表される。
【００４１】
Ratio_horizontal（水平方向の比）：
特徴  ＝
sum(マスク１における|∂xlog I(x,y)|)／sum(マスク２における|∂xlog I(x,y)|)
図１０に示したように中央の垂直線を中心にして対称形のマスクが配置される。これらのマスクのサイズおよび位置を変化させることによって、"Ratio_horizontal"タイプの特徴の集合を得ることができる。このタイプの特徴により、垂直方向の構造の対称性が表される。
【００４２】
End_horizontal（水平方向の端部）：
特徴  ＝
sum(マスク１における|∂ylog I(x,y)|)−sum(マスク２における|∂ylog I(x,y)|)
図１１に示したように、このマスクは下のコーナに配置される。このマスクのサイズを変化させることによって、"End_horizontal"タイプの特徴の集合を得ることができる。このタイプの特徴により、水平方向のエッジの端部が表される。
【００４３】
End_vertical（垂直方向の端部）：
特徴  ＝
sum(マスク１における|∂xlog I(x,y)|)−sum(マスク２における|∂xlog I(x,y)|)
図１２に示したように、このマスクは下側のコーナに配置される。このマスクのサイズを変化させることによって、"End_vertical"タイプの特徴の集合を得ることができる。このタイプの特徴により、垂直方向のエッジの端部が表される。
【００４４】
Ｇｒａｄｉｅｎｔ（グラジエント）：
特徴  ＝
sum(マスクにおける|∂xlog I(x,y)|)＋sum(マスクにおける|∂ylog I(x,y)|)
図１３に示したように、このマスクはオブジェクトの下に配置される。このマスクのサイズを変化させることによって、"Gradient"特徴の集合を得ることができる。このタイプの特徴により、路面のテクスチャの量が表される。これは、車両の境界を正しく位置決めするのに役立つ。
【００４５】
Orientation（方向）：
特徴  ＝
sum(マスクにおける|∂ylog I(x,y)|)／sum(マスクにおける|∂xlog I(x,y)|)
図１４に示したように、このマスクは複数の境界に配置される。このマスクの位置およびサイズを変化させることによって、"Orientation"特徴の集合を得ることができる。このタイプの特徴により、マスク内の構造の方向が表される。
【００４６】
Rank_horizontal（水平方向のランク）:
【数３】
2008530688.tif 000006
【００４７】
図１５に示したように、マスク１は垂直方向の境界に配置されており、マスク２は、垂直方向にマスク１に揃えられているが、水平方向にはマスク１に揃えられていない。これらのマスクの垂直方向位置およびサイズを変化させることによって、"Rank_horizontal"特徴の集合を得ることができる。このタイプの特徴は、順序統計（order statistics）に動機付けられたものであり、水平方向における垂直方向のエッジの精確な位置を表す。すなわち、水平方向のグラジエントは、マスク１が配置されている箇所においてその最大値に到達するのである。
【００４８】
Rank_vertical（垂直方向のランク）:
【数４】
2008530688.tif 000007
【００４９】
図１６に示したように、マスク１は水平方向の境界に配置されており、マスク２は、水平方向にマスク１に揃えられているが、垂直方向にはマスク１に揃えられていない。これらのマスクの水平方向位置およびサイズを変化させることによって、"Rank_vertical"特徴の集合を得ることができる。このタイプの特徴は、順序統計に動機付けされたものであり、垂直方向における水平方向のエッジの精確な位置を表す。すなわち、垂直方向のグラジエントは、マスク１が配置されている箇所においてその最大値に到達するのである。
【００５０】
本発明の１実施形態によれば、上で挙げたトラック検出の特徴に加えて、自動車検出に対してつぎの付加的な特徴を定めることができる。
【００５１】
Gradient_corner_BL, Gradient_corner_BR（左下コーナのグラジエント、右下コーナのグラジエント）:
特徴  ＝
sum(マスク１における|∂xlog I(x,y)|)＋sum(マスク２における|∂ylog I(x,y)|)
図１７に示したようにこれらのマスクは、自動車の底部に揃えられたマスク１の下側の境界と、この自動車の側面に揃えられたマスク２の側方の境界とによるこの自動車の左下コーナまたは右下コーナのどちらかに配置される。これらのマスクのサイズを変化させることによって、"Gradient_corner_BL"および"Gradient_corner_BR"タイプの特徴の集合を得ることができる。これらのタイプの特徴により、コーナの画像構造が表される。
【００５２】
Gradient_consistency_corner_BL, Gradient_consistency_corner_BR（左下コーナの均一なグラジエント、右下コーナの均一なグラジエント）:
特徴  ＝
sum(マスク１における|∂ylog I(x,y)|)＋sum(マスク２における|∂xlog I(x,y)|)
図１８に示したようにこれらのマスクは、自動車の底部に揃えられたマスク１の下側の境界と、この自動車の側面に揃えられたマスク２の側方の境界とによるこの自動車の左下コーナまたは右下コーナのどちらかに（コーナにしたがって）配置される。これらのマスクのサイズを変化させることによって、"Gradient_consistency_corner_BL"および"Gradient_consistency_corner_BR"タイプの特徴の集合を得ることができる。これらのタイプの特徴により、コーナの画像構造が表される。
【００５３】
コンポーネントに対する特徴：
自動車のコンポーネントに対して付加的に特徴を定めることができる。図１９には本発明の１つの実施形態にしたがって１つの自動車を後ろから見た２つの図が示されている。図１９に示したようにこれらの特徴は、車両の左下コーナおよび右下コーナを検出するために設計されている。図の点線は、これらの車両の中心線であり、以下に説明する"Ratio_horizontal"特徴に対する基準として使用される。
【００５４】
Gradient_consistency_horizontal（水平方向の均一なグラジエント）:
特徴  ＝  sum(マスクにおける|∂xlog I(x,y)|）
図２０に示したように均一な水平方向のエッジを強調するため、マスクが配置される。このマスクの垂直方向の位置およびサイズを変化させることによって、"Gradient_consistency_horizontal"タイプの特徴の集合を得ることができる。これらのタイプの特徴により、水平方向の構造的な均一性が表される。
【００５５】
Gradient_vertical（垂直方向のグラジエント）:
特徴  ＝  sum(マスクにおける|∂ylog I(x,y)|）
図２１に示したように底部エッジにマスクが配置される。このマスクのサイズを変化させることによって、"Gradient_verticall"タイプの特徴の集合を得ることができる。これらのタイプの特徴により、車両と路面と間の水平方向の遮蔽縁が表される。
【００５６】
RATIO_Vertical（垂直方向の比）:
特徴  ＝
sum(マスク１における|∂ylog I(x,y)|)／sum(マスク２における|∂ylog I(x,y)|)
図２２に示したように、２つのマスクはサイズおよび水平方向の位置が揃えられている。これらのマスクの垂直方向の位置を変化させることによって、"RATIO_Verticall"タイプの特徴の集合を得ることができる。このタイプの特徴により、車両の外形の低い部分に規則的な水平方向のエッジが集中しているという性質が表される。
【００５７】
Gradient_horizontal（水平方向のグラジエント）:
特徴  ＝  sum(マスクにおける|∂xlog I(x,y)|）
図２３に示したようにオブジェクトの左／右ボーダにマスクが配置される。このマスクのサイズおよび垂直方向の位置を変化させることによって、"Gradient_horizontal"タイプの特徴の集合を得ることができる。このタイプの特徴によって、車両の外形の左下コーナまたは右下コーナの垂直方向の外側の境界が表される。
【００５８】
Gradient_consistency_vertical（垂直方向の均一なグラジエント）:
特徴  ＝  sum(マスクにおける|∂ylog I(x,y)|）
図２４に示したようにオブジェクトの左／右ボーダにマスクが配置される。このマスクのサイズおよび垂直方向の位置を変化させることによって、"Gradient_horizontal"タイプの特徴の集合を得ることができる。このタイプの特徴によって、車両の外形の均一な垂直方向の構造が表される。
【００５９】
Ratio_horizontal（水平方向の比）：
特徴  ＝
sum(マスク１における|∂xlog I(x,y)|)／sum(マスク２における|∂xlog I(x,y)|)
図２５に示したようにこれらのマスクは、中央の垂直線を中心にして対称である。これらのマスクのサイズおよび位置を変化させることによって、"Ratio_horizontal"タイプの特徴の集合を得ることができる。このタイプの特徴により、垂直方向の構造の対称性が表される。
【００６０】
End_horizontal（水平方向の端部）:
特徴  ＝
sum(マスク１における|∂ylog I(x,y)|)−sum(マスク２における|∂ylog I(x,y)|)
図２６に示したように下部の１コーナにマスクが配置される。このマスクのサイズを変化させることによって、"End_horizontal"タイプの特徴の集合を得ることができる。このタイプの特徴により、水平方向のエッジの端部が表される。
【００６１】
End_vertical（垂直方向の端部）：
特徴  ＝
sum(マスク１における|∂xlog I(x,y)|)−sum(マスク２における|∂xlog I(x,y)|)
図２７に示したように下部の１コーナにマスクが配置される。このマスクのサイズを変化させることによって、"End_vertical"タイプの特徴の集合を得ることができる。このタイプの特徴により、垂直方向のエッジの端部が表される。
【００６２】
Gradient(グラジエント):
特徴  ＝
sum(マスクにおける|∂xlog I(x,y)|)＋sum(マスクにおける|∂ylog I(x,y)|)
図２８に示したようにオブジェクトの下にマスクが配置される。このマスクのサイズを変化させることによって、"Gradientl"特徴の集合を得ることができる。これらのタイプの特徴により、路面のテクスチャが表され、車両の外形の境界を正しく位置決めするのに役立つ。
【００６３】
Orientation（方向）:
特徴  ＝
sum(マスクにおける|∂ylog I(x,y)|)／sum(マスクにおける|∂xlog I(x,y)|)
図２９に示したように複数の境界にマスクが配置される。このマスクの位置およびサイズを変化させることによって、"Orientation"特徴の集合を得ることができる。このタイプの特徴により、マスク内の構造の方向が表される。
【００６４】
Rank_horizontal（水平方向のランク）:
【数５】
2008530688.tif 000008
【００６５】
図３０に示したように、マスク１は垂直方向の境界に配置されており、マスク２は、垂直方向にマスク１に揃えられているが、水平方向にはマスク１に揃えられていない。これらのマスクの垂直方向の位置およびサイズを変化させることによって、"Rank_horizontal"特徴の集合を得ることができる。これらのタイプの特徴は、順序統計に動機付けされたものであり、水平方向における垂直方向のエッジの精確な位置を表す。すなわち、水平方向のグラジエントは、マスク１が配置されている箇所においてその最大値に到達するのである。
【００６６】
Rank_vertical（垂直方向のランク）:
【数６】
2008530688.tif 000009
【００６７】
図３１に示したように、マスク１は水平方向の境界に配置されており、マスク２は、水平方向にマスク１に揃えられているが、垂直方向にはマスク１に揃えられていない。これらのマスクの水平方向の位置およびサイズを変化させることによって、"Rank_vertical"特徴の集合を得ることができる。これらのタイプの特徴は、順序統計に動機付けされたものであり、垂直方向における水平方向エッジの精確な位置を表す。すなわち、垂直方向のグラジエントは、マスク１が配置されている箇所においてその最大値に到達するのである。
【００６８】
Gradient_corner_BL, Gradient_corner_BR（左下コーナのグラジエント、右下コーナのグラジエント）:
特徴  ＝
sum(マスク１における|∂xlog I(x,y)|)＋sum(マスク２における|∂ylog I(x,y)|)
図３２に示したようにこれらのマスクは、自動車の底部にマスク１の下側の境界が揃えられかつコーナに応じてマスク２の側方の境界がこの自動車の側面に揃えられて、この自動車左下コーナまたは右下コーナのどちらかに配置される。このマスクのサイズを変化させることによって、"Gradient_corner_BL"および"Gradient_corner_BR"タイプの特徴の集合を得ることができる。これらのタイプの特徴により、コーナの画像構造が表される。
【００６９】
Gradient_consistency_corner_BL, Gradient_consistency_corner_BR（左下コーナの均一なグラジエント、右下コーナの均一なグラジエント）:
特徴  ＝
sum(マスク１における|∂ylog I(x,y)|)＋sum(マスク２における|∂xlog I(x,y)|)
図３３に示したようにこれらのマスクは、自動車の底部にマスク１の下側の境界が揃えられかつコーナに応じてマスク２の側方の境界がこの自動車の側面に揃えられて、この自動車の左下コーナまたは右下コーナのどちらかに配置される。これらのマスクのサイズを変化させることによって、"Gradient_consistency_corner_BL"および"Gradient_consistency_corner_BR"タイプの特徴の集合を得ることができる。これらのタイプの特徴により、コーナの画像構造が表される。
【００７０】
本発明の１実施形態にしたがい、車両検出器に対して有効な特徴を抽出する方法のフローチャートが、図３５に示されている。この図を参照すると、ステップ３５１においてデジタル化された画像が用意される。この画像ソースは、例えばスチルカメラから得られる画像または一連の動画像から抽出されたフレームとすることでき、デジタルでもアナログでもよい。ステップ３５２では上で説明したように１つ以上のマスクが、上記の画像の種々異なるサブ領域に配置される。これらのマスクの数、サイズおよび配置は、抽出しようとする特徴に依存する。ステップ３５３では、上記の種々異なるサブ領域における画像のグラジエント関数が計算される。関数の１例は、各サブ領域のすべてのピクセルについて和をとった、対数グラジエントｘおよびｙ成分の絶対値の総和である。別のサブ領域において同じ成分を、別のサブ領域において別の成分を、または同じサブ領域において別の成分を解析することによって種々異なる別の関数を計算することができる。１サブ領域の単一の成分だけを解析すればよい特徴もある。解析の例に含まれるのは、関数の成分の差分、和または比を調べることまたは関数の成分の値を比較することである。ステップ３５４では上記のグラジエント関数の成分を解析することにより、車両特徴が存在するか否かが決定される。
【００７１】
図１および２には上記の新たに設計した特徴と、拡張形Haarウェーブレット特徴との誤差の比較が示されている。殊に図１では、拡張形Haarウェーブレットによって決定された特徴を使用したトラック検出器と、本発明の１実施形態による特徴を使用したトラック検出器の汎化誤差の上限が比較されており、ここでこの誤差は、検出器で使用される特徴の数の関数としてプロットされている。この汎化誤差は、トレーニング段階において未知であるテストデータのランダムな集合から得られる。図２では、拡張形Haarウェーブレットによって決定された特徴を使用したトラック検出器と、本発明の１実施形態による特徴を使用したトラック検出器との経験誤差が比較されており、ここでこの経験誤差は、検出器で使用される特徴の数の関数としてプロットされている。この経験誤差は、事前に利用可能なトレーニングデータについて得られる誤り率である。いずれの場合においても、本発明の１実施形態にしたがって決定された特徴を使用した誤差は、Haarウェーブレット特徴を使用して得られた誤差よりも際立って小さい。
【００７２】
本発明がさまざまな形態のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、特定用途向けプロセス、またはこれらの組合せによって実施できることはいうまでもない。１つの実施形態では、コンピュータ読み取り可能プログラム記憶装置上に実現されるアプリケーションプログラムとしてソフトウェアで本発明を具現化することもできる。このアプリケーションプログラムは、任意の有利なアーキテクチャを有するマシンにアップロードし、このマシンによって実行することができる。図３４は、本発明の１実施形態による特徴検出器を実現するコンピュータシステムの１例のブロック図である。ここで図３４を参照すると、本発明を実現するコンピュータシステム３４１は、特に中央処理ユニット（ＣＰＵ）３４２と、記憶装置３４３と、入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース３４４とを有する。コンピュータシステム34１は一般的にＩ／Ｏインタフェース３４４を介して、ディスプレイ３４５およびさまざまな入力装置３４６、例えばマウスやキーボードに接続されている。補助回路に含めることができるのは、キャッシュ、電源、クロック回路、および通信バスのような回路である。記憶装置３４３に含まれ得るのは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、ディスクドライブ、テープドライブなどまたはこれらの組み合わせである。本発明は、記憶装置３４３に記憶されるルーチン１０７として実現することができ、またＣＰＵ３４２によって実行して、信号源３４８から得られる信号を処理することができる。すなわち、コンピュータシステム３４１は、本発明のルーチン３４６を実行する場合に特定用途向けコンピュータシステムになる汎用コンピュータシステムなのである。
【００７３】
また、コンピュータシステム３４１にはオペレーティングシステムおよびマイクロ命令コードも含まれている。ここで説明したさまざまな処理および機能は、マイクロ命令コードの一部、またはオペレーティングシステムを介して実行されるアプリケーションプログラムの一部（またはこれらの組合せ）とすることが可能である。さらに、付加的なデータ記憶装置や印刷装置のような他のさまざまな周辺機器をこのコンピュータプラットフォームに接続することができる。
【００７４】
さらに、添付の図面に示した構成システムコンポーネントおよび方法ステップのうちのいくつかはソフトウェアで実施することができるので、システムコンポーネント（または処理ステップ）間の実際の接続は、本発明をプログラムする仕方に応じて異なり得ることもいうまでもない。ここに示した本発明の教示があれば、当該技術分野の通常の知識を有する者は、本発明の上記または類似の実施形態を着想することができよう。
【００７５】
有利な実施形態に基づいて本発明を詳細に説明してきたが、当業者には、添付の請求項に示されている本発明の精神および範囲から逸脱することなく、本発明に対してさまざまな変更および置き換えを行い得ることが了解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００７６】
【図１】新たに設計した特徴を使用したトラック検出器の汎化誤差の範囲と、拡張形Haarウェーブレット特徴を使用したトラック検出器の汎化誤差の範囲とを比較するグラフである。
【図２】新たに設計した特徴を使用したトラック検出器の経験誤差実験による誤差の範囲と、拡張形Haarウェーブレット機能を使用したトラック検出器の汎化誤差の範囲とを比較するグラフである。
【図３】トラックを後ろから見た図である。
【図４】垂直方向の対称な特徴を検出するために使用されるマスクを示す図である。
【図５】水平方向の画像グラジエントに基づいて、均一な水平方向の構造を検出するために使用されるマスクを示す図である。
【図６】垂直方向の画像グラジエントに基づいて、均一な水平方向の構造を検出するために使用されるマスクを示す図である。
【図７】垂直方向のグラジエント比を検出するために使用されるマスクを示す図である。
【図８】水平方向の画像グラジエントに基づいて、均一な垂直方向の構造を検出するために使用されるマスクを示す図である。
【図９】垂直方向の画像グラジエントに基づいて、均一な垂直方向の構造を検出するために使用されるマスクを示す図である。
【図１０】水平方向のグラジエント比を検出するために使用されるマスクを示す図である。
【図１１】垂直方向のグラジエントに基づいて、水平方向の構造の端部を検出するために使用されるマスクを示す図である。
【図１２】水平方向のグラジエントに基づいて、垂直方向の構造の端部を検出するために使用されるマスクを示す図である。
【図１３】水平および垂直方向の画像グラジエントに基づいて、路表面、すなわち非車両領域を検出するために使用されるマスクを示す図である。
【図１４】画像グラジエントに基づいて、局所画像構造の方向を検出するために使用されるマスクを示す図である。
【図１５】水平方向に沿った局所画像グラジエントのランクオーダを検出するために使用されるマスクを示す図である。
【図１６】垂直方向に沿った局所画像グラジエントのランクオーダを検出するために使用されるマスクを示す図である。
【図１７】画像グラジエントに基づいて、左下または右下コーナを検出するために使用されるマスクを示す図である。
【図１８】画像グラジエントに基づいて、左下または右下コーナと一致する画像構造を検出するために使用されるマスクを示す図である。
【図１９】自動車の左下および右下コーナを後ろから見た２つの図である。
【図２０】水平方向の画像グラジエントに基づいて、水平方向の均一な画像構造を検出するために使用されるマスクを示す図である。
【図２１】垂直方向の画像グラジエントに基づいて、水平方向の画像構造を検出するために使用されるマスクを示す図である。
【図２２】垂直方向のグラジエント比を検出するために使用されるマスクを示す図である。
【図２３】水平方向の画像グラジエントに基づいて、垂直方向の画像構造を検出するために使用されるマスクを示す図である。
【図２４】垂直方向の画像グラジエントに基づいて、垂直方向の均一な画像構造を検出するために使用されるマスクを示す図である。
【図２５】水平方向の画像グラジエント比を検出するために使用されるマスクを示す図である。
【図２６】垂直方向の画像グラジエントに基づいて、水平方向の画像構造の端部を検出するために使用されるマスクを示す図である。
【図２７】水平方向の画像グラジエントに基づいて、垂直方向の画像構造の端部を検出するために使用されるマスクを示す図である。
【図２８】水平および垂直方向の画像グラジエントに基づいて、路面、すなわち非車両領域を検出するために使用されるマスクを示す図である。
【図２９】画像グラジエントに基づいて左下または右下コーナの局所画像構造の方向を検出するために使用されるマスクを示す図である。
【図３０】水平方向に沿った局所画像グラジエントのランクオーダを検出するために使用されるマスクを示す図である。
【図３１】垂直方向に沿った局所画像グラジエントのランクオーダを検出するために使用されるマスクを示す図である。
【図３２】画像グラジエントに基づいて左下および右下コーナを検出するために使用されるマスクを示す図である。
【図３３】画像グラジエントに基づいて、左下または右下コーナと一致する画像構造を検出するために使用されるマスクを示す図である。
【図３４】本発明の１実施形態にしたがって車両検出器に対して有効な特徴を抽出するコンピュータシステムの例のブロック図である。
【図３５】本発明の１実施形態にしたがって車両検出器に対して有効な特徴を抽出する方法のフローチャートを示す図である。
【図１】
2008530688.tif 000010
【図２】
2008530688.tif 000011
【図３】
2008530688.tif 000012
【図４】
2008530688.tif 000013
【図５】
2008530688.tif 000014
【図６】
2008530688.tif 000015
【図７】
2008530688.tif 000016
【図８】
2008530688.tif 000017
【図９】
2008530688.tif 000018
【図１０】
2008530688.tif 000019
【図１１】
2008530688.tif 000020
【図１２】
2008530688.tif 000021
【図１３】
2008530688.tif 000022
【図１４】
2008530688.tif 000023
【図１５】
2008530688.tif 000024
【図１６】
2008530688.tif 000025
【図１７】
2008530688.tif 000026
【図１８】
2008530688.tif 000027
【図１９】
2008530688.tif 000028
【図２０】
2008530688.tif 000029
【図２１】
2008530688.tif 000030
【図２２】
2008530688.tif 000031
【図２３】
2008530688.tif 000032
【図２４】
2008530688.tif 000033
【図２５】
2008530688.tif 000034
【図２６】
2008530688.tif 000035
【図２７】
2008530688.tif 000036
【図２８】
2008530688.tif 000037
【図２９】
2008530688.tif 000038
【図３０】
2008530688.tif 000039
【図３１】
2008530688.tif 000040
【図３２】
2008530688.tif 000041
【図３３】
2008530688.tif 000042
【図３４】
2008530688.tif 000043
【図３５】
2008530688.tif 000044
【国際調査報告】
2008530688.tif 000045
2008530688.tif 000046
2008530688.tif 000047