(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像の複数の領域の夫々から特徴量を算出する特徴算出手段と、
前記複数の領域の夫々について、事前に収集した学習画像及びその学習された重みから特徴量の範囲毎に特徴量と認識対象に対する尤度とを対応付けるように生成したテーブルを用いて前記領域の特徴量の尤度を求め、前記領域の画像が前記認識対象かどうかを判定する判定手段とを備え、
前記テーブルは、前記特徴量の各範囲について、該範囲に該当する学習画像の全学習画像に対する割合が所定の値よりも少なく、かつ前記範囲の確率密度分布が所定の値よりも高い場合に、当該範囲の特徴量に対応する尤度が低くなるように補正したテーブルであることを特徴とする認識装置。
【請求項２】
入力画像の複数の領域の夫々から特徴量を算出する特徴算出手段と、
前記複数の領域の夫々について、事前に収集した学習画像及びその学習された重みから特徴量の範囲毎に特徴量と認識対象に対する尤度とを対応付けるように生成したテーブルを用いて前記領域の特徴量の尤度を求め、前記領域の画像が前記認識対象かどうかを判定する判定手段とを備え、
前記判定手段は、前記特徴量の各範囲について、該範囲に該当する学習画像の全学習画像に対する割合が所定の値よりも少なく、かつ前記範囲の確率密度分布が所定の値よりも高い場合に、当該範囲の特徴量に対応する尤度が低くなるように補正する尤度補正手段を備えることを特徴とする認識装置。
【請求項３】
入力画像の複数の領域の夫々から特徴量を算出する特徴算出工程と、
前記複数の領域の夫々について、事前に収集した学習画像及びその学習された重みから特徴量の範囲毎に特徴量と認識対象に対する尤度とを対応付けるように生成したテーブルを用いて前記領域の特徴量の尤度を求め、前記領域の画像が前記認識対象かどうかを判定する判定工程とを備え、
前記テーブルは、前記特徴量の各範囲について、該範囲に該当する学習画像の全学習画像に対する割合が所定の値よりも少なく、かつ前記範囲の確率密度分布が所定の値よりも高い場合に、当該範囲の特徴量に対応する尤度が低くなるように補正したテーブルであることを特徴とする認識方法。
【請求項４】
入力画像の複数の領域の夫々から特徴量を算出する特徴算出工程と、
前記複数の領域の夫々について、事前に収集した学習画像及びその学習された重みから特徴量の範囲毎に特徴量と認識対象に対する尤度とを対応付けるように生成したテーブルを用いて前記領域の特徴量の尤度を求め、前記領域の画像が前記認識対象かどうかを判定する判定工程とを備え、
前記判定工程は、前記特徴量の各範囲について、該範囲に該当する学習画像の全学習画像に対する割合が所定の値よりも少なく、かつ前記範囲の確率密度分布が所定の値よりも高い場合に、当該範囲の特徴量に対応する尤度が低くなるように補正する尤度補正工程を備えることを特徴とする認識方法。
【請求項５】
請求項３又は４記載の認識方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は認識装置、認識方法及びプログラムに関し、特に、被写体を検出するために用いて好適な技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像から特定の被写体パターンを自動的に検出する技術は、画像検索、物体検知、物体認識、物体追跡など様々な分野に応用される。これらの分野においては非特許文献１で示したAdaBoostと呼ばれる機械学習法が有効な手段として提案されている。AdaBoostは、判別性能の弱い判別器（以降、弱判別器と呼ぶ）を複数組み合わせることで、判別性能の強い判別器（以降、強判別器と呼ぶ）を生成するという考え方の機械学習法である。
【０００３】
ところが、AdaBoostでは、各弱判別器が０か１の二値を出力するため、入力パターンの判断のし易さを出力値に反映させることができない。これに対し、非特許文献２で示されるReal AdaBoostでは、各弱判別器が離散的な連続値をとることで判別性能を向上させている。Real AdaBoostにおける強判別器の出力は、以下の式（１）で表される。
【０００４】
【数１】
0005769488.tif 000002
【０００５】
ここで、Ｈ（ｘ）は入力画像ｘに対する強判別器の出力であり、ｈt（ｘ）はｔ番目の弱判別器の出力である。ｈt（ｘ）は以下の式（２）で表され、正解画像の確率密度分布Ｗ+jと非正解画像の確率密度分布Ｗ-jの比率に基づいて算出される。
【０００６】
【数２】
0005769488.tif 000003
【０００７】
εは、分母が０となることを防ぐ係数であり非常に小さい値である。ここで、正解画像とは判別対象とする学習画像であり、非正解画像とは判別対象以外の学習画像である。
確率密度分布Ｗ+j、Ｗ-jは、以下の式（３）、（４）で表される。
【０００８】
【数３】
0005769488.tif 000004
【０００９】
【数４】
0005769488.tif 000005
【００１０】
ここで、ｎは学習画像の総数を示し、ｊは学習画像に対して弱判別器ｍを適用した場合に出力される特徴量の値である。Ｊは全学習画像に対する弱判別器ｍの出力ｊの集合であり、ｉは画像ＩＤを示す。つまり、確率密度分布Ｗ+j、Ｗ-jとは、特徴量ｊを出力する正解画像、非正解画像の数を、それぞれ画像に対する重みＤt（ｉ）を考慮して加算した分布となる。なお、Ｄt（ｉ）は以下の式（５）の関係を持つ。
【００１１】
【数５】
0005769488.tif 000006
【００１２】
式（５）は、画像ｉが正解画像（ｙi＝１）のとき、ｈt（ｘ）が正の値で大きい程小さい値となり、負の値で大きい程大きい値となる。一方、画像ｉが非正解画像（ｙi＝１）のとき、ｈt（ｘ）が負の値で大きい程小さい値となり、正の値で大きい程大きい値となる。これは、学習画像の中で、正しい出力を出せない難しい画像に対して重みが大きい値となり、そうでない簡単な画像に対して重みが小さい値となることを意味する。つまり、判別し難い画像を重点的に学習すること、さらに弱判別器の出力を確率密度分布に基づき連続値で出力することにより判別性能を向上させている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１３】
【非特許文献１】P. Viola and M. Jones, "Robust Real-time Object Detection", SECOND INTERNATIONAL WORKSHOP ON STATISTICAL AND COMPUTATIONAL THEORIES OF VISION, July 13 2001.
【非特許文献２】Schapire, R.E. and Singer, Y.: Improved Boosting Algorithms Using Confidencerated Predictions, Machine Learning, pp.297-336 （1999）.
【非特許文献３】N.Dalal and B.Triggs : histgrams of Oriented Gradients for Human Detections（CVPR2005）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
しかしながら、従来の方法では、ある特徴量に該当する学習画像の枚数が学習画像の総数に対して極端に少ない場合であっても、その画像が判別し難い場合には重みが大きくなるため、弱判別器の出力が高い、あるいは低い値となる。前記条件を満たす学習画像は、他の正解画像と特徴が大きく異なるものであり、非正解画像との区別が難しい特徴をもつことが多い。このため、従来の方法では判別が難しい特徴、すなわち誤った結果を出力する可能性の高い特徴にも関わらず確度の高い値が出力されることになる。
【００１５】
本発明は前述の問題点に鑑み、学習画像にあまり含まれない特徴パターンを含む画像が入力された場合においても、被写体を安定して検出することが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】
【００１６】
本発明の認識装置は、入力画像の複数の領域の夫々から特徴量を算出する特徴算出手段と、前記複数の領域の夫々について、事前に収集した学習画像及びその学習された重みから特徴量の範囲毎に特徴量と認識対象に対する尤度とを対応付けるように生成したテーブルを用いて前記領域の特徴量の尤度を求め、前記領域の画像が前記認識対象かどうかを判定する判定手段とを備え、前記テーブルは、前記特徴量の各範囲について、該範囲に該当する学習画像の全学習画像に対する割合が所定の値よりも少なく、かつ前記範囲の確率密度分布が所定の値よりも高い場合に、当該範囲の特徴量に対応する尤度が低くなるように補正したテーブルであることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、学習画像にあまり含まれない特徴パターンが入力された場合に出力される尤度を最終的な検出結果に与える影響を小さくするように補正する。これにより、該特徴パターンを含む画像が入力された場合においても、安定した検出を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施形態における画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態における機械学習処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図３】第１の実施形態における人体検出処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図４】第１の実施形態における弱判別器にける局所領域を示す図である。
【図５】第１の実施形態におけるＨＯＧの概要を示す図である。
【図６】第１の実施形態における学習画像の確率密度分布を示す図である。
【図７】第１の実施形態におけるビンに統合した確率密度分布を示す図である。
【図８】第１の実施形態における補正前後の弱判別器の出力を示す図である。
【図９】第１の実施形態における検出処理における検出ウインドウの画像走査方法を示す図である。
【図１０】第１の実施形態における人体の判定処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１１】第１の実施形態における強判別器の構成を示す図である。
【図１２】第２の実施形態における機械学習処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１３】第２の実施形態における強判別器の構成を示す図である。
【図１４】第２の実施形態における人体の判定処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
（第１の実施形態）
以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施形態を説明する。
図１は、本実施形態における画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
図１において、１０１は、検出対象となる画像を入力する画像入力部である。１０２は、入力画像から数段階の縮小画像を生成する縮小画像生成部である。１０３は、縮小画像に検出ウインドウを設定する検出ウインドウ設定部である。１０４は、検出ウインドウ内に局所領域を設定し、その局所領域における特徴量を算出する特徴算出部ある。
【００２０】
１０５は、特徴量に基づき尤度を算出する尤度算出部である。１０６は、判別器記憶部１０８で保持される閾値と尤度とに基づいて検出ウインドウが判定対象であるか否か判定する判定部である。１０７は、判定結果を出力する判定結果出力部である。１０８は、機械学習により得られる判別器データを記憶する判別器記憶部である。１０９は、機械学習における学習画像を生成する学習画像生成部である。１１０は、学習画像に対して判別性能の良い弱判別器を選択する弱判別器選択部である。１１１は、弱判別器の出力値を補正する出力値補正部である。１１２は、弱判別器の出力に対する閾値を決定する閾値決定部である。１１３は、学習画像に対する重みを制御する学習画像重み制御部である。なお、各ブロックの処理の制御は、不図示の処理制御部にて行うものとする。
【００２１】
本実施形態では、人体領域を認識モデルとし、画像中から人体領域を検出する場合の例を説明する。まず、本実施形態で用いる判別器を生成するための機械学習法について説明し、その後で該判別器を用いた人体領域の検出方法について説明する。
【００２２】
図２は、本実施形態で用いる判別器を生成するための機械学習の処理手順の一例を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ２０１では、学習画像生成部１０９において事前に収集した学習画像に対して正解ラベルｙを以下の式（６）に従い付与する。
【００２３】
【数６】
0005769488.tif 000007
【００２４】
なお、本実施形態ではＮ枚の学習画像を用いることとし、それぞれの画像をｘ1、ｘ2、ｘ3、・・・、ｘNで表す。また、学習画像が所望の認識対象である場合を正解、そうでない場合を非正解とする。
【００２５】
次に、ステップＳ２０２では、学習画像重み制御部１１３において学習画像に対する重みＤを以下の式（７）に従い初期化する。
【００２６】
【数７】
0005769488.tif 000008
【００２７】
ｎは画像ＩＤを示し、Ｄ1（ｎ）は、学習のサイクルが１順目における画像ＩＤがｎの画像に対する重みとなる。ステップＳ２０３では、学習のサイクルを示す変数であるｔを０に初期化し、ステップＳ２０４においてｔを１増加する。次に、ステップＳ２０５では、候補となる弱判別器のＩＤを表す変数ｍを０に初期化し、ステップＳ２０６においてｍを１増加する。
【００２８】
なお、本実施形態における弱判別器とは、画像内に設定する局所領域の情報と、この局所領域内から画像の特徴量を算出するための演算情報とから成るものとする。局所領域は一般的に矩形形状が用いられ、本実施形態ではサイズ、アスペクト、位置が異なる様々な矩形領域を局所領域として設定する。図４には、局所領域の例を示す。
【００２９】
また、特徴量は、非特許文献１で示されるHaar-likeのように２つの矩形における明暗情報を用いることができる。あるいは非特許文献３で示されるＨＯＧ（Histgrams Of Oriented Gradients）のように矩形領域内の勾配を方向毎にヒストグラム化したものを用いることができる。本実施形態では、ＨＯＧを特徴量として用いた場合の例を示す。ＨＯＧでは、画像内にセルと呼ばれる局所領域と、セルを複数個含むブロックと呼ばれる局所領域を設定する。各セルにおける勾配強度を方向別にヒストグラム化し、これをブロック内で正規化を行うことで画像の特徴量を計算する。
【００３０】
図５は、ＨＯＧの一例を示す図である。図５において、セル１〜セル４に対応する勾配強度ヒストグラムがＳ１〜Ｓ４となる。図５では、局所領域内に４つのセルを設定し、各セルにおいて８方向の勾配強度ヒストグラムを生成する場合を示している。この場合、最終的な特徴量は、ブロック内の全てのヒストグラムの要素として３２個のベクトル値として表される。
【００３１】
本実施形態における各弱判別器は、ブロックの位置、ブロック内の特定セルの位置、前記特定セル内の特定方向についての情報を持つものであり、例えば、図５に示すブロック内において、１つのセル内の１つの方向の値が１つの弱判別器を表すことになる。すなわち、図５で示すブロックとセルとの関係では、１ブロックに対して３２個の弱判別器が対応することになる。図４で示す全ての局所領域について、上記のように弱判別器を設定する。これらの弱判別器を候補弱判別器とし、機械学習により学習画像に対して判別性能の良いものを順次選択する。
【００３２】
以下、候補弱判別器から判別性能の良い弱判別器を選択するための方法を説明する。なお、以下の処理は弱判別器生成部１１０にて行われる。
【００３３】
次に、ステップＳ２０７において、弱判別器ｍの確率密度分布Ｗ+j、Ｗ-jを生成する。確率密度分布Ｗ+j、Ｗ-jは、前述した式（３）〜式（５）を用いて生成する。図６には、確率密度分布の例を示す。横軸がＨＯＧの特徴値で縦軸が重み付きの画像総数であり、実線が正解画像の確率密度分布Ｗ+、破線が非正解画像の確率密度分布Ｗ-を示す。
【００３４】
次に、ステップＳ２０８において、弱判別器ｍの選択評価値Ｚmを算出する。選択評価値Ｚmとは、弱判別器１〜Ｍのうち、最も判別性能の良い弱判別器を選択するための評価値であり、弱判別器ｍにおける選択評価値Ｚmは、以下の式（８）で表される。
【００３５】
【数８】
0005769488.tif 000009
【００３６】
式（８）は、正解画像と非正解画像との確率密度分布の重なりが小さいほど低い値になる。つまり、判別性能が優れた弱判別器ほどＺmは小さい値となる。
【００３７】
次に、ステップＳ２０９において、全ての候補弱判別器を処理したか否かの判定を行う。そして、全ての候補弱判別器を処理した場合にはステップＳ２１０に進み、そうでない場合にはステップＳ２０６の処理に戻り、ステップＳ２０９までの処理を繰り返す。
【００３８】
次に、ステップＳ２１０において、候補弱判別器１〜Ｍの中で選択評価値Ｚmが最小となる弱判別器ｈtを選択する。そして、ステップＳ２１１において、弱判別器ｈtの出力関数を有限個のビンに統合する。ここで、図６に示す通り確率密度分布Ｗ+j、Ｗ-jは連続的な値であるため、出力関数をそのまま保持した場合、判別器のデータ量が膨大となってしまう。そこで、分布を有限個のビンに統合することで判別器が保持し易い確率密度分布データに変換する。ビンへの統合は、以下の式（９）及び式（１０）を用いて行う。
【００３９】
【数９】
0005769488.tif 000010
【００４０】
【数１０】
0005769488.tif 000011
【００４１】
ここで、Ｗ+b、Ｗ-bは、ビンに統合後の確率密度分布であり、Ｊmax、Ｊminは確率密度分布における特徴量ｊの取りうる値の範囲の最大値、最小値である。Rangeは、１つのビンに対応するｊの範囲であり、式（１０）で表される。Ｎｂｉｎは、統合後のビン数であり、本実施形態では３２の場合として説明する。
【００４２】
図７は、確率密度分布を３２個のビンに統合した結果を示す図である。白の棒線が正解画像、黒の棒線が非正解画像を示す。なお、この場合の弱判別器ｈtの出力関数は、以下の式（１１）で表され、ｂはビンのＩＤを示すものとする。
【００４３】
【数１１】
0005769488.tif 000012
【００４４】
ステップＳ２１２では、出力値補正部１１１において、弱判別器ｈtの出力を補正する。以下、補正方法を説明する。本実施形態では、あるビンについて、そのビンに統合された学習画像数が少ないにも関わらず、それらの画像に対応する重みが大きい場合に、そのビンの出力を０に補正する。これを式で表すと、以下の式（１２）になる。
【００４５】
【数１２】
0005769488.tif 000013
【００４６】
Ｎは学習画像の総和、ＮＰbはあるビンに割り振られる正解画像数、ＮＮbはあるビンに割り振られる非正解画像数。Ｔｈ、Ｔｈ+、Ｔｈ-は閾値となる。以上の補正処理により、確信度が低くなるよう弱判別器ｈtの出力が補正される。
【００４７】
図８は、弱判別器ｈtの出力値の補正を行う前後の分布を示す図である。この場合、Ａ、Ｂで示すビンの出力値が０に補正される。図８に示す補正後の分布は、弱判別器ｈtの尤度を算出するための変換テーブル（以降、尤度変換ＬＵＴと記述）として最終的な強弱判別器に記録される。
【００４８】
なお、本実施形態では、弱判別器ｈtの出力値を０に補正しているが、あるいは出力値が検出結果に与える影響を小さくするように補正してもよい。例えば、以下の式（１３）で示す関数を用いることで、出力値が検出結果に与える影響を小さくするような補正を実現できる。
【００４９】
【数１３】
0005769488.tif 000014
【００５０】
また、式（１２）のεを以下の式（１４）から求めることにより、同様の効果を実現できる。
【００５１】
【数１４】
0005769488.tif 000015
【００５２】
ここでｋは変数であり、Ｗ+b、Ｗ-bに対し大きな値とする。
【００５３】
次に、ステップＳ２１３では、閾値決定部１１２において、弱判別器ｈtに対応する閾値を決定する。閾値は、学習画像に弱判別器ｈtを適用し、その検出率、誤検出率が予め定めた値を満たすよう決定すればよい。ステップＳ２１４では、学習画像重み制御部１１３において学習画像の重みを前述した式（５）に基づいて更新する。そして、ステップＳ２１５において、学習処理が終了条件を満たしたか否かを判定し、終了条件を満たした場合には処理を終了し、そうでない場合にはステップＳ２０４に戻り、ステップＳ２１５までの処理を繰り返す。また、学習の終了条件は、それまでにできた強判別器が、学習画像あるいは別途用意する画像セットに対して目標性能を満たすか否かを判定するようにしてもよいし、あらかじめ定めたサイクル数学習が行われた場合に処理を終了するようにしてもよい。
【００５４】
以上の説明より生成した強判別器を図１１に示す。学習時に算出した値のうち、検出時に用いる各種情報を図１１に表される構造で保持する。１１０１は弱判別器の総数、１１０２は各弱判別器情報を示す。弱判別器情報１１０２は、局所領域情報１１０３、特徴量演算情報１１０４、尤度変換ＬＵＴ１１０５、及び閾値１１０６から成る。また、局所領域情報は、本実施形態ではＨＯＧのブロック領域とするため、ブロック領域１１０７の矩形情報である。また、特徴量演算情報１１０４は、ＨＯＧのセル数１１０８、セルＩＤ１１０９、及び方向ＩＤ１１１０から成る。また、尤度変換ＬＵＴ１１０５は、ビンの数１１１１、学習時の特徴量レンジの最大値１１１２、学習時の特徴量レンジの最小値１１１３、及び各ビンの出力値１１１４から成る。
【００５５】
なお、本実施形態では弱判別器毎に閾値を設定する構成としたが、あるいは、強判別器における最後の弱判別器だけに閾値を設定するようにしてもよいし、この強判別器を複数個カスケード型に繋げるような構成としてもよい。
【００５６】
次に、このようにして生成した強判別器を用いて実際に人体検出を実行する場合に例を説明する。以下、図３のフローチャートに従い詳細な説明を行う。
まず、ステップＳ３０１において、画像を入力する。ここで、図９に、後述するステップＳ３０２からステップＳ３０４までの処理の流れを示す。ステップＳ３０２では、縮小画像生成部１０２において画像データを所定の倍率に縮小した画像データを生成する。これは、本実施形態では様々な大きさの人物の検出に対応するため、複数サイズの画像データに対して順次検出を行うようにするためである。例えば、倍率が１．２倍程度異なる複数枚の画像への縮小処理が後段の検出処理のために順次適用される。
【００５７】
次に、ステップＳ３０３において、ステップＳ３０２で生成した複数サイズの縮小画像の中から１枚を設定する。そして、ステップＳ３０４では、検出ウインドウ設定部１０３において、縮小画像から所定の大きさの部分領域を設定する。以降、この部分領域を検出ウインドウと呼ぶ。以降の判定処理はこの検出ウインドウに対して行う。縮小画像の全域をサーチするため、検出ウインドウは画像内を矢印９０１で示すように画像を横方向と縦方向とに数画素刻みで走査する。
【００５８】
次に、ステップＳ３０５において、検出ウインドウ内に人物が含まれるか否かの判定処理を行う。この判定処理の詳細な処理の流れについては後述する。そして、ステップＳ３０６において、検出ウインドウが縮小画像内を全て走査したか否かを判定する。そして、走査した場合にはステップＳ３０７に進み、そうでない場合にはステップＳ３０４に戻り、ステップＳ３０６までの処理を繰り返す。
【００５９】
次に、ステップＳ３０７において、全ての縮小画像に対してステップＳ３０６までの処理を行ったか否かを判定する。そして、全ての縮小画像を処理した場合はステップＳ３０８に進み、そうでない場合にはステップＳ３０３に戻り、ステップＳ３０７までの処理を繰り返す。
【００６０】
次に、ステップＳ３０８において、人物を含むものとして判定された検出ウインドウに基づき、入力画像内における人物の位置を出力する。なお、検出ウインドウの位置は縮小画像における座標系での位置のため、これを入力画像の座標系に変換した座標を最終的な検出位置として出力する。
【００６１】
以下、ステップＳ３０５における判定処理の詳細な処理の流れについて、図１０を用いて説明する。
まず、ステップＳ１００１において、弱判別器のＩＤを表す変数ｍと、累積尤度を表す変数Ｓとを０に初期化する。そして、ステップＳ１００２において、変数ｍに１を加算する。次に、ステップＳ１００３では、特徴量算出部１０４において、弱判別器ｍの特徴量を算出する。そして、図１１に示す強判別器から弱判別器ｍに対応する局所領域情報と特徴量演算情報とを読み込み、ステップＳ３０４で設定した検出ウインドウから特徴量を算出する。
【００６２】
次に、ステップＳ１００４では、尤度算出部１０５において、ステップＳ１００３において算出した特徴量から尤度変換ＬＵＴを参照するためのビンＩＤを算出する。ビンＩＤＢ（ｊ）は、ステップＳ１００３において算出した特徴量ｊと、図１１に示す強判別器から取得した特徴レンジ最大値Ｊmax、特徴レンジ最小値Ｊmin、ビン数Ｎｂｉｎに基づいて以下の式（１５）により算出する。なお、Rangeは、前述した式（１０）から算出される。
【００６３】
【数１５】
0005769488.tif 000016
【００６４】
ステップＳ１００５では、尤度算出部１０５において、弱判別器ｍの尤度を算出する。図１１に示す強判別器から尤度変換ＬＵＴを読み込み、この尤度変換ＬＵＴとステップＳ１００４において求めたビンＩＤとに基づき、尤度Ｌmを算出する。そして、ステップＳ１００６において、累積尤度Ｓに尤度Ｌmを加算する。
【００６５】
次に、ステップＳ１００７では、判定部１０６において、図１１に示す強判別器から閾値Ｔｈmを読み込み、累積尤度Ｓが弱判別器ｍに対応する閾値Ｔｈmを超えるか否かの判定処理を行う。そして、閾値を超えている場合には、ステップＳ１００８に進み、そうでない場合には、注目検出ウインドウが人物領域ではないと判定し、処理を終了する。
【００６６】
次に、ステップＳ１００８において、全弱判別器を処理したか否かを判定し、処理した場合にはステップＳ１００９に進み、そうでない場合にはステップＳ１００２に戻り、ステップＳ１００８までの処理を繰り返す。そして、ステップＳ１００９では、判定結果出力部１０７において、注目検出ウインドウの位置を検出位置として出力する。
【００６７】
以上のように本実施形態によれば、機械学習において、学習画像にあまり含まれない特徴パターンが入力された場合に出力される尤度を、最終的な検出結果に与える影響を小さくする補正する。これにより、該特徴パターンを含む画像が入力された場合においても、安定した検出を行うことができる。
【００６８】
（第２の実施形態）
本実施形態では、学習時に用いた学習画像の確率密度分布に関する情報を判別器が保持し、これに基づき検出時の尤度を補正する。なお、本実施形態では、第１の実施形態と異なる部分についてのみ説明を行う。まず、本実施形態における学習処理の流れを図１２のフローチャートを用いて説明する。なお、図１２のフローチャートでは、第１の実施形態と同様の処理については同じ符号を付与しており、その説明は省略する。
【００６９】
ステップＳ１２０１においては、補正フラグを設定する。ここで補正フラグとは、ビンに統合した確率密度分布における各ビンの出力を、検出時に補正する必要があるか否かを示すフラグである。学習時に注目ビンに統合された学習画像数が少ないにも関わらず、それらの画像に対応する重みが大きい場合に補正フラグが真となるよう設定する。補正フラグの真偽は、ビンに統合した確率密度分布の注目ビンが、前述の式（１２）の後段の式の条件を満たすか否かを判定し、条件を満たす場合には補正が必要であるとして真を設定し、そうでない場合には偽を設定する。なお、この補正フラグは検出時に使用するため、判別器に追加する。
【００７０】
図１３に、判別器に補正フラグ情報を追加した場合の例を示す。弱判別器情報１１０２が補正フラグ情報１３０１をもち、補正フラグ情報１３０１はビン数分の補正フラグ１３０２から構成される。
【００７１】
次に、本実施形態における検出処理について説明する。図３の検出処理のフローチャートにおいて、第１の実施形態と異なる処理となる人体の判定（ステップＳ３０５）の詳細を、図１４のフローチャートで説明する。図１４では第１の実施形態と同様の処理については図１０と同じ符号を付与しており、その説明を省略する。
【００７２】
ステップＳ１４０１においては、ステップＳ１００４において算出したビンＩＤに対応する補正フラグが真か否かの判定を行う。補正フラグは、図１３に示す通り強判別器が保持しているため、これを読み込んで判定を行う。ステップＳ１４０１の判定が真の場合は、ステップＳ１４０２に進み、尤度Ｌmの値を補正する。そうでない場合にはステップＳ１００６に進み、累積尤Ｓに尤度Ｌmを加算する。
【００７３】
ステップＳ１４０２における尤度Ｌmの補正方法は、尤度の信頼度が下がるよう式（１３）に応じて尤度補正を行う。このとき、式（１３）においてｈtをＬmと置き換える。式（１３）においてλが０に近いほど尤度が検出結果に与える影響を小さくできる。
【００７４】
なお、ステップＳ１４０１において補正フラグが真と判定される弱判別器数が極端に多い場合、検出ウインドウ全域において判定が難しい画像パターンが存在していることを意味する。このような画像はそもそも学習画像に含まれないような特殊な画像のため、無理に検出処理を行うと誤検出が多発する原因となりうる。そこで、ステップＳ１４０１において補正フラグの真偽を判定するだけではなく、真と判定される弱判別器数をカウントする補正回数カウント処理を追加するようにし、このカウントが所定の値を超えた場合に検出処理を中断するようにしてもよい。
【００７５】
以上のように本実施形態によれば、学習時に用いた学習画像の確率密度分布に関する情報を判別器が保持するため、検出時に尤度を補正することができる。このため、設置環境や用途に応じて尤度の補正度合いを変えることにより、様々な用途に対して適切な検出精度を実現することができる。
【００７６】
（その他の実施形態）
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】
【００７７】
１０３  検出ウインドウ設定部
１０４  特徴量算出部
１０５  尤度算出部
１０６  判定部
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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