(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体らしさ推定部、再構成エラー推定部、物体領域特定部、及び終了条件判定部を含み、複数の画像の各々について、前記画像に含まれる対象物体の領域を表す対象物体領域を特定する物体領域特定装置における物体領域特定方法であって、
前記物体らしさ推定部が、前記複数の画像の各々について、前記画像の各ピクセルに対し、前記ピクセルの対象物体らしさを推定するステップと、
前記再構成エラー推定部が、前記複数の画像の各々について、対象となる前記画像と、対象となる前記画像とは異なる他の画像の各々とに基づいて、
対象となる前記画像と、前記他の画像の各々に対する重みを表す再構成係数を用いた前記他の画像の各々の重み付け和との差分が最小となるように、前記再構成係数の各々を算出し、対象となる前記画像と、前記再構成係数を用いた前記他の画像の各々の重み付け和との差分を表す再構成エラーを推定するステップと、
前記物体領域特定部が、前記物体らしさ推定部によって前記複数の画像の各々について推定された前記画像の各ピクセルについての前記対象物体らしさと、前記再構成エラー推定部によって前記複数の画像の各々について推定された前記画像に対応する前記再構成エラーとに基づいて、前記複数の画像の各々における、前記対象物体領域内の各ピクセルの対象物体らしさと、前記再構成エラー推定部によって推定された前記画像に対応する前記再構成エラーとを含む目的関数を最適化するように、前記対象物体領域を特定するステップと、
前記終了条件判定部が、予め定められた終了条件が満たされたか否かを判定し、前記終了条件が満たされるまで、前記再構成エラー推定部による推定、及び前記物体領域特定部による特定を繰り返すステップと、
を含み、
前記再構成エラー推定部は、
前記複数の画像の各々について、対象となる前記画像の前記対象物体領域と、対象となる前記画像とは異なる他の画像の前記対象物体領域の各々とに基づいて、
対象となる前記画像の前記対象物体領域と、前記再構成係数を用いた前記他の画像の前記対象物体領域の各々の重み付け和との差分が最小となるように、前記再構成係数の各々を算出し、対象となる前記画像の前記対象物体領域と、前記再構成係数を用いた前記他の画像の前記対象物体領域の各々の重み付け和との差分を表す再構成エラーを推定する
物体領域特定方法。
【請求項２】
前記再構成エラー推定部が前記再構成エラーを推定するステップは、
画像特徴抽出部が、前記複数の画像の各々について、前記画像又は前記画像の前記対象物体領域から画像特徴量を抽出するステップと、
再構成エラー算出部が、前記複数の画像の各々について、
対象となる前記画像から抽出された画像特徴量と、対象となる前記画像とは異なる他の画像から抽出された画像特徴量の各々とに基づいて、
対象となる前記画像の画像特徴量と、前記他の画像の画像特徴量の各々に対する重みを表す再構成係数を用いた前記他の画像の画像特徴量の各々の重み付け和との差分が最小となるように、前記再構成係数の各々を算出し、対象となる前記画像の画像特徴量と、前記再構成係数を用いた前記他の画像の画像特徴量の各々の重み付け和との差分を表す再構成エラーを推定し、
対象となる前記画像の前記対象物体領域から抽出された画像特徴量と、対象となる前記画像とは異なる他の画像の前記対象物体領域から抽出された画像特徴量の各々とに基づいて、
対象となる前記画像の前記対象物体領域の画像特徴量と、前記再構成係数を用いた前記他の画像の前記対象物体領域の画像特徴量の各々の重み付け和との差分が最小となるように、前記再構成係数の各々を算出し、対象となる前記画像の前記対象物体領域の画像特徴量と、前記再構成係数を用いた前記他の画像の前記対象物体領域の画像特徴量の各々の重み付け和との差分を表す再構成エラーを推定するステップとを更に含む
請求項１に記載の物体領域特定方法。
【請求項３】
前記物体領域特定部が前記対象物体領域を特定するステップは、
物体領域初期化部が、前記物体らしさ推定部によって複数の画像の各々について推定された前記画像の各ピクセルについての前記対象物体らしさと、前記再構成エラー推定部によって複数の画像の各々について算出された前記画像に対応する前記再構成エラーとに基づいて、前記目的関数を最適化するように、複数の画像の各々について、前記対象物体領域を初期化するステップと、
アピアランスモデル推定部が、前記再構成エラー推定部によって前記複数の画像の各々について算出された前記再構成係数の各々に基づいて、前記複数の画像の各々について、対象となる前記画像の前記対象物体領域及び前記対象物体領域とは異なる背景領域を表すアピアランスモデルを推定するステップと、
物体領域更新部が、前記複数の画像の各々における、前記画像の前記対象物体領域内の各ピクセルについての前記対象物体らしさと、前記再構成エラー推定部によって推定された前記画像に対応する前記再構成エラーと、前記アピアランスモデル推定部によって推定された前記アピアランスモデルとを含む目的関数を最適化するように、前記複数の画像の各々について、前記対象物体領域を更新するステップと、
繰り返し条件判定部が、予め定められた繰り返し条件が満たされたか否かを判定し、前記繰り返し条件が満たされるまで、前記アピアランスモデル推定部による推定、及び前記物体領域更新部による更新を繰り返すステップとを含む
請求項１又は請求項２に記載の物体領域特定方法。
【請求項４】
対象となる前記画像の前記アピアランスモデルは、前記対象物体領域内の各ピクセルから構築される、各画素値の頻度を表すヒストグラム、前記対象物体領域とは異なる背景領域内の各ピクセルから構築される、各画素値の頻度を表すヒストグラム、及び対象となる前記画像と異なる他の画像の各々について前記対象物体領域内の各ピクセルから構築される前記ヒストグラムを、前記再構成係数で重み付けして得られる前記ヒストグラムである
請求項３に記載の物体領域特定方法。
【請求項５】
複数の画像の各々について、前記画像に含まれる対象物体の領域を表す対象物体領域を特定する物体領域特定装置であって、
前記複数の画像の各々について、前記画像の各ピクセルに対し、前記ピクセルの対象物体らしさを推定する物体らしさ推定部と、
前記複数の画像の各々について、対象となる前記画像と、対象となる前記画像とは異なる他の画像の各々とに基づいて、
対象となる前記画像と、前記他の画像の各々に対する重みを表す再構成係数を用いた前記他の画像の各々の重み付け和との差分が最小となるように、前記再構成係数の各々を算出し、対象となる前記画像と、前記再構成係数を用いた前記他の画像の各々の重み付け和との差分を表す再構成エラーを推定する再構成エラー推定部と、
前記物体らしさ推定部によって前記複数の画像の各々について推定された前記画像の各ピクセルについての前記対象物体らしさと、前記再構成エラー推定部によって前記複数の画像の各々について算出された前記画像に対応する前記再構成エラーとに基づいて、前記複数の画像の各々における、前記対象物体領域内の各ピクセルの対象物体らしさと、前記再構成エラー推定部によって推定された前記画像に対応する前記再構成エラーとを含む目的関数を最適化するように、前記対象物体領域を特定する物体領域特定部と、
予め定められた終了条件が満たされたか否かを判定し、前記終了条件が満たされるまで、前記再構成エラー推定部による推定、及び前記物体領域特定部による特定を繰り返す終了条件判定部と、
を含み、
前記再構成エラー推定部は、
前記複数の画像の各々について、対象となる前記画像の前記対象物体領域と、対象となる前記画像とは異なる他の画像の前記対象物体領域の各々とに基づいて、
対象となる前記画像の前記対象物体領域と、前記再構成係数を用いた前記他の画像の前記対象物体領域の各々の重み付け和との差分が最小となるように、前記再構成係数の各々を算出し、対象となる前記画像の前記対象物体領域と、前記再構成係数を用いた前記他の画像の前記対象物体領域の各々の重み付け和との差分を表す再構成エラーを推定する
物体領域特定装置。
【請求項６】
請求項１〜請求項４の何れか１項記載の物体領域特定方法の各ステップ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、物体領域特定方法、装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
複数の画像を入力として、入力画像群中に多く写り込む物体(以下、対象物体と称する。)の領域を自動で発見、抽出する技術はObject Discoveryと呼ばれ、画像映像メディアに関連する様々なアプリケーションに応用することができる。例えば物体認識アプリケーションを考えると、発見／抽出したい物体が多く含まれる画像群を入力としてObject Discoveryを適用することで、各画像中の対象物体領域の特定を自動することが可能となり、物体認識のために必要な参照画像を低コストに登録することが可能になる。あるいはクラウドにアップロードされた個々人の画像群を入力としてObject Discoveryを適用すれば、各ユーザが特にたくさん撮影する物体がどの画像のどの領域に写っているかを自動で特定することが可能となり、ユーザのアノテーションの労力を削減することが可能になる。
【０００３】
上記のアプリケーションへの適用を考えると、Object Discoveryの入力画像群の中には、対象物体の領域を全く含まない、いわゆるノイズ画像が含まれうることは容易に想定される。例えば検索エンジンのキーワード画像検索の結果得られる画像群や、パーソナルストレージ上の画像群をそのままObject Discoveryの入力とする場合が典型例である。Object Discoveryの技術の１つである非特許文献１に記載の技術では、最適化問題を解くことにより画像群中の全ピクセルをクラスタリングすることで、入力画像群中の各画像から対象物体領域を抽出する方法が開示されている。
【０００４】
ノイズ画像が混在する画像群を入力としても精度よく対象物体領域を発見、抽出する方法として、非特許文献２に記載の技術では、入力中の各画像について、類似画像とのピクセル単位の密な対応付けを算出し、対応付けられたピクセル間での画像特徴量のＬ１ノルムから各ピクセルの再構成しにくさを評価することで、入力画像中のノイズ画像を自動で除去しつつ対象物体領域をセグメンテーションする技術が開示されている。また、非特許文献３に記載の技術では、入力中各画像の対象物体領域の類似度に基づくクラスタリングと、各クラスタに含まれる物体領域を用いた対象物体モデルの学習および検出を繰り返し行うことで、ノイズ画像を除去（いずれのモデルでも対象物体が検出されない）しつつ対象物体領域を発見および抽出する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】A. Joulin et al., “Discriminative Clustering for Image Co-segmentation”, in CVPR, 2011.［平成２８年２月１２日検索］、インターネット（URL: http://www.di.ens.fr/sierra/pdfs/cvpr10a.pdf）
【非特許文献２】M. Rubinstein et al., “Unsupervised Joint Object Discovery and Segmentation in Internet Images”, in CVPR, 2013.［平成２８年２月１２日検索］、インターネット（URL: http://people.csail.mit.edu/mrub/papers/ObjectDiscovery-cvpr13.pdf）
【非特許文献３】X. Chen et al., “Enriching Visual Knowledge Bases via Object Discovery and Segmentation”, in CVPR, 2014. ［平成２８年２月１２日検索］、インターネット（URL: http://www.cs.cmu.edu/~xinleic/papers/cvpr14.pdf）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、上記非特許文献１の手法は入力の各画像に対象物体が必ず写り込んでいるという仮定のもと手法が構成されているため、入力画像群からノイズ画像を自動で除去することができないという問題がある。
【０００７】
また、上記非特許文献２及び上記非特許文献３のいずれの方法も、ノイズ画像を除去するための処理の計算コストが高いという問題がある。
【０００８】
例えば、上記非特許文献２で実施される画像ペア間での密な対応付けは、各画像の全ピクセルから抽出される特徴量のマッチングに基づいて実施される。一般的な画像は100,000以上のピクセルから構成される点と、画像ペア間の密な対応付けは入力画像数に線形なオーダで増加する点をふまえれば、上記非特許文献２に記載の手法の計算コストが高いことは明らかである。
【０００９】
また、上記非特許文献３では、学習して得られたモデルを用いて対象物体の検出を行うために、様々なスケール／アスペクト比の検出窓を設定し、その窓に対象物体が含まれるか否かを判定しなくてはならない。一般的なサイズの画像から正確な検出を行うためには、通常1,000,000程度の窓領域を設定する必要があり、その一つ一つについて認識処理をかけることもまた非常に計算コストが高い。
【００１０】
以上から、ノイズ画像を含む入力画像群から対象物体領域を自動で発見／検出するObject Discoveryの公知の技術は、画像中に含まれる膨大な局所領域（ピクセルや検索窓）に関する処理を実行する必要があるためその計算コストが非常に高く、冒頭で述べたアプリケーションをスケーラブルに実現する際のネックとなってしまうという問題があった。
【００１１】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたもので、計算コストを抑制して、対象物体が画像に含まれるか否かを特定することができ、対象物体が含まれている場合は当該領域を対象物体領域として特定することができる物体領域特定方法、装置、及びプログラム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】
【００１２】
上記目的を達成するために、本発明の物体領域特定方法は、物体らしさ推定部、再構成エラー推定部、物体領域特定部、及び終了条件判定部を含み、複数の画像の各々について、前記画像に含まれる対象物体の領域を表す対象物体領域を特定する物体領域特定装置における物体領域特定方法であって、前記物体らしさ推定部が、前記複数の画像の各々について、前記画像の各ピクセルに対し、前記ピクセルの対象物体らしさを推定するステップと、前記再構成エラー推定部が、前記複数の画像の各々について、対象となる前記画像と、対象となる前記画像とは異なる他の画像の各々とに基づいて、対象となる前記画像と、前記他の画像の各々に対する重みを表す再構成係数を用いた前記他の画像の各々の重み付け和との差分が最小となるように、前記再構成係数の各々を算出し、対象となる前記画像と、前記再構成係数を用いた前記他の画像の各々の重み付け和との差分を表す再構成エラーを推定するステップと、前記物体領域特定部が、前記物体らしさ推定部によって前記複数の画像の各々について推定された前記画像の各ピクセルについての前記対象物体らしさと、前記再構成エラー推定部によって前記複数の画像の各々について推定された前記画像に対応する前記再構成エラーとに基づいて、前記複数の画像の各々における、前記対象物体領域内の各ピクセルの対象物体らしさと、前記再構成エラー推定部によって推定された前記画像に対応する前記再構成エラーとを含む目的関数を最適化するように、前記対象物体領域を特定するステップと、前記終了条件判定部が、予め定められた終了条件が満たされたか否かを判定し、前記終了条件が満たされるまで、前記再構成エラー推定部による推定、及び前記物体領域特定部による特定を繰り返すステップと、を含み、前記再構成エラー推定部は、前記複数の画像の各々について、対象となる前記画像の前記対象物体領域と、対象となる前記画像とは異なる他の画像の前記対象物体領域の各々とに基づいて、対象となる前記画像の前記対象物体領域と、前記再構成係数を用いた前記他の画像の前記対象物体領域の各々の重み付け和との差分が最小となるように、前記再構成係数の各々を算出し、対象となる前記画像の前記対象物体領域と、前記再構成係数を用いた前記他の画像の前記対象物体領域の各々の重み付け和との差分を表す再構成エラーを推定する。
【００１３】
本発明の物体領域特定装置は、複数の画像の各々について、前記画像に含まれる対象物体の領域を表す対象物体領域を特定する物体領域特定装置であって、前記複数の画像の各々について、前記画像の各ピクセルに対し、前記ピクセルの対象物体らしさを推定する物体らしさ推定部と、前記複数の画像の各々について、対象となる前記画像と、対象となる前記画像とは異なる他の画像の各々とに基づいて、対象となる前記画像と、前記他の画像の各々に対する重みを表す再構成係数を用いた前記他の画像の各々の重み付け和との差分が最小となるように、前記再構成係数の各々を算出し、対象となる前記画像と、前記再構成係数を用いた前記他の画像の各々の重み付け和との差分を表す再構成エラーを推定する再構成エラー推定部と、前記物体らしさ推定部によって前記複数の画像の各々について推定された前記画像の各ピクセルについての前記対象物体らしさと、前記再構成エラー算出部によって前記複数の画像の各々について算出された前記画像に対応する前記再構成エラーとに基づいて、前記複数の画像の各々における、前記対象物体領域内の各ピクセルの対象物体らしさと、前記再構成エラー推定部によって推定された前記画像に対応する前記再構成エラーとを含む目的関数を最適化するように、前記対象物体領域を特定する物体領域特定部と、予め定められた終了条件が満たされたか否かを判定し、前記終了条件が満たされるまで、前記再構成エラー算出部による推定、及び前記物体領域更新部による特定を繰り返す終了条件判定部と、を含み、前記再構成エラー推定部は、前記複数の画像の各々について、対象となる前記画像の前記対象物体領域と、対象となる前記画像とは異なる他の画像の前記対象物体領域の各々とに基づいて、対象となる前記画像の前記対象物体領域と、前記再構成係数を用いた前記他の画像の前記対象物体領域の各々の重み付け和との差分が最小となるように、前記再構成係数の各々を算出し、対象となる前記画像の前記対象物体領域と、前記再構成係数を用いた前記他の画像の前記対象物体領域の各々の重み付け和との差分を表す再構成エラーを推定する。
【００１４】
また、前記再構成エラー推定部が前記再構成エラーを推定するステップは、前記画像特徴抽出部が、前記複数の画像の各々について、前記画像又は前記画像の前記対象物体領域から画像特徴量を抽出するステップと、前記再構成エラー算出部が、前記複数の画像の各々について、対象となる前記画像から抽出された画像特徴量と、対象となる前記画像とは異なる他の画像から抽出された画像特徴量の各々とに基づいて、対象となる前記画像の画像特徴量と、前記他の画像の画像特徴量の各々に対する重みを表す再構成係数を用いた前記他の画像の画像特徴量の各々の重み付け和との差分が最小となるように、前記再構成係数の各々を算出し、対象となる前記画像の画像特徴量と、前記再構成係数を用いた前記他の画像の画像特徴量の各々の重み付け和との差分を表す再構成エラーを推定し、対象となる前記画像の前記対象物体領域から抽出された画像特徴量と、対象となる前記画像とは異なる他の画像の前記対象物体領域から抽出された画像特徴量の各々とに基づいて、対象となる前記画像の前記対象物体領域の画像特徴量と、前記再構成係数を用いた前記他の画像の前記対象物体領域の画像特徴量の各々の重み付け和との差分が最小となるように、前記再構成係数の各々を算出し、対象となる前記画像の前記対象物体領域の画像特徴量と、前記再構成係数を用いた前記他の画像の前記対象物体領域の画像特徴量の各々の重み付け和との差分を表す再構成エラーを推定するステップとを更に含むようにしてもよい。
【００１５】
また、前記物体領域特定部が前記対象物体領域を特定するステップは、物体領域初期化部が、前記物体らしさ推定部によって複数の画像の各々について推定された前記画像の各ピクセルについての前記対象物体らしさと、前記再構成エラー算出部によって複数の画像の各々について算出された前記画像に対応する前記再構成エラーとに基づいて、前記目的関数を最適化するように、複数の画像の各々について、前記対象物体領域を初期化するステップと、アピアランスモデル推定部が、前記再構成エラー推定部によって前記複数の画像の各々について算出された前記再構成係数の各々に基づいて、前記複数の画像の各々について、対象となる前記画像の前記対象物体領域及び前記対象物体領域とは異なる背景領域を表すアピアランスモデルを推定するステップと、物体領域更新部が、前記複数の画像の各々における、前記画像の前記対象物体領域内の各ピクセルについての前記対象物体らしさと、前記再構成エラー算出部によって算出された前記画像に対応する前記再構成エラーと、前記アピアランスモデル推定部によって推定された前記アピアランスモデルとを含む目的関数を最適化するように、前記複数の画像の各々について、前記対象物体領域を更新するステップと、繰り返し条件判定部が、予め定められた繰り返し条件が満たされたか否かを判定し、前記繰り返し条件が満たされるまで、前記アピアランスモデル推定部による推定、及び前記物体領域更新部による更新を繰り返すステップとを含むようにしてもよい。
【００１６】
また、対象となる前記画像の前記アピアランスモデルは、前記対象物体領域内の各ピクセルから構築される、各画素値の頻度を表すヒストグラム、前記対象物体領域とは異なる背景領域内の各ピクセルから構築される、各画素値の頻度を表すヒストグラム、及び対象となる前記画像と異なる他の画像の各々について前記対象物体領域内の各ピクセルから構築される前記ヒストグラムを、前記再構成係数で重み付けして得られる前記ヒストグラムであるようにしてもよい。
【００１７】
本発明のプログラムは、上記物体領域特定方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１８】
以上説明したように、本発明の物体領域特定方法、装置、及びプログラムによれば、複数の画像の各々について、対象となる画像と他の画像の各々とに基づいて、対象となる画像と、他の画像の各々に対する重みを表す再構成係数を用いた他の画像の各々の重み付け和との差分が最小となるように、再構成係数の各々を算出し、対象となる画像と、再構成係数を用いた他の画像の各々の重み付け和との差分を表す再構成エラーを推定し、複数の画像の各々における、対象物体領域内の各ピクセルの対象物体らしさと、推定された当該画像に対応する再構成エラーとを含む目的関数を最適化するように、対象物体領域を特定することにより、計算コストを抑制して、対象物体が画像に含まれるか否かを特定することができ、対象物体が含まれている場合は当該領域を対象物体領域として特定することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施の形態の概要を説明するための説明図である。
【図２】本発明の実施の形態の概要を説明するための説明図である。
【図３】本実施の形態に係る物体領域特定装置の機能的な構成例を示すブロック図である。
【図４】物体らしさの算出方法の一例を説明するための説明図である。
【図５】再構成エラー推定部の構成例を示すブロック図である。
【図６】画像特徴抽出部の処理を説明するための説明図である。
【図７】物体領域特定部の構成例を示すブロック図である。
【図８】本実施の形態における物体領域特定処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図９】本実施の形態における再構成エラー推定処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図１０】本実施の形態における物体領域更新処理ルーチン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】
【００２０】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００２１】
＜本発明の実施の形態の概要＞
【００２２】
まず、本発明の実施の形態の概要について説明する。
【００２３】
図１に示すように、Object Discoveryとは、入力画像群に多く写る物体（対象物体）を自動で発見、抽出することをいう。Object Discoveryによって発見された対象物体領域は、例えばバイナリマスクとして出力される。Object Discoveryは、物体認識や、アノテーション補助などのアプリケーションに応用可能である。しかし、入力画像群の中には、対象物体を含まないノイズ画像が混在しうる。
【００２４】
そこで、本発明の実施の形態は、「ノイズ画像は、対象物体を含む画像に比べ、入力画像群中の残りの類似画像からより再構成しにくい」であろうという着眼点に基づいてなされたものである。
【００２５】
図２に具体例を示す。例えば、図２に示すような入力画像群（図２での対象物体は「飛行機」）が与えられたとする。そして、対象物体が写る画像（ａ）を入力画像群中の残りの画像で再構成することを考えると、対象物体が写る画像は入力画像群に多く含まれるため、類似する画像は入力中に容易に発見できる。したがって、対象物体が写る画像（ａ）を入力画像群中の残りの画像で再構成した際の再構成エラーは小さい。
【００２６】
一方、図２に示すノイズ画像（ｂ）の場合、最も類似した画像であってもその見た目はノイズ画像と大きく異なっているため、入力画像群中の残りの画像で再構成した際の再構成エラーは、対象物体を含む画像のときに比べ相対的に高くなる（すなわち、再構成しにくい）と考えられる。
【００２７】
本発明の実施の形態では、この「入力画像の再構成しにくさ」を利用して対象物体領域の発見および抽出を行う。入力に含まれる各画像の再構成は、各画像から抽出される１つのグローバルな特徴量のみで計算可能であるため、ピクセル毎や検出窓ごとに特徴量を考慮する必要のある上記非特許文献２及び上記非特許文献３の手法に比べ、高速に対象物体領域を発見、抽出することが可能となる。
【００２８】
＜本発明の実施の形態に係る物体領域特定装置の構成＞
本発明の実施の形態に係る物体領域特定装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＣＰＵが後述する各処理ルーチンを実行するためのプログラム等を記憶したＲＯＭ（Read Only Memory）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）と、を備えたコンピュータで構成することができる。この物体領域特定装置１００は、機能的には図３に示すように入力部１０と、演算部２０と、出力部４０とを備えている。物体領域特定装置１００は、複数の画像の各々について、当該画像に含まれる対象物体の領域を表す対象物体領域を特定する。
【００２９】
入力部１０は、複数の画像を受け付ける。複数の画像には、対象物体を含む画像と、対象物体を含まない画像を表すノイズ画像とが含まれている。
【００３０】
演算部２０は、画像集合データベース２２と、物体らしさ推定部２４と、再構成エラー推定部２６と、物体領域特定部２８と、終了条件判定部３０とを備える。
【００３１】
画像集合データベース２２には、入力部１０によって受け付けられた複数の画像が格納される。
【００３２】
物体らしさ推定部２４は、画像集合データベース２２に格納された複数の画像の各々について、当該画像の各ピクセルに対し、ピクセルの対象物体らしさを推定する。
【００３３】
具体的には、物体らしさ推定部２４は、画像集合データベース２２に格納された各画像ｉ∈Ｎについて、画像の各ピクセルｘの物体らしさφｉｏｂｊ（ｘ）を算出する。物体らしさの算出としては任意の方法を用いることができる。
【００３４】
例えば、一般に物体領域は背景に比べより顕著であることに着目し、図４に示すように、画像から顕著性マップＭｌ＾を算出する公知の方法（例えば［参考文献１］を参照）を用いることができる。
【００３５】
具体的には、顕著性マップＭｌ＾を［０，１］正規化した正規化顕著性マップＭｉを用いれば、以下の式（１）によって物体らしさφｉｏｂｊを計算することができる。
【００３６】
【数１】
0006509762.tif 000002
【００３７】
ただし、Ｍｉ（ｘ）は、正規化顕著性マップＭｉにおけるピクセルｘの値を示す。
【００３８】
上記式（１）で定義される物体らしさでは、対象物体に含まれていそうなピクセルほど小さな値を持つ。本実施の形態では、物体らしさ推定部２４は、上記式（１）に従って物体らしさを推定する。
【００３９】
［参考文献１］M.-M. Cheng et al., “Global Contrast based Salient Region Detection”, in CVPR, 2011.
【００４０】
再構成エラー推定部２６は、画像集合データベース２２に格納された複数の画像の各々について、複数の画像から対象となる画像を設定し、対象となる画像とは異なる他の画像の各々を設定する。そして、再構成エラー推定部２６は、複数の画像の各々について、再構成係数の各々を算出し、再構成エラーを推定する。
【００４１】
具体的には、繰り返し処理が初回である場合、再構成エラー推定部２６は、複数の画像の各々について、対象となる画像と、他の画像の各々に対する重みを表す再構成係数を用いた他の画像の各々の重み付け和との差分が最小となるように、再構成係数の各々を算出する。そして、再構成エラー推定部２６は、複数の画像の各々について、対象となる画像と、再構成係数を用いた他の画像の各々の重み付け和との差分を表す再構成エラーを推定する。
【００４２】
また、繰り返し処理が２回目以降である場合、再構成エラー推定部２６は、後述する物体領域特定部２８によって特定された複数の画像の各々についての対象物体領域に基づいて、再構成係数を算出し、再構成エラーを推定する。
【００４３】
具体的には、繰り返し処理が２回目以降である場合、再構成エラー推定部２６は、画像集合データベース２２に格納された複数の画像の各々について、対象となる画像の対象物体領域と、他の画像の対象物体領域の各々とに基づいて、対象となる画像の対象物体領域と、再構成係数を用いた他の画像の対象物体領域の各々の重み付け和との差分が最小となるように、再構成係数の各々を算出し、対象となる画像の対象物体領域と、再構成係数を用いた他の画像の対象物体領域の各々の重み付け和との差分を表す再構成エラーを推定する。
【００４４】
なお、後述する物体領域特定部２８によって直前の処理で更新された対象物体領域から、画像中の全領域が背景であると判定された画像はノイズ画像と判定する。そして、再構成エラー推定部２６以降の処理では考慮しないものとする。
【００４５】
再構成エラー推定部２６は、図５に示すように、画像特徴抽出部２６０と、再構成エラー算出部２６２とを備えている。
【００４６】
画像特徴抽出部２６０は、繰り返し処理が初回である場合、画像集合データベース２２に格納された複数の画像の各々について、当該画像から画像特徴量を抽出する。
【００４７】
画像特徴抽出部２６０では、画像集合データベース２２に格納された各画像ｉ∈Ｎから大域的な画像特徴量ｆｉを抽出する。ここでは任意の画像特徴抽出に関する公知の方法を用いることが可能で、例えば［参考文献２］で開示されているＧＩＳＴや、［参考文献３］で開示されているＳＩＦＴ−ＢｏＷを用いることができる。抽出された特徴量はそのまま以降の処理で用いてもよいし、Ｌ１ノルムやＬ２ノルムで正規化したうえで用いてもよい。
【００４８】
［参考文献２］A. Oliva et al., “Modeling the Shape of the Scene: A Holistic Representation of the Spatial Envelop”, in IJCV, 2001.
［参考文献３］J. Sivic et al., “Video Google: A Text Retrieval Approach to Object Matching in Videos”, in ICCV, 2003.
【００４９】
なお、画像特徴抽出部２６０では、繰り返し処理が２回目以降である場合、バイナリマスクを考慮して、後述する物体領域特定部２８によって特定された複数の画像の各々についての対象物体領域から、画像特徴量を抽出する。
【００５０】
物体領域特定部２８によって特定された対象物体領域を考慮して特徴抽出を行う方法としては、図６（ｂ）（ｃ）に示すように、（ｂ）画像サイズはそのままに、背景領域の画素値を全てゼロとした画像を入力画像とする方法や（ｃ）対象物体領域を囲う画像よりも小さな矩形領域を入力画像とするといった方法を用いることができる。
【００５１】
再構成エラー算出部２６２は、繰り返し処理が初回である場合、複数の画像の各々について、画像特徴抽出部２６０によって対象となる画像から抽出された画像特徴量と、画像特徴抽出部２６０によって他の画像から抽出された画像特徴量の各々とに基づいて、再構成係数を算出し、再構成エラーを推定する。
【００５２】
また、繰り返し処理が２回目以降である場合、複数の画像の各々について、画像特徴抽出部２６０によって対象となる画像の対象物体領域から抽出された画像特徴量と、画像特徴抽出部２６０によって他の画像の対象物体領域から抽出された画像特徴量の各々とに基づいて、再構成係数を算出し、再構成エラーを推定する。
【００５３】
再構成エラー算出部２６２によって、画像特徴抽出部２６０によって抽出された対象となる画像に対応する画像特徴量を、残りの他の画像に対応する画像特徴量の集合で再構成した場合の再構成エラー（再構成のしにくさ）が算出される。
【００５４】
再構成エラーの算出には任意の方法を用いることが可能である。
【００５５】
本実施の形態では、再構成エラーの算出の一例として、非負スパース再構成に基づく再構成エラーの算出の方法を説明する。
【００５６】
非負スパース再構成に基づく再構成エラーの算出では、まず各入力画像ｉ∈Ｎについて、対象となる画像の特徴量ｆｉをよく再構成するような、残りの他の画像の画像特徴量［ｆ１ｉ，ｆ２ｉ，…，ｆＮ−１ｉ］に対応する再構成係数αｉ＝［α１ｉ，α２ｉ，…，αＮ−１ｉ］を算出する。非負スパース再構成では、前記の再構成係数αｉの要素が必ず非負値となるように、また再構成係数αｉが疎（非ゼロの値をとる要素の数が、再構成係数の全要素数に比べ十分小さい）となるように再構成係数αｉを算出するものとする。
【００５７】
なお、再構成係数αｉの要素が必ず非負値となるように制約すると、再構成係数の解釈がより直感的になり好適である。また、再構成係数αｉが疎であると制約することで、繁雑な入力画像群（対象物体が様々な見えで写り込む）から頑健に再構成エラーが算出可能となるためこちらも好適である。
【００５８】
以上の制約を満たすような再構成係数αｉは、例えば以下の式（２）に示す目的関数を最小化するようなαｉとして求めることができる。具体的には、再構成エラー算出部２６２は、複数の画像の各々について、以下の式（２）に従って、対象となる画像の画像特徴量と、他の画像の画像特徴量の各々に対する重みを表す再構成係数を用いた他の画像の画像特徴量の各々の重み付け和との差分が最小となるように、再構成係数の各々を算出する。式（２）を最適化するアルゴリズムは公知の手段を用いることが可能で、例えば［参考文献４］に示されているLawson-HansonアルゴリズムやＬＡＲＳアルゴリズムを用いることができる。
【００５９】
【数２】
0006509762.tif 000003
【００６０】
上記式（２）のμはパラメータであり、例えばμ＝１などと設定すればよい。
【００６１】
［参考文献4］M. Slawski et al., “Problem-specific analysis of non-negative least squares solvers with a focus on instances with sparse solutions”, 2013. https://sites.google.com/site/slawskimartin/nnlsalgorithms.pdf
【００６２】
次に、上記式（２）で算出された再構成係数を用いて、各入力画像ｉ∈Ｎの再構成エラーφｒｃｉを算出する。再構成エラーは、例えば以下の式（３）のように計算することができる。従って、再構成エラー算出部２６２は、複数の画像の各々について、以下の式（３）に従って、対象となる画像の画像特徴量と、再構成係数を用いた他の画像の画像特徴量の各々の重み付け和との差分を表す再構成エラーを推定する。
【００６３】
【数３】
0006509762.tif 000004
【００６４】
物体領域特定部２８は、物体らしさ推定部２４によって複数の画像の各々について推定された画像の各ピクセルについての対象物体らしさと、再構成エラー推定部２６によって複数の画像の各々について推定された当該画像に対応する再構成エラーとに基づいて、複数の画像の各々における、対象物体領域内の各ピクセルの対象物体らしさと、当該画像に対応する再構成エラーとを含む目的関数を最適化するように、対象物体領域を特定する。
【００６５】
物体領域特定部２８は、図７に示すように、物体領域初期化部２８０と、アピアランスモデル推定部２８２と、物体領域更新部２８４と、繰り返し条件判定部２８６とを備えている。
【００６６】
物体領域初期化部２８０は、物体らしさ推定部２４によって複数の画像の各々について推定された対象物体らしさと、再構成エラー算出部２６２によって複数の画像の各々について算出された当該画像に対応する再構成エラーとに基づいて、予め定められた目的関数を最適化するように、複数の画像の各々について、対象物体領域を初期化する。
【００６７】
物体領域初期化部２８０は、例えば以下の式（４）で定義される目的関数を最小化するようなバイナリマスク集合Ｂ＝｛ｂ１，ｂ２，…，ｂＮ｝を求める。
【００６８】
【数４】
0006509762.tif 000005
【００６９】
ここで、上記式（４）におけるΛｉは画像ｉのピクセル集合、λｉｎｔはパラメータ、Νｘｉはピクセルｘ∈Λｉの隣接ピクセル集合である。Ｅｏｂｊｉ（ｘ）、Ｅｉｎｔｉ（ｘ，ｙ）は、それぞれ以下の式（５）、式（６）のように定義される。
【００７０】
【数５】
0006509762.tif 000006
【００７１】
上記式（５）及び式（６）におけるλｒｃ、β、βｒｃは手動で設定するパラメータ、Ｉｉ（ｘ）は画像ｉのピクセルｘにおける輝度値、［  ］は条件が満たされるときに１、それ以外で０をとるインジケータ関数である。パラメータβ、βｒｃについては、φｏｂｊｉ、φｒｃｉの値に対して適応的その値を設定してもよい。式(4)は任意の公知のアルゴリズム(例えばLoopy Belief Propagation)を用いて解くことができる。
【００７２】
アピアランスモデル推定部２８２は、再構成エラー推定部２６によって複数の画像の各々について算出された再構成係数の各々と、物体領域初期化部２８０又は後述する物体領域更新部２８４によって更新された対象物体領域とに基づいて、複数の画像の各々について、対象物体領域及び対象物体領域とは異なる背景領域を表すアピアランスモデルを推定する。
【００７３】
本実施の形態では、アピアランスモデルの一例として、画像中の各画素値の頻度を表すヒストグラムを用いる。
【００７４】
例えば、アピアランスモデル推定部２８２は、各画像ｉ∈Ｎについて、物体領域初期化部２８０又は後述する物体領域更新部２８４によって更新された対象物体領域に基づいて、背景領域／対象物体領域の画素値からヒストグラムｌｉ＝｛ｌｉ０，ｌｉ１｝を構築する。ｌｉ０は対象物体領域とは異なる背景領域から求められる、各画素値の頻度を表すヒストグラムであり、ｌｉ１は対象物体領域から求められる、各画素値の頻度を表すヒストグラムである。
【００７５】
そして、アピアランスモデル推定部２８２は、複数の画像の各々について、対象となる画像と異なる他の画像の各々について対象物体領域から構築されるヒストグラムを、再構成エラー算出部２６２で算出された再構成係数で重み付けして得られるヒストグラムｇｉ１を構築する。上記のヒストグラム構築には任意の方法を用いることが可能であり、例えば上記非特許文献２で開示されている方法を用いることができる。
【００７６】
物体領域更新部２８４は、複数の画像の各々における、物体らしさ推定部２４によって推定された画像の対象物体領域内の各ピクセルについての対象物体らしさと、再構成エラー算出部２６２によって算出された画像に対応する再構成エラーと、アピアランスモデル推定部２８２によって推定されたアピアランスモデルとを含む目的関数を最適化するように、複数の画像の各々について、対象物体領域を更新する。
【００７７】
物体領域更新部２８４は、例えば以下の式（７）で定義される目的関数を最小化するようなバイナリマスク集合Ｂ＝｛ｂ１，ｂ２，…，ｂＮ｝を求める。
【００７８】
【数６】
0006509762.tif 000007
【００７９】
上記式（７）のうち、Ｅｏｂｊｉ（ｘ）、Ｅｃｏｌｏｒｉ（ｘ，ｌｉ）は、それぞれ式（８）、式（９）のように定義される。
【００８０】
【数７】
0006509762.tif 000008
【００８１】
上記式（７）〜式（９）におけるλｃｏｌｏｒ、λｇｃ、βｇｃはパラメータである。式（７）は、上記式（４）同様任意の公知のアルゴリズム(例えばLoopy Belief Propagation)を用いて解くことができる。
また、上記式（８）におけるｇｉ１（ｘ）は、ヒストグラムｇｉ１における、ピクセルｘに対応する画素値の頻度を表す。また、上記式（９）におけるｌｉ１（ｘ）は、ヒストグラムｌｉ１における、ピクセルｘに対応する画素値の頻度を表し、ｌｉ０（ｘ）は、ヒストグラムｌｉ０における、ピクセルｘに対応する画素値の頻度を表す。
【００８２】
また、物体領域特定部２８は、画像の全領域が背景であると判定された画像はノイズ画像と判定する。
【００８３】
繰り返し条件判定部２８６は、予め定められた繰り返し条件が満たされたか否かを判定し、繰り返し条件が満たされるまで、アピアランスモデル推定部２８２による推定、及び物体領域更新部２８４による更新を繰り返す。繰り返し条件は任意の条件を設定することが可能であり、例えば繰り返し回数（所定の回数繰り返したら終了）などを設定すればよい。
【００８４】
終了条件判定部３０は、予め定められた終了条件が満たされたか否かを判定し、終了条件が満たされるまで、再構成エラー推定部２６による推定、及び物体領域特定部２８による特定を繰り返す。終了条件は任意であり、例えば上記繰り返しの回数（所定の回数繰り返した時点で終了）や、物体領域特定部２８で用いられる目的関数の値（目的関数の値が規定値以下になった時点で終了）を用いることができる。
【００８５】
出力部４０は、物体領域特定部２８によって得られた対象物体領域の集合を結果として出力する。例えば、出力部４０は、直前の処理で更新された対象物体領域を記憶部（図示省略）に出力する。出力される対象物体領域は任意の形態をとることが可能であるが、本実施の形態では簡単のため、画像ｉ∈Ｎの対象物体領域はバイナリマスクｂｉ（ピクセルが対象物体領域に含まれる場合１、対象物体領域に含まれない場合０をとる）で出力されるものとする。
【００８６】
＜本発明の実施の形態に係る物体領域特定装置の作用＞
次に、本発明の実施の形態に係る物体領域特定装置１００の作用について説明する。入力部１０より複数の画像が入力されると、物体領域特定装置１００は、図８に示す物体領域特定処理ルーチンを実行する。
【００８７】
ステップＳ１００において、入力部１０は、複数の画像を受け付け、画像集合データベース２２に格納する。
【００８８】
ステップＳ１０２において、物体らしさ推定部２４は、画像集合データベース２２に格納された複数の画像の各々について、当該画像の各ピクセルに対し、上記式（１）に従って、ピクセルの対象物体らしさを推定する。
【００８９】
ステップＳ１０４において、再構成エラー推定部２６は、画像集合データベース２２に格納された複数の画像の各々について、再構成係数の各々を算出し、再構成エラーを推定する。ステップＳ１０４は、図９に示す再構成エラー推定処理ルーチンによって実現される。
【００９０】
＜再構成エラー推定処理ルーチン＞
ステップＳ２００において、再構成エラー推定部２６は、繰り返し処理が初回であるか否かを判定する。繰り返し処理が初回である場合には、ステップＳ２０２へ進む。一方、繰り返し処理が２回目以降である場合には、ステップＳ２０６へ進む。
【００９１】
ステップＳ２０２において、画像特徴抽出部２６０は、画像集合データベース２２に格納された複数の画像の各々について、当該画像から画像特徴量を抽出する。
【００９２】
ステップＳ２０４において、再構成エラー算出部２６２は、複数の画像の各々について、上記ステップＳ２０２で対象となる画像から抽出された画像特徴量と、上記ステップＳ２０２で他の画像から抽出された画像特徴量の各々とに基づいて、上記式（２）に従って再構成係数を算出する。また、再構成エラー算出部２６２は、複数の画像の各々について、対象となる画像から抽出された画像特徴量と他の画像から抽出された画像特徴量の各々と、算出した再構成係数とに基づいて、上記式（３）に従って、再構成エラーを推定する。
【００９３】
ステップＳ２０６において、画像特徴抽出部２６０は、画像集合データベース２２に格納された複数の画像の各々について、ステップＳ１０６で特定された当該画像の対象物体領域から画像特徴量を抽出する。
【００９４】
ステップＳ２０８において、再構成エラー算出部２６２は、複数の画像の各々について、上記ステップＳ２０６で対象となる画像の対象物体領域から抽出された画像特徴量と、上記ステップＳ２０６で他の画像の対象物体領域から抽出された画像特徴量の各々とに基づいて、上記式（２）に従って再構成係数を算出する。また、再構成エラー算出部２６２は、複数の画像の各々について、対象となる画像の対象物体領域から抽出された画像特徴量と、他の画像の対象物体領域から抽出された画像特徴量の各々と、算出した再構成係数とに基づいて、上記式（３）に従って、再構成エラーを推定する。
【００９５】
ステップＳ２１０において、再構成エラー算出部２６２は、上記ステップＳ２０４で得られた再構成係数及び再構成エラー、又は上記ステップＳ２０８で得られた再構成係数及び再構成エラーを結果として出力して、再構成エラー推定処理ルーチンを終了する。
【００９６】
次に、図８に示す物体領域特定処理ルーチンに戻り、ステップＳ１０６において、物体領域特定部２８は、上記ステップＳ１０２で複数の画像の各々について推定された画像の各ピクセルについての対象物体らしさと、上記ステップＳ１０４で複数の画像の各々について推定された当該画像に対応する再構成エラーとに基づいて、複数の画像の各々における、対象物体領域内の各ピクセルの対象物体らしさと、当該画像に対応する再構成エラーとを含む目的関数を最適化するように、対象物体領域を特定する。ステップＳ１０６は、図１０に示す物体領域更新処理ルーチンによって実現される。
【００９７】
＜物体領域更新処理ルーチン＞
ステップＳ３００において、物体領域特定部２８は、繰り返し処理が初回であるか否かを判定する。繰り返し処理が初回である場合には、ステップＳ３０２へ進む。一方、繰り返し処理が２回目以降である場合には、ステップＳ３０４へ進む。
【００９８】
ステップＳ３０２において、物体領域初期化部２８０は、上記ステップＳ１０２で複数の画像の各々について推定された対象物体らしさと、上記ステップＳ１０４で複数の画像の各々について算出された当該画像に対応する再構成エラーとに基づいて、上記式（４）に示す目的関数を最適化するように、複数の画像の各々について、対象物体領域を初期化する。
【００９９】
ステップＳ３０４において、アピアランスモデル推定部２８２は、上記ステップＳ１０４で複数の画像の各々について算出された再構成係数の各々に基づいて、複数の画像の各々について、対象物体領域及び対象物体領域とは異なる背景領域を表すアピアランスモデルを推定する。
【０１００】
ステップＳ３０６において、物体領域更新部２８４は、複数の画像の各々における、上記ステップＳ１０２で推定された画像の対象物体領域内の各ピクセルについての対象物体らしさと、上記ステップＳ１０４で算出された画像に対応する再構成エラーと、上記ステップＳ３０４で推定されたアピアランスモデルとを含む上記式（７）に示す目的関数を最適化するように、複数の画像の各々について、対象物体領域を更新する。
【０１０１】
ステップＳ３０８において、繰り返し条件判定部２８６は、繰り返し条件が満たされたか否かを判定する。繰り返し条件が満たされた場合には、ステップＳ３１０へ進む。一方、繰り返し条件が満たされていない場合には、ステップＳ３０４へ戻り、繰り返し条件が満たされるまで、上記ステップＳ３０４による推定、及び上記ステップＳ３０６による更新を繰り返す。
【０１０２】
ステップＳ３１０において、物体領域更新部２８４は、上記ステップＳ３０６で得られた対象物体領域の集合を結果として出力して、物体領域更新処理ルーチンを終了する。
【０１０３】
次に、図８に示す物体領域特定処理ルーチンに戻り、ステップＳ１０８において、終了条件判定部３０は、終了条件が満たされたか否かを判定する。終了条件が満たされた場合、ステップＳ１１０へ進む。一方、終了条件が満たされていない場合、ステップＳ１０４へ戻り、終了条件が満たされるまで、上記ステップＳ１０４及び上記ステップＳ１０６の処理を繰り返す。
【０１０４】
ステップＳ１１０において、出力部４０は、上記ステップＳ１０６で得られた対象物体領域の集合を結果として出力して、物体領域特定処理ルーチンを終了する。
【０１０５】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る物体領域特定装置によれば、複数の画像の各々について、対象となる画像と他の画像の各々とに基づいて、対象となる画像と、他の画像の各々に対する重みを表す再構成係数を用いた他の画像の各々の重み付け和との差分が最小となるように、再構成係数の各々を算出し、対象となる画像と、再構成係数を用いた他の画像の各々の重み付け和との差分を表す再構成エラーを推定し、複数の画像の各々における、対象物体領域内の各ピクセルの対象物体らしさと、推定された当該画像に対応する再構成エラーとを含む目的関数を最適化するように、対象物体領域を特定することにより、計算コストを抑制して、対象物体が画像に含まれるか否かを特定することができる。また、対象物体が含まれている場合は当該領域を対象物体領域として特定することができる。
【０１０６】
また、入力画像群中に含まれるノイズ画像を、精度良く除去することができる。
【０１０７】
また、入力画像群中に多く写る物体領域を高速に抽出することができる。
【０１０８】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【０１０９】
例えば、上述の物体領域特定装置１００は、画像集合データベース２２を備えている場合について説明したが、例えば画像集合データベース２２が物体領域特定装置１００の外部装置に設けられ、物体領域特定装置１００は、外部装置と通信手段を用いて通信することにより、画像集合データベース２２を参照するようにしてもよい。
【０１１０】
また、上述の物体領域特定装置１００は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【０１１１】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体、例えばＣＤ−ＲＯＭやメモリーカード等に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【０１１２】
１０   入力部
２０   演算部
２２   画像集合データベース
２４   推定部
２６   再構成エラー推定部
２８   物体領域特定部
３０   終了条件判定部
４０   出力部
１００ 物体領域特定装置
２６０ 画像特徴抽出部
２６２ 再構成エラー算出部
２８０ 物体領域初期化部
２８２ アピアランスモデル推定部
２８４ 物体領域更新部
２８６ 繰り返し条件判定部
【図１】
0006509762.tif 000009
【図２】
0006509762.tif 000010
【図３】
0006509762.tif 000011
【図４】
0006509762.tif 000012
【図５】
0006509762.tif 000013
【図６】
0006509762.tif 000014
【図７】
0006509762.tif 000015
【図８】
0006509762.tif 000016
【図９】
0006509762.tif 000017
【図１０】
0006509762.tif 000018