(57)【要約】【課題】画像内オブジェクトのパラメータ推定において、背景変化とオクルージョンに頑健なパラメータ推定が実現できるパラメータ推定方法を提供する。【解決手段】学習用の画像データを入力したデジタル画像データからオブジェクトの特徴ベクトルを抽出し（ステップＳ１０１，Ｓ１０２）、予め決められた複数の領域においてオブジェクトの部分空間を算出し、各領域それぞれに、サポートベクトル回帰によりパラメータ推定関数群を作成し、それらをメモリに記憶する（ステップＳ１０３〜１０６）。パラメータ推定対象の画像データを入力し、そのデジタル画像データから特徴ベクトルを抽出し、ステップ１０４の部分空間群を読み出してそれに特徴ベクトルを射影し、ステップＳ１０６のパラメータ推定関数を読み出して各領域のパラメータを推定し、その中から最適なパラメータを選択し、その結果を出力する（ステップＳ１０７〜１１２）。【選択図】図３
2008217521.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データに含まれるオブジェクトのパラメータを推定するパラメータ推定装置であって、
デジタル画像データを入力する入力手段と、
前記入力手段によって入力されたデジタル画像データからオブジェクトの特徴を抽出する特徴抽出手段と、
前記特徴抽出手段により抽出されたオブジェクトの特徴をもとに、予め決められた複数の領域においてそれぞれ、主成分分析によりオブジェクトの部分空間を算出する部分空間群作成手段と、
前記複数の領域においてそれぞれ、サポートベクトル回帰によりパラメータを推定するための関数を作成するパラメータ推定関数群作成手段と、
前記部分空間群作成手段により算出されたオブジェクトの部分空間をメモリに記憶する部分空間群記憶手段と、
前記パラメータ推定関数群作成手段により作成されたオブジェクトのパラメータ推定関数をメモリに記憶するパラメータ推定関数群記憶手段と、
パラメータ推定対象のオブジェクトを撮像したときの画像データから抽出した特徴量を、前記各領域において前記部分空間群記憶手段に記憶された部分空間に射影する部分空間射影手段と、
前記パラメータ推定関数群記憶手段に記憶された関数をもとに、前記各領域で、前記部分空間群射影手段により射影された特徴量のパラメータを推定するパラメータ推定手段と、
前記パラメータ推定手段により前記各領域で推定されたパラメータ値から最も確からしい値を選択する推定結果統合手段と、
前記推定結果統合手段により選択された推定結果を出力する出力手段とを備えることを特徴とするパラメータ推定装置。
【請求項２】
前記特徴抽出手段は、画像の各位置での縦、横、ななめ上、ななめ下方向の微分値を抽出し、各位置でグラジェントの強さを正規化して絶対値をとった値を求めることを特徴とする請求項１に記載のパラメータ推定装置。
【請求項３】
前記推定結果統合手段は、メディアンを用いることを特徴とする請求項１又は２に記載のパラメータ推定装置。
【請求項４】
前記推定結果統合手段は、重み付きメディアンを用いることを特徴とし、重みとして予め定義された信頼度を利用することを特徴とする請求項１又は２に記載のパラメータ推定装置。
【請求項５】
画像データに含まれるオブジェクトのパラメータを推定するパラメータ推定方法であって、
入力手段が、学習用のデジタル画像データを入力する学習画像入力ステップと、
特徴抽出手段が、前記学習画像入力ステップにより入力されたデジタル画像データからオブジェクトの特徴を抽出する第１の特徴抽出ステップと、
部分空間群作成手段が、前記第１の特徴抽出ステップにより抽出されたオブジェクトの特徴をもとに、予め決められた複数の領域においてそれぞれ、主成分分析によりオブジェクトの部分空間を算出する部分空間群作成ステップと、
パラメータ推定関数群作成手段が、前記複数の領域においてそれぞれ、サポートベクトル回帰によりパラメータを推定するための関数を作成するパラメータ推定関数群作成ステップと、
部分空間群記憶手段が、前記部分空間群作成ステップにより算出されたオブジェクトの部分空間をメモリに記憶する部分空間群記憶ステップと、
パラメータ推定関数群記憶手段が、前記パラメータ推定関数群作成ステップにより作成されたオブジェクトのパラメータ推定関数をメモリに記憶するパラメータ推定関数群記憶ステップと、
入力手段が、パラメータ推定対象のデジタル画像データを入力する対象画像入力ステップと、
特徴抽出手段が、前記対象画像入力ステップにより入力されたデジタル画像データからオブジェクトの特徴を抽出する第２の特徴抽出ステップと、
部分空間群射影手段が、前記第２の特徴抽出ステップにより抽出された特徴量を、前記各領域において前記部分空間群記憶手段に記憶された部分空間に射影する部分空間射影ステップと、
パラメータ推定手段が、前記パラメータ推定関数群記憶手段に記憶された関数をもとに、前記各領域で、前記部分空間群射影ステップにより射影された特徴量のパラメータを推定するパラメータ推定ステップと、
推定結果統合手段が、前記パラメータ推定ステップにより前記各領域で推定されたパラメータ値から最も確からしい値を選択する推定結果統合ステップと、
出力手段が、前記推定結果統合ステップにより選択された推定結果を出力する出力ステップとを備えることを特徴とするパラメータ推定方法。
【請求項６】
前記特徴抽出ステップは、画像の各位置での縦、横、ななめ上、ななめ下方向の微分値を抽出し、各位置でグラジェントの強さを正規化して絶対値をとった値を求めることを特徴とする請求項５に記載のパラメータ推定方法。
【請求項７】
前記推定結果統合ステップは、メディアンを用いることを特徴とする請求項５又は６に記載のパラメータ推定方法。
【請求項８】
前記推定結果統合ステップは、重み付きメディアンを用いることを特徴とし、重みとして予め定義された信頼度を利用することを特徴とする請求項５又は６に記載のパラメータ推定方法。
【請求項９】
請求項５乃至８のいずれか１項に記載のパラメータ推定方法を、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムとして記述したことを特徴とするパラメータ推定プログラム。
【請求項１０】
請求項５乃至８のいずれか１項に記載のパラメータ推定方法を、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムとして記述し、そのコンピュータプログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像中に含まれるオブジェクトのパラメータを推定するパラメータ推定装置，パラメータ推定方法，その方法を実装したプログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
カメラで撮像したオブジェクトには、どの向きから撮ったものか、どこから照明をあてているか等、さまざまなパラメータが含まれている。例えば図４は、撮影角度（水平方向）をパラメータとして考えた場合の画像とパラメータの関係である。これらのパラメータ情報を画像のみから推定することは、工業部品の分類、移動物体の監視といった幅広い応用が考えられ、工学的価値は高い。これを実現する方法として、線形部分空間法とサポートベクトル回帰を組み合わせた手法が提案されている（非特許文献１参照）。
【０００３】
これは、パラメータをさまざまに変えたときの画像とパラメータとの関係を、特徴空間における入出力関数として表現し、その関数を用いてパラメータを推定する手法である。この方法は、「パラメトリック固有空間法」（非特許文献２参照）のようにサンプル点を全て保存する方法ではなく、関数の基底ベクトルに相当するベクトル（サポートベクトル）だけ保存すれば良いため、メモリ空間を圧迫する心配が少ない。
【０００４】
尚、関連技術として、部分空間法（例えば非特許文献３参照）が広く知られている。
【非特許文献１】安藤慎吾、草地良規、鈴木  章、荒川賢一“サポートベクトル回帰を用いた三次元物体の姿勢推定法”，信学論  Ｄ，Ｖｏｌ．Ｊ８９−Ｄ，Ｎｏ８，ｐｐ．１８４０−１８４７，２００６
【非特許文献２】村瀬  洋、Ｓｈｒｅｅ  Ｋ．ＮＡＹＡＲ“２次元照合による３次元物体認識−パラメトリック固有空間法−”，電子情報通信学会論文誌Ｄ−ＩＩ，Ｖｏｌ．Ｊ７７−Ｄ−ＩＩ，Ｎｏ．１１，ｐｐ．２１７９−２１８７，１９９４
【非特許文献３】石井健一郎，上田修功，前田英作，村瀬洋共著，”わかりやすいパターン認識”，オーム社，１９９８
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら非特許文献１，２に記載の方法では、背景がさまざまに変化したり、オクルージョンが発生するような状況下に弱いという問題がある。
【０００６】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものでその目的は、画像内オブジェクトのパラメータ推定において、背景変化とオクルージョンに頑健なパラメータ推定が実現できるパラメータ推定装置，パラメータ推定方法，その方法を実装したプログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明ではまず、例えば図１に示すように、入力画像の領域内を複数の部分領域に分割する。この時、完全に排他的に領域分割するのではなく、オーバーラップを許して複数領域を設定してもよい。この図１の例では、入力画像の左上、左下、右上、右下、中央の５つの領域を設定しており、中央の領域５は、他の領域１〜４とオーバーラップしている。
【０００８】
そして、学習処理において、各領域における画像とパラメータの関係を関数表現する。またパラメータ推定処理では、各領域においてパラメータを推定し、その中から最適なパラメータ値を選択する。選択法はメディアン（中央値）、重み付きのメディアン、平均値、重み付き平均値などが考えられる。重み付きのメディアンや重み付き平均値を用いる場合、予め定義された何らかの信頼度で重み付けすることにする。例えば、学習画像を用いて作成された部分空間と入力ベクトルとの距離の逆数等が信頼度として利用できる（勿論、信頼度の算出法はこれに限定されるものではない。）これにより、オクルージョン領域に関する影響を低減することができる。
【０００９】
また、画像の特徴量として輝度そのものを用いるのではなく、各位置のグラジェントに関する特徴量を利用する。このときの特徴ベクトルを以下の式（１）〜式（５）のものとする。
【００１０】
【数１】
2008217521.tif 000003
【００１１】
【数２】
2008217521.tif 000004
【００１２】
【数３】
2008217521.tif 000005
【００１３】
【数４】
2008217521.tif 000006
【００１４】
【数５】
2008217521.tif 000007
【００１５】
【数６】
2008217521.tif 000008
【００１６】
ここで、ｘα,k、ｘβ,k、ｘχ,kおよびｘδ,kは特徴ベクトルｘのｋ番目の要素、ａkはｋ番目に対応する位置の横方向の微分値、ｂkはｋ番目に対応する位置の縦方向の微分値である。また、ｃkはｋ番目に対応する位置のななめ右上方向の微分値、ｄkはｋ番目に対応する位置のななめ右下方向の微分値である。
【００１７】
微分値はもともとスパースな特徴量なので、基本的に、背景の変化に頑健な特徴量と言える。しかし、背景と物体の境目である輪郭部分に関しては、背景が変化することによって微分の強さが変化したり、微分方向が反転することもあり、必ずしも安定しているとは言えない。その点、上記特徴量は、微分の強さの変化と微分方向の反転に関して不変であるため、背景の変化に対してよりロバストな特徴量であると言える。
【００１８】
上記のように、画像の各位置での４方向の微分をベースとした特徴量を用いると同時に、複数の局所領域において導出されたパラメータ推定関数を利用し、メディアンまたは信頼度で重み付けされたメディアンを用いて最適なパラメータ値を選択すれば、特徴量の一部が変化したときの影響を小さくできるため、背景変化とオクルージョンに頑健なパラメータ推定を実現できる。
【００１９】
本発明の請求項１に記載のパラメータ推定装置は、画像データに含まれるオブジェクトのパラメータを推定するパラメータ推定装置であって、デジタル画像データを入力する入力手段と、前記入力手段によって入力されたデジタル画像データからオブジェクトの特徴を抽出する特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段により抽出されたオブジェクトの特徴をもとに、予め決められた複数の領域においてそれぞれ、主成分分析によりオブジェクトの部分空間を算出する部分空間群作成手段と、前記複数の領域においてそれぞれ、サポートベクトル回帰によりパラメータを推定するための関数を作成するパラメータ推定関数群作成手段と、前記部分空間群作成手段により算出されたオブジェクトの部分空間をメモリに記憶する部分空間群記憶手段と、前記パラメータ推定関数群作成手段により作成されたオブジェクトのパラメータ推定関数をメモリに記憶するパラメータ推定関数群記憶手段と、パラメータ推定対象のオブジェクトを撮像したときの画像データから抽出した特徴量を、前記各領域において前記部分空間群記憶手段に記憶された部分空間に射影する部分空間射影手段と、前記パラメータ推定関数群記憶手段に記憶された関数をもとに、前記各領域で、前記部分空間群射影手段により射影された特徴量のパラメータを推定するパラメータ推定手段と、前記パラメータ推定手段により前記各領域で推定されたパラメータ値から最も確からしい値を選択する推定結果統合手段と、前記推定結果統合手段により選択された推定結果を出力する出力手段とを備えることを特徴としている。
【００２０】
また請求項５に記載のパラメータ推定方法は、画像データに含まれるオブジェクトのパラメータを推定するパラメータ推定方法であって、入力手段が、学習用のデジタル画像データを入力する学習画像入力ステップと、特徴抽出手段が、前記学習画像入力ステップにより入力されたデジタル画像データからオブジェクトの特徴を抽出する第１の特徴抽出ステップと、部分空間群作成手段が、前記第１の特徴抽出ステップにより抽出されたオブジェクトの特徴をもとに、予め決められた複数の領域においてそれぞれ、主成分分析によりオブジェクトの部分空間を算出する部分空間群作成ステップと、パラメータ推定関数群作成手段が、前記複数の領域においてそれぞれ、サポートベクトル回帰によりパラメータを推定するための関数を作成するパラメータ推定関数群作成ステップと、部分空間群記憶手段が、前記部分空間群作成ステップにより算出されたオブジェクトの部分空間をメモリに記憶する部分空間群記憶ステップと、パラメータ推定関数群記憶手段が、前記パラメータ推定関数群作成ステップにより作成されたオブジェクトのパラメータ推定関数をメモリに記憶するパラメータ推定関数群記憶ステップと、入力手段が、パラメータ推定対象のデジタル画像データを入力する対象画像入力ステップと、特徴抽出手段が、前記対象画像入力ステップにより入力されたデジタル画像データからオブジェクトの特徴を抽出する第２の特徴抽出ステップと、部分空間群射影手段が、前記第２の特徴抽出ステップにより抽出された特徴量を、前記各領域において前記部分空間群記憶手段に記憶された部分空間に射影する部分空間射影ステップと、パラメータ推定手段が、前記パラメータ推定関数群記憶手段に記憶された関数をもとに、前記各領域で、前記部分空間群射影ステップにより射影された特徴量のパラメータを推定するパラメータ推定ステップと、推定結果統合手段が、前記パラメータ推定ステップにより前記各領域で推定されたパラメータ値から最も確からしい値を選択する推定結果統合ステップと、出力手段が、前記推定結果統合ステップにより選択された推定結果を出力する出力ステップとを備えることを特徴としている。
【００２１】
上記構成によれば、画像中に含まれるオブジェクトに対し、背景変化およびオクルージョンに頑健かつ精度の良いパラメータ推定が可能となる。
【００２２】
また、請求項２に記載のパラメータ推定装置は、請求項１において、前記特徴抽出手段は、画像の各位置での縦、横、ななめ上、ななめ下方向の微分値を抽出し、各位置でグラジェントの強さを正規化して絶対値をとった値を求めることを特徴としている。
【００２３】
また、請求項６に記載のパラメータ推定方法は、請求項５において、前記特徴抽出ステップは、画像の各位置での縦、横、ななめ上、ななめ下方向の微分値を抽出し、各位置でグラジェントの強さを正規化して絶対値をとった値を求めることを特徴としている。
【００２４】
上記構成によれば、特徴抽出手段（ステップ）で抽出されたオブジェクトの特徴量は、微分の強さの変化と微分方向の反転に関して不変となり、背景の変化に対してよりロバストな特徴量となる。
【００２５】
また、請求項３に記載のパラメータ推定装置は、請求項１又は２において、前記推定結果統合手段は、メディアンを用いることを特徴としている。
【００２６】
また、請求項７に記載のパラメータ推定方法は、請求項５又は６において、前記推定結果統合ステップは、メディアンを用いることを特徴としている。
【００２７】
また、請求項４に記載のパラメータ推定装置は、請求項１又は２において、前記推定結果統合手段は、重み付きメディアンを用いることを特徴とし、重みとして予め定義された信頼度を利用することを特徴としている。
【００２８】
また、請求項８に記載のパラメータ推定方法は、請求項５又は６において、前記推定結果統合ステップは、重み付きメディアンを用いることを特徴とし、重みとして予め定義された信頼度を利用することを特徴としている。
【００２９】
上記構成によれば、オクルージョン領域に関する影響が低減され、より確実なパラメータ値を選択することができる。
【００３０】
また、請求項９に記載のパラメータ推定プログラムは、請求項５乃至８のいずれか１項に記載のパラメータ推定方法を、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムとして記述したことを特徴としている。
【００３１】
また、請求項１０に記載の記録媒体は、請求項５乃至８のいずれか１項に記載のパラメータ推定方法を、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムとして記述し、そのコンピュータプログラムを記録したことを特徴としている。
【００３２】
また本発明では、前記予め決められた複数の領域を、重複を許して定義することを特徴とする。また、推定結果統合手段、推定結果統合ステップにおいて、重み付きメディアンを用いることを特徴とし、重みとして予め定義された信頼度を利用することを特徴とし、信頼度として「オブジェクトの部分空間と、新たに入力された画像から得られる特徴ベクトルとの距離の逆数」を利用することを特徴とする。
【発明の効果】
【００３３】
（１）請求項１〜１０に記載の発明によれば、画像中に含まれるオブジェクトに対し、背景変化およびオクルージョンに頑健かつ精度の良いパラメータ推定が可能となる。
（２）また請求項２，６に記載の発明によれば、特徴抽出手段（ステップ）で抽出されたオブジェクトの特徴量は、微分の強さの変化と微分方向の反転に関して不変となり、背景の変化に対してよりロバストな特徴量が得られる。
（３）また請求項３，４，７，８に記載の発明によれば、オクルージョン領域に関する影響が低減され、より確実なパラメータ値を選択することができる。
（４）また請求項９に記載の発明によれば、請求項５乃至８のいずれか１項に記載のパラメータ推定方法を実装したコンピュータプログラムを提供することができる。
（５）また請求項１０に記載の発明によれば、請求項５乃至８のいずれか１項に記載のパラメータ推定方法を実装したコンピュータプログラムを記録した記録媒体を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３４】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を詳細に説明するが、本発明は下記実施形態例に限定されるものではない。図２は本発明に係る実施形態のパラメータ推定装置の構成を示すブロック図であり、図３は、本発明に係る実施形態のパラメータ推定方法のフローチャートである。
【００３５】
図２において、学習画像データ入力部１０１（入力手段）はデジタルカメラ等で撮像された学習用のオブジェクト画像データおよびその正解パラメータ値を入力し、特徴抽出部１０２（特徴抽出手段）に伝送する。
【００３６】
特徴抽出部１０２は入力されたデジタル画像データから、そのオブジェクトの特徴ベクトルを抽出し、部分空間群作成部１０３（部分空間群作成手段）へ伝送する。特徴ベクトルは基本的に何を用いても良いが、前述した式（１）〜（５）を用いて抽出すると、背景変化にロバストな特徴が利用できる。また、これ以後は、予め定義された各領域（例えば図１の各領域）で並列的に処理が行われるので、抽出された特徴ベクトルは対応する各領域に割り当てられる。
【００３７】
部分空間群作成部１０３は、学習用のオブジェクト画像から抽出された特徴ベクトルの集合をもとに、各領域での部分空間を作成する。部分空間は、各領域で特徴ベクトルの共分散行列の固有値および固有ベクトルを算出する（主成分分析する）ことにより、求めることができる。この部分空間に学習用の特徴ベクトル集合を全て射影することにより、オブジェクトの特徴ベクトルがより低次元に圧縮され、メモリ節約に貢献することとなる。
【００３８】
パラメータ推定関数群作成部１０４（パラメータ推定関数群作成手段）では、サポートベクトル回帰により、各領域でのパラメータ推定関数を生成する。サポートベクトル回帰では、カーネル関数ｋ（ｘi，ｘj）（ｘは部分空間作成部１０３により低次元圧縮された特徴ベクトル）を用いて、推定式を以下のように表す。
【００３９】
【数７】
2008217521.tif 000009
【００４０】
ここで、ｘiは学習用の特徴ベクトル、ｍはその数である。（αi＊−αi）≠０となるｘiをサポートベクトルと呼ぶ。この式中のαi＊、αiおよびｂを、以下の最適化問題を解くことにより得ることができる。
【００４１】
【数８】
2008217521.tif 000010
【００４２】
ここで、εはｉｎｓｅｎｓｉｔｉｖｅ  ｂａｎｄ（誤差を許容する範囲）の大きさ、ｙiはｘiに対応する正解パラメータ値である。最適化は、凸二次計画法を用いて解くことができる。また、カーネル関数は多項式カーネル
【００４３】
【数９】
2008217521.tif 000011
【００４４】
等がある。ここで、ｐとσは予め設定すべきカーネル関数のパラメータである。パラメータ推定関数も、部分空間と同様、各領域で独立に導出される。
【００４５】
部分空間群記憶部１０５（部分空間群記憶手段）では、部分空間群作成部１０３にて作成された、全ての領域でのオブジェクトの部分空間（部分空間を構成する固有ベクトル）をメモリに記憶する。
【００４６】
パラメータ推定関数群記憶部１０６（パラメータ推定関数群記憶手段）では、パラメータ推定関数群作成部１０４にて作成された、全ての領域でのオブジェクトのパラメータ推定関数（（６）式に関する全ての数値）をメモリに記憶する。
【００４７】
対象画像データ入力部１０７（入力手段）では、デジタルカメラ等で撮像されたパラメータ推定対象となるオブジェクト画像データを入力し、特徴抽出部１０８（特徴抽出手段）に伝送する。もし、対象となるオブジェクトが画像上のどこにあるか分からない場合は、部分空間法（非特許文献３参照）等の手段で画像上を探索することになる。
【００４８】
特徴抽出部１０８は特徴抽出部１０２と同様、オブジェクトの特徴ベクトルを抽出し、部分空間群射影部１０９へ伝送する。
【００４９】
部分空間群射影部１０９（部分空間群射影手段）では、部分空間群記憶部１０５によりメモリに記憶されたオブジェクトの部分空間を読み出し、各領域において、部分空間に入力画像の特徴ベクトルを射影する。
【００５０】
パラメータ推定部１１０（パラメータ推定手段）では、パラメータ推定関数群記憶部１０６によりメモリに記憶されたパラメータ推定関数を読み出し、各領域においてパラメータを推定する。前述した（６）式が推定回帰式となる。そして、全ての領域で推定されたパラメータ値を推定結果統合部１１１（推定結果統合手段）に伝送する。
【００５１】
推定結果統合部１１１では、各領域で推定されたパラメータ値の集合から、メディアンあるいは信頼度で重み付けされたメディアンで最適なパラメータ値を選択する。重み付きメディアンＭfは以下の式（１０）で表される。
【００５２】
【数１０】
2008217521.tif 000012
【００５３】
ここで、Ｙは解空間を表し、ｆt（ｘ）は領域ｔで推定されたパラメータ値、Ｃtは領域ｔの信頼度を表す。信頼度Ｃtは、例えば以下のような式で定義することができる。
【００５４】
【数１１】
2008217521.tif 000013
【００５５】
【数１２】
2008217521.tif 000014
【００５６】
ここで、Ｄtは領域ｔにおける部分空間（ａt、ｅt,kはそれぞれ部分空間を構成する平均ベクトル、固有ベクトルを表し、ｄは部分空間次元数である。）と入力ベクトルｘtとの距離を表す。つまり、この距離Ｄtが近いほど、推定されたパラメータ値ｆt（ｘ）の信頼度が高いということになる。また、普通のメディアンを採用する場合は、全てのＣtに１を代入すればよい。
【００５７】
出力部１１２（出力手段）は、推定結果統合部１１１で求められた結果を出力する。
【００５８】
次に図３とともに本発明の実施形態のパラメータ推定方法を説明する。図３は図２のパラメータ推定装置を用いてパラメータを推定する方法を示している。まず図３（ａ）の学習処理では、ステップＳ１０１においてデジタルカメラ等で撮像された学習用のオブジェクト画像データおよびその正解パラメータ値を入力する（学習画像入力ステップ）。
【００５９】
次にステップＳ１０２において、前記入力されたデジタル画像データから、そのオブジェクトの特徴ベクトルを、例えば前記式（１）〜（５）を用いて抽出する（第１の特徴抽出ステップ）。
【００６０】
次にステップＳ１０３において、前記学習用のオブジェクト画像から抽出された特徴ベクトルをもとに、各領域での部分空間を作成する。
【００６１】
次にステップＳ１０４において、前記ステップＳ１０３で作成された全ての領域での部分空間をメモリに記憶する。
【００６２】
次にステップＳ１０５において、前述した式（６）〜式（９）を用いて、サポートベクトル回帰により各領域でのパラメータ推定関数を生成する。
【００６３】
次にステップＳ１０６において、前記ステップＳ１０５で生成したパラメータ推定関数をメモリに記憶する。
【００６４】
そして、全ての領域の推定関数を作成し終わるまで、ステップＳ１０５，Ｓ１０６を繰り返し実行し、さらに全てのパラメータの推定関数を作成し終わるまで、ステップＳ１０５，Ｓ１０６を繰り返し実行した後、この学習処理を終了する。
【００６５】
また図３（ｂ）のパラメータ推定処理では、ステップＳ１０７において、デジタルカメラ等で撮像されたパラメータ推定対象となるオブジェクト画像データを入力する（対象画像入力ステップ）。
【００６６】
次にステップＳ１０８において、前記入力されたデジタル画像データから、そのオブジェクトの特徴ベクトルを、例えば前記式（１）〜（５）を用いて抽出する（第２の特徴抽出ステップ）。
【００６７】
次にステップＳ１０９において、前記ステップＳ１０４でメモリに記憶されたオブジェクトの部分空間を読み出し、各領域において、部分空間に対象入力画像の特徴ベクトルを射影する。
【００６８】
次にステップＳ１１０において、前記ステップＳ１０６でメモリに記憶されたパラメータ推定関数を読み出し、前記式（６）を推定回帰式としてパラメータを推定する。
【００６９】
そして全ての領域で推定し終わるまでステップＳ１１０を実行した後、ステップＳ１１１において、各領域で推定されたパラメータ値の集合から、前記式（１０）〜式（１２）を用いて最適なパラメータ値を選択する。
【００７０】
そして全てのパラメータを推定し終わるまでステップＳ１１０〜Ｓ１１１を実行した後、ステップＳ１１２において推定結果のパラメータを出力し、このパラメータ推定処理を終了する。
【００７１】
尚、前記実施形態例においては、入力手段として学習画像データ入力部１０１および対象画像データ入力部１０７を用いていたが、これに限らず、１つの画像データ入力部で構成した良い。
【００７２】
同様に、特徴抽出手段として２つの特徴抽出部１０２、１０８を用いたが、これに限らず、１つの特徴抽出部で構成しても良い。
【００７３】
また、本実施形態のパラメータ推定装置における各手段の一部もしくは全部の機能をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータを用いて実行して本発明を実現することができること、本実施形態のパラメータ推定方法における手順をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータに実行させることができることは言うまでもなく、コンピュータでその機能を実現するためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えばＦＤ（Ｆｌｏｐｐｙ（登録商標）  Ｄｉｓｋ）や、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、メモリカード、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ）−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ，、ＣＤ−ＲＷ，ＨＤＤ，リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記のプログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを通して提供することも可能である。
【００７４】
さらに、上述のパラメータ推定装置に関する方法を記述したコンピュータプログラムを、パラメータ推定装置に関する方法に必要とされる入出力データを格納したメモリや外部記憶装置等にアクセスするように実装してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】本発明の一実施形態例を表し、入力画像を部分領域に分割するようすを示す説明図。
【図２】本発明の一実施形態例を示すブロック図。
【図３】本発明の一実施形態例を示すフローチャート。
【図４】撮影角度をパラメータとして考えた場合の画像とパラメータの関係を示す説明図。
【符号の説明】
【００７６】
１０１…学習画像データ入力部
１０２…特徴抽出部
１０３…部分空間群作成部
１０４…パラメータ推定関数群作成部
１０５…部分空間群記憶部
１０６…パラメータ推定関数群記憶部
１０７…対象画像データ入力部
１０８…特徴抽出部
１０９…部分空間群射影部
１１０…パラメータ推定部
１１１…推定結果統合部
１１２…出力部
【図２】
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【図３】
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【図１】
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【図４】
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