(57)【要約】      （修正有）【課題】演算処理負担を軽減し、高速にオブジェクトを認識し、オブジェクト画像の検出を行う。【解決手段】オブジェクト検出装置は、検出対象画像を構成する各画素について画像特徴量を抽出し、画像特徴量に基づいて各画素がオブジェクトを構成する画素であるか否かを判別し、検出対象画像をｎ値（ｎは、２以上の整数）画像に変換し、ｎ値画像に基づいて検出対象画像を構成する所定の画素範囲の画像がオブジェクト画像を構成するか否かの確信度を判別するための積分画像を生成し、前記積分画像に基づいて設定した検出窓に対応する画像がオブジェクトを構成するオブジェクト画像であるか否かを判別する。【選択図】図３
2008027275.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検出対象画像を構成する各画素について画像特徴量を抽出し、前記画像特徴量に基づい
て前記各画素がオブジェクトを構成する画素であるか否かを判別し、前記検出対象画像を
ｎ値（ｎは、２以上の整数）画像に変換する画像変換部と、
前記ｎ値画像に基づいて前記検出対象画像を構成する所定の画素範囲の画像がオブジェ
クト画像を構成するか否かの確信度を判別するための積分画像を生成する積分画像生成部
と、
前記積分画像に基づいて設定した検出窓に対応する画像が前記オブジェクトを構成する
オブジェクト画像であるか否かを判別するオブジェクト判別部と、
を備えたことを特徴とするオブジェクト検出装置。
【請求項２】
請求項１記載のオブジェクト検出装置において、
前記積分画像生成部は、所定の基準位置画素および対象画素を対角線上の頂点とする矩
形内のすべての画素の値を積分して当該対象画素に対応する積分値とし、前記検出対象画
像を構成するすべての画素に対応する積分値を求めて前記積分画像を生成することを特徴
とするオブジェクト検出装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２記載のオブジェクト検出装置において、
前記検出対象画像のリサイズを行ってリサイズ画像を生成するリサイズ画像生成部を備
え、
前記画像変換部は、前記リサイズ画像を構成する各画素について画像特徴量を抽出し、
前記画像特徴量に基づいて前記各画素がオブジェクトを構成する画素であるか否かを判別
し、前記検出対象画像をｎ値（ｎは、２以上の整数）画像に変換し、
前記積分画像生成部は、前記ｎ値画像に基づいて前記リサイズ画像を構成する所定の画
素範囲の画像がオブジェクト画像を構成するか否かの確信度を判別するための積分画像を
生成し、
前記オブジェクト判別部は、前記検出対象画像に対応する積分画像および前記リサイズ
画像に対応する積分画像に基づいて設定した検出窓に対応する画像が前記オブジェクトを
構成するオブジェクト画像であるか否かを判別する、
ことを特徴とするオブジェクト検出装置。
【請求項４】
請求項１または請求項２記載のオブジェクト検出装置において、
前記検出窓のリサイズを行い、
前記オブジェクト判別部は、前記検出対象画像に対応する積分画像に基づいて設定した
検出窓に対応する画像が前記オブジェクトを構成するオブジェクト画像であるか否かを判
別する、
ことを特徴とするオブジェクト検出装置。
【請求項５】
請求項１ないし請求項４のいずれかに記載のオブジェクト検出装置において、
前記画像変換部は、前記画像特徴量として色域、輝度、エッジのうち、少なくともいず
れかに基づいて、前記ｎ値画像に変換することを特徴とするオブジェクト検出装置。
【請求項６】
請求項５記載のオブジェクト検出装置において、
前記オブジェクト画像は、顔画像であり、
前記色域は、前記顔画像に対応するものであることを特徴とするオブジェクト検出装置
。
【請求項７】
検出対象画像を構成する各画素について画像特徴量を抽出し、前記画像特徴量に基づい
て前記各画素がオブジェクトを構成する画素であるか否かを判別し、前記検出対象画像を
ｎ値（ｎは、２以上の整数）画像に変換する画像変換過程と、
前記ｎ値画像に基づいて前記検出対象画像を構成する所定の画素範囲の画像がオブジェ
クト画像を構成するか否かの確信度を判別するための積分画像を生成する積分画像生成過
程と、
前記積分画像に基づいて設定した検出窓に対応する画像が前記オブジェクトを構成する
オブジェクト画像であるか否かを判別するオブジェクト判別過程と、
を備えたことを特徴とするオブジェクト検出方法。
【請求項８】
オブジェクト検出装置をコンピュータにより制御するための制御プログラムにおいて、
検出対象画像を構成する各画素について画像特徴量を抽出させ、
前記画像特徴量に基づいて前記各画素がオブジェクトを構成する画素であるか否かを判
別させ、
前記検出対象画像をｎ値（ｎは、２以上の整数）画像に変換させ、
前記ｎ値画像に基づいて前記検出対象画像を構成する所定の画素範囲の画像がオブジェ
クト画像を構成するか否かの確信度を判別するための積分画像を生成させ、
前記積分画像に基づいて設定した検出窓に対応する画像が前記オブジェクトを構成する
オブジェクト画像であるか否かを判別させる、
ことを特徴とする制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オブジェクト検出装置、オブジェクト検出方法および制御プログラムに係り
、特に検出対象画像から人の顔画像のようなオブジェクトを検出するためのオブジェクト
検出装置、オブジェクト検出方法および制御プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像に含まれるオブジェクト（例えば、顔画像）を検出する技術は種々知られている。
このようなオブジェクト検出技術において、一般的に顔画像のサイズを一定の大きさに
正規化して検出することが行われている。
これは、画像に含まれる顔画像の大きさと位置については事前に知ることはできないた
め、画像の大きさを様々なサイズにリサイズした上で、所定の大きさの検出窓を設定し、
顔画像か否かを判定する必要があるためである。
【特許文献１】特開平９−１１４９７６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
例えば、正規化した検出窓のサイズを20×20画素とし、VGA（６４０×４８０画素）サ
イズの画像から上記のような手法で顔画像を検出するとすれば、約３０万個の検出窓を設
定し、それぞれの検出窓について顔画像か否かの判定を行う。
ところで、一般の写真では、一枚の写真中に含まれる顔画像は、たかだか数個〜数十個
に過ぎない。
このような状況で、上述したように、３０万個の検出窓について判定を行うことは、無
駄な判定処理が多くなり、処理時間が長くなって、リアルタイムに検出することが難しい
という課題が生じる。
また、特許文献１記載の技術は、エッジ画像を算出し、エッジの位置と向きを検出する
テンプレートにより物体を検出する構成を開示している。
しかしながら、特許文献１記載の技術では、検出窓ごとにテンプレートとのマッチング
をとるため、高速な検出を行うことはできないという問題点があった。
そこで、本発明の目的は、演算処理負担を軽減し、高速にオブジェクトを認識し、オブ
ジェクト画像の検出を行うことが可能なオブジェクト検出装置、オブジェクト検出方法お
よび制御プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記課題を解決するため、オブジェクト検出装置は、検出対象画像を構成する各画素に
ついて画像特徴量を抽出し、前記画像特徴量に基づいて前記各画素がオブジェクトを構成
する画素であるか否かを判別し、前記検出対象画像をｎ値（ｎは、２以上の整数）画像に
変換する画像変換部と、前記ｎ値画像に基づいて前記検出対象画像を構成する所定の画素
範囲の画像がオブジェクト画像を構成するか否かの確信度を判別するための積分画像を生
成する積分画像生成部と、前記積分画像に基づいて設定した検出窓に対応する画像が前記
オブジェクトを構成するオブジェクト画像であるか否かを判別するオブジェクト判別部と
、を備えたことを特徴としている。
【０００５】
上記構成によれば、画像変換部は、検出対象画像を構成する各画素について画像特徴量
を抽出し、画像特徴量に基づいて各画素がオブジェクトを構成する画素であるか否かを判
別し、検出対象画像をｎ値（ｎは、２以上の整数）画像に変換する。
積分画像生成部は、前記ｎ値画像に基づいて前記検出対象画像を構成する所定の画素範
囲の画像がオブジェクト画像を構成するか否かの確信度を判別するための積分画像を生成
する。
これにより、オブジェクト判別部は、積分画像に基づいて設定した検出窓に対応する画
像がオブジェクトを構成するオブジェクト画像であるか否かを判別する。
ここで、積分画像の生成は、検出対象画像に対し一度行えば良いだけであるので、高速
なオブジェクト認識が可能となる。
【０００６】
この場合において、前記積分画像生成部は、所定の基準位置画素および対象画素を対角
線上の頂点とする矩形内のすべての画素の値を積分して当該対象画素に対応する積分値と
し、前記検出対象画像を構成するすべての画素に対応する積分値を求めて前記積分画像を
生成するようにしてもよい。
上記構成によれば、積分画像の生成に必要な演算処理は、実質的に加算処理だけとなり
、容易、かつ、高速に積分画像を生成することができる。
【０００７】
また、前記検出対象画像のリサイズを行ってリサイズ画像を生成するリサイズ画像生成
部を備え、前記画像変換部は、前記リサイズ画像を構成する各画素について画像特徴量を
抽出し、前記画像特徴量に基づいて前記各画素がオブジェクトを構成する画素であるか否
かを判別し、前記検出対象画像をｎ値（ｎは、２以上の整数）画像に変換し、前記積分画
像生成部は、前記ｎ値画像に基づいて前記リサイズ画像を構成する所定の画素範囲の画像
がオブジェクト画像を構成するか否かの確信度を判別するための積分画像を生成し、前記
オブジェクト判別部は、前記検出対象画像に対応する積分画像および前記リサイズ画像に
対応する積分画像に基づいて設定した検出窓に対応する画像が前記オブジェクトを構成す
るオブジェクト画像であるか否かを判別するようにしてもよい。
【０００８】
上記構成によれば、オブジェクト判別部は、検出対象画像に対応する積分画像およびリ
サイズ画像に対応する積分画像に基づいて設定した検出窓に対応する画像がオブジェクト
を構成するオブジェクト画像であるか否かを判別するだけでよく、積分画像の生成は、検
出対象画像およびリサイズ画像に対しそれぞれ一度行えば良いだけであるので、高速なオ
ブジェクト認識が可能となる。
【０００９】
また、前記検出窓のリサイズを行い、前記オブジェクト判別部は、前記検出対象画像に
対応する積分画像に基づいて設定した検出窓に対応する画像が前記オブジェクトを構成す
るオブジェクト画像であるか否かを判別するようにしてもよい。
上記構成によれば、積分画像の生成は、検出対象画像に対し一度行えば良いだけである
ので、高速なオブジェクト認識が可能となる。
さらに、前記画像変換部は、前記画像特徴量として色域、輝度、エッジのうち、少なく
ともいずれかに基づいて、前記ｎ値画像に変換するようにしてもよい。
上記構成によれば、確実にオブジェクト画像を検出することができる。
さらにまた、前記オブジェクト画像は、顔画像であり、前記色域は、前記顔画像に対応
するものであるようにしてもよい。
上記構成によれば、確実に顔画像を検出することができる。
【００１０】
また、オブジェクト検出方法は、検出対象画像を構成する各画素について画像特徴量を
抽出し、前記画像特徴量に基づいて前記各画素がオブジェクトを構成する画素であるか否
かを判別し、前記検出対象画像をｎ値（ｎは、２以上の整数）画像に変換する画像変換過
程と、前記ｎ値画像に基づいて前記検出対象画像を構成する所定の画素範囲の画像がオブ
ジェクト画像を構成するか否かの確信度を判別するための積分画像を生成する積分画像生
成過程と、前記積分画像に基づいて設定した検出窓に対応する画像が前記オブジェクトを
構成するオブジェクト画像であるか否かを判別するオブジェクト判別過程と、を備えたこ
とを特徴としている。
上記構成によれば、積分画像の生成は、検出対象画像に対し一度行えば良いだけである
ので、高速なオブジェクト認識が可能となる。
【００１１】
また、オブジェクト検出装置をコンピュータにより制御するための制御プログラムにお
いて、検出対象画像を構成する各画素について画像特徴量を抽出させ、前記画像特徴量に
基づいて前記各画素がオブジェクトを構成する画素であるか否かを判別させ、前記検出対
象画像をｎ値（ｎは、２以上の整数）画像に変換させ、前記ｎ値画像に基づいて前記検出
対象画像を構成する所定の画素範囲の画像がオブジェクト画像を構成するか否かの確信度
を判別するための積分画像を生成させ、前記積分画像に基づいて設定した検出窓に対応す
る画像が前記オブジェクトを構成するオブジェクト画像であるか否かを判別させる、こと
を特徴としている。
上記構成によれば、積分画像の生成は、検出対象画像に対し一度行えば良いだけである
ので、高速なオブジェクト認識が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
次に本発明の好適な実施の形態について図面を参照して説明する。
以下の説明においては、検出窓の大きさを一定とし、検出対象画像をリサイズ（リサイ
ズ画像）して、オブジェクト画像としての人の顔画像を検出する場合について説明する。
図１は、実施形態のオブジェクト検出装置の概要構成ブロック図である。
オブジェクト検出装置１０は、パーソナルコンピュータとして構成されており、検出処
理を行う検出装置本体１１と、画像入力装置としての撮像カメラ１２と、各種操作を行う
ためのキーボード、マウスなどの入力装置１３と、各種表示を行う液晶ディスプレイなど
の表示装置１４と、印刷を行うプリンタなどの出力装置１５と、各種データを記憶するハ
ードディスク装置などの外部記憶装置１６と、を備えている。
検出装置本体１１は、当該検出装置本体１１全体の制御を行うマイクロプロセッサユニ
ット（ＭＰＵ）２１と、各種データを記憶するＲＯＭ２２と、ＬＡＮ、インターネットな
どの外部の通信ネットワーク２３との間のインタフェース動作を行う通信インタフェース
部２４と、を備えている。
【００１３】
図２は、オブジェクト検出装置のオブジェクト検出機能ブロック図である。
オブジェクト検出装置１０は、大別すると、輝度画像生成部３１と、エッジ画像生成部
３２と、リサイズ画像生成部３３と、色域判定部３４と、２値画像生成部３５と、積分画
像生成部３６と、閾値変更部３７と、確信度判定部３８と、識別部３９と、を備えている
。
ここで、輝度画像生成部３１、エッジ画像生成部３２、色域判定部３４および２値画像
生成部３５は、画像変換部として機能している。
また、閾値変更部３７、確信度判定部３８および識別部３９は、オブジェクト判別部と
して機能している。
これらのオブジェクト検出機能については、実際には、検出装置本体１１が所定の制御
プログラムにより実現することとなっている。
【００１４】
ここで、各部の概要動作を説明する。
輝度画像生成部３１は、検出対象画像の輝度画像を生成し、エッジ画像生成部に出力す
る。
エッジ画像生成部３２は、入力された検出対象の輝度画像からエッジ画像を生成する。
リサイズ画像生成部３３は、検出対象画像のリサイズを行ってリサイズ検出対象画像を
生成する。
色域判定部３４は、検出対象画像あるいはリサイズ検出対象画像を構成する画素毎に検
出対象のオブジェクトに対応する所定の色域に属しているか否かを判定し、判定結果を２
値画像生成部３５に出力する。
２値画像生成部３５は、色域判定部３４の判定結果に基づいて、検出対象画像あるいは
リサイズ検出対象画像からオブジェクト検出用の２値画像を生成する。
【００１５】
積分画像生成部３６は、２値画像生成部３５により生成された２値画像に基づいて積分
画像を生成する。
これらと並行して閾値変更部３７は、確信度判定用の各種閾値（色域内画素数閾値、エ
ッジ強度閾値、輝度範囲閾値など）を設定する。
確信度判定部３８は、設定された各種閾値に基づいてオブジェクト画像である確信度を
判定する。
識別部３９は、確信度判定部３８の判定結果に基づいてオブジェクト画像であるか否か
を判別する。
【００１６】
図３は、実施形態の動作フローチャートである。
まず、検出装置本体１１は、輝度画像生成部３１として機能し、撮像カメラ１２により
撮像された画像、外部記憶装置１６に予め記憶させておいた画像、あるいは、通信インタ
フェース部２４を介して入力された画像などの検出対象画像から輝度画像を生成する（ス
テップＳ１）。
具体的には、参考文献『荒木祐一、島田伸敬、白井良明、「背景と顔の方向に依存しな
い顔検出と顔方向の推定」、電子通信学会  信学技法PRMU2001-217、pp.87-94』に記載さ
れている場合を例とすると、各画素における色成分を赤成分、緑成分、青成分に分解し、
各画素における赤成分をＲ、緑成分をＧ、青成分をＢとした場合に、次式により各画素の
輝度ＬＰを算出する。
輝度ＬＰ＝０．３０×Ｒ＋０．５９×Ｇ＋０．１１Ｂ
【００１７】
次に検出装置本体１１は、エッジ画像生成部３２として機能し、検出対象画像に対応す
る輝度画像からエッジを検出し、エッジ画像を生成する（ステップＳ２）。
ここで、エッジ画像の生成について詳細に説明する。
エッジは、輝度値が急激に変化する部分であるので，関数の変化分を取り出す微分演算
をエッジ検出に利用できる。エッジ検出に利用する微分演算としては、一次微分および二
次微分があるが、本実施形態においては、エッジ検出にＳｏｂｅｌオペレータを用いた一
次微分を利用している。
Sobelオペレータを用いた一次微分の値は、大きさと方向を持つ、
ベクトル量Ｇ（ｘ，ｙ）＝（ｆｘ，ｆｙ）
として表現できる。
【００１８】
ここで、ｆｘはx方向の微分値、ｆｙはy方向の微分値を示す。
また、ｘ軸方向のSobelオペレータは次式により表される。
【００１９】
【数１】
2008027275.tif 000003
さらに、ｙ軸方向のSobelオペレータは次式により表される。
【００２０】
【数２】
2008027275.tif 000004
これらにより、エッジの強度Ｅは、次式により算出することができる。
Ｅ＝√（ｆｘ2＋ｆｙ2）
続いて、検出装置本体１１は、検出対象画像の確信度を表す積分画像を生成する（ステ
ップＳ３）。
【００２１】
具体的には、まず検出装置本体１１は、色域判定部３４として機能し、検出対象画像を
構成する画素（例えば、６４０×４８０画素）について、画素毎に検出対象のオブジェク
トに対応する所定の色域に属しているか否かを判定し、判定結果を２値画像生成部３５に
出力する。
ここで、色域判定部３４として機能する検出装置本体１１は、例えば、上述した参考文
献に記載の条件、すなわち、人の肌の色に相当する色域の条件にしたがって、各画素の色
が人の肌の色の色域に属するか否かを判定する。
【００２２】
より詳細には、各画素における色成分を赤成分、緑成分、青成分に分解し、各画素にお
ける赤成分をＲ、緑成分をＧ、青成分をＢとすれば、オブジェクトである顔の肌の色は次
の条件を満たす色域範囲に属するものとしている。
０．３３３＜ｒ＜０．６６４
ｒ＞ｇ
０．２４６＜ｇ＜０．３９８
ｇ≧０．５−０．５ｒ
ここで、
ｒ=Ｒ/（Ｒ+Ｇ+Ｂ）
ｇ=Ｇ/（Ｒ+Ｇ+Ｂ）
となっている。
【００２３】
この場合において、上記条件は、日本人の肌の色に限らず、様々な肌の色であっても同
様に適用可能となっている。
続いて、検出装置本体１１は、２値画像生成部３５として機能し、色域判定の判定結果
に基づいて、検出対象画像の２値画像を生成する。
具体的には、検出装置本体１１は、上記条件を満たす画素を顔画像を構成する画素であ
る確信度が高い画素とし、当該画素の値を“１”とし、上記条件を満たさない画素を顔画
像を構成しない画素である確信度が高い画素とし、当該画素の値を“０”として、２値画
像を生成する。
【００２４】
図４は、積分画像生成の概要説明図である。
図４は、検出対象画像が６４０×４８０画素の場合である。
続いて検出装置本体１１は、積分画像生成部３６として機能し、基準位置画素ＰＸ0,0
および対象画素ＰＸm,nを対角線上の頂点とする矩形ＲＡ内のすべての画素ＰＸ0,0〜ＰＸ
m,nの値を積分して当該対象画素ＰＸm,nに対応する積分値とする。
【００２５】
図５は、積分画像生成の具体的説明のための２値画像の説明図である。
具体的には、図５に示すように、対象画素ＰＸm,n＝ＰＸ3,3である場合には、基準位置
画素ＰＸ0,0および対象画素ＰＸ3,3を対角線上の頂点とする矩形ＲＡ１内のすべての画素
ＰＸ0,0〜ＰＸ3,3の値を積分（実際には、単純加算）して当該対象画素ＰＸ3,3に対応す
る積分値ΣＰＸ3,3が算出される。
【００２６】
図６は、生成した積分画像の説明図である。
具体的には、次式により算出される。
ΣＰＸ3,3＝０＋０＋０＋０＋０＋０＋１＋１＋０＋１＋１＋１＋０＋１＋１＋１
＝８
同様にして、基準位置画素ＰＸ0,0および対象画素ＰＸ3,3を対角線上の頂点とする矩形
ＲＡ１内の積分画像は、図６に示すようなものとなる。
次に検出装置本体１１は、リサイズ画像生成部３３として機能し、検出対象画像をリサ
イズして、リサイズ画像を生成する（ステップＳ４）。
【００２７】
より具体的には、検出対象画像（上述の例の場合、６４０×４８０画素）を、例えば１
／１．１だけ縮小し、リサイズ画像（第１回目のリサイズ後、５８１×４３６画素）を生
成する。
次に検出装置本体１１は、リサイズ画像に対して、ステップＳ１の処理と同様の処理を
行い、リサイズ画像の確信度を表す積分画像を生成する（ステップＳ５）。
【００２８】
図７は、検出窓の設定状態の説明図である。
次に検出装置本体１１は、リサイズ画像のｘ軸、ｙ軸方向に検出窓ＤＷを順次ずらしな
がら設定する。
より具体的には、検出窓ＤＷのサイズを２０×２０画素とした場合、初期状態（第１回
目）において、検出窓ＤＷ＝ＤＷ１となり、開始画素ＰＸ0,0および終了画素ＰＸ19,19を
対角線上の頂点とする矩形の領域に相当するものとなっている。
【００２９】
そして、検出対象画像の画素数を６４０×４８０画素とし、終了画素をＰＸP,Q（０≦P
≦639、０≦Q≦479）とした場合には、Ｐ＝６２０（＝６３９−１９）となるまでは、Ｑ
の値は同じにして、検出窓ＤＷを設定する。その後、Ｐ＝６２０となった時点で、Ｑの値
に１を加算し、Ｐの値を再び０として次の検出窓ＤＷを設定する。
同様にして、Ｐ＝６２０（＝６３９−１９）、Ｑ＝４６０（＝４７９−１９）となるま
で、検出窓ＤＷの設定を繰り返すこととなる。
【００３０】
続いて検出装置本体１１は、確信度判定部３８として機能し、リサイズ画像から生成し
た積分画像から確信度を算出し、同様に、検出装置本体１１は、検出対象画像から生成し
た積分画像についても確信度を算出する（ステップＳ５）。このとき、上述した検出窓Ｄ
Ｗは、リサイズ画像に対して設定されているため、検出対象画像から生成した積分画像に
対する検出窓は、リサイズ画像のサイズに対する検出窓ＤＷの比率およびリサイズ画像に
おける検出窓ＤＷの位置に対応する検出対象画像の位置に基づいて、検出対象画像用の検
出窓を別途設定して確信度を算出することとなる。
ここで、確信度の算出の原理について説明する。
画素ＰＸx,yにおける画像特徴量をＣとした場合の、積分画像ＩＩ（ＰＸx,y）は、次式
により算出される。
【００３１】
【数３】
2008027275.tif 000005
算出された積分画像を用いれば、画像ブロック（特に検出窓ＤＷ内の画像）の特徴量の
和を迅速に求めることができる。
画像ブロックの範囲を（ｘ0≦ｘ≦ｘ1、ｙ0≦ｙ≦ｙ1）とすれば、特徴量の和である積
分値は、次式により表される。
【００３２】
【数４】
2008027275.tif 000006
この場合において、積分画像を生成する処理は、検出対象画像またはリサイズ画像に対
して高々一回行えばよいので、領域内の画素数によらず高速な演算が可能になるのである
。
【００３３】
次により具体的な確信度の算出について説明する。
図８は、確信度の算出の説明図である。
確信度の算出において、検出装置本体１１は、検出窓ＤＷの確信度を算出する場合には
、矩形ＲＡ１１〜ＲＡ１４の各矩形毎の積分値を用いて行う。
具体的には、検出窓ＤＷの大きさを２０×２０画素とすると、検出窓ＤＷの開始画素が
ＰＸS,Tである場合には、終了画素がＰＸS+19,T+19となる。
このとき、矩形ＲＡ１１は、開始画素ＰＸ0,0および終了画素ＰＸS-1,T-1を対角線上の
頂点とする矩形となる。したがって、矩形ＲＡ１１の積分値ΣＲＡ１１は、ΣＰＸS-1,T-
1となる。
【００３４】
同様に矩形ＲＡ１２は、開始画素ＰＸ0,0および終了画素ＰＸS+19,T-1を対角線上の頂
点とする矩形となる。したがって、矩形ＲＡ１２の積分値ΣＲＡ１２は、ΣＰＸS+19,T-1
となる。
また、矩形ＲＡ１３は、開始画素ＰＸ0,0および終了画素ＰＸS-1,T+19を対角線上の頂
点とする矩形となる。したがって、矩形ＲＡ１３の積分値ΣＲＡ１３は、ΣＰＸS-1,T+19
となる。
また、矩形ＲＡ１４は、開始画素ＰＸ0,0および終了画素ＰＸS+19,T+19を対角線上の頂
点とする矩形となる。したがって、矩形ＲＡ１３の積分値ΣＲＡ１４は、ΣＰＸ+19,T+19
となる。
【００３５】
これらの結果、検出窓ＤＷに対応する画素の確信度、すなわち、検出窓ＤＷに対応する
積分値ΣＤＷは、次式により表される。
ΣＤＷ＝ΣＲＡ１４＋ΣＲＡ１１−ΣＲＡ１２−ΣＲＡ１３
続いて検出装置本体１１は、オブジェクト画像である確信度が、予め求めた閾値以上で
あるか否かを判定する（ステップＳ６）。
【００３６】
より具体的には、検出装置本体１１は、以下の３条件を満たした場合に、リサイズ画像
および検出対象画像の検出窓内の画像がオブジェクト画像である確信度が高いと判定する
こととなる。
（１）設定した色域範囲にある画素の個数が閾値以上である。
（２）エッジの強度が一定値以上の画素の個数が閾値以上である。
（３）輝度が一定範囲の画素の個数が閾値以上である。
【００３７】
続いて、検出装置本体１１は、識別部３９として機能し、確信度の高さ（確信度判定部
３８の判定結果）に基づいてオブジェクト画像であるか否かを判別する（ステップＳ７）
。
具体的には、検出装置本体１１は、AdaBoostやＳＶＭ（サポートベクタマシーン）に代
表される機械学習的な手法を用いてオブジェクト画像であるか否かを判別している。すな
わち、本実施形態の検出装置本体１１は、予め多数のオブジェクト画像、非オブジェクト
画像をサンプル画像として用意し、それらを上述した機械的な学習方法にしたがって学習
することにより、識別部３９として機能するように構成されており、この結果、より確実
にオブジェクト画像か否かの判定が可能になっている。
【００３８】
続いて検出装置本体１１は、リサイズ画像に対する検出窓ＤＷの設定が終了しているか
否かを判定する否かを判別する（ステップＳ１０）。
ステップＳ１０の判別において、リサイズ画像のすべての領域において検出窓の設定が
終了していない、ひいては、検出対象画像のすべての領域において検出窓の設定が終了し
ていない場合には（ステップＳ１０；Ｎｏ）、再びステップＳに処理を移行し、以下、同
様の処理を行う。
ステップＳ１０の判別において、リサイズ画像のすべての領域において検出窓の設定が
終了した、ひいては、検出対象画像のすべての領域において検出窓の設定が終了した場合
には（ステップＳ１０；Ｙｅｓ）、所定のリサイズ画像の生成が終了しているか否かを判
別する（ステップＳ１１）。
【００３９】
ここで、所定のリサイズ画像の生成が終了した場合としては、例えば、リサイズ画像の
サイズが、検出窓ＤＷと等しくなった場合等が挙げられる。
ステップＳ１１の判別において、所定のリサイズ画像の生成が終了していない場合には
（ステップＳ１１；Ｎｏ）、処理を再びステップＳ４に移行し、以下、同様の処理を継続
する。
ステップＳ１１の判別において、所定のリサイズ画像の生成が終了した場合には（ステ
ップＳ１１；Ｙｅｓ）、処理を終了する。
【００４０】
図９は、オブジェクト画像としての顔画像検出結果の一例の説明図である。
上述した処理の結果、図９（Ａ）に示す検出対象画像Ｇに対し、図９（Ｂ）に示すよう
に二つの顔画像領域Ｆ１、Ｆ２（図９中、矩形領域で示す。）が検出されることとなる。
以上の説明のように、本実施形態によれば、オブジェクト画像の確信度を積分画像を用
いて算出するようにし、積分画像の生成は、検出対象画像またはリサイズ画像に対し一度
行えば良いだけであるので、高速なオブジェクト認識が可能となる。
【００４１】
以上の説明においては、確信度を判別する際に、設定した色域範囲にある画素の個数に
対応する閾値、エッジの強度が一定値以上の画素の個数に対応する閾値および輝度が一定
範囲の画素の個数に対応する閾値および各範囲については、詳細に述べなかったが、閾値
および範囲は、多数のオブジェクト画像から構成されるサンプル画像から決定するように
すれば良い。
【００４２】
また、以上の説明においては、検出窓ＤＷの大きさを一定にし、検出対象画像のサイズ
をリサイズする構成を採っていたが、検出対象画像のリサイズは行わず、検出窓の大きさ
を検出対象画像の大きさを超えない範囲でリサイズ（拡大または縮小）する構成を採るこ
とも可能である。
以上の説明においては、検出対象画像から２値画像を生成する場合について述べたが、
３値以上のｎ値画像を生成し、同様に処理するように構成することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】実施形態のオブジェクト検出装置の概要構成ブロック図である。
【図２】オブジェクト検出装置のオブジェクト検出機能ブロック図である。
【図３】実施形態の動作フローチャートである。
【図４】積分画像生成の概要説明図である。
【図５】積分画像生成の具体的説明のための２値画像の説明図である。
【図６】生成した積分画像の説明図である。
【図７】検出窓の設定状態の説明図である。
【図８】確信度の算出の説明図である。
【図９】オブジェクト画像としての顔画像検出結果の一例の説明図である。
【符号の説明】
【００４４】
１０…オブジェクト検出装置、１１…検出装置本体、１２…撮像カメラ、１３…入力装
置、１４…表示装置、１５…出力装置、１６…外部記憶装置、２２…ＲＯＭ、２３…通信
ネットワーク、２４…通信インタフェース部、３１…輝度画像生成部、３２…エッジ画像
生成部、３３…リサイズ画像生成部、３４…色域判定部、３５…２値画像生成部、３６…
積分画像生成部、３７…閾値変更部、３８…確信度判定部、３９…識別部、Ｆ１、Ｆ２…
顔画像。
【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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