(57)【要約】【課題】任意の角度を検出可能な判別器を得るための学習時間を短縮することのできる判別器生成装置を得る。【解決手段】学習部２１は、対象物体と非対象物体の例題画像に対してレクタングルフィルタによる学習を行い、検出対象となる画像が対象物体の画像であるか否かを判別するための判別器を生成する。任意角度物体判別器構築部２２は、学習部２１で生成された判別器を構成するレクタングルフィルタを任意の角度回転させ、任意の角度の物体検出を行う任意角度物体判別器を生成する。【選択図】図２
2008181216.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物体と非対象物体の例題画像に対してレクタングルフィルタによる学習を行い、検出対象となる画像が対象物体の画像であるか否かを判別するための判別器を生成する学習部と、
前記判別器を構成する前記レクタングルフィルタを任意の角度回転させ、当該任意の角度の物体検出を行う任意角度物体判別器を生成する任意角度物体判別器構築部とを備えた判別器生成装置。
【請求項２】
検出対象となる画像から、レクタングルフィルタを用いて特徴量を抽出し、当該特徴量を所定の判別関数を用いて評価することにより、前記画像が特定の物体であるか否かを判別する検出部を備え、
前記検出部は、前記レクタングルフィルタを所定角度回転させた任意角度物体判別器を用いて、前記特定の物体の検出を行う物体検出装置。
【請求項３】
任意角度物体判別器を構成するレクタングルフィルタを所定の角度回転させるレクタングルフィルタ変換部を備え、
検出部は、前記レクタングルフィルタ変換部で変換された任意角度物体判別器を用いて、所定の角度傾斜した検出対象物体の検出を行うことを特徴とする請求項２記載の物体検出装置。
【請求項４】
レクタングルフィルタ変換部は、レクタングルフィルタに対して、９０度回転、１８０度回転、２７０度回転または反転のうちいずれかの処理を行うことを特徴とする請求項３記載の物体検出装置。
【請求項５】
任意角度物体判別器を構成するレクタングルフィルタを所定の角度回転させるレクタングルフィルタ変換部を備えたことを特徴とする請求項１記載の判別器生成装置。
【請求項６】
レクタングルフィルタ変換部は、レクタングルフィルタに対して、９０度回転、１８０度回転、２７０度回転または反転のうちいずれかの処理を行うことを特徴とする請求項５記載の判別器生成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、所定角度傾斜した画像から、画像中に含まれる物体の検出を行うための任意角度物体判別器を生成する判別器生成装置及びこの任意角度物体判別器を用いて物体検出を行う物体検出装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より物体検出の手法としては様々なものがあり、例えば非特許文献1に記載されたものが知られている。このアルゴリズムは、画像中の一定の矩形領域から、レクタングルフィルタ（Rectangle Filter）と呼ばれる２値矩形フィルタを用いて特徴量を抽出し、判別関数を用いて特徴量を評価することにより、矩形領域が例えば顔であるかどうかを評価するものである。
【０００３】
また、従来の顔画像の検出手法として、顔を検出した後に、同一人物であるか否かの判定を行うために、画像を正規化するようにしたものがあった（例えば、特許文献１参照）。また、顔検出器を構築する際に、予め傾いた顔画像を学習させることにより、傾斜した画像に対してもある程度の耐性をもった検出器を構築するようにしたものがあった（例えば、特許文献２参照）。
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−３１３８７号公報
【特許文献２】特開２００５−２５０７７５号公報
【非特許文献１】Jones, M.J.; Viola, P., "Rapid Object Detection Using a Boosted Cascade of Simple Features", Mitsubishi Electric Research Lab, Technical Report, TR-2004-043 May 2004.
【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、上記従来の技術では、任意の角度の物体を検出するには、検出したい角度の物体の画像を用いて、判別器を学習させる必要があった。例えば、０度、±３０度、±６０度、±９０度の物体を検出したい場合には、予め学習により、７種類の判別器を構築しておかなければならない。従って、このような構成では、学習に要する時間の増加や、実装時のメモリ使用量の増加などを招いてしまうという問題があった。また、画像を正規化する手法では、検出時に正規化処理が含まれるため、検出時間がかかるという問題があった。
【０００６】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、学習時間を短縮し、かつ、物体が傾斜している場合でもその物体検出が容易な判別器生成装置及び物体検出装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明に係る判別器生成装置は、対象物体と非対象物体の例題画像に対してレクタングルフィルタによる学習を行い、検出対象となる画像が対象物体の画像であるか否かを判別するための判別器を生成する学習部と、生成された判別器を構成するレクタングルフィルタを任意の角度回転させ、任意の角度の物体検出を行う任意角度物体判別器を生成する任意角度物体判別器構築部とを備えたものである。
【発明の効果】
【０００８】
この発明の判別器生成装置は、判別器を構成するレクタングルフィルタを任意の角度回転させ、任意の角度の物体検出を行う任意角度物体判別器を生成するようにしたので、学習時間の短縮化が図れ、傾斜した物体に対応した判別器を生成する時間を大幅に減らすことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
実施の形態１．
実施の形態１の説明に先立ち、本発明で用いるレクタングルフィルタ（Rectangle Filter）について説明する。
図１は、この発明で用いるレクタングルフィルタの基本形を示す説明図である。
レクタングルフィルタとは、図示のように白矩形及び黒矩形を組み合わせた２値の矩形フィルタであり、このレクタングルフィルタを用いて画像の特徴量を評価するものである。ここで、ここで、レクタングルフィルタ値とは、図１に示すような、探索矩形内における複数の小矩形領域の画素値合計を加減算した値であり、式1で表すことができる。
ｆ（ｘ）＝Ｉ1−Ｉ2                    （式１）
ここで、ｘは画像、Ｉ1は図1中の白矩形画素値合計、Ｉ2は黒矩形画素値合計である。
【００１０】
レクタングルフィルタには、矩形内で、大きさ、位置、角度を変化させた様々なものが存在し、このレクタングルフィルタを用いて一つの仮説をつくり、これを多数組み合わせて、例えば顔検出器といった対象物体の検出器を構成している。この顔検出器を構築するために、例えば、Adaboostと呼ばれる学習アルゴリズムを用いる。Adaboostは、与えられた正の例題と負の例題を識別するために分類器を構築するためのアルゴリズムであり、逐次的に例題の重みを変化させながら複数の異なる仮説をつくり、それを組み合わせることにより、識別精度の高い判別器を構成するものである。仮説関数ｈは式２で表すことができる。
【００１１】
【数１】
2008181216.tif 000003
ここで、ｆはレクタングルフィルタ、ｘは探索矩形内の画像データ、ｔｈは閾値、ｗp，ｗnは閾値に応じた重みを表す。但し、ｘに関しては、照明条件の変化に対応するために、画像に正規化処理を施したものを用いる。Adaboostは上記逐次処理の中で、式３を最小化する仮説関数ｈtを選択し、最終的にｈを組み合わせた判別器を構成する。
【００１２】
【数２】
2008181216.tif 000004
ここで、Ｄtは例題として与えられたデータに対する重み、ｙiはｉ番目の画像データｘiの正負を識別するためのラベルで、｛＋１，−１｝が用いられる。ｔは逐次処理の回数、即ち学習の回数を表す。ｈにおけるｗp，ｗnは式４で定義する。
【００１３】
【数３】
2008181216.tif 000005
Ｗpqはｈにおいて閾値によって割り振られる識別の信頼度であり、以下の通り定義される。
Ｗ++：閾値より大きいデータで、与えられたラベルが正であるＤの合計
Ｗ+-：閾値より大きいデータで、与えられたラベルが負であるＤの合計
Ｗ-+：閾値より小さいデータで、与えられたラベルが正であるＤの合計
Ｗ--：閾値より小さいデータで、与えられたラベルが負であるＤの合計
このようにｈに式３で示したＤが含まれているため、式３は次式で表すことができる。
【００１４】
【数４】
2008181216.tif 000006
学習過程においては、各レクタングルフィルタの値ｆから、式５で表される関数値が最小となるように閾値を設定し、全てのレクタングルフィルタに対するＺ値の中で最小のものをｈとして選択する。各学習過程ｔにおいて、各データに対する判別器の出力値から、False Positive（誤検出）とFalse Negative（検出漏れ）が最小となる閾値を設定し、False PositiveとFalse Negativeが目標とする精度に達している場合は学習を終了する。構築される判別器Ｈ（ｘ）は式６で表される。上記精度が目標に達していない場合は、各データの重みＤを式７によって更新し、次回の学習処理で用いる。尚、初回学習時の重みは各データに均等に割り振られる。
【００１５】
【数５】
2008181216.tif 000007
ここで、ＴＨは判別器の閾値を表し、Ｈ（ｘ）が１であればｘは顔であると判定し、０であれば非顔であると判定する。
【数６】
2008181216.tif 000008
【００１６】
次に、このようなレクタングルフィルタを用いて物体検出を行う物体検出装置について説明する。尚、本実施の形態では、物体の検出として顔画像の検出に適用した場合について説明するが、顔以外の画像の検出にも適用することができるのはいうまでもない。
【００１７】
図２は、本実施の形態における判別器生成装置及び物体検出装置を示す構成図である。
図２において、物体検出装置１０は、グレー画像作成部１１、マルチスケール画像作成部１２、探索矩形取得部１３、検出部１４を備えており、判別器生成装置２０は、学習部２１と任意角度物体判別器構築部２２を備えている。
【００１８】
グレー画像作成部１１は、物体検出装置１０への入力画像からグレー画像を作成する機能部、マルチスケール画像作成部１２は、検出する顔の大きさに応じて、グレー画像から複数のスケールの画像を作成する機能部、探索矩形取得部１３は、作成したマルチスケール画像を走査して、顔検出処理を行う矩形を順次取得する機能部、検出部１４は、判別器生成装置２０によって生成された任意角度物体判別器１５を用いて、取得した全探索矩形に対して、その矩形画像が顔画像であるか否かを識別する機能部である。
【００１９】
また、判別器生成装置２０における学習部２１は、対象物体と非対象物体の例題画像に対してレクタングルフィルタによる学習を行い、検出対象となる画像が対象物体の画像であるか否かを判別するための判別器を生成する機能部、任意角度物体判別器構築部２２は、学習部２１で生成された判別器を構成するレクタングルフィルタを任意の角度回転させ、任意の角度の物体検出を行う任意角度物体判別器を生成する機能部である。
【００２０】
次に、図２に示した物体検出装置１０の動作について説明する。
先ず、グレー画像作成部１１で顔検出を行う対象画像からグレー画像を作成する。グレー画像を作成するには式８を用いることができる。
ｇｒａｙ＝０．２９９Ｒ＋０．５８７Ｇ＋０．１１４Ｂ          （式８）
ここで、ｇｒａｙは変換後のグレー画像の画素値、Ｒは対象画像のＲｅｄの画素値、Ｇは対象画像のＧｒｅｅｎの画素値、Ｂは対象画像のＢｌｕｅの画素値を表す。
【００２１】
次に、マルチスケール画像作成部１２で、作成したグレー画像を、拡大・縮小することで、検出サイズに応じた複数のスケール画像を作成する。作成したスケール画像は、探索矩形取得部１３に渡す。ここで、拡大・縮小に用いる手法しては、バイリニア法を用いることができる。バイリニア法とは、１次補完の一種であり、入力画像ｆ（ｉ、ｊ）をＡ倍するにあたって、（ｍ／Ａ，ｎ／Ａ）の４近傍を利用する。即ち、式９のように定義すると、式１０で表される。
【数７】
2008181216.tif 000009
尚、画像の拡大・縮小に用いる手法としては、ニアレストネイバー法など他の方法を用いても構わない。
そして、探索矩形取得部１３で、図３に示すように各スケールの画像全体を走査し、検出処理を行う探索矩形１００を順次取得し、検出部１４に渡す。ここで、検出処理を行う矩形サイズは一定であるが、マルチスケール画像作成部１２によりスケールの異なる画像が入力されるため、任意の大きさの顔を検出することが可能となる。
【００２２】
最後に、検出部１４で、与えられた矩形が検出対象である顔であるかを判別する。検出部１４は、判別器生成装置２０によって構築された任意角度物体判別器１５を用いて、矩形領域が検出対象の顔であるかどうかの判定を行う。尚、この詳細については後述する。
【００２３】
次に、判別器生成装置２０の動作について説明する。
学習部２１は、例題画像に対してレクタングルフィルタによる学習を行うことにより、レクタングルフィルタから仮説を組み合わせた判別器を構築する。
図４は、学習部２１の動作を示したフローチャートである。
先ず、レクタングルフィルタごとに全ての例題画像から評価値を求める（ステップＳＴ１１）。尚、レクタングルフィルタ（図１に示す基本形を、探索矩形内で大きさ、位置、角度を変化させたもの）と、例題画像（複数の顔画像と非顔画像）は予め用意しておく。
次に、レクタングルフィルタごとに例題画像を判別した際のエラーが最小となる閾値を求める（ステップＳＴ１２）。閾値を求める処理について図５を用いて説明する。図５は閾値を求めるまでのフローチャートである。
【００２４】
先ず、レクタングルフィルタごとに、求めた全ての画像の評価値から平均値と標準偏差を求める（ステップＳＴ２１）。次に、平均値±標準偏差の範囲を１０分割し、それぞれの値を閾値として設定する（ステップＳＴ２２）。そして、閾値ごとに式１１で表される判別エラーを求め（ステップＳＴ２３）、判別エラーが最も小さい閾値を選択する（ステップＳＴ２４）。
【数８】
2008181216.tif 000010
ここで、εはエラー値、ｙは例題画像の正負を表すラベル（１：正、−１：負）、ｔｈは閾値、Ｄは例題画像に対する重みである。Ｄについては後述する。
【００２５】
図４の説明に戻り、判別エラーが最小となるレクタングルフィルタと閾値を選択し、仮説ｈtとする（ステップＳＴ１３）。仮説ｈtは式１２で表される。
【数９】
2008181216.tif 000011
ここで、ｗp，ｗnは閾値に応じた重みを表し、式１３で表される。
【数１０】
2008181216.tif 000012
【００２６】
次に、全ての例題に対してΣｈi（ｘ）を求め、判別器の閾値を設定する（ステップＳＴ１４）。閾値は、例題から求めたΣｈt（ｘ）から、False PositiveとFalse Negativeが最小となるような値を設定する。
最後に、設定した閾値での精度を求め（ステップＳＴ１５）、目標精度に達していれば判別器を構築し終了する。構築される判別器Ｈ（ｘ）は式１５で表される。目標精度に達していない場合は、式１６によって重みを更新し、ステップＳＴ１１から処理を繰り返す。尚、初回の学習時は、重みは各データに対して均等に割り振られる。
【数１１】
2008181216.tif 000013
ここで、ＴＨは判別器の閾値を表し、Ｈ（ｘ）が１であれば探索領域は顔であり、０であれば非顔であることを意味している。
【数１２】
2008181216.tif 000014
【００２７】
以上のようにして学習部２１によって構築された判別器では、学習させた角度の顔だけしか判別することはできないため、任意角度物体判別器構築部２２において、学習させた角度以外の顔を判別可能な判別器を構築する。
任意角度物体判別器構築部２２は、判別器を構成するレクタングルフィルタを図６のように回転させることにより、任意角度の顔を検出可能な判別器を構築する。レクタングルフィルタの回転アルゴリズムについて図７を用いて説明する。
【００２８】
図７は、任意角度物体判別器構築部２２におけるレクタングルフィルタの回転アルゴリズムを説明するためのフローチャートである。
先ず、式１８を用いてレクタングルフィルタを回転させる（ステップＳＴ３１）。
【数１３】
2008181216.tif 000015
【００２９】
ここで、ｄｘ，ｄｙは回転後の座標値、ｓｘ，ｓｙは回転前の座標値である。但し、この単純な回転だけでは、回転前後のレクタングルフィルタの形状や構成成分にずれが生じてしまう。これは画像の回転を行う式１８により、回転後の座標値に浮動小数点が現れることが原因である。画像の座標値は整数型でなければならないため、計算結果に浮動小数点が生じた場合、最も近い整数値に変換する必要がある。そのため、ステップＳＴ３２からの処理により、回転後のレクタングルフィルタの修正を行う。
ステップＳＴ３２では、フィルタ内の全画素を探索し、４近傍中３個以上が同じ値である画素をその値で埋めることにより、図８のように矩形の中に生じた虫食いを補間する。次に、ステップＳＴ３３では、回転前のレクタングルフィルタと虫食いを補間したレクタングルフィルタの構成成分を比較し、白矩形のピクセル数と黒矩形のピクセル数がそれぞれ等しければ、処理を完了する。構成成分が等しくない場合には、ステップＳＴ３４の処理を行う。
【００３０】
ステップＳＴ３４では、回転前後のレクタングルフィルタの構成成分を等しくするために、回転前後の画像の２次モーメントを計算して（式１９）、その差が最小となるようにレクタングルフィルタの修正を行う。即ち、回転後の矩形のピクセル数が、回転前の矩形のピクセル数より多ければ、画像の２次モーメントの差が最小となるように、回転後のピクセル数を一つ減らす。逆に、回転後のピクセル数のほうが少ない場合には、画像の２次モーメントの差が最小になるように、回転後の矩形のピクセル数を一つ増やす。尚、これらの処理は、白矩形部分と黒矩形部分それぞれに対して行う。
【数１４】
2008181216.tif 000016
ステップＳＴ３４による処理が終わると、再びステップＳＴ３３から処理を繰り返す。
以上の処理を、判別器を構成する全てのレクタングルフィルタに対して行い、任意角度の顔を検出可能な任意角度物体判別器１５を構築する。
【００３１】
以上のような処理により構築された任意角度物体判別器１５を用いて物体検出装置１０の検出部１４では対象となる物体の検出処理を行う。
検出部１４では、任意角度物体判別器１５、即ち、式２０を用いて、探索矩形取得部１３から受け取った探索矩形ｘを評価する。任意角度物体判別器１５は、式２１によって表される複数の仮説によって構成されており、レクタングルフィルタの評価値が、仮説の閾値より大きければＷpを加算し、小さければＷnを加算し、全ての仮説の評価値の和が判別器の閾値より大きければ、探索矩形は任意角度の顔であると判定する。
【数１５】
2008181216.tif 000017
ここで、ｆ′は回転させたレクタングルフィルタであり、ｈ′は回転させたレクタングルフィルタを用いた仮説関数である。
【００３２】
以上のように、実施の形態１の判別器生成装置によれば、対象物体と非対象物体の例題画像に対してレクタングルフィルタによる学習を行い、検出対象となる画像が対象物体の画像であるか否かを判別するための判別器を生成する学習部と、判別器を構成するレクタングルフィルタを任意の角度回転させ、任意の角度の物体検出を行う任意角度物体判別器を生成する任意角度物体判別器構築部とを備えたので、任意角度傾いた物体の検出可能な任意角度物体判別器を構築することができ、また、その任意角度物体判別器を生成する場合に新たな学習を行う必要がないため、判別器を生成する時間を大幅に減らすことができる。
【００３３】
また、実施の形態１の物体検出装置によれば、検出対象となる画像から、レクタングルフィルタを用いて特徴量を抽出し、特徴量を所定の判別関数を用いて評価することにより、画像が特定の物体であるか否かを判別する検出部を備え、検出部は、レクタングルフィルタを所定角度回転させた任意角度物体判別器を用いて、特定の物体の検出を行うようにしたので、どのような角度に傾いた画像に対しても、その角度の任意角度物体判別器を用いることにより、容易に対応することができ、任意の角度の物体検出に対応した物体検出装置を実現することができる。
【００３４】
実施の形態２．
図９は、実施の形態２の判別器生成装置及び物体検出装置を示す構成図である。
実施の形態２は、物体検出装置１０ａにおいて、任意角度物体判別器１５を構成するレクタングルフィルタの９０度回転や反転を行い、このような処理を行った任意角度物体判別器１５を用いて検出部１４で検出処理を行うようにしたものである。
図９において、物体検出装置１０ａはグレー画像作成部１１、マルチスケール画像作成部１２、探索矩形取得部１３及び検出制御部１６を備えており、検出制御部１６以外の構成は実施の形態１と同様であるため、ここでの説明は省略する。また、判別器生成装置２０の構成は実施の形態１と同様である。
【００３５】
検出制御部１６は、レクタングルフィルタ変換部１７と検出部１４とを備えており、検出部１４については、実施の形態１と同様である。レクタングルフィルタ変換部１７は、任意角度物体判別器１５を構成するレクタングルフィルタに対して回転による画像の誤差が生じない９０度回転または１８０度回転または２７０度回転または反転を行い、任意角度物体判別器１５の角度以外の物体を検出することが可能な判別器を生成する機能部である。尚、９０度、１８０度、２７０度または反転といった回転では画像の誤差が生じない理由は次の通りである。即ち、画像の回転を行う式１８において、９０度単位の回転や反転処理では回転後の座標値が全て整数値になることが保証されるためである。例えば、９０度回転の場合、ｓｉｎとｃｏｓの値はそれぞれ１と０となり、式１８の行列式の結果は必ず整数値が得られる。また、反転処理の場合は、反転軸を中心に座標値を入れ替えるだけであるため、移動後の座標値は必ず整数値となる。
【００３６】
次に、実施の形態２の物体検出装置１０ａの動作について説明する。
図１０は、任意角度物体判別器１５として予め検出可能な角度以外の物体を検出する場合の動作を示す説明図である。
ここでは、例として０度と３０度の角度の顔を検出可能な判別器のみで、０度，３０度，６０度，９０度，１２０度，１５０度，１８０度，２１０度，２４０度，２７０度，３００度，３３０度の顔を検出する方法を説明する。図に示した顔のうち、構築された任意角度物体判別器１５では、０度と３０度の顔だけを検出可能であるとした場合、先ず、０度の顔を検出可能な判別器のレクタングルフィルタの９０度回転を行うことにより、９０度、１８０度、２７０度の顔を検出することができる。また、３０度の顔を検出可能な判別器のレクタングルフィルタの９０度回転を行うことにより、１２０度、２１０度、３００度の顔を検出することができる。更に、３０度、１２０度、２１０度、３００度の顔を検出可能な判別器のレクタングルフィルタを上下反転させることにより、１５０度、６０度、３３０度、２４０度の顔を検出することができる。
【００３７】
尚、ここでは、０度と３０度の判別器を例に挙げて説明したが、実施の形態２では、他の角度の判別器からでも同様に本来検出可能な角度以外の顔を検出することができるのはいうまでもない。
また、実施の形態２では、任意角度物体判別器１５を構成するレクタングルフィルタの回転を物体検出装置１０ａ側で行うようにしたが、判別器生成装置２０側にレクタングルフィルタ変換部１７を備えてもよい。この場合は、判別器生成装置２０側で回転させた任意角度物体判別器１５を物体検出装置１０ａ側で記憶し、検出処理を行う。このようにすることにより、回転させたそれぞれの任意角度物体判別器１５を記憶するためのメモリの領域は必要であるが、検出処理時に回転を行わなくても済むため、高速に物体検出を行うことができる。
【００３８】
以上のように、実施の形態２の物体検出装置によれば、任意角度物体判別器を構成するレクタングルフィルタを所定の角度回転させるレクタングルフィルタ変換部を備え、検出部は、レクタングルフィルタ変換部で変換された任意角度物体判別器を用いて、所定の角度傾斜した検出対象物体の検出を行うようにしたので、リアルタイムで、ある判別器が検出可能な角度以外の物体を検出することが可能となり、また、用いる判別器が必要最小限で済むため、実装時のメモリ使用量が少なくて済む効果がある。
【００３９】
また、実施の形態２の物体検出装置によれば、レクタングルフィルタ変換部は、レクタングルフィルタに対して、９０度回転、１８０度回転、２７０度回転または反転のうちいずれかの処理を行うようにしたので、容易に、ある判別器が検出可能な角度以外の物体を検出する判別器への変換処理を行うことができる。
【００４０】
また、実施の形態２の判別器生成装置によれば、任意角度物体判別器を構成するレクタングルフィルタを所定の角度回転させるレクタングルフィルタ変換部を備えたので、物体検出を行う場合に、任意の角度の画像に対して高速に処理を実行することができる。
【００４１】
また、実施の形態２の判別器生成装置によれば、レクタングルフィルタ変換部は、レクタングルフィルタに対して、９０度回転、１８０度回転、２７０度回転または反転のうちいずれかの処理を行うようにしたので、容易に、ある判別器が検出可能な角度以外の物体を検出する判別器への変換処理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】この発明に用いるレクタングルフィルタの基本形を示す説明図である。
【図２】この発明の実施の形態１による判別器生成装置及び物体検出装置を示す構成図である。
【図３】この発明の実施の形態１による物体検出装置の探索矩形取得部の動作を示す説明図である。
【図４】この発明の実施の形態１による判別器生成装置の学習部の動作を示すフローチャートである。
【図５】この発明の実施の形態１による判別器生成装置の学習部の閾値を求める処理のフローチャートである。
【図６】この発明の実施の形態１による判別器生成装置のレクタングルフィルタの回転を示す説明図である。
【図７】この発明の実施の形態１による判別器生成装置のレクタングルフィルタの回転処理を示すフローチャートである。
【図８】この発明の実施の形態１による判別器生成装置のレクタングルフィルタの回転による補間処理を示す説明図である。
【図９】この発明の実施の形態２による判別器生成装置及び物体検出装置を示す構成図である。
【図１０】この発明の実施の形態２によるレクタングルフィルタの回転を示す説明図である。
【符号の説明】
【００４３】
１０，１０ａ  物体検出装置、１４  検出部、１５  任意角度物体判別器、１７  レクタングルフィルタ変換部、２０  判別器生成装置、２１  学習部、２２  任意角度物体判別器構築部。
【図１】
2008181216.tif 000018
【図２】
2008181216.tif 000019
【図３】
2008181216.tif 000020
【図４】
2008181216.tif 000021
【図５】
2008181216.tif 000022
【図６】
2008181216.tif 000023
【図７】
2008181216.tif 000024
【図８】
2008181216.tif 000025
【図９】
2008181216.tif 000026
【図１０】
2008181216.tif 000027