(57)【要約】【課題】  従来のテンプレートマッチング処理は、単純にテンプレートと類似した画像を検索するため、誤検出が多くなる問題がある。本発明は、人物などの左右対称性のある物体形状を正確に検出する画像検出技術を提供することを目的とする。【解決手段】  撮影装置１で撮影した画像から、検出対象候補検出手段３においてテンプレートマッチングにより検出対象候補を検出する。対称画像生成手段４において、検出対象候補の画像を画像の中央縦線で２分割し、一方の画像を反転させる。対象性検出手段６において、反転画像と他方の画像を比較し、対称画像の類似度を算出し、類似度と閾値を比較して左右対称性のある画像を検出する。【選択図】図１
2008146132.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影した画像の入力に応答して所定の処理を行う画像検出装置であって、
前記画像からテンプレートマッチングにより検出対象候補を検出する検出対象候補検出手段と、
前記検出対象候補を中央縦線で２分割し、一方の画像の反転画像を生成する対称画像生成手段と、
前記２分割により生成した他方の画像と前記反転画像との類似度を算出する対称性検出手段とを備えることを特徴とする画像検出装置。
【請求項２】
撮影した画像を入力するように構成されたコンピュータにおいて、
前記コンピュータを、
前記画像からテンプレートマッチングにより検出対象候補を検出する検出対象候補検出手段と、
前記検出対象候補を中央縦線で２分割し、一方の画像の反転画像を生成する対称画像生成手段と、
前記２分割により生成した他方の画像と前記反転画像との類似度を算出する対称性検出手段として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項３】
撮影した画像の入力に応答して所定の処理を行う画像検出方法であって、
前記画像に対して、テンプレートとマッチングするステップと、
前記マッチングで検出された画像を２分割するステップと、
前記２分割により作成した一方の画像の反転画像を生成するステップと、
前記２分割により作成した他方の画像と前記反転画像の類似度を算出するステップと、
前記類似度と閾値を比較して左右対称性を有する領域を判定するステップとを備えることを特徴とする画像検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮影した画像の入力に応答して所定の処理を行う画像検出技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、撮影した画像において、左右対称性形状を有する領域を検出する装置として、テンプレートマッチング処理を用いた画像処理装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
前記画像処理装置では、撮影した画像と検出対象のテンプレートを重ね合わせることにより類似度を算出し、撮影した画像からテンプレートと同じパターンを探し出す手法がとられている。
【特許文献１】特開平１１−２８４９９７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
以上に述べた従来のテンプレートマッチング処理は、単純にテンプレートと類似した画像を検索するため、誤検出が多くなる問題がある。例えば、人物を真上から撮影し、丸い形のテンプレートでマッチングを試みると、頭以外に、肩の部分も検出されてしまう。
【０００５】
本発明は、かかる従来技術の問題点を鑑みてなされたもので、人物などの左右対称性のある物体形状を正確に検出する技術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】
【０００６】
上記目的を達成するために、請求項１に記載した発明は、画像を撮影し、前記画像の入力に応答して所定の処理を行う画像検出装置であって、撮影装置と、前記撮影装置で撮影した画像からテンプレートマッチングにより検出対象候補を検出する検出対象候補検出手段と、前記検出対象候補の画像を画像の中心縦線で２分割して切り出し、一方の画像を左右対称に反転させた画像を生成する対称画像生成手段と、前記切り出しにより作成した他方の画像と前記反転させた画像の類似度を算出する対称性検出手段とを備えることを特徴とするものである。
【０００７】
請求項２に記載した発明は、撮影した画像を入力するように構成されたコンピュータを実行させるためのプログラムであって、前記コンピュータを、前記画像からテンプレートマッチングにより検出対象候補を検出する検出対象候補検出手段と、前記検出対象候補の画像を画像の中央縦線で２分割して切り出し、一方の画像の反転画像を生成する対称画像生成手段と、前記２分割により作成した他方の画像と前記反転画像との類似度を算出する対称性検出手段として機能させることを特徴とするものである。
【０００８】
請求項３に記載した発明は、画像の入力に応答して所定の処理を行う画像検出方法であって、前記画像に対して、検出すべき画像としてのテンプレート画像とマッチングするステップと、前記マッチングで検出された画像を２分割して切り出しするステップと、前記切り出しにより作成した一方の画像を左右対称に反転させた画像を生成するステップと、前記切り出しにより作成した他方の画像と前記反転させた画像の類似度を算出するステップと、前記類似度が閾値以上の場合に、左右対称性を有する領域であると判定するステップを備えることを特徴とするものである。
【発明の効果】
【０００９】
請求項１〜３に記載の発明によれば、検出する対象に左右対称性があれば全てを正確に検出することができる。例えば、人物の正面顔、人物の上方からの頭部、人物正面全体像、自動車上方からの像、自動車正面像、動物の正面顔などのように対称性がある全てを誤検出なく正確に検出できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。図１は、画像検出装置の構成を示す図である。当該装置は、撮影装置１と、テンプレート画像を保管するテンプレート画像データベース２と、検出対象候補検出手段３と、左右対称の画像を生成してメモリ５に保管する対称画像生成手段４と、メモリ５の画像の類似度を算出して、閾値と比較する対称性検出手段６、及び検出対象領域の表示モニタ７で構成される。
【００１１】
撮影装置１は、カラーで撮影できるカメラでも白黒で撮影できるカメラでもよい。テンプレート画像データベース２は、検出すべき画像である左右対称性を有する画像が保管されている。検出対象候補検出手段３は、撮影装置１で撮影された画像とテンプレート画像データベース２に保管されたテンプレート画像とをマッチング処理することにより、検出対象候補の画像を検出する。一般的に、検出対象候補の画像には検出対象でない画像も含まれている。対称画像生成手段４は、検出対象候補の画像を画像の中央縦線で２分割し、一方の画像を反転させ、メモリ５に保管する。対称性検出手段６は、メモリ５に保管された２つの画像、すなわち右側画像と左側画像の類似度を算出し、対称性があるものを検出対象領域として出力する。検出対象領域の表示モニタ７は、例えば、撮影装置で撮影した画像の中から検出対象領域を強調して表示するのに用いる。
【００１２】
以下、動作の詳細について説明する。図２は画像検出のフローチャートである。なお、このフローチャートは、コンピュータによって実行されるプログラムに規定された処理手順の一例である。
【００１３】
まず、撮影装置１で得た画像に対し、後に説明するテンプレートマッチングをし易くするために、ノイズを除去するための処理（ステップＳ１）として、例えばエッジの強調処理を実施する。画像にノイズが含まれていなければこの処理を省いてもよい。
【００１４】
次に、ノイズを除去した画像に対して、テンプレート画像データベース２に保管された画像を用いてマッチング処理（ステップＳ２）を実施する。この処理によりテンプレート画像に類似する画像が全て検出される。一般的に、検出された画像には検出対象外の画像も含まれる。
【００１５】
次に、テンプレートマッチングによって検出された画像に対して、中央縦線を軸として２つに分割してから切り出しする処理（ステップＳ３）を実施する。
【００１６】
次に、２つに分割して切り出した画像の一方の画像を、メモリ５の右側画像に保管するとともに、他方の画像を左右対称に反転させた画像を、メモリ５の左側画像に保管する処理（ステップＳ４）を実施する。なお、前記左右対称に反転させた画像をメモリ５の右側画像に保管し、前記切り出した画像の一方の画像をメモリ５の左側画像に保管しても良い。
【００１７】
次に、メモリ５の右側画像と左側画像の類似度を算出する処理（ステップＳ５）を実施する。例えば、類似度はメモリ５の右側画像と左側画像の差を算出すればよい。
【００１８】
次に、算出された類似度と閾値とを比較する処理（ステップＳ６）を実施する。閾値は適切な値を前もって設定しておけばよい。
【００１９】
次に、閾値と類似度を比較した結果から、類似度が閾値より高い場合には、左右対称性のある領域と判定（ステップＳ７）され、類似度が閾値より低い場合には、左右対称性のない領域と判定（ステップＳ８）される。
【実施例】
【００２０】
次に、本発明を人物の頭部の追跡に適用した場合について示す。この画像検出装置は、店舗内に設置し、人間の行動を追跡することにより、顧客の購買行動を調査することを目的とする。撮影装置は、白黒画像で撮影できるＣＣＤカメラを利用する。カメラは店舗内の天井に設置し、撮影方向を垂直下方向とする。撮影された画像から対称性を検出するためにコンピュータを利用する。コンピュータは、例えば動画像を取り込むためのビデオキャプチャー回路を備えたものであってもよい。
【００２１】
画像検出装置における人物の頭部を検出する方法について、図３をもとに説明する。天井に設置したカメラで垂直下方向に向けて人間を撮影し、エッジ強調処理をすると、画像（ａ）となる。画像（ａ）には１人の頭と肩の部分が表示されている。
【００２２】
画像（ａ）に対してテンプレート画像（ｂ）を用いてマッチング処理をする。マッチング処理の結果、画像（ｃ）〜（ｅ）の３つの領域が検出される。なお、頭以外に肩の部分もテンプレートの形に類似しているため検出されてしまう。
【００２３】
検出されたそれぞれの領域を中央縦線で２分割し、左側画像（ｃ１）（ｄ１）（ｅ１）と、右側画像を左右対称に反転させて、生成した画像（ｃ２）（ｄ２）（ｅ２）を作成する。次いで、画像（ｃ１）と（ｃ２）、画像（ｄ１）と（ｄ２）、画像（ｅ１）と（ｅ２）を比較して、それぞれ類似度を計算して算出する。画像（ｄ１）（ｄ２）の類似度が高いため左右対称性がある領域とし、人間の頭がある位置と判断する。このような処理によって頭の位置を追跡し、人物の購買行動を把握することができる。また同様の処理で人数のカウントも可能である。
【００２４】
本実施例では撮影する対象画像が斜めになっていないが、撮影画像中の対象画像が斜めになっている場合など左右対称でない状態の場合は、テンプレート画像を適当な角度で回転させることでマッチングを行い、その後同様に処理すれば角度によらない左右対称性を有する画像が検出可能である。
【００２５】
また本実施例では人物を対象としたが、左右対称であるならば、例えば、人物の正面顔、人物の上方からの頭部、人物正面全体像、自動車上方からの像、自動車正面像、動物の正面顔などの人や物や動物など全てを正確に検出できる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】画像検出装置のブロック図である。
【図２】画像検出処理のフローチャートである。
【図３】人物の頭部を検出する方法を示す説明図である。
【符号の説明】
【００２７】
１  撮影装置
２  テンプレート画像データベース
３  検出対象候補検出手段
４  対称画像生成手段
５  メモリ
６  対称性検出手段
７  検出対象領域の表示モニタ
【図１】
2008146132.tif 000003
【図２】
2008146132.tif 000004
【図３】
2008146132.tif 000005