(57)【要約】【課題】肌の色や照明の影響を低減し、簡易かつ高速にオブジェクトの回転角度を検出する。【解決手段】各画素抽出パターンについて抽出した複数の画素の画像特徴量を検出し、各画素抽出パターンに対応する画像特徴量および予め記憶した尤度に基づいて最大尤度を有する回転角度をオブジェクトの回転角度として判別する。【選択図】図９
2008097245.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検出対象画像に含まれるオブジェクトの基準配置位置に対する回転角度を検出する回転角度検出装置において、
前記検出対象画像を構成する画素から画像特徴量を検出する複数の画素を抽出するための複数種類の画素抽出パターンと、
各前記画素抽出パターンについて抽出した複数の画素の画像特徴量を検出する特徴量検出部と、
前記回転角度の尤度を、予め前記画像特徴量に対応づけて前記画素抽出パターン毎に記憶する尤度記憶部と、
各前記画素抽出パターンに対応する画像特徴量および前記尤度に基づいて最大尤度を有する回転角度を前記オブジェクトの回転角度として判別する回転角度判別部と、
を備えたことを特徴とする回転角度検出装置。
【請求項２】
請求項１記載の回転角度検出装置において、
前記尤度記憶部は、前記画像特徴量を複数段階に量子化し、
前記段階毎、かつ、所定回転角度毎に前記尤度を記憶していることを特徴とする回転角度検出装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２記載の回転角度検出装置において、
前記回転角度判別部は、全ての前記画素抽出パターンに対応する尤度を前記所定回転角度毎に積算して積算尤度を生成し、前記積算尤度が最も高い前記所定回転角度を前記オブジェクトの回転角度として判別することを特徴とする回転角度検出装置。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３記載の回転角度検出装置において、
前記画像特徴量は、前記画像特徴量を検出する複数画素で構成される画素領域を二つの画素領域としたときの各画素領域を代表する輝度の輝度差であることを特徴とする回転角度検出装置。
【請求項５】
請求項記載の回転角度検出装置において、
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輝度値を積分して当該対象画素に対応する積分画素値とし、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画素値を求めて積分画像を生成する積分画像生成部を備え、
前記特徴量検出部は、前記積分画像に基づいて前記画像特徴量を検出することを特徴とする回転角度検出装置。
【請求項６】
請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の回転角度検出装置において、
前回の前記検出対象画像のリサイズあるいは前回の画素抽出パターンのリサイズを行って今回の検出対象画像あるいは今回の画素抽出パターンを生成することにより、検出対象画像と画素抽出パターンとの相対的な大きさの変更を行うリサイズ処理部を備えたことを特徴とする回転角度検出装置。
【請求項７】
請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の回転角度検出装置において、
複数種類の原画素抽出パターンを生成する抽出パターン生成部と、
前記原画素抽出パターンおよび回転角度が既知の複数のサンプル画像に基づいて、回転角度毎の尤度を算出する尤度算出部と、
算出した尤度のばらつきに基づいてより尤度のばらつきの大きな前記原画素抽出パターンを前記画素抽出パターンとして選択する抽出パターン選択部と、
を備えたことを特徴とする回転角度検出装置。
【請求項８】
請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の回転角度検出装置において、
複数種類の原画素抽出パターンを生成する抽出パターン生成部と、
前記原画素抽出パターンおよび回転角度が既知の複数のサンプル画像に基づいて、回転角度毎の尤度を算出する尤度算出部と、
算出した尤度の大きさに基づいてより前記尤度の大きな前記原画素抽出パターンを前記画素抽出パターンとして選択する抽出パターン選択部と、
を備えたことを特徴とする回転角度検出装置。
【請求項９】
請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の回転角度検出装置において、
複数種類の原画素抽出パターンを生成する抽出パターン生成部と、
前記原画素抽出パターンおよび回転角度が既知の複数のサンプル画像に基づいて、回転角度毎の尤度を算出する尤度算出部と、
同一の前記回転角度について算出した尤度の大きさに基づいて、より前記尤度の大きな前記原画素抽出パターンを当該回転角度に対応する前記画素抽出パターンとして選択する抽出パターン選択部と、
を備えたことを特徴とする回転角度検出装置。
【請求項１０】
請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の回転角度検出装置において、
複数種類の原画素抽出パターンを生成する抽出パターン生成部と、
前記原画素抽出パターンおよび回転角度が既知の複数のサンプル画像に基づいて、回転角度毎の尤度を算出する尤度算出部と、
同一の前記回転角度に対し、最大尤度を有する複数の前記原画素抽出パターンのうち、前記最大尤度と、前記同一の回転角度以外の他の回転角度に対応する尤度の大きさの差の大きな前記原画素抽出パターンを前記画素抽出パターンとして選択する抽出パターン選択部と、
を備えたことを特徴とする回転角度検出装置。
【請求項１１】
検出対象画像に含まれるオブジェクトの基準配置位置に対する回転角度を検出するために前記回転角度の尤度を、予め前記画像特徴量に対応づけて前記画素抽出パターン毎に記憶する尤度記憶部を備えた回転角度検出装置の制御方法において、
前記検出対象画像を構成する画素から画像特徴量を検出する複数の画素を抽出するための複数種類の画素抽出パターンについて抽出した複数の画素の画像特徴量を検出する特徴量検出過程と、
各前記画素抽出パターンに対応する画像特徴量および前記尤度に基づいて最大尤度を有する回転角度を前記オブジェクトの回転角度として判別する回転角度判別過程と、
を備えたことを特徴とする回転角度検出装置の制御方法。
【請求項１２】
請求項１１記載の回転角度検出装置の制御方法において、
複数種類の原画素抽出パターンを生成する抽出パターン生成過程と、
前記原画素抽出パターンおよび回転角度が既知の複数のサンプル画像に基づいて、回転角度毎の尤度を算出する尤度算出過程と、
算出した尤度のばらつきに基づいてより尤度のばらつきの大きな前記原画素抽出パターンを前記画素抽出パターンとして選択する抽出パターン選択過程と、
を備えたことを特徴とする回転角度検出装置の制御方法。
【請求項１３】
検出対象画像に含まれるオブジェクトの基準配置位置に対する回転角度を検出するために前記回転角度の尤度を、予め前記画像特徴量に対応づけて前記画素抽出パターン毎に記憶する尤度記憶部を備えた回転角度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、
前記検出対象画像を構成する画素から画像特徴量を検出する複数の画素を抽出するための複数種類の画素抽出パターンについて抽出した複数の画素の画像特徴量を検出させ、
各前記画素抽出パターンに対応する画像特徴量および前記尤度に基づいて最大尤度を有する回転角度を前記オブジェクトの回転角度として判別させる、
ことを特徴とする制御プログラム。
【請求項１４】
請求項１３記載の制御プログラムにおいて、
複数種類の原画素抽出パターンを生成させ、
前記原画素抽出パターンおよび回転角度が既知の複数のサンプル画像に基づいて、回転角度毎の尤度を算出させ、
算出した尤度のばらつきに基づいてより尤度のばらつきの大きな前記原画素抽出パターンを前記画素抽出パターンとして選択させる、
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、回転角度検出装置、回転角度検出装置の制御方法および制御プログラムに係り、特に検出対象画像において人の顔画像のようなオブジェクトの回転角度（二次元画像平面内における回転角度）を検出するための回転角度検出装置、回転角度検出装置の制御方法および制御プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より人の顔の検出は、証明写真や顔認識による入退室管理などの様々なアプリケーションを想定して行われている。
例えば、証明写真では、写真中の位置、サイズ、顔の方向などが厳密に定められている。
また、顔検出、顔認識技術は、様々なものが知られているが、顔が直立状態にあることを前提に行われている。
このように顔の方向を検出し、直立に補正することは、アプリケーションの広がりと、顔検出、顔認識精度に大きく影響することが容易に理解できる。
このような技術として、特許文献１には、肌色領域の重心と顔の特徴点とから、参照パラメータを算出して顔の画像平面上における回転角度（傾き）を検出する技術が開示されている。
【特許文献１】特許３４５４７２６号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、人種の違いによる肌の色の違いや照明状況によっては、見かけ上の色の範囲が大きく変化してしまう。また、顔の向きによっても見かけ上の色の範囲が大きく変化していた。
この結果、上記従来の技術では、必ずしも正確なオブジェクトの回転角度を検出する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、肌の色や照明の影響を低減し、簡易かつ高速にオブジェクトの回転角度を検出することが可能な回転角度検出装置、回転角度検出装置の制御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、検出対象画像に含まれるオブジェクトの基準配置位置に対する回転角度を検出する回転角度検出装置において、前記検出対象画像を構成する画素から画像特徴量を検出する複数の画素を抽出するための複数種類の画素抽出パターンと、各前記画素抽出パターンについて抽出した複数の画素の画像特徴量を検出する特徴量検出部と、前記回転角度の尤度を、予め前記画像特徴量に対応づけて前記画素抽出パターン毎に記憶する尤度記憶部と、各前記画素抽出パターンに対応する画像特徴量および前記尤度に基づいて最大尤度を有する回転角度を前記オブジェクトの回転角度として判別する回転角度判別部と、を備えたことを特徴としている。
上記構成によれば、特徴量検出部は、各前記画素抽出パターンについて抽出した複数の画素の画像特徴量を検出する。
これにより回転角度判別部は、各前記画素抽出パターンに対応する画像特徴量および尤度記憶部に記憶されている尤度に基づいて最大尤度を有する回転角度をオブジェクトの回転角度として判別する。
したがって、画像特徴量（例えば、輝度差）および最大尤度に基づいてオブジェクトの回転角度を簡易かつ高速に判別して検出することができる。
【０００５】
この場合において、前記尤度記憶部は、前記画像特徴量を複数段階に量子化し、前記段階毎、かつ、所定回転角度毎に前記尤度を記憶しているようにしてもよい。
上記構成によれば、記憶容量の増大を抑制し、処理の高速化が図れる。
【０００６】
また、前記回転角度判別部は、全ての前記画素抽出パターンに対応する尤度を前記所定回転角度毎に積算して積算尤度を生成し、前記積算尤度が最も高い前記所定回転角度を前記オブジェクトの回転角度として判別するようにしてもよい。
上記構成によれば、容易な処理で判別結果の信頼性の向上が図れる。
【０００７】
さらに、前記画像特徴量は、前記画像特徴量を検出する複数画素で構成される画素領域を二つの画素領域としたときの各画素領域を代表する輝度の輝度差であるようにしてもよい。
上記構成によれば、オブジェクトが人の顔画像であるような場合であっても、人種による肌の色の違いあるいは照明状況の影響を低減して、より確実にオブジェクトの回転角度を検出することができる。
【０００８】
さらにまた、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輝度値を積分して当該対象画素に対応する積分画素値とし、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画素値を求めて積分画像を生成する積分画像生成部を備え、前記特徴量検出部は、前記積分画像に基づいて前記画像特徴量を検出するようにしてもよい。
上記構成によれば、単純な演算で高速に画像特徴量を検出することが可能となる。
【０００９】
また、前回の前記検出対象画像のリサイズあるいは前回の画素抽出パターンのリサイズを行って今回の検出対象画像あるいは今回の画素抽出パターンを生成することにより、検出対象画像と画素抽出パターンとの相対的な大きさの変更を行うリサイズ処理部を備えるようにしてもよい。
上記構成によれば、検出対象画像と画素抽出パターンとの相対的な大きさの変更を毎回行うことにより、リサイズ処理に要するメモリ容量を必要以上に大きくすることなく、オブジェクトの回転角度を検出させることができる。
【００１０】
また、複数種類の原画素抽出パターンを生成する抽出パターン生成部と、前記原画素抽出パターンおよび回転角度が既知の複数のサンプル画像に基づいて、回転角度毎の尤度を算出する尤度算出部と、算出した尤度のばらつきに基づいてより尤度のばらつきの大きな前記原画素抽出パターンを前記画素抽出パターンとして選択する抽出パターン選択部と、を備えたことを特徴としている。
上記構成によれば、抽出パターン生成部は、複数種類の原画素抽出パターンを生成する。
これにより尤度算出部は、原画素抽出パターンおよび回転角度が既知の複数のサンプル画像に基づいて、回転角度毎の尤度を算出し、抽出パターン選択部は、算出した尤度のばらつきに基づいてより尤度のばらつきの大きな前記原画素抽出パターンを前記画素抽出パターンとして選択する。
したがって、抽出パターン選択部は、尤度のばらつきに基づいて、オブジェクトの回転角度に有効な画素抽出パターンを選択することができ、より確実に回転角度を検出することができる。
【００１１】
また、複数種類の原画素抽出パターンを生成する抽出パターン生成部と、前記原画素抽出パターンおよび回転角度が既知の複数のサンプル画像に基づいて、回転角度毎の尤度を算出する尤度算出部と、算出した尤度の大きさに基づいてより前記尤度の大きな前記原画素抽出パターンを前記画素抽出パターンとして選択する抽出パターン選択部と、を備えたことを特徴としている。
上記構成によれば、抽出パターン生成部は、複数種類の原画素抽出パターンを生成する。
【００１２】
これにより、尤度算出部は、原画素抽出パターンおよび回転角度が既知の複数のサンプル画像に基づいて、回転角度毎の尤度を算出し、抽出パターン選択部は、算出した尤度の大きさに基づいてより尤度の大きな前記原画素抽出パターンを前記画素抽出パターンとして選択する。
したがって、抽出パターン選択部は、尤度の大きさに基づいて、オブジェクトの回転角度に有効な画素抽出パターンを選択することができ、より確実に回転角度を検出することができる。
【００１３】
また、複数種類の原画素抽出パターンを生成する抽出パターン生成部と、前記原画素抽出パターンおよび回転角度が既知の複数のサンプル画像に基づいて、回転角度毎の尤度を算出する尤度算出部と、同一の前記回転角度について算出した尤度の大きさに基づいて、より前記尤度の大きな前記原画素抽出パターンを当該回転角度に対応する前記画素抽出パターンとして選択する抽出パターン選択部と、を備えたことを特徴としている。
上記構成によれば、抽出パターン生成部は、複数種類の原画素抽出パターンを生成する。
【００１４】
これにより、尤度算出部は、原画素抽出パターンおよび回転角度が既知の複数のサンプル画像に基づいて、回転角度毎の尤度を算出し、抽出パターン選択部は、同一の回転角度について算出した尤度の大きさに基づいて、より尤度の大きな原画素抽出パターンを当該回転角度に対応する前記画素抽出パターンとして選択する。
したがって、抽出パターン選択部は、同一の回転角度について算出した尤度の大きさに基づいて、より尤度の大きな原画素抽出パターンを当該回転角度に対応する前記画素抽出パターンとして選択することとなるので、オブジェクトの回転角度に有効な画素抽出パターンを選択することができ、より確実に回転角度を検出することができる。
【００１５】
また、複数種類の原画素抽出パターンを生成する抽出パターン生成部と、前記原画素抽出パターンおよび回転角度が既知の複数のサンプル画像に基づいて、回転角度毎の尤度を算出する尤度算出部と、同一の前記回転角度に対し、最大尤度を有する複数の前記原画素抽出パターンのうち、前記最大尤度と、前記同一の回転角度以外の他の回転角度に対応する尤度の大きさと、の差の大きな前記原画素抽出パターンを前記画素抽出パターンとして選択する抽出パターン選択部と、を備えたことを特徴としている。
上記構成によれば、抽出パターン生成部は、複数種類の原画素抽出パターンを生成する。
【００１６】
これにより、尤度算出部は、原画素抽出パターンおよび回転角度が既知の複数のサンプル画像に基づいて、回転角度毎の尤度を算出し、抽出パターン選択部は、同一の前記回転角度に対し、最大尤度を有する複数の原画素抽出パターンのうち、最大尤度と、同一の回転角度以外の他の回転角度に対応する尤度の大きさと、の差の大きな原画素抽出パターンを画素抽出パターンとして選択する。
したがって、抽出パターン選択部は、いずれかの回転角度について得られる最大尤度と、他の回転角度における尤度の大きさとの差に基づいて、より差の大きな原画素抽出パターンを当該回転角度に対応する前記画素抽出パターンとして選択することとなるので、オブジェクトの回転角度に有効な画素抽出パターンを選択することができ、より確実に回転角度を検出することができる。
【００１７】
また、検出対象画像に含まれるオブジェクトの基準配置位置に対する回転角度を検出するために前記回転角度の尤度を、予め前記画像特徴量に対応づけて前記画素抽出パターン毎に記憶する尤度記憶部を備えた回転角度検出装置の制御方法において、前記検出対象画像を構成する画素から画像特徴量を検出する複数の画素を抽出するための複数種類の画素抽出パターンについて抽出した複数の画素の画像特徴量を検出する特徴量検出過程と、各前記画素抽出パターンに対応する画像特徴量および前記尤度に基づいて最大尤度を有する回転角度を前記オブジェクトの回転角度として判別する回転角度判別過程と、を備えたことを特徴としている。
上記構成によれば、画像特徴量（例えば、輝度差）および最大尤度に基づいてオブジェクトの回転角度を簡易かつ高速に判別して検出することができる。
【００１８】
この場合において、複数種類の原画素抽出パターンを生成する抽出パターン生成過程と、前記原画素抽出パターンおよび回転角度が既知の複数のサンプル画像に基づいて、回転角度毎の尤度を算出する尤度算出過程と、算出した尤度のばらつきに基づいてより尤度のばらつきの大きな前記原画素抽出パターンを前記画素抽出パターンとして選択する抽出パターン選択過程と、を備えるようにしてもよい。
上記構成によれば、オブジェクトの回転角度検出に有効な画素抽出パターンを選択することができ、より確実に回転角度を検出することができる。
この場合において、抽出パターン選択工程は、算出した尤度の大きさに基づいてより尤度の大きな原画素抽出パターンを前記画素抽出パターンとして選択したり、同一の回転角度について算出した尤度の大きさに基づいて、より尤度の大きな原画素抽出パターンを当該回転角度に対応する画素抽出パターンとして選択したり、あるいは、同一の回転角度に対し、最大尤度を有する複数の原画素抽出パターンのうち、最大尤度と、同一の回転角度以外の他の回転角度に対応する尤度の大きさと、の差の大きな原画素抽出パターンを画素抽出パターンとして選択するようにしてもよい。
【００１９】
また、検出対象画像に含まれるオブジェクトの基準配置位置に対する回転角度を検出するために前記回転角度の尤度を、予め前記画像特徴量に対応づけて前記画素抽出パターン毎に記憶する尤度記憶部を備えた回転角度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、前記検出対象画像を構成する画素から画像特徴量を検出する複数の画素を抽出するための複数種類の画素抽出パターンについて抽出した複数の画素の画像特徴量を検出させ、各前記画素抽出パターンに対応する画像特徴量および前記尤度に基づいて最大尤度を有する回転角度を前記オブジェクトの回転角度として判別させる、ことを特徴としている。
上記構成によれば、画像特徴量（例えば、輝度差）および最大尤度に基づいてオブジェクトの回転角度を簡易かつ高速に判別して検出することができる。
【００２０】
この場合において、複数種類の原画素抽出パターンを生成させ、前記原画素抽出パターンおよび回転角度が既知の複数のサンプル画像に基づいて、回転角度毎の尤度を算出させ、算出した尤度のばらつきに基づいてより尤度のばらつきの大きな前記原画素抽出パターンを前記画素抽出パターンとして選択させる、ことを特徴としている。
上記構成によれば、オブジェクトの回転角度検出に有効な画素抽出パターンとして選択することができ、より確実に回転角度を検出することができる。
この場合において、画素抽出パターンの選択に際し、算出させた尤度の大きさに基づいてより尤度の大きな前記原画素抽出パターンを前記画素抽出パターンとして選択させたり、同一の回転角度について算出させた尤度の大きさに基づいて、より尤度の大きな原画素抽出パターンを当該回転角度に対応する画素抽出パターンとして選択させたり、あるいは、同一の回転角度に対し、最大尤度を有する複数の原画素抽出パターンのうち、最大尤度と、同一の回転角度以外の他の回転角度に対応する尤度の大きさと、の差の大きな原画素抽出パターンを画素抽出パターンとして選択させるようにしてもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
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、オブジェクト画像の回転角度を検出するための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の回転角度を検出する場合について説明する。
図１は、実施形態の回転角度検出装置の概要構成ブロック図である。
回転角度検出装置１０は、パーソナルコンピュータとして構成されており、オブジェクト画像の回転角度の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。
【００２２】
［１］第１実施形態
図２は、第１実施形態実施形態の回転角度検出装置の機能ブロック図である。
回転角度検出装置１０は、回転角度検出対象のオブジェクト画像を含む検出対象画像から回転角度検出用の複数の画素（画素領域）を抽出するための画素抽出パターンを記憶する画素抽出パターン記憶部３１と、各画素抽出パターン毎に画像特徴量に対応させて所定の角度毎の回転角度の尤度を記憶する尤度記憶部３２と、検出対象画像から画像特徴量を生成する画像特徴量生成部３３と、上記検出対象画像のリサイズを行い新たな検出対象画像を生成するリサイズ部（リサイズ処理部）３４と、前記画像特徴量生成部が画像特徴量の生成を高速に行うために画像特徴量の積分画像を生成する積分画像処理部３５と、画像特徴量および尤度に基づいてオブジェクトの回転角度を判別する回転角度判別部３６と、を備えている。
【００２３】
図３は、画素抽出パターンの一例の説明図である。
図３（ａ）は、第１の例の画素抽出パターン４０Ａであり、検出対象画像から画像特徴量としての輝度差を検出する複数画素で構成される長方形状（矩形形状）の画素領域を抽出し、対応する画素領域を代表する輝度値（代表輝度値）が正の値を持つように定義された第１画素抽出領域４０Ａ１と、対応する画素領域の輝度値（代表輝度値）が負の値を持つように定義された第２画素抽出領域４０Ａ２とに分けた二つの画素抽出領域を有している。
ここで、第２画素抽出領域は、さらに二つの画素抽出領域４０Ａ２１、４０Ａ２２に分けられている。
そして、図３（ａ）に示すような画素抽出パターンを用いる場合の輝度差は以下のように表される。
【００２４】
第１画素抽出領域４０Ａ１に対応する検出対象画像の画素を代表する輝度の値を輝度値Ｖ1とし、第２画素抽出領域４０Ａ２の二つに分けられた画素抽出領域４０Ａ２１、４０Ａ２２のうち、一方の画素抽出領域に対応する検出対象画像の画素を代表する輝度の値を輝度値をＶ21とし、他方の画素抽出領域に対応する検出対象画像の画素を代表する輝度の値を輝度値をＶ22とした場合、対応する画素領域全体の画像特徴量、すなわち、輝度差Ｖは、
Ｖ＝Ｖ1＋Ｖ21＋Ｖ22
となる。
【００２５】
図３（ｂ）は、第２の例の画素抽出パターン４０Ｂであり、検出対象画像から画像特徴量としての輝度差を検出する複数画素で構成される正方形状の画素領域を抽出し、当該正方形状の画素領域を対角線上で４つの正方形状に区分し、一方の対角線上の２つの正方形状の画素領域で構成され、当該画素領域を代表する輝度値（代表輝度値）が正の値を持つように定義された第１画素抽出領域４０Ｂ１と、他方の対角線上の２つの正方形状の画素領域輝度値（代表輝度値）が負の値を持つように定義された第２画素抽出領域４０Ｂ２とに分けた二つの画素抽出領域を有している。
【００２６】
ここで、第１画素抽出領域４０Ｂ１は、さらに二つの正方形状の画素抽出領域４０Ｂ１１、４０Ｂ１２に分けられ、第２画素抽出領域４０Ｂ２は、さらに二つの正方形状の画素抽出領域４０Ｂ２１、４０Ｂ２２に分けられている。
そして、図３（ｂ）に示すような画素抽出パターンを用いる場合の輝度差は以下のように表される。
第１画素抽出領域４０Ｂ１を構成する画素抽出領域４０Ｂ１１に対応する検出対象画像の画素を代表する輝度の値を輝度値Ｖ11とし、画素抽出領域４０Ｂ１２に対応する検出対象画像の画素を代表する輝度の値を輝度値Ｖ12とし、  第２画素抽出領域４０Ｂ２を構成する画素抽出領域４０Ｂ２１に対応する検出対象画像の画素を代表する輝度の値を輝度値Ｖ21とし、画素抽出領域４０Ｂ２２に対応する検出対象画像の画素を代表する輝度の値を輝度値Ｖ22とした場合、対応する画素領域全体の画像特徴量、すなわち、輝度差Ｖは、
Ｖ＝Ｖ11＋Ｖ12＋Ｖ21＋Ｖ22
となる。
【００２７】
図３（ｃ）は、第３の例の画素抽出パターン４０Ｃであり、検出対象画像から画像特徴量としての輝度差を検出する複数画素で構成される正方形状の画素領域を抽出し、当該正方形状の画素領域を２つの隣接する長方形状（矩形形状）に区分し、長方形状の画素領域を代表する輝度値（代表輝度値）が正の値を持つように定義された第１画素抽出領域４０Ｃ１と、長方形状の画素領域輝度値（代表輝度値）が負の値を持つように定義された第２画素抽出領域４０Ｃ２とに分けた二つの画素抽出領域を有している。
そして、図３（ｃ）に示すような画素抽出パターンを用いる場合の輝度差は以下のように表される。
第１画素抽出領域４０Ｃ１に対応する検出対象画像の画素を代表する輝度の値を輝度値Ｖ1とし、第２画素抽出領域４０Ｃ２に対応する検出対象画像の画素を代表する輝度の値を輝度値Ｖ2とした場合、対応する画素領域全体の画像特徴量、すなわち、輝度差Ｖは、
Ｖ＝Ｖ1＋Ｖ2
となる。
【００２８】
図３（ｄ）は、第４の例の画素抽出パターン４０Ｄであり、検出対象画像から画像特徴量としての輝度差を検出する複数画素で構成されるそれぞれ長方形状の二つの画素領域を抽出し、長方形状の画素領域を代表する輝度値（代表輝度値）が正の値を持つように定義された第１画素抽出領域４０Ｄ１と、長方形状の画素領域輝度値（代表輝度値）が負の値を持つように定義された第２画素抽出領域４０Ｄ２とに分けた二つの画素抽出領域を有している。
そして、図３（ｄ）に示すような画素抽出パターンを用いる場合の輝度差は以下のように表される。
第１画素抽出領域４０Ｄ１に対応する検出対象画像の画素を代表する輝度の値を輝度値Ｖ1とし、第２画素抽出領域４０Ｄ２に対応する検出対象画像の画素を代表する輝度の値を輝度値Ｖ2とした場合、対応する画素領域全体の画像特徴量、すなわち、輝度差Ｖは、
Ｖ＝Ｖ1＋Ｖ2
となる。
【００２９】
以上の説明では、輝度値を検出値そのままとしていたが、補正値を用いるようにしてもよい。例えば、補正輝度値は次式により表される。
補正輝度値＝（オブジェクト画像の輝度値−オブジェクト画像の輝度平均値）
／（オブジェクト画像の輝度の標準偏差）／補正値
ここで、補正値は、定数であり、例えば、２．０が用いられる。
実際に輝度差を用いる場合には、最大輝度差および最小輝度差をサンプル画像から推定し、輝度差の量子化（例えば、３２段階あるいは６４段階）を行う。
【００３０】
ここで、積分画像処理部３５の動作について説明する。
図４は、検出対象画像に対応する輝度値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。
積分画像処理部３５は、検出対象画像を構成する基準位置画素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〜ＰＸm,nの画像特徴量である輝度値を積分して当該対象画素ＰＸm,nに対応する輝度積分値としている。
【００３１】
図５は、積分画像生成の具体的説明のための説明図である。
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に対応する輝度積分値ΣＰＸ3,3が算出される。
【００３２】
図６は、生成した積分画像の説明図である。
図６においては、理解の容易のため、輝度が０〜３の値を採る場合について説明しているが、実際には、より多段階（例えば、２５６段階）の輝度値が用いられる。
具体的には、図６の場合、輝度積分値は次式により算出される。
ΣＰＸ3,3＝０＋０＋０＋０＋０＋０＋１＋１＋０＋１＋２＋３＋０＋１＋３＋１
＝１３
【００３３】
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内の輝度積分値に対応する積分画像は、図６に示すようなものとなる。
図７は、画像抽出パターンを構成する画素抽出領域の設定状態の説明図である。
例えば、図３（ａ）に示した画素抽出領域４０Ａ１、４０Ａ２１、４０Ａ２２のサイズをそれぞれ２０×２０画素とした場合、初期状態（第１回目）において、画素抽出領域４０Ａ２１は、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。
【００３４】
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＝５８０（＝６３９−５９）となるまでは、Ｑの値は同じにして、画素抽出領域４０Ａ１、４０Ａ２１、４０Ａ２２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として次の画素抽出領域４０Ａ１、４０Ａ２１、４０Ａ２２を設定する。
同様にして、Ｐ＝５８０（＝６３９−５９）、Ｑ＝４６０（＝４７９−１９）となるまで、画素抽出領域４０Ａ１、４０Ａ２１、４０Ａ２２の設定を繰り返すこととなる。
ここで輝度積分値の算出の原理について説明する。
画素ＰＸx,yにおける輝度（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。
【００３５】
【数１】
2008097245.tif 000003
積分画像処理部により生成された積分画像を用いれば、各画素抽出領域４０Ａ１、４０Ａ２１、４０Ａ２２毎の輝度積分値（各画素の輝度の和）を迅速に求めることができる。
いずれかの画素抽出領域の範囲を（ｘ0≦ｘ≦ｘ1、ｙ0≦ｙ≦ｙ1）とすれば、輝度積分値は、次式により表される。
【００３６】
【数２】
2008097245.tif 000004
この場合において、積分画像を生成する処理は、元の検出対象画像またはリサイズ後の検出対象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。
【００３７】
次により具体的な積分輝度値の算出について説明する。
図８は、積分輝度値の算出の説明図である。
積分輝度値の算出において、検出装置本体１１は、画素抽出領域４０Ａ２１に対応する画素の積分輝度値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、上述したように画素抽出領域４０Ａ２１の大きさを２０×２０画素とすると、画素抽出領域４０Ａ２１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。
【００３８】
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。
【００３９】
これらの結果、画素抽出領域４０Ａ２１に対応する画素の積分輝度値ΣＤＷは、次式により表される。
ΣＤＷ＝ΣＲＡ１４＋ΣＲＡ１１−ΣＲＡ１２−ΣＲＡ１３
【００４０】
次に第１実施形態の動作を説明する。
図９は、第１実施形態の処理フローチャートである。
図２に示したように、回転角度検出装置１０に検出対象画像５０が入力されると、検出装置本体１１のＭＰＵ２１は、画素抽出パターン記憶部３１として機能する外部記憶装置１６から画素抽出パターン（具体的には、上述した画素抽出パターン４０Ａ〜４０Ｄのいずれか一つ）を読み出す（ステップＳ１１）。
【００４１】
次に検出対象画像５０から読み出した画素抽出パターンを用いて各画素抽出領域に対応する画素を抽出する（ステップＳ１２）。
つづいて抽出した画素の画像特徴量（積分輝度値）を上述した積分輝度値の算出方法に基づいて算出する（ステップＳ１２）。
そして算出した画像特徴量を量子化し、尤度記憶部３２として機能する外部記憶装置１６に記憶した角度尤度テーブルを参照して、当該画像特徴量（積分輝度値）に対応する尤度を判別用尤度メモリに回転角度別に積算して積算尤度を算出する（ステップＳ１３）。
【００４２】
ここで、積算尤度の算出についてより具体的に説明する。
図１０は、いずれかの画素抽出パターンに対応する角度尤度テーブルの一例であり、図１１は、他の画素抽出パターンに対応する角度尤度テーブルの一例である。各値は、出現頻度を表しており、図９および図１０は、サンプル画像数＝１０００の場合の出現頻度を表している。すなわち、１９０／１０００という表記は、１０００サンプル数中、１９０サンプルが該当した旨を表している。
これらの角度尤度テーブルの作成については、第２実施形態で詳述するので、ここでは、説明を省略する。
積算尤度は、各回転角度（例えば、０〜３５５°の範囲で５°単位）毎に全ての画素抽出パターンに対応する尤度を積算した値を有し、初期状態においては、積算尤度はすべて０とされている。
【００４３】
画像特徴量として、輝度差を用いる場合、輝度値が０〜２５５の２５６段階で検出可能な場合に、輝度差は−２５５〜２５５の５１１段階となる。しかしながら、このように細かく区分すると、処理量が膨大となるため、本実施形態では、図１０および図１１に示すように、輝度差を量子化し、−１０〜１０の２１段階として処理を行っている。
そして、この量子化された輝度値に対応させてオブジェクトの回転角度毎の尤度を角度尤度テーブルとして外部記憶装置に画素抽出パターン数だけ予め記憶している。
【００４４】
図１２は、検出対象画像（あるいはリサイズ検出対象画像）に画像抽出パターンを適用した場合の説明図である。
図１２（ａ）は、画素抽出パターン４０Ａを適用した場合、図１２（ｂ）、（ｃ）は、画素抽出パターン４０Ｃを適用した場合のものである。
図１２に示した場合は、検出対象画像（あるいはリサイズ検出対象画像）５０内でオブジェクトである顔画像が回転角度＝０°（基準配置位置）の場合であるが、実際には、検出対象画像５０内でオブジェクトが所定の回転角度となっているのが一般的である。
この状態で、画像特徴量生成部３３として機能する検出装置本体１１は、各画素抽出パターンについて画像特徴量である積分輝度値を量子化し、角度尤度テーブルを参照する毎に、読み出した尤度の対数値（対数尤度）を角度毎に加算して積算尤度テーブルを生成することとなる。この場合に積算尤度テーブルは、０〜３５５°に対応するの７２個のメモリ領域を有している。また、対数尤度を加算しているのは、計算の容易化のためである。
【００４５】
より具体的には、いずれかの画素抽出パターンに対応する角度尤度テーブルが図９に示すような場合に、量子化された輝度差が０である場合には、輝度差０の尤度テーブル３２Ａ１が参照される。
そして、回転角度毎に尤度テーブルの値の対数値を積算尤度テーブルに加算する。
すなわち輝度差０の尤度テーブル３２Ａ１を参照した時点で積算尤度テーブルが初期状態であった場合には、積算尤度テーブルの値は、０°側から順次、ｌｏｇ（１９０／１０００＋ｃ）、ｌｏｇ（４５／１０００＋ｃ）、…、ｌｏｇ（５００／１０００＋ｃ）、…、ｌｏｇ（１０／１０００＋ｃ）、ｌｏｇ（２／１０００＋ｃ）となる。ここで、ｃは、非常に小さな値を有する定数であり、理論上あるいは演算処理上において対数値が定まらなくなるのを防止するためのものである。
同様に、他の画素抽出パターンに対応する角度尤度テーブルが図１０に示すような場合に、量子化された輝度差が−５である場合には、輝度差−５の尤度テーブル３２Ｂ１が参照される。
【００４６】
この結果、積算尤度テーブルの値は、０°側から順次、ｌｏｇ（１９０／１０００＋ｃ）＋ｌｏｇ（１６／１０００＋ｃ）、ｌｏｇ（４５／１０００＋ｃ）＋ｌｏｇ（３１／１０００＋ｃ）、…、ｌｏｇ（５００／１０００＋ｃ）＋ｌｏｇ（４７１／１０００＋ｃ）、…、ｌｏｇ（１０／１０００＋ｃ）＋ｌｏｇ（１０／１０００＋ｃ）、ｌｏｇ（２／１０００＋ｃ）＋ｌｏｇ（２／１０００＋ｃ）となる。
そして、全ての画素抽出パターンについて、積算尤度の算出が終了したか否かを判別する（ステップＳ１４）。
ステップＳ１４の判別において、未だ全ての画素抽出パターンについて積算尤度の算出が終了していない場合には（ステップＳ１４；Ｎｏ）、処理を再びステップＳ１１に移行して、以下、同様に処理を行う。
【００４７】
ステップＳ１４の判別において、全ての画素抽出パターンについて積算尤度の算出が終了した場合には（ステップＳ１４；Ｙｅｓ）、最も積算尤度が大きな値を有する回転角度を当該オブジェクトの回転角度であると判別する（ステップＳ１５）。
以上の説明のように、本実施形態によれば、回転角度の検出に輝度値を用いているため、照明の性質（明るさおよび色温度等）の影響を受ける人の肌の色などの色情報を使用しないので、正確な回転角度検出が行える。
また輝度差を画像特徴量として回転角度の検出を行っているので、照明の変化の影響をあまり受けずに回転角度を検出することができる。
さらに回転角度検出に際し、予め記憶した（算出した）尤度に基づいているので、簡易かつ高速な回転角度検出が行える。
【００４８】
［２］第２実施形態
以上の第１実施形態においては、角度尤度テーブルは予め記憶していたが、本第２実施形態は、角度尤度テーブルの生成から行う場合の実施形態である。
図１３は、第２実施形態の回転角度検出装置の機能ブロック図である。
図１３において、図２の第１実施形態と同様の部分には、同一の符号を付すものとする。
第２実施形態の回転角度検出装置１０Ａは、サンプル画像５１-1〜５１-nから回転角度検出用の複数の画素（画素領域）を抽出する複数の画素抽出パターンを予め記憶する第１画素抽出パターン記憶部４１と、回転角度検出対象のオブジェクト画像を含む検出対象画像から回転角度検出用の複数の画素（画素領域）を抽出するための画素抽出パターンを記憶する第２画素抽出パターン記憶部４２と、第２画素抽出パターン記憶部４２に記憶された各画素抽出パターン毎に画像特徴量に対応させて所定の角度毎の回転角度の尤度を記憶する尤度記憶部３２と、検出対象画像から画像特徴量を生成する画像特徴量生成部３３と、上記検出対象画像のリサイズを行い新たな検出対象画像を生成するリサイズ部（リサイズ処理部）３４と、前記画像特徴量生成部が画像特徴量の生成を高速に行うために画像特徴量の積分画像を生成する積分画像処理部３５と、画像特徴量および尤度に基づいてオブジェクトの回転角度を判別する回転角度判別部３６と、を備えている。
【００４９】
図１４は、第２実施形態の画素抽出パターン選択処理の処理フローチャートである。
この場合において、サンプル画像記憶部３７には、予めサンプル画像５１-1〜５１-nが記憶されているものとする。
まず、回転角度検出装置１０Ａは、オペレータの指示あるいは設定にしたがって、多数の画素抽出パターン（原画素抽出パターン）を生成し、第１画素抽出パターン記憶部４１に記憶する（ステップＳ２１）。
次に第１画素抽出パターン記憶部４１から未だ未選択状態にある画素抽出パターンを選択する（ステップＳ２２）。
サンプル画像記憶部３７に記憶したいずれかのサンプル画像５１-x（ｘ：１〜ｎ）を選び、ステップＳ２２で選択された画素抽出パターンに対応する画像特徴量（本実施形態では輝度差）を所定の回転角度毎（本実施形態では、０〜３５５゜の範囲で５゜単位）算出する（ステップＳ２３）。
【００５０】
続いて検出装置本体１１は、算出した画像特徴量を量子化する（ステップＳ２４）。
そして、量子化された画像特徴量である輝度差の量子化値と、対応する回転角度と、に基づいて尤度記憶部３２の角度尤度テーブルを更新する（ステップＳ２５）。
次に選択した画素抽出パターンについて全サンプル画像について処理が終了したか否かを判別する（ステップＳ２６）。
ステップＳ２６の処理において、未だ全サンプル画像について角度尤度テーブルを更新する処理が終了していない場合には（ステップＳ２６；Ｎｏ）、再び処理をステップＳ２３に移行し、同様の処理を繰り返す。
ステップＳ２６の処理において、全サンプル画像について角度尤度テーブルを更新する処理が終了した場合には、全ての画素抽出パターンについて処理を終了したか否かを判別する（ステップＳ２７）。
【００５１】
ステップＳ２７の判別において、未だすべての画素抽出パターンについて角度尤度テーブルを更新する処理を終了していない場合には（ステップＳ２７；Ｎｏ）、再び処理をステップＳ２２に移行し、以下、同様の処理を繰り返す。
ステップＳ２７の判別において、全ての画素抽出パターンについて角度尤度テーブルを更新する処理を終了した場合には（ステップＳ２７；Ｙｅｓ）、処理を終了する。
【００５２】
図１５は、ある画像特徴量（輝度差）に対応するサンプル画像の出現頻度とサンプル画像の回転角度との関係を説明する図である。
図１５において、出現頻度が高いとは、選択した画素抽出パターンを用いた場合に、当該画像特徴量（輝度差）となったサンプル画像が多数存在するということである。
図１６は、実際の処理に用いる画素抽出パターンを選択する選択処理の処理フローチャートである。
まず、検出装置本体１１は、第１画素抽出パターン記憶部４１の画素抽出パターン（原画素抽出パターン）に対応するそれぞれの尤度の分散値（尤度のばらつき）を算出する（ステップＳ３１）。
【００５３】
より具体的には、各画素抽出パターンに対応する角度尤度テーブルを参照して回転角度が変化したときの尤度のばらつき（出現頻度のばらつき）を算出する。ここで、尤度のばらつきとは、図１５におけるグラフ波形の振幅に相当する。
続いて、第１画素抽出パターン記憶部４１に記憶している画素抽出パターン（原画素抽出パターン）のそれぞれの尤度のばらつきについて、尤度のばらつきが大きい順に実際の回転角度検出に用いる画素抽出パターンの数だけ、画素抽出パターンを選択する（ステップＳ３２）。すなわち、各回転角度について尤度のばらつきの最も大きな画素抽出パターンを当該回転角度における画素抽出パターンとして選択する。
次に検出装置本体１１は、選択した画素抽出パターンを第２画素抽出パターン記憶部４２に記憶する（ステップＳ３３）。これにより第２画素抽出パターン記憶部４２は、第１実施形態における画素抽出パターン記憶部３１と同様に機能することとなるので、第１実施形態と同様の手法により回転角度を検出することとなる。
【００５４】
本第２実施形態によれば、生成した多数の画素抽出パターン（原画素抽出パターン）から、サンプル画像を用いて尤度のばらつきが大きな画素抽出パターンを回転角度検出用の画素抽出パターンとして選択するので、有効な画素抽出パターンを容易に選択することができ、確実に検出対象画像に含まれるオブジェクトの回転角度を判別することが可能となる。
［３］第３実施形態
上記第２実施形態においては、ステップＳ３１〜Ｓ３３の判別において、尤度のばらつきに基づき画素抽出パターンとして選択していたが、最大の尤度を示す順に、画素抽出パターンを選択するように構成することも可能である。
本第３実施形態によれば、より簡易な構成で、第２実施形態と同等の効果を得ることができる。
［４］第４実施形態
上記第２実施形態においては、ステップＳ３１〜３３の判別において、尤度のばらつきに基づき画素抽出パターンとして選択していたが、検出対象である所定の角度（０°、５°など各角度ごと）に対して、最大の尤度を示す順に、画素抽出パターンを選択するように構成することも可能である。
本第４実施形態によれば、回転角度毎に尤度の大きな原画素抽出パターンを画素抽出パターンとして選択することととなるので、オブジェクトの回転角度に有効な画素抽出パターンを選択することができ、より確実に回転角度を検出することができる。
【００５５】
［５］第５実施形態
上記第２実施形態においては、ステップＳ３１〜３３の判別において、尤度のばらつきに基づき画素抽出パターンとして選択していたが、検出対象である所定の角度（０°、５°など各角度ごと）に対して、最大の尤度を示し、かつ所定の角度以外に示す尤度の差が大きい順に、画素抽出パターンを選択するように構成することも可能である。
すなわち、特定の回転角度の尤度（最大尤度）の大きさが他の回転角度に対して突出して大きくなっている場合に、当該原画素抽出パターンを画素抽出パターンとして選択することができ、より確実に回転角度を検出することができる。
【００５６】
［６］実施形態の変形例
以上の説明においては、画像特徴量である積分輝度値を生成する際に、画素抽出パターン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、画素抽出パターン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。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【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】第１実施形態実施形態の回転角度検出装置の機能ブロック図である。
【図３】画素抽出パターンの一例の説明図である。
【図４】検出対象画像に対応する輝度値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】画像抽出パターンを構成する画素抽出領域の設定状態の説明図である。
【図８】積分輝度値の算出の説明図である。
【図９】第１実施形態の処理フローチャートである。
【図１０】いずれかの画素抽出パターンに対応する角度尤度テーブルの一例の説明図である。
【図１１】他の画素抽出パターンに対応する角度尤度テーブルの一例である。
【図１２】検出対象画像（あるいはリサイズ検出対象画像）に画像抽出パターンを適用した場合の説明図である。
【図１３】第２実施形態の回転角度検出装置の機能ブロック図である。
【図１４】第２実施形態の画素抽出パターン選択処理の処理フローチャートである。
【図１５】ある画像特徴量（輝度差）に対応するサンプル画像の出現頻度とサンプル画像の回転角度との関係を説明する図である。
【図１６】実際の処理に用いる画素抽出パターンを選択する選択処理の処理フローチャートである。
【符号の説明】
【００５８】
１０…回転角度検出装置、１０Ａ…回転角度検出装置、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、２１…ＭＰＵ、２２…ＲＯＭ、２３…通信ネットワーク、２４…通信インタフェース部、３１…画素抽出パターン記憶部、３２…尤度記憶部、３３…画像特徴量生成部、３４…リサイズ部、３５…積分画像処理部、３６…回転角度判別部、３７…サンプル画像記憶部、４０Ａ…画素抽出パターン、４０Ｂ…画素抽出パターン、４０Ｃ…画素抽出パターン、４０Ｄ…画素抽出パターン、４１…第１画素抽出パターン記憶部、４２…第２画素抽出パターン記憶部、５０…検出対象画像、５１…サンプル画像、３２Ａ１…尤度テーブル、３２Ｂ１…尤度テーブル、４０Ａ１…第１画素抽出領域、４０Ａ２…第２画素抽出領域、４０Ｂ１…第１画素抽出領域、４０Ｂ２…第２画素抽出領域、４０Ｃ１…第１画素抽出領域、４０Ｃ２…第２画素抽出領域、４０Ｄ１…第１画素抽出領域、４０Ｄ２…第２画素抽出領域、４０Ａ２１…画素抽出領域、４０Ｂ１１…画素抽出領域、４０Ｂ１２…画素抽出領域、４０Ｂ２１…画素抽出領域、４０Ｂ２２…画素抽出領域。
【図１】
2008097245.tif 000005
【図２】
2008097245.tif 000006
【図３】
2008097245.tif 000007
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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