(57)【要約】【課題】リアルタイムのブロッブ検出およびトラッキングに適したサブサンプリング方法およびプログラムを提供する。【解決手段】この方法は、アフィン変形に基づくイメージストリーム内におけるリアルタイムのブロッブ検出およびトラッキングのためのサブサンプリング方法であって、イメージ内のサブサンプリングすべき領域（２２０）を特定するステップと、イメージの特定された領域（２２０）を予め定められたサイズのウインドウ（２１０）にマッピングするアフィン変換を計算するステップと、予め定められたサイズのウインドウ（２１０）のピクセル座標に計算されたアフィン変換の逆変換（２３２）を適用するステップと、予め定められたサイズのウインドウ（２１０）のピクセルの各々について、ピクセル値を計算し、原イメージの関連のピクセル座標とともにこれらの値を記憶するステップとを含む。【選択図】        図６
2004163989.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
アフィン変形に基づく、イメージストリーム内におけるリアルタイムのブロッブ検出およびトラッキングのためのサブサンプリング方法であって、
イメージ内でサブサンプリングすべき領域を特定するステップと、
イメージ内の特定された領域を予め定められたサイズのウインドウにマッピングするアフィン変換を計算するステップと、
計算されたアフィン変換の逆変換を前記予め定められたサイズのウインドウのピクセル座標に適用するステップと、
前記予め定められたサイズのウインドウの各ピクセルについて、ピクセル値を計算し、これらの値を元のイメージ内の関連のピクセル座標とともに記憶するステップとを含む、サブサンプリング方法。
【請求項２】
前記適用するステップが、
ブロッブの位置と、サブサンプリングすべき領域に含まれるブロッブの長軸および短軸の方向および長さとを、イメージ内に規定される座標軸に対して推定するステップと、
ブロッブをウインドウ内の変形されたイメージ上にマッピングするように前記アフィン変換を定義するステップとを含み、変形されたイメージの長軸および短軸はウインドウ内に規定される座標系のそれぞれの軸に平行であり、変形されたイメージの長軸および短軸はウインドウの辺より短く、さらに
逆アフィン変換およびニアレストネイバーまたは線形補間を適用して、変形されたイメージのそれぞれのピクセル値および座標を計算するステップを含む、請求項１に記載のサブサンプリング方法。
【請求項３】
前記推定するステップが、ブロッブの位置と、サブサンプリングすべき領域に含まれるブロッブの長軸および短軸の方向および長さとをイメージ内に規定される座標軸に対して推定するステップを含む、請求項２に記載のサブサンプリング方法。
【請求項４】
前記固定されたサイズのウインドウは固定されたサイズの正方形であり、
前記定義するステップが、ブロッブをウインドウ内の変形されたイメージ上にマッピングするように前記アフィン変換を定義するステップを含み、変形されたイメージの長軸および短軸はウインドウ内に規定される座標系のそれぞれの軸に平行であり、変形されたイメージの長軸および短軸はウインドウの辺より短く、長軸と短軸とは同じ長さである、請求項３に記載のサブサンプリング方法。
【請求項５】
前記アフィン変換は以下の式で規定され、
【数１】
2004163989.tif 000005
ここでｕｉ＝［ｕｉ，ｖｉ］Ｔおよびθｉはｉ番目の測定時にイメージにおいて規定される座標系によって表わされる形状の位置と向きであり、ａｉおよびｂｉはそれぞれその形状の長軸および短軸の半分の長さであり、ｗは前記ウインドウの前記予め規定されたサイズであり、ｓは変形された形状がウインドウよりもどれほど小さくなるべきかを特定する縮尺係数である、請求項２から４のいずれかに記載のサブサンプリング方法。
【請求項６】
アフィン変形に基づくイメージストリーム内でのリアルタイムのブロッブ検出およびトラッキングのためのサブサンプリング方法をコンピュータに行なわせるコンピュータ実行可能プログラムであって、前記サブサンプリング方法は、
イメージ内でサブサンプリングすべき領域を特定するステップと、
イメージ内の特定された領域を予め定められたサイズのウインドウにマッピングするアフィン変換を計算するステップと、
計算されたアフィン変換の逆変換を予め定められたサイズのウインドウのピクセル座標に適用するステップと、
前記予め定められたサイズのウインドウの各ピクセルについて、ピクセル値を計算し、これらの値を元のイメージ内の関連のピクセル座標とともに記憶するステップとを含む、コンピュータ実行可能プログラム。
【請求項７】
前記適用するステップが、
ブロッブの位置と、サブサンプリングすべき領域に含まれるブロッブの長軸および短軸の方向および長さとをイメージ内に規定される座標軸に対して推定するステップと、
ブロッブをウインドウ内の変形されたイメージ上にマッピングするようにアフィン変換を定義するステップとを含み、変形されたイメージの長軸および短軸はウインドウ内に規定される座標系のそれぞれの軸に平行であり、変形されたイメージの長軸および短軸はウインドウの辺より短く、さらに
逆アフィン変換およびニアレストネイバーまたは線形補間を適用して変形されたイメージのそれぞれのピクセル値および座標を計算するステップを含む、請求項６に記載のプログラム。
【請求項８】
前記推定するステップが、ブロッブの位置と、サブサンプリングすべき領域に含まれるブロッブの長軸および短軸の方向および長さとをイメージ内に規定される座標軸に対して推定するステップを含む，請求項７に記載のプログラム。
【請求項９】
前記固定されたサイズのウインドウは固定されたサイズの正方形であり、
前記定義ステップが、ブロッブをウインドウ内の変形されたイメージ上にマッピングするように前記アフィン変換を定義するステップを含み、変形されたイメージの長軸および短軸はウインドウ内に規定される座標系のそれぞれの軸に平行であり、変形されたイメージの長軸および短軸はウインドウの辺より短く、長軸と短軸とは同じ長さである、請求項８に記載のプログラム。
【請求項１０】
アフィン変換は以下の式で規定され、
【数２】
2004163989.tif 000006
ここでｕｉ＝［ｕｉ，ｖｉ］Ｔおよびθｉはｉ番目の測定時にイメージ内に規定される座標系によって表わされる前記形状の位置と向きであり、ａｉおよびｂｉはそれぞれその形状の長軸および短軸の半分の長さであり、ｗは前記ウインドウの前記予め規定されたサイズであり、ｓは変形された形状がウインドウよりもどれほど小さくなるべきかを特定する縮尺係数である、請求項２から４のいずれかに記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明はイメージストリーム内のオブジェクトを検出しトラッキングするためのサブサンプリング方法およびプログラムに関し、特に、ほぼ楕円形のオブジェクトをリアルタイムで検出しトラッキングするためのピクセルのサブサンプリング方法およびコンピュータ実行可能プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
高性能コンピュータの発展に伴い、広範な分野で、コンピュータがごく短時間に大量の情報を取扱う能力が開発されつつある。典型的な例のひとつは、リアルタイムで人と対話することのできるロボットである。別の例は、コンピュータまたはコンピュータネットワークに常駐して人と対話し、それ自身の判断で活動することのできるコンピュータプログラムである。この出願では、このようなロボットまたはプログラムを「エージェント」と呼ぶこととする。
【０００３】
人とエージェントとのこのようなリアルタイムの対話を実現するためには、たとえばヒューマノイドロボットの頭部に装着した１台または２台以上のカメラを用いて人と人の活動を観察する能力が、必要な前提条件となる［５］。高いフレーム（またはフィールド）レート、例えば６０Ｈｚで動作しているカメラから獲得したイメージ内の複数のオブジェクトを検出しトラッキングできるシステムは大いに有益となるであろう。
【０００４】
確率的「ブロッブトラッカ」は、多くはある種の尤度関数の最大化に基づくものであるが、最近ますます一般化している。これまでに、色ヒストグラム、ガウス混色、輝度勾配、深さ、オプティカルフロー等の様々なモダリティまたはこれらモダリティの組合せを用いた多くのブロッブトラッカが提案されている［１，２，３，４，５，６］。ここで用いられる「ブロッブ」とはイメージ内のほぼ楕円形状のオブジェクトをいう。応用の性質上、多くの場合にはイメージストリーム内でのブロッブの検出およびトラッキングはリアルタイムで行なうことが求められる。
【０００５】
進歩したトラッカは各イメージピクセルに対しかなりの量の処理を必要とするので、全イメージにリアルタイムで適用することはできない。通常、各ピクセルでの処理を簡略化しながら結果として得られるトラッカの信頼性を保つことはできないので、多くの実用トラッキングシステムでは、代替的な方策としてウインドウ処理，マスキング、およびサブサンプリング等の技術を採用して、処理すべき情報量を減じている。
【０００６】
ウインドウ処理では、全イメージに代えて、矩形のサブイメージ（ウインドウ）のみが処理に用いられる。
【０００７】
マスキングでは、０または１の値の二値イメージ（マスク）が規定され、原イメージの内で、二値イメージにおける対応の値が１に等しいピクセルのみが処理に用いられる。
【０００８】
サブサンプリングでは、例えばイメージの２行ごとおよび２列ごとだけが処理に用いられる。これは必ずしも２行または２列ごとでなくてもよく、３行ごと、または４列ごとであってもよい。
【０００９】
先行技術のブロッブトラッカ［１，２，３，４，５，６］に共通する特徴は、トラッキングされたオブジェクトの形状を、確率的に「ブロッブピクセル」と分類されるピクセルの二次統計により近似することである。ここで用いられる「二次統計」とは、ガウス分布の場合、ブロッブに含まれるピクセルの平均と共分散行列を計算することを意味する。
【００１０】
［参考文献］
［１］  Ｃ．ブレグラー著、「ビデオシーケンス内での人間の動力学の学習と認識」、ＩＥＥＥコンピュータ・ソサエティ大会、コンピュータ・ビジョンとパターン認識予稿集、５６９頁−５７４頁、サン・ファン、プエルトリコ、１９９７年（Ｃ．  Ｂｒｅｇｌｅｒ．  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ａｎｄ  ｒｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇ  ｈｕｍａｎ  ｄｙｎａｍｉｃｓ  ｉｎ  ｖｉｄｅｏｓｅｑｕｅｎｃｅｓ．  Ｉｎ  Ｐｒｏｃ．  ＩＥＥＥ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｏｃｉｅｔｙ  Ｃｏｎｆ．  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，  ｐｐ．  ５６９−５７４，  Ｓａｎ  Ｊｕａｎ，  Ｐｕｅｒｔｏ  Ｒｉｃｏ，１９９７．）
［２］  Ｄ．コマニシュー、Ｖ．レメシュ、およびＰ．メール著、「移動平均を用いた、非剛体オブジェクトのリアルタイム・トラッキング」、ＩＥＥＥコンピュータ・ソサエティ大会、コンピュータ・ビジョンとパターン認識予稿集、第２巻、１４２頁−１４９頁、ヒルトン・ヘッド、サウス・キャロライナ、２０００年（Ｄ．  Ｃｏｍａｎｉｃｉｕ，  Ｖ．  Ｒａｍｅｓｈ，  ａｎｄ  Ｐ．  Ｍｅｅｒ．  Ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ  ｔｒａｃｋｉｎｇ  ｏｆ  ｎｏｎ−ｒｉｇｉｄ  ｏｂｊｅｃｔｓ  ｕｓｉｎｇ  ｍｅａｎ  ｓｈｉｆｔ．  Ｉｎ  Ｐｒｏｃ． ＩＥＥＥ ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｏｃｉｅｔｙ Ｃｏｎｆ． Ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．  Ｖｏｌ．  ２，  ｐｐ．１４２−１４９，  Ｈｉｌｔｏｎ  Ｈｅａｄ，  Ｓｏｕｔｈ  Ｃａｒｏｌｉｎａ，  ２０００．）
［３］  Ｎ．ジョジック、Ｍ．ターク、およびＴ．Ｓ．ファン著、「密な不均衡マップ内での、自己オクルージョンを起こす連接オブジェクトのトラッキング」、第７回コンピュータ・ビジョン国際会議予稿集、１２３頁−１３０頁、ケルキラ、ギリシャ、１９９９年（Ｎ．  Ｊｏｊｉｃ，  Ｍ．  Ｔｕｒｋ，  ａｎｄ  Ｔ．Ｓ．  Ｈｕａｎｇ．  Ｔｒａｃｋｉｎｇ  ｓｅｌｆ−ｏｃｃｌｕｄｉｎｇ  ａｒｔｉｃｕｌａｔｅｄ  ｏｂｊｅｃｔｓ  ｉｎ  ｄｅｎｓｅ  ｄｉｓｐａｒｉｔｙ  ｍａｐｓ．  Ｉｎ  Ｐｒｏｃ． ７ｔｈ Ｉｎｔ． Ｃｏｎｆ． ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ，  ｐｐ．  １２３−１３０，  Ｋｅｒｋｙｒａ，  Ｇｒｅｅｃｅ，  １９９９．）
［４］  Ｓ．Ｊ．マッケナ、Ｙ．ラージャ、およびＳ．Ｇ．ゴン著「適応的混色モデルを用いたカラー・オブジェクトのトラッキング」、イメージおよびビジョン・コンピューティング、２２５頁−２３１頁、１９９９年３月（Ｓ．Ｊ．  ＭｃＫｅｎｎａ，  Ｙ．  Ｒａｊａ，  ａｎｄ  Ｓ．  Ｇｏｎｇ．  Ｔｒａｃｋｉｎｇ  ｃｏｌｏｕｒ  ｏｂｊｅｃｔｓ  ｕｓｉｎｇ  ａｄａｐｔｉｖｅ  ｍｉｘｔｕｒｅ  ｍｏｄｅｌｓ．  Ｉｍａｇｅ ａｎｄ Ｖｉｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，  １７（３−４）：  ２２５−２３１，Ｍａｒｃｈ  １９９９．）
［５］  Ａ．ウデ、Ｔ．シバタ、およびＣ．Ｇ．アトキソン、「ヒューマノイド・ロボットとの対話のためのリアルタイム・視覚システム」、ロボティックス・アンド・オートノマス・システムズ、３７（２−３）、１１５頁−１２５頁、２００１年１１月（Ａ．  Ｕｄｅ，  Ｔ．  Ｓｈｉｂａｔａ，  ａｎｄ  Ｃ．Ｇ．  Ａｔｋｅｎｓｏｎ．  Ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ  ｖｉｓｕａｌ  ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  ａ  ｈｕｍａｎｏｉｄ  ｒｏｂｏｔ．  Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｓｙｓｔｅｍｓ，  ３７（２−３）：  １１５−１２５，  Ｎｏｖｅｍｂｅｒ  ２００１．）
［６］  Ｙ．ウーおよびＴ．Ｓ．ファン著、「ロバストな視覚トラッキングへの共演繹アプローチ」、第８回コンピュータ・ビジョン国際会議予稿集、第１１巻、２６頁−３３頁、バンクーバー、カナダ、２００１年（Ｙ．  Ｗｕ  ａｎｄ  Ｔ．Ｓ．Ｈｕａｎｇ．  Ａ  ｃｏ−ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ  ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  ｒｏｂｕｓｔ  ｖｉｓｕａｌ  ｔｒａｃｋｉｎｇ．  Ｉｎ  Ｐｒｏｃ． Ｅｉｇｈｔ Ｉｎｔ． Ｃｏｎｆ． Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ，  Ｖｏｌ．  １１，  ｐｐ．  ２６−３３，  Ｖａｎｃｏｕｖｅｒ，  Ｃａｎａｄａ，  ２００１．）
【発明が解決しようとする課題】
先行技術のブロッブトラッカはトラッキングされたブロッブの各々についてかなりの量の計算を行なう。ブロッブのサイズはカメラに向かう方向に、またはカメラから離れる方向に動くにつれて変化するので、各ブロッブを処理するのに必要な時間も変化する。リアルタイムの対話では、処理時間がこのように変化することはエージェントからの応答が不安定になることにつながり、検出の信頼性が失われる。
【００１１】
従って、この発明の目的はリアルタイムのブロッブ検出およびトラッキングに適したサブサンプリング方法およびプログラムを提供することである。
【００１２】
この発明の別の目的はたとえイメージ内のブロッブのサイズが変化しても各ブロッブを検出したり、トラッキングしたりするのに必要な時間を実質的に同じにすることができる、サブサンプリング方法およびプログラムを提供することである。
【００１３】
この発明のさらに別の目的は、結果として得られるトラッカの信頼性を損なうことなく、各ブロッブの検出と、トラッキングとをより早く行なうことができる、サブサンプリング方法およびプログラムを提供することである。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
この発明のある局面に従う方法は、アフィン変形に基づく、イメージストリーム内におけるリアルタイムのブロッブ検出およびトラッキングのためのサブサンプリング方法であって、イメージ内でサブサンプリングすべき領域を特定するステップと、イメージ内の特定された領域を予め定められたサイズのウインドウにマッピングするアフィン変換を計算するステップと、計算されたアフィン変換の逆変換を予め定められたサイズのウインドウのピクセル座標に適用するステップと、予め定められたサイズのウインドウの各ピクセルについて、ピクセル値を計算し、これらの値を元のイメージ内の関連のピクセル座標とともに記憶するステップとを含む、サブサンプリング方法が提供される。
【００１５】
特定された領域が、予め定められたサイズのウインドウに、このウインドウのピクセルに逆変換を適用することにより変換されるので、サブサンプリングのための計算時間はほぼ一定となる。従って、システムのリアルタイム動作が保証される。
【００１６】
適用するステップは、ブロッブの位置と、サブサンプリングすべき領域に含まれるブロッブの長軸および短軸の方向および長さとをイメージ内に規定される座標軸に対して推定するステップと、アフィン変換を規定してブロッブをウインドウ内の変形されたイメージ（形状）上にマッピングするステップとを含み、変形されたイメージの長軸および短軸はウインドウ内に規定される座標系のそれぞれの軸に平行であり、変形されたイメージの長軸および短軸はウインドウの辺より短く、さらに逆アフィン変換を適用して変形されたイメージのそれぞれのピクセル値および座標を計算するステップを含む。変形されたイメージのピクセル値を計算するにはニアレストネイバーまたは線形補間が用いられる。
【００１７】
長軸と短軸の長さは大きく異なることがあるので、変形されたイメージをウィンドウ内に規定された座標系の軸の一つに沿ってサブサンプリングしても、データが過剰な方向に沿ってだけ情報量が削減されるので正確さは損なわれない。
【００１８】
好ましくは、推定するステップが、ブロッブの位置と、サブサンプリングすべき領域に含まれるブロッブの長軸および短軸の方向および長さとをイメージ内に規定される座標軸に対して推定するステップを含む。
【００１９】
ブロッブの位置と、サブサンプリングすべき領域に含まれるブロッブの長軸および短軸の方向および長さとを推定することにより、変形されたイメージの長軸および短軸を、変形されたイメージがマッピングされるウインドウ内に規定される座標軸と整列させることができる適切なアフィン変換を規定することができる。
【００２０】
さらに好ましくは、固定されたサイズのウインドウが固定されたサイズの正方形であり、定義するステップが、アフィン変換を規定してブロッブをウインドウ内の変形されたイメージ上にマッピングするステップを含み、変形されたイメージの長軸および短軸はウインドウ内に規定される座標系のそれぞれの軸に平行であり、変形されたイメージの長軸および短軸はウインドウの辺より短く、長軸と短軸とは同じ長さである。
【００２１】
情報量はデータが過剰な方向においてのみ減じられるので、正確さを損なうことなく実質的に処理時間を節約することができる。
【００２２】
アフィン変換を以下のように定義してもよい。
【００２３】
【数３】
2004163989.tif 000003
ここでｕｉ＝［ｕｉ，ｖｉ］Ｔおよびθｉはｉ番目の測定時にイメージにおいて規定される座標系によって表わされる形状の位置と向きであり、ａｉおよびｂｉはそれぞれその形状の長軸および短軸の半分の長さであり、ｗはウインドウの予め規定されたサイズであり、ｓは変形された形状がウインドウよりもどれほど小さくなるべきかを特定する縮尺係数である。
【００２４】
この発明の別の局面に従えば、アフィン変換を計算するステップが、ブロッブの位置と、サブサンプリングすべき領域に含まれるブロッブの長軸および短軸の方向および長さとをイメージ内に規定される座標軸に対して推定するステップと、ブロッブをウインドウ内の変形されたイメージ上にマッピングするようにアフィン変換を定義するステップとを含む。変形されたイメージの長軸および短軸はウインドウ内に規定される座標系のそれぞれの軸に平行である。変形されたイメージの長軸および短軸はウインドウの辺より短い。適用するステップは、逆アフィン変換およびニアレストネイバーまたは線形補間を適用して変形されたイメージのそれぞれのピクセル値および座標を計算するステップを含んでもよい。
【００２５】
推定するステップは、ブロッブの位置と、サブサンプリングすべき領域に含まれるブロッブの長軸および短軸の方向および長さとをイメージ内に規定される座標軸に対して推定するステップを含む。
【００２６】
この発明の別の局面は、コンピュータ上で実行されて上述の方法を実現するコンピュータ実行可能プログラムに関する。
【００２７】
【発明の実施の形態】
［背景となる理論］
先に述べたように、先行技術のブロッブトラッカに共通する特徴は、トラッキングされたオブジェクトの形状を、ブロッブピクセルの二次統計により近似することである。関連の共分散行列の固有値分解を計算することにより、ブロッブの範囲を、その長軸および短軸に沿って計算することができる。両軸の長さはかなり相違する可能性があるので、イメージを、イメージの座標軸に代えて主ブロッブ方向に沿ってサブサンプリングし、各々の軸の長さを考慮してこれらの方向に沿ってそれぞれ異なる縮尺係数を適用することが合理的であろう。
【００２８】
図１はこの発明の実施例がイメージ内のブロッブをどのように処理するかを概略的に示す。図１を参照して、イメージストリーム７０のあるフィールド（またはフレーム）はブロッブ７２および７４を含む。ブロッブ７２および７４の各々について、この発明の実施例はブロッブを含む区域を、異なるアフィン変形８０または９０により、固定サイズのウインドウ９０または１００に変換する。
【００２９】
アフィン変形８０がブロッブ７２を円９２に変換する。ブロッブ７４はブロッブ９４に変換されるだろう。アフィン変形９０はブロッブ７４を円１０４に変換する。ブロッブ７２は別のブロッブ１０２に変換されるだろう。ウインドウ９０に先行技術のブロッブトラッカのいずれかを適用して、ブロッブ９２（７２）が検出されトラッキングされる。ウインドウ１００にブロッブトラッカを適用して、ブロッブ１０４が検出されトラッキングされる。ウインドウ９０および１００は同じサイズなので、ブロッブ９２および１０４を検出および／またはトラッキングするのに必要な時間は実質的に同じになる。ブロッブの両軸の長さがかなり相違するおそれがあるので、イメージを、イメージの座標軸に代えて主ブロッブ方向に沿ってサブサンプリングし、各々の軸の長さを考慮してこれらの方向に沿ってそれぞれ異なる縮尺係数を適用することが有用であろう。なお、ブロッブに関連の共分散行列の固有値分解を計算することにより、ブロッブの長軸および短軸に沿った範囲を推定すること、すなわちブロッブピクセルを取囲む楕円の場所と形状とを計算することができる。
【００３０】
変形８０および９０は主方向に沿ったサブサンプリングを含み、以下の変換を適用することにより実現される。
（１）図２に示されるように、処理すべきイメージ内のブロッブ２００がブロッブ２０２に平行移動され、その中心がイメージ座標ｕおよびｖの原点Ｏと一致させられる。
（２）図３に示されるように、平行移動されたブロッブ２０２は主方向が座標軸ｕおよびｖと一致するように回転され、ブロッブ２０４となる。
（３）図４に示されるように、ブロッブ２０４はその長軸および短軸が、予め定められた固定サイズのウインドウ２０６の辺よりも短くなるように縮小され、この実施例では円であるブロッブ２０８となる。
（４）図５に示されるように、ウインドウ２０６はさらに平行移動されてその中心が予め定められたサイズの新たなウインドウ２１０の中心と整列させられる。結果として生じるブロッブ２１２が先行技術のトラッカにより検出されおよび／またはトラッキングされる。
【００３１】
図６に示されるように、これらの変換結果はアフィンマッピング２３０をもたらし、イメージをこのような変換により幾何学的に変換する処理を「アフィン変形」と呼ぶ。
【００３２】
同次座標におけるマッピングは以下のアフィン変換で与えられる。
【００３３】
【数４】
2004163989.tif 000004
ここでｕｋｉ＝［ｕｋｉ，ｖｋｉ］Ｔおよびθｋｉはｋ番目のブロッブのｉ番目の測定時の位置と向きであり、ａｋｉおよびｂｋｉは長軸および短軸の半分の長さであり、ｗはブロッブ周りの領域をマッピングするウインドウの予め規定されたサイズであり、ｓはマッピングされたブロッブが目標のウインドウよりもどれほど小さくなるべきかを特定する縮尺係数である。これはマッピングされた領域が本当にトラッキングされたオブジェクトを含んでいるかを確実にするために必要である。なぜなら、次のイメージフィールドまたはフレームにおける正確なブロッブパラメータを前もって知ることはできないからである。
【００３４】
ブロッブパラメータ（ｕｋｉ，  ｖｋｉ  θｋｉ，  ａｋｉ  ｂｋｉ）は予測処理によって推定される。ブロッブパラメータの予測は離散二次動システム
ｘｉ＝ａｘｉ−１＋ｂｘｉ−２＋ｅｉ
に基づくものであってもよく、ここでｘｉは（ｕｋｉ，  ｖｋｉ，  θｋｉ，  ａｋｉ，  ｂｋｉ）のいずれかであり、ｅｉはシステムノイズである。または、ブロッブパラメータをカルマンフィルタによって予測してもよい。
【００３５】
もしトラッキングされたブロッブが十分に小さくて、次の測定時間もｕｋｉを中心とするサイズｗのウインドウ内に留まるであろうと仮定することができるならば、すなわち  ２＊ｂｋｉ≦ｗ／ｓ  であれば、入力イメージを変形する必要はなく、単に関心のある領域の四角形を、目標とするウインドウにコピーするだけでよい。こうすれば確実に、既に十分に小さくてリアルタイムで処理できるようなブロッブを縮小せずにすむ。
【００３６】
説明した変換２３０は可逆なので、原イメージにおけるブロッブ２００を含む、関心のある領域２２０より通常は小さい出力ウインドウ２１０のピクセルを分析（パーズ）し、このウインドウ２１０の各ピクセルに逆マッピングを適用することにより、変形したイメージを生成することがでる。これらの位置の関連のピクセル値（色輝度）は、ニアレストネイバーまたは線形補間により推定される。変換されたピクセル位置もまた記憶されるが、これはこの実施例で用いられるブロッブトラッカが、他の多くの先行技術のトラッカと同様に、次のブロッブ位置の推定にこれらを必要とするからである。
【００３７】
その後ブロッブトラッカをウインドウ２１０内のイメージ等の変形されたイメージに適用することができる。このようにして、正確さを失うことなく実質的な時間の節約が可能である。なぜなら、データが過剰な方向においてのみ情報量が減じられるからである。変形されたイメージ（ウインドウ２１０）のサイズは固定されているので、ブロッブあたりの処理時間はほぼ一定であり、従ってシステムのリアルタイム動作が保証される。
【００３８】
以下で説明されるように、ここで述べたサブサンプリングの考え方をリアルタイムのブロッブ検出に利用することもできる。典型的には、ブロッブトラッカはブロッブの初期状態に関する情報をなんら有していない。従って、ブロッブの検出はランダムサーチ処理に基づいて行なわれ、イメージ内のブロッブの形状と場所とがランダムに選択される。形状パラメータは、生成されたブロッブの２−Ｄサイズが予め特定された限界内にあるように制御された方法で変えられる。
【００３９】
リアルタイムの動作を達成するために、各ブロッブの周りの関心のある領域が、上述のとおり固定サイズのウインドウに変形される。この実施例では、ブロッブ検出に用いられる確率的指標となる関数が変形されたイメージの各ピクセルで評価される。ウインドウ内の全ての確率の和があるしきい値を超えると、その領域は注目すべきものとみなされ、関連の、ランダムに選択されたブロッブパラメータを用いてトラッカが開始される。
【００４０】
このようなしきい値は多くのファクタに依存するため、これらを前もって選択することは不可能である。従って、この実施例では初期化処理を二つの段階に分ける。第一に、アルゴリズムがイメージストリームを十分な時間だけ（典型的には５秒間）探索して、確率の和をサンプリングする。その後、求められたオブジェクトの各々についてのしきい値が、評価された確率の和の平均と最大値との間の値に設定される。第二段階では、再びランダムサーチが開始される。自動的に選択されたしきい値を超えると、オブジェクトが発見されたとみなされる。この同じ手順を、トラッカがオブジェクトを見失ったときにも用いることができる。この場合、応用により、検出処理を第一段階から開始することも第二段階から開始することもできる。
【００４１】
［ランダムサーチによる自動ブロッブ検出］
注目すべきオブジェクトの自動検出とその後のトラッカの初期化とは、実用トラッキングシステムのいずれにおいても必須の部分である。我々は動いているカメラで捕捉された動的シーンに関心があるので、検出アルゴリズムはトラッキングアルゴリズムと同じかそれより早く実行される必要がある。一つのイメージを長時間分析して結果を得ても、注目すべきオブジェクトまたはカメラが処理の終わる前に別の場所に移動してしまっているかもしれないので、それでは役に立たない。加えて、実用的なシステムでは、種々のシーン、オブジェクトごとにさまざまなパラメータをユーザが設定することを期待すべきでない。そうすることは煩雑だからである。この発明のシステムの基本となる知識は、色および形状の確率分布により提供される。イメージ内の楕円形オブジェクトをサーチするには時間がかかるので、トラッカを初期化する基本となる知識として、ここでは色のみを用いる。
【００４２】
あるピクセルがＬ番目のブロッブに属する確率は色に基づいてある式で与えられるが、ここでは簡潔のため詳細は説明しない。ブロッブの初期状態についての情報がないので、その形状およびサイズをイメージ内でランダムに選択する。形状パラメータは生成されたブロッブの２−Ｄサイズが予め特定された限界内にあるように、制御された方法で変えられる。リアルタイム動作を達成するため、上述のとおり、各ブロッブの周りの関心のある領域を固定サイズのウインドウに変形する。ある式で与えられる色確率がその後変形されたイメージの各ピクセルについて推定される。ウインドウ内の全ての確率の和があるしきい値を超えると、その領域は注目すべきものとみなされ、関連の、ランダムに選択されたブロッブパラメータを用いて、トラッカが開始される。
【００４３】
［好ましい実施例］
ハードウェア構成
この実施例は、単一の静止カメラを一例として以下に説明されるが、ここで説明される方法とプログラムは、頭部に２台のカメラを備えたヒューマノイドロボットなど、複数の移動カメラを備えたシステムにも容易に適用可能である。
【００４４】
図７はこの実施例の方法を実現するコンピュータシステムを例示する。図８はシステムのブロック図である。図７を参照して、この実施例を実現するコンピュータシステム２０は、ＦＤ（フレキシブルディスク）ドライバ５２およびＣＤ−ＲＯＭ（コンパクトディスク読出専用メモリ）ドライブ５０を有するコンピュータと、いずれもコンピュータ４０に接続された、キーボード４６と、マウス４８と、モニタ４２と、ビデオカメラ３０とを含む。
【００４５】
図８を参照して、コンピュータ２０は、ＦＤドライバ５２およびＣＤ−ＲＯＭドライブ５０に加えて、ＣＰＵ（中央処理装置）５６と、ＣＰＵ５６、ＦＤドライバ５２およびＣＤ−ＲＯＭドライブ５０に接続されたバス６６と、バス６６とカメラ３０とに接続されたビデオキャプチャボード６８と、ブートアッププログラム等を記憶する読出専用メモリ（ＲＯＭ）５８と、ＣＰＵ５６に接続され、プログラム命令、システムプログラム、およびデータを記憶するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）６０とを含む。
【００４６】
ここでは示さないが、コンピュータ４０はさらにローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）への接続を提供するネットワークアダプタボードを含んでもよい。ヒューマノイドロボットの場合、システムはさらに、カメラとロボットの種々の部品をコンピュータシステム２０の制御に従って動かす多数のアクチュエータを含む。
【００４７】
コンピュータシステム２０にこの実施例のサブサンプリング方法を行なわせるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭドライブ５０またはＦＤドライブ５２に挿入されるＣＤ−ＲＯＭ６２またはＦＤ６４に記憶されさらにハードディスク５４に転送されてもよい。これに代えて、プログラムは図示しないネットワークを通じてコンピュータ４０に送信されハードディスク５４に記憶されてもよい。プログラムは実行の際にＲＡＭ６０にロードされる。プログラムはＣＤ−ＲＯＭ６２、ＦＤ６４、またはネットワークを介してＲＡＭ６０に直接ロードされてもよい。
【００４８】
以下に説明するプログラムは、コンピュータ４０にこの実施例の方法を行なわせるいくつかの命令を含む。この方法を行なわせるのに必要な基本的機能のいくつかはコンピュータ４０のオペレーティングシステム（ＯＳ）またはサードパーティのプログラム、もしくはコンピュータ４０にインストールされるモジュールにより提供されるので、このプログラムはこの実施例の方法を実現するのに必要な機能全てを必ずしも含まなくてよい。コンピュータシステム２０の動作は周知であるので、ここでは繰り返さない。
【００４９】
ソフトウェア構成
図９はコンピュータシステム２０（図７）で実行されてこの実施例の方法を実現するメインプログラムの全体的な制御構造を例示する。図９を参照して、メインプログラムは、開始すると（３００）、イメージストリーム３０２からのしきい値を推定するステップ３２０と、しきい値が推定されたか否かを判断するステップ（３２２）とを含む。しきい値が推定されていれば、制御はステップ３２４に進み、さもなければ、制御はステップ３２０に戻る。メインプログラムはさらに、イメージストリーム３０４内のオブジェクトを検出するステップ３２４と、ステップ３２４でオブジェクトが検出されたか否かを判断するステップ３２６とを含む。オブジェクトが発見されていれば、制御はステップ３２８に進み、さもなければ制御はステップ３２４に戻る。
【００５０】
メインプログラムはさらにイメージストリーム３０６内のオブジェクトをトラッキングするステップ３２８と、オブジェクトが発見されたか否かを判断するステップとを含む。もしオブジェクトが発見されていれば、制御はステップ３２８に戻り、オブジェクトが発見されていなければ、ステップ３２４に戻る。
【００５１】
図１０はステップ３２４の処理の制御構造をより詳細に示す。この処理はまた、しきい値を推定するステップ（３２０）にも適用される。図１０を参照して、オブジェクト検出処理３２４は、形状モデル４０２からブロッブの形状と場所をランダムに生成するステップから開始する（４００）。処理３２４はさらに、イメージストリーム４０４内のイメージにアフィン変形を適用するステップと、色モデル４０６に基づき確率の和４２４を推定するステップと、しきい値が利用可能であるかを判断するステップ４２６とを含む。
【００５２】
もししきい値が利用可能でなければ、すなわち、処理がしきい値を推定するステップ３２０内であれば、制御はステップ４２８に進み、ここでしきい値を生成するのに十分なデータが利用可能であるかどうかを判断する。もし十分なデータが利用可能であれば、ステップ４３０でしきい値が生成され、制御はステップ４２０に戻り、オブジェクトの検出を開始する。もしステップ４２８で十分なデータが利用可能でなければ、制御はステップ４２０に戻り、ステップ４２８で十分なデータが利用可能となるまで、ステップ４２０から４２８までが繰り返される。
【００５３】
ステップ４２６でしきい値が利用可能であると判断されると、制御はステップ４３２に進み、しきい値を超えたかどうかがさらに判断される。しきい値を超えていれば、ブロッブが発見されたとみなされ、トラッキングが開始する（４０８）。しきい値を超えていなければ、制御はステップ４２０に戻り、ステップ４３２でしきい値を超えたと判断されるまで、ステップ４２０から４３２までが繰り返される。
【００５４】
図１１はオブジェクトをトラッキングするステップ３２８の処理をより詳細に示す。この実施例では、ＥＭ（期待値最大化）アルゴリズムが変形イメージウインドウに適用される。これは各ピクセルにおいて、場所、形状、および先に計算された色確率に基づき、ピクセルがブロッブの一つに属する確率を計算すること（期待ステップ）と、新たな場所および形状パラメータを推定すること（最大化ステップ）とからなる。ピクセルの場所が必要とされるすべての計算において、原イメージにおけるピクセルの先に計算された座標が、新たなイメージウインドウのピクセル座標に代えて用いられる。一旦アルゴリズムが収束するか、最大繰返し数に達すると、ＥＭ繰返しは停止する。
【００５５】
一旦ブロッブが検出されると処理が開始され、ブロッブのトラッキングが始まり（５００）、この処理は、ブロッブを含むイメージストリーム５０２内のイメージにアフィン変形を適用するステップ（５２０）と、色モデル５０４に基づき色確率を評価するステップと、色モデル５０４および形状モデル５０６に基づき形状と色の確率を組合わせるステップ（ＥＭアルゴリズムにおける期待ステップ）５２４と、ステップ５２４の出力に基づきブロッブ５２６の形状と場所を推定し、結果に基づき形状モデル５０６を更新するステップ（ＥＭアルゴリズムにおける最大化ステップ）と、アルゴリズムが収束したか、または繰返しステップ限界を超えたかを判断するステップ（５２８）とを含む。アルゴリズムが収束したか、繰返しステップの限界を超えていれば、制御はステップ５３０に進み、そうでなければ制御はステップ５２４に戻り、ステップ５２４および５２６でＥＭアルゴリズムを繰り返す。
【００５６】
ステップ５３０で、ブロッブが発見されたかどうかを判断する。いくつかのブロッブについてトラッキングが失敗したと判断されると、これらのブロッブの検出が再開され、他のブロッブのトラッキングは継続される（５０８）。ブロッブが発見されたと判断されれば、制御はステップ５２０に戻り、トラッキングが繰り返される。
【００５７】
なお、ステップ５２０では予測されたブロッブの形状および位置を用いてアフィン変換が計算されるが、これは単に、先のイメージで推定されたブロッブの位置および形状でもよい。マッピングにより、ブロッブの周りの領域が、ブロッブが固定サイズの新たなイメージウインドウの中心に位置付けられその形状が円となるように変換され、これは図３および８に示すとおりである。この円の半径は予測の不正確さを勘定にいれるため、ウインドウよりも小さい。
【００５８】
またステップ５２０では、新たなウインドウの各ピクセルにアフィン変換の逆変換が適用される。変換されたピクセルは一般にイメージピクセルの一つに正確にマッピングされるのではないため、新たなピクセルの各々の色は原イメージのピクセルのニアレストネイバーまたは線形補間によって推定される。色のほか、原イメージの（アフィン変換に関して）対応するピクセルの位置もまた、新たなイメージの各ピクセルについて記憶される。
【００５９】
ステップ５２２で、変形されたイメージの各ピクセルについて色確率が計算される。この実施例では色モデルが一定に保たれるので、これらは一度計算するだけでよい。
【００６０】
ステップ５２４から５２８はＥＭアルゴリズムを実現する。ステップ５２４で、各ピクセルにおいて、そのピクセルがブロッブの一つに属する確率が、場所、形状および先に計算された色確率に基づいて計算される（期待ステップ）。ステップ５２６で、新たな場所の推定と形状パラメータとが計算される。
【００６１】
図１２はこの実施例の結果を示す。システムはイメージ５５０内に三個のブロッブ５６０、５６２および５６４を検出している。ブロッブを白い×印でマークしている。システムはこれらのブロッブ５６０、５６２および５６４に適用され、それぞれ変形されたイメージ５８０，５８２および５８４を出力し、これらがイメージ５５０上に置かれる。図１２に示されるとおり、イメージ５８０，５８２および５８４はすべて同サイズであり、ブロッブは実質的に円となるように変換されている。
【００６２】
計算時間をさらに減じるため、主なオペレーティングシステムで利用可能なマルチスレッド機能を備えたマルチプロセッサＰＣ（パーソナルコンピュータ）で、トラッカの並列版を実現してもよい。上述のアルゴリズムは種々のレベルで並列化できる。たとえば、ブロッブを二つのグループに分け、アルゴリズムを二重プロセッサＰＣ上でブロッブグループごとに１スレッドで開始させてもよい。正確な検出とトラッキングを確実に行なうためには、すべてのスレッドを同期させることが必要であろう。
【００６３】
この発明を具体的な実施例を参照して説明したが、この発明はこれに限られるものではない。発明の範囲は請求項によってのみ制限される。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明に従った実施例の効果を示す概略図である。
【図２】この発明に従った実施例のアフィン変換の平行移動段階を示す概略図である。
【図３】この発明に従った実施例のアフィン変換の回転段階を示す概略図である。
【図４】この発明に従った実施例のアフィン変換の縮尺段階を示す概略図である。
【図５】この発明に従った実施例のアフィン変換の別の平行移動段階を示す概略図である。
【図６】この発明に従った実施例のアフィン変換とその逆変換の効果を示す概略図である。
【図７】この発明の実施例が実現されるコンピュータシステムの外観図である。
【図８】図７に示されたコンピュータシステムの構造図である。
【図９】この発明に従った実施例のメインプログラムの制御構造を示すフローチャートである。
【図１０】この発明に従った実施例のメインプログラムのオブジェクト検出およびしきい値推定処理をしめすフローチャートである。
【図１１】この発明に従った実施例のメインプログラムのオブジェクトトラッキング処理を示すフローチャートである。
【図１２】この発明に従った実施例の適用の結果例を示す模式図である。
【符号の説明】
２０  コンピュータシステム、３０  カメラ、４０  コンピュータ、７２、７４、９２、９４、１０２、１０４、２００、２０２、２０４、２０８、２１２  ブロッブ、３２０−３３０、４２０−４３２、５２０−５３０  ステップ
【図１】
2004163989.tif 000007
【図２】
2004163989.tif 000008
【図３】
2004163989.tif 000009
【図４】
2004163989.tif 000010
【図５】
2004163989.tif 000011
【図６】
2004163989.tif 000012
【図７】
2004163989.tif 000013
【図８】
2004163989.tif 000014
【図９】
2004163989.tif 000015
【図１０】
2004163989.tif 000016
【図１１】
2004163989.tif 000017
【図１２】
2004163989.tif 000018
【手続補正書】
【提出日】平成14年11月14日(2002.11.14)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２８】
図１はこの発明の実施例がイメージ内のブロッブをどのように処理するかを概略的に示す。これらの変換結果は後述するようにアフィンマッピングをもたらし、イメージをこのような変換により幾何学的に変換する処理を「アフィン変形」と呼ぶ。図１を参照して、イメージストリーム７０のあるフィールド（またはフレーム）はブロッブ７２および７４を含む。ブロッブ７２および７４の各々について、この発明の実施例はブロッブを含む区域を、異なるアフィン変形８０または８２により、固定サイズのウインドウ９０または１００に変換する。


【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２９】
アフィン変形８０がブロッブ７２を円９２に変換する。ブロッブ７４はブロッブ９４に変換されるだろう。アフィン変形８２はブロッブ７４を円１０４に変換する。ブロッブ７２は別のブロッブ１０２に変換されるだろう。ウインドウ９０に先行技術のブロッブトラッカのいずれかを適用して、ブロッブ９２（７２）が検出されトラッキングされる。ウインドウ１００にブロッブトラッカを適用して、ブロッブ１０４が検出されトラッキングされる。ウインドウ９０および１００は同じサイズなので、ブロッブ９２および１０４を検出したり、トラッキングしたりするのに必要な時間は実質的に同じになる。ブロッブの両軸の長さがかなり相違するおそれがあるので、イメージを、イメージの座標軸に代えて主ブロッブ方向に沿ってサブサンプリングし、各々の軸の長さを考慮してこれらの方向に沿ってそれぞれ異なる縮尺係数を適用することが有用であろう。なお、ブロッブに関連の共分散行列の固有値分解を計算することにより、ブロッブの長軸および短軸に沿った範囲を推定すること、すなわちブロッブピクセルを取囲む楕円の場所と形状とを計算することができる。


【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３０】
変形８０および８２は主方向に沿ったサブサンプリングを含み、以下の変換を適用することにより実現される。
（１）図２に示されるように、処理すべきイメージ内のブロッブ２００がブロッブ２０２に平行移動され、その中心がイメージ座標ｕおよびｖの原点Ｏと一致させられる。
（２）図３に示されるように、平行移動されたブロッブ２０２は主方向が座標軸ｕおよびｖと一致するように回転され、ブロッブ２０４となる。
（３）図４に示されるように、ブロッブ２０４はその長軸および短軸が、予め定められた固定サイズのウインドウ２０６の辺よりも短くなるように縮小され、この実施例では円であるブロッブ２０８となる。
（４）図５に示されるように、ウインドウ２０６はさらに平行移動されてその中心が予め定められたサイズの新たなウインドウ２１０の中心と整列させられる。結果として生じるブロッブ２１２が先行技術のトラッカにより検出されたりトラッキングされたりする。


【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３１】
図６に示されるように、これらの変換結果はアフィンマッピング２３０をもたらし、イメージをこのような変換により幾何学的に変換する処理を前述のように「アフィン変形」と呼ぶ。


【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４４】
図７はこの実施例の方法を実現するコンピュータシステムを例示する。図８はシステムのブロック図である。図７を参照して、この実施例を実現するコンピュータシステム２０は、ＦＤ（フレキシブルディスク）ドライバ５２およびＣＤ−ＲＯＭ（コンパクトディスク読出専用メモリ）ドライブ５０を有するコンピュータ４０と、いずれもコンピュータ４０に接続された、キーボード４６と、マウス４８と、モニタ４２と、ビデオカメラ３０とを含む。


【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４５】
図８を参照して、コンピュータ４０は、ＦＤドライバ５２およびＣＤ−ＲＯＭドライブ５０に加えて、ＣＰＵ（中央処理装置）５６と、ＣＰＵ５６、ＦＤドライバ５２およびＣＤ−ＲＯＭドライブ５０に接続されたバス６６と、バス６６とカメラ３０とに接続されたビデオキャプチャボード６８と、ブートアッププログラム等を記憶する読出専用メモリ（ＲＯＭ）５８と、ＣＰＵ５６に接続され、プログラム命令、システムプログラム、およびデータを記憶するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）６０とを含む。


【手続補正７】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１】
2004163989.tif 000019
【外国語明細書】
2004163989.tif 000020
2004163989.tif 000021
2004163989.tif 000022
2004163989.tif 000023
2004163989.tif 000024
2004163989.tif 000025
2004163989.tif 000026
2004163989.tif 000027
2004163989.tif 000028
2004163989.tif 000029
2004163989.tif 000030
2004163989.tif 000031
2004163989.tif 000032
2004163989.tif 000033
2004163989.tif 000034
2004163989.tif 000035
2004163989.tif 000036
2004163989.tif 000037
2004163989.tif 000038
2004163989.tif 000039
2004163989.tif 000040
2004163989.tif 000041
2004163989.tif 000042
2004163989.tif 000043
2004163989.tif 000044
2004163989.tif 000045
2004163989.tif 000046
2004163989.tif 000047
2004163989.tif 000048
2004163989.tif 000049
2004163989.tif 000050
2004163989.tif 000051
2004163989.tif 000052
2004163989.tif 000053
2004163989.tif 000054
2004163989.tif 000055
2004163989.tif 000056
2004163989.tif 000057
2004163989.tif 000058
2004163989.tif 000059
2004163989.tif 000060
2004163989.tif 000061
2004163989.tif 000062