(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像領域を撮影して、互いに周波数領域が異なる複数のスペクトル画像を生成する撮像部と、
事前に学習することにより前記複数のスペクトルのそれぞれについて用意された複数のテンプレート情報を用いて、前記スペクトル画像のそれぞれについてテンプレート特徴量を算出するテンプレート特徴算出部と、
前記テンプレート情報を用いて事前に学習した弱識別関数を用いて、前記テンプレート特徴量のそれぞれについて、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する弱識別器と、
前記テンプレート情報を用いて事前に学習した強識別関数を用いて、前記弱識別器の判定結果を統合して、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する強識別器と、
を有し、
前記複数のテンプレート情報のそれぞれは、隣接する２つの領域の輝度値の差分を前記テンプレート特徴量として求めるものであることを特徴とする対象物検出装置。
【請求項２】
撮像領域を撮影して、互いに周波数領域が異なる複数のスペクトル画像を生成する撮像部と、
事前に学習することにより前記複数のスペクトルのそれぞれについて用意された複数のテンプレート情報を用いて、前記スペクトル画像についてテンプレート特徴ベクトルを算出するテンプレート特徴ベクトル算出部と、
前記テンプレート情報を用いて事前に学習した弱識別関数を用いて、前記テンプレート特徴ベクトルの各要素のそれぞれについて、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する弱識別器と、
前記テンプレート情報を用いて事前に学習したテンプレート識別関数を用いて、前記テンプレート情報が共通する前記弱識別器の判定結果を統合して、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定するテンプレート識別器と、
前記テンプレート情報を用いて事前に学習した強識別関数を用いて、前記テンプレート識別器の判定結果を統合して画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する強識別器と、
を有し、
前記複数のテンプレート情報のそれぞれは、隣接する２つの領域の輝度値の差分を前記テンプレート特徴量として求めるものであることを特徴とする対象物検出装置。
【請求項３】
撮像領域を撮影して、互いに周波数領域が異なる複数のスペクトル画像を生成する撮像部と、
事前に学習することにより前記複数のスペクトルのそれぞれについて用意された演算を行うための複数のテンプレート情報を用いて、前記スペクトル画像についてテンプレート特徴ベクトルを算出するテンプレート特徴ベクトル算出部と、
前記テンプレート情報を用いて事前に学習した射影パラメータを用いて、前記テンプレート特徴ベクトルを射影変換して、射影テンプレート特徴量を算出する射影変換部と、
前記テンプレート情報を用いて事前に学習した弱識別関数を用いて、前記射影テンプレート特徴量のそれぞれについて、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する弱識別器と、
前記テンプレート情報を用いて事前に学習した強識別関数を用いて、前記弱識別器の判定結果を統合して、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する強識別器と、
を有し、
前記複数のテンプレート情報のそれぞれは、隣接する２つの領域の輝度値の差分を前記テンプレート特徴量として求めるものであることを特徴とする対象物検出装置。
【請求項４】
前記弱識別器は、１つの入力値に基づいて画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定するものであり、
その他の前記識別器は、複数の入力値に基づいて画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定するものであることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の対象物検出装置。
【請求項５】
撮像領域を撮影して、互いに周波数領域が異なる複数のスペクトル画像を生成する撮像ステップと、
事前に学習することにより前記複数のスペクトルのそれぞれについて用意された複数のテンプレート情報を用いて、前記スペクトル画像のそれぞれについてテンプレート特徴量を算出するテンプレート特徴算出ステップと、
前記テンプレート情報を用いて事前に学習した弱識別関数を用いて、前記テンプレート特徴量のそれぞれについて、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する弱識別ステップと、
前記テンプレート情報を用いて事前に学習した強識別関数を用いて、前記弱識別ステップにおける判定結果を統合して、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する強識別ステップと、
を含み、
前記複数のテンプレート情報のそれぞれは、隣接する２つの領域の輝度値の差分を前記テンプレート特徴量として求めるものである、対象物検出方法。
【請求項６】
撮像領域を撮影して、互いに周波数領域が異なる複数のスペクトル画像を生成する撮像ステップと、
事前に学習することにより前記複数のスペクトルのそれぞれについて用意された複数のテンプレート情報を用いて、前記スペクトル画像についてテンプレート特徴ベクトルを算出するテンプレート特徴ベクトル算出ステップと、
前記テンプレート情報を用いて事前に学習した弱識別関数を用いて、前記テンプレート特徴ベクトルの各要素のそれぞれについて、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する弱識別ステップと、
前記テンプレート情報を用いて事前に学習したテンプレート識別関数を用いて、前記弱識別ステップにおける前記テンプレート情報が共通する判定結果を統合して、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定するテンプレート識別ステップと、
前記テンプレート情報を用いて事前に学習した強識別関数を用いて、前記テンプレート識別ステップにおける判定結果を統合して画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する強識別ステップと、
を含み、
前記複数のテンプレート情報のそれぞれは、隣接する２つの領域の輝度値の差分を前記テンプレート特徴量として求めるものである、対象物検出方法。
【請求項７】
撮像領域を撮影して、互いに周波数領域が異なる複数のスペクトル画像を生成する撮像ステップと、
事前に学習することにより前記複数のスペクトルのそれぞれについて用意された複数のテンプレート情報を用いて、前記スペクトル画像についてテンプレート特徴ベクトルを算出するテンプレート特徴ベクトル算出ステップと、
前記テンプレート情報を用いて事前に学習した射影パラメータを用いて、前記テンプレート特徴ベクトルを射影変換して、テンプレート特徴量を算出する射影変換ステップと、
前記テンプレート情報を用いて事前に学習した弱識別関数を用いて、前記テンプレート特徴量のそれぞれについて、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する弱識別ステップと、
前記テンプレート情報を用いて事前に学習した強識別関数を用いて、前記弱識別ステップにおける判定結果を統合して、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する強識別ステップと、
を含み、
前記複数のテンプレート情報のそれぞれは、隣接する２つの領域の輝度値の差分を前記テンプレート特徴量として求めるものである、対象物検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データを処理して、画像中に含まれる特定の対象物を検出する対象物検出装置、及び対象物検出方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来技術に係る対象物検出装置は、同種の識別器を直列的に接続して構成されており（非特許文献１）、各識別器により画像データを処理して、画像中に含まれる特定の対象物を検出している。ここで、対象物検出装置の各識別器は、第一領域（白領域）と第二領域（黒領域）を有するテンプレートを有しており、各領域の画素の輝度値の総和を求め、第一領域の画素値の総和と第二領域の画素の輝度値の総和の差分を求めることで、画像の特徴量を演算し、その特徴量に基づいて特定の対象物を検出する。
【非特許文献１】P.Viola andM.Jones Rapid object detection using a boosted cascade of simple Features, Proc.OfIEEE Conf. CVPR, pp.551-518 2001
【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、従来技術に係る対象物検出装置では、テンプレートに規定される領域の画素の輝度値の総和を求めるのみであるため、色彩に特徴がある対象物（例えば、道路上の標識、車両など）を検出できない場合がある。即ち、色彩に特徴がある対象物を撮影した画像データでは、対象物の配色が変化する境界部分において、色差が大きいものの輝度差が小さい場合があり、対象物を検出することができない、という問題がある。
【０００４】
そこで、本発明は、色彩に特徴がある対象物を好適に検出することが可能な対象物検出装置、及び対象物検出方法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】
【０００５】
上述した目的を達成するために、本発明に係る対象物検出装置は、撮像領域を撮影して、互いに周波数領域が異なる複数のスペクトル画像を生成する撮像部と、事前に学習したテンプレート情報を用いて、スペクトル画像のそれぞれについてテンプレート特徴量を算出するテンプレート特徴算出部と、事前に学習した識別関数情報を用いて、テンプレート特徴量のそれぞれについて、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する第一識別器と、第一識別器の判定結果に基づいて、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する第二識別器と、を有することを特徴とする。
【０００６】
この構成によれば、撮像部が、互いに周波数領域が異なる複数のスペクトル画像を生成する。そして、テンプレート特徴算出部、第一識別器及び第二識別器が、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する。これによれば、互いに周波数領域が異なる複数のスペクトル画像を処理して、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定するため、輝度差が小さく色差が大きい検出対象物を検出することができる。
【０００７】
上述した目的を達成するために、本発明に係る対象物検出装置は、撮像領域を撮影して、互いに周波数領域が異なる複数のスペクトル画像を生成する撮像部と、事前に学習したテンプレート情報を用いて、スペクトル画像についてテンプレート特徴ベクトルを算出するテンプレート特徴ベクトル算出部と、事前に学習した識別関数情報を用いて、テンプレート特徴ベクトルの各要素のそれぞれについて、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する第一識別器と、テンプレート情報が共通する第一識別器の判定結果に基づいて、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する第二識別器と、第二識別器の判定結果に基づいて、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する第三識別器と、を有することを特徴とする。
【０００８】
この構成によれば、撮像部が、互いに周波数領域が異なる複数のスペクトル画像を生成する。そして、テンプレート特徴ベクトル算出部、第一識別器、第二識別器及び第三識別器が、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する。これによれば、互いに周波数領域が異なる複数のスペクトル画像を処理して、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定するため、輝度差が小さく色差が大きい検出対象物を検出することができる。
【０００９】
上述した目的を達成するために、本発明に係る対象物検出装置は、撮像領域を撮影して、互いに周波数領域が異なる複数のスペクトル画像を生成する撮像部と、事前に学習したテンプレート情報を用いて、スペクトル画像についてテンプレート特徴ベクトルを算出するテンプレート特徴ベクトル算出部と、事前に学習した射影パラメータを用いて、テンプレート特徴ベクトルを射影変換して、テンプレート特徴量を算出する射影変換部と、事前に学習した識別関数情報を用いて、テンプレート特徴量のそれぞれについて、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する第一識別器と、第一識別器の判定結果に基づいて、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する第二識別器と、を有することを特徴とする。
【００１０】
この構成によれば、撮像部が、互いに周波数領域が異なる複数のスペクトル画像を生成する。そして、テンプレート特徴ベクトル算出部、射影変換部、第一識別器及び第二識別器が、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する。これによれば、互いに周波数領域が異なる複数のスペクトル画像を処理して、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定するため、輝度差が小さく色差が大きい検出対象物を検出することができる。
【００１１】
また、上述した対象物検出装置において、第一識別器は、１つの入力値に基づいて画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定するものであり、その他の識別器は、複数の入力値に基づいて画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定するものであることが好ましい。
【００１２】
上述した目的を達成するために、本発明に係る対象物検出方法は、撮像領域を撮影して、互いに周波数領域が異なる複数のスペクトル画像を生成する撮像ステップと、事前に学習したテンプレート情報を用いて、スペクトル画像のそれぞれについてテンプレート特徴量を算出するテンプレート特徴算出ステップと、事前に学習した識別関数情報を用いて、テンプレート特徴量のそれぞれについて、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する第一識別ステップと、第一識別ステップにおける判定結果に基づいて、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する第二識別ステップと、を含む。
【００１３】
上述した目的を達成するために、本発明に係る対象物検出方法は、撮像領域を撮影して、互いに周波数領域が異なる複数のスペクトル画像を生成する撮像ステップと、事前に学習したテンプレート情報を用いて、スペクトル画像についてテンプレート特徴ベクトルを算出するテンプレート特徴ベクトル算出ステップと、事前に学習した識別関数情報を用いて、テンプレート特徴ベクトルの各要素のそれぞれについて、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する第一識別ステップと、第一識別ステップにおけるテンプレート情報が共通する判定結果に基づいて、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する第二識別ステップと、第二識別ステップにおける判定結果に基づいて、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する第三識別ステップと、を含む。
【００１４】
上述した目的を達成するために、本発明に係る対象物検出方法は、撮像領域を撮影して、互いに周波数領域が異なる複数のスペクトル画像を生成する撮像ステップと、事前に学習したテンプレート情報を用いて、スペクトル画像についてテンプレート特徴ベクトルを算出するテンプレート特徴ベクトル算出ステップと、事前に学習した射影パラメータを用いて、テンプレート特徴ベクトルを射影変換して、射影テンプレート特徴量を算出する射影変換ステップと、事前に学習した識別関数情報を用いて、射影テンプレート特徴量のそれぞれについて、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する第一識別ステップと、第一識別ステップにおける判定結果に基づいて、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する第二識別ステップと、を含む。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、色彩に特徴がある対象物を好適に検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、図面を参照して、本発明の好適な実施形態に係る対象物検出装置について説明する。
【００１７】
［１］第一の実施形態
［対象物検出装置］
図１には、第一の実施形態に係る対象物検出装置１の構成の概略が示されている。対象物検出装置１は、物理的には、撮像素子１０１〜１０Ｍ、ハードディスク等の大容量記憶装置１２、ＣＰＵ及びＲＡＭ１３等で構成されている。また、対象物検出装置１は、機能的には、Ｍ個のフィルタ付き撮像素子１０１〜１０Ｍと、学習結果データベース１２と、Ｔ個のテンプレート特徴算出部１４１〜１４Ｔと、Ｔ個の弱識別器（第一識別器）１６１〜１６Ｔと、強識別器（第二識別器）１８と、で構成されている。テンプレート特徴算出部１４１〜１４Ｔ、弱識別器１６１〜１６Ｔ及び強識別器１８は、ＣＰＵ及びＲＡＭ１３が記憶装置１２に記憶された情報に基づいて演算処理を行うことで実現される。
【００１８】
フィルタ付き撮像素子１０１〜１０Ｍは、特定のスペクトルの電磁波のみを通過させるバンドパスフィルタ、例えばＲＧＢカラーフィルタ、赤外線領域のみを通過させるフィルタなどを有する撮像素子である。フィルタ付き撮像素子１０１〜１０Ｍは全部でＭ個設けられており、各フィルタ付き撮像素子１０１〜１０Ｍが通過させる電磁波の周波数領域は互いに異なる。よって、各フィルタ付き撮像素子１０１〜１０Ｍにより生成される画像データにおいて、各画素データはフィルタを通過する電磁波に応じた輝度値を有するデータとなる。以下の説明では、フィルタ付き撮像素子１０１〜１０Ｍにより生成される特定のスペクトルの画像データを、スペクトル画像データと呼ぶ。なお、ベイヤー配列型のように部分的に画素データが欠損した画像データを得る撮像素子については、欠損した画素データについてNearest Neighbor法等の補間処理を行うことで、欠損のない画像データを得てもよい。
【００１９】
学習結果データベース１２は、対象物を検出するのに有効なＴ個のテンプレート情報、弱識別関数ｈｔ、強識別関数ｈ、及びそれらの対応関係が記憶されている。ここで、テンプレート情報とは、画像データの特徴量を演算するための情報であり、演算対象となる画像データに含まれる一部の領域を特定する情報と、その領域の画素データに対する演算方法の情報を含んでいる。図２及び図３を参照して、テンプレート情報の一例について説明する。図２に示されるテンプレート情報は、画像データＰの第一領域（白領域）Ｒ１及び第二領域（黒領域）Ｒ２を演算対象の領域Ｒとして特定し、第一領域Ｒ１の画素データの輝度値の総和から第二領域Ｒ２の画素データの輝度値の総和を減算して差分を求める処理を演算方法として特定する。このテンプレート情報は、次の数式（１）により表される。なお、次の数式（１）において、Ｉｍ,ｕ,ｖは、スペクトルｍの画像データにおける画素座標ｕ,ｖの輝度値である。
【００２０】
【数１】
0004626418.tif 000002
【００２１】
さらに図３に示すように、Ｔ個のテンプレート情報はそれぞれ、演算対象となる領域Ｒ１〜Ｒｔの位置及び大きさが異なっており、車両、信号、道路標識などの対象物を検出するために用いられる。
【００２２】
テンプレート特徴算出部１４１〜１４Ｔは、学習結果データベース１２に記憶されたテンプレート情報に従って、フィルタ付き撮像素子１０１〜１０Ｍにより生成されたスペクトル画像データを処理することで、各スペクトル画像データのテンプレート特徴量を算出する。テンプレート特徴算出部１４１〜１４Ｔは全部でＴ個設けられており、各テンプレート特徴算出部１４１〜１４Ｔは互いに異なる処理を行ってテンプレート特徴量を算出する。
【００２３】
弱識別器１６１〜１６Ｔは、学習結果データベース１２に記憶された弱識別関数ｈｔに従って、テンプレート特徴算出部１４１〜１４Ｔにより算出されたテンプレート特徴量を処理することで、スペクトル画像データに検出対象物が含まれるか否かを判定する。弱識別器１６１〜１６Ｔは、各テンプレート特徴算出部１４１〜１４Ｔに対して一つずつ設けられており、各テンプレート特徴算出部１４１〜１４Ｔにより算出されたテンプレート特徴量について判定を行う。ここで、各弱識別器１６１〜１６Ｔは、スペクトル画像データに検出対象物が含まれると判定した場合には１を出力し、スペクトル画像データに検出対象物が含まれないと判定した場合には０を出力する。なお、弱識別関数ｈｔとは、上述したとおり、スペクトル画像データに検出対象物が含まれるか否かを判定する条件であり、本実施形態ではテンプレート特徴量を閾値と比較して判定が行われる。
【００２４】
強識別器１８は、次の数式（２）の強識別関数ｈにより、弱識別器１６１〜１６Ｔの結果を統合して、フィルタ付き撮像素子１０１〜１０Ｍにより撮影された画像データに、検出対象物が含まれるか否かを判定する。ここで、強識別器１８は、画像データに検出対象物が含まれると判定した場合には１を出力し、画像データに検出対象物が含まれないと判定した場合には０を出力する。
【００２５】
【数２】
0004626418.tif 000003
【００２６】
本実施形態では、Ｍ個のフィルタ付き撮像素子１０１〜１０Ｍにより互いにスペクトルが異なる複数のスペクトル画像データが生成され、これらのスペクトル画像データを処理することで、画像データに検出対象物が含まれるか否かが判定される。従来技術のように、撮像素子にフィルタを設けないで画像データを得た場合には、車両、信号、標識などの検出対象物に対応する画素データとその周囲の画素データとで輝度値の差が小さいと、各検出対象物を検出できない。これに対して、本実施形態では、互いにスペクトルが異なる複数のスペクトル画像データを処理するため、検出対象物に対応する画素データとその周囲の画素データとで輝度値の差が小さい状況でも、色彩に特徴がある検出対象物を検出することができる。
【００２７】
次に、上述した対象物検出装置１による処理について説明する。図４には、対象物検出装置１による処理のフローチャートが示されている。先ず、対象物検出装置１は、フィルタ付き撮像素子１０１〜１０Ｍにより、撮像領域を撮影して、互いに周波数領域が異なる複数のスペクトル画像を生成する（Ｓ４０１）。次に、対象物検出装置１は、テンプレート特徴算出部１４１〜１４Ｔにより、事前に学習したテンプレート情報を用いて、スペクトル画像のそれぞれについてテンプレート特徴量を算出する（Ｓ４０２）。次に、対象物検出装置１は、弱識別器１６１〜１６Ｔにより、事前に学習した識別関数情報を用いて、テンプレート特徴量のそれぞれについて、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する（Ｓ４０３）。次に、対象物検出装置１は、強識別器１８により、弱識別器１６１〜１６Ｔの判定結果に基づいて、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する（Ｓ４０４）。
【００２８】
［学習装置］
次に、上述した学習結果データベース１２を得るための学習装置２について説明する。図５には、学習装置２の構成の概略が示されている。学習装置２は、物理的には、ハードディスク等の大容量記憶装置１２，２０，２２、ＣＰＵ及びＲＡＭ２３等で構成されている。また、学習装置２は、機能的には、マルチスペクトル正解画像データベース２０と、マルチスペクトル不正解画像データベース２２と、それぞれＮ個のテンプレート特徴算出部２６１〜２６Ｎを含むスペクトル１〜Ｍ用特徴算出部２４１〜２４Ｍと、識別器学習部２８と、学習結果データベース１２と、で構成されている。
【００２９】
マルチスペクトル正解画像データベース２０は、多数の検出対象物をフィルタ付き撮像素子１０１〜１０Ｍにより撮影して生成したスペクトル画像データを、マルチスペクトル正解画像データとして記憶しているものである。また、マルチスペクトル不正解画像データベース２２は、対象物以外の物体をフィルタ付き撮像素子１０１〜１０Ｍにより撮影して生成したスペクトル画像データ、又はランダムな画素データからなる画像データを、マルチスペクトル不正解画像データとして記憶しているものである。マルチスペクトル画像データ及びマルチスペクトル不正解画像データは、１つの画素に対してＭ個のスペクトル成分の輝度値及び色情報を有している。
【００３０】
スペクトル１〜Ｍ用特徴算出部２４１〜２４Ｍはそれぞれ、マルチスペクトル正解画像データ又はマルチスペクトル不正解画像データから、自己の対応するスペクトル１〜Ｍの画像データのみを抽出して、テンプレート情報に従いテンプレート特徴量を算出する。スペクトル１〜Ｍ用特徴算出部２４１〜２４Ｍはそれぞれ全ての種類のテンプレート１〜Ｎ特徴算出部２６１〜２６Ｎを有しており、各テンプレート特徴算出部２６１〜２６Ｎは互いに異なる処理を行ってテンプレート特徴量を算出する。
【００３１】
識別器学習部２８は、算出されたテンプレート特徴量に基づいて学習を行い、画像データに検出対象物が含まれるか否かを判定するための弱識別関数ｈｔ及び強識別関数ｈを決定する。本実施形態では、Adaboost法を用いて学習用のテンプレート特徴量を選択し、各識別関数ｈｔ，ｈを決定する。以下、識別器学習部２８の処理の詳細について説明する。
【００３２】
識別器学習部２８は、先ず、各画像ｊに関するテンプレート特徴量の集合Ｆｊと、その画像ｊが正解又は不正解であることを示す正解情報ｙｊとを、学習用のデータとして取得する。ここで、正解情報ｙｊとは、画像ｊが検出対象物を含む正解データである場合に１となり、画像ｊが検出対象物を含まない不正解データである場合に０となる情報である。なお、次の数式（３）に示すように、テンプレート特徴量の集合Ｆｊは、テンプレート特徴ベクトルｆｍの集合として表され、さらに、テンプレート特徴ベクトルｆｍは、テンプレート特徴量ｆｍ,ｎの集合として表される。
【００３３】
【数３】
0004626418.tif 000004
【００３４】
識別器学習部２８は、次に、画像データのそれぞれに対して重みωｔ,ｊを付与する。ここで、画像データが正解データである場合には重みの初期値ω１,ｊ＝Ｑ／２が付与され、画像データが不正解データである場合には重みの初期値ω１,ｊ＝Ｐ／２が付与される。なお、Ｐは正解データの総数であり、Ｑは不正解データの総数である。
【００３５】
これから説明する処理は、所定の回数Ｔ繰り返し行われる処理である。以降の説明では、繰り返し回数をｔで表しており、この繰り返し回数ｔは１からＴまで漸増する。
【００３６】
識別器学習部２８は、重みωｔ,ｊを、次の数式（４）に従って正規化する。
【数４】
0004626418.tif 000005
【００３７】
特徴ベクトルＦｊの各要素ｆｍ,ｎに対して複数の識別関数ｈｍ,ｎ,ｔを用意し、各識別関数ｈｍ,ｎ,ｔについて、次の数式（５）で定義されるエラー値εｍ,ｎ,ｔを算出する。
【数５】
0004626418.tif 000006
【００３８】
各特徴ベクトルの各要素ｆｍ,ｎについて、エラー値が最小となる識別関数ｈｔを選択し、その識別関数ｈｔの重みαｔを次の数式（６）に従って算出する。
【数６】
0004626418.tif 000007
【００３９】
識別器学習部２８は、テンプレートｎ及びスペクトルｍと関連付けて、識別関数ｈｔとその重みαｔを、識別パラメータとしてデータベースに記憶する。なお、この識別関数ｈｔが、対象物検出装置１の弱識別器１６１〜１６Ｔとなる。
【００４０】
次に、識別器学習部２８は、次の数式（７）に従って、各画像データの重みωｔ,ｊを更新する。これにより、重みωｔ,ｊが大きくなった画像データが重点的に学習されることとなる。
【数７】
0004626418.tif 000008
【００４１】
識別器学習部２８は、繰り返し回数ｔをインクリメント（＋１）し、上記の重みωｔ,ｊの正規化から重みωｔ,ｊの更新までの処理を繰り返す。但し、繰り返し回数ｔが所定の回数Ｔに至っている場合には、識別器学習部２８は、以上の処理の結果から、Ｔ個のテンプレート情報、Ｔ個の弱識別関数ｈｔとその重みαｔ、強識別関数ｈを取得して、学習結果データベース１２に記憶する。なお、強識別器１８用の識別関数ｈは、既述の数式（２）で表される。
【００４２】
［２］第二の実施形態
［対象物検出装置］
図６には、第二の実施形態に係る対象物検出装置３の構成の概略が示されている。対象物検出装置３は、物理的には、撮像素子３０１〜３０Ｍ、ハードディスク等の大容量記憶装置３２、ＣＰＵ及びＲＡＭ３３等で構成されている。また、対象物検出装置３は、機能的には、Ｍ個のフィルタ付き撮像素子３０１〜３０Ｍと、学習結果データベース３２と、Ｔ個のテンプレート特徴ベクトル算出部３４１〜３４Ｔと、それぞれＭ個のスペクトル弱識別器（第一識別器）３６１,１〜３６Ｍ,Ｔを含むテンプレート１〜Ｔ用スペクトル弱識別器セット３５１〜３５Ｔと、Ｔ個のテンプレート識別器（第二識別器）３７１〜３７Ｔと、強識別器（第三識別器）３８と、で構成されている。テンプレート特徴ベクトル算出部３４１〜３４Ｔ、スペクトル弱識別器３６１,１〜３６Ｍ,Ｔ、テンプレート識別器３７１〜３７Ｔ及び強識別器３８は、ＣＰＵ及びＲＡＭ３３が記憶装置３２に記憶された情報に基づいて演算処理を行うことで実現される。
【００４３】
フィルタ付き撮像素子３０１〜３０Ｍは、第一実施形態のフィルタ付き撮像素子１０１〜１０Ｍと同じ構成である。また、学習結果データベース３２は、対象物を検出するのに有効なＴ個のテンプレート情報、スペクトル弱識別関数ｈｌ、テンプレート識別関数ηｎ、強識別関数η、及びそれらの対応関係が記憶されている。
【００４４】
テンプレート特徴ベクトル算出部３４１〜３４Ｔのそれぞれは、学習結果データベース３２に記憶されたテンプレート情報に従って、各フィルタ付き撮像素子３０１〜３０Ｍにより生成されたスペクトル画像データを処理することで、各スペクトル画像データのテンプレート特徴量からなるテンプレート特徴ベクトルを算出する。テンプレート特徴ベクトル算出部３４１〜３４Ｔは全部でＴ個設けられており、各テンプレート特徴ベクトル算出部３４１〜３４Ｔは互いに異なる処理を行ってテンプレート特徴ベクトルを算出する。
【００４５】
スペクトル弱識別器３６１,１〜３６Ｍ,Ｔは、各テンプレート特徴ベクトル算出部３４１〜３４Ｔに対してＭ個ずつ設けられている。スペクトル弱識別器３６１,１〜３６Ｍ,Ｔのそれぞれは、学習結果データベース３２に記憶された弱識別関数ｈｌに従って、テンプレート特徴ベクトル算出部３４１〜３４Ｔにより算出されたテンプレート特徴量を処理することで、スペクトル画像データに検出対象物が含まれるか否かを判定する。ここで、各スペクトル弱識別器３６１,１〜３６Ｍ,Ｔは、スペクトル画像データに検出対象物が含まれると判定した場合には１を出力し、スペクトル画像データに検出対象物が含まれないと判定した場合には０を出力する。
【００４６】
テンプレート識別器３７１〜３７Ｔのそれぞれは、次の数式（８）のテンプレート識別関数ηｎにより、テンプレート特徴ベクトル算出部３４１〜３４Ｔが共通するスペクトル弱識別器３６１,１〜３６Ｍ,１，３６１,ｔ〜３６Ｍ,ｔ，３６１,Ｔ〜３６Ｍ,Ｔの判定結果を統合して、フィルタ付き撮像素子３０１〜３０Ｍにより撮影された画像データに、検出対象物が含まれるか否かを判定する。ここで、テンプレート識別器３７１〜３７Ｔは、画像データに検出対象物が含まれると判定した場合には１を出力し、画像データに検出対象物が含まれないと判定した場合には０を出力する。
【００４７】
【数８】
0004626418.tif 000009
【００４８】
強識別器３８は、次の数式（９）の強識別関数ηにより、テンプレート識別器３７１〜３７Ｔの結果を統合して、フィルタ付き撮像素子３０１〜３０Ｍにより撮影された画像データに、検出対象物が含まれるか否かを判定する。ここで、強識別器３８は、画像データに検出対象物が含まれると判定した場合には１を出力し、画像データに検出対象物が含まれないと判定した場合には０を出力する。
【００４９】
【数９】
0004626418.tif 000010
【００５０】
本実施形態では、Ｍ個のフィルタ付き撮像素子３０１〜３０Ｍにより互いにスペクトルが異なる複数のスペクトル画像データが生成され、これらのスペクトル画像データを処理することで、画像データに検出対象物が含まれるか否かが判定される。よって、本実施形態では、第一実施形態と同様に、互いにスペクトルが異なる複数のスペクトル画像データを処理するため、検出対象物に対応する画素データとその周囲の画素データとで輝度値の差が小さい状況でも、色彩に特徴がある検出対象物を検出することができる。
【００５１】
次に、上述した対象物検出装置３による処理について説明する。図７には、対象物検出装置３による処理のフローチャートが示されている。先ず、対象物検出装置３は、フィルタ付き撮像素子３０１〜３０Ｍにより、撮像領域を撮影して、互いに周波数領域が異なる複数のスペクトル画像を生成する（Ｓ７０１）。次に、対象物検出装置３は、テンプレート特徴ベクトル算出部３４１〜３４Ｔにより、事前に学習したテンプレート情報を用いて、スペクトル画像についてテンプレート特徴ベクトルを算出する（Ｓ７０２）。次に、対象物検出装置３は、スペクトル弱識別器３６１,１〜３６Ｍ,Ｔにより、事前に学習した識別関数情報を用いて、テンプレート特徴ベクトルの各要素のそれぞれについて、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する（Ｓ７０３）。次に、対象物検出装置３は、テンプレート識別器３７１〜３７Ｔにより、テンプレート情報が共通するスペクトル弱識別器３６１,１〜３６Ｍ,Ｔの判定結果に基づいて、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する（Ｓ７０４）。次に、対象物検出装置３は、強識別器３８により、テンプレート識別器３７１〜３７Ｔの判定結果に基づいて、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する（Ｓ７０５）。
【００５２】
［学習装置］
次に、上述した学習結果データベース３２を得るための学習装置４について説明する。図８には、学習装置４の構成の概略が示されている。学習装置４は、物理的には、ハードディスク等の大容量記憶装置３２，４０，４２、ＣＰＵ及びＲＡＭ４３等で構成されている。また、学習装置４は、機能的には、マルチスペクトル正解画像データベース４０と、マルチスペクトル不正解画像データベース４２と、Ｎ個のテンプレート特徴ベクトル算出部４４１〜４４Ｎと、識別器学習部４８と、学習結果データベース３２と、で構成されている。
【００５３】
マルチスペクトル正解画像データベース４０、及びマルチスペクトル不正解画像データベース４２は、第一実施形態と同様な構成である。
【００５４】
テンプレート特徴ベクトル算出部４４１〜４４Ｎのそれぞれは、マルチスペクトル正解画像データ又はマルチスペクトル不正解画像データを、テンプレート情報に従って処理することで、各画像についてスペクトル数（Ｍ個）のテンプレート特徴量からなるテンプレート特徴ベクトルを算出する。テンプレート特徴ベクトル算出部４４１〜４４Ｎのそれぞれは、互いに異なる処理を行ってテンプレート特徴ベクトルを算出する。
【００５５】
識別器学習部４８は、算出されたテンプレート特徴ベクトルに基づいて学習を行い、画像データに検出対象物が含まれるか否かを判定するためのスペクトル弱識別関数ｈｌ、テンプレート識別関数ηｎ及び強識別関数ηを決定する。本実施形態では、Adaboost法を用いて学習用のテンプレート特徴量を選択し、各識別関数ｈｌ，ηｎ，ηを決定する。以下、識別器学習部４８の処理の詳細について説明する。
【００５６】
（１）強識別器学習方法
強識別器を構成する強識別関数ηの学習方法について説明する。識別器学習部４８は、第一実施形態と同様に、先ず、各画像ｊに関するテンプレート特徴ベクトルの集合Ｆｊと、その画像ｊが正解又は不正解であることを示す正解情報ｙｊと、を学習用のデータとして取得し、次に、画像データのそれぞれに対して重みω１,ｊ＝Ｑ／２，Ｐ／２を付与する。
【００５７】
これから説明する処理は、所定の回数Ｔ繰り返し行われる処理である。以降の説明では、繰り返し回数をｔで表しており、この繰り返し回数ｔは１からＴまで漸増する。
【００５８】
識別器学習部４８は、重みωｔ,ｊを、次の数式（１０）に従って正規化する。
【数１０】
0004626418.tif 000011
【００５９】
複数のテンプレート識別関数ηｎ,ｔを用意し、各テンプレート識別関数ηｎ,ｔについて、次の数式（１１）で定義されるエラー値εｎ,ｔを算出する。なお、テンプレート識別関数ηｎ,ｔのそれぞれは、弱識別関数ｈｌとその重みβによって構成される。
【数１１】
0004626418.tif 000012
【００６０】
エラー値が最小となるテンプレート識別関数ηｎ,ｔを選択し、そのテンプレート識別関数ηｎ,ｔの重みαｔを次の数式（１２）に従って算出する。
【数１２】
0004626418.tif 000013
【００６１】
識別器学習部４８は、テンプレートｎと関連付けて、テンプレート識別関数ηｎ,ｔとその重みαｔを、識別パラメータとしてデータベースに記憶する。
【００６２】
次に、識別器学習部４８は、次の数式（１３）に従って、画像データの重みωｔ,ｊを更新する。これにより、重みωｔ,ｊが大きくなった画像データが重点的に学習されることとなる。
【数１３】
0004626418.tif 000014
【００６３】
識別器学習部４８は、繰り返し回数ｔをインクリメント（＋１）し、上記の重みωｔ,ｊの正規化から重みωｔ,ｊの更新までの処理を繰り返す。但し、繰り返し回数ｔが所定の回数Ｔに至っている場合には、識別器学習部４８は、以上の処理の結果から、Ｔ個のテンプレート情報、テンプレート識別関数ηｎ,ｔとその重みαｔ、強識別関数ηを取得して、学習結果データベース３２に記憶する。なお、強識別関数ηは、既述の数式（９）で表される。
【００６４】
（２）テンプレート識別器学習方法
テンプレート識別器を構成するテンプレート識別関数ηｎの学習方法について説明する。識別器学習部４８は、各画像ｊをテンプレート情報ｎで処理して得た特徴ベクトルｆｎ,ｊと、その画像ｊが正解又は不正解であることを示す正解情報ｙｊと、を学習用のデータとして取得し、次に、画像データのそれぞれに対して重みΩ１,ｊ＝ωｔ,ｊを付与する。
【００６５】
これから説明する処理は、所定の回数Ｌ繰り返し行われる処理である。以降の説明では、繰り返し回数をｌで表しており、この繰り返し回数ｌは１からＬまで漸増する。
【００６６】
識別器学習部４８は、重みΩ１,ｊを、次の数式（１４）に従って正規化する。
【数１４】
0004626418.tif 000015
【００６７】
特徴ベクトルｆｎの各要素ｆｍ,ｎに対して複数の弱識別関数ｈｍ,ｌを用意し、各弱識別関数ｈｍ,ｌについて、次の数式（１５）で定義されるエラー値φｍ,ｌを算出する。
【数１５】
0004626418.tif 000016
【００６８】
エラー値が最小となる弱識別関数ｈｍ,ｌを選択し、その弱識別関数ｈｍ,ｌの重みβｔを次の数式（１６）に従って算出する。
【数１６】
0004626418.tif 000017
【００６９】
識別器学習部４８は、スペクトルｍと関連付けて、スペクトル弱識別関数ｈｍ,ｌとその重みβｔを、識別パラメータとしてデータベースに記憶する。なお、この識別関数ｈｌが、対象物検出装置３のスペクトル弱識別器３６１,１〜３６Ｍ,Ｔとなる。
【００７０】
次に、識別器学習部４８は、次の数式（１７）に従って、画像データの重みΩｔ,ｊを更新する。これにより、重みΩｔ,ｊが大きくなった画像データが重点的に学習されることとなる。
【数１７】
0004626418.tif 000018
【００７１】
識別器学習部４８は、繰り返し回数ｌをインクリメント（＋１）し、上記の重みΩｔ,ｊの正規化から重みΩｔ,ｊの更新までの処理を繰り返す。但し、繰り返し回数ｌが所定の回数Ｌに至っている場合には、識別器学習部４８は、以上の処理の結果から、Ｌ個のスペクトル弱識別関数ｈｌとその重みβｌ、テンプレート識別関数ηｎを取得して、学習結果データベース３２に記憶する。なお、テンプレート識別関数ηｎは、既述の数式（８）で表される。
【００７２】
［３］第三の実施形態
［対象物検出装置］
図９には、第三の実施形態に係る対象物検出装置５の構成の概略が示されている。対象物検出装置５は、物理的には、撮像素子５０１〜５０Ｍ、ハードディスク等の大容量記憶装置５２、ＣＰＵ及びＲＡＭ５３等で構成されている。また、対象物検出装置５は、機能的には、Ｍ個のフィルタ付き撮像素子５０１〜５０Ｍと、学習結果データベース５２と、Ｔ個のテンプレート特徴ベクトル算出部５４１〜５４Ｔと、Ｔ個の射影変換部５５１〜５５Ｔと、Ｔ個の弱識別器（第一識別器）５６１〜５６Ｔと、強識別器（第二識別器）５８と、で構成されている。テンプレート特徴ベクトル算出部５４１〜５４Ｔ、射影変換部５５１〜５５Ｔ、弱識別器５６１〜５６Ｔ及び強識別器５８は、ＣＰＵ及びＲＡＭ５３が記憶装置５２に記憶された情報に基づいて演算処理を行うことで実現される。
【００７３】
フィルタ付き撮像素子５０１〜５０Ｍは、第一実施形態のフィルタ付き撮像素子１０１〜１０Ｍと同じ構成である。また、学習結果データベース５２は、対象物を検出するのに有効なＴ個のテンプレート情報、射影変換に用いる射影パラメータａ、弱識別関数ｈｔ、強識別関数ｈ、及びそれらの対応関係が記憶されている。
【００７４】
テンプレート特徴ベクトル算出部５４１〜５４Ｔのそれぞれは、学習結果データベース５２に記憶されたテンプレート情報に従って、各フィルタ付き撮像素子５０１〜５０Ｍにより生成されたスペクトル画像データを処理することで、各スペクトル画像データのテンプレート特徴量からなるテンプレート特徴ベクトルを算出する。テンプレート特徴ベクトル算出部５４１〜５４Ｔは全部でＴ個設けられており、各テンプレート特徴ベクトル算出部５４１〜５４Ｔは互いに異なる処理を行ってテンプレート特徴ベクトルを算出する。
【００７５】
射影変換部５５１〜５５Ｔのそれぞれは、各テンプレートに対応する射影パラメータａｎ,ｍを学習結果データベースより取得し、テンプレート特徴ベクトルｆｎを射影変換し、射影変換後の射影テンプレート特徴量ｆｍ,ｎ’を次の数式（１８）により得る。このように、射影変換によりテンプレート特徴ベクトルｆｎの次元数を累積寄与率等を基準として削減することで、１次元の射影テンプレート特徴量ｆｍ,ｎ’を求める。これにより、後段の弱識別器５６１〜５６Ｔにおいて識別に要する計算時間を短くすることができる。
【００７６】
【数１８】
0004626418.tif 000019
【００７７】
弱識別器５６１〜５６Ｔのそれぞれは、学習結果データベース５２に記憶された弱識別関数ｈｔに従って、射影変換部５５１〜５５Ｔにより射影変換された射影テンプレート特徴量を処理することで、スペクトル画像データに検出対象物が含まれるか否かを判定する。弱識別器５６１〜５６Ｔは、各射影変換部５５１〜５５Ｔに対して一つずつ設けられており、射影変換部５５１〜５５Ｔにより射影変換された射影テンプレート特徴量について判定を行う。ここで、各弱識別器５６１〜５６Ｔは、スペクトル画像データに検出対象物が含まれると判定した場合には１を出力し、スペクトル画像データに検出対象物が含まれないと判定した場合には０を出力する。
【００７８】
強識別器５８は、次の数式（１９）の強識別関数ηにより、弱識別器５６１〜５６Ｔの結果を統合して、フィルタ付き撮像素子５０１〜５０Ｍにより撮影された画像データに、検出対象物が含まれるか否かを判定する。ここで、強識別器５８は、画像データに検出対象物が含まれると判定した場合には１を出力し、画像データに検出対象物が含まれないと判定した場合には０を出力する。
【００７９】
【数１９】
0004626418.tif 000020
【００８０】
本実施形態では、Ｍ個のフィルタ付き撮像素子５０１〜５０Ｍにより互いにスペクトルが異なる複数のスペクトル画像データが生成され、これらのスペクトル画像データを処理することで、画像データに検出対象物が含まれるか否かが判定される。よって、本実施形態では、第一実施形態と同様に、互いにスペクトルが異なる複数のスペクトル画像データを処理するため、検出対象物に対応する画素データとその周囲の画素データとで輝度値の差が小さい状況でも、色彩に特徴がある検出対象物を検出することができる。
【００８１】
次に、上述した対象物検出装置５による処理について説明する。図１０には、対象物検出装置５による処理のフローチャートが示されている。先ず、対象物検出装置５は、フィルタ付き撮像素子５０１〜５０Ｍにより、撮像領域を撮影して、互いに周波数領域が異なる複数のスペクトル画像を生成する（Ｓ１０１）。次に、対象物検出装置５は、テンプレート特徴ベクトル算出部５４１〜５４Ｔにより、事前に学習したテンプレート情報を用いて、スペクトル画像についてテンプレート特徴ベクトルを算出する（Ｓ１０２）。次に、対象物検出装置５は、射影変換部５５１〜５５Ｔにより、事前に学習した射影パラメータを用いて、テンプレート特徴ベクトルを射影変換して、テンプレート特徴量を算出する（Ｓ１０３）。次に、対象物検出装置５は、弱識別器５６１〜５６Ｔにより、事前に学習した識別関数情報を用いて、テンプレート特徴量のそれぞれについて、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する（Ｓ１０４）。次に、対象物検出装置５は、強識別器５８により、弱識別器５６１〜５６Ｔの判定結果に基づいて、画像中に検出対象物が含まれるか否かを判定する（Ｓ１０５）。
【００８２】
［学習装置］
次に、上述した学習結果データベース５２を得るための学習装置６について説明する。図１１には、学習装置６の構成の概略が示されている。学習装置６は、物理的には、ハードディスク等の大容量記憶装置５２，６０，６２、ＣＰＵ及びＲＡＭ６３等で構成されている。また、学習装置６は、機能的には、マルチスペクトル正解画像データベース６０と、マルチスペクトル不正解画像データベース６２と、Ｎ個のテンプレート特徴ベクトル算出部６４１〜６４Ｎと、Ｎ個の射影パラメータ算出部６５１〜６５Ｎと、Ｎ個の射影変換部６６１〜６６Ｎと、識別器学習部６８と、学習結果データベース５２と、で構成されている。
【００８３】
マルチスペクトル正解画像データベース６０、及びマルチスペクトル不正解画像データベース６２は、第一実施形態と同様な構成である。
【００８４】
テンプレート特徴ベクトル算出部６４１〜６４Ｎのそれぞれは、マルチスペクトル正解画像データ又はマルチスペクトル不正解画像データを、テンプレート情報に従って処理することで、各画像についてスペクトル数（Ｍ個）のテンプレート特徴量からなるテンプレート特徴ベクトルを算出する。テンプレート特徴ベクトル算出部６４１〜６４Ｎのそれぞれは、互いに異なる処理を行ってテンプレート特徴ベクトルを算出する。
【００８５】
射影パラメータ算出部６５１〜６５Ｎのそれぞれは、各画像について算出されたテンプレート特徴ベクトルを、所定の軸上に射影変換するための射影パラメータを算出する。ここで、射影変換の対象となる軸は、正解画像データと不正解画像データとの識別面を簡単に決定できる軸であることが好ましい。このような軸を求める方法としては、ＫＬ展開やフィッシャーの線形判別法などの次元圧縮方法がある。
【００８６】
射影変換部６６１〜６６Ｎのそれぞれは、射影パラメータ算出部で算出された射影行列Ａｎを用いて、次の数式（２０）に従ってテンプレート特徴ベクトルｆｎを射影変換し、射影変換後の特徴ベクトルｆｎ’を求める。このように、射影変換により特徴ベクトルｆｎの次元数を累積寄与率等を基準として削減することで、１次元の射影テンプレート特徴量ｆｍ,ｎ’を求める。これにより、後段の識別器学習部６８で識別に要する計算時間を短くすることができる。
【００８７】
【数２０】
0004626418.tif 000021
【００８８】
識別器学習部６８は、算出された射影テンプレート特徴量に基づいて学習を行い、画像データに検出対象物が含まれるか否かを判定するための射影パラメータａｎ,ｍ、弱識別関数ｈｔ及び強識別関数ｈを決定する。本実施形態では、Adaboost法を用いて学習用のテンプレート特徴量を選択し、射影パラメータａｎ,ｍ及び各識別関数ｈｔ，ｈを決定する。以下、識別器学習部６８の処理の詳細について説明する。
【００８９】
識別器学習部６８は、第一実施形態と同様に、先ず、各画像ｊに関する射影変換後の特徴ベクトルの集合Ｆｊと、その画像ｊが正解又は不正解であることを示す正解情報ｙｊと、を学習用のデータとして取得し、次に、画像データのそれぞれに対して重みω１,ｊ＝Ｑ／２，Ｐ／２を付与する。
【００９０】
これから説明する処理は、所定の回数Ｔ繰り返し行われる処理である。以降の説明では、繰り返し回数をｔで表しており、この繰り返し回数ｔは１からＴまで漸増する。
【００９１】
識別器学習部６８は、重みωｔ,ｊを、次の数式（２１）に従って正規化する。
【数２１】
0004626418.tif 000022
【００９２】
複数の弱識別関数ｈｍ,ｎ,ｔを用意し、各弱識別関数ｈｍ,ｎ,ｔについて、次の数式（２２）で定義されるエラー値εｍ,ｎ,ｔを算出する。
【数２２】
0004626418.tif 000023
【００９３】
エラー値が最小となる弱識別関数ｈｍ,ｎ,ｔを選択し、その弱識別関数ｈｍ,ｎ,ｔの重みαｔを次の数式（２３）に従って算出する。
【数２３】
0004626418.tif 000024
【００９４】
識別器学習部６８は、テンプレートｎと関連付けて、射影パラメータａｎ,ｍ、弱識別関数ｈｔとその重みαｔを、識別パラメータとしてデータベースに記憶する。なお、この識別関数ｈｔが、対象物検出装置５の弱識別器５６１〜５６Ｔとなる。
【００９５】
次に、識別器学習部６８は、次の数式（２４）に従って、画像データの重みωｔ,ｊを更新する。これにより、重みωｔ,ｊが大きくなった画像データが重点的に学習されることとなる。
【数２４】
0004626418.tif 000025
【００９６】
識別器学習部６８は、繰り返し回数ｔをインクリメント（＋１）し、上記の重みωｔ,ｊの正規化から重みωｔ,ｊの更新までの処理を繰り返す。但し、繰り返し回数ｔが所定の回数Ｔに至っている場合には、識別器学習部６８は、以上の処理の結果から、Ｔ個のテンプレート情報、射影変換パラメータａｎ,ｍ、弱識別関数ｈｔとその重みαｔ、強識別関数ｈを取得して、学習結果データベース５２に記憶する。なお、強識別関数ηは、既述の数式（１９）で表される。
【００９７】
なお、上述した第一〜第三の実施形態の対象物検出装置１，３，５では、強識別器の前段にあるテンプレート特徴算出部、弱識別器などの各構成を並列させたが、他の実施形態では、これらの構成を直列的に接続して、対象物検出装置を構成してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９８】
【図１】第一の実施形態に係る対象物検出装置を示す概略図である。
【図２】テンプレート情報を用いた処理を説明するための模式図である。
【図３】テンプレート情報を用いた処理の例を説明するための模式図である。
【図４】第一の実施形態に係る対象物検出装置による処理のフローチャートである。
【図５】第一の実施形態に係る学習装置を示す概略図である。
【図６】第二の実施形態に係る対象物検出装置を示す概略図である。
【図７】第二の実施形態に係る対象物検出装置による処理のフローチャートである。
【図８】第二の実施形態に係る学習装置を示す概略図である。
【図９】第三の実施形態に係る対象物検出装置を示す概略図である。
【図１０】第三の実施形態に係る対象物検出装置による処理のフローチャートである。
【図１１】第三の実施形態に係る学習装置を示す概略図である。
【符号の説明】
【００９９】
１，３，５…対象物検出装置、２，４，６…学習装置、１０１-１０Ｍ…フィルタ付き撮像素子、１２…学習結果データベース、１４１-１４Ｔ…テンプレート特徴算出部、１６１-１６Ｔ…弱識別器、１８…強識別器、２０…マルチスペクトル正解画像データベース、２２…マルチスペクトル不正解画像データベース、２４１-２４Ｍ…スペクトル１〜Ｍ用特徴算出部、２６１-２６Ｎ…テンプレート特徴算出部、２８…識別器学習部。
【図１】
0004626418.tif 000026
【図２】
0004626418.tif 000027
【図３】
0004626418.tif 000028
【図４】
0004626418.tif 000029
【図５】
0004626418.tif 000030
【図６】
0004626418.tif 000031
【図７】
0004626418.tif 000032
【図８】
0004626418.tif 000033
【図９】
0004626418.tif 000034
【図１０】
0004626418.tif 000035
【図１１】
0004626418.tif 000036