(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
動画像を構成するフレーム画像が入力された場合、前記フレーム画像において肌色を有すると推定される領域を特定する肌色領域推定部と、
前記肌色領域推定部により特定された領域に対応する肌色マッピング画像の画素の画素値に所定の加算値を加算して前記肌色マッピング画像を更新するマッピング部と、
前記マッピング部により更新された肌色マッピング画像の各画素をしきい値と比較し、前記肌色マッピング画像において前記しきい値よりも大きい画素値を有する画素の分布を示す肌色判定画像を生成する比較部と、
前記比較部により生成された肌色判定画像から人体の所定の部位を検出する画像認識部と、
を備える人体検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の人体検出装置であって、
前記マッピング部は、前記肌色領域推定部により特定された領域に対応しない肌色マッピング画像の画素の画素値から所定の減算値を減算する人体検出装置。
【請求項３】
請求項２に記載の人体検出装置であって、
前記マッピング部は、前記更新された肌色マッピング画像の画素の画素値が所定の上限値を超えた場合、前記更新された肌色マッピング画像の画素の画素値を前記上限値に設定する人体検出装置。
【請求項４】
請求項２又は３に記載の人体検出装置であって、
前記マッピング部は、前記肌色マッピング画像の画素の画素値が所定の下限値を下回った場合、前記更新された肌色マッピング画像の画素の画素値を前記下限値に設定する人体検出装置。
【請求項５】
請求項２ないし４のいずれかに記載の人体検出装置であって、さらに、
前記フレーム画像と、前記フレーム画像よりも前に入力された過去画像とを用いて、前記フレーム画像から動きベクトルを検出する動きベクトル検出部、
を備え、
前記マッピング部は、前記動きベクトル検出部により検出された動きベクトルの終点に対応する前記マッピング画像の画素の画素値に対して、前記所定の加算値よりも大きい調整加算値を加算し、前記検出された動きベクトルの起点に対応する前記マッピング画像の画素の画素値から、前記所定の減算値よりも大きい調整減算値を減算する人体検出装置。
【請求項６】
請求項５に記載の人体検出装置であって、
前記マッピング部は、前記動きベクトルが大きくなるにつれて、前記調整加算値及び前記調整減算値を増加させる人体検出装置。
【請求項７】
請求項１ないし６のいずれかに記載の人体検出装置であって、
前記肌色領域推定部は、被写体を撮像して前記動画像を生成するカメラにおいて調整されたホワイトバランスに基づいて、前記肌色を有すると推定される領域を検出するための条件を調整する人体検出装置。
【請求項８】
人体検出装置に搭載されたコンピュータを、
動画像を構成するフレーム画像が入力された場合、前記フレーム画像において肌色を有すると推定される領域を特定する肌色領域推定部、
前記肌色領域推定部により特定された領域に対応する肌色マッピング画像の画素の画素値に所定の加算値を加算して前記肌色マッピング画像を更新するマッピング部、
前記マッピング部により更新された肌色マッピング画像の各画素をしきい値と比較し、前記肌色マッピング画像において前記しきい値よりも大きい画素値を有する画素の分布を示す肌色判定画像を生成する比較部、
前記比較部により生成された肌色判定画像から人体の所定の部位を検出する画像認識部、
として機能させるための人体検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された画像から人体の特定の部位を検出する人体検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
カメラにより撮影されたフレーム画像から人物の特定の部位（顔、手のひらなど）を検出する技術が用いられている。この技術では、検出すべき人物の部位の位置を特定するために、フレーム画像内の肌色領域を特定する処理が用いられる。
【０００３】
例えば、下記特許文献１には、ＲＧＢ色空間を有する画像データを入力し、入力した画像データから人物の顔を検出する肌色領域検出装置が開示されている。
【０００４】
特許文献１に係る肌色領域検出装置は、入力した画像データの色空間をＨＳＶ色空間に変換する。肌色領域検出装置は、入力した画像データにおける楕円形の明るい領域を、Ｖ成分のデータを用いて検出し、検出した楕円形の領域を囲む矩形領域を特定する。肌色領域検出装置は、矩形領域に含まれる画素が肌色を有している場合、矩形領域を人物の顔と判断する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−２５７０８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
カメラが備えるＣＣＤ，ＣＭＯＳなどの撮像素子から出力される信号には、被写体の光量に応じた信号の他に、ノイズが含まれる。比較的暗い場所（照明をつけていない部屋など）で撮影する場合、高感度ノイズと呼ばれるノイズが、カメラにより生成されるフレーム画像に表われる。
【０００７】
撮影場所が暗くなるにつれて、カメラの撮像素子に入射する光量は低下する。この場合、カメラは、撮像素子から出力される信号のゲインを上げる。被写体からの光による信号とともに、ノイズにも同じゲインがかかるため、増幅されたノイズがフレーム画像に表われる。つまり、高感度ノイズは、ゲインをあげることによってフレーム画像に表われるノイズである。高感度ノイズは、ランダムな位置に、ランダムな色で現れるため、フレーム画像中の肌色が他の色に変化したり、他の色が肌色に変化したりすることがある。
【０００８】
このように、比較的暗い場所で撮影したフレーム画像から人物の特定の部位を検出する場合、高感度ノイズの影響が大きくなるため、フレーム画像内の肌色領域を安定的に検出することができない。この結果、人物の特定の部位をフレーム画像から検出する精度が低下する。
【０００９】
本発明は、上記問題点に鑑み、撮影場所の明るさに影響を受けることなく、人物の特定の部位を検出する精度を向上することができる人体検出装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するため、請求項１記載の発明は、人体検出装置であって、動画像を構成するフレーム画像が入力された場合、前記フレーム画像において肌色を有すると推定される領域を特定する肌色領域推定部と、前記肌色領域推定部により特定された領域に対応する肌色マッピング画像の画素の画素値に所定の加算値を加算して前記肌色マッピング画像を更新するマッピング部と、前記マッピング部により更新された肌色マッピング画像の各画素をしきい値と比較し、前記肌色マッピング画像において前記しきい値よりも大きい画素値を有する画素の分布を示す肌色判定画像を生成する比較部と、前記比較部により生成された肌色判定画像から人体の所定の部位を検出する画像認識部と、を備える。
【００１１】
請求項２記載の発明は、請求項１に記載の人体検出装置であって、前記マッピング部は、前記肌色領域推定部により特定された領域に対応しない肌色マッピング画像の画素の画素値から所定の減算値を減算する。
【００１２】
請求項３記載の発明は、請求項２に記載の人体検出装置であって、前記マッピング部は、前記更新された肌色マッピング画像の画素の画素値が所定の上限値を超えた場合、前記更新された肌色マッピング画像の画素の画素値を前記上限値に設定する。
【００１３】
請求項４記載の発明は、請求項２又は３に記載の人体検出装置であって、前記マッピング部は、前記肌色マッピング画像の画素の画素値が所定の下限値を下回った場合、前記更新された肌色マッピング画像の画素の画素値を前記下限値に設定する。
【００１４】
請求項５記載の発明は、請求項２ないし４のいずれかに記載の人体検出装置であって、さらに、前記フレーム画像と、前記フレーム画像よりも前に入力された過去画像とを用いて、前記フレーム画像から動きベクトルを検出する動きベクトル検出部、を備え、前記マッピング部は、前記動きベクトル検出部により検出された動きベクトルの終点に対応する前記マッピング画像の画素の画素値に対して、前記所定の加算値よりも大きい調整加算値を加算し、前記検出された動きベクトルの起点に対応する前記マッピング画像の画素の画素値から、前記所定の減算値よりも大きい調整減算値を減算する。
【００１５】
請求項６記載の発明は、請求項５に記載の人体検出装置であって、前記マッピング部は、前記動きベクトルが大きくなるにつれて、前記調整加算値及び前記調整減算値を増加させる。
【００１６】
請求項７記載の発明は、請求項１ないし６のいずれかに記載の人体検出装置であって、前記肌色領域推定部は、被写体を撮像して前記動画像を生成するカメラにおいて調整されたホワイトバランスに基づいて、前記肌色を有すると推定される領域を検出するための条件を調整する。
【００１７】
請求項８記載の発明は、人体検出装置に搭載されたコンピュータを、動画像を構成するフレーム画像が入力された場合、前記フレーム画像において肌色を有すると推定される領域を特定する肌色領域推定部、前記肌色領域推定部により特定された領域に対応する肌色マッピング画像の画素の画素値に所定の加算値を加算して前記肌色マッピング画像を更新するマッピング部、前記マッピング部により更新された肌色マッピング画像の各画素をしきい値と比較し、前記肌色マッピング画像において前記しきい値よりも大きい画素値を有する画素の分布を示す肌色判定画像を生成する比較部、前記比較部により生成された肌色判定画像から人体の所定の部位を検出する画像認識部、として機能させるための人体検出プログラムである。
【発明の効果】
【００１８】
本発明に係る人体検出装置は、フレーム画像内の肌色を有すると推定される領域を特定し、特定した領域に対応する肌色マッピング画像の画素の画素値に所定の加算値を加算する。人体検出装置は、しきい値よりも大きい画素値を有する肌色マッピング画像の画素の分布を示す肌色判定画像を生成し、生成した肌色マッピング画像を用いて人体の所定の部位を検出する。これにより、人体の所定の部位を検出する際に、撮影場所の明るさに応じて発生するノイズの影響を抑制することができ、人物の特定の部位を検出する精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る人体検出装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】図１に示す色空間変換部により生成されたＨＳＶフレーム画像の一部領域を示す図である。
【図３】図１に示す肌色領域推定部により生成される肌色推定画像の一部領域を示す図である。
【図４】図１に示すマッピング部の動作を示すフローチャートである。
【図５】図３に示す肌色推定画像に基づいて更新される前の肌色マッピング画像を示す図である。
【図６】図３に示す肌色推定画像に基づいて更新された後の肌色マッピング画像を示す図である。
【図７】図６に示す肌色マッピング画像に基づいて生成された肌色判定画像を示す図である。
【図８】本発明の第２の実施の形態に係る人体検出装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図９】図８に示す動きベクトル検出部により検出される動きベクトルの一例を示す図である。
【図１０】図８に示すマッピング部の動作を示すフローチャートである。
【図１１】図８に示すマッピング部に設定される調整テーブルを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態を詳しく説明する。
【００２１】
｛第１の実施の形態｝
＜１．人体検出装置１００の構成＞
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る人体検出装置１００の構成を示す機能ブロック図である。図１に示すように、カメラ２００は、被写体を撮像して、動画像を出力する。動画像は、複数のフレーム画像２０，２０，・・・により構成される。人体検出装置１００は、カメラ２００により撮像されたフレーム画像２０，２０，・・・を順次入力し、入力したフレーム画像２０から人間の手のひらを検出する。
【００２２】
人体検出装置１００は、色空間変換部１と、肌色領域推定部２と、マッピング部３と、比較部４と、画像認識部５とを備える。
【００２３】
色空間変換部１は、物体検出装置１にフレーム画像２０が新たに入力された場合、入力されたフレーム画像２０の色空間を変換する。以下、色空間変換部１において色空間変換されるフレーム画像２０を、「カレントフレーム画像」と呼ぶ。カレントフレーム画像は、ＲＧＢ色空間を有する。色空間変換部１は、カレントフレーム画像の色空間をＨＳＶ色空間に変換して、ＨＳＶフレーム画像３０を生成する。
【００２４】
肌色領域推定部２は、色空間変換部１により生成されたＨＳＶフレーム画像３０を入力し、入力したＨＳＶフレーム画像３０を用いて肌色推定画像４０を生成する。肌色領域推定部２は、生成した肌色推定画像４０をマッピング部３に出力する。肌色推定画像４０は、２値化画像であり、ＨＳＶフレーム画像３０の各画素と１対１に対応する画素を有する。肌色領域推定部２は、ＨＳＶフレーム画像３０の各画素の色相値（Ｈ成分値）を参照して、ＨＳＶフレーム画像３０の各画素が肌色を有しているか否かを推定する。肌色推定画像４０の画素がＨＳＶフレーム画像３０において肌色を有すると推定される画素に対応する場合、肌色推定画像４０の画素の画素値は、「１」に設定される。肌色推定画像４０の画素がＨＳＶフレーム画像３０において肌色以外の色を有する画素に対応する場合、肌色推定画像４０の画素の画素値は、「０」に設定される。
【００２５】
マッピング部３は、肌色領域推定部２により生成された肌色推定画像４０を用いて、肌色マッピング画像５０の各画素の画素値を更新する。肌色マッピング画像５０は、０〜２５５の２５６階調の画像である。肌色マッピング画像５０の各画素は、肌色推定画像４０の各画素と１対１に対応する。つまり、フレーム画像２０が人体検出装置１００に新たに入力された場合、肌色マッピング画像５０の各画素の画素値は、新たに入力されたフレーム画像２０の各画素の画素値に基づいて更新される。
【００２６】
具体的には、マッピング部３は、肌色マッピング画像５０における処理対象の画素（注目画素）を選択し、選択した注目画素に対応する肌色推定画像４０の画素が画素値「１」を有するか否かを判断する。選択した注目画素に対応する肌色推定画像４０の画素が画素値「１」を有する場合、マッピング部３は、注目画素の画素値に対して、予め設定された肌色更新値を加算する。一方、マッピング部３は、注目画素に対応する肌色推定画像４０の画素が画素値「０」を有する場合、注目画素の画素値から、予め設定された非肌色更新値を減算する。
【００２７】
比較部４は、肌色マッピング画像５０の各画素の画素値を予め設定されたしきい値と比較し、その比較結果に基づいて肌色判定画像６０を生成する。具体的には、比較部４は、肌色マッピング画像５０においてしきい値よりも大きい画素値を有する画素を、カレントフレーム画像における肌色画素と判断する。肌色画素に対応する肌色判定画像６０の画素の画素値は、「１」に設定される。一方、比較部４は、肌色マッピング画像５０においてしきい値以下の画素値を有する画素をカレントフレーム画像における非肌色画素と判定する。非肌色画素に対応する肌色判定画像６０の画素の画素値は、「０」に設定される。
【００２８】
画像認識部５は、手のひらの形状の特徴が記録された特徴データ（図示省略）を用いて、比較部４により生成された肌色判定画像６０から手のひらを検出する。画像認識部５は、肌色判定画像６０から検出された手のひらの位置及び形状を示す検出結果データ７０を生成する。検出結果データ７０は、カレントフレーム画像における手のひらの検出結果として人体検出装置１００から出力される。
【００２９】
検出結果データ７０は、フレーム画像２０が１つ入力されるたびに生成される。このため、検出結果データ７０を利用することにより、カメラ２００の前にかざされた手のひらの位置をリアルタイムで把握することが可能となる。
【００３０】
＜２．人体検出装置１００の動作＞
以下、フレーム画像２０から手のひらを検出する人体検出装置１００の動作について詳しく説明する。
【００３１】
（２．１．初期化）
人体検出装置１００は、カメラ２００からの動画像の入力を開始する前に、肌色マッピング画像５０を初期化する。具体的には、マッピング部３が、肌色マッピング画像５０の全画素の画素値を「０」に設定する。
【００３２】
（２．２．色空間変換）
初期化処理の後に、人体検出装置１００は、カメラ２００から動画像の入力を開始する。カメラ２００は、動画像を構成するフレーム画像２０を１つずつ出力する。色空間変換部１は、カメラ２００から出力されるフレーム画像２０を入力し、入力したフレーム画像２０の各画素の画素値をＲＧＢ形式からＨＳＶ形式に変換してＨＳＶフレーム画像３０を生成する。
【００３３】
図２は、色空間変換部１により生成されたＨＳＶフレーム画像３０の一部領域を示す図である。図２は、ＨＳＶフレーム画像３０の左上頂点を基準にして５行×９列の画素を示し、それ以外の画素の表示を省略している。ＨＳＶフレーム画像３０の各画素を示す記号Ｐの添え字のうち、１桁目はＨＳＶフレーム画像３０における画素の行番号を示し、２桁目はＨＳＶフレーム画像３０における画素の列番号を示している。図２において、記号Ｈにより示される数値は、ＨＳＶフレーム画像３０の各画素の色相値（Ｈ成分値）である。なお、他の図面における画素配列の表記方法も上記と同様である。
【００３４】
（２．３．肌色領域の推定）
肌色領域推定部２は、色空間変換部１から出力されるＨＳＶフレーム画像３０を入力する。肌色領域推定部２は、入力したＨＳＶフレーム画像３０の中から肌色の領域を画素単位で推定し、推定した結果に基づいて肌色推定画像４０を生成する。１つのフレーム画像２０につき１つの肌色推定画像４０が生成される。
【００３５】
具体的には、肌色領域推定部２は、ＨＳＶフレーム画像３０が入力された場合、肌色推定画像４０の各画素の画素値を「０」に初期化する。肌色推定画像４０は、２階調の画像データであり、肌色推定画像４０の各画素は、ＨＳＶフレーム画像３０の各画素に１対１に対応する。肌色推定画像４０の初期化は、肌色マッピング画像５０の初期化と異なり、フレーム画像２０の入力をトリガとして実行される。
【００３６】
肌色領域推定部２は、ＨＳＶフレーム画像３０から画素を１つ選択する。例えば、肌色領域推定部２は、図２に示すＨＳＶフレーム画像３０の画素のうち、画素Ｐ０２を選択する。
【００３７】
肌色領域推定部２は、選択した画素Ｐ０２の色相値が予め設定された識別範囲内であるか否かを判断する。識別範囲は、例えば、色相値が−４５°以上４５°以下である。画素Ｐ０２の色相値は４２であり、識別範囲内である。肌色領域推定部２は、画素Ｐ０２が肌色を有すると推定し、画素Ｐ０２に対応する肌色推定画像４０の画素の画素値を「０」から「１」に変更する。
【００３８】
図３は、肌色推定画像４０の一部領域の画素を示す図である。図３に示す画素のうち、ハッチングで示された画素は、画素値「１」を有しており、対応するＨＳＶフレーム画像３０の画素が肌色を有すると推定されたことを示している。上述のように、画素Ｐ０２は肌色を有すると推定されたため、画素Ｐ０２に対応する肌色推定画像４０の画素Ｅ０２は、ハッチングで表示される。
【００３９】
その後、肌色領域推定部２は、ＨＳＶフレーム画像の各画素を選択する。肌色領域推定部２は、選択した画素が肌色を有すると推定できるか否かを判断し、選択した画素に対応する肌色推定画像４０の画素の画素値を判断結果に応じて変更する。これにより、肌色推定画像４０の画素のうち、ＨＳＶフレーム画像３０において肌色を有すると推定された画素に対応する画素の画素値が「１」に変更される。
【００４０】
画素Ｅ１３は、画素Ｐ１３に対応するが、画素Ｐ１３が肌色以外の色を有する（画素Ｐ１３の色相値（Ｈ＝５４）が識別範囲外である）と推定されるため、ハッチングで表示されていない。画素Ｅ１３の周囲の画素の大半が肌色を有すると推定された画素であることから、画素Ｅ１３に対応するカレントフレーム画像の画素で、高感度ノイズが発生したと推測される。同様に、画素Ｅ１７の周辺の画素の大半が肌色以外の画素であると推定されていることから、画素Ｅ１７に対応するカレントフレーム画像の画素で、高感度ノイズが発生したと推測される。
【００４１】
このように、肌色領域推定部２は、ＨＳＶフレーム画像３０の各画素の画素値を用いて、肌色推定画像４０を生成し、生成した肌色推定画像４０をマッピング部３に出力する。
【００４２】
（２．４．肌色マッピング画像５０の更新）
マッピング部３は、肌色領域推定部２から肌色推定画像４０を入力する。マッピング部３は、入力した肌色推定画像４０の各画素の画素値に基づいて、肌色マッピング画像５０の各画素の画素値を増減させることにより、肌色マッピング画像５０を更新する。
【００４３】
以下、図４〜図６を参照しながら、マッピング部３の動作について詳しく説明する。図４は、マッピング部３の動作を示すフローチャートである。図５は、図３に示す肌色推定画像４０に基づいて更新される前の肌色マッピング画像５０を示す。図６は、図３に示す肌色推定画像４０に基づいて更新された肌色マッピング画像５０を示す。
【００４４】
マッピング部３は、肌色マッピング画像５０の画素の中から、更新対象の画素（注目画素）を選択し、選択した注目画素に対して図４に示す処理を実行する。
【００４５】
（画素値を増加させる場合）
肌色マッピング画像５０の画素の画素値を増加させる例として、画素Ｍ０２，Ｍ１１が注目画素に選択される場合を説明する。
【００４６】
マッピング部３は、画素Ｍ１１を注目画素として選択し、画素Ｍ１１に対応する肌色推定画像４０の画素Ｅ１１の画素値が「１」であるか否かを判断する（ステップＳ１１）。図３において、画素Ｅ１１はハッチングで示されているため、画素Ｅ１１の画素値は「１」である（ステップＳ１１においてＹｅｓ）。マッピング部３は、画素Ｍ１１（図５参照）の画素値に肌色更新値を加算する（ステップＳ１２）。本実施の形態では、肌色更新値は、「５０」であり、マッピング部３に予め設定されている。これにより、画素Ｍ１１の画素値は、「１００」から「１５０」に増加する。
【００４７】
マッピング部３は、加算後の画素Ｍ１１の画素値が上限値を超えているか否かを判断する（ステップＳ１３）。上限値は、「２５５」であり、マッピング部３に予め設定されている。更新された画素Ｍ１１の画素値「１５０」は、上限値よりも小さいため（ステップＳ１３においてＮｏ）、マッピング部３は、画素Ｍ１１の更新を終了する。
【００４８】
画素Ｍ０２が注目画素に選択された場合、マッピング部３は、画素Ｍ０２に対応する肌色推定画像４０の画素Ｅ０２の画素値が「１」であるか否かを判断する（ステップＳ１１）。図３において、画素Ｅ０２がハッチングで示されているため、画素Ｅ０２の画素値は、「１」である（ステップＳ１１においてＹｅｓ）。マッピング部３は、画素Ｍ０２の画素値を「２５０」から「３００」に増加させる（ステップＳ１２）。しかし、更新後の画素Ｍ０２の画素値「３００」は上限値よりも大きいため（ステップＳ１３においてＹｅｓ）、マッピング部３は、画素Ｍ０２の画素値を上限値「２５５」に再設定する（ステップＳ１４）。肌色マッピング画像５０の画素値に上限を設ける理由については後述する。
【００４９】
（画素値を減少させる場合）
肌色マッピング画像５０の画素の画素値を減少させる例として、画素Ｍ２５，Ｍ３７が注目画素に選択される場合を説明する。
【００５０】
画素Ｍ２５が注目画素に選択された場合を説明する。画素Ｍ２５に対応する肌色推定画像４０の画素Ｅ２５は、ハッチングで表されていない（図３参照）。画素Ｅ２５は、図３において、白色で示されている。画素Ｅ２５の画素値は、「０」であるため（ステップＳ１１においてＮｏ）。マッピング部３は、画素Ｍ２５の画素値から非肌色更新値を減算する（ステップＳ１５）。本実施の形態では、非肌色更新値は、「５０」であり、マッピング部３に予め設定されている。これにより、画素Ｍ２５の画素値は、「１００」から「５０」に減少する。
【００５１】
マッピング部３は、更新後の画素Ｍ２５の画素値が肌色マッピング画像５０の各画素の画素値の下限値「０」より小さいか否かを判断する（ステップＳ１６）。更新後の画素Ｍ２５の画素値「５０」は下限値「０」よりも大きいため（ステップＳ１６においてＮｏ）、マッピング部３は、画素Ｍ２５の更新を終了する。
【００５２】
画素Ｍ３７が注目画素に選択された場合を説明する。画素Ｍ３７に対応する肌色推定画像４０の画素Ｅ３７は、ハッチングで表されていない（図３参照）。図５に示すように、画素Ｅ３７の画素値は、「０」であるため（ステップＳ１１においてＮｏ）、マッピング部３は、画素Ｍ３７の画素値を「５」から「−４５」に減少させる（ステップＳ１５）。更新後の画素Ｍ３７の画素値「−４５」は下限値よりも小さいため（ステップＳ１６においてＹｅｓ）、マッピング部３は、画素Ｍ３７の画素値を「０」に再設定し（ステップＳ１７）、画素Ｍ３７の更新を終了する。
【００５３】
このように、マッピング部３は、肌色マッピング画像５０の各画素の画素値を、肌色推定画像４０の各画素の画素値に基づいて更新する。マッピング部３は、更新された肌色マッピング画像５０を比較部４へ出力する。
【００５４】
その後、新たにフレーム画像２０が人体検出装置１００に入力された場合、マッピング部３は、新たに入力されたフレーム画像２０から生成された肌色推定画像４０を用いて、図６に示す肌色マッピング画像５０の各画素の画素値を更新する。
【００５５】
（２．５．しきい値との比較）
比較部４は、フレーム画像２０が人体検出装置１００に入力された場合、肌色判定画像６０の全画素の画素値を「０」に初期化する。肌色判定画像６０において、画素値「０」は、肌色以外の色であることを示す。肌色判定画像６０の各画素は、肌色マッピング画像５０の各画素に１対１に対応する。
【００５６】
比較部４は、マッピング部３から出力された肌色マッピング画像５０を入力し、入力した肌色マッピング画像５０の各画素の画素値を予め設定されたしきい値と比較する。しきい値は、例えば、「１２５」である。比較部４は、しきい値よりも大きい画素値を有する画素が肌色であると判定し、しきい値以下の画素値を有する画素が肌色ではないと判断する。そして、比較部４は、比較結果に応じて、肌色判定画像６０の各画素の画素値を設定する。具体的には、比較部４は、肌色であると判定した画素の画素値を「０」から「１」に変更し、肌色でないと判定した画素の画素値を「０」のまま維持する。
【００５７】
図７は、図６に示す肌色マッピング画像５０を用いて、各画素の画素値を設定した肌色判定画像６０を示す図である。図７において、肌色と判定された画素をハッチングで示し、肌色でないと判定した画素を白色で示す。例えば、図７に示す画素Ｍ０２の画素値は「２５５」であり、しきい値「１２５」よりも大きい。比較部４は、図７に示すように、画素Ｍ０２に対応する肌色判定画像６０の画素Ｄ０２の画素値を、肌色であることを示す「１」に変更する。図６に示す画素Ｍ２２の画素値は「１００」であり、しきい値「１２５」よりも小さい。比較部４は、図７に示すように、画素Ｍ２２に対応する肌色判定画像６０の画素Ｄ２２の画素値を、肌色以外の色であることを示す「０」のまま維持する。
【００５８】
このように、比較部４は、更新後の肌色マッピング画像５０の各画素の画素値をしきい値と比較し、比較結果を肌色判定画像６０の各画素の画素値に反映させる。比較部４は、比較結果を反映させた肌色判定画像６０を画像認識部５に出力する。
【００５９】
（２．６．手のひらの検出）
画像認識部５は、比較部４から出力された肌色判定画像６０を入力し、検出対象である手のひらの特徴が記録された特徴データを用いて、肌色判定画像６０から手のひらを検出する。手のひらの検出には、パターンマッチングが用いられる。パターンマッチングのアルゴリズムは、例えば、ニューラルネットワークである。
【００６０】
画像認識部５は、肌色判定画像６０における手のひらの検出結果を示す検出結果データ７０を生成し、生成した検出結果データ７０を出力する。検出結果データ７０は、例えば、肌色判定画像６０において検出した手のひらの輪郭を示すデータである。
【００６１】
上述のように、人体検出装置１００は、カレントフレーム画像から生成した肌色推定画像４０を用いて肌色マッピング画像５０を更新する。更新された肌色マッピング画像５０は、肌色領域の出現状況を時間的に積分した画像である。人体検出装置１００は、肌色マッピング画像５０の各画素の画素値をしきい値と比較して、その比較結果に基づいて肌色判定画像６０を生成する。つまり、人体検出装置１００は、フレーム画像２０の入力に応じて更新される肌色マッピング画像５０を用いてこのフレーム画像２０における肌色領域を判定することにより、肌色領域の誤判定を防ぐことができる。
【００６２】
比較的暗い場所（照明を落とした部屋など）において、人物がカメラ２００の前に手をかざした場合、カメラ２００により生成されるフレーム画像２０は、高感度ノイズの影響を受ける。高感度ノイズは、ランダムな位置、ランダムなタイミングで発生する。例えば、ある画素が、肌色を有すると推定された画素として検出されるべきであるにも関わらず、高感度ノイズにより、肌色以外の色を有する画素として検出される。あるいは、ある画素が、肌色以外の色を有する画素として検出されるべきであるにも関わらず、高感度ノイズにより、肌色を有すると推定される画素として検出される場合がある。高感度ノイズが発生する環境下で、カレントフレーム画像のみを用いて肌色領域を検出した場合、肌色領域を時間的に安定して検出することができない。
【００６３】
しかし、高感度ノイズが、時間的に連続する複数のフレーム画像にわたって同じ位置の画素に発生する可能性は低い。このため、人体検出装置１００は、フレーム画像２０から生成した肌色推定画像４０を用いて、肌色マッピング画像５０の各画素の画素値を増減して肌色マッピング画像５０を更新する。肌色マッピング画像５０は、カレントフレーム画像と、過去のフレーム画像とにおける肌色の出現状況を記録した画像である。この結果、人体検出装置１００は、動画像の入力を開始してから数フレーム分の肌色領域の推定結果が肌色マッピング画像５０に反映されるまで、高感度ノイズの影響が現れるが、その後、高感度ノイズの影響が抑制されるため、肌色領域を安定的に検出することができる。
【００６４】
また、人体検出装置１００は、フレーム画像２０が高感度ノイズを含むか否かに関わらず、肌色マッピング画像５０の各画素を更新する。人体検出装置１００は、高感度ノイズが発生しない撮影環境で撮影されたフレーム画像２０から、肌色判定画像６０を生成することができる。従って、人体検出装置１００は、撮影環境の明るさに依存せずに、人体の特定の部位を高精度で検出することができる。
【００６５】
例えば、図３において、肌色推定画像４０の画素Ｅ１３は、肌色以外の色を有する画素として示されている。しかし、画素Ｅ１３の周囲の画素が肌色を有すると推定された画素であることから、画素１３の色は、肌色であったが、高感度ノイズの発生により肌色以外の色に変化したと推測される。画素Ｅ１３に対応する肌色判定画像６０の画素Ｄ１３は、肌色を有していると判定されており、高感度ノイズの影響が抑制されている。
【００６６】
また、図３において、肌色推定画像４０の画素Ｅ１７は、肌色を有すると推定された画素として示されている。しかし、手のひらに対応する肌色領域は、空間的に連続する複数の画素により構成されることから、画素Ｅ１７は、高感度ノイズにより肌色を有するようになったと考えられる。画素Ｅ１７に対応する肌色判定画像６０の画素Ｄ１７は、肌色以外の色を有していると判定されており、上記と同様に、高感度ノイズの影響が抑制されている。このように、人体検出装置１００では、カレントフレーム画像２０における肌色領域の判定精度が向上していることがわかる。
【００６７】
次に、肌色マッピング画像５０において、画素値の上限及び下限を設ける理由について説明する。上限及び下限は、カレントフレーム画像よりも過去に入力されたフレーム画像２０における肌色の検出結果の影響を小さくするために設けられる。
【００６８】
肌色領域推定部２が、１０個の連続するフレーム画像２０において画素Ｐ１１が肌色を有すると判断し、その後、５個の連続するフレーム画像２０において画素Ｐ１１が肌色以外の色を有すると判断した場合を説明する。
【００６９】
上限を設けない場合、画素Ｐ１１に対応する肌色マッピング画像５０の画素Ｍ１１の画素値は、「５００」まで増加し、その後「２５０」まで低下する。直近の５個のフレーム画像において、画素Ｐ１１が肌色を有していないにも関わらず、画素Ｍ１１の画素値はしきい値を上回っている。つまり、上限を設けない場合、直近のフレーム画像２０における肌色の検出結果が、肌色判定画像６０の画素Ｍ１１に反映されないことがある。
【００７０】
一方、上限を設けた場合、画素Ｍ１１の画素値は、「２５５」まで上昇し、その後「５」まで低下する。画素Ｍ１１の画素値がしきい値を下回っているため、直近のフレーム画像２０における肌色の検出結果を、肌色判定画像６０の画素Ｄ１１に反映させることができる。
【００７１】
肌色マッピング画像５０の画素値の下限は、上限を設ける理由と同様の理由により設けられる。
【００７２】
｛第２の実施の形態｝
＜１．人体検出装置３００の構成＞
図８は、本発明の第２の実施の形態に係る人体検出装置３００の構成を示す機能ブロック図である。図８に示すように、人体検出装置３００は、動きベクトル検出部６をさらに備える点、マッピング部３に代えてマッピング部７を備える点が図１に示す人体検出装置１００と異なる。以下、上記第１の実施の形態に係る人体検出装置１００と異なる点を中心に、人体検出装置３００について説明する。
【００７３】
動きベクトル検出部６は、カレントフレーム画像と、カレントフレーム画像の直前に入力されたフレーム画像（前フレーム画像）とを用いて、カレントフレーム画像を構成する各マクロブロックの動きベクトルを検出する。動きベクトル検出部６は、検出した動きベクトルを記録したベクトル検出データ８０を生成してマッピング部７に出力する。
【００７４】
マッピング部７は、マッピング部３と同様に、肌色領域推定部２から入力した肌色推定画像４０を用いて、肌色マッピング画像５０の各画素の画素値を更新する。ただし、マッピング部７は、肌色マッピング画像５０の各画素の画素値を更新する前に、更新に用いられる肌色更新値又は非肌色更新値を、ベクトル検出データ８０を用いて調整する。マッピング部７は、肌色マッピング画像５０の画素がベクトル検出データ８０に記録された動きベクトルの始点領域又は終点領域内に位置する場合、肌色マッピング画像５０の画素の画素値の更新に用いられる肌色更新値又は非肌色更新値を調整する。
【００７５】
人体検出装置３００は、カレントフレーム画像から検出された動きベクトルを考慮して、肌色マッピング画像５０の各画素の画素値を更新する。検出対象の手のひらが移動する場合（人物が手のひらをカメラにかざしながら左右に振った場合など）であっても、人体検出装置３００は、カレントフレーム画像における手のひらの位置を精度良く検出することが可能となる。
【００７６】
＜２．人体検出装置３００の動作＞
以下、人体検出装置３００の動作を詳しく説明する。人体検出装置３００における色空間変換部１、肌色領域推定部２、比較部４及び画像認識部５の動作は、上記実施の形態と同じであるため、その説明を省略する。
【００７７】
（２．１．動きベクトルの検出）
人体検出装置３００に入力されるフレーム画像２０は、色空間変換部１及び動きベクトル検出部６に入力される。動きベクトル検出部６は、カレントフレーム画像と、前フレーム画像とを用いて、カレントフレーム画像２０の各マクロブロックの動きベクトルを検出する。動きベクトルを検出するアルゴリズムは、例えば、オプティカルフロー、動画像符号化規格Ｈ．２６４で用いられている動きベクトルの検出方法などである。
【００７８】
図９は、動きベクトル検出部６により検出された動きベクトルの一例を示す図である。図９において、動きベクトル８１が、手のひらが左から右へ移動することに伴って検出される。領域２１は、前フレーム画像における手のひらの位置を示し、領域２２は、カレントフレーム画像における手のひらの位置を示す。なお、図９では、説明を簡単にするために１つの動きベクトル８１のみを示しているが、実際には、手のひらの移動に伴って、複数の動きベクトルが検出される。以下の説明は、各動きベクトルで共通である。
【００７９】
動きベクトル８１は、前フレーム画像からカレントフレーム画像にかけて、マクロブロック８２内の画像がマクロブロック８３に移動したことを示す。つまり、マクロブロック８２は、動きベクトル８１の始点領域に相当する。始点領域とは、動きベクトル８１の始点を含むマクロブロックである。マクロブロック８３は、動きベクトル８１の終点領域に相当する。また、動きベクトル８１の大きさは「８」である。終点領域とは、動きベクトル８１の終点を含むマクロブロックである。
【００８０】
動きベクトル検出部６は、動きベクトル８１の大きさ、始点領域及び終点領域を記録した動きベクトル検出データ８０を生成して出力する。
【００８１】
（２．２．肌色更新値及び非肌色更新値の調整）
次に、マッピング部７の動作を説明する。マッピング部７は、肌色領域推定部２から肌色推定画像４０を入力し、動きベクトル検出部６からベクトル検出データ８０を入力する。マッピング部７は、入力した肌色推定画像４０及びベクトル検出データ８０を用いて、肌色マッピング画像５０の各画素の画素値を更新する。
【００８２】
図１０は、マッピング部７の動作を示すフローチャートである。マッピング部７は、肌色マッピング画像５０の画素の中から、更新対象の画素（注目画素）を選択する。マッピング部７は、肌色更新値及び非肌色初期値の各々を初期化した上で、選択した注目画素に対して図１０に示す処理を実行する。以下、図９に示す画素Ｍｂが注目画素として選択された場合を説明する。
【００８３】
マッピング部７は、肌色マッピング画像５０の各画素の画素値を更新する処理（ステップＳ１１〜Ｓ１７）の前に、肌色更新値又は非肌色更新値を調整する処理（ステップＳ２１〜Ｓ２４）を実行する。図１０に示すステップＳ１１〜Ｓ１７の処理については、第１の実施の形態で既に説明しているため、その詳細な説明を省略する。
【００８４】
マッピング部７は、画素Ｍｂが動きベクトル８１の終点領域内の画素であるか否かを判断する（ステップＳ２１）。画素Ｍｂが終点領域（マクロブロック８３）内に位置するため（ステップＳ２１においてＹｅｓ）、マッピング部７は、画素Ｍｂの画素値の更新に用いられる肌色更新値を調整する（ステップＳ２２）。具体的には、マッピング部７は、ベクトル検出データ８０に記録された動きベクトル８１の大きさに応じて、予め設定されていた肌色更新値を増加させる。肌色更新値の調整量は、例えば、図１１に示すように、マッピング部７に設定された調整テーブルに基づいて決定される。動きベクトル８１の大きさが「８」である場合、マッピング部７は、加算値「５０」に調整量「５０」を加算する。その後、マッピング部７は、ステップＳ１１に進む。
【００８５】
画素Ｍｂに対応する肌色推定画像４０の画素の画素値が「１」である場合（ステップＳ１１においてＹｅｓ）、マッピング部７は、調整された肌色更新値を画素Ｍｂの画素値に加算する（ステップＳ１２）。画素Ｍｂに対応する肌色推定画像４０の画素の画素値が「０」である場合（ステップＳ１１においてＮｏ）、マッピング部７は、予め設定された非肌色更新値を画素Ｍｂの画素値から減算する（ステップＳ１５）。
【００８６】
次に、図９に示す画素Ｍａが注目画素として選択された場合を説明する。マッピング部７は、画素Ｍａが動きベクトル８１の終点領域内の画素ではないため（ステップＳ２１においてＮｏ）、ステップＳ２３に進む。画素Ｍａが始点領域内に位置するため（ステップＳ２３においてＹｅｓ）、マッピング部７は、画素Ｍａの画素値の更新に用いられる非肌色更新値を調整する（ステップＳ２４）。具体的には、マッピング部７は、動きベクトル８１の大きさに応じて、非肌色更新値を増加させる。非肌色更新値の調整量は、上記と同様に、調整テーブル（図１１参照）に基づいて決定される。動きベクトル８１の大きさが「８」であるため、マッピング部７は、非肌色更新値「５０」に調整量「５０」を加算する。その後、マッピング部７は、ステップＳ１１に進む。
【００８７】
画素Ｍｂに対応する肌色推定画像４０の画素の画素値が「０」である場合（ステップＳ１１においてＮｏ）、マッピング部７は、調整された非肌色更新値を画素Ｍｂの画素値から減算する（ステップＳ１５）。画素Ｍａに対応する肌色推定画像４０の画素の画素値が「１」である場合（ステップＳ１１においてＮｏ）、マッピング部７は、予め設定された肌色更新値を画素Ｍｂの画素値に加算する（ステップＳ１２）。
【００８８】
注目画素が始点領域及び終点領域のいずれの領域内にも存在しない場合、肌色更新値及び非肌色更新値は調整されない。
【００８９】
人体検出装置３００は、動きベクトルを考慮してカレントフレーム画像における肌色領域を検出する。これにより、肌色領域の検出の応答性を向上させることができる。以下その理由を説明する。
【００９０】
最初に、動きベクトルを考慮に入れない注目画素の画素値の更新について説明する。ここで、手のひらの移動に伴って、カレントフレーム画像において手のひらの領域２２内に存在し、かつ、前フレーム画像において手のひらの領域２１内に存在しない画素（例えば、画素Ｍｂ（図９参照））を想定する。
【００９１】
カレントフレーム画像より前の複数のフレーム画像２０において、画素Ｍｂに対応する画素が肌色を有していない場合、画素Ｍｂは、「０」、「５０」など、しきい値を大きく下回る画素値を有する。画素Ｍｂに対応する画素が肌色を有していると判断された場合、画素Ｍｂの画素値に肌色更新値が加算される。しかし、肌色更新値が調整されていない場合、加算後の画素Ｍｂの画素値は、しきい値を超えない。カレントフレーム画像における手のひらの領域２２が肌色判定画像６０に反映されるのは、カレントフレーム画像に続いて複数のフレーム画像２０が入力された後になる。
【００９２】
逆に、カレントフレーム画像において手のひらの領域２２内に存在せず、かつ、前フレーム画像において手のひらの領域２１内に存在していた画素（例えば、画素Ｍａ（図９参照））を想定する。
【００９３】
カレントフレーム画像より前の複数のフレーム画像２０において、画素Ｍａの位置に対応する画素が肌色を有すると推定されていた場合、画素Ｍａは、「２００」、「２５０」など、しきい値を大きく上回る画素値を有する。画素Ｍａに対応する画素が肌色以外の色を有していると判断された場合、画素Ｍａの画素値から非肌色更新値が減算される。しかし、画素Ｍａの画素値から調整されていない肌色更新値を減算しても、画素Ｍａの画素値は、しきい値を下回ることができない。このため、肌色判定画像６０は、カレントフレーム画像２０における手のひらの領域を反映することができない。カレントフレーム画像における手のひら以外の領域が肌色判定画像６０に反映されるのは、上記と同様に、カレントフレーム画像に続いて複数のフレーム画像２０が入力された後になる。
【００９４】
これに対して、人体検出装置３００は、動きベクトルに基づいて、肌色更新値及び非肌色更新値の両者を、初期値よりも大きい値に調整する。これにより、画素Ｍｂに対応する肌色推定画像４０の画素が画素値「１」を有する場合、画素Ｍｂの画素値は、しきい値を超えやすくなる。逆に、画素Ｍａに対応する肌色推定画像４０の画素が画素値「０」を有する場合、画素Ｍａの画素値は、しきい値を下回りやすくなる。カレントフレーム画像の情報を肌色マッピング画像５０に反映させることができるため、肌色領域の検出の応答性を向上させることができる。
【００９５】
また、動きベクトル８１が大きくなるにつれて、領域２１が領域２２と重なる面積が狭くなる。つまり、前フレーム画像において肌色以外の色を有する画素が、カレントフレーム画像において肌色を有する確率が高くなり、前フレーム画像において肌色を有する画素が、カレントフレーム画像において肌色以外の色を有する確率が高くなる。そこで、肌色更新値及び非肌色更新値を大きくすることにより、前フレーム画像において肌色以外の色を有し、カレントフレーム画像において肌色を有する終点領域内の画素の画素値が、しきい値を超えやすくなる。同様に、前フレーム画像において肌色を有し、カレントフレーム画像において肌色以外の色を有する始点領域内の画素の画素値が、しきい値を下回りやすくなる。動きベクトルの大きさに応じて注目画素の画素値の更新量を変化させることにより、前フレーム画像からカレントフレーム画像にかけての手のひらの動きを、カレントフレーム画像に対応する肌色判定画像６０に反映させることができる。
【００９６】
なお、上記実施の形態では、色空間変換部１が、フレーム画像２０の色空間をＲＧＢ形式からＨＳＶ形式に変換する例を説明したが、これに限られない。例えば、色空間変換部１は、フレーム画像２０の色空間（ＲＧＢ形式）を２つの色差信号を有する色空間（ＹＣｂＣｒ形式など）に変換してもよい。この場合、肌色領域推定部２は、２次元のＣｂ−Ｃｒ空間において肌色と推定される領域を記録したデータを保持する。肌色領域推定部２は、各画素が有する２つの色差信号が、このデータで示される領域内に存在するか否かを判断してもよい。
【００９７】
あるいは、人体検出装置１００は、色空間変換部１を備えなくてもよい。この場合、肌色領域推定部２は、３次元のＲＧＢ色空間において肌色と推定される領域を記録したデータを保持すればよい。
【００９８】
また、上記実施の形態では、肌色マッピング画像５０の各画素の画素値の更新に用いられる加算値及び減算値がともに５０である場合を説明したが、これに限られない。加算値が減算値より大きくてもよいし、その逆でもよい。
【００９９】
また、上記実施の形態では、マッピング部３は、肌色マッピング画像５０の更新の際に、各画素の画素値を加算又は減算したが、これに限られない。マッピング部３は、各画素の画素値を減算しなくてもよい。この場合、マッピング部３は、肌色以外の色に対応する画素の画素値を変更しない。マッピング部３は、カレントフレーム画像から生成された肌色推定画像４０と、カレントフレーム画像の直前に人体検出装置１００に入力された所定数（例えば、４）のフレーム画像２０の各々から生成された肌色推定画像４０とを用いて、肌色マッピング画像５０の各画素の画素値を計算すればよい。
【０１００】
また、上記実施の形態では、肌色領域推定部２が使用する基準範囲が固定されている例を説明したが、これに限られない。肌色領域推定部１は、ホワイトバランス調整機能を有していてもよい。人体検出装置１は、人物がカメラ２００に手のひらをかざした状態で、フレーム画像２０のホワイトバランスを調整する。肌色領域推定部２は、ホワイトバランスの調整結果に応じて、ＨＳＶフレーム画像の各画素が肌色を有しているかを判定するために用いられる識別範囲を調整しても良い。これにより、カメラ２００の撮影環境に適した識別範囲を使用することができる。
【０１０１】
また、上記実施の形態では、肌色領域推定部２が、ＨＳＶフレーム画像３０の肌色領域を一画素単位で推定する例を説明したが、これに限られない。肌色領域推定部２は、ＨＳＶフレーム画像３０の複数の画素により構成されるブロック（例えば、２×２画素、４×４画素など）単位で、肌色領域を推定してもよい。この場合、肌色領域推定部２は、ブロックを構成する各画素の色相値の代表値（平均値、中間値）などを算出し、算出した代表値が識別範囲内であるか否かを判断すればよい。
【０１０２】
また、上記実施の形態では、肌色更新値又は非肌色更新値に対して共通の調整量が加算される例を説明したが、これに限られない。肌色更新値に用いられる調整量と、非肌色更新値に用いられる調整量とが、異なっていてもよい。
【０１０３】
また、上記実施の形態では、肌色マッピング画像５０が、動画像が人体検出装置に入力される前に初期化される例を説明したが、これに限られない。例えば、肌色マッピング画像５０は、定期的に（例えば、３０個のフレーム画像２０が入力されるごとに）初期化してもよい。
【０１０４】
上記実施の形態で説明した人体検出装置１００，３００において、各機能部は、ＬＳＩなどの半導体装置により個別に１チップ化されても良いし、一部又は全部を含むように１チップ化されてもよい。集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサーで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用しても良い。
【０１０５】
また、上記実施の形態の各機能ブロックの処理の一部または全部は、プログラムにより実現されるものであってもよい。そして、上記実施の形態の各機能ブロックの処理の一部または全部は、コンピュータにおいて、中央演算装置（ＣＰＵ）により行われる。また、それぞれの処理を行うためのプログラムは、ハードディスク、ＲＯＭなどの記憶装置に格納されており、ＲＯＭにおいて、あるいはＲＡＭに読み出されて実行される。
【０１０６】
また、上記実施形態の各処理をハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェア（ＯＳ（オペレーティングシステム）、ミドルウェア、あるいは、所定のライブラリとともに実現される場合を含む。）により実現してもよい。さらに、ソフトウェアおよびハードウェアの混在処理により実現しても良い。
【０１０７】
前述した方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム及びそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、本発明の範囲に含まれる。ここで、コンピュータ読み取り可能な記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ−ｒａｙ  Ｄｉｓｃ）、半導体メモリを挙げることができる。
【０１０８】
上記コンピュータプログラムは、上記記録媒体に記録されたものに限られず、電気通信回線、無線又は有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク等を経由して伝送されるものであってもよい。
【符号の説明】
【０１０９】
１００，３００  人体検出装置
２００  カメラ
１  色空間変換部
２  肌色領域推定部
３，７  マッピング部
４  比較部
５  画像認識部
６  動きベクトル検出部
【図１】
0006396138.tif 000002
【図２】
0006396138.tif 000003
【図３】
0006396138.tif 000004
【図４】
0006396138.tif 000005
【図５】
0006396138.tif 000006
【図６】
0006396138.tif 000007
【図７】
0006396138.tif 000008
【図８】
0006396138.tif 000009
【図９】
0006396138.tif 000010
【図１０】
0006396138.tif 000011
【図１１】
0006396138.tif 000012