(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像において所定の対象が現れている対象領域を検出する対象検出装置であって、
前記入力画像内に設定される注目領域に前記対象が存在する尤もらしさを表す指標値を前記入力画像内の各所にて抽出される特徴量を用いて算出するための指標値算出関数を予め記憶している記憶部と、
前記入力画像内の複数の位置に前記注目領域を設定し、当該注目領域における前記指標値を前記指標値算出関数により算出する指標値算出部と、
前記注目領域のうち前記指標値が予め定められた第一閾値を超えるものを対象候補領域として抽出する候補領域抽出部と、
前記候補領域抽出部により抽出された前記対象候補領域を用いて前記対象領域を決定する対象領域決定部と、
を備え、
前記候補領域抽出部は、前記注目領域ごとの前記指標値のうち前記第一閾値を超えるもののばらつき度合いが予め定められた誤抽出推定閾値以上である場合に、前記第一閾値より大きな第二閾値を設定し、前記対象候補領域から前記指標値が前記第二閾値以下であるものを削除すること、
を特徴とする対象検出装置。
【請求項２】
前記候補領域抽出部は、前記第二閾値として、前記指標値のうち前記第一閾値を超えるものの代表値より小さい値であって、前記第一閾値との差が前記代表値に応じて大きくなる値を設定すること、を特徴とする請求項１に記載の対象検出装置。
【請求項３】
前記候補領域抽出部は、前記第一閾値に前記ばらつき度合いに応じた値を加算して前記第二閾値を設定すること、を特徴とする請求項１に記載の対象検出装置。
【請求項４】
前記候補領域抽出部は、前記指標値の前記ばらつき度合いが前記誤抽出推定閾値より低く予め設定される抽出漏れ推定閾値以下である場合に、前記第一閾値を予め定められた量だけ低下させ、前記対象候補領域を再抽出すること、を特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１つに記載の対象検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は入力画像から所定の対象を検出する対象検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
監視カメラなどで撮影した入力画像から人などの対象物の像を検出するために識別器等による探索処理が行われる。この探索処理では、入力画像内の各位置に窓領域を設定し、窓領域における画像を識別器等に入力する。そして、識別器等から出力されるスコアが閾値を超える窓領域を対象物の候補領域として抽出する。ここで真の対象物の周辺にも候補領域が抽出される傾向があるため、重複を有する候補領域をグループ化し、グループごとにスコアが最大の候補領域を対象物の領域として選別する。
【０００３】
従来、この候補領域の抽出に用いるスコアの閾値として、どの入力画像に対しても予め定めた共通の値が用いられていた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−１６０６４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、スコアは入力画像の撮影環境（背景の複雑さ、照明状態、解像度など）によって変動する傾向があるにもかかわらず、どの入力画像に対しても共通の閾値を用いていたため、入力画像の撮影環境によっては背景の一部を誤抽出した候補領域が頻出する場合があり、対象物の検出精度を低下させる原因となっていた。
【０００６】
具体的には、入力画像の撮影環境によっては背景しか写っていない候補領域だけからなるグループが生じ最終的に背景を対象物の領域としてしまうことや、複数の対象物の間に背景を誤抽出した候補領域がまたがってしまい、複数の対象物が一つの対象物として検出されてしまったりすることが多くなり、検出精度が低下する。
【０００７】
しかし、候補領域の誤抽出が生じやすい撮影環境に合わせて予め閾値を厳しくすると別の撮影環境で対象物の検出し損ねが増加する。
【０００８】
この問題を図８、図９に示す例を用いて説明する。図８は比較的単純な環境で撮影された画像９００の模式図であり、図９は複雑な環境で撮影された画像９１０の模式図である。それぞれの画像内の矩形は候補領域を示している。図８（ａ）、図９（ａ）は比較的低い閾値で候補領域を抽出した場合である。図８（ａ）の画像９００には左側の小さな（遠くの）人物像の辺り、中央の机・椅子の辺り、及び右側の大きな（近くの）人物像の辺りにそれぞれ候補領域９０１ａ，９０１ｂ，９０１ｃが抽出されている。図９（ａ）の画像９１０には画像９００と同様、左側の小さな人物像の辺り、中央の机・椅子の辺り、及び右側の大きな人物像の辺りにそれぞれ候補領域９１１ａ，９１１ｂ，９１１ｃが抽出されている。ここで、候補領域９０１ｂ，９１１ｂはそれぞれ背景である椅子の辺りを人として誤抽出したものである。また、複雑な環境の画像９１０の左右の人物像は背景を構成する机等により一部の隠蔽を生じており、その分、スコアは低くなる。
【０００９】
この例において、誤抽出された候補領域９０１ｂ，９１１ｂを削除するために候補領域の抽出閾値を高くすることが考えられる。図８（ｂ）、図９（ｂ）は、図８（ａ）、図９（ａ）よりも高い共通の閾値を設定して候補領域を抽出した様子を示している。誤抽出の候補領域は基本的にスコアが低いので、閾値を上げることで誤抽出の候補領域９０１ｂ，９１１ｂを削除することが可能である。これにより図８（ｂ）に示す画像９００では人物像を含む候補領域９０１ａ，９０１ｃが残る。一方、図９（ｂ）に示す画像９１０では、人物に対応した候補領域のうち隠蔽の度合いが大きい候補領域９１１ａも削除され、人物の検出漏れが起こることになる。
【００１０】
このように、共通の閾値を用い、様々な環境で撮影した入力画像から精度よく対象物を検出することは困難であった。
【００１１】
本発明は上記問題を鑑みてなされたものであり、候補領域に誤抽出が混在していると、抽出された候補領域のスコアがばらつくことを見出し、この知見に基づいて様々な環境で撮影した入力画像から精度よく対象を検出可能な対象検出装置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】
【００１２】
本発明に係る対象検出装置は、入力画像において所定の対象が現れている対象領域を検出するものであって、前記入力画像内に設定される注目領域に前記対象が存在する尤もらしさを表す指標値を前記入力画像内の各所にて抽出される特徴量を用いて算出するための指標値算出関数を予め記憶している記憶部と、前記入力画像内の複数の位置に前記注目領域を設定し、当該注目領域における前記指標値を前記指標値算出関数により算出する指標値算出部と、前記注目領域のうち前記指標値が予め定められた第一閾値を超えるものを対象候補領域として抽出する候補領域抽出部と、前記候補領域抽出部により抽出された前記対象候補領域を用いて前記対象領域を決定する対象領域決定部と、を備え、前記候補領域抽出部は、前記注目領域ごとの前記指標値のうち前記第一閾値を超えるもののばらつき度合いが予め定められた誤抽出推定閾値以上である場合に、前記第一閾値より大きな第二閾値を設定し、前記対象候補領域から前記指標値が前記第二閾値以下であるものを削除する。
【００１３】
他の本発明に係る対象検出装置においては、前記候補領域抽出部は、前記第二閾値として、前記指標値のうち前記第一閾値を超えるものの代表値より小さい値であって、前記第一閾値との差が前記代表値に応じて大きくなる値を設定する。
【００１４】
さらに他の本発明に係る対象検出装置においては、前記候補領域抽出部は、前記第一閾値に前記ばらつき度合いに応じた値を加算して前記第二閾値を設定する。
【００１５】
別の本発明に係る対象検出装置においては、前記候補領域抽出部は、前記指標値の前記ばらつき度合いが前記誤抽出推定閾値より低く予め設定される抽出漏れ推定閾値以下である場合に、前記第一閾値を予め定められた量だけ低下させ、前記対象候補領域を再抽出する。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、候補領域の抽出閾値を入力画像ごとに適応的に設定することが可能となるため、様々な環境で撮影した入力画像から精度よく対象を検出できる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態に係る人物検出装置の概略のブロック構成図である。
【図２】入力画像及び縮小画像の例を示す模式図である。
【図３】候補領域のスコアを横軸、その頻度を縦軸にしてプロットした模式的なグラフである。
【図４】本発明の実施形態に係る人物検出装置の概略の動作を示すフロー図である。
【図５】スコア算出部により抽出された候補領域に対する後続処理を説明する模式的な画像である。
【図６】候補領域削除部の概略の処理フロー図である。
【図７】第一閾値の下方修正を説明する模式図である。
【図８】比較的単純な環境で撮影された入力画像の模式図である。
【図９】複雑な環境で撮影された入力画像の模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施の形態（以下実施形態という）について、図面に基づいて説明する。本実施形態に係る対象検出装置は、画像中に映った人物を検出の対象とする人物検出装置１である。
【００１９】
[構成例]
図１は、実施形態に係る人物検出装置１の概略のブロック構成図である。人物検出装置１は、画像入力部２、制御部３、記憶部４及び出力部５を含んで構成される。画像入力部２、記憶部４及び出力部５は制御部３と接続される。
【００２０】
画像入力部２は例えば、監視カメラなどの撮像装置、又は映像を記録したデジタルビデオレコーダーなどの記録装置であり、画像を制御部３へ出力する。以下、画像入力部２から制御部３に入力される画像を入力画像と称する。後述するように制御部３は各入力画像にて対象を検出する処理を行う。よって、画像入力部２から制御部３へ複数フレームの画像を順次入力する必要はない。また、画像を順次入力する場合でも、入力画像は固定した場所に設置したカメラで撮影された画像である必要はなく、移動体に取り付けられたカメラなどで撮影した画像でも良い。さらに、入力画像はＰＴＺカメラのようにパン、チルト、ズームが可能なカメラによって撮影された画像でも良い。
【００２１】
制御部３はＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ(Digital Signal Processor)等の演算装置を用いて構成される。制御部３は、画像入力部２からの入力画像を処理して人の存在有無を判定し、その判定結果等を出力部５へ出力する処理を行う。そのために、制御部３は、記憶部４からプログラムを読み出して実行し、画像縮小部３０、特徴量算出部３１、スコア算出部３２、候補領域削除部３３、領域グループ生成部３４及び対象物領域算出部３５として機能する。
【００２２】
画像縮小部３０は、入力画像に撮像されている人物のサイズが様々であることに対応して、予め設定された複数段階の倍率で入力画像を縮小する。これにより画像内にて人物を検出するために設定する窓領域の大きさは変えずに、様々なサイズの人物の像を検出することが可能となる。例えば、画像縮小部３０は入力画像を予め定めた最小幅または高さになるまで決まった間隔で順次縮小し、縮小画像を生成する。縮小倍率は、例えば縦横のサイズが半分になるまでの間に１０段階に設定される。例えば、図２（ａ）に示す画像１００が原サイズの入力画像であり、図２（ｂ），（ｃ）に示す画像１１０，１２０は画像１００を縮小した入力画像の例である。
【００２３】
特徴量算出部３１は、原サイズの入力画像及び縮小した入力画像のそれぞれを予め定めたブロックサイズに区切り、各ブロックの画像について特徴量を計算する。特徴量として、ヒストグラム・オブ・オリエンティッド・グラディエント（Histograms of Oriented Gradients：ＨＯＧ）特徴量、局所二値パターン（Local Binary Pattern：ＬＢＰ）特徴量、Haar-like特徴量などの従来知られた特徴量を単独で、又は複数を組み合わせて用いることができる。
【００２４】
スコア算出部３２は、原サイズの入力画像及び縮小した入力画像内の各位置に人物を検出するための枠として、予め定めた人の大きさの窓領域（注目領域）を設定し、当該窓領域に対象が存在する尤もらしさを表す多値の指標値であるスコアを、入力画像から得られたを予め学習した指標値算出関数により算出する指標値算出部である。例えば、スコア算出部３２は、各窓領域内の特徴量を指標値算出関数に入力して当該窓領域に対するスコアを算出する、または、人物の腕部等が窓領域からはみ出す姿勢変動を考慮して窓領域周辺の所定範囲を含む窓領域の内外の特徴量を指標値算出関数に入力して当該窓領域に対するスコアを算出する。
【００２５】
なお、図２では画像１００，１１０，１２０に設定される矩形の窓領域１０１の例を点線で示している。スコア算出部３２は窓領域１０１を少しずつずらしながら繰り返し設定し、画像全体を走査する。例えば、窓領域１０１の走査は画像の左上から水平方向の走査が開始される。水平方向の走査は垂直方向の位置を少しずつずらしつつ繰り返される。
【００２６】
指標値算出関数は本実施形態では、検出対象である「人」と「人」以外とを識別する識別器である。識別器は「人」が映っている多数の画像と、「人」が映っていない多数の画像とを用いて予め学習され、後述する識別器格納部４０に格納されている。スコア算出部３２は識別器に窓領域の位置に応じて特徴量を与えることでスコアを算出する。
【００２７】
スコア算出部３２は後述する候補領域削除部３３と共に、入力画像内にて人物が存在する候補領域（対象候補領域）を求める候補領域抽出部としての機能も有する。具体的には、スコア算出部３２は、スコアが予め定めた第一閾値Ｔ１を超える窓領域の矩形情報（入力画像における位置、幅、高さ及びスコア）を候補領域として、後述する候補領域格納部４１に格納する。
【００２８】
候補領域削除部３３は、候補領域格納部４１に格納されている候補領域の情報に基づいて、スコアに関する閾値として第一閾値Ｔ１より大きな第二閾値Ｔ２を設定し、当該第二閾値Ｔ２によって候補領域を削除し絞り込む。
【００２９】
候補領域のスコアは背景の複雑さ、照明状態、解像度など撮影環境によって変動する傾向があり、この変動により誤抽出が増大する場合がある。そして、誤抽出が多い場合とそうでない場合とでスコアのばらつきに有意な差が生じる傾向がある。そこで、候補領域削除部３３は、入力画像ごとに得られる候補領域のスコアの分布に応じて動的にスコアの第二閾値Ｔ２を設定する。
【００３０】
ここで環境の違いによって候補領域のスコアの分布がどのように異なるかを図３を用いて説明する。図３は候補領域のスコアを横軸、その頻度を縦軸にしてプロットした模式的なグラフである。図３（ａ）は単純な背景に人物がいる入力画像における候補領域のスコアの分布であり、一方、図３（ｂ），（ｃ）は複雑な背景に人物がいる入力画像における候補領域のスコアの分布である。例えば、図３（ｂ）は人物に一部隠蔽が起こっているような場合であり、図３（ｃ）は複雑な背景内に人物に似た特徴を有する領域が存在するような場合である。
【００３１】
単純な背景ではスコアの頻度分布が高いところに集中する（図３（ａ）の山３００ａ）。一方、複雑な背景で背景を人物として誤抽出しているような状態（図３（ｃ））では、図３（ａ）の山３００ａよりスコアが低い側に分布がばらつき、例えば、図３（ａ）の山３００ａに対応する山３００ｃよりスコアが低い位置に頻度が低い山３０１ｃが現れたりすることが実験的に確かめられた。
【００３２】
つまり、撮影環境によって誤抽出が多くなるとスコアの分布に大きなばらつきが生じる。そこで、候補領域削除部３３は、候補領域のスコアの分布から誤抽出が多く含まれているかどうかを判定し、その上で第一閾値Ｔ１よりも高い第二閾値Ｔ２を用いて誤抽出した候補領域の削除を図る。
【００３３】
そのために候補領域削除部３３は、スコア算出部３２により候補領域格納部４１に格納された候補領域、つまりスコアが第一閾値Ｔ１を超える窓領域についてのスコアの分布のばらつき度合いを算出し、算出したばらつき度合いを誤抽出推定閾値と比較する。候補領域削除部３３は、ばらつき度合いが誤抽出推定閾値以上である場合は誤抽出が多く含まれているとして、スコアについての第二閾値Ｔ２を設定し、スコアが第二閾値Ｔ２以下である候補領域を候補領域格納部４１から削除する。一方、ばらつき度合いが誤抽出推定閾値未満である場合は当該削除を行わない。
【００３４】
候補領域削除部３３はばらつき度合いとして例えば、分散値σ２を算出する。例えば、分散値に対する誤抽出推定閾値ＶＨは０．０４とすることができる。
【００３５】
ここで、複雑な背景で人物の一部に隠蔽が起こっているような状態では当該人物についてスコアが低下し図３（ｂ）の３０１ｂのように低い山が生じ得る。そのため誤抽出が多くなくともばらつき度合いが誤抽出推定閾値以上となることがあり、低い山３０１ｂを誤って削除しないよう第二閾値Ｔ２を制御するのが望ましい。ここで、スコアが低下した人物の山３０１ｂはスコアの分布のピークの近傍に現れ、スコアの分布のピークはスコアの分布の平均値で近似できる。すなわち、分散σ２が大きいとき、候補領域に含まれる誤抽出のものの数が比較的多くなるとは言え、候補領域は少なくとも第一閾値Ｔ１を超えるスコアを有するものであり、正しく抽出された候補領域が支配的である。よって、全候補領域のスコア平均値ｍ１は正しく抽出された候補領域のスコアが形成している頻度分布の山（図３の山３００）のピーク付近を示す。そこで、候補領域削除部３３はスコアの分布の平均値ｍ１に応じた第二閾値Ｔ２を設定する。例えば、予め設定した係数κ０を用いてＴ２＝κ０ｍ１と設定できる。κ０は０より大きく１未満の値であり、例えば０．４とすることができる。
【００３６】
さらに、平均値ｍ１に応じた第二閾値Ｔ２を第一閾値Ｔ１の値を基準とした設定とすることもできる。具体的には候補領域削除部３３は、窓領域ごとに算出されるスコアのうち第一閾値Ｔ１を超えるものの平均値ｍ１より小さい値であって、第一閾値Ｔ１との差が平均値ｍ１に応じて大きくなる値を第二閾値Ｔ２に設定する。例えば、候補領域のうちスコアが下位ξ％であるもののスコア平均値をｍ２とする。誤抽出が多い撮影環境である場合は、候補領域のスコアのばらつきが大きくなり、ｍ２が低くなる。そこで、撮影環境によって変動するｍ１とｍ２の差を用いた次式でＴ２を定めることができる。
Ｔ２＝Ｔ１＋κ１（ｍ１−ｍ２）  ……（１）
【００３７】
κ１は正の係数であり、例えば２／３とすることができる。なお、係数κは、事前の実験を通じて、少なくともＴ２が真の人物領域を含んだ領域グループの最高スコアを削除してしまわない程度の低さに設定すればよい。また例えばξ＝１０（％）とすることができる。（１）式によれば、誤抽出が多い撮影環境である場合は、第二閾値Ｔ２が高めに設定され、背景を誤検出した候補領域が削除されやすくなる。一方、誤抽出が少ない撮影環境である場合は、第二閾値Ｔ２が低めに設定され、人物領域の検出し損ねを抑えつつ背景を誤抽出した候補領域の削除を図ることができる。
【００３８】
または、候補領域削除部３３は第一閾値Ｔ１にばらつき度合いに応じた値を加算して第二閾値Ｔ２を設定することもできる。この場合、例えば、候補領域削除部３３は分散値σ２を用いた次式でＴ２を定める。
Ｔ２＝Ｔ１＋κ１・ＳＱＲＴ（σ２）  ……（２）
【００３９】
ただし、ＳＱＲＴ（）は平方根を表す。また、κ２は正の係数であり、実験を通じて少なくともＴ２が真の人物領域を含んだ領域グループの最高スコアを削除してしまわない程度の低さに設定すればよい。
【００４０】
スコアのばらつき度合いとしては上述した候補領域のスコアの分散に代えて、当該スコアの標準偏差や、当該スコアの最大値と最小値との差などを用いることもできる。また上述した平均値ｍ１，ｍ２の代わりに他の代表値である中央値または最頻値を用いることもできる。
【００４１】
領域グループ生成部３４及び対象物領域算出部３５は、候補領域削除部３３により残された候補領域の中から人物領域（対象領域）を決定する対象領域決定部を構成する。
【００４２】
領域グループ生成部３４は、候補領域格納部４１に格納されている候補領域について、同一人物に起因するものをグループ化する処理を行う。具体的には、領域グループ生成部３４は、所定以上の重複を有する候補領域同士に同じラベルを割り当てることによって領域グループの情報を生成する。領域グループ生成部３４で定義された各候補領域のラベル情報は、矩形情報及びスコアと共に候補領域格納部４１に格納される。
【００４３】
対象物領域算出部３５は候補領域格納部４１に格納されている候補領域から最終的な人物領域を求める。対象物領域算出部３５は、領域グループ生成部３４で算出されたグループごとに一つの人物領域を定め、当該人物領域の領域情報をスコアと共に対象物領域格納部４２に格納する。例えば、対象物領域算出部３５は、最終的な人物領域として、各領域グループの中でスコアが最大になる候補領域を一つ選択する。或いは、対象物領域算出部３５は、領域グループごとに当該領域グループを構成する候補領域を平均して最終的な人物領域を算出する。
【００４４】
制御部３は，入力画像から最終的な人物領域が一つでも検出された場合は、その情報を出力部５に出力する。
【００４５】
記憶部４はＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ハードディスク等の記憶装置であり、制御部３で使用されるプログラムやデータを記憶する。記憶部４はこれらプログラム、データを制御部３との間で入出力する。記憶部４は識別器格納部４０、候補領域格納部４１及び対象物領域格納部４２としての機能を有する。
【００４６】
識別器格納部４０は、入力画像内に設定される窓領域に対象が存在する尤もらしさを表すスコアを、入力画像内の各ブロックにて抽出される特徴量を用いて算出するための指標値算出関数、及び第一閾値Ｔ１を予め記憶している。指標値算出関数は既に述べたように識別器であり、具体的には予め収集した人の学習用画像と人以外の学習用画像にサポートベクターマシーン（Support Vector Machine：ＳＶＭ）を適用して求めた識別器のパラメータが識別器格納部４０に格納される。学習アルゴリズムとして線形ＳＶＭを用いた場合、識別器のパラメータは学習用画像から生成した重みベクトルである。この重みベクトルは、特徴量の各要素に対する重みである。重みベクトルは、当該重みベクトルと学習用画像から抽出された特徴量との内積が０より大きい場合は人、０以下の場合は人以外と識別されるように学習において調整され、入力画像の特徴量と重みベクトルとの内積の値がスコアを表す。よって、人と人以外のスコアを識別する閾値は原理上は０であり、通常、第一閾値Ｔ１は０に設定することができる。ただし、人を人以外であると識別する誤りを減じるために、第一閾値Ｔ１を０よりも小さな値に設定してもよい。
【００４７】
識別器の学習アルゴリズムにはＳＶＭの他、アダブースト（AdaBoost）法など、従来知られた各種のものを用いることができる。
【００４８】
また、識別器の代わりにパターンマッチング器を用いることもでき、その場合、スコアは人の学習用画像から抽出した特徴量の平均パターンと入力画像の特徴量との距離の逆数などとなり、指標値算出関数は当該スコアを出力値とし入力画像の特徴量を入力値とする関数とすることができる。
【００４９】
候補領域格納部４１は、スコア算出部３２により得られた人物の候補領域の情報、及び領域グループ生成部３４により得られた領域グループを示すラベル情報を格納する。なお、候補領域の情報は上述したように窓領域の位置・寸法、及びスコアである。例えば、入力画像における窓領域の位置として窓領域をなす矩形の左上の座標が格納される。
【００５０】
対象物領域格納部４２は、対象物領域算出部３５により最終的に人物がいると判定された人物領域の情報を格納する。人物領域の情報は、候補領域の情報と同様、入力画像における人物領域の矩形情報（矩形の左上の座標、及び寸法）とスコアである。
【００５１】
出力部５は対象物領域算出部３５の結果を受けて、ディスプレイなどの外部表示装置に入力画像を表示したり、異常信号をセンタ装置へ送出したりする。
【００５２】
[動作例]
次に人物検出装置１の動作を説明する。図４は人物検出装置１の概略の動作を示すフロー図である。制御部３は画像入力部２から画像を入力されると（ステップＳ１０）、画像縮小部３０により、入力画像を複数の倍率それぞれで縮小して縮小画像を作成する（ステップＳ２０）。例えば、図２に示したように、入力画像１００から縮小画像１１０，１２０が生成される。
【００５３】
特徴量算出部３１は入力画像及び複数の縮小画像それぞれについて、画像内の各所における特徴量を計算する（ステップＳ３０）。
【００５４】
スコア算出部３２は、特徴量算出部３１で計算された特徴量と識別器格納部４０に格納されている識別器とにより画像内の各所に設定する窓領域に対応したスコアを算出し、設定した窓領域の中からスコアが第一閾値Ｔ１を超えるものを人物の候補領域として候補領域格納部４１に格納する（ステップＳ４０）。
【００５５】
図２では、窓領域１０１を点線の矩形で示し、候補領域の例を窓領域に応じた大きさの実線の矩形で示している。画像１００では左側の小さな（遠くの）人物像の辺りに候補領域１０２ａ，１０２ｂが抽出されている。また、画像１１０では中央の机・椅子の辺りに候補領域１１２が検出され、画像１２０では右側の大きな（近くの）人物像の辺りに候補領域１２２ａ，１２２ｂが抽出されている。なお、図２に示すように、人物などの１つの像に対し、重複した複数の候補領域が抽出され得る。
【００５６】
図５はスコア算出部３２により抽出された候補領域に対する後続処理を説明する模式的な画像である。なお、図５の画像は図２に示したものと同じ内容が映っており、図５（ａ）の画像１３０は、画像１００，１１０，１２０の候補領域を１つの画像上にまとめて表示したものである。画像１３０は入力画像１００と等倍のサイズであり、画像１００の候補領域１０２ａ，１０２ｂはそのままの倍率で画像１３０上の候補領域１３１ａ，１３１ｂとなる。一方、縮小画像における候補領域１１２，１２２ａ，１２２ｂそれぞれは入力画像１００の倍率に正規化された候補領域１３２，１３３ａ，１３３ｂとなる。
【００５７】
候補領域削除部３３は、候補領域格納部４１に格納されているスコアから、候補領域を削除する処理を行うか否かの判定を行い、削除処理を行う場合は第二閾値Ｔ２を設定し、Ｔ２以下の候補領域を候補領域格納部４１から削除する（ステップＳ５０）。
【００５８】
図６は候補領域削除部３３の概略の処理フロー図である。図６を用いて候補領域削除部３３の動作について説明する。候補領域削除部３３は、候補領域格納部４１に格納されている候補領域のスコアについてそのばらつき度合いとして分散値σ２を算出する（ステップＳ５０１）。分散値σ２が予め定めた抽出漏れ推定閾値ｖＬより大きければ（ステップＳ５０２にて「ＮＯ」の場合）、候補領域削除部３３はさらに分散値σ２を予め定めた誤抽出推定閾値ｖＨと比較する（ステップＳ５０３）。
【００５９】
分散値σ２が誤抽出推定閾値ｖＨ  以上である場合は（ステップＳ５０３にて「ＹＥＳ」の場合）、第一閾値Ｔ１より大きな第二閾値Ｔ２を設定する（ステップＳ５０４）。
【００６０】
一方、分散値σ２が誤抽出推定閾値ＶＨ未満の場合（ステップＳ５０３にて「ＮＯ」の場合）は、第二閾値Ｔ２を設定することなく候補領域削除部３３による処理を終了し、図４のステップＳ６０に進む。すなわち、この場合は、制御部３は候補領域の削除を行わない。
【００６１】
分散値σ２がＶＨ以上である場合には上述のように第二閾値Ｔ２が設定され、候補領域削除部３３はこのＴ２を用いて候補領域を削除する処理Ｓ５０５〜Ｓ５０８を行う。この処理は候補領域格納部４１に格納されている全候補領域を一つずつ処理対象として繰り返されるループ処理として行われる。具体的には、ループ処理が未処理である候補領域を選択し（ステップＳ５０５）、処理対象として選択された候補領域のスコアが第二閾値Ｔ２以下か否かを判定し（ステップＳ５０６）、第二閾値Ｔ２以下の場合は（ステップＳ５０６にて「ＹＥＳ」の場合）、当該候補領域を候補領域格納部４１から削除する（ステップＳ５０７）。スコアが第二閾値Ｔ２より大きい場合は（ステップＳ５０６にて「ＮＯ」の場合）、当該候補領域は削除せず、次の候補領域の判定を行う（ステップＳ５０７からＳ５０５に戻る）。全ての候補領域について処理が完了した場合、つまりステップＳ５０５で未処理の候補領域が存在せず選択できなかった場合（ステップＳ５０８にて「ＮＯ」の場合）、図４のステップＳ６０に進む。
【００６２】
さて、分散値σ２が抽出漏れ推定閾値ｖＬ以下の場合は（ステップＳ５０２にて「ＹＥＳ」の場合）、候補領域削除部３３は第一閾値Ｔ１を下方修正する。具体的には、候補領域削除部３３は第一閾値Ｔ１を予め定められた量だけ低下させる。そして、制御部３はステップＳ４０から処理をやり直す。つまり、スコア算出部３２が下方修正された第一閾値Ｔ１を用いてステップＳ４０の処理を行い、候補領域を抽出し直し候補領域格納部４１に格納し、候補領域削除部３３は再抽出された候補領域について上述したステップＳ５０の処理を行う。
【００６３】
抽出漏れ推定閾値ｖＬは、人物像に想定されるスコアのばらつき、つまり本実施形態では分散値に基づいて設定される。つまり、図３（ａ）に示す分布のように、隠蔽などを生じていない人物像を窓領域で走査して得られるスコアは、誤抽出などがなくても本来的に或る程度のばらつきを有する。抽出漏れ推定閾値ｖＬには、候補領域のスコアの分布がそのような本来的な最低限のばらつき度合い未満の値が実験に基づき予め設定される。具体的には、第一閾値Ｔ１が図７のように人物像に起因するスコアの分布の山３００の位置に設定された場合に、当該山３００の第一閾値Ｔ１以下の部分は候補領域として抽出されなり、当該山の第一閾値Ｔ１を超える部分のばらつき度合いは山全体のばらつき度合いよりも小さくなる。第一閾値Ｔ１の下方修正はこのように不適切な位置に設定されたＴ１を修正し、山３００の全体を抽出できるようにする。
【００６４】
なお、第一閾値Ｔ１を超えるスコアが、人物像に起因する山３００の存在を推定可能な数以上ない場合は、ステップＳ５０２の判定及びステップＳ５１０の第一閾値Ｔ１の下方修正は省略するのが好適である。例えば、第一閾値Ｔ１を超えるスコアが数個であるような場合には省略される。図３には示していないが、スコアが低い領域には背景に起因する分布の山が存在する。この背景の山を超えたスコア範囲の分布が少ない場合には、第一閾値Ｔ１の設定が適切であってもそれを超えるスコアが少なく分散が小さくなり得る。このような場合に、Ｔ１を下方修正していくと背景の山を含む位置にまでＴ１が低下することが起こり得る。よって、その恐れがある場合にはＴ１を下方修正は省略される。なお、その場合には基本的にステップＳ５０３〜Ｓ５０８の処理も省略され、処理はステップＳ６０に進む。
【００６５】
図５（ｂ）の画像１４０は画像１３０に対する候補領域削除部３３の処理結果を示しており、背景に起因する候補領域１３２が削除されている。
【００６６】
上述した候補領域削除部３３の処理が終わると、領域グループ生成部３４は、候補領域格納部４１に格納されている候補領域同士の重複度を算出し、候補領域相互の重複度が予め定められたグループ判定閾値以上である候補領域からなるグループ（領域グループ）を生成し、当該グループを示すラベル番号を候補領域の情報に追加し候補領域格納部４１に格納する（図４のステップＳ６０）。  
【００６７】
重複度は、例えば、(入力画像中での候補領域Ａと候補領域Ｂとの共通領域の面積) / (入力画像中での候補領域Ａ及び候補領域Ｂの面積のうち小さい方)で計算される。また、
(入力画像中での候補領域Ａと候補領域Ｂとの共通領域の面積) / (入力画像中での候補領域Ａと候補領域Ｂとの和領域の面積)で重複度を計算することもできる。グループ判定閾値は例えば、０．５に設定することができる。
【００６８】
なお、近接する複数の人物に係る候補領域が一つのグループとなることを回避するために、スコアが高い候補領域を優先してグループの核に設定し、当該候補領域及び当該候補領域との重複度がグループ判定閾値以上である他の候補領域をグループ化することが望ましい。
【００６９】
そのために例えば、領域グループ生成部３４は、まず候補領域格納部４１に格納されている候補領域をスコアの降順に並べて未割当リストを初期化し、未割当リスト先頭の候補領域をグループの核に設定する。次に領域グループ生成部３４は、未割当リスト先頭の候補領域に対する未割当リストの２番目以降の候補領域それぞれの重複度を算出して、重複度がグループ判定閾値以上である候補領域と未割当リスト先頭の候補領域に同一のラベル番号を割り当てて候補領域格納部４１に格納すると共に、これらの候補領域を未割当リストから削除する。以降、更新された未割当リスト先頭の候補領域を順次核に設定して、未割当リストから候補領域が無くなるまでラベル番号の割り当てを繰り返す。  
【００７０】
上述した領域グループ生成部３４の処理が終わると、対象物領域算出部３５は最終的な人物領域を求めて対象物領域格納部４２に格納する（図４のステップＳ７０）。
【００７１】
図５（ｃ）の画像１５０は画像１４０に対する対象物領域算出部３５の処理結果を示しており、ラベル番号“０”のグループを構成する候補領域１３３ａ，１３３ｂのうちスコアが最大となる候補領域１３３ａが人物領域として選択され、ラベル番号“１”のグループを構成する候補領域１３１ａ，１３１ｂのうちスコアが最大となる候補領域１３１ａが人物領域として選択されている。
【００７２】
ステップＳ７０にて人物領域の算出後、画像中に人物が一人でもいた場合（ステップＳ８０にて「ＹＥＳ」の場合）、例えば、出力部５は検出された人物領域の情報と当該人物領域が検出された入力画像とを含めた異常信号をセンタ装置に送出する（ステップＳ９０）。
【００７３】
以上、実施形態を用いて説明した本発明では、入力画像ごとに候補領域のスコアから推定される環境に応じて候補領域を削除するスコアの第二閾値を設定することで、最終的な検出結果の精度を向上させることができる。
【符号の説明】
【００７４】
１  人物検出装置、２  画像入力部、３  制御部、４  記憶部、５  出力部、３０  画像縮小部、３１  特徴量算出部、３２  スコア算出部、３３  候補領域削除部、３４  領域グループ生成部、３５  対象物領域算出部、４０  識別器格納部、４１  候補領域格納部、４２  対象物領域格納部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【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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