(57)【要約】【課題】  オブジェクト追跡性能と処理性能の向上を図ることができるオブジェクト追跡装置を得る。【解決手段】  パターンマッチング処理部１は、映像データに登場する指定されたオブジェクトの動きをパターンマッチングによって追跡する。パターンマッチング処理部１でパターンマッチング候補が複数存在する場合、動き情報抽出部２は、これら候補の過去の動き情報に基づき正解候補を推定する。カラー平均ヒストグラム抽出部３は、パターンマッチング処理部でパターンマッチング候補が複数存在する場合、カラー平均ヒストグラムに基づき正解候補を推定する。動き情報抽出部２およびカラー平均ヒストグラム抽出部３で正解候補が抽出できなかった場合は、統合処理部４で、動き情報とカラー平均ヒストグラムに基づき正解候補の推定を行う。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
映像データに登場する指定されたオブジェクトの動きをパターンマッチングによって追跡するパターンマッチング処理部と、
前記パターンマッチング処理部で、パターンマッチング候補が複数存在する場合に、これら候補の過去の動き情報に基づき、前記複数存在する候補の中から正解候補を推定する動き情報抽出部と、
前記パターンマッチング処理部で、パターンマッチング候補が複数存在する場合に、これら候補のカラー平均ヒストグラムに基づき、前記複数存在する候補の中から正解候補を推定するカラー平均ヒストグラム抽出部と、
前記動き情報抽出部および前記カラー平均ヒストグラム抽出部で正解候補が抽出できなかった場合、前記動き情報と、前記カラー平均ヒストグラムに基づき正解候補の推定を行う統合処理部とを備えたオブジェクト追跡装置。
【請求項２】
動き情報抽出部は、対象とする候補の動き情報を抽出する際に、その信頼度として相関係数を算出し、当該相関係数が所定の相関係数閾値を超えている場合に正解候補を推定することを特徴とする請求項１記載のオブジェクト追跡装置。
【請求項３】
カラー平均ヒストグラム抽出部は、カラー平均ヒストグラムを算出する際に、映像中の特定の領域に重み付け処理を行うことを特徴とする請求項１記載のオブジェクト追跡装置。
【請求項４】
カラー平均ヒストグラム抽出部は、カラー平均ヒストグラムを算出する際に、その信頼度としてカラー平均ヒストグラムの標準偏差の算出を行い、当該標準偏差が所定の標準偏差閾値の範囲内である場合に正解候補を推定することを特徴とする請求項１または請求項３記載のオブジェクト追跡装置。
【請求項５】
統合処理部は、動き情報とカラー平均ヒストグラムの抽出結果の判定を行う際に、算出された信頼度に基づき両者の重み付けを変更することを特徴とする請求項２または請求項４記載のオブジェクト追跡装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、映像データに登場する指定されたオブジェクトの動きを自動的に追跡するオブジェクト追跡装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来のオブジェクト追跡装置におけるオブジェクト追跡手段としては、例えば、グレースケール画像を用いた正規化相関演算を用いたテンプレートマッチング手法が使われていた。この手法では、画像データを２５６諧調のグレースケールに変換し、予めテンプレートを作成しておき、対象となる探索領域に対してテンプレートとの相関計算を行い、最も一致度の高いものを追跡結果する方式である。この方式は、探索領域を限定することで処理速度の向上を図ることは可能であるが、対象のオブジェクトの変形や他のオブジェクトとの重なりが発生する場合に、ターゲットをすぐに見失ってしまう、という課題があった。
【０００３】
また、追跡処理に使用する特徴量としては、色情報を用いる方式（例えば、特許文献１参照）や、対象オブジェクトの過去の動き情報を用いる方式（例えば、特許文献２参照）など、いくつか提案がなされているが、どの提案も方式を限定しているため、追跡性能については十分とは言えないものであった。
【０００４】
また、例えば特許文献３に示すように、色情報、微分情報、および過去の動きに基づく動きの予測それぞれに基づく対象オブジェクトの位置情報を二次元マップの形式にまとめ、最終的に一つのマップを作成することでターゲット位置の検出を行うようにした方式があるが、このような方式では、先ず、色情報テンプレートと微分情報テンプレートの重み付け加算を行い、更に動き予測との重み付け加算を行っているため、処理が複雑になってしまう。
【０００５】
【特許文献１】特開平８−１３０６７５号公報
【特許文献２】特開昭６０−１９５６８２号公報
【特許文献３】特開平１１−８６００４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来のオブジェクト追跡装置において、パターンマッチング処理を用いたオブジェクト追跡処理では、対象のオブジェクトの変形や他のオブジェクトとの重なりが発生する場合にターゲットをすぐに見失ってしまうという課題があった。また、特徴量として色情報を用いる方式や過去の動き情報を用いる方式では、方式が限定されており、処理性能が十分とは言えない課題があった。更に、色情報、微分情報、過去の動き情報など複数の特徴量を組み合わせる方式では、処理が複雑になってしまうため、高い処理性能が要求される等、処理性能の向上が課題であった。
【０００７】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、オブジェクト追跡性能と処理性能の向上を図ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明に係るオブジェクト追跡装置は、映像データに登場する指定されたオブジェクトの動きをパターンマッチングによって追跡するパターンマッチング処理部と、パターンマッチング処理部で、パターンマッチング候補が複数存在する場合に、これら候補の過去の動き情報に基づき、複数存在する候補の中から正解候補を推定する動き情報抽出部と、パターンマッチング処理部で、パターンマッチング候補が複数存在する場合に、これら候補のカラー平均ヒストグラムに基づき、複数存在する候補の中から正解候補を推定するカラー平均ヒストグラム抽出部と、動き情報抽出部およびカラー平均ヒストグラム抽出部で正解候補が抽出できなかった場合、動き情報と、カラー平均ヒストグラムに基づき正解候補の推定を行う統合処理部とを備えたものである。
【発明の効果】
【０００９】
この発明のオブジェクト追跡装置は、通常はパターンマッチング処理を使用して高速なオブジェクトの自動追跡処理を行い、オブジェクトの変形や重なりなどの原因からパターンマッチングの信頼性が低くなったときにカラー平均ヒストグラムや動き予測情報を組み合わせることによって正解候補を推定するようにしたので、オブジェクト追跡性能と処理性能の向上を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１による通信システムを示す構成図である。
図において、オブジェクト追跡装置は、パターンマッチング処理部１、動き情報抽出部２、カラー平均ヒストグラム抽出部３、統合処理部４からなる。
【００１１】
パターンマッチング処理部１は、映像データに登場する指定されたオブジェクトの動きを自動的に追跡する機能部である。動き情報抽出部２は、パターンマッチング処理部１におけるパターンマッチング処理において、パターンマッチング候補が複数存在する場合に、これら候補の過去の動き情報を抽出し、この動き情報に基づいて正解候補を推定する機能部である。また、動き情報抽出部２は、対象とする候補の動き情報を抽出する際に、その信頼度として相関係数を算出し、相関係数が所定の相関係数閾値を超えている場合に正解候補を抽出するよう構成されている。
【００１２】
カラー平均ヒストグラム抽出部３は、パターンマッチング処理部１におけるパターンマッチング処理において、パターンマッチング候補が複数存在する場合に、これら候補のカラー平均ヒストグラムを算出し、このカラー平均ヒストグラムに基づいて正解候補を推定する機能部である。また、カラー平均ヒストグラム抽出部３は、カラー平均ヒストグラムを算出する際に、映像中の特定の領域に重み付け処理を行うと共に、その信頼度としてカラー平均ヒストグラムの標準偏差の算出を行い、この標準偏差が所定の標準偏差閾値の範囲内である場合に正解候補を推定するよう構成されている。
【００１３】
統合処理部４は、動き情報抽出部２およびカラー平均ヒストグラム抽出部３で正解候補が抽出できなかった場合、動き情報とカラー平均ヒストグラムの抽出結果に基づいて正解候補の推定を行う機能部である。また、統合処理部４は、動き情報とカラー平均ヒストグラムの抽出結果の判定を行う際に、算出された信頼度に基づき両者の重み付けを変更することができるよう構成されている。
【００１４】
図２は、この発明の実施の形態１によるオブジェクト追跡装置の全体の動作を示す説明図である。
本実施の形態１によるオブジェクト追跡装置の全体の動作としては、パターンマッチング処理部１においてオブジェクトの自動追跡処理を行い、複数の候補が存在した場合に、動き情報抽出部２、カラー平均ヒストグラム抽出部３および統合処理部４のいずれかを用いて正解候補を推定するものであり、それぞれの処理については、以下で詳述する。
【００１５】
図３は、パターンマッチング処理部１の動作を示す説明図である。
パターンマッチング処理部１は映像データが入力されると、入力画像をグレースケールに変換し、そのグレースケール画像を用いた正規化相関演算を用いたテンプレートマッチング処理を行う。
【００１６】
テンプレートマッチング処理としては、先ず、ユーザ操作等により、映像データに登場するオブジェクトの開始フレームにおける領域（テンプレート画像）を直接指定する。この領域をテンプレート領域と定義する（ステップＳＴ１１）。次に、入力された映像データを開始フレームからシステムによって設定された単位フレーム進めてそのフレームの画像データを抽出し（ステップＳＴ１２）、更に、テンプレート領域の画像と共に、抽出した画像を２５６諧調のグレースケールに変換する（ステップＳＴ１３）。
【００１７】
次に、ユーザによって指定されたオブジェクトの開始フレームにおけるテンプレート領域と、画像データ中の対象となる探索範囲内の領域を少しずつずらしながら正規化相関計算を繰り返して行い、その結果を一致度として算出する（ステップＳＴ１４）。そして、ステップＳＴ１４の正規化相関計算で算出された一致度と、システムで予め設定された閾値との比較を行い、一致度が閾値を超えていた場合は該当する対象領域をマッチング候補とする（ステップＳＴ１５）。
【００１８】
ステップＳＴ１５において、マッチング候補が一つだけ見つかった場合は、その候補をマッチング結果とする。次に、その領域をテンプレートとして、次の単位フレームについてマッチング処理を進める。この処理を終了フレームまで繰り返すことにより、オブジェクトの自動追跡処理を行う（図中、Ａに示す動作）。
【００１９】
また、マッチング候補が見つからなかった場合は、フレーム間隔を半分にしてテンプレートマッチング処理を再度行う（図中、Ｂに示す動作）。
【００２０】
一方、ステップＳＴ１５において、マッチング候補が複数見つかった場合は、テンプレートマッチング処理の信頼度が低いと判断して、動き情報抽出部２によって以下の処理を行うことにより、その中からマッチング結果を決定する。
【００２１】
図４は、動き情報抽出部２の動作を示す説明図である。
パターンマッチング処理部１におけるテンプレートマッチング処理により、マッチング候補が複数見つかった場合、先ず、入力された今までのマッチング結果の画像データ上での位置（テンプレート領域の位置）を解析する（ステップＳＴ２１）。また、各マッチング候補の位置を解析する（ステップＳＴ２２）。そして、ステップＳＴ２１で解析した位置情報を元に、オブジェクトの動き予測を行い、その動き予測情報を元に、対象フレームでのオブジェクトの位置の推定を行う（ステップＳＴ２３）。更に、相関係数を算出して（ステップＳＴ２４）、相関係数が所定の条件を満たした場合は（ステップＳＴ２５）、ステップＳＴ２２にて解析された各マッチング候補の位置と対象フレームでのオブジェクトの推定位置とのユークリッド距離を算出し、その距離が最も近いものをマッチング結果とする（ステップＳＴ２６）。
【００２２】
動き情報抽出部２は、以下の処理を行うことにより、オブジェクトの動き情報の抽出を行う。
抽出対象のオブジェクトの重心位置Ｘ，Ｙは、時刻ｔと共に変化している。時刻ｔにおけるオブジェクトの重心位置をＸ，Ｙとし、Ｘ位置、Ｙ位置のそれぞれについて直線回帰分析に基づき、与えられたマッチング結果による過去のオブジェクトの重心位置から回帰直線を求める。
Ｘ＝ａ０＋ａ１ｔ，Ｙ＝ｂ０＋ｂ１ｔ
【００２３】
求められた回帰直線から、対象フレームにおけるオブジェクトの推定位置を推定し、パターンマッチング処理部１におけるパターンマッチング処理により見つかった複数マッチング候補とのユークリッド距離を算出し、その距離の最小値のものをマッチング結果とする。
【００２４】
また、動き情報抽出部２では、直線回帰分析に基づいて回帰直線の算出処理を行う場合にあわせて、ステップＳＴ２４において、その信頼度の指標として相関係数の算出を行う。相関係数とは、基本的には−１から１までの値をとり、その絶対値が１に近いほどデータの並びが直線に近くなる。例えば、Ｘとｔの相関係数をｒ（ｘｔ）、共分散をＳ（ｘｔ）、Ｘの標準偏差をＳ（ｘ）、ｔの標準偏差をＳ（ｔ）とすると、
ｒ（ｘｔ）＝Ｓ（ｘｔ）／Ｓ（ｘ）×Ｓ（ｔ）
となる。
【００２５】
ステップＳＴ２４において、Ｘ成分、Ｙ成分の双方に対して相関係数の算出を行い、次に、ステップＳＴ２５にて、その絶対値がシステムで設定された相関係数閾値（例えば、０．８）を超えた場合のみオブジェクトが直線的な動きをしていると判断する。ステップＳＴ２５において、相関係数の絶対値＞相関係数閾値であった場合、ステップＳＴ２６に進み、動き推定処理による対象フレームにおけるオブジェクトの推定処理を行う。ステップＳＴ２６のオブジェクトの推定処理では、パターンマッチング処理部１におけるパターンマッチング処理により見つかった複数マッチング候補とのユークリッド距離を算出し、その距離の最小値のものをマッチング結果とする。
【００２６】
図５に、動き情報抽出部２における動き推定処理の概要について示す説明図である。
図５では、時刻ｔ−４Δｔからｔまでの５点のオブジェクトの位置情報を元に、直線回帰分析により、時刻ｔ＋Δｔでのオブジェクトの位置の推定を行っている。時刻ｔ＋Δｔにおいて、パターンマッチング処理部１によるオブジェクト候補がｃ１からｃ４までの４候補見つかった場合、オブジェクトの推定位置とｃ１からｃ４までのユークリッド距離を算出し、その距離が最も小さいものをマッチング結果とする。
【００２７】
動き情報抽出部２において、算出されたＸ成分、Ｙ成分の相関係数の絶対値がシステムで設定された閾値以下の場合は、オブジェクトの動きが直線的ではないと判断され、動き情報に基づくオブジェクト追跡処理は行わず、以下の処理を行う。
【００２８】
即ち、パターンマッチング処理部１におけるテンプレートマッチング処理により、マッチング候補が複数見つかり、動き情報抽出部２の動き予測推定処理の結果、相関係数の絶対値がシステムの閾値以下の場合、カラー平均ヒストグラム抽出部３にて、今までのマッチング結果のカラーヒストグラムの平均値を算出し、その値を元に、対象フレームでの各マッチング候補との一致度計算を行い、一致度の最も高かった候補をマッチング結果とする。
【００２９】
図６は、カラー平均ヒストグラム抽出部３の動作を示す説明図である。
先ず、抽出対象のオブジェクトの領域（テンプレート領域）を切り出し、画素単位でそのＲＧＢ値を取り出す（ステップＳＴ３１）。その各画素のＲＧＢ値をカラー平均ヒストグラム算出処理として図７に示すＨＩＳ双六角錐値に変換し、更に、そのＨＩＳ値を図８に示す色数に減色してヒストグラムを算出する（ステップＳＴ３４）。この処理をシステムによって指定された間隔で繰り返して、算出されたヒストグラム値の平均値を求める。
【００３０】
そして、ステップＳＴ３７において、ステップＳＴ３４にて算出された平均ヒストグラム値と、ステップＳＴ３２で解析されたマッチング候補、即ち、パターンマッチング処理部１におけるパターンマッチング処理により見つかった複数マッチング候補におけるヒストグラム値との一致度の比較計算を行い、その一致度の最大のものをマッチング結果とする。
【００３１】
一致度の計算は平均ヒストグラムとマッチング候補のヒストグラムをヒストグラムの各色毎に比較を行い、最小値を足していき、合計値を画素数で割ったものを一致度として使用する。
【００３２】
図９は、一致度の計算の一例を示す説明図である。
ここでは、説明を簡略化するため、色数を１６色（色０〜色１５）、画素数を１０２４（３２×３２）としている。このような場合、一致度は、６２４／１０２４＝０．６１となる。即ち、各色における平均ヒストグラム（Ａ）とマッチング候補（Ｂ）との画素数が近いほど、これらの最小値の合計値は全体の画素数に近くなることから、合計値／画素数の値を一致度として用いるものである。
【００３３】
ところで、カラー平均ヒストグラム抽出部３においてカラーヒストグラムの算出処理を行う際に、オブジェクトの領域の全領域を均等に扱ったのでは背景領域の影響を受ける可能性が高い。そこで、ステップＳＴ３３にて、図１０に示すように、指定された領域をシステムにより予め決められた縮小率で縮小した領域に対してヒストグラム算出処理を行い、背景領域の混入の影響を小さくする。即ち、図１０において、（ａ）は重み付けなしの状態を示し、（ｂ）は領域を１０％縮小した重み付けありの状態を示している。このように領域を所定の割合で縮小することにより、ヒストグラム算出時における周りの画素の影響を小さくすることができる。
【００３４】
また、カラー平均ヒストグラム抽出部３では、ステップＳＴ３５において、各オブジェクトにおけるカラーヒストグラムの平均値の信頼度としてカラーヒストグラムの標準偏差演算処理を行う。そして、ステップＳＴ３６において、この標準偏差の値がシステムで設定された標準偏差閾値（例えば、１０）の範囲内の場合はカラーヒストグラムの変動が小さいと判断し、ステップＳＴ３７では、抽出されたカラー平均ヒストグラムを用いてマッチング候補の一致度の算出処理を行いその値が最大のものをマッチング結果とする。
【００３５】
一方、カラー平均ヒストグラム抽出部３において、算出されたカラーヒストグラムの標準偏差値が標準偏差閾値の範囲を超える場合はカラーヒストグラムの平均処理の信頼度が低いと判断してカラー平均ヒストグラムに基づくオブジェクト追跡処理は行わずに、以下の処理を行う。
【００３６】
即ち、パターンマッチング処理部１におけるテンプレートマッチング処理により、マッチング候補が複数見つかり、動き情報抽出部２の動き予測推定処理の結果、相関係数の絶対値がシステムで設定されている相関係数閾値以下で、かつ、カラー平均ヒストグラム抽出部３の標準偏差値がシステムで設定されている標準偏差閾値を超えた場合、統合処理部４による統合処理により信頼度を算出しその値が最も高い候補をマッチング結果とする。
【００３７】
図１１は、統合処理部４の動作を示す説明図である。
先ず、統合処理部４は、ステップＳＴ４１において、動き情報抽出部２の動き予測推定処理を行い、マッチング候補の重心位置と推定したオブジェクト位置とのユークリッド距離の算出を行い、その値の降順にソートし、その順番に各候補に対して１から候補数まで信頼度を数値として割り振る。
【００３８】
また、統合処理部４は、ステップＳＴ４２において、カラー平均ヒストグラム抽出部３のカラー平均ヒストグラムの抽出処理を行い、マッチング候補のカラーヒストグラムとカラー平均ヒストグラムとの一致度の算出処理を行い、その値の昇順にソートし、その順番に各候補に対して１から候補数まで信頼度を数値として割り振る。
【００３９】
図１２は、各オブジェクトに信頼度を付与する場合の説明図であり、（ａ）は動き予測推定処理、（ｂ）はカラー平均ヒストグラム抽出処理の場合を示している。
図示のように、動き予測推定処理ではユークリッド距離の大きい順に、また、カラー平均ヒストグラム抽出処理では一致度の小さい順に信頼度を１から数値として割り振る。
【００４０】
次に、ステップＳＴ４５のマッチング候補の統合処理を行う前に、ステップＳＴ４３、ステップＳＴ４４において、以下の手順に基づき重み付け処理を行う。
算出された相関係数や標準偏差とシステムで設定された相関係数閾値や標準偏差閾値との差分が、１０％以内の場合をＡ、１０％〜２０％の場合をＢ、２０％以上の場合をＣとする。ここで、システムで設定された閾値として、相関係数閾値は、動き情報抽出部２における相関係数閾値と等しく、また、標準偏差閾値は、カラー平均ヒストグラム抽出部３における標準偏差閾値と等しいものとする。今、相関係数が０．５であった場合、相関係数閾値が０．８であるとすると、この閾値とは２０％以上離れているためＣとなる。また、標準偏差が２０であった場合、標準偏差閾値が１０であるとすると、この閾値とは２０％以上離れているためＣとなる。
【００４１】
そして、ステップＳＴ４５において、動き情報抽出部２とカラー平均ヒストグラム抽出部３により算出された信頼度の統合処理を行う際に、Ａの場合は信頼度×１、Ｂの場合は信頼度×０．８、Ｃの場合は信頼度×０．５として、重み付けを行った形で信頼度の加算処理を行う。
【００４２】
例えば、図１２に示した例の場合、相関係数と標準偏差は、いずれもＣであるため、信頼度×０．５となり、重み付け後の信頼度は図に示す通りとなる。このような重み付け後の信頼度を加算し、最終的に統合された信頼度の最も大きなマッチング候補をマッチング結果とする。
【００４３】
尚、上記実施の形態１では、最初に動き情報抽出部２における正解候補の推定処理を行い、次に、カラー平均ヒストグラム抽出部３で正解候補の推定処理を行うよう構成したが、これとは逆に、先ずカラー平均ヒストグラム抽出部３で正解候補の推定を行い、標準偏差が標準偏差閾値の範囲外であった場合に、動き情報抽出部２における正解候補の推定処理を行うよう構成してもよい。
【００４４】
以上のように、実施の形態１によれば、映像データに登場する指定されたオブジェクトの動きをパターンマッチングによって追跡するパターンマッチング処理部と、パターンマッチング処理部で、パターンマッチング候補が複数存在する場合に、これら候補の過去の動き情報に基づき、複数存在する候補の中から正解候補を推定する動き情報抽出部と、パターンマッチング処理部で、パターンマッチング候補が複数存在する場合に、これら候補のカラー平均ヒストグラムに基づき、複数存在する候補の中から正解候補を推定するカラー平均ヒストグラム抽出部と、動き情報抽出部およびカラー平均ヒストグラム抽出部で正解候補が抽出できなかった場合、動き情報とカラー平均ヒストグラムに基づき正解候補の推定を行う統合処理部とを備えたので、オブジェクト追跡性能と処理性能の向上を図ることができる。
【００４５】
また、実施の形態１によれば、動き情報抽出部を、対象とする候補の動き情報を抽出する際に、その信頼度として相関係数を算出し、この相関係数が所定の相関係数閾値を超えている場合に正解候補を推定するよう構成したので、動き情報抽出部における正解候補推定の精度を向上させることができる。
【００４６】
また、実施の形態１によれば、カラー平均ヒストグラム抽出部を、カラー平均ヒストグラムを算出する際に、映像中の特定の領域に重み付け処理を行うよう構成したので、例えば背景領域といった特定の領域以外の画像の影響を小さくすることができる。
【００４７】
また、実施の形態１によれば、カラー平均ヒストグラム抽出部を、カラー平均ヒストグラムを算出する際に、その信頼度としてカラー平均ヒストグラムの標準偏差の算出を行い、この標準偏差が所定の標準偏差閾値の範囲内である場合に正解候補を推定するよう構成したので、カラー平均ヒストグラム抽出部における正解候補推定の精度を向上させることができる。
【００４８】
また、実施の形態１によれば、統合処理部を、動き情報とカラー平均ヒストグラムの抽出結果の判定を行う際に、算出された信頼度に基づき両者の重み付けを変更するよう構成したので、オブジェクトの状態等に合わせて、動き情報とカラー平均ヒストグラムのどちらを重視するかを選択することができ、その結果、統合処理部における正解候補推定の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】この発明の実施の形態１によるオブジェクト追跡装置を示す構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１によるオブジェクト追跡装置の全体の動作を示す説明図である。
【図３】この発明の実施の形態１によるオブジェクト追跡装置のパターンマッチング処理部の動作を示す説明図である。
【図４】この発明の実施の形態１によるオブジェクト追跡装置の動き情報抽出部の動作を示す説明図である。
【図５】この発明の実施の形態１によるオブジェクト追跡装置の動き情報抽出部における動き推定処理の概要について示す説明図である。
【図６】この発明の実施の形態１によるオブジェクト追跡装置のカラー平均ヒストグラム抽出部の動作を示す説明図である。
【図７】この発明の実施の形態１によるオブジェクト追跡装置のカラー平均ヒストグラム算出処理におけるＨＩＳ双六角錐モデルの概要を示す説明図である。
【図８】この発明の実施の形態１によるオブジェクト追跡装置のカラー平均ヒストグラム算出処理におけるＨＩＳ双六角錐モデルの色ヒストグラムの一例を示す説明図である。
【図９】この発明の実施の形態１によるオブジェクト追跡装置のカラー平均ヒストグラム算出処理における一致度の計算の一例を示す説明図である。
【図１０】この発明の実施の形態１によるオブジェクト追跡装置のカラー平均ヒストグラム抽出部における領域縮小処理の概要を示す説明図である。
【図１１】この発明の実施の形態１によるオブジェクト追跡装置の統合処理部の動作を示す説明図である。
【図１２】この発明の実施の形態１によるオブジェクト追跡装置の統合処理部における各オブジェクトに信頼度を付与する場合の説明図である。
【符号の説明】
【００５０】
１  パターンマッチング処理部、２  動き情報抽出部、３  カラー平均ヒストグラム抽出部、４  統合処理部。
【図１】
2005346370.tif 000003
【図２】
2005346370.tif 000004
【図３】
2005346370.tif 000005
【図４】
2005346370.tif 000006
【図５】
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【図６】
2005346370.tif 000008
【図７】
2005346370.tif 000009
【図８】
2005346370.tif 000010
【図９】
2005346370.tif 000011
【図１０】
2005346370.tif 000012
【図１１】
2005346370.tif 000013
【図１２】
2005346370.tif 000014