【手続補正書】
【提出日】平成18年11月27日(2006.11.27)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
与えられた濃淡画像が対象物であるか否かを検出する対象物検出装置において、
２つの位置の画素の輝度値の差からなる特徴量に基づき上記濃淡画像が対象物か否かを示す推定値を算出する複数の弱判別手段と、
上記複数の弱判別手段の少なくとも１以上により算出された上記推定値に基づき上記濃淡画像が対象物であるか否かを判別する判別手段と
を有することを特徴とする対象物検出装置。
【請求項２】
上記判別手段は、上記推定値に対して各弱判別手段に対する信頼度を乗算して加算した重み付き多数決の値を算出し、当該多数決の値に基づき上記濃淡画像が対象物か否かを判別する
ことを特徴とする請求項１記載の対象物検出装置。
【請求項３】
上記複数の弱判別手段は、逐次上記推定値を算出し、
上記判別手段は、上記推定値が算出される毎に上記重み付き多数決の値を逐次更新し、該更新された重み付き多数決の値に基づき上記推定値の算出を打ち切るか否かを制御する
ことを特徴とする請求項２記載の対象物検出装置。
【請求項４】
上記判別手段は、上記重み付き多数決の値が打ち切り閾値より小さいか否かにより上記推定値の算出を打ち切るものであって、
上記各弱判別手段は、対象物であるか非対象物であるかの正解付けがされた複数の濃淡画像からなる学習サンプルを使用して集団学習により逐次生成されたものであり、
上記打ち切り閾値は、上記学習時において、弱判別手段が生成される毎に、該生成された弱判別手段により算出された上記対象物である学習サンプルに対する推定値に上記信頼度を重み付けした値を加算して更新される重み付き多数決の値の最小値からなる
ことを特徴とする請求項３記載の対象物検出装置。
【請求項５】
上記学習時における重み付き多数決の値の最小値が正の場合、０を上記打ち切り閾値に設定する
ことを特徴とする請求項４記載の対象物検出装置。
【請求項６】
上記弱判別手段は、上記濃淡画像の上記特徴量が所定の閾値以上であるか否かに応じて対象物であるか否かを示す２値の上記推定値を算出する
ことを特徴とする請求項１記載の対象物検出装置。
【請求項７】
上記弱判別手段は、上記特徴量に基づき上記濃淡画像が対象物である確率を上記推定値として算出する
ことを特徴とする請求項１記載の対象物検出装置。
【請求項８】
与えられた濃淡画像が対象物であるか否かを検出する対象物検出方法において、
２つの位置の画素の輝度値の差からなる特徴量に基づき上記濃淡画像が対象物か否かを示す推定値を複数の弱判別器により算出する弱判別工程と、
複数の弱判別器の少なくとも１以上により算出された上記推定値に基づき上記濃淡画像が対象物であるか否かを判別する判別工程と
を有することを特徴とする対象物検出方法。
【請求項９】
上記判別工程では、上記推定値に対して各弱判別器に対する信頼度を乗算して加算した重み付き多数決の値を算出し、当該多数決の値に基づき上記濃淡画像が対象物か否かを判別する
ことを特徴とする請求項８記載の対象物検出方法。
【請求項１０】
上記弱判別工程では、上記複数の弱判別器により逐次上記推定値を算出し、
上記判別工程では、上記推定値が算出される毎に上記重み付き多数決の値を逐次更新し、
上記判別工程にて上記更新された重み付き多数決の値に基づき上記推定値の算出を打ち切るか否かを制御する打ち切り制御工程を有する
ことを特徴とする請求項９記載の対象物検出方法。
【請求項１１】
対象物であるか非対象物であるかの正解付けがされた複数の濃淡画像からなる学習サンプルを使用して集団学習する集団学習装置において、
上記学習サンプルを使用し、任意の位置の２つの画素の輝度値の差を特徴量とし入力として与えられる濃淡画像が対象物か否かを示す推定値を出力する複数の弱判別器を集団学習する学習手段を有する
ことを特徴とする集団学習装置。
【請求項１２】
上記学習手段は、
上記各学習サンプルの上記特徴量を算出し、各特徴量に基づき上記弱判別器を生成する弱判別器生成手段と、
上記弱判別器生成手段が生成した弱判別器について、各学習サンプルに設定されたデータ重みに基づき上記学習サンプルを判別した誤り率を算出する誤り率算出手段と、
上記誤り率に基づき上記弱判別器に対する信頼度を算出する信頼度算出手段と、
上記弱判別器が不正解とした学習サンプルの重みが相対的に増すよう上記データ重みを更新するデータ重み算出手段とを有し、
上記弱判別器生成手段は、上記データ重みが更新されると新たな弱判別器を生成する
ことを特徴とする請求項１１記載の集団学習装置。
【請求項１３】
上記弱判別器生成手段は、上記特徴量を算出する処理を複数回繰り返して複数種の特徴量を算出し、該特徴量毎に弱判別器候補を生成し、生成された複数の各弱判別器候補について、各学習サンプルに設定された上記データ重みに基づき上記学習サンプルを判別した誤り率を算出し、該誤り率が最小のものを上記弱判別器とする
ことを特徴とする請求項１２記載の集団学習装置。
【請求項１４】
上記弱判別器生成手段は、上記濃淡画像の上記特徴量が所定の閾値以上であるか否かに応じて対象物であるか否かを判定する上記弱判別候補を生成する
ことを特徴とする請求項１２記載の集団学習装置。
【請求項１５】
上記弱判別器生成手段は、上記特徴量に基づき上記濃淡画像が対象物である確率を出力する上記弱判別候補を生成する
ことを特徴とする請求項１２記載の集団学習装置。
【請求項１６】
上記弱判別器生成手段が上記弱判別器を生成する毎に、当該弱判別器により上記対象物である各学習サンプルに対する上記推定値を算出し該推定値に上記信頼度を重み付けして加算した重み付き多数決の値を算出し、その最小値を記憶する打ち切り閾値記憶手段を有する
ことを特徴とする請求項１２記載の集団学習装置。
【請求項１７】
対象物であるか非対象物であるかの正解付けがされた複数の濃淡画像からなる学習サンプルを使用して集団学習する集団学習方法において、
上記学習サンプルを使用し、任意の位置の２つの画素の輝度値の差を特徴量とし入力として与えられる濃淡画像が対象物か否かを示す推定値を出力する複数の弱判別器を集団学習する学習工程を有する
ことを特徴とする集団学習方法。
【請求項１８】
上記学習工程では、上記各学習サンプルの上記特徴量を算出し、各特徴量に基づき上記弱判別器を生成する弱判別器生成工程と、上記弱判別器生成工程が生成した弱判別器について、各学習サンプルに設定されたデータ重みに基づき上記学習サンプルを判別した誤り率を算出する誤り率算出工程と、上記誤り率に基づき上記弱判別器に対する信頼度を算出する信頼度算出工程と、上記弱判別器が不正解とした学習サンプルの重みが相対的に増すよう上記データ重みを更新するデータ重み算出工程とからなる一連の工程を繰り返す
ことを特徴とする請求項１７記載の集団学習方法。
【請求項１９】
上記弱判別器生成工程では、上記特徴量を算出する処理を複数回繰り返して複数種の特徴量を算出し、該特徴量毎に弱判別器候補を生成し、生成された複数の各弱判別器候補について、各学習サンプルに設定された上記データ重みに基づき算上記学習サンプルを判別した誤り率を算出し、該誤り率が最小のものを上記弱判別器とする
ことを特徴とする請求項１８記載の集団学習方法。
【請求項２０】
上記弱判別器生成工程では、上記濃淡画像の上記特徴量が所定の閾値以上であるか否かに応じて対象物であるか否かを判定する上記弱判別候補を生成する
ことを特徴とする請求項１８記載の集団学習方法。
【請求項２１】
上記弱判別器生成工程では、上記特徴量に基づき上記濃淡画像が対象物である確率を出力する上記弱判別候補を生成する
ことを特徴とする請求項１８記載の集団学習方法。
【請求項２２】
上記弱判別器生成工程にて上記弱判別器を生成する毎に、当該弱判別器により上記対象物である各学習サンプルに対する上記推定値を算出し、該推定値に上記信頼度を重み付けして加算した重み付き多数決の値を算出し、その最小値を記憶する打ち切り閾値記憶工程を有する
ことを特徴とする請求項１８記載の集団学習方法。
【請求項２３】
濃淡画像から固定サイズのウィンドウ画像を切り出し、該ウィンドウ画像が対象物か否かを検出する対象物検出装置において、
入力される濃淡画像のサイズを拡大又は縮小したスケール画像を生成するスケール変換手段と、
上記スケール画像から上記固定サイズのウィンドウを走査し、上記ウィンドウ画像を切り出すウィンドウ画像走査手段と、
与えられるウィンドウ画像が対象物か否かを検出する対象物検出手段とを有し、
上記対象物検出手段は、２つの位置の画素の輝度値の差からなる特徴量に基づき上記ウィンドウ画像が対象物か否かを推定する推定値を算出する複数の弱判別手段と、複数の弱判別手段の少なくとも１以上により算出された上記推定値に基づき上記ウィンドウ画像が対象物であるか否かを判別する判別手段とを有する
ことを特徴とする対象物検出装置。
【請求項２４】
上記判別手段は、上記推定値に対して各弱判別手段に対する信頼度を乗算して加算した重み付き多数決の値を算出し、当該多数決の値に基づき上記濃淡画像が対象物か否かを判別する
ことを特徴とする請求項２３記載の対象物検出装置。
【請求項２５】
上記複数の弱判別手段は、逐次上記推定値を算出し、
上記判別手段は、上記推定値が算出される毎に上記重み付き多数決の値を逐次更新し、該更新された重み付き多数決の値に基づき上記推定値の算出を打ち切るか否かを制御する
ことを特徴とする請求項２４記載の対象物検出装置。
【請求項２６】
濃淡画像から固定サイズのウィンドウ画像を切り出し、該ウィンドウ画像が対象物か否かを検出する対象物検出方法において、
入力される濃淡画像のサイズを拡大又は縮小したスケール画像を生成するスケール変換工程と、
上記スケール画像から上記固定サイズのウィンドウを走査し、上記ウィンドウ画像を切り出すウィンドウ画像走査工程と、
与えられるウィンドウ画像が対象物か否かを検出する対象物検出工程とを有し、
上記対象物検出工程は、
２つの位置の画素の輝度値の差からなる特徴量に基づき上記濃淡画像が対象物か否かを示す推定値を複数の弱判別器により算出する弱判別工程と、
複数の弱判別器の少なくとも１以上により算出された上記推定値に基づき上記濃淡画像が対象物であるか否かを判別する判別工程と有する
ことを特徴とする対象物検出方法。
【請求項２７】
上記判別工程では、上記推定値に対して各弱判別器に対する信頼度を乗算して加算した重み付き多数決の値を算出し、当該多数決の値に基づき上記濃淡画像が対象物か否かを判別する
ことを特徴とする請求項２６記載の対象物検出方法。
【請求項２８】
上記弱判別工程では、上記複数の弱判別器により逐次上記推定値を算出し、
上記判別工程では、上記推定値が算出される毎に上記重み付き多数決の値を逐次更新し、
上記判別工程にて上記更新された重み付き多数決の値に基づき上記推定値の算出を打ち切るか否かを制御する打ち切り制御工程を有する
ことを特徴とする請求項２７記載の対象物検出方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【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装置は、与えられた濃淡画像が対象物であるか否かを検出する対象物検出装置において、２つの位置の画素の輝度値の差からなる特徴量に基づき上記濃淡画像が対象物か否かを示す推定値を算出する複数の弱判別手段と、上記複数の弱判別手段の少なくとも１以上により算出された上記推定値に基づき上記濃淡画像が対象物であるか否かを判別する判別手段とを有することを特徴とする。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１５】
また、上記判別手段は、上記推定値に対して各弱判別手段に対する信頼度を乗算して加算した重み付き多数決の値を算出し、当該多数決の値に基づき上記濃淡画像が対象物か否かを判別することができ、複数の弱判別手段の推定値を組み合わせた多数決の結果を用いて対象物か否かの判定を行うことができる。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２０】
本発明に係る対象物検出方法は、与えられた濃淡画像が対象物であるか否かを検出する対象物検出方法において、２つの位置の画素の輝度値の差からなる特徴量に基づき上記濃淡画像が対象物か否かを示す推定値を複数の弱判別手段により算出する弱判別工程と、複数の弱判別器の少なくとも１以上により算出された上記推定値に基づき上記濃淡画像が対象物であるか否かを判別する判別工程とを有することを特徴とする。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２７】
本発明に係る対象物検出装置は、濃淡画像から固定サイズのウィンドウ画像を切り出し、該ウィンドウ画像が対象物か否かを検出する対象物検出装置において、入力される濃淡画像のサイズを拡大又は縮小したスケール画像を生成するスケール変換手段と、上記スケール画像から上記固定サイズのウィンドウを走査し、上記ウィンドウ画像を切り出すウィンドウ画像走査手段と、与えられるウィンドウ画像が対象物か否かを検出する対象物検出手段とを有し、上記対象物検出手段は、２つの位置の画素の輝度値の差からなる特徴量に基づき上記ウィンドウ画像が対象物か否かを推定する推定値を算出する複数の弱判別手段と、複数の弱判別手段の少なくとも１以上により算出された上記推定値に基づき上記ウィンドウ画像が対象物であるか否かを判別する判別手段とを有することを特徴とする。
【手続補正６】
【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】
本発明に係る対象物検出方法は、濃淡画像から固定サイズのウィンドウ画像を切り出し、該ウィンドウ画像が対象物か否かを検出する対象物検出方法において、入力される濃淡画像のサイズを拡大又は縮小したスケール画像を生成するスケール変換工程と、上記スケール画像から上記固定サイズのウィンドウを走査し、上記ウィンドウ画像を切り出すウィンドウ画像走査工程と、与えられるウィンドウ画像が対象物か否かを検出する対象物検出工程とを有し、上記対象物検出工程は、２つの位置の画素の輝度値の差からなる特徴量に基づき上記濃淡画像が対象物か否かを示す推定値を複数の弱判別器により算出する弱判別工程と、複数の弱判別器の少なくとも１以上により算出された上記推定値に基づき上記濃淡画像が対象物であるか否かを判別する判別工程と有することを特徴とする。
【手続補正７】
【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】
本発明に係る対象物検出装置によれば、与えられた濃淡画像が対象物であるか否かを検出する対象物検出装置において、２つの位置の画素の輝度値の差からなる特徴量に基づき上記濃淡画像が対象物か否かを示す推定値を算出する複数の弱判別手段と、上記複数の弱判別手段の少なくとも１以上により算出された上記推定値に基づき上記濃淡画像が対象物であるか否かを判別する判別手段とを有するので、濃淡画像が対象物であるか否かの弱判定が極めて簡単であり、検出処理を極めて高速化し、リアルタイムで顔検出することができる。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３４】
本発明に係る対象物検出装置によれば、濃淡画像から固定サイズのウィンドウ画像を切り出し、該ウィンドウ画像が対象物か否かを検出する対象物検出装置において、入力される濃淡画像のサイズを拡大又は縮小したスケール画像を生成するスケール変換手段と、上記スケール画像から上記固定サイズのウィンドウを走査し、上記ウィンドウ画像を切り出すウィンドウ画像走査手段と、与えられるウィンドウ画像が対象物か否かを検出する対象物検出手段とを有し、上記対象物検出手段は、２つの位置の画素の輝度値の差からなる特徴量に基づき上記ウィンドウ画像が対象物か否かを推定する推定値を算出する複数の弱判別手段と、複数の弱判別手段の少なくとも１以上により算出された上記推定値に基づき上記ウィンドウ画像が対象物であるか否かを判別する判別手段とを有するので、入力画像の濃淡画像をスケール変換してウィンドウ画像を切り出すことで、任意の大きさの対象物を検出することができると共に、弱判別手段が２つの画素の輝度値の差という極めて簡単な特徴量を使用してウィンドウ画像が対象物かを検出するため極めて高速に検出処理を行うことができる。