(57)【要約】【課題】対象物判別を、少ない数の特徴量で、高性能に行う。【解決手段】アンサンブル識別器は、画像から抽出された複数の特徴量を入力として、画像に対象物が映っているか否かを表す弱仮説を出力する複数の弱識別器を有する。弱識別器は、複数の特徴量のそれぞれを、閾値によって、３以上のサブ区分のいずれかに分類し、複数の特徴量の全体を分類する全体区分として、複数の特徴量それぞれのサブ区分を併せた区分を求める。各全体区分には、その全体区分の信頼度が割り当てられており、弱識別器は、複数の特徴量の全体区分に割り当てられた、その全体区分の信頼度を、弱仮説として出力する。判別部１３は、複数の特徴量に対して、弱識別器が出力する弱仮説を、順次積算し、弱仮説の積算値に基づいて、入力画像に対象物が映っているか否かを判別する。本発明は、入力画像に対象物が映っているか否かを判別する場合に適用できる。【選択図】図１
2012113621.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像から抽出された複数の特徴量を入力として、前記画像に所定の対象物が映っているか否かを表す弱仮説を出力する複数の弱識別器を有するアンサンブル識別器と、
入力画像から抽出された複数の特徴量と
を用い、前記複数の特徴量に対して、前記弱識別器が出力する弱仮説を、順次、積算し、前記弱仮説の積算値に基づいて、前記入力画像に、前記所定の対象物が映っているか否かを判別する判別手段を備え、
前記弱識別器は、
前記複数の特徴量それぞれを、閾値によって、３以上のサブ区分のいずれかに分類し、
前記複数の特徴量の全体を分類する全体区分として、前記複数の特徴量それぞれのサブ区分を併せた区分を求め、
前記複数の特徴量の前記全体区分に割り当てられた、その全体区分の信頼度を、前記弱仮説として出力し、
前記アンサンブル識別器は、アンサンブル学習により求められ、
前記アンサンブル学習では、前記弱識別器の各全体区分に、その全体区分の信頼度が割り当てられる
情報処理装置。
【請求項２】
前記アンサンブル学習では、
複数であるQ個の特徴量それぞれについて、前記特徴量を分類する閾値として、前記弱識別器のエラーを最小にする閾値を、順番に求め、
前記Q個の特徴量のうちのq番目の特徴量についての、前記弱識別器のエラーを最小にする閾値は、1ないしq-1番目の特徴量について既に求められている閾値を固定して求められる
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記アンサンブル学習では、
前記Q個の特徴量すべてについて、前記弱識別器のエラーを最小にする閾値を求めた後、再度、前記Q個の特徴量それぞれについて、前記弱識別器のエラーを最小にする閾値を、順番に求めることを繰り返し、
前記Q個の特徴量のうちのq番目の特徴量についての、前記弱識別器のエラーを最小にする閾値が、再度求められるとき、前記Q個の特徴量のうちのq番目の特徴量以外の特徴量について既に求められている閾値は固定にされる
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記アンサンブル学習では、
前記Q個の特徴量それぞれについて、前記弱識別器のエラーを最小にする閾値を、順番に求めることを、前記弱識別器のエラーが改善されなくなるまで繰り返す
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記特徴量は、前記入力画像の２つの位置のピクセルどうしの差分である
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記アンサンブル学習では、
複数であるQ個の特徴量それぞれについて、前記特徴量を求めるのに用いられる２つのピクセルの位置であるピクセル位置対、及び、前記特徴量を分類する閾値として、前記弱識別器のエラーを最小にするピクセル位置対、及び、閾値を、順番に求め、
前記Q個の特徴量のうちのq番目の特徴量についての、前記弱識別器のエラーを最小にするピクセル位置対、及び、閾値は、1ないしq-1番目の特徴量について既に求められているピクセル位置対、及び、閾値を固定して求められる
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記アンサンブル学習では、
前記Q個の特徴量すべてについて、前記弱識別器のエラーを最小にするピクセル位置対、及び、閾値を求めた後、再度、前記Q個の特徴量それぞれについて、前記弱識別器のエラーを最小にするピクセル位置対、及び、閾値を、順番に求めることを繰り返し、
前記Q個の特徴量のうちのq番目の特徴量についての、前記弱識別器のエラーを最小にするピクセル位置対、及び、閾値が、再度求められるとき、前記Q個の特徴量のうちのq番目の特徴量以外の特徴量について既に求められているピクセル位置対、及び、閾値は固定にされる
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記アンサンブル学習では、
前記Q個の特徴量それぞれについて、前記弱識別器のエラーを最小にするピクセル位置対、及び、閾値を、順番に求めることを、前記弱識別器のエラーが改善されなくなるまで繰り返す
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記アンサンブル学習は、複数の学習用画像を用いて行われ、
前記複数の学習用画像は、前記対象物が映っているポジティブ画像と、前記対象物が写っていないネガティブ画像とを含み、
前記アンサンブル学習では、
t番目の弱識別器に対する、前記複数の学習用画像のうちのi番目の学習用画像の重みを、Dt(i)で表すとき、
前記学習用画像がポジティブ画像及びネガティブ画像のうちのいずれであるかを表す各クラスと、各全体区分とについて、前記重みDt(i)の中で、全体区分jに分類される、クラスkの前記学習用画像の重みDt(i)を積算値を、全体区分jに分類される、クラスkの前記学習用画像の重み付きヒストグラムHkjとして求め、
全体区分jに分類される前記学習用画像の各クラスの重み付きヒストグラムHkjの中の最小の重み付きヒストグラムHkjを、すべての全体区分について積算することにより、前記t番目の弱識別器のエラーを求め、
前記t番目の弱識別器において、前記ポジティブ画像が、全体区分jに分類される確率密度p(j)を、前記全体区分jの、各クラスkの重み付きヒストグラムHkjを用いて求め、
前記確率密度p(j)に基づき、前記確率密度p(j)に対応する値を、前記全体区分jの信頼度ajとして求め、
前記重みDt(i)を、ブースティングにより更新する
請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
情報処理装置が、
画像から抽出された複数の特徴量を入力として、前記画像に所定の対象物が映っているか否かを表す弱仮説を出力する複数の弱識別器を有するアンサンブル識別器と、
入力画像から抽出された複数の特徴量と
を用い、前記複数の特徴量に対して、前記弱識別器が出力する弱仮説を、順次、積算し、前記弱仮説の積算値に基づいて、前記入力画像に、前記所定の対象物が映っているか否かを判別するステップを含み、
前記弱識別器は、
前記複数の特徴量それぞれを、閾値によって、３以上のサブ区分のいずれかに分類し、
前記複数の特徴量の全体を分類する全体区分として、前記複数の特徴量それぞれのサブ区分を併せた区分を求め、
前記複数の特徴量の前記全体区分に割り当てられた、その全体区分の信頼度を、前記弱仮説として出力し、
前記アンサンブル識別器は、アンサンブル学習により求められ、
前記アンサンブル学習では、前記弱識別器の各全体区分に、その全体区分の信頼度が割り当てられる
情報処理方法。
【請求項１１】
画像から抽出された複数の特徴量を入力として、前記画像に所定の対象物が映っているか否かを表す弱仮説を出力する複数の弱識別器を有するアンサンブル識別器と、
入力画像から抽出された複数の特徴量と
を用い、前記複数の特徴量に対して、前記弱識別器が出力する弱仮説を、順次、積算し、前記弱仮説の積算値に基づいて、前記入力画像に、前記所定の対象物が映っているか否かを判別する判別手段として、コンピュータを機能させるためのプログラムであり、
前記弱識別器は、
前記複数の特徴量それぞれを、閾値によって、３以上のサブ区分のいずれかに分類し、
前記複数の特徴量の全体を区分する全体区分として、前記複数の特徴量それぞれのサブ区分を併せた区分を求め、
前記複数の特徴量の前記全体区分に割り当てられた、その全体区分の信頼度を、前記弱仮説として出力し、
前記アンサンブル識別器は、アンサンブル学習により求められ、
前記アンサンブル学習では、前記弱識別器の各全体区分に、その全体区分の信頼度が割り当てられる
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムに関し、特に、例えば、入力画像に、所定の対象物が写っているか否かの判別を、少ない数の特徴量で、高性能に行うことができるようにする情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
複数の弱識別器(weak learner)の出力である弱仮説の多数決により識別を行う識別器の学習を行うアンサンブル学習(Ensemble learning)としては、例えば、ブースティング(boosting)や、バギング(bagging)がある。
【０００３】
また、アンサンブル学習により得られた識別器を用いて、画像に、所定の対象物が写っているか否かを判別する画像のパターン認識の方法（対象物判別方法）が、例えば、特許文献１や２、非特許文献１において提案されている。
【０００４】
特許文献１では、画像に、所定の対象物が写っているか否かを判別する対象物判別に用いる画像の特徴量として、積分画像と呼ばれる、外部から入力された入力画像から切り出された領域の輝度の総和を採用することで、特徴量の算出、ひいては、対象物判別の処理の高速化が図られている。
【０００５】
特許文献２では、特徴量として、減算という極めて簡単な処理だけで求めることができる、入力画像中の２つのピクセルどうしの画素値の差分が採用されており、そのような減算だけで算出することができる特徴量を用いて、十分な、対象物判別の性能を実現している。
【０００６】
なお、特許文献２では、識別器を構成する弱識別器ごとに、特徴量となる差分を求めるのに用いる２つのピクセルの位置が設定されるため、識別器を構成する弱識別器の数だけの特徴量を算出する必要がある。
【０００７】
しかしながら、特徴量である画素値の差分は、減算という極めて簡単な処理だけで求めることができ、識別器を構成する弱識別器の数だけの特徴量であっても、高速に算出することができるので、結果として、対象物判別の処理を高速化することができる。
【０００８】
非特許文献１では、弱識別器において、複数であるQ個の特徴量それぞれを、2値のうちのいずれかに識別し、Q個の特徴量それぞれの2値の識別結果を組み合わせた2Q通りそれぞれに対して、入力画像に対象物が映っているか否かの2クラスのいずれかを割り当てたテーブル（いわゆるDecision Table）において、Q個の特徴量それぞれの2値の識別結果の組み合わせに割り当てられているクラスを、１つの弱仮説（１つの弱識別器の出力）として出力している。
【０００９】
したがって、非特許文献１では、１つの弱識別器において、複数の特徴量に対し、１つの弱仮説が出力されるので、かかる点で、１つの弱識別器において、１つの特徴量に対し、１つの弱仮説が出力される場合よりも、特徴量の処理が効率的である、ということができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】米国特許第7,099,510号
【特許文献２】特許第4517633号
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】T. Mita, T. Kaneko, and O. Hori, “Joint Haar-like Features for Face Detection”, In the Procedings of IEEE International Conference on Computer Vision 2005(ICCV2005).
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
ところで、非特許文献１では、弱仮説器において、Q個の特徴量それぞれを、2値のうちのいずれかに識別し、Q個の特徴量それぞれの2値の識別結果の組み合わせに割り当てられているクラスを、弱仮説として出力する。
【００１３】
クラスは、入力画像に対象物が映っているか否かを表すので、2値であり、したがって、非特許文献１では、Q個の特徴量それぞれの2値の識別結果の組み合わせが、2値化されて弱仮説として出力されるため、そのような2値化された弱仮説においては、特徴量に含まれる情報のロスが多くなり、その情報のロスの多さが、対象物判別の性能に、悪影響を与えることがある。
【００１４】
情報のロスを抑制し、対象物判別を高性能に行う方法としては、弱仮説器に与える複数の特徴量として、多数の特徴量を用いる方法があるが、多数の特徴量を用いる場合には、その多数の特徴量の算出に時間を要し、その結果、対象物判別の処理の高速化が妨げられることになる。
【００１５】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、対象物判別を、少ない数の特徴量で、高性能に行うことができるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明の一側面の情報処理装置、又は、プログラムは、画像から抽出された複数の特徴量を入力として、前記画像に所定の対象物が映っているか否かを表す弱仮説を出力する複数の弱識別器を有するアンサンブル識別器と、入力画像から抽出された複数の特徴量とを用い、前記複数の特徴量に対して、前記弱識別器が出力する弱仮説を、順次、積算し、前記弱仮説の積算値に基づいて、前記入力画像に、前記所定の対象物が映っているか否かを判別する判別手段を備え、前記弱識別器は、前記複数の特徴量それぞれを、閾値によって、３以上のサブ区分のいずれかに分類し、前記複数の特徴量の全体を分類する全体区分として、前記複数の特徴量それぞれのサブ区分を併せた区分を求め、前記複数の特徴量の前記全体区分に割り当てられた、その全体区分の信頼度を、前記弱仮説として出力し、前記アンサンブル識別器は、アンサンブル学習により求められ、前記アンサンブル学習では、前記弱識別器の各全体区分に、その全体区分の信頼度が割り当てられる情報処理装置、又は、情報処理装置として、コンピュータを機能させるためのプログラムである。
【００１７】
本発明の一側面の情報処理方法は、情報処理装置が、画像から抽出された複数の特徴量を入力として、前記画像に所定の対象物が映っているか否かを表す弱仮説を出力する複数の弱識別器を有するアンサンブル識別器と、入力画像から抽出された複数の特徴量とを用い、前記複数の特徴量に対して、前記弱識別器が出力する弱仮説を、順次、積算し、前記弱仮説の積算値に基づいて、前記入力画像に、前記所定の対象物が映っているか否かを判別するステップを含み、前記弱識別器は、前記複数の特徴量それぞれを、閾値によって、３以上のサブ区分のいずれかに分類し、前記複数の特徴量の全体を分類する全体区分として、前記複数の特徴量それぞれのサブ区分を併せた区分を求め、前記複数の特徴量の前記全体区分に割り当てられた、その全体区分の信頼度を、前記弱仮説として出力し、前記アンサンブル識別器は、アンサンブル学習により求められ、前記アンサンブル学習では、前記弱識別器の各全体区分に、その全体区分の信頼度が割り当てられる情報処理方法である。
【００１８】
以上のような一側面においては、画像から抽出された複数の特徴量を入力として、前記画像に所定の対象物が映っているか否かを表す弱仮説を出力する複数の弱識別器を有するアンサンブル識別器と、入力画像から抽出された複数の特徴量とを用い、前記複数の特徴量に対して、前記弱識別器が出力する弱仮説が、順次、積算され、前記弱仮説の積算値に基づいて、前記入力画像に、前記所定の対象物が映っているか否かが判別される。前記弱識別器では、前記複数の特徴量それぞれが、閾値によって、３以上のサブ区分のいずれかに分類され、前記複数の特徴量の全体を分類する全体区分として、前記複数の特徴量それぞれのサブ区分を併せた区分が求められ、前記複数の特徴量の前記全体区分に割り当てられた、その全体区分の信頼度が、前記弱仮説として出力される。また、前記アンサンブル識別器は、アンサンブル学習により求められたものであり、前記アンサンブル学習では、前記弱識別器の各全体区分に、その全体区分の信頼度が割り当てられる。
【００１９】
なお、情報処理装置は、独立した装置であっても良いし、１つの装置を構成している内部ブロックであっても良い。
【００２０】
また、プログラムは、伝送媒体を介して伝送することにより、又は、記録媒体に記録して、提供することができる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明の一側面によれば、入力画像に、所定の対象物が写っているか否かを判別する対象物判別を、少ない数の特徴量で、高性能に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の情報処理装置を適用した判別装置の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図２】スケーリング部１１の処理を説明する図である。
【図３】走査部１２の処理を説明する図である。
【図４】識別器記憶部１４に記憶されるアンサンブル識別器の概要を説明する図である。
【図５】判別部１３がウインドウ画像から抽出する特徴量を説明する図である。
【図６】スタンプ識別器を説明する図である。
【図７】スタンプ識別器を有する識別器を説明する図である。
【図８】ジョイント化識別器を有する識別器を説明する図である。
【図９】レグレッションスタンプ識別器を有する識別器を説明する図である。
【図１０】複数閾値識別器を有する識別器を説明する図である。
【図１１】新弱識別器を有する識別器を説明する図である。
【図１２】新アンサンブル学習の処理を説明するフローチャートである。
【図１３】弱識別器生成処理を説明するフローチャートである。
【図１４】弱識別器生成処理を説明するフローチャートである。
【図１５】2番目の要素関数h2,t(x)についての仮の最適パラメータ算出処理を説明するフローチャートである。
【図１６】1番目の要素関数h1,t(x)についての仮の最適パラメータ算出処理を説明するフローチャートである。
【図１７】打ち切り閾値Rtを求める方法を説明する図である。
【図１８】新アンサンブル学習に用いる学習用画像の例を示す図である。
【図１９】判別処理を説明するフローチャートである。
【図２０】２つの互いに重なっている対象物領域のうちの一方を、対象物領域から除外する処理を説明する図である。
【図２１】ウインドウ画像判別処理を説明するフローチャートである。
【図２２】本発明を適用したコンピュータの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
［本発明を適用した判別装置の一実施の形態］
【００２４】
図１は、本発明の情報処理装置を適用した判別装置の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【００２５】
図１において、判別装置は、スケーリング部１１、操作部１２、判別部１３、識別器記憶部１４、及び、学習部１５を有し、外部から入力された入力画像に、例えば、人の顔等の所定の対象物が写っているか否かを判別する対象物判別を行い、その判別結果を出力する。
【００２６】
スケーリング部１１には、対象物判別を行う対象の入力画像が供給される。
【００２７】
スケーリング部１１は、入力画像を、例えば、バイリニア補間等によって、判別部１３からの制御に従った縮小率で縮小し、その縮小によって得られる縮小画像を、入力画像をスケーリングしたスケーリング画像として、走査部１２に供給する。
【００２８】
走査部１２は、判別部１３の制御に従い、スケーリング部１１からのスケーリング画像上において、例えば、横×縦が20×20ピクセル等の所定のサイズのウインドウを、例えば、いわゆるラスタスキャンのように走査することで、スケーリング画像上のウインドウの位置を移動させる。
【００２９】
そして、走査部１２は、スケーリング画像のうちの、ウインドウ内の画像（以下、ウインドウ画像ともいう）を切り出し、判別部１３に供給する。
【００３０】
判別部１３は、スケーリング部１１、及び、走査部１２を制御しながら、識別器記憶部１４に記憶された識別器と、走査部１２から供給されるウインドウ画像とを用いて、入力画像に、例えば、人の顔等の所定の対象物が写っているか否かを判別し、その判別結果を表す判別結果情報を出力する。
【００３１】
すなわち、判別部１３は、所定の縮小率で、入力画像を縮小するように、スケーリング部１１を制御する。
【００３２】
スケーリング部１１は、判別部１３の制御に従い、所定の縮小率で、入力画像を縮小し、その結果得られる縮小画像を、スケーリング画像として、走査部１２に供給する。
【００３３】
さらに、判別部１３は、スケーリング部１１で得られるスケーリング画像上を、ラスタスキャン順に、ウインドウを移動させるように、走査部１２を制御する。
【００３４】
走査部１２は、判別部１３の制御に従い、ウインドウを、スケーリング画像の左上から、例えば、１ピクセル等の所定のピクセル数単位で、右方向に移動していき、ウインドウが、スケーリング画像の右端に到達すると、ウインドウを、例えば、１ピクセル等の所定のピクセル数だけ下げて、再び、右方向に移動していくことを、ウインドウが、スケーリング画像の右下に到達するまで繰り返す。
【００３５】
そして、走査部１２は、ウインドウを移動するたびに、スケーリング画像から、移動後の位置のウインドウ内の画像であるウインドウ画像を切り出し、判別部１３に供給する。
【００３６】
判別部１３は、以上のようにして走査部１２から供給されるウインドウ画像に、対象物が写っているか否かを判別するウインドウ画像判別処理を行う。
【００３７】
そして、判別部１３は、ウインドウがスケーリング画像の右下に到達すると、前回より小さな（値の）縮小率で、入力画像を縮小するように、スケーリング部１１を制御し、以下、スケーリング画像が、ウインドウサイズ以下になるまで、同様の処理を繰り返す。
【００３８】
以上のように、判別部１３では、入力画像を、様々な値の縮小率で縮小することにより得られるスケーリング画像から切り出されるウインドウ画像に、対象物が写っているか否かを判別するウインドウ画像判別処理を行うので、入力画像に存在する様々な大きさの対象物を検出することができる。
【００３９】
識別器記憶部１４は、学習部１５がアンサンブル学習を行うことにより求められる識別器であるアンサンブル識別器を記憶する。
【００４０】
ここで、識別器記憶部１４に記憶されるアンサンブル識別器は、入力画像から抽出された複数の特徴量を入力として、入力画像に対象物が映っているか否かを表す弱仮説を出力する複数の弱識別器を有する。
【００４１】
判別部１３は、ウインドウ画像判別処理において、走査部１２からのウインドウ画像から複数の特徴量を抽出（算出）し、その複数の特徴量を、アンサンブル識別器を構成する弱識別器に入力することで、その複数の特徴量に対する、弱識別器の出力である弱仮説を得る。
【００４２】
そして、判別部１３は、アンサンブル識別器を構成する各弱識別器が出力する弱仮説を順次、積算し、その積算値に基づいて、ウインドウ画像に対象物が映っているか否かを判別する。
【００４３】
学習部１５は、アンサンブル学習を行うことにより、画像に対象物が存在すること（画像に対象物が写っていること）を識別するアンサンブル識別器を求め、識別器記憶部１４に供給して記憶させる。
【００４４】
すなわち、学習部１５には、アンサンブル学習に用いられる複数の学習用画像が供給される。
【００４５】
学習用画像は、ウインドウと同一サイズの画像であり、複数の学習用画像には、対象物が写っているポジティブ画像と、対象物が映っていないネガティブ画像とが含まれている。
【００４６】
さらに、各学習用画像には、その学習用画像が、ポジティブ画像及びネガティブ画像のうちのいずれであるのかを表すラベル（正解ラベル）が付されている。
【００４７】
学習部１５は、複数の学習用画像を用いて、アンサンブル学習を行うことにより、画像に対象物が存在することを識別するアンサンブル識別器を求める。
【００４８】
なお、図１において、判別装置には、アンサンブル識別器を求めるアンサンブル学習を行う学習部１５が設けられているが、判別装置は、学習部１５を設けずに構成することができ、かつ、学習部１５は、判別装置とは別個の装置として構成することができる。
【００４９】
［スケーリング部１１の処理］
【００５０】
図２は、図１のスケーリング部１１の処理を説明する図である。
【００５１】
図１で説明したように、スケーリング部１１は、判別部１３の制御に従い、徐々に小さくされる縮小率で、入力画像を縮小し、各縮小率に対応する縮小画像であるスケーリング画像を生成する。
【００５２】
［走査部１２の処理］
【００５３】
図３は、図１の走査部１２の処理を説明する図である。
【００５４】
図１で説明したように、走査部１２は、判別部１３の制御に従い、ウインドウを、スケーリング部１１からのスケーリング画像の左上から、例えば、１ピクセル等の所定のピクセル数単位で、右方向に移動していき、ウインドウが、スケーリング画像の右端に到達すると、ウインドウを、例えば、１ピクセル等の所定のピクセル数だけ下げて、再び、右方向に移動していくことを、ウインドウが、スケーリング画像の右下に到達するまで繰り返す。
【００５５】
そして、走査部１２は、ウインドウを移動するたびに、スケーリング画像から、移動後の位置のウインドウ内の画像であるウインドウ画像を切り出し、判別部１３に供給する。
【００５６】
［アンサンブル識別器の概要］
【００５７】
図４は、図１の識別器記憶部１４に記憶されるアンサンブル識別器の概要を説明する図である。
【００５８】
アンサンブル識別器は、ウインドウ画像（入力画像から切り出されたウインドウ画像）から抽出された複数の特徴量を入力として、そのウインドウ画像に対象物が映っているか否かを表す弱仮説を出力する複数であるT個の弱識別器#1,#2,・・・,#Tを有する。
【００５９】
判別部１３（図１）は、ウインドウ画像から複数の特徴量Xを抽出（算出）し、複数の特徴量Xを、アンサンブル識別器を構成する弱識別器#1ないし#Tに入力することで、複数の特徴量Xに対する、弱識別器#1ないし#Tの出力である弱仮説f1(X),f2(X),・・・,fT(X)を得る。
【００６０】
そして、判別部１３は、アンサンブル識別器を構成する各弱識別器#tが出力する弱仮説ft(X)の重み付け多数決をとり、その重み付け多数決の結果に基づいて、ウインドウ画像に対象物が映っているか否かを判別するウインドウ画像判別処理を行う。
【００６１】
すなわち、判別部１３は、アンサンブル識別器を構成する各弱識別器#tが出力する弱仮説ft(X)を、（必要に応じて、重みを付けて）順次、積算し、その結果得られる積算値Σft(X)（＝f1(X)+f2(X)+・・・+fT(X)）に基づいて、ウインドウ画像に対象物が映っているか否かを判別するウインドウ画像判別処理を行う。
【００６２】
［特徴量］
【００６３】
図５は、図１の判別部１３がウインドウ画像から抽出する特徴量を説明する図である。
【００６４】
判別部１３がウインドウ画像から抽出する特徴量としては、任意の特徴量を採用することができる。
【００６５】
すなわち、判別部１３がウインドウ画像から抽出する特徴量としては、例えば、前述の特許文献１に記載のHaar-like特徴量等を採用することができる。
【００６６】
以上のように、判別部１３がウインドウ画像から抽出する特徴量としては、任意の特徴量を採用することができるが、特徴量の算出（抽出）に時間を要すると、図１の判別装置が行う対象物判別の処理の高速化が妨げられる。
【００６７】
そこで、本実施の形態では、対象物判別の処理の高速化のため、簡単な処理で算出することができる特徴量を採用することとする。
【００６８】
簡単な処理で算出することができる特徴量としては、例えば、ウインドウ画像の２つの位置のピクセルどうしの画素値の差分（以下、ピクセル間差分特徴量ともいう）がある。
【００６９】
ピクセル間差分特徴量は、ウインドウ画像の２つの位置のピクセルどうしの画素値としての、例えば、輝度の差分であり、減算という極めて簡単な処理だけで求めることができるので、高速に算出することができる。
【００７０】
ウインドウのサイズが、例えば、横×縦が20×20ピクセルである場合、ウインドウ画像のサイズも、20×20ピクセルとなる。そして、そのような20×20ピクセルのウインドウ画像から、ピクセル間差分特徴量を抽出するのに用いる２つのピクセルの位置の組み合わせは、79,800＝400×399/2通りだけ存在する。
【００７１】
したがって、ウインドウ画像のサイズが20×20ピクセルであり、そのようなウインドウ画像から抽出する特徴量として、ピクセル間差分特徴量を採用する場合には、そのピクセル間差分特徴量を抽出するのに用いる２つのピクセルの位置の組み合わせの総数である79,800通りの特徴量を定義することができる。
【００７２】
図５に示すように、ウインドウ画像の２つのピクセルの位置（ピクセル位置）のピクセルの画素値としての、例えば、輝度を、I1及びI2と表すこととすると、ピクセル間差分特徴量xは、式（１）に従って算出することができる。
【００７３】
x＝I1-I2
・・・（１）
【００７４】
ピクセル間差分特徴量の算出にあたっては、２つのピクセル位置が必要であるが、ピクセル位置の表現方法としては、例えば、ウインドウ画像の左上の点を原点とするxy座標系のxy座標や、ウインドウ画像のピクセルを、ラスタスキャン順に走査したときに、何番目のピクセルに該当するか（以下、ラスタスキャン順での順番ともいう）等を採用することができる。
【００７５】
なお、xy座標は、２次元であり、ラスタスキャン順での順番は、１次元であるので、ピクセル位置の表現方法としては、xy座標よりも、ラスタスキャン順での順番の方が、一般に、ピクセル位置を記憶するメモリの容量が、少なくて済む。
【００７６】
ここで、ピクセル間差分特徴量の算出に用いる２つのピクセル位置を求める方法については、後述する。
【００７７】
［アンサンブル学習により求められる識別器を構成する弱識別器］
【００７８】
次に、図１の学習部１５が行うアンサンブル学習を説明するが、その前段階の準備として、従来のアンサンブル学習で求めることができる識別器を構成する弱識別器について説明する。
【００７９】
図６は、スタンプ識別器(stump classifier)と呼ばれる弱識別器を説明する図である。
【００８０】
スタンプ識別器は、画像の特徴量を用いて、画像を、例えば、人の顔等の対象物が映っているか否かを表す２つのクラスに識別するが、その識別を、特徴量と閾値THとの大小関係によって行う。
【００８１】
すなわち、スタンプ識別器では、特徴量xが、式x>THを満たすか否かによって、画像を、対象物が映っているクラス、又は、対象物が映っていないクラスに識別（分類）する。
【００８２】
図６Ａ、図６Ｂ、及び、図６Ｃは、対象物が映っている画像（ポジティブ画像）と、対象物が映っていない画像（ネガティブ画像）とを含む複数の画像の特徴量xの頻度分布の例を示している。
【００８３】
ここで、画像がポジティブ画像である場合の正解ラベルyを、+1とし、画像がネガティブ画像である場合の正解ラベルyを、-1とすることとする。
【００８４】
図６Ａでは、正解ラベルyが+1の画像、つまり、ポジティブ画像の特徴量xが、比較的右側に分布しており、正解ラベルyが-1の画像、つまり、ネガティブ画像の特徴量xが、比較的左側に分布している。
【００８５】
この場合、例えば、ポジティブ画像(y=+1)の特徴量xの頻度分布と、ネガティブ画像(y=-1)の特徴量xの頻度分布とのピークの間の中点を、閾値THとすることにより、スタンプ識別器において、画像を、対象物が映っているクラス、又は、対象物が映っていないクラスに、比較的精度良く識別することができる。
【００８６】
いま、対象物が映っているクラスを、+1で表すとともに、対象物が映っていないクラスを-1で表すこととすると、スタンプ識別器である弱識別器h(x)は、特徴量xが、式x>THを満たす場合、弱仮説h(x)として、+1を出力し、特徴量xが、式x>THを満たさない場合、弱仮説h(x)として、-1を出力する。
【００８７】
図６Ａに示したように、ポジティブ画像(y=+1)の特徴量xの頻度分布と、ネガティブ画像(y=-1)の特徴量xの頻度分布とが、比較的分かれて分布する場合には、１つの閾値THによって、画像を、比較的精度良く識別することができる。
【００８８】
ところで、対象物が映っていないネガティブ画像、すなわち、対象物以外が映っているネガティブ画像の特徴量は、その特徴量の空間（特徴量空間）において、比較的一様に分布することがある。
【００８９】
また、特徴量として、ピクセル間差分特徴量を採用する場合、ネガティブ画像の各ピクセルの輝度に、それほど大きな違いがなく、ネガティブ画像のピクセル間差分特徴量が、比較的0付近に集中して分布することがある。
【００９０】
このような場合、特徴量の頻度分布は、図６Ｂや図６Ｃに示すようになる。
【００９１】
図６Ｂでは、ポジティブ画像(y=+1)の特徴量xが、比較的中央に集中して分布しており、ネガティブ画像(y=-1)の特徴量xが、中央を中心とする、比較的広い範囲に亘って分散して分布している。
【００９２】
図６Ｃでは、ポジティブ画像(y=+1)の特徴量xが、中央を中心とする、比較的広い範囲に亘って分散して分布しており、ネガティブ画像(y=-1)の特徴量xが、比較的中央に集中して分布している。
【００９３】
図６Ｂ及び図６Ｃのような分布については、中央に集中している分布を挟むような２つの閾値TH1及びTH2(>TH1)を採用することにより、画像を、比較的精度良く識別することができる。
【００９４】
すなわち、特徴量xが、式TH1<x<TH2を満たす場合、弱仮説h(x)として、+1を出力し、特徴量xが、式TH1<x<TH2を満たさない場合、弱仮説h(x)として、-1を出力することで、図６Ｂの分布については、画像を、比較的精度良く識別することができる。
【００９５】
また、特徴量xが、式x<TH1又は式TH2<xを満たす場合、弱仮説h(x)として、+1を出力し、特徴量xが、式x<TH1及び式TH2<xのいずれも満たさない場合、弱仮説h(x)として、-1を出力することで、図６Ｃの分布については、画像を、比較的精度良く識別することができる。
【００９６】
なお、２つの閾値TH1及びTH2を採用する場合、特徴量空間を、式x≦TH1を満たす区分（範囲）、式TH1<x≦TH2を満たす区分、及び、式TH2<xを満たす区分の３つの区分に分類することができる。
【００９７】
したがって、２つの閾値TH1及びTH2を採用する場合、特徴量xは、式x≦TH1を満たす区分、式TH1<x≦TH2を満たす区分、及び、式TH2<xを満たす区分の３つの区分のうちのいずれかの区分に分類することができ、スタンプ識別器である弱識別器h(x)では、弱仮説として、その３つの区分に対応する値である、３値のうちのいずれかを出力することができる。
【００９８】
すなわち、２つの閾値TH1及びTH2を採用する場合、スタンプ識別器である弱識別器では、画像の特徴量xを用いて、その画像を、３つのクラスに識別することができる。
【００９９】
この場合、弱識別器の出力である弱仮説h(x)は、式（２）で表される。
【０１００】
h(x)＝[x>TH2]＋[x>TH1]
・・・（２）
【０１０１】
ここで、式（２）において、[x>TH]は、xが、かっこ[]内の式x>THを満たす場合に1となり、xが、かっこ[]内の式x>THを満たさない場合に0となる。
【０１０２】
式（２）によれば、弱仮説h(x)は、特徴量xが、閾値TH1以下である場合に、0となり、特徴量xが、閾値TH1より大きく、かつ、閾値TH2以下である場合に、1となり、特徴量xが、閾値TH2より大きい場合に、2となる。
【０１０３】
［弱識別器として、スタンプ識別器を有する識別器］
【０１０４】
図７は、弱識別器として、スタンプ識別器を有する識別器（アンサンブル学習により求められる識別器）を説明する図である。
【０１０５】
ここで、識別器を構成する弱識別器は、特徴量xを入力として、弱仮説を出力するので、特徴量xを引数とする関数とみなすことができる。
【０１０６】
そこで、識別器を構成するt番目の弱識別器、及び、その弱識別器の出力である弱仮説を、以下、適宜、特徴量xを引数とする関数（値）ht(x)、又は、ft(x)で表す。
【０１０７】
なお、ht(x)は、関数値として、離散値である整数を出力する関数を表し、ft(x)は、関数値として、実数を出力する関数を表す。
【０１０８】
弱識別器として、スタンプ識別器を有する識別器において、t番目の弱識別器ht(x)は、例えば、特徴量xと閾値THとの大小関係に基づいて、+1及び-1の２値のうちのいずれかを出力する。すなわち、t番目の弱識別器ht(x)は、特徴量xが、閾値TH以下である場合に、-1を出力し、特徴量が、閾値THより大きい場合に、+1を出力する。
【０１０９】
そして、弱識別器として、スタンプ識別器を有する識別器では、t番目の弱識別器の弱仮説ht(x)が、そのt番目の弱識別器の信頼度αtを重みとして、重み付け加算（重み付け多数決）され、その結果得られる重み付け加算値Σαtht(x)（＝α1h1(x)＋α2h2(x)＋・・・＋αThT(x)）の符号が、画像がポジティブ画像かネガティブ画像かの識別結果（最終仮説）として出力される。
【０１１０】
最終仮説がプラス(+)である場合、すなわち、重み付け加算値Σαtht(x)が、0より大である場合、画像が、ポジティブ画像であることを表し、最終仮説がプラスでない場合、画像が、ネガティブ画像であることを表す。
【０１１１】
以上のような、弱識別器として、スタンプ識別器を有する識別器のアンサンブル学習は、例えば、ブースティング(boosting)の一種であるアダブースト(AdaBoost)等によって行うことができ、弱識別器ht(x)のパラメータとして、（１つ以上の）閾値THと、信頼度αtとが求められる。
【０１１２】
［弱識別器として、ジョイント化識別器を有する識別器］
【０１１３】
図８は、弱識別器として、ジョイント(Joint)化識別器を有する識別器を説明する図である。
【０１１４】
ジョイント化識別器は、前述の非特許文献１に記載されている弱識別器であり、内部に、スタンプ識別器のような、複数の関数を有する。
【０１１５】
ここで、ジョイント化識別器が内部に有する関数は、ジョイント化識別器を構成する要素であり、以下、要素関数ともいう。
【０１１６】
ジョイント化識別器は、複数の特徴量の入力に対して、１つの弱仮説を出力する。
【０１１７】
そして、ジョイント化識別器は、そこに入力される複数の特徴量の数Qと同一の数だけの要素関数を有し、複数の特徴量のそれぞれは、対応する要素関数に与えられる。
【０１１８】
ここで、識別器を構成するt番目のジョイント識別器において、複数の特徴量のうちのq番目の特徴量xが与えられる要素関数を、hq,t(x)と表す。
【０１１９】
図８は、３つの特徴量x,x',x''が与えられるジョイント化識別器ht(x,x',x'')の例を示しており、したがって、ジョイント化識別器ht(x,x',x'')は、３つの要素関数h1,t(x)，h2,t(x')、及び、h3,t(x'')を有している。
【０１２０】
要素関数hq,t(x)は、図７で説明したスタンプ識別器と同様に、特徴量xと閾値thqとの大小関係に基づいて、+1及び-1の２値のうちのいずれかを出力する。
【０１２１】
したがって、ジョイント化識別器ht(X=(x,x',x''))によれば、３つの要素関数h1,t(x)，h2,t(x')、及び、h3,t(x'')それぞれの２値の出力を組み合わせる(joint)ことで、３つの特徴量X=(x,x',x'')を、8＝23通りの区分に分類することができる。
【０１２２】
ジョイント化識別器ht(X)は、要素関数hq,t(x)の他、上述の8通りの区分それぞれに対して、ポジティブ画像を表すクラス、及び、ネガティブ画像を表すクラスの２つのクラスのうちの一方を割り当てたLUT(Look Up Table)を有する。
【０１２３】
ここで、いまの場合、クラスは、２つなので、１ビットで表現することができる。したがって、ジョイント化識別器ht(X)が有するLUTは、8通りの区分に、１ビットで表現されるクラスが割り当てられたテーブルとなり、その容量は、8ビットである。
【０１２４】
すなわち、ジョイント化識別器ht(X)が有するLUTにおいては、8通りの区分それぞれに対応するアドレスに、その区分に割り当てられた１ビットのクラスが登録されている。
【０１２５】
ジョイント化識別器ht(X)は、8ビットのLUTにおいて、３つの特徴量X=(x,x',x'')が分類された区分に割り当てられている１ビットのクラスを、弱仮説として出力する。
【０１２６】
例えば、ポジティブ画像のクラスを+1で表し、ネガティブ画像のクラスを-1で表すこととすると、t番目のジョイント化識別器ht(X)は、図７で説明したスタンプ識別器と同様に、+1及び-1の２値のうちのいずれかを、弱仮説として出力する。
【０１２７】
そして、弱識別器として、ジョイント化識別器を有する識別器では、図７で説明したスタンプ識別器を有する識別器と同様に、t番目の弱識別器の弱仮説ht(X)が、そのt番目の弱識別器の信頼度αtを重みとして、重み付け加算され、その結果得られる重み付け加算値Σαtht(X)（＝α1h1(X)＋α2h2(X)＋・・・＋αThT(X)）の符号が、画像がポジティブ画像かネガティブ画像かの最終仮説として出力される。
【０１２８】
以上のような、弱識別器として、ジョイント化識別器を有する識別器のアンサンブル学習は、例えば、やはり、アダブースト(AdaBoost)等によって行うことができ、弱識別器ht(X)のパラメータとして、各要素関数hq,t(x)の閾値thq、信頼度αt、及び、複数の特徴量Xを分類する区分に１ビットのクラスを割り当てたLUTが求められる。
【０１２９】
ジョイント化識別器では、３つの特徴量等の複数の特徴量に対して、１つの弱仮説が出力されるので、１つの特徴量に対して、１つの弱仮説が出力されるスタンプ識別器に比較して、複数の画像パターンを同時に評価することができ、また、特定の画像パターンの絞り込み（例えば、後述する打ち切り閾値より、弱仮説の積算を打ち切ること等）を早期に行うことができる。
【０１３０】
なお、ジョイント化識別器ht(X)のパラメータは、上述したように、各要素関数hq,t(x)の閾値thq、信頼度αt、及び、複数の特徴量Xを分類する区分に１ビットのクラスを割り当てたLUTであり、複数の特徴量の処理に必要なパラメータが、例えば、図７のスタンプ識別器と比較して、コンパクトになるので、パラメータを記憶させておくメモリが少なくて済む。
【０１３１】
すなわち、弱識別器として、ジョイント化識別器ht(X)を採用し、例えば、３つの特徴量を処理する場合には、ジョイント化識別器ht(X)のパラメータとしては、３つの要素関数h1,t(x)，h2,t(x')、及び、h3,t(x'')それぞれの閾値th1,th2,th3、１つの信頼度αt、及び、8ビットのLUTが必要となる。
【０１３２】
一方、弱識別器として、スタンプ化識別器ht(x)を採用し、例えば、３つの特徴量を処理する場合には、スタンプ識別器ht(x)のパラメータとしては、３つのスタンプ識別器それぞれについて、１つの閾値、及び、１つの信頼度が必要となり、合計で、３つの閾値、及び、３つの信頼度が必要になる。
【０１３３】
したがって、閾値、及び、信頼度に、例えば、8ビット以上の値である8ビットや16ビット等が割り当てられていることとすると、ジョイント化識別器ht(X)は、LUTを有するが、３つの特徴量に対して、信頼度が１つだけで済むので、LUTを有していないが、信頼度が３つ必要なスタンプ識別器と比較して、パラメータを記憶させておくメモリが少なくて済む。
【０１３４】
［弱識別器として、レグレッションスタンプ識別器を有する識別器］
【０１３５】
図９は、弱識別器として、レグレッションスタンプ(Regression stump)識別器を有する識別器を説明する図である。
【０１３６】
レグレッションスタンプ識別器ft(x)は、特徴量xと閾値THとの大小関係に基づいて、弱仮説を出力する点では、図７のスタンプ識別器ht(x)と共通する。
【０１３７】
但し、スタンプ識別器ht(x)では、特徴量xが閾値TH以下である場合に、弱仮説としての-1が出力され、特徴量xが閾値THより大きい場合に、弱仮説としての+1が出力され、いずれの弱仮説にも、同一の信頼度αtが乗算されるのに対して、レグレッションスタンプ識別器ft(x)では、特徴量xが閾値TH以下である場合に、弱仮説としての値（実数）a1が出力され、特徴量xが閾値THより大きい場合に、弱仮説としての値（実数）a1+a2が出力される点で、レグレッションスタンプ識別器ft(x)は、スタンプ識別器ht(x)と異なる。
【０１３８】
すなわち、レグレッションスタンプ識別器ft(x)は、いわば、スタンプ識別器ht(x)が出力する-1又は+1の弱仮説に、信頼度αtを乗算した乗算値を、弱仮説として出力する。
【０１３９】
但し、レグレッションスタンプ識別器ft(x)では、特徴量xが閾値TH以下である場合と、閾値THより大きい場合とで、いわば、異なる信頼度を採用すること、すなわち、特徴量xが閾値TH以下である場合には、a1を、特徴量xが閾値THより大きい場合には、a1+a2を、それぞれ、信頼度として採用することができる。その結果、レグレッションスタンプ識別器ft(x)では、エラーを、図７のスタンプ識別器ht(x)よりも小さくすることができる。
【０１４０】
なお、レグレッションスタンプ識別器（が出力する弱仮説）ft(x)は、式（３）で表される。
【０１４１】
ft(x)＝a2×[x>TH]＋a1
・・・（３）
【０１４２】
ここで、[x>TH]は、式（２）で説明したように、xが、式x>THを満たす場合に1となり、xが、式x>THを満たさない場合に0となる。
【０１４３】
式（３）で表されるレグレッションスタンプ識別器ft(x)において、a1=a2=αtとすることにより、レグレッションスタンプ識別器ft(x)は、スタンプ識別器ht(x)として機能する。
【０１４４】
弱識別器として、レグレッションスタンプ識別器を有する識別器において、t番目の弱識別器ft(x)は、上述したように、特徴量xと閾値THとの大小関係に基づいて、a1及びa1+a2の２値のうちのいずれかを出力する。
【０１４５】
すなわち、特徴量xが閾値TH以下である場合、つまり、特徴量xが、式x≦THで表される区分に分類される場合には、弱仮説ft(x)として、a1が出力され、特徴量xが閾値THより大きい場合、つまり、特徴量xが、式x＞THで表される区分に分類される場合には、弱仮説ft(x)として、a1+a2が出力される。
【０１４６】
ここで、レグレッションスタンプ識別器が弱仮説ft(x)として出力するa1、及び、a1+a2、並びに、それらのa1、及び、a1+a2を構成するa1及びa2は、スタンプ識別器ht(x)に乗算される信頼度αtに相当するので、以下、適宜、信頼度ともいう。
【０１４７】
a1は、式x≦THで表される区分に割り当てられた信頼度であるということができ、a1+a2は、式x＞THで表される区分に割り当てられた信頼度であるということができる。
【０１４８】
その後、弱識別器として、レグレッションスタンプ識別器を有する識別器では、各弱仮説ft(x)が加算（重み付け多数決）され、その結果得られる加算値Σft(x)（＝f1(x)＋f2(x)＋・・・＋fT(x)）の符号が、図７のスタンプ識別器と同様に、画像がポジティブ画像かネガティブ画像かの最終仮説として出力される。
【０１４９】
以上のような、弱識別器として、レグレッションスタンプ識別器を有する識別器のアンサンブル学習は、例えば、ブースティング(boosting)の一種であるリアルアダブースト(Real AdaBoost)等によって行うことができ、弱識別器ft(x)のパラメータとして、閾値THと、２つの信頼度a1及びa2とが求められる。
【０１５０】
なお、２つの信頼度a1及びa2のうちの、信頼度a1については、加算値Σft(x)を求めるにあたって、識別器を構成するすべてのレグレッションスタンプ識別器ft(x)の信頼度a1の総和を、あらかじめ求めて記憶しておくことができる。この場合、１つのレグレッションスタンプ識別器ft(x)のパラメータとして記憶しておきべきパラメータは、閾値THと、１つの信頼度a2となり、図７のスタンプ識別器ht(x)のパラメータと変わらない。
【０１５１】
［弱識別器として、複数閾値識別器を有する識別器］
【０１５２】
図１０は、弱識別器として、複数閾値識別器を有する識別器を説明する図である。
【０１５３】
図９で説明したレグレッションスタンプ識別器は、１つの閾値を用いて、弱仮説を出力するが、弱識別器では、２つや３つ以上の複数の閾値を用いて、弱仮説を出力することができる。
【０１５４】
図１０の複数閾値識別器は、図９のレグレッションスタンプ識別器を、複数の閾値を用いるように拡張した弱識別器である。
【０１５５】
図１０の複数閾値識別器ft(x)は、特徴量xと閾値との大小関係に基づいて、弱仮説としての信頼度を出力する点では、図９のレグレッションスタンプ識別器ft(x)と共通する。
【０１５６】
但し、図９のレグレッションスタンプ識別器ft(x)では、１つの閾値THだけを用いて、特徴量xが、式x≦THで表される区分、及び、式x＞THで表される区分との２つの区分のうちのいずれかに分類され、特徴量xの区分に割り当てられた信頼度a1、又は、a1+a2が、弱仮説ft(x)として出力されるのに対して、複数閾値識別器ft(x)では、複数の閾値を用いて、特徴量が、その複数の閾値に応じた３つ以上の区分のうちのいずれかに分類され、特徴量xの区分に割り当てられた信頼度が、弱仮説ft(x)として出力される点で、複数閾値識別器ft(x)は、レグレッションスタンプ識別器ft(x)と異なる。
【０１５７】
図１０の複数閾値識別器ft(x)では、２つの閾値TH1及びTH2を用いて、特徴量xが、式x≦TH1で表される区分、式TH1＜x≦TH2で表される区分、及び、式TH2＜xで表される区分の３つの区分のうちのいずれかに分類される。
【０１５８】
図１０では、式x≦TH1で表される区分には、信頼度a1が、式TH1＜x≦TH2で表される区分には、信頼度a1+a2が、式TH2＜xで表される区分には、信頼度a1+a2+a3が、それぞれ割り当てられている。したがって、複数閾値識別器ft(x)は、特徴量xの区分が、式x≦TH1で表される区分である場合には、信頼度a1を、式TH1＜x≦TH2で表される区分である場合には、信頼度a1+a2を、式TH2＜xで表される区分である場合には、信頼度a1+a2+a3を、それぞれ、弱仮説ft(x)として出力する。
【０１５９】
以上のような、複数閾値識別器（が出力する弱仮説）ft(x)は、式（４）で表される。
【０１６０】
ft(x)＝a3×[x>TH2]＋a2×[x>TH1]＋a1
・・・（４）
【０１６１】
弱識別器として、複数閾値識別器を有する識別器では、各弱仮説ft(x)が加算（重み付け多数決）され、その結果得られる加算値Σft(x)（＝f1(x)＋f2(x)＋・・・＋fT(x)）の符号が、図７のスタンプ識別器と同様に、画像がポジティブ画像かネガティブ画像かの最終仮説として出力される。
【０１６２】
以上のような、弱識別器として、複数閾値識別器を有する識別器のアンサンブル学習は、例えば、図９のレグレッションスタンプ識別器の場合と同様に、リアルアダブースト等によって行うことができ、弱識別器ft(x)のパラメータとして、２つの閾値TH1及びTH2と、３つの信頼度a1ないしa3とが求められる。
【０１６３】
なお、３つの信頼度a1ないしa3のうちの、信頼度a1については、加算値Σft(x)を求めるにあたって、識別器を構成するすべての複数閾値識別器ft(x)の信頼度a1の総和を、あらかじめ求めて記憶しておくことができる。この場合、１つの複数閾値識別器ft(x)のパラメータとして記憶しておくべきパラメータは、２つの閾値TH1及びTH2と、２つの信頼度a2及びa3となり、図９のレグレッションスタンプ識別器ft(x)のパラメータと比較して、閾値と信頼度が、それぞれ１つずつ増加する。
【０１６４】
但し、１つの複数閾値識別器ft(x)は、閾値が１つのレグレッションスタンプ識別器ft(x)の２つ分に近い働きをする。
【０１６５】
また、複数閾値識別器ft(x)は、ピースワイズ(Piecewise)関数よりも、パラメータが少なくて済むので、その点で効率的である。
【０１６６】
［弱識別器として、新弱識別器を有する識別器］
【０１６７】
図１１は、弱識別器として、新弱識別器を有する識別器を説明する図である。
【０１６８】
ここで、新弱識別器を有する識別器は、図１の学習部１５が行うアンサンブル学習によって求められる。図１の学習部１５が行うアンサンブル学習は、例えば、リアルアダブーストや、ジェントルブースト(Gentle Boost)等のブースティング等を利用した学習であり、以下、新アンサンブル学習ともいう。
【０１６９】
また、以下では、新アンサンブル学習により求められる識別器を、アンサンブル識別器ともいい、アンサンブル識別器を構成する弱識別器を、新弱識別器ともいう。
【０１７０】
新弱識別器は、図８のジョイント化識別器と同様に、内部に、スタンプ識別器のような、複数の関数（要素関数）を有し、その要素関数の数に等しい複数の特徴量の入力に対して、１つの弱仮説を出力する。
【０１７１】
図１１では、新弱識別器には、複数の特徴量としての２つの特徴量の数が入力されるようになっており、新弱識別器は、そこに入力される２つの特徴量の数Qと同一の数だけの要素関数である２つの要素関数（ジョイント）を有し、２つの特徴量は、それぞれ、対応する要素関数に与えられる。
【０１７２】
すなわち、図１１では、新弱識別器ft(X=(x,x'))には、２つの特徴量X=(x,x')が与えられる。さらに、図８の場合と同様に、アンサンブル識別器を構成するt番目の新弱識別器ft(X)において、複数の特徴量のうちのq番目の特徴量xが与えられる要素関数を、hq,t(x)と表すこととすると、新弱識別器ft(X=(x,x'))は、２つの要素関数h1,t(x)及びh2,t(x')を有している。
【０１７３】
要素関数hq,t(x)は、複数の特徴量Xのうちの、そこに与えられる（入力される）特徴量xと複数の閾値との大小関係に基づいて、３以上の値のうちのいずれかを出力する。
【０１７４】
すなわち、図１１では、要素関数hq,t(x)は、２つの閾値THq1及びTHq2を用いて、特徴量xを、式x≦THq1で表される区分、式THq1＜x≦THq2で表される区分、及び、式THq2＜xで表される区分の３つの区分のうちのいずれかに分類する。
【０１７５】
図１１では、式x≦THq1で表される区分には、その区分を表す値（整数値）である0が、式TH1＜x≦TH2で表される区分には、その区分を表す値である1が、式TH2＜xで表される区分には、その区分を表す値である2が、それぞれ割り当てられており、要素関数hq,t(x)は、特徴量xの区分（を表す値）としての0,1、及び2の3値のうちのいずれかを出力する。
【０１７６】
ここで、以上のような要素関数hq,t(x)は、式（５）で表すことができる。
【０１７７】
hq,t(x)＝[x>THq2]＋[x>THq1]
・・・（５）
【０１７８】
新弱識別器ft(X=(x,x'))は、その新弱識別器ft(X=(x,x'))が有する要素関数hq,t(x)が出力する区分を併せ、その結果得られる値を、複数の特徴量X=(x,x')の全体を分類する区分として出力する。
【０１７９】
すなわち、いま、複数の特徴量X=(x,x')の全体を分類する区分を、全体区分と、要素関数hq,t(x)が出力する特徴量xの区分を、サブ区分と、それぞれいうとともに、複数の特徴量Xのうちの、要素関数hq,t(x)に入力される特徴量を、x(q)と記載することとすると、図１１では、要素関数hq,t(x)は、２つの特徴量X=(x(1),x(2))のうちの、そこに入力される特徴量x(q)と、２つの閾値THq1及びTHq2との大小関係に基づいて、特徴量x(q)のサブ区分を求めて出力する。
【０１８０】
そして、新弱識別器ft(X=(x(1),x(2)))は、その新弱識別器ft(X)が有する要素関数h1,t(x(1))及びh2,t(x(2))のそれぞれが出力するサブ区分を併せ、すなわち、例えば、要素関数h1,t(x(1))及びh2,t(x(2))のそれぞれが出力するサブ区分（を表す値）を並べ、そのサブ区分を並べた値を、２つの特徴量X=(x(1),x(2))の全体を分類する全体区分として出力する。
【０１８１】
したがって、新弱識別器ht(X)によれば、２つの要素関数h1,t(x=x(1))及びh2,t(x'=x(2))それぞれの３値のサブ区分を併せる（組み合わせる）ことで、２つの特徴量X=(x,x')=(x(1),x(2))を、9＝32通りの全体区分に分類することができる。
【０１８２】
新弱識別器ht(X)は、要素関数hq,t(x)の他、上述の9通りの全体区分それぞれに対して、信頼度ajを割り当てたLUT(以下、信頼度LUTともいう)を有する。
【０１８３】
ここで、信頼度ajは、全体区分jの信頼度である。要素関数h1,t(x(1))及びh2,t(x(2))のそれぞれが出力するサブ区分を、j1及びj2と表すこととすると、全体区分jは、サブ区分j1及びj2を並べて表現することができ、10進数では、式ｊ＝3×j1＋j2で表される。
【０１８４】
１つの信頼度ajを、例えば、１バイトで表現することとすると、新弱識別器ht(X)が有する信頼度LUTは、9通りの全体区分それぞれに、１バイトで表現される信頼度ajが割り当てられたテーブルであり、その容量は、8バイトになる。
【０１８５】
すなわち、新弱識別器ht(X)が有する信頼度LUTにおいては、9通りの全体区分それぞれに対応するアドレスに、その全体区分に割り当てられた１バイトの信頼度ajが登録されている。
【０１８６】
新弱識別器ht(X)は、8バイトの信頼度LUTにおいて、２つの特徴量X=(x,x')の全体が分類された全体区分jに割り当てられている１バイトの信頼度ajを、弱仮説として出力する。
【０１８７】
そして、弱識別器として、新弱識別器を有するアンサンブル識別器では、各弱仮説ft(X)が加算（重み付け多数決）され、その結果得られる加算値Σft(X)（＝f1(X)＋f2(X)＋・・・＋fT(X)（複数の特徴量Xは、新弱識別器ごとに異なる））の符号が、画像がポジティブ画像かネガティブ画像かの最終仮説として出力される。
【０１８８】
以上のような、弱識別器として、新弱識別器を有するアンサンブル識別器のアンサンブル学習は、例えば、リアルアダブースト等を利用した、後述する新アンサンブル学習によって行うことができ、新弱識別器ft(X)のパラメータとして、各要素関数hq,t(X)の閾値THq1及びTHq2、並びに、複数の特徴量Xを分類する全体区分に１バイトの信頼度ajを割り当てた信頼度LUTが求められる。
【０１８９】
ここで、図８で説明したジョイント化識別器ht(X)では、複数としての３つの特徴量X=(x,x',x'')を、8通りの区分のうちのいずれかに分類し、その8通りの区分それぞれに対して、ポジティブ画像を表すクラス、及び、ネガティブ画像を表すクラスの２つのクラスのうちの一方を割り当てたLUTを用いて、３つの特徴量の区分を、ポジティブ画像のクラスを表す+1、又は、ネガティブ画像のクラスを表す-1に、2値化して、弱仮説とする。
【０１９０】
したがって、ジョイント化識別器ht(X)では、複数としての３つの特徴量Xに対する弱仮説として、2値化された値が出力されるので、（３つの特徴量Xに含まれる）情報のロスが多い。
【０１９１】
一方、新弱識別器ft(X)では、複数としての２つの特徴量Xのそれぞれが、２つ（以上）の閾値によって、３つ（以上）のサブ区分のいずれかに分類され、２つの特徴量Xの全体を分類する全体区分として、その２つの特徴量それぞれのサブ区分を併せた区分jが求められる。そして、信頼度LUTにおいて、全体区分jに割り当てられた、その全体区分jの信頼度ajが、弱仮説として出力される。
【０１９２】
したがって、新弱識別器ft(X)では、複数としての２つの特徴量Xに対する弱仮説として、全体区分の総数に等しい個数の値の１つが出力されるので、ジョイント化識別器ht(X)で生じるような情報のロスを抑制することができる。
【０１９３】
なお、各特徴量を、３つのサブ区分に分類し、２つの特徴量Xを処理する図１１の新弱識別器ft(X)のパラメータは、要素関数h1,t(x)の２つの閾値TH11及びTH12、要素関数h2,t(x)の２つの閾値TH21及びTH22、並びに、信頼度LUTに登録される9つの信頼度ajの、合計で、13＝2+2+9個であるから、１つの特徴量については、6.5＝13/2個のパラメータを記憶しておくことが必要となる。
【０１９４】
一方、図１１の新弱識別器ft(X)と同様に、１つの特徴量を、３つの区分に分類する図１０の複数閾値識別器のパラメータとしては、図１０で説明したように、２つの閾値TH1及びTH2と、２つの信頼度a1及びa2との、合計で、4個のパラメータを記憶しておく必要がある。
【０１９５】
したがって、１つの特徴量分に換算すると、新弱識別器ft(X)については、6.5個のパラメータを記憶しておく必要があり、複数閾値識別器については、4個のパラメータを記憶しておく必要があるので、新弱識別器ft(X)のパラメータの個数は、複数閾値識別器のパラメータの個数よりも、2.5＝6.5−4だけ多くなり、その分、パラメータを記憶させておくメモリの容量が大になる。
【０１９６】
但し、新弱識別器ft(X)のパラメータを記憶させておくメモリの容量は、その新弱識別器ft(X)のパラメータを表現するビット数を、複数閾値識別器のパラメータを表現するビット数よりも少なくすることにより、すなわち、例えば、複数閾値識別器のパラメータが、例えば、いわゆるショート（16ビット）で表現される場合には、新弱識別器ft(X)のパラメータを、例えば、バイト（8ビット）で表現することにより、節約することができる。
【０１９７】
以上のように、新弱識別器ft(X)は、そこに入力される複数の特徴量の数Qと同一の数の要素関数hq,t(x)と、その複数の特徴量の全体を分類する全体区分jのそれぞれに、信頼度ajを割り当てた信頼度LUTとを有する。
【０１９８】
そして、要素関数hq,t(x)は、複数の特徴量のうちの、その要素関数hq,t(x)に入力される特徴量を、２つ（以上）の閾値によって、３つ（以上）のサブ区分に分類し、新弱識別器ft(X)は、複数の特徴量それぞれのサブ区分を併せた区分を、その複数の特徴量の全体を分類する全体区分jとして求める。
【０１９９】
さらに、新弱識別器ft(X)は、信頼度LUTにおいて、複数の特徴量の全体区分jに割り当てられた、その全体区分jの信頼度ajを、弱仮説として出力する。
【０２００】
したがって、新弱識別器ft(X)によれば、複数の特徴量を処理するが、2値化された弱仮説を出力する図８のジョイント化識別器に比較して、複数の特徴量に含まれる情報のロスを抑制し、対象物判別を、極めて高性能に行うことができる。
【０２０１】
さらに、新弱識別器ft(X)によれば、複数の特徴量に含まれる情報のロスを抑制すること、つまり、複数の特徴量に含まれる情報を効率的に取り出して、十分に活用することができるので、複数の特徴量の数が少なくても、対象物判別を高性能に行うことができる。
【０２０２】
すなわち、新弱識別器ft(X)によれば、対象物判別を、少ない数の特徴量で、高性能に行うことができる。
【０２０３】
さらに、対象物判別に用いる特徴量の数が少なくて済む結果、特徴量を算出するのに、画像が記憶されているメモリにアクセスする回数も、少ない回数で済むので、対象物判別を、高速に行うことができる。
【０２０４】
また、本実施の形態では、複数の特徴量となる各特徴量として、減算だけで算出することができるピクセル間差分特徴量を採用するので、複数の特徴量を、高速に算出することができ、その結果、対象物判別を、高速に行うことができる。
【０２０５】
以上のように、特徴量として、ピクセル間差分特徴量を採用し、新弱識別器ft(X)を有するアンサンブル識別器によれば、対象物判別を、高速かつ高性能に行うことができるので、例えば、人の有無を検出して、動作モードを切り替える機能を有するTV（テレビジョン受像機）等に有用である。
【０２０６】
すなわち、人の有無を検出して、動作モードを切り替える機能を有するTVにおいて、動作モードが、番組としての画像及び音声を出力する通常モードになっている場合に、人が検出されないときには、動作モードが、番組としての画像及び音声を出力しない省電力モードに切り替えられ、動作モードが、省電力モードになっている場合に、人が検出されたときには、動作モードが、通常モードに切り替えられることとする。
【０２０７】
この場合、かかるTVにおいては、特に、ユーザがTVの前から離れ、動作モードが省電力モードになった後、ユーザがTVの前に戻ってきたときに、動作モードが、省電力モードから通常モードに迅速に切り替わらないと、ユーザに違和感を感じさせることになる。
【０２０８】
ユーザに違和感を感じさせないように、動作モードを、省電力モードから通常モードに迅速に切り替えるには、人の顔等を対象物とした対象物判別を、高速かつ高性能に行う必要があり、特徴量として、ピクセル間差分特徴量を採用し、新弱識別器ft(X)を有するアンサンブル識別器によれば、そのような高速かつ高性能の対象物判別を行うことができる。
【０２０９】
［新アンサンブル学習］
【０２１０】
図１２は、図１の学習部１５が行う、新弱識別器ft(X)を有するアンサンブル識別器のアンサンブル学習（新アンサンブル学習）の処理を説明するフローチャートである。
【０２１１】
図１２の新アンサンブル学習は、リアルアダブーストを利用した学習であるが、新アンサンブル学習は、リアルアダブースト以外の、例えば、ジェントルブースト等のアンサンブル学習（重み付け多数決を用いるアンサンブル学習）を利用して行うことが可能である。
【０２１２】
なお、本実施の形態では、特徴量として、ピクセル間差分特徴量を用い、アンサンブル識別器を構成する新弱識別器ft(X)には、複数の特徴量Xとして、２つの特徴量X=(x,x')＝(x(1),x(2))が入力されることとする。
【０２１３】
したがって、新弱識別器ft(X)は、２つの特徴量Xのうちの、1番目の特徴量xが入力される要素関数h1,t(x)と、2番目の特徴量x'が入力される要素関数h2,t(x')との、２つの要素関数を有する。
【０２１４】
また、本実施の形態では、要素関数hq,t(x)は、特徴量xを、３以上のサブ区分としての、例えば、３つのサブ区分のうちのいずれかに分類するために、２つの閾値THq1及びTHq2を有することとする。
【０２１５】
この場合、新弱識別器ft(X)において、２つの要素関数h1,t(x)及び要素関数h2,t(x')のそれぞれが出力するサブ区分を併せて構成される、２つの特徴量Xの全体を分類する全体区分jは、図１１で説明したように、9＝32通りであり、新弱識別器ft(X)が有する信頼度LUTには、9通りの全体区分jそれぞれに割り当てられる信頼度aj、つまり、9つの信頼度a0,a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8が登録される。
【０２１６】
したがって、新弱識別器ft(X)のパラメータとしては、２つの特徴量Xのうちの、1番目の特徴量xとしてのピクセル間差分特徴量を求めるのに用いられる２つのピクセルのピクセル位置（ピクセル位置対）P11及びP12、2番目の特徴量x'としてのピクセル間差分特徴量を求めるのに用いられる２つのピクセルのピクセル位置対P21及びP22、1番目の要素関数h1,t(x)の２つの閾値TH11及びTH12、2番目の要素関数h2,t(x')の２つの閾値TH21及びTH22、並びに、信頼度LUTに登録される9つの信頼度a0ないしa8がある。
【０２１７】
なお、本実施の形態では、対象物判別を行う判別処理において、新弱識別器ft(X)の出力である弱仮説ft(X)の重み付け多数決（総和）をとるための積算が行われるが、図１２の新アンサンブル学習では、その積算を打ち切るかどうかを判定するための打ち切り閾値Rtも、新弱識別器ft(X)のパラメータとして求められる。
【０２１８】
したがって、図１２の新アンサンブル学習では、ピクセル位置対(P11,P12)及び(P21,P22)、閾値(TH11,TH1)及び(TH21,TH22)、信頼度a0ないしa8、並びに、打ち切り閾値Rtの４種類のパラメータが、１つの新弱識別器ft(X)のパラメータとして求められる。
【０２１９】
新アンサンブル学習では、学習部１５（図１）に対して、複数の学習用画像が供給される。
【０２２０】
ここで、図１で説明したように、学習用画像は、走査部１２（図１）で用いられるウインドウと同一サイズの画像であり、複数の学習用画像には、対象物が写っているポジティブ画像と、対象物が映っていないネガティブ画像とが含まれる。
【０２２１】
ネガティブ画像は、対象物以外の任意のもの（風景等）が映っている画像である。
【０２２２】
各学習用画像には、その学習用画像が、ポジティブ画像及びネガティブ画像のうちのいずれであるのかを表す正解ラベルが、例えば、人手によって付されている。
【０２２３】
いま、複数の学習用画像の総数が、N枚であるとし、N枚の学習用画像のうちの、i番目の学習用画像を、学習用画像#iと表す。また、i番目の学習用画像の正解ラベルを、yiと表す。
【０２２４】
新アンサンブル学習では、ステップＳ１１において、学習部１５は、アンサンブル識別器を構成する弱識別器ft(X)の個数をカウントする変数tを、1に初期化し、処理は、ステップＳ１２に進む。
【０２２５】
ステップＳ１２では、学習部１５は、そこに供給される学習用画像#1ないし#Nそれぞれの、1番目の新弱識別器f1(X)に対する重みD1(1)ないしD1(N)を、例えば、1/Nに初期化し、処理は、ステップＳ１３に進む。
【０２２６】
ここで、Dt(i)は、i番目の学習用画像#iの、t番目の新弱識別器ft(X)に対する重みを表す。
【０２２７】
ステップＳ１３では、学習部１５は、t番目の新弱識別器ft(X)を生成する弱識別器生成処理を行い、処理は、ステップＳ１４に進む。
【０２２８】
ステップＳ１４では、学習部１５は、変数tが、アンサンブル識別器を構成する新弱識別器ft(X)の総数として、あらかじめ設定された値である設定総数Tに等しいかどうかを判定する。
【０２２９】
ステップＳ１４において、変数tが設定総数Tに等しくないと判定された場合、すなわち、設定総数Tに等しい数だけの新弱識別器f1(X)ないしfT(X)が、まだ生成されていない場合、処理は、ステップＳ１５に進み、学習部１５は、例えば、リアルアダブーストのアルゴリズムに従い、各学習用画像#iの、t番目の新弱識別器ft(X)に対する重みDt(i)を、各学習用画像#iの、次に求めるt+1番目の新弱識別器ft+1(X)に対する重みDt+1(i)に更新する。
【０２３０】
すなわち、学習部１５は、重みDt(i)を、式（６）に従って更新する。
【０２３１】
Dt(i)＝Dt(i)exp（-yift(Xi))
・・・（６）
【０２３２】
ここで、式（６）において、exp()は、ネイピア数eを底とする指数関数を表し、yiは、i番目の学習用画像#iの正解ラベルを表す。
【０２３３】
また、Xiは、i番目の学習用画像#iから抽出（算出）された複数の特徴量（ここでは、２つの特徴量としての２つのピクセル間差分特徴量）を表し、ft(Xi)は、直前のステップＳ１３で生成されたt番目の新弱識別器ft(X)が、２つの特徴量Xiの入力に対して出力する弱仮説を表す。
【０２３４】
式（６）によれば、正解ラベルyiの符号と、弱仮説ft(Xi)の符号とが一致しているときに（弱仮説ft(Xi)が正解であるときに）、重みDt(i)は、小さい値に更新され、正解ラベルyiの符号と、弱仮説ft(Xi)の符号とが一致していないときに（弱仮説ft(Xi)が誤りであるときに）、重みDt(i)は、大きい値に更新される。
【０２３５】
その後、学習部１５は、更新後の重みDt(i)を、式（７）に従って正規化し、正規化後の重みDt(i)を、t+1番目の新弱識別器ft+1(X)に対する重みDt+1(i)として求める。
【０２３６】
Dt+1(i)＝Dt(i)／ΣiDt(i)
・・・（７）
【０２３７】
ここで、式（７）において、Σiは、変数iを、1からNに変えて、Dt(i)のサメ−ション（Dt(i)の総和）をとることを表す。
【０２３８】
以上のように、ステップＳ１５において、各学習用画像#iの、次に求めるt+1番目の新弱識別器ft+1(X)に対する重みDt+1(i)が求められた後、処理は、ステップＳ１６に進み、学習部１５は、変数tを1だけインクリメントする。
【０２３９】
そして、処理は、ステップＳ１６からステップＳ１３に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
【０２４０】
一方、ステップＳ１４において、変数tが設定総数Tに等しいと判定された場合、すなわち、設定総数Tに等しい数だけの新弱識別器f1(X)ないしfT(X)が生成された場合、処理は、ステップＳ１７に進み、学習部１５は、新弱識別器f1(X)ないしfT(X)（のパラメータ）から構成されるアンサンブル識別器を、識別器記憶部１４に出力して記憶させ、新アンサンブル学習の処理を終了する。
【０２４１】
［弱識別器生成処理］
【０２４２】
図１３は、図１の学習部１５が図１２のステップＳ１３で行う、新弱識別器ft(X)を生成する弱識別器生成処理を説明するフローチャートである。
【０２４３】
ステップＳ２１において、学習部１５は、特徴量としてのピクセル間差分特徴量xの生成に用いる２つのピクセルの位置の組み合わせ（ピクセル位置対）として、所定数Mの組み合わせを設定する。
【０２４４】
すなわち、学習部１５は、１枚の学習用画像について、取り得る全通りのピクセル位置対を生成し、その全通りのピクセル位置対から、弱識別器生成処理に用いるM通りのピクセル位置対を、例えば、ランダムに選択する。
【０２４５】
ここで、全通りのピクセル位置対が、M通り以下である場合には、全通りのピクセル位置対が、弱識別器生成処理に用いるピクセル位置対として選択され、所定数Mは、そのピクセル位置対の数に設定される。
【０２４６】
また、所定数Mは、例えば、学習部１５の性能、及び、M通りのピクセル位置対について、以下の処理を行うのに要する演算量等に基づき、ある程度の時間内で、弱識別器生成処理を終了することができるように設定される。
【０２４７】
ステップＳ２１において、M通りのピクセル位置対が選択（設定）されると、処理は、ステップＳ２２に進み、学習部１５は、M通りのピクセル位置対をカウントする変数mを、1に初期化して、処理は、ステップＳ２３に進む。
【０２４８】
ステップＳ２３では、学習部１５は、1ないしN番目の学習用画像#1ないし#Nそれぞれについて、M通りのピクセル位置対のうちのm番目のピクセル位置対の２つのピクセルの画素値（例えば、輝度）p1及びp2を抽出し、ピクセル間差分特徴量である特徴量xi＝p1-p2を、t番目の弱新識別器ft(X)に与える２つの特徴量Xのうちの1番目の特徴量として求め、処理は、ステップＳ２４に進む。
【０２４９】
ステップＳ２４では、学習部１５は、t番目の新弱識別器ft(X)が有する２つの要素関数h1,t(x)及びh2,t(x)のうちの1番目の要素関数h1,t(x)に設定される２つの閾値の中で、値が小さい方の閾値（以下、1番目の閾値ともいう）を表す変数th11に、初期値としてのxminをセットし、処理は、ステップＳ２５に進む。
【０２５０】
ここで、初期値xminとしては、例えば、8ビットや16ビット等の所定のビット数で表現されるピクセル間差分特徴量として取り得る値の最小値等が用いられる。
【０２５１】
ステップＳ２５では、学習部１５は、t番目の新弱識別器ft(X)が有する1番目の要素関数h1,t(x)に設定される２つの閾値の中で、値が大きい方の閾値（以下、2番目の閾値ともいう）を表す変数th12に、初期値としてのth11+1をセットし、処理は、ステップＳ２６に進む。
【０２５２】
ステップＳ２６では、学習部１５は、各学習用画像#iから求められた1番目の特徴量xiについて、特徴量xiに対して、1番目の要素関数h1,t(x)が出力する関数値h1,t(xi)である、特徴量xiのサブ区分j(=j1)を求める。
【０２５３】
すなわち、２つの閾値th11及びth12を有する1番目の要素関数h1,t(x)は、1番目の特徴量xiに対し、その特徴量xiと閾値th11及びth12との大小関係に基づいて、0,1、及び、2の3値のうちのいずれかを出力する。
【０２５４】
具体的には、要素関数h1,t(x)は、２つの閾値th11及びth12を用いて、特徴量xiを、式xi≦th11で表されるサブ区分、式th11＜xi≦th12で表されるサブ区分、及び、式th12＜xiで表されるサブ区分の３つのサブ区分のうちのいずれかに分類する。
【０２５５】
式xi≦th11で表されるサブ区分には、そのサブ区分を表す値（整数値）である0が、式th11＜xi≦th12で表されるサブ区分には、そのサブ区分を表す値である1が、式th12＜xiで表されるサブ区分には、そのサブ区分を表す値である2が、それぞれ割り当てられており、要素関数h1,t(x)は、特徴量xiと閾値th11及びth12との大小関係に基づいて、特徴量xiのサブ区分（を表す値）としての0,1、及び2の3値のうちのいずれかを出力する。
【０２５６】
ここで、1番目の要素関数h1,t(x)が出力する、1番目の特徴量xiのサブ区分j(=j1)を、以下、第1区分ともいう。
【０２５７】
なお、t番目の新弱識別器ft(X)について、ステップＳ２６の処理が行われるときには、まだ、t番目の新弱識別器ft(X)が有する２つの要素関数h1,t(x)及びh2,t(x)のうちの2番目の要素関数h2,t(x)の２つの閾値が設定されていないので、その2番目の要素関数h2,t(x)の出力であるサブ区分を求めることができない。
【０２５８】
また、t番目の新弱識別器ft(X)に与えられる複数の特徴量としての２つの特徴量X=(x,x')の全体を分類する全体区分jは、1番目の要素関数h1,t(x)が出力するサブ区分（第1区分）j1と、2番目の要素関数h2,t(x')が出力するサブ区分j2とを併せた区分であるので、2番目の要素関数h2,t(x)の出力であるサブ区分を求めることができない段階では、全体区分jも求めることができない。
【０２５９】
以上のように、全体区分jを求めることができない段階、つまり、t番目の新弱識別器ft(X)が有する要素関数hq,t(x)の中に、まだ、閾値が設定されてない要素関数が存在する段階では、その段階で閾値が設定されている要素関数の出力であるサブ区分から求められる区分を、全体区分jであると仮定して、処理が行われる。
【０２６０】
ステップＳ２６が行われる段階では、閾値が設定されている要素関数は、1番目の要素関数h1,t(x)だけであるため、その要素関数h1,t(x)が出力する、特徴量xiの第1区分j1から求められる、例えば、第1区分j1そのものを、全体区分jであると仮定して、処理が行われる。
【０２６１】
ステップＳ２６において、各学習用画像#iの1番目の特徴量xiに対して、特徴量xiの第1区分j1、ひいては、全体区分j（ここでは、上述したように、第1区分j1に等しい）が求められると、処理は、ステップＳ２７に進み、学習部１５は、各クラスkと各全体区分jとについて、重み付きヒストグラムHkjを求める。
【０２６２】
ここで、本実施の形態では、クラスkとして、対象物が映っているクラス、及び、対象物が映っていないクラス、つまり、学習用画像#iが、ポジティブ画像であることを表すクラスと、ネガティブ画像であることを表すクラスとの２つのクラスが採用されている。
【０２６３】
学習用画像#iがポジティブ画像であることを表すクラスkは、+1で、学習用画像#iがネガティブ画像であることを表すクラスkは、-1で、それぞれ表すこととする。
【０２６４】
重み付きヒストグラムHkjは、特徴量xiが全体区分jに分類される学習用画像#iのうちの、クラスkの学習用画像の、重み付きの度数であり、重みDt(i)を用い、式（８）に従って求められる。
【０２６５】
Hkj＝ΣDt(i)
・・・（８）
【０２６６】
ここで、式（８）において、Σは、重みDt(i)の中で、全体区分jに区分される、クラスkの学習用画像#iの重みDt(i)のみのサメ−ションをとることを表す。
【０２６７】
重み付きヒストグラムHkjを求めるにあたり、クラスkの学習用画像#iとは、正解ラベルyiがクラスkに一致する学習用画像#iであり、その学習用画像#iの全体区分jとは、直前のステップＳ２６で学習用画像#iの特徴量から求められた全体区分jである。
【０２６８】
式（８）によれば、重みDt(i)の中で、全体区分jに分類される、クラスkの学習用画像#iの重みDt(i)を積算値が、全体区分jに分類される、クラスkの学習用画像の重み付きヒストグラムHkjとして求められる。
【０２６９】
ステップＳ２７において、各クラスkと各全体区分jとについて（本実施の形態では、k=-1,+1のそれぞれとj=0,1,2それぞれとの組み合わせ）、重み付きヒストグラムHkjが求められると、処理は、ステップＳ２８に進み、学習部１５は、重み付きヒストグラムHkjを用い、式（９）に従って、m番目のピクセル位置対、並びに、1番目の要素関数h1,t(x)の２つの閾値th11及びth12（以下、閾値セット(th11,th12)ともいう）について、1番目の要素関数h1,t(x)を有するt番目の新弱識別器ft(X)のエラーe(m,th11,th12)を求める。
【０２７０】
e(m,th11,th12)＝Σjmink(Hkj)
・・・（９）
【０２７１】
ここで、式（９）において、mink(Hkj)は、全体区分jの重み付きヒストグラムHkjである重み付きヒストグラムH-1j及びH+1jの中の、最小の重み付きヒストグラムHkj（ここでは、H-1j又はH+1j）を表す。
【０２７２】
また、式（９）において、Σjは、変数jを、全体区分j（ここでは、上述したように、第1区分j1に等しい）として取り得る値である0,1,2に変えて、mink(Hkj)のサメ−ションをとることを表す。
【０２７３】
式（９）によれば、全体区分jに分類される学習用画像#iの各クラスk=-1,+1の重み付きヒストグラムHkjの中の最小の重み付きヒストグラムHkj、すなわち、ここでは、重み付きヒストグラムH-1j及びH+1jのうちの小さい方を、すべての全体区分j=0,1,2について積算することにより、m番目のピクセル位置対、並びに、閾値セット(th11,th12)について、1番目の要素関数h1,t(x)を有するt番目の新弱識別器ft(X)のエラーe(m,th11,th12)が求められる。
【０２７４】
ここで、1番目の要素関数h1,t(x)を有するt番目の新弱識別器ft(X)のエラーe(m,th11,th12)は、m番目のピクセル位置対に対して得られた特徴量xを、閾値th11及びth12を有する要素関数h1,t(x)に与えた（入力した）ときに、要素関数h1,t(x)を有するt番目の新弱識別器ft(X)が出力する弱仮説ft(X)の誤りの度合いを表す。
【０２７５】
ステップＳ２８において、要素関数h1,t(x)を有するt番目の新弱識別器ft(X)のエラーe(m,th11,th12)が求められた後、処理は、ステップＳ２９に進み、学習部１５は、1番目の要素関数h1,t(x)の2番目の閾値th12が、所定のビット数で表現されるピクセル間差分特徴量として取り得る値の最大値xmaxに等しいかどうかを判定する。
【０２７６】
ステップＳ２９において、閾値th12が、最大値xmaxに等しくないと判定された場合、すなわち、閾値th12が、最大値xmax未満の値である場合、処理は、ステップＳ３０に進み、学習部１５は、閾値th12を1だけインクリメントする。
【０２７７】
そして、処理は、ステップＳ３０からステップＳ２６に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
【０２７８】
また、ステップＳ２９において、閾値th12が、最大値xmaxに等しいと判定された場合、処理は、ステップＳ３１に進み、学習部１５は、1番目の要素関数h1,t(x)の1番目の閾値th11が、最大値xmax-1に等しいかどうかを判定する。
【０２７９】
ステップＳ３１において、閾値th11が、最大値xmax-1に等しくないと判定された場合、すなわち、閾値th11が、最大値xmax-1未満の値である場合、処理は、ステップＳ３２に進み、学習部１５は、閾値th11を1だけインクリメントする。
【０２８０】
そして、処理は、ステップＳ３２からステップＳ２５に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
【０２８１】
また、ステップＳ３１において、閾値th11が、最大値xmax-1に等しいと判定された場合、処理は、ステップＳ３３に進み、学習部１５は、変数mが、所定数Mに等しいかどうかを判定する。
【０２８２】
ステップＳ３３において、変数mが、所定数Mに等しくないと判定された場合、処理は、ステップＳ３４に進み、学習部１５は、変数mを1だけインクリメントする。
【０２８３】
そして、処理は、ステップＳ３４からステップＳ２３に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
【０２８４】
また、ステップＳ３３において、変数mが、所定数Mに等しいと判定された場合、すなわち、M通りのピクセル位置対のそれぞれ、並びに、式xmin≦th11≦xmax-1、及び、式th11+1≦th12≦xmaxで表される範囲の閾値セット(th11,th12)のそれぞれについて、t番目の新弱識別器ft(X)のエラーe(m,th11,th12)が求められた場合、処理は、ステップＳ３５に進み、学習部１５は、1番目の要素関数h1,t(x)について、仮の最適パラメータとしてのピクセル位置対(P11,P12）、及び、閾値セット(TH11,TH12)を決定する。
【０２８５】
すなわち、ステップＳ３５では、学習部１５は、M通りのピクセル位置対のそれぞれ、並びに、式xmin≦th11≦xmax-1、及び、式th11+1≦th12≦xmaxで表される範囲の閾値セット(th11,th12)のそれぞれについて求められた、t番目の新弱識別器ft(X)のエラーe(m,th11,th12)の中で、そのエラーe(m,th11,th12)を最小にするピクセル位置対、及び、閾値セット(th11,th12)を求め、そのピクセル位置対、及び、閾値セット(th11,th12)を、仮の最適なピクセル位置対（最適ピクセル位置対）(P11,P12）、及び、仮の最適な閾値セット（最適閾値セット）(TH11,TH12)に決定する。
【０２８６】
ここで、仮の最適ピクセル位置対(P11,P12）、及び、仮の最適閾値セット(TH11,TH12)を、まとめて、仮の最適パラメータともいう。
【０２８７】
また、t番目の新弱識別器ft(X)のエラーe(m,th11,th12)の中の最小値を、最小エラーeminともいう。
【０２８８】
学習部１５は、1番目の要素関数h1,t(x)について、仮の最適パラメータとしての最適ピクセル位置対(P11,P12）、及び、最適閾値セット(TH11,TH12)を決定すると、最小エラーeminを、内蔵するメモリ（図示せず）に一時保存し、処理は、図１４のステップＳ４１に進む。
【０２８９】
図１４は、図１３に続くフローチャートである。
【０２９０】
ステップＳ４１では、学習部１５は、図１３のステップＳ２１ないしＳ３５と同様にして、t番目の新弱識別器ft(X)が有する２つの要素関数h1,t(x)及びh2,t(x)のうちの2番目の要素関数h2,t(x)の仮の最適パラメータを求める、2番目の要素関数h2,t(x)についての仮の最適パラメータ算出処理を行い、処理は、ステップＳ４２に進む。
【０２９１】
ステップＳ４２では、学習部１５は、図１３のステップＳ２１ないしＳ３５と同様にして、t番目の新弱識別器ft(X)が有する２つの要素関数h1,t(x)及びh2,t(x)のうちの1番目の要素関数h1,t(x)の仮の最適パラメータを求める（求め直す）、1番目の要素関数h1,t(x)についての仮の最適パラメータ算出処理を行い、処理は、ステップＳ４３に進む。
【０２９２】
ここで、ステップＳ４１の、2番目の要素関数h2,t(x)についての仮の最適パラメータ算出処理では、図１３のステップＳ２１ないしＳ３５と同様にして、2番目の要素関数h2,t(x)の仮の最適パラメータが求められるが、そのとき、図１３で説明した、t番目の新弱識別器ft(X)の最小エラーeminが求められる。
【０２９３】
また、ステップＳ４２の、1番目の要素関数h1,t(x)についての仮の最適パラメータ算出処理でも、図１３のステップＳ２１ないしＳ３５と同様にして、1番目の要素関数h1,t(x)の仮の最適パラメータが求められるが、やはり、そのとき、図１３で説明したように、t番目の新弱識別器ft(X)の最小エラーeminが求められる。
【０２９４】
ステップＳ４３では、学習部１５は、t番目の新弱識別器ft(X)の最小エラーeminが、２回連続で同一の値（同一の値であるとみなせる値）であったかどうかを判定する。
【０２９５】
ステップＳ４３において、t番目の新弱識別器ft(X)の最小エラーeminが、２回連続で同一の値になっていないと判定された場合、すなわち、最小エラーeminが改善する余地がある場合、処理は、ステップＳ４１に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
【０２９６】
また、ステップＳ４３において、最小エラーeminが、２回連続で同一の値になったと判定された場合、すなわち、最小エラーeminが改善されなくなった場合、処理は、ステップＳ４４に進み、学習部１５は、1番目の要素関数h1,t(x)、及び、2番目の要素関数h2,t(x)の最適パラメータを確定する。
【０２９７】
すなわち、学習部１５は、1番目の要素関数h1,t(x)について、現在の仮の最適パラメータとしての最適ピクセル位置対(P11,P12）、及び、最適閾値セット(TH11,TH12)を、最適パラメータに確定する。
【０２９８】
さらに、学習部１５は、2番目の要素関数h2,t(x)について、現在の仮の最適パラメータとしての最適ピクセル位置対(P21,P22）、及び、最適閾値セット(TH21,TH22)を、最適パラメータに確定する。
【０２９９】
ステップＳ４４において、1番目の要素関数h1,t(x)、及び、2番目の要素関数h2,t(x)のそれぞれの最適パラメータが確定された後、処理は、ステップＳ４５に進み、学習部１５は、t番目の新弱識別器ft(X)について、各全体区分jの信頼度ajを求める。
【０３００】
ここで、1番目の要素関数h1,t(x)によれば、２つの特徴量X=(x,x')のうちの1番目の特徴量xが、３つのサブ区分（第１区分）j1のうちのいずれかに分類される。同様に、2番目の要素関数h2,t(x')によれば、２つの特徴量X=(x,x')のうちの2番目の特徴量x'が、３つのサブ区分j2のうちのいずれかに分類される。
【０３０１】
そして、1番目の要素関数h1,t(x)、及び、2番目の要素関数h2,t(x')によれば、２つの特徴量X=(x,x')の全体を、サブ区分j1及びj2を併せた、式ｊ＝3×j1＋j2で表される全体区分jに分類することができる。
【０３０２】
２つの特徴量X=(x,x')の全体を分類する全体区分jは、0ないし8の整数で表される9通りの区分であり、ステップＳ４５では、その9通りの各全体区分jの信頼度ajが求められる。
【０３０３】
すなわち、ステップＳ４５において、学習部１５は、9通りの全体区分jそれぞれについて、全体区分jに、ポジティブ画像の２つの特徴量X=(x,x')の全体が属する（分類される）確率密度（確率分布）p(j)を、式（１０）に従って求める。
【０３０４】
p(j)＝H+1j／(H+1j＋H-1j)
・・・（１０）
【０３０５】
ここで、式（１０）において、Hkjは、確定後の最適パラメータとしての最適ピクセル位置対(P11,P12）、及び、最適閾値セット(TH11,TH12)の要素関数h1,t(x)、及び、確定後の最適パラメータとしての最適ピクセル位置対(P21,P22）、及び、最適閾値セット(TH21,TH22)の要素関数h2,t(x)を用い、上述の式（８）に従って求められる重み付きヒストグラムを表す。
【０３０６】
式（１０）によれば、全体区分jに分類される学習用画像（の２つの特徴量X）の重み付きヒストグラム（クラスk=+1,-1それぞれの重み付きヒストグラムの和）H+1j＋H-1jに対する、クラスk=+1の学習用画像、つまり、ポジティブ画像の重み付きヒストグラムH+1jの割合が、全体区分jに、ポジティブ画像の２つの特徴量X=(x,x')の全体が分類される確率密度p(j)として求められる。
【０３０７】
さらに、学習部１５は、式（１１）に従い、確率密度p(j)に基づき、その確率密度p(j)に対応する値を、全体区分jの信頼度ajとして求める。
【０３０８】
aj＝(1/2)×log（p(j)/(1-p(j)))
・・・（１１）
【０３０９】
式（１１）によれば、全体区分jに、ポジティブ画像の２つの特徴量X=(x,x')の全体が分類される確率密度p(j)が大きいほど、その全体区分jの信頼度ajは、大になる。
【０３１０】
ステップＳ４５において、学習部１５は、t番目の新弱識別器ft(X)について、各全体区分jの信頼度ajを求めると、その信頼度ajを、全体区分jに割り当てた信頼度LUTを、t番目の新弱識別器ft(X)のパラメータの１つとして生成し、処理は、ステップＳ４６に進む。
【０３１１】
ステップＳ４６では、学習部１５は、t番目の新弱識別器ft(X)のパラメータの１つとしての打ち切り閾値Rtを求め、処理はリターンする。
【０３１２】
なお、打ち切り閾値Rtを求める方法については、後述する。
【０３１３】
図１５は、図１４のステップＳ４１で行われる、2番目の要素関数h2,t(x)についての仮の最適パラメータ算出処理を説明するフローチャートである。
【０３１４】
2番目の要素関数h2,t(x)についての仮の最適パラメータ算出処理では、2番目の要素関数h2,t(x)について、図１３のステップＳ２１ないしＳ３５と同様の処理が行われ、t番目の新弱識別器ft(X)が有する２つの要素関数h1,t(x)及びh2,t(x)のうちの2番目の要素関数h2,t(x)の仮の最適パラメータとしての最適ピクセル位置対(P21,P22）、及び、最適閾値セット(TH21,TH22)が求められる。
【０３１５】
但し、2番目の要素関数h2,t(x)の仮の最適パラメータとしての最適ピクセル位置対(P21,P22）、及び、最適閾値セット(TH21,TH22)は、その時点で既に求められている仮の最適パラメータ、つまり、ここでは、1番目の要素関数h1,t(x)の仮の最適パラメータとしての最適ピクセル位置対(P11,P12）、及び、最適閾値セット(TH11,TH12)を固定して求められる。
【０３１６】
すなわち、ステップＳ５１において、学習部１５は、図１３のステップＳ２１と同様に、特徴量としてのピクセル間差分特徴量xの生成に用いる２つのピクセルの位置の組み合わせ（ピクセル位置対）として、所定数Mの組み合わせを設定し、処理は、ステップＳ５２に進む。
【０３１７】
ステップＳ５２では、学習部１５は、図１３のステップＳ２２と同様に、M通りのピクセル位置対をカウントする変数mを、1に初期化して、処理は、ステップＳ５３に進む。
【０３１８】
ステップＳ５３では、学習部１５は、図１３のステップＳ２３と同様に、1ないしN番目の学習用画像#1ないし#Nそれぞれについて、M通りのピクセル位置対のうちのm番目のピクセル位置対の２つのピクセルの画素値p1及びp2を抽出し、ピクセル間差分特徴量である特徴量xi'＝p1-p2を、t番目の弱新識別器ft(X)に与える２つの特徴量Xのうちの2番目の特徴量として求め、求め、処理は、ステップＳ５４に進む。
【０３１９】
ステップＳ５４では、学習部１５は、図１３のステップＳ２４と同様に、t番目の新弱識別器ft(X)が有する２つの要素関数h1,t(x)及びh2,t(x)のうちの2番目の要素関数h2,t(x)に設定される２つの閾値の中で、値が小さい方の閾値である1番目の閾値を表す変数th21に、初期値としてのxminをセットし、処理は、ステップＳ５５に進む。
【０３２０】
ステップＳ５５では、学習部１５は、図１３のステップＳ２５と同様に、t番目の新弱識別器ft(X)が有する2番目の要素関数h2,t(x)に設定される２つの閾値の中で、値が大きい方の閾値である2番目の閾値を表す変数th22に、初期値としてのth21+1をセットし、処理は、ステップＳ５６に進む。
【０３２１】
ステップＳ５６では、学習部１５は、図１３のステップＳ２６と同様に、各学習用画像#iから求められた2番目の特徴量xi'について、特徴量xi'に対して、2番目の要素関数h2,t(x)が出力する関数値h2,t(xi')である、特徴量xi'のサブ区分j2を求める。
【０３２２】
すなわち、２つの閾値th21及びth22を有する2番目の要素関数h2,t(x)は、2番目の特徴量xi'に対し、その特徴量xi'と閾値th21及びth22との大小関係に基づいて、0,1、及び、2の3値のうちのいずれかを出力する。
【０３２３】
具体的には、要素関数h2,t(x)は、２つの閾値th21及びth22を用いて、特徴量xi'を、式xi'≦th21で表されるサブ区分、式th21＜xi'≦th22で表されるサブ区分、及び、式th22＜xi'で表されるサブ区分の３つのサブ区分のうちのいずれかに分類する。
【０３２４】
式xi'≦th21で表されるサブ区分には、そのサブ区分を表す値（整数値）である0が、式th21＜xi'≦th22で表されるサブ区分には、そのサブ区分を表す値である1が、式th22＜xi'で表されるサブ区分には、そのサブ区分を表す値である2が、それぞれ割り当てられており、要素関数h2,t(x)は、特徴量xi'のサブ区分（を表す値）としての0,1、及び2の3値のうちのいずれかを出力する。
【０３２５】
ここで、2番目の要素関数h2,t(x)が出力する、2番目の特徴量xi'のサブ区分j2を、以下、第2区分ともいう。
【０３２６】
t番目の新弱識別器ft(X)について、ステップＳ５６の処理が行われるときには、t番目の新弱識別器ft(X)が有する２つの要素関数h2,t(x)及びh2,t(x)のうちの1番目の要素関数h1,t(x)について、仮の最適パラメータとしてのピクセル位置対(P11,P12）、及び、閾値セット(TH11,TH12)が、既に求められている。
【０３２７】
そこで、ステップＳ５６では、学習部１５は、1番目の要素関数h1,t(x)の仮の最適パラメータとしての最適ピクセル位置対(P11,P12）、及び、最適閾値セット(TH11,TH12)を固定して、第1区分j1を求める。
【０３２８】
すなわち、学習部１５は、各学習用画像#iについて、1番目の要素関数h1,t(x)の仮の最適パラメータとしての最適ピクセル位置対(P11,P12）の２つの画素値P11,P12を用いて、ピクセル間差分特徴量である特徴量xi＝P11-P12を、t番目の弱新識別器ft(X)に与える２つの特徴量Xのうちの1番目の特徴量として求める。
【０３２９】
さらに、学習部１５は、1番目の特徴量xiを、２つの閾値TH11及びTH12を有する1番目の要素関数h1,t(x)に与えることにより、1番目の特徴量xiの第1区分j1を求める。
【０３３０】
学習部１５は、以上のようにして、パラメータを仮の最適パラメータに固定した1番目の要素関数h1,t(x)から得られる1番目の特徴量xiの第1区分j1と、2番目の要素関数h2,t(x)から得られる2番目の特徴量xi'の第2区分j2とを求めると、その第1区分j1と第2区分j2とを併せた区分を、1番目の特徴量xiと2番目の特徴量xi'との２つの特徴量X=(xi,xi')の全体を分類する全体区分jとして求める。
【０３３１】
すなわち、学習部１５は、式j＝3×j1＋j2に従って、全体区分jを求め、その後、処理は、ステップＳ５６からステップＳ５７に進む。
【０３３２】
ステップＳ５７では、学習部１５は、図１３のステップＳ２７と同様に、上述の式（８）に従って、各クラスkと各全体区分jとについて、重み付きヒストグラムHkjを求め、処理は、ステップＳ５８に進む。
【０３３３】
ステップＳ５８では、学習部１５は、図１３のステップＳ２８と同様に、重み付きヒストグラムHkjを用い、上述の式（９）と同様の式（１２）に従って、m番目のピクセル位置対、並びに、2番目の要素関数h2,t(x)の２つの閾値th21及びth22のセットである閾値セット(th11,th12)について、1番目の要素関数h1,t(x)及び2番目の要素関数h2,t(x)を有するt番目の新弱識別器ft(X)のエラーe(m,th21,th22)を求め、処理は、ステップＳ５９に進む。
【０３３４】
e(m,th21,th22)＝Σjmink(Hkj)
・・・（１２）
【０３３５】
ここで、式（１２）において、mink(Hkj)は、式（９）と同様に、全体区分jの重み付きヒストグラムHkjである重み付きヒストグラムH-1j及びH+1jの中の、最小の重み付きヒストグラムHkj（ここでは、H-1j又はH+1j）を表す。
【０３３６】
また、式（１２）において、Σjは、変数jを、全体区分j（ここでは、j=3×j1＋j2）として取り得る値である0,1,2,3,4,5,6,7,8に変えて、mink(Hkj)のサメ−ションをとることを表す。
【０３３７】
式（１２）によれば、全体区分jに分類される学習用画像#iの各クラスk=-1,+1の重み付きヒストグラムHkjの中の最小の重み付きヒストグラムHkj、すなわち、ここでは、重み付きヒストグラムH-1j及びH+1jのうちの小さい方を、すべての全体区分j=0,1,・・・,8について積算することにより、m番目のピクセル位置対、並びに、閾値セット(th21,th22)について、要素関数h1,t(x)及びh2,t(x)を有するt番目の新弱識別器ft(X)のエラーe(m,th21,th22)が求められる。
【０３３８】
なお、式（１２）の要素関数h1,t(x)及びh2,t(x)を有するt番目の新弱識別器ft(X)のエラーe(m,th21,th22)は、m番目のピクセル位置対に対して得られた2番目の特徴量x'を、閾値th21及びth22を有する要素関数h2,t(x')に与える（入力する）とともに、仮の最適ピクセル位置対(P11,P12)に対して得られた1番目の特徴量xを、仮の最適閾値セット(TH11,TH12)を有する要素関数h1,t(x)に与えたときに、その要素関数h1,t(x)及びh2,t(x)を有するt番目の新弱識別器ft(X=(x,x'))が出力する弱仮説ft(X)の誤りの度合いを表す。
【０３３９】
ステップＳ５９では、学習部１５は、図１３のステップＳ２９と同様に、2番目の要素関数h2,t(x)の2番目の閾値th22が、最大値xmaxに等しいかどうかを判定し、閾値th22が、最大値xmaxに等しくないと判定した場合、ステップＳ６０に進み、学習部１５は、閾値th22を1だけインクリメントする。
【０３４０】
そして、処理は、ステップＳ６０からステップＳ５６に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
【０３４１】
また、ステップＳ５９において、閾値th22が、最大値xmaxに等しいと判定された場合、処理は、ステップＳ６１に進み、学習部１５は、図１３のステップＳ３１と同様に、2番目の要素関数h2,t(x)の1番目の閾値th21が、最大値xmax-1に等しいかどうかを判定する。
【０３４２】
ステップＳ６１において、閾値th21が、最大値xmax-1に等しくないと判定された場合、処理は、ステップＳ６２に進み、学習部１５は、閾値th21を1だけインクリメントする。
【０３４３】
そして、処理は、ステップＳ６２からステップＳ５５に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
【０３４４】
また、ステップＳ６１において、閾値th21が、最大値xmax-1に等しいと判定された場合、処理は、ステップＳ６３に進み、学習部１５は、図１３のステップＳ３３と同様に、変数mが、所定数Mに等しいかどうかを判定する。
【０３４５】
ステップＳ６３において、変数mが、所定数Mに等しくないと判定された場合、処理は、ステップＳ６４に進み、学習部１５は、変数mを1だけインクリメントする。
【０３４６】
そして、処理は、ステップＳ６４からステップＳ５３に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
【０３４７】
また、ステップＳ６３において、変数mが、所定数Mに等しいと判定された場合、すなわち、M通りのピクセル位置対のそれぞれ、並びに、式xmin≦th21≦xmax-1、及び、式th21+1≦th22≦xmaxで表される範囲の閾値セット(th21,th22)のそれぞれについて、t番目の新弱識別器ft(X)のエラーe(m,th21,th22)が求められた場合、処理は、ステップＳ６５に進み、学習部１５は、2番目の要素関数h2,t(x)について、仮の最適パラメータとしてのピクセル位置対(P21,P22）、及び、閾値セット(TH21,TH22)を決定する。
【０３４８】
すなわち、ステップＳ６５では、学習部１５は、図１３のステップＳ３５と同様に、M通りのピクセル位置対のそれぞれ、並びに、式xmin≦th21≦xmax-1、及び、式th21+1≦th22≦xmaxで表される範囲の閾値セット(th21,th22)のそれぞれについて求められた、t番目の新弱識別器ft(X)のエラーe(m,th21,th22)の中の最小値（最小エラーemin）のピクセル位置対、及び、閾値セット(th21,th22)を求め、そのピクセル位置対、及び、閾値セット(th21,th22)を、2番目の要素関数h2,t(x)についての仮の最適パラメータである、仮の最適ピクセル位置対(P21,P22）、及び、仮の最適閾値セット(TH21,TH22)に決定する。
【０３４９】
さらに、ステップＳ６５では、学習部１５は、2番目の要素関数h2,t(x)について、仮の最適パラメータとしての最適ピクセル位置対(P21,P22）、及び、最適閾値セット(TH21,TH22)を決定すると、最小エラーeminを、内蔵するメモリに一時保存し、処理はリターンする。
【０３５０】
なお、以上のように、ステップＳ６５で保存される最小エラーeminは、上述の図１４のステップＳ４３での、t番目の新弱識別器ft(X)の最小エラーeminが、２回連続で同一の値であったかどうかの判定に用いられる。
【０３５１】
図１６は、図１４のステップＳ４２で行われる、1番目の要素関数h1,t(x)についての仮の最適パラメータ算出処理を説明するフローチャートである。
【０３５２】
1番目の要素関数h1,t(x)についての仮の最適パラメータ算出処理では、1番目の要素関数h1,t(x)について、図１３のステップＳ２１ないしＳ３５と同様の処理が行われ、t番目の新弱識別器ft(X)が有する２つの要素関数h1,t(x)及びh2,t(x)のうちの1番目の要素関数h1,t(x)の仮の最適パラメータとしての最適ピクセル位置対(P11,P12）、及び、最適閾値セット(TH11,TH12)が求め直される。
【０３５３】
但し、1番目の要素関数h1,t(x)についての仮の最適パラメータ算出処理が行われるときには、t番目の新弱識別器ft(X)を構成するすべての要素関数hq,t(x)について、仮の最適パラメータが、既に求められており、1番目の要素関数h1,t(x)についての仮の最適パラメータ算出処理において、1番目の要素関数h1,t(x)の仮の最適パラメータとしての最適ピクセル位置対(P11,P12）、及び、最適閾値セット(TH11,TH12)の求め直しは、その時点で既に求められている、1番目の要素関数h1,t(x)以外の要素関数、つまり、ここでは、2番目の要素関数h2,t(x)の仮の最適パラメータとしての最適ピクセル位置対(P21,P22）、及び、最適閾値セット(TH21,TH22)を固定して行われる。
【０３５４】
すなわち、1番目の要素関数h1,t(x)についての仮の最適パラメータ算出処理では、ステップＳ７１ないしＳ８５において、図１３のステップＳ２１ないしＳ３５と同様の処理が行われる。
【０３５５】
但し、1番目の要素関数h1,t(x)についての仮の最適パラメータ算出処理が行われるときには、2番目の要素関数h2,t(x)について、仮の最適パラメータが、既に求められているので、全体区分jを求める図１３のステップＳ２６に対応するステップＳ７６では、学習部１５は、2番目の要素関数h2,t(x)の仮の最適パラメータとしての最適ピクセル位置対(P21,P22）、及び、最適閾値セット(TH21,TH22)を固定して、第2区分j2を求める。
【０３５６】
すなわち、学習部１５は、各学習用画像#iについて、2番目の要素関数h2,t(x)の仮の最適パラメータとしての最適ピクセル位置対(P21,P22）の２つの画素値P21,P22を用いて、ピクセル間差分特徴量である特徴量xi'＝P11-P12を、t番目の弱新識別器ft(X)に与える２つの特徴量Xのうちの2番目の特徴量として求める。
【０３５７】
さらに、学習部１５は、2番目の特徴量xi'を、２つの閾値TH21及びTH22を有する2番目の要素関数h2,t(x')に与えることにより、2番目の特徴量xi'の第2区分j2を求める。
【０３５８】
また、ステップＳ７６では、ステップＳ５６では、学習部１５は、図１３のステップＳ２６と同様に、各学習用画像#iから求められた1番目の特徴量xi、つまり、m番目のピクセル位置対の画素値p1及びp2を用いて（ステップＳ７３で）求められた特徴量xiについて、特徴量xiに対して、２つの閾値th11及びth12を有する1番目の要素関数h1,t(x)が出力する関数値h1,t(xi)である、特徴量xiのサブ区分である第1区分j1を求める。
【０３５９】
学習部１５は、以上のようにして、パラメータを仮の最適パラメータに固定した2番目の要素関数h2,t(x)から得られる2番目の特徴量xi'の第2区分j2と、m番目のピクセル位置対を用いて求められる特徴量xiに対して、２つの閾値th11及びth12を有する1番目の要素関数h1,t(x)から得られる1番目の特徴量xiの第1区分j1とを求めると、その第1区分j1と第2区分j2とを併せた区分を、1番目の特徴量xiと2番目の特徴量xi'との２つの特徴量X=(xi,xi')の全体を分類する全体区分jとして求める。
【０３６０】
すなわち、学習部１５は、式j＝3×j1＋j2に従って、全体区分jを求める。
【０３６１】
以上のように、ステップＳ７６において、全体区分jが求められると、処理は、ステップＳ７６からステップＳ７７に進み、以下、ステップＳ７７ないしＳ８５において、図１３のステップＳ２７ないしＳ３５と同様の処理が行われる。
【０３６２】
すなわち、学習部１５では、ステップＳ７７において、上述の式（８）に従って、各クラスkと各全体区分jとについて、重み付きヒストグラムHkjが求められ、ステップＳ７８において、その重み付きヒストグラムHkjを用い、上述の式（９）に従って、m番目のピクセル位置対、並びに、1番目の要素関数h1,t(x)の閾値セット(th11,th12)について、t番目の新弱識別器ft(X)のエラーe(m,th11,th12)が求められる。
【０３６３】
なお、ステップＳ７８での、式（９）のΣjの演算では、変数jを、全体区分jとして取り得る値である0,1,・・・,8に変えて、mink(Hkj)のサメ−ションがとられる。
【０３６４】
そして、学習部１５では、ステップＳ８５において、M通りのピクセル位置対のそれぞれ、並びに、式xmin≦th11≦xmax-1、及び、式th11+1≦th12≦xmaxで表される範囲の閾値セット(th11,th12)のそれぞれについて求められた、t番目の新弱識別器ft(X)のエラーe(m,th11,th12)の中の最小値（最小エラーemin）のピクセル位置対、及び、閾値セット(th11,th12)が求められ、そのピクセル位置対、及び、閾値セット(th11,th12)が、1番目の要素関数h1,t(x)についての仮の最適パラメータである、仮の最適ピクセル位置対(P11,P12）、及び、仮の最適閾値セット(TH11,TH12)に決定される（決定し直される）。
【０３６５】
また、ステップＳ８５では、学習部１５において、最小エラーeminが、内蔵するメモリに一時保存され、処理はリターンする。
【０３６６】
なお、ステップＳ８５では、最小エラーeminの他、その最小エラーeminが得られる仮の最適パラメータの要素関数h1,t(x)、及び、既に求められている仮の最適パラメータの2番目の要素関数h2,t(x)を有するt番目の新弱識別器ft(X)を用いて、ステップＳ７７で得られる重み付きヒストグラムHkjも、学習部１５の内蔵するメモリに一時保存される。
【０３６７】
ステップＳ８５で保存される最小エラーeminは、上述の図１４のステップＳ４３での、t番目の新弱識別器ft(X)の最小エラーeminが、２回連続で同一の値であったかどうかの判定に用いられる。
【０３６８】
また、ステップＳ８５で保存される重み付きヒストグラムHkjは、上述の図１４のステップＳ４５での、確率密度p(j)の算出、ひいては、信頼度ajの算出に用いられる。
【０３６９】
なお、新弱識別器ft(X)を構成する要素関数hq,t(x)の数と、新弱識別器ft(X)に与えられる複数の特徴量Xの数とは一致し、その数をQ個とすると、Q個の特徴量のうちのq番目の特徴量x(q)は、新弱識別器ft(X)を構成するQ個の要素関数のうちのq番目のhq,t(x(q))に与えられる。
【０３７０】
したがって、図１２ないし図１６で説明した新アンサンブル学習において、新弱識別器ft(X)を構成するq番目の要素関数hq,t(x)について行われる処理は、q番目の特徴量x(q)について行われる処理であるともいうことができる。
【０３７１】
いま、q番目の要素関数hq,t(x)について行われる処理を、q番目の特徴量x(q)について行われる処理と言い換えることとすると、新アンサンブル処理では、複数であるQ個の特徴量それぞれについて、特徴量x(q)を求めるのに用いられる２つのピクセルの位置であるピクセル位置対、及び、特徴量x(q)を分類する閾値として、新弱識別器ft(X)のエラーを最小にするピクセル位置対、及び、閾値が、順番に求められる。
【０３７２】
すなわち、図１２ないし図１６の実施の形態では、新弱識別器ft(X)のエラーを最小にするピクセル位置対、及び、閾値が、要素関数h1,t(x(1))及びh2,t(x(2))について、その順で求められる（図１２のステップＳ２１ないしＳ３５、及び、最初に行われる図１４のステップＳ４１）。
【０３７３】
このとき、q番目の特徴量についての、新弱識別器ft(X)のエラーを最小にするピクセル位置対、及び、閾値は、1ないしq-1番目の特徴量について既に求められているピクセル位置対、及び、閾値を固定して求められる。
【０３７４】
すなわち、図１２ないし図１６の実施の形態では、2番目の要素関数h2,t(x(2))についての、新弱識別器ft(X)のエラーを最小にするピクセル位置対、及び、閾値は、1ないし2-1番目、つまり、1番目の要素関数h1,t(x(1))について既に求められているピクセル位置対、及び、閾値を固定して求められる（最初に行われる図１４のステップＳ４１）。
【０３７５】
そして、新アンサンブル学習では、Q個の特徴量すべてについて、新弱識別器ft(X)のエラーを最小にするピクセル位置対、及び、閾値が求められた後、再度、Q個の特徴量それぞれについて、新弱識別器ft(X)のエラーを最小にするピクセル位置対、及び、閾値を、順番に求めることが繰り返される。
【０３７６】
すなわち、図１２ないし図１６の実施の形態では、２つの要素関数h1,t(x(1))及びh2,t(x(2))すべてについて、新弱識別器ft(X)のエラーを最小にするピクセル位置対、及び、閾値が求められた後、再度、２つの要素関数h1,t(x(1))及びh2,t(x(2))それぞれについて、新弱識別器ft(X)のエラーを最小にするピクセル位置対、及び、閾値を、順番に求めることが繰り返される（図１４のステップＳ４２及びＳ４１）。
【０３７７】
このとき、Q個の特徴量のうちの、q番目の特徴量以外の特徴量について既に求められているピクセル位置対、及び、閾値は固定にされる。
【０３７８】
すなわち、図１２ないし図１６の実施の形態では、2番目の要素関数h2,t(x(2))についての、新弱識別器ft(X)のエラーを最小にするピクセル位置対、及び、閾値は、2番目の要素関数h2,t(x(2))以外の要素関数である1番目の要素関数h1,t(x(1))について既に求められているピクセル位置対、及び、閾値を固定して求められる（図１４のステップＳ４１）。
【０３７９】
さらに、図１２ないし図１６の実施の形態では、1番目の要素関数h1,t(x(1))についての、新弱識別器ft(X)のエラーを最小にするピクセル位置対、及び、閾値は、1番目の要素関数h1,t(x(1))以外の要素関数である2番目の要素関数h2,t(x(2))について既に求められているピクセル位置対、及び、閾値を固定して求められる（図１４のステップＳ４２）。
【０３８０】
そして、新アンサンブル学習では、Q個の特徴量それぞれについて、新弱識別器ft(X)のエラーを最小にするピクセル位置対、及び、閾値を、順番に求めることが、新弱識別器ft(X)のエラーが改善されなくなるまで繰り返される。
【０３８１】
すなわち、図１２ないし図１６の実施の形態では、２つの要素関数h1,t(x(1))及びh2,t(x(2))それぞれについて、新弱識別器ft(X)のエラーを最小にするピクセル位置対、及び、閾値を、順番に求めることが、新弱識別器ft(X)のエラーが改善されなくなるまで繰り返される（図１４のステップＳ４１ないしＳ４３）。
【０３８２】
［打ち切り閾値Rt］
【０３８３】
図１７は、図１４のステップＳ４６において打ち切り閾値Rtを求める方法を説明する図である。
【０３８４】
新アンサンブル学習によって求められるアンサンブル識別器H(X)は、T個の新弱識別器f1(X),f2(X),・・・,fT(X)で構成され、識別器記憶部１４（図１）に記憶される。
【０３８５】
そして、図１の判別部１３は、走査部１２から供給されるウインドウ画像に、対象物が写っているか否かを判別するウインドウ画像判別処理を、識別器記憶部１４に記憶されたアンサンブル識別器H(X)を用いて行う。
【０３８６】
すなわち、ウインドウ画像判別処理では、ウインドウ画像から抽出される複数の特徴量（本実施の形態では、２つの特徴量）Xが、アンサンブル識別器H(X)に与えられ、２つの特徴量Xに対するアンサンブル識別器H(X)の出力である識別値H(X)に基づいて、ウインドウ画像に、対象物が写っているか否かが判別される。
【０３８７】
アンサンブル識別器H(X)の出力である識別値H(X)は、アンサンブル識別器H(X)を構成する新弱識別器ft(X)の出力である弱仮説ft(X)の積算値（重み付け多数決）の符号であり、式（１３）で表される。
【０３８８】
H(X)＝sgn{Σtft(X)}
・・・（１３）
【０３８９】
ここで、式（１３）において、Σtは、変数tを1からTに変えて、弱仮説ft(X)のサメーションをとることを表す。また、sgn{}は、かっこ{}内の符号を表す（0の符号は、プラス及びマイナスのうちの一方（例えば、マイナス）とみなすこととする）。
【０３９０】
式（１３）の識別値H(X)が、プラスである場合、ウインドウ画像に、対象物が写っていると判別され、プラスでない場合、ウインドウ画像に、対象物が写っていないと判別される。
【０３９１】
ウインドウ画像判別処理において、式（１３）の識別値H(X)を求めるにあたり、弱仮説ft(X)は、変数tを、1からTに、順次変えて、順番に求められ、積算されていく。
【０３９２】
すなわち、式（１３）の識別値H(X)は、弱仮説ft(X)を求め、その弱仮説ft(X)を、既に求められている弱仮説f1(X)ないしft-1(X)の積算値に積算することを繰り返すことで求められる。
【０３９３】
図１７は、t個の弱仮説f1(X)ないしft(X)の積算値（以下、t個の弱仮説の積算値Σft(X)ともいう）の変数tに対する変化の例を示している。
【０３９４】
なお、図１７には、５枚のウインドウ画像#1,#2,#3,#4,#5それぞれについてのt個の弱仮説の積算値Σft(X)を示してある。
【０３９５】
５枚のウインドウ画像#1ないし#5のうちの、ウインドウ画像#1ないし#4は、ポジティブ画像であり、残りのウインドウ画像#5は、ネガティブ画像である。
【０３９６】
また、図１７には、打ち切り閾値Rtも、図示してある。
【０３９７】
ポジティブ画像であるウインドウ画像#1ないし#4については、t個の弱仮説の積算値Σft(X)は、変数t（積算される弱仮説の数）にかかわらず、打ち切り閾値Rt以上になっている。
【０３９８】
一方、ネガティブ画像であるウインドウ画像#5については、t個の弱仮説の積算値Σft(X)は、変数tがある値になったときに、打ち切り閾値Rt未満になっている。
【０３９９】
式（１３）の識別値H(X)を求めるにあたり、弱仮説ft(X)は、変数tを、1からTに変えて、順番に求められ、その弱仮説ft(X)が積算されることで、t個の弱仮説の積算値Σft(X)が求められるが、そのt個の弱仮説の積算値Σft(X)が、打ち切り閾値Rt未満（又は、以下）になった時点で、弱仮説ft(X)の積算は、打ち切られる（中止される）。
【０４００】
なお、弱仮説ft(X)の積算が打ち切られた場合、ウインドウ画像には、対象物が写っていない（ウインドウ画像はネガティブ画像である）と判別される。
【０４０１】
t個の弱仮説の積算値Σft(X)と比較される打ち切り閾値Rtは、学習部１５において、N枚の学習用画像のうちの、ポジティブ画像を用いて求められる。
【０４０２】
すなわち、N枚の学習用画像の中に、K枚のポジティブ画像があるとし、そのK枚のポジティブ画像のうちの、k番目のポジティブ画像#kから抽出される複数の特徴量を、Xkと表すこととすると、学習部１５は、K枚のポジティブ画像#kそれぞれについて、t個の弱仮説の積算値Σft(Xk)を求める。
【０４０３】
そして、学習部１５は、K枚のポジティブ画像#kそれぞれについての、t個の弱仮説の積算値Σft(Xk)のうちの最小値を、打ち切り閾値Rtとして求める。
【０４０４】
具体的には、学習部１５は、例えば、式（１４）に従って、打ち切り閾値Rtを求める。
【０４０５】
Rt＝min｛Σifi(X1)，Σifi(X2)，・・・，Σifi(XK)，0｝
・・・（１４）
【０４０６】
ここで、式（１４）において、Σiは、変数iを1からtに変えて、弱仮説fi(Xk)のサメーションをとることを表す。また、min{}は、かっこ{}内の値の最小値を表す。
【０４０７】
式（１４）によれば、K枚のポジティブ画像#kそれぞれについての、t個の弱仮説の積算値Σfi(Xk)＝f1(Xk)+f2(Xk)+・・・+ft(Xk)のうちの最小値が、打ち切り閾値Rtとして求められる。
【０４０８】
但し、K枚のポジティブ画像#kそれぞれについての、t個の弱仮説の積算値Σfi(Xk)＝f1(Xk)+f2(Xk)+・・・+ft(Xk)のうちの最小値が、0より大である場合には、打ち切り閾値Rtは、0とされる。
【０４０９】
したがって、式（１４）に従って求められる打ち切り閾値Rtは、0以下に制限される。  
【０４１０】
式（１４）に従って求められる打ち切り閾値Rtが0以下に制限されるのは、リアルアダブーストによって求められる識別器や、リアルアダブーストを利用した新アンサンブル学習によって求められるアンサンブル識別器H(X)を用いた、対象物が写っているか否かの判別は、例えば、式（１３）で説明したように、識別値H(X)の符号に基づいて行われるので、つまり、弱仮説ft(X)の積算値と、閾値0との大小関係に基づいて行われるので、打ち切り閾値Rtが、0を上回らないようにして、t個の弱仮説の積算値Σft(X)が0より大であるのに、その積算が打ち切られるのを防止するためである。
【０４１１】
なお、打ち切り閾値Rtの制限の方法（打ち切り閾値Rtを制限する値の他、打ち切り閾値Rtを制限するか否かを含む）は、アンサンブル学習の方法（種類）に依存する。
【０４１２】
［学習用画像］
【０４１３】
図１８は、新アンサンブル学習に用いる学習用画像の例を示す図である。
【０４１４】
学習用画像は、ウインドウ画像と同一のサイズの、例えば、20×20ピクセルの画像であり、学習用画像には、ポジティブ画像とネガティブ画像が含まれる。
【０４１５】
図１８では、人の顔が対象物とされており、ポジティブ画像は、人の顔が映っている顔画像であり、ネガティブ画像は、人の顔以外が映っている非顔画像である。
【０４１６】
［判別処理］
【０４１７】
図１９は、図１の判別装置が行う、入力画像に対象物が写っているか否かを判別する対象物判別の処理（判別処理）を説明するフローチャートである。
【０４１８】
なお、ここでは、図１の判別装置において、例えば、図１８に示したような、人の顔を対象物とする学習用画像を用いて、新アンサンブル学習が行われ、T個の新弱識別器ft(X)から構成されるアンサンブル識別器H(X)が、識別器記憶部１４に、既に記憶されていることとする。
【０４１９】
スケーリング部１１は、そこに、外部からの入力画像が供給されるのを待って、ステップＳ１０１において、外部からの入力画像を縮小し、その縮小によって得られる縮小画像を、入力画像をスケーリングしたスケーリング画像として、走査部１２に供給して、処理は、ステップＳ１０２に進む。
【０４２０】
ここで、スケーリング部１１において、外部からの入力画像が供給された後、最初に、ステップＳ１０１の処理が行われる場合、入力画像は、１倍の縮小率で縮小される。したがって、この場合、スケーリング部１１から走査部１２には、サイズが縮小されていない入力画像が、スケーリング画像として供給される。
【０４２１】
ステップＳ１０２では、走査部１２は、スケーリング部１１からのスケーリング画像の左上の位置に、例えば、20×20ピクセル等の所定のサイズのウインドウを設定し、処理は、ステップＳ１０３に進む。
【０４２２】
ステップＳ１０３では、走査部１２は、スケーリング画像から、ウインドウ内の画像を切り出し、ウインドウ画像として、判別部１３に供給して、処理は、ステップＳ１０４に進む。
【０４２３】
ステップＳ１０４では、判別部１３は、走査部１２からのウインドウ画像に、対象物が写っているか否かを判別するウインドウ画像判別処理を、識別器記憶部１４に記憶されたアンサンブル識別器を用いて行い、処理は、ステップＳ１０５に進む。
【０４２４】
ここで、判別部１３が行うウインドウ画像判別処理については、後述するが、ウインドウ画像判別処理では、ウインドウ画像が、対象物である人の顔が映っているポジティブ画像であるか、又は、人の顔が映っていないネガティブ画像であるかが判別される。
【０４２５】
ステップＳ１０５では、判別部１３は、ウインドウがスケーリング画像の右下に位置しているかどうかを判定する。
【０４２６】
ステップＳ１０５において、ウインドウがスケーリング画像の右下に位置していないと判定された場合、処理は、ステップＳ１０６に進み、判別部１３は、ウインドウを移動させるように、走査部１２を制御する。
【０４２７】
走査部１２は、判別部１３の制御に従い、スケーリング画像上のウインドウを、ラスタスキャン順で、次の位置に移動させ、処理は、ステップＳ１０６からステップＳ１０３に戻る。
【０４２８】
ステップＳ１０３では、走査部１２は、スケーリング画像から、移動後のウインドウ内の画像を切り出し、ウインドウ画像として、判別部１３に供給して、以下、同様の処理が繰り返される。
【０４２９】
また、ステップＳ１０５において、ウインドウがスケーリング画像の右下に位置していると判定された場合、処理は、ステップＳ１０７に進み、判別部１３は、スケーリング画像のサイズが、ウインドウのサイズに一致しているかどうかを判定する。
【０４３０】
ステップＳ１０７において、スケーリング画像のサイズが、ウインドウのサイズに一致していないと判定された場合、すなわち、スケーリング画像のサイズが、ウインドウのサイズよりも大きい場合、処理は、ステップＳ１０８に進み、判別部１３は、前回より小さな縮小率（入力画像を、より縮小する縮小率）で、入力画像を縮小するように、スケーリング部１１を制御し、処理は、ステップＳ１０１に戻る。
【０４３１】
ステップＳ１０１では、スケーリング部１１は、判別部１３の制御に従って、入力画像を縮小し、その結果得られる、前回よりもサイズが小さい縮小画像を、スケーリング画像として、走査部１２に供給して、以下、同様の処理が繰り返される。
【０４３２】
また、ステップＳ１０７において、スケーリング画像のサイズが、ウインドウのサイズに一致すると判定された場合、すなわち、スケーリング部１１において、入力画像が、ウインドウと同一サイズにまで縮小された場合、処理は、ステップＳ１０９に進み、判別部１３は、それまでに行われたステップＳ１０４のウインドウ画像判別処理において、ポジティブ画像であると判別されたウインドウ画像それぞれに対応する入力画像上の領域を、対象物が映っている対象物領域として、入力画像から検出し、処理は、ステップＳ１１０に進む。
【０４３３】
ステップＳ１１０では、判別部１３は、入力画像に、対象物領域があるかどうか、つまり、ステップＳ１０９で、入力画像から、１つ以上の対象物領域が検出されたかどうかを判定する。
【０４３４】
ステップＳ１１０において、入力画像に、対象物領域がないと判定された場合、すなわち、ウインドウ画像判別処理において、入力画像から得られるウインドウ画像の中に、ポジティブ画像であると判別されたウインドウ画像が存在せず、したがって、入力画像に、対象物である人の顔が映っていない場合、処理は、ステップＳ１１１に進み、判別部１３は、入力画像についての、対象物の存在の判別結果を表す判別結果情報として、例えば、対象物が存在しない旨のメッセージ等を出力し、判別処理を終了する。
【０４３５】
また、ステップＳ１１０において、入力画像に、対象物領域があると判定された場合、すなわち、入力画像に、１つ以上の対象物領域が存在する場合、処理は、ステップＳ１１２に進み、判別部１３は、入力画像に存在する対象物領域の中に、互いに重なっている対象物領域があるかどうかを判定する。
【０４３６】
ステップＳ１１２において、入力画像に存在する対象物領域の中に、互いに重なっている対象物領域があると判定された場合、すなわち、入力画像に、複数の対象物領域が存在し、その複数の対象物領域の中に、互いに重なっている対象物領域がある場合、処理は、ステップＳ１１３に進み、判別部１３は、入力画像において、互いに重なっている対象物領域の中から、任意の２つの互いに重なっている対象物領域を選択し、その２つの互いに重なっている対象物領域のうちの一方、すなわち、例えば、ウインドウ画像判別処理で求められる後述する評価値sが小さい方を、対象物領域から除外する。
【０４３７】
その後、処理は、ステップＳ１１３からステップＳ１１２に戻り、以下、ステップＳ１１２において、入力画像に存在する対象物領域の中に、互いに重なっている対象物領域がないと判定されるまで、ステップＳ１１２及びＳ１１３の処理が繰り返される。
【０４３８】
そして、ステップＳ１１２において、入力画像に存在する対象物領域の中に、互いに重なっている対象物領域がないと判定された場合、処理は、ステップＳ１１１に進み、判別部１３は、入力画像についての、対象物の存在の判別結果を表す判別結果情報として、例えば、対象物が存在する旨のメッセージや、対象物領域を囲む枠を表示した入力画像等を出力し、判別処理を終了する。
【０４３９】
図２０は、図１９のステップＳ１１３において、２つの互いに重なっている対象物領域のうちの一方を、対象物領域から除外する処理を説明する図である。
【０４４０】
判別処理では、図１９で説明したように、縮小率を変えながら入力画像を縮小することにより得られるスケーリング画像上を移動するウインドウ内のウインドウ画像のうちの、ポジティブ画像であると判別されたウインドウ画像に対応する、入力画像上の領域が、対象物領域として検出されるので、図２０の左に示すように、入力画像に、一人しか写っていなくても、その一人の顔（対象物としての顔）が映っている部分を含む複数の領域が、対象物領域として検出されることがある。
【０４４１】
そして、複数の対象物領域が検出された場合において、その複数の対象物領域の中で、互いに重なっている対象物領域に映っている顔は、同一（人物）の顔である可能性が高い。
【０４４２】
そこで、判別処理では、入力画像において、互いに重なっている対象物領域の中から、任意の２つの互いに重なっている対象物領域を選択し、その２つの互いに重なっている対象物領域のうちの一方を、対象物領域から除外することを、互いに重なっている対象物領域がなくなるまで繰り返し（図１９のステップＳ１１２及びＳ１１３）、これにより、図２０の右に示すように、一人の顔につき、１つの対象物領域だけを残す。
【０４４３】
図２１は、図１９のステップＳ１０４で行われるウインドウ画像判別処理を説明するフローチャートである。
【０４４４】
ステップＳ１２１において、判別部１３は、識別器記憶部１４に記憶されたアンサンブル識別器H(X)を構成するT個の新弱識別器f1(X),f2(X),・・・,fT(X)をカウントする変数tを、1に初期化する。
【０４４５】
さらに、ステップＳ１２１では、判別部１３は、走査部１２からのウインドウ画像に、対象物が写っているか否かを判別するための、ウインドウ画像を評価する評価値sを、0に初期化し、処理は、ステップＳ１２２に進む。
【０４４６】
ステップＳ１２２では、判別部１３は、走査部１２からのウインドウ画像から、t番目の新弱識別器ft(X)に与える複数の特徴量としての２つの特徴量X=(x,x')を抽出する。
【０４４７】
すなわち、判別部１３は、ウインドウ画像から、t番目の新弱識別器ft(X)（の1番目の要素関数h1,t(x)）のパラメータであるピクセル位置対(P11,P12）の２つの画素値P11,P12を抽出し、t番目の新弱識別器ft(X)の1番目の要素関数h1,t(x)に与える特徴量であるピクセル間差分特徴量x＝P11-P12を求める。
【０４４８】
さらに、判別部１３は、ウインドウ画像から、t番目の新弱識別器ft(X)（の2番目の要素関数h2,t(x)）のパラメータであるピクセル位置対(P21,P22）の２つの画素値P21,P22を抽出し、t番目の新弱識別器ft(X)の2番目の要素関数h2,t(x)に与える特徴量であるピクセル間差分特徴量x'＝P21-P22を求める。
【０４４９】
その後、処理は、ステップＳ１２２からステップＳ１２３に進み、判別部１３は、直前のステップＳ１２２で求めた２つの特徴量X=(x,x')を、t番目の新弱識別器ft(X)に与えて、その新弱識別器ft(X)の演算を行い、弱仮説ft(X)を求める。
【０４５０】
すなわち、判別部１３は、２つの特徴量X=(x,x')のうちの1番目の特徴量xを、２つの閾値TH11及びTH12を有する1番目の要素関数h1,t(x)に与えることにより、1番目の特徴量xの第1区分j1を求める。
【０４５１】
さらに、判別部１３は、２つの特徴量X=(x,x')のうちの2番目の特徴量x'を、２つの閾値TH21及びTH22を有する2番目の要素関数h2,t(x')に与えることにより、2番目の特徴量x'の第2区分j2を求める。
【０４５２】
判別部１３は、1番目の特徴量xiの第1区分j1と、2番目の特徴量xi'の第2区分j2とを求めると、その第1区分j1と第2区分j2とを併せた区分を、1番目の特徴量xiと2番目の特徴量xi'との２つの特徴量X=(xi,xi')の全体を分類する全体区分jとして求める。
【０４５３】
すなわち、判別部１３は、学習部１５が新アンサンブル学習で全体区分jを求めるのと同様に、式j＝3×j1＋j2に従って、２つの特徴量X=(xi,xi')の全体区分jを求める。
【０４５４】
そして、判別部１３は、t番目の新弱識別器ft(X)のパラメータである信頼度LUTにおいて、２つの特徴量X=(xi,xi')の全体区分jに割り当てられている信頼度ajを、t番目の新弱識別器ft(X)の出力である弱仮説ft(X)として求める。
【０４５５】
弱仮説ft(X)としての信頼度ajが求められると、処理は、ステップＳ１２３からステップＳ１２４に進み、判別部１３は、評価値sに、弱仮説ft(X)としての信頼度ajを加算することで、評価値sを更新して、処理は、ステップＳ１２５に進む。
【０４５６】
ここで、ステップＳ１２４で得られる、更新後の評価値sが、図１７で説明したt個の弱仮説の積算値Σft(X)であり、また、ステップＳ１２４で行われる評価値sの更新が、式（１３）のアンサンブル識別器H(X)の出力である識別値H(X)を求めるための、弱仮説ft(X)の積算である。
【０４５７】
ステップＳ１２５では、判別部１３は、評価値sが、t番目の新弱識別器ft(X)のパラメータである打ち切り閾値Rtより大きい値であるかどうかを判定する。
【０４５８】
ステップＳ１２５において、評価値sが、打ち切り閾値Rtより大きい値であると判定された場合、処理は、ステップＳ１２６に進み、判別部１３は、変数tが、アンサンブル識別器H(X)を構成する新弱識別器ft(X)の個数Tに等しいかどうかを判定する。
【０４５９】
ステップＳ１２６において、変数tが、アンサンブル識別器H(X)を構成する新弱識別器ft(X)の個数Tに等しくないと判定された場合、処理は、ステップＳ１２７に進み、判別部１３は、変数tを1だけインクリメントする。
【０４６０】
そして、処理は、ステップＳ１２７からステップＳ１２２に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
【０４６１】
また、ステップＳ１２６において、変数tが、アンサンブル識別器H(X)を構成する新弱識別器ft(X)の個数Tに等しいと判定された場合、すなわち、識別値H(X)を求めるための、式（１３）右辺のサメーションで表される積算が、アンサンブル識別器H(X)を構成するT個の新弱識別器ft(X)の弱仮説ft(X)すべてを対象として行われた場合、処理は、ステップＳ１２８に進み、識別部１３は、評価値sが閾値0より大であるかどうかを判定する。
【０４６２】
ステップＳ１２８において、評価値sが閾値0より大でないと判定された場合、すなわち、アンサンブル識別器H(X)を構成するT個の新弱識別器ft(X)の弱仮説ft(X)すべてを対象とした積算値Σtft(X)（式（１３）右辺のΣtft(X)）の符号である識別値H(X)がプラスでない場合、処理は、ステップＳ１２９に進み、判別部１３は、ウインドウ画像がネガティブ画像であると判別して、処理はリターンする。
【０４６３】
なお、ステップＳ１２５において、評価値sが、打ち切り閾値Rtより大きい値でないと判定された場合も、処理は、ステップＳ１２９に進み、判別部１３は、ウインドウ画像がネガティブ画像であると判別し、処理はリターンする。
【０４６４】
したがって、評価値s、つまり、t個の弱仮説の積算値Σft(X)が、打ち切り閾値Rtより大きい値でない場合には、ステップＳ１２４で行われる評価値sの更新、つまり、式（１３）のアンサンブル識別器H(X)の出力である識別値H(X)を求めるための、弱仮説ft(X)の積算は、打ち切られる。
【０４６５】
t個の弱仮説の積算値Σft(X)が、打ち切り閾値Rtより大きい値でない場合、ウインドウ画像がポジティブ画像である可能性は、極めて低いので、t個の弱仮説の積算値Σft(X)が、打ち切り閾値Rtより大きい値でなくなった時点で、弱仮説ft(X)の積算を打ち切ることにより、判別処理（図１９）全体の高速化（短時間化）を図ることができる。
【０４６６】
一方、ステップＳ１２８において、評価値sが閾値0より大であると判定された場合、すなわち、アンサンブル識別器H(X)を構成するT個の新弱識別器ft(X)の弱仮説ft(X)すべてを対象とした積算値Σtft(X)（式（１３）右辺のΣtft(X)）の符号である識別値H(X)がプラスである場合、処理は、ステップＳ１３０に進み、判別部１３は、ウインドウ画像がポジティブ画像であると判別して、処理はリターンする。
【０４６７】
［本発明を適用したコンピュータの説明］
【０４６８】
次に、上述した一連の処理は、ハードウェアにより行うこともできるし、ソフトウェアにより行うこともできる。一連の処理をソフトウェアによって行う場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、汎用のコンピュータ等にインストールされる。
【０４６９】
そこで、図２２は、上述した一連の処理を実行するプログラムがインストールされるコンピュータの一実施の形態の構成例を示している。
【０４７０】
プログラムは、コンピュータに内蔵されている記録媒体としてのハードディスク１０５やROM１０３に予め記録しておくことができる。
【０４７１】
あるいはまた、プログラムは、リムーバブル記録媒体１１１に格納（記録）しておくことができる。このようなリムーバブル記録媒体１１１は、いわゆるパッケージソフトウエアとして提供することができる。ここで、リムーバブル記録媒体１１１としては、例えば、フレキシブルディスク、CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory)，MO(Magneto Optical)ディスク，DVD(Digital Versatile Disc)、磁気ディスク、半導体メモリ等がある。
【０４７２】
なお、プログラムは、上述したようなリムーバブル記録媒体１１１からコンピュータにインストールする他、通信網や放送網を介して、コンピュータにダウンロードし、内蔵するハードディスク１０５にインストールすることができる。すなわち、プログラムは、例えば、ダウンロードサイトから、ディジタル衛星放送用の人工衛星を介して、コンピュータに無線で転送したり、LAN(Local Area Network)、インターネットといったネットワークを介して、コンピュータに有線で転送することができる。
【０４７３】
コンピュータは、CPU(Central Processing Unit)１０２を内蔵しており、CPU１０２には、バス１０１を介して、入出力インタフェース１１０が接続されている。
【０４７４】
CPU１０２は、入出力インタフェース１１０を介して、ユーザによって、入力部１０７が操作等されることにより指令が入力されると、それに従って、ROM(Read Only Memory)１０３に格納されているプログラムを実行する。あるいは、CPU１０２は、ハードディスク１０５に格納されたプログラムを、RAM(Random Access Memory)１０４にロードして実行する。
【０４７５】
これにより、CPU１０２は、上述したフローチャートにしたがった処理、あるいは上述したブロック図の構成により行われる処理を行う。そして、CPU１０２は、その処理結果を、必要に応じて、例えば、入出力インタフェース１１０を介して、出力部１０６から出力、あるいは、通信部１０８から送信、さらには、ハードディスク１０５に記録等させる。
【０４７６】
なお、入力部１０７は、キーボードや、マウス、マイク等で構成される。また、出力部１０６は、LCD(Liquid Crystal Display)やスピーカ等で構成される。
【０４７７】
ここで、本明細書において、コンピュータがプログラムに従って行う処理は、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に行われる必要はない。すなわち、コンピュータがプログラムに従って行う処理は、並列的あるいは個別に実行される処理（例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理）も含む。
【０４７８】
また、プログラムは、１のコンピュータ（プロセッサ）により処理されるものであっても良いし、複数のコンピュータによって分散処理されるものであっても良い。さらに、プログラムは、遠方のコンピュータに転送されて実行されるものであっても良い。
【０４７９】
なお、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【０４８０】
すなわち、本実施の形態では、新弱識別器ft(X)に入力する特徴量、及び、新弱識別器ft(X)が有する要素関数hq,t(x)の個数を、２つとしたが、特徴量、及び、要素関数hq,t(x)の個数は、２つに限定されるものではなく、３つ以上とすることができる。
【０４８１】
また、本実施の形態では、要素関数hq,t(x)に、２つの閾値を設定し、その要素関数hq,t(x)によって、その要素関数hq,t(x)に入力される特徴量を、３つのサブ区分のいずれかに分類するようにしたが、要素関数hq,t(x)には、３つ以上のJ個の閾値を設定し、その要素関数hq,t(x)によって、その要素関数hq,t(x)に入力される特徴量を、J+1個のサブ区分のいずれかに分類することができる。
【０４８２】
さらに、本実施の形態では、新弱識別器ft(X)に入力する特徴量として、ピクセル間差分特徴量を採用したが、特徴量としては、その他、任意の特徴量を採用することができる。
【０４８３】
なお、新弱識別器ft(X)に入力する特徴量として、ピクセル間差分特徴量を採用する場合には、高性能な対象物判別をするため、新弱識別器ft(X)に入力するピクセル間差分特徴量を求めるのに用いる２つのピクセルの位置（ピクセル位置対）が必要であり、そのため、新アンサンブル学習（図１２ないし図１６）において、新弱識別器ft(X)のエラーを最小にする２つのピクセルの位置を求めたが、ピクセルの位置に依存しない特徴量を、新弱識別器ft(X)に入力する特徴量として採用する場合には、新アンサンブル学習において、ピクセル位置対をカウントする変数mについてのループは、不要になる。
【符号の説明】
【０４８４】
１１  スケーリング部，  １２  走査部，  １３  判別部，  １４  識別器記憶部，  １５  学習部，  １０１  バス，  １０２  CPU，  １０３  ROM，  １０４  RAM，  １０５  ハードディスク，  １０６  出力部，  １０７  入力部，  １０８  通信部，  １０９  ドライブ，  １１０  入出力インタフェース，  １１１  リムーバブル記録媒体
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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