(57)【要約】【課題】入力画像から眼検出し、追跡する際に、追跡失敗を低減させつつ、眼の開閉状態の判別精度を向上させる。【解決手段】眼の開閉状態を３以上の段階に分けて、該各状態にある眼を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像と、眼を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像を用意し、前記状態毎に、該状態にある眼を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像を正解サンプルとして、該状態の隣の段階の状態にある眼を表す画像であることが分かっているサンプル画像は不正解サンプルとすることなく、該状態と段階が２以上離れた状態にある眼を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像のうち少なくとも１つと眼を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像とを不正解サンプルとして学習させて、判別対象画像が該状態にある眼を表す画像であるか否かを判別する判別器を生成する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
判別対象画像が、状態が反復的かつ連続的に変化する所定の対象物を含む画像であるか否かを、所定の前記状態別にそれぞれ判別する複数の判別器を生成する判別器生成方法であって、
前記状態を３以上の段階に分けて、該各状態にある前記所定の対象物を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像と、前記所定の対象物を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像を取得し、
前記状態毎に、該状態にある前記所定の対象物を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像を正解サンプルとして、該状態の隣の段階の状態にある前記所定の対象物を表す画像であることが分かっているサンプル画像は不正解サンプルとすることなく、該状態と段階が２以上離れた状態にある前記所定の対象物を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像のうち少なくとも１つと前記所定の対象物を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像とを不正解サンプルとして学習させて、判別対象画像が該状態にある前記所定の対象物を表す画像であるか否かを判別する判別器を生成することを特徴とする判別器生成方法。
【請求項２】
前記所定の対象物が眼であり、前記状態が眼の開閉状態であることを特徴とする請求項１記載の判別器生成方法。
【請求項３】
前記３以上の段階が、眼を閉じた状態、半分開いた状態、全開の状態の３つの段階であることを特徴とする請求項２記載の判別器生成方法。
【請求項４】
前記所定の対象物が眼であり、
前記３以上の段階が、瞳孔が眼の中心部に位置する状態、眼の左端に位置する状態、眼の右端に位置する状態の３つの段階であることを特徴とする請求項１記載の判別器生成方法。
【請求項５】
前記所定の対象物が顔であり、
前記３以上の段階が、顔が正面を向いている状態、斜めを向いている状態、横を向いている状態の３つの段階であることを特徴とする請求項１記載の判別器生成方法。
【請求項６】
判別対象画像が、状態が反復的かつ連続的に変化する所定の対象物を含む画像であるか否かを、所定の前記状態別にそれぞれ判別する複数の判別器を生成する判別器生成装置であって、
前記状態を３以上の段階に分けて、該各状態にある前記所定の対象物を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像と、前記所定の対象物を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像を取得するサンプル画像取得手段と、
前記状態毎に、該状態にある前記所定の対象物を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像を正解サンプルとして、該状態の隣の段階の状態にある前記所定の対象物を表す画像であることが分かっているサンプル画像は不正解サンプルとすることなく、該状態と段階が２以上離れた状態にある前記所定の対象物を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像のうち少なくとも１つと前記所定の対象物を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像とを不正解サンプルとして学習させて、判別対象画像が該状態にある前記所定の対象物を表す画像であるか否かを判別する判別器を生成する学習手段を備えたことを特徴とする判別器生成装置。
【請求項７】
前記所定の対象物が眼であり、前記状態が眼の開閉状態であることを特徴とする請求項６記載の判別器生成装置。
【請求項８】
前記３以上の段階が、眼を閉じた状態、半分開いた状態、全開の状態の３つの段階であることを特徴とする請求項７記載の判別器生成装置。
【請求項９】
前記所定の対象物が眼であり、
前記３以上の段階が、瞳孔が眼の中心部に位置する状態、眼の左端に位置する状態、眼の右端に位置する状態の３つの段階であることを特徴とする請求項６記載の判別器生成装置。
【請求項１０】
前記所定の対象物が顔であり、
前記３以上の段階が、顔が正面を向いている状態、斜めを向いている状態、横を向いている状態の３つの段階であることを特徴とする請求項６記載の判別器生成装置。
【請求項１１】
コンピュータを、判別対象画像が、状態が反復的かつ連続的に変化する所定の対象物を含む画像であるか否かを、所定の前記状態別にそれぞれ判別する複数の判別器を生成する判別器生成装置として機能させるためのプログラムにであって、
前記コンピュータを、前記状態を３以上の段階に分けて、該各状態にある前記所定の対象物を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像と、前記所定の対象物を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像を取得するサンプル画像取得手段と、
前記状態毎に、該状態にある前記所定の対象物を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像を正解サンプルとして、該状態の隣の段階の状態にある前記所定の対象物を表す画像であることが分かっているサンプル画像は不正解サンプルとすることなく、該状態と段階が２以上離れた状態にある前記所定の対象物を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像のうち少なくとも１つと前記所定の対象物を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像とを不正解サンプルとして学習させて、判別対象画像が該状態にある前記所定の対象物を表す画像であるか否かを判別する判別器を生成する学習手段として機能させることを特徴とする判別器生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、判別対象画像が、状態が連続して変化する所定の対象物を含む画像であるか否かを、所定の前記状態別にそれぞれ判別する複数の判別器を生成する判別器生成方法、装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車載用カメラ等により得られた画像を用いて運転者の眼の開閉状態を監視することにより、運転者の居眠り状態を検出し警報する居眠り検出装置が利用されている。
【０００３】
眼の開閉状態を監視する手法として、例えば、開いた状態にある眼を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像を正解サンプルとして、眼を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像を不正解サンプルとして学習させることにより、判別対象画像が開いた状態にある眼を表す画像であるか否かを判別する判別器を生成し、閉じた状態にある眼を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像を正解サンプルとして、眼を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像を不正解サンプルとして学習させることにより、判別対象画像が閉じた状態にある眼を表す画像であるか否かを判別する判別器を生成し、それらの判別器を用いて、連続的に撮影して得られた複数の入力画像から順次眼を検出し、追跡する手法が知られている。
【０００４】
ところで、上記手法においては、前記各状態を判別する判別器を生成する際に、その状態にある眼の特徴は正解として学習されている一方、別の状態にある眼の特徴は正解または不正解のいずれとも学習されていないため、閉じた状態にある眼を表す画像が開いた状態にある眼を表す画像と判別されたり、逆に開いた状態にある眼を表す画像が閉じた状態にある眼を表す画像と判別されたりすることがあり、問題となる。
【０００５】
これに対し、特許文献１には、上記手法において、判別対象画像が開いた状態にある眼を表す画像であるか否かを判別する判別器を生成する際に、眼を表す画像でないことが分かっているサンプル画像に加えて、閉じた状態にある眼を表す画像であることが分かっているサンプル画像も不正解サンプルとして学習させ、判別対象画像が閉じた状態にある眼を表す画像であるか否かを判別する判別器を生成する際に、眼を表す画像でないことが分かっているサンプル画像に加えて、開いた状態にある眼を表す画像であることが分かっているサンプル画像も不正解サンプルとして学習させることにより、上記問題を解決する手法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開第２００７−３２３１０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記特許文献１の手法では、前記各状態を判別する判別器を生成する際に異なる状態にある眼の特徴を不正解として学習させているため、前記２つの状態の中間である半分開いた状態の眼を表す画像が眼を表す画像でなないものと判別され、その結果眼を見失い、眼の追跡が失敗してしまうことがある。
【０００８】
本発明は、上記事情に鑑み、状態が連続して変化する所定の対象物を検出し、追跡する際に、追跡失敗を低減させつつ、状態の判別精度を向上させることができる判別器生成方法、装置およびプログラムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の判別器生成方法は、判別対象画像が、状態が反復的かつ連続的に変化する所定の対象物を含む画像であるか否かを、所定の前記状態別にそれぞれ判別する複数の判別器を生成する判別器生成方法であって、前記状態を３以上の段階に分けて、該各状態にある所定の対象物を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像と、所定の対象物を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像を取得し、前記状態毎に、該状態にある所定の対象物を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像を正解サンプルとして、該状態の隣の段階の状態にある所定の対象物を表す画像であることが分かっているサンプル画像は不正解サンプルとすることなく、該状態と段階が２以上離れた状態にある所定の対象物を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像のうち少なくとも１つと所定の対象物を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像とを不正解サンプルとして学習させて、判別対象画像が該状態にある所定の対象物を表す画像であるか否かを判別する判別器を生成することを特徴とするものである。
【００１０】
上記判別器生成方法において、前記所定の対象物は眼であり、前記状態は眼の開閉状態であってもよい。
【００１１】
また、前記３以上の段階は、眼を閉じた状態、半分開いた状態、全開の状態の３つの段階であってもよい。
【００１２】
また、前記所定の対象物は眼であり、前記３以上の段階は、瞳孔が眼の中心部に位置する状態、眼の左端に位置する状態、眼の右端に位置する状態の３つの段階であってもよい。
【００１３】
また、前記所定の対象物は顔であり、前記３以上の段階は、顔が正面を向いている状態、斜めを向いている状態、横を向いている状態の３つの段階であってもよい。
【００１４】
本発明の判別器生成装置は、上記判別器生成方法を実施するサンプル画像取得手段と、学習手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１５】
本発明の判別器生成プログラムは、上記判別器生成方法少なくとも１台のコンピュータに実行させるプログラムである。このプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤなどの記録メディアに記録され、またはサーバコンピュータに付属するストレージやネットワークストレージにダウンロード可能な状態で記録されて、ユーザに提供される。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の判別器生成方法、装置およびプログラムによれば、判別対象画像が、状態が反復的かつ連続的に変化する所定の対象物を含む画像であるか否かを、所定の前記状態別にそれぞれ判別する複数の判別器を生成する際に、前記状態を３以上の段階に分けて、該各状態にある所定の対象物を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像と、所定の対象物を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像を取得し、前記状態毎に、該状態にある所定の対象物を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像を正解サンプルとして、該状態の隣の段階の状態にある所定の対象物を表す画像であることが分かっているサンプル画像は不正解サンプルとすることなく、該状態と段階が２以上離れた状態にある所定の対象物を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像のうち少なくとも１つと所定の対象物を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像とを不正解サンプルとして学習させて、判別対象画像が該状態にある所定の対象物を表す画像であるか否かを判別する判別器を生成するようにしているので、連続する段階の間の状態にある所定の対象物を表す画像はそのいずれかの状態にある所定の対象物として判別されるようにすることができ、未検出による追跡失敗を低減させることができる。また、段階が２以上離れた状態にある所定の対象物を表す画像間で判別ミスが生じないようにすることができ、状態の判別精度を向上させることができる。
【００１７】
上記判別器生成方法、装置およびプログラムにおいて、前記所定の対象物が眼であり、前記状態が眼の開閉状態である場合には、入力画像から眼を検出、追跡するときに、眼の追跡失敗を低減させつつ、眼の開閉状態の判別精度を向上させることができる。
【００１８】
また、前記３以上の段階が、眼を閉じた状態、半分開いた状態、全開の状態の３つの段階である場合には、判別対象画像が閉じた状態にある眼を表す画像であるか全開の状態にある眼を表す画像であるかの判別精度を向上させつつ、眼の追跡失敗を低減させることができる。
【００１９】
また、前記所定の対象物は眼であり、前記３以上の段階は、瞳孔が眼の中心部に位置する状態、眼の左端に位置する状態、眼の右端に位置する状態の３つの段階である場合には、判別対象画像が左側を見ている眼を表す画像であるか右側を見ている眼を表す画像であるかの判別精度を向上させつつ、眼の追跡失敗を低減させることができる。
【００２０】
また、前記所定の対象物は顔であり、前記３以上の段階は、顔が正面を向いている状態、斜めを向いている状態、横を向いている状態の３つの段階である場合には、判別対象画像が正面を向いている顔を表す画像であるか横を向いている顔を表す画像であるかの判別精度を向上させつつ、顔の追跡失敗を低減させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】眼検出装置の構成を示すブロック図
【図２】判別器生成装置の構成を示すブロック図
【図３】各状態を判別する判別器の生成に使用されるサンプル画像を模式的に示す図
【図４】判別器の生成方法を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、図面を参照し、本発明の実施の形態を詳細に説明する。図１に示す眼検出装置１０は、後述する判別器生成装置２０により生成された判別器群を用いて、複数フレームの動画像から眼を検出し、追跡するものであって、フレームメモリ１１、眼検出部１２、眼追跡部１３、記憶部１４等備えている。眼検出装置１０内の各部の機能は、コンピュータシステムが所定のプログラムに従って動作することで実現することができる。
【００２３】
フレームメモリ１１は、眼検出装置１０に入力された複数フレームからなる動画像のうちの少なくとも数フレーム分のフレーム画像を記憶する。
【００２４】
眼検出部１２は、フレームメモリ１１からフレーム画像を順次取得し、判別器群を用いてその各フレーム画像から検出対象である眼を検出する。具体的には、画像全体を探索範囲として、その探索範囲内で所定のサイズを有する探索枠をその位置をずらしながら順次設定し、各設定された探索枠により囲まれた部分画像を切り出す。そして、切り出された部分画像を判別器群へ入力し、部分画像が所定の状態にある眼を表す画像であるか否かを判別することによって眼を検出する。
【００２５】
ここで、判別器群は、部分画像（判別対象画像）が所定の状態にある眼を表す画像であるか否かを判別する複数の判別器から構成されており、具体的には、判別すべき画像が閉じた状態にある眼を表す画像である第１の判別器、判別すべき画像が半分開いた状態にある眼を表す画像である第２の判別器、判別すべき画像が全開の状態にある目顔を表す画像である第３の判別器が並列に接続されている。
【００２６】
各判別器は、部分画像の画素値の分布に係る少なくとも１つの特徴量として、所定の複数点間の画素値の差分に係る特徴量を算出し、この特徴量を用いてこの部分画像が所定の状態にある眼を表す画像であるか否かを判別するものであり、これらの複数の判別器の全部または一部から得られた判別結果を評価して、判別対象画像が前記いずれの状態にある眼を表す画像であるか否かの判別結果を得る。なお、判別器群を構成する各判別器の構成、生成方法等に関する詳細は後述する。
【００２７】
眼検出部１２は、現在フレームにおいて眼が検出されると、検出された画像中の眼の位置や、検出された眼が前記３つの状態のうちどの状態にあるものとして判別されたかの情報等を記憶部１４に記憶する。また、眼検出部１２は、眼が検出された旨を眼追跡部１３に通知し、眼追跡部１３からの眼を見失った旨の通知があるまで眼の検出処理を中断する。そして、眼追跡部１３により眼を見失った旨が通知されると、再び眼の検出処理を開始する。
【００２８】
眼追跡部１３は、眼検出部１２により眼が検出された場合に、フレームメモリ１１からフレーム画像を順次取得し、判別器群を用いてその各フレーム画像から眼を検出することにより眼検出部１２により検出された眼を追跡するものであって、具体的には、直前のフレームにおいて検出された眼の位置を基準とする所定のサイズの領域を探索範囲として、その探索範囲内で所定のサイズを有する探索枠をその位置をずらしながら順次設定し、各設定された探索枠により囲まれた部分画像を切り出し、その切り出された部分画像を判別器群へ入力し、部分画像が所定の状態にある眼を表す画像であるか否かを判別することによって眼を検出する処理を、眼を見失うまで繰り返し行う。
【００２９】
眼追跡部１３は、現在フレームにおいて眼が検出されると、検出された画像中の眼の位置や、検出された眼が前記３つの状態のうちどの状態にあるものとして判別されたかの情報等を記憶部１４に記憶させ、眼が検出されなかった場合には、眼を見失った旨を眼検出部１２に通知し、眼検出部１２からの眼が検出された旨の通知があるまで眼の追跡処理を中断する。そして、眼検出部１２により眼が検出された旨が再び通知されると、眼の追跡処理を再開する。
【００３０】
次に、判別器生成装置２０について説明する。図２に示すように、判別器生成装置２０は、サンプル画像取得部２１および学習部２２を備えている。判別器生成装置２０内の各部の機能は、コンピュータシステムが所定のプログラムに従って動作することで実現することができる。
【００３１】
サンプル画像取得部２１は、判別器の学習に使用するサンプル画像を判別器生成装置２０に入力するためのものである。判別器生成装置２０は、判別すべき画像が閉じた状態にある眼を表す画像であるか否か、半分開いた状態にある眼を表す画像であるか否か、全開の状態にある目顔を表す画像であるか否かをそれぞれ判別する３つの判別器を生成するものであるので、サンプル画像取得部２１は、その各状態にある眼を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像と、眼を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像を取得し、学習部２２に学習データとして提供する。
【００３２】
学習部２２は、所定の学習アルゴリズムにより、サンプル画像取得部２１から提供された学習データを用いて学習を行って、前記判別器群を構成する第１、第２および第３の判別器をそれぞれ生成する。
【００３３】
各判別器は、複数の弱判別器からなり、後述の学習により多数の弱判別器の中から選定された判別に有効な弱判別器をその有効な順に直列に接続したものである。弱判別器は、それぞれ、判別対象画像から弱判別器毎に固有の所定のアルゴリズムにしたがって特徴量を算出し、その特徴量に基づいて、判別対象画像が所定の状態にある眼を表す画像であることの蓋然性を示すスコアを求めるものである。各判別器は、これら複数の弱判別器の全部または一部から得られたスコアを評価して、判別対象画像が所定の状態にある眼を表す画像であるか否かの判別結果を得る。
【００３４】
これらの判別器は判別可能な眼の状態が互いに異なるため、その状態毎に異なるサンプル画像が学習データとして使用される。図３は各状態を判別する判別器の生成に用いられるサンプル画像を模式的に示す図である。図３に示すように、判別すべき画像が閉じた状態にある眼を表す画像である判別器を学習により生成する際には、閉じた状態にある眼を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像が正解サンプルとして使用され、全開の状態にある眼を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像と眼を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像が不正解サンプルとして使用される。しかし、半分開いた状態にある眼を表す画像は正解サンプルまたは不正解サンプルのいずれとしても使用しない。
【００３５】
また、判別すべき画像が半分開いた状態にある眼を表す画像である判別器を生成する際には、半分開いた状態にある眼を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像が正解サンプルとして使用され、眼を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像が不正解サンプルとして使用される。しかし、閉じた状態にある眼を表す画像や全開の状態にある眼を表す画像は正解サンプルまたは不正解サンプルのいずれとしても使用しない。
【００３６】
また、判別すべき画像が全開の状態にある眼を表す画像である判別器を学習により生成する際には、全開の状態にある眼を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像が正解サンプルとして使用され、閉じた状態にある眼を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像と眼を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像が不正解サンプルとして使用される。しかし、半分開いた状態にある眼を表す画像は正解サンプルまたは不正解サンプルのいずれとしても使用しない。
【００３７】
次いで、学習部２２により行われる前記各判別器の生成（学習）処理について説明する。なお、各判別器を生成する処理は、上述のようにその判別すべき状態毎に異なるサンプル画像が学習データとして使用される点を除けば全て共通しているので、ここでは、判別器を生成する処理の流れを、その生成に適切なサンプル画像が用意されていることを前提として説明する。
【００３８】
図４は判別器の生成方法を示すフローチャートである。まず、生成しようとする判別器に対応して適切に用意されたすべてのサンプル画像（正解サンプルおよび不正解サンプル）の重みの初期値を等しく１に設定する（ステップＳ１１）。
【００３９】
次に、サンプル画像上に設定される所定の２点を１ペアとして複数のペアからなるペア群を複数種類設定したときの、この複数種類のペア群のそれぞれについて弱半別器が作成される（ステップＳ１２）。ここで、それぞれの弱判別器とは、その弱判別器に割り当てられている特定のペア群を構成する各ペアにおける２点間の画素値の差分値の組合せを用いて、判別対象画像が所定の状態にある眼を表す画像であることの蓋然性を示す値を出力するものである。
【００４０】
続いて、ステップＳ１２で作成した複数の弱半別器のうち、判別対象画像が所定の状態にある眼を表す画像であるか否かを判別するのに最も有効な弱判別器が選択される。最も有効な弱判別器の選択は、各サンプル画像の重みを考慮して行われる。この例では、各弱判別器の重み付き正答率が比較され、最も高い重み付き正答率を示す弱判別器が選択される（ステップＳ１３）。すなわち、最初のステップＳ１３では、各サンプル画像の重みは等しく１であるので、単純にその弱判別器によって判別対象画像が所定の状態にある眼を表す画像であるか否かが正しく判別されるサンプル画像の数が最も多いものが、最も有効な弱判別器として選択される。
【００４１】
次に、それまでに選択した弱判別器の組合せの正答率、すなわち、それまでに選択した弱判別器を組み合わせて使用して各サンプル画像が所定の状態にある眼を表す画像であるか否かを判別した結果が、実際に所定の状態にある眼を表す画像であるか否かの答えと一致する率が、所定の閾値を超えたか否かが確かめられる（ステップＳ１４）。所定の閾値を超えた場合は、それまでに選択した弱判別器を用いれば判別対象画像が所定の状態にある眼を表す画像であるか否かを十分に高い確率で判別できるため、学習は終了する。所定の閾値以下である場合は、それまでに選択した弱判別器と組み合わせて用いるための追加の弱判別器を選択するために、ステップＳ１６へと進む。ステップＳ１６では、直近のステップＳ１３で選択された弱判別器が再び選択されないようにするため、その弱判別器が除外される。
【００４２】
次に、直近のステップＳ１３で選択された弱判別器では判別対象画像が所定の状態にある眼を表す画像であるか否かを正しく判別できなかったサンプル画像の重みが大きくされ、判別対象画像が所定の状態にある眼を表す画像であるか否かを正しく判別できたサンプル画像の重みが小さくされる（ステップＳ１５）。続いて、ステップＳ１３へと戻り、上記したように重み付き正答率を基準にして次に有効な弱判別器が選択される。
【００４３】
以上のステップＳ１３からＳ１６を繰り返して、所定の状態にある眼を表す画像であるか否かを判別するのに適した弱判別器として、特定のペア群を構成する各ペアの所定の２点間の画素値の差分値の組合せに対応する弱判別器が選択されたところで、ステップＳ１４で確認される正答率が閾値を超えたとすると、所定の状態にある眼を表す画像であるか否かの判別に用いる弱判別器の種類と判別条件とが確定され（ステップＳ１７）、これにより学習を終了する。なお、選択された弱判別器は、その重み付き正答率が高い順に線形結合され、判別器が生成される。
【００４４】
上記の構成により、本実施の形態によれば、判別対象画像が全開の状態にある眼を表す画像であるか否かを判別する判別器を生成する際に、閉じた状態にある眼を表す画像であることが分かっているサンプル画像を不正解サンプルとして学習させ、判別対象画像が閉じた状態にある眼を表す画像であるか否かを判別する判別器を生成する際に、全開の状態にある眼を表す画像であることが分かっているサンプル画像を不正解サンプルとして学習させているので、判別対象画像が閉じた状態にある眼を表す画像であるか全開の状態にある眼を表す画像であるかの判別精度を向上させることができる。
【００４５】
さらに、判別対象画像が全開の状態にある眼を表す画像であるか否かを判別する判別器を生成する際、及び閉じた状態にある眼を表す画像であるか否かを判別する判別器を生成する際に、半分開いた状態の眼を表す画像であることが分かっているサンプル画像は不正解サンプルとして使用せず、半分開いた状態の眼を表す画像であるか否かを判別する判別器を生成する際に、全開の状態にある眼を表す画像と閉じた状態にある眼を表す画像のいずれをも不正解サンプルとして使用しないようにしているので、判別対象画像が全開の状態と半分開いた状態の間の状態にある眼を表す画像である場合には、その画像が全開の状態にある眼を表す画像と半分開いた状態にある眼を表す画像のいずれかとして判別され、判別対象画像が閉じた状態と半分開いた状態の間の状態にある眼を表す画像である場合には、その画像が閉じた状態にある眼を表す画像と半分開いた状態にある眼を表す画像のいずれかとして判別され、眼が検出されている状態を維持することができ、眼の追跡失敗を低減させることができる。
【００４６】
また、人間の眼は瞬き（瞼の開閉運動）を繰り返すので、その点に着目して、上述のように眼の追跡を行いつつ、さらに、追跡中の眼の開閉状態の変化を予め用意しておいた眼の開閉状態の変化モデルと照合することによって、すなわち瞬きらしい開閉運動がなされているか否かを監視することによって、追跡中のオブジェクトが慎の眼であるか否かを判断し、慎の眼ではないと判断された場合に追跡を打ち切るようにすることで、眼の誤追跡を軽減することができ、眼の検出・追跡精度をより向上させることができる。
【００４７】
なお、上記実施の形態では、本発明の判別器生成方法、装置およびプログラムを、所定の対象物が眼であり、判別すべき状態が眼の開閉状態である場合に適用した場合について説明したが、本発明は、たとえば所定の対象物が顔であり、判別すべき状態が顔の向きである場合や、所定の対象物が眼であり、判別すべき状態が視線方向である場合等、判別対象画像が所定の対象物を表す画像であるか否かをその連続して変化する状態を複数段階に分けて判別する場合に広く適用することができる。
【００４８】
また、上記実施の形態では、所定の対象物の状態を３つの段階に分けるようにした場合について例示したが、所定の対象物の状態を４以上の段階に分けてその状態毎に判別器を生成するようにしてもよい。
【００４９】
また、上記実施の形態では、眼追跡部１３が、判別器群を用いて眼の追跡処理を行うものである場合について説明したが、テンプレートマッチングを用いて眼の追跡処理を行うものであってもよい。たとえば、眼検出部１２により眼が検出された場合に、その眼が検出された部分画像をテンプレート画像として記憶部１４に記憶しておき、以降のフレーム画像で順次切り出された各部分画像を記憶部１４に記憶されているテンプレート画像と比較し、その類似度が所定の閾値以上であるか否か、すなわち眼検出部１２により検出された眼を表す画像であるか否かを判定することによって眼を追跡するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００５０】
１０   眼検出装置
１１   フレームメモリ
１２   眼検出部
１３   眼追跡部
１４   記憶部
２０   判別器生成装置
２１   サンプル画像取得部
２２   学習部
【図１】
2013020353.tif 000003
【図２】
2013020353.tif 000004
【図３】
2013020353.tif 000005
【図４】
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