(57)【要約】【課題】目標物体の認識性能を向上させることができる画像認識装置を提供する。【解決手段】画像認識装置（一例として、カメラＥＣＵ１）は、画像を取得する画像取得部１２と、前記画像取得部１２により取得された画像に設定されるウィンドウについて、あらかじめ定められた一つのカテゴリの目標の物体に包含される複数の異なるクラスの目標の物体のそれぞれを識別する複数のクラス別識別を行って、前記複数のクラス別識別による識別結果に基づいて前記複数の異なるクラスの目標の物体のうちの１つを捉えるウィンドウを決定するクラス識別を行う処理と、前記決定されたウィンドウをクラスタリングする処理と、を実行する物体認識部１３と、を備えることを特徴とする。【選択図】図１
2013250869.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部により取得された画像に設定されるウィンドウについて、あらかじめ定められた一つのカテゴリの目標の物体に包含される複数の異なるクラスの目標の物体のそれぞれを識別する複数のクラス別識別を行って、前記複数のクラス別識別による識別結果に基づいて前記複数の異なるクラスの目標の物体のうちの１つを捉えるウィンドウを決定するクラス識別を行う処理と、前記決定されたウィンドウをクラスタリングする処理と、を実行する物体認識部と、
を備えることを特徴とする画像認識装置。
【請求項２】
前記物体認識部は、前記複数のクラス別識別の前段において、前記一つのカテゴリの目標の物体を識別する共通識別を行う、
ことを特徴とする請求項１に記載の画像認識装置。
【請求項３】
前記物体認識部により行われる前記複数のクラス別識別のそれぞれは、複数の段で識別を行うカスケード型である、
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の画像認識装置。
【請求項４】
前記物体認識部は、前記クラスタリングの条件に、クラスが同一であるという条件を含める、
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の画像認識装置。
【請求項５】
前記物体認識部は、前記クラスタリングの条件に、クラスが同一であるという条件を含めずに、前記クラスタリングにより得られるウィンドウについて、当該ウィンドウに対応するクラスを決定する、
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の画像認識装置。
【請求項６】
前記物体認識部は、
前記画像取得部により取得された画像に設定されるウィンドウについて、あらかじめ定められた一つのカテゴリの目標の物体に包含される複数の異なるクラスの目標の物体のそれぞれを識別する複数のクラス別識別を行って、前記複数のクラス別識別による識別結果に基づいて前記複数の異なるクラスの目標の物体のうちの１つを捉えるウィンドウを決定するクラス識別を行う第１の認識処理、および、前記第１の認識処理により決定されたウィンドウについて、さらに識別を行ってウィンドウを絞り込む第２の認識処理と、
前記第２の認識処理により絞り込まれたウィンドウをクラスタリングする処理と、
を実行する、
ことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の画像認識装置。
【請求項７】
前記物体認識部は、前記複数のクラス別識別のうちの１つ以上において、異なる２種類以上の特徴量を用いて識別を行う、
ことを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の画像認識装置。
【請求項８】
前記物体認識部は、少なくとも勾配方向矩形特徴量を含む１種類以上の特徴量を用いて識別を行う、
ことを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の画像認識装置。
【請求項９】
前記物体認識部は、前記クラスタリングの結果において、一のウィンドウの内側に、より小さい他のウィンドウが存在する場合には、これらのウィンドウに関してあらかじめ定められた処理を行う、
ことを特徴とする請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の画像認識装置。
【請求項１０】
前記あらかじめ定められた一つのカテゴリの目標の物体は、車両の背面であり、
前記複数の異なるクラスの目標の物体は、あらかじめ定められた大型の車両の背面と、その他の車両の背面であり、
前記物体認識部は、前記クラスタリングの結果において、前記大型の車両の背面を捉えるウィンドウの内側に、前記その他の車両の背面を捉えるより小さいウィンドウが存在する場合には、前記その他の車両の背面を捉えるより小さいウィンドウを不採用とする、
ことを特徴とする請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の画像認識装置。
【請求項１１】
画像取得部が、画像を取得し、
物体認識部が、前記画像取得部により取得された画像に設定されるウィンドウについて、あらかじめ定められた一つのカテゴリの目標の物体に包含される複数の異なるクラスの目標の物体のそれぞれを識別する複数のクラス別識別を行って、前記複数のクラス別識別による識別結果に基づいて前記複数の異なるクラスの目標の物体のうちの１つを捉えるウィンドウを決定するクラス識別を行う処理と、前記決定されたウィンドウをクラスタリングする処理と、を実行する、
ことを特徴とする画像認識方法。
【請求項１２】
画像取得部が、画像を取得する手順と、
物体認識部が、前記画像取得部により取得された画像に設定されるウィンドウについて、あらかじめ定められた一つのカテゴリの目標の物体に包含される複数の異なるクラスの目標の物体のそれぞれを識別する複数のクラス別識別を行って、前記複数のクラス別識別による識別結果に基づいて前記複数の異なるクラスの目標の物体のうちの１つを捉えるウィンドウを決定するクラス識別を行う処理と、前記決定されたウィンドウをクラスタリングする処理と、を実行する手順と、
をコンピュータに実行させるための画像認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像認識装置、画像認識方法および画像認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、車両の運転支援装置や予防安全装置として、車間距離制御装置（ＡＣＣ：Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｃｒｕｉｓｅ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）や前方車両衝突警報装置（ＦＣＷ：Ｆｏｒｗａｒｄ  Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ  Ｗａｒｎｉｎｇ）などがあり、車載カメラを用いる安価な装置の普及が期待されている。
【０００３】
車載カメラを用いる物体の認識には、パターン認識が多く用いられている。
パターン認識の手法は、認識したい物体の特徴量をあらかじめ学習して、その学習結果を反映した辞書を作成し、当該辞書の内容と照合することで、撮像した画像の中に物体（物体の画像）があるか否かを認識する手法である。
パターン認識においては、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴量とＡｄａＢｏｏｓｔの識別器とを組み合わせた顔認識アルゴリズム（例えば、非特許文献１参照。）が発表された後、近年では、車載用の物体認識に応用した技術（例えば、特許文献１参照。）も発表されている。
このような物体認識のアルゴリズムでは、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴量を作る際に、積分画像（インテグラルイメージ）を作成することや、ＡｄａＢｏｏｓｔの識別器をカスケード型にすることにより、演算処理を高速にしたことも特色としてある。
【０００４】
また、他のよく使われる特徴量として、ＨＯＧ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ）特徴量などがある。
また、他のよく使われる識別器として、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）の識別器などがある。
また、前記のようなパターン認識では、撮像した画像の中から目標物体（目標物体の画像）を抽出するために、物体認識する領域（ウィンドウ）を各サイズで設定し、そのウィンドウ毎に前記した物体認識のアルゴリズムの処理を施す。
【０００５】
また、前記のようなパターン認識によって認識した複数のウィンドウの中から最適な目標物体のウィンドウを絞り込むために、後段にクラスタリング処理が設けられる場合がある。
なお、通常、ラスタスキャンのステップが細かい程、１つの目標物に対して複数のウィンドウが認識される。
【０００６】
なお、図１０および図１１を参照して、背景技術に係る物体認識部（例えば、図１（Ａ）に示される物体認識部１３に対応する処理部）により行われるパターン認識の処理について説明する。
図１０は、背景技術に係る物体認識部により行われる処理の手順の一例を示すフローチャート図である。
この例では、ＨＯＧ特徴量とＡｄａＢｏｏｓｔの識別器により、認識アルゴリズムを構成している。
【０００７】
まず、物体認識部は、取得した全ての輝度画像に対して、勾配方向と勾配強度を算出し、それぞれの勾配方向毎に勾配強度を積分する処理を行い、この結果である積分勾配画像（インテグラルヒストグラム）を算出する（ステップＳ１０１）。これにより、勾配方向数枚の積分勾配画像が算出される。
【０００８】
次に、物体認識部は、ラスタスキャンにより、勾配方向毎の各積分勾配画像の任意の領域を、あらかじめ設定した任意の座標領域（ウィンドウ）をスライドさせながら抽出する（ステップＳ１０２）。
次に、物体認識部は、抽出した座標領域（ウィンドウ）について、ＨＯＧ特徴量（ベクトル）を算出する（ステップＳ１０３）。これにより、セル単位で勾配ヒストグラムを作成する。
【０００９】
次に、物体認識部は、算出したＨＯＧ特徴量（ベクトル）を用いて、ＡｄａＢｏｏｓｔの識別器による識別を行い、あらかじめ目標（ターゲット）としている物体（物体の画像）を認識する（ステップＳ１０４）。
ここで、物体認識部は、一連のラスタスキャンが終了したか否かを確認する（ステップＳ１０５）。
そして、物体認識部は、一連のラスタスキャンが終了したと判定した場合には、本処理を終了する。
【００１０】
一方、物体認識部は、一連のラスタスキャンが終了していないと判定した場合には、ステップＳ１０２の処理へ移行し、積分勾配画像の領域において、ウィンドウをずらして（スライドさせて）、次のスキャンを行う。
これにより、物体認識部は、一連のラスタスキャンが終了するまで、ラスタスキャンの領域に対して、順次、ステップＳ１０２〜ステップＳ１０４の処理を繰り返して行う。
【００１１】
なお、一連のラスタスキャンでは、例えば、任意の画像領域に対して、同一のスケール（大きさ）のウィンドウを順次スライドさせて前記の処理（勾配ヒストグラムを作成する処理）を繰り返して行うことが終了した後に、ウィンドウのスケールや移動ステップ（スキャンステップ）を変化させて、再び、ウィンドウを順次スライドさせて前記の処理を繰り返して行うことを、あらかじめ定められた分だけ実行する。これにより、各スキャンで、特徴ベクトル化を行う。
【００１２】
また、勾配ヒストグラムを作成する処理の方法としては、積分勾配画像を使用しない方法もあるが、積分勾配画像を使用する方法の方が処理時間を短くすることができるため有効である。
【００１３】
ここで、ＨＯＧ特徴量などの輝度勾配ベースの特徴量の代わりにＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴量などの輝度ベースの特徴量を用いる場合には、上記した積分勾配画像の代わりに通常の積分輝度画像を用いる。この場合、１つの積分画像の作成で済ませることができるため処理を節減することが可能となるが、例えば、特定領域の輝度差の特徴のみを捉えられるだけに限られ、勾配方向毎で特徴を捉えることができない。
【００１４】
図１１は、背景技術に係る物体認識部により行われる処理の手順の他の一例を示すフローチャート図である。
この例では、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴量とＡｄａＢｏｏｓｔの識別器により、認識アルゴリズムを構成している。
【００１５】
まず、物体認識部は、取得した輝度画像に対して、輝度画像を積分する処理を行い、この結果である積分画像（インテグラルイメージ）を算出する（ステップＳ１１１）。
次に、物体認識部は、ラスタスキャンにより、積分画像の領域を、あらかじめ設定した任意の座標領域（ウィンドウ）で抽出する（ステップＳ１１２）。
次に、物体認識部は、抽出した座標領域（ウィンドウ）について、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴量（ベクトル）を算出する（ステップＳ１１３）。
【００１６】
次に、物体認識部は、算出したＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴量（ベクトル）を用いて、ＡｄａＢｏｏｓｔの識別器による識別を行い、あらかじめ目標（ターゲット）としている物体（物体の画像）を認識する（ステップＳ１１４）。
ここで、物体認識部は、一連のラスタスキャンが終了したか否かを確認する（ステップＳ１１５）。
そして、物体認識部は、一連のラスタスキャンが終了したと判定した場合には、本処理を終了する。
【００１７】
一方、物体認識部は、一連のラスタスキャンが終了していないと判定した場合には、ステップＳ１１２の処理へ移行し、積分画像の領域において、ウィンドウをずらして（スライドさせて）、次のスキャンを行う。
これにより、物体認識部は、一連のラスタスキャンが終了するまで、ラスタスキャンの領域に対して、順次、ステップＳ１１２〜ステップＳ１１４の処理を繰り返して行う。
【００１８】
なお、一連のラスタスキャンでは、例えば、任意の画像領域に対して、同一のスケール（大きさ）のウィンドウを順次スライドさせて前記の処理を繰り返して行うことが終了した後に、ウィンドウのスケールや移動ステップ（スキャンステップ）を変化させて、再び、ウィンドウを順次スライドさせて前記の処理を繰り返して行うことを、あらかじめ定められた分だけ実行する。
【００１９】
ここで、特徴量としては、他の特徴量が用いられてもよい。
また、ＡｄａＢｏｏｓｔ以外にも、ＳＶＭなどの任意の認識アルゴリズムが用いられてもよい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００２０】
【特許文献１】特開２００７−３１０８０５号公報
【非特許文献】
【００２１】
【非特許文献１】Ｐａｕｌ  Ｖｉｏｌａ、Ｍｉｃｈａｅｌ  Ｊｏｎｅｓ、“Ｒａｐｉｄ  Ｏｂｊｅｃｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ａ  Ｂｏｏｓｔｅｄ  Ｃａｓｃａｄｅ  ｏｆ  Ｓｉｍｐｌｅ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ”、Ａｃｃｅｐｔｅｄ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  Ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  Ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ２００１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２２】
しかしながら、上述のような認識アルゴリズムでは、基本的には、１つの識別器で１つの目標物体を識別するようになっている。つまり、目標物体であるか、または、そうでないか、の２クラス識別となっている。
このため、例えば、車両認識の場合、学習サンプル数を増加させたとしても、１つの識別器の性能では車両のタイプを吸収（認識）しきれなかった。さらに、後段のクラスタリング処理においても、車両のタイプにより、ウィンドウ間で部分集合させる傾向が異なり、集合させづらいという問題がある。
【００２３】
また、例えば、複数の目標物体に対して、複数の識別器によってマルチクラス識別することから、１つの目標物体に対して単純にマルチクラス識別する構成にするということが考えられる。しかしながら、演算処理負荷が増大するという問題がある。  
【００２４】
本発明は、このような事情を考慮して為されたものであり、目標物体の認識性能を向上させることができる画像認識装置、画像認識方法および画像認識プログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００２５】
（１）上述した課題を解決するために、本発明に係る画像認識装置は、画像を取得する画像取得部と、前記画像取得部により取得された画像に設定されるウィンドウについて、あらかじめ定められた一つのカテゴリ（分類）の目標の物体に包含される複数の異なるクラスの目標の物体のそれぞれを識別する複数のクラス別識別を行って、前記複数のクラス別識別による識別結果に基づいて前記複数の異なるクラスの目標の物体のうちの１つを捉えるウィンドウを決定するクラス識別を行う処理と、前記決定されたウィンドウをクラスタリングする処理と、を実行する物体認識部と、を備えることを特徴とする。
【００２６】
（２）本発明は、上記した（１）に記載の画像認識装置において、前記物体認識部は、前記複数のクラス別識別の前段において、前記一つのカテゴリの目標の物体を識別する共通識別を行う、ことを特徴とする。
【００２７】
（３）本発明は、上記した（１）または上記した（２）に記載の画像認識装置において、前記物体認識部により行われる前記複数のクラス別識別のそれぞれは、複数の段で識別を行うカスケード型である、ことを特徴とする。
【００２８】
（４）本発明は、上記した（１）から上記した（３）のいずれか１つに記載の画像認識装置において、前記物体認識部は、前記クラスタリングの条件に、クラスが同一であるという条件を含める、ことを特徴とする。
【００２９】
（５）本発明は、上記した（１）から上記した（３）のいずれか１つに記載の画像認識装置において、前記物体認識部は、前記クラスタリングの条件に、クラスが同一であるという条件を含めずに、前記クラスタリングにより得られるウィンドウについて、当該ウィンドウに対応するクラスを決定する、ことを特徴とする。
【００３０】
（６）本発明は、上記した（１）から上記した（５）のいずれか１つに記載の画像認識装置において、前記物体認識部は、前記画像取得部により取得された画像に設定されるウィンドウについて、あらかじめ定められた一つのカテゴリの目標の物体に包含される複数の異なるクラスの目標の物体のそれぞれを識別する複数のクラス別識別を行って、前記複数のクラス別識別による識別結果に基づいて前記複数の異なるクラスの目標の物体のうちの１つを捉えるウィンドウを決定するクラス識別を行う第１の認識処理、および、前記第１の認識処理により決定されたウィンドウについて、さらに識別を行ってウィンドウを絞り込む第２の認識処理と、前記第２の認識処理により絞り込まれたウィンドウをクラスタリングする処理と、を実行する、ことを特徴とする。
【００３１】
（７）本発明は、上記した（１）から上記した（６）のいずれか１つに記載の画像認識装置において、前記物体認識部は、前記複数のクラス別識別のうちの１つ以上において、異なる２種類以上の特徴量を用いて識別を行う、ことを特徴とする。
【００３２】
（８）本発明は、上記した（１）から上記した（７）のいずれか１つに記載の画像認識装置において、前記物体認識部は、少なくとも勾配方向矩形特徴量を含む１種類以上の特徴量を用いて識別を行う、ことを特徴とする。
【００３３】
（９）本発明は、上記した（１）から上記した（８）のいずれか１つに記載の画像認識装置において、前記物体認識部は、前記クラスタリングの結果において、一のウィンドウの内側に、より小さい他のウィンドウが存在する場合には、これらのウィンドウに関してあらかじめ定められた処理を行う、ことを特徴とする。
【００３４】
（１０）本発明は、上記した（１）から上記した（９）のいずれか１つに記載の画像認識装置において、前記あらかじめ定められた一つのカテゴリの目標の物体は、車両の背面であり、前記複数の異なるクラスの目標の物体は、あらかじめ定められた大型の車両の背面と、その他の車両の背面であり、前記物体認識部は、前記クラスタリングの結果において、前記大型の車両の背面を捉えるウィンドウの内側に、前記その他の車両の背面を捉えるより小さいウィンドウが存在する場合には、前記その他の車両の背面を捉えるより小さいウィンドウを不採用とする、ことを特徴とする。
【００３５】
（１１）上述した課題を解決するために、本発明に係る画像認識方法は、画像取得部が、画像を取得し、物体認識部が、前記画像取得部により取得された画像に設定されるウィンドウについて、あらかじめ定められた一つのカテゴリの目標の物体に包含される複数の異なるクラスの目標の物体のそれぞれを識別する複数のクラス別識別を行って、前記複数のクラス別識別による識別結果に基づいて前記複数の異なるクラスの目標の物体のうちの１つを捉えるウィンドウを決定するクラス識別を行う処理と、前記決定されたウィンドウをクラスタリングする処理と、を実行する、ことを特徴とする。
【００３６】
（１２）上述した課題を解決するために、本発明に係る画像認識プログラムは、画像取得部が、画像を取得する手順と、物体認識部が、前記画像取得部により取得された画像に設定されるウィンドウについて、あらかじめ定められた一つのカテゴリの目標の物体に包含される複数の異なるクラスの目標の物体のそれぞれを識別する複数のクラス別識別を行って、前記複数のクラス別識別による識別結果に基づいて前記複数の異なるクラスの目標の物体のうちの１つを捉えるウィンドウを決定するクラス識別を行う処理と、前記決定されたウィンドウをクラスタリングする処理と、を実行する手順と、をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００３７】
以上説明したように、本発明によれば、目標物体の認識性能を向上させることができる画像認識装置、画像認識方法および画像認識プログラムを提供することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】（Ａ）は本発明の一実施形態に係る画像認識システムの構成（ハードウェア構成）を示す概略ブロック図であり、（Ｂ）は物体認識部の他の構成例（第２実施形態）を示す概略ブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係るＡｄａＢｏｏｓｔのカスケード型マルチクラス識別器の構成例を示す概略ブロック図である。
【図３】本発明の第１実施形態に係る物体認識部により行われる処理の手順の一例を示すフローチャート図である。
【図４】本発明の第１実施形態に係る物体認識部により行われるクラスタリングの処理の手順の一例を示すフローチャート図である。
【図５】本発明の第１実施形態に係る物体認識部により行われるクラスタリング処理１の一例のイメージを示す図である。
【図６】本発明の第１実施形態に係る物体認識部により行われるクラスタリング処理２の一例のイメージを示す図である。
【図７】本発明の第２実施形態に係る物体認識部により行われる処理の手順の一例を示すフローチャート図である。
【図８】本発明の他の一実施形態に係るＡｄａＢｏｏｓｔのカスケード型マルチクラス識別器の構成例を示す概略ブロック図である。
【図９】本発明の第３実施形態に係る物体認識部により行われる処理の手順の一例を示すフローチャート図である。
【図１０】背景技術に係る物体認識部により行われる処理の手順の一例を示すフローチャート図である。
【図１１】背景技術に係る物体認識部により行われる処理の手順の他の一例を示すフローチャート図である。
【図１２】画像認識システムにおける画像取得から物体認識までの処理の概略的な一例を示す図である。
【図１３】第１の例に係る勾配方向矩形特徴量Ａを示す図である。
【図１４】（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）は第２の例に係る勾配方向矩形特徴量Ｂを示す図である。
【図１５】第３の例に係る勾配方向矩形特徴量Ｃを示す図である。
【図１６】第４の例に係る勾配方向矩形特徴量Ｄを示す図である。
【図１７】第５の例に係る勾配方向矩形特徴量Ｅを示す図である。
【図１８】（Ａ）は輝度画像の一例を示す図であり、（Ｂ）は勾配の一例を示す図であり、（Ｃ）は勾配強度の一例を示す図であり、（Ｄ）は勾配方向の一例を示す図であり、（Ｅ）は各勾配方向の範囲の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３９】
［用語の説明］
本願において、矩形は、長方形ばかりでなく、正方形も含む。
本願において、勾配方向矩形特徴は、画像の輝度の勾配方向と勾配強度に関する矩形特徴のことである。また、本願において、勾配方向矩形特徴量（または、ＲＯＧ（Ｒｅｃｔａｎｇｌｅ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ）特徴量）は、勾配方向矩形特徴の特徴量のことであり、矩形の領域における勾配方向特徴量のことである。ここで、勾配方向特徴量は、画像の輝度の勾配方向と勾配強度に関する特徴量のことである。なお、矩形特徴としては、例えば、公知のものを用いることも可能であり、勾配強度は、情報量を低減した公知の勾配度数を用いることもできる。本願において、勾配強度と勾配度数を含む、広義の勾配値を勾配量と定義する。
本願において、積分勾配画像（インテグラルヒストグラム）は、画像の輝度について勾配方向と勾配量を算出して、それぞれの勾配方向毎に勾配量を積分した結果（積分勾配値）のことである。ここで、この積分は、例えば、積分勾配画像を求める対象となる領域に含まれる全ての画素（ｐｉｘｅｌ（ピクセル））について行われる。
【００４０】
また、識別器としては、ＡｄａＢｏｏｓｔの識別器や、ＳＶＭの識別器など、様々なものを含む。
また、識別器の下位概念として、統計的学習を行う識別器があり、その下位概念として、Ｂｏｏｓｔｉｎｇの識別器があり、その下位概念として、ＡｄａＢｏｏｓｔの識別器などがある。
【００４１】
［第１実施形態］
本実施形態では、車両に搭載されて物体認識の処理を行う車載用の画像認識システムを例として説明する。
図１（Ａ）は、本発明の一実施形態に係る画像認識システムの構成（ハードウェア構成）を示す概略ブロック図である。
本実施形態に係る画像認識システムは、カメラＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）１と、警報装置２と、ＡＣＣ−ＥＣＵ３と、衝突回避制御−ＥＣＵ４と、を備える。
なお、カメラＥＣＵ１は、画像認識装置の一例である。
カメラＥＣＵ１は、カメラ１１と、画像取得部１２と、物体認識部１３と、制御部１４と、を備える。
【００４２】
物体認識部１３は、本実施形態では、ＦＰＧＡ２１の機能と、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を有するマイクロコンピュータ２２の機能と、メモリ（記憶部の一例）２３の機能を用いて構成される。
なお、ＦＰＧＡ２１の機能の代わりに、または、ＦＰＧＡ２１の機能と共に、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）の機能が用いられてもよい。
制御部１４は、本実施形態では、例えばＣＰＵを有するマイクロコンピュータ２２の機能と、メモリ２３の機能を用いて構成される。
また、物体認識部１３および制御部１４のメモリ２３および周辺回路は、ＦＰＧＡ、ＤＳＰ、マイクロコンピュータ内の集積回路に格納されているものを使用するか、もしくはそれらの外部に設けても良い。
【００４３】
ここで、物体認識部１３および制御部１４において、ＦＰＧＡ、ＤＳＰ、マイクロコンピュータといったデバイスについては、任意の数のデバイスが用いられてもよく、例えば、全てのデバイスが用いられてもよく、または、必ずしも全てのデバイスが必要ではなく、１つのデバイスあるいは２つのデバイスに全ての処理の機能を実装することも可能である。
【００４４】
本実施形態に係る画像認識システムに備えられる各処理部の概要を説明する。
カメラ１１は、例えば、車両の前方、側方または後方等のようにあらかじめ定められた方向の画像を撮像する車両位置に設けられる。本実施形態では、カメラ１１は、車両の前方の目標物体を撮像して認識することができる車両位置に設けられる。そして、本実施形態では、目標物体の認識として、目標物体である車両について、車両の背面の認識を例に説明する。
カメラ１１は、画像を撮像し、撮像した画像の信号を画像取得部１２に出力する。
画像取得部１２は、カメラ１１からの画像を画像データとして取り込み、取り込んだ画像データを物体認識部１３に出力する。
【００４５】
物体認識部１３は、画像取得部１２から入力される画像データについて、ＦＰＧＡ２１やマイクロコンピュータ２２により、物体認識のために、画像処理およびパターン認識の演算を行い、物体認識の処理の結果の情報を制御部１４に出力する。この画像処理としては、例えば、前処理のフィルタリング処理などが行われる。
また、パターン認識の結果の情報としては、例えば、画像データの画像中における目標物体の情報が用いられる。
【００４６】
メモリ２３は、各種の情報を記憶する。
本実施形態では、例えば、インテグラルヒストグラム（または、インテグラルイメージ）のデータが、ＦＰＧＡ２１内（または、ＤＳＰ内）またはマイクロコンピュータ２２内で作成されて、メモリ２３に転送されて格納（記憶）される。
また、上記のほかにも、例えば、画像取得部１２からの画像データの情報や、装置（カメラＥＣＵ１）内で必要な諸々の情報が、ＦＰＧＡ（または、ＤＳＰ）２１やマイクロコンピュータ２２の内部または外部のメモリ（本実施形態では、メモリ２３）に格納（記憶）される。
【００４７】
制御部１４は、物体認識部１３から入力される物体認識の処理の結果の情報に基づいて、あらかじめ定められた処理を行い、その結果の情報を警報装置２やＡＣＣ−ＥＣＵ３や衝突回避制御−ＥＣＵ４に出力する。
具体例として、制御部１４は、物体認識部１３から入力される物体認識の処理の結果の情報である目標物体の情報に基づいて、あらかじめ定められた処理として、目標物体との間のＴＴＣ（Ｔｉｍｅ  ｔｏ  Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ）や距離を算出する処理や、目標物体のトラッキングを行う処理や、他の装置やＥＣＵ（本実施形態では、警報装置２やＡＣＣ−ＥＣＵ３や衝突回避制御−ＥＣＵ４）のアプリケーション機能と通信する処理などを行う。
【００４８】
警報装置２やＡＣＣ−ＥＣＵ３や衝突回避制御−ＥＣＵ４は、カメラＥＣＵ１の制御部１４を介して各アプリケーション機能を実行するように設けられる。
警報装置２は、制御部１４から入力される情報に基づいて、例えば、目標物体が前方の車両である場合における前方車両衝突警報などを行う。
ＡＣＣ−ＥＣＵ３は、制御部１４から入力される情報に基づいて、例えば、目標物体が前方の車両である場合における車間距離制御などを行う。
衝突回避制御−ＥＣＵ４は、制御部１４から入力される情報に基づいて、例えば、目標物体が前方の車両である場合における衝突回避制御などを行う。衝突回避制御−ＥＣＵ４は、例えば、ブレーキ制御やステアリング制御と連携する。
【００４９】
図２は、本発明の一実施形態に係るＡｄａＢｏｏｓｔのカスケード型マルチクラス識別器（カスケード型ＡｄａＢｏｏｓｔマルチクラス識別器）の構成例を示す概略ブロック図である。
本実施形態では、このようなカスケード型マルチクラス識別器が、物体認識部１３に備えられる。
【００５０】
本実施形態に係るカスケード型マルチクラス識別器は、共通識別器１０１と、クラス１識別器１０２−１と、クラス２識別器１０２−２と、クラス識別器１０３と、を備える。
共通識別器１０１は、１個の識別器（Ｃｏｍ：Ｃｏｍｍｏｎ）１１１を備える。
クラス１識別器１０２−１は、クラス１の第１の識別器である第１−１の識別器（Ｃｌｓ１−１）１２１と、クラス１の第２の識別器である第１−２の識別器（Ｃｌｓ１−２）１２２と、を備える。
クラス２識別器１０２−２は、クラス２の第１の識別器である第２−１の識別器（Ｃｌｓ２−１）１３１と、クラス２の第２の識別器である第２−２の識別器（Ｃｌｓ２−２）１３２と、を備える。
なお、それぞれの識別器１１１、１２１〜１２２、１３１〜１３２は、特徴量が設定される弱識別器を有する。
【００５１】
ここで、本実施形態では、クラス１については、共通識別器１０１の識別器１１１と、クラス１識別器１０２−１の第１−１の識別器（Ｃｌｓ１−１）１２１と第１−２の識別器（Ｃｌｓ１−２）１２２を直列に接続する構成により、カスケード型の識別器が構成されている。
また、本実施形態では、クラス２については、共通識別器１０１の識別器１１１と、クラス２識別器１０２−２の第２−１の識別器（Ｃｌｓ２−１）１３１と第２−２の識別器（Ｃｌｓ２−２）１３２を直列に接続する構成により、カスケード型の識別器が構成されている。
【００５２】
また、本実施形態では、複数（本実施形態では、２個）のクラス（クラス１〜クラス２）について、クラス毎にクラス別識別器（本実施形態では、クラス１識別器１０２−１およびクラス２識別器１０２−２）を備えることで、マルチクラスを実現している。
なお、本実施形態では、２個のクラスに分ける構成を示すが、他の構成例として、クラスをさらに細分化して拡張することも可能であり、具体的には、クラス３識別器、クラス４識別器、・・・というように、３個以上のクラスについて、クラス毎にクラス別識別器を備えることも可能である。
【００５３】
本実施形態に係るカスケード型マルチクラス識別器において行われる動作の例を説明する。
共通識別器１０１では、ラスタスキャンにおける各ウィンドウの内側について、識別器１１１により、目標物体（目標物体の画像）が存在すること（真）、または、目標物体が存在しないこと（偽）、を判定する。そして、共通識別器１０１では、識別器１１１によりウィンドウ内に目標物体が存在すること（真）を判定した場合にはそのウィンドウの情報を各クラス別識別器（本実施形態では、クラス１識別器１０２−１〜クラス２識別器１０２−２）に出力し、一方、識別器１１１によりウィンドウ内に目標物体が存在しないこと（偽）を判定した場合にはそのウィンドウの情報を棄却する。
【００５４】
ここで、本実施形態では、共通識別器１０１は、クラス１とクラス２の共通部分として、目標物体を明確に識別し易い背景などの画像を早期に棄却するための一段識別器である。
このような共通識別器１０１を備えることにより、例えば、単純にマルチクラス構成とする場合よりも、後段の識別器の段数や識別器内の弱識別器の数を削減することができる。
本実施形態では、共通識別器１０１では、目標とする車両の全体（本実施形態では、大型トラックおよびそれ以外の乗用車などの車両全般）を対象に学習した結果を使用する。このように、本実施形態では、共通識別器１０１は、全車両タイプの画像で学習した識別器である。
なお、本実施形態では、共通識別器１０１に１個の識別器１１１を備えるが、他の構成例として、共通識別器１０１に複数個の識別器を直列に（カスケード状に）備えてもよい。
【００５５】
クラス１識別器１０２−１では、共通識別器１０１から入力されるウィンドウの情報に基づいて、当該ウィンドウの内側について、１段目の識別器１２１により、目標物体（目標物体の画像）が存在すること（真）、または、目標物体が存在しないこと（偽）、を判定する。そして、クラス１識別器１０２−１では、１段目の識別器１２１によりウィンドウ内に目標物体が存在すること（真）を判定した場合にはそのウィンドウの情報を２段目の識別器１２２に出力し、一方、１段目の識別器１２１によりウィンドウ内に目標物体が存在しないこと（偽）を判定した場合にはそのウィンドウの情報を棄却する。
続いて、クラス１識別器１０２−１では、２段目の識別器１２２により、１段目の識別器１２１から入力されるウィンドウの情報に基づいて、当該ウィンドウの内側について、目標物体（目標物体の画像）が存在すること（真）、または、目標物体が存在しないこと（偽）、を判定する。そして、クラス１識別器１０２−１では、２段目の識別器１２２によりウィンドウ内に目標物体が存在すること（真）を判定した場合にはそのウィンドウの情報（特徴ベクトルの情報を含む）をクラス識別器１０３に出力し、一方、２段目の識別器１２２によりウィンドウ内に目標物体が存在しないこと（偽）を判定した場合にはそのウィンドウの情報を棄却する。
【００５６】
クラス２識別器１０２−２では、共通識別器１０１から入力されるウィンドウの情報に基づいて、当該ウィンドウの内側について、１段目の識別器１３１により、目標物体（目標物体の画像）が存在すること（真）、または、目標物体が存在しないこと（偽）、を判定する。そして、クラス２識別器１０２−２では、１段目の識別器１３１によりウィンドウ内に目標物体が存在すること（真）を判定した場合にはそのウィンドウの情報を２段目の識別器１３２に出力し、一方、１段目の識別器１３１によりウィンドウ内に目標物体が存在しないこと（偽）を判定した場合にはそのウィンドウの情報を棄却する。
続いて、クラス２識別器１０２−２では、２段目の識別器１３２により、１段目の識別器１３１から入力されるウィンドウの情報に基づいて、当該ウィンドウの内側について、目標物体（目標物体の画像）が存在すること（真）、または、目標物体が存在しないこと（偽）、を判定する。そして、クラス２識別器１０２−２では、２段目の識別器１３２によりウィンドウ内に目標物体が存在すること（真）を判定した場合にはそのウィンドウの情報（特徴ベクトルの情報を含む）をクラス識別器１０３に出力し、一方、２段目の識別器１３２によりウィンドウ内に目標物体が存在しないこと（偽）を判定した場合にはそのウィンドウの情報を棄却する。
【００５７】
ここで、本実施形態では、クラス１識別器１０２−１は、大型トラックを認識するように２段の識別器１２１、１２２で構成されている。
また、本実施形態では、クラス２識別器１０２−２は、大型トラック以外の車両（主に、乗用車）を認識するように２段の識別器１３１、１３２で構成されている。
クラス１識別器１０２−１は、目標とする大型トラックの全体を対象に学習した結果を使用し、また、クラス２識別器１０２−２は、目標とする大型トラック以外の車両（主に、乗用車）の全体を対象に学習した結果を使用する。このように、本実施形態では、クラス１識別器１０２−１は大型トラックの画像で学習した識別器であり、また、クラス２識別器１０２−２は大型トラック以外の車両（主に、乗用車）の画像で学習した識別器である。
【００５８】
クラス識別器１０３は、クラス１識別器１０２−１から入力されるウィンドウの情報（特徴ベクトルの情報を含む）と、クラス２識別器１０２−２から入力されるウィンドウの情報（特徴ベクトルの情報を含む）に基づいて、クラス１識別器１０２−１とクラス２識別器１０２−２とのうちで、より特徴量が大きかった方のクラスを決定し、当該より特徴量が大きかった方のクラスを特定する情報と、そのウィンドウの情報を出力する。
なお、クラス１識別器１０２−１またはクラス２識別器１０２−２で棄却されたウィンドウの情報については、該当するクラスに関して、特徴量は無い（例えば、ゼロ）とみなす。
【００５９】
具体的には、クラス識別器１０３は、例えば公知である式（１）を用いて、Ｃの値が大きい方のクラスを、より特徴量が大きかった方のクラスとして判定する。
ここで、Ｃは出力クラスを表し、ｃｉは観測クラスを表し、Ｈは識別器の応答値を表し、ｖ（ｖはベクトルとする）は特徴ベクトルを表す。ｃｉは、本実施形態では、クラス１またはクラス２を表す。
【００６０】
【数１】
2013250869.tif 000003
【００６１】
なお、シミュレーションの結果、車両の認識の場合には、クラスを分けて構成される全ての弱識別器の数が、クラスを分けないで構成される全ての弱識別器の数と、ほぼ同等であっても、クラスを分けた（マルチクラス化した）方が、認識性能を向上させることができる。
従って、マルチクラス識別化することにより、処理時間は同等でありながら、認識性能を向上させることができる。さらに、前段に共通識別器１０１を設けることにより、単純に２クラス構成とするよりも、処理時間を短縮することが可能となる。本実施形態では、特徴量として、勾配方向矩形特徴量を用いており、各構成部の弱識別器の数としては、共通識別器１０１において約５個、クラス１またはクラス２の識別器において、初段が約１０個、クラス１またはクラス２の識別器において、２段目が約２０個であり、さらに処理時間短縮を実現することができる。
【００６２】
ここで、共通識別器１０１とクラス１およびクラス２の識別器は、それぞれ学習して設けた識別器で真（正）、偽を判定し、偽の時は棄却する（その後の識別器にはかけられず、ラスタスキャンにおける次のウィンドウの識別を行う）。
一方、共通識別器１０１とクラス１およびクラス２の識別器において入力されて棄却されなかったウィンドウについては、クラス識別器１０３により、クラス１の特徴量の方が大きいか、または、クラス２の特徴量の方が大きいか、が判断される。
また、クラス識別器１０３としては、例えば、公知のものを用いることができ、各クラスで識別された識別器（本実施形態では、強識別器）の応答値Ｈが最大となるクラスのウィンドウを選択する。
また、クラス１またはクラス２のうちのいずれか一方のみのクラス別識別器（本実施形態では、クラス１識別器１０２−１またはクラス２識別器１０２−２）からの出力がクラス識別器１０３に入力されるウィンドウについては、クラス識別器１０３において、そのウィンドウが確定される。
【００６３】
図３を参照して、本実施形態に係る物体認識部１３により行われる処理について説明する。
図３は、本実施形態に係る物体認識部１３により行われる処理の手順の一例を示すフローチャート図である。
この例では、物体認識部１３において、勾配方向矩形特徴量とカスケード型ＡｄａＢｏｏｓｔマルチクラス識別器により、認識アルゴリズムを構成している。
本実施形態では、カスケード型ＡｄａＢｏｏｓｔマルチクラス識別器として、図２に示されるものを用いる。
【００６４】
まず、物体認識部１３は、取得した輝度画像に対して、輝度画像から勾配方向と勾配強度を算出して勾配方向毎に勾配強度を積分する処理を行い、この結果である積分勾配画像（インテグラルヒストグラム）を算出する（ステップＳ１）。
【００６５】
なお、積分勾配画像（インテグラルヒストグラム）を算出する処理は、積分勾配画像を利用して後の演算処理の時間を短縮するためであり、必ずしも行われなくてもよい。つまり、以降の処理において、積分勾配画像を利用せずに同じ結果が得られる演算を用いてもよい。
【００６６】
次に、物体認識部１３は、ステップＳ３の処理で行うラスタスキャンに関して、一連のラスタスキャンが終了したか否かを判定する（ステップＳ２）。
そして、物体認識部１３は、一連のラスタスキャンが終了したと判定した場合には、ステップＳ５の処理へ移行させる。
一方、物体認識部１３は、一連のラスタスキャンが終了していないと判定した場合には、積分勾配画像の領域において、ラスタスキャンによりウィンドウをずらして（スライドさせて）、あらかじめ設定した任意の座標領域（ウィンドウ）で抽出する（ステップＳ３）。
【００６７】
次に、物体認識部１３は、抽出した座標領域（ウィンドウ）について、あらかじめ定められた勾配方向矩形特徴量（ベクトル）を算出する。そして、物体認識部１３は、算出した勾配方向矩形特徴量（ベクトル）を用いて、カスケード型ＡｄａＢｏｏｓｔマルチクラス識別器による識別を行い、あらかじめ目標（ターゲット）としている物体（物体の画像）が存在していると認識（例えば、推測）される１個以上のウィンドウを抽出する（ステップＳ４）。
ここで、ステップＳ４の処理におけるカスケード型ＡｄａＢｏｏｓｔマルチクラス識別器による識別では、カスケード型内における各強識別器（本実施形態では、識別器１１１、１２１〜１２２、１３１〜１３２）によりウィンドウが棄却されると、ラスタスキャンに関する処理（ステップＳ２の処理）に戻る。
【００６８】
これにより、物体認識部１３は、一連のラスタスキャンが終了するまで、ラスタスキャンの領域に対して、順次、ウィンドウをスライドさせて、ステップＳ２〜ステップＳ４の処理を繰り返して行う。
【００６９】
なお、一連のラスタスキャンでは、例えば、同一のスケール（大きさ）のウィンドウを順次スライドさせて前記の処理を繰り返して行うことが終了した後に、ウィンドウのスケールやスキャンステップを変化させて、再び、ウィンドウを順次スライドさせて前記の処理を繰り返して行うことを、あらかじめ定められた分だけ実行する。
【００７０】
ステップＳ２の処理において、物体認識部１３は、一連のラスタスキャンが終了したと判定した場合には、あらかじめ定められたクラスタリングの処理を行う（ステップＳ５）。
その後、物体認識部１３は、本処理を終了する。
【００７１】
ここで、勾配方向矩形特徴量としては、例えば、図１３〜図１７に示されるものを用いることができる。
本実施形態では、勾配方向矩形特徴量について、各勾配方向のウィンドウ内の矩形領域には特に制限を設けず、目標物体の部位の大小を問わず識別器（本実施形態では、ＡｄａＢｏｏｓｔの識別器）により学習し、目標物体の特徴を示す弱識別器を選択させる。
従って、本実施形態では、目標物体の大小の勾配方向矩形特徴の中で、特に有効な部分を厳選することができ、少ない弱識別器数で識別器を構成することができるため、計算回数とメモリアクセス回数が少なく短い演算処理時間で、目標物体が存在するウィンドウを認識することができる。
【００７２】
勾配方向矩形特徴量を用いると、例えば、弱識別器の数が極力少ない条件においても、不検出率が比較的低い性能で且つ誤検出率が比較的低い性能を持つような認識アルゴリズムを使用しても有効とすることができる。
なお、識別器による識別に関して、不検出率は、目標物体を目標物体として検出（検知）することができない率のことであり、また、誤検出率は、目標物体以外を目標物体であると認識して検出する率のことである。
【００７３】
図４〜図６を参照して、クラスタリングの処理について説明する。
図４は、本実施形態に係る物体認識部１３により行われるクラスタリングの処理の手順の一例を示すフローチャート図である。
このクラスタリングの処理では、図２に示されるカスケード型マルチクラス識別器から出力される情報（ウィンドウの情報およびクラスを特定する情報）について、識別された複数のウィンドウをクラスタリングする。具体的には、図３に示されるステップＳ１〜ステップＳ４の処理において認識された複数のウィンドウに基づいて、目標物体が存在する最適ウィンドウ（例えば、目標物体に対してウィンドウの位置およびスケールが最適なもの）を確定ウィンドウとして絞り込む処理を行う。
【００７４】
まず、物体認識部１３は、図２に示されるカスケード型マルチクラス識別器から出力される情報（マルチクラス識別した結果）に対応する複数のウィンドウについて、クラスタリング処理１として、類似するウィンドウをクラスタリングする（ステップＳ１１）。この場合に、物体認識部１３は、同一の識別クラスであるか否かを判定せずにクラスタリングを行ったウィンドウについては、確定ウィンドウ（最適ウィンドウ）毎に、クラス毎の識別クラスの決定を行って、決定した識別クラスを付与する（ステップＳ１２）。
本実施形態では、クラス毎の識別クラスとしては、クラス１とクラス２がある。
【００７５】
次に、物体認識部１３は、クラスタリング処理２として、識別クラスがクラス１である確定ウィンドウ（クラス１識別ウィンドウ）の内部に存在する、識別クラスがクラス２であるウィンドウ（クラス２識別ウィンドウ）について、あらかじめ定められた削除処理を行う（ステップＳ１３）。
【００７６】
ここで、ステップＳ１１〜ステップＳ１２の処理におけるクラスタリングの処理（クラスタリング処理１）について詳しく説明する。
クラスタリングのアルゴリズムとしては、様々なものが用いられてもよく、例えば、Ｍｅａｎ−Ｓｈｉｆｔなどの公知のアルゴリズムを用いることができる。
本実施形態では、類似ウィンドウのクラスタリングを行う。クラスタリングを行う部分集合の条件として、ウィンドウサイズの類似度が高いこと（ウィンドウサイズが近いこと）およびウィンドウ間の距離の類似度が高いこと（ウィンドウ間の距離が近いこと）を、ＡＮＤ条件（両方が成立する必要がある条件）として用いる。
【００７７】
具体的には、ウィンドウサイズが近いことという条件としては、例えば、２個のウィンドウのサイズの比とあらかじめ定められた閾値とを比較して、２個のウィンドウのサイズの比が当該閾値以下である場合に、ウィンドウサイズが近いと判定する条件を用いることができる。なお、他の任意の条件や判定方法が用いられてもよい。
また、具体的には、ウィンドウ間の距離が近いことという条件としては、例えば、２個のウィンドウの間で、Ｘ−Ｙ座標系におけるＸ座標間の差の絶対値とＹ座標間の差の絶対値との和（マンハッタン距離）、または、ユークリッド距離などを求めて、あらかじめ定められた閾値と比較して、その距離が当該閾値以下である場合に、ウィンドウ間の距離が近いと判定する条件を用いることができる。なお、他の任意の条件や判定方法が用いられてもよい。
【００７８】
一例として、式（２）および式（３）を参照して、マンハッタン距離を用いるクラスタリングの例を示す。
この例では、物体認識部１３は、Ｎ（Ｎは、２以上の整数）個のウィンドウ（説明の便宜上、仮のウィンドウと言う）を得ているとする。また、この例では、仮のウィンドウの形状が正方形であり、１つのウィンドウ幅によりサイズが特定されるとする。
また、この例では、ａ＝１、２、・・・、Ｎとして、Ｗ（ａ）はａ番目の仮のウィンドウを表し、Ｗ（ａ＋１）は（ａ＋１）番目の仮のウィンドウを表し、Ｗ（１）は１番目の仮のウィンドウを表し、Ｗ（Ｎ）はＮ番目（最大）の仮のウィンドウを表し、Ｗｂ（ａ）はａ番目の仮のウィンドウの幅を表し、Ｗｂ（ａ＋１）は（ａ＋１）番目の仮のウィンドウの幅を表し、Ｗｘ（ａ）はａ番目の仮のウィンドウの位置の画像座標（ｘ、ｙ）におけるｘ座標の値を表し、Ｗｘ（ａ＋１）は（ａ＋１）番目の仮のウィンドウの位置の画像座標（ｘ、ｙ）におけるｘ座標の値を表し、Ｗｙ（ａ）はａ番目の仮のウィンドウの位置の画像座標（ｘ、ｙ）におけるｙ座標の値を表し、Ｗｙ（ａ＋１）は（ａ＋１）番目の仮のウィンドウの位置の画像座標（ｘ、ｙ）におけるｙ座標の値を表す。
【００７９】
まず、物体認識部１３は、Ｎ個の仮のウィンドウについて、仮のウィンドウサイズが小さい方から順に、Ｗ（１）、Ｗ（２）、・・・、Ｗ（Ｎ）を割り付ける。
次に、物体認識部１３は、変数ａの値をａ＝１に設定して、割り付けの１番目とする。
次に、物体認識部１３は、Ｗ（ａ）に対応する仮のウィンドウとＷ（ａ＋１）に対応する仮のウィンドウについて、式（２）および式（３）の両方が満たされることが成り立つか否かを判定する。
【００８０】
ここで、式（２）は、仮のウィンドウのウィンドウ幅（本実施形態では、ウィンドウサイズ）に関する条件の例を示す。式（２）における閾値ＴＨ１としては、様々な値が設定されてもよい。
具体的には、式（２）では、ａ番目の仮のウィンドウのウィンドウ幅Ｗｂ（ａ）と（ａ＋１）番目の仮のウィンドウのウィンドウ幅Ｗｂ（ａ＋１）との比を求め、その比があらかじめ定められた閾値ＴＨ１より大きいか否かを判断する。ここで、ａについて仮のウィンドウのウィンドウサイズは小さい順であるため、Ｗｂ（ａ）＜Ｗｂ（ａ＋１）である。つまり、式（２）の条件は、隣接する仮のウィンドウのウィンドウサイズが近い場合には統合するという条件である。
【００８１】
また、式（３）は、仮のウィンドウの位置に関する条件の例を示す。式（３）において、Ａｂｓ（Ｐ）は、Ｐ（ここでは、Ｐ＝Ｗｘ（ａ）−Ｗｘ（ａ＋１）またはＰ＝Ｗｙ（ａ）−Ｗｙ（ａ＋１））の絶対値を表す。式（３）における閾値ＴＨ２としては、様々な値が設定されてもよい。
具体的には、式（３）では、ａ番目の仮のウィンドウの位置のｘ座標Ｗｘ（ａ）と（ａ＋１）番目の仮のウィンドウの位置のｘ座標Ｗｘ（ａ＋１）との差の絶対値と、ａ番目の仮のウィンドウの位置のｙ座標Ｗｙ（ａ）と（ａ＋１）番目の仮のウィンドウの位置のｙ座標Ｗｙ（ａ＋１）との差の絶対値との加算結果を求め、この加算結果があらかじめ定められた閾値ＴＨ２より小さいか否かを判断する。つまり、式（３）の条件は、隣接する仮のウィンドウの位置が近い場合には統合するという条件である。
【００８２】
そして、式（２）の条件と式（３）の条件とのＡＮＤ論理で、２つの仮のウィンドウを統合するか否かが決まる。
【００８３】
【数２】
2013250869.tif 000004
【００８４】
【数３】
2013250869.tif 000005
【００８５】
このような判定の結果、物体認識部１３は、Ｗ（ａ）に対応する仮のウィンドウとＷ（ａ＋１）に対応する仮のウィンドウについて、式（２）および式（３）の両方が満たされることが成り立つと判定した場合には、Ｗ（ａ）に対応する仮のウィンドウとＷ（ａ＋１）に対応する仮のウィンドウを統合する。
そして、物体認識部１３は、変数ａの値をインクリメントすることで、ａの値に１を加える。
一方、このような判定の結果、物体認識部１３は、Ｗ（ａ）に対応する仮のウィンドウとＷ（ａ＋１）に対応する仮のウィンドウについて、式（２）および式（３）の両方が満たされることが成り立たない（つまり、少なくとも一方が満たされない）と判定した場合には、統合を行わずに、変数ａの値をインクリメントすることで、ａの値に１を加える。
【００８６】
ここで、ａの値をインクリメントするのは、次回の処理へ移行させるためである。すなわち、次回の処理では、今回のＷ（ａ＋１）がＷ（ａ）となり、今回のＷ（ａ＋１）に対応する仮のウィンドウより次にサイズが大きい仮のウィンドウがＷ（ａ＋１）となる。
【００８７】
そして、物体認識部１３は、ａ＝Ｎになったか否かを判定する。
この判定の結果、物体認識部１３は、ａ＝Ｎになっていないと判定した場合には、次回の処理を行う。
一方、この判定の結果、物体認識部１３は、ａ＝Ｎになったと判定した場合には、処理を終了する。このように、ａ＝Ｎになるまで、処理が繰り返して行われる。
【００８８】
続けて、ステップＳ１１〜ステップＳ１２の処理におけるクラスタリングの処理（クラスタリング処理１）について説明する。
一例として、ステップＳ１１の処理において、識別クラスの条件を無くして、つまり、同一の識別クラス（本実施形態では、クラス１またはクラス２）であるか否かを考慮せずに、全ての識別クラスのウィンドウが混じった状態で、類似ウィンドウのクラスタリングを行う場合には、ステップＳ１２の処理において、クラスタリングにより確定したウィンドウの識別クラスを採用する。
【００８９】
他の一例として、ステップＳ１１の処理において、あらかじめ、カスケード型ＡｄａＢｏｏｓｔマルチクラス識別器による結果に基づいて、部分集合条件に同一の識別クラスであるという条件をＡＮＤ論理で加えることも可能である。この場合には、同一の識別クラスのウィンドウについて、類似ウィンドウのクラスタリングが行われるため、ステップＳ１２の処理は省略されてもよい。
【００９０】
なお、例えば、ステップＳ１１の処理における部分集合条件（ＡＮＤ条件）でまとまったクラスについて、ステップＳ１２の処理において、その中で識別器の応答値が最も高いウィンドウを選択することができる。
また、ステップＳ１１の処理における部分集合条件（ＡＮＤ条件）で同一識別クラスの条件を設けない場合には、例えば、部分集合の中で識別器の応答値が最も高いウィンドウの識別クラス（クラス１、または、クラス２）を採用することができる。
【００９１】
次に、ステップＳ１３の処理におけるクラスタリングの処理（クラスタリング処理２）について詳しく説明する。
本実施形態では、クラス１の識別クラスで確定されたウィンドウは、大型トラックをとらえるものである。このような大型トラックについては、その背面部分の小部位をクラス２の識別クラスのウィンドウでとらえやすいため、ステップＳ１３の処理で補正する。具体的には、クラス１の識別クラスで確定されたウィンドウ（大型トラック）の内部にある、クラス２の識別クラスで確定されたウィンドウ（内部の小ウィンドウ）を削除する。
【００９２】
図５は、本実施形態に係る物体認識部１３により行われるクラスタリング処理１の一例のイメージを示す図である。
画像領域２０１は、認識する対象となる全画面の画像領域を表す。
この例では、大別して、４個のウィンドウの群に絞り込まれている。
ＣｌａｓｓＷｉｎ＿ａ、ＣｌａｓｓＷｉｎ＿ｂ、ＣｌａｓｓＷｉｎ＿ｃ、ＣｌａｓｓＷｉｎ＿ｄは、それぞれ、部分集合するウィンドウの群を表す。
ＣｌａｓｓＷｉｎ＿ａ、ＣｌａｓｓＷｉｎ＿ｂ、ＣｌａｓｓＷｉｎ＿ｃ、ＣｌａｓｓＷｉｎ＿ｄでは、それぞれ、クラスタリング処理１により、１個のウィンドウ２１１、２２１、２３１、２４１が決定（例えば、選定）される。他のウィンドウについては、棄却される。
【００９３】
ＣｌａｓｓＷｉｎ＿ａ、ＣｌａｓｓＷｉｎ＿ｂ、ＣｌａｓｓＷｉｎ＿ｃ、ＣｌａｓｓＷｉｎ＿ｄでは、それぞれ、決定された１個のウィンドウ２１１、２２１、２３１、２４１の識別クラスが、クラス２（例えば、遠方の乗用車）、クラス１（例えば、遠方の大型トラック）、クラス２（例えば、近傍の乗用車）、クラス１（例えば、近傍の大型トラック）となる。
【００９４】
図６は、本実施形態に係る物体認識部１３により行われるクラスタリング処理２の一例のイメージを示す図である。
本実施形態では、画像３０１の中でクラス１の識別クラスで確定されたウィンドウ３１１は、大型トラックをとらえるものである。また、画像３０１の中でクラス２の識別クラスで確定されたウィンドウ３２１は、大型トラック以外の車両（例えば、乗用車）をとらえるものである。
このような大型トラックについては、その背面部分の小部位をクラス２の識別クラスのウィンドウで捉えやすいため、クラスタリング処理２において、クラス１の識別クラスで確定されたウィンドウ３１１（大型トラック）の内部にある、クラス２の識別クラスで確定されたウィンドウ３１２、３１３（内部の小ウィンドウ）を削除する。
【００９５】
［第２実施形態］
本実施形態に係る画像認識システムについて、主に、第１実施形態に係る画像認識システムとは異なる点について説明する。
図１（Ｂ）は、本発明の他の一実施形態に係る物体認識部１３ａの構成（物体認識部の他の構成例）を示す概略ブロック図である。
本実施形態に係る物体認識部１３ａは、第１の認識部３１と、第２の認識部３２と、を備える。
【００９６】
物体認識部１３ａにおいて、第１の認識部３１は、画像取得部１２から入力される画像データについて、第１の物体認識手法で、物体認識の処理を行う。
物体認識部１３ａにおいて、第２の認識部３２は、第１の認識部３１により行われる物体認識の処理の結果に基づいて、画像取得部１２から入力される画像データについて、第２の物体認識手法で、物体認識の処理を行う。
物体認識部１３ａは、第２の認識部３２により行われた物体認識の処理の結果の情報を制御部１４に出力する。
【００９７】
図７は、本実施形態に係る物体認識部１３ａにより行われる処理の手順の一例を示すフローチャート図である。
ここで、図７に示す本実施形態に係るフローチャートの処理において、ステップＳ２１〜ステップＳ２３の処理およびステップＳ２６の処理は、それぞれ、図３に示されるフローチャートの処理におけるステップＳ１〜ステップＳ３の処理およびステップＳ５の処理と同様である。
概略的には、図７に示す本実施形態に係るフローチャートの処理では、図３に示されるフローチャートの処理におけるステップＳ４の処理の代わりに、ステップＳ２４およびステップＳ２５の処理を行う。
【００９８】
本実施形態では、ラスタスキャンにおいて、ステップＳ２４の処理では、物体認識部１３ａの第１の認識部３１は、抽出した座標領域（ウィンドウ）について、あらかじめ定められた勾配方向矩形特徴量（ベクトル）を算出する。そして、物体認識部１３ａの第１の認識部３１は、算出した勾配方向矩形特徴量（ベクトル）を用いて、カスケード型ＡｄａＢｏｏｓｔマルチクラス識別器による識別を行い、あらかじめ目標（ターゲット）としている物体（物体の画像）が存在していると認識（例えば、推測）される１個以上のウィンドウを抽出する（ステップＳ２４）。
ここで、ステップＳ２４の処理におけるカスケード型ＡｄａＢｏｏｓｔマルチクラス識別器による識別では、カスケード型内における各強識別器（本実施形態では、識別器１１１、１２１〜１２２、１３１〜１３２）によりウィンドウが棄却されると、ラスタスキャンに関する処理（ステップＳ２２の処理）に戻る。
【００９９】
続いて、ステップＳ２５の処理では、物体認識部１３ａの第２の認識部３２は、第１の認識部３１により抽出した座標領域（ウィンドウ）について、あらかじめ定められたＨＯＧ特徴量（ベクトル）を算出する。そして、物体認識部１３ａの第２の認識部３２は、算出したＨＯＧ特徴量（ベクトル）を用いて、カスケード型ＡｄａＢｏｏｓｔ識別器による識別を行い、あらかじめ目標（ターゲット）としている物体（物体の画像）が存在していると認識（例えば、推測）される１個以上のウィンドウを抽出する（ステップＳ２５）。そして、ステップＳ２６の処理（クラスタリングの処理）へ移行する。
ここで、ステップＳ２５の処理におけるカスケード型ＡｄａＢｏｏｓｔ識別器による識別では、カスケード型内における各強識別器によりウィンドウが棄却されると、ラスタスキャンに関する処理（ステップＳ２２の処理）に戻る。
【０１００】
なお、本実施形態では、第２の認識部３２によるステップＳ２５の処理において、ＨＯＧ特徴量を用いている。このように、第２の認識部３２は、第１の認識部３１により用いられる特徴量（本実施形態では、勾配方向矩形特徴量）以外の特徴量を用いることが望ましい。勾配方向矩形特徴量以外の特徴量としては、ＨＯＧ特徴量以外の任意の特徴量が用いられてもよく、例えば、同じ勾配方向ベースのＨＯＧ特徴量のほかに、輝度値ベースの特徴量を用いることができる。
また、第２の認識部３２によるステップＳ２５の処理では、ＨＯＧ特徴量などで学習したカスケード型ＡｄａＢｏｏｓｔ識別器による識別を用いる構成のほかに、例えば、ＳＶＭによる識別などの任意の手法を用いることができる。また、マルチクラスの識別を行う構成が用いられてもよい。
本実施形態では、第２の認識部３２の処理により、第１の認識部３１とは異なる見方での認識性能が期待される。このような構成は、次のステップＳ２６の処理においてクラスタリングする対象とするウィンドウを事前にさらに絞り込んでおく場合に用いることができる。
【０１０１】
［第３実施形態］
本実施形態に係る画像認識システムについて、主に、第１実施形態に係る画像認識システムとは異なる点について説明する。
図８は、本発明の他の一実施形態に係るＡｄａＢｏｏｓｔのカスケード型マルチクラス識別器（カスケード型ＡｄａＢｏｏｓｔマルチクラス識別器）の構成例を示す概略ブロック図である。
本実施形態では、このようなカスケード型マルチクラス識別器が、物体認識部１３に備えられる。
【０１０２】
本実施形態に係るカスケード型マルチクラス識別器は、共通識別器４０１と、クラス１識別器４０２−１と、クラス２識別器４０２−２と、クラス識別器４０３と、を備える。
共通識別器４０１は、１個の識別器（Ｃｏｍ：Ｃｏｍｍｏｎ）４１１を備える。
クラス１識別器４０２−１は、クラス１の第１の識別器である第１−１の識別器（Ｃｌｓ１−１）４２１と、クラス１の第２の識別器である第１−２の識別器（Ｃｌｓ１−２）４２２と、クラス１の第３の識別器である第１−３の識別器（Ｃｌｓ１−３）４２３と、クラス１の第４の識別器である第１−４の識別器（Ｃｌｓ１−４）４２４と、を備える。
クラス２識別器４０２−２は、クラス２の第１の識別器である第２−１の識別器（Ｃｌｓ２−１）４３１と、クラス２の第２の識別器である第２−２の識別器（Ｃｌｓ２−２）４３２と、クラス２の第３の識別器である第２−３の識別器（Ｃｌｓ２−３）４３３と、クラス２の第４の識別器である第２−４の識別器（Ｃｌｓ２−４）４３４と、を備える。
【０１０３】
ここで、本実施形態に係るカスケード型マルチクラス識別器では、図２に示されるカスケード型マルチクラス識別器と比べて、クラス１識別器４０２−１およびクラス２識別器４０２−２のそれぞれにおける識別器の段数が異なっている。
具体的には、図２に示されるカスケード型マルチクラス識別器では、クラス１識別器１０２−１およびクラス２識別器１０２−２のそれぞれにおける識別器の段数が２段であるのに対して、本実施形態に係るカスケード型マルチクラス識別器では、クラス１識別器４０２−１およびクラス２識別器４０２−２のそれぞれにおける識別器の段数が４段になっている。
【０１０４】
また、本実施形態に係るカスケード型マルチクラス識別器では、共通識別器４０１における識別器４１１と、クラス１識別器４０２−１における先頭の２段の識別器４２１〜４２２と、クラス２識別器４０２−２における先頭の２段の識別器４３１〜４３２と、のそれぞれにおいては、特徴量として、勾配方向矩形特徴量を用いる。
また、本実施形態に係るカスケード型マルチクラス識別器では、クラス１識別器４０２−１における後尾の２段の識別器４２３〜４２４と、クラス２識別器４０２−２における後尾の２段の識別器４３３〜４３４と、のそれぞれにおいては、特徴量として、勾配方向矩形特徴量以外の特徴量を用いる。勾配方向矩形特徴量以外の特徴量としては、例えば、ＨＯＧ特徴量、あるいは、輝度ベースの特徴量などのように、異種の特徴量を用いることができる。
【０１０５】
図９は、本実施形態に係る物体認識部１３により行われる処理の手順の一例を示すフローチャート図である。
ここで、図９に示す本実施形態に係るフローチャートの処理において、ステップＳ３１〜ステップＳ３３の処理およびステップＳ３５の処理は、それぞれ、図３に示されるフローチャートの処理におけるステップＳ１〜ステップＳ３の処理およびステップＳ５の処理と同様である。
概略的には、図９に示す本実施形態に係るフローチャートの処理では、図３に示されるフローチャートの処理におけるステップＳ４の処理の代わりに、ステップＳ３４の処理を行う。
【０１０６】
本実施形態では、ステップＳ３４の処理において、物体認識部１３は、抽出した座標領域（ウィンドウ）について、あらかじめ定められた勾配方向矩形特徴量（ベクトル）およびあらかじめ定められた他の特徴量（ベクトル）を算出する。そして、物体認識部１３は、算出した勾配方向矩形特徴量（ベクトル）および他の特徴量（ベクトル）を用いて、カスケード型ＡｄａＢｏｏｓｔマルチクラス識別器による識別を行い、あらかじめ目標（ターゲット）としている物体（物体の画像）が存在していると認識（例えば、推測）される１個以上のウィンドウを抽出する（ステップＳ３４）。
ここで、ステップＳ３４の処理におけるカスケード型ＡｄａＢｏｏｓｔマルチクラス識別器による識別では、カスケード型内における各強識別器（本実施形態では、識別器４１１、４２１〜４２４、４３１〜４３４）によりウィンドウが棄却されると、ラスタスキャンに関する処理（ステップＳ３２の処理）に戻る。
【０１０７】
［以上の実施形態に関する関連技術の説明］
図１２〜図１８を参照して、以上の実施形態に関連する技術を説明する。
図１２は、画像認識システム（例えば、図１（Ａ）に示される画像認識システム）における画像取得から物体認識までの処理の概略的な一例を示す図である。
カメラ１１により撮像される画像のデータが、画像取得部１２により入力画像１２０１のデータとして取得される。
例えば、この画像には、道路と前方の車両が映っている。
【０１０８】
物体認識部１３では、勾配強度画像１２０２に示されるように、複数の勾配方向（本実施形態では、方向０〜方向７の８方向）のそれぞれについて、勾配強度を算出する。
そして、物体認識部１３では、勾配方向毎に、勾配強度の積分画像を、積分勾配画像１２０３として作成する（図３に示されるステップＳ１の処理）。
【０１０９】
次に、物体認識部１３では、ラスタスキャンの領域１２０４において、ウィンドウのスキャンを行う（図３に示されるステップＳ３の処理）。
物体認識部１３では、ラスタスキャンで取得されるウィンドウの画像１２０５に関し、各勾配方向の積分勾配画像１２０６を取得する。
例えば、このウィンドウの画像１２０５は、前方の車両が映る部分の画像である。
【０１１０】
そして、物体認識部１３では、同一のウィンドウに関する勾配方向毎の積分勾配画像１２０６について、あらかじめ定められた矩形特徴量（勾配方向矩形特徴量）１２０７を演算して取得する（図３に示されるステップＳ４の処理（および、図７に示されるステップＳ２４、図９に示されるステップＳ３４の一部も同様））。
【０１１１】
次に、物体認識部１３では、ＡｄａＢｏｏｓｔの識別器（本実施形態では、カスケード型ＡｄａＢｏｏｓｔマルチクラス識別器）による識別を行う（図３に示されるステップＳ４の処理（および、図７に示されるステップＳ２４、図９に示されるステップＳ３４も同様））。
本実施形態では、識別器として、勾配方向毎に弱識別器が設定できる。
具体的には、物体認識部１３では、各勾配方向の積分勾配画像１２０６（本実施形態では、８方向の勾配方向毎に、積分勾配画像１２０８−０〜積分勾配画像１２０８−７とする）について、あらかじめ学習しておいた弱識別器により識別を行う。
【０１１２】
図１２の例では、方向０の積分勾配画像１２０８―０について、弱識別器により識別を行った結果、Ｗ０−ｒ１＝４１９．４／ｓ０という値が得られている。ｓ０は、この値が得られた矩形の領域の面積である。そして、物体認識部１３では、この値に基づいて、弱識別器の応答値ｈ０を算出する処理２１０−０を行う。
【０１１３】
また、図１２の例では、方向７の積分勾配画像１２０８−７について、弱識別器により識別を行った結果、Ｗ７−ｒ１＝１９８．１／ｓ０という値が得られている。ｓ０は、この値が得られた矩形の領域の面積である。また、図１２の例では、方向７の積分勾配画像１２０８−７について、弱識別器により識別を行った結果、Ｗ７−ｒ２＝５８２．６／ｓ１という値が得られている。ｓ１は、この値が得られた矩形の領域の面積である。続いて、この例では、減算器１２０９により、これら２つの値の減算結果（差）を求める。そして、物体認識部１３では、この減算結果の値に基づいて、弱識別器の応答値ｈ７を算出する処理１２１０−７を行う。
【０１１４】
図１３〜図１７を参照して、勾配方向矩形特徴量の例について説明する。
本実施形態では、各勾配方向に分けた勾配強度画像から矩形特徴を抽出するため、その矩形特徴量のことを勾配方向矩形特徴量と定義する。
【０１１５】
図１３は、第１の例に係る勾配方向矩形特徴量Ａを示す図である。
この勾配方向矩形特徴量Ａは、１個の矩形（単矩形）１３０１の特徴量（単矩形特徴量）を示す。
この勾配方向矩形特徴量Ａは、勾配方向毎の勾配強度画像から単矩形特徴を抽出し、単一領域の勾配を捉えることを目的としたものである。
例えば、目標物体のある部位が同一の勾配方向に集中しているような場合に、単矩形特徴で捉えることができる。
【０１１６】
図１４（Ａ）、図１４（Ｂ）、図１４（Ｃ）は、第２の例に係る勾配方向矩形特徴量Ｂを示す図である。
この勾配方向矩形特徴量Ｂは、勾配方向毎の勾配強度画像について、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴量と同様に、矩形の特徴の差分等を用いるものである。また、この勾配方向矩形特徴量Ｂは、隣り合う矩形として同一の面積を有する矩形を用いて、同一の方向内での特徴の差分等を求めるものである。
図１４（Ａ）は、２個の矩形に分けて勾配方向矩形特徴量Ｂを求める場合における勾配強度画像１３１１、１３１２を示す。この例では、隣り合う白い領域と黒い領域との間で特徴の差分等を求める。
図１４（Ｂ）は、３個の矩形に分けて勾配方向矩形特徴量Ｂを求める場合における勾配強度画像１３２１、１３２２を示す。この例では、隣り合う白い領域と黒い領域との間で特徴の差分等を求める。
図１４（Ｃ）は、４個の矩形に分けて勾配方向矩形特徴量Ｂを求める場合における勾配強度画像１３３１を示す。この例では、隣り合う白い領域と黒い領域との間で特徴の差分等を求める。
この勾配方向矩形特徴量Ｂは、隣接領域の勾配関係を捉える手法であり、本実施形態では、勾配強度画像について抽出するため、通常の輝度画像から求める領域差分よりも、さらに特徴差が際立った部位を抽出することができるという効果が得られる。
【０１１７】
図１５は、第３の例に係る勾配方向矩形特徴量Ｃを示す図である。
この勾配方向矩形特徴量Ｃは、勾配方向毎の勾配強度画像について、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴量を応用して、矩形の特徴の差分等を用いるものである。
この勾配方向矩形特徴量Ｃは、隣接領域の勾配関係を捉える手法であり、隣接領域とする２つの領域（白い領域と黒い領域）で領域の形状や面積が異なっている。また、この勾配方向矩形特徴量Ｃは、同一の方向内での特徴の差分等を求めるものである。
図１５の例では、複数（Ｎ個）の勾配方向について、方向０のウィンドウの画像１３４１−０、方向１のウィンドウの画像１３４１−１、・・・、方向（Ｎ−１）のウィンドウの画像１３４１−（Ｎ−１）を示す。この例では、勾配方向毎に、矩形の形状や数が異なってもよい。
この勾配方向矩形特徴量Ｃは、図１４（Ａ）、図１４（Ｂ）、図１４（Ｃ）に示される勾配方向矩形特徴量Ｂと似ているが、例えば、隣接する領域の勾配面積比が異なるような場合にも、より適切な抽出を行うことができるという効果が得られる。
【０１１８】
図１６は、第４の例に係る勾配方向矩形特徴量Ｄを示す図である。
この勾配方向矩形特徴量Ｄは、勾配方向毎の勾配強度画像の内において、複数の離隔した（隔たれた）矩形の特徴の差分等を用いるものである。
この勾配方向矩形特徴量Ｄは、離隔した領域の勾配関係を捉える手法であり、離隔した領域とする２つの領域（白い領域と黒い領域）で、領域の形状や面積が同じでもよく、または、異なってもよい。また、この勾配方向矩形特徴量Ｄは、同一の方向内での特徴の差分等を求めるものである。
図１６の例では、複数（Ｎ個）の勾配方向について、方向０のウィンドウの画像１３５１−０、方向１のウィンドウの画像１３５１−１、・・・、方向（Ｎ−１）のウィンドウの画像１３５１−（Ｎ−１）を示す。この例では、勾配方向毎に、矩形の形状や数が異なってもよい。
この勾配方向矩形特徴量Ｄは、隣接していない領域の間でも特徴を抽出することができるようにしたものである。この勾配方向矩形特徴量Ｄは、目標物体のある方向の勾配が離れた部位の間で存在することを捉え易くする。
【０１１９】
図１７は、第５の例に係る勾配方向矩形特徴量Ｅを示す図である。
この勾配方向矩形特徴量Ｅは、異なる勾配方向の勾配強度画像の間に跨って、複数の矩形の特徴の差分等を用いるものである。
この勾配方向矩形特徴量Ｅは、異なる勾配方向の勾配強度画像の間におけるそれぞれの領域の勾配関係を捉える手法であり、２つの領域（白い領域と黒い領域）で、領域の形状や面積や位置が同じでもよく、または、異なってもよい。この勾配方向矩形特徴量Ｅは、異なる方向間での特徴の差分等を求めるものである。
図１７の例では、複数（Ｎ個）の勾配方向について、方向０のウィンドウの画像１３６１−０、方向１のウィンドウの画像１３６１−１、・・・、方向（Ｎ−１）のウィンドウの画像１３６１−（Ｎ−１）を示す。この例では、勾配方向毎に、矩形の形状や数が異なってもよい。
この勾配方向矩形特徴量Ｅは、異なる勾配方向に跨る勾配強度画像における複数の矩形の特徴関係を用いるため、異なる勾配方向の間の関係を捉えることができるという効果が得られる。
【０１２０】
ここで、勾配方向矩形特徴量Ｂ〜Ｅにおいて、複数の矩形の特徴の差分等を求めることについては、必ずしも領域間の差分だけでなく、差、和、積、商といった四則演算を考慮して、これらのうちの任意の１つ以上の演算を用いて、最適な特徴量を使用する（または、選択などする）ことができるようにする。また、差分（差）としては、差分の絶対値を用いることも可能である。
また、複数の矩形の特徴の差分等における複数の矩形としては、例えば、２個の矩形に限られず、３個以上の矩形が用いられてもよい。
【０１２１】
以上のように、本実施形態では、複数種類の勾配方向矩形特徴量Ａ〜Ｅのうちのいずれか１つ、または、任意の２つ以上の組み合わせを用いることができ、これにより、目標物体の特徴をより少ない識別器（本実施形態では、弱識別器）の数で捉えることができ、装置の構成を簡易化することができる。
【０１２２】
ここで、勾配方向矩形特徴量を用いることにより得られる効果について、より詳しく説明する。
本実施形態では、図３に示されるステップＳ４（および、図７に示されるステップＳ２４、図９に示されるステップＳ３４も同様）の処理において、ＡｄａＢｏｏｓｔによる識別器で、勾配方向矩形特徴量を識別する。
この場合、勾配方向矩形特徴量とＡｄａＢｏｏｓｔの識別器とを組み合わせると、例えば、弱識別器の数が極力少ない条件にしても、不検出率が低い性能を持ち、且つ、誤検出率が低い性能を持つ物体認識のアルゴリズムを構成することができる。
【０１２３】
好ましい具体例として、勾配方向矩形特徴量について、各勾配方向のウィンドウの内の矩形領域（つまり、大きさ）に特に制限を設けず、目標物体の各部位の大小を問わず識別器（本実施形態では、ＡｄａＢｏｏｓｔの識別器）により学習し、目標物体の特徴を示す弱識別器を選択させる。
これにより、目標物体の大小の勾配矩形特徴の中で、特に有効な部分を厳選することができ、少ない弱識別器の数で識別器を構成することができる。このため、計算回数とメモリアクセス回数が少なく、短い演算処理時間で、目標物体が存在するウィンドウを絞り込むことや、目標物体を識別することができる。
【０１２４】
なお、識別器による識別に関して、不検出率は、目標物体を目標物体として検出（検知）することができない率のことであり、また、誤検出率は、目標物体以外を目標物体であると認識して検出する率のことである。
また、本実施形態では、ブースティング（Ｂｏｏｓｔｉｎｇ）として、ＡｄａＢｏｏｓｔを例として説明したが、広義のブースティングに適用しても、同様な効果を得ることが可能である。
【０１２５】
図１８（Ａ）〜図１８（Ｅ）を参照して、勾配方向および勾配強度の算出例を説明する。
図１８（Ａ）は、輝度画像の一例を示す図である。
この例では、横（水平）方向のｘ軸の画素位置をｕで表しており、右へ行くほど座標値が大きくなる。また、縦（垂直）方向のｙ軸の画素位置をｖで表しており、下へ行くほど座標値が大きくなる。
ｘ−ｙ直交座標の平面上における画素位置は、座標（ｕ、ｖ）で表される。
【０１２６】
図１８（Ｂ）は、勾配の一例を示す図である。
この例では、座標（ｕ、ｖ）の画素位置における輝度をＩ（ｕ、ｖ）で表す。
座標（ｕ、ｖ）の画素位置における横（水平）方向の輝度の勾配をＩｘで表し、Ｉｘを式（４）で表す。また、座標（ｕ、ｖ）の画素位置における縦（垂直）方向の輝度の勾配をＩｙで表し、Ｉｙを式（５）で表す。
【０１２７】
【数４】
2013250869.tif 000006
【０１２８】
【数５】
2013250869.tif 000007
【０１２９】
図１８（Ｃ）は、勾配強度の一例を示す図である。
この例では、座標（ｕ、ｖ）の画素位置における勾配強度をｍ（ｕ、ｖ）で表し、ｍ（ｕ、ｖ）を式（６）で表す。
図１８（Ｄ）は、勾配方向の一例を示す図である。
この例では、座標（ｕ、ｖ）の画素位置における勾配方向をθ（ｕ、ｖ）で表し、θ（ｕ、ｖ）を式（７）で表す。
【０１３０】
【数６】
2013250869.tif 000008
【０１３１】
【数７】
2013250869.tif 000009
【０１３２】
図１８（Ｅ）は、各勾配方向の範囲の一例を示す図である。
この例では、１８０ｄｅｇを８個の方向（方向０〜方向７）の範囲に分けている。この場合、１個の方向の範囲は２２．５ｄｅｇとなり、その範囲の中心の角度を基準とすると±１１．２５ｄｅｇの範囲となる。
この例では、方向０を縦の勾配の範囲とすると、方向４が横の勾配の範囲となる。
【０１３３】
ここで、画像における輝度の勾配は、微分画像に対応する。また、例えば、輝度の勾配が所定の閾値より大きい画素位置のつながりを勾配として検出することが可能である。
また、勾配を算出する手法としては、例えば、ソーベルフィルタを用いる手法などのように、他の手法を用いることもできる。
また、積分勾配画像は、例えば、ＨＯＧ特徴量を算出する際によく用いられるが、本実施形態では、矩形特徴量を算出する際に用いることを特徴とする。
【０１３４】
［以上に示した実施形態に関する構成例の説明］
以上に示した実施形態（第１実施形態〜第３実施形態）に係る画像認識システムについて、（実施形態に係る構成例１）〜（実施形態に係る構成例１１）を示す。
【０１３５】
（実施形態に係る構成例１）
一つのカテゴリ（実施形態では、車両）の目標物体を認識する識別器（実施形態では、カスケード型のマルチクラスの識別器）において、初段を共通の識別器（実施形態では、共通識別器１０１、４０１）として用いて早期に前記一つのカテゴリの目標物体とは異なる画像を捉えるウィンドウを棄却し、２段目以降をマルチクラス識別構造とするカスケード型識別器（実施形態では、クラス別識別器１０２−１〜１０２−２、４０２−１〜４０２−２）を備え、識別器（実施形態では、カスケード型のマルチクラスの識別器であり、最終段はクラス識別器１０３、４０３である）による識別結果である複数のウィンドウをクラスタリングするために、前記カスケード型識別器のマルチクラス識別結果に基づいてクラスタリングする。
【０１３６】
（実施形態に係る構成例２）
前記一つのカテゴリの目標物体を認識するカスケード型識別器は、学習および識別する特徴量として勾配方向矩形特徴量を用いる。
（実施形態に係る構成例３）
前記一つのカテゴリの目標物体は、前走（前方に先行走行）する車両（より具体的には、その車両の背面）である。
（実施形態に係る構成例４）
前記クラスタリングにおいて、前記前走する車両の背面でカテゴライズしたクラス識別器（実施形態では、クラス識別器１０３、４０３）の結果を用いる。
【０１３７】
（実施形態に係る構成例５）
前記クラスタリングにおいて、識別器（実施形態では、カスケード型のマルチクラスの識別器であり、最終段はクラス識別器１０３、４０３である）による識別結果である複数のウィンドウを部分集合に分ける際に、ウィンドウ間の大きさと距離の違いに加え、クラス識別器（実施形態では、クラス識別器１０３、４０３）の結果（例えば、識別クラス）を参照する。
【０１３８】
（実施形態に係る構成例６）
前記クラスタリングにおいて、識別器（実施形態では、カスケード型のマルチクラスの識別器であり、最終段はクラス識別器１０３、４０３である）による識別結果である複数のウィンドウのうち、ウィンドウ中でそれより小さい内部ウィンドウが重複して検出されるときには、マルチクラス識別結果に基づいて、重複ウィンドウ間の処理（例えば、小さい内部ウィンドウを削除する処理）を行う（例えば、図６で示される処理）。
【０１３９】
（実施形態に係る構成例７）
前記カスケード型識別器は、Ｂｏｏｓｔｉｎｇ等の統計的学習により作られる。
（実施形態に係る構成例８）
前記カスケード型識別器は、ＡｄａＢｏｏｓｔまたはＲｅａｌ  ＡｄａＢｏｏｓｔを用いる。
【０１４０】
（実施形態に係る構成例９）
勾配方向矩形特徴量を算出して前記一つのカテゴリの目標物体を認識するカスケード型識別器を用いて第１の認識を行う第１の認識部（実施形態では、図１（Ｂ）に示される第１の認識部３１）と、前記第１の認識部の後段に設けられて前記第１の認識部とは異なる特徴量を算出する識別器を用いて第２の認識を行う第２の認識部（実施形態では、図１（Ｂ）に示される第２の認識部３２）と、を備える（例えば、図７で示される処理）。
（実施形態に係る構成例１０）
前記第２の認識部は、前記第１の認識部で用いる勾配方向矩形特徴量とは異なる特徴量として、ＨＯＧ特徴量や輝度ベースの特徴量などを用いる。
【０１４１】
（実施形態に係る構成例１１）
前記カスケード型識別器は、勾配方向矩形特徴量を用いる識別と、他の特徴量を用いる識別と、の両方を行う（例えば、図８に示される構成）。
【０１４２】
以上のように、実施形態（第１実施形態〜第３実施形態）に示される画像認識システムにおける画像認識装置（実施形態では、カメラＥＣＵ１）の物体認識部１３、１３ａによると、目標物体の認識性能を向上させることができる。
本実施形態に係る物体認識部１３、１３ａによると、例えば、認識性能を向上した上で、車載用の装置に実装（組み込み）することができる程度に十分な演算処理速度が得られるため、１つの装置で、車間距離制御装置（ＡＣＣ）や前方車両衝突警報装置（ＦＣＷ）や衝突回避装置などの適用が可能となる効果を有する。
【０１４３】
本実施形態に係る物体認識部１３、１３ａによると、一つの目標物体を識別するために、マルチクラス識別の構造を工夫して取り入れており、例えば、識別器でのクラス識別結果をクラスタリング処理に反映することが可能である。
【０１４４】
本実施形態では、ターゲットとする物体の認識に好適な装置や、方法や、これらに用いるコンピュータプログラムなどを提供することができる。
【０１４５】
［本発明に係る構成例の説明］
以下で、（本発明に係る構成例１）〜（本発明に係る構成例９）を示す。
（本発明に係る構成例１）
画像を取得する画像取得部（実施形態では、画像取得部１２）と、前記画像取得部により取得された画像に設定されるウィンドウ（実施形態では、ラスタスキャンにおけるウィンドウ）について、あらかじめ定められた一つのカテゴリの目標の物体（実施形態では、車両）に包含される複数の異なるクラスの目標の物体（実施形態では、大型トラックとそれ以外の車両）のそれぞれを識別する複数のクラス別識別（実施形態では、クラス別識別器１０２−１〜１０２−２、４０２−１〜４０２−２による識別）を行って、前記複数のクラス別識別による識別結果に基づいて前記複数の異なるクラスの目標の物体のうちの１つを捉えるウィンドウを決定するクラス識別（実施形態では、クラス識別器１０３、４０３による識別）を行う処理と、前記決定されたウィンドウをクラスタリングする処理と、を実行する物体認識部（実施形態では、物体認識部１３、１３ａ）と、を備えることを特徴とする画像認識装置（実施形態では、カメラＥＣＵ１）である。
【０１４６】
（本発明に係る構成例２）
前記物体認識部は、前記複数のクラス別識別の前段において、前記一つのカテゴリの目標の物体を識別する共通識別（実施形態では、共通識別器１０１、４０１による識別）を行う、ことを特徴とする（本発明に係る構成例１）に記載の画像認識装置である。
【０１４７】
（本発明に係る構成例３）
前記物体認識部により行われる前記複数のクラス別識別のそれぞれは、複数の段で識別を行うカスケード型である、ことを特徴とする（本発明に係る構成例１）または（本発明に係る構成例２）に記載の画像認識装置である。
【０１４８】
（本発明に係る構成例４）
前記物体認識部は、前記クラスタリングの条件に、クラスが同一であるという条件を含める、ことを特徴とする（本発明に係る構成例１）から（本発明に係る構成例３）のいずれか１つに記載の画像認識装置である（実施形態では、図４に示されるステップＳ１１の処理）。
【０１４９】
（本発明に係る構成例５）
前記物体認識部は、前記クラスタリングの条件に、クラスが同一であるという条件を含めずに、前記クラスタリングにより得られるウィンドウについて、当該ウィンドウに対応するクラスを決定する、ことを特徴とする（本発明に係る構成例１）から（本発明に係る構成例３）のいずれか１項に記載の画像認識装置である（実施形態では、図４に示されるステップＳ１１〜ステップＳ１２の処理）。
【０１５０】
（本発明に係る構成例６）
前記物体認識部は、前記画像取得部により取得された画像に設定されるウィンドウについて、あらかじめ定められた一つのカテゴリの目標の物体に包含される複数の異なるクラスの目標の物体のそれぞれを識別する複数のクラス別識別を行って、前記複数のクラス別識別による識別結果に基づいて前記複数の異なるクラスの目標の物体のうちの１つを捉えるウィンドウを決定するクラス識別を行う第１の認識処理（実施形態では、図７に示されるステップＳ２４の処理）、および、前記第１の認識処理により決定されたウィンドウについて、さらに識別を行ってウィンドウを絞り込む（決定する）第２の認識処理（実施形態では、図７に示されるステップＳ２５の処理）と、前記第２の認識処理により絞り込まれたウィンドウをクラスタリングする処理と、を実行する、ことを特徴とする（本発明に係る構成例１）から（本発明に係る構成例５）のいずれか１つに記載の画像認識装置である（実施形態では、図１（Ｂ）に示される構成）。
【０１５１】
（本発明に係る構成例７）
前記物体認識部は、前記複数のクラス別識別のうちの１つ以上において、異なる２種類以上の特徴量を用いて識別を行う、ことを特徴とする（本発明に係る構成例１）から（本発明に係る構成例６）のいずれか１つに記載の画像認識装置である（実施形態では、図８に示される構成）。
【０１５２】
（本発明に係る構成例８）
前記物体認識部は、少なくとも勾配方向矩形特徴量を含む１種類以上の特徴量を用いて識別を行う、ことを特徴とする（本発明に係る構成例１）から（本発明に係る構成例７）のいずれか１つに記載の画像認識装置である。
【０１５３】
（本発明に係る構成例９）
前記物体認識部は、前記クラスタリングの結果において、一のウィンドウ（あるウィンドウ）の内側に、より小さい他のウィンドウが存在する場合には、これらのウィンドウに関してあらかじめ定められた処理を行う、ことを特徴とする（本発明に係る構成例１）から（本発明に係る構成例８）のいずれか１つに記載の画像認識装置である。ここで、前記一のウィンドウは、クラスタリングの結果で得られた、１つ以上のウィンドウのうちの任意のウィンドウを示す。
なお、あらかじめ定められた処理としては、様々な処理が用いられてもよく、例えば、前記他のウィンドウを不採用（または、採用）とする処理や、前記一のウィンドウを不採用（または、採用）とする処理や、前記一のウィンドウと前記他のウィンドウとの両方を不採用（または、採用）とする処理、などを用いることができる。
さらに、例えば、前記一のウィンドウおよび前記他のウィンドウに関してあらかじめ条件を定めておき、この条件が満たされた場合に前記あらかじめ定められた処理を行う構成とすることも可能である。この条件としては、様々な条件が用いられてもよく、例えば、前記一のウィンドウおよび前記他のウィンドウが、それぞれ、特定の目標の物体を捉えているという条件、などを用いることができる。
【０１５４】
（本発明に係る構成例１０）
前記あらかじめ定められた一つのカテゴリの目標の物体は、車両の背面であり、前記複数の異なるクラスの目標の物体は、あらかじめ定められた大型の車両の背面と、その他の車両の背面であり、前記物体認識部は、前記クラスタリングの結果において、前記大型の車両の背面を捉えるウィンドウの内側に、前記その他の車両の背面を捉えるより小さいウィンドウが存在する場合には、前記その他の車両の背面を捉えるより小さいウィンドウを不採用とする（実施形態では、削除する）、ことを特徴とする（本発明に係る構成例１）から（本発明に係る構成例９）のいずれか１つに記載の画像認識装置である（実施形態では、図６で示される処理）。
【０１５５】
［以上の実施形態についてのまとめ］
ここで、以上の実施形態では、図１（Ａ）に示される物体認識部１３または図１（Ｂ）に示される物体認識部１３ａを含む装置やシステムを車載用として車両に設ける構成を示したが、他の例として、他の任意の移動体に設けることも可能であり、あるいは、移動体以外のものに設けることも可能である。
また、以上の実施形態では、目標物体として、車両の背面を具体例として説明したが、例えば、車両の側面、２輪車、歩行者などや、あるいは、車室内の乗員の認識や顔の認識などのように、他の目標物体を認識する場合に適用することも可能であり、さらに、車両以外に関連する物体を認識する場合に適用することも可能である。
【０１５６】
また、勾配方向矩形特徴量について、以上の実施形態では、勾配方向毎の積分画像による積分勾配画像（インテグラルヒストグラム）を用いて勾配方向矩形特徴量を作成する手法を例として示したが、必ずしも積分勾配画像（インテグラルヒストグラム）が用いられなくてもよく、他の構成例として、セル単位で１画素（１ｐｉｘｅｌ）毎に方向を投票するように処理する手法などのように、他の手法が用いられてもよい。
【０１５７】
なお、図１（Ａ）や図１（Ｂ）などにおける任意の構成部（例えば、物体認識部１３、１３ａなど）により行われる処理の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、処理を行ってもよい。ここで言う「コンピュータシステム」とは、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）や周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（あるいは、表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことを言う。さらに、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【０１５８】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことを言う。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【０１５９】
また、上記に限られず、マイクロコンピュータのほか、例えば、ＦＰＧＡ、あるいは、ＤＳＰなどのデバイスを用いて、図１（Ａ）や図１（Ｂ）などにおける任意の構成部により行われる処理を実現することも可能である。
【０１６０】
以上、本発明の各実施形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
なお、以上に示した実施形態（第１実施形態〜第３実施形態）のうちの２つ以上が組み合わされて実施されてもよい。
【符号の説明】
【０１６１】
１…カメラＥＣＵ、２…警報装置、３…ＡＣＣ−ＥＣＵ、４…衝突回避制御−ＥＣＵ、１１…カメラ、１２…画像取得部、１３、１３ａ…物体認識部、１４…制御部、２１…ＦＰＧＡ（または、ＤＳＰ）、２２…マイクロコンピュータ、２３…メモリ、３１…第１の認識部、３２…第２の認識部、１０１、４０１…共通識別器、１０２−１〜１０２−２、４０２−１〜４０２−２…クラス別識別器、１０３、４０３…クラス識別器、１１１、１２１〜１２２、１３１〜１３２、４１１、４２１〜４２４、４３１〜４３４…識別器、２０１…画像領域、２１１、２２１、２３１、２４１、３１１〜３１３、３２１…ウィンドウ、３０１、１２０１、１２０５、１３４１−０〜１３４１−（Ｎ−１）、１３５１−０〜１３５１−（Ｎ−１）、１３６１−０〜１３６１−（Ｎ−１）…画像、１２０２、１３１１、１３１２、１３２１、１３２２、１３３１…勾配強度画像、１２０３、１２０６、１２０８−０〜１２０８−７…積分勾配画像、１２０４…ラスタスキャン領域、１２０７…勾配方向矩形特徴量、１２０９…減算器、１２１０−０〜１２１０−７…処理、１３０１…単矩形
【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６】
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【図１２】
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