(57)【要約】【課題】検出器の辞書の容量の増大を抑制しつつ、コンテクストの状態に応じて検出処理を行うことを目的とする。【解決手段】入力画像の中の検出範囲のコンテクストを取得する取得手段と、前記検出範囲から、異なるコンテクスト間で共通の特徴量を抽出する抽出手段と、前記取得手段により取得された前記コンテクストと、前記抽出手段により抽出された前記特徴量と、コンテクストと識別に利用される１以上の特徴量との対応関係を示す対応情報と、に基づいて、識別に利用される特徴量を決定する決定手段と、前記決定手段により決定された前記特徴量に基づいて、前記検出範囲の中の検出対象物体を検出する検出手段と、を有する。【選択図】図８
2016133891.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像の中の検出範囲のコンテクストを取得する取得手段と、
前記検出範囲から、異なるコンテクスト間で共通の特徴量を抽出する抽出手段と、
前記取得手段により取得された前記コンテクストと、前記抽出手段により抽出された前記特徴量と、コンテクストと識別に利用される１以上の特徴量との対応関係を示す対応情報と、に基づいて、識別に利用される特徴量を決定する決定手段と、
前記決定手段により決定された前記特徴量に基づいて、前記検出範囲の中の検出対象物体を検出する検出手段と、
を有する検出装置。
【請求項２】
前記対応情報は、コンテクストと識別に利用される１以上の特徴量との対応関係を示す情報として、コンテクストごとにビット列のマスクデータを含み、
前記決定手段は、前記抽出手段により抽出された前記特徴量に対して、前記対応情報の中の前記取得手段により取得された前記コンテクストに対応する前記マスクデータを適用することで、識別に利用される特徴量を決定する請求項１記載の検出装置。
【請求項３】
前記取得手段は、前記コンテクストとして、位置座標、撮影モード、時刻、天候を表す状態量のうち少なくとも一つを取得する請求項１又は２記載の検出装置。
【請求項４】
学習用画像の中の検出範囲のコンテクストを取得する取得手段と、
前記検出範囲から、異なるコンテクスト間で共通の特徴量を抽出する抽出手段と、
前記取得手段により取得された前記コンテクストに対して、識別に使用される１以上の特徴量を示す対応情報を生成する生成手段と、
前記コンテクストと、前記抽出手段により抽出された特徴量と、前記生成手段により生成された前記対応情報と、に基づいて、識別器の学習を行う学習手段と、
を有する学習装置。
【請求項５】
前記生成手段は、前記取得手段により取得された前記コンテクストに対して、識別に使用される１以上の特徴量を示す対応情報として、コンテクストごとにビット列のマスクデータを生成し、
前記学習手段は、前記対応情報の中の前記取得手段により取得された前記コンテクストに対応する前記マスクデータを適用させた前記抽出手段により抽出された前記特徴量に基づいて、識別器の学習を行う請求項４記載の学習装置。
【請求項６】
前記取得手段は、前記コンテクストとして、位置座標、撮影モード、時刻、天候を表す状態量のうち少なくとも一つを取得する請求項４又は５記載の学習装置。
【請求項７】
前記学習手段は、前記コンテクストと、前記抽出手段により抽出された特徴量と、前記生成手段により生成された前記対応情報と、に基づいて、予め学習された識別器の追加学習を行う請求項４記載の学習装置。
【請求項８】
コンテクストを用いずに予め学習された識別器を、コンテクストに応じて使用される複数の識別器に分割する分割手段を更に有し、
前記学習手段は、前記コンテクストと、前記抽出手段により抽出された特徴量と、前記生成手段により生成された前記対応情報と、に基づいて、前記分割手段により分割された前記複数の識別器の追加学習を行う請求項４記載の学習装置。
【請求項９】
検出装置が実行する検出方法であって、
入力画像の中の検出範囲のコンテクストを取得する取得ステップと、
前記検出範囲から、異なるコンテクスト間で共通の特徴量を抽出する抽出ステップと、
前記取得ステップにより取得された前記コンテクストと、前記抽出ステップにより抽出された前記特徴量と、コンテクストと識別に利用される１以上の特徴量との対応関係を示す対応情報と、に基づいて、識別に利用される特徴量を決定する決定ステップと、
前記決定ステップにより決定された前記特徴量に基づいて、前記検出範囲の中の検出対象物体を検出する検出ステップと、
を含む検出方法。
【請求項１０】
学習装置が実行する学習方法であって、
学習用画像の中の検出範囲のコンテクストを取得する取得ステップと、
前記検出範囲から、異なるコンテクスト間で共通の特徴量を抽出する抽出ステップと、
前記取得ステップにより取得された前記コンテクストに対して、識別に使用される１以上の特徴量を示す対応情報を生成する生成ステップと、
前記コンテクストと、前記抽出ステップにより抽出された特徴量と、前記生成ステップにより生成された前記対応情報と、に基づいて、識別器の学習を行う学習ステップと、
を含む学習方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
入力画像の中の検出範囲のコンテクストを取得する取得ステップと、
前記検出範囲から、異なるコンテクスト間で共通の特徴量を抽出する抽出ステップと、
前記取得ステップにより取得された前記コンテクストと、前記抽出ステップにより抽出された前記特徴量と、コンテクストと識別に利用される１以上の特徴量との対応関係を示す対応情報と、に基づいて、識別に利用される特徴量を決定する決定ステップと、
前記決定ステップにより決定された前記特徴量に基づいて、前記検出範囲の中の検出対象物体を検出する検出ステップと、
を実行させるためのプログラム。
【請求項１２】
コンピュータに、
学習用画像の中の検出範囲のコンテクストを取得する取得ステップと、
前記検出範囲から、異なるコンテクスト間で共通の特徴量を抽出する抽出ステップと、
前記取得ステップにより取得された前記コンテクストに対して、識別に使用される１以上の特徴量を示す対応情報を生成する生成ステップと、
前記コンテクストと、前記抽出ステップにより抽出された特徴量と、前記生成ステップにより生成された前記対応情報と、に基づいて、識別器の学習を行う学習ステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検出装置、学習装置、検出方法、学習方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
カメラで撮影した画像から物体を検出する方法が提案されている（非特許文献１）。この手法は、物体画像と背景画像とに基づいて機械学習により事前に学習することで検出器の辞書を取得する。その後、カメラから入力された画像に対しスライディングウィンドウで走査し、ウィンドウ内の部分画像（検出候補画像）が物体か否かを識別し、物体の検出を行う。スライディングウィンドウとは、検出対象領域である検出ウィンドウを入力画像中でずらしながら、位置や大きさを変えながら探索していく方式における検出ウィンドウのことである。
このとき、画像のコンテクストによって、出現する物体や背景の見え方が異なるという問題がある。コンテクストとは、画像上の物体の位置や時刻、天候等、画像の画素以外から得られる情報のことである。例えば、時刻や天候等のコンテクストでは、コンテクストの状態に応じて照明条件が変化するため、画像の見え方にも変化が生じる。
コンテクストが画像上の物体の位置である場合を例に挙げて説明する。カメラから入力された画像上の位置によって、出現する物体の見え方が異なるという問題がある。例えば、天井に設置した広角のカメラで人体を検出する場合を考える。チルト角が大きい場合、図２のようにカメラ画像の中央付近の人体は直立して撮像される一方、カメラ画像の隅の人体は傾斜して撮像される。この場合、直立した人体の識別に有効な特徴の中には、傾斜した人体では識別に有効ではないものが含まれるという問題がある。この理由として、傾斜によってサンプル画像中の人体パーツの位置や背景との位置関係が変化することが挙げられる。例えば、図１のサンプル画像中の領域２０１は、人体がカメラ画像の中央付近および右隅に存在する場合にはそれぞれ右足、左足領域となるが、左隅に存在する場合には背景領域となる。そのため、人体が中央付近および右隅に存在した場合は領域２０１から抽出した画像特徴が識別に有効であるが、左隅に存在した場合は有効でない場合が生じる。カメラ画像上の位置によって人体の見え方が異なる問題の解決方法の一つとして、画像上の位置によって検出器の辞書を使い分ける方法が知られている（非特許文献２）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Ｐａｕｌ  Ｖｉｏｌａ  ａｎｄ  Ｍｉｃｈａｅｌ  Ｊｏｎｅｓ「Ｒｏｂｕｓｔ  Ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ  Ｏｂｊｅｃｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ」Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ，２００１
【非特許文献２】Ｐｅｔｅｒ  Ｍ．  Ｒｏｔｈ  ｅｔ  ａｌ．「Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ  Ｇｒｉｄｓ  ｆｏｒ  Ｒｏｂｕｓｔ  Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｏｂｊｅｃｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ」ＩＥＥＥ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ２００９
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、非特許文献２には、検出器辞書の合計サイズが辞書の数に比例して増大し、辞書を保存する記憶装置の容量も増大してしまうという問題がある。
そこで、本発明は、検出器の辞書の容量の増大を抑制しつつ、コンテクストの状態に応じて検出又は学習処理を行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
そこで、本発明の検出装置は、入力画像の中の検出範囲のコンテクストを取得する取得手段と、前記検出範囲から、異なるコンテクスト間で共通の特徴量を抽出する抽出手段と、前記取得手段により取得された前記コンテクストと、前記抽出手段により抽出された前記特徴量と、コンテクストと識別に利用される１以上の特徴量との対応関係を示す対応情報と、に基づいて、識別に利用される特徴量を決定する決定手段と、前記決定手段により決定された前記特徴量に基づいて、前記検出範囲の中の検出対象物体を検出する検出手段と、を有する。
また、本発明の学習装置は、学習用画像の中の検出範囲のコンテクストを取得する取得手段と、前記検出範囲から、異なるコンテクスト間で共通の特徴量を抽出する抽出手段と、前記取得手段により取得された前記コンテクストに対して、識別に使用される１以上の特徴量を示す対応情報を生成する生成手段と、前記コンテクストと、前記抽出手段により抽出された特徴量と、前記生成手段により生成された前記対応情報と、に基づいて、識別器の学習を行う学習手段と、を有する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、検出器の辞書の容量の増大を抑制しつつ、コンテクストの状態に応じて検出又は学習処理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】カメラ画像上の位置による見え方の差異の一例を示す図である。
【図２】検出学習装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】検出学習装置の機能構成の一例を示す図である。
【図４】位置情報のコンテクストの一例を示す図である。
【図５】学習の処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】弱識別器候補群の生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】ＬＵＴの生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】検出処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】追加学習の処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】使用判定情報がない識別器の追加学習の処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】線形ＳＶＭを用いた場合の使用判定情報の一例を示す図である。
【図１２】線形ＳＶＭを用いた場合の学習処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】線形ＳＶＭを用いた場合の検出処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。
【０００９】
＜実施形態１＞
本実施例では、検出対象物体として人体を例に説明するが、他の検出対象物体でも構わない。本実施形態では、識別器学習を行う学習装置と物体検出を行う検出装置とは同一の装置であるとし、前記装置を以下では検出・学習装置とする。
図２は、検出学習装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
撮像素子３０１は、ＣＣＤ、ＭＯＳ、等で構成され、被写体像を光から電気信号に変換するための撮像素子（撮像手段）である。信号処理回路３０２は、撮像素子３０１から得られた被写体像に関する時系列信号を処理し、デジタル信号に変換する信号処理回路である。
【００１０】
ＣＰＵ３０３は、ＲＯＭ３０４に格納されている制御プログラムを実行することにより、本装置全体の制御を行う。ＲＯＭ３０４は、ＣＰＵ３０３が実行する制御プログラムや各種パラメータデータ等を格納する。制御プログラムは、ＣＰＵ３０３により実行されることにより、後述するフローチャートに示す各処理を実行するための各種手段として、当該装置を機能させる。ＲＡＭ３０５は、画像や各種情報を記憶する。また、ＲＡＭ３０５は、ＣＰＵ３０３のワークエリアやデータの一時待避領域として機能する。ディスプレイ３０６は、種々の画面表示を行う。ＲＯＭ３０４は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体の一例である。
なお、本実施形態では、図５〜１０、１２、１３で後述するフローチャートの各ステップに対応する処理を、ＣＰＵ３０３によるプログラムの実行により実現することとする。
ＣＰＵ３０３が、ＲＯＭ３０４等に記憶されたプログラムに基づき処理を実行することによって、後述する検出学習装置の機能及び後述するフローチャートの処理が実現される。
【００１１】
図３は、検出学習装置の機能構成の一例を示す図である。検出学習装置は、特徴抽出部１０１、コンテクスト抽出部１０２、物体辞書部１０３、使用判定辞書部１０４、学習部１０５、識別部１０６等を含む。
特徴抽出部１０１は、カメラから入力された画像（以下では、カメラ画像）からスライディングウィンドウによって切り出された部分画像の画像特徴量を抽出する。本実施形態では、検出学習装置は、画像特徴量としてＨＯＧ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ）を用いる。サンプル画像のサイズを３０×６０ピクセル、ＨＯＧ特徴量の１セルを５×５ピクセル、１ブロックを３×３のセル、勾配の方向数を９とすることで、３２４０次元のＨＯＧ特徴量を抽出する。スライディングウィンドウによって切り出された部分画像は、検出範囲の一例である。
物体辞書部１０３は、識別部１０６による識別に必要な検出対象の物体情報が記憶されている。本実施形態では識別器は、参考文献１のＲｅａｌ  ＡｄａＢｏｏｓｔを用いる。
参考文献１：Ｒｏｂｅｒｔ  Ｅ．  Ｓｃｈａｐｉｒｅ  ａｎｄ  Ｙｏｒａｍ  Ｓｉｎｇｅｒ「Ｉｍｐｒｏｖｅｄ  Ｂｏｏｓｔｉｎｇ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  Ｕｓｉｎｇ  Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ‐ｒａｔｅｄ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｓ」Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，１９９９
【００１２】
ＡｄａＢｏｏｓｔの強識別器は、弱識別器の集合である。更に、非特許文献１のように特徴選択が行われた特徴を用いる。すなわち、各弱識別器は、ＨＯＧ特徴量の特定の次元を用いて識別を行う。物体情報とは、強識別器のパラメータであり、具体的には、弱識別器の個数、各弱識別器の出力値を記憶したＬＵＴ（Ｌｏｏｋ  Ｕｐ  Ｔａｂｌｅ）、識別に使用するＨＯＧ特徴量の次元、等である。
コンテクスト抽出部１０２は、コンテクストを抽出する。コンテクストとは、画像上の物体の位置や時刻、天候等、画像の画素以外から得られる情報のことである。本実施形態では、コンテクストは、カメラ画像上におけるスライディングウィンドウの中心位置座標であるとし、更に、前記中心位置座標をベクトル量子化した符号として扱う。コンテクストを符号として表現する方法には、カメラ画像を図４のように４行４列のブロックに等分割し、各ブロックに１〜１６の符号を割り当て、ベクトル量子化前の位置座標が含まれるブロックの符号を、コンテクストを表現する符号とする方法がある。例えば、カメラ画像の解像度が８００×４００ピクセルであり、位置座標が（２５０、１５０）であれば、この位置座標は、６のブロックに含まれるため、コンテクストを表現する符号は、６となる。
【００１３】
使用判定辞書部１０４は、コンテクストの状態に応じ、弱識別器の一部又は全てを識別に使用するか否かを判定する処理に利用される使用判定情報を格納する。本実施形態では、使用判定情報は、弱識別器の個数分の、コンテクストを表現する符号の種類数の長さを持つビット列で構成されるマスクデータとして記憶され、コンテクストと識別に使用する１以上の特徴量との対応関係を示す対応情報であるとする。例えば、使用判定辞書部１０４は、符号に１〜１６を割り当てるためビット列の長さは１６であるとして、１６の長さのビット列を弱識別器の個数の数だけ記憶する。使用判定辞書部１０４は、ある弱識別器における、あるコンテクストの状態に対応するビットが１であれば前記弱識別器を識別に使用し、０であれば識別に使用しない。
本実施形態では、各弱識別器は、特定の次元を用いて識別を行うため、特徴量の次元と弱識別器とは対応関係にある。そのため、使用判定情報は、コンテクストの状態に応じ、異なるコンテクスト間で共通な特徴量のどの次元を識別に使用するかを示す情報とみなすことができる。
検出学習装置は、使用判定情報により、コンテクストの状態に応じて弱識別器を使い分けること可能となる。例えば、ある弱識別器は、図１の領域２０１から抽出される特徴量の次元を用いて識別を行うとする。人体がカメラ画像の左隅に存在した場合、領域２０１が背景領域となるため、この弱識別器は、識別に有効でない場合が生じる。そこで、検出学習装置は、使用判定情報を導入することによって、人体が左隅に存在した場合、前記弱識別器を識別処理に使用せずに、人体が中央あるいは右隅に存在した場合、識別に使用することで、強識別器の識別性能の向上させることができる。
【００１４】
学習部１０５は、カメラ等の撮像素子３０１から入力された画像及びコンテクスト抽出部１０２により取得されるコンテクストに基づいて、物体辞書部１０３に記憶された物体情報と使用判定辞書部１０４に記憶された使用判定情報とを更新する。学習部１０５は、特徴抽出部１０１により撮像素子３０１から入力された画像から画像特徴量の抽出を行う。
学習部１０５は、物体情報生成部１０７、使用判定情報候補生成部１０８と使用判定情報選択部１０９等を含む。物体情報生成部１０７は、画像特徴量から物体情報を生成する。使用判定情報候補生成部１０８は、使用判定情報の候補を生成し、使用判定情報選択部１０９は、その中から好適なものを選択する。
識別部１０６は、物体辞書部１０３に記憶された物体情報及び使用判定辞書部１０４に記憶された使用判定情報を用いて、カメラから入力された画像及びコンテクスト抽出部１０２により取得されるコンテクストから、検出対象物体を検出する。識別部１０６は、特徴抽出部１０１によりカメラから入力された画像から画像特徴量の抽出を行う。
【００１５】
図５は、学習の処理の一例を示すフローチャートである。図５の処理は、学習部１０５により実行される。
図５の処理は、入力として、学習サンプル群｛ｘｉ｝、学習サンプルのラベル群｛ｙｉ｝を受け付ける。各学習サンプルｘｉは、画像（検出対象物体画像あるいは背景画像）とコンテクスト抽出部１０２により取得されたコンテクストを含んでいる。検出対象物体画像や背景画像、学習サンプルのラベルｙｉは、カメラ画像から人手で切り出すことによって収集してもよいし、背景差分処理によって人体領域と背景領域を分離する等によって自動収集してもよい。学習サンプルｘｉに含まれる画像は、学習用画像の一例である。
本実施形態では、コンテクストは、学習サンプルを収集した際の入力画像上におけるスライディングウィンドウの中心位置座標とする。
【００１６】
Ｓ５０１において、学習部１０５は、強識別器を空にすることで、リセットする。
Ｓ５０２において、学習部１０５は、各学習サンプルの重みｗｉを次式のように初期化する。
【数１】
2016133891.tif 000003
式１において、ｉは、学習サンプルのインデックス、Ｎは、学習サンプルの個数である。
Ｓ５０３において、学習部１０５は、弱識別器候補群｛ｈｊ｝（ｊ＝１、  ２、  ．．．、  Ｊ）を生成する。Ｓ５０３の詳細は、図６で後述する。
【００１７】
Ｓ５０４において、学習部１０５は、Ｓ５０３で生成した弱識別器候補群の各弱識別器に対し、評価スコアを計算する。弱識別器候補ｈｊの評価スコアＺｊは次式で計算する。
【数２】
2016133891.tif 000004
式２において、ｘｉは、学習サンプルであり、ｙｉは、学習サンプルのラベルである。
Ｓ５０５において、学習部１０５は、Ｓ５０４で計算した評価スコアＺｊが設定された閾値よりも高い弱識別器を選択し、強識別器に加える。または、学習部１０５は、Ｓ５０４で計算した評価スコアＺｊが最も高い弱識別器を選択し、強識別器に加えるようにしてもよい。
Ｓ５０６において、学習部１０５は、学習サンプルの重みｗｉを次式のように更新する。
【数３】
2016133891.tif 000005
式３において、ｈは、Ｓ５０５で選択された弱識別器を表わす。
【００１８】
Ｓ５０７において、学習部１０５は、強識別器の識別性能が設定された閾値以上であるか否かを判定する。学習部１０５は、強識別器の識別性能が設定された閾値以上であると判定した場合、図５の学習処理を終了する。学習部１０５は、強識別器の識別性能が前記閾値以上でないと判定した場合、Ｓ５０３の処理へ進む。より具体的には、学習部１０５は、Ｐｏｓｉｔｉｖｅ  Ｒｅｊｅｃｔｉｏｎ  Ｒａｔｉｏが設定された第一の閾値より小さい、かつＮｅｇａｔｉｖｅ  Ｒｅｊｅｃｔｉｏｎ  Ｒａｔｉｏが設定された第二の閾値より大きい場合、終了条件を満たすと判定する。Ｐｏｓｉｔｉｖｅ  Ｒｅｊｅｃｔｉｏｎ  Ｒａｔｉｏは、検出対象物体の学習サンプルが誤って背景に識別される割合であり、Ｎｅｇａｔｉｖｅ  Ｒｅｊｅｃｔｉｏｎ  Ｒａｔｉｏは、背景の学習サンプルが正しく識別される割合である。また、学習部１０５は、Ｓ５０７においてＳ５０３〜Ｓ５０６の処理を設定された回数以上繰り返したことを繰り返し処理の終了条件としてもよい。
図５のフローチャートの処理の出力として、学習した強識別器を得る。強識別器に含まれる物体情報と使用判定情報とは、それぞれ物体辞書部１０３と使用判定辞書部１０４とに記憶される。
【００１９】
図６は、弱識別器候補群の生成処理の一例を示すフローチャートである。Ｓ５０３の処理の詳細を、図６のフローチャートで説明する。
Ｓ６０１において、学習部１０５は、弱識別器候補群を空にすることで、リセットする。
Ｓ６０２において、学習部１０５は、Ｓ６０３〜Ｓ６０６を設定された回数繰り返すように制御する。
Ｓ６０３において、使用判定情報候補生成部１０８は、使用判定情報として設定された長さのビット列を生成する。本実施形態では、使用判定情報候補生成部１０８は、長さ１６のビット列を生成する。本実施形態では、使用判定情報候補生成部１０８は、ビット列を乱数に基づいて生成するが、事前に定められたビット列のパターン候補から選択してもよい。
【００２０】
Ｓ６０４において、物体情報生成部１０７は、弱識別器候補における識別に利用する画像特徴量の次元を乱数に基づいて選択する。本実施形態では、物体情報生成部１０７は、画像特徴量としてＨＯＧ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ）特徴量を用い、３２４０次元のＨＯＧ特徴量の中から弱識別器候補で識別に利用する次元ｄを選択する。
Ｓ６０５において、物体情報生成部１０７は、学習サンプル群、学習サンプルのラベル群、Ｓ６０３で得られた使用判定情報のビット列、Ｓ６０４で得た識別処理に利用する画像特徴量の次元に基づいて、以下の処理を行う。即ち、物体情報生成部１０７は、弱識別器の出力値を格納したＬＵＴ（Ｌｏｏｋ  Ｕｐ  Ｔａｂｌｅ）を生成する。Ｓ６０５の処理の詳細は、図７で後述する。
Ｓ６０６では、学習部１０５は、弱識別器候補群にＳ６０５で生成したＬＵＴが出力値を格納した弱識別器を弱識別器候補として加える。
図６の処理の出力は、弱識別器候補群である。
【００２１】
図７は、ＬＵＴの生成処理の一例を示すフローチャートである。Ｓ６０５の処理の詳細を、図７のフローチャートを用いて説明する。
Ｓ７０１において、物体情報生成部１０７は、学習サンプル群の中からコンテクストが使用判定情報のビット列に合致するものを抽出する。より具体的には、コンテクストの符号に対応するビットが１である学習サンプル、即ち次の式４の演算結果が０ではない学習サンプルを抽出する。
【数４】
2016133891.tif 000006
式４において、ｃは、コンテクストの符号、ｂは、使用判定情報のビット列である。また、記号＜＜は左ビットシフト演算であり、記号＆はビット積である。
Ｓ７０２において、特徴抽出部１０１は、Ｓ７０１で抽出された学習サンプル群｛ｘｉ｝から画像特徴量｛ｖｉ｝を抽出する。
【００２２】
Ｓ７０３において、物体情報生成部１０７は、Ｓ７０２で抽出した画像特徴量｛ｖｉ｝とそれらに対応するラベル群｛ｙｉ｝とに基づいて、ＬＵＴを生成する。ＬＵＴの生成は、次式で行われる。
【数５】
2016133891.tif 000007
式５において、ｋは、ＬＵＴのインデックスであり、εは、定数である。Ｗ＋ｋ、Ｗ−ｋは、それぞれｋをビン番号とする確率分布を表わす１次元ヒストグラムである。
Ｗ＋ｋ、Ｗ−ｋは、次の式６のように求められる。
【数６】
2016133891.tif 000008
式６において、ｕｉは、学習サンプルの画像特徴量ｖｉの識別に使用する次元の要素値であり、Ｊ（ｕｉ）は、ｕｉを１次元ヒストグラムのビン番号に変換するための変換テーブルである。Ｗ＋ｋ、Ｗ−ｋは、式６のように、変換テーブルＪで特徴量をビン番号に変換し、そのビンに対応する学習サンプルの重みを積算することによって求められる。
図７の処理の出力は、ＬＵＴである。
【００２３】
図８は、検出処理の一例を示すフローチャートである。図８の処理の入力は、カメラ画像と強識別器（図１の物体辞書部１０３に記憶された物体情報と使用判定辞書部１０４に記憶された使用判定情報）とである。
Ｓ８０１において、識別部１０６は、カメラ画像上の各位置、大きさに対し、スライディングウィンドウで走査することによって、Ｓ８０２〜Ｓ８０８を繰り返すように制御する。
Ｓ８０２において、識別部１０６は、累積スコアを０にセットする。
Ｓ８０３において、特徴抽出部１０１は、スライディングウィンドウによって、カメラ画像からある位置、前記スライディングウィンドウの大きさの部分画像を取得し、前記部分画像の画像特徴量を抽出する。
【００２４】
Ｓ８０４において、コンテクスト抽出部１０２は、前記部分画像のコンテクストを取得する。本実施形態におけるコンテクストは、スライディングウィンドウの中心位置座標とする。
Ｓ８０５において、識別部１０６は、強識別器を構成する各弱識別器に対してＳ８０６〜Ｓ８０７を繰り返すように制御する。
Ｓ８０６において、識別部１０６は、Ｓ８０４で取得されたコンテクストが強識別器を構成する弱識別器内のビット列に合致するか否か判定する。識別部１０６は、Ｓ８０４で取得されたコンテクストが強識別器を構成する弱識別器内のビット列に合致すると判定した場合、Ｓ８０７の処理へ進む。識別部１０６は、Ｓ８０４で取得されたコンテクストが強識別器を構成する弱識別器内のビット列に合致しないと判定した場合、Ｓ８０６の処理又はＳ８０８の処理へ進む。コンテクストとビット列の合致の判定処理は、Ｓ７０１の処理と同様である。
【００２５】
Ｓ８０７において、識別部１０６は、Ｓ８０３で取得された画像特徴量を弱識別器で評価し、得られる評価値を累積スコアに加算する。画像特徴量の弱識別器の評価は、式５のＬＵＴを用いて次の式７のように行われる。
【数７】
2016133891.tif 000009
式７において、式６と同様に、ｕｉは、学習サンプルの画像特徴量ｖｉの識別に使用する次元の要素値であり、Ｊ（ｕｉ）はｕｉを１次元ヒストグラムのビン番号に変換するための変換テーブルである。
Ｓ８０８において、識別部１０６は、累積スコアが事前に設定された閾値以上なら検出結果として部分画像の位置、大きさをＲＡＭ３０５等に記録する。
図８の処理の出力は、人体候補領域として、Ｓ８０８で記録された部分画像の位置、大きさである。
【００２６】
本実施形態の処理により、検出学習装置は、検出器の辞書の容量の増大を抑制しつつ、コンテクストの状態に応じて検出処理、学習処理を行うことができる。
また、検出学習装置は、特定のコンテクストに応じた学習画像を用いて追加学習することで、画面の一部分だけに適用することができる。
Ｓ５０３では、検出学習装置は、様々なビット列を持つ弱識別器を生成し、Ｓ５０５で評価スコアに基づいて選択した弱識別器を強識別器に加える処理を行った。前記処理により、検出学習装置は、様々な組み合わせのビット列から識別に適するものを自動的に選択する効果が見込める。
【００２７】
＜実施形態２＞
実施形態１では、検出学習装置は、物体辞書部１０３と使用判定辞書部１０４とを、新規に学習した物体情報と使用判定情報とで上書きすることで更新した。一方、参考文献２のように、事前に学習された識別器を学習サンプルで追加学習することにより更新する手法が提案されている。そのため、検出学習装置は、物体辞書部１０３と使用判定辞書部１０４とにそれぞれ記憶された物体情報と使用判定情報とを追加学習によって更新してもよい。
参考文献２：特表２０１０‐５２９５２９号公報
本実施形態における検出学習装置は、実施形態１と同様に、図１のように特徴抽出部１０１、コンテクスト抽出部１０２、物体辞書部１０３、使用判定辞書部１０４、学習部１０５、識別部１０６等を含む。
【００２８】
物体辞書部１０３と使用判定辞書部１０４とには、それぞれ事前に学習された物体情報と使用判定情報とが記憶されているとする。
本実施形態における処理は、学習部１０５による処理を除いて、実施形態１における処理と同様であるため、学習部１０５による学習（追加学習）処理を説明する。本実施形態では、学習部１０５の物体情報生成部１０７、使用判定情報候補生成部１０８と使用判定情報選択部１０９は、処理を行わない。
【００２９】
図９は、追加学習の処理の一例を示すフローチャートである。図９の処理は、学習部１０５により実行される。図９の処理への入力は、学習サンプルｘ、学習サンプルのラベルｙ、学習済みの強識別器であり、各学習サンプルｘは、画像（検出対象物体画像あるいは背景画像）とコンテクストを含んでいる。強識別器は、物体辞書部１０３の物体情報と使用判定辞書部１０４の使用判定情報とを含んでいる。本実施形態では、コンテクストは、学習サンプルを収集した際の入力画像上におけるスライディングウィンドウの中心位置座標とする。
Ｓ９０１において、学習部１０５は、学習サンプルの重みｗを１に初期化する。
Ｓ９０２において、学習部１０５は、強識別器内の弱識別器に対し、Ｓ９０３〜Ｓ９０５を繰り返すように制御する。
Ｓ９０３において、学習部１０５は、学習サンプルのコンテクストが弱識別器のビット列に合致するか否かを判定する。学習部１０５は、学習サンプルのコンテクストが弱識別器のビット列に合致すると判定した場合、Ｓ９０４の処理へ進む。学習部１０５は、学習サンプルのコンテクストが弱識別器のビット列に合致しないと判定した場合、Ｓ９０５の処理へ進む。コンテクストがビット列に合致するか否かの判定処理は、ステップ７０１における判定処理と同様である。
【００３０】
Ｓ９０４において、学習部１０５は、学習サンプルｘと学習サンプルの重みｗで弱識別器中の物体情報を更新する。
Ｓ９０５において、学習部１０５は、学習サンプルｘと弱識別器ｈ（ｘ）で学習サンプルの重みｗを次の式８のように更新する。
【数８】
2016133891.tif 000010
図９の処理の出力は、更新された強識別器である。学習部１０５は、前記強識別器で物体辞書部１０３の物体情報と使用判定辞書部１０４の使用判定情報とを更新する。
追加学習アルゴリズムは、本実施形態で用いたものに限定されず、他の追加学習アルゴリズムを用いてもよい。
【００３１】
実施形態１では、学習部１０５は、物体辞書部１０３と使用判定辞書部１０４とを、それぞれ新規に学習した物体情報と使用判定情報とで上書きすることで更新した。しかし、本実施形態では、学習部１０５は、物体辞書部１０３と使用判定辞書部１０４とにそれぞれ記憶された物体情報と使用判定情報とを追加学習することによって更新した。学習部１０５は、学習済みの物体情報と使用判定情報とを更新することにより、新たに取得した学習サンプルに識別器を適応させる効果が見込まれる。よって、検出学習装置は、例えば、ある環境で事前に学習した識別器を、別の環境に適応させた場合、検出性能の向上を見込める。
【００３２】
＜実施形態３＞
実施形態２では、事前に学習された物体情報と使用判定情報を追加学習によって更新する例を説明した。一方、非特許文献１のように、コンテクストを用いずに画像特徴のみで学習したＡｄａＢｏｏｓｔ識別器には使用判定情報が存在しない。本実施形態では、このような使用判定情報が存在しないＡｄａＢｏｏｓｔ識別器に使用判定情報を付加し、追加学習を行う例を説明する。
本実施例における検出学習装置は、実施形態１と同様に、特徴抽出部１０１、コンテクスト抽出部１０２、物体辞書部１０３、使用判定辞書部１０４、学習部１０５、識別部１０６等を含む。
学習部１０５による処理を除いて、各構成の処理は、実施形態１と同様であるため、本実施例では学習部１０５で行う学習（追加学習）処理を説明する。本実施形態では、学習部１０５の物体情報生成部１０７、使用判定情報候補生成部１０８、使用判定情報選択部１０９は、使用されない。
【００３３】
図１０は、使用判定情報がない識別器の追加学習の処理の一例を示すフローチャートである。図１０の処理は、学習部１０５により実行される。図１０の処理の入力は、学習サンプル群ｘ、学習サンプルのラベル群ｙ、学習済みの強識別器であり、各学習サンプルｘは、画像（検出対象物体画像あるいは背景画像）とコンテクストを含んでいる。入力される強識別器は、物体情報を含んでいるが、使用判定情報を含んでいない。本実施形態でのコンテクストは、学習サンプルを収集した際の入力画像上におけるスライディングウィンドウの中心位置座標とする。
Ｓ１００１において、学習部１０５は、強識別器内の弱識別器に使用判定情報を付加する。使用判定情報が付加されていない弱識別器は、コンテクストの状態にかかわらず識別を行う。つまり、使用判定情報が付加されていない弱識別器は、全てのビットが１の使用判定情報が付加されていることと等価である。そこで、Ｓ１００１では、弱識別器に全てのビットが１の使用判定情報を付加する。本実施例でビット列の長さが１６であるため、より具体的には、使用判定情報として１１１１１１１１１１１１１１１１を付加する。
【００３４】
Ｓ１００２において、学習部１０５は、１つの弱識別器を複数の弱識別器に分割する。ＡｄａＢｏｏｓｔでは、強識別器の出力は、各弱識別器の出力の和となる。そのため、分割後の物体情報を分割前と同じとした場合、以下のような分割方法で分割すれば、分割前後で強識別器の出力は、同じになる。前記分割方法は、分割後の全ての弱識別器の使用判定情報としてのビット列のビット和が分割前のビット列になり、かつ、任意の組の弱識別器の使用判定情報としてのビット列のビット積が０になるように分割する方法である。即ち、分割前の弱識別器のビット列をｂ０、分割後のｎ個の弱識別器のビット列をｂ１、ｂ２、ｂ３、…、ｂｎとすると、次式が成り立つように分割すればよい。
【数９】
2016133891.tif 000011
式９において、記号｜は、ビット和であり、記号＆は、ビット積である。
【００３５】
本実施形態では、学習部１０５は、強識別器内から一定個数の弱識別器を無作為に選択し、カメラ画像の右半面で使用する弱識別器とカメラ画像の左半面でそれぞれ使用する２つの弱識別器に分割する。即ち、学習部１０５は、カメラ画像上でのビット列の配置は図４であるので、分割後の弱識別器の使用判定情報としてのビット列をそれぞれ００１１００１１００１１００１１と１１００１１００１１００１１００に設定する。学習部１０５は、強識別器内の弱識別器の適用可能な範囲を右半面と左半面とに分割することで、右半面と左半面とで検出器の性質を変える効果が見込まれる。
本実施形態では、学習部１０５は、強識別器内の弱識別器の適用可能な範囲を右半面と左半面とに分割したが、上半面と下半面とに分割してもよいし、他の分割方法で分割してもよい。また、学習部１０５は、強識別器内の弱識別器の適用可能な範囲を３つ以上に分割してもよい。本実施形態では、学習部１０５は、予め定められたパターンで分割したが、乱数に基づいて分割パターンを決めてもよいし、学習サンプルを用いた学習によって分割パターンを決めてもよい。
【００３６】
Ｓ１００３において、学習部１０５は、強識別器内の各弱識別器を更新する。学習部１０５は、弱識別器の更新に実施形態２の方法を用いてもよいし、他の方法を用いてもよい。
図１０の処理の出力は、更新された強識別器である。検出学習装置は、前記強識別器で物体辞書部１０３の物体情報と使用判定辞書部１０４の使用判定情報とを更新する。
【００３７】
学習部１０５は、Ｓ１００１では使用判定情報が付加されていない強識別器内の弱識別器に使用判定情報を付加する処理を行った。前記処理には、コンテクストを用いず、画像情報のみで学習された識別器でコンテクストを扱えるようにする効果が見込める。Ｓ１００２では１つの弱識別器を複数の弱識別器に分割する処理を行った。前記処理には、コンテクストの状態に応じ、柔軟に識別を行えるようにする効果が見込める。よって、検出学習装置は、検出性能の向上が見込める。
【００３８】
＜実施形態４＞
実施形態１では、検出学習装置は、識別器としてＡｄａＢｏｏｓｔ識別器を用いた。本実施形態では、検出学習装置は、識別器としてＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）を用いることとする。
本実施形態では、実施形態１と同様に、コンテクストは、スライディングウィンドウの中心位置座標を用いるが、他のものでもよい。
本実施形態における検出学習装置は、実施例１と同様に、特徴抽出部１０１、コンテクスト抽出部１０２、物体辞書部１０３、使用判定辞書部１０４、学習部１０５、識別部１０６等を含む。
特徴抽出部１０１とコンテクスト抽出部１０２との処理は、実施形態１と同様であるため説明を省略する。
【００３９】
物体辞書部１０３は、識別部１０６での識別処理に必要な検出対象物体の物体情報を記憶する。本実施形態では、検出学習装置は、識別器として線形ＳＶＭを用いるが、非線形なＳＶＭやニューラルネット等の他の識別器を用いてもよい。線形ＳＶＭの識別関数は、次の式１０のように表わされる。
【数１０】
2016133891.tif 000012
式１０において、ｖは、画像特徴量であり、物体情報とは、具体的にはベクトルｗとスカラｂである。
使用判定辞書部１０４は、コンテクストの状態に応じ、画像特徴量のうち、識別処理に使用される範囲を示す使用判定情報が格納されている。図１１のように、使用判定情報は、ＨＯＧ特徴量の次元ごとの、コンテクストを表現する符号の種類数の長さを持つビット列として記憶される。例えば本実施形態では、使用判定情報は、コンテクストの状態に１から１６の符号を割り当てるため、各特徴量の次元に割り当てられるビット列の長さが１６となり、長さ１６のビット列が３２４０個存在する信号となる。
【００４０】
学習部１０５は、カメラから入力された画像及びコンテクストから物体辞書部１０３に記憶された物体情報と使用判定辞書部１０４に記憶された使用判定情報とを更新する。学習部１０５による更新の際、特徴抽出部１０１は、カメラから入力された画像から画像特徴量の抽出を行う。学習部１０５は、物体情報生成部１０７を備える。本実施形態では、学習部１０５の使用判定情報候補生成部１０８と使用判定情報選択部１０９とは、使用されない。物体情報生成部１０７は、画像特徴量から物体情報を生成する。
識別部１０６は、物体辞書部１０３に記憶された物体情報及び使用判定辞書部１０４に記憶された使用判定情報を用いて、カメラから入力された画像及びコンテクスト抽出部１０２により取得されるコンテクストから、検出対象物体を検出する。識別部１０６による検出の際、特徴抽出部１０１は、カメラから入力された画像から画像特徴量の抽出を行う。
【００４１】
図１２は、線形ＳＶＭを用いた場合の学習処理の一例を示すフローチャートである。図１２の処理は、学習部１０５により実行される。図１２の入力は、学習サンプル群｛ｘｉ｝、学習サンプルのラベル群｛ｙｉ｝であり、各学習サンプルｘｉは、画像（検出対象物体画像あるいは背景画像）とコンテクスト抽出部１０２で取得されるコンテクストとを含んでいる。本実施形態では、コンテクストは、学習サンプルを収集した際の入力画像上におけるスライディングウィンドウの中心位置座標とする。
Ｓ１２０１において、学習部１０５は、使用判定情報としてビット列を生成する。
図１に示すサンプル画像のように、人体がカメラ画像上で左隅に存在し左に傾斜していた場合、サンプル画像の領域２０１は、背景領域となり、人体の検出に寄与が小さい。ＨＯＧ等の特徴量の次元は、サンプル画像中の位置座標と対応している。例えば、図１１において使用判定情報において、サンプル画像の図１における領域２０１に対応する特徴量の次元を２と３とすると、カメラ画像上で左隅に該当するコンテクストの符号が１、５、９、１３であれば、以下のようになる。即ち、特徴量の次元２、３についての使用判定情報としてのビット列は、コンテクストの符号１、５、９、１３を示すビットが０となり、それ以外は１となる。
【００４２】
Ｓ１２０２において、特徴抽出部１０１は、学習サンプル群から画像特徴量群を取得する。
Ｓ１２０３において、学習部１０５は、Ｓ１２０２で取得された各画像特徴量に対し、コンテクスト及びＳ１２０１で生成したビット列を用いてマスク処理を行う。
学習部１０５は、以下の処理を各画像特徴量に対して行う。まず、学習部１０５は、使用判定情報から画像特徴量のコンテクストに対応した各次元のビットをビット列として取得する。学習部１０５は、例えば図１１において、コンテクストの符号が１であるならば、その列のビット１００…１（３２４０個のビット）を取得する。次に、学習部１０５は、そのビット列で画像特徴量をマスクする。これは、ある画像特徴量の次元に対応するビットが０であれば、その画像特徴量の次元の値を０にし、ビットが１ならば変更しないという操作を行う。例えば、ビット列が１０１１０でありマスク前の画像特徴量がｖ１、ｖ２、ｖ３、ｖ４、ｖ５であるとするなら、マスク後の画像特徴量は、ｖ１、０、ｖ３、ｖ４、０となる。
Ｓ１２０４において、物体情報生成部１０７は、学習サンプルのラベル群及びＳ１２０３で取得したマスク処理を行った画像特徴量で線形ＳＶＭを学習する。
図１２の処理の出力は、学習した識別器（線形ＳＶＭ）を得る。識別器に含まれる物体情報と使用判定情報とは、それぞれ物体辞書部１０３と使用判定辞書部１０４とに記憶される。
【００４３】
図１３は、線形ＳＶＭを用いた場合の検出処理の一例を示すフローチャートである。
Ｓ１３０１において、識別部１０６は、カメラ画像上の各位置、大きさに対し、スライディングウィンドウで走査することによって、Ｓ１３０２〜Ｓ１３０６を繰り返すよう制御する。
Ｓ１３０２において、特徴抽出部１０１は、スライディングウィンドウによって、カメラ画像からある位置、スライディングウィンドウの大きさの部分画像を取得し、前記部分画像の画像特徴量を抽出する。
Ｓ１３０３において、コンテクスト抽出部１０２は、コンテクストを取得する。コンテクストは、スライディングウィンドウの中心位置座標とする。
【００４４】
Ｓ１３０４において、識別部１０６は、使用判定辞書部１０４に記憶された使用判定情報を用いて、Ｓ１３０２で取得した特徴量をマスクする。マスクする処理は、Ｓ１２０３と同様である。
Ｓ１３０５において、識別部１０６は、式１０を用いて識別処理を行い、識別スコアを算出する。
Ｓ１３０６において、識別部１０６は、Ｓ１３０５で求めた識別スコアが設定された閾値以上なら検出結果として部分画像の位置、大きさをＲＡＭ３０５等に記録する。
図１３の処理の出力は、人体候補領域として、Ｓ１３０６で記録した部分画像の位置、大きさを得る。
【００４５】
本実施形態では、検出学習装置は、コンテクストの状態に応じて画像特徴量を０の値でマスクしたが、０以外の値でマスクしてもよい。例えば、他の値でマスクしてもいいし、無限大や無限小を示す値でマスクしてもよい。
本実施形態の処理では、検出学習装置は、コンテクストの状態に応じて画像特徴量を０の値でマスクした。よって、検出学習装置は、ＳＶＭ、ニューラルネット等の識別器でコンテクストの状態に応じて検出処理を制御することが可能となり、検出性能の向上が見込める。
【００４６】
＜実施形態５＞
実施形態１〜４では、識別器学習を行う学習装置と物体検出を行う検出装置とは、単一の検出学習装置であるとした。しかし、学習装置と検出装置とは、別々の装置であってもよい。その場合、学習装置のハードウェア構成と検出装置のハードウェア構成とは、どちらも図２と同様の構成である。また、機能構成として、学習装置は、特徴抽出部１０１、コンテクスト抽出部１０２、物体辞書部１０３、使用判定辞書部１０４、学習部１０５等を含む。検出装置は、特徴抽出部１０１、コンテクスト抽出部１０２、物体辞書部１０３、使用判定辞書部１０４、識別部１０６等を含む。学習装置は、決定したコンテクストに対応する特徴量の情報及び学習した識別器、を検出装置に対して、ネットワークを介して、又は記憶装置等を介して、渡すことになる。
実施形態１〜４では、図５〜１０、１２、１３で後述するフローチャートの各ステップに対応する処理は、ＣＰＵ３０３によるプログラムの実行により実現されることとした。しかし、図５〜１０、１２、１３で後述するフローチャートの各ステップに対応する処理の一部又は全部は、電子回路等のハードウェアにより実現されるようにしてもよい。また、検出学習装置は、撮像素子３０１や信号処理回路３０２を省いた汎用ＰＣを用いて実現されてもよいし、専用装置として実現されるようにしてもよい。また、検出学習装置は、ネットワーク又は各種記憶媒体を介して取得したプログラムを実行する構成であってもよい。
【００４７】
実施形態１〜４では、１つの弱識別器が識別に用いる画像特徴量の次元は、１つであったが、１つの弱識別器が識別に用いる画像特徴の次元は２つ以上であってもよい。
実施形態１〜４では、検出学習装置は、特徴量の１つの次元（１つの弱識別器の物体情報）につき１つの使用判定情報を付加していたが、特徴量の複数の次元（複数の弱識別器の物体情報）につき１つの使用判定情報を付加してもよい。検出学習装置は、複数の特徴量の次元（複数の弱識別器の物体情報）間で１つの使用判定情報が共有されることにより、辞書サイズの削減が見込め、使用する記憶装置の容量の削減が見込める。
実施形態１〜４では、検出学習装置は、ＨＯＧ特徴量を用いたが、ＬＢＰ（Ｌｏｃａｌ  Ｂｉｎａｒｙ  Ｐａｔｔｅｒｎ）特徴量等、他の特徴量を用いてもよい。
実施形態１〜４では、検出学習装置は、カメラ画像からコンテクストを取得しているが、外部センサから取得してもいいし、外部装置に記憶された情報を通信やネットワークを介した読み込み等の方法によって取得してもよい。
【００４８】
実施形態１〜４では、使用判定辞書部１０４に記憶する使用判定情報は、弱識別器の個数分の、コンテクストを表現する符号の種類数の長さを持つビット列であった。検出学習装置は、前記弱識別器の物体情報と使用判定情報とを対応させていたが、コンテクストの状態と使用判定情報を対応させてもよい。即ち、使用判定辞書部１０４に記憶する使用判定情報は、コンテクストを表現する符号の種類の個数分の、弱識別器の個数分の長さを持つビット列でもよい。
実施形態１〜４では、物体情報は、強識別器のパラメータであったが、識別器の種類に応じて、検出対象の色情報、形状情報等であってもよい。
【００４９】
実施形態１〜４では、コンテクストは、カメラ画像上におけるスライディングウィンドウの中心位置座標であるとしたが、撮影モード、時刻、天候、その他を表わす状態量のうちの少なくとも１つでもよい。
例えば、照明条件は、時刻や天候に応じて変化するため、明るさや陰影、物体のエッジ強度等が変化し、画像の見え方も、変化する。特徴量がＨＯＧ特徴量であれば、画像の勾配強度は、照明条件によって変化するため、特徴量の値が変化する。識別に有効な特徴が変化するため、検出学習装置は、コンテクストの状態に応じて識別に使用する特徴を変更することで、検出性能の向上が見込める。
【００５０】
また、撮影モードとは、例えば、カメラ画像をＲＧＢ画像、グレースケール画像、赤外線画像のいずれかの画像として取得するかを示す状態量である。例として、特徴が色情報を用いている場合を説明する。例えば、検出学習装置は、カラー画像において人体を認識するために肌の色を利用できる一方、グレースケール画像や赤外線画像においては肌の色を取得することができない。このように、カラー画像で有効な特徴の一部は、グレースケール画像や赤外線画像では識別に有効でない場合がある。一方、エッジは、カラー画像、グレースケール画像、赤外線画像に問わず生じるため、エッジを利用した特徴は、いずれの撮影モードにおける識別でも有効に機能すると見込まれる。
検出学習装置は、コンテクストの状態に応じて識別に使用する特徴量を変更することで、検出性能の向上が見込める。また、検出学習装置は、コンテクストの状態間で弱識別器を共有することで、辞書サイズの総量を削減する効果が見込める。また、検出学習装置は、撮影モードとして上記で挙げたものの他、明るさ補正、レンズ歪み補正のパラメータ等、撮像される画像に変化を生じさせる状態量を撮影モードとして利用してもよい。
【００５１】
実施形態１〜４では、検出学習装置は、使用判定情報をビット列として表わし、前記使用判定情報を基に弱識別器を識別に使用するか否かを判定した。一方で、検出学習装置は、使用判定情報をある関数のパラメータとし、弱識別器を識別に使用するか否かの判定に前記関数とパラメータを用いてもよい。
例えば、検出学習装置は、使用判定情報として関数ｆ（ｘ，ｙ）＝ａｘ＋ｃｙ＋ｂのパラメータａ、ｂ、ｃを用いてもよい。関数ｆにおいて、ｘ、ｙは、スライディングウィンドウの位置座標である。関数ｆを使用判定情報として使用する場合、検出学習装置は、弱識別器を使用するか否かの判定は、ｆ（ｘ，ｙ）＞０を満たすか否かとすればよい。
検出学習装置は、弱識別器を使用するか否かの判定に関数を導入することによって、コンテクストの状態に応じて柔軟に弱識別器の使用の可否を判定する効果が見込まれ、検出性能の向上が見込まれる。
【００５２】
実施形態１〜４では、使用判定情報は、ビット列のマスクデータであるとした。使用判定情報をビット列のマスクデータとすることで、検出学習装置は、ビット演算の利用が可能になり、処理コストを抑制する効果が見込める。また、検出学習装置は、弱識別器ごと、即ち、特徴量ごとに異なる使用判定情報を付加した。特徴量ごとに異なる使用判定情報を付加することにより、検出学習装置は、異なるコンテクストの状態で弱識別器を共有する効果が見込める。また、検出学習装置は、識別にコンテクストを利用した場合でも、辞書サイズの合計サイズの削減、即ち、利用する記憶装置の容量の削減の効果が見込める。更に、検出学習装置は、使用判定情報を付加することにより、コンテクストの状態に応じて検出処理を制御することが可能となり、検出性能の向上が見込める。
実施形態１〜４において、検出学習装置は、検出対象物体を検出した際、表示装置等に表示するための画面を出力することとしてもよい。検出学習装置は、検出した検出範囲の枠を表示して、検出物体の位置を強調する画像を出力してもよい。また、検出学習装置は、コンテクストに応じて、検出した検出範囲の枠の角度を変化させて表示する画像を出力することとしてもよい。
【００５３】
＜その他の実施形態＞
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読み出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【符号の説明】
【００５４】
１０５  学習部、１０６  識別部、３０３  ＣＰＵ
【図１】
2016133891.tif 000013
【図２】
2016133891.tif 000014
【図３】
2016133891.tif 000015
【図４】
2016133891.tif 000016
【図５】
2016133891.tif 000017
【図６】
2016133891.tif 000018
【図７】
2016133891.tif 000019
【図８】
2016133891.tif 000020
【図９】
2016133891.tif 000021
【図１０】
2016133891.tif 000022
【図１１】
2016133891.tif 000023
【図１２】
2016133891.tif 000024
【図１３】
2016133891.tif 000025