(57)【要約】      （修正有）【課題】画像内のオブジェクト検出を高速化する、オブジェクト検出装置等を提供する。【解決手段】オブジェクト検出装置１は、分類器３（カスケード型分類器）のカスケード深度（背景分類した強識別器の先頭の強識別器からの順番）を、近傍の画像領域にオブジェクトが存在する確度（可能性）を表すオブジェクト信頼度４として、オブジェクト検出窓をどれだけ次のオブジェクト検出窓へ移動（スキップ）させるかを決定する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像上においてオブジェクトを検出する対象領域を移動させながらオブジェクトを検出するオブジェクト検出装置であって、
順序付けられた複数の強識別器から構成されるカスケード型分類器によって、前記対象領域にオブジェクトが存在するか否かを分類する分類手段と、
オブジェクトが存在しないと分類された場合、当該分類を行った前記強識別器の順序に基づいて、前記対象領域の近傍にオブジェクトが存在する確度を取得する取得手段と、
取得した前記確度に応じて、前記対象領域を移動させる移動量を決定する決定手段と、
を備えることを特徴とするオブジェクト検出装置。
【請求項２】
前記取得手段は、前記カスケード型分類器の早い順序の強識別器でオブジェクトが存在しないと分類された場合は前記確度を小さく取得し、前記カスケード型分類器の遅い順序の強識別器でオブジェクトが存在しないと分類された場合は前記確度を大きく取得する
ことを特徴とする請求項１に記載のオブジェクト検出装置。
【請求項３】
前記決定手段は、前記確度が大きいほど、前記移動量を小さく決定する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載のオブジェクト検出装置。
【請求項４】
前記対象領域のサイズを変更する変更手段を、更に具備する
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載のオブジェクト検出装置。
【請求項５】
画像上においてオブジェクトを検出する対象領域を移動させながらオブジェクトを検出するオブジェクト検出方法であって、
順序付けられた複数の強識別器から構成されるカスケード型分類器によって、前記対象領域にオブジェクトが存在するか否かを分類する分類ステップと、
オブジェクトが存在しないと分類された場合、当該分類を行った前記強識別器の順序に基づいて、前記対象領域の近傍にオブジェクトが存在する確度を取得する取得ステップと、
取得した前記確度に応じて、前記対象領域を移動させる移動量を決定する決定ステップと、
を含むことを特徴とするオブジェクト検出方法。
【請求項６】
コンピュータを、
画像上においてオブジェクトを検出する対象領域を移動させながらオブジェクトを検出するオブジェクト検出装置として機能させるプログラムであって、
前記コンピュータを、
順序付けられた複数の強識別器から構成されるカスケード型分類器によって、前記対象領域にオブジェクトが存在するか否かを分類する分類手段と、
オブジェクトが存在しないと分類された場合、当該分類を行った前記強識別器の順序に基づいて、前記対象領域の近傍にオブジェクトが存在する確度を取得する取得手段と、
取得した前記確度に応じて、前記対象領域を移動させる移動量を決定する決定手段と、
して機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像内に含まれる人物や物体などの特定のオブジェクトを検出する技術に関する。特に、オブジェクトの検出を高速化させる技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像内のオブジェクト検出として、顔検出が一例に挙げられる。顔検出は画像内の人物の顔を検出する問題であり、例えば、ViolaとJonesによるカスケード型分類器が良く用いられる（非特許文献１）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Michael Jones and Paul Viola.Fast multi-view face detection. Mitsubishi Electric Research Lab TR-20003-96,3:14, 2003.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、画像内の任意の位置のオブジェクトを検出するために、通常、画像内を網羅的に探索する。しかしながら、動画像においてリアルタイムにオブジェクト検出を行うような場合、網羅的な探索方法では、要求される処理スピードを達成することが困難である。
【０００５】
本発明は、前述した課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、画像内のオブジェクトの検出を高速化する、オブジェクト検出装置等を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前述した課題を解決するための第１の発明は、画像上においてオブジェクトを検出する対象領域を移動させながらオブジェクトを検出するオブジェクト検出装置であって、順序付けられた複数の強識別器から構成されるカスケード型分類器によって、前記対象領域にオブジェクトが存在するか否かを分類する分類手段と、
オブジェクトが存在しないと分類された場合、当該分類を行った前記強識別器の順序に基づいて、前記対象領域の近傍にオブジェクトが存在する確度を取得する取得手段と、取得した前記確度に応じて、前記対象領域を移動させる移動量を決定する決定手段と、を備えることを特徴とするオブジェクト検出装置である。
【０００７】
前記取得手段は、前記カスケード型分類器の早い順序の強識別器でオブジェクトが存在しないと分類された場合は前記確度を小さく取得し、前記カスケード型分類器の遅い順序の強識別器でオブジェクトが存在しないと分類された場合は前記確度を大きく取得することが望ましい。
【０００８】
前記決定手段は、前記確度が大きいほど、前記移動量を小さく決定することが望ましい。
【０００９】
前記対象領域のサイズを変更する変更手段を、更に具備することが望ましい。
【００１０】
前述した課題を解決するための第２の発明は、画像上においてオブジェクトを検出する対象領域を移動させながらオブジェクトを検出するオブジェクト検出方法であって、順序付けられた複数の強識別器から構成されるカスケード型分類器によって、前記対象領域にオブジェクトが存在するか否かを分類する分類ステップと、オブジェクトが存在しないと分類された場合、当該分類を行った前記強識別器の順序に基づいて、前記対象領域の近傍にオブジェクトが存在する確度を取得する取得ステップと、取得した前記確度に応じて、前記対象領域を移動させる移動量を決定する決定ステップと、を含むことを特徴とするオブジェクト検出方法である。
【００１１】
前述した課題を解決するための第３の発明は、コンピュータを、画像上においてオブジェクトを検出する対象領域を移動させながらオブジェクトを検出するオブジェクト検出装置として機能させるプログラムであって、前記コンピュータを、
順序付けられた複数の強識別器から構成されるカスケード型分類器によって、前記対象領域にオブジェクトが存在するか否かを分類する分類手段と、オブジェクトが存在しないと分類された場合、当該分類を行った前記強識別器の順序に基づいて、前記対象領域の近傍にオブジェクトが存在する確度を取得する取得手段と、取得した前記確度に応じて、前記対象領域を移動させる移動量を決定する決定手段と、して機能させることを特徴とするプログラムである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明により、画像内のオブジェクト検出を高速化する、オブジェクト検出装置等を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】オブジェクトを検出する様子を示す概念図
【図２】オブジェクト検出装置１のハードウェア構成図
【図３】分類器３（カスケード型分類器）を表す概念図
【図４】オブジェクト検出処理の流れを示すフローチャート
【図５】オブジェクト検出窓５のＸ軸方向の移動量を決定する例を示す図
【図６】オブジェクト検出窓５のＸ軸方向の移動量を決定する別例を示す図
【図７】オブジェクト検出窓５のＹ軸方向の移動量を決定する例を示す図
【図８】オブジェクト検出窓５のＹ軸方向の移動量を決定する別例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面に基づいて本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。
【００１５】
図１は、画像内からオブジェクトを検出する様子を示す概念図である。図１（ａ）に示すように、オブジェクトを検出する対象の画像である対象画像２の所定の走査領域２０において、オブジェクト検出窓５を走査させながら、各探索位置でオブジェクト検出を行っていく。
【００１６】
本実施形態では、説明を簡単にするため、図１に示す順序でオブジェクト検出窓５を走査するものとする。すなわち、所定の走査領域２０（対象画像２内で任意に設定されるオブジェクトの探索範囲）の左上端から、Ｘ軸（画像水平方向）の正方向にオブジェクト検出窓５の走査を開始し、オブジェクト検出窓５が走査領域２０の右端に達すると、オブジェクト検出窓５をＹ軸（画像垂直方向）の正方向に所定量移動（シフト）させ、今度は、右端から、Ｘ軸の負方向にオブジェクト検出窓５を走査していく。
【００１７】
このように、オブジェクト検出窓５のＸ軸方向の正方向又は負方向の走査とＹ軸方向の移動（シフト）を繰り返すことにより、走査領域２０の全領域に亘ってオブジェクトの探索が行われる。走査領域２０の全領域に亘って走査が終了したら、図１（ｂ）に示すように、オブジェクト検出窓５のサイズを指定スケーリング値で拡大し、再度、所定の走査領域２０の左上端から、前述したように、オブジェクト検出窓５を走査していく。このように、オブジェクト検出窓５のサイズを変更しながら走査することで、画像内の任意のサイズのオブジェクトを検出することができる。
【００１８】
そして、オブジェクト検出窓５のサイズが所定サイズ以上になると（例えば、オブジェクト検出窓５が矩形の場合、矩形サイズの長辺が走査領域２０の短辺より大きくなるまで）、オブジェクトの探索を終了する。
【００１９】
なお、図１の走査順序はあくまで一例であり、図１の例以外にも種々の走査順序を選択できる。例えば、オブジェクト検出窓５が走査領域２０の右端に達すると、再度、走査領域２０の左端から走査を開始するようにしてもよい。この場合、オブジェクト検出窓５のＸ軸の正方向への走査（走査領域２０の左端から右端への走査）と、Ｙ軸方向への移動（シフト）を繰り返すことにより、走査領域２０の全領域に亘ってオブジェクトの探索が行われる。
【００２０】
本発明の要旨は、後述するように、オブジェクト検出窓５をオブジェクト信頼度４に応じて適応的に走査することで、オブジェクト検出処理の高速化を実現することである。
【００２１】
（オブジェクト検出装置１）
次に、本実施形態に係るオブジェクト検出装置１について説明をする。オブジェクト検出装置１は、対象画像２の入力を受付け、オブジェクト検出処理を実行する。
図２は、オブジェクト検出装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。オブジェクト検出装置１は、主に、制御部１０１、記憶部１０２、入力部１０３、表示部１０４、バス１０５から構成される。
【００２２】
制御部１０１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等で構成される。ＣＰＵは、記憶部１０２、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に
呼び出して実行することで、オブジェクト検出装置１が行う全ての処理を行う。ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、プログラムやデータ等を恒久的に保持している。ＲＡＭは、揮発性メモリであり、記憶部１０２、ＲＯＭ等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部１０１が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。
【００２３】
記憶部１０２は、フラッシュメモリ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等で構成される。フラッシュメモリやＲＯＭには、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、アプリケーション、データ等を保持している。ＲＡＭは、ＲＯＭ等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部１０１が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。
【００２４】
入力部１０３は、データの入力を行い、例えば、テンキー、小型キーボード等の入力装置を有する。入力部１０３を介して、オブジェクト検出装置１に対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。
また、入力部１０３は、ＣＣＤやＣＭＯＳセンサ等のカメラを備えてもよい。これにより、カメラにより撮像した画像を、対象画像７とすることもできる。
【００２５】
表示部１０４は、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等（ビデオアダプタ等）を有する。なお、入力部１０３及び表示部１０４は、タッチパネルディスプレイのように、一体となって構成されても良い。
【００２６】
オブジェクト検出装置１の記憶部１０２には、オブジェクト画像と非オブジェクト画像（背景画像）を分類する「分類器３」が格納されている。オブジェクト検出装置１の制御部１０１は、オブジェクト検出窓５で切り出した画像をこの分類器３に入力し、オブジェクトの分類処理を実行する。
【００２７】
図３は、本実施形態に係る分類器３を示す概念図である。分類器３は、図に示すように、順序付けられた複数の強識別器（強識別器３−１、３−２、・・・、３−Ｎ）を連結して構成したカスケード型分類器である。
【００２８】
各強識別器は、オブジェクト画像と非オブジェクト画像（背景画像）を分類する１クラス分類器として機能し、分類器３の最上段の強識別器３−１から順に分類処理を実行していく。そして、いずれかの強識別器で非オブジェクトと分類（以下、「背景分類」とも呼ぶ）された場合、それ以降の強識別器による分類処理が破棄される。途中で背景分類されることなく、最下段の強識別器でオブジェクト分類されると、制御部１０１は、オブジェクトを検出したものと判断する。
【００２９】
また、分類器３は、オブジェクトの検出結果として、オブジェクトの検出の有無、オブジェクトの検出位置（オブジェクト検出窓５の位置、サイズなど）、そして、「オブジェクト信頼度４」を出力する。
【００３０】
ここで、オブジェクト信頼度４とは、現在の探索位置の近傍の画像領域にオブジェクトが存在する確度（可能性）を表すものである。本発明は、このオブジェクト信頼度４に応じてオブジェクト検出窓５の移動量を決定する。これにより、オブジェクトの存在する可能性の高い領域と低い領域で、オブジェクト検出窓５の移動量を変えながらオブジェクト検出を行うため、オブジェクトの存在可能性に応じた適応的なオブジェクト検出処理を実現する。
【００３１】
特に、本実施形態では、オブジェクト信頼度４が大きい程、オブジェクト検出窓５の移動量（次の探索位置への移動ピクセル数）を小さくとり、オブジェクト信頼度が小さい程、オブジェクト検出窓の移動量を大きくとる。すなわち、オブジェクトが存在する可能性が高い画像領域を「密」に探索し、オブジェクトが存在する可能性が低い画像領域を「粗」に探索することで、オブジェクト検出処理の高速化を実現する。
【００３２】
本実施形態では、オブジェクト信頼度４として、分類器３の「カスケード深度」を採用する。カスケード深度とは、背景分類された強識別器の先頭の強識別器からの順番であり、カスケード型分類器のどの段階まで分類処理が進んだかを示すものである。
【００３３】
例えば、図３の１番目の強識別器３−１で背景分類された場合、カスケード深度は「１」である。２番目の強識別器３−２で背景分類された場合は、カスケード深度は「２」である。最後の強識別器３−Ｎで背景分類された場合、カスケード深度は「Ｎ」である。
【００３４】
カスケード深度を、オブジェクト信頼度４として用いる趣旨は次の通りである。すなわち、分類器３の早い段階（浅い位置）で背景分類された場合（カスケード深度の値が小さい場合）、現在の探索位置の近傍の画像領域にはオブジェクトが存在する可能性が低いと考えられる。一方、分類器３の遅い段階（深い位置）で背景分類された場合（カスケード深度の値が大きい場合）、オブジェクトの特徴と共通する部分を多く含んでいるため、現在の探索位置の近傍の画像領域にオブジェクトが存在する可能性が高いと考えられる。このことから、カスケード型分類器のどの段階まで分類処理が進んだかによって、近傍の画像領域にオブジェクトが存在する確度（可能性）を判断することが可能である。このような趣旨から、本実施形態では、カスケード深度を近傍の画像領域にオブジェクトが存在する確度（可能性）を表すオブジェクト信頼度４として用いることにする。
【００３５】
＜オブジェクト検出処理＞
【００３６】
次に、図４のフローチャートを参照して、オブジェクト検出装置１により実行されるオブジェクト検出処理の具体的な動作を説明する。
【００３７】
まず、制御部１０１は、所定サイズのオブジェクト検出窓５を走査領域２０内の初期位置に設定する（ステップＳ２１）。例えば、走査領域２０内の左上端にオブジェクト検出窓５を設定する。そして、制御部１０１は、オブジェクト検出窓５で切り出した画像を、分類器３へ入力し（ステップＳ２２）、カスケード分類処理を実行する（ステップＳ２３）。そして、制御部１０１は、カスケード分類処理の結果として、オブジェクト検出結果（オブジェクトの検出の有無、オブジェクトの検出位置など）とともに「オブジェクト信頼度４」を取得する（ステップＳ２４）。
【００３８】
オブジェクト検出窓５が走査領域２０の右端又は左端まで辿りついていない場合（ステップＳ２５の「Ｎｏ」）、制御部１０１は、ステップＳ２４において取得したオブジェクト信頼度４に基づいてオブジェクト検出窓５のＸ軸方向の移動量を決定する（ステップＳ２６）。
【００３９】
図５は、オブジェクト検出窓５の移動量を決定する例を示す図である。図５（ａ）は、現在のオブジェクト検出窓５がオブジェクト検出窓５１（５）の位置にある場合に、次のオブジェクト検出窓５２（５）までの移動量６１を決定する様子を示す図である。また、図５（ｂ）は、オブジェクト検出窓５１におけるカスケード深度（オブジェクト信頼度４）を表す図である。図５（ｂ）の場合、分類器３の深い位置（最後から２番目の強識別器）まで分類処理が進み、最終的に背景分類（非オブジェクトと分類）されている。つまり、カスケード深度（オブジェクト信頼度４）が大きいため、オブジェクト検出窓５１の近傍の画像領域には、オブジェクトが存在する可能性が高いと考えられる。この場合、制御部１０１は、図５（ａ）のように、オブジェクト検出窓５１から次のオブジェクト検出窓５２へのＸ軸方向の移動量６１を小さく決定する。
【００４０】
図６は、オブジェクト検出窓５の移動量を決定する別の例を示す図である。図６（ａ）は、現在のオブジェクト検出窓５がオブジェクト検出窓５１（５）の位置にある場合に、次のオブジェクト検出窓５４（５）までの移動量６３を決定する様子を示す図である。また、図６（ｂ）は、オブジェクト検出窓５３におけるカスケード深度（オブジェクト信頼度４）を表す図である。図６（ｂ）の場合、分類器３の浅い位置（最初から２番目の強識別器）で背景分類されている。つまり、カスケード深度（オブジェクト信頼度４）が小さいため、オブジェクト検出窓５３の近傍の画像領域には、オブジェクトが存在する可能性が低いと考えられる。この場合、制御部１０１は、図６（ａ）のように、オブジェクト検出窓５３から次のオブジェクト検出窓５４へのＸ軸方向の移動量６３を大きく決定する。
【００４１】
例えば、制御部１０１は、オブジェクト信頼度４に応じて、オブジェクト検出窓５の移動量（移動ピクセル数）を保持するテーブル（記憶部１０２に予め格納されている）を参照するなどして、取得したオブジェクト信頼度４に対応するオブジェクト検出窓５の移動量を決定することができる。
【００４２】
なお、分類器３の全ての強識別器でオブジェクト分類された場合（つまり、オブジェクトが検出された場合）、制御部１０１は、オブジェクト信頼度４を、少なくともカスケード深度の最大値より小さい値に設定するのが望ましい。
【００４３】
すなわち、オブジェクトが検出された場合に、オブジェクト検出窓５の移動量を小さくすると、次のオブジェクト検出窓５内において、検出済みの当該オブジェクトを再度検出しようとする無駄な処理が実行される可能性が高い。
【００４４】
したがって、検出済みの当該オブジェクトを検出対象外とし、無駄な処理を実行しないようにするため、オブジェクト信頼度４を、少なくともカスケード深度４の最大値より小さい値とすることで、オブジェクト検出窓５の移動量を比較的大きく決定することが望ましい。
【００４５】
図４のフローチャートの説明に戻る。制御部１０１は、ステップＳ２６において決定した移動量に基づいて、オブジェクト検出窓５をＸ軸方向に移動させ（ステップＳ２７）、ステップＳ２２に戻る。
【００４６】
制御部１０１は、オブジェクト検出窓５により切り出し画像に対するカスケード分類処理の実行と、オブジェクト検出窓５のＸ軸方向への移動（走査）とを、オブジェクト検出窓５が走査領域２０の端（右端又は左端）に辿りつくまで（ステップＳ２５において「Ｙｅｓ」）、繰り返し行う。
【００４７】
そして、オブジェクト検出窓５が走査領域２０の右端又は左端まで辿りついた場合（ステップＳ２５の「Ｙｅｓ」）、制御部１０１は、更にオブジェクト検出窓５が走査領域２０の全領域を走査したか否かを判断する（ステップＳ２８）。ここで、オブジェクト検出窓５が走査領域２０の全領域を未だ走査していない場合（ステップＳ２８の「Ｎｏ」）、制御部１０１は、オブジェクト検出窓５をＹ軸方向に所定量移動させ、ステップＳ２２に戻り、再びオブジェクト検出窓５のＸ軸方向への走査（ステップＳ２２〜Ｓ２７）を実行する。この際、図１に示すように、オブジェクト検出窓５のＸ軸の走査方向は正負逆転する。
【００４８】
一方、オブジェクト検出窓５が走査領域２０の全領域を走査した場合（ステップＳ２８において「Ｙｅｓ」）、オブジェクト検出処理を終了する。なお、上記した処理は、冒頭に述べたように、オブジェクト検出窓５のサイズを拡大しながら、繰り返し実行される。
【００４９】
以上、オブジェクト検出装置１が実行するオブジェクト検出処理について説明をした。本実施形態によれば、分類器３（カスケード型分類器）のカスケード深度（背景分類された強識別器の先頭の強識別器からの順番）を、近傍の画像領域にオブジェクトが存在する確度を表すオブジェクト信頼度４として、オブジェクト検出窓５をどれだけ次のオブジェクト検出窓５へ移動（スキップ）させるかを決定する。
【００５０】
すなわち、オブジェクト信頼度の値が大きい程、オブジェクト検出窓５の移動量（次のオブジェクト検出窓５への移動ピクセル数）を小さく決定し、オブジェクト信頼度４の値が小さい程、移動量を大きく決定する。これにより、オブジェクトが存在する可能性の高い位置を重点的に探索することができる。一方、オブジェクトが存在する可能性の低い位置では、分類処理をスキップするため、オブジェクト検出処理の大幅な高速化を実現することができる。
【００５１】
（Ｙ軸方向の移動量の決定）
ところで、ステップＳ２９において、制御部１０１は、オブジェクト検出窓５をＹ軸方向へ移動させる移動量（移動ピクセル数）を、オブジェクト信頼度４に基づいて、決定してもよい。
【００５２】
図７は、オブジェクト検出窓５のＹ軸方向の移動量を決定する例を示す図である。図７（ａ）は、オブジェクト検出窓５５を走査領域２０中の左端から右端までのある１ライン（図７（ａ）の走査ラインＬ１）を走査し、右端まで達した当該オブジェクト検出窓５５を、Ｙ軸方向へ移動させる様子を示す図である。また、図７（ｂ）は、オブジェクト検出窓５５が走査ラインＬ１を走査して取得したオブジェクト信頼度４のデータ列を表す図である。図７（ｂ）の場合、走査ラインＬ１の全体に亘って、オブジェクト信頼度４の値が小さいのが分かる。したがって、オブジェクト検出窓５５を走査したエリアの近傍の画像領域には、オブジェクトが存在する可能性が低いと考えられる。この場合、図７（ａ）のように、制御部１０１は、オブジェクト検出窓５５から次のオブジェクト検出窓５６へのＹ軸方向の移動量６５を大きく決定する。
【００５３】
図８は、オブジェクト検出窓５のＹ軸方向の移動量を決定する別の例を示す図である。図８（ａ）は、オブジェクト検出窓５７を走査領域２０中の左端から右端までの別のある１ライン（図８（ａ）のラインＬ２）を走査し、右端まで達した当該オブジェクト検出窓５７をＹ軸方向へ移動させる様子を示す図である。また、図８（ｂ）は、オブジェクト検出窓５７がラインＬ２を走査して取得したオブジェクト信頼度４のデータ列を表す図である。図８（ｂ）の場合、ラインＬ２の走査途中で、オブジェクト信頼度４の値が大きくなっていることが分かる。したがって、オブジェクト信頼度４の値が大きいエリアの近傍の画像領域に、オブジェクトが存在する可能性が高いと考えられる。この場合、図８（ａ）のように、制御部１０１は、オブジェクト検出窓５７から次のオブジェクト検出窓５８へのＹ軸方向の移動量６７を小さく決定する。
【００５４】
例えば、制御部１０１は、Ｘ軸方向の１ラインの走査により取得したオブジェクト信頼度４のデータ列の最大値、或いは平均値が大きければ、オブジェクト検出窓５のＹ軸方向の移動量を小さく決定し、その逆であれば、オブジェクト検出窓５のＹ軸方向の移動量を大きく決定する。
以上のように、Ｘ軸方向に加え、Ｙ軸方向のオブジェクト検出窓５の移動量もオブジェクト信頼度４に応じて適応的に決定してもよい。
【００５５】
以上、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【００５６】
１；オブジェクト検出装置
２；対象画像
３；分類器
４；オブジェクト信頼度
５；オブジェクト検出窓
【図１】
2016157213.tif 000003
【図２】
2016157213.tif 000004
【図３】
2016157213.tif 000005
【図４】
2016157213.tif 000006
【図５】
2016157213.tif 000007
【図６】
2016157213.tif 000008
【図７】
2016157213.tif 000009
【図８】
2016157213.tif 000010