(57)【要約】【課題】Ａｄａｂｏｏｓｔなどの統計学習を用いて自由度の高いフィルタで構成される弱判別器群を好適に集団学習する。【解決手段】弱判別器は、４点の画素位置の参照画素の輝度値を要素とする輝度値ベクトルと任意の実数値からなるフィルタ係数ベクトルとの内積計算により濃淡画像の特徴量を算出する４点フィルタである。弱判別器に複数の学習サンプルを投入して得られる判別誤差を最小化するように、Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎを用いて参照画素の画素位置の組み合わせと理想的な実数値からなるフィルタ係数を決定することにより、弱判別器の学習を行なう。【選択図】  図１１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
正解（対象物であるか非対象物であるか）が既知である複数の濃淡画像からなる学習サンプルを使用して、与えられた画像が対象物であるか否かを検出する対象物の検出に用いる複数の弱判別器を集団学習する集団学習装置であって、
各弱判別器は、Ｌ点の画素位置の参照画素の輝度値を要素とする輝度値ベクトルと任意の実数値からなるフィルタ係数ベクトルとの内積計算により特徴量を算出する多点フィルタであり（但し、Ｌは２以上の整数）、
各弱判別器についての、参照画素の位置の組み合わせと、フィルタ係数に用いる理想的な実数値をブースティングにより学習する学習手段を備える、
ことを特徴とする集団学習装置。
【請求項２】
前記学習手段は、多点フィルタの学習を線形の２クラス判別問題に帰着させることで、フィルタ係数として用いる理想的な実数値を求める、
ことを特徴とする請求項１に記載の集団学習装置。
【請求項３】
前記学習手段は、対象物又は非対象物であるかの２クラスが分別すなわちラベリングされた濃淡画像からなる複数の学習サンプルを各弱判別器に投入して、ブースティングにより対象物及び非対象物それぞれの特徴量を学習する、
ことを特徴とする請求項１に記載の集団学習装置。
【請求項４】
入力画像（学習サンプル並びに前記の与えられた画像）は所定のウィンドウ・サイズからなり、
前記複数の弱判別器はそれぞれ、Ｌ点の参照画素を前記ウィンドウ・サイズ上に直線状に配置し、各々の画素位置を｛開始位置ｑ，ステップ幅ｓ｝の２つの情報として保持する、
ことを特徴とする請求項１に記載の集団学習装置。
【請求項５】
元の１×１レイヤの入力画像を、隣接する２×２画素のブロック毎に輝度値を平均化して１画素とする２×２ぼかし処理を行なって２×２レイヤの画像を生成し、又、元の学習サンプルを隣接する２×２画素のブロック毎に輝度値を平均化して１画素とする４×４ぼかし処理を行なって４×４レイヤの画像を生成するマルチレイヤ画像生成手段をさらに備え、
前記学習手段は、前記マルチレイヤ画像生成手段によってマルチレイヤ化された各レイヤの学習サンプルを使用して弱判別器の学習を行なう、
ことを特徴とする請求項１に記載の集団学習装置。
【請求項６】
前記学習手段は、弱判別器に複数の学習サンプルを投入して得られる判別誤差を最小化するように、参照画素のＬ点の画素位置の組み合わせとフィルタ係数を含む多点フィルタのパラメータを決定することによって、弱判別器の学習を行なう、
ことを特徴とする請求項１に記載の集団学習装置。
【請求項７】
前記学習手段は、Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ又はサポート・ベクタ・マシンを用いて、判別誤差を最小化するように、参照画素のＬ点の画素位置の組み合わせとフィルタ係数を含む多点フィルタのパラメータを決定する、
ことを特徴とする請求項６に記載の集団学習装置。
【請求項８】
各学習サンプルｉは、弱判別器ｔ毎に判別の難易度を反映した重みを表すデータ重みＤt,iを持ち（但し、ｉは学習サンプルを識別する通し番号で、ｔは弱判別器を識別する通し番号）、
前記学習手段は、
最初に生成する弱判別器にとっての各学習サンプルのデータ重みＤ1,iを初期化する初期化手段と、
Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ又はサポート・ベクタ・マシンを用いてにより、ｔ番目の弱判別器を学習する弱判別器学習手段と、
前記弱判別器学習手段が学習したｔ番目の弱判別器に対して複数の学習サンプルを投入したときの、誤判別した各学習サンプルのデータ重みＤt,iを加算して重み付けエラーを算出する重み付けエラー算出手段と、
対象物の検出時に各弱判別器が算出した特徴量を重み付け多数決する際に用いられる、ｔ番目の弱判別器の信頼度に相当する重みαtを算出する重み付け多数決の重み算出手段と、
各学習サンプルのデータ重みＤt+1,iを、重み付け多数決の重みαtと、各学習サンプルを正解付けするラベルと、ｔ番目の弱判別器による各学習サンプルについての判別結果に基づいて算出するデータ重み更新手段と、
を備え、
前記の弱判別器学習手段、重み付けエラー算出手段、重み算出手段、及び、データ重み更新手段による処理を必要回数だけ繰り返して実施して、必要数の弱判別器を学習する、
ことを特徴とする請求項６に記載の集団学習装置。
【請求項９】
前記弱判別器学習手段は、
多点フィルタｔの参照画素位置の組み合わせをランダムに決め、多点フィルタｔに対して複数の学習サンプルを投入したときの、誤判別した各学習サンプルのデータ重みＤt,iを加算した重み付けエラーからなるコスト関数を最小とするような多点フィルタｔのフィルタ係数を、Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ又はサポート・ベクタ・マシンを用いて決定するとともに、該決定したフィルタ係数を持つ多点フィルタｔの重み付けエラーを求める処理を複数回だけ繰り返して実施し、
前記の繰り返し処理の中で重み付けエラーが最小となる参照画素位置の組み合わせ及びフィルタ係数からなる多点フィルタｔをｔ番目の弱判別器として出力する、
ことを特徴とする請求項８に記載の集団学習装置。
【請求項１０】
対象物の検出時において、各弱判別器が算出した特徴量を重み付け多数決する計算途中の値に応じて該与えられた濃淡画像が対象物でないと判断して当該計算を打ち切る打ち切り処理が導入されており、
対象物を示す学習サンプルの判別結果の重み付き多数決の値がとり得る最小値に基づいて打ち切り閾値を算出する打ち切り閾値算出手段をさらに備え、
前記の弱判別器学習手段、重み付けエラー算出手段、重み算出手段、及び、データ重み更新手段による処理を必要回数だけ繰り返して実施する際に、前記打ち切り閾値算出手段による処理を併せて実施して、学習した弱判別器毎の打ち切り閾値を算出する、
ことを特徴とする請求項８に記載の集団学習装置。
【請求項１１】
正解（対象物であるか非対象物であるか）が既知である複数の濃淡画像からなる学習サンプルを使用して、与えられた画像が対象物であるか否かを検出する対象物の検出に用いる複数の弱判別器を集団学習する集団学習装置であって、
各弱判別器は、Ｌ点の画素位置の参照画素の輝度値を要素とする輝度値ベクトルと任意の実数値からなるフィルタ係数ベクトルとの内積計算により特徴量を算出する多点フィルタであり（但し、Ｌは２以上の整数）、各学習サンプルｉは、弱判別器ｔ毎に判別の難易度を反映した重みを表すデータ重みＤt,iを持ち（但し、ｉは学習サンプルを識別する通し番号で、ｔは弱判別器を識別する通し番号）、
最初に生成する弱判別器にとっての各学習サンプルのデータ重みＤ1,iを初期化する初期化ステップと、
Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ又はサポート・ベクタ・マシンを用いてにより、ｔ番目の弱判別器を学習する弱判別器学習ステップと、
前記弱判別器学習ステップにおいて学習したｔ番目の弱判別器に対して複数の学習サンプルを投入したときの、誤判別した各学習サンプルのデータ重みＤt,iを加算して重み付けエラーを算出する重み付けエラー算出ステップと、
対象物の検出時に各弱判別器が算出した特徴量を重み付け多数決する際に用いられる、ｔ番目の弱判別器の信頼度に相当する重みαtを算出する重み付け多数決の重み算出ステップと、
各学習サンプルのデータ重みＤt+1,iを、重み付け多数決の重みαtと、各学習サンプルを正解付けするラベルと、ｔ番目の弱判別器による各学習サンプルについての判別結果に基づいて算出するデータ重み更新ステップと、
を備え、
前記の弱判別器学習ステップ、重み付けエラー算出ステップ、重み算出ステップ、及び、データ重み更新ステップによる処理を必要回数だけ繰り返して実施して、必要数の弱判別器を学習する、
ことを特徴とする集団学習方法。
【請求項１２】
正解（対象物であるか非対象物であるか）が既知である複数の濃淡画像からなる学習サンプルを使用して、与えられた画像が対象物であるか否かを検出する対象物の検出に用いる複数の弱判別器を集団学習するための処理をコンピュータ上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムであって、
各弱判別器は、Ｌ点の画素位置の参照画素の輝度値を要素とする輝度値ベクトルと任意の実数値からなるフィルタ係数ベクトルとの内積計算により特徴量を算出する多点フィルタであり（但し、Ｌは２以上の整数）、各学習サンプルｉは、弱判別器ｔ毎に判別の難易度を反映した重みを表すデータ重みＤt,iを持ち（但し、ｉは学習サンプルを識別する通し番号で、ｔは弱判別器を識別する通し番号）、
前記コンピュータ・プログラムは前記コンピュータを、
最初に生成する弱判別器にとっての各学習サンプルのデータ重みＤ1,iを初期化する初期化手段と、
Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ又はサポート・ベクタ・マシンを用いてにより、ｔ番目の弱判別器を学習する弱判別器学習手段と、
前記弱判別器学習手段が学習したｔ番目の弱判別器に対して複数の学習サンプルを投入したときの、誤判別した各学習サンプルのデータ重みＤt,iを加算して重み付けエラーを算出する重み付けエラー算出手段と、
対象物の検出時に各弱判別器が算出した特徴量を重み付け多数決する際に用いられる、ｔ番目の弱判別器の信頼度に相当する重みαtを算出する重み付け多数決の重み算出手段と、
各学習サンプルのデータ重みＤt+1,iを、重み付け多数決の重みαtと、各学習サンプルを正解付けするラベルと、ｔ番目の弱判別器による各学習サンプルについての判別結果に基づいて算出するデータ重み更新手段と、
として機能させ、
前記の弱判別器学習手段、重み付けエラー算出手段、重み算出手段、及び、データ重み更新手段による処理を必要回数だけ繰り返して実施して、必要数の弱判別器を学習する、
ことを特徴とするコンピュータ・プログラム。
【請求項１３】
与えられた濃淡画像が対象物であるか否かを検出する対象物検出装置であって、
Ｌ点の画素位置の参照画素の輝度値を要素とする輝度値ベクトルと任意の実数値からなるフィルタ係数ベクトルとの内積計算により該与えられた濃淡画像の特徴量を算出する多点フィルタからなる複数の弱判別器と（但し、Ｌは２以上の整数）、
前記複数の弱判別器の少なくとも１以上により算出された前記特徴量に基づいて該与えられた濃淡画像が対象物であるか否かを判別する判別器と、
を具備することを特徴とする対象物検出装置。
【請求項１４】
前記判別器は、各弱判別器が算出した特徴量に対して該当する弱判別器の信頼度を表す重みを乗算して加算した重み付き多数決の値を算出し、当該重み付け多数決の値に基づいて該与えられた濃淡画像が対象物か否かを判別する、
ことを特徴とする請求項１３に記載の対象物検出装置。
【請求項１５】
前記複数の弱判別器はそれぞれ、多点フィルタの学習を線形の２クラス判別問題に帰着させることで求められた理想的な実数値をフィルタ係数として用いる、
ことを特徴とする請求項１３に記載の対象物検出装置。
【請求項１６】
前記複数の弱判別器はそれぞれ、対象物又は非対象物であるかの２クラスが分別すなわちラベリングされた濃淡画像からなる複数の学習サンプルを投入して、ブースティングにより対象物及び非対象物それぞれの特徴量をあらかじめ学習された多点フィルタである、
ことを特徴とする請求項１３に記載の対象物検出装置。
【請求項１７】
入力画像は所定のウィンドウ・サイズからなり、
前記複数の弱判別器はそれぞれ、Ｌ点の参照画素を前記ウィンドウ・サイズ上に直線状に配置し、各々の画素位置を｛開始位置ｑ，ステップ幅ｓ｝の２つの情報として保持する、
ことを特徴とする請求項１３に記載の対象物検出装置。
【請求項１８】
１×１レイヤの入力画像を、隣接する２×２画素のブロック毎に輝度値を平均化して１画素とする２×２ぼかし処理を行なって２×２レイヤの画像を生成し、又、元の学習サンプルを隣接する２×２画素のブロック毎に輝度値を平均化して１画素とする４×４ぼかし処理を行なって４×４レイヤの画像を生成するマルチレイヤ画像生成手段をさらに備え、
前記複数の弱判別器はそれぞれ、マルチレイヤ化された各レイヤの学習サンプルを使用して、いずれかのレイヤについての多点フィルタがあらかじめ学習されており、対象物の検出時には、該与えられた濃淡画像を前記マルチレイヤ画像生成手段によってマルチレイヤ化した該当するレイヤについて特徴量を算出する、
ことを特徴とする請求項１３に記載の対象物検出装置。
【請求項１９】
前記複数の弱判別器はそれぞれ、複数の学習サンプルを投入して得られる判別誤差を最小化するように、参照画素のＬ点の画素位置の組み合わせとフィルタ係数を含む多点フィルタのパラメータを決定することによって、あらかじめ学習されたものである、
ことを特徴とする請求項１３に記載の対象物検出装置。
【請求項２０】
多点フィルタのパラメータは、Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ又はサポート・ベクタ・マシンを用いて、弱判別器の判別誤差を最小化するように決定されたものである、
ことを特徴とする請求項１９に記載の対象物検出装置。
【請求項２１】
弱判別器毎に、対象物を示す学習サンプルの判別結果の重み付き多数決の値がとり得る最小値に基づいて打ち切り閾値が学習されており、
前記判別器は、各弱判別器が算出した特徴量を重み付け多数決する計算途中の値と打ち切り閾値との比較結果に応じて、該与えられた濃淡画像が対象物でないと判断して当該計算を打ち切る、
ことを特徴とする請求項１３に記載の対象物検出装置。
【請求項２２】
与えられた濃淡画像が対象物であるか否かを検出する対象物検出装置であって、
Ｌ点の画素位置の参照画素の輝度値を要素とする輝度値ベクトルと任意の実数値からなるフィルタ係数ベクトルとの内積計算により該与えられた濃淡画像の特徴量を算出する複数の弱判別ステップと（但し、Ｌは２以上の整数）、
前記複数の弱判別ステップの少なくとも１以上により算出された前記特徴量に基づいて該与えられた濃淡画像が対象物であるか否かを判別する判別ステップと、
を具備することを特徴とする対象物検出装置。
【請求項２３】
与えられた濃淡画像が対象物であるか否かを検出するための処理をコンピュータ上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムであって、前記コンピュータを、
Ｌ点の画素位置の参照画素の輝度値を要素とする輝度値ベクトルと任意の実数値からなるフィルタ係数ベクトルとの内積計算により該与えられた濃淡画像の特徴量を算出する多点フィルタからなる複数の弱判別手段と（但し、Ｌは２以上の整数）、
前記複数の弱判別手段の少なくとも１以上により算出された前記特徴量に基づいて該与えられた濃淡画像が対象物であるか否かを判別する判別手段と、
として機能させるためのコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、与えられた画像が顔などの所望の対象物であるか否かを検出するための対象物検出装置を集団学習する集団学習装置及び集団学習方法、集団学習された対象物検出装置及び対象物検出方法、並びにコンピュータ・プログラムに係り、特に、Ａｄａｂｏｏｓｔなどの統計学習を用いて複数の弱判別器からなる判別器を集団学習する集団学習装置及び集団学習方法、集団学習して得られた弱判別器群を用いて対象物の検出を行なう対象物検出装置及び対象物検出方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。
【０００２】
さらに詳しくは、本発明は、Ａｄａｂｏｏｓｔなどの統計学習を用いて自由度の高いフィルタで構成される弱判別器群を集団学習する集団学習装置及び集団学習方法、集団学習して得られた弱判別器群を用いて対象物の検出を行なう対象物検出装置及び対象物検出方法、並びにコンピュータ・プログラムに係り、特に、入力画像（複数の参照画素）に対して乗算するフィルタ係数として用いる理想的な実数値を求めて自由度の高いフィルタ群を集団学習する集団学習装置及び集団学習方法、集団学習して得られた弱判別器群を用いて対象物の検出を行なう対象物検出装置及び対象物検出方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。
【背景技術】
【０００３】
顔認識の技術は、ユーザに負担をかけない個人認証システムをはじめとして、性別の識別など、マンマシン・インターフェースに幅広く適用が可能である。また、最近では、デジタルカメラにおける被写体検出若しくは被写体認識に基づく自動焦点合わせ（ＡＦ）や自動露光調整（ＡＥ）、自動画角設定、自動撮影といったカメラワークの自動化のために顔認識が適用されている。
【０００４】
顔認識システムは、例えば、顔画像の位置を検出して検出顔として抽出する顔検出処理と、検出顔から主要な顔器官の位置を検出する顔器官検出処理と、検出顔の識別（人物の特定）を行なう顔識別処理で構成される。顔検出処理では、入力画像から顔の大きさや位置を検出して、検出顔として抽出する。また、顔器官検出処理では、検出顔から目の中心や目頭、目尻、鼻、眉毛といった顔器官を発見する。そして、顔検出された検出された顔器官の位置に基づく位置合わせや回転の補正を行なった後に、顔識別処理では検出顔の識別（人物の認識など）を行なう。
【０００５】
図２５には、よくある画像認識の手順の一例を示している。同図に示すように、画像認識のための前処理若しくは特徴抽出として、ハール基底（Ｈａａｒ  ｌｉｋｅ  ｆｅａｔｕｒｅ）や、ガボア・フィルタ（Ｇａｂｏｒ  Ｆｉｌｔｅｒ）、ステアラブル・フィルタ（Ｓｔｅａｒａｂｌｅ  Ｆｉｌｔｅｒ）などのフィルタが広く用いられている。何故ならば、特徴抽出を経た方が、画像そのものを直接判別するよりも有利であることが多いからである。
【０００６】
本明細書で言うフィルタは、下式（１）のように表される。フィルタＦｉｌｔｅｒは、複数の画素位置の参照画素の輝度値xｊからなる輝度ベクトルと、各参照画素に掛け合わせるフィルタ係数ｗjからなる係数ベクトルとの内積計算である。すなわち、フィルタＦｉｌｔｅｒは、参照画素として用いる複数（下式（１）ではＭ個）の画素位置と、各参照画素に適用（乗算）するフィルタ係数の組み合わせで構成される。
【０００７】
【数１】
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【０００８】
フィルタは、与えられた画像から所望の物体（例えば、被写体の顔や笑顔）を認識できたか否かを、例えば正負の符号で出力する。１つのフィルタは、ランダムよりも少し良い程度の「弱判別器」（Ｗｅａｋ  Ｌｅａｒｎｅｒ）に過ぎない（弱判別器は、何らかの特徴量を使用して、対象物か又は非対象物であるかの判定を行なうものである）。１９９６年にＦｒｅｕｎｄらは、複数の弱判別器を組み合わせて用いることで強い判別器を構築できるとする理論、すなわちＡｄａｂｏｏｓｔを提案した。それぞれの弱判別器は自分の前に生成された弱判別器が不得意とする識別に重みαを置くようにして生成され、それぞれの弱判別器がどの程度確からしいによって信頼度を求め、それに基づき多数決を行なう。
【０００９】
但し、フィルタは通常、あらかじめ設計されているものであり、数多く存在するフィルタの中からどのフィルタを用いるのが最適であるのかは自明ではない。よって、通常は、試行錯誤的に決定するか、若しくは、離散的に分解可能なフィルタ群の中から総当りで探索するなどの方法で、どのフィルタを使うかを決定する。
【００１０】
上式（１）で表されるフィルタは、参照画素として用いる複数の画素位置と、各参照画素に適用（乗算）するフィルタ係数の組み合わせで構成される。どの画素位置を参照画素に用いるべきか、並びに、各参照画素に対し乗算するのに適したフィルタ係数の値は、与えられた画像から何を認識するか（例えば、顔を判別するのか、笑顔を判別するのか、あるいは他の物体を判別するのか）という目的に応じて区々であり、参照画素の位置とフィルタ係数の組み合わせを試行錯誤的に決定する必要がある。
【００１１】
例えば、２つの参照画素間の輝度値の差という極めて簡単な特徴量（ピクセル間差分特徴）を使用して対象物か否かを判別するという弱判別器をフィルタとして使用した集団学習装置について提案がなされている（例えば、特許文献１を参照のこと）。ピクセル間差分特徴をフィルタ出力に用いる判別器は、下式（２）のように表すことができる。
【００１２】
【数２】
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【００１３】
ピクセル間差分特徴をフィルタ出力に用いる判別器は、非常に高速に動作することができるという点では有効である。しかしながら、上式（２）からも分かるように、２点の参照画素しか用いないことと、２点の参照画素に掛けるフィルタ係数ｗ1、ｗ2は＋１と−１に固定されることという強い制約があるため、フィルタとしての自由度が大変低く、認識性能を犠牲にしている。
【００１４】
上式（２）において、フィルタ係数ｗ           jを±１だけでなく任意の実数から選択することができれば、フィルタとしての自由度が増すことにより、認識性能が向上する可能性がある。しかしながら、その実数からなる係数をどのように決定すればいいのかが自明でない。このため、ピクセル差分特徴では固定の係数を用いている。
【００１５】
Ｈｕａｎｇらが提案するＳｐａｒｓｅ  ｆｅａｔｕｒｅでは、さまざまなＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴（画像中の矩形領域の平均画素値を足したり（＋）、引いたりする（−）フィルタ）を組み合わせることで、有効なフィルタを構成することを試みている（例えば、非特許文献１を参照のこと）。しかしながら、この方法は、｛−１，０，＋１｝の３値の係数からなる空間を探索していることに相当し、言い換えれば、任意の実数ではなく固定のフィルタ係数を用いるものであり、本来設定できるフィルタの自由度を使い切っていない。
【００１６】
Ｓｐａｒｓｅ  ｆｅａｔｕｒｅの定義は下式（３）の通りである。同式中のαを｛−１，＋１｝の２値でなく実数にすることで表現力を高めることができる。しかしながら、フィルタ係数をどの実数値に設定すれば後段の判別器にとって有利になるかが普通は判らないため、離散値に制約して探索することになる。逆に言えば、フィルタ係数として用いる理想的な実数値を求めることができれば、認識性能を高めることができる、と本発明者らは考えている。
【００１７】
【数３】
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【００１８】
なお、上式（３）において、参照されない画素はαが０になっていると考えることができるので、３値の係数からなるフィルタと言える。図２６において、黒い四角がα＝−１、白い四角がα＝＋１、グレーがα＝０に相当する。
【００１９】
ターゲットの認識タスクにとって有利となるようなフィルタを自動的に作ることができれば、それら試行錯誤の労力から開放されるだけでなく、認識性能の向上や処理量の削減や高速化などに貢献することが期待でき、大変有効である。
【００２０】
【特許文献１】特開２００５−１５７６７９号公報
【非特許文献１】Ｈｕａｎｇ，Ｃ．，Ａｉ，Ｈ．，Ｌｉ，Ｙ．，ａｎｄ  Ｌａｏ，  Ｓ．２００６．“Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｓｐａｒｓｅ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ  ｉｎ  Ｇｒａｎｕｌａｒ  Ｓｐａｃｅ  ｆｏｒ  Ｍｕｌｔｉ−Ｖｉｅｗ  Ｆａｃｅ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ”（Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ７ｔｈ  ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｆａｃｅ  ａｎｄ  Ｇｅｓｔｕｒｅ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ（Ａｐｒｉｌ  １０−１２，２００６）．ＦＧＲ．ＩＥＥＥ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｏｃｉｅｔｙ，Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ，ＤＣ，４０１−４０７）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２１】
本発明の目的は、与えられた画像が顔などの所望の対象物であるか否かを検出するための対象物検出装置を好適に集団学習することができる、優れた集団学習装置及び集団学習方法、集団学習された対象物検出装置及び対象物検出方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。
【００２２】
本発明のさらなる目的は、Ａｄａｂｏｏｓｔなどの統計学習を用いて複数の弱判別器からなる判別器を好適に集団学習することができる、優れた集団学習装置及び集団学習方法、集団学習して得られた弱判別器群を用いて対象物の検出を行なう対象物検出装置及び対象物検出方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。
【００２３】
本発明のさらなる目的は、Ａｄａｂｏｏｓｔなどの統計学習を用いて自由度の高いフィルタで構成される弱判別器群を好適に集団学習することができる、優れた集団学習装置及び集団学習方法、集団学習して得られた弱判別器群を用いて対象物の検出を行なう対象物検出装置及び対象物検出方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。
【００２４】
本発明のさらなる目的は、入力画像（複数の参照画素）に対して乗算するフィルタ係数として用いる理想的な実数値を求めて自由度の高いフィルタ群を好適に集団学習することができる、優れた集団学習装置及び集団学習方法、集団学習して得られた弱判別器群を用いて対象物の検出を行なう対象物検出装置及び対象物検出方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２５】
本発明は、上記課題を参酌してなされたものであり、その第１の側面は、対象物であるか非対象物であるかが既知である複数の濃淡画像からなる学習サンプルを使用して、与えられた画像が対象物であるか否かを検出する対象物の検出に用いる複数の弱判別器を集団学習する集団学習装置であって、
各弱判別器は、Ｌ点の画素位置の参照画素の輝度値を要素とする輝度値ベクトルと任意の実数値からなるフィルタ係数ベクトルとの内積計算により特徴量を算出するフィルタであり（但し、Ｌは２以上の整数）、
各弱判別器についての、参照画素の位置の組み合わせと、フィルタ係数に用いる理想的な実数値をブースティングにより学習する学習手段を備える、
ことを特徴とする集団学習装置である。
【００２６】
また、本発明の第２の側面は、与えられた濃淡画像が対象物であるか否かを検出する対象物検出装置であって、
Ｌ点の画素位置の参照画素の輝度値を要素とする輝度値ベクトルと任意の実数値からなるフィルタ係数ベクトルとの内積計算により該与えられた濃淡画像の特徴量を算出するフィルタからなる複数の弱判別器と、
前記複数の弱判別器の少なくとも１以上により算出された前記特徴量に基づいて該与えられた濃淡画像が対象物であるか否かを判別する判別器と、
を具備することを特徴とする対象物検出装置である。
【００２７】
画像認識のための前処理若しくは特徴抽出として、フィルタが広く用いられている。フィルタは、入力画像中の複数の画素位置の参照画素の輝度値からなる輝度ベクトルと、各参照画素の輝度値に掛け合わせるフィルタ係数からなる係数ベクトルとの内積計算である。また、１つのフィルタはランダムよりも少し良い程度の弱判別器に過ぎないが、複数の弱判別器を組み合わせて用いることで、強い判別器を構築することができる。
【００２８】
従来のフィルタは、固定のフィルタ係数しか用いておらず、フィルタの自由度を充分に使い切っておらず、認識性能を犠牲にしている。フィルタ係数として用いる理想的な実数値を求めることができれば、認識性能を高めることができる。
【００２９】
これに対し、本発明によれば、フィルタの学習を線形の２クラス判別問題に帰着させることで、フィルタ係数として用いる理想的な実数値を求め、自由度の高いフィルタ群を好適に学習することができる。
【００３０】
学習手段は、対象物又は非対象物であるかの２クラスが分別すなわちラベリングされた濃淡画像からなる複数の学習サンプルを各弱判別器に投入して、ブースティングにより対象物及び非対象物それぞれの特徴量をあらかじめ学習する。
【００３１】
具体的には、学習手段は、弱判別器に複数の学習サンプルを投入して得られる判別誤差を最小化するように、参照画素のＬ点の画素位置の組み合わせとフィルタ係数を含む多点フィルタのパラメータを決定することによって、弱判別器の学習を行なう。このような最小化問題は、例えば、Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ又はサポート・ベクタ・マシンなどのアルゴリズムを用いて解決することができる。Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ又はサポート・ベクタ・マシンの手法自体は、当業界において周知である。
【００３２】
より詳細に言えば、学習手段は、最初に生成する弱判別器にとっての各学習サンプルのデータ重みＤ1,iを初期化してから、
【００３３】
Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ又はサポート・ベクタ・マシンを用いてにより弱判別器を学習する弱判別器学習と、学習したｔ番目の弱判別器に対して複数の学習サンプルを投入したときの、誤判別した各学習サンプルのデータ重みＤt,iを加算して重み付けエラーを算出する重み付けエラー算出と、対象物の検出時において各弱判別器が算出した特徴量を重み付け多数決する際に用いられる、弱判別器の重みαtを算出する重み付け多数決の重み算出と、各学習サンプルのデータ重みＤt+1,iを、重み付け多数決の重みαtと、学習した弱判別器による各学習サンプルについての判別結果に基づいて算出するデータ重み更新とを必要回数だけ繰り返して実施して、必要数の弱判別器を学習することができる。
【００３４】
ここで、弱判別器学習の処理では、多点フィルタｔの参照画素位置の組み合わせをランダムに決め、重み付けエラーからなるコスト関数を最小とするような多点フィルタｔのフィルタ係数をＬｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ又はサポート・ベクタ・マシンを用いて決定するとともに、該決定したフィルタ係数を持つ多点フィルタｔの重み付けエラーを求める処理を複数回だけ繰り返して実施する。そして、この繰り返し処理の中で重み付けエラーが最小となる参照画素位置の組み合わせ及びフィルタ係数からなる多点フィルタｔをｔ番目の弱判別器として採用するようにすればよい。
【００３５】
したがって、本発明によれば、ターゲットの認識タスクにとって有利となるようなフィルタを自動的に作ることができるので、それら試行錯誤の労力から開放されるだけでなく、得られた弱判別器群を適用した対象物検出装置における認識性能の向上や処理量の削減や高速化などに貢献することが期待することができ、大変有効である。
【００３６】
ここで、弱判別器の学習時に扱う学習サンプルや、対象物の検出時に与えられる画像などの入力画像は、例えば２０×２０画素など所定のウィンドウ・サイズに切り出されている。各弱判別器はそれぞれ、Ｌ点の参照画素を前記ウィンドウ・サイズ上に直線状に配置し、各々の画素位置を｛開始位置ｑ，ステップ幅ｓ｝の２つの情報として保持するようにしてもよい。すなわち、画素位置の情報をなるべくコンパクトな表現にして保持することにより、学習時や検出時など実行時のメモリ・アクセス回数を削減し、処理を高速化することができる。
【００３７】
また、学習サンプルや被検対象の濃淡画像などの１×１レイヤの入力画像を、隣接する２×２画素のブロック毎に輝度値を平均化して１画素とする２×２ぼかし処理を行なって２×２レイヤの画像を生成し、又、元の学習サンプルを隣接する２×２画素のブロック毎に輝度値を平均化して１画素とする４×４ぼかし処理を行なって４×４レイヤの画像を生成するマルチレイヤ画像生成手段をさらに備えていてもよい。そして、各弱判別器は、マルチレイヤ化された各レイヤの学習サンプルを使用して、いずれかのレイヤについての多点フィルタがあらかじめ学習しておく。このような場合、対象物の検出時には、該与えられた濃淡画像を前記マルチレイヤ画像生成手段によってマルチレイヤ化した該当するレイヤについて特徴量を算出することができる。
【００３８】
２×２並びに４×４の各レイヤにおいて、多点フィルタは、元の１×１画素に対し２×２並びに４×４の大きさからなる拡大したＬ点の参照画素を配置したものとなる。ぼかした画像の各画素を参照することは、１×１レイヤのオリジナル画像において広い範囲を一度に参照することに相当する。
【００３９】
顔パーツの位置によっては、粒度の細かく狭い範囲のみを参照する１×１レイヤの多点フィルタを用いた方が認識性能の高い場合や、逆に粒度が粗く広い範囲を参照する２×２レイヤ又は４×４レイヤの多点フィルタを用いた方が認識性能の高くなる場合が考えられる。又、多くの画素を参照すると計算量が増大するが、画像のマルチレイヤ化によって、なるべく少ない参照画素数にすることができる。
【００４０】
また、対象物の検出時において、各弱判別器が算出した特徴量を重み付け多数決する計算途中の値と打ち切り閾値との比較結果に応じて、該与えられた濃淡画像が対象物でないと判断して当該計算を打ち切る打ち切り処理を導入することができる。
【００４１】
この打ち切り閾値は、対象物を示す学習サンプルの判別結果の重み付き多数決の値がとり得る最小値に基づいて計算することができる。弱判別器学習、重み付けエラー算出、重み算出、及び、データ重み更新の処理を必要回数だけ繰り返して実施する際に、前記打ち切り閾値算出処理を併せて実施することによって、弱判別器毎の打ち切り閾値を学習することができる。
【００４２】
１つの弱判別器が特徴量を出力して重み付き多数決の値を更新する度に、打ち切り閾値と比較し、重み付き多数決の値が打ち切り閾値を下回る時点で当該ウィンドウ画像は対象物ではないとして計算を打ち切ることによって、無駄な演算を省いて判別処理を高速化することができる。
【００４３】
また、本発明の第３の側面は、正解（対象物であるか非対象物であるか）が既知である複数の濃淡画像からなる学習サンプルを使用して、与えられた画像が対象物であるか否かを検出する対象物の検出に用いる複数の弱判別器を集団学習するための処理をコンピュータ上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムであって、
各弱判別器は、Ｌ点の画素位置の参照画素の輝度値を要素とする輝度値ベクトルと任意の実数値からなるフィルタ係数ベクトルとの内積計算により特徴量を算出する多点フィルタであり（但し、Ｌは２以上の整数）、各学習サンプルｉは、弱判別器ｔ毎に判別の難易度を反映した重みを表すデータ重みＤt,iを持ち（但し、ｉは学習サンプルを識別する通し番号で、ｔは弱判別器を識別する通し番号）、
前記コンピュータ・プログラムは前記コンピュータを、
最初に生成する弱判別器にとっての各学習サンプルのデータ重みＤ1,iを初期化する初期化手段と、
Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ又はサポート・ベクタ・マシンを用いてにより、ｔ番目の弱判別器を学習する弱判別器学習手段と、
前記弱判別器学習手段が学習したｔ番目の弱判別器に対して複数の学習サンプルを投入したときの、誤判別した各学習サンプルのデータ重みＤt,iを加算して重み付けエラーを算出する重み付けエラー算出手段と、
対象物の検出時に各弱判別器が算出した特徴量を重み付け多数決する際に用いられる、ｔ番目の弱判別器の信頼度に相当する重みαtを算出する重み付け多数決の重み算出手段と、
各学習サンプルのデータ重みＤt+1,iを、重み付け多数決の重みαtと、各学習サンプルを正解付けするラベルと、ｔ番目の弱判別器による各学習サンプルについての判別結果に基づいて算出するデータ重み更新手段と、
として機能させ、
前記の弱判別器学習手段、重み付けエラー算出手段、重み算出手段、及び、データ重み更新手段による処理を必要回数だけ繰り返して実施して、必要数の弱判別器を学習する、
ことを特徴とするコンピュータ・プログラムである。
【００４４】
また、本発明の第４の側面は、与えられた濃淡画像が対象物であるか否かを検出するための処理をコンピュータ上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムであって、前記コンピュータを、
Ｌ点の画素位置の参照画素の輝度値を要素とする輝度値ベクトルと任意の実数値からなるフィルタ係数ベクトルとの内積計算により該与えられた濃淡画像の特徴量を算出する多点フィルタからなる複数の弱判別手段と（但し、Ｌは２以上の整数）、
前記複数の弱判別手段の少なくとも１以上により算出された前記特徴量に基づいて該与えられた濃淡画像が対象物であるか否かを判別する判別手段と、
として機能させるためのコンピュータ・プログラムである。
【００４５】
本発明の第３並びに第４の各側面に係るコンピュータ・プログラムは、コンピュータ上で所定の処理を実現するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムを定義したものである。換言すれば、本発明の第３並びに第４の各側面に係るコンピュータ・プログラムをコンピュータにインストールすることによって、コンピュータ上では協働的作用が発揮され、本発明の第１の側面に係る集団学習装置、並びに、第４の側面に係る対象物検出装置と同様の作用効果をそれぞれ得ることができる。
【発明の効果】
【００４６】
本発明によれば、与えられた画像が顔などの所望の対象物であるか否かを検出するための対象物検出装置を好適に集団学習することができる、優れた集団学習装置及び集団学習方法、集団学習された対象物検出装置及び対象物検出方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することができる。
【００４７】
また、本発明によれば、Ａｄａｂｏｏｓｔなどの統計学習を用いて複数の弱判別器からなる判別器を好適に集団学習することができる、優れた集団学習装置及び集団学習方法、集団学習して得られた弱判別器群を用いて対象物の検出を行なう対象物検出装置及び対象物検出方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することができる。
【００４８】
また、本発明によれば、Ａｄａｂｏｏｓｔなどの統計学習を用いて自由度の高いフィルタで構成される弱判別器群を好適に集団学習することができる、優れた集団学習装置及び集団学習方法、集団学習して得られた弱判別器群を用いて対象物の検出を行なう対象物検出装置及び対象物検出方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することができる。
【００４９】
また、本発明によれば、入力画像（複数の参照画素）に対して乗算するフィルタ係数として用いる理想的な実数値を求めて自由度の高いフィルタ群を好適に集団学習することができる、優れた集団学習装置及び集団学習方法、集団学習して得られた弱判別器群を用いて対象物の検出を行なう対象物検出装置及び対象物検出方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することができる。
【００５０】
また、本発明に係る集団学習装置によって得られた弱判別器群を用いて対象物検出装置を構成することにより、小さいデータで効率的且つ高速に画像認識を行なうことができ、また、ピクセル差分特徴を求める弱判別器群を用いた場合よりも高い認識性能を得ることが期待できる。
【００５１】
本発明のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本発明の実施形態や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５２】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳解する。
【００５３】
画像から対象物を検出する対象物検出装置では、判別のための前処理若しくは特徴抽出として、フィルタが広く用いられている。このようなフィルタは、アンサンブル学習（集団学習）を通じて得ることができる。
【００５４】
集団学習によって得られる学習機械は、多数の弱仮説と、これらを組み合わせる結合機（ｃｏｍｂｉｎｅｒ）からなる。ここで、入力に依らず、固定した重みで弱仮説の出力を統合する結合機の一例として、ブースティングが挙げられる。ブースティングは、前に生成した弱仮説の学習結果を使用して間違いを苦手とする学習サンプルの重みを増すように、学習サンプルが従う分布を加工し、この分布に基づき新たな弱仮説の学習を行なう。これにより、不正解が多く対象物として判別が難しい学習サンプルの重みが相対的に上昇し、重みが大きい、すなわち判別が難しい学習サンプルを正解させるような弱判別器が逐次選択される。学習における弱仮説の生成は逐次的に行なわれ、後から生成された弱仮説はその前に生成された弱仮説に依存することになる。
【００５５】
対象物を検出する際、学習により逐次生成された多数の弱判別器の判別結果を使用する。例えばＡｄａＢｏｏｓｔアルゴリズムでは、学習により生成されたすべての弱判別器の判別結果（対象物であれば１、非対象物であれば−１）が結合機に供給され、結合機は弱判別器毎に学習時に算出された信頼度を重み付け加算した重み付き多数決の結果を出力し、この出力値を評価することによって、入力された画像が対象物か否かを選択する。
【００５６】
弱判別器は、何らかの特徴量を使用して、対象物か又は非対象物であるかの判定を行なうフィルタである。以下では、フィルタは、入力画像中の複数の画素位置の参照画素の輝度値からなる輝度ベクトルと、各参照画素に掛け合わせるフィルタ係数からなる係数ベクトルとの内積計算を行なうものとする（上式（１）を参照のこと）。弱判別器の出力は対象物か否かを確定的に出力してもよく、対象物らしさを確率密度などで確率的に出力してもよい。
【００５７】
特許文献１（前述）では、２つのピクセル間の輝度値の差すなわちピクセル間差分特徴から対象物か否かを判別する極めて簡単な弱判別器を使用した集団学習装置を利用して、認識性能を犠牲にしつつ対象物の検出処理を高速化する方法について提案されている。これに対し、本実施形態では、フィルタの学習を線形の２クラス判別問題に帰着させることで、フィルタ係数として用いる理想的な実数値を求め、自由度の高いフィルタ群を用いることで認識性能の向上を図っている。弱判別器すなわちフィルタの構成方法については後に詳解する。
【００５８】
装置構成：
図１には、対象物検出装置の機能的構成を模式的に示している。図示の対象物検出装置１は、画像入力部２と、スケーリング部３と、走査部４と、判別器５で構成される。
【００５９】
画像入力部２は、例えばデジタルカメラで撮影された濃淡画像（輝度画像）を入力する。スケーリング部３は、入力画像を、指定されたすべてのスケールに拡大又は縮小したスケーリング画像を出力する。走査部３は、各スケーリング画像について、検出したい対象物の大きさとなるウィンドウを例えば最上ラインから下に向かって順次水平スキャン順次スキャンしてウィンドウ画像を切り出す。そして、判別器５は、走査部４にて順次スキャンされた各ウィンドウ画像が顔などの対象物か非対象物かを判別し、対象物を検出したときには、その領域を示す位置及び大きさを検出結果として出力する。
【００６０】
ここで、集団学習機６は、集団学習により判別器５を構成する複数の弱判別器の集団学習を実行する。判別器５は、集団学習機６の学習結果を参照して、現在のウィンドウ画像が例えば顔画像などの対象物であるか、又は非対象物であるかを判別する。集団学習機６は、対象物検出装置１内のコンポーネントであっても、あるいは外部の独立した装置であってもよい。
【００６１】
また、対象物検出装置１は、入力画像から複数の対象物が検出された場合は、複数の領域情報を出力する。さらに、複数の領域情報のうち領域が重なり合っている領域が存在する場合は、最も対象物とされる評価が高い領域を選択する処理も行なうことができる。
【００６２】
画像入力部２に入力された画像（濃淡画像）は、まずスケーリング部３に供給される。スケーリング部３では、バイリニア補完を用いた画像の縮小が行なわれる。最初に複数の縮小画像を生成するのではなく、必要とされる画像を走査部４に対して出力し、その画像の処理を終えた後で、次のさらに小さな縮小画像を生成するという処理を繰り返す。図２には、スケーリング部３が縮小画像を生成する様子を示している。同図に示すように、入力画像１０Ａをそのまま走査部４へ出力し、走査部４及び判別器５の処理が終了するのを待って、入力画像１０Ａのサイズを縮小した入力画像１０Ｂを生成する。次いで、この入力画像１０Ｂにおける走査部４及び判別器５の処理が終了してから、入力画像１０Ｂのサイズをさらに縮小した入力画像１０Ｃを走査部４に出力するというように、順次縮小画像１０Ｄ、１０Ｅなどを生成していく。そして、縮小画像の画像サイズが、走査部４にて走査するウィンドウ・サイズより小さくなった時点で処理を終了する。画像入力部２は、このような処理が終了してから、次の入力画像をスケーリング部３に出力する。
【００６３】
図３には、走査部４において入力画像上で所定のウィンドウ・サイズのウィンドウＳをスキャンする様子を示している。ウィンドウ・サイズは、後段の判別器５が受け付ける（すなわち対象物の判別に適した）サイズであり、例えば２０×２０画素である。走査部４は、入力画像１０Ａに対して、ウィンドウＳを画像（画面）の全体に対して順次当て嵌め、各スキャン位置における画像（以下、「切り取り画像」とする）を判別器５に出力する。ウィンドウ・サイズＳは一定であるが、図２に示した通りスケーリング部３により入力画像を順次縮小してさまざまな画像サイズにスケール変換するので、任意の大きさの対象物体を検出することが可能となる。
【００６４】
判別器５は、走査部４から与えられた切り取り画像が、例えば顔などの対象物体であるか否かを判定する。図４には、判別器５の構成を示している。判別器５は、複数の弱判別器２１t（２１1〜２１K）と、これらの出力にそれぞれ重みαt（α1〜αK）を乗算し、重み付き多数決を求める加算器２２で構成される（ｔは弱判別器を識別する通し番号とし、Ｋは弱判別器の総数とする）。判別器６は、入力されるウィンドウ画像に対し、各弱判別器２１t（２１1〜２１K）が対象物である否かの推定値を逐次出力し、加算器２２が重み付き多数決を算出して出力する。判別器５は、この重み付き多数決の値に応じて、切り取り画像が対象物か否かを判定することができる。
【００６５】
判別器５を構成する各弱判別器２１t（２１1〜２１K）は、入力された切り取り画像中の複数の画素位置の参照画素の輝度値からなる輝度値ベクトルと、各参照画素に掛け合わせるフィルタ係数からなる係数ベクトルとの内積計算を行なうことで判別のための特徴量を算出するフィルタであり、アンサンブル学習（Ｅｎｓｅｍｂｌｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）により得ることができる。本実施形態では、フィルタの学習を線形の２クラス判別問題に帰着させることで、フィルタ係数として用いる理想的な実数値を求め、自由度の高いフィルタ群を用いることで認識性能の向上を図っている。
【００６６】
集団学習機６は、あらかじめ弱判別器２１t（２１1〜２１K）と、それらの出力（推定値）に乗算する重みを集団学習により学習する。集団学習としては、複数の判別器の結果を多数決にて求めることができる手法を適用することができる。例えば、データの重み付けを行なって重み付き多数決を行なうＡｄａＢｏｏｓｔなどのブースティングを用いた集団学習を適用可能である。
【００６７】
学習の際には、対象物又は非対象物であるかの２クラスが分別すなわちラベリングされた濃淡画像からなる複数の学習サンプルを弱判別器２１t（２１1〜２１K）に投入して、対象物及び非対象物それぞれの特徴量をあらかじめ学習しておく。そして、判別の際には、走査部４から順次供給されるウィンドウ画像について算出した特徴量を、あらかじめ学習しておいた対象物及び非対象物それぞれの特徴量と比較して、ウィンドウ画像が対象物であるか否かを推定するための推定値を確定的又は確率的に出力する。
【００６８】
加算器２２は、各弱判別器２１t（２１1〜２１K）から算出された特徴量に、各弱判別器２１t（２１1〜２１K）に対する信頼度となる重みαt（α1〜αK）を乗算し、これを加算した値（重み付き多数決の値）を出力する。ＡｄａＢｏｏｓｔでは、複数の弱判別器２１t（２１1〜２１K）が順次推定値を算出し、これに伴い重み付き多数決の値が逐次更新されていく。これら複数の弱判別器２１n（２１1〜２１N）は、集団学習機６が学習サンプルを使用した集団学習により逐次的に生成したものであり、例えばその生成順に特徴量を算出する。また、重み付き多数決の重みαt（α1〜αK）（信頼度）は、各弱判別器２１t（２１1〜２１K）を生成する学習工程にて学習される。
【００６９】
弱判別器２１t（２１1〜２１K）は、ＡｄａＢｏｏｓｔのように弱判別器が２値出力を行なうべき場合は、算出した特徴量を単一の閾値で２分することで、対象物体であるかどうかの判別を行なう。勿論、複数の閾値を用いて判別するようにしてもよい。また、弱判別器２１t（２１1〜２１K）は、Ｒｅａｌ−ＡｄａＢｏｏｓｔのように算出した特徴量から対象物体かどうかを表す度合いの連続値を確率的に出力してもよい。これら弱判別器２１t（２１1〜２１K）が必要とする判別のための特徴量（閾値）なども、学習時にＡｄａＢｏｏｓｔなどのアルゴリズムに従って学習される。
【００７０】
加算器２２にて重み付き多数決を行なう際、すべての弱判別器２１t（２１1〜２１K）の計算結果を待たず、計算途中の値次第では対象物体でないと判断して計算を打ち切るようにしてもよい。この打ち切り処理によって、検出処理における演算量を大幅に削減することが可能となる。これにより、すべての弱判別器の計算結果を待たず、計算途中で次のウィンドウ画像の判別処理に移ることができる。打ち切りの閾値を学習時に学習することができる。
【００７１】
このように、判別器５は、ウィンドウ画像が対象物か否かを判定するための評価値ｓとして重み付き多数決の値を算出し、その評価値に基づいてウィンドウ画像が対象物か否かを判定する。さらに判別器５は、複数の弱判別器２１t（２１1〜２１K）が特徴量を順次算出して出力する毎に、その特徴量に対して学習により得られた各弱判別器２１t（２１1〜２１K）に対する重みを乗算して加算した重み付き多数決の値を更新する。そして、重み付き多数決の値（評価値）が更新される毎に、打ち切り閾値を利用して推定値の算出を打ち切るか否かをも制御することができる。
【００７２】
弱判別器の集団学習：
上述したように、集団学習機６は、学習サンプルを使用して所定の集団アルゴリズムに従って集団学習することによって、判別器５を生成する。以下では、まず判別器５で用いられる弱判別器２１の構成について説明し、続いて集団学習機６における集団学習方法について説明する。
【００７３】
集団学習機６は、対象物又は非対象物のいずれであるか（例えば、顔画像又は非顔画像のいずれであるか）があらかじめ正解付け（ラベリング）された、濃淡画像からならなる学習サンプルを使用して、多数の学習モデル（仮説の組み合わせ）から所定の学習アルゴリズムに従って１つの仮説を選択（学習）することで弱判別器を生成し、この弱判別器の組み合わせ方を決定していく。
【００７４】
通常、数千若しくは数万の学習サンプルを用いて学習を行なう。図５には、顔画像と非顔画像のサンプル画像を例示している。本明細書では、４００次元の輝度値ベクトルをｘ、顔と非顔の２クラスを分別するクラス・ラベルをｙとする。
【００７５】
集団学習機６は、ブースティング・アルゴリズムを用いて集団学習するが、複数の弱判別器を組み合わせ、結果的に強い判定結果が得られるよう学習する。一つ一つの弱判別器は判別能力が低い（ランダムよりも少し良い程度）が、例えば数百〜数千個の弱判別器を選別し、これらの組み合わせ方によって結果的に高い判別能力を持つ判別器を構築することができる。集団学習機６では、弱判別器の組み合わせ方、すなわち弱判別器２１t（２１1〜２１K）の選別、及び、それらの出力値を重み付き多数決する際の重みαt（α1〜αK）を学習する。
【００７６】
本実施形態では、フィルタの学習を線形の２クラス判別問題に帰着させることで、フィルタ係数として理想的な実数値を求め、自由度の高いフィルタからなる弱判別器を学習するようにしている。そして、このような弱判別器群を用いることで認識性能の向上を図っている。
【００７７】
特許文献１（前述）に開示された弱判別器は、２つのピクセル間の輝度値の差すなわちピクセル間差分特徴を算出する、いわば２点フィルタである。図６には、ピクセル間差分特徴を求める様子を示している。２点フィルタは参照画素として用いる２点の画素位置３１1及び３１2の輝度値｛Ｉ1，Ｉ2｝と固定的なフィルタ係数｛＋１，−１｝で構成され、この場合の集団学習機６は、多数の２点フィルタの選別、組み合わせ方を学習する。
【００７８】
これに対し、本実施形態では、３点以上のピクセルを参照画素に用いたフィルタを弱判別機に用いる。参照画素の個数が多くなれば、認識性能は向上するが計算量が増大する。以下の説明では、４点の参照画素を有する４点フィルタを弱判別器に用いる場合を例にとる。４点フィルタを構成するには、４点の参照画素の位置の組み合わせと、各参照画素の輝度値にそれぞれ乗算する実数値のフィルタ係数をパラメータとして決定する必要がある。集団学習機６は、多数の４点フィルタの選別、組み合わせ方を学習するが、線形の２クラス判別問題に帰着させることで理想的な実数値からなるフィルタ係数を求め、自由度の高いフィルタ群を学習するようになっている。
【００７９】
図７には、４点フィルタの構成例を示している。同図では、２０×２０画素からなる入力画像（図示の例では、学習サンプルとなる顔画像）上に、４点の参照画素を直線状に配置している。図示のフィルタは、４つの参照画素の位置を表すのに、｛開始位置ｑ，ステップ幅ｓ｝の２つの情報を持てばよく、保持すべきデータがコンパクトになるという利点がある。４つの参照画素の位置ｐj（但し、ｊは参照画素の通し番号で１〜４の整数）は下式（４）で表される。
【００８０】
【数４】
2009140369.tif 000006
【００８１】
図７から分かるように、１ラインが２０画素からなる入力画像の場合、任意の開始位置ｑを設定し、ステップ幅ｓを１にすると４点フィルタは横一列の４画素からなり、ステップ幅ｓを２０にすると４点フィルタは縦一列の４画素からなり、ステップ幅ｓを２１にすると４点フィルタは右下がりの斜め４画素からなり、ステップ幅ｓを１９にすると４点フィルタは右上がりの斜め４画素からなる。
【００８２】
また、図８Ａ並びに図８Ｂに示すように、入力画像に対して階層的なぼかしの処理を施すことで、広い範囲を参照することが可能な４点フィルタを構成することができる。図８Ａでは、隣接する２×２画素のブロック毎に輝度値を平均化して１画素とすることでぼかし処理を行なっている。また、図８Ｂでは、隣接する４×４画素のブロック毎に輝度値を平均化して１画素とすることでぼかし処理を行なっている。これらの場合、４点フィルタは、元の１×１画素に対し２×２並びに４×４の大きさからなる拡大した４個の参照画素を直線状に配置したものとなる。ぼかした画像の各画素を参照することは、１×１レイヤのオリジナル画像において広い範囲を一度に参照することに相当する。
【００８３】
顔パーツの位置によっては、粒度の細かく狭い範囲のみを参照する１×１レイヤの４点フィルタを用いた方が認識性能の高い場合や、逆に粒度が粗く広い範囲を参照する２×２レイヤ又は４×４レイヤの４点フィルタを用いた方が認識性能の高くなる場合が考えられる。
【００８４】
本実施形態では、図９に示すように、１×１レイヤのオリジナルの入力画像に対し、２×２レイヤ並びに４×４レイヤのぼかし処理済み画像を連結したものを単一の入力画像として扱うこと（すなわち画像のマルチレイヤ化）によって、４点フィルタの開始位置の指定によって適当なレイヤを選択できるようにしている。
【００８５】
入力画像をマルチレイヤ化する処理ための処理モジュールは、例えば走査部４の後段に配設し、あるいは走査部４内に組み込むことができる。
【００８６】
４点フィルタは、特許文献１に記載されているピクセル差分特徴に対し、単に参照画素の数を増やしただけでなく、各参照画素の輝度値からなる輝度画素ベクトルｘに対し乗算（内積計算）するフィルタ係数を、｛＋１，−１｝といった固定的な値ではなく、理想的な実数値を集団学習により求める点にも特徴がある。これにより、自由度の高いフィルタ群を構成することができる。
【００８７】
フィルタｆは、Ｌ次元の輝度画像ベクトルｘと、フィルタの参照画素の位置ｐjがあるとき、下式（５）のように表される。但し、参照画素の位置ｐjは｛開始位置ｑj，ステップ幅ｓj｝で表される（前述並びに式（４）を参照のこと）。また、フィルタｆが４点フィルタの場合は次元数Ｌ＝４となる。
【００８８】
【数５】
2009140369.tif 000007
【００８９】
上式（５）において、ｗjは輝度画素ベクトルｘの各要素に乗算するフィルタ係数であり、ｂはバイアスである。フィルタ係数は、｛＋１，−１｝といった固定的な値ではなく、理想的な実数値である。理想的な実数値からなるフィルタ係数は、線形の２クラス判別問題に帰着させることによって求まる。
【００９０】
そして、上式（５）に示したフィルタｆを用いた弱判別器ｈは、下式（６）であり、判別結果を｛＋１，−１｝すなわち２クラスを分別するクラス・ラベルをｙとして出力する（フィルタｆによる内積計算結果は、入力画像中に対象物を検出したとき（例えば、顔画像のとき）には正の値となり、検出しなかったとき（例えば、非顔画像のとき）には負の値となる）。
【００９１】
【数６】
2009140369.tif 000008
【００９２】
次式（７）のように仮想的な５番目の参照画素ｐ5として導入して、上式（５）の右辺に含まれるバイアスｂを仮想的な参照画素ｐ5の輝度値ｘp5とすると、バイアスｂをフィルタ係数の１つｗ5として表すことができ、上式（５）を次々式（８）のようにベクトルの内積計算の形式に簡略化することができる。
【００９３】
【数７】
2009140369.tif 000009
【００９４】
【数８】
2009140369.tif 000010
【００９５】
Ｎ組の輝度値ベクトル（特徴ベクトル）ｘと、２クラスの判別結果を分別するクラス・ラベルｙが下式（９）のように与えられたとする。輝度値ベクトルｘ(1)、…、ｘ(N)は、多数の顔画像及び非顔画像の学習サンプル（図５を参照のこと）の中から合計してＮ組だけ抽出された各画像サンプルについての、４点の参照画素の輝度値を要素とするベクトルである。そして、顔画像サンプルから取り出した輝度値ベクトルのときはそのクラス・ラベルｙは＋１となり、非顔画像サンプルから取り出した輝度値ベクトルのときはそのクラス・ラベルｙは−１となる。
【００９６】
【数９】
2009140369.tif 000011
【００９７】
このときの判別誤差ｅlr（＝負の対数尤度：ｎｅｇａｔｉｖｅ  ｌｏｇ−ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）は、下式（１０）のように表される。集団学習機６は、この判別誤差ｅlrを最小化するような複数の弱判別器ｈを選別し組み合わせるような学習を行なう。
【００９８】
【数１０】
2009140369.tif 000012
【００９９】
上記の判別誤差ｅlrを最小化するような弱判別器ｈのパラメータ｛ｗj，ｂ｝を求めること、すなわちフィルタの学習は、線形の２クラス判別問題に帰着させることで実現し、具体的にはＬｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎを利用することができる。
【０１００】
また、下式（１１）及び（１２）で表される判別誤差ｅl2SVM並びにｅl１SVMを最小化する弱判別器ｈのパラメータ｛ｗj，ｂ｝を求めるには、線形サポート・ベクタ・マシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）（それぞれＬ２−ＳＶＭとＬ１−ＳＶＭ）を用いることができる。
【０１０１】
【数１１】
2009140369.tif 000013
【０１０２】
【数１２】
2009140369.tif 000014
【０１０３】
Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ又はサポート・ベクタ・マシンの手法自体は、当業界において周知である。Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎの詳細については、例えばＬｉｎ，Ｃ．，Ｗｅｎｇ，Ｒ．Ｃ．，ａｎｄ  Ｋｅｅｒｔｈｉ，Ｓ．Ｓ．２００７．Ｔｒｕｓｔ  ｒｅｇｉｏｎ  Ｎｅｗｔｏｎ  ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  ｌａｒｇｅ−ｓｃａｌｅ  ｌｏｇｉｓｔｉｃ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ.（Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ２４ｔｈ  ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ．（Ｃｏｒｖａｌｉｓ，Ｏｒｅｇｏｎ，Ｊｕｎｅ  ２０−２４，２００７)．Ｚ．Ｇｈａｈｒａｍａｎｉ，Ｅｄ．ＩＣＭＬ  ‘０７，ｖｏｌ．２２７．ＡＣＭ，Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ，ＮＹ，５６１−５６８）を参照されたい。また、線形ＳＶＭの詳細については、例えばＪｏａｃｈｉｍｓ，Ｔ．２００６．Ｔｒａｉｎｉｎｇ  ｌｉｎｅａｒ  ＳＶＭｓ  ｉｎ  ｌｉｎｅａｒ  ｔｉｍｅ．（Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  １２ｔｈ  ＡＣＭ  ＳＩＧＫＤＤ  ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ  ａｎｄ  Ｄａｔａ  Ｍｉｎｉｎｇ（Ｐｈｉｌａｄｅｌｐｈｉａ，ＰＡ，ＵＳＡ，Ａｕｇｕｓｔ  ２０−２３，２００６）．ＫＤＤ  ’０６．ＡＣＭ，Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ，ＮＹ，２１７−２２６）を参照されたい。
【０１０４】
なお、Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  ＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎとＳＶＭとの相違は、上記のコスト関数だけであり、非常に近い性能を示すことが知られている（例えば、前者のＬｉｎ外著の文献には、Ｌｏｇｏｓｔｉｃ  ＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎがＳＶＭと同様の手法であることが記載されている）。当業界ではいずれの手法もよく研究されており、近年は非常に高速な学習アルゴリズムが存在する。また、いずれの手法を用いても、弱判別器のフィルタ係数ｗjとして理想的な実数値を学習することができ、自由度の高い弱判別器群からなる判別器５を構成して認識性能を向上させることができる、という点を十分理解されたい。
【０１０５】
弱判別器の学習方法について、さらに詳細に説明する。図１０には、学習の大枠となるブースティング（Ａｄａｂｏｏｓｔ）を示している。但し、Ｎ個（例えば数万個）の学習サンプルＸと学習サンプルのラベル（正解）は既知であるする。学習サンプルは、多数の顔画像及び非顔画像のサンプル画像からなる（図５を参照のこと）。
【０１０６】
【数１３】
2009140369.tif 000015
【０１０７】
ＡｄａＢｏｏｓｔアルゴリズムでは、判別の難易度を反映した重みを表すデータ重みＤが各学習サンプルに付けられ、弱判別器としての４点フィルタが算出する特徴量が重み付けエラーを最小にするように、弱判別器のパラメータが学習される。ここで言うパラメータとは、フィルタを構成するために必要となる、参照画素の画素位置の組み合わせ｛ｐ1，ｐ2，ｐ3，ｐ4｝と、フィルタ係数｛ｗ1，ｗ2，ｗ3，ｗ4｝と、（仮想的な５番目の参照画素のフィルタ係数として表された）バイアスｗ5である。
【０１０８】
ｔ番目の弱判別器２１tにとってｉ番目の学習サンプルのデータ重みをＤt,iとする。但し、初期段階では、各学習サンプルの判別の難易度は不明であることから、学習により最初に生成する弱判別器２１1にとっての各学習サンプルのデータ重みＤ1,iとして、下式（１４）に示すように、１を学習サンプル数Ｎで割った均一な値が与えられる。
【０１０９】
【数１４】
2009140369.tif 000016
【０１１０】
そして、（ａ）弱判別器の学習、（ｂ）重み付けエラーｅtの算出、（ｃ）重み付け多数決の重みの算出、（ｄ）データ重みの算出、（ｅ）打ち切り閾値の算出からなる処理を、生成すべき弱判別器の個数Ｋに相当する回数だけ繰り返して実施することで、Ｋ個（例えば、数千個）の弱判別器を得ることができる。
【０１１１】
（ａ）では、Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎにより、ｔ番目の弱判別器２１tのパラメータが学習される。弱判別器の学習方法の詳細については後述に譲る。
【０１１２】
（ｂ）で算出する重み付けエラーｅtとは、（ａ）においてｔ番目に学習した弱判別器２１tですべての学習サンプルを判別した際のエラー、すなわち、当該弱判別器が顔画像サンプルなのに非顔と誤判別したときや、逆に非顔画像サンプルなのに顔と誤判別したとき、誤判定された各学習サンプルがそれぞれ持つデータ重みＤt,iの合計である。重み付けエラーｅtは、下式（１５）を用いて算出される。
【０１１３】
【数１５】
2009140369.tif 000017
【０１１４】
続いて、（ｃ）では、判別器５内の結合器２２において、弱判別器毎の出力を重み付き多数決する際に、当該弱判別器２１tに与える重みの値αtを求める。重みの値αtは、弱判別器２１tの信頼度に相当し、下式（１６）により算出される。
【０１１５】
【数１６】
2009140369.tif 000018
【０１１６】
続いて、（ｄ）では、後続の弱判別器２１t+1にとっての各学習サンプルｘ(i)の判別の難易度を示すデータ重みＤt+1,iを、下式（１７）に示すように、重み付け多数決の重みαtと、各学習サンプルｘ(i)のラベルｙ(i)と、各学習サンプルｘ(i)についての判別結果ｈ（ｘ(i)）に基づいて算出する。
【０１１７】
【数１７】
2009140369.tif 000019
【０１１８】
本実施形態では、加算器２２にて重み付き多数決を行なう際、すべての弱判別器２１t（２１1〜２１K）の計算結果を待たず、計算途中の値次第で対象物体でないと判断して計算を打ち切るようになっている。（ｅ）では、判別工程を途中で打ち切るための打ち切り閾値を算出する。例えば、ラベリングされている学習サンプルのうち、検出対象物を示す学習サンプルの判別結果の重み付き多数決の値がとり得る最小値を打ち切り閾値とすることができる。判別工程では、ウィンドウ画像の各弱判別器によって特徴量が順次計算されると、下式（１８）に示すようにこれらが重み付き加算され、重み付き多数決の値Ｆが逐次更新されていく。
【０１１９】
【数１８】
2009140369.tif 000020
【０１２０】
１つの弱判別器が特徴量を出力して重み付き多数決の値を更新する度に、打ち切り閾値と比較し、重み付き多数決の値が打ち切り閾値を下回る時点で当該ウィンドウ画像は対象物ではないとして計算を打ち切ることによって、無駄な演算を省いて判別処理を高速化することができる。Ｋ番目の弱判別器の出力ｆＫ（ｘ）の打ち切り閾値ＲKは、学習サンプルｘi（＝ｘ1〜ｘN）のうち、対象物である学習サンプルｘj（＝ｘ1〜ｘJ）を使用したときの重み付き多数決の値の最小値とされ、下式（１９）のように定義される。いずれにせよ、打ち切り閾値ＲKは、少なくともすべてのポジティブな学習サンプルが通過できる最大の値となるよう設定する。
【０１２１】
【数１９】
2009140369.tif 000021
【０１２２】
弱判別器が算出した特徴量にその弱判別器に対する信頼度を乗算して加算して重み付け多数決の値すなわち評価値ｓを更新する毎に、評価値ｓを打ち切り閾値Ｒtと比較し、弱判別器の推定値の演算を続けるか否かを判定する。重み付け多数決により得られる評価値ｓが打ち切り閾値Ｒt以下となる場合には、入力画像並びにそれを縮小したスケーリング画像のすべての領域を走査してウィンドウ画像を切り出しても、それらのウィンドウ画像のうち対象物である確率は小さく、ほとんどが非対象物である。したがって、評価値ｓが打ち切り閾値Ｒtを下回ったときに次段以降の弱判別器の演算を打ち切り、次のウィンドウ画像の処理に移ることにより、無駄な演算を飛躍的に低減して対象物検出を高速化することができる。但し、重み付き多数決の計算を途中で打ち切ることや、（ｅ）の打ち切り閾値の算出はオリジナルのＡｄａｂｏｏｓｔアルゴリズムには含まれない部分である。
【０１２３】
続いて、（ａ）の弱判別器の学習について詳細に説明する。上式（６）に示した弱判別器は、参照画素の位置｛ｐ1，ｐ2，ｐ3，ｐ4｝と、フィルタ係数｛ｗ1，ｗ2，ｗ3，ｗ4｝と、バイアスｗ5のパラメータからなる。このうち参照画素の位置をＭ回（例えば、数万回）にわたって探索し、それぞれの参照画素の位置に対して、フィルタ係数とバイアスをＬｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎを用いて求める。
【０１２４】
図１１には、弱判別器を学習するアルゴリズムを示している。
【０１２５】
まず、ステップ１（ａ）として、フィルタの参照画素の位置ｐjの組をランダムに決めると、コスト関数を最小化するようなフィルタ係数とバイアスｗjを、Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎを用いて求める。そして、ステップ１（ｂ）として、得られた４点フィルタすなわち弱判別器の重み付けエラーｅmを、上式（１５）を用いて算出する（但し、ｍは１〜Ｍの整数とする）。
【０１２６】
ランダムに決定した参照画素の位置の組において、Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ（又は線形ＳＶＭ）によりフィルタ係数とバイアス、及び重み付けエラーを算出するという、ステップ１の処理をＭ回にわたって繰り返す。そして、ステップ２では、重み付けエラーが最小となる参照画素の位置の組、フィルタ係数、及びバイアスを、弱判別器のパラメータとして採用する。
【０１２７】
ステップ１（ｂ）でパラメータｗj（但し、ｊは１〜５の整数）を求めるとき、上式（１５）で表される重み付けエラーを最小化するように求めるのが一般的である。但し、本実施形態では、下式（２０）〜（２２）に示すように、データ重みＤt,iを掛けた重み付けコスト関数を最小化している。コスト関数が上式（１５）と完全に同一のものでなくても、判別の良さを基準にしているものであれば、通常、Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎは好適に機能する、という点を理解されたい。
【０１２８】
【数２０】
2009140369.tif 000022
【０１２９】
【数２１】
2009140369.tif 000023
【０１３０】
【数２２】
2009140369.tif 000024
【０１３１】
図１２には、これまで説明してきた、Ａｄａｂｏｏｓｔにより弱判別器を学習するための処理手順をフローチャートの形式で示している。
【０１３２】
初期段階では、各学習サンプルの判別の難易度は不明であることから、まず、各学習サンプルのデータ重みを、上式（１４）を用いて初期化する（ステップＳ１）。
【０１３３】
次いで、別途定義された処理ステップＳ２において、重み付きで弱判別器を学習する（ステップＳ２）。
【０１３４】
そして、学習された弱判別器について、重み付けエラー、重み付け多数決の重み、並びに、データ重みなどのパラメータを更新する（ステップＳ３）。その際、当該弱判別器の打ち切り閾値を併せて更新するようにしてもよい。
【０１３５】
ステップＳ２及びＳ３をＫ回だけ繰り返すことにより（ステップＳ４）、Ｋ個の弱判別器を学習することができる。そして、求められたＫ個の弱判別器の線形和が判別器５となる（ステップＳ５）。
【０１３６】
続いて、ステップＳ２において１つの弱判別器を学習する手順について説明する。
【０１３７】
まず、参照画素の位置の組をランダムに決定すると（ステップＳ１１）、Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ（若しくは線形ＳＶＭ）を用いて、フィルタ係数とバイアスを学習する（ステップＳ１２）。
【０１３８】
次いで、得られたフィルタ係数及びバイアスからなる弱判別器についての重み付けエラーを算出し（ステップＳ１３）、この重み付けエラーがこれまで得られた中で最小であれば、参照画素の位置の組と、フィルタ係数及びバイアスからなる弱判別器のパラメータを保持しておく（ステップＳ１４）。
【０１３９】
ステップＳ１１〜Ｓ１４における、ランダムな参照画素の位置の組におけるフィルタ係数とバイアスの学習を、Ｍ回にわたって実行する（ステップＳ１５）。そして、重み付けエラーすなわちコスト関数が最小となる弱判別器のパラメータを、戻り値とする（ステップＳ１６）。
【０１４０】
図１３には、図１２に示した処理手順により学習した弱判別器すなわちフィルタの例を示している。但し、学習サンプルには１×１レイヤのオリジナルの入力画像に対し、２×２レイヤ並びに４×４レイヤのぼかし処理済み画像を連結したマルチレイヤ化画像（図９を参照のこと）を用いた。また、正面顔検出のための４点フィルタとし、同図では、最初から１５番目までに選ばれたフィルタを示している。一般に、ブースティングでは、選ばれる順に弱判別器の信頼度が高く、したがって重み付き多数決の重みは大きくなる。
【０１４１】
図１３中で、４つの正方形がフィルタの位置を示し、その中の白〜黒の濃度がフィルタ係数の値を示している。左上の１番目のフィルタは、目の位置の輝度が暗く、頬の位置の輝度が明るい画像に最も反応するフィルタとなっていることが判る。
【０１４２】
対象物の検出：
次に、図１に示す対象物検出装置において、入力画像から対象物を判別する方法について説明する。検出すなわち判別工程では、上述のようにして生成された弱判別器（フィルタ）群を利用した判別器５を使用して、入力画像中から対象物体を検出する。
【０１４３】
図１４には、弱判別器群を利用して画像中から対象物を検出するための処理手順をフローチャートの形式で示している。
【０１４４】
まず、スケーリング部３は、画像入力部２から与えられた濃淡画像を一定の割合で縮小処理し（ステップＳ２１）、スケーリング画像を走査部４に出力する。画像入力部２には、濃淡画像が入力されても、あるいは画像入力部２にて入力画像を濃淡画像に変換してもよい。
【０１４５】
ここで、スケーリング画像を生成するタイミングは、前に出力したスケーリング画像全領域の顔検出が終了した時点とし、スケーリング画像がウィンドウ画像より小さくなった時点で次フレームの入力画像の処理に移る。
【０１４６】
次いで、走査部４は、スケーリング画像上で探索ウィンドウの位置を縦横に走査して、ウィンドウ画像を出力する（ステップＳ２２）。
【０１４７】
次いで、判別器５では、走査部４により出力されるウィンドウ画像が対象物であるか否かを判定する。すなわち、ウィンドウ画像に対して、４点フィルタからなる複数の弱判別器２１tが特徴量ｆ（ｘ）を順次算出し（ステップＳ２３）、結合器２２が逐次重み付き加算して、その重み付き多数決の値の更新値を評価値ｓとして算出する（ステップＳ２４）。但し、判別器５に新たなウィンドウ画像が入力されたときには、まず評価値ｓ＝０に初期化する。
【０１４８】
次いで、この評価値ｓに基づきウィンドウ画像が対象物か否か、及び判別を打ち切るか否かを判定する（ステップＳ２５）。
【０１４９】
次いで、判別器５は、得られた評価値ｓが当該弱判別器２１tの打ち切り閾値Ｒtより大きいか否かを判定する（ステップＳ２５）。ここで、評価値ｓが打ち切り閾値Ｒtより大きいときには（ステップＳ２５のＹｅｓ）、ステップＳ２３〜Ｓ２４の処理を所定回数（＝Ｋ回）だけ繰り返したか、すなわち、すべての弱判別器による特徴量の算出と重み付き多数決の値の更新処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ２６）。まだ所定回数だけ繰り返していないときには（ステップＳ２６のＮｏ）、ステップＳ２３に戻り、次段の弱判別器２１t+1について特徴量の算出と重み付き多数決の値の更新処理を繰り返す。
【０１５０】
一方、ステップＳ２３〜Ｓ２４の処理を所定回数（＝Ｋ回）だけ繰り返したときには（ステップＳ２６のＹｅｓ）、ステップＳ２７に進む。また、評価値ｓが打ち切り閾値Ｒt以下となるときには、次段以降の弱判別器による特徴量の算出と重み付き多数決の値の更新処理を打ち切り、次ステップＳ２６をスキップして次々ステップＳ２７に進む。評価値ｓが打ち切り閾値Ｒtを下回ったときに次段以降の弱判別器の演算を打ち切り、次のウィンドウ画像の処理に移ることにより、無駄な演算を飛躍的に低減して対象物検出を高速化することが可能となる。
【０１５１】
ステップＳ２７では、得られている評価値ｓが０より大きいか否か（すなわち、正負の符号判別）に応じて、ウィンドウ画像に対象物が含まれるか否かの判定をする。そして、ウィンドウ画像に対象物が含まれているときには、現在のウィンドウ位置を記憶し、次の探索ウィンドウがあるか否かを判別する（ステップＳ２７）。
【０１５２】
次の探索ウィンドウがあるときには（ステップＳ２７のＹｅｓ）、ステップＳ２２に戻り、走査部４が次の探索ウィンドウを切り出すと、Ｓ２３〜Ｓ２６の処理を繰り返す。
【０１５３】
また、入力画像のすべての領域について探索ウィンドウを走査し終えたときには（ステップＳ２７のＮｏ）、次ステップＳ２８に進み、スケーリング部３から次のスケーリング画像の入力があるか否かを判定する。
【０１５４】
次のスケーリング画像があるときには（ステップＳ２８のＹｅｓ）、ステップＳ２１に戻って、スケーリング部３から入力される次のスケーリング画像について、同様の処理をくり返す。ステップＳ２１のスケーリング処理は、ウィンドウ画像よりスケーリング画像が小さくなった時点で終了する。
【０１５５】
１枚の入力画像に対して、すべてのスケーリング画像の処理が終了すると（ステップＳ２８のＮｏ）、続いて、重なり領域の削除処理に移り、１枚の入力画像において、対象物体であると判定された領域が重複しているときには互いに重なっている領域を取り除く。当該処理のために、まず、互いに重なっている領域が在るか否かを判定する（ステップＳ２９）。ステップＳ２６にて記憶した領域が複数あり、かつ重複している場合は、ステップＳ３０に進む。そして、互いに重なっている２つの領域を取り出し、この２つの領域のうち、評価値ｓが小さい領域は信頼度が低いとみなし削除し、評価値ｓの大きい領域を選択する（ステップＳ２９）。そして、再びステップＳ２９からの処理を繰り返す。これにより、複数回重複して抽出されている領域のうち、最も評価値ｓが高い領域１枚のみが選択される。なお、２以上の対象物領域が重複しない場合及び対象物領域が存在しない場合は１枚の入力画像についての処理を終了し、次のフレーム処理に移る。
【０１５６】
本実施形態における対象物検出方法によれば、各フィルタ係数が理想的な実数値からなる自由度の高い弱判別器（フィルタ）群を使用して対象物を検出するため、認識性能が向上する。
【０１５７】
また、弱判別器群を用いて重み付け多数決の値を更新する過程において打ち切り処理を採り入れることによって、無駄な演算を飛躍的に低減して対象物検出を高速化することが可能となる。入力画像並びにそれを縮小したスケーリング画像のすべての領域を走査してウィンドウ画像を切り出しても、それらのウィンドウ画像のうち対象物である確率は小さいと考えられるときには打ち切り処理を行なう。なお、逆に検出すべき対象物が多数含まれるようなときには、上述した打ち切り閾値と同様の手法にて、対象物であると明らかなウィンドウ画像の演算を途中で打ち切るような閾値も設けてもよい。さらに、入力画像をスケーリング部３にてスケーリングすることで、任意の大きさの探索ウィンドウを設定し、任意の大きさの対象物を検出することができる。
【０１５８】
図１５には、Ａｄａｂｏｏｓｔにより学習した弱判別器群を利用して、デジタルカメラにより撮影した画像から対象物として顔領域を検出した様子を示している。入力画像をスケーリングし、所定サイズのウィンドウ画像でスキャンしていくことで、入力画像に散在する、遠近などにより大きさが区々となる複数の顔画像を好適に検出できていることを十分に理解されたい。
【０１５９】
フィルタのバリエーション：
ここまでは、弱判別器として、４つの参照画素の輝度値それぞれにフィルタ係数を掛け合わせて特徴量を算出する４点フィルタ（図７を参照のこと）について説明してきた。しかしながら、本発明の要旨は、フィルタを構成する参照画素の個数は４に限定されるものではなく、フィルタの形状にはバリエーションがある。例えば、図１６に示すような、矩形４×４画素の合計１６画素を参照する多点フィルタを考えることができる。同図において、参照画素の大きさが３種類あるのは画像のマルチレイヤ化（前述）に依るものである。４点フィルタの場合、４つの参照画素の位置を表すのに、｛開始位置ｑ，ステップ幅ｓ｝の２つの情報を持てばよい（前述）。これに対し、４×４画素の１６点フィルタの場合には、｛開始位置ｑ，ステップ幅ｓ，ウィンドウ幅ｗ｝の２つの情報を持てばよく、画素位置ｐi,jは下式のように表される。
【０１６０】
【数２３】
2009140369.tif 000025
【０１６１】
また、特許文献１と同様に、任意の２点の画素を参照する２点フィルタも考えられる。画素位置は、そのまま２点分の情報を保持すればよい。図１７には、２点フィルタの構成例を示している。同図において、参照画素の大きさが３種類あるのは画像のマルチレイヤ化（前述）に依るものである。特許文献１に記載の発明では｛＋１，−１｝に固定されたフィルタ係数を用いるが（上式（２）を参照のこと）、これに対し、本発明では、各参照画素の輝度値に対し理想的な実数値からなるフィルタ係数を乗算する自由度の高いフィルタすなわち弱判別器を学習し、このような弱判別器群を用いて対象物を検出することで検出性能が向上する。
【０１６２】
上述した以外にもさらにさまざまなフィルタを考えることができるが、ポイントは以下の２点である。
【０１６３】
（１）参照画素数を多くすると計算量が増大するので、なるべく少ない参照画素数にする。
（２）参照画素の位置情報をなるべくコンパクトな表現で保持できるようにする。これによって、実行時に生じるメモリ・アクセス回数が削減され、高速化につながる。
【０１６４】
学習された判別器は、以下のテーブルに示す変数からなる。これをなるべく小さなデータ・サイズで表現して保持することで、実行時に生じるメモリ・アクセス回数が削減され、高速化につながる。同表中には、保持に必要となるビット数を併せて例示している。
【０１６５】
【表１】
2009140369.tif 000026
【０１６６】
マルチレイヤ化画像の作成方法：
既に述べたように、本実施形態では、画像のマルチレイヤ化（図９を参照のこと）を行なうことで、１×１レイヤのオリジナル画像において広い範囲を一度に参照するようにしている。入力画像をマルチレイヤ化する処理ための処理モジュールは、例えば走査部４の後段に配設し、あるいは走査部４内に組み込むことができる。ここでは、マルチレイヤ化画像の作成する方法について説明する。
【０１６７】
オリジナル画像をマルチレイヤ化する１つの方法として、入力画像の２０×２０画素を使って、２×２画素の平均で１０×１０画素の低解像度画像を作成し、次いで１０×１０画素のうちの２×２画素の平均（入力画像２０×２０画素からみると、４×４画素の平均）でさらに５×５画素の低解像度画像を作り、これら３つのレイヤを合わせた５２５画素を入力画像とする方法が挙げられる（図１８Ａを参照のこと）。また、他の方法として、２×２、４×４、８×８の各平均値フィルタを１画素ずつずらして、１９×１９、１７×１７、１３×１３の各低解像度画像をそれぞれ生成し、それら全部を合わせて１２１９画素を入力画像とする方法が挙げられる（図１８Ｂを参照のこと）。図１９に示す例では、低解像度の画像の各画素がオリジナル画像の正方領域の平均になっている。これにより低解像度の画素を選択したときは、オリジナルの複数の画素を一度に処理することになり効率が上がる。大きさの違う領域同士の比較なども可能になる。
【０１６８】
実際の認識処理を高速に行なおうとする場合、マルチレイヤ画像を生成する時間が問題となる。毎回入力画像からマルチスケール画像を生成していては、何度も同じ画素の平均をとることになり、効率が低い。処理の冗長性を省くには、入力画面全体に対してマルチレイヤ変換処理を１回だけ施して、実際に認識処理するウィンドウ部分の画像を各スケールから切り出すということが考えられる。メモリに余裕がある場合にはこのような方法が有効である。
【０１６９】
本発明者らは、メモリの使用量を極力抑え、且つ、マルチレイヤ変換に要する処理の冗長性を排除しつつ、メモリのコピーの回数も減らしたマルチレイヤ画像の生成方法を提案する。
【０１７０】
まず、データの並び形式を図２０に示すような点順次方式に変更する。つまり、各スケールの先頭の画素４つ（図示の例では４レイヤ）、並びに、その次にその隣の画素を各レイヤから取ったものが続く。したがって、オリジナルウィンドウのサイズが２０×２０画素であるとすると、８０×２０画素のウィンドウを用意する。この画像を生成するためには、まずオリジナルの２０×２０の画素を４つ飛ばしで画像領域からこの処理バッファにコピーする。
【０１７１】
次いで、下位レイヤの画素は直近の上位レイヤの４つ画素の平均から生成する。２レイヤ目の画素は１つ上の階層の隣接する２×２画素から生成し、３レイヤ目は２レイヤ目の１つ飛ばしの２×２画素から生成し、４レイヤ目は３レイヤ目の２つ飛ばしの２×２から生成することに留意されたい。
【０１７２】
このままだと、ウィンドウを移動する度に上述の処理が発生する。そこで、処理バッファとして、図２１Ａ〜Ｅの右側に示すような（ｗｉｎ＿ｗｉｄｔｈ×（ｉｍａｇｅ＿ｈｅｉｇｈｔ−１）＋ｉｍａｇｅ＿ｗｉｄｔｈ）×ｎｕｍ＿ｓｃａｌｅサイズの領域をあらかじめ用意する。入力画像の処理を開始する一番始めには、入力画像の左端の２０×ｉｍｇ＿ｈｅｉｇｈｔ分の画素を上述のように４つ飛ばしで短冊バッファにコピーする。次いで、上述の手順で２０×ｉｍａｇｅ＿ｈｅｉｇｈｔ分のマルチレイヤ画像をバースト的に作成する。これで入力画像の縦一列分のマルチスレイヤ画像ができたことになるので、これに対して、上から下まで処理ウィンドウの開始アドレスをずらしながら、認識処理を行なう。
【０１７３】
このときに点順次にしてあることで、先頭アドレスを移動するだけでそのウィンドウ内の画素の位置関係は常に図２０に示したような状態に保たれる。したがって、１列分処理する間は新たに入力画像をコピーしたりスケール変換したりする必要がない。
【０１７４】
次いで、１列分の処理が終了した後に次の列の画像を生成する方法について説明する。ウィンドウは１画素（スキップ処理をしているときはスキップする画素数分）だけしか移動していないので、対象画素の大半は短冊バッファの中に残されている。そこで、新たに必要な画素１列分（又はスキップした列分）だけ短冊内のｗｉｎ＿ｗｉｄｔｈ×ｎｕｍｓｃａｌｅ＋１番目からｗｉｎ＿ｗｉｄｔｈ×ｎｕｍ＿ｓｃａｌｅ間隔でコピーする。そして、埋めた画素に相当する下位レイヤの画素を短冊バッファ内の画素の４平均で生成する。
【０１７５】
認識処理は、短冊バッファの２番目の画素を先頭として指定して、同様に１列分の処理を次々と行なうことができる。
【０１７６】
Ｉ番目の列の処理をする際には、短冊バッファのｗｉｎ＿ｗｉｄｔｈ×ｎｕｍ＿ｓｃａｌｅ＋ｉ−１番目の画素から１列分の画素を埋めて、処理バッファの先頭をｉ−１番目から指定することで処理することができる。これにより、少ないバッファサイズで効率的に全画面を処理することが可能になる。
【０１７７】
ブースティングを用いた学習の場合、図２２に示すようなｓｔｕｍｐ  ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒを良く用いる。また、判定結果が正負で出力の信頼度を変える図２３に示すようなｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ｓｔｕｍｐを用いて、ＧｅｎｔｌｅＢｏｏｓｔやＲｅａｌＡｄａＢｏｏｓｔのような弱仮説ＷＬの信頼度を加味した学習アルゴリズムも提案されている。
【０１７８】
信頼度を算出する弱判別器で一般的なのは、図２４に示すようなルックアップ・テーブルを用いたもので、特徴量を等分に区切ってビン毎に出力する信頼度をテーブルで保持している。図２４に示したヒストグラムから各特徴量のときの正負判定の確率値がよりきめ細かく出力することができる。
【０１７９】
しかし、特許文献１に開示されているようなピクセル差分を使った画像認識タスクの場合、図２４に示したヒストグラムのように差分値が０を中心とする分布をとることが多い。何故ならば、近くの画素ほど似た値を取ることが多いからである。したがってｐｉｅｃｅ−ｗｉｓｅ  ｆｕｎｃｔｉｏｎのように特徴量空間を均等にきると、最も情報が集中している０近辺の差異を見落とすことになる。この点に着目して、切れ目を自由に設定できるｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ｓｔｕｍｐの区分を閾値を増やすことで拡張したｍｕｌｔｉ−ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ｓｔｕｍｐを提案し、ピクセル差分特徴量の弱判別器として用いた。
【０１８０】
上述のように、複数の画素を平均した画素をあらかじめ計算して用意する。領域の大きさに合わせて、２×２の領域の平均した画素、４×４の領域を平均化した画素、８×８領域を平均化したピクセルなど３通りの画像を用意して、これをオリジナルの画像と合わせてマルチレイヤ画像と呼ぶ。マルチレイヤ画像を計算してしまえば、弱判別器の学習並びに弱判別器群を用いた対象物検出の際、細かいパターンも広範囲の大まかなパターンも両方扱うことが可能になり、トータル判別回数を減少させることができる。
【産業上の利用可能性】
【０１８１】
以上、特定の実施形態を参照しながら、本発明について詳解してきた。しかしながら、本発明の要旨を逸脱しない範囲で当業者が該実施形態の修正や代用を成し得ることは自明である。
【０１８２】
本発明が扱う顔・非顔判別問題は、画像をスキャンすることで顔の「検出」技術として利用することができる。同様に、顔以外のパターンにも本発明が適用可能であり、例えばロゴマークの検出などが挙げられる。
【０１８３】
また、本発明が顔を扱う場合、顔を検出した後、さらに顔領域に対して「笑顔・非笑顔」を判別することで、笑顔検出を行なうことができる。勿論、笑顔以外の表情や状態などの判別にも、同様に本発明を適用することが可能である。
【０１８４】
あるいは、本発明は、人種の判別などにも適用することができる。ここで、人種は例えば「黄色人種・白人・黒人」の複数クラスにまたがるが、「黄色人種・非黄色人種」、「白人・非白人」、「黒人・非黒人」といったように、問題を２クラス問題に変換することで実現可能となる。３以上のクラスにまたがる他の判別についても同様である。
【０１８５】
本発明は、さまざまな画像の検出、判別、識別に用いることができるが、その例を以下に挙げる。
【０１８６】
（１）ロゴマーク検出（会社のロゴや道路標識など）
（２）笑顔などの表情判別
（３）目や口の開閉状態の判別
（４）性別判別
（５）大人・子供判別
（６）人種判別
（７）個人識別（ある特定の個人か、そうでないかの判別）
（８）メガネの有無の判別
（９）顔パーツ（目・鼻・口といった顔器官など）の位置検出
（１０）文字認識
（１１）車検出・車種判別
【０１８７】
要するに、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、本明細書の記載内容を限定的に解釈するべきではない。本発明の要旨を判断するためには、特許請求の範囲を参酌すべきである。
【図面の簡単な説明】
【０１８８】
【図１】図１は、対象物検出装置の機能的構成を模式的に示した図である。
【図２】図２は、スケーリング部３が縮小画像を生成する様子を示した図である。
【図３】図３は、走査部４において入力画像上で所定のウィンドウ・サイズのウィンドウをスキャンする様子を示した図である。
【図４】図４は、判別器５の構成を示した図である。
【図５】図５は、顔画像と非顔画像のサンプル画像を例示した図である。
【図６】図６は、ピクセル間差分特徴を求める様子を示した図である。
【図７】図７は、４点フィルタの構成例を示した図である。
【図８Ａ】図８Ａは、２×２画素のブロック毎に輝度値を平均化して１画素とすることでぼかし処理を行なった画像に直線状の４点フィルタを配置した様子を示した図である。
【図８Ｂ】図８Ｂは、４×４画素のブロック毎に輝度値を平均化して１画素とすることでぼかし処理を行なった画像に直線状の４点フィルタを配置した様子を示した図である。
【図９】図９は、１×１レイヤのオリジナルの入力画像に対し、２×２レイヤ並びに４×４レイヤのぼかし処理済み画像を連結して画像をマルチレイヤ化した様子を示した図である。
【図１０】図１０は、学習の大枠となるブースティング（Ａｄａｂｏｏｓｔ）を示した図である。
【図１１】図１１は、Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎを用いて弱判別器を学習するアルゴリズムを示した図である。
【図１２】図１２は、Ａｄａｂｏｏｓｔにより弱判別器を学習するための処理手順を示したフローチャートである。
【図１３】図１３は、上述した方法により学習した弱判別器すなわちフィルタの例を示した図である。
【図１４】図１４は、Ａｄａｂｏｏｓｔにより学習した弱判別器群を利用して画像中から対象物を検出するための処理手順を示したフローチャートである。
【図１５】図１５は、Ａｄａｂｏｏｓｔにより学習した弱判別器群を利用して、デジタルカメラにより撮影した画像から対象物として顔領域を検出した様子を示した図である。
【図１６】図１６は、矩形４×４画素の合計１６画素を参照する多点フィルタの構成を例示した図である。
【図１７】図１７は、本発明を適用して学習された２点フィルタの構成例を示した図である。
【図１８Ａ】図１８Ａは、マルチレイヤ画像を作成する方法を説明するための図である。
【図１８Ｂ】図１８Ｂは、マルチレイヤ画像を作成する方法を説明するための図である。
【図１９】図１９は、マルチレイヤ画像の構成例を示した図である。
【図２０】図２０は、データの並び形式を点順次方式に変更する方法を説明するための図である。
【図２１Ａ】図２１Ａは、処理バッファを用いた入力画像の処理を説明するための図である。
【図２１Ｂ】図２１Ｂは、処理バッファを用いた入力画像の処理を説明するための図である。
【図２１Ｃ】図２１Ｃは、処理バッファを用いた入力画像の処理を説明するための図である。
【図２１Ｄ】図２１Ｄは、処理バッファを用いた入力画像の処理を説明するための図である。
【図２１Ｅ】図２１Ｅは、処理バッファを用いた入力画像の処理を説明するための図である。
【図２２】図２２は、ｓｔｕｍｐ  ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒの構成例を示した図である。
【図２３】図２３は、ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ｓｔｕｍｐの構成例を示した図である。
【図２４】図２４は、特徴量を等分に区切ってビン毎に出力する信頼度をテーブルで保持する様子を示した図である。
【図２５】図２５は、画像認識の手順の一例を示した図である。
【図２６】図２６は、Ｈｕａｎｇらが提案するＳｐａｒｓｅ  ｆｅａｔｕｒｅを説明するための図である。
【符号の説明】
【０１８９】
１…対象物検出装置
２…画像入力部
３…スケーリング部
４…走査部
５…判別器
６…集団学習機
２１…弱判別器
２２…加算器
【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６】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１４】
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【図１５】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図５】
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【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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【図１３】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８Ａ】
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【図１８Ｂ】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１Ａ】
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【図２１Ｂ】
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【図２１Ｃ】
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【図２１Ｄ】
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【図２１Ｅ】
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【図２６】
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