(57)【要約】【課題】撮影手段の撮影画像から検出対象を検出するに際して、これを時間ロスなく瞬時に行うことができる画像処理式物体検出装置を提供する。【解決手段】差分画像抽出部２１は、カメラ５から取得した非投光画像と投光画像との差分である投光差分画像を抽出する。垂直エッジ画像抽出部２３は、この投光差分画像を用いて、画像上において垂直方向の輝度変化が大きくかつ水平方向には輝度変化の少ない画像として垂直エッジ画像を抽出する。特徴量算出部２５は、この垂直エッジ画像にスキャン用のブロックを当て嵌めてそのブロック内の垂直エッジ値を抽出し、各々のスキャン位置ごとに特徴量として算出する。眉間位置特定部２６は、最も高い特徴量を取る時のブロックから特定される画像上の座標位置を眉間位置として特定し、この眉間位置を基準にして画像上の各種顔部品を特定する。【選択図】図３
2009048558.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも検出対象を撮影手段で撮影可能であり、前記撮影手段の撮影画像から前記検出対象を検出するに際し、当該撮影画像に映り込んだ前記検出対象の構成部品を抽出することにより物体検出を行う画像処理式物体検出装置において、
前記撮影手段が撮影した撮影画像を用い、前記構成部品の画像領域部分が強調して映り出した検出対象画像を抽出する検出対象画像抽出手段と、
前記検出対象画像において前記構成部品に対応する画像領域を指定可能な枠体を当該検出対象画像の一領域に当て嵌め、その当て嵌めた前記枠体において該枠体内に映り込んだ構成部品の映り具合として特徴量を算出し、この処理を各々の一領域ごとに順に行う特徴量算出手段と、
前記一領域ごとに算出された前記特徴量の中から、値が最も好適な前記特徴量を取り得る時の前記枠体から導き得る前記検出対象画像における画像座標位置を、当該検出対象画像に映り込んだ前記検出対象の前記構成部品を該撮影画像から抽出する際に用いる特定位置として特定する特定手段と
を備えたことを特徴とする画像処理式物体検出装置。
【請求項２】
前記検出対象画像抽出手段は、前記撮影画像上で一方向に沿って連なって現れる輝度変化を垂直エッジとして抽出することにより前記検出対象画像として垂直エッジ画像を抽出し、
前記特徴量算出手段は、前記枠体を前記垂直エッジ画像に当て嵌める度に、前記枠体内における前記垂直エッジの総量に応じて決まる垂直エッジ値を前記特徴量として算出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理式物体検出装置。
【請求項３】
前記特徴量算出手段は、前記検出対象画像の前記構成部品に合わせて前記枠体を複数作成し、複数の当該枠体を前記検出対象画像の一領域に順に当て嵌めて前記特徴量を算出する際、複数の前記枠体の中の１枠体である第１枠体の垂直エッジ値と他の１枠体である第２枠体の垂直エッジ値との加算値を算出するとともに、前記第１枠体の前記垂直エッジ値と前記第２枠体の前記垂直エッジ値との乗算値を算出しつつ、前記加算値及び前記乗算値を用いて前記特徴量を算出することを特徴とする請求項２に記載の画像処理式物体検出装置。
【請求項４】
前記特徴量算出手段は、前記検出対象画像の前記構成部品に合わせて前記枠体を複数作成し、複数の当該枠体を前記検出対象画像の一領域に順に当て嵌めて前記特徴量を算出する構成であって、
複数の前記枠体の中の１枠体である第１枠体の垂直エッジ値と、他の１枠体である第２枠体の垂直エッジ値とを算出した際、これら２つの垂直エッジ値の間の減算値を算出し、当該減算値が閾値以上となって２つの前記エッジ値が大きく乖離する場合、前記検出対象画像上の前記枠体の位置を確認し、当該枠体が前記検出対象画像内にある場合には、この時に特定される前記検出対象画像上の画像座標位置を前記特定位置とはせずに排除する排除手段とを備えたことを特徴とする請求項２又は３に記載の画像処理式物体検出装置。
【請求項５】
前記検出対象画像抽出手段は、前記撮影手段が撮影した撮影画像を用いて、前記検出対象の顔画像が映り込んだ前記検出対象画像を抽出し、
前記特徴量算出手段は、前記検出対象画像の一領域に前記枠体を当て嵌め、その当て嵌めた前記枠体において該枠体内に映り込んだ前記顔画像の光反射具合で決まる前記特徴量を抽出し、この処理を各々の一領域ごとに順に行い、
前記特定手段は、前記一領域ごとに抽出された前記特徴量の中から、値が最も好適な前記特徴量を取り得る時の前記枠体から導き得る前記顔画像上の画像座標位置を、当該顔画像に映り込んだ人体の顔部品を該顔画像から抽出する際に用いる前記特定位置としての眉間位置を特定することを特徴とする請求項１〜４のうちいずれか一項に記載の画像処理式物体検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カメラ等の撮像機器から得た撮影画像を用い、その撮影画像に映り込んだ特定画像を抽出する画像処理により物体検出を行う画像処理式物体検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、物体の配置位置等を検出する物体検出装置には種々のものがあるが、その中の一種として、例えばカメラ等の撮影機器で検出対象を撮影してその撮影画像を画像処理することにより、カメラの撮影画像から物体検出を行う画像処理式物体検出装置がある。この種の画像処理式物体検出装置には、物体検出として検出対象の顔画像を抽出する顔画像検出装置がある。カメラの撮影画像から物体の顔画像を抽出する顔画像検出装置の一例は、例えば特許文献１に開示されている。この特許文献１の技術は、カメラで連続画像を取得し、これら画像間の差分画像を抽出することで目の瞬きの有無を検出し、この瞬き発生位置から眉間位置を類推し、その眉間位置から目、鼻、口等の各種顔パーツを特定する技術である。
【特許文献１】特開２００３−１６８１０６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、特許文献１の顔画像検出技術は、カメラの撮影画像から目の瞬きの有無を検出するとともに眉間位置を類推して撮影画像上の各種顔パーツを特定する技術であることから、各種顔パーツは検出対象が瞬きするまで特定できない状況となる。ところが、瞬きには少なからず個人差があることから、例えば体質や癖として瞬きの回数が少ない被写体を検出対象とする場合には、カメラの撮影画像から各種顔パーツを検出することを直ぐに行うことができない問題があった。このため、検出対象の体質や癖等によって顔パーツ特定の完了が左右されず、顔画像検出の処理を開始してからこれを時間ロスなく瞬時に行うことができる技術が望まれていた。
【０００４】
本発明の目的は、撮影手段の撮影画像から検出対象を検出するに際して、これを時間ロスなく瞬時に行うことができる画像処理式物体検出装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
前記問題点を解決するために、本発明では、少なくとも検出対象を撮影手段で撮影可能であり、前記撮影手段の撮影画像から前記検出対象を検出するに際し、当該撮影画像に映り込んだ前記検出対象の構成部品を抽出することにより物体検出を行う画像処理式物体検出装置において、前記撮影手段が撮影した撮影画像を用い、前記構成部品の画像領域部分が強調して映り出した検出対象画像を抽出する検出対象画像抽出手段と、前記検出対象画像において前記構成部品に対応する画像領域を指定可能な枠体を当該検出対象画像の一領域に当て嵌め、その当て嵌めた前記枠体において該枠体内に映り込んだ構成部品の映り具合として特徴量を算出し、この処理を各々の一領域ごとに順に行う特徴量算出手段と、前記一領域ごとに算出された前記特徴量の中から、値が最も好適な前記特徴量を取り得る時の前記枠体から導き得る前記検出対象画像における画像座標位置を、当該検出対象画像に映り込んだ前記検出対象の前記構成部品を該撮影画像から抽出する際に用いる特定位置として特定する特定手段とを備えたことを要旨とする。
【０００６】
この構成によれば、検出対象画像抽出手段は、撮影手段が検出対象を撮影すると、被写体である検出対象が映り込んだ撮影画像を用い、この検出対象の各種構成部品（例えば目や口等）の画像領域部分が強調して映り出した検出対象画像を抽出する。続いて、特徴量算出手段は、検出対象画像上の映り出た各種構成部品を指定可能な枠体を、検出対象画像をその当て嵌め位置を順に変えて当て嵌め、その当て嵌め位置ごとに、枠体内において検出対象画像上の構成部品の映り具合を反映した値として特徴量を算出する。そして、特定手段は、枠体の各当て嵌め位置ごとに算出した特徴量の中から、最も好適な特徴量をとる時の画像座標位置を、検出対象画像から各種構成部品を特定する際の目安位置として用いる特定位置として特定する。
【０００７】
従って、本構成においては、撮影手段が検出対象の映り込んだ撮影画像を撮影した際、この撮影画像に各種画像処理が加えられて特定位置が特定されれば、その位置特定時点で撮影画像に映り込んだ検出対象の各種構成部品の配置位置が検出される。即ち、撮影手段が検出対象の映り込んだ撮影画像を撮影すれば、その撮影画像から一義的に特定位置を特定することが可能である。このため、例えば撮影手段で検出対象の撮影画像を取得しても、その撮影画像からは検出対象の構成部品を特定できないような状況にならずに済み、大きな時間ロスを発生させることなく、撮影手段の撮影画像から検出対象の各種構成部品を特定することが可能となる。
【０００８】
本発明では、前記検出対象画像抽出手段は、前記撮影画像上で一方向に沿って連なって現れる輝度変化を垂直エッジとして抽出することにより前記検出対象画像として垂直エッジ画像を抽出し、前記特徴量算出手段は、前記枠体を前記垂直エッジ画像に当て嵌める度に、前記枠体内における前記垂直エッジの総量に応じて決まる垂直エッジ値を前記特徴量として算出することを要旨とする。
【０００９】
この構成によれば、検出対象画像抽出手段は、撮影手段が検出対象の映り込んだ撮影画像を取得すると、検出対象の各種構成部品の映り込んだ画像領域部分が垂直エッジとして現れた垂直エッジ画像を抽出する。そして、特徴量算出手段は、この垂直エッジ画像を用いて特徴量を算出し、枠体の各当て嵌め位置ごとに算出した特徴量を用いて、撮影画像に映り込んだ検出対象の各種構成部品を検出する。ところで、垂直エッジ画像は精度良く検出対象の各種構成部品が浮き出た画像であることから、本構成のように垂直エッジ画像を用いて撮影画像に映り込んだ各種部品の配置位置を検出するようにすれば、撮影画像に映り込んだ検出対象の各種構成部品を精度良く特定することが可能となる。
【００１０】
本発明では、前記特徴量算出手段は、前記検出対象画像の前記構成部品に合わせて前記枠体を複数作成し、複数の当該枠体を前記検出対象画像の一領域に順に当て嵌めて前記特徴量を算出する際、複数の前記枠体の中の１枠体である第１枠体の垂直エッジ値と他の１枠体である第２枠体の垂直エッジ値との加算値を算出するとともに、前記第１枠体の前記垂直エッジ値と前記第２枠体の前記垂直エッジ値との乗算値を算出しつつ、前記加算値及び前記乗算値を用いて前記特徴量を算出することを要旨とする。
【００１１】
この構成によれば、特徴量は、第１枠体及び第２枠体の和と、第１枠体及び第２枠体の積とを複合した値で算出される。ところで、第１枠体及び第２枠体の和には、これら枠体の全体の輝度強さを重視する特性があり、第１枠体及び第２枠体の積には、これら枠体の輝度均一性を重視する特性があるが、本構成のように特徴量を第１枠体及び第２枠体の和と積とを用いた値で算出すれば、これは和と積とが各々持つ特性をバランスよく満たした値で算出される。よって、撮影手段の撮影画像から検出対象の各種構成部品を検出するに際して、この検出を精度良く行うことが可能となる。
【００１２】
本発明では、前記特徴量算出手段は、前記検出対象画像の前記構成部品に合わせて前記枠体を複数作成し、複数の当該枠体を前記検出対象画像の一領域に順に当て嵌めて前記特徴量を算出する構成であって、複数の前記枠体の中の１枠体である第１枠体の垂直エッジ値と、他の１枠体である第２枠体の垂直エッジ値とを算出した際、これら２つの垂直エッジ値の間の減算値を算出し、当該減算値が閾値以上となって２つの前記エッジ値が大きく乖離する場合、前記検出対象画像上の前記枠体の位置を確認し、当該枠体が前記検出対象画像内にある場合には、この時に特定される前記検出対象画像上の画像座標位置を前記特定位置とはせずに排除する排除手段とを備えたことを要旨とする。
【００１３】
この構成によれば、２つの枠体の垂直エッジ値の差（減算値）が閾値以上となって大きく乖離する時は、特定位置として有効パターン（あり得るパターン）と無効パターン（あり得ないパターン）とが発生する。ここで、それぞれのパターン例を考えると、有効パターンの一例は、枠体の一部が検出対象画像領域からはみ出してしまった場合が考えられ、無効パターンの一例は、枠体が本来捕らえなければならない画像領域を捕らえずに、１枠体のみで構成部品を捕らえてしまった場合が考えられる。即ち、２つの枠体の垂直エッジ値の差（減算値）が閾値上となる時、その時の枠体の一部が検出対象画像外にはみ出ていれば、この時の特定位置は有効パターンであり、一方で枠体の全てが検出対象画像内に位置していると、この時の特定位置は無効パターンと見なせる。よって、本構成においては、この見分け方を用いて特定位置があり得るか若しくはあり得ないかを区別するので、特定位置として無効パターンを排除することが可能となる。
【００１４】
本発明では、前記検出対象画像抽出手段は、前記撮影手段が撮影した撮影画像を用いて、前記検出対象の顔画像が映り込んだ前記検出対象画像を抽出し、前記特徴量算出手段は、前記検出対象画像の一領域に前記枠体を当て嵌め、その当て嵌めた前記枠体において該枠体内に映り込んだ前記顔画像の光反射具合で決まる前記特徴量を抽出し、この処理を各々の一領域ごとに順に行い、前記特定手段は、前記一領域ごとに抽出された前記特徴量の中から、値が最も好適な前記特徴量を取り得る時の前記枠体から導き得る前記顔画像上の画像座標位置を、当該顔画像に映り込んだ人体の顔部品を該顔画像から抽出する際に用いる前記特定位置としての眉間位置を特定することを要旨とする。
【００１５】
この構成によれば、撮影手段が検出対象として人物の顔部分を撮影した際、この撮影画像に映り込む顔部品（例えば、眉毛、目、鼻、口等）を精度良く検出することが可能となる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、撮影手段の撮影画像から検出対象を検出するに際して、これを時間ロスなく瞬時に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
（第１実施形態）
以下、本発明を具体化した画像処理式物体検出装置の一実施形態を図１〜図１４に従って説明する。
【００１８】
図１に示すように、例えば車両運転者等の検出対象１を検出する一検出装置として、撮像機器が撮影した撮影画像から検出対象１そのものや或いはその動き等を検出する画像処理式物体検出装置２がある。画像処理式物体検出装置２には、この画像処理式物体検出装置２を統括制御するコントロールユニットとして働くコントローラ３と、検出対象１及びその背景４を撮影可能なカメラ５と、検出対象１及びその背景４を照射可能な照明装置６とが設けられている。なお、カメラ５が撮影手段に相当する。
【００１９】
カメラ５は、検出対象１を画像認識すべく検出対象１から出た光がレンズ７を通して撮像面８に結像し、その撮像面８における明るさ度合いを電気信号に変換して出力する。カメラ５は、撮像面８の箇所に並設された複数のイメージセンサ９，９…を持つとともに、これらイメージセンサ９，９…の１つひとつの各画素が検出単位として働いて、検出した光の輝度に応じた値を持つ電気信号を画像データＤpcとして出力する。カメラ５がカラー式の場合には、プリズムで光をＲＧＢに分ける３板式や、１つのイメージセンサ９，９…ごとにカラーフィルタを並べる単板式等がある。また、カメラ５は、映像出力方式として画像データＤpcの出力形式がアナログ信号であるアナログビデオ出力方式となっている。
【００２０】
カメラ５は、図２に示すようにコントローラ３から撮影要求信号Ｓkpを入力すると、その信号入力タイミングをシャッタタイミングとして画像撮影を行ってその撮影画像Ｐicをコントローラ３に出力し、撮影要求信号Ｓkpを入力する度に画像撮影及びその撮影画像出力を行って、撮影画像Ｐicを連続的に出力することにより動画信号Ｓdpをコントローラ３に出力する。なお、撮影画像Ｐicというのは、画像データＤpcを画面表示した際の１枚の画像として表現された画像データＤpc群のことを便宜上言うことにする。ところで、単位時間当たりに撮影要求信号Ｓkpが多パルスでコントローラ３からカメラ５に出力されれば、カメラ５は短い間隔で撮影画像Ｐicをコントローラ３に出力することになるので、この時間間隔Ｗを短くすればするほど単位時間内における撮影画像数が多くなり、動画をより連続的な映像で得ることが可能である。なお、この時間間隔Ｗは最小の値が一般的に決まっており、例えば１／３０秒が一般的である。
【００２１】
また、画像処理式物体検出装置２には、カメラ５が検出対象１を撮影する際に検出対象１をその背景４に亘り人工照明を照射可能な照明装置６が設けられている。照明装置６は、カメラ５に隣接する位置に配置され、例えばＬＥＤやランプ等を光源としている。照明装置６は、カメラ５が検出対象１（背景４を含む）を撮影する時に、照明のオンオフがカメラ５のシャッタタイミングに対応して切り換わるパルス照明が用いられ、より具体的に言うと、カメラ５がインターレース方式で画像撮影を行う場合、そのインターレース方式における偶奇フィールドごとにオンオフを切り換えることで検出対象１の照射を行う。照明装置６の照明強さは、検出対象１に外部光が照射されていない時に検出対象１への照射動作を行っても、その明るさが気にならない程度の強度に設定されている。
【００２２】
コントローラ３は、カメラ系各種データの伝送経路である第１ケーブル１０を介してカメラ５に接続されるとともに、このケーブル１０を介してカメラ５を統括制御する。また、コントローラ３は、照明装置系各種データの伝送経路である第２ケーブル１１を介して照明装置６に接続され、このケーブル１１を介して照明装置６を統括制御する。コントローラ３は、例えばＣＰＵ１２やメモリ１３（ＲＯＭ、ＲＡＭ）等の各種デバイスから成り、これら部品群を１部品として取り扱い可能となるようにユニット化されている。
【００２３】
コントローラ３のメモリ１３には、カメラ５から取得する撮影画像Ｐicを画像処理してその撮影画像Ｐicから検出対象１を抽出することにより検出対象１を検出する画像処理制御プログラムＤprが格納されている。本例の画像処理制御プログラムＤprは、カメラ５で撮影した撮影画像Ｐicから検出対象１の顔領域を抽出しつつ、この顔領域を用いて検出対象１の眉間位置１４（図１参照）を特定するとともにこの眉間位置１４を目安にして撮影画像Ｐicに映り込んだ検出対象１の顔部品１５（例えば、眉１５ａ、目１５ｂ、鼻（鼻下）１５ｃ、口１５ｄ等）を検出するプログラムである。コントローラ３は、この画像処理制御プログラムＤprを逐次実行し、カメラ５が撮影した撮影画像Ｐicに映り込んだ検出対象１の顔部品検出を行う。なお、眉間位置１４が特定位置に相当し、顔部品１５が構成部品に相当する。
【００２４】
図３に示すように、コントローラ３には、画像処理式物体検出装置２の全体を制御するシステム制御部１６と、カメラ５が撮影した画像データＤpcをシステム制御部１６から受け取りこれに画像処理を加えることで画像データＤpcに映り込んだ検出対象１を検出する画像処理部１７とが設けられている。なお、これらシステム制御部１６及び画像処理部１７は、ＣＰＵ１２と画像処理制御プログラムＤprとが協同することにより機能的に生成されるのもであって、本例においてはこれをブロック図で表現している。
【００２５】
システム制御部１６は、画像処理制御プログラムＤprに沿いカメラ５に撮影要求信号Ｓkpを出力してこれに画像撮影を行わせる際、その撮影走査方式としてインターレース方式を用いてカメラ５による画像撮影を行う。インターレース方式とは、カメラ５の画像を画面表示する際に目に対する画面のちらつきを少なくする目的で、カメラ走査時に水平走査線を１本おきに飛び越して走査し、これを２回繰り返すことによって１枚の画面を完成させる走査方式のことである。
【００２６】
また、システム制御部１６は、画像処理制御プログラムＤprに沿い照明装置６に人工照明を行わせる際、インターレース方式における偶奇フィールドごとに照明装置６のオンオフを切り換えて、検出対象１が人工照明されていない時のカメラ５の撮影画像Ｐicである非投光画像１８（図４参照）と、検出対象１が人工照明された時のカメラ５の撮影画像Ｐicである投光画像１９（図５参照）とを取得し、これら画像１８，１９を画像処理部１７に出力する。システム制御部１６は、カメラ５の撮影時に取得する非投光画像１８と投光画像１９とがほぼ同じ画像となるように、短い時間間隔でカメラ５に撮影動作を行わせて、非投光画像１８と投光画像１９とを連続的に取得する。
【００２７】
画像処理部１７には、カメラ５が撮影した非投光画像１８及び投光画像１９の差分をとって投光差分画像２０（図６参照）を抽出する差分画像抽出部２１と、カメラ５が撮影した撮影画像Ｐic（投光差分画像２０）から検出対象１の垂直エッジ画像２２（図７参照）を抽出する垂直エッジ画像抽出部２３とが設けられている。また、画像処理部１７には、この垂直エッジ画像２２に映り出した顔部品１５に当て嵌め得るブロック２４（図８及び図９参照）を垂直エッジ画像２２の各領域に順に当て嵌めていき、そのブロック当て嵌め時の各々においてブロック２４内の垂直エッジ値Ｃspから求まる特徴量Ｒｘを算出する特徴量算出部２５と、複数の特徴量Ｒｘのうち最も大きい値をとる時のブロック２４から指定される画像座標位置Ｐnt（図１０参照）を眉間位置１４として特定する眉間位置特定部２６とが設けられている。
【００２８】
なお、差分画像抽出部２１、垂直エッジ画像抽出部２３、特徴量算出部２５及び眉間位置特定部２６も、ＣＰＵ１２と画像処理制御プログラムＤprとが協同することにより機能的に生成されるもので、本例においてはこれをブロック図で表現している。また、垂直エッジ画像２２が検出対象画像に相当し、垂直エッジ画像抽出部２３が検出対象画像抽出手段に相当し、ブロック２４が枠体に相当する。また、特徴量算出部２５が特徴量算出手段及び排除手段を構成し、眉間位置特定部２６が特定手段に相当する。
【００２９】
次に、カメラ５の撮影画像Ｐicから検出対象１の顔部品１５（眉１５ａ、目１５ｂ、鼻（鼻下）１５ｃ、口１５ｄ等）を検出するまでの動作を説明する。
システム制御部１６は、例えば画像処理式物体検出装置２の起動開始スイッチがオン操作されるなどしてカメラ撮影の開始要求操作が行われたことを検出すると、画像処理制御プログラムＤprを実行して起動を開始する。このとき、システム制御部１６は、撮影要求信号Ｓkpをカメラ５に出力して、検出対象１及びその背景４を含めた領域部分をカメラ５に撮影させる。カメラ５は、システム制御部１６から撮影要求信号Ｓkpを取得する度に画像撮影を行い、この撮影画像Ｐicを連続的にシステム制御部１６に出力することで動画信号Ｓdpを出力する。
【００３０】
また、システム制御部１６は、カメラ５に検出対象１（背景４も含む）の撮影を行わせる際、インターレース方式における偶奇フィールドごとに照明装置６のオンオフを切り換えて、検出対象１に人工照明を与える。よって、システム制御部１６は、照明装置６が検出対象１を人工照明していない時にカメラ５から得る撮影画像Ｐicを非投光画像１８として取得し、照明装置６が検出対象１を人工照明した時にカメラ５から得る撮影画像Ｐicを投光画像１９として取得し、これら画像１８，１９を画像処理部１７に出力する。なお、非投光画像１８と投光画像１９は、非常に短いシャッタ間隔で撮影された画像であることから、ほぼ同じ画像をとる。
【００３１】
ところで、この種の照明装置６は、検出対象１を照らし出す目的で配置することから、検出対象１と照明装置６との間の距離が背景４と照明装置６との間の距離よりも短い距離となることは必然である。よって、照明装置６から検出対象１に至る光量は、照明装置６から背景４に至る光量に比べて多くなり、照明装置６が検出対象１及びその背景４を人工照明した際には、結果として検出対象１が背景４に比べて明るく照射される。このため、カメラ５に撮影画像Ｐicとして検出対象１のみならず背景４までが映り込んでいたとしても、投光画像１９は検出対象１の撮影領域部分が明るく照らし出され、背景４の撮影領域部分は非投光画像１８と明るさが変わらない画像となる。従って、投光差分画像２０は、検出対象１が映り込んだ画像領域が明るく光り、背景４に対応する画像領域が暗くぼやけた画像となる。よって、非投光画像１８と投光画像１９とから投光差分画像２０を抽出して、この画像中の明るい部分のみを抜き出せば、これは検出対象１が映り込んだ画像領域として抽出できるはずである。
【００３２】
このため、差分画像抽出部２１は、カメラ５から非投光画像１８と投光画像１９とを取得すると、これら画像１８，１９の差分をとって、図６に示すような投光差分画像２０を抽出する。そして、差分画像抽出部２１は、投光差分画像２０において輝度（濃度）Ｃkxが閾値Ｃkr以上となる画像領域を抜き出し、この画像領域を検出対象１の顔が映り出した顔画像２７として認識する。差分画像抽出部２１は、組を成す非投光画像１８と投光画像１９とを取得する度に、この２画像１８，１９から投光差分画像２０を抽出して顔画像２７を抽出する処理を行う。
【００３３】
差分画像抽出部２１が顔画像２７を抽出すると、続いて垂直エッジ画像抽出部２３は、図７に示すように、この顔画像２７において垂直方向（画像縦方向）の輝度変化が大きくかつ水平方向（画像横方向）には輝度変化が少ない箇所である垂直エッジ２８を抽出し、顔画像２７をこの垂直エッジ２８により表現した画像として垂直エッジ画像２２を抽出する。垂直エッジ２８は、上述したように顔画像２７に映り出た顔部分において水平方向に連なって存在する垂直方向の輝度変化（濃度変化）の大きい箇所を表す画素単位データ群であって、検出対象１の顔部品１５（例えば、眉毛１５ａ、目１５ｂ、鼻１５ｃ、口１５ｄ等）の画素位置に現れるものである。また、垂直エッジ画像２２とは、この垂直エッジ２８の集合体であって、検出対象１の各種顔部品１５に対応する画素領域が垂直エッジ２８によって眉毛画像２８ａ、目画像２８ｂ、鼻画像２８ｃ及び口画像２８ｄとして浮き出た画像である。
【００３４】
垂直エッジ画像２２の抽出方式としては、その一例として例えば式(1) に示すPrewittフィルタを用いて顔画像２７の全体をフィルタリングすることにより垂直エッジ２８を得るPrewittフィルタ式がある。
【数１】
2009048558.tif 000003
【００３５】
また、この垂直エッジ画像２２の抽出方式は、必ずしもPrewittフィルタ式を用いることに限らず、例えば撮影画像Ｐic上において単に輝度変化の大きな箇所を抜き出すことにより抽出する輝度変化抽出式を用いてもよい。即ち、図７からも分かるように、顔部品１５付近の垂直エッジ２８は、顔部品１５の上下に組（ペア）で現れることが多いことから、組が存在する垂直エッジ２８を顔部品１５として特定することにより垂直エッジ画像２２を作成してもよい。
【００３６】
垂直エッジ画像抽出部２３が垂直エッジ画像２２を抽出した後、続いて特徴量算出部２５は、垂直エッジ画像２２をそのスキャン点を順にずらしてスキャンする時に使用するブロック２４を作成する。このブロック２４は、垂直エッジ画像２２をそのスキャン点をずらして順にスキャンする時の画像上におけるスキャン対象を指定する枠領域であって、顔画像２７の大きさに応じて設定される。本例のブロック２４は、右ブロック２４Ｒ及び左ブロック２４Ｌで各々２つずつ合計４つ設けられ、画面左上部に位置する右上部ブロック２４Ｒｕが検出対象１の右眉及び右目に対応し、画面左下部に位置する右下部ブロック２４Ｒｄが検出対象１の鼻及び口の右側半分に対応し、画面右上部に位置する左上部ブロック２４Ｌｕが検出対象１の左眉及び左目に対応し、画面右下部に位置する左下部ブロック２４Ｌｄが検出対象１の鼻及び口の左側半分に対応している。なお、ブロック２４Ｒｕ，２４Ｒｄ，２４Ｌｕ，２４Ｌｄで表す右左は、垂直エッジ画像２２を見た方向からの右左ではなく、垂直エッジ画像２２に映り込む検出対象１の右左に合わせている。
【００３７】
ここで、ブロック２４の作成手順を説明するが、これらブロック２４は右ブロック２４Ｒ（右上部ブロック２４Ｒｕ及び右下部ブロック２４Ｒｄ）と左ブロック２４Ｌ（左上部ブロック２４Ｌｕ及び左下部ブロック２４Ｌｄ）とが同様の原理で作成されるので、ここでは右側のブロック２４Ｒｕ，２４Ｒｄの作成手順のみ説明する。図８に示すように、上部ブロック２４Ｒｕは垂直エッジ画像２２に映り込んだ検出対象１の右眉を含んだ右目側画像２８arを収め得る大きさ（サイズ）及び位置に作成し、下部ブロック２４Ｒｄは垂直エッジ画像２２に映り込んだ検出対象１の鼻及び口の右側部分画像２８crを収め得る大きさ及び位置に作成する必要がある。なお、右ブロック２４Ｒが第１枠体に相当し、左ブロック２４Ｌが第２枠体に相当する。
【００３８】
このため、まずは図７に示すように、上部ブロック２４Ｒｕ及び下部ブロック２４Ｒｄを設定する際の基準枠として使用する四角形状のブロック抽出用枠領域２９を作成する。このブロック抽出用枠領域２９の枠領域幅ｗと枠領域高さｈとは、垂直エッジ画像２２に映り込んだ顔画像２７の全領域幅をＷ（図７参照）とし、同じく垂直エッジ画像２２に映り込んだ顔画像２７の全領域高さをＨ（図７参照）とし、垂直エッジ画像２２において顔部品１５の眉１５ａ、目１５ｂ、鼻１５ｃ及び口１５ｄを含ませ得る最小限のブロック抽出用枠領域２９を設定する際に必要な幅方向側の係数をａとし、同条件のブロック抽出用枠領域２９を設定する際に必要な高さ方向側の係数をｂとすると、次式(2)，(3) により算出される。
ｗ＝Ｗ／ａ  …  (2) 
ｈ＝Ｈ／ｂ  …  (3) 
【００３９】
続いて、上部ブロック２４Ｒｕの大きさ及び位置を決定するが、図８に示すように上部ブロック２４Ｒｕは、ブロック抽出用枠領域２９の画面左上頂点３０を支点に、この画面左上頂点３０から画像幅方向にどの程度の幅だけ延び、かつ画像高さ方向にどの程度の高さだけ延びるかを設定することにより、大きさ及び位置が設定される。上部ブロック２４Ｒｕのブロック領域幅Ｒuw及びブロック領域高さＲuhは、処理幅に対する累積取得領域幅割合、即ちブロック抽出用枠領域２９の画面左上頂点３０からどの程度だけ画像幅方向に長さを延ばすのかを決める際に必要な割合をｘとし、処理幅に対する累積取得領域高さ割合、即ちブロック抽出用枠領域２９の画面左上頂点３０からどの程度だけ画像高さ方向に長さを延ばすのかを決める際に必要な割合をｙとすると、次式(4)，(5) により算出される。
Ｒuw＝ｗ−ｗ／ｘ  …  (4) 
Ｒuh＝ｈ／ｙ      …  (5) 
【００４０】
また、下部ブロック２４Ｒｄの大きさ及び位置も上部ブロック２４Ｒｕと同様の手順により設定されるが、本例の下部ブロック２４Ｒｄはブロック抽出用枠領域２９の画面右下頂点３１を支点に、この画面右下頂点３１から画像幅方向にどの程度の幅だけ延び、かつ画像高さ方向にどの程度の高さだけ延びるかを設定することにより、大きさ及び位置が設定される。下部ブロック２４Ｒｄのブロック領域幅Ｒdw及びブロック領域高さＲdhは、次式(6)，(7) により算出される。
Ｒdw＝ｗ／ｘ  …  (6) 
Ｒdh＝ｈ／ｙ  …  (7) 
【００４１】
特徴量算出部２５は、以上の手順を経てブロック２４（２４Ｒｕ，２４Ｒｄ，２４Ｌｕ，２４Ｌｄ）を作成すると、図９に示すように垂直エッジ画像２２を一領域部分からブロック２４で順にスキャンし、そのスキャンごとに各ブロック２４Ｒｕ，２４Ｒｄ，２４Ｌｕ，２４Ｌｄ…内の垂直エッジ値Ｃspを算出するとともに、ブロック２４Ｒｕ，２４Ｒｄ，２４Ｌｕ，２４Ｌｄごとに算出した垂直エッジ値Ｃspを用いて特徴量Ｒｘを算出する。なお、ブロック２４Ｒｕ，２４Ｒｄ，２４Ｌｕ，２４Ｌｄ内におけるそれぞれの垂直エッジ値Ｃspとは、各々のブロック２４Ｒｕ，２４Ｒｄ，２４Ｌｕ，２４Ｌｄ内において垂直エッジ２８を構成する画素の総和に相当する。即ち、右上部ブロック２４Ｒｕ内の垂直エッジ値は、右上部ブロック２４Ｒｕ内の垂直エッジ画素数の総和（加算値）になり、右下部ブロック２４Ｒｄ、左上部ブロック２４Ｌｕ、左下部ブロック２４Ｌｄもこれと同様である。
【００４２】
特徴量算出部２５は、特徴量Ｒｘを算出するに際して、まずは右上部ブロック２４Ｒｕ及び右下部ブロック２４Ｒｄの垂直エッジ値Ｃspの総計である右ブロック値Ｋriと、左上部ブロック２４Ｌｕ及び左下部ブロック２４Ｌｄの垂直エッジ値Ｃspの総計である左ブロック値Ｋliとを算出する。右ブロック値Ｋri及び左ブロック値Ｋliは、右上部ブロック２４Ｒｕ内の垂直エッジ値Ｃspを右上部ブロック値Ｋruとし、右下部ブロック２４Ｒｄ内の垂直エッジ値Ｃspを右下部ブロック値Ｋrlとし、左上部ブロック２４Ｌｕ内の垂直エッジ値Ｃspを左上部ブロック値Ｋluとし、左下部ブロック２４Ｌｄ内の垂直エッジ値Ｃspを左下部ブロック値Ｋllとすると、次式(8)，(9) により算出される。
Ｋri＝Ｋru×Ｋrl  …  (8) 
Ｋli＝Ｋlu×Ｋll  …  (9) 
特徴量算出部２５は、右ブロック値Ｋri及び左ブロック値Ｋliを算出すると、これらブロック値Ｋri，Ｋliを用いて特徴量Ｒｘを算出する。特徴量Ｒｘは、右ブロック値Ｋri及び左ブロック値Ｋliの和（加算値）と積（乗算値）とを用いて算出され、具体的に言うと次式(10)により算出される。
【数２】
2009048558.tif 000004
【００４３】
特徴量算出部２５は、ブロック２４を垂直エッジ画像２２の一領域部分に当て嵌めて、垂直エッジ画像２２を一領域部分からブロック２４で順にスキャンしていくが、そのスキャンごとに、ブロック２４内の垂直エッジ値Ｃspの総計として特徴量Ｒｘを算出する。このスキャンは、図９に示すように、まずは最初にブロック２４Ｒｕが画面左端に位置する箇所（図９の垂直エッジ画像２２ａの状態）から開始され、特徴量算出が完了する度に画面右側に数画素分ずつシフトしていく。そして、ブロック２４が垂直エッジ画像２２の画面右端に位置（図９の垂直エッジ画像２２ｂの状態）した際には、今度はブロック２４が数画素だけ画面下側にシフト（図９の垂直エッジ画像２２ｃの状態）し、その後は特徴量算出が完了する度に画面左側に数画素分ずつシフトしていく。このように、スキャンは、ブロック２４が画面端に到達したら画面下側にシフトして、それまでとは逆側の横方向にシフト移動する動きを繰り返すことにより行われる。
【００４４】
このとき、特徴量Ｒｘは、ブロック２４内の垂直エッジ値Ｃspが高い画像領域をスキャンした時、即ち垂直エッジ画像２２に映り込んだ顔部品画像領域（眉毛画像２８ａ、目画像２８ｂ、鼻画像２８ｃ及び口画像２８ｄ等）をブロック２４でスキャンした時（図９の垂直エッジ画像２２ｄの状態）に最も大きい値をとる。具体的に言うならば、特徴量Ｒｘは、右上部ブロック２４Ｒｕが垂直エッジ画像２２の右眉及び右目部分に当て嵌まり、左上部ブロック２４Ｌｕが垂直エッジ画像２２の左眉及び左目部分に当て嵌まり、右下部ブロック２４Ｒｄが垂直エッジ画像２２の目や口の右側部分に当て嵌まり、左下部ブロック２４Ｌｄが垂直エッジ画像２２の目や口の左側部分に当て嵌まった時に、最も大きい値をとる。
【００４５】
特徴量算出部２５が各々のスキャン位置において全ての特徴量Ｒｘを算出すると、続いて眉間位置特定部２６は、この特徴量Ｒｘを用いて眉間位置１４を特定する。眉間位置特定部２６は、ブロック２４が垂直エッジ画像２２で各スキャン位置をとる時に、図１０に示すように各々のスキャン位置において右上部ブロック２４Ｒｕと左上部ブロック２４Ｌｕとの中間に位置する画像座標を、撮影画像Ｐicに映り込んだ検出対象１の眉間位置の候補点Ｐxaとして認識する。本例の候補点Ｐxaは、より具体的に言うと、右上部ブロック２４Ｒｕの上辺と左上部ブロック２４Ｌｕの上辺とを結んだ結線Ｌｘ（図１０参照）の中間位置に相当する点として設定されている。そして、眉間位置特定部２６は、全てのスキャン位置において特徴量Ｒｘを算出すると、各々のスキャン位置ごとに抽出されたこれら候補点Ｐxaの中から、特徴量Ｒｘが最も高くなる時の候補点Ｐxaを眉間位置１４として特定する。
【００４６】
ところで、式(10)からも分かるように、本例の特徴量Ｒｘは右ブロック値Ｋri及び左ブロック値Ｋliの和（＝Ｋri＋Ｋli）と、右ブロック値Ｋri及び左ブロック値Ｋliの積（＝Ｋri×Ｋli）とを用いて算出される。このように、特徴量Ｒｘをこれらブロック値Ｋri，Ｋliの和と積とを用いて算出する理由は以下の通りである。例えば、特徴量Ｒｘが右ブロック値Ｋriと左ブロック値Ｋliとの和のみで算出される場合を考えると、これらブロック値Ｋri，Ｋliの和というのは、画像全体のエッジ強さを重視するものであることから、例えば検出対象１が横を向いた時に左右のうち一方の垂直エッジ値が「０」となりつつ他方が極端に高い値をとった場合でも、これを眉間位置１４として誤検出する状況に陥ってしまうことがある。また、一方で特徴量Ｒｘが右ブロック値Ｋriと左ブロック値Ｋliとの積のみで算出される場合を考えると、これらブロック値Ｋri，Ｋliの積というのは、左右のエッジ均一性を重視するものであることから、例えば片目隠蔽時には片目側の垂直エッジ値Ｃspが極端に低下するので、合計のエッジ値が大きく低下してこの時には眉間位置１４を特定できない状況に陥ってしまうことがある。
【００４７】
しかし、本例の特徴量Ｒｘは、右ブロック値Ｋri及び左ブロック値Ｋliの和と積により算出されるこれらの複合値であることから、和のみで特徴量Ｒｘを算出する時に生じる懸念と、積のみで特徴量Ｒｘを算出する時に生じる懸念との両方が緩和された値をとる。即ち、本例の特徴量Ｒｘは、和で特徴量Ｒｘを算出する時の有利点である全体の垂直エッジ強さと、積で特徴量Ｒｘを算出する時の有利点である左右の垂直エッジ均一性確保との２点をバランスよく満たす値をとる。よって、このような特性値として好適な値をとる特徴量Ｒｘにより眉間位置１４を特定すれば、この時に特定される眉間位置１４はより正確に垂直エッジ画像２２上における眉間部分をとる。
【００４８】
また、特徴量算出部２５は、各々のスキャン位置において特徴量Ｒｘを算出する際、特徴量Ｒｘの算出とともに、右ブロック値Ｋriと左ブロック値Ｋliとの差をとって減算値Ｋds（＝Ｋri−Ｋli）の絶対値を算出し、この減算値Ｋdsが閾値Ｋds以上となるか否かを判定する。減算値Ｋdsが閾値Ｋds以上となる場合というのは、例えば図１１（ａ），（ｂ）に示すように、検出対象１が横向きとなった時にカメラ５が検出対象１を撮影した際に起こり得るものである。このときは、左右ブロックのうちの一方で垂直エッジ２８を検出するが、他方では垂直エッジ２８を検出しない状態となるので、右ブロック値Ｋriと左ブロック値Ｋliとの間で値が大きくずれ、その減算値Ｋdsが閾値Ｋds以上となる。
【００４９】
ここで、図１１（ａ）と図１１（ｂ）とを見てみると、図１１（ａ）に示す状況は、右上部ブロック２４Ｒｕが垂直エッジ画像２２の枠外にはみ出して、右ブロック値Ｋriが「０」に近い値をとることを原因として起こるものである。また、図１１（ｂ）に示す状況は、右上部ブロック２４Ｒｕが検出対象１の左眉画像２８aaや左目画像２８baを検出してそれ以外のブロック２４Ｒｄ，２４Ｌｕ，２４Ｒｄは顔部品１５を検出せず、左ブロック値Ｋliが「０」に近い値をとることを原因として起こるものである。このように、図１１（ａ），（ｂ）のいずれの場合も、右ブロック値Ｋriと左ブロック値Ｋliとが大きな差を持つことになり、減算値Ｋdsが閾値Ｋds以上となる。
【００５０】
ここで、図１１（ａ）に示す状況というのは、右上部ブロック２４Ｒｕが垂直エッジ画像２２からはみ出してしまっているだけで、この時の特徴量Ｒｘから導かれる垂直エッジ画像２２上の候補点Ｐxaは眉間位置１４としてあり得るパターンであると見なせる。一方、図１１（ｂ）に示す状況というのは、ブロック２４Ｒｕ，２４Ｒｄ，２４Ｌｕ，２４Ｌｄが垂直エッジ画像２２内に全て位置して、その中の右上部ブロック２４Ｒｕで左眉画像２８aaや左目画像２８baを検出してしまっていることから、この時の特徴量Ｒｘから導かれる垂直エッジ画像２２上の候補点Ｐxaは検出対象１の左耳付近の位置を指し示す位置となってしまい、これは眉間位置１４として無効パターン（あり得ないパターン）であると見なせる。
【００５１】
よって、特徴量算出部２５は、右ブロック値Ｋriと左ブロック値Ｋliとの差（減算値Ｋds）が閾値Ｋdz以上をとる場合、ブロック２４Ｒｕ，２４Ｒｄ，２４Ｌｕ，２４Ｌｄの配置位置を確認し、もし仮にブロック２４Ｒｕ，２４Ｒｄ，２４Ｌｕ，２４Ｌｄの中の少なくとも１つでも垂直エッジ画像２２の画像領域から外れていれば、この時の候補点Ｐxaを許容し、特徴量Ｒｘをそのままの値で取り込む。一方、特徴量算出部２５は、右ブロック値Ｋriと左ブロック値Ｋliとの差（減算値Ｋds）が閾値Ｋdz以上をとった時にブロック２４Ｒｕ，２４Ｒｄ，２４Ｌｕ，２４Ｌｄの配置位置を確認した際、もし仮にブロック２４Ｒｕ，２４Ｒｄ，２４Ｌｕ，２４Ｌｄが全て垂直エッジ画像２２の画像領域内に含まれていれば、この時の候補点Ｐxaを眉間位置１４として取り込まないようにするために、特徴量Ｒｘの値を所定量下げたり、或いは「０」にしたりする。特徴量Ｒｘの値が所定量下げられていたり、或いは「０」になったりすれば、この時に候補点Ｐxaが眉間位置１４に選出されることはないので、この時の候補点Ｐxaが眉間位置１４の候補対象から排除される。
【００５２】
従って、本例の眉間位置検出処理は、撮影画像Ｐicから垂直エッジ画像２２を抽出するとともに、その垂直エッジ画像２２からサイズが決定されるブロック２４で、垂直エッジ画像２２をその一画像領域から順にスキャンしていき、ブロック２４内の垂直エッジ値Ｃspの総計である特徴量Ｒｘをスキャン位置ごとに算出し、その特徴量Ｒｘが最も高い値をとる時の候補点Ｐxa（画像座標位置Ｐnt）を眉間位置１４として特定する処理である。よって、このように抽出した特徴量Ｒｘというのは、例え仮に検出対象１が横を向いていたり、或いは片目を閉じていたりした状態であっても、これら状況が許容された値として算出されるので、この特徴量Ｒｘを用いて抽出した眉間位置１４を特定するようにすれば、眉間位置１４を精度良く特定することが可能となる。
【００５３】
また、本例の眉間位置検出処理は、カメラ５で非投光画像１８と投光画像１９とを取得してこれら画像１８，１９間の差分である投光差分画像２０を抽出して、その投光差分画像２０を用いて特徴量Ｒｘを抽出することができれば、その時点で眉間位置１４を特定することが可能である。このため、カメラ５が撮影画像Ｐicを取り込めばその画像から一義的に眉間位置１４が特定されることになるので、カメラ５から撮影画像Ｐicを取得できても眉間位置１４を特定できないという状況が生じなくなり、時間ロスが発生することなくカメラ５の撮影画像Ｐicにおける検出対象１の眉間位置１４を特定することが可能となる。
【００５４】
更に、本例においてカメラ５の撮影画像Ｐicから検出対象１の眉間位置１４を特定するに際しては特徴量Ｒｘという特性値を算出するが、この特徴量Ｒｘというのは、右ブロック値Ｋriと左ブロック値Ｋliの和と積とを用いて算出される。このため、右ブロック値Ｋriと左ブロック値Ｋliとの和が利点として持つ特性である全体の垂直エッジ２８の強さ確保と、右ブロック値Ｋriと左ブロック値Ｋliとの積が利点として持つ特性である左右エッジの均一性とをバランスよく満たす特徴量Ｒｘを算出することが可能となる。よって、このような好適な値を満たす特徴量Ｒｘを用いて眉間位置１４を算出するので、眉間位置１４をより精度良く特定することが可能となる。
【００５５】
また、本例のブロック２４は右ブロック２４Ｒと左ブロック２４Ｌとで同サイズ（同形状）のものを使用したが、両ブロック２４Ｒ，２４Ｌが同サイズの場合は、検出対象１の顔がカメラ５に対して正面を向いているときには、垂直エッジ画像２２は左右対称画像をとることから、両ブロック２４Ｒ，２４Ｌが同サイズでも眉間位置１４を好適に特定することができる。しかし、例えば図１２（ａ）に示すように、検出対象１が斜めを向いた時の撮影画像Ｐicが撮影された場合には、検出対象１は左右がアンバランスな斜め向き状態で垂直エッジ画像２２に映り込むことから、右ブロック２４Ｒ及び左ブロック２４Ｌが同サイズのものを用いた場合には、厳密な眉間位置１４の特定に支障を来す。
【００５６】
そこで、垂直エッジ画像抽出部２３がブロック２４を作成する際、ブロック２４を左右でサイズを異ならせた形状で作成してもよい。この例の場合、垂直エッジ画像抽出部２３は、まずは上記した通りの手順に則って左右が同サイズのブロック２４を作成して通常通りに眉間位置１４を特定し、眉間位置１４の特定後、図１２（ｂ）に示すようにその眉間位置１４が垂直エッジ画像２２の画像中央位置Ｐstに対してどれだけずれているのかのズレ量Ｘを算出する。そして、垂直エッジ画像抽出部２３は、図１２（ｃ）に示すようにそのズレ量Ｘの大きさに応じて右ブロック２４Ｒ及び左ブロック２４Ｌのサイズを異ならせ、このブロック２４Ｒ，２４Ｌを使用して眉間位置１４を再抽出する。
【００５７】
図１２（ａ）に示すように、候補点Ｐxaが垂直エッジ画像２２の画像中央位置かＰstら画面左側にずれている場合、この時に撮影画像Ｐicに映り込んだ検出対象１というのは、画面左側に傾く状態で映り込んでいることから、検出対象１は右目画像２８bb側が小さく、一方で左目画像２８ba側はそれよりも大きい状態で映り出している。このため、垂直エッジ画像抽出部２３は、左右で同じサイズで作成したブロック２４を左右で異ならせるべく、本例においてはその時のズレ量Ｘに応じた縮小率で右ブロック２４Ｒを縮小し、左ブロック２４Ｌはそのままの大きさをとらせることにより、図１２（ｃ）に示すような左右でサイズ率の異なる新たなブロック２４ｘを作成する。本例のブロック２４Ｒの縮小は、各ブロック２４Ｒｕ，２４Ｒｄの内寄りの辺２４Ｒu1，２４Ｒd1をそのままにして、外側の辺２４Ｒu2，２４Ｒd2を内寄りに移動させることにより行う。そして、垂直エッジ画像抽出部２３は、この新たなブロック２４ｘで垂直エッジ画像２２を再スキャンして特徴量Ｒｘを再度算出して、眉間位置１４を特定し直す。なお、この場合は、左右でサイズの異なるブロック２４ｘを用いて特徴量算出を行うことになるので、ブロック値Ｋri，Ｋliを垂直エッジ値Ｃspの累積とするのではなく、平均値を求める処理が必要となる。
【００５８】
よって、この処理方式を採用した場合、もし仮に撮影画像Ｐicに映り込んだ検出対象１が画面に対して横を向く傾き状態をとっていたときは、左右のブロック２４Ｒ，２４Ｌのブロックサイズをこの時の横向き量に応じたサイズ率に変更し、この左右でサイズの異なるブロック２４ｘを用いて眉間位置１４を再特定する。このため、ただ単に左右同サイズのブロック２４を用いて眉間位置１４を特定する場合に比べ、検出対象１が横を向く状態の時に適したブロックサイズを持つブロック２４ｘで特徴量Ｒｘが算出されるので、眉間位置１４をより一層精度良く特定することが可能となる。
【００５９】
また、状況によっては、カメラ５の被写体である検出対象１が、図１３に示すように画面に対して所定の回転量θだけ回転した状態で垂直エッジ画像２２に映り出す場合もある。この時も検出対象１は左右がアンバランスな状態で垂直エッジ画像２２に映り込むことになるので、もし仮に右ブロック２４Ｒ及び左ブロック２４Ｌが同サイズのものを用いて眉間位置１４の検出を行うと、厳密な眉間位置１４の特定に支障を来すことになることが分かる。
【００６０】
そこで、垂直エッジ画像抽出部２３は、特徴量Ｒｘの算出処理時においてブロック２４で画像スキャンを行う際、このブロック２４を必要に応じて回転させ、その回転位置ごとに特徴量Ｒｘを順次算出することを行うものでもよい。この例の場合、垂直エッジ画像抽出部２３は、まずは上記した通りの手順に則って左右が同サイズのブロック２４を作成し、このブロック２４を各スキャン位置において一定角度（例えば５〜１０度等）ごとに回転させて、その角度位置ごとに特徴量Ｒｘを算出する。そして、垂直エッジ画像抽出部２３は、各々のスキャン位置において所定角度ずつ回転させてその時々の特徴量Ｒｘを算出するという処理を、垂直エッジ画像２２（投光差分画像２０）を取得する度に繰り返し行う。
【００６１】
このため、もし仮に撮影画像Ｐicに映り込んだ検出対象１が画面に対して回転していたとしても、この場合の特徴量Ｒｘは垂直エッジ画像２２に映り込んだ検出対象１の回転位置に適した特性値として算出されることになる。よって、ただ単に左右同サイズのブロック２４を用いて眉間位置１４を特定する場合に比べ、より適した角度向きのブロック２４で特徴量Ｒｘを算出可能となるので、眉間位置１４の特定精度をより一層向上することが可能となる。
【００６２】
また、ブロック２４を回転させるに際しては、ブロック２４を一定角度ずつ順に回転させる手法をとることに限定されない。例えば、垂直エッジ画像抽出部２３は、垂直エッジ画像２２を抽出した際に、図１４に示すように、この垂直エッジ画像２２（顔画像）の右端エッジ３２の傾き（水平方向における垂直エッジの角度）を抽出しつつ、同じく垂直エッジ画像２２（顔画像）の左端エッジ３３の傾きを抽出して、これら傾きから検出対象１の画面に対する回転量θを算出する。垂直エッジ画像抽出部２３は、垂直エッジ画像２２から顔画像２７の輪郭をとることで左右のエッジ３２，３３を類推する。垂直エッジ画像抽出部２３は、この回転量θに応じた角度だけブロック２４を回転させ、その回転位置で特徴量Ｒｘを算出する。この場合は、ブロック２４を回転させる回数が少なく済むので、特徴量Ｒｘの算出時間の短時間化を図ることが可能となる。
【００６３】
本実施形態の構成によれば、以下に記載の効果を得ることができる。
（１）カメラ５の撮影画像Ｐicから垂直エッジ画像２２を抽出し、垂直エッジ画像２２の一特定領域を当て嵌め可能な領域範囲を持つブロック２４で垂直エッジ画像２２の画像領域を順にスキャンして、そのスキャン位置ごとにブロック２４内の垂直エッジ値Ｃspの総計である特徴量Ｒｘを算出し、特徴量Ｒｘが最も高い値をとる時のブロック２４のスキャン位置から導かれる画像座標位置Ｐntを眉間位置１４として特定する。このため、カメラ５が検出対象１の画像撮影を行って撮影画像Ｐicを取り込んだ際、その撮影画像Ｐicからは一義的に眉間位置１４が特定される。よって、カメラ５で検出対象１の撮影画像Ｐicを取得してもその撮影画像Ｐicから検出対象１の眉間位置１４を特定できないという状況が生じずに済み、カメラ５で検出対象１の撮影を開始して直ぐに眉間位置１４を特定することができ、眉間位置１４の特定に際して大きな時間ロスが生じることない。
【００６４】
（２）特徴量Ｒｘを算出するに際しては、垂直エッジ画像２２にブロック２４をスキャンすることによって行われる。ところで、この種の垂直エッジ画像２２は精度良く検出対象１の顔部品１５が浮き出る画像となることから、このような特性を持つ垂直エッジ画像２２を用いて撮影画像Ｐicに映り込んだ顔部品１５の配置位置を検出するようにすれば、撮影画像Ｐicに映り込む眉間位置１４（各種顔部品１５）を精度良く特定することができる。
【００６５】
（３）眉間位置１４の特定の際に用いられる特徴量Ｒｘは、右ブロック２４Ｒ及び左ブロック２４Ｌの和と、右ブロック２４Ｒ及び左ブロック２４Ｌの積との両方を用いた値で算出される。このため、右ブロック２４Ｒ及び左ブロック２４Ｌの和には、全体の垂直エッジ値Ｃspの強さが重視される利点があり、一方で右ブロック２４Ｒ及び左ブロック２４Ｌの積には、左右の垂直エッジ値Ｃspの均一性が重視される利点があるが、本例のように特徴量Ｒｘが左右のブロック２４Ｒ，２４Ｌの和と積とから算出されるようにすれば、特徴量Ｒｘを和と積とが各々持つ利点をバランス良く満たした値として算出することができる。よって、高特性値を持つ特徴量Ｒｘを用いて眉間位置１４が抽出されるので、眉間位置１４の検出精度を一層高いものとすることができる。
【００６６】
（４）右ブロック値Ｋriと左ブロック値Ｋliとの差（減算値Ｋds）が閾値Ｋdz以上となって大きく乖離する場合、この時に導出される眉間位置１４は、眉間位置１４としてあり得るパターン（図１１（ａ）に示す状態）とあり得ないパターン（図１１（ｂ）の状態）とが発生する。このとき、眉間位置１４としてあり得るパターンの場合はブロック２４の少なくとも一部が垂直エッジ画像２２からはみ出し、一方で眉間位置１４としてあり得ないパターンの場合はブロック２４が全て垂直エッジ画像２２に収まる状態となるので、右ブロック値Ｋriと左ブロック値Ｋliとの差（減算値Ｋds）が閾値Ｋdz以上となって大きく乖離する時にブロック２４の配置位置を確認するようにすれば、眉間位置１４としてあり得ないパターンを無効パターンとして排除することができる。
【００６７】
（５）本例の画像処理式物体検出装置２は、カメラ５で人体（顔部分）を撮影し、その撮影画像Ｐicに映り込んだ顔画像２７から人体の顔部品１５を抽出するものである。従って、本例の画像処理式物体検出装置２を使用すれば、カメラ５に映り込んだ人体の顔部品１５を精度良く検出することができる。
【００６８】
（６）カメラ５の撮影画像Ｐicからの顔画像２７の抽出は、照明装置６が検出対象１を人工照明しない時の撮影画像である非投光画像１８と、照明装置６が検出対象１を人工照明した時の撮影画像である投光画像１９との差分である投光差分画像２０を抽出することにより行う。このため、カメラ５の撮影画像Ｐicから顔画像２７を抽出するに際しては、２画像の差分をとるという簡単な画像処理で顔画像２７を抽出することができる。
【００６９】
（７）垂直エッジ画像２２をスキャンする時に使用するブロック２４は、検出対象１の顔部品１５、即ち右目、左目、口（鼻）の右部分、口（鼻）の左部分に対応するように４つのブロック２４Ｒｕ，２４Ｒｄ，２４Ｌｕ，２４Ｌｄから成る。このため、垂直エッジ画像２２のスキャン時にブロック２４により抽出される垂直エッジ値Ｃspは、顔部品１５に対応付けられた値として算出され易くなるので、特徴量Ｒｘを精度良く算出することができ、ひいては眉間位置１４を精度良く特定することができる。
【００７０】
（８）撮影画像Ｐicに映り込んだ検出対象１の傾き量に合わせてブロック２４のサイズを左右で異ならせた場合、ブロック２４のサイズは撮影画像Ｐicに映り込んだ各々の顔部品１５の部品サイズに対応した大きさをとる。このため、ブロック２４により抽出される垂直エッジ値Ｃspが顔部品１５に対応付けられた値をとり易くなるので、特徴量Ｒｘを一層精度良く算出することができ、ひいては眉間位置１４も一層精度良く特定することができる。
【００７１】
（９）撮影画像Ｐicに映り込んだ検出対象１の回転量θに合わせてブロック２４を回転させた場合、ブロック２４の回転向きは撮影画像Ｐicに映り込んだ各々の顔部品の回転向きに応じた配置向きをとる。よって、この時もブロック２４により抽出される垂直エッジ値Ｃspが顔部品１５に対応付けられた値をとり易くなるので、特徴量Ｒｘを一層精度良く算出することができ、ひいては眉間位置１４も一層精度良く特定することができる。
【００７２】
なお、実施形態はこれまでの構成に限らず、以下の態様に変更してもよい。
・  特徴量Ｒｘを算出する際にブロック２４がスキャンする画像は、必ずしも撮影画像Ｐicの濃淡が垂直エッジ値Ｃspで現された垂直エッジ画像２２に限定されず、例えばこの種のスキャン対象画像は、例えば単に濃度変化の強弱のみが付いた濃度変化画像でもよい。
【００７３】
・  特徴量Ｒｘの算出は、左右のブロック値Ｋri，Ｋliの和と積との両方を用いる場合、必ずしも式(8) 〜(10)の各式を用いた算出方法をとることに限定されず、種々の計算式を用いてもよい。また、特徴量Ｒｘの算出は、必ずしも左右のブロック値Ｋri，Ｋliの和と積とを用いた算出方法により行うことに限らず、例えば和のみを用いた値でもよいし、或いは積のみを用いた値でもよい。
【００７４】
・  ブロック２４のブロックサイズを左右で変更する場合、まずは左右で同サイズのブロック２４を用いて眉間位置１４を抽出し、その眉間位置１４との垂直エッジ画像２２の画像中央位置Ｐstとの間のズレ量Ｘを算出して、このズレ量Ｘに応じたサイズ比率にブロックサイズを変更する手法をとることに限定されない。例えば、垂直エッジ画像２２に映り込んだ顔画像２７から画面に対する顔画像２７の傾き量を類推し、その傾き量に応じてブロック２４のサイズを左右で変更する手法をとってもよい。
【００７５】
・  ブロック２４の作成は、式(2)〜(7)の各式を用いた作成手法に限定されず、これは種々のものに自由に置き換え可能である。
・  ブロック２４は、垂直エッジ画像２２から特徴量Ｒｘを算出する際においてその都度作成されることに限定されず、例えば最初からデフォルトとして設定されていてもよい。
【００７６】
・  ブロック２４の個数は、必ずしも４つに限らず、例えば左右１つずつの計２つなど、その個数は自由に置き換え可能である。また、ブロック２４の形状は、必ずしも四角形状に限定されず、例えば三角や丸等の種々の形状に置き換え可能である。
【００７７】
・  ブロック２４の左右間サイズ変更や回転は、必ずしも一方のみを行うのみの構成に限らず、これら両方を行ってもよい。
・  ブロック２４のサイズを左右で異ならせる場合、これは一方のブロックサイズはそのままで他方のみを縮小（又は拡大）する方法を用いることに限定されない。例えば、垂直エッジ画像２２に映り込んだ顔画像２７の横向き量（傾き量）に応じた縮小率で一方のブロックを縮小し、他方を顔画像２７の横向き量に応じた拡大率で拡大するようにしてもよい。
【００７８】
・  画像処理式物体検出装置２は、検出対象１として人体の顔部品１５を検出するものに限らず、カメラ５の撮影画像Ｐicの中から所定の物体検出を行うものであれば、その検出対象は特に限定されない。
【００７９】
次に、上記実施形態及び別例から把握できる技術的思想について、それらの効果とともに以下に追記する。
（１）請求項１〜５のいずれかにおいて、前記検出対象画像抽出手段は、前記検出対象を人工照明可能な照明手段で前記検出対象を照明していない時に前記撮影手段が撮影した非投光画像と、前記照明手段で前記検出対象を人工照明した時に前記撮影手段が撮影した投光画像とを連続的に取得し、前記非投光画像と前記投光画像との差分である差分画像を抽出するとともに当該差分画像から前記検出対象画像を抽出する。この構成によれば、非投光画像と投光画像との差分画像をとることにより撮影画像から背景部分を除去して、検出対象のみが映り出した検出対象画像を抽出することになるが、２画像間の差分をとるという処理は比較的簡単な画像処理であることから、この場合は簡単な画像処理で検出対象画像を取得することが可能となる。
【００８０】
（２）請求項１〜５のいずれかにおいて、前記撮影画像に映り込んだ前記検出対象が正面向きに対してどれだけ傾いているかの傾き量を検出する傾き量検出手段と、前記特徴量算出手段が前記特徴量を算出する際に用いる前記枠体を、当該枠体の面積を前記傾き量に応じた面積に調整する枠体面積調整手段とを備えた。この構成によれば、特徴量算出手段が枠体を用いて特徴量を算出する際に、最適な大きさの枠体を使用することが可能となるので、特徴量をより精度良く算出することが可能となる。
【００８１】
（３）請求項１〜５のいずれかにおいて、前記撮影画像に映り込んだ前記検出対象が正面向きに対してどれだけ回転しているかの回転量を検出する回転量検出手段と、前記特徴量算出手段が前記特徴量を算出する際に用いる前記枠体を、当該枠体の回転向きを前記回転量に応じた向きに調整する枠体回転位置調整手段とを備えた。この構成によれば、特徴量算出手段が枠体を用いて特徴量を算出する際に、最適な回転向きの枠体を使用することが可能となるので、特徴量をより精度良く算出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００８２】
【図１】一実施形態の画像処理式物体検出装置の概略構成を示す構成図。
【図２】コントローラがカメラとやり取りする各種信号の波形を示す波形図。
【図３】画像処理式物体検出装置を機能ブロックで表現したブロック図。
【図４】カメラにより撮影される非投光画像の画像図。
【図５】カメラにより撮影される投光画像の画像図。
【図６】非投光画像と投光画像との間の差分である投光差分画像の画像図。
【図７】垂直エッジ画像のイメージを表す画像図。
【図８】ブロックの具体的作成例を示す説明図。
【図９】垂直エッジ画像をブロックでスキャンする際の動作を示す動作図。
【図１０】眉間位置の候補点の決め方を示す説明図。
【図１１】（ａ）は候補点が有効パターンをとる際の画像図、（ｂ）は候補点が無効パターンをとる際の画像図。
【図１２】（ａ）は検出対象が横を向いて撮影画像に映り込んだ時の垂直エッジ画像の画像図、（ｂ）はズレ量の算出例を示す説明図、（ｃ）は左右でブロックサイズを異ならせた時のスキャン動作を示す動作図。
【図１３】ブロックを回転させた時のスキャン動作を示す動作図。
【図１４】垂直エッジ画像に映った顔画像の回転量の算出例を示す説明図。
【符号の説明】
【００８３】
１…検出対象、２…画像処理式物体検出装置、５…撮影手段としてのカメラ、１４…特定位置としての眉間位置、１５…構成部品としての顔部品、２２…検出対象画像としての垂直エッジ画像、２３…検出対象画像抽出手段としての垂直エッジ画像抽出部、２４…枠体としてのブロック、２４Ｒ…第１枠体としての右ブロック、２４Ｌ…第２枠体としての左ブロック、２５…特徴量算出手段及び排除手段を構成する特徴量算出部、２６…特定手段としての眉間位置特定部、２７…顔画像、２８…垂直エッジ、Ｐic…撮影画像、Ｒｘ…特徴量、Ｐnt…画像座標位置、Ｃsp…垂直エッジ値、Ｋds…減算値、Ｋdz…閾値。
【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６】
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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１２】
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【図１３】
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【図１４】
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