"一定の距離を持って配置された2つの撮像部により撮像して得られた2つの画像の一方の画像から、エッジ部分を抽出したエッジ画像を生成するエッジ画像生成部と、前記エッジ画像から円あるいは略円の形状を抽出する円抽出部と、前記2つの画像の他方の画像中に、抽出された前記形状の内部領域の画像と同一あるいは類似する画像の有無を検出するために、前記形状の内部領域の画像に基づいて前記他方の画像に対して視差探索を行う視差探索部と、前記視差探索の結果に基づいて、前記抽出された前記形状の画像が人の頭部の画像であるかを判定する頭部判定部と、を有することを特徴とする人検出装置。前記視差探索部は、前記一方の画像から抽出された前記形状の前記内部領域の画像をテンプレートして、前記他方の画像中において、前記テンプレートをエピポーララインに沿って移動することによって、前記視差探索を行うことを特徴とする請求項1に記載の人検出装置。前記2つの画像を処理して距離画像を生成する距離画像生成部を有し、前記頭部判定部は、前記視差探索の結果と、前記形状の周囲の距離画像の情報とに基づいて、前記抽出された前記形状の画像が前記人の頭部の画像であるかを判定することを特徴とする請求項1又は2に記載の人検出装置。エッジ画像生成部と、円抽出部と、視差探索部と、頭部判定部とを用いて、一定の距離を持って配置された2つの撮像部により撮像して得られた2つの画像から人を検出する方法であって、前記エッジ画像生成部により、前記2つの画像の一方の画像から、エッジ部分を抽出したエッジ画像を生成し、前記エッジ画像から円あるいは略円の形状を抽出し、前記2つの画像の他方の画像中に、抽出された前記形状の内部領域の画像と同一あるいは類似する画像の有無を検出するために、前記形状の内部領域の画像に基づいて前記他方の画像に対して視差探索を行い、前記視差探索の結果に基づいて、前記抽出された前記形状の画像が人の頭部の画像であるかを判定する、を有することを特徴とする人検出方法。一定の距離を持って配置された2つの撮像部により撮像して得られた2つの画像の一方の画像から人を検出するプログラムであって、コンピュータに、一定の距離を持って配置された2つの撮像部により撮像して得られた2つの画像の一方の画像から、エッジ部分を抽出したエッジ画像を生成する機能と、前記エッジ画像から円あるいは略円の形状を抽出する機能と、前記2つの画像の他方の画像中に、抽出された前記形状の内部領域の画像と同一あるいは類似する画像の有無を検出するために、前記形状の内部領域の画像に基づいて前記他方の画像に対して視差探索を行う機能と、前記視差探索の結果に基づいて、前記抽出された前記形状の画像が人の頭部の画像であるかを判定する機能と、を実現させる人検出プログラム。一定の距離を持って配置された2つの撮像部により撮像して得られた2つの画像のそれぞれから、エッジ部分を抽出したエッジ画像を生成するエッジ画像生成部と、前記2つの画像の前記エッジ画像から円あるいは略円の形状を抽出する円抽出部と、前記2つの画像において、抽出された前記形状同士が、同一あるいは類似するかを判定するための対応付けを行う対応付け部と、前記対応付けの結果に基づいて、前記抽出された前記形状が人の頭部の形状であるかを判定する頭部判定部と、を有することを特徴とする人検出装置。前記2つの画像を処理して距離画像を生成する距離画像生成部を有し、前記頭部判定部は、前記対応付けの結果と、前記形状の周囲の距離画像の情報とに基づいて、前記抽出された前記形状が前記人の頭部の形状であるかを判定することを特徴とする請求項6に記載の人検出装置。エッジ画像生成部と、円抽出部と、対応付け部と、頭部判定部とを用いて、一定の距離を持って配置された2つの撮像部により撮像して得られた2つの画像から人を検出する方法であって、前記エッジ画像生成部により、前記2つの画像のそれぞれから、エッジ部分を抽出したエッジ画像を生成し、前記円抽出部により、前記2つの画像の前記エッジ画像から円あるいは略円の形状を抽出し、前記対応付け部により、前記2つの画像において、抽出された前記形状同士が、同一あるいは類似するかを判定するための対応付けを行い、前記頭部判定部により、前記対応付けの結果に基づいて、前記抽出された前記形状が人の頭部の形状であるかを判定することを特徴とする人検出方法。一定の距離を持って配置された2つの撮像部により撮像して得られた2つの画像から人を検出するプログラムであって、コンピュータに、前記2つの画像のそれぞれから、エッジ部分を抽出したエッジ画像を生成する機能と、前記2つの画像の前記エッジ画像から円あるいは略円の形状を抽出する機能と、前記2つの画像において、抽出された前記形状同士が、同一あるいは類似するかを判定するための対応付けを行う機能と、前記対応付けの結果に基づいて、前記抽出された前記形状が人の頭部の形状であるかを判定するする機能と、を実現させる人検出プログラム。しかし、撮像範囲内の各点の距離情報を利用する場合、画像中の検出対象の人の周囲に、構造物等の人以外の物が存在すると、視差探索結果が不安定になるという問題がある。また、視差探索において、左右の画像の一方の画像内の点毎に他方の画像内の対応点を探索するとき、種々の理由から、視差探索における対応点探索結果が不正確になる場合がある。例えば画像がテクスチャの少ない画像であると、人の頭の頂点部最高点が見つけられない場合がある。あるいは、一色で一様な床面の場合も、距離情報が得られない、あるいは距離情報が大きなノイズを含んでしまう場合がある。いわゆるデプスバウンダリが存在するときにも、対応点の探索結果が不正確になる。さらにまた、撮像して得られた左右の画像において見えるものが異なっている場合、対応点は検出できない。さらに、人が手を伸ばす等して姿勢が通常の立っているあるいは歩行している姿勢でない場合、混雑している状況下での子供のような背の低い人がいる場合は、その人は、モデルとなる人の立体形状を有していないと判断されて、検出されない場合がある。従って、上記提案の装置では、視差探索結果が不安定になったり、探索しても対応点が得られないため、得られる立体形状が不正確になったりする、等々の理由から、正確な人の検出ができないという問題があった。そこで、本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、従来のように左右の画像の一方の画像内の点毎に他方の画像内の対応点を探索することなく、人を正確に検出することができる人検出装置、人検出方法及び人検出プログラムを提供することを目的とする。本発明の一態様によれば、一定の距離を持って配置された2つの撮像部により撮像して得られた2つの画像の一方の画像から、エッジ部分を抽出したエッジ画像を生成するエッジ画像生成部と、前記エッジ画像から円あるいは略円の形状を抽出する円抽出部と、前記2つの画像の他方の画像中に、抽出された前記形状の内部領域の画像と同一あるいは類似する画像の有無を検出するために、前記形状の内部領域の画像に基づいて前記他方の画像に対して視差探索を行う視差探索部と、前記視差探索の結果に基づいて、前記抽出された前記形状の画像が人の頭部の画像であるかを判定する頭部判定部と、を有する人検出装置を提供することができる。本発明の一態様によれば、一定の距離を持って配置された2つの撮像部により撮像して得られた2つの画像のそれぞれから、エッジ部分を抽出したエッジ画像を生成するエッジ画像生成部と、前記2つの画像の前記エッジ画像から円あるいは略円の形状を抽出する円抽出部と、前記2つの画像において、抽出された前記形状同士が、同一あるいは類似するかを判定するための対応付けを行う対応付け部と、前記対応付けの結果に基づいて、前記抽出された前記形状が人の頭部の形状であるかを判定する頭部判定部と、を有する人検出装置を提供することができる。本発明によれば、従来のように左右の画像の一方の画像内の点毎に他方の画像内の対応点を探索することなく、人を正確に検出することができる人検出装置、人検出方法及び人検出プログラムを提供することができる。以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。第1の実施の形態構成図1は、本実施の形態に係わる人検出装置の設置状態を説明するための図である。本実施の形態では、人検出カメラ1は、建物の出入口に設けられたセキュリティゲート2の近傍の天井面に取り付けられている。人検出カメラ1は、ネットワーク機能を有しており、ネットワーク3を介して、建物を監視するセンタ装置図示せずに接続されている。人検出装置である人検出カメラ1は、2つの撮像部を有し、各撮像部は、人を検出する範囲である監視範囲DRを撮像し、撮像して得られた2つの画像から人を検出する処理を行う処理部を有する。図1では、二人A,Bが、監視範囲DR内に存在しており、人検出カメラ1は、監視範囲DR内に二人が存在することを検出して、センタ装置へ検出結果を送信する。人検出カメラ1からの検出結果を受信すると、センタ装置は、監視範囲DR内に居る人数を建物の監視員に通知したり、その人数データを、ビルの出入り口管理、空調制御などに利用することができる。図2は、人検出カメラ1の構成を示すブロック図である。人検出カメラ1は、中央処理装置以下、CPUという11、撮像ユニット12、ROM13、RAM14及び通信インターフェース以下、通信I/Fと略す15を含んで構成されている。CPU11は、後述する各種処理を実行する。ROM13は、CPU11が実行する各種処理のためのプログラムを記憶する不揮発性メモリである。ROM13に、後述する人検出プログラムが記憶されている。RAM14は、CPU11が各種プログラムを実行するときの作業領域として利用するためのメモリである。通信I/F15は、CPU11がネットワーク3を介して、センタ装置と通信を行うための回路である。撮像ユニット12は、所定の一定の間隔を持って配置された2つの撮像部12L,12RとフィールドプログラマブルゲートアレイFPGA12aを含み、2つの撮像部12L,12Rにより監視範囲DRを撮像して、撮像して得られた視差のある2つ画像を出力する撮像装置である。撮像ユニット12は、撮像部12Lが監視範囲DRを左側から撮像し、撮像部12Rが監視範囲DRを右側から撮像するように、構成されている。2つの撮像部12L,12Rは、それぞれ、CCD等の撮像素子と、対物光学系を含んでいる。FPGA12aは、2つの撮像部12L,12Rからの撮像信号を処理して、CPU11が受信して処理できる画像信号に変換してCPU11へ供給する。撮像ユニット12で得られた2つの画像、すなわち右画像と左画像、はCPU11へ供給され、CPU11は、人検出処理を実行する。本実施の形態では、人検出装置としての人検出カメラ1は、2つの画像から画像上の各点の距離を算出するのではなく、人の頭が略円の形状をしている点に注目して、一方の画像から円略円を含むの形状を抽出し、抽出した円の内部領域の画像について、視差探索を行うことによって、人を検出する。以下、その人検出処理について説明する。人検出処理図3は、CPU11において実行される人検出処理の流れの例を示すフローチャートである。CPU11は、撮像ユニット12から出力された2つの画像のうちの一方である、右側の撮像部12Rの撮像画像以下、右画像というRIに対して、エッジ部を強調する処理を行い、右画像RIからエッジ画像を生成するS1。エッジ画像は、人を含む対象物の輪郭部のエッジ部分だけが抽出されて強調された画像である。よって、エッジ強調画像は、略円の形状の人の頭部の境界部のエッジ部分を含む。S1の処理が、一定の距離を持って配置された2つの撮像部12L,12Rにより撮像して得られた2つの画像の一方の画像から、エッジ部分を抽出したエッジ画像を生成するエッジ画像生成部を構成する。次に、CPU11は、右画像RIのエッジ画像に対して、円略円を含む。以下同じの形状を検出するためのハフ変換処理を行うS2。ハフ変換処理によれば、例えば、円の中心位置座標と半径をパラメータとして、いわゆる投票方式により、多い票を獲得した点が、円を構成する点として検出される。よって、このハフ変換処理により、全エッジ部分の画素について、円を構成する円候補の円周上の点が抽出される。よって、S2の処理が、エッジ画像から円あるいは略円の形状を抽出する円抽出部を構成する。検出された複数の点の中には、人検出に不適切な円の点も含まれるため、人検出に適切な円を構成する点のみを抽出するフィルタ処理を行うS3。S2で検出された複数の点の中には、例えば、当該点を含む円の円周上に存在する点の数が極端に少ないもの例えば、円候補の円の円周上に存在する点が3つ以下等の場合、当該点を含む円候補が他の円候補と重なっていて、その円候補が人の頭を示す円の候補としては不適切なもの、等がある。そこで、S3では、S2において検出された円候補の点の中から、円を構成するとするには円周上の点の数が少ない円候補の点、人検出のための円としては不適切な円候補の点、等々が、除かれる処理が行われる。よって、S3の処理は、円候補の中から人検出に適切な円の点のみを抽出するフィルタ部を構成する。S3のフィルタ処理の結果、人検出に適切な、複数の点と、1又は2以上の円略円を含むとが特定される。次に、CPU11は、S3で特定された1又は2以上の円のそれぞれについて、視差探索処理と頭部判定処理を行うS4、S5。視差探索処理S4は、特定された円の内部領域の画像についてのみの視差探索を行う処理であり、右画像RI内で特定された各円の内部領域の画像が、左画像LI中のどの位置に存在するかを判定する。具体的には、まず、CPU11は、S3で特定された円の内部領域の画像を切り出し、その切り出された内部領域の画像を、テンプレートとして、左画像LI中でエピポーララインに沿って、テンプレートを移動させながら、そのテンプレートと比較領域の画像部分のマッチング度を算出することによって、そのテンプレートと同一あるいは類似する画像部分があるか否かを判定するための相関を取る。図4を用いて、さらに、視差探索処理について説明する。図4は、右画像RIと左画像LIの例を示す図である。右画像RIと左画像LIには、図1の二人A,Bの画像が含まれている。上述したように、CPU11は、右画像RIについてのみ、S3で、人検出に適切な円の点のみを抽出し、それらの点により構成される1又は2以上の円略円を含むを特定している。図4では、右画像RIにおいて、人A、Bのそれぞれの頭部が実線で示され、点線で人の胴体部の形状が点線で示されており、左画像LIにおいては、人AとBのそれぞれの頭部も胴体部も点線で示されている。図4では、右画像RI中の人A、Bの頭部Ahc、Bhcが、S3で特定された2つの円を示す。CPU11は、S3において特定した各円の内部領域の画像すなわち画素データをテンプレートとして用いて、他方の画像である左画像LI中に、その画像と同一あるいは類似する画像部分があるか否かを、エピポーララインに沿って探索する。図5は、右画像RIにおいて特定された円の内部領域の画像を説明するための図である。右画像RIにおいて、特定された1つの円としての、人Aの頭部Ahの円Ahcがあれば、その円Ahcの内部領域の画像が、視差探索処理におけるテンプレートとなる画像である。テンプレートの画像は、その画像の画素値データにより構成される。図5aは、特定された円Ahcとその内部領域の画像を示し、図5bは、点線で示す円Ahcの内部領域の画像Ahtを示す。図5は、人Aの頭部Ahの髪の毛の模様である。CPU11は、その円Ahの内部領域の画像Ahtのみをテンプレートとして抽出する。次に、CPU11は、抽出した画像Ahtと同一又は類似する画像領域が左画像LI中にあるか否かを、テンプレートとしての画像Ahtを、左画像LIのエピポーラライン上を走査させながら、画像Ahtと、画像Ahtと同じ形状の左画像LI中の比較領域の画像とのマッチング度を算出する等して相関をとることによって、判定する。図6は、左画像LIにおける、テンプレートの画像Ahtの走査を説明するための図である。図6に示すように、テンプレートの画像Ahtは、画像Ahtのエピポーララインep1上で走査され、走査上の各位置において、比較領域Acの画像との相関演算が行われる。例えば、CPU11は、左画像LI中のエピポーララインep1上の、テンプレートの画像Ahtと同じ形状の比較領域Acを移動させながら、比較領域Acのエピポーララインep1上の各位置において、テンプレートの画像Ahtと比較領域Acの画素値との差分をとり、その差が最も小さいときの位置を求める。図6では、右画像RIの画像Ahtの中心位置c1から、距離d1だけ離れた位置の比較領域Acが、テンプレートの画像Ahtと最も相関が高い画像である。すなわち、右画像RIにおいて検出された円の内部領域の画像と相関の高い画像領域の位置を、左画像LIの中から求めるという、一方の画像中から抽出した円の内部領域の画像について、他方の画像に対しての視差探索が行われる。なお、ここでは、右画像RIを基準として、左画像LIに対して視差探索を行っているが、左画像LIを基準として、右画像RIに対して視差探索を行うようにしてもよい。以上のように、S4の処理は、2つの画像の他方の画像中に、抽出された形状の内部領域の画像と同一あるいは類似する画像の有無を検出するために、抽出された形状の内部領域の画像に基づいて他方の画像に対して視差探索を行う視差探索部を構成する。そして、S4では、一方の画像から抽出された形状の内部領域の画像をテンプレートして、他方の画像中において、テンプレートをエピポーララインに沿って移動させながらマッチング度を算出する等の相関をとることによって、視差探索が行われる。なお、特定された円の内部領域を複数の領域に分割し、分割された小領域毎にマッチング度を算出し、小領域毎に算出されたマッチング度の中から、マッチング度の低い小領域は除外して、その円のマッチング度を算出するようにしてもよい。図7は、特定された円の内部領域を複数に分割した場合を示す図である。図7に示すように、特定された円Ahcの内部領域が16個の小領域Daに分割される。CPU11は、比較領域Acの内部領域も同様に16個に分割して、対応する小領域毎のマッチング度を算出する。例えば、CPU11が小領域毎のマッチング度を算出した結果、図7において斜線で示す3つの小領域Dadのマッチング度が低い場合、これらの3つの小領域Dadは除いて、他の13個の小領域についてのマッチング度を算出する。このように円Ahcと比較領域Ac内を複数の小領域に分割して、マッチング度の低い小領域を除いて、マッチング度を算出することにより、ノイズの影響を排除して、マッチング度をより正確に算出することができる。同様に、右画像RIにおいて特定された他の円人Bの頭部Bhの円Bhcについても同様に、視差探索処理が行われる。図4において、特定された他の円としての、人Bの頭部Bhの円についても、その円の内部領域の画像のテクスチャをテンプレートとして、視差探索処理が行われる。その結果、図4では、右画像RI中における人Aの頭部Ahの中心位置c1は、左画像LIにおいて、エピポーララインep1上で、距離d1だけ離れた位置c2となる。同様に、右画像RI中における人Bの頭部Bhの中心位置c3は、左画像LIにおいて、エピポーララインep2上で、距離d2だけ離れた位置c2となる。S4の視差探索処理の後、頭部判定処理が行われるS5。CPU11は、頭部判定処理S5において、マッチング度、相関係数などの値が所定の閾値以上であった場合に、その円は人の頭部であると判定する。よって、マッチング度が低い場合、特定されたその円は、人の頭部ではないと、判定される。S5の処理が、視差探索の結果に基づいて、抽出された形状の画像が人の頭部の画像であるかを判定する頭部判定部を構成する。なお、特定された各円のテンプレートの画像についての視差探索の結果から、人検出カメラ1からの、特定された各円の画像までの距離を算出することができるので、その距離からその円の大きさを算出し、その大きさも考慮して、頭部判定を行うようにしてもよい。すなわち、人の頭部としてはあり得ない大きさの円の場合は、その円は、人の頭部ではないと判定される。さらに、視差探索処理には画素データが用いられるので、テンプレートの画像の色相の情報も考慮して、頭部判定を行うようにしてもよい。すなわち、テンプレートの画像あるいは比較領域Acが、人の頭部としてはあり得ない色相を有する場合、その円は、人の頭部ではないと判定される。以上のように、上述した実施の形態に係る人検出カメラによれば、従来のように左右の画像の一方の画像内の点毎に他方の画像内の対応点を探索することなく、人を正確に検出することができる人検出装置を実現することができる。第2の実施の形態上述した第1の実施の形態では、一方の画像から円略円を含むの形状を抽出し、他方の画像に対して視差探索を行っているが、一方の画像から特定された円と同一あるいは類似する円が、他方の画像中にあるか否かを判定して、人を検出するようにしてもよい。なお、本実施の形態の人検出カメラの構成は、第1の実施の形態の人検出カメラと同様であるので、第2の実施の形態では、その構成の説明は省略し、同じ符号を用いて、異なる点についてのみ説明する。図8は、第2の実施の形態に係る、CPU11において実行される人検出処理の流れの例を示すフローチャートである。CPU11は、撮像ユニット12から出力された2つの画像、すなわち右画像RIと左画像LIに対して、エッジ部を強調する処理を行い、エッジ画像を生成するS11。S11により生成されるエッジ画像も、S1と同様に、人を含む対象物の輪郭部のエッジ部分だけが抽出されて強調された画像であり、エッジ画像は、略円の形状の人の頭部の境界部のエッジ部分を含む。S11の処理が、一定の距離を持って配置された2つの撮像部により撮像して得られた2つの画像のそれぞれから、エッジ部分を抽出したエッジ画像を生成するエッジ画像生成部を構成する。次に、CPU11は、右画像RIと左画像LIの両方のエッジ画像に対して、円略円を含むの形状を検出するためのハフ変換処理を行うS12。S12のハフ変換処理によっても、S2のハフ変換処理と同様である。S12の処理が、2つの画像のエッジ画像から円あるいは略円の形状を抽出する円抽出部を構成する。検出された複数の点の中には、人検出に不適切な円の点も含まれるため、人検出に適切な円を構成する点のみを抽出するフィルタ処理を、右画像RIと左画像LIの両画像に対して行うS13。S13のフィルタ処理も、S3のフィルタ処理と同様である。次に、CPU11は、S13で特定された1又は2以上の円のそれぞれについて、対応付け処理と頭部判定処理を行うS14、S15。対応付け処理S14は、右画像RIと左画像LIの両画像における、特定された各円についての、右画像RIと左画像LI間での対応付けを行うための処理である。具体的には、まず、CPU11は、S13で特定された円毎に、両方の画像内での所定のズレ方向例えばエピポーラライン方向において、同一サイズの円が存在するか否かを判定し、そのズレ方向において同一サイズの円が存在するときには、その2つの円は、互いに対応するものであるとされる。S4の処理が、2つの画像において、抽出された形状同士が、同一あるいは類似するかを判定するための対応付けを行う対応付け部を構成する。図9は、S11からS14の処理を説明するための図である。図9において、aとbは、S11により生成されたエッジ画像を示し、aは、左画像LIにおけるエッジ画像を示し、bは、右画像RIにおけるエッジ画像を示す。図9において、cとdは、S12により特定された円を示し、cは、左画像LIにおいて特定された円を示し、bは、右画像RIにおいて特定された円を示す。図9において、eは、S14における円の対応付けを説明するための図である。図9のeに示すように、右画像RI中における人Aの頭部Ahの円Ahcの中心位置c1の円と、左画像LIにおける中心位置c2の円が対応付けられる。同様に、右画像RI中における人Bの頭部Bhの円Bhcの中心位置c3の円と、左画像LIにおける中心位置c4の円が対応付けられる。よって、CPU11は、S14の対応付け処理によって、左右画像LI,RIにおいて対応付けられた各円に対して、頭部判定処理S15を行う。S15の処理が、対応付けの結果に基づいて、抽出された形状が人の頭部の形状であるかを判定する頭部判定部を構成する。CPU11は、頭部判定処理S15において、対応付けられた2つの円毎に、視差を算出して、その視差から円のサイズと位置を求め、円のサイズが人の頭部の大きさであるか、及び位置が人の頭部が存在し得る位置であるかに基づいて、頭部判定を行う。よって、人の頭部としてはあり得ない大きさの円の場合等は、その対応付けられた2つの円は、人の頭部の円ではないと判定される。以上のように、上述した第2の実施の形態に係る人検出カメラによれば、従来のように左右の画像の一方の画像内の点毎に他方の画像内の対応点を探索することなく、人を正確に検出することができる人検出装置を実現することができる。変形例上述した2つの実施の形態に変形例について説明する。上述した2つの実施の形態では、抽出された円略円も含むの形状の内部領域あるいはその形状のみを用いて、視差探索あるいは対応付けを行って、最終的には、頭部判定部おいて、人の頭部であるか否かを判定しているが、従来の距離画像情報も用いて、頭部判定を行うようにしてもよい。図10は、距離画像情報も用いた頭部判定処理を含む人検出処理のフローチャートの一部を示す図である。CPU11は、上記のS1~S4あるいはS11~S14の処理の後、あるいはそれらの処理と並行して、2つの撮像部12L,12Rからの2つの画像から距離画像を生成しS21、頭部判定S5又はS15において、距離画像の情報も用いて、頭部判定を行う。距離画像の生成は、従来より公知の方法で生成される。S21の処理が、2つの画像を処理して距離画像を生成する距離画像生成部を構成する。例えば、S2又はS12で抽出された円が、絵に描かれた円であって、人の頭の大きさと同じ程度の大きさである場合などがある。そこで、距離画像の情報を用いることによって、その円の周囲の距離画像の距離が円までの距離よりは遠いときには、人の頭部であると判定し、その円の周囲の距離画像の距離が円までの距離と同じときには、人の頭部ではないと判定するようにすれば、絵に描かれた円などが、人の頭部であると判定することを排除することができる。すなわち、頭部判定部S5,S15は、視差探索の結果あるいは対応付けの結果と、抽出された形状の周囲の距離画像の情報とに基づいて、抽出された形状の画像あるいはその形状が人の頭部の画像であるかを判定する。従って、本変形例の人検出カメラによれば、より精度高く人を検出することができる。以上のように、上述した第1及び第2の実施の形態及び変形例に係る人検出カメラによれば、従来のように左右の画像の一方の画像内の点毎に他方の画像内の対応点を探索することはしないので、視差探索あるいは対応付けの効率良く、人を正確に検出することができる人検出装置及び人検出方法を提供することができる。特に、従来のような画像の各点について視差探索を行って距離画像を生成しないので、背の低いような人が人の間で埋もれているような状態であっても、その人を検出することができる。また、テクスチャレスな画像に対しても、ロバストに人を検出し、所謂デプスバウンダリの影響を受けたり、所謂真下効果の問題もない。さらにまた、上述した第1及び第2の実施の形態及び変形例によれば、2次元の円を基準にしているので、視差探索あるいは対応付けの精度が高くなる。言い換えると、撮像素子の画素数を低くしても、高い視差探索あるいは対応付けの精度を得ることができるので、装置のコストを下げることができる。なお、上述した第1及び第2の実施の形態及び変形例では、図3及び図8の処理は、人検出カメラ1で行われているが、センタ装置において行うようにしても、あるいは、人検出カメラ1とセンタ装置とで分担して行うようにしてもよい。さらになお、上述した2つの実施の形態及び変形例の人検出装置は、建物の出入り口などに設置される例であるが、建物の出入り口以外における人の通過を監視するための出入管理装置、ある場所のおける人の混雑度の計測装置、バス等の交通手段の乗降口における人の乗降客数を監視する監視装置、等にも適用できるものである。なお、以上説明した動作を実行するプログラムは、コンピュータプログラム製品として、フレキシブルディスク、CD-ROM等の可搬媒体や、ハードディスク等の記憶媒体に、その全体あるいは一部が記録され、あるいは記憶されている。そのプログラムがコンピュータにより読み取られて、動作の全部あるいは一部が実行される。あるいは、そのプログラムの全体あるいは一部を通信ネットワークを介して流通または提供することができる。利用者は、通信ネットワークを介してそのプログラムをダウンロードしてコンピュータにインストールしたり、あるいは記録媒体からコンピュータにインストールすることで、容易に本実施の形態の人検出装置及び人検出方法を実現することができる。本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を変えない範囲において、種々の変更、改変等が可能である。"