"画像上に複数の矩形ブロックから構成されるテンプレートを1乃至複数個所設定し、各テンプレートの各々において、当該テンプレートに含まれる各矩形ブロックの輝度の平均値をブロック輝度値として求めるブロック輝度算出手段と、各テンプレートの各々において、当該テンプレートに含まれる各矩形ブロックのうちいずれか2つを1対とするブロック対を複数設定するブロック対設定手段と、前記ブロック対の各々においてブロック輝度値同士の大小関係を求める比較手段と、当該テンプレートに設定された複数のブロック対の各々のブロック輝度値の大小関係によって、前記テンプレート内に対象物の一部が含まれる度合いを示すスコアをテンプレート毎に保持するスコア保持手段と、を備え、前記各テンプレートの複数ブロック対の各々のブロック輝度値の大小関係から、前記スコア保持手段を参照して、全テンプレートのスコアの総和値を求め、同総和値により、前記画像内に対象物が含まれるか否かを判定することを特徴とする対象物判定装置。前記矩形ブロックは、互いに重なり合っていることを特徴とする請求項1に記載の対象物判定装置。前記矩形ブロックは、互いに接触していることを特徴とする請求項1に記載の対象物判定装置。しかしながら、上述した非特許文献1で開示された技術では、ブロック同士の大小関係が1対しかないため、輝度の空間的分布配置情報の量が少な過ぎて、ノイズや文字でも人の顔と判定してしまうといった誤判定が起こり易い。なお、この課題は、専用の判別器顔用、ノイズ用、文字用等を用いることで改善可能であるが、専用の判別器を用いることでアルゴリズムが複雑になるとともにコスト高となる。上述した特許文献1で開示された技術では、比較参照値基準となるブロックArefが全ブロックの領域内画素の平均輝度であるため、大域的過ぎる傾向がある。例えば、一般的に学習する顔画像頭部は除き、眉、目、鼻、口を含むのサイズは24×24ほどである。図17に示す特許文献1の特徴量の各ブロック領域のサイズが2×2~4×4であれば、全ブロック領域のサイズは6×4~12×8となり、顔画像の1/24~1/6もの範囲を覆う大域的な領域となる。このため、比較参照値とする同全ブロックの領域内画素の平均輝度には顔パーツ目、鼻、口等およびその一部の特徴があまり残されず、これらの情報に基づいて顔を検出する顔検出および顔パーツの検出の検出性能が向上しない。また、このように全ブロック領域のサイズが大きいため、部分隠蔽された顔例えば、帽子を被って片方の目が隠れているときの顔の場合、同領域が隠蔽部分の画素値を含む可能性が高くなり、この結果、隠蔽部分の影響を受けやすくなる。このため、部分隠蔽された顔の検出にも向かない。本発明は、係る事情に鑑みてなされたものであり、比較参照値が大局的過ぎることなく、対象物が例えば人の顔であれば、顔の各パーツ目、鼻、口等の特徴を多く残すことができ、また隠蔽領域にかかる可能性の低い対象物判定装置を提供することを目的とする。本発明の対象物判定装置は、画像上に複数の矩形ブロックから構成されるテンプレートを1乃至複数個所設定し、各テンプレートの各々において、当該テンプレートに含まれる各矩形ブロックの輝度の平均値をブロック輝度値として求めるブロック輝度算出手段と、各テンプレートの各々において、当該テンプレートに含まれる各矩形ブロックのうちいずれか2つを1対とするブロック対を複数設定するブロック対設定手段と、前記ブロック対の各々においてブロック輝度値同士の大小関係を求める比較手段と、当該テンプレートに設定された複数のブロック対の各々のブロック輝度値の大小関係によって、前記テンプレート内に対象物の一部が含まれる度合いを示すスコアをテンプレート毎に保持するスコア保持手段と、を備え、前記各テンプレートの複数ブロック対の各々のブロック輝度値の大小関係から、前記スコア保持手段を参照して、全テンプレートのスコアの総和値を求め、同総和値により、前記画像内に対象物が含まれるか否かを判定することを特徴とする。上記構成によれば、1つのテンプレートに含まれる複数の矩形ブロックのうちいずれか2つを1対とするブロック対を複数設定し、各ブロック対のブロック輝度値の大小関係によって、当該テンプレート内に対象物の一部が含まれる度合いを示すスコアを保持し、この処理を全てのテンプレートに対して行い、全テンプレートのスコアの総和値により、画像内に対象物が含まれるか否かを判定する。特に、本発明では、1つのテンプレートに含まれる複数の矩形ブロックのいずれか1つを比較参照値にできるので、特許文献1で開示された技術と比べて、比較参照値の領域サイズが小さいため大局的過ぎないため、対象物が例えば人の顔であれば、顔の各パーツ目、鼻、口等の特徴を多く残すことができ、また隠蔽領域にかかる可能性が低くなる。これにより、顔検出および顔の各パーツ検出の検出性能が向上し、部分隠蔽に強くなる。比較参照値は、固定にする場合もあれば、非固定にする場合もある。固定にする場合とは、例えば、1つのテンプレートが6つの矩形ブロックA0~A5で構成されているとし、例えばA4を比較参照値として固定する。一方、非固定にする場合とは、例えば矩形ブロックA0とA3を比較するときは、比較参照値が矩形ブロックA3となり、矩形ブロックA1とA4を比較するときは、比較参照値が矩形ブロックA4となる場合である。上記構成において、前記矩形ブロックは、互いに重なり合っていることを特徴とする。上記構成によれば、矩形ブロックが互いに重なり合っていても、対象物が例えば人の顔であれば、顔の各パーツの特徴を多く残し、また隠蔽領域にかかる可能性が低くなる。上記構成において、前記矩形ブロックは、互いに接触していることを特徴とする。上記構成によれば、矩形ブロックが互いに接触していても、対象物が例えば人の顔であれば、顔の各パーツの特徴を多く残し、また隠蔽領域にかかる可能性が低くなる。本発明によれば、比較参照値が大局的過ぎることなく、対象物が例えば人の顔であれば、顔の各パーツ目、鼻、口等の特徴を多く残すことができ、また隠蔽領域にかかる可能性を低くできる。以下、本発明を実施するための好適な実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。実施の形態1図1は、本発明の実施の形態1に係る対象物判定装置の概略構成を示すブロック図である。同図において、実施の形態1の対象物判定装置1は、入力部10と、縮小拡大部11と、画像ウインドウ切り出し部12と、特徴量生成部13と、尤度算出部14と、学習データ記憶部15と、比較部16とを備える。入力部10は、例えばカメラで撮像して得られた画像情報の取り込みを行う。縮小拡大部11は、入力部10で取り込まれた画像に対して縮小や拡大等の処理を行う。画像ウインドウ切り出し部12は、縮小拡大部11で処理された画像から部分画像を切り出す。特徴量生成部13は、画像ウインドウ切り出し部12で切り出された画像に対して設定した各テンプレートの特徴量として特徴パターンを求める。この特徴量生成部13が行う処理の詳細については後述する。学習データ記憶部15には、Boostingなどにより事前に学習した人の顔に関する学習データが記憶されている。この学習データは、各テンプレートごとに存在する、当該テンプレートの特徴量特徴パターンに対するスコアの対比表となっている。尤度算出部14はこの学習データにより各テンプレートの特徴量特徴パターンから同テンプレートのスコアを求め、各テンプレートのスコアを総和することにより、顔らしさの尤度を算出する。比較部16は、尤度算出部14で算出された尤度と所定の尤度閾値を比較して、顔位置情報切り出された画像が顔であるか否かの情報を出力する。図2は、上述した特徴量生成部13の概略構成を示すブロック図である。同図において、特徴量生成部13は、ブロック輝度算出部131と、ブロック対設定部132と、比較部133と、特徴量保持部134とを備える。ブロック輝度算出部131は、画像ウインドウ切り出し部12で切り出された画像上に複数の矩形ブロックから構成されるテンプレートを1乃至複数個所設定し、各テンプレートにおいて、当該テンプレートに含まれる各矩形ブロックの輝度の平均値をブロック輝度値として求める。ここで、図3は、テンプレートの一例を示す図である。図3のaに示すテンプレート100は、6つの矩形ブロックA0~A5から構成され、1つの矩形ブロックは他の3つの矩形ブロックと接触している。図3のbのテンプレート101は、図3のaに示すテンプレート100と同様に6つの矩形ブロックA0~A5から構成されるが、1つの矩形ブロックは他の3つの矩形ブロックと重なり合うように接している。図3のcのテンプレート102は、図3のaに示すテンプレート100と同様に6つの矩形ブロックA0~A5から構成されるが、矩形ブロック同士が不規則に重なり合っている。例えば、矩形ブロックA3と矩形ブロックA4及び矩形ブロックA2と矩形ブロックA5がそれぞれ重なり合っている。このようなテンプレートが画像ウインドウ切り出し部12で切り出された画像上に設定される。図2に戻り、ブロック対設定部132は、各テンプレートのそれぞれにおいて、当該テンプレートに含まれる各矩形ブロックのうちいずれか2つを1対とするブロック対を複数設定する。比較部133は、ブロック対の各々においてブロック輝度値同士の大小関係を求めることにより特徴パターンを生成する。そして、その特徴パターンは特徴量保持部134に保持される。なお、図3に示すテンプレートは一例であり、テンプレート内の各ブロックは、離れていても、接していても、重なりあっていてもよい。また、各ブロックのそれぞれのサイズは同じであってもよく、異なっていてもよい。また、テンプレート内のブロックの数は図3のように6に限定するわけではなく、2ブロックを1対として少なくとも2対以上のブロック、つまり3以上であればよい。また、ブロック数、各ブロックの配置位置、各ブロックのサイズ、1対とするブロック同士の組み合わせは、複数あるそれぞれのテンプレートにおいて、同じであっても、異なっていてもよい。各テンプレートにおける、ブロック数、各ブロックの配置位置、各ブロックのサイズ、1対とするブロック同士の組みあわせ、更には、各テンプレートの位置は、Boostingなどの学習により事前に決定する。実施の形態1の対象物判定装置1では、複数の矩形ブロックのうちのいずれか1つを比較参照値Akiavi=0~5にして特徴パターンPiを求めるようにしている。ここで、avは平均値であることを示す。Pi=0Aiav<Akiavi=0~5Pi=1Aiav≧Akiavi=0~5テンプレートを構成する複数の矩形ブロックのブロック輝度値はブロック輝度算出部131で算出される。そして、例えば、テンプレートとして、図3に示すものを使用した場合、特徴パターンPii=0~5は、各矩形ブロックA0~A5のブロック輝度値Aiavi=0~5と比較参照値Akiavi=0~5の大小関係が、Aiav<Akiavであれば0となり、Aiav≧Akiavであれば1となる。比較参照値Akiavを固定とする矩形ブロックA0~A5のうちどれか1つを定める以外に、非固定としても良い。図4は、テンプレート100を使用し、矩形ブロックA1のブロック輝度値を比較参照値Ak1avとして固定した例を示す図である。この図で示す例では、比較参照値Ak1avとした矩形ブロックA1のブロック輝度値が、矩形ブロックA0,A2~A5それぞれのブロック輝度値と比較される。一方、比較参照値Akiavを非固定とする場合、例えば、矩形ブロックA0と矩形ブロックA3の比較において、矩形ブロックA0のブロック輝度値を比較参照値Ak0avとして、矩形ブロックA3のブロック輝度値と比較し、また矩形ブロックA1と矩形ブロックA4の比較において、矩形ブロックA1のブロック輝度値を比較参照値Ak1avとして、矩形ブロックA4のブロック輝度値と比較し、また矩形ブロックA2と矩形ブロックA5の比較において、矩形ブロックA2のブロック輝度値を比較参照値Ak2avとして、矩形ブロックA5のブロック輝度値と比較する、といったようになる。図5は、テンプレート100を使用した場合において、矩形ブロックA1のブロック輝度値を比較参照値Ak1avとしたときの特徴パターンPii=0~5の一例を示す図である。また、図6は、画像例150上に設定したテンプレート100において、矩形ブロックA1を比較参照値Arefとした場合の特徴パターンを模式的に示した図である。矩形ブロックA1を比較参照値Arefとして、他の矩形ブロックA0,A2,A3,A4,A5それぞれの輝度値とを比較することで、同図に示すような特徴パターン110-1,110-2,...が得られる。なお、各テンプレート100に隣接して付随する数0,100,...はスコア200である。同図における特徴パターン110-1,110-2,...とスコア200の対比表が、図1における学習データ記憶部15に記憶されている学習データである。Boosting学習などにより、各テンプレートにおいて、顔の一部を示す特徴パターンであるほど高いスコアになっている。また、図6において、各テンプレート100を構成する6個の矩形ブロックA0~A5において、色が黒になるに従って輝度が暗くなっている。図7は、テンプレート100で、矩形ブロックA1のブロック輝度値を比較参照値Ak1avとしたときの特徴パターン及び各特徴パターンを合計して平均化したときの特徴パターンの平均画像の一例を示す図である。図7のaに示す特徴パターンはテンプレートの位置XYが3×k×m、3×k×nにあるm、nは整数、kは矩形ブロックのサイズ特徴パターンである。図7のbに示す特徴パターンはテンプレートの位置XYが3×k×mk、k×nにある特徴パターンである。図7のcに示す特徴パターンはテンプレートの位置XYが3×k×m2×k、k×nにある特徴パターンである。図7のdに示す特徴パターンはテンプレートの位置XYが3×k×m、k×nkにある特徴パターンである。図7のeに示す特徴パターンはテンプレートの位置XYが3×k×mk、k×nkにある特徴パターンである。図7のfに示す特徴パターンはテンプレートの位置XYが3×k×m2×k、k×nkにある特徴パターンである。図7のa~fの各特徴パターンを合計して平均すると、図7のgに示す特徴パターンの平均画像が得られる。次に、図8~図11を参照して本発明の特徴について説明する。特徴[1]図8~図10は、本発明の特徴[1]を説明するための図である。図8は、テンプレート100で、矩形ブロックAiのブロック輝度値を比較参照値Akiavi=0~5としたときの特徴パターンの平均画像の一例を示す図である。図8のaは、矩形ブロックA0のブロック輝度値を比較参照値Ak0avとしたときの特徴パターンの平均画像、図8のbは、矩形ブロックA1のブロック輝度値を比較参照値Ak1avとしたときの特徴パターンの平均画像、図8のcは、矩形ブロックA2のブロック輝度値を比較参照値Ak2avとしたときの特徴パターンの平均画像、図8のdは、矩形ブロックA3のブロック輝度値を比較参照値Ak3avとしたときの特徴パターンの平均画像、図8のeは、矩形ブロックA4のブロック輝度値を比較参照値Ak4avとしたときの特徴パターンの平均画像、図8のfは、矩形ブロックA5のブロック輝度値を比較参照値Ak5avとしたときの特徴パターンの平均画像である。図8に示すように、特徴パターンに各方向や細かなエッジ端があり、顔パーツの特徴を多く残しているのが分る。図9は、テンプレート101を用いたときの特徴パターンの平均画像の一例を示す図である。図3のbのテンプレート101のように、各矩形ブロックA0~A5が互いに重なり合っていている場合、図9に示すように、より細かなエッジ情報が含まれることになる。図10は、前述した特許文献1で開示された特徴量による特徴パターンの平均画像を示す図である。図10に示す特徴パターンの平均画像と図7のgに示す本発明の特徴量による特徴パターンの平均画像とを比較すると、本発明の特徴量による特徴パターンの平均画像では、鼻輪郭情報300が有るが、特許文献1で開示された特徴量による特徴パターンの平均画像では鼻輪郭情報300が欠落しているのが分る。このように、本発明は、特徴量に各方向のエッジ情報が含まれるという特徴[1]を有している。特徴[2]図11は、本発明の特徴[2]を説明するための図である。図11に示すように、本発明では、異なる顔の向きの各々に共通なテンプレートで、顔/非顔判定が行える可能性が高くなる。図11のaは左向き、bは正面、cは右向き、dは左回転、eは右回転である。これらの顔の向きに対して、共通の位置関係にある矩形ブロックA0~A7が設定される。そして、以下に示す関係であればスコアを高く、そうでなければスコアを低くするBoostingなどの学習によってそのように設定される。正面:矩形ブロックA3の輝度値>矩形ブロックA1の輝度値、矩形ブロックA3の輝度値>矩形ブロックA5の輝度値、...、矩形ブロックA2の輝度値<矩形ブロックA6の輝度値、矩形ブロックA4の輝度値<矩形ブロックA0の輝度値左向き:矩形ブロックA3の輝度値<矩形ブロックA1の輝度値、矩形ブロックA3の輝度値<矩形ブロックA5の輝度値、矩形ブロックA4の輝度値>矩形ブロックA2の輝度値、矩形ブロックA2の輝度値<矩形ブロックA6の輝度値、...右向き:矩形ブロックA3の輝度値<矩形ブロックA1の輝度値、矩形ブロックA3の輝度値<矩形ブロックA5の輝度値、矩形ブロックA4の輝度値<矩形ブロックA2の輝度値、...、矩形ブロックA2の輝度値<矩形ブロックA0の輝度値左回転:矩形ブロックA3の輝度値<矩形ブロックA1の輝度値、矩形ブロックA3の輝度値<矩形ブロックA5の輝度値、...、矩形ブロックA4の輝度値>矩形ブロックA0の輝度値右回転:矩形ブロックA3の輝度値<矩形ブロックA1の輝度値、矩形ブロックA3の輝度値<矩形ブロックA5の輝度値、...、矩形ブロックA2の輝度値>矩形ブロックA6の輝度値、...なお、上述した条件の全てを必ずしも満足する必要はない。例えば、右目をつぶっている場合などを想定し、正面であれば、矩形ブロックA3の輝度値および矩形ブロックA1の輝度値の大小関係だけが満足していない場合などであっても、スコアを高くしても良い右目をつぶっている顔画像を学習に加えれば、Boostingなどの学習によってそのように設定される。一般的な顔検出では、異なる顔向きごとにテンプレートが異なるために、それぞれの顔向きの特徴量を算出する必要があった。本発明では、異なる顔向きの各々に共通なテンプレートを用いるために、一度に異なる顔向きに対する特徴量である特徴パターンが生成でき、効率的である。このように、本発明は、各顔の向きで共通の特徴パターンで顔/非顔を効率的に分離することができるという特徴[2]を有している。次に、実施の形態1の対象物判定装置1の動作を説明する。図12は、実施の形態1の対象物判定装置1の動作を説明するためのフローチャートである。同図において、まずブロック輝度算出部131が、画像上に複数の矩形ブロックから構成されるテンプレートを1乃至複数個設定すると共に、テンプレート内の各矩形ブロックの輝度の平均値ブロック輝度値を算出するステップS1。次いで、ブロック対設定部132が、各テンプレートにおいて、当該テンプレートに含まれる各矩形ブロックのうちいずれか2つを1対とするブロック対を複数設定するステップS2。次いで、比較部133が、ブロック対設定部132で設定された複数のブロック対の各々においてブロック輝度値同士の大小関係を示す特徴パターンを求め、特徴量保持部134に保持するステップS3。次いで、尤度算出部14が、学習データ15を参照して各テンプレートの特徴パターンに対するスコアを求め、更に、全テンプレートのスコアを総和して尤度を求めるステップS4。最後に、比較部16が、尤度により、画像内に対象物である人の顔または顔パーツなどの顔の一部が含まれるか否かを判定するステップS5。このように、実施の形態1の対象物判定装置1によれば、1つのテンプレートに含まれる複数の矩形ブロックのうちいずれか2つを1対とするブロック対を複数設定し、各ブロック対のブロック輝度値の大小関係によって、当該テンプレート内に対象物の一部が含まれる度合いを示すスコアを保持し、この処理を全てのテンプレートに対して行い、全テンプレートのスコアの総和値により、画像内に対象物が含まれるか否かを判定する。特に、本発明では、1つのテンプレートに含まれる複数の矩形ブロックのいずれか1つを比較参照値にできるので、特許文献1で開示された技術と比べて、比較参照値の領域サイズが小さいため大局的過ぎないため、対象物が例えば人の顔であれば、顔の各パーツ目、鼻、口等の特徴を多く残すことができ、また隠蔽領域にかかる可能性が低くなる。これにより、部分的特徴検出にも向くとともに、部分隠蔽に強くなる。なお、実施の形態1の対象物判定装置1のハード構成としては、通常のコンピュータを用いることもできる。即ち、対象物判定装置1は、CPU、RAM等の揮発性メモリ、及びROM等の不揮発性メモリ、及びハードディスク又はSSDSolidStateDrive等の大容量記憶装置等を備えたコンピュータによって構成できる。また、実施の形態1の対象物判定装置1における処理を記述したプログラムを、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ等の記憶媒体に格納して配布することも可能である。また、本実施の形態では、テンプレート内の各ブロックは矩形であるとしたが、これが三角形、多角形、円などであっても同様の効果が得られることは言うまでもない。実施の形態2前述した実施の形態1の対象物判定装置1では、特徴量を特徴パターンPiのみとしたが、実施の形態2の対象物判定装置1A図1参照では、特徴量は、特徴パターンと、比較参照値Arefに対する明暗差を示す値この値を強度と呼ぶの組としている。強度を含む特徴量は、特徴量生成部13A図1参照で生成される。明暗差を示す強度は、比較参照値Arefの矩形ブロックの明るさに対する明明るいの矩形ブロックAn<Arefと、暗暗いの矩形ブロックAn>Arefの振れ幅即ち、明の矩形ブロックAnと暗の矩形ブロックAnの差を示す値とする。これにより、強度Kは、輝度変化量が少なければ小さく、輝度変化量が多ければ大きい値をとり、目、口、鼻それぞれの境界等にあるエッジの強さを示すことになる。なお、特徴パターンを空間的周波数と捉えるならば、強度はその振幅と考えられる。矩形ブロックが6つある場合の強度Kは以下のようにして求まる。ここで、avは平均値であることを示す。Di=1Aiav<Akiavi=0~5Di=0Aiav≧Akiavi=0~5Bi=0Aiav<Akiavi=0~5Bi=1Aiav≧Akiavi=0~5K=ΣBi×Aiav÷ΣBi-ΣDi×Aiav÷ΣDi図13は、強度を含めた場合の特徴量を求める工程を模式的に示した図である。図13のaは、前述した図3のaと同様の6つの矩形ブロックA0~A5から構成されるテンプレート100を示しており、このテンプレート100において、図13のbに示すように、矩形ブロックA0の輝度値を129、矩形ブロックA1の輝度値を120、矩形ブロックA2の輝度値を146、矩形ブロックA3の輝度値を122、矩形ブロックA4の輝度値を110、矩形ブロックA5の輝度値を107とし、矩形ブロックA1を比較参照値Arefとしてパターン化すると、図13のcに示すような特徴パターン110が得られる。即ち、矩形ブロックA0の輝度値129と比較参照値Aref120との比較においては、129>120であるので、1となる。また、矩形ブロックA2の輝度値146と比較参照値Aref120との比較においては、146>120であるので、1となる。また、矩形ブロックA3の輝度値122と比較参照値Aref120との比較においては、122>120であるので、1となる。また、矩形ブロックA4の輝度値110と比較参照値Aref120との比較においては、110<120であるので、0となる。また、矩形ブロックA5の輝度値107と比較参照値Aref120との比較においては、107<120であるので、0となる。このようにして得られた特徴パターン110から明の矩形ブロックの平均と暗の矩形ブロックの平均をそれぞれ求める。明の矩形ブロックの平均は、特徴量が1になっている矩形ブロックの輝度値より、129146122/3≒132.23となる。また、暗の矩形ブロックの平均は、特徴量が0になっている矩形ブロックの輝度値より、110107/2=108.5となる。そして、強度は、明の矩形ブロックの輝度平均値-暗の矩形ブロックの輝度平均値≒23.833となる。この強度23.833と特徴パターン110の組が特徴量となる。このようにしてエッジ強度を含めた特徴量が得られ、この特徴量を用いることで顔検出の性能の向上が図れる。図14は、画像例150上に設定したテンプレート100において、矩形ブロックA1を比較参照値Arefとした場合の特徴パターンを模式的に示した図である。矩形ブロックA1を比較参照値Arefとして、他の矩形ブロックA0,A2,A3,A4,A5それぞれの輝度値とを比較することで、同図に示すような特徴パターン110-1,110-2,...が得られる。なお、各テンプレート100に隣接して付随する数0,30,70,100,...はスコア200である。同図における特徴パターン110-1,110-2,...と強度とスコア200の対比表が、実施の形態1同様、図1における学習データ記憶部15に記憶されている学習データである。また、各テンプレート100を構成する6個の矩形ブロックA0~A5において、色が黒になるに従って輝度が暗くなっている。図15は、画像上の人の顔の鼻を含む位置にテンプレート100を設定し、矩形ブロックA1を比較参照値Arefとしたときの各矩形ブロックA0,A2,A3,A4,A5の平均輝度と、特徴パターン110とを示す図である。同図に示すように、人物画像の両目部分が両目間の部分よりも暗くなっており、鼻と鼻を中心とした両側部分が両目間の部分よりも明るくなっているので、特徴パターン110は同図に示すようになる。両目と両目直下部分との輝度変化量が大きくなっている。このように、実施の形態2の対象物判定装置1Aによれば、エッジ強度を含む特徴量を有するので、顔検出の性能向上が図れる。なお、実施の形態2の対象物判定装置1Aにおいて、強度は、明暗差を示す値であれば良く、明の矩形ブロック及び暗の矩形ブロックそれぞれの最大値の差でも良い。また、上述した強度は、連続値であるが、これをN段階に量子化しても良い。量子化幅は固定値でも良いが、各矩形ブロックの値から算出された分散値に基づいた値でも良い。また、実施の形態2の対象物判定装置1Aにおいても、ハード構成として、実施の形態1の対象物判定装置1と同様に、通常のコンピュータを用いることもできる。また、実施の形態2の対象物判定装置1Aにおいても、処理を記述したプログラムを、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ等の記憶媒体に格納して配布することも可能である。"