魚眼カメラにより撮影された魚眼画像をそのまま用いて魚眼画像内に含まれる物体を認識する物体認識装置における物体認識方法において、前記物体認識装置は、前記魚眼カメラから入力される魚眼画像から魚眼画像内に含まれる検出したい対象物体を認識する物体認識部と、入力される魚眼画像の歪みの方向に合わせて前記入力される魚眼画像を複数に分割する分割領域を定めて複数の分割領域に分割し、該分割された分割領域毎に対応する検出したい対象物体に認識に使用する領域別データベースとを有して構成され、前記物体認識部は、前記入力される魚眼画像の分割領域毎に対応する前記領域別データベースを使用して入力された前記魚眼画像から該魚眼画像内に含まれる検出したい対象物体の検出認識を行うことを特徴とする物体認識方法。前記物体認識装置は、前記入力される魚眼画像を回転させる画像回転部をさらに有し、前記画像回転部は、前記入力される魚眼画像を所定の角度ずつ回転された複数の魚眼画像を作成し、前記物体認識部は、前記入力される回転されていない魚眼画像及び前記回転された複数の魚眼画像のそれぞれに対して、前記分割領域毎に検出したい対象物体の検出認識を行うことを特徴とする請求項1記載の物体認識方法。前記物体認識装置は、検出座標変換部をさらに有し、前記検出座標変換部は、前記物体認識部により検出認識された対象物体が、前記回転されていない魚眼画像及び前記回転された複数の魚眼画像のどの魚眼画像から検出されたかに応じて、検出結果の物体の検出座標を回転前魚眼画像の座標に変換することを特徴とする請求項2記載の物体認識方法。前記領域別データベースは、検出したい対象物体が写されているデータベース作成に用いる魚眼画像を回転させ、検出したい対象物体のデータを切り出すことにより作成することを特徴とする請求項1、2または3記載の物体認識方法。魚眼カメラにより撮影された魚眼画像をそのまま用いて魚眼画像内に含まれる物体を認識する物体認識装置において、前記魚眼カメラから入力される魚眼画像から魚眼画像内に含まれる検出したい対象物体を認識する物体認識部と、入力される魚眼画像の歪みの方向に合わせて前記入力される魚眼画像を複数に分割する分割領域を定めて複数の分割領域に分割し、該分割された分割領域毎に対応する検出したい対象物体に認識に使用する領域別データベースとを有し、前記物体認識部は、前記入力される魚眼画像の分割領域毎に対応する前記領域別データベースを使用して入力された前記魚眼画像から該魚眼画像内に含まれる検出したい対象物体の検出認識を行うことを特徴とする物体認識装置。前記入力される魚眼画像を回転させる画像回転部をさらに有し、前記画像回転部は、前記入力される魚眼画像を所定の角度ずつ回転された複数の魚眼画像を作成し、前記物体認識部は、前記入力される回転されていない魚眼画像及び前記回転された複数の魚眼画像のそれぞれに対して、前記分割領域毎に検出したい対象物体の検出認識を行うことを特徴とする請求項5記載の物体認識装置。検出座標変換部をさらに有し、前記検出座標変換部は、前記物体認識部により検出認識された対象物体が、前記回転されていない魚眼画像及び前記回転された複数の魚眼画像のどの魚眼画像から検出されたかに応じて、検出結果の物体の検出座標を回転前魚眼画像の座標に変換することを特徴とする請求項6記載の物体認識装置。前記領域別データベースは、検出したい対象物体が写されているデータベース作成に用いる魚眼画像を回転させ、検出したい対象物体のデータを切り出すことにより作成されたものであることを特徴とする請求項5、6または7記載の物体認識装置。魚眼レンズによって撮影した画像を用いて物体の認識を行う技術は、前述したように、魚眼レンズによって撮影した画像を平面画像への変換を行った上で物体の認識を行っており、このため、平面画像を用いて画像の変換を行うことなく物体の認識を行う技術に比較して多くのハードウェアリソース、あるいは、ソフトウェアリソースを消費してしまうことになり、また、魚眼レンズによって撮影した画像の平面画像への変換に少なからぬ時間を要することになる。前述したような状況から、例えば、物体の認識を迅速に行う必要がある運転支援等の即応性が求められる技術分野では、平面画像への変換を必要とする魚眼画像の使用が躊躇されている。一般に、魚眼レンズによって撮影された大きな視野角、例えば、180度の視野角で捉えられた魚眼画像は、平面画像に変換されることにより無限大の大きさを持つ画像となることが知られている。すなわち、魚眼画像から平面画像に変換された画像は、元の魚眼画像と比べて大きなサイズを有するものとなる。そのため、魚眼画像を平面画像に変換して利用する場合、通常、変換する画像の範囲を魚眼画像全体とせずに、一部だけを変換するという手法が採られている。そして、特許文献2には、魚眼画像の一部を切り出してから平面画像に変換する手法で解決しきれなかった歪みや切り出し可能箇所の制限への解決策が提案されている。しかし、魚眼画像の一部だけを変換する手法は、魚眼レンズによる大きな視野角という利点を充分に活かしきれていないものである。一方、魚眼画像から平面画像への変換を行わずに物体の認識を行おうとする場合、検出対象となる物体の画像が魚眼画像の外側に位置すればするほど大きく歪んでしまうため、平面画像を用いる物体認識の手法を適用しても充分な検出精度を得ることができないものとしかならない。そのため、魚眼画像をそのまま利用して物体の認識を行おうとする場合、使用するデータベースに格納する物体データとして、魚眼画像上に現れる歪みを持った物体データを使用することが考えられる。しかし、この場合、魚眼画像上に現れる、あらゆるパターンの歪みを網羅したデータベースの作成を行わなければならず、データベースの作成に、平面画像を利用する場合のデータベースの作成と比較して大きな労力が必要となってしまう。また、前述の場合、様々なパターンの歪みを持ったデータを格納するためのデータベースが必要とするハードウェアリソースも、歪みを考慮しないときと比較して大きなものとなってしまう。さらに、前述の場合、あらゆるパターンの歪みを持つ画像データを格納したデータベースを、魚眼画像上の任意のある領域内の物体の画像の検出にそのまま利用することは、前述のデータベースが対象となる領域の歪みと類似しない歪みをもつ物体のデータも含むデータベースであるために、充分な検出精度を持って物体の検出を行うことができないものとしかなり得ない。本発明の目的は、前述したような従来からの技術の問題点に鑑み、魚眼画像を平面画像に変換することなく、魚眼画像をそのまま利用して物体の認識を行うことができるようにした物体認識方法及び認識装置を提供することにある。本発明によれば前記目的は、魚眼カメラにより撮影された魚眼画像をそのまま用いて魚眼画像内に含まれる物体を認識する物体認識装置における物体認識方法において、前記物体認識装置は、前記魚眼カメラから入力される魚眼画像から魚眼画像内に含まれる検出したい対象物体を認識する物体認識部と、入力される魚眼画像の歪みの方向に合わせて前記入力される魚眼画像を複数に分割する分割領域を定めて複数の分割領域に分割し、該分割された分割領域毎に対応する検出したい対象物体に認識に使用する領域別データベースとを有して構成され、前記物体認識部は、前記入力される魚眼画像の分割領域毎に対応する前記領域別データベースを使用して入力された前記魚眼画像から該魚眼画像内に含まれる検出したい対象物体の検出認識を行うことにより達成される。本発明によれば、魚眼画像を平面画像へ変換することなく、広い視野角を持つ魚眼画像を全体を用いて物体の認識を行うことができるため、迅速かつ精度の高い物体の認識を行うことが可能となる。以下、本発明による物体認識方法及び認識装置の実施形態を図面により詳細に説明する。本発明は、魚眼画像を平面画像へ変換することなく、広い視野角を持つ魚眼画像の全体を用いて人物を含む物体の認識を行うことを可能とするものである。ここでは、まず、本発明の具体的な実施形態を説明する前に、本発明の基本的な考え方による物体の認識方法について図面を参照して説明する。本発明の第1の基本的な考え方による方法は、魚眼画像の歪みに対応するため、魚眼画像の歪みの方向にあわせて、魚眼画像を複数の領域に分割し、分割した魚眼画像の各領域毎に対応するデータベースを用意し、それらのデータベースを使い分けて物体の検出を行うという方法である。図1は本発明の第1の基本的な考え方による認識方法での魚眼画像の領域の分割方法を説明する図、図2は魚眼画像をその中心を基準として8つの領域に分割した場合の各領域での物体の写り方の相違を説明する図である。本発明の第1の基本的な考え方による方法認識方法での魚眼画像の領域を分割する方法は、図1に図1a~図1eとして幾つかの例を示しているように、魚眼画像の中心を基準として、中心からの距離と歪みの方向とによって複数の分割領域を定めて魚眼画像を複数の領域に分割するというものである。図1aに示す例は、魚眼画像の中心を基準にして放射状に8つの分割領域を定めて魚眼画像を8つの領域イ~領域チに魚眼画像を分割した例である。また、図1b~図1eに示す例は、前述と同様な考え方で魚眼画像を分割した例である。なお、以後の説明では、図1aに示す分割例を用いて説明を続けるが、図1b~図1eに示す例の場合も同様であるので、これらの分割例での説明を省略する。図1aに示すように、魚眼画像をその中心を基準として8つの領域に分割した場合、図2に示すように、領域毎に領域内の物体の写り方が異なっている。図2には分割した領域イと領域チとに写されている、平面画像では同一の形状を持つ物体としての人物の形状を示しているが、魚眼画像歪みにより領域毎に人物の形状が異なっている。このため、検出対象データを格納した1つのデータベースを使用して物体の検出を行った場合、例えば、領域チに写っている人物を検出することができても、領域チに写っていた人物が領域イに移動した場合、歪み方が異なるために魚眼画像への写り方が大きく変わってしまい、その人物を検出することができなくなってしまう可能性が生じることになる。そこで、本発明の第1の基本的な考え方では、各分割領域毎に、すなわち、8つの領域イ~領域チ毎に、対応する8つのデータベースを用意し、分割領域毎に対応するデータベースとの画像比較を行って図1aに示す例の場合、8回の画像比較処理を行う物体の検出を行うこととしている。これにより、平面画像で同一の形状を持つ物体であれば、どの領域にその物体が存在した場合にも、確実にその物体の検出を行うことが可能となる。なお、分割領域毎のその領域に対応したデータベースの作成の方法については後述する。次に、本発明の第2の基本的な考え方による物体の認識方法ついて説明する。本発明の第2の基本的な考え方による方法は、天空方向または地面に対して垂直な方向に撮影された魚眼画像を回転させて、物体の認識を行うという方法である。一般に、魚眼画像は、物体が映っている画像の位置に応じて、歪みの方向や強さが異なるという性質を持っている。この歪みの強さは、魚眼レンズの外周方向から入る光によって形成される画像の中心から外側に位置する物体の画像ほど大きなものとなる。いま、ある2つの物体の画像について比較してみると、同程度に画像中心から離れた物体の画像であれば、歪みの差異はその方向だけに限られる。そして、歪みの方向は、天空方向撮影時または地面に対して垂直な方向に撮影時、どちらの場合も、画像中心を中心とする円の接線方向に近いものであるため、検出対象となる物体と同様に中心から同程度に離れ、かつ、類似した形状の物体を元にして作成されたデータを含むデータベースを使用して物体の検出を行って物体の認識を行おうとする場合、魚眼画像の中心を基点に画像を回転させることにより、画像がある回転角度に回転させられたときに、物体の検出が可能となって物体の認識を行うことができるようになる。従って、検出対象となる物体の画像を含む魚眼画像の回転画像を複数使用することによって、魚眼画像上のあらゆるパターンの歪みを網羅したデータベースを作成する必要なく、物体の認識が可能となる。また、魚眼画像を用いる物体認識方法を使用するシステムを実際に運用する際には、あらゆるパターンの歪みを網羅したデータベースではなく、いくつかの歪みを持ったデータからなるデータベースを使用することが現実的と考えられる。そして、魚眼画像を回転させて物体認識を行う本発明の第2の基本的な考え方による物体の認識方法を用いることにより、あらゆるパターンの歪みを網羅したデータベース用いる方法に比べて、容易に認識精度の向上を図ることが可能となる。図3は本発明の第2の基本的な考え方による認識方法での魚眼画像の回転方法を説明する図、図4は地面に対して垂直な上方からの撮影の例とそのときに撮影された魚眼画像の例とを示す図、図5は対象とする魚眼画像を回転させることによって、魚眼画像に含まれる検出したい物体の認識を行うことが可能となることを説明する図である。図3には、図3aに示す対角魚眼画像を回転させた例を図3b~図3dとして、また、図3eに示す円周魚眼画像を回転させた例を図3f~図3hとして示している。物体認識の処理を行う画像領域は、横長の形状を持つため、図3aに示すような横長の対角魚眼画像の場合、そのまま回転させると、画像が描写された左右側の一部の画像が処理領域から外れてなくなってしまうことになる。このため、横長の対角魚眼画像を回転させる場合には、画像の一部が回転によりなくなってしまわないように、処理可能な画像領域を拡張した後に回転を行うようにする。すなわち、図3bに示すように、処理可能な画像領域を灰色で示す領域まで拡張し、この領域内で撮影された魚眼画像を回転させることとする。これにより、図3c、図3dに示すように、図3aに示すような対角魚眼画像をどのように回転させた場合にも、画像の一部が処理可能な領域外となってなくなってしまうようなことを防止することができる。また、図3eに示すような円周魚眼画像の場合、画像が描写された部分は回転によって処理可能な領域から外れてしまうことがないため、図3f~図3hに示すようにそのまま回転を行うことができる。図4aには、地面に対して垂直な上方からの撮影の例を示しており、ここに示す例は、例えば、部屋の天井に設置したカメラから床面に居る複数の人物A、B等を撮影する状態を示している。このような状態で撮影された円周魚眼画像は、例えば、図4bに示すようなものとなる。この図4bに示す例は、撮影された円周魚眼画像面と地面部屋の床面とが平行となっており、円周魚眼画像の中心Oを中心として、画像を図4cに示すように、反時計方向に回転させていった場合に、各人物の歪み方は、中心からの距離により決まっていて、回転させることによってもその歪み方は変化しないことになる。従って、画像を回転させても、物体の認識を行うことができることになる。次に、魚眼画像を回転させることによって、その魚眼画像に含まれる検出したい物体の認識ができることを図5を参照して説明する。図5に示す例は、地表から天空方向に向かって撮影した図5aに示すような円周魚眼画像を対象とする魚眼画像として、この魚眼画像に含まれる検出したい物体の認識を行うものとしている。そして、検出したい物体の画像データとして、図5b~図5dに示すような画像の画像データがデータベースに保持されているものとする。なお、図5においては、回転により物体の認識が可能であることを示すものであり、ここでは第1の考え方における、領域別のデータベースは扱っていない。図5aに示すような魚眼画像からこの画像内に含まれる図5b~図5dに示すような画像データを持つ物体の認識を行う場合、図5aに示すような魚眼画像を反時計方向に回転させながら、この魚眼画像と図5b~図5dに示すような画像の画像データを持つデータベースとを比較照合して物体の認識を行うことになる。すなわち、図5aに示すような魚眼画像を、図5e~図5hに示すように反時計回りに少しずつ回転させていき、回転させた画像と図5b~図5dに示すような画像データを持つデータベースとを比較照合していく。そして、回転させていない図5eに示す画像と図5b~図5dに示すデータベースの画像データとを比較照合した場合、図5b~図5dに示すデータベースの画像データと一致位置、方向も含めた一致する物体の画像が図5eに示す画像の中から見つけることができないため、図5iに示しているように、未検出とされる。また、図5eに示す画像を反時計方向に回転させた図5fに示す画像と図5b~図5dに示すデータベースの画像データとを比較照合した場合も、前述の場合と同様に、図5b~図5dに示すデータベースの画像データと一致位置、方向も含めた一致する物体の画像が図5fに示す画像の中から見つけることができないため、図5jに示しているように、未検出とされる。さらに、図5fに示す画像を反時計方向に回転させた図5gに示す画像と図5b~図5dに示すデータベースの画像データとを比較照合した場合、図5bに示すデータベースの画像データと一致位置、方向も含めた一致する物体の画像を図5gに示す画像の中から見つけることができ、図5kに示しているように、検出とされる。また、さらに、図5gに示す画像を反時計方向に回転させた図5hに示す画像と図5b~図5dに示すデータベースの画像データとを比較照合した場合、前述した場合と同様に、図5cに示すデータベースの画像データと一致位置、方向も含めた一致する物体の画像を図5hに示す画像の中から見つけることができ、図5lに示しているように、検出とされる。前述したように、本発明の第2の基本的な考え方による認識方法は、対象となる魚眼画像では、図5b~図5d示したような画像データを持つデータベースを使用した場合、物体の検出を行うことができないが、対象となる魚眼画像をある角度回転させた画像の場合に検出可能となる。従って、物体が検出されたとき、その検出結果とそのときの対象となる魚眼画像の回転角度とから、対象となる魚眼画像中の検出された物体の位置を求めることができる。ここで、第1の基本的な考え方による方法のための、分割領域毎のその領域に対応したデータベースの作成の方法について述べる。第2の基本的な考え方の根拠である、2つの物体の画像について比較してみると、同程度に画像中心から離れた物体の画像であれば、歪みの差異はその方向だけに限られるより、データベース作成用の画像に対し、回転を加えることにより、データベース用画像を複数枚生成することが可能であるといえる。第2の基本的な考え方の根拠のみを用いたデータベースの作成方法を述べたのが図6であり、さらに第1の基本的な考え方による方法のための領域別データベースの作成方法を述べたのが図7である。以下詳細について述べる。図6は1つのデータベース作成用の画像から複数のデータベース作成用の画像データを作成する方法を説明する図である。図6では、地面から天空方向に対して垂直な方向に撮影された魚眼画像に対する物体の認識に使用するデータベースの作成について説明する。この場合のデータベースの作成は、すでに説明したように、魚眼画像上の位置と歪みの方向とによる性質より、データベースに格納する画像データの大本となる画像を回転させたものを、大本となる画像データに加えることによって行うことができる。このような方法を用いることにより、データベースに用いる画像データ収集の労力を削減することが可能である。図6に示す例では、1つのデータからデータベース作成用の複数のデータを作成しており、魚眼画像から作成されたデータベース用のデータに対し、90度の回転を加えることによって、データベースに使用するデータをさらに作成している。図6において、図6aには、データベース作成用の天空方向を撮影した魚眼画像の例を示している。データベースの作成時、まず、検出対象物体の画像として、図6aに示す魚眼画像の点線で囲んだ3つの画像を抽出し、それらの物体の画像の画像データを大本の画像データとして、図6b~図6dに示すように作成する。次に、図6b~図6dに示す魚眼画像データを90度ずつ回転させて、図6bに示す画像データから図6e~図6gに示すような画像データを作成し、これらの画像データに大本になる図6bに示した画像データを加えることによって、データベース用のデータを作成し、また、図6cに示す画像データから図6h~図6jに示すような画像データを作成し、これらの画像データに大本になる図6cに示した画像データを加えることによって、1つのデータベースを作成し、さらに、図6dに示す画像データから図6k~図6mに示すような画像データを作成し、これらの画像データに大本になる図6dに示した画像データを加えることによって、1つのデータベースを作成する。図7はある領域のデータベースの画像データから他の領域用のデータベースの画像データを作成する方法を説明する図である。ここで説明する例は、ある領域用のデータベースの画像データから回転により他の領域用のデータベースの画像データを作る場合の例である。データベース作成用の魚眼画像として、図7a、図7bに示すような魚眼画像を用いるものとする。また、この場合の画像の分割が、図7cに示すように行われるものとする。そして、データベース作成時、まず、図7a、図7bに示す魚眼画像から分割領域ハ用のデータベースの画像データとして、図7d、図7eに示すような画像データを作成すると共に、これらの画像データを他の分割領域用のデータベース用に使用する画像データを作成するための大本となる画像データとして使用することとする。次に、図7d、図7eに示す分割領域ハ用のデータベースの画像データを反時計方向に90度回転させて、図7f、図7gに示すような画像データを作成し、これらの画像データを、分割領域ホ用のデータベースの画像データとする。また、図7f、図7gに示す分割領域ホ用のデータベースの画像データを反時計方向に90度回転させて、図7h、図7iに示すような画像データを作成し、これらの画像データを、分割領域ト用のデータベースの画像データとする。さらに、図7h、図7iに示す分割領域ト用のデータベースの画像データを反時計方向に90度回転させて、図7j、図7kに示すような画像データを作成し、これらの画像データを、分割領域イ用のデータベースの画像データとする。なお、分割領域ニ、ヘ、チ、ロ、リ用のデータベースに使用する画像データも、前述と同様に作成することができる。このようにして、画像データを作成することにより、領域間における認識精度の均等化を図ることができる。次に、本発明の第3の基本的な考え方による物体の認識方法ついて説明する。本発明の第3の基本的な考え方による方法は、前述までに説明した本発明の第1及び第2の基本的な考え方による物体の認識方法を併用する方法である。本発明の第1及び第2の基本的な考え方による物体の認識方法を併用した本発明の第3の基本的な考え方による物体の認識方法によれば、対象となる魚眼画像の必要とする回転回数を低減させることが可能となり、物体検出に要する時間を短縮することができると共に、領域分割時の物体の認識における、領域境付近に位置している物体が未検出となる可能性があるという問題も解決することができる。図8は本発明の第3の基本的な考え方による物体の認識方法を説明する図であり、次に、これについて説明する。図8において、図8aには、図1を参照して前述で説明した魚眼画像を8つの領域に分割して物体の認識を行う方法での図1aに示したと同様な対象とする魚眼画像を示しており、検出したい対象物体である人物が領域ロと領域ハとの境界の位置に撮影されて存在しているとしている。そして、物体の検出のための分割領域ハに対応するデータベースとして、対象物体である人物が領域ハの中央、領域ロと領域ハと境界、領域ハと領域ニの境界に位置している場合に対応するような図8b~図8dに示す検出したい物体の画像の画像データを持つデータベースが用意されている。そして、前述した本発明の第1の基本的な考え方による物体の認識方法場合と同様に、8つの分割領域の各分割領域毎にそれぞれの歪み方を持つデータベースを用意する。先に述べた領域別データベース作成方法を用いたとき、各分割領域毎のデータベースの差異は歪みの方向だけと考えられるため、本発明の第3の基本的な考え方による物体の認識方法では、すべての領域対象とする魚眼画像を回転させる角度の合計は図1aの分割方法である場合、360÷8=45より、領域間角度である45度分までの回転を行えば充分である。これは、もし、15度の回転角度で図8の中央部で検出できる対象がある場合、合計360度分までの回転を行う場合、60度分回転した図8ニの中央部、105度分回転した図8ホの中央部、150度分回転した図8ヘの中央部、195度分回転した図8トの中央部、240度分回転した図8チの中央部、285度分回転した図8イの中央部、330度分回転した図8ロの中央部と8回の重複した検出を行ってしまうためである。図8aに示すような魚眼画像からこの画像の分割領域ハ内に含まれる図8b~図8dに示すような画像データを持つ物体の認識を行う場合、図8aに示すような魚眼画像を少しずつ回転させながら、この魚眼画像と図8b~図8dに示すような画像の画像データを持つデータベースとを比較照合して物体の認識を行うことになる。この場合、前述したように画像の回転は、領域間角度である45度分までの回転でよい。なお、対象となる魚眼画像の回転は、画像を回転させるだけであって、領域が回転するものではない。そして、回転させていない図8eに示す画像と図8b~図8dに示すデータベースの画像データとを比較照合した場合、図8b~図8dに示すデータベースの画像データと一致位置、方向も含めた一致する物体の画像が図8eに示す画像の中から見つけることができないため、図8gに示しているように、未検出とされる。また、検出したい対象物体である人物が領域ロと領域ハとの境界の位置に撮影されて存在している場合、領域ロと領域ハとのそれぞれの領域に対応したデータベースを使用しても、対象となる物体の検出を行うことができない可能性が高い。しかし、図8eに示す画像を少しずつ反時計方向に回転させていくと、図8fに示すように、対象となる物体の画像が分割領域のほぼ中央に位置するようになり、図8b~図8dに示すデータベースの画像データとを比較照合した場合、図8hに示しているように、検出することができることになる。前述では、データベースの画像データとして、図8b~図8dに示している3つの画像データを持つとしたが、分割領域ハ内でより細かい回転位置での画像データを用意してデータベースを作成しておけば、より精度の高い物体の認識を行うことが可能となる。図9は本発明の一実施形態による物体認識装置の機能構成を示すブロック図である。ここでの本発明の実施形態は、魚眼レンズを用いて撮影した円周魚眼を8つの領域に分割し、前述した第1の基本的な考え方及び第3の基本的な考え方での物体認識を行うものとして説明する。図9に示す本発明の実施形態による物体認識装置は、回転処理を行った複数の対象魚眼画像110を格納したメモリと、物体認識部130と、対象魚眼画像の分割領域イ~チのそれぞれに対応する領域別データベース140と、認識された物体の認識座標を元の対象魚眼画像100の座標に変換する検出座標逆変換部150とを備えて構成されている。前述したように構成される本発明の実施形態による物体認識装置において、まず、物体認識の対象となる魚眼画像100を回転させた複数枚の画像を生成する。また、ここでは、対象画像の領域分割数を画像中心を基準に8つの分割領域に分けている。このことを、図9に画像に適応した領域分割方法120として示している。図9においては、回転した対象魚眼画像110は、15度の回転角度を用いることにより45÷15=3より、3枚の画像としたが、魚眼画像100を15度より小さい角度で回転させて、複数枚の画像を作成し、メモリ内に保持されてもよい。なお、ここで注意すべき点は、回転した複数の魚眼画像110は、画像だけが回転させられており、分割領域の位置については回転されられていないという点である。前述した本発明の実施形態による物体認識装置を使用して、前述した第1の基本的な考え方で物体認識を行う場合、物体認識部130は、メモリ内に格納された複数枚の物体認識を行う対象魚眼画像のそれぞれに対して、それぞれの魚眼画像の各分割領域イ~チ毎に、対応する分割領域用の領域別データベース140を使用し、そのデータベースに含まれる検出したい物体の画像データと対象魚眼画像の画像データとの比較を行って物体の検出認識を行う。その後、検出座標逆変換部は、物体データが、回転させられたどの魚眼画像のどのような座標位置に存在したと検出されたかの情報から、対象魚眼画像100の物体の存在する座標位置に変換して出力する。なお、前述した本発明の実施形態による物体認識装置を使用して、前述した第1の基本的な考え方で物体認識を行う場合の最も単純な構成の場合、対象魚眼画像100をそのまま対象魚眼画像110としてメモリに格納し、その1つの魚眼画像110についてだけ、物体認識部130が、前述と同様に、その魚眼画像の各分割領域毎に対応する領域用の領域別データベース140を用いて物体検出を行うようにすればよい。また、前述した本発明の実施形態による物体認識装置を使用して、前述した第3の基本的な考え方で物体認識を行う場合、対象魚眼画像を45度より少ない角度で45度の範囲で回転させた複数枚の回転処理を行った対象魚眼画像110を作成してメモリに格納し、それらの複数の対象魚眼画像110のそれぞれについて、物体認識部130が、前述と同様に、その魚眼画像の各分割領域毎に対応する領域用の領域別データベース140を用いて物体検出を行うようにすればよい。例えば、前述の対象魚眼画像を45度より少ない角度を15度とすると、15度刻みで対象魚眼画像100を回転させ、45÷15=3より0度回転画像、15度回転画像、30度回転画像の3枚の回転処理を行った対象魚眼画像110を生成して、メモリに格納して、3枚の対象魚眼画像110のそれぞれについて、物体認識部130が、前述と同様に、その魚眼画像の各分割領域毎に対応する領域用の領域別データベース140を用いて物体検出を行うようにすればよい。なお、前述では、対象魚眼画像の回転角度を15度刻みとしたが、この回転角度は、用途に応じて決定すればよい。そして、検出座標逆辺幹部は、15度回転画像、30度回転画像で検出した物体座標を、15度逆回転、30度逆回転により対象魚眼画像100上のどこにあるかを求めることによって、魚眼画像100における認識した物体の座標位置を出力する。図10は本発明の一実施形態による物体認識装置のハードウェア構成を示すブロック図である。本発明の実施形態による物体認識装置は、魚眼画像を撮影する入力装置としての魚眼カメラ210と、魚眼カメラ210により撮影された魚眼画像に含まれる検出したい対象物体を検出認識する魚眼物体認識装置200とにより構成される。また、魚眼物体認識装置200は、魚眼画像を取り込むインターフェースである画像入力部と、画像入力部220が取り込んだ画像に回転を加える画像回転部230と、データベース格納用メモリ240と、データベース格納用メモリ240に格納された領域別データベース241と、魚眼画像内に含まれる検出したい対象物体を検出認識する物体認識部250と、物体認識部250によって得られた検出座標を回転前の座標に変換する検出座標変換部260と、検出結果を出力する検出結果出力部270とを備えて構成されている。また、物体認識部250は、物体の認識を行う物体認識アルゴリズム部251と、画像入力部220からの回転させられていない画像及び画像回転部230からの回転された画像を格納する画像格納用メモリ252とにより構成されている。前述したように構成される本発明の実施形態による物体認識装置において、魚眼カメラ210により撮影されて得られた魚眼画像のデータは、魚眼物体認識装置200に入力されて画像入力部220により取り込まれ、画像入力部220を介して画像回転部230に入力される。画像回転部230に入力された魚眼画像データは、画像回転部230により回転されられて、複数枚の回転後画像データに生成され、それらの画像データと画像入力部からの回転されられていない魚眼画像データとが物体認識部250内の画像格納用メモリ252に格納される。そして、物体認識部250内の物体認識アルゴリズム部251は、画像格納用メモリ252に格納されている回転させられていない画像データ及び回転させられている複数の画像データのそれぞれに対して、メモリ240に格納されている領域別データベース241を使用して物体認識の処理を行う。物体認識アルゴリズム部251による物体の検出結果は、検出座標変換部260に入力される。そして、検出座標変換部260は、入力された検出結果の物体の検出座標を回転前の座標に変換した後、その結果を出力結果出力部270を介して魚眼物体認識装置200の外部に出力させる。図11は図10に示す物体認識装置での魚眼カメラ210の設置例を示す図である。図10に示す物体認識装置での魚眼カメラ210の設置位置は、特に制約されるものではないが、図11に示す例では、魚眼カメラ210は、部屋の天井に設置されて床面に垂直な方向にレンズを向けている。そして、部屋の床上には、物体認識の対象となる物体として2人の人物が存在している。図11に示す物体認識装置は、前述のように設置されている魚眼カメラ210が撮影した魚眼画像から2人の人物の存在を認識するものである。図12、図13は魚眼カメラにより撮影した画像内の物体の認識を行うために使用するデータベースの作成方法を説明する図である。図12、図13はデータベースの作成方法を説明する一連のものであるので、以下では、これらを続けて説明する。また、ここで説明する例は、円周魚眼レンズを用いて撮影された画像を、図1aに示して説明したものと同様な画像の中心から外周方向に8つの領域に分割し、各領域毎に対応する領域別のデータベースを作成する例である。まず、物体認識によって検出させたい物体である対象物体を含んだ図12aに示すような魚眼画像300を、データベース作成に用いる魚眼画像として複数枚用意する。次に、データベース作成に用いる複数枚用意した魚願画像300の1枚である図12cに示すような魚眼画像に対し回転を加え、この魚眼画像内に含まれる対象物体が図12bに示す分割領域イからチのいずれかの領域の中央に写るようにする。次に、図12cに示す魚眼画像を回転させて図12d、図12eに示すような魚眼画像330、340を生成する。この魚眼画像330、340の生成は、図12cに示す魚眼画像に含まれる検出できるようになって欲しい対象物体321、322が分割領域ハ、ヘの中央に、対象物体331、341として位置するように行われる。そして、図13fに示す魚眼画像330の分割領域ハの中央に写った対象物体331を、図13gに示すように対象物体の画像350として切り出す。この対象物体の画像350は、0度回転、90度回転、180度回転、270度回転させて、図13hに示すように、対象物体の画像351~354とされ、これらの対象物体の画像351~354が、対応するデータベース用の画像として、画像データとされてデータベース用のデータとして使用される。さらに、図13fに示す魚眼画像330を45度回転させて図13iに示すような魚眼画像360を作成する。この魚眼画像360内には、魚眼画像330内の対象物体331が、分割領域ニの中央に移動して写されている。なお、魚眼画像360は、図12cに示した魚眼画像320から図12dに示した魚眼画像330を生成したときの回転角度に45度を加えて作成することもできる。そして、図13iに示す魚眼画像360の分割領域ニの中央に写った対象物体361を、図13jに示すように対象物体の画像370として切り出す。この対象物体の画像370は、0度回転、90度回転、180度回転、270度回転させて、図13kに示すように、対象物体の画像371~374とされ、これらの対象物体の画像371~374が、対応するデータベース用の画像として、画像データとされてデータベース用のデータとして使用される。前述したようなデータベースの作成方法によれば、魚眼画像上の1つのデータベース用データから複数のデータを作成することができ、データベースの作成に必要な大本となる魚眼画像の枚数を削減することができる。前述したデータベースの作成方法は、領域別のデータベース用のデータを作成するものとして説明したが、領域別のデータベースではなく、単一のデータベース用のデータの作成だけを行いたい場合には、対象物体を含んだ魚眼画像から、図12cに示す魚眼画像320の作成を行わずに、図12aに示す魚眼画像300から対象物体を切り出し、作り出したい枚数に応じて回転を加えてデータの作成を行えばよい。以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明は、前述した本発明の実施形態に限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲で使用する魚眼レンズ、物体認識アルゴリズム、領域分割方法、データベース用データの切り出し方法、回転角度及び回転回数の少なくとも1つに変更を加えて変形することができる。