"検出対象画像について輝度勾配を示すHOG特徴量Aを算出し、被検出物を撮像したサンプル画像について予め算出した輝度勾配を示すHOG特徴量Bを基準にして前記検出対象画像中の前記被検出物の存否を検知する物体の検出方法において、前記サンプル画像中の複数の局所領域それぞれについてビン数の異なる複数の前記HOG特徴量Bを算出し、前記被検出物の存在を示す特徴量パターンを求める工程と、前記検出対象画像中の前記被検出物の存否を判定する識別器を、前記特徴量パターンを基にして構築する工程と、前記検出対象画像中の複数の局所領域それぞれに対して算出するビン数の異なる複数の前記HOG特徴量Aを基に、前記識別器によって前記検出対象画像中の前記被検出物の存否を判定する工程とを有することを特徴とする物体の検出方法。請求項1記載の物体の検出方法において、前記被検出物は人であって、前記識別器は、ビン数の異なる複数の前記HOG特徴量Aを基にして前記検出対象画像中の前記被検出物の全身、上半身及び下半身の検出を行い、検出した該被検出物の全身、上半身及び下半身のそれぞれの向きを検知して、該被検出物全体の向きを判定することを特徴とする物体の検出方法。請求項1又は2記載の物体の検出方法において、前記各HOG特徴量Bの複数のビンから、学習アルゴリズムによって前記特徴量パターンを求めるのに有効な前記ビンを選択することを特徴とする物体の検出方法。請求項3記載の物体の検出方法において、前記学習アルゴリズムはAdaBoostであることを特徴とする物体の検出方法。検出対象画像について輝度勾配を示すHOG特徴量Aを算出し、被検出物を撮像したサンプル画像について予め算出した輝度勾配を示すHOG特徴量Bを基準にして前記検出対象画像中の前記被検出物の存否を検知する物体の検出装置において、前記サンプル画像中の複数の局所領域それぞれについてビン数の異なる複数の前記HOG特徴量Bを算出し、複数の該HOG特徴量Bから前記被検出物の存在を示す特徴量パターンを求め、しかも、前記検出対象画像中の複数の局所領域それぞれについてビン数の異なる複数の前記HOG特徴量Aを算出する演算手段と、前記演算手段によって前記特徴量パターンを基に構築され、前記検出対象画像中の前記被検出物の存否を判定する識別器とを有し、前記識別器は、前記演算手段が算出したビン数の異なる複数の前記HOG特徴量Aを基にして前記検出対象画像中の前記被検出物の存否を判定することを特徴とする物体の検出装置。請求項5記載の物体の検出装置において、前記被検出物は人であって、前記識別器は、ビン数の異なる複数の前記HOG特徴量Aを基にして前記検出対象画像中の前記被検出物の全身、上半身及び下半身の検出を行い、検出した該被検出物の全身、上半身及び下半身のそれぞれの向きを検知して、該被検出物全体の向きを判定することを特徴とする物体の検出装置。請求項5又は6記載の物体の検出装置において、前記演算手段は、前記各HOG特徴量Bの複数のビンから、学習アルゴリズムによって前記特徴量パターンを求めるのに有効な前記ビンを選択することを特徴とする物体の検出装置。請求項7記載の物体の検出装置において、前記学習アルゴリズムはAdaBoostであることを特徴とする物体の検出装置。しかしながら、前記従来の方法ではHOG特徴量のビン数が特定の一の値であることから、画像中のセルの位置によっては、得られるHOG特徴量が物体を特定するための基準として相応しくないものを含むことを出願人は研究によって確認した。そこで、出願人は物体の存否を検知する識別器を、一のビン数からなるHOG特徴量を用いて構築する従来の手法を変えることによって、物体の検出精度の向上を図れないかという点に着目した。本発明は、かかる事情に鑑みてなされるもので、画像中の局所領域の各位置に対してビン数の異なる複数のHOG特徴量を算出し、物体を検出するための基準を構築する物体の検出方法及びその方法を用いた物体の検出装置を提供することを目的とする。前記目的に沿う本発明に係る物体の検出方法は、検出対象画像について輝度勾配を示すHOG特徴量Aを算出し、被検出物を撮像したサンプル画像について予め算出した輝度勾配を示すHOG特徴量Bを基準にして前記検出対象画像中の前記被検出物の存否を検知する物体の検出方法において、前記サンプル画像中の複数の局所領域それぞれについてビン数の異なる複数の前記HOG特徴量Bを算出し、前記被検出物の存在を示す特徴量パターンを求める工程と、前記検出対象画像中の前記被検出物の存否を判定する識別器を、前記特徴量パターンを基にして構築する工程と、前記検出対象画像中の複数の局所領域それぞれに対して算出するビン数の異なる複数の前記HOG特徴量Aを基に、前記識別器によって前記検出対象画像中の前記被検出物の存否を判定する工程とを有する。本発明に係る物体の検出方法において、前記被検出物は人であって、前記識別器は、ビン数の異なる複数の前記HOG特徴量Aを基にして前記検出対象画像中の前記被検出物の全身、上半身及び下半身の検出を行い、検出した該被検出物の全身、上半身及び下半身のそれぞれの向きを検知して、該被検出物全体の向きを判定するのが好ましい。ここで、全身、上半身及び下半身のそれぞれの向きを検知した中で最も多かった検知方向を、被検出物全体の向きと判定することができる。本発明に係る物体の検出方法において、前記各HOG特徴量Bの複数のビンから、学習アルゴリズムによって前記特徴量パターンを求めるのに有効な前記ビンを選択するのが好ましい。本発明に係る物体の検出方法において、前記学習アルゴリズムはAdaBoostであるのが好ましい。前記目的に沿う本発明に係る物体の検出装置は、検出対象画像について輝度勾配を示すHOG特徴量Aを算出し、被検出物を撮像したサンプル画像について予め算出した輝度勾配を示すHOG特徴量Bを基準にして前記検出対象画像中の前記被検出物の存否を検知する物体の検出装置において、前記サンプル画像中の複数の局所領域それぞれについてビン数の異なる複数の前記HOG特徴量Bを算出し、複数の該HOG特徴量Bから前記被検出物の存在を示す特徴量パターンを求め、しかも、前記検出対象画像中の複数の局所領域それぞれについてビン数の異なる複数の前記HOG特徴量Aを算出する演算手段と、前記演算手段によって前記特徴量パターンを基に構築され、前記検出対象画像中の前記被検出物の存否を判定する識別器とを有し、前記識別器は、前記演算手段が算出したビン数の異なる複数の前記HOG特徴量Aを基にして前記検出対象画像中の前記被検出物の存否を判定する。本発明に係る物体の検出装置において、前記被検出物は人であって、前記識別器は、ビン数の異なる複数の前記HOG特徴量Aを基にして前記検出対象画像中の前記被検出物の全身、上半身及び下半身の検出を行い、検出した該被検出物の全身、上半身及び下半身のそれぞれの向きを検知して、該被検出物全体の向きを判定するのが好ましい。ここで、全身、上半身及び下半身のそれぞれの向きを検知した中で最も多かった検知方向を、被検出物全体の向きと判定することができる。本発明に係る物体の検出装置において、前記演算手段は、前記各HOG特徴量Bの複数のビンから、学習アルゴリズムによって前記特徴量パターンを求めるのに有効な前記ビンを選択するのが好ましい。本発明に係る物体の検出装置において、前記学習アルゴリズムはAdaBoostであるのが好ましい。本発明に係る物体の検出方法及び物体の検出装置は、サンプル画像中の複数の局所領域それぞれについてビン数の異なる複数のHOG特徴量Bを算出して求めた被検出物の存在を示す特徴量パターンを基にして、検出対象画像中の被検出物の存否を判定する識別器を構築し、検出対象画像中の複数の局所領域それぞれに対して算出するビン数の異なる複数のHOG特徴量Aを基に、識別器によって検出対象画像中の被検出物の存否を判定するので、ビン数の異なる複数のHOG特徴量Bを算出することにより、被検出物の存在を検出する基準に相応しくないHOG特徴量Bのビン成分は用いず、被検出物の存在を検出する基準に相応しい、同じヒストグラムの他のビン成分又はビン数の異なる他のHOG特徴量Bのビン成分を用いることにより、物体検出に効果的な成分から構成される特徴量を抽出することができ、被検出物の存否判定精度を高めることが可能である。本発明に係る物体の検出方法及び物体の検出装置において、被検出物が人であって、識別器が、ビン数の異なる複数のHOG特徴量Aを基にして検出対象画像中の被検出物の全身、上半身及び下半身の検出を行い、検出した被検出物の全身、上半身及び下半身のそれぞれの向きを検知して、被検出物全体の向きを判定する場合、被検出物の全身のみを対象にして被検出物全体の向きの判定をするのに比べて判定対象が多くなり、判定精度の向上を図ることができる。本発明に係る物体の検出方法及び物体の検出装置において、各HOG特徴量Bの複数のビンから、学習アルゴリズムによって特徴量パターンを求めるのに有効なビンを選択する場合には、識別器を構築する基となる特徴量パターンを、被検出物の検出を行う基準に適したビンから求めることができ、被検出物の検出を確実に行うことが可能である。続いて、添付した図面を参照しつつ、本発明を具体化した実施例につき説明し、本発明の理解に供する。図1~図5に示すように、本発明の一実施例に係る物体の検出方法及びその方法を用いた物体の検出装置10は、検出対象画像について輝度勾配を示すHOG特徴量Aを算出し、被検出物を撮像したサンプル画像20について予め算出した輝度勾配を示すHOG特徴量Bを基準にして検出対象画像中の被検出物の存否を検知するものである。以下、これらについて詳細に説明する。本発明の一実施例に係る物体の検出装置10は、図1に示すように、主としてカメラ11、計算機12例えばマイクロコンピュータ及びディスプレイ13を備え、例えば車両に搭載される。計算機12は、カメラ11に信号接続されており、カメラ11で撮像した画像に被検出物P図2参照が存在しているか否かを判定し、存在している場合はその向きの判定も行って、判定結果をディスプレイ13に表示する。計算機12には、情報処理を行うCPU14と、各種プログラムが搭載されたハードディスク15と、CPU14がアクセス可能なメモリ16が設けられている。ハードディスク15には、カメラ11で撮像した画像について輝度勾配を示すHOG特徴量を算出する演算手段17と、演算手段17によって構築され、画像中の被検出物Pの存否を判定する識別器18が搭載されている。ここでいう画像には、被検出物Pを撮像した図2に示すサンプル画像20と、被検出物Pが撮像されているか否かの判定がなされる検出対象画像の2種類があり、共にカメラ11によって撮像される以下、単に画像という場合は、サンプル画像20と検出対象画像の2種類を指す。なお、演算手段17及び識別器18はハードディスク15に記憶されているプログラムである。また、計算機12には、CPU14を搭載した回路とカメラ11、ディスプレイ13及びハードディスク15をそれぞれ信号接続するインターフェース11a、13a、15aが設けられている。演算手段17は、カメラ11で撮像した画像について、図2に示す一定の大きさのセル局所領域19内の部分を対象にビン数の異なる複数のHOG特徴量を算出することができる。ここでいうHOG特徴量は、検出対象画像について算出されるHOG特徴量Aとサンプル画像20について算出されるHOG特徴量Bの両方を指す以下同じ。HOG特徴量とは、図3で示すように、セル19の輝度勾配方向を横軸、輝度勾配の大きさ強度を縦軸として輝度勾配をヒストグラム化した特徴量であり、0°~180°の方向を複数の方向領域に分割し、各方向領域に対応する輝度勾配の大きさをヒストグラムのビンの高さで示したものである。画像中では物体の輪郭その物体と背景との境界が位置する箇所で輝度勾配が大きくなるので、HOG特徴量を求めることにより画像中にある物体の形状を検知することができる。このため、予めサンプル画像20から被検出物P本実施例では人を示すHOG特徴量Bのパターン特徴量パターンを指し、以下単に特徴量パターンともいうを学習し、その学習した特徴量パターンを基にして検出対象画像中に被検出物が存在しているか否かを判定するための識別器18を構築することができる。本実施例では、カメラ11で撮像される画像の大きさは、図2に示すように、30×60ピクセルであり、セル19の大きさは5×5ピクセルである。演算手段17は、セル19内にある各ピクセルの輝度を基にして、式1により輝度勾配の大きさmを算出し、式2により輝度勾配方向θを算出する。式1及び式2のfxx、yは図2に示すX軸方向左右方向の輝度の差分であり、fyx、yは図1に示すY軸方向上下方向の輝度の差分である。ここで、画像中の座標x、yに位置するピクセルの輝度をIx、yとすると、fxx、yは式3で、fyx、yは式4でそれぞれ求めることができる。演算手段17は、セル19を画像中で移動させ、セル19が移動する度にセル19内の各ピクセルの輝度を基にしてセル19内の領域の輝度勾配の大きさmと輝度勾配方向θを算出する。セル19は、画像のX軸方向両端部の一側から他側に1ピクセルずつ移動し、X軸方向の他側端部に到達した段階で、X方向の一側端部でかつY方向に1ピクセルずれた位置に移動し、その後X軸方向に1ピクセルずつの移動を行う。演算手段17は、セル19が画像の全領域を移動し終えるまで、セル19の移動を続け、セル19が移動するごとに、ビン数の異なるN個N≧2のHOG特徴量を算出する。従って演算手段17はセル19の移動の開始から終了までに、セル19の1456個1456=30-51×60-51の配置位置についてそれぞれN個、合計で1456N個のHOG特徴量を算出することになる。本実施例では、画像中におけるセル19の各配置位置についてビン数が3、5、7、9の計4つN=4のHOG特徴量が算出される。演算手段17は、被検出物Pである人ここでいう人とは、特定の人を指さず、様々な物の中で人間のジャンルに属する物体を指し、以下についても同じとするを撮像した複数のサンプル画像20について、サンプル画像20中でのセル19の各配置位置に対してそれぞれビン数の異なるN個のHOG特徴量Bを算出し、このサンプル画像20について算出したN個のHOG特徴量Bからサンプル画像20中の人の存在を示す特徴量パターンを求め、この特徴量パターンから識別器18を構築する。そして、演算手段17は、検出対象画像中のセル19の各配置位置に対してそれぞれビン数の異なるN個のHOG特徴量Aを算出し、この算出されたHOG特徴量Aを識別器18に与える。識別器18は、演算手段17から与えられた検出対象画像について算出されたHOG特徴量Aを基にして検出対象画像中の人の存否を判定する。また、識別器18は、検出対象画像中に人が存在することを検知した場合、検出対象画像について演算手段17が算出したHOG特徴量Aを基にして、検出対象画像中の人の全身、上半身及び下半身の検出を行い、その検出した人の全身、上半身及び下半身それぞれについて向きを検知して、検出対象画像中の人全体の向きを判定する。以下に、検出対象画像中の人の存否及び人の向きの判定方法即ち本発明の一実施例に係る物体の検出方法について説明する。検出対象画像中の人の存否及び人の向きの判定方法は、検出対象画像の人の存否及び人の向きを判定するための識別器18を構築する準備フェーズと、識別器18が検出対象画像中の人の存否及び人の向きの判定を行う判定フェーズに分けられる。準備フェーズでは、サンプル画像20中のセル19の複数の異なる配置位置即ち複数の局所領域それぞれについてビン数の異なるN個のHOG特徴量B、人が存在しない場合の画像図示せず中のセルの複数の異なる配置位置それぞれについてビン数の異なる複数例えば、HOG特徴量Bと同程度の個数のHOG特徴量をそれぞれ算出し、人の存在を示す特徴量パターンを求める工程と、検出対象画像中の人の存否を判定する識別器18を、特徴量パターンを基にして構築する工程が行われる。判定フェーズでは、検出対象画像中のセル19の複数の異なる配置位置それぞれに対して算出するビン数の異なるN個のHOG特徴量Aを基にして、識別器18によって検出対象画像中の人の存否及び人の向きを判定する工程が行われる。演算手段17が準備フェーズ及び判定フェーズにおいて算出するHOG特徴量は、HOG特徴量を構成するビン数の決定及び各ビンの要素大きさを求めることにより導出される。画像中のHOG特徴量を算出するセル19の最初の位置を1番目のセル19の位置、k-1回目の移動を行った段階でのセル19の位置をk番目のセル19の位置とするとkは2以上の整数、k番目のセル19の位置のビン数BbのHOG特徴量のi番目のビンの要素akbiは、式5で求めることができる。式5中のbは、akbiとBbの対応を示す添え字インデックス、アイディーであり、本実施例では、b=0、1、2、3でB0=3、B1=5、B2=7、B3=9、akbiとBbは、ak0iがB0、ak1iがB1、ak2iがB2、ak3iがB3にそれぞれ対応している。準備フェーズでは、まず、図4に示すように、画像内に人を収めた複数のサンプル画像20をカメラ11によって撮像し、そのサンプル画像20を、記憶媒体例えばUSBメモリあるいは通信ネットワークを介してデータベースとして計算機12のハードディスク15に入力してハードディスク15に記憶させるステップS1。各サンプル画像20には、カメラ11に対して正面を向いた人、左を向いた人、右を向いた人が撮像されている。次に、ハードディスク15に記憶した複数のサンプル画像20それぞれについて、ビン数の異なる複数のHOG特徴量Bを算出するステップS2。なお、算出すべきHOG特徴量Bのビン数は予め定められており、本実施例では、ビン数が3、5、7、9のHOG特徴量Bが算出される。ステップS2では、図4に示すように、サンプル画像20中をセル19が移動しステップS2-1、演算手段17は、セル19が移動する度に、予め定められたビン数からHOG特徴量Bの算出を行うビン数を決定しステップS2-2、その決定したビン数のHOG特徴量Bを算出するステップS2-3。演算手段17は、セル19をサンプル画像20中で固定した状態で異なるビン数のHOG特徴量Bの算出を行い、予め定められた全てのビン数のHOG特徴量Bを算出し終えた後に、セル19を移動するステップS2-4。このHOG特徴量Bの算出は、各サンプル画像20について、サンプル画像20の始点1番目のセル19の位置からセル19が移動して終点位置1456番目のセル19の位置に配置されるまで順次行われるステップS2-5。演算手段17は、図3に示すように、学習アルゴリズムの一つであるAdaBoostによって、算出された各HOG特徴量Bの複数のビンから特徴量パターンを求めるのに有効なビン即ち、被検出物の検出を行う基準に適したビンの選択が行われるステップS3。例えば、右向きの人を検出しようとする場合、右を向いた人のサンプル画像を用いて、画像内の全セルを対象に、ビン数3、5、7、及び9の各HOG特徴量を算出し、AdaBoostのアルゴリズムを用いて特徴選択を行い、例えば、右向きの人の頭部前側を示すのに有効なビンのHOG特徴量を抽出する。図3には、ビン数3の場合では1番目及び3番目のHOG特徴量が、ビン数5の場合では1番目、3番目、及び4番目のHOG特徴量が、ビン数7の場合では1番目、2番目、3番目、5番目、及び7番目のHOG特徴量が、ビン数9の場合では1番目、2番目、5番目、6番目、及び8番目のHOG特徴量がそれぞれ選択されたことを示している。その結果、右向きの人の頭部前側を含むセルの初めのHOG特徴量は3579個の成分を有していたが、AdaBoostにより、このセルのHOG特徴量を、右向きの人の検出物体検出に有効な2355個の成分のみで構成することができる。同様に、サンプル画像中の他の部位、例えば、胴体背面側上部、胴体前面側中部、臀部、脚前面上部、脚背面中部、脚前面下部等をそれぞれ含むセル内を対象にビン数3、5、7、及び9の各HOG特徴量を算出し、AdaBoostのアルゴリズムを用いて特徴選択する。これにより、ビン数3、5、7、及び9の各HOG特徴量から、右向きの人の各部位を示すのに有効なビンのみのHOG特徴量が求まる。このように、ビン数3、5、7、及び9の各HOG特徴量において、右を向いた人の存在を検出する基準に相応しくないHOG特徴量のビンは用いず、右を向いた人の存在を検出する基準に相応しい、同じヒストグラムの他のビン成分又はビン数の異なる他のHOG特徴量Bのビン成分を用いることにより、右を向いた人の存在の検出に効果的な成分から構成される特徴量を抽出することができ、被検出物の存否判定精度を高めることが可能となる。正面を向いた人を検出しようとする場合、正面を向いた人のサンプル画像を用いて、左向きの人を検出しようとする場合、左を向いた人のサンプル画像を用いて、同様の処理を行うことで、正面を向いた人のビン数3、5、7、及び9の各HOG特徴量から、正面を向いた人の各部位を示すのに有効なビンのみのHOG特徴量が、左を向いた人のビン数3、5、7、及び9の各HOG特徴量から、左を向いた人の各部位を示すのに有効なビンのみのHOG特徴量がそれぞれ求まる。このステップS3を設けることにより、画像中の人の存否及び向きの判定をするのに有効なビンのみを、特徴量パターンを算出するための基にすることができる。なお、有効なビンの選択には、AdaBoost以外にも、例えばPCAPrincipleComponentAnalysisのようなデータ圧縮法や他のアルゴリズムを用いることができる。ステップS3が完了後、AdaBoostにより選択されたHOG特徴量Bのビンの各要素akbiに対し、式6により正規化を行うステップS4。ここで、a’kbiは正規化後の要素、Akb=[akb1、akb2、akbBb]はBb方向例えば5方向の勾配方向ヒストグラム、そして、εは分母がゼロになるのを回避するための係数である。ステップS4終了後、演算手段17はパターン識別手法の一つであるSVM学習により、サンプル画像20を基にして、画像中に人が存在することを示す特徴量パターンを求め、この特徴量パターンから、1人の存否判定人の全身検知判定と、2人の全身から上半身及び下半身を機械的に分ける過程と、3人の向きの判定とを行う識別器18をハードディスク15内に構築するステップS5。以下、1、2、及び3について各別に説明する。1人の存否判定サンプル画像20を用いて、AdaBoostのアルゴリズムにより、画像中に人が存在することを示す特徴量パターンであるHOG特徴量正面を向いた人の検出用に選択されたHOG特徴量、左を向いた人の検出用に選択されたHOG特徴量、及び右を向いた人の検出用に選択されたHOG特徴量を複数選択し、これらのHOG特徴量を組合せて人の検知を行う検知手段識別器18の一部を形成する。ここで、検知手段は、人の全身検知判定をした場合は正の出力値、人が存在しないと判定した場合は負の出力値をそれぞれ出力する機能を有するので、サンプル画像20に対して判定手段が人が存在すると判定した結果正の出力値と、人が存在しない場合の画像に対して検知手段が人が存在しないと判定した結果負の出力値をSVM学習することから、検知手段が人の全身検知判定する際の出力値人検知判定閾値を決定することができる。従って、検出対象画像を検知手段を用いて判定した際の出力値を求め、得られた出力値と人検知判定閾値を比較して、出力値が人検知判定閾値以上では人が存在すると判定し、出力値が人検知判定閾値未満では人が存在しないと判定する判定手段識別器18の一部を形成する。2人の上半身及び下半身の検知人の全身が検知された場合、人の全身を機械的に上下に2分割することにより、検知された人の上半身及び下半身をそれぞれ特定することができる。従って、人の全身検出用に選択されたHOG特徴量を、人の上半身及び下半身の検知にそれぞれ有効なHOG特徴量に分ける分割手段識別器18の一部を形成することにより、人の上半身及び下半身がそれぞれ検知された場合に相当する出力値を求めることができる。3人の向きの判定人の全身を検知した際の判定手段の出力値とサンプル画像20中の人の向き正面向き、左向き、及び右向きをSVM学習することから、1vs.1法では、右向きか正面向きかの優劣判定の閾値、正面向きか左向きかの優劣判定の閾値、左向きか右向きかの優劣判定の閾値をそれぞれ決定する。また、1vs.rest法では、右向きか右向き以外か即ち、正面向きか左向きかの優劣判定の閾値、左向きか左向き以外か即ち、正面向きか右向きかの優劣判定の閾値、正面向きか正面向き以外か即ち、右向きか左向きかの優劣判定の閾値をそれぞれ決定する。同様に、人の上半身及び人の下半身の場合について、1vs.1法及び1vs.rest法での各閾値を求める。そして、検出対象画像中に人が存在すると判定された場合において、人の全身、人の上半身、及び人の下半身それぞれの出力値とvs.1法及び1vs.rest法の各優劣判定の閾値を比較して、右向きか正面向きか、正面向きか左向きか、左向きか右向きか、右向きか右向き以外か、左向きか左向き以外か、正面向きか正面向き以外かの優劣判定をそれぞれ行って、それらの結果を全て重ね合せて、最も頻度の多い方向を人全体の向き被検出物全体の向きとして判定する身体方向検出手段識別器18の一部を形成する。なお、検知手段、判定手段、分割手段、及び身体方向検出手段のそれぞれの機能を発現するプログラムをハードディスク15内に記録することにより、識別器18をハードディスク15内に構築することができる。ステップS5により識別器18が構築され準備フェーズが終了する。判定フェーズでは、演算手段17が検出対象画像について算出するHOG特徴量Aを基にして、検出対象画像中に人が存在しているか否かの判定と、存在している場合にはその人の向きの判定が識別器18によってなされる。演算手段17は、図5に示すように、検出対象画像中でセル19を移動させながら、セル19の移動ごとにビン数の異なる複数のHOG特徴量Aを算出し、識別器18に与えるステップS1’。識別器18は、演算手段17から与えられた検出対象画像のHOG特徴量Aを基にして検出対象画像中に人が存在するか否かを判定するステップS2’。そして、識別器18が検出対象画像中に人が存在していないという判定をした場合、その判定結果がディスプレイ13に表示されるステップS3’。一方、識別器18は、検出対象画像中に人が存在しているという判定をした場合、検出対象画像のHOG特徴量Aを基にして検出対象画像中の人の全身、上半身及び下半身を検出し、検出した被検出物の全身、上半身及び下半身のそれぞれの向きを検知して、人全体の向きを判定するステップS4’。そして、人が存在する旨とその人の向きの判定結果がディスプレイ13上に表示されるステップS5’。ステップS4’では、識別器18が、検出対象画像中の検出された人の全身、この全身の上半身及び下半身それぞれについて、1vs.1法及び1vs.rest法による投票を行い1vs.1法では、右向きか正面向きか、正面向きか左向きか、左向きか右向きかの3つの優劣判定投票を行い、右向きか右向き以外か、左向きか左向き以外か、正面向きか正面向き以外かの6通りの方向のどれに該当するかの3つの優劣判定投票を行い、その投票結果全身、上半身、及び下半身に対してそれぞれ6通りの方向のいずれであるかを判定した18通りの優劣判定結果を基に、最も投票数判定結果の多かった向きが検出対象画像中の人全体の向きとして判定される。各投票は、positive又はnegativeのいずれかを必ず選択することによって行われる。1vs.1法のpositive及びnegativeは以下の通りである。イ正面向き:positive、右向き:negativeロ右向き:positive、左向き:negativeハ左向き:positive、正面向き:negativeまた、1vs.rest法のpositive及びnegativeは以下の通りである。ニ正面向き:positive、右向き又は左向き正面向き以外:negativeホ右向き:positive、正面向き又は左向き右向き以外:negativeへ左向き:positive、右向き又は正面向き左向き以外:negative例えば、身体方向検出部において、1vs.1法の判定では、右向きか正面向きかの優劣判定がnegative、正面向きか左向きかの優劣判定がpositive、左向きか右向きかの優劣判定がpositive、1vs.rest法の判定では、右向きか右向き以外かの優劣判定がpositive、左向きか左向き以外かの優劣判定がnegative、正面向きか正面向き以外かの優劣判定がnegativeであった場合、1vs.1法ではいずれも右向きが判定され、1vs.rest法では右向き、左向き以外即ち、右向き又は正面向き、及び正面向き以外即ち、右向き又は左向きがそれぞれ判定される。その結果、累積投票数は、右向きが5票、正面向きが2票、左向きが1票となって、身体方向検出部からは、右向き方向の判定が出力される。左向きの人の画像500枚その集合をILで表す、正面向きの人の画像500枚その集合をIFで表す、及び右向きの人の画像500枚その集合をIRで表すをそれぞれ準備する。そして、左向き、正面向き、及び右向きの人のそれぞれの画像500枚を100枚ずつの5セットに分ける。従って、左向きの人の画像500枚IL=100枚IL100枚IL100枚IL100枚IL100枚IL正面向きの人の画像500枚IF=100枚IF100枚IF100枚IF100枚IF100枚IF右向きの人の画像500枚IR=100枚IR1100枚IR100枚IR100枚IR100枚IRとなる。次いで、図6に示すように、各500枚の画像を、ケース1~ケース5として示す5通りのやり方で学習用画像400枚と評価用画像100枚に分ける続いて、右向きか正面向きかを判定する識別器身体方向検出手段を、以下の手順で求める。1ケース1について、学習用画像ILILILIL及びIFIFIFIFのうちそれぞれILILILの300枚及びIFIFIFの300枚に対してAdaboostを実行し、弱識別器右を向いた人の検出用に選択された複数のHOG特徴量、正面を向いた人の検出用に選択された複数のHOG特徴量を求めた後に、強識別器右を向いた人の検出用に選択された複数の弱識別器を組み合わせたもの、正面を向いた人の検出用に選択された複数の弱識別器を組み合わせたものを求め、強識別器を用いて学習用画像のうちIL及びIFのそれぞれ100枚、計200枚を特徴空間に写像し、それらの分布を最も効果的に分ける識別面分類面をSVM学習により求める。これにより、右向きか正面向きかを判定する身体方向検出手段が求まる。2SVM学習により求めた識別面右向きか正面向きかを判定する身体方向検出手段を用いて、評価用画像ILIF200枚により識別率認識率―正しく分類された画像の比率を求める。3ケース2~ケース5について、1及び2の処理を行い、それぞれ識別率を求める。4ケース1~ケース5の識別率の平均識別率を求め、これを右向きか正面向きかを判定する身体方向検出手段の性能とする。同様に、正面向きか左向きかを判定する識別器身体方向検出手段、右向きか左向きかを判定する識別器身体方向検出手段を、上記1~4の手続により求める。更に、右向きか右向き以外か正面向き又は左向きを判定する識別器身体方向検出手段を、以下の手順で求める。5ケース1について、学習用画像ILILILIL及びIFIFIFIFIRIRIRIRのうちそれぞれILILILの300枚及びIFIFIFIRIRIRの600枚に対してAdaboostを実行し、弱識別器右を向いた人の検出用に選択された複数のHOG特徴量、正面を向いた人及び左を向いた人の検出用にそれぞれ選択された複数のHOG特徴量を求めた後に、強識別器右を向いた人の検出用に選択された複数の弱識別器を組み合わせたもの、正面を向いた人及び左を向いた人の検出用にそれぞれ選択された複数の弱識別器を組み合わせたものを求め、強識別器を用いて学習用画像のうちILIFIRの300枚を特徴空間に写像し,それらの分布を最も効果的に分ける識別面分類面をSVM学習により求める.6SVM学習により求めた識別面右向きか右向き以外かを判定する身体方向検出手段を用いて、評価用画像ILIFIR300枚により識別率認識率―正しく分類された画像の比率を求める。7ケース2~ケース5について、5及び6の処理を行い、それぞれ識別率を求める。8ケース1~ケース5の各識別率の平均識別率を求め、これを右向きか右向き以外かを判定する身体方向検出手段の性能とする。同様に、正面向きか正面向き以外かを判定する識別器身体方向検出手段、左向きか左向き以外かを判定する識別器身体方向検出手段を、上記5~7の手続によて求める。身体方向検出手段としての総合性能は、ケース1~ケース5の各場合について、評価用画像のうちの正しく識別された画像枚数が分かるので、識別率認識率を識別率認識率=正しく識別された画像枚数/評価用の全画像枚数によって定義する。ビン数を3、5、7、及び9としたHOG特徴量Aを基にして評価画像中の人の全身、上半身、及び下半身の検出を行い、検出した人の全身、上半身、及び下半身のそれぞれの向きを検知して、人全体の向きを判定した際の総合性能は、識別率認識率90.1であった。比較例1実験例と同様に、ケース1~ケース5の学習用画像及び評価用画像をそれぞれ準備し、学習用画像について非特許文献1のHOG特徴量即ち、DalalとTriggsによるオリジナルHOG特徴量を算出し、Adaboostを実行して弱識別器を求めた後に、強識別器を求め、SVM学習を行うことにより、右向きか正面向きか、正面向きか左向きか、左向きか右向きか、右向きか右向き以外か、左向きか左向き以外か、正面向きか正面向き以外かの人の向きを判定する身体方向検出手段をそれぞれ求めた。そして、評価用画像のオリジナルHOG特徴量を算出し、各身体方向検出手段を用いて人の向きを判定した際の識別率認識率を求めた。なお、オリジナルHOG特徴量は、セルを画像全体に亘って設定して算出するが、各セルの濃度ヒストグラムのビン数は一定である。各身体方向検出手段で得られた識別率の平均識別率を求めると66.5であった。比較例2実験例と同様に、ケース1~ケース5の学習用画像及び評価用画像をそれぞれ準備し、学習用画像について、人マスクを用いてHOG特徴量を算出し、Adaboostを実行して弱識別器を求めた後に、強識別器を求め、SVM学習を行うことにより、右向きか正面向きか、正面向きか左向きか、左向きか右向きか、右向きか右向き以外か、左向きか左向き以外か、正面向きか正面向き以外かの人の向きを判定する身体方向検出手段をそれぞれ求めた。そして、評価用画像において、人マスクを用いてHOG特徴量を算出し、各身体方向検出手段を用いて人の向きを判定した際の識別率認識率を求めた。なお、人マスクを用いたHOG特徴量は、人の形をマスクとして定義し、そのマスクの範囲内の画像上にセルを設定して算出するが、各セルの濃度ヒストグラムのビン数は一定である中島、タン、石川、森江、HOG特徴量と人マスクを用いた人物および身体方向の検出、画像電子学会誌、39巻、p1104~1111、2010年。各身体方向検出手段で得られた識別率の平均識別率を求めると85.9であった。以上のように、本発明では、人の全身、人の上半身、及び人の下半身についてそれぞれ身体方向を検出し、その結果に基づいて身体方向を判定するので、比較例1、2従来の方法のように人全身を対象として身体方向を検出する場合と比較して、身体方向の識別率認識率を向上させることができる。以上、本発明の実施例を説明したが、本発明は、上記した形態に限定されるものでなく、要旨を逸脱しない条件の変更等は全て本発明の適用範囲である。例えば、セルの大きさは5×5ピクセルに限定されず、他の大きさにすることができる。また、準備フェーズを行う物体の検出装置と、判定フェーズを行う物体の検出装置はそれぞれ別のものであってもよく、準備フェーズ用の装置で作成した識別器を、複数の判定フェーズ用の装置のハードディスクに記憶させて被検出物の検出を行う運用を採用することができる。非特許文献1のHOGの場合、画像上の複数の重要な個所で1個所毎にエッジの方向を調べるが、COHOGCooccurrenceHOGでは、画像上の複数の重要な個所で2個ずつ同時にエッジの方向を調べるので認識精度が上がる。しかし、ヒストグラムのビン数はオリジナルHOGと同様にひとつに固定されている。従って、従来のCOHOGの手法に本発明のHOGを適用した画像上の複数の重要な個所それぞれにおいて、ビン数の異なる複数のHOG特徴量を算出するようにした改良型COHOGの手法を用いると、更に認識率の向上が可能になる。"