"画像から対象物を検出する対象物検出手段と、前記対象物検出手段により検出した前記対象物の形状情報を表す特徴量分布を取得する形状情報取得手段と、前記形状情報取得手段により取得した前記特徴量分布により表される前記形状情報を蓄積する形状情報蓄積手段と、前記形状情報蓄積手段により蓄積した前記形状情報を用いて、所定時間前の前記形状情報と現在の前記形状情報とを比較することで、前記対象物の変化を検出する対象物変化検出手段と、を備えることを特徴とする対象物変化検出装置。前記形状情報取得手段により取得した前記特徴量分布により表される前記形状情報を正規化する正規化手段、を更に備え、前記形状情報蓄積手段は、前記正規化手段により正規化した前記形状情報を蓄積することを特徴とする請求項1に記載の対象物変化検出装置。前記形状情報取得手段は、所定の特徴量を用いて、前記対象物検出手段により検出した前記対象物の前記特徴量分布を取得し、前記正規化手段は、前記形状情報取得手段により取得した前記特徴量分布を正規化して、当該特徴量分布に対応する確率分布を取得し、前記形状情報蓄積手段は、前記正規化手段により取得した前記確率分布を蓄積し、前記対象物変化検出手段は、所定の尺度を用いて、前記形状情報蓄積手段により蓄積した所定時間前の前記確率分布と現在の前記確率分布との差を計算し、計算された差が所定の閾値より大きい場合に、前記対象物の変化を検出することを特徴とする請求項2に記載の対象物変化検出装置。前記対象物検出手段により検出した前記対象物を含む画像領域から処理対象領域を抽出する処理対象領域抽出手段、を更に備え、前記形状情報取得手段は、前記処理対象領域抽出手段により抽出した前記処理対象領域から前記対象物の前記特徴量分布を取得することを特徴とする請求項1に記載の対象物変化検出装置。前記形状情報蓄積手段により蓄積した前記確率分布を用いて、前記所定時間前の前記確率分布と現在の前記確率分布との差を、前記対象物の形状変化情報として取得する形状変化情報取得手段と、前記形状変化取得情報手段により取得した前記形状変化情報を蓄積する形状変化情報蓄積手段と、を更に備え、前記対象物変化検出手段は、前記形状変化情報蓄積手段により蓄積した前記形状変化情報を用いて類似度を計算し、当該類似度が所定の閾値より小さい場合に、前記対象物の変化を検出することを特徴とする請求項3または4に記載の対象物変化検出装置。前記形状変化情報蓄積手段により蓄積した複数の前記形状変化情報を平均化して、平均化形状変化情報を取得する形状変化平均化手段、を更に備え、前記対象物変化検出手段は、前記形状変化平均化手段により取得した平均化形状変化情報を用いて前記類似度を計算し、当該類似度が前記所定の閾値より小さい場合に、前記対象物の変化を検出することを特徴とする請求項5に記載の対象物変化検出装置。前記所定の特徴量は、確率分布として表せる特徴量であり、画像の輝度自体を使用する第1特徴量、画像のエッジを使用する第2特徴量、および、画像の色を使用する第3特徴量のうち少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項3に記載の対象物変化検出装置。前記第1特徴量は、輝度、輝度のPCA、Humoment、LBP、Haarlikefeature、および、poseletのうち少なくとも1つを含み、第2特徴量は、SIFT、PCA、SURF、GLOH、shapecontext、HOG、CoHOG、FIND、および、edgeletのうち少なくとも1つを含み、第3特徴量は、RGB、および、Labのうち少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項7に記載の対象物変化検出装置。前記所定の尺度は、確率分布間の差異を距離または擬距離で計る尺度であることを特徴とする請求項3に記載の対象物変化検出装置。前記距離は、マンハッタン距離、ユークリッド距離、一様ノルム、マハラノビス距離、ハミング距離のうち少なくとも1つを含み、前記擬距離は、カルバックライブラー情報量を含むことを特徴とする請求項9に記載の対象物変化検出装置。前記類似度は、コサイン類似度を含むことを特徴とする請求項6に記載の対象物変化検出装置。画像から対象物を検出する対象物検出ステップと、前記対象物検出ステップにて検出した前記対象物の形状情報を表す特徴量分布を取得する形状情報取得ステップと、前記形状情報取得ステップにて取得した前記特徴量分布により表される前記形状情報を蓄積する形状情報蓄積ステップと、前記形状情報蓄積ステップにて蓄積した前記形状情報を用いて、所定時間前の前記形状情報と現在の前記形状情報とを比較することで、前記対象物の変化を検出する対象物変化検出ステップと、を含むことを特徴とする対象物変化検出方法。しかしながら、従来技術特許文献1~3等においては、車両周辺の対象物の変化を迅速かつ正確に検出できないという問題点があった。例えば、特許文献1に記載の歩行者飛び出し予測装置では、歩行者の位置変化および速度変化のみを見ているため、位置および速度の変化が確認できるまで歩行者の飛び出しを予測できず、歩行者の姿勢すなわち、対象物の形状から予測する場合よりも、歩行者の飛び出し予測が遅くなるという問題があった。また、特許文献2に記載の歩行者認識装置では、歩行者の姿勢すなわち、対象物の形状として、身長Hに対する開脚度Wのみを見ているため、歩行者が横断を開始した後でないと、自車両の進路を横断する可能性がある歩行者を予測できないという問題があった。また、当該歩行者認識装置では、全ての歩行者について身長Hに対する開脚度Wの閾値を1つしか設定できないため、小さな歩幅で飛び出してくる歩行者の行動を予測できないという問題もあった。また、特許文献3に記載の車外監視装置では、車両の横に側壁が存在しなければならないため、車線幅の広い高速道路では適用できないという問題があった。また、当該車両監視装置では、入力として距離画像が必須であるため、センサの構成が複雑になるという問題もあった。本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであって、車両周辺の対象物の変化を迅速かつ正確に検出できる対象物変化検出装置および対象物変化検出方法を提供することを目的とする。本発明の対象物変化検出装置は、画像から対象物を検出する対象物検出手段と、前記対象物検出手段により検出した前記対象物の形状情報を表す特徴量分布を取得する形状情報取得手段と、前記形状情報取得手段により取得した前記特徴量分布により表される前記形状情報を蓄積する形状情報蓄積手段と、前記形状情報蓄積手段により蓄積した前記形状情報を用いて、所定時間前の前記形状情報と現在の前記形状情報とを比較することで、前記対象物の変化を検出する対象物変化検出手段と、を備えることを特徴とする。ここで、上記記載の対象物変化検出装置において、前記形状情報取得手段により取得した前記特徴量分布により表される前記形状情報を正規化する正規化手段、を更に備え、前記形状情報蓄積手段は、前記正規化手段により正規化した前記形状情報を蓄積することが好ましい。また、上記記載の対象物変化検出装置において、前記形状情報取得手段は、所定の特徴量を用いて、前記対象物検出手段により検出した前記対象物の前記特徴量分布を取得し、前記正規化手段は、前記形状情報取得手段により取得した前記特徴量分布を正規化して、当該特徴量分布に対応する確率分布を取得し、前記形状情報蓄積手段は、前記正規化手段により取得した前記確率分布を蓄積し、前記対象物変化検出手段は、所定の尺度を用いて、前記形状情報蓄積手段により蓄積した所定時間前の前記確率分布と現在の前記確率分布との差を計算し、計算された差が所定の閾値より大きい場合に、前記対象物の変化を検出することが好ましい。また、上記記載の対象物変化検出装置は、前記対象物検出手段により検出した前記対象物を含む画像領域から処理対象領域を抽出する処理対象領域抽出手段、を更に備え、前記形状情報取得手段は、前記処理対象領域抽出手段により抽出した前記処理対象領域から前記対象物の特徴量分布を取得することが好ましい。また、上記記載の対象物変化検出装置は、前記形状情報蓄積手段により蓄積した前記確率分布を用いて、前記所定時間前の前記確率分布と現在の前記確率分布との差を、前記対象物の形状変化情報として取得する形状変化情報取得手段と、前記形状変化情報取得手段により取得した前記形状変化情報を蓄積する形状変化情報蓄積手段と、を更に備え、前記対象物変化検出手段は、前記形状変化情報蓄積手段により蓄積した前記形状変化情報を用いて類似度を計算し、当該類似度が所定の閾値より小さい場合に、前記対象物の変化を検出することが好ましい。また、上記記載の対象物変化検出装置は、前記形状変化情報蓄積手段により蓄積した複数の前記形状変化情報を平均化して、平均化形状変化情報を取得する形状変化平均化手段、を更に備え、前記対象物変化検出手段は、前記形状変化平均化手段により取得した平均化形状変化情報を用いて前記類似度を計算し、当該類似度が前記所定の閾値より小さい場合に、前記対象物の変化を検出することが好ましい。また、上記記載の対象物変化検出装置において、前記所定の特徴量は、確率分布として表せる特徴量であり、画像の輝度自体を使用する第1特徴量、画像のエッジを使用する第2特徴量、および、画像の色を使用する第3特徴量のうち少なくとも1つを含むことが好ましい。また、上記記載の対象物変化検出装置において、前記第1特徴量は、輝度、輝度のPCA、Humoment、LBP、Haarlikefeature、および、poseletのうち少なくとも1つを含み、第2特徴量は、SIFT、PCA、SURF、GLOH、shapecontext、HOG、CoHOG、FIND、および、edgeletのうち少なくとも1つを含み、第3特徴量は、RGB、および、Labのうち少なくとも1つを含むことが好ましい。また、上記記載の対象物変化検出装置において、前記所定の尺度は、確率分布間の差異を距離または擬距離で計る尺度であることが好ましい。また、上記記載の対象物変化検出装置において、前記距離は、マンハッタン距離、ユークリッド距離、一様ノルム、マハラノビス距離、ハミング距離のうち少なくとも1つを含み、前記擬距離は、カルバックライブラー情報量を含むことが好ましい。また、上記記載の対象物変化検出装置において、前記類似度は、コサイン類似度を含むことが好ましい。本発明の対象物変化検出方法は、画像から対象物を検出する対象物検出ステップと、前記対象物検出ステップにて検出した前記対象物の形状情報を表す特徴量分布を取得する形状情報取得ステップと、前記形状情報取得ステップにて取得した前記特徴量分布により表される前記形状情報を蓄積する形状情報蓄積ステップと、前記形状情報蓄積ステップにて蓄積した前記形状情報を用いて、所定時間前の前記形状情報と現在の前記形状情報とを比較することで、前記対象物の変化を検出する対象物変化検出ステップと、を含むことを特徴とする。本発明は、車両周辺の対象物の変化を迅速かつ正確に検出できるという効果を奏する。以下に、本発明にかかる対象物変化検出装置および対象物変化検出方法の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。また、下記の実施形態における構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、あるいは実質的に同一のものが含まれる。本発明にかかる対象物変化検出装置の構成について図1を参照しながら説明する。図1は、本発明にかかる対象物変化検出装置の構成の一例を示すブロック図である。図1に示すように、対象物変化検出装置1は、例えば車両に搭載された自動車制御用コンピュータなどを用いて構成されたものであり、車両に搭載されているカメラ2と通信可能に接続されている。カメラ2は、自車両周辺を撮影し、自車両周辺が写し出されている画像データを生成する機器である。カメラ2は、例えば可視光領域または赤外線領域にて撮像可能なCCDカメラまたはCMOSカメラ等である。カメラ2は、車両の前方、側方、後方等の車両周辺を撮像可能な任意の位置に設置される。対象物変化検出装置1は、制御部12および記憶部14を備えている。制御部12は、対象物変化検出装置1を統括的に制御するものであり、例えばCPUCentralProcessingUnitなどである。記憶部14は、データを記憶するためのものであり、例えば、RAMRandomAccessMemory、ROMReadOnlyMemory、またはハードディスクなどである。記憶部14は、形状情報記憶部14a、処理対象領域記憶部14b、形状変化情報記憶部14c、平均化形状変化情報記憶部14dを備えている。形状情報記憶部14aは、画像データから抽出された対象物の形状情報を記憶する形状情報記憶手段である。対象物は、自車両周辺に存在する、歩行者、自転車、バイク、車両等の移動物体の少なくとも1つを含む。また、対象物は、車両のドア等の対象物の一部であってもよい。形状情報は、対象物の形状の特徴量を示すデータである。なお、特徴量は、これに限定されないが、画像データの輝度自体を使用する第1特徴量、画像データのエッジを使用する第2特徴量、および、画像データの色を使用する第3特徴量のうち少なくとも1つを含む。第1特徴量は、例えば、輝度、輝度のPCA、Humoment、LBP、Haarlikefeature、および、poseletのうち少なくとも1つを含む。第2特徴量は、例えば、SIFT、PCA、SURF、GLOH、shapecontext、HOG、CoHOG、FIND、および、edgeletのうち少なくとも1つを含む。第3特徴量は、例えば、RGB、および、Labのうち少なくとも1つを含む。処理対象領域記憶部14bは、対象物を含む画像データの画像領域の一部に対応する処理対象領域を記憶する処理対象領域記憶手段である。形状変化情報記憶部14cは、所定時間内における形状情報の時間変化を示す形状変化情報を記憶する形状変化情報記憶手段である。平均化形状変化情報記憶部14dは、形状変化情報の平均を示す平均化形状変化情報を記憶する平均化形状変化情報記憶手段である。制御部12は、対象物検出部12a、処理対象領域抽出部12b、形状情報取得部12c、正規化部12d、形状情報蓄積部12e、形状変化情報取得部12f、形状変化情報蓄積部12g、形状変化平均化部12h、および、対象物変化検出部12iを備えている。対象物検出部12aは、画像から対象物を検出する対象物検出手段である。対象物検出部12aは、予め記憶部14に記憶された対象物の形状の概要を示すデータを用いて、パターンマッチング等を行うことにより対象物を検出する。処理対象領域抽出部12bは、対象物検出部12aにより検出した対象物を含む画像領域から処理対象領域を抽出する処理対象領域抽出手段である。処理対象領域は、後述する対象物変化検出部12iによる対象物の変化検出処理に有効な所定領域である。例えば対象物が歩行者の場合、処理対象領域は、歩行者の全体のみまたは下半身のみを含む領域等を含む。処理対象領域抽出部12bは、抽出した処理対象領域を処理対象領域記憶部14bに格納してもよい。形状情報取得部12cは、対象物検出部12aにより検出した対象物の形状情報を表す特徴量分布を取得する形状情報取得手段である。具体的には、形状情報取得部12cは、所定の特徴量を用いて、対象物検出部12aにより検出した対象物の特徴量分布を取得する。ここで、所定の特徴量は、確率分布として表せる特徴量であり、上述の第1特徴量、第2特徴量、および、第3特徴量の少なくとも1つを含む。また、形状情報取得部12cは、処理対象領域抽出部12bにより抽出した処理対象領域、または、処理対象領域記憶部14bに記憶された処理対象領域から対象物の特徴量分布を取得してもよい。正規化部12dは、形状情報取得部12cにより取得した特徴量分布により表される形状情報を正規化する正規化手段である。具体的には、正規化部12dは、形状情報取得部12cにより取得した特徴量分布を正規化して、当該特徴量分布に対応する確率分布を取得する。形状情報蓄積部12eは、形状情報取得部12cにより取得した特徴量分布により表される形状情報を蓄積する形状情報蓄積手段である。ここで、形状情報蓄積部12eは、正規化部12dにより正規化した形状情報を蓄積する。具体的には、形状情報蓄積部12eは、正規化部12dにより取得した確率分布を蓄積する。すなわち、形状情報蓄積部12eは、正規化した形状情報確率分布を形状情報記憶部14aに格納する。なお、本実施形態において、形状情報蓄積部12eは、形状情報取得部12cにより取得した正規化前の特徴量分布を蓄積してもよい。形状変化情報取得部12fは、形状情報蓄積部12eにより蓄積した正規化済みの形状情報、すなわち、形状情報記憶部14aに記憶された確率分布、を用いて、所定時間前の確率分布と現在の確率分布との差を、対象物の形状変化情報として取得する形状変化情報取得手段である。形状変化情報蓄積部12gは、形状変化情報取得部12fにより取得した形状変化情報を蓄積する形状変化情報蓄積手段である。すなわち、形状変化情報蓄積部12gは、取得した形状変化情報を形状変化情報記憶部14cに格納する。形状変化平均化部12hは、形状変化情報蓄積部12gにより蓄積した複数の形状変化情報、すなわち、形状変化情報記憶部14cに記憶された形状変化情報、を平均化して、平均化形状変化情報を取得する形状変化平均化手段である。形状変化平均化部12hは、取得した平均化形状変化情報を平均化形状変化情報記憶部14dに格納してもよい。対象物変化検出部12iは、形状情報蓄積部12eにより蓄積した形状情報、すなわち、形状情報記憶部14aに記憶された形状情報、を用いて、所定時間前の形状情報と現在の形状情報とを比較することで、対象物の変化を検出する対象物変化検出手段である。対象物の変化とは、交通環境における対象物の危険な変化を意味し、対象物の運動変化開始時における形状の変化を含む。対象物の変化としては、これに限定されないが、例えば、歩行者や自転車が急に動きを変えて道路に出てくるという変化、併走車車両やバイクが急に車線変更して自車線に割り込んでくるという変化、前方車両が急にUターンを開始するという変化、前方車両が道路脇の店等に入るために急に右左折を開始するという変化、および、駐車車両のドアが急に開くという変化などを含む。具体的には、対象物変化検出部12iは、所定の尺度を用いて、形状情報記憶部14aに記憶された所定時間前の確率分布と現在の確率分布との差を計算し、計算された差が所定の閾値より大きい場合に、対象物の変化を検出する。所定の尺度とは、確率分布間の差異を距離または擬距離で計る尺度である。距離は、これに限定されないが、Lpnorm、例えば、L1normマンハッタン距離、L2normユークリッド距離、Linfinitynorm一様ノルム等を含む。また、距離は、マハラノビス距離を含んでいてもよい。このマハラノビス距離を用いる場合、過去の複数のベクトルptから分布を作成しておくことが好ましい。また、距離は、ハミング距離を含んでいてもよい。このハミング距離を用いる場合、ある程度数値を離散化しておくことが好ましい。また、擬距離は、これに限定されないが、カルバックライブラー情報量Kullback-Leiblerdivergence以下、KL情報量と呼ぶを含む。ここで、KL情報量とは、2つの確率分布P,Q間の差異を計る尺度であり、情報理論分野において周知である。なお、本実施形態において、対象物変化検出部12iは、形状情報蓄積部12eにより正規化前の特徴量分布を蓄積した場合、形状情報記憶部14aに記憶された所定時間前の特徴量分布および現在の特徴量分布をそれぞれ正規化して、当該所定時間前の特徴量分布および当該現在の特徴量分布に対応する確率分布をそれぞれ取得し、所定の尺度を用いて、取得した所定時間前の確率分布と現在の確率分布との差を計算して、計算された差が所定の閾値より大きい場合に、対象物の変化を検出してもよい。ここで、対象物変化検出部12iは、形状変化情報蓄積部12gにより蓄積した形状変化情報、すなわち、形状変化情報記憶部14cに記憶された形状変化情報、を用いて類似度を計算し、当該類似度が所定の閾値より小さい場合に、対象物の変化を検出してもよい。類似度は、これに限定されないが、コサイン類似度等を含む。また、対象物変化検出部12iは、形状変化平均化部12hにより取得した平均化形状変化情報、または、平均化形状変化情報記憶部14dに記憶された平均化形状変化情報を用いて類似度を計算し、当該類似度が所定の閾値より小さい場合に、対象物の変化を検出してもよい。続いて、図2~図9を参照して、上述した対象物変化検出装置1において実行される対象物変化検出処理について説明する。以下、本発明における対象物変化検出装置1において実行される対象物変化検出処理について、実施形態1~4の順に説明する。なお、以下の対象物変化検出処理において、車両周辺に存在する対象物として、歩行者を一例に説明するが、これに限定されない。また、対象物の形状を示す特徴量として、SIFT特徴量を一例に説明するが、これに限定されない。また、確率分布P,Q間の差異を計る尺度として、KL情報量を一例に説明するが、これに限定されない。実施形態1実施形態1では、対象物検出部12aと、形状情報取得部12cと、正規化部12dと、形状情報蓄積部12eと、対象物変化検出部12iとを備える対象物変化検出装置1において実行される対象物変化検出処理について、図2および図3を参照して説明する。図2は、実施形態1にかかる対象物変化検出処理の一例を示すフローチャートである。図3は、実施形態1にかかる変化検出用グラフの一例を示す図である。図2に示すように、まず、対象物変化検出装置1の制御部12は、カメラ2から自車両周辺が写し出されている画像データを取得するステップSA1。つぎに、対象物変化検出装置1の対象物検出部12aは、ステップSA1で取得した画像データから対象物として歩行者を検出するステップSA2。例えば、対象物検出部12aは、予め記憶部14に記憶された歩行者等の対象物の形状の概要を示すデータを用いて、パターンマッチング等を行うことにより対象物を検出する。つぎに、対象物変化検出装置1の形状情報取得部12cは、ステップSA2で検出した対象物の形状情報を表す特徴量分布を取得するステップSA3。具体的には、形状情報取得部12cは、ステップSA2で検出した対象物から、形状情報を表す特徴量分布vtとして、SIFT特徴量の計算を行う。ここで、SIFT特徴量は、形状を表す特徴量として画像認識分野等において周知である。また、SIFT特徴量は、対象物を含む画像データのどの部分にどの向きのエッジが分布しているかをヒストグラムで表せるため、確率分布として表せる。つぎに、正規化部12dは、下記の数式1を示すように、ステップSA3で取得した特徴量分布vtのL1normを1に正規化して、特徴量確率分布ptを取得するステップSA4。つぎに、対象物変化検出装置1の形状情報蓄積部12eは、ステップSA4で取得した形状情報を形状情報記憶部14aに蓄積するステップSA5。すなわち、形状情報蓄積部12eは、ステップSA4で正規化した特徴量確率分布ptの蓄積を行う。つぎに、対象物変化検出装置1の制御部12は、下記の数式2に示すように、ステップSA5で蓄積した特徴量確率分布ptから、nフレーム前の特徴量と現在の特徴量との間の差dt,nの計算を行うステップSA6。制御部12は、下記の数式3に示すように、KL情報量を用いて、差dt,nの計算を行う。つぎに、対象物変化検出部12iは、ステップSA6で計算した差dt,nが、図3に示すように、所定の閾値Threより大きいか否かを判定するステップSA7。図3の縦軸は、KL情報量を示し、横軸は、時間のフレームを示している。図3において、フレーム54~174までは、対象物の歩行者が歩道に沿って移動している状態を表しており、フレーム180では歩行者が急に動きを変えた状態を表している。対象物変化検出部12iは、ステップSA7で差dt,nが閾値Threより大きいと判定した場合ステップSA7:Yes、対象物の変化があると判定するステップSA8。その後、対象物変化検出処理を終了する。なお、ステップSA8の処理の後、ステップSA1に戻り、対象物変化検出処理を繰り返し実行してもよい。対象物変化検出部12iは、ステップSA7で差dt,nが閾値Thre未満であると判定した場合ステップSA7:No、ステップSA1の処理に戻る。このように、実施形態1において、対象物変化検出部12iは、蓄積した形状情報を用いて、所定時間前の形状情報と現在の形状情報とを比較することで、対象物の変化を検出する。その後、対象物変化検出部12iは、対象物の変化の有無の判定終了後、次のフレームjの画像取得に戻る。以上、実施形態1によれば、従来技術よりも、車両周辺の対象物の変化を迅速かつ正確に検出できる。例えば、従来技術の特許文献1に記載の歩行者飛び出し予測装置では、歩行者の姿勢すなわち、対象物の形状から予測する場合よりも、歩行者の飛び出し予測が遅くなるという問題があったが、実施形態1によれば、対象物の形状に基づいて、交通環境における対象物の危険な変化例えば、歩行者の飛び出しを検出しているので、車両周辺の対象物の変化を迅速かつ正確に検出することができる。また、従来技術の特許文献2に記載の歩行者認識装置では、歩行者が横断を開始した後でないと、自車両の進路を横断する可能性がある歩行者を予測できず、小さな歩幅で飛び出してくる歩行者の行動を予測できないという問題もあったが、実施形態1によれば、歩行者の歩幅の大小に関係なく、歩行者が横断を開始する前に対象物の変化を検出できるので、車両周辺の対象物の変化を迅速かつ正確に検出できる。また、従来技術の特許文献3に記載の車外監視装置では、車線幅の広い高速道路では適用できず、センサの構成が複雑になるという問題があったが、実施形態1によれば、側壁の有無に関係なく、簡易なカメラの構成で対象物変化検出を実現できる。このように、実施形態1によれば、運転者が車両を運転中に車両周辺の対象物の危険な変化が生じた場合、迅速かつ正確に運転者に危険を報知することができるので、交通事故の発生可能性を低減することができる。ここで、車両周辺の対象物の危険な変化は、連続変化と不連続変化に分類できる。例えば、対象物を歩行者とした場合、連続変化としては、歩行者が歩道から車道に向かって一定速度で直線的に進入する動作等が挙げられる。一方、不連続変化としては、歩行者が歩道に沿って移動している状態から急に進行方向を変えて車道側へ進入する動作、歩行者が歩道に沿って低速度で移動している状態から急に高速度で移動する動作、および、歩行者が止まっている状態から急に動き出す動作等が挙げられる。従来技術では、線形予測により、この連続変化例えば、対象物が連続的に移動する動作、対象物が動いている状態から停止する動作、および、対象物が減速する動作等については、検出可能であったが、不連続変化については迅速かつ正確に検出することができなかった。一方、実施形態1の対象物変化検出装置1は、画像から対象物を検出し、所定の特徴量を用いて、検出した対象物の形状情報を表す特徴量分布を取得し、取得した特徴量分布を正規化して、当該特徴量分布に対応する確率分布を取得し、取得した確率分布を蓄積する。そして、実施形態1の対象物変化検出装置1は、所定の尺度を用いて、蓄積した所定時間前の確率分布と現在の確率分布との差を計算し、計算された差が所定の閾値より大きい場合に、対象物の変化を検出する。これにより、実施形態1の対象物変化検出装置1によれば、従来技術では十分に対応できなかった不連続変化例えば、対象物が止まっている状態から動き始める動作、対象物が加速する動作、および、対象物が方向転換する動作等についても、迅速かつ正確に検出することができる。例えば、実施形態1によれば、不連続変化の一例として、歩行者や自転車が急に動きを変えて道路に出てくる、併走車車両やバイクが急に車線変更して自車線に割り込んでくる、前方車両が急にUターンを開始する、前方車両が道路脇の店等に入るために急に右左折を開始する、および、駐車車両のドアが急に開くといった、車両周辺の対象物の危険な変化が生じた場合に、迅速かつ正確に運転者に危険を報知することができるので、交通事故の発生可能性を低減することができる。実施形態2実施形態2では、対象物検出部12aと、処理対象領域抽出部12bと、形状情報取得部12cと、正規化部12dと、形状情報蓄積部12eと、対象物変化検出部12iとを備える対象物変化検出装置1において実行される対象物変化検出処理について、図4および図5を参照して説明する。図4は、実施形態2にかかる対象物変化検出処理の一例を示すフローチャートである。図5は、実施形態2にかかる対象物画像領域と処理対象領域の一例を示す図である。図4に示すように、まず、対象物変化検出装置1の制御部12は、カメラ2から自車両周辺が写し出されている画像データを取得するステップSB1。つぎに、対象物変化検出装置1の対象物検出部12aは、ステップSB1で取得した画像データから対象物として歩行者を検出するステップSB2。つぎに、対象物変化検出装置1の処理対象領域抽出部12bは、ステップSB2で検出した対象物を含む画像領域から処理対象領域を抽出するステップSB3。具体的には、図5に示すように、処理対象領域抽出部12bは、対象物を含む画像領域内でパターンマッチング等を行うことにより、対象物の変化検出処理に有効な領域である処理対象領域図5aおよびbの太字で囲った領域を抽出する。図5aでは、対象物が歩行者の場合は下半身の形状の変化が重要となるため、処理対象領域を画像領域の下半分に設定している。図5bでは、対象物が歩行者の場合は歩道の線などの背景画像は変化検出処理に不要な領域となるため、歩行者の全体のみを含むよう処理対象領域を設定している。ここで、処理対象領域抽出部12bは、抽出した処理対象領域を処理対処領域記憶部14bに格納してもよい。つぎに、対象物変化検出装置1の形状情報取得部12cは、ステップSB3で抽出した処理対象領域から対象物の形状情報を取得するステップSB4。具体的には、形状情報取得部12cは、ステップSB3で抽出した処理対象領域から、対象物の形状情報を表す特徴量分布vtとして、SIFT特徴量の計算を行う。つぎに、正規化部12dは、下記の数式1を示すように、ステップSB4で取得した特徴量分布vtのL1normを1に正規化して、特徴量確率分布ptを取得するステップSB5。つぎに、対象物変化検出装置1の形状情報蓄積部12eは、ステップSB5で取得した形状情報を形状情報記憶部14aに蓄積するステップSB6。すなわち、形状情報蓄積部12eは、ステップSB5で正規化した特徴量確率分布ptの蓄積を行う。つぎに、対象物変化検出装置1の制御部12は、下記の数式2に示すように、ステップSB6で蓄積した特徴量確率分布ptから、nフレーム前の特徴量と現在の特徴量との間の差dt,nの計算を行うステップSB7。制御部12は、例えば、下記の数式3に示すように、KL情報量を用いて、差dt,nの計算を行う。つぎに、対象物変化検出部12iは、ステップSB7で計算した差dt,nが、上述の図3に示すように、所定の閾値Threより大きいか否かを判定するステップSB8。対象物変化検出部12iは、ステップSB8で差dt,nが閾値Threより大きいと判定した場合ステップSB8:Yes、対象物の変化があると判定するステップSB9。その後、対象物変化検出処理を終了する。なお、ステップSB9の処理の後、ステップSB1に戻り、対象物変化検出処理を繰り返し実行してもよい。対象物変化検出部12iは、ステップSB8で差dt,nが閾値Thre未満であると判定した場合ステップSB8:No、ステップSB1の処理に戻る。このように、実施形態2において、形状情報取得部12cは、抽出した処理対象領域から対象物の形状情報を取得し、対象物変化検出部12iは、蓄積した形状情報を用いて、所定時間前の形状情報と現在の形状情報とを比較することで、対象物の変化を検出する。その後、対象物変化検出部12iは、対象物の変化の有無の判定終了後、次のフレームjの画像取得に戻る。以上、実施形態2によれば、対象物の形状の変化を検出する範囲を限定しているため、対象物変化検出処理の検出精度や計算速度を向上させることができる。これにより、実施形態2によれば、車両周辺の対象物の変化をより迅速かつ正確に検出できるので、交通事故の発生可能性をより低減することができる。実施形態3実施形態3では、対象物検出部12aと、形状情報取得部12cと、正規化部12dと、形状情報蓄積部12eと、形状変化情報取得部12fと、形状変化情報蓄積部12gと、対象物変化検出部12iとを備える対象物変化検出装置1において実行される対象物変化検出処理について、図6および図7を参照して説明する。図6は、実施形態3にかかる対象物変化検出処理の一例を示すフローチャートである。図7は、実施形態3にかかる変化検出用グラフの一例を示す図である。図6に示すように、まず、対象物変化検出装置1の制御部12は、カメラ2から自車両周辺が写し出されている画像データを取得するステップSC1。つぎに、対象物変化検出装置1の対象物検出部12aは、ステップSC1で取得した画像データから対象物として歩行者を検出するステップSC2。つぎに、対象物変化検出装置1の形状情報取得部12cは、ステップSC2で検出した対象物の形状情報を取得するステップSC3。具体的には、形状情報取得部12cは、ステップSC2で検出した対象物から、形状情報を表す特徴量分布vtとして、SIFT特徴量の計算を行う。つぎに、正規化部12dは、下記の数式1を示すように、ステップSC3で取得した特徴量分布vtのL1normを1に正規化して、特徴量確率分布ptを取得するステップSC4。つぎに、対象物変化検出装置1の形状情報蓄積部12eは、ステップSC4で取得した形状情報を形状情報記憶部14aに蓄積するステップSC5。すなわち、形状情報蓄積部12eは、ステップSC4で正規化した特徴量確率分布ptの蓄積を行う。つぎに、対象物変化検出装置1の形状変化情報取得部12fは、下記の数式2に示すように、ステップSC5で蓄積した特徴量確率分布ptから、nフレーム前の特徴量と現在の特徴量との間の差dt,nすなわち、本実施形態3において、形状変化情報の計算を行うステップSC6。形状変化情報取得部12fは、下記の数式3に示すように、KL情報量を用いて、形状変化情報として差dt,nの計算を行う。このように、形状変化情報取得部12fは、ステップSC5で蓄積した形状情報を用いて、対象物の形状変化情報を取得する。つぎに、対象物変化検出装置1の形状変化情報蓄積部12gは、ステップSC6で取得した形状変化情報dt,nを形状変化情報記憶部14cに蓄積するステップSC7。具体的には、形状変化情報蓄積部12gは、ステップSC6で計算した形状変化情報dt,nをlフレーム分蓄積した、下記の数式4に示すベクトルut,n,lを計算する。つぎに、対象物変化検出装置1の対象物変化検出部12iは、下記の数式5および数式6を用いて、類似度cosθを計算するステップSC8。ここで、類似度cosθは、n次元空間での類似度を分析する際に当該技術分野において一般的に用いられるn次元ベクトルの類似度である。具体的には、類似度cosθは、コサイン類似度と呼ばれ、ベクトルのなす角θの余弦cosθのことを意味し、ベクトルの向きの近さを類似性の指標としたものである。ベクトルの向きが一致している場合は最大値の1となり、ベクトルの向きが直行する場合は0となり、ベクトルの向きが逆になる場合は最小値の-1となる。つぎに、対象物変化検出装置1の対象物変化検出部12iは、ステップSC8で計算した類似度cosθが、図7に示すように、所定の閾値Threより小さいか否かを判定するステップSC9。図7の縦軸は、cosθを示し、横軸は、時間のフレームを示している。図7において、フレーム66~162までは、対象物の歩行者が歩道に沿って移動している状態を表しており、フレーム168~180では、歩行者が急に動きを変えた状態を表している。対象物変化検出部12iは、ステップSC9で類似度cosθが閾値Threより小さいと判定した場合ステップSC9:Yes、対象物の変化があると判定するステップSC10。その後、対象物変化検出処理を終了する。なお、ステップSC10の処理の後、ステップSC1に戻り、対象物変化検出処理を繰り返し実行してもよい。対象物変化検出部12iは、ステップSC9で類似度cosθが閾値Thre以上であると判定した場合ステップSC9:No、ステップSC1の処理に戻る。このように、実施形態3において、形状変化情報取得部12fは、蓄積した形状情報を用いて、所定時間前の形状情報と現在の形状情報との差を対象物の形状変化情報として取得し、形状変化情報蓄積部12gは、取得した形状変化情報を蓄積する。そして、対象物変化検出部12iは、蓄積した形状変化情報を用いて類似度を計算し、当該類似度が所定の閾値より小さい場合に、対象物の変化を検出する。その後、対象物変化検出部12iは、対象物の変化の有無の判定終了後、次のフレームjの画像取得に戻る。以上、実施形態3によれば、対象物の形状情報の時間変化を形状変化情報として蓄積し、コサイン類似度を用いて類似性を分析しているため、対象物変化検出処理の検出精度をより一層向上させることができる。これにより、実施形態3によれば、車両周辺の対象物の変化をより一層迅速かつ正確に検出できるので、交通事故の発生可能性をより一層低減することができる。なお、実施形態3において、対象物の変化を検出する際に、類似度を閾値と比較する例について説明したが、これに限られない。実施形態3の対象物変化検出装置1は、類似度の有無のみで対象物の変化を検出してもよい。実施形態4実施形態4では、対象物検出部12aと、形状情報取得部12cと、正規化部12dと、形状情報蓄積部12eと、形状変化情報取得部12fと、形状変化情報蓄積部12gと、形状変化平均化部12hと、対象物変化検出部12iとを備える対象物変化検出装置1において実行される、対象物変化検出処理について、図8および図9を参照して説明する。図8は、実施形態4にかかる対象物変化検出処理の一例を示すフローチャートである。図9は、実施形態4にかかる変化検出用グラフの一例を示す図である。図8に示すように、まず、対象物変化検出装置1の制御部12は、カメラ2から自車両周辺が写し出されている画像データを取得するステップSD1。つぎに、対象物変化検出装置1の対象物検出部12aは、ステップSD1で取得した画像データから対象物として歩行者を検出するステップSD2。つぎに、対象物変化検出装置1の形状情報取得部12cは、ステップSD2で検出した対象物の形状情報を取得するステップSD3。具体的には、形状情報取得部12cは、ステップSC2で検出した対象物から、形状情報を表す特徴量分布vtとして、SIFT特徴量の計算を行う。つぎに、正規化部12dは、下記の数式1を示すように、ステップSD3で取得した特徴量分布vtのL1normを1に正規化して、特徴量確率分布ptを取得するステップSD4。つぎに、対象物変化検出装置1の形状情報蓄積部12eは、ステップSC4で取得した形状情報を形状情報記憶部14aに蓄積するステップSC5。すなわち、形状情報蓄積部12eは、ステップSC4で正規化した特徴量確率分布ptの蓄積を行う。つぎに、対象物変化検出装置1の形状変化情報取得部12fは、下記の数式2に示すように、ステップSC5で蓄積した特徴量確率分布ptから、nフレーム前の特徴量と現在の特徴量との間の差dt,nすなわち、本実施形態4において、形状変化情報の計算を行うステップSD6。形状変化情報取得部12fは、下記の数式3に示すように、KL情報量を用いて、形状変化情報として差dt,nの計算を行う。このように、形状変化情報取得部12fは、ステップSD5で蓄積した形状情報を用いて、対象物の形状変化情報を取得する。つぎに、対象物変化検出装置1の形状変化情報蓄積部12gは、ステップSD6で取得した形状変化情報dt,nを形状変化情報記憶部14cに蓄積するステップSD7。具体的には、形状変化情報蓄積部12gは、ステップSD6で計算した形状変化情報dt,nをlフレーム分蓄積した、下記の数式4に示すベクトルut,n,lを計算する。つぎに、対象物変化検出装置1の形状変化平均化部12hは、下記の数式7を用いて、ステップSD7で計算したベクトルut,n,lを更にK個分足し合わせて、時間平均を取ることによりノイズを低減するステップSD8。このように、形状変化平均化部12hは、ステップSD7で蓄積した複数の形状変化情報を平均化して、平均化形状変化情報としてベクトルut,K,n,lを取得する。つぎに、対象物変化検出装置1の対象物変化検出部12iは、下記の数式5および数式6を用いて、類似度cosθを計算するステップSD9。つぎに、対象物変化検出装置1の対象物変化検出部12iは、ステップSD9で計算した類似度cosθが、図9に示すように、所定の閾値Threより小さいか否かを判定するステップSD10。図9の縦軸は、cosθを示し、横軸は、時間のフレームを示している。図9では、4つのサンプル数分K=4の時間平均を取った場合を表している。図9に示すように、4つともフレーム180付近で急激な変化を示しており、フレーム180付近で歩行者が急に動きを変えた状態を表している。対象物変化検出部12iは、ステップSD10で類似度cosθが閾値Threより小さいと判定した場合ステップSD10:Yes、対象物の変化があると判定するステップSD11。その後、対象物変化検出処理を終了する。なお、ステップSD11の処理の後、ステップSD1に戻り、対象物変化検出処理を繰り返し実行してもよい。対象物変化検出部12iは、ステップSD10で類似度cosθが閾値Thre以上であると判定した場合ステップSD10:No、ステップSD1の処理に戻る。このように、実施形態4において、形状変化情報取得部12fは、蓄積した形状情報を用いて、所定時間前の形状情報と現在の形状情報との差を対象物の形状変化情報として取得し、形状変化情報蓄積部12gは、取得した形状変化情報を蓄積する。更に、形状変化平均化部12hは、蓄積した複数の形状変化情報を平均化して、平均化形状変化情報を取得する。そして、対象物変化検出部12iは、取得した平均化形状変化情報を用いて類似度を計算し、当該類似度が所定の閾値より小さい場合に、対象物の変化を検出する。その後、対象物変化検出部12iは、対象物の変化の有無の判定終了後、次のフレームjの画像取得に戻る。以上、実施形態4によれば、対象物の形状情報の時間変化を形状変化情報として蓄積し、平均化したコサイン類似度を用いて類似性を分析しているため、実施形態3よりも対象物変化検出処理の検出精度をより一層向上させることができる。これにより、実施形態4によれば、車両周辺の対象物の変化をより一層迅速かつ正確に検出できるので、交通事故の発生可能性をより一層低減することができる。その他、本発明に係る対象物変化検出装置1は、上述の実施形態1~4を適宜組み合わせて実行してもよい。また、本発明に係る対象物変化検出装置1は、対象物を含む画像の背景の複雑度に応じて実施形態1~4を使い分けてもよい。例えば、車両が街中を走行中の場合、対象物である歩行者や他車両を含む背景に種々の物体が含まれるため複雑になることが考えられる。この場合、本発明に係る対象物変化検出装置1は、背景画像のノイズを低減するために実施形態4を実行してもよい。また、例えば、高速道路を走行中の場合、対象物である他車両やバイクを含む背景が比較的単純になることが考えられる。この場合、本発明に係る対象物変化検出装置1は、計算負荷の少ない実施形態1を実行してもよい。また、本発明に係る対象物変化検出装置1は、実施形態1~4に示した不連続変化を検出する処理と並行して、従来の線形予測を行うことで連続変化を検出する処理を実行してもよい。"