"画像に映る物体の位置又は姿勢を認識する認識部と、前記認識部による認識の安定度に応じて、前記物体に関連する仮想オブジェクトの表示を変化させる表示制御部と、を備える画像処理装置。前記表示制御部は、前記物体の位置又は姿勢に前記仮想オブジェクトが追従するように前記仮想オブジェクトを表示装置に表示させる、請求項1に記載の画像処理装置。前記表示制御部は、前記安定度に応じて、前記仮想オブジェクトの前記物体への追従のペースを変化させる、請求項2に記載の画像処理装置。前記表示制御部は、前記安定度がより高い場合に、前記仮想オブジェクトの前記物体への追従のペースをより速くする、請求項3に記載の画像処理装置。前記表示制御部は、前記安定度に応じて、前記仮想オブジェクトの静的な表示態様に関する属性及び動的な表示態様に関する属性のいずれか一方又は双方を変化させる、請求項1に記載の画像処理装置。前記画像処理装置は、前記安定度を判定する判定部、をさらに備える、請求項1に記載の画像処理装置。前記判定部は、前記認識部により認識される前記物体の状態量の時間的変化に基づいて前記安定度を判定し、前記物体の前記状態量は、前記物体の位置、姿勢及び大きさのうちの少なくとも1つに関連する、請求項6に記載の画像処理装置。前記判定部は、前記認識部により認識される前記物体の第1の状態量と第2の状態量との間の整合性に基づいて前記安定度を判定し、前記物体の前記第1の状態量及び前記第2の状態量は、それぞれ、前記物体の位置、姿勢及び大きさのうち少なくとも1つに関連する、請求項6に記載の画像処理装置。前記判定部は、前記認識部により認識される前記物体が前記画像に映らない部分を含む場合には、前記物体の全体が前記画像に映る場合よりも前記安定度が低いと判定する、請求項6に記載の画像処理装置。前記画像処理装置は、前記画像を撮像する撮像部と、前記撮像部の動きを計測する動きセンサと、をさらに備え、前記判定部は、前記認識部により認識される前記物体の状態量の変化と前記動きセンサにより計測される前記撮像部の動きとの間の整合性に基づいて前記安定度を判定し、前記物体の前記状態量は、前記物体の位置、姿勢及び大きさのうち少なくとも1つに関連する、請求項6に記載の画像処理装置。前記判定部は、前記認識部により認識される前記物体の状態量の変化と複数の入力画像に現れる実空間の動きの方向との間の整合性に基づいて前記安定度を判定し、前記物体の前記状態量は、前記物体の位置、姿勢及び大きさのうち少なくとも1つに関連する、請求項6に記載の画像処理装置。前記表示制御部は、前記安定度が低い場合に、前記安定度を高めるための行動をユーザに促す情報を表示する、請求項1に記載の画像処理装置。前記表示制御部は、所定のユーザ入力が検出された場合には、前記認識部による認識の前記安定度に関わらず、前記安定度が高いと仮定した場合の前記仮想オブジェクトの表示を表示装置に行わせる、請求項1に記載の画像処理装置。前記仮想オブジェクトは、物体が認識されたことを示す標識である、請求項1に記載の画像処理装置。前記仮想オブジェクトは、認識された物体に関連する情報コンテンツである、請求項1に記載の画像処理装置。前記表示制御部は、物体が認識されたことを示す標識と認識された物体に関連する情報コンテンツとを前記仮想オブジェクトとして表示装置に表示させ、前記安定度に応じて前記標識又は前記情報コンテンツの一方の表示を変化させる、請求項1に記載の画像処理装置。画像に映る物体の位置又は姿勢を認識するステップと、前記認識の安定度に応じて、前記物体に関連する仮想オブジェクトの表示を変化させるステップと、を含む表示制御方法。画像処理装置を制御するコンピュータを、画像に映る物体の位置又は姿勢を認識する認識部と、前記認識部による認識の安定度に応じて、前記物体に関連する仮想オブジェクトの表示を変化させる表示制御部と、として機能させるためのプログラム。しかしながら、画像に映る実世界の物体の位置又は姿勢の認識を常に高い精度で行うことは困難である。即ち、実世界の物体に仮想オブジェクトの位置又は姿勢を合わせようとする場合、認識の精度の一時的な低下を原因として仮想オブジェクトの表示が乱れる可能性は残されている。従って、特に認識が不安定となる場合に仮想オブジェクトの表示を適切に制御し、仮想オブジェクトの表示の乱れによってユーザに混乱を与えないことが望ましい。本開示によれば、画像に映る物体の位置又は姿勢を認識する認識部と、前記認識部による認識の安定度に応じて、前記物体に関連する仮想オブジェクトの表示を変化させる表示制御部と、を備える画像処理装置が提供される。また、本開示によれば、画像に映る物体の位置又は姿勢を認識するステップと、前記認識の安定度に応じて、前記物体に関連する仮想オブジェクトの表示を変化させるステップと、を含む表示制御方法が提供される。また、本開示によれば、画像処理装置を制御するコンピュータを、画像に映る物体の位置又は姿勢を認識する認識部と、前記認識部による認識の安定度に応じて、前記物体に関連する仮想オブジェクトの表示を変化させる表示制御部と、として機能させるためのプログラムが提供される。以上説明したように、本開示によれば、仮想オブジェクトの表示の乱れによってユーザに混乱を与えることを回避することができる。以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。また、以下の順序で説明を行う。1.概要2.一実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成例3.一実施形態に係る画像処理装置の機能構成例3-1.画像取得部3-2.画像認識部3-3.検出部3-4.判定部3-5.データ取得部3-6.表示制御部4.一実施形態に係る表示制御処理の流れ5.まとめ<1.概要>図1は、本明細書で開示する技術の一実施形態の概要について説明するための説明図である。図1を参照すると、実空間1内でユーザにより携帯されている画像処理装置100が示されている。画像処理装置100は、ARアプリケーションをユーザに提供する装置である。画像処理装置100は、例えば、スマートフォン、PDAPersonalDigitalAssistant、ゲーム端末又は携帯用音楽プレーヤなどの端末装置であってもよく、PCPersonalComputer又はワークステーションなどの情報処理装置であってよい。実空間1は、ARアプリケーションが利用され得る空間の一例である。実空間1内には、物体12a、12b、12c、12d及び12eが存在する。物体12aは、自動車である。物体12bは、案内板である。物体12cは、広告用の看板である。物体12d及び12eは、建物である。画像処理装置100は、このような様々な物体が存在し得る実空間を撮像した画像を入力画像として取得する。そして、画像処理装置100は、入力画像に映る物体の認識結果に基づいて、ARのための仮想オブジェクトを入力画像に重畳する。仮想オブジェクトを通じてユーザに呈示される情報は、ナビゲーション情報、広告情報、店舗情報、ニュース又は天気予報など、任意の情報であってよい。本実施形態において、画像処理装置100により提供されるARアプリケーションは、実空間内の物体の位置又は姿勢に合わせて、当該物体に関連する仮想オブジェクトを画像内に配置する。図2は、仮想オブジェクトの配置について説明するための説明図である。図2の左に示す画像Im01は、画像処理装置100により取得される入力画像の一例である。入力画像Im01には、物体12a及び12bが映っている。図2の右には、入力画像Im01に仮想オブジェクトを重畳することにより生成される出力画像Im02が示されている。出力画像Im02では、物体12aに仮想オブジェクト13aが、物体12bに仮想オブジェクト13b及び14bがそれぞれ重畳されている。仮想オブジェクト13a及び13bは、画像処理装置100による物体認識の結果を表現する標識indicatorとしての役割を有する仮想オブジェクトである。一方。仮想オブジェクト14bは、物体12bに関連する情報図2の例では、製品の広告情報を表現する情報コンテンツとしての役割を有する仮想オブジェクトである。本明細書において、仮想オブジェクトとは、これら標識及び情報コンテンツの双方を含むものとする。図2の例において、仮想オブジェクト13aは、物体12aの状態に合わせて配置されている。また、仮想オブジェクト13b及び14bは、物体12bの状態に合わせて配置されている。このような仮想オブジェクトの配置の正確さは、画像に映る物体の状態の認識の精度に依存する。図3は、仮想オブジェクトの配置に関連する問題点について説明するための説明図である。図3を参照すると、時刻t=n、n1、n2の各時点において既存の手法により表示され得るARアプリケーションの出力画像Im02-1、Im02-2、Im02-3がそれぞれ示されている。時刻t=nの出力画像Im02-1では、仮想オブジェクト13aの配置は、物体12aの状態に合っている。同様に、仮想オブジェクト13b及び14bの配置は、物体12bの状態に合っている。これに対し、時刻t=n1の出力画像Im02-2では、仮想オブジェクト13aの配置が、物体12aの状態からずれている。また、時刻t=n2の出力画像Im02-3では、仮想オブジェクト13b及び14bの配置が、物体12bの状態からずれている。このようなずれは、物体の状態の認識精度の低下によって引き起こされる。認識精度の低下は、例えば、入力画像内での物体の部分的な欠損、画像のブレ、外観の類似する複数の物体の存在、又は照明条件のばらつきなど、様々な事象を原因として突発的に起こり得る。そして、特別に用意される環境を除けば、認識精度の低下を生じさせる原因を完全に排除することは困難である。図3に例示したような仮想オブジェクトの配置の突発的なズレは、ユーザに不快感を与えるだけでなく、例えば仮想オブジェクトにより表現される情報の視認性の低下や広告の対象製品の印象の悪化など、望ましくない結果をもたらし得る。例えばローパスフィルタ又は移動平均フィルタを適用することで仮想オブジェクトの位置又は姿勢の急激な変化を抑制する手法も存在するが、これらフィルタを一律的に適用すれば、認識された物体への仮想オブジェクトの追従が常に遅れてしまう。そこで、本実施形態に係る画像処理装置100は、次節より詳しく説明するように、認識の精度がどの程度安定しているかを判定し、その判定結果に応じて仮想オブジェクトの表示を制御する。<2.一実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成例>[2-1.ハードウェア構成]図4は、本実施形態に係る画像処理装置100のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図4を参照すると、画像処理装置100は、撮像部102、センサ部104、入力部106、記憶部108、表示部112、通信部114、バス118及び制御部120を備える。撮像部撮像部102は、画像を撮像するカメラモジュールである。撮像部102は、CCDChargeCoupledDevice又はCMOSComplementaryMetalOxideSemiconductorなどの撮像素子を用いて実空間を撮像し、撮像画像を生成する。撮像部102により生成される撮像画像は、映像入力の各フレームを構成する。センサ部センサ部104は、撮像部102の動きを計測する動きセンサ群を含む。動きセンサは、例えば、撮像部102の加速度を測定する加速度センサ、傾き角を測定するジャイロセンサ、又は撮像部102の向けられた方位を測定する地磁気センサなどであってよい。また、センサ部104は、GPSGlobalPositioningSystem信号を受信して装置の緯度、経度及び高度を測定するGPSセンサを含んでもよい。入力部入力部106は、ユーザが画像処理装置100を操作し又は画像処理装置100へ情報を入力するために使用される入力デバイスである。入力部106は、典型的には、表示部112の画面上へのユーザによるタッチを検出するタッチセンサを含む。その代わりに又はそれに加えて、入力部106は、マウス若しくはタッチパッドなどのポインティングデバイス、画像に映るユーザのジェスチャを認識するジェスチャ認識モジュール、又はHMDHeadMountedDisplayを装着したユーザの視線方向を検出する視線検出モジュールを含んでもよい。さらに、入力部106は、キーボード、キーパッド、ボタン又はスイッチなどのその他の種類の入力デバイスを含んでもよい。記憶部記憶部108は、半導体メモリ又はハードディスクなどの記憶媒体により構成され、画像処理装置100による処理のためのプログラム及びデータを記憶する。記憶部108により記憶されるデータには、例えば、撮像部102により生成される画像データ及びセンサ部104により生成されるセンサデータが含まれ得る。また、記憶部108により記憶されるデータには、例えば、画像処理装置100による物体認識の際に用いられるモデルデータ及び仮想オブジェクトを定義するオブジェクトデータなども含まれ得る。表示部表示部112は、LCDLiquidCrystalDisplay、OLEDOrganiclightEmittingDiode又はCRTCathodeRayTubeなどにより構成される表示モジュールである。表示部112は、例えば、撮像部102により撮像される画像、又は制御部120により実現されるARアプリケーションの画像を画面上に表示する。表示部112は、ユーザにより把持される画像処理装置100の画面であってもよく、又はユーザにより装着されるシースルー型若しくは非シースルー型のHMDであってもよい。通信部通信部114は、画像処理装置100による他の装置との間の通信を仲介する通信インタフェースである。通信部114は、任意の無線通信プロトコル又は有線通信プロトコルをサポートし、他の装置との間の通信接続を確立する。バスバス118は、撮像部102、センサ部104、入力部106、記憶部108、表示部112、通信部114及び制御部120を相互に接続する。制御部制御部120は、CPUCentralProcessingUnit又はDSPDigitalSignalProcessorなどのプロセッサに相当する。制御部120は、記憶部108又は他の記憶媒体に記憶されるプログラムを実行することにより、後に説明する画像処理装置100の様々な機能を動作させる。<3.一実施形態に係る画像処理装置の機能構成例>図5は、図4に示した画像処理装置100の記憶部108及び制御部120により実現される論理的機能の構成の一例を示すブロック図である。図5を参照すると、画像処理装置100は、画像取得部130、モデルデータベースDB138、画像認識部140検出部150、判定部160、データ取得部170、オブジェクトDB172及び表示制御部190を含む。[3-1.画像取得部]画像取得部130は、実空間を映した画像を入力画像として取得する。画像取得部130は、例えば、撮像部102からの映像入力の各フレームを入力画像として順次取得してもよい。また、画像取得部130は、記憶部108により記憶されている過去に撮像された映像入力の各フレームを入力画像として取得してもよい。画像取得部130は、取得した入力画像を画像認識部140へ出力する。[3-2.画像認識部]画像認識部140は、モデルDB138により記憶されているデータを用いて物体認識を行う。モデルDB138は、画像処理装置100が認識の対象とする物体の形状又は外観に関するモデルデータを予め蓄積しているデータベースである。本実施形態において、画像処理装置100による認識の対象は、図1に例示した物体12a~12eなど、実空間に存在する任意の物体であってよい。モデルデータは、各物体の形状を定義するデータ、各物体に付される所定のシンボルマーク又はテキストラベルなどの画像データ、又は各物体についての既知の画像から抽出された特徴量セットのデータなどを含み得る。画像認識部140は、画像取得部130から入力される入力画像にどの物体が映っているか、及び入力画像に映っている物体の状態を認識する。画像認識部140により認識される物体の状態は、物体の位置及び姿勢の少なくとも一方を含む。本実施形態では、画像認識部140は、画像内での物体の位置、姿勢及び大きさを認識するものとする。画像認識部140は、例えば、入力画像から抽出される特徴点のセットをモデルデータにより定義され得る物体の形状と照合してもよい。また、画像認識部140は、モデルデータにより定義され得るシンボルマーク又はテキストラベルなどの画像データを入力画像と照合してもよい。また、画像認識部140は、モデルデータにより定義され得る既知の物体の画像の特徴量を入力画像から抽出される特徴量と照合してもよい。いずれの場合にも、画像認識部140は、所定の閾値よりも良好な照合スコアを示す物体が、当該照合スコアに対応する位置、姿勢及び大きさで入力画像に映っていると認識することができる。図6は、本実施形態において画像認識部140により認識される物体の状態量について説明するための説明図である。図6を参照すると、入力画像を撮像した撮像装置の光軸方向と直交する平面上のx軸及びy軸、並びに当該光軸方向に沿ったz軸により形成されるグローバル座標系が示されている。画像認識部140により認識される物体12の位置Pは、このようなグローバル座標系での当該物体の基準点の位置座標として与えられる。また、物体12の姿勢Wは、各軸周りの回転角として与えられる。また、物体12の大きさScは、各軸方向への倍率として与えられる。なお、本明細書では、説明の簡明さのために、各物体の位置P、姿勢W及び大きさScを別個の変量状態量として説明する。しかしながら、各物体の位置P、姿勢W及び大きさScは、グローバル座標系と各物体のモデル座標系との間の変換を表す4行4列の1つの同次変換行列によって統合的に表現されてもよい。その場合には、各状態量即ち、位置P、姿勢W及び大きさScの各々は、1つの同次変換行列から必要に応じて抽出され、用いられる。なお、グローバル座標系は、撮像装置の位置を原点とする相対的な座標を表す座標系であってもよい。その代わりに、グローバル座標系は、実空間内で固定的に定義される絶対的な座標を表す座標系であってもよい。画像認識部140は、このような入力画像に映る各物体の識別子、位置P、姿勢W及び大きさScを、判定部160、データ取得部170及び表示制御部190へ出力する。[3-3.検出部]検出部150は、ユーザ入力を検出し、ユーザ入力情報を表示制御部190へ出力する。検出部150により検出されるユーザ入力は、例えば、入力部106のタッチセンサへのタッチ入力、ボタンの押下、センサ部104のセンサ群により測定される装置の動き例えば、傾き若しくは揺れなど、ユーザのジェスチャ又はユーザの音声などであってよい。[3-4.判定部]判定部160は、入力画像に映る物体の状態の画像認識部140による認識の安定度を判定する。判定部160により判定される安定度は、連続値又は離散値例えば、3段階以上の段階的な値若しくは高/低の2値で表現され得る。以下、図7~図11を用いて、判定部160による安定度の判定手法の5つの例について説明する。1第1の例例えば、画像認識部140による認識が不安定である場合には、物体の状態量の変化は激しくなる傾向にある。そこで、判定部160は、画像認識部140により認識される物体の状態量の時間的変化に基づいて、上記安定度を判定してもよい。物体の状態量の時間的変化は、例えば、物体の状態量の周波数特性、状態量の微分若しくは二次微分又は所定の期間内の状態量の履歴と状態量の現在値との比較などを通じて把握され得る。図7は、物体の状態量の時間的変化の一例を示している。図7の横軸は時間t、縦軸は状態量X及びその一次微分dX/dtである。状態量Xは、ある物体についての位置P、姿勢W及び大きさScのうちいずれか1つ又は2つ以上の組合せであってよい。図7の例では、時刻T0からT1までの期間において、状態量Xは緩やかに変化している。この場合、例えばフーリエ変換によって状態量Xの周波数成分を抽出すると、状態量Xの高周波成分は小さくなる。また、状態量Xの一次微分の絶対値は、ある所定のレベル撮像装置に対して物体が相対的に動く現実的な限界に相当するレベルを超えることがない。状態量Xの二次微分についても同様である。また、状態量Xの変化が緩やかであることから、状態量Xの過去mサンプルの履歴に対して状態量Xの現在値が大きく異なることもない。状態量Xの履歴とは、過去mサンプルの単純な平均値であってもよく、又は過去mサンプルの重み付け平均値より直近のサンプルの重みがより大きく設定され得るであってもよい。これに対し、時刻T1からT2までの期間において、状態量Xは激しく変化している。この場合、状態量Xの周波数成分を抽出すると、状態量Xの高周波成分はより大きくなる。また、状態量Xの一次微分はゼロの周りで振動している。一次微分の絶対値は、上述した所定のレベルを上回る。また、状態量Xの過去mサンプルの履歴に対して、状態量Xの現在値が大きく変化し得る。従って、判定部160は、第1の判定手法において、物体の状態量の高周波成分の大きさ、状態量の一次微分若しくは二次微分の絶対値若しくはその積算値又は状態量の履歴と状態量の現在値との比較を通じて当該状態量の時間的変化を評価する。そして、判定部160は、評価した時間的変化がより激しいほど認識の安定度はより低いと判定する。図7の例では、期間T0~T1の安定度は高、期間T1~T2の安定度は低、期間T2~T3の安定度は中、期間T3~T4の安定度は低と判定されている。2第2の例画像認識部140による認識が不安定である場合には、現実的な状況では生じる可能性の低い物体の状態の変化が認識結果において示される可能性がある。例えば、実空間内で静止している物体を撮像した場合に、画角の変化に依存して画像内の物体の位置又は大きさが変化することが考えられるが、その際に同時に物体が大きく回転することは稀である。そこで、第2の判定手法において、判定部160は、画像認識部140により認識される物体の複数の状態量の間の整合性に基づいて、上記安定度を判定する。図8を参照すると、時刻T1から時刻T2にかけて、画像認識部140による認識結果において、物体12が移動すると共に物体12の姿勢が回転している様子が示されている。時刻T1から時刻T2にかけての物体12の移動量は位置Pの差分dP、回転量は姿勢Wの差分dWにより表現され得る。従って、判定部160は、例えば、移動量dPが第1の閾値を上回り、かつ回転量dWが第2の閾値を上回る場合には、物体の状態の変化が不自然であるため、画像認識部140による認識の安定度が低下していると判定することができる。3第3の例第3の判定手法においては、判定部160は、物体の状態量の変化と動きセンサにより計測される撮像部102の動きとの間の整合性に基づいて、上記安定度を判定する。図9を参照すると、時刻T1から時刻T2にかけて、ユーザは、撮像部102の画角が変化するように画像処理装置100を動かしている。その結果、入力画像Im11-1の右下に映っていた物体12bは、入力画像Im11-2では画像の左上に移動している。撮像部102の画角の変化は、センサ部104の動きセンサ例えば、加速度センサ、ジャイロセンサ又は地磁気センサからのセンサデータに基づいて認識され得る。このような場合に、物体12bの移動量dP又は回転量dWがセンサデータに基づいて認識される画像処理装置100の動きと整合していなければ、判定部160は、画像認識部140による認識の安定度が低下していると判定することができる。4第4の例第4の判定手法においては、判定部160は、画像認識部140により認識される物体の状態量の変化と複数の入力画像に現れる実空間の動きの方向との間の整合性に基づいて、上記安定度を判定する。複数の入力画像に現れる実空間の動きの方向は、例えば、複数の入力画像から求められるオプティカルフローを通じて認識されてよい。図10を参照すると、時刻T1において撮像された入力画像Im12-1から時刻T2において撮像された入力画像Im12-2にかけてのオプティカルフローFが示されている。オプティカルフローFは、画像内で左上に向かう物体の動きを示している。これに対し、画像認識部140による認識結果において、物体12bは上方向へ移動しながら回転している。このように、物体12bの移動量dP又は回転量dWが複数の入力画像にわたるオプティカルフローと整合していなければ、判定部160は、画像認識部140による認識の安定度が低下していると判定することができる。なお、物体12bの周囲のオプティカルフローから予測される物体の動きベクトルと物体認識の結果として認識された物体の動きベクトルとの相関例えば内積に基づいて、連続値としての物体の安定度が計算されてもよい例えば、上記内積がより大きいほど認識はより安定的である。5第5の例例えば、物体の一部が入力画像に映らない場合には、認識の精度が低下する蓋然性が高まる。そこで、第5の判定手法において、判定部160は、認識された物体が入力画像に映らない部分を含む場合には、当該物体の全体が入力画像に映る場合よりも認識の安定度が低いと判定する。認識された物体が入力画像に映らない部分を含む場合とは、例えば、物体の一部が画角の外に位置する場合、及び物体の一部が他の物体に隠されている場合所謂オクルージョンの場合を含み得る。図11を参照すると、入力画像Im13に物体12a及び物体12bが映っている。物体12aの一部は、物体12bにより隠されている。物体12bの一部は、画角外にはみ出している。図11に示した多数の三角形の記号は、画像認識部140による物体12aの認識の際に用いられ得る特徴点の位置を表す。判定部160は、例えば、物体12aについて、画像認識部140により認識された特徴点の数の特徴点の総数に対する割合を算出し、算出した割合が所定の閾値を下回る場合には、物体12の一部が入力画像に映っていないと判定することができる。また、判定部160は、例えば、物体の重心が画像の安定検出領域の外側にある場合に、物体の一部が入力画像に映っていない可能性が高いと簡易に判定することもできる。図11の例では、物体12aの重心Paは安定検出領域Rの内側に位置する一方で、物体12bの重心Pbは安定検出領域Rの外側に位置する。安定検出領域Rは、その境界が入力画像の縁部との間に所定のオフセットを有するように、入力画像の中央に設定され得る。判定部160は、これらのような手法に従って画像認識部140による認識の安定度を判定し、各物体についての安定度を表示制御部190へ出力する。なお、画像処理装置100は、上述した手法のうち2つ以上を判定部160において選択可能とし、判定部160が使用する手法を条件に応じて適応的に切り替えてもよい。例えば、動的な物体についての安定度を判定する場合には第1の手法が選択され、静的な物体についての安定度を判定する場合には第2~第4のいずれかの手法が選択されてもよい。また、少ない処理コストが求められる場面では、第5の手法が選択されてもよい。[3-5.データ取得部]データ取得部170は、表示制御部190により入力画像に重畳される仮想オブジェクトに関するデータを取得する。データ取得部170により取得されるデータは、仮想オブジェクトを定義するオブジェクトデータを含む。オブジェクトデータは、例えば、仮想オブジェクトの種類、関連付けられる物体の識別子、当該物体からの相対的な表示位置、及び情報コンテンツの内容などを定義するデータであってよい。データ取得部170は、オブジェクトDB172により予め記憶されるオブジェクトデータを取得してもよい。その代わりに、データ取得部170は、実空間内に設置されるデータサーバから通信部114を介して最新のオブジェクトデータを取得してもよい。データサーバから提供されるオブジェクトデータは、例えば、センサ部104により測定される画像処理装置100の位置に応じて異なるデータであってもよい。データ取得部170は、このようなオブジェクトデータを表示制御部190へ出力する。[3-6.表示制御部]表示制御部190は、画像処理装置100が提供するARアプリケーションによる仮想オブジェクトの表示を制御する。より具体的には、例えば、表示制御部190には、画像認識部140により入力画像に映っていると認識された物体と関連付けられている仮想オブジェクトのオブジェクトデータが、データ取得部170から入力される。表示制御部190は、かかるオブジェクトデータに基づいて、仮想オブジェクトのオブジェクト画像を生成する。表示制御部190により生成されるオブジェクト画像は、典型的には、3次元の実空間内に仮想的に配置される仮想オブジェクトを画像処理装置100の撮像面に投影した画像である。そして、表示制御部190は、生成した出力画像を表示部112へ出力する。その結果、ARアプリケーションの画像がユーザに呈示される。仮想オブジェクトの配置は、関連付けられる物体の状態に合わせて決定される。即ち、表示制御部190は、各物体の位置、姿勢及び大きさに仮想オブジェクトが追従するように、仮想オブジェクトを表示装置に表示させる。また、本実施形態において、表示制御部190は、画像認識部140による認識の安定度に応じて、認識された各物体に関連する仮想オブジェクトの表示を変化させる。例えば、表示制御部190は、上記安定度に応じて、仮想オブジェクトの各物体への追従のペースを変化させる。典型的には、表示制御部190は、上記安定度がより高ければ、仮想オブジェクトの各物体への追従のペースをより速くし、上記安定度がより低ければ、仮想オブジェクトの各物体への追従のペースをより緩やかとする。追従のペースは、例えば、次の式1における補間係数kによって表現され得る。式1において、Zn,Zn1はそれぞれ時刻t=n,n1における仮想オブジェクトの状態を表し、Xn1は時刻t=n1において認識された物体の状態を表す。補間係数kの値は、0<k≦1の範囲において表示制御部190により制御される。例えば、k=1であれば、Zn1=Xn1となり、時刻n1において仮想オブジェクトの状態は認識された物体の状態をそのまま反映する。一方、k=0.1であれば、Zn1=0.1Xn10.9Xnとなり、時刻n1において仮想オブジェクトの状態は認識された物体の状態を部分的にのみ反映する。図12は、上述した仮想オブジェクトの物体への追従のペースの制御の一例について説明するための説明図である。図12の上段には、時刻t=n,n1,n2の3つの時点での、追従のペースが一定である補間係数kが一定である場合の仮想オブジェクト13aの状態が示されている。仮想オブジェクト13aは、物体12aに関連する仮想オブジェクトである。時刻t=n1及びn2の時点では、認識の安定度が低下したことを原因として、仮想オブジェクト13aの状態が物体12aの状態から大きくずれている。一方、図12の下段には、時刻t=n,n1,n2の3つの時点での、追従のペースが動的に制御される場合の仮想オブジェクト13aの状態が示されている。この場合、時刻t=nの時点では安定度が高いことから追従のペースは速く、物体12aの状態に仮想オブジェクト13aの状態がほぼ一致している。その後、時刻t=n1及びn2の時点において安定度が低下すると、補間係数kの値が下げられることにより、仮想オブジェクト13aの状態は物体12aの状態に緩やかに追従する。その結果、仮想オブジェクト13aの状態の物体12aの状態からのずれは、見た目上小さく抑えられている。表示制御部190は、上述したように仮想オブジェクトの各物体への追従のペースを安定度に応じて変化させる代わりに又はそれに加えて、仮想オブジェクトの表示属性を安定度に応じて変化させてもよい。仮想オブジェクトの表示属性は、仮想オブジェクトの静的な表示態様に関する属性と動的な表示態様に関する属性とを含み得る。仮想オブジェクトの静的な表示態様に関する属性とは、例えば、仮想オブジェクトの透明度、鮮明度、色、大きさ、形状、数又は残像のパターンなどであってよい。一方、仮想オブジェクトの動的な表示態様に関する属性とは、仮想オブジェクトの点滅のパターン、点滅の周期又はアニメーションの種類などであってよい。これら仮想オブジェクトの表示属性を変化させることにより、物体認識の安定度が低下していることをユーザに直感的に理解させることが可能となる。一例として、図13を参照すると、仮想オブジェクト13bの鮮明度が、物体認識の安定度が高いと判定された入力画像Im22-2aにおいては高く設定されている。それにより、入力画像Im22-2aの仮想オブジェクト13bの輪郭は明瞭に表示されている。一方、物体認識の安定度が低いと判定された入力画像Im22-2bにおいて、仮想オブジェクト13bの鮮明度は低く設定されている。それにより、入力画像Im22-2bの仮想オブジェクト13bの輪郭はぼやけて表示されている。他の例として、図14を参照すると、仮想オブジェクト13bの透明度が、物体認識の安定度が高いと判定された入力画像Im23-2aにおいては低く設定されている。それにより、入力画像Im22-3aの仮想オブジェクト13bの輪郭は透過していない。一方、物体認識の安定度が低いと判定された入力画像Im23-2bにおいて、仮想オブジェクト13bの透明度は高く設定されている。それにより、入力画像Im23-2bの仮想オブジェクト13bの輪郭は透過している。図14の例では、物体認識の結果を表現する標識である仮想オブジェクト13bの透明度は認識の安定度に応じて変化する一方で、情報コンテンツである仮想オブジェクト14bの透明度は一定に保たれている。このように、表示制御部190は、標識及び情報コンテンツのうち一方の表示のみを変化させてもよい。標識のみの表示を変化させる場合には、物体認識の安定度が低下した際、情報コンテンツの視認性を下げることなく安定度の低下をユーザに理解させることができる。それに対し、情報コンテンツのみの表示を変化させる場合には、物体認識の安定度が低下した際、物体がどのように認識されたかをユーザに知らせつつも、情報コンテンツについての印象の悪化を防止することができる。表示制御部190は、さらに、画像認識部140による認識の安定度が低い場合に、安定度を高めるための行動をユーザに促す情報を表示装置に表示させてもよい。この場合に表示される情報は、例えば、画角外にはみだした物体が画角内に入るように装置を動かすことを促すメッセージなどであってよい図15の画像Im30のメッセージ15参照。かかる情報を参照したユーザが安定度を高めるための行動をとることで、仮想オブジェクトの表示の乱れが回避され得る。また、表示制御部190は、検出部150により所定のユーザ入力が検出された場合には、判定部160により判定される認識の安定度に関わらず、安定度が高いと仮定した場合の仮想オブジェクトの表示を表示装置に行わせてもよい。所定のユーザ入力とは、タッチセンサへの入力、モーションセンサにより感知される入力、画像処理装置100に設けられるボタンの押下、ユーザのジェスチャ又は音声などの任意のユーザ入力であってよい。それにより、ユーザが仮想オブジェクトの表示の乱れを許容する場合に、安定度に応じた表示の制御を一時的に停止することが可能となる。<4.一実施形態に係る表示制御処理の流れ>図16は、本実施形態に係る画像処理装置100による表示制御処理の流れの一例を示すフローチャートである。図16を参照すると、まず、画像取得部130は、実空間を映した画像を入力画像として取得するステップS102。次に、画像認識部140は、画像取得部130から入力される入力画像にどの物体が映っているか、及び入力画像に映っている各物体の状態を認識するステップS104。ここで認識される物体の状態とは、例えば、当該物体の位置、姿勢及び大きさを含み得る。次に、判定部160は、入力画像に映っていると画像認識部140により認識された物体が存在するか否かを判定するステップS106。ここで、認識された物体が存在しない場合には、処理はステップS102へ戻る。一方、認識された物体が存在する場合には、処理はステップS108へ進む。ステップS108において、判定部160は、入力画像に映る物体の状態の画像認識部140による認識の安定度を判定するステップS108。次に、データ取得部170は、画像認識部140により認識された各物体に関連する仮想オブジェクトのオブジェクトデータを取得するステップS110。また、表示制御部190は、判定部160により判定された認識の安定度に応じて、認識された各物体に関連する仮想オブジェクトの表示属性を決定するステップS112。ここでの表示属性とは、上述した補間係数kであってもよく、又は仮想オブジェクトの透明度、鮮明度、点滅のパターン、点滅の周期若しくは残像の大きさなどであってもよい。次に、表示制御部190は、決定した表示属性に従って、各物体に関連する仮想オブジェクトの画像を生成するステップS114。そして、表示制御部190は、生成した仮想オブジェクトの画像を入力画像に重畳するステップS116。<5.まとめ>ここまで、図1~図16を用いて、一実施形態に係る画像処理装置100について詳細に説明した。本実施形態によれば、画像に映る物体の状態の認識の安定度に応じて、当該物体に関連する仮想オブジェクトの表示が動的に変化する。それにより、認識の精度の低下に伴う仮想オブジェクトの表示の乱れによってユーザに混乱を与えることを回避することが可能となる。また、本実施形態によれば、物体の位置又は姿勢に仮想オブジェクトが追従するようなアプリケーションにおいて、上記安定度に応じて仮想オブジェクトの物体への追従のペースが制御される。それにより、認識の精度が高い間には追従の遅れを小さく維持しつつ、認識の精度が低下した場合の仮想オブジェクトの配置の突発的なズレを効果的に軽減することができる。また、本実施形態によれば、仮想オブジェクトの透明度、鮮明度、点滅のパターン、点滅の周期又は残像の大きさなどといった仮想オブジェクトの表示属性もまた、上記安定度に応じて制御され得る。それにより、物体認識の安定度が低下していることをユーザが直感的に理解できるため、仮想オブジェクトの表示が乱れたとしてもユーザに混乱を与えることが回避され得る。また、上記安定度は、物体の状態量の時間的変化に基づいて判定され得る。この場合には、モーションセンサなどの補助的な入力を要することなく、また対象の物体が動的な物体及び静的な物体のいずれであるかを問わず、安定度を的確に判定することができる。また、上記安定度は、認識される状態量間の整合性、又は状態量と装置の動き若しくは入力画像に現れる実空間の動きの方向との間の整合性に基づいて判定されてもよい。この場合には、物体の状態量の周波数の解析又は微分などの複雑な演算を要することなく安定度を判定することができる。また、物体が入力画像に映らない部分を含むか否かに応じて上記安定度を簡易に判定することも可能である。本明細書において説明した画像処理装置100による処理は、ソフトウェア、ハードウェア、及びソフトウェアとハードウェアとの組合せのいずれを用いて実現されてもよい。ソフトウェアを構成するプログラムは、例えば、各装置の内部又は外部に設けられる記憶媒体に予め格納される。そして、各プログラムは、例えば、実行時にRAMRandomAccessMemoryに読み込まれ、CPUなどのプロセッサにより実行される。なお、本実施形態では、主に画像処理装置100の表示部112の画面上に画像が表示される例について説明した。しかしながら、他の実施形態として、ユーザにより携帯される端末装置から入力画像を受信する画像処理装置において、入力画像に映る物体の位置又は姿勢が認識され、その認識の安定度に応じて当該物体に関連する仮想オブジェクトの表示が制御されてもよい。その場合には、仮想オブジェクトを表示するための画像が当該画像処理装置から端末装置へ送信され、端末装置の画面上に表示され得る。また、本明細書では、認識の精度の低下を識別するための指標を安定度との用語で説明したが、実質的に同等の技術的意義を有する指標が不安定度などの他の用語で表現されてもよい。以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。1画像に映る物体の位置又は姿勢を認識する認識部と、前記認識部による認識の安定度に応じて、前記物体に関連する仮想オブジェクトの表示を変化させる表示制御部と、を備える画像処理装置。2前記表示制御部は、前記物体の位置又は姿勢に前記仮想オブジェクトが追従するように前記仮想オブジェクトを表示装置に表示させる、前記1に記載の画像処理装置。3前記表示制御部は、前記安定度に応じて、前記仮想オブジェクトの前記物体への追従のペースを変化させる、前記2に記載の画像処理装置。4前記表示制御部は、前記安定度がより高い場合に、前記仮想オブジェクトの前記物体への追従のペースをより速くする、前記3に記載の画像処理装置。5前記表示制御部は、前記安定度に応じて、前記仮想オブジェクトの静的な表示態様に関する属性及び動的な表示態様に関する属性のいずれか一方又は双方を変化させる、前記1~4のいずれか1項に記載の画像処理装置。6前記画像処理装置は、前記安定度を判定する判定部、をさらに備える、前記1~5のいずれか1項に記載の画像処理装置。7前記判定部は、前記認識部により認識される前記物体の状態量の時間的変化に基づいて前記安定度を判定し、前記物体の前記状態量は、前記物体の位置、姿勢及び大きさのうちの少なくとも1つに関連する、前記6に記載の画像処理装置。8前記判定部は、前記認識部により認識される前記物体の第1の状態量と第2の状態量との間の整合性に基づいて前記安定度を判定し、前記物体の前記第1の状態量及び前記第2の状態量は、それぞれ、前記物体の位置、姿勢及び大きさのうち少なくとも1つに関連する、前記6に記載の画像処理装置。9前記判定部は、前記認識部により認識される前記物体が前記画像に映らない部分を含む場合には、前記物体の全体が前記画像に映る場合よりも前記安定度が低いと判定する、前記6に記載の画像処理装置。10前記画像処理装置は、前記画像を撮像する撮像部と、前記撮像部の動きを計測する動きセンサと、をさらに備え、前記判定部は、前記認識部により認識される前記物体の状態量の変化と前記動きセンサにより計測される前記撮像部の動きとの間の整合性に基づいて前記安定度を判定し、前記物体の前記状態量は、前記物体の位置、姿勢及び大きさのうち少なくとも1つに関連する、前記6に記載の画像処理装置。11前記判定部は、前記認識部により認識される前記物体の状態量の変化と複数の入力画像に現れる実空間の動きの方向との間の整合性に基づいて前記安定度を判定し、前記物体の前記状態量は、前記物体の位置、姿勢及び大きさのうち少なくとも1つに関連する、前記6に記載の画像処理装置。12前記表示制御部は、前記安定度が低い場合に、前記安定度を高めるための行動をユーザに促す情報を表示する、前記1~11のいずれか1項に記載の画像処理装置。13前記表示制御部は、所定のユーザ入力が検出された場合には、前記認識部による認識の前記安定度に関わらず、前記安定度が高いと仮定した場合の前記仮想オブジェクトの表示を表示装置に行わせる、前記1~12のいずれか1項に記載の画像処理装置。14前記仮想オブジェクトは、物体が認識されたことを示す標識である、前記1~13のいずれか1項に記載の画像処理装置。15前記仮想オブジェクトは、認識された物体に関連する情報コンテンツである、前記1~13のいずれか1項に記載の画像処理装置。16前記表示制御部は、物体が認識されたことを示す標識と認識された物体に関連する情報コンテンツとを前記仮想オブジェクトとして表示装置に表示させ、前記安定度に応じて前記標識又は前記情報コンテンツの一方の表示を変化させる、前記1~13のいずれか1項に記載の画像処理装置。17画像に映る物体の位置又は姿勢を認識するステップと、前記認識の安定度に応じて、前記物体に関連する仮想オブジェクトの表示を変化させるステップと、を含む表示制御方法。18画像処理装置を制御するコンピュータを、画像に映る物体の位置又は姿勢を認識する認識部と、前記認識部による認識の安定度に応じて、前記物体に関連する仮想オブジェクトの表示を変化させる表示制御部と、として機能させるためのプログラム。"