画像の感度を調整する調整手段と、複数の画像を累積する累積手段と、前記感度の調整が行われた画像と前記累積された画像との各々から変化領域を検出する検出手段と、前記検出された変化領域のうちで物体領域であると判定した領域を統合する統合手段と、を有することを特徴とする物体検知装置。前記検出手段は、前記感度の調整が行われた画像、及び前記累積された画像を規定の輝度レベルに正規化して変化領域を検出する請求項1に記載の物体検知装置。画像の感度を調整する調整工程と、複数の画像を累積する累積工程と、前記感度の調整が行われた画像と前記累積された画像との各々から変化領域を検出する検出工程と、前記検出された変化領域のうちで物体領域であると判定した領域を統合する統合工程と、を有することを特徴とする物体検知方法。請求項3に記載の物体検知方法の各工程をコンピュータに実行させるプログラム。しかしながら、特許文献1に記載の技術では、感度アップ処理により増幅されるノイズの影響を受け、誤検知が増えることが問題となる。また、特許文献2に記載の技術では、小さい物体を検知できないといった問題点がある。本発明はこのような問題点に鑑みなされたもので、物体を検知する精度をより高めることを目的とする。そこで、本発明に係る物体検知装置は、画像の感度を調整する調整手段と、複数の画像を累積する累積手段と、前記感度の調整が行われた画像と前記累積された画像との各々から変化領域を検出する検出手段と、前記検出された変化領域のうちで物体領域であると判定した領域を統合する統合手段と、を有することを特徴とする。本発明によれば、物体を検知する精度をより高めることができる。以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。なお、実施形態は、本発明を限定するものではなく、また、実施形態で説明されている全ての構成が本発明の課題を解決するための手段に必須であるとは限らない。図1は、本実施形態に係る物体検知装置の構成の一例を示す図である。物体検知装置は、撮像部を有するカメラ等の撮像装置である。画像取得部10は、カメラ等の撮像部で撮像された画像データを取得する。感度調整部20は、画像取得部10で取得された画像データの感度を調整する。画像累積部30は、画像取得部10で取得され、感度調整部20で感度調整が行われた画像データを複数のフレーム分、累積する。背景モデル記憶部40は、画像取得部10で取得された背景のみの画像データから作成された背景モデルを基準モデルとして記憶するメモリである。第一の変化領域検出部50は、画像取得部10で取得され、感度調整部20で感度調整が行われた画像データと背景モデル記憶部40に記憶されている背景モデルとを比較し、変化領域を検出する。第二の変化領域検出部60は、画像累積部30で累積された画像データと背景モデル記憶部40に記憶されている背景モデルとを比較し、変化領域を検出する。第一の物体領域判定部70は、第一の変化領域検出部50で検出された変化領域から物体領域を判定する。第二の物体領域判定部80は、第二の変化領域検出部60で検出された変化領域から物体領域を判定する。物体領域統合部90は、第一の物体領域判定部70で判定された物体領域と第二の物体領域判定部80で判定された物体領域とを統合する。物体領域出力部100は、物体領域統合部90で統合された物体領域を出力する。モデル更新部110は、第一の変化領域検出部50及び第二の変化領域検出部60の判定結果にもとづいて背景モデル記憶部40に記憶されている背景モデルの更新を行う。以下では、図2のフローチャートに従って物体検知装置の動作を説明する。図2は、物体検知処理に係るフローチャートの一例を示す図である。まず、画像取得部10は、カメラ等の撮像部で撮像された画像データを取得し、感度調整部20等に出力するS101。続いて、感度調整部20は、画像取得部10で取得された画像データの感度を調整するS102。画像取得部10で取得された画像データの輝度レベルが暗い場合は、感度調整部20は、輝度レベルが所定値以上になるように感度アップ処理を行う。そして、感度アップ処理が施された画像データは、所定のビット数例えば8ビットでデジタル化され、一旦、感度調整部20の内部メモリに記憶される。ここで、感度調整部20の処理内容を、図3を用いて説明する。図3では、暗いシーンで輝度の低い物体が撮影された場合の画像データ画像の一例が示されている。より具体的には、図3Aは、画像取得部10で取得された画像データの例を示す図である。図3Bは、感度調整部20で感度アップ処理が行われてデジタル化された画像データの例を示す図である。図3Cは、感度調整部20で感度アップ処理が行われないでデジタル化された画像データの例を示す図である。図中、210は物体、220は背景、230はノイズを表す。図3Bに示すように、感度アップ処理が行われた画像では物体、及び背景の輝度レベルが区別できるが、図3Cに示すように、感度アップ処理が行われていない画像では物体、及び背景の輝度レベルが区別できない。即ち、感度アップ処理を行わないと、暗いシーンから輝度の低い物体を検知できない。ただし、感度アップ処理が行われた画像では、実際には存在しない撮像部のノイズが画像データに混入する。続いて、第一の変化領域検出部50は、画像取得部10で取得され、感度調整部20で感度調整が行われた画像データと背景モデル記憶部40に記憶されている背景モデルとを比較し、変化領域を検出するS103。この際、第一の変化領域検出部50は、感度調整部20の内部メモリに一旦記憶された画像データと背景モデル記憶部40に記憶されている背景モデルとの輝度輝度値を画素毎に比較し、輝度値の差分値が所定量以上の画素を変化領域とする。ここで、背景モデル記憶部40には背景のみのシーンにおいて画像取得部10で取得された画像データの輝度値が予め記憶されている。また、背景モデルとの比較を行う前に感度調整が行われた画像データの輝度値については、背景モデルの輝度レベルより広義にには規定の輝度レベルに正規化しておく必要がある。感度アップ処理のゲインがフレームによって異なる場合には輝度値の比較が意味をなさなくなってしまうからである。そこで、第一の変化領域検出部50は、フレーム毎の感度アップ処理のゲインを揃えるようにして輝度値の比較を行う。また、検出結果としては、変化領域を1、それ以外の領域を0とした2値データが第一の変化領域検出部50の内部メモリに記憶される。なお、ここでは最も単純な変化領域の検出方法を適用する場合を説明したが、画像取得部10で取得される画像データが高解像度である場合には、画像データを所定サイズのブロックに分割し、ブロック毎に変化領域を検出するようにしてもよい。そして、例えば、第一の変化領域検出部50は、ブロック内の輝度平均値や輝度ヒストグラムを用いて背景モデルと比較を行う。また、背景モデルを単純な輝度データとする他にも、画素毎に多数のフレームの輝度値を統計的に処理して正規分布関数でモデル化して変化領域を検出する方法も適用することができる。更に、その混合モデルを用いて変化領域を検出する方法も適用することができる。続いて、画像累積部30は、画像取得部10で取得され、感度調整部20で感度調整が行われた画像データを複数のフレーム分、累積するS104。この際、画像累積部30は、感度調整部20の内部メモリに一旦記憶された画像データを読み出し、画素毎に複数フレーム分の輝度値を累積していく。そして、画像累積部30は、所定フレーム分累積するまで累積値累積された輝度値を画像累積部30の内部メモリに保持しておき、累積画像データが後段の処理で使用されたタイミングでリセットを行う。ここで、画像累積部30の処理内容を、図4を用いて説明する。図4は、暗いシーンで輝度の低い物体が移動しているシーンを撮影した場合の画像データ画像の一例が示されている。図4Aは、感度調整部20で処理が行われた画像データ、図4Bは、画像累積部30で累積処理が行われた画像データの例を示す図である。図中、211はカメラに近い位置に立つ人物等の物体、212はカメラから遠い位置に立つ人物等の物体、230はノイズを表す。図4Bに示すように、累積処理が行われた画像ではノイズが除去される。ただし、累積処理が行われた画像では物体の移動に伴うブレが発生する。特に、カメラに近い位置に立つ人物等の物体は画像内での移動量が大きいので、変化領域の検知の精度が劣化する要因になる。続いて、第二の変化領域検出部60は、画像累積部30で所定フレーム分の蓄積が完了したか否かを判断するS105。このとき、蓄積が完了したと判断された場合、S106の処理が行われ、蓄積が完了していないと判断された場合、S107の処理が行わる。S106では、第二の変化領域検出部60は、画像累積部30で累積された画像データと背景モデル記憶部40に記憶されている背景モデルとを比較し、変化領域を検出する。より具体的には、第二の変化領域検出部60は、画像累積部30の内部メモリに記憶された累積画像データと背景モデル記憶部40に記憶されている背景モデルとの輝度値を画素毎に比較し、輝度値の差分値が所定量以上の画素を変化領域とする。詳細はS103の処理と同様である。なお、背景モデルとの比較前に行う輝度値の正規化処理は、フレーム毎の感度アップ処理のゲインを揃えるだけでなく、複数フレームの累積数を補正するように行われる。輝度値の正規化を感度アップ処理した画像データと累積画像データとの双方で行うことにより、背景モデルを共用して変化領域の検出の処理を行うことができるので、別々に背景モデルを記憶しておく必要がない。また、S106の処理は、画像累積部30で所定フレーム分の累積が行われていない場合にはスキップされる。第一の物体領域判定部70及び第二の物体領域判定部80は、第一の変化領域検出部50及び第二の変化領域検出部60で検出された変化領域から物体領域を判定する。そして、物体領域統合部90は、第一の物体領域判定部70で判定された物体領域と第二の物体領域判定部80で判定された物体領域とを統合するS107。第一の物体領域判定部70は、第一の変化領域検出部50の検出結果から所定の大きさ以上の変化領域を物体領域であると判定する。まず、第一の物体領域判定部70は、第一の変化領域検出部50の内部メモリに記憶されている検出結果から変化領域である画素、即ち検出結果が1の画素の近傍画素との連結を抽出して、変化領域である画素の塊を1つの領域としてラベル付け処理を行う。例えば、第一の物体領域判定部70は、FloodFillアルゴリズムを適用して行う。そして、第一の物体領域判定部70は、ラベル付けした領域毎にその画素数を求める。また、第一の物体領域判定部70は、求めた画素数が所定値以上の領域を物体領域として、その結果を一旦、第一の物体領域判定部70の内部メモリに記憶する。第二の物体領域判定部80は、第一の変化領域検出部60の検出結果から所定の大きさ以下の変化領域を物体領域であると判定する。この際、第二の物体領域判定部80は、第一の物体領域判定部70と同様の処理を行う。なお、第一の物体領域判定部70及び第二の物体領域判定部80の夫々で求められた物体領域の処理結果は、物体領域統合部90により統合される。ここで、物体領域判定の処理内容を、図5を用いて説明する。図5は、図4と同様の暗いシーンで輝度の低い物体が移動しているシーンを撮影した場合の画像データ検出結果の一例を示す図である。図5Aは第一の変化領域検出部50、図5Bは第二の変化領域検出部60、図5Cは第一の物体領域判定部70、図5Dは第二の物体領域判定部80、図5Eは物体領域統合部90の処理結果である。図中、黒い部分は1の領域、白い部分は0の領域を表す。図5Cに示すように、第一の物体領域判定部70では大きい変化領域のみが検出され、図5Dに示すように、第二の物体領域判定部80では小さい変化領域のみが検出される。したがって、大きい物体が移動していても精度よく物体領域を検知することができ、感度調整により増幅されるノイズも誤検知しない。続いて、物体領域出力部100は、物体領域統合部90で統合した物体領域を出力するS108。例えば、物体領域統合部90の処理結果を画像データに重畳して不図示のディスプレイに表示する。続いて、モデル更新部110は、第一の変化領域検出部50及び第二の変化領域検出部60の判定結果にもとづいて背景モデル記憶部40に記憶されている背景モデルの更新を行うS109。まず、モデル更新部110は、第一の変化領域検出部50の内部メモリに記憶されている検出結果から該当画素が変化領域であるかどうかを判定する。そして、モデル更新部110は、変化領域の画素であると判定した場合は、感度調整部20の内部メモリに記憶されている画像データから輝度値を抽出する。同様に、モデル更新部110は、第二の変化領域検出部60の内部メモリに記憶されている検出結果から該当画素が変化領域であるかどうかを判定する。そして、モデル更新部110は、変化領域の画素であると判定した場合は、画像累積部30の内部メモリに記憶されている画像データから輝度値を抽出する。また、モデル更新部110は、第一の変化領域検出部50においても第二の変化領域検出部60においても変化領域の画素であると判定した場合には、夫々抽出した輝度値を輝度値の正規化処理を行った後に所定の比率で加重平均処理を行い、更新用の輝度値とする。そして、モデル更新部110は、背景モデル記憶部40に記憶されている背景モデルの輝度値と抽出した輝度値とを正規化処理を行った後に所定の比率で加重平均処理を行い、新しい背景モデルの輝度値として更新する。モデル更新部110は、以上の更新処理を画素毎に行う。なお、上述の例では第一の変化領域検出部50と第二の変化領域検出部60との判定結果にもとづいて背景モデルの更新を行うようにしたが、どちらか一方の判定結果にもとづいて更新を行うようにしてもよい。背景モデルの更新を頻繁に行う必要がある場合には第一の変化領域検出部50の判定結果にもとづいて背景モデルの更新を行うようにするのがよい。他方、感度アップ処理の結果、ノイズが多くなるシーンにおいて、背景モデルの更新を頻繁に行う必要がない場合には第二の変化領域検出部50の判定結果にもとづいて背景モデルの更新を行うようにするのがよい。S101からS109までの処理が不図示の制御部によってフレーム毎に順次繰り返して行われるよう制御される。以上説明したように、本実施形態では、背景モデルとの比較により、感度調整を行った画像から大きな物体領域を、累積画像から小さな物体領域を検出して、それらの結果を統合するようにした。これにより、感度調整により増幅されるノイズの影響による誤検知を抑制しつつ、暗いシーンにおいても精度よく物体を検知することができる。<その他の実施形態>物体検知装置は、撮像装置で撮影された画像データを取得して処理する情報処理装置コンピュータ、情報処理装置が内蔵された撮像装置などであってもよい。例えば、物体検知装置はCPU、ROM、RAM、ハードディスク等を有し、CPUにより、ROM、ハードディスク等に記憶されているプログラムがRAMにロードされて実行されることで、物体検知装置の機能部、フローチャートに係る処理が実現される。なお、物体検知装置の機能部、フローチャートに係る処理の一部、又は全部を専用のハードウェアを用いて構成してもよい。また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアプログラムを、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ又はCPUやMPU等がプログラムを読み出して実行する処理である。上述した実施形態の構成によれば、物体を検知する精度をより高めることができる。以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形変更が可能である。