"画像の全部または一部の画素ごとに、当該画素を注目画素とし、当該注目画素に対して複数のサブ領域を設定するサブ領域設定部と、前記注目画素ごとに、設定された前記複数のサブ領域のそれぞれとの画素値の比較をビット値により示すローカルバイナリパターンを生成するバイナリパターン生成部と、を有し、前記サブ領域設定部は、少なくとも、前記注目画素から離隔した画素を含む複数の画素から構成される領域を、前記サブ領域として設定し、前記バイナリパターン生成部は、前記サブ領域ごとに、当該サブ領域を構成する1つまたは複数の画素の画素値群を代表する代表値を算出し、前記注目画素の画素値に対する当該代表値の差分が所定の閾値以上であるか否かをビット値により示すビットデータを、前記ローカルバイナリパターンとして生成する、特徴抽出装置。前記画像は、カメラによる撮影画像であり、前記サブ領域設定部は、前記カメラの空間周波数特性に基づいて、前記サブ領域を設定する、請求項1記載の特徴抽出装置。前記サブ領域設定部は、前記サブ領域の幅、長さ、前記注目画素との間隔、および他の前記サブ領域との間隔の少なくとも1つが、前記カメラの空間周波数特性からみて、その長さ方向における全ての画素値が均等に近いとみなすことができる大きさとなるように、前記サブ領域を設定する、請求項2記載の特徴抽出装置。前記サブ領域設定部は、前記注目画素から等距離上に、前記複数のサブ領域を設定する、請求項1記載の特徴抽出装置。前記サブ領域設定部は、前記複数のサブ領域を、互いにオーバーラップしないように設定する、請求項1記載の特徴抽出装置。前記サブ領域設定部は、前記複数のサブ領域を、互いに離隔するように設定する、請求項1記載の特徴抽出装置。前記サブ領域設定部は、前記複数のサブ領域を、前記注目画素に対して等角度間隔となるように設定する、請求項1記載の特徴抽出装置。前記サブ領域設定部は、少なくとも、前記注目画素に隣接する複数の画素のそれぞれと、前記注目画素からそれぞれ2画素分以上離隔した複数の画素から構成される領域とを、前記サブ領域として設定する、請求項1記載の特徴抽出装置。前記画像から生成された前記ローカルバイナリパターンの分布を示すヒストグラムを生成するヒストグラム生成部、を更に有する請求項1に記載の特徴抽出装置と、所定の物体を識別するための識別器を用いて、前記特徴抽出装置により生成された前記ヒストグラムから、前記画像に前記所定の物体が含まれるか否か判断する識別部と、を有する、画像処理装置。画像の全部または一部の画素ごとに、当該画素を注目画素とし、当該注目画素に対して複数のサブ領域を設定するステップと、前記注目画素ごとに、設定された前記複数のサブ領域のそれぞれとの画素値の比較をビット値により示すローカルバイナリパターンを生成するステップと、を有し、前記サブ領域を設定するステップは、少なくとも、前記注目画素から離隔した画素を含む複数の画素から構成される領域を、前記サブ領域として設定し、前記ローカルバイナリパターンを生成するステップは、前記サブ領域ごとに、当該サブ領域を構成する1つまたは複数の画素の画素値群を代表する代表値を算出するステップと、前記注目画素の画素値に対する当該代表値の差分が所定の閾値以上であるか否かをビット値により示すビットデータを、前記ローカルバイナリパターンとして生成するステップと、を有する、特徴抽出方法。コンピュータに、画像の全部または一部の画素ごとに、当該画素を注目画素とし、当該注目画素に対して複数のサブ領域を設定する処理と、前記注目画素ごとに、設定された前記複数のサブ領域のそれぞれとの画素値の比較をビット値により示すローカルバイナリパターンを生成する処理と、を実行させ、前記サブ領域を設定する処理は、少なくとも、前記注目画素から離隔した画素を含む複数の画素から構成される領域を、前記サブ領域として設定し、前記ローカルバイナリパターンを生成する処理は、前記サブ領域ごとに、当該サブ領域を構成する1つまたは複数の画素の画素値群を代表する代表値を算出する処理と、前記注目画素の画素値に対する当該代表値の差分が所定の閾値以上であるか否かをビット値により示すビットデータを、前記ローカルバイナリパターンとして生成する処理と、を含む、特徴抽出プログラム。しかしながら、第2の従来技術は、演算対象となる領域を広くすればするほど、ローカルバイナリパターンのビット数が増大する。例えば、当該ビット数は、上述の3画素×3画素の領域を演算対象とする場合は8ビットであるのに対し、上述の5画素×5画素の領域を演算対象とする場合、その外周部のみを用いても、倍の16ビットとなる。ローカルバイナリパターンのビット数が増えると、ヒストグラムの次元数が増え、識別器の生成や識別器を用いた物体検出の際の処理負荷が増大する。一方で、演算対象となる画素を間引けば、ローカルバイナリパターンのビット数を抑えることができるが、その分、物体検出の精度は低くなる。すなわち、第2の従来技術は、より広い領域をローカルバイナリパターンの演算対象とすると、検出精度の低下あるいは処理負荷の増大を招くという課題を有する。本発明の目的は、物体検出精度の低下を抑え、かつ、処理負荷の増大を抑えた状態で、より多くの画素からローカルバイナリパターンを生成することができる、特徴抽出装置、特徴抽出方法、特徴抽出プログラム、および画像処理装置を提供することである。本発明の特徴抽出装置は、画像の全部または一部の画素ごとに、当該画素を注目画素とし、当該注目画素に対して複数のサブ領域を設定するサブ領域設定部と、前記注目画素ごとに、設定された前記複数のサブ領域のそれぞれとの画素値の比較をビット値により示すローカルバイナリパターンを生成するバイナリパターン生成部と、を有し、前記サブ領域設定部は、少なくとも、前記注目画素から離隔した画素を含む複数の画素から構成される領域を、前記サブ領域として設定し、前記バイナリパターン生成部は、前記サブ領域ごとに、当該サブ領域を構成する1つまたは複数の画素の画素値群を代表する代表値を算出し、前記注目画素の画素値に対する当該代表値の差分が所定の閾値以上であるか否かをビット値により示すビットデータを、前記ローカルバイナリパターンとして生成する。本発明の画像処理装置は、画像から生成されたローカルバイナリパターンの分布を示すヒストグラムを生成するヒストグラム生成部を更に有する上記特徴抽出装置と、所定の物体を識別するための識別器を用いて、前記特徴抽出装置により生成された前記ヒストグラムから、前記画像に前記所定の物体が含まれるか否か判断する識別部とを有する。本発明の特徴抽出方法は、画像の全部または一部の画素ごとに、当該画素を注目画素とし、当該注目画素に対して複数のサブ領域を設定するステップと、前記注目画素ごとに、設定された前記複数のサブ領域のそれぞれとの画素値の比較をビット値により示すローカルバイナリパターンを生成するステップと、を有し、前記サブ領域を設定するステップは、少なくとも、前記注目画素から離隔した画素を含む複数の画素から構成される領域を、前記サブ領域として設定し、前記ローカルバイナリパターンを生成するステップは、前記サブ領域ごとに、当該サブ領域を構成する1つまたは複数の画素の画素値群を代表する代表値を算出するステップと、前記注目画素の画素値に対する当該代表値の差分が所定の閾値以上であるか否かをビット値により示すビットデータを、前記ローカルバイナリパターンとして生成するステップとを有する。本発明の特徴抽出プログラムは、コンピュータに、画像の全部または一部の画素ごとに、当該画素を注目画素とし、当該注目画素に対して複数のサブ領域を設定する処理と、前記注目画素ごとに、設定された前記複数のサブ領域のそれぞれとの画素値の比較をビット値により示すローカルバイナリパターンを生成する処理と、を実行させ、前記サブ領域を設定する処理は、少なくとも、前記注目画素から離隔した画素を含む複数の画素から構成される領域を、前記サブ領域として設定し、前記ローカルバイナリパターンを生成する処理は、前記サブ領域ごとに、当該サブ領域を構成する1つまたは複数の画素の画素値群を代表する代表値を算出する処理と、前記注目画素の画素値に対する当該代表値の差分が所定の閾値以上であるか否かをビット値により示すビットデータを、前記ローカルバイナリパターンとして生成する処理とを含む。本発明によれば、物体検出精度の低下を抑え、かつ、処理負荷の増大を抑えた状態で、より多くの画素を用いてローカルバイナリパターンを生成することができる。以下、本発明の各実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。実施の形態1本発明の実施の形態1は、本発明の基本的態様の一例である。図1は、本実施の形態に係る特徴抽出装置の構成の一例を示すブロック図である。図1において、特徴抽出装置10は、サブ領域設定部433およびバイナリパターン生成部434を有する。サブ領域設定部433は、画像の全部または一部の画素ごとに、当該画素を注目画素とし、当該注目画素に対して複数のサブ領域を設定する。この際、サブ領域設定部433は、少なくとも、注目画素から離隔した画素を含む複数の画素から構成される領域を、サブ領域として設定する。バイナリパターン生成部434は、注目画素ごとに、設定された複数のサブ領域のそれぞれとの画素値の比較をビット値により示すローカルバイナリパターンを生成する。この際、バイナリパターン生成部434は、サブ領域ごとに、当該サブ領域を構成する1つまたは複数の画素の画素値群を代表する代表値を算出する。そして、バイナリパターン生成部434は、注目画素の画素値に対する当該代表値の差分が所定の閾値以上であるか否かをビット値により示すビットデータを、ローカルバイナリパターンとして生成する。なお、特徴抽出装置10は、例えば、CPUcentralprocessingunitおよびRAMrandomaccessmemory等の記憶媒体等を含むコンピュータの構成を取ることができる。この場合、特徴抽出装置10は、記憶する制御プログラムをCPUが実行することによって動作する。このような特徴抽出装置10は、注目画素から離隔した画素をローカルバイナリパターンの演算対象に含めつつ、複数の画素の画素値の代表値からローカルバイナリパターンを生成することができる。これにより、特徴抽出装置10は、物体検出精度の低下を抑え、かつ、処理負荷の増大を抑えた状態で、より多くの画素を用いてローカルバイナリパターンを生成することができる。実施の形態2本発明の実施の形態2は、本発明を物体検出システムに適用した場合の、具体的態様の一例である。まず、本実施の形態に係る特徴抽出装置を含む物体検出システムの構成について説明する。図2は、本実施の形態に係る特徴抽出装置を含む物体検出システムの構成の一例を示すブロック図である。図2において、物体検出システム100は、識別器学習装置200、識別器記憶装置300、および物体検出装置400を有する。識別器学習装置200および物体検出装置400は、例えば、インターネット等の通信ネットワークを介して、識別器記憶装置300にそれぞれ接続可能となっている。本実施の形態においては、識別器学習装置200が用いる機械学習方法の一つの例として、Boosting法を採用する。識別器学習装置200は、予め、学習用に正規化された画像から、検出の対象となる物体以下検出対象物体というを検出するための識別器を学習し、学習結果である識別器を識別器記憶装置300に記憶させる。識別器学習装置200は、学習用データ記憶部210と、本発明に係る特徴抽出装置を含む特徴抽出部220と、学習部240とを有する。学習用データ記憶部210は、検出対象物体を含む複数の学習画像ポジティブサンプルと、検出対象物体を含まない複数の学習画像ネガティブサンプルと、特徴抽出領域情報の候補と、を予め格納する。特徴抽出部220は、学習用データ記憶部210に格納された学習画像ごとに、特徴抽出領域を取得し、取得した特徴抽出領域から画像特徴を抽出する。特徴抽出領域とは、画像特徴の抽出の対象となる画像領域である。例えば、検出対象が人物の顔である場合には、特徴抽出領域は、人の顔部品、例えば、眼、または鼻等を含むランダムに配置された多数の画像領域とすることができる。また、検出対象が人の全身である場合には、特徴抽出領域は、例えば、頭部、腕、足等を含包むランダムに配置された多数の画像領域とすることができる。特徴抽出部220は、特徴抽出領域ごとに、その画像特徴を抽出し、学習部240へ出力する。より具体的には、特徴抽出部220は、まず、特徴抽出領域の全部または一部の画素ごとに、その画素を注目画素として、ローカルバイナリパターンを生成する。そして、特徴抽出部220は、生成されたローカルバイナリパターンの分布を示すヒストグラム以下、単にヒストグラムというを、その特徴抽出領域の画像特徴として生成する。ローカルバイナリパターンとは、注目画素と複数のサブ領域のそれぞれとの画素値の比較を、ビット値により示す情報である。サブ領域の設定手法、および、注目画素と各サブ領域との画素値の比較手法については、後述する。学習部240は、ポジティブサンプルから得られたヒストグラム群と、ネガティブサンプルから得られたヒストグラム群とに基づいて、検出対象物体が含まれる画像と含まれない画像とを区分するための1つまたは複数の識別器を生成する。すなわち、学習部240は、識別器として、特徴抽出領域情報と、特徴抽出領域情報に対応する識別情報とを生成する。そして、学習部240は、識別器記憶装置300に対して、生成した識別情報を特徴抽出領域情報と共に送信し、特徴抽出領域情報と組み付けて記憶させる。特徴抽出領域情報とは、特徴抽出領域の範囲を示す情報であり、例えば、特徴抽出領域の位置およびサイズを含む。識別情報とは、対象画像の特徴抽出領域のヒストグラムを評価し、対象画像に所定の物体が含まれているか否かを判定するための情報である。物体検出装置400は、識別器記憶装置300に記憶された識別器を取得して、対象画像に対する物体検出を行う。物体検出装置400は、カメラ410と、画像入力部420と、本発明に係る特徴抽出装置を含む特徴抽出部430と、識別部450とを有する。カメラ410は、対象画像の撮影を行い、対象画像を画像入力部420へ出力する。画像入力部420は、対象画像を、予め定められたサイズのウィンドウでスキャンし、スキャンした個々の画像領域以下窓領域というを、特徴抽出部430へ出力する。特徴抽出部430は、窓領域ごとに、その窓領域のうち、識別器記憶装置に記憶された特徴抽出領域情報が示す範囲を、特徴抽出領域として取得する。そして、特徴抽出部430は、特徴抽出領域ごとに、その画像特徴を抽出し、識別部450へ出力する。より具体的には、特徴抽出部430は、特徴抽出領域の画素ごとにローカルバイナリパターンを生成し、ローカルバイナリパターンのヒストグラムを、その特徴抽出領域の画像特徴として生成する。なお、特徴抽出部430が窓領域に対して行う処理と、上述の識別器学習装置200にある特徴抽出部220が学習画像に対して行う処理は類似している。すなわち、識別器学習装置200にある特徴抽出部220は、例えば、候補領域として予め用意した多くの領域の全てを、特徴抽出領域として取得する。これに対し、特徴抽出部430は、識別器記憶装置300から、既に学習部240によって選択された特徴抽出領域情報が示す領域のみを、特徴抽出領域として取得する。よって、以下、適宜、一方の構成および動作の説明をもって他方の構成および説明の説明を省略する。図3は、特徴抽出部430の詳細な構成を示すブロック図である。図3において、特徴抽出部430は、特徴抽出領域取得部431、領域スキャン部432、サブ領域設定部433、バイナリパターン生成部434、およびヒストグラム生成部440を有する。特徴抽出領域取得部431は、画像入力部420から入力した窓領域ごとに、その窓領域のうち、識別器記憶装置300に記憶された特徴抽出領域情報が示す範囲を、特徴抽出領域として取得する。そして、取得した特徴抽出領域を、領域スキャン部432へ出力する。領域スキャン部432は、特徴抽出領域取得部431から入力した特徴抽出領域を、予め決めた間隔でスキャンし、スキャンした画素を、注目画素として、サブ領域設定部433へ出力する。サブ領域設定部433は、領域スキャン部432から入力した特徴抽出領域の全部または一部の画素ごとに、当該画素を注目画素とし、当該注目画素に対して複数のサブ領域を設定する。サブ領域設定部433は、近傍領域取得部435およびサブ領域設定部436を有する。近傍領域取得部435は、領域スキャン部432から入力された注目画素に対し、注目画素を中心とする近傍領域を設定して各画素の画素値を取得する。この際、近傍領域取得部435は、注目画素から離隔した画素を含む複数の画素から構成される領域を、近傍領域に設定する。そして、近傍領域取得部435は、注目画素ごとに、設定した近傍領域と、取得した複数の画素値とを、サブ領域設定部436へ出力する。サブ領域設定部436は、近傍領域取得部435から入力された近傍領域から、複数のサブ領域を設定する。そして、サブ領域設定部436は、注目画素ごとに、注目画素の画素値以下注目画素値というと、各サブ領域の各画素の画素値とを、バイナリパターン生成部434へ出力する。この際、サブ領域設定部436は、注目画素から離隔した画素を含む複数の画素から構成されるサブ領域を、少なくとも1つ設定する。なお、この際、サブ領域設定部436は、カメラ410の空間周波数特性に基づいて、サブ領域を設定する。カメラ410の空間周波数特性に基づくサブ領域設定の手法については、後述する。バイナリパターン生成部434は、注目画素ごとに、設定された複数のサブ領域のそれぞれとの画素値の比較をビット値により示すローカルバイナリパターンを生成する。バイナリパターン生成部434は、領域代表値計算部437、サブ領域差分計算部438、およびバイナリパターン計算部439を有する。領域代表値計算部437は、サブ領域ごとに、当該サブ領域を構成する1つまたは複数の画素の画素値群を代表する代表値以下領域代表値というを算出する。そして、領域代表値計算部437は、サブ領域ごとに、注目画素値と、算出した領域代表値とを、サブ領域差分計算部438へ出力する。本実施の形態においては、領域代表値計算部437は、1つの画素から成るサブ領域については、その画素の画素値を領域代表値とし、複数の画素から成るサブ領域については、その複数画素の画素値の平均を、領域代表値とする。サブ領域差分計算部438は、注目画素ごとに、注目画素値に対する、領域代表値計算部437から入力された各領域代表値の差分を、計算する。そして、サブ領域差分計算部438は、注目画素ごとに、算出した各隣接サブ領域の差分を、バイナリパターン計算部439へ出力する。バイナリパターン計算部439は、注目画素ごとに、サブ領域差分計算部438から入力された各サブ領域の差分が、所定の閾値以上であるか否かを判断する。そして、注目画素ごとに、各サブ領域の差分が所定の閾値以上であるか否かを示すローカルバイナリパターンを生成し、ヒストグラム生成部440へ出力する。ヒストグラム生成部440は、特徴抽出領域ごとに、バイナリパターン計算部439から入力されたローカルバイナリパターンに基づいて、特徴抽出領域のローカルバイナリパターンの分布を示すヒストグラムを生成する。そして、ヒストグラム生成部440は、特徴抽出領域ごとに、生成したヒストグラムを、図2の識別部450へ出力する。図2の識別部450は、識別器記憶装置300が記憶する識別情報を取得する。識別部450は、取得した識別情報を用いて、特徴抽出部430から入力されたヒストグラムから、対象画像に検出対象物体の部品が含まれるか否かのスコアを算出する。そして、識別部450は、識別器記憶装置300が記憶するすべての特徴抽出領域のスコアから総スコアを算出し、前記総スコアで対象画像に検出対象物体が含まれるか否か判断する。そして、識別部450は、判断結果を、例えば画像表示装置や音声出力装置図示せずを介して、ユーザに通知する。なお、識別器学習装置200および物体検出装置400は、例えば、それぞれ、CPUおよびRAM等の記憶媒体等を含むコンピュータの構成を取ることができる。この場合、識別器学習装置200および物体検出装置400は、記憶する制御プログラムをCPUが実行することによってそれぞれ動作する。また、物体検出装置400は、その計算のみを行う専用チップにしてもよい。また、識別器記憶装置300は、例えば、半導体メモリやハードディスク等の記憶媒体を含むネットワークサーバである。学習画像の特徴あるいは対象画像の特徴を精度よく抽出するためには、より広い領域、つまり、より多くの画素を、ローカルバイナリパターンの演算対象とすることが望ましい。ところが、上述の通り、近傍領域の画素数を単に増大させた場合、処理負荷が高くなると共に、ノイズが含まれる可能性が高くなり、検出精度が低下するおそれがある。このため、物体検出システム100は、複数の画素から構成されるサブ領域を設定し、サブ領域の画素値に統計処理を行って領域代表値を算出する。そして、物体検出システム100は、領域代表値を、特徴抽出に用いる。これにより、物体検出システム100は、ローカルバイナリパターンのビット数を低減するだけでなく、バイナリパターンにおける画素単位でのノイズをも低減することができる。このようなバイナリパターンのヒストグラムを用いて物体検出を行った場合、演算コストが削減され、ノイズに対してロバストな物体検出が可能となる。したがって、物体検出システム100は、物体検出精度の低下を抑え、かつ、処理負荷の増大を抑えた状態で、より多くの画素からローカルバイナリパターンを生成することができる。すなわち、物体検出システム100は、画像に対する物体検出に際して、低照度などの環境で撮影されたノイズの多い画像に対して、高速かつロバストな物体検出が可能な画像特徴を、用いることができる。以上で、物体検出システム100の構成についての説明を終える。次に、本発明に係る特徴抽出装置を含む物体検出装置400の動作について説明する。なお、識別器学習装置200における特徴抽出部220の動作は、物体検出装置400における特徴抽出部430の動作と共通しているため、その説明を省略する。図4は、物体検出装置400の動作の一例を示すフローチャートである。まず、ステップS1100において、画像入力部420は、対象画像を、予め定められたサイズのウィンドウでスキャンする。図5は、画像スキャンの様子の一例を示す模式図である。図5に示すように、画像入力部420は、対象画像510の全体を、予め定められたサイズのウィンドウ511でスキャンし、様々な位置から窓領域512を取得する。ウィンドウ511のサイズは、例えば、64画素×128画素である。そして、図4のステップS1200において、図3の特徴抽出部430の特徴抽出領域取得部431は、識別器学習装置200の学習で得られ、識別器記憶装置に記憶された特徴抽出領域の情報位置、サイズ等を、1つ取得する。特徴抽出領域取得部431は、例えば、図5に示すように、人の頭部を含む矩形状の領域を、特徴抽出領域520として取得する。そして、ステップS1300において、特徴抽出部430の領域スキャン部432は、特徴抽出領域520の画素の1つを、注目画素として選択する。そして、ステップS1400において、近傍領域取得部435は、ステップS1300でスキャンしている注目画素を中心とする近傍領域を設定する。領域スキャン部432は、後述のステップS1900の判断処理によってステップS1300へ戻る度に、未選択の画素を選択し、その結果、近傍領域をシフトさせていく。図6は、近傍領域のシフトの様子の一例を示す模式図である。図6に示すように、領域スキャン部432は、特徴抽出領域520の全体において、注目画素521をシフトさせることにより、注目画素521を中心とする近傍領域522をシフトさせていく。本実施の形態においては、図6に示すように、近傍領域取得部435は、注目画素521ごとに、注目画素521を中心とする11画素×11画素の領域を、近傍領域522として設定する。すなわち、近傍領域取得部435は、121個の画素を、近傍領域として設定する。そして、図4のステップS1500において、特徴抽出部430のサブ領域設定部436は、注目画素の近傍領域から、サブ領域を設定する。この際、サブ領域設定部436は、カメラ410の空間周波数特性に基づいて、サブ領域を設定する。図7は、カメラ410の空間周波数特性の一例を示すグラフである。図7において、横軸は、空間周波数を示し、縦軸は、カメラ410からの出力される信号コントラストの再現率を示す。図7に示すように、カメラ410の出力523は、高い空間周波数においてフィルタリングされている。すなわち、カメラ410のレンズは、ローパスフィルターに似たMTFModulationTransferFunction特性を有する。この特性により、カメラ410が撮影した画像の画素値は、隣接する画素間において滑らかに変化し、カメラ410で再現可能な空間周波数の最大値に相当する画素数よりも短い長さにおいて、大きな輝度値の変化はなくなる。そこで、サブ領域設定部436は、サブ領域のサイズが、その長さ方向における全ての画素値が均等に近いとみなすことができる大きさ以下等画素値長というとなるように、サブ領域を設定する。ここで、サブ領域のサイズとは、サブ領域の幅、長さ、注目画素との間隔、および他のサブ領域との間隔の少なくとも1つである。これにより、サブ領域設定部436は、領域代表値に近傍領域の特徴が精度良く反映されるような、サブ領域を設定することができる。例えば、2つの画素の間隔画素数が、空間周波数の最大値の逆数に相当する画素数以下である場合、その2つの画素は同様の輝度として扱うことができる。すなわち、複数の画素同士の間隔が、空間周波数の最大値の逆数に相当する画素数以下である場合、その複数の画素によってサブ領域が構成される。カメラの種類によってMTF特性は異なる。また、通常のカメラにおいては、解像感を高めるために、撮像素子に対する空間周波数を高く設定する。この際、細かい縞を撮影した場合にも折り返しノイズによる擬似的な縞模様が発生しないように、撮像素子の画素の間隔の逆数以上にまで、空間周波数を設定することはない。つまり、カメラ410によって撮像された画像において隣接する2から3画素間隔の画素同士の画素値は、カメラの種類に関わらず同程度である。このため、サブ領域のサイズは、2画素または3画素に設定することが望ましい。なぜなら、隣接する2画素ないし3画素の間では、画素値の差が小さいため、それらを1つの情報として扱った場合に、情報量の損失は少なく、特徴抽出の演算量および特徴次元数を抑制することが可能となるからである。なお、カメラ410のMTF特性が、低域の狭い帯域のローパスフィルター特性である場合つまり、急激に減衰する場合、サブ領域のサイズは、4画素分以上としてもよい。図8は、サブ領域配置の一例を示す模式図である。図8に示すように、本実施の形態においては、サブ領域設定部436は、近傍領域522のうち、注目画素521に隣接する8個の画素番号11~18で示すのそれぞれを、サブ領域524に設定する。また、サブ領域設定部436は、注目画素521と2画素分離隔した24個の画素群を3個ずつに分割した8個の領域番号21~28で示すのそれぞれを、サブ領域524に設定する。更に、サブ領域設定部436は、注目画素521との4画素分離隔した40個の画素群のうち、注目画素521に対して等角度間隔であって3個ずつの画素から成る8個の領域番号31~38で示すのそれぞれを、サブ領域524に設定する。すなわち、サブ領域設定部436は、注目画素からの画素距離が異なる8個×3組の領域を、サブ領域524に設定する。そして、図4のステップS1600において、領域代表値計算部437は、サブ領域群ごとに、サブ領域の画素値の平均を、領域代表値として求める。そして、サブ領域差分計算部438は、各領域代表値と注目画素との差分を計算する。本実施の形態においては、注目画素からの距離が異なる8個×3組の領域がサブ領域として設定されている。このため、領域代表値計算部437は、注目画素ごとに、8個の差分値のセットを、3組生成する。そして、ステップS1700において、バイナリパターン計算部435は、所定の閾値との比較により、差分値を2値化して、ローカルバイナリパターンを生成する。本実施の形態においては、バイナリパターン計算部435は、0を上記所定の閾値とする。そして、バイナリパターン計算部435は、差分が所定の閾値以上であるサブ領域に対しては、値1を算出し、差分が所定の閾値未満であるサブ領域に対しては、値0を算出する。すなわち、ローカルバイナリパターンLBPP,Rは、例えば、以下の式1で表される。ここで、gcは、注目画素の画素値であり、Pは、サブ領域の数本実施の形態においては8である。また、pは、サブ領域の順序であり、gpは、p番目のサブ領域の画素平均値つまり代表値であり、Rは、サブ領域と注目画素の距離に相当する画素数本実施の形態においては1、3、3である。本実施の形態においては、注目画素からの距離が異なる8個×3組の領域がサブ領域として設定されているため、バイナリパターン計算部435は、注目画素ごとに、8ビットバイナリパターンを3個ずつ生成する。そして、ステップS1800において、ヒストグラム生成部440は、ヒストグラムを構成するビンのうちローカルバイナリパターンLBPP,Rのビンに、1を加算する。そして、ステップS1900において、領域スキャン部432は、特徴抽出領域に未処理の画素が存在するか否かを判断する。領域スキャン部432は、未処理の画素が存在する場合S1900:YES、ステップS1300へ戻って未処理の画素を選択して処理を繰り返す。また、領域スキャン部432は、特徴抽出領域の全てについて処理を完了した場合S1900:NO、ステップS2000へ進む。本実施の形態においては、ヒストグラム生成部440は、最終的に、特徴抽出領域ごとに、3個ずつのヒストグラムを生成する。図9は、あるローカルバイナリパターンがヒストグラムに反映されるまでの処理の一例の概要を示す模式図である。図9は、ある近傍領域のローカルバイナリパターンがヒストグラムに反映されるまでの処理の一例の概要を示す模式図である。図9に示すように、近傍領域522のR=1の部分領域601について、注目画素の画素値gcが128であったとする。そして、そのサブ領域R=1の場合、一つの画素となる画素値gpを[244,178,48,27,253,208,238,28]とする数値群602が、取得されたものとする。なお、画素値gpは、近傍画素の左上から時計回りに取得されるものとする。この場合、近傍差分gp-gcの数値群603は、[116,50,-80,-101,125,80,110,-100]となる。ここで、2値化の閾値を0とすると、近傍差分を2値化して得られる数値群604は、[1,1,0,0,1,1,1,0]となる。そして、ローカルバイナリパターン605は、1100111010進数では206となる。ヒストグラム生成部440は、1を、ビン206に加算して、ヒストグラム606を生成する。このような、該当ビンへ加算を繰り返すことにより、最終的に、特徴抽出領域画像の特徴を表すヒストグラムが生成される。ヒストグラムHkは、例えば、I×Jのサイズの特徴抽出領域から得られるローカルバイナリパターンの数の最大値をKと置くと、以下の式2で表される。なお、バイナリパターン計算部435は、3個のローカルバイナリパターンを所定の順序で並べることにより、注目画素ごとに、1個の24ビットバイナリパターンを生成してもよい。この場合、ヒストグラム生成部440は、最終的に、特徴抽出領域ごとに、1個のヒストグラムを生成する。そして、図4のステップS2000において、ヒストグラム生成部440は、ヒストグラムを、特徴抽出領域の大きさに依存しない特徴量に正規化する。具体的には、ヒストグラム生成部440は、例えば、ヒストグラム全てのビンの度数の総和で、ヒストグラムを正規化する。度数の総和SumHiは、ビンの数をN、i番目のビンの度数をHii=1,2,,Nと置くと、以下の式3により表される。そして、正規化されたヒストグラムのi番目のビンの度数Hiは、以下の式4により表される。図10は、ヒストグラムの正規化の様子の一例を示す図である。図10Aに示すように、正規化前のヒストグラムの各ビンの度数H1、H2、、H8が、順に、5,6,4,7,10,5,8,3であったとする。この場合、度数の総和SumHiは、以下の式5のように算出される。そして、正規化されたヒストグラムの各ビンの度数H1、H2、、H8は、以下の式6のように算出される。そして、図4のステップS2100において、識別部450は、識別器記憶装置300から識別器を取得し、正規化後のヒストグラムに基づいて、現在の特徴抽出領域に検出対象物体が含まれているか否かを判定するための尤度を示すスコアを算出する。そして、ステップS2200において、物体検出装置400は、算出したスコアを累積加算する。そして、ステップS2300において、特徴抽出部430は、未処理の特徴抽出領域があるか否かを判断する。すなわち、特徴抽出部430は、識別器記憶装置300に記憶された特徴抽出領域情報に対応する全ての特徴抽出領域について、スコアを算出したか否かを判断する。特徴抽出部430は、未処理の特徴抽出領域がある場合にはS2300:YES、ステップS1200へ戻り、未処理の特徴抽出領域に対する処理に移る。また、特徴抽出部430は、全ての特徴抽出領域について処理を完了した場合にはS2300:NO、ステップS2400へ進む。そして、ステップS2400において、識別部450は、スキャンされたウィンドウごとに、累積加算されたスコアの値に基づいて、検出対象物体が含まれているか否かを判定する。すなわち、識別部450は、スコアが所定の閾値以上となっている場合には、そのウィンドウに検出対象物体が含まれていると判定する。なお、識別部450は、スコアに対して所定の関数を適用した結果に基づいて、この判定を行ってもよい。そして、ステップS2500において、識別部450は、物体検出の判定結果を出力する。なお、識別部450は、指定された物体が対象画像に含まれるか否かを判定してもよいし、対象画像にどのような物体が含まれるかを判定してもよい。前者の場合には、識別部450は、例えば、指定された物体に対応する識別器のみを用いて、その物体が含まれるか否かのみを示す情報を出力すればよい。また、後者の場合には、識別部450は、複数の識別器を順次適用して判定を繰り返し、物体が検出されたとき、どの物体が検出されたかを示す情報を出力すればよい。そして、ステップS2600において、画像入力部420は、操作等により処理の終了を指示されたか否かを判断する。画像入力部420は、処理の終了を指示されていない場合S2600:NO、ステップS1100へ戻り、次のスキャンまたは次の対象画像に対する処理に移る。また、画像入力部420は、処理の終了を指示された場合S2600:YES、一連の処理を終了する。このような動作により、物体検出装置400は、複数の画素から成るものを含むサブ領域を複数設定し、注目画素とサブ領域の平均値との差分を用いて、ローカルバイナリパターンのヒストグラムを生成することができる。これにより、物体検出装置400は、低い演算量で、次元数が低く、ノイズにロバストな、ローカルバイナリパターンのヒストグラムを生成することができる。そして、物体検出装置400は、このヒストグラムを画像特徴として用いて、物体検出を行うことができる。以上で、物体検出装置400の動作についての説明を終える。なお、サブ領域の配置は、図8に示す例に限定されない。識別器学習装置200および物体検出装置400は、カメラ410の空間周波数特性その他に応じて、各種のパターンで、サブ領域配置を設定することができる。以下、各種のサブ領域配置について説明する。図11および図12は、注目画素と1画素分離隔した画素群をサブ領域に設定する場合の、サブ領域配置の例を示す図である。図11および図12に示すように、識別器学習装置200および物体検出装置400は、注目画素521を中心とする5画素×5画素を、近傍領域522に設定してもよい。そして、図11に示すように、識別器学習装置200および物体検出装置400は、注目画素521との1画素分離隔した16個の画素群を、オーバーラップさせずに8分割し、それぞれ2個の画素から成る8個のサブ領域524を設定してもよい。または、図12に示すように、識別器学習装置200および物体検出装置400は、上記16個の画素群を、1画素ずつオーバーラップさせて分割し、それぞれ3個の画素から成る8個のサブ領域524を設定してもよい。なお、識別器学習装置200および物体検出装置400は、上述の等画素値長が確保される場合は、図11のように、サブ領域524を、オーバーラップさせずに設定することが望ましい。なぜなら、オーバーラッピングしていないサブ領域は、異なる特徴情報を含む可能性が高く、しかも、演算用の画素数が少ないため、演算コストが低いからである。また、図12のように、サブ領域524をオーバーラップさせた場合は、オーバーラッピングしている隣のサブ領域が同じ特徴情報を含み、画素数が多くなるため、演算コストも高くなる。図13および図14は、隣接画素群、および、注目画素と2画素分離隔した画素群をサブ領域に設定する場合の、サブ領域配置の例を示す図である。図13および図14に示すように、識別器学習装置200および物体検出装置400は、注目画素521を中心とする7画素×7画素を、近傍領域522に設定し、8個の隣接画素を、サブ領域524に設定してもよい。そして、図13に示すように、識別器学習装置200および物体検出装置400は、更に、注目画素521と2画素分離隔した24個の画素群を8分割した領域を、サブ領域524に設定してもよい。または、図14に示すように、識別器学習装置200および物体検出装置400は、注目画素521と、1画素分離隔した16個の画素群、および、2画素分離隔した24個の画素群とから成る40個の画素群を取得してもよい。そして、識別器学習装置200および物体検出装置400は、この画素群を8分割した領域を、サブ領域524に設定してもよい。図14の場合、サブ領域524のサイズが大きく、ローカルバイナリパターンの演算に用いられる用いる画素数が多くなる。画素数が多くなると、演算コストが高くなるものの、検出精度が高くなると考えられる。ところが、上述の通り、隣接する画素間における画素値は近似しているため、カメラ310の空間周波数特性を考慮した場合、図13の場合の検出精度を、図14の場合の検出精度と同等にすることが可能である。図15は、カメラ310の空間周波数特性を考慮した場合における、図13に示すサブ領域配置および図14に示すサブ領域配置の、物体検出における性能評価の実験結果を示す図である。図15において、横軸は、検出対象でないデータセットに対する誤検出率であるFPPWFalsePositivePerWindowを示し、縦軸は、検出対象データセットに対する検出率であるHitRateを示す。図15に示すように、図13に示すサブ領域配置の場合の性能曲線611は、図14に示すサブ領域配置の場合の性能曲線612と、ほとんど一致している。このように、カメラ410の空間周波数特性を考慮してサブ領域配置を配置する場合、演算コストを抑えつつ、高い検出精度を得られることが確認された。また、以上の説明では、注目画素からの距離が異なるサブ領域を配置する場合に、注目画素からみて同じ方向に配置される例について説明したが、サブ領域の配置はこれに限定されない。図16は、注目画素に対して放射方向に隣り合うサブ領域の中心位置を、隣接画素以外で一致させた場合の、サブ領域配置の一例である。これは、カメラ410の空間周波数特性を考慮しない場合のサブ領域配置の一例である。かかる場合、図16に示すように、近傍領域522において、例えば、注目画素521から1画素分離隔したサブ領域524-1の中心と、注目画素521から2画素分離隔したサブ領域524-2の中心とは、1画素分の距離を有する。図17は、注目画素に対して放射方向に隣り合うサブ領域の中心位置を、隣接画素以外で異なるようにした場合の、サブ領域配置の一例である。これは、カメラ410の空間周波数特性を考慮した場合のサブ領域配置の一例である。かかる場合、図17に示すように、近傍領域522において、例えば、注目画素521から1画素分離隔したサブ領域524-1の中心と、注目画素521から2画素分離隔したサブ領域524-2の中心とは、1画素分を超えた距離を有する。カメラ410の空間周波数特性から、情報量の損失を抑えて、特徴抽出の演算量および特徴次元数を抑制するためには、放射方向に隣り合うサブ領域524の中心位置は、図17に示すように、1画素を超えて離れていることが望ましい。図18は、図16に示すサブ領域配置と、図17に示すサブ領域配置との、物体検出における性能評価の実験結果を示す図である。図18に示すように、図16に示すサブ領域配置の場合の性能曲線621に比べて、図17に示すサブ領域配置の場合の性能曲線622のほうが、上に位置する。すなわち、図17に示すサブ領域配置の場合の性能の方が、図16に示すサブ領域配置の場合の性能よりも良好であることが確認された。なお、別途行った実験により、サブ領域配置として採用する範囲は、注目画素から4画素分離隔した画素までが相当であることが分かった。注目画素からサブ領域までの距離が長すぎると、サブ領域が対象画素から離れ過ぎ、サブ領域に認識対象の部品ではない画像が含まれる可能性が高くなるためである。以上より、サブ領域は、2~3画素分の長さとし、円周方向には他のサブ領域とオーバーラップせず、放射方向にはサブ領域の中心位置同士が1画素を超えて離れており、注目画素から4画素分離隔した画素までの範囲内に位置することが望ましい。一方で、サブ領域は、放射方向において、1画素分離隔して配置されていても検出性能に影響を及ぼさない。したがって、物体検出システム100は、サブ領域を、例えば、図8に示す配置に設定することが望ましい。以上で、各種のサブ領域配置についての説明を終える。以上説明したように、本実施の形態に係る物体検出システム100は、注目画素から離隔した画素をローカルバイナリパターンの演算対象に含めつつ、複数の画素の画素値の代表値からローカルバイナリパターンを生成することができる。これにより、物体検出システム100は、物体検出精度の低下を抑え、かつ、処理負荷の増大を抑えた状態で、より多くの画素からローカルバイナリパターンを生成することができる。なお、ローカルバイナリパターンの生成に用いられる画素の数が多くなると、夜間画像のようにノイズの多い画像の場合、正しくないローカルバイナリパターンが生成される可能性が高くなる。画像特徴の抽出精度が低くなると、ひいては、ヒストグラムから生成される識別器の精度や、ヒストグラムを用いて行われる物体検出の精度も、低くなる。この点、物体検出システム100は、複数の画素の画素値の代表値平均値を用いるため、画素単位でのノイズの物体検出精度への影響を低減することができる。すなわち、物体検出システム100は、低照度などの環境で撮影されたノイズの多い画像に対してもロバストな物体検出が可能なヒストグラムを、画像の画像特徴として抽出することができる。また、物体検出システム100は、近傍領域のうち、カメラ410の空間周波数特性を考慮して、画素値変化が少ない画素領域をグループ化して、サブ領域として定義することができる。これにより、物体検出システム100は、検出精度を保ちながら、物体検出における識別器の処理負荷を少なくすることができる。なお、以上説明した実施の形態では、識別器学習装置200、識別器記憶装置300、および物体検出装置400が別々に構成されている例について説明したが、これらの2つまたは全ては、1つの装置として一体的に構成されていてもよい。特に、識別器学習装置200と物体検出装置400とが一体的に構成される場合には、特徴抽出部220、43は、それぞれ、共通の機能部として構成することができる。また、本実施の形態においては、機械学習手法としてBoostingを用いたが、SVMSupportVectorMachineや決定木DecisionTree等、他の機械学習手法を用いてもよい。"