検出された歩行者形状を、飛び出す可能性を持つ予め用意された歩行者形状と照合した結果に基づいて、歩行者の飛び出しを予測すること、を特徴とする歩行者動作予測装置。請求項1に記載の歩行者動作予測装置において、ある時点に検出された前記歩行者形状と当該ある時点後に検出された前記歩行者形状との組み合わせに基づいて、歩行者の飛び出しを予測すること、を特徴とする歩行者動作予測装置。請求項1に記載の歩行者動作予測装置において、検出された前記歩行者形状を時系列で記録し、記録した時系列の前記歩行者形状の周期性を解析し、解析した当該周期性の変化に基づいて歩行者の飛び出しを予測すること、を特徴とする歩行者動作予測装置。請求項1に記載の歩行者動作予測装置において、検出された前記歩行者形状を時系列で記録し、記録した時系列の前記歩行者形状に基づいて歩行者の速度が連続であるか否かを判定し、当該判定の結果に基づいて歩行者の飛び出しを予測すること、を特徴とする歩行者動作予測装置。請求項1に記載の歩行者動作予測装置において、歩行者の、前傾姿勢、上体の向き、脚の前後方向への開き、および脚の左右方向への開きのうち少なくとも1つを前記歩行者形状として取得すること、を特徴とする歩行者動作予測装置。しかしながら、身長Hに対する脚部の開度Wの比率で歩行者行動を予測するため、歩行者が横断を開始して具体的には、歩行者が飛び出しの一歩目を踏み出してからしか横断の可能性を判定することができないという問題点があった。また、身長Hに対する脚部の開度Wの比率で歩行者行動を予測するため、小さい歩幅で飛び出す歩行者に対しては判定精度が悪くなるという問題点があった。本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであって、実際に歩行者が飛び出しを開始する前に、飛び出しの可能性を精度良く予測することができる歩行者動作予測装置を提供することを目的とする。本発明は、検出された歩行者形状を、飛び出す可能性を持つ予め用意された歩行者形状と照合した結果に基づいて、歩行者の飛び出しを予測すること、を特徴とする。なお、ある時点に検出された前記歩行者形状と当該ある時点後に検出された前記歩行者形状との組み合わせに基づいて、歩行者の飛び出しを予測するという構成としても良い。また、検出された前記歩行者形状を時系列で記録し、記録した時系列の前記歩行者形状の周期性を解析し、解析した当該周期性の変化に基づいて歩行者の飛び出しを予測するという構成としても良い。また、検出された前記歩行者形状を時系列で記録し、記録した時系列の前記歩行者形状に基づいて歩行者の速度が連続であるか否かを判定し、当該判定の結果に基づいて歩行者の飛び出しを予測するという構成としても良い。また、歩行者の、前傾姿勢、上体の向き、脚の前後方向への開き、および脚の左右方向への開きのうち少なくとも1つを前記歩行者形状として取得するという構成としても良い。本発明は、検出された歩行者形状を、飛び出す可能性を持つ予め用意された歩行者形状と照合した結果に基づいて、歩行者の飛び出しを予測するので、実際に歩行者が飛び出しを開始する前に、飛び出しの可能性を精度良く予測することができるという効果を奏する。以下に、本発明にかかる歩行者動作予測装置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本発明が限定されるものではない。第1実施形態第1実施形態にかかる歩行者動作予測装置の構成および当該歩行者動作予測装置で実行される動作について、図1から図6を参照して詳細に説明する。図1は、第1実施形態にかかる歩行者動作予測装置の構成の一例を示すブロック図である。歩行者動作予測装置1は、例えば汎用のパーソナル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。歩行者動作予測装置1は、制御部12および記憶部14を備えている。制御部12は、歩行者動作予測装置1を統括的に制御するためのものであり、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、照合用データ記憶部14aを備えている。照合用データ記憶部14aには、変化する様々な交通環境において起こり易い歩行者の形状例えば、前傾、上体の向き、脚の前後方向への開き、または脚の左右方向への開き等を検出し易い学習済み識別器群または歩行者認識用テンプレート画像群が格納されている。制御部12は、検出部12a、取得部12b、および予測部12cを備えている。検出部12aは、カメラ2から入力された画像データから歩行者を検出する。取得部12bは、検出部12aで検出された歩行者の形状を取得する。予測部12cは、取得部12bで取得された歩行者の形状に基づいて歩行者の動作例えば歩行者の飛び出しなどを予測する。図2は、歩行者動作予測装置1で実行される動作の一例を示すフローチャートである。まず、検出部12aは、カメラ2から入力された画像データから歩行者を検出し、検出した歩行者が写し出されている部分を当該画像データから切り出すステップSA1。つぎに、取得部12bは、ステップSA1で切り出された部分画像データに写し出されている歩行者の形状を、照合用データ記憶部14aに格納されている学習済み識別器群または歩行者認識用テンプレート群と照合することで、当該形状のクラス分けを行うステップSA2。例えば、取得部12bは、部分画像データから特徴ベクトル特徴量を抽出し、抽出された特徴ベクトルを学習済み識別器で形成される識別面で識別することにより、部分画像データに写し出されている歩行者の形状のクラス例えば、図3に示すような前傾姿勢のクラス、図4に示すような上体の向きのクラス、図5に示すような脚の前後方向への開きのクラス、図6に示すような脚の左右方向への開きのクラスなどを決定する。特徴量としては、SIFTやHOGなどのようなエッジに基づくものや、色に基づくもの、頭や手など特徴的なものの位置を符号化したものなどが考えられる。また、例えば、取得部12bは、部分画像データに写し出されている歩行者の形状と歩行者認識用テンプレートの歩行者の形状とを照合することで、部分画像データに写し出されている歩行者の形状のクラスを決定する。歩行者形状のクラスとしては、図3、4、5、6に示すもの以外にも、通常歩行動作とそれ以外のクラスなどに分けることもできる。つぎに、予測部12cは、ステップSA2で得られたクラス分けの結果に基づいて、歩行者の動作例えば歩行者の飛び出す方向などを予測するステップSA3。例えば、予測部12cは、クラス分けの結果が前傾姿勢のクラスに関するものであった場合には、歩行者が前傾方向図3の矢印方向に飛び出すと予測する。また、例えば、予測部12cは、クラス分けの結果が上体の向きのクラスに関するものであった場合には、歩行者がその上体の向いている方向図4の矢印方向に飛び出すと予測する。また、例えば、予測部12cは、クラス分けの結果が脚の前後方向への開きのクラスに関するものであった場合には、歩行者が前方向図5の矢印方向に飛び出すと予測する。また、例えば、予測部12cは、クラス分けの結果が脚の左右方向への開きのクラスに関するものであった場合には、歩行者が自身の左方向図6の矢印方向に飛び出すと予測する。歩行者形状のクラスとして、通常歩行動作とそれ以外のクラスに分けた場合は、飛び出しがあるかないかのみを予測する。第2実施形態第2実施形態にかかる歩行者動作予測装置の構成および当該歩行者動作予測装置で実行される動作について、図7および図8を参照して詳細に説明する。なお、第1実施形態で説明した内容と重複するものについては省略する場合がある。図7は、第2実施形態にかかる歩行者動作予測装置の構成の一例を示すブロック図である。制御部12は、第1実施形態で説明した検出部12a、取得部12b、および予測部12cに加え、さらに蓄積部12dを備えている。記憶部14は、第1実施形態で説明した照合用データ記憶部14aに加え、さらに形状データ記憶部14bを備えている。蓄積部12dは、取得部12bで取得された歩行者の形状を形状データ記憶部14bに蓄積する。予測部12cは、形状データ記憶部14bに蓄積されている歩行者の形状の組み合わせに基づいて、歩行者の動作例えば歩行者の飛び出しなどを予測する。形状データ記憶部14bは、歩行者の形状に関するデータを格納するためのものである。図8は、第2実施形態にかかる歩行者動作予測装置で実行される動作の一例を示すフローチャートである。まず、検出部12aは、カメラ2から入力された画像データから歩行者を検出し、検出した歩行者が写し出されている部分を当該画像データから切り出すステップSB1。つぎに、取得部12bは、ステップSB1で切り出された部分画像データに写し出されている歩行者の形状を、照合用データ記憶部14aに格納されている学習済み識別器群または歩行者認識用テンプレート群と照合することで、当該形状のクラス分けを行うステップSB2。つぎに、蓄積部12dは、ステップSB2で得られたクラス分けの結果を、形状データ記憶部14bに蓄積するステップSB3。つぎに、予測部12cは、形状データ記憶部14bに蓄積されているクラス分けの結果の組み合わせに基づいて、歩行者の動作例えば歩行者の飛び出す方向または歩行者の飛び出す速さなどを予測するステップSB4。例えば、予測部12cは、或る時点の部分画像データに写し出されている歩行者の形状についてのクラス分けの結果が上体の向きのクラスに関するものであり、且つ当該或る時点後の時点の部分画像データに写し出されている歩行者の形状についてのクラス分けの結果が前傾姿勢のクラスに関するものであった場合には、歩行者の姿勢が動き出そうとしている状態から動き出し始めた状態に変化したと見做して、歩行者が前傾方向に飛び出すと予測する。第3実施形態第3実施形態にかかる歩行者動作予測装置の構成および当該歩行者動作予測装置で実行される動作について、図9から図11を参照して詳細に説明する。なお、第1実施形態または第2実施形態で説明した内容と重複するものについては省略する場合がある。図9は、第3実施形態にかかる歩行者動作予測装置の構成の一例を示すブロック図である。制御部12は、第1実施形態で説明した検出部12a、取得部12b、および予測部12cに加え、さらに記録部12eおよび解析部12fを備えている。記憶部14は、第1実施形態で説明した照合用データ記憶部14aに加え、さらに形状データ記憶部14bを備えている。記録部12eは、取得部12bで取得された歩行者の形状を、形状データ記憶部14bに時系列で記録する。解析部12fは、形状データ記憶部14bに記録されている時系列の歩行者の形状に基づいて、当該形状の周期性例えば歩行者の形状の周期的変化などを解析する。予測部12cは、解析部12fでの解析結果に基づいて、歩行者の動作例えば歩行者の飛び出しなどを予測する。形状データ記憶部14bは、歩行者の形状に関するデータを時系列で格納するためのものである。図10は、第3実施形態にかかる歩行者動作予測装置で実行される動作の一例を示すフローチャートである。まず、検出部12aは、カメラ2から入力された画像データから歩行者を検出し、検出した歩行者が写し出されている部分を当該画像データから切り出すステップSC1。つぎに、取得部12bは、ステップSC1で切り出された部分画像データに写し出されている歩行者の形状を、照合用データ記憶部14aに格納されている学習済み識別器群または歩行者認識用テンプレート群と照合することで、当該形状のクラス分けを行うステップSC2。または、歩行者の形状として、特徴量そのものを保持する。つぎに、記録部12eは、ステップSC2で得られたクラス分けの結果、または特徴量そのものを、形状データ記憶部14bに時系列で記録するステップSC3。つぎに、解析部12fは、形状データ記憶部14bに記録されている時系列のクラス分けの結果、または特徴量そのものに基づいて、歩行者の形状の周期性を解析するステップSC4。例えば、解析部12fは、時系列のクラス分けの結果から得られる、歩行者の脚幅に関する図11に示す周期的変化から、周期性の破れを検出する。または、特徴量空間の中に、何らかの距離、またはそれに準ずるもの、例えば、Kullback-Leibler情報量など、を入れ、nフレーム前との類似度を計算し、その周期性の破れを検出する。つぎに、予測部12cは、ステップSC4で得られた周期性の解析結果周期性の変化に基づいて、歩行者の動作例えば歩行者の飛び出す方向または歩行者の飛び出す速さなどを予測するステップSC5。例えば、予測部12cは、ステップSC4で周期性の破れが検出された場合には、当該破れがあった時点図11参照で歩行者が飛び出すと予測する。また、例えば、予測部12cは、図11に示すように、周期性の破れがあった時点前後での歩行者の脚幅の変化量に基づいて、当該変化量に応じた速さで歩行者が飛び出すと予測する。なお、予測部12cは、形状データ記憶部14bに記録されている時系列の歩行者の形状時系列のクラス分けの結果に基づいて、歩行者の移動の速度移動の方向と速さが連続であるか否かを判定し、当該判定結果に基づいて歩行者の飛び出し方向と飛び出しの速さを予測してもよい。実施形態のまとめ以上、上述した実施形態によれば、歩行者が道路に飛び出す前兆となる姿勢または動作変化を捉え、歩行者の飛び出しを予測する。具体的には、センサにより検出した歩行者形状を、飛び出す可能性を持つ歩行者の前兆行動に関する歩行者形状情報と照合し、照合した結果に基づいて歩行者の飛び出しを予測する。これにより、実際に歩行者が飛び出しを開始する前に、飛び出しの可能性を精度良く予測することができる。また、上述した実施形態によれば、或る瞬間に検出された歩行者形状と、その後に検出された歩行者形状との組み合わせにより、歩行者の飛び出しを予測するので、飛び出しの可能性の予測精度を向上させることができる。また、上述した実施形態によれば、検出された歩行者形状の時系列情報を記録し、当該時系列情報に基づいて歩行者形状の周期性を解析し、当該解析で得られた歩行者形状の周期性の変化に基づいて歩行者の飛び出しを予測するので、飛び出しの可能性の予測精度を向上させることができる。また、上述した実施形態によれば、検出された歩行者形状の時系列情報を記録し、当該時系列情報に基づいて歩行者速度の連続性を解析し、当該解析で得られた歩行者速度の連続性の変化に基づいて歩行者の飛び出しを予測するので、飛び出しの可能性の予測精度を向上させることができる。また、上述した実施形態によれば、歩行者形状として、歩行者の前傾姿勢、上体の向き、脚の前後方向への開き、および脚の左右方向への開きのうち少なくとも1つを取得するので、飛び出しの可能性の予測精度を向上させることができる。