"判別対象画像が、状態が反復的かつ連続的に変化する所定の対象物を含む画像であるか否かを、所定の前記状態別にそれぞれ判別する複数の判別器を生成する判別器生成方法であって、前記状態を3以上の段階に分けて、該各状態にある前記所定の対象物を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像と、前記所定の対象物を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像を取得し、前記状態毎に、該状態にある前記所定の対象物を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像を正解サンプルとして、該状態の隣の段階の状態にある前記所定の対象物を表す画像であることが分かっているサンプル画像は不正解サンプルとすることなく、該状態と段階が2以上離れた状態にある前記所定の対象物を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像のうち少なくとも1つと前記所定の対象物を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像とを不正解サンプルとして学習させて、判別対象画像が該状態にある前記所定の対象物を表す画像であるか否かを判別する判別器を生成することを特徴とする判別器生成方法。前記所定の対象物が眼であり、前記状態が眼の開閉状態であることを特徴とする請求項1記載の判別器生成方法。前記3以上の段階が、眼を閉じた状態、半分開いた状態、全開の状態の3つの段階であることを特徴とする請求項2記載の判別器生成方法。前記所定の対象物が眼であり、前記3以上の段階が、瞳孔が眼の中心部に位置する状態、眼の左端に位置する状態、眼の右端に位置する状態の3つの段階であることを特徴とする請求項1記載の判別器生成方法。前記所定の対象物が顔であり、前記3以上の段階が、顔が正面を向いている状態、斜めを向いている状態、横を向いている状態の3つの段階であることを特徴とする請求項1記載の判別器生成方法。判別対象画像が、状態が反復的かつ連続的に変化する所定の対象物を含む画像であるか否かを、所定の前記状態別にそれぞれ判別する複数の判別器を生成する判別器生成装置であって、前記状態を3以上の段階に分けて、該各状態にある前記所定の対象物を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像と、前記所定の対象物を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像を取得するサンプル画像取得手段と、前記状態毎に、該状態にある前記所定の対象物を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像を正解サンプルとして、該状態の隣の段階の状態にある前記所定の対象物を表す画像であることが分かっているサンプル画像は不正解サンプルとすることなく、該状態と段階が2以上離れた状態にある前記所定の対象物を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像のうち少なくとも1つと前記所定の対象物を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像とを不正解サンプルとして学習させて、判別対象画像が該状態にある前記所定の対象物を表す画像であるか否かを判別する判別器を生成する学習手段を備えたことを特徴とする判別器生成装置。前記所定の対象物が眼であり、前記状態が眼の開閉状態であることを特徴とする請求項6記載の判別器生成装置。前記3以上の段階が、眼を閉じた状態、半分開いた状態、全開の状態の3つの段階であることを特徴とする請求項7記載の判別器生成装置。前記所定の対象物が眼であり、前記3以上の段階が、瞳孔が眼の中心部に位置する状態、眼の左端に位置する状態、眼の右端に位置する状態の3つの段階であることを特徴とする請求項6記載の判別器生成装置。前記所定の対象物が顔であり、前記3以上の段階が、顔が正面を向いている状態、斜めを向いている状態、横を向いている状態の3つの段階であることを特徴とする請求項6記載の判別器生成装置。コンピュータを、判別対象画像が、状態が反復的かつ連続的に変化する所定の対象物を含む画像であるか否かを、所定の前記状態別にそれぞれ判別する複数の判別器を生成する判別器生成装置として機能させるためのプログラムにであって、前記コンピュータを、前記状態を3以上の段階に分けて、該各状態にある前記所定の対象物を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像と、前記所定の対象物を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像を取得するサンプル画像取得手段と、前記状態毎に、該状態にある前記所定の対象物を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像を正解サンプルとして、該状態の隣の段階の状態にある前記所定の対象物を表す画像であることが分かっているサンプル画像は不正解サンプルとすることなく、該状態と段階が2以上離れた状態にある前記所定の対象物を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像のうち少なくとも1つと前記所定の対象物を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像とを不正解サンプルとして学習させて、判別対象画像が該状態にある前記所定の対象物を表す画像であるか否かを判別する判別器を生成する学習手段として機能させることを特徴とする判別器生成プログラム。しかしながら、上記特許文献1の手法では、前記各状態を判別する判別器を生成する際に異なる状態にある眼の特徴を不正解として学習させているため、前記2つの状態の中間である半分開いた状態の眼を表す画像が眼を表す画像でなないものと判別され、その結果眼を見失い、眼の追跡が失敗してしまうことがある。本発明は、上記事情に鑑み、状態が連続して変化する所定の対象物を検出し、追跡する際に、追跡失敗を低減させつつ、状態の判別精度を向上させることができる判別器生成方法、装置およびプログラムを提供することを目的とするものである。本発明の判別器生成方法は、判別対象画像が、状態が反復的かつ連続的に変化する所定の対象物を含む画像であるか否かを、所定の前記状態別にそれぞれ判別する複数の判別器を生成する判別器生成方法であって、前記状態を3以上の段階に分けて、該各状態にある所定の対象物を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像と、所定の対象物を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像を取得し、前記状態毎に、該状態にある所定の対象物を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像を正解サンプルとして、該状態の隣の段階の状態にある所定の対象物を表す画像であることが分かっているサンプル画像は不正解サンプルとすることなく、該状態と段階が2以上離れた状態にある所定の対象物を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像のうち少なくとも1つと所定の対象物を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像とを不正解サンプルとして学習させて、判別対象画像が該状態にある所定の対象物を表す画像であるか否かを判別する判別器を生成することを特徴とするものである。上記判別器生成方法において、前記所定の対象物は眼であり、前記状態は眼の開閉状態であってもよい。また、前記3以上の段階は、眼を閉じた状態、半分開いた状態、全開の状態の3つの段階であってもよい。また、前記所定の対象物は眼であり、前記3以上の段階は、瞳孔が眼の中心部に位置する状態、眼の左端に位置する状態、眼の右端に位置する状態の3つの段階であってもよい。また、前記所定の対象物は顔であり、前記3以上の段階は、顔が正面を向いている状態、斜めを向いている状態、横を向いている状態の3つの段階であってもよい。本発明の判別器生成装置は、上記判別器生成方法を実施するサンプル画像取得手段と、学習手段とを備えたことを特徴とするものである。本発明の判別器生成プログラムは、上記判別器生成方法少なくとも1台のコンピュータに実行させるプログラムである。このプログラムは、CD-ROM,DVDなどの記録メディアに記録され、またはサーバコンピュータに付属するストレージやネットワークストレージにダウンロード可能な状態で記録されて、ユーザに提供される。本発明の判別器生成方法、装置およびプログラムによれば、判別対象画像が、状態が反復的かつ連続的に変化する所定の対象物を含む画像であるか否かを、所定の前記状態別にそれぞれ判別する複数の判別器を生成する際に、前記状態を3以上の段階に分けて、該各状態にある所定の対象物を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像と、所定の対象物を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像を取得し、前記状態毎に、該状態にある所定の対象物を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像を正解サンプルとして、該状態の隣の段階の状態にある所定の対象物を表す画像であることが分かっているサンプル画像は不正解サンプルとすることなく、該状態と段階が2以上離れた状態にある所定の対象物を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像のうち少なくとも1つと所定の対象物を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像とを不正解サンプルとして学習させて、判別対象画像が該状態にある所定の対象物を表す画像であるか否かを判別する判別器を生成するようにしているので、連続する段階の間の状態にある所定の対象物を表す画像はそのいずれかの状態にある所定の対象物として判別されるようにすることができ、未検出による追跡失敗を低減させることができる。また、段階が2以上離れた状態にある所定の対象物を表す画像間で判別ミスが生じないようにすることができ、状態の判別精度を向上させることができる。上記判別器生成方法、装置およびプログラムにおいて、前記所定の対象物が眼であり、前記状態が眼の開閉状態である場合には、入力画像から眼を検出、追跡するときに、眼の追跡失敗を低減させつつ、眼の開閉状態の判別精度を向上させることができる。また、前記3以上の段階が、眼を閉じた状態、半分開いた状態、全開の状態の3つの段階である場合には、判別対象画像が閉じた状態にある眼を表す画像であるか全開の状態にある眼を表す画像であるかの判別精度を向上させつつ、眼の追跡失敗を低減させることができる。また、前記所定の対象物は眼であり、前記3以上の段階は、瞳孔が眼の中心部に位置する状態、眼の左端に位置する状態、眼の右端に位置する状態の3つの段階である場合には、判別対象画像が左側を見ている眼を表す画像であるか右側を見ている眼を表す画像であるかの判別精度を向上させつつ、眼の追跡失敗を低減させることができる。また、前記所定の対象物は顔であり、前記3以上の段階は、顔が正面を向いている状態、斜めを向いている状態、横を向いている状態の3つの段階である場合には、判別対象画像が正面を向いている顔を表す画像であるか横を向いている顔を表す画像であるかの判別精度を向上させつつ、顔の追跡失敗を低減させることができる。以下、図面を参照し、本発明の実施の形態を詳細に説明する。図1に示す眼検出装置10は、後述する判別器生成装置20により生成された判別器群を用いて、複数フレームの動画像から眼を検出し、追跡するものであって、フレームメモリ11、眼検出部12、眼追跡部13、記憶部14等備えている。眼検出装置10内の各部の機能は、コンピュータシステムが所定のプログラムに従って動作することで実現することができる。フレームメモリ11は、眼検出装置10に入力された複数フレームからなる動画像のうちの少なくとも数フレーム分のフレーム画像を記憶する。眼検出部12は、フレームメモリ11からフレーム画像を順次取得し、判別器群を用いてその各フレーム画像から検出対象である眼を検出する。具体的には、画像全体を探索範囲として、その探索範囲内で所定のサイズを有する探索枠をその位置をずらしながら順次設定し、各設定された探索枠により囲まれた部分画像を切り出す。そして、切り出された部分画像を判別器群へ入力し、部分画像が所定の状態にある眼を表す画像であるか否かを判別することによって眼を検出する。ここで、判別器群は、部分画像判別対象画像が所定の状態にある眼を表す画像であるか否かを判別する複数の判別器から構成されており、具体的には、判別すべき画像が閉じた状態にある眼を表す画像である第1の判別器、判別すべき画像が半分開いた状態にある眼を表す画像である第2の判別器、判別すべき画像が全開の状態にある目顔を表す画像である第3の判別器が並列に接続されている。各判別器は、部分画像の画素値の分布に係る少なくとも1つの特徴量として、所定の複数点間の画素値の差分に係る特徴量を算出し、この特徴量を用いてこの部分画像が所定の状態にある眼を表す画像であるか否かを判別するものであり、これらの複数の判別器の全部または一部から得られた判別結果を評価して、判別対象画像が前記いずれの状態にある眼を表す画像であるか否かの判別結果を得る。なお、判別器群を構成する各判別器の構成、生成方法等に関する詳細は後述する。眼検出部12は、現在フレームにおいて眼が検出されると、検出された画像中の眼の位置や、検出された眼が前記3つの状態のうちどの状態にあるものとして判別されたかの情報等を記憶部14に記憶する。また、眼検出部12は、眼が検出された旨を眼追跡部13に通知し、眼追跡部13からの眼を見失った旨の通知があるまで眼の検出処理を中断する。そして、眼追跡部13により眼を見失った旨が通知されると、再び眼の検出処理を開始する。眼追跡部13は、眼検出部12により眼が検出された場合に、フレームメモリ11からフレーム画像を順次取得し、判別器群を用いてその各フレーム画像から眼を検出することにより眼検出部12により検出された眼を追跡するものであって、具体的には、直前のフレームにおいて検出された眼の位置を基準とする所定のサイズの領域を探索範囲として、その探索範囲内で所定のサイズを有する探索枠をその位置をずらしながら順次設定し、各設定された探索枠により囲まれた部分画像を切り出し、その切り出された部分画像を判別器群へ入力し、部分画像が所定の状態にある眼を表す画像であるか否かを判別することによって眼を検出する処理を、眼を見失うまで繰り返し行う。眼追跡部13は、現在フレームにおいて眼が検出されると、検出された画像中の眼の位置や、検出された眼が前記3つの状態のうちどの状態にあるものとして判別されたかの情報等を記憶部14に記憶させ、眼が検出されなかった場合には、眼を見失った旨を眼検出部12に通知し、眼検出部12からの眼が検出された旨の通知があるまで眼の追跡処理を中断する。そして、眼検出部12により眼が検出された旨が再び通知されると、眼の追跡処理を再開する。次に、判別器生成装置20について説明する。図2に示すように、判別器生成装置20は、サンプル画像取得部21および学習部22を備えている。判別器生成装置20内の各部の機能は、コンピュータシステムが所定のプログラムに従って動作することで実現することができる。サンプル画像取得部21は、判別器の学習に使用するサンプル画像を判別器生成装置20に入力するためのものである。判別器生成装置20は、判別すべき画像が閉じた状態にある眼を表す画像であるか否か、半分開いた状態にある眼を表す画像であるか否か、全開の状態にある目顔を表す画像であるか否かをそれぞれ判別する3つの判別器を生成するものであるので、サンプル画像取得部21は、その各状態にある眼を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像と、眼を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像を取得し、学習部22に学習データとして提供する。学習部22は、所定の学習アルゴリズムにより、サンプル画像取得部21から提供された学習データを用いて学習を行って、前記判別器群を構成する第1、第2および第3の判別器をそれぞれ生成する。各判別器は、複数の弱判別器からなり、後述の学習により多数の弱判別器の中から選定された判別に有効な弱判別器をその有効な順に直列に接続したものである。弱判別器は、それぞれ、判別対象画像から弱判別器毎に固有の所定のアルゴリズムにしたがって特徴量を算出し、その特徴量に基づいて、判別対象画像が所定の状態にある眼を表す画像であることの蓋然性を示すスコアを求めるものである。各判別器は、これら複数の弱判別器の全部または一部から得られたスコアを評価して、判別対象画像が所定の状態にある眼を表す画像であるか否かの判別結果を得る。これらの判別器は判別可能な眼の状態が互いに異なるため、その状態毎に異なるサンプル画像が学習データとして使用される。図3は各状態を判別する判別器の生成に用いられるサンプル画像を模式的に示す図である。図3に示すように、判別すべき画像が閉じた状態にある眼を表す画像である判別器を学習により生成する際には、閉じた状態にある眼を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像が正解サンプルとして使用され、全開の状態にある眼を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像と眼を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像が不正解サンプルとして使用される。しかし、半分開いた状態にある眼を表す画像は正解サンプルまたは不正解サンプルのいずれとしても使用しない。また、判別すべき画像が半分開いた状態にある眼を表す画像である判別器を生成する際には、半分開いた状態にある眼を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像が正解サンプルとして使用され、眼を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像が不正解サンプルとして使用される。しかし、閉じた状態にある眼を表す画像や全開の状態にある眼を表す画像は正解サンプルまたは不正解サンプルのいずれとしても使用しない。また、判別すべき画像が全開の状態にある眼を表す画像である判別器を学習により生成する際には、全開の状態にある眼を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像が正解サンプルとして使用され、閉じた状態にある眼を表す画像であることが分かっている複数のサンプル画像と眼を表す画像でないことが分かっている複数のサンプル画像が不正解サンプルとして使用される。しかし、半分開いた状態にある眼を表す画像は正解サンプルまたは不正解サンプルのいずれとしても使用しない。次いで、学習部22により行われる前記各判別器の生成学習処理について説明する。なお、各判別器を生成する処理は、上述のようにその判別すべき状態毎に異なるサンプル画像が学習データとして使用される点を除けば全て共通しているので、ここでは、判別器を生成する処理の流れを、その生成に適切なサンプル画像が用意されていることを前提として説明する。図4は判別器の生成方法を示すフローチャートである。まず、生成しようとする判別器に対応して適切に用意されたすべてのサンプル画像正解サンプルおよび不正解サンプルの重みの初期値を等しく1に設定するステップS11。次に、サンプル画像上に設定される所定の2点を1ペアとして複数のペアからなるペア群を複数種類設定したときの、この複数種類のペア群のそれぞれについて弱半別器が作成されるステップS12。ここで、それぞれの弱判別器とは、その弱判別器に割り当てられている特定のペア群を構成する各ペアにおける2点間の画素値の差分値の組合せを用いて、判別対象画像が所定の状態にある眼を表す画像であることの蓋然性を示す値を出力するものである。続いて、ステップS12で作成した複数の弱半別器のうち、判別対象画像が所定の状態にある眼を表す画像であるか否かを判別するのに最も有効な弱判別器が選択される。最も有効な弱判別器の選択は、各サンプル画像の重みを考慮して行われる。この例では、各弱判別器の重み付き正答率が比較され、最も高い重み付き正答率を示す弱判別器が選択されるステップS13。すなわち、最初のステップS13では、各サンプル画像の重みは等しく1であるので、単純にその弱判別器によって判別対象画像が所定の状態にある眼を表す画像であるか否かが正しく判別されるサンプル画像の数が最も多いものが、最も有効な弱判別器として選択される。次に、それまでに選択した弱判別器の組合せの正答率、すなわち、それまでに選択した弱判別器を組み合わせて使用して各サンプル画像が所定の状態にある眼を表す画像であるか否かを判別した結果が、実際に所定の状態にある眼を表す画像であるか否かの答えと一致する率が、所定の閾値を超えたか否かが確かめられるステップS14。所定の閾値を超えた場合は、それまでに選択した弱判別器を用いれば判別対象画像が所定の状態にある眼を表す画像であるか否かを十分に高い確率で判別できるため、学習は終了する。所定の閾値以下である場合は、それまでに選択した弱判別器と組み合わせて用いるための追加の弱判別器を選択するために、ステップS16へと進む。ステップS16では、直近のステップS13で選択された弱判別器が再び選択されないようにするため、その弱判別器が除外される。次に、直近のステップS13で選択された弱判別器では判別対象画像が所定の状態にある眼を表す画像であるか否かを正しく判別できなかったサンプル画像の重みが大きくされ、判別対象画像が所定の状態にある眼を表す画像であるか否かを正しく判別できたサンプル画像の重みが小さくされるステップS15。続いて、ステップS13へと戻り、上記したように重み付き正答率を基準にして次に有効な弱判別器が選択される。以上のステップS13からS16を繰り返して、所定の状態にある眼を表す画像であるか否かを判別するのに適した弱判別器として、特定のペア群を構成する各ペアの所定の2点間の画素値の差分値の組合せに対応する弱判別器が選択されたところで、ステップS14で確認される正答率が閾値を超えたとすると、所定の状態にある眼を表す画像であるか否かの判別に用いる弱判別器の種類と判別条件とが確定されステップS17、これにより学習を終了する。なお、選択された弱判別器は、その重み付き正答率が高い順に線形結合され、判別器が生成される。上記の構成により、本実施の形態によれば、判別対象画像が全開の状態にある眼を表す画像であるか否かを判別する判別器を生成する際に、閉じた状態にある眼を表す画像であることが分かっているサンプル画像を不正解サンプルとして学習させ、判別対象画像が閉じた状態にある眼を表す画像であるか否かを判別する判別器を生成する際に、全開の状態にある眼を表す画像であることが分かっているサンプル画像を不正解サンプルとして学習させているので、判別対象画像が閉じた状態にある眼を表す画像であるか全開の状態にある眼を表す画像であるかの判別精度を向上させることができる。さらに、判別対象画像が全開の状態にある眼を表す画像であるか否かを判別する判別器を生成する際、及び閉じた状態にある眼を表す画像であるか否かを判別する判別器を生成する際に、半分開いた状態の眼を表す画像であることが分かっているサンプル画像は不正解サンプルとして使用せず、半分開いた状態の眼を表す画像であるか否かを判別する判別器を生成する際に、全開の状態にある眼を表す画像と閉じた状態にある眼を表す画像のいずれをも不正解サンプルとして使用しないようにしているので、判別対象画像が全開の状態と半分開いた状態の間の状態にある眼を表す画像である場合には、その画像が全開の状態にある眼を表す画像と半分開いた状態にある眼を表す画像のいずれかとして判別され、判別対象画像が閉じた状態と半分開いた状態の間の状態にある眼を表す画像である場合には、その画像が閉じた状態にある眼を表す画像と半分開いた状態にある眼を表す画像のいずれかとして判別され、眼が検出されている状態を維持することができ、眼の追跡失敗を低減させることができる。また、人間の眼は瞬き瞼の開閉運動を繰り返すので、その点に着目して、上述のように眼の追跡を行いつつ、さらに、追跡中の眼の開閉状態の変化を予め用意しておいた眼の開閉状態の変化モデルと照合することによって、すなわち瞬きらしい開閉運動がなされているか否かを監視することによって、追跡中のオブジェクトが慎の眼であるか否かを判断し、慎の眼ではないと判断された場合に追跡を打ち切るようにすることで、眼の誤追跡を軽減することができ、眼の検出追跡精度をより向上させることができる。なお、上記実施の形態では、本発明の判別器生成方法、装置およびプログラムを、所定の対象物が眼であり、判別すべき状態が眼の開閉状態である場合に適用した場合について説明したが、本発明は、たとえば所定の対象物が顔であり、判別すべき状態が顔の向きである場合や、所定の対象物が眼であり、判別すべき状態が視線方向である場合等、判別対象画像が所定の対象物を表す画像であるか否かをその連続して変化する状態を複数段階に分けて判別する場合に広く適用することができる。また、上記実施の形態では、所定の対象物の状態を3つの段階に分けるようにした場合について例示したが、所定の対象物の状態を4以上の段階に分けてその状態毎に判別器を生成するようにしてもよい。また、上記実施の形態では、眼追跡部13が、判別器群を用いて眼の追跡処理を行うものである場合について説明したが、テンプレートマッチングを用いて眼の追跡処理を行うものであってもよい。たとえば、眼検出部12により眼が検出された場合に、その眼が検出された部分画像をテンプレート画像として記憶部14に記憶しておき、以降のフレーム画像で順次切り出された各部分画像を記憶部14に記憶されているテンプレート画像と比較し、その類似度が所定の閾値以上であるか否か、すなわち眼検出部12により検出された眼を表す画像であるか否かを判定することによって眼を追跡するようにしてもよい。"