"情報源を表す第1の態様の情報に基づいて第1の位置情報を推定する第1位置情報推定部と、前記情報源を表す第2の態様の情報に基づいて第2の位置情報を推定する第2位置情報推定部と、前記第1の位置情報及び前記第2の位置情報の各々と複数の粒子からなる粒子群を対応付け、対応付けられた粒子群に属する粒子毎の位置情報に基づいて前記情報源の位置情報を算出する情報統合部とを備えることを特徴とする位置検出装置。前記情報統合部は、前記第1の位置情報及び前記第2の位置情報のいずれにも対応しない粒子群を消滅させ、前記第1の位置情報及び前記第2の位置情報に対応する粒子群がない場合、対応する粒子群を生成することを特徴とする請求項1に記載の位置検出装置。前記情報統合部は、前記第1の位置情報及び前記第2の位置情報の各々と前記粒子の位置情報との距離に基づいて、前記粒子が属する粒子群が対応するか否か判断することを特徴とする請求項1に記載の位置検出装置。請求項1又は2に記載の位置検出装置。前記第1位置情報推定部は、第1の態様の情報の種別を表すクラス情報を決定する情報源同定部と、前記決定されたクラス情報から選択された目的情報に対応する情報源の位置情報を算出する情報源定位部とを備えることを特徴とする請求項1ないし3のいずれか1項に記載の位置検出装置。前記第1の態様の情報に基づく第1の相関行列に基づいて、前記クラス情報に対応する第2の相関行列を算出する目的情報選択部を備え、前記情報源定位部は、前記第1の相関行列と前記クラス情報に対応する第2の相関行列に基づいて算出した固有ベクトルと位置情報毎の伝達関数ベクトルを用いて算出した空間スペクトルを最大にする位置情報を前記目的情報に対応する情報源の位置情報として算出することを特徴とする請求項4に記載の位置検出装置。前記第1の態様の情報は音響信号であり、前記第2の態様の情報は画像信号であることを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の位置検出装置。位置検出装置における位置検出方法において、前記位置検出装置が、情報源を表す第1の態様の情報に基づいて第1の位置情報を推定する第1の過程と、前記位置検出装置が、前記情報源を表す第2の態様の情報に基づいて第2の位置情報を推定する第2の過程と、前記位置検出装置が、前記第1の位置情報及び前記第2の位置情報の各々と複数の粒子からなる粒子群を対応付け、対応付けられた粒子群に属する粒子毎の位置情報に基づいて前記情報源の位置情報を算出する第3の過程とを有することを特徴とする位置検出方法。特許文献1に記載の発明では、例えば、物体の位置、温度、照度等の特性が変動する実環境では、環境によって物体やその位置を精度よく検出できないという問題点がある。本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、ロバスト頑健に物体の位置を検出できる位置検出装置及び位置検出方法を提供する。1本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の一態様は、情報源を表す第1の態様の情報に基づいて第1の位置情報を推定する第1位置情報推定部と、前記情報源を表す第2の態様の情報に基づいて第2の位置情報を推定する第2位置情報推定部と、前記第1の位置情報及び前記第2の位置情報の各々と複数の粒子からなる粒子群を対応付け、対応付けられた粒子群に属する粒子毎の位置情報に基づいて前記情報源の位置情報を算出する情報統合部とを備えることを特徴とする位置検出装置である。2本発明のその他の態様は、前記情報統合部は、前記第1の位置情報及び前記第2の位置情報のいずれにも対応しない粒子群を消滅させ、前記第1の位置情報及び前記第2の位置情報に対応する粒子群がない場合、対応する粒子群を生成することを特徴とする1の位置検出装置である。3本発明のその他の態様は、前記情報統合部は、前記第1の位置情報及び前記第2の位置情報の各々と前記粒子の位置情報との距離に基づいて、前記粒子が属する粒子群が対応するか否か判断することを特徴とする1又は2の位置検出装置である。4本発明のその他の態様は、前記第1位置情報推定部は、第1の態様の情報の種別を表すクラス情報を決定する情報源同定部と、前記決定されたクラス情報から選択された目的情報に対応する情報源の位置情報を算出する情報源定位部とを備えることを特徴とする1~3のいずれかの位置検出装置である。5本発明のその他の態様は、前記第1の態様の情報に基づく第1の相関行列に基づいて、前記クラス情報に対応する第2の相関行列を算出する目的情報選択部を備え、前記情報源定位部は、前記第1の相関行列と前記クラス情報に対応する第2の相関行列に基づいて算出した固有ベクトルと位置情報毎の伝達関数ベクトルを用いて算出した空間スペクトルを最大にする位置情報を前記目的情報に対応する情報源の位置情報として算出することを特徴とする4の位置検出装置である。6本発明のその他の態様は、前記第1の態様の情報は音響信号であり、前記第2の態様の情報は画像信号であることを特徴とする1~5のいずれかの位置検出装置である。7本発明のその他の態様は、位置検出装置における位置検出方法において、前記位置検出装置が、情報源を表す第1の態様の情報に基づいて第1の位置情報を推定する第1の過程と、前記位置検出装置が、前記情報源を表す第2の態様の情報に基づいて第2の位置情報を推定する第2の過程と、前記位置検出装置が、前記第1の位置情報及び前記第2の位置情報の各々と複数の粒子からなる粒子群を対応付け、対応付けられた粒子群に属する粒子毎の位置情報に基づいて前記情報源の位置情報を算出する第3の過程とを有することを特徴とする位置検出方法である。本発明によれば、ロバストに人体の位置を検出することができる。以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。図1は、本実施形態に係る位置検出装置の構成を示す概略図である。位置検出装置1は、第1情報検出部11、第1位置情報推定部21、第2情報検出部12、第2位置情報推定部22及び情報統合部31を含んで構成される。第1情報検出部11は、第1のモダリティ態様の情報を検出し、検出した第1のモダリティの情報を第1位置情報推定部21に出力する。第1のモダリティの情報は、例えば、多チャネル音響信号である。その場合、第1情報検出部11は、MMは2以上の整数チャネルのマイクロホンアレーである。第1情報検出部11は、位置が異なる収音手段例えば、マイクロホンを複数個例えば、M=8個備え、各収音手段は受信した音波を音響信号に変換して、変換された音響信号を並列して多チャネルMチャネル音響信号として第1位置情報推定部21に出力する。第1位置情報推定部21は、第1情報検出部11から入力された第1のモダリティの情報に基づき情報源毎の第1の位置情報を推定する。本実施形態では、例えば、第1のモダリティが聴覚である場合には、第1のモダリティの情報とは音響信号である。第1位置情報推定部21は、推定した情報源音源毎の第1の位置情報を情報統合部31に出力する。以下、第1位置情報推定部21が第1の位置情報を推定するためにGEVDGeneralizedEigenvalueDecomposition;一般化固有値展開-MUSICMultipleSignalClassification;多信号分類法を用いた音源定位部と、音源の種類クラスを定めるために階層GMMGaussianMixtureModel;ガウシアン混合モデルに基づく音源同定部とを備える例について説明する。これにより、複数の種類の音響信号が混合する混合音に対しても音源毎の第1の位置情報を推定することができる。但し、本実施形態に係る位置検出装置1は、これに限らず他の手法例えばGSVDGeneralizedSingularValueDecomposition;一般化特異値分解-MUSIC法を用いて第1の位置情報を推定してもよい。GSVD-MUSIC法では、第1位置情報推定部21は、後述のGEVDの代わりにGSVDを行う。ここで、第1音源位置情報推定部21が備える、第1音源定位部211は、第1情報検出部11から入力された多チャネル音響信号に基づいて音源毎の位置情報一次候補を生成する。即ち、第1音源位置情報推定部21は、一次候補として推定された音源毎の位置情報を用いて音源を分離し、分離した音源毎にその種別を同定する。そして、第2音源定位部218は、種別が同定された音源毎にGEVD又はGSVDを用いて位置情報二次候補を生成する。第1位置情報推定部21は、第1音源定位部211、音源分離部213、音源同定部214、伝達関数記憶部215、相関行列生成部216、目的音選択部217及び第2音源定位部218を含んで構成される。第1音源定位部211は、第1情報検出部11から入力された多チャネル音響信号に基づいて、例えば、MUSIC法を用いて音源毎の位置情報を推定する。第1音源定位部211は、予め定めた数例えば、72個、即ち方向ψが5°間隔の伝達関数ベクトルvを、方向ψと対応付けて記憶した記憶部を備える。第1音源定位部211は、記憶部から選択した伝達関数ベクトルvと、多チャネル音響信号に基づいて算出した固有ベクトルεi後述に基づき、式1を用いて空間スペクトルPψを算出する。式1において、Nは、認識可能な最大音源個数であって、予め設定した値例えば3である。Kは、第1音源定位部211が保持した固有ベクトルεiの数であって、予め設定した値である。Tは、ベクトル又は行列の転置を示す。第1音源定位部211は、固有ベクトルeiを算出するために、入力された多チャネル音響信号に離散フーリエ変換を行い周波数領域に変換してスペクトルxを算出する。スペクトルはM列のベクトルである。第1音源定位部211は、算出したスペクトルxに基づき相関行列Rxxを、式2を用いて算出する。式2において、は、複素共役転置演算子を示す。E[...]は、...の期待値例えば、現在までの予め設定した時間にわたる時間平均である。第1音源定位部211は、式3を満たすように固有値dと固有ベクトルεを算出する。算出された固有ベクトルεは、音響信号に含まれる雑音信号の空間成分を表す。第1音源定位部211は、式3を満たす固有値dと固有ベクトルεとの組を保持する。第1音源定位部211は、N1番目からK番目まで固有値dが大きい固有値dに対応する固有ベクトルεK-N個に基づき、式1を用いて空間スペクトルPを算出する。ここで、式3を満たす組は、多チャネル音響信号のチャネル数Mだけ存在する。そのため、音源として認識可能な最大数として設定されるNの値は、N<Mであることが好ましい。以上のようにして、第1音源定位部211は、空間スペクトル算出処理を行い、時刻tにおける、周波数ωの空間スペクトルPを取得することができる。そして、第1音源定位部211は、周波数毎に空間スペクトルPの算出処理を行い、予め設定した周波数帯域の空間スペクトルPψを取得する。ここで、予め設定した周波数帯域とは、発話者が発する音声の音圧が大きい周波数帯域であり、かつ雑音の音圧が小さい周波数帯域が望ましい。例えば、0.5~2.8kHzである。第1音源定位部211は、各周波数帯域の空間スペクトルPを広帯域信号に拡張する。ここで、第1音源定位部211は、音響信号データから予め設定した閾値よりもS/N比が高い即ち、ノイズが少ない周波数帯域ωを抽出する。第1音源定位部211は、抽出した周波数帯域ωにおいて式3を用いて算出した最大固有値dmaxの平方根に空間スペクトルPで式4を用いて重み付け加算して広帯域の空間スペクトルPavgを算出する。式4において、Ωは周波数帯域の集合を示し、|Ω|は集合Ωの要素数、kは周波数帯域を示すインデックスを示す。これにより広帯域の空間スペクトルPavgには、周波数帯域ωの空間スペクトルPが強く反映される。以上により、第1音源定位部211は、広帯域空間スペクトルPavg全方向音圧成分データを生成することができる。第1音源定位部211は、予め設定した推定範囲における広帯域空間スペクトルPavgのピーク値極大値と、対応する角度ψを選択する。この選択されたψが音源方向として推定される。ここで、ピーク値について説明する。推定範囲における広帯域空間スペクトルにおいて、角度ψの値Pavgが、直前の隣接する角度の値Pavgおよび直後の隣接する角度の値Pavgよりも大きな値である場合に、その角度ψの値Pavgがピーク値である。また、その角度ψが,音源方向ψである。第1音源定位部211は、推定した音源方向ψを値Pavgが最大となるものから予め定めた個数例えばL個選択し、選択した音源方向ψを音源毎の位置情報一次候補と定める。なお、第1音源定位部211は、音源毎の位置情報を推定するために、上述のSEVD-MUSIC法の代わりに、例えば、WDS-BFWeightedDelayandSumBeamForming法を用いて音源毎の位置情報を推定してもよい。第1音源定位部211は、定めた音源毎の位置情報一次候補を音源分離部213及び相関行列生成部216に出力する。第1音源定位部211は、入力された多チャネル音響信号を音源分離部213及び第2音源定位部218に出力する。音源分離部213は、入力された音源方向ψに基づいて音源l1≦l≦L毎の音響信号slを、第1音源定位部211から入力された多チャネル音響信号から分離する。音源分離部213は、音響信号slを抽出するために、例えば、第1情報検出部11が備える各収音手段の配置に応じて音源方向ψへの指向性が最も高くなる空間フィルタ係数を算出し、算出した空間フィルタ係数を多チャネル音響信号に畳み込み演算してもよい。音源分離部213は、分離した音源l毎の音響信号slを音源同定部214及び相関行列生成部216に出力する。音源同定部214は、音源分離部213から入力された音響信号slに基づき音源l毎の種別を示すクラス情報λlを決定し、決定したクラス情報λlを目的音選択部217に出力する。音源同定部214は、クラス情報λlを決定するために、例えば、階層的ガウシアン混合モデルhierarchicalGaussianMixtureModel;h-GMMに基づく音源同定法を用いてもよい。本実施形態では、h-GMMに基づく音源同定法において、階層情報を1個又は複数個含むGMM階層関係情報と、音響特徴量xに対応するクラス情報λの尤度を含む階層的ガウシアン混合モデル情報を用いる。階層情報とは、あるクラス情報をルート情報とし、そのルート情報に属する1個又は複数個のサブクラス情報の関係を表す情報である。本実施形態では、クラス情報が表す音源種別が、サブクラス情報が表す音源種別の上位概念に相当するように、音源種別が各クラス情報及びサブクラス情報に割り当てられている。また、GMM階層関係情報は、ある階層情報に含まれるサブクラス情報が、他の階層情報に含まれるルート情報と一致するように、階層情報間の関係を表す。音源同定部214は、自身が備える記憶部に、階層的ガウシアン混合モデル情報を予め記憶しておく。次に、GMM階層関係情報について例を挙げて説明する。図2は、本実施形態に係るGMM階層関係情報の一例を示す概念図である。図2に示すGMM階層関係情報において、最上位の階層階層情報Λ1は、音響を示すクラス情報λ1をルート情報とし、サブクラス情報として音声を示すクラス情報λ11、音楽を示すクラス情報λ12、環境音を示すクラス情報λ13及び無音の状態を示すクラス情報λ14を含む。最上位から2番目の階層は、クラス情報λ11をルート情報とする階層Λ11、クラス情報λ12をルート情報とする階層Λ12及びクラス情報λ13をルート情報とする階層Λ13を含む。階層Λ11は、男声を示すクラス情報λ111と女声を示すクラス情報λ112をサブクラス情報として含む。階層Λ12は、クラシック音楽を示すクラス情報λ121とジャズ音楽を示すクラス情報λ122をサブクラス情報として含む。階層Λ13は、ドア音を示すクラス情報λ131と電子音を示すクラス情報λ132をサブクラス情報として含む。音源同定部214はクラス情報λlを決定するために次の処理を行う。図3は、本実施形態においてクラス情報を決定する処理のフローチャートである。ステップS101音源同定部214は、注目する階層Λiを、最上位の階層Λ1と初期設定する。その後、ステップS102に進む。ステップS102音源同定部214は、音源分離部213から入力された音響信号slに基づき音響特徴量xtを算出する。ここで、tはフレーム時刻を示す。音響特徴量xtは、例えば24次元のメル尺度ケプストラムMel-FrequencyCepstrumCoefficient;MFCCである。その場合には、音源同定部214は、予め記憶された複数の候補ベクトルの中から、音響特徴量xtに最も近似する1つを選択することで、音響特徴量xtをベクトル量子化する。その後、ステップS103に進む。ステップS103音源同定部214は、算出した音響特徴量xtの階層Λiに含まれるクラス情報λに対する尤度fxt|λを記憶部から読み出す。音源同定部214は、読み出した尤度fxt|λに基づき結合尤度を算出し、結合尤度を最大とするクラス情報λ’を決定する。決定されたクラス情報λ’は、式5で表される。式5において、arg...は、...となる変数λを示す。max...は、...の最大値を示す。kは、フレーム時刻tからのフレーム時刻を示す。Nは、予め定められたフレーム数、即ち結合尤度を算出する時間を示す。従って、tはその時間の先頭フレームを示す。その後、ステップS104に進む。ステップS104音源同定部214は、クラス情報λ’が注目する階層Λiに含まれるサブクラス情報λであるか否か判断する。音源同定部214は、クラス情報λ’が階層Λiに含まれるサブクラス情報λであると判断したときステップS104Y、ステップS105に進む。音源同定部214は、クラス情報λ’が階層Λiに含まれるサブクラス情報λでない、つまりルート情報と判断したときステップS104N、ステップS106に進む。ステップS105音源同定部214は、クラス情報λ’がルート情報である階層Λ’が存在するか否か判断する。音源同定部214は、クラス情報λ’がルート情報である階層Λ’が存在すると判断したときステップS105Y、階層Λ’を注目する階層Λiと設定し、ステップS103に進む。音源同定部214は、クラス情報λ’がルート情報である階層Λ’が存在しないと判断したときステップS105N、ステップS106に進む。ステップS106音源同定部214は、クラス情報λ’をフレーム時刻tにおける音源lのクラス情報λlと決定する。図1に戻り、伝達関数記憶部215は、前述のように音源方向ψ毎に収音部11が備える各マイクロホンまでの伝達関数を要素とする伝達関数ベクトルGψを記憶している。相関行列生成部216は、音源分離部213から入力された音源lの音響信号sl及び第1音源定位部211から入力された音源lの音源方向ψに基づいて、音源l毎に相関行列Vlを算出する。相関行列生成部216は、相関行列Vlを生成するために、入力された音源方向ψに対応する伝達関数ベクトルGψを伝達関数記憶部214から読み出し、読み出した伝達関数ベクトルGψに基づき相関行列Vlを算出する。相関行列生成部216は、相関行列Vlを算出するために、例えば式6を用いる。式6において、{...}は、...で算出されるベクトルを示す。Slは、音響信号slの周波数スペクトルを示す。即ち、相関行列Vlは、音源lから受信したチャネル間のスペクトルの相関を示す。相関行列生成部216は、算出した音源l毎の相関行列Vlを目的音選択部217に出力する。目的音選択部217は、相関行列生成部216から入力された音源l毎の相関行列Vlに基づき、音源同定部214から入力されたクラス情報λ即ち、音源の種類毎の相関行列Kλを算出し、算出した相関行列Kλを第2音源定位部218に出力する。目的音選択部217は、相関行列Kλを算出するために、目的としない音源の種類非目的音を示すクラス情報λに対応する音響信号slの相関行列Vlj1個とは限らないを全て乗算する。目的音選択部217は、乗算して得られた行列に目的とする種類の種別目的音を示すクラス情報に対応する音響信号slの相関行列Vli1個とは限らないを全て除算して、目的音毎の相関行列Kλを算出する。即ち、相関行列Kλは、非目的音に対する相関行列Vljの目的音に対する相関行列Vliとの比を表す。第2音源定位部218は、第1音源定位部211から入力された多チャネル音響信号に基づいて音源毎の位置情報二次候補を生成する。ここで、第2音源定位部218は、音源毎の位置情報を生成する際に、目的音選択部217から入力されたクラス情報λ音源の種類毎の相関行列Kλを用いて、クラス情報λ毎に位置情報を算出する。第2音源定位部218は、位置情報を算出するために、例えばGEVD-MUSIC法を用いる。ここで、第2音源定位部218は、入力された多チャネル音響信号に基づく相関行列Rを算出する。相関行列は、第iチャネルの音響信号と第jチャネルの音響信号の相関値rijを要素とするM行M列の行列である。次に、第2音源定位部218は、算出した相関行列Rと取得した相関行列Kλに基づいてクラス情報λ毎に一般化固有値展開を行って、固有値δm1≦m≦Mと固有ベクトルemを算出する。相関行列R、相関行列Kλ、固有値δm、固有ベクトルemは、式7に示される関係がある。式7において、mの順序は、固有値δmの降順である。つまり、mが小さい固有ベクトルemほど、入力された音響信号に寄与する度合いが高いことを示す。第2音源定位部218は、算出した固有ベクトルem、及び伝達関数記憶部215から読み出した各音源方向ψに対応するM列の伝達関数ベクトルGψに基づき、指標値として例えば式1を用いて空間スペクトルPψを算出する。但し、第2音源定位部218は、式1に固有ベクトルεiの代わりに、算出した固有ベクトルemを代入し、伝達関数ベクトルvψの代わりに、読み出した伝達関数ベクトルGψを代入する。第2音源定位部218は、空間スペクトルPψが最も大きい音源方向ψを選択し、選択した音源方向ψをクラス情報λ毎の位置情報と定める。第2音源定位部218は、算出した音源方向ψをクラス情報λに対応した音源毎の位置情報、即ち情報源毎の第1の位置情報として情報統合部31に出力する。第2情報検出部12は、第2のモダリティの情報を検出し、検出した第2のモダリティの情報を第2位置情報推定部22に出力する。第2のモダリティの情報は、例えば、画像信号である。第2情報検出部12は、例えば、熱画像センサ部121及び距離画像センサ部122を含んで構成される。熱画像センサ部121は、物体の特徴量として物体の温度を表す熱画像情報を検出する。熱画像情報は、被写体である物体表面の温度を画素ごとの画素値として示す情報である。検出対象が人体の場合には、その個体差が比較的少なく、しばしば頭部が露出しているため検知に好都合である。また、熱画像情報は、照度の変化に影響されない。熱画像センサ部121は、第2位置情報推定部22に第2のモダリティの一部として出力する。距離画像センサ部122は、被写体である物体表面までの距離を画素値として示す距離画像情報を検出する。距離画像センサ部122は、距離測定法の一種であるToFTimeofFlight;飛行時間法を用いて被写体までの距離を測定するであるToFカメラである。この距離画像情報も、照度の変化に影響されない。距離画像センサ部122は、第2位置情報推定部22に第2のモダリティのその他の部分として出力する。第2位置情報推定部22は、第2情報検出部12から入力された第2のモダリティの情報に基づき情報源毎の第2の位置情報を推定する。本実施形態では、例えば、第2のモダリティが視覚である場合には、第2のモダリティの情報とは画像信号である。第2位置情報推定部22は、推定した情報源クラスタ毎の第2の位置情報を情報統合部31に出力する。以下、第2位置情報推定部22が第2の位置情報を推定するために被写体を表す画像の領域であるクラスタを定めて、定めたクラスタの代表位置を算出する例について説明する。これにより、照度変化の影響を最小限にして被写体となる物体毎の第2の位置情報を推定することができる。但し、本実施形態に係る位置検出装置2は、これに限らず他の手法を用いて第2の位置情報を推定してもよい。第2位置情報推定部22は、第1二値化部2211、第2二値化部2212、第1クラスタリング部2221、第2クラスタリング部2222、第1不要クラスタ除去部2231、第2不要クラスタ除去部2232、マッピング部225、第3クラスタリング部226及び物体定位部227を含んで構成される。第1二値化部2211は、熱画像センサ部121から入力された熱画像情報を二値化して、二値化熱画像情報を生成する。第1二値化部2211は、生成した二値化熱画像情報を第1クラスタリング部2221及びマッピング部225に出力する。第1二値化部2211は、熱画像情報を二値化する際、熱画像情報に含まれる画素値が示す温度が、予め定められた温度T1より高く、かつ予め定められた温度T2より低い範囲にある場合、その画素における二値化熱画像情報に含まれる画素値を1と定める。熱画像情報に含まれる画素値が示す温度が、その範囲外にある場合、その画素における二値化熱画像情報に含まれる画素値を0と定める。この温度範囲は、検出対象物体の表面温度に応じて予め設定した値である。例えば、検出対象物体が人体である場合、温度T1、温度T2は、それぞれ35°C、37°Cである。第2二値化部2212は、距離画像センサ部122から入力された距離画像情報を二値化して、二値化距離画像情報を生成する。第2二値化部2212は、生成した二値化距離画像情報を第2クラスタリング部2222及びマッピング部225に出力する。第2二値化部2212は、距離画像情報を二値化する際、距離画像情報に含まれる画素値が示す距離が、予め定められた距離d1より長く、かつ予め定められた距離d2より未短い範囲にある場合、その画素における二値化距離画像情報に含まれる画素値を1と定める。距離画像情報に含まれる画素値が示す距離が、その範囲外にある場合、その画素における二値化距離画像情報に含まれる画素値を0と定める。この距離範囲は、検出対象物体が所在しうる位置に応じて予め設定した値である。例えば、距離画像センサ部122から極端に接近している物体や離れている物体を除外することができる。なお、第2二値化部2212は、二値化処理を行う前に、距離画像情報に対して背景差分処理を行ってもよい。第2二値化部2212は、予め背景差分画像を記憶した記憶部を備える。第2二値化部2212は、背景差分処理において、距離画像情報に含まれる各画素値と、記憶部から読み出した背景差分画像情報に含まれる対応する画素値を差し引く。第1クラスタリング部2221は、第1二値化部2211から入力された二値化熱画像情報に対してクラスタリング例えば階層的クラスタリングを行って、第1クラスタ情報と第1矩形クラスタ情報を生成する。第1クラスタリング部2221は、生成した第1クラスタ情報と第1矩形クラスタ情報を第1不要クラスタ除去部2231に出力する第1クラスタリング部2221は、第1クラスタ情報を生成する際、画素値が1である画素a、bに対し、予め定めた範囲内の画素であって、画素値が1である画素は、画素a、bと同一のクラスタCkであると判断する。この範囲とは、例えば、垂直方向の前後Ncls画素以内Ncls、水平方向の前後Ncls画素の範囲a-Ncls~aNcls、b-Ncls~bNclsである。Nclsは予め設定された1以上の整数値である。kは、クラスタを識別するインデックスである。従って、クラスタ情報は、各クラスタに画素が属しているか否かを示す属否を表わす情報である。第1クラスタリング部2221は、クラスタkが属する画素の水平座標aの最大値xhk、最小値xlk、垂直座標bの最大値yhk、最小値ylkを第1矩形クラスタ情報として定める。左上端の座標xlk、yhk、右上端の座標xhk、yhk、右下端の座標xhk、ylk、左下端の座標xlk、ylkで囲まれる矩形の領域は、矩形クラスタを示す。第2クラスタリング部2222は、第2二値化部2212から入力された二値化距離画像情報に対してクラスタリングを行って、第2クラスタ情報と第2矩形クラスタ情報を生成する。第2クラスタリング部2222は、生成したクラスタ情報と矩形クラスタ情報を第2不要クラスタ除去部2232に出力する。第2クラスタリング部2222が、二値化距離画像情報に対して行うクラスタリング処理は、第1クラスタリング部2221が、二値化熱画像情報に対して行うクラスタリング処理と同様である。第1不要クラスタ除去部2231は、第1クラスタリング部2221から入力された第1クラスタ情報と第1矩形クラスタ情報のうち不要クラスタを示す情報を除去し、除去されずに残ったと第1矩形クラスタ情報をマッピング部225に出力する。第1不要クラスタ除去部2231は、第1矩形クラスタ情報が示す矩形クラスタに含まれる画素数xhk-xlkyhk-ylkが、予め定めた下限値Rminよりも少ない場合、上限値Rmaxよりも多い場合、対応する第1クラスタ情報及び第1矩形クラスタ情報を除去する。これにより、熱画像センサ部121から検出対象物体への距離が長すぎる場合、短すぎる場合、又はノイズである場合に、第1不要クラスタ除去部2231がクラスタと誤判定する可能性を排除できる。第1不要クラスタ除去部2231は、第1矩形クラスタ情報が示す矩形クラスタが示す縦横比xhk-xlk/yhk-ylkが、予め定めた下限値γminよりも小さい場合、上限値γmaxよりも大きい場合、対応する第1クラスタ情報及び第1矩形クラスタ情報を除去する。これにより、第1不要クラスタ除去部2231は、検出対象物体の形状として可能性が低い形状のクラスタを誤検出する可能性を排除できる。第2不要クラスタ除去部2232は、第2クラスタリング部2222から入力された第2クラスタ情報と第2矩形クラスタ情報のうち不要クラスタを示す情報を除去し、除去済の第2矩形クラスタ情報をマッピング部225に出力する。第2不要クラスタ除去部2232が、第2クラスタ情報と第2矩形クラスタ情報に対して行う処理は、第1不要クラスタ除去部2231が、第1クラスタ情報と第1矩形クラスタ情報に対して行う処理に対して行う処理と同様である。マッピング部225は、第1二値化部2211から二値化熱画像情報を入力され、第2二値化部2212から二値化距離画像情報を入力され、第1不要クラスタ除去部2231から第1矩形クラスタ情報を入力され、第2不要クラスタ除去部2232から第2矩形クラスタ情報を入力される。マッピング部225は、第2矩形クラスタ情報に基づいて、二値化熱画像情報を二値化距離画像情報にマッピングする。マッピング部225は、マッピングした二値化熱画像情報と二値化距離画像情報の論理積を画素ごとにとり、統合二値化距離画像情報を生成する。マッピング部225は生成した統合二値化距離画像情報を第3クラスタリング部226に出力する。上述の説明では、マッピング部225が、統合二値化距離画像情報を生成するのは、生成した情報が画素毎の距離値に基づく3次元情報であるためである。但し、本実施形態では、これに限られず、マッピング部225が、二値化熱画像情報を生成してもよい。マッピング部225が行うマッピング処理について図4を用いて説明する。図4は、本実施形態におけるマッピング処理の一例を示す概念図である。図4の左側は、二値化熱画像情報に基づく第1クラスタ101を破線で示し、第1矩形クラスタ情報が示す第1矩形領域102を実線で示す。図4の右側は、二値化距離画像情報に基づく第2クラスタ201を実線で示し、第2矩形クラスタ情報が示す第2矩形領域202を実線で示す。第1矩形領域102の各頂点から第2矩形領域202の対応する頂点への一点破線は、マッピング部225が、第1矩形クラスタ情報が示す各頂点の座標が第2矩形クラスタ情報が示す各頂点の座標に一致するように、第1クラスタ情報が示す各画素に対応する座標値を変換することを示す。第2矩形領域202の内部に、この座標変換により二値化熱画像情報に基づく第1クラスタ203を破線で示す。なお、第2矩形領域202の内部に、後述する第3クラスタリング部226におけるクラスタリング処理によって生成された第3クラスタ情報が示す新たなクラスタ204を太い実線で示す。図1に戻り、第3クラスタリング部226は、マッピング部225から入力された統合二値化距離画像情報に対してクラスタリングを行い、第3クラスタ情報を生成する。第3クラスタリング部226が統合二値化距離画像情報に対して行うクラスタリング処理は、第2クラスタリング部2222が二値化距離画像情報に対して行うクラスタリング処理と同様であってよい。第3クラスタリング部226は、生成した第3クラスタ情報を物体定位部227に出力する。また、第3クラスタリング部226は、生成した第3クラスタ情報に基づいて、第2不要クラスタ除去部2232と同様に不要クラスタ除去処理を行い、残ったクラスタを示す第3クラスタ情報を物体定位部227に出力してもよい。物体定位部227は、第3クラスタリング部226から入力された第3クラスタ情報と距離画像センサ部122から入力された距離画像情報に基づきクラスタ毎の位置情報を生成する。物体定位部227は、生成したクラスタ毎の位置情報を第2の位置情報として情報統合部31に出力する。物体定位部227は、位置情報を生成する際、第3クラスタ情報が示す各クラスタに含まれる画素における距離値を平均して距離情報を算出する。この距離値は、距離画像情報に含まれる画素値が示す距離値である。物体定位部227は、第3クラスタ情報が示す各クラスタに含まれる画素の座標の重心を、算出した距離情報に基づき被写体表面の水平方向及び垂直方向の位置情報を算出する。物体定位部227は、算出した水平方向、垂直方向の位置情報及び距離値を3次元のクラスタ毎の位置情報とする。なお、物体定位部227は、算出した位置情報に基づき距離画像センサ部122又は熱画像センサ部121からの方向情報を算出し、これを1次元のクラスタ毎の位置情報としてもよい。情報統合部31は、第1位置情報推定部21から入力された第1の位置情報と第2位置情報推定部22から入力された第2の位置情報を統合して情報源例えば、音源、クラスタ毎の位置情報推定位置情報を推定する。情報統合部31は、推定位置情報を位置情報検出装置1の外部に出力する。情報統合部31は、位置情報を統合するために、例えば粒子フィルタリング法particlefilteringを用い、情報源毎に与えられた複数の粒子各々に対応する状態変数に基づき入力された位置情報を統合する。各粒子に対応する状態変数は、仮想的な位置情報仮想位置情報ともいい、以下の説明では、単に位置情報と呼ぶと重み係数を含む。ここで、情報統合部31は、情報源毎の位置情報と、複数の粒子からなる粒子群毎に各粒子の状態変数の分布を対応付ける。次に、情報統合部31が位置情報を統合する処理の概要について説明する。図5は、本実施形態に係る位置情報統合処理の概要を示す概念図である。本実施形態に係る位置情報統合処理は、主に情報源対応付け、状態遷移及び再標本化の各過程を含む。これらの過程は、粒子フィルタリング法の一部に基づく処理である。図5において、上段はI.情報源対応付け、中段はII.状態遷移、下段はIII.再標本化の各過程の概念を示す。各段ともに、横軸は位置を示し、円で示される粒子の分布を表す。円の大きさは、各粒子の重み係数の大きさを表す。図5の上段は、左側及び中央付近に分布する粒子と、左から右へ順に、入力された位置情報が表す位置A1、A2、B1、及びB2を示す。▲印は、第1の位置情報が表す位置A1、B1を示し、△印は、第2の位置情報が表す位置A2、B2であることを示す。左側の分布を示す粒子群Aは、情報統合部31が、その分布を位置A1、位置A2の情報源に対応した粒子群ParticleGroup;PGAと対応付けられることを表す。粒子群とは、複数の粒子からなる組を指す。情報統合部31は、位置情報と状態変数この例では位置情報の分布をもつ粒子群を対応付けることにより、位置情報の検出誤差への耐性を担保することができる。中央の分布を示す消滅させる粒子群は、情報統合部31が、その分布が入力された位置情報が示す位置に対応しないため、消滅させようとする粒子群と定めることを表す。右側の粒子を生成させる領域は、情報統合部31が、入力させた位置情報が示す位置に対応する粒子が存在しないため、この位置の周辺の領域が新たに粒子を生成させる領域であることを表す。このようにして、情報統合部31は粒子群単位で対応する位置情報の有無により、粒子群を消滅又は生成する。図5の中段は、上段に示す各粒子を予め定めた粒子の状態遷移状態モデルに基づいて遷移させることを表す。各矢印は、情報統合部31が、その起点にある粒子を終点に遷移させることを表す。図5の下段は、中段に示す粒子のうち予め定めた第1の値よりも重み係数が大きい粒子を分割し、予め定めた第2の値よりも重み係数が小さい粒子を棄却することを示す。終点に×印が示されている破線の矢印は、情報統合部31が、その起点にある粒子を棄却することを示す。太い実線の矢印は、情報統合部31が、その起点にある粒子を分割することを示す。濃い塗りつぶしの円は、分割して新たに生成した粒子を示す。推定位置を示す上向きの矢印は、情報統合部31は、これらの粒子からなる粒子群の位置情報に基づき矢印の終点が示す位置を示す位置情報を生成することを示す。次に、情報統合部31が行う位置情報統合処理について説明する。図6は、本実施形態に係る位置情報統合処理を示すフローチャートである。ステップS201情報統合部31は、本処理に係る係数を初期設定する。情報統合部31は、処理に用いる係数、例えば、本処理の繰り返し回数Nrep、情報源毎の粒子数Np、粒子の初期分布の分散σp、第1の位置情報の推定誤差e1ψ、第2の位置情報の推定誤差e2ψ、尤度の閾値KPG、粒子群を消滅させるまでの生存フレーム数生存期間Lu、第1の位置情報に対する重み係数w1、第2の位置情報に対する重み係数w2を、それぞれ105、1000、5°、5°、5°、0.005、100、0.5、0.5と設定する。本実施形態では、上述の係数値に限らず、他の値を用いてもよい。また、情報統合部31は、粒子群は存在しないものと設定する。その後、ステップS202に進む。ステップS202情報統合部31は、第1の位置情報の入力及び第2の位置情報の入力を継続するか否か判断する。この判断において、情報統合部31は、例えば、現在の処理の繰り返し回数が設定された繰り返し回数に達していないか否か判断する。情報統合部31は、第1の位置情報の入力及び第2の位置情報の入力を継続すると判断したときステップS202Y、ステップS203に進む。情報統合部31は、第1の位置情報の入力及び第2の位置情報の入力を継続しないと判断したときステップS202N、処理を終了する。ステップS203情報統合部31は、第1位置情報推定部21から第1の位置情報を入力し、第2位置情報推定部22から第2の位置情報を入力する。その後、ステップS204に進む。ステップS204情報統合部31は、入力された第1の位置情報と第2の位置情報と各粒子が属す粒子群との対応付けを行う。そのために、情報統合部31は、次の処理を行う。情報統合部31は、第1の位置情報が示す情報源例えば音源毎の位置情報例えば、推定方向ψと粒子iの位置情報ψiに基づいて、例えば式8を用いて第1の位置情報による粒子iの尤度L1iを算出する。式8によれば、第1の位置情報が示す情報源の位置情報と粒子iの位置情報の距離が小さいほど尤度L1iが高いことを示す。情報統合部31は、第2の位置情報が示す情報源例えばクラスタ毎の位置情報と粒子iの位置情報ψiに基づいて、例えば式9を用いて第2の位置情報による粒子iの尤度L2iを算出する。但し、情報統合部31は、尤度L2iを算出する前に、3次元の直交座標で表された第2の位置情報を座標変換して方向ψを算出する。式9によれば、第2の位置情報が示す情報源の位置情報と粒子iの位置情報の距離値が小さいほど尤度L2iが高いことを示す。情報統合部31は、算出した尤度L1iと尤度L2iを、例えば式10を用いて重み付け加算して、尤度Liを算出する。情報統合部31は、粒子群毎に尤度Liの総和をとり粒子群毎の尤度Lを算出する。即ち、算出した尤度Lは、粒子群毎の第1の位置情報が示す情報源毎の位置情報及び第2の位置情報が示す情報源毎の位置情報との関連性を示す指標値である。情報統合部31は、算出した尤度Lが閾値KPGと等しいか、又は大きい粒子群が、その入力された位置情報が示す情報源に対応すると判断し、算出した尤度Lが閾値KPGよりも小さい粒子群が、その入力された位置情報が示す情報源に対応しないと判断する。その後、ステップS205に進む。ステップS205情報統合部31は、対応する粒子群が存在しない情報源について、その情報源に対応する粒子群、即ち、その粒子群に属する粒子を生成する。このような場合は、情報源が新たに発生したか、情報源の位置が急激に変化した場合が相当する。情報統合部31は、1つの粒子群についてNp個の粒子を対応する情報源の位置推定方向を中心に、各粒子の位置が分布するように生成する。ここで、情報統合部31は、例えば、分散σpの正規分布となるように粒子を生成する。粒子を生成するとは、情報統合部31が、粒子の位置情報と重み係数の組を状態変数として生成することを指す。このとき、情報統合部31は、各粒子の重み係数を1/Npと、粒子毎に等しい値であって、合計が1に正規化されるように定める。その後、ステップS206に進む。ステップS206情報統合部31は、粒子群毎に対応する情報源の有無を判断する。情報統合部31は、ある粒子群に対応する情報源がないと判断した場合ステップS206N、ステップS207に進む。その場合、消滅後フレーム数が0よりも大きい値の場合には、情報統合部31は、消滅後フレーム数0と設定する。ここで、消滅後フレーム数とは、初めて対応する情報源がないと判断された時刻から経過したフレーム数時刻を指す。情報統合部31は、ある粒子群に対応する情報源があると判断した場合ステップS206Y、ステップS210に進む。ステップS207情報統合部31は、消滅後フレーム数が予め定められた閾値生存期間Luより大きいか否かを判断する。情報統合部31は、消滅後フレーム数が予め定められた閾値Luより大きいと判断したときステップS207Y、ステップS209に進む。情報統合部31は、消滅後フレーム数が予め定められた閾値Luより大きくないと判断したときステップS207N、ステップS208に進む。ステップS208情報統合部31は、消滅後フレーム数を1増加させる。これにより、消滅後フレーム数がカウントされる。これにより、粒子iに対応する情報源が一時的に消滅しても例えば、無音区間、直ちに粒子iが属する粒子群と情報源との対応関係が失われずに済む。その後、ステップS210に進む。ステップS209情報統合部31は、対応する情報源がないと判断した粒子群を消滅させる。ここで、情報統合部31は、その粒子群に属する粒子iに対応する状態変数及び重み係数を削除する。その後、ステップS210に進む。ステップS210情報統合部31は、粒子i毎の位置情報を更新遷移する。ここで、情報統合部31は、例えば、ランダムウォークモデルに基づいて現在のフレームtの位置情報推定方向ψtに雑音成分rを加えて次のフレームt1の位置情報ψt1に更新する。雑音成分rは、例えば、その分布が、予め設定された平均値ゼロ、即ち原点及び分散の正規分布であるガウス雑音である。これにより、情報統合部31は、粒子の分布が時間の経過により次第に拡散する状況を考慮でき、環境の変化に対して頑健に位置情報を推定できる。なお、本実施形態では、情報統合部31は、ランダムウォークモデルに基づく方法に限らず、例えば、過去のフレームの位置情報も考慮した運動方程式を導入して次のフレームの位置情報を算出してもよい。その後、ステップS211に進む。ステップS211情報統合部31は、粒子i毎の重み係数を更新遷移する。ここで、情報統合部31は、例えば、現在のフレームtの重み係数witに尤度Litを乗算して次のフレームt1の重み係数wit1を算出する。これにより、情報統合部31は、入力された位置情報に基づく情報源と粒子iとの関連性、即ち尤度Li高いほど重み係数wiが大きくなるように重みづけることができる。その後、ステップS212に進む。ステップS212情報統合部31は、粒子iを粒子群毎に再標本化する。再標本化において、情報統合部31は、例えばSIRsamplingimportanceresampling法に基づいて次の処理を行う。情報統合部31は、粒子i毎の重み係数wiを、その粒子群における重み係数の総和で除算して、規格化重み係数piを算出する。情報統合部31は、算出した規格化重み係数piが、予め設定した閾値pthよりも小さい粒子iを消滅させ、算出した規格化重み係数piが、予め設定した閾値pthと等しい、又はより大きい粒子iを維持する。このとき、情報統合部31は、消滅させて粒子数Ndを計数する。情報統合部31は、規格化重み係数を新たな重み係数と定める。情報統合部31は、規格化重み係数piが最も高い粒子からNd番目に高い粒子まで、計Nd個の粒子をそれぞれ分割して新たな粒子を生成する。即ち、情報統合部31は、分割対象となった粒子i毎に対応する位置情報をそのまま維持し重み係数を半減させ、新たな粒子jに対して同一の位置情報と半減した重み係数に対応づける。情報統合部31は、半減した重み係数を新たな重み係数と定める。これにより、粒子群毎の粒子数Npが一定になる。その後、ステップS213に進む。ステップS213情報統合部31は、粒子群毎に再標本化した粒子iの位置情報と重み係数に基づき推定位置情報を算出する。ここで、情報統合部31は、例えば、粒子群毎に粒子iの位置情報を,重み係数wiを用いて加重平均して推定位置情報を算出する。情報統合部31は、推定位置情報を算出する際、加重平均の代わりに、単純平均等、他の方法を用いてもよい。情報統合部31は、算出した推定位置情報を位置推定装置1の外部に出力する。その後、情報統合部31は処理対象のフレームtを次フレームt1に進め、ステップS202に進む。次に、本実施形態にかかる位置検出装置1を動作させて推定された推定位置情報の一例について説明する。但し、以下に述べる条件下で位置検出装置1を実時間で動作させた。位置検出装置1は、人型ロボットに装着され、第1情報検出部11と第2情報検出部12はロボットの頭部に配置されている。1名の利用者が、ロボットの右前方-60°から左前方60°の範囲で発話しながら移動する。この方向は、ロボットの前方正面を0°とする方位角であり、正の値は前方正面より左側であること、負の値は前方正面より右側であることを示す。即ち、次に説明する推定位置情報は、その利用者を情報源とする時間経過に伴って変化する方向を示す情報である。図7は、本実施形態に係る推定位置情報の一例を示す図である。図7は、最上段から順にa参照位置情報、b第1位置情報、c第2位置情報、d本実施形態を示す。いずれも、横軸はフレーム時刻フレーム番号を示し、縦軸は位置情報として方向を示す。ここで、1フレームは20msである。a参照位置情報とは、超音波位置測位システムを使用して計測した利用者の方向を表す情報である。即ち、他の手段で推定された方向を評価するための参照情報であり、利用者が発話していない場合でも取得することができる。図7aは、当初は利用者の方向が50°であり、時間経過に伴い利用者は右側に移動することを示す。フレーム時刻2300において方向が-45°となる。その後、利用者は左側に移動し、フレーム時刻3100において方向が-3°となる。その後、利用者は右側に移動し、フレーム時刻4000において方向が-23°となる。その後、利用者は左側に移動し、フレーム時刻4900において方向が18°となる。その後、利用者は右側に移動し、フレーム時刻6000において方向が-40°となる。その後、利用者は右側に移動し、フレーム時刻7000において方向が33°となる。b第1位置情報とは、第1位置情報推定部21が出力する第1の位置情報であって、推定された利用者の方向を示す。図7bは、フレーム時刻0から600まで、1900から2800まで、3800から4200まで、5900から6500までの区間において、方向が示されていないことを示す。この結果は、利用者が発話していない等の原因により、第1の位置情報の推定に失敗している可能性を示す。但し、その他の区間においては、方向は参照位置情報とほぼ同様な値である。c第2位置情報とは、第2位置情報推定部22が出力する第2の位置情報であって、推定された利用者の方向を示す。図7cにおいて、フレーム時刻0から300まで、1000から1600まで、3000から3500まで、4700から5600までの間、方向が示されていない区間である。この方向が示されていない区間は、参照位置情報が極大又は極小値となる区間となる傾向がある。この結果は、熱画像センタ部121及び距離画像センサ部122の視野角が、利用者が移動する範囲よりも狭いために、利用者が視野角外に移動したときに、第2の位置情報の推定に失敗している可能性を示す。また、その他の区間において、方向は参照位置情報とほぼ同様な値であるが、短い周期の時間変動が参照位置情報より著しい。この結果は、熱画像センタ部121及び距離画像センサ部122が取得する背景雑音が方向推定に影響を与えることを示す。d本実施形態とは、情報統合部31、即ち位置検出装置1が出力する推定位置情報であって、推定された利用者の方向を示す。図7dが示す方向は、aと同様な時間変化を示す。即ち、本実施形態では、bにおいて方向が示されていない区間と、cにおいて方向が示されていない区間を補完することを示す。また、図7dが示す方向は、a、cよりも滑らかであり、背景雑音による影響が緩和されていることを示す。これは、情報統合部31が、粒子フィルタリングを用いることにより、誤差を見込むと同時に尤度が高い情報が重視されて、環境の変動に対してロバストに位置情報を推定できることを示す。このように、本実施形態では、情報源を表す第1の態様の情報に基づいて第1の位置情報を推定し、前記情報源を表す第2の態様の情報に基づいて第2の位置情報を推定し、前記第1の位置情報及び前記第2の位置情報の各々と複数の粒子からなる粒子群を対応付け、対応付けられた粒子群に属する粒子毎の位置情報に基づいて前記情報源の位置情報を算出する。これにより、第1の位置情報と第2の位置情報が補完されてロバストに位置情報を推定することができる。また、本実施形態では、前記第1の位置情報及び前記第2の位置情報のいずれにも対応しない粒子群を消滅させ、前記第1の位置情報及び前記第2の位置情報に対応する粒子群がない場合、対応する粒子群を生成する。これにより、第1の位置情報及び前記第2の位置情報のいずれにも対応しない粒子群に基づき位置情報を推定することが回避され、第1の位置情報及び前記第2の位置情報に対応する粒子群を必ず具備することで第1の位置情報と第2の位置情報を統合又は補完することができる。また、本実施形態では、前記第1の位置情報及び前記第2の位置情報の各々と前記粒子の位置情報との距離に基づいて、前記粒子が属する粒子群が対応するか否か判断する。これにより、第1の位置情報と第2の位置情報のいずれからも乖離している粒子群との対応付けを回避することができる。また、本実施形態では、第1の態様の情報の種別を表すクラス情報を決定し、前記決定されたクラス情報から選択された目的情報に対応する情報源の位置情報を算出する。これにより、注目する情報源の情報の種別を同定し、同定した種別の情報源の位置情報を推定することができる。また、本実施形態では、前記第1の態様の情報に基づく第1の相関行列に基づいて、前記クラス情報に対応する第2の相関行列を算出し、前記第1の相関行列と前記クラス情報に対応する第2の相関行列に基づいて算出した固有ベクトルと位置情報毎の伝達関数ベクトルを用いて算出した空間スペクトルを最大にする位置情報を前記目的情報に対応する情報源の位置情報として算出する。これにより、注目する情報源を確実に抽出し、その情報の種別の同定と位置情報の推定を精度よく行うことができる。なお、上述した実施形態における位置検出装置1の一部、例えば、第1二値化部2211、第2二値化部2212、第1クラスタリング部2221、第2クラスタリング部2222、第1不要クラスタ除去部2231、第2不要クラスタ除去部2232、マッピング部225、第3クラスタリング部226、物体定位部227、第1音源定位部211、音源分離部213、音源同定部214、相関行列生成部216、目的音選択部217、及び第2音源定位部218をコンピュータで実現するようにしても良い。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいうコンピュータシステムとは、位置検出装置1に内蔵されたコンピュータシステムであって、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD-ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらにコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。また、上述した実施形態における位置検出装置1の一部、または全部を、LSILargeScaleIntegration等の集積回路として実現しても良い。位置検出装置1の各機能ブロックは個別にプロセッサ化してもよいし、一部、または全部を集積してプロセッサ化しても良い。また、集積回路化の手法はLSIに限らず専用回路、または汎用プロセッサで実現しても良い。また、半導体技術の進歩によりLSIに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いても良い。以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。"