ある画像または一連の画像においてオブジェクトを検出するための画像プロセッサ10であって、各画像はピクセルで形成されており、かつ前記画像プロセッサは、前記画像内部の検出ウィンドウを選択するためのウィンドウセレクタと、前記検出ウィンドウの任意の部分におけるピクセルグループの自己類似性情報を、前記検出ウィンドウの他の任意部分における他のグループに対するそのグループの自己類似性の量を表すために決定するため、及び、前記決定を前記選択された検出ウィンドウの全体的な自己類似性記述子を生成するために前記検出ウィンドウの全ての部分におけるグループについて反復するため、の自己類似性計算部40と、その検出ウィンドウの前記全体的な自己類似性記述子から、前記画像の前記検出ウィンドウ内に前記オブジェクトが存在するかどうかを分類するための分類器50と、を備えることを特徴とする画像プロセッサ。前記自己類似性情報は、前記グループのピクセルの色の自己類似性の量を含むことを特徴とする請求項1に記載の画像プロセッサ。前記グループのピクセルの色の分布と、前記色の分布の自己類似性の量を含む前記自己類似性情報と、を決定するように調整される部分42を有することを特徴とする請求項1または2に記載の画像プロセッサ。ピクセルのセルにおける輝度勾配の分布を決定して勾配情報を決定するため、および前記検出ウィンドウの全部分に渡るセルのこのような勾配情報を前記分類器へ入力するため、の部分30を有しており、前記分類器はさらに、前記勾配情報を用いて前記オブジェクトが存在するかどうかを分類するように調整されることを特徴とする請求項1から3のいずれかに記載の画像プロセッサ。前記グループの流れを、画像シーケンスにおける連続画像に渡る前記グループの前記ピクセルの動作ベクトルとして決定し、かつ前記流れの自己類似性の量を含む前記自己類似性情報を決定するように調整される部分を有することを特徴とする請求項1から4のいずれかに記載の画像プロセッサ。前記自己類似性計算部は、前記グループ内のピクセルの特徴値のヒストグラムを、補間を用いて決定するように調整されるヒストグラム生成器44を有することを特徴とする請求項1から5のいずれかに記載の画像プロセッサ。前記自己類似性計算部は、前記検出ウィンドウにおける異なるピクセルグループのヒストグラム間の類似性を、ヒストグラムインターセクションによって決定するように調整される部分46を有することを特徴とする請求項6に記載の画像プロセッサ。前記画像部分の動作ベクトルを検出するための動作検出部70を備えており、前記分類器部分もまた、前記検出ウィンドウにおける部分の前記動作ベクトルを基礎として分類するように調整されることを特徴とする請求項1から7のいずれかに記載の画像プロセッサ。前記類似性情報と前記輝度勾配の分布とを前記分類器へ入力する前に結合するためのコンバイナ部60を有することを特徴とする請求項1から8のいずれかに記載の画像プロセッサ。ある画像または一連の画像においてオブジェクトを検出するための画像プロセッサを使用する方法であって、各画像はピクセルで形成されており、かつ前記方法は、前記画像内部の検出ウィンドウを選択するステップ100、130と、前記画像プロセッサを用いて、前記検出ウィンドウの任意の部分におけるピクセルグループの自己類似性情報を、前記検出器ウィンドウの他の任意部分における他のグループに対するそのグループの自己類似性の量を表現するために決定するステップ110と、前記決定を、前記選択された検出ウィンドウの全体的な自己類似性記述子を生成するために前記検出ウィンドウの全ての部分におけるグループについて反復するステップ130と、その検出ウィンドウの前記全体的な自己類似性記述子から、前記画像の前記検出ウィンドウ内に前記オブジェクトが存在するかどうかを分類するステップ140と、を有することを特徴とする方法。前記グループのピクセルの色の分布と、前記色の分布の自己類似性の量を含む前記自己類似性情報とを決定するステップを有することを特徴とする請求項10に記載の方法。ピクセルのセルにおける輝度勾配の分布を決定して勾配情報を決定するステップと、前記検出ウィンドウの全部分に渡るセルのこのような勾配情報を決定するステップとを有しており、前記分類するステップはさらに、前記勾配情報を用いて前記オブジェクトが存在するかどうかを分類することを特徴とする請求項10または11に記載の方法。前記グループの流れを、画像シーケンスにおける連続画像に渡る前記グループの前記ピクセルの動作ベクトルとして決定し、かつ前記流れの自己類似性の量を含む前記自己類似性情報を決定するステップを有することを特徴とする請求項10から12のいずれかに記載の方法。コンピュータが読み取り可能な媒体上に存在し、かつコンピュータにより実行されると、請求項10から13のいずれかに記載の方法を前記コンピュータに実行させる命令を有することを特徴とするプログラム。請求項1から9のいずれかに記載の画像プロセッサを有する集積回路。本発明の目的は、人等のオブジェクトを検出する画像処理のための装置および方法、およびこのような方法を実行するための対応するコンピュータプログラム、および対応する集積回路を提供することにある。第1の態様によれば、本発明は、ある画像または一連の画像においてオブジェクトを検出するための画像プロセッサを提供し、各画像はピクセル画素で形成され、かつ画像プロセッサは、画像内部の検出ウィンドウを選択するためのウィンドウセレクタ選択手段と、検出ウィンドウの任意の部分におけるピクセルグループの自己類似性情報を、検出器ウィンドウの他の任意部分における他のグループに対するそのグループの自己類似性の量を表すために決定するため、および前記決定を、選択された検出ウィンドウの全体的大域的な自己類似性記述子を生成するために検出ウィンドウの全ての部分におけるグループについて反復するための自己類似性計算部と、その検出ウィンドウの全体的な自己類似性記述子から、画像の検出ウィンドウ内にオブジェクトが存在するかどうかを分類するための分類器とを備える。局所類似性ではなく全体的な自己類似性を用いることにより、より多くの情報が捕捉され、これにより、より優れた分類がもたらされ得る。具体的には、これは、オブジェクト固有のより遠距離の自己類似性、および任意のスケールで存在する自己類似性の認識を可能にする手助けをする。分類器は、次に、オブジェクトを最もよく判別するこれらの自己類似性を利用する、または捕捉することができる。本発明の実施形態は、追加される他の任意の特徴を有することができ、このような追加的特徴の中には、従属請求項に記載されているもの、および以下に詳述されるものがある。本発明の他の態様は、対応する方法およびコンピュータプログラムを含む。追加的特徴は何れも、互いに組み合わされ、かつ任意の態様と組み合わされることが可能であり、または放棄されることが可能である。当業者には、他の優位点、特に他の先行技術を凌ぐ優位点が明らかとなるであろう。多くの変形および修正は、本発明の特許請求の範囲を逸脱することなく行われることが可能である。したがって、本発明の形式は単に例示であって、本発明の特許請求の範囲を限定するためのものでないことは、明らかに理解されるべきである。本発明を具体的な実施形態に関連して、かつ所定の図面を参照して説明するが、本発明はこれらに限定されるものではなく、特許請求の範囲によってのみ限定される。記述される図面は単なる略図であり、限定的なものではない。諸図を通じて、幾つかのエレメントのサイズは例示のために誇張され、かつ縮尺通りに描かれていない場合がある。本明細書および特許請求の範囲において、を備えるという言い回しが使用される場合、これは、他のエレメントまたはステップを除外するものではない。単数名詞を指して例えば1つのまたはある、そのといった不定冠詞または定冠詞が使用される場合、これは、外に別段の明示のない限り、その名詞の複数形を包含する。特許請求の範囲において使用されるを備えるという言い回しは、続いて列挙される手段に限定されるものとして解釈されるべきではなく、これは、他のエレメントまたはステップを除外するものではない。したがって、手段AおよびBを備えるデバイスという表現の範囲は、コンポーネントAおよびBのみから成るデバイスに限定されるべきではない。これは、本発明に関しては、デバイスのコンポーネントのうちで関連のあるものがAおよびBのみであることを意味する。さらに、本明細書および特許請求の範囲における第1、第2、第3、等々の言い回しは類似するエレメントを区別するために使用されるものであって、必ずしも順序または発生順を記述するために使用されるものではない。このように使用される言い回しは、適切な状況下では互換的であること、かつ本明細書に記述されている発明の実施形態が本明細書において記述または例示されているもの以外の順序で動作し得ることは、理解されるべきである。さらに、本明細書および特許請求の範囲における上部、底部、上、下、等々の言い回しは説明を目的として使用されるものであって、必ずしも相対位置を記述するためのものではない。このように使用される言い回しは、適切な状況下では互換的であること、かつ本明細書に記述されている発明の実施形態が本明細書において記述または例示されているもの以外の方向性で動作し得ることは、理解されるべきである。本明細書を通じて、一実施形態またはある実施形態の言及は、その実施形態に関連して記述される具体的な特徴、構造または特性が、本発明の少なくとも1つの実施形態に包含されることを意味する。したがって、本明細書を通じて様々な箇所に現出する一実施形態におけるまたはある実施形態におけるという言い回しは、必ずしも全てが同じ実施形態を指すものではないが、その可能性は含まれる。さらに、一般的な当業者には本開示から明らかとなると思われるように、これらの具体的な特徴、構造または特性は、1つまたは複数の実施形態において任意の適切なやり方で結合されてもよい。同様に、本発明の例示的な実施形態の説明では、本開示を簡素化しかつ様々な発明的態様のうちの1つまたは複数の理解を促進させることを目的として、発明の様々な特徴が単一の実施形態、図面またはその説明に纏められることがある点は認識されるべきである。しかしながら、この開示方法は、特許請求されている発明が、各請求項に明記されている特徴より多くの特徴を要求する、という意図を反映したものと解釈されるべきではない。むしろ、添付の特許請求の範囲が示しているように、発明的態様は、先に開示される単一の実施形態の全ての特徴には存在していない。したがって、発明を実施するための形態に続く特許請求の範囲は、本記述により、この発明を実施するための形態に明示的に組み込まれ、各請求項は、各請求項自体が本発明の個々の実施形態として独立している。さらに、本明細書に記述されている実施形態の中には、他の実施形態に包含される幾つかの特徴のみを含むものがあるが、当業者には理解されると思われるように、異なる実施形態の特徴の組み合わせは発明の範囲内にあり、かつ異なる実施形態を形成することが意図されている。例えば、添付の特許請求の範囲において、特許請求されている実施形態は、何れも任意の組み合わせで使用されることが可能である。さらに、本明細書において、実施形態のうちの幾つかは、コンピュータシステムのプロセッサによって、または機能を実行する他の手段によって実装されることが可能な一方法として、または一方法のエレメントの組み合わせとして記述されている。したがって、このような方法または方法エレメントを実行するために必要な命令を有するプロセッサは、その方法または方法エレメントを実行するための手段を形成する。さらに、本明細書に記述されている装置実施形態のエレメントは、本発明の実行を目的としてそのエレメントにより実行される機能を実行するための手段の一例である。信号の言及は、任意の媒体における任意の種類の信号を包含する可能性があり、よって、例えば電気信号または光信号または無線信号または他の信号を包含することが可能である。分析の言及は、物質に関する情報を導出する、または増強するために信号を任意の仕方で処理することを包含する可能性がある。プロセッサの言及は、任意形式の信号またはデータを処理するための任意の手段を包含する可能性があり、よって例えば、パーソナルコンピュータ、マイクロプロセッサ、アナログ回路、特定用途向け集積回路、そのためのソフトウェア、等々を包含することが可能である。本明細書で行う説明では、多くの特有の詳細が記述される。しかしながら、本発明の実施形態がこれらの特有の詳細なしに実施されてもよいことは理解される。他の例では、本明細書の理解を曖昧にしないために、周知の方法、構造および技術の詳細な説明は示されていない。幾つかの実施形態が対処する幾つかの問題点の序論本発明の少なくとも幾つかの実施形態は、低レベル特徴の自己類似性を基礎とする、具体的な実施形態によっては、検出器ウィンドウ内の異なる部分領域からの色ヒストグラムを基礎とする新しい特徴を有する。CSSと称されるこの特徴は、空間的に局所化された色の分布のペアワイズ統計を捕捉し、よって、ある特有の例の実際の色とは独立している。発見されるものは、所定の部分領域の、単にその部分領域に隣接する部分ではなく検出器ウィンドウの他の任意の部分との類似性という意味における全体的な類似性である。自己類似性は、着衣に依存して人毎に変わり得る実際の色の分布とは独立して、左右の肩上の色の分布は、通常高い類似性を示すといった特性の表現を可能にする。CSSの追加は、静止画および連続画像双方の最新の分類パフォーマンスを改善することができる。新しい特徴は特に静止画の場合に強力であり、よって、コンテンツベースの画像検索等のアプリケーションでも有益である。これはまた、光学的流動の形式の動作検出との組み合わせで、連続画像も一貫して改善させる。最近では、インスタンス固有の色情報が、2つの局所的な色分布モデル前景および背景について距離の勾配を符号化する黙示的な局所セグメンテーション特徴[非特許文献15参照]の形式で使用されていた。特徴としての自己類似性の使用を唱道している著者は、ごく僅かである。最も顕著には、[非特許文献20]が生画像パッチの局所的自己類似性を対数-極のビン化された記述子で符号化している。著者らは、テンプレートのマッチングタスクにおいて勾配特徴に関する卓越したパフォーマンスを実証していて、このマッチングタスクは特定の人体姿勢のマッチングを含むことが可能である。[非特許文献12]の著者らは、人間行動認識の特徴時系列に関する自己類似性記述子を提案し、記述子の十分な視点不変性を観察している。異なるコンテキストにおいて、[非特許文献21]は、色の条件付きガウス分布を想定して、色類似性がピクセルレベルで計算される表現を提案している。通常、特徴の選択は、検出器設計時における最も重要な決定であり、優良な特徴の発見も、いまだ大部分は理論ガイドがほとんどない経験的プロセスである。新しい特徴を含む特徴の異なる組み合わせが、検出器ウィンドウの異なる領域での色の類似性を基礎として評価されたが、これは、検出性能を大幅に高めることができる。我々発明者らの検出ウィンドウの一実施形態における歩行者領域のサイズは、48×96ピクセルである。人の周囲に何らかのコンテキストを包含することの有益性が示されていることから[非特許文献3参照]、ウィンドウ自体はこれより大きい64×128ピクセル。勾配の方向ヒストグラム、HOGは、オブジェクト検出のための既知の特徴であり、[非特許文献3]において初めて提案された。著者らは、3重線形補間を使って、局所セルにおける勾配情報をヒストグラム内に収集し、かつ近傍セルで構成される重複ブロックを正規化する。補間、局所正規化およびヒストグラムビニングは、照明状態の変化および僅かな姿勢変動に対して表現をロバストにする。HOGは、場合により、局所的2値パターンLBPによって増強されることが可能である[非特許文献24参照]。図1、図2第1の実施形態図1は、ある実施形態による画像プロセッサを示す。図2は、この実施形態または他の実施形態によって実行されるステップを示す。画像プロセッサは、例えば、示される部分毎の専用回路ブロック等のハードウェアを有する1つまたは複数の集積回路として実装されることが可能であり、または、例えば、サーバ内等で汎用プロセッサにより順番に実行されるソフトウェアモジュールとして実装されることが可能である。図示されている部分にはセレクタ20が含まれ、これは、画像ソースデバイス5から入力画像または画像ストリームリアルタイムまたは非リアルタイムのビデオフレーム等を受信し、かつ検出ウィンドウを選択して、そのウィンドウ内部で、処理されるべきピクセルグループを選択する。グループサイズは、例えば6×6ピクセルまたは8×8ピクセルまたは異なるサイズであってもよい。これらは正方形である必要はなく、長方形であっても、他の規則的な、または不規則な形状であってもよい。グループは、全体的な自己類似性計算部40によって処理される。この自己類似性計算部は、検出ウィンドウの任意部分におけるピクセルグループの自己類似性情報を、検出器ウィンドウの他の任意部分における他のグループに対するそのグループの自己類似性の量を表現するために決定し、かつ検出ウィンドウの全部分におけるグループについてこの決定を反復して、選択された検出ウィンドウに関する全体的な自己類似性記述子を生成する。これもやはり、様々な仕方で実装されることが可能であって、後に図7を参照して一例を詳述する。ウィンドウの異なる部分に関する自己類似性情報は、並行して、または順次的に決定されることが可能であり、分類器50へ供給される。分類器50は、その情報が、探求されているオブジェクトに対応するものであるかどうかを決定する。これは、2値決定であっても、スコア点数、得点を作成するものであってもよく、かつ様々な仕方で実行されることが可能であり、後に一例を詳述する。画像プロセッサには、プロセッサの任意の段階で、図示されていない他の部分が存在してもよい。デバイス55は、分類器のスコアまたは決定を基礎として解釈する、または措置を講じるために設けられることが可能である。これは、例えば、車両制御システム、または運転者支援システム、ロボットシステム、侵入者検出用監視システム、等々であってもよい。図2は、図1の、または他の実施形態の画像プロセッサの動作ステップを示す。ステップ100において、ウィンドウが選択され、かつ第1のピクセルグループが選択される。ステップ110では、検出ウィンドウの任意部分におけるピクセルグループの自己類似性情報が、検出器ウィンドウの他の任意部分における他のグループに対するそのグループの自己類似性の量を表現するために決定される。ウィンドウの全部分について全体的な自己類似性が処理されていなければ、ステップ120において、次のグループについて前記決定が反復される。これが検出器ウィンドウの全部分について実行され、選択された検出ウィンドウの全体的な自己類似性記述子が生成されれば、この記述子は分類器によって使用されることが可能である。ステップ140では、記述子から、画像内にオブジェクトが存在するかどうかの分類が行われる。幾つかの実施形態の追加的特徴追加的特徴には、そのグループのピクセル色の自己類似性の量を含む自己類似性情報が含まれてもよい。これは、具体的には人等のオブジェクトを区別する手助けをすることができる幾つかの有益な特徴のうちの1つである。画像プロセッサは、グループのピクセルの色の分布と、色の分布の自己類似性の量を含む自己類似性情報とを決定するように調整される部分42を有することが可能である。これは、具体的には人等のオブジェクトを区別する手助けをすることができる別の特徴である。事例によっては、ピクセルのセルにおける輝度勾配の分布を決定して勾配情報を決定するため、および検出ウィンドウの全部分に渡るセルのこのような勾配情報を分類器へ入力するための部分30が設けられていて、分類器はさらに、勾配情報を用いてオブジェクトが存在するかどうかを分類するように調整される。多くの場合、勾配情報は自己類似性情報に対して相補的である可能性があり、よって、より優れた分類を可能にする手助けをするよう、分類器へより弁別的な情報を提供する。画像プロセッサは、グループの流れを、画像シーケンスにおける連続画像に渡るグループのピクセルの動作ベクトルとして決定し、かつ流れの自己類似性の量を含む自己類似性情報を決定するように調整される部分を有することが可能である。これは、歩行者等の移動オブジェクトを区別する手助けをすることができる別の特徴である。自己類似性計算部は、グループ内のピクセルの特徴値のヒストグラムを、補間を用いて決定するように調整されるヒストグラム生成器44を有することが可能である。このような補間は、後続ステップの計算負荷を減らすための幾分かのデータ圧縮を可能にし、かつより高速またはより安価な処理を可能にする。自己類似性計算部は、検出ウィンドウにおける異なるピクセルグループのヒストグラム間の類似性をヒストグラムインターセクションヒストグラム交差、ヒストグラム間の類似値によって決定するように調整される部分46を有することが可能である。ヒストグラムインターセクション法は、類似性を決定する幾つかの仕方のうちの1つであり、特に効率的かつ効果的であることが分かっている。画像プロセッサは、画像部分の動作ベクトルを検出するための動作検出部70を備えることが可能であり、分類器部分もまた、検出ウィンドウにおける部分の動作ベクトルを基礎として分類するように調整される。このような動作情報は、幾つかの状況において人間を区別するためにも有益であり、かつ自己類似性情報と相補的であることが多い。画像プロセッサは、類似性情報と輝度勾配の分布とを分類器へ入力する前に結合するためのコンバイナ部60結合器部60を有することが可能である。原則的には、分類器は情報に単独で作用することもできるが、通常はまず情報を結合する方が効率的である。図3、全体的自己類似性計算部の実施形態図3は、図1の実施形態に類似する実施形態を示しているが、全体的自己類似性情報を計算するために部分40を実装する一つの仕方をより詳細に示し、かつ部分40が実行可能な機能の幾つかを示している。しかしながら、他の仕方も予見されることが可能である。この事例において、自己類似性情報の特徴は色の分布であり、よって、ピクセルグループの色の分布を決定するステップ42が示されている。ステップ44では、データ量を減らしかつエイリアシング効果を減らすために、場合により補間44を用いてヒストグラムが生成される。異なるグループのヒストグラムは、典型的には格納され、かつ必要に応じて、所定のグループおよび検出ウィンドウの何れかにおける他のグループのヒストグラム間の類似性を決定するステップ46によって検索される。全てのヒストグラムが他の全てのヒストグラムと比較されれば、結果は多数の類似性値となる可能性があり、これは、Gがグループ数であればグループペアと同数の次元数即ち、GG-1/2を有する多次元行列またはベクトルと見なされる可能性がある。グループ同士は隣接していても、重なっていても、バラバラに広がっていてもよいが、自己類似性がウィンドウ内で全体的であって、考察されているグループに隣接する他のグループのみに関連しているという意味合いにおける局所的でないように、ウィンドウの異なる部分から選択されるべきである。これは、例えばカメラノイズ/画像アーティファクト/異なる量のクラッタまたは全体としてより低い自己類似性を有する幾つかの画像の他の任意の原因等の条件を考慮して、出力ベクトルを正規化するための正規化ステップ48に繋がることが可能である。コンバイナ60は、自己類似性情報と勾配情報等の他の情報とを結合するために設けられることが可能である。これは、双方にとって互換的なデータフォーマットが存在することを含意し、よって、勾配情報は、分類器へ入力するための、自己類似性情報のベクトルと共に積層され得るベクトルの形式であることが可能である。次に、結合されたデータは、オブジェクトが検出されたかどうかを決定またはスコアリングするために分類器50へ供給されることが可能である。これは、画像内の他の検出ウィンドウについて反復されることが可能である。他のウィンドウは、ここでは説明が不要である既知のアルゴリズムを用いて、例えば特定のエリアのスライディングによって、スケールを変更するためのズーミングによって、または探求によって選択されることが可能である。図4自己類似性情報図図4は、左側に、ある画像内の検出ウィンドウ例を示し、かつ右側に、この例における特定の4点について決定された自己類似性情報の異なる4図を示している。自己類似性情報は、マーキングされたセル位置において、後に詳述するHSVヒストグラムインターセクション法を用いて計算される。より高い類似性を有するセルは、より明るい。4つの自己類似性図のうち、最左図は、画像内の人の頭部に位置決めされたグループと他のあらゆるピクセルグループとの色類似性を表している。第2の図は、画像内の人の胃部に位置決めされたグループと他のあらゆるピクセルグループとの色類似性である。第3の図は、画像内の人の太腿領域に位置決めされたグループと他のあらゆるピクセルグループとの色類似性である。第4の図は、画像内の背景における水を示す点で、人から離れて位置決めされたグループと他のあらゆるピクセルグループとの色類似性である。自己類似性が、着衣領域および可視的な皮膚領域のような関連部分をどのように強調表示しかつ区別するかに留意されたい。図5、動作検出を有する実施形態図5は、図1の実施形態に類似する実施形態を示す。ウィンドウ/セル/グループセレクタ部21は、画像内の検出ウィンドウを選択し、かつそのウィンドウ内でピクセルのグループまたはセルを選択する。ウィンドウの選択は、例えば、特定のエリアのスライディング、スケーリングまたは発見によるものであってもよい。セルおよびグループは、例えば6×6ピクセルまたは8×8ピクセルの同一サイズであっても、異なるサイズであってもよい。これらは正方形である必要はなく、長方形であっても、他の規則的な、または不規則な形状であってもよい。セルは、勾配計算部30へ供給される。グループは、自己類似性計算部40へ送られる。グループおよびセルというネーミングは、異なるピクセルが異なる部分へ送られて処理され得ることを示すためのものであるが、原則的には、同じセルが、図示されている双方の部分へ送られる可能性もある。勾配計算部は、輝度勾配の険しさ、およびそのセルの方向性等の勾配情報を決定する。これは、例えば明るさの強度、または色の強度であってもよい。この部分の実装には様々なアルゴリズムの使用が可能であり、後に一例を詳述する。全体的自己類似性計算部は、そのグループの、ウィンドウの他の任意部分に対する自己類似性情報を決定する。これもやはり、様々な仕方で実装されることが可能であって、後にその一例を、図7を参照して詳述する。勾配情報および自己類似性情報は、並行して、または順次的に決定されることが可能であり、双方が分類器50へ供給される。この事例では、フレーム好ましくは連続するフレームを基礎として所定のセルまたはグループの光学的流動等の動作情報を決定することができる動作検出器部70が追加されることが可能である。これは、確立された慣例に従った様々な仕方で実装されることが可能であり、よってここでは詳述しない。以下、この部分の可能な増強について述べる。図6、勾配情報の決定ステップ図6には、勾配情報を、各セル内の輝度勾配分布の形式で決定するための勾配計算部30を実装する一つの仕方のステップが示されている。ステップ200では、ウィンドウが8×8ピクセルのセルに分割される。ステップ210では、そのセルの勾配値が決定され、かつ適宜強度または色の値である64個のピクセル値から勾配の方向性が決定される。ステップ220では、これらの値が異なる方向性毎に1つの9個のビンに分離される。ステップ230では、これらのステップが他のセルについて反復され、異なるセルのためのビンが、例えば1つのセル分が重なる2×2セルブロックにグループ化される。ステップ250における正規化は、ブロックベースで実行される。他の実装の仕方も、予見されることが可能である。図7、全体的自己類似性情報の決定ステップ図7には、全体的大域的自己類似性情報を決定するステップ110を実装するための一つの仕方のステップが示されている。ステップ300では、ウィンドウが8×8ピクセルグループに分割される。ステップ310では、3重線形補間を用いて、128個の8×8ピクセルグループから、適宜128個の局所色ヒストグラムおよび/またはフローヒストグラムが計算される。色は、周知のHSVフォーマットで表されるが、他の色表現が使用される可能性もある。フローは、動作ベクトルとして表現されることが可能である。ステップ320では、これらのヒストグラムのペアが比較され、類似性の値が決定される。ヒストグラムインターセクション法が使用されるが、他の方法が使用される可能性もある。128個全てが他の全てと比較されれば、結果的に8128次元ベクトルの類似性値が得られる。ステップ330では、このベクトルにL2正規化が適用される。正規化されたベクトルの形式である結果は、コンバイナまたは分類器へ出力される。図8検出ウィンドウを示す画像例この図は、その幾つかは人であり、かつ幾つかは他と重なり合って隠蔽を引き起こしている多くのオブジェクトを含有する画像の一例を示している。人である可能性がある各オブジェクトの周りには、検出ウィンドウが示されている。これらは、画像上でのウィンドウのスライディング、および異なるウィンドウおよび異なるスケールにおけるウィンドウのスコアの比較を基礎として選択されてもよい。図9、別の実施形態におけるステップ図9において、ステップ400では、ウィンドウが、特定のエリアをスライドし、スケーリングし、または探求することによって画像上で移動される。ステップ410では、そのウィンドウについて、全体的自己類似性記述子および場合により他の特徴が取得される。ステップ420では、分類器を用いて各ウィンドウのスコアまたは決定が生成される。ステップ430では、異なるウィンドウのスコアが比較され、かつこれを用いてウィンドウの移動先および/またはスケール先が決定されてもよい。これにより、ステップ400からステップ430までが反復されることになる場合がある。いかなる時も、ステップ440は、オブジェクトを位置決めするため、かつスコアおよびロケーション位置、場所を基礎として、例えば車両またはロボットを制御する、または監視システムにおける警報を発する、等の措置を講じるために、異なるウィンドウのスコアを用いて実行されてもよい。HOG/HOFの実施上の配慮点実験では、8×8ピクセルセルについて、9個のビンを用いてヒストグラムを計算した。ブロックサイズは、1セルサイズ分が重複する2×2セルであった。フローのHOFヒストグラムは、当初、[非特許文献4]においてDalal外によっても提案されている。我々発明者らは、HOGに対して相補的なこれらの例えば、[非特許文献4]のIMHwdスキームにおける使用は、人がかなり動作する現実的なデータセットを大幅に改善することができると決断した。本発明の幾つかの実施形態には、HOFのより低次元の変形であるIMHd2が導入されている。これは、IMHwdのパフォーマンス3×3ブロックを9ヒストグラムで符号化に整合させながら、2×2ブロック内の動作差分を1ブロック当たり4ヒストグラムで符号化する。この新しい符号化スキームは、下記のように説明することができる。4つの正方形は、1ヒストグラム毎の符号化を表示している。第1のヒストグラムの場合、左上のセルのi番目の行およびj番目の列におけるピクセルに対応する光学的流動が、左下のセルの対応する位置におけるピクセルから減算され、かつ結果としてのベクトルは、オリジナルのHOFスキームの場合のようにヒストグラムを決する。IMHd2は、パフォーマンスを著しく変えることなく、44の次元縮退1ウィンドウ当たり4536値ではなく2520値をもたらす。我々発明者らは、公的に入手可能な[非特許文献26]のフロー実装を用いた。HOFは、強度のブロックアーティファクトを有するJPEG画像に対して計算されるフローフィールドよって、劣化されているフローフィールドについても、かなりの改善をもたらし続けている。著者の中には、複数タイプの低レベル特徴を組み合わせることによる改善について報告している者がある[非特許文献5、18、27参照]。それでもなお、画像統計には多くの異なる態様が存在することから、勾配と光学的流動との既知の組み合わせに加えて、どういった手掛かりが使用され得るかについてはかなり不明瞭である。色情報は、画像分類においては好評であるものの[非特許文献22参照]、検出にはほとんど使用されない、といった類の特徴である。さらに、二次画像統計、特に共起ヒストグラムは好評を博していて、特徴空間を極端な高次元へと押しやっている[非特許文献25、18参照]。CSS本発明の実施形態は、これらの考案のうちの2つを組み合わせ、かつ例えば色の二次統計を追加の特徴として用いることができる。色は人またはその着衣および背景の双方でスペクトル全体に渡って変わることから、かつ事実上未解決の色彩恒常問題に起因して、色自体の用途は限定的である。しかしながら、局所的に色が類似する、例えば図4参照ある特定の人間の皮膚の色は2つの腕および顔で類似し、かつ大部分の人々の着衣についても同様であることにおいて、人は何らかの構造体を示している。したがって、我々発明者らは、記述子ウィンドウ内の色の自己類似性、即ち異なる部分領域における色間の類似性を符号化する。局所ヒストグラムのロバスト性をてこ入れするために、我々発明者らは、エイリアシングを最小限に抑えるべくHOGの場合と同様に3重線形補間を用いて8×8ピクセルブロックに渡りD個の局所色ヒストグラムを計算する。我々発明者らは、RGB、HSV、HLSおよびCIELuv空間における3×3×3ヒストグラム、および正規化されたrg、HSおよびuvにおける4×4ヒストグラムを含み、強度を放棄しかつクロミナンスのみを保つ異なる色空間を用いて実験を行った。これらの中では、HSVが最も効果を発揮し、よって以下、これを用いる。ヒストグラムは、その間のペアワイズ類似性が計算される基本特徴を形成する。この場合もやはり、ヒストグラム間の類似性を定義する多くの可能性が存在する。我々発明者らは、L1ノルム、L2-ノルム、X2距離およびヒストグラムインターセクションを含む幾つかの周知の距離関数を用いて実験した。我々発明者らは、最も効果的であったという理由でヒストグラムインターセクションを使用した。最終的に、類似性のD.D-1/2次元ベクトルへL2正規化を適用した。D=128ブロックを用いた我々発明者らの実装において、CSSは8128次元を有する。正規化は、SVM分類器との組み合わせにおいて著しい効果を有することが分かった。CSSは、色彩恒常問題を、単に色を局所的に比較するだけで回避することに留意されたい。計算コストに関しては、CSSは、HOFと同程度である。色の自己類似性は、根本的な色ヒストグラムを特徴として直に用いることより適切である。HSV空間におけるCSSは、顕著な改善をもたらす。反対に、色ヒストグラム値の直接的追加は、HOGのパフォーマンスを損なうことさえある。理想世界においては、この行動は、SVMトレーニングが情報を与えない特徴を廃棄するので発生しない。残念ながら、これは、特徴統計がトレーニングセットおよび試験セットにおいて同一である場合でしか成立しない。我々発明者らの設定では、-かつ事実上実用において高頻度で-これは当て嵌まらず、トレーニングデータは試験データとは異なるカメラで、かつ異なる照明状態で記録されたため、色について学習される重みは一方から他方へ一般化しない。同様の観察が[非特許文献27]によって行われ、著者は、ハール特徴の追加が役立つ場合もあるが、画像化状態が変われば慎重な正規化が要求されることを発見している。[非特許文献5]は、生の色をうまく利用することを示し、よって、これが検出器の分類器における一因子として組み込まれる実施形態が予見され得る例えば、皮膚の色は原則として理に適った手掛かりである場合があることに留意されたい。自己類似性は色ヒストグラムに限定されず、検出器ウィンドウ内の任意の局所化されたサブ特徴へ直に一般化することに留意されたい。我々発明者らは、HOGブロック形式の勾配方向等の特徴、またはフローヒストグラム等の動作検出特徴に対し、自己類似性を用いて実験を行った。分類器線形SVMは、その良好なパフォーマンスおよび速度により、依然として人検出に関する人気のある選択肢である。非線形カーネルは、典型的には幾分かの改善をもたらすが、一般に例の分類に要する時間は支持ベクトルの数において線形的であり、実際には扱いにくい。例外はヒストグラム交差カーネルHIK[非特許文献14参照]であり、これは、対数時間で精確に、または定数時間で近似的に計算されることが可能であって、一方で一貫して線形カーネルの性能を凌ぐ。Violaらの[非特許文献23]は、歩行者検出に関する研究においてAdaBoostを用いている。しかしながら、それ以降、多数の視点を有する困難なデータセットに対してAdaBoostの性能はさほどよくないことが示されている[非特許文献27参照]。MPLBoostは、複数の強力な分類器を並行して学習することにより、問題の幾分かを矯正している。したがって、最終スコアは全ての分類器に渡る最大スコアとなり、個々の分類器は、全体的な分類性能を低下させることなく特徴空間の特有の領域を集中的に検討することができる。結果の検討次に、我々発明者らの検出器の異なる変形を用いて達成された結果について論じる。我々発明者らは、CaltechPedestrians上で、データセットを装備した評価スクリプトを用いた。TUD-Brusselsでは、[非特許文献27]とは対照的に画像の縁に歩行者を含む全画像上で、実際のアプリケーションでは誰が特に重要であるかを評価した。例えば、自動車の安全に関して言えば、視覚周囲における人に近い存在が最も重要なものである。別段の指摘のない限り、我々発明者らの検出器で使用される分類器はHIKSVMである。パフォーマンスの測定は、データの最も一般的な部分である、CaltechPedestriansの適度なサブセットに関して行った。これは、完全に可視的である、または隠蔽率が35未満である、高さが50ピクセル以上の歩行者より成る。HIKSVMHOGFCSSにおいてHOG、HOFおよびCSSを用いた最強の形での我々発明者らの検出器は、先行する上位パフォーマ-[非特許文献5]のチャネル特徴ChnFtrsおよび[非特許文献10]の潜在SVMLatSvm-V2-の性能を大幅に、即ち、0.01fppiで10.9、0.1fppiで14.7および1fppiで7.0凌いでいる。我々発明者らは、我々発明者らのベースラインであるHOGとHIKSVMとの組み合わせが最新技術の[非特許文献5、10]に比肩するものであり、これは、正しいブートストラッピングの効果および慎重な実装の重要性を例証していることにも注目している。我々発明者らは、データセットへの検出器の調整を行わなかった。それでも、パフォーマンス利得がデータセット固有のものではないことを確実にするために、我々発明者らは、我々発明者らの検出器がINRIAPerson上でもオリジナルのHOG実装[非特許文献3]の性能を凌ぐものであることを検証しているCSSを追加すれば、HOGLBPが改善することにも留意されたい。HOGCSSは、一貫してHOG単体より優れていて、0.1fppiで5.9の改善をもたらすが、これは、色の自己類似性が実際に勾配情報に対して相補的であることを示す。HOGHOFは、特に低い偽陽性率に対してHOGをさらに凌ぐ改善をもたらし、0.1fppiでの改善は10.9である。これは、検出の手掛かりとしての動作パワーに対する先の結果を追認する。最後に、HOGHOFCSSは、単なるHOGHOFより優れていて、CSSもまたフローに対して相補的な情報を含有することを示し、かつ我々発明者らの最良の結果である0.1fppiにおける再現44.35を達成する。サブセットに近い80ピクセルまたはこれより高いものに対するパフォーマンスは、この場合もやはり、我々発明者らのベースライン我々発明者らのHOGが少なくとも最新技術[非特許文献5、10]に比肩するものであることを示した。HOGCSSは、0.01fppiと0.5fppiとの間でより優れたパフォーマンスをもたらし、0.1fppiでは6であった。HOGへのHOFの追加HOGFは、0.01fppiで再現を19.9追加した。0.1fppiでは、これは、最も競合する存在であるHOGCSSを11も上回り、かつ公開されている最良の結果LatSvm-V2を21.2も上回った。CSSの追加は、大きい歩行者に対しても別の小さな改善をもたらした。近似のスケールに対してHOFがこのように良く機能する理由は、おそらくは、マルチスケールフロー推定の間、より高いピラミッドレベルでは圧縮アーティファクトの可視性が下がり、よってフローフィールドは人が大きいほど精確になることにある。また、増大する隠蔽レベルに関しても評価を行った。隠蔽なしのサブセットに対する結果は、適切な歩行者の約5しか部分的に隠蔽されていないサブセットとほぼ同一であった。プロットは、可読性をより良くするために垂直に拡張もされている。部分的に隠蔽された歩行者のみに対する評価ではこのような例は約100件しか存在しないことから、これは重大な統計ではない、潜在SVMおよびチャネル特徴の性能は我々発明者らのHOGを僅かに凌ぐが、HOGHOFがやはり優勢であり、この場合もCSSが僅かな改善を追加してもたらす。ひどく隠蔽された歩行者に対しては、評価されたアルゴリズムのパフォーマンスは全て実に劣悪である。重度の隠蔽に対するロバスト性の欠如は、全体的検出器に関する周知の問題点である。それでもやはり、我々発明者らの検出器によって顕著な相対的な改善は存在する。0.1fppiでは、HOGHOFCSSによる再現は7.8であり、ChnFtrsの場合の3.9に比べると2倍の再現である。1fppiでは、我々発明者らのフル検出器の性能がなお最良であって、再現率はLatSvm-V2より5.9高い。色の自己類似性が隠蔽の存在下で役立つということは、局所部分領域の隠蔽が他の全ての部分領域とのその類似性に影響を与える可能性があることに起因して、最初は直観に反するように思われるかもしれない。しかしながら、Caltechの場合、重度の隠蔽はほとんど下部身体が隠蔽されることを意味し、よって、上部身体の異なる部分間の類似性はなおも使用されることが可能である。改善は、TUD-BrusselsデータセットにCSSを追加することによって得られた。CSSは、高精度体制を改善するものではないが、0.05fppiを起点にパフォーマンスに顕著なブーストが存在し、再現は0.1fppiで2.7、および1fppiで4.2改善される。フロー情報のない静止画の場合、改善はこれより早期に始まり、0.1fppiで3.6、および1fppiで5.4に達する。TUDBrussels上で[非特許文献27]の結果が比較されれば、本稿の場合、ハール特徴はこのデータセット上でのみ改善をもたらし、他のデータセット上ではパフォーマンスが犠牲にされることが多かった。これは、今までのところ、極めて異なる画質および色統計を有するデータセット上でも一貫した改善をもたらしているCSSとは対照的である。入手可能な調査から判断すると、ハール特徴は潜在的に、役立つよりも損なう可能性が高い。静止画設定の場合、HOGCSSの性能は、一貫して[非特許文献27]の結果を、MPLBoostとHOGHaarとの組み合わせより5~8凌ぎ、かつHOGとHIKSVMとの組み合わせを7~8凌いだ。動作を利用すると、HOGHOFIMHwdスキーム、ハール特徴および線形SVMを用いる[非特許文献27]の検出器は、低い偽陽性率に対してはHOGHOFCSSと比肩するが、0.2fppiからは反落し始める。HOGHOFとHIKSVMとの組み合わせを用いる[非特許文献27]の結果は、特に低い偽陽性率において一貫してHOGHOFCSSより3~5悪い。我々発明者らは、全事例において、個々のデータセット用のオリジナル刊行物[非特許文献6、27]において使用されたツールおよび検出を用いた。ある評価は、Caltechデータセットの遠位サブセットに対して行った。この設定では、20~30ピクセルまでの高さという注釈の付いた歩行者のみを考察した。Pascal条件を満たす検出は、小さくは10ピクセル、または大きくは59ピクセルであることが可能である。20~30ピクセル範囲内の注釈は何れも、範囲外の検出によってマッチングされることが可能である。これは、対応が困難な非対称を導入する。Caltech評価スクリプトは、考察範囲外の検出を全て廃棄し、その結果、高さ29ピクセルと注釈が付けられかつ高さ30ピクセルが検出された歩行者は検出失敗として計数されるという状況が生じる。但し、I/U>90である。これは明らかに、特に多くの注釈がサイズ限度に近ければサイズ範囲が狭い場合は常にそうである望ましくない。しかしながら、この偏向を修正しようとすれば、他の偏向がもたらされる。1つの可能性は、フルセットの注釈および検出との対応づけを確立し、その後、余分なサイズを除くことにある。コンピュータの実装例えば、分布密度を決定する、または自己類似性情報を検出する、または画像内の人を検出するための先に論じた方法ステップのうちの幾つかは、ハードウェア、または例えばマイクロプロセッサもしくはPLAプログラマブル論理アレイ、PALプログラマブルアレイ論理、FPGAフィールドプログラマブルゲートアレイ等のプログラマブル論理デバイスPLD等の処理エンジンを用いるソフトウェアの形式の論理によって実装されてもよい。ここで、車両制御または運転者支援または監視カメラのモニタリング等のアプリケーションで用いるための埋込み式プロセッサを有する回路の一例について説明する。この回路は、英国のARM社によって設計された、単一チップ上へ他の示されるコンポーネントと共に合成され得るARM7TDMIコア等の埋込み式マイクロプロセッサの周囲にVLSIチップとして構築されてもよい。或いは、他の適切なプロセッサが使用されてもよく、かつこれらは、例えば米国のIntel社によって供給されるPentium登録商標プロセッサのように埋め込まれる必要がない。例えば、チップ上には、ゼロウェイトステートSRAMメモリ、ならびにキャッシュメモリが設けられてもよい。典型的には、データを関連ネットワーク、例えば無線またはケーブルネットワークとの間で送受信するためのI/O入力/出力インタフェースが設けられる。FIFOバッファは、これらのインタフェースを介するデータ転送からプロセッサをデカップルするために使用されてもよい。インタフェースは、ネットワーク接続、即ち適切なポートおよびネットワークアドレスを提供することができ、例えばインタフェースは、ネットワークカードの形式であってもよい。ソフトウェアプログラムは、内部ROM読取り専用メモリに、かつ/または他の任意の不揮発性メモリ上へ格納されてもよく、例えば外部メモリに格納されてもよい。外部メモリへのアクセスは、必要であれば、アドレスバス、データバスおよび制御バスを有する外部バスインタフェースによって提供されてもよい。記述されている実施形態の方法および装置は、プロセッサ上で実行されるソフトウェアとして実装されてもよい。具体的には、本発明による画像プロセッサは、プロセッサの適切なプログラミングによって実装されてもよい。これまでに述べた方法および手順は、コンピュータプログラムとしてC言語等の適切なコンピュータ言語で書かれ、次いで埋込み設計の特有のプロセッサ用にコンパイルされてもよい。例えば、上述の埋込み式ARMコアVLSIの場合、ソフトウェアはC言語で書かれ、次いでARMCコンパイラおよびARMアセンブラを用いてコンパイルされてもよい。ソフトウェアはコードを有し、コードは、処理エンジン上で実行されると、本発明による方法および装置を提供する。ソフトウェアプログラムは、磁気ディスク、ディスケット、固体記憶装置、テープメモリ、CD-ROMまたはDVD-ROM等の光ディスク、他等の任意の適切な機械読取り可能媒体上へ格納されてもよい。結論として、これまでに述べたように、画像プロセッサ10は、画像内部の検出ウィンドウを選択するためのウィンドウセレクタと、検出ウィンドウの任意の部分におけるピクセルグループの自己類似性情報を、検出ウィンドウの他の任意部分における他のグループに対するそのグループの自己類似性の量を表すために決定するため、および前記決定を、検出ウィンドウの全体的な自己類似性記述子を生成するために検出ウィンドウの全ての部分におけるグループについて反復するための、自己類似性計算部40とを有する。分類器50は、全体的な自己類似性記述子を基礎としてオブジェクトが存在するかどうかを分類するために使用される。局所類似性ではなく全体的な自己類似性を用いることにより、より多くの情報が捕捉され、これにより、より優れた分類がもたらされ得る。具体的には、これは、オブジェクト固有のより遠距離の自己類似性、および任意のスケールで存在する自己類似性の認識を可能にする手助けをする。他の変形もまた、特許請求の範囲に包含されることが予見され得る。