"粒子法を用いて動画像に撮影されている対象物を追跡する対象物追跡装置において、時系列な複数の画像フレームで構成された動画像を蓄積しておく蓄積手段と、粒子法で用いる所定のシステムモデルに従って、時刻t-1の前記画像フレームに撮影されている対象物を表した追跡指標が次の時刻tで移動する位置を予測する予測手段と、前記時刻tの画像フレームから任意の探索領域を特定し、時刻t-1における前記対象物の色分布q={qu}u=1m但し、qの上に∧記号あり、Σu=1~mqu=1であり、mは色分布における画素濃淡値の量子化レベルであるを計算すると共に、時刻tにおける前記探索領域の色分布py={puy}u=1m但し、pの上に∧記号あり、Σu=1~mpu=1であり、yは探索領域の位置であるを計算し、前記対象物の色分布qと前記探索領域の色分布pyとの類似度ρy≡ρ[py,q]=Σu=1~m√puyquが大きくなる方向に前記探索領域をシフトさせて当該類似度ρyが最大となる探索領域の位置を探索することを、py={puy0}u=1mを用いて位置y0における色分布を計算して、ρ[py0,q]=Σu=1~m√puy0quを計算し、y1=Σi=1~n_hxiwig∥y0-xi/h∥2/Σi=1~n_hwig∥y0-xi/h∥2但し、yの上に∧記号あり、wiは少なくともΣu=1~m√qu/puy0を用いて計算される値であり、gxはkxの一次微分であってgx=-d2/nh3Σi=1~n_hxi-xであり、kx=0.5d21-xTxxTx<1の場合であり、kx=0xTx>1の場合であり、dは2であり、hは2~6の範囲で適宜選択される探索領域の半径であり、i=1~n_hは半径h内に含まれる画素の番号であるを用いてシフト先の位置y1を計算し、py={puy1}u=1mを用いて位置y1における色分布を計算して、ρ[py1,q]=Σu=1~m√puy1quを計算し、計算された類似度ρ[py1,q]の値が類似度ρ[py0,q]の値よりも小さくなるまで前記探索領域をシフトさせて反復計算を繰り返す平均値シフト法但し、前記半径h内に含まれる画素の輝度値が一定値以下の場合には、前記類似度を計算することなく次の探索領域にシフトするにより行う探索手段と、前記追跡指標の予測位置を前記探索位置に修正し、前記時刻tの画像フレームを用いて修正後の予測位置に対応する画像特徴量を計算し、当該画像特徴量を用いて修正後の予測位置に移動させた前記追跡指標に重み付けを行って、時刻tの追跡指標として推定する推定手段と、を有することを特徴とする対象物追跡装置。粒子法を用いて動画像に撮影されている対象物を追跡する対象物追跡装置で処理する対象物追跡方法において、前記対象物追跡装置により、時系列な複数の画像フレームで構成された動画像を蓄積しておくステップと、粒子法で用いる所定のシステムモデルに従って、時刻t-1の前記画像フレームに撮影されている対象物を表した追跡指標が次の時刻tで移動する位置を予測するステップと、前記時刻tの画像フレームから任意の探索領域を特定し、時刻t-1における前記対象物の色分布q={qu}u=1m但し、qの上に∧記号あり、Σu=1~mqu=1であり、mは色分布における画素濃淡値の量子化レベルであるを計算すると共に、時刻tにおける前記探索領域の色分布py={puy}u=1m但し、pの上に∧記号あり、Σu=1~mpu=1であり、yは探索領域の位置であるを計算し、前記対象物の色分布qと前記探索領域の色分布pyとの類似度ρy≡ρ[py,q]=Σu=1~m√puyquが大きくなる方向に前記探索領域をシフトさせて当該類似度ρyが最大となる探索領域の位置を探索することを、py={puy0}u=1mを用いて位置y0における色分布を計算して、ρ[py0,q]=Σu=1~m√puy0quを計算し、y1=Σi=1~n_hxiwig∥y0-xi/h∥2/Σi=1~n_hwig∥y0-xi/h∥2但し、yの上に∧記号あり、wiは少なくともΣu=1~m√qu/puy0を用いて計算される値であり、gxはkxの一次微分であってgx=-d2/nh3Σi=1~n_hxi-xであり、kx=0.5d21-xTxxTx<1の場合であり、kx=0xTx>1の場合であり、dは2であり、hは2~6の範囲で適宜選択される探索領域の半径であり、i=1~n_hは半径h内に含まれる画素の番号であるを用いてシフト先の位置y1を計算し、py={puy1}u=1mを用いて位置y1における色分布を計算して、ρ[py1,q]=Σu=1~m√puy1quを計算し、計算された類似度ρ[py1,q]の値が類似度ρ[py0,q]の値よりも小さくなるまで前記探索領域をシフトさせて反復計算を繰り返す平均値シフト法但し、前記半径h内に含まれる画素の輝度値が一定値以下の場合には、前記類似度を計算することなく次の探索領域にシフトするにより行うステップと、前記追跡指標の予測位置を前記探索位置に修正し、前記時刻tの画像フレームを用いて修正後の予測位置に対応する画像特徴量を計算し、当該画像特徴量を用いて修正後の予測位置に移動させた前記追跡指標に重み付けを行って、時刻tの追跡指標として推定するステップと、を有することを特徴とする対象物追跡方法。しかしながら、前述した粒子法において対象物を高精度で追跡するには非常に多くのサンプルを必要とするため、サンプル数の増加に伴って予測モデルや観測モデルでの処理時間が増大し、実時間性が失われるという問題があった。具体的には、サンプルSの増加に伴って予測されるサンプルS’も増加するため、結果として観測モデルでの重み付けに時間がかかるという問題があった。本発明は、上記を鑑みてなされたものであり、粒子法を用いて動画像に撮影されている対象物を高速に追跡可能な対象物追跡装置及び対象物追跡方法を提供することを課題とする。第1の請求項に係る発明は、粒子法を用いて動画像に撮影されている対象物を追跡する対象物追跡装置において、時系列な複数の画像フレームで構成された動画像を蓄積しておく蓄積手段と、粒子法で用いる所定のシステムモデルに従って、時刻t-1の前記画像フレームに撮影されている対象物を表した追跡指標が次の時刻tで移動する位置を予測する予測手段と、前記時刻tの画像フレームから任意の探索領域を特定し、時刻t-1における前記対象物の色分布q={qu}u=1m但し、qの上に∧記号あり、Σu=1~mqu=1であり、mは色分布における画素濃淡値の量子化レベルであるを計算すると共に、時刻tにおける前記探索領域の色分布py={puy}u=1m但し、pの上に∧記号あり、Σu=1~mpu=1であり、yは探索領域の位置であるを計算し、前記対象物の色分布qと前記探索領域の色分布pyとの類似度ρy≡ρ[py,q]=Σu=1~m√puyquが大きくなる方向に前記探索領域をシフトさせて当該類似度ρyが最大となる探索領域の位置を探索することを、py={puy0}u=1mを用いて位置y0における色分布を計算して、ρ[py0,q]=Σu=1~m√puy0quを計算し、y1=Σi=1~n_hxiwig∥y0-xi/h∥2/Σi=1~n_hwig∥y0-xi/h∥2但し、yの上に∧記号あり、wiは少なくともΣu=1~m√qu/puy0を用いて計算される値であり、gxはkxの一次微分であってgx=-d2/nh3Σi=1~n_hxi-xであり、kx=0.5d21-xTxxTx<1の場合であり、kx=0xTx>1の場合であり、dは2であり、hは2~6の範囲で適宜選択される探索領域の半径であり、i=1~n_hは半径h内に含まれる画素の番号であるを用いてシフト先の位置y1を計算し、py={puy1}u=1mを用いて位置y1における色分布を計算して、ρ[py1,q]=Σu=1~m√puy1quを計算し、計算された類似度ρ[py1,q]の値が類似度ρ[py0,q]の値よりも小さくなるまで前記探索領域をシフトさせて反復計算を繰り返す平均値シフト法但し、前記半径h内に含まれる画素の輝度値が一定値以下の場合には、前記類似度を計算することなく次の探索領域にシフトするにより行う探索手段と、前記追跡指標の予測位置を前記探索位置に修正し、前記時刻tの画像フレームを用いて修正後の予測位置に対応する画像特徴量を計算し、当該画像特徴量を用いて修正後の予測位置に移動させた前記追跡指標に重み付けを行って、時刻tの追跡指標として推定する推定手段と、を有することを要旨とする。第2の請求項に係る発明は、粒子法を用いて動画像に撮影されている対象物を追跡する対象物追跡装置で処理する対象物追跡方法において、前記対象物追跡装置により、時系列な複数の画像フレームで構成された動画像を蓄積しておくステップと、粒子法で用いる所定のシステムモデルに従って、時刻t-1の前記画像フレームに撮影されている対象物を表した追跡指標が次の時刻tで移動する位置を予測するステップと、前記時刻tの画像フレームから任意の探索領域を特定し、時刻t-1における前記対象物の色分布q={qu}u=1m但し、qの上に∧記号あり、Σu=1~mqu=1であり、mは色分布における画素濃淡値の量子化レベルであるを計算すると共に、時刻tにおける前記探索領域の色分布py={puy}u=1m但し、pの上に∧記号あり、Σu=1~mpu=1であり、yは探索領域の位置であるを計算し、前記対象物の色分布qと前記探索領域の色分布pyとの類似度ρy≡ρ[py,q]=Σu=1~m√puyquが大きくなる方向に前記探索領域をシフトさせて当該類似度ρyが最大となる探索領域の位置を探索することを、py={puy0}u=1mを用いて位置y0における色分布を計算して、ρ[py0,q]=Σu=1~m√puy0quを計算し、y1=Σi=1~n_hxiwig∥y0-xi/h∥2/Σi=1~n_hwig∥y0-xi/h∥2但し、yの上に∧記号あり、wiは少なくともΣu=1~m√qu/puy0を用いて計算される値であり、gxはkxの一次微分であってgx=-d2/nh3Σi=1~n_hxi-xであり、kx=0.5d21-xTxxTx<1の場合であり、kx=0xTx>1の場合であり、dは2であり、hは2~6の範囲で適宜選択される探索領域の半径であり、i=1~n_hは半径h内に含まれる画素の番号であるを用いてシフト先の位置y1を計算し、py={puy1}u=1mを用いて位置y1における色分布を計算して、ρ[py1,q]=Σu=1~m√puy1quを計算し、計算された類似度ρ[py1,q]の値が類似度ρ[py0,q]の値よりも小さくなるまで前記探索領域をシフトさせて反復計算を繰り返す平均値シフト法但し、前記半径h内に含まれる画素の輝度値が一定値以下の場合には、前記類似度を計算することなく次の探索領域にシフトするにより行うステップと、前記追跡指標の予測位置を前記探索位置に修正し、前記時刻tの画像フレームを用いて修正後の予測位置に対応する画像特徴量を計算し、当該画像特徴量を用いて修正後の予測位置に移動させた前記追跡指標に重み付けを行って、時刻tの追跡指標として推定するステップと、を有することを要旨とする。本発明によれば、粒子法を用いて動画像に撮影されている対象物を高速に追跡可能な対象物追跡装置及び対象物追跡方法を提供することができる。図1は、本実施の形態に係る対象物追跡装置の機能構成を示す機能構成図である。この対象物追跡装置100は、入力部11と、予測部12と、探索部13と、推定部14と、表示部15と、蓄積部31とを備えた構成である。入力部11は、水槽で泳ぐ魚や交差点を渡っている人等の移動している対象物が撮影された映像の入力を受け付ける機能を備えている。蓄積部31は、入力部11で受け付けた後に入力された映像を、時系列な複数の画像フレームとして蓄積しておく機能を備えている。このような蓄積部31としては、例えばメモリ、ハードディスク等の記憶装置を用いることが一般的であり、対象物追跡装置100の内部のみならず、通信ネットワークを介して電気的に接続可能な外部の記憶装置を用いることも可能である。予測部12は、粒子法における予測モデルの処理と同じ処理を行うものであって、具体的には、粒子法で用いる所定のシステムモデルに従って、時刻t-1の画像フレームに撮影されている追跡対象としての対象物を示したサンプル追跡指標が、次の時刻tに移動する位置を予測する機能を備えている。以下、具体的な処理について説明する。サンプルとは、前述したように対象物の状態位置、大きさを近似させたものであり、通常、数百~数万のサンプルで構成されている。予測部12は、ある再帰過程において、前の時刻t-1の画像フレームZt-1のリサンプリング過程からN個のサンプルSt-1nを選択する。ここで、各サンプルに対する重み付け量をπt-1nとし、画像フレームがZt-1である場合にサンプルの状態位置、大きさがXt-1である条件付確率をpXt-1|Zt-1とすると、選択後のサンプルの状態を図2の最上段に示すように模式化することができる。図2の最上段に示すサンプルは、重み付け量に応じた大きさで示されている。重み付け量とは、画像フレームから得られる対象物の画像特徴量であって、具体的には、画像強度,エッジ強度,色,テクスチャ強度等を用いることができる。なお、各再帰過程における重み付け量の総和は1になるようにしている。その後、予測部12は、前述した所定のシステムモデルに従って、選択後のN個のサンプルSt-1nが次の時刻tに移動する予測位置を計算する。ここで、画像フレームがZt-1である場合に時刻tにおける予測されたサンプルの状態位置、大きさがXtである条件付確率をpXt|Zt-1とすると、予測後の状態を図2の上から二段目に示すように模式化することができる。なお、各予測位置に位置付けられる各サンプルの大きさは均一であり、予測前のサンプルの大きさ重みに応じて1つのサンプルから複数のサンプルに拡散されている。また、所定のシステムモデルとしては、例えばランダムウォークモデル非特許文献3参照や運動モデルを用いることができる。これにより、サンプルの分布密度に変化が生じ、見掛け上、サンプルが拡散、移動することになる。探索部13は、時刻tの画像フレームから任意の探索領域を特定し、平均値シフト法MeanShift法を用いて時刻t-1における対象物の画像特徴量と時刻tにおける探索領域の画像特徴量との類似度を計算し、この類似度が大きくなる方向に探索領域をシフトさせ、この類似度が最大となる位置を探索する機能を備えている。以下、具体的な処理について説明する。平均値シフト法は、通常、ノイズ除去を高速に行う方法として知られているが、画像中の対象物をヒストグラムに基づく画像特徴量に置き換えて追跡する方法にも応用されている。ヒストグラムに基づく画像特徴量としては、色彩に関する勾配値一次微分値:以降、色分布と称する等を用いることができる。すなわち、平均値シフト法とは、追跡対象である対象物の色分布をモデル特徴として、前時刻の画像フレームの追跡結果を中心として次時刻の画像フレーム内で類似領域の探索を行って、対象物を随時追跡していく方法である。ここで、類似領域を単純に探索した場合には探索範囲が膨大となって探索時間の増大や誤検出の可能性があるため、平均値シフト法では、等方的なカーネル例えば、ガウス分布で畳み込み積分を行って色分布の平滑化を行い、余分なノイズを抑制して計算の安定化を図ることも可能となっている。以下、より具体的な処理の流れについて説明する。最初に、探索部13は、時刻tの画像フレームから任意の探索領域を特定し、時刻t-1における対象物の色分布を計算すると共に、時刻tにおける探索領域の色分布を計算するステップS101。ここで、対象物の色分布を式1とし、探索領域の色分布を式2とする。なお、mは色分布における画素濃淡値の量子化レベルに相当する。また、式2のyは探索領域の位置を示している。次に、探索部13は、対象物の色分布と探索領域の色分布との類似度を計算し、山登り計算によって類似度が最大となる方向に探索領域を移動するステップS102。具体的には、色分布間の類似度を表す指標として、式3に示すバッタチャアア係数を用いる。この係数は2つの色分布間の類似度が高いほど大きな値となり、完全に一致すると1を返す。この係数を最大化する位置yを探索することにより、追跡を実現する。ここで、追跡処理について具体的に説明する。最初に、式4を用いて位置y0における色分布を計算し、式5を評価するステップS102a。続いて、式6を用いて移動先の位置y1を計算するステップS102b。なお、gxはkxの一次微分である。また、dの値は2とし、hは2~6の範囲で適宜選択されるものとする。なお、hは探索領域の半径であり、iは半径h内に含まれる画素の番号i=1~nhを示している。その後、式7を用いて位置y1における色分布を評価し、式8を計算するステップS102c。式8の計算結果が式5の計算結果よりも小さくなるまでy0にy1を代入して反復計算を繰り返すステップS102d。最後に、探索部13は、ステップS102によって類似度が最大となった探索領域の位置を探索位置とするステップS103。なお、前述したように平均値シフト法における類似度の計算にはバッタチャアアBhattacharyya係数が用いられるので、類似度分布が滑らかとなり、図3に示すように、極値に陥ることなく初期位置○印から最も類似している収束位置▽点を迅速に探索することが可能となっている。即ち、単純な類似度計算の場合には複数の極大値が存在するが、バッタチャアア係数を用いて類似度を計算する場合には単峰性の極大値最大値が得られるので、類似度の平滑化に基づく高速化という効果を得ることができる。また、ステップS102の処理において、探索部13は、半径hの領域内に含まれる画素の輝度値が一定値以下の場合に、類似度を計算することなく次の探索領域にシフトすることも可能である。例えば、8ビット階調256階調の場合において、輝度値が10未満の画素が含まれる探索領域については類似度を計算しないことや、探索領域に含まれる画素のうち10未満の画素については無いものとして取り扱うことことが可能である。類似度計算の対象となる探索領域が少なくなるので、類似度が最大となる探索領域の位置を高速に探索することが可能となる。推定部14は、粒子法における観測モデルの処理と同じ処理を行うものであって、具体的には、探索部13によって探索された探索位置を用いて予測部12によって予測された予測位置を修正し、時刻tの画像フレームを用いて修正後の予測位置に対応する画像特徴量を計算し、この画像特徴量を用いて修正後の予測位置に移動させたサンプルに重み付けを行って、時刻tの追跡指標として推定する機能を備えている。粒子法の観測モデルは、前述したように予測モデルで予測された位置のサンプルを用いて重み付けを行うが、本実施の形態に係る推定部14は、図2の下半分に示すように、探索部13で探索された探索位置になるように予測位置を修正する。そして、時刻tの画像フレームZtから予測位置に対応する重みを計算して重み付けを行う。その結果、画像フレームがZtである場合にサンプルの状態位置、大きさがXtである条件付確率をpXt|Ztとすると、重み付け後の状態を図2の最下段に示すように模式化することができる。表示部15は、重み付け後のサンプルの状態を表示する機能を備えている。続いて、本実施の形態に係る対象物推定装置の処理フローについて説明する。図4は、本実施の形態に係る対象物推定装置の処理フローを示すフロー図である。最初に、入力部11が、移動している対象物が撮影された映像の入力を受け付けて、時系列な複数の画像フレームとして蓄積部31に蓄積するステップS201。次に、予測部12が、粒子法で用いる所定のシステムモデルに従って、時刻t-1の画像フレームに撮影されている追跡対象としての対象物を示したサンプルが、次の時刻tに移動する位置を予測するステップS202。続いて、探索部13が、時刻tの画像フレームから任意の探索領域を特定し、平均値シフト法を用いて時刻t-1における対象物の色分布と時刻tにおける探索領域の色分布との類似度を計算し、この類似度が大きくなる方向に探索領域をシフトさせ、この類似度が最大となる位置を探索するステップS203。その後、推定部14が、探索位置を用いて予測位置を修正し、時刻tの画像フレームを用いて修正後の予測位置に対応する画像特徴量を計算し、この画像特徴量を用いて修正後の予測位置に移動させたサンプルに重み付けを行って、時刻tのサンプルとして推定するステップS204。最後に、表示部15が、重み付け後のサンプルの状態を表示するステップS205。このようなステップS201~ステップS205の処理を蓄積部31に蓄積されている全ての画像フレームを用いて行うことで、映像に映された対象物を逐次追跡することが可能となる。図5は、バッタチャアア係数による類似度に対する各サンプルの位置関係を示す図である。3次元表示された分布は、時刻t-1における対象物の色分布と時刻tにおける画像フレームの色分布とのバッタチャアア係数による類似度を示している。また、○印はサンプルを示し、☆印は類似度が最大となる位置を示している。ステップS203及びステップS204の処理により、複数のサンプルが類似度が最大である位置に移動している状態を示している。図6は、水槽の中で急峻に泳ぐ2匹の魚を追跡した結果を示す図である。図6aは従来法での追跡結果を示し、bは本実施の形態での追跡結果を示している。従来法の場合には、追跡結果としての○印が2匹の魚のうち1匹の魚についてのみしか表示されていないが、本実施の形態では2匹の魚について表示されているので、急峻に移動する移動体の場合であっても迅速かつ安定的に追跡できていることが理解できる。なお、この追跡では、探索部13での探索処理において、色のヒストグラム分布を用いて類似度を計算している。特に、ロバスト性を高めるためにRGBの色彩情報をHSVのカラー変換モデルを適用し、H色相情報を用いて類似計算を行った。Hに関する対象物の画素を0~360度の範囲でヒストグラム化して30度づつ12分割しておく。そして、12個の分割データを用いて画像フレーム間での探索を行っている。なお、色に代えて対象物の輪郭を追跡する方法もあるが、対象物が魚の場合には観察方向によって大きく形状が変化するため、対象物を見失う場合がある。そのため、画像特徴量として色を用いることで、より安定的に対象物を追跡することが可能となる。本実施の形態によれば、粒子法における予測モデルの処理と観測モデルの処理との間に平均値シフト法を導入し、平均値シフト法により追跡対象である対象物の画像特徴量に最も類似する画像特徴量の位置を探索し、探索後の位置にサンプルを移動させるので、図2の最下段に示すように観測モデルにおける重み付け計算量が低減され、高速な対象物追跡装置を提供することができる。最後に、各実施の形態で説明した対象物追跡装置は、コンピュータで構成され、各機能ブロックの各処理はプログラムで実行されるようになっている。また、各実施の形態で説明した対象物追跡装置の各処理動作をプログラムとして例えばコンパクトディスクやフロッピー登録商標ディスク等の記録媒体に記録して、この記録媒体をコンピュータに組み込んだり、若しくは記録媒体に記録されたプログラムを、任意の通信回線を介してコンピュータにダウンロードしたり、又は記録媒体からインストールし、該プログラムでコンピュータを動作させることにより、上述した各処理動作を対象物追跡装置として機能させることができるのは勿論である。なお、本実施の形態で説明した対象物追跡装置は、特にマルチメディア分野,符号化分野,通信分野,映像監視分野の技術分野において応用可能であることを付言しておく。"