時系列的に連続する入力画像が入力される画像入力部と、任意の前記入力画像において追跡対象が映された追跡対象領域に関する情報を追跡対象モデルとして取得する追跡対象モデル取得部と、前記各入力画像において、該入力画像および他の前記入力画像の間で算出されるフローベクトルに基づいて、該他の入力画像における追跡対象領域からの移動ベクトルを推定することにより、該入力画像における追跡対象領域の概略位置を表す第1追跡位置を求める第1追跡部と、前記各入力画像において、前記第1追跡位置を事前知識として用いながら、前記追跡対象モデルの画像特徴と該入力画像に含まれる画像領域の画像特徴との比較結果に基づく追跡処理を用いて前記第1追跡位置を補正することにより、該入力画像における追跡対象領域の補正位置を表す第2追跡位置を求めるとともに、該入力画像における統合的な追跡位置である統合追跡位置を前記第2追跡位置に基づいて決定する第2追跡部と、を備えた画像領域追跡装置。前記第1追跡部は、前記各入力画像において、該入力画像より前の時刻の他の入力画像における統合追跡位置を含む周辺領域であるフローベクトル演算領域において、前記フローベクトル演算領域よりも小さいサイズの格子点毎に求めた複数のフローベクトルを統計的に処理することによって求めた代表フローベクトルと、前記他の入力画像における統合追跡位置との和を前記第1追跡位置とすることを特徴とする請求項1に記載の画像領域追跡装置。前記第1追跡部は、前記各入力画像において、複数の前記フローベクトルの前記統計処理において統計量に基づき複数の代表フローベクトルを求め、各代表フローベクトルと、前記他の入力画像における統合追跡位置との和を求めることにより、複数の第1追跡位置を取得することを特徴とする請求項2に記載の画像領域追跡装置。前記第1追跡部は、前記複数のフローベクトルを、方向および大きさで量子化して分類し、分類された各ビンへの投票数から生成されるヒストグラムの大きさに基づき、前記代表フローベクトルを決定することを特徴とする請求項2または請求項3に記載の画像領域追跡装置。前記第2追跡部は、前記第1追跡部において取得された前記複数の第1追跡位置の各々を事前知識として用いることにより複数の前記第2追跡位置を求め、求めた複数の第2追跡位置に基づいて前記統合追跡位置を決定することを特徴とする請求項3または請求項4に記載の画像領域追跡装置。前記第2追跡部は、着目する画像領域内の全画素の色空間における分布のヒストグラムから生成した特徴ベクトルを前記画像特徴として用いることを特徴とする請求項1から請求項5のいずれかに記載の画像領域追跡装置。前記第2追跡部は、前記各入力画像において前記第1追跡部によって取得された第1追跡位置を追跡の初期位置として、MeanShift法を用いて求めた追跡位置を前記第2追跡位置とすることを特徴とする請求項1から請求項6のいずれかに記載の画像領域追跡装置。前記第2追跡部は、前記第2追跡位置および前記追跡対象モデル間の画像特徴の類似度に基づいて、前記統合追跡位置を決定することを特徴とする請求項1から請求項7のいずれかに記載の画像領域追跡装置。時系列的に連続する入力画像のうち任意の入力画像において、追跡対象が映された追跡対象領域に関する情報を追跡対象モデルとして取得し、前記各入力画像において、該入力画像および他の前記入力画像の間で算出されるフローベクトルに基づいて、該他の入力画像における追跡対象領域からの移動ベクトルを推定することにより、該入力画像における追跡対象領域の概略位置を表す第1追跡位置を求め、前記各入力画像において、前記第1追跡位置を事前知識として用いながら、前記追跡対象モデルの画像特徴と該入力画像に含まれる画像領域の画像特徴との比較結果に基づく追跡処理を用いて前記第1追跡位置を補正することにより、該入力画像における追跡対象領域の補正位置を表す第2追跡位置を求め、該入力画像における統合的な追跡位置である統合追跡位置を前記第2追跡位置に基づいて決定する画像領域追跡方法。時系列的に連続する入力画像のうち任意の入力画像において、追跡対象が映された追跡対象領域に関する情報を追跡対象モデルとして取得する追跡対象モデル取得ステップと、前記各入力画像において、該入力画像および他の前記入力画像の間で算出されるフローベクトルに基づいて、該他の入力画像における追跡対象領域からの移動ベクトルを推定することにより、該入力画像における追跡対象領域の概略位置を表す第1追跡位置を求める第1追跡ステップと、前記各入力画像において、前記第1追跡位置を事前知識として用いながら、前記追跡対象モデルの画像特徴と該入力画像に含まれる画像領域の画像特徴との比較結果に基づく追跡処理を用いて前記第1追跡位置を補正することにより、該入力画像における追跡対象領域の補正位置を表す第2追跡位置を求める第2追跡ステップと、該入力画像における統合的な追跡位置である統合追跡位置を前記第2追跡位置に基づいて決定する統合追跡ステップと、をコンピュータ装置に実行させるコンピュータプログラム。上述のような画像領域追跡装置において、追跡対象領域をその他の背景となる非追跡対象領域と誤認せずにロバストに追跡することが課題とされている。例えば、このような画像領域追跡装置を上述のジェスチャ認識装置で用いる場合、ジェスチャ動作を行なう身体の部位である追跡対象の入力画像上での位置を、連続的に追跡する必要がある。このとき、特許文献3に記載された装置は、動き推定に線形モデルによるKalmanフィルタを用いている。線形モデルによる動き予測は、ほぼ一定の速度で移動する歩行者などの追跡には適しているが、動きのベクトルが急激に変化する非線形の動きの追従には適していない。このため、特許文献3に記載された装置は、追跡対象領域の動作方向が急変した場合、元の動作方向の延長に近接した位置に追跡対象領域と類似の画像特徴を持つ画像領域があったとすると、その画像領域を追跡対象領域として認識してしまう場合がある。また、特許文献3に記載された装置は、複数の追跡対象領域のすれ違い時の重なりを検知し、動き推定と探索領域の拡大によって重なりによる追跡失敗を防ぐものである。しかしながら、特許文献3に記載された装置は、画像特徴の類似した追跡対象例えば掌領域と非追跡対象の背景例えば顔領域とが重なった場合には、重なりの有無を判別出来ない。このような場合には、特許文献3に記載された装置は、精度良く追跡を行うことができない。また、非特許文献1に記載されたオプティカルフローによる動き推定では、追跡対象領域と、近接する非追跡対象領域との画像特徴が類似する場合、時系列画像間で精度良く2点間を対応させることができない場合がある。また、非特許文献2に記載された技術は、局所的な画像特徴の比較により追跡を行うため、追跡対象領域が、類似の画像特徴を持つ非追跡対象領域と近接した場合には、追跡対象以外の領域を追跡対象領域と認識してしまう問題があった。また、特許文献1~2には、このような画像特徴の類似する追跡対象領域と非追跡対象領域とが近接する場合の追跡処理については記載されていない。本発明は、上述の課題を解決するためになされたもので、画像特徴の類似する追跡対象領域と非追跡対象領域とが近接する画像を含む動画像において、追跡対象領域の追跡をより精度よく行う画像領域追跡装置を提供することを目的とする。本発明の画像領域追跡装置は、時系列的に連続する入力画像が入力される画像入力部と、任意の前記入力画像において追跡対象が映された追跡対象領域に関する情報を追跡対象モデルとして取得する追跡対象モデル取得部と、前記各入力画像において、該入力画像および他の前記入力画像の間で算出されるフローベクトルに基づいて、該他の入力画像における追跡対象領域からの移動ベクトルを推定することにより、該入力画像における追跡対象領域の概略位置を表す第1追跡位置を求める第1追跡部と、前記各入力画像において、前記第1追跡位置を事前知識として用いながら、前記追跡対象モデルの画像特徴と該入力画像に含まれる画像領域の画像特徴との比較結果に基づく追跡処理を用いて前記第1追跡位置を補正することにより、該入力画像における追跡対象領域の補正位置を表す第2追跡位置を求めるとともに、該入力画像における統合的な追跡位置である統合追跡位置を前記第2追跡位置に基づいて決定する第2追跡部と、を備える。また、本発明の画像領域追跡方法は、時系列的に連続する入力画像のうち任意の入力画像において、追跡対象が映された追跡対象領域に関する情報を追跡対象モデルとして取得し、前記各入力画像において、該入力画像および他の前記入力画像の間で算出されるフローベクトルに基づいて、該他の入力画像における追跡対象領域からの移動ベクトルを推定することにより、該入力画像における追跡対象領域の概略位置を表す第1追跡位置を求め、前記各入力画像において、前記第1追跡位置を事前知識として用いながら、前記追跡対象モデルの画像特徴と該入力画像に含まれる画像領域の画像特徴との比較結果に基づく追跡処理を用いて前記第1追跡位置を補正することにより、該入力画像における追跡対象領域の補正位置を表す第2追跡位置を求め、該入力画像における統合的な追跡位置である統合追跡位置を前記第2追跡位置に基づいて決定する。また、本発明のコンピュータプログラムは、時系列的に連続する入力画像のうち任意の入力画像において、追跡対象が映された追跡対象領域に関する情報を追跡対象モデルとして取得する追跡対象モデル取得ステップと、前記各入力画像において、該入力画像および他の前記入力画像の間で算出されるフローベクトルに基づいて、該他の入力画像における追跡対象領域からの移動ベクトルを推定することにより、該入力画像における追跡対象領域の概略位置を表す第1追跡位置を求める第1追跡ステップと、前記各入力画像において、前記第1追跡位置を事前知識として用いながら、前記追跡対象モデルの画像特徴と該入力画像に含まれる画像領域の画像特徴との比較結果に基づく追跡処理を用いて前記第1追跡位置を補正することにより、該入力画像における追跡対象領域の補正位置を表す第2追跡位置を求める第2追跡ステップと、該入力画像における統合的な追跡位置である統合追跡位置を前記第2追跡位置に基づいて決定する統合追跡ステップと、をコンピュータ装置に実行させる。本発明は、画像特徴の類似する追跡対象領域と非追跡対象領域とが近接する画像を含む動画像において、追跡対象領域の追跡をより精度よく行う画像領域追跡装置を提供することができる。以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。第1の実施の形態本発明の第1の実施の形態としての画像領域追跡装置10のハードウェア構成を図1に示す。図1において、画像領域追跡装置10は、中央演算装置CPU1001と、メモリMem1002と、記憶装置DB1003と、インタフェースIF1004と、インタフェース1005と、を有する。なお、図1には、メモリ1002と記憶装置1003とを便宜上分けて示しているが、これらは一つの記憶デバイスによって構成されてもよい。また、これらは、中央演算装置1001を含むコンピュータ装置の外部に接続された記憶装置であっていてもよい。また、画像領域追跡装置10は、インタフェース1004を介して画像出力装置80に接続されている。ここで、画像出力装置80は、撮像する画像をリアルタイムで出力する装置であってもよい。例えば、画像出力装置80は、NTSCNationalTelevisionStandardsCommittee形式やPALPhaseAlternatingLine形式の動画像を出力するビデオカメラであってもよい。あるいは、画像出力装置80は、記憶媒体に保存された画像情報を読み出してNTSC出力やPAL出力等に変換する画像キャプチャ装置であってもよい。また、画像領域追跡装置10は、インタフェース1005を介して端末装置90に接続されている。ここで、端末装置90は、画像領域追跡装置10に対する指示情報等が入力されるとともに、画像領域追跡装置10による処理結果を出力する装置である。なお、画像領域追跡装置10と端末装置90とは、同一のコンピュータ装置によって構成されてもよい。インタフェース1004は、中央演算装置1001、メモリ1002、および、記憶装置1003と、画像出力装置80との間で情報のやり取りを仲介する装置である。なお、図1では、インタフェース1004は、画像出力装置80と中央演算装置1001との間を接続しているが、メモリ1002および記憶装置1003と、画像出力装置80との間を接続していてもよい。インタフェース1005は、中央演算装置1001と端末装置90との間で情報のやりとりを仲介する装置である。インタフェース1005は、画像領域追跡装置10の内部で行なわれた情報処理の結果を端末装置90に出力する。また、インタフェース1005は、中央演算装置1001に対する入力情報を端末装置90から受け取る。メモリ1002は、一時的なデータを記憶する装置であり、中央演算装置1001が処理を行う際に作業領域として利用される。記憶装置1003は、コンピュータ装置を画像領域追跡装置10として機能させるための各種コンピュータプログラムモジュールや、画像領域追跡装置10の機能に必要なデータをあらかじめ記憶する装置である。中央演算装置1001は、情報処理を行う装置である。このため、中央演算装置1001は、インタフェース1004、インタフェース1005、メモリ1002、および、記憶装置1003と電気的に接続されている。また、中央演算装置1001は、記憶装置1003に記憶されたコンピュータプログラムモジュールを、メモリ1002を作業領域として記憶装置1003に記憶されたデータを適宜参照しながら実行する。次に、本発明の第1の実施の形態としての画像領域追跡装置10の機能ブロック構成を図2に示す。図2において、画像領域追跡装置10は、画像入力部101と、追跡対象モデル取得部102と、第1追跡部103と、第2追跡部104とを備えている。画像入力部101は、インタフェース1004、および、記憶装置1003に記憶されたコンピュータプログラムモジュールを、メモリ1002を作業領域として記憶装置1003に記憶されたデータを適宜参照しながら実行する中央演算装置1001によって構成される。追跡対象モデル取得部102、第1追跡部103、および、第2追跡部104は、記憶装置1003に記憶されたコンピュータプログラムモジュールを、メモリ1002を作業領域として記憶装置1003に記憶されたデータを適宜参照しながら実行する中央演算装置1001によって構成される。なお、画像領域追跡装置10を構成する各機能ブロックは、集積回路によってそれぞれ構成されてもよい。また、画像領域追跡装置10を構成する各機能ブロックのハードウェア構成は上述の構成に限定されない。画像入力部101は、画像出力装置80から画像領域追跡装置10へ出力された入力画像を取得する。この入力画像は、時系列的に連続して入力される。このとき、画像入力部101は、画像領域の切り出し、解像度やサイズの調整、NTSC形式画像からの奇数あるいは偶数フィールドの抽出等、取得画像形式の調整を行ってもよい。追跡対象モデル取得部102は、画像入力部101によって取得された任意の入力画像において、追跡対象が映された画像領域以下、追跡対象領域というに関する情報を追跡対象モデルとして取得する。例えば、追跡対象モデル取得部102は、任意の入力画像において、追跡対象領域の画像、その位置、および、その大きさを、初期の追跡対象モデルとして記憶してもよい。ここで、追跡対象モデル取得部102は、追跡対象モデルを取得するため任意の技術を適用可能である。例えば、追跡対象モデル取得部102は、端末装置90のディスプレイに提示された入力画像に対してマウス等を用いて入力される矩形領域に基づいて、追跡対象モデルを取得してもよい。また、追跡対象モデル取得部102は、入力画像における所定の矩形領域に追跡対象が映るようユーザによって追跡対象の位置合わせが行われることにより、その所定領域に基づいて追跡対象モデルを取得してもよい。また、追跡対象モデル取得部102は、入力画像において所定条件を満たす領域を検知する処理を行うことにより、ユーザ操作によらずに追跡対象モデルを取得してもよい。例えば、追跡対象モデル取得部102は、人物の顔等を検出し、検出した領域の位置から計算される所定の領域において、肌色等の所定の画像特徴や、手振り動作等所定の動き特徴を検知してもよい。これにより、追跡対象モデル取得部102は、検知した領域を追跡対象モデルとしてユーザ操作によらずに取得可能となる。なお、追跡対象モデルを取得した時刻を初期フレームとすると、追跡対象モデル取得部102は、初期フレーム以降の時刻では通常機能しないものとする。ここで、フレームとは、画像出力装置80から時系列的に連続して各入力画像が画像領域追跡装置10に取り込まれるタイミングの時刻をいう。また、初期フレームを第1フレームと数えたとき、n番目の入力画像が取得された時刻を第nフレームと呼ぶ。第1追跡部103および第2追跡部104は、画像入力部101から時系列的に取得される各入力画像において追跡位置を計算する。ここで、追跡位置とは、追跡対象領域の位置である。なお、追跡位置は、例えば、追跡対象領域の中心座標であってもよい。第1追跡部103は、フローベクトルに基づいて、追跡対象領域の概略位置を表す第1の追跡位置を計算する。また、第2追跡部104は、追跡対象モデルの画像特徴に基づいて第1追跡位置を補正する追跡処理を行うことにより、追跡対象領域の補正位置を表す第2追跡位置を計算する。そして、第2追跡部104は、第2追跡位置に基づいて統合追跡位置を計算する。次に、第1追跡部103および第2追跡部104の詳細について述べる。第1追跡部103は、初期フレームにおいては、現時刻における入力画像を記憶する。また、第1追跡部103は、第2フレーム以降において、現時刻の入力画像と、他の時刻の入力画像例えば、1つ前の時刻のフレームの入力画像との間のフローベクトルに基づいて、当該他の時刻の入力画像における追跡対象領域からの移動ベクトルを推定する。そして、第1追跡部103は、当該他の時刻の入力画像における追跡位置に対して、推定した移動ベクトルを適用することにより、第1追跡位置を求める。ここで、フローベクトルとは、カメラの移動乃至対象物の動きにより生じる入力画像の時刻間の変化に対し、各時刻における入力画像上の各点の時刻間での対応を求めることによって得られる、各点の移動ベクトルである。例えば、第1追跡部103は、現時刻の入力画像と前時刻の入力画像との比較に基づくフローベクトルを計算してもよい。そして、第1追跡部103は、入力画像間の対応点を求めることにより、フローベクトルを計算してもよい。このような入力画像間の対応点を求める手法としては、例えば、非特許文献1に記載のLucasKanadeの手法、Horn-Schunckの手法、あるいは、これらの両手法を組み合わせたCombinedLocal-Global法等が適用可能である。LucasKanadeの手法は、2画像間において局所領域での明るさの変化を最小とする拘束条件の下にフローベクトルを求める手法である。また、Horn-Schunckの手法は、フローベクトルの変化量を最小とする拘束条件を用いるものである。また、第1追跡部103は、フローベクトルを、入力画像のピクセル毎に求めてもよい。あるいは、第1追跡部103は、任意のサイズのメッシュ毎にフローベクトルを求めてもよい。また、第1追跡部103は、このようにして求めた各フローベクトルに基づいて、現時刻の入力画像において、前時刻の統合追跡位置からの移動ベクトルを求める。ここで、前時刻の統合追跡位置とは、前フレームで第2追跡部104によって出力された統合追跡位置である。統合追跡位置の詳細については後述する。そして、第1追跡部103は、現時刻の入力画像において、前時刻の統合追跡位置から移動ベクトル分移動した位置を第1追跡位置として出力する。例えば、第1追跡部103は、算出したフローベクトル全体の平均値を代表フローベクトルとして、代表フローベクトルを、前時刻の統合追跡位置からの移動ベクトルとみなしてもよい。あるいは、第1追跡部103は、現時刻の入力画像において、前時刻の追跡対象領域の中心座標を中心とするガウス関数等で重み付けしたフローベクトル全体の重み付平均を、代表フローベクトルとして採用しても良い。あるいは、第1追跡部103は、ベクトルの方向を8分割等の所定数に量子化し、フローベクトル全体をベクトル方向で分類して投票することにより、投票数の最も多かったベクトル方向を持つフローベクトルの平均値を代表フローベクトルとしてもよい。あるいは、第1追跡部103は、これらに限らず、算出したフローベクトルに対するその他の統計処理に基づいて代表フローベクトルを決定しても良い。また、第1追跡部103は、現時刻の入力画像を記憶しておく。これは、次の時刻での入力画像においてフローベクトルを求める際に用いるためである。第2追跡部104は、初期フレームにおいては、以下で述べる初期化処理を実行する。初期フレームにおいて、第2追跡部104は、追跡対象モデルが取得された入力画像における追跡対象モデルの画像特徴およびサイズを記憶する。また、第2追跡部104は、初期フレームにおいては、追跡対象モデル取得部102によって取得された追跡対象領域の位置初期位置を、当該フレームにおける統合追跡位置として出力する。第2追跡部104は、第2フレーム以降においては、第1追跡位置を事前知識として用いながら、追跡対象モデルの画像特徴と、入力画像中の追跡対象モデルと同サイズの領域における画像特徴との比較結果に基づく追跡処理を行うことにより、第1追跡位置の補正を行う。そして、第2追跡部104は、補正した追跡位置を第2追跡位置とする。さらに第2追跡部104は、算出した第2追跡位置に基づいて、現時刻における統合追跡位置を決定する。ここで、第2追跡部104が用いる画像特徴としては、既存の手法によって求められる画像特徴を適用可能である。例えば、画像特徴は、画像領域内の全画素の色空間における分布のヒストグラムから生成した特徴ベクトルであってもよい。具体的には、画像特徴は次のようにして求められたものであってもよい。まず、RGBRedGreenBlue色空間が各輝度値0255を整数等分するなどして適当に量子化される。そして、当該の画像領域に含まれる各ピクセルがそのRGB値に基づき量子化したRGB色空間のどのビンに所属しているかが分類される。そして、当該の画像領域の全てのピクセルの個数に対する各ビンに所属するピクセル数の割合によって表現される相対ヒストグラムが求められる。このとき、色空間は、RGBに限らず、HSVHueSaturationBrightness等の任意の色空間であってもよい。また、このとき、第2追跡部104は、画像特徴として、中心からの距離に反比例した重み付相対ヒストグラムを利用してもよい。この重み付相対ヒストグラムとは、当該画像領域の中心に近いピクセル程大きく、遠いピクセル程小さい重み付け係数を用いた相対ヒストグラムである。また、第2追跡部104で用いる画像特徴の比較結果に基づく追跡処理には、既存の関連技術を用いることができる。例えば、第2追跡部104は、初期位置を中心とした近傍領域で画像特徴のパタンマッチングを行う手法を用いてもよい。また、第2追跡部104は、非特許文献2で用いられているMeanShift法を用いてもよい。MeanShift法を用いる場合、第2追跡部104は、例えば、前述した追跡対象領域の色空間による、中心からの距離に反比例した重み付相対ヒストグラムを画像特徴として用いてもよい。そして、この場合、第2追跡部104は、追跡対象モデルの画像特徴と、前時刻の追跡位置における追跡対象モデルと同サイズの画像領域における同種の画像特徴とに基づいて、初期位置からの移動ベクトルを求める。さらに、第2追跡部104は、求めた移動ベクトルの先で再び同様の操作を繰り返す。これにより、第2追跡部104は、移動ベクトルの大きさが一定以下に収束すると、その時点での位置を追跡位置とする。若しくは、第2追跡部104は、移動ベクトルの移動先の画像特徴と、追跡対象モデルの画像特徴との間における類似度が閾値を超えた場合に、その時点での位置を追跡位置としてもよい。なお、このような類似度は、例えば、Bhattacharya距離等の基準に基づき算出可能である。また、第2追跡部104は、追跡対象モデルを、時間経過に応じて更新してもよい。例えば、第2追跡部104は、一定フレーム区間の追跡位置における画像特徴を保存しておき、その平均値を新たに追跡対象モデルの画像特徴とすることもできる。このとき、第2追跡部104は、一定フレーム区間の各時刻における画像特徴に対して、時間経過に応じた重み付けを施した上でその平均値を新たな追跡対象モデルの画像特徴としてもよい。この場合、現時刻tにおける追跡対象モデルの画像特徴は、次式1で表される。ここで、tは現時刻のフレームインデックスである。また、Tは、追跡対象モデル更新に用いるフレーム区間長である。また、wiiは現時刻からの経過フレーム数、i0...Tは、時間経過に応じた重みである。また、VMjは、追跡対象モデルの画像特徴であり、Vjjtt1...tTは、各時刻における追跡位置の画像特徴である。このようにして、第2追跡部104は、第1追跡部103によって計算された現時刻における第1追跡位置を、追跡処理を開始する前の初期位置として設定することにより、画像特徴の比較に基づいて第2追跡位置を求める。また、第2追跡部104は、第2追跡位置に基づいて、統合追跡位置を決定する。例えば、第2追跡部104は、第2追跡位置が評価基準を満たす場合には、これを統合追跡位置として決定してもよい。一方、第2追跡部104は、第2追跡位置が評価基準を満たさない場合には、これを統合追跡位置として採用しなくてもよい。例えば、第2追跡部104は、第2追跡位置が評価基準を満たさない場合、前時刻の統合追跡位置を現時刻の統合追跡位置としてもよい。あるいは、第2追跡部104は、第1追跡位置を初期位置として画像特徴の比較に基づく追跡処理を行なった結果得られた第2追跡位置が評価基準を満たさない場合に、前時刻の統合追跡位置を初期位置として画像特徴の比較に基づく追跡処理を行なった結果得られた第2追跡位置に対し、同様の評価基準を満たすか否かを判断してもよい。ここで、第2追跡部104が統合追跡位置を決定する際に用いる評価基準について説明する。画像特徴は、一般にN次元の特徴ベクトルとして表現できるNは特徴の要素数。そこで、このような評価基準として、例えば、第2追跡位置の画像領域の画像特徴Vcandと、追跡対象モデルの画像特徴Vmodelとの間の類似度の閾値を用いてもよい。この類似度としては、Bhattacharya距離などによって定義した類似度を用いてもよい。この場合、第2追跡部104は、VcandおよびVmodel間の類似度が閾値を超えた場合には、第2追跡位置を統合追跡位置として採用することが出来る。以上のように構成された画像領域追跡装置10の動作について、図3~図5を参照して説明する。まず、画像領域追跡装置10の動作の概略について、図3のフローチャートを用いて説明する。まず、画像入力部101は、画像出力装置80から入力画像を取得するステップS1。次に、追跡対象モデル取得部102は、追跡対象モデルを取得済みであるか否かを判断するステップS2。ここで、追跡対象モデルが取得済みである場合、画像領域追跡装置10の動作はステップS4へ移るステップS2。一方、追跡対象モデルが取得済みで無い場合、追跡対象モデル取得部102は、追跡対象が映された画像領域に関する情報を追跡対象モデルとして取得するステップS3。次に、第1追跡部103は、ステップS3で取得された追跡対象モデルに基づき、このフレームの入力画像における第1追跡位置を計算するステップS4。次に、第2追跡部104は、ステップS4で取得された第1追跡位置を事前知識として用いながら、追跡対象モデルの画像特徴と、現時刻の入力画像における同サイズの画像領域の画像特徴との比較結果に基づく追跡処理を行うことにより、第1追跡位置を補正する。そして、第2追跡部104は、補正した位置を第2追跡位置とするステップS5。次に、第2追跡部104は、第2追跡位置に基づいて、統合追跡位置を決定するステップS6。画像領域追跡装置10は、画像出力装置80から入力画像が入力される度にステップ1~S6の動作を繰り返し実行する。以上で、画像領域追跡装置10の動作の概略の説明を終了する。次に、ステップS4~S6の動作の詳細について、図4および図5を参照して説明する。まず、ステップS4における第1追跡部103の動作について、図4のフローチャートを参照して説明する。ここでは、まず、第1追跡部103は、入力画像が初期フレームであるか否かを判断するステップS101。ここで、入力画像が初期フレームであれば、第1追跡部103の動作はステップS104へ移る。一方、入力画像が初期フレーム以外であれば、第1追跡部103は、現時刻の入力画像と、前時刻の入力画像との間でフローベクトルを計算するステップS102。次に、第1追跡部103は、ステップS102で計算されたフローベクトルに基づき、代表フローベクトルを決定する。そして、第1追跡部103は、前時刻の統合追跡位置から代表フローベクトル分移動した位置を、第1追跡位置として出力するステップS103。次に、現時刻における入力画像を記憶するステップS104。以上で、ステップS4における第1追跡部103の動作の説明を終了する。次に、ステップS5およびS6における第2追跡部104の動作について、図5のフローチャートを参照して説明する。ここでは、まず、第2追跡部104は、入力画像が初期フレームであるか否かを判断するステップS201。ここで、入力画像が初期フレームであれば、第2追跡部104は、初期フレームにおいて、ステップS3で取得された追跡対象モデルとして指定された画像領域の縦横のサイズおよび画像特徴を計算するステップS202。次に、第2追跡部104は、初期フレームにおいて、ステップS3で取得された追跡対象モデルの位置を、初期フレームの統合追跡位置として出力するステップS203。一方、ステップS201において、入力画像が初期フレーム以外であれば、第2追跡部104は、図4のステップS103で記憶された第1追跡位置を追跡の初期位値として設定する。そして、第2追跡部104は、ステップS3で取得された追跡対象モデルと現時刻の入力画像中の領域との画像特徴の比較結果に基づく追跡処理により得られる第2追跡位置を記憶するステップS204。次に、第2追跡部104は、ステップS204で記憶した第2追跡位置が所定の評価基準を満たす場合、第2追跡位置を統合追跡位置として出力するステップS205。以上で、ステップS5およびS6における第2追跡部104の動作の説明を終了する。次に、本発明の第1の実施の形態の効果について述べる。本発明の第1の実施の形態としての画像領域追跡装置10は、画像特徴の類似する追跡対象領域と非追跡対象領域とが近接する画像を含む動画像において、追跡対象領域の追跡をより精度よく行うことができる。その理由は、第1追跡部が、追跡対象領域の動きをフローベクトルに基づいて推定することにより第1追跡位置を求め、第2追跡部が、第1追跡位置を初期位置として画像特徴に基づく追跡を行うためである。これにより、本発明の第1の実施の形態としての画像領域追跡装置は、追跡対象領域の動き予測により追跡対象領域の概略位置を算出した上で、第2追跡部が、画像特徴に基づく追跡を行うことにより概略位置を補正することになる。したがって、追跡対象が映された画像領域と近接する背景領域との画像特徴が類似する場合であっても動きの異なる領域を追跡することを抑制できるからである。第2の実施の形態次に、本発明の第2の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。本実施の形態では、本発明の画像領域追跡装置を、ジェスチャ認識装置に適用した例について説明する。例えば、本発明の第2の実施の形態におけるジェスチャ認識装置2は、図6に模式的に示すような入力画像を取得する。この入力画像には、追跡対象として人物の掌が映されている。ジェスチャ認識装置2は、このような入力画像を時系列的に連続して取得することにより、掌の動きによるジェスチャを認識するものである。なお、本実施の形態の説明において参照する各図面において、本発明の第1の実施の形態と同一の構成および同様に動作するステップには同一の符号を付して本実施の形態における詳細な説明を省略する。まず、本発明の第2の実施の形態におけるジェスチャ認識装置2の構成を図7に示す。図7において、ジェスチャ認識装置2は、画像領域追跡装置20と、ジェスチャ判定部205とを含む。画像領域追跡装置20は、本発明の第1の実施の形態としての画像領域追跡装置10に対して、第1追跡部103に替えて第1追跡部203と、第2追跡部104に替えて第2追跡部204とを備える点が異なる。なお、本発明の第2の実施の形態におけるジェスチャ認識装置2のハードウェア構成は、本発明の第1の実施の形態としての画像領域追跡装置10のハードウェア構成と同様に図1を参照して説明される。ジェスチャ判定部205は、記憶装置1003に記憶されたコンピュータプログラムモジュールを、メモリ1002を作業領域として記憶装置1003に記憶されたデータを適宜参照しながら実行する中央演算装置1001によって構成される。なお、ジェスチャ認識装置2を構成する各機能ブロックは、専用の集積回路によってそれぞれ構成されてもよい。また、ジェスチャ認識装置2は、インタフェース1004を介して画像出力装置80に接続されている。また、ジェスチャ認識装置2は、インタフェース1005を介して端末装置90に接続されている。ジェスチャ判定部205は、第2追跡部204によって出力された統合追跡位置および統合追跡位置の系列と、予め定義されたパタンとを照合することにより、所定のジェスチャが行なわれたかどうかを判定する。このとき、ジェスチャ判定部205は、既存のジェスチャ判定手法を用いることができる。例えば、ジェスチャ判定部205は、ある一定期間において、統合追跡位置の時系列情報を保持しておく。そして、ジェスチャ判定部205は、統合追跡位置の軌跡と、上、下、左、右、回転などにより予め定義されたパタンとを、非特許文献2に記載の連続DP法ContinuousDynamicProgrammingを用いて随時照合してもよい。これにより、ジェスチャ判定部205は、特定のパタンのジェスチャが行なわれたかどうかを判定してもよい。第1追跡部203は、本発明の第1の実施の形態における第1追跡部103と同様に構成されるが、フローベクトルを求める領域をフローベクトル演算領域内とする点と、複数の代表フローベクトルを求める点とが異なる。ここで、フローベクトル演算領域とは、処理対象の入力画像において、他の入力画像例えば、1つ前の時刻のフレームの入力画像における統合追跡位置を含む周辺領域である。第1追跡部203は、フローベクトル演算領域において、そのフローベクトル演算領域よりも小さいサイズの格子点毎に求めた複数のフローベクトルを統計的に処理することにより代表フローベクトルを求める。そして、第1追跡部203は、他の入力画像における追跡位置と代表フローベクトルとの和を第1追跡位置としてもよい。また、第1追跡部203は、複数の代表フローベクトルを求める。例えば、第1追跡部203は、次のようにして複数の代表フローベクトルを求めることができる。まず、第1追跡部203は、前述のようにベクトル方向を量子化して、フローベクトル演算領域内部のフローベクトルを分類する。そして、第1追跡部203は、全フローベクトル数に対する投票数の割合が閾値を越えるベクトル方向を求める。そして、第1追跡部203は、そのような各ベクトル方向において、分類されたフローベクトルの平均のフローベクトルを求める。そして、第1追跡部203は、各ベクトル方向における平均のフローベクトルを、それぞれ代表フローベクトルとする。そして、第1追跡部203は、各代表フローベクトルと、前時刻の統合追跡位置との和を、それぞれ第1追跡位置として求めればよい。このとき、第1追跡部203は、投票数の多いベクトル方向における平均フローベクトルから順に、代表フローベクトル第1位、代表フローベクトル第2位、等として複数の代表フローベクトルに順位付けを行っておいてもよい。この場合、第1追跡部203は、順位付けされた各代表フローベクトルと、前時刻の統合追跡位置との和を、第1追跡位置第1位、第1追跡位置第2位、等とすることにより、順位付けされた複数の第1追跡位置を求めてもよい。また、第1の実施の形態における第1追跡部103は、次時刻におけるフローベクトルの演算のために現時刻の入力画像の全領域を記憶していた。本実施の形態における第2追跡部204は、次時刻におけるフローベクトルの演算に必要な領域フローベクトル演算領域のみを選択して記憶しておいてもよい。第2追跡部204は、本発明の第1の実施の形態における第2追跡部104と同様に構成されるのに加えて、複数の第2追跡位置を求める。具体的には、第2追跡部204は、第1追跡部203によって求められた各第1追跡位置をそれぞれ初期位値として画像特徴の比較に基づく追跡結果である複数の第2追跡位置を求める。そして、第2追跡部204は、複数の第2追跡位置に基づいて統合追跡位置を決定する。例えば、第2追跡部204は、複数の第2追跡位置の中から評価基準を満たすものを統合追跡位置として選択してもよい。例えば、第2追跡部204は、評価値が最も高い第2追跡位置を統合追跡位置としてもよい。また、第1追跡部203が、順位付けされた第1追跡位置を求めている場合、第2追跡部204は、第1追跡位置の順位に対応して、複数の第2追跡位置に順位付けを行ってもよい。そして、この場合、第2追跡部204は、複数の第2追跡位置の順位および評価基準に基づいて、統合追跡位置を決定してもよい。例えば、第2追跡部204は、評価基準を満たす第2追跡位置のうち、より順位が高いものを統合追跡位置としてもよい。以上のように構成されたジェスチャ認識装置2の動作について、図面を参照して詳細に説明する。まず、ジェスチャ認識装置2の概略動作について、図8を参照して説明する。ジェスチャ認識装置2は、ステップS1~S3まで本発明の第1の実施の形態としての画像領域追跡装置10と同様に動作して、追跡対象モデルを取得する。次に、第1追跡部203および第2追跡部204は、複数の第1追跡位置から複数の第2追跡位置を求め、複数の第2追跡位置の中から統合追跡位置を決定するステップS24。具体的には、第2追跡部204は、複数の第1追跡位置をそれぞれ初期位置として画像特徴の比較による追跡を行うことにより、複数の第2追跡位置を求める。そして、例えば、第2追跡部204は、各第2追跡位置の追跡対象領域と追跡対象モデルとの画像特徴間の類似度を評価値として求めてもよい。そして、第2追跡部204は、最も評価値の高い第2追跡位置を統合追跡位置として採用してもよい。次に、ジェスチャ判定部205は、ステップS24で決定された統合追跡位置の系列を用いて、ジェスチャの判定を行う。なお、ジェスチャ判定部205は、ステップS25を実行する度に統合追跡位置を記憶しておく。そして、ジェスチャ判定部205は、統合追跡位置の系列をあらかじめ記憶したパタンと照合することによりジェスチャを判定してもよいステップS25。以上で、ジェスチャ認識装置2の概略動作の説明を終了する。次に、このように動作するジェスチャ認識装置2において、画像領域追跡装置20の追跡動作ステップS1~S3およびS24の具体例について、図9および図10のフローチャートを参照して説明する。まず、画像入力部101は、画像出力装置80から入力画像を取得するステップS301。次に、追跡対象モデル取得部102は、追跡対象を新規登録するか否かを決める初期化フラグが1であるか否かを判断する。ステップS302。ここで、初期化フラグが1の場合、追跡対象モデル取得部102は、掌を含む画像領域を取得する。そして追跡対象モデル取得部102は、初期化フラグを0にするステップS303。このとき、追跡対象モデル取得部102は、端末装置90を介してユーザから指定される矩形領域を、掌を含む画像領域として取得してもよい。あるいは、追跡対象モデル取得部102は、入力画像における人物の顔等を検出し、検出した領域の位置から計算される所定の領域において、肌色等の所定の画像特徴や、手振り動作等所定の動き特徴を検知することにより、その領域を、掌を含む画像領域として取得してもよい。次に、追跡対象モデル取得部102は、追跡対象モデルとして指定された領域のサイズWidth、Heightおよび画像特徴を記憶する。そして、追跡対象モデル取得部102は、現時刻の統合追跡位置として、追跡対象モデルとして指定された領域の位置を記憶するステップS304。例えば、追跡対象モデル取得部102は、画像特徴として、HS色特徴を用いてもよい。HS色特徴は、次のようにして求められる。まず、追跡対象モデル取得部102は、追跡対象領域の各画素をHSV色空間で表現する。そして、追跡対象モデル取得部102は、H成分を8分割h1...h8、S成分を4分割s1...s4することにより、追跡対象の全画素をh1s1...の8x432通りに分類する。そして、追跡対象モデル取得部102は、各画素を32通りに分類して投票し、全体数に対する投票数の割合を分類順に並べた32次元ベクトルを、HS色特徴の特徴ベクトルとしてもよい。次に、第1追跡部203は、入力画像を記憶するステップS305。そして、画像領域追跡装置20の追跡処理は終了する。一方、ステップS302で初期化フラグが0であった場合、第1追跡部203は、前時刻の統合追跡位置の周辺フローベクトル演算領域で格子点毎にフローベクトルを計算するステップS306。ここで、第1追跡部203によって計算されたフローベクトルの模式図を図11に示す。図11において、第1追跡部203は、前時刻の統合追跡位置の追跡対象領域を中心に含み、サイズが縦横2倍の領域をフローベクトル演算領域としている。そして、第1追跡部203は、図の破線のように入力画像を3×3画素の格子で分割する。そして、第1追跡部203は、フローベクトル演算領域に含まれる格子点について、前時刻と現時刻の入力画像間において、フローベクトルを計算する。このとき、第1追跡部203は、画像左上を原点として各格子点をijで表現したときのijが偶数になる格子点のうち、フローベクトル演算領域に含まれる格子点についてフローベクトルを計算してもよい。このとき、第1追跡部203は、フローベクトルを算出するのにLucasKanadeの手法を用いてもよい。次に、第1追跡部203は、各フローベクトルから代表フローベクトルを計算するステップS307。ここで、第1追跡部203が代表フローベクトルを計算する例を、図12および図13を参照して説明する。図12に示すように、第1追跡部203は、量子化したベクトルの方向で全フローベクトルを分類する。そして、図13に示すように、第1追跡部203は、各方向に分類されたフローベクトルの数頻度を用いてヒストグラムを生成する。次に、第1追跡部203は、各方向におけるフローベクトルの平均値を求める。そして、第1追跡部203は、最も多くのフローベクトルが分類された方向から順にその平均フローベクトルを前時刻の統合追跡位置に加えた位置を、第1追跡位置第1位、第1追跡位置第2位のように順次決定する。ただし、第1追跡部203は、各フローベクトルのサイズが閾値に満たないものは全て0ベクトルとして分類し、ヒストグラムには第0方向として投票を行ってもよい。この場合、第1追跡位置のいずれかに、前時刻の統合追跡位置と一致するものが含まれることになる。このステップにおける処理の最後に、第1追跡部203は、次のステップで利用される第1追跡位置第i位の順位インデックスiを1に初期化する。次に、第2追跡部204は、第1追跡位置第i位を初期位置として、HS色特徴で表される画像特徴を用いて、MeanShift法による第2追跡位置の計算を行なうステップS308。次に、第2追跡部204は、ステップS308で計算した第2追跡位置と、追跡対象モデルとの画像特徴間の類似度をBhattacharya距離によって計算し、これを評価値ValとするステップS309。次に、第2追跡部204は、評価値Valが閾値を超えているか否かを判断するステップS310。ここで、評価値Valが閾値を超えている場合、第2追跡部204は、この第2追跡位置を現時刻の統合追跡位置として記憶するステップS311。そして、第2追跡部204は、追跡の失敗が連続何フレーム継続したかを表す追跡失敗継続カウンタを0に初期化する。そして、画像領域追跡装置20の動作はステップS305に移行する。一方、評価値Valが閾値に満たない場合、第2追跡部204は、順位インデックスiを加算する。そして、第2追跡部204は、iが、第1追跡位置の個数N以下であるか否かを判断するステップS312。ここで、順位インデックスiがNより大きい場合、第2追跡部204は、前時刻の統合追跡位置を現時刻の統合追跡位置として記憶するステップS313。次に、第2追跡部204は、追跡失敗継続カウンタを加算するステップS314。次に、第2追跡部204は、追跡失敗継続カウンタが閾値を超えるか否かを判断するステップS315。ここで、追跡失敗継続カウンタが閾値を超えない場合、画像領域追跡装置20の追跡処理は終了する。一方、追跡失敗継続カウンタが閾値を超える場合、第2追跡部204は、次のフレームにおいて追跡対象を新規登録させるための初期化フラグを1とするステップS316。そして、画像領域追跡装置20の追跡処理は終了する。以上で、画像領域追跡装置20の追跡処理の説明を終了する。次に、本発明の第2の実施の形態の効果について説明する。本発明の第2の実施の形態における画像領域追跡装置は、画像特徴の類似する追跡対象領域と非追跡対象領域とが近接する画像を含む動画像において、追跡対象領域の追跡精度をさらに向上させることができる。その理由は、第1追跡部が複数の代表フローベクトルを求めることにより複数の第1追跡位置を計算し、第2追跡部が複数の第1追跡位置をそれぞれ初期位置として画像特徴に基づく追跡処理を行うことにより複数の第2追跡位置を計算し、複数の第2追跡位置に基づいて統合追跡位置を決定するからである。また、このような画像領域追跡装置は、本発明の第2の実施の形態におけるジェスチャ認識装置に適用されることにより、図14に一例を示すような、ジェスチャを行う掌等の身体部位が、顔等の他の身体部位に、ある時刻において近接するような軌道で動作する動画像であっても、ジェスチャ認識精度を向上させることができる。その理由は、本発明の画像領域追跡装置が、ジェスチャを行う身体部位が映された領域を、ある時刻において近接する他の身体部位が映された領域と混同することなく、追跡を継続可能だからである。すなわち、本発明の画像領域追跡装置が、追跡対象としての掌が映された画像領域の動き方向の予測による概略位置を算出した上で、画像特徴に基づく追跡を行って概略位置を補正するためである。これにより、本発明の画像領域追跡装置を適用したジェスチャ認識装置は、画像特徴が類似する掌の画像領域と顔の画像領域とが近接しても、掌が映された画像領域と顔等が映された画像領域とは動きが異なるため、顔等が映された画像領域を追跡することを抑制することができるからである。なお、本発明の各実施の形態としての画像領域追跡装置は、ジェスチャ認識装置に限らず、さまざまな用途の装置に適用可能である。また、上述した本発明の各実施の形態において、各フローチャートを参照して説明した画像領域追跡装置の動作を、本発明のコンピュータプログラムとしてコンピュータ装置の記憶装置記憶媒体に格納しておき、係るコンピュータプログラムを当該CPUが読み出して実行するようにしてもよい。そして、このような場合において、本発明は、係るコンピュータプログラムのコード或いは記憶媒体によって構成される。また、上述した各実施の形態は、適宜組み合わせて実施されることが可能である。また、本発明は、上述した各実施の形態に限定されず、様々な態様で実施されることが可能である。また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。付記1時系列的に連続する入力画像が入力される画像入力部と、任意の前記入力画像において追跡対象が映された追跡対象領域に関する情報を追跡対象モデルとして取得する追跡対象モデル取得部と、前記各入力画像において、該入力画像および他の前記入力画像の間で算出されるフローベクトルに基づいて、該他の入力画像における追跡対象領域からの移動ベクトルを推定することにより、該入力画像における追跡対象領域の概略位置を表す第1追跡位置を求める第1追跡部と、前記各入力画像において、前記第1追跡位置を事前知識として用いながら、前記追跡対象モデルの画像特徴と該入力画像に含まれる画像領域の画像特徴との比較結果に基づく追跡処理を用いて前記第1追跡位置を補正することにより、該入力画像における追跡対象領域の補正位置を表す第2追跡位置を求めるとともに、該入力画像における統合的な追跡位置である統合追跡位置を前記第2追跡位置に基づいて決定する第2追跡部と、を備えた画像領域追跡装置。付記2前記第1追跡部は、前記各入力画像において、該入力画像より前の時刻の他の入力画像における統合追跡位置を含む周辺領域であるフローベクトル演算領域において、前記フローベクトル演算領域よりも小さいサイズの格子点毎に求めた複数のフローベクトルを統計的に処理することによって求めた代表フローベクトルと、前記他の入力画像における統合追跡位置との和を前記第1追跡位置とすることを特徴とする付記1に記載の画像領域追跡装置。付記3前記第1追跡部は、前記各入力画像において、複数の前記フローベクトルの前記統計処理において統計量に基づき複数の代表フローベクトルを求め、各代表フローベクトルと、前記他の入力画像における統合追跡位置との和を求めることにより、複数の第1追跡位置を取得することを特徴とする付記2に記載の画像領域追跡装置。付記4前記第1追跡部は、前記複数のフローベクトルを、方向および大きさで量子化して分類し、分類された各ビンへの投票数から生成されるヒストグラムの大きさに基づき、前記代表フローベクトルを決定することを特徴とする付記2または付記3に記載の画像領域追跡装置。付記5前記第2追跡部は、前記第1追跡部において取得された前記複数の第1追跡位置の各々を事前知識として用いることにより複数の前記第2追跡位置を求め、求めた複数の第2追跡位置に基づいて前記統合追跡位置を決定することを特徴とする付記3または付記4に記載の画像領域追跡装置。付記6前記第1追跡部は、前記統計処理に基づき順位付けされた前記複数の代表ベクトルを求めることにより、順位付けされた前記複数の第1追跡位置を求め、前記第2追跡部は、前記複数の第1追跡位置の順位にしたがって順位付けされた前記第2追跡位置を求め、前記第2追跡位置およびその順位に基づいて前記統合追跡位置を決定することを特徴とする付記5に記載の画像領域追跡装置。付記7前記第2追跡部は、着目する画像領域内の全画素の色空間における分布のヒストグラムから生成した特徴ベクトルを前記画像特徴として用いることを特徴とする付記1から付記6のいずれかに記載の画像領域追跡装置。付記8前記第2追跡部は、前記各入力画像において前記第1追跡部によって取得された第1追跡位置を追跡の初期位置として、MeanShift法を用いて求めた追跡位置を前記第2追跡位置とすることを特徴とする付記1から付記7のいずれかに記載の画像領域追跡装置。付記9前記第2追跡部は、前記第2追跡位置および前記追跡対象モデル間の画像特徴の類似度に基づいて、前記統合追跡位置を決定することを特徴とする付記1から付記8のいずれかに記載の画像領域追跡装置。付記10時系列的に連続する入力画像のうち任意の入力画像において、追跡対象が映された追跡対象領域に関する情報を追跡対象モデルとして取得し、前記各入力画像において、該入力画像および他の前記入力画像の間で算出されるフローベクトルに基づいて、該他の入力画像における追跡対象領域からの移動ベクトルを推定することにより、該入力画像における追跡対象領域の概略位置を表す第1追跡位置を求め、前記各入力画像において、前記第1追跡位置を事前知識として用いながら、前記追跡対象モデルの画像特徴と該入力画像に含まれる画像領域の画像特徴との比較結果に基づく追跡処理を用いて前記第1追跡位置を補正することにより、該入力画像における追跡対象領域の補正位置を表す第2追跡位置を求め、該入力画像における統合的な追跡位置である統合追跡位置を前記第2追跡位置に基づいて決定する画像領域追跡方法。付記11時系列的に連続する入力画像のうち任意の入力画像において、追跡対象が映された追跡対象領域に関する情報を追跡対象モデルとして取得する追跡対象モデル取得ステップと、前記各入力画像において、該入力画像および他の前記入力画像の間で算出されるフローベクトルに基づいて、該他の入力画像における追跡対象領域からの移動ベクトルを推定することにより、該入力画像における追跡対象領域の概略位置を表す第1追跡位置を求める第1追跡ステップと、前記各入力画像において、前記第1追跡位置を事前知識として用いながら、前記追跡対象モデルの画像特徴と該入力画像に含まれる画像領域の画像特徴との比較結果に基づく追跡処理を用いて前記第1追跡位置を補正することにより、該入力画像における追跡対象領域の補正位置を表す第2追跡位置を求める第2追跡ステップと、該入力画像における統合的な追跡位置である統合追跡位置を前記第2追跡位置に基づいて決定する統合追跡ステップと、をコンピュータ装置に実行させるコンピュータプログラム。付記12前記第1追跡位置を求める際に、前記各入力画像において、該入力画像より前の時刻の他の入力画像における統合追跡位置を含む周辺領域であるフローベクトル演算領域において、前記フローベクトル演算領域よりも小さいサイズの格子点毎に求めた複数のフローベクトルを統計的に処理することによって求めた代表フローベクトルと、前記他の入力画像における統合追跡位置との和を前記第1追跡位置とすることを特徴とする付記10に記載の画像領域追跡方法。付記13前記第1追跡ステップにおいて、前記各入力画像において、該入力画像より前の時刻の他の入力画像における統合追跡位置を含む周辺領域であるフローベクトル演算領域において、前記フローベクトル演算領域よりも小さいサイズの格子点毎に求めた複数のフローベクトルを統計的に処理することによって求めた代表フローベクトルと、前記他の入力画像における統合追跡位置との和を前記第1追跡位置とすることを特徴とする付記11に記載のコンピュータプログラム。