"入力画像から特定のオブジェクトを検出するオブジェクト検出装置であって、前記オブジェクトを表す所定の大きさのサンプル画像を多数学習させて得られた、それぞれに判別対象画像上の異なる位置が割り当てられ、該割り当てられた位置にある画素の画素値に基づいて前記判別対象画像が前記オブジェクトを表す画像であることの蓋然性を示す値を出力する複数の判別器と、前記入力画像上の複数の異なる位置で前記所定の大きさの部分画像を切り出す部分画像切出し手段と、前記複数の判別器それぞれのスコアを所定の順序で順次取得するものであって、前記部分画像の各々に対して、当該部分画像中の飽和画素の位置を検出し、前記複数の判別器の中から前記検出した位置が割り当てられている判別器を特定し、前記スコアを取得する際に、該特定された判別器については、該特定された判別器に対応して予め設定された打ち切り閾値と該判別器の直前にスコアが取得される判別器に対応して予め設定された打ち切り閾値との差に基づいて定められた値をスコアとして取得し、その他の判別器については、該判別器を前記部分画像に適用することにより得られた出力をスコアとして取得し、前記各判別器についてのスコアが取得される度に、そのときまでに取得されたスコアの合計が、該判別器に対応して予め設定された打ち切り閾値を超えるか否かを判断し、超えない場合には前記部分画像が前記オブジェクトを表す画像ではないと判別するとともに前記スコアを取得する処理を打ち切り、超える場合には引き続き次の判別器のスコアを取得し、前記複数の判別器の全てについてスコアが取得された場合は、前記全ての判別器について取得されたスコアの合計が、予め設定された判別閾値を超えるか否かを判断し、超える場合には前記部分画像が前記オブジェクトを表す画像であると判別し、超えない場合には前記部分画像が前記オブジェクトを表す画像ではないと判別する判別手段とを備えたことを特徴とするオブジェクト検出装置。前記全ての判別器について取得されたスコアの合計が前記判別閾値を超える場合、前記全ての判別器について取得されたスコアの合計に対する前記特定された判別器について取得されたスコアの合計の割合から、前記判別の結果の信頼度を算出する信頼度算出手段をさらに備えたことを特徴とする請求項1記載のオブジェクト検出装置。前記打ち切り閾値が、前記複数の判別器の各々に対応して設けられ、前記所定の順序に従って順序が後になる程大きな値となるものであり、前記各判別器に対応して設定された打ち切り閾値と該判別器の直前にスコアが取得される判別器に対応して設定された打ち切り閾値との差に基づいて定められた値が、前記判別対象画像が前記オブジェクトであればその判別器のスコアは少なくともこれ以上になるであろうと想定される値に相当するものとなるように設定されていることを特徴とする請求項1又は2記載のオブジェクト検出装置。前記信頼度算出手段が、前記割合が大きいほど前記信頼度を小さく算出するものであることを特徴とする請求項2記載のオブジェクト検出装置。入力画像から特定のオブジェクトを検出するオブジェクト検出装置であって、前記オブジェクトを表す所定の大きさのサンプル画像を多数学習させて得られた、それぞれに判別対象画像上の異なる位置が割り当てられ、該割り当てられた位置にある画素の画素値に基づいて前記判別対象画像が前記オブジェクトを表す画像であることの蓋然性を示す値を出力する複数の判別器と、前記入力画像上の複数の異なる位置で前記所定の大きさの部分画像を切り出す部分画像切出し手段と、前記部分画像の各々に対して、当該部分画像中の飽和画素の位置を検出し、前記複数の判別器の中から前記検出した位置が割り当てられている判別器を特定し、前記複数の判別器のうち前記特定された判別器を除く全ての判別器それぞれを前記部分画像に適用することにより得られた出力を該各適用された判別器のスコアとして取得し、前記各取得されたスコアの合計が、前記部分画像が前記オブジェクトであれば前記複数の判別器の全てのスコアの合計は少なくともこれ以上になるであろうと思われる値から、前記特定された判別器の全てにおける、前記部分画像が前記オブジェクトであればその判別器のスコアは少なくともこれ以上になるであろうと思われる値の合計を減算して得られた判別閾値を超えるか否かを判断し、超える場合には前記部分画像が前記オブジェクトを表す画像であると判別し、超えない場合には前記部分画像が前記オブジェクトを表す画像ではないと判別する判別手段とを備えたことを特徴とするオブジェクト検出装置。前記特定のオブジェクトが眼であることを特徴とする請求項1から5のいずれか1項記載のオブジェクト検出装置。入力画像から特定のオブジェクトを検出するオブジェクト検出方法であって、前記オブジェクトを表す所定の大きさのサンプル画像を多数学習させて、それぞれに判別対象画像上の異なる位置が割り当てられ、該割り当てられた位置にある画素の画素値に基づいて前記判別対象画像が前記オブジェクトを表す画像であることの蓋然性を示す値を出力する複数の判別器を生成して用意するステップと、前記入力画像上の複数の異なる位置で前記所定の大きさの部分画像を切り出すステップと、前記複数の判別器それぞれのスコアを所定の順序で順次取得するものであって、前記部分画像の各々に対して、当該部分画像中の飽和画素の位置を検出し、前記複数の判別器の中から前記検出した位置が割り当てられている判別器を特定し、前記スコアを取得する際に、該特定された判別器については、該特定された判別器に対応して予め設定された打ち切り閾値と該判別器の直前にスコアが取得される判別器に対応して予め設定された打ち切り閾値との差に基づいて定められた値をスコアとして取得し、その他の判別器については、該判別器を前記部分画像に適用することにより得られた出力をスコアとして取得し、前記各判別器についてのスコアが取得される度に、そのときまでに取得されたスコアの合計が、該判別器に対応して予め設定された打ち切り閾値を超えるか否かを判断し、超えない場合には前記部分画像が前記オブジェクトを表す画像ではないと判別するとともに前記スコアを取得する処理を打ち切り、超える場合には引き続き次の判別器のスコアを取得し、前記複数の判別器の全てについてスコアが取得された場合は、前記全ての判別器について取得されたスコアの合計が、予め設定された判別閾値を超えるか否かを判断し、超える場合には前記部分画像が前記オブジェクトを表す画像であると判別し、超えない場合には前記部分画像が前記オブジェクトを表す画像ではないと判別するステップとを備えたことを特徴とするオブジェクト検出方法。前記全ての判別器について取得されたスコアの合計が前記判別閾値を超える場合、前記全ての判別器について取得されたスコアの合計に対する前記特定された判別器について取得されたスコアの合計の割合から、前記判別の結果の信頼度を算出するステップをさらに有することを特徴とする請求項7記載のオブジェクト検出方法。入力画像から特定のオブジェクトを検出するオブジェクト検出方法であって、前記オブジェクトを表す所定の大きさのサンプル画像を多数学習させて、それぞれに判別対象画像上の異なる位置が割り当てられ、該割り当てられた位置にある画素の画素値に基づいて前記判別対象画像が前記オブジェクトを表す画像であることの蓋然性を示す値を出力する複数の判別器を生成して用意するステップと、前記入力画像上の複数の異なる位置で前記所定の大きさの部分画像を切り出すステップと、前記部分画像の各々に対して、当該部分画像中の飽和画素の位置を検出し、前記複数の判別器の中から前記検出した位置が割り当てられている判別器を特定し、前記複数の判別器のうち前記特定された判別器を除く全ての判別器それぞれを前記部分画像に適用することにより得られた出力を該各適用された判別器のスコアとして取得し、前記各取得されたスコアの合計が、前記部分画像が前記オブジェクトであれば前記複数の判別器の全てのスコアの合計は少なくともこれ以上になるであろうと思われる値から、前記特定された判別器の全てにおける、前記部分画像が前記オブジェクトであればその判別器のスコアは少なくともこれ以上になるであろうと思われる値の合計を減算して得られた判別閾値を超えるか否かを判断し、超える場合には前記部分画像が前記オブジェクトを表す画像であると判別し、超えない場合には前記部分画像が前記オブジェクトを表す画像ではないと判別するステップとを備えたことを特徴とするオブジェクト検出方法。コンピュータを、入力画像から特定のオブジェクトを検出するオブジェクト検出装置として機能させるためのプログラムであって、該コンピュータを、前記オブジェクトを表す所定の大きさのサンプル画像を多数学習させて得られた、それぞれに判別対象画像上の異なる位置が割り当てられ、該割り当てられた位置にある画素の画素値に基づいて前記判別対象画像が前記オブジェクトを表す画像であることの蓋然性を示す値を出力する複数の判別器と、前記入力画像上の複数の異なる位置で前記所定の大きさの部分画像を切り出す部分画像切出し手段と、前記複数の判別器それぞれのスコアを所定の順序で順次取得するものであって、前記部分画像の各々に対して、当該部分画像中の飽和画素の位置を検出し、前記複数の判別器の中から前記検出した位置が割り当てられている判別器を特定し、前記スコアを取得する際に、該特定された判別器については、該特定された判別器に対応して予め設定された打ち切り閾値と該判別器の直前にスコアが取得される判別器に対応して予め設定された打ち切り閾値との差に基づいて定められた値をスコアとして取得し、その他の判別器については、該判別器を前記部分画像に適用することにより得られた出力をスコアとして取得し、前記各判別器についてのスコアが取得される度に、そのときまでに取得されたスコアの合計が、該判別器に対応して予め設定された打ち切り閾値を超えるか否かを判断し、超えない場合には前記部分画像が前記オブジェクトを表す画像ではないと判別するとともに前記スコアを取得する処理を打ち切り、超える場合には引き続き次の判別器のスコアを取得し、前記複数の判別器の全てについてスコアが取得された場合は、前記全ての判別器について取得されたスコアの合計が、予め設定された判別閾値を超えるか否かを判断し、超える場合には前記部分画像が前記オブジェクトを表す画像であると判別し、超えない場合には前記部分画像が前記オブジェクトを表す画像ではないと判別する判別手段として機能させることを特徴とするオブジェクト検出プログラム。コンピュータを、入力画像から特定のオブジェクトを検出するオブジェクト検出装置として機能させるためのプログラムであって、該コンピュータを、前記オブジェクトを表す所定の大きさのサンプル画像を多数学習させて得られた、それぞれに判別対象画像上の異なる位置が割り当てられ、該割り当てられた位置にある画素の画素値に基づいて前記判別対象画像が前記オブジェクトを表す画像であることの蓋然性を示す値を出力する複数の判別器と、前記入力画像上の複数の異なる位置で前記所定の大きさの部分画像を切り出す部分画像切出し手段と、前記部分画像の各々に対して、当該部分画像中の飽和画素の位置を検出し、前記複数の判別器の中から前記検出した位置が割り当てられている判別器を特定し、前記複数の判別器のうち前記特定された判別器を除く全ての判別器それぞれを前記部分画像に適用することにより得られた出力を該各適用された判別器のスコアとして取得し、前記各取得されたスコアの合計が、前記部分画像が前記オブジェクトであれば前記複数の判別器の全てのスコアの合計は少なくともこれ以上になるであろうと思われる値から、前記特定された判別器の全てにおける、前記部分画像が前記オブジェクトであればその判別器のスコアは少なくともこれ以上になるであろうと思われる値の合計を減算して得られた判別閾値を超えるか否かを判断し、超える場合には前記部分画像が前記オブジェクトを表す画像であると判別し、超えない場合には前記部分画像が前記オブジェクトを表す画像ではないと判別する判別手段として機能させることを特徴とするオブジェクト検出プログラム。しかしながら、上記特許文献1の手法においては、検出の対象となる画像に対して、事前に、高輝度画素を検出し、各検出された画素の近傍画素の画素値を取得してその平均値を算出し、さらに、その算出した平均値を用いて画素値を置き換えるといった画像補正処理を施しておく必要があるため、処理に時間が掛かり、処理速度が低下する。これは、監視カメラなどによって撮影された連続した画像に対して順次眼検出処理を行う場合に特に問題となる。また、このような画像補正処理がなされていても、必ずしも適切でなかったり、不十分であったりする場合がある。本発明は、上記事情に鑑み、前処理として上述のような画像補正処理を必要とすることなく、眼などの特定のオブジェクトの検出処理に対する反射光の影響を適切に抑え、精度よくオブジェクトを検出することができるオブジェクト検出装置、方法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。本発明の第1のオブジェクト検出装置は、入力画像から特定のオブジェクトを検出するオブジェクト検出装置であって、オブジェクトを表す所定の大きさのサンプル画像を多数学習させて得られた、それぞれに判別対象画像上の異なる位置が割り当てられ、該割り当てられた位置にある画素の画素値に基づいて判別対象画像がオブジェクトを表す画像であることの蓋然性を示す値を出力する複数の判別器と、入力画像上の複数の異なる位置で前記所定の大きさの部分画像を切り出す部分画像切出し手段と、複数の判別器それぞれのスコアを所定の順序で順次取得するものであって、部分画像の各々に対して、当該部分画像中の飽和画素の位置を検出し、複数の判別器の中から前記検出した位置が割り当てられている判別器を特定し、スコアを取得する際に、特定された判別器については、その特定された判別器に対応して予め設定された打ち切り閾値とその判別器の直前にスコアが取得される判別器に対応して予め設定された打ち切り閾値との差に基づいて定められた値をスコアとして取得し、その他の判別器については、その判別器を部分画像に適用することにより得られた出力をスコアとして取得し、各判別器についてのスコアが取得される度に、そのときまでに取得されたスコアの合計が、その判別器に対応して予め設定された打ち切り閾値を超えるか否かを判断し、超えない場合には部分画像がオブジェクトを表す画像ではないと判別するとともにスコアを取得する処理を打ち切り、超える場合には引き続き次の判別器のスコアを取得し、複数の判別器の全てについてスコアが取得された場合は、全ての判別器について取得されたスコアの合計が、予め設定された判別閾値を超えるか否かを判断し、超える場合には部分画像がオブジェクトを表す画像であると判別し、超えない場合には部分画像がオブジェクトを表す画像ではないと判別する判別手段とを備えたことを特徴とするものである。ここで、打ち切り閾値の差に基づいて定められた値をスコアとして取得するとは、打ち切り閾値の差、または打ち切り閾値の差をR倍Rは1以上の実数した値をスコアとして取得することを意味する。上記オブジェクト検出装置は、全ての判別器について取得されたスコアの合計が判別閾値を超える場合、全ての判別器について取得されたスコアの合計に対する特定された判別器について取得されたスコアの合計の割合から、判別の結果の信頼度を算出する信頼度算出手段を備えたものであってもよい。さらに、この信頼度算出手段は、前記割合が大きいほど信頼度を小さく算出するものであってもよい。また、打ち切り閾値は、複数の判別器の各々に対応して設けられ、所定の順序に従って順序が後になる程大きな値となるものであり、各判別器に対応して設定された打ち切り閾値とその判別器の直前にスコアが取得される判別器に対応して設定された打ち切り閾値との差に基づいて定められた値が、判別対象画像がオブジェクトであればその判別器のスコアは少なくともこれ以上になるであろうと想定される値に相当するものとなるように設定されたものであってもよい。本発明の第2のオブジェクト検出装置は、入力画像から特定のオブジェクトを検出するオブジェクト検出装置であって、オブジェクトを表す所定の大きさのサンプル画像を多数学習させて得られた、それぞれに判別対象画像上の異なる位置が割り当てられ、該割り当てられた位置にある画素の画素値に基づいて判別対象画像がオブジェクトを表す画像であることの蓋然性を示す値を出力する複数の判別器と、入力画像上の複数の異なる位置で前記所定の大きさの部分画像を切り出す部分画像切出し手段と、部分画像の各々に対して、当該部分画像中の飽和画素の位置を検出し、複数の判別器の中から前記検出した位置が割り当てられている判別器を特定し、複数の判別器のうち前記特定された判別器を除く全ての判別器それぞれを部分画像に適用することにより得られた出力を該各適用された判別器のスコアとして取得し、各取得されたスコアの合計が、部分画像がオブジェクトであれば複数の判別器の全てのスコアの合計は少なくともこれ以上になるであろうと思われる値から、特定された判別器の全てにおける、部分画像がオブジェクトであればその判別器のスコアは少なくともこれ以上になるであろうと思われる値の合計を減算して得られた判別閾値を超えるか否かを判断し、超える場合には部分画像がオブジェクトを表す画像であると判別し、超えない場合には部分画像がオブジェクトを表す画像ではないと判別する判別手段とを備えたことを特徴とするものである。本発明の第1のオブジェクト検出方法は、入力画像から特定のオブジェクトを検出する処理を少なくとも1台のコンピュータにより実行するオブジェクト検出オブジェクト検出方法であって、オブジェクトを表す所定の大きさのサンプル画像を多数学習させて、それぞれに判別対象画像上の異なる位置が割り当てられ、該割り当てられた位置にある画素の画素値に基づいて判別対象画像がオブジェクトを表す画像であることの蓋然性を示す値を出力する複数の判別器を生成して用意するステップと、入力画像上の複数の異なる位置で前記所定の大きさの部分画像を切り出すステップと、複数の判別器それぞれのスコアを所定の順序で順次取得するものであって、部分画像の各々に対して、当該部分画像中の飽和画素の位置を検出し、複数の判別器の中から前記検出した位置が割り当てられている判別器を特定し、スコアを取得する際に、特定された判別器については、その特定された判別器に対応して予め設定された打ち切り閾値とその判別器の直前にスコアが取得される判別器に対応して予め設定された打ち切り閾値との差に基づいて定められた値をスコアとして取得し、その他の判別器については、その判別器を部分画像に適用することにより得られた出力をスコアとして取得し、各判別器についてのスコアが取得される度に、そのときまでに取得されたスコアの合計が、その判別器に対応して予め設定された打ち切り閾値を超えるか否かを判断し、超えない場合には部分画像がオブジェクトを表す画像ではないと判別するとともにスコアを取得する処理を打ち切り、超える場合には引き続き次の判別器のスコアを取得し、複数の判別器の全てについてスコアが取得された場合は、全ての判別器について取得されたスコアの合計が、予め設定された判別閾値を超えるか否かを判断し、超える場合には部分画像がオブジェクトを表す画像であると判別し、超えない場合には部分画像がオブジェクトを表す画像ではないと判別するステップとを備えたことを特徴とするものである。上記オブジェクト検出方法は、全ての判別器について取得されたスコアの合計が判別閾値を超える場合、全ての判別器について取得されたスコアの合計に対する特定された判別器について取得されたスコアの合計の割合から、判別の結果の信頼度を算出するステップをさらに有するものであってもよい。本発明の第2のオブジェクト検出方法は、入力画像から特定のオブジェクトを検出するオブジェクト検出方法であって、オブジェクトを表す所定の大きさのサンプル画像を多数学習させて、それぞれに判別対象画像上の異なる位置が割り当てられ、該割り当てられた位置にある画素の画素値に基づいて判別対象画像がオブジェクトを表す画像であることの蓋然性を示す値を出力する複数の判別器を生成して用意するステップと、入力画像上の複数の異なる位置で前記所定の大きさの部分画像を切り出すステップと、部分画像の各々に対して、当該部分画像中の飽和画素の位置を検出し、複数の判別器の中から前記検出した位置が割り当てられている判別器を特定し、複数の判別器のうち前記特定された判別器を除く全ての判別器それぞれを部分画像に適用することにより得られた出力を該各適用された判別器のスコアとして取得し、各取得されたスコアの合計が、部分画像がオブジェクトであれば複数の判別器の全てのスコアの合計は少なくともこれ以上になるであろうと思われる値から、特定された判別器の全てにおける、部分画像がオブジェクトであればその判別器のスコアは少なくともこれ以上になるであろうと思われる値の合計を減算して得られた判別閾値を超えるか否かを判断し、超える場合には部分画像がオブジェクトを表す画像であると判別し、超えない場合には部分画像がオブジェクトを表す画像ではないと判別するステップとを備えたことを特徴とするものである。また、本発明の第1および第2のオブジェクト検出プログラムは、それぞれ上記第1および第2のオブジェクト検出装置の各手段が行う処理を、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。なお、上記オブジェクト検出装置、方法およびプログラムにおいて、前記特定のオブジェクトは眼であってもよいし、人物の顔等の他のオブジェクトであってもよい。本発明の第1のオブジェクト検出装置、方法およびプログラムによれば、入力画像から特定のオブジェクトを検出する際に、オブジェクトを表す所定の大きさのサンプル画像を多数学習させて、それぞれに判別対象画像上の異なる位置が割り当てられ、該割り当てられた位置にある画素の画素値に基づいて判別対象画像がオブジェクトを表す画像であることの蓋然性を示す値を出力する複数の判別器を生成して用意し、入力画像上の複数の異なる位置で所定の大きさの部分画像を切り出し、その部分画像の各々に対して、当該部分画像中の飽和画素の位置を検出し、複数の判別器の中から前記検出した位置が割り当てられている判別器を特定し、特定された判別器については、その特定された判別器に対応して予め設定された打ち切り閾値とその判別器の直前にスコアが取得される判別器に対応して予め設定された打ち切り閾値との差に基づいて定められた値をスコアとして取得し、その他の判別器については、その判別器を部分画像に適用することにより得られた出力をスコアとして取得することにより、複数の判別器それぞれのスコアを所定の順序で順次取得し、各判別器についてのスコアが取得される度に、そのときまでに取得されたスコアの合計が、その判別器に対応して予め設定された打ち切り閾値を超えるか否かを判断し、超えない場合には部分画像がオブジェクトを表す画像ではないと判別するとともにスコアを取得する処理を打ち切り、超える場合には引き続き次の判別器のスコアを取得し、複数の判別器の全てについてスコアが取得された場合は、全ての判別器について取得されたスコアの合計が、予め設定された判別閾値を超えるか否かを判断し、超える場合には部分画像がオブジェクトを表す画像であると判別し、超えない場合には部分画像がオブジェクトを表す画像ではないと判別するので、入力画像中に反射光が写り込んでなる飽和画素が存在する場合であっても、その画素に割り当てられている判別機の出力によっては判別の結果が左右されないようにすることができ、オブジェクトの検出処理に対する反射光の影響を適切に抑え、精度よくオブジェクトを検出することができる。また、前処理として特許文献1に記載のような画像補正処理を行ったりする必要がなくなり,装置構成及び画像処理を簡素化することができる。上記オブジェクト検出装置、方法およびプログラムにおいて、全ての判別器について取得されたスコアの合計が判別閾値を超える場合に、全ての判別器について取得されたスコアの合計に対する特定された判別器について取得されたスコアの合計の割合から、判別の結果の信頼度を算出するようにした場合には、算出した信頼度を判別の結果が信頼できるかどうかを判断するための情報としてユーザに提供したり、算出した信頼度に応じて後続の処理を設計したりすることができる。本発明の第2のオブジェクト検出装置、方法およびプログラムによれば、入力画像から特定のオブジェクトを検出する際に、オブジェクトを表す所定の大きさのサンプル画像を多数学習させて、それぞれに判別対象画像上の異なる位置が割り当てられ、該割り当てられた位置にある画素の画素値に基づいて判別対象画像がオブジェクトを表す画像であることの蓋然性を示す値を出力する複数の判別器を生成して用意し、入力画像上の複数の異なる位置で前記所定の大きさの部分画像を切り出し、その部分画像の各々に対して、当該部分画像中の飽和画素の位置を検出し、複数の判別器の中から前記検出した位置が割り当てられている判別器を特定し、複数の判別器のうち前記特定された判別器を除く全ての判別器それぞれを部分画像に適用することにより得られた出力を該各適用された判別器のスコアとして取得し、各取得されたスコアの合計が、部分画像がオブジェクトであれば複数の判別器の全てのスコアの合計は少なくともこれ以上になるであろうと思われる値から、特定された判別器の全てにおける、部分画像がオブジェクトであればその判別器のスコアは少なくともこれ以上になるであろうと思われる値の合計を減算して得られた判別閾値を超えるか否かを判断し、超える場合には部分画像がオブジェクトを表す画像であると判別し、超えない場合には部分画像がオブジェクトを表す画像ではないと判別するので、入力画像中に反射光が写り込んでなる飽和画素が存在する場合であっても、その画素に割り当てられている判別機の出力によっては判別の結果が左右されないようにすることができ、オブジェクトの検出処理に対する反射光の影響を適切に抑え、精度よくオブジェクトを検出することができる。また、前処理として特許文献1に記載のような画像補正処理を行ったりする必要がなくなり,装置構成及び画像処理を簡素化することができる。以下、図面を参照して、本発明のオブジェクト検出装置、方法、およびプログラムを入力画像から眼を検出するものに適用した実施形態について説明する。本実施形態に係る眼検出装置は、一台のコンピュータに、眼検出プログラムをインストールしたものである。眼検出プログラムは、DVD,CD-ROM等の記録メディアに記録されて配布され、その記録媒体からコンピュータにインストールされる。もしくは、ネットワークに接続されたサーバコンピュータの記憶装置、あるいはネットワークストレージに、外部からアクセス可能な状態で記憶され、ユーザの要求に応じてコンピュータにダウンロードされ、インストールされる。図1は、コンピュータに眼検出プログラムをインストールすることにより実現された眼検出装置の概略構成を示す図である。同図が示すように、眼検出装置1は、CPU2、メモリ3およびストレージデバイス4などを備えている。ストレージ4には、眼検出処理の対象となる入力画像が記憶されている。入力画像としては、たとえば車載用カメラにより撮影して得られた運転者の顔画像が記憶されている。また、メモリ3には、眼検出プログラムと眼検出プログラムが参照するデータ打ち切り閾値、判別閾値などが記憶されている。眼検出プログラムは、CPU2に実行させる処理として、前処理、部分画像切出し処理、判別処理および信頼度算出処理等を規定している。そして、CPU2がプログラムに従いこれらの処理を実行することで、コンピュータは、前処理手段、部分画像切出し手段、判別手段および信頼度算出手段として機能することになる。以下、眼検出装置1が実行する各処理について説明する。図2は、画像処理装置1が実行する処理の概要を示す図図である。眼検出装置1は、まず、ストレージ4から入力画像をメモリ3にロードし、検出処理を効果的に行うための前処理11を実行する。たとえば、画素値をいわゆる逆ガンマ変換した後にさらに対数をとるような変換曲線ルックアップテーブルに従って、入力画像全体における画素値を変換する正規化処理を行う。なお、前処理として、周辺エリア例えば、7×7画素の平均値や分散値を用いて近傍処理照明補正等を行う場合には、入力画像中に飽和画素が存在するか否かを判断し、存在する場合には、その飽和画素を除く他の画素のみを用いて平均値や分散値を算出し、それに基づいて補正処理が行われるようにすることが好ましい。ここで、入力画像中に飽和画素が存在するか否かの判断は、入力画像中の各画素の画素値をその画素がとり得る最大値飽和値と比較し、最大値であると判断された画素が存在するか否かを判断することにより行うことができる。これにより、飽和画素の近傍の位置が割り当てられている判別器の判断評価精度の低下を防ぎ、検出漏れを抑制することができる。続いて、眼検出装置1は、前処理が施されてなる入力画像に対して、部分画像切出し処理12を実行する。部分画像切出し処理12では、入力画像上で所定のサイズを有するウィンドウをその位置をずらしながら順次設定し、各設定されたウィンドウにより囲まれた部分画像を切り出す。続いて、眼検出装置1は、前記ウィンドウで切り出された部分画像判別対象画像の各々に対して、判別処理13を実行する。判別処理13では、予め生成して用意しておいた判別器群34を用いて、各切り出された部分画像判別対象画像が眼を表す画像であるか否かを判別する。なお、判別処理13に関する詳細は後述する。ここで、判別器群34の構成および生成方法について説明する。判別器群34は、複数の判別器C1,C2,CNからなり、後述の学習により多数の判別器の中から選定された判別に有効な判別器をその有効な順に直列に接続したものである。複数の判別器C1,C2,CNは、それぞれに判別対象画像上の異なる位置が割り当てられ、その割り当てられた位置にある画素の画素値に基づいて判別対象画像が眼を表す画像であることの蓋然性を示す値を求め、出力するものである。ここで、判別器に割り当てられる位置は、たとえば判別対象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設定するときの、特定のペア群を構成する各点の位置である以下の説明を参照。図3は判別器群34の生成方法を示すフローチャートである。判別器群34の生成には、所定のサイズで規格化され、さらに、前述の正規化処理と同様の処理が施された複数のサンプル画像を用いる。サンプル画像としては、眼であることが分かっている複数の異なるサンプル画像と、眼でないことが分かっている複数の異なる非眼サンプル画像とを用意する。これら各サンプル画像には、重みすなわち重要度が割り当てられる。まず、すべてのサンプル画像の重みの初期値が等しく1に設定されるステップ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半別器が作成されるステップS12。ここで、それぞれの判別器とは、その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で作成した複数の半別器のうち、画像が眼であるか否かを判別するのに最も有効な判別器が選択される。最も有効な判別器の選択は、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、単純にその判別器によって画像が眼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、最も有効な判別器として選択される。次に、それまでに選択した判別器の組合せの正答率、すなわち、それまでに選択した判別器を組み合わせて使用して各サンプル画像が眼の画像であるか否かを判別した結果が、実際に眼の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判別器を用いれば画像が眼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判別器と組み合わせて用いるための追加の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で選択された判別器が再び選択されないようにするため、その判別器が除外される。次に、直近のステップS13で選択された判別器では眼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、画像が眼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、眼であるか否かを判別するのに適した判別器として、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、眼であるか否かの判別に用いる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、判別器群34が構成される。また、このようにして、判別器群34を構成する複数の判別器C1,C2,CNが確定されると、判別器群34を構成する各判別器とその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点の位置との対応関係を表すリストが作成され、メモリ3に記録される。次に、眼検出装置1における判別処理13の詳細について説明する。判別処理13では、特定の条件下で処理を途中で打ち切るEarlyRejectの設定がOnであるかOffであるかによって、後述する2種類の判別処理が選択的に行われる。ここで、EarlyRejectの設定をOnにするかOffにするかは、いずれか一方をデフォルト設定とし、ユーザによる設定変更指示を受け付けて他方の設定に切り替えるようにしてもよいが、予め設定しておいた所定の条件に基づいてOnとOffが自動的に切り替わるようにしてもよい。例えば、Onをデフォルト設定とし、対象画像中に飽和画素が検出された場合に、Offに自動的に切り替わるようにしてもよい。まず、EarlyRejectの設定がOnである場合に行われる第1の判別処理について説明する。なお、この第1の判別処理においては、判別器群34を構成する複数の判別器Cii=1~Nのそれぞれに対応して打ち切り閾値Thiが設定されていることが前提となる。この打ち切り閾値Thii=1~Nは、判別器の順序が後になる程大きな値となるものであり、各判別器に対応して設定されている打ち切り閾値とその判別器の直前の判別器に対応して設定されている打ち切り閾値との差が、判別対象画像が眼であればその判別器のスコアは少なくともこれ以上になるであろうと想定される値に相当するものとなるように設定されている。図4は第1の判別処理の流れを示すフローチャートである。第1の判別処理では、まず、部分画像切出し処理12において切り出された部分画像から飽和画素が検出される。具体的には、部分画像の各画素の画素値がその画素がとり得る最大値飽和値と比較され、最大値であると判断された画素が飽和画素として検出されるステップS21。次に、判別器群34を構成する複数の判別器Cii=1~Nの中から、ステップS21で検出された飽和画素の位置が割り当てられている判別器Cjが特定される。具体的には、メモリ3に記録されている前記リストを参照することにより、判別器群34を構成する各判別器とその判別器に割り当てられている各点の位置との対応関係から、前記検出された飽和画素の位置が割り当てられている判別器が全て特定されるステップS22。続いて、第1番目の判別器C1から順に、途中で処理が打ち切られるまで以下のステップS23からステップS26までの処理が繰り返し行われる。具体的には、まず、判別機CiがステップS22で特定された判別機Cjのいずれかであるか否かが判断されステップS23、判別機CiがステップS22で特定された判別機Cjのいずれかである場合、すなわち、飽和画素の位置が割り当てられている判別器である場合にはステップS23;YES、その判別器Ciに対応して予め設定されている打ち切り閾値Thiとその1つ前の判別器Ci-1に対応して予め設定されている打ち切り閾値Thi-1との差がスコアとして取得される。なお、判別器Ciが第1番目の判別器C1である場合には、1つ前の判別器が存在しないので、この場合には、その第1番目の判別器C1に対応して予め設定されている打ち切り閾値がそのままスコアとして取得されるステップS24。一方、判別機CiがステップS22で特定された判別機Cjのいずれかでない場合にはステップS23;NO、判別器Ciを部分画像に適用することにより得られた出力がスコアとして取得される。すなわち、判別器Ci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が特徴量として算出され、その特徴量に基づいて判別器Ciにより得られた、部分画像が眼を表す画像であることの蓋然性を示す値がスコアとして取得されるステップS25。次に、それまでに取得されたスコアの合計Sが判別機Ciに対応づけられている前記打ち切り閾値Thiを超えるか否かが判定されるステップS26。すなわち、S>Thiという条件を満たすか否かが判定される。この条件を満たさないと判定された場合には、判別対象画像である部分画像が眼を表す画像でないと判別されるとともに、そこで全体の判別処理が途中で打ち切られ、終了する。一方、ステップS26において、上記の条件を満すと判定された場合には、次の判別器が存在するか否かがさらに判定されステップS27、ここで、次の判別器が存在すると判定されたときには、その次の判別器Cii=i1の処理に移行するステップS28。一方、ステップS27において、次の判別器が存在しないと判定された場合には、すなわち、その判別機Ciが最終段の判別機である場合には、ステップS26で算出されたスコアの合計Sが予め設定された判別閾値JT1を超えたか否かが判定され、超えた場合には部分画像が眼を表す画像であると判別され、超えない場合には部分画像が眼を表す画像ではないと判別され、判別処理が終了するステップS29。ここで、判別閾値JT1は、部分画像が眼であれば前記複数の判別器C1~CNの全てのスコアの合計は少なくともこれ以上になるであろうと思われる値である。次に、EarlyRejectの設定がOffである場合に行われる第2の判別処理について説明する。第2の判別処理では、処理を途中で打ち切らずに最終段の判別器に至るまで処理が続けられる。図5は第2の判別処理の流れを示すフローチャートである。第2の判別処理では、まず、部分画像切出し処理12において切り出された部分画像から飽和画素が検出されステップS31、その検出された飽和画素の位置が割り当てられている判別器が特定されるステップS32。これらのステップS31とステップS32の処理は、前記ステップS21とステップS22において行われる処理と同様である。続いて、判別器群34を構成する全ての判別機Cii=1~NのうちステップS32で特定された判別機Cjを除く全ての判別器Cii=1~N、i≠jのそれぞれが部分画像に適用され、その結果得られた出力がその各適用された判別器のスコアとして取得される。すなわち、ステップS32で特定された判別機Cjについてはスコアが取得されず、判別機Cjを除く他の各判別器Cii=1~N、i≠jについては、その判別器Ci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が特徴量として算出され、その特徴量に基づいて部分画像が眼を表す画像であることの蓋然性を示す値がスコアとして取得されるステップS33。次に、ステップS33で取得されたスコアの合計S2が予め設定された判別閾値JT ́を超えたか否かが判定され、超えた場合には部分画像が眼を表す画像であると判別され、超えない場合には部分画像が眼を表す画像ではないと判別され、判別処理が終了するステップS34。ここで、判別閾値JT ́は、前記第1の判別処理における判別閾値JT1から、ステップS32で特定された個々の判別器Cjにおける、部分画像が眼であればその判別器Cjのスコアは少なくともこれ以上になるであろうと思われる値の合計を減算して得られた値である。さらに、眼検出装置1では、上述の第1の判別処理において、判別対象画像である部分画像が眼を表す画像であると判別された場合には、その判別の結果の信頼度を算出する信頼度算出処理14が行われる。信頼度算出処理14では、第1の判別処理で全ての判別器C1~CNについて取得されたスコアの合計Sに対するステップS22で特定された判別器Cjについて取得されたスコアの合計xの割合から判別の結果の信頼度を算出する。Sの値に対するxの値の割合が大きいほど信頼度は小さい値とされ、すなわち、判別の結果の信頼度が低いと判断される。また、x/Sの値が所定の閾値を超えるか否かをさらに判断し、超えない場合には判別対象画像である部分画像は眼を表す画像でないとして処理することもできる。なお、信頼度算出処理14では、判別器群34は複数の判別器をその有効な順に直列に接続してなるものであるので、各判別器にその判別器の寄与度として順序が後になる程小さな値を予め付与しておき、全ての判別器C1~CNにおける寄与度の合計に対する飽和画素が割り当てられているものとして特定された判別器Cjにおける寄与度の合計の割合から判別の結果の信頼度を算出するようにしてもよい。上記の構成により、本実施の形態によれば、入力画像中に反射光が写り込んでなる飽和画素が存在する場合であっても、その画素に割り当てられている判別機の出力によっては判別の結果が左右されないようにすることができ、眼の検出処理に対する反射光の影響を適切に抑え、精度よく眼を検出することができる。また、前処理として特許文献1に記載のような画像補正処理を行ったりする必要がなくなり,装置構成及び画像処理を簡素化することができる。なお、上記実施の形態では、その画素値がその画素が撮りえる最大値飽和値であると判断された画素を飽和画素として検出するようにした場合について説明したが、その画素値が予め設定しておいた所定の閾値を超える画素を飽和画素として検出するようにしてもよい。たとえば、入力画像中の各画素の画素値が0から255までの値8ビットで表現されている場合に、画素値が255最大値である画素を飽和画素として検出するようにしてもよいが、予め設定しておいた閾値、たとえば250を超える画素を飽和画素として検出するようにしてもよい。また、上記実施の形態では、入力画像中の各画素が飽和画素であるか否かを、その画素の画素値のみに基づいて判断するようにした場合について説明したが、その画素の画素値が上述の条件最大値または所定の閾値を超える画素であることを満たしていることに加えて、その画素が、同じ条件を満たす所定数以上の画素が連続して集まった領域に属しているかどうかにさらに基づいて判断するようにしてもよい。たとえば、入力画像において、上記条件を満たす全ての画素に対してラベリング処理つながった画素に同じラベルをつける作業を行い、各ラベリングされた領域のうち所定の閾値以上の面積画素数を有する領域を特定し、その特定された領域を構成する全ての画素をそれぞれ飽和画素であると判断することができる。これにより、眼球上のキャッチライトと眼鏡レンズ上のキャッチライトを区別し、後者のみを評価から除外することができる。また、上記実施の形態では、前処理済みの画像の画素値を用いて入力画像中の各画素が飽和画素であるか否かを判断するようにした場合について説明したが、前処理が施される前の原画像の画素値を用いて飽和画素であるか否かを判断するようにしてもよい。たとえば、前処理が施される前の画像である入力画像の画素データを用いて飽和画素の位置を検出して記憶しておき、その後、前処理と部分画像切出し処理を順次実行し、そして、続いて行われる判別処理では、前記記憶しておいた飽和画素の位置に基づいて判別処理が行われるようにすることができる。また、上記実施の形態では、第1の判別処理において判別器群34を構成する複数の判別器それぞれのスコアを順次取得する際に、飽和画素の位置が割り当てられている判別器については、その判別器に対応して予め設定された打ち切り閾値とその判別器の直前にスコアが取得される判別器に対応して予め設定された打ち切り閾値との差に基づいて定められた値をスコアとして取得するようにした場合について説明したが、打ち切り閾値の差をR倍Rは1以上の実数した値をスコアとして取得するようにしてもよいし、当該判別器による過去判別処理において取得されたスコアの最大値をスコアとして取得するようにしてもよい。"