"自車両周囲の移動者を検出する移動者検出手段と、前記移動者検出手段により検出した前記移動者の移動方向を判定する移動方向判定手段と、前記移動者の頭部の特徴量を検出する特徴量検出手段と、前記移動方向判定手段によって判定された移動方向が所定時間以上一定となった場合の前記特徴量に基づいて基準特徴量を設定し、その後検出される特徴量と該基準特徴量とを比較することで、前記特徴量の変化を検出する特徴量変化検出手段と、前記特徴量変化検出手段による検出結果に基づいて、前記移動者の存在についてドライバに警報する移動者警報手段と、を備えたことを特徴とする移動者警報装置。前記特徴量変化検出手段は、前記移動方向判定手段によって判定された移動方向が所定時間以上一定で、且つ、その間、前記特徴量検出手段によって検出された特徴量が変化しない、若しくは特徴量の変化が定められた範囲内にある場合に、その特徴量を基準特徴量として設定することを特徴とする請求項1記載の移動者警報装置。前記移動者の移動速度変化を検出する速度変化検出手段を備え、前記特徴量変化検出手段は、前記移動者の頭部の特徴量変化を検出しない場合で前記速度変化検出手段により前記移動者の移動速度変化を検出しないとき、前記移動者が前記自車両を認識していないと判定すること請求項1又は2記載の移動者警報装置。前記特徴量変化検出手段は、前記移動者の肩部の特徴量変化をさらに検出し、前記移動者の頭部及び肩部の特徴量変化を検出した場合に、前記移動者が前記自車両を認識したと判定することを特徴とする請求項1~3の何れか一項記載の移動者警報装置。前記特徴量変化検出手段は、前記移動者の胴部の特徴量変化をさらに検出し、前記移動者の胴部の特徴量変化を検出しない場合で前記移動者の頭部の特徴量変化を検出したとき、前記移動者が前記自車両を認識したと判定することを特徴とする請求項1~4の何れか一項記載の移動者警報装置。前記特徴量変化検出手段は、前記移動者の頭部の特徴量が変化した後に元の状態に戻ったことを検出した場合に、前記移動者が前記自車両を認識したと判定することを特徴とする請求項1~5の何れか一項記載の移動者警報装置。前記移動者の頭部における特徴量変化の変化度合いを算出する変化度合算出手段を備え、前記特徴量変化検出手段は、前記変化度合算出手段により算出した前記変化度合いに基づいて、前記移動者が前記自車両を認識したと判定することを特徴とする請求項1~6の何れか一項記載の移動者警報装置。前記移動者の頭部の特徴量から頭部外縁を検出する頭部外縁検出手段を備え、前記特徴量変化検出手段は、前記頭部外縁検出手段により検出した前記頭部外縁における頭頂部位置が頭部上方に位置していない場合に、前記移動者が前記自車両を認識していない判定することを特徴とする請求項1~7の何れか一項記載の移動者警報装置。前記特徴量変化検出手段は、前記自車両周囲の画像における輝度及び色の少なくとも一方の変化に基づいて、前記特徴量の変化を検出することを特徴とする請求項1~8の何れか一項記載の移動者警報装置。前記自車両と前記移動者との衝突可能性を判定する衝突可能性判定手段を備え、前記移動者警報手段は、前記衝突可能性判定手段により前記衝突可能性があると判定した場合に、前記ドライバに前記警報を発することを特徴とする請求項1~9の何れか一項記載の移動者警報装置。前記移動方向判定手段により判定した前記移動方向と前記自車両の走行方向とに基づいて、前記自車両に対し前記移動者が視認可能な位置関係にあるか否かを判定する位置関係判定手段を備え、前記移動者警報手段は、前記位置関係判定手段により前記移動者が視認可能な位置関係にないと判定した場合に、前記ドライバに前記警報を発することを特徴とする請求項1~10の何れか一項記載の移動者警報装置。前記自車両と前記移動者との衝突予測時間を算出する衝突予測時間算出手段を備え、前記移動者警報手段は、前記衝突予測時間算出手段により算出した前記衝突予測時間が所定時間以上の場合に、前記警報を不要とすることを妨げることを特徴とする請求項1~11の何れか一項記載の移動者警報装置。前記移動者の頭部における特徴量変化の回数を算出する特徴量変化回数算出手段を備え、前記特徴量変化検出手段は、前記特徴量変化回数算出手段により算出した前記特徴量変化の回数が所定回数以上の場合に、前記移動者が前記自車両を認識したと判定することを特徴とする請求項1~12の何れか一項記載の移動者警報装置。ここで、上述したような移動者警報装置では、自車両から遠くに存在する移動者に対しては、その画像解像度が低くなること等から顔向きを正確に判定するのが難しいため、警報を的確に発することが困難となるおそれある。また、帽子等の装飾物や移動者の髪型によって移動者の顔が十分に露出していない場合、顔向きを誤判定し、警報を誤って発してしまうおそれがある。そこで、本発明は、移動者の存在についてドライバに警報を的確に発することが可能な移動者警報装置を提供することを課題とする。上記課題を解決するため、本発明に係る移動者警報装置は、自車両周囲の移動者を検出する移動者検出手段と、移動者検出手段により検出した移動者の移動方向を判定する移動方向判定手段と、移動者の頭部の特徴量を検出する特徴量検出手段と、移動方向判定手段によって判定された移動方向が所定時間以上一定となった場合の特徴量に基づいて基準特徴量を設定し、その後検出される特徴量と該基準特徴量とを比較することで、特徴量の変化を検出する特徴量変化検出手段と、特徴量変化検出手段による検出結果に基づいて、移動者の存在についてドライバに警報する移動者警報手段と、を備えたことを特徴とする。この本発明の移動者警報装置では、移動方向が所定時間以上一定となった場合の基準特徴量と、その後に検出される特徴量と、の比較によって特徴量の変化が検出される。そして、特徴量の変化に基づいてドライバに警報される。よって、例えば、特徴量の変化を検出しない場合、移動者の顔向きが変化せず、移動者は自車両を認識していないと判断でき、当該自車両を認識していない移動者についての警報を発することとが可能となる。従って、本発明によれば、顔画像のモデルを用いることなく、また、装飾品や髪型等による顔の見え方の違いに依存することなく、自車両を認識していない移動者の存在について正確に判定し警報を発することができる。すなわち、警報を的確に発することが可能となる。また、特徴量変化検出手段は、移動方向判定手段によって判定された移動方向が所定時間以上一定で、且つ、その間、特徴量検出手段によって検出された特徴量が変化しない、若しくは特徴量の変化が定められた範囲内にある場合に、その特徴量を基準特徴量として設定することが好ましい。また、移動者の移動速度変化を検出する速度変化検出手段を備え、特徴量変化検出手段は、移動者の頭部の特徴量変化を検出しない場合で速度変化検出手段により移動者の移動速度変化を検出しないとき、移動者が自車両を認識していないと判定することが好ましい。この場合、移動者が自車両を認識しているか否かを一層正確に判定することができる。また、特徴量変化検出手段は、移動者の肩部の特徴量変化をさらに検出し、移動者の頭部及び肩部の特徴量変化を検出した場合に、移動者が自車両を認識したと判定することが好ましい。この場合、左右確認等で顔を大きく左右に変化させた移動者について自車両を認識したと判定でき、例えば顔向きが少し変化した程度の移動者についても自車両を認識したと誤判定してしまうのを抑制できる。また、特徴量変化検出手段は、移動者の胴部の特徴量変化をさらに検出し、移動者の胴部の特徴量変化を検出しない場合で移動者の頭部の特徴量変化を検出したとき、移動者が自車両を認識したと判定することが好ましい。例えば、照明条件が変化すると、頭部の特徴量変化が検出され、移動者が自車両を認識したと誤判定されてしまうことがある。この点、本発明のように、胴部の特徴量変化を検出しない場合で移動者の頭部の特徴量変化を検出したときに移動者が自車両を認識したと判定すると、かかる照明条件の変化に基づく誤判定を抑制することができる。これは、照明条件が変化した場合、頭部領域と胴部領域とで同様な特徴量変化が発生することによるものである。また、特徴量変化検出手段は、移動者の頭部の特徴量が変化した後に元の状態に戻ったことを検出した場合に、移動者が自車両を認識したと判定することが好ましい。例えば、帽子を被る等の恒常的変化が移動者に現われると、頭部の特徴量変化が検出され、移動者が自車両を認識したと誤判定されてしまうことがある。この点、本発明のように、移動者の頭部の特徴量が変化した後に元の状態に戻ったことを検出した場合に移動者が自車両を認識したと判定すると、かかる恒常的変化に基づく誤判定を抑制することができる。また、移動者の頭部における特徴量変化の変化度合いを算出する変化度合算出手段を備え、特徴量変化検出手段は、変化度合算出手段により算出した変化度合いに基づいて、移動者が自車両を認識したと判定することが好ましい。例えば、移動者が木陰に入る等して頭部に対する照明条件が急変化したときでも、頭部の特徴量変化が検出され、移動者が自車両を認識したと誤判定されてしまうことがある。この点、本発明のように、頭部における特徴量変化の変化度合いから移動者が自車両を認識したと判定すると、かかる照明条件の急変化に基づく誤判定を抑制することができる。また、移動者の頭部の特徴量から頭部外縁を検出する頭部外縁検出手段を備え、特徴量変化検出手段は、頭部外縁検出手段により検出した頭部外縁における頭頂部位置が頭部上方に位置していない場合に、移動者が自車両を認識していない判定することが好ましい。例えば、移動者が上又は下を向いたときでも、頭部の特徴量変化が検出されて自車両を認識したと誤判定されることがある。これに対し、本発明では、頭部外縁における頭頂部位置が頭部上方に位置していない場合、移動者が自車両を認識していない判定するため、移動者が上又は下を向くことによる誤判定を抑制することができる。また、上記作用効果を好適に奏する構成として、具体的には、特徴量変化検出手段は、自車両周囲の画像における輝度及び色の少なくとも一方の変化に基づいて、特徴量の変化を検出する構成が挙げられる。また、自車両と移動者との衝突可能性を判定する衝突可能性判定手段を備え、移動者警報手段は、衝突可能性判定手段により衝突可能性があると判定した場合に、ドライバに警報を発する場合がある。また、移動方向推定部により推定した移動方向と自車両の走行方向とに基づいて、自車両に対し移動者が視認可能な位置関係にあるか否かを判定する位置関係判定手段を備え、移動者警報手段は、位置関係判定手段により移動者が視認可能な位置関係にないと判定した場合に、ドライバに警報を発する場合がある。また、自車両と移動者との衝突予測時間を算出する衝突予測時間算出手段を備え、移動者警報手段は、衝突予測時間算出手段により算出した衝突予測時間が所定時間以上の場合に、警報を不要とすることを妨げることが好ましい。これにより、衝突が予測されるときよりも随分前に移動者が自車両を認識したと判定されたことから移動者が本当に自車両を認識したかどうか疑わしい場合に、好適に対応することができる。また、移動者の頭部における特徴量変化の回数を算出する特徴量変化回数算出手段を備え、特徴量変化検出手段は、特徴量変化回数算出手段により算出した特徴量変化の回数が所定回数以上の場合に、移動者が自車両を認識したと判定することが好ましい。この場合、移動者が自車両を認識しているか否かを一層正確に判定することができる。本発明によれば、移動者の存在についてドライバに警報を的確に発することが可能となる。以下、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、以下の説明において、同一又は相当要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。[第1実施形態]まず、本発明の第1実施形態について説明する。図1は、本発明の第1実施形態に係る移動者警報装置を示すブロック図である。図1に示すように、本実施形態の移動者警報装置1は、自動車等の自車両10に搭載され、自車両10周囲の移動者としての歩行者11図3参照の存在を自車両10のドライバに警報する歩行者警報装置である。この移動者警報装置1は、車載カメラ2、車速検出センサ3、距離計測器4、警報器5及びECUElectronicControlUnit6を備えている。車載カメラ2は、自車両10の周囲を撮影して画像を取得するものである。ここでの車載カメラ2は、自車両10前方の画像を取得する。この車載カメラ2は、特に限定されるものではなく、種々のカメラを用いることができる。車速検出センサ3は、自車両10の速度を検出する。距離計測器4は、自車両10から歩行者11までの距離を計測するものである。距離計測器4としては、例えばレーザレーダを用いて距離を直接計測してもよいし、例えばステレオカメラを用いて距離を算出し計測してもよい。警報器5は、歩行者11の存在について、自車両10のドライバに対して例えば音や映像等による警報を発するものである。この警報器5は、特に限定されるものではなく、種々の警報器を用いることができる。ECU6は、例えばCPU、ROM、及びRAM等から構成されている。ECU6は、車載カメラ2、車速検出センサ3及び距離計測器4からの出力に基づいて警報を発すべき歩行者11を特定する処理を実施し、当該歩行者11に関する警報を発するよう警報器5を制御する詳しくは、後述。このECU6は、その機能的な構成要素として、歩行者検出部6a、頭部検出部6b、移動方向判定部6c、定常時顔向き推定部6d、顔向き変化検出部6e及び顔向き変化判定部6fを含んでいる。歩行者検出部6aは、車載カメラ2で撮像した画像から歩行者11を検出する。頭部検出部6bは、検出した歩行者11において頭部領域を検出し特定する。移動方向判定部6cは、検出した歩行者11の移動方向を判定する。定常時顔向き推定部6dは、歩行者11の移動方向が所定時間以上一定で継続するときつまり、定常時において当該歩行者11の顔向きを推定する。顔向き変化検出部6eは、歩行者11の頭部領域の特徴量変化に基づいて当該歩行者11の顔向きの変化を検出する。顔向き変化判定部6fは、歩行者11の顔向きの変化を判定する。次に、上述した移動者警報装置1の動作について、図2のフローチャートを参照しつつ説明する。本実施形態の移動者警報装置1では、まず、車載カメラ2により自車両10前方の風景を撮影し、画像を生成して取得するS1。そして、ECU6により、取得した画像の中から歩行者11を検出するS2。ここでの歩行者検出方法としては、一般的なパターンマッチング手法が採用されている。なお、歩行者検出方法は、例えば、次の文献に記載された手法で実現することもできる。文献:PedestrioandetectionincrowdedscenesIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognitionpages18788852005続いて、ECU6により、検出した歩行者11について移動速度及び移動方向を算出するS3。具体的には、まず、距離計測器4により、自車両10に対する歩行者11の相対位置距離及び方位を複数回計測する。ここでは、図3の絶対座標系に示すように、ある時点の自車量101に対する歩行者111の相対位置x1,x1と、期間Δt経過後の自車量102に対する歩行者112の相対位置x2,y2とを計測する。これと共に、車速検出センサ3により、自車両10の車速Vを検出する。そして、下式1に基づいて歩行者11の絶対座標系での移動量ΔX,Yを求め、これにより、歩行者11の移動速度及び移動方向を算出する。ΔX,Y=X2,Y2-X1,Y1...1但し、X2,Y2=x2,y20,VΔtX1,Y1=x1,y1また、上記S3に併せ、ECU6により、画像上の歩行者11の位置にて歩行者11の頭部領域を決定するS4。ここでは、歩行者11のどの位置に頭部が存在するかを画像解析手法を用いて特定し、頭部領域を設定する。そして、頭部領域の輝度及び色の少なくとも一方を読み取り、頭部の特徴量として顔向きヒストグラム顔向き特徴量を作成するS5。図4は、作成した顔向きヒストグラムの一例を示す図である。図4に例示する顔向きヒストグラムは、輝度値の区間である輝度区間を示す横軸と、正規化した頻度である正規化頻度を示す縦軸と、を有している。区間は、頭部領域において適宜に設定された所定区間である。正規化頻度は、出現頻度を頭部領域の面積で除算したものであり、具体的には、頭部領域に含まれる各ピクセル毎に輝度値を読み出し、該当する区間に頻度を1つ加え、頻度を頭部領域の面積で割ることで求めている。なお、ヒストグラムとしては、一般的なものを用いることができる。続いて、ECU6により、歩行者11の移動方向が一定で継続するとき所定時間以上一定ときの顔向きヒストグラム基準特徴量:以下、定常時顔向きヒストグラムというを設定したか否かを判定するS6。定常時顔向きヒストグラムが未設定の場合、定常時の顔向きヒストグラムの平均値を算出し、このヒストグラム平均値を定常時顔向きヒストグラムと設定するS7,S8。具体的には、下式2に示すように、ヒストグラムの各輝度区間図4参照毎に正規化頻度を所定回数だけ累積加算することにより、ヒストグラム平均値を算出し、定常時顔向きヒストグラムとして保存する。I/N×ΣnI,i...2但し、I:輝度区間i:観測番号n:正規化頻度なお、上記S7,S8では、所定回数の正規化頻度の分散を算出し、この分散で定まる範囲をヒストグラム平均値として算出し定常時顔向きヒストグラムを設定することも可能である。また、上記S7,S8では、歩行者11の移動方向移動向きθが、予め設定した所定範囲のときθS<θ<θLのとき、ヒストグラムの平均値を算出してもよい。この所定範囲θS~θLは、自車両10に対し歩行者11が視認可能な位置関係にある範囲とされている。定常時顔向きヒストグラムとしては、例えば、歩行者11の移動方向一定の所定時間において、顔向きヒストグラムが変化しないときの当該顔向きヒストグラムが設定される場合や、顔向きヒストグラムが一瞬だけ大きく変化したが所定時間の大半は一定又は一定範囲内のときの当該顔向きヒストグラムが設定される場合がある。他方、定常時顔向きヒストグラムが既に設定されている場合、定常時顔向きヒストグラムと現在の顔向きヒストグラムとを比較する。具体的には、例えば、定常時顔向きヒストグラムと現在の顔向きヒストグラムとの間にて各輝度区間の正規化頻度の差を算出し、頻度差の合計値を求める。そして、下式3に示すように、頻度差の合計値ΣdIが閾値αよりも大きいか否かに基づいて、顔向きヒストグラムが変化したか否かを判定するS9。ΣdI>α...3頻度差の合計値ΣdIが閾値αよりも大きい場合、現在の顔向きヒストグラムが定常時顔向きヒストグラムと異なると判断し、顔向きヒストグラムが変化したと判定する。これにより、現在の歩行者11の顔向きが移動方向とは異なると判断し、歩行者11の顔向きの変化を検出する。そして、後段のS10へ移行するS9→S10。一方、頻度差の合計値ΣdIが閾値α以下の場合、現在の顔向きヒストグラムが定常時顔向きヒストグラムと同じと判断し、顔向きヒストグラムが変化していないと判定する。これにより、現在の歩行者11の顔向きが移動方向と同じであると判断し、歩行者11が自車両10を認識していないとして、後段のS12へ移行するS9→S12。上記S9にて歩行者11の顔向きの変化を検出した場合、ECU6により、歩行者11の移動方向が変化しているか否かを判定するS10。歩行者11の移動方向が変化していない場合、歩行者11の顔向きのみが変化したと判断し、歩行者11が自車両10を認識したとして、当該歩行者11に警報不要フラグ顔向き変化フラグを設定するS11。歩行者11の移動方向が変化した場合、歩行者11の体向きが変化したと判断し、歩行者11が自車両10を認識していないとして、後段のS12へ移行するS10→S12。続いて、上記S9にて歩行者11の顔向きの変化を検出しない場合、及び、上記S10にて歩行者11の移動方向が変化したと判定した場合、警報不要フラグが設定されていない歩行者11について、ドライバに警報器5から警報を出力して注意喚起するS12。最後に、別の他の歩行者11が画像上にまだ存在するか否かを判定し、他の歩行者11が存在する場合、当該他の歩行者11について上記S2~S12の警報判定処理を実施する一方、他の歩行者11が存在しない場合、処理を終了するS13。以上、本実施形態では、歩行者11の顔向きと移動方向とは互いに同じになる時間が長いという特徴を有することから、歩行者11の移動方向が所定時間以上一定の場合定常時の場合、移動方向と歩行者11の顔向きとは互いに等しいと判断することができる。そして、本実施形態では、移動方向が所定時間以上一定となった場合の顔向きヒストグラムに基づき設定された定常時顔向きヒストグラムと、現在の顔向きヒストグラムと、を比較して顔向きヒストグラムの変化を検出し、かかる変化に基づいてドライバに警報が出力される。よって、特徴量の変化が検出されない場合には、歩行者11の顔向きが変化しておらず、歩行者11は自車両10を認識していないと判定することができる。また、顔向きヒストグラムの変化を検出した場合、歩行者11の顔向きが変化し、歩行者11は自車両10を認識したと判定することができる。その結果、自車両10を認識していない歩行者11については警報される一方、自車両10を認識した歩行者11については警報不要フラグが設定されて警報されないこととなる。従って、本実施形態によれば、顔画像モデル等を用いることなく、また、装飾品や髪型等による顔の見え方の違いに依存することなく、自車両10を認識していない歩行者11の存在を正確に判定することができる。その結果、当該歩行者11について警報を的確に発することが可能となり、不要な警報を減らすことができる。また、本実施形態では、上述したように、歩行者11が自車両10を真に気づいたかどうかを判定すべく、顔向き変化の判定上記S9に加えて行動変化移動方向変化の判定上記S10を実施している。このような本実施形態では、歩行者11が自車両10を認識しているか否かを一層正確に判定し、歩行者11が警報すべき対象であるか否かを一層正確に判断することが可能となる。以上において、車載カメラ2及びECU6が移動者検出手段を構成し、ECU6が移動方向判定手段と特徴量検出手段と特徴量変化検出手段とを構成し、警報器5及びECU6が移動者警報手段を構成する。[第2実施形態]次に、本発明の第2実施形態について説明する。なお、本実施形態の説明では、上記第1実施形態と異なる点について主に説明する。図5は、本発明の第2実施形態に係る移動者警報装置を示すブロック図である。図5に示すように、本実施形態の移動者警報装置20が上記移動者警報装置1と異なる点は、ECU6図1参照に代えて、肩部検出部6g及び肩幅変化検出部6hをさらに含むECU26を備えた点である。肩部検出部6gは、歩行者11の上半身の肩部領域を検出する。肩幅変化検出部6hは、肩部領域の特徴量変化に基づいて肩部領域における肩幅の見え方の変化を検出する。この本実施形態の移動者警報装置20では、図6のフローチャートに示すように、歩行者11の頭部領域を決定した後上記S4の後、歩行者11の肩部領域をさらに決定するS21。具体的には、歩行者11において頭部の下部に該当する幅広の領域を、肩部領域として設定する。続いて、決定した肩部領域から、肩部エッジを算出し設定するS22。エッジ算出方法としては、種々の方法を適用することができる。続いて、算出した肩部エッジに基づいて、自車両10から視認される歩行者11の肩幅つまり、自車両10から見える見た目の肩幅を算出するS23。具体的には、図7に示すように、エッジテンプレート21を用いて画像の肩部領域22内にて探索を行い、エッジテンプレート21が最もマッチングする肩部エッジの位置を、左右の肩に相当する肩位置23として判定する。そして、これら左右の肩位置における差に基づいて、画像上の歩行者11の肩幅Hをピクセル値として算出する。また、上記S10にて歩行者11の移動方向の変化を検出しない場合、歩行者11の見た目の肩幅が変化したか否かを判定するS24。具体的には、異なる2つの時間において歩行者11における見た目の肩幅の差が閾値よりも大きくなった場合、見た目の肩幅が変化したと判定する。そして、歩行者11の見た目の肩幅が変化した場合、歩行者11が顔を左右に大きく振り返ったと判断し、歩行者11が自車両10を認識したとして、当該歩行者11に警報不要フラグを設定するS24→S11。一方、歩行者11の見た目の肩幅が変化していない場合、歩行者11の顔向きが少し変化した程度であると判断し、歩行者11が自車両10を認識していないとして、後段のS12へ移行するS24→S12。以上、本実施形態においても、歩行者11の存在についてドライバに警報を的確に発することができるという上記作用効果が奏される。また、本実施形態では、上述したように、歩行者11の肩部の特徴量変化をさらに検出して見た目の肩幅の変化の有無を判定しており、歩行者11の顔向きが変化し且つ見た目の肩幅が変化した場合に、歩行者11が自車両10を認識したと判定している。よって、何気ない仕草で歩行者11の顔向きが少し変化した程度では、自車両10を認識したと判定されず、左右確認等のために顔を大きく左右に変化させた場合にのみ、自車両10を認識したと判定することができる。つまり、歩行者11の自車両10に対する認識判定の誤判定を抑制することが可能となる。なお、自車両10から背部側が特に見える歩行者11を警報対象とする場合、この歩行者11は自車両10を確認するために大きく振り返る必要があるため、本実施形態では、上記効果、すなわち、認識判定の誤判定を抑制するという効果が顕著となる。以上において、車載カメラ2及びECU26が移動者検出手段を構成し、ECU26が移動方向判定手段と特徴量検出手段と特徴量変化検出手段とを構成し、警報器5及びECU26が移動者警報手段を構成する。[第3実施形態]次に、本発明の第3実施形態について説明する。なお、本実施形態の説明では、上記第1実施形態と異なる点について主に説明する。図8は、本発明の第3実施形態に係る移動者警報装置を示すブロック図である。図8に示すように、本実施形態の移動者警報装置30が上記移動者警報装置1と異なる点は、ECU6図1参照に代えて、胴部検出部6i及び胴部変化検出部6jをさらに含むECU36を備えた点である。胴部検出部6iは、歩行者11の胴部領域を検出する。胴部変化検出部6jは、胴部領域の特徴量変化に基づいて歩行者11の胴部の変化を検出する。この本実施形態の移動者警報装置30では、図9のフローチャートに示すように、歩行者11の頭部領域を決定した後上記S4の後、これと同様にして歩行者11の胴部領域をさらに決定するS31。続いて、上記S5と同様にして、胴部領域の輝度値を読み取り胴部ヒストグラムを作成するS32。また、定常時顔向きヒストグラムが未設定の場合、定常時の顔向きヒストグラムの平均値を算出すると共に、定常時の胴部ヒストグラム平均値を算出するS33。そして、顔向きヒストグラム平均値を定常時顔向きヒストグラムと設定すると共に、胴部ヒストグラム平均値を定常時胴部ヒストグラムと設定するS34。また、上記S10にて歩行者11の移動方向の変化を検出した場合、上記S9と同様にして定常時胴部ヒストグラムと現在の胴部ヒストグラムとを比較し、歩行者11の胴部ヒストグラムが変化したか否かを判定するS35。胴部ヒストグラムが変化しない場合、上記S9で判定された顔向きヒストグラムの変化が歩行者11の顔向きの変化によるものと判断し、歩行者11が自車両10を認識したとして、当該歩行者11に警報不要フラグを設定するS35→S11。一方、胴部ヒストグラムが変化した場合、上記S9で判定された顔向きヒストグラムの変化が歩行者11の顔向きの変化以外によるものと判断し、歩行者11が自車両10を認識していないとして、後段のS12へ移行するS35→S12。以上、本実施形態においても、歩行者11の存在についてドライバに警報を的確に発することができるという上記作用効果が奏される。ところで、例えば、照明条件が変化すると、顔向きヒストグラムの変化が検出され、歩行者11が自車両10を認識したと誤判定してしまうことがある。この点、本実施形態のように、歩行者11の胴部ヒストグラムの変化を検出しない場合で顔向きヒストグラムの変化を検出したときに、歩行者11が自車両10を認識したと判定すると、かかる照明条件の変化に基づく誤判定を抑制することができる。これは、照明条件が変化した場合には、顔向きヒストグラムと胴部ヒストグラムとが同様に変化することによるものである。以上において、車載カメラ2及びECU36が移動者検出手段を構成し、ECU36が移動方向判定手段と特徴量検出手段と特徴量変化検出手段とを構成し、警報器5及びECU36が移動者警報手段を構成する。[第4実施形態]次に、本発明の第4実施形態について説明する。なお、本実施形態の説明では、上記第1実施形態と異なる点について主に説明する。図10は、本発明の第4実施形態に係る移動者警報装置を示すブロック図である。図10に示すように、本実施形態の移動者警報装置40が上記移動者警報装置1と異なる点は、ECU6図1参照に代えて、顔向き戻り検出部6kをさらに含むECU46を備えた点である。顔向き戻り検出部6kは、歩行者11の顔向きに変化が生じた後に元の定常時の顔向きに戻ったことを検出する。この本実施形態の移動者警報装置40では、図11のフローチャートに示すように、上記S9にて顔向きヒストグラムが変化していないと判定した場合、警報不要フラグが設定されているか否かを判定するS41。ここでの警報不要フラグは、以前に顔向きが変化した履歴を示すフラグとして機能する。続いて、警報不要フラグが設定されている場合、顔向きが変化した後に元に戻ったとして、警報不要フラグの設定を解除し、後段の上記S13に移行するS42→S13。これにより、当該歩行者11が警報対象から除外される。一方、警報不要フラグが設定されていない場合、歩行者11が自車両10を認識していないとして、後段のS12へ移行するS42→S12。以上、本実施形態においても、歩行者11の存在についてドライバに警報を的確に発することができるという上記作用効果が奏される。ところで、例えば、帽子を被る等の恒常的変化が歩行者11に現れると、顔向きヒストグラムの変化が検出され、歩行者11が自車両10を認識したと誤判定されてしまうことがある。この点、本実施形態では、上述したように、歩行者11の顔向きヒストグラムが変化した後に元の状態に戻ったとき歩行者11が自車両10を認識したと判定するため、かかる恒常的変化に基づく誤判定を抑制することができる。すなわち、帽子を被る等の恒常的な変化と顔向き変化とを区別でき、顔向き変化を確実に認識することができる。以上において、車載カメラ2及びECU46が移動者検出手段を構成し、ECU46が移動方向判定手段と特徴量検出手段と特徴量変化検出手段とを構成し、警報器5及びECU46が移動者警報手段を構成する。[第5実施形態]次に、本発明の第5実施形態について説明する。なお、本実施形態の説明では、上記第1実施形態と異なる点について主に説明する。図12は、本発明の第5実施形態に係る移動者警報装置を示すブロック図である。図12に示すように、本実施形態の移動者警報装置50が上記移動者警報装置1と異なる点は、ECU6図1参照に代えて、変化度合い算出部6lをさらに含むECU56を備えた点である。変化度合い算出部6lは、歩行者11の顔向きの変化に関する変化量を算出する。この本実施形態の移動者警報装置50では、図13のフローチャートに示すように、顔向きヒストグラムを作成した後上記S4の後、これを現在の顔向きヒストグラムとしてECU56内に保存するS51。また、上記S9にて顔向きヒストグラムが異なると判定した場合、上記S9と同様にして、前回前フレームに保存した顔向きヒストグラムと現在の顔向きヒストグラムとの差を算出するS52。つまり、連続する2フレーム間の顔向きヒストグラムの変化量を求める。そして、顔向きヒストグラムの変化量が閾値以下の場合、当該顔向きヒストグラムの変化が歩行者11の顔向き変化によるものと判断し、後段の上記S10へ移行するS53→S10。一方、顔向きヒストグラムの変化量が閾値よりも大きい場合、当該顔向きヒストグラムの変化が例えば頭部領域への照明条件の急変化によるものと判断し、歩行者11が自車両10を認識していないとして後段の上記S12へ移行するS53→S12。以上、本実施形態においても、歩行者11の存在についてドライバに警報を的確に発することができるという上記作用効果が奏される。ところで、歩行者11が木陰に入る等して頭部領域の照明条件が急変化した場合には、顔向きが変化した場合よりも顔向きヒストグラムの変化が早い急峻と考えられる。この点、本実施形態では、上述したように、顔向きヒストグラムの変化量度合いから歩行者11が自車両10を認識したか否かを判定できるため、かかる照明条件の急変化に基づく誤判定を抑制することが可能となる。以上において、車載カメラ2及びECU56が移動者検出手段を構成し、ECU56が移動方向判定手段と特徴量検出手段と特徴量変化検出手段と変化度合算出手段とを構成し、警報器5及びECU56が移動者警報手段を構成する。[第6実施形態]次に、本発明の第6実施形態について説明する。なお、本実施形態の説明では、上記第1実施形態と異なる点について主に説明する。図14は、本発明の第6実施形態に係る移動者警報装置を示すブロック図である。図12に示すように、本実施形態の移動者警報装置60が上記移動者警報装置1と異なる点は、ECU6図1参照に代えて、頭頂部エッジ検出部6mをさらに含むECU66を備えた点である。頭頂部エッジ検出部6mは、頭部領域のエッジ頭部外縁のうち頭頂部に該当するエッジである頭頂部エッジを検出する。この本実施形態の移動者警報装置60では、図15のフローチャートに示すように、歩行者11の頭部領域を決定した後上記S4の後、図16に示すように、この頭部領域のエッジEを算出するS61。また、上記S10にて歩行者11の移動方向の変化を検出した場合、算出した頭部領域のエッジEから頭頂部エッジが胴部上方に位置するか否かを判定するS62。頭頂部エッジが頭部上方に位置する場合、顔向きヒストグラムの変化が顔向きの左右変化によると判断し、後段の上記S11へ移行するS62→S11。一方、頭頂部エッジが頭部上方に位置しない場合、例えば顔向きヒストグラムの変化が顔向きの上下変化によると判断し、歩行者11が自車両10を認識していないとして後段の上記S12へ移行するS62→S12。以上、本実施形態においても、歩行者11の存在についてドライバに警報を的確に発することができるという上記作用効果が奏される。ところで、例えば歩行者11が上又は下を向いたとき、顔向きヒストグラムの変化が検出され、歩行者11が自車両10を認識したと誤判定されることが懸念される。これに対し、本実施形態では、頭頂部エッジが頭部上方に位置していない場合、歩行者11が自車両10を認識していないとされる。よって、歩行者11が上又は下を向くことによる誤判定を抑制することができる。以上において、車載カメラ2及びECU66が移動者検出手段を構成し、ECU66が移動方向判定手段と特徴量検出手段と特徴量変化検出手段と頭部外縁検出手段とを構成し、警報器5及びECU66が移動者警報手段を構成する。[第7実施形態]次に、本発明の第7実施形態について説明する。なお、本実施形態の説明では、上記第1実施形態と異なる点について主に説明する。図17は、本発明の第7実施形態に係る移動者警報装置を示すブロック図である。図12に示すように、本実施形態の移動者警報装置70が上記移動者警報装置1と異なる点は、ECU6図1参照に代えて、歩行者速度変化検出部6n、衝突可能性判定部6o及び歩行者向き判定部6pをさらに含むECU76を備えた点である。歩行者速度変化検出部6nは、歩行者11の移動速度の変化を検出する。衝突可能性判定部6oは、自車両10と歩行者11とが衝突する可能性を判定する。歩行者向き判定部6pは、歩行者11が自車両10を視認可能な向きであるかを判定する。この本実施形態の移動者警報装置70では、図18のフローチャートに示すように、取得した画像の中から歩行者11を検出した後上記S2の後、連続する2フレーム間での歩行者11の位置に基づいて、歩行者11の自車両10に対する相対速度を算出するS71。具体的には、図19に示す自車両10を基準にした座標系で表されるように、異なる2フレーム間の歩行者11の相対位置の差と、これらの間の期間Δtとから、相対速度Δvx,Δvyを算出する下式4参照。Δvx=Δx/Δt,Δvy=Δy/Δt...4但し、Δx=x2―x1Δy=y2―y1続いて、歩行者11の通過位置を算出するS72。例えば、Δx,Δy方向で相対位置x2,y2を通過する直線Lが自車両10前方のY軸と交わる切片位置bを、通過位置として算出する。これは、下式5にx=0を代入したときのy値を算出することで求めることができる。y-y2=Δy/Δx×x―x2...5続いて、算出した通過位置が一定距離内にあるか判定するS73。通過位置が一定距離内にない場合、衝突可能性が高くないと判定し、上記S13へ移行する。一方、通過位置が一定距離内の場合、衝突可能性が高いと判定し、歩行者11の向きが自車両10を視認可能な向きか否かを判定するS74。具体的には、自車両10の向き走行方向であるY軸方向と、上記S3と同様にして算出した歩行者11の向きとに基づいて、自車両10と歩行者11との相対向きを算出する。そして、この相対向きが一定範囲内にある場合、歩行者11の向きが自車両10を確認可能な向きと判定する。一方、相対向きが一定範囲内にない場合、歩行者がこちらを向いておらず、歩行者11の向きが自車両10を視認困難な向きと判定する。例えば、自車両10の向きθv、歩行者11の向きθpとすると、相対向きΔθは下式6で示される。Δθ=|θv-θp|...6上記S74にて歩行者11の向きが自車両10を視認可能な向きと判定した場合、上記S13へ移行する。一方、歩行者11の向きが自車両10を視認困難な向きと判定した場合、上記実施形態での顔向き変化判定方法と同様にして、歩行者11の顔向きが変化したか否かを判定するS75。上記S75にて歩行者11の顔向きが変化してないと判定した場合、当該歩行者11についてドライバに警報器5から警報を出力し注意喚起するS77。一方、歩行者11の顔向きが変化したと判定した場合、歩行者11の移動速度が変化したか否かを判定するS76。上記S76にて歩行者11の移動速度が変化したと判定した場合、歩行者11が自車両10を認識したとして、上記S13へ移行する。一方、歩行者11の移動速度が変化しないと判定した場合、歩行者11が自車両10を認識していないとして上記S77へ移行し、当該歩行者11についてドライバに警報器5から警報を出力し注意喚起する。以上、本実施形態においても、歩行者11の存在についてドライバに警報を的確に発することができるという上記作用効果が奏される。また、本実施形態では、上述したように、歩行者11の頭部の特徴量変化を検出しない場合で移動速度変化を検出しないとき、歩行者11が自車両10を認識していないと判定している上記S76。これにより、歩行者11が自車両10を認識しているか否かを一層正確に判定することができる。なお、本実施形態では、上記S76において、歩行者11の移動速度が加速した否かを判定し、歩行者11の移動速度が加速した場合に当該歩行者11についてドライバに警報してもよい。以上において、車載カメラ2及びECU76が移動者検出手段を構成し、ECU76が移動方向判定手段と特徴量検出手段と特徴量変化検出手段と速度変化検出手段と衝突可能性判定手段と位置関係判定手段とを構成し、警報器5及びECU76が移動者警報手段を構成する。[第8実施形態]次に、本発明の第8実施形態について説明する。なお、本実施形態の説明では、上記第7実施形態と異なる点について主に説明する。図20は、本発明の第8実施形態に係る移動者警報装置を示すブロック図である。図20に示すように、本実施形態の移動者警報装置80が上記移動者警報装置70と異なる点は、ECU76図17参照に代えて、衝突予測時間判定部6qをさらに含むECU76を備えた点である。衝突予測時間判定部6qは、自車両10が歩行者11に衝突するまでの予測時間である衝突予測時間TTC:TimeToCollisionを判定する。この本実施形態の移動者警報装置80では、図21のフローチャートに示すように、歩行者11の通過位置を算出した後上記S72の後、衝突予測時間を算出するS81。例えば、図19に示す例では、衝突予測時間TTCが下式7により求められる。TTC=x2/Δvx,Δvx=Δx/Δt...7また、上記S75にて歩行者11の顔向きが変化したと判定した場合、算出した衝突予測時間が所定値よりも大きいか否かを判定するS82。衝突予測時間が所定値よりも大きい場合、予測される衝突まで時間的余裕があるために顔向き変化が自車両10を認識するものかどうか疑わしいとして、当該歩行者11についてドライバに警報を出力し注意喚起するS82→S77。一方、衝突予測時間が所定値以下の場合、上記S13へ移行する。以上、本実施形態においても、歩行者11の存在についてドライバに警報を的確に発することができるという上記作用効果が奏される。また、本実施形態では、上述したように、衝突予測時間を算出し、この衝突予測時間を警報出力の判定基準に加えており、歩行者11が少なくとも一度自車両10側を向いていても、衝突までに時間がある場合には警報を発しているすなわち、警報不要とすることを妨げている。これにより、衝突が予測されるときよりも随分前に歩行者11が自車両10を認識したと判定されたことから、歩行者11が本当に車両を認識したかどうか疑わしい場合に、ドライバへ警報を出力することができ、警報すべき歩行者11についての未警報を防止することができる。以上において、車載カメラ2及びECU86が移動者検出手段を構成し、ECU86が移動方向判定手段と特徴量検出手段と特徴量変化検出手段と衝突可能性判定手段と衝突予測時間算出手段とを構成し、警報器5及びECU86が移動者警報手段を構成する。[第9実施形態]次に、本発明の第9実施形態について説明する。なお、本実施形態の説明では、上記第7実施形態と異なる点について主に説明する。図22は、本発明の第9実施形態に係る移動者警報装置を示すブロック図である。図22に示すように、本実施形態の移動者警報装置90が上記移動者警報装置70と異なる点は、ECU76図17参照に代えて、顔向き変化回数算出部6rをさらに含むECU96を備えた点である。顔向き変化回数算出部6rは、歩行者11の顔向き変化の回数を算出する。この本実施形態の移動者警報装置90では、図23のフローチャートに示すように、上記S75にて歩行者11の顔向きが変化したと判定した場合、顔向き変化回数をカウントして加算するS91。そして、顔向き変化回数が別途設定した所定回数以上の場合、当該歩行者11は自車両10を認識した可能性が高いと判定し、警報を出力せずに上記S13へ移行するS92→S13。一方、顔向き変化回数が所定回数よりも小さい場合、歩行者11が自車両10を認識したかどうか疑わしいとして、当該歩行者11について警報を出力し注意喚起するS92→S77以上、本実施形態においても、歩行者11の存在についてドライバに警報を的確に発することができるという上記作用効果が奏される。また、歩行者11の顔向き変化回数が多い場合、自車両10を認識した可能性が高いと予想されることから、本実施形態では、上述したように、顔向き変化回数つまり、頭部の特徴量変化の回数を算出し、これを歩行者11の自車両10に対する認識の判定基準に加え、顔向き変化回数が所定回数以上であれば、歩行者11は自車両10を確実に認識したとして警報を未出力としている。よって、歩行者11が自車両10を認識したか否かを正確に判定することができ、不要な警報を一層減らすことができる。以上において、車載カメラ2及びECU96が移動者検出手段を構成し、ECU96が移動方向判定手段と特徴量検出手段と特徴量変化検出手段と衝突可能性判定手段と特徴量変化回数算出手段とを構成し、警報器5及びECU96が移動者警報手段を構成する。以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限られるものではなく、各請求項に記載した要旨を変更しない範囲で変形し、又は他のものに適用したものであってもよい。例えば、上記実施形態では、車載カメラ2により自車両10前方の画像を取得したが、自車両10の後方や側方の画像を取得してもよく、車載カメラ2は、自車両10の周囲を撮影すればよい。また、上記実施形態では、画像における輝度及び色の少なくとも一方を用いてヒストグラムを作成しているが、輝度及び色以外のその他の特徴量を用いてもよい。また、上記実施形態では、移動者に歩行者11を適用しているが、これに限定されるものではなく、自転車等で移動する移動者を適用してもよい。"