"2つの撮像系によって同一タイミングで撮影された第1画像及び第2画像に映り込んだ検出対象を検出する検出装置であって、前記第1画像及び前記第2画像から、第1積分画像及び第2積分画像を算出する積分画像算出手段と、前記第1積分画像及び前記第2積分画像から、第1単位画像及び第2単位画像によって構成される単位画像ペアを取得する手段であって、単位画像の切り取り位置を順次ずらして、互いに切り取り位置の異なる複数の単位画像ペアを取得する取得手段と、N個Nは、2以上の自然数の設定領域のそれぞれの単位画像内における位置及びサイズ、並びに、各設定領域が前記第1単位画像及び前記第2単位画像の内のいずれに設定されるかを示す設定画像情報によって定義される、MMは、2以上の自然数個の交差領域パターンのそれぞれを、各単位画像ペアに対して設定する設定手段と、前記設定手段によって交差領域パターンが設定された各画像領域における特徴量を算出し、当該算出された特徴量から、各交差領域パターンに関する総合特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記M個の交差領域パターンのそれぞれに関する総合特徴量と、複数の弱識別器から構成され且つ各弱識別器が前記M個の交差領域パターンのいずれかと対応する強識別器とに基づいて、前記検出対象を検出する検出手段と、を具備する検出装置。前記設定手段は、入力される複数のサンプル単位画像ペアのそれぞれに対して、KKは、M以上の自然数個の交差領域パターンから構成される交差領域パターングループを設定し、前記特徴量算出手段は、前記設定手段によって設定された前記交差領域パターングループを構成する交差領域パターンが設定された各画像領域における特徴量を算出し、当該算出された特徴量から、各交差領域パターンに関する総合特徴量を算出し、前記K個の交差領域パターンのそれぞれに関する総合特徴量と、前記交差領域パターングループを構成する各交差領域パターンに対応する弱識別器候補とに基づいて、前記弱識別器を決定する決定手段、をさらに具備する、請求項1に記載の検出装置。前記特徴量算出手段は、前記算出された特徴量を用いて代数演算することにより、前記総合特徴量を算出する、請求項1又は請求項2に記載の検出装置。2つの撮像系によって同一タイミングで撮影された第1画像及び第2画像に映り込んだ検出対象を検出する検出方法であって、前記第1画像及び前記第2画像から、第1積分画像及び第2積分画像を算出する積分画像算出ステップと、前記第1積分画像及び前記第2積分画像から、第1単位画像及び第2単位画像によって構成される単位画像ペアを取得するステップであって、単位画像の切り取り位置を順次ずらして、互いに切り取り位置の異なる、複数の単位画像ペアを取得する取得ステップと、N個Nは、2以上の自然数の設定領域のそれぞれの単位画像内における位置及びサイズ、並びに、各設定領域が前記第1単位画像及び前記第2単位画像の内のいずれに設定されるかを示す設定画像情報によって定義される、MMは、2以上の自然数個の交差領域パターンのそれぞれを、各単位画像ペアに対して設定する設定ステップと、前記設定ステップによって交差領域パターンが設定された各画像領域における特徴量を算出し、当該算出された特徴量から、各交差領域パターンに関する総合特徴量を算出する特徴量算出ステップと、前記M個の交差領域パターンのそれぞれに関する総合特徴量と、複数の弱識別器から構成され且つ各弱識別器が前記M個の交差領域パターンのいずれかと対応する強識別器とに基づいて、前記検出対象を検出する検出ステップと、を具備する検出方法。しかしながら、上記した従来技術によっては、瞳孔全体が赤くならず、瞳孔の一部分でしか赤目現象が発生しない場合がある。この場合には、上記した従来技術によっては、赤目現象が発生している瞳孔の部分領域しか検出することができない。また、赤目現象が発生する瞳孔の部分領域の位置は、視線方向、又は、撮像装置と顔との位置関係等に大きく依存する。従って、赤目現象が発生している瞳孔の部分領域を検出できたとしても、この検出結果から瞳孔の中心位置を特定することは困難である。本発明の目的は、検出対象物体と撮像装置との相対的な位置関係によって検出対象の映り方が大きく異なると共にその映り方が多岐にわたる場合でも、検出対象を安定して検出することができる検出装置及び検出方法を提供することである。本発明の一態様の検出装置は、2つの撮像系によって同一タイミングで撮影された第1画像及び第2画像に映り込んだ検出対象を検出する検出装置であって、前記第1画像及び前記第2画像から、第1積分画像及び第2積分画像を算出する積分画像算出手段と、前記第1積分画像及び前記第2積分画像から、第1単位画像及び第2単位画像によって構成される単位画像ペアを取得する手段であって、単位画像の切り取り位置を順次ずらして、互いに切り取り位置の異なる複数の単位画像ペアを取得する取得手段と、N個Nは、2以上の自然数の設定領域のそれぞれの単位画像内における位置及びサイズ、並びに、各設定領域が前記第1単位画像及び前記第2単位画像の内のいずれに設定されるかを示す設定画像情報によって定義される、MMは、2以上の自然数個の交差領域パターンのそれぞれを、各単位画像ペアに対して設定する設定手段と、前記設定手段によって交差領域パターンが設定された各画像領域における特徴量を算出し、当該算出された特徴量から、各交差領域パターンに関する総合特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記M個の交差領域パターンのそれぞれに関する総合特徴量と、複数の弱識別器から構成され且つ各弱識別器が前記M個の交差領域パターンのいずれかと対応する強識別器とに基づいて、前記検出対象を検出する検出手段と、を具備する。本発明の一態様の検出方法は、2つの撮像系によって同一タイミングで撮影された第1画像及び第2画像に映り込んだ検出対象を検出する検出方法であって、前記第1画像及び前記第2画像から、第1積分画像及び第2積分画像を算出する積分画像算出ステップと、前記第1積分画像及び前記第2積分画像から、第1単位画像及び第2単位画像によって構成される単位画像ペアを取得するステップであって、単位画像の切り取り位置を順次ずらして、互いに切り取り位置の異なる、複数の単位画像ペアを取得する取得ステップと、N個Nは、2以上の自然数の設定領域のそれぞれの単位画像内における位置及びサイズ、並びに、各設定領域が前記第1単位画像及び前記第2単位画像の内のいずれに設定されるかを示す設定画像情報によって定義される、MMは、2以上の自然数個の交差領域パターンのそれぞれを、各単位画像ペアに対して設定する設定ステップと、前記設定ステップによって交差領域パターンが設定された各画像領域における特徴量を算出し、当該算出された特徴量から、各交差領域パターンに関する総合特徴量を算出する特徴量算出ステップと、前記M個の交差領域パターンのそれぞれに関する総合特徴量と、複数の弱識別器から構成され且つ各弱識別器が前記M個の交差領域パターンのいずれかと対応する強識別器とに基づいて、前記検出対象を検出する検出ステップと、を具備する。本発明によれば、検出対象物体と撮像装置との相対的な位置関係によって検出対象の映り方が大きく異なると共にその映り方が多岐にわたる場合でも、検出対象を安定して検出することができる検出装置及び検出方法を提供することができる。以下、本発明の一実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。[検出装置の主要構成]図1は、本発明の一実施の形態に係る検出装置100の主要構成を示す。図1において、検出装置100は、積分画像算出部104と、単位画像取得部105と、交差領域パターン設定部106と、特徴量算出部107と、検出部108とを有する。積分画像算出部104は、2つの撮像系によって同一タイミングで撮影されたステレオ画像である第1画像及び第2画像から、第1積分画像及び第2積分画像を算出する。積分画像とは、ある矩形領域の画素値の総和を効率的に計算するためのデータ構造であり、integralimageとも呼ばれている。第1の撮像系によって撮影された第1画像から算出された積分画像が第1積分画像であり、第2の撮像系によって撮影された第2画像から算出された積分画像を第2積分画像である。単位画像取得部105は、第1積分画像及び第2積分画像から、所定のサイズを持つ単位画像を取得する。以降では、第1積分画像から取得される単位画像を第1単位画像と呼び、第2積分画像から取得される第2単位画像と呼ぶ。すなわち、単位画像取得部105は、第1積分画像及び第2積分画像のそれぞれから、第1単位画像及び第2単位画像から成る単位画像ペアを取得する。第1単位画像及び第2単位画像は、それぞれ、同一の撮影対象が映り込んでいる、第1画像及び第2画像における部分画像に対応する。すなわち、第1の撮像系と第2の撮像系との間には視差が存在するので、第1画像及び第2画像に同じ座標系を設定した場合、第1単位画像の座標と第2単位画像の座標との間には、その視差分のズレが生じる。単位画像取得部105は、第1積分画像及び第2積分画像のそれぞれから、単位画像の切り取り位置を順次ずらして、単位画像を取得する。これにより、単位画像取得部105は、互いに切り取り位置の異なる、複数の単位画像ペアを取得することができる。交差領域パターン設定部106は、各単位画像ペアに対して、複数の交差領域パターンのそれぞれを順次設定する。交差領域パターンは、N個Nは、2以上の自然数の領域のそれぞれの単位画像内における位置つまり、単位画像平面の座標及びサイズ、並びに、各領域が第1単位画像及び第2単位画像の内のいずれに設定されるかを示す設定画像情報によって定義される。また、1つの交差領域パターンを構成する領域の単位画像平面座標は、他の交差領域パターンを構成する領域の単位画像平面座標と異なっている。特徴量算出部107は、交差領域パターン設定部106によって交差領域パターンが設定された各画像領域における特徴量を算出し、当該算出された特徴量から、各交差領域パターンに関する総合特徴量を算出する。検出部108は、複数の交差領域パターンのそれぞれに関する総合特徴量と、複数の弱識別器から構成され且つ各弱識別器が複数の交差領域パターンのいずれかと対応する強識別器とに基づいて、検出対象を検出する。なお、以下では、撮像対象物が人物の顔であり、また、検出対象が瞳孔中心である場合を例にとり説明する。[検出装置100の具体的構成]図2は、本発明の一実施の形態に係る検出装置100の構成を示す。図1において、検出装置100は、第1撮像部101と、第2撮像部102と、同期部103と、積分画像算出部104と、単位画像取得部105と、交差領域パターン設定部106と、特徴量算出部107と、検出部108と、交差領域パターン設定部109と、特徴量算出部110と、特徴学習部111と、識別器記憶部112とを有する。第1撮像部101は、同期部103から出力される同期信号を受け取り、当該同期信号に応じたタイミングにおいて、人物の顔を撮影する。第1撮像部101によって撮影された画像単に第1画像と呼ぶは、積分画像算出部104へ出力される。第1撮像部101は、例えば、テレビの上、車のハンドルの上、又は、ダッシュボード上など、顔を容易に撮影できる場所に設置される。また、第1撮像部101は、CCDChargeCoupledDevices又はCMOSComplementaryMetalOxideSemiconductorなどのイメージセンサを備えている。第2撮像部102は、第1撮像部101と同様の構成を有する。すなわち、第2撮像部102は、同期部103から出力される同期信号を受け取り、当該同期信号に応じたタイミングにおいて、人物の顔を撮影する。これにより、第1撮像部101及び第2撮像部102は、同じタイミングで人物の顔を撮影することができる。また、第2撮像部102は、第1撮像部101と所定の距離だけ離れ、且つ、第1撮像部101と同じ撮像対象を撮影できる位置に設置される。第2撮像部102によって撮影された画像単に第2画像と呼ぶは、積分画像算出部104へ出力される。すなわち、第1画像と第2画像とは、同一撮影対象が同一タイミングで異なる方向から撮影されたものである。なお、以下では、撮像された第1画像及び第2画像において、画像横方向がX軸、画像縦方向がY軸であり、1画素が1座標点であるものとして説明する。同期部103は、第1撮像部101及び第2撮像部102へ同期信号を出力する。同期部103は、例えば、露光開始から終了までに相当する時間だけ、同期信号を出力する。これにより、第1撮像部101及び第2撮像部102は、同じタイミングで撮影することができる。なお、同期部103に対する同期信号出力のトリガ信号は、ユーザの手動で与えられても良いし、自動的に与えられても良い。以上の第1撮像部101、第2撮像部102、及び同期部103は、例えば、ステレオカメラとして実装され、同期したタイミングで、異なる視点で顔を撮影する。すなわち、上記の通り、第1撮像部101と第2撮像部102との位置関係は固定であり、撮影の度にその位置関係が変化することはない。積分画像算出部104は、第1画像及び第2画像を入力とし、第1画像及び第2画像のそれぞれから、積分画像を算出する。第1画像から算出された積分画像が第1積分画像であり、第2画像から算出された積分画像が第2積分画像である。単位画像取得部105は、第1積分画像及び第2積分画像から、第1単位画像及び第2単位画像から成る単位画像ペアを取得する。単位画像取得部105は、第1積分画像及び第2積分画像のそれぞれから、単位画像の切り取り位置を順次ずらすことにより、互いに切り取り位置の異なる、複数の単位画像ペアを取得する。交差領域パターン設定部106は、各単位画像ペアに対して、複数の交差領域パターンのそれぞれを順次設定する。具体的には、交差領域パターン設定部106は、第1の交差領域パターングループを保持している。第1の交差領域パターングループは、MMは、2以上の自然数個の交差領域パターンから構成される。そして、交差領域パターン設定部106は、第1の交差領域パターングループの構成パターンの全てが設定されるように、構成パターンを各単位画像ペアに対して順次設定する。特徴量算出部107は、交差領域パターン設定部106によって交差領域パターンが設定された各画像領域における特徴量を算出し、当該算出された特徴量から、各交差領域パターンに関する総合特徴量を算出する。検出部108は、第1の交差領域パターングループの各構成パターンに関する総合特徴量と、識別器記憶部112に記憶されている、複数の弱識別器から構成される強識別器とに基づいて、検出対象を検出する。強識別器を構成する複数の弱識別器は、第1の交差領域パターングループを構成する複数の交差領域パターンとそれぞれ対応する。すなわち、第1の交差領域パターングループがMMは、2以上の自然数個の交差領域パターンから構成されるので、強識別器を構成する弱識別器の個数もM個である。交差領域パターン設定部109は、学習サンプルである、複数のサンプル単位画像ペアを入力とする。複数のサンプル単位画像ペアには、ポジティブサンプルと、ネガティブサンプルとが含まれる。ポジティブサンプルに分類されるサンプル単位画像ペアは、単位画像の中心に瞳孔中心の画像が映っている第1画像及び第2画像から算出された第1単位画像及び第2単位画像により構成されている。逆に、ネガティブサンプルに分類されるサンプル単位画像ペアは、単位画像の中心以外に瞳孔中心の画像が映っている第1単位画像及び第2単位画像、又は、瞳孔中心の画像が映っていない第1単位画像及び第2単位画像から構成されている。すなわち、ネガティブサンプルに分類されるサンプル単位画像ペアは、瞳孔画像から所定以上の距離だけ離れた部分に対応する単位画像から構成されている。そして、交差領域パターン設定部109は、各サンプル単位画像ペアに対して、複数の交差領域パターンのそれぞれを順次設定する。具体的には、交差領域パターン設定部109は、第2の交差領域パターングループを保持している。第2の交差領域パターングループは、KKは、M以上の自然数個の交差領域パターンから構成される。そして、交差領域パターン設定部109は、第2の交差領域パターングループの構成パターンの全てが設定されるように、構成パターンを各サンプル単位画像ペアに対して順次設定する。特徴量算出部110は、交差領域パターン設定部109によって交差領域パターンが設定された各画像領域における特徴量を算出し、当該算出された特徴量から、各交差領域パターンに関する総合特徴量を算出する。特徴学習部111は、第2の交差領域パターングループを構成するK個の交差領域パターンのそれぞれに対応する弱識別器候補を少なくとも1つ生成する。ここで、弱識別器は、例えば、特徴量が所定の閾値以上であれば1、所定の閾値未満では-1を返すような関数として表現される。また、1つの弱識別器は1つの交差領域パターンに対応するので、弱識別器は、N個Nは、2以上の自然数の領域のそれぞれの単位画像内における位置つまり、単位画像平面の座標及びサイズ、各領域が第1単位画像及び第2単位画像の内のいずれに設定されるかを示す設定画像情報、並びに、所定の閾値によって特定される。そして、特徴学習部111は、K個の交差領域パターンのそれぞれに関する総合特徴量と、各交差領域パターンに対応する弱識別器候補とに基づいて、抽出基準を満たす弱識別器候補を抽出決定する。抽出基準には、例えば、弱識別器候補がポジティブサンプル及びネガティブサンプルを判定する際の正解率が用いられる。そして、特徴学習部111は、抽出基準を満たした弱識別器候補を識別器記憶部112に出力する。識別器記憶部112は、特徴学習部111から出力された弱識別器候補を、強識別器を構成する弱識別器として記憶する。識別器記憶部112は、初期段階であれば、特徴学習部111から出力された弱識別器候補を、強識別器を構成する弱識別器として記憶する。一方、既に強識別器を記憶している状態では、識別器記憶部112は、弱識別器候補に対応する弱識別器が既に記憶されている場合に、弱識別器候補で既存の弱識別器を上書きする。ここで、強識別器は、例えば、当該強識別器を構成する複数の弱識別器による得点の和を出力する関数として表現される。[検出装置100の動作]以上の構成を有する検出装置100の動作について説明する。図3は、検出装置100による検出処理の説明に供するフロー図である。図4は、各種の画像の説明に供するイメージ図である。図3に示す処理フローは、撮影作業の開始と共にスタートする。撮影作業は、ユーザの操作によって開始されても良いし、外的な何らかの信号をトリガとして開始されても良い。ステップST11において、第1撮像部101、第2撮像部102、及び同期部103は、協働して、同じタイミングで異なる視点から顔を撮影し、第1画像及び第2画像を取得する。図4A及び図4Fには、第1画像及び第2画像がそれぞれ示されている。具体的には、第1撮像部101および第2撮像部102としては、例えば、CMOSイメージセンサとレンズとを備えたデジタルカメラが想定され、これにより投光器と同期して撮影されるPPMPortablePixMapfileformat形式の画像等が、第1撮像部101および第2撮像部102の中に存在する画像記憶部例えば、PCのメモリ空間に一時記憶される。そして、この一時記憶されている画像が、PPM形式で積分画像算出部104へ出力される。ステップST12において、積分画像算出部104は、第1画像及び第2画像のそれぞれから、積分画像を生成する。第1画像から算出された積分画像が第1積分画像であり、第2画像から算出された積分画像が第2積分画像である。図4B及び図4Gには、第1積分画像及び第2積分画像がそれぞれ示されている。具体的には、第1積分画像及び第2積分画像は、第1画像及び第2画像の各画素に対して式1を適用し、この演算結果を各画素の値とすることにより求められる。このとき、第1積分画像又は第2積分画像における任意の矩形の輝度値の和Dは、式2によって高速に求めることができる。ただし、Dは、左上原点の座標系を持つ画像において、右下の頂点がx,yであり、幅W、高さLの矩形の輝度値の和である。ステップST13において、単位画像取得部105は、第1積分画像及び第2積分画像から、第1単位画像及び第2単位画像から成る単位画像ペアを取得する。図4C及び図4Hには、第1単位画像G151及び第2単位画像G152がそれぞれ示されており、これらが1つの単位画像ペアを構成する。単位画像取得部105は、第1積分画像及び第2積分画像から、単位画像の切り取り位置を順次ずらすことにより、互いに切り取り位置の異なる、複数の単位画像ペアを取得する。第1単位画像及び第2単位画像は、それぞれ、同一の撮影対象が映り込んでいる、第1画像及び第2画像における部分画像に対応する。すなわち、第1の撮像系と第2の撮像系との間には視差が存在するので、第1画像及び第2画像に同じ座標系を設定した場合、第1単位画像の座標と第2単位画像の座標との間には、その視差分のズレが生じる。このズレは、例えばステレオカメラの場合、あらかじめキャリブレーションした結果を用いて、被写体のおよその奥行きから算出される。ステップST14において、交差領域パターン設定部106は、第1の交差領域パターングループの構成パターンの全てが設定されるように、構成パターンを各単位画像ペアに対して順次設定する。第1の交差領域パターングループは、MMは、2以上の自然数個の交差領域パターンから構成される。MMは、2以上の自然数個の交差領域パターンには、構成領域の内の全てが第1単位画像に設定される交差領域パターン、構成領域の内の全てが第2単位画像に設定される交差領域パターン、及び構成領域の内の一部が第1単位画像に設定され且つ残りが第2単位画像に設定される交差領域パターンが含まれる。交差領域パターンの各領域の形状は、積分画像による高速化の効果を得るために矩形であることが好ましいが、これに限定されるものではなく、円、三角形、閉曲線などでも良い。また、交差領域パターンの各領域の形状は、同じでなくても良い。また、交差領域パターンの各領域のサイズは、同じであっても良いし、異なっていても良い。図4E及び図4Jには、領域A161及び領域A162から構成される交差領域パターンが第1単位画像及び第2単位画像に適用されている様子が示されている。この交差領域パターンに関しては、領域A161が第1単位画像に設定され、領域A162が第2単位画像に設定されている。また、この交差領域パターンを構成する各領域の形状は、矩形である。図4D及び図4Iには、便宜上、第1単位画像及び第2単位画像に対応する、第1画像及び第2画像の部分画像G171及びG172に、領域A161,A162が設定されている様子が示されている。次に、特徴量算出部107は、交差領域パターン設定部106によって交差領域パターンが設定された各画像領域における特徴量を算出し、各交差領域パターンに関する総合特徴量を算出する。具体的には、以下のステップST15~17において、各交差領域パターンに関する総合特徴量に関する算出値が求められる。ステップST15において、特徴量算出部107は、交差領域パターン設定部106によって交差領域パターンが設定された各画像領域における特徴量つまり、領域特徴量を算出する。領域特徴量は、各領域に属する画素の輝度を用いて算出される値であり、例えば、領域内の輝度の総和、平均値、又は中央値などである。ここでは、処理高速化のため、上記Dが領域特徴量として用いられる。ステップST16において、特徴量算出部107は、ステップST15において算出された、各交差領域パターンの領域特徴量を用いて代数演算を行うことにより、各交差領域パターンに関する交差特徴量Vを算出する。各交差領域パターンが構成領域として2つの領域領域1及び領域2を有し、領域1についての領域特徴量をX、領域2についての領域特徴量をYとする場合、交差特徴量Vは、例えば、次の式のいずれかによって求めることができる。V=XYV=X-YV=X/YV=XY/X-YV=X-Y/XYステップST17において、特徴量算出部107は、交差特徴量Vを量子化することにより、総合特徴量である量子化交差特徴量Qを算出する。量子化は、データ処理を高速に行なうために、スカラー値である交差特徴量を、所定の範囲の値を取るビンのいずれかに変換する作業である。ここでの量子化は、例えば、次の式3によって行われる。ただし、式3において、Sは、所定の範囲に属するビンの数であり、maxVは、Vのとりうる最大値、minVは、Vの取りうる最小値である。ステップST18において、検出部108は、第1の交差領域パターングループの各構成パターンに関する総合特徴量と、識別器記憶部112に記憶されている、複数の弱識別器から構成される強識別器とに基づいて、検出対象である瞳孔中心を探索する。瞳孔中心の探索は、単位画像の中心を瞳孔中心と仮定し、各単位画像に対して、強識別器を適用する。このとき、最も強識別器の得点が高かった単位画像の中心を瞳孔中心として決定する。図5は、検出装置100による学習処理の説明に供するフロー図である。ステップST21において、学習サンプルである、複数のサンプル単位画像ペアが交差領域パターン設定部109に入力される。ステップST22において、交差領域パターン設定部109は、第2の交差領域パターングループの構成パターンの全てが設定されるように、構成パターンを各サンプル単位画像ペアに対して順次設定する。第2の交差領域パターングループは、KKは、M以上の自然数個の交差領域パターンから構成される。ステップST23において、特徴量算出部107は、交差領域パターン設定部106によって交差領域パターンが設定された各画像領域における特徴量を算出し、当該算出された特徴量から、各交差領域パターンに関する総合特徴量を算出する。ステップST23における処理は、上述のステップST15~17の処理と同等の処理である。ステップST24において、特徴学習部111は、第2の交差領域パターングループを構成するK個の交差領域パターンのそれぞれに対応する弱識別器候補を少なくとも1つ生成する。ステップST25において、特徴学習部111は、K個の交差領域パターンのそれぞれに関する総合特徴量と、各交差領域パターンに対応する弱識別器候補とに基づいて、抽出基準を満たす弱識別器候補を抽出する。ステップST26において、識別器記憶部112は、特徴学習部111から出力された弱識別器候補を、強識別器を構成する弱識別器として保存する。[対比技術]1m以下のような至近距離から顔を照射し、それを撮影する場合、瞳孔が部分的に光る現象が発生する。この現象の発生態様は、投光器と撮像装置との位置関係、頭部姿勢、眼球方向など多数の要因によって変わる。このため、あらかじめ瞳孔内の光る箇所を容易に推測することは困難である。図6には、人物を撮影したときの画像の部分画像が示されている。図6A~Cは、同一人物を同一環境で撮影した画像である。しかしながら、図6A~Cでは、人物の頭部姿勢又は眼球方向が異なるため、赤目現象の発生箇所又は強度が大きく異なる。また、近赤外線画像で撮影した場合には、白目部分と虹彩部分との輝度差がほとんど無く、虹彩輪郭から瞳孔中心を推定することも困難である。さらに、赤目現象の発生に偏りがある場合、瞳孔の暗い部分と虹彩の輝度差が小さいことが多く、瞳孔輪郭を検出することは難しい。さらに、図6Dのように、撮像対象の人物が眼鏡をかけている場合、レンズ反射によって、赤目現象と酷似した円形の反射が発生する場合がある。近赤外線画像では、色相による識別が出来ないため、このようなレンズ反射は、瞳孔として頻繁に誤検出される。一般的な瞳孔検出手法では、1瞳孔輪郭を円又は楕円として画像上を探索するか、又は、2目領域の画像を学習させるといったパターン認識によって、瞳孔の検出を行なう。しかし、本発明が取り扱うような赤目現象が部分的に発生する状況では、手法1は、輪郭を画像から取得することが難しいため困難であり、手法2では、瞳孔の光る箇所及びその強度のパターンが多すぎるため、誤検出が頻発する。一般的な撮像装置によって撮影された画像から特徴を抽出する場合、図7に示すように、同一画像内の隣接する領域の組み合わせを特徴することが多く、異なる画像間で特徴を生成することはない。これは、異なる画像間においては被写対象の写る位置又は姿勢は異なることが多いので、意味のある特徴を表現することが困難なためである。なお、図7の各特徴P201-P215は、白い領域と黒い領域との組み合わせからなる矩形特徴で表現されている。これらの特徴は、Haarlike特徴と呼ばれる例えば、非特許文献1参照。図7の各矩形特徴の黒い領域の画素値の合計から白い領域の画素値の合計を引いた値が、特徴量として扱われる。これに対して、本実施の形態の検出装置100では、視点の異なる2つの撮像系によって撮影された画像の見え方の違いを特徴として採用する。これにより、従来方式では検出が困難であった部分的に赤目現象が発生した瞳孔とその中心を検出することができる。具体的には、本実施の形態では、構成領域が異なる積分画像に設定する交差領域パターンも、特徴量の算出に用いられる。このように算出された特徴量を用いることにより、赤目現象発生時の瞳孔のように、撮像装置の位置によって見え方が異なる検出対象でも、高い確率で検出することができる。詳細には、交差領域パターン設定部106は、各単位画像ペアに対して、複数の交差領域パターンのそれぞれを順次設定する。そして、特徴量算出部107は、交差領域パターン設定部106によって交差領域パターンが設定された各画像領域における特徴量を算出し、当該算出された特徴量から、各交差領域パターンに関する総合特徴量を算出する。図8は、交差領域パターンの説明に供する図である。図8では、便宜上、第1単位画像及び第2単位画像に対応する、第1画像及び第2画像の部分画像G301及びG302に領域候補A303-A306が設定されている。このような領域候補を用いて交差領域パターンを生成する場合、A303及びA304の領域から構成される交差領域パターン1、A303及びA305の領域から構成される交差領域パターン2、A303及びA306の領域から構成される交差領域パターン3、A304及びA305の領域から構成される交差領域パターン4、A304及びA306の領域から構成される交差領域パターン5、及び、A305及びA306の領域から構成される交差領域パターン6という、6つの交差領域パターンを生成することができる。図8において、領域A303と領域A305と、領域A304と領域A306とには、それぞれ、顔上の同じ箇所が映されている。しかしながら、領域A303と領域A305とに映されている画像は、ほぼ同じ見え方をするのに対して、領域A304と領域A306とに映されている画像では、瞳孔部分が異なる見え方をしている。また、領域A303と領域A304とは、同一の画像上に設定されているのにも拘わらず、一方の画像のみが光っているのに対して、領域A305と領域A306では、輝度は異なるものの、両方の画像で光る円が存在する。このように、構成領域の内の一部が第1単位画像に設定され且つ残りが第2単位画像に設定される交差領域パターンを用いて、特徴量を算出することにより、その特徴量には、構成領域の内の全てが同一画像内に設定される交差領域パターンによっては得られない情報を得ることができる。また、本実施の形態では、このような交差領域パターンを基にした特徴量を大量に収集し、学習することによって、赤目現象が発生した瞳孔をパターン認識によって検出することができる。なお、以上の説明では、特徴量算出部107が交差特徴量Vを量子化することにより算出される量子化交差特徴量Qを用いているが、これに限定されるものではなく、交差特徴量Vを総合特徴量として用いても良い。このように本実施の形態によれば、検出装置100において、単位画像取得部105が、第1積分画像及び第2積分画像のそれぞれから、単位画像の切り取り位置を順次ずらすことにより、互いに切り取り位置の異なる、複数の単位画像ペアを取得する。そして、交差領域パターン設定部106が、第1の交差領域パターングループの構成パターンの全てが設定されるように、構成パターンを各単位画像ペアに対して順次設定する。各交差領域パターンは、N個Nは、2以上の自然数の領域のそれぞれの単位画像内における位置つまり、単位画像平面の座標及びサイズ、並びに、各領域が第1単位画像及び第2単位画像の内のいずれに設定されるかを示す設定画像情報によって定義される。そして、特徴量算出部107が、交差領域パターン設定部106によって交差領域パターンが設定された各画像領域における特徴量を算出し、当該算出された特徴量から、各交差領域パターンに関する総合特徴量を算出する。そして、検出部108が、第1の交差領域パターングループの各構成パターンに関する総合特徴量と、識別器記憶部112に記憶されている、複数の弱識別器から構成される強識別器とに基づいて、検出対象を検出する。こうすることで、視点の異なる2つの撮像系によって撮影された画像の見え方の違いを特徴として採用することができる。これにより、従来方式では検出が困難であった検出対象例えば、部分的に赤目現象が発生した瞳孔とその中心を検出することができる。なお、図2に示した検出装置100において、積分画像算出部104の入力段に、第1画像及び第2画像に対して前処理を行う前処理部を設けても良い。前処理とは、例えば、第1画像と第2画像に対する平滑化、コントラスト調節、ヒストグラム正規化、ノイズ除去などの処理である。また、図2に示した検出装置100においては、交差領域パターン設定部106と交差領域パターン設定部109とを別の機能部として説明したが、単一の機能部としても良い。同様に、特徴量算出部107と特徴量算出部110とについても、単一の機能部としても良い。また、上記各部の機能は、マイクロコンピュータが、制御プログラムを実行して実現されても良い。すなわち、検出装置100は、制御部であるCPU、制御プログラムが記録されたROM、及びプログラム実行用のRAM等、撮像装置であるカメラ、投光器、表示警報装置である表示部を有し、この制御部が検出装置100の各部の動作を制御しても良い。図2の各部は、制御部が実行する視線方向判定処理をブロックとして明示したものである。また、検出装置100は、パーソナルコンピュータ、OA機器、携帯電話などの情報端末や、自動車、飛行機、船、電車などの移動手段に搭載される情報提供装置として有用である。また、監視、警報装置や、ロボット、映像音響再生装置などの用途にも応用できる。"