自車両と衝突するおそれのある障害物を検出する障害物検出手段と、前記障害物検出手段によって検出された前記障害物に限ってパターン認識を実行することにより、歩行者を検出する歩行者検出手段とを備える、画像認識装置。前記パターン認識の実行可否が、前記障害物検出手段によって検出された前記障害物の特徴に応じて決定される、請求項1に記載の画像認識装置。前記障害物の特徴が、形態的特徴である、請求項2に記載の画像認識装置。前記形態的特徴が、前記障害物の大きさである、請求項3に記載の画像認識装置。前記形態的特徴が、前記障害物の横幅である、請求項4に記載の画像認識装置。前記パターン認識は、前記横幅が所定の横幅閾値を超えているとき実行される、請求項5に記載の画像認識装置。前記形態的特徴が、前記障害物の縦幅と横幅の比である、請求項3から6のいずれか一項に記載の画像認識装置。前記障害物の特徴が、位置的特徴である、請求項2から7のいずれか一項に記載の画像認識装置。前記位置的特徴が、前記障害物と自車両の進路との位置関係である、請求項8に記載の画像認識装置。前記パターン認識は、前記障害物の左右端の一方の端位置が前記進路上にあるとき実行される、請求項9に記載の画像認識装置。前記パターン認識は、前記障害物が前記進路に所定の重複幅以上重複するとき実行される、請求項9に記載の画像認識装置。自車両の進行方向に存在する立体物を探知する探知手段を備え、前記障害物検出手段は、前記探知手段の探知結果を用いて前記障害物を検出する、請求項1から11のいずれか一項に記載の画像認識装置。前記探知手段は、前記立体物までの距離を測定する測距手段である、請求項12に記載の画像認識装置。前記障害物検出手段は、前記測距手段によって同一距離として探知された測距点の集まりを前記障害物として検出する、請求項13に記載の画像認識装置。前記歩行者検出手段は、前記集まりに基づいて設定された探索領域内で、前記パターン認識を実行する、請求項14に記載の画像認識装置。前記探索領域の大きさが、前記集まりの縦幅に応じて設定される、請求項15に記載の画像認識領域。前記探索領域の横幅が、前記集まりの縦幅以下に設定される、請求項16に記載の画像認識装置。前記歩行者検出手段により検出された歩行者に相当する測距点を前記探索領域から除いた残りの測距点に対して、パターン認識が実行される、請求項15から17のいずれか一項に記載の画像認識装置。前記測距手段は、レーダー又はカメラを用いて測距するシステムである、請求項13から18のいずれか一項に記載の画像認識装置。自車両の進行方向に存在する障害物を検出する障害物検出手段と、前記障害物検出手段によって検出された前記障害物に限ってパターン認識を実行することにより、歩行者を検出する歩行者検出手段とを備える、画像認識装置。しかしながら、従来技術では、検出された立体物から歩行者を検出したい場合、上述のような簡易なパターンだけでは歩行者であるか否かを判別できない。そのため、歩行者検出のためのパターン認識を採用することが有効であるが、その採用に伴ってパターン認識の計算量が増大してしまう。そこで、本発明は、歩行者検出のためのパターン認識の計算量を軽減できる、画像認識装置の提供を目的とする。上記目的を達成するため、本発明に係る画像認識装置は、自車両と衝突するおそれのある障害物を検出する障害物検出手段と、前記障害物検出手段によって検出された前記障害物に限ってパターン認識を実行することにより、歩行者を検出する歩行者検出手段とを備えることを特徴とするものである。また、上記目的を達成するため、本発明に係る画像認識装置は、自車両の進行方向に存在する障害物を検出する障害物検出手段と、前記障害物検出手段によって検出された前記障害物に限ってパターン認識を実行することにより、歩行者を検出する歩行者検出手段とを備えることを特徴とするものである。本発明によれば、歩行者検出のためのパターン認識の計算量を軽減できる。以下、図面を参照しながら、本発明を実施するための形態の説明を行う。図1は、本発明の一実施形態である衝突保護システム1の構成を示したブロック図である。衝突保護システム1は、自車両が自車両周辺の障害物他車両、歩行者などを監視し、その監視結果に応じて衝突保護装置31を作動させて、障害物との衝突を回避又は障害物との衝突被害を軽減する車載システムである。衝突保護システム1は、画像認識装置100と、衝突予測制御装置30と、衝突保護装置31とを備える。画像認識装置100は、自車両の進行方向に存在する障害物を撮像して、撮像画像内の特定の障害物が歩行者であるのか車両であるのかを識別可能な装置である。衝突予測制御装置30は、画像認識装置100による障害物の識別結果に応じて、衝突保護装置31を作動させ、その作動態様を変化させる。衝突予測制御装置30の具体例として、マイクロコンピュータ等が内蔵された電子制御装置ECUが挙げられる。また、衝突保護装置31の具体例として、ステアリング装置、サスペンション装置、エアバッグ装置、プリテンショナ付シートベルト装置、ブレーキアシスト装置、シート調節装置、警報装置、これらの装置毎に配備されたECUなどが挙げられる。画像認識装置100は、障害物検出部10と、歩行者検出部20とを備える。障害物検出部10は、自車両と衝突するおそれのある障害物を検出する手段である。自車両の進行方向に存在する障害物を検出する手段でもよい。自車両の進行方向は、前進方向でも後進方向でもよい。一方、歩行者検出部20は、被写体の中で障害物検出部10によって検出された障害物に限ってパターン認識を実行することにより、歩行者を検出する手段である。したがって、画像認識装置100の構成によれば、歩行者検出のためのパターン認識が実行される対象が、自車両と衝突するおそれのある障害物又は、自車両の進行方向に存在する障害物に限られるため、歩行者検出のためのパターン認識の計算量を軽減できる。例えば、図2に示されるように、歩行者テンプレート40を撮像画像41の全領域にわたってパターン認識を実行しながらフルスキャンすることにより撮像画像41内の歩行者42を検出する場合に比べて、歩行者検出のためのパターン認識の計算量を軽減できる。次に、図1に示した画像認識装置100の構成要素である障害物検出部10について更に詳細に説明する。障害物検出部10は、測距システム11と、障害物判定部12とを備える。測距システム11は、自車両の進行方向に存在する立体物を探知する手段である。障害物判定部12は、測距システム11の測距結果を用いて、自車両と衝突するおそれのある障害物又は、自車両の進行方向に存在する障害物を検出する。なお、測距システム11は、障害物検出部10の内部に構成されてもよいし、障害物検出部10の外部に構成されてもよい。測距システム11は、自車両から自車両の進行方向に存在する立体物までの距離を測定する測距手段である。測距システム11の具体例として、カメラを用いて距離を測定して算出するシステムが挙げられる。カメラの具体例として、単眼カメラ、ステレオカメラが挙げられる。単眼カメラを用いる場合、例えば、撮像画像の画素の縦座標と被写体までの距離との予め定められた対応関係に基づいて、単眼カメラで実際に撮影された立体物の最下端の撮像画像上の縦座標から、その立体物までの距離が算出される。ステレオカメラを用いる場合、ステレオカメラで撮影した一対の画像に対してステレオ視差をとることにより、立体物の画像上の各点の距離が算出される。測距システム11による距離の算出は、横方向車幅方向及び縦方向高さ方向をスキャン可能なレーダー例えば、レーザーレーダー、ミリ波レーダーなどを用いてもよい。レーダーから照射された電波が立体物上の各点で反射することにより、各反射点までの距離が算出される。障害物判定部12は、測距システム11によって同一距離として探知された測距点の集まりを、自車両と衝突するおそれのある障害物又は、自車両の進行方向に存在する障害物として検出する。これにより、例えば図3に示される歩行者42及び車両43のように、測距システム11のような測距手段が、自車両からほぼ同じ距離で近接している異種の立体物を区別できずに同一の立体物として距離測定がされたとしても、同一距離として探知された測距点の集まりに対して上述のパターン認識を実行することによって、歩行者とその歩行者に近接する立体物とを区別できる。その結果、パターン認識の計算量を軽減したまま、歩行者を正確に検出できる。例えば、障害物判定部12は、図3に示されるように、測距システム11のカメラによって近傍領域内で同一距離として探知された各測距点を囲む検出枠45を撮像画像41上で作成する。検出枠45は、横幅W1と縦幅H1からなる四角形である。障害物判定部12は、検出枠45を立体物として検出する。したがって、検出枠45内の画素は、ある一つの立体物を構成する画素とみなすことができる。測距システム11のカメラは、検出枠45内の各画素の距離情報に基づいて、その立体物までの距離を算出できる。例えば、±σσ:標準偏差の範囲内の各画素の距離の平均に基づいて、その立体物までの距離を算出する。次に、図1に示した画像認識装置100の構成要素である歩行者検出部20について更に詳細に説明する。歩行者検出部20は、パターン認識部21と、パターン認識実行可否判定部22と、歩行者判定部23とを備える。パターン認識部21は、障害物検出部10に備えられたカメラによって得られた撮像画像上で、測距システム11のレーダー又はカメラによって同一距離として探知された測距点の集まりに対してパターン認識を実行する処理計算部である。パターン認識実行可否判定部22は、障害物検出部10の障害物判定部12によって検出された障害物の特徴例えば、形態的特徴、又は位置的特徴、又は各特徴の組み合わせなどに応じて、パターン認識部21で処理されるパターン認識の実行可否を決定する手段である。歩行者判定部23は、パターン認識部21の認識結果に基づいて、歩行者を検出する手段である。例えば、パターン認識実行可否判定部22は、測距システム11によって同一距離として探知された測距点の集まりの大きさ具体的には、検出枠45の横幅W1及び/又は縦幅H1に応じて、パターン認識部21で処理されるパターン認識の実行可否を決定する。パターン認識部21は、測距システム11によって同一距離として探知された測距点の集まりの大きさが、歩行者の一般的な大きさを考慮して設定された所定の大きさ基準例えば、所定の横幅閾値を超えているとき、歩行者とその歩行者に近接する立体物とがまとまったかたまりを一つの立体物として検出されているとして、歩行者検出のためのパターン認識をその測距点の集まり具体的には、検出枠45内の画素に対して実行する。これにより、パターン認識の対象を絞り込むことができる結果、パターン認識の計算量を軽減できる。また、例えば、パターン認識実行可否判定部22は、検出枠45の横幅W1と縦幅H1の比率に応じて、パターン認識部21で処理されるパターン認識の実行可否を決定してもよい。立体物が歩行者単独である場合、一般的に横幅W1<縦幅H1であることから、横幅W1/縦幅H1>1のときには、歩行者とバスほど背の高くない乗用車とが近接しているとみなすことができる。なお、立体物の実際の幅横幅、縦幅は、カメラを用いて検出でき、例えば、その立体物までの距離とその立体物の撮像画像上の幅とに基づいて、演算可能である。また、パターン認識実行可否判定部22は、障害物検出部10の障害物判定部12によって検出された障害物と自車両の進路との位置関係に応じて、パターン認識部21で処理されるパターン認識の実行可否を決定してもよい。例えば、パターン認識実行可否判定部22は、測距システム11によって同一距離として探知された測距点の集まりの左右端の端位置具体的には、図4に示される検出枠45の横幅を定める端位置45a又は45bに応じて、パターン認識部21で処理されるパターン認識の実行可否を決定してもよい。図4は、検出枠45と自車両49の進路46との重複関係を模式的に上方視で示したものである。進路46は、自車両49が進むべき走行路である。進路46の左端47aと右端47bとの間の路幅W3は、自車両49が現在の進行方向のままで進むと仮定したときに、自車両49と衝突するおそれのある幅長に設定される。例えば、自車両49の車幅に応じて設定され、典型的には、自車両49の車幅と同一又は僅かに大きい値に設定される。区画線44は、車両の走行レーンを隣の走行レーンと区分するための、道路面に標示された車線白線や黄線などである。一点鎖線48は、進路46の路幅方向の中央線を仮想的に示した線である。パターン認識実行可否判定部22は、検出枠45の横幅を定める端位置と進路46との重複関係に応じて、パターン認識部21で処理されるパターン認識の実行可否を決定する。パターン認識部21は、例えば図4のような進行状況において、検出枠45の左右端のうち進路46の中央線48に近い方の右端45bが進路46上にあるとき、検出枠45内の障害物と自車両49が衝突するおそれがあるとして、検出枠45内の画素に対してパターン認識を実行する。一方、検出枠45の左右端のうち進路46の中央線48に近い方の右端45bが進路46上にないとき、検出枠45内の障害物と自車両49が衝突するおそれがないとして、検出枠45内の画素に対してパターン認識を実行されない。図5は、画像認識装置100の処理動作例を示したフローチャートである。障害物検出部10は、上述のように、立体物を検出するステップS10。歩行者検出部20は、検出枠45の左右端の一方の端の位置が、自車両の車幅に応じて設定された路幅W3内にあるか否かを判定するステップS20。検出枠45の両端位置が共に路幅W3の外側に存在する場合には、自車両と立体物のラップ率=路幅W3内の立体物幅W2/路幅W3×100が、100又は0である。ラップ率が100とは、検出枠45の左端45aが進路46の左端47aよりも外側左側に位置し、かつ検出枠45の右端45bが進路46の右端47bよりも外側右側に位置する場合である。ラップ率が0のときには、立体物が自車両と衝突する可能性は小さくなる。そこで、ラップ率が0の場合、衝突保護装置31は衝突可能性が小さいときの作動態様で作動するので、一つの立体物として検出されたかたまりが本発明のパターン認識によって仮に複数に分離して識別されるものであっても、それらの識別された立体物が自車両と衝突する可能性が小さいことには変わりは無く、衝突保護装置31の作動タイミングにはほとんど影響しないとして、本発明のパターン認識の処理は行われない。一方、ラップ率が100のときには、立体物が自車両と衝突する可能性は大きくなる。そこで、ラップ率が100の場合、衝突保護装置31は衝突可能性が大きいときの作動態様で作動するので、一つの立体物として検出されたかたまりが本発明のパターン認識によって仮に複数に分離して識別されるものであっても、それらの識別された立体物が自車両と衝突する可能性が大きいことには変わりは無く、衝突保護装置31の作動タイミングにはほとんど影響しないとして、本発明のパターン認識の処理は行われない。歩行者検出部20は、検出枠45の左右端の一方の端の位置が路幅W3内にある場合例えば、ラップ率が50以上100未満の場合、路幅W3内にあるその一方の端位置図4の場合、右端45bの位置を基準に、図6に示されるような、検出枠45内に含まれる探索領域50を設定するステップS30。このような探索領域50を設定することにより、検出枠45内を満遍なくパターン認識をする場合に比べて、パターン認識の計算量が軽減し、処理速度を向上させることができる。例えば、歩行者42の幅の最大値が検出枠45の縦幅H1以下であると定義して、探索領域50の横領域幅W4を図6に示されるように検出枠45の縦幅H1に等しく設定して、探索領域50を正矩形域に設定する。パターン認識部21は、設定した探索領域50内でテンプレートマッチングによる歩行者認識を行うステップS40。歩行者42を検出したときステップS50、立体物情報の補正が行われるステップS60。すなわち、検出枠45を、歩行者42を囲む検出枠51と、検出枠45から検出枠51を除いた検出枠52とに分離する図7参照。そして、検出枠51と検出枠52のそれぞれについて、画素ごとの距離情報を用いて、各立体物の縦幅及び横幅、並びに各立体物までの距離が再度算出されることにより、それらの算出結果の精度が高められる。パターン認識部21は、検出枠52に対してパターン認識をすることによって、検出枠52がどんな立体物であるのかを識別することができる。したがって、本発明の構成によれば、例えば、横断歩行者と自車両までの距離と、その横断歩行者に近接する静止物例えば、横断歩行者待ちの先行車両、路側駐車車両と自車両までの距離とがほぼ等しい状況でも、正確に歩行者と車両を識別できる。また、衝突保護装置31の作動タイミングに影響を与える状況及び領域に限定することによって、認識処理の負荷を大幅に軽減できるため、リアルタイム性に優れるシステムを構築できる。例えば、自車両の進行方向に存在する異種の立体物を分離できずに、車両と歩行者のそれぞれの横幅の和よりも大きな横幅を持つ立体物情報が出力されることは無いため、衝突保護装置31に所望の動作を確実にさせることができる。具体的には、歩行者と車両とが測距センサによって識別できないほど近接していたとしても、衝突予測制御装置30は、その歩行者とその歩行者に近接する車両のそれぞれに適した保護動作を衝突保護装置31にさせることができる。以上、本発明の好ましい実施例について詳説したが、本発明は、上述した実施例に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなく、上述した実施例に種々の変形及び置換を加えることができる。例えば、パターン認識の実行可否を決定するための障害物の特徴として、障害物の大きさ等の形態的特徴、障害物と自車両との位置関係等の位置的特徴を例に挙げたが、これらの特徴のいずれかを二つ以上組み合わせて、パターン認識を実行する対象を絞り込むことで、パターン認識の計算量を軽減してもよい。例えば、歩行者には、自転車や車椅子などに乗る者を含んでいてよい。