入力画像内の一部領域に設定され、前記入力画像をスキャンする探索ウィンドウ内の画像から所定の規則に従って特徴量を算出する特徴量算出部と、教師画像の特徴量を用いた学習に基づき識別を行なう複数の識別器と、算出された前記特徴量といずれかの識別器により、前記探索ウィンドウ内の画像から所定の対象物を検出する検出処理部とを備え、前記複数の識別器は、正の教師画像として前記対象物全体が写った画像を用いて学習した通常用識別器と、正の教師画像として前記対象物の一部が写った画像を用いて学習した端部用識別器とを含み、前記検出処理部は、前記通常用識別器を用いて前記所定の対象物の検出を行ない、前記探索ウィンドウが前記入力画像の端部を含む場合は、さらに、前記端部用識別器を用いて前記所定の対象物の検出を行なうことを特徴とする対象物検出装置。前記複数の識別器が含む前記端部用識別器は複数であり、各前記端部用識別器は、前記対象物の一部が写った画像である正の教師画像として、前記探索ウィンドウが含む前記入力画像の端部に応じてそれぞれ異なる画像を用いて学習したものであることを特徴とする請求項1に記載の対象物検出装置。前記端部用識別器は、上端部用識別器、下端部用識別器、左端部用識別器、右端部用識別器を有し、前記検出処理部は、前記探索ウィンドウが前記入力画像の上端部を含む場合は、前記上端部用識別器を用い、前記探索ウィンドウが前記入力画像の下端部を含む場合は、前記下端部用識別器を用い、前記探索ウィンドウが前記入力画像の左端部を含む場合は、前記左端部用識別器を用い、前記探索ウィンドウが前記入力画像の右端部を含む場合は、前記右端部用識別器を用いて前記所定の対象物の検出を行なうことを特徴とする請求項2に記載の対象物検出装置。前記上端部用識別器は、正の教師画像として前記対象物の下部が写った画像を用いて学習し、前記下端部用識別器は、正の教師画像として前記対象物の上部が写った画像を用いて学習し、前記左端部用識別器は、正の教師画像として前記対象物の右部が写った画像を用いて学習し、前記右端部用識別器は、正の教師画像として前記対象物の左部が写った画像を用いて学習したものであることを特徴とする請求項3に記載の対象物検出装置。入力画像内の一部領域に設定され、前記入力画像内をスキャンする探索ウィンドウ内の画像から所定の規則に従って特徴量を算出する特徴量算出ステップと、教師画像の特徴量を用いた学習に基づき識別を行なう複数の識別器のいずれかと、算出された前記特徴量により、前記探索ウィンドウ内の画像から所定の対象物を検出する検出ステップとを有し、前記複数の識別器は、正の教師画像として前記対象物全体が写った画像を用いて学習した通常用識別器と、正の教師画像として前記対象物の一部が写った画像を用いて学習した端部用識別器とを含むものであり、前記検出ステップは、前記通常用識別器を用いて前記所定の対象物の検出を行ない、前記探索ウィンドウが前記入力画像の端部を含む場合は、さらに、前記端部用識別器を用いて前記所定の対象物の検出を行なうことを特徴とする対象物検出方法。識別器の作成では、学習用の画像が用いられる。このため、監視カメラ装置に適用して人物を検出対象とする場合には、人物が立っている画像や人物が歩いている画像を正の教師画像として識別器を学習させる。監視カメラ装置は、人物のアップではなく、監視対象エリアを広範囲に撮像することが多いため、正の教師画像としては人物の全身画像を主として用いることにより、検出精度を高めることができると考えられる。しかしながら、全身画像を正の教師画像として用いると、画面の端部で一部しか写っていない人物の検出精度が落ちてしまう。監視カメラでは、このような状況でも人物を検出する必要があるため、人物が部分的に写っている画像も正の教師画像に含めることも考えられるが、その分、全身が写っている場合の検出精度が低下してしまうおそれがある。一方で、全身が写っている場合の検出精度および一部が写っている場合の検出精度の両方を高めるために処理負荷が大きくなりすぎると、監視カメラ装置としての基本性能が低下することになる。そこで、本発明は、検出対象物が全部写っている場合と、検出対象物が端部にあって一部分しか写っていない場合の両方の検出精度を、処理負荷を大きくすることなく高めることを目的とする。上記課題を解決するため、本発明の第1の態様である対象物検出装置は、入力画像内の一部領域に設定され、前記入力画像をスキャンする探索ウィンドウ内の画像から所定の規則に従って特徴量を算出する特徴量算出部と、教師画像の特徴量を用いた学習に基づき識別を行なう複数の識別器と、算出された前記特徴量といずれかの識別器により、前記探索ウィンドウ内の画像から所定の対象物を検出する検出処理部とを備え、前記複数の識別器は、正の教師画像として前記対象物全体が写った画像を用いて学習した通常用識別器と、正の教師画像として前記対象物の一部が写った画像を用いて学習した端部用識別器とを含み、前記検出処理部は、前記通常用識別器を用いて前記所定の対象物の検出を行ない、前記探索ウィンドウが前記入力画像の端部を含む場合は、さらに、前記端部用識別器を用いて前記所定の対象物の検出を行なうことを特徴とする。このとき、前記複数の識別器が含む前記端部用識別器は複数であり、各前記端部用識別器は、前記対象物の一部が写った画像である正の教師画像として、前記探索ウィンドウが含む前記入力画像の端部に応じてそれぞれ異なる画像を用いて学習したものとすることができる。より具体的には、前記端部用識別器は、上端部用識別器、下端部用識別器、左端部用識別器、右端部用識別器を有し、前記検出処理部は、前記探索ウィンドウが前記入力画像の上端部を含む場合は、前記上端部用識別器を用い、前記探索ウィンドウが前記入力画像の下端部を含む場合は、前記下端部用識別器を用い、前記探索ウィンドウが前記入力画像の左端部を含む場合は、前記左端部用識別器を用い、前記探索ウィンドウが前記入力画像の右端部を含む場合は、前記右端部用識別器を用いて前記所定の対象物の検出を行なうことができる。また、前記上端部用識別器は、正の教師画像として前記対象物の下部が写った画像を用いて学習し、前記下端部用識別器は、正の教師画像として前記対象物の上部が写った画像を用いて学習し、前記左端部用識別器は、正の教師画像として前記対象物の右部が写った画像を用いて学習し、前記右端部用識別器は、正の教師画像として前記対象物の左部が写った画像を用いて学習したものとすることができる。上記課題を解決するため、本発明の第2の態様である対象物検出方法は、入力画像内の一部領域に設定され、前記入力画像内をスキャンする探索ウィンドウ内の画像から所定の規則に従って特徴量を算出する特徴量算出ステップと、教師画像の特徴量を用いた学習に基づき識別を行なう複数の識別器のいずれかと、算出された前記特徴量により、前記探索ウィンドウ内の画像から所定の対象物を検出する検出ステップとを有し、前記複数の識別器は、正の教師画像として前記対象物全体が写った画像を用いて学習した通常用識別器と、正の教師画像として前記対象物の一部が写った画像を用いて学習した端部用識別器とを含むものであり、前記検出ステップは、前記通常用識別器を用いて前記所定の対象物の検出を行ない、前記探索ウィンドウが前記入力画像の端部を含む場合は、さらに、前記端部用識別器を用いて前記所定の対象物の検出を行なうことを特徴とする本発明によれば、対象物が全部写っている場合と、対象物が端部にあって一部分しか写っていない場合の両方の検出精度を、処理負荷を大きくすることなく高めることができる。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。図1は、本実施形態に係る対象物検出装置の構成を示すブロック図である。本図に示すように、対象物検出装置10は、撮像部110、ウィンドウ設定部120、特徴量算出部130、対象物検出部140、検出情報格納部150、表示部160、外縁領域判定部170、検出制御部180、識別器切替部190、識別器格納部200を備えて構成される。これらのブロックのうち、ウィンドウ設定部120、特徴量算出部130、対象物検出部140、検出情報格納部150、外縁領域判定部170、検出制御部180、識別器切替部190、識別器格納部200は、検出処理部210として機能し、CPU、メモリ、インタフェース等を備えた情報処理装置を用いて構成することができる。撮像部110は、ビデオカメラ等の撮像装置を用いることができ、動画像を取得する。なお、撮像部110は、対象物検出装置10の外部に設けるようにしてもよい。撮像部110は、例えば、監視カメラ装置として機能させることができる。ウィンドウ設定部120は、撮像部110が取得した動画像の1フレーム分を取り出して入力画像とし、その中で検出処理を行なう探索ウィンドウを設定する。本実施形態では、入力画像に対して、様々な大きさの探索ウィンドウを設定し、入力画像を複数回スキャンする。このため、1つの探索ウィンドウの処理が終わったら画像全体の検出処理を行なうようにスキャンしながら探索ウィンドウを次々に設定していく。特徴量算出部130は、探索ウィンドウによって切り出された領域から形状、輪郭に関連する特徴量を算出する。本実施形態では、勾配方向ヒストグラムHOG:HistogramsofOrientedGradientsを特徴量として用いるものとする。HOG特徴量の算出では、まず、ピクセル単位で輝度勾配の強度方向を算出する。次に、算出された輝度勾配を、例えば、5×5ピクセルの近傍領域セルでヒストグラム化する。これにより、照明や影の影響を受けにくい特徴量とすることができる。最後に、近傍のセル同士ブロックで正規化する。これにより、ブロック内での検出対象の局所的な回転や平行移動が生じた場合でも、ほぼ変化しない特徴量を得ることができる。対象物検出部140は、特徴量算出部130で算出された特徴量を識別器にかけて対象物の領域を検出する。本実施形態では、対象物は人物とし、AdaBoost等による機械学習で生成された識別器を用いて対象物の検出を行なうものとする。識別器は、弱い識別器が多数連結されて構成されており、それぞれの弱い識別器には、AdaBoost等による機械学習で得られた重み付けがなされている。本実施形態において、識別器は、識別器格納部200に複数個格納されているものとする。複数の識別器は、通常識別器、上端用識別器、下端用識別器、左右端用識別器、左端用識別器であるとし、それぞれ正の教師画像として、異なる画像を用いて学習した識別器である。これらのうち、上端用識別器、下端用識別器、右端用識別器、左端用識別器は、外縁用の識別器として用いられる。図2は、各識別器で正の教師画像として用いられる画像例を示している。通常識別器は、図2aに示すような人物の全身像画像を正の画像として学習したものである。上端用識別器は、図2bに示すような人物の下半身画像を正の画像として学習したものである。これは、画像の上端部分では、人物の上半身が欠けることが多いためである。下端用識別器は、図2cに示すような人物の上半身画像を正の画像として学習したものである。これは、画像の下端部分では、人物の下半身が欠けることが多いためである。左端用識別器は、図2dに示すような人物の左半身画像を正の画像として学習したものである。これは、画像の左端部分では、人物の右半身が欠けることが多いためである。右端用識別器は、図2eに示すような人物の右半身画像を正の画像として学習したものである。これは、画像の右端部分では、人物の左半身が欠けることが多いためである。検出情報格納部150は、対象物が検出された領域の、入力画像上の位置情報を取得し保持する。表示部160は、入力画像上に、対象物が検出された領域を示す矩形を重ね合わせた画像を生成し、対象物検出装置10内部または外部に接続された表示装置に出力する。外縁領域判定部170は、探索ウィンドウの入力画像上での位置情報を把握し、探索ウィンドウが入力画像の外縁部分を含むか否かの判定を行ない、外縁部分を含むと判定した場合は、さらにどの位置の外縁かを判定する。なお、この判定は、探索ウィンドウのサイズと、位置とに基づいて行なうことができる。外縁の位置は、上端、下端、左端、右端とする。探索ウィンドウが4隅に位置している場合には、複数の外縁部分を含むことになる。例えば、探索ウィンドウが右上に位置している場合は、上端と右端を含んでいると判定する。検出制御部180は、外縁領域判定部170の判定結果を取得し、対象物検出部140で検出処理に用いる識別器を選択する。具体的には、まず、外縁領域判定部170の判定結果にかかわらず通常識別器を選択する。次いで、外縁部分を含むと判定された場合には、上端、下端、左端、右端に応じて上端用識別器、下端用識別器、左端用識別器、右端用識別器を選択する。このように、本実施形態では、まず、通常識別器を用いて検出を行ない、探索ウィンドウが外縁に接している場合に限り、さらに外縁用識別器を用いて検出を行なうようにしているため、処理負荷を大きくすることなく、対象物が全部写っている場合の検出精度および対象物が端部にあって一部分しか写っていない場合の検出精度を高めることができる。識別器切替部190は、識別器格納部200に格納された識別器の中から、検出制御部180の選択に基づいて、対象物検出部140における検出処理で使用する識別器を切り替える。このように構成された対象物検出装置10の動作について説明する。図3は、対象物検出装置10における対象物検出処理を説明するためのフローチャートである。まず、ウィンドウ設定部120は、撮像部110が取得した動画像の1フレーム分を取り出して入力画像とするS101。そして、様々な大きさの探索ウィンドウでの検出を行なうために、探索ウィンドウと入力画像との相対的なスケールを設定するS102。探索ウィンドウのスケールのシーケンスはあらかじめ定めておくようにする。そして、探索ウィンドウを入力画像内でスキャンするために、ウィンドウ設定部120が、探索ウィンドウ位置を設定するS103。検出処理は、探索ウィンドウ内の領域に対して行なう。ウィンドウ設定部120は、入力画像の全領域が漏れなく検出処理対象となるように探索ウィンドウの設定位置を管理する。探索ウィンドウ位置のシーケンスもあらかじめ定めておくようにする。探索ウィンドウが設定された位置の画像について、特徴量算出部130が特徴量を算出するS104。本実施形態では、上述のように輝度勾配ヒストグラムHOGを特徴量とする。そして、対象物検出部140が、算出された特徴量を用いて通常識別器による対象物体の検出処理を行なうS105。このため、検出制御部180は識別器切替部190に対して、対象物検出部140が使用する識別器として通常識別器に切り替えさせる。その結果、対象物である人物が検出された場合にはS106:Yes、検出情報格納部150に現在の探索ウィンドウの位置情報を格納するS107。次に、外縁領域判定部170が、探索ウィンドウの入力画像上での位置情報を把握し、探索ウィンドウが入力画像の外縁部分を含むか否かの判定を行なうS108。その結果、探索ウィンドウが入力画像の外縁部分を含む場合S108:Yesには、含む外縁の位置に応じた外縁用識別器による対象物体の検出処理を行なうS109。すなわち、上端が含まれていれば上端用識別器を使用した検出処理を行ない、下端が含まれていれば下端用識別器を使用した検出処理を行ない、右端が含まれていれば右端用識別器を使用した検出処理を行ない、左端が含まれていれば左端用識別器を使用した検出処理を行なうように、検出制御部180が識別器切替部190に対象物検出部140が使用する識別器を切り替えさせる。探索ウィンドウが隅に位置し、複数の端部が含まれている場合、対応する複数の識別器を使用して検出処理を行なうようにする。その結果、対象物である人物が検出された場合にはS110:Yes、検出情報格納部150に現在の探索ウィンドウの位置情報を格納するS111。以上の処理を、探索ウィンドウの位置シーケンスに従って、探索ウィンドウの位置を移動させながら繰り返す。全領域のスキャンを終了するとS112:Yes、スケールシーケンスに従ってスケールを変更して、全領域のスキャンを繰り返す。そして、あらかじめ定めた全スケールでの全領域スキャンを終了するとS113:Yes、検出情報格納部150に格納されている探索ウィンドウの設定位置に基づく画像を生成して、表示装置に表示するS114。具体的には、対象物が検出された探索ウィンドウの設定位置に対応する矩形を入力画像に重ね合わせて表示する。そして、次の入力画像に対して同様の処理を繰り返す。以上の動作により、図4aに示すような全身が写った人物A、人物Bは、通常識別器により検出され、図4bに示すような端部で切れている人物は端部用識別器により検出される。本図の例では、左端で切れている人物Cは、左端用識別器により検出され、上端で切れている人物Dは、上端用識別器により検出され、右下で切れている人物Eは、右端用識別器および/または下端用識別器により検出される。以上のように、本実施形態の対象物検出装置10は、全体が写っている対象物を検出するための通常識別器と、画像の端部で一部分のみ写っている対象物を検出するための端部識別器とを備え、探索ウィンドウが端部を含んでいる場合には端部識別器を併用して検出処理を行なうので、対象物が全部写っている場合と、対象物が端部にあって一部分しか写っていない場合の両方の検出精度を、処理負荷を大きくすることなく高めることができる。このような対象物検出装置10において、図示しないメカ制御部で、表示部160により表された対象物領域に合わせて撮像部110をパンチルトズーム調節することで、わずかにカメラに映った侵入者も逃さず追跡可能な高精度の侵入監視システムを実現できるようになる。また、検出結果に対応してユーザーである監視者への通報、侵入者への警告機能を付加することで、より多くの犯罪が未然に防げる監視カメラシステムが可能となる。なお、本実施形態では画像上での物体に関する情報としてHOG特徴量を用いたが、物体の輪郭形状を表すような情報であればHOG特徴量に限ったものではない。ただし、HOG特徴量は、端部の検出がしにくいという側面を有しているため、本発明は、HOG特徴量を用いた場合に特に効果的に適用することができる。また、物体検出用の識別器作成に関して、AdaBoost手法を用いたが、いわゆる教師データ有りの機械学習手法であれば他の方法でも構わない。さらに、検出対象物は、人物に限られず、車等の大まかに形状が決まっているような一般物体とすることができる。