"画像データから対象オブジェクトの特徴量を算出する特徴量算出装置であって、入力画像データの画素単位の特徴値として、エッジ方向及びエッジ強度を算出する特徴値算出部と、複数の画素の前記エッジ方向を組み合わせて、画素間の特徴量としてエッジ方向の組を算出するエッジ方向の組算出部と、前記特徴値算出に用いた前記複数の画素の全画素又は所定の画素を相関値算出対象画素とし、前記特徴量毎に、前記相関値算出対象画素間における前記エッジ強度の相関値を算出する相関値算出部と、前記相関値毎に前記特徴量をヒストグラムにカウントし、前記ヒストグラムを特徴ベクトルとして作成するヒストグラム作成部と、を備える特徴量算出装置。前記エッジ方向の組算出部は、所定の時空間的配置関係にある複数の画素のエッジ方向値の組を前記特徴量として算出し、前記相関値算出部は、前記特徴量の算出に用いた前記複数の画素を、前記相関値算出対象画素とする、請求項1記載の特徴量算出装置。前記相関量算出部は、前記相関値算出対象画素間の画素値の差、及び前記相関値算出対象画素間のエッジ強度値の差、及び前記相関値算出対象画素間の時空間的距離のいずれか、又はこれらの組を用いて、前記相関値を算出する、請求項1記載の特徴量算出装置。前記入力画像データが、カラー画像である場合に、前記特徴値算出部は、前記カラー画像データから、所定の時空間的配置関係にある複数の画素について、前記カラー画像データの3要素値ごとに、前記エッジ方向値および前記エッジ強度値を算出し、前記エッジ方向の組算出部は、前記エッジ強度値が最大値である要素のエッジ方向の組を、前記特徴量として算出し、前記相関値算出部は、前記相関値を、前記複数の画素において前記エッジ強度値のうち最大エッジ強度が前記カラー画像データの3要素のうちのいずれの要素から得られたかが一致するか否かに基づいて算出する、請求項1記載の特徴量算出装置。前記エッジ方向の組算出部は、所定ブロック内の各画素v1に対して、画素v1とN個の特定の時空間上の配置関係にある画素v2とのエッジ方向の組を算出する、請求項1記載の特徴量算出装置。前記エッジ方向の組算出部は、YCbCr空間のチャンネル毎に、前記特徴量の算出を行う、請求項1記載の特徴量算出装置。全ブロックの前記特徴ベクトルを連結するヒストグラム連結部、を備える、請求項1記載の特徴量算出装置。画像データから対象オブジェクトの特徴量を算出する特徴量算出方法であって、入力画像データの画素単位の特徴値として、エッジ方向及びエッジ強度を算出するステップと、複数の画素の前記エッジ方向を組み合わせて、画素間の特徴量としてエッジ方向の組を算出するステップと、前記特徴量の算出に用いた前記複数の画素の全画素又は所定の画素を相関値算出対象画素とし、前記特徴量毎に、前記相関値算出対象画素間における前記エッジ強度の相関値を算出するステップと、前記相関値毎に前記特徴量をヒストグラムにカウントし、前記ヒストグラムを特徴ベクトルとして作成するステップと、を有する特徴量算出方法。請求項8に記載の特徴量算出方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。しかしながら、従来のいずれの文献の方式は、以下の解決課題があった。1エッジ情報を画像内から一律に抽出するため、背景画素にエッジが多い場合には特徴量にノイズが重畳し、誤判別が増加してしまうという課題があった。すなわち、従来のいずれの文献においても、window内に発生するエッジ特徴を均一に扱い、均一に特徴量を取得するため、特徴ベクトルにはノイズが含まれている。具体的には、非特許文献1及び特許文献2におけるHOGは、セル内の全画素についてエッジ方向をカウントするため、セル内に存在する背景に起因するエッジも、人物に起因するエッジも均一にヒストグラムにカウントしてしまう。図3は、図2の特徴画像部分を抜粋し、さらに背景画素を追加した図である。図3に示すように、例示している局所領域kには、人物の右腕に起因する縦方向のシルエットライン図3f.参照と、背景に映る横線のライン図3g.参照が存在する。しかし、従来手法では、局所領域内に存在するエッジ方向のデータを、均一に、単純に、全て、特徴ベクトルにカウントしてしまうため、本来必要のない、背景データに起因するエッジ群もヒストグラム上にカウントしてしまい、これがノイズとなってしまう図3e.参照。そのため、背景のエッジの状況によって特徴ベクトルの値が左右されやすく、特に背景にエッジが多く煩雑な画像の場合には、識別器による判別精度が大幅に低下してしまう。背景領域の画像特徴は撮影環境によって無限に変化するため、実アプリケーションにおいて任意環境での性能を維持するには、よりロバストで、ノイズの重畳がし難い特徴量構造が必要である。また、非特許文献3に記載のcoHOGにおいても同様であり、coHOGは近隣画素間でのエッジ方向の組をカウントするため、上記課題に加えて、例えば人物のボディラインに起因するエッジと背景に起因するエッジの共起をも同等にカウントしてしまい、ノイズの影響で同様に精度低下につながってしまう。このように、従来手法では、画像内のエッジの勾配情報を、画像内の画素から均一に抽出する特徴量であったため、背景画素によって特徴ベクトルが左右されやすく、複雑背景下では誤検出が発生しやすい構造であった。2また、エッジ特徴は、エッジの強度及びエッジ方向からなる。従来手法では、エッジ強度の値をノイズ除去のための閾値としてや、エッジ方向値の信頼度の重み付けのための情報としてしか用いない。すなわち、エッジがある個所において一律にその方向情報のみの組み合わせを用いて特徴量を算出している。この課題について、図4に画像を示して明確化する。図4は、入力のカラー画像データ図4a.、白黒画像データ図4b.、エッジ強度値データ図4c.、エッジ方向データ図4d.を可視化した画像例を示す図である。図4c.に示すエッジ強度値画像は、非特許文献3と同様に、エッジ強度の値をある閾値で二値化しており、白画素はエッジ強度値が閾値以上であった画素であり、黒画素はエッジ強度値が閾値以下であった画素を示す。また、図4d.に示すエッジ方向データを表した画像は、エッジ方向0~360度を45度ずつの8方向に量子化し、それぞれの8方向の角度を色付けして可視化している。図4d.に示す黒は、エッジ強度値が閾値以下の画素であったためにエッジ方向値が利用されない画素を示している。従来手法では、人物か否かの判定に用いる特徴として、図4に示す画像のうち、主としてエッジ方向データしか用いられてこなかった。このように、従来手法では、エッジ強度情報は、ノイズ除去としてしか使用しておらず、強度にかかわらずエッジ勾配情報のみを利用していた。本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、人物のシルエットライン等の、オブジェクトの輪郭や、オブジェクトの輪郭とその周囲の画像変化に起因する重要な特徴を、背景ノイズの影響を低減して抽出することができる特徴量算出装置、特徴量算出方法及びプログラムを提供することを目的とする。本発明の特徴量算出装置は、画像データから対象オブジェクトの特徴量を算出する特徴量算出装置であって、入力画像データの画素単位の特徴値として、エッジ方向及びエッジ強度を算出する特徴値算出部と、複数の画素の前記エッジ方向を組み合わせて、画素間の特徴量としてエッジ方向の組を算出するエッジ方向の組算出部と、前記特徴値算出に用いた前記複数の画素の全画素又は所定の画素を相関値算出対象画素とし、前記特徴量毎に、前記相関値算出対象画素間における前記エッジ強度の相関値を算出する相関値算出部と、前記相関値毎に前記特徴量をヒストグラムにカウントし、前記ヒストグラムを特徴ベクトルとして作成するヒストグラム作成部とを備える。本発明の特徴量算出方法は、画像データから対象オブジェクトの特徴量を算出する特徴量算出方法であって、入力画像データの画素単位の特徴値として、エッジ方向及びエッジ強度を算出するステップと、複数の画素の前記エッジ方向を組み合わせて、画素間の特徴量としてエッジ方向の組を算出するステップと、前記特徴量の算出に用いた前記複数の画素の全画素又は所定の画素を相関値算出対象画素とし、前記特徴量毎に、前記相関値算出対象画素間における前記エッジ強度の相関値を算出するステップと、前記相関値毎に前記特徴量をヒストグラムにカウントし、前記ヒストグラムを特徴ベクトルとして作成するステップとを有する。また、他の観点から、本発明は、上記特徴量算出方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムである。本発明によれば、人物のシルエットライン等の、オブジェクトの輪郭や、オブジェクトの輪郭とその周囲の画像変化に起因する重要な特徴を、背景ノイズの影響を低減して抽出することができる。特に、背景画像をターゲットオブジェクトとして判定してしまう誤判定を抑制する効果も高い。以下、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。実施の形態1まず、本実施の形態における各用語について説明する。画素値は、輝度値を含む。エッジ強度は、画素値の変化の度合いを示す情報である。エッジ強度は、画素値の変化量を示すエッジ強度値により、定量的に表現される。エッジ方向は、エッジ勾配を示すものであり、エッジ強度が変化する方向である。エッジ方向は、画素値の増加の度合いが最も大きい方向を角度で示すエッジ方向値により、定量的に表現される。エッジ方向の組は、予め定義した特定の配置関係にある複数位置についてのエッジ方向の組である。エッジ方向の組は、各位置のエッジ方向値の組で表現される。相関値は、上述の複数位置における、エッジ強度の相関の度合いを定量的に示す情報であり、エッジ強度値の変化量に対応する値である。エッジ勾配は、本実施の形態において、2つの意味を有する。1つ目は、従来と同様に、エッジ方向の意味である。2つ目は、エッジ方向の組および相関値である。連結エッジは、エッジ強度の連結性のあるエッジ群である。エッジ勾配群は、エッジ勾配エッジ方向の組および相関値の連結性のある画素の集まりである。特徴値は、画素単位のエッジの特徴を示す情報であり、本実施の形態では、エッジ強度値およびエッジ方向値を含む。特徴量は、特徴値を組み合わせた情報であり、本実施の形態では、エッジ方向の組を含む。小領域は、ヒストグラムの作成の単位となる画像領域であり、局所領域あるいは小ブロックともいう。図5は、本発明の実施の形態1に係る特徴量算出装置の構成を示すブロック図である。本実施の形態の特徴量算出装置は、特徴量算出装置を搭載した、画像処理によるオブジェクト検出に有効なオブジェクト検出装置に適用した例である。加えて、前記特徴量算出方法を用いたオブジェクト検出器及びオブジェクト検出器の学習方法について適用することができる。オブジェクトの種類として、顔、人物、動物などが含まれるが、以下では特に人物を例に挙げて説明する。図5に示すように、特徴量算出装置100は、入力画像データの画素単位の特徴値を算出する特徴値算出部110と、複数の画素の前記特徴値を組み合わせて画素間の特徴量を算出する特徴量算出部120と、前記特徴値算出に用いた画素の相関値毎に前記特徴値をヒストグラムによりカウントし、前記ヒストグラムを特徴ベクトルとして作成するヒストグラム作成部130と、全ブロックの特徴ベクトルを連結するヒストグラム連結部140とを備える。特徴量算出装置100への入力は、スキャン走査枠画像画像データである。特徴量算出装置100からの出力は、識別に用いる特徴ベクトルである。また、スキャン走査枠画像は、特徴値算出部110に入力される前に、図示しない輝度補正部により輝度補正されることが好ましい。特徴値算出部110は、入力した画像データから各画素毎にエッジ方向及びエッジ強度を算出する。ここでは、特徴値算出部110は、入力画像のすべての画素についてエッジ強度、エッジ方向を算出する。なお、特徴値算出部110は、エッジ抽出部と呼称してもよい。特徴値算出部110は、入力の画像データが与えられると、画像データの各画素についてエッジ方向を求める。例えば、画像Iにおいて、座標x,yにおける画素をIx,yと表記する場合、エッジ方向θは、次式34により求めることができる。なお、式3は、前掲式1と同じである。上記式34を用いた場合、θは、0~360の度数で求まる。ここで、度数をQ分割し、Q方向に量子化した値を用いてもよい。各画素の特徴値は、予め定義したN個の特定の時空間上の配置関係にある複数の画素の、上記エッジ方向θの値の組を特徴値とする。上記時空間とは、画像上の2次元空間x、yと時間軸tからなる3次元空間を意味し、画像内位置x,y及び時間軸値tによって一意に決まる。また、時空間上の配置関係とは、画像上のある着目画素x,y,tに対し、3次元空間内の近傍画素など、距離ddx,ddy,ddt等によって定義可能である。特徴値の算出にあたっては、時空間上の2画素以上の点を利用しても同等である。ここでは2点を使用する場合を例に説明を記載する。上記、予め定義した特定の配置関係にある画素v1、v2ごとに、エッジ方向の組θv1,θv2を算出する。図6は、上記特徴量算出部120の構成を示すブロック図である。図6に示すように、特徴量算出部120は、エッジ方向の組を算出するエッジ方向の組算出部121と、前記複数の画素間の全画素又は所定の画素を相関値算出対象画素とし、前記相関値算出対象画素間における相関値を算出する相関値算出部122とを備える。特徴量算出部120は、ブロック単位で後述する図13Aの処理を行う。エッジ方向の組算出部121及び相関値算出部122は、ブロック内の画素v1に対する、N個の対応画素v2について、それぞれ後述する図13Bの処理を行う。相関値算出部122は、エッジ方向の組算出部121と密接に連動して動作する。相関値算出部122は、上述の特徴値算出部が特徴値θv1,θv2の算出時に用いた画素v1、v2における画素値から、例えば次式5により各画素におけるエッジ強度値mv1,mv2を算出する。特徴量算出部120は、エッジ強度値をもとに、相関値Cv1,v2を次式6により算出する。上記Gxは、エッジ強度の差の値の大きさによって傾斜をかけるための関数であり、Gx=xであってもよいし、閾値αを用いて次式7のように算出してもよい。Gx式の形態は限定しないが、ここでは0~Τ-1の値を持つΤ段階の相関値をCとして出力するものとする。図5に戻って、ヒストグラム作成部130は、ブロック単位で後述する図13Aの処理を行う。ヒストグラム作成部130は、特徴量算出部120の相関値算出部122の出力として、エッジ方向情報とその相関値からなるθv1,θv2,Cv1,v2が所定の特徴値の数分N個入力される。θv1及びθv2は、それぞれエッジ方向量子化数Qに基づき、0~Q-1のQとおりの値をとり得る。また、Cv1,v2は、0~Τ-1のΤとおりの値をとり得る。そこで、θv1,θv2,Cv1,v2の値の組QQΤのそれぞれの要素をヒストグラムの各ビンに割り当てた、ヒストグラムを用意する。入力画像データの局所領域に存在する画素から、θv1,θv2,Cv1,v2の特徴値を持つ画素の数をヒストグラムにカウントし、各ビンの値を特徴ベクトルの1次元とする、QQΤ次元特徴ベクトルを生成する。ヒストグラム連結部140は、全ブロックの特徴ベクトルを連結する。このように、特徴量算出装置100の特徴値算出部110は、入力の画像データを、あらかじめ指定した小領域に分割し、小領域ごとの特徴値としてエッジ強度値0.0~1.0の間の実数値及びエッジ方向値を算出する。特徴量算出部120は、N個の所定の複数画素について、画素間のエッジ方向値と相関値θv1,θv2,Cv1,v2算出する。ヒストグラム作成部130は、特徴値θv1,θv2,Cv1,v2ごとにビンを設定したヒストグラムで特徴をカウントし、小領域ごとに算出する。ヒストグラム連結部140は、これらを連結し、特徴ベクトルとして出力する。オブジェクト検出装置は、上記特徴量算出装置100と、前記図2の識別関数14及び判定部15とを組み込むことにより実現することができる。前記識別関数14は、判定部15と密接に関係し、学習アルゴリズムとして一般に知られるSVMSupportVectorMachineやブースティング、ランダムフォレスト等により事前に学習した識別関数14の情報を用い、判定部15にて判定処理を行うものである。この判定部は、オフライン学習処理によりあらかじめ構築した識別関数を用い、入力の特徴ベクトルがターゲットであるか否か判定し、ここでは人物か否かを出力する。すなわち、特徴量算出装置100は、エッジ強度の相関値を求め、エッジ強度の相関値毎にエッジ方向の組をカウントしてヒストグラムを作成する。これにより、特徴量算出装置100は、エッジ傾きの相関性連結性だけでなく、エッジ強度の相関性連結性をも示す特徴量ヒストグラムを取得することができる。すなわち、特徴量算出装置100は、画像から、人物のシルエットライン等のオブジェクトの輪郭に特徴的に現れるエッジ勾配群を、抽出することができる。したがって、特徴量算出装置100は、背景ノイズの影響を低減して、人等のオブジェクトの輪郭の特徴量を算出することができる。以下、上述のように構成された特徴量算出装置100の動作を説明する。まず、本発明の基本的な考え方について説明する。本発明の特徴量算出方法は、複数の画素の情報を用いて算出する特徴値を、ヒストグラム化して特徴ベクトルを構築する際に、特徴値の算出に用いた画素間の相関性類似性を含むを判定する機能を備え、画素間の相関値ごとに特徴値ヒストグラムを構築する。より具体的には、エッジ強度値や入力画像の画素値等の情報を用いて画素間の相関性が高いか否かを判定し、オブジェクト形状を現すシルエットラインに代表されるエッジの連なりを持つ画素間でのエッジ方向ヒストグラム特徴を抽出する。特に、エッジ強度値は、従来のようにノイズ除去として2値化するのではなく、実数値を用いる。本発明は、小領域に着目すると、検出ターゲットオブジェクトの画素集合も、隣接背景領域の画素集合も画素変化が少ないことから、境界にできるエッジの連なりを構成する画素群では画素値やエッジ強度値は近い値を持ちうる、ということに着目した。画素値そのものの値は、オブジェクトによって変化するが、画素間の相関性は、同一オブジェクトの近隣画素間では類似することを利用している。この特徴を利用して、オブジェクトラインのシルエットラインを的確に捉える。的確に、とは、同一オブジェクトからのエッジに起因する特徴のみを捉え、エッジの連なりを捉えやすくしていることを意味する。加えて、相関性が高い画素間の情報だけでなく、相関値ごとに特徴値をも扱う。図7は、3Dオブジェクトに起因するエッジ強度の振幅特徴を表す図である。背景に起因するエッジと3Dオブジェクトに起因するエッジでは、例えば人物画像でいうと人や脚のシルエットラインにおいて、背景との境界で起こる強いエッジの周囲に、図7Aに例示するような、3D形状に起因したエッジ強度値の振幅が現れる。本発明は、この特徴を利用し、エッジの起伏がどれくらいの相関関係にある画素間でどのような特徴値の傾向がでるかを、画素間のエッジ強度等の相関値情報を利用して、細やかに特徴を捉える。図7Aに示すように、エッジ強度情報も人物のシルエットラインをよく表す重要な特徴である。エッジ強度画像に着目すると、人物画像に特有の特徴が有る。エッジ強度値は、人物領域と背景領域の境界において局所最大値をとり、シルエットラインに垂直な方向に山形の振幅形状を有する図7A参照。人物領域及び背景領域の色情報によって振幅の高さは変動する。図7Bに示すように、人物のシルエットラインに沿って山形の振幅が連なって発生し、境界部分を尾根とするエッジ強度の等高線として現れる。この特徴を利用し、エッジ強度が類似値を有する等高線上の画素間におけるエッジ勾配を抽出する。これにより、画素の連結性を捉え、人物のシルエットラインを安定して抽出する。加えて、エッジ強度の等高線を跨ぐ画素間での勾配特徴エッジ勾配も抽出する。人物は三次元形状を有していることから、人物と背景の境界で発生する強いエッジの内側人物の領域側には、人物の丸みに起因して輝度値をなだらかに変化させたエッジが群れをなして現れる特徴エッジ勾配群を抽出する。すなわち、エッジ勾配群を多く含む画像領域は、オブジェクトの輪郭を含んでいる可能性が高いことから、本発明は、オブジェクトを安定して抽出することができる。上記を考慮した特徴量を以下に定式化する。上述のとおり、本発明の特徴量はエッジ強度の相関性を用いてエッジの連結性を判定するため2画素以上の画素を用い、その画素間の相関性と画素間のエッジ勾配情報エッジ勾配を抽出する。次式8では、簡単のため、2画素間のエッジ勾配の組とエッジ強度の相関性を用いる場合について記載する。上記式8において、b∈0,B-1、d∈0,D-1とする。特徴ベクトルFは、B個のブロックからなり、各ブロックにおけるD次元のエッジ勾配ヒストグラム特徴を連結したものである。また、Q及びгは量子化関数を示し、次元数Dはエッジ勾配方向の量子化数及びエッジ強度の相関値量子化数に基づいて決まる。なお、式8におけるQ及びQ’は同一又は相違のどちらでもよい。各ブロックにおいて、ブロック内の画素xi,yiと近隣画素xj,yjの相関性をエッジ強度の差に基づいて算出し、かつ、エッジ勾配の値θと相関角度dθを組としてヒストグラム特徴にカウントする。次に、本実施の形態と従来手法とを比較して説明する。図8は、本実施の形態と従来手法とを比較して説明する図である。図8Aは入力画像、図8B、図8Cは前記式3-5に従ってエッジ抽出した画像であり、図8Bはエッジ強度画像、図8Cはエッジ方向画像である。図8Cのエッジ方向画像は、エッジ方向0~360°を8方向に量子化して色分けした図である。従来手法では、図8Cの、主にエッジ方向画像のみを使用している。正確には、HOGはエッジ方向ヒストグラムを作る際に、エッジ方向値の信頼度の値として、エッジ強度値を使っている。しかし、本実施の形態のように、エッジ強度画像の情報からエッジの連結性や画素間の類似性を捉える用途では使用されていない。また、coHOGでは、正確には、エッジ強度値を閾値処理し、2値化して用いている。これに対して、本実施の形態は、図8Bのエッジ強度画像と、図8Cのエッジ勾配画像の両方を使用する。次に、本実施の形態と従来手法の特徴ベクトルを比較して説明する。図9は、本実施の形態と従来手法の特徴ベクトルを比較して説明する図である。図9Aは入力画像、図9Bは本実施の形態のエッジ画像、図9C本実施の形態の特徴ベクトルである。また、図9Dは従来手法のエッジ画像、図9Eは従来手法の特徴ベクトルである。図9B,図9Dに示すように、本実施の形態と従来手法はいずれもエッジ画像を算出する。図9B,図9Dの場合、a.人物領域の画素のエッジと、b.背景領域画素のエッジノイズである。図9Eに示すように、従来手法の特徴量は、領域内の全画素のエッジ方向を均一にカウントする。このため、人物に起因するエッジ特徴に、背景に起因するエッジノイズが重畳してしまう。これに対して、図9Cに示すように、本実施の形態は、エッジ強度の類似性を加味して連結したエッジの勾配情報エッジ勾配を抽出する。このため、図9Aに示すように、人物のシルエットライン等を捉える重要な特徴に、ノイズが重畳することなく、識別に重要な特徴の値を安定して抽出することができる。すなわち、従来手法はノイズを重畳していた図9Ec.参照に対して、本実施の形態はノイズを分離する図9Cd.参照特徴がある。図10は、本実施の形態のエッジの連結性及び連結エッジを説明する図である。特徴値算出部110図5参照は、入力画像のすべての画素についてエッジ強度、エッジ方向を算出する。特徴値算出部110は、図10a.の元画像に対して、実数値を用いて図10b.のエッジ画像エッジ勾配画像を算出する。特徴値算出部110は、図10c.のエッジの方向と、図10d.のエッジ強度とを算出する。図10b.のエッジ画像エッジ勾配画像の場合、図10c.の実線矢印が人物領域の画素のエッジの方向を示し、図10c.の破線矢印が背景領域画素のエッジノイズの方向を示す。図10d.のエッジ強度は、隣接画素との輝度勾配である。また、図10d.のヒストグラムの高さがエッジの強さを示している。図10b.のエッジ画像エッジ勾配画像の場合、図10d.の実線ヒストグラムが人物領域の画素のエッジ強度を示し、図10d.のハッチングヒストグラムが背景領域画素のエッジノイズ強度を示す。本実施の形態は、エッジ強度の類似性を加味して連結したエッジの勾配情報エッジ勾配を抽出することを特徴とする。図10b.のエッジ画像エッジ勾配画像の場合、図10d.の破線で囲んだエッジ強度が、エッジ強度の類似性を表しており、エッジエッジ勾配の連結性を示している。これらのエッジを連結エッジと呼ぶ。より詳細に説明すると、連結エッジは、図10d.のハッチングヒストグラムと比べて明らかに画素間の相関性が小さく、かつ、連結エッジ同士ではエッジエッジ勾配が連なる連結性がある。このように、エッジの強度情報を利用することで、エッジの連なりを捉え、画素間の連結性に応じてエッジ勾配ヒストグラムを構築している。次に、特徴量算出装置100の動作について説明する。図11及び図12は、特徴量算出装置100の動作を説明する図である。図11a.は、特徴量算出装置100の特徴値算出部110図5参照に入力される画像データである。図11b-d.は、特徴値算出部110の各処理画像であり、図11b.は、エッジ画像エッジ勾配画像、図11c.はエッジ強度値∈0.0~1.0、図11d.はエッジ方向値エッジ勾配∈0,1,2,...,Q-1である。上述したように、エッジ強度値は、従来のようにノイズ除去として2値化するのではなく、実数値0.0~1.0を用いる。図12e.は、特徴値算出部110により算出された相関値、図12f.は、ヒストグラム作成部130にカウントされた特徴ベクトルである。特徴値算出部110において、入力画像データがブロックに分かれている。この単位を小ブロック小領域という。特徴値算出部110は、入力画像データの全面全画素に対して、エッジ強度エッジ方向エッジ勾配を算出する。特徴量算出部120は、入力画像データの複数の画素の特徴値を組み合わせて画素間の特徴量を算出する。詳細には、特徴量算出部120は、複数の画素間の全画素又は所定の画素を相関値算出対象画素とし、前記相関値算出対象画素間における相関値を算出する。ヒストグラム作成部130は、上記小ブロックに分割し小ブロックには、複数の画素が含まれる、分割された小ブロックごとにヒストグラムを作成する。ここでは、図11c.の局所領域kのエッジ強度値、エッジ方向値エッジ勾配図11d.を用いてエッジの連なりを捉え、画素間の連結性に応じてエッジ勾配ヒストグラムを構築する。すなわち、エッジ強度値から画素間の類似性を算出し、連結性のある画素エッジ勾配群間での共起性を捉えることで、同一オブジェクトに起因するエッジの特徴を抽出しやすい特徴量構造にする。図12f.の局所領域kにおける特徴ベクトルが示す範囲は、k番目の小ブロックのヒストグラムという意味である。小ブロックごとのヒストグラム作成が、全ての小ブロックについて行われ、各ヒストグラムが統合されて、最終的にヒストグラム図面が作成される図12f.参照。局所領域kにおける特徴ベクトルが示す範囲の左隣のカウントは、例えばk-1番目、右隣のカウントは、例えばk1番目である。なお、小ブロックごとにヒストグラムを作成する際に、coHOG2画素使う方法の1画素目起算画素=着目画素は当該小ブロック内に含まれる各画素である。2画素目近傍エッジは、小ブロック外の画素も対象になる。図13は、特徴量算出装置100の処理を示すフローチャートである。図13Aに示すように、スキャン画像データが入力されると、ステップS1で特徴値算出部110は、前記式3に従って各画素ごとにdx、dyを算出する。ステップS2では、特徴値算出部110は、前記式45に従って各画素ごとにエッジ方向θ、エッジ強度mを算出する。ステップS3では、特徴量算出部120は、小ブロックごとの処理を行う。このとき、特徴量算出部120は、小ブロックへの分割も行う。ステップS4では、ヒストグラム連結部140は、全ブロックの特徴ベクトルを連結し、スキャン画像データの特徴ベクトルを出力して本フローを終了する。図13Bは、上記ステップS3の小ブロックごとの処理の詳細を示すフローである。特徴量算出部120は、ブロック内の各画素v1について繰り返し処理を行う。まず、ステップS11で特徴量算出部120のエッジ方向の組算出部121及び相関値算出部122は、前記式67に従って画素v1と、N個の特定の時空間が位置関係にある画素v2とのエッジ方向の組及び相関値を算出する。ステップS12では、ヒストグラム作成部130は、算出したエッジ方向の組及び相関値エッジ勾配をヒストグラムにカウントして上記ステップS11に戻る。このように、特徴量算出部120は、図13Bの破線枠内のブロック内の各画素についての繰り返し処理に関与する。図14は、エッジ強度値、及び相関値の具体例を示す図である。図14Aに示すように、特徴値算出部110が、画素v1と画素v2のエッジ方向θv1,θv2及びエッジ強度値mv1,mv2を算出した場合、特徴量算出部120は、前記式6に従って強度値の差の値を基に相関値Cの値を設定する。図14Bに示すように、画素間のエッジ方向値と相関値θv1,θv2,Cv1,v2を設定する。また、図14Ba.に示すように、上記差の値に閾値を設けることで量子化する。一例としては、例えば差の値があらかじめ指定した閾値例えば閾値5以下の場合は0、閾値以上の場合は1とする。実施例本実施の形態は、ヒストグラムの次元をどのように定義するかは任意である。したがって、従来手法のcoHOG、LBPなど2画素以上を考慮する多様な特徴量への適用、応用が可能である。比較のため非特許文献1Dalai’sHOGと従来手法のscoHOGとを比較し、本実施の形態の有効性について検証する。図15は、本実施の形態の特徴量算出装置100を用い、精度の効果検証を行った結果を表にして示す図である。実験に用いるデータベースとしては、非特許文献1にて提案され、人物検出のアルゴリズム評価でよく用いられるINRIAデータセットを使用した。学習用画像としては、人物画像2416枚と人物を含まない背景画像1218枚が用意されている。背景画像については、INIRAのウェブサイトhttppascalinrialpesfrdatahumanの情報に沿い、用意された1218枚のそれぞれからランダムに切り出した10箇所の矩形画像を背景サンプルとして用いる。図15の表1は、ROCreceiveroperatingcharacteristicカーブであり、横軸に誤検出率FalsePositiveRate、縦軸に正検出率HitRateを示す。誤検出率が低い設定において正検出率が高い値をとることが望ましく、グラフ内の左上に位置するほうが性能が高いことを意味する。このROCカーブにおいて、同様の学習データ及び検出データを用いてcoHOG手法と比較した結果、誤検出率1e-4、1e-5の際に、2~4性能が向上することが確認でき、効果が確認できている。ここで、本実施の形態では、相関値の算出に複数画素間のエッジ強度の差を基に求める算出式を記載したが、相関値の算出方法として、次式9のように、エッジ強度の差に加え、画素値の差、及び時空間的距離を用いて算出してもよい。上記式9において、α、β、γは0.0~1.0の間の実数を示し、各項の重みを表す定数である。また、Ivは画素vにおける画素値を表す。またdistは画素間の距離値を返す関数を示し、ユークリッド距離等によって求めてもよい。各Gは前記式7に記載の方法であってもよい。また、入力がカラー画像である場合、エッジ方向及びエッジ強度を入力のカラーデータの3要素の値を用いて、次式10-13により算出してもよい。上記式10-13の各変数の添え字に記載した、R,G,Bは入力のカラー画像がRGBの3要素を持つ画像である場合を例として示しているが、これはYCbCr等、別のカラー空間であってもよい。このような場合に、エッジ強度及びエッジ方向算出に用いたMaxColIdの値RorGorBが同一値を持つか否かで、相関性の有無を次式14のように判定してもよい。図16は、本実施の形態の特徴量算出装置100を用い、色空間YCbCrにおいて、精度の効果検証を行った結果を表にして示す図である。図16の表2は、ROCカーブであり、横軸に誤検出率、縦軸に正検出率を示す。エッジ方向及びエッジの相関値算出を、色空間YCbCrで、それぞれのY,Cb、Crチャンネルごとに行い、それぞれで特徴ベクトルを算出し、全てを用いると、図16の×印に示す性能となり、さらに性能が向上する。このように、YCbCr空間で特徴量算出を行うことで、性能をより一層向上させることができる。以上詳細に説明したように、本実施の形態によれば、特徴量算出装置100は、入力画像データの画素単位の特徴値を算出する特徴値算出部110と、複数の画素の前記特徴値を組み合わせて画素間の特徴量を算出する特徴量算出部120と、前記特徴値算出に用いた画素の相関値毎に前記特徴値をヒストグラムによりカウントし、前記ヒストグラムを特徴ベクトルとして作成するヒストグラム作成部130と、全ブロックの特徴ベクトルを連結するヒストグラム連結部140とを備える。また、特徴量算出部120は、エッジ方向の組を算出するエッジ方向の組算出部121と、前記複数の画素間の全画素又は所定の画素を相関値算出対象画素とし、前記相関値算出対象画素間における相関値を算出する相関値算出部122とを備える。かかる構成によれば、特徴値と、その特徴値を算出した画素間の相関値を特徴情報として利用し、相関性を鑑みることで、画素間の関係性及び連結性を捉える。画素間の関係性、連結性を捉えることは、すなわちオブジェクトのシルエット形状のような連結性のある画素群エッジ勾配群の特徴抽出が可能となり、背景によるノイズを抑制し、オブジェクト検出の精度を改善することができる。このように、画素間のつながり、連結性を考慮して特徴値を抽出することができ、オブジェクトの検出精度を高める特徴量を生成することができる。また、画素間のエッジ方向の組を、θv1,θv2でなく、相対角度を用いたθv1,dθv2-v1で表すことも可能である。図21乃至図23は、画素間のエッジ方向の組を、相対角度を用いたθv1,dθv2-v1で表すことを説明する図である。図21は、画素間のエッジ方向の組をθv1,θv2で表すことを説明する図である。なお、θv1,θv2は、従来手法のcoHOGと同じである。図21Aに示すように、特徴値算出部110は、前記式3,4に従って各画素のエッジ方向0~360度の値で算出する。画素v1と画素v2のエッジ方向θv1,θv2は、それぞれ2°、80°であるとする。図21Bに示すように、相関値算出部122又は相関値算出部222後述は、0~360度を8方向に量子化し、各角度を0~7の番号に割り当てる。図21Cに示すように、相関値算出部122又は相関値算出部222後述は、画素間のエッジ方向の組を、θv1,θv2=2°,80°=0,1と表すことができる。図22は、画素間のエッジ方向の組を、相対角度を用いたθv1,dθv2-v1で表すことを説明する図である。相対角度を用いたθv1,dθv2-v1で表す手法は、本実施の形態ではじめて開示するものである。図22Aに示すように、特徴値算出部110は、前記式3,4に従って各画素のエッジ方向0~360度の値で算出する。画素v1と画素v2のエッジ方向θv1,θv2は、それぞれ2°、80°であるとする。図22Bに示すように、相関値算出部122又は相関値算出部222は、0~360度を8方向に量子化し、各角度を0~7の番号に割り当てる。特に、画素v1のエッジ方向θv1=2°を0とすることで、相対角度dθv2-v1=80°-2°=78°⇒1となる。図22Cに示すように、相関値算出部122又は相関値算出部222は、画素間のエッジ方向の組を、相対角度を用いたθv1,dθv2-v1=2°,78°=0,1と表すことができる。図23は、θv1,θv2とθv1,θv2-v1の違いを例を挙げて説明する図である。図23Aの例1に示すように、画素v1と画素v2のエッジ方向θv1,θv2の値が乖離している場合θv1=2°,θv2=80°、画素間のエッジ方向の組として、θv1,θv2と相対角度を用いたθv1,dθv2-v1のどちらを使用しても差異はない。しかし、図23Bの例2に示すように、画素v1と画素v2のエッジ方向θv1,θv2の値が接近している場合θv1=44°,θv2=46°、画素間のエッジ方向の組として、相対角度を用いたθv1,dθv2-v1を使用すると、画素の勾配の類似性をより正確に数値化することができる。実施の形態2実施の形態2は、ヒストグラム特徴を構築する特徴種が、エッジ方向値ではなく、LBPLocalBinaryPattern特徴等の特徴を用いる場合の例である。図17は、本発明の実施の形態2に係る特徴量算出装置の構成を示すブロック図である。図5と同一構成部分には同一符号を付して重複箇所の説明を省略する。図17に示すように、特徴量算出装置200は、特徴量算出部220と、ヒストグラム作成部130と、ヒストグラム連結部140とを備える。特徴量算出部220は、入力画像データからLBP特徴を算出し、かつ、複数の画素の前記LBP特徴を組み合わせて画素間の特徴量を算出する。図18は、上記特徴量算出部220の構成を示すブロック図である。図18に示すように、特徴量算出部220は、LBP特徴量算出部221と、相関値算出部222とを備える。LBP特徴量算出部221は、LBP特徴量を算出する。相関値算出部222は、前記LBP特徴値の算出に用いた複数の画素のうち、LBPのビット列において0と1が反転した画素群、又は0と1が反転した画素群と中心画素を相関値算出対象画素とし、相関値算出対象画素間の相関性を算出する。特徴量算出部220は、ブロック単位で後述する図20Aの処理を行う。以下、上述のように構成された特徴量算出装置200の動作を説明する。図19は、LBP特徴を説明する図である。図19Aに示すように、LBPは、ある画素を中心として、画素値をその近隣画素と比較し、近隣画素が中心画素より大きい場合は1、そうでない場合は0とし図19B参照、それら各近隣画素の0or1の値を連結したビット列を特徴値とする図19C参照。従来のLBP特徴では、図19に示すようなビット列の並びが局所領域でどれくらい表すかをヒストグラム化して特徴ベクトルとするものがある。これにおいても、LBPビット列の0と1が転換した画素、又は0と1が転換した画素と中心画素のエッジ強度や画素値の相関性を用いることによって上記と同様に実現することができ、同様の効果を得ることができる。図20は、特徴量算出装置200の処理を示すフローチャートである。図13と同一処理ステップには同一ステップを付している。図20Aに示すように、スキャン画像データが入力されると、ステップS21で特徴量算出部220は、小ブロックごとの処理を行う。このとき、特徴量算出部220は、小ブロックへの分割も行う。ステップS4では、ヒストグラム連結部140は、全ブロックの特徴ベクトルを連結し、スキャン画像データの特徴ベクトルを出力して本フローを終了する。図20Bは、上記ステップS21の小ブロックごとの処理の詳細を示すフローである。特徴量算出部220は、ブロック内の各画素v1について繰り返し処理を行う。まず、ステップS31で特徴量算出部220のLBP特徴量算出部221及び相関値算出部222は、ブロック内の各画素v1に対して、画素v1を中心点としてLBP特徴を特定画素の相関性を加味して算出する。ステップS12では、ヒストグラム作成部130は、算出したエッジ方向の組及び相関値をヒストグラムにカウントして上記ステップS11に戻る。このように、特徴量算出部220は、図20Bの破線枠内のブロック内の各画素についての繰り返し処理に関与する。本実施の形態によれば、特徴量算出装置200は、入力画像データからLBP特徴を算出し、かつ、LBP特徴算出時に参照する複数の画素の相関性を加味して、新たな特徴量を算出する特徴量算出部220を備える。特徴量算出部220は、LBP特徴量算出部221が、LBP特徴量を算出し、相関値算出部222が、LBP特徴値の算出に用いた複数の画素のうち、LBPのビット列において0と1が反転した画素群、又は0と1が反転した画素群と中心画素を相関値算出対象画素とし、相関値算出対象画素間の相関性を算出する。本実施の形態では、LBPビット列の0と1が転換した画素、又は0と1が転換した画素と中心画素のエッジ強度や画素値の相関性を用いることによって、実施の形態1と同様の効果、すなわち特徴値と、その特徴値を算出した画素間の相関値を特徴情報として利用し、相関性を鑑みることで、画素間の関係性及び連結性を捉える。画素間の関係性、連結性を捉えることができる。したがって、オブジェクトのシルエット形状のような連結性のある画素群エッジ勾配群の特徴抽出が可能となり、背景によるノイズを抑制し、オブジェクト検出の精度を改善することができる。このように、画素間のつながり、連結性を考慮して特徴値を抽出することができ、オブジェクトの検出精度を高める特徴量を生成することができる。なお、LBP特徴量算出部221は、勿論、実施の形態1と同様に、YCbCr空間のチャンネル毎に、特徴量の算出を行ってもよい。以上の説明は本発明の好適な実施の形態の例証であり、本発明の範囲はこれに限定されることはない。画像データから対象オブジェクトの特徴量を算出する特徴量算出装置を有する電子機器であればどのような装置にも適用できる。本発明の特徴量算出装置及び方法は、画素間の相関性を利用してエッジの連なりやエッジの振幅関係を捉えることを第一の特徴、効果としている。特徴値としては、エッジ方向に基づくヒストグラムであってもよいし、LBP等の画素値のグラディエント情報のようなものに基づくヒストグラム特徴であってもよい。LBPに関する参考文献には、下記がある。LBPに関する参考文献:FaceDetectionwithlocalbinarypatternsApplicationtofacerecognitionIEEETransPatternAnalMachIntell203720412006また、上記各実施の形態では、特徴量算出装置という名称を用いたが、これは説明の便宜上であり、装置はオブジェクト検出装置、方法はオブジェクト検出方法等であってもよい。以上説明した特徴量算出装置は、この特徴量算出方法を機能させるためのプログラムでも実現される。このプログラムはコンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納されている。2010年3月19日出願の特願2010-65246の日本出願に含まれる明細書、図面および要約書の開示内容は、すべて本願に援用される。"