"時系列画像から注目するオブジェクト領域を抽出するオブジェクト抽出装置であって、時系列画像における基準画像上のオブジェクト領域の画像とその周辺領域の画像より、オブジェクト領域とオブジェクト周辺領域とを識別する識別特徴量を算出する識別特徴量算出部と、前記時系列画像における参照画像上のオブジェクト領域内の特徴点と前記時系列画像における処理対象画像の特徴点との対応により処理対象画像上のオブジェクト領域を推定するオブジェクト領域推定部と、前記推定されたオブジェクト領域とその周辺領域の画像の特徴量を算出し、該算出した特徴量と前記算出した識別特徴量との対比によって、前記推定した処理対象画像におけるオブジェクトの領域を修正確定するオブジェクト領域確定部と、を備えることを特徴とするオブジェクト抽出装置。前記識別特徴量算出部は、前記基準画像におけるオブジェクト領域を示すシルエット画像に基づいて、オブジェクト領域とオブジェクト周辺領域との識別のための画像特徴量を算出する特徴量算出範囲を設定する特徴量算出範囲設定部と、設定した特徴量算出範囲において、所定サイズの小領域毎に前記画像特徴量を算出する画像特徴量算出部と、前記画像特徴量のうち、オブジェクト領域上の画像特徴量をクラスタリングし、オブジェクト領域の画像特徴量を表現するK個の異なる代表画像特徴量を算出する代表画像特徴量算出部と、小領域毎に、該小領域の画像特徴量とK個の異なる代表画像特徴量とから、画像特徴量と代表画像特徴量との類似度ベクトルを算出する類似度ベクトル算出部と、該算出したオブジェクト領域上の類似度ベクトル及びオブジェクト周辺領域の類似度ベクトルから、小領域が特徴量空間上においてオブジェクト領域に属するか否かのクラス境界を表す識別関数を算出する識別関数算出部と、を備え、前記識別特徴量として前記K個の異なる代表画像特徴量と前記識別関数を出力することを特徴とする請求項1に記載のオブジェクト抽出装置。前記オブジェクト領域確定部は、前記推定されたオブジェクト領域を示す推定シルエット画像に基づいて、画像特徴量を算出する特徴量算出範囲を設定する特徴量算出範囲設定部と、該設定した特徴量算出範囲において、所定サイズの小領域毎に画像特徴量を算出する画像特徴量算出部と、小領域毎に、該小領域の画像特徴量と、前記基準画像におけるK個の異なる代表画像特徴量とから、前記類似度ベクトルを算出する類似度ベクトル算出部と、を備え、該算出した類似度ベクトルと、前記識別関数に基づいて、各小領域を特徴量空間上においてオブジェクト領域に属するか否かを識別し、該オブジェクト領域に含まれると判定された小領域の集合を前記処理対象画像上のオブジェクト領域と確定することを特徴とする請求項2に記載のオブジェクト抽出装置。前記オブジェクト領域推定部は、前記参照画像と該参照画像上のオブジェクト領域を示すシルエット画像とから、前記参照画像上のオブジェクト領域内の特徴点を算出する特徴点算出部と、該算出した参照画像上のオブジェクト領域内の特徴点と、前記参照画像上のオブジェクト領域を示すシルエット画像と、前記処理対象画像とから、前記参照画像上のオブジェクト領域内の特徴点と対応する処理対象画像上の特徴点を算出する対応点算出部と、前記参照画像上のオブジェクト領域内の特徴点と、該特徴点と対応する処理対象画像上の特徴点とから、前記参照画像上のオブジェクト領域内の特徴点を該特徴点と対応する処理対象画像上の特徴点へ射影する変換行列を算出する変換行列算出部と、を備え、前記変換行列と、前記参照画像上のオブジェクト領域を示すシルエット画像とから、処理対象画像上の各画素について、変換行列の逆行列を乗じ参照画像上のオブジェクト領域に含まれるか否かを判定し、該オブジェクト領域に含まれると判定された画素の集合を前記処理対象画像上のオブジェクト領域と推定することを特徴とする請求項1~3のいずれか1項に記載のオブジェクト抽出装置。時系列画像から注目するオブジェクト領域を抽出するオブジェクト抽出方法であって、時系列画像における基準画像上のオブジェクト領域の画像とその周辺領域の画像より、オブジェクト領域とオブジェクト周辺領域とを識別する識別特徴量を算出する識別特徴量算出ステップと、前記時系列画像における参照画像上のオブジェクト領域内の特徴点と前記時系列画像における処理対象画像の特徴点との対応により処理対象画像上のオブジェクト領域を推定するオブジェクト領域推定ステップと、前記推定されたオブジェクト領域とその周辺領域の画像の特徴量を算出し、該算出した特徴量と前記算出した識別特徴量との対比によって、前記推定した処理対象画像におけるオブジェクトの領域を修正確定するオブジェクト領域確定ステップと、を含むことを特徴とするオブジェクト抽出方法。前記識別特徴量算出ステップは、前記基準画像におけるオブジェクト領域を示すシルエット画像に基づいて、オブジェクト領域とオブジェクト周辺領域との識別のための画像特徴量を算出する特徴量算出範囲を設定する特徴量算出範囲設定ステップと、設定した特徴量算出範囲において、所定サイズの小領域毎に前記画像特徴量を算出する画像特徴量算出ステップと、前記画像特徴量のうち、オブジェクト領域上の画像特徴量をクラスタリングし、オブジェクト領域の画像特徴量を表現するK個の異なる代表画像特徴量を算出する代表画像特徴量算出ステップと、小領域毎に、該小領域の画像特徴量とK個の異なる代表画像特徴量とから、画像特徴量と代表画像特徴量との類似度ベクトルを算出する類似度ベクトル算出ステップと、該算出したオブジェクト領域上の類似度ベクトル及びオブジェクト周辺領域の類似度ベクトルから、小領域が特徴量空間上においてオブジェクト領域に属するか否かのクラス境界を表す識別関数を算出する識別関数算出ステップと、前記識別特徴量として前記K個の異なる代表画像特徴量と前記識別関数を出力するステップと、を含むことを特徴とする請求項5に記載のオブジェクト抽出方法。前記オブジェクト領域確定ステップは、前記推定されたオブジェクト領域を示す推定シルエット画像に基づいて、画像特徴量を算出する特徴量算出範囲を設定する特徴量算出範囲設定ステップと、該設定した特徴量算出範囲において、所定サイズの小領域毎に画像特徴量を算出する画像特徴量算出ステップと、小領域毎に、該小領域の画像特徴量と、前記基準画像におけるK個の異なる代表画像特徴量とから、前記類似度ベクトルを算出する類似度ベクトル算出ステップと、該算出した類似度ベクトルと、前記識別関数に基づいて、各小領域を特徴量空間上においてオブジェクト領域に属するか否かを識別し、該オブジェクト領域に含まれると判定された小領域の集合を前記処理対象画像上のオブジェクト領域と確定するステップと、を含むことを特徴とする請求項6に記載のオブジェクト抽出方法。前記オブジェクト領域推定ステップは、前記参照画像と該参照画像上のオブジェクト領域を示すシルエット画像とから、前記参照画像上のオブジェクト領域内の特徴点を算出する特徴点算出ステップと、該算出した参照画像上のオブジェクト領域内の特徴点と、前記参照画像上のオブジェクト領域を示すシルエット画像と、前記処理対象画像とから、前記参照画像上のオブジェクト領域内の特徴点と対応する処理対象画像上の特徴点を算出する対応点算出ステップと、前記参照画像上のオブジェクト領域内の特徴点と、該特徴点と対応する処理対象画像上の特徴点とから、前記参照画像上のオブジェクト領域内の特徴点を該特徴点と対応する処理対象画像上の特徴点へ射影する変換行列を算出する変換行列算出ステップと、前記変換行列と、前記参照画像上のオブジェクト領域を示すシルエット画像とから、処理対象画像上の各画素について、変換行列の逆行列を乗じ参照画像上のオブジェクト領域に含まれるか否かを判定し、該オブジェクト領域に含まれると判定された画素の集合を前記処理対象画像上のオブジェクト領域と推定するステップと、を含むことを特徴とする請求項5~7のいずれか1項に記載のオブジェクト抽出方法。コンピュータを、請求項1~4のいずれか1項に記載のオブジェクト抽出装置の各処理部として機能させるためのオブジェクト抽出プログラム。しかしながら、特許文献1は、背景差分に基づいてオブジェクト領域を示すシルエット画像を取得するため、カメラワークや、シーンチェンジにより背景に変化を伴う場合は、オブジェクト領域を示すシルエット画像内に、背景領域を誤ってオブジェクト領域として抽出することがある。本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、ユーザが指定する注目オブジェクトを高精度に追跡、抽出することが可能なオブジェクト抽出装置、オブジェクト抽出方法、及びプログラムを提供する。上記課題を解決するために、本発明の第1の技術手段は、時系列画像から注目するオブジェクト領域を抽出するオブジェクト抽出装置であって、時系列画像における基準画像上のオブジェクト領域の画像とその周辺領域の画像より、オブジェクト領域とオブジェクト周辺領域とを識別する識別特徴量を算出する識別特徴量算出部と、前記時系列画像における参照画像上のオブジェクト領域内の特徴点と前記時系列画像における処理対象画像の特徴点との対応により処理対象画像上のオブジェクト領域を推定するオブジェクト領域推定部と、前記推定されたオブジェクト領域とその周辺領域の画像の特徴量を算出し、該算出した特徴量と前記算出した識別特徴量との対比によって、前記推定した処理対象画像におけるオブジェクトの領域を修正確定するオブジェクト領域確定部と、を備えることを特徴としたものである。本発明の第2の技術手段は、第1の技術手段において、前記識別特徴量算出部が、前記基準画像におけるオブジェクト領域を示すシルエット画像に基づいて、オブジェクト領域とオブジェクト周辺領域との識別のための画像特徴量を算出する特徴量算出範囲を設定する特徴量算出範囲設定部と、設定した特徴量算出範囲において、所定サイズの小領域毎に前記画像特徴量を算出する画像特徴量算出部と、前記画像特徴量のうち、オブジェクト領域上の画像特徴量をクラスタリングし、オブジェクト領域の画像特徴量を表現するK個の異なる代表画像特徴量を算出する代表画像特徴量算出部と、小領域毎に、該小領域の画像特徴量とK個の異なる代表画像特徴量とから、画像特徴量と代表画像特徴量との類似度ベクトルを算出する類似度ベクトル算出部と、該算出したオブジェクト領域上の類似度ベクトル及びオブジェクト周辺領域の類似度ベクトルから、小領域が特徴量空間上においてオブジェクト領域に属するか否かのクラス境界を表す識別関数を算出する識別関数算出部と、を備え、前記識別特徴量として前記K個の異なる代表画像特徴量と前記識別関数を出力することを特徴としたものである。本発明の第3の技術手段は、第2の技術手段において、前記オブジェクト領域確定部が、前記推定されたオブジェクト領域を示す推定シルエット画像に基づいて、画像特徴量を算出する特徴量算出範囲を設定する特徴量算出範囲設定部と、該設定した特徴量算出範囲において、所定サイズの小領域毎に画像特徴量を算出する画像特徴量算出部と、小領域毎に、該小領域の画像特徴量と、前記基準画像におけるK個の異なる代表画像特徴量とから、前記類似度ベクトルを算出する類似度ベクトル算出部と、を備え、該算出した類似度ベクトルと、前記識別関数に基づいて、各小領域を特徴量空間上においてオブジェクト領域に属するか否かを識別し、該オブジェクト領域に含まれると判定された小領域の集合を前記処理対象画像上のオブジェクト領域と確定することを特徴としたものである。本発明の第4の技術手段は、第1~第3のいずれか1の技術手段において、前記オブジェクト領域推定部が、前記参照画像と該参照画像上のオブジェクト領域を示すシルエット画像とから、前記参照画像上のオブジェクト領域内の特徴点を算出する特徴点算出部と、該算出した参照画像上のオブジェクト領域内の特徴点と、前記参照画像上のオブジェクト領域を示すシルエット画像と、前記処理対象画像とから、前記参照画像上のオブジェクト領域内の特徴点と対応する処理対象画像上の特徴点を算出する対応点算出部と、前記参照画像上のオブジェクト領域内の特徴点と、該特徴点と対応する処理対象画像上の特徴点とから、前記参照画像上のオブジェクト領域内の特徴点を該特徴点と対応する処理対象画像上の特徴点へ射影する変換行列を算出する変換行列算出部と、を備え、前記変換行列と、前記参照画像上のオブジェクト領域を示すシルエット画像とから、処理対象画像上の各画素について、変換行列の逆行列を乗じ参照画像上のオブジェクト領域に含まれるか否かを判定し、該オブジェクト領域に含まれると判定された画素の集合を前記処理対象画像上のオブジェクト領域と推定することを特徴としたものである。本発明の第5の技術手段は、時系列画像から注目するオブジェクト領域を抽出するオブジェクト抽出方法であって、時系列画像における基準画像上のオブジェクト領域の画像とその周辺領域の画像より、オブジェクト領域とオブジェクト周辺領域とを識別する識別特徴量を算出する識別特徴量算出ステップと、前記時系列画像における参照画像上のオブジェクト領域内の特徴点と前記時系列画像における処理対象画像の特徴点との対応により処理対象画像上のオブジェクト領域を推定するオブジェクト領域推定ステップと、前記推定されたオブジェクト領域とその周辺領域の画像の特徴量を算出し、該算出した特徴量と前記算出した識別特徴量との対比によって、前記推定した処理対象画像におけるオブジェクトの領域を修正確定するオブジェクト領域確定ステップと、を含むことを特徴としたものである。本発明の第6の技術手段は、第5の技術手段において、前記識別特徴量算出ステップが、前記基準画像におけるオブジェクト領域を示すシルエット画像に基づいて、オブジェクト領域とオブジェクト周辺領域との識別のための画像特徴量を算出する特徴量算出範囲を設定する特徴量算出範囲設定ステップと、設定した特徴量算出範囲において、所定サイズの小領域毎に前記画像特徴量を算出する画像特徴量算出ステップと、前記画像特徴量のうち、オブジェクト領域上の画像特徴量をクラスタリングし、オブジェクト領域の画像特徴量を表現するK個の異なる代表画像特徴量を算出する代表画像特徴量算出ステップと、小領域毎に、該小領域の画像特徴量とK個の異なる代表画像特徴量とから、画像特徴量と代表画像特徴量との類似度ベクトルを算出する類似度ベクトル算出ステップと、該算出したオブジェクト領域上の類似度ベクトル及びオブジェクト周辺領域の類似度ベクトルから、小領域が特徴量空間上においてオブジェクト領域に属するか否かのクラス境界を表す識別関数を算出する識別関数算出ステップと、前記識別特徴量として前記K個の異なる代表画像特徴量と前記識別関数を出力するステップと、を含むことを特徴としたものである。本発明の第7の技術手段は、第6の技術手段において、前記オブジェクト領域確定ステップが、前記推定されたオブジェクト領域を示す推定シルエット画像に基づいて、画像特徴量を算出する特徴量算出範囲を設定する特徴量算出範囲設定ステップと、該設定した特徴量算出範囲において、所定サイズの小領域毎に画像特徴量を算出する画像特徴量算出ステップと、小領域毎に、該小領域の画像特徴量と、前記基準画像におけるK個の異なる代表画像特徴量とから、前記類似度ベクトルを算出する類似度ベクトル算出ステップと、該算出した類似度ベクトルと、前記識別関数に基づいて、各小領域を特徴量空間上においてオブジェクト領域に属するか否かを識別し、該オブジェクト領域に含まれると判定された小領域の集合を前記処理対象画像上のオブジェクト領域と確定するステップと、を含むことを特徴としたものである。本発明の第8の技術手段は、第5~第7のいずれか1の技術手段において、前記オブジェクト領域推定ステップが、前記参照画像と該参照画像上のオブジェクト領域を示すシルエット画像とから、前記参照画像上のオブジェクト領域内の特徴点を算出する特徴点算出ステップと、該算出した参照画像上のオブジェクト領域内の特徴点と、前記参照画像上のオブジェクト領域を示すシルエット画像と、前記処理対象画像とから、前記参照画像上のオブジェクト領域内の特徴点と対応する処理対象画像上の特徴点を算出する対応点算出ステップと、前記参照画像上のオブジェクト領域内の特徴点と、該特徴点と対応する処理対象画像上の特徴点とから、前記参照画像上のオブジェクト領域内の特徴点を該特徴点と対応する処理対象画像上の特徴点へ射影する変換行列を算出する変換行列算出ステップと、前記変換行列と、前記参照画像上のオブジェクト領域を示すシルエット画像とから、処理対象画像上の各画素について、変換行列の逆行列を乗じ参照画像上のオブジェクト領域に含まれるか否かを判定し、該オブジェクト領域に含まれると判定された画素の集合を前記処理対象画像上のオブジェクト領域と推定するステップと、を含むことを特徴としたものである。本発明の第9の技術手段は、第1~第4のいずれか1の技術手段のオブジェクト抽出装置の各処理部として機能させるためのオブジェクト抽出プログラムである。本発明によれば、ユーザが指定する注目オブジェクトを高精度に追跡、抽出することができる。以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳しく説明する。図面において同じ機能を有する部分については同じ符号を付し、繰り返しの説明は省略する。図1は、本発明に係るオブジェクト抽出装置の概略構成を表すブロック図である。この図において、オブジェクト抽出装置1は、識別特徴量算出部20、オブジェクト領域推定部30及びオブジェクト領域確定部40を備えている。また図2は、図1のオブジェクト抽出装置1の動作例を説明するフロー図である。図1のオブジェクト抽出装置1は、時刻t0の画像Ft0以降、基準画像ともいうと、予め作成された、抽出対象となるオブジェクトの基準画像上の領域を示すシルエット画像St0を外部より取得し、識別特徴量算出部20へ入力する図2のステップS1-1。ここで、シルエット画像Stとは、Sx,y|t=1となる画素の集合をオブジェクト領域前景領域ともいう、Sx、y|t=0となる画素の集合を背景領域として示す2値画像である。また、オブジェクト領域を示す情報として、シルエット画像を用いているが、本発明はこれに限定されない。シルエット画像の代わりに、オブジェクト領域の輪郭線をチェインコードで表現した輪郭情報を用いても良い。なお、チェインコードとは、ある点Aに対して隣接する点Bの位置を数値化し、さらに、その隣接する点Bに対して隣接する点C点Aではない点の位置を数値化する、ことを繰り返し、それらの数値の結合によって、線を表すものである。識別特徴量算出部20について識別特徴量算出部20は、入力された画像Ft0と、画像Ft0上の抽出対象オブジェクトOFGの領域を示すシルエット画像St0に基づいて、オブジェクト領域OFGを表現するN個の代表画像特徴量代表ローカル特徴量と、画像Ft0における各小領域の画像特徴量ローカル特徴量を算出し、その代表ローカル特徴量と各小領域のローカル特徴量とから、小領域が抽出対象オブジェクトであるか否かを特徴量空間上で識別する識別関数オブジェクト領域とそれ以外の領域との境界を算出し、算出した識別特徴量代表ローカル特徴量と識別関数をオブジェクト領域確定部40へ出力する図2のステップS1-2。以下では、画像特徴量の一例として、色ヒストグラムを用いる場合の識別特徴量算出部20について、図3~図7を用いて説明する。図3に示すように、識別特徴量算出部20は、特徴量算出範囲設定部201、ローカル特徴量算出部202、代表ローカル特徴量算出部203、類似度ベクトル算出部204、及び識別関数算出部205とで構成されている。図4は、識別特徴量算出部20の動作例を説明するフロー図である。特徴量算出範囲設定部201は、入力されたシルエット画像St図3の例ではシルエット画像St0に基づいて、オブジェクト領域とオブジェクト周辺領域のそれぞれのローカル特徴量を算出する範囲を設定し、設定した特徴量算出範囲をローカル特徴量算出部202及び識別関数算出部205へ出力する図4のステップS20-1。オブジェクト領域、及びオブジェクト周辺領域の特徴量の算出範囲の設定について、図5を用いて説明する。図5Aは時刻t0のオブジェクト領域OFGを表すシルエット画像St0であるとする。まず、特徴量算出範囲設定部201は、図5Bに示すように、オブジェクト領域OFGを所定のカーネルによりモルフォロジー演算である膨張処理をK回行い、領域を拡張したオブジェクト領域OKdilatedを求める。続いて、特徴算出範囲設定部201は、図5Cに示す拡張オブジェクト領域OKdilatedからオブジェクト領域OFGを除いた領域オブジェクト周辺領域OAroundを求める。このとき、オブジェクト領域とそれ以外の領域オブジェクト周辺領域から取得する特徴量のサンプル数を同程度にするため、オブジェクト領域OFGの面積と同程度になるようオブジェクト周辺領域OAroundを設定することが望ましい。例えば、K回目の膨張処理により得られる拡張オブジェクト領域の面積をSOkdilated、オブジェクト領域OFGの面積をSOFGとすれば、式20-1を最初に満たす拡張オブジェクト領域OKdilatedより、オブジェクト領域OFGを除いた領域を取得すればよい。図3のローカル特徴量算出部202は、入力された画像Ft図3の例ではFt0と、特徴量算出範囲設定部201で設定された特徴量算出範囲に基づいて、オブジェクト領域OFGとオブジェクト周辺領域OAroundに含まれる各小領域のローカル特徴量を算出する図4のステップS20-2。ここで、ローカル特徴量として、色ヒストグラムを例に算出方法を説明する。なお、小領域は画素x,yを中心とする半径rの円であるとする。まず、ローカル特徴量算出部202は、小領域内の画素毎に量子化ステップサイズQにより量子化した画素値CQr,g,bを取得する式20-2。なお、本例では、小領域を、画素xyを中心とする半径rの円として説明しているが、これに限定されない。例えば、画素x、yを中心とするN×M画素単位の矩形領域であってよい。なお、式20-2において、演算子‘//’は整数除算である。続いて、量子化した画素値CQr,g,bの出現頻度を数え上げ、ヒストグラムの各要素を小領域の面積で正規化した色ヒストグラムHCx,yを算出する。また、ローカル特徴量202は、画像の色空間としてRGBを用いてローカル特徴量を算出するが、本発明はこれに限らず、YCbCrYUV、CIELab、CIELuvであっても良いし、他の色空間であってもよい。図3の代表ローカル特徴量算出部203は、入力されたオブジェクト領域、及びオブジェクト周辺領域の各小領域のローカル特徴量をクラスタリングし、オブジェクト領域を表現するK個の代表ローカル特徴量を算出する図4のステップS20-3。例えば、ローカル特徴量にK-means法を適用し、K個の代表ローカル特徴量を取得すればよい。図3の類似度ベクトル算出部204は、各小領域のローカル特徴量色ヒストグラムと、オブジェクト領域の画像特徴量を表す代表ローカル特徴量色ヒストグラムより、オブジェクト領域、オブジェクト周辺領域の小領域毎のローカル特徴量と、オブジェクト領域のK個の代表ローカル特徴量との類似度を算出し、その類似度ベクトルを出力する図4のステップS20-4。ここで、小領域の色ヒストグラムHcx、yと代表色ヒストグラムHc,kOFGとの類似度dHCx,y,HC,kOFGは、例えば、式20-3に示すヒストグラムインターセクションにより算出する。類似度の値域は0~1であり、1に近いほどヒストグラムの形状が似ており、0に近いほどヒストグラムの形状が異なることを示す。図3の識別関数算出部205は、入力されたオブジェクト領域OFGの代表ローカル特徴量と、オブジェクト領域OFG、及びオブジェクト周辺領域OAroundの各小領域のローカル特徴量との類似度ベクトルより、図6に示すように特徴量空間においてオブジェクト領域OFGとオブジェクト周辺領域OAroundとを識別分類する識別関数φx=0を算出する図3のステップS20-5。図7において、画像Ft0上の点線Uに囲まれている領域内の各小領域を、オブジェクト領域とオブジェクト周辺領域との2クラスへ分類する問題を考える。2クラスへの分類問題は、N個の特徴量ベクトルxと教師信号yからなるデータD={xu,yu,u=1,2,...,N}を与えられて、式20-4に示す二乗和誤差を最小にする識別関数φxを求める問題として定式化される。式20-4において、sgnは符号関数である。ここで、データDにおいて、xuは、図7の領域U上のu番目の小領域における特徴量ベクトルを表し、yuはu番目の小領域がオブジェクト領域OFGに属するか否かの正解を与える2×1のベクトルで表される教師信号である。なお、教師信号yuは、u番目の小領域がオブジェクト領域OFGに属する場合小領域の中心となる画素x,yのシルエット画像Stの値がSx、y|t=1のとき、yu=1,0とし、それ以外の場合小領域の中心となる画素x,yのシルエット画像Stの値がSx、y|t=0のとき、yu=0,1であるとする。ここで、識別関数φxを式20-5で与えられると仮定すれば、式20-4は式20-6を最小化する重みwを求める問題となる。式20-6を最小二乗法により解くと、式20-7として重みwは与えられる。以上、識別特徴量算出部20によれば、基準となる画像Ft0とそのシルエット画像St0から、オブジェクト領域の画像特徴量を表現するN個の代表ローカル特徴量と、オブジェクト領域、及びオブジェクト周辺領域の小領域毎のローカル特徴量との類似度ベクトルから、各小領域がオブジェクト領域、オブジェクト周辺領域のいずれのクラスに属するかを識別する識別関数を算出することができる。なお、本例では、識別特徴量算出部20では、識別関数を線形分離可能であると仮定し、最小二乗法により算出する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、最小二乗法の代わりに、非線形サポートベクトルマシンsupportvectormachine、決定木、多層パーセプトロンなどの機械学習によって識別関数を算出してもよい。なお、図7には、小領域のローカル特徴量の一例である色ヒストグラムHcx、yと、オブジェクト領域のK個の代表ローカル特徴量の一例である代表色ヒストグラムHc,1x、y~Hc,Kx、yも示されている。図2に戻って、図1のオブジェクト抽出装置1は、時刻t1の画像Ft1以降、処理対象画像ともいうと、時刻t1の直前に算出した時刻t2におけるオブジェクト領域を示すシルエット画像St2とその画像Ft2以降、参照画像ともいうを外部より取得し、オブジェクト領域推定部30へ入力する図2のステップS1-3。オブジェクト領域推定部30について図2に戻って、図1のオブジェクト領域推定部30は、入力された画像Ft1と、外部で記憶されている、1つ前の画像Ft2とその画像Ft2上のオブジェクト領域を示すシルエット画像St2とから、時刻t2のオブジェクト領域上の特徴点を、時刻t1の対応する特徴点へ射影する変換行列Hを求め、その変換行列から時刻t1のオブジェクト領域を推定した推定シルエット画像Spredt1を生成し、オブジェクト領域確定部40へ出力する図2のステップS1-4。続いて、図8~図10を参照して、本実施形態におけるオブジェクト領域推定部30について詳細に説明する。図8はオブジェクト領域推定部30の概略構成を表すブロック図である。図8に示すように、オブジェクト領域推定部30は、特徴点算出部301、対応点算出部302、変換行列算出部303、及び推定シルエット画像生成部304とで構成されている。図9は、オブジェクト領域推定部30の動作例を説明するフロー図である。また、図10は、時刻t1と時刻t2の特徴点の対応関係から、時刻t1におけるオブジェクト領域を推定する動作を表す模式図である。図9のステップS30-1において、図8の特徴点算出部301は、一つ前の画像Ft2のオブジェクト領域と、入力された画像Ft1との画像間の対応関係を求めるために画像Ft2におけるオブジェクト領域内のN個の特徴点Kst2s=1,,Nを算出し、その結果を対応点算出部302へ出力するステップS30-1。なお、特徴点とは、画素間の色や輝度の変化等に基づいて被写体のエッジの一部や頂点として抽出される点である。例えば、ある画素x,yを中心とした局所領域Sの範囲内のx方向、y方向の輝度の勾配ベクトルGix,yi=x,yを用いて表される二次モーメント行列A式30-1の第一固有値λ1と第二固有値λ2を求め、式30-2に示す条件を満たす画素x,yを特徴点として検出する。つまり、二次モーメント行列Aの第一固有値λ1、及び第二固有値λ2のうち小さい方の固有値が所定の閾値λthより大きいまたは以上場合に特徴点とするものである例えば、JShiandCTomasiGoodFeaturestoTrack9thIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognitionJune1994参照。なお、式30-1において係数wu,vは、画素x,yからx方向にu,y方向にvだけ離れた画素xu,yvに関する重み係数を表し、例えば、式30-3の条件を満たすように定めた、局所領域Sの範囲内の2次ガウス分布の値を正規化した値を用いる。ここで、図10Aに画像Ft2のオブジェクト領域上から、特徴点Kst2を検出した結果の一例を示す。図9のステップS30-2に進んで、図8の対応点算出部302は、入力された画像Ft1と外部より読みだした一つ前の画像Ft2と、ステップS30-1で取得した画像Ft2の特徴点情報Kt2に基づいて、画像Ft2の各特徴点Kst2s=1,,Nと対応する画像Ft1上の点Kst1をオプティカルフローにより算出し、その特徴点Ksの時刻t1,時刻t2における位置を記述した対応点情報Qt1,t2を変換行列算出部303へ出力するステップS30-2。図10Aには、画像Ft2のオブジェクト領域上の特徴点Kst2と画像Ft1上の対応する特徴点Kst1を検出した結果が示されている。また、画像Ft2のオブジェクト領域上の特徴点Kst2と一致する画像Ft1上の特徴点Kst1を結ぶ点線は、対応点情報Qt1,t2を視覚的に表したものである。なお、画像Ft2の各特徴点Kst2と対応する画像Ft1上の点Kst1は、例えば、式30-4に示す勾配法によるオプティカルフローの拘束条件をKst1について解くことで取得できる例えば、BDLucasandTKanadeAniterativeimageregistrationtechniquewithanapplicationtostereovisionProceedingsofthe1981DARPAimagingUnderstandingWorkshop1981参照。ここで、式30-4において、Gix,y|t1i=x,y,tは画像Ft1の輝度に関するx方向、y方向、t方向時間方向の勾配ベクトルを表し、Sは特徴点Ksを中心とする所定サイズの局所領域を表す。図9のステップS30-3に進んで、図8の変換行列算出部303は、ステップS30-2で取得した対応点情報Qt1,t2から、特徴点Kss=1,,Nを一つ前の画像Ft2上の位置から、画像Ft1上の位置へ射影する変換行列Hを算出し、その変換行列Hを記述した情報を推定シルエット画像生成部304へ出力するステップS30-3。画像Ft2上のオブジェクト領域Ot2上の画素x,yを、変換行列Hによって、画像Ft1に射影した点の座標をxpred,ypredとすると、推定オブジェクト領域Opredt1とオブジェクト領域Ot2の対応関係は、変換行列Hを用いて式30-5により表される例えば、CG-ARTS協会,ディジタル画像処理第2版,2009参照。式30-5において、記号~は同値関係を表し、定数倍の違いを許して等しいことを意味する。また、変換行列Hは、一般的な変換を表現することができるため、射影変換と呼ばれる。ここで、時刻t2と時刻t1のオブジェクト領域間の対応関係を平行移動として表現できると仮定すると、式30-5は、式30-6として表現される。式30-6中の係数tx、tyはそれぞれx方向、y方向への移動量を表す。また、画像間の対応関係を平行移動、回転、拡大縮小を含めたアフィン変換として表現できると仮定すると、式30-5は、式30-7として表現される。式30-7中の係数a,b,c,dは拡大縮小、及び回転を表し、係数tx、tyは式30-6と同様である。なお、式30-5乃至式30-7における変換行列Hの各係数hiji,j=1,2,3は、各変換モデル平行移動、アフィン変換、射影変換の拘束条件と対応点情報Qt1,t2から導出される連立方程式を最小二乗法により解くことで算出する。なお、十分な対応点数が無く、変換行列Hを算出できない場合は、所定の変換行列H0を用いる。例えば、変換行列H0の具体例としては、一つ前の変換行列の算出結果を用いる。図9のステップS30-4に進んで、図8の推定シルエット画像生成部304は、変換行列Hとシルエット画像St2に基づいて、時刻t1におけるオブジェクト領域は、一つ前の画像Ft2上のオブジェクト領域を、図8の変換行列算出部303で算出した変換行列Hを用いて、画像Ft1上へ射影した領域にあると仮定して、時刻t1のオブジェクト領域を推定し、そのオブジェクト領域を表す推定シルエット画像Spredt1を生成するステップS30-4。具体的には、画像Ft1上の各画素x,y図10Bの点Pnに関して、変換行列Hの逆行列H-1を乗じて画像Ft2上へ逆射影した位置の座標x’、y’図10Bの点Pn ́が、時刻t2のオブジェクト領域Ot2上に含まれるどうか判定する。なお、時刻t2のオブジェクト領域Ot2とは、シルエット画像St2上で、Sx,y|t2=1となる画素の集合である。式30-8に示すように、画像Ft1上の画素x,yを画像Ft2へ逆射影した位置がオブジェクト領域Ot2に含まれる場合、画素x,yは推定オブジェクト領域Opredt1を構成する画素であると判定し、推定シルエット画像Spredx,y|t1に1を設定する。また、画像Ft1上の画素x,yオブジェクト領域Ot2に含まれない場合、画素x,yは推定オブジェクト領域Opredt1を構成する画素ではないと判定し、推定シルエット画像Spredx,y|t1に0を設定する。ここで、図10Bにシルエット画像St2より求めた推定シルエット画像Spredt1の一例を示す。以上、オブジェクト領域推定部30によれば、オブジェクト領域の固有の特徴点に基づいて、時刻t1と時刻t2のオブジェクト領域の対応関係を求めるため、カメラワーク、シーンチェンジなど背景に変化が伴う場合にも頑健なオブジェクト領域を推定することができる。オブジェクト領域確定部40について再び図2に戻って、図1のオブジェクト領域確定部40は、推定シルエット画像Spredt1より特徴量を算出する範囲を設定し、画像Ft1上の小領域毎にローカル特徴量を算出し、そのローカル特徴量と、基準画像の識別特徴量代表ローカル特徴量と識別関数φxとに基づいて、オブジェクト領域であるか否かを識別し、オブジェクト領域を示すシルエット画像St1を出力する図2のステップS1-4。続いて、本実施形態におけるオブジェクト領域確定部40について詳細に説明する。図11に示すように、オブジェクト領域確定部40は、特徴量算出範囲設定部201、ローカル特徴量算出部202、類似度ベクトル算出部203、及びオブジェクト領域識別部404とで構成されている。図12は、オブジェクト領域確定部40の動作例を説明するフロー図である。また、図13Aは時刻t1の画像Ft1、図13Bは時刻t2の画像Ft2、図13Cは時刻t1のオブジェクト領域を推定した推定シルエット画像Spredt1、図13Dは時刻t2のオブジェクト領域を示すシルエット画像St2の一例である。なお、図13Aの時刻t1のオブジェクト領域において、点線で囲まれた領域R1は、図13Bの時刻t2のオブジェクト領域上の点線で囲まれた領域R2の部分が形状変化したものとする。また、図14Aは、図13C上の点線で囲まれた領域B1の拡大図、図14Bは領域B1内の特徴量算出範囲OK,dilatedからオブジェクト領域とオブジェクト周辺領域を識別した結果の一例である。図11の特徴量算出範囲設定部201は、入力された時刻t1の推定オブジェクト領域を示す推定シルエット画像Spredt1に基づいて、ローカル特徴量を算出する範囲として、図14Aに示すように推定オブジェクト領域Opredを所定のカーネルによりモルフォロジー演算である膨張処理をK回行い、領域を拡張した領域OKdilatedを求めて、その算出範囲をローカル特徴量算出部202、オブジェクト領域識別部404へ出力する図12のステップS40-1。図11のローカル特徴量算出部202は、入力された画像Ft1と、特徴量算出範囲設定部201で設定された特徴量算出範囲上にある各小領域のローカル特徴量を算出する図12のステップS40-2。図11の類似度ベクトル算出部203は、各小領域のローカル特徴量と、オブジェクト領域の画像特徴量を表す代表ローカル特徴量より、オブジェクト領域、オブジェクト周辺領域の小領域毎のローカル特徴量と、オブジェクト領域のK個の代表ローカル特徴量との類似度を算出し、その類似度ベクトルxを出力する図12のステップS40-3。図11のオブジェクト領域識別部404は、入力された各小領域の類似度ベクトルxと、識別関数φxに基づいて、特徴量算出範囲OK,dilated上の各小領域がオブジェクト領域であるか、オブジェクト周辺領域であるかを識別し、図13Dに示すように確定したオブジェクト領域を示すシルエット画像St1を出力する図12のステップS40-4。具体的には、画素x,yを中心とする小領域の類似度ベクトルxを識別関数φxに入力し、その応答値がオブジェクト領域を示す場合φx>0、画素x,yはオブジェクト領域OFGを構成する画素であると判定し、シルエット画像Sx,y|t1に1を設定する。また、応答値がオブジェクト周辺領域を示す場合φx<0、画素x,yはオブジェクト領域OFGを構成する画素ではないと判定し、シルエット画像Sx,y|t1に0を設定する。また、応答値が識別関数の境界上を示す場合φx=0、ランダムにオブジェクト領域かオブジェクト周辺領域であるか選択し、シルエット画像Sx,y|t1に該当する値を設定するものとする。なお、シルエット画像St1は0により初期化されているものとする。図14Bは図14Aにおいて特徴量算出範囲OK,dilated上の各小領域に対して、オブジェクト領域であるか否かを識別した結果である。図14Aにおいて、時刻t2上のオブジェクト領域を時刻t1に射影変換して得た推定オブジェクト領域Opredは、時刻t1のオブジェクト領域のうち、時刻t2の領域R2が形状変化した領域R1を含まない。つまり、時刻t2のオブジェクト領域を時刻t1へ射影変換するだけでは、形状変化を伴うオブジェクトの領域を精度良く抽出することができない。しかし、推定オブジェクト領域を拡張した特徴量算出範囲OKdilatedに領域R1が含まれている場合、オブジェクト領域であるか否かを識別することで、領域R1を抽出することができる。つまり、形状変化を伴うオブジェクトの領域を精度良く抽出することができる。以上、オブジェクト領域確定部40によれば、推定したオブジェクト領域より特徴量算出範囲を設定し、設定した特徴量算出範囲に対して、オブジェクト領域であるか、オブジェクト周辺領域であるか識別し、オブジェクト領域を確定することができる。そのため、特徴量算出範囲内であれば、形状変化を伴うオブジェクト領域を抽出することができる。また、特徴量算出範囲を、オブジェクト領域の周辺部分に限定するため、特徴量の算出に要する演算量を削減することができる。図2に戻って、図1のオブジェクト抽出装置1は、時刻t1の次の時刻t11の画像におけるオブジェクト抽出処理を行なうため、ステップS1-3へ戻る図2のステップS1-6においてYes。時刻t11の画像がなければ、オブジェクト抽出処理を終了する図2のステップS1-6においてNo。効果このように、オブジェクト抽出装置は、時系列画像上の第1の画像基準画像におけるオブジェクト領域を示すシルエット画像と、基準画像上の該オブジェクト領域とそのオブジェクト周辺領域の画像信号から、各小領域のローカル特徴量と、オブジェクト領域を代表するローカル特徴量代表ローカル特徴量を算出し、算出した代表ローカル特徴量と各小領域のローカル特徴量とに基づいて、各小領域がオブジェクト領域か否かを識別する識別関数を算出する。また、時系列画像上の第2の画像処理対象画像と、時系列画像上の第3の画像参照画像におけるオブジェクト領域を示すシルエット画像と参照画像とに基づいて、処理対象画像と参照画像間のオブジェクト領域の対応関係を算出し、その対応関係から参照画像上のオブジェクト領域を処理対象画像上へ射影変換する変換行列を算出する。算出した変換行列と参照画像のシルエット画像に基づいて、処理対象画像上のオブジェクト領域を推定し、推定シルエット画像を生成する。また、処理対象画像上の推定シルエット画像が示す推定オブジェクト領域と処理対象画像の画像信号から、各小領域のローカル特徴量を算出し、そのローカル特徴量と基準画像の代表ローカル特徴量と識別関数とに基づいて、各小領域がオブジェクト領域であるか否かを識別して、処理対象画像上のオブジェクト領域を確定する。これにより、ユーザが指定する注目オブジェクトを高精度に追跡、抽出することができる。ローカル特徴量算出部202の変形例上記実施形態において、ローカル特徴量算出部202では、画像特徴量の一例として、色ヒストグラムを用いる場合について説明したが、本発明はこれに限定されない。ローカル特徴量算出部202は、小領域における勾配ヒストグラムを算出してもよい。この場合のローカル特徴量算出部202において、勾配ヒストグラムの算出方法について、図15を参照しながら説明する。図15は、勾配ヒストグラムの算出方法を示す模式図である。まず、ローカル特徴量算出部202は、小領域内の画素毎に、輝度成分に関して勾配ベクトルGx,y=Gx,Gyを算出する。次に、算出した各画素の勾配ベクトルGx,yより、量子化ステップサイズQにより量子化した勾配ベクトルの角度θQを取得する式20-8。続いて、量子化した勾配ベクトルの角度θQの出現頻度を数え上げ、図15Aに示すヒストグラムの各要素を小領域の面積で正規化した勾配ヒストグラムHθx,yを算出する。続いて、算出した勾配ヒストグラムHθx,yより、出現頻度が最大となる勾配ベクトルの角度θmを取得し、勾配ヒストグラムHθx,yと出現頻度が最大となる勾配ベクトル角度θmに基づいて、図15Bに示す角度θmを原点として正規化した勾配ヒストグラムHθm,x,yを算出する。輝度の勾配ヒストグラムをローカル特徴量として用いることで、照明変化などの色変化に対して頑健となる。また、ローカル特徴量算出部202は、画像特徴量として、色ヒストグラム、勾配ヒストグラムのほかに、ウェーブレット特徴量、Harr-like特徴量、Edgelet特徴量、EOH特徴量、HOG特徴量を用いてもよい。また、各画像特徴量を異なる画像特徴量と組み合わせて用いてもよい。オブジェクト抽出装置1の変形例オブジェクト抽出装置1a上記実施形態において、図1のオブジェクト抽出装置1は、基準画像において、抽出対象オブジェクトのシルエット画像と基準画像の画像信号より、抽出対象オブジェクトの画像特徴量を表現する代表ローカル特徴量と、小領域をオブジェクト領域であるか否かを識別する識別関数を算出しているが、これに限定されない。例えば、オブジェクト領域確定部40より得られる、時刻t1のオブジェクト領域を示すシルエット画像St1と画像Ft1を、時刻t1の次の時刻t11にフィードバックし、基準画像、及び基準画像のシルエット画像として用いても良い。毎時刻におけるオブジェクト領域のローカル特徴量が微小に変化する場合にも、精度良く追跡、抽出をすることが可能となる。なお、上述した実施形態におけるオブジェクト抽出装置1の一部をコンピュータで実現するようにしても良い。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいうコンピュータシステムとは、オブジェクト抽出装置1に内蔵されたコンピュータシステムであって、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD-ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらにコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。また、上述した実施形態におけるオブジェクト抽出装置1の一部、または全部を、LSILargeScaleIntegration等の集積回路として実現しても良い。立体画像生成装置1の各機能ブロックは個別にプロセッサ化してもよいし、一部、または全部を集積してプロセッサ化しても良い。また、集積回路化の手法はLSIに限らず専用回路、または汎用プロセッサで実現しても良い。また、半導体技術の進歩によりLSIに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いても良い。以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。"