"センサーの出力に対応する検出対象画像を生成する画像生成部と、前記検出対象画像から検出対象物を検出することに用いる学習済みの検出器であって、前記検出対象画像の特定領域毎に用意されたサブ識別器を有する検出器と、を備え、前記サブ識別器は、パラメーターと前記特定領域における特徴量とに基づいて前記検出対象画像が前記検出対象物を含むことの度合いを出力し、前記検出器は、前記検出対象画像のうち前記検出対象物が検出された第1検出対象画像と、該第1検出対象画像の後に生成され前記検出対象物が検出された第2検出対象画像と、の間に生ずる特徴量の変化量を前記特定領域毎に求め、前記特徴量の変化量に応じて前記サブ識別器のパラメーターを変更し、前記パラメーターが変更されたサブ識別器の出力に基づいて、前記第2検出対象画像よりも後に生成された第3検出対象画像における検出対象物の検出を行う、検出装置。前記検出対象画像は、前記センサーが出力する全体領域の画像から一部がクロッピングされた画像であり、前記第3検出対象画像は、前記全体領域において前記第2検出対象画像がクロッピングされた位置から所定範囲内の位置においてクロッピングされた画像である、請求項1に記載の検出装置。前記パラメーターには、前記検出対象物を含むことの度合いに乗じられる係数が含まれる、請求項1又は2に記載の検出装置。前記特徴量は、前記検出対象画像における特定領域のエッジ強度加算値を含む、請求項1~3のいずれかに記載の検出装置。前記エッジ強度加算値は、複数のセルに分割された前記特定領域のセル毎のエッジ強度の合算値である、請求項4に記載の検出装置。複数の学習用画像の前記特定領域毎にエッジ強度加算値を求め、前記特定領域毎にエッジ強度加算値の出現頻度を求め、前記出現頻度に応じてエッジ強度加算値の閾値を求める学習が前記サブ識別器毎に行われ、前記サブ識別器において、前記検出対象画像の特定領域における前記エッジ強度加算値と前記閾値とに基づいて、前記検出対象物を含むことの度合いが出力され、前記パラメーターには、前記閾値が含まれる、請求項4又は5に記載の検出装置。前記特徴量の変化量が大きいほど、前記サブ識別器のパラメーターが大きく変更される、請求項1~6のいずれかに記載の検出装置。センサーの出力に対応する検出対象画像を生成するステップと、前記検出対象画像の特定領域毎に用意されたサブ識別器を有する検出器を用いて前記検出対象画像から検出対象物を検出するステップと、を含み、前記サブ識別器は、パラメーターと前記特定領域における特徴量とに基づいて前記検出対象画像が前記検出対象物を含むことの度合いを出力し、前記検出器は、前記検出対象画像のうち前記検出対象物が検出された第1検出対象画像と、該第1検出対象画像の後に生成され前記検出対象物が検出された第2検出対象画像と、の間に生ずる特徴量の変化量を前記特定領域毎に求め、前記特徴量の変化量に応じて前記サブ識別器のパラメーターを変更し、前記パラメーターが変更されたサブ識別器の出力に基づいて、前記第2検出対象画像よりも後に生成された第3検出対象画像における検出対象物の検出を行う、検出方法。しかしながら、特許文献1の手法であると、可視カメラを用いて車両前方を撮像するため、夜間等では街頭などの照明に頼らざるを得ない。また、可視カメラで歩行者を撮影しても、十分な画質を得ることが困難であるため、検知精度は著しく低下してしまうという問題があった。また、特許文献2の手法であると次のような問題がある。すなわち、実環境下では、歩行者パターンは大きさ、姿勢及び表面温度等の変動が同時に発生する。それに伴いテンプレートの数を増やすと、歩行者以外の建物や信号、街路灯などの構造物の画像が、歩行者の像として検知され、誤検出を招く可能性があるという問題があった。したがって、より適切に歩行者等の検出対象物を検出することが望まれる。本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、より適切に検出対象物を検出することを目的とする。上記目的を達成するための主たる発明は、センサーの出力に対応する検出対象画像を生成する画像生成部と、前記検出対象画像から検出対象物を検出することに用いる学習済みの検出器であって、前記検出対象画像の特定領域毎に用意されたサブ識別器を有する検出器と、を備え、前記サブ識別器は、パラメーターと前記特定領域における特徴量とに基づいて前記検出対象画像が前記検出対象物を含むことの度合いを出力し、前記検出器は、前記検出対象画像のうち前記検出対象物が検出された第1検出対象画像と、該第1検出対象画像の後に生成され前記検出対象物が検出された第2検出対象画像と、の間に生ずる特徴量の変化量を前記特定領域毎に求め、前記特徴量の変化量に応じて前記サブ識別器のパラメーターを変更し、前記パラメーターが変更されたサブ識別器の出力に基づいて、前記第2検出対象画像よりも後に生成された第3検出対象画像における検出対象物の検出を行う、検出装置である。本発明の他の特徴については、本明細書及び添付図面の記載により明らかにする。本明細書及び添付図面の記載により、少なくとも、以下の事項が明らかとなる。すなわち、センサーの出力に対応する検出対象画像を生成する画像生成部と、前記検出対象画像から検出対象物を検出することに用いる学習済みの検出器であって、前記検出対象画像の特定領域毎に用意されたサブ識別器を有する検出器と、を備え、前記サブ識別器は、パラメーターと前記特定領域における特徴量とに基づいて前記検出対象画像が前記検出対象物を含むことの度合いを出力し、前記検出器は、前記検出対象画像のうち前記検出対象物が検出された第1検出対象画像と、該第1検出対象画像の後に生成され前記検出対象物が検出された第2検出対象画像と、の間に生ずる特徴量の変化量を前記特定領域毎に求め、前記特徴量の変化量に応じて前記サブ識別器のパラメーターを変更し、前記パラメーターが変更されたサブ識別器の出力に基づいて、前記第2検出対象画像よりも後に生成された第3検出対象画像における検出対象物の検出を行う、検出装置である。このように、検出対象物の検出を行おうとしている検出対象画像よりも前に生成された検出対象画像の特徴量の変化量に基づいてパラメーターの値を更新する。そして、更新されたパラメーターの値を含むサブ識別器を用いて検出対象画像における検出対象物の検出を行うので、過去の検出対象物の変化に応じて適切に更新されたサブ識別器を用いて検出を行うことができる。そして、より適切に検出対象物を検出することができる。かかる検出装置であって、前記検出対象画像は、前記センサーが出力する全体領域の画像から一部がクロッピングされた画像であり、前記第3検出対象画像は、前記全体領域において前記第2検出対象画像がクロッピングされた位置から所定範囲内の位置においてクロッピングされた画像であることが望ましい。このようにすることで、全体領域を検出対象物が移動している場合であっても、検出対象物を適切に検出することができる。また、前記パラメーターには、前記検出対象物を含むことの度合いに乗じられる係数が含まれることが望ましい。このようにすることで、検出対象物を含むことの度合いに適切に重み付けをすることができる。また、前記特徴量は、前記検出対象画像における特定領域のエッジ強度加算値を含むことが望ましい。エッジ強度は、環境変動の影響を受けにくい。よって、これらの加算値であるエッジ強度加算値を用いて、環境変動を受けにくくして適切に検出対象物を検出することができる。また、前記エッジ強度加算値は、複数のセルに分割された前記特定領域のセル毎のエッジ強度の合算値であることが望ましい。このようにすることで、各セルのエッジ強度の合算値であるエッジ強度加算値を用いて、検出対象画像に検出対象物が含まれるか否かを判定することができる。また、複数の学習用画像の前記特定領域毎にエッジ強度加算値を求め、前記特定領域毎にエッジ強度加算値の出現頻度を求め、前記出現頻度に応じてエッジ強度加算値の閾値を求める学習が前記サブ識別器毎に行われ、前記サブ識別器において、前記検出対象画像の特定領域における前記エッジ強度加算値と前記閾値とに基づいて、前記検出対象物を含むことの度合いが出力され、前記パラメーターには、前記閾値が含まれることが望ましい。このようにすることで、各サブ識別器は、特定領域毎のエッジ強度加算値の出現頻度に基づいて、その検出対象画像が検出対象物を含むことの度合いを求めることができる。そして、この閾値を更新することでより適切に検出対象物を検出することができる。また、前記特徴量の変化量が大きいほど、前記サブ識別器のパラメーターが大きく変更されることが望ましい。このようにすることで、特徴量の変化量に応じて適切にパラメーターの値を更新することができる。また、本明細書及び添付図面の記載により、少なくとも、以下の事項も明らかとなる。すなわち、センサーの出力に対応する検出対象画像を生成するステップと、前記検出対象画像の特定領域毎に用意されたサブ識別器を有する検出器を用いて前記検出対象画像から検出対象物を検出するステップと、を含み、前記サブ識別器は、パラメーターと前記特定領域における特徴量とに基づいて前記検出対象画像が前記検出対象物を含むことの度合いを出力し、前記検出器は、前記検出対象画像のうち前記検出対象物が検出された第1検出対象画像と、該第1検出対象画像の後に生成され前記検出対象物が検出された第2検出対象画像と、の間に生ずる特徴量の変化量を前記特定領域毎に求め、前記特徴量の変化量に応じて前記サブ識別器のパラメーターを変更し、前記パラメーターが変更されたサブ識別器の出力に基づいて、前記第2検出対象画像よりも後に生成された第3検出対象画像における検出対象物の検出を行う、検出方法である。このように、検出対象物の検出を行おうとしている検出対象画像よりも前に生成された検出対象画像の特徴量の変化量に基づいてパラメーターの値を更新する。そして、更新されたパラメーターの値を含むサブ識別器を用いて検出対象画像における検出対象物の検出を行うので、過去の検出対象物の変化に応じて適切に更新されたサブ識別器を用いて検出を行うことができる。そして、より適切に検出対象物を検出することができる。===実施形態===図1は、本実施形態における歩行者検出システム1検出装置の概略構成を示すブロック図である。本実施形態における検出対象物は歩行者であり、図1には、赤外線カメラ110と歩行者検出装置120とディスプレイ130が示されている。図2は、撮像部の取り付け位置の一例の説明図である。なお、歩行者は人物と同義であり、歩いている人物には限定されない。赤外線カメラ110センサーに相当は、中赤外線及び遠赤外線の波長をとらえデジタル値の映像信号を歩行者検出装置120に送信する。ここで、中赤外線は2.5μm~4μmの波長、遠赤外線は、4μm~1000μmの波長を有する光である。本実施形態では、8~14μmの波長を用いて体温を検出対象とするが、この波長に限られず、温度を検出できる波長であればよい。赤外線カメラ110は、車両のフロントグリル部などに搭載される図2。そして、自車両赤外線カメラ110を搭載した車両、本実施形態では赤外線カメラ110と歩行者検出装置120とディスプレイ130の全てが搭載されているから前方方向の環境を撮影する。なお、赤外線カメラ110が搭載される位置は、この位置に限られることはなく、他の位置であってもよい。歩行者検出装置120は、画像処理ボード1201と、中央演算装置CPU等の処理部1202と、ランダムアクセスメモリーRAMなどの記憶部1203を含む。そして、後述するような処理により、これら画像処理ボード1201と処理部1202と記憶部1203が協働して動作し、ディスプレイ130に表示するデータを生成する。ディスプレイ130は、生成されたデータに基づく情報を表示する。図3は、本実施形態における歩行者検出システム1における歩行者検出装置120及び歩行者学習装置220の詳細なブロック図である。赤外線カメラ110は、撮像部111とアナログデジタル変換部A/D変換部112を含む。撮像部111は、赤外線カメラの受光素子に対応するものであり、受光素子が受光した赤外領域の光に対応した信号を出力する。A/D変換部112は、撮像部111で得られたアナログ信号をデジタル信号に変換する機能を有する。このように赤外線センサー111センサーに相当するの出力に対応する検出対応画像を生成する赤外線カメラ110は、画像生成部に相当する。歩行者検出装置120は、画像格納部121と、特徴量抽出部122と、歩行者判定部123と、表示制御部124と、歩行者テーブル格納部125を含む。歩行者テーブル格納部125には、歩行者学習装置によって出力された学習結果が格納される。これらの各部は、上述の画像処理ボード1201と、CPU1202と、RAM1203により実現されている。画像格納部121は、撮像部111から得られた映像例えば、15fpsの映像から、1画像ずつ順次処理するために、赤外線カメラ110から取得したデジタル信号を一時的に保管する。特徴量抽出部122は、画像格納部121に格納されたデジタル信号を順次読み込み、複数の階調値からなる画像全体画像へと変換する。そして、この変換画像に基づいて特徴量を抽出する処理を行う。特徴量については、後述する。歩行者判定部123は、特徴量抽出部122の処理により得られた特徴量と、歩行者テーブルのデータとを比較して、検出対象画像が歩行者を含むか否かについて判定する。検出対象画像は、全体画像からクロッピングされた画像である。判定手法については、後述する。歩行者テーブル格納部125は、前述の通り、歩行者判定部123で用いられるデータを記憶する。表示制御部124は、歩行者判定部123における判定結果を運転者に伝えるために、表示部131への描画画像を作成する。例えば、赤外線画像として得られている自車両前方映像に、歩行者として判定された箇所を、歩行者を含むようにして強調表示させたり、注意を喚起するために表示部131をフラッシュさせたりする。また、図3には、歩行者学習装置220と歩行者学習装置220に接続された赤外線カメラ210が示されている。赤外線カメラ210の構成は、歩行者検出装置120に接続された赤外線カメラ110と同様の構成であるので説明を省略する。また、歩行者学習装置220における画像格納部221と特徴量抽出部222は、それぞれ歩行者検出装置120の画像格納部121と特徴量抽出部122と同様の構成であるので説明を省略する。歩行者学習装置220の学習部228は、歩行者パターンを統計的に扱うことで、歩行者であるか否かの判定に必要なデータを作成する。これらデータの生成については、後述する。図4は、赤外線カメラで撮像した赤外線画像の一例を示す図である。赤外線カメラ110によって車両前方を撮像すると、図4に示されるような赤外線画像が得られる。図4には、背景部分に建物が並び、手前左側歩道に歩行者が3名撮像されている。図4において、白色に近いほど輝度値が高く、黒色に近いほど輝度値が低い。撮像画像において、階調値と温度には相関関係があり、高温ほど輝度値が高く表示される。図4において、背景部分に比べて、歩行者の表面温度が高いため、歩行者の像が浮かび上がって表示されている。図5は、赤外線カメラで歩行者を撮像した赤外線画像の一例を示す図である。図5には、歩行者を含む画像であって、所定の縦横比でクロッピングされた画像が示されている。歩行者学習装置220では、このように歩行者を含む画像が用いられて学習が行われる。図6は、歩行者の特徴成分を可視化した図である。図6には、エッジ強度が求められ可視化された画像が示されている。図6における1の図は、図5の画像の水平成分のエッジ強度を求め可視化した図である。図6における2の図は、図5の画像の斜め方向成分右下がり、左上がりのエッジ強度を求め可視化した図である。図6における3の図は、図5の画像の垂直成分のエッジ強度を求め可視化した図である。図6における4の図は、図5の画像の斜め方向成分左下がり、右上がりのエッジ強度を求め可視化した図である。エッジ強度の値が大きい程、輝度値が高いことで表現している。このようなエッジ強度は、例えば、次のようにして求めることができる。すなわち、赤外線画像の各画素x、yにおいて、注目画素を中心とした矩形領域例えば、3×3画素を注目する。この領域の中で特定画素の組み合わせを選択して、階調値の差分を計算する。すなわち、特定方向成分のエッジ強度を算出する。なお、ここでは3×3画素の矩形領域を例として説明を行ったが、矩形領域のサイズはこれに限定されず、任意のサイズにまで広げることとしてもよい。図7Aは、歩行者が含まれる複数の画像について垂直方向のエッジ強度が求められた様子を示す図である。前述の図5のような画像に歩行者が含まれているか否かは、特定領域における任意方向のエッジ強度の加算値エッジ強度加算値に基づいて判定される。エッジ強度加算値を求める前段階として、歩行者が含まれる複数の画像についてのエッジ強度が前述のようにして求められる。エッジ強度加算値は、特定領域における任意方向のエッジ強度を加算することにより求められる。図7Aには、特定領域として、2つの画素位置左上x0,y0、右下x1,y1で表現した矩形領域で囲われる矩形領域が示されている。図7Aでは、歩行者の上半身肩から腰の範囲を特定領域としている。この特定領域は、様々な領域とすることができる。例えば、歩行者の顔の範囲を特定領域としてもよいし、歩行者の下半身の範囲を特定領域としてもよい。各画像について、この特定領域の特定の方向のエッジ強度が累積される。たとえば、各画素の垂直方向のエッジ強度図6の3がx0,y0からx1,y1の範囲で累積される。このようにすることにより、1枚の画像について特定領域の垂直方向のエッジ強度加算値が求められる。このような演算が、歩行者を含む画像及び歩行者以外の画像について行われる。図7Bは、エッジ強度加算値のヒストグラムである。図7Bは、上述のようにして特定領域におけるエッジ強度加算値を、複数枚数の学習用画像について算出し、ヒストグラムを作成したものである。図7Bにおいて横軸は、エッジ強度加算値であり、縦軸は、そのエッジ強度加算値の出現頻度である。例えば、演算の結果、複数枚数の学習用画像においてエッジ強度加算値50が100回出現した場合、エッジ強度加算値50の出現頻度は100となる。なお、エッジ強度加算値は、任意の特定領域内でのエッジ強度加算値を用いて正規化した値を利用してもよい。学習時において用いられる画像は、歩行者を含む画像歩行者の画像と歩行者を含まない画像歩行者以外の画像である。これらの画像について上記の処理が行われ図7Bのようなヒストグラムが生成される。閾値θtは、実験的または経験的に決まる値であり、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、ブースティングなどの学習により選び出すことができる。上記のことを踏まえると、画像に歩行者が含まれるか否かの判別式は以下のように表現できる。fk1k2で特定される特定領域のエッジ強度加算値k1任意方向成分のエッジ画像において特定領域を規定する画素位置k2任意方向成分のエッジ画像において特定領域を規定する画素位置θt:特定領域を特定する変数がtのときの閾値具体的に関数fは、エッジ強度加算値の関数であって、ある画像における特定領域でのエッジ強度加算値の関数である。変数tは、特定領域を特定するための変数である。よって、特定領域がT種類ある場合には、少なくともT種類の判別式が存在することになる。これによれば、検出対象画像についても、上記のようにしてエッジ強度加算値を求め、式1に代入し、閾値θtとの大小を比較することで、検出対象画像に歩行者が含まれるか否かについて判定することができる。図7Bに示されるヒストグラムによれば、歩行者が含まれる場合にhtの値が1となり、歩行者が含まれない場合に-1となる。なお、特定領域tによっては、エッジ強度加算値が低いほど歩行者が含まれるという結果となるヒストグラムも生成されうるが、本実施形態では、特定領域毎にヒストグラムの検証がされ、それぞれの関数htにおいて、歩行者が含まれる場合にhtの値が1となり、歩行者が含まれない場合に-1となるように調整がされる。ところで、図7Bのヒストグラムと閾値を参照すると、判別式を単独で使用しても誤りを有する判別結果となることがあることも考えられる。そこで、本実施形態では、複数の判別式の集合から正確に判別を行う識別関数を作成することで高精度な判別を実現させる。識別関数は、以下のように判別式の組み合わせで構成される。式3において、判別式の組み合わせ、個数T、及び、係数αtは、実験的又は経験的に求めた値を用いることができる。また、判別式の組み合わせ、個数T、及び、係数αtは、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、ブースティングなどの学習アルゴリズムを用いることで、最適となるパラメーターを探索し選び出すこととしてもよい。例えば、adaboostを用いた場合、αthtXは弱識別器サブ識別器であり、HXは強識別器識別器となるT種類の特定領域についての弱識別器からなる強識別器が生成される。αthtXは、-1又は1のいずれかに係数αtを乗じた値を返す。つまり、これら個々の弱識別器は、検出対象物を含むことの度合いを求めるものである。図8は、学習処理のフローチャートである。以下、本フローチャートを参照しつつ、学習処理の流れを説明する。なお、学習処理が行われる前に、赤外線カメラ210で撮像した赤外線画像から、歩行者を含む所定の縦横比で切り抜いた画像を予め多く用意して蓄積されているものとする。このとき、様々な環境で撮影されたもの季節、天候、場所が用意されていることが望ましい。また、歩行者を含まない画像も予め多く用意されていることが望ましい。蓄積した赤外線画像から、学習用画像学習処理において学習用画像であるが、後述する検出処理では検出対象画像が1枚分読み込まれるS102。次に、特徴量の算出が行われるS104。本実施形態において特徴量は、特定領域での特定方向のエッジ強度加算値である。特定領域は、前述のように任意の2つの画素位置[左上x0,y0、右下x1,y1で表現した矩形領域]で表現される特定領域である。ステップS104では、1枚の画像に対し複数の特定領域について特徴量の算出が行われる。なお、2つの画素位置で表現される特定領域は無数に存在していることから、経験的にサイズや範囲に制限をかけて算出することとしてもよい。例えば、前述のように、上半身、下半身、及び、頭のサイズ範囲などである。このようにすることによって、1枚の学習用画像検出処理において検出対象画像に対し各特定領域の特徴量が求められることになる。そして、全ての学習用画像に対してステップS104の処理を実施した場合には、ステップS108に進むS106。一方、処理をしていない学習用画像がある場合には、次の学習用画像を読み込むためにステップS102に進むS106。次に、学習が行われるS108。これまでの処理により、特定領域毎に式1の判別式が生成されることになる。そして、式3のHXを表現するパラメーターα、t、及び、Tが算出されて、識別関数が求められる。これらパラメーターの算出は、前述のように経験値であってもよいし、adaboostのような学習アルゴリズムが用いられて求められるものであってもよい。次に、ステップS108で求められた各パラメーターが学習結果として保存されるS110。学習結果は、歩行者テーブル格納部125に保存される。次に、上述の学習結果を用いた検出処理について説明する。図9は、検出処理のフローチャートである。検出処理では、車両に搭載された赤外線カメラ110から赤外線画像が取得される。取得された赤外線画像は画像格納部121に保存されている。全体画像から検出対象画像の位置及びサイズが選択されるS202。図10は、全体画像を走査する方法を説明する図である。図10には、赤外線カメラ110が撮像した全体画像左図と、全体画像が縮小された画像中央図と、さらに縮小された縮小画像右図が示されている。全体画像には、赤外線カメラ110で車両前方を撮像した赤外線画像において、車道脇に遠距離から近距離の間で合計3名の歩行者が歩いている様子が示されている。全体画像に対して、歩行者判定をする際に用いる検出対象画像の探索窓の一番小さなもの例えば、歩行者と車両との距離が200m相当の窓サイズ7×14画素を、左上から右下へと順に移動させて行き、探索窓の検出対象画像毎に歩行者がいるか否かを判定していく。また、一定間隔で全体画像左図を縮小させることで、縮小画像中央図を作成する。上記と同様に探索窓を左上から右下へと順に移動させていき、歩行者が居るか居ないかを判定していく。また、さらに、縮小画像右図を繰り返し作成していくことで、歩行者と車両との距離関係が遠距離から近距離までに対応した検出を実現する。すなわち、探索窓のサイズが固定であっても、縮小画像を繰り返し作成することで遠距離から近距離までの間の歩行者を検出することができる。ステップS202では、このようにして、読み込まれた画像から歩行者判定を行うための探索窓の位置とサイズに対応する検出対象画像が選択される。次に、ステップS202で選択された検出対象画像が読み込まれるS204。また、検出対象画像の特徴量の算出が行われるS206。特徴量の算出は、前述の図8のステップ104における処理と同様の手法により行われる。次に、前述のステップS206で得られた特徴量に基づいて歩行者検出処理が行われるS208。歩行者検出処理では、次のように、複数の識別関数HXを組み合わせたカスケード構造を構成することで、早期に歩行者を含まない検出対象画像をふるい落とし、検出対象画像一枚あたりの判定時間を短縮させる。なお、1つの識別関数識別器を用いて歩行者の検出を行うもの、又は、複数の識別関数識別器を用いて歩行者の検出を行うものは検出器に相当する。ここでは、複数段の判別関数が用意される。そして、各段HXでの判定結果において歩行者と判定された検出対象画像だけが、次の段に進むことができ、最終段までに到達した検出対象画像のみが、最終的に歩行者を含む検出対象画像として判定される。それ以外の検出対象画像は、歩行者以外の検出対象画像であると判定される。なお、初期段の識別関数HXは比較的分類が容易なものを判定するように作られ、段が進むにつれてより複雑で分類が困難なものを判定するように識別関数を組み上げていく。これにより、カスケードの初期HXで多くの検出対象画像が歩行者以外の検出対象画像であるとされるため、単一の複雑な識別関数HXで判別を行う場合よりも高速な処理を行うことができる。具体的な複数段の識別関数は、例えば、以下のように弱識別器の個数を異ならしたものとなる。H0Xは、hXt=18H1Xは、h’Xt=116H2Xは、h’’Xt=132図11は、歩行者検出処理のフローチャートである。最初に、識別関数H0Xが求められるS302。次に、H0Xの計算結果による検出対象画像の判定が行われるS304。判定方法は、例えば次のようにする。H0X≧0ならば判定結果歩行者H0X<0ならば判定結果歩行者以外次に、ステップS302と同様に識別関数H1Xが求められるS306。そして、識別関数H1Xが用いられステップS304と同様の判定が行われるS308。このようにして、ステップS302と同様に識別関数HnXが求められるS310。そして、判別式HnXが用いられ、ステップS304と同様の処理が実施されるS312。ステップS302~S312の一連の工程において、各段にて歩行者と判定結果を得た検出対象画像については、最終的な判定結果として歩行者を含む検出対象画像であると判定して処理を終了するS314。一方、ステップS302~S312の一連の工程において、途中の判定結果で歩行者以外と判定された段階で、その検出対象画像は歩行者を含まない画像歩行者以外の画像として判定して処理を終了するS316。このようにして、検出対象画像が歩行者の画像か否かを判定する。歩行者と判定された場合は、その検出対象画像に対応する探索窓の位置とサイズを記憶しておくことで、全体画像における歩行者の位置を得ることができるS208ステップS202でのすべての領域について全ての検出対象画像を処理全ての縮小画像に対して、左上から右下まで全て処理したか、否かを判定するS210。全ての検出対象画像について、ステップS206及びS208の一連の処理が実施されていれば、ステップS212へ進む。一方、全て実施されていない場合には、ステップS202へ戻り、次の検出対象画像の位置及びサイズを設定するS210。ステップS210において、一の歩行者に対して複数重複検出された場合には、検出結果を統合するS212。そして、検出結果に応じた運転支援又は視覚補助を行うS214。図12は、警告画像表示の一例を示す図である。図12では、検出された歩行者のサイズと位置に基づいて、歩行者を包含する矩形枠が設定され、赤外線カメラから得られた赤外線画像に描画されている。このとき、歩行者検出結果から歩行者の位置が強調表示するような描画画像が用意される。例えば、赤外線画像として得られている車両前方映像に、歩行者として判定された箇所を矩形で強調表示したり、運転手に危険を警告するためにディスプレイ130をフラッシュさせたりする画像を用意する。それ以外にも、運転者に危険を警告する方法などとして、ブレーキを軽くかけるなどの運転支援や、フロントライトの角度を変えたりする視覚補助動作を実施することもできる。ところで、例えば、仮に、テンプレート手法を用いて検出対象物の検出を行った場合、次のような問題があった。すなわち、実環境下では、歩行者パターンは大きさ、姿勢、表面温度等の変動が同時に発生する。それに伴いテンプレートの数を増やすと、歩行者以外の建物や信号、街路灯などの構造物の画像が、歩行者の像として検出され、誤検出を招く可能性が高くなっていた。これに対して、上述の本手法であると、テンプレートの数の増加による誤検出等が発生せず、適切に歩行者などの検出対象物を検出することができる。図13は、赤外線カメラで歩行者を撮像した赤外線画像の一例を示す図である。車両に設置された赤外線カメラで車両前方を撮像したものを、歩行者を含む所定比率縦横比で切り抜くことで、このような赤外線画像が得られる。車道環境での歩行者は、向き正面、背面、側面の違いや、姿勢脚を開いた状態、脚を閉じた状態の違いがあり、見た目の変化が大きい。道路環境でのさまざまな形状変動に対応する方法として、さまざまなテンプレート画像を用意しておくと歩行者以外のものまでが検出されてしまい検出精度が低下する。つまり、学習モデルを予め複数用意すると、選択する際の精度及び速度が課題になる。そこで、以下のような手法を用いることにより、一度検出できた歩行者を追従することで歩行者検出の精度を維持させる。図14は、学習処理追跡モデルのフローチャートである。学習処理追跡モデルを実行する前提として、予め、任意フレーム数前の検出対象画像が記憶されているものとする。すなわち、過去に検出処理を行った検出対象画像が記憶されていることになる。まず、検出対象画像の読み込みが行われるS402。ここでは、前述のように前提として記憶されている過去の検出対象画像が読み込まれる。具体的には、時間変数iとしたとき、i-1、i-2、の検出対象画像が読み込まれる以下、時間変数iの検出対象画像をiフレームと呼ぶことがある。次に、ステップS402で読み込んだ検出対象画像の特徴量が求められるS404。なお、前述のように、本実施形態において特徴量は、各特定領域のエッジ強度加算値である。次に、特徴量の変化量が求められるS406。変化量の算出では、一フレーム前と検出対象画像のエッジ強度加算値を特定領域毎に比較し差分が求められる。例えば、i-1フレーム目とi-2フレーム目については、fi-1kt1,kt2とfi-2kt1,kt2で比較し差分が求められ、i-2フレーム目とi-3フレーム目については、fi-2kt1,kt2とfi-3kt1,kt2で比較し差分が求められる。次に、学習が行われるS408。ここで行われる学習は、過去の学習結果の更新である。ステップS408では、ステップS406において求められた変化量に着目し、その変化量が大きいものは、パラメーターであるθt、及び、αtを大きく変更させていくS408。一方、変化量が小さいものは、パラメーターθt、及び、αtを小さく変更させていく。また、過去の複数のフレームを用いているため、時間変化iに応じて影響度の重みも減少させていく。一般式は、以下のようになり、識別関数HtXを表現するパラメーターαt、及び、θtが更新されることで、歩行者毎に対応した追跡用の判別式が決定される。β:学習係数I:対象フレーム数次に、学習結果が保存されるS410。具体的には、ステップS408で更新された各種パラメーターが学習結果として保存されるS410。また、追従する歩行者が分かるように検出対象画像の位置x、yもあわせて記憶される。図15は、全体画像における追跡走査方法の説明図である。まず、図15を用いて追跡検出の概略について説明する。図15には、赤外線カメラで車両前方を撮像した赤外線画像において、2名の歩行者が道路を横断している様子が示されている。映像は、複数のフレーム全体画像のi-2フレーム、i-1フレーム、iフレームで構成されており、iフレーム目の全体画像において歩行者を検出するものとする。図15に示されるように、歩行者判定をする際に用いる検索窓Wを、左上から右下へと順に移動させていき、探索窓W毎に歩行者が存在するか否かを判定していく。また、一定間隔で全体画像を縮小した縮小画像を繰り返し作成していくことで、歩行者と車両との距離関係が遠距離から近距離までに対応した検出を実現する。前述のように、iフレーム目を検出するために、iフレームよりも前の検出結果図15では、i-2フレームとi-1フレームの2つのフレームの検出結果に基づいて求められた学習結果追跡モデルが用意されている。また、前フレームで検出された検出対象画像の領域を含む周辺領域が追跡領域Rとされる。そして、探索窓Wが追跡領域Rに入った際は、学習結果追跡モデルを用いて歩行者判定が行われる。それ以外の領域に探索窓Wが入った際は、学習モデル検出モデルを用いて歩行者判定が行われる。その後、判定に応じた処理が行われる。図16は、追跡検出のフローチャートである。以下、本フローチャートを参照しつつ追跡検出について説明する。まず、全体画像から検出対象画像の位置及びサイズが選択されるS502。全体画像から検出対象画像の位置及びサイズが選択される手法については、図9のステップS202とほぼ同様の処理であるので説明を省略する。次に、ステップS502で選択された検出対象画像が読み込まれるS504。また、検出対象画像の特徴量の算出が行われるS506。特徴量の算出は、前述の図8のステップS104における処理と同様の手法により行われる。次に、ステップS502で選択された検出対象画像が、i-1フレームの歩行者と判定された検出結果の追跡領域Rに含まれている場合は、ステップS510に進み、含まれていない場合にはステップS512へ進むS508。なお、追跡領域Rは、複数の縮小画像に対して適用することが望ましい。車両の移動速度が速い場合は、検出すべき縮小画像が小さくなるし、右左折際には左右に大きく画像が移動するが、このように追跡領域を定義することで追跡もれがないようにすることができる。ステップS510では、歩行者検出処理が行われる。歩行者検出処理は、図11に示す手法と同様である。但し、ここでは、図14の学習処理追跡モデルにおいて求められた学習結果が用いられ、歩行者検出処理が行われることになる。そして、検出対象画像において、歩行者が検出された場合には、探索窓の位置とサイズを記憶しておくことで、全体画像における歩行者の位置を得ることができる。一方、ステップS512では、学習処理検出モデルにおいて求められた学習結果が用いられ、歩行者検出処理が行われる。学習処理検出モデルにおいて求められた学習結果は、図8を用いて説明したものである。そして、ここでも、検出対象画像において、歩行者が検出された場合には、探索窓の位置とサイズを記憶しておく。ステップS502でのすべての領域について全ての検出対象画像を処理全ての縮小画像に対して、左上から右下まで全て処理したか、否かを判定するS514。全ての検出対象画像について、S506、S510又はS512の一連の処理が実施されていれば、ステップS516へ進む。処理が未実施の場合は、ステップS502へ戻り、次の検出対象画像の位置及びサイズを設定するS514。ステップS510又はS512において一の歩行者に対して複数重複検出された場合には、検出結果を統合するS518。また、ステップS510又はS512において歩行者が検出された場合には、図14の学習処理追跡モデルが実行され、学習結果の更新が行われる。歩行者検知結果から歩行者の位置を強調表示するような描画画像を用意するS518。例えば、図12を用いて説明したように、赤外線画像として得られている車両前方映像に、歩行者として判定された箇所を矩形で強調表示したり図12、運転手に危険を警告するためにディスプレイをフラッシュさせたりする画像を用意することができる。このように、歩行者の検出を行おうとしている検出対象画像iフレームよりも前に生成された検出対象画像i-2フレームとi-1フレームの特徴量の変化量に基づいてパラメーターの値を更新する。そして、i-1フレームにおいて歩行者を検出した検出対象画像の周辺追跡領域Rでiフレームの歩行者検出処理を行う場合には、更新されたパラメーターの値を含むサブ識別器を用いて検出対象画像における歩行者の検出を行うので、過去の検出対象物の変化に応じて適したサブ識別器を用いることができ、より適切に検出対象物を検出することができる。上記の実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれることは言うまでもない。"