"動画像データから移動物体を検出する移動物体検出装置であって、2次元画像データを時間軸方向に並べた3次元画像データである動画像データ中に、所定の体積を有するウィンドウを設定するウィンドウ設定部と、前記ウィンドウに含まれる画素ごとに、空間的な輝度の勾配方向である空間輝度勾配方向を算出する空間輝度勾配方向算出部と、前記ウィンドウ内の前記空間輝度勾配方向のヒストグラムである空間ヒストグラムを算出する空間ヒストグラム算出部と、前記ウィンドウに含まれる画素ごとに、時間的な輝度の勾配方向である時間輝度勾配方向を算出する時間輝度勾配方向算出部と、前記ウィンドウ内の前記時間輝度勾配方向のヒストグラムである時間ヒストグラムを算出する時間ヒストグラム算出部と、前記空間ヒストグラム算出部が算出した前記空間ヒストグラムと、前記時間ヒストグラム算出部が算出した前記時間ヒストグラムとに基づいて、前記ウィンドウ内に移動物体が含まれるか否かを判断する判断部とを備える移動物体検出装置。さらに、前記ウィンドウに含まれる画素ごとに、オプティカルフローの方向を算出するオプティカルフロー方向算出部と、前記ウィンドウ内の前記オプティカルフローの方向のヒストグラムであるオプティカルフローヒストグラムを算出するオプティカルフローヒストグラム算出部とを備え、前記判断部は、前記空間ヒストグラム算出部が算出した前記空間ヒストグラムと、前記時間ヒストグラム算出部が算出した前記時間ヒストグラムと、前記オプティカルフローヒストグラム算出部が算出した前記オプティカルフローヒストグラムとに基づいて、前記ウィンドウ内に移動物体が含まれるか否かを判断する請求項1記載の移動物体検出装置。前記空間ヒストグラム算出部は、互いに所定の位置関係にある複数画素の前記空間輝度勾配方向の組合せを第1の変量組とし、前記ウィンドウ内での前記第1の変量組のヒストグラムを算出し、前記時間ヒストグラム算出部は、互いに前記所定の位置関係にある複数画素の前記時間輝度勾配方向の組合せを第2の変量組とし、前記ウィンドウ内での前記第2の変量組のヒストグラムを算出し、前記オプティカルフローヒストグラム算出部は、互いに前記所定の位置関係にある複数画素の前記オプティカルフローの方向の組合せを第3の変量組とし、前記ウィンドウ内での前記第3の変量組のヒストグラムを算出し、前記判断部は、前記第1の変量組のヒストグラムと、前記第2の変量組のヒストグラムと、前記第3の変量組のヒストグラムとに基づいて、前記ウィンドウ内に移動物体が含まれるか否かを判断する請求項2記載の移動物体検出装置。前記空間ヒストグラム算出部は、互いに所定の位置関係にある複数画素の前記空間輝度勾配方向の組合せを第1の変量組とし、前記ウィンドウ内での前記第1の変量組のヒストグラムを算出し、前記時間ヒストグラム算出部は、互いに前記所定の位置関係にある複数画素の前記時間輝度勾配方向の組合せを第2の変量組とし、前記ウィンドウ内での前記第2の変量組のヒストグラムを算出し、前記判断部は、前記第1の変量組のヒストグラムと前記第2の変量組のヒストグラムとに基づいて、前記ウィンドウ内に移動物体が含まれるか否かを判断する請求項1記載の移動物体検出装置。前記空間輝度勾配方向算出部は、前記ウィンドウ内に含まれる画素ごとに、当該画素のx軸方向の輝度値の勾配をIx、y軸方向の輝度値の勾配をIyとした場合に、空間輝度勾配方向を以下の式1に示すφとして算出するφ=tan1Iy/Ix...1請求項1~4のいずれか1項に記載の移動物体検出装置。前記時間輝度勾配方向算出部は、前記ウィンドウ内に含まれる画素ごとに、当該画素のx軸方向の輝度値の勾配をIx、y軸方向の輝度値の勾配をIy、時間軸方向の輝度値の勾配をItとした場合に、時間輝度勾配方向を以下の式2に示すθとして算出する請求項1~5のいずれか1項に記載の移動物体検出装置。さらに、所定の複数の縮小比率で前記動画像データをそれぞれ縮小した複数の縮小動画像データを作成する縮小動画像データ作成部と、前記複数の縮小動画像データの各々について、当該縮小動画像データ中に、前記ウィンドウを当該縮小動画像データを作成する際に用いた縮小比率で縮小した縮小ウィンドウを設定することにより、前記複数の縮小動画像データに複数の縮小ウィンドウを設定する縮小ウィンドウ設定部とを備え、前記空間輝度勾配方向算出部は、さらに、前記複数の縮小ウィンドウの各々について、当該縮小ウィンドウに含まれる画素ごとに、空間輝度勾配方向を算出し、前記空間ヒストグラム算出部は、さらに、前記複数の縮小ウィンドウの各々について、当該縮小ウィンドウ内の縮小空間ヒストグラムを算出し、前記時間輝度勾配方向算出部は、さらに、前記複数の縮小ウィンドウの各々について、当該縮小ウィンドウに含まれる画素ごとに、時間輝度勾配方向を算出し、前記時間ヒストグラム算出部は、さらに、前記複数の縮小ウィンドウの各々について、当該縮小ウィンドウ内の縮小時間ヒストグラムを算出し、前記縮小ウィンドウ設定部は、前記複数の縮小比率を前記縮小比率の小さいものから順に対象縮小比率として選択して、前記対象縮小比率の縮小動画像データ中に前記対象縮小比率の縮小ウィンドウを設定し、前記判断部は、前記対象縮小比率の縮小空間ヒストグラムと前記縮小時間ヒストグラムとに基づいて、前記対象縮小比率の前記縮小ウィンドウ内に移動物体が含まれるか否かを判断し、前記ウィンドウ設定部は、前記判断部が前記縮小ウィンドウ内に移動物体が含まれると判断した場合に、前記対象縮小比率の前記縮小動画像データ中の前記縮小ウィンドウの設定位置に対応する前記動画像データ中の位置から所定範囲内の位置に前記ウィンドウを順次設定し、前記判断部は、さらに、前記判断部が前記縮小ウィンドウ内に移動物体が含まれると判断した場合に、前記ウィンドウ設定部が設定した前記ウィンドウ内に移動物体が含まれるか否かを判断する請求項1~6のいずれか1項に記載の移動物体検出装置。さらに、所定の複数の縮小比率で前記動画像データをそれぞれ縮小した複数の縮小動画像データを作成する縮小動画像データ作成部を備え、前記ウィンドウ設定部は、さらに、各前記縮小動画像データ中に、前記ウィンドウを設定し、前記空間輝度勾配方向算出部は、さらに、前記複数の縮小動画像データの各々について、当該縮小動画像データ中に設定された前記ウィンドウに含まれる画素ごとに、空間輝度勾配方向を算出し、前記空間ヒストグラム算出部は、さらに、前記複数の縮小動画像データの各々について、当該縮小動画像データ中に設定された前記ウィンドウ内の縮小空間ヒストグラムを算出し、前記時間輝度勾配方向算出部は、さらに、前記複数の縮小動画像データの各々について、当該縮小動画像データ中に設定された前記ウィンドウに含まれる画素ごとに、時間輝度勾配方向を算出し、前記時間ヒストグラム算出部は、さらに、前記複数の縮小動画像データの各々について、当該縮小動画像データ中に設定された前記ウィンドウ内の縮小時間ヒストグラムを算出し、前記判断部は、aウィンドウ内に移動物体が含まれると判断されるまで、前記複数の縮小比率の中から縮小比率が小さいものから順に対象縮小比率として選択し、前記対象縮小比率で縮小された縮小動画像データに設定された前記ウィンドウ内の前記縮小空間ヒストグラムおよび前記縮小時間ヒストグラムに基づいて、前記ウィンドウ内に移動物体が含まれるか否かを判断し、b前記複数の縮小動画像のいずれの縮小動画像中の前記ウィンドウ内にも移動物体が含まれないと判断された場合に、前記空間ヒストグラムおよび前記時間ヒストグラムに基づいて、前記動画像データに設定された前記ウィンドウ内に移動物体が含まれるか否かを判断する請求項1~6のいずれか1項に記載の移動物体検出装置。前記ウィンドウ設定部は、前記動画像データ中に、互いに異なる所定の体積を有する複数のウィンドウを設定し、前記空間輝度勾配方向算出部は、前記複数のウィンドウの各々について、当該ウィンドウに含まれる画素ごとに、空間輝度勾配方向を算出し、前記空間ヒストグラム算出部は、前記複数のウィンドウの各々について、当該ウィンドウ内の空間ヒストグラムを算出し、前記時間輝度勾配方向算出部は、前記複数のウィンドウの各々について、当該ウィンドウに含まれる画素ごとに、時間輝度勾配方向を算出し、前記時間ヒストグラム算出部は、前記複数のウィンドウの各々について、当該ウィンドウ内の時間ヒストグラムを算出し、前記判断部は、ウィンドウ内に移動物体が含まれると判断されるまで前記複数のウィンドウのうち体積の大きいものから順次選択し、選択したウィンドウに対する前記空間ヒストグラムおよび前記時間ヒストグラムに基づいて、前記選択したウィンドウ内に移動物体が含まれるか否かを判断する請求項1~6のいずれか1項に記載の移動物体検出装置。前記空間ヒストグラム算出部が算出する前記空間ヒストグラムの各ビンにおける前記空間輝度勾配方向の幅は一定であり、前記時間ヒストグラム算出部が算出する前記時間ヒストグラムの各ビンにおける前記時間輝度勾配方向の幅は一定である請求項1~9のいずれか1項に記載の移動物体検出装置。動画像データから移動物体を検出する移動物体検出方法であって、2次元画像データを時間軸方向に並べた3次元画像データである動画像データ中に、所定の体積を有するウィンドウを設定するウィンドウ設定ステップと、前記ウィンドウに含まれる画素ごとに、空間的な輝度の勾配方向である空間輝度勾配方向を算出する空間輝度勾配方向算出ステップと、前記ウィンドウ内の前記空間輝度勾配方向のヒストグラムである空間ヒストグラムを算出する空間ヒストグラム算出ステップと、前記ウィンドウに含まれる画素ごとに、時間的な輝度の勾配方向である時間輝度勾配方向を算出する時間輝度勾配方向算出ステップと、前記ウィンドウ内の前記時間輝度勾配方向のヒストグラムである時間ヒストグラムを算出する時間ヒストグラム算出ステップと、前記空間ヒストグラム算出ステップにおいて算出された前記空間ヒストグラムと、前記時間ヒストグラム算出ステップにおいて算出された前記時間ヒストグラムとに基づいて、前記ウィンドウ内に移動物体が含まれるか否かを判断する判断ステップとを含む移動物体検出方法。動画像データから移動物体を検出するためのプログラムであって、2次元画像データを時間軸方向に並べた3次元画像データである動画像データ中に、所定の体積を有するウィンドウを設定するウィンドウ設定ステップと、前記ウィンドウに含まれる画素ごとに、空間的な輝度の勾配方向である空間輝度勾配方向を算出する空間輝度勾配方向算出ステップと、前記ウィンドウ内の前記空間輝度勾配方向のヒストグラムである空間ヒストグラムを算出する空間ヒストグラム算出ステップと、前記ウィンドウに含まれる画素ごとに、時間的な輝度の勾配方向である時間輝度勾配方向を算出する時間輝度勾配方向算出ステップと、前記ウィンドウ内の前記時間輝度勾配方向のヒストグラムである時間ヒストグラムを算出する時間ヒストグラム算出ステップと、前記空間ヒストグラム算出ステップにおいて算出された前記空間ヒストグラムと、前記時間ヒストグラム算出ステップにおいて算出された前記時間ヒストグラムとに基づいて、前記ウィンドウ内に移動物体が含まれるか否かを判断する判断ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラム。動画像データから移動物体を検出する集積回路であって、2次元画像データを時間軸方向に並べた3次元画像データである動画像データ中に、所定の体積を有するウィンドウを設定するウィンドウ設定部と、前記ウィンドウに含まれる画素ごとに、空間的な輝度の勾配方向である空間輝度勾配方向を算出する空間輝度勾配方向算出部と、前記ウィンドウ内の前記空間輝度勾配方向のヒストグラムである空間ヒストグラムを算出する空間ヒストグラム算出部と、前記ウィンドウに含まれる画素ごとに、時間的な輝度の勾配方向である時間輝度勾配方向を算出する時間輝度勾配方向算出部と、前記ウィンドウ内の前記時間輝度勾配方向のヒストグラムである時間ヒストグラムを算出する時間ヒストグラム算出部と、前記空間ヒストグラム算出部が算出した前記空間ヒストグラムと、前記時間ヒストグラム算出部が算出した前記時間ヒストグラムとに基づいて、前記ウィンドウ内に移動物体が含まれるか否かを判断する判断部とを備える集積回路。しかしながら、HOG特徴量およびCoHOG特徴量を用いた手法は、いずれも人物の形状に関する空間的特徴を利用している。このため、人物を側面から観察した場合、特に、手足部分でシルエット形状が変化するために歩行者のように各関節での動きが大きい場合には、適さない手法である。また、これらの手法は、背景の変化やテキスチャにも影響されやすい。また、HOGHOF特徴量を用いた手法は、照明変動や視点変化に影響されやすく、学習データに含まれる歩行者の歩行方向に検出結果が依存されやすいという課題がある。例えば、HOGHOF特徴量では、学習時と若干異なる方向に歩いている歩行者に対する検出漏れが多いという課題がある。さらに、3DHOG特徴量は、空間的形状と時間的な動きの特徴の組み合わせ、即ち、共起を考慮した特徴量である。しかし、実際の歩行者の空間的形状と時間的な動きの組み合わせは極めて多様であり、限られた学習セットではそのような歩行者の多様性を十分に表現することは困難であり、結果として歩行者の検出漏れが発生することがある。また、一般的な背景差分法を用いた場合も、背景の変化に影響されやすい手法であるため、安定して動画像データから移動物体を検出することができない。本発明は、上述の課題を解決するためになされたものであり、複雑な背景や照明変動などの影響を受けず、安定して動画像データから移動物体を検出することができる移動物体検出装置を提供することを目的とする。上記目的を達成するために、本発明のある局面に係る移動物体検出装置は、動画像データから移動物体を検出する移動物体検出装置であって、2次元画像データを時間軸方向に並べた3次元画像データである動画像データ中に、所定の体積を有するウィンドウを設定するウィンドウ設定部と、前記ウィンドウに含まれる画素ごとに、空間的な輝度の勾配方向である空間輝度勾配方向を算出する空間輝度勾配方向算出部と、前記ウィンドウ内の前記空間輝度勾配方向のヒストグラムである空間ヒストグラムを算出する空間ヒストグラム算出部と、前記ウィンドウに含まれる画素ごとに、時間的な輝度の勾配方向である時間輝度勾配方向を算出する時間輝度勾配方向算出部と、前記ウィンドウ内の前記時間輝度勾配方向のヒストグラムである時間ヒストグラムを算出する時間ヒストグラム算出部と、前記空間ヒストグラム算出部が算出した前記空間ヒストグラムと、前記時間ヒストグラム算出部が算出した前記時間ヒストグラムとに基づいて、前記ウィンドウ内に移動物体が含まれるか否かを判断する判断部とを備える。この構成によると、空間的な輝度の勾配方向の分布を示す空間ヒストグラムと時間的な輝度の勾配方向の分布を示す時間ヒストグラムとを、別個に算出し、空間ヒストグラムと時間ヒストグラムとに基づいて移動物体の有無を判断している。移動物体が歩行者の場合には、歩行者は一般的に縦のエッジ成分が多いため、空間ヒストグラムにより歩行者と背景とを区別して検出することができる。また、時間ヒストグラムを合わせて加味することにより、移動している歩行者と移動しない背景とをさらに精度良く検出することができる。なお、この構成によると、3DHOG特徴量のように空間的な特徴と時間的な特徴とを合わせて表現するのではなく、空間的な特徴と時間的な特徴とを別個に表現している。このため、背景及び歩行者の多様性や照明変動などの影響を空間的な特徴と時間的な特徴のそれぞれで吸収することから、限られた学習セットであっても、安定して移動物体を検出することができる。好ましくは、上述の移動物体検出装置は、さらに、前記ウィンドウに含まれる画素ごとに、オプティカルフローの方向を算出するオプティカルフロー方向算出部と、前記ウィンドウ内の前記オプティカルフローの方向のヒストグラムであるオプティカルフローヒストグラムを算出するオプティカルフローヒストグラム算出部とを備え、前記判断部は、前記空間ヒストグラム算出部が算出した前記空間ヒストグラムと、前記時間ヒストグラム算出部が算出した前記時間ヒストグラムと、前記オプティカルフローヒストグラム算出部が算出した前記オプティカルフローヒストグラムとに基づいて、前記ウィンドウ内に移動物体が含まれるか否かを判断する。この構成によると、移動物体の動きの方向の特徴を示すオプティカルフローヒストグラムを加味して移動物体の検出を行っている。このため、さらに安定して移動物体を検出することができる。さらに好ましくは、前記空間ヒストグラム算出部は、互いに所定の位置関係にある複数画素の前記空間輝度勾配方向の組合せを第1の変量組とし、前記ウィンドウ内での前記第1の変量組のヒストグラムを算出し、前記時間ヒストグラム算出部は、互いに前記所定の位置関係にある複数画素の前記時間輝度勾配方向の組合せを第2の変量組とし、前記ウィンドウ内での前記第2の変量組のヒストグラムを算出し、前記オプティカルフローヒストグラム算出部は、互いに前記所定の位置関係にある複数画素の前記オプティカルフローの方向の組合せを第3の変量組とし、前記ウィンドウ内での前記第3の変量組のヒストグラムを算出し、前記判断部は、前記第1の変量組のヒストグラムと、前記第2の変量組のヒストグラムと、前記第3の変量組のヒストグラムとに基づいて、前記ウィンドウ内に移動物体が含まれるか否かを判断する。この構成によると、ウィンドウ内での空間輝度勾配方向の共起性を示す第1の変量組のヒストグラム、時間輝度勾配方向の共起性を示す第2の変量組のヒストグラムおよびオプティカルフローの方向の共起性を示す第3の変量組のヒストグラムをそれぞれ作成し、これら3種類のヒストグラムに基づいて移動物体を検出している。このように同一の特徴量の時空間内での共起性を示すヒストグラムを用いることにより、安定して移動物体を検出することができる。また、前記空間ヒストグラム算出部は、互いに所定の位置関係にある複数画素の前記空間輝度勾配方向の組合せを第1の変量組とし、前記ウィンドウ内での前記第1の変量組のヒストグラムを算出し、前記時間ヒストグラム算出部は、互いに前記所定の位置関係にある複数画素の前記時間輝度勾配方向の組合せを第2の変量組とし、前記ウィンドウ内での前記第2の変量組のヒストグラムを算出し、前記判断部は、前記第1の変量組のヒストグラムと前記第2の変量組のヒストグラムとに基づいて、前記ウィンドウ内に移動物体が含まれるか否かを判断してもよい。この構成によると、ウィンドウ内での空間輝度勾配方向の共起性を示す第1の変量組のヒストグラムおよび時間輝度勾配方向の共起性を示す第2の変量組のヒストグラムをそれぞれ作成し、これら2種類のヒストグラムに基づいて移動物体を検出している。このように同一の特徴量の時空間内での共起性を示すヒストグラムを用いることにより、安定して移動物体を検出することができる。また、上述の移動物体検出装置は、さらに、所定の複数の縮小比率で前記動画像データをそれぞれ縮小した複数の縮小動画像データを作成する縮小動画像データ作成部と、前記複数の縮小動画像データの各々について、当該縮小動画像データ中に、前記ウィンドウを当該縮小動画像データを作成する際に用いた縮小比率で縮小した縮小ウィンドウを設定することにより、前記複数の縮小動画像データに複数の縮小ウィンドウを設定する縮小ウィンドウ設定部とを備え、前記空間輝度勾配方向算出部は、さらに、前記複数の縮小ウィンドウの各々について、当該縮小ウィンドウに含まれる画素ごとに、空間輝度勾配方向を算出し、前記空間ヒストグラム算出部は、さらに、前記複数の縮小ウィンドウの各々について、当該縮小ウィンドウ内の縮小空間ヒストグラムを算出し、前記時間輝度勾配方向算出部は、さらに、前記複数の縮小ウィンドウの各々について、当該縮小ウィンドウに含まれる画素ごとに、時間輝度勾配方向を算出し、前記時間ヒストグラム算出部は、さらに、前記複数の縮小ウィンドウの各々について、当該縮小ウィンドウ内の縮小時間ヒストグラムを算出し、前記縮小ウィンドウ設定部は、前記複数の縮小比率を前記縮小比率の小さいものから順に対象縮小比率として選択して、前記対象縮小比率の縮小動画像データ中に前記対象縮小比率の縮小ウィンドウを設定し、前記判断部は、前記対象縮小比率の縮小空間ヒストグラムと前記縮小時間ヒストグラムとに基づいて、前記対象縮小比率の前記縮小ウィンドウ内に移動物体が含まれるか否かを判断し、前記ウィンドウ設定部は、前記判断部が前記縮小ウィンドウ内に移動物体が含まれると判断した場合に、前記対象縮小比率の前記縮小動画像データ中の前記縮小ウィンドウの設定位置に対応する前記動画像データ中の位置から所定範囲内の位置に前記ウィンドウを順次設定し、前記判断部は、さらに、前記判断部が前記縮小ウィンドウ内に移動物体が含まれると判断した場合に、前記ウィンドウ設定部が設定した前記ウィンドウ内に移動物体が含まれるか否かを判断しても良い。この構成によると、縮小動画像データ上で移動物体を検出し、さらに、通常のサイズの動画像データ上で移動物体を検出することができる。つまり、縮小動画像データ上で粗く移動物体の位置を検出し、通常のサイズの動画像データ上で詳細な移動物体の位置を検出することができる。縮小動画像データは通常のサイズの動画像データに比べてデータ量が少ない。このため、この手法によると詳細な移動物体の位置を高速に検出することができる。また、上述の移動物体検出装置は、さらに、所定の複数の縮小比率で前記動画像データをそれぞれ縮小した複数の縮小動画像データを作成する縮小動画像データ作成部を備え、前記ウィンドウ設定部は、さらに、各前記縮小動画像データ中に、前記ウィンドウを設定し、前記空間輝度勾配方向算出部は、さらに、前記複数の縮小動画像データの各々について、当該縮小動画像データ中に設定された前記ウィンドウに含まれる画素ごとに、空間輝度勾配方向を算出し、前記空間ヒストグラム算出部は、さらに、前記複数の縮小動画像データの各々について、当該縮小動画像データ中に設定された前記ウィンドウ内の縮小空間ヒストグラムを算出し、前記時間輝度勾配方向算出部は、さらに、前記複数の縮小動画像データの各々について、当該縮小動画像データ中に設定された前記ウィンドウに含まれる画素ごとに、時間輝度勾配方向を算出し、前記時間ヒストグラム算出部は、さらに、前記複数の縮小動画像データの各々について、当該縮小動画像データ中に設定された前記ウィンドウ内の縮小時間ヒストグラムを算出し、前記判断部は、aウィンドウ内に移動物体が含まれると判断されるまで、前記複数の縮小比率の中から縮小比率が小さいものから順に対象縮小比率として選択し、前記対象縮小比率で縮小された縮小動画像データに設定された前記ウィンドウ内の前記縮小空間ヒストグラムおよび前記縮小時間ヒストグラムに基づいて、前記ウィンドウ内に移動物体が含まれるか否かを判断し、b前記複数の縮小動画像のいずれの縮小動画像中の前記ウィンドウ内にも移動物体が含まれないと判断された場合に、前記空間ヒストグラムおよび前記時間ヒストグラムに基づいて、前記動画像データに設定された前記ウィンドウ内に移動物体が含まれるか否かを判断している。この構成によると、同じサイズのウィンドウと、様々なサイズの動画像データおよび縮小動画像データとを用いて移動物体を検出している。このため、様々な大きさの移動物体を検出することができる。また、前記ウィンドウ設定部は、前記動画像データ中に、互いに異なる所定の体積を有する複数のウィンドウを設定し、前記空間輝度勾配方向算出部は、前記複数のウィンドウの各々について、当該ウィンドウに含まれる画素ごとに、空間輝度勾配方向を算出し、前記空間ヒストグラム算出部は、前記複数のウィンドウの各々について、当該ウィンドウ内の空間ヒストグラムを算出し、前記時間輝度勾配方向算出部は、前記複数のウィンドウの各々について、当該ウィンドウに含まれる画素ごとに、時間輝度勾配方向を算出し、前記時間ヒストグラム算出部は、前記複数のウィンドウの各々について、当該ウィンドウ内の時間ヒストグラムを算出し、前記判断部は、ウィンドウ内に移動物体が含まれると判断されるまで前記複数のウィンドウのうち体積の大きいものから順次選択し、選択したウィンドウに対する前記空間ヒストグラムおよび前記時間ヒストグラムに基づいて、前記選択したウィンドウ内に移動物体が含まれるか否かを判断してもよい。この構成によると、体積の異なるウィンドウを設定し、ウィンドウごとに移動物体が含まれるか否かを判断している。このため、様々なサイズの移動物体を検出することができる。なお、本発明は、このような特徴的な処理部を備える移動物体検出装置として実現することができるだけでなく、移動物体検出装置に含まれる特徴的な処理部が実行する処理をステップとする移動物体検出方法として実現することができる。また、移動物体検出方法に含まれる特徴的なステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現することもできる。そして、そのようなプログラムを、CD-ROMCompactDiscReadOnlyMemory等のコンピュータ読み取り可能な不揮発性の記録媒体やインターネット等の通信ネットワークを介して流通させることができるのは、言うまでもない。本発明によると、複雑な背景や照明変動などの影響を受けず、安定して動画像データから移動物体を検出することができる。以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態に係る移動物体検出装置について説明する。実施の形態1図1は、実施の形態1に係る移動物体検出装置の機能的な構成を示すブロック図である。移動物体検出装置100は、動画像データから移動物体を検出する装置であって、ウィンドウ設定部102と、空間輝度勾配方向算出部104と、空間ヒストグラム算出部106と、時間輝度勾配方向算出部108と、時間ヒストグラム算出部110と、判断部112とを備えている。ウィンドウ設定部102は、2次元画像データを時間軸方向に並べた3次元画像データである動画像データ中に、所定の体積を有するウィンドウを設定する。空間輝度勾配方向算出部104は、前記ウィンドウに含まれる画素ごとに、空間的な輝度の勾配方向である空間輝度勾配方向を算出する。空間ヒストグラム算出部106は、前記ウィンドウ内の前記空間輝度勾配方向のヒストグラムである空間ヒストグラムを算出する。時間輝度勾配方向算出部108は、前記ウィンドウに含まれる画素ごとに、時間的な輝度の勾配方向である時間輝度勾配方向を算出する。時間ヒストグラム算出部110は、前記ウィンドウ内の前記時間輝度勾配方向のヒストグラムである時間ヒストグラムを算出する。判断部112は、前記空間ヒストグラム算出部が算出した前記空間ヒストグラムと、前記時間ヒストグラム算出部が算出した前記時間ヒストグラムとに基づいて、前記ウィンドウ内に移動物体が含まれるか否かを判断する。図2は、動画像データの一例を示す図である。xy平面上の2次元画像データ40を時間軸t方向にn枚nは2以上の整数並べた3次元画像データが動画像データとなる。この動画像データが移動物体検出装置100に入力される。図3は、移動物体検出装置100が実行する処理のフローチャートである。図4aを参照して、ウィンドウ設定部102は、動画像データ50中にウィンドウ52を設定するS2。ウィンドウ52はx軸方向、y軸方向およびt軸方向に所定幅を有する。つまり、ウィンドウ52は平面ではなく一定の体積を有する直方体である。ウィンドウ52の初期位置は、例えば、ウィンドウ52の左上隅座標が原点x,y,t=0,0,0となる位置とする。なお、ウィンドウ52は、複数のパッチ例えば、パッチ54aおよび54b等に分割されているものとする。ただし、ウィンドウ52がパッチに分割されていなくても良く、その場合にはウィンドウの大きさとパッチの大きさとが等しくなる。パッチは、ウィンドウ52と同様に、平面ではなく直方体である。空間輝度勾配方向算出部104は、ウィンドウ52に含まれる画素ごとに、空間的な輝度の勾配方向である空間輝度勾配方向を算出するS4。図4bを参照して、ウィンドウ52内の各画素の輝度値をIx,y,tとした場合に、空間輝度勾配方向算出部104は、各画素の時空間勾配∇I=[Ix,Iy,It]を算出する。また、各画素の空間輝度勾配方向φを次式1により算出する。なお、Ixは、x軸方向の輝度値の勾配を示し、Iyは、y軸方向の輝度値の勾配を示す。また、Itは、t軸時間軸方向の輝度値の勾配を示す。Ix、IyおよびItの値は、一般的な一時微分オペレータSobel、Roberts、Rosenfeldなどを用いて算出することができる。このため、その詳細な説明は省略する。φ=tan1Iy/Ix...1時空間勾配∇Iと空間輝度勾配方向φとの関係は図4cに示す通りである。つまり、Ix、IyおよびItを軸とする3次元空間中におけるベクトル∇IをIxIy平面に投影したベクトル55とIx軸とのなす角が空間輝度勾配方向φとなる。空間ヒストグラム算出部106は、パッチごとに、パッチ内の空間輝度勾配方向φのヒストグラムである空間ヒストグラムを算出するS6。例えば、空間輝度勾配方向φを所定の幅で量子化し例えば30度の幅で量子化し、空間輝度勾配方向φの頻度を計数することにより、図4dに示すような空間ヒストグラムが算出される。空間ヒストグラム算出部106は、このような空間ヒストグラムをパッチの個数だけ算出する。例えば、量子化の幅を30度とし、空間輝度勾配方向φが取りうる値の範囲を0度から180度とした場合には、空間ヒストグラムは6つ=180/30のビンを有することとなる。ただし、図4dに示す空間ヒストグラムは8つのビンを有している。時間輝度勾配方向算出部108は、ウィンドウ52に含まれる画素ごとに、時間的な輝度の勾配方向である時間輝度勾配方向を算出するS8。図4bを参照して、時間輝度勾配方向算出部108は、各画素の時間輝度勾配方向θを次式2により算出する。時空間勾配∇Iと時間輝度勾配方向θとの関係は図4cに示す通りである。つまり、上述のベクトル55とベクトル∇Iとのなす角が時間輝度勾配方向θとなる。時間ヒストグラム算出部110は、パッチごとに、パッチ内の時間輝度勾配方向θのヒストグラムである時間ヒストグラムを算出するS10。例えば、時間輝度勾配方向θを所定の幅で量子化し例えば30度の幅で量子化し、時間輝度勾配方向θの各ビンの頻度を計数することにより、図4eに示すような時間ヒストグラムが算出される。時間ヒストグラム算出部110は、このような時間ヒストグラムをパッチの個数だけ算出する。図5は、時間ヒストグラムの性質を示す図である。図5aに示すようにパッチ内に歩行者が含まれている場合には、手や足の振りの影響によりパッチ内に様々な方向の時間輝度勾配方向θが含まれる。このため、図5bに示すように時間ヒストグラムでは、頻度が様々なビンに分散する。これに対し、図5cに示すようにパッチ内に背景しか含まれていない場合には、背景における時間軸方向の輝度変化が乏しいため、時間輝度勾配方向θは0度に集中する。また、背景に木の葉が揺れる樹木などが含まれていたとしても、葉の揺れの空間的な形状特徴や時間的な動き特徴は、歩行者のそれとはとは異なるため、歩行者としての誤検出を防ぐことができる。例えば、背景部分からは図5dに示されるようなヒストグラムが得られる。判断部112は、空間ヒストグラム算出部106で算出されたパッチの個数分の空間ヒストグラムと時間ヒストグラム算出部110で算出されたパッチの個数分の時間ヒストグラムとを入力特徴量として受け、入力特徴量に基づいて、ウィンドウ52内に移動物体が含まれるか否かを判断するS12。移動物体の検出方法判断方法については、例えば、Adaboost、SVMSupportVectorMachine、ニューラルネットワークなどの一般的な手法を用いることができる。このため、その詳細な説明はここでは繰り返さない。なお、判断部112の学習には、歩行者の動画像データである正事例と、背景の動画像データである負事例が用いられる。ウィンドウ設定部102は、動画像データ50内の全ての位置にウィンドウ52を設定したか否かを判断するS14。全ての位置にウィンドウ52を設定済みであればS14でYES、移動物体検出装置100は処理を終了する。ウィンドウ52を未設定の位置がある場合にはS14でNO、ウィンドウ設定部102は、未設定の位置にウィンドウ52を設定しS2、移動物体検出装置100は、設定したウィンドウ52に対してS4以降の処理を実行する。なお、ウィンドウの走査の仕方であるが、例えば、上述したようにウィンドウ52の左上隅座標が原点となる位置を初期位置とし、t=0の平面上で、ウィンドウ52を左上隅から右下隅までラスタスキャンする、次に、tを1つインクリメントし、同様のラスタスキャンを行う。このような処理を順次繰り返すことにより、ウィンドウ設定部102は、動画像データ50内の全ての位置にウィンドウ52を設定する。以上説明したように、実施の形態1に係る移動物体検出装置によると、空間的な輝度の勾配方向の分布を示す空間ヒストグラムと時間的な輝度の勾配方向の分布を示す時間ヒストグラムとを、別個に算出し、空間ヒストグラムと時間ヒストグラムとに基づいて移動物体の有無を判断している。移動物体が歩行者の場合には、歩行者は一般的に縦のエッジ成分が多いため、空間ヒストグラムにより歩行者と背景とを区別して検出することができる。また、時間ヒストグラムを合わせて加味することにより、移動している歩行者と移動しない背景とをさらに精度良く検出することができる。なお、この構成によると、3DHOG特徴量のように空間的な特徴と時間的な特徴とを合わせて表現するのではなく、空間的な特徴と時間的な特徴とを別個に表現している。このため、歩行者及び背景の多様性や証明変動等の影響をそれぞれの特徴で吸収することで、安定して移動物体を検出することができる。実施の形態1の変形例1上述の実施の形態1では、1つの動画像データから移動物体を検出していたが、動画像データを解像度別に階層化した画像ピラミッドを作成し、低解像度の動画像データから高解像度の動画像データへと順に移動物体を検出するようにしてもよい。図6は、画像ピラミッドを説明するための図である。図6a、図6bおよび図6cの順に、解像度の低い動画像データを示している。図6aおよび図6bに示す縮小動画像データ50bおよび50aは、図6cに示す動画像データ50を異なる倍率で縮小したものである。図7は、実施の形態1の変形例1に係る移動物体検出装置の機能的な構成を示すブロック図である。移動物体検出装置100aは、動画像データから移動物体を検出する装置であって、ウィンドウ設定部102と、縮小動画像データ作成部103と、縮小ウィンドウ設定部105と、空間輝度勾配方向算出部104と、空間ヒストグラム算出部106と、時間輝度勾配方向算出部108と、時間ヒストグラム算出部110と、判断部112とを備えている。ウィンドウ設定部102は、実施の形態1に示したのと同様の構成を有する。縮小動画像データ作成部103は、動画像データ50から、所定の複数の縮小比率で動画像データ50を縮小した縮小動画像データ例えば、縮小動画像データ50bまたは50aを作成する。つまり、縮小動画像データ作成部103は、所定の複数の縮小比率で動画像データ50をそれぞれ縮小した複数の縮小動画像データ50aおよび50bを作成する。縮小ウィンドウ設定部105は、縮小動画像データ中に、ウィンドウ52を前記所定の複数の縮小比率で縮小した縮小ウィンドウ例えば、図6bに示す縮小ウィンドウ52aまたは図6aに示す縮小ウィンドウ52bを設定する。つまり、縮小ウィンドウ設定部105は、複数の縮小動画像データ50aおよび50bの各々について、当該縮小動画像データ中に、ウィンドウ52を当該縮小動画像データを作成する際に用いた縮小比率で縮小した縮小ウィンドウを設定することにより、複数の縮小動画像データ50aおよび50bに複数の縮小ウィンドウ52aおよび52bを設定する。なお、縮小ウィンドウ設定部105は、複数の縮小比率を縮小比率の小さいものから順に対象縮小比率として選択して、対象縮小比率の縮小動画像データ中に対象縮小比率の縮小ウィンドウを設定する。空間輝度勾配方向算出部104は、実施の形態1に示した空間輝度勾配方向算出部104が実行する処理に加え、さらに、複数の縮小ウィンドウの各々について、縮小ウィンドウに含まれる画素ごとに、空間輝度勾配方向を算出する。空間ヒストグラム算出部106は、実施の形態1に示した空間ヒストグラム算出部106が実行する処理に加え、さらに、複数の縮小ウィンドウの各々について、縮小ウィンドウ内の空間輝度勾配方向のヒストグラムである縮小空間ヒストグラムを算出する。時間輝度勾配方向算出部108は、実施の形態1に示した時間輝度勾配方向算出部108が実行する処理に加え、さらに、複数の縮小ウィンドウの各々について、縮小ウィンドウに含まれる画素ごとに、時間輝度勾配方向を算出する。時間ヒストグラム算出部110は、実施の形態1に示した時間ヒストグラム算出部110が実行する処理に加え、さらに、複数の縮小ウィンドウの各々について、縮小ウィンドウ内の時間輝度勾配方向のヒストグラムである縮小時間ヒストグラムを算出する。判断部112は、対象縮小比率の縮小空間ヒストグラムと縮小時間ヒストグラムとに基づいて、対象縮小比率の縮小ウィンドウ内に移動物体が含まれるか否かを判断する。ウィンドウ設定部102は、判断部112が縮小ウィンドウ内に移動物体が含まれると判断した場合に、対象縮小比率の縮小動画像データ中の縮小ウィンドウの設定位置に対応する動画像データ50中の位置から所定範囲内の位置にウィンドウ52を順次設定する。判断部112は、さらに、判断部112が縮小ウィンドウ内に移動物体が含まれると判断した場合に、ウィンドウ52内に移動物体が含まれるか否かを判断する。図8は、移動物体検出装置100aが実行する処理のフローチャートである。なお、このフローチャートでは、説明の簡単化のため、縮小動画像データは1つであるものとして説明するが、縮小比率の異なる縮小動画像データを複数用意し、同様の処理を実行してもよい。図6を参照して、縮小動画像データ作成部103は、動画像データ50を所定の縮小比率で縮小することにより縮小動画像データ50aを作成するS1。次に、縮小ウィンドウ設定部105は、縮小動画像データ50a中に動画像データ50を所定の縮小比率で縮小した縮小ウィンドウ52aを設定するS2a。空間輝度勾配方向算出部104は、縮小ウィンドウ52aに含まれる画素ごとに、空間輝度勾配方向φを算出するS4a。空間ヒストグラム算出部106は、縮小ウィンドウ52aに含まれるパッチ例えば、パッチ56aまたは56bごとに、パッチ内の空間輝度勾配方向φのヒストグラムである縮小空間ヒストグラムを算出するS6a。時間輝度勾配方向算出部108は、縮小ウィンドウ52aに含まれる画素ごとに、時間輝度勾配方向θを算出するS8a。時間ヒストグラム算出部110は、縮小ウィンドウ52aに含まれるパッチ例えば、パッチ56aまたは56bごとに、パッチ内の時間輝度勾配方向θのヒストグラムである縮小時間ヒストグラムを算出するS10a。判断部112は、空間ヒストグラム算出部106で算出されたパッチの個数分の縮小空間ヒストグラムと時間ヒストグラム算出部110で算出されたパッチの個数分の縮小時間ヒストグラムとを入力特徴量として受け、入力特徴量に基づいて、縮小ウィンドウ52a内に移動物体が含まれるか否かを判断するS12a。S2a~S12aの処理は、動画像データおよびウィンドウのサイズが小さくなった以外は図3に示したS2~S12の処理と同様である。縮小ウィンドウ設定部105は、縮小動画像データ50a内の全ての位置に縮小ウィンドウ52aを設定したか否かを判断するS14a。縮小ウィンドウ52aを未設定の位置がある場合にはS14aでNO、縮小ウィンドウ設定部105は、未設定の位置に縮小ウィンドウ52aを設定しS2b、移動物体検出装置100aは、設定した縮小ウィンドウ52aに対してS4a以降の処理を実行する。なお、ウィンドウの走査の仕方は実施の形態1と同様である。全ての位置に縮小ウィンドウ52aを設定済みであればS14aでYES、移動物体検出装置100aは、S1~S14aの処理で求められた移動物体の位置の近傍を探索することにより、移動物体の詳細な位置を求める。つまり、ウィンドウ設定部102は、判断部112が縮小ウィンドウ52a内に移動物体が含まれると判断した場合に、縮小動画像データ50a内の縮小ウィンドウ52aの設定位置に対応する動画像データ50内の位置から所定範囲内の位置にウィンドウ52を順次設定するS2b。例えば、所定範囲は、上記動画像データ50内の位置を中心画素とするn×nの領域としてもよいnは2以上の整数。なお、縮小ウィンドウ52aの設定位置に対応する動画像データ50内の位置とは、例えば、縮小動画像データ50aがxyz軸方向にそれぞれ1/nに縮小されている場合には、縮小ウィンドウ52aの設定位置のxyz座標をn倍した位置のことである。次に、移動物体検出装置100aは、S4~S12までの処理を実行することにより、ウィンドウ52内に移動物体が含まれるか否かを判断する。S4~S12までの処理は、図3に示したS4~S12までの処理と同様である。ウィンドウ設定部102は、動画像データ50内の上記所定範囲内の全ての位置にウィンドウ52を設定したか否かを判断するS14b。全ての位置にウィンドウ52を設定済みであればS14bでYES、移動物体検出装置100aは処理を終了する。ウィンドウ52を未設定の位置がある場合にはS14bでNO、ウィンドウ設定部102は、未設定の位置にウィンドウ52を設定しS2b、移動物体検出装置100aは、設定したウィンドウ52に対してS4以降の処理を実行する。なお、ウィンドウの走査の仕方は実施の形態1と同様である。以上説明したように、実施の形態1の変形例1に係る移動物体検出装置によると、縮小動画像データ上で移動物体を検出し、さらに、通常のサイズの動画像データ上で移動物体を検出することができる。つまり、縮小動画像データ上で粗く移動物体の位置を検出し、通常のサイズの動画像データ上で詳細な移動物体の位置を検出することができる。縮小動画像データは通常のサイズの動画像データに比べてデータ量が少ない。このため、この手法によると詳細な移動物体の位置を高速に検出することができる。階層数を多くするほど、探索範囲が小さくなるため、移動物体の位置を高速に検出可能である。実施の形態1の変形例2実施の形態1の変形例1では、縮小動画像データと縮小ウィンドウとを用いて移動物体の検出を行った。つまり、縮小動画像データにおける縮小倍率に合わせて縮小ウィンドウの設定を行っている。これに対し、実施の形態1の変形例2では、縮小動画像データにおける縮小倍率に係わらずサイズが一定のウィンドウを用いて移動物体の検出を行う。図9は、画像ピラミッドを説明するための図である。図9a、図9bおよび図9cの順に、解像度の低い動画像データを示している。図9aおよび図9bに示す縮小動画像データ50bおよび50aは、図9cに示す動画像データ50を異なる倍率で縮小したものである。図10は、実施の形態1の変形例2に係る移動物体検出装置の機能的な構成を示すブロック図である。移動物体検出装置100bは、動画像データから移動物体を検出する装置であって、ウィンドウ設定部102と、縮小動画像データ作成部103と、空間輝度勾配方向算出部104と、空間ヒストグラム算出部106と、時間輝度勾配方向算出部108と、時間ヒストグラム算出部110と、判断部112とを備えている。ウィンドウ設定部102は、実施の形態1に示したのと同様の構成を有する。縮小動画像データ作成部103は、実施の形態1の変形例1に示したのと同様の構成を有する。つまり、縮小動画像データ作成部103は、所定の複数の縮小比率で動画像データ50をそれぞれ縮小した複数の縮小動画像データ50aおよび50bを作成する。空間輝度勾配方向算出部104、空間ヒストグラム算出部106、時間輝度勾配方向算出部108および時間ヒストグラム算出部110は、実施の形態1の変形例1に示したのと同様の構成を有する。判断部112は、aウィンドウ内に移動物体が含まれると判断されるまで、複数の縮小比率の中から縮小比率が小さいものから順に対象縮小比率として選択し、対象縮小比率で縮小された縮小動画像データに設定されたウィンドウ内の縮小空間ヒストグラムおよび縮小時間ヒストグラムに基づいて、当該ウィンドウ内に移動物体が含まれるか否かを判断し、b複数の縮小動画像のいずれの縮小動画像中のウィンドウ内にも移動物体が含まれないと判断された場合に、空間ヒストグラムおよび時間ヒストグラムに基づいて、動画像データ50に設定されたウィンドウ内に移動物体が含まれるか否かを判断する。例えば、図9を参照して、判断部112は、図9aに示す縮小動画像データ50b内でウィンドウ52を走査しながらウィンドウ52内に移動物体が含まれるか否かを判断する。縮小動画像データ50b内において移動物体が含まれると判断した場合には、判断部112は処理を終了する。縮小動画像データ50b内において移動物体が含まれないと判断した場合には、判断部112は、図9bに示す縮小動画像データ50a内でウィンドウ52を走査しながらウィンドウ52内において移動物体が含まれるか否かを判断する縮小動画像データ50a内において移動物体が含まれると判断した場合には、判断部112は処理を終了する。縮小動画像データ50a内に移動物体が含まれないと判断した場合には、判断部112は、図9cに示す動画像データ50内でウィンドウ52を走査しながらウィンドウ52内に移動物体が含まれるか否かを判断する。図11は、移動物体検出装置100bが実行する処理のフローチャートである。なお、このフローチャートでは、説明の簡単化のため、縮小動画像データは1つであるものとして説明するが、縮小比率の異なる縮小動画像データを複数用意し、同様の処理を実行してもよい。図11を参照して、縮小動画像データ作成部103は、動画像データ50を所定の縮小比率で縮小することにより縮小動画像データ50aを作成するS1。次に、ウィンドウ設定部102は、縮小動画像データ50a中にウィンドウ52を設定するS2c。空間輝度勾配方向算出部104は、ウィンドウ52に含まれる画素ごとに、空間輝度勾配方向φを算出するS4c。空間ヒストグラム算出部106は、ウィンドウ52に含まれるパッチ例えば、パッチ54aまたは54bごとに、パッチ内の空間輝度勾配方向φのヒストグラムである縮小空間ヒストグラムを算出するS6c。時間輝度勾配方向算出部108は、ウィンドウ52に含まれる画素ごとに、時間輝度勾配方向θを算出するS8c。時間ヒストグラム算出部110は、ウィンドウ52に含まれるパッチ例えば、パッチ54aまたは54bごとに、パッチ内の時間輝度勾配方向θのヒストグラムである縮小時間ヒストグラムを算出するS10c。判断部112は、空間ヒストグラム算出部106で算出されたパッチの個数分の縮小空間ヒストグラムと時間ヒストグラム算出部110で算出されたパッチの個数分の縮小時間ヒストグラムとを入力特徴量として受け、入力特徴量に基づいて、ウィンドウ52内に移動物体が含まれるか否かを判断するS12c。S2c~S12cの処理は、動画像データのサイズが小さくなった以外は図3に示したS2~S12の処理と同様である。ウィンドウ設定部102は、縮小動画像データ50a内の全ての位置にウィンドウ52を設定したか否かを判断するS14c。ウィンドウ52を未設定の位置がある場合にはS14cでNO、ウィンドウ設定部102は、未設定の位置にウィンドウ52を設定しS2c、移動物体検出装置100bは、設定したウィンドウ52に対してS4c以降の処理を実行する。なお、ウィンドウの走査の仕方は実施の形態1と同様である。全ての位置にウィンドウ52を設定済みでありS14cでYES、かつ、縮小動画像データ50a内で移動物体が検出されていればS22でYES、移動物体検出装置100bは処理を終了する。全ての位置にウィンドウ52を設定済みでありS14cでYES、かつ、縮小動画像データ50a内で移動物体が検出されていなければS22でNO、移動物体検出装置100bは、縮小動画像データ50aよりもサイズが大きい動画像データ50上で同じサイズのウィンドウ52を走査することにより、移動物体の検出を行うS2d~S14d。S2d~S14dの処理は、ウィンドウ52を走査する対象の画像データが異なる以外は、S2c~S14cの処理と同様である。このため、その詳細な説明は繰り返さない。以上説明したように、実施の形態1の変形例2に係る移動物体検出装置によると、縮小動画像データ上で移動物体を検出し、移動物体が見つからなければ、通常のサイズの動画像データ上で移動物体を検出することができる。つまり、大きいサイズの移動物体は、分解能が粗い縮小動画像データ上で位置を検出することができるため、高速に移動物体を検出することができる。また、小さいサイズの移動物体は、通常のサイズの動画像データ上で位置を検出することができるため、精度良く移動物体を検出することができる。つまり、実施の形態1の変形例2によると、同じサイズのウィンドウと、様々なサイズの動画像データおよび縮小動画像データとを用いて移動物体を検出している。このため、様々な大きさの移動物体を検出することができる。実施の形態1の変形例3実施の形態1の変形例1では、縮小動画像データと縮小ウィンドウとを用いて移動物体の検出を行った。つまり、縮小動画像データにおける縮小倍率に合わせて縮小ウィンドウの設定を行っている。これに対し、実施の形態1の変形例3では、縮小動画像データは用いずに、複数のサイズのウィンドウを用いて移動物体の検出を行う。つまり、同一の動画像データ上で様々なサイズのウィンドウを走査することにより移動物体の検出を行う。実施の形態1の変形例3に係る移動物体検出装置の機能的な構成は、図1に示した実施の形態1に係る移動物体検出装置の機能的な構成と同様である。つまり、移動物体検出装置100は、動画像データから移動物体を検出する装置であって、ウィンドウ設定部102と、空間輝度勾配方向算出部104と、空間ヒストグラム算出部106と、時間輝度勾配方向算出部108と、時間ヒストグラム算出部110と、判断部112とを備えている。ウィンドウ設定部102は、動画像データ中に、互いに異なる所定の体積を有する複数のウィンドウを設定する。空間輝度勾配方向算出部104は、複数のウィンドウの各々について、当該ウィンドウに含まれる画素ごとに、空間輝度勾配方向を算出する。空間ヒストグラム算出部106は、複数のウィンドウの各々について、当該ウィンドウ内の空間ヒストグラムを算出する。時間輝度勾配方向算出部108は、複数のウィンドウの各々について、当該ウィンドウに含まれる画素ごとに、時間輝度勾配方向を算出する。時間ヒストグラム算出部110は、複数のウィンドウの各々について、当該ウィンドウ内の時間ヒストグラムを算出する。判断部112は、ウィンドウ内に移動物体が含まれると判断されるまで複数のウィンドウのうち体積の大きいものから順次選択し、選択したウィンドウに対する空間ヒストグラムおよび時間ヒストグラムに基づいて、選択したウィンドウ内に移動物体が含まれるか否かを判断する。例えば、図12Aに示すように、実施の形態1の変形例3に係る移動物体検出装置100は、動画像データ50上でウィンドウ52を走査することにより移動物体の検出を行う。移動物体が検出された場合には、移動物体検出装置100は処理を終了する。移動物体が検出されない場合には、移動物体検出装置100は、図12Bに示すようなウィンドウ54よりもサイズが小さいウィンドウ52cを、動画像データ50上で走査することにより移動物体の検出を行う。移動物体が検出された場合には、移動物体検出装置100は、処理を終了する。移動物体が検出されない場合には、移動物体検出装置100は、図12Cに示すようなウィンドウ52cよりもさらに小さいサイズのウィンドウ52dを、動画像データ50上で走査することにより移動物体の検出を行う。なお、ウィンドウ52cおよび52dは、縮小ウィンドウ52aおよび52bとそれぞれ同様の構成を有する。図13は、移動物体検出装置100が実行する処理のフローチャートである。ウィンドウ設定部102は、図12Aに示すように動画像データ中にウィンドウ52を設定するS2e。移動物体検出装置100は、S4e~S12eまでの処理を実行することにより、ウィンドウ52内に移動物体が含まれるか否かを判断する。S4e~S12eまでの処理は、図3に示したS4~S12までの処理と同様である。ウィンドウ設定部102は、動画像データ50内の上記所定範囲内の全ての位置にウィンドウ52を設定したか否かを判断するS14e。ウィンドウ52を未設定の位置がある場合にはS14eでNO、ウィンドウ設定部102は、未設定の位置にウィンドウ52を設定しS2e、移動物体検出装置100aは、設定したウィンドウ52に対してS4e以降の処理を実行する。なお、ウィンドウの走査の仕方は実施の形態1と同様である。全ての位置にウィンドウ52を設定済みでありS14eでYES、かつ、動画像データ内で移動物体が検出されていればS22aでYES、移動物体検出装置100は処理を終了する。全ての位置にウィンドウ52を設定済みでありS14eでYES、かつ、動画像データ内で移動物体が検出されていなければS22aでNO、移動物体検出装置100は、図12Bに示すようなウィンドウ52よりもサイズが小さいウィンドウ52cを動画像データ50上で走査することにより、移動物体の検出を行うS2f~S14f。S2f~S14fの処理は、ウィンドウのサイズが小さくなっている以外は、S2e~S14eの処理と同様である。このため、その詳細な説明は繰り返さない。以上説明したように、実施の形態1の変形例3に係る移動物体検出装置によると、様々なサイズのウィンドウを用いて移動物体の検出を行っているため、様々なサイズの移動物体を検出することができる。実施の形態2次に、実施の形態2に係る移動物体検出装置について説明する。実施の形態1では、空間ヒストグラムと時間ヒストグラムとに基づいて移動物体の検出を行ったが、実施の形態2では、さらに、オプティカルフローの方向のヒストグラムであるオプティカルフローヒストグラムに基づいて移動物体の検出を行う。図14は、実施の形態2に係る移動物体検出装置の機能的な構成を示すブロック図である。移動物体検出装置200は、動画像データから移動物体を検出する装置であって、ウィンドウ設定部102と、空間輝度勾配方向算出部104と、空間ヒストグラム算出部106と、時間輝度勾配方向算出部108と、時間ヒストグラム算出部110と、オプティカルフロー方向算出部114と、オプティカルフローヒストグラム算出部116と、判断部118とを備えている。ウィンドウ設定部102、空間輝度勾配方向算出部104、空間ヒストグラム算出部106、時間輝度勾配方向算出部108および時間ヒストグラム算出部110の構成は、実施の形態1に示したのと同様の構成を有する。このため、その詳細な説明はここでは繰り返さない。オプティカルフロー方向算出部114は、ウィンドウに含まれる画素ごとに、オプティカルフローの方向を算出する。オプティカルフローヒストグラム算出部116は、ウィンドウ内のオプティカルフローの方向のヒストグラムであるオプティカルフローヒストグラムを算出する。図15は、移動物体検出装置200が実行する処理のフローチャートである。S2からS10の処理は、実施の形態1に示した図3のS2からS10の処理と同様である。このため、その詳細な説明は繰り返さない。図16aを参照して、オプティカルフロー方向算出部114は、ウィンドウ52に含まれる画素ごとに、オプティカルフローの方向を算出するS16。図17aを参照して、ウィンドウ52内の各画素の輝度値をIx,y,tとした場合に、オプティカルフロー方向算出部114は、各画素のオプティカルフローu=[ux,uy]を算出する。また、各画素のオプティカルフローの方向ψを次式3により算出する。ψ=tan1uy/ux...3なお、オプティカルフローu=[ux,uy]は、勾配法やテンプレートマッチング法などの一般的に公知の手法を用いて算出することができる。このため、その詳細な説明はここでは繰り返さない。オプティカルフローuとオプティカルフローの方向ψとの関係は図17bに示す通りである。つまり、x軸をux、y軸をuyとする2次元平面状のベクトルuとx軸とのなす角がオプティカルフローの方向ψとなる。オプティカルフローヒストグラム算出部116は、パッチごとに、パッチ内のオプティカルフローの方向ψのヒストグラムであるオプティカルフローヒストグラムを作成するS18。例えば、オプティカルフローの方向ψを所定の幅で量子化し例えば30度の幅で量子化し、オプティカルフローの方向ψの各ビンの頻度を計数することにより、図16dに示すようなオプティカルフローヒストグラムが算出される。オプティカルフローヒストグラム算出部116は、このようなオプティカルフローヒストグラムをパッチの個数だけ算出する。なお、S6の処理により図16bに示すような空間ヒストグラムが算出され、S10の処理により図16cに示すような時間ヒストグラムがされている。判断部118は、空間ヒストグラム算出部106で算出されたパッチの個数分の空間ヒストグラムと、時間ヒストグラム算出部110で算出されたパッチの個数分の時間ヒストグラムと、オプティカルフローヒストグラム算出部116で算出されたパッチの個数分のオプティカルフローヒストグラムとを入力特徴量として受け、入力特徴量に基づいて、ウィンドウ52内に移動物体が含まれるか否かを判断するS20。移動物体の検出方法判断方法については、例えば、Adaboost、SVM、ニューラルネットワークなどの一般的な手法を用いることができる。このため、その詳細な説明はここでは繰り返さない。ウィンドウ設定部102は、ウィンドウ52が動画像データ50内の全ての位置にウィンドウ52を設定したか否かを判断するS14。全ての位置にウィンドウ52を設定済みであればS14でYES、移動物体検出装置200は処理を終了する。ウィンドウ52を未設定の位置がある場合にはS14でNO、ウィンドウ設定部102は、未設定の位置にウィンドウ52を設定しS2、移動物体検出装置200は、設定したウィンドウ52に対してS4以降の処理を実行する。なお、ウィンドウの走査の仕方は実施の形態1と同様である。以上説明したように、実施の形態2に係る移動物体検出装置によると、実施の形態1に係る移動物体検出装置に加えて、移動物体の動きの方向の特徴を示すオプティカルフローヒストグラムを加味して移動物体の検出を行っている。このため、さらに安定して移動物体を検出することができる。実施の形態3次に、実施の形態3に係る移動物体検出装置について説明する。実施の形態2では、空間ヒストグラムと時間ヒストグラムとオプティカルフローヒストグラムとに基づいて移動物体の検出を行ったが、実施の形態3では、各ヒストグラムの作成方法が異なる。つまり、変量の共起性を加味したヒストグラムを作成する点が実施の形態2とは異なる。実施の形態3に係る移動物体検出装置は、図14に示した実施の形態2に係る移動物体検出装置200と同様の構成を有する。ただし、各処理部が実行する処理が実施の形態2とは異なる。以下、実施の形態2と異なる点を中心に実施の形態3に係る移動物体検出装置200について説明する。空間ヒストグラム算出部106は、互いに所定の位置関係にある複数画素の空間輝度勾配方向の組合せを第1の変量組とし、ウィンドウ内での第1の変量組のヒストグラムを算出する。時間ヒストグラム算出部110は、互いに前記所定の位置関係にある複数画素の時間輝度勾配方向の組合せを第2の変量組とし、ウィンドウ内での第2の変量組のヒストグラムを算出する。オプティカルフローヒストグラム算出部116は、互いに前記所定の位置関係にある複数画素のオプティカルフローの方向の組合せを第3の変量組とし、ウィンドウ内での第3の変量組のヒストグラムを算出する。判断部118は、第1の変量組のヒストグラムと、第2の変量組のヒストグラムと、第3の変量組のヒストグラムとに基づいて、ウィンドウ内に移動物体が含まれるか否かを判断する。移動物体検出装置200が実行する処理の流れは、図15に示したフローチャートの流れと同じである。ただし、個々の処理が異なる。以下、異なる点を中心に説明する。S2およびS4の処理は実施の形態2と同様である。空間ヒストグラム算出部106は、ウィンドウ内のパッチごとに上記第1の変量組のヒストグラムを算出するS6。図18を参照して、S6の処理を詳細に説明する。図18aは、ウィンドウ52内に設けられたパッチ54bの一例を示している。図18bは、パッチ54bを拡大した図であり、パッチ54b内のある時刻における画素配列と、次の時刻における画素配列とを示している。つまり、ある時刻における画素P0に着目すると、紙面上でその右斜め下の隣接画素、下の隣接画素、左斜め下の隣接画素、左の隣接画素を、それぞれ、共起画素P1、P2、P3、P4とする。また、画素P0とx座標およびy座標が同一である次の時刻における画素を共起画素P9とする。さらに、共起画素P9の周囲8近傍の隣接画素を共起画素P5~P8、P10~P13とする。また、画素P0の空間輝度勾配方向をφ0とし、共起画素Pii=1~13の空間輝度勾配方向をφii=1~13とする。空間ヒストグラム算出部106は、パッチ54b内の各画素を着目する画素P0とした場合に、φ0とφiとを第1の変量組とする2次元のヒストグラムを作成する。この2次元ヒストグラムが上述の第1の変量組のヒストグラムである。図18cは、φ0とφ1とを第1の変量組とするヒストグラムの一例を示し、図18dは、φ0とφ5とを第1の変量組とするヒストグラムの一例を示す。図18bに示す例では、画素P0と共起画素Pii=1~13との組合せが13個あるため、1つのパッチ54bから13個の第1の変量組のヒストグラムが得られる。空間ヒストグラム算出部106は、この13個の第1の変量組のヒストグラムをウィンドウ52内の全てのパッチについて算出する。S8の処理は実施の形態2と同様である。時間ヒストグラム算出部110は、ウィンドウ内のパッチごとに上記第2の変量組のヒストグラムを算出するS10。第2の変量組のヒストグラムの算出方法は、図18に示した第1の変量組のヒストグラムの算出方法において、空間輝度勾配方向が時間輝度勾配方向に変わっただけであり、それ以外は同じである。このため、その詳細な説明は繰り返さない。S10の処理によると、第1の変量組のヒストグラムと同様に、1つのパッチ54bから13個の第2の変量組のヒストグラムが得られる。空間ヒストグラム算出部106は、この13個の第2の変量組のヒストグラムをウィンドウ52内の全てのパッチについて算出する。S16の処理は実施の形態2と同様である。オプティカルフローヒストグラム算出部116は、ウィンドウ内のパッチごとに上記第3の変量組のヒストグラムを算出するS18。第3の変量組のヒストグラムの算出方法は、図18に示した第1の変量組のヒストグラムの算出方法において、空間輝度勾配方向がオプティカルフローの方向に変わっただけであり、それ以外は同じである。このため、その詳細な説明は繰り返さない。S18の処理によると、第1の変量組のヒストグラムと同様に、1つのパッチ54bから13個の第3の変量組のヒストグラムが得られる。空間ヒストグラム算出部106は、この13個の第3の変量組のヒストグラムをウィンドウ52内の全てのパッチについて算出する。判断部118は、空間ヒストグラム算出部106で算出されたパッチの個数×13個の第1の変量組のヒストグラムと、時間ヒストグラム算出部110で算出されたパッチの個数×13個の第2の変量組のヒストグラムと、オプティカルフローヒストグラム算出部116で算出されたパッチの個数×13個の第3の変量組のヒストグラムとを入力特徴量として受け、入力特徴量に基づいて、ウィンドウ52内に移動物体が含まれるか否かを判断するS20。移動物体の検出方法判断方法については、例えば、Adaboost、SVM、ニューラルネットワークなどの一般的な手法を用いることができる。このため、その詳細な説明はここでは繰り返さない。ウィンドウ設定部102は、ウィンドウ52が動画像データ50内の全ての位置にウィンドウ52を設定したか否かを判断するS14。全ての位置にウィンドウ52を設定済みであればS14でYES、移動物体検出装置200は処理を終了する。ウィンドウ52を未設定の位置がある場合にはS14でNO、ウィンドウ設定部102は、未設定の位置にウィンドウ52を設定しS2、移動物体検出装置200は、設定したウィンドウ52に対してS4以降の処理を実行する。なお、ウィンドウの走査の仕方は実施の形態1と同様である。以上説明したように、実施の形態3に係る移動物体検出装置によると、ウィンドウ内での空間輝度勾配方向の共起性を示す第1の変量組のヒストグラム、時間輝度勾配方向の共起性を示す第2の変量組のヒストグラムおよびオプティカルフローの方向の共起性を示す第3の変量組のヒストグラムをそれぞれ作成し、これら3種類のヒストグラムに基づいて移動物体を検出している。このように同一の特徴量の時空間内での共起性を示すヒストグラムを用いることにより、安定して移動物体を検出することができる。実験結果従来手法と上述の実施の形態で示した移動物体検出装置による移動物体検出方法とを比較する実験を行った。なお、移動物体検出装置の判断部における検出方法には、Adaboostを用いた。また、オプティカルフローの算出にはLucas-Kanade法を用い、そのコードはOpenCVとして公開されているものを用いた。図19は、雨の日に撮影された動画像データに対し、各種特徴量を用いた検出手法のRPCRecallprecisioncurveを示したグラフである。RPCの詳細については、非特許文献6に開示されている。[非特許文献6]SAgawalandDRothLearningaSparseRepresentationforObjectDetectionECCV2002図19のグラフにおいて、横軸は移動物体の誤検出率を示し、縦軸は移動物体の検出率を示している。つまり、誤検出率が0に近く、検出率が1に近いほどRPCがグラフの左上に近づくほど、高性能であると言える。図19において、HOG-RPCは、HOG特徴量を用いた手法のRPCであり、SeHOG-RPCは、SeHOG特徴量HOG特徴量を複数フレーム分並べた特徴量を用いた手法のRPCであり、HOGHOF-RPCは、HOGHOF特徴量を用いた手法のRPCである。また、STHOG-RPCは、実施の形態1で説明した特徴量以下、STHOG特徴量という。を用いた手法のRPCである。さらに、STHOGHOF-RPCは、実施の形態2で説明した特徴量以下、STHOGHOF特徴量という。を用いた手法のRPCである。3DHOG-20Sides-RPCは3DHOG特徴量を用いた手法のRPCである。各RPCを比較すると、STHOGHOF-RPCがグラフの左上隅に近寄っておりSTHOGHOF特徴量を用いた手法が最も性能が高く、次に、STHOG特徴量とHOGHOF特徴量とを用いた手法が性能が高いことが分かる。図20は、雨の日に撮影された動画像データに対して歩行者の検出結果を比較するための図である。図20aは、HOG特徴量を用いた歩行者の検出結果の一例を示し、図20bは、HOGHOF特徴量を用いた歩行者の検出結果の一例を示し、図20cは、STHOG特徴量を用いた歩行者の検出結果の一例を示す。各検出結果は同一の時刻における画像データを示しており、歩行者として検出された領域を矩形で示している。図21~図23は、図20に示したのと異なる時刻に撮影された画像データに対する検出結果を示す。各検出結果を比較すると、HOG特徴量を用いた場合には、図20aの右下の矩形のように背景を歩行者と誤って検出する場合や、図21aまたは図23aのように歩行者を検出できていない場合などがある。これに比べて、HOGHOF特徴量およびSTHOG特徴量を用いた場合には、安定して歩行者を検出できていることが分かる。図24は、晴れの日に撮影された動画像データに対して、各種特徴量を用いた検出手法のRPCを示したグラフである。グラフの見方は図19と同様である。各RPCを比較するとSTHOG-RPCとSTHOGHOF-RPCとがグラフの左上隅に近寄っており、STHOG特徴量とSTHOGHOF特徴量とを用いた手法が同程度で最も性能が高く、次にHOGHOF特徴量を用いた手法の性能が高いことが分かる。HOGHOF特徴量を用いた手法の性能が雨の日に撮影された動画像データに対する性能に比べ悪くなっているのは、影の影響を受けるからである。図25は、晴れの日に撮影された動画像データに対して歩行者の検出結果を比較するための図である。図25aは、HOG特徴量を用いた歩行者の検出結果の一例を示し、図25bは、HOGHOF特徴量を用いた歩行者の検出結果の一例を示し、図25cは、STHOG特徴量を用いた歩行者の検出結果の一例を示す。各検出結果は同一の時刻における画像データを示しており、歩行者として検出された領域を矩形で示している。また、図26~図28は、図25に示したのと異なる時刻に撮影された画像データに対する検出結果を示す。各検出結果を比較すると、HOG特徴量を用いた場合には、図25aまたは図26aのように歩行者を検出できていない場合や、図28aの左上の矩形のように背景を歩行者と誤って検出する場合がある。また、HOGHOF特徴量を用いた場合には、歩行者の影を歩行者と誤って検出してしまう場合がある。これに対して、STHOG特徴量を用いた場合には、歩行者の影やその他の背景を歩行者と誤検出してしまうことなく、安定に歩行者を検出できていることが分かる。以上示した実験データより、STHOG特徴量およびSTHOGHOF特徴量を用いた移動物体の検出の優位性を示すことができた。なお、図29および図30は、他のシーンの動画像データにおいてSTHOG特徴量を用いて歩行者検出を行った結果を示しており、安定して歩行者を検出できることが分かる。また、図31は、STHOG特徴量を用いて一輪車に乗った人物を検出した結果を示しており、一輪車に乗っていても人物を安定して検出できることが分かる。以上、本発明の実施の形態に係る移動物体検出装置について説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。例えば、上述の実施の形態3では、2画素の空間輝度勾配方向の組合せを第1の変量組として説明を行ったが、画素数は2画素に限定されるものではなく、3画素以上の空間輝度勾配方向の組合せを第1の変量組としてもよい。同様に、3画素以上の時間輝度勾配方向の組合せを第2の変量組としてもよいし、3画素以上のオプティカルフローの方向の組合せを第3の変量組としてもよい。また、上述の実施の形態3では、第1の変量組のヒストグラムと第2の変量組のヒストグラムと第3の変量組のヒストグラムとを用いて移動物体の検出を行ったが、第1の変量組のヒストグラムと第2の変量組のヒストグラムのみを用いて移動物体の検出を行ってもよい。この場合には、図1に示した移動物体検出装置100と同様の構成を有する移動物体検出装置によって移動物体の検出を行うことができる。また、実施の形態1の変形例1または2で示した画像ピラミッドに基づく移動物体の検出処理、または、実施の形態1の変形例3で示した複数サイズのウィンドウに基づく移動物体の検出処理を、実施の形態2または実施の形態3に適用してもよい。なお、画像ピラミッドの階層は上記変形例に示した2階層に限定されるものではなく、3階層以上あってもよい。つまり、縮小比率の異なる縮小動画像データを複数用意して、移動物体の検出処理を行なってもよい。また、ウィンドウおよびパッチの形状は直方体に限定されるものではなく、その他の形状であってもよい。例えば、球形であってもよい。また、上述の実施の形態1~3において、ウィンドウ52のサイズを1種類に限定するのではなく複数のサイズのウィンドウ52を設け、サイズの異なるウィンドウ52ごとに移動物体の検出を行うようにしてもよい。つまり、実施の形態1の例で説明すると、ウィンドウ設定部102は、動画像データ50中に、互いに異なる体積を有する複数のウィンドウ52を設定する。また、空間ヒストグラム算出部106は、複数のウィンドウ52の各々について、空間ヒストグラムを算出する。さらに、時間ヒストグラム算出部110は、複数のウィンドウ52の各々について、時間ヒストグラムを算出する。さらにまた、判断部118は、複数のウィンドウ52の各々について、空間ヒストグラムと時間ヒストグラムとに基づいて、当該ウィンドウ52内に移動物体が含まれるか否かを判断する。このようにサイズの異なるウィンドウ52を複数設けることにより、様々なサイズの移動物体を検出することができる。また、実施の形態3において、共起画素Piは、着目する画素P0の隣接画素に限定されるものではなく、画素P0と所定の位置関係にある画素であればいずれの画素であってもよい。また、共起画素Piの個数は13個に限定されるものではなく、適宜選択することができる。例えば、1個であってもよい。また、上述の実施の形態1~3では、ウィンドウを設定するたびに空間輝度勾配方向および時間輝度勾配方向を算出しているが、ウィンドウの位置の移動前後においてはウィンドウの重なりが生じる。このため、重なりが生じている部分の空間輝度勾配方向および時間輝度勾配方向については再度算出を行うことなく、既に算出済みの空間輝度勾配方向および時間輝度勾配方向を利用して、空間ヒストグラムおよび時間ヒストグラムを算出してもよい。また、上記の各装置は、具体的には、マイクロプロセッサ、ROM、RAM、ハードディスクドライブ、ディスプレイユニット、キーボード、マウスなどから構成されるコンピュータシステムとして構成されても良い。RAMまたはハードディスクドライブには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、各装置は、その機能を達成する。ここでコンピュータプログラムは、所定の機能を達成するために、コンピュータに対する指令を示す命令コードが複数個組み合わされて構成されたものである。さらに、上記の各装置を構成する構成要素の一部または全部は、1個のシステムLSILargeScaleIntegration:大規模集積回路から構成されているとしても良い。システムLSIは、複数の構成部を1個のチップ上に集積して製造された超多機能LSIであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ROM、RAMなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。RAMには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムLSIは、その機能を達成する。さらにまた、上記の各装置を構成する構成要素の一部または全部は、各装置に脱着可能なICカードまたは単体のモジュールから構成されているとしても良い。ICカードまたはモジュールは、マイクロプロセッサ、ROM、RAMなどから構成されるコンピュータシステムである。ICカードまたはモジュールは、上記の超多機能LSIを含むとしても良い。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、ICカードまたはモジュールは、その機能を達成する。このICカードまたはこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしても良い。また、本発明は、上記に示す方法であるとしても良い。また、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであるとしても良いし、前記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしても良い。さらに、本発明は、上記コンピュータプログラムまたは上記デジタル信号をコンピュータ読み取り可能な不揮発性の記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、CD-ROM、MO、DVD、DVD-ROM、DVD-RAM、BDBlurayDisc登録商標、半導体メモリなどに記録したものとしても良い。また、これらの不揮発性の記録媒体に記録されている上記デジタル信号であるとしても良い。また、本発明は、上記コンピュータプログラムまたは上記デジタル信号を、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしても良い。また、本発明は、マイクロプロセッサとメモリを備えたコンピュータシステムであって、上記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、上記マイクロプロセッサは、上記コンピュータプログラムに従って動作するとしても良い。また、上記プログラムまたは上記デジタル信号を上記不揮発性の記録媒体に記録して移送することにより、または上記プログラムまたは上記デジタル信号を上記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしても良い。さらに、上記実施の形態及び上記変形例をそれぞれ組み合わせるとしても良い。今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。"