JP2003006654A - 動画像における移動体の特徴量抽出方法と自動追跡方法及びそれらの装置、並びに、それらの方法の実行プログラムとこの実行プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 動画像中の移動体の自動追跡の失敗を少なく
するための移動体の特徴量抽出と自動追跡の技術を提供
する。 【解決手段】 あるフレームでの追跡対象を手動又は自
動計算による追跡枠で指定する（処理１１）。追跡対象
の特徴量を計算する（処理１５）際、追跡枠内の各画素
に対し追跡枠に近いほど低く重み付けする演算処理を施
し、非追跡対象の特徴量を排除する（処理１２）。また
追跡枠外領域から計算される特徴量を処理１２で計算し
た特徴量から関数演算にて排除し、追跡枠内の非追跡対
象の影響を軽減又は排除する（処理１３，１４）。次に
上記追跡枠の過去の空間的位置情報を基に追跡対象を探
索する範囲を決定する（処理１６）。この探索範囲での
上記特徴量の空間的分布状況を計算し（処理１７）、こ
の空間的分布状況から新しい追跡枠を探索する（処理１
８）。以降、処理１２から処理１８を繰り返し、連続し
て追跡枠を探索して追跡対象を追跡する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、動画像中の指定さ
れた移動体を追跡する移動体自動追跡技術に関するもの
であり、動画像中の移動体に対してハイパーリンクを設
定する機能、並びに該ハイパーリンクを実行する機能を
有するハイパーメディア作成実行装置や、カメラレンズ
に撮像されている被写体を自動追跡して常に撮像画面の
中央に該被写体を表示するようなカメラ位置制御装置等
に適用する際に有用な動画像中の移動体の特徴量抽出技
術及び自動追跡技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】動画像中の移動体を追跡する移動体自動
追跡の方式として、従来から多数の方式が提案されてい
るが、その中で、特開平６−１６５０１６号に、追跡対
象を包含する追跡枠内から抽出した色相及び輝度に関す
る特徴量と最も類似度の高い特徴量を有する領域を探索
し（以下、特徴パターンのマッチング）、該抽出した領
域の位置情報に基づいてカメラの撮影状態を制御し、該
抽出した領域の外周を新しい追跡枠として上記処理を繰
り返すことにより、連続してカメラの撮影状態を制御す
るという方式が記載されている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記特
開平６−１６５０１６号に記載されている追跡方式で
は、以下に示す問題が生じる。

【０００４】図５（ａ）のように、追跡対象Ｏｂｊに対
して追跡枠Ｒｃが設定されている場合、追跡の際に計算
される特徴量には、追跡対象Ｏｂｊの特徴量に加え、背
景Ｂｋ（非追跡対象領域）の特徴量が含まれる。そのた
め特徴パターンのマッチングを行う際、背景Ｂｋを含む
領域が誤って抽出される可能性がある。その結果、図５
（ｂ）や図５（ｃ）のように、追跡枠が正しく追跡対象
を囲まない状態に陥り、追跡に失敗する。

【０００５】図６に示すように、追跡対象Ｏｂｊの特徴
量を有する非追跡対象ＯｂｊＡやＯｂｊＢが存在する場
合、特徴パターンのマッチングを行う際、非追跡対象Ｏ
ｂｊＡやＯｂｊＢを含む領域が誤って抽出される可能性
がある。その結果、図５（ｂ）や図５（ｃ）のように、
追跡枠が正しく追跡対象を囲まない状態に陥り、追跡に
失敗する。

【０００６】本発明の課題は、上記従来技術の問題が発
生しないようにすることであり、動画像中において、追
跡枠内に存在する背景等の非追跡対象、あるいは、追跡
対象と類似する特徴量を有する非追跡対象の影響を受け
にくくし、追跡対象を正しく囲む追跡枠を得る移動体の
特徴量抽出方法と自動追跡方法及びこれらの装置を提供
することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
め、本発明による動画像における移動体の特徴量抽出方
法は、動画像のあるフレーム位置Ｆｎにおいて、予めユ
ーザまたは自動計算により、追跡の対象となる移動体で
ある追跡対象を、該追跡対象を包含する枠である追跡枠
にて指定する処理手順１１と、該追跡枠内側の領域内の
各画素毎の物理的な特徴量を一般的な映像処理技術によ
って抽出し、各画素毎に抽出された特徴量に対して、追
跡枠に空間的に近い位置に存在する画素ほど低い重みを
付与する所定の関数演算を施すことにより、重み付き特
徴量を計算する処理手順１２と、該追跡枠外側の所定領
域内の各画素毎の物理的な特徴量を一般的な映像処理技
術によって抽出する処理手順１３と、該処理手順１２に
て計算された重み付き特徴量と該処理手順１３にて抽出
された特徴量とに非追跡対象の特徴量を排除する所定の
関数演算を施すことにより、追跡対象の特徴量を計算す
る処理手順１４と、該処理手順１４にて計算された追跡
対象の特徴量に対して所定の関数演算を施し、追跡対象
に顕著に存在する特徴値群を計算する処理手順１５と、
を有することを特徴とする。

【０００８】あるいは、動画像のあるフレーム位置Ｆｎ
において、予めユーザまたは自動計算により、追跡の対
象となる移動体である追跡対象を、該追跡対象を包含す
る枠である追跡枠にて指定する処理手順２１と、該追跡
枠内側の領域内の各画素毎の物理的な特徴量を一般的な
映像処理技術によって抽出し、各画素毎に抽出された特
徴量に対して、追跡枠に空間的に近い位置に存在する画
素ほど低い重みを付与する所定の関数演算を施すことに
より、重み付き特徴量を計算する処理手順２２と、該処
理手順２２にて計算された重み付き特徴量に対して所定
の関数演算を施し、追跡対象に顕著に存在する特徴値群
を計算する処理手順２３と、を有することを特徴とす
る。

【０００９】あるいは、動画像のあるフレーム位置Ｆｎ
において、予めユーザまたは自動計算により、追跡の対
象となる移動体である追跡対象を、該追跡対象を包含す
る枠である追跡枠にて指定する処理手順３１と、該追跡
枠内側の領域内の各画素毎の物理的な特徴量を一般的な
映像処理技術によって抽出する処理手順３２と、該追跡
枠外側の所定領域内の各画素毎の物理的な特徴量を一般
的な映像処理技術によって抽出する処理手順３３と、該
処理手順３２にて抽出された特徴量と該処理手順３３に
て抽出された特徴量とに非追跡対象の特徴量を排除する
所定の関数演算を施すことにより、追跡対象の特徴量を
計算する処理手順３４と、該処理手順３４にて計算され
た追跡対象の特徴量に対して所定の関数演算を施し、追
跡対象に顕著に存在する特徴値群を計算する処理手順３
５と、を有することを特徴とする。

【００１０】また、上記の課題を解決するため、本発明
による動画像における移動体の自動追跡方法は、上記処
理手順１１からの動画像における移動体の特徴量抽出方
法を実行する処理手順４１と、該特徴量抽出方法の処理
手順１１のフレーム位置Ｆｎから所定フレーム数後のフ
レーム位置Ｆｎ’において、追跡枠の過去の空間的位置
情報に基づいて該追跡対象を探索するための領域を計算
する処理手順４２と、該処理手順４２にて計算された領
域内において、該特徴量抽出方法の処理手順１５にて計
算された特徴値群の空間的分布状況を計算する処理手順
４３と、該処理手順４３にて計算された空間的分布状況
に基づいて、該フレーム位置Ｆｎ’における追跡枠の空
間的位置並びに大きさを推定する処理手順４４と、以
降、該特徴量抽出方法の処理手順１２から該処理手順４
４までを繰り返す処理手順４５と、を有し、以上の一連
の処理手順により、連続して追跡枠の空間的位置並びに
大きさを推定していくことで追跡対象を追跡することを
特徴とする。

【００１１】あるいは、上記処理手順２１からの動画像
における移動体の特徴量抽出方法を実行する処理手順５
１と、該特徴量抽出方法の処理手順２１のフレーム位置
Ｆｎから所定フレーム数後のフレーム位置Ｆｎ’におい
て、追跡枠の過去の空間的位置情報に基づいて該追跡対
象を探索するための領域を計算する処理手順５２と、該
処理手順５２にて計算された領域内において、該特徴量
抽出方法の処理手順２３にて計算された特徴値群の空間
的分布状況を計算する処理手順５３と、該処理手順５３
にて計算された空間的分布状況に基づいて、該フレーム
位置Ｆｎ’における追跡枠の空間的位置並びに大きさを
推定する処理手順５４と、以降、該特徴量抽出方法の処
理手順２２から該処理手順５４までを繰り返す処理手順
５５と、を有し、以上の一連の処理手順により、連続し
て追跡枠の空間的位置並びに大きさを推定していくこと
で追跡対象を追跡することを特徴とする。

【００１２】あるいは、上記処理手順３１からの動画像
における移動体の特徴量抽出方法を実行する処理手順６
１と、該特徴量抽出方法の処理手順３１のフレーム位置
Ｆｎから所定フレーム数後のフレーム位置Ｆｎ’におい
て、追跡枠の過去の空間的位置情報に基づいて該追跡対
象を探索するための領域を計算する処理手順６２と、該
処理手順６２にて計算された領域内において、該特徴量
抽出方法の処理手順３５にて計算された特徴値群の空間
的分布状況を計算する処理手順６３と、該処理手順６３
にて計算された空間的分布状況に基づいて、該フレーム
位置Ｆｎ’における追跡枠の空間的位置並びに大きさを
推定する処理手順６４と、以降、該特徴量抽出方法の処
理手順３２から該処理手順６４までを繰り返す処理手順
６５と、を有し、以上の一連の処理手順により、連続し
て追跡枠の空間的位置並びに大きさを推定していくこと
で追跡対象を追跡することを特徴とする。

【００１３】また、上記の課題を解決するため、本発明
による動画像における移動体の特徴量抽出装置は、動画
像のあるフレーム位置Ｆｎにおいて、ユーザがマウスや
コンソール等の入力操作手段を用いて追跡対象を追跡枠
にて指定するか、または、一般的な画像認識技術を用い
て予め指定された追跡対象を追跡枠にて自動的に指定す
る追跡対象指定手段と、該追跡枠内側の領域内の各画素
毎の物理的な特徴量を一般的な映像処理技術によって抽
出し、各画素毎に抽出された特徴量に対して、該画素の
空間的位置に応じて重み付けを行う所定の関数演算を施
して重み付き特徴量を計算する追跡枠内特徴量算出手段
と、該追跡枠外側の所定領域内の各画素毎の物理的な特
徴量を一般的な映像処理技術によって抽出する追跡枠外
特徴量算出手段と、該追跡枠内特徴量算出手段にて計算
された特徴量と該追跡枠外特徴量算出手段にて抽出され
た特徴量とに対して、非追跡対象の特徴量を排除する所
定の関数演算を施すことにより追跡対象の特徴量を計算
した後、所定の関数演算により追跡対象内に顕著に存在
する特徴値群を求める追跡対象特徴値計算手段と、を有
することを特徴とする。

【００１４】あるいは、動画像のあるフレーム位置Ｆｎ
において、ユーザがマウスやコンソール等の入力操作手
段を用いて追跡対象を追跡枠にて指定するか、または、
一般的な画像認識技術を用いて予め指定された追跡対象
を追跡枠にて自動的に指定する追跡対象指定手段と、該
追跡枠内側の領域内の各画素毎の物理的な特徴量を一般
的な映像処理技術によって抽出し、各画素毎に抽出され
た特徴量に対して、該画素の空間的位置に応じて重み付
けを行う所定の関数演算を施して重み付き特徴量を計算
する追跡枠内特徴量算出手段と、該追跡枠内特徴量算出
手段にて計算された特徴量に対して所定の関数演算によ
り追跡対象内に顕著に存在する特徴値群を求める追跡対
象特徴値計算手段と、を有することを特徴とする。

【００１５】あるいは、動画像のあるフレーム位置Ｆｎ
において、ユーザがマウスやコンソール等の入力操作手
段を用いて追跡対象を追跡枠にて指定するか、または、
一般的な画像認識技術を用いて予め指定された追跡対象
を追跡枠にて自動的に指定する追跡対象指定手段と、該
追跡枠内側の領域内の各画素毎の物理的な特徴量を一般
的な映像処理技術によって抽出する追跡枠内特徴量算出
手段と、該追跡枠外側の所定領域内の各画素毎の物理的
な特徴量を一般的な映像処理技術によって抽出する追跡
枠外特徴量算出手段と、該追跡枠内特徴量算出手段にて
計算された特徴量と該追跡枠外特徴量算出手段にて抽出
された特徴量とに対して、非追跡対象の特徴量を排除す
る所定の関数演算を施すことにより追跡対象の特徴量を
計算した後、所定の関数演算により追跡対象内に顕著に
存在する特徴値群を求める追跡対象特徴値計算手段と、
を有することを特徴とする。

【００１６】また、上記の課題を解決するため、本発明
による動画像における移動体の自動追跡装置は、上記の
動画像における移動体の特徴量抽出装置と、該特徴量抽
出装置におけるフレーム位置Ｆｎから所定フレーム数後
のフレーム位置Ｆｎ’において、追跡枠の過去の空間的
位置情報に基づいて該追跡対象を探索するための領域を
計算する探索領域決定手段と、該探索領域内において該
特徴量抽出装置で求めた特徴値群の空間的分布状況を計
算する特徴値分布状況算出手段と、該空間的分布状況に
基づいて、新しい追跡枠を探索することにより、該フレ
ーム位置Ｆｎ’における該追跡対象の位置を決定する追
跡枠探索手段と、を有することを特徴とする。

【００１７】また、上記の動画像における移動体の特徴
量抽出方法における処理手順を、コンピュータに実行さ
せるためのプログラムとすること、及び、上記の動画像
における移動体の自動追跡方法における処理手順を、コ
ンピュータに実行させるためのプログラムとすることが
可能である。

【００１８】さらに、上記の動画像における移動体の特
徴量抽出方法における処理手順をコンピュータに実行さ
せるためのプログラムを、該コンピュータが読み取り可
能な記録媒体に記録すること、及び、上記の動画像にお
ける移動体の自動追跡方法における処理手順をコンピュ
ータに実行させるためのプログラムを、該コンピュータ
が読み取り可能な記録媒体に記録することが可能であ
る。

【００１９】本発明では、追跡対象の特徴量を計算する
際に、非追跡対象の特徴量を排除するとともに、追跡対
象の特徴量を際立たせる処理を施すことによって、より
正確に追跡対象の特徴量を抽出できるようにし、結果と
して、より失敗の少ない自動追跡を可能とする。

【００２０】前述の特開平６−１６５０１６号に記載さ
れている従来の追跡方式では、追跡過程における画素の
色相及び輝度に基づいた特徴量の計算を行う際、以下の
ようにしている。 ・追跡枠内領域の画素全てを特徴量計算の対象とする。 ・計算対象となる画素すべてに、均等な演算処理（色ヒ
ストグラムの作成）を施す。

【００２１】このような従来の追跡方式では、計算した
特徴量に非追跡対象の特徴量が混在する場合がある。こ
れが原因で、特徴パターンのマッチングの際に誤った領
域が抽出されてしまう。そこで本発明では、以下に示す
手段［１］，［２］の一方または両方によって、非追跡
対象の特徴量の混在を極力防ぎ、より正確な特徴量を計
算することにした。

【００２２】［１］追跡枠内領域の各画素の特徴量全て
を均等に扱わないようにする。具体的には、一般的に追
跡枠から内側に向かうほど追跡対象が存在する可能性が
高く、追跡枠に近いほど追跡対象が存在しない可能性が
高いことを考慮し、追跡枠内領域内の各画素の空間的位
置に応じた演算処理を該画素の特徴量に対して施す。

【００２３】［２］追跡枠外領域の情報を利用して、追
跡枠内領域に存在する非追跡対象の影響を軽減または排
除するようにする。具体的には、一般的に追跡枠をまた
がって存在する非追跡対象（主に背景）がある可能性が
高いこと、及び、追跡対象が有する特徴量の一部を有す
る非追跡対象が追跡枠近辺に存在する危険性を考慮し、
追跡枠外の所定領域から計算される特徴量を上記［１］
にて計算した特徴量から所定の関数演算にて排除するよ
うな処理を施す。

【００２４】また、自動追跡では、 ［３］上記追跡枠の過去の空間的位置情報を基に所定の
演算を施して（例えば、追跡対象を探索する領域の重心
位置を推定し、また過去の追跡枠の大きさを基に所定の
演算を施して）、追跡対象を探索する範囲を決定し、こ
の探索範囲での上記特徴量の空間的分布状況を計算し、
この空間的分布状況から新しい追跡枠を探索する。

【００２５】このような［１］，［２］の一方または両
方の手段にて、非追跡対象の特徴量を排除するとともに
追跡対象の特徴量を際立たせる処理を施すことにより、
非追跡対象の特徴量の混在を防ぎ、追跡対象の特徴量を
より正確に抽出できるようにする。これによって、特徴
パターンのマッチングにより抽出される領域の正確性を
向上させ、結果として正しい追跡枠が得られるようにす
るとともに、失敗の少ない追跡を可能とする。

【００２６】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図を用いて詳細に説明する。

【００２７】はじめに、本発明の原理を説明する。図１
に本発明の原理説明図を示す。図１全体（［処理１１］
〜［処理１８］）は移動体の追跡方法であり、そのうち
一点鎖線の範囲（［処理１１］〜［処理１５］）は移動
体特徴量の抽出方法である。以下では動画像中の移動体
追跡方法として全体を説明する。

【００２８】本発明による動画像中の移動体追跡方法
は、まず、動画像のあるフレーム位置Ｆｎにおいて、予
めユーザまたは自動計算により、追跡対象を追跡枠にて
指定する［処理１１］。

【００２９】次に、該追跡枠内側の領域内の各画素毎の
物理的な特徴量を一般的な映像処理技術によって抽出
し、各画素毎に抽出された特徴量に対して、追跡枠に空
間的に近い位置に存在する画素ほど低い重みを付与する
所定の関数演算を施すことにより、重み付き特徴量を計
算する［処理１２］。

【００３０】次に、該追跡枠外側の所定領域内の各画素
毎の物理的な特徴量を一般的な映像処理技術によって抽
出する［処理１３］。

【００３１】次に、上記［処理１２］にて計算された重
み付き特徴量と上記［処理１３］にて抽出された特徴量
とに非追跡対象の特徴量を排除する所定の関数演算を施
すことにより、追跡対象の特徴量を計算する［処理１
４］。

【００３２】次に、上記［処理１４］にて計算された追
跡対象の特徴量に対して所定の関数演算を施し、追跡対
象に顕著に存在する特徴値群を計算する［処理１５］。

【００３３】次に、フレーム位置Ｆｎから所定フレーム
数後のフレーム位置Ｆｎ’において、追跡枠の過去の空
間的位置情報に基づいて該追跡対象を探索するための領
域を計算する［処理１６］。

【００３４】次に、上記［処理１６］にて計算された領
域内において、上記［処理１５］にて計算された特徴値
群の空間的分布状況を計算する［処理１７］。

【００３５】次に、上記［処理１７］にて計算された空
間的分布状況に基づいて、フレーム位置Ｆｎ’における
追跡枠の空間的位置並びに大きさを推定する［処理１
８］。

【００３６】以降、上記［処理１２］から上記［処理１
８］までを繰り返す。

【００３７】なお、［処理１２］では重みを付与せず、
単に領域内の各画素各画素毎の物理的な特徴量を一般的
な映像処理技術によって抽出するようにしてもよい。ま
た、［処理１２］で重み付けの演算処理を行う場合に
は、［処理１３］，［処理１４］を省略し、［処理１
５］では［処理１２］にて計算された特徴量を用いるよ
うにしてもよい。

【００３８】続いて、本発明の一実施形態例を図２を用
いて説明する。

【００３９】図２の実施形態例は、ＣＣＤカメラ等から
構成される動画像入力装置１０、または、動画像をＭＰ
ＥＧ等の形式にて蓄積しているハードディスク等から構
成される動画像蓄積装置２０と、上記入力される動画像
または上記蓄積されている動画像を表示するとともに下
記追跡枠を動画像上にオーバレイ表示する、ＣＲＴや画
像メモリ等にて構成される動画像表示装置３０とを備え
ており、本発明を実施するための以下の手段から構成さ
れる。

【００４０】すなわち、動画像のあるフレーム位置Ｆｎ
において、ユーザがマウスやコンソール等の入力操作手
段を用いて追跡対象を追跡枠にて指定するか、または、
一般的な画像認識技術を用いて予め指定された追跡対象
を追跡枠にて自動的に指定する追跡対象指定手段１００
と、該追跡枠内側の領域内の各画素毎の物理的な特徴量
を一般的な映像処理技術によって抽出し、各画素毎に抽
出された特徴量に対して、該画素の空間的位置に応じて
重み付けを行う所定の関数演算を施して重み付き特徴量
を計算する追跡枠内特徴量算出手段１１１と、該追跡枠
外側の所定領域内の各画素毎の物理的な特徴量を一般的
な映像処理技術によって抽出する追跡枠外特徴量算出手
段１１２と、上記追跡枠内特徴量算出手段１１１にて計
算された特徴量と上記追跡枠外特徴量算出手段１１２に
て抽出された特徴量とに対して、非追跡対象の特徴量を
排除する所定の関数演算を施すことにより追跡対象の特
徴量を計算した後、所定の関数演算により追跡対象内に
顕著に存在する特徴値群を求める追跡対象特徴値計算手
段１１３と、フレーム位置Ｆｎから所定フレーム数後の
フレーム位置Ｆｎ’において、追跡枠の過去の空間的位
置情報に基づいて該追跡対象を探索するための領域を計
算する探索領域決定手段１２０と、上記探索領域内にお
いて上記特徴値群の空間的分布状況を計算する特徴値分
布状況算出手段１３０と、上記空間的分布状況に基づい
て、新しい追跡枠を探索することにより、フレーム位置
Ｆｎ’における該追跡対象の位置を決定する追跡枠探索
手段１４０と、上記追跡対象指定手段１００にて指定ま
たは上記追跡枠探索手段１４０にて探索された追跡枠の
情報を蓄積しておくためのデータベースやファイル等か
ら構成される追跡枠情報蓄積手段２００と、上記追跡対
象特徴値計算手段１１３にて算出された特徴量を蓄積し
ておくためのデータベースやファイル等から構成される
特徴値情報蓄積手段３００である。

【００４１】図２において動画像入力装置１０、動画像
蓄積装置２０、及び動画像表示装置３０を除く手段の全
体は、本発明の移動体の自動追跡装置の一実施形態例を
構成しているが、そのうち一点鎖線の範囲（１００〜１
１３の手段）は本発明の移動体の特徴量抽出装置の一実
施形態例を構成している。以下、上記全体の手段のそれ
ぞれについて詳細に説明する。

【００４２】上記追跡対象指定手段１００は、動画像の
あるフレーム位置Ｆｎにおいて、ユーザがマウスやコン
ソール等の入力操作手段を用いて追跡対象を追跡枠にて
指定するか、または、一般的な画像認識技術を用いて予
め指定された追跡対象を追跡枠にて自動的に指定する。
例えば図５（ａ）に示すように、追跡対象Ｏｂｊに対し
てＲｃのような追跡枠を指定する。追跡枠の形状は矩形
に限られるものではなく、楕円や多角形等でも差し支え
ない。

【００４３】追跡枠指定後、該追跡枠の情報を上記追跡
枠情報蓄積手段２００に蓄積する。図３は、上記追跡枠
情報蓄積手段２００の蓄積例を示す図である。例えば、
ＩＤ「００１」の行は、追跡枠の形状が「矩形」であ
り、フレーム位置が「０００２」の位置に設定されてお
り、追跡枠の重心座標が「（２３，１４３）」であり、
追跡枠の頂点座標が「（３，５４）、（１３８，５３
２）」であることを示している。

【００４４】上記追跡枠内特徴量算出手段１１１は、ま
ず、上記動画像表示装置３０に表示されている動画像に
オーバーレイ表示されている追跡枠内の各画素毎の物理
的な特徴量を、一般的な映像処理技術によって抽出す
る。ここで物理的な特徴量とは例えば、色値、輝度値、
色分布、輝度分布、テクスチャ、文字領域等である。一
度に抽出する特徴量は複数種類あっても差し支えない。
また、抽出された特徴量に対して数学的変換処理を行っ
たものを新たに特徴量としても差し支えない。例えば、
特徴量としてＲＧＢ表色系にて抽出した画素値を、ＨＳ
Ｉ表色系に変換してもよい。

【００４５】次に、一般的に追跡枠の内側全てが追跡対
象ではないことを考慮し、各画素毎に抽出された特徴量
に対して、該画素の空間的位置に応じた所定の関数演算
（Ｆ１とする）を施し、重み付き特徴量を計算する。該
関数演算Ｆ１は、追跡枠から空間的に遠い位置に存在す
る画素ほど高い重みを付与する関数演算であれば、どの
ような関数演算でも差し支えない。例えば、追跡枠内の
中心から各画素の空間的位置までの距離に正比例した重
みを各画素の特徴量に付加する演算でもよいし、正規分
布等の確率分布に基づいて各画素の特徴量に重みを付加
する演算でもよい。

【００４６】例えば、図５（ａ）の追跡枠Ｏｂｊ内の画
素値の色相ヒストグラムＨａが図７（ａ）のようになる
とする。追跡枠Ｒｃ内の中心に近い画素の特徴量に対し
てより大きな重みを付与するような演算を施すと、追跡
枠Ｒｃ内の中心部に多くの存在する色相ｓ２と色相ｓ３
の度数がそれぞれ増加し、図７（ｂ）のような色相ヒス
トグラムＨａ’が作成される。その結果、背景Ｂｋを表
す色相ｓ４の度数が、色相ヒストグラムＨａの場合と比
較して相対的に低くなり、結果として背景Ｂｋの影響を
受けにくくなる。

【００４７】上記追跡枠外特徴量算出手段１１２は、ま
ず、上記動画像表示装置３０に表示されている動画像に
オーバーレイ表示されている追跡枠の外側の所定領域内
の各画素の物理的な特徴量を、一般的な映像処理技術に
よって抽出する。上記「追跡枠の外側の所定領域」と
は、例えば図６において枠Ｒの内側の領域から追跡枠Ｒ
ｃの内側の領域を除いた領域であり、該所定領域内の画
素値の色相ヒストグラムＨｂを作成すると図７（ｃ）の
ようになり、背景Ｂｋと非追跡対称ＯｂｊＡと非追跡対
象ＯｂｊＢの特徴量が抽出される。ここで、抽出する物
理的な特徴量は、下記追跡対象特徴値計算手段１１３に
て行われる処理を考慮したものであれば、上記追跡枠内
特徴量算出手段１１１にて抽出したものと同じ種類の特
徴量でもよいし、異なるものでもよい。

【００４８】上記追跡対象特徴値計算手段１１３は、ま
ず、上記追跡枠内特徴量算出手段１１１にて算出された
特徴量（Ｃ１とする）と上記追跡枠外特徴量算出手段１
１２にて算出された特徴量（Ｃ２とする）とに所定の関
数演算（Ｆ２とする）を施して追跡対象を表す特徴量
（Ｃ３とする）を算出する。該関数演算Ｆ２は、Ｃ１に
含まれる非追跡対象の特徴量を、Ｃ２を用いることによ
って適切に削減することを目的とした関数演算であれ
ば、どのような関数演算でも差し支えない。例えば、Ｃ
１の構成要素のうちＣ２の構成要素でもある構成要素を
Ｃ１から除いたものをＣ３とするような演算でもよい。

【００４９】例えば、図７（ｃ）に示すような色相ヒス
トグラムＨｂにおいて、所定の関数から導出された値Ｔ
ｈ以上の度数を有する色相値集合Ｈがある場合、色相ヒ
ストグラムＨａ’において色相値集合Ｈを取り除く演算
を施したものを追跡対象を表す色相ヒストグラムＨｃと
して新たに作成する。

【００５０】次に、上記算出された特徴量Ｃ３に所定の
関数演算（Ｆ３とする）を施して追跡対象を特徴づける
特徴値を算出する。該関数演算Ｆ３は、Ｃ３内の主要な
構成要素群を選抜するような関数演算であれば、どのよ
うな関数演算でも差し支えない。例えば図７（ｄ）に示
すように、上記色相ヒストグラムＨｃにおいて、所定の
関数から導出されたしきい値Ｔｆ以上の度数を有する色
相値集合Ｈｍを追跡対象Ｏｂｊを顕著に特徴づける値と
して決定する。

【００５１】そして、該特徴値を上記特徴値情報蓄積手
段３００に蓄積する。図４は上記特徴値情報蓄積手段３
００の蓄積例を示す図である。例えば、ＩＤ「００１」
の行は、フレーム位置「０００１」における特徴量とし
て、「色相」と「輝度」があり、それぞれ「２，１６，
３４，…」、「１０３，４３，７，３，…」という数学
的変換処理がなされた多次元の特徴値が蓄積されている
ことを示している。

【００５２】上記探索領域決定手段１２０は、追跡対象
を探索する領域を決定するものであれば、どのようなも
のでも差し支えない。例えば、本実施形態例では次のよ
うな処理を行う。

【００５３】まず、上記追跡枠情報蓄積手段２００に蓄
積されている追跡枠の過去の空間的位置情報を基に所定
の関数演算を施し、今回追跡対象を探索する領域の重心
位置を推定する。例えば図８に示すように、追跡対象が
加速度Ａの等加速度運動をするならば、過去２回の重心
位置Ｇ_n-1とＧ_n-2とから、今回の重心位置Ｇ_nは、Ｇ_{n -1}
＋Ａ（Ｇ_n-1−Ｇ_n-2）となる。

【００５４】次に、上記追跡枠情報蓄積手段２００に蓄
積されている過去の追跡枠の大きさを基に所定の関数演
算を施し、今回追跡対象を探索する範囲を決定する。例
えば、追跡枠が拡大率Ｂにて拡大する傾向にあれば、今
回の追跡枠の面積は前回の追跡枠の面積のＢ倍であると
予想し、該追跡枠を包含する範囲を今回の探索範囲とす
る。

【００５５】上記特徴値分布状況算出手段１３０は、上
記探索領域決定手段１２０にて決定した探索領域内にお
ける、上記追跡対象特徴値計算手段１１３にて算出した
特徴値の分布状況を算出するものであれば、どのような
ものでも差し支えない。例えば本実施形態例では次のよ
うな処理を行う。

【００５６】まず、上記探索領域決定手段１２０にて決
定した探索範囲内において、上記追跡対象特徴値計算手
段、１１３にて算出した特徴値または該特徴値に所定の
関数演算を施した特徴値を有する画素値と、そうでない
画素値とに二値化する。例えば、ある画素の特徴量が、
図７（ｄ）にて得られた特徴値ｓ２あるいは特徴値ｓ３
であれば、その値を特徴量として有する画素を「有効」
な画素、そうでなければ「無効」な画素とする。

【００５７】次に、上記二値化した画像に対して、一般
的な雑音除去手法（メディアンフィルタを適用する等）
を用いて上記二値化により生じたごま塩等の雑音を除去
する。その後、必要に応じて、所定の方法により領域の
整形を行う。例えば、図９（ａ）に示すように、ｑ×ｑ
画素の正方領域毎に、該領域内の「有効」な画素数と
「無効」な画素数を比較し、数が多い方の値に該領域内
の全画素の値を変更する（図９（ｂ））。

【００５８】上記追跡枠探索手段１４０は、上記特徴値
分布状況算出手段１３０にて整形された領域を基に、追
跡枠の形状並びに大きさ並びに位置を、所定の方法にて
探索して今回の追跡枠を決定する。例えば、追跡枠を決
定する際、該追跡枠内に「有効」な画素を含む割合が最
も多くなるように追跡枠を決定する。このとき、過去の
追跡枠の形状並びに大きさ並びに位置に対して所定の関
数演算を施し、今回の追跡枠の形状並びに大きさ並びに
位置を推測してもよい。そして、決定した追跡枠の情報
を上記追跡枠情報蓄積手段２００に蓄積する。

【００５９】以上、本発明を上記実施形態例に基づき説
明したが、本発明は、上記実施形態例に限定されるもの
ではなく、その要旨を逸脱しない範囲において、種々変
更可能である。以下に変更可能な個所の一例を説明す
る。

【００６０】（１）追跡枠 上記実施形態例では、追跡枠の形状を矩形として説明し
たが、矩形に限られるものではなく、本発明を適用する
分野に応じて、楕円や多角形等の別の形状でも差し支え
ない。

【００６１】（２）特徴量 上記実施形態例では、特徴量の種類を色相ヒストグラム
として説明したが、色相ヒストグラムに限られるもので
はなく、本発明を適用する分野に応じて、色分布、輝度
分布、テクスチャ等の別の特徴量でも差し支えない。

【００６２】（３）蓄積手段 上記実施形態例では、追跡枠情報蓄積手段２００を、図
３に示す蓄積形態で実現したが、本発明を適用する分野
によっては、別の蓄積形態を用いてもよい。

【００６３】また、上記実施形態例では、特徴値情報蓄
積手段３００を、図４に示す蓄積形態で実現したが、本
発明を適用する分野によっては、別の蓄積形態を用いて
もよい。

【００６４】また、上記実施形態例では、追跡枠情報蓄
積手段２００と特徴値情報蓄積手段３００とを別々の蓄
積形態で実現したが、本発明を適用する分野によって
は、同一の蓄積形態で実現してもよい。

【００６５】（４）関数演算 上記実施形態例における各手段にて施した各種の所定関
数演算は、それぞれ、上記実施形態例にて例示した演算
に限られるものではなく、本発明を適用する分野に応じ
て、別の演算であっても差し支えない。

【００６６】（５）追跡枠内特徴量算出手段１１１と追
跡枠外特徴量算出手段１１２ 上記実施形態例では、追跡枠内特徴量算出手段１１１で
の処理を施してから追跡枠外特徴量算出手段１１２での
処理を施しているが、本発明を適用する分野によって
は、順序を入れ替えて、追跡枠外特徴量算出手段１１２
での処理を施してから追跡枠内特徴量算出手段１１１で
の処理を施してもよい。

【００６７】ここで、追跡枠内特徴量算出手段１１１で
は重みを付与せず、単に領域内の各画素各画素毎の物理
的な特徴量を一般的な映像処理技術によって抽出するよ
うにしてもよい。また、追跡枠内特徴量算出手段１１１
で重み付けの演算処理を行う場合には、追跡枠外特徴量
算出手段１１２を省略するようにしてもよい。

【００６８】（６）探索領域決定手段１２０ 上記実施形態例にて例示した処理方法に限られるもので
はなく、本発明を適用する分野に応じて、別の処理方法
であっても差し支えない。

【００６９】（７）特徴値分布状況算出手段１３０ 上記実施形態例にて例示した処理方法に限られるもので
はなく、本発明を適用する分野に応じて、別の処理方法
であっても差し支えない。

【００７０】（８）追跡枠探索手段１４０ 上記実施形態例にて例示した処理方法に限られるもので
はなく、本発明を適用する分野に応じて、別の処理方法
であっても差し支えない。

【００７１】なお、図２で示した装置における各部の一
部もしくは全部の機能をコンピュータのプログラムで構
成し、そのプログラムをコンピュータを用いて実行して
本発明を実現することができること、あるいは、図１で
示した処理手順をコンピュータのプログラムで構成し、
そのプログラムをコンピュータに実行させることができ
ることは言うまでもなく、コンピュータでその機能を実
現するためのプログラム、あるいは、コンピュータにそ
の処理手順を実行させるためのプログラムを、そのコン
ピュータが読み取り可能な記録媒体、例えば、ＦＤ（フ
ロッピーディスク（登録商標））や、ＭＯ、ＲＯＭ、メ
モリカード、ＣＤ、ＤＶＤ、リムーバブルディスクなど
に記録して、保存したり、配布したりすることが可能で
ある。また、上記のプログラムをインターネットや電子
メールなど、ネットワークを通して提供することも可能
である。

【００７２】

【発明の効果】本発明によれば、以下に示す効果がもた
らされる。

【００７３】動画像中の非追跡対象の影響を受けなくな
るような追跡対象（移動体）の特徴づけを行うことがで
きる。このため、より失敗の少ない移動体の追跡が可能
となる。

【００７４】一般に連続して追跡を行いたい場合、仮に
追跡途中に追跡が失敗して追跡枠が追跡対象を正しく囲
まなくなった場合、追跡を一時中断して追跡枠が追跡対
象を正しく囲むように再設定して、追跡を再開する。本
発明により、より失敗の少ない追跡が可能となるため、
追跡枠の再設定を行う手間を軽減することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理を説明する図である。

【図２】本発明を実現する一実施形態例を示す図であ
る。

【図３】上記実施形態例での追跡枠情報蓄積手段の蓄積
例を表す図である。

【図４】上記実施形態例での特徴値情報蓄積手段の蓄積
例を表す図である。

【図５】（ａ），（ｂ），（ｃ）は、追跡枠の例を表す
図である。

【図６】上記実施形態例での追跡枠外特徴量算出手段に
おいて、追跡枠の外側所定領域の一例を表す図である。

【図７】（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）は、上記実施
形態例での追跡枠内特徴量算出手段と追跡枠外特徴量算
出手段と追跡対象特徴値計算手段とにおいて、特徴量の
算出過程を説明する色相ヒストグラムの一例を表す図で
ある。

【図８】上記実施形態例での探索領域決定手段におい
て、領域の重心の位置を計算する例を説明する図であ
る。

【図９】上記実施形態例での特徴値分布状況算出手段に
おいて、所定の領域単位に所定の関数に従って該領域内
の全画素をすべて「有効」またはすべて「無効」にする
ことを説明する図である。

【符号の説明】

１０…動画像入力装置 ２０…動画像蓄積装置 ３０…動画像表示装置 １００…追跡対象指定手段 １１１…追跡枠内特徴量算出手段 １１２…追跡枠外特徴量算出手段 １１３…追跡対象特徴値計算手段 １２０…探索領域決定手段 １３０…特徴値分布状況算出手段 １４０…追跡枠探索手段 ２００…追跡枠情報蓄積手段 ３００…特徴値情報蓄積手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 花籠 靖 東京都千代田区大手町二丁目３番１号 日 本電信電話株式会社内 Ｆターム(参考） 5C054 AA01 CA04 CC02 EA01 EA05 FC03 FC07 FC11 FC13 FF02 HA05 HA13 HA18 HA31 5L096 BA02 CA02 CA24 DA01 EA35 EA39 FA00 FA37 FA39 GA19 GA41 HA03 HA05 JA04 JA11 JA13

Claims (14)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 動画像中の移動体の特徴量を抽出する方
   法であって、 動画像のあるフレーム位置Ｆｎにおいて、予めユーザま
   たは自動計算により、追跡の対象となる移動体である追
   跡対象を、該追跡対象を包含する枠である追跡枠にて指
   定する処理手順１１と、 該追跡枠内側の領域内の各画素毎の物理的な特徴量を一
   般的な映像処理技術によって抽出し、各画素毎に抽出さ
   れた特徴量に対して、追跡枠に空間的に近い位置に存在
   する画素ほど低い重みを付与する所定の関数演算を施す
   ことにより、重み付き特徴量を計算する処理手順１２
   と、 該追跡枠外側の所定領域内の各画素毎の物理的な特徴量
   を一般的な映像処理技術によって抽出する処理手順１３
   と、 該処理手順１２にて計算された重み付き特徴量と該処理
   手順１３にて抽出された特徴量とに非追跡対象の特徴量
   を排除する所定の関数演算を施すことにより、追跡対象
   の特徴量を計算する処理手順１４と、 該処理手順１４にて計算された追跡対象の特徴量に対し
   て所定の関数演算を施し、追跡対象に顕著に存在する特
   徴値群を計算する処理手順１５と、を有することを特徴
   とする動画像における移動体の特徴量抽出方法。
2. 【請求項２】 動画像中の移動体の特徴量を抽出する方
   法であって、 動画像のあるフレーム位置Ｆｎにおいて、予めユーザま
   たは自動計算により、追跡の対象となる移動体である追
   跡対象を、該追跡対象を包含する枠である追跡枠にて指
   定する処理手順２１と、 該追跡枠内側の領域内の各画素毎の物理的な特徴量を一
   般的な映像処理技術によって抽出し、各画素毎に抽出さ
   れた特徴量に対して、追跡枠に空間的に近い位置に存在
   する画素ほど低い重みを付与する所定の関数演算を施す
   ことにより、重み付き特徴量を計算する処理手順２２
   と、 該処理手順２２にて計算された重み付き特徴量に対して
   所定の関数演算を施し、追跡対象に顕著に存在する特徴
   値群を計算する処理手順２３と、を有することを特徴と
   する動画像における移動体の特徴量抽出方法。
3. 【請求項３】 動画像中の移動体の特徴量を抽出する方
   法であって、 動画像のあるフレーム位置Ｆｎにおいて、予めユーザま
   たは自動計算により、追跡の対象となる移動体である追
   跡対象を、該追跡対象を包含する枠である追跡枠にて指
   定する処理手順３１と、 該追跡枠内側の領域内の各画素毎の物理的な特徴量を一
   般的な映像処理技術によって抽出する処理手順３２と、 該追跡枠外側の所定領域内の各画素毎の物理的な特徴量
   を一般的な映像処理技術によって抽出する処理手順３３
   と、 該処理手順３２にて抽出された特徴量と該処理手順３３
   にて抽出された特徴量とに非追跡対象の特徴量を排除す
   る所定の関数演算を施すことにより、追跡対象の特徴量
   を計算する処理手順３４と、 該処理手順３４にて計算された追跡対象の特徴量に対し
   て所定の関数演算を施し、追跡対象に顕著に存在する特
   徴値群を計算する処理手順３５と、を有することを特徴
   とする動画像における移動体の特徴量抽出方法。
4. 【請求項４】 動画像中の移動体を追跡する方法であっ
   て、 請求項１に記載の動画像における移動体の特徴量抽出方
   法を実行する処理手順４１と、 該特徴量抽出方法の処理手順１１のフレーム位置Ｆｎか
   ら所定フレーム数後のフレーム位置Ｆｎ’において、追
   跡枠の過去の空間的位置情報に基づいて該追跡対象を探
   索するための領域を計算する処理手順４２と、 該処理手順４２にて計算された領域内において、該特徴
   量抽出方法の処理手順１５にて計算された特徴値群の空
   間的分布状況を計算する処理手順４３と、 該処理手順４３にて計算された空間的分布状況に基づい
   て、該フレーム位置Ｆｎ’における追跡枠の空間的位置
   並びに大きさを推定する処理手順４４と、 以降、該特徴量抽出方法の処理手順１２から該処理手順
   ４４までを繰り返す処理手順４５と、を有し、 以上の一連の処理手順により、連続して追跡枠の空間的
   位置並びに大きさを推定していくことで追跡対象を追跡
   することを特徴とする動画像における移動体の自動追跡
   方法。
5. 【請求項５】 動画像中の移動体を追跡する方法であっ
   て、 請求項２に記載の動画像における移動体の特徴量抽出方
   法を実行する処理手順５１と、 該特徴量抽出方法の処理手順２１のフレーム位置Ｆｎか
   ら所定フレーム数後のフレーム位置Ｆｎ’において、追
   跡枠の過去の空間的位置情報に基づいて該追跡対象を探
   索するための領域を計算する処理手順５２と、 該処理手順５２にて計算された領域内において、該特徴
   量抽出方法の処理手順２３にて計算された特徴値群の空
   間的分布状況を計算する処理手順５３と、 該処理手順５３にて計算された空間的分布状況に基づい
   て、該フレーム位置Ｆｎ’における追跡枠の空間的位置
   並びに大きさを推定する処理手順５４と、 以降、該特徴量抽出方法の処理手順２２から該処理手順
   ５４までを繰り返す処理手順５５と、を有し、 以上の一連の処理手順により、連続して追跡枠の空間的
   位置並びに大きさを推定していくことで追跡対象を追跡
   することを特徴とする動画像における移動体の自動追跡
   方法。
6. 【請求項６】 動画像中の移動体を追跡する方法であっ
   て、 請求項３に記載の動画像における移動体の特徴量抽出方
   法を実行する処理手順６１と、 該特徴量抽出方法の処理手順３１のフレーム位置Ｆｎか
   ら所定フレーム数後のフレーム位置Ｆｎ’において、追
   跡枠の過去の空間的位置情報に基づいて該追跡対象を探
   索するための領域を計算する処理手順６２と、 該処理手順６２にて計算された領域内において、該特徴
   量抽出方法の処理手順３５にて計算された特徴値群の空
   間的分布状況を計算する処理手順６３と、 該処理手順６３にて計算された空間的分布状況に基づい
   て、該フレーム位置Ｆｎ’における追跡枠の空間的位置
   並びに大きさを推定する処理手順６４と、 以降、該特徴量抽出方法の処理手順３２から該処理手順
   ６４までを繰り返す処理手順６５と、を有し、 以上の一連の処理手順により、連続して追跡枠の空間的
   位置並びに大きさを推定していくことで追跡対象を追跡
   することを特徴とする動画像における移動体の自動追跡
   方法。
7. 【請求項７】 動画像中の移動体の特徴量を抽出する装
   置であって、 動画像のあるフレーム位置Ｆｎにおいて、ユーザが入力
   操作手段を用いて追跡対象を追跡枠にて指定するか、ま
   たは、一般的な画像認識技術を用いて予め指定された追
   跡対象を追跡枠にて自動的に指定する追跡対象指定手段
   と、 該追跡枠内側の領域内の各画素毎の物理的な特徴量を一
   般的な映像処理技術によって抽出し、各画素毎に抽出さ
   れた特徴量に対して、該画素の空間的位置に応じて重み
   付けを行う所定の関数演算を施して重み付き特徴量を計
   算する追跡枠内特徴量算出手段と、 該追跡枠外側の所定領域内の各画素毎の物理的な特徴量
   を一般的な映像処理技術によって抽出する追跡枠外特徴
   量算出手段と、 該追跡枠内特徴量算出手段にて計算された特徴量と該追
   跡枠外特徴量算出手段にて抽出された特徴量とに対し
   て、非追跡対象の特徴量を排除する所定の関数演算を施
   すことにより追跡対象の特徴量を計算した後、所定の関
   数演算により追跡対象内に顕著に存在する特徴値群を求
   める追跡対象特徴値計算手段と、を有することを特徴と
   する動画像における移動体の特徴量抽出装置。
8. 【請求項８】 動画像中の移動体の特徴量を抽出する装
   置であって、 動画像のあるフレーム位置Ｆｎにおいて、ユーザが入力
   操作手段を用いて追跡対象を追跡枠にて指定するか、ま
   たは、一般的な画像認識技術を用いて予め指定された追
   跡対象を追跡枠にて自動的に指定する追跡対象指定手段
   と、 該追跡枠内側の領域内の各画素毎の物理的な特徴量を一
   般的な映像処理技術によって抽出し、各画素毎に抽出さ
   れた特徴量に対して、該画素の空間的位置に応じて重み
   付けを行う所定の関数演算を施して重み付き特徴量を計
   算する追跡枠内特徴量算出手段と、 該追跡枠内特徴量算出手段にて計算された特徴量に対し
   て所定の関数演算により追跡対象内に顕著に存在する特
   徴値群を求める追跡対象特徴値計算手段と、を有するこ
   とを特徴とする動画像における移動体の特徴量抽出装
   置。
9. 【請求項９】 動画像中の移動体の特徴量を抽出する装
   置であって、 動画像のあるフレーム位置Ｆｎにおいて、ユーザが入力
   操作手段を用いて追跡対象を追跡枠にて指定するか、ま
   たは、一般的な画像認識技術を用いて予め指定された追
   跡対象を追跡枠にて自動的に指定する追跡対象指定手段
   と、 該追跡枠内側の領域内の各画素毎の物理的な特徴量を一
   般的な映像処理技術によって抽出する追跡枠内特徴量算
   出手段と、 該追跡枠外側の所定領域内の各画素毎の物理的な特徴量
   を一般的な映像処理技術によって抽出する追跡枠外特徴
   量算出手段と、 該追跡枠内特徴量算出手段にて計算された特徴量と該追
   跡枠外特徴量算出手段にて抽出された特徴量とに対し
   て、非追跡対象の特徴量を排除する所定の関数演算を施
   すことにより追跡対象の特徴量を計算した後、所定の関
   数演算により追跡対象内に顕著に存在する特徴値群を求
   める追跡対象特徴値計算手段と、を有することを特徴と
   する動画像における移動体の特徴量抽出装置。
10. 【請求項１０】 動画像中の移動体を追跡する装置であ
    って、 請求項７から９のいずれか１項に記載の動画像における
    移動体の特徴量抽出装置と、 該特徴量抽出装置におけるフレーム位置Ｆｎから所定フ
    レーム数後のフレーム位置Ｆｎ’において、追跡枠の過
    去の空間的位置情報に基づいて該追跡対象を探索するた
    めの領域を計算する探索領域決定手段と、 該探索領域内において該特徴量抽出装置で求めた特徴値
    群の空間的分布状況を計算する特徴値分布状況算出手段
    と、 該空間的分布状況に基づいて、新しい追跡枠を探索する
    ことにより、該フレーム位置Ｆｎ’における該追跡対象
    の位置を決定する追跡枠探索手段と、を有することを特
    徴とする動画像における移動体の自動追跡装置。
11. 【請求項１１】 請求項１から３のいずれか１項に記載
    の動画像における移動体の特徴量抽出方法における処理
    手順を、コンピュータに実行させるためのプログラムと
    したことを特徴とする動画像における移動体の特徴量抽
    出方法の実行プログラム。
12. 【請求項１２】 請求項４から６のいずれか１項に記載
    の動画像における移動体の自動追跡方法における処理手
    順を、コンピュータに実行させるためのプログラムとし
    たことを特徴とする動画像における移動体の自動追跡方
    法の実行プログラム。
13. 【請求項１３】 請求項１から３のいずれか１項に記載
    の動画像における移動体の特徴量抽出方法における処理
    手順を、コンピュータに実行させるためのプログラムと
    し、 該プログラムを、該コンピュータが読み取り可能な記録
    媒体に記録したことを特徴とする動画像における移動体
    の特徴量抽出方法の実行プログラムを記録した記録媒
    体。
14. 【請求項１４】 請求項４から６のいずれか１項に記載
    の動画像における移動体の自動追跡方法における処理手
    順を、コンピュータに実行させるためのプログラムと
    し、 該プログラムを、該コンピュータが読み取り可能な記録
    媒体に記録したことを特徴とする動画像における移動体
    の自動追跡方法の実行プログラムを記録した記録媒体。