JP2005332229A - 姿勢検出装置、姿勢検出方法、この方法のプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】姿勢検出に計算量の大幅な削減／高精度検出、３次元位置も検出する。
【解決手段】３次元空間にある、複数個の剛体と見なせるパーツが連結された連結体に対して、いくつかのパーツ上に定められた特徴点の３次元的位置をもとに連結体の３次元的姿勢を特定する。
手を２以上の位置からカメラ１０３で撮像した画像から、手の掌（主要パーツ）の離散的姿勢を有するメインテンプレート群１０１と、それらメインテンプレート群の各テンプレートに対して、１個の指（補助パーツ）の離散的姿勢を検出するためのサブテンプレート１０２群とを関連づけておき、画像処理部１００は第一段階では画像上の掌とメインテンプレート群によるマッツチング演算によりメインテンプレートを特定し、第二段階ではサブテンプレート群によるマッチング演算によりサブテンプレートを特定する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、３次元空間にある、複数個の剛体と見なせるパーツが連結された連結体に対して、いくつかのパーツ上に定められた特徴点の３次元的位置をもとに連結体の３次元的姿勢を特定する姿勢検出装置、および方法に関する。

この種の姿勢検出は、例えば、カメラ等で撮像した素手の画像から指先の位置を検出し、その検出した位置を基に入力を行うインターフェースを構成できる。この場合、ユーザの使用感を低下させることを避けることができ、さらには衛生上の観点から画像からの位置検出を容易にするための特殊なマーカーを把持することを不要にし、また、データグローブなどを装着することを不要にする。

この種の姿勢検出手法として、固有空間法を用いて、撮像された手の画像と最も近いテンプレート画像を特定し、そのテンプレートに対応する手の形状、位置および姿勢を結果として出力するものがある（例えば、特許文献１参照）。

他の姿勢検出手法として、机上での指先の位置、すなわち２次元的な位置を検出するものがある（例えば、特許文献２参照）。
特開２００１−５６８６１号公報「手の形状と姿勢の認識装置および手の形状と姿勢の認識方法並びに当該方法を実施するプログラムを記録した記録媒体」 特開２００１−２８２４５６号公報「マンマシーン・インターフェース・システム」

特許文献１の手法に代表されるように、姿勢検出に複数個の単一テンプレートを用いる方法では、連結剛体とみなせる手のうちの特徴的な部位（例えば、指先）の位置を高精度に検出するためには、相当数の単一テンプレートを用いなければならず、計算コストの観点から実用的ではない。

特許文献２では、机上での指先の位置、すなわち２次元的な位置のみを検出するものであり、３次元的位置の検出は行われていない。

本発明の目的は、上記の課題を解決した姿勢検出装置、姿勢検出方法、およびこの方法のプログラムを提供することにある。

本発明は、前記の課題を解決するため、手の掌部位など、姿勢検出対象物の大部分を占めかつ剛体とみなせる主要部分（主要パーツ）が存在することに着目し、最初に、主要パーツの優先度を高めた状態でメインテンプレートとのマッチングにより相関値を算出し、次に、主要パーツに対する相対的姿勢が変化する指などの非主要パーツについて、その関節角度などの微小な変化をサブテンプレートによる相関値を算出して姿勢を特定する手法、またはテンプレートに代えて検出エンジンによる相関値を算出して姿勢を特定する手法とすることで、指先などの特徴的な部位の位置を少ない計算コストでかつ高精度に検出する。また、本発明では、手などの姿勢検出対象物の特徴的な部位の３次元的位置、すなわち指先などの複数のパーツの３次元的位置を検出し、これら３次元的位置をもとに、手などの姿勢を検出する。

以上のことから、本発明は、以下の姿勢検出装置、方法、およびプログラムを特徴とする。

（１）３次元空間にある、複数個の剛体と見なせるパーツが連結された連結体に対して、いくつかのパーツ上に定められた特徴点の３次元的位置をもとに連結体の３次元的姿勢を特定する姿勢検出装置であって、
前記連結体を２以上の位置から撮像した画像から、前記連結体の主要パーツの姿勢を検出するメイン検出エンジンと、前記検出された主要パーツの姿勢に対応して１個の補助パーツの姿勢を検出するためのサブ検出エンジン、もしくは複数個の各補助パーツの姿勢を検出するためのサブ検出エンジンとが関連づけられている構造的検出エンジン群と、
第一段階ではメイン検出エンジンにより主要パーツの姿勢を検出し、第二段階では検出された主要パーツの姿勢に対応するサブ検出エンジンにより補助パーツの姿勢を検出する画像処理手段とから構成され、
前記各サブ検出エンジンは予め定められている基準点も特定することを特徴とする姿勢検出装置。

（２）３次元空間にある、複数個の剛体と見なせるパーツが連結された連結体に対して、いくつかのパーツ上に定められた特徴点の３次元的位置をもとに連結体の３次元的姿勢を特定する姿勢検出装置であって、
前記連結体を２以上の位置から撮像した画像から、前記連結体の主要パーツの離散的姿勢を有するメインテンプレート群と、それらメインテンプレート群の各テンプレートに対して、１個の補助パーツの離散的姿勢を検出するためのサブテンプレート群、もしくは複数個の各パーツの離散的姿勢を検出するためのサブテンプレート群とが関連づけられている構造的テンプレート群と、
第一段階では前記主要パーツとメインテンプレート群によるマッツチング演算によりメインテンプレートを特定し、第二段階では該メインテンプレートに関連づけられているサブテンプレート群によるマッチング演算によりサブテンプレートを特定する画像処理手段とから構成され、
各サブテンプレートには予め基準点が定められていることを特徴とする姿勢検出装置。

（３）３次元空間にある、複数個の剛体と見なせるパーツが連結された連結体に対して、いくつかのパーツ上に定められた特徴点の３次元的位置をもとに連結体の３次元的姿勢を特定する姿勢検出方法であって、
前記連結体を２以上の位置から撮像した画像から、前記連結体の主要パーツの姿勢を検出するメイン検出エンジンと、前記検出された主要パーツの姿勢に対応して１個の補助パーツの姿勢を検出するためのサブ検出エンジン、もしくは複数個の各補助パーツの姿勢を検出するためのサブ検出エンジンとが関連づけられている構造的検出エンジン群とを有し、
画像処理手段は、第一段階では前記メイン検出エンジンにより主要パーツの姿勢を検出し、第二段階では検出された主要パーツの姿勢に対応する前記サブ検出エンジンにより補助パーツの姿勢を検出する過程を有し、
前記各サブ検出エンジンは予め定められている基準点も特定することを特徴とする姿勢検出方法。

（４）３次元空間にある、複数個の剛体と見なせるパーツが連結された連結体に対して、いくつかのパーツ上に定められた特徴点の３次元的位置をもとに連結体の３次元的姿勢を特定する姿勢検出方法であって、
前記連結体を２以上の位置から撮像した画像から、前記連結体の主要パーツの離散的姿勢を有するメインテンプレート群と、それらメインテンプレート群の各テンプレートに対して、１個の補助パーツの離散的姿勢を検出するためのサブテンプレート群、もしくは複数個の各パーツの離散的姿勢を検出するためのサブテンプレート群とが関連づけられている構造的テンプレート群とを有し、
画像処理手段は、第一段階では前記主要パーツとメインテンプレート群によるマッツチング演算によりメインテンプレートを特定し、第二段階では該メインテンプレートに関連づけられている前記サブテンプレート群によるマッチング演算によりサブテンプレートを特定する過程を有し、
各サブテンプレートには予め基準点が定められていることを特徴とする姿勢検出方法。

（５）上記の（３）または（４）のいずれか１項に記載の姿勢検出方法における処理手順を、コンピュータで実行可能に構成したことを特徴とする姿勢検出方法のプログラム。

なお、本発明において、２値化された画像に掌姿勢検出用テンプレートを適用し相関演算を行う際に、実際の手とこれを撮像しているカメラとの距離が最短となった場合の画像上での手領域の面積を閾値として、この閾値以上の大きな領域をノイズとして取り除いてから、最も面積が大きな手領域と推定し、その面積にて２値化された画像の大きさを正規化する。一方、相関値を算出する際に使用するテンプレート群も同様に大きさが正規化されているものを用いる。さらには、この最も面積が大きな領域の重心を中心にした近傍に限定して相関値を算出することで、計算コストを大幅に削減することが可能となる。

また、全てのカメラからの画像に対して、掌姿勢検出用テンプレートが特定された時点で、あるカメラの画像に対して特定された掌姿勢検出用テンプレートを基準として、他のカメラの画像に対して特定された掌姿勢検出用テンプレートが、それぞれのカメラに対して予め定めてある掌姿勢検出用テンプレートに関する上記の許容範囲にあるかを検証し、この許容範囲を外れた場合は処理を中断する、という方式にすることで、誤検出を著しく低減する。

もしくは、最初のカメラの画像に対応する掌姿勢検出用テンプレートが特定された時点で、次のカメラの画像のためのテンプレートに関する、この掌姿勢検出用テンプレートを絞り込むことで、計算コストを大幅に低減する。この手法では、最後のカメラからの画像に対応する掌姿勢検出用テンプレートが特定された時点で、最初のカメラからの画像に対応する掌姿勢検出用テンプレートとの整合性を、同様の関係から検証し、最初のカメラからの画像に対応する掌姿勢検出用テンプレートが所定の掌姿勢検出用テンプレート群に含まれていない場合は処理を中断する、という方式にすることで、誤検出を著しく低減する。

以上のとおり、本発明によれば、連結体を構成する主要パーツの優先度を高めた状態でメインテンプレートとのマッチングにより相関値を算出し、次に、主要パーツに対する相対的姿勢が変化する指などの非主要パーツについて、その関節角度などの微小な変化をサブテンプレートによる相関値を算出して姿勢を特定する手法、またはテンプレートに代えて検出エンジンによる相関値を算出して姿勢を特定する手法とするため、姿勢検出のための計算量を大幅に削減でき、もしくは高精度な検出が可能となる。３次元的位置の検出も容易になる。

（実施形態１）
本実施形態は、手の姿勢をテンプレートを基に検出する場合で以下に説明するが、手の姿勢を画像上の位置情報を基に検出エンジンで検出する場合も同様に実現される。

図１において、複数のカメラ１０３によりブルーの布を背景に手を撮像したカラー画像に対して、画像処理手段１００により、ブルー領域以外の領域として手領域を切り出し、２値化した画像の各画素位置もしくは適当な間隔ごとの各画素位置において、全ての掌姿勢検出用テンプレート群１０１による相関値演算を行い、相関値が最も高くなる画素位置とその際の掌姿勢検出用テンプレートを特定する、もしくは、計算コストを省くために、初めに、いくつかの掌姿勢を代表している代表掌姿勢検出用テンプレートを用いて相関値演算を行い、相関値が最も高くなる画素位置とその際の代表掌姿勢検出用テンプレートを特定し、次に、特定されたこの位置の近傍に限定して、この代表掌姿勢検出用テンプレートが代表する各掌姿勢検出用テンプレートを用いて相関値演算を行い、相関値が最も高くなる画素位置とその際の掌姿勢検出用テンプレートを特定する。

また、上記は、カメラで撮像した画像を２値化画像にしてから処理を行う方式の例であるが、次のような色合い情報画像を含む方式も有効である。例えば、テンプレートとして濃淡値を用いたテンプレートを用いる一方で、各カメラからのカラー画像を輝度値により正規化した２枚の色合い画像（図２のＡおよびＢ参照）から、図２のＣに示す平均的な肌色の色合い値３９０を中心に、図３に示すように第一の所定半径３９１の内側では値が１をとり、第一の所定半径から第二の所定半径３９２までは１から０まではなだらかに変化する値をとり、第二の所定半径３９２の外側では０をとるような２次元写像（図２のＣ参照）により１枚の輝度画像を算出し、この輝度画像に対して上記濃淡値テンプレートを適用することをも可能である。

なお、相関値を求める際に、図４に示すように、各掌姿勢検出用テンプレート４０１において、手領域に対して固定的に定まっている掌を含む領域４１０と、指を含む領域４１１、４１２とにおいて、相関演算を計算する際に、下記式に示すように、入力画像の輝度ｆとテンプレートの輝度ｇから相関値Ｃを求めるのに、重みづけｗを異なる値とすることで、図５との差異を示した図６の例のように、掌部位に対する人差し指や親指の相対姿勢が若干変動している場合でも、すなわち実際の指の関節角度が標準的な角度から若干ずれていても、画像上において、適切に掌の画素位置と掌姿勢検出用テンプレートを特定することが可能である。

図７に、剛体と仮定した人差し指と親指が各関節２００を回転中心として基準姿勢２０１を中心に変動する様子を示す。

以上の処理により、各カメラの台数と同数の最大相関値が特定されるが、図１の統合処理部１０４により、これらのうち値の大きな順に２個を選択し、これら２個の値に対応する相関値が最も高くなる画素位置（図８の５５０参照）と掌姿勢検出用テンプレートの組を２組特定する。図９に特定されたテンプレートの例を示す。

次に、これら特定された相関値が最も高くなる画素位置と予め各掌姿勢検出用テンプレート毎に定められている掌基準位置（図９の５００参照）とから画像上での掌の位置を算出する（図１０の５６０および５６１参照）。なお、掌基準位置については、手の３次元形状を所定の画に投影して得られたシルエットを以ってテンプレートとする際に、例えば掌部位の重心のような掌部位に固定された３次元の点が同じ面に投影された点の位置などを用いればよい。同様に、これら特定された相関値が最も高くなる位置と予め各掌姿勢検出用テンプレート毎に定められている指関節位置（図９の５１０および５２０参照）とから画像上での指関節の位置を算出する（図８の５７０、５７１参照）。

これら特定された各掌姿勢検出用テンプレート毎に関連づけられている指姿勢検出用テンプレート群（図１の１０２および図１１の６０１および６０２参照）に含まれる全てのテンプレートを、上記の画像上での指関節の位置を基準とする近傍に適用することで相関演算を行い、最も相関値が高い指姿勢検出用テンプレートを特定する。

次に、これら指姿勢検出用テンプレート毎に定められている指先位置（図１２の５１１および図１３の５２１参照）と画像上での指関節の位置とから画像上での指先の位置を算出する（図８の５８０、５８１参照）。

以上の処理により、この例では、画像上での掌基準点の位置、人差し指の指先位置、および親指の指先位置の組が２組定まる。

次に、例えば掌基準点の３次元位置を算出するために、１組目の画像上での掌基準点の位置（図１０の５６０参照）の３次元空間における位置、すなわちカメラのスクリーン上での掌基準点の位置と、その画像に対応したカメラのレンズ中心の位置（図１０の７００参照）とを結ぶ直線（図１０の８００参照）を特定する。同様の処理により２組目画像上での掌基準点の位置（図１０の５６１参照）からもこれに対応する直線（図１０の８０１参照）を特定する。次に、これら２本の直線が交わる場合にはその交点を以って、交わらない場合には、これら２本の直線を最短で結ふ線分（図１４の８１５参照）の中点（図１４の８２０参照）を以って掌基準点の３次元位置とする。この処理を、上記の人差し指の指先位置および親指の指先位置の組にも施し、人差し指の指先の３次元位置および親指の指先の３次元位置を算出する（図１５の８２１および８２２参照）。

次に、３次元空間において、この掌基準点の３次元位置から人差し指の指先の３次元位置に向かうベクトルを軸ベクトルとし（図１６の８３２参照）、この掌基準点の３次元位置から親指の指先の３次元位置に向かうベクトル（図１６の８３１参照）からこの軸ベクトルへの外積ベクトルを方向ベクトル（図１６の８３３参照）とし、これら軸ベクトルおよび方向ベクトルにより手の姿勢とする。以上は、直交する２つのベクトルを以って手の姿勢とするための処理である。

なお、図１７に示す手の形状に対しでは、図１８に示すような画像上での形状が切り出されるが、各テンプレートとの相関値を算出する際に、予め閾値を定めておき、この閾値を下回る相関値が算出された場合には操作モードではないとすることで、モードの切り替えも可能となる。

図１９および図２０にフローチャートを示す。このフローチャートでは、説明を簡単にするために、検出する指先の位置を１個にとどめてある。図１９は、前記のように、掌姿勢検出用テンプレート群から相関値が最大となる画素位置ｐおよび最大相関値Ｃのテンプレートを特定し、この特定を各カメラについて特定する。図２０は、図１９の処理で特定された掌姿勢検出用テンプレートを基準として、指姿勢検出用テンプレート群の中から相関値が最大となる画素位置ｐおよび最大相関値Ｃの２つのテンプレートを特定し、両テンプレートから掌基準点の３次元位置および指先の３次元位置を算出する。

図２１は、７台のカメラを用いた例であり、各カメラの光軸は操作範囲（９１０）の中心で交わっている。操作者９００はこの操作範囲内で掌の姿勢を変化させ姿勢情報を入力する。図２２は、２台のカメラ９２８、９２９を用いたシステムにより、モニター９４０に表示されている３Ｄオブジェクトの姿勢を操作している様子を示す図である。これら図２１、図２２の装置構成においても、本実施形態は、同様の処理により姿勢検出を行うことができる。

（実施形態２）
２値化された画像に掌姿勢検出用テンプレートを適用し相関演算を行う際に、実際の手とこれを撮像しているカメラとの距離により２値化された画像上での手領域の大きさが変化するが、この大きさの変化に対処するために、同一の手の姿勢で大きさの異なる数種類の掌姿勢検出用テンプレートを予め用意する必要がある。ただし、この手法では、計算コストか膨大となるため、本実施形態では、以下のような手法とする。

実際の手とこれを撮像しているカメラとの距離が最短となった場合の画像上での手領域の面積を閾値として、この閾値以上の大きな領域をノイズとして取り除いてから、最も面積が大きな手領域と推定し、その面積にて２値化された画像の大きさを正規化する。一方、相関値を算出する際に使用するテンプレート群も同様に大きさが正規化されているものを用いる。さらには、この最も面積が大きな領域の重心を中心にした近傍に限定して相関値を算出することで、計算コストを大幅に削減することが可能となる。

（実施形態３）
各カメラの相対的位置姿勢は固定しているので、例えば、あるカメラの画像上での手の形状と別のカメラの画像上での手の形状とは固定的な関係にある。ただし、画像には誤差が含まれているので、別のカメラの画像上での手の形状については、本来の固定的な関係にある形状と、これに近い全ての形状のいずれかとなる可能性がある。これら形状の集合を基に、あるカメラからの画像のための掌姿勢検出用テンプレート群の各掌姿勢検出用テンプレートに対して、別のカメラの画像のための掌姿勢検出用テンプレートに関して許容範囲を定めることができる。

本実施形態では、全てのカメラからの画像に対して、掌姿勢検出用テンプレートが特定された時点で、あるカメラの画像に対して特定された掌姿勢検出用テンプレートを基準として、他のカメラの画像に対して特定された掌姿勢検出用テンプレートが、それぞれのカメラに対して予め定めてある掌姿勢検出用テンプレートに関する上記の許容範囲にあるかを検証し、この許容範囲を外れた場合は処理を中断する、という方式にすることで、誤検出を著しく低減する。

（実施形態４）
もしくは、実施形態３において、最初のカメラの画像に対応する掌姿勢検出用テンプレートが特定された時点で、次のカメラの画像のためのテンプレートに関する、この掌姿勢検出用テンプレートを絞り込むことで、計算コストを大幅に低減する。

なお、この手法では、最後のカメラからの画像に対応する掌姿勢検出用テンプレートが特定された時点で、最初のカメラからの画像に対応する掌姿勢検出用テンプレートとの整合性を、同様の関係から検証し、最初のカメラからの画像に対応する掌姿勢検出用テンプレートが所定の掌姿勢検出用テンプレート群に含まれていない場合は処理を中断する、という方式にすることで、誤検出を著しく低減する。

以上までの実施形態で説明した本発明は、図１９、図２０に示した方法の一部又は全部の処理機能をプログラムとして構成してコンピュータを用いて実行することができる。また、プログラムを記録媒体に記録すること、ネットワークを通して提供することも可能である。

本発明の実施形態を示す姿勢検出装置の構成図。 ２枚の色合い画像、２次元写像および算出された１枚の輝度画像のベクトル図。 ２次元写像の詳細図。 主要剛体パーツのためのメインテンプレート群および重み付けの異なる領域を示す図。 別のある姿勢にある特定形状の手の形状例。 ある姿勢にある特定形状の手の形状例。 手を連結剛体と見なした場合の主要部とパーツおよびパーツのジョイントと変動範囲を示す図。 検出された掌の画像上での位置を示す図。 各メインテンプレートに定められている基準点を示す図。 カメラスクリーン、レンズ中心および基準点の位置関係の例。 剛体パーツのためのサブテンプレート群の例。 各サブテンプレート（人差し指）に定められている基準点の説明図。 各サブテンプレート（親指）に定められている基準点の説明図。 一般に交わらない２直線の見なし交点の定義例。 各基準点の３次元的位置の定義例。 各基準点から定まる軸ベクトルと方向ベクトルの関係図。 ある姿勢にある特定形状ではない手の形状例。 図１７に示す手を撮像した画像を２値化した画像。 姿勢検出処理のフローチャート。 処理検出処理のフローチャート。 ７台のカメラを用いた姿勢検出装置の例。 ２台のカメラを用いた姿勢検出装置の例。

符号の説明

１００ 画像処理部
１０１ 掌姿勢テンプレート群
１０２ 指姿勢テンプレート群
１０３ カメラ
９２１〜９２９ カメラ
９４０ モニター

Claims (5)

1. ３次元空間にある、複数個の剛体と見なせるパーツが連結された連結体に対して、いくつかのパーツ上に定められた特徴点の３次元的位置をもとに連結体の３次元的姿勢を特定する姿勢検出装置であって、
   前記連結体を２以上の位置から撮像した画像から、前記連結体の主要パーツの姿勢を検出するメイン検出エンジンと、前記検出された主要パーツの姿勢に対応して１個の補助パーツの姿勢を検出するためのサブ検出エンジン、もしくは複数個の各補助パーツの姿勢を検出するためのサブ検出エンジンとが関連づけられている構造的検出エンジン群と、
   第一段階ではメイン検出エンジンにより主要パーツの姿勢を検出し、第二段階では検出された主要パーツの姿勢に対応するサブ検出エンジンにより補助パーツの姿勢を検出する画像処理手段とから構成され、
   前記各サブ検出エンジンは予め定められている基準点も特定することを特徴とする姿勢検出装置。
2. ３次元空間にある、複数個の剛体と見なせるパーツが連結された連結体に対して、いくつかのパーツ上に定められた特徴点の３次元的位置をもとに連結体の３次元的姿勢を特定する姿勢検出装置であって、
   前記連結体を２以上の位置から撮像した画像から、前記連結体の主要パーツの離散的姿勢を有するメインテンプレート群と、それらメインテンプレート群の各テンプレートに対して、１個の補助パーツの離散的姿勢を検出するためのサブテンプレート群、もしくは複数個の各パーツの離散的姿勢を検出するためのサブテンプレート群とが関連づけられている構造的テンプレート群と、
   第一段階では前記主要パーツとメインテンプレート群によるマッツチング演算によりメインテンプレートを特定し、第二段階では該メインテンプレートに関連づけられているサブテンプレート群によるマッチング演算によりサブテンプレートを特定する画像処理手段とから構成され、
   各サブテンプレートには予め基準点が定められていることを特徴とする姿勢検出装置。
3. ３次元空間にある、複数個の剛体と見なせるパーツが連結された連結体に対して、いくつかのパーツ上に定められた特徴点の３次元的位置をもとに連結体の３次元的姿勢を特定する姿勢検出方法であって、
   前記連結体を２以上の位置から撮像した画像から、前記連結体の主要パーツの姿勢を検出するメイン検出エンジンと、前記検出された主要パーツの姿勢に対応して１個の補助パーツの姿勢を検出するためのサブ検出エンジン、もしくは複数個の各補助パーツの姿勢を検出するためのサブ検出エンジンとが関連づけられている構造的検出エンジン群とを有し、
   画像処理手段は、第一段階では前記メイン検出エンジンにより主要パーツの姿勢を検出し、第二段階では検出された主要パーツの姿勢に対応する前記サブ検出エンジンにより補助パーツの姿勢を検出する過程を有し、
   前記各サブ検出エンジンは予め定められている基準点も特定することを特徴とする姿勢検出方法。
4. ３次元空間にある、複数個の剛体と見なせるパーツが連結された連結体に対して、いくつかのパーツ上に定められた特徴点の３次元的位置をもとに連結体の３次元的姿勢を特定する姿勢検出方法であって、
   前記連結体を２以上の位置から撮像した画像から、前記連結体の主要パーツの離散的姿勢を有するメインテンプレート群と、それらメインテンプレート群の各テンプレートに対して、１個の補助パーツの離散的姿勢を検出するためのサブテンプレート群、もしくは複数個の各パーツの離散的姿勢を検出するためのサブテンプレート群とが関連づけられている構造的テンプレート群とを有し、
   画像処理手段は、第一段階では前記主要パーツとメインテンプレート群によるマッツチング演算によりメインテンプレートを特定し、第二段階では該メインテンプレートに関連づけられている前記サブテンプレート群によるマッチング演算によりサブテンプレートを特定する過程を有し、
   各サブテンプレートには予め基準点が定められていることを特徴とする姿勢検出方法。
5. 請求項３または４のいずれか１項に記載の姿勢検出方法における処理手順を、コンピュータで実行可能に構成したことを特徴とする姿勢検出方法のプログラム。

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