JP2008234654A - 目標画像検出方法及び画像検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】入力画像における目標画像を高速に検出する目標画像検出方法及び装置を提供する
【解決手段】 本発明の目標画像検出装置は、入力画像から目標画像を検出する目標画像検出装置であって、前記入力画像から、前記目標画像を検出するための複数の画像ブロックを生成する画像ブロック生成手段と、前記目標画像における複数の特徴部を用い、前記画像ブロックの各々に前記目標画像が含まれているか否かを判断し、目標画像候補となる前記画像ブロックを取得する照合手段と、前記取得した複数の目標画像候補から、前記目標画像を順次検出する検出手段とを備え、前記照合手段は、各々の前記画像ブロックと既に取得した目標画像候補との相対位置関係に基づいて、前記目標画像候補となる画像ブロックを取得する。
【選択図】図１

Description

本発明は画像処理に関し、特に、入力画像における目標画像を高速に検出する目標画像検出方法及び装置に関する。

近年、目標検出技術は各分野において広く応用されている。目標検出技術とは、１つの画像（写真、静止画像、ビデオ画像など）において、目標となる対象（例えば、顔、車など）を検出する技術である。

例えば、特許文献１、特許文献２は目標画像検出技術を開示する。
ＵＳ７０９９５１０ ＵＳ７０２０３３７ Ｐ．Ｖｉｏｌａ，Ｍ．Ｊ．Ｊｏｎｅｓ，"Ｒｏｂｕｓｔ Ｒｅａｌ−Ｔｉｍｅ Ｆａｃｅ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ"、Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ，ｖｏｌ．５７，ｐｐ．１３７−１５４，Ｍａｙ ２００４．

従来の目標画像検出技術をデジタルカメラなどの携帯用デジタル機器に応用する場合に以下の問題がある。これらの機器は、処理部のクロック周波数が低く、メモリが少ないなどのことにより、高い計算力を持っていないため、高い計算力を要求する従来の目標画像検出技術をそのまま適用することができない。また、上記特許文献１、特許文献２は所定の画像領域から抽出した複数の画像ブロックにより、その所定の画像領域が目標画像であるか否かを判定し、すべての目標画像を取得したら出力する技術を開示しているものの、画像検出処理を如何に速く行って出力することを開示していない。一般的に、ユーザは目標検出機能を具備するカメラを使用する際に、できるだけ速くモニターで検出結果を見たい心理がある。従って、高い計算力を持っていない場合であっても、高速に目標画像を検出し、ユーザに表示することが要求される。

本発明は、以上の問題点に鑑みてなされ、その目的は、入力画像における目標画像を高速に検出する目標画像検出方法及び装置を提供することにある。

本発明の目標画像検出装置は、入力画像から目標画像を検出する目標画像検出装置であって、前記入力画像から、前記目標画像を検出するための複数の画像ブロックを生成する画像ブロック生成手段と、前記目標画像における複数の特徴部を用い、前記画像ブロックの各々に前記目標画像が含まれているか否かを判断し、目標画像候補となる前記画像ブロックを取得する照合手段と、前記取得した複数の目標画像候補から、前記目標画像を順次検出する検出手段とを備え、前記照合手段は、各々の前記画像ブロックと既に取得した目標画像候補との相対位置関係に基づいて、前記目標画像候補となる画像ブロックを取得する。

本発明によれば、照合手段は、画像ブロックと既に取得した目標画像候補との相対位置関係を考慮し、また、目標画像の特徴部を用いて画像ブロックにおいて目標画像の有無を判断し、目標画像候補を取得して検出する。これにより、不必要な判断をせずに、高速に入力画像における目標画像を検出することができる。

次に、添付した図面を参照しながら、本発明の実施形態を説明する。
図１は本発明の一実施形態に係る目標画像検出装置の構成例を示すブロック図である。
例えば、本実施形態に係る画像検出装置は、デジタルカメラなどの携帯用デジタル機器に搭載され、写真を撮影する際に、被写体となる人物の顔や、風景における特徴部などを検出し、焦点合わせやその他の調整に用いられる。以下、主に顔の検出を例として説明する。
なお、本実施形態に係る画像検出装置はこのような応用に限定されない。

図１に示すように、本実施形態に係る画像検出装置１０は、画像ピラミッド生成手段１２０と画像処理部１００とを備える。画像処理部１００は、画像ブロック生成手段１３０、画像ブロック処理手段１４０、目標画像検出手段１５０、ポスト処理手段１６０、及び画像出力手段１７０を有する。

例えば、カメラの撮像部により、被写体の画像信号１０１が得られ、画像検出装置１０に入力される。

図２は入力画像１０１を例示する図である。

図２に示すように、入力画像信号１０１において、位置やサイズの異なる顔画像１０２、１０３がある。

画像ピラミッド生成手段１２０は入力画像１０１のピラミッド構造を生成する。この「画像のピラミッド構造」は、本願における「階層状画像構造」に対応する。

図３は画像ピラミッド生成手段１２０により生成された入力画像ピラミッド構造を例示する図である。

図３に示すように、画像ピラミッド生成手段１２０は、入力画像１０１に対して拡大又は縮小処理をして、これら拡大又は縮小された入力画像から画像ピラミッド構造２０を生成する。即ち、画像ピラミッド２０の各階層に大きさの異なる入力画像が含まれる。

例えば、画像ピラミッド生成手段１２０は、Ｖｏｉｌａ積分画像法や、ガウシアン・ピラミッド、或はラプラシアン・ピラミッドなどの方法を用いて画像ピラミッドを生成する。

なお、画像ピラミッド生成手段１２０は、所定のダウンサンプリングのパラメーターで入力画像信号をダウンサンプリングし、画像ピラミッドを生成しても良い。勿論、その他の方法で画像ピラミッドを生成しても良い。

図３において、一例として、画像ピラミッド構造はｎ階層を有し、最も小さいサイズの画像１２１からなる第１の階層、画像１２２からなる第ｊ―１階層、画像１２３からなる第ｊ階層、最もサイズが大きい元の入力画像１０１からなる第Ｎの階層である。

画像ピラミッドを生成することにより、目標画像の検出は高速にできる。また、後述するように、各階層の画像のサイズが異なる画像ピラミッド構造を生成することにより、画像ブロック生成手段１３０において、所定大きさの矩形ウィンドウを用いて、入力画像１０１における異なるサイズの顔画像を検出することができる。

画像ブロック生成手段１３０は、入力画像に含まれる目標画像（例えば、顔画像）を検出するために、画像ピラミッド構造における各々の階層の画像を複数の画像ブロックに分けて、各階層の画像の画像ブロックを生成し、各画像ブロックに目標画像の有無の判断に供する。

画像ブロックの生成方法として、例えば、所定大きさの矩形ウィンドウを各階層の画像に掛けて、そのウィンドウに覆われた画像の部分を一画像ブロックとする。そして、そのウィンドウを所定の距離ずつ（Ｓｔｅｐ Ｓｉｚｅ）連続的に移動させ、入力画像１０１全体をスキャンし、異なる位置でのウィンドウに覆われた画像の部分から、複数の画像ブロックを得る。これにより、入力画像の異なる位置にある顔画像を含む画像ブロックが生成され、検出に供される。よって、異なる位置にある顔画像を検出することができる。

また、画像ピラミッドの各階層の画像は大きさが異なるので、画像ブロック生成手段１３０において、所定大きさの矩形ウィンドウを用いても、元々の入力画像１０１において異なるサイズの顔画像を検出することができる。

一例として、入力画像１０１の画像サイズは３２０×２４０画素であり、画像ブロックのサイズは２０×２０画素であり、水平・垂直方向のステップサイズは３画素である。

画像ブロック処理手段１４０は、現在の階層の画像ブロックのうち、他の階層で既に検出された目標画像（例えば、顔画像）と重複する画像ブロックがあるか否かを判断し、重複する画像ブロックがあると判断された場合は、その画像ブロックを除去し、残りの画像ブロックを現在階層の有効画像ブロックとする。

図４は、画像ブロックと目標画像との重複の判定条件を示す図である。

図４において、画像ブロック１０７の左上の角の座標をＸ１，Ｙ１、右下の角の座標をＸ２，Ｙ２とし、目標画像１０６の左上の角の座標をＸｓ，Ｙｓ、右下の角の座標をＸｅ，Ｙｅとする。

画像ブロック１０７が目標画像１０６と重複するか否かを判定する判定条件として、例えば、下記の式を用いる。

Ｘｓ ＜ Ｘ２ ＜ Ｘｅ、かつ、Ｙｓ ＜ Ｙ２ ＜ Ｙｅ

或いは、

Ｘｓ ＜ Ｘ１ ＜ Ｘｅ、かつ、Ｙｓ ＜ Ｙ１ ＜ Ｙｅ

画像ブロック１０７と目標画像１０６の座標は上記式を満たす場合は、画像ブロック１０７と目標画像１０６とは重複していると判定される。

勿論、画像ブロックが目標画像との重複を判定する条件を、ユーザが要求する目標画像を検出する精度及びスピードに応じて決めても良い。

例えば、（ａ）画像ブロック１０７は完全に目標画像１０６域内にある、（ｂ）画像ブロック１０７は目標画像１０６と一部重なり、かつ、重なる部分の面積は一定の割合以上である、（ｃ）画像ブロック１０７は目標画像１０６と互いに重なり、かつ、少なくとも１つの画素が重複することを条件として、（ａ）、（ｂ）、（ｃ）の内の１つ或は複数に基づいて判定しても良い。

このように、他の階層で既に検出された目標画像（例えば、顔画像）と重複する画像ブロックを除去し、残りの有効画像ブロックのみについて目標画像の検出を行うことにより、不必要な計算を省き、計算量を抑え、目標画像を高速に検出することができる。

目標画像検出手段１５０は、入力される各有効画像ブロックにおいて、目標画像（例えば、顔画像）が存在するか否かを判断する。

図５は本実施形態に係る目標画像検出手段１５０の構成例を示すブロック図である。

図５に示すように、本実施例では、目標画像検出手段１５０はカスケード型Ｂｏｏｓｔｉｎｇ目標画像識別器を用い、また、非特許文献１に開示のＶｉｏｌａの方法を用いて目標画像を検出する。即ち、Ｈａａｒウェーブレットを顔検出の特徴とする。

図６は、顔検出用識別器に用いるＨａａｒウェーブレット顔検出特徴を示す図である。

図５に示すように、目標画像検出手段１５０を構成する目標画像識別器は、Ｎ段のＢｏｏｓｔｉｎｇ目標画像識別器からなる。所定の段のＢｏｏｓｔｉｎｇ目標画像識別器に入力された画像ブロックについて、そのＢｏｏｓｔｉｎｇ目標画像識別器の出力は関連する閾値より小さい場合、当該画像ブロックに顔が含まれないと判断し（図５の「Ｆ」）、目標画像検出手段１５０の処理が終了する。一方、そのＢｏｏｓｔｉｎｇ目標画像識別器の出力は関連する閾値以上である場合、当該画像ブロックに顔が含まれている可能性があると判断し（図５の「Ｔ」）、次のＢｏｏｓｔｉｎｇ目標画像識別器に進み、更に当該画像ブロックに顔が含まれているか否かを判断する。このように、全ての段のＢｏｏｓｔｉｎｇ目標画像識別器が当該画像ブロックに顔が含まれている可能性があると判断した場合は、目標画像検出手段１５０は、当該画像ブロックに顔が含まれていると判断し、当該当該画像ブロックは顔画像候補とする。

ポスト処理手段１６０は、入力された所定の階層の画像におけるすべての顔画像候補となる画像ブロックを処理し、当該階層の画像における顔画像データ及び顔画像の個数を特定する。

なお、ポスト処理手段１６０は、第１階層から現在の階層までのすべての顔画像データ及び顔画像の個数を特定するとしても良い。

画像出力手段１７０は、例えば、検出された顔画像をデジタルカメラのモニター画面に出力して表示する。

次に、画像検出装置１０の動作を説明する。

図７は画像検出装置１０の動作を示すフローチャートである。

図７に示すように、ステップＳ１１において、例えばカメラの撮像部により、被写体の画像信号１０１（図２）が得られ、画像検出装置１０に入力される。

ステップＳ１２において、画像ピラミッド生成手段１２０は、各階層に大きさの異なる入力画像が含まれる入力画像１０１のピラミッド構造（図３）を生成する。この画像ピラミッド構造はｎ階層を有し、最も画像サイズの小さい階層１２１から最も画像サイズの大きい階層１０１からなる。

画像ピラミッド生成手段１２０は、この画像ピラミッド構造を画像ブロック生成手段１３０に入力する。

ステップＳ１３において、画像ブロック生成手段１３０は、画像ピラミッド構造における第１の階層（ｍ＝１）の画像１２１に対して処理を行う。全ての階層の画像に対する処理が完了すると（ステップＳ１４）、画像検出処理が終了する（ステップＳ２２）。

ステップＳ１５において、画像ブロック生成手段１３０は、第１の階層（ｍ＝１）の画像１２１の画像ブロックを生成する。具体的に、画像ブロック生成手段１３０は、大きさが２０×２０画素のウィンドウを用い、画像１２１の左上の角から、水平及び垂直方向に３画素ずつ（即ち、ステップサイズが３画素である）画像１２１をスキャンし、大きさが２０×２０画素の複数の画像ブロックを順次抽出する。画像１２１全体をスキャンした後に、大きさ２０×２０画素の画像ブロックからなる画像集合Ｉ１が得られる。当該画像集合Ｉ１は、画像ブロック処理手段１４０に入力される。

ステップＳ１６において、画像ブロック処理手段１４０は、入力された画像ブロックの集合Ｉ１から有効画像ブロックを決定する。画像１２１は最初の階層（ｍ＝１）であるので、入力された全ての画像ブロックＩ１は画像１２１の有効画像ブロック集合Ｉ１ｖとなる。得られた有効画像ブロック集合Ｉ１ｖは目標画像検出手段１５０に入力される。

ステップＳ１７において、図５に示す構造を有する目標画像検出手段１５０は、入力された第１階層の有効画像ブロック集合Ｉ１ｖにおける各画像ブロックに対して目標画像（例えば、顔画像）の検出を行い、顔画像である可能性のある画像ブロック（以下、顔画像ブロック候補顔画像ブロック候補）の集合Ｓ１が得られる。

図８は、本実施形態による目標画像検出の様子を示す図である。

図８に示すように、画像１２１において顔画像１０２は検出される。
この顔画像ブロック候補の集合Ｓ１がポスト処理手段１６０に入力される。

ステップＳ１８において、ポスト処理手段１６０は、顔画像ブロック候補の集合Ｓ１における全ての顔画像ブロック候補を処理し、画像１２１における顔画像及び顔画像の個数を得る。具体的に、画像１２１に、一つの顔画像１０２が検出され、顔画像の数Ｒ１＝１である。もし顔画像が検出されない場合、即ち、顔画像の数Ｒ１＝０である場合（ステップＳ１９にＮｏ）、ステップＳ１４に戻り、次の階層に進む（ステップＳ２０）。

ステップＳ２１において、画像出力手段１７０は、画像１２１において検出された顔画像１０２を、例えば、デジタルカメラのモニター画面に出力して表示する。

図９は、本実施形態による目標画像検出の結果を表示する様子を示す図である。

図９に示すように、画像１２１において検出された顔画像１０２は四角枠に囲まれて表示されている。

なお、便宜上、図８と比較しやすいために、サイズの異なる画像１０１〜１２１は一列に示されているが、実際に、カメラーのモニタ上に、一つの入力画像１０１上に顔画像１０２，１０３、１０４，１０５が順次表示される。

そして、ステップＳ１４に戻り、ステップＳ１４からステップＳ２１を繰り返して、次の階層（ｍ＝ｍ＋１）の処理を行う（ステップＳ２０）。

次に、第ｊ−１階層（ｍ＝ｊ−１）の画像１２２から顔画像を検出する処理を説明する。

ステップＳ１５において、画像ブロック生成手段１３０は、画像１２２全体をスキャンし、２０×２０画素の画像ブロックからなる画像集合Ｉｊ−１を得る。

ステップＳ１６において、画像ブロック処理手段１４０は、入力された画像１２２の画像ブロックの集合Ｉｊ−１から有効画像ブロックを決定する。

具体的に、入力された画像ブロックの集合Ｉｊ−１に、第１階層（ｍ＝１）の画像１２１で既に検出された顔画像１０２と重複する画像ブロックがあるので、画像ブロック処理手段１４０はその画像ブロックを除去し、残りの画像ブロックを第ｊ−１階層の有効画像ブロック集合Ｉｊ−１ｖとする。

図８に示すように、第１階層の画像１２１において既に検出された顔画像１０２と重複する画像ブロックは、画像１２２から除去される。

ステップＳ１７において、目標画像検出手段１５０は、入力された第ｊ−１階層の有効画像ブロック集合Ｉｊ−１ｖにおける各画像ブロックに対して目標画像（例えば、顔画像）の検出を行い、顔画像ブロック候補の集合Ｓｊ−１が得られる。この顔画像ブロック候補の集合Ｓｊ−１がポスト処理手段１６０に入力される。

ステップＳ１８において、ポスト処理手段１６０は、顔画像ブロック候補の集合Ｓｊ−１における全ての顔画像ブロック候補を処理し、画像１２２における顔画像及び顔画像の個数を得る。具体的に、画像１２２に、一つの顔画像１０３が検出され、顔画像の数Ｒｊ−１＝１である。

図８に示すように、画像１２２において、顔画像１０３は検出される。

ステップＳ２１において、画像出力手段１７０は、画像１２２において検出された顔画像１０３を表示する。

図９に示すように、画像１２２において検出された顔画像１０３、並びに画像１２１において既に検出された顔画像１０２は四角枠に囲まれて表示されている。

第ｊ−１階層の画像１２２から顔画像の検出が終了した後に、第ｊ階層の画像１２３に対する処理が行われる。

ステップＳ１５において、画像ブロック生成手段１３０は、画像１２３全体をスキャンし、２０×２０画素の画像ブロックからなる画像集合Ｉｊを得る。

ステップＳ１６において、画像ブロック処理手段１４０は、入力された画像１２３の画像ブロックの集合Ｉｊから有効画像ブロックを決定する。
具体的に、入力された画像ブロックの集合Ｉｊに、第１階層から第ｊ−１階層まで既に検出された顔画像と重複する画像ブロックを除去し、残りの画像ブロックを第ｊ階層の有効画像ブロック集合Ｉｊｖとする。

図８に示すように、画像ブロックの集合Ｉｊにおいて、第１階層に検出された顔画像１０２、並びに第ｊ−１階層に検出された顔画像１０３と重複する画像ブロックがあるので、画像ブロック処理手段１４０はそれらの画像ブロックを除去し、残りの画像ブロックを第ｊ階層の有効画像ブロック集合Ｉｊｖとする。

ステップＳ１７において、目標画像検出手段１５０は、入力された第ｊ階層の有効画像ブロック集合Ｉｊｖにおける各画像ブロックに対して目標画像（例えば、顔画像）の検出を行い、顔画像ブロック候補の集合Ｓｊが得られる。この顔画像ブロック候補の集合Ｓｊ−１がポスト処理手段１６０に入力される。

ステップＳ１８において、ポスト処理手段１６０は、顔画像ブロック候補の集合Ｓｊ−１における全ての顔画像ブロック候補を処理し、画像１２３における顔画像及び顔画像の個数を得る。具体的に、画像１２３に一つの顔画像１０４が検出され、顔画像の数Ｒｊ＝１である。

図８に示すように、画像１２３において、顔画像１０４は検出される。

ステップＳ２１において、画像出力手段１７０は、画像１２３において検出された顔画像１０４を表示する。

図９に示すように、画像１２３において検出された顔画像１０４、画像１２２において検出された顔画像１０３、並びに画像１２１において既に検出された顔画像１０２は四角枠に囲まれて表示されている。

同様に、最後の階層である第ｎ階層の画像１０１に対して同じように処理をし、ステップＳ１６において、入力された画像１０１の画像ブロックの集合Ｉｎに、第１階層から第ｎ−１階層まで既に検出された顔画像と重複する画像ブロックを除去し、第ｎ階層の有効画像ブロック集合Ｉｎを得る。図８に示すように、画像１０１から既に検出された顔画像１０２、顔画像１０３、顔画像１０４と重複する画像ブロックは除去される。この有効画像ブロック集合Ｉｎにおける各画像ブロックに対して目標画像（例えば、顔画像）の検出を行い、顔画像ブロック候補の集合Ｓｎが得られる。ポスト処理手段１６０は、顔画像ブロック候補の集合Ｓｎにおける顔画像ブロック候補を処理し、画像１２３における顔画像及び顔画像の個数を得る。具体的に、画像１０１に一つの顔画像１０５が検出され、顔画像の数Ｒｎ＝１である。

図８に示すように、画像１０１において顔画像１０５は検出される。

図９に示すように、画像１０１において検出された顔画像１０５、画像１２３において検出された顔画像１０４、画像１２２において検出された顔画像１０３、並びに画像１２１において既に検出された顔画像１０２は四角枠に囲まれて表示されている。

なお、個人認証、画像形成、目標追跡など様々な処理に使うために、検出された顔画像１０５、顔画像１０４、顔画像１０３、及び顔画像１０２を記憶装置に記憶してもよい。

ステップＳ２２において、最後の階層である第ｎ階層の画像１０１を処理した後に、目標画像検出が終了する。

本発明によれば、各階層の画像に対して目標画像を検出する際に、既に検出された他の階層における目標画像と重複する画像ブロックを除去するので、画像検出の際に演算量が少なく、検出スピードが向上され、速いスピードで目標画像を検出することができる。

また、本発明によれば、全ての目標画像を検出した後に検出結果を表示するのではなく、個々の目標画像を検出した後に随時表示するので、ユーザは速く検出結果を見ることができる。

以上、本発明の好ましい実施形態を説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されず、本発明の趣旨を離脱しない限り、本発明に対するあらゆる変更は本発明の範囲に属する。

例えば、以上の実施例では、顔を目標画像として検出する例を挙げて説明したが、本発明は車や道路など他の目標画像の検出にも適用できる。

また、以上は、画像ピラミッド構造を用いる例を説明したが、本発明は画像ピラミッド構造に限定されない。

また、以上の本実施例では、目標画像検出手段１５０はカスケード型Ｂｏｏｓｔｉｎｇ目標画像識別器を用いる例を説明したが、本発明はこれに限定されない。画像ブロック自身の情報に基づき、すなわち、目標画像自身に基づき目標画像であるか否かを判定できれば、如何なる方法でもよい。例えば、顔検出の場合、テンプレートマッチングに基づく顔検出方法や、肌色に基づく顔検出方法を用いることができる。

本発明の一実施形態に係る目標画像検出装置の構成例を示すブロック図である。 入力画像１０１を例示する図である。 画像ピラミッド生成手段１２０により生成された入力画像ピラミッド構造を例示する図である。 画像ブロックと目標画像との重複の判定条件を示す図である。 本実施形態に係る目標画像検出手段１５０の構成例を示すブロック図である。 顔検出用識別器に用いるＨａａｒウェーブレット顔検出特徴を示す図である。 画像検出装置１０の動作を示すフローチャートである。 本実施形態による目標画像検出の様子を示す図である。 本実施形態による目標画像検出の結果を表示する様子を示す図である。

符号の説明

１０ 画像検出装置
２０ 画像ピラミッド
１００ 画像処理部
１０１ 入力画像信号
１０２、１０３、１０４、１０５ 顔画像
１２１、１２２、１２３ 画像ピラミッドの各階層の画像
１２０ 画像ピラミッド生成手段
１３０ 画像ブロック生成手段
１４０ 画像ブロック処理手段
１５０ 目標画像検出手段
１６０ ポスト処理手段
１７０ 画像出力手段

Claims (14)

1. 入力画像から目標画像を検出する目標画像検出装置であって、
   前記入力画像から、前記目標画像を検出するための複数の画像ブロックを生成する画像ブロック生成手段と、
   前記目標画像における複数の特徴部を用い、前記画像ブロックの各々に前記目標画像が含まれているか否かを判断し、目標画像候補となる前記画像ブロックを取得する照合手段と、
   前記取得した複数の目標画像候補から、前記目標画像を順次検出する検出手段と、
   を備え、
   前記照合手段は、前記各々の画像ブロックと前記既に取得した目標画像候補との相対位置関係に基づいて、前記目標画像候補となる画像ブロックを取得する
   目標画像検出装置。
2. 前記照合手段は、前記画像ブロックのうち、前記既に取得した目標画像候補と少なくとも一部重複する画像ブロックを除き、残りの複数の画像ブロックから、前記目標画像候補を取得する
   請求項１に記載の目標画像検出装置。
3. 前記入力画像を階層状に配置し、階層状構造を生成する階層状画像構造生成手段をさらに有し、
   前記画像ブロック生成手段は、前記階層状構造の各層ごとに、前記複数の画像ブロックを順次生成し、
   前記照合手段は、前記階層状構造の各層ごとに、前記画像ブロック生成手段により生成された前記画像ブロックから、前記目標画像候補を取得する
   請求項１又は２に記載の目標画像検出装置。
4. 前記照合手段は、前記他の層において既に取得した目標画像候補と少なくとも一部重複する現在層の画像ブロックを除き、前記現在の層における前記目標画像候補を取得する
   請求項３に記載の目標画像検出装置。
5. 前記照合手段は、複数の段階を経て前記複数の特徴部を用いて判断を行い、
   前記照合手段は、前記各段階において、所定の特徴部を用い前記各画像ブロックに前記目標画像が含まれているか否かを判断し、前記目標画像が含まれていないと判断されたとき、前記照合手段は判断を終了し、前記目標画像が含まれていると判断された場合、次の段階に進み、所定の他の特徴部を用いさらに前記各画像ブロックに前記目標画像が含まれているか否かを判断する
   請求項１乃至４の何れかに記載の目標画像検出装置。
6. 前記検出された目標画像を順次出力する出力手段をさらに有する
   請求項１乃至５のいずれかに記載の目標画像検出装置。
7. 入力画像から目標画像を検出する目標画像検出方法であって、
   前記入力画像から、前記目標画像を検出するための複数の画像ブロックを生成する画像ブロック生成ステップと、
   前記目標画像における複数の特徴部を用い、前記画像ブロックの各々に前記目標画像が含まれているか否かを判断し、目標画像候補となる前記画像ブロックを取得する照合ステップと、
   前記取得した複数の目標画像候補から、前記目標画像を順次検出する検出ステップと、
   を備え、
   前記照合ステップにおいて、前記各々の画像ブロックと前記既に取得した目標画像候補との相対位置関係に基づいて、前記目標画像候補となる画像ブロックが取得される
   目標画像検出方法。
8. 前記照合ステップにおいて、前記画像ブロックのうち、前記既に取得した目標画像候補と少なくとも一部重複する画像ブロックを除き、残りの複数の画像ブロックから、前記目標画像候補を取得する
   請求項７に記載の目標画像検出方法。
9. 前記入力画像を階層状に配置し、階層状構造を生成する階層状画像構造生成ステップさらに有し、
   前記画像ブロック生成ステップにおいて、前記階層状構造の各層ごとに、前記複数の画像ブロックを順次生成し、
   前記照合ステップは、前記階層状構造の各層ごとに、前記画像ブロック生成手段により生成された前記画像ブロックから、前記目標画像候補を順次取得する
   請求項７又は８に記載の目標画像検出方法。
10. 前記照合ステップにおいて、前記他の層において既に取得した目標画像候補と少なくとも一部重複する現在層の画像ブロックを除き、前記現在の層における前記目標画像候補を取得する
    請求項９に記載の目標画像検出方法。
11. 前記照合ステップにおいて、複数の段階を経て前記複数の特徴部を用い判断を行い、
    前記各段階において、所定の特徴部を用い前記各画像ブロックに前記目標画像が含まれているか否かを判断し、前記目標画像が含まれていないと判断されたときに、前記照合ステップが終了し、前記目標画像が含まれていると判断されたときに、次の段階に進み、所定の他の特徴部を用いさらに前記各画像ブロックに前記目標画像が含まれているか否かを判断する
    請求項７乃至１０の何れかに記載の目標画像検出方法。
12. 前記検出された目標画像を順次出力する出力ステップをさらに有する
    請求項７乃至１１のいずれかに記載の目標画像検出方法。
13. 入力画像から目標画像を検出する目標画像検出プログラムであって、
    前記プログラムは、コンピュータに
    前記入力画像から、前記目標画像を検出するための複数の画像ブロックを生成する画像ブロック生成ステップと、
    前記目標画像における複数の特徴部を用い、前記画像ブロックの各々に前記目標画像が含まれているか否かを判断し、目標画像候補となる前記画像ブロックを取得する照合ステップと、
    前記取得した複数の目標画像候補から、前記目標画像を順次検出する検出ステップと、
    を実行させ、
    前記照合ステップにおいて、前記各々の画像ブロックと前記既に取得した目標画像候補との相対位置関係に基づいて、前記目標画像候補となる画像ブロックが取得される
    目標画像検出プログラム。
14. 入力画像から目標画像を検出する目標画像検出プログラムを記憶したコンピュータ読み出し可能な記憶媒体であって、
    前記プログラムは、コンピュータに
    前記入力画像から、前記目標画像を検出するための複数の画像ブロックを生成する画像ブロック生成ステップと、
    前記目標画像における複数の特徴部を用い、前記画像ブロックの各々に前記目標画像が含まれているか否かを判断し、目標画像候補となる前記画像ブロックを取得する照合ステップと、
    前記取得した複数の目標画像候補から、前記目標画像を順次検出する検出ステップと、
    を実行させ、
    前記照合ステップにおいて、前記各々の画像ブロックと前記既に取得した目標画像候補との相対位置関係に基づいて、前記目標画像候補となる画像ブロックが取得される
    記憶媒体。

Images