JP2009116686A - 撮像対象検出装置および方法 - Google Patents

Abstract

【課題】特徴的かつ移動している撮像対象を検出する。
【解決手段】入力された各画像データをフーリエ変換し、フーリエ変換で得た各空間周波数画像の平均を求め、空間周波数画像の１つから前記平均を差し引き、差し引いて得た空間周波数画像を逆フーリエ変換し、逆フーリエ変換で得た画像データ内の特徴的な撮像対象を検出する特徴的撮像対象検出手段３と、検出された特徴的な撮像対象が必要か不要かを判定する判定手段４と、蓄積された画像データを特徴的撮像対象検出手段３に複数入力し、検出された特徴的な撮像対象が不要と判定された場合には、画像対象をマスクした画像データを複数生成し、画像データを特徴的撮像対象検出手段３に入力する階層化手段５と、蓄積された複数の画像データ内において移動しているように撮像された撮像対象を検出する移動体検出手段６と、検出された移動体を、検出された特徴的な撮像対象に限って絞り込む統合手段７とを設ける。
【選択図】図１

Description

本発明は、マルチメディア分野、符号化分野、通信分野、防災分野において、観測される静止画や動画において、特定の重要な特徴を持つ対象の検出が必要となっている産業分野で利用される撮像対象検出装置および方法に関する。

人の視覚情報処理機構は、雑多な背景シーンからも瞬時に、特定の興味の対象を見つけ出すことができる。通常の画像処理法の場合は、領域分割、エッジ、色彩など、数多くのアルゴリズムを経てようやく特定の対象を検出することができる。しかし、計算時間は多く必要とされる問題がある。これまで、画像処理やコンピュータビジョンでは、風で木が揺らいだり、海面を背景とした変化したりする背景シーンからその前を横切る対象の検出には、混合ガウスモデルに基づいた方法が中心である。混合ガウスモデル分布では画像中の対象ごとの画像輝度に関するヒストグラムに基づいているため、３つ以上の対象が含まれると分離識別が困難になる問題が知られている。また、複数の移動対象が存在するときは、オプティカルフローを推定するだけでは、うまく分離識別することができない。

また、静止画から特定の重要な対象を検出する方法もエッジ情報とテクスチャ情報を統合するなどにより、検出することも試みられている。重要な対象が小さい面積の場合、背景の大きい面積の対象を検出するなど、動画処理に比べると、改善点が多く残されている。計算時間はかなり必要とすることが多い。
荒川忠一、"数値流体工学"、東京大学出版会、1995 J.L.Barron,D.J.Fleet,and S.S.Beauchemin,"Performance of optical flow techniques",IJCV,vol.12,no.1,pp.43-77,1994

第１の問題点は、複雑な背景のある静止画中から重要な対象を効率よく検出することである。第２の問題点は、複雑な背景のある動画中から重要な対象を効率よく検出することである。第３の問題点は、複数の移動体が存在するときの優先順位づけが問題であることである。第４の問題点は、複数の重要な対象が存在するときの検出方法が問題であることである。

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、特徴的かつ移動している撮像対象を検出できる撮像対象検出装置および方法を提供することにある。

請求項１の本発明は、画像データが入力される画像データ入力手段と、前記入力された画像データを蓄積する画像データ蓄積手段と、前記蓄積された複数の画像データのそれぞれをフーリエ変換し、フーリエ変換で得た各空間周波数画像の平均を求め、前記空間周波数画像の１つから前記平均を差し引き、差し引いて得た空間周波数画像を逆フーリエ変換し、逆フーリエ変換で得た画像データ内の特徴的な撮像対象を検出する特徴的撮像対象検出手段と、前記蓄積された複数の画像データ内において移動しているように撮像された撮像対象を検出する移動体検出手段と、前記検出された移動しているように撮像された撮像対象を前記検出された特徴的な撮像対象に限って絞り込む手段とを備えることを特徴とする撮像対象検出装置をもって解決手段とする。

請求項２の本発明は、画像データが入力される画像データ入力手段と、前記入力された画像データを蓄積する画像データ蓄積手段と、前記蓄積された画像データが複数入力され、該画像データから得られた画像データ内の特徴的な撮像対象が検出されて当該撮像対象が不要と判断された場合には当該得られた画像データが複数入力され、入力された複数の画像データのそれぞれをフーリエ変換し、フーリエ変換で得た各空間周波数画像の平均を求め、前記空間周波数画像の１つから前記平均を差し引き、差し引いて得た空間周波数画像を逆フーリエ変換し、逆フーリエ変換で得た画像データ内の特徴的な撮像対象を検出する特徴的撮像対象検出手段と、前記検出された特徴的な撮像対象が必要か不要かを判定する判定手段と、前記蓄積された画像データを前記特徴的撮像対象検出手段に複数入力し、前記検出された特徴的な撮像対象が不要と判定された場合には、当該撮像対象をマスクした画像データを複数生成し、当該画像データを前記特徴的撮像対象検出手段に入力する手段と、前記蓄積された複数の画像データ内において移動しているように撮像された撮像対象を検出する移動体検出手段と、前記検出された移動しているように撮像された撮像対象を前記検出された特徴的な撮像対象に限って絞り込む手段とを備えることを特徴とする撮像対象検出装置をもって解決手段とする。

請求項３の本発明は、前記絞り込まれた撮像対象を実際に撮像するカメラと、前記カメラを動かすことにより前記カメラの視線の向きを変化させる機構部と、前記実際の撮像対象に前記視線が追従するように前記機構部を制御する制御手段と、前記カメラに撮像された画像データを前記画像データ入力手段を介して前記画像データ蓄積手段に蓄積させる手段とを備えることを特徴とする請求項１または２記載の撮像対象検出装置をもって解決手段とする。

請求項４の本発明は、前記カメラに撮像された画像データを表示する表示手段を備えることを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の撮像対象検出装置をもって解決手段とする。

請求項５の本発明は、画像データを蓄積する画像データ蓄積手段が、画像データが入力される画像データ入力手段に入力された画像データを蓄積し、画像データ内の特徴的な撮像対象を検出する特徴的撮像対象検出手段が、前記蓄積された複数の画像データのそれぞれをフーリエ変換し、フーリエ変換で得た各空間周波数画像の平均を求め、前記空間周波数画像の１つから前記平均を差し引き、差し引いて得た空間周波数画像を逆フーリエ変換し、逆フーリエ変換で得た画像データ内の特徴的な撮像対象を検出し、移動しているように撮像された撮像対象を検出する移動体検出手段が、前記蓄積された複数の画像データ内において移動しているように撮像された撮像対象を検出し、前記検出された移動しているように撮像された撮像対象を絞り込む手段が、当該撮像対象を前記検出された特徴的な撮像対象に限って絞り込むことを特徴とする撮像対象検出方法をもって解決手段とする。

請求項６の本発明は、画像データを蓄積する画像データ蓄積手段が、画像データが入力される画像データ入力手段に入力された画像データを蓄積し、画像データ内の特徴的な撮像対象を検出する特徴的撮像対象検出手段が、入力された複数の画像データのそれぞれをフーリエ変換し、フーリエ変換で得た各空間周波数画像の平均を求め、前記空間周波数画像の１つから前記平均を差し引き、差し引いて得た空間周波数画像を逆フーリエ変換し、逆フーリエ変換で得た画像データ内の特徴的な撮像対象を検出し、撮像対象が必要か不要かを判定する判定手段が、前記検出された特徴的な撮像対象が必要か不要かを判定し、画像データを入力する手段が、前記蓄積された画像データを前記特徴的撮像対象検出手段に複数入力し、前記検出された特徴的な撮像対象が不要と判定された場合には、当該撮像対象をマスクした画像データを複数生成し、当該画像データを前記特徴的撮像対象検出手段に入力し、移動しているように撮像された撮像対象を検出する移動体検出手段が、前記蓄積された複数の画像データ内において移動しているように撮像された撮像対象を検出し、前記検出された移動しているように撮像された撮像対象を絞り込む手段が、当該撮像対象を前記検出された特徴的な撮像対象に限って絞り込むことを特徴とする撮像対象検出方法をもって解決手段とする。

請求項７の本発明は、前記絞り込まれた撮像対象を実際に撮像するカメラと、前記カメラを動かすことにより前記カメラの視線の向きを変化させる機構部とが設けられ、前記撮像対象検出方法は、前記機構部を制御する制御手段が、前記実際の撮像対象に前記視線が追従するように前記機構部を制御し、画像データを蓄積させる手段が、前記カメラに撮像された画像データを前記画像データ入力手段を介して前記画像データ蓄積手段に蓄積させることを特徴とする請求項５または６記載の撮像対象検出方法をもって解決手段とする。

請求項８の本発明は、画像データを表示する表示手段が、前記カメラに撮像された画像データを表示することを特徴とする請求項５ないし７のいずれかに記載の撮像対象検出方法をもって解決手段とする。

請求項９の本発明は、請求項５ないし８のいずれかに記載の撮像対象検出方法を撮像対象検出装置に実行させるコンピュータプログラムをもって解決手段とする。

本発明によれば、特徴的かつ移動している撮像対象を検出できる撮像対象検出装置および方法を提供することができる。

以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。

図１は、本実施の形態に係る撮像対象検出装置の構成図である。

撮像対象検出装置は、画像データが入力される画像データ入力手段１と、入力された画像データを蓄積する画像データ蓄積手段２と、蓄積された画像データをフーリエ変換し、各フーリエ変換で得た各空間周波数画像の平均を求め、空間周波数画像の１つから平均を差し引き、差し引いて得た空間周波数画像を逆フーリエ変換し、逆フーリエ変換で得た画像データ内の特徴的な撮像対象を検出する特徴的撮像対象検出手段３と、検出された特徴的な撮像対象が必要か不要かを判定手段４と、蓄積された画像データを特徴的撮像対象検出手段３に入力する手段（階層化手段という）５と、蓄積された複数の画像データ内において移動しているように撮像された撮像対象（適宜、「移動体」と言い換える）を検出する移動体検出手段６と、検出された移動体を、検出された特徴的な撮像対象に限って絞り込む手段（統合手段という）７と、撮像対象を実際に撮像するカメラ８と、カメラ８を動かすことによりカメラ８の視線８Ａの向きを変化させる機構部９と、実際の撮像対象ＴＧに視線８ａが追従するように機構部９を制御する制御手段１０と、カメラ８に撮像された画像データを画像データ入力手段１を介して画像データ蓄積手段２に蓄積させる手段（保存手段という）１１と、カメラ８に撮像された画像データを表示する表示手段１２とを備える。

画像データ入力手段１、画像データ蓄積手段２、特徴的撮像対象検出手段３、判定手段４、階層化手段５、移動体検出手段６、統合手段７および制御手段１０は、コンピュータが所定のコンピュータプログラムを読み込んで実行することにより構成される。

画像データは、例えば、複雑な背景を有する静止画もしくは動画を構成するものである。撮像対象は、例えば、物体などである。空間周波数画像は、画像データの輝度の大きさをエネルギーの大きさとしたものである。特徴的な撮像対象とは、重要な特徴量をもつものである。移動体検出手段６が、移動体を検出するのは、時系列画像を構成する複数の画像データにおいてである。また、そのときには、オプティカルフローによる動き推定が用いられるものである。統合手段７による絞り込みは、検出された特徴的な撮像対象が占める画像データにおける領域と、検出された移動体が占める画像データにおける領域とを考慮してなされるものである。カメラ８は、平行移動、回転運動などが可能なものである。

次に、本実施の形態に係る撮像対象検出方法を説明する。

図２は、特徴的な撮像対象を検出した結果の例である。

背景に複雑な模様が存在する画像データの場合、そのような背景が全くない画像データと比べると、画像処理では多くの場合、撮像対象の検出が困難であることが知られている。

そこで、本実施の形態では、まず、画像データ蓄積手段２が、画像データ入力手段１に入力された画像データを蓄積し、階層化手段５が、蓄積された画像データを特徴的撮像対象検出手段３に複数入力し、特徴的撮像対象検出手段３が、各画像データをフーリエ変換し、これにより、各画像データにつき空間周波数画像を生成する。次に、特徴的撮像対象検出手段３は、各空間周波数画像の平均を求め、ある画像データ２００から得た１つの空間周波数画像から平均を差し引き、差し引いて得た空間周波数画像を逆フーリエ変換し、逆フーリエ変換で得た画像データ２１０内の特徴的な撮像対象を検出する。こうして、点線で囲んだ領域だけが検出される。高速フーリエ変換により、リアルタイムに効率よく計算できるのが特徴である。

図３は、特徴的な撮像対象を段階的に検出した結果の例である。

図２の説明と同様に、ある画像データ３００から得た１つの空間周波数画像から平均を差し引き、差し引いて得た空間周波数画像を逆フーリエ変換し、逆フーリエ変換で得た画像データ３１０内の特徴的な撮像対象を検出する。こうして、点線で囲んだ領域だけが検出される。

しかし、点線で囲んだ領域以外（背景）には、特徴的な撮像対象が検出されずに残されている。つまり、さらなる処理が必要である。

そこで、本実施の形態では、判定手段４が、点線で囲んだ領域に位置する撮像対象が必要か不要かを判定し、不要と判定された場合、階層化手段５が、撮像対象をマスクした画像データを複数生成し、当該画像データを特徴的撮像対象検出手段３に入力する。必要か不要かの判定は、予め記憶しておいた画像との比較により行うという方法が考えられる。一方、実質的には、ユーザが判定し、その結果に基づき、形式的には判定手段４が行うような方法でもよい。

次に、特徴的撮像対象検出手段３が、入力された各画像データをフーリエ変換し、これにより、各画像データにつき空間周波数画像を生成する。次に、特徴的撮像対象検出手段３は、各空間周波数画像の平均を求め、ある画像データから得た１つの空間周波数画像から平均を差し引き、差し引いて得た空間周波数画像を逆フーリエ変換し、逆フーリエ変換で得た画像データ３２０内の特徴的な撮像対象を検出する。こうして、１回目においては検出されずに残された撮像対象の領域（点線で囲んだ領域）だけが検出される。

なお、かかる段階的な処理をせず、特徴的な撮像対象については１回目だけを行ってもよい。その場合、判定手段４、撮像対象をマスクした画像データの生成は不要である。

図４は、図２と図３で説明した処理の概要である。

ここでは、特徴的な撮像対象の１回目の検出だけについて述べる。

入力した画像データ４００を高速フーリエ変換し、空間周波数画像４１０を得る。このような空間周波数画像の平均４２０を求めた後、１つの空間周波数画像４１０から平均を差し引いて空間周波数画像４３０を得る。これは、１つの画像における空間周波数の変動成分である。背景からみて、重要な特徴量をもつ対象が候補となる。この空間周波数画像４３０を逆高速フーリエ変換し、得た画像データ４４０において、第１群の重要な特徴量をもつ撮像対象が検出される。

図５は、移動体の検出で使用されるオプティカルフローの推定方法を示す。

移動体検出手段６は、空間的局所最適化問題の枠組みで、時間ｔと時間ｔ＋１のそれぞれに撮像された２枚の画像データから画素単位に動きベクトル（オプティカルフロー）を計算する。連続した２枚の画像データ間の輝度変動が一定という最も簡単な場合について述べる。式（１）に示すように、１枚の画像データ中、１０×１０画素程度の部分的な領域において、輝度変動が一定という条件が満たされることを拘束条件として、未知数である動きベクトルの成分を求める。画像データ上のある画素（I,j）とする。

Ix,Iy,Itは、画素輝度Iについての、水平方向、垂直方向、時間方向についての１次の偏微分値である。最小二乗法の枠組みにおいて、式（１）が最小となるための、必要条件は、
で与えられる。ゆえに、
となる。

画像データにおいて、１画素ずつ、上記の計算を行うことで、画像データのすべての画素におけるオプティカルフローが求まる。

図６は、統合手段７が動画について行った処理の結果を示す。

動画では、移動体が複数存在することがある。また、背景も複雑に変化する問題がある。

例えば、前述のオプティカルフローにより、時間ｔと時間ｔ＋１のそれぞれに撮像された２枚の連続した画像データ６００から、２つの移動体が検出され、その移動ベクトルを含む画像データ６１０が得られる。

一方、前述のように、各画像データ６００を基にフーリエ変換、平均取得、差分取得、逆フーリエ変換を行い、逆フーリエ変換で得た画像データ６２０内の特徴的な撮像対象が検出される。

そこで、統合手段７は、検出された２つの移動体を、検出された特徴的な撮像対象に限って絞り込む。例えば、２つの移動体の一方が特徴的な撮像対象であり、他方が特徴的な撮像対象でない場合、一方の移動体（撮像対象）だけを選択し、その移動体を含む画像データ６３０を得る。

図７は、特徴的な撮像対象をカメラ８で追従して撮像する処理を示す。

制御手段１０は、検出された特徴的な撮像対象、例えば、前述の一方の移動体にカメラ８の視線が追従するように機構部９を制御し、保存手段１１が、カメラ８に撮像された画像データを画像データ入力手段１を介して画像データ蓄積手段２に蓄積させる。また、表示手段１２が、カメラ８に撮像された画像データを表示する。
このとき、前述のように、例えば複雑な背景を有する画像データ７００を基にフーリエ変換、平均取得、差分取得、逆フーリエ変換を行い、逆フーリエ変換で得た画像データ７１０内の特徴的な撮像対象が検出される。

ここでは、カメラ８が、検出された特徴的な撮像対象を画面の中心に位置させる制御がなされる。

具体的には、制御手段１０は、ある時間に撮像された画像データを基にフーリエ変換等で検出された撮像対象の位置と中心の位置との座標の差分を計算する。例えば、座標(10,10)にあった撮像対象を中心(100,100)へ移動させる場合には、100-10=90を計算し、それに相当する制御量で機構部９を制御することで、撮像対象が画面の中心に位置することとなる。なお、座標(10,10)以外の座標でも制御は同様である。

こうすることにより、遠隔で自動監視を行うときに、特徴的な撮像対象を常に画像の中心に位置させることができるため、画像処理効率の向上と意味ある情報を安定に検出できるようになる。

以上説明したように、本実施の形態によれば、第１に、空間周波数画像に基づいた処理を適用することで、効率よく、変換前の複雑な画像から特定の対象を検出できる。

第２に、静止画のみならず、動画においても、オプティカルフロー法と併用することで、特徴的な撮像対象を検出できる。

第３に、遠隔で自動監視を行うときに、特徴的な撮像対象を常に画面の中心に位置させることができるため、画像処理効率の向上と意味ある情報を安定に検出できるようになる。

なお、前述の撮像対象検出方法を撮像対象検出装置に実行させるコンピュータプログラムは、半導体メモリ、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録したり、インターネットなどの通信網を介して伝送させて、広く流通させることができる。

本実施の形態に係る撮像対象検出装置の構成図である。 特徴的な撮像対象を検出した結果の例である。 特徴的な撮像対象を段階的に検出した結果の例である。 図２と図３で説明した処理の概要である。 移動体の検出で使用されるオプティカルフローの推定方法を示す。 統合手段７が動画について行った処理の結果を示す。 特徴的な撮像対象をカメラ８で追従して撮像する処理を示す。

符号の説明

１ 画像データ入力手段
２ 画像データ蓄積手段
３ 特徴的撮像対象検出手段
４ 判定手段
５ 階層化手段
６ 移動体検出手段
７ 統合手段
８ カメラ
９ 機構部
１０ 制御手段
１１ 保存手段
１２ 表示手段

Claims (9)

1. 画像データが入力される画像データ入力手段と、
   前記入力された画像データを蓄積する画像データ蓄積手段と、
   前記蓄積された複数の画像データのそれぞれをフーリエ変換し、フーリエ変換で得た各空間周波数画像の平均を求め、前記空間周波数画像の１つから前記平均を差し引き、差し引いて得た空間周波数画像を逆フーリエ変換し、逆フーリエ変換で得た画像データ内の特徴的な撮像対象を検出する特徴的撮像対象検出手段と、
   前記蓄積された複数の画像データ内において移動しているように撮像された撮像対象を検出する移動体検出手段と、
   前記検出された移動しているように撮像された撮像対象を前記検出された特徴的な撮像対象に限って絞り込む手段と
   を備えることを特徴とする撮像対象検出装置。
2. 画像データが入力される画像データ入力手段と、
   前記入力された画像データを蓄積する画像データ蓄積手段と、
   前記蓄積された画像データが複数入力され、該画像データから得られた画像データ内の特徴的な撮像対象が検出されて当該撮像対象が不要と判断された場合には当該得られた画像データが複数入力され、入力された複数の画像データのそれぞれをフーリエ変換し、フーリエ変換で得た各空間周波数画像の平均を求め、前記空間周波数画像の１つから前記平均を差し引き、差し引いて得た空間周波数画像を逆フーリエ変換し、逆フーリエ変換で得た画像データ内の特徴的な撮像対象を検出する特徴的撮像対象検出手段と、
   前記検出された特徴的な撮像対象が必要か不要かを判定する判定手段と、
   前記蓄積された画像データを前記特徴的撮像対象検出手段に複数入力し、前記検出された特徴的な撮像対象が不要と判定された場合には、当該撮像対象をマスクした画像データを複数生成し、当該画像データを前記特徴的撮像対象検出手段に入力する手段と、
   前記蓄積された複数の画像データ内において移動しているように撮像された撮像対象を検出する移動体検出手段と、
   前記検出された移動しているように撮像された撮像対象を前記検出された特徴的な撮像対象に限って絞り込む手段と
   を備えることを特徴とする撮像対象検出装置。
3. 前記絞り込まれた撮像対象を実際に撮像するカメラと、
   前記カメラを動かすことにより前記カメラの視線の向きを変化させる機構部と、
   前記実際の撮像対象に前記視線が追従するように前記機構部を制御する制御手段と、
   前記カメラに撮像された画像データを前記画像データ入力手段を介して前記画像データ蓄積手段に蓄積させる手段と
   を備えることを特徴とする請求項１または２記載の撮像対象検出装置。
4. 前記カメラに撮像された画像データを表示する表示手段を備えることを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の撮像対象検出装置。
5. 画像データを蓄積する画像データ蓄積手段が、画像データが入力される画像データ入力手段に入力された画像データを蓄積し、
   画像データ内の特徴的な撮像対象を検出する特徴的撮像対象検出手段が、前記蓄積された複数の画像データのそれぞれをフーリエ変換し、フーリエ変換で得た各空間周波数画像の平均を求め、前記空間周波数画像の１つから前記平均を差し引き、差し引いて得た空間周波数画像を逆フーリエ変換し、逆フーリエ変換で得た画像データ内の特徴的な撮像対象を検出し、
   移動しているように撮像された撮像対象を検出する移動体検出手段が、前記蓄積された複数の画像データ内において移動しているように撮像された撮像対象を検出し、
   前記検出された移動しているように撮像された撮像対象を絞り込む手段が、当該撮像対象を前記検出された特徴的な撮像対象に限って絞り込む
   ことを特徴とする撮像対象検出方法。
6. 画像データを蓄積する画像データ蓄積手段が、画像データが入力される画像データ入力手段に入力された画像データを蓄積し、
   画像データ内の特徴的な撮像対象を検出する特徴的撮像対象検出手段が、入力された複数の画像データのそれぞれをフーリエ変換し、フーリエ変換で得た各空間周波数画像の平均を求め、前記空間周波数画像の１つから前記平均を差し引き、差し引いて得た空間周波数画像を逆フーリエ変換し、逆フーリエ変換で得た画像データ内の特徴的な撮像対象を検出し、
   撮像対象が必要か不要かを判定する判定手段が、前記検出された特徴的な撮像対象が必要か不要かを判定し、
   画像データを入力する手段が、前記蓄積された画像データを前記特徴的撮像対象検出手段に複数入力し、前記検出された特徴的な撮像対象が不要と判定された場合には、当該撮像対象をマスクした画像データを複数生成し、当該画像データを前記特徴的撮像対象検出手段に入力し、
   移動しているように撮像された撮像対象を検出する移動体検出手段が、前記蓄積された複数の画像データ内において移動しているように撮像された撮像対象を検出し、
   前記検出された移動しているように撮像された撮像対象を絞り込む手段が、当該撮像対象を前記検出された特徴的な撮像対象に限って絞り込む
   ことを特徴とする撮像対象検出方法。
7. 前記絞り込まれた撮像対象を実際に撮像するカメラと、
   前記カメラを動かすことにより前記カメラの視線の向きを変化させる機構部とが設けられ、前記撮像対象検出方法は、
   前記機構部を制御する制御手段が、前記実際の撮像対象に前記視線が追従するように前記機構部を制御し、
   画像データを蓄積させる手段が、前記カメラに撮像された画像データを前記画像データ入力手段を介して前記画像データ蓄積手段に蓄積させる
   ことを特徴とする請求項５または６記載の撮像対象検出方法。
8. 画像データを表示する表示手段が、前記カメラに撮像された画像データを表示する
   ことを特徴とする請求項５ないし７のいずれかに記載の撮像対象検出方法。
9. 請求項５ないし８のいずれかに記載の撮像対象検出方法を撮像対象検出装置に実行させるコンピュータプログラム。