JP2010152672A - 物体検知識別装置 - Google Patents

Abstract

【課題】低フレームレートの映像であっても正しく背景更新のタイミングを得ることができる物体検知識別装置を得る。
【解決手段】画像比較部３は、入力画像と背景画像記憶部２の背景画像とを比較する。物体判定部４は、画像比較部３における画像比較の結果から物体の存在を判定し、判定結果を背景画像生成部５に出力する。背景画像更新用動き判定部６は、入力画像の時間的な変化から画像中の動きを抽出し、動き抽出結果を背景画像生成部５に出力する。背景画像生成部５は、背景画像更新用動き判定部６による動き抽出結果と、物体判定部４による物体判定結果と、現在の入力画像とに基づいて背景画像を更新する。
【選択図】図１

Description

この発明は、監視カメラや監視用レコーダから得られる監視映像を処理することにより、人などの移動物体を検知して、その不審な滞留や不審な放置物を自動的に検出する物体検知識別装置に関するものである。

今日、監視用ディジタルレコーダ、入退室システムなどのビルシステム、ＡＴＭ機や銀行ロビーなどの金融システム、その他駐車場や住宅、ビルなどの侵入監視を画像処理によって行う物体検知識別装置が知られている。
このような物体検知識別装置は、監視カメラにより周期的に撮影された入力画像と背景画像との差分画像に基づいて監視エリアに入る物体を検出するよう構成されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０００−３２４４７７号公報

上記特許文献１に示されたような従来の装置では、入力画像と背景画像との差分処理によって得られる変化領域に基づいて、監視映像中に出現した侵入者や移動物体を検知している。またそれと同時に差分処理によって得られたこの変化領域の面積に応じて背景画像の更新を行うかどうかを決定している。
このように、物体検出を行うメカニズムと、その物体検出の演算を行うためのベースとなる背景画像の更新処理とが同じメカニズムで構成されているため、一旦誤った判断がなされると、それを是正することなく更に誤った結果が生じてしまい、最終的に侵入者を見落とす、あるいは侵入者が居ないにも拘らず侵入者が居ると判断してしまう可能性があった。

ここで、映像のフレームレートが十分に高い場合は、照明変動によって生じる輝度変化の時間的変化率と、移動物体の侵入によって生じる輝度変化の時間的変化率の差が明瞭であるため、単純な面積しきい値でも識別することができる。しかしながら、低フレームレートの映像を扱う場合は両者に明瞭な差が無くなるため、このような誤りが顕著となる。このような点から、低フレームレートの映像であっても正しく背景更新のタイミングを得ることができるような判断手段が求められていた。

また、特許文献１に示されたような従来の装置においては、入力画像と背景画像との差分を求める演算において、正規化相関を行っていた。この正規化相関は線形な照明変動の影響を取り除くことができる画像比較の方法である。しかしながら、実際の監視映像においては非線形な照明変動が生じるため、誤った変化領域の検出が行われてしまう。このような点から非線形な照明変動にも対処可能な差分演算手段も求められていた。

この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、低フレームレートの映像であっても正しく背景更新のタイミングを得ることができる物体検知識別装置を得ることを目的とする。

この発明に係る物体検知識別装置は、入力画像と背景画像を比較する画像比較部と、画像比較部における画像比較の結果から物体の存在を判定する物体判定部と、入力画像の時間的な変化から画像中の動きを抽出する背景画像更新用動き判定部と、背景画像更新用動き判定部による動き抽出結果と、物体判定部による物体判定結果と、現在の入力画像とに基づいて背景画像を更新する背景画像生成部とを備えたものである。

この発明の物体検知識別装置は、入力画像の時間的な変化から画像中の動きを抽出した動き抽出結果と、入力画像と背景画像とを比較したことによる物体判定結果と、現在の入力画像とに基づいて背景画像を更新するようにしたので、低フレームレートの映像であっても正しく背景更新のタイミングを得ることができる。

実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１による物体検知識別装置を示す構成図である。
図において、物体検知識別装置は、画像入力部１、背景画像記憶部２、画像比較部３、物体判定部４、背景画像生成部５、背景画像更新用動き判定部６を備え、背景画像更新用動き判定部６は、前フレーム画像記憶部７、フレーム間画像比較部８、動き判定部９を有している。

画像入力部１は、監視画像を取り込む機能部であり、例えば監視カメラを用いて構成されている。あるいは、画像入力部１は、遠隔地からの監視映像といったように、外部からの監視画像を取り込むインタフェースであってもよい。背景画像記憶部２は、背景画像生成部５から出力された背景画像を記憶する記憶部である。画像比較部３は、画像入力部１からの入力画像と背景画像記憶部２に記憶されている背景画像とを比較、即ち、入力画像と背景画像との差分処理を行う機能部である。物体判定部４は、画像比較部３の比較結果に基づいて監視エリア内に物体が存在しているか否かを判定するものである。背景画像生成部５は、物体判定部４の物体判定結果と背景画像更新用動き判定部６からの動き判定結果とに基づいて次の背景画像を生成する、即ち、背景を入力画像に置き換えて更新するか、あるいは前回の背景画像をそのまま使うかを判断し、選択するよう構成されている。

背景画像更新用動き判定部６は、入力画像の時間的な変化から画像中の動きを抽出するよう構成されている。背景画像更新用動き判定部６における前フレーム画像記憶部７は、前フレームを一時的に記憶する記憶部であり、フレーム間画像比較部８は、前フレーム画像記憶部７に記憶されている前フレームの画像と画像入力部１からの入力画像とを比較（フレーム間差分処理）する機能部である。動き判定部９は、フレーム間画像比較部８の判定結果に基づいて、フレーム間で動きが検出されたか否かを判定し、これを動き判定結果として背景画像生成部５に出力するよう構成されている。

尚、物体検知識別装置はコンピュータを用いて実現され、背景画像記憶部２および前フレーム画像記憶部７はメモリ上に構成されている。また、画像比較部３〜背景画像生成部５及びフレーム間画像比較部８，動き判定部９は、それぞれの機能に対応したソフトウェアと、これらのソフトウェアを実行するためのＣＰＵやメモリ等のハードウェアで構成されるか、専用のハードウェアで構成されている。

次に、実施の形態１における物体検知識別装置の動作について説明する。
画像入力部１に入力された映像は、先ず、一方の流れとして、背景画像記憶部２に一時的に記憶された背景画像と共に画像比較部３に入力され、そこで両画像間で比較処理、即ち、背景差分処理が行われる。その差分結果は物体判定部４に入力され、物体判定部４において侵入者や不審物体があるかどうかが判断される。また、もう一方の流れとして、画像入力部１に入力された映像は、背景画像更新用動き判定部６に入力され、フレーム間画像比較部８によって画像入力部１からの入力画像と前フレーム画像記憶部７に一時的に記憶された前フレーム画像との比較処理、即ち、フレーム間差分処理が行われる。その差分結果は動き判定部９に入力され、動き判定部９において動きがあったかどうかが判定される。

背景画像生成部５には、画像入力部１から入力画像と、物体判定部４の判定結果および背景画像更新用動き判定部６で判定された動き判定結果に基づいて次回の背景画像を生成する。即ち、背景を入力画像に置き換えて更新するか、あるいは前回の背景画像をそのまま使うかを判断して選択する。背景画像生成部５における背景画像更新の判断基準は次の通りである。

背景画像生成部５では、背景画像更新用動き判定部６の判定結果であるフレーム間差分処理の結果を観測し、何も検出されない、つまり動きがまったく見られない状態であり、かつ、物体判定部４の判定結果である背景差分処理の結果を観測し、止まっている人や物体も存在しない、というその瞬間に背景画像を更新すればよいことになる。この「次の背景画像をどう更新するか」は、どのタイミングで「入力される画像を背景画像に書き込むか」ということに置き換えることができる。つまり、背景画像生成部５は、指定した時間が経過し、かつ、フレーム間差分結果から動きが検出されない、かつ、背景差分結果から、動いてはいないが背景とは違う物体も検出されない、というタイミングで画像入力部１からの入力画像を背景画像記憶部２にコピーする(上書きする)。

次に具体的な適用例として、金融機関などのＡＴＭコーナーにおける人、不審者、不審物監視の例を用いて、物体の検出と動きの抽出動作を説明する。
図２は、ＡＴＭコーナを想定した監視ターゲットの情景である。ターゲット全体の情景１００の中に、監視カメラ、人物３名、ＡＴＭ機が存在している。
監視カメラ１０１が撮影する範囲はカメラ視野１０２で示されている。ＡＴＭ機１０３を操作しているのが人物Ａ１０４で、その近くに人物Ｂ１０５、そして少し離れた後方に人物Ｃ１０６が存在する。

図３は、図２で示したターゲット全体の情景１００を監視カメラ１０１で撮影した場合の監視映像の例である。ターゲットをカメラで撮影した際に得られる映像１０７において、ＡＴＭ機１０８、人物Ａ１０９、人物Ｂ１１０、人物Ｃ１１１が写っている。
図４は、時刻（ｔ−Ｔ）における監視カメラ映像である。ここで、ｔは現在時刻、Ｔは映像のサンプリング周期である。図４において、カメラ映像１１２の中に、人物Ａ１１３と人物Ｂ１１４が写っている。
図５は、時刻ｔ、即ち現在時刻における監視カメラ映像である。図５において、カメラ映像１１５の中に、人物Ａ１１６、人物Ｂ１１７、人物Ｃ１１８が写っている。
時刻（ｔ−Ｔ）の状態（図４）から時刻ｔの状態（図５）の間に、人物Ａはわずかに左に揺らぎ、人物Ｂは画面中の下方向から中央まで移動した。また人物Ｃは初めは画像中に存在せず、画像中の下方向から出現した。

図６は、時刻（ｔ−Ｔ）における入力画像と背景画像との差分処理、即ち比較処理によって求められた変化領域を示す図である。図６において、差分処理結果１１９中に人物Ａの抽出結果１２０、人物Ｂの抽出結果１２１が示されている。時刻（ｔ−Ｔ）における人物領域が黒い領域として抽出されている。
図７は、時刻ｔにおける入力画像と背景画像との差分処理、即ち比較処理によって求められた変化領域を示す図である。図７において、差分処理結果１２２中に人物Ａの抽出結果１２３、人物Ｂの抽出結果１２４、人物Ｃの抽出結果１２５が示されている。時刻ｔにおける人物領域が黒い領域として抽出されている。

図８は、時刻（ｔ−Ｔ）の入力画像と時刻ｔの入力画像とのフレーム間の差分処理によって求められた移動物体の領域を示す図である。図８において、差分処理結果１２６の中に人物Ａの移動検出結果１２７、人物Ｂの移動検出結果１２８および１２９、人物Ｃの移動検出結果１３０が示されている。人物Ａはわずかに左に揺らいだ分だけ両端に変化領域が黒い領域として抽出されている。人物Ｂは画像中の下方向から出現した瞬間と、画像中央にまで移動した後の二つの領域が黒い領域として抽出されている。また人物Ｃは画像中の下方向に出現した際の領域が黒い領域として抽出されている。
このように、現在時刻の入力画像と、一サンプリング時刻前の入力画像との差分によって、移動物体のみの抽出が可能である。

このように、理想的な背景画像の更新処理がなされていれば、入力画像と背景画像との差分によって現在時刻における人や放置物などの物体抽出が可能である。
しかし、例えば、カメラ台数が増加して、通信経路の帯域制限や複数チャンネルの画像処理を行う処理側の負荷の問題等によって、映像のフレームレートが低下すると、照明変動と移動物体の区別が困難になり、上述のような適切な背景画像の更新処理に失敗する場合が生じる。

その現象を画像中のある一画素に着目して、輝度値の時系列的な変化を用いて説明する。
図９は、入力画像中のある画素の輝度値の時間変化をグラフとして示した説明図である。グラフ１３１において、入力画像中のある画素の輝度値は連続曲線で示されている。図９においては、移動物体が出現した時間帯１３３において、輝度値１３２は高い値を示している。尚、移動物体が出現している、していないにかかわらず、背景の輝度値はわずかに上昇している。これは背景の照明が次第に明るくなっているためである。
図１０は、図９の画素値に対応する、理想的な背景画像の輝度値の時間変化を示したグラフである。グラフ１３４において、理想的な背景画像の輝度値１３５は時間と共にわずかに上昇している。移動物体が出現した時間帯１３６における入力画像の輝度値を点線で示している。

図１１は、入力画像中のある画素の輝度値の時間変化を高いフレームレートでサンプリングした場合の値の変化を説明する図である。図においてグラフ１３７中に入力画像中のある画素の輝度値を高いフレームレートでサンプリングした値１３８を黒丸で示した。
図１２は、ある画素における入力画像と理想的な背景画像との差分値の時間変化を高いフレームレートで求めた場合の値の変化を説明する図である。図において、グラフ１３９中に入力画像と理想的な背景画像との差分値の時間変化を高いフレームレートで求めた場合の値１４０を黒丸で示した。
図１３は、ある画素における入力画像と一つ前のサンプリングにおける入力画像中との差分値の時間変化を高いフレームレートで求めた場合の値の変化を説明する図である。図において、グラフ１４１中に、ある画素における入力画像と一つ前のサンプリングにおける入力画像中との差分値の時間変化を高いフレームレートで求めた場合の値１４２を黒丸で示した。
このように、高いフレームレートでは、入力画像と背景画像との差分処理によって侵入者などの変化領域をほぼ正しく抽出することができ、またフレーム間の差分処理によって動きを抽出することができる。

一方、これが低フレームレートになった場合の動作を説明する。
図１４は、入力画像中のある画素の輝度値の時間変化を低いフレームレートでサンプリングした場合の値の変化を説明する図である。図において、グラフ１４３中に入力画像中のある画素の輝度値を低いフレームレートでサンプリングした値１４４を黒丸で示した。
図１５は、ある画素における入力画像と理想的な背景画像との差分値の時間変化を低いフレームレートで求めた場合の値の変化を示す説明図である。図において、グラフ１４５中に入力画像と理想的な背景画像との差分値の時間変化を低いフレームレートで求めた場合の値１４６を黒丸で示した。
図１６は、ある画素における入力画像と一つ前のサンプリングにおける入力画像中との差分値の時間変化を低いフレームレートで求めた場合の値の変化を説明する図である。図において、グラフ１４７中に、ある画素における入力画像と一つ前のサンプリングにおける入力画像中との差分値の時間変化を低いフレームレートで求めた場合の値１４８を黒丸で示した。

このように、低いフレームレートでは、入力画像と背景画像との差分処理によって侵入者などの変化領域を正しく抽出することが難しい。しかしフレーム間の差分処理によって動き抽出は安定して求めることができる。このような観点に基づいて、背景画像生成部５では、物体判定部４の判定結果だけでなく、背景画像更新用動き判定部６の動き判定結果に基づいて背景画像を更新するか否かを判定するため、低いフレームレートであっても背景画像の更新処理を正しく行うことができる。

以上のように、実施の形態１の物体検知識別装置によれば、背景画像中の物体を検知する物体検知識別装置において、入力画像と背景画像を比較する画像比較部と、画像比較部における画像比較の結果から物体の存在を判定する物体判定部と、入力画像の時間的な変化から画像中の動きを抽出する背景画像更新用動き判定部と、背景画像更新用動き判定部による動き抽出結果と、物体判定部による物体判定結果と、現在の入力画像とに基づいて背景画像を更新する背景画像生成部とを備えたので、背景更新のタイミングを、背景画像と入力画像の差分結果だけでなく、入力画像から求めた動きの判断結果をも用いて判断することができ、その結果、低フレームレートの映像に対しても安定して物体の検知処理を行うことができる。

また、実施の形態１の物体検知識別装置によれば、背景画像更新用動き判定部は、前フレームの入力画像を記憶する前フレーム画像記憶部と、現在の入力画像と前フレームの入力画像を比較するフレーム間画像比較部と、フレーム間画像比較部における画像比較の結果から動きの有無を判定する動き判定部とからなるよう構成したので、フレーム間差分処理によって動きの抽出を行うことができる。

実施の形態２．
実施の形態２は、注目画素周辺の輝度分布から求めた輝度勾配の方向ベクトルに基づいて入力画像と背景画像の比較や現在の入力画像と前フレームの入力画像との比較を行うようにしたものである。実施の形態２における図面上の構成は実施の形態１と同様であるため、図１を援用して説明する。

実施の形態２では、フレーム間画像比較部８または画像比較部３は、注目画素周辺の輝度分布から求めた輝度勾配の方向ベクトルを用いて、二つのベクトルのなす角度のうち小さいほうが０度に近ければ一致度が高く、９０度に近ければ一致度が低いという演算を行って、この演算結果に基づいて現在の入力画像と前フレームの入力画像との比較や、入力画像と背景画像の比較を行うよう構成されている。これ以外の構成は実施の形態１と同様である。

次に、実施の形態２の物体検知識別装置の動作について説明する。
図１７は、実施の形態２の動作を示す説明図である。
監視映像２００の中に存在する人などの物体２０１について、その各画素において周辺輝度値の分布から、輝度値の空間的勾配の方向ベクトル２０２を計算し、比較対象画像における各画素の輝度値の空間的勾配の方向ベクトル（ｕ_m，ｖ_m）との間で以下の演算（式１）による比較計算を実行する。また、輝度値の空間的勾配の方向ベクトル（ｕ_m，ｖ_m）とは、次のような意味である。
例えば、ある画素の輝度値が５０で、そこから例えば２画素右隣の画素の輝度値が１００だとし、また、例えば２画素下の画素の輝度値が８０だとすると、
ｘ方向の輝度の勾配＝ｕ_m＝（１００−５０）／２＝２５
ｙ方向の輝度の勾配＝ｖ_m＝（８０−５０）／２＝１５
となる。但し、ｍは画像の番号を示すｍ＝１，２，３，…であり、ここではｍの値は１または２が入る。即ち、（ｕ₁，ｖ₁）の場合は画像１に対する輝度勾配、（ｕ₂，ｖ₂）の場合は画像２に対する輝度勾配を示す。従って、この場合の輝度値の空間的勾配の方向ベクトルは、（２５，１５）となる。

尚、この例では２画素離れた点を用いて輝度の差を計算したが、この範囲を短く（例えば１画素）にするとノイズの影響を受けやすく、また長く（例えば数十画素に）すると、その数十画素の中に輝度勾配の違いがあったとしても平均化されて埋もれてしまうため、対象とする画像や照明条件等に応じて適切な値を選択する。

また、ＧＯＣ_1,2については、画像１のある画素から求められた勾配ベクトル（ｕ₁，ｖ₁）と、画像２の同じ画素から求めた勾配ベクトル（ｕ₂，ｖ₂）との間の類似度を判定した結果を意味している。

ＧＯＣ_1,2＝｜（ｕ₁，ｖ₁）*（ｕ₂，ｖ₂）｜／｜ｕ₁，ｖ₁｜／｜ｕ₂，ｖ₂｜…（１）
但し、「*」の記号はベクトルの内積を、｜・｜の記号はベクトルの大きさを示す。
また、（式１）は以下の（式２）に置き換えることができる。
ＧＯＣ_1,2＝｜ｕ₁*ｕ₂＋ｖ₁*ｖ₂｜／√（ｕ₁*ｕ₁＋ｖ₁*ｖ₁）／√（ｕ₂*ｕ₂＋ｖ₂*ｖ₂）…（２）

このとき、ベクトル（ｕ₁，ｖ₁）とベクトル（ｕ₂，ｖ₂）の方向が一致していればＧＯＣ_1,2の値は１．０に近い値となり、また、明暗が反転して方向が１８０度の差に近い場合もＧＯＣ_1,2の値は１．０に近い値となる。一方で方向の差が０度から広がる、あるいは１８０度からせばまり９０に近くなれば、ＧＯＣ_1,2の値は小さな値となり、差が９０度の場合に最小値０．０となる。

このようにＧＯＣ_1,2は輝度勾配方向相関であり、非線形な明度変化に対しても、また明度の反転に対しても安定に画像中の物体の構造情報を記述する手段であり、差分処理の演算として十分に機能する。画像比較において、注目画素周辺の構造が類似していれば、その点におけるＧＯＣ_1,2の値は１．０に近い値となり、逆に類似していなければ０．０に近い値となる。

実施の形態２の画像比較部３とフレーム間画像比較部８は、このような輝度勾配の方向ベクトルを用いて演算を行い、画像比較結果を出力する。このため、非線形な照明変動がある場合でも正確な画像比較結果を得ることができる。

以上のように、実施の形態２の物体検知識別装置によれば、画像比較部またはフレーム間画像比較部は、注目画素周辺の輝度分布から求めた輝度勾配の方向ベクトルを用いて、二つのベクトルのなす角度のうち小さいほうが０度に近ければ一致度が高く、９０度に近ければ一致度が低いという演算を行い、当該演算結果に基づいて入力画像と背景画像の比較または現在の入力画像と前フレームの入力画像との比較を行うようにしたので、非線形な照明変動があっても正確な画像比較結果が得られ、従って、より確実に背景更新のタイミングを得ることができる。

本発明の実施の形態１の物体検知識別装置の構成図である。 本発明の実施の形態１の物体検知識別装置の動作を説明するための監視ターゲットを示す説明図である。 本発明の実施の形態１の物体検知識別装置の動作を説明するための監視映像を示す説明図である。 本発明の実施の形態１の物体検知識別装置の動作を説明するための時刻（ｔ−Ｔ）における監視映像を示す説明図である。 本発明の実施の形態１の物体検知識別装置の動作を説明するための時刻ｔにおける監視映像を示す説明図である。 本発明の実施の形態１の物体検知識別装置の動作を説明するための時刻（ｔ−Ｔ）における背景差分による物体検知結果を示す説明図である。 本発明の実施の形態１の物体検知識別装置の動作を説明するための時刻ｔにおける背景差分による物体検知結果を示す説明図である。 本発明の実施の形態１の物体検知識別装置の動作を説明するための時刻（ｔ−Ｔ）の画像と時刻ｔの画像とのフレーム間差分による動き領域検出結果を示す説明図である。 本発明の実施の形態１の物体検知識別装置の動作を説明するための入力画像中のある画素の輝度値の時間変化を示す説明図である。 本発明の実施の形態１の物体検知識別装置の動作を説明するための理想的な背景画像中のある画素の輝度値の時間変化を示す説明図である。 本発明の実施の形態１の物体検知識別装置の動作を説明するための入力画像中のある画素の輝度値の時間変化を高いフレームレートでサンプリングした場合の値の変化を示す説明図である。 本発明の実施の形態１の物体検知識別装置の動作を説明するためのある画素における入力画像と理想的な背景画像との差分値の時間変化を高いフレームレートで求めた場合の値の変化を示す説明図である。 本発明の実施の形態１の物体検知識別装置の動作を説明するためのある画素における入力画像と一つ前のサンプリングにおける入力画像中との差分値の時間変化を高いフレームレートで求めた場合の値の変化を示す説明図である。 本発明の実施の形態１の物体検知識別装置の動作を説明するための入力画像中のある画素の輝度値の時間変化を低いフレームレートでサンプリングした場合の値の変化を示す説明図である。 本発明の実施の形態１の物体検知識別装置の動作を説明するためのある画素における入力画像と理想的な背景画像との差分値の時間変化を低いフレームレートで求めた場合の値の変化を示す説明図である。 本発明の実施の形態１の物体検知識別装置の動作を説明するためのある画素における入力画像と一つ前のサンプリングにおける入力画像中との差分値の時間変化を低いフレームレートで求めた場合の値の変化を示す説明図である。 本発明の実施の形態２の物体検知識別装置の動作を説明するための非線形な照明変動にも対応可能な画像間の差分手法を示す説明図である。

符号の説明

１ 画像入力部、２ 背景画像記憶部、３ 画像比較部、４ 物体判定部、５ 背景画像生成部、６ 背景画像更新用動き判定部、７ 前フレーム画像記憶部、８ フレーム間画像比較部、９ 動き判定部。

Claims (3)

1. 背景画像中の物体を検知する物体検知識別装置において、
   入力画像と前記背景画像を比較する画像比較部と、
   前記画像比較部における画像比較の結果から前記物体の存在を判定する物体判定部と、
   前記入力画像の時間的な変化から画像中の動きを抽出する背景画像更新用動き判定部と、
   前記背景画像更新用動き判定部による動き抽出結果と、前記物体判定部による物体判定結果と、現在の入力画像とに基づいて背景画像を更新する背景画像生成部とを備えたことを特徴とする物体検知識別装置。
2. 背景画像更新用動き判定部は、
   前フレームの入力画像を記憶する前フレーム画像記憶部と、
   現在の入力画像と前記前フレームの入力画像を比較するフレーム間画像比較部と、
   前記フレーム間画像比較部における画像比較の結果から動きの有無を判定する動き判定部とからなることを特徴とする請求項１記載の物体検知識別装置。
3. 画像比較部またはフレーム間画像比較部は、注目画素周辺の輝度分布から求めた輝度勾配の方向ベクトルを用いて、二つのベクトルのなす角度のうち小さいほうが０度に近ければ一致度が高く、９０度に近ければ一致度が低いという演算を行い、当該演算結果に基づいて入力画像と背景画像の比較または現在の入力画像と前フレームの入力画像との比較を行うことを特徴とする請求項２記載の物体検知識別装置。

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