JP2014035302A - 対象物検出装置、対象物検出方法、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】対象物に関する所要情報を抽出する際に、信頼性の低い画素を除外することによって、抽出される所要情報の精度を高めることを可能にする。
【解決手段】対象物検出装置１は、計測装置２０と処理装置１０とを備える。計測装置２０は、複数個の画素に対象空間をマッピングし、画素ごとに対象空間に関する距離情報を対応付けた距離画像を生成する。処理装置１０は、信頼度評価部１３と不定画素除外部１４と情報抽出部１５とを備える。信頼度評価部１３は、画素ごとに周辺画素との距離変化の程度を表す評価値を求める。不定画素除外部１４は、周辺画素との間の距離変化の程度が大きく信頼度評価部１３が求めた評価値が許容範囲を逸脱している画素を不定画素として除外する。情報抽出部１５は、不定画素除外部１４に除外されなかった画素を用いて対象物に関する所要情報を抽出する。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像を用いて対象空間に存在する対象物の情報を検出する対象物検出装置、対象物検出方法、対象物検出装置を実現するプログラムに関するものである。

従来から、２次元に配列されている複数個の画素に対象空間をマッピングし、画素ごとに対象空間に関する距離情報を対応付けた距離画像を生成する計測装置を用いることにより、対象空間に存在する対象物の情報を検出する対象物検出装置が知られている。この種の対象物検出装置は、計測装置が生成した距離画像に含まれる距離情報を用いることにより、対象空間に存在する対象物に関して、形状、種類、個数などの所要情報を抽出する機能を有する。

たとえば、特許文献１には、対象物（検出対象）が含まれない距離画像（背景距離画像）と、対象物の存否を検出する対象距離画像との差画像（差分距離画像）を生成し、差分距離画像を２値化することにより対象物の存在領域を抽出する技術が記載されている。特許文献１には、差画像に含まれるノイズ成分や誤差成分の影響を軽減するために、背景距離画像と対象距離画像との測距精度の信頼性の評価を行い、評価結果に基づいて差画像から対象物の候補となる画素を抽出することが記載されている。

つまり、背景距離画像と対象距離画像との両方について各画素の測距精度の信頼性を信頼度として評価し、背景距離画像の各画素値の信頼度と対象距離画像の各画素値の信頼度とを組み合わせることにより、差分距離画像の各画素を分類している。特許文献１に記載された技術では、距離画像において着目する画素の近傍領域では画素値（距離値）の差が小さいと推定し、近傍領域において画素値が他の画素とは大きく異なる場合に当該画素の画素値の信頼度が低くなるように信頼度を算出している。

具体的には、距離画像において着目する画素を中心として、Ｎ×Ｍ画素（Ｎ，Ｍは自然数）の大きさの近傍領域が設定され、近傍領域における画素値の分散の関数として信頼度が求められている。さらに、個々の画素について信頼度を求める技術のほかに、着目する画素の近傍領域に含まれる全画素をそれぞれ中心としてＮ×Ｍ画素の大きさで設定した近傍領域の分散の総和を信頼度に用いる技術も記載されている。

登録第４３８９６０２号公報

特許文献１に記載された技術は、背景距離画像および対象距離画像のすべての画素について、画素値（距離情報）のばらつきの程度（分散）を求め、ばらつきの大きい領域は信頼度が低いという評価を行っている。そのため、背景距離画像と対象距離画像との２種類の距離画像の全画素について分散を算出しなければならず、演算のための処理負荷が大きくなるという問題がある。

特許文献１に記載された技術は、対象物の反射特性や周囲光量に起因して距離情報の信頼性が低下している場合にもロバストに対象物を検出することを可能にしているが、対象物の境界付近で生じる計測精度の低下についてはとくに考慮していない。したがって、対象物に関する位置や形状などの所要情報を抽出する際に、対象物の境界付近における信頼性の低い情報を含む画素を用いる可能性があり、結果的に、画像を用いて求めた対象物の位置や形状の精度が低くなる可能性がある。

本発明は、対象物に関する所要情報を抽出する際に、信頼性の低い画素を除外することによって、抽出される所要情報の精度を高めることを可能にする対象物検出装置および対象物検出方法を提供することを目的とし、さらに、この対象物検出装置を実現するプログラムを提供することを目的とする。

本発明に係る対象物検出装置は、２次元に配列されている複数個の画素に対象空間をマッピングし、前記画素ごとに前記対象空間に関する距離情報を対応付けた距離画像を生成する計測装置と、前記画素に対応付けた距離情報を用いることにより前記画素ごとに周辺画素との距離変化の程度を表す評価値を求める信頼度評価部と、周辺画素との間の距離変化の程度が大きく前記信頼度評価部が求めた前記評価値が許容範囲を逸脱している前記画素を不定画素として除外する不定画素除外部と、前記不定画素除外部に除外されなかった前記画素を用いて前記対象空間に存在する対象物に関する所要情報を抽出する情報抽出部とを備えることを特徴とする。

この対象物検出装置において、前記信頼度評価部は、前記計測装置が生成した距離画像の空間微分により得られる前記画素ごとの微分強度値の関数として前記評価値を求め、前記許容範囲は上限値で定められ、前記評価値が前記許容範囲以上である前記画素を不定画素として除外することが好ましい。

この対象物検出装置において、前記信頼度評価部は、前記計測装置が生成した距離画像の距離情報に関する度数分布から求められる度数の関数として前記評価値を求め、前記許容範囲は下限値で定められ、前記評価値が前記許容範囲以下である前記画素を不定画素として除外することが好ましい。

この対象物検出装置において、前記情報抽出部は、前記対象空間において抽出すべき対象物が存在しない状態の距離画像を基準画像とし、前記計測装置が生成した距離画像と前記基準画像とのうち前記不定画素を除く領域の差画像において、画素値である差分値が規定した閾値以上である画素群からなる領域を前記対象物の候補領域として抽出し、さらに、前記候補領域のうち距離情報が前記対象物に関する既知の特徴を満たす領域を前記対象物に対応する領域として抽出することが好ましい。

この対象物検出装置において、前記計測装置は、所定の時間間隔で距離画像を生成する機能を有し、前記情報抽出部は、前記計測装置が生成した距離画像のうち着目時点に対してあらかじめ定めた参照時間内に得られる距離画像を基準画像とし、着目時点の距離画像と前記基準画像とのうち前記不定画素を除く領域の差画像において、画素値である差分値が規定した閾値以上である画素群からなる領域を前記対象物の候補領域として抽出し、さらに、前記候補領域のうち距離情報が前記対象物に関する既知の特徴を満たす領域を前記対象物に対応する領域として抽出することが好ましい。

この対象物検出装置において、前記計測装置は、前記画素ごとに対象空間に関する輝度情報を対応付けた濃淡画像を生成する機能を有し、前記情報抽出部は、前記対象空間において抽出すべき対象物が存在しない状態の濃淡画像を基準画像とし、前記計測装置が生成した濃淡画像と前記基準画像とのうち前記不定画素を除く領域の差画像において、画素値である差分値が規定した閾値以上である画素群からなる領域を前記対象物の候補領域として抽出し、さらに、前記候補領域のうち輝度情報が前記対象物に関する既知の特徴を満たす領域を前記対象物に対応する領域として抽出することが好ましい。

この対象物検出装置において、前記計測装置は、前記画素ごとに対象空間に関する輝度情報を対応付けた濃淡画像を所定の時間間隔で生成する機能を有し、前記情報抽出部は、前記計測装置が生成した濃淡画像のうち着目時点に対してあらかじめ定めた参照時間内に得られる濃淡画像を基準画像とし、着目時点の濃淡画像と前記基準画像とのうち前記不定画素を除く領域の差画像において、画素値である差分値が規定した閾値以上である画素群からなる領域を前記対象物の候補領域として抽出し、さらに、前記候補領域のうち輝度情報が前記対象物に関する既知の特徴を満たす領域を前記対象物に対応する領域として抽出することが好ましい。

この対象物検出装置において、前記情報抽出部は、実空間である前記対象空間と等価な仮想空間に世界座標を設定し、前記候補領域に含まれる前記画素の２次元の位置と前記画素ごとの距離情報との組合せを前記世界座標の座標位置に変換することにより、前記候補領域を前記世界座標にマッピングし、前記世界座標にマッピングされた前記候補領域の形状に関する特徴を、既知である前記対象物の特徴と比較することにより、既知である前記対象物の存否の判定結果を前記所要情報として抽出することが好ましい。

この対象物検出装置において、前記情報抽出部は、実空間である前記対象空間と等価な仮想空間に世界座標を設定し、前記候補領域に含まれる前記画素の２次元の位置と前記画素ごとの距離情報との組合せを前記世界座標の一つの平面に射影することにより、前記候補領域の３次元の情報を前記世界座標の前記平面に２次元の情報としてマッピングし、前記世界座標にマッピングされた前記候補領域の形状に関する特徴を、既知である前記対象物の特徴と比較することにより、既知である前記対象物の存否の判定結果を前記所要情報として抽出することが好ましい。

この対象物検出装置において、前記情報抽出部は、既知である前記対象物が存在する場合、前記候補領域の位置の時系列を評価することにより、前記対象物の位置変化および移動速度を算出することが好ましい。

この対象物検出装置において、前記情報抽出部は、実空間である前記対象空間と等価な仮想空間に世界座標を設定し、前記候補領域に含まれる前記画素の２次元の位置と前記画素ごとの距離情報との組合せを前記世界座標の一つの平面に射影することにより、前記候補領域の３次元の情報を前記世界座標の前記平面に２次元の情報としてマッピングし、前記世界座標にマッピングされた前記候補領域に既知であるテンプレートを重ね合わせて一致の程度を評価し、一致の程度が最大になるときに、前記テンプレートの位置を前記対象物の位置とみなすことが好ましい。

この対象物検出装置において、前記情報抽出部は、前記対象物に対応する領域の位置を前記対象物の位置として求めることが好ましい。

本発明に係る対象物検出方法は、２次元に配列されている複数個の画素に対象空間をマッピングし、前記画素ごとに対象空間に関する距離情報を対応付けた距離画像を計測装置が生成する過程と、前記画素に対応付けた距離情報を用いることにより前記画素ごとに周辺画素との距離変化の程度を表す評価値を信頼度評価部とが求める過程と、周辺画素との間の距離変化の程度が大きく前記信頼度評価部が求めた前記評価値が許容範囲を逸脱している前記画素を不定画素除外部が不定画素として除外する過程と、前記不定画素除外部に除外されなかった前記画素を用いて情報抽出部が前記対象空間に存在する対象物に関する所要情報を抽出する過程とを備えることを特徴とする。

本発明に係るプログラムは、２次元に配列されている複数個の画素に対象空間をマッピングし、前記画素ごとに対象空間に関する距離情報を対応付けた距離画像を生成する計測装置とともに用いられるコンピュータを、前記画素に対応付けた距離情報を用いることにより前記画素ごとに周辺画素との距離変化の程度を表す評価値を求める信頼度評価部と、周辺画素との間の距離変化の程度が大きく前記信頼度評価部が求めた前記評価値が許容範囲を逸脱している前記画素を不定画素として除外する不定画素除外部と、前記不定画素除外部に除外されなかった前記画素を用いて前記対象空間に存在する対象物に関する所要情報を抽出する情報抽出部として機能させるものである。

本発明の構成によれば、距離画像において画素ごとに周辺画素との距離変化の程度を評価し、距離変化の程度が大きい画素を除外して対象物に関する所要情報を抽出する構成を採用したことにより、対象物に関して抽出される所要情報の精度を高めることが可能になるという利点を有する。

実施形態を示すブロック図である。 同上における距離情報の一例を示す図である。 同上の動作説明図である。 同上の使用例における濃淡画像を示す図である。 同上を照明器具の制御に用いる例を示す図である。 同上をジェスチャ操作による装置の制御に用いる例を示す図である。 同上をベッドの監視に用いる例を示す図である。

以下に説明する実施形態では、２次元に配列されている複数個の画素の対象空間をマッピングし、画素ごとに対象空間に関する距離情報を対応付けた距離画像を生成する計測装置が用いられる。この計測装置は、対象空間に関する距離情報を取得できれば、距離情報を取得するために採用する技術についてはとくに問わない。以下の実施形態で用いられる計測装置は、ステレオビジョンの技術により距離情報を取得する構成を採用する場合を想定している。ただし、計測装置は、飛行時間法、光切断法、位相シフト法などの周知の技術が採用されていてもよい。

どの技術を採用する場合であっても、距離画像の各画素は距離情報だけではなく、輝度情報を容易に対応付けられることが望ましい。すなわち、計測装置において対象空間がマッピングされる画素は、距離情報だけではなく、輝度情報も対応付けられることが望ましい。言い換えると、計測装置は、距離画像と濃淡画像とを生成することが望ましい。以下では、とくに断りがなければ、距離情報と輝度情報との両方を用いる場合を想定する。

図１に示すように、計測装置２０は処理装置１０と併せて用いられることにより対象物検出装置１を構成する。処理装置１０は、以下に説明する機能を実現するために、専用のハードウェアで構成される場合と、プログラムを実行する汎用のコンピュータで構成される場合とがある。

以下に説明する実施形態では、対象空間が室内空間であって、計測装置２０は室内の天井において中央付近に配置される例を想定する。計測装置２０は、下向きに取り付けられており、室内の全体を監視できるように広い視野を有するように構成される。ただし、このような構成および配置は実施形態を説明するための例であって、構成を限定する趣旨ではない。

処理装置１０は、計測装置２０が接続されるインターフェイス部（以下、「Ｉ／Ｆ部」と記載する）１１１と、処理装置１０が抽出した所要情報を外部に出力させるＩ／Ｆ部１１２とを備える。Ｉ／Ｆ部１１２から出力される所要情報の具体例は後述する。

Ｉ／Ｆ部１１１を通して計測装置２０から取得した距離画像および濃淡画像は、記憶部１２に格納される。記憶部１２は、距離画像が格納される距離画像記憶部１２１と、濃淡画像が記憶される濃淡画像記憶部１２２とを備える。距離画像記憶部１２１と濃淡画像記憶部１２２とは、ともに画素に対応した記憶領域を有し、記憶領域ごとに距離情報および輝度情報が格納される。

ところで、距離画像や濃淡画像を用いて対象物に関して、形状、種類、個数などの所要情報を抽出しようとすれば、距離画像や濃淡画像の中で対象物が占有する領域を確定しなければならない。濃淡画像では、濃淡画像の中で対象物が占有する領域は、対象物に照射される光の向きや強さとの関係によって変化する可能性があり、対象物のエッジを確定できない場合がある。また、距離画像では、理論的には、対象物に照射される光の向きや強さの影響を受けないが、対象物が立体物であれば、対象物のエッジ付近で距離情報が比較的大きく変化するから、対象物のエッジを確定できない場合がある。

本実施形態は、距離画像において対象物が立体物であれば、対象物のエッジ付近で距離情報が比較的大きく変化することを利用し、距離情報が比較的大きく変化する場合に、対象物のエッジ付近であると推定している。言い換えると、距離画像において、距離情報が比較的大きく変化している領域を対象物が占有する領域から除外することによって、対象物のエッジを確定し、対象物に関してほぼ一定の条件で所要情報を抽出可能にしている。

処理装置１０は、対象物のエッジ付近の距離情報の変化を抽出するために、距離画像記憶部１２１に格納された距離画像から画素ごとに周辺画素との距離変化の程度を表す評価値を求める信頼度評価部１３を備える。また、処理装置１０は、距離画像においてエッジ付近の距離情報を対象物が占有する領域から除外するために、信頼度評価部１３が求めた評価値を許容範囲と比較し、評価値が許容範囲を逸脱している画素を不定画素として除外する不定画素除外部１４を備える。さらに、処理装置１０は、不定画素除外部１４に除外されなかった画素を用いて対象空間に存在する対象物に関する所要情報を抽出する情報抽出部１５を備える。

すなわち、処理装置１０は、信頼度評価部１３において、距離画像から対象物に関する所要情報の抽出に採用可能な画素か否かを判断する処理と、不定画素除外部１４において、対象物に関する所要情報の抽出には採用しない画素を除外する処理とを順に行う。さらに、処理装置１０は、情報抽出部１５において、不定画素除外部１４に除外されなかった画素を用い、対象物に関する所要情報を抽出する。情報抽出部１５は、対象物に関して処理装置１０の使用目的に応じた所要情報を抽出する。たとえば、対象物が検出されたことを報知する目的であれば、Ｉ／Ｆ部１１２は報知装置に報知信号を出力するように構成される。また、対象物が検出されたことを契機として負荷装置を制御する目的であれば、Ｉ／Ｆ部１１２は負荷装置に制御信号を出力するように構成される。

以下では、不定画素を抽出する技術を具体的に説明する。いま、距離画像の一直線上に並ぶ画素に、図２のように距離情報が対応付けられている場合を想定する。計測装置２０が天井に配置され視野が下向きに設定されている場合、対象空間において床面上に存在する対象物との距離は床面よりも小さくなる。また、接して隣り合う画素間の距離情報の差が規定範囲内である画素が連続して複数個存在する場合、これらの複数個の画素は、対象物または床面に対応していると推定される。したがって、距離情報の変化が少ない領域のうち最遠方の画素の領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３は床面に対応すると推定され、距離情報の変化が少ない領域のうち床面よりも近い領域Ｒ４，Ｒ５は対象物に対応すると推定される。

図からわかるように、床面に対応すると推定される領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３と、対象物に対応すると推定される領域Ｒ４，Ｒ５との境界となる領域Ｒ６，Ｒ７，Ｒ８，Ｒ９、すなわち、対象物のエッジ付近の領域では、距離情報が比較的大きく変化している。この知見によれば、距離情報が比較的大きく変化している領域Ｒ６，Ｒ７，Ｒ８，Ｒ９は、対象物のエッジ付近の領域を含むことが予想される。そのため、上述したように、信頼度評価部１３が距離情報の変化の程度を評価する評価値を求め、この評価値を用いて、不定画素除外部１４が距離情報の変化の程度が許容範囲より大きい領域に含まれる画素を不定画素として除外するのである。

距離情報の変化の程度を評価する評価値は、距離画像の空間微分により得られる画素ごとの微分強度値の関数が用いられる。着目する画素をＰｉとし、画素Ｐｉの８近傍の画素Ｐ１〜Ｐ８の画素値をＥ１〜Ｅ８とするとき、画素Ｐｉの微分強度値Ｄｉは、ここでは、次式で定義される。
Ｄｉ＝（Ｄｘ^２＋Ｄｙ^２）^１／２
Ｄｘ＝（Ｅ１＋Ｅ４＋Ｅ６）−（Ｅ３＋Ｅ５＋Ｅ８）
Ｄｙ＝（Ｅ１＋Ｅ２＋Ｅ３）−（Ｅ６＋Ｅ７＋Ｅ８）
ここに、画素Ｐ１〜Ｐ８は、画素Ｐｉを中心として、左上、上、右上、左、右、左下、下、右下に位置する画素をそれぞれ表している。言い換えると、３×３個の正方格子における中心が画素Ｐｉであって、上列の並びが画素Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３、下列の並びが画素Ｐ６，Ｐ７，Ｐ８、左列の並びが画素Ｐ１，Ｐ４，Ｐ６、右列の並びが画素Ｐ３，Ｐ５，Ｐ８に相当する。

微分強度値Ｄｉの定義から明らかなように、微分強度値Ｄｉは、着目する画素Ｐｉについて周辺画素の濃度勾配の大きさを表している。上述した微分強度値Ｄｉは、８近傍を用いて定義しているが、４近傍、１６近傍などを用いて定義した微分強度値Ｄｉを採用することも可能である。評価値は、微分強度値Ｄｉを含む関数（微分強度値Ｄｉの単調関数の絶対値が望ましい）を採用する。図２の例では、領域Ｒ６〜Ｒ９における濃度勾配は、他の領域Ｒ１〜Ｒ５の濃度勾配よりも大きい値になる。たとえば、評価値が微分強度値Ｄｉの絶対値である場合、不定画素除外部１４は、評価値の許容範囲として上限値を定め、評価値が許容範囲以上である画素を不定画素として除外する。

評価値は、微分強度値Ｄｉのほか、距離情報の度数を用いてもよい。たとえば、図２の例において、計測装置２０により計測可能な距離情報の範囲を０〜４５００ｍｍとして、５００ｍｍずつの区間に区切った度数分布を求める場合を想定する。この場合、領域Ｒ１〜Ｒ３に対応する３０００〜３５００ｍｍの区間の度数が最大になり、領域Ｒ５に対応する５００〜１０００ｍｍの区間の度数が次に大きくなる。また、領域Ｒ６〜Ｒ９に対応する１０００〜３５００ｍｍの範囲の５区間については、５００〜１０００ｍｍの区間および３０００〜３５００ｍｍの区間とは明確に区別される程度に度数が小さくなる。したがって、度数分布が大きい区間の距離情報は信頼度が高く、度数分布が小さい区間の距離情報は信頼度が低いと推定される。

距離情報の度数を用いる場合、信頼度評価部１３は、計測装置２０が取得した距離画像の距離情報に関する度数分布を生成し、度数分布における各区間の度数の関数として評価値を求める。すなわち、距離画像における画素ごとに、画素に対応する距離情報が、どの区間に属するかに応じて当該区間の度数に応じた評価値を定める。評価値は、度数の単調増加関数であることが望ましい。この場合、不定画素除外部１４は、評価値の許容範囲として下限値を定め、評価値が許容範囲以下である画素を不定画素として除外する。

上述のように、信頼度評価部１３が距離画像に基づいて画素ごとの評価値を定め、不定画素除外部１４が評価値を判断して不定画素を除外するから、情報抽出部１５は、対象物のエッジ付近である不定画素を考慮することなく、対象物に関する所要情報を抽出することが可能になる。また、評価値として、距離情報の微分絶対値や距離情報の度数を用いるから、評価値の算出が容易であって、評価値を少ない処理負荷で高速に算出することが可能である。

本実施形態の原理を直観的に理解するために図３を用いて説明する。図３（ａ）のように、計測装置２０の視野に対象物３０が存在する場合、対象物３０のエッジ付近では上述のように距離情報が大きく変化する領域Ｒ１０（図２の領域Ｒ６〜Ｒ９に相当）が生じる。図３（ｂ）のように、距離画像において、領域Ｒ１０は対象物３０に対応する領域Ｒ１１を囲むように形成される。信頼度評価部１３は、領域Ｒ１０に含まれる画素と領域Ｒ１０に含まれない画素とを区別するための標識としての評価値を各画素に付与していることになる。不定画素除外部１４は、領域Ｒ１０に含まれる画素を不定画素として除外し、図３（ｃ）のように、領域Ｒ１０を除外した画像を生成する。

ここに、図３（ｃ）は距離画像と濃淡画像との少なくとも一方であればよい。距離画像および濃淡画像の画素には対象空間がマッピングされているから、距離情報と輝度情報とは対象空間の同じ場所に関する情報を表している。したがって、対象物３０に関する所要情報は、情報の種類に応じて、距離情報と輝度情報とを適宜に用いて抽出される。また、図示例では、図３（ｂ）に示されている領域Ｒ１２が図３（ｃ）には示されていないが、これは領域Ｒ１２に含まれる画素を不定画素として除外したのではなく、領域Ｒ１２を対象外として除外した結果である。対象外の画素を除外する技術については後述する。

以下では、情報抽出部１５が着目する対象物を抽出する技術について説明する。計測装置２０は、距離画像と濃淡画像とを所定の時間間隔で生成する機能を有しており、距離画像および濃淡画像の動画像を生成することが可能である。もっとも、対象物に関する所要情報は、時間経過に伴って変化する情報ばかりではなく、所定時刻の情報のみが必要になる場合もある。したがって、対象物に関して抽出する所要情報の種類によっては、計測装置２０は、距離画像および濃淡画像の静止画像を生成する構成であってもよい。

計測装置２０は、上述した動作から明らかなように、距離画像を生成することが必須であるが、濃淡画像を生成することは必須ではない。さらに、計測装置２０は、対象物に関して抽出しようとする所要情報に応じて、動画像と静止画像との少なくとも一方を生成する。

以下の構成例では、計測装置２０が、距離画像と濃淡画像との動画像を生成する場合を例示する。ただし、計測装置２０が距離画像のみを用いる場合について先に説明し、その後、濃淡画像を併せて利用する場合について説明する。

情報抽出部１５は、まず、距離画像の中で対象物が存在する領域の候補を抽出する。そのため、情報抽出部１５は、対象物が存在しない状態の距離画像を基準画像として取得した後、計測装置２０で生成された距離画像と基準画像との差画像を生成する。差画像は、計測装置２０で生成された距離画像と基準画像における同位置の画素に対応する画素値の差分値を各画素に対応付けた画像である。

ここに、対象物を含む距離画像から対象物を含まない基準画像を減算して差画像を生成したとすれば、理想的には、差画像の画素値は対象物が存在する領域でのみ０以外の値になる。しかしながら、現実的には、対象物が存在しない領域であっても差分値が０にならない場合がある。差分値が０にならない原因としては、たとえば、計測装置２０の測定誤差、計測装置２０の内部雑音などが考えられる。そこで、情報抽出部１５は、差画像において画素値が所定の閾値未満である画素については、画素値を０として扱う。

基準画像は、対象空間に対象物が存在しない状態において、記憶部１２に設けられた基準画像記憶部１２３に格納される。基準画像は、対象空間に対象物が存在しない状態の画像であるから背景を表しており、基準画像は背景画像と言える。この基準画像には、対象空間において固定的に配置されている物体が含まれていてもよい。たとえば、図３における領域Ｒ１２は、対象空間において固定的に配置された物体を表しており、計測装置２０により生成された距離画像と基準画像との差画像では、対象物から除外されている。基準画像記憶部１２３に基準画像を登録するタイミングは、処理装置１０に設けられたスイッチのような操作部（図示せず）を利用者が操作することにより指示される。

情報抽出部１５は、差画像において不定画素を除く領域について、上述した閾値以上の画素を抽出する。抽出された画素は、対象物が存在する領域の候補になるが、対象物に対応していない画素を含んでいる可能性がある。一方、対象物の種類が定まっている場合、計測装置２０の視野内で対象物が存在する領域に応じて、対象物が距離画像に占める面積の範囲はほぼ決まることになる。そこで、情報抽出部１５は、差画像において上述した閾値以上の画素であって不定画素を除いた画素が、複数画素からなる連結領域を形成している場合、連結領域の面積（画素数）を求める。

連結領域は、画素値が閾値以上である画素が接して存在している領域を意味する。要するに、画素値が閾値以上である画素という条件を満たす画素が、隙間なく隣り合わせに存在することにより形成される画素群により形成された領域を連結領域と呼ぶ。

対象物が人である場合には、連結領域の面積だけではなく、連結領域の最大幅あるいは連結領域の最大幅と最小幅との比、連結領域の最高点と床面との距離などを特徴量に用いることにより、対象物の種類の識別に用いることが可能である。このように対象物の３次元情報を用いることができるのは、計測装置２０が距離画像を生成するからである。

ここに、対象物の３次元情報を用いることにより対象物の特徴量を評価する場合には、計測装置２０を基準として設定された装置座標から、対象空間に相当する仮想空間に設定された直交座標系である世界座標への座標変換を行うことが望ましい。装置座標から世界座標への座標変換を行うと、以下の理由により対象物の評価が容易になる。なお、装置座標から世界座標への座標変換は必須ではなく、装置座標の座標値を用いて対象物を評価することも可能である。

装置座標は、計測装置２０から対象空間を見込む方向と対象空間における距離とによって対象空間における座標位置を特定している。そのため、装置座標で表される空間に占める対象物のサイズが、計測装置２０の視野内において対象物が存在する位置によって変化する。これに対して、直交座標系である世界座標を用いると、世界座標で表される仮想空間に占める対象物のサイズは、世界座標において対象物が存在する位置によって変化することはない。したがって、対象物の寸法を特徴量に用いる場合には、世界座標に変換することにより、特徴量と比較する基準を仮想空間での対象物の位置によって変化させる必要がなく、特徴量の評価を簡単に行うことが可能になる。

以上説明したように、情報抽出部１５は、差画像について規定した閾値以上である画素群からなる領域を対象物の候補領域として抽出し、候補領域のうち対象物の既知の特徴量（上述の例では寸法）を満たす領域を対象物に対応する領域として抽出する。対象物の特徴量としては、対象物の形状（輪郭線形状や輪郭線内の特定形状）を用いたり、場合によっては反射率や色などの情報を用いることも可能である。

上述した動作例では、対象物が存在しない状態の基準画像を基準画像記憶部１２３に格納している。そのため、基準画像を基準画像記憶部１２３に登録するタイミングを利用者が指示する構成が必要になっている。これに対して、計測装置２０が動画像を出力する機能を利用し、所定の時間間隔で生成される距離画像のうち、あらかじめ定めた参照時間内に得られる距離画像を基準画像に用いてもよい。参照時間は、対象物を抽出しようとする着目時点に対してあらかじめ定められている。

たとえば、対象物検出装置１がオフィスにおいて対象物として人を検出する目的で用いられる場合、着目時点はオフィスに人が存在する時間帯であり、参照時間は夜間などオフィスに人が存在しない時間帯として定めることができる。この構成を採用することにより、基準画像記憶部１２３に基準画像を格納するタイミングを利用者が指示しなくとも、必要な基準画像を自動的に基準画像記憶部１２３に取り込むことが可能になる。また、日毎に基準画像を自動的に更新するようにしておけば、対象空間におけるレイアウトの変更などが生じた場合でも、遅くとも１日後にはレイアウトの変更が基準画像に反映されるから、対象空間の最新の状態に応じた基準画像を用いて対象物を精度よく検出することが可能になる。

上述した動作例は、情報抽出部１５が距離画像を用いて対象物が存在する領域を抽出しているが、距離画像に代えて濃淡画像を用いて対象物が存在する領域を抽出してもよい。この場合、対象物を含む画像と基準画像とはともに濃淡画像であり、差画像の画素値は輝度値に関する差分値になる。そのため、対象物の特徴量として３次元情報を用いることはできないが、輪郭線形状のほか、凹凸のない模様などの情報を特徴量として用いることが可能である。

基準画像として濃淡画像を用いる場合も、着目時点に対して参照時間があらかじめ定められていてもよい。この場合、参照時間内に得られる濃淡画像を基準画像とし、着目時点において計測装置２０が生成した濃淡画像と、基準画像記憶部１２３に格納された基準画像との差画像を用いて対象物に関する既知の特徴を満たす領域を対象物に対応する領域として抽出してもよい。

なお、距離画像を用いる動作と濃淡画像を用いる動作とは、それぞれ単独で用いるだけではなく、両方を用いるようにしてもよい。距離画像を用いることにより３次元情報を利用することが可能であり、また、濃淡画像を用いることにより凹凸のない模様などを利用することが可能になる。したがって、距離画像と濃淡画像とを併せて用いることにより、種々の対象物を精度よく検出することが可能になる。

ところで、すでに述べたように、計測装置２０に設定された装置座標から直交座標系である世界座標への座標変換が行われることにより、世界座標において対象物の位置が変化してもサイズや形状が変化することはない。したがって、情報抽出部１５は、差画像から抽出した対象物の候補領域について、世界座標への座標変換を行った後に、当該領域の形状を対象物の形状に関する特徴と比較する。すなわち、情報抽出部１５は、既知の対象物の形状に関する特徴と候補領域の形状とを比較することにより、対象空間に既知の対象物の存否を判定することが可能になる。

たとえば、情報抽出部１５は、座標変換後の候補領域と、既知の対象物の形状に関するテンプレートとの一致の程度を定量的に判定し、テンプレートの一致の程度が基準値以上であれば既知の対象物と判断する。対象物の形状に関する特徴は、距離画像と濃淡画像とのどちらかを単独で用いて判定するほか、距離画像と濃淡画像とにおいてそれぞれ判定した結果が一致する場合に、既知の対象物と判定することも可能である。

ところで、距離画像から求めた候補領域は３次元情報を含んでいるから、既知の対象物の形状に関する特徴と候補領域の形状に関する特徴とを比較する際に、比較すべき情報量が多く、処理負荷が大きくなる可能性がある。そこで、候補領域の３次元の情報を世界座標に規定した一つの平面（たとえば、床面に平行な平面）に射影することにより、３次元の情報を２次元の情報としてマッピングしてもよい。この場合、３次元の情報を２次元の情報に圧縮するから情報量が低減され、そのため、対象物の形状に関する特徴を比較する際の処理負荷が低減され、結果として処理速度の向上が期待できる。

情報抽出部１５は、上述した処理により、候補領域が既知の対象物に対応しているか否かを判定し、対象空間における既知の対象物の存否を検出する。さらに、情報抽出部１５は、検出した対象物の位置を計測する機能も備える。対象物の位置は、距離画像と濃淡画像とのどちらを用いても計測可能であるが、距離画像を用いる場合、候補領域を世界座標における一つの平面（たとえば、床面に平行な平面）に射影し、３次元の情報を２次元の情報としてマッピングすることが望ましい。この処理によって、３次元の情報が２次元の情報に圧縮され、対象物の位置を検出する際の処理負荷が軽減される。

対象物の位置を検出する場合、情報抽出部１５は、対象物の候補領域の位置を対象物の位置として求めることが可能である。この場合、候補領域の重心位置を対象物の位置に用いればよい。情報抽出部１５は、世界座標の一平面における候補領域の占有範囲を、当該平面を規定する２本の座標軸に沿う２方向の範囲として求め、各方向の中点の座標位置を対象物の位置として用いてもよい。

また、情報抽出部１５は、候補領域から対象物の位置を検出する際に、世界座標にマッピングされた候補領域と、既知であるテンプレートとを重ね合わせて一致の程度を評価し、一致の程度が最大になるときのテンプレートの位置を対象物の位置と判断してもよい。たとえば、上から見た人の形状を単純化した楕円形あるいは長方形のテンプレートを用い、床面に平行な平面に投影した候補領域の形状とテンプレートとの一致の程度を評価すれば、人の位置を判断することができる。また、テンプレートの形状を適宜に設定すれば、人の向きを判断することも可能である。

対象物を抽出する距離画像あるいは濃淡画像が動画像である場合、情報抽出部１５は、対象物の位置の時系列を評価することにより、対象物の位置変化および移動速度を対象物に関する所要情報として抽出してもよい。対象物の位置は、上述した処理によって求められるから、距離画像あるいは濃淡画像のフレームごとに対象物の位置を検出することにより、対象物の位置変化あるいは対象物の移動軌跡が算出される。また、対象物の位置変化により対象物の移動距離が求められるから、対象物の移動距離とフレーム数との関係から対象物の移動速度が算出される。つまり、情報抽出部１５は、対象物が移動しているか静止しているかの別、対象物が移動している場合は、移動速度、移動軌跡、移動方向などを対象物に関する所要情報として抽出することが可能である。

（使用例１）
上述した対象物検出装置１を、オフィスの天井に配置された複数個の照明器具（図示せず）を制御する目的に使用する例について説明する。したがって、処理装置１０のＩ／Ｆ部１１２は、照明器具の点灯と消灯とを制御する制御信号を出力するように構成される。

また、計測装置２０は、ステレオビジョンの技術により距離画像を生成する構成を想定する。計測装置２０は、ＣＣＤイメージセンサあるいはＣＭＯＳイメージセンサのような撮像素子を備えた２台のカメラを備え、それぞれのカメラが生成する画像は濃淡画像になる。したがって、２台のカメラから得られた情報をステレオビジョンの技術を用いて統合することにより距離画像が生成され、いずれか１台のカメラから出力される濃淡画像の出力を用いることにより濃淡画像が得られる。

２台のカメラから得られる濃淡画像をマッチングさせる技術は種々考えられているが、どの技術を採用してもよいからとくに説明しない。ただし、本実施形態は、オフィスの天井に配置した計測装置２０を用いて、オフィスの全体を監視することが望ましいから、計測装置２０は視野の広い構成が望ましい。そのため、計測装置２０は、半球状に形成された魚眼レンズを備えることが望ましい。

図４は一方のカメラで撮像された濃淡画像を示している。また、図５のように、有効な視野４０を９ｍ×９ｍとして、縦方向と横方向とに１０個ずつの監視エリア４１に分割している。したがって、監視エリア４１は、０．９ｍ×０．９ｍの正方形になる。個々の照明器具は、それぞれの監視エリア４１の中央位置に配置される。対象物検出装置１は、それぞれの監視エリア４１における人の存否に応じて照明器具の点灯状態を制御する。

ここでは、説明を簡単にするために、人が検出された監視エリア４１に配置された照明器具が点灯するという規則を適用する。したがって、複数の監視エリア４１に跨って人が検出された場合は、それらの複数の監視エリア４１に配置された照明器具が点灯することになる。ただし、人が検出された監視エリア４１と点灯させる照明器具とを対応付ける規則は、これに限らず、必要に応じて適宜に設定可能である。

図５に示す例では、人３１の存在範囲を白丸に代えて表している。人３１の存在範囲は、１個の監視エリア４１のみで検出される場合、２個の監視エリア４１に跨って検出される場合、４個の監視エリア４１に跨って検出される場合の３種類が考えられる。図示例では、人３１が検出された監視エリア４１に斜線を付している。ここでは、人３１が検出された監視エリア４１に配置された照明器具が点灯するという規則を採用しているから、人が検出された監視エリア４１の個数に応じて照明器具が点灯する。

この使用例は、対象物検出装置１によりオフィスにおける人３１の位置を検出し、人３１の存在が検出された領域のみで照明器具を点灯させる。そのため、人３１の周辺のみの照明を行い、照明による安全性や利便性を確保しながらも、無駄な電力消費を抑制することが可能になる。また、１台の計測装置２０を用いてオフィスの全体を視野とすることが可能であるから、同様の制御を行うために、照明器具ごとに人感センサを設ける場合と比較すると、構成が簡単になる。また、計測装置２０を１台だけ用いているから、多数個の人感センサを用いる場合よりもコストを低減できる可能性がある。

（使用例２）
対象物検出装置１は、利用者の身体の動きを検出し、検出した動きに応じて装置の動作を指示する目的に用いることが可能である。この場合、距離画像は、不定画素の除去だけではなく、利用者の身体の動きの検出にも用いられる。このような目的に対象物検出装置１を用いる場合、処理装置１の情報抽出部１５は、人３１（図６参照）を対象物として検出し、さらに検出した人３１の着目部位を抽出する機能が必要になる。

着目部位は、たとえば上肢であって、情報抽出部１５は、検出した人３１の身体における位置および形状の知識を用いて上肢を抽出する。さらに、情報抽出部１５は、上肢を関節モデルに当て嵌めることにより、上肢の動きを関節モデルの動きとして抽出する。この処理により、上肢の動きを関節の位置および角度で表し、関節の位置および角度の時系列によって上肢の移動で表現される指示を検出する。すなわち、情報抽出部１５は、いわゆるジェスチャ操作の意味を解釈し、Ｉ／Ｆ部１１２を通して装置に動作を指示するための制御信号を出力する。

図６に示す例では、人３１の上肢の動きを検出しやすいように、情報抽出部１５は、人３１の位置を基準として監視エリア４２を設定している。この監視エリア４２は、人３１に付随して設定され、人３１が移動すれば監視エリア４２も移動する。また、情報抽出部１５は、監視エリア４２の範囲でのみ上肢の動きを検出するように制限している。したがって、不定画素除外部１４により不定画素が除外されるだけではなく、上肢の動きを検出する範囲が制限されることにより、上肢の動きを検出する精度が高くなり、誤操作の可能性を低減することが可能になる。

なお、上述した動作例は一例であって、装置の動作を指示するジェスチャ操作は、上肢の動きのほか、手や指の動きを用いるように構成することも可能であり、あるいはまた、上肢ではなく下肢の動きを用いたり、身体全体の動きをジェスチャ操作に用いるように構成することも可能である。したがって、監視エリア４２も、人３１のどの部位の動きを検出するかに応じて適宜に設定される。

（使用例３）
対象物検出装置１は、ベッドを使用する病人や被介護人について、ベッド周りでの動きを検出し、必要に応じて看護士や介護人に報知する目的で利用することも可能である。たとえば、病人や被介護人は心身が脆弱であるから、ベッド内で寝返りができずに床擦れが生じたり、ベッドからの離床時に転倒したりする可能性がある。したがって、ベッド内での姿勢を監視したり、ベッドからの離床を監視したりすることが要求されている。

上述した対象物検出装置１をこの種の目的で用いる場合、図７に示すように、計測装置２０は、ベッド３２を視野とするように設置される。また、情報抽出部１５は、ベッド３２と人３１とを、それぞれ対象物３０として抽出する。ここでも不定画素除外部１４が不定画素を除外しているから、情報抽出部１５は、ベッド３２と人３１とを明確に分離することが可能になる。すなわち、ベッド周りでの病人や被介護人の動きを正確に把握することが可能になる。

この種の目的では、Ｉ／Ｆ部１１２は報知装置に対して報知信号を出力するように構成される。情報抽出部１５は、ベッドの位置を把握し、かつベッドに対する病人や被介護人の動きを検出することにより、病人や被介護人の動きが、あらかじめ定められた状態になったときに、Ｉ／Ｆ部１１２を通して報知装置への報知を行う。

この構成では、病人や被介護人の動きを距離画像を用いて監視する。そのため、病人や被介護人の動きを監視しながらも、プライバシを守ることが可能になる。しかも、不定画素を除外しているから、上述したように、ベッド３２と人３１とを明確に分離することが可能になり、検出精度が高くなる。

１ 対象物検出装置
１０ 処理装置
１３ 信頼度評価部
１４ 不定画素除外部
１５ 情報抽出部
２０ 計測装置
３１ 人（対象物）
３２ ベッド（対象物）
１２１ 距離画像記憶部
１２２ 濃淡画像記憶部
１２３ 基準画像記憶部

Claims (14)

1. ２次元に配列されている複数個の画素に対象空間をマッピングし、前記画素ごとに前記対象空間に関する距離情報を対応付けた距離画像を生成する計測装置と、
   前記画素に対応付けた距離情報を用いることにより前記画素ごとに周辺画素との距離変化の程度を表す評価値を求める信頼度評価部と、
   周辺画素との間の距離変化の程度が大きく前記信頼度評価部が求めた前記評価値が許容範囲を逸脱している前記画素を不定画素として除外する不定画素除外部と、
   前記不定画素除外部に除外されなかった前記画素を用いて前記対象空間に存在する対象物に関する所要情報を抽出する情報抽出部とを備える
   ことを特徴とする対象物検出装置。
2. 前記信頼度評価部は、前記計測装置が生成した距離画像の空間微分により得られる前記画素ごとの微分強度値の関数として前記評価値を求め、前記許容範囲は上限値で定められ、前記評価値が前記許容範囲以上である前記画素を不定画素として除外する
   ことを特徴とする請求項１記載の対象物検出装置。
3. 前記信頼度評価部は、前記計測装置が生成した距離画像の距離情報に関する度数分布から求められる度数の関数として前記評価値を求め、前記許容範囲は下限値で定められ、前記評価値が前記許容範囲以下である前記画素を不定画素として除外する
   ことを特徴とする請求項１記載の対象物検出装置。
4. 前記情報抽出部は、前記対象空間において抽出すべき対象物が存在しない状態の距離画像を基準画像とし、前記計測装置が生成した距離画像と前記基準画像とのうち前記不定画素を除く領域の差画像において、画素値である差分値が規定した閾値以上である画素群からなる領域を前記対象物の候補領域として抽出し、さらに、前記候補領域のうち距離情報が前記対象物に関する既知の特徴を満たす領域を前記対象物に対応する領域として抽出する
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の対象物検出装置。
5. 前記計測装置は、所定の時間間隔で距離画像を生成する機能を有し、
   前記情報抽出部は、前記計測装置が生成した距離画像のうち着目時点に対してあらかじめ定めた参照時間内に得られる距離画像を基準画像とし、着目時点の距離画像と前記基準画像とのうち前記不定画素を除く領域の差画像において、画素値である差分値が規定した閾値以上である画素群からなる領域を前記対象物の候補領域として抽出し、さらに、前記候補領域のうち距離情報が前記対象物に関する既知の特徴を満たす領域を前記対象物に対応する領域として抽出する
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の対象物検出装置。
6. 前記計測装置は、前記画素ごとに対象空間に関する輝度情報を対応付けた濃淡画像を生成する機能を有し、
   前記情報抽出部は、前記対象空間において抽出すべき対象物が存在しない状態の濃淡画像を基準画像とし、前記計測装置が生成した濃淡画像と前記基準画像とのうち前記不定画素を除く領域の差画像において、画素値である差分値が規定した閾値以上である画素群からなる領域を前記対象物の候補領域として抽出し、さらに、前記候補領域のうち輝度情報が前記対象物に関する既知の特徴を満たす領域を前記対象物に対応する領域として抽出する
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の対象物検出装置。
7. 前記計測装置は、前記画素ごとに対象空間に関する輝度情報を対応付けた濃淡画像を所定の時間間隔で生成する機能を有し、
   前記情報抽出部は、前記計測装置が生成した濃淡画像のうち着目時点に対してあらかじめ定めた参照時間内に得られる濃淡画像を基準画像とし、着目時点の濃淡画像と前記基準画像とのうち前記不定画素を除く領域の差画像において、画素値である差分値が規定した閾値以上である画素群からなる領域を前記対象物の候補領域として抽出し、さらに、前記候補領域のうち輝度情報が前記対象物に関する既知の特徴を満たす領域を前記対象物に対応する領域として抽出する
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の対象物検出装置。
8. 前記情報抽出部は、
   実空間である前記対象空間と等価な仮想空間に世界座標を設定し、
   前記候補領域に含まれる前記画素の２次元の位置と前記画素ごとの距離情報との組合せを前記世界座標の座標位置に変換することにより、前記候補領域を前記世界座標にマッピングし、
   前記世界座標にマッピングされた前記候補領域の形状に関する特徴を、既知である前記対象物の特徴と比較することにより、既知である前記対象物の存否の判定結果を前記所要情報として抽出する
   ことを特徴とする請求項４〜７のいずれか１項に記載の対象物検出装置。
9. 前記情報抽出部は、
   実空間である前記対象空間と等価な仮想空間に世界座標を設定し、
   前記候補領域に含まれる前記画素の２次元の位置と前記画素ごとの距離情報との組合せを前記世界座標の一つの平面に射影することにより、前記候補領域の３次元の情報を前記世界座標の前記平面に２次元の情報としてマッピングし、
   前記世界座標にマッピングされた前記候補領域の形状に関する特徴を、既知である前記対象物の特徴と比較することにより、既知である前記対象物の存否の判定結果を前記所要情報として抽出する
   ことを特徴とする請求項４〜７のいずれか１項に記載の対象物検出装置。
10. 前記情報抽出部は、既知である前記対象物が存在する場合、前記候補領域の位置の時系列を評価することにより、前記対象物の位置変化および移動速度を算出する
    ことを特徴とする請求項５又は７記載の対象物検出装置。
11. 前記情報抽出部は、
    実空間である前記対象空間と等価な仮想空間に世界座標を設定し、
    前記候補領域に含まれる前記画素の２次元の位置と前記画素ごとの距離情報との組合せを前記世界座標の一つの平面に射影することにより、前記候補領域の３次元の情報を前記世界座標の前記平面に２次元の情報としてマッピングし、
    前記世界座標にマッピングされた前記候補領域に既知であるテンプレートを重ね合わせて一致の程度を評価し、一致の程度が最大になるときに、前記テンプレートの位置を前記対象物の位置とみなす
    ことを特徴とする請求項４〜７のいずれか１項に記載の対象物検出装置。
12. 前記情報抽出部は、前記対象物に対応する領域の位置を前記対象物の位置として求める
    ことを特徴とする請求項４〜９のいずれか１項に記載の対象物検出装置。
13. ２次元に配列されている複数個の画素に対象空間をマッピングし、前記画素ごとに対象空間に関する距離情報を対応付けた距離画像を計測装置が生成する過程と、
    前記画素に対応付けた距離情報を用いることにより前記画素ごとに周辺画素との距離変化の程度を表す評価値を信頼度評価部とが求める過程と、
    周辺画素との間の距離変化の程度が大きく前記信頼度評価部が求めた前記評価値が許容範囲を逸脱している前記画素を不定画素除外部が不定画素として除外する過程と、
    前記不定画素除外部に除外されなかった前記画素を用いて情報抽出部が前記対象空間に存在する対象物に関する所要情報を抽出する過程とを備える
    ことを特徴とする対象物検出方法。
14. ２次元に配列されている複数個の画素に対象空間をマッピングし、前記画素ごとに対象空間に関する距離情報を対応付けた距離画像を生成する計測装置とともに用いられるコンピュータを、
    前記画素に対応付けた距離情報を用いることにより前記画素ごとに周辺画素との距離変化の程度を表す評価値を求める信頼度評価部と、
    周辺画素との間の距離変化の程度が大きく前記信頼度評価部が求めた前記評価値が許容範囲を逸脱している前記画素を不定画素として除外する不定画素除外部と、
    前記不定画素除外部に除外されなかった前記画素を用いて前記対象空間に存在する対象物に関する所要情報を抽出する情報抽出部として機能させるプログラム。