JP2014197306A - 画像処理回路及び画像検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】画像が特定画像である確からしさを示す確度値を求める処理についての処理速度を向上することが可能な技術を提供する。
【解決手段】各第２選択回路は、第１選択回路７２０から出力される評価値である第１評価値と所定の相対的な位置関係にある評価値を複数の評価値から選択して出力する。複数の第２選択回路の間では、当該所定の相対的な位置関係が互いに異なっている。各積算回路は、当該積算回路に対応する第２選択回路から第２評価値が出力されるたびに、当該第２評価値と、当該第２評価値とペアを成す、第１選択回路７２０から出力される第１評価値との組み合わせに応じた重み値を、当該第２選択回路に対応する記憶回路から読み出して積算する。加算回路７４０は、少なくとも、複数の積算回路から出力される複数の積算値を加算し、それによって得られる加算値が確度値となる。
【選択図】図３５

Description

本発明は、画像が特定画像である確からしさを示す確度値を求める技術に関する。

特許文献１に記載されているように、従来から、画像の特徴を表す値を求めるための様々な技術が提案されている。

特開２０１２−５３７６９号公報

さて、画像の特徴を表す値に基づいて、当該画像が特定画像である確からしさを示す確度値を求める処理においては、処理速度の向上が望まれる。

そこで、本発明は上述の点に鑑みて成されたものであり、画像が特定画像である確からしさを示す確度値を求める処理についての処理速度を向上することが可能な技術を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明に係る画像処理回路の一態様は、入力画像が特定画像である確からしさを示す確度値を求める画像処理回路であって、前記入力画像に含まれる複数の画素の特徴をそれぞれ示す、互いに異なる位置が割り当てられた複数の評価値から一つの評価値を選択して出力する第１選択回路と、それぞれが、前記複数の評価値から一つの評価値を選択して出力する複数の第２選択回路と、前記複数の第２選択回路にそれぞれ対応して設けられた複数の記憶回路と、前記複数の第２選択回路にそれぞれ対応して設けられた複数の積算回路と、加算回路と、前記第１選択回路及び前記複数の第２選択回路での評価値の選択を制御する制御回路とを備え、前記第１選択回路は、前記複数の評価値から選択する一つの評価値を順次変化させて、出力する評価値を変化させ、前記複数の第２選択回路のそれぞれは、前記第１選択回路から出力される評価値である第１評価値と所定の相対的な位置関係にある一つの評価値を前記複数の評価値から選択して出力し、前記複数の第２選択回路の間では、前記所定の相対的な位置関係は互いに異なり、前記複数の記憶回路のそれぞれは、対応する第２選択回路から出力される評価値である第２評価値と、当該第２評価値とペアを成す、前記第１選択回路から出力される前記第１評価値との組み合わせに応じた、前記特定画像についての学習サンプルに基づく重み値を記憶し、前記複数の積算回路のそれぞれは、当該積算回路に対応する第２選択回路から前記第２評価値が出力されるたびに、当該第２評価値と、当該第２評価値とペアを成す、前記第１選択回路から出力される前記第１評価値との組み合わせに応じた前記重み値を、当該第２選択回路に対応する記憶回路から読み出して積算し、その結果得られる積算値を出力し、前記加算回路は、少なくとも、前記複数の積算回路から出力される複数の積算値を加算し、それによって得られる加算値が前記確度値となる。

また、本発明に係る画像処理回路の一態様では、前記複数の記憶回路に記憶される前記重み値は、書き替え可能である。

また、本発明に係る画像処理回路の一態様では、前記画像処理回路は、複数種類の特定画像のそれぞれについて、前記入力画像が当該特定画像である確からしさを示す前記確度値を求めることが可能であって、前記複数の記憶回路のそれぞれは、前記複数種類の特定画像にそれぞれ対応する複数種類の重み値であって、それぞれが、当該記憶回路に対応する第２選択回路から出力される前記第２評価値と、当該第２評価値とペアを成す、前記第１選択回路から出力される前記第１評価値との組み合わせに応じた、対応する特定画像についての学習サンプルに基づく複数種類の重み値を記憶し、前記制御回路は、前記複数の積算回路に対して使用する重み値の種類を設定し、前記複数の積算回路のそれぞれは、当該積算回路に対応する第２選択回路から前記第２評価値が出力されるたびに、当該第２評価値と、当該第２評価値とペアを成す、前記第１選択回路から出力される前記第１評価値との組み合わせに応じた、前記制御回路によって設定された種類の重み値を、当該第２選択回路に対応する記憶回路から読み出して積算する。

また、本発明に係る画像処理回路の一態様では、前記制御回路は、前記複数の第２選択回路のそれぞれについて、当該第２選択回路の評価値の選択動作を設定するための設定情報を記憶するレジスタをさらに備える。

また、本発明に係る画像処理回路の一態様では、前記画像処理回路は、前記入力画像が、前記特定画像である第１特定画像とは異なる種類の第２特定画像である確からしさを示す第２確度値を求めることが可能であって、前記複数の第２選択回路は、動作モードとして、前記第１特定画像についての前記確度値である第１確度値が求められる際に有効となる第１モードと、前記第２確度値が求められる際に有効となる第２モードとを有し、前記制御回路は、前記複数の第２選択回路の動作モードを設定し、前記複数の第２選択回路のそれぞれにおいて、前記第１モードと前記第２モードとの間では、同じ前記第１評価値とペアを成す前記第２評価値の位置が、当該第１評価値の位置に対して左右対称あるいは上下対称となっており、前記複数の積算回路のそれぞれは、当該積算回路に対応する第２選択回路が前記第１モードである場合には、当該第２選択回路から前記第２評価値が出力されるたびに、当該第２評価値と、当該第２評価値とペアを成す、前記第１選択回路から出力される前記第１評価値との組み合わせに応じた前記重み値を、当該第２選択回路に対応する記憶回路から読み出して積算し、その結果得られる積算値を第１積算値として出力し、当該積算回路に対応する第２選択回路が前記第２モードである場合には、当該第２選択回路から前記第２評価値が出力されるたびに、当該第２評価値と、当該第２評価値とペアを成す、前記第１選択回路から出力される前記第１評価値との組み合わせに応じた前記重み値を、当該第２選択回路に対応する記憶回路から読み出して積算し、その結果得られる積算値を第２積算値として出力し、前記加算回路は、少なくとも、前記複数の第２選択回路が前記第１モードである場合に前記複数の積算回路から出力される複数の積算値を加算し、それによって得られる第１加算値が前記第１確度値となり、前記加算回路は、少なくとも、前記複数の第２選択回路が前記第２モードである場合に前記複数の積算回路から出力される複数の積算値を加算し、それによって得られる第２加算値が前記第２確度値となる。

また、本発明に係る画像検出装置の一態様は、処理対象画像から選択された複数の画像のそれぞれを入力画像とし、当該入力画像が特定画像である確からしさを示す確度値を求める画像処理回路と、前記画像処理回路で求められた前記確度値に基づいて、前記処理対象画像において前記特定画像を特定する特定部とを備え、前記画像処理回路は、入力画像に含まれる複数の画素の特徴をそれぞれ示す、互いに異なる位置が割り当てられた複数の評価値から一つの評価値を選択して出力する第１選択回路と、それぞれが、前記複数の評価値から一つの評価値を選択して出力する複数の第２選択回路と、前記複数の第２選択回路にそれぞれ対応して設けられた複数の記憶回路と、前記複数の第２選択回路にそれぞれ対応して設けられた複数の積算回路と、加算回路と、前記第１選択回路及び前記複数の第２選択回路での評価値の選択を制御する制御回路とを有し、前記第１選択回路は、前記複数の評価値から選択する一つの評価値を順次変化させて、出力する評価値を変化させ、前記複数の第２選択回路のそれぞれは、前記第１選択回路から出力される評価値である第１評価値と所定の相対的な位置関係にある一つの評価値を前記複数の評価値から選択して出力し、前記複数の第２選択回路の間では、前記所定の相対的な位置関係は互いに異なり、前記複数の記憶回路のそれぞれは、対応する第２選択回路から出力される評価値である第２評価値と、当該第２評価値とペアを成す、前記第１選択回路から出力される前記第１評価値との組み合わせに応じた、前記特定画像についての学習サンプルに基づく重み値を記憶し、前記複数の積算回路のそれぞれは、当該積算回路に対応する第２選択回路から前記第２評価値が出力されるたびに、当該第２評価値と、当該第２評価値とペアを成す、前記第１選択回路から出力される前記第１評価値との組み合わせに応じた前記重み値を、当該第２選択回路に対応する記憶回路から読み出して積算し、その結果得られる積算値を出力し、前記加算回路は、少なくとも、前記複数の積算回路から出力される複数の積算値を加算し、それによって得られる加算値が前記確度値となる。

また、本発明に係る画像検出装置の一態様では、前記画像処理回路は、複数種類の特定画像のそれぞれについて、入力画像が当該特定画像である確からしさを示す前記確度値を求め、前記複数の記憶回路のそれぞれは、前記複数種類の特定画像にそれぞれ対応する複数種類の重み値であって、それぞれが、当該記憶回路に対応する第２選択回路から出力される前記第２評価値と、当該第２評価値とペアを成す、前記第１選択回路から出力される前記第１評価値との組み合わせに応じた、対応する特定画像についての学習サンプルに基づく複数種類の重み値を記憶し、前記制御回路は、前記複数の積算回路に対して使用する重み値の種類を設定し、前記複数の積算回路のそれぞれは、当該積算回路に対応する第２選択回路から前記第２評価値が出力されるたびに、当該第２評価値と、当該第２評価値とペアを成す、前記第１選択回路から出力される前記第１評価値との組み合わせに応じた、前記制御回路によって設定された種類の重み値を、当該第２選択回路に対応する記憶回路から読み出して積算し、前記特定部は、前記画像処理回路で求められた、前記複数種類の特定画像についての前記確度値に基づいて、前記処理対象画像において、前記複数種類の特定画像のそれぞれを一部分とする所定の全体画像を特定する。

また、本発明に係る画像検出装置の一態様では、前記複数種類の特定画像は、人体を構成する複数の部分の画像であって、前記所定の全体画像は、人体全体の画像である。

また、本発明に係る画像検出装置の一態様では、前記画像処理回路は、入力画像が、前記特定画像である第１特定画像とは異なる種類の第２特定画像である確からしさを示す第２確度値を求め、前記複数の第２選択回路は、動作モードとして、前記第１特定画像についての前記確度値である第１確度値が求められる際に有効となる第１モードと、前記第２確度値が求められる際に有効となる第２モードとを有し、前記制御回路は、前記複数の第２選択回路の動作モードを設定し、前記複数の第２選択回路のそれぞれにおいて、前記第１モードと前記第２モードとの間では、同じ前記第１評価値とペアを成す前記第２評価値の位置が、当該第１評価値の位置に対して左右対称あるいは上下対称となっており、前記複数の積算回路のそれぞれは、当該積算回路に対応する第２選択回路が前記第１モードである場合には、当該第２選択回路から前記第２評価値が出力されるたびに、当該第２評価値と、当該第２評価値とペアを成す、前記第１選択回路から出力される前記第１評価値との組み合わせに応じた前記重み値を、当該第２選択回路に対応する記憶回路から読み出して積算し、その結果得られる積算値を出力し、当該積算回路に対応する第２選択回路が前記第２モードである場合には、当該第２選択回路から前記第２評価値が出力されるたびに、当該第２評価値と、当該第２評価値とペアを成す、前記第１選択回路から出力される前記第１評価値との組み合わせに応じた前記重み値を、当該第２選択回路に対応する記憶回路から読み出して積算し、その結果得られる積算値を出力し、前記加算回路は、少なくとも、前記複数の第２選択回路が前記第１モードである場合に前記複数の積算回路から出力される複数の積算値を加算し、それによって得られる第１加算値が前記第１確度値となり、前記加算回路は、少なくとも、前記複数の第２選択回路が前記第２モードである場合に前記複数の積算回路から出力される複数の積算値を加算し、それによって得られる第２加算値が前記第２確度値となり、前記特定部は、前記画像処理回路で求められた前記第１及び第２確度値に基づいて、前記処理対象画像において、前記第１及び第２特定画像を左側部分及び右側部分、あるいは上側部分及び下側部分とする所定の全体画像を特定する。

また、本発明に係る画像検出装置の一態様では、前記第１及び第２特定画像は、人の顔の左側部分及び右側部分の画像であって、前記所定の全体画像は、人の顔全体の画像である。

本発明によれば、画像が特定画像である確からしさを示す確度値を求める処理についての処理速度が向上する。

画像処理システムの構成を示す図である。 画像検出装置の構成を示す図である。 画像入力部の構成を示す図である。 画像検出部の構成を示す図である。 画像検出部の動作を示すフローチャートである。 画像検出部の動作を説明するための図である。 画像検出部の動作を説明するための図である。 画像検出部の動作を説明するための図である。 画像検出部の動作を説明するための図である。 画像検出部の動作を説明するための図である。 画像検出部の動作を説明するための図である。 検出結果枠を処理対象画像に重ねて示す図である。 出力値マップの生成方法を説明するための図である。 出力値マップの生成方法を説明するための図である。 出力値マップの一例を示す図である。 評価値マップ生成回路の動作を説明するための図である。 注目画素値と複数の周囲画素値の一例を示す図である。 ＬＢＰの生成方法を説明するための図である。 ＬＢＰの生成方法を説明するための図である。 処理対象画像の一例を示す図である。 ＬＰＢマップ画像の一例を示す図である。 ＬＴＰの生成方法を説明するための図である。 ポジティブＬＴＰの生成方法を説明するための図である。 ネガティブＬＴＰの生成方法を説明するための図である。 ポジティブＬＴＰマップ画像の一例を示す図である。 ネガティブＬＴＰマップ画像の一例を示す図である。 注目画素と複数の周囲画素との間での位置関係を示す図である。 注目画素からの距離が“１”である斜め方向の周囲位置での画素値を求める方法を説明するための図である。 評価値ペアについての複数種類の位置関係を示す図である。 確度値取得回路の動作を説明するための図である。 確度値取得回路の動作を説明するための図である。 確度値取得回路の動作を説明するための図である。 １次元評価値ヒストグラムの一例を示す図である。 ２次元評価値ヒストグラムの一例を示す図である。 確度値取得回路の構成を示す図である。 処理回路の構成を示す図である。 第１処理回路の記憶回路に記憶されている重み値を示す図である。 第２処理回路の記憶回路に記憶されている重み値を示す図である。 上半身検出結果領域及び下半身検出結果領域から成る人体検出結果領域を示す図である。 第２選択モード時の評価値ペアについての複数種類の位置関係を示す図である。 第２選択モード時の評価値ペアについての複数種類の位置関係を示す図である。

図１は実施の形態に係る画像検出装置３を備える画像処理システム１の構成を示す図である。画像処理システム１は、画像検出装置３と、撮像装置２とを備えている。撮像装置２は、画像を撮像し、撮像画像を示す画像データを画像検出装置３に出力する。画像検出装置３は、入力される画像データが示す撮像画像から検出対象画像（「特定画像」とも言う）を検出する。画像処理システム１は、例えば、監視カメラシステム、デジタルカメラシステム等で使用される。本実施の形態では、検出対象画像は、例えば人の顔画像である。以後、単に「顔画像」と言えば、人の顔画像を意味するものとする。また、検出対象画像を検出する対象の撮像画像を「処理対象画像」と呼ぶ。なお、検出対象画像は顔画像以外の画像であっても良い。例えば、検出対象画像は人体の画像（人全体の画像）であっても良い。

図２は画像検出装置３の構成を示す図である。図２に示されるように、画像検出装置３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサ１１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等で構成された記憶部１２と、画像入力部１３と、画像検出部１４とを備えており、これらはバス１０を通じて相互に電気的に接続されている。

プロセッサ１１は、記憶部１２、画像入力部１３及び画像検出部１４を制御することによって、画像検出装置３全体の動作を統括的に管理する。プロセッサ１１が実行する各種処理は、当該プロセッサ１１が記憶部１２のＲＯＭに記憶された各種プログラムを実行することによって実現される。

画像入力部１３には、撮像装置２で順次撮像された複数枚の画像をそれぞれ示す複数の画像データが順次入力される。画像入力部１３は、入力される画像データが示す画像を縮小し、縮小後の画像を示す画像データを画像検出部１４に出力する。画像検出部１４は、入力される画像データが示す画像を処理対象画像として、処理対象画像から顔画像を検出する。

＜画像入力部の構成＞
図３は画像入力部１３のハードウェア構成を示すブロック図である。図３に示されるように、画像入力部１３は、バス１０に接続された画像縮小回路２０と、第１記憶回路２２及び第２記憶回路２３を有する記憶部２１とを備えている。第１記憶回路２２及び第２記憶回路２３のそれぞれは例えばＲＡＭである。

画像縮小回路２０には、撮像装置２で順次撮像された複数枚の画像をそれぞれ示す複数の画像データが順次入力される。撮像装置２では、例えば、１秒間にＬ枚（Ｌ≧２）の画像が撮像される。つまり、撮像装置２での撮像フレームレートは、Ｌｆｐｓ(frame per second）である。また、撮像装置２で撮像される画像では、行方向にＭ１個（Ｍ１≧２）の画素が並び、列方向にＮ１個（Ｎ１≧２）の画素が並んでいる。撮像装置２で撮像される画像の解像度は、例えばフルハイビジョンであって、Ｍ１＝１９２０、Ｎ１＝１０８０となっている。

なお以後、行方向にｍ個（ｍ≧１）の画素が並び、列方向にｎ個（ｎ≧１）の画素が並ぶ領域の大きさをｍｐ×ｎｐで表す（ｐはピクセルの意味）。また、行列状に配置された複数の値において、左上を基準にして第ｍ行目であって第ｎ列目に位置する値をｍ×ｎ番目の値と呼ぶことがある。また、行列状に配置された複数の画素において、左上を基準にして第ｍ行目であって第ｎ列目に位置する画素をｍ×ｎ番目の画素と呼ぶことがある。

画像縮小回路２０は、撮像装置２から画像データが入力されるたびに、当該画像データが示す画像のサイズを縮小し、縮小後の画像を示す画像データを第１記憶回路２２及び第２記憶回路２３に交互に書き込む。第１記憶回路２２及び第２記憶回路２３の一方に画像データが書き込まれている間に、第１記憶回路２２及び第２記憶回路２３の他方が記憶する画像データが使用されて当該画像データ示す画像に対する顔画像の検出処理が画像検出部１４で行われる。本実施の形態では、画像縮小回路２０で縮小された画像が処理対象画像となる。つまり、第１記憶回路２２及び第２記憶回路２３が記憶する画像データが示す画像が処理対象画像となる。

処理対象画像では、行方向にＭ２個（Ｍ２≧２）の画素が並び、列方向にＮ２個（Ｎ２≧２）の画素が並んでいる。画像縮小回路２０では、入力される画像データが示す画像のサイズが、例えば、１９２０ｐ×１０８０ｐから９６０ｐ×５４０ｐに縮小されることから、処理対象画像の解像度は、Ｍ２＝９６０、Ｎ２＝５４０となる。

このように、第１記憶回路２２及び第２記憶回路２３はいわゆるピンポンバッファとして機能することから、処理速度が向上する。

＜画像検出部の構成＞
図４は画像検出部１４のハードウェア構成を示すブロック図である。図４に示されるように、画像検出部１４は、画像サイズ調整回路３０と、記憶部３１と、評価値マップ生成回路３４と、記憶回路３５と、プロセッサ３６と、確度値取得回路３７とを備えている。画像サイズ調整回路３０及びプロセッサ３６はバス１０に接続されている。記憶部３１は第１記憶回路３２及び第２記憶回路３３で構成されている。第１記憶回路３２及び第２記憶回路３３のそれぞれは例えばＲＡＭである。

プロセッサ３６での処理は、プロセッサ３６が記憶部１２に記憶されている各種プログラムを実行することによって実現される。画像検出部１４では、プロセッサ３６以外の各要素（画像サイズ調整回路３０等）については、当該要素の機能の実現には、プログラムは必要ではなく、当該要素の機能はハードウェアのみで実現されている。本実施の形態に係る画像検出装置３において、回路という名が付く要素については、当該要素の機能はハードウェアのみで実現されている。

画像サイズ調整回路３０は、画像入力部１３の第１記憶回路２２及び第２記憶回路２３から交互に画像データを読み出す。画像サイズ調整回路３０は、第１記憶回路２２及び第２記憶回路２３の一方から読み出した画像データが示す処理対象画像に対する画像検出部１４での処理が終了すると、第１記憶回路２２及び第２記憶回路２３の他方から画像データを読み出して、次の処理対象画像を取得する。そして、画像サイズ調整回路３０は、取得した次の処理対象画像に対する画像検出部１４での処理が終了すると、第１記憶回路２２及び第２記憶回路２３の一方から画像データを読み出して次の処理画像を取得する。画像サイズ調整回路３０は、以後、同様の動作を繰り返す。

このように、第１記憶回路２２及び第２記憶回路２３から交互に画像データが読み出されることにより、処理対象画像に対する処理が完了すると、すぐに次の処理対象画像に対する処理を開始することができる。よって、撮像装置２で順次得られる画像に対する処理が効率良く実行される。

以下に、画像検出部１４で行われる一連の処理について説明しつつ、その一連の処理において、画像検出部１４を構成する各構成要素がどのように動作するかについて説明する。なお、以下に説明するプロセッサ３６が行う処理については、その一部あるいは全部をプロセッサ１１で行っても良い。

図５は画像検出部１４が処理対象画像から顔画像を検出する際の当該画像検出部１４での一連の処理の概要を示すフローチャートである。図５に示される一連の処理は、画像サイズ調整回路３０が記憶部２１から画像データを読み出すたびに、当該画像データが示す処理対象画像について実行される。

図５に示されるように、画像検出部１４は、検出枠を用いて、画像サイズ調整回路３０が記憶部２１から読み出した画像データが示す処理対象画像に対して、当該検出枠と同じサイズの顔画像である可能性が高い領域を検出結果領域として検出する検出処理を行う。以後、単に「検出処理」と言えば、この検出処理を意味する。

次にステップｓ２において、画像検出部１４は、ステップｓ１での検出処理の結果に基づいて、後述する出力値マップを生成する。そして、ステップｓ３において、画像検出部１４は、ステップｓ２で生成した出力値マップに基づいて、処理対象画像において顔画像を特定する。これにより、処理対象画像から顔画像が検出され、処理対象画像に対する処理が終了する。

画像検出部１４での処理対象画像に対する処理が終了すると、画像サイズ調整回路３０によって、次の処理対象画像を示す画像データが記憶部２１から読み出される。そして、画像検出部１４では、当該画像データが使用されて、次の処理対象画像についてのステップｓ１〜ステップｓ３が実行される。以後、画像検出部１４は同様に動作する。

＜検出処理の詳細＞
次にステップｓ１で検出処理について詳細に説明する。本実施の形態では、画像検出部１４は、処理対象画像における様々な大きさの顔画像を検出するために、サイズの異なる複数種類の検出枠を使用して検出処理を行う。画像検出部１４では、例えば３０種類の検出枠が使用される。

本実施の形態では、後述するように、画像検出部１４は、画像が顔画像である確からしさを示す確度値（「検出確度値」とも呼ぶ）を求める。そして、画像検出部１４においては、検出確度値を求める対象の画像については、基準サイズ（正規化サイズ）の画像を使用する必要がある。

一方で、本実施の形態では、互いにサイズが異なる複数種類の検出枠には、基準サイズと同じサイズの検出枠と、基準サイズとは異なるサイズの検出枠とが含まれている。以後、基準サイズと同じサイズの検出枠を「基準検出枠」と呼び、基準サイズとは異なるサイズの検出枠を「非基準検出枠」と呼ぶ。本実施の形態では、複数種類の検出枠のうちのサイズが最小の検出枠が基準検出枠となっている。したがって、非基準検出枠のサイズは基準サイズよりも大きくなっている。基準検出枠のサイズは、例えば１６ｐ×１６ｐである。また、複数種類の検出枠には、例えば、大きさが１８ｐ×１８ｐの非基準検出枠及び大きさが２０ｐ×２０ｐの非基準検出枠などが含まれている。

画像検出部１４は、処理対象画像について基準検出枠を使用して検出処理を行う際には、処理対象画像に対して基準検出枠を移動させながら、当該基準検出枠内の画像に対して顔画像の検出を行って、当該画像が顔画像である可能性が高いかを判定する。そして、画像検出部１４は、処理対象画像において、顔画像である可能性が高いと判定した領域（基準検出枠内の画像）を検出結果領域とする。

一方で、画像検出部１４は、処理対象画像について非基準検出枠を使用して検出処理を行う際には、基準サイズとサイズが一致するように非基準検出枠をサイズ変更する。そして、画像検出部１４は、非基準検出枠のサイズ変更に応じて処理対象画像のサイズ変更を行う。画像検出部１４は、サイズ変更を行った処理対象画像に対して、サイズ変更を行った非基準検出枠を移動させながら、当該非基準検出枠内の画像に対して顔画像の検出を行って、当該画像が顔画像である可能性が高いかを判定する。そして、画像検出部１４は、サイズ変更を行った処理対象画像において、顔画像である可能性が高いと判定した領域（サイズ変更後の非基準検出枠内の画像）に基づいて、サイズ変更が行われていない、本来のサイズの処理対象画像において顔画像である可能性が高い領域を特定し、当該領域を検出結果領域とする。

以後、処理対象画像に対して非基準検出枠が使用されて検出処理が行われる際のサイズ変更後の当該処理対象画像を「サイズ変更画像」と呼ぶ。また、処理対象画像に対して非基準検出枠が使用されて検出処理が行われる際のサイズ変更後の当該非基準検出枠を「サイズ変更検出枠」と呼ぶ。

画像検出部１４では、例えば、まず基準検出枠が使用されて検出処理が行われ、その後、複数種類の非基準検出枠のそれぞれが使用されて検出処理が行われる。画像サイズ調整回路３０は、画像入力部１３から、処理対象画像を示す画像データを取得すると、当該画像データをそのまま第１記憶回路３２に記憶する。そして、画像サイズ調整回路３０は、第１記憶回路３２に記憶された画像データが示す処理対象画像について基準検出枠が使用されて検出処理が行われている間に、当該処理対象画像を縮小して次に使用する非基準検出枠に対応するサイズ変更画像を生成し、当該サイズ変更画像を示す画像データを第２記憶回路３３に記憶する。

次に、画像サイズ調整回路３０は、第２記憶回路３３に記憶された画像データが示すサイズ変更画像に対してそれに対応する非基準検出枠が使用されて処理が行われている間に、処理対象画像を縮小して次に使用する非基準検出枠に対応するサイズ変更画像を生成し、当該サイズ変更画像を示す画像データを第１記憶回路３２に記憶する。そして、画像サイズ調整回路３０は、第１記憶回路３２に記憶された画像データが示すサイズ変更画像に対してそれに対応する非基準検出枠が使用されて処理が行われている間に、処理対象画像を縮小して次に使用する非基準検出枠に対応するサイズ変更画像を生成し、当該サイズ変更画像を示す画像データを第２記憶回路３３に記憶する。

以後、画像サイズ調整回路３０は、同様に動作して、生成したサイズ変更画像を示す画像データを、第１記憶回路３２及び第２記憶回路３３に対して交互に書き込む。第１記憶回路３２及び第２記憶回路３３はいわゆるピンポンバッファとして機能することから、処理速度が向上する。

このように、本実施の形態では、画像検出部１４が処理対象画像に対して基準検出枠を使用して検出処理を行う際の当該画像検出部１４の動作と、画像検出部１４が処理対象画像に対して非基準検出枠を使用して検出処理を行う際の当該画像検出部１４の動作とが異なっている。以下に画像検出部１４の動作について詳細に説明する。

画像検出部１４は、検出処理に基準検出枠を使用する際には、処理対象画像に対して基準検出枠を設定し、当該処理対象画像における当該基準検出枠内の画像が顔画像である確からしさを示す検出確度値を求める。一方で、検出処理に非基準検出枠が使用される際には、画像検出部１４は、処理対象画像をサイズ変更して得られるサイズ変更画像に対して、非基準検出枠をサイズ変更して得られるサイズ変更検出枠を設定し、当該サイズ変更画像における当該サイズ変更検出枠内の画像が顔画像である確からしさを示す検出確度値を求める。以後、検出確度値が求められる、基準検出枠内の画像及びサイズ変更検出枠内の画像を総称して「枠内画像」と呼ぶことがある。

ここで、基準検出枠のサイズは基準サイズと一致することから、処理対象画像における基準検出枠内の画像のサイズは基準サイズとなる。また、サイズ変更検出枠のサイズは基準サイズと一致することから、サイズ変更画像におけるサイズ変更検出枠内の画像のサイズは基準サイズとなる。よって、画像検出部１４は、検出確度値を求める対象の画像のサイズを、常に基準サイズとすることができる。画像検出部１４は、顔画像についての学習サンプル（学習用のサンプル画像）に基づいて生成された重み値（「重み係数」、「学習データ」とも呼ばれる）を使用して、枠内画像が顔画像である確からしさを示す検出確度値を求める。検出確度値は、基準検出枠内の画像あるいはサイズ変更検出枠内の画像についての顔画像らしさ（顔らしさ）を示している。画像検出部１４では、例えば、ＳＶＭ（Support Vector Machine）あるいはＡｄａｂｏｏｓｔが使用されて検出確度値が求められる。

画像検出部１４では、確度値取得回路３７が検出確度値を求める。プロセッサ３６は、確度値取得回路３７で求められた検出確度値がしきい値以上であれば、枠内画像が顔画像である可能性が高いと判定する。つまり、基準検出枠が使用される際には、プロセッサ３６は、処理対象画像における基準検出枠内の画像が、基準検出枠と同じサイズの顔画像である可能性が高い領域であると判定する。また、非基準検出枠が使用される際には、プロセッサ３６は、サイズ変更画像におけるサイズ変更検出枠内の画像が、サイズ変更検出枠と同じサイズの顔画像である可能性が高い領域であると判定する。

一方で、プロセッサ３６は、確度値取得回路３７が求めた検出確度値がしきい未満であれば、枠内画像が顔画像でない可能性が高いと判定する。つまり、基準検出枠が使用される際には、プロセッサ３６は、処理対象画像における基準検出枠内の画像が、基準検出枠と同じサイズの顔画像である可能性が高い領域ではないと判定する。また、非基準検出枠が使用される際には、プロセッサ３６は、サイズ変更画像におけるサイズ変更検出枠内の画像が、サイズ変更検出枠と同じサイズの顔画像である可能性が高い領域ではないと判定する。

以後、プロセッサ３６が検出確度値がしきい値以上であるか否かを判定する処理を「確度値判定処理」と呼ぶことがある。

プロセッサ３６は、処理対象画像における基準検出枠内の画像が、基準検出枠と同じサイズの顔画像である可能性が高い領域であると判定すると、当該画像を検出結果領域とし、当該基準検出枠を検出結果枠とする。

またプロセッサ３６は、サイズ変更画像におけるサイズ変更検出枠内の画像が、サイズ変更検出枠と同じサイズの顔画像である可能性が高い領域であると判定すると、当該領域の外形枠を仮検出結果枠とする。そして、プロセッサ３６は、仮検出結果枠に基づいて、サイズ変更画像の元の画像である処理対象画像において、非基準検出枠と同じサイズの顔画像である可能性が高い領域を特定し、当該領域を検出結果領域とするとともに、当該検出結果領域の外形枠を最終的な検出結果枠とする。

＜基準検出枠を用いた検出処理＞
次に、画像検出部１４が処理対象画像に対して基準検出枠を移動させながら、当該基準検出枠内の画像が顔画像である可能性が高いかを判定する際の当該画像検出部１４の一連の動作について説明する。図６〜９は、画像検出部１４の当該動作を説明するための図である。画像検出部１４は、基準検出枠をラスタスキャンさせながら、当該基準検出枠内の画像に対して顔画像の検出を行う。

図６に示されるように、画像検出部１４では、プロセッサ３６が、第１記憶回路３２に記憶されている画像データが示す処理対象画像１００の左上にまず基準検出枠１１０を設定する。そして、確度値取得回路３７が、プロセッサ３６による制御によって、処理対象画像１００での当該基準検出枠１１０内の画像についての検出確度値を求めてプロセッサ３６に出力する。プロセッサ３６は、確度値取得回路３７から入力された検出確度値を用いて確度値判定処理を行い、その結果、当該検出確度値がしきい値以上である場合には、処理対象画像１００での左上の基準検出枠１１０内の領域が顔画像である可能性が高いと判定し、当該領域を検出結果領域とし、当該領域の外形枠である当該基準検出枠１１０を検出結果枠とする。

次にプロセッサ３６は、処理対象画像１００において基準検出枠１１０を少し右に移動させる。プロセッサ３６は、例えば、１画素分あるいは数画素分だけ右に基準検出枠１１０を移動させる。そして、確度値取得回路３７が、処理対象画像１００における移動後の基準検出枠１１０内の画像についての検出確度値を求める。プロセッサ３６は、確度値取得回路３７が求めた検出確度値がしきい値以上である場合には、移動後の基準検出枠１１０内の画像が顔画像である可能性が高いと判定して、当該画像を検出結果領域とするとともに、当該画像の外形枠である移動後の基準検出枠１１０を検出結果枠とする。

その後、画像検出部１４は同様に動作して、図７に示されるように、基準検出枠１１０が処理対象画像１００の右端まで移動すると、確度値取得回路３７は、右端の基準検出枠１１０内の画像についての検出確度値を求める。そして、プロセッサ３６は、求められた検出確度値がしきい値以上であれば、右端の基準検出枠１１０内の画像を検出結果領域とするとともに、当該右端の基準検出枠１１０を検出結果枠とする。

次に、プロセッサ３６は、図８に示されるように、基準検出枠１１０を少し下げつつ処理対象画像１００の左端に移動させる。プロセッサ３６は、上下方向（列方向）において例えば１画素分あるいは数画素分だけ下に基準検出枠１１０を移動させる。その後、確度値取得回路３７が、現在の基準検出枠１１０内の画像についての検出確度値を求める。プロセッサ３６は、求められた検出確度値がしきい値以上である場合には、現在の基準検出枠１１０内の画像が顔画像である可能性が高いと判定して、当該画像を検出結果領域とするとともに、当該基準検出枠１１０を検出結果枠とする。

その後、画像検出部１４は同様に動作して、図９に示されるように、基準検出枠１１０が処理対象画像１００の右下まで移動すると、確度値取得回路３７は、右下の当該基準検出枠１１０内の画像についての検出確度値を求める。そして、プロセッサ３６は、求められた検出確度値がしきい値以上であれば、右下の基準検出枠１１０内の画像を検出結果領域とするとともに、当該右下の基準検出枠を検出結果枠とする。

以上のようにして、画像検出部１４は、基準検出枠を使用して、処理対象画像において、当該基準検出枠と同じサイズの顔画像である可能性が高い領域を検出結果領域として検出する。言い換えれば、画像検出部１４は、基準検出枠を使用して、処理対象画像において、当該基準検出枠と同じサイズの顔画像を特定する。

＜非基準検出枠を用いた検出処理＞
画像検出部１４が非基準検出枠を使用して検出処理を行う際には、プロセッサ３６は、非基準検出枠の大きさが基準サイズ（基準検出枠のサイズ）と一致するように、当該非基準検出枠をサイズ変更する。また、画像サイズ調整回路３０が、非基準検出枠についてのサイズ変更比率と同じだけ処理対象画像をサイズ変更し、それによって得られたサイズ変更画像を示す画像データを第１記憶回路２２あるいは第２記憶回路３３に記憶する。

本実施の形態では、基準サイズは１６ｐ×１６ｐであることから、例えば、大きさがＲｐ×Ｒｐ（Ｒ＞１６）の非基準検出枠が使用される場合、プロセッサ３６は、当該非基準検出枠の縦幅（上下方向の幅）及び横幅（左右方向の幅）をそれぞれ（１６／Ｒ）倍して当該非基準検出枠を縮小し、サイズ変更検出枠を生成する。そして、画像サイズ調整回路３０は、処理対象画像の縦幅（画素数）及び横幅（画素数）をそれぞれ（１６／Ｒ）倍して当該処理対象画像を縮小し、サイズ変更画像を生成する。

画像検出部１４は、上述の図６〜９を用いて説明した処理と同様に、第１記憶回路３２あるいは第２記憶回路３３に記憶されている画像データが示すサイズ変更画像に対してサイズ変更検出枠を移動させながら、当該サイズ変更検出枠内の画像について検出確度値を求める。そして、画像検出部１４では、プロセッサ３６が、求められた検出確度値に基づいて、当該サイズ変更検出枠内の画像が、当該サイズ変更検出枠と同じサイズの顔画像である可能性が高いか判定する。つまり、画像検出部１４は、サイズ変更検出枠を用いて、サイズ変更画像において当該サイズ変更検出枠と同じサイズの顔画像である可能性が高い領域を検出する処理を行う。以後、この処理を「サイズ変更版検出処理」と呼ぶ。また、枠内画像についての検出確度値の取得に使用される基準検出枠及びサイズ変更検出枠を総称して「確度値取得枠」と呼ぶ。確度値取得枠には、サイズ変更前の非基準検出枠は含まれない。

画像検出部１４が、サイズ変更版検出処理において、サイズ変更画像に対してサイズ変更検出枠を設定し、当該サイズ変更検出枠内の画像が、当該サイズ変更検出枠と同じサイズの顔画像である可能性が高いと判定すると、プロセッサ３６は、当該画像の外形枠である当該サイズ変更検出枠を仮検出結果枠とする。

プロセッサ３６は、サイズ変更画像について少なくとも一つの仮検出結果枠を取得すると、当該少なくとも一つの仮検出結果枠を、当該サイズ変更画像の元になる処理対象画像に応じた検出結果枠に変換する。

具体的には、プロセッサ３６は、まず、サイズ変更画像に対して、得られた少なくとも一つの仮検出結果枠を設定する。図１０は、サイズ変更画像１２０に対して仮検出結果枠１３０が設定されている様子を示す図である。図１０の例では、サイズ変更画像１２０に対して複数の仮検出結果枠１３０が設定されている。

次にプロセッサ３６は、図１１に示されるように、仮検出結果枠１３０が設定されたサイズ変更画像１２０を拡大（サイズ変更）して元のサイズに戻すことによって、サイズ変更画像１２０を処理対象画像１００に変換する。これにより、サイズ変更画像１２０に設定された仮検出結果枠１３０も拡大されて、仮検出結果枠１３０は、図１１に示されるように、処理対象画像１００に応じた検出結果枠１５０に変換される。処理対象画像１００における検出結果枠１５０内の領域が、処理対象画像１００において非基準検出枠と同じサイズの顔画像である可能性が高い検出結果領域となる。これにより、画像検出部１４では、サイズ変更版検出処理によって得られた仮検出結果枠１３０に基づいて、処理対象画像において非基準検出枠と同じサイズの顔画像である可能性が高い検出結果領域が特定される。

このように、画像検出部１４は、非基準検出枠を使用して処理対象画像についての検出処理を行う際には、サイズが基準サイズと一致するようにサイズ変更した非基準検出枠と、当該非基準検出枠のサイズ変更に応じてサイズ変更した処理対象画像とを使用してサイズ変更版検出処理を行う。これにより、基準サイズとは異なるサイズの検出枠が使用される場合であっても、画像検出部１４は、基準サイズの画像についての検出確度値を求めることができる。そして、画像検出部１４は、サイズ変更版検出処理の結果に基づいて、処理対象画像において非基準検出枠と同じサイズの顔画像である可能性が高い検出結果領域を特定する。これにより、画像検出部１４では非基準検出枠が用いられた検出処理が行われる。

画像検出部１４は、以上のような検出処理を、まず基準検出枠を用いて実行し、その後、複数種類の非基準検出枠のそれぞれを順番に用いて行う。これにより、処理対象画像に顔画像が含まれている場合には、検出結果領域（顔画像である可能性が高い領域）及び検出結果枠（顔画像である可能性が高い領域の外形枠）が得られるとともに、検出結果枠に対応した検出確度値が得られる。処理対象画像について得られた検出結果枠に対応した検出確度値とは、当該処理対象画像における当該検出結果枠内の画像が顔画像である確からしさを示している。

図１２は、処理対象画像１００について得られた検出結果枠１５０が当該処理対象画像１００に重ねて配置された様子を示す図である。図１２に示されるように、互いにサイズの異なる複数種類の検出枠が使用されて検出処理が行われることによって、様々な大きさの検出結果枠１５０が得られる。これは、処理対象画像１００に含まれる様々な大きさの顔画像が検出されていることを意味している。

＜出力値マップ生成処理＞
次にステップｓ２での出力値マップの生成処理について説明する。画像検出部１４では、プロセッサ３６が、複数種類の検出枠を用いた検出処理の結果に基づいて、顔画像としての確からしさ（顔画像らしさ）を示す検出確度値についての処理対象画像での分布を示す出力値マップを生成する。

ここで、後述するように、基準検出枠を用いた検出処理では、つまり、基準検出枠内の画像についての検出確度値の算出処理では、実際には、本来のサイズ（Ｍ２ｐ×Ｎ２ｐ）よりも周囲１画素分だけ小さい、（Ｍ２−２）ｐ×（Ｎ２−２）ｐの処理対象画像が使用される。つまり、上述の図６〜９を用いて説明した検出処理においては、本来のサイズよりも周囲１画素分だけ小さい処理対象画像が使用される。この処理対象画像を特に「算出用処理対象画像」と呼ぶ。図６〜９に示される処理対象画像１００は実際には「算出用処理対象画像」である。また、非基準検出枠を用いた検出処理では、つまり、非基準検出枠内の画像についての検出確度値の算出処理では、上述のようにして求められたサイズ変更画像のサイズよりも実際には周囲１画素分だけ小さいサイズ変更画像が使用される。以後、このサイズ変更画像を特に「算出用サイズ変更画像」と呼ぶ。

プロセッサ３６は、出力値マップを生成する際、算出用処理対象画像と同様に、行方向に（Ｍ２−２）個の値が並び、列方向に（Ｎ２−２）個の値が並ぶ、合計（（Ｍ２−２）×（Ｎ２−２））個の値から成るマップ１６０を考える。そして、プロセッサ３６は、処理対象画像についての一つの検出結果枠を対象検出結果枠とし、対象検出結果枠と同じ位置に、対象検出結果枠と同じ大きさの枠１７０をマップ１６０に対して設定する。図１３は、マップ１６０に対して枠１７０を設定した様子を示す図である。

次にプロセッサ３６は、マップ１６０における、枠１７０外の各値については“０”とし、枠１７０内の各値については、対象検出結果枠に対応する検出確度値（対象検出結果枠となった検出枠内の画像に対して顔画像の検出を行った結果得られた検出確度値）を用いて決定する。対象検出結果枠の大きさが、例えば１６ｐ×１６ｐであるとすると、枠１７０内には、行方向に１６個、列方向に１６個、合計２５６個の値が存在する。また、対象検出結果枠の大きさが、例えば２０ｐ×２０ｐであるとすると、枠１７０内には、行方向に２０個、列方向に２０個、合計４００個の値が存在する。図１４は、枠１７０内の各値を決定する方法を説明するための図である。

プロセッサ３６は、枠１７０内の中心１７１の値を、対象検出結果枠に対応する検出確度値とする。そして、プロセッサ３６は、枠１７０内のそれ以外の複数の値を、枠１７０の中心１７１の値を最大値とした正規分布曲線に従って枠１７０内の中心１７１から外側に向けて値が徐々に小さくなるようにする。これにより、マップ１６０を構成する複数の値のそれぞれが決定されて、対象検出結果枠に対応するマップ１６０が完成する。

以上のようにして、プロセッサ３６は、処理対象画像についての複数の検出結果枠にそれぞれ対応する複数のマップ１６０を生成する。そして、プロセッサ３６は、生成した複数のマップ１６０を合成して出力値マップを生成する。

具体的には、プロセッサ３６は、生成した複数のマップ１６０のｍ×ｎ番目の値を加算し、それによって得られた加算値を出力値マップのｍ×ｎ番目の検出確度値とする。プロセッサ３６は、このようにして、出力値マップを構成する各検出確度値を求める。これにより、処理対象画像での検出確度値の分布を示す出力値マップが完成される。出力値マップは、算出用処理対象画像と同様に、（（Ｍ２−２）×（Ｎ２−２））個の検出確度値で構成される。出力値マップを参照すれば、処理対象画像において顔画像らしさが高い領域を特定することができる。つまり、出力値マップを参照することによって、処理対象画像おける顔画像を特定することができる。

図１５は、処理対象画像１００についての出力値マップを当該処理対象画像１００に重ねて示す図である。図１５では、理解し易いように、検出確度値の大きさを例えば第１段階から第５段階の５段階に分けて出力値マップを示している。図１５に示される出力値マップにおいては、検出確度値が、最も大きい第５段階に属する領域については砂地のハッチングが示されており、２番目に大きい第４段階に属する領域については左上がりのハッチングが示されている。また、図１５での出力値マップにおいては、検出確度値が、３番目に大きい第３段階に属する領域については右上がりのハッチングが示されており、４番目に大きい第２段階に属する領域については縦線のハッチングが示されている。そして、図１５に示される出力値マップにおいては、検出確度値が、最も小さい第１段階に属する領域についてはハッチングが示されていない。

図１５に示される出力値マップにおいては、処理対象画像１００での顔画像に対応する領域での検出確度値が高くなっている。これは、処理対象画像１００に含まれる顔画像が適切に検出されていることを意味する。

このようにして、ステップｓ２において出力値マップが生成されると、ステップｓ３において、プロセッサ３６は、出力値マップに基づいて、処理対象画像での顔画像を特定する。具体的には、プロセッサ３６は、出力値マップにおいて、検出確度値がしきい値以上である領域を特定し、処理対象画像での当該領域と同じ位置に存在する領域を顔画像であると認定する。そして、プロセッサ３６は、図示しない表示装置で処理対象画像を表示する際には、当該処理対象画像での顔画像を四角枠等が囲うようにする。

このように、本実施の形態では、プロセッサ３６は、処理対象画像について求められた検出確度値に基づいて、処理対象画像において顔画像を特定している。したがって、プロセッサ３６は、処理対象画像において検出対象画像（特定画像）を特定する特定部として機能する。

なお、プロセッサ３６は、予め登録された顔画像と、処理対象画像において特定した顔画像とを比較し、両者が一致するか否かを判定しても良い。そして、プロセッサ３６は、予め登録された顔画像と、処理対象画像において特定した顔画像とが一致しない場合には、処理対象画像での当該顔画像に対してモザイク処理を行った上で、当該処理対象画像を表示装置に表示しても良い。これにより、本実施の形態に係る画像検出装置３を監視カメラシステムに使用した場合において、監視カメラによって隣家の人の顔画像が撮影された場合であっても、当該顔画像を認識できないようにすることができる。つまり、プライバシーマスクを実現することができる。

本実施の形態では、出力値マップに基づいて処理対象画像での顔画像が特定されているが、出力値マップが生成されずに処理対象画像での顔画像が特定されても良い。例えば、プロセッサ３６は、互いに近くにある複数の検出結果領域（検出結果枠）をMean-Shift法によるクラスタリング及びNearest Neighbor法を用いて統合し、処理対象画像での統合後の検出結果領域（検出結果枠）内の画像を顔画像として特定する。このような場合であっても、検出結果領域は検出確度値に基づいて得られることから、プロセッサ３６は、処理対象画像について求められた検出確度値に基づいて、処理対象画像において顔画像を特定していると言える。

＜検出確度値取得処理＞
次に検出確度値の求め方について詳細に説明する。画像検出部１４では、評価値マップ生成回路３４が、第１記憶回路３２から、処理対象画像を示す画像データを読み出し、当該画像データに基づいて、処理対象画像に対応する、複数の評価値で構成された評価値マップを生成する。評価値マップを構成する複数の評価値に対しては互いに異なる位置が割り当てられており、その結果、当該複数の評価値は行列状に配列されている。画像検出部１４では、この評価値マップが使用されて、処理対象画像での基準検出枠内の画像についての検出確度値が求められる。以後、処理対象画像及び基準検出枠に対応するこの評価値マップを特に「基準用評価値マップ」と呼ぶことがある。

また、評価値マップ生成回路３４は、第１記憶回路３２あるいは第２記憶回路３３から、サイズ変更画像を示す画像データを読み出し、当該画像データに基づいて、当該サイズ変更画像に対応する、複数の評価値で構成された評価値マップを生成する。この評価値マップを構成する複数の評価値に対しても互いに異なる位置が割り当てられており、その結果、当該複数の評価値は行列状に配列されている。画像検出部１４では、この評価値マップが使用されて、サイズ変更画像でのサイズ変更枠内の画像についての検出確度値が求められる。以後、サイズ変更画像に対応するこの評価値マップ、つまり非基準検出枠に対応するこの評価値マップを特に「非基準用評価値マップ」と呼ぶことがある。画像検出部１４では、複数種類の非基準検出枠のそれぞれについて、非基準用評価値マップが生成される。

基準用評価値マップに含まれる複数の評価値は、処理対象画像に含まれる複数の画素の特徴をそれぞれ表している。つまり、基準用評価値マップの各評価値は、処理対象画像での対応する画素についての特徴量を示している。

また、非基準用評価値マップに含まれる複数の評価値は、当該非基準用評価値マップに対応するサイズ変更画像に含まれる複数の画素の特徴をそれぞれ表している。つまり、非基準用評価値マップの各評価値は、サイズ変更画像での対応する画素についての特徴量を示している。

本実施の形態では、評価値は、注目画素の画素値についての、当該注目画素の周囲の複数の画素値との関係を示す値である。以後、注目画素の画素値を「注目画素値」と呼ぶことがある。また、注目画素の周囲の画素値を「周囲画素値」と呼ぶことがある。本実施の形態では、評価値の取得には、例えば、注目画素の周囲８方向の周囲画素値が使用される。

＜評価値マップの生成方法＞
基準用評価値マップは処理対象画像から生成される。基準用評価値マップは、算出用処理対象画像と同様に、行方向に（Ｍ２−２）個の評価値が並び、列方向に（Ｎ２−２）個の評価値が並ぶ、合計（（Ｍ２−２）×（Ｎ２−２））個の複数の評価値で構成されている。基準用評価値マップを構成する複数の評価値は、算出用処理対象画像を構成する複数の画素についての特徴をそれぞれ表している。具体的には、基準用評価値マップでのｍ×ｎ番目の評価値は、算出用処理対象画像でのｍ×ｎ番目の画素の特徴を表している。本実施の形態では、基準用評価値マップでの各評価値は、それに対応する画素を注目画素とした場合における、当該注目画素の画素値についての複数の周囲画素値との間の関係を示している。

また、非基準検出枠に対応した非基準用評価値マップを構成する、行列状に配置された複数の評価値は、当該非基準検出枠に対応するサイズ変更画像（当該非基準検出枠のサイズ変更比率と同じ比率だけサイズ変更された処理対象画像）を、周囲１画素分だけ小さくして得られる算出用サイズ変更画像を構成する複数の画素についての特徴をそれぞれ表している。非基準用評価値マップでの複数の評価値の配列は、算出用サイズ変更画像を構成する複数の画素の配列と同じである。非基準用評価値マップでのｍ×ｎ番目の評価値は、算出用サイズ変更画像でのｍ×ｎ番目の画素の特徴を表している。本実施の形態では、非基準用評価値マップでの各評価値は、それに対応する画素を注目画素とした場合における、当該注目画素の画素値についての複数の周囲画素値との間の関係を示している。

評価値マップ生成回路３４は、基準用評価値マップを生成する際には、図１６に示されるように、処理対象画像１００の左上に対してサイズが３ｐ×３ｐの算出用枠２００を設定する。そして、評価値マップ生成回路３４は、算出用枠２００内の９個の画素の中央の画素を注目画素とする。

次に評価値マップ生成回路３４は、注目画素の画素値と、注目画素の周囲の８個の周囲画素値との関係を示す評価値を求める。評価値マップ生成回路３４は、当該８個の周囲画素値として、注目画素の左上の画素の画素値、真上の画素の画素値、右上の画素の画素値、右の画素の画素値、右下の画素の画素値、真下の画素の画素値、左下の画素の画素値、左の画素の画素値を使用する。本実施の形態では、評価値は８ビットで表される。そして、評価値マップ生成回路３４は、求めた評価値を、算出用枠２００内の中央の画素、つまり、算出用処理対象画像の１×１番目の画素の特徴を表す、基準用評価値マップの１×１番目の値とする。評価値としては、例えば、ＬＢＰあるいはＬＴＰを使用することができる。ＬＢＰ及びＬＴＰの求め方については後で詳細に説明する。

図１７は、算出用枠２００内の９個の画素についての画素値の例を示す図である。本実施の形態では、評価値の取得で使用する画素値を例えば輝度とする。また本実施の形態では、画素値は８ビットで表される。したがって、画素値は、十進数で表すと、“０”から“２５５”までの値をとる。なお、当該画素値は色差成分であっても良い。以後、画素値等の値については、特に断らない名切り、十進数で表した値とする。

図１７の例では、注目画素値２１０が“５７”である。また、注目画素の左上の画素の画素値、真上の画素の画素値、右上の画素の画素値、右の画素の画素値、右下の画素の画素値、真下の画素の画素値、左下の画素の画素値、左の画素の画素値が、それぞれ、“５０”、“５５”、“６５”、“７５”、“７９”、“５９”、“４８”及び“４９”となっている。

評価値マップ生成回路３４は、処理対象画像１００の左上にある算出用枠２００に対応する評価値を求めると、処理対象画像１００において算出用枠２００を１画素分だけ右に移動させる。そして、評価値マップ生成回路３４は、移動後の算出用枠２００内の９個の画素の中央の画素を注目画素とし、注目画素値についての８個の周囲画素値との間の関係を示す評価値を求める。評価値マップ生成回路３４は、求めた評価値を、移動後の算出用枠２００内の中央の画素、つまり、算出用処理対象画像の１×２番目の画素の特徴を表す、基準用評価値マップの１×２番目の値とする。

次に、評価値マップ生成回路３４は、処理対象画像１００において算出用枠２００をさらに１画素分だけ右に移動させる。そして、評価値マップ生成回路３４は、移動後の算出用枠２００内の９個の画素の中央の画素を注目画素とし、注目画素値についての８個の周囲画素値との間の関係を示す評価値を求める。評価値マップ生成回路３４は、求めた評価値を、移動後の算出用枠２００内の中央の画素、つまり、算出用処理対象画像の１×３番目の画素の特徴を表す、基準用評価値マップの１×３番目の値とする。

以後、評価値マップ生成回路３４は、算出用枠２００を１画素分ずつ処理対象画像１００の右下までラスタスキャンさせて、算出用枠２００の各位置において、当該算出用枠２００の中央の画素を注目画素として評価値を求める。これにより、算出用処理対象画像を構成する複数の画素、つまり、処理対象画像の周囲１画素分を除いた複数の画素の特徴をそれぞれ表す複数の評価値が生成され、当該複数の評価値から成る基準用評価値マップが完成する。評価値マップ生成回路３４は、生成した基準用評価値マップを記憶回路３５に記憶する。なお、処理対象画像の周囲１画素分については、各画素が注目画素とならないため、当該各画素を表す評価値は求められない。

評価値マップ生成回路３４は、非基準検出枠に対応する非基準用評価値マップを生成する際には、処理対象画像に対して算出用枠２００を設定する替わりに、当該非基準検出枠に対応するサイズ変更画像に対して算出用枠２００を設定する。そして、評価値マップ生成回路３４は、上記と同様にして、当該サイズ変更画像に対して算出用枠２００を１画素ずつラスタスキャンさせながら、算出用枠２００の各位置で評価値を求める。これにより、非基準検出枠に対応する算出用サイズ変更画像を構成する複数の画素、つまり非基準検出枠に対応するサイズ変更画像の周囲１画素分を除いた複数の画素の特徴をそれぞれ表す複数の評価値が生成され、当該複数の評価値から成る、当該非基準検出枠に対応する非基準用評価値マップが完成する。評価値マップ生成回路３４は、サイズ変更画像を示す画像データを記憶部３１から順次読み出すことによって、複数種類の非基準検出枠にそれぞれ対応する複数の非基準用評価値マップを生成する。評価値マップ生成回路３４は、生成した非基準用評価値マップを記憶回路３５に記憶する。なお、サイズ変更画像の周囲１画素分については、各画素が注目画素とならないため、当該各画素の特徴を表す評価値は求められない。

＜評価値の具体例＞
次に評価値として使用されるＬＢＰ及びＬＴＰについて説明する。

＜ＬＢＰ＞
ＬＢＰが生成される際には、複数の周囲画素値のそれぞれについて、当該周囲画素値と注目画素値との関係を示す１ビット（以後、「関係表示ビット」と呼ぶ）が生成される。周囲画素値から注目画素値を差し引いて得られる差分値が零以上であれば関係表示ビットの値は“１”とされ、零未満であれば関係表示ビットの値は“０”とされる。そして、複数の周囲画素値について得られた複数の関係表示ビットで構成される８ビットのバイナリコード（以後、「関係表示コード」と呼ぶ）がＬＢＰとなり、当該ＬＰＢが評価値とされる。具体的には、ＬＢＰとしての関係表示コードを十進数で表した値が評価値とされる。

例えば、算出用枠２００内の複数の画素について、図１７に示されるような注目画素値２１０と複数の周囲画素値２２０とが得られたとする。評価値マップ生成回路３４は、各周囲画素値２２０について、当該周囲画素値２２０から注目画素値２１０を差し引いて得られる差分値２５０を求める。図１８に示されるように、左上、真上、右上、右、右下、真下、左下、左の周囲画素値２２０についての注目画素値２１０との間の差分値２５０は、それぞれ“−７”、“−２”、“８”、“１８”、“２２”、“２”、“−９”、“−８”となる。そして評価値マップ生成回路３４は、求めた複数の差分値２５０（本例では８個の差分値２５０）のそれぞれと零とを比較する。評価値マップ生成回路３４は、周囲画素値２２０についての差分値２５０が零以上である場合には、当該周囲画素値２２０についての関係表示ビット２６０の値を“１”とし、当該差分値２５０が零未満である場合には、当該周囲画素値２２０についての関係表示ビット２６０の値を“０”とする。図１８の例では、図１９に示されるように、左上、真上、右上、右、右下、真下、左下、左の周囲画素値２２０についての関係表示ビット２６０は、それぞれ“０”、“０”、“１”、“１”、“１”、“１”、“０”、“０”となる。そして、評価値マップ生成回路３４は、複数の周囲画素値２２０について求めた複数の関係表示ビット２６０を所定の順で並べることによって、ＬＢＰとして８ビットの関係表示コードを生成する。評価値マップ生成回路３４は、関係表示コードを求めると、当該関係表示コードを十進数で表した値を、注目画素の特徴を表す評価値とする。本実施の形態では、例えば、左上の周囲画素値２２０の関係表示ビット２６０、真上の周囲画素値２２０の関係表示ビット２６０、右上の周囲画素値２２０の関係表示ビット２６０、右の周囲画素値２２０の関係表示ビット２６０、右下の周囲画素値２２０の関係表示ビット２６０、真下の周囲画素値２２０の関係表示ビット２６０、左下の周囲画素値２２０の関係表示ビット２６０、左の周囲画素値２２０の関係表示ビット２６０の順で、得られた８個の関係表示ビット２６０が並べられて関係表示コードが生成される。図１７の画素値の例では、図１９に示されるように、“００１１１１００”が関係表示コードとなり、それを十進数で表した値“６０”が注目画素の特徴を表す評価値となる。

以上の説明から理解できるように、ＬＢＰは、注目画素の周囲での画素値の様子（分布状況）を示していると言える。よって、ＬＢＰは局所的なテクスチャを示していると言える。以後、ＬＢＰ（正確にはそれを十進数で表した値）を各評価値とする評価値マップを「ＬＢＰマップ」と呼ぶ。

図２０は処理対象画像１００の一例を示す図である。図２１は図２０に示される処理対象画像１００に基づいて生成されたＬＢＰマップでの各評価値を輝度とすることによって、当該ＬＢＰマップを画像化して得られるグレースケールのＬＢＰマップ画像１８０を示す図である。図２１に示されるＬＢＰマップ画像１８０からは、処理対象画像１００についてのテクスチャを読み取ることができる。

＜ＬＴＰ＞
ＬＴＰが生成される際には、ＬＢＰとは異なり、複数の周囲画素値のそれぞれについて、当該周囲画素値と注目画素値との関係を示す３値データが生成される。ここで、ＬＴＰにおいては、ノイズの影響を抑制するために、周囲画素値と注目画素値との関係を示す３値データが生成される際にはオフセット値が使用される。

具体的には、周囲画素値と注目画素値との差分値の絶対値が所定のオフセット値未満の場合には、３値データの値が“０”とされる。また、周囲画素値と注目画素値との差分値の絶対値がオフセット値以上であって、当該周囲画素値が当該注目画素値よりも大きい場合には、３値データの値は“１”とされる。つまり、周囲画素値が、注目画素値に対してオフセット値を加算して得られる値以上の場合には、３値データの値は“１”とされる。そして、周囲画素値と注目画素値との差分値の絶対値がオフセット値以上であって、当該周囲画素値が当該注目画素値よりも小さい場合には、３値データの値は“−１”とされる。つまり、周囲画素値が、注目画素値からオフセット値だけ減算して得られる値以下の場合には、３値データの値は“−１”とされる。オフセット値は例えば“５”に設定される。

このように、周囲画素値と注目画素値との間の大小関係が判定される際にオフセット値が設けられることによって、周囲画素値及び注目画素値の少なくとも一方がノイズの影響を受けたとしても、当該大小関係が誤って判定されることを抑制することができる。

ＬＴＰは、複数の周囲画素値について求められた複数の３値データが所定の順で並べられて得られる３値コード（ターナリーコード）である。例えば、左上の周囲画素値の３値データ、真上の周囲画素値の３値データ、右上の周囲画素値の３値データ、右の周囲画素値の３値データ、右下の周囲画素値の３値データ、真下の周囲画素値の３値データ、左下の周囲画素値の３値データ、左の周囲画素値の３値データの順で並べられて得られる３値コードがＬＴＰとされる。

図２２は、上述の図１７に示されるような注目画素値２１０と複数の周囲画素値２２０とが得られた場合における当該複数の周囲画素値２２０にそれぞれ対応する複数の３値データ２７０を示す図である。図２２の例では、ＬＴＰは（−１）０１１１０（−１）（−１）となる。

ＬＴＰが評価値として使用される場合には、ＬＴＰがそのまま使用されるのではなく、ＬＴＰから得られるポジティブＬＴＰ及びネガティブＬＴＰのどちらか一方が使用される。

ポジティブＬＴＰとは、ＬＴＰに含まれる“１”だけに着目して当該ＬＴＰをバイナリコードに変換したものである。具体的には、ＬＴＰにおいて“１”以外の値をすべて“０”に変換し、それによって得られたバイナリコードがポジティブＬＴＰとなる。図２３は、図２２に示されるＬＴＰに対応するポジティブＬＴＰを示す図である。図２２に示されるＬＴＰ、つまり（−１）０１１１０（−１）（−１）において、“１”以外の値がすべて“０”に変換されると、図２３に示されるように、“００１１１０００”というポジティブＬＴＰが得られる。ポジティブＬＴＰを構成する８ビットは、上位から順に、左上の周囲画素値、真上の周囲画素値、右上の周囲画素値、右の周囲画素値、右下の周囲画素値、真下の周囲画素値、左下の周囲画素値、左の周囲画素値にそれぞれ対応している。

上記の説明から理解できるように、ポジティブＬＴＰの各ビットは、当該ビットに対応する周囲画素値と注目画素値との関係を示している。そして、ポジティブＬＴＰの各ビットは、それに対応する周囲画素値が、注目画素値に対してオフセット値だけ加算して得られる値以上であれば“１”を示し、当該値未満であれば“０”を示す。したがって、ポジティブＬＴＰは、注目画素の周囲での、当該注目画素の画素値よりも大きい画素値の様子（分布状況）を示していると言える。よって、ポジティブＬＴＰについても、ＬＢＰと同様に、局所的なテクスチャを示していると言える。評価値マップ生成回路３４は、ポジティブＬＴＰを十進数で表した値を評価値として使用する。図２３の例では、バイナリコード“００１１１０００”を十進数で表した値“５６”が評価値とされる。以後、ポジティブＬＴＰ（正確にはそれを十進数で表した値）を各評価値とする評価値マップを「ポジティブＬＴＰマップ」と呼ぶ。

一方で、ネガティブＬＴＰとは、ＬＴＰに含まれる“−１”だけに着目して当該ＬＴＰをバイナリコードに変換したものである。具体的には、ＬＴＰにおいて“−１”以外の値をすべて“０”に変換するとともに“−１”を“１”に変換し、それによって得られたバイナリコードがネガティブＬＴＰとなる。図２４は、図２２に示されるＬＴＰに対応するネガティブＬＴＰを示す図である。図２２に示されるＬＴＰ、つまり（−１）０１１１０（−１）（−１）において、“−１”以外の値がすべて“０”に変換されるとともに“−１”が“１”に変換されると、図２４に示されるように、“１０００００１１”というネガティブＬＴＰが得られる。ネガティブＬＴＰを構成する８ビットは、上位から順に、左上の周囲画素値、真上の周囲画素値、右上の周囲画素値、右の周囲画素値、右下の周囲画素値、真下の周囲画素値、左下の周囲画素値、左の周囲画素値にそれぞれ対応している。

上記の説明から理解できるように、ネガティブＬＴＰの各ビットについても、当該ビットに対応する周囲画素値と注目画素値との関係を示している。そして、ネガティブＬＴＰの各ビットは、それに対応する周囲画素値が、注目画素値からオフセット値だけ減算して得られる値以下であれば“１”を示し、当該値よりも大きければ“０”を示す。したがって、ネガティブＬＴＰは、注目画素の周囲での、当該注目画素の画素値よりも小さい画素値の様子（分布状況）を示していると言える。よって、ネガティブＬＴＰについても、ＬＢＰ及びポジティブＬＴＰと同様に、局所的なテクスチャを示していると言える。評価値マップ生成回路３４は、ネガティブＬＴＰを十進数で表した値を評価値として使用する。図２０の例では、バイナリコード“１０００００１１”を十進数で表した値“１３１”が評価値とされる。以後、ネガティブＬＴＰ（正確にはそれを十進数で表した値）を各評価値とする評価値マップを「ネガティブＬＴＰマップ」と呼ぶ。

図２５は図２０に示される処理対象画像１００に基づいて生成されたポジティブＬＴＰマップでの各評価値を輝度とすることによって、当該ポジティブＬＴＰマップを画像化して得られるグレースケールのポジティブＬＴＰマップ画像１９０ｐを示す図である。図２６は図２０に示される処理対象画像１００に基づいて生成されたネガティブＬＴＰマップでの各評価値を輝度とすることによって、当該ネガティブＬＴＰマップを画像化して得られるグレースケールのネガティブＬＴＰマップ画像１９０ｎを示す図である。図２５に示されるポジティブＬＴＰマップ画像１９０ｐ及び図２６に示されるネガティブＬＴＰマップ画像１９０ｎからは、処理対象画像１００についてのテクスチャを読み取ることができる。

なお以後、ＬＢＰ、ネガティブＬＴＰ及びポジティブＬＴＰを特に区別する必要がないときにはそれぞれを「テクスチャ表現コード」と呼ぶことがある。

＜uniformについて＞
上記の通り、本実施の形態では、評価値は、８ビットで表現されることから、０〜２５５までの２５６種類の値をとることが可能である。

一方で、後述の説明から理解できるように、枠内画像について検出確度値を求める処理での処理量は、評価値がとり得る値の種類の数に依存する。したがって、画像検出部１４での処理量を低減するためには、評価値がとり得る値の種類の数を制限することが有効である。

そこで、ＬＢＰやＬＴＰを求める際に使用されることがあるuniformという考え方を使用して、評価値がとり得る値の種類の数を制限（低減）することについて検討する。以下に、uniformを使用した、評価値がとり得る値の種類の数の制限について説明する。

まず、ＬＢＰ等のテクスチャ表現コードを構成する８ビットを順に見ていった際のビット変化（ビット反転）の回数を求める。テクスチャ表現コードを構成する８ビットを順に見ていく方向は、上位から下位に向かう方向で良いし、下位から上位に向かう方向であっても良い。そして、テクスチャ表現コードについて求めたビット変化の回数が２回以下である場合には、当該テクスチャ表現コードはuniformであるとする。一方で、テクスチャ表現コードについて求めたビット変化の回数が２回を越える場合には、つまり３回以上の場合には、当該テクスチャ表現コードはuniformでないとする。

uniformであるとされたテクスチャ表現コードについては、当該テクスチャ表現コードを十進数で表した値が評価値とされる。

一方で、uniformでないとされたテクスチャ表現コードは、ノイズの影響を受けた注目画素値及び周囲画素値に基づいて生成されたもとのとして、評価値として使用されない。uniformでないとされたテクスチャ表現コードは、８ビットの特定のバイナリコードに変換されて、当該特定のバイナリコードを十進数で表した値が評価値とされる。この特定のバイナリコードについては、uniformとされる８ビットのバイナリコード以外の８ビットのバイナリコードであれば、何でも良い。例えば、特定のバイナリコードとしては、“１０１０１０１０”が採用される。

例えば、テクスチャ表現コードが“０１００００００”であるとする。“０１００００００”を例えば上位から順に見ていくと、上位から１ビット目と２ビット目との間で“０”から“１”に変化しており、上位から２ビット目と３ビット目との間で“１”から“０”へ変化している。したがって、ビット変化が２回であるため、“０１００００００”はuniformとなり、“０１００００００”を十進数で表した値“６４”が評価値とされる。

また、テクスチャ表現コードが“００００１１１１”であるとする。それを上位から順に見ていくと、上位から４ビット目と５ビット目の間で“０”から“１”の変化しており、ビット変化は１回である。したがって、“００００１１１１”はuniformとなり、“００００１１１１”を十進数で表した値“１５”が評価値とされる。

また、テクスチャ表現コードが“００１１００１１”であるとする。それを上位から順に見ていくと、上位から２ビット目と３ビット目の間で“０”から“１”に変化し、上位から４ビット目と５ビット目の間で“１”から“０”に変化し、上位から６ビット目と７ビット目の間で“０”から“１”に変化している。したがって、ビット変化は３回であるため、“００１１００１１”はuniformでないとされる。よって、“００１１００１１”は、“１０１０１０１０”という特定のバイナリコードに変換されて、“１０１０１０１０”を十進数で表した値“１７０”が評価値とされる。

また、テクスチャ表現コードが“０１０１０１０１”であるとする。それを順に見ていくと、ビット変化は７回であるため、“０１０１０１０１”はuniformでないとされる。よって、“０１０１０１０１”は、“１０１０１０１０”という特定のバイナリコードに変換されて、“１０１０１０１０”を十進数で表した値“１７０”が評価値とされる。

このように、テクスチャ表現コードを構成する８ビットを順に見ていった際のビット変化の回数が２回を越える場合には、当該テクスチャ表現コードを特定のバイナリコードに変換し、当該特定のバイナリコードを十進数で表した値を評価値とすることによって、評価値がとり得る値の種類は、２５６種類から５９種類に制限される。

本実施の形態に係る評価値マップ生成回路３４は、処理量を低減するために、uniformを使用して、評価値がとり得る値の種類を５９種類に制限する。

なお、説明の便宜上、評価値がとり得る５９種類の値に対して０〜５８の番号をそれぞれ割り当てる。以後、この番号を使用して評価値の値を説明することがある。

＜画素値補間について＞
評価値の精度を向上させるためには、評価値の取得で用いられる複数の周囲画素値については、注目画素からの距離が同じである複数の周囲位置での周囲画素値が用いられる方が望ましい。

一方で、ＬＢＰの生成においては、周囲画素値についての注目画素値との比較を、注目画素からどの程度離れた範囲まで行うかを示すパラメータとして、「注目点からの距離」が使用される。注目点からの距離が“１”の場合には、上述のように、８個の周囲画素値が使用されてＬＢＰが求められる。距離１とは、画素間の上下方向及び左右方向の距離を示している。なお、ＬＴＰについても同様である。

図２７は算出用枠２００内での注目画素３００と８個の周囲画素３１０ａ〜３１０ｈとの間での位置関係を示す図である。図２７に示されるように、算出用枠２００内の９個の画素においては、注目画素３００と上下方向あるいは左右方向の周囲画素との間の距離ａと、注目画素３００と斜め方向の周囲画素との間の距離ｂとは異なっている。

上述のように、評価値を求める際に使用する８個の周囲画素値として、注目画素３００の周囲に存在する８個の周囲画素３１０ａ〜３１０ｈの画素値を使用すると、注目画素と、周囲画素値が対応する位置との間の距離については、上下方向及び左右方向では“１”となるが、斜め方向では“１”とならない。したがって、この場合には、評価値の取得で用いられる複数の周囲画素値については、注目画素からの距離が同じである複数の周囲位置での周囲画素値とはならない。

したがって、斜め方向の周囲画素値については、斜め方向の周囲画素の画素値を使用するのではなく、注目画素からの距離が“１”である斜め方向の周囲位置４００（図２７参照）での画素値を使用することが望ましい。

注目画素からの距離が“１”である斜め方向の周囲位置４００での画素値については、バイリニア補間処理などの画素値補間処理によって求めることができる。

図２８は、注目画素からの距離が“１”である右上方向の周囲位置４００での画素値をバイリニア補間処理を用いて求める方法を説明するための図である。図２８の例では、注目画素３００の画素値、上方向の周囲画素３１０ｂの画素値、右上方向の周囲画素３１０ｃの画素値、右方向の周囲画素３１０ｄの画素値が、それぞれ“５７”、“５５”、“６５”及び“７５”となっている。また、周囲画素３１０ｃの上方向に存在する画素３２０ａの画素値が“５０”であり、周囲画素３１０ｃの右方向に存在する画素３２０ｂの画素値が“７０”となっている。

図２８の例において、対象の周囲位置４００と画素３２０ａとの間の上下方向の距離と、周囲位置４００と周囲画素３１０ｄとの間の上下方向の距離との比が、ｙ１：ｙ２であるとすると、以下の式（１）を用いて上下方向の補間値Ｙ０を求める。

また、周囲位置４００と周囲画素３１０ｂとの間の左右方向の距離と、周囲位置４００と画素３２０ｂとの間の左右方向の距離との比が、ｘ１：ｘ２であるとすると、以下の式（２）を用いて左右方向の補間値Ｘ０を求める。

そして、以下の式（３）を用いて周囲位置４００での画素値Ｚ０を求める。

注目画素からの距離が“１”である左上方向の周囲位置での画素値、注目画素からの距離が“１”である左下方向の周囲位置での画素値、注目画素からの距離が“１”である右下方向の周囲位置での画素値についても同様にして求めることができる。

評価値を求める際には、周囲画素値として、注目画素の斜め方向に存在する周囲画素の画素値ではなく、注目画素からの距離が“１”である斜め方向の周囲位置での画素値を使用することによって、より正確な評価値を求めることができる。評価値マップ生成回路３４は、周囲画素値として、斜め方向の周囲画素の画素値を使用しても良いし、注目画素からの距離が“１”である斜め方向の周囲位置での画素値を使用しても良い。

上述のように、本実施の形態では、評価値マップ生成回路３４は、評価値を求める際に、注目画素の周囲の８つの画素値を使用しているが、注目画素に対する斜め方向の周囲画素値は使用しないようにしても良い。例えば、評価値マップ生成回路３４は、注目画素に対して右上、左上、右下及び左下の方向の周囲画素値はすべて使用しない。これにより、評価値の取得では、上方向の周囲画素値、下方向の周囲画素値、右方向の周囲画素値及び左方向の周囲画素値だけが使用されることから、評価値は８ビットから４ビットで表現されることになり、評価値の情報量が低減する。よって、評価値を使用した処理についての処理量を低減することができる。なお、右上、左上、右下及び左下の方向の周囲画素値のうち少なくとも一つの周囲画素値を評価値の取得で使用しないことによって、評価値がとり得る値の種類の数を低減することができる。

また、評価値の取得で、斜め方向の周囲画素値が使用されない場合には、注目画素からの距離が“１”である当該斜め方向の周囲位置での画素値を画素値補間処理によって求める必要がないことから処理量がさらに低減する。

また、評価値の取得で、右上、左上、右下及び左下の方向の周囲画素値がすべて使用されない場合には、評価値が４ビットで表現されることから、上記のようにuniformを使用して評価値がとり得る値の種類を制限したとしてもそれほど効果が現れない。よって、この場合には、uniformを使用して評価値がとり得る値の種類を制限しないようにする。つまり、評価値マップ生成回路３４は、複数のビット（４ビット）で構成されるテクスチャ表現コード（より正確にはそれを十進数で表した値）を、当該複数のビットを順に見ていった際のビット変化の回数にかかわらず、評価値として使用する。これにより、評価値がとり得る値の種類を制限する処理が不要となることから、評価値マップ生成回路３４での処理量が低減する。

＜特徴量取得処理＞
本実施の形態では、画像検出部１４は、処理対象画像についての特徴量を、基準用評価値マップから取得し、当該特徴量を用いて処理対象画像についての検出確度値を求める。また、画像検出部１４は、サイズ変更画像についての特徴量を非基準用評価値マップから取得し、当該特徴量を用いて当該サイズ変更画像についての検出確度値を求める。

画像検出部１４は、処理対象画像についての特徴量を取得する際には、本来のサイズよりも周囲１画素分だけ小さい算出用処理対象画像を使用する。また、画像検出部１４は、サイズ変更画像についての特徴量を取得する際には、本来のサイズよりも周囲１画素分だけ小さい算出用サイズ変更画像を使用する。以後、特徴量の取得で使用される算出用処理対象画像及び算出用サイズ変更画像を総称して「取得対象画像」と呼ぶことがある。

本実施の形態では、大別すると、例えば２種類の特徴量が使用される。具体的には、評価値マップに設定された確度値取得枠内での一つ評価値が一つの特徴量とされる。以後、この特徴量を「評価値単体特徴量」と呼ぶ。本実施の形態では、上述のように、評価値がとり得る値の種類は５９種類であることから、評価値単体特徴量の種類（次元）は５９種類となる。

さらに、本実施の形態では、評価値マップに設定された確度値取得枠内での２つの評価値の組み合わせが一つの特徴量とされる。以後、この特徴量を「共起特徴量」と呼ぶ。共起特徴量は、評価値の共起性を示していると言える。

画像検出部１４は、枠内画像から取得する評価値単体特徴量及び共起特徴量の両方に基づいて検出確度値を求める。以下に、評価値単体特徴量及び共起特徴量の取得方法について詳細に説明する。

プロセッサ３６は、上述の図６〜９のようにして、算出用処理対象画像のある位置に基準検出枠を設定した際には、記憶回路３５から基準用評価値マップを読み出して、基準用評価値マップに対して、当該ある位置と同じ位置に基準検出枠を設定する。そして、プロセッサ３６は、基準用評価値マップでの基準検出枠内の複数の評価値を確度値取得回路３７に出力する。基準検出枠のサイズは１６ｐ×１６ｐであることから、確度値取得回路３７には（１６×１６）個の評価値で構成された評価値ブロックが入力される。確度値取得回路３７は、入力された評価値ブロックを構成する複数の評価値のそれぞれを評価値単体特徴量とする。これにより、処理対象画像での基準検出枠内の画像から、当該画像についての（１６×１６）個の評価値単体特徴量が得られる。

また確度値取得回路３７は、入力された評価値ブロックから共起特徴量を取得する。具体的には、確度値取得回路３７は、入力された評価値ブロックから、所定の相対的な位置関係にある２つの評価値の組み合わせを複数組取得し、当該複数組のそれぞれを共起特徴量とする。以後、所定の相対的な位置関係にある２つの評価値のペアを「評価値ペア」と呼ぶ。

本実施の形態では、評価値ペアを構成する２つの評価値の間での相対的な位置関係について、Ｋ種類（≧２）の位置関係が定められている。そして、本実施の形態では、評価値ブロックからは、Ｋ種類の位置関係のそれぞれについて、当該位置関係にある２つの評価値で構成された評価値ペアが複数個取得される。本実施の形態では、例えば、Ｋ＝３０であって、３０種類の位置関係が定めされている。以後、評価値ペアにおいて、一方の評価値を「第１評価値」と呼び、他方の評価値を「第２評価値」と呼ぶ。

図２９は評価値ペアについての３０種類の位置関係の一例を示す図である。図２９では、白丸は第１評価値５００を示している。また図２９では、黒丸は第２評価値５１０を示しており、評価値ブロックにおいて位置が互いに異なる３０個の第２評価値５１０が示されている。

本実施の形態では、図２９に示される第１評価値５００と、図２９に示される１つの第２評価値５１０との間の相対的な位置関係が、評価値ペアについての１種類の位置関係を示している。図２９では、第２評価値５１０は３０個存在することから、評価値ペアについて３０種類の位置関係が示されている。

図３０〜３２は、確度値取得回路３７が、入力された評価値ブロック６００から、ある相対的な位置関係にある２つの評価値で構成された評価値ペアを取得する際の当該確度値取得回路３７の動作を説明するための図である。図３０〜３２の例では、左右方向で互いに隣り合う第１評価値５００及び第２評価値５１０で構成された評価値ペアが評価値ブロック６００から取得される。

本実施の形態では、確度値取得回路３７は、評価値ブロック６００において、左上から右下にかけて（ラスタスキャン方向に沿って）順番に評価値を第１評価値５００とし、当該第１評価値５００とペアとなる第２評価値５１０と当該第１評価値５００の組み合わせを取得する。

具体的には、図３０に示されるように、まず確度値取得回路３７は、評価値ブロック６００での左上の評価値を第１評価値５００とし、その右隣の評価値を第２評価値５１０として、第１評価値５００と第２評価値５１０の組み合わせを取得して一つの共起特徴量とする。

次に図３１に示されるように、確度値取得回路３７は、評価値ブロック６００での左上から右方向に見て２番目の評価値を第１評価値５００とし、その右隣の評価値を第２評価値５１０として、第１評価値５００と第２評価値５１０の組み合わせを取得して一つの共起特徴量とする。

以後、確度値取得回路３７は、ラスタスキャン方向に沿って、評価値ブロック６００での評価値を順番に第１評価値５００とし、当該第１評価値５００の右隣の評価値を第２評価値５１０として、各第１評価値５００について、当該第１評価値５００と、それとペアとなる第２評価値５１０の組み合わせを取得する。図３２では、評価値ブロック６００での右下から左方向に見て２番目の評価値が第１評価値５００とされ、その右隣の評価値が第２評価値５１０とされている様子が示されている。

なお、確度値取得回路３７が、評価値ブロック６００において、左上から右下にかけて順番に評価値を第１評価値５００とし、当該第１評価値５００とペアとなる第２評価値５１０と当該第１評価値５００の組み合わせを取得する際に、第１評価値５００とペアとなる第２評価値５１０が存在しないときには、当該第１評価値５００と、それとペアとなる第２評価値５１０との組み合わせは取得されない。例えば、図３０〜３２の例では、評価値ブロック６００において、右下の評価値を第１評価値５００とした場合には、それとペアとなる第２評価値５１０は存在しないことができないことから、当該第１評価値５００と、それとペアとなる第２評価値５２０との組み合わせは取得されない。

上述のようにして、確度値取得回路３７は、Ｋ種類の位置関係のそれぞれについて、当該位置関係にある第１評価値と第２評価値で構成された評価値ペアを複数個取得する。これにより、算出用処理対象画像での基準検出枠内の画像から、当該画像についての複数個の共起特徴量が取得される。

ここで、評価値がとり得る値は５９種類であることから、評価値ペアを構成する第１評価値及び第２評価値の組み合わせの種類は（５９×５９）種類となる。そして、複数個の評価値ペアにおいて、第１評価値と第２評価値の組み合わせが同じであったとしても、第１評価値と第２評価値との間の相対的な位置関係が異なれば、画像の特徴量としては異なると言える。したがって、Ｋ＝３０である本実施の形態では、共起特徴量の種類（次元）は（３０×５９×５９）種類となる。よって、評価値単体特徴量の種類と共起特徴量の種類とを合わせると、評価値ブロックから取得される特徴量の種類の数（次元数）は１０４４８９（＝５９＋３０×５９×５９）となる。

画像検出部１４では、プロセッサ３６が、算出用処理対象画像に対して基準検出枠をラスタスキャンさせていく際に、基準検出枠の各位置において、上記のようにして、基準用評価値マップが使用されて基準検出枠内の画像から評価値単体特徴量と共起特徴量が取得される。

画像検出部１４では、非基準検出枠が使用される場合でも、同様にして評価値単体特徴量及び共起特徴量が取得される。プロセッサ３６は、非基準検出枠に対応する算出用サイズ変更画像のある位置にサイズ変更検出枠を設定した際には、当該非基準検出枠に対応する、評価値マップ生成回路３４で生成された非基準用評価値マップに対して、当該ある位置と同じ位置に当該サイズ変更検出枠を設定する。そして、プロセッサ３６は、非基準用評価値マップに設定したサイズ変更検出枠内の複数の評価値で構成された評価値ブロックを確度値取得回路３７に入力する。確度値取得回路３７は、入力された評価値ブロックから複数個の評価値単体特徴量と複数個の共起特徴量とを取得する。これにより、算出用サイズ変更画像でのサイズ変更検出枠内の画像から、当該画像についての評価値単体特徴量及び共起特徴量が取得される。

画像検出部１４では、プロセッサ３６が、算出用サイズ変更画像に対してサイズ変更検出枠をラスタスキャンさせていく際に、サイズ変更検出枠の各位置において、上記のようにして、非基準用評価値マップが使用されてサイズ変更検出枠内の画像から評価値単体特徴量と共起特徴量が取得される。画像検出部１４では、複数種類の非基準検出枠のそれぞれに関して、当該非基準検出枠に対応する算出用サイズ変更画像に対して当該非基準検出枠に対応するサイズ変更検出枠がラスタスキャンされながら、当該非基準検出枠に対応する非基準用評価値マップが用いられて当該サイズ変更検出枠内の画像から評価値単体特徴量及び共起特徴量が取得される。

＜確度値取得回路の詳細について＞
次に、確度値取得回路３７の構成と、確度値取得回路３７での検出確度値の算出処理について説明する。以下では、確度値取得回路３７での検出確度値の算出方法とは異なる検出確度値の算出方法（以後、「比較対象算出方法」と呼ぶ）についてまず説明し、その後に、確度値取得回路３７について詳細に説明する。

＜比較対象算出方法＞
比較対象算出方法では、枠内画像についての検出確度値が求められる際には、評価値ブロックでの評価値の頻度分布（度数分布）を示す１次元評価値ヒストグラムが生成される。

図３３は１次元評価値ヒストグラムの一例を示す図である。図３３の横軸は、評価値がとり得る５９種類の値に対してそれぞれ割り当てられた０〜５８の番号を示している。図３３の縦軸は、評価値ブロックにおいて、横軸に示された番号の値を有する評価値の頻度を示している。本実施の形態では、評価値がとり得る値の種類は５９種類であるため、１次元評価値ヒストグラムは５９個のビンを有する。

比較対象算出方法では、１次元評価値ヒストグラムが生成されると、当該１次元評価値ヒストグラムにおける５９個のビンでの頻度のそれぞれが、枠内画像についての特徴量とされる。この特長量を「１次元ヒストグラム特徴量」と呼ぶ。枠内画像からは、当該枠内画像についての５９個の１次元ヒストグラム特徴量が取得される。

また比較対象算出方法では、枠内画像についての検出確度値が求められる際には、評価値ペアについてのＫ種類の位置関係のそれぞれについて、第１及び第２評価値が当該位置関係にある評価値ペアがとり得る値の組み合わせについての頻度分布を示す２次元評価値ヒストグラムが生成される。評価値ペアについて３０種類の位置関係が定められているとすると、３０個の２次元評価値ヒストグラムが生成される。

第１及び第２評価値がある位置関係にある評価値ペアについての２次元評価値ヒストグラムについては、上述の図３０〜３２のようにして評価値ブロックから取得された複数個の当該評価値ペアに基づいて生成される。

図３４は、第１及び第２評価値がある相対的な位置関係にある評価値ペア（以後、「対象評価値ペア」と呼ぶ）についての２次元評価値ヒストグラムの一例を示す図である。図３４のＸ方向に沿った第１軸は、対象評価値ペアの第１評価値がとり得る５９種類の値に対してそれぞれ割り当てられた０〜５８の番号が示されている。また図３４のＹ方向に沿った第２軸は、対象評価値ペアの第２評価値がとり得る５９種類の値に対してそれぞれ割り当てられた０〜５８の番号が示されている。そして図３４のＺ方向に沿った第３軸は、評価値ブロックにおける、第１軸に示された番号の値を有する第１評価値と、第２軸に示された番号の値を有する第２評価値との組み合わせの頻度を示している。つまり、図３１の第３軸は、上述の図３０〜３２のようにして評価値ブロックから得られた複数個の対象評価値ペアにおいて、第１軸に示された番号の値を有する第１評価値と、第２軸に示された番号の値を有する第２評価値とで構成された対象評価値ペアがいくつ存在しているかを示している。

例えば、評価値ブロックから得られた複数個の対象評価値ペアにおいて、番号０の値を有する第１評価値と、番号２の値を有する第２評価値とから成る対象評価値ペアが８個存在する場合には、第１軸に示される番号０及び第２軸に示される番号２に対応するビンでの頻度が“８”となる。また、評価値ブロックから得られた複数個の対象評価値ペアにおいて、番号２の値を有する第１評価値と、番号１の値を有する第２評価値とから成る対象評価値ペアが３個存在する場合には、第１軸に示される番号２及び第２軸に示される番号１に対応するビンでの頻度が“３”となる。本実施の形態では、２次元評価値ヒストグラムは、３４８１（＝５９×５９）個のビンを有する。

比較対象算出方法では、このようにして、評価値ペアについてのＫ種類の位置関係のそれぞれについて２次元評価値ヒストグラムが生成される。これにより、Ｋ個の２次元評価値ヒストグラムが生成される。

比較対象算出方法では、Ｋ個の２次元評価値ヒストグラムが生成されると、当Ｋ個の２次元評価値ヒストグラムのそれぞれについて、当該２次元評価ヒストグラムにおける３４８１個のビンでの頻度のそれぞれを枠内画像についての特徴量とする。この特徴量を「２次元ヒストグラム特徴量」と呼ぶ。Ｋ＝３０である本実施の形態では、枠内画像からは、１０４４３０（＝３４８１×３０）個の２次元ヒストグラム特徴量が得られる。

比較対象算出方法では、枠内画像から、５９個の１次元ヒストグラム特徴量と１０４４３０個の２次元ヒストグラム特徴量が取得されると、これらの１０４４８９（＝５９＋１０４４３０）個の特徴量が順番で並べて得られる特徴ベクトルが生成される。特徴ベクトルの次元数は“１０４４８９”となる。そして、生成された特徴ベクトルと、顔画像について学習サンプル（学習用のサンプル画像）に基づいて生成された重みベクトルとに基づいて、枠内画像が顔画像である確からしさを示す検出確度値が算出される。重みベクトルは、上記と同様にして学習サンプルから取得された５９個の１次元ヒストグラム特徴量及び１０４４３０個の２次元ヒストグラム特徴量から成る特徴ベクトルに基づいて生成されている。比較対象算出方法では、枠内画像から取得された特徴ベクトルと、重みベクトルとの内積が求められて、それによって得られる値が当該枠内画像についての検出確度値となる。つまり、枠内画像から取得された特徴ベクトルを構成する複数の特徴量のそれぞれに対して、重みベクトルでの当該特徴量に対応する重み値（「重み係数」、「学習データ」とも呼ばれる）が乗算される。そして、重み値が乗算された当該複数の特徴量が加算され、その加算値が検出確度値とされる。

ここで、１次元評価値ヒストグラムから得られる５９個の１次元ヒストグラム特徴量から成る特徴ベクトルと、当該５９個の１次元ヒストグラム特徴量にそれぞれ対応する５９個の重み値から成る重みベクトルとの内積を「第１算出値Ａ」とする。

また、評価値ペアについてのＫ種類の位置関係に対して１番からＫ番までの番号をそれぞれ付与する。そして、評価値ペアについての番号ｐ（１≦ｐ≦Ｋ）の位置関係に対応する２次元評価値ヒストグラムから得られる（５９×５９）個の２次元ヒストグラム特徴量と、当該（５９×５９）個の２次元ヒストグラム特徴量にそれぞれ対応する（５９×５９）個の重み値から成る重みベクトルとの内積を「第２算出値Ｂｐ」とする。

第１算出値Ａと第２算出値Ｂｐを使用して検出確度値ｖを表すと、以下の式（４）のようになる。

なお、枠内画像についての第１算出値Ａは、当該枠内画像が顔画像である確からしさを示す一種の検出確度値であると言える。また、枠内画像についての第２算出値Ｂｐは、当該枠内画像が顔画像である確からしさを示す一種の検出確度値であると言える。

以上のような比較対象算出方法では、１次元評価値ヒストグラム及び２次元評価値ヒストグラムが生成され、生成された当該１次元評価値ヒストグラム及び当該２次元評価値ヒストグラムでの各ビンの値と重み値とが乗算されることから、検出確度値の算出処理が雑となり、処理速度が遅くなる。

そこで、本実施の形態では、比較対象算出方法と同じ検出確度値を得つつ、検出確度値の算出処理についての処理速度を向上することが可能な確度値取得回路３７の構成を提案する。以下に確度値取得回路３７について詳細に説明する。

＜確度値取得回路の詳細＞
図３５は確度値取得回路３７の構成を示す図である。確度値取得回路３７は、画像処理回路の一種であって、図３５に示されるように、制御回路７００と、第１選択回路７２０と、（Ｋ＋１）個の処理回路７３０と、加算回路７４０とを備えている。

制御回路７００は、第１選択回路７２０及び各処理回路７３０の動作を制御する。制御回路７００には、第１選択回路７２０及び各処理回路７３０の動作を設定するための設定情報がプロセッサ３６から入力される。以後、第１選択回路７２０の動作を設定するための設定情報を「第１設定情報」と呼ぶことがある。また、処理回路７３０の動作を設定するための設定情報を「第２設定情報」と呼ぶことがある。第１設定情報は、第１選択回路７２０を制御するための制御情報であり、第２設定情報は、処理回路７３０を制御するための制御情報である。

制御回路７００は第１レジスタ７０１を有している。制御回路７００は、プロセッサ３６から入力される第１設定情報を第１レジスタ７０１に記憶する。また制御回路７００は、（Ｋ＋１）個の処理回路７３０にそれぞれ対応する（Ｋ＋１）個の第２レジスタ７０２を有している。制御回路７００は、（Ｋ＋１）個の処理回路７３０のそれぞれについて、プロセッサ３６から入力される、当該処理回路７３０の動作を設定するための第２設定情報を、当該処理回路７３０に対応する第２レジスタ７０２に記憶する。

第１選択回路７２０は、プロセッサ３６から確度値取得回路３７に入力される評価値ブロックから一つの評価値を選択して出力する。第１選択回路７２０が選択する評価値については、第１レジスタ７０１に記憶されている第１設定情報によって決定される。本実施の形態では、第１選択回路７２０は、第１設定情報に従って、評価値ブロックから選択する一つの評価値を順次変化させて、出力する評価値を順次変化させる。これにより、第１選択回路７２０からは、評価値ブロックを構成する複数の評価値のそれぞれが一つずつ順次出力される。

加算回路７４０は、（Ｋ＋１）個の処理回路７３０から出力される後述の出力積算値を加算し、それによって得られた加算値を出力する。この加算値が、枠内画像についての検出確度値となる。

図３６は各処理回路７３０の構成を示す図である。（Ｋ＋１）個の処理回路７３０は、互いに同じ回路構成となっており、互いに並列的に動作する。図３６に示されるように、処理回路７３０は、第２選択回路７３１と、積算回路７３２と、記憶回路７３３とを備えている。記憶回路７３３は例えばＲＡＭである。

第２選択回路７３１は、第１選択回路７２０から評価値が出力されると、当該評価値に応じて評価値ブロックから一つの評価値を選択して出力する選択モードと、評価値ブロックから評価値を選択しない非選択モードとを有している。第２選択回路７３１のモードは、それに対応する第２レジスタ７０２（第２選択回路７３１が属する処理回路７３０に対応する第２レジスタ７０２）に記憶されている第２設定情報によって決定される。非選択モードの第２選択回路７３１からは評価値が出力されない。

選択モードの第２選択回路７３１が選択する評価値については、第２レジスタ７０２内の第２設定情報によって決定される。本実施の形態では、選択モードの第２選択回路７３１は、第２設定情報に従って、評価値ブロックから選択する一つの評価値を順次変化させて、出力する評価値を順次変化させる。選択モードの第２選択回路７３１は、第２設定情報に従って動作することによって、第１選択回路７２０から出力される評価値とは異なる評価値を出力する。第２選択回路７３１での評価値の選択動作は、第１選択回路７２０での評価値の選択動作と同期している。

積算回路７３２は、第１選択回路７２０の出力と、第２選択回路７３１の出力とに接続されている。積算回路７３２は、第２選択回路７３１が評価値を出力するたびに、記憶回路７３３に記憶されている重み値を記憶回路７３３から読み出して積算する。積算回路７３２は、得られた積算値を加算回路７４０に出力する。

本実施の形態では、（Ｋ＋１）個の処理回路７３０のうち、一つの処理回路７３０は、評価値単体特徴量に関する処理を行う、以後、この処理回路７３０を「第１処理回路７３０」と呼ぶことがある。そして、残りのＫ個の処理回路７３０は、評価値ペアについてのＫ種類の位置関係（図２８）にそれぞれ対応している。評価値ペアについての番号ｐの位置関係に対応する処理回路７３０は、第１及び第２評価値が番号ｐの位置関係にある評価値ペア（共起特徴量）に関する処理を行う。以後、第１処理回路７３０以外の各処理回路７３０を「第２処理回路７３０」と呼ぶことがある。

第１処理回路７３０では、第２選択回路７３１は非選択モードで動作する。したがって、第１処理回路７３０の積算回路７３２には、第１選択回路７２０から出力される評価値だけが入力され、第２選択回路７３１からは評価値は入力されない。

一方で、第２処理回路７３０では、第２選択回路７３１は選択モードで動作する。したがって、第２処理回路７３０の積算回路７３２には、第１選択回路７２０から出力される評価値と、第２選択回路７３１から出力される評価値とが入力される。

また本実施の形態では、第１選択回路７２０は、第１設定情報に従って動作することによって、図３０〜３２での第１評価値５００の決定方法と同様に、評価値ブロックにおいて、左上から右下にかけて（ラスタスキャン方向に沿って）順番に評価値を選択して出力する。これにより、積算回路７３２には、評価値ブロックを構成する複数の評価値が、左上から右下にかけて（ラスタスキャン方向に沿って）順番に一つずつ入力される。第１処理回路７３０では、第１選択回路７２０から出力される評価値が評価値単体特徴量となる。つまり、第１選択回路７２０が評価値ブロックから評価値単体特徴量を取得していると言える。一方で、第２処理回路７３０では、第１選択回路７２０から出力される評価値が、共起特徴量（評価値ペア）の第１評価値となる。つまり、第１選択回路７２０が、評価値ブロックから共起特徴量（評価値ペア）の第１評価値を取得していると言える。

第１処理回路７３０では、積算回路７３２は、第１選択回路７２０から評価値単体特徴量（評価値）が出力されるたびに、当該評価値単体特徴量に対応する重み値を記憶回路７３３から読み出して積算する。つまり、積算回路７３２は、第１選択回路７２０から評価値単体特徴量（評価値）が出力されるたびに、当該評価値単体特徴量に対応する重み値を記憶回路７３３から読み出して、それまでの重み値の積算値に加算する。そして、積算回路７３２は、第１選択回路７２０から評価値ブロックの右下の評価値が出力され、当該評価値に対応する重み値をそれまでの重み値の積算値に加算すると、それによって得られた積算値を加算回路７４０に出力する。加算回路７４０に出力される積算値を「出力積算値」と呼ぶ。第１処理回路７３０から出力される出力積算値は、評価値ブロックのすべての評価値に対応する重み値の積算値である。

図３７は、第１処理回路７３０の記憶回路７３３に記憶されている重み値を示す図である。図３７に示されるように、第１処理回路７３０の記憶回路７３３には、評価値単体特徴量、つまり評価値がとり得る複数種類の値のそれぞれに対応する、顔画像についての学習サンプルに基づいて生成された重み値が記憶されている。本実施の形態では、評価値がとり得る値の種類は５９種類であることから、第１処理回路７３０の記憶回路７３３には、当該５９種類の値にそれぞれ対応する５９個の重み値α０〜α５８が、当該５９種類の値にそれぞれ関連づけられて記憶されている。

このように、第１処理回路７３０では、第１選択回路７２０から順次出力される、評価値ブロックを構成する複数の評価値（複数の評価値単体特徴量）にそれぞれ対応する重み値が積算され、得られた積算値が出力積算値として出力される。以後、第１処理回路７３０から出力される出力積算値を「第１出力積算値Ｃ」と呼ぶことがある。

第１出力積算値Ｃは、上述の比較対象算出方法での第１算出値Ａ、つまり１次元評価値ヒストグラムから得られる５９個の１次元ヒストグラム特徴量から成る特徴ベクトルと、当該５９個の１次元ヒストグラム特徴量にそれぞれ対応する５９個の重み値から成る重みベクトルとの内積と一致する。当該重みベクトルを構成する複数の重み値は、第１処理回路７３０の記憶回路７３３に記憶されている複数の重み値と一致する。

評価値ペアについての番号ｐの位置関係に対応する第２処理回路７３０では、第２選択回路７３１が、第１選択回路７２０から出力される評価値（第１評価値）との間で番号ｐの位置関係を成す、当該評価値とペアを成す評価値（第２評価値）を評価値ブロックから選択して出力する。このとき、第２選択回路７３１では、第１選択回路７２０から出力される評価値との間で番号ｐの位置関係を成す、当該評価値とペアを成す評価値が存在しない場合には、評価値は出力されない。

積算回路７３２は、第２選択回路７３１から評価値（第２評価値）が出力されるたびに、当該評価値と、第１選択回路７２０から出力される、当該評価値とペアを成す評価値との組み合わせ（共起特徴量）に応じた重み値を記憶回路７３３から読み出して積算する。つまり、評価値ペアについての番号ｐの位置関係に対応する第２処理回路７３０では、積算回路７３２が、第２選択回路７３１から第２評価値が出力されるたびに、当該第２評価値と、当該第２評価値とペアを成す第１選択回路７２０から出力される第１評価値との組み合わせに応じた重み値を記憶回路７３３から読み出して、それまでの重み値の積算値に加算する。なお、積算回路７３２では、第２選択回路７３１から評価値が出力されない場合には重み値は積算されない。そして、積算回路７３２は、第１選択回路７２０から評価値ブロックの右下の評価値が出力され、当該評価値と、第２選択回路７３１から出力される、当該評価値とペアを成す評価値との組み合わせに対応する重み値をそれまでの重み値の積算値に加算すると、それによって得られた積算値（出力積算値）を加算回路７４０に出力する。評価値ペアについての番号ｐの位置関係に対応する第２処理回路７３０から出力される出力積算値は、評価値ブロックにおいて考えられる、番号ｐの位置関係を成す第１評価値と第２評価値から成る評価値ペアのすべてに対応する重み値の積算値となる。

Ｋ個の第２処理回路７３０のそれぞれは、同様に動作して、求めた出力積算値を加算回路７４０に出力する。

図３８は、評価値ペアについての番号ｐの位置関係に対応する第２処理回路７３０の記憶回路７３３に記憶されている重み値を示す図である。図３８に示されるように、当該記憶回路７３３には、番号ｐの位置関係を成す第１及び第２評価値で構成された評価値ペア（番号ｐの位置関係に対応する共起特徴量）がとり得る当該第１評価値と当該第２評価値との間での複数種類（（５９×５９）種類）の値の組み合わせにそれぞれに対応する、顔画像についての学習サンプルに基づいて生成された複数の重み値が記憶されている。図３８では、第１評価値の値ｉ（０≦ｉ≦５８）と第２評価値の値ｊ（０≦ｊ≦５８）の組み合わせが（ｉ，ｊ）で表されている。また、（ｉ，ｊ）に対応する重み値がβｉ−ｊで表されている。本実施の形態では、評価値がとり得る値の種類は５９種類であることから、第２処理回路７３０の記憶回路７３３には、第１評価値と第２評価値の間での（５９×５９）種類の値の組み合わせにそれぞれ対応する（５９×５９）個の重み値β０−０〜β５８−５８が、当該（５９×５９）種類の値の組み合わせにそれぞれ関連づけられて記憶されている。

このように、番号ｐの位置関係に対応する第２処理回路７３０では、評価値ブロックにおいて考えられる、番号ｐの位置関係を成す第１評価値と第２評価値から成る評価値ペアに対応する重み値の積算値が算出されて出力される。以後、番号ｐの位置関係に対応する第２処理回路７３０から出力される出力積算値を「第２出力積算値Ｄｐ」と呼ぶことがある。

第２出力積算値Ｄｐは、上述の比較対象算出方法での第２算出値Ｂｐ、つまり番号ｐの位置関係に対応する２次元評価値ヒストグラムから得られる（５９×５９）個の２次元ヒストグラム特徴量から成る特徴ベクトルと、当該（５９×５９）個の２次元ヒストグラム特徴量にそれぞれ対応する（５９×５９）個の重み値から成る重みベクトルとの内積と一致する。当該重みベクトルを構成する複数の重み値は、番号ｐの位置関係に対応する第２処理回路７３０の記憶回路７３３に記憶されている複数の重み値と一致する。

加算回路７４０は、第１処理回路７３０から出力される第１出力積算値Ｃと、Ｋ個の第２処理回路７３０からそれぞれ出力されるＫ個の第２出力積算値Ｄ１〜ＤＫとを加算する。加算回路７４０で得られる加算値が検出確度値ｖとなる。検出確度値ｖは、以下の式（５）で表すことができる。

上述のように、第１出力積算値Ｃは第１算出値Ａと一致し、第２出力積算値Ｄｐは第２算出値Ｂｐと一致することから、式（４）で表される検出確度値ｖと、式（５）で表される検出確度値ｖとは同じとなる。つまり、比較対象算出方法で求められる検出確度値ｖと、本実施の形態に係る確度値取得回路３７で求められる検出確度値ｖとは同じとなる。

枠内画像についての第１出力積算値Ｃは、当該枠内画像が顔画像である確かさを示す一種の検出確度値であると言える。また、枠内画像についての第２出力積算値Ｄｐは、当該枠内画像が顔画像である確からしさを示す一種の検出確度値であると言える。

なお、処理回路７３０の動作を設定するための第２設定情報を変更することにより、当該処理回路７３０の動作を停止することができる。処理回路７３０が停止すると、第２選択回路７３１は選択動作を行わず、積算回路７３２は積算処理を行わない。したがって、停止している処理回路７３０からは積算値は出力されない。

以上のように、本実施の形態に係る確度値取得回路３７では、複数の処理回路７３０の間において第２選択回路７３１及び積算回路７３２を並列的に動作させることができることから、検出確度値を求めるための処理についての処理速度を向上することができる。さらに、確度値取得回路３７にはプロセッサが使用されておらず、確度値取得回路３７自体の動作にはプログラムは必要でないことから、検出確度値を求めるための処理についての処理速度をさらに向上することができる。

また本実施の形態では、制御回路７００において、第２選択回路７３１での評価値の選択動作を設定するための第２設定情報を記憶する第２レジスタ７０２が設けられている。第２レジスタ７０２内の第２設定情報をプロセッサ３６等で書き替えることにより、第２選択回路７３１において選択される評価値を変更することができる。したがって、第２選択回路７３１で選択される第２評価値についての、第１選択回路７２０で選択される第１評価値との間の相対的な位置関係を変更することができる。よって、第２レジスタ７０２内の第２設定情報を変更することにより、検出対象画像あるいは撮像装置２の撮像環境等に応じて評価値ペアについてのＫ種類の位置関係を適切に設定することができる。

また本実施の形態では、処理回路７３０の動作を設定するための第２設定情報を変更することにより、当該処理回路７３０の動作を停止して当該処理回路７３０から積算値が出力されないようにすることが可能である。したがって、評価値マップについての第１及び第２評価値の位置関係を、第２処理回路７３０の数と同じＫ種類から減らすことができる。つまり、評価値ペアについての位置関係の種類を最大でＫ種類に設定することができる。よって、検出対象画像あるいは撮像装置２の撮像環境等に応じて、評価値ペアについての第１及び第２評価値の位置関係の種類を適切に設定することができる。

また、画像検出装置３に対してその外部から第２設定情報を入力できるようにし、入力された第２設定情報が制御回路７００内の第２レジスタ７０２に記憶されるようにしても良い。これにより、画像検出装置３に対して第２設定情報を入力することによって、制御回路７００の第２レジスタ７０２内の第２設定情報を書き替えることが可能となる。

なお、第１レジスタ７０１内の第１設定情報をプロセッサ３６等によって書き替えても良い。

また本実施の形態では、所定の相対的な位置関係にある２つの評価値のペアを特徴量（共起特徴量）としていることから、顔画像の検出等の画像検出に適切な特徴量を得ることができる。よって、画像から取得された当該特徴量に基づいて検出確度値を求めることによって、当該画像が検出対象画像である可能性が高いかを精度良く判定することができる。その結果、検出対象画像についての誤検出を抑制することができる。つまり、検出対象画像についての検出精度が向上する。

なお、上記の例では、評価値単体特徴量と共起特徴量の両方に基づいて検出確度値が求められていたが、それらのうち共起特徴量だけに基づいて検出確度値が求められても良い。つまり、第１処理回路７３０を停止して、加算回路７４０において、複数の第２処理回路７３０から出力される出力積算値だけが加算されても良い。

また、画素の特徴を表す評価値については、ＬＢＰ、ネガティブＬＴＰ及びポジティブＬＴＰ以外を使用しても良い。例えば、画素の輝度勾配を評価値としても良い。

また、加算回路７４０において、複数の処理回路７３０から出力される出力積算値と、ＨＯＧ特徴量、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴量などの特徴量と重み値（重み係数）とに基づいて求められた検出確度値とを加算し、その加算値を確度値判定処理で使用される検出確度値としてプロセッサ３６に入力しても良い。

また、上記の例では、プロセッサ３６は、処理対象画像の全領域に対して検出処理を行ったが、処理対象画像のうち、顔画像である可能性が低い領域以外の領域だけに対して検出処理を行っても良い。例えば、評価値マップ生成回路３４等において、アダマール変換等を使用して処理対象画像においてのっぺりした領域を特定し、処理対象画像において当該のっぺりした領域以外の領域に対してのみ検出処理が行われても良い。また、評価値マップ生成回路３４等において、処理対象画像において肌色領域を特定し、当該領域に対してのみ検出処理が行われても良い。

＜各種変形例＞
以下に本実施の形態についての各種変形例について説明する。

＜第１変形例＞
上記の例では、画像検出部１４は、処理対象画像から、１種類の検出対象画像を検出しているが、複数種類の検出対象画像（例えば、顔画像、人体の画像、車の画像等）を検出できるようにしても良い。

例えば、確度値取得回路３７が有する各処理回路７３０の記憶回路７３３が記憶する重み値（学習データ）を、プロセッサ３６等によって書き替え可能とすることによって、画像検出装置３は、処理対象画像から複数種類の検出対象画像を検出できるようになる。つまり、プロセッサ３６等が、検出対象画像の種類に応じて各記憶回路７３３内の重み値を書き替えることによって、画像検出装置３は、同じハードウェア構成を用いて複数種類の検出対象画像を処理対象画像から検出することが可能となる。

記憶回路７３３内の重み値を検出対象画像の種類に応じて書き替える場合には、例えば、記憶部１２に対して、複数種類の検出対象画像にそれぞれ対応する複数種類の重み値（複数種類の学習データ）を記憶させておく。例えば、記憶部１２に対して、正面を向いた人の顔の画像、右を向いた人の顔の画像及び左を向いた人の顔の画像にそれぞれ対応する複数種類の重み値を記憶させておく。そして、プロセッサ３６は、ある種類の検出対象画像（例えば、正面を向いた人の顔の画像）に対応する重み値を記憶部１２から読み出して各記憶回路７３３に記憶する。これにより、確度値取得回路３７では、枠内画像が当該ある種類の検出対象画像である確からしさを示す検出確度値が得られる。画像検出装置３では、当該検出確度値に基づいて、処理対象画像において当該ある種類の検出対象画像が特定される。

また、プロセッサ３６は、別の種類の検出対象画像（例えば、左を向いた人の顔の画像）に対応する重み値を記憶部１２から読み出して各記憶回路７３３に記憶する。これにより、確度値取得回路３７では、枠内画像が当該別の種類の検出対象画像である確からしさを示す検出確度値が得られる。画像検出装置３では、当該検出確度値に基づいて、処理対象画像において当該別の種類の検出対象画像が特定される。

また、画像検出装置３に対してその外部から重み値を入力できるようにし、入力された当該重み値が記憶部１２に記憶されるようにしても良い。これにより、ユーザによって画像検出装置３に入力された重み値を各記憶回路７３３に記憶させることができる。

このように、各記憶回路７３３が記憶する重み値を書き替え可能とすることによって、確度値取得回路３７は複数種類の検出対象画像についての検出確度値を求めることが可能となる。よって、画像検出部１４は、処理対象画像から複数種類の検出対象画像を検出することができる。

また、各記憶回路７３３に対して、複数種類の検出対象画像にそれぞれ対応する複数種類の重み値（複数種類の学習データ）を記憶することによって、確度値取得回路３７は、複数種類の検出対象画像についての検出確度値を求めることが可能となる。よって、画像検出部１４は、処理対象画像から複数種類の検出対象画像を検出できるようになる。評価値ペアについて番号ｐの位置関係に対応する第２処理回路７３０の記憶回路７３３に記憶される複数種類の重み値のそれぞれは、第２選択回路７３１から出力される第２評価値と、当該第２評価値と番号ｐの位置関係を成す、第１選択回路７２０から出力される第１評価値との組み合わせに応じたものであって、対応する検出対象画像についての学習サンプルに基づいて生成されたものである。

このように、各記憶回路７３３に対して複数種類の検出対象画像にそれぞれ対応する複数種類の重み値を記憶する場合には、制御回路７００が、第２レジスタ７０２内の第２設定情報によって、各処理回路７３０の積算回路７３２に対して使用する重み値の種類を設定する。これにより、各処理回路７３０では、積算回路７３２は、制御回路７００によって設定された種類の重み値を記憶回路７３３から読み出し、当該重み値を使用して出力積算値を生成して出力する。よって、確度値取得回路３７では、制御回路７００によって設定された種類の重み値に対応する検出対象画像についての検出確度値が得られる。そして、画像検出部１４は、当該検出確度値に基づいて、制御回路７００によって設定された種類の重み値に対応する検出対象画像が処理対象画像において特定される。

このように、各記憶回路７３３に、複数種類の検出対象画像（特定画像）にそれぞれ応じた複数種類の重み値を記憶させ、各積算回路７３２が使用する重み値の種類を変更することによって、同じハードウェア構成を用いて、複数種類の検出対象画像についての検出確度値を求めることができる。よって、同じハードウェア構成を用いて、処理対象画像から複数種類の検出対象画像を検出することが可能となる。

なお、記憶部１２に対して、複数種類の検出対象画像にそれぞれ対応する複数種類の重み値を記憶させる場合には、検出対象画像の種類を変更するために、変更後の検出対象画像に対応する重み値を記憶部１２から読み出し、その後、当該重み値を各記憶回路７３３に記憶する必要がある。

これに対して、各記憶回路７３３に、複数種類の検出対象画像にそれぞれ対応した複数種類の重み値を記憶させる場合には、積算回路７３２が記憶回路７３３から読み出す重み値の種類を変更するだけで、検出対象画像の種類を変更することができる。したがって、当該複数種類の重み値を記憶部１２に記憶させる場合よりも処理速度が向上する。

また、本例のように、確度値取得回路３７が複数種類の検出対象画像についての検出確度値を求めることができる場合には、当該複数種類の検出対象画像についての検出確度値に基づいて、当該複数種類の検出対象画像のそれぞれを一部分とする全体画像を特定しても良い。この処理は、検出対象画像を複数の部分画像に分割し、当該複数の部分画像のそれぞれに対して個別に検出処理を行って、当該複数の部分画像についての検出確度値を算出し、算出した検出確度値に基づいて検出対象画像を特定する処理と同義である。

例えば、人の上半身の画像と下半身の画像についての検出確度値に基づいて、上半身の画像と下半身の画像を上側部分及び下側部分とする人体の画像を特定しても良い。

また例えば、横側から見た際の車の前方部分の画像及び後方部分の画像についての検出確度値に基づいて、当該前方部分の画像及び当該後方部分の画像を前方部分及び後方部分とする、横側から見た際の車全体の画像を特定しても良い。

上半身の画像と下半身の画像についての検出確度値に基づいて、上半身の画像と下半身の画像のそれぞれを一部分とする人体の画像を特定する場合には、例えば、各記憶回路７３３に、上半身の画像に対応する重み値と、下半身の画像に対応する重み値とを記憶する。そして、画像検出部１４は、まず、上記と同様にして、上半身の画像を検出対象画像とした検出処理を、各記憶回路７３３内の上半身の画像に対応する重み値を使用して行って、処理対象画像において、上半身の画像である可能性が高い検出結果領域（以後、「上半身検出結果領域」と呼ぶ）と、当該検出結果領域が上半身の画像である確からしさを示す検出確度値（以後、「上半身検出確度値」と呼ぶ）を取得する。

次に、画像検出部１４は、各記憶回路７３３内の下半身の画像に対応する重み値を使用して、下半身の画像を検出対象画像とした検出処理を、処理対象画像における各上半身検出結果領域の下部分に対してのみ行って、下半身の画像である可能性が高い検出結果領域（以後、「下半身検出結果領域」と呼ぶ）と、当該検出結果領域が下半身の画像である確からしさを示す検出確度値（以後、「下半身検出確度値」と呼ぶ）を取得する。

その後、画像検出部１４では、プロセッサ３６が、取得された上半身検出結果領域及び下半身検出結果領域において、互いに上下に位置する上半身検出結果領域及び下半身検出結果領域域のペアを特定する。そして、プロセッサ３６は、互いに上下に位置する上半身検出確度値及び下半身検出確度値の各ペアについて、当該ペアを成す上半身検出結果領域及び下半身検出結果領域域の上半身検出確度値と下半身検出確度値を加算し、その加算値がしきい値以上であるか判定する。プロセッサ３６は、ペアを成す上半身検出結果領域及び下半身検出結果領域の上半身検出確度値と下半身検出確度値の加算値がしきい値以上である場合には、当該上半身検出結果領域及び下半身検出結果領域が同じ人体の上半身及び下半身にそれぞれ対応するものであると判定し、当該上半身検出結果領域及び当該下半身検出結果領域を、人体の画像である可能性が高い人体検出結果領域とする。図３９は、ペア成す上半身検出結果領域８０１と下半身検出結果領域８０２とで構成された人体検出結果領域８００の一例を示す図である。

プロセッサ３６は、複数の人体検出結果領域が得られると、上述のように、例えば、互いに近くにある複数の人体検出結果領域をMean-Shift法によるクラスタリング及びNearest Neighbor法を用いて統合し、処理対象画像での統合後の人体検出結果領域内の画像を、人体の画像として特定する。これにより、画像検出部１４では、上半身の画像についての検出確度値と下半身の画像についての検出確度値に基づいて、処理対象画像での人体の画像が特定される。

なお、記憶部１２に複数種類の検出対象画像にそれぞれ対応する複数種類の重み値を記憶させる場合であっても、上述のようにして、記憶部１２内の当該複数種類の重み値に基づいて当該複数種類の検出対象画像についての検出確度値を算出し、算出した検出確度値に基づいて、当該複数種類の検出対象画像のそれぞれを一部分とする全体画像を特定することができる。

また、上記の例のように正方形の検出枠を使用して、人体の画像のように縦長の検出対象画像あるいは横長の検出対象画像を直接的に処理対象画像から検出する場合には、枠内画像において背景部分（検出対象画像ではない部分）が占める割合が多くなる。その結果、検出精度が悪化する可能性がある。

正方形の検出枠を使用して縦長あるいは横長の検出対象画像を検出する場合には、本変形例のように、縦長あるいは横長の検出対象画像（人体の画像）を複数の部分画像（上半身の画像及び下半身の画像）に分割し、当該複数の部分画像のそれぞれについて個別に当該検出枠を用いて検出処理を行うことが望ましい。そして、当該検出処理によって得られた検出結果（上半身の画像についての検出確度値及び下半身の画像についての検出確度値等）に基づいて検出対象画像（人体の画像）を特定する。これにより、正方形の検出枠を使用して処理対象画像から縦長あるいは横長の画像を精度良く検出することができる。

＜第２変形例＞
本変形例に係る画像検出部１４は、左向きの人の顔の画像（以後、「左向き顔画像」と呼ぶ）及び右向きの人の顔の画像（以後、「右向き顔画像」と呼ぶ）のように、一方の画像が概ね他方の画像を左右対称に反転したような２種類の画像（以後、「左右反転画像対」と呼ぶ）についての検出確度値を、同じ重み値を使用して求める。つまり、本変形例に係る画像検出部１４は、処理対象画像から左右反転画像対のそれぞれの画像を同じ重み値を使用して検出することができる。以下に本変形例に係る画像検出部１４の動作について説明する。以後、検出対象の左右反転画像対の一方の画像を「第１検出対象画像」と呼び、当該左右反転画像対の他方の画像を「第２検出対象画像」と呼ぶ。そして、第１検出対象画像についての検出確度値を「第１検出確度値」と呼び、第２検出対象画像についての検出確度値を「第２検出確度値」と呼ぶ。

本変形例では、確度値取得回路３７において、第１処理回路７３０が動作せずに、第２処理回路７３０だけが動作する。つまり、本変形例に係る確度値取得回路３７では、加算回路７４０において複数の第２処理回路７３０からの出力積算値だけが加算される。

また、確度値取得回路３７では、各第２処理回路７３０の第２選択回路７３１が、選択モードとして、検出対象の左右反転画像対の第１検出対象画像についての第１検出確度値が求められる際に有効となる第１選択モードと、当該左右反転画像対の第２検出対象画像についての第２検出確度値が求められる際に有効となる第２選択モードとを有している。各第２処理回路７３０の選択モードは制御回路７００によって設定される。詳細には、各第２処理回路７３０の選択モードは、当該第２処理回路７３０に対応する制御回路７００の第２レジスタ７０２内の第２設定情報によって決定される。第１検出対象画像は例えば左向き顔画像であって、第２検出対象画像は例えば右向き顔画像である。また本変形例では、複数の第２処理回路７３０の記憶回路７３３のそれぞれには、例えば第１検出対象画像（左向き顔画像）に対応する重み値が記憶されている。

本変形例では、評価値ペアについての番号ｐの位置関係に対応する第２処理回路７３０では、第１選択モードで動作する第２選択回路７３１が、上記の例と同様に、第１選択回路７２０から第１評価値が出力されると、当該第２評価値との間で番号ｐの位置関係を成す、当該第１評価値とペアを成す第２評価値を評価値ブロックから選択して出力する。

一方で、評価値ペアについての番号ｐの位置関係に対応する第２処理回路７３０では、第２選択モードで動作する第２選択回路７３１が、上記の例とは異なり、第１選択回路７２０から第１評価値が出力されると、当該第１評価値との間で、番号ｐの位置関係とは左右対称の位置関係を成す第２評価値を当該第１評価値のペアとして評価値ブロックから選択して出力する。例えば、番号ｐの位置関係を成す第１及び第２評価値において、第１評価値の右側で当該第１評価値と隣接して第２評価値が存在している場合には、第２選択モードで動作する第２選択回路７３１は、第１選択回路７２０から出力される第１評価値の左側で当該第１評価値と隣接する評価値が第２評価値として選択されて出力される。また、例えば、番号ｐの位置関係を成す第１及び第２評価値において、第１評価値の右斜め下で当該第１評価値と隣接して第２評価値が存在している場合には、第２選択モードで動作する第２選択回路７３１は、第１選択回路７２０から出力される第１評価値の左斜め下で当該第１評価値と隣接する評価値が第２評価値として選択されて出力される。

このように、本変形例では、各第２処理回路７３０の第２選択回路７３１において、第１選択モードと第２選択モードとの間では、第１選択回路７２０から出力される同じ第１評価値とペアを成す第２評価値の位置が、当該第１評価値の位置に対して左右対称となっている。したがって、各第２選択回路７３１が第１選択モードである場合の評価値ペアについてのＫ種類の位置関係が上述の図２９に示される位置関係であるとすると、各第２選択回路７３１が第２選択モードである場合の評価値ペアについてのＫ種類の位置関係は図４０のようになる。Ｋ個の第２処理回路７３０の記憶回路７３３に記憶されている、第１検出対象画像に対応する重み値については、第１検出対象画像についての学習サンプルから取得される、図２９に示されるＫ種類の位置関係に対応する共起特徴量（評価値ペア）に基づいて生成された重み値である。

各第２処理回路７３０では、第２選択回路７３１が第１選択モードで動作する場合であっても第２選択モードで動作する場合であっても、積算回路７３２は、第１選択回路７２０から出力される第１評価値と、第２選択回路７３１から出力される、当該第１評価値とペアを成す第２評価値との組み合わせに応じた重み値を記憶回路７３３から読み出して、それまでの重み値の積算値に加算する。例えば、積算回路７３２は、第２選択回路７３１が第１選択モードで動作する場合であっても第２選択モードで動作する場合であっても、第１選択回路７２０から出力される第１評価値が“０”であって、第２選択回路７３１から出力される、当該第１評価値とペアを成す第２評価値が“１”である場合には、記憶回路７３３から重み値β０−１（図３８参照）を読み出して、それまでの重み値の積算値に加算する。

加算回路７４０は、各第２処理回路７３０の第２選択回路７３１が第１選択モードの場合において、各第２処理回路７３０の積算回路７３２から出力される出力積算値を加算し、その加算値を、第１検出対象画像についての第１検出確度値としてプロセッサ３６に出力する。また、加算回路７４０は、各第２処理回路７３０の第２選択回路７３１が第２選択モードの場合において、各第２処理回路７３０の積算回路７３２から出力される出力積算値を加算し、その加算値を、第２検出対象画像についての第２検出確度値としてプロセッサ３６に出力する。

以上のように、第２選択回路７３１の第１選択モードと第２選択モードとの間において、同じ第１評価値とペアを成す第２評価値の位置が、当該第１評価値の位置に対して左右対称となるようにすることによって、同じ重み値を使用して、左右反転画像対のそれぞれの画像についての検出確度値を得ることができる。

なお、第１検出対象画像を右向き顔画像とし、第２検出対象画像を左向き顔画像としても良い。

また、一方の画像が概ね他方の画像を上下対称に反転したような２種類の画像（以後、「上下反転画像対」と呼ぶ）についても、同様にして、同じ重み値を使用して検出確度値を求めることができる。つまり、上下反転画像対のそれぞれの画像を同じ重み値を使用して検出することができる。この場合には、各第２処理回路７３０の第２選択回路７３１において、第１選択モードと第２選択モードとの間では、第１選択回路７２０から出力される同じ第１評価値とペアを成す第２評価値の位置が、当該第１評価値の位置に対して上下対称となっている。したがって、この場合においては、各第２選択回路７３１が第１選択モードである場合の評価値ペアについてのＫ種類の位置関係が上述の図２９に示される位置関係であるとすると、各第２選択回路７３１が第２選択モードである場合の評価値ペアについてのＫ種類の位置関係は図４１のようになる。

また、本変形例のように、同じ重み値を使用して左右反転画像対についての検出確度値を求める場合であっても、上記の第１変形例と同様に、左右反転画像対についての検出確度値に基づいて、当該左右反転画像対のそれぞれの画像を一部分とする全体画像を特定しても良い。横側から見た車の画像においては、車の前方部分の画像が、概ね後方部分の画像を左右方向に反転した画像となっていることから、第１検出対象画像を、横側から見た車の前方部分及び後方部分の一方の画像とし、第２検出対象画像を、当該前方部分及び当該後方部分の他方の画像とした場合には、車の前方部分の画像及び後方部分の画像についての検出確度値に基づいて、当該車の前方部分の画像及び当該車の後方部分の画像のそれぞれを一部分とする車全体の画像を特定することができる。

また、第１検出対象画像を人の顔の左側半分の画像とし、第２検出対象画像を人の顔の右側半分の画像とした場合には、人の顔の左側半部の画像及び人の顔の右側半分の画像についての検出確度値に基づいて、当該左側半分の画像と当該右側半分の画像のそれぞれを一部分とする人の顔全体の画像を特定することができる。

また、同じ重み値を使用して上下反転画像対についての検出確度値を求める場合であっても、上下反転画像対についての検出確度値に基づいて、当該上下反転画像対のそれぞれの画像を一部分とする全体画像を特定しても良い。

上記において画像処理システム１は詳細に説明されたが、上記した説明は、全ての局面において例示であって、この発明がそれに限定されるものではない。また、上述した各種の例は、相互に矛盾しない限り組み合わせて適用可能である。そして、例示されていない無数の変形例が、この発明の範囲から外れることなく想定され得るものと解される。

３ 画像検出装置
３６ プロセッサ
３７ 確度値取得回路
７００ 制御回路
７０２ 第２レジスタ
７２０ 第１選択回路
７３１ 第２選択回路
７３２ 積算回路
７３３ 記憶回路
７４０ 加算回路

Claims (10)

1. 入力画像が特定画像である確からしさを示す確度値を求める画像処理回路であって、
   前記入力画像に含まれる複数の画素の特徴をそれぞれ示す、互いに異なる位置が割り当てられた複数の評価値から一つの評価値を選択して出力する第１選択回路と、
   それぞれが、前記複数の評価値から一つの評価値を選択して出力する複数の第２選択回路と、
   前記複数の第２選択回路にそれぞれ対応して設けられた複数の記憶回路と、
   前記複数の第２選択回路にそれぞれ対応して設けられた複数の積算回路と、
   加算回路と、
   前記第１選択回路及び前記複数の第２選択回路での評価値の選択を制御する制御回路と
   を備え、
   前記第１選択回路は、前記複数の評価値から選択する一つの評価値を順次変化させて、出力する評価値を変化させ、
   前記複数の第２選択回路のそれぞれは、前記第１選択回路から出力される評価値である第１評価値と所定の相対的な位置関係にある一つの評価値を前記複数の評価値から選択して出力し、
   前記複数の第２選択回路の間では、前記所定の相対的な位置関係は互いに異なり、
   前記複数の記憶回路のそれぞれは、対応する第２選択回路から出力される評価値である第２評価値と、当該第２評価値とペアを成す、前記第１選択回路から出力される前記第１評価値との組み合わせに応じた、前記特定画像についての学習サンプルに基づく重み値を記憶し、
   前記複数の積算回路のそれぞれは、当該積算回路に対応する第２選択回路から前記第２評価値が出力されるたびに、当該第２評価値と、当該第２評価値とペアを成す、前記第１選択回路から出力される前記第１評価値との組み合わせに応じた前記重み値を、当該第２選択回路に対応する記憶回路から読み出して積算し、その結果得られる積算値を出力し、
   前記加算回路は、少なくとも、前記複数の積算回路から出力される複数の積算値を加算し、それによって得られる加算値が前記確度値となる、画像処理回路。
2. 請求項１に記載の画像処理回路であって、
   前記複数の記憶回路に記憶される前記重み値は、書き替え可能である、画像処理回路。
3. 請求項１及び請求項２のいずれか一つに記載の画像処理回路であって、
   前記画像処理回路は、複数種類の特定画像のそれぞれについて、前記入力画像が当該特定画像である確からしさを示す前記確度値を求めることが可能であって、
   前記複数の記憶回路のそれぞれは、前記複数種類の特定画像にそれぞれ対応する複数種類の重み値であって、それぞれが、当該記憶回路に対応する第２選択回路から出力される前記第２評価値と、当該第２評価値とペアを成す、前記第１選択回路から出力される前記第１評価値との組み合わせに応じた、対応する特定画像についての学習サンプルに基づく複数種類の重み値を記憶し、
   前記制御回路は、前記複数の積算回路に対して使用する重み値の種類を設定し、
   前記複数の積算回路のそれぞれは、当該積算回路に対応する第２選択回路から前記第２評価値が出力されるたびに、当該第２評価値と、当該第２評価値とペアを成す、前記第１選択回路から出力される前記第１評価値との組み合わせに応じた、前記制御回路によって設定された種類の重み値を、当該第２選択回路に対応する記憶回路から読み出して積算する、画像処理回路。
4. 請求項２及び請求項３のいずれか一つに記載の画像処理回路であって、
   前記制御回路は、前記複数の第２選択回路のそれぞれについて、当該第２選択回路の評価値の選択動作を設定するための設定情報を記憶するレジスタをさらに備える、画像処理回路。
5. 請求項１及び請求項２のいずれか一つに記載の画像処理回路であって、
   前記画像処理回路は、前記入力画像が、前記特定画像である第１特定画像とは異なる種類の第２特定画像である確からしさを示す第２確度値を求めることが可能であって、
   前記複数の第２選択回路は、動作モードとして、前記第１特定画像についての前記確度値である第１確度値が求められる際に有効となる第１モードと、前記第２確度値が求められる際に有効となる第２モードとを有し、
   前記制御回路は、前記複数の第２選択回路の動作モードを設定し、
   前記複数の第２選択回路のそれぞれにおいて、前記第１モードと前記第２モードとの間では、同じ前記第１評価値とペアを成す前記第２評価値の位置が、当該第１評価値の位置に対して左右対称あるいは上下対称となっており、
   前記複数の積算回路のそれぞれは、
   当該積算回路に対応する第２選択回路が前記第１モードである場合には、当該第２選択回路から前記第２評価値が出力されるたびに、当該第２評価値と、当該第２評価値とペアを成す、前記第１選択回路から出力される前記第１評価値との組み合わせに応じた前記重み値を、当該第２選択回路に対応する記憶回路から読み出して積算し、その結果得られる積算値を第１積算値として出力し、
   当該積算回路に対応する第２選択回路が前記第２モードである場合には、当該第２選択回路から前記第２評価値が出力されるたびに、当該第２評価値と、当該第２評価値とペアを成す、前記第１選択回路から出力される前記第１評価値との組み合わせに応じた前記重み値を、当該第２選択回路に対応する記憶回路から読み出して積算し、その結果得られる積算値を第２積算値として出力し、
   前記加算回路は、少なくとも、前記複数の第２選択回路が前記第１モードである場合に前記複数の積算回路から出力される複数の積算値を加算し、それによって得られる第１加算値が前記第１確度値となり、
   前記加算回路は、少なくとも、前記複数の第２選択回路が前記第２モードである場合に前記複数の積算回路から出力される複数の積算値を加算し、それによって得られる第２加算値が前記第２確度値となる、画像処理回路。
6. 処理対象画像から選択された複数の画像のそれぞれを入力画像とし、当該入力画像が特定画像である確からしさを示す確度値を求める画像処理回路と、
   前記画像処理回路で求められた前記確度値に基づいて、前記処理対象画像において前記特定画像を特定する特定部と
   を備え、
   前記画像処理回路は、
   入力画像に含まれる複数の画素の特徴をそれぞれ示す、互いに異なる位置が割り当てられた複数の評価値から一つの評価値を選択して出力する第１選択回路と、
   それぞれが、前記複数の評価値から一つの評価値を選択して出力する複数の第２選択回路と、
   前記複数の第２選択回路にそれぞれ対応して設けられた複数の記憶回路と、
   前記複数の第２選択回路にそれぞれ対応して設けられた複数の積算回路と、
   加算回路と、
   前記第１選択回路及び前記複数の第２選択回路での評価値の選択を制御する制御回路と
   を有し、
   前記第１選択回路は、前記複数の評価値から選択する一つの評価値を順次変化させて、出力する評価値を変化させ、
   前記複数の第２選択回路のそれぞれは、前記第１選択回路から出力される評価値である第１評価値と所定の相対的な位置関係にある一つの評価値を前記複数の評価値から選択して出力し、
   前記複数の第２選択回路の間では、前記所定の相対的な位置関係は互いに異なり、
   前記複数の記憶回路のそれぞれは、対応する第２選択回路から出力される評価値である第２評価値と、当該第２評価値とペアを成す、前記第１選択回路から出力される前記第１評価値との組み合わせに応じた、前記特定画像についての学習サンプルに基づく重み値を記憶し、
   前記複数の積算回路のそれぞれは、当該積算回路に対応する第２選択回路から前記第２評価値が出力されるたびに、当該第２評価値と、当該第２評価値とペアを成す、前記第１選択回路から出力される前記第１評価値との組み合わせに応じた前記重み値を、当該第２選択回路に対応する記憶回路から読み出して積算し、その結果得られる積算値を出力し、
   前記加算回路は、少なくとも、前記複数の積算回路から出力される複数の積算値を加算し、それによって得られる加算値が前記確度値となる、画像検出装置。
7. 請求項６に記載の画像検出装置であって、
   前記画像処理回路は、複数種類の特定画像のそれぞれについて、入力画像が当該特定画像である確からしさを示す前記確度値を求め、
   前記複数の記憶回路のそれぞれは、前記複数種類の特定画像にそれぞれ対応する複数種類の重み値であって、それぞれが、当該記憶回路に対応する第２選択回路から出力される前記第２評価値と、当該第２評価値とペアを成す、前記第１選択回路から出力される前記第１評価値との組み合わせに応じた、対応する特定画像についての学習サンプルに基づく複数種類の重み値を記憶し、
   前記制御回路は、前記複数の積算回路に対して使用する重み値の種類を設定し、
   前記複数の積算回路のそれぞれは、当該積算回路に対応する第２選択回路から前記第２評価値が出力されるたびに、当該第２評価値と、当該第２評価値とペアを成す、前記第１選択回路から出力される前記第１評価値との組み合わせに応じた、前記制御回路によって設定された種類の重み値を、当該第２選択回路に対応する記憶回路から読み出して積算し、
   前記特定部は、前記画像処理回路で求められた、前記複数種類の特定画像についての前記確度値に基づいて、前記処理対象画像において、前記複数種類の特定画像のそれぞれを一部分とする所定の全体画像を特定する、画像検出装置。
8. 請求項７に記載の画像検出装置であって、
   前記複数種類の特定画像は、人体を構成する複数の部分の画像であって、
   前記所定の全体画像は、人体全体の画像である、画像検出装置。
9. 請求項６に記載の画像検出装置であって、
   前記画像処理回路は、入力画像が、前記特定画像である第１特定画像とは異なる種類の第２特定画像である確からしさを示す第２確度値を求め、
   前記複数の第２選択回路は、動作モードとして、前記第１特定画像についての前記確度値である第１確度値が求められる際に有効となる第１モードと、前記第２確度値が求められる際に有効となる第２モードとを有し、
   前記制御回路は、前記複数の第２選択回路の動作モードを設定し、
   前記複数の第２選択回路のそれぞれにおいて、前記第１モードと前記第２モードとの間では、同じ前記第１評価値とペアを成す前記第２評価値の位置が、当該第１評価値の位置に対して左右対称あるいは上下対称となっており、
   前記複数の積算回路のそれぞれは、
   当該積算回路に対応する第２選択回路が前記第１モードである場合には、当該第２選択回路から前記第２評価値が出力されるたびに、当該第２評価値と、当該第２評価値とペアを成す、前記第１選択回路から出力される前記第１評価値との組み合わせに応じた前記重み値を、当該第２選択回路に対応する記憶回路から読み出して積算し、その結果得られる積算値を出力し、
   当該積算回路に対応する第２選択回路が前記第２モードである場合には、当該第２選択回路から前記第２評価値が出力されるたびに、当該第２評価値と、当該第２評価値とペアを成す、前記第１選択回路から出力される前記第１評価値との組み合わせに応じた前記重み値を、当該第２選択回路に対応する記憶回路から読み出して積算し、その結果得られる積算値を出力し、
   前記加算回路は、少なくとも、前記複数の第２選択回路が前記第１モードである場合に前記複数の積算回路から出力される複数の積算値を加算し、それによって得られる第１加算値が前記第１確度値となり、
   前記加算回路は、少なくとも、前記複数の第２選択回路が前記第２モードである場合に前記複数の積算回路から出力される複数の積算値を加算し、それによって得られる第２加算値が前記第２確度値となり、
   前記特定部は、前記画像処理回路で求められた前記第１及び第２確度値に基づいて、前記処理対象画像において、前記第１及び第２特定画像を左側部分及び右側部分、あるいは上側部分及び下側部分とする所定の全体画像を特定する、画像検出装置。
10. 請求項９に記載の画像検出装置であって、
    前記第１及び第２特定画像は、人の顔の左側部分及び右側部分の画像であって、
    前記所定の全体画像は、人の顔全体の画像である、画像検出装置。