JP2015191268A - 人物頭部検知装置及び姿勢推定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】多大な労力と費用を必要とせずに人物頭部の位置又は距離の検知精度を向上可能とする人物頭部検知装置等を提供すること。【解決手段】本人物頭部検知装置は、対象物体の画像を取得し、前記対象物体までの距離を検知する距離検知手段と、前記距離検知手段からの前記画像及び前記距離の情報に基づいて所定数の画素からなる所定サイズ画像を生成し、前記所定サイズ画像において動体画像と背景画像とを分離する背景分離手段と、前記背景分離手段により背景画像が分離された動体画像の中から円形状の物体を検知する円検知手段と、前記円検知手段が検知した円形状の物体の半径ｒ（ｐｉｘｅｌ）と、前記距離検知手段から前記対象物体までの距離ｄ（ｍ）とに"Ａ≰ｒ?ｄ≰Ｂ"の関係が成立する場合に、前記円形状の物体を人物頭部として判定する頭部判定手段と、を有し、前記Ａ及びＢの値は、前記所定サイズ画像において、成人の頭部の半径の大きさから統計的に求めた値（ｐｉｘｅｌ）である。【選択図】図１

Description

本発明は、人物頭部検知装置及び姿勢推定装置に関する。

従来、２Ｄ−ＲＧＢ（２次元画像）を用いた人物検知技術は多く存在している。又、人物検知技術を活用した商品として、例えば、デジタルカメラの自動焦点調整、監視カメラの侵入者報告機能、或いは、空調制御装置における温度や風向風量調整機能等が知られている。更に、近年では、人物の姿勢や行動を検知することで、その人物の次に行う行動を予測する、異常行動を検知する、ジェスチャーによるパーソナルコンピュータ等の機器操作やゲームのコントロールをするという研究や商品も多く見受けられる。

例えば、人体の位置（距離と向き）を検知する位置検知装置と、それを用いた気流制御の高精度化により、省エネルギー及び快適性の向上を可能とする空気調和機が提案されている（例えば、特許文献１参照）。この位置検知装置は、距離変位検知手段と、人物判別手段とを有しており、人物として形状特定化された距離変位領域までの方向及び距離を人物位置として検知する。

具体的には、距離変位検知手段は、ＴＯＦ（Time Of Flight）方式の距離画像センサからの距離情報に基づいて、室内空間の物体までの距離変位を検知する。又、人物判別手段は、距離変位検知手段で検知された距離変位領域の物体を、既に登録された特定形状とのマッチングによって人物かどうか判別する。

又、距離画像算出手段と、頭部位置検知手段とを備えた頭部検知装置が提案されている（例えば、特許文献２参照）。この頭部検知装置において、距離画像算出手段は、２台以上の撮像装置により（ステレオカメラ方式）得られた画像から距離画像を算出する。頭部位置検知手段は、距離画像算出手段で算出された距離画像を３次元空間内に展開し、ＸＹ平面に射影して頭部の大きさを正規化してから円あてはめ処理を行って頭部を検知する。

しかしながら、上記の位置検知装置では、距離画像から人物を判別する手法が、登録画像とのマッチングによるものであり、登録画像を収集するための労力や費用が多大であるという問題がある。又、上記の頭部検知装置では、ステレオカメラによる距離画像を算出するので、計算量が膨大になるうえ、エッジ部分での距離算出はできるが、面状全体での距離を算出しようとすると、更に膨大な演算が必要となるという問題がある。

すなわち、従来の人物検知技術は、その実現のために多くの形状パターンを登録したり、多くの学習用データを必要としたりする。特に、人の姿勢等の様々な形状が考えられるものを検知するためには、可能な限り想定される形状の登録及び学習を実施しないと、未検知及び誤検知等が多く発生し、検知性能の低下を招くことになる。このように、これまで実用化された人物検知技術では、形状登録及び学習のために多大な労力と費用を要している。

又、画像情報を用いた人物の頭部と距離を検知する手法では、頭部の検知精度の向上は期待できるものの、頭部までの距離を検知する場合、例えばステレオカメラによる三角測量で任意の複数のポイントを全部演算処理しようとすると計算量が膨大になり、多大な労力と費用を要する。そのため、これを実現する手段が高コストになることは避けられない。又、この手法では、エッジまでの距離は測定できるが、面状の全てのポイントでの距離測定することは実現性に乏しい。

本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、多大な労力と費用を必要とせずに人物頭部の位置又は距離の検知精度を向上可能とする人物頭部検知装置等を提供することを課題とする。

本人物頭部検知装置は、対象物体の画像を取得し、前記対象物体までの距離を検知する距離検知手段と、前記距離検知手段からの前記画像及び前記距離の情報に基づいて所定数の画素からなる所定サイズ画像を生成し、前記所定サイズ画像において動体画像と背景画像とを分離する背景分離手段と、前記背景分離手段により背景画像が分離された動体画像の中から円形状の物体を検知する円検知手段と、前記円検知手段が検知した円形状の物体の半径ｒ（ｐｉｘｅｌ）と、前記距離検知手段から前記対象物体までの距離ｄ（ｍ）とに"Ａ≦ｒ×ｄ≦Ｂ"の関係が成立する場合に、前記円形状の物体を人物頭部として判定する頭部判定手段と、を有し、前記Ａ及びＢの値は、前記所定サイズ画像において、成人の頭部の半径の大きさから統計的に求めた値（ｐｉｘｅｌ）であることを要件とする。

開示の技術によれば、多大な労力と費用を必要とせずに人物頭部の位置又は距離の検知精度を向上可能とする人物頭部検知装置等を提供できる。

本実施の形態に係る人物頭部検知装置の要部の構成を例示する図である。 本実施の形態に係る人物頭部検知装置における距離検知について説明する図である。 本実施の形態に係る人物頭部検知装置におけるハフ変換について説明する図である。 本実施の形態に係る人物頭部検知装置におけるフィルタ処理について説明する図（その１）である。 本実施の形態に係る人物頭部検知装置におけるフィルタ処理について説明する図（その２）である。 本実施の形態に係る人物頭部検知装置におけるフィルタ処理について説明する図（その３）である。 本実施の形態に係る頭部検知装置のフローチャートの一例である。 本実施の形態に係る姿勢推定装置の要部の構成を例示する図である。 本実施の形態に係る姿勢推定装置の動作について説明する図である。 本実施の形態に係る姿勢推定装置の姿勢判定手段の判定について説明する図である。 本実施の形態に係る頭部検知装置及び姿勢推定装置のフローチャートの一例である。

以下、図面を参照して発明を実施するための形態について説明する。各図面において、同一構成部分には同一符号を付し、重複した説明を省略する場合がある。

〈第１の実施の形態〉
図１は、本実施の形態に係る人物頭部検知装置の要部の構成を例示する図である。図１を参照するに、本実施の形態に係る人物頭部検知装置１は、人物の頭部の位置（方向と距離）を検知する装置であり、距離検知手段１０と、人物頭部検知手段２０とを備えている。距離検知手段１０は、発光手段１１と、受光手段１２とを有する。距離検知手段１０は、対象物体の画像を取得し、対象物体までの距離を検知する。

なお、人物頭部検知装置１を構成する各手段は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、メインメモリ等を含み、各手段の機能は、ＲＯＭ等に記録された制御プログラムがメインメモリに読み出されてＣＰＵにより実行されることによって実現することができる。ただし各手段の一部又は全部は、ハードウェアのみにより実現されてもよい。又、各手段は、物理的に複数の装置により構成されてもよい。後述の姿勢推定装置５を構成する各手段に関しても同様である。

発光手段１１は、投射光の発光タイミングの制御部と駆動部を含むＬＥＤ（Light Emitting Diode）ドライバ１１１と、ＬＥＤドライバ１１１で駆動されて複数の投射光を発光するＬＥＤモジュール１１２と、投射光の放射角度を調整するレンズ１１３とを備えている。

受光手段１２は、対象物体からの反射光の入射角度を調整するレンズ１２１と、受光した反射光から対象物体までの距離に応じた信号を複数の画素夫々から出力するＴＯＦ距離画像センサ１２２とを備えている。

ＴＯＦ距離画像センサ１２２は、反射光を受光して光電変換により夫々の信号電荷を生成する画素アレイ部１２２１と、各画素で生成された信号を増幅させるバッファアンプ１２２２と、信号の読み出しタイミング信号を生成するＴＧ（Timing Generator）１２２３と、バッファアンプ１２２２からのアナログ出力をディジタル信号に変換して出力するＡＤＣ（Analog to Digital Converter）１２２４とを備えている。ＴＯＦ距離画像センサ１２２は、対象物体までの距離に対応する夫々の画素の距離データを、例えば１６ビットのディジタル信号として後段の人物頭部検知手段２０に出力する。

人物頭部検知手段２０は、背景分離手段２１と、頭部検知手段２２とを備えている。背景分離手段２１は、例えば、背景統計量の累積手法に基づいて動体画像と背景画像とを分離する。具体的には、例えば、受光手段１２からの各画素の距離データをもとに、距離変化のない部分を背景画像とし、距離変化のある部分を動体画像として夫々を分離する。

頭部検知手段２２は、円検知手段２２１と、誤検知防止手段２２２と、頭部判定手段２２３とを備えており、背景分離手段２１で分離された動体画像の中から人物の頭部を検知する。具体的には、円検知手段２２１は、画像内の円形に近い物体をハフ変換により検知する。誤検知防止手段２２２は、人物頭部の特徴によってフィルタ処理を行い、円検知手段２２１で検知した円の中から適切な円を抽出する。頭部判定手段２２３は、最終的に検知した円の中から人物の頭部を判定する。

例えば、図２（ａ）に示すように、距離検知手段１０において、光源である発光手段１１から距離計測の対象物体Ｓに対して投光信号（投射光）が投射され、投光信号の対象物体Ｓからの反射信号（反射光）を受光手段１２が受光する。人物頭部検知手段２０は、受光手段１２からの受光情報に基づいて対象物体Ｓとしての人物頭部を検知する。

具体的には、投光信号の速度をｃ（光速）、投光信号の投射から反射信号の受光までの時間（光の飛行時間）をＴとすると、受光手段１２からの受光情報に基づいて対象物体Ｓまでの光の飛行時間Ｔを検知することができる。そして、下記に示す式（１）のように、既知の光の速度ｃとの演算により、対象物体Ｓまでの距離Ｌを求めることができる（ＴＯＦ技術）。画素アレイ部１２２１は複数の画素から構成されているため、画素毎の複数点の位置情報を用いて、立体的に高精度に人物頭部の位置（方向と距離）を検知することができる。

Ｌ=ｃ×Ｔ／２・・・・・式（１）
より詳しく説明すると、ＴＯＦ距離画像センサ１２２の画素アレイ部１２２１は、例えば、数万画素が平面上にマトリクス状に配列された構成とすることができる。そして、画素アレイ部１２２１の１画素単位には、例えば、対象物体Ｓからの反射光を受光する受光部が中央部に光電変換領域として設けられている。

又、画素アレイ部１２２１の１画素単位には、中央部の光電変換領域の両側に、第１及び第２の電荷転送ゲートを介して画素出力電極が設けられている。そして、各画素出力電極から読み出される各信号電荷を、タイミング的に第１及び第２の電荷転送ゲートへの相反するゲート信号によって振り分けている。

すなわち、対象物体Ｓまでの距離Ｌに相当した光の飛行時間（遅れ時間）に依存して分配された信号電荷を各画素出力電極から出力し、その信号電荷は夫々、距離に応じた出力電圧情報に変換されて、ＴＯＦ距離画像センサ１２２から距離情報として出力される。

具体的には、図２（ｂ）に示すように、距離検知手段１０において、光源である発光手段１１から対象物体Ｓに対してパルス光である投光信号を投射し、投光信号と反射信号の位相差を計測することにより、距離を測定することができる。投光信号と反射信号の位相差は、例えば、投光信号と位相をずらして複数の受光を行い、夫々の位相の電荷を蓄積及び平均化し、その変化を比較することで計測できる。

図２（ｂ）に示す受光Ａは、投光信号に対して位相差が０ｄｅｇである第１の電荷転送ゲートを介して画素出力電極から出力される信号である。又、図２（ｂ）に示す受光Ｂは、投光信号に対して位相差が１８０ｄｅｇである第２の電荷転送ゲートを介して画素出力電極から出力される信号である。

受光部と対象物体Ｓとの距離が０（ｍ）の場合には受光Ａの出力として１００％の電圧が発生し、受光Ｂの出力として０％の電圧が発生する（全く電圧が発生しない）。受光Ａ及びＢの出力は受光部と対象物体Ｓとの距離が遠ざかるに従って変化し、投光信号と反射信号との位相差φでは、図２（ｂ）の斜線の部分を積分した電圧が出力される。そして、受光Ａ及びＢの出力の差により位相差を推測し、距離の算出を行う。なお、２つの位相（受光Ａ及びＢ）だけではなく、より多くの位相の受光出力を比較することにより、距離検知の精度を向上できる。

ここで、円検知手段２２１におけるハフ変換による円検知について詳説する。直交座標上の点（ｘｉ、ｙｉ）を通る全ての円は、下記に示す式（２）の通りに円の中心点（ａ、ｂ）と半径（ｒ）で表わされる。点（ｘｉ、ｙｉ）をａ、ｂ、ｒの組み合わせに変換することをハフ変換という。

ｒ^２＝（ｘｉ−ａ）^２＋（ｙｉ−ｂ）^２・・・・・式（２）
図３は、左側に示す円上の点（ｘ１、ｙ１）、点（ｘ２、ｙ２）、及び点（ｘ３、ｙ３）を右側のハフ変換した空間上に示したものである。図３に示すように、ハフ変換した空間上で表される円が共有する点ｋがあれば、それは元のｘｙ直交座標上では（ｘｉ、ｙｉ）を通る１個の円の中心となる。

本実施の形態では、式（２）に下記に示す式（３）を代入することで、下記に示す式（４）のように２次元ハフ空間（ａ、ｂ）に変換し、半径（ｒ）を変化させながら直交座標上の点（ｘｉ、ｙｉ）を最も多く通る円の中心座標（ａ、ｂ）と半径（ｒ）を検知する。

ｒ=（ｘｉ−ａ）／ｃｏｓθ・・・・・式（３）
ｂ=ａ×ｔａｎθ−ｘｉ×ｔａｎθ+ ｙｉ・・・・・式（４）
ハフ変換を用いて検知された円には、人物の頭部以外の物体も含まれていることが往々にしてある（誤検知）。この誤検知があると、精度のよい検知装置とは言えなくなり、実使用上で利用ケースが極端に減ってしまうおそれがある。

そこで、本実施の形態では、誤検知防止手段２２２のフィルタ処理により、誤検知を防止している。誤検知防止手段２２２による処理には、人物の頭部を表す特徴量をＴＯＦ距離画像センサ１２２から得られた距離データを使って表す工夫がされている。例えば、そのうちの一つとして、人物の頭部の大きさは、ある範囲内に収まる大きさであるという特徴を持っている。

身長１７０ｃｍ程度の一般の成人の場合、距離１ｍにおける画像サイズＶＧＡ（６４０画素×４８０画素）に表される頭部の大きさは、統計的なデータに基づいて、半径の範囲が５０画素〜１００画素の範囲に入ると言える。又、統計的なデータ（例えば、経済産業省統計データ等）に基づいて、身長１７０ｃｍ程度の一般成人の頭部半径は、８〜８．８ｃｍ程度である。この頭部半径は、対象物体までの距離に反比例している。

従って、図４に示すように、対象物体が人物頭部である場合、その対象物体までの距離ｄ（ｍ）とＶＧＡ画像に描画される対象物体の半径ｒ（ｐｉｘｅｌ（画素））の間には、下記に示す式（５）の関係が成り立つと言える。言い換えれば、式（５）が成立する場合には、対象物体が人物頭部である確率が高いと言える。

５０≦ｒ×ｄ≦１００・・・・・式（５）
又、対象物体が受光手段１２に最接近した場合に、人物頭部の大きさから所定の閾値を算出し、その閾値未満のもののみを人物頭部とする条件を誤検知防止手段２２２による処理に追加することも有効である。

加えて、人物頭部が胴体に繋がっているという特徴を活かし、図５に示すように、上述の動体画像から円検知した対象物体（円形状の物体）の中心からｘ方向（水平方向）の右方向にｒ／２移動したポイントをＲ、左方向にｒ／２移動したポイントをＬとする。そして、更に、Ｒからｙ下方向（重力方向）に２ｒ移動したポイントをＲＤ、Ｌからｙ下方向に２ｒ移動したポイントをＬＤとする。

この場合、検知した円の中心までの距離ｃｄ（ｍ）とＲＤまでの距離ｒｄ（ｍ）、及び検知した円の中心までの距離ｃｄ（ｍ）とＬＤまでの距離ｌｄ（ｍ）がほとんど同じ距離範囲に存在することが言える。この特徴より、検知物体において、下記に示す式（６）及び式（７）の関係が成り立てば、それが人物頭部である確率が高いと言える。
式（６）及び式（７）における『０．３（３０ｃｍ）』という値は統計的に求めたものであり、必ずしも『０．３（３０ｃｍ）』に限定されるものではない。

｜ｃｄ−ｒｄ|≦０．３・・・・・式（６）
｜ｃｄ−ｌｄ|≦０．３・・・・・式（７）
図６は、ＶＧＡ画像サイズから切り抜いた一部の実験画像を示している。図６では、発光手段１１の投射光が人物に反射した反射光を受光手段１２で受光し、人物頭部検知手段２０で人物頭部を検知した結果を画像上の円で示している。又、図６では、検知した円（画像上の円）の中心、半径ｒ、上述の測距ポイントであるＲＤ及びＬＤを描画している。

図７は、本実施の形態に係る頭部検知装置のフローチャートの一例を示すものである。ＴＯＦ距離画像センサ１２２から入力される距離情報をもとに、まず、背景分離手段２１がグレイスケールのＶＧＡサイズの形状画像に変換する。そして、ステップＳ１０１において、円検知手段２２１は、グレイスケールのＶＧＡサイズの形状画像を使いハフ変換等を用いた円形状の検知（円検知）を行う。

ステップＳ１０１で円を検知した場合には、ステップＳ１０２において、誤検知防止手段２２２は、検知された円を有する距離画像から、検知された円の半径（ｒ（ｐｉｘｅｌ））と中心までの距離情報（ｄ（ｍ））を抽出する。そして、検知された円の半径（ｒ）が７０ｐｉｘｅｌ以下であるか否かを判定する。なお、ここで半径の最大範囲をＶＧＡサイズ画像上で７０ｐｉｘｅｌ以下とすることは一例である。

ステップＳ１０２で半径（ｒ）が７０ｐｉｘｅｌ以下であると判定した場合には、ステップＳ１０３において、誤検知防止手段２２２は、検知した円の半径と中心までの距離の関係をｒ×ｄで抽出し、その値が５０以上であるか否かを判定する。ステップＳ１０３でｒ×ｄの値が５０以上であると判定された場合には、ステップＳ１０４において、誤検知防止手段２２２は、ｒ×ｄの値が１００以下であるか否かを判定する。

ステップＳ１０４でｒ×ｄの値が１００以下であると判定した場合には、ステップＳ１０５において、誤検知防止手段２２２は、左右の胸部位置と目される部分の距離を抽出し、右側の距離差分|ｃｄ−ｒｄ|が０．３ｍ以下であるか否かを判定する。ステップＳ１０５で|ｃｄ−ｒｄ|が０．３ｍ以下であると判定した場合には、ステップＳ１０６において、誤検知防止手段２２２は、左側の距離差分|ｃｄ−ｌｄ|が０．３ｍ以下であるか否かを判定する。

ステップＳ１０６で左側の距離差分|ｃｄ−ｌｄ|が０．３ｍ以下であると判定した場合には、ステップＳ１０７において、頭部判定手段２２３は、頭部であると判定する。すなわち、ステップＳ１０１〜Ｓ１０６の条件が全てそろった対象物体のみが、ステップＳ１０７において頭部として検知される。

図８は、本実施の形態に係る姿勢推定装置の要部の構成を例示する図である。図８を参照するに、本実施の形態に係る姿勢推定装置５は、姿勢推定手段５０を有する。姿勢推定手段５０は、距離算出手段５１と、空間認識手段５２と、姿勢判定手段５３とを有する。

姿勢推定装置５は、図１に示す人物頭部検知装置１で検知した人物頭部の中心座標と人物頭部の中心までの距離（Ｘ（ｍ））を入力とし、人物頭部の中心と床面との距離（Ｌ）を算出する装置である。

距離算出手段５１は、人物頭部検知装置１で検知した人物頭部と床面との距離を算出する。空間認識手段５２は、受光手段１２で描画できる範囲内での空間に存在する物体を予め登録する。姿勢判定手段５３は、距離算出手段５１から出力された人物頭部と床面までの距離と、空間認識手段５２で登録されたその空間に存在する物体とを考慮して、対象人物の姿勢を判定する。

より詳しくは、距離算出手段５１は、人物頭部検知装置１から入力された人物頭部の中心座標（ｘ、ｙ）と、人物頭部から人物頭部検知装置１までの距離Ｘに基づいて、人物頭部と床面との距離を算出する。例えば、図９は、人物頭部検知装置１に搭載された距離検知手段１０（例えば、距離カメラ等）で撮像されるＶＧＡサイズ画像１ａ内に人物頭部を検知した場合を示している。図９の場合、検知した人物頭部の中心座標１ｂ（ｘ、ｙ）と距離検知手段１０の受光手段１２の中心座標１ｃとの距離Ｘが出力される。

ここで、受光手段１２を設置した時の水平方向との間に生じた仰角φと、受光手段１２の下面から床面１ｄとの距離ｈ（高さ）と受光手段１２の垂直方向の視野角（ρ）が既知であるとする。その場合、受光手段１２の視野角の真ん中を飛行する光線と受光手段１２から検知した人物頭部の中心座標１ｂに飛行する光線が成す角度ωは、下記に示す式（８）で算出できる。

ω＝（ρ／４８０）×（ｙ−４８０／２）・・・・・式（８）
又、受光手段１２から人物頭部の中心座標１ｂに飛行する光線と水平線とが成す角度θは、下記に示す式（９）で算出できる。

θ=φ−ω・・・・・式（９）
又、検知した人物頭部の中心座標１ｂから床面１ｄまでの距離Ｌ（高さ）は、下記に示す式（１０）で算出できる。

Ｌ=ｈ−Ｘｓｉｎ（φ−ω）・・・・・式（１０）
姿勢判定手段５３は、距離算出手段５１で算出された人物頭部と床面との距離Ｌに基づいて、頭部を検知されている人物の姿勢を判定することができる。姿勢判定手段５３は、例えば、距離Ｌを所定閾値ｌａ及びｌｂと比較し、下記に示す式（１１）が成り立つ場合は、『立っている姿勢』と判定することができる（図１０（ａ））。又、下記に示す式（１２）が成り立つ場合は、『座っている姿勢』と判定することができる（図１０（ｂ））。又、下記に示す式（１３）が成り立つ場合は、『寝ている姿勢』と判定することができる（図１０（ｃ））。

Ｌ≧ｌａ・・・・・式（１１）
ｌａ＜Ｌ＜ｌｂ・・・・・式（１２）
Ｌ≦ｌｂ・・・・・式（１３）
図１１は、本実施の形態に係る頭部検知装置及び姿勢推定装置のフローチャートの一例を示すものである。まず、ステップＳ２０１において、人物頭部検知装置１の距離検知手段１０が距離を検知し、画像及び距離の情報を人物頭部検知手段２０に送る。次に、ステップＳ２０２において、人物頭部検知手段２０の背景分離手段２１が背景を分離してグレイスケールのＶＧＡサイズの形状画像に変換する。

次に、ステップＳ２０３及びＳ２０４において、頭部検知手段２２は、グレイスケールのＶＧＡサイズの形状画像を使いハフ変換等を用い、頭部の検知及び追跡を行う。そして、検知した人物頭部の中心座標と人物頭部の中心までの距離を姿勢推定装置５に送る。なお、頭部の検知等の詳しい手法については、前述の通りである。

次に、ステップＳ２０５において、姿勢推定装置５の距離算出手段５１が人物頭部と床面との距離を算出する。なお、人物頭部と床面との距離を算出する詳しい手法については、前述の通りである（図９等参照）。次に、ステップＳ２０６において、姿勢推定装置５の姿勢判定手段５３が距離算出手段５１で算出された人物頭部と床面との距離に基づいて、頭部を検知されている人物の姿勢を判定する。なお、姿勢判定の詳しい手法については、前述の通りである（例えば、式（１１）〜式（１３）等参照）。

ステップＳ２０６の後に、ステップＳ２０７に示す空間認識のステップを追加してもよい。具体的には、例えば、予め距離検知手段１０から提供される画像の範囲に物体の位置座標を指定しておく。例えば、物体として椅子の位置座標を指定しておくことにより、指定された位置座標で頭部を検知された人物が『座っている姿勢』であった場合、その人物は『椅子に座っている』と判定することができる。同様に、好適な物体の位置座標を指定しておくことにより、『しゃがみ込んでいる』、『床に倒れている』、『ベッドで寝ている』等と判定することができる。

以上、好ましい実施の形態について詳説したが、上述した実施の形態に制限されることはなく、特許請求の範囲に記載された範囲を逸脱することなく、上述した実施の形態に種々の変形及び置換を加えることができる。

１ 人物頭部検知装置
５ 姿勢推定装置
１０ 距離検知手段
１１ 発光手段
１２ 受光手段
２０ 人物頭部検知手段
２１ 背景分離手段
２２ 頭部検知手段
５０ 姿勢推定手段
５１ 距離算出手段
５２ 空間認識手段
５３ 姿勢判定手段
１１１ ＬＥＤドライバ
１１２ ＬＥＤモジュール
１１３ レンズ
１２１ レンズ
１２２ ＴＯＦ距離画像センサ
２２１ 円検知手段
２２２ 誤検知防止手段
２２３ 頭部判定手段
１２２１ 画素アレイ部
１２２２ バッファアンプ
１２２３ ＴＧ
１２２４ ＡＤＣ

特開２００９−１７４８３０号公報 特開２００５−０９２４５１号公報

Claims (6)

1. 対象物体の画像を取得し、前記対象物体までの距離を検知する距離検知手段と、
   前記距離検知手段からの前記画像及び前記距離の情報に基づいて所定数の画素からなる所定サイズ画像を生成し、前記所定サイズ画像において動体画像と背景画像とを分離する背景分離手段と、
   前記背景分離手段により背景画像が分離された動体画像の中から円形状の物体を検知する円検知手段と、
   前記円検知手段が検知した円形状の物体の半径ｒ（ｐｉｘｅｌ）と、前記距離検知手段から前記対象物体までの距離ｄ（ｍ）とに"Ａ≦ｒ×ｄ≦Ｂ"の関係が成立する場合に、前記円形状の物体を人物頭部として判定する頭部判定手段と、を有し、
   前記Ａ及びＢの値は、前記所定サイズ画像において、成人の頭部の半径の大きさから統計的に求めた値（ｐｉｘｅｌ）である人物頭部検知装置。
2. 前記背景分離手段は、背景統計量の累積手法に基づいて動体画像と背景画像とを分離し、
   前記円検知手段は、ハフ変換の手法に基づいて円形状の物体を検知する請求項１記載の人物頭部検知装置。
3. 前記頭部判定手段は、前記関係が成立し、かつ、前記円形状の物体の半径が前記所定サイズ画像上の統計的な頭部半径から算出した所定閾値未満であるという第２の関係が成立した場合に前記円形状の物体を人物頭部として判定する請求項１又は２記載の人物頭部検知装置。
4. 前記頭部判定手段は、前記関係が成立し、かつ、" |ｃｄ−ｒｄ|≦Ｃ、かつ、|ｃｄ−ｌｄ|≦Ｃ"という第３の関係が成立する場合に前記円形状の物体を人物頭部として判定する請求項１乃至３の何れか一項記載の人物頭部検知装置。
   ここで、ｒは前記円形状の物体の半径、Ｒは前記円形状の物体の中心から右方向にｒ／２移動したポイント、Ｌは前記中心から左方向にｒ／２移動したポイント、ＲＤは前記Ｒから下方向に２ｒ移動したポイント、ＬＤは前記Ｌから下方向に２ｒ移動したポイント、ｃｄは前記距離検知手段から前記中心までの距離、ｒｄは前記距離検知手段から前記ＲＤまでの距離、ｌｄは前記距離検知手段から前記ＬＤまでの距離、Ｃは統計的に求めた距離である。
5. 請求項１乃至４の何れか一項記載の人物頭部検知装置が検知した人物頭部及び前記人物頭部までの距離に基づいて、所定の面から前記人物頭部までの距離を算出する距離算出手段と、
   前記距離算出手段が算出した前記距離に基づいて、前記人物頭部を備えた人物の姿勢を推定する姿勢判定手段と、を有する姿勢推定装置。
6. 前記姿勢判定手段は、
   前記距離が第１の閾値以上であれば前記人物は『立っている姿勢』と推定し、
   前記距離が第１の閾値よりも小さな第２の閾値以下であれば前記人物は『寝ている姿勢』と推定し、
   前記距離が前記第１の閾値よりも小さく、かつ、前記第２の閾値よりも大きければ『座っている姿勢』と推定する請求項５記載の姿勢推定装置。