JP2019159894A - 動体検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】カメラ視野が変化している場合であってもそのカメラによって撮影された画像上の動体が映る領域を特定することが可能であり且つその動体の画像上の移動に伴う動体周辺の領域が変化している場合であっても画像上の動体が映る領域を追跡することができる動体検出装置。【解決手段】画像を構成するピクセルに対応するオプティカルフローベクトル、同ベクトルの取得尤度及び同ベクトルにおけるカメラ視野の変化の寄与分に基づき各ピクセルが動体に対応している尤度（動体尤度）を取得し、更に、動体尤度に基づいて画像上の特定領域が動体を必要十分な大きさで囲んでいるほど大きくなるように領域尤度を取得し、領域尤度に基づいて画像上の動体が映る領域を取得する。同領域が取得されたときは同領域の光学特徴値の分布にも基づいて領域尤度を取得する。【選択図】 図３

Description

本発明は、カメラによって繰り返し撮影された画像に含まれる動体を検出する動体検出装置に関する。

カメラによって所定の時間間隔が経過する毎に撮影された画像（撮影画像）に基づいて、撮影画像に含まれる動体を抽出する動体検出装置（以下、「従来装置」とも称呼される。）が知られている（例えば、特許文献１を参照。）。従来装置は、所定の時間間隔を隔てて撮影された画像のそれぞれに共に映る被写体に基づいてオプティカルフローベクトルを取得する。加えて、従来装置は、オプティカルフローベクトルに基づいて撮影画像上の動体（画像内動体）が映る領域（動体領域）を取得する。更に、従来装置は、動体領域をテンプレートとして記憶し、その後、取得された画像における動体領域と記憶されたテンプレートとを比較することによって撮影された画像に映る動体を追跡する。

特開２００４−１３６１４号公報

ところで、カメラの視野（撮影画像に映る範囲）が従来装置の運用者による操作及びカメラに風が吹き付けられること等によって変化する場合がある。しかし、従来装置においてはカメラ視野の変化が考慮されていない。そのため、カメラ視野の変化によって、画像内動体に加えて撮影画像に映る画像内動体以外の領域（即ち、背景領域）が撮影画像上を時間間隔の経過に伴って移動し、以て、背景領域が画像内動体として検出される虞がある。

加えて、従来装置が記憶したテンプレ−トに撮影画像に映る画像内動体の周辺領域（具体的には、地面及び建造物等の背景）が含まれる可能性がある。この場合、例えば、アスファルトの路面上にいた画像内動体が芝生の生えた場所に移動すると、画像内動体の周辺領域が変化する。画像内動体の移動によって画像内動体の周辺領域が変化すると、新たに取得された撮影画像に含まれるテンプレ−トに相当する領域と、従来装置が記憶したテンプレ−トと、の差分が大きくなる。そのため、画像内動体の移動に起因する画像内動体の周辺領域の変化（本例において、アスファルト領域から芝生領域への変化）が原因で画像内動体の追跡に失敗する虞がある。

そこで、本発明の目的の１つは、カメラ視野が変化している場合であっても撮影画像上の画像内動体が映る領域を特定（具体的には、検出及び追跡）でき且つ画像内動体の周辺領域の変化が発生している場合であっても画像内動体が映る領域を追跡することができる動体検出装置を提供することである。

上記目的を達成するための動体検出装置（動体検出装置２０）（以下、「本発明装置」とも称呼される。）は、画像取得部、フローベクトル取得部、画面動態ベクトル取得部、動体尤度取得部、領域尤度取得部、及び、画像内動体特定部を含む（図２を参照）。

前記画像取得部は、
カメラ（１０）によって新たに撮影された撮影画像を所定の時間間隔（Δｔ）が経過する毎に繰り返し取得する。

前記フローベクトル取得部は、
第１時点にて取得された前記撮影画像である第１画像（前回画像Ｓｐ）に映る被写体の位置と、同被写体の前記第１時点よりも前記時間間隔だけ時間が経過した第２時点にて取得された前記撮影画像である第２画像（現在画像Ｓｃ）に映る位置と、に基づいて、前記第２画像上の「特定点（現在点Ｐｃ）」と、前記特定点に対応する前記第１画像上の「対応点（フロー起点Ｐｆ）」と、の組合せを同対応点が始点であり且つ同特定点が終点である「オプティカルフローベクトル（Ｖｏ）」として任意の前記特定点又は前記対応点に対して取得し、且つ、取得された前記オプティカルフローベクトルのそれぞれの取得精度を「ベクトル尤度（Ｌｖ）」として取得する「フローベクトル取得処理」を前記撮影画像のそれぞれに対して実行する。

前記画面動態ベクトル取得部は、
前記オプティカルフローベクトルのそれぞれを前記第１時点における前記撮影画像の視野と前記第２画像における前記撮影画像の視野との差分である「画面動態の変化」に起因する「画面動態ベクトル（Ｖｓ’）」と、前記撮影画像に映る動体である画像内動体の前記第１時点から前記第２時点までの前記撮影画像上の移動に起因する「動体移動ベクトル（Ｖｍ）」と、の和として捉えたときの、前記特定点を終点とする前記画面動態ベクトル又は前記対応点を始点とする前記画面動態ベクトルを任意の前記特定点又は前記対応点に対して取得する「画面動態ベクトル取得処理」を前記撮影画像のそれぞれに対して実行する。

前記動体尤度取得部は、
前記オプティカルフローベクトル、前記ベクトル尤度及び前記画面動態ベクトルに基づいて前記特定点が前記画像内動体に対応している可能性に正の相関を有する値を同特定点の「動体尤度（Ｌｍ）」として任意の前記特定点に対して取得する「動体尤度取得処理」を前記撮影画像のそれぞれに対して実行する。

前記領域尤度取得部は、
前記第２画像上に配置された特定領域（パーティクル矩形）に含まれる前記特定点のそれぞれの前記動体尤度が大きいほど大きくなり且つ前記特定領域の周辺の領域に含まれる前記特定点のそれぞれの前記動体尤度が大きいほど小さくなる値を領域尤度（検出矩形尤度Ｌｄ）として任意の前記特定領域に対して取得する「領域尤度取得処理」を前記撮影画像のそれぞれに対して実行する。

前記画像内動体特定部は、
前記領域尤度に基づいて前記第２画像上の前記画像内動体が映る領域を特定する画像内動体特定処理（検出判定処理及び追跡判定処理）を前記撮影画像のそれぞれに対して実行する。

前記領域尤度取得処理は、
前記画像内動体特定処理が前回実行されたときに前記画像内動体が映る領域が特定されていれば（図９のステップ９３０にて「Ｎｏ」と判定したとき、及び、ステップ９６５にて「Ｙｅｓ」と判定したとき）、
前記特定領域に含まれる前記特定点のそれぞれの前記動体尤度が大きくなり、且つ、前記特定された画像内動体を構成する点の、前記動体尤度によって重み付けされた光学特徴値の分布である基準分布と、前記特定領域に含まれる前記画像内動体を構成する点の、前記動体尤度によって重み付けされた光学特徴値の分布と、が類似するほど（即ち、追跡矩形内動体尤度Ｓｖｆが大きいほど）大きくなり、
前記特定領域の周辺の領域に含まれる前記特定点のそれぞれの前記動体尤度が大きくなり、且つ、前記基準分布と、前記特定領域の周辺の領域に含まれる前記画像内動体を構成する点の、前記動体尤度によって重み付けされた光学特徴値の分布と、が類似するほど（即ち、追跡周辺動体尤度Ｓｏｆが大きいほど）小さくなるように前記領域尤度（追跡矩形尤度Ｌｆ）を設定する処理である。

前記時間間隔は、固定値であっても良く、変化する値であっても良い。本発明装置は、時間間隔が経過する毎に新たに取得される第２画像を構成する点のそれぞれに対して動体尤度を取得する。

画面動態の変化が発生している場合であっても特定点が画像内動体に対応していなければ、オプティカルフローベクトルと画面動態ベクトルとの差として取得される動体移動ベクトルの大きさが大きくならない。そのため、本発明装置は、オプティカルフローベクトル及び画面動態ベクトルに基づき、画面動態の変化による影響を低減したうえで動体尤度を取得することができる。

更に、領域尤度は特定領域に含まれる点の動体尤度に加えて特定領域周辺の領域に含まれる点の動体尤度も考慮して取得されるので、特定領域が画像内動体を含んでいても特定領域の大きさが画像内動体の大きさと比較して過大であれば、領域尤度は小さくなる。一方、特定領域が画像内動体を含んでいても特定領域の大きさが画像内動体の大きさと比較して過小であれば、領域尤度は小さくなる。換言すれば、領域尤度は、領域尤度に基づいて特定領域が画像内動体を必要十分な大きさで囲んでいるときに大きな値となる。

加えて、画像内動体特定処理によって特定された画像内動体が映る領域を次に実行される画像内動体特定処理が特定するとき（即ち、画像内動体を追跡するとき）、特定領域に含まれる画像内動体の周辺領域が変化しても、周辺領域を構成する点のそれぞれの動体尤度は比較的小さいので、領域尤度に与える影響は比較的小さい。更に、画像内動体の追跡における領域尤度の取得に際し、動体尤度に加え、動体尤度によって重み付けされた光学特徴値の分布が考慮される。

（本発明装置の効果）
従って、本発明装置によれば、画面動態の変化がある場合であっても撮影画像上の画像内動体が映る領域を特定することができる。加えて、特定された画像内動体の周辺領域が変化した場合であっても画像内動体を精度良く追跡することができる。

本発明装置の他の態様において、
前記動体尤度取得処理は、
前記画面動態ベクトルによって特定される、前記特定点及び同特定点を終点とする前記画面動態ベクトルの始点である「画面動態起点（Ｐｈ）」を含む、前記第２画像における同特定点の位置に映る「前記画像内動体以外の被写体又は前記画像内動体の背後にある被写体」の、前記画面動態の変化に伴う前記時間間隔が経過する毎の前記撮影画像上の移動を表す点の集合である「画面動態移動点列（Ｐｓ）」を構成する前記撮影画像上の点のそれぞれに対応する光学特徴値（赤強度Ｂｒ、青強度Ｂｂ及び緑強度Ｂｇ）に相関を有する値である「背景差分動体尤度（Ｃ）」にも基づいて前記特定点に対応する前記動体尤度を取得する処理である
ように構成される。

光学特徴値は、撮影画像を構成する点の明るさ（撮影画像が白黒画像である場合の、その点の明度）であっても良く、その点の赤強度、緑強度及び青強度のそれぞれに基づいて取得される値であっても良い。

画面動態の変化が発生している場合であっても、画面動態ベクトルの取得誤差が小さければ、画面動態移動点列は、撮影画像の範囲（視野）に含まれる特定の背景物（対応背景物、具体的には、背景物を構成する点）に対応している。一般に、撮影画像全体の面積に対する画像内動体の占める面積の割合の比率は比較的小さいので、画面動態移動点列を構成する点のうち、画像内動体に対応する点は少ない可能性が高い。

換言すれば、画面動態移動点列を構成する点に対応する光学特徴値の多くは、対応背景物に対応する値である可能性が高い。そのため、特定点に対応する光学特徴値が画面動態移動点列を構成する点に対応する光学特徴値の多くと近似していれば、特定点が対応背景物に対応している可能性（即ち、特定点が画像内動体に対応していない可能性）が高くなる。

（本態様の効果）
画面動態の変化が発生している場合であっても、画面動態ベクトルの取得誤差が小さければ、画面動態ベクトルに基づいて取得される画面動態移動点列は対応背景物の撮影画像上の移動を表している。換言すれば、背景差分動体尤度を、特定点が画像内動体に対応している可能性に相関を有する値に設定することが可能となる。従って、本態様によれば、画面動態の変化が発生している場合であっても、動体尤度を精度良く取得することが可能となる。

この態様において、
前記動体尤度取得処理は、
前記特定点以外の前記画面動態移動点列を構成する点のそれぞれに対応する光学特徴値の移動平均値（以下、「背景強度移動平均値」とも総称される）を取得し、
前記光学特徴値の移動平均値のそれぞれを明度補正して得られる補正後移動平均値と、前記特定点の光学特徴値と、の差分が大きいほど前記背景差分動体尤度を大きい値に設定し、且つ、前記特定点以外の前記画面動態移動点列を構成する点のそれぞれに対応する光学特徴値の分散（以下、「背景強度分散値」とも総称される）が大きいほど小さい値に設定する処理を含み、
前記明度補正は、
前記補正後移動平均値の分布を、前記第２画像における当該光学特徴値の分布と類似させる補正である、
ように構成されることが好適である。

ところで、カメラから取得する撮影画像がデータ圧縮されていれば、画像取得部は、データ圧縮を解除して撮影画像を復元する必要がある。この場合、一時的に画像の一部又は全部が乱れる可能性がある。加えて、カメラが風に揺れることにより画面動態が一時的に大きく変化する場合がある。或いは、撮影画像に映る背景が一時的に風になびく場合がある。このような画像内動体の移動に起因しない一時的な撮影画像の変化は、以下、「画像ノイズ」と総称される。

背景強度移動平均値は、光学特徴値のそれぞれを平滑化した値であるので、画面動態移動点列を構成する点の一部が画像内動体に対応していた場合、及び、画面動態移動点列を構成する点の一部が画像ノイズの影響を受けていた場合であっても、背景強度移動平均値が対応背景物に対応する光学特徴値に近似している可能性が高い。換言すれば、背景強度移動平均値と特定点の光学特徴値との間の差分が大きければ、特定点は対応背景物ではなく画像内動体に対応している可能性が高い。

加えて、第１画像と第２画像との間に露出の変化及びホワイトバランスの変化等に起因する画面全体の明るさの差違があっても、背景強度移動平均値を明度補正することによって得られた補正後移動平均値の分布は第２画像における光学特徴値の分布と類似している。そのため、背景差分動体尤度を補正後移動平均値と特定点の光学特徴値との差分に基づいて取得することによって、画面全体の明るさの差違が発生している場合であっても、背景差分動体尤度を、特定点が画像内動体に対応している可能性に相関を有する値に設定することができる。

一方、背景強度分散値が大きければ、背景強度移動平均値が画像内動体及び画像ノイズ等の影響を強く受けており、以て、背景強度移動平均値と対応背景物に対応する光学特徴値との差分が大きくなっている可能性が高い。そのため、この場合、背景差分動体尤度は小さい値に設定される。

（この場合における本態様の効果）
従って、この態様によれば、撮影画像が画像ノイズの影響を強く受けている場合であっても、第１画像と第２画像との間に露出の変化及びホワイトバランスの変化等に起因する画面全体の明るさの差違が発生している場合であっても、背景差分動体尤度を、特定点が画像内動体に対応している可能性に相関を有する値に設定することができ、以て、動体尤度をより精度良く取得することが可能となる。

本発明装置の他の態様において、
前記動体尤度取得処理は、
前記オプティカルフローベクトルによって特定される、前記特定点及び前記対応点を含む、前記第２画像における同特定点の位置に映る被写体の、前記時間間隔が経過する毎の前記撮影画像上の移動を表す点の集合であるフロー点列（Ｐｖ）を構成する前記撮影画像上の点のそれぞれに対応する前記動体移動ベクトルの移動平均として取得されるベクトル（平均フローベクトルＶａｖ）の大きさ（平均フロー速度Ｖａｆ）が大きいほど大きく且つ前記フロー点列を構成する点のそれぞれに対応する前記オプティカルフローベクトルの前記ベクトル尤度（平均ベクトル尤度Ｌａｖによって表される値）が大きいほど大きな値に設定されるフロー差分動体尤度（Ｂ）にも基づいて前記特定点に対応する前記動体尤度を取得する処理である、
ように構成される。

オプティカルフローベクトル及び画面動態ベクトルの取得誤差が小さければ、動体移動ベクトルは、画面動態の変化の有無に依らず、画像内動体の撮影画像上の移動を表す。平均フロー速度は、フロー点列を構成する点のそれぞれに対応する動体移動ベクトルの移動平均として取得されるベクトルの大きさであるので、画像ノイズの影響によりフロー点列を構成する点のそれぞれに対して取得されるオプティカルフローベクトルの一部の取得精度が低い場合であっても、平均フロー速度が大きく変化する可能性は小さい。一方、フロー点列を構成する点のそれぞれに対応するオプティカルフローベクトルのベクトル尤度が小さければ、即ち、平均フロー速度が含む誤差が大きい可能性が高いとき、フロー差分動体尤度は、小さな値に設定される。

例えば、撮影画像の範囲内において、太陽光の照射が雲によって遮られた状態から、雲の移動によって太陽光が地面に照射される状態へ遷移する場合がある。この場合、撮影画像における建物及び樹木等の影が映る領域と、太陽光が直接照射されている領域と、の間の明度の差分が大きくなる。このとき、第２画像上の影が映る領域に対応する点（特定点）に対応する背景差分動体尤度が大きくなる可能性がある。即ち、仮に、背景差分動体尤度のみに基づいて動体尤度が取得されると、背景物の影を構成する点の動体尤度が大きな値となる可能性がある。

一方、背景物の影を構成する点の動体移動ベクトルの大きさは小さいので、動体移動ベクトルに基づいて動体尤度を取得することにより、背景物の影を構成する点の動体尤度が大きな値となることが回避できる。従って、本態様によれば、画面動態の変化が発生している場合、及び、太陽光が雲に遮られている状態から太陽光が雲に遮られていない状態に変化した場合であっても、動体尤度を精度良く取得することが可能となる。

（本態様の効果）
従って、この態様によれば、フロー差分動体尤度を、特定点が画像内動体に対応している可能性に相関を有する値に設定することができ、以て、動体尤度をより精度良く取得することが可能となる。

本発明装置の他の態様において、
前記動体尤度取得処理は、
前記背景差分動体尤度（Ｂ）を、とり得る値の範囲が前記動体尤度と等しくなるように取得し、
前記フロー差分動体尤度（Ｃ）を、とり得る値の範囲が前記動体尤度と等しくなるように取得し、且つ、
前記動体尤度取得処理が前回実行されたときに前記対応点に対して取得された前記動体尤度である「前回動体尤度（Ｌｍｐ）」と、前記特定点に対応する前記オプティカルフローベクトルに係る前記ベクトル尤度との内の小さい方の値を同特定点に対応する「第１暫定尤度（Ａｔ１）」として取得し、
前記特定点の前記第１暫定尤度と、同特定点の前記フロー差分動体尤度と、の内の大きい方の値を同特定点の「第２暫定尤度（Ａｔ２）」として取得し、
前記特定点の前記第２暫定尤度と、前記特定点の前記背景差分動体尤度と、の内の小さい方の値を同特定点の前記動体尤度として取得する、
ように構成される。

前回動体尤度が小さければ、特定点が画像内動体に対応している可能性が低い。一方、特定点に対応するオプティカルフローベクトルに係るベクトル尤度が小さければ、前回動体尤度が「特定点が画像内動体に対応する可能性」と相関を有する可能性が低い。そこで、第１暫定尤度として、特定点の前回動体尤度と、特定点に対応するオプティカルフローベクトルに係るベクトル尤度と、の内の小さい方の値が選択される。

換言すれば、第１暫定尤度が大きければ、第１時点において対応点が画像内動体に対応していた可能性が高い。一方、特定点に対応するフロー差分動体尤度が大きければ、第２時点において特定点が画像内動体に対応している可能性が高い。そこで、第２暫定尤度として、第１暫定尤度と、フロー差分動体尤度と、の内の大きい方の値が選択される。従って、第２暫定尤度が大きければ、第１時点における対応点及び（第１時点における対応点の移動先である）第２時点における特定点の少なくとも一方が画像内動体に対応している可能性が高い。

ところで、オプティカルフローベクトルの取得方法によっては、特定点が画像内動体の近傍にある背景物に対応していると、その特定点に対して取得されるオプティカルフローベクトルが、画像内動体上のその特定点近傍の点に対して取得されるオプティカルフローベクトルと類似する場合がある。この場合、特定点が画像内動体に対応していないにも拘わらず、フロー差分動体尤度が比較的大きな値となり、以て、第２暫定尤度が比較的大きな値となる可能性がある。

一方、背景差分動体尤度は、上述したように、太陽光の照射状況の変化によって取得誤差が一時的に大きくなる場合がある。そのため、第２暫定尤度及び背景差分動体尤度が共に大きい値であるときにのみ動体尤度が大きな値に設定されるべきである。

（本態様の効果）
そこで、動体尤度として、第２暫定尤度と、背景差分動体尤度と、の内の小さい方の値が選択される。従って、本態様によれば、動体尤度をより精度良く取得することが可能となる。

本発明装置の他の態様において、
本発明装置は、
前記撮影画像上の複数の前記特定領域の一部又は全部の位置及び／又は形状を変化させる「特定領域更新処理」を前記撮影画像のそれぞれに対して実行する特定領域更新部を備える。

前記特定領域更新処理は、
前記特定領域のそれぞれに対して「オプティカルフロー追随処理」及び「前回移動方向追随処理」の何れか一方を、前記特定領域を構成する点のそれぞれの前記動体尤度が大きいほど高い確率にて前記オプティカルフロー追随処理が選択されるように、選択して実行する処理を含む。

前記オプティカルフロー追随処理は、
前記特定領域を構成する点の１つを始点又は終点とする前記オプティカルフローベクトルである「代表フローベクトル」に基づいて前記特定領域の位置の変化量を決定する処理である。

前記前回移動方向追随処理は、
前記特定領域更新処理が前回実行されたときに前記特定領域に対して決定された位置の変化量に基づいて同特定領域の位置の変化量を決定する処理である。
ように構成される。

この態様において、
前記オプティカルフロー追随処理は、
前記特定領域を構成する点のそれぞれの前記動体尤度が大きいほど大きい確率にて同特定領域を構成する点の１つを「領域代表点（第１矩形代表点Ｐｒ１）」として選択し、前記領域代表点を始点とする前記オプティカルフローベクトルを前記代表フローベクトルとして取得する
ように構成されることが好適である。

加えて、この態様において、
前記複数の特定領域の内の何れかが選択される確率がその特定領域の前記領域尤度に比例する方法によって前記特定領域を選択する処理を前記特定領域の数だけ繰り返し、前記選択された特定領域のそれぞれを前記第２画像上に配置し直す「特定領域リサンプリング処理（検出矩形リサンプリング処理及び追跡矩形リサンプリング処理）」を前記撮影画像のそれぞれに対して実行する特定領域リサンプリング部を備える
ように構成されることが好適である。

更に、この態様において、
前記画像内動体特定処理は、
複数の前記特定領域のそれぞれの前記領域尤度の平均値が所定の閾値（第１尤度閾値Ｌｔｈ１及び第２尤度閾値Ｌｔｈ２）よりも大きく且つ前記複数の特定領域のそれぞれの位置及び大きさを平均して得られる「平均領域（平均矩形Ｒｍ）」と一部又は全部が重複する前記特定領域の数が所定の閾値（第１矩形数閾値Ｃｔｈ１及び第２矩形数閾値Ｃｔｈ２）よりも大きいことを含む所定の特定条件が成立しているとき、前記平均領域を前記画像内動体が映る領域として特定する処理である（図９のステップ９３０及びステップ９６０）
ように構成されることが好適である。

本態様において、所謂、パーティクルフィルタ処理が実行される。即ち、撮影画像上に複数の特定領域を配置し、且つ、位置及び形状（例えば、大きさ）を変化させ、領域尤度が大きくなると、特定領域リサンプリング処理によってその特定領域が複数再配置される（即ち、複製される）可能性が高くなる。

画像内動体が特定領域に含まれているとき、その特定領域に対してオプティカルフロー追随処理が実行されると、特定領域が画像内動体に追随して撮影画像上を移動する可能性が高くなる。この場合、例えば、画像内動体の撮影画像上の移動速度が大きい場合であっても、特定領域が画像内動体に追随することができる。

特に、特定領域に含まれる画像内動体に対応する点が上記領域代表点として選択される可能性が高いので、代表フローベクトルとして領域代表点を始点とするオプティカルフローベクトルが取得されると、特定領域が画像内動体と共に撮影画像上を移動する可能性が更に高くなる。

或いは、特定領域に対して前回移動方向追随処理が実行されると、特定領域は、特定領域更新処理が前回実行されたときに決定された移動方向及び移動量に基づいて新たな移動方向及び移動量が決定される。そのため、特定領域更新処理が前回実行されたときに特定領域が画像内動体に追随して移動していれば、画像内動体の一部又は全部が静止物の陰に隠れた場合であっても、画像内動体に対する追随を継続することができる。

ところで、撮影画像が鮮明でなければ、撮影画像を構成する点のそれぞれの動体尤度が、撮影画像が鮮明である場合と比較して小さくなる傾向がある。この場合、領域尤度も、撮影画像が鮮明である場合と比較して小さくなる。しかし、特定領域更新処理、及び、特定領域リサンプリング処理の結果として、動体尤度が相対的に大きい領域に特定領域が集まる可能性が高い。

（本態様の効果）
従って、特定領域更新処理及び特定領域リサンプリング処理が繰り返し実行されると、画像内動体の近傍に特定領域が集まってくる。そのため、特定領域のそれぞれの領域尤度の平均値が大きくなり且つ多くの特定領域が平均領域と重複していれば、その平均領域を画像内動体が映る領域として特定することができる。

本発明装置の他の態様において、
前記フローベクトル取得処理は、
前記撮影画像を構成する点の１つの近傍における光学特徴値の分布を近似する「近似関数」を、前記第１画像を構成する任意の点と前記第２画像を構成する任意の点に対して取得し、
前記特定点から零ベクトルを含む「周辺点ベクトル」によって表される向き及び大きさだけ移動した点である「特定周辺点」に対して取得された前記近似関数の同特定周辺点における勾配ベクトルと、
前記特定周辺点から零ベクトルを含む「対応点ベクトル」によって表される向き及び大きさだけ移動した前記第１画像上の点である「対応周辺点」に対して取得された前記近似関数の同対応周辺点における勾配ベクトルと、
の差分として取得される「差分ベクトル」の大きさの２乗和である「誤差２乗和」を任意の前記周辺点ベクトルに対して取得し且つ積算して得られる「誤差積算値」が最も小さくなる前記対応点ベクトルである特定対応点ベクトル（即ち、特定対応点ベクトルは、対応点ベクトルの内、誤差積算値が最も小さくなるベクトル）の逆ベクトルを前記特定点を終点とする前記オプティカルフローベクトルとして取得し、
前記ベクトル尤度を、
前記誤差積算値（下記式（９６）における「ｃ−ｂ_１ｄ_ｍｘ−ｂ_２ｄ_ｍｙ」）が大きくなるほど大きくなり、
前記対応点ベクトルの成分を表す２つの値が入力値であり且つ同入力値に対応する前記誤差積算値が出力値である２変数関数の前記特定対応点ベクトルに対応する入力値における２階微分値が最大となる方向である「特定方向」の２階微分値（式（９６）における「ｇ_１ ^２」の係数）が大きくなるほど大きくなり、且つ、
前記２変数関数の前記特定対応点ベクトルに対応する入力値における「前記特定方向と直交する方向」の２階微分値（式（９６）における「ｇ_２ ^２」の係数）が大きくなるほど大きくなる、ように取得する処理である
ように構成される。

一般に、特定点近傍の領域の光学特徴値の分布と、対応点近傍の領域の光学特徴値の分布と、は互いに類似している。そのため、「対応点ベクトルの逆ベクトル」が特定点を終点とするオプティカルフローベクトルと一致していれば、「対応点ベクトルの逆ベクトル」が同オプティカルフローベクトルと一致していない場合と比較して特定点及び特定点周辺の点のそれぞれに対して取得された差分ベクトルのそれぞれの大きさが小さくなる。換言すれば、特定点に対して種々の対応点ベクトルのそれぞれに対応する誤差積算値を取得すれば、誤差積算値が最小となったときの「対応点ベクトル（即ち、特定対応点ベクトル）の逆ベクトル」を、特定点を終点とするオプティカルフローベクトルとして取得することができる。

誤差積算値の最小値が大きいほど特定点近傍の領域の光学特徴値の分布と、対応点近傍の領域の光学特徴値の分布と、の差分が大きい。この場合、特定点と対応点とが対応している可能性が低くなり、以て、特定点に対して取得されたオプティカルフローベクトルの信頼性が低くなる。加えて、特定点近傍の領域及び対応点近傍の領域の光学特徴値の分布が均一であるほど（即ち、光学特徴値の変化が緩慢であるほど）上記２変数関数の特定対応点ベクトルに対応する入力値における特定方向の２階微分値、及び、特定方向と直交する方向の２階微分値が小さくなる。この場合、取得されたオプティカルフローベクトルが特定点と対応点との組合せに対応している可能性が低くなり、オプティカルフローベクトルの信頼性が低くなる。

（本態様の効果）
本態様によれば、撮影画像を構成する点のそれぞれに対してより精度良くオプティカルフローベクトルを取得することが可能となり、且つ、取得されたオプティカルフローベクトルのそれぞれの信頼性が正しく反映された値としてベクトル尤度を取得することができる。

上記説明においては、本発明の理解を助けるために、後述する実施形態に対応する発明の構成に対し、その実施形態で用いた名称及び／又は符号を括弧書きで添えている。しかしながら、本発明の各構成要素は、前記名称及び／又は符号によって規定される実施形態に限定されるものではない。本発明の他の目的、他の特徴及び付随する利点は、以下の図面を参照しつつ記述される本発明の実施形態についての説明から容易に理解されるであろう。

本発明の実施形態に係る動体検出装置（本検出装置）の概略図である。 本検出装置が実行する画像内動体抽出処理に含まれる処理のそれぞれを示した図である。 本検出装置が取得する撮影画像、並びに、撮影画像に基づいて取得されるオプティカルフローベクトル、画面動態ベクトル及び動体移動ベクトルの例を示した図である。 パーティクル矩形における動体尤度の分布の例を示したグラフである。 （Ａ）は第１検出周辺領域を示した図であり、（Ｂ）は第２検出周辺領域を示した図であり、（Ｃ）は第３検出周辺領域を示した図であり、（Ｄ）は第４検出周辺領域を示した図である。 赤色ヒストグラムの例を示したグラフである。 （Ａ）は基準赤色ヒストグラムの例を示したグラフであり、（Ｂ）はパーティクル矩形赤色ヒストグラムの例を示したグラフであり、（Ｃ）は２つのヒストグラムの面積が揃えられ且つ重ね合わされた例を示したグラフである。 （Ａ）は第１追跡周辺領域を示した図であり、（Ｂ）は第２追跡周辺領域を示した図であり、（Ｃ）は第３追跡周辺領域を示した図であり、（Ｄ）は第４追跡周辺領域を示した図である。 本検出装置が実行する画像内動体抽出処理ルーチンを表したフローチャートである。

（構成）
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態に係る動体検出システム（以下、「本検出システム」とも称呼される。）について説明する。本検出システムの概略構成が図１に示される。

本検出システムは、カメラ１０及び動体検出装置２０を含んでいる。カメラ１０は、画像処理部１１、ズームレンズ１２、雲台１３及びネットワークインタフェース１４を含んでいる。

画像処理部１１は、所定の時間間隔Δｔ（固定値）が経過する毎に画像（以下、「撮影画像」とも称呼される。）を取得（撮影）する画像取得処理を実行する。画像処理部１１は、取得した撮影画像を周知の方法によりデータ圧縮し、そのデータ圧縮された撮影画像を送信する。

ズームレンズ１２及び雲台１３のそれぞれは、電子駆動機構（何れも不図示）を備えている。ズームレンズ１２は、電子駆動機構の駆動によってズームイン及びズームアウトすることができる。即ち、ズームレンズ１２は、画像処理部１１の画角を連続的に変更することができる。

雲台１３は、電子駆動機構の駆動によって画像処理部１１をパン及びチルトさせることができる。即ち、雲台１３は、画像処理部１１の向き（具体的には、画像処理部１１の水平角度及び垂直角度）を連続的に変更することができる。

ネットワークインタフェース１４は、ネットワーク３０を介して動体検出装置２０とのデータの送受信を行う。

動体検出装置２０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ及びハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等を構成要素として含む汎用コンピュータであり、入出力装置２１を含んでいる。動体検出装置２０は、ネットワーク３０を介してズームレンズ１２及び雲台１３を制御することができる。動体検出装置２０が実行する処理のそれぞれが図２に示される。図２に示される処理のそれぞれの内容は、後述される。

動体検出装置２０は、ネットワーク３０を介して画像処理部１１から撮影画像を時間間隔Δｔが経過する毎に受信する画像取得処理を実行する。動体検出装置２０は、画像取得処理の実行時、受信した撮影画像のデータ圧縮を解除し、撮影画像を復元する。

入出力装置２１は、ディスプレイ、キーボード、マウス及びスピーカーを含んでいる。本検出システムの運用者は、入出力装置２１を介して動体検出装置２０を操作し且つ動体検出装置２０から情報を得ることができる。入出力装置２１のディスプレイには、撮影画像が表示される。

加えて、運用者は、入出力装置２１に対する操作によって撮影画像に撮影される範囲（即ち、画像処理部１１の視野）を変更することができる。具体的には、運用者による入出力装置２１に対する操作に基づいて動体検出装置２０がカメラ１０に指示を送り、その指示に基づいてズームレンズ１２及び雲台１３の電子駆動機構が制御される。

撮影画像の視野の変化状態は、以下、「画面動態」とも称呼される。画面動態は、運用者による入出力装置２１に対する操作に加え、カメラ１０に吹き付ける風によっても変化する場合がある。この場合、画像処理部１１のパン及びチルトに加え、画像処理部１１のロールが発生する可能性がある。

動体検出装置２０がカメラ１０から受信する撮影画像は、ピクセル（以下、単に「点」とも称呼される。）の集合である。撮影画像の横方向のピクセルの数は横解像度Ｇｈであり、撮影画像の縦方向のピクセルの数は縦解像度Ｇｖである。

撮影画像を構成するピクセルのそれぞれの色（即ち、色相、彩度及び明度の組合せ）は、赤強度Ｂｒ、緑強度Ｂｇ及び青強度Ｂｂの組合せによって表される。赤強度Ｂｒは、対応するピクセルの赤色の強度（輝度）を２５６階調にて表す。緑強度Ｂｇは、対応するピクセルの緑色の輝度を２５６階調にて表す。青強度Ｂｂは、対応するピクセルの青色の輝度を２５６階調にて表す。

即ち、赤強度Ｂｒ、緑強度Ｂｇ及び青強度Ｂｂのそれぞれは、「０」から「２５５」までの整数である。赤強度Ｂｒが大きくなるほど、対応するピクセルの赤色の強度が高くなる。緑強度Ｂｇが大きくなるほど、対応するピクセルの緑色の強度が高くなる。青強度Ｂｂが大きくなるほど、対応するピクセルの青色の強度が高くなる。

撮影画像上のピクセルの位置は、Ｘ座標（「０」から「Ｇｈ−１」までの整数）及びＹ座標（「０」から「Ｇｖ−１」までの整数）の組合せによって表される。Ｘ−Ｙ座標が（０，０）である撮影画像の原点は、撮影画像の左上端の点である。ピクセルが撮影画像の右にあるほどＸ座標値が大きくなる。ピクセルが撮影画像の下にあるほどＹ座標値が大きくなる。撮影画像の右下端のＸ−Ｙ座標は（Ｇｈ−１，Ｇｖ−１）である。

以下の説明において、撮影画像上のＸ座標値が小さくなる方向は、「左方向」とも称呼される。同様に、撮影画像上のＸ座標値が大きくなる方向は、「右方向」とも称呼される。一方、撮影画像上のＹ座標値が小さくなる方向は、「上方向」とも称呼される。同様に、撮影画像上のＹ座標値が大きくなる方向は、「下方向」とも称呼される。

動体検出装置２０が最後にカメラ１０から取得した撮影画像（即ち、最新の撮影画像）は、現在画像Ｓｃとも称呼される。動体検出装置２０が現在画像Ｓｃよりも１つ前にカメラ１０から受信した撮影画像（即ち、現在画像Ｓｃが撮影された時点よりも時間間隔Δｔだけ過去の時点にて撮影された撮影画像）は、前回画像Ｓｐとも称呼される。現在画像Ｓｃ上の点は、現在点Ｐｃと称呼され、Ｘ−Ｙ座標を付して現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）とも表記される。前回画像Ｓｐが取得された時刻は、便宜上、「第１時点」とも称呼される。一方、現在画像Ｓｃが取得された時刻は、便宜上、「第２時点」とも称呼される。

動体検出装置２０は、カメラ１０から現在画像Ｓｃを受信すると、現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）のそれぞれに対して明度Ｂｙ（Ｘｃ，Ｙｃ）を取得する。明度Ｂｙは、カラー画像である現在画像Ｓｃをモノクロ画像に変換したときの各ピクセルの明るさである。明度Ｂｙのぞれぞれは、「０」から「２５５」までの整数である。現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）の明度が高いほど、明度Ｂｙ（Ｘｃ，Ｙｃ）が大きくなる。明度Ｂｙ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、後述されるフローベクトル取得処理の詳細説明において参照される。

（画像内動体抽出処理）
動体検出装置２０は、撮影画像に含まれ且つ撮影画像上を移動する人間及び動物等の動体（以下、「画像内動体」とも称呼される。）の検出及び追跡を行う画像内動体抽出処理を実行する。即ち、動体検出装置２０は、画像内動体が検出されていないときは画像内動体の探索を行い、画像内動体が検出されているときは検出された画像内動体を追跡する。

動体検出装置２０は、画像内動体の検出及び追跡を行うため、現在点Ｐｃのそれぞれに対して動体尤度Ｌｍを取得する動体尤度特定処理と、撮影画像上の動体尤度Ｌｍが高い領域（具体的には、矩形）を撮影画像上の画像内動体が占める領域として特定する画像内動体領域特定処理と、を実行する。

現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）が画像内動体の一部である（即ち、現在画像Ｓｃ上の点Ｐｃの位置に画像内動体が映っている）可能性が高いほど動体尤度Ｌｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）が大きくなる。動体尤度Ｌｍは「０」から「１」までの範囲に含まれる（即ち、０≦Ｌｍ≦１）。

（動体尤度特定処理）
先ず、動体尤度特定処理について説明する。動体尤度特定処理は、フローベクトル取得処理、画面動態ベクトル取得処理、フロー差分動体尤度取得処理、背景差分動体尤度取得処理、及び、動体尤度決定処理を含んでいる。

（フローベクトル取得処理）
フローベクトル取得処理の概略について説明する。フローベクトル取得処理は、現在画像Ｓｃ上の現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）のそれぞれに対し、現在画像Ｓｃ上の現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）に対応する被写体の前回画像Ｓｐ上の位置（以下、「フロー起点Ｐｆ（Ｘｆ，Ｙｆ）」とも称呼される。）を始点とし、現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）を終点とする、オプティカルフローベクトルＶｏ（Ｘｃ，Ｙｃ）を取得（推定）し且つオプティカルフローベクトルＶｏ（Ｘｃ，Ｙｃ）の推定精度であるベクトル尤度Ｌｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）を取得する処理である。即ち、フローベクトル取得処理において、現在点Ｐｃのそれぞれに対応するフロー起点Ｐｆが推定される。

フローベクトル取得処理の実行時、動体検出装置２０は、更に、前回画像Ｓｐ上のフロー起点Ｐｆ（Ｘｆ，Ｙｆ）のそれぞれに対し、フロー起点Ｐｆ（Ｘｆ，Ｙｆ）を始点とし現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）を終点とするオプティカルフローベクトルＶｏ’（Ｘｆ，Ｙｆ）を取得し且つオプティカルフローベクトルＶｏ’（Ｘｆ，Ｙｆ）の推定精度であるベクトル尤度Ｌｖ’（Ｘｆ，Ｙｆ）を取得する。

オプティカルフローベクトルＶｏは、以下、単にフローベクトルＶｏとも表記され、オプティカルフローベクトルＶｏ’は、以下、単にフローベクトルＶｏ’とも表記される。フローベクトルＶｏ（Ｘｃ，Ｙｃ）は終点の位置によって特定され、フローベクトルＶｏ’（Ｘｆ，Ｙｆ）は始点の位置によって特定される。現在点Ｐｃは、便宜上、「特定点」とも称呼される。一方、フロー起点Ｐｆは、便宜上、「対応点」とも称呼される。

換言すれば、フローベクトルＶｏ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、前回画像Ｓｐ上のフロー起点Ｐｆ（Ｘｆ，Ｙｆ）から現在画像Ｓｃ上の現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）までの時間間隔Δｔにおける被写体の撮影画像上の移動の向き及び大きさを表すベクトルである。フローベクトルＶｏ（Ｘｃ，Ｙｃ）のＸ軸成分及びＹ軸成分を（ｘｏ，ｙｏ）として表すと、ｘｏ＝Ｘｃ−Ｘｆ且つｙｏ＝Ｙｃ−Ｙｆである。

ベクトル尤度Ｌｖのそれぞれは、「０」から「１」までの範囲に含まれる（即ち、０≦Ｌｖ≦１）。ベクトル尤度Ｌｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、フローベクトルＶｏ（Ｘｃ，Ｙｃ）の取得誤差が小さい可能性が高いほど（即ち、フローベクトルＶｏの推定精度が高いほど）大きな値となる。

フローベクトルＶｏ及びベクトル尤度Ｌｖの詳細な取得方法については後述される。現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）のそれぞれに対応するフローベクトルＶｏ（Ｘｃ，Ｙｃ）及びベクトル尤度Ｌｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）が取得されると、動体検出装置２０は、フロー起点Ｐｆ（Ｘｆ，Ｙｆ）のそれぞれを始点とするフローベクトルＶｏ’（Ｘｆ，Ｙｆ）及びベクトル尤度Ｌｖ’（Ｘｆ，Ｙｆ）を取得する。

より具体的に述べると、動体検出装置２０は、取得された種々のフローベクトルＶｏの内、フロー起点Ｐｆ（Ｘｆ，Ｙｆ）が始点であるものを選択し、そのフローベクトルＶｏをフロー起点Ｐｆを始点とするフローベクトルＶｏ’（Ｘｆ，Ｙｆ）として取得する。加えて、動体検出装置２０は、そのフローベクトルＶｏのベクトル尤度ＬｖをフローベクトルＶｏ’（Ｘｆ，Ｙｆ）のベクトル尤度Ｌｖとして取得する。

フロー起点Ｐｆを始点とするフローベクトルＶｏが複数あれば、動体検出装置２０は、それらのフローベクトルＶｏの内のベクトル尤度Ｌｖが最大であるものを選択し、そのフローベクトルＶｏをフロー起点Ｐｆを始点とするフローベクトルＶｏ’（Ｘｆ，Ｙｆ）として取得する。一方、フロー起点Ｐｆを始点とするフローベクトルＶｏが存在していなければ、動体検出装置２０は、そのフロー起点Ｐｆ（Ｘｆ，Ｙｆ）を始点とするフローベクトルＶｏ’（Ｘｆ，Ｙｆ）は零ベクトルであり且つそのフローベクトルＶｏ’（Ｘｆ，Ｙｆ）のベクトル尤度Ｌｖは「０」とする。

フローベクトルＶｏの例について図３（Ａ）及び（Ｂ）を参照しながら説明する。図３（Ａ）は、時刻ｔ１にて撮影された撮影画像である画像Ｓ１を示している。図３（Ｂ）は、時刻ｔ１よりも時間間隔Δｔが経過した時刻ｔ２（即ち、ｔ２＝ｔ１＋Δｔ）にて撮影された撮影画像である画像Ｓ２を示している。従って、画像Ｓ２が撮影された時点（即ち、時刻ｔ２）において、画像Ｓ２は現在画像Ｓｃであり、画像Ｓ１は前回画像Ｓｐである。

後述される図３（Ｃ）は、時刻ｔ２よりも時間間隔Δｔが経過した時刻ｔ３（即ち、ｔ３＝ｔ２＋Δｔ）にて撮影された撮影画像である画像Ｓ３を示している。カメラ１０は、後述される「時刻ｔ１よりも時間間隔Δｔだけ以前の時刻ｔ０（即ち、ｔ０＝ｔ１−Δｔ）」から時刻ｔ３までの間、上方向に一定の角速度にてチルトしている。加えて、画像Ｓ１〜画像Ｓ３に映る画像内動体（具体的には、小動物４０）は、時刻ｔ０から時刻ｔ３までの間、カメラ１０から見て右方向に一定の速度にて移動している。

画像Ｓ１上の点Ｐ１は、画像内動体（この例において、小動物４０）の一部（具体的には、小動物４０の右耳先端部）に対応している。画像Ｓ１上の点Ｐ１は、画像Ｓ２上の点Ｐ２に対応している。即ち、点Ｐ１及び点Ｐ２は共に小動物４０の右耳先端部に対応している。換言すれば、画像Ｓ１において点Ｐ１の位置に映っていた小動物４０の一部は、画像Ｓ２において点Ｐ２の位置に映っている。

以下の説明において、点Ｐ２を終点とするフローベクトルＶｏ（図３（Ｂ）における矢印Ｖｏ２）は、フローベクトルＶｏ（Ｐ２）とも表記される。即ち、ベクトルを特定するため、ベクトルの終点のＸ−Ｙ座標に代わり、ベクトルの終点を表す符号が括弧内に表記される場合がある。

フローベクトルＶｏ（Ｐ２）は、点Ｐ１が始点であり且つ点Ｐ２が終点であるベクトルである。この例において、点Ｐ２が現在点Ｐｃであり且つ点Ｐ１がフロー起点Ｐｆである。

（画面動態ベクトル取得処理）
ところで、フローベクトルＶｏ（Ｘｃ，Ｙｃ）によって表されるフロー起点Ｐｆから現在点Ｐｃまでの時間間隔Δｔにおける撮影画像上の移動は、現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）に対応する画像内動体の実際の移動（動体移動）と、画面動態の変化によって発生する見かけ上の移動（画面動態変化）と、に起因する。フローベクトルＶｏ（Ｘｃ，Ｙｃ）における動体移動の寄与分は、動体移動ベクトルＶｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）とも称呼される。

例えば、現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）が画像内動体に対応していなければ（即ち、現在点Ｐｃが路面及び構造物等の背景物に対応していれば）、理論上（即ち、フローベクトルＶｏの取得誤差が無ければ）、動体移動ベクトルＶｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）は零ベクトルとなる。

この場合、フローベクトルＶｏ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、画面動態変化を表している。現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）における画面動態変化を表すベクトルは、画面動態ベクトルＶｓ（Ｘｃ，Ｙｃ）とも称呼される。画面動態ベクトルＶｓ（Ｘｃ，Ｙｃ）の終点は現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）である一方、画面動態ベクトルＶｓ（Ｘｃ，Ｙｃ）の始点は、画面動態起点Ｐｈ（Ｘｈ，Ｙｈ）とも称呼される。

即ち、画面動態ベクトルＶｓ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、前回画像Ｓｐ上の画面動態起点Ｐｈ（Ｘｈ，Ｙｈ）にある背景物が、画面動態変化によって現在画像Ｓｃ上の現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）に移動したことを表している。

画面動態ベクトルＶｓ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、終点の位置によって特定される。これに対し、画面動態起点Ｐｈ（Ｘｈ，Ｙｈ）を始点とする画面動態ベクトルＶｓは、以下、画面動態ベクトルＶｓ’（Ｘｈ，Ｙｈ）とも表記される。

フローベクトルＶｏ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、動体移動ベクトルＶｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）と、フロー起点Ｐｆ（Ｘｆ，Ｙｆ）を始点とする画面動態ベクトルＶｓ’（Ｘｆ，Ｙｆ）と、の和であると捉えることができる（即ち、Ｖｏ（Ｘｃ，Ｙｃ）＝Ｖｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）＋Ｖｓ’（Ｘｆ，Ｙｆ））。

例えば、画面動態の変化が無ければ（即ち、前回画像Ｓｐの撮影時点から現在点Ｐｃの撮影時点までカメラ１０の撮影領域が変化していなければ）、理論上、画面動態ベクトルＶｓは全て零ベクトルとなる。

図３（Ｂ）の例において、フローベクトルＶｏ（Ｐ２）は、動体移動ベクトルＶｍ（Ｐ２）（図３（Ｂ）における矢印Ｖｍ２）と、画面動態ベクトルＶｓ’（Ｐ１）（図３（Ｂ）における矢印Ｖｓ２’）と、の和である。

動体移動ベクトルＶｍ（Ｐ２）は、点Ｐ２ｍが始点であり且つ点Ｐ２が終点であるベクトルである。画面動態ベクトルＶｓ’（Ｐ１）は、点Ｐ１が始点であり且つ点Ｐ２ｍが終点であるベクトルである。なお、画面動態ベクトルＶｓ（Ｐ２）（図３（Ｂ）における矢印Ｖｓ２）は、点Ｐ２ｓが始点であり且つ点Ｐ２が終点であるベクトルである。

上述したように、小動物４０が右方向に移動しているので、動体移動ベクトルＶｍ（Ｐ２）は、右向きのベクトルである。一方、カメラ１０が上方向にチルトしているので、画面動態ベクトルＶｓ’（Ｐ１）及び画面動態ベクトルＶｓ（Ｐ２）は下向きのベクトルである。

フローベクトル取得処理が完了すると、動体検出装置２０は、画面動態ベクトル取得処理を実行し、現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）のそれぞれに対して画面動態ベクトルＶｓ（Ｘｃ，Ｙｃ）を取得する。画面動態ベクトルＶｓの具体的な取得方法については後述される。

現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）のそれぞれに対して画面動態ベクトルＶｓ（Ｘｃ，Ｙｃ）が取得されると、動体検出装置２０は、画面動態起点Ｐｈ（Ｘｈ，Ｙｈ）のそれぞれに対して画面動態起点Ｐｈ（Ｘｈ，Ｙｈ）を始点とする画面動態ベクトルＶｓ’（Ｘｈ，Ｙｈ）を取得する。画面動態ベクトルＶｓ’（Ｘｈ，Ｙｈ）の具体的な取得方法については後述される。

（フロー差分動体尤度取得処理）
画面動態ベクトル取得処理が完了すると、動体検出装置２０は、フロー差分動体尤度取得処理を実行し、現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）のそれぞれに対してフロー差分動体尤度Ｂ（Ｘｃ，Ｙｃ）を取得する。フロー差分動体尤度Ｂ（Ｘｃ，Ｙｃ）のそれぞれは、「０」から「１」までの範囲に含まれる（即ち、０≦Ｂ≦１）。

動体検出装置２０は、フロー差分動体尤度Ｂ（Ｘｃ，Ｙｃ）を、平均ベクトル尤度Ｌａｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）、平均フロー速度Ｖａｆ（Ｘｃ，Ｙｃ）、及び、所定の基準速度ｋｖ（固定値）を用いて下式（１）に基づいて取得する。式（１）において、右辺に含まれる変数に係る座標（Ｘｃ，Ｙｃ）は省略されている。

動体検出装置２０は、平均ベクトル尤度Ｌａｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）及び平均フロー速度Ｖａｆ（Ｘｃ，Ｙｃ）を、フロー点列Ｐｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）を構成する点のそれぞれを終点とするフローベクトルＶｏ、ベクトル尤度Ｌｖ及び動体移動ベクトルＶｍに基づいてそれぞれ取得する。

フロー点列Ｐｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、時間間隔Δｔが経過する毎に撮影画像上を移動し且つ現在画像Ｓｃ上の位置が現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）である点の集合である。フロー点列Ｐｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）、及び、フローベクトルＶｏ（Ｘｃ，Ｙｃ）の始点（即ち、フロー起点Ｐｆ（Ｘｆ，Ｙｆ））を含んでいる。

フロー点列Ｐｖについて、図３（Ｃ）の例を参照しながら説明する。時刻ｔ０において点Ｐ０の位置にあった被写体（即ち、小動物４０の右耳先端部）は、点Ｐ１（時刻ｔ１）及び点Ｐ２（時刻ｔ２）を経て時刻ｔ３においては点Ｐ３に移動している。従って、時刻ｔ３におけるフロー点列Ｐｖ（Ｐ３）は、点Ｐ０、点Ｐ１、点Ｐ２及び点Ｐ３によって構成されている。

図３（Ｃ）の矢印Ｖｏ１は、時刻ｔ１にて取得されたフローベクトルＶｏ（Ｐ１）を表している。加えて、矢印Ｖｏ３は、時刻ｔ３にて取得されたフローベクトルＶｏ（Ｐ３）を表している。

一方、図３（Ｃ）の矢印Ｖｍ１は、時刻ｔ１にて取得されたフローベクトルＶｏ（Ｐ１）に対応する動体移動ベクトルＶｍ（Ｐ１）を表している。矢印Ｖｍ１（即ち、動体移動ベクトルＶｍ（Ｐ１））の始点は点Ｐ１ｍである。

加えて、矢印Ｖｍ３は、時刻ｔ３にて取得されたフローベクトルＶｏ（Ｐ３）に対応する動体移動ベクトルＶｍ（Ｐ３）を表している。矢印Ｖｍ３（即ち、動体移動ベクトルＶｍ（Ｐ３））の始点は点Ｐ３ｍである。

次に、平均ベクトル尤度Ｌａｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）の取得方法について説明する。平均ベクトル尤度Ｌａｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、フロー点列Ｐｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）を構成する点のそれぞれを終点とするフローベクトルＶｏのベクトル尤度Ｌｖのそれぞれの移動平均である。

図３（Ｃ）の例によれば、時刻ｔ３にて取得される平均ベクトル尤度Ｌａｖ（Ｐ３）は、時刻ｔ１にて取得されたフローベクトルＶｏ（Ｐ１）（即ち、矢印Ｖｏ１）のベクトル尤度Ｌｖ、時刻ｔ２にて取得されたフローベクトルＶｏ（Ｐ２）（即ち、矢印Ｖｏ２）のベクトル尤度Ｌｖ、及び、時刻ｔ３にて取得されたフローベクトルＶｏ（Ｐ３）（即ち、矢印Ｖｏ３）のベクトル尤度Ｌｖの移動平均である。なお、時刻ｔ０にてフローベクトルＶｏ（Ｐ０）は取得されていないので、時刻ｔ０における点Ｐ０に係るベクトル尤度Ｌｖは「０」である。

動体検出装置２０は、平均ベクトル尤度Ｌａｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）を、尤度和ＷＬａｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）を重み和Ｗａ（Ｘｃ，Ｙｃ）により除することによって取得する（即ち、Ｌａｖｔ＝ＷＬａｖ／Ｗａ）。尤度和ＷＬａｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）及び重み和Ｗａ（Ｘｃ，Ｙｃ）の取得方法は、ベクトル尤度Ｌｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）が前回平均ベクトル尤度Ｌａｖｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）以上であるか否か（即ち、Ｌｖ≧Ｌａｖｐであるか否か）に応じて異なる。前回平均ベクトル尤度Ｌａｖｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、フロー差分動体尤度取得処理が前回実行されたときにフロー起点Ｐｆ（Ｘｆ，Ｙｆ）に対して取得された平均ベクトル尤度Ｌａｖ（Ｘｆ，Ｙｆ）である。

先ず、ベクトル尤度Ｌｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）が前回平均ベクトル尤度Ｌａｖｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）以上である場合における、尤度和ＷＬａｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）及び重み和Ｗａ（Ｘｃ，Ｙｃ）の取得方法について説明する。

この場合、尤度和ＷＬａｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、前回尤度和ＷＬａｖｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）及び所定の定数α１を用いて下式（２）に基づいて取得される。前回尤度和ＷＬａｖｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、フロー差分動体尤度取得処理が前回実行されたときにフロー起点Ｐｆ（Ｘｆ，Ｙｆ）に対して取得された尤度和ＷＬａｖ（Ｘｆ，Ｙｆ）である。定数α１は、「０」より大きく「１」より小さい定数である（即ち、０＜α１＜１）。

ＷＬａｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）＝α１×ＷＬａｖｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）
＋（１−α１）×Ｌｖ（Ｘｃ，Ｙｃ） ……（２）

一方、重み和Ｗａ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、前回重み和Ｗａｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）を用いて下式（３）に基づいて取得される。前回重み和Ｗａｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、フロー差分動体尤度取得処理が前回実行されたときにフロー起点Ｐｆ（Ｘｆ，Ｙｆ）に対して取得された重み和Ｗａ（Ｘｆ，Ｙｆ）である。

Ｗａ（Ｘｃ，Ｙｃ）＝α１×Ｗａｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）＋（１−α１）
……（３）

次に、ベクトル尤度Ｌｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）が前回平均ベクトル尤度Ｌａｖｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）よりも小さい場合（即ち、Ｌｖ＜Ｌａｖｐ）における、尤度和ＷＬａｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）及び重み和Ｗａ（Ｘｃ，Ｙｃ）の取得方法について説明する。

この場合、定数α１を補正して得られる補正後定数α１ｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）が参照される。補正後定数α１ｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、下式（４）に基づいて取得される。式（４）から理解されるように、補正後定数α１ｍは定数α１よりも小さい（即ち、α１ｍ＜α１）。加えて、尤度和ＷＬａｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）及び重み和Ｗａ（Ｘｃ，Ｙｃ）のそれぞれは、補正後定数α１ｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）を用いて下式（５）及び下式（６）に基づいてそれぞれ取得される。

α１ｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）＝α１×Ｌｖ×Ｗａ／ＷＬａｖ ……（４）
ＷＬａｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）＝α１ｍ×ＷＬａｖｐ＋
（１−α１）×Ｌｖ ……（５）
Ｗａ（Ｘｃ，Ｙｃ）＝α１ｍ×Ｗａｐ＋（１−α１） ……（６）

式（４）〜式（６）において、右辺に含まれる変数に係る座標（Ｘｃ，Ｙｃ）は省略されている。

なお、何れの場合も（即ち、ベクトル尤度Ｌｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）が前回平均ベクトル尤度Ｌａｖｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）以上であるか否かに拘わらず）、フロー起点Ｐｆ（Ｘｆ，Ｙｆ）が撮影画像の範囲外にあれば、前回尤度和ＷＬａｖｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）及び前回重み和Ｗａｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）の値はそれぞれ「０」となる。

次に、平均フロー速度Ｖａｆ（Ｘｃ，Ｙｃ）の取得方法について説明する。平均フロー速度Ｖａｆ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、移動平均ベクトルＶｗｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）の長さ（大きさ）を尤度和ＷＬａｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）で除することによって取得される（即ち、Ｖａｆ（Ｘｃ，Ｙｃ）＝｜Ｖａｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）｜／ＷＬａｖ（Ｘｃ，Ｙｃ））。

以下の説明において、フロー差分動体尤度取得処理が前回実行されたときにフロー起点Ｐｆ（Ｘｆ，Ｙｆ）に対して取得された移動平均ベクトルＶｗｖ（Ｘｆ，Ｙｆ）は、前回移動平均ベクトルＶｗｖｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）と称呼される。フロー起点Ｐｆ（Ｘｆ，Ｙｆ）が撮影画像の範囲外にあれば、前回平均フローベクトルＶａｖｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）は零ベクトルとなる。

移動平均ベクトルＶｗｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）の取得方法は、ベクトル尤度Ｌｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）が前回平均ベクトル尤度Ｌａｖｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）以上であるか否か（即ち、Ｌｖ≧Ｌａｖｐであるか否か）に応じて異なる。

ベクトル尤度Ｌｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）が前回平均ベクトル尤度Ｌａｖｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）以上である場合（即ち、Ｌｖ≧Ｌａｖｐ）、移動平均ベクトルＶｗｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、下式（７）に基づいて取得される。

式（７）において、右辺に含まれる変数に係る座標（Ｘｃ，Ｙｃ）は省略されている。

一方、ベクトル尤度Ｌｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）が前回平均ベクトル尤度Ｌａｖｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）よりも小さければ（即ち、Ｌｖ＜Ｌａｖｐ）、移動平均ベクトルＶｗｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、下式（８）に基づいて取得される。式（８）から理解されるように、この場合、移動平均ベクトルＶｗｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）の決定に際し、ベクトル尤度Ｌｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）が前回平均ベクトル尤度Ｌａｖｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）以上である場合と比較して前回移動平均ベクトルＶｗｖｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）の寄与が小さくなる。

式（８）において、右辺に含まれる変数に係る座標（Ｘｃ，Ｙｃ）は省略されている。

図３（Ｃ）の例によれば、時刻ｔ３にて取得される平均フローベクトルＶａｖ（Ｐ３）は、時刻ｔ１にて取得された動体移動ベクトルＶｍ（Ｐ１）（即ち、矢印Ｖｍ１）、時刻ｔ２にて取得された動体移動ベクトルＶｍ（Ｐ２）（即ち、矢印Ｖｍ２）、及び、時刻ｔ３にて取得された動体移動ベクトルＶｍ（Ｐ３）（即ち、矢印Ｖｍ３）に基づいて決定される。

なお、図３（Ｃ）の点Ｐ３ｍは、時刻ｔ３にて取得された動体移動ベクトルＶｍ（Ｐ３）の終点が点Ｐ３にあるときの動体移動ベクトルＶｍ（Ｐ３）の始点である。なお、時刻ｔ０にてフローベクトルＶｏ（Ｐ０）が取得されていないので、時刻ｔ０における動体移動ベクトルＶｍ（Ｐ０）は零ベクトルである。

ここで、フロー差分動体尤度Ｂ（Ｘｃ，Ｙｃ）の意義について説明する。上記式（１）から理解されるように、フロー差分動体尤度Ｂ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、平均ベクトル尤度Ｌａｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）が大きくなるほど大きくなり、平均フロー速度Ｖａｆ（Ｘｃ，Ｙｃ）が大きくなるほど大きくなる。上述したようにベクトル尤度Ｌｖは「０」から「１」までの範囲に含まれるので、平均ベクトル尤度Ｌａｖも「０」から「１」までの範囲に含まれる。そのため、上述したように、フロー差分動体尤度Ｂは、「０」から「１」までの範囲に含まれる（即ち、０≦Ｂ≦１）。

平均フロー速度Ｖａｆがフロー点列Ｐｖを構成する点のそれぞれに対応する動体移動ベクトルＶｍに基づいて取得されるので、フロー点列Ｐｖを構成する点が画像内動体に対応していて且つ画像内動体の撮影画像上の移動速度が大きければ、平均フロー速度Ｖａｆが大きな値となり、以て、フロー差分動体尤度Ｂが比較的大きな値となる。一方、画面動態変化が発生しているときであっても、画面動態変化に起因してフロー差分動体尤度Ｂ（Ｘｃ，Ｙｃ）が大きく上昇する可能性は小さい。

例えば、フロー点列Ｐｖに対応する画像内動体の撮影画像上の移動速度が短時間の間だけ小さくなっても、それまでに画像内動体の撮影画像上の移動速度が比較的大きい状態が継続していれば、平均フロー速度Ｖａｆの値が急激に下がらず、以て、フロー差分動体尤度Ｂの値が比較的大きい状態が継続する。

一方、フロー点列Ｐｖが背景物に対応していれば、平均フロー速度Ｖａｆは比較的小さな値となる。この場合、上述した画像ノイズの影響により一時的に平均フロー速度Ｖａｆが大きな値となっても、平均フロー速度Ｖａｆの値が急激に上昇せず、以て、フロー差分動体尤度Ｂの値が比較的小さい状態が継続する。

従って、フロー差分動体尤度Ｂ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）が画像内動体に対応している可能性が高いときに大きな値となる。ただし、フロー点列Ｐｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）を構成する点に対して取得されたフローベクトルＶｏのそれぞれのベクトル尤度Ｌｖが小さいと、平均ベクトル尤度Ｌａｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）が比較的小さな値となり、以て、フロー差分動体尤度Ｂ（Ｘｃ，Ｙｃ）は小さな値となる。

（背景差分動体尤度取得処理）
動体検出装置２０は、背景モデルを取得（更新）する背景学習処理、及び、背景モデルに基づいて背景差分動体尤度Ｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）を取得する背景差分動体尤度取得処理を実行する。背景差分動体尤度Ｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）のそれぞれは、「０」から「１」までの範囲に含まれる（即ち、０≦Ｃ≦１）。

背景差分動体尤度Ｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、色差分２乗和Ｃｓｓ（Ｘｃ，Ｙｃ）、色基準分散Ｃｂｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）、及び、所定の基準係数ｋｃを用いて下式（９）に基づいて取得される。式（９）において、右辺に含まれる変数に係る座標（Ｘｃ，Ｙｃ）は省略されている。

色差分２乗和Ｃｓｓ（Ｘｃ，Ｙｃ）及び色基準分散Ｃｂｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、画面動態移動点列Ｐｓ（Ｘｃ，Ｙｃ）を構成する点のそれぞれの赤強度Ｂｒ、緑強度Ｂｇ及び青強度Ｂｂに基づいて決定される。

画面動態移動点列Ｐｓ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、画面動態の変化に伴って時間間隔Δｔが経過する毎に撮影画像上を移動し且つ現在画像Ｓｃ上の位置が現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）である点の集合である。画面動態移動点列Ｐｓ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）、及び、画面動態起点Ｐｈ（Ｘｈ，Ｙｈ）を含んでいる。

画面動態移動点列Ｐｓについて、図３（Ｃ）の例を参照しながら説明する。図３（Ｃ）の矢印Ｖｓ１は、時刻ｔ１にて取得された点Ｐ１を終点とする画面動態ベクトルＶｓ（Ｐ１）を表している。矢印Ｖｓ１の始点は、点Ｐ１ｓである。一方、矢印Ｖｓ３’は、時刻ｔ３にて取得されたフローベクトルＶｏ（Ｐ３ｉ）を表している。矢印Ｖｓ３’（即ち、フローベクトルＶｏ（Ｐ３ｉ））の始点は、点Ｐ２ｍである。

図３（Ｂ）から理解されるように、時刻ｔ２において、点Ｐ２ｍは背景物に対応しているので、時刻ｔ３にて取得された画面動態ベクトルＶｓ（Ｐ３ｉ）は、フローベクトルＶｏ（Ｐ３ｉ）と等しい。換言すれば、時刻ｔ３における動体移動ベクトルＶｍ（Ｐ３ｉ）は、零ベクトルである。加えて、時刻ｔ３において、点Ｐ３ｉは、背景物に対応している。

従って、時刻ｔ３における点Ｐ３ｉに対応する背景物は、時刻ｔ０から時刻ｔ３にかけて画面動態の変化に伴い撮影画像上を点Ｐ１ｓから点Ｐ１及び点Ｐ２ｍを経て点Ｐ３ｉへ移動している。加えて、時刻ｔ３における点Ｐ３ｉに対応する背景物は時刻ｔ０にて初めて撮影画像上に現れている（即ち、「時刻ｔ０よりも時間間隔Δｔだけ以前の時刻」にて取得された撮影画像には点Ｐ３ｉに対応する背景物は映っていない。）。

以上より、時刻ｔ３における画面動態移動点列Ｐｓ（Ｐ３ｉ）は、点Ｐ１ｓ、点Ｐ１、点Ｐ２ｍ及び点Ｐ３ｉから構成されている。時刻ｔ０における点Ｐ１ｓ、時刻ｔ２における点Ｐ２ｍ、及び、時刻ｔ３における点Ｐ３ｉは、道路の縁石に対応している。一方、時刻ｔ１における点Ｐ１は小動物４０の一部に対応しているが、この「点Ｐ１に対応する小動物４０の一部」の背後には「時刻ｔ２における点Ｐ２ｍに対応する道路の縁石」がある。

色差分２乗和Ｃｓｓ（Ｘｃ，Ｙｃ）及び色基準分散Ｃｂｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）の取得に用いられる、赤強度Ｂｒに基づいて決定されるパラメータは、補正後前回赤強度移動平均Ｔａｒｐｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）及び補正後前回赤強度分散Ｔｖｒｐｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）である。補正後前回赤強度移動平均Ｔａｒｐｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、画面動態移動点列Ｐｓを構成する点のそれぞれの赤強度Ｂｒの移動平均である。補正後前回赤強度分散Ｔｖｒｐｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、画面動態移動点列Ｐｓを構成する点のそれぞれの赤強度Ｂｒの分散である。

色差分２乗和Ｃｓｓ（Ｘｃ，Ｙｃ）及び色基準分散Ｃｂｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）の取得に用いられる、緑強度Ｂｇに基づいて決定されるパラメータは、補正後前回緑強度移動平均Ｔａｇｐｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）及び補正後前回緑強度分散Ｔｖｇｐｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）である。色差分２乗和Ｃｓｓ（Ｘｃ，Ｙｃ）及び色基準分散Ｃｂｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）の取得に用いられる、青強度Ｂｂに基づいて決定されるパラメータは、補正後前回青強度移動平均Ｔａｂｐｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）及び補正後前回青強度分散Ｔｖｂｐｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）である。

色差分２乗和Ｃｓｓ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、下式（１０）に基づいて取得される。

Ｃｓｓ（Ｘｃ，Ｙｃ）＝（Ｂｒ−Ｔａｒｐｍ）^２
＋（Ｂｇ−Ｔａｇｐｍ）^２
＋（Ｂｂ−Ｔａｂｐｍ）^２ ……（１０）

一方、色基準分散Ｃｂｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、下式（１１）に基づいて取得される暫定色基準分散Ｃｂｖｔ（Ｘｃ，Ｙｃ）と、所定の定数ｍｖｍｘと、内の大きい方の値に設定される（即ち、Ｃｂｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）＝ｍａｘ（Ｃｂｖｔ（Ｘｃ，Ｙｃ），ｍｖｍｘ））。

Ｃｂｖｔ（Ｘｃ，Ｙｃ）＝Ｔｖｒｐｍ＋Ｔｖｇｐｍ＋Ｔｖｂｐｍ ……（１１）

なお、式（１０）及び式（１１）において、右辺に含まれる変数に係る座標（Ｘｃ，Ｙｃ）は省略されている。

以下、補正後前回赤強度移動平均Ｔａｒｐｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）及び補正後前回赤強度分散Ｔｖｒｐｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）の取得方法について説明する。緑強度Ｂｇに基づいて決定される同様のパラメータ及び青強度Ｂｂに基づいて決定される同様のパラメータの取得方法は、赤強度Ｂｒに基づいて決定されるパラメータの取得方法と同様であるので、説明が割愛される。

補正後前回赤強度移動平均Ｔａｒｐｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）及び補正後前回赤強度分散Ｔｖｒｐｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）の取得に際し、赤強度比Ｔｄｒ（Ｘｃ，Ｙｃ）、前回赤強度移動平均Ｔａｒｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）、前回赤強度分散Ｔｖｒｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）、赤強度和Ｔｔｒ（Ｘｃ，Ｙｃ）、赤強度２乗和Ｔｎｒ（Ｘｃ，Ｙｃ）及び赤重み和Ｗｓｒ（Ｘｃ，Ｙｃ）が取得される。

赤強度比Ｔｄｒ（Ｘｃ，Ｙｃ）、前回赤強度移動平均Ｔａｒｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）及び前回赤強度分散Ｔｖｒｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、下式（１２）〜下式（１４）に基づいてそれぞれ取得される。

Ｔｄｒ（Ｘｃ，Ｙｃ）＝Ｔａｒｐｍ／Ｔａｒｐ ……（１２）
Ｔａｒｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）＝Ｔｔｒｐ／Ｗｓｒｐ ……（１３）
Ｔｖｒｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）＝Ｔｎｒｐ／Ｗｓｒｐ−Ｔａｒｐ^２ ……（１４）

赤強度和Ｔｔｒ（Ｘｃ，Ｙｃ）、は、所定の定数α２を用いて下式（１５）に基づき取得される。定数α２は、「０」より大きく「１」より小さい所定の定数である（即ち、０＜α２＜１）。前回赤強度和Ｔｔｒｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、背景差分動体尤度取得処理が前回実行されたときに画面動態起点Ｐｈ（Ｘｈ，Ｙｈ）に対して取得された赤強度和Ｔｔｒ（Ｘｈ，Ｙｈ）である。

Ｔｔｒ（Ｘｃ，Ｙｃ）＝α２×Ｔｔｒｐ×Ｔｄｒ
＋（１−α２）×Ｂｒ ……（１５）

赤強度２乗和Ｔｎｒ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、下式（１６）に基づいて取得される。前回赤強度２乗和Ｔｎｒｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、背景差分動体尤度取得処理が前回実行されたときに画面動態起点Ｐｈ（Ｘｈ，Ｙｈ）に対して取得された赤強度２乗和Ｔｎｒ（Ｘｈ，Ｙｈ）である。

Ｔｎｒ（Ｘｃ，Ｙｃ）＝α２×Ｔｎｒｐ×Ｔｄｒ^２
＋（１−α２）×Ｂｒ^２ ……（１６）

赤重み和Ｗｓｒ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、下式（１７）に基づいて取得される。前回赤重み和Ｗｓｒｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、背景差分動体尤度取得処理が前回実行されたときに画面動態起点Ｐｈ（Ｘｈ，Ｙｈ）に対して取得された赤重み和Ｗｓｒ（Ｘｈ，Ｙｈ）である。

Ｗｓｒ（Ｘｃ，Ｙｃ）＝α２×Ｗｓｒｐ＋（１−α２） ……（１７）

補正後前回赤強度移動平均Ｔａｒｐｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、補正前の赤強度移動平均Ｔａｒｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）が入力値である原点を通る２次関数の出力値として取得される。具体的には、補正後前回赤強度移動平均Ｔａｒｐｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、係数ｋｒ１及び係数ｋｒ２を用いて下式（１８）に基づき取得される。

Ｔａｒｐｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）＝Ｔａｒｐ×ｋｒ１
＋Ｔａｒｐ^２×ｋｒ２ ……（１８）

係数ｋｒ１及び係数ｋｒ２の組合せは、下式（１９）に基づいて決定される赤強度差分Ｔｃｒを現在画像Ｓｃにおける「重複点集合」を構成する点のそれぞれに対して取得し、それらの赤強度差分Ｔｃｒの和である合計赤差分Ｗｃｒ（即ち、Ｗｃｒ＝ΣＴｃｒ）が最小となるように決定される。重複点集合は、現在画像Ｓｃを構成する点の内、現在画像Ｓｃを構成する点のそれぞれを終点とする画面動態ベクトルＶｓの始点の位置が前回画像Ｓｐに含まれる点の集合である。

Ｔｃｒ＝（Ｔａｒｐ×ｋｒ１＋Ｔａｒｐ^２×ｋｒ２−Ｂｒ）^２ ……（１９）

換言すれば、重複点集合は、現在画像Ｓｃに含まれる背景物（画像内動体によって遮蔽され現在画像Ｓｃに映っていない背景物（遮蔽背景物）を含む）であって、前回画像Ｓｐにも含まれる背景物（遮蔽背景物を含む）、を構成する点の集合である。即ち、現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）に対応する画面動態起点Ｐｈ（Ｘｈ，Ｙｈ）が撮影画像に含まれていれば（即ち、０≦Ｘｈ≦Ｇｈ−１且つ０≦Ｙｈ≦Ｇｖ−１であれば）、その現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）は重複点集合に含まれる。以下、背景差分動体尤度取得処理に関する説明において、「Σ」は、重複点集合を構成する点のそれぞれに対して取得された値のそれぞれの和を意味する。

合計赤差分Ｗｃｒが最小となるように決定された係数ｋｒ１及び係数ｋｒ２に基づいて赤強度移動平均Ｔａｒｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）から補正後前回赤強度移動平均Ｔａｒｐｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）を取得することにより、重複点集合を構成する点のそれぞれの補正後前回赤強度移動平均Ｔａｒｐｍの分布は、現在画像Ｓｃにおける重複点集合を構成する点のそれぞれの赤強度Ｂｒの分布と類似するようになる。補正後前回赤強度移動平均Ｔａｒｐｍの分布が現在画像Ｓｃにおける赤強度Ｂｒの分布と類似するように赤強度移動平均Ｔａｒｐを補正して補正後前回赤強度移動平均Ｔａｒｐｍを取得する処理は、便宜上「明度補正」とも称呼される。

係数ｋｒ１及び係数ｋｒ２のそれぞれは、下式（２０）及び下式（２１）に基づいて取得される。

補正後前回赤強度分散Ｔｖｒｐｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、下式（２２）に基づいて取得される。即ち、補正後前回赤強度分散Ｔｖｒｐｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、赤強度比Ｔｄｒ（Ｘｃ，Ｙｃ）を用いて前回赤強度分散Ｔｖｒｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）を補正することによって取得される。

Ｔｖｒｐｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）＝Ｔｖｒｐ×Ｔｄｒ^２ ……（２２）

なお、上記式（１２）〜式（２２）において、右辺に含まれる変数に係る座標（Ｘｃ，Ｙｃ）は省略されている。

ここで、背景差分動体尤度Ｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）の意義について説明する。上述したように、画面動態移動点列Ｐｓを構成する点のそれぞれは、理論上、同一の背景物（具体的には、背景物の特定の一部であり、以下、「対応背景物」とも称呼される。）に対応している。例えば、上述した時刻ｔ３における画面動態移動点列Ｐｓ（Ｐ３ｉ）に対応する道路の縁石が対応背景物に該当する。この例において、画像Ｓ１における点Ｐ１から理解されるように、撮影画像上の対応背景物が映る位置に画像内動体（この場合、小動物４０）が映る場合がある。

一般に、撮影画像全体の面積に対する画像内動体の占める面積の比率は比較的低いので、画面動態移動点列Ｐｓを構成する点のうち、画像内動体に対応する点は少ない可能性が高い。そのため、現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）に対応する対応背景物の色彩（現在点対応物色彩）は、前回赤強度移動平均Ｔａｒｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）、前回緑強度移動平均Ｔａｇｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）及び前回青強度移動平均Ｔａｂｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）の組合せによって表される色彩（対応背景物色彩）と近似する可能性が高い。

前回緑強度移動平均Ｔａｇｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、画面動態移動点列Ｐｓを構成する点のそれぞれの緑強度Ｂｇの移動平均である。前回青強度移動平均Ｔａｂｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、画面動態移動点列Ｐｓを構成する点のそれぞれの青強度Ｂｂの移動平均である。前回緑強度移動平均Ｔａｇｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）及び前回青強度移動平均Ｔａｂｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）の取得方法は、前回赤強度移動平均Ｔａｒｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）の取得方法と同様であるため、説明が割愛される。

従って、現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）に画像内動体が映ったとき、現在点対応物色彩と対応背景物色彩との差分の大きさが大きくなる可能性が高い。

ところで、前回画像Ｓｐの撮影時点から現在画像Ｓｃの撮影時点までの間に画面全体の明るさの変化（画像明度変化）が発生する場合がある。画像明度変化は、カメラ１０の露出の変化及びホワイトバランスの変化等に起因して発生する。画像明度変化が発生すると、現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）に対応背景物が映っている場合であっても、現在対応物点色彩と対応背景物色彩との差分が大きくなる可能性が高い。

一方、画面明度変化が発生しても、現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）に対応背景物が映っていれば、補正後前回赤強度移動平均Ｔａｒｐｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）、補正後前回緑強度移動平均Ｔａｇｐｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）及び補正後前回青強度移動平均Ｔａｂｐｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）の組合せによって表される色彩（補正後対応背景物色彩）は、現在点対応物色彩と近似している可能性が高い。

上記式（１０）から理解されるように、色差分２乗和Ｃｓｓ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、補正後対応背景物色彩と、現在点Ｐｃの色彩と、の差分が大きくなるほど大きな値に設定される。従って、色差分２乗和Ｃｓｓは、画面明度変化の発生の有無に拘わらず、現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）の色彩と、現在点対応物色彩と、の差分が大きいほど大きな値に設定される。

ただし、色基準分散Ｃｂｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）が大きければ、対応背景物色彩が対応背景物の実際の色彩と乖離している可能性が高い。そのため、色基準分散Ｃｂｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）が大きいと、背景差分動体尤度Ｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）が減少する。

（動体尤度決定処理）
動体検出装置２０は、動体尤度決定処理を実行し、現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）のそれぞれに対して動体尤度Ｌｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）を取得する。動体尤度Ｌｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）が動体の一部である尤度を表す。動体尤度Ｌｍは、「０」から「１」までの範囲に含まれる（即ち、０≦Ｌｍ≦１）。動体尤度Ｌｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）が画像内動体の一部である可能性が高いほど大きな値となる。

動体検出装置２０は、動体尤度Ｌｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）を、背景差分動体尤度Ｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）、フロー差分動体尤度Ｂ（Ｘｃ，Ｙｃ）、ベクトル尤度Ｌｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）、及び、前回動体尤度Ｌｍｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）に基づいて取得する。

前回動体尤度Ｌｍｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、現在画像Ｓｃに対して取得されたフローベクトルＶｏ（Ｘｃ，Ｙｃ）のフロー起点Ｐｆ（Ｘｆ，Ｙｆ）に対し、動体尤度特定処理が前回実行されたときに取得された動体尤度Ｌｍ（Ｘｆ，Ｙｆ）である。例えば、時刻ｔ３にて実行される動体尤度特定処理における点Ｐ３に対する前回動体尤度Ｌｍｐ（Ｐ３）は、時刻ｔ２にて実行された動体尤度特定処理によって点Ｐ２に対して取得された動体尤度Ｌｍ（Ｐ２）に等しい。

動体検出装置２０は、前回動体尤度Ｌｍｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）及びベクトル尤度Ｌｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）の内の小さい方の値を第１暫定尤度Ａｔ１（Ｘｃ，Ｙｃ）として取得する（即ち、Ａｔ１＝ｍｉｎ（Ｌｍｐ，Ｌｖ））。加えて、動体検出装置２０は、第１暫定尤度Ａｔ１（Ｘｃ，Ｙｃ）及びフロー差分動体尤度Ｂ（Ｘｃ，Ｙｃ）の内の大きい方の値を第２暫定尤度Ａｔ２（Ｘｃ，Ｙｃ）として取得する（即ち、Ａｔ２＝ｍａｘ（Ａｔ１，Ｂ））。更に、動体検出装置２０は、第２暫定尤度Ａｔ２（Ｘｃ，Ｙｃ）及び背景差分動体尤度Ｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）の内の小さい方の値を動体尤度Ｌｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）として取得する（即ち、Ｌｍ＝ｍｉｎ（Ａｔ２，Ｃ））。上述した動体尤度Ｌｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）の決定方法の概略が、図４に示される。

前回動体尤度Ｌｍｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）が小さいと、現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）が画像内動体に対応している可能性が低い。一方、ベクトル尤度Ｌｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）が小さければ、前回動体尤度Ｌｍｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）が「現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）が画像内動体に対応する可能性」と相関を有する可能性が低い。そこで、第１暫定尤度Ａｔ１（Ｘｃ，Ｙｃ）として、現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）の前回動体尤度Ｌｍｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）と、ベクトル尤度Ｌｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）と、の内の小さい方の値が選択される。

換言すれば、第１暫定尤度Ａｔ１（Ｘｃ，Ｙｃ）が大きければ、前回画像Ｓｐが取得された時点におけるフロー起点Ｐｆ（Ｘｆ，Ｙｆ）が画像内動体に対応していた可能性が高い。一方、フロー差分動体尤度Ｂ（Ｘｃ，Ｙｃ）が大きければ、現在画像Ｓｃが取得された時点における現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）が画像内動体に対応している可能性が高い。そこで、第２暫定尤度Ａｔ２（Ｘｃ，Ｙｃ）として、第１暫定尤度Ａｔ１（Ｘｃ，Ｙｃ）と、フロー差分動体尤度Ｂ（Ｘｃ，Ｙｃ）と、の内の大きい方の値が選択される。従って、第２暫定尤度Ａｔ２（Ｘｃ，Ｙｃ）が大きければ、前回画像Ｓｐが取得された時点におけるフロー起点Ｐｆ（Ｘｆ，Ｙｆ）及び現在画像Ｓｃが取得された時点における現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）の少なくとも一方が画像内動体に対応している可能性が高い。

ところで、現在画像Ｓｃを構成する点のそれぞれに対してフローベクトルＶｏを取得すると（即ち、フローベクトルＶｏをピクセル単位で取得すると）、現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）が画像内動体の近傍にある背景物に対応しているとき、現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）に対して取得されるフローベクトルＶｏ（Ｘｃ，Ｙｃ）が、現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）の近傍の点に対して取得されるフローベクトルＶｏと類似する場合がある。この場合、現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）が画像内動体に対応していないにも拘わらず、フロー差分動体尤度Ｂ（Ｘｃ，Ｙｃ）が比較的大きな値となり、以て、第２暫定尤度Ａｔ２（Ｘｃ，Ｙｃ）が比較的大きな値となる可能性がある。

一方、背景差分動体尤度Ｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、太陽光の照射状況の変化によって取得誤差が一時的に大きくなる可能性がある。具体的には、前回画像Ｓｐが取得された時点から現在画像Ｓｃが取得された時点までの間に「太陽光の照射が雲によって遮られた状態」から「太陽光が地面に照射される状態」へ遷移する場合がある。この場合、撮影画像における建物及び樹木等の影が映る領域と、太陽光が直接照射されている領域と、の間の明度の差分が大きくなり、以て、背景差分動体尤度Ｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）の取得誤差が大きくなる可能性がある。そのため、第２暫定尤度Ａｔ２（Ｘｃ，Ｙｃ）及び背景差分動体尤度Ｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）が共に大きい値であるときにのみ動体尤度Ｌｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）が大きな値に設定される。

（画像内動体領域特定処理）
次に、画像内動体領域特定処理について説明する。画像内動体領域特定処理において、現在画像Ｓｃ上に矩形数Ｎｐ個（本実施形態において、矩形数Ｎｐは「５００」。）のパーティクル矩形が配置される。具体的な処理の内容は後述されるが、画像内動体領域特定処理が実行されると、画像内動体領域特定処理が前回実行されたときに前回画像Ｓｐ上に配置されたパーティクル矩形のそれぞれの位置、幅及び高さが変更されたうえで現在画像Ｓｃ上に配置される。更に、現在画像Ｓｃ上に配置されたパーティクル矩形のそれぞれが画像内動体を囲んでいるか否かを表す尤度（後述される、検出矩形尤度Ｌｄ及び追跡矩形尤度Ｌｆ）が取得され、その尤度に基づいて撮影画像上の画像内動体の占める領域の特定に成功したか否かが判定される。パーティクル矩形は、便宜上「特定領域」とも称呼される。

より具体的に述べると、動体検出装置２０は、画像内動体が検出されていないとき、画像内動体領域特定処理に際し、特定領域更新処理、検出矩形尤度取得処理、検出矩形リサンプリング処理、及び、検出判定処理を実行する。

特定領域更新処理は、前回画像Ｓｐ上に配置されたパーティクル矩形のそれぞれの位置、幅及び高さを変更して現在画像Ｓｃ上に配置する処理である。検出矩形尤度取得処理は、現在画像Ｓｃ上に配置されたパーティクル矩形のそれぞれの検出矩形尤度Ｌｄを取得する処理である。検出矩形リサンプリング処理は、検出矩形尤度Ｌｄに応じて選択されたパーティクル矩形を再配置させる処理である。検出判定処理は、画像内動体の検出に成功したか否かを判定する処理である。

検出判定処理において画像内動体の検出に成功したと判定されると、色ヒストグラム生成処理が実行されて基準ヒストグラムが生成される。一方、所定の時間（後述される時間閾値Ｔｔｈ３）継続して画像内動体の検出に失敗すると、矩形再配置処理が実行される。矩形再配置処理は、全てのパーティクル矩形を新たに生成する処理である。矩形再配置処理は、動体検出装置２０が起動して画像内動体抽出処理を開始するときに実行されるイニシャルルーチン（不図示）においても実行される。

画像内動体が検出されているとき、動体検出装置２０は、画像内動体領域特定処理に際し、特定領域更新処理、追跡矩形尤度取得処理、追跡矩形リサンプリング処理、及び、追跡判定処理を実行する。追跡矩形尤度取得処理、及び、追跡矩形リサンプリング処理は、検出矩形尤度取得処理、及び、検出矩形リサンプリング処理にそれぞれ類似する処理であり、相違点が後述される。追跡判定処理は、画像内動体の追跡に成功したか否かを判定する処理である。

追跡判定処理において画像内動体の追跡に成功したと判定されると、基準ヒストグラム更新処理が実行される。或いは、追跡判定処理において画像内動体の追跡に失敗したと判定されると、矩形再配置処理が実行される。

パーティクル矩形のそれぞれの諸元は、中心位置のＸ座標値である矩形横位置Ｘｎ、中心位置のＹ座標値である矩形縦位置Ｙｎ、Ｘ軸方向（横方向）の長さである矩形幅Ｒｗ、及び、Ｙ軸方向（縦方向）の長さである矩形高Ｒｈによって表される。矩形横位置Ｘｎ、矩形縦位置Ｙｎ、矩形幅Ｒｗ及び矩形高Ｒｈの組合せは、「矩形諸元」とも称呼される。矩形横位置Ｘｎ及び矩形縦位置Ｙｎの組合せは、矩形中心位置Ｐｎ（Ｘｎ，Ｙｎ）とも称呼される。

（特定領域更新処理）
特定領域更新処理について説明する。特定領域更新処理が実行されると、パーティクル矩形のそれぞれに対し、矩形位置の横位置（Ｘ座標値）の変化量である横位置変化量ΔＸｎ、矩形位置の縦位置（Ｙ座標値）の変化量である縦位置変化量ΔＹｎ、矩形幅Ｒｗの変化量である矩形幅変化量ΔＲｗ、及び矩形高Ｒｈの変化量である矩形高変化量ΔＲｈがそれぞれ決定される。

即ち、特定領域更新処理の実行後、パーティクル矩形の矩形諸元は、
矩形横位置Ｘｎが（Ｘｎ＋ΔＸｎ）となり、
矩形縦位置Ｙｎが（Ｙｎ＋ΔＹｎ）となり、
矩形幅Ｒｗが（Ｒｗ＋ΔＲｗ）となり、且つ、
矩形高Ｒｈが（Ｒｈ＋ΔＲｈ）となる。

横位置変化量ΔＸｎ、縦位置変化量ΔＹｎ、矩形幅変化量ΔＲｗ及び矩形高変化量ΔＲｈの組合せは矩形諸元変化量とも総称される。パーティクル矩形のそれぞれの矩形諸元変化量は、前回移動方向追随法、及び、オプティカルフロー追随法の何れかに基づいて決定される。

パーティクル矩形のそれぞれに対し、画面動態追随移動法、及び、オプティカルフロー追随法の何れを適用するかは、確率Ｐｔに応じて決定される。確率Ｐｔは、（オプティカルフロー追随法ではなく）画面動態追随移動法が適用される確率である。パーティクル矩形のそれぞれに対する確率Ｐｔは、修正矩形内動体尤度Ｓｖｒを用いて下式（２３）に基づいて取得される。

Ｐｔ＝０．２／（Ｓｖｒ×０．８＋０．２） ……（２３）

修正矩形内動体尤度Ｓｖｒは、前回画像Ｓｐ上に配置されたパーティクル矩形を構成する点のそれぞれに対して取得される修正動体尤度Ｌｒ（Ｘｆ，Ｙｆ）の平均値である。修正動体尤度Ｌｒ（Ｘｆ，Ｙｆ）は、パーティクル矩形を構成する前回画像Ｓｐ上の点（即ち、フロー起点Ｐｆ（Ｘｆ，Ｙｆ））を始点とするフローベクトルＶｏ’の終点である現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）の動体尤度Ｌｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）に基づいて取得される。修正動体尤度Ｌｒ（Ｘｆ，Ｙｆ）は、動体尤度Ｌｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）及びフローベクトルＶｏ（Ｘｃ，Ｙｃ）のベクトル尤度Ｌｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）の内の小さい方の値である（即ち、Ｌｒ（Ｘｆ，Ｙｆ）＝ｍｉｎ（Ｌｍ（Ｘｃ，Ｙｃ），Ｌｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）））。

（前回移動方向追随法−位置の変化量）
前回移動方向追随法における横位置変化量ΔＸｎ及び縦位置変化量ΔＹｎの決定方法について説明する。横位置変化量ΔＸｎ及び縦位置変化量ΔＹｎは、
（ａ）画面動態に基づいて決定される画面動態位置変化量、
（ｂ）特定領域更新処理が前回実行されたときにおける矩形位置の変化量から画面動態の変化量を差し引いた移動量である矩形移動速度、及び
（ｃ）正規乱数（正規分布乱数）によって決定される第１乱数諸元位置変化量
に基づいて決定される。

画面動態位置変化量は、画面動態横位置変化量ΔＸｓ及び画面動態縦位置変化量ΔＹｓの組合せである。矩形移動速度は、横移動速度ΔＸｔ及び縦移動速度ΔＹｔの組合せである。第１乱数諸元位置変化量は、第１乱数横位置変化量ΔＸｒ１及び第１乱数縦位置変化量ΔＹｒ１の組合せである。

横位置変化量ΔＸｎは、画面動態横位置変化量ΔＸｓ、横移動速度ΔＸｔ及び第１乱数横位置変化量ΔＸｒ１の和として取得される（即ち、ΔＸｎ＝ΔＸｓ＋ΔＸｔ＋ΔＸｒ１）。同様に、縦位置変化量ΔＹｎは、画面動態縦位置変化量ΔＹｓ、縦移動速度ΔＹｔ及び第１乱数縦位置変化量ΔＹｒ１の和として取得される（即ち、ΔＹｎ＝ΔＹｓ＋ΔＹｔ＋ΔＹｒ１）。

（ａ）画面動態横位置変化量ΔＸｓは、矩形中心位置Ｐｎ（Ｘｎ，Ｙｎ）を始点とする画面動態ベクトルＶｓ’のＸ軸方向成分に等しい。同様に、画面動態縦位置変化量ΔＹｓは、矩形中心位置Ｐｎ（Ｘｎ，Ｙｎ）を始点とする画面動態ベクトルＶｓ’のＹ軸方向成分に等しい。

（ｂ）矩形移動速度は、（ｂ１）特定領域更新処理が前回実行されたときにそのパーティクル矩形に対して決定された前回矩形位置変化量、（ｂ２）フローベクトル取得処理が前回実行されたときに取得された（即ち、前回画像Ｓｐに対して取得された）画面動態ベクトルＶｓである前回画面動態ベクトルＶｓｐに基づいて決定される前回画面動態位置変化量、及び、（ｂ３）パーティクル矩形の中心位置の画面動態拡大率に基づいて取得される。

前回矩形位置変化量は、前回横位置変化量ΔＸｎｐ及び前回縦位置変化量ΔＹｎｐの組合せである。前回横位置変化量ΔＸｎｐは、特定領域更新処理が前回実行されたときにそのパーティクル矩形に対して決定された横位置変化量ΔＸｎである。同様に、前回縦位置変化量ΔＹｎｐは、特定領域更新処理が前回実行されたときにそのパーティクル矩形に対して決定された縦位置変化量ΔＹｎである。

前回画面動態位置変化量は、前回画面動態横位置変化量ΔＸｓｐ及び画面動態縦位置変化量ΔＹｓｐの組合せである。前回画面動態横位置変化量ΔＸｓｐは、前回画面動態ベクトルＶｓｐのうち、矩形中心位置Ｐｎ（Ｘｎ，Ｙｎ）を終点とするベクトルのＸ軸方向成分に等しい。同様に、前回画面動態縦位置変化量ΔＹｓｐは、前回画面動態ベクトルＶｓｐのうち、矩形中心位置Ｐｎ（Ｘｎ，Ｙｎ）を終点とするベクトルのＹ軸方向成分に等しい。

特定領域更新処理の対象となるパーティクル矩形が、前回実行された特定領域更新処理において前回移動方向追随法が選択されていれば、前回画面動態位置変化量は、特定領域更新処理が前回実行されたときに取得された画面動態位置変化量と等しい。

前回矩形位置変化量と前回画面動態位置変化量との差分は、原始矩形移動速度と称呼される。原始矩形移動速度は、原始横移動速度ΔＸｓａ及び原始縦移動速度ΔＹｓａの組合せである。原始横移動速度ΔＸｓａは、前回横位置変化量ΔＸｎｐと前回画面動態横位置変化量ΔＸｓｐとの差分である（即ち、ΔＸｓａ＝ΔＸｎｐ−ΔＸｓｐ）。同様に、原始縦移動速度ΔＹｓａは、前回縦位置変化量ΔＹｎｐと前回画面動態縦位置変化量ΔＹｓｐとの差分である（即ち、ΔＹｓａ＝ΔＹｎｐ−ΔＹｓｐ）。

画面動態拡大率は、画面動態横拡大率Ｒｅｗ及び画面動態高拡大率Ｒｅｈの組合せである。画面動態横拡大率Ｒｅｗは、画面動態の変化に起因する矩形中心位置Ｐｎ（Ｘｎ，Ｙｎ）のＸ軸方向の拡大率である。同様に、画面動態高拡大率Ｒｅｈは、画面動態の変化に起因する矩形中心位置Ｐｎ（Ｘｎ，Ｙｎ）のＹ軸方向の拡大率である。画面動態横拡大率Ｒｅｗ及び画面動態高拡大率Ｒｅｈの具体的な取得方法については、後述される。

矩形移動速度は、原始矩形移動速度と画面動態拡大率との積として取得される。具体的には、横移動速度ΔＸｔは、原始横移動速度ΔＸｓａと画面動態横拡大率Ｒｅｗとの積である（ΔＸｔ＝ΔＸｓａ×Ｒｅｗ）。同様に、縦移動速度ΔＹｔは、原始縦移動速度ΔＹｓａと画面動態高拡大率Ｒｅｈとの積である（ΔＹｔ＝ΔＹｓａ×Ｒｅｈ）。

（ｃ）第１乱数横位置変化量ΔＸｒ１は、平均値が「０」であり且つ標準偏差が標準偏差Ｄｘ１である正規乱数によって決定される値である。標準偏差Ｄｘ１は、矩形幅Ｒｗ及び矩形高Ｒｈの内の大きい方と、所定の係数Ｋｘ１と、の積である（即ち、Ｄｘ１＝ｍａｘ（Ｒｗ，Ｒｈ）×Ｋｘ１）。即ち、仮に、動体検出装置２０がこの正規乱数により多数の第１乱数横位置変化量ΔＸｒ１を取得すると、取得された第１乱数横位置変化量ΔＸｒ１の集合は、平均値が「０」であり且つ標準偏差が標準偏差Ｄｘ１である正規分布を形成する。

同様に、第１乱数縦位置変化量ΔＹｒ１は、平均値が「０」であり且つ標準偏差が標準偏差Ｄｙ１である正規乱数によって決定される値である。標準偏差Ｄｙ１は、矩形幅Ｒｗ及び矩形高Ｒｈの内の大きい方と、所定の係数Ｋｙ１と、の積である（即ち、Ｄｙ１＝ｍａｘ（Ｒｗ，Ｒｈ）×Ｋｙ１）。本実施形態において、係数Ｋｘ１及び係数Ｋｙ１は、互いに等しい。

（前回移動方向追随法−大きさの変化量）
次に、前回移動方向追随法における矩形幅変化量ΔＲｗ及び矩形高変化量ΔＲｈの決定方法について説明する。矩形幅変化量ΔＲｗ及び矩形高変化量ΔＲｈの決定に際して、正規乱数によって決定される第１乱数矩形幅変化量ΔＲｗｒ１及び第１乱数矩形高変化量ΔＲｈｒ１が取得される。

第１乱数矩形幅変化量ΔＲｗｒ１は、平均値が「０」であり且つ標準偏差が標準偏差Ｄｓ１である正規乱数によって決定される値である。標準偏差Ｄｓ１は、矩形幅Ｒｗ及び矩形高Ｒｈの内の大きい方と、所定の係数Ｋｓ１と、の積である（即ち、Ｄｓ１＝ｍａｘ（Ｒｗ，Ｒｈ）×Ｋｓ１）。同様に、第１乱数矩形高変化量ΔＲｈｒ１は、平均値が「０」であり且つ標準偏差が標準偏差Ｄｓ１である正規乱数によって決定される値である。

矩形幅変化量ΔＲｗは、下式（２４）に基づいて取得される。同様に、矩形高変化量ΔＲｈは、下式（２５）に基づいて取得される。

ΔＲｗ＝Ｒｗ×（Ｒｅｗ−１）＋ΔＲｗｒ１ ……（２４）
ΔＲｈ＝Ｒｈ×（Ｒｅｈ−１）＋ΔＲｈｒ１ ……（２５）

（オプティカルフロー追随法−位置の変化量）
オプティカルフロー追随法における横位置変化量ΔＸｎ及び縦位置変化量ΔＹｎの決定方法について説明する。横位置変化量ΔＸｎ及び縦位置変化量ΔＹｎの決定に際してフロー横位置変化量ΔＸｎｏ及びフロー縦位置変化量ΔＹｎｏが取得される。

横位置変化量ΔＸｎは、フロー横位置変化量ΔＸｎｏ及び第１乱数横位置変化量ΔＸｒ１の和として取得される（即ち、ΔＸｎ＝ΔＸｎｏ＋ΔＸｒ１）。同様に、縦位置変化量ΔＹｎは、フロー縦位置変化量ΔＹｎｏ及び第１乱数縦位置変化量ΔＹｒ１の和として取得される（即ち、ΔＹｎ＝ΔＹｎｏ＋ΔＹｒ１）。

フロー横位置変化量ΔＸｎｏ及びフロー縦位置変化量ΔＹｎｏの取得に際して、前回画像Ｓｐ上に配置されたパーティクル矩形を構成するピクセルの中から第１矩形代表点Ｐｒ１が選択される。第１矩形代表点Ｐｒ１の選択方法については後述される。

第１矩形代表点Ｐｒ１を始点とするフローベクトルＶｏ’のＸ軸方向成分は、第１代表横成分Ｖｄ１ｘと称呼される。フロー横位置変化量ΔＸｎｏは、第１代表横成分Ｖｄ１ｘと等しい値に設定される。同様に、第１矩形代表点Ｐｒ１を始点とするフローベクトルＶｏ’のＹ軸方向成分は、第１代表横成分Ｖｄ１ｙと称呼される。フロー縦位置変化量ΔＹｎｏは、第１代表横成分Ｖｄ１ｙと等しい値に設定される。

（オプティカルフロー追随法−大きさの変化量）
次に、オプティカルフロー追随法における矩形幅変化量ΔＲｗ及び矩形高変化量ΔＲｈの決定方法について説明する。矩形幅変化量ΔＲｗ及び矩形高変化量ΔＲｈの決定に際して、第１矩形代表点Ｐｒ１の選択方法と同様の方法によって第２矩形代表点Ｐｒ２が選択される。

第２矩形代表点Ｐｒ２を始点とするフローベクトルＶｏ’のＸ軸方向成分は、第２代表横成分Ｖｄ２ｘと称呼される。同様に、第２矩形代表点Ｐｒ２を始点とするフローベクトルＶｏ’のＹ軸方向成分は、第２代表縦成分Ｖｄ２ｙと称呼される。

加えて、第１矩形代表点Ｐｒ１のＸ軸座標はＰｄ１ｘと称呼され、第１矩形代表点Ｐｒ１のＹ軸座標はＰｄ１ｙと称呼される。同様に、第２矩形代表点Ｐｒ２のＸ軸座標はＰｄ２ｘと称呼され、第２矩形代表点Ｐｒ２のＹ軸座標はＰｄ２ｙと称呼される。

（ａ）矩形幅変化量ΔＲｗの決定方法
Ｐｄ２ｘとＰｄ１ｘとの差分の大きさが矩形幅Ｒｗに所定の係数Ｋｂを乗じて得られる値以上であれば（即ち、｜Ｐｄ２ｘ−Ｐｄ１ｘ｜≧Ｒｗ×Ｋｂ）、矩形幅変化量ΔＲｗは、下式（２６）に基づいて決定される。係数Ｋｂは「０」より大きく且つ「１」より小さい値であり、本実施形態において「０．２５」である。

ΔＲｗ＝Ｒｗ×（Ｖｄ２ｘ−Ｖｄ１ｘ）／（Ｐｄ２ｘ−Ｐｄ１ｘ）
＋ΔＲｗｒ１ ……（２６）

一方、Ｐｄ２ｘとＰｄ１ｘとの差分の大きさが矩形幅Ｒｗに係数Ｋｂを乗じて得られる値よりも小さければ（即ち、｜Ｐｄ２ｘ−Ｐｄ１ｘ｜＜Ｒｗ×Ｋｂ）、矩形幅変化量ΔＲｗは、上記式（２４）に基づいて決定される。

（ｂ）矩形高変化量ΔＲｈの決定方法
Ｐｄ２ｙとＰｄ１ｙとの差分の大きさが矩形高Ｒｈに係数Ｋｂを乗じて得られる値以上であれば（即ち、｜Ｐｄ２ｙ−Ｐｄ１ｙ｜≧Ｒｈ×Ｋｂ）、矩形高変化量ΔＲｈは、下式（２７）に基づいて決定される。

ΔＲｈ＝Ｒｈ×（Ｖｄ２ｙ−Ｖｄ１ｙ）／（Ｐｄ２ｙ−Ｐｄ１ｙ）
＋ΔＲｈｒ１ ……（２７）

一方、Ｐｄ２ｙとＰｄ１ｙとの差分の大きさが矩形高Ｒｈに係数Ｋｂを乗じて得られる値よりも小さければ（即ち、｜Ｐｄ２ｙ−Ｐｄ１ｙ｜＜Ｒｈ×Ｋｂ）、矩形高変化量ΔＲｈは、上記式（２５）に基づいて決定される。

（オプティカルフロー追随法−代表点の選択方法）
第１矩形代表点Ｐｒ１の選択方法について説明する。第２矩形代表点Ｐｒ２の選択方法は第１矩形代表点Ｐｒ１の選択方法と同様であるので、説明を割愛する。

第１矩形代表点Ｐｒ１の選択に際して、前回画像Ｓｐ上に配置されたパーティクル矩形を構成する点のそれぞれに対して取得される修正動体尤度Ｌｒ（Ｘｆ，Ｙｆ）の合計値である合計全体動体尤度Ｌｍｐｓが取得される（即ち、Ｌｍｐｓ＝ΣＬｒ）。

第１矩形代表点Ｐｒ１は、前回画像Ｓｐ上に配置されたパーティクル矩形を構成するピクセルのそれぞれの内から確率Ｐｗに応じてランダムに選択される。パーティクル矩形に含まれるあるフロー起点Ｐｆ（Ｘｆ，Ｙｆ）が選択される確率Ｐｗは、合計全体動体尤度Ｌｍｐｓに対する、その点の修正動体尤度Ｌｒ（Ｘｆ，Ｙｆ）の比率として決定される（即ち、Ｐｗ＝Ｌｒ／Ｌｍｐｓ）。

例えば、パーティクル矩形を構成するピクセルの一つである点Ｐａ１の修正動体尤度Ｌｒ（Ｐａ１）が、パーティクル矩形を構成するピクセルの他の一つである点Ｐａ２の修正動体尤度Ｌｒ（Ｐａ２）の２倍の大きさであると仮定する（即ち、Ｌｒ（Ｐａ１）＝２×Ｌｒ（Ｐａ２））。この場合、点Ｐａ１に係る確率Ｐｗ（Ｐａ１）は、点Ｐａ２に係る確率Ｐｗ（Ｐａ２）の２倍の大きさとなる（即ち、Ｐｗ（Ｐａ１）＝２×Ｐｗ（Ｐａ２））。従って、点Ｐａ１が第１矩形代表点Ｐｒ１として選択される確率は、点Ｐａ２が第１矩形代表点Ｐｒ１として選択される確率の２倍である。

（検出矩形尤度取得処理）
検出矩形尤度取得処理について説明する。検出矩形尤度取得処理は、特定領域更新処理によって現在画像Ｓｃ上に配置されたパーティクル矩形のそれぞれに対して検出矩形尤度Ｌｄを取得する処理である。検出矩形尤度Ｌｄは、矩形内動体尤度Ｓｖが大きくなるほど大きくなり、検出周辺動体尤度Ｓｄｏが大きくなるほど小さくなる。

矩形内動体尤度Ｓｖは、パーティクル矩形を構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値である。検出周辺動体尤度Ｓｄｏは、後述されるパーティクル矩形周辺の領域の動体尤度Ｌｍの平均値に基づいて取得される。

パーティクル矩形が画像内動体を囲んでいると（即ち、パーティクル矩形が画像内動体を含んでいると）、矩形内動体尤度Ｓｖが大きくなる。ところが、パーティクル矩形が画像内動体を囲んでいても、パーティクル矩形の大きさが画像内動体の大きさと比較して過大であると、パーティクル矩形内にある動体尤度Ｌｍが小さいピクセルの数が多くなり、以て、矩形内動体尤度Ｓｖが小さくなる。

一方、検出周辺動体尤度Ｓｄｏは、パーティクル矩形周辺の領域（後述される、検出周辺領域）を構成するピクセルの動体尤度Ｌｍが大きいほど大きくなる。そのため、パーティクル矩形が画像内動体を含んでいても、パーティクル矩形の大きさが画像内動体の大きさと比較して過小であれば、画像内動体の一部が検出周辺領域に含まれ、以て、検出周辺動体尤度Ｓｄｏが大きくなる。

従って、パーティクル矩形が画像内動体を含み（囲み）、且つ、パーティクル矩形の大きさが画像内動体を囲むのに必要十分な大きさであるとき、検出矩形尤度Ｌｄは大きな値となる。

検出周辺動体尤度Ｓｄｏの取得に際し、動体検出装置２０は、図５（Ａ）〜（Ｄ）に示される４種の検出周辺領域（具体的には、第１検出周辺領域Ｒｇｄ１、第２検出周辺領域Ｒｇｄ２、第３検出周辺領域Ｒｇｄ３及び第４検出周辺領域Ｒｇｄ４）のそれぞれに対して第１検出周辺動体尤度Ｓｄｏ１、第２検出周辺動体尤度Ｓｄｏ２、第３検出周辺動体尤度Ｓｄｏ３及び第４検出周辺動体尤度Ｓｄｏ４をそれぞれ取得する。

次いで、動体検出装置２０は、第１検出周辺動体尤度Ｓｄｏ１、第２検出周辺動体尤度Ｓｄｏ２、第３検出周辺動体尤度Ｓｄｏ３及び第４検出周辺動体尤度Ｓｄｏ４の内の最大値を検出周辺動体尤度Ｓｄｏとして取得する（即ち、Ｓｄｏ＝ｍａｘ（Ｓｄｏ１，Ｓｄｏ２，Ｓｄｏ３，Ｓｄｏ４））。

第１検出周辺領域Ｒｇｄ１について説明する。第１検出周辺領域Ｒｇｄ１とパーティクル矩形との位置関係が、図５（Ａ）に示される。第１検出周辺領域Ｒｇｄ１は、４つの矩形（即ち、検出周辺矩形５１ａ〜検出周辺矩形５１ｄ）から構成される。

検出周辺矩形５１ａは、パーティクル矩形（図５（Ａ）〜（Ｄ）の例において、パーティクル矩形５０）の上端に隣接している。検出周辺矩形５１ａの左端のＸ座標はパーティクル矩形の左端のＸ座標と等しく、検出周辺矩形５１ａの右端のＸ座標はパーティクル矩形の右端のＸ座標と等しい。従って、検出周辺矩形５１ａの横方向の長さは、パーティクル矩形の矩形幅Ｒｗと等しい。

検出周辺矩形５１ａの縦方向の長さは、検出周辺矩形高Ｎｄｈである。検出周辺矩形高Ｎｄｈは、パーティクル矩形の矩形高Ｒｈに「０．３」を乗じて得られる値と、所定の第１長さ閾値Ｎｔｈ１と、の内の大きい方の値に等しい（即ち、Ｎｄｈ＝ｍａｘ（Ｒｈ×０．３，Ｎｔｈ１））。

検出周辺矩形５１ｂは、パーティクル矩形の下端に隣接している。検出周辺矩形５１ｂの左端のＸ座標はパーティクル矩形の左端のＸ座標と等しく、検出周辺矩形５１ｂの右端のＸ座標はパーティクル矩形の右端のＸ座標と等しい。従って、検出周辺矩形５１ｂの横方向の長さは、パーティクル矩形の矩形幅Ｒｗと等しい。検出周辺矩形５１ｂの縦方向の長さは、検出周辺矩形高Ｎｄｈである。

検出周辺矩形５１ｃは、パーティクル矩形の左端に隣接している。検出周辺矩形５１ｃの上端のＹ座標はパーティクル矩形の上端のＹ座標と等しく、検出周辺矩形５１ｃの下端のＹ座標はパーティクル矩形の下端のＹ座標と等しい。従って、検出周辺矩形５１ｃの縦方向の長さは、パーティクル矩形の矩形高Ｒｈと等しい。

検出周辺矩形５１ｃの横方向の長さは、検出周辺矩形幅Ｎｄｗである。検出周辺矩形幅Ｎｄｗは、パーティクル矩形の矩形幅Ｒｗに「０．３」を乗じて得られる値と、第１長さ閾値Ｎｔｈ１と、の内の大きい方の値に等しい（即ち、Ｎｄｗ＝ｍａｘ（Ｒｗ×０．３，Ｎｔｈ１））。

検出周辺矩形５１ｄは、パーティクル矩形の右端に隣接している。検出周辺矩形５１ｄの上端のＹ座標はパーティクル矩形の上端のＹ座標と等しく、検出周辺矩形５１ｄの下端のＹ座標はパーティクル矩形の下端のＹ座標と等しい。従って、検出周辺矩形５１ｄの縦方向の長さは、パーティクル矩形の矩形高Ｒｈと等しい。検出周辺矩形５１ｄの横方向の長さは、検出周辺矩形幅Ｎｄｗである。

動体検出装置２０は、検出周辺矩形５１ａを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値である検出矩形動体尤度Ｓｄａａ、及び、検出周辺矩形５１ｂを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値である検出矩形動体尤度Ｓｄａｂを取得する。加えて、動体検出装置２０は、検出周辺矩形５１ｃを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値である検出矩形動体尤度Ｓｄａｃ、及び、検出周辺矩形５１ｄを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値である検出矩形動体尤度Ｓｄａｄを取得する。

更に、動体検出装置２０は、検出矩形動体尤度Ｓｄａａ、検出矩形動体尤度Ｓｄａｂ、検出矩形動体尤度Ｓｄａｃ、及び、検出矩形動体尤度Ｓｄａｄの内の最大値を第１検出周辺動体尤度Ｓｄｏ１として取得する。

図５（Ａ）の例において、パーティクル矩形５０と小動物４０とが重複している領域があるので、矩形内動体尤度Ｓｖが比較的大きい値となる。一方、パーティクル矩形５０の大きさが小動物４０の大きさよりも小さいので、検出周辺矩形５１ｃと小動物４０とが重複する領域が発生している。そのため、検出矩形動体尤度Ｓｄａｃが比較的大きな値となる。従って、パーティクル矩形５０が小動物４０を囲み且つパーティクル矩形５０の大きさが小動物４０を囲むのに必要十分な大きさである場合と比較して、第１検出周辺動体尤度Ｓｄｏ１の値が大きくなる。

第２検出周辺領域Ｒｇｄ２について説明する。第２検出周辺領域Ｒｇｄ２とパーティクル矩形との位置関係が、図５（Ｂ）に示される。第２検出周辺領域Ｒｇｄ２は、４つの矩形（即ち、検出周辺矩形５２ａ〜検出周辺矩形５２ｄ）から構成される。

検出周辺矩形５２ａは、パーティクル矩形の上端に隣接している。検出周辺矩形５２ａの左端のＸ座標は、パーティクル矩形の左端のＸ座標よりも検出周辺矩形幅Ｎｄｗだけ小さい。一方、検出周辺矩形５２ａの右端のＸ座標は、パーティクル矩形の右端のＸ座標と等しい。従って、検出周辺矩形５２ａの横方向の長さは、パーティクル矩形の矩形幅Ｒｗと検出周辺矩形幅Ｎｄｗとの和（即ち、Ｒｗ＋Ｎｄｗ）に等しい。検出周辺矩形５２ａの縦方向の長さは、検出周辺矩形高Ｎｄｈである。

検出周辺矩形５２ｂは、パーティクル矩形の下端に隣接している。検出周辺矩形５２ｂの左端のＸ座標は、パーティクル矩形の左端のＸ座標と等しい。一方、検出周辺矩形５２ｂの右端のＸ座標は、パーティクル矩形の右端のＸ座標よりも検出周辺矩形幅Ｎｄｗだけ大きい。従って、検出周辺矩形５２ｂの横方向の長さは、パーティクル矩形の矩形幅Ｒｗと検出周辺矩形幅Ｎｄｗとの和（即ち、Ｒｗ＋Ｎｄｗ）に等しい。検出周辺矩形５２ｂの縦方向の長さは、検出周辺矩形高Ｎｄｈである。

検出周辺矩形５２ｃは、パーティクル矩形の左端に隣接している。検出周辺矩形５２ｃの上端のＹ座標は、パーティクル矩形の上端のＹ座標と等しい。一方、検出周辺矩形５２ｃの下端のＹ座標はパーティクル矩形の下端のＹ座標よりも検出周辺矩形高Ｎｄｈだけ大きい。従って、検出周辺矩形５２ｃの縦方向の長さは、パーティクル矩形の矩形高Ｒｈと検出周辺矩形高Ｎｄｈとの和（即ち、Ｒｈ＋Ｎｄｈ）に等しい。検出周辺矩形５２ｃの横方向の長さは、検出周辺矩形幅Ｎｄｗである。

検出周辺矩形５２ｄは、パーティクル矩形の右側に隣接している。検出周辺矩形５２ｄの上端のＹ座標は、パーティクル矩形の上端のＹ座標よりも検出周辺矩形高Ｎｄｈだけ小さい。一方、検出周辺矩形５２ｄの下端のＹ座標はパーティクル矩形の下端のＹ座標と等しい。従って、検出周辺矩形５２ｄの縦方向の長さは、パーティクル矩形の矩形高Ｒｈと検出周辺矩形高Ｎｄｈとの和（即ち、Ｒｈ＋Ｎｄｈ）に等しい。検出周辺矩形５２ｄの横方向の長さは、検出周辺矩形幅Ｎｄｗである。

動体検出装置２０は、検出周辺矩形５２ａを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値である検出矩形動体尤度Ｓｄｂａ、及び、検出周辺矩形５２ｂを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値である検出矩形動体尤度Ｓｄｂｂを取得する。加えて、動体検出装置２０は、検出周辺矩形５２ｃを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値である検出矩形動体尤度Ｓｄｂｃ、及び、検出周辺矩形５２ｄを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値である検出矩形動体尤度Ｓｄｂｄを取得する。

更に、動体検出装置２０は、検出矩形動体尤度Ｓｄｂａ、検出矩形動体尤度Ｓｄｂｂ、検出矩形動体尤度Ｓｄｂｃ、及び、検出矩形動体尤度Ｓｄｂｄの内の最大値を第２検出周辺動体尤度Ｓｄｏ２として取得する。

第３検出周辺領域Ｒｇｄ３について説明する。第３検出周辺領域Ｒｇｄ３とパーティクル矩形との位置関係が、図５（Ｃ）に示される。第３検出周辺領域Ｒｇｄ３は、４つの矩形（即ち、検出周辺矩形５３ａ〜検出周辺矩形５３ｄ）から構成される。

検出周辺矩形５３ａは、パーティクル矩形の上端に隣接している。検出周辺矩形５３ａの左端のＸ座標は、パーティクル矩形の左端のＸ座標と等しい。一方、検出周辺矩形５３ａの右端のＸ座標は、パーティクル矩形の右端のＸ座標よりも検出周辺矩形幅Ｎｄｗだけ大きい。従って、検出周辺矩形５３ａの横方向の長さは、パーティクル矩形の矩形幅Ｒｗと検出周辺矩形幅Ｎｄｗとの和（即ち、Ｒｗ＋Ｎｄｗ）に等しい。検出周辺矩形５３ａの縦方向の長さは、検出周辺矩形高Ｎｄｈである。

検出周辺矩形５３ｂは、パーティクル矩形の下端に隣接している。検出周辺矩形５３ｂの左端のＸ座標は、パーティクル矩形の左端のＸ座標よりも検出周辺矩形幅Ｎｄｗだけ小さい。一方、検出周辺矩形５３ｂの右端のＸ座標は、パーティクル矩形の右端のＸ座標と等しい。従って、検出周辺矩形５３ｂの横方向の長さは、パーティクル矩形の矩形幅Ｒｗと検出周辺矩形幅Ｎｄｗとの和（即ち、Ｒｗ＋Ｎｄｗ）に等しい。検出周辺矩形５３ｂの縦方向の長さは、検出周辺矩形高Ｎｄｈである。

検出周辺矩形５３ｃは、パーティクル矩形の左端に隣接している。検出周辺矩形５３ｃの上端のＹ座標は、パーティクル矩形の上端のＹ座標よりも検出周辺矩形高Ｎｄｈだけ小さい。一方、検出周辺矩形５３ｃの下端のＹ座標はパーティクル矩形の下端のＹ座標と等しい。従って、検出周辺矩形５３ｃの縦方向の長さは、パーティクル矩形の矩形高Ｒｈと検出周辺矩形高Ｎｄｈとの和（即ち、Ｒｈ＋Ｎｄｈ）に等しい。検出周辺矩形５３ｃの横方向の長さは、検出周辺矩形幅Ｎｄｗである。

検出周辺矩形５３ｄは、パーティクル矩形の右側に隣接している。検出周辺矩形５３ｄの上端のＹ座標は、パーティクル矩形の上端のＹ座標と等しい。一方、検出周辺矩形５３ｄの下端のＹ座標はパーティクル矩形の下端のＹ座標よりも検出周辺矩形高Ｎｄｈだけ大きい。従って、検出周辺矩形５３ｄの縦方向の長さは、パーティクル矩形の矩形高Ｒｈと検出周辺矩形高Ｎｄｈとの和（即ち、Ｒｈ＋Ｎｄｈ）に等しい。検出周辺矩形５３ｄの横方向の長さは、検出周辺矩形幅Ｎｄｗである。

動体検出装置２０は、検出周辺矩形５３ａを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値である検出矩形動体尤度Ｓｄｃａ、及び、検出周辺矩形５３ｂを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値である検出矩形動体尤度Ｓｄｃｂを取得する。加えて、動体検出装置２０は、検出周辺矩形５３ｃを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値である検出矩形動体尤度Ｓｄｃｃ、及び、検出周辺矩形５３ｄを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値である検出矩形動体尤度Ｓｄｃｄを取得する。

更に、動体検出装置２０は、検出矩形動体尤度Ｓｄｃａ、検出矩形動体尤度Ｓｄｃｂ、検出矩形動体尤度Ｓｄｃｃ、及び、検出矩形動体尤度Ｓｄｃｄの内の最大値を第３検出周辺動体尤度Ｓｄｏ３として取得する。

第４検出周辺領域Ｒｇｄ４について説明する。第４検出周辺領域Ｒｇｄ４とパーティクル矩形との位置関係が、図５（Ｄ）に示される。第４検出周辺領域Ｒｇｄ４は、４つの矩形（即ち、検出周辺矩形５４ａ〜検出周辺矩形５４ｄ）によって構成される。検出周辺矩形５４ａ〜検出周辺矩形５４ｄのそれぞれの横方向の長さは検出周辺矩形幅Ｎｄｗであり、検出周辺矩形５４ａ〜検出周辺矩形５４ｄのそれぞれの縦方向の長さは検出周辺矩形高Ｎｄｈである。

検出周辺矩形５４ａの右下端は、パーティクル矩形の左上端と接している。即ち、検出周辺矩形５４ａの右端のＸ座標はパーティクル矩形の左端のＸ座標よりも「１」だけ小さく、検出周辺矩形５４ａの下端のＹ座標はパーティクル矩形の上端のＹ座標よりも「１」だけ小さい。

検出周辺矩形５４ｂの左下端は、パーティクル矩形の右上端と接している。即ち、検出周辺矩形５４ｂの左端のＸ座標はパーティクル矩形の右端のＸ座標よりも「１」だけ大きく、検出周辺矩形５４ｂの下端のＹ座標はパーティクル矩形の上端のＹ座標よりも「１」だけ小さい。

検出周辺矩形５４ｃの右上端は、パーティクル矩形の左下端と接している。即ち、検出周辺矩形５４ｃの右端のＸ座標はパーティクル矩形の左端のＸ座標よりも「１」だけ小さく、検出周辺矩形５４ｃの上端のＹ座標はパーティクル矩形の下端のＹ座標よりも「１」だけ大きい。

検出周辺矩形５４ｄの左上端は、パーティクル矩形の右下端と接している。即ち、検出周辺矩形５４ｄの左端のＸ座標はパーティクル矩形の右端のＸ座標よりも「１」だけ大きく、検出周辺矩形５４ｄの上端のＹ座標はパーティクル矩形の下端のＹ座標よりも「１」だけ大きい。

検出周辺矩形５４ａ〜検出周辺矩形５４ｄのそれぞれの面積がパーティクル矩形の面積に「０．３」を乗じた値よりも小さければ（即ち、Ｎｄｈ×Ｎｄｗ＜０．３×Ｒｗ×Ｒｈ）、第４検出周辺動体尤度Ｓｄｏ４を「０」に設定する。

一方、検出周辺矩形５４ａ〜検出周辺矩形５４ｄのそれぞれの面積がパーティクル矩形の面積「０．３」を乗じた値以上であれば（即ち、Ｎｄｈ×Ｎｄｗ≧０．３×Ｒｗ×Ｒｈ）、動体検出装置２０は、以下の手順により第４検出周辺動体尤度Ｓｄｏ４を取得する。

即ち、動体検出装置２０は、検出周辺矩形５４ａを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値である検出矩形動体尤度Ｓｄｄａ、及び、検出周辺矩形５４ｂを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値である検出矩形動体尤度Ｓｄｄｂを取得する。加えて、動体検出装置２０は、検出周辺矩形５４ｃを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値である検出矩形動体尤度Ｓｄｄｃ、及び、検出周辺矩形５４ｄを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値である検出矩形動体尤度Ｓｄｄｄを取得する。

更に、動体検出装置２０は、検出矩形動体尤度Ｓｄｄａ、検出矩形動体尤度Ｓｄｄｂ、検出矩形動体尤度Ｓｄｄｃ、及び、検出矩形動体尤度Ｓｄｄｄの内の最大値を第４検出周辺動体尤度Ｓｄｏ４として取得する。

第１検出周辺動体尤度Ｓｄｏ１、第２検出周辺動体尤度Ｓｄｏ２、第３検出周辺動体尤度Ｓｄｏ３及び第４検出周辺動体尤度Ｓｄｏ４が取得され、以て、検出周辺動体尤度Ｓｄｏが取得されると、動体検出装置２０は、補正後矩形内動体尤度Ｓｖｍ及び補正後検出周辺動体尤度Ｓｄｏｍを取得する。

具体的には、動体検出装置２０は、補正後矩形内動体尤度Ｓｖｍを下式（２８）に基づいて取得する。式（２８）から理解されるように、矩形内動体尤度Ｓｖが大きくなるほど補正後矩形内動体尤度Ｓｖｍが大きくなる。

Ｓｖｍ＝１−（１−Ｓｖ）^４ ……（２８）

一方、動体検出装置２０は、補正後検出周辺動体尤度Ｓｄｏｍを下式（２９）に基づいて取得する。

Ｓｄｏｍ＝１−（１−Ｓｄｏ）^４ ……（２９）

次いで、動体検出装置２０は、補正後矩形内動体尤度Ｓｖｍと補正後検出周辺動体尤度Ｓｄｏｍとの差分である検出矩形尤度差分Ｓｄｄ（即ち、Ｓｄｄ＝Ｓｖｍ−Ｓｄｏｍ）を取得する。検出矩形尤度差分Ｓｄｄが正の値であれば、動体検出装置２０は、検出矩形尤度Ｌｄを検出矩形尤度差分Ｓｄｄに設定する。一方、検出矩形尤度差分Ｓｄｄが「０」以下の値であれば、動体検出装置２０は、検出矩形尤度Ｌｄを「０」に設定する（即ち、Ｌｄ＝ｍａｘ（Ｓｖｍ−Ｓｄｏｍ，０））。

（検出矩形リサンプリング処理）
検出矩形尤度取得処理が終了すると、動体検出装置２０は、検出矩形リサンプリング処理を実行する。検出矩形リサンプリング処理は、現在画像Ｓｃ上に矩形数Ｎｐに等しい数のパーティクル矩形を配置し直す処理である。動体検出装置２０は、矩形数Ｎｐに等しい数だけあるパーティクル矩形の内から再配置（リサンプリング）されるパーティクル矩形を１つ選択する検出矩形選択処理を矩形数Ｎｐに等しい数だけ実行する。

検出矩形選択処理に際して、動体検出装置２０は、矩形数Ｎｐに等しい数だけあるパーティクル矩形のそれぞれの検出矩形尤度Ｌｄの合計値である合計検出矩形尤度Ｌｄｓを取得する（即ち、Ｌｄｓ＝ΣＬｄ）。検出矩形選択処理において、あるパーティクル矩形が選択される確率Ｐｇｄは、合計検出矩形尤度Ｌｄｓに対する、そのパーティクル矩形の検出矩形尤度Ｌｄの比率として決定される（即ち、Ｐｇｄ＝Ｌｄ／Ｌｄｓ）。

例えば、パーティクル矩形の一つである矩形Ｒｓ１の検出矩形尤度Ｌｄ（Ｒｓ１）が、他のパーティクル矩形である矩形Ｒｓ２の検出矩形尤度Ｌｄ（Ｒｓ２）の２倍の大きさであると仮定する（即ち、Ｌｄ（Ｒｓ１）＝２×Ｌｄ（Ｒｓ２））。この場合、矩形Ｒｓ１に係る確率Ｐｇｄ（Ｒｓ１）は、矩形Ｒｓ２に係る確率Ｐｇｄ（Ｒｓ２）の２倍の大きさとなる（即ち、Ｐｇｄ（Ｒｓ１）＝２×Ｐｇｄ（Ｒｓ２））。従って、検出矩形選択処理が実行されたときに矩形Ｒｓ１が選択される確率は、矩形Ｒｓ２が選択される確率の２倍である。

（検出判定処理）
検出矩形リサンプリング処理が終了すると、動体検出装置２０は、検出判定処理を実行する。検出判定処理の実行時、動体検出装置２０は、所定の画像内動体検出条件が成立していれば、画像内動体が検出されたと判定する。画像内動体検出条件は、以下の条件（ｄｃ１）及び条件（ｄｃ２）が共に成立した状態が所定の第１時間閾値Ｔｔｈ１以上継続していれば、画像内動体が検出されたと判定する。第１時間閾値Ｔｔｈ１は、時間間隔Δｔの整数倍の大きさ（時間）である。

条件（ｄｃ１）パーティクル矩形のそれぞれの検出矩形尤度Ｌｄの平均値が所定の第１尤度閾値Ｌｔｈ１よりも大きい。
条件（ｄｃ２）平均矩形Ｒｍと一部又は全部が重複しているパーティクル矩形の数が所定の第１矩形数閾値Ｃｔｈ１以上である。

平均矩形Ｒｍは、矩形数Ｎｐに等しい数だけあるパーティクル矩形のそれぞれの矩形横位置Ｘｎの平均値である平均横位置Ｘｎｍ、パーティクル矩形のそれぞれの矩形縦位置Ｙｎの平均値である平均縦位置Ｙｎｍ、パーティクル矩形のそれぞれの矩形幅Ｒｗの平均値である平均矩形幅Ｒｗｍ、及び、パーティクル矩形のそれぞれの矩形高Ｒｈの平均値である平均矩形高Ｒｈｍの組合せによって表される。

動体検出装置２０は、画像内動体が検出されたと判定したとき、平均矩形Ｒｍの位置及び大きさを、画像内動体の位置及び大きさとして抽出する。画像内動体が検出されたときの平均矩形Ｒｍは、「動体検出矩形」とも称呼される。

更に、画像内動体が検出されると、動体検出装置２０は、入出力装置２１のディスプレイに表示された撮影画像に平均矩形Ｒｍの位置及び大きさを表す図形を付加し且つ入出力装置２１のスピーカーに画像内動体が検出されたことを表す音声を再生させる。

（色ヒストグラム生成処理）
画像内動体が検出されると、動体検出装置２０は、動体検出矩形を構成する点のそれぞれの赤強度Ｂｒの動体尤度Ｌｍにより重み付けされた分布を表す色ヒストグラム（赤色ヒストグラム）を生成する。加えて、動体検出装置２０は、動体検出矩形を構成する点のそれぞれの緑強度Ｂｇの分布を表す色ヒストグラム（緑色ヒストグラム）、及び、動体検出矩形を構成する点のそれぞれの青強度Ｂｂの分布を表す色ヒストグラム（青色ヒストグラム）を生成する。

赤色ヒストグラムの生成方法について説明する。緑色ヒストグラム及び青色ヒストグラムの生成方法は、赤色ヒストグラムの生成方法と同様である。そのため、緑色ヒストグラム及び青色ヒストグラムの生成方法の説明は割愛する。

加えて、後述されるように、色ヒストグラムは、動体検出矩形以外の矩形に対しても生成される。色ヒストグラムを生成する対象となる矩形は、「対象矩形」とも称呼される。動体検出矩形に対して取得された色ヒストグラム（即ち、赤色ヒストグラム、緑色ヒストグラム及び青色ヒストグラムの組合せ）は、「基準ヒストグラム」とも称呼される。

基準ヒストグラムを構成する赤色ヒストグラムは、「基準赤色ヒストグラム」とも称呼される。同様に、基準ヒストグラムを構成する緑色ヒストグラムは、「基準緑色ヒストグラム」とも称呼される。基準ヒストグラムを構成する青色ヒストグラムは、「基準青色ヒストグラム」とも称呼される。

赤色ヒストグラムの例が図６に示される。赤色ヒストグラムにおいて、赤強度Ｂｒの分布が第１ビンＨｂ１〜第８ビンＨｂ８の８個のビンによって表される。具体的には、第１ビンＨｂ１は、赤強度Ｂｒが「０」から「３１」までの範囲を表す。同様に、第２ビンＨｂ２は、赤強度Ｂｒが「３２」から「６３」までの範囲を表す。第３ビンＨｂ３は、赤強度Ｂｒが「６４」から「９５」までの範囲を表す。第４ビンＨｂ４は、赤強度Ｂｒが「９６」から「１２７」までの範囲を表す。

第５ビンＨｂ５は、赤強度Ｂｒが「１２８」から「１５９」までの範囲を表す。第６ビンＨｂ６は、赤強度Ｂｒが「１６０」から「１９１」までの範囲を表す。第７ビンＨｂ７は、赤強度Ｂｒが「１９２」から「２２３」までの範囲を表す。第８ビンＨｂ８は、赤強度Ｂｒが「２２４」から「２５５」までの範囲を表す。

第１ビンＨｂ１に含まれる値（即ち、赤色ヒストグラムにおける第１ビンＨｂ１に対応する矩形の高さ）は、第１ビン値Ｃｅ１である。同様に、第２ビンＨｂ２に含まれる値は、第２ビン値Ｃｅ２である。第３ビンＨｂ３に含まれる値は、第３ビン値Ｃｅ３である。第４ビンＨｂ４に含まれる値は、第４ビン値Ｃｅ４である。第５ビンＨｂ５に含まれる値は、第５ビン値Ｃｅ５である。第６ビンＨｂ６に含まれる値は、第６ビン値Ｃｅ６である。第７ビンＨｂ７に含まれる値は、第７ビン値Ｃｅ７である。第８ビンＨｂ８に含まれる値は、第８ビン値Ｃｅ８である。

動体検出装置２０は、対象矩形を構成するピクセルのそれぞれの「赤強度Ｂｒ及び動体尤度Ｌｍ」に応じて、第１ビン値Ｃｅ１〜第８ビン値Ｃｅ８の内の何れか１つ又は２つを増加させる。

より具体的に述べると、あるピクセルの赤強度Ｂｒの値が「０」から「１６」までの範囲に含まれていれば、動体検出装置２０は、動体尤度Ｌｍを第１ビン値Ｃｅ１の増分ΔＣｅ１として取得する（即ち、ΔＣｅ１＝Ｌｍ）。

一方、赤強度Ｂｒの値が「１７」から「４８」までの範囲に含まれていれば、動体検出装置２０は、第１ビン値Ｃｅ１及び第２ビン値Ｃｅ２の値を増加させる。この際、動体検出装置２０は、赤強度Ｂｒの値が小さいほど、第１ビン値Ｃｅ１の増加量を大きくし且つ第２ビン値Ｃｅ２の増加量を小さくする。一方、動体検出装置２０は、赤強度Ｂｒの値が大きいほど、第１ビン値Ｃｅ１の増加量を小さくし且つ第２ビン値Ｃｅ２の増加量を大きくする。ただし、赤強度Ｂｒが「４８」であれば、動体検出装置２０は、第２ビン値Ｃｅ２の値のみをを増加させる（即ち、ΔＣｅ２＝Ｌｍ）。

これにより、赤強度Ｂｒの僅かな違いにより赤色ヒストグラムが大きく変化することが回避される。例えば、赤強度Ｂｒが「３１」であるピクセルが多いときに第１ビン値Ｃｅ１が大きな値となる一方、赤強度Ｂｒが「３２」であるピクセルが多いときに第２ビン値Ｃｅ２が大きな値となる事象の発生が回避される。

具体的には、動体検出装置２０は、増分ΔＣｅ１を下式（３０）に基づいて算出する。一方、動体検出装置２０は、第２ビン値Ｃｅ２の増分ΔＣｅ２を下式（３１）に基づいて算出する。

ΔＣｅ１＝動体尤度Ｌｍ×（４８−赤強度Ｂｒ）／３２ ……（３０）
ΔＣｅ２＝動体尤度Ｌｍ×（赤強度Ｂｒ−１６）／３２ ……（３１）

増分ΔＣｅ１が算出されると、動体検出装置２０は、第１ビン値Ｃｅ１の値を増分ΔＣｅ１だけ増加させる（即ち、Ｃｅ１←Ｃｅ１＋ΔＣｅ１）。一方、増分ΔＣｅ２が算出されると、動体検出装置２０は、第２ビン値Ｃｅ２の値を増分ΔＣｅ２だけ増加させる（即ち、Ｃｅ２←Ｃｅ２＋ΔＣｅ２）。

同様に、赤強度Ｂｒの値が「４９」から「８０」までの範囲に含まれていれば、動体検出装置２０は、第２ビン値Ｃｅ２の増分ΔＣｅ２を下式（３２）に基づいて算出する。加えて、動体検出装置２０は、第３ビン値Ｃｅ３の増分ΔＣｅ３を下式（３３）に基づいて算出する。

ΔＣｅ２＝動体尤度Ｌｍ×（８０−赤強度Ｂｒ）／３２ ……（３２）
ΔＣｅ３＝動体尤度Ｌｍ×（赤強度Ｂｒ−４８）／３２ ……（３３）

増分ΔＣｅ２が算出されると、動体検出装置２０は、第２ビン値Ｃｅ２の値を増分ΔＣｅ２だけ増加させる（即ち、Ｃｅ２←Ｃｅ２＋ΔＣｅ２）。一方、増分ΔＣｅ３が算出されると、動体検出装置２０は、第３ビン値Ｃｅ３の値を増分ΔＣｅ３だけ増加させる（即ち、Ｃｅ３←Ｃｅ３＋ΔＣｅ３）。

赤強度Ｂｒの値が「８１」から「１１２」までの範囲に含まれていれば、動体検出装置２０は、第３ビン値Ｃｅ３の増分ΔＣｅ３を下式（３４）に基づいて算出する。加えて、動体検出装置２０は、第４ビン値Ｃｅ４の増分ΔＣｅ４を下式（３５）に基づいて算出する。

ΔＣｅ３＝動体尤度Ｌｍ×（１１２−赤強度Ｂｒ）／３２ ……（３４）
ΔＣｅ４＝動体尤度Ｌｍ×（赤強度Ｂｒ−８０）／３２ ……（３５）

増分ΔＣｅ３が算出されると、動体検出装置２０は、第３ビン値Ｃｅ３の値を増分ΔＣｅ３だけ増加させる（即ち、Ｃｅ３←Ｃｅ３＋ΔＣｅ３）。一方、増分ΔＣｅ４が算出されると、動体検出装置２０は、第４ビン値Ｃｅ４の値を増分ΔＣｅ４だけ増加させる（即ち、Ｃｅ４←Ｃｅ４＋ΔＣｅ４）。

赤強度Ｂｒの値が「１１３」から「１４４」までの範囲に含まれていれば、動体検出装置２０は、第４ビン値Ｃｅ４の増分ΔＣｅ４を下式（３６）に基づいて算出する。加えて、動体検出装置２０は、第５ビン値Ｃｅ５の増分ΔＣｅ５を下式（３７）に基づいて算出する。

ΔＣｅ４＝動体尤度Ｌｍ×（１４４−赤強度Ｂｒ）／３２ ……（３６）
ΔＣｅ５＝動体尤度Ｌｍ×（赤強度Ｂｒ−１１２）／３２ ……（３７）

増分ΔＣｅ４が算出されると、動体検出装置２０は、第４ビン値Ｃｅ４の値を増分ΔＣｅ４だけ増加させる（即ち、Ｃｅ４←Ｃｅ４＋ΔＣｅ４）。一方、増分ΔＣｅ５が算出されると、動体検出装置２０は、第５ビン値Ｃｅ５の値を増分ΔＣｅ５だけ増加させる（即ち、Ｃｅ５←Ｃｅ５＋ΔＣｅ５）。

赤強度Ｂｒの値が「１４５」から「１７６」までの範囲に含まれていれば、動体検出装置２０は、第５ビン値Ｃｅ５の増分ΔＣｅ５を下式（３８）に基づいて算出する。加えて、動体検出装置２０は、第６ビン値Ｃｅ６の増分ΔＣｅ６を下式（３９）に基づいて算出する。

ΔＣｅ５＝動体尤度Ｌｍ×（１７６−赤強度Ｂｒ）／３２ ……（３８）
ΔＣｅ６＝動体尤度Ｌｍ×（赤強度Ｂｒ−１４４）／３２ ……（３９）

増分ΔＣｅ５が算出されると、動体検出装置２０は、第５ビン値Ｃｅ５の値を増分ΔＣｅ５だけ増加させる（即ち、Ｃｅ５←Ｃｅ５＋ΔＣｅ５）。一方、増分ΔＣｅ６が算出されると、動体検出装置２０は、第６ビン値Ｃｅ６の値を増分ΔＣｅ６だけ増加させる（即ち、Ｃｅ６←Ｃｅ６＋ΔＣｅ６）。

赤強度Ｂｒの値が「１７７」から「２０８」までの範囲に含まれていれば、動体検出装置２０は、第６ビン値Ｃｅ６の増分ΔＣｅ６を下式（４０）に基づいて算出する。加えて、動体検出装置２０は、第７ビン値Ｃｅ７の増分ΔＣｅ７を下式（４１）に基づいて算出する。

ΔＣｅ６＝動体尤度Ｌｍ×（２０８−赤強度Ｂｒ）／３２ ……（４０）
ΔＣｅ７＝動体尤度Ｌｍ×（赤強度Ｂｒ−１７６）／３２ ……（４１）

赤強度Ｂｒの値が「２０９」から「２３９」までの範囲に含まれていれば、動体検出装置２０は、第７ビン値Ｃｅ７の増分ΔＣｅ７を下式（４２）に基づいて算出する。加えて、動体検出装置２０は、第８ビン値Ｃｅ８の増分ΔＣｅ８を下式（４３）に基づいて算出する。

ΔＣｅ７＝動体尤度Ｌｍ×（２４０−赤強度Ｂｒ）／３２ ……（４２）
ΔＣｅ８＝動体尤度Ｌｍ×（赤強度Ｂｒ−２０８）／３２ ……（４３）

赤強度Ｂｒが「２４０」から「２５５」までの範囲に含まれていれば、動体検出装置２０は、動体尤度Ｌｍを第８ビン値Ｃｅ８の増分ΔＣｅ８として取得し（即ち、ΔＣｅ８＝Ｌｍ）、第８ビン値Ｃｅ８の値を増分ΔＣｅ８だけ増加させる（即ち、Ｃｅ８←Ｃｅ８＋ΔＣｅ８）。

赤色ヒストグラムの生成が完了すると（即ち、対象矩形を構成するピクセルのそれぞれの赤強度Ｂｒに応じて第１ビン値Ｃｅ１〜第８ビン値Ｃｅ８を増加させる処理が完了すると）、動体検出装置２０は、緑色ヒストグラム及び青色ヒストグラムを生成する。

（追跡矩形尤度取得処理）
上述したように、画像内動体が検出されているとき、動体検出装置２０は、検出矩形尤度取得処理に代わり追跡矩形尤度取得処理を実行する。即ち、動体検出装置２０は、検出矩形尤度Ｌｄに代わり追跡矩形尤度Ｌｆをパーティクル矩形のそれぞれに対して取得する。

検出矩形尤度Ｌｄが「パーティクル矩形及び検出周辺領域」の動体尤度Ｌｍに基づいて取得されていたのに対し、追跡矩形尤度Ｌｆは「パーティクル矩形及びその周辺の領域（追跡周辺領域）」の「動体尤度Ｌｍ及び色類似度Ｓｓ」に基づいて取得される。

検出矩形尤度Ｌｄは、パーティクル矩形に対して取得される矩形内動体尤度Ｓｖ、及び、パーティクル矩形周辺の領域（即ち、検出周辺領域）に対して取得される検出周辺動体尤度Ｓｄｏに基づいて取得されていた。加えて、矩形内動体尤度Ｓｖ及び検出周辺動体尤度Ｓｄｏは、動体尤度Ｌｍに基づいて取得されていた。

これに対し、追跡矩形尤度Ｌｆは、パーティクル矩形に対して取得される追跡矩形内動体尤度Ｓｖｆ、及び、パーティクル矩形周辺の領域（後述される、追跡周辺領域）に対して取得される追跡周辺動体尤度Ｓｏｆに基づいて取得される。

（追跡矩形尤度−パーティクル矩形）
追跡矩形内動体尤度Ｓｖｆの取得方法について説明する。動体検出装置２０は、動体尤度Ｌｍ及び色類似度Ｓｓに基づいて追跡矩形内動体尤度Ｓｖｆを取得する。色類似度Ｓｓは、パーティクル矩形を対象矩形として取得された色ヒストグラムと、基準ヒストグラムと、が類似している度合い（類似度）を表す値である。

より具体的に述べると、動体検出装置２０は、パーティクル矩形を対象矩形として取得された赤色ヒストグラム（パーティクル矩形赤色ヒストグラム）と、基準赤色ヒストグラムと、の類似度をヒストグラム交差法により赤類似度Ｓｓｒとして取得する。

基準赤色ヒストグラムの例が、図７（Ａ）に示される。一方、パーティクル矩形赤色ヒストグラムの例が、図７（Ｂ）に示される。基準赤色ヒストグラムの面積が基準赤面積Ａｂｒであり、パーティクル矩形赤色ヒストグラムの面積が対象赤面積Ａｃｒである。

基準赤色ヒストグラムの面積が「１」となるように縦軸方向に１／Ａｂｒ倍に伸長して得られるヒストグラムと、パーティクル矩形赤色ヒストグラムの面積が「１」となるように縦軸方向に１／Ａｃｒ倍に伸長して得られるヒストグラムと、の重複部分の面積が、赤類似度Ｓｓｒとして取得される。この際、基準赤面積Ａｂｒが「１」より大きければ（即ち、Ａｂｒ＞１であれば）、基準赤色ヒストグラムは縦軸方向に圧縮される。対象赤面積Ａｃｒが「１」より大きければ（即ち、Ａｃｒ＞１であれば）、パーティクル矩形赤色ヒストグラムは縦軸方向に圧縮される。

面積が「１」となるように揃えられ（縦軸方向に伸長され）且つ重ね合わされた２つのヒストグラムの例が図７（Ｃ）に示される。

同様に、動体検出装置２０は、対象矩形に対して取得された緑色ヒストグラムと、基準緑色ヒストグラムと、の類似度を公差法により緑類似度Ｓｓｇとして取得する。加えて、動体検出装置２０は、対象矩形に対して取得された青色ヒストグラムと、基準青色ヒストグラムと、の類似度を公差法により青類似度Ｓｓｂとして取得する。

次いで、動体検出装置２０は、赤類似度Ｓｓｒ、緑類似度Ｓｓｇ及び青類似度Ｓｓｂの内の最小値を対象矩形の色類似度Ｓｓとして取得する。更に、動体検出装置２０は、周辺矩形を構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値と、色類似度Ｓｓと、の積を追跡矩形内動体尤度Ｓｖｆとして取得する。

（追跡矩形尤度−追跡周辺領域）
追跡周辺動体尤度Ｓｏｆの取得方法について説明する。追跡周辺動体尤度Ｓｏｆの取得に際し、動体検出装置２０は、４種の追跡周辺領域（具体的には、第１追跡周辺領域Ｒｇｆ１、第２追跡周辺領域Ｒｇｆ２、第３追跡周辺領域Ｒｇｆ３及び第４追跡周辺領域Ｒｇｆ４）のそれぞれに対して第１追跡周辺動体尤度Ｓｆｏ１、第２追跡周辺動体尤度Ｓｆｏ２、第３追跡周辺動体尤度Ｓｆｏ３及び第４追跡周辺動体尤度Ｓｆｏ４をそれぞれ取得する。

動体検出装置２０は、第１追跡周辺動体尤度Ｓｆｏ１、第２追跡周辺動体尤度Ｓｆｏ２、第３追跡周辺動体尤度Ｓｆｏ３及び第４追跡周辺動体尤度Ｓｆｏ４の内の最大値を追跡周辺動体尤度Ｓｏｆとして取得する（即ち、Ｓｏｆ＝ｍａｘ（Ｓｆｏ１，Ｓｆｏ２，Ｓｆｏ３，Ｓｆｏ４））。

第１追跡周辺領域Ｒｇｆ１について説明する。第１追跡周辺領域Ｒｇｆ１とパーティクル矩形との位置関係が、図８（Ａ）に示される。第１追跡周辺領域Ｒｇｆ１は、４つの矩形（即ち、追跡周辺矩形６１ａ〜追跡周辺矩形６１ｄ）から構成される。

追跡周辺矩形６１ａは、パーティクル矩形（図８（Ａ）〜（Ｄ）の例において、パーティクル矩形６０）の上端に隣接している。追跡周辺矩形６１ａの左端のＸ座標はパーティクル矩形の左端のＸ座標と等しく、追跡周辺矩形６１ａの右端のＸ座標はパーティクル矩形の右端のＸ座標と等しい。従って、追跡周辺矩形６１ａの横方向の長さは、パーティクル矩形の矩形幅Ｒｗと等しい。

追跡周辺矩形６１ａの縦方向の長さは、追跡周辺矩形高Ｎｆｈである。追跡周辺矩形高Ｎｆｈは、パーティクル矩形の矩形高Ｒｈに「０．１５」を乗じて得られる値と、「第１長さ閾値Ｎｔｈ１よりも小さい所定の第２長さ閾値Ｎｔｈ２」と、の内の大きい方の値に等しい（即ち、Ｎｄｈ＝ｍａｘ（Ｒｈ×０．１５，Ｎｔｈ２））。

追跡周辺矩形６１ｂは、パーティクル矩形の下端に隣接している。追跡周辺矩形６１ｂの左端のＸ座標はパーティクル矩形の左端のＸ座標と等しく、追跡周辺矩形６１ｂの右端のＸ座標はパーティクル矩形の右端のＸ座標と等しい。従って、追跡周辺矩形６１ｂの横方向の長さは、パーティクル矩形の矩形幅Ｒｗと等しい。追跡周辺矩形６１ｂの縦方向の長さは、追跡周辺矩形高Ｎｆｈである。

追跡周辺矩形６１ｃは、パーティクル矩形の左端に隣接している。追跡周辺矩形６１ｃの上端のＹ座標はパーティクル矩形の上端のＹ座標と等しく、追跡周辺矩形６１ｃの下端のＹ座標はパーティクル矩形の下端のＹ座標と等しい。従って、追跡周辺矩形６１ｃの縦方向の長さは、パーティクル矩形の矩形高Ｒｈと等しい。

追跡周辺矩形６１ｃの横方向の長さは、追跡周辺矩形幅Ｎｆｗである。追跡周辺矩形幅Ｎｆｗは、パーティクル矩形の矩形幅Ｒｗに「０．１５」を乗じて得られる値と、第２長さ閾値Ｎｔｈ２と、の内の大きい方の値に等しい（即ち、Ｎｄｗ＝ｍａｘ（Ｒｗ×０．１５，Ｎｔｈ２））。

追跡周辺矩形６１ｄは、パーティクル矩形の右端に隣接している。追跡周辺矩形６１ｄの上端のＹ座標はパーティクル矩形の上端のＹ座標と等しく、追跡周辺矩形６１ｄの下端のＹ座標はパーティクル矩形の下端のＹ座標と等しい。従って、追跡周辺矩形６１ｄの縦方向の長さは、パーティクル矩形の矩形高Ｒｈと等しい。追跡周辺矩形６１ｄの横方向の長さは、追跡周辺矩形幅Ｎｆｗである。

動体検出装置２０は、追跡周辺矩形６１ａを対象矩形として取得された色類似度Ｓｓと、追跡周辺矩形６１ａを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値と、の積を追跡矩形動体尤度Ｓｆａａとして取得する。同様に、動体検出装置２０は、追跡周辺矩形６１ｂを対象矩形として取得された色類似度Ｓｓと、追跡周辺矩形６１ｂを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値と、の積を追跡矩形動体尤度Ｓｆａｂとして取得する。

動体検出装置２０は、追跡周辺矩形６１ｃを対象矩形として取得された色類似度Ｓｓと、追跡周辺矩形６１ｃを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値と、の積を追跡矩形動体尤度Ｓｆａｃとして取得する。動体検出装置２０は、追跡周辺矩形６１ｄを対象矩形として取得された色類似度Ｓｓと、追跡周辺矩形６１ｄを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値と、の積を追跡矩形動体尤度Ｓｆａｄとして取得する。

更に、動体検出装置２０は、追跡矩形動体尤度Ｓｆａａ、追跡矩形動体尤度Ｓｆａｂ、追跡矩形動体尤度Ｓｆａｃ及び追跡矩形動体尤度Ｓｆａｄの内の最大値を第１追跡周辺動体尤度Ｓｆｏ１として取得する。

第２追跡周辺領域Ｒｇｆ２について説明する。第２追跡周辺領域Ｒｇｆ２とパーティクル矩形との位置関係が、図８（Ｂ）に示される。第２追跡周辺領域Ｒｇｆ２は、４つの矩形（即ち、追跡周辺矩形６２ａ〜追跡周辺矩形６２ｄ）から構成される。

追跡周辺矩形６２ａは、パーティクル矩形の上端に隣接している。追跡周辺矩形６２ａの左端のＸ座標は、パーティクル矩形の左端のＸ座標よりも追跡周辺矩形幅Ｎｆｗだけ小さい。一方、追跡周辺矩形６２ａの右端のＸ座標は、パーティクル矩形の右端のＸ座標と等しい。従って、追跡周辺矩形６２ａの横方向の長さは、パーティクル矩形の矩形幅Ｒｗと追跡周辺矩形幅Ｎｆｗとの和（即ち、Ｒｗ＋Ｎｆｗ）に等しい。検出周辺矩形５２ａの縦方向の長さは、追跡周辺矩形高Ｎｆｈである。

追跡周辺矩形６２ｂは、パーティクル矩形の下端に隣接している。追跡周辺矩形６２ｂの左端のＸ座標は、パーティクル矩形の左端のＸ座標と等しい。一方、追跡周辺矩形６２ｂの右端のＸ座標は、パーティクル矩形の右端のＸ座標よりも追跡周辺矩形幅Ｎｆｗだけ大きい。従って、追跡周辺矩形６２ｂの横方向の長さは、パーティクル矩形の矩形幅Ｒｗと追跡周辺矩形幅Ｎｆｗとの和（即ち、Ｒｗ＋Ｎｆｗ）に等しい。検出周辺矩形５２ｂの縦方向の長さは、追跡周辺矩形高Ｎｆｈである。

追跡周辺矩形６２ｃは、パーティクル矩形の左端に隣接している。追跡周辺矩形６２ｃの上端のＹ座標は、パーティクル矩形の上端のＹ座標と等しい。一方、追跡周辺矩形６２ｃの下端のＹ座標は、パーティクル矩形の下端のＹ座標よりも追跡周辺矩形高Ｎｆｈだけ大きい。従って、追跡周辺矩形６２ｃの縦方向の長さは、パーティクル矩形の矩形高Ｒｈと追跡周辺矩形高Ｎｆｈとの和（即ち、Ｒｈ＋Ｎｆｈ）に等しい。追跡周辺矩形６２ｃの横方向の長さは、追跡周辺矩形幅Ｎｆｗである。

追跡周辺矩形６２ｄは、パーティクル矩形の右端に隣接している。追跡周辺矩形６２ｄの上端のＹ座標は、パーティクル矩形の上端のＹ座標よりも追跡周辺矩形高Ｎｆｈだけ小さい。一方、追跡周辺矩形６２ｄの下端のＹ座標は、パーティクル矩形の下端のＹ座標と等しい。従って、追跡周辺矩形６２ｄの縦方向の長さは、パーティクル矩形の矩形高Ｒｈと追跡周辺矩形高Ｎｆｈとの和（即ち、Ｒｈ＋Ｎｆｈ）に等しい。追跡周辺矩形６２ｄの横方向の長さは、追跡周辺矩形幅Ｎｆｗである。

動体検出装置２０は、追跡周辺矩形６２ａを対象矩形として取得された色類似度Ｓｓと、追跡周辺矩形６２ａを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値と、の積を追跡矩形動体尤度Ｓｆｂａとして取得する。同様に、動体検出装置２０は、追跡周辺矩形６２ｂを対象矩形として取得された色類似度Ｓｓと、追跡周辺矩形６２ｂを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値と、の積を追跡矩形動体尤度Ｓｆｂｂとして取得する。

動体検出装置２０は、追跡周辺矩形６２ｃを対象矩形として取得された色類似度Ｓｓと、追跡周辺矩形６２ｃを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値と、の積を追跡矩形動体尤度Ｓｆｂｃとして取得する。動体検出装置２０は、追跡周辺矩形６２ｄを対象矩形として取得された色類似度Ｓｓと、追跡周辺矩形６２ｄを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値と、の積を追跡矩形動体尤度Ｓｆｂｄとして取得する。

更に、動体検出装置２０は、追跡矩形動体尤度Ｓｆｂａ、追跡矩形動体尤度Ｓｆｂｂ、追跡矩形動体尤度Ｓｆｂｃ及び追跡矩形動体尤度Ｓｆｂｄの内の最大値を第２追跡周辺動体尤度Ｓｆｏ２として取得する。

第３追跡周辺領域Ｒｇｆ３について説明する。第３追跡周辺領域Ｒｇｆ３とパーティクル矩形との位置関係が、図８（Ｃ）に示される。第３追跡周辺領域Ｒｇｆ３は、４つの矩形（即ち、追跡周辺矩形６３ａ〜追跡周辺矩形６３ｄ）から構成される。

追跡周辺矩形６３ａは、パーティクル矩形の上端に隣接している。追跡周辺矩形６３ａの左端のＸ座標は、パーティクル矩形の左端のＸ座標と等しい。一方、追跡周辺矩形６３ａの右端のＸ座標は、パーティクル矩形の右端のＸ座標よりも追跡周辺矩形幅Ｎｆｗだけ大きい。従って、追跡周辺矩形６３ａの横方向の長さは、パーティクル矩形の矩形幅Ｒｗと追跡周辺矩形幅Ｎｆｗとの和（即ち、Ｒｗ＋Ｎｆｗ）に等しい。追跡周辺矩形６３ａの縦方向の長さは、追跡周辺矩形高Ｎｆｈである。

追跡周辺矩形６３ｂは、パーティクル矩形の下端に隣接している。追跡周辺矩形６３ｂの左端のＸ座標は、パーティクル矩形の左端のＸ座標よりも追跡周辺矩形幅Ｎｆｗだけ小さい。一方、追跡周辺矩形６３ｂの右端のＸ座標は、パーティクル矩形の右端のＸ座標と等しい。従って、追跡周辺矩形６３ｂの横方向の長さは、パーティクル矩形の矩形幅Ｒｗと追跡周辺矩形幅Ｎｆｗとの和（即ち、Ｒｗ＋Ｎｆｗ）に等しい。追跡周辺矩形６３ｂの縦方向の長さは、追跡周辺矩形高Ｎｆｈである。

追跡周辺矩形６３ｃは、パーティクル矩形の左端に隣接している。追跡周辺矩形６３ｃの上端のＹ座標は、パーティクル矩形の上端のＹ座標よりも追跡周辺矩形高Ｎｆｈだけ小さい。一方、追跡周辺矩形６３ｃの下端のＹ座標は、パーティクル矩形の下端のＹ座標と等しい。従って、追跡周辺矩形６３ｃの縦方向の長さは、パーティクル矩形の矩形高Ｒｈと追跡周辺矩形高Ｎｆｈとの和（即ち、Ｒｈ＋Ｎｆｈ）に等しい。追跡周辺矩形６３ｃの横方向の長さは、追跡周辺矩形幅Ｎｆｗである。

追跡周辺矩形６３ｄは、パーティクル矩形の右側に隣接している。追跡周辺矩形６３ｄの上端のＹ座標は、パーティクル矩形の上端のＹ座標と等しい。一方、追跡周辺矩形６３ｄの下端のＹ座標は、パーティクル矩形の下端のＹ座標よりも追跡周辺矩形高Ｎｆｈだけ大きい。従って、追跡周辺矩形６３ｄの縦方向の長さは、パーティクル矩形の矩形高Ｒｈと追跡周辺矩形高Ｎｆｈとの和（即ち、Ｒｈ＋Ｎｆｈ）に等しい。追跡周辺矩形６３ｄの横方向の長さは、追跡周辺矩形幅Ｎｆｗである。

動体検出装置２０は、追跡周辺矩形６３ａを対象矩形として取得された色類似度Ｓｓと、追跡周辺矩形６３ａを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値と、の積を追跡矩形動体尤度Ｓｆｃａとして取得する。同様に、動体検出装置２０は、追跡周辺矩形６３ｂを対象矩形として取得された色類似度Ｓｓと、追跡周辺矩形６３ｂを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値と、の積を追跡矩形動体尤度Ｓｆｃｂとして取得する。

動体検出装置２０は、追跡周辺矩形６３ｃを対象矩形として取得された色類似度Ｓｓと、追跡周辺矩形６３ｃを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値と、の積を追跡矩形動体尤度Ｓｆｃｃとして取得する。動体検出装置２０は、追跡周辺矩形６３ｄを対象矩形として取得された色類似度Ｓｓと、追跡周辺矩形６３ｄを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値と、の積を追跡矩形動体尤度Ｓｆｃｄとして取得する。

更に、動体検出装置２０は、追跡矩形動体尤度Ｓｆｃａ、追跡矩形動体尤度Ｓｆｃｂ、追跡矩形動体尤度Ｓｆｃｃ及び追跡矩形動体尤度Ｓｆｃｄの内の最大値を第３追跡周辺動体尤度Ｓｆｏ３として取得する。

第４追跡周辺領域Ｒｇｆ４について説明する。第４追跡周辺領域Ｒｇｆ４とパーティクル矩形との位置関係が、図８（Ｄ）に示される。第４追跡周辺領域Ｒｇｆ４は、４つの矩形（即ち、追跡周辺矩形６４ａ〜追跡周辺矩形６４ｄ）から構成される。追跡周辺矩形６４ａ〜追跡周辺矩形６４ｄのそれぞれの横方向の長さは追跡周辺矩形幅Ｎｆｗであり、追跡周辺矩形６４ａ〜追跡周辺矩形６４ｄのそれぞれの縦方向の長さは追跡周辺矩形高Ｎｆｈである。

追跡周辺矩形６４ａの右下端は、パーティクル矩形の左上端と接している。即ち、追跡周辺矩形６４ａの右端のＸ座標はパーティクル矩形の左端のＸ座標よりも「１」だけ小さく、追跡周辺矩形６４ａの下端のＹ座標はパーティクル矩形の上端のＹ座標よりも「１」だけ小さい。

追跡周辺矩形６４ｂの左下端は、パーティクル矩形の右上端と接している。即ち、追跡周辺矩形６４ｂの左端のＸ座標はパーティクル矩形の右端のＸ座標よりも「１」だけ大きく、追跡周辺矩形６４ｂの下端のＹ座標はパーティクル矩形の上端のＹ座標よりも「１」だけ小さい。

追跡周辺矩形６４ｃの右上端は、パーティクル矩形の左下端と接している。即ち、追跡周辺矩形６４ｃの右端のＸ座標はパーティクル矩形の左端のＸ座標よりも「１」だけ小さく、追跡周辺矩形６４ｃの上端のＹ座標はパーティクル矩形の下端のＹ座標よりも「１」だけ大きい。

追跡周辺矩形６４ｄの左上端は、パーティクル矩形の右下端と接している。即ち、追跡周辺矩形６４ｄの左端のＸ座標はパーティクル矩形の右端のＸ座標よりも「１」だけ大きく、追跡周辺矩形６４ｄの上端のＹ座標はパーティクル矩形の下端のＹ座標よりも「１」だけ大きい。

追跡周辺矩形６４ａ〜追跡周辺矩形６４ｄのそれぞれの面積がパーティクル矩形の面積に「０．１５」を乗じた値よりも小さければ（即ち、Ｎｄｈ×Ｎｄｗ＜０．１５×Ｒｗ×Ｒｈ）、動体検出装置２０は、第４追跡周辺動体尤度Ｓｆｏ４を「０」に設定する。

一方、追跡周辺矩形６４ａ〜追跡周辺矩形６４ｄのそれぞれの面積がパーティクル矩形の面積に「０．１５」を乗じた値以上であれば（即ち、Ｎｄｈ×Ｎｄｗ≧０．１５×Ｒｗ×Ｒｈ）、動体検出装置２０は、以下の手順により第４追跡周辺動体尤度Ｓｆｏ４を取得する。

即ち、動体検出装置２０は、追跡周辺矩形６４ａを対象矩形として取得された色類似度Ｓｓと、追跡周辺矩形６４ａを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値と、の積を追跡矩形動体尤度Ｓｆｄａとして取得する。同様に、動体検出装置２０は、追跡周辺矩形６４ｂを対象矩形として取得された色類似度Ｓｓと、追跡周辺矩形６４ｂを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値と、の積を追跡矩形動体尤度Ｓｆｄｂとして取得する。

動体検出装置２０は、追跡周辺矩形６４ｃを対象矩形として取得された色類似度Ｓｓと、追跡周辺矩形６４ｃを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値と、の積を追跡矩形動体尤度Ｓｆｄｃとして取得する。動体検出装置２０は、追跡周辺矩形６４ｄを対象矩形として取得された色類似度Ｓｓと、追跡周辺矩形６４ｄを構成するピクセルのそれぞれの動体尤度Ｌｍの平均値と、の積を追跡矩形動体尤度Ｓｆｄｄとして取得する。

更に、動体検出装置２０は、追跡矩形動体尤度Ｓｆｄａ、追跡矩形動体尤度Ｓｆｄｂ、追跡矩形動体尤度Ｓｆｄｃ及び追跡矩形動体尤度Ｓｆｄｄの内の最大値を第４追跡周辺動体尤度Ｓｆｏ４として取得する。

第１追跡周辺動体尤度Ｓｆｏ１、第２追跡周辺動体尤度Ｓｆｏ２、第３追跡周辺動体尤度Ｓｆｏ３及び第４追跡周辺動体尤度Ｓｆｏ４が取得され、以て、追跡周辺動体尤度Ｓｏｆが取得されると、動体検出装置２０は、補正後追跡矩形内動体尤度Ｓｖｆｍ及び補正後追跡周辺動体尤度Ｓｏｆｍを取得する。

具体的には、動体検出装置２０は、補正後追跡矩形内動体尤度Ｓｖｆｍを下式（４４）に基づいて取得する。

Ｓｖｆｍ＝１−（１−Ｓｖｆ）^４ ……（４４）

一方、動体検出装置２０は、補正後追跡周辺動体尤度Ｓｏｆｍを下式（４５）に基づいて算出する。

Ｓｏｆｍ＝１−（１−Ｓｏｆ）^４ ……（４５）

次いで、動体検出装置２０は、補正後追跡矩形内動体尤度Ｓｖｆｍと補正後追跡周辺動体尤度Ｓｏｆｍとの差分である追跡矩形尤度差分Ｓｄｆを取得する。ただし、補正後追跡矩形内動体尤度Ｓｖｆｍが補正後追跡周辺動体尤度Ｓｏｆｍ以下であれば、動体検出装置２０は、追跡矩形尤度差分Ｓｄｆを「０」に設定する（即ち、Ｓｄｆ＝ｍａｘ（Ｓｖｆｍ−Ｓｏｆｍ，０））。

更に、動体検出装置２０は、追跡矩形尤度Ｌｆを下式（４６）に基づいて取得する。

Ｌｆ＝｛（１−Ｌｃ）×Ｓｄｆ＋Ｌｃ｝×（１−Ｒｂ）＋Ｌｏ×Ｒｂ
……（４６）

式（４６）において、画像外矩形率Ｒｂは、パーティクル矩形の面積（即ち、Ｒｈ×Ｒｗ）に対するパーティクル矩形の撮影画像の外にある部分の面積の割合である。従って、パーティクル矩形の全てが撮影画像内に収まっているとき、画像外矩形率Ｒｂは「０」であり、パーティクル矩形の全てが撮影画像外にあるとき、画像外矩形率Ｒｂは「１」である。

具体的には、以下の条件（ｃ１）〜条件（ｃ４）が全て成立していれば、パーティクル矩形の全てが撮影画像内に収まっている。
（ｃ１）パーティクル矩形の左端のＸ座標（即ち、Ｘｃ−Ｒｗ／２）が撮影画像の左端のＸ座標（即ち、「０」）以上である。
（ｃ２）パーティクル矩形の右端のＸ座標（即ち、Ｘｃ＋Ｒｗ／２）が撮影画像の右端のＸ座標（即ち、横解像度Ｇｈ−１）以下である。
（ｃ３）パーティクル矩形の上端のＹ座標（即ち、Ｙｃ−Ｒｈ／２）が撮影画像の上端のＹ座標（即ち、「０」）以上である。
（ｃ４）パーティクル矩形の下端のＹ座標（即ち、Ｙｃ＋Ｒｈ／２）が撮影画像の下端のＹ座標（即ち、縦解像度Ｇｖ−１）以下である。

一方、式（４６）における追跡矩形最小尤度Ｌｃは、所定の定数である。本実施形態において、追跡矩形最小尤度Ｌｃは、「０．０５」である。加えて、式（４６）における追跡矩形画像外尤度Ｌｏは、所定の定数である。本実施形態において、追跡矩形画像外尤度Ｌｏは、「０．１」である。

画像外矩形率Ｒｂが「１」であるとき、追跡矩形尤度Ｌｆは、追跡矩形画像外尤度Ｌｏと等しい値に設定される。一方、画像外矩形率Ｒｂが「０」であるとき、追跡矩形尤度Ｌｆは、追跡矩形尤度差分Ｓｄｆ（０≦Ｓｄｆ≦１）の値に応じて、追跡矩形最小尤度Ｌｃ以上であり且つ「１」以下の値となる。

式（４６）に基づく追跡矩形尤度Ｌｆの計算において、追跡矩形画像外尤度Ｌｏ（０＜Ｌｏ）が用いられるのは、追跡対象である画像内動体が撮影画像の外に出た場合に、画像内動体と共に撮影画像の外に出たパーティクル矩形の追跡矩形尤度Ｌｆが「０」となることを防ぐためである。それにより、その後に実行される追跡矩形リサンプリング処理において、撮影画像の外に出たそのパーティクル矩形が再配置されることなく消失することが回避され（即ち、そのパーティクル矩形が撮影画像の外にある状態が継続され）、以て、画像内動体が撮影画像の外に出たことを判断できるようになる。

加えて、同様に、式（４６）において追跡矩形最小尤度Ｌｃ（０＜Ｌｃ）が用いられるのは、追跡対象である画像内動体が「画像内動体とカメラ１０との間にある遮蔽物」によって一時的に遮蔽された場合に追跡矩形尤度Ｌｆが「０」となることを防ぐためである。それにより、その後に実行される追跡矩形リサンプリング処理において、画像内動体が遮蔽物周辺の位置からパーティクル矩形が消失することが回避され、以て、画像内動体が再び遮蔽物の周辺にに現れたときにその画像内動体を追跡することが可能となる。

（追跡矩形リサンプリング処理）
追跡矩形尤度取得処理が終了すると、動体検出装置２０は、追跡矩形リサンプリング処理を実行する。上述した検出矩形リサンプリング処理においては検出矩形尤度Ｌｄに基づいて再配置（リサンプリング）されるパーティクル矩形が選択されていた。これに対し、追跡矩形リサンプリング処理においては追跡矩形尤度Ｌｆに基づいて再配置されるパーティクル矩形を１つ選択する追跡矩形選択処理を矩形数Ｎｐに等しい数だけ実行する。

追跡矩形選択処理において、あるパーティクル矩形が選択される確率Ｐｇｆは、パーティクル矩形のそれぞれの追跡矩形尤度Ｌｆの合計値である合計検出矩形尤度Ｌｆｓに対する、そのパーティクル矩形の追跡矩形尤度Ｌｆの比率として決定される（即ち、Ｐｇｆ＝Ｌｆ／Ｌｆｓ）。

（追跡判定処理）
追跡矩形リサンプリング処理が終了すると、動体検出装置２０は、追跡判定処理を実行する。追跡判定処理の実行時、動体検出装置２０は、所定の画像内動体追跡失敗条件が成立すると、画像内動体の追跡に失敗したと判定する。画像内動体追跡失敗条件は、以下の条件（ｄｆ１）及び条件（ｄｆ２）の何れか一方又は両方が成立している場合に成立する条件である。

条件（ｄｆ１）パーティクル矩形のそれぞれの追跡矩形尤度Ｌｆの平均値である平均追跡矩形尤度Ｌｆａが所定の第２尤度閾値Ｌｔｈ２よりも小さく（即ち、Ｌｆａ＜Ｌｔｈ２）、或いは、平均矩形Ｒｍと一部又は全部が重複しているパーティクル矩形の数である収束矩形数Ｎｑが所定の第２矩形数閾値Ｃｔｈ２以上である（即ち、Ｎｑ≧Ｃｔｈ２）状態が所定の第２時間閾値Ｔｔｈ２以上継続している。
条件（ｄｆ２）撮影画像外に出たパーティクル矩形（即ち、画像外矩形率Ｒｂが「１」であるパーティクル矩形）の数が所定の個数閾値Ｋｔｈ以上である。

動体検出装置２０は、画像内動体の追跡に失敗したと判定すると、入出力装置２１のディスプレイに表示されていた平均矩形Ｒｍの位置及び大きさを表す図形を消失させ且つ入出力装置２１のスピーカーに画像内動体が追跡できなかったことを表す音声を再生させる。

（基準ヒストグラム更新処理）
画像内動体の追跡に失敗したと判定されなかった場合、即ち、画像内動体の追跡に成功した場合、動体検出装置２０は、基準ヒストグラム更新処理を実行して基準ヒストグラムを更新する。

基準ヒストグラムの更新に際して、更新率Ｒｕが取得される。更新率Ｒｕは、所定の係数Ｋｕ、平均追跡矩形尤度Ｌｆａ及び収束率Ｒｑの積として取得される（即ち、Ｒｕ＝Ｋｕ×Ｌｆａ×Ｒｑ）。本実施形態において、係数Ｋｕは「０．０１」である。収束率Ｒｑは、矩形数Ｎｐに対する収束矩形数Ｎｑの比率である（即ち、Ｒｑ＝Ｎｑ／Ｎｐ）。

基準ヒストグラム更新処理における基準赤色ヒストグラムにおける第１ビンＨｂ１の値（即ち、第１ビン値Ｃｅ１）の取得方法について説明する。基準ヒストグラムを構成する他のビン（基準緑色ヒストグラム及び基準青色ヒストグラムのそれぞれを構成するビンを含む）に対する変更処理は、第１ビンＨｂ１に対する取得方法と同様であるので説明を割愛する。

動体検出装置２０は、下式（４７）から更新後の基準ヒストグラムの第１ビン値Ｃｅ１を決定する。式（４７）において、前回第１ビン値Ｃｅ１ｐは、基準ヒストグラム更新処理が実行される前の基準赤色ヒストグラムにおける第１ビンＨｂ１の第１ビン値Ｃｅ１である。追跡後第１ビン値Ｃｅｆ１は、平均矩形Ｒｍに対して上述した色ヒストグラム生成処理を実行することによって取得された第１ビン値Ｃｅ１である。

Ｃｅ１＝（１−Ｒｕ）×Ｃｅ１ｐ＋Ｒｕ×Ｃｅｆ１ ……（４７）

（具体的作動）
次に、動体検出装置２０の具体的作動について説明する。動体検出装置２０のＣＰＵ（以下、単に「ＣＰＵ」とも称呼される。）は、時間間隔Δｔが経過する毎に図９にフローチャートにより表された「画像内動体抽出処理ルーチン」を実行する。

本ルーチンにおいて値が設定され且つ参照される動体検出フラグＸｄは、画像内動体が検出されているときに「１」に設定される。動体検出フラグＸｄは、上記イニシャルルーチンにおいて「０」に設定される。

適当なタイミングとなると、ＣＰＵは、図９のステップ９００から処理を開始し、ステップ９０５に進み、動体尤度特定処理を実行して現在点Ｐｃのそれぞれに対して動体尤度Ｌｍを取得する。

次いで、ＣＰＵは、ステップ９１０に進み特定領域更新処理を実行してパーティクル矩形のそれぞれの矩形諸元を変更する。更に、ＣＰＵは、ステップ９１５に進み、動体検出フラグＸｄの値が「０」であるか否かを判定する。

（Ａ）画像内動体が検出されない状態が継続する場合
現時点において画像内動体が検出されておらず、画像内動体が検出されない状態が継続すると仮定する。

この場合、動体検出フラグＸｄの値が「０」であるので、ＣＰＵは、ステップ９１５にて「Ｙｅｓ」と判定してステップ９２０に進み、検出矩形尤度取得処理を実行してパーティクル矩形のそれぞれに対して検出矩形尤度Ｌｄを取得する。

次いで、ＣＰＵは、ステップ９２５に進み、検出矩形リサンプリング処理を実行して検出矩形のリサンプリングを行う。更に、ＣＰＵは、ステップ９３０に進み画像内動体検出条件が成立しているか否か（即ち、上記条件（ｄｃ１）及び条件（ｄｃ２）が共に成立した状態が第１時間閾値Ｔｔｈ１以上継続しているか否か）を判定する。

前述の仮定によれば、画像内動体が検出されていないので、画像内動体検出条件が成立していない。そのため、ＣＰＵは、ステップ９３０にて「Ｙｅｓ」と判定してステップ９３５に進み、画像内動体が検出されていない状態が所定の時間閾値Ｔｔｈ３以上継続しているか否かを判定する。画像内動体が検出されていない状態が時間閾値Ｔｔｈ３以上継続していなければ、ＣＰＵは、ステップ９３５にて「Ｎｏ」と判定してステップ９９５に進み、本ルーチンの処理を終了する。

一方、画像内動体が検出されていない状態が時間閾値Ｔｔｈ３以上継続すると、ＣＰＵは、ステップ９３５にて「Ｙｅｓ」と判定してステップ９４０に進み、矩形再配置処理を実行して全てのパーティクル矩形を新たに生成する。次いで、ＣＰＵは、ステップ９９５に進む。

（Ｂ）画像内動体が検出され、且つ、その後、画像内動体の追跡に成功する場合
画像内動体が検出され、且つ、その後、画像内動体の追跡に成功すると仮定する。

この場合、画像内動体検出条件が成立している。そのため、ＣＰＵは、ステップ９３０にて「Ｎｏ」と判定してステップ９４５に進み、動体検出フラグＸｄの値を「１」に設定する。次いで、ＣＰＵは、ステップ９５０に進み、色ヒストグラム生成処理を実行して基準ヒストグラムを生成する。次いで、ＣＰＵは、ステップ９９５に進む。

その後、本ルーチンが再度実行されると、ＣＰＵは、ステップ９１５にて「Ｎｏ」と判定してステップ９５５に進み、追跡矩形尤度取得処理を実行してパーティクル矩形のそれぞれに対して追跡矩形尤度Ｌｆを取得する。次いで、ＣＰＵは、ステップ９６０に進み、追跡矩形リサンプリング処理を実行して検出矩形のリサンプリングを行う。

更に、ＣＰＵは、ステップ９６５に進み画像内動体追跡失敗条件が成立していないか否か（即ち、上記条件（ｄｆ１）及び条件（ｄｆ２）が何れも成立していないか否か）を判定する。前術の仮定によれば、画像内動体の追跡に成功しているので、画像内動体追跡失敗条件が成立していない。

そのため、ＣＰＵは、ステップ９６５にて「Ｙｅｓ」と判定してステップ９７０に進み、基準ヒストグラム更新処理を実行して基準ヒストグラムを更新する。次いで、ＣＰＵは、ステップ９９５に進む。

（Ｃ）画像内動体が検出されていたが、その画像内動体の追跡に失敗する場合
画像内動体が検出され、且つ、その後、画像内動体の追跡に失敗すると仮定する。

この場合、画像内動体追跡失敗条件が成立している。そのため、ＣＰＵは、ステップ９６５にて「Ｎｏ」と判定してステップ９７５に進み、動体検出フラグＸｄの値を「０」に設定する。次いで、ＣＰＵは、ステップ９４０に進む。

（オプティカルフローの取得）
フローベクトルＶｏ及びベクトル尤度Ｌｖの取得方法について説明する。本実施形態におけるフローベクトルＶｏの取得方法は、下記参考文献１に記載されたフローベクトルの取得方法（以下、「従来方法」とも称呼される）に基づき且つ後述される改良が施されている。
Gunnar Farneback, "Two-frame motion estimation based on polynomial expansion," Image analysis 363-370 (2003) （参考文献１）

先ず、従来方法について説明し、その後、本実施形態における従来方法の改良点について説明する。

（概要説明）
従来方法によれば、前回画像Ｓｐ上の点ｘ_１の周囲の点の明度Ｂｙの分布が２次関数（以下、「近似２次関数」とも称呼される。）によって近似される。現在画像Ｓｃ上の点ｘ_２に対して取得された近似２次関数が、前回画像Ｓｐ上の点ｘ_１に対して取得された近似２次関数と類似していれば（即ち、２つの近似２次関数を特定する係数（パラメータ）のそれぞれが互いに近似していれば）、点ｘ_１が時間間隔Δｔの間に点ｘ_２に移動したと推定される。即ち、点ｘ_１を始点であり点ｘ_２が終点であるフローベクトルＶｏが取得される。

（撮影画像上の点近傍の明度の２次関数による近似）
近似２次関数を特定する係数を決定する方法について説明する。以下の説明において、関数ｓの入力値（即ち、引数）は、撮影画像上の点のＸ座標及びＹ座標を成分とするベクトルである。一方、関数ｓの出力値は、入力値によって特定された撮影画像上の点の明度Ｂｙである。近似２次関数ｆの引数は、関数ｓと同様に撮影画像上の点を特定するベクトルである。近似２次関数ｆの出力値は、入力値によって特定された撮影画像上の点の明度Ｂｙの近似値である。ベクトル及び行列は、数式中において太文字を用いて表される。関数ｓの引数（即ち、ベクトル）によって特定される撮影画像上の点の位置が、撮影画像の範囲外にあるとき、関数ｓの出力値は「０」となる。

近似２次関数ｆは、下式（４８）により表される。式（４８）において、ベクトルｘは撮影画像上の点ｘ_０の位置を表し、ベクトルｘ’は点ｘ_０からの移動の向き及び大きさを表す。換言すれば、ベクトルｘ’は、点ｘ_０を原点とする座標系におけるＸ座標及びＹ座標を成分とするベクトルである。ただし、式（４８）において、下式（４９）の関係が成立する。

式（４８）における近似２次関数ｆの「係数ａ_１１乃至係数ａ_２２、係数ｂ_１、係数ｂ_２及び係数ｃ」は、下式（５０）に示される誤差関数ｅ_ａの値が最小となるように決定される。

ここで、ベクトルｘ’を引数とする重み関数ｗ_ｄは、ベクトルｘ’の長さ｜Ｖｘ’｜（即ち、｜Ｖｘ’｜＝（ｘ’^２＋ｙ’^２）^１／２）が大きくなるほど小さくなり、最小値が「０」である関数である。重み関数ｗ_ｄのｘ’及びｙ’に対する積分値は「１」である。

重み関数ｗ_ｄは、長さ｜Ｖｘ’｜が同じとなるｘ’及びｙ’の組合せに対して同じ値となる。即ち、重み関数ｗ_ｄは、ｘ’＝０且つｙ’＝０である点に対して対称であり、ｘ’＝０により表される直線及びｙ’＝０により表される直線に対してそれぞれ対称である。

誤差関数ｅ_ａが最小値となるとき、係数ａ_１１乃至係数ａ_２２、係数ｂ_１、係数ｂ_２及び係数ｃのそれぞれに対して下式（５１）乃至下式（５６）が成立する。簡略化のため、式（５１）乃至式（５６）において、関数ｓ及び重み関数Ｗ_ｄは単に「ｓ」及び「Ｗ_ｄ」と表されている（即ち、それぞれの引数であるベクトルｘ’が省略されている）。

式（５１）乃至式（５６）から、下式（５７）が得られる。

加えて、重み関数ｗ_ｄの性質（点対称であり且つ線対称であること、及び、積分値が「１」であること）から、下式（５８）乃至下式（６１）が得られる。

更に、式（５７）及び式（５８）乃至式（６１）から下式（６２）が得られる。

式（６２）を展開することによって下式（６３）乃至下式（６６）が得られる。下式（６３）乃至下式（６６）を解くことにより、係数ａ_１１乃至係数ａ_２２、係数ｂ_１、係数ｂ_２及び係数ｃが取得される。

（フローベクトルの取得）
前回画像Ｓｐ上の点ｘ_１のＸ−Ｙ座標をベクトルｘ_１により表せば、点ｘ_１に対する近似２次関数は下式(６７)の関数ｆ_１によって表される。同様に、現在画像Ｓｃ上の点ｘ_２のＸ−Ｙ座標をベクトルｘ_２により表せば、点ｘ_２に対する近似２次関数は下式(６８)の関数ｆ_２によって表される。

式（６７）の関数ｆ_１のグラフをベクトルｄだけ移動させると式（６８）の関数ｆ_２のグラフと一致すると仮定すると、下式（６９）が成立する。

この場合、下式（７０）が成立するので、下式（７１）の関係が得られる。

式（７１）の２番目の式を変形して、下式（７２）が得られる。ただし、この場合、下式（７３）の関係が成立する。

式（７２）は、関数ｆ_１のグラフをベクトルｄだけ移動させると関数ｆ_２のグラフと一致する、との仮定に基づいてベクトルｄを行列Ａ_１及びベクトルΔｂから求める数式である。

式（７１）の第１式によれば、行列Ａ_１及び行列Ａ_２が互いに一致するが、一般に、行列Ａ_１及び行列Ａ_２は互いに異なる。そこで、従来方法においては下式（７４）に基づいて（即ち、「行列Ａ_１及び行列Ａ_２から定まる行列Ａ」及びベクトルΔｂに基づいて）ベクトルｄが取得される。ただし、式（７４）において、下式（７５）の関係が成立している。

なお、ベクトルｄは前回画像Ｓｐ上の点ｘ_１近傍の明度Ｂｙの分布を表す関数ｆ_１から現在画像Ｓｃ上の点ｘ_２近傍の明度Ｂｙの分布を表す関数ｆ_２に向かうベクトルであるので、ベクトルｄが点ｘ_１から点ｘ_２への時間間隔Δｔにおける移動を表すフローベクトルＶｏに相当する。即ち、上述した演算によって現在画像Ｓｃ上の点のそれぞれに対して「その現在画像Ｓｃ上の点」を終点とするフローベクトルＶｏを取得することができる。或いは、前回画像Ｓｐ上の点のそれぞれに対して「その前回画像Ｓｐ上の点」を始点とするフローベクトルＶｏを取得することができる。

ところで、式（７４）に基づいて取得されたベクトルｄは、点ｘ_２の周辺の近似２次関数と点ｘ_１の周辺の近似２次関数のみに基づいて取得される。そのため、近似２次関数（即ち、関数ｆ_１及び関数ｆ_２）の近似誤差が大きい場合及び画像ノイズの影響が大きい場合、上述した方法によって取得されたベクトルｄの誤差が比較的大きくなる場合が多い。そこで、従来方法において、現在画像Ｓｃ上の点ｘ_２近傍の点ｘ_ｉも考慮してベクトルｄを取得することが提案されている。

より具体的に述べると、点ｘ_２が画像内動体の一部であれば（即ち、点ｘ_２が画像内動体を構成するピクセルの内の１つであれば）、点ｘ_ｉも画像内動体の一部である可能性が高い。一方、点ｘ_２が画像内動体の一部でなければ（即ち、点ｘ_２が背景の一部であれば）、点ｘ_ｉも背景の一部である可能性が高い。そのため、点ｘ_２を終点とする（推定されたベクトルではなく実際の）フローベクトルＶｏと、点ｘ_ｉを終点とする実際のフローベクトルＶｏと、は互いに向き及び大きさが類似している可能性が高い。

そのため、あるベクトルｄと、種々の「点ｘ_２近傍の点ｘ_ｉ」に対して取得されたベクトルｄと、の間の差分が小さいほど値が小さくなる誤差関数ｅ_ａが定義される。更に、誤差関数ｅ_ａの値が小さくなるようにベクトルｄが取得される（即ち、フローベクトルＶｏが取得される。）。

誤差関数ｅ_ａについて説明する。式（７４）から下式(７６)が得られる。

一方、点ｘ_２に対して取得された行列Ａ及びベクトルΔｂと同様の演算によって、点ｘ_ｉに対して取得された行列Ａ_ｉ及びΔｂ_ｉに基づいて下式（７７）により誤差ベクトルｅ_ｖが算出される。あるベクトルｄと、点ｘ_ｉに対して取得されたベクトルｄ（即ち、ベクトルｄ_ｉ）と、が互いに同一であれば誤差ベクトルｅ_ｖの大きさ（長さ）は「０」となる。或いは、ベクトルｄとベクトルｄ_ｉとが向き及び大きさにおいて互いに類似していれば、誤差ベクトルｅ_ｖの大きさは小さな値となる。一方、ベクトルｄとベクトルｄ_ｉとが向き及び大きさにおいて互いに大きく異なっていれば、誤差ベクトルｅ_ｖの大きさは大きな値となる。即ち、誤差ベクトルｅ_ｖの大きさは、ベクトルｄとベクトルｄ_ｉとの類似度に相関を有する。

そこで、誤差関数ｅ_ａは、下式（７８）に示されるように種々の点ｘ_ｉに対する誤差ベクトルｅ_ｖの大きさの２乗和に基づいて取得される。式（７８）における関数ｗ_iは、重み関数である。関数ｗ_iは、点ｘ_２と点ｘ_ｉとの距離が所定値以下であるとき、「０」より大きく且つ点ｘ_２と点ｘ_ｉとの距離が小さいほど大きな値となる。一方、関数ｗ_iは、点ｘ_２と点ｘ_ｉとの距離がこの所定値より大きいとき「０」となる。

ここで、ベクトルｄがベクトルｄ_ｍと等しいときに誤差関数ｅ_ａの値が最小となると仮定する。更に、ベクトルｄとベクトルｄ_ｍとの差分をベクトルｄ’と定義すれば（即ち、下式（７９）が成立していれば）、下式（８０）が得られる。

誤差関数ｅ_ａは、ベクトルｄ’が零ベクトルであるときに極値となるので下式（８１）の関係が成立する。式（８１）をベクトルｄ_ｍについて解くと、下式（８２）が得られる。

ここで、下式（８３）に示されるように係数ａ_１１乃至係数ａ_２２、係数ｂ_１、係数ｂ_２及び係数ｃを定義すれば、ベクトルｄ_ｍは下式（８４）により表される。ベクトルｄ_ｍを「点ｘ_２を終点とするフローベクトルＶｏ」として取得することができる。

なお、この場合、下式（８５）が成立する。

（本願の改良）
上述したように、従来方法において、前回画像Ｓｐに対応する行列Ａ_１と現在画像Ｓｃに対応する行列Ａ_２を平均して得られる行列Ａに対して定まる誤差ベクトルｅ_ｖの大きさの２乗和が最小となるようにベクトルｄが取得（推定）されていた。しかし、前回画像Ｓｐに対応する行列Ａ_１と、現在画像Ｓｃに対応する行列Ａ_２と、の間の差分が大きいと（即ち、行列Ａ_１の要素のそれぞれと、行列Ａ_２の要素のそれぞれと、が互いに大きく異なっていると）、行列Ａと行列Ａ_１と間の差分が大きくなり、その結果、上記式(７４)によって取得されるベクトルｄは、上記式（７２）によって得られるベクトルｄと大きく異なる。

一方、上記式（７１）の第２式は、上記式（７２）によって得られるベクトルｄだけ関数ｆ_１のグラフを移動させると、関数ｆ_２の点ｘ_２の位置における勾配ベクトルと、関数ｆ_１の点ｘ_２の位置における勾配ベクトルと、が互いに一致することを表している。そのため、行列Ａ_１と行列Ａ_２との間の差分が大きいと、上記式(７４)によって得られるベクトルｄだけ関数ｆ_１のグラフを移動したとき、点ｘ_２の位置における関数ｆ_２の勾配ベクトルと関数ｆ_１の勾配ベクトルとの差分が大きくなる一方、誤差関数ｅ_ａは小さな値となる場合が発生し得る。

そこで、本実施形態において、ベクトルｄだけ移動した関数ｆ_１の点ｘ_２の位置における勾配ベクトルと、関数ｆ_２の点ｘ_２の位置における勾配ベクトルと、の差分が大きいほど誤差関数の値が大きくなるようにベクトルｄの取得方法が改良されている。具体的には、点ｘ_ｉのそれぞれに対して第１誤差ベクトルｅ_ｖ１が下式（８６）により算出される。ただし、式（８６）において、下式（８７）の関係が成立している。更に、第１誤差ベクトルｅ_ｖ１の大きさの２乗和に基づいて下式（８８）に示されるように誤差関数ｅ_ｒが定義される。

ここで、下式（８９）に示されるように係数ａ_１１乃至係数ａ_２２、係数ｂ_１、係数ｂ_２及び係数ｃを定義すれば、ベクトルｄ_ｍは上記式（８４）により取得される。

（ベクトル尤度の取得方法）
次に、本実施形態におけるベクトル尤度Ｌｖを取得する方法について説明する。ベクトルｄ’を下式（９０）のように表すと、誤差関数ｅ_ｒは下式（９１）のように表すことができる。

ここで、下式（９２）に示されるようにベクトルｄ’を表す極座標を定義すると、誤差関数ｅ_ｒに関して下式（９３）が得られる。

更に、下式（９４）に示されるように係数λ及び角度φを定義し且つ下式（９５）に示されるようにベクトルｇを定義すると、誤差関数ｅ_ｒに関して下式（９６）が得られる。

なお、係数λ及び角度φに関して、下式（９７）が成立する。一方、ベクトルｇに関して、下式（９８）が成立する。ベクトルｇは、角度φだけ回転した座標系におけるベクトルｄとベクトルｄ_ｍとの差分のベクトルである。角度φは、誤差関数ｅ_ｒの２階微分値が最大となる方向（特定方向）に相当する角度である。

式（９６）におけるｇ_１ ^２の係数をｇｃ_１とし且つｇ_２ ^２の係数をｇｃ_２とする（即ち、下式（９９）に示されるようにｇｃ_１及びｇｃ_２を定義する）。λは０以上の値であるので（即ち、λ≧０）、係数ｇｃ_１は係数ｇｃ_２よりも大きい（即ち、ｇｃ_１≧ｇｃ_２）。そのため、係数ｇｃ_２が「０」又は負の値であれば、式（９６）の誤差関数ｅ_ｒは極小値をとらない。換言すれば、この場合、誤差関数ｅ_ｒが最小値となるようなベクトルｄを取得することができない。

換言すれば、式（９７）より、下式（１００）が成立するときは係数ｇｃ_２が負の値となるので、誤差関数ｅ_ｒが最小値となるようなベクトルｄを取得することができない。これに対し、式（１００）が成立していないとき（即ち、下式（１０１）が成立しているとき）、誤差関数ｅｒが最小値となるようなベクトルｄを取得することができる。この場合、誤差関数ｅ_ｒの最小値であるｍｉｎ（ｅ_ｒ）は、下式（１０２）で表される。

誤差関数ｅ_ｒの最小値が大きいとき、誤差関数ｅ_ｒの最小値が小さいときと比較して取得（推定）されたフローベクトルＶｏ（即ち、ベクトルｄ_ｍ）の信頼度が小さい。即ち、取得されたフローベクトルＶｏと実際のフローベクトルＶｏとの間の差分（誤差）が大きくなる可能性が高い。

例えば、現在画像Ｓｃ上の点ｘ_２周辺の種々の点（即ち、点ｘ_ｉ）に対するフローベクトルＶｏのそれぞれが、点ｘ_２に対するフローベクトルＶｏと類似していなければ、誤差関数ｅ_ｒの最小値が大きくなる。

或いは、係数ｇｃ_１及び係数ｇｃ_２が小さければ、（係数ｇｃ_１及び係数ｇｃ_２が大きいときと比較して）誤差関数ｅ_ｒの値が入力値であるベクトルｄの変化に伴って最小値に近づくとき（即ち、誤差関数ｅ_ｒの値が低下するとき）、誤差関数ｅ_ｒの値の低下の度合いが小さくなる。

誤差関数ｅ_ｒの２次の項の係数（実際の誤差関数ｅ_ｒにおける係数ｇｃ_１及び係数ｇｃ_２）の大きさが小さいと、即ち、誤差関数e_rのベクトルｇの方向（特定方向）における２階微分値、及び、特定方向に直交する方向における２階微分値が小さいと、誤差関数ｅ_ｒが最小値に近づくときの誤差関数ｅ_ｒの低下の度合いが緩慢となる。誤差関数ｅ_ｒが最小値に近づくときに誤差関数ｅ_ｒが急速に低下する場合、「誤差関数ｅ_ｒが下に急峻である」と称呼される。一方、誤差関数ｅ_ｒが最小値に近づくときに誤差関数ｅ_ｒは緩やかに低下する場合、「誤差関数ｅ_ｒが下に緩慢である」と称呼される。

発明者は、誤差関数ｅ_ｒが下に緩慢であるとき、誤差関数ｅ_ｒが下に急峻であるときと比較して上述した方法にて取得（推定）されたベクトルｄ_ｍの誤差（時間間隔Δｔにおける実際の撮影画像上の点の移動との差分）が大きい可能性が高いとの知見を得た。そこで、発明者は、実際のベクトルｄ_ｍが、下式（１０３）の関数Ｐｄ１の値に比例した確率にて分布するとのモデルを構築した。式（１０３）における係数ｋ_１は固定値である（本実施形態において、係数ｋ_１＝１）。

関数Ｐｄ１の出力値は、種々のベクトルｄに対する積分値（即ち、関数Ｐｄ１をｇ１及びｇ２に対して積分して得られる値）は、「１」ではない。そこで。積分値が「１」となるように関数Ｐｄ１に係数（定数）を乗じた値を下式（１０４）に示される確率密度関数Ｐｄとして取得する。式（１０４）における分散σ_１ ^２及び分散σ_２ ^２は、下式（１０５）に基づいて算出される。

本実施形態において、下式（１０６）が成立するｇ１及びｇ２の組合せに対して得られる関数Ｐｄの値の積分値が、ベクトル尤度Ｌｖとして取得される。具体的には、ベクトル尤度Ｌｖは、下式（１０７）に基づく近似値として算出される。従って、誤差関数ｅ_ｒが下に緩慢であるほど、分散σ_１ ^２及び分散σ_２ ^２が大きくなり、以て、ベクトル尤度Ｌｖは小さくなる。

ところで、発明者は、更に、誤差関数ｅ_ｒの最小値ｍｉｎ（ｅ_ｒ）が大きいとき、最小値ｍｉｎ（ｅ_ｒ）が小さいときと比較して、取得されたベクトルｄ_ｍの信頼度が低いとの知見を得ている。即ち、誤差関数ｅ_ｒの最小値ｍｉｎ（ｅ_ｒ）が大きいと、誤差関数ｅ_ｒの最小値を与えるベクトルｄとは異なるベクトルが実際のフローベクトルＶｏに対応する可能性が高い。

そこで、誤差関数ｅ_ｒの最小値ｍｉｎ（ｅ_ｒ）がｋ_２Σｗ_ｉ（係数ｋ_２は固定値であって、本実施形態において係数ｋ_２＝５）よりも大きいとき、下式（１０８）に示される誤差関数ｅ_ｒ’に基づいて動体尤度Ｌｍが取得される。誤差関数ｅ_ｒ’の最小値ｍｉｎ（ｅ_ｒ’）は、ｋ_２Σｗ_ｉである。換言すれば、誤差関数ｅ_ｒの出力値を、最小値がｋ_２Σｗ_ｉとなるように調整して得られる関数が誤差関数ｅ_ｒ’である。

この場合、分散σ_１ ^２及び分散σ_２ ^２は、下式（１０９）に基づいて算出される。従って、誤差関数ｅ_ｒの最小値ｍｉｎ（ｅ_ｒ）が大きいほど、分散σ_１ ^２及び分散σ_２ ^２が大きくなり、以て、ベクトル尤度Ｌｖは小さくなる。

以上をまとめると、現在画像Ｓｃ上のある点ｘ_２を終点とするフローベクトルＶｏを取得するとき、下式（１１０）が成立していれば、点ｘ_２のベクトル尤度Ｌｖは「０」であり、フローベクトルＶｏは零ベクトルとなる。式（１１０）は、上記式（１００）と同じ数式である。

一方、式（１１０）が成立していないとき、下式（１１１）が成立していれば、上述したベクトルｄ_ｍが点ｘ_２を終点とするフローベクトルＶｏとして取得される。加えて、点ｘ_２のベクトル尤度Ｌｖは下式（１１２）に基づいて算出される。式（１１２）は、上記式（１０７）と同じ数式である。

更に、式（１１０）が成立していないとき、下式（１１３）が成立していれば、点ｘ_２を終点とするフローベクトルＶｏとして取得され、そのベクトル尤度Ｌｖは下式（１１４）に基づいて算出される。式（１１４）は、上記式（１１２）と同じ数式である。

式（１１２）及び式（１１４）から理解されるように、係数ｇｃ_１及び／又は係数ｇｃ_２が大きいとき（即ち、誤差関数ｅ_ｒが下に急峻であるとき）、係数ｇｃ_１及び／又は係数ｇｃ_２が小さいとき（即ち、誤差関数ｅ_ｒが下に緩慢であるとき）と比較して動体尤度Ｌｍが大きな値となる。加えて、誤差関数ｅ_ｒの最小値が式（１１３）により表される閾値より大きいとき、誤差関数ｅ_ｒの最小値が大きいほど動体尤度Ｌｍが小さな値となる。

（画面動態ベクトルの取得）
画面動態ベクトルＶｓの取得方法について説明する。画面動態ベクトルＶｓの取得方法に関する以下の説明において、前回画像Ｓｐ上の点（ｘ，ｙ）が現在画像Ｓｃ上の点（ｘ’，ｙ’）に移動している。撮影画像内に画像内動体が含まれておらず且つフローベクトルＶｏの取得誤差が無いと仮定すれば、現在画像Ｓｃ上の点のそれぞれに対して取得されたフローベクトルＶｏ（Ｐｃ）によって画定される前回画像Ｓｐ上の点（ｘ，ｙ）から現在画像Ｓｃ上の点（ｘ’，ｙ’）への移動は、画面動態の変化に伴う射影変換であると捉えることができる。

前回画像Ｓｐから現在画像Ｓｃへの射影変換は、８個の係数（ａ_ｘｘ，ａ_ｘｙ，ａ_ｙｚ，ｂ_ｘ，ｂ_ｙ，ｃ_ｘ，ｃ_ｙ）を用いて下式（１１５）のように表すことができる。

実際には、画像内動体及びフローベクトルＶｏの取得誤差等の原因により上記８個の係数を一意に取得することは困難である。そこで、前回画像Ｓｐ上の点（ｘ，ｙ）から現在画像Ｓｃ上の点（ｘ’，ｙ’）への移動（即ち、点（ｘ，ｙ）と点（ｘ’，ｙ’）との種々の組合せ）を精度良く表すように８個の係数を決定する必要がある。

具体的には、ベクトル尤度ＬｖをフローベクトルＶｏの重みとして考慮し、前回画像Ｓｐ上の点（ｘ，ｙ）（すなわち、（ｘ，ｙ）＝（ｘ’，ｙ’）−Ｖｏ（ｘ’，ｙ’））に対応する現在画像Ｓｃ上の点（ｘ’，ｙ’）と、式（１１５）における射影変換による点（ｘ’，ｙ’）と、の差分が少なくなるように、上記８個の係数を決定すればよい。

２つの画像に基づいて射影変換の対応関係（具体的には、８個の係数）を取得する方法は、既に提案されている（例えば、参考文献２及び参考文献３を参照。）。そのため、ここではその取得手法についての具体的な説明は省略する。
清水 慶行、太田 直哉、金谷 健一 「信頼性評価を備えた最適な射影変換の計算プログラム」 33-40 （情報処理学会研究報告 コンピュータビジョンとイメージメディア 1998/05/27） （参考文献２）
新妻 弘崇、金谷 健一 「最適な射影変換の新しい計算アルゴリズム」 219-226 （電子情報通信学会技術研究報告 2009/11/26） （参考文献３）

或いは、撮影画像内に画像内動体が含まれていれば、所謂ロバスト推定法又はＲＡＮＳＡＣ法を使うことにより、撮影画像全体に占める面積が比較的小さい画像内動体が映る部分の撮影画像上の移動の影響を排除する一方、画面動態の変化に伴う撮影画像上の被写体の移動に基づく射影変換を計算することができる。

８個の係数が決定されると、画面動態ベクトルＶｓを求めることができる。より具体的に述べると、前回画像Ｓｐ上の点（ｘ，ｙ）の画面動態の変化に伴って移動した現在画像Ｓｃ上の点（ｘ’，ｙ’）の位置は下式（１１６）及び（１１７）によって求められる。

式（１１６）及び（１１７）をｘ’及びｙ’について解くと、下式（１１８）及び（１１９）が得られる。式（１１８）及び（１１９）に基づいて現在画像上の点（ｘ’，ｙ’）を終点とする画面動態ベクトルＶｓ（ｘ’，ｙ’）を取得することができる。即ち、画面動態ベクトルＶｓ（ｘ’，ｙ’）のＸ軸方向成分は、ｘ’と、式（１１８）に基づいて取得されたｘと、の差分（即ち、ｘ’−ｘ）である。一方、画面動態ベクトルＶｓ（ｘ’，ｙ’）のＹ軸方向成分は、ｙ’と、式（１１９）に基づいて取得されたｙと、の差分である（即ち、ｙ’−ｙ）。

加えて、前回画像上の点（ｘ、ｙ）を始点とする画面動態ベクトルＶｓ’（ｘ、ｙ）は、式（１１６）及び式（１１７）に基づいて取得することができる。即ち、画面動態ベクトルＶｓ’（ｘ、ｙ）のＸ軸方向成分は、ｘと式（１１６）に基づいて取得されたｘ’との差分（即ち、ｘ’−ｘ）である。一方、画面動態ベクトルＶｓ’（ｘ、ｙ）のＹ軸方向成分は、ｙと式（１１７）に基づいて取得されたｙ’との差分（即ち、ｙ’−ｙ）である。

（画面動態横拡大率及び画面動態高拡大率の取得方法）
上述した前回画像Ｓｐ上の点（ｘ、ｙ）の位置における画面動態横拡大率Ｒｅｗは、上記式（１１６）をｘに対して偏微分することによって取得される。一方、上述した前回画像Ｓｐ上の点（ｘ、ｙ）の位置における画面動態高拡大率Ｒｅｈは、上記式（１１７）をｙに対して偏微分することによって取得される。

以上、本発明に係る動体検出装置の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を逸脱しない限りにおいて種々の変更が可能である。例えば、本実施形態に係る動体検出装置２０は、時間間隔Δｔが経過する毎に画像処理部１１によって取得された撮影画像を受信していた。しかし、動体検出装置２０が撮影画像を受信する時間間隔が変化しても良い。

加えて、本実施形態において、フローベクトルＶｏ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、動体移動ベクトルＶｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）と、フロー起点Ｐｆ（Ｘｆ，Ｙｆ）を始点とする画面動態ベクトルＶｓ’（Ｘｆ，Ｙｆ）と、の和として扱われていた（即ち、Ｖｏ（Ｘｃ，Ｙｃ）＝Ｖｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）＋Ｖｓ’（Ｘｆ，Ｙｆ））。しかし、フローベクトルＶｏ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、動体移動ベクトルＶｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）と、現在点Ｐｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）を終点とする画面動態ベクトルＶｓ（Ｘｃ，Ｙｃ）と、の和として捉えられても良い（即ち、Ｖｏ（Ｘｃ，Ｙｃ）＝Ｖｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）＋Ｖｓ（Ｘｃ，Ｙｃ））。換言すれば、動体検出装置２０は、動体移動ベクトルＶｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）をフローベクトルＶｏ（Ｘｃ，Ｙｃ）と画面動態ベクトルＶｓ（Ｘｃ，Ｙｃ）との差として取得しても良い（即ち、Ｖｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）＝Ｖｏ（Ｘｃ，Ｙｃ）−Ｖｓ（Ｘｃ，Ｙｃ））。

加えて、本実施形態において、動体尤度Ｌｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、前回動体尤度Ｌｍｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）、ベクトル尤度Ｌｖ（Ｘｃ，Ｙｃ）、フロー差分動体尤度Ｂ（Ｘｃ，Ｙｃ）及び背景差分動体尤度Ｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）に基づいて取得されていた。しかし、動体尤度Ｌｍ（Ｘｃ，Ｙｃ）の取得に際し、前回動体尤度Ｌｍｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）、フロー差分動体尤度Ｂ（Ｘｃ，Ｙｃ）及び背景差分動体尤度Ｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）の内の１つ又は２つを取得する処理は、割愛されても良い。

加えて、本実施形態において、背景差分動体尤度Ｃは、赤強度Ｂｒ、緑強度Ｂｇ及び青強度Ｂｂに基づいて取得されていた。即ち、背景差分動体尤度Ｃの取得に際して赤強度Ｂｒ、緑強度Ｂｇ及び青強度Ｂｂの組合せが光学特徴値として採用されていた。しかし、背景差分動体尤度Ｃの取得に際して採用される光学特徴値は、赤強度Ｂｒ、緑強度Ｂｇ及び青強度Ｂｂの組合せとは異なっていても良い。例えば、明度Ｂｙが光学特徴値として採用されても良い。即ち、動体検出装置２０は、明度Ｂｙに基づいて決定された色差分２乗和Ｃｓｓ及び色基準分散Ｃｂｖを用いて背景差分動体尤度Ｃを取得しても良い。

加えて、本実施形態において、フローベクトルＶｏは、明度Ｂｙの分布に基づいて決定される近似２次関数（関数ｆ_１及び関数ｆ_２）を用いて取得されていた。即ち、フローベクトルＶｏの取得に際して明度Ｂｙが光学特徴値として採用されていた。しかし、フローベクトルＶｏの取得に際して採用される光学特徴値は、明度Ｂｙとは異なっていても良い。例えば、赤強度Ｂｒ、緑強度Ｂｇ及び青強度Ｂｂの組合せが光学特徴値として採用されても良い。即ち、動体検出装置２０は、赤強度Ｂｒ、緑強度Ｂｇ及び青強度Ｂｂのそれぞれの分布に基づいて近似２次関数をそれぞれ取得し、それらの近似２次関数に基づいてフローベクトルＶｏを取得しても良い。

加えて、本実施形態において、パーティクル矩形のそれぞれは矩形によって画定される領域であった。検出周辺領域及び追跡周辺領域はパーティクル矩形に隣接する矩形（領域）であった。しかし、これらの領域は矩形以外の図形によって画定される領域（特定領域）であっても良い。例えば、特定領域は楕円形であり、検出周辺領域及び追跡周辺領域は、特定領域（楕円）と同心であり且つパーティクル矩形よりも大きい楕円から特定領域が除外された領域であっても良い。

１０…カメラ、１１…画像処理部、１２…ズームレンズ、１３…雲台、１４…ネットワークインタフェース、２０…動体検出装置、２１…入出力装置、３０…ネットワーク、４０…小動物。

Claims (10)

1. カメラによって新たに撮影された撮影画像を所定の時間間隔が経過する毎に繰り返し取得する画像取得部と、
   第１時点にて取得された前記撮影画像である第１画像に映る被写体の位置と、同被写体の前記第１時点よりも前記時間間隔だけ時間が経過した第２時点にて取得された前記撮影画像である第２画像に映る位置と、に基づいて、前記第２画像上の特定点と、前記特定点に対応する前記第１画像上の対応点と、の組合せを同対応点が始点であり且つ同特定点が終点であるオプティカルフローベクトルとして任意の前記特定点又は前記対応点に対して取得し、且つ、取得された前記オプティカルフローベクトルのそれぞれの取得精度をベクトル尤度として取得するフローベクトル取得処理を前記撮影画像のそれぞれに対して実行するフローベクトル取得部と、
   前記オプティカルフローベクトルのそれぞれを前記第１時点における前記撮影画像の視野と前記第２画像における前記撮影画像の視野との差分である画面動態の変化に起因する画面動態ベクトルと、前記撮影画像に映る動体である画像内動体の前記第１時点から前記第２時点までの前記撮影画像上の移動に起因する動体移動ベクトルと、の和として捉えたときの、前記特定点を終点とする前記画面動態ベクトル又は前記対応点を始点とする前記画面動態ベクトルを任意の前記特定点又は前記対応点に対して取得する画面動態ベクトル取得処理を前記撮影画像のそれぞれに対して実行する画面動態ベクトル取得部と、
   前記オプティカルフローベクトル、前記ベクトル尤度及び前記画面動態ベクトルに基づいて前記特定点が前記画像内動体に対応している可能性に正の相関を有する値を同特定点の動体尤度として任意の前記特定点に対して取得する動体尤度取得処理を前記撮影画像のそれぞれに対して実行する動体尤度取得部と、
   前記第２画像上に配置された特定領域に含まれる前記特定点のそれぞれの前記動体尤度が大きいほど大きくなり且つ前記特定領域の周辺の領域に含まれる前記特定点のそれぞれの前記動体尤度が大きいほど小さくなる値を領域尤度として任意の前記特定領域に対して取得する領域尤度取得処理を前記撮影画像のそれぞれに対して実行する領域尤度取得部と、
   前記領域尤度に基づいて前記第２画像上の前記画像内動体が映る領域を特定する画像内動体特定処理を前記撮影画像のそれぞれに対して実行する画像内動体特定部と、
   を備え、
   前記領域尤度取得処理は、
   前記画像内動体特定処理が前回実行されたときに前記画像内動体が映る領域が特定されていれば、前記特定領域に含まれる前記特定点のそれぞれの前記動体尤度が大きくなり、且つ、前記特定された画像内動体を構成する点の、前記動体尤度によって重み付けされた光学特徴値の分布である基準分布と、前記特定領域に含まれる前記画像内動体を構成する点の、前記動体尤度によって重み付けされた光学特徴値の分布と、が類似するほど大きくなり、前記特定領域の周辺の領域に含まれる前記特定点のそれぞれの前記動体尤度が大きくなり、且つ、前記基準分布と、前記特定領域の周辺の領域に含まれる前記画像内動体を構成する点の、前記動体尤度によって重み付けされた光学特徴値の分布と、が類似するほど小さくなるように前記領域尤度を設定する処理である
   ように構成された動体検出装置。
2. 請求項１に記載の動体検出装置において、
   前記動体尤度取得処理は、
   前記画面動態ベクトルによって特定される、前記特定点及び同特定点を終点とする前記画面動態ベクトルの始点である画面動態起点を含む、前記第２画像における同特定点の位置に映る前記画像内動体以外の被写体又は前記画像内動体の背後にある被写体の、前記画面動態の変化に伴う前記時間間隔が経過する毎の前記撮影画像上の移動を表す点の集合である画面動態移動点列を構成する前記撮影画像上の点のそれぞれに対応する光学特徴値に相関を有する値である背景差分動体尤度にも基づいて前記特定点に対応する前記動体尤度を取得する処理である
   ように構成された動体検出装置。
3. 請求項２に記載の動体検出装置において、
   前記動体尤度取得処理は、
   前記特定点以外の前記画面動態移動点列を構成する点のそれぞれに対応する光学特徴値の移動平均値を取得し、
   前記光学特徴値の移動平均値のそれぞれを明度補正して得られる補正後移動平均値と、前記特定点の光学特徴値と、の差分が大きいほど前記背景差分動体尤度を大きい値に設定し、且つ、前記特定点以外の前記画面動態移動点列を構成する点のそれぞれに対応する光学特徴値の分散が大きいほど小さい値に設定する処理を含み、
   前記明度補正は、
   前記補正後移動平均値の分布を、前記第２画像における当該光学特徴値の分布と類似させる補正である、
   ように構成された動体検出装置。
4. 請求項１乃至請求項３の何れか一項に記載の動体検出装置において、
   前記動体尤度取得処理は、
   前記オプティカルフローベクトルによって特定される、前記特定点及び前記対応点を含む、前記第２画像における同特定点の位置に映る被写体の、前記時間間隔が経過する毎の前記撮影画像上の移動を表す点の集合であるフロー点列を構成する前記撮影画像上の点のそれぞれに対応する前記動体移動ベクトルの移動平均として取得されるベクトルの大きさが大きいほど大きく且つ前記フロー点列を構成する点のそれぞれに対応する前記オプティカルフローベクトルの前記ベクトル尤度が大きいほど大きな値に設定されるフロー差分動体尤度にも基づいて前記特定点に対応する前記動体尤度を取得する処理である、
   ように構成された動体検出装置。
5. 請求項２又は請求項３に記載の動体検出装置において、
   前記動体尤度取得処理は、
   前記背景差分動体尤度を、とり得る値の範囲が前記動体尤度と等しくなるように取得し、
   前記オプティカルフローベクトルによって特定される、前記特定点及び前記対応点を含む、前記第２画像における同特定点の位置に映る被写体の、前記時間間隔が経過する毎の前記撮影画像上の移動を表す点の集合であるフロー点列を構成する前記撮影画像上の点のそれぞれに対応する前記動体移動ベクトルの移動平均として取得されるベクトルの大きさが大きいほど大きく且つ前記フロー点列を構成する点のそれぞれに対応する前記オプティカルフローベクトルの前記ベクトル尤度が大きいほど大きな値に設定されるフロー差分動体尤度を、とり得る値の範囲が前記動体尤度と等しくなるように取得し、且つ、
   前記動体尤度取得処理が前回実行されたときに前記対応点に対して取得された前記動体尤度である前回動体尤度と、前記特定点に対応する前記オプティカルフローベクトルに係る前記ベクトル尤度との内の小さい方の値を同特定点に対応する第１暫定尤度として取得し、前記特定点の前記第１暫定尤度と、同特定点の前記フロー差分動体尤度と、の内の大きい方の値を同特定点の第２暫定尤度として取得し、前記特定点の前記第２暫定尤度と、前記特定点の前記背景差分動体尤度と、の内の小さい方の値を同特定点の前記動体尤度として取得する、
   処理であるように構成された動体検出装置。
6. 請求項１乃至請求項５の何れか一項に記載の動体検出装置であって、
   前記撮影画像上の複数の前記特定領域の一部又は全部の位置及び／又は形状を変化させる特定領域更新処理を前記撮影画像のそれぞれに対して実行する特定領域更新部を備え、
   前記特定領域更新処理は、
   前記特定領域のそれぞれに対してオプティカルフロー追随処理及び前回移動方向追随処理の何れか一方を、前記特定領域を構成する点のそれぞれの前記動体尤度が大きいほど高い確率にて前記オプティカルフロー追随処理が選択されるように、選択して実行する処理を含み、
   前記オプティカルフロー追随処理は、
   前記特定領域を構成する点の１つを始点又は終点とする前記オプティカルフローベクトルである代表フローベクトルに基づいて前記特定領域の位置の変化量を決定する処理であり、
   前記前回移動方向追随処理は、
   前記特定領域更新処理が前回実行されたときに前記特定領域に対して決定された位置の変化量に基づいて同特定領域の位置の変化量を決定する処理である、
   ように構成された動体検出装置。
7. 請求項６に記載の動体検出装置において、
   前記オプティカルフロー追随処理は、
   前記特定領域を構成する点のそれぞれの前記動体尤度が大きいほど大きい確率にて同特定領域を構成する点の１つを領域代表点として選択し、前記領域代表点を始点とする前記オプティカルフローベクトルを前記代表フローベクトルとして取得する
   ように構成された動体検出装置。
8. 請求項６又は請求項７に記載の動体検出装置であって、
   前記複数の特定領域の内の何れかが選択される確率がその特定領域の前記領域尤度に比例する方法によって前記特定領域を選択する処理を前記特定領域の数だけ繰り返し、前記選択された特定領域のそれぞれを前記第２画像上に配置し直す特定領域リサンプリング処理を前記撮影画像のそれぞれに対して実行する特定領域リサンプリング部を備える
   ように構成された動体検出装置。
9. 請求項８に記載の動体検出装置において、
   前記画像内動体特定処理は、
   複数の前記特定領域のそれぞれの前記領域尤度の平均値が所定の閾値よりも大きく且つ前記複数の特定領域のそれぞれの位置及び大きさを平均して得られる平均領域と一部又は全部が重複する前記特定領域の数が所定の閾値よりも大きいことを含む所定の特定条件が成立しているとき、前記平均領域を前記画像内動体が映る領域として特定する処理である
   ように構成された動体検出装置。
10. 請求項１乃至請求項９の何れか一項に記載の動体検出装置において、
    前記フローベクトル取得処理は、
    前記撮影画像を構成する点の１つの近傍における光学特徴値の分布を近似する近似関数を、前記第１画像を構成する任意の点と前記第２画像を構成する任意の点に対して取得し、
    前記特定点から零ベクトルを含む周辺点ベクトルによって表される向き及び大きさだけ移動した点である特定周辺点に対して取得された前記近似関数の同特定周辺点における勾配ベクトルと、前記特定周辺点から零ベクトルを含む対応点ベクトルによって表される向き及び大きさだけ移動した前記第１画像上の点である対応周辺点に対して取得された前記近似関数の同対応周辺点における勾配ベクトルと、の差分として取得される差分ベクトルの大きさの２乗和である誤差２乗和を任意の前記周辺点ベクトルに対して取得し且つ積算して得られる誤差積算値が最も小さくなる前記対応点ベクトルである特定対応点ベクトルの逆ベクトルを前記特定点を終点とする前記オプティカルフローベクトルとして取得し、
    前記ベクトル尤度を、前記誤差積算値が大きくなるほど大きくなり、前記対応点ベクトルの成分を表す２つの値が入力値であり且つ同入力値に対応する前記誤差積算値が出力値である２変数関数の前記特定対応点ベクトルに対応する入力値における２階微分値が最大となる方向である特定方向の２階微分値が大きくなるほど大きくなり、且つ、前記２変数関数の前記特定対応点ベクトルに対応する入力値における前記特定方向と直交する方向の２階微分値が大きくなるほど大きくなる、ように取得する
    処理であるように構成された動体検出装置。
    

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