JP2019179286A - 処理装置、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】乗員の頭部を検出する技術において、計算コストを低減する処理装置、及びプログラムを提供する。【解決手段】車両の乗員を含む撮像領域を撮像対象とした距離画像であって、前記撮像対象までの距離情報を各画素に割り当てた距離画像を取得する取得部と、前記距離画像を構成する画素群であって、前記車両の車室内空間における座標系と前記距離画像における座標系との対応関係に従って抽出され、前記乗員の頭部が存在する可能性の高い画素群である高尤度領域に対して、前記乗員の頭部を特定する特定処理を実行する制御部と、を有して処理装置１を構成する。【選択図】図２

Description

本発明は、処理装置、及びプログラムに関し、特に、撮像画像に基づいて検出処理を行なう処理装置、及びプログラムに関する。

従来、車両の乗員が映り込んだ画像を撮像し、その撮像した画像を画像処理することで、検出の対象を特定する技術がある。この種の技術において、運転者の体調や覚醒度を推定することを目的として、運転者の頭部を、検出の対象とすることが求められている。運転者の頭部を検出するために、予め学習された識別器を撮像した画像に照合する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特許文献１の処理装置は、運転者及び同乗者から操作可能に設けられた車載装置の操作部を操作する操作者の検出対象を撮像する撮像部と、前記撮像部から出力された画像データに基づいて微分処理を行って水平方向微分画像及び垂直方向微分画像を作成する微分処理部と、前記操作部を座標原点とする第１の極座標系を設定し、前記水平方向微分画像及び前記垂直方向微分画像に基づいて第１の角度方向微分及び第１の動径方向微分を算出する算出部と、算出された前記第１の角度方向微分、前記第１の動径方向微分、及び第１の条件に基づいて第１の２値画像を作成する２値画像作成部と、前記第１の２値画像に基づいて第１の間隔を有して略平行な直線となる第１及び第２の直線を抽出する抽出部と、抽出された前記第１及び第２の直線に基づいて前記操作者を判別する判別部と、を備えて操作者判別装置を構成している。

特開２００９−２９４８４３号公報

しかし、特許文献１の技術では、処理部、検出部、作成部、抽出部、及び判別部における処理量が多く、特に、３次元画素群を用いた処理では、その処理、演算に計算コストを要するという課題がある。

したがって、本発明の目的は、乗員の頭部を検出する技術において、計算コストを低減する処理装置、及びプログラムを提供することにある。

［１］上記目的を達成するため、車両の乗員を含む撮像領域を撮像対象とした距離画像であって、前記撮像対象までの距離情報を各画素に割り当てた距離画像を取得する取得部と、前記距離画像を構成する画素群であって、前記車両の車室内空間における座標系と前記距離画像における座標系との対応関係に従って抽出され、前記乗員の頭部が存在する可能性の高い画素群である高尤度領域に対して、前記乗員の頭部を特定する特定処理を実行する制御部と、を有する処理装置を提供する。
［２］前記制御部は、前記距離画像を構成する画素群を、３次元空間に対応する複数の領域に分割し、その分割された領域の中で、規定範囲内の距離を示す距離情報を有する画素が最も多い領域を、前記高尤度領域とする、上記［１］に記載の処理装置であってもよい。
［３］また、前記制御部は、前記車両座標系における特定の座標軸に沿って前記距離画像を構成する画素群を分割する、上記［２］に記載の処理装置であってもよい。
［４］また、前記制御部は、前記高尤度領域の中から、乗員の頭頂部を特定する頭頂部特定処理と、頭頂部を基点とした頭部のモデルとして予め規定された頭部モデルを、前記頭頂部特定処理で特定された乗員の頭頂部に対し適合させることで、前記乗員の頭部領域を特定する頭部特定処理とを前記特定処理として実行する、上記［１］から［３］のいずれか１に記載の処理装置であってもよい。
［５］また、前記制御部は、前記頭頂部特定処理において、前記高尤度領域の中で、前記車両の車室内空間における座標系において車高方向に沿って最も高い部分を頭頂部として特定する、上記［４］に記載の処理装置であってもよい。
［６］また、前記制御部は、前記頭部特定処理において、前記頭部領域の重心位置を頭部の位置として検出する、上記［４］又は［５］に記載の処理装置であってもよい。
［７］また、前記制御部は、特定された前記乗員の頭部の確からしさを確認する検証処理を実行する、上記［１］から［６］のいずれか１に記載の処理装置であってもよい。
［８］また、前記制御部は、前記車両の車室内空間における座標系において、前記特定された頭頂部に対して下方に存在する画素群を乗員の胴体部分として検出すると、特定された乗員の頭部が確からしいものとすることを、前記検証処理として実行する、上記［７］に記載の処理装置であってもよい。
［９］また、前記制御部は、前記乗員の胴体部分を非検出であると、特定された乗員の頭部が不確かなものとして、前記特定処理を再度実行することを、前記検証処理として実行する、上記［７］又は［８］に記載の処理装置であってもよい。
［１０］また、前記制御部は、前記頭部特定処理で特定した乗員の頭部を基点として胴体の領域を示す胴体推定領域において、規定範囲の距離を示す距離情報を有した規定数の画素が検出されると、当該胴体推定領域を前記乗員の胴体部分として検出する、上記［８］又は［９］に記載の処理装置であってもよい。
［１１］上記目的を達成するため、車両の乗員を含む撮像領域を撮像対象とした距離画像であって、前記撮像対象までの距離情報を各画素に割り当てた距離画像を取得する取得ステップと、前記距離画像を構成する画素群であって、前記車両の車室内空間における座標系と前記距離画像における座標系との対応関係に従って抽出され、前記乗員の頭部が存在する可能性の高い画素群である高尤度領域に対して、前記乗員の頭部を特定する特定処理を実行する制御ステップと、をコンピュータに実行させるためのプログラムを提供する。
［１２］前記制御ステップは、前記距離画像を構成する画素群を、３次元空間に対応する複数の領域に分割し、その分割された領域の中で、規定範囲内の距離を示す距離情報を有する画素が最も多い領域を、前記高尤度領域とする、上記［１１］に記載のプログラムであってもよい。
［１３］また、前記制御ステップは、前記車両座標系における特定の座標軸に沿って前記距離画像を構成する画素群を分割する、上記［１２］に記載のプログラムであってもよい。
［１４］また、前記制御ステップは、前記高尤度領域の中から、乗員の頭頂部を特定する頭頂部特定処理と、頭頂部を基点とした頭部のモデルとして予め規定された頭部モデルを、前記頭頂部特定処理で特定された乗員の頭頂部に対し適合させることで、前記乗員の頭部領域を特定する頭部特定処理とを前記特定処理として実行する、上記［１１］から［１３］のいずれか１に記載のプログラムであってもよい。
［１５］また、前記制御ステップは、前記頭頂部特定処理において、前記高尤度領域の中で、前記車両の車室内空間における座標系において車高方向に沿って最も高い部分を頭頂部として特定する、上記［１４］に記載のプログラムであってもよい。
［１６］また、前記制御ステップは、前記頭部特定処理において、前記頭部領域の重心位置を頭部の位置として検出する、上記［１４］又は［１５］に記載のプログラムであってもよい。
［１７］また、前記制御ステップは、特定された前記乗員の頭部の確からしさを確認する検証処理を実行する、上記［１１］から［１６］のいずれか１に記載のプログラムであってもよい。
［１８］また、前記制御ステップは、前記車両の車室内空間における座標系において、前記特定された頭頂部に対して下方に存在する画素群を乗員の胴体部分として検出すると、特定された乗員の頭部が確からしいものとすることを、前記検証処理として実行する、上記［１７］に記載のプログラムであってもよい。
［１９］また、前記制御ステップは、前記乗員の胴体部分を非検出であると、特定された乗員の頭部が不確かなものとして、前記特定処理を再度実行することを、前記検証処理として実行する、上記［１７］又は［１８］に記載のプログラムであってもよい。
［２０］また、前記制御ステップは、前記頭部特定処理で特定した乗員の頭部を基点として胴体の領域を示す胴体推定領域において、規定範囲の距離を示す距離情報を有した規定数の画素が検出されると、当該胴体推定領域を前記乗員の胴体部分として検出する、上記［１８］又は［１９］に記載のプログラムであってもよい。

本発明の処理装置、及びプログラムによれば、乗員の頭部を検出する技術において、計算コストを低減することができる。

図１は、本発明の実施の形態に係る処理装置が車両に搭載された状態の座標系の関係を３次元的に示す座標図である。 図２は、本発明の実施の形態に係る処理装置の動作を示すフローチャートである。 図３（ａ）は、検出エリア内の車両座標系（ｗ，ｌ，ｈ）での３次元画素群を示す画素群図であり、図３（ｂ）は、検出エリア内の画素群から領域を絞り込んだ抽出画素群図である。 図４（ａ）は、Ｓｔｅｐ２で抽出した画素群図であり、図４（ｂ）は、画素群をｌ軸の方向に分割した場合の画素群図であり、図４（ｃ）は、高尤度領域として抽出された画素群図である。 図５は、頭部横幅、頭部高さの頭部モデル定義例を示す図表である。 図６（ａ）は、Ｓｔｅｐ３で抽出した画素群図であり、図６（ｂ）は、画素群をｗ軸の方向に分割した場合の画素群図であり、図６（ｃ）は、高尤度領域として抽出された画素群図である。 図７は、ｈ方向の最大値として抽出した頭頂部を示す図である。 図８（ａ）は、抽出した頭頂部を示す車両座標系（ｗ，ｌ，ｈ）での画素群図であり、図８（ｂ）は、頭部モデル定義例により頭部を抽出したｗｈ面における画素群図であり、図８（ｃ）は、頭部モデル定義例により頭部を抽出したｌｈ面における画素群図であり、図８（ｄ）は、抽出した頭部領域を示す画素群図である。 図９は、抽出した頭部位置（頭部領域の重心位置）を示す画素群図である。 図１０は、頭部位置の下方の領域に含まれる胴体推定領域を示す図である。 図１１は、胴体推定領域のパラメータ例を示すｗ軸、ｌ軸、ｈ軸の値を示す図表である。 図１２（ａ）は、手を頭部位置に誤検出した例を示す画像例であり、図１２（ｂ）は、手と頭部を区別でき、誤検出が改善した例を示す画像例である。

（本発明の実施の形態）
本発明の実施の形態に係る処理装置１は、車両の乗員を含む撮像領域を撮像対象とした距離画像であって、撮像対象までの距離情報を各画素に割り当てた距離画像を取得する取得部としてのＴＯＦカメラ１０と、距離画像を構成する画素群であって、車両８の車室内空間における座標系と前離画像における座標系との対応関係に従って抽出され、乗員５の頭部５０が存在する可能性の高い画素群である高尤度領域に対して、乗員５の頭部を特定する特定処理を実行する制御部２０と、を有して構成されている。

なお、画素群とは、ＴＯＦカメラ１０により撮像された画素に対応する点の集合であって、車両８の車室内空間における座標系、ＴＯＦカメラ１０における座標系等により位置が表示される３次元空間の点の集合である。また、高尤度領域とは、検出対象が存在する可能性の高い領域である。具体的には、例えば、領域内の画素群数が多く、あるいは、画素群密度が高い領域である。

（ＴＯＦカメラ１０）
取得部としては撮像対象の３次元認識が可能なものであれば使用可能であるが、本実施の形態では、取得部としてＴＯＦ（Time Of Flight）カメラ１０を使用する。ＴＯＦカメラ１０は、光源の光が測定対象物に当たって戻るまでの時間を画素毎に検出し、奥行き方向の距離に相当する位置情報を含む立体的な画像を撮影できる。ＴＯＦカメラ１０は、赤外光等を発光後、その光が物体に反射して戻ってきた反射光を受光し、発光から受光までの時間を測定して、画素ごとに撮像対象物までの距離を検出する。

ＴＯＦカメラ１０は、例えば、図１に示すように、ルームミラー付近に取り付け、車両８の乗員５を含む撮像領域を撮像対象とする。ＴＯＦカメラ１０による撮像画像は、座標（ｕ，ｖ）と、この座標（ｕ，ｖ）における奥行情報としての画素値ｄ（ｕ，ｖ）を含む。取得された画素値ｄ（ｕ，ｖ）（ｕ＝０、１、…Ｕ−１，ｖ＝０、１、…Ｖ−１）は、撮像対象としての物体（ここで言う物体は、運転者や車載機器など）までの距離を意味する。なお、実施形態における符号Ｕは、撮像画像における横幅［ｐｉｘｅｌ］を意味し、符号Ｖは、撮像画像における縦幅［ｐｉｘｅｌ］を意味する。つまり、ＴＯＦカメラ１０で撮像された画像における各画素に、３次元空間における距離情報を割り当てることで距離画像が生成される。

（距離画像から得られるカメラ座標系）
距離画像における座標値ｕ，ｖと、座標（ｕ，ｖ）における画素値ｄ（ｕ，ｖ）は、以下の式を用いて３次元空間上の点（ｘ，ｙ，ｚ）に変換することで、図１に示すカメラ座標系（ｘ，ｙ，ｚ）における３次元画素群を作成することができる。
なお、（ｃ_ｘ、ｃ_ｙ）は、画像中心座標、ｆは、レンズ焦点距離である。

（車両座標系）
カメラ座標系（ｘ，ｙ，ｚ）は、検出対象であるドライバ（例えば腰骨の位置）を原点とする車両座標系（ｗ，ｌ，ｈ）に変換することができる。変換方法は、一般的な座標回転変換、平行移動変換、スケール変換の組み合わせである。変換後の座標軸は、ドライバ右方向をｗ軸、前方をｌ軸（エル軸）、上方をｈ軸とし、原点はドライバの腰骨位置とする。

（制御部２０）
制御部２０は、座標変換、頭頂部特定処理、頭部特定処理等を行なうための、例えばマイクロコンピュータを備えている。制御部２０は、図１に示すように、ＴＯＦカメラ１０と接続されている。制御部２０は、記憶されたプログラムに従って、取得したデータに演算、加工などを行うＣＰＵ（Central Processing Unit）２１、半導体メモリであるＲＡＭ（Random Access Memory）２２及びＲＯＭ（Read Only Memory）２３などを備えている。

（処理装置１の動作）
図２で示す本発明の実施の形態に係る処理装置１の動作を示すフローチャートに基づいて、説明する。制御部２０は、フローチャートに従って以下の演算、処理を実行する。

（Ｓｔｅｐ１）
取得部としてのＴＯＦカメラ１０は、車両８の乗員５を含む撮像領域を撮像対象とした距離画像であって、撮像対象までの距離情報を各画素に割り当てた距離画像を取得する。この距離画像は、所定の時間間隔で撮像されたフレームの１フレームとして取得することができる。取得された距離画像は、以下の処理における入力（３次元画素群）として機能する。距離画像は、上記説明したカメラ座標系、車両座標系へ変換される。これにより、図３（ａ）に示すように、検出エリアに含まれる３次元画素群２０１を抽出できる。以下の処理においては、車両座標系（ｗ，ｌ，ｈ）の３次元画素群で演算、処理等が実行される。

（Ｓｔｅｐ２）
制御部２０は、頭頂部の抽出として、まず、図３（ｂ）に示すように、検出エリア内の画素群２０２を抽出する。検出エリアを定義し、その空間に含まれる画素群を抽出することで、領域を絞り込む。検出エリアは、着座時に頭部５０が存在すると考えられる、車室内上方の空間とする。例えば、ドライバ腰骨位置２０３を原点とし、−５１０＜ｗ＜３６０、−２８０＜ｌ＜７００、４３０＜ｈ＜７５０の範囲である。単位はｍｍである（以下、同じ）。

制御部２０は、頭部５０が含まれる領域を抽出するために、Ｓｔｅｐ１で抽出した画素群をw軸方向から見た時、図４（ａ）に示すように、最も画素群密度が高くなる領域は高尤度領域として頭部５０と胴体部分７０が含まれていると考えられる（頭部５０の下方には胴体部分７０が存在すると考える）。ここでは、頭部モデル定義（図５）の横幅Ｄをもとにl軸の方向に分割し（図４（ｂ））、ｌｈ平面上で最も画素群が多い領域２０４を抽出する（図４（ｃ））。

（Ｓｔｅｐ３）
制御部２０は、頭頂部が含まれる領域を抽出するために、Ｓｔｅｐ２で抽出した画素群の領域２０４（図６（ａ））をｌ軸方向から見た時、最も画素群密度が高くなる領域は高尤度領域として頭頂部が含まれていると考えられる。ここでは、頭部モデル定義の横幅Ｄをもとにw軸の方向に分割し（図６（ｂ））、ｗｈ平面上で最も画素群が多い領域２０５を抽出する（図６（ｃ））。

（Ｓｔｅｐ４）
制御部２０は、頭頂部位置を算出する、頭頂部特定処理を実行する。Ｓｔｅｐ３で抽出した画素群のうち、図７に示すように、ｈ軸、すなわち、車両の車室内空間における座標系において車高方向において最も高い部分が頭頂部６０であると考えられる。なお、ｈ方向において抽出した画素群２０５（図６（ｃ））の大きい値の何点かの平均により、頭頂部６０を抽出してもよい。抽出された頭頂部６０の座標を、（ｗｔ，ｌｔ，ｈｔ）とする。

（Ｓｔｅｐ５）
制御部２０は、頭部領域を抽出する。頭頂部の抽出処理で抽出した頭頂部６０および頭部モデル定義（図５）から頭部５０を抽出する。頭頂部６０の座標（ｗｔ，ｌｔ，ｈｔ）を基準とし、図８（ａ）〜（ｄ）のように画素群を抽出することで、頭部領域２０６を得る。頭部領域２０６は、ｗｔ−ｗ_１＜ｗ＜ｗｔ＋ｗ_１、ｌｔ−ｌ_１＜ｌ＜ｌｔ＋ｌ_１、ｈｔ−ｈ_１＜ｈ＜ｈｔの範囲である。頭部モデル定義例(図５)を適合させると、ｗ_１＝１７６／２、ｌ_１＝１７６／２、ｈ_１＝１４６である。なお、ｈ_１は、ＴＯＦカメラの特性による頭髪部分の情報欠落を想定し、頭部モデル定義の高さＨから６０だけマイナスして、ｈ_１＝２０６−６０＝１４６としている。

（Ｓｔｅｐ６）
制御部２０は、頭部位置を算出する、頭部特定処理を実行する。Ｓｔｅｐ５で抽出した領域２０６の頭部位置Ｃ（ｗｃ，ｌｃ，ｈｃ）を頭部５０とする。すなわち、図９で示すように、上記のｗ、ｌ、ｈの範囲で規定される領域に含まれる頭部領域２０６の画素群の中心、あるいは重心を求めることにより、頭部位置Ｃとすることができる。

（Ｓｔｅｐ７）
制御部２０は、図１０に示すように、頭部５０（ｗｃ，ｌｃ，ｈｃ）の下方の胴体推定領域１００に含まれる画素群をカウントする。車両の車室内空間における座標系において、頭部５０の下方には胴体部分７０が含まれるので、画素群をカウントすることにより、抽出された頭部５０が正しいかどうかを検証することができる。胴体推定領域は胴体部分が含まれる程度の大きさとする。例えば、図１１のように、産業技術総合研究所が公開している人体寸法データベース等をもとに胴体推定領域を決めることができる。

（Ｓｔｅｐ８）
制御部２０は、画素群密度が閾値以上かどうかを判断する。胴体推定領域において、規定範囲の距離を示す距離情報を有した規定数の画素が検出されると、胴体推定領域を乗員の胴体部分として検出する。Ｓｔｅｐ７でカウントした画素群が閾値以上の場合、（ｗｃ，ｌｃ，ｈｃ）を頭部として確定する（Ｓｔｅｐ８：Ｙｅｓ）。Ｓｔｅｐ７でカウントした画素群が閾値未満の場合は、Ｓｔｅｐ９へ進む（Ｓｔｅｐ８：Ｎｏ）。このＳｔｅｐ８の判断により、図１２（ａ）に示すような手８０を頭部５０に誤検出することを抑制でき、図１２（ｂ）に示すように、手８０と頭部５０を区別できる。

（Ｓｔｅｐ９）
制御部２０は、Ｓｔｅｐ５で抽出した頭部領域を除外して、再度Ｓｔｅｐ１へ戻って処理を再度実行する。

上記の処理実行は、上記示した一連の動作として繰り返して実行することができる。

（プログラムとしての実施形態）
コンピュータに、処理装置１で示した、車両の乗員を含む撮像領域を撮像対象とした距離画像であって、前記撮像対象までの距離情報を各画素に割り当てた距離画像を取得する取得ステップと、前記距離画像を構成する画素群であって、前記車両の車室内空間における座標系と前記距離画像における座標系との対応関係に従って抽出され、前記乗員の頭部が存在する可能性の高い画素群である高尤度領域に対して、前記乗員の頭部を特定する特定処理を実行する制御ステップとを、コンピュータに実行させるためのプログラムも、本発明の実施の形態の一つである。

処理装置１の動作で説明したＳｔｅｐ１が距離画像を取得する取得ステップの一例であり、Ｓｔｅｐ２からＳｔｅｐ６が特定処理を実行する制御ステップの一例であり、図２で示したフローチャートを実行する処理制御を、コンピュータに実行させるためのプログラムの実施形態とすることができる。

また、上記のようなプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の実施の形態の一つである。

（実施の形態の効果）
本発明の実施の形態によれば、以下のような効果を有する。
（１）本発明の実施の形態に係る処理装置は、車両の乗員を含む撮像領域を撮像対象とした距離画像であって、撮像対象までの距離情報を各画素に割り当てた距離画像を取得する取得部としてのＴＯＦカメラ１０と、距離画像を構成する画素群であって、車両８の車室内空間における座標系と前離画像における座標系との対応関係に従って抽出され、乗員５の頭部５０が存在する可能性の高い画素群である高尤度領域に対して、乗員５の頭部を特定する特定処理を実行する制御部２０と、を有して構成されている。これにより、３次元情報を活用することで、顔を撮影する方向に関わらず頭部位置を検出することができる。また、３次元画素群を用いた絞込み処理を繰り返しており、少ない処理量で簡易に頭部位置を検出することができる。
（２）検出した頭部位置の下方の領域に３次元画素群が存在するかを検証する。頭部の下には胴体部分が存在することを特徴と捉えることで、頭部とそれ以外の物体を区別することができ、頭部とそれ以外の物体の区別が簡易な方法で実現可能となる。これにより、ＴＯＦカメラを用いた頭部検出における誤検出抑制、誤検出防止が可能となる。
（３）以上により、乗員の頭部を検出する技術において、計算コストを低減する処理装置、及びプログラムを提供することが可能になる。

以上、本発明のいくつかの実施の形態を説明したが、これらの実施の形態は、一例に過ぎず、特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。また、これら新規な実施の形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更等を行うことができる。また、これら実施の形態の中で説明した特徴の組合せの全てが発明の課題を解決するための手段に必須であるとは限らない。さらに、これら実施の形態は、発明の範囲及び要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１…処理装置、５…乗員、８…車両、１０…ＴＯＦカメラ、２０…制御部、５０…頭部、６０…頭頂部、７０…胴体部分、８０…手、１００…胴体推定領域、２０１、２０２、２０４、２０５、２０６…領域、２０３…ドライバ腰骨位置

Claims (20)

1. 車両の乗員を含む撮像領域を撮像対象とした距離画像であって、前記撮像対象までの距離情報を各画素に割り当てた距離画像を取得する取得部と、
   前記距離画像を構成する画素群であって、前記車両の車室内空間における座標系と前記距離画像における座標系との対応関係に従って抽出され、前記乗員の頭部が存在する可能性の高い画素群である高尤度領域に対して、前記乗員の頭部を特定する特定処理を実行する制御部と、
   を有する処理装置。
2. 前記制御部は、前記距離画像を構成する画素群を、３次元空間に対応する複数の領域に分割し、その分割された領域の中で、規定範囲内の距離を示す距離情報を有する画素が最も多い領域を、前記高尤度領域とする、請求項１に記載の処理装置。
3. 前記制御部は、前記車両座標系における特定の座標軸に沿って前記距離画像を構成する画素群を分割する、請求項２に記載の処理装置。
4. 前記制御部は、前記高尤度領域の中から、乗員の頭頂部を特定する頭頂部特定処理と、頭頂部を基点とした頭部のモデルとして予め規定された頭部モデルを、前記頭頂部特定処理で特定された乗員の頭頂部に対し適合させることで、前記乗員の頭部領域を特定する頭部特定処理とを前記特定処理として実行する、請求項１から３のいずれか１項に記載の処理装置。
5. 前記制御部は、前記頭頂部特定処理において、前記高尤度領域の中で、前記車両の車室内空間における座標系において車高方向に沿って最も高い部分を頭頂部として特定する、請求項４に記載の処理装置。
6. 前記制御部は、前記頭部特定処理において、前記頭部領域の重心位置を頭部の位置として検出する、請求項４又は５に記載の処理装置。
7. 前記制御部は、特定された前記乗員の頭部の確からしさを確認する検証処理を実行する、請求項１から６のいずれか１項に記載の処理装置。
8. 前記制御部は、前記車両の車室内空間における座標系において、前記特定された頭頂部に対して下方に存在する画素群を乗員の胴体部分として検出すると、特定された乗員の頭部が確からしいものとすることを、前記検証処理として実行する、請求項７に記載の処理装置。
9. 前記制御部は、前記乗員の胴体部分を非検出であると、特定された乗員の頭部が不確かなものとして、前記特定処理を再度実行することを、前記検証処理として実行する、請求項７又は８に記載の処理装置。
10. 前記制御部は、前記頭部特定処理で特定した乗員の頭部を基点として胴体の領域を示す胴体推定領域において、規定範囲の距離を示す距離情報を有した規定数の画素が検出されると、当該胴体推定領域を前記乗員の胴体部分として検出する、請求項８または９に記載の処理装置。
11. 車両の乗員を含む撮像領域を撮像対象とした距離画像であって、前記撮像対象までの距離情報を各画素に割り当てた距離画像を取得する取得ステップと、
    前記距離画像を構成する画素群であって、前記車両の車室内空間における座標系と前記距離画像における座標系との対応関係に従って抽出され、前記乗員の頭部が存在する可能性の高い画素群である高尤度領域に対して、前記乗員の頭部を特定する特定処理を実行する制御ステップと、
    をコンピュータに実行させるためのプログラム。
12. 前記制御ステップは、前記距離画像を構成する画素群を、３次元空間に対応する複数の領域に分割し、その分割された領域の中で、規定範囲内の距離を示す距離情報を有する画素が最も多い領域を、前記高尤度領域とする、請求項１１に記載のプログラム。
13. 前記制御ステップは、前記車両座標系における特定の座標軸に沿って前記距離画像を構成する画素群を分割する、請求項１２に記載のプログラム。
14. 前記制御ステップは、前記高尤度領域の中から、乗員の頭頂部を特定する頭頂部特定処理と、頭頂部を基点とした頭部のモデルとして予め規定された頭部モデルを、前記頭頂部特定処理で特定された乗員の頭頂部に対し適合させることで、前記乗員の頭部領域を特定する頭部特定処理とを前記特定処理として実行する、請求項１１から１３のいずれか１項に記載のプログラム。
15. 前記制御ステップは、前記頭頂部特定処理において、前記高尤度領域の中で、前記車両の車室内空間における座標系において車高方向に沿って最も高い部分を頭頂部として特定する、請求項１４に記載のプログラム。
16. 前記制御ステップは、前記頭部特定処理において、前記頭部領域の重心位置を頭部の位置として検出する、請求項１４又は１５に記載のプログラム。
17. 前記制御ステップは、特定された前記乗員の頭部の確からしさを確認する検証処理を実行する、請求項１１から１６までのいずれか１項に記載のプログラム。
18. 前記制御ステップは、前記車両の車室内空間における座標系において、前記特定された頭頂部に対して下方に存在する画素群を乗員の胴体部分として検出すると、特定された乗員の頭部が確からしいものとすることを、前記検証処理として実行する、請求項１７に記載のプログラム。
19. 前記制御ステップは、前記乗員の胴体部分を非検出であると、特定された乗員の頭部が不確かなものとして、前記特定処理を再度実行することを、前記検証処理として実行する、請求項１７又は１８に記載のプログラム。
20. 前記制御ステップは、前記頭部特定処理で特定した乗員の頭部を基点として胴体の領域を示す胴体推定領域において、規定範囲の距離を示す距離情報を有した規定数の画素が検出されると、当該胴体推定領域を前記乗員の胴体部分として検出する、請求項１８または１９に記載のプログラム。