JP7180646B2 - 検出装置、情報処理装置、検出方法、検出プログラム、及び検出システム - Google Patents

Description

本発明は、検出装置、情報処理装置、検出方法、検出プログラム、及び検出システムに関する。

複数の撮像装置により対象物を検出し、得られた複数の画像をコンピュータに入力し、対象物の三次元形状を取得する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１０－１３４５４６号公報

上述のような技術においては、対象物の形状情報とテクスチャ情報との少なくとも一方を含むモデル情報、あるいはモデル情報の生成に使われる情報を容易に処理できることが望まれる。

本発明の態様に従えば、対象物を含む検出領域内の複数の検出点までの距離を検出する検出部と、検出領域内の複数の検出点が対象物の特徴点であるかの確からしさを示す確度情報を算出する確度算出部と、複数の検出点のデータを用いて、対象物のモデル情報を算出する情報算出部と、確度情報を用いて、モデル情報および複数の検出点のデータの少なくとも一方を含む第１の情報からデータ量を低減した第２の情報を生成する情報処理部と、を備え、情報処理部は、検出部の検出結果から得られるデプス情報を第１の情報として用い、デプス情報のうち第２の情報に含める情報を確度情報に基づいて選定し、確度算出部は、デプス情報に関する確度情報を算出し、情報処理部は、デプス情報に関する確度情報に基づいて、デプス情報のうち第２の情報に含める情報を選定し、デプス情報で表されるデータ空間の領域ごとに、データ量の低減量を確度情報における確度の値に応じて決定し、情報算出部は、第２の情報に含まれるデプス情報に基づいて点群データを算出し、確度算出部は、点群データを基に点群データに含まれる点の情報に関する確度情報である点確度情報を算出し、情報処理部は、点群データを第１の情報として用い、点群データのうち第２の情報に含める情報を点確度情報に基づいて選定し、情報算出部は、第２の情報に含まれた点群データに基づいて、線の情報を算出し、確度算出部は、線の端点の点確度情報に基づいて線の情報に関する確度情報である線確度情報を算出する、検出装置が提供される。
本発明の態様に従えば、対象物を含む検出領域を検出する検出部と、検出領域内の複数の検出点が対象物の特徴点であるかの確からしさを示す確度情報を算出する確度算出部と、複数の検出点のデータを用いて、対象物のモデル情報を算出する情報算出部と、確度情報を用いて、モデル情報および複数の検出点のデータの少なくとも一方を含む第１の情報からデータ量を低減した第２の情報を生成する情報処理部と、を備え、検出部は、検出領域内の複数の検出点までの距離を検出し、情報処理部は、検出部の検出結果から得られるデプス情報を前記第１の情報として用い、デプス情報のうち前記第２の情報に含める情報を前記確度情報に基づいて選定し、前記確度算出部は、前記デプス情報に関する前記確度情報を算出し、前記情報処理部は、前記デプス情報に関する前記確度情報に基づいて、前記デプス情報のうち前記第２の情報に含める情報を選定し、前記デプス情報で表されるデータ空間の領域ごとに、データ量の低減量を前記確度情報における確度の値に応じて決定する、検出装置が提供される。
本発明の態様に従えば、対象物を含む検出領域を検出する検出部と、検出領域内の複数の検出点が対象物の特徴点であるかの確からしさを示す確度情報を算出する確度算出部と、複数の検出点のデータを用いて、対象物のモデル情報を生成する情報算出部と、確度情報を用いて、モデル情報および複数の検出点のデータの少なくとも一方を含む第１の情報からデータ量を低減した第２の情報を生成する情報処理部と、第１視点から対象物を検出し、情報算出部で生成された対象物の第１モデル情報と、確度算出部で算出された第１モデル情報に対する確度情報である第１確度情報とを外部装置へ出力する出力部を備え、第１確度情報は、第２視点から対象物を検出して生成された対象物の第２モデル情報と、第１モデル情報との統合に用いられる検出装置が提供される。
本発明の態様に従えば、対象物を含む検出領域を検出する検出部と、検出領域内の複数の検出点が対象物の特徴点であるかの確からしさを示す確度情報を算出する確度算出部と、複数の検出点のデータを用いて、対象物のモデル情報を算出する情報算出部と、確度情報を用いて、モデル情報および複数の検出点のデータの少なくとも一方を含む第１の情報からデータ量を低減した第２の情報を生成する情報処理部と、を備え、情報算出部は、モデル情報として、対象物の形状を示す点の情報、対象物の形状を示す線の情報、対象物の形状を示す面の情報を算出し、確度算出部は、点の情報に関する前記確度情報、線の情報に関する確度情報、面の情報に関する前記確度情報をそれぞれ算出する検出装置が提供される。
本発明の態様に従えば、対象物を含む検出領域を検出する検出部と、検出領域内の複数の検出点が対象物の特徴点であるかの確からしさを示す確度情報を算出する確度算出部と、複数の検出点のデータを用いて、対象物のモデル情報を算出する情報算出部と、確度情報を用いて、モデル情報および複数の検出点のデータの少なくとも一方を含む第１の情報からデータ量を低減した第２の情報を生成する情報処理部と、を備える検出装置が提供される。
本発明の態様に従えば、対象物を含む検出領域を検出して得られる対象物のモデル情報および検出領域内の複数の検出点のデータの少なくとも一方を含む第１の情報と、検出領域内の複数の検出点が対象物の特徴点であるかの確からしさを示す確度情報とを用いて、第１の情報からデータ量を低減した第２の情報を生成する情報処理装置が提供される。
本発明の態様に従えば、対象物を含む検出領域を検出することと、検出領域内の複数の検出点が対象物の特徴点であるかの確からしさを示す確度情報を算出することと、複数の検出点のデータを用いて、対象物のモデル情報を算出することと、確度情報を用いて、モデル情報および複数の検出点のデータの少なくとも一方を含む第１の情報からデータ量を低減した第２の情報を生成することと、を含む検出方法が提供される。
本発明の態様に従えば、コンピュータに、対象物を含む検出領域を検出することと、検出領域内の複数の検出点が対象物の特徴点であるかの確からしさを示す確度情報を算出することと、複数の検出点のデータを用いて、対象物のモデル情報を算出することと、確度情報を用いて、モデル情報および複数の検出点のデータの少なくとも一方を含む第１の情報からデータ量を低減した第２の情報を生成することと、を実行させる検出プログラムが提供される。
本発明の態様に従えば、上記態様に記載の検出装置と、検出装置から出力された情報を処理する情報処理装置と、を備える検出システムが提供される。
本発明の第１の態様に従えば、対象物を一視点から検出する検出部と、一視点における対象物の確度情報を算出する確度算出部と、検出部の検出結果を用いて、一視点における対象物の形状情報とテクスチャ情報との少なくとも一方を含むモデル情報を算出する情報算出部と、モデル情報またはモデル情報の生成に使われる元データを含む第１の対象物情報と、確度情報とを用いて、モデル情報または元データのデータ量を低減した第２の対象物情報を生成する情報処理部と、を備える検出装置が提供される。

本発明の態様に従えば、対象物を含む検出領域を検出して得られる対象物のモデル情報および検出領域内の複数の検出点のデータの少なくとも一方を含む第１の情報と、検出領域内の複数の検出点が対象物の特徴点であるかの確からしさを示す確度情報とを用いて、第１の情報からデータ量を低減した第２の情報を生成するに際して、検出領域内の複数の検出点までの距離の検出結果から得られるデプス情報を第１の情報として用い、デプス情報のうち前記第２の情報に含める情報を確度情報に基づいて選定し、デプス情報に関する確度情報を算出し、デプス情報に関する確度情報に基づいて、デプス情報のうち第２の情報に含める情報を選定し、デプス情報で表されるデータ空間の領域ごとに、データ量の低減量を確度情報における確度の値に応じて決定する、情報処理装置が提供される。
本発明の第２の態様に従えば、一視点における対象物の形状情報とテクスチャ情報との少なくとも一方を含むモデル情報またはモデル情報の生成に使われる元データを含む第１の対象物情報と、一視点における対象物の確度情報とを用いて、モデル情報または元データのデータ量を低減した第２の対象物情報を生成する情報処理装置が提供される。

本発明の態様に従えば、検出部により対象物を含む検出領域内の複数の検出点までの距離を検出することと、検出部の検出結果に基づいて、確度算出部により検出領域内の複数の検出点が対象物の特徴点であるかの確からしさを示す確度情報を算出することと、検出部の検出結果である複数の検出点のデータを用いて、情報算出部により前記対象物のモデル情報を算出することと、確度算出部により確度算出部による前記確度情報を用いて、モデル情報および前記複数の検出点のデータの少なくとも一方を含む第１の情報からデータ量を低減した第２の情報を情報処理部で生成することと、を含む検出方法であって、検出部の検出結果から得られるデプス情報を第１の情報として用い、情報処理部によりデプス情報のうち第２の情報に含める情報を確度情報に基づいて選定することと、確度算出部によりデプス情報に関する確度情報を算出することと、情報処理部により、デプス情報に関する確度情報に基づいて、デプス情報のうち第２の情報に含める情報を選定し、デプス情報で表されるデータ空間の領域ごとに、データ量の低減量を確度情報における確度の値に応じて決定することと、情報算出部により、第２の情報に含まれるデプス情報に基づいて点群データを算出することと、確度算出部により、点群データを基に点群データに含まれる点の情報に関する確度情報である点確度情報を算出することと、情報処理部により、点群データを第１の情報として用い、点群データのうち第２の情報に含める情報を点確度情報に基づいて選定することと、情報算出部により、第２の情報に含まれた点群データに基づいて、線の情報を算出することと、確度算出部により、線の端点の点確度情報に基づいて線の情報に関する確度情報である線確度情報を算出することと、を含む検出方法が提供される。
本発明の態様に従えば、検出部により対象物を含む検出領域を検出することと、検出部の検出結果に基づいて、確度算出部により前記検出領域内の複数の検出点が前記対象物の特徴点であるかの確からしさを示す確度情報を算出することと、前記検出部の検出結果である前記複数の検出点のデータを用いて、情報算出部により前記対象物のモデル情報を算出することと、前記確度算出部により前記確度算出部による前記確度情報を用いて、前記モデル情報および前記複数の検出点のデータの少なくとも一方を含む第１の情報からデータ量を低減した第２の情報を情報処理部で生成することと、を含む検出方法であって、前記検出部により前記検出領域内の複数の検出点までの距離を検出することと、前記検出部の検出結果から得られるデプス情報を前記第１の情報として用い、前記情報処理部により前記デプス情報のうち前記第２の情報に含める情報を前記確度情報に基づいて選定することと、前記確度算出部により前記デプス情報に関する前記確度情報を算出することと、前記情報処理部により、前記デプス情報に関する前記確度情報に基づいて、前記デプス情報のうち前記第２の情報に含める情報を選定し、前記デプス情報で表されるデータ空間の領域ごとに、データ量の低減量を前記確度情報における確度の値に応じて決定することと、を含む検出方法が提供される。
本発明の第３の態様に従えば、対象物を一視点から検出することと、一視点における対象物の確度情報を算出することと、一視点からの対象物の検出結果を用いて、一視点における対象物の形状情報とテクスチャ情報との少なくとも一方を含むモデル情報を算出することと、モデル情報またはモデル情報の生成に使われる元データを含む第１の対象物情報と、確度情報とを用いて、モデル情報または元データのデータ量を低減した第２の対象物情報を生成することと、を含む検出方法が提供される。

本発明の態様に従えば、コンピュータに、対象物を含む検出領域を検出することと、前記検出領域内の複数の検出点が前記対象物の特徴点であるかの確からしさを示す確度情報を算出することと、前記複数の検出点のデータを用いて、前記対象物のモデル情報を算出することと、前記確度情報を用いて、前記モデル情報および前記複数の検出点のデータの少なくとも一方を含む第１の情報からデータ量を低減した第２の情報を生成することと、を実行させる検出プログラムであって、前記検出領域内の複数の検出点までの距離を検出することと、検出結果から得られるデプス情報を前記第１の情報として用い、前記デプス情報のうち前記第２の情報に含める情報を前記確度情報に基づいて選定することと、前記デプス情報に関する前記確度情報を算出することと、前記デプス情報に関する前記確度情報に基づいて、前記デプス情報のうち前記第２の情報に含める情報を選定し、前記デプス情報で表されるデータ空間の領域ごとに、データ量の低減量を前記確度情報における確度の値に応じて決定することと、を実行させる検出プログラムが提供される。
本発明の第４の態様に従えば、コンピュータに、一視点における対象物の確度情報を算出することと、一視点からの対象物の検出結果を用いて、一視点における対象物の形状情報とテクスチャ情報との少なくとも一方を含むモデル情報を算出することと、モデル情報またはモデル情報の生成に使われる元データを含む第１の対象物情報と、確度情報とを用いて、モデル情報または元データのデータ量を低減した第２の対象物情報を生成することと、を実行させる検出プログラムが提供される。

本発明の第５の態様に従えば、一方向から対象物を検出する検出部と、検出部の検出結果に基づき、一方向における対象物の形状情報又はテクスチャ情報を含むモデル情報を算出する情報算出部と、モデル情報又はモデル情報の生成に使われる元データを含む第１の対象物情報と、一方向における対象物の確度情報とを用いて、モデル情報又は元データのデータ量を低減した第２の対象物情報を生成する情報処理部と、を備える検出装置が提供される。

本発明の第６の態様に従えば、上記態様の検出装置と、検出装置から出力された情報を処理する情報処理装置と、を備える検出システムが提供される。

第１実施形態に係る検出装置の一例を示す図である。 第１実施形態に係る情報処理部の処理を示す概念図である。 第１実施形態に係る検出部の一例を示す図である。 第１実施形態に係る情報算出部、確度算出部、情報処理部、及び記憶部を示すブロック図である。 第１実施形態に係る検出部の光学特性に基づく確度情報の説明図である。 第１実施形態に係る距離に基づいた確度情報の説明図である。 第１実施形態に係る距離の分布に基づいた確度情報の説明図である。 第１実施形態に係る情報処理部の処理を示す概念図である。 第１実施形態に係る検出方法を示すシーケンス図である。 図９から続くシーケンス図である。 第２実施形態に係る検出システムを示す図である。 第２実施形態に係る検出システムを示すブロック図である。 第３実施形態に係る検出システムを示す図である。 第３実施形態に係る検出システムを示すブロック図である。 本実施形態におけるモデル統合処理の一例を示す概念図である。

［第１実施形態］
第１実施形態について説明する。図１（Ａ）は、本実施形態に係る検出装置１の一例を示す概念図である。検出装置１は、例えば撮像装置であり、検出領域Ａ１（例、視野）内の対象物ＯＢを検出する。検出装置１は、例えば、定点カメラでもよいし、手動または自動で視野を変更可能なカメラでもよく、携帯可能な情報端末（例、スマートフォン、タブレット、カメラ付き携帯電話）でもよい。検出装置１は、対象物ＯＢを検出した結果を使って、対象物ＯＢに関する情報の演算処理を行う。検出装置１は、自端末の演算処理によって、対象物ＯＢの少なくとも一部をモデル化し、モデル情報（モデルデータ）を算出する。例えば、検出装置１は、演算処理によって、対象物ＯＢの少なくとも一部をコンピュータグラフィック処理（ＣＧ処理）し、モデル情報（例、ＣＧモデルデータ）を算出する。モデル情報は、例えば、対象物ＯＢの三次元形状を示す形状情報と、対象物ＯＢの表面の模様を示すテクスチャ情報の少なくとも一方を含む。また、例えば、モデル情報は、３次元の点座標、その点座標の関連情報、３次元の点座標及びその関連情報で規定された面のテクスチャ情報、画像全体の照明条件や光源情報などの画像の空間情報、並びに形状情報としてのポリゴンデータの少なくとも一つを含む。テクスチャ情報は、例えば、対象物ＯＢの表面の文字や図形、パターン、凹凸を規定する情報、特定の画像、及び色彩（例、有彩色、無彩色）の少なくとも１つの情報を含む。検出装置１は、例えば、視点Ｖｐ（例、一視点、単一の視点、１方向）から見た対象物ＯＢを示すモデル情報を算出する。また、例えば、検出装置１は、対象物ＯＢに対して所定の角度における一視点から見た対象物ＯＢを示すモデル情報を算出する。

図１（Ｂ）は、検出装置１の構成の一例を示すブロック図である。検出装置１は、例えば、検出部２と、確度算出部３と、情報算出部４と、情報処理部５と、記憶部６と、通信部７と、制御部８と、本体部９とを備える。本体部９は、例えば、カメラボディ、ケース、筐体などである。検出部２、確度算出部３、情報算出部４、及び情報処理部５は、例えば、本体部９に設けられる。検出部２、確度算出部３、情報算出部４、及び情報処理部５は、例えば、本体部９に設けられることでユニット化される。

検出部２は、視点Ｖｐから対象物ＯＢを光学的に検出する。例えば、検出部２は、視点Ｖｐから対象物ＯＢを撮像して、検出結果として対象物ＯＢの画像データなどを出力する。確度算出部３は、視点Ｖｐにおける対象物ＯＢの確度情報を算出する。確度算出部３は、例えば、検出部２の検出した画像データを用いて視点Ｖｐに応じた対象物ＯＢの確度情報を算出する。確度情報は、例えば、対象物ＯＢを含む領域（例、検出部２の検出領域Ａ１、視野）の各位置に物体が存在する確率、確率分布、及び期待値の少なくとも一つを含む。この確率分布は、例えば、検出部２の検出領域の一部の領域の確度と、その周辺の領域との確度との関係を示す情報である。確度情報は、例えば、対象物ＯＢを含む領域（例、検出部２の検出領域、視野）の各位置に対する、検出部２の検出結果の信頼度を含む。例えば、確度は、各位置のデータの正確さ（正確度、精度、信頼度）、または不確かさ（曖昧さ、不明瞭さ）を数値化したものであり、確度情報は、複数の位置における確度の分布を含む。例えば、確度が高いことは、正確さが高いこと、あるいは不確かさが低いことに相当する。例えば、確度が低いことは、正確さが低いこと、あるいは不確かさが高いことに相当する。

情報算出部４は、検出部２の検出結果を用いてモデル情報を算出する。モデル情報は、視点Ｖｐにおける対象物ＯＢの形状情報とテクスチャ情報との少なくとも一方を含む。例えば、情報算出部４は、視点Ｖｐから見た場合の対象物ＯＢの形状情報とテクスチャ情報との少なくとも一方を算出する。例えば、検出部２は、視点Ｖｐから対象物ＯＢ上の各点までの距離を検出し、情報算出部４は、検出部２が検出した距離を用いて、対象物ＯＢの点群データを算出する。また、情報算出部４は、例えば、点群データを用いて対象物ＯＢのサーフェス情報を算出する。

図２は、情報処理部５の処理を示す概念図である。情報処理部５は、第１の対象物情報Ｄ１と確度情報Ｄｐとを用いて、第２の対象物情報Ｄ２を生成する。図２（Ａ）には、第１の対象物情報Ｄ１、第２の対象物情報Ｄ２、及び確度情報Ｄｐを概念的に示した。図２において符号Ｍはデータ点（例、点データ）であり、各データ点Ｍは、データ量が固定の固定長データである。確度情報Ｄｐは、例えば、対象物ＯＢの部分ごとに異なる第１の対象物情報Ｄ１（例、Ｄ１ａ、Ｄ１ｂ）の確度（例、Ｄｐａ、Ｄｐｂ）を含み、情報処理部５は、例えば、対象物ＯＢの部分ごとに異なる確度を含む確度情報Ｄｐを用いて第２の対象物情報Ｄ２を生成する。例えば、対象物ＯＢは、位置が互いに異なる第１部分および第２部分を含み、図２では、第１の対象物情報Ｄ１のうち第１部分に関する情報を符号Ｄ１ａで表し、第１の対象物情報Ｄ１のうち第２部分に関する情報を符号Ｄ１ｂで表す。また、第２の対象物情報Ｄ２のうち第２部分に関する情報を符号Ｄ２ａで表し、第２の対象物情報Ｄ２のうち第２部分に関する情報を符号Ｄ２ｂで表す。

なお、第２部分は、視点Ｖｐから見た場合に、第１部分と一部が重なる部分でもよいし、第１部分に隣接する部分でもよく、第１部分と重ならない部分でもよい。第１部分と第２部分の少なくとも一方は、対象物ＯＢの特徴点を含む部分（特徴部分）でもよいし、対象物ＯＢのうち解析（例、形状解析）の対象の部分でもよく、対象物ＯＢのうちモデル情報を算出する対象の部分でもよい。

第１の対象物情報Ｄ１（情報処理部５への入力データ）は、モデル情報または該モデル情報の生成に使われる元データ（モデル情報を生成するための情報）を含む。第１の対象物情報Ｄ１は、例えば、対象物ＯＢを検出した検出データ、視点Ｖｐから対象物ＯＢ上の各点までの距離を示すデプス情報、対象物ＯＢの点群データ、対象物ＯＢのサーフェス情報、及び対象物ＯＢのテクスチャ情報から選択される。上記の検出データは、例えば、対象物ＯＢからの光を受光したデータを含み、対象物ＯＢを撮像した撮像画像データを含んでもよい。第２の対象物情報Ｄ２（情報処理部５からのの出力データ）は、第１の対象物情報Ｄ１に含まれるモデル情報または元データのデータ量を低減した情報である。例えば、第１の対象物情報Ｄ１は、対象物ＯＢの点群データであり、第２の対象物情報Ｄ２は、第１の対象物情報Ｄ１よりもデータ量を低減した点群データである。情報処理部５は、例えば、第１の対象物情報Ｄ１を圧縮した第２の対象物データＤ２を生成する。情報処理部５は、例えば、第１の対象物情報Ｄ１を第２の対象物データＤ２に更新（変換）する。

情報処理部５は、例えば、取得した確度情報Ｄｐを用いて、視点Ｖｐにおいて相対的に又は閾値（基準値）よりも確度の低いデータ点（例、点データ）を削除（又はマスク）して、第１の対象物情報Ｄ１からデータ点を減らす（例、間引く）ことでデータ量を低減し、第２の対象物情報Ｄ２を生成する。情報処理部５は、例えば、データ点の少なくとも一部のデータ量を低減してもよい。例えば、情報処理部５は、第１の対象物情報Ｄ１において６４ビット（例、倍精度小数点数）で表されるデータを３２ビット（例、単精度小数点数）で表すことで、データ量を低減してもよい。情報処理部５は、第１の対象物情報Ｄ１を非可逆圧縮（不可逆圧縮）することで、第２の対象物情報Ｄ２を生成してもよい。

確度情報Ｄｐは、例えば、対象物ＯＢの部分（例、点、線、面）ごとの第１の対象物情報Ｄ１の確度を含む。例えば、確度情報Ｄｐは、対象物ＯＢ上の各点に対応させた、対象物ＯＢのうちデータ点Ｍごとの第１の対象物情報Ｄ１の確度を含む。図２（Ａ）において、確度情報Ｄｐのうち、第１部分に関する確度を符号Ｄｐａで表し、第２部分に関する確度を符号Ｄｐｂで表す。情報処理部５は、例えば、第１の対象物情報Ｄ１における確度の比較によって、第２の対象物情報Ｄ２を生成する。例えば、情報処理部５は、第１部分に関する第１の対象物情報Ｄ１（情報Ｄ１ａ）の確度と、第２部分に関する第１の対象物情報（情報Ｄ１ｂ）の確度Ｄｐｂとの比較によって、第１部分または第２部分に関するデータ量の低減量を決定する。例えば、第１部分に関する確度Ｄｐａが第２部分に関する確度Ｄｐｂよりも低い場合、情報処理部５は、第１部分に関する情報Ｄｐｂのデータ量を、第２部分に関する情報Ｄｐａのデータ量よりも相対的に又は絶対的に少なくする。例えば、第１の対象物情報Ｄ１において、第１部分に関する情報Ｄｐａおよび第２部分に関する情報Ｄｐｂは、それぞれ、４つのデータ点Ｍを含み、情報処理部５は、第２の対象物情報Ｄ２において、第１部分に関する情報Ｄ２ａを１つのデータ点で表すことによって、データ量を低減する。また、図２に示すように、例えば、確度情報Ｄｐは、各データ点Ｍの確度が各データ点Ｍに対応して配列された参照データである。情報処理部５は、第１の対象物情報Ｄ１の各データ点Ｍに対応させて上記の参照データを各データ点Ｍにマッチングさせて、参照データ内の各確度に応じて、データ点Ｍごとにデータ量を低減する。

また、情報処理部５は、対象物ＯＢの第１部分に関する第１の対象物情報Ｄ１（情報Ｄ１ａ）の確度Ｄｐａと閾値との比較によって、第１部分におけるデータ低減量を決定してもよい。図２（Ｂ）には、確度とデータ量の低減量の関係の一例を示した。情報処理部５は、第１部分の確度Ｄｐａが閾値Ｖｔ１以上である場合、データ量の低減量（例、圧縮率）を値Ｒ１に決定する。値Ｒ１は、情報Ｄ１ａのデータ量に対する比率が０％（例、無圧縮）でもよいし、０％よりも大きい任意の値でもよい。また、情報処理部５は、第１部分の確度Ｄｐａが閾値Ｖｔ１未満閾値Ｖｔ２以上である場合、データ量の低減量を値Ｒ２に決定する。値Ｒ２は、値Ｒ１よりも大きい値（例、高圧縮率）である。また、情報処理部５は、第１部分の確度Ｄｐａが閾値Ｖｔ２未満である場合、データ量の低減量を値Ｒ３に決定する。値Ｒ３は、値Ｒ２よりも大きい値（例、高圧縮率）である。値Ｒ３は、データ削除に相当する値でもよいし、情報Ｄ１ａのデータ量に対する比率が１００％よりも小さい任意の値でもよい。

なお、図２（Ｂ）では２つの閾値Ｖｔ１、閾値Ｖｔ２を用いる例を示したが、閾値の数は１つでもよいし、３つ以上の任意の数でもよい。また、閾値は、予め定められた固定値でもよいし、第１の対象物情報Ｄ１の確度に応じた可変値でもよい。例えば、閾値は、確度の分布に基づいて算出（決定）されてもよい。例えば、閾値は、第１の対象物情報Ｄ１に関する確度情報Ｄｐにおける確度の統計量（例、平均値、最頻値、標準偏差）を用いて決定されてもよい。

次に、検出装置１の各部について説明する。図３は、検出部２の一例を示す図である。検出部２は、例えば、一視点から対象物ＯＢを見た画像と、一視点から対象物ＯＢ上の各点までの距離との少なくとも一方を取得する。検出部２は、例えば、所定の視角で対象物ＯＢを検出してもよい。検出部２は、例えば、所定の視線（例、単一の視線）で対象物ＯＢを検出してもよい。検出部２は、例えば、撮像部１１および測距部１２を含む。撮像部１１は、対象物ＯＢを撮像する。測距部１２は、視点Ｖｐ（図１（Ａ）参照）から対象物ＯＢ上の各点までの距離を検出する。なお、検出部２は、撮像部１１または測距部１２を含まなくてもよい。

撮像部１１は、結像光学系１３および撮像素子１４を備える。結像光学系１３は、対象物ＯＢの像を形成する。結像光学系１３は、例えば鏡筒内に保持され、鏡筒とともに本体部９（図１参照）に取り付けられる。結像光学系１３および鏡筒は、例えば交換レンズであり、本体部９から取り外し可能である。結像光学系１３および鏡筒は、内蔵レンズでもよく、例えば鏡筒は、本体部９の一部でもよいし、本体部９から取り外し不能でもよい。

撮像素子１４は、例えば、複数の画素が二次元的に配列されたＣＭＯＳイメージセンサ、あるいはＣＣＤイメージセンサである。撮像素子１４は、例えば本体部９に収容される。撮像素子１４は、結像光学系１３が形成した像を撮像する。撮像素子１４の撮像結果（検出結果）は、例えば、各画素の色ごとの階調値の情報（例、ＲＧＢデータ）を含む。撮像素子１４は、例えば、撮像結果をフルカラー画像のデータ形式で出力する。

測距部１２は、対象物ＯＢの表面上の各点からの距離を検出する。測距部１２は、例えば、TOF（time of flight）法により距離を検出する。測距部１２は、その他の手法で距離を検出するものでもよい。例えば、測距部１２は、レーザスキャナを含み、レーザスキャンにより距離を検出するものでもよい。例えば、測距部１２は、対象物ＯＢに所定のパターンを投影し、このパターンの検出結果をもとに距離を測定するものでもよい。また、測距部１２は、位相差センサを含み、位相差法により距離を検出するものでもよい。また、測距部１２は、DFD（depth from defocus）法により距離を検出するものでもよい。DFD法を用いる場合、測距部１２は、撮像部１１の結像光学系１３と撮像素子１４の少なくとも一方を用いるものでもよい。

測距部１２は、例えば、照射部１５、結像光学系１６、撮像素子１７、及びコントローラ１８を備える。照射部１５は、対象物ＯＢに赤外光を照射可能である。照射部１５は、コントローラ１８に制御される。コントローラ１８は、照射部１５から照射される赤外光の強度を時間変化させる（例、振幅変調する）。結像光学系１６は、対象物ＯＢの像を形成する。結像光学系１６は、結像光学系１３と同様に、交換レンズの少なくとも一部でもよいし、内蔵レンズの少なくとも一部でもよい。撮像素子１７は、例えば、ＣＭＯＳイメージセンサ、あるいはＣＣＤイメージセンサである。撮像素子１７は、少なくとも照射部１５が照射する光の波長帯に感度を有する。撮像素子１７は、例えば、コントローラ１８に制御され、対象物ＯＢで反射散乱した赤外光を検出する。例えば、撮像素子１７は、結像光学系１６が形成した像を撮像する。

コントローラ１８は、撮像素子１７による検出結果を使って、対象物ＯＢの表面の各点から撮像素子１７までの距離（デプス）を検出する。例えば、対象物ＯＢの表面上の点から撮像素子１７に入射する光の飛行時間は、この点のデプスに応じて変化する。撮像素子１７の出力は飛行時間に応じて変化し、コントローラ１８は、例えば、撮像素子１７の出力をもとにデプスを算出する。コントローラ１８は、例えば、撮像素子１７が撮像した画像の一部の領域（例、１画素、複数の画素）ごとにデプスを算出し、この領域の位置とデプスとを関連付けて、デプス情報を算出（生成）する。デプス情報は、例えば、対象物ＯＢの表面上の点の位置と、この点から検出装置１までの距離（デプス、深度）とを関連付けた情報を含む。デプス情報は、例えば、対象物ＯＢにおけるデプスの分布（例、デプスマップ）を示す情報（例、デプス画像）を含む。

図４は、実施形態に係る情報算出部４、確度算出部３、情報処理部５、及び記憶部６を示すブロック図である。記憶部６は、例えば不揮発性メモリを含む。記憶部６は、例えば、検出部２の検出結果（例、撮像画像データＤ１１、デプス情報Ｄ１２）、情報算出部４の算出結果（点群データＤ１３、サーフェス情報Ｄ１４、テクスチャ情報Ｄ１５）、確度算出部３の算出結果（確度情報Ｄｐ）、情報処理部５が生成（更新、調整）した情報、デバイス特性情報Ｄ１６、設定情報、及び処理を実行させるプログラム等を記憶する。

情報算出部４は、例えば、デジタルシグナルプロセッサ（digital signal processor; DSP）を含む。なお、図３の説明では測距部１２がデプス情報を生成するものとしたが、情報算出部４は、測距部１２が検出したデプスをもとにデプス情報を生成してもよい。情報算出部４は、点群データ生成部２１、サーフェス情報生成部２２、及びテクスチャ情報生成部２３を備える。点群データ生成部２１は、例えば、形状情報として、検出部２の検出結果をもとに対象物ＯＢ上の複数の点の座標を含む点群データＤ１３を算出する。情報算出部４は、測距部１２の検出結果（例、デプス情報）を使って、点群データＤ１３を算出する（点群データ処理）。例えば、点群データ生成部２１は、デプス情報が示す距離画像（デプス画像）から平面画像への透視変換などにより、点群データを算出する。なお、点群データ生成部２１は、撮像部１１と測距部１２とで視野が異なる場合、例えば、測距部１２の検出結果を透視変換（射影変換）などによって、撮像部１１の視野から対象物ＯＢを検出した結果に変換してもよい。点群データ生成部２１は、例えば、撮像部１１の視野と測距部１２の視野との位置関係（例、視点の位置、視線の向き）に依存するパラメータを使って、透視変換を実行してもよい。情報算出部４は、算出した点群データＤ１３を記憶部６に記憶させる。

また、サーフェス情報生成部２２は、形状情報として、検出部２の検出結果をもとに対象物ＯＢ上の複数の点の座標と複数の点間の連結情報とを含むサーフェス情報を生成する。サーフェス情報は、例えばポリゴンデータ、ベクタデータ、ドローデータなどである。連結情報は、例えば、対象物ＯＢ上の２点を結ぶ線の情報（線情報Ｄ２１）、及び対象物ＯＢ上の３つ以上線に囲まれる面の情報（面情報Ｄ２２）を含む。線情報Ｄ２１は、例えば、対象物ＯＢの稜線（例、エッジ）に相当する線の両端の点を互いに関連付ける情報である。面情報Ｄ２２は、対象物ＯＢの面の輪郭に相当する複数の線を互いに関連付ける情報である。

サーフェス情報生成部２２は、線情報生成部２５および面情報生成部２６を備える。線情報生成部２５は、例えば、点群データＤ１３を用いて、線情報Ｄ２１を生成する。面情報生成部２６は、例えば、線情報Ｄ２１を用いて、面情報Ｄ２２を生成する。情報算出部４は、例えば、点群データＤ１３に含まれる複数の点から選択される点とその近傍の点との間の面を推定し、点群データを点間の平面情報を持つポリゴンデータに変換する（サーフェス処理）。情報算出部４は、例えば、最小二乗法を用いたアルゴリズムにより、点群データをポリゴンデータへ変換する。このアルゴリズムは、例えば、点群処理ライブラリに公開されているアルゴリズムを適用したものでもよい。情報算出部４は、算出したサーフェス情報を記憶部６に記憶させる。

テクスチャ情報生成部２３は、例えばインバースレンダリングの手法により、テクスチャ情報Ｄ１５を算出する。テクスチャ情報Ｄ１５は、例えば、対象物ＯＢの表面の模様を示すパターン情報、対象物ＯＢを照らす光の光源情報、及び対象物ＯＢの表面の光学特性（例、反射率、散乱率、透過率）を示す光学特性情報の少なくとも１項目の情報を含む。光源情報は、例えば、光源の位置、光源から対象物へ光が照射される方向、光源から照射される光の波長、光源の種類のうち少なくとも１項目の情報を含む。

テクスチャ情報生成部２３は、例えば、ランバート反射を仮定したモデル、アルベド（Albedo）推定を含むモデルなどを利用して、光源情報を算出する。例えば、情報算出部４は、撮像部１１が撮像した画像の各画素の画素値のうち、対象物ＯＢで拡散した光に由来する成分と対象物ＯＢで正反射した成分とを推定する。また、テクスチャ情報生成部２３は、例えば、対象物ＯＢで正反射した成分の推定結果、及び形状情報を使って、光源から対象物ＯＢへ光が入射してくる方向を算出する。テクスチャ情報生成部２３は、例えば、算出した光源情報および形状情報を使って対象物ＯＢの反射特性を推定し、反射特性の推定結果を含む光学特性情報を算出する。また、情報算出部４は、例えば、算出した光源情報および光学特性情報を使って、可視光画像のデータから照明光の影響を除去して、テクスチャ情報Ｄ１５（パターン情報）を算出する。情報算出部４は、算出したテクスチャ情報Ｄ１５を記憶部６に記憶させる。

確度算出部３は、例えば、デバイス特性情報Ｄ１６に基づいて、確度情報を算出する。デバイス特性情報Ｄ１６は、検出装置１に設けられる各部の特性を示す情報である。デバイス特性情報Ｄ１６は、例えば、検出部２に設けられる光学系（例、結像光学系１３、結像光学系１６）の光学特性（例、収差）、測距部１２の測距レンジなどの特性を含む。

図５は、デバイス特性情報Ｄ１６に基づく確度情報の説明図である。図５（Ａ）は、撮像部１１による撮像画像Ｉｍ１の一例を示す概念図である。結像光学系１３（図３参照）は、例えば、光軸１３ａから離れるほど収差が大きくなる。例えば、結像光学系１３の光軸１３ａは撮像部１１の視野中心１４ａに対応し、撮像部１１は、撮像素子１４において視野中心１４ａから離れた領域（例、１画素、複数画素）であるほど、この領域を用いた検出結果の信頼度が低下する。図５（Ａ）において、符号Ｉｍｃは、撮像部１１の視野中心に相当する撮像画像Ｉｍ１上の位置である。撮像画像Ｉｍ１は、例えば、位置Ｉｍｃから離れるにつれて収差の影響が大きくなり、ボケ等により被写体の再現性（検出結果の信頼度）が低くなる。確度算出部３は、例えば、撮像画像Ｉｍ１の領域（例、１画素、複数画素）ごとに、位置Ｉｍｃからの距離に基づいて確度情報を算出する。

図５（Ｂ）は、撮像画像Ｉｍ１上の撮像部１１の視野中心（位置Ｉｍｃ）からの距離に応じた確度の一例を示す概念図である。図５（Ｂ）において、縦軸は確度Ｐ１であり、横軸は撮像画像Ｉｍ１上の位置である。確度Ｐ１は、例えば、位置Ｉｍｃにおいて極大をとり、位置Ｉｍｃから離れるにつれて減少する。確度Ｐ１と撮像部１１の視野中心からの距離との関係は、例えば、結像光学系１３による収差の撮像素子１４上の分布に基づいて定められる。ここでは、確度Ｐ１は、位置Ｉｍｃからの距離に対して非線形に変化するが、位置Ｉｍｃからの距離に対して線形に変化してもよいし、不連続に（例、ステップ的に）変化してもよい。

確度Ｐ１と、撮像画像Ｉｍ１上の撮像部１１の視野中心からの距離との関係を示す情報（以下、第１関係情報という）は、例えば、上記のデバイス特性情報Ｄ１６に含まれ、記憶部６（図４参照）に予め記憶される。確度算出部３は、例えば、撮像画像Ｉｍ１の領域（例、１画素、複数画素）ごとに位置Ｉｍｃからの距離を算出する。確度算出部３は、算出した距離を第１関係情報と照合して、この領域における確度Ｐ１を算出する。確度算出部３は、例えば、確度情報として、各領域の位置と確度Ｐ１とを関連付けた情報（以下、確度Ｐ１の情報という）を算出する。

なお、確度算出部３は、結像光学系１３の収差（例、収差の分布）に基づいて確度情報を算出してもよい。また、確度算出部３は、結像光学系１３の収差および視野中心からの距離に基づいて確度情報を算出してもよい。また、確度算出部３は、測距部１２の検出結果に対して、測距部１２の視野中心からの距離と結像光学系１６の収差の少なくとも一方に基づいて、確度情報を算出してもよい。

また、撮像画像Ｉｍ１は、例えば、対象物ＯＢからの反射光により、その一部の領域において明るさが飽和することがある。また、対象物ＯＢ上には、例えば、他の物体の影がある場合など、視点Ｖｐから見て暗い部分ができる場合がある。確度算出部３は、例えば、撮像画像Ｉｍ１における明るさ（明暗）に基づいて確度情報を算出してもよい。図５（Ｃ）は、撮像画像Ｉｍ１における明るさに応じた確度Ｐ２の一例を示す概念図である。図５（Ｃ）において、縦軸は確度Ｐ２であり、横軸は明るさ（例、画素の階調値）である。ここでは、明るさが所定の範囲ＢＲ内である場合に一定であり、明るさが範囲ＢＲよりも低下する（暗くなる）につれて確度Ｐ２が低くなり、また明るさが範囲ＢＲよりも増加する（明るくなる）につれて確度Ｐ２が低くなる。明るさと確度との関係は、例えば実験やシミュレーションなどに基づいて任意に設定される。例えば、確度Ｐ２は、明るさに対して非線形に変化してもよいし、線形に変化してもよく、不連続に（例、ステップ的に）変化してもよい。

明るさと確度との関係を示す情報（以下、第２関係情報という）は、例えば、記憶部６（図４参照）に予め記憶される。確度算出部３は、撮像画像の領域（例、１画素、複数画素）ごとの明るさ（例、階調値）を上記の第２関係情報と照合し、この領域における確度Ｐ２を算出する。確度算出部３は、例えば、確度情報として、各領域の位置と確度Ｐ２とを関連付けた情報（以下、確度Ｐ２の情報という）を算出する。

上述の確度Ｐ１の情報と確度Ｐ２の情報との少なくとも一方は、撮像画像のデータと同じファイルに格納されてもよい。例えば、この情報のデータ構造（データ形式、データフォーマット）は、例えば、画素の階調値（Ｒ、Ｇ、Ｂの各階調値）と、確度（例、確度Ｐ１と確度Ｐ２との少なくとも一方）とを組にした構造でもよい。また、確度Ｐ１の情報と確度Ｐ２の情報との少なくとも一方は、撮像画像のデータと別のファイルに格納されてもよい。例えば、確度Ｐ１の情報のデータ構造は、撮像画像の画素配列に対応させて、各画素の確度の値を配列した構造でもよい。なお、確度算出部３は、検出部２に設けられる光学系（例、結像光学系１３、結像光学系１６）の光学特性に基づいた確度情報の算出を行わなくてもよい。例えば、確度算出部３は、上述の確度Ｐ１と確度Ｐ２の少なくとも一方を算出しなくてもよい。

また、確度算出部３は、例えば、測距部１２が検出した距離に基づいて確度情報Ｄｐを算出する。図６は、測距部１２が検出した距離に基づいた確度情報の説明図である。図６（Ａ）は、デプス情報（デプス画像Ｉｍ２）の一例を示す概念図である。図６（Ａ）において、対象物ＯＢを点線で表し、検出部２の検出領域Ａ１に含まれる領域（例、デプス画像Ｉｍ２の１画素、複数画素）ごとの距離をグレースケールで表した。デプス画像Ｉｍ２において、階調値が高い（白に近い）部分は視点Ｖｐからの距離が近く、階調値が低い（黒に近い）部分は視点Ｖｐから遠い。

図６（Ｂ）は、距離と確度Ｐ３との関係の一例を示す図である。測距部１２は、例えば、視点Ｖｐから遠い位置であるほどその検出結果の信頼度（例、検出精度）が低下する場合がある。このような場合、確度算出部３は、例えば、確度情報として距離に対して負の相関をもつ値の確度Ｐ３を算出する。図６（Ｂ）において、確度Ｐ３は、視点Ｖｐからの距離が遠くなるにつれて減少する。確度Ｐ３と視点Ｖｐからの距離との関係を示す情報（以下、第３関係情報）は、例えば、予め記憶部６（図４参照）に記憶される。確度算出部３は、例えば、デプス画像Ｉｍ２（図５（Ａ）参照）上の領域（例、１画素、複数画素）ごとに、領域における視点Ｖｐまでの距離を第３関係情報に照合して、この領域の確度Ｐ３を算出する。確度算出部３は、例えば、確度情報として、各領域の位置と確度Ｐ３とを関連付けた情報（以下、確度Ｐ３の情報という）を算出する。

図５（Ｃ）は、距離と確度Ｐ３との関係の他の例を示す図である。測距部１２は、例えば所定の測距範囲（測距レンジ）を有し、測距範囲の中心から離れるほど検出結果の信頼度（例、検出精度）が低下する場合がある。このような場合、確度算出部３は、例えば、確度情報として、測距範囲の中心と、所定の視点からの距離とのずれ量に基づいて、確度情報を算出してもよい。図５（Ｃ）において、確度Ｐ３は、測距範囲の中心で極大となり、距離が測距範囲の中心からずれるほど低下する。図５（Ｂ）および図５（Ｃ）に示したように、距離と確度Ｐ３との関係は、例えば測距部１２の特性に応じて適宜設定される。

また、確度算出部３は、測距部１２が検出した距離の分布に基づいて、確度情報を算出してもよい。図７は、距離の分布に基づいた確度情報の説明図である。図７（Ａ）は、デプス情報（デプス画像Ｉｍ２）の一例および対象物ＯＢを示す概念図である。図７において、符号Ｘ１～Ｘ５は、デプス画像Ｉｍ２上の１方向の位置を示す。位置Ｘ１はデプス画像Ｉｍ２の一端の位置であり、位置Ｘ２はデプス画像Ｉｍ２の他端の位置である。位置Ｘ１から位置Ｘ３の区間は、対象物ＯＢの背景（例、床、壁）の部分である。位置Ｘ３から位置Ｘ４の区間は、対象物ＯＢの前面ＯＢ１の部分である。位置Ｘ４から位置Ｘ５の区間は、前面ＯＢ１と段差を有する面ＯＢ２の部分である。位置Ｘ５と位置Ｘ２の区間は、対象物ＯＢの背景の部分である。位置Ｘ３は、前面ＯＢ１に対する側面ＯＢ３の部分であり、位置Ｘ４は、前面ＯＢ１と面ＯＢ２との間の側面ＯＢ４の部分である。位置Ｘ５は、面ＯＢ２に対する側面ＯＢ５の部分である。側面ＯＢ３、側面ＯＢ４、側面ＯＢ５は、例えば、視点Ｖｐからの視線に対して、平行に近い面であり、検出結果の信頼度が低い場合がある。

図７（Ｂ）は、図７（Ａ）の線Ｉｍｄ上における距離の分布を示す概念図である。図７（Ｂ）において、視点Ｖｐからの距離は、位置Ｘ３、位置Ｘ４、位置Ｘ５のそれぞれにおいて、ステップ的に変化する。測距部１２の検出結果の信頼度は、例えば、距離の変化量が閾値よりも大きい位置（例、段差の近傍）で低下する。このような場合、確度算出部３は、例えば、確度情報として、距離の変化量に応じた確度を算出してもよい。例えば、確度算出部３は、確度情報として、距離の変化量に対して負の相関の値の確度を算出してもよい。例えば、確度算出部３は、距離の変化量が相対的に小さい領域について、測距部１２の検出結果の信頼度が高いことを示す確度を算出してもよい。また、例えば、確度算出部３は、距離の変化量が相対的に大きい領域について、測距部１２の検出結果の信頼度が低いことを示す確度を算出してもよい。

図７（Ｃ）は、距離の変化量に基づいた確度Ｐ４の分布の一例を示す概念図である。ここでは、図７（Ｂ）の距離の分布に応じた確度Ｐ４の分布を概念的に示した。距離の変化量は、例えば、検出部２の視点を通る視線と、対象物ＯＢ上の面との傾きに応じた量である。例えば、距離の変化量が大きい場合、視線に対して対象物ＯＢ上の面が平行に近く、距離の変化量が小さい場合、視線に対して対象物ＯＢ上の面が垂直に近い。図７（Ｃ）において、距離の変化量が大きい位置（例、位置Ｘ３，Ｘ４、位置Ｘ５）において確度Ｐ４が相対的に低い。確度算出部３は、例えば、デプス画像Ｉｍ２の領域ごとに距離の変化量（例、隣接する２つの領域におけるデプスとの差分）を算出し、算出した変化量と閾値とを比較する。確度算出部３は、例えば、距離の変化量が閾値以下である場合に、この領域の確度Ｐ４をハイレベルとする。確度算出部３は、距離の変化量が閾値よりも大きい場合に、この領域の確度Ｐ４をローレベルとする。

図７（Ｄ）は、距離の変化量と確度Ｐ４との関係の一例を示す概念図である。図７（Ｄ）において、確度Ｐ４は、距離の変化量が閾値Ｄｔｈ以下の範囲において一定であり、距離の変化量が閾値Ｄｔｈを超える範囲において減少する。なお、確度Ｐ４は、距離の変化量に対して、非線形に変化してもよいし、線形に変化してもよく、不連続に（例、ステップ的に）変化してもよい。確度Ｐ４と、視点Ｖｐからの距離の変化量との関係を示す情報（以下、第４関係情報）は、例えば、予め記憶部６（図１参照）に記憶される。確度算出部３は、例えば、デプス画像Ｉｍ２（図７（Ａ）参照）上の領域（例、１画素、複数画素）ごとに、視点Ｖｐまでの距離の変化量を算出し、この変化量を第４関係情報に照合して各領域の確度Ｐ４を算出する。確度算出部３は、例えば、確度情報として、各領域の位置と確度Ｐ４とを関連付けた情報（以下、確度Ｐ４の情報という）を算出する。

上述の確度Ｐ３の情報と確度Ｐ４の情報との少なくとも一方は、デプス情報と同じファイルに格納されてもよい。例えば、この情報のデータ構造（データ形式、データフォーマット）は、例えば、検出領域Ａ１の一部の領域ごとに、確度（確度Ｐ３と確度Ｐ４との少なくとも一方）とデプスとを組にした構造でもよい。例えば、この情報は、デプス画像Ｉｍ２の領域（例、１画素、複数画素）ごとに、デプスの値と確度とを組にした形式で表されてもよい。また、確度Ｐ３の情報と確度Ｐ４の情報との少なくとも一方は、デプス情報と別のファイルに格納されてもよい。例えば、確度Ｐ１の情報のデータ構造と確度Ｐ２の情報のデータ構造の少なくとも一方は、デプス情報における各領域の距離のデータ配列に対応させて、各領域の確度の値を配列した構造でもよい。

なお、確度算出部３は、確度Ｐ３の情報と確度Ｐ４の情報との少なくとも一方を算出しなくてもよい。また確度算出部３は、検出部２（例、測距部１２）が検出した距離に基づいた確度情報の算出を行わなくてもよい。なお、確度算出部３は、上記の確度Ｐ１～確度Ｐ４の２つ以上を組み合わせた確度を算出してもよい。例えば、確度算出部３は、上記の確度Ｐ１～確度Ｐ４の２つ以上を用いた重み付け（加重平均（weighted average）の算出）を行って、確度を算出してもよい。また、確度算出部３は、確度Ｐ１～確度Ｐ４のうち２つ以上の相加平均と相乗平均との少なくとも一方を、確度として算出してもよい。

なお、情報算出部４は、確度情報Ｄｐを用いて点群データＤ１３を算出してもよい。例えば、情報算出部４は、デプス画像において確度が相対的に高い領域を選択して、デプス画像から平面画像への透視変換を行ってもよい。例えば、情報算出部４は、デプス画像において確度が相対的に低い領域の少なくとも一部の透視変換を省略してもよい。また、情報算出部４は、例えば、デプス画像において確度が相対的に高い領域を用いて、確度が相対的に低い領域を補間し、デプス画像から平面画像への透視変換を行ってもよい。情報算出部４は、例えば、点群データＤ１３と確度情報Ｄｐとを関連付けた情報を生成してもよい。例えば、情報算出部４は、点群データＤ１３に含まれる３次元の点座標と、この点に対応するデプス画像上の点の確度（点確度情報Ｄｐ１）とを関連付けた情報を算出してもよい。この情報のデータ構造は、例えば、３次元の点座標と確度とを組にした構造でもよい。情報算出部４は、例えば、点群データＤ１３と点確度情報Ｄｐ１とを関連付けた情報を、記憶部６に記憶させてもよい。

図４の説明に戻り確度算出部３は、例えば、情報算出部４が生成した点群データＤ１３を用いて、点群データＤ１３に含まれる点の情報に関する確度情報（点確度情報Ｄｐ１）を算出する。例えば、確度算出部３は、点群データＤ１３に含まれる２点間の距離情報に基づいて、点確度情報Ｄｐ１を算出してもよい。例えば、確度算出部３は、点群データＤ１３から隣接する２点を選択し、これら２点間の距離を閾値と比較して、点確度情報Ｄｐ１を算出してもよい。また、確度算出部３は、点群データＤ１３に含まれる複数の点の空間周波数情報（例、点の空間分布の粗密）に基づいて、点確度情報Ｄｐ１を算出してもよい。また、確度算出部３は、点群データＤ１３に含まれる２点を結ぶベクトル情報に基づいて、点確度情報Ｄｐ１を算出してもよい。例えば、確度算出部３は、点群データＤ１３から隣接する２点を選択し、これら２点を結ぶベクトルと、検出装置１の位置情報とを用いて、点確度情報Ｄｐ１を算出してもよい。検出装置１の位置情報は、例えば、視点Ｖｐの向き（検出方向、視線、光学系の光軸の方向）を含む。確度算出部３は、例えば、点群データＤ１３に含まれる２点を結ぶベクトルと視点Ｖｐの向きとの角度に応じて、点確度情報Ｄｐ１を算出してもよい。例えば、確度算出部３は、上記のベクトルと視点Ｖｐの向きとの角度が０°あるいは１８０°に近い場合、上記のベクトルの始点と終点との少なくとも一方の確度を相対的に低くしてもよい。また、例えば、確度算出部３は、上記のベクトルと視点Ｖｐの向きとの角度が９０°あるいは２７０°に近い場合、確度を相対的に高くしてもよい。

なお、確度算出部３が点確度情報Ｄｐ１の算出に用いる情報は、上記の距離情報、空間周波数情報、ベクトル情報、及び検出装置１の位置情報のうち、１種類でもよいし、２種類以上でもよい。確度算出部３が点確度情報Ｄｐ１の算出に用いる点群データＤ１３は、情報算出部４が確度情報Ｄｐを用いて生成したものでもよいし、情報算出部４が確度情報Ｄｐを用いないで生成したものでもよい。

また、確度算出部３は、例えば、線の情報に関する確度情報Ｄｐ（線確度情報Ｄｐ２）を算出する。例えば、例えば、確度算出部３は、線の端点に相当する２点の点確度情報Ｄｐ１を用いた相加平均、相乗平均、あるいは加重平均によって、線確度情報Ｄｐ２を算出してもよい。また、例えば、確度算出部３は、２つの端点の確度のうち低い方の値を閾値と比較して、線の確度を算出（評価）してもよい。また、確度算出部３は、線情報Ｄ２１を用いて線確度情報を算出してもよい。例えば、確度算出部３は、上述の点群データＤ１３を用いた点確度情報Ｄｐ１の算出と同様に、上記の距離情報、ベクトル情報、及び検出装置１の位置情報の少なくとも１つを用いて、線確度情報Ｄｐ２を算出してもよい。確度算出部３は、算出した線確度情報Ｄｐ２を記憶部６に記憶させる。

また、確度算出部３は、例えば、面の情報に関する確度情報Ｄｐ（面確度情報Ｄｐ３）を算出する。例えば、確度算出部３は、面の外周線に相当する線の線確度情報Ｄｐ２を用いた相加平均、相乗平均、あるいは加重平均によって、面確度情報Ｄｐ３を算出してもよい。また、確度算出部３は、面の法線方向と、検出装置１の位置情報（例、視点Ｖｐの向き）とを用いて、確度情報を算出してもよい。例えば、確度算出部３は、例えば、面の法線ベクトルと視点Ｖｐの向きとの角度に応じて、面確度情報Ｄｐ３を算出してもよい。例えば、確度算出部３は、面の法線ベクトルと視点Ｖｐの向きとの角度が０°あるいは１８０°に近い場合（例、面と視線が平行に近い場合）、面の確度を相対的に低くしてもよい。また、例えば、確度算出部３は、面の法線ベクトルと視点Ｖｐの向きとの角度が９０°あるいは２７０°に近い場合（面と視線が垂直に近い場合）、面の確度を相対的に高くしてもよい。確度算出部３は、算出した面確度情報Ｄｐ３を記憶部６に記憶させる。

なお、情報算出部４は、例えば、確度情報Ｄｐを用いてサーフェス情報を算出してもよい。例えば、情報算出部４は、確度が閾値あるいは相対値よりも低い点の情報を除いて、線情報Ｄ２１を算出してもよい。また、情報算出部４は、確度が閾値以上あるいは相対値以上の点の情報を用いて点群データＤ１３を補間し、線情報Ｄ２１を算出してもよい。また、情報算出部４は、例えば、線情報Ｄ２１と線確度情報Ｄｐ２とを関連付けた情報を生成してもよい。例えば、情報算出部４は、線情報Ｄ２１に含まれる線の端点のインデックスあるいは３次元座標と、線の確度（線確度情報Ｄｐ２）とを関連付けた情報を算出してもよい。この情報のデータ構造は、例えば、端点のインデックスあるいは３次元座標と確度とを組にした構造でもよい。情報算出部４は、例えば、線情報Ｄ２１と線確度情報Ｄｐ２とを関連付けた情報を、記憶部６に記憶させてもよい。また、情報算出部４は、確度が閾値あるいは相対値よりも低い線情報Ｄ２１を除いて、面情報Ｄ２２を算出してもよい。また、情報算出部４は、確度が閾値以上あるいは相対値以上の線情報Ｄ２１を用いて線情報Ｄ２１を補間し、面情報Ｄ２２を算出してもよい。また、情報算出部４は、例えば、面情報Ｄ２２と面確度情報Ｄｐ３とを関連付けた情報を生成してもよい。例えば、情報算出部４は、面情報Ｄ２２の外周線の線情報Ｄ２１と、外周線の確度（線確度情報Ｄｐ２）とを関連付けた情報を算出してもよい。この情報のデータ構造は、例えば、外周線のインデックスと確度とを組にした構造でもよい。情報算出部４は、例えば、面情報Ｄ２２と面確度情報Ｄｐ３とを関連付けた情報を、記憶部６に記憶させてもよい。

なお、情報算出部４は、サーフェス情報Ｄ１４を生成する際に確度情報Ｄｐを用いなくてもよい。例えば、情報算出部４は、確度情報Ｄｐを用いて点群データＤ１３を生成し、この点群データＤ１３をもとにサーフェス情報Ｄ１４を生成する際に、確度情報Ｄｐを用いなくてもよい。また、情報算出部４は、点確度情報Ｄｐ１を用いて線情報Ｄ２１を生成し、この線情報Ｄ２１をもとに面情報Ｄ２２を生成する際に、線確度情報Ｄｐ２を用いなくてもよい。

情報処理部５は、図２に示したように第１の対象物情報Ｄ１（入力データ）と確度情報Ｄｐとを用いて、第１の対象物情報Ｄ１よりもデータ量が少ない第２の対象物情報Ｄ２（出力データ）を生成する。情報処理部５は、例えば、測距部１２の検出結果から得られるデプス情報Ｄ１２を第１の対象物情報として用いる。例えば、情報処理部５は、デプス情報調整部３１を備え、デプス情報調整部３１は、デプス情報Ｄ１２（第１の対象物情報）のうち第２の対象物情報に含める情報を確度情報に基づいて選定する。デプス情報調整部３１は、例えば、確度情報Ｄｐに基づいて、デプス情報Ｄ１２で表されるデータ空間の領域（例、デプス画像の１画素または複数の画素）ごとに、データ量を低減するか否かを判定する。デプス情報調整部３１は、例えば、デプス情報Ｄ１２で表されるデータ空間の領域（例、デプス画像の１画素または複数の画素）ごとに、データ量の低減量を確度の値に応じて決定する。デプス情報調整部３１は、例えば、デプス情報（デプス画像）のうち、確度が閾値よりも低い部分あるいは他の部分よりも低い部分の解像度を下げることで、データ量を低減したデプス情報を第２の対象物情報として生成する。デプス情報調整部３１は、例えば、データ量を低減したデプス情報Ｄ１２を記憶部６に記憶させる（上書きする）ことで、デプス情報Ｄ１２を更新する。

また、情報処理部５は、例えば、点群データＤ１３を第１の対象物情報（入力データ）として点群データＤ１３を用い、データ量が低減された点群データＤ１３を第２の対象物情報（出力データ）として生成する。例えば、情報処理部５は、点群データ調整部３２を備え、点群データ調整部３２は、点群データＤ１３のうち第２の対象物情報に含める情報を確度情報Ｄｐに基づいて選定する。点群データ調整部３２は、例えば、点群データＤ１３に関する点確度情報Ｄｐ１に基づいて、点群データＤ１３のうち第２の対象物情報に含める情報を選定する。

図８（Ａ）は、点群データ調整部３２の処理を示す概念図である。点群データＤ１３ａ（第１の対象物情報）は、点Ｑ１、点Ｑ２、点Ｑ３、点Ｑ４、・・・、点Ｑｎのそれぞれの３次元座標を含む。ここでは、点Ｑ１の３次元座標をＱ１（ｘ１，ｙ１，ｚ１）で表し、点Ｑ２～Ｑｎについても同様に表す。点確度情報Ｄｐ１は、点Ｑ２～Ｑｎのそれぞれの確度を含む。ここでは、点Ｑ１の確度をＱ１（Ｐｑ１）で表し、点Ｑ２～Ｑｎについても同様に表す。点群データ調整部３２は、例えば、確度Ｑ１（Ｐｑ１）を閾値と比較し、確度Ｑ１（Ｐｑ１）が閾値以上である場合にＱ１（ｘ１，ｙ１，ｚ１）を点群データＤ１３ｂに含めると判定する。また、点群データ調整部３２は、例えば、確度Ｑ１（Ｐｑ１）が閾値未満である場合にＱ１（ｘ１，ｙ１，ｚ１）を点群データＤ１３ｂに含めないと判定する。例えば、図８（Ａ）では、点Ｑ２の確度Ｑ２（Ｐｑ２）が閾値未満であり、点群データ調整部３２は、点Ｑ２の３次元座標Ｑ２（ｘ２，ｙ２，ｚ２）を除外して点群データＤ１３ｂを生成する。点群データ調整部３２は、例えば、第２の対象物情報において、点群データD１３ｂに含まれる点の数を第１の対象物情報の点群データＤ１３ａよりも減らす。

なお、点群データ調整部３２は、対象物ＯＢの第１部分（例、点Ｑ１）と、第２部分（例、点Ｑ１以外の１点または複数点）とで確度を比較し、第１部分（例、点Ｑ１）の３次元座標を点群データＤ１３ｂに含めるか否かを判定してもよい。また、点群データ調整部３２は、第２の対象物情報において点群データＤ１３ｂに含まれる少なくとも一部の点の座標を第１の対象物情報の点群データＤ１３ａよりも少ないデータ量（例、ビット数）で表してもよい。例えば、点群データ調整部３２は、点の３次元座標を点群データＤ１３ｂから除外する代わりに、この点の３次元座標のデータ量（ビット数）を減らすことで、点群データＤ１３ｂに含める情報を選定してもよい。例えば、点群データ調整部３２は、図８（Ａ）において、点Ｑ２の３次元座標を表す情報（ｘ２、ｙ２、ｚ２）のビット数を減らして点群データＤ１３ｂに含めることで、点群データＤ１３ｂに含める情報を選定してもよい。

図４の説明に戻り、点群データ調整部３２は、データ量が低減された点群データＤ１３（図８（Ａ）の点群データＤ１３ｂ）を記憶部６に記憶させる。例えば、点群データ調整部３２は、記憶部６に記憶されている点群データＤ１３を、データ量が低減された点群データＤ１３に更新する。情報算出部４は、例えば、データ量が低減された（更新された）点群データＤ１３を用いて、サーフェス情報Ｄ１４を算出する。この場合、例えば、情報算出部４の負荷を減らすことができる。また、情報処理部５は、確度情報に基づいて演算の精度を調整してもよい。例えば、情報処理部５は、確度が閾値以上あるいは相対値以上である場合に第１精度（例、倍精度浮動小数点数）で演算を行い、確度が閾値未満あるいは相対値未満である場合に第１精度よりも低い第２精度（例、単精度浮動小数点数）で演算を行ってもよい。この場合、例えば、情報算出部４の負荷を減らすことができる。例えば、情報算出部４の負荷が低減される場合、情報算出部４を持ち運び可能な機器などへ適用しやすい。

また、情報処理部５は、例えば、第１の対象物情報（入力データ）としてサーフェス情報Ｄ１４を用い、データ量が低減されたサーフェス情報Ｄ１４を第２の対象物情報（出力データ）として生成する。例えば、情報処理部５は、線情報調整部３３を備え、線情報調整部３３は、第１の対象物情報として線情報Ｄ２１を用いて、線情報Ｄ２１のうち第２の対象物情報に含める情報を確度情報Ｄｐに基づいて選定する。線情報調整部３３は、例えば、線確度情報Ｄｐ２に基づいて、線情報Ｄ２１のうち第２の対象物情報に含める情報を選定する。また、情報処理部５は、例えば、面情報調整部３４を備え、面情報調整部３４は、第１の対象物情報として面情報Ｄ２２を用いて、面情報Ｄ２２のうち第２の対象物情報に含める情報を確度情報に基づいて選定する。

図８（Ｂ）は、線情報調整部３３の処理の例を示す概念図である。線情報Ｄ２１ａ（第１の対象物情報）は、例えば、線Ｌａｂの情報、線Ｌｂｃの情報を含む。例えば、線Ｌａｂの情報は、その端点（点Ｑａ、点Ｑｂ）の連結情報を含み、点Ｑａのインデックスと点Ｑｂのインデックスとを組にした情報を含む。線Ｌｂｃの情報は、線Ｌａｂの情報と同様であり、点Ｑｂのインデックスと点Ｑｃのインデックスとを組にした情報を含む。図８（Ｂ）では、線Ｌａｂの情報を符号Ｌａｂ（Ｑａ，Ｑｂ）で表し、他の線についても同様に表す。

線情報調整部３３は、線情報Ｄ２１ａと確度情報Ｄｐとを用いて、線情報Ｄ２１ｂ（第２の対象物情報）を生成する。ここで用いる確度情報Ｄｐは、例えば、図４に示した点確度情報Ｄｐ１と線確度情報Ｄｐ２の少なくとも一方である。線情報調整部３３は、例えば、第２の対象物情報において、線情報Ｄ２１ｂに含まれる線の数を第１の対象物情報の線情報Ｄ１ａよりも減らす。例えば、線情報調整部３３は、点確度情報Ｄｐ１のうち点Ｑｂの確度を閾値と比較し、点Ｑｂの確度が閾値未満である場合に、点Ｑｂを含む線Ｌａｂおよび線Ｌｂｃの情報を削除する。線情報調整部３３は、例えば、線Ｌａｂ、線Ｌｂｃのうち点Ｑｂ以外の端点である点Ｑａと点Ｑｃとを結ぶ線Ｌａｃの情報を生成し、線Ｌａｃの情報を線情報Ｄ２１ｂに含める。点Ｑａから点Ｑｃに至る線の情報は、線情報Ｄ２１ａでは線Ｌａｂの情報および線Ｌｂｃの情報であったのに対して、線情報Ｄ２１ｂでは線Ｌａｃの情報であり、線情報Ｄ２１ｂは線情報Ｄ２１ａよりもデータ量が低減される。

上述の説明において、線情報調整部３３は、確度が閾値未満である点Ｑｂを含む線Ｌａｂおよび線Ｌｂｃの情報を削除するが、線確度情報Ｄｐ２を用いて、確度が閾値未満である線Ｌａｂおよび線Ｌｂｃの情報を削除してもよい。この場合、線情報調整部３３は、線Ｌａｃの情報を線情報Ｄ２１ｂに含めてもよいし、含めなくてもよい。線Ｌａｃの情報は、線情報調整部３３が算出してもよいし、情報算出部４が算出してもよい。例えば、情報算出部４は、線Ｌａｂおよび線Ｌｂｃの情報が削除された線情報Ｄ２１ｂ、あるいは点Ｑｂの情報が削除された点群データＤ１３を用いて、線情報Ｄ２１を再度算出してもよい。

線情報調整部３３は、データ量が低減された線情報Ｄ２１ｂを記憶部６に記憶させる。例えば、線情報調整部３３は、記憶部６に記憶されている線情報Ｄ２１ａを、データ量が低減された線情報Ｄ２１ｂに更新する。情報算出部４は、例えば、データ量が低減された（更新された）線情報Ｄ２１ｂを用いて、面情報Ｄ２２を算出する。この場合、例えば、情報算出部４の負荷を減らすことができる。また、情報処理部５は、確度情報に基づいて演算の精度を調整してもよい。例えば、情報処理部５は、確度が閾値以上あるいは相対値以上である場合に第１精度（例、倍精度浮動小数点数）で演算を行い、確度が閾値未満あるいは相対値未満である場合に第１精度よりも低い第２精度（例、単精度浮動小数点数）で演算を行ってもよい。この場合、例えば、情報算出部４の負荷を減らすことができる。例えば、情報算出部４の負荷が低減される場合、情報算出部４を持ち運び可能な機器などへ適用しやすい。

図８（Ｃ）は、面情報調整部３４の処理の例を示す概念図である。面情報Ｄ２２ａ（第１の対象物情報）は、例えば、面Ｓｄｅｆの情報と、面Ｓｅｄの情報と、面Ｓｄｆｇの情報と、面ｄｅｇの情報とを含む。面ｄｅｆは、線Ｌｄｅ、線Ｌｅｆ、及び線Ｌｄｆを外周とする面であり、例えば、線Ｌｄｅのインデックス、線Ｌｅｆのインデックス、及び線Ｌｄｆのインデックスを含む。ここでは、面ｄｅｆの情報をＳｄｅｆ（Ｌｄｅ，Ｌｅｆ，Ｌｄｆ）で表し、他の面についても同様に表す。

面情報調整部３４は、面情報Ｄ２２ａと確度情報Ｄｐとを用いて、面情報Ｄ２２ｂ（第２の対象物情報）を生成する。ここで用いる確度情報Ｄｐは、例えば、図４に示した点確度情報Ｄｐ１、線確度情報Ｄｐ２、及び面確度情報Ｄｐ３の少なくとも１つである。面情報調整部３４は、第２の対象物情報において、面情報Ｄ２２ｂに含まれる面の数を第１の対象物情報の面情報Ｄ２２ａよりも減らす。例えば、面情報調整部３４は、点確度情報Ｄｐ１のうち点Ｑｄの確度を閾値と比較し、点Ｑｄの確度が閾値未満である場合に、点Ｑｄを含む面Ｓｄｅｆの情報、面Ｓｄｆｇの情報、及び面Ｓｄｅｇの情報を削除する。線情報調整部３３は、例えば、面Ｓｄｅｆの外周線、面Ｓｄｆｇの外周線、及び面Ｓｄｅｇの外周線のうち点Ｑｄを含まない線Ｌｅｆ、線Ｌｆｇ、及線Ｌｅｇに囲まれる面Ｓｅｆｇの情報を生成し、面Ｓｅｆｇの情報を面情報Ｄ２２ｂに含める。点Ｑｆを含む面の情報は、面情報Ｄ２２ａでは、面Ｓｄｅｆの情報、面Ｓｄｆｇの情報、及び面Ｓｄｅｇの情報であったのに対して、面情報Ｄ２２ｂでは面Ｓｅｆｇであり、面情報Ｄ２２ｂは面情報Ｄ２２ａよりもデータ量が低減される。

上述の説明において、面情報調整部３４は、確度が閾値未満である点Ｑｄを含む点Ｑｄを含む面Ｓｄｅｆの情報、面Ｓｄｆｇの情報、及び面Ｓｄｅｇの情報を削除するが、線確度情報Ｄｐ２を用いて、確度が閾値未満である線Ｌｄｅ、線Ｌｄｆ、及び線Ｌｄｇの少なくとも１つを含む面の情報を削除してもよい。また、面情報調整部３４は、面確度情報Ｄｐ３を用いて、確度が閾値未満である面Ｓｄｅｆの情報、面Ｓｄｆｇの情報、及び面Ｓｄｅｇの情報の少なくとも１つを削除してもよい。この場合、面情報調整部３４は、面Ｓｅｆｇの情報を面情報Ｄ２２ｂに含めてもよいし、含めなくてもよい。面Ｓｅｆｇの情報は、面情報調整部３４が算出してもよいし、情報算出部４が算出してもよい。例えば、情報算出部４は、線Ｌｄｅ、線Ｌｄｆ、及び線Ｌｄｇが削除された線情報Ｄ２１ｂ、あるいは点Ｑｄの情報が削除された点群データＤ１３を用いて、面情報Ｄ２２を再度算出してもよい。面情報調整部３４は、データ量が低減された面情報Ｄ２２ｂを記憶部６に記憶させる。この場合、例えば、面情報Ｄ２２を外部へ出力する際の通信量を低減すること、面情報Ｄ２２を用いる処理（レンダリング処理）の負荷を減らすこと等ができる。

図４の説明に戻り、情報処理部５は、例えば、テクスチャ情報Ｄ１５を第１の対象物情報として用いる。例えば、情報処理部５は、テクスチャ情報調整部３５を備え、テクスチャ情報調整部３５は、確度情報Ｄｐに基づいて、テクスチャ情報Ｄ１５の圧縮率を対象物ＯＢの部分ごとに調整する。例えば、テクスチャ情報調整部３５は、面確度情報Ｄｐ３を用いて、各面に対応するテクスチャ情報Ｄ１５の圧縮率を調整する。例えば、テクスチャ情報調整部３５は、確度が閾値以上の面に貼られるテクスチャ情報を第１の圧縮率（例、無圧縮）とし、確度が閾値未満の面に貼られるテクスチャ情報を第１の圧縮率よりも高い第２の圧縮率とする。テクスチャ情報調整部３５は、例えば、第２の対象物情報において、対象物ＯＢの少なくとも一部に関するテクスチャ情報に用いられる色の数を第１の対象物情報のテクスチャ情報よりも減らす。例えば、第１の対象物情報のテクスチャ情報において、対象物ＯＢの部分ごとの画像（テクスチャ）は、ＲＧＢのそれぞれが８ビット（２５６階調）で表される（２５６×２５６×２５６）種類の色で表される。テクスチャ情報調整部３５は、例えば、対象物ＯＢのうち確度が相対的に低い部分について、ＲＧＢの少なくとも１つのビット数（階調）減らすことによって、第２の対象物情報における色の数を減らす。例えば、テクスチャ情報調整部３５は、対象物ＯＢのうち確度が相対的に低い部分の画像（テクスチャ）を、ＲＧＢのそれぞれが４ビット（１６階調）で表される（１６×１６×１６）種類の色で表す。テクスチャ情報調整部３５は、データ量が低減されたテクスチャ情報Ｄ１５を記憶部６に記憶させる。テクスチャ情報調整部３５は、例えば、データ量を低減したテクスチャ情報Ｄ１５を上書きすることで、テクスチャ情報Ｄ１５を更新する。

なお、確度算出部３は、デプス確度情報Ｄｐ４、点確度情報Ｄｐ１、線確度情報Ｄｐ２、及び面確度情報Ｄｐ３の一部を算出しなくてもよい。また、情報処理部５は、デプス情報調整部３１、点群データ調整部３２、線情報調整部３３、面情報調整部３４，及びテクスチャ情報調整部３５の一部を備えなくてもよい。情報算出部４は、情報処理部５によって情報が更新された後、更新された情報を用いてモデル情報の少なくとも一部を再度算出してもよい。

次に、上述の検出装置１の構成に基づき、実施形態に係る検出方法の一例について説明する。図９、図１０は、実施形態に係る検出方法の一例を示すシーケンス図である。本実施形態においては、モデル情報の算出に先立ち制御部８が検出部２を制御して対象物ＯＢを検出させ、例えば、記憶部６は、ステップＳ１において、検出部２の検出結果としてデプス情報Ｄ１２を記憶する。制御部８は、ステップＳ２において、確度の算出指令を確度算出部３に送信する。ステップＳ３において、確度算出部３は、例えば、記憶部６に予め記憶されているデバイス特性情報Ｄ１６し、ステップＳ４において記憶部６からデプス情報Ｄ１２を取得する。確度算出部３は、ステップＳ５においてデバイス特性情報Ｄ１６とデプス情報Ｄ１２の少なくとも一方を用いて、デプス確度情報Ｄｐ４を算出し、記憶部６は、ステップＳ６においてデプス確度情報Ｄｐ４を記憶する。制御部８は、ステップＳ７において、情報の処理指令を情報処理部５に送信する。情報処理部５は、ステップＳ８において記憶部６からデプス情報Ｄ１２を取得し、ステップＳ９において記憶部６からデプス確度情報Ｄｐ４を取得する。情報処理部５、ステップＳ１０において、デプス情報Ｄ１２を調整する。例えば、情報処理部５は、デプス情報Ｄ１２を第１の対象物情報に用いて、デプス確度情報Ｄｐ４に基づいて第２の対象物情報を生成する。記憶部６は、ステップＳ１１において、デプス情報Ｄ１２を、情報処理部５が調整したデプス情報Ｄ１２に更新する。

制御部８は、ステップＳ１２において、点群データＤ１３の算出指令を情報算出部４に供給する。情報算出部４は、ステップＳ１３において、記憶部６からデプス情報Ｄ１２を取得する。情報算出部４は、ステップＳ１４において、デプス情報Ｄ１２を用いて点群データＤ１３を算出し、記憶部６は、ステップＳ１５において点群データＤ１３を記憶する。制御部８は、ステップＳ１６において、確度の算出指令を確度算出部３に送信する。確度算出部３は、ステップＳ１７において点群データＤ１３を記憶部６から取得し、ステップＳ１８において点確度情報Ｄｐ１を算出する。記憶部６は、ステップＳ１９において、点確度情報Ｄｐ１を記憶する。制御部８は、ステップＳ２０において、情報の処理指令を情報処理部５に送信する。情報処理部５は、ステップＳ２１において点群データＤ１３を取得し、ステップＳ２２において点確度情報Ｄｐ１を取得する。情報処理部５は、ステップＳ２３において、点群データＤ１３を調整する。例えば、情報処理部５は、点群データＤ１３を第１の対象物情報に用いて、点確度情報Ｄｐ１に基づいて第２の対象物情報を生成する。記憶部６は、ステップＳ２４において、点群データＤ１３を、情報処理部５が調整した点群データＤ１３に更新する。

制御部８は、図１０のステップＳ２５において、線情報Ｄ２１の算出指令を情報算出部４に供給する。情報算出部４は、ステップＳ２６において、記憶部６から点群データＤ１３を取得する。情報算出部４は、ステップＳ２７において、点群データＤ１３を用いて線情報Ｄ２１を算出し、記憶部６は、ステップＳ２８において線情報Ｄ２１を記憶する。制御部８は、ステップＳ２９において、確度の算出指令を確度算出部３に送信する。確度算出部３は、ステップＳ３０において線情報Ｄ２１を記憶部６から取得し、ステップＳ３１において線確度情報Ｄｐ２を算出する。記憶部６は、ステップＳ３２において、線確度情報Ｄｐ２を記憶する。制御部８は、ステップＳ３３において、情報の処理指令を情報処理部５に送信する。情報処理部５は、ステップＳ３４において線情報Ｄ２１を取得し、ステップＳ３５において線確度情報Ｄｐ２を取得する。情報処理部５は、ステップＳ３６において、線情報Ｄ２１を調整する。例えば、情報処理部５は、線情報Ｄ２１を第１の対象物情報に用いて、線確度情報Ｄｐ２に基づいて第２の対象物情報を生成する。記憶部６は、ステップＳ３７において、線情報Ｄ２１を、情報処理部５が調整した線情報Ｄ２１に更新する。

制御部８は、ステップＳ３８において、面情報Ｄ２２の算出指令を情報算出部４に供給する。情報算出部４は、ステップＳ３９において、記憶部６から線情報Ｄ２１を取得する。情報算出部４は、ステップＳ４０において、線情報Ｄ２１を用いて面情報Ｄ２２を算出し、記憶部６は、ステップＳ４１において面情報Ｄ２２を記憶する。制御部８は、ステップＳ４２において、確度の算出指令を確度算出部３に送信する。確度算出部３は、ステップＳ４３において面情報Ｄ２２を記憶部６から取得し、ステップＳ４４において面確度情報Ｄｐ３を算出する。記憶部６は、ステップＳ４５において、面確度情報Ｄｐ３を記憶する。制御部８は、ステップＳ４６において、情報の処理指令を情報処理部５に送信する。情報処理部５は、ステップＳ４７において面情報Ｄ２２を取得し、ステップＳ４８において面確度情報Ｄｐ３を取得する。情報処理部５は、ステップＳ４９において、面情報Ｄ２２を調整する。例えば、情報処理部５は、面情報Ｄ２２を第１の対象物情報に用いて、面確度情報Ｄｐ３に基づいて第２の対象物情報を生成する。記憶部６は、ステップＳ５０において、面情報Ｄ２２を、情報処理部５が調整した面情報Ｄ２２に更新する。

なお、情報処理部５（情報処理装置）は、検出装置１に設けられているが、検出装置１の外部に設けられてもよい。例えば、実施形態に係る情報処理装置は、第１の対象物情報および確度情報を外部の装置から受信し、受信した第１の対象物情報および確度情報を用いて第２の対象物情報を生成してもよい。また、実施形態に係る情報処理装置は、図４の情報算出部４および情報処理部５を備え、第１の対象物情報を自装置で算出し、確度情報を外部の装置から受信してもよい。また、検出装置１は、外部の装置（例、後に図１２に示す情報処理装置５１）、サーバから受信した確度情報を用いるものでもよい。この場合、確度算出部３は省略可能である。

［第２実施形態］
第２実施形態について説明する。本実施形態において、上述の実施形態と同様の構成については、同じ符号を付してその説明を省略あるいは簡略化する。

上述の実施形態において、情報算出部４および情報処理部５は、例えばコンピュータシステムを含む。情報算出部４および情報処理部５は、記憶部６に記憶されている検出プログラムを読み出し、この検出プログラムに従って各種の処理を実行する。この検出プログラムは、例えば、コンピュータに、視点Ｖｐにおける対象物ＯＢの確度情報を算出することと、視点Ｖｐからの対象物ＯＢの検出結果を用いて、視点Ｖｐにおける対象物ＯＢの形状情報とテクスチャ情報との少なくとも一方を含むモデル情報を算出することと、モデル情報またはモデル情報の生成に使われる元データを含む第１の対象物情報と、確度情報とを用いて、モデル情報または元データのデータ量を低減した第２の対象物情報を生成することと、を実行させる。この検出プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記録されて提供されてもよい。

［第３実施形態］
第３実施形態について説明する。本実施形態において、上述の実施形態と同様の構成については、同じ符号を付してその説明を省略あるいは簡略化する。図１１は、本実施形態に係る検出システム５０の一例を示す図である。検出システム５０は、検出装置１と、検出装置１から出力される情報を処理する情報処理装置５１と、を備える。情報処理装置５１には、例えば、入力装置５２および表示装置５３が設けられる。

情報処理装置５１は、検出装置１との間の通信により、検出装置１から情報を取得する。情報処理装置５１は、例えば、検出装置１から取得した情報（例、モデル情報、確度情報）を使って、レンダリング処理を実行する。例えば、情報処理装置５１は、ユーザにより入力装置５２に入力された視点の設定情報を元に、この視点から対象物ＯＢを見た推定画像のデータを算出する。情報処理装置５１は、例えば、推定画像のデータを表示装置５３に供給し、表示装置５３に推定画像を表示させる。

入力装置５２は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、加速度センサなどのセンサ、音声入力機、タッチ型ペンなどの少なくとも一つを含む。入力装置５２は、情報処理装置５１と接続される。入力装置５２は、例えばユーザから情報の入力を受け付け、入力された情報を情報処理装置５１に供給する。表示装置５３は、例えば、液晶ディスプレイ又はタッチパネル型ディスプレイを含み、情報処理装置５１と接続されている。表示装置５３は、例えば、情報処理装置５１から供給される画像データにより、画像（例、レンダリング処理による推定画像）を表示する。

図１２は、本実施形態に係る検出システム５０の一例を示すブロック図である。情報処理装置５１は、通信部５５、記憶部５６、レンダリング処理部５７、及び制御部５８を備える。通信部５５は、例えば、ＵＳＢポート、ネットワークカード、電波または赤外線の無線通信を行う通信器のうち少なくとも一つを含む。通信部５５は、検出装置１の通信部７と通信可能である。

記憶部５６は、例えば、ＵＳＢメモリなどの取り外し可能な記憶媒体、外付け型あるいは内蔵型のハードディスクなどの大容量記憶装置を含む。記憶部５６は、例えば、通信部５５を介して受信した情報の少なくとも一部のデータ、検出装置１を制御する撮像制御プログラム、情報処理装置５１の各処理を実行させる処理プログラム、などを記憶する。

レンダリング処理部５７は、例えば、グラフィックス プロセッシング ユニット（Graphics Processing Unit; GPU）を含む。なお、レンダリング処理部５７は、ＣＰＵおよびメモリが画像処理プログラムに従って各処理を実行する態様でもよい。レンダリング処理部５７は、例えば、描画処理、テクスチャマッピング処理、シェーディング処理の少なくとも一つの処理を行う。

レンダリング処理部５７は、描画処理において、例えば、モデル情報の形状情報に定められた形状を任意の視点から見た推定画像（例、再構築画像）を算出できる。以下の説明において、形状情報が示す形状をモデル形状という。レンダリング処理部５７は、例えば、描画処理によって、モデル情報（例、形状情報）からモデル形状（例、推定画像）を再構成できる。レンダリング処理部５７は、例えば、算出した推定画像のデータを記憶部５６に記憶させる。また、レンダリング処理部５７は、テクスチャマッピング処理において、例えば、推定画像上の物体の表面に、モデル情報のテクスチャ情報が示す画像を貼り付けた推定画像を算出できる。レンダリング処理部５７は、推定画像上の物体の表面に、対象物ＯＢと別のテクスチャを貼り付けた推定画像を算出することもできる。レンダリング処理部５７は、シェーディング処理において、例えば、モデル情報の光源情報が示す光源により形成される陰影を推定画像上の物体に付加した推定画像を算出できる。また、レンダリング処理部５７は、シェーディング処理において、例えば、任意の光源により形成される陰影を推定画像上の物体に付加した推定画像を算出できる。

レンダリング処理部５７は、例えば、検出装置１が生成した確度情報を用いて、レンダリング処理を行う。例えば、レンダリング処理部５７は、モデル形状のうち確度が相対的に高い領域の解像度を、確度が相対的に低い領域の解像度よりも高くしてもよい。例えば、レンダリング処理部５７は、モデル形状のうち確度が相対的に低い領域の解像度を落として（例、ぼかして）、推定画像を生成してもよい。例えば、レンダリング処理部５７は、モデル形状のうち確度が相対的に低い領域のレンダリング処理を、省略あるいは簡略化してもよい。例えば、レンダリング処理部５７は、モデル形状のうち確度が相対的に低い領域を、確度が相対的に高い領域を用いて補間して、レンダリング処理を行ってもよい。

制御部５８は、例えば、情報処理装置５１の各部、検出装置１、入力装置５２、及び表示装置５３を制御する。制御部５８は、例えば、通信部５５を制御し、検出装置１に指令（制御信号）や設定情報を送信させる。制御部５８は、例えば、通信部５５が検出装置１から受信した情報を、記憶部５６に記憶させる。制御部５８は、例えば、レンダリング処理部５７を制御し、レンダリング処理を実行させる。

なお、検出システム５０は、入力装置５２を備えなくてもよい。例えば、検出システム５０は、各種の指令、情報が通信部７を介して入力される形態でもよい。また、検出システム５０は、表示装置５３を備えなくてもよい。例えば、検出システム５０は、レンダリング処理により生成された推定画像のデータを外部の表示装置へ出力し、この表示装置が推定画像を表示してもよい。

［第４実施形態］
第４実施形態について説明する。本実施形態において、上述の実施形態と同様の構成については、同じ符号を付してその説明を省略あるいは簡略化する。図１３は、本実施形態に係る検出システム５０を示す図である。検出システム５０は、複数の検出装置（第１検出装置１ａ、第２検出装置１ｂ）と、複数の撮像装置から出力される情報を処理する情報処理装置５１とを備える。

情報処理装置５１は、第１検出装置１ａとの間の通信により、対象物ＯＢに対して第１視点の位置に配置された第１検出装置１ａから情報（例、モデル情報、確度情報）を取得する。情報処理装置５１は、対象物ＯＢに対して第２視点の位置に配置された第２検出装置１ｂとの間の通信により、第２検出装置１ｂから情報（例、モデル情報、確度情報）を取得する。情報処理装置５１は、第１視点から対象物ＯＢを検出する第１検出装置１ａから取得した情報、及び第２視点から対象物ＯＢを検出する第２検出装置１ｂから取得した情報を使って、情報処理を行う。例えば、第１検出装置１ａおよび第２検出装置１ｂは、それぞれ、自装置の視点（１視点、単一視点、１方向）から見た対象物ＯＢを表すモデル情報を、情報処理装置５１に供給する。情報処理装置５１は、第１検出装置１ａの視点（第１視点）から見た対象物ＯＢを表す第１モデル情報と、第２検出装置１ｂの視点（第１視点とは異なる第２視点）から見た対象物を表す第２モデル情報とを統合するモデル統合処理を行う。

図１４は、本実施形態に係る検出システム５０を示すブロック図である。第１検出装置１ａおよび第２検出装置１ｂは、それぞれ、例えば図１に示した検出装置１と同様の構成である。情報処理装置５１は、モデル統合処理を行うモデル統合部５９を備える。モデル統合部５９は、例えば、第１検出装置１ａからの第１モデル情報が示す形状から特徴点を抽出する。また、モデル統合部５９は、第２検出装置１ｂからの第２モデル情報が示す形状から特徴点を抽出する。特徴点は、各モデル情報が示す形状のうち他の部分と識別可能な部分である。例えば、サーフェス情報において面に定義されている部分は、その外周の形状などにより、他の面と識別可能である。例えば、モデル統合部５９は、各モデル情報に含まれる形状情報とテクスチャ情報とのうち少なくとも一方を使って特徴点を抽出する。また、モデル統合部５９は、例えば、第１モデル情報と第２モデル情報とで特徴点をマッチングし、第１モデル情報と第２モデル情報とで共通する特徴点を検出する。また、モデル統合部５９は、第１モデル情報と第２モデル情報とで共通する特徴点を用いて、第１モデル情報が示す形状と第２モデル情報が示す形状との相対位置、相対姿勢を算出し、第１モデル情報と第２モデル情報とを統合する。

モデル統合部５９は、例えば、第１検出装置１ａから供給される確度情報（第１確度情報）と、第２検出装置１ｂから供給される確度情報（第２確度情報）の少なくとも一部を用いて、モデル統合処理を行う。モデル統合部５９は、例えば、確度情報に基づいて、モデル情報から統合に用いる情報を選択する。例えば、モデル統合部５９は、モデル情報が示す形状から特徴点を抽出する際に、この形状のうち相対的に確度が高い領域から特徴点を抽出する。また、モデル統合部５９は、例えば、第１モデル情報が示す形状と第２モデル情報が示す形状とで重複部分がある場合、第１確度情報と第２確度情報とを用いて重複部分における第１モデル情報の確度と第２モデル情報の確度とを比較し、相対的に確度が高い方のモデル情報を用いて重複部分の形状を表す。また、モデル統合部５９は、例えば、上記の重複部分について、第１モデル情報と第２モデル情報とに重み付け（加重平均の算出）を行って、形状情報を統合してもよい。加重平均は、例えば、相加平均、相乗平均、または指数平均（指数加重移動平均）を含む。この重み付けの係数は、例えば、重複部分における第１モデル情報の確度、及び重複部分における第２モデル情報の確度に基づいて、決定される。

図１５は、モデル統合処理の一例を示す概念図である。符号ＭＦ１は、第１検出装置１ａの視点（第１視点）Ｖｐ１からの検出結果をもとに生成されるモデル形状である。符号ＭＦ２は、第２検出装置１ｂの視点（第２視点）Ｖｐ２からの検出結果をもとに生成されるモデル形状である。符号ＭＦ３は、統合したモデル形状（統合モデル形状）である。

視点Ｖｐ１から見たモデル形状ＭＦ１において、例えば、面Ａａ、面Ｂａ、及び面Ｃａは、視点Ｖｐ１からの検出結果の信頼度（確度）が高い。モデル形状ＭＦ１において、例えば、面Ｄａおよび面Ｅａは、視点Ｖｐ１からの検出結果の信頼度（確度）が低い。また、対象物ＯＢに対して視点Ｖｐ１と異なる方向の視点Ｖｐ２から見たモデル形状ＭＦ２において、例えば、面Ｃｂ、面Ｄｂ、及び面Ｅｂは、視点Ｖｐ２からの検出結果の信頼度（確度）が高い。また、モデル形状ＭＦ２において、例えば、面Ａｂおよび面Ｂｂは、視点Ｖｐ２からの検出結果の信頼度（確度）が低い。このような場合、モデル統合部５９は、例えば、モデル形状ＭＦ１の面Ａａおよび面Ａｂをモデル形状ＭＦ３の生成に用い、モデル形状ＭＦ２の面Ｄｂおよび面Ｅｂをモデル形状ＭＦ３の生成に用いる。また、モデル統合部５９は、例えば、モデル形状ＭＦ１の面Ｃａとモデル形状ＭＦ２の面Ｃｂに重み付けを行い、モデル形状ＭＦ３のＣに用いる。

なお、モデル統合部５９が第１モデル情報と第２モデル情報とを統合する手法は、上述の例に限定されない。例えば、モデル統合部５９は、第１検出装置１ａと第２検出装置１ｂとの相対的な位置および相対的な姿勢を用いて、モデル統合処理を行ってもよい。また、モデル統合部５９は、第１検出装置１ａの視点と第２検出装置１ｂの視点との相対的な位置、及び第１検出装置１ａの視点の向き（視線）と第２検出装置１ｂの視点の向き（視線）との関係を用いて、モデル統合処理を行ってもよい。また、情報処理装置５１は、モデル統合部５９を備え、レンダリング処理部５７を備えなくてもよい。例えば、情報処理装置５１は、モデル統合処理の結果を外部装置へ出力し、この外部装置に設けられるレンダリング処理部がレンダリング処理を実行してもよい。

なお、本発明の技術範囲は、上述の実施形態などで説明した態様に限定されるものではない。上述の実施形態などで説明した要件の１つ以上は、省略されることがある。また、上述の実施形態などで説明した要件は、適宜組み合わせることができる。また、法令で許容される限りにおいて、上述の実施形態などで引用した全ての文献の開示を援用して本文の記載の一部とする。

１・・・検出装置、２・・・検出部、３・・・確度算出部、４・・・情報算出部、５・・・情報処理部、１１・・・撮像部、１２・・・測距部、２１・・・点群データ生成部、２２・・・サーフェス情報生成部、２３・・・テクスチャ情報生成部、２５・・・線情報生成部、２６・・・面情報生成部、３１・・・デプス情報調整部、３２・・・点群データ調整部、３３・・・線情報調整部、３４・・・面情報調整部、３５・・・テクスチャ情報調整部

Claims (7)

1. 対象物を含む検出領域内の複数の検出点までの距離を検出する検出部と、
   前記検出領域内の複数の検出点が前記対象物の特徴点であるかの確からしさを示す確度情報を算出する確度算出部と、
   前記複数の検出点のデータを用いて、前記対象物のモデル情報を算出する情報算出部と、
   前記確度情報を用いて、前記モデル情報および前記複数の検出点のデータの少なくとも一方を含む第１の情報からデータ量を低減した第２の情報を生成する情報処理部と、
   を備え、
   前記情報処理部は、前記検出部の検出結果から得られるデプス情報を前記第１の情報として用い、前記デプス情報のうち前記第２の情報に含める情報を前記確度情報に基づいて選定し、
   前記確度算出部は、前記デプス情報に関する前記確度情報を算出し、
   前記情報処理部は、前記デプス情報に関する前記確度情報に基づいて、前記デプス情報のうち前記第２の情報に含める情報を選定し、前記デプス情報で表されるデータ空間の領域ごとに、データ量の低減量を前記確度情報における確度の値に応じて決定し、
   前記情報算出部は、前記第２の情報に含まれる前記デプス情報に基づいて点群データを算出し、
   前記確度算出部は、前記点群データを基に前記点群データに含まれる点の情報に関する前記確度情報である点確度情報を算出し、
   前記情報処理部は、前記点群データを前記第１の情報として用い、前記点群データのうち前記第２の情報に含める情報を前記点確度情報に基づいて選定し、
   前記情報算出部は、前記第２の情報に含まれた前記点群データに基づいて、線の情報を算出し、
   前記確度算出部は、前記線の端点の前記点確度情報に基づいて前記線の情報に関する前記確度情報である線確度情報を算出する、検出装置。
2. 前記情報算出部は、前記検出部の検出結果をもとに前記対象物上の複数の点の座標と前記複数の点間の連結情報とを含むサーフェス情報を生成するサーフェス情報生成部を備え、
   前記情報処理部は、前記第１の情報として前記サーフェス情報を用いる、請求項１に記載の検出装置。
3. 前記サーフェス情報生成部は、前記対象物上の２点を結ぶ線の情報を生成する線情報生成部を備え、
   前記情報処理部は、前記線の情報のうち前記第２の情報に含める情報を前記確度情報に基づいて選定する線情報調整部を備える、請求項２に記載の検出装置。
4. 前記サーフェス情報生成部は、前記対象物上の３以上の線に囲まれる面の情報を生成する面情報生成部を備え、
   前記情報処理部は、前記面の情報のうち前記第２の情報に含める情報を前記確度情報に基づいて選定する面情報調整部を備える、請求項２または請求項３に記載の検出装置。
5. 前記モデル情報は、テクスチャ情報を含み、
   前記情報処理部は、前記確度情報に基づいて、前記テクスチャ情報の圧縮率を前記対象物の部分ごとに調整するテクスチャ情報調整部を備える、請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の検出装置。
6. 前記情報処理部は、前記確度情報に基づいて演算の精度を調整する、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の検出装置。
7. 検出部により対象物を含む検出領域内の複数の検出点までの距離を検出することと、
   前記検出部の検出結果に基づいて、確度算出部により前記検出領域内の複数の検出点が前記対象物の特徴点であるかの確からしさを示す確度情報を算出することと、
   前記検出部の検出結果である前記複数の検出点のデータを用いて、情報算出部により前記対象物のモデル情報を算出することと、
   前記確度算出部により前記確度算出部による前記確度情報を用いて、前記モデル情報および前記複数の検出点のデータの少なくとも一方を含む第１の情報からデータ量を低減した第２の情報を情報処理部で生成することと、
   を含む検出方法であって、
   前記検出部の検出結果から得られるデプス情報を前記第１の情報として用い、前記情報処理部により前記デプス情報のうち前記第２の情報に含める情報を前記確度情報に基づいて選定することと、
   前記確度算出部により前記デプス情報に関する前記確度情報を算出することと、
   前記情報処理部により、前記デプス情報に関する前記確度情報に基づいて、前記デプス情報のうち前記第２の情報に含める情報を選定し、前記デプス情報で表されるデータ空間の領域ごとに、データ量の低減量を前記確度情報における確度の値に応じて決定することと、
   前記情報算出部により、前記第２の情報に含まれる前記デプス情報に基づいて点群データを算出することと、
   前記確度算出部により、前記点群データを基に前記点群データに含まれる点の情報に関する前記確度情報である点確度情報を算出することと、
   前記情報処理部により、前記点群データを前記第１の情報として用い、前記点群データのうち前記第２の情報に含める情報を前記点確度情報に基づいて選定することと、
   前記情報算出部により、前記第２の情報に含まれた前記点群データに基づいて、線の情報を算出することと、
   前記確度算出部により、前記線の端点の前記点確度情報に基づいて前記線の情報に関する前記確度情報である線確度情報を算出することと、を含む検出方法。

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