JPH08221668A - 侵入物体認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 人物などの認識対象の侵入物体の部分が撮像
されていたとしても、正確に認識対象の侵入物体の有無
を認識する。 【構成】 全身人物像認識処理回路６は、人物の全身像
を対象に認識を行うもので、切り出された画像信号から
全身人物画像であるか否かを判断する。全身人物画像と
は判断できない場合は、全身人物画像の変化領域の信号
を更に詳しく分析するために上半身人物推定処理回路７
に与える。この処理回路７は、人物の全身像ではないと
判定された変化領域の信号が、人物の上半身を表す変化
領域である可能性があるか否かを判断する。この判断処
理で人物の上半身である可能性があると認識された場合
は、人物の上半身の可能性有りの情報を上半身人物像認
識処理回路８に与える。この処理回路８は人物の上半身
の可能性有りの情報のもとに、人物の上半身を表す変化
領域の可能性がある上記変化領域を更に詳しく認識処理
する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は侵入物体認識装置に関
し、例えば、テレビカメラ等によって撮影された画像か
ら人物の有無を認識する侵入人物画像監視装置に適用し
得るものである。

【０００２】

【従来の技術】近年、侵入物体の監視を目的としてテレ
ビカメラを用いた移動物体認識装置の研究・開発が行わ
なれている。このような移動物体認識装置における侵入
物体検出技術の提案として、次の文献に示されているよ
うな技術がある。

【０００３】文献：１９９０年、電子情報通信学会秋季
全国大会講演論文集、Ｄ−４３６、『微分画像のフレー
ム間差分による侵入物体検出』。

【０００４】この文献による技術によると、侵入者監視
システムにおける人物認識方法としては、侵入者の有無
を確認するための入力画像と、背景画像とをテレビカメ
ラから画像入力し、この入力画像と背景画像との差分２
値化画像から変化領域を求め、この変化領域の特徴量か
ら侵入者の有無を判断し、侵入者有りの場合には例えば
警報を発するように構成されていた。

【０００５】ここで、変化領域の特徴量から侵入者の有
無を判断する方法としては、変化領域の面積と、外接矩
形をパラメータとして侵入者の有無を判断している。つ
まり、変化領域の面積がある値以上で、且つ外接矩形の
縦横比（外接矩形の縦の長さ／横の長さ）がある範囲以
内であるものを侵入者として判断するようにされてい
た。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
ような技術では一般に人物の全身像を対象として認識処
理していたので、例えば、人物の上半身又は下半身だけ
しか撮像されない場合には、上半身又は下半身の画像の
変化領域から計算される特徴量の値は、全身像を対象と
して設定していた人物の変化領域の特徴量のしきい値と
は大きく異なるので、侵入してきた者が人物である否か
を正確に認識することができなかった。

【０００７】以上のようなことから、人物などの認識対
象の侵入物体の部分が撮像されていたとしても、正確に
認識対象の侵入物体の有無を認識することができる侵入
物体認識装置の提供が要請されている。

【０００８】

【課題を解決するための手段】そこで、本発明は、侵入
物体が存在しないときに撮像された背景画像信号と、逐
次撮像される入力画像信号との差分二値化によって得ら
れる画像信号から、入力画像中の変化領域を検出し、こ
の変化領域の特徴量から入力画像中の認識対象である侵
入物体の有無を認識する侵入物体認識装置において、以
下の特徴的な構成で上述の課題を解決するものである。

【０００９】即ち、本発明は、上記変化領域が認識対象
の侵入物体の全体像を表しているか否かを判定する第１
の判定手段と、上記判定によって変化領域が認識対象の
侵入物体の全体像を表していないと判定されると、上記
変化領域が認識対象の侵入物体の部分の変化領域を表し
ている可能性を推定する推定手段と、上記推定によって
認識対象の侵入物体の部分の変化領域を表している可能
性がある場合は、上記推定結果から認識対象の侵入物体
の全体像の変化領域との比較を行い、認識対象の侵入物
体であるか否かを判定する第２の判定手段とを備えたも
のである。

【００１０】

【作用】本発明の構成によれば、変化領域が認識対象の
侵入物体の全体像を表していないと判定されると、従来
においてはそれ以上の認識処理を行うことはなかった
が、更に深く分析処理を進めることができる。このた
め、従来では不可能であったような認識性能の向上を図
ることができる。つまり、変化領域が認識対象の侵入物
体の全体像を表していないと判定されると、この変化領
域が認識対象の侵入物体の部分の変化領域を表している
かどうかの可能性を推定するものである。

【００１１】この推定では、例えば、部分の変化領域
が、外接多角形の横方向又は縦方向に対してどのように
分布しているかを分析し、また、変化領域の縦横比も考
慮して認識対象の侵入物体の部分画像の変化領域を表し
ているかを推定することが好ましい。更に、認識対象の
侵入物体の部分の変化領域を表している可能性がある場
合は、上記推定結果から認識対象の侵入物体の全体像の
変化領域との比較を行い、認識対象の侵入物体であるか
否かを判定することで非常に詳細に認識処理を行うこと
ができる。

【００１２】

【実施例】次に本発明を侵入人物認識装置に適用した場
合の好適な一実施例を図面を用いて説明する。図１は本
発明の一実施例の侵入人物認識装置の機能構成図であ
る。この図１において、侵入人物認識装置はビデオカメ
ラ１０と、ビデオインタフェース回路１１と、背景画像
メモリ回路１と、入力画像メモリ回路２と、差分処理回
路３と、二値化処理回路４と、変化領域切り出し処理回
路５と、全身人物像認識処理回路６と、上半身人物推定
処理回路７と、上半身人物像認識処理回路８と、出力処
理回路９とから構成されている。

【００１３】この侵入人物認識装置において特徴的な構
成は、全身人物像認識処理回路６と、上半身人物推定処
理回路７と、上半身人物像認識処理回路８とを備えてい
ることである。

【００１４】図１において、ビデオカメラ１０は、侵入
物体などを撮像するためのもので、撮影画像をアナログ
信号で出力し、ビデオインタフェース回路１１に与える
ものである。ビデオインタフェース回路１１は、撮影画
像信号を与えられると、背景画像メモリ回路１又は入力
画像メモリ回路２に撮影画像信号をデジタル信号に変換
して与える。特に入力画像メモリ回路２はビデオカメラ
１０で逐次撮影された入力画像信号をデジタル信号で格
納するものである。他方、背景画像メモリ回路１は、侵
入物体（被写体）が存在しないときに撮影した背景画像
信号をデジタル信号で格納するものである。

【００１５】差分処理回路３は、入力画像メモリ回路２
から与えられる入力画像信号と、背景画像メモリ回路１
から与えられる背景画像信号とから画素間の差（例え
ば、濃度差の絶対値）を求め、差分画像信号を生成し二
値化処理回路４に与えるものである。二値化処理回路４
は差分画像信号を与えられると、適当なしきい値で二値
化を行い、差分二値化画像信号を生成し変化領域切り出
し処理回路５に与えるものである。この差分二値化画像
信号は、入力画像信号中の背景画像信号から濃度値が変
化した画素の値が１に、変化していない画素の値は０に
設定される。

【００１６】変化領域切り出し処理回路５は、差分二値
化画像信号が与えられると、この信号中に濃度変化が検
出された値が１である画素の収集を行い、その収集され
た画素を侵入物体に相当する領域（これを、変化領域と
呼ぶ。）として外接四角形で囲み切り出して、切り出し
た画像信号を全身人物像認識処理回路６へ与えるもので
ある。尚、この外接四角形に限ることなく他の、外接多
角形でもよい。

【００１７】全身人物像認識処理回路６は、人物の全身
像を対象に認識を行うもので、切り出された画像信号か
ら全身人物画像であるか否かを識別し、全身人物画像で
あると判断されると、出力処理回路９に全身人物画像で
あることを通知する。しかしながら、全身人物画像とは
判断できない場合は、全身人物画像の変化領域の信号を
更に詳しく分析するために次の上半身人物推定処理回路
７に与える。このような機能はこの装置の特徴的なとこ
ろである。

【００１８】上半身人物推定処理回路７は、全身人物像
認識処理回路６の処理で人物の全身像ではないと判定さ
れた変化領域の信号が、例えば、人物の上半身を表す変
化領域である可能性があるか否かを判断する。この判断
処理で人物の上半身である可能性があると認識された場
合は、人物の上半身の可能性有りの情報を次の上半身人
物像認識処理回路８に与える。しかしながら、上記判断
処理で人物の上半身である可能性がないと判断される
と、人物の上半身の可能性無しの情報を出力処理回路９
に与える。このような機能もこの装置の特徴的なところ
である。

【００１９】上半身人物像認識処理回路８は、人物の上
半身の可能性有りの情報のもとに、人物の上半身を表す
変化領域の可能性がある上記変化領域を、更に詳しく認
識処理して、この認識処理結果を出力処理回路９に与え
るものである。このような機能もこの装置の特徴的なと
ころである。

【００２０】ここで特に上半身人物推定処理回路７で
は、それまでの処理によって人物の全身像ではないと判
定された変化領域が、人物の上半身を表す変化領域の可
能性があるか否かを判断し、この判断によって、その可
能性が満たされた場合にだけ上半身人物像認識処理を行
うように構成しているので、認識処理全体の高速化を図
ることができるのである。

【００２１】出力処理回路９は、全身人物像認識処理回
路６からの全身人物画像であることを通知されると、そ
の旨を例えば、メッセージで表示出力する。また、上半
身人物像認識処理回路８は、上半身人物推定処理回路７
から人物の上半身の可能性無しの情報を受けるとその旨
をメッセージで表示出力する。更に、上半身人物像認識
処理回路８から与えられる人物であるか否かの最終認識
処理結果をメッセージで表示出力するものである。

【００２２】（装置の動作）： ビデオカメラ１０か
らのアナログの画像信号は、ビデオインタフェース回路
１１に与えられ、ここで、デジタルの画像信号に変換さ
れる。ビデオインタフェース回路１１から与えられた、
逐次撮影された入力画像信号は入力画像メモリ２に記憶
され、背景画像信号は背景画像メモリ回路１に記憶され
る。入力画像信号と、背景画像メモリ回路１から与えら
れる背景画像信号とは差分処理回路３で画素間の差が求
められ、差分画像信号が生成される。この差分画像信号
は二値化処理回路４に与えられ、適当なしきい値で二値
化が行われ、差分二値化画像信号が生成される。

【００２３】この差分二値化画像信号は変化領域切り出
し処理回路５に与えられ、濃度変化が検出された値が１
である画素の収集を行い、その収集された画素を侵入物
体に相当する領域（変化領域）として外接四角形で囲み
切り出される。この変化領域画像信号は、全身人物像認
識処理回路６に与えられ、全身人物画像であるか否かを
識別し、全身人物画像であると判断されると、出力処理
回路９に全身人物画像であることを通知する。しかしな
がら、全身人物画像とは判断できない場合は、全身人物
画像の変化領域の信号を更に詳しく分析するために次の
上半身人物推定処理回路７に与えられる。

【００２４】人物の全身像ではないと判定された変化領
域の信号は、上半身人物推定処理回路７において、人物
の上半身を表す変化領域である可能性があるか否かが判
断される。この判断処理で人物の上半身である可能性が
あると認識された場合は、人物の上半身の可能性有りの
情報が次の上半身人物像認識処理回路８に与えられる。

【００２５】人物の上半身である可能性があると認識さ
れた場合は、上半身人物像認識処理回路８で、人物の上
半身を表す変化領域の可能性がある上記変化領域が、更
に詳しく認識処理されて、この認識処理結果が出力処理
回路９に与えられるのである。

【００２６】図２は全身人物像認識処理回路６の具体的
な処理内容を示すための機能構成図である。この図２に
おいて、全身人物像認識処理回路６は変化領域分割処理
回路６１と、投影ヒストグラム作成処理回路６２と、特
徴量抽出処理回路６３と、全身人物像認識処理回路６４
とから構成されている。

【００２７】変化領域分割処理回路６１は、与えられた
外接四角形の変化領域を縦に３等分にして投影ヒストグ
ラム作成処理回路６２に与える。投影ヒストグラム作成
処理回路６２は、与えられた３等分された外接四角形の
変化領域の各領域について、変化領域を示す値が１であ
る画素を縦方向に加算し、横軸上への投影ヒストグラム
を作成し、特徴量抽出処理回路６３に与える。

【００２８】特徴量抽出処理回路６３は、与えられた横
軸上への投影ヒストグラムから平均値、標準偏差などの
特徴量を計算し、全身人物像認識処理回路６４に与える
ものである。全身人物像認識処理回路６４は、与えられ
た特徴量から侵入物体の認識を行うものであるが、特に
ここでは、もし人物と認識されれば、この結果を出力処
理回路９に与えるが、一方人物と認識できない場合は、
全身が撮像された人物画像ではないとして、上半身人物
判定処理回路７の判定に進み、上半身だけの人物か否か
の判定を行うのである。

【００２９】図３は上半身人物像の一例の図である。上
半身人物判定処理回路７は、図３のように、変化領域が
人物の上半身を表す場合は、外接四角形の底の部分（ｙ
＝Ｙｉｌ）に接する変化領域は、その外接四角形の横幅
の大部分を占めている。また、人物の上半身像は、その
全身像と同様に、その縦横比はある程度限られている。

【００３０】そこで、次の式（１）によって、これらの
２つの項目をチェックする。即ち、 （Σｆ（ｘ））／（Ｘｉｋ−Ｘｉ０）＞α …（１） ここで、上記ｘ＝Ｘｉ０〜Ｘｉｋである。但し、ｆ
（ｘ）はｘが変化領域の場合、１の値をとり、αは１以
下の定数を表すものである。

【００３１】また、次の式（２）の関係によって、 β ＜ Ｔ ＜ γ …（２） の関係をチェックする。ここで、Ｔは変化領域の縦横比
（縦の長さ／横の長さ）を表すものである。この値は既
に全身像認識処理回路６で求められているものである。
また、β、γは定数である。

【００３２】上記式（１）は外接四角形の底の部分に接
する変化領域が、その外接四角形の横幅の大半を占めて
いるかどうかをチェックし、上記式（２）は変化領域の
縦横比が前もって定められた範囲にあるかどうかをチェ
ックしている。

【００３３】これらの２つの項目の両方を満たした場合
には、その変化領域は人物の上半身を表している可能性
があるとして、次の上半身人物像認識処理回路８に進
む。しかしながら、もしもこれらの２つの項目のどちら
か一方でも満たさない場合は、その変化領域は上半身人
物像を表していないものと判断して、出力処理回路９に
その旨を通知するものである。

【００３４】図４は上述の図３の変化領域と、その投影
ヒストグラムの説明図である。この図４（Ａ）におい
て、先ず全身人物像認識の場合に縦に３等分していた変
化領域を縦に２等分する。この２等分された領域は全身
人物像のときに３等分された領域の頭と胴との部分にほ
ぼ対応するものである。ここで、図５は人物の歩行時の
全身像と、その投影ヒストグラムの一例の説明図であ
る。図５（Ａ）は人物の歩行時の全身像（ａ）〜（ｆ）
を表し、それぞれの図はＡ１〜Ａ３に３等分されてい
る。図５（Ｂ）は人物の歩行時の全身像（ａ）〜（ｆ）
に対する投影ヒストグラム（ａ）〜（ｆ）で表し、それ
ぞれの図はＨ１〜Ｈ３に分けてヒストグラムを表してい
る。

【００３５】図４（Ａ）において、Ａ１´とＡ２´とに
２等分された領域は全身人物像のときに図５（Ａ）に示
すように３等分された領域の頭と胴の部分Ａ１とＡ２と
ほぼ対応するのが分かる。

【００３６】そこで、図４において２等分Ａ１´、Ａ２
´にされた変換領域の特徴量の値を全身人物像認識処理
で人物の判定に用いた人物の特徴量の閾値（頭と胴の部
分）と比べることで認識処理を行うのである。

【００３７】図６は上半身人物像認識処理回路８の機能
構成図である。この図６において、上半身人物像認識処
理回路８は上半身用変化領域分割処理回路８１と、上半
身用投影ヒストグラム作成処理回路８２と、上半身用特
徴量抽出処理回路８３と、上半身人物像認識処理回路８
４とから構成されている。

【００３８】上半身用変化領域分割処理回路８１は、変
化領域切り出し処理回路５で切り出された変化領域を囲
む外接四角形を、上述の図４（Ａ）のように縦に２等分
し、上半身用投影ヒストグラム作成処理回路８２へ与え
る。上半身用投影ヒストグラム作成処理回路８２は、分
割された外接四角形の各領域について従来の全身人物像
認識処理のときと同じように投影ヒストグラムを図４
（Ｂ）のように作成し、上半身用特徴量抽出処理回路８
３へ与える。

【００３９】上半身用特徴量抽出処理回路８３は、この
投影ヒストグラムから平均値や標準偏差などの特徴量を
計算し、上半身人物像認識処理回路８４へ与えるもので
ある。上半身人物像認識処理回路８４は、上半身用特徴
量抽出処理回路８３で求められた特徴量の値と、全身人
物像認識処理において人物の判定に用いられた人物の頭
と胴の部分とを表す投影ヒストグラムの特徴量の閾値、
つまり、図５のヒストグラムＨ１、Ｈ２における人物の
特徴量の閾値とを比較して、その変化領域が人物を表し
ているか否かを判定し、この判定結果を出力処理回路９
へ与えるものである。

【００４０】図７は本実施例の侵入人物認識装置を実現
するための一例のハードウエア構成図である。この図７
において、侵入人物認識装置のハードウエア構成は、例
えば、ビデオカメラ２３と、ワークステーション本体２
２と、ＣＲＴディスプレイ２６と、キーボード２５と、
マウス２４と、外部記憶装置２７とから構成されてい
る。ワークステーション本体２２は、ＣＰＵ２０と、メ
インメモリ２１と、ビデオボード２８とから構成されて
いる。

【００４１】ビデオカメラ２３で撮影された画像信号
は、アナログ信号（ＲＧＢ信号又はＮＴＳＣ信号など）
でビデオボード２８に与えられる。このビデオボード２
８は、入力された画像信号をアナログ信号からデジタル
信号に変換し、背景画像や逐次撮影された入力画像信号
をメインメモリ２１に格納させる。このメインメモリ２
１は、ビデオボード２８からの画像信号を格納する他、
上述の人物画像認識を行うための種々のプログラムデー
タや、必要な各種ワークデータなどを格納しているもの
である。メインメモリ２１のこれらのデータを使用して
ＣＰＵ２０は処理して人物画像認識処理を行うものであ
る。

【００４２】外部記憶装置２７は、メインメモリ２１に
格納されてプログラムデータのバックアップ用として使
用される他、人物画像認識処理に必要な各種データを記
憶していて、必要に応じてメインメモリ２１に与えるも
のである。人物画像認識処理の結果は、ＣＲＴディスプ
レイ２６に表示出力される。マウス２４、キーボード２
５などは、処理段階でデータ選択やデータ入力のための
入力手段として使用される。このように侵入人物認識装
置を構成することで、上述の人物画像認識を行うことが
できる。

【００４３】（実施例の効果）： 以上の実施例によ
れば、図８のように人物の上半身しか撮像されなかった
場合でも、図１の全身人物像認識処理回路６と、上半身
人物推定処理回路７と、上半身人物像認識処理回路８と
を備えことで、従来では人物として認識できなかった人
物の上半身の画像でも認識が可能となる。

【００４４】特に、上半身人物推定処理回路７で、外接
四角形の底の部分に接する変化領域が、その外接四角形
の横幅の大半を占めているかどうかをチェックし、更に
変化領域の縦横比が前もって定められた範囲にあるかど
うかをチェックして人物の上半身を表す変化領域である
可能性があるか否かを判断しているので、非常に深く
（詳しく）推定処理を実行することができる。

【００４５】更に、上半身人物像認識処理回路８は、認
識対象の侵入人物の部分の変化領域を表している可能性
がある場合は、上記推定結果から認識対象の侵入人物の
全体像の変化領域との比較を行い、認識対象の侵入人物
であるか否かを判定することで非常に詳細に認識処理を
行うことができる。

【００４６】また、上半身人物像認識処理回路８では、
全身人物像認識において、人物か否かを判定する場合に
用いた頭と胴の部分の特徴量の閾値をそのまま利用して
認識処理を行い、上半身人物像認識処理のための新たな
人物の特徴量の閾値を設定しなくても良いので、簡単な
構成で実現することができる。

【００４７】（他の実施例）： （１）尚、以上の実
施例においては、上半身人物推定処理、上半身人物像認
識処理などによる上半身の画像認識処理を行ったが、他
に下半身人物推定処理、下半身人物像認識処理などで人
物の侵入を認識することも上述と同じようにして行うこ
とができる。

【００４８】（２）また、上半身又は下半身による人物
画像認識だけでなく、人体のいずれの部分の認識処理に
も適用することができる。例えば、顔画像、側頭画像な
ども認識対象となり、またこれらの組み合わせも効果的
である。

【００４９】（３）更に、人物画像だけでなく、動く物
体の認識であれば種々の運動（移動）物体認識装置とし
て適用することができる。

【００５０】（４）更にまた、上述の実施例の図１、図
２、図６の図は機能構成を示すためのものとして示して
いるが、処理の手順（流れ）を示すフローチャートとし
て見ることもできる。

【００５１】（５）更にまた、本発明は上述の侵入人物
認識装置の他、例えば、テレビ会議システムや、各種監
視カメラ装置や、玄関用カメラ装置や、車両や航空機な
どの移動体に搭載される衝突防止装置などに適用するこ
ともできる。

【００５２】

【発明の効果】以上述べた様に本発明は、入力画像中の
変化領域が認識対象の侵入物体の全体像を表しているか
否かを判定する第１の判定手段と、この判定によって変
化領域が認識対象の侵入物体の全体像を表していないと
判定されると、上記変化領域が認識対象の侵入物体の部
分の変化領域を表している可能性を推定する推定手段
と、この推定によって認識対象の侵入物体の部分の変化
領域を表している可能性がある場合は、上記推定結果か
ら認識対象の侵入物体の全体像の変化領域との比較を行
い、認識対象の侵入物体であるか否かを判定する第２の
判定手段とを備えたことで、人物などの認識対象の侵入
物体の部分が撮像されていた場合でも、正確に認識対象
の侵入物体の有無を認識することができる侵入物体認識
装置を実現することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の侵入人物認識装置の機能構
成図である。

【図２】実施例の全身人物像認識処理回路の機能構成図
である。

【図３】実施例の上半身人物像の説明図である。

【図４】実施例における変化領域とその投影ヒトグラム
の説明図である。

【図５】実施例の人物の歩行時の全身像とその投影ヒス
トグラムの説明図である。

【図６】実施例の上半身人物像認識処理回路の機能構成
図である。

【図７】実施例の侵入人物認識装置の一例のハードウエ
ア構成図である。

【図８】実施例の人物の上半身しか撮像されなかった場
合の説明図である。

【符号の説明】

１…背景画像メモリ回路、２…入力画像メモリ回路、３
…差分処理回路、４…二値化処理回路、５…変化領域切
り出し処理回路、６…全身人物像認識処理回路、７…上
半身人物推定処理回路、８…上半身人物像認識処理回
路、９…出力処理回路、１０…ビデオカメラ、１１…ビ
デオインタフェース回路、６１…変化領域分割処理回
路、６２…投影ヒストグラム作成処理回路、６３…特徴
量抽出処理回路、６４…全身人物像認識処理回路、８１
…上半身用変化領域分割処理回路、８２…、上半身用投
影ヒストグラム作成処理回路、８３…上半身用特徴量抽
出処理回路、８４…上半身人物像認識処理回路。

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 侵入物体が存在しないときに撮像された
   背景画像信号と、逐次撮像される入力画像信号との差分
   二値化によって得られる画像信号から、入力画像中の変
   化領域を検出し、この変化領域の特徴量から入力画像中
   の認識対象である侵入物体の有無を認識する侵入物体認
   識装置において、 上記変化領域が認識対象の侵入物体の全体像を表してい
   るか否かを判定する第１の判定手段と、 上記判定によって変化領域が認識対象の侵入物体の全体
   像を表していないと判定されると、上記変化領域が認識
   対象の侵入物体の部分の変化領域を表している可能性を
   推定する推定手段と、 上記推定によって認識対象の侵入物体の部分の変化領域
   を表している可能性がある場合は、上記推定結果から認
   識対象の侵入物体の全体像の変化領域との比較を行い、
   認識対象の侵入物体であるか否かを判定する第２の判定
   手段とを備えたことを特徴とする侵入物体認識装置。
2. 【請求項２】 上記推定手段は、 外接多角形のある辺の部分に接する変化領域が、外接多
   角形の横方向又は縦方向の大半を占めているか否かを分
   析する分析手段と、 上記変化領域の縦横比を確認する確認手段とを備え、 上記分析結果と、上記縦横比の確認結果とから認識対象
   の侵入物体の部分の変化領域を表している可能性を推定
   することを特徴とする請求項１記載の侵入物体認識方
   法。
3. 【請求項３】 上記第２の判定手段は、 部分画像の変化領域を囲む外接多角形を縦又は横方向に
   ２等分以上に分割する分割手段と、 上記分割によって得られた分割領域に対する、投影ヒス
   トグラムを作成し、この投影ヒストグラムから特徴量を
   求める特徴量検出手段とを備え、 上記特徴量と、予め設定している認識対象の侵入物体の
   全体像を表す変化領域の特徴量とから認識対象の侵入物
   体であるか否かを判定することを特徴とする請求項１又
   は２記載の侵入物体認識装置。