(57)【要約】【課題】画像中の対象物体の数を計測する際に、画像のシーンを考慮した、精度の高い計測結果を得られるようにする。【解決手段】画像取得部が画像を取得し、取得した画像中の対象物体の数を計測部が計測し、計測された対象物体の数を計測結果記録部が記録し、画像における変化を変化検知部が検知し、推定結果修正部が、画像における変化の検知結果に基づいて、記録された対象物体の数を修正するようにして、画像のシーンを考慮した、精度の高い計測結果を得られるようにする。【選択図】図２
2020141367.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を取得する取得手段と、
取得した前記画像中の対象物体の数を計測する計測手段と、
計測された前記対象物体の数を記録する記録手段と、
前記画像における変化を検知する検知手段と、
前記画像における変化の検知結果に基づいて、記録された前記対象物体の数を修正する修正手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記検知手段は、前記画像中の対象物体の数を基に、前記画像における変化を検知することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記検知手段は、前記画像に対して所定の画像特徴量を基に、前記画像における変化を検知することを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記対象物体の数と、前記画像における変化が検知されたときの前記画像とを表示する表示手段をさらに有することを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記表示手段は、前記画像における変化が検知されたときの前記画像とともに変化が検知された要因を示す情報を表示することを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記修正手段は、
前記画像における変化の検知結果を基に前記対象物体の数を自動で修正する自動修正手段と、
入力されるユーザの操作に応じて前記対象物体の数を修正する手動修正手段とを有することを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記手動修正手段は、前記自動修正手段による前記対象物体の数の修正を採用するか否かを選択することを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【請求項８】
修正された前記対象物体の数に基づいて、所定の統計量を算出する算出手段をさらに有することを特徴とする請求項１〜７の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
画像を取得する取得工程と、
取得した前記画像中の対象物体の数を計測する計測工程と、
計測された前記対象物体の数を記録する記録工程と、
前記画像における変化を検知する検知工程と、
前記画像における変化の検知結果に基づいて、記録された前記対象物体の数を修正する修正工程とを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
画像を取得する取得ステップと、
取得した前記画像中の対象物体の数を計測する計測ステップと、
計測された前記対象物体の数を記録する記録ステップと、
前記画像における変化を検知する変化検知ステップと、
前記画像における変化の検知結果に基づいて、記録された前記対象物体の数を修正する修正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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
カメラで所定の領域を撮影し、撮影した画像を解析することで画像中の人数を計測する方法が提案されている。例えば、特許文献１には、撮影した画像に含まれる人物領域を検出する人物検出手段での検出結果に基づいて、画像中の人物の数を計測する方法が提案されている。また、特許文献２には、撮影された画像を用いた人数計測を継続的に行い、所定時間毎の人数を集計する方法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−２０１５５６号公報
【特許文献２】特開２００７−１１７２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の方法では、屋外など、天候や照明条件が変化する場所については撮影した画像中の人物の検出精度が低下してしまうことがある。例えば、特許文献１では、人物検出手段の一例として肌色を検出する例を示しているが、夜のような画像全体が暗いシーンでは肌色の検出が困難である。また、人物検出手段の他の例として人物の輪郭形状を基に人数を計測する例を示しているが、頭部が隠れるような、雨が降って傘をさしている人が写っている画像では人数計測が困難であり、統計量に影響を与えてしまう。本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、画像中の対象物体の数を計測する際に、画像のシーンを考慮した、精度の高い計測結果を得られるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明に係る画像処理装置は、画像を取得する取得手段と、取得した前記画像中の対象物体の数を計測する計測手段と、計測された前記対象物体の数を記録する記録手段と、前記画像における変化を検知する検知手段と、前記画像における変化の検知結果に基づいて、記録された前記対象物体の数を修正する修正手段とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、画像中の対象物体の数を計測する際に、画像のシーンを考慮した、精度の高い計測結果を得ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本実施形態における画像処理装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図２】本実施形態における画像処理装置の機能構成例を示す図である。
【図３】１日の中での人数の変化を模したグラフを示す図である。
【図４】本実施形態における画像処理装置の処理例を示すフローチャートである。
【図５】本実施形態における推定結果の修正例を説明する図である。
【図６】本実施形態における推定結果の修正例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【０００９】
図１は、本発明の一実施形態における画像処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。本実施形態における画像処理装置１０１は、一例において汎用のコンピュータであり、そのハードウェア構成として、例えば、記憶部１０２、制御部１０３、機能部１０４、入力部１０５、出力部１０６、及びインタフェース部（Ｉ／Ｆ）１０７を有する。なお、画像処理装置１０１は、後述の機能を実現する専用のハードウェアによって実現されてもよい。
【００１０】
記憶部１０２は、後述する各種動作を行うためのプログラムや、各種処理で用いられるパラメータ等の各種情報を記憶する。記憶部１０２は、例えばＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）及びＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）の両方、又は、それらのいずれか一方により構成される。なお、記憶部１０２として、ＲＯＭ、ＲＡＭ等のメモリの他に、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＤＶＤ等の記憶媒体が用いられてもよい。また、記憶部１０２は、複数のメモリ等によって構成されてもよい。
【００１１】
制御部１０３は、記憶部１０２に記憶されたプログラムを実行することにより、画像処理装置１０１全体を制御する。制御部１０３は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）又はＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔにより構成される。なお、制御部１０３は、記憶部１０２に記憶されたプログラムとＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）との協働により画像処理装置１０１全体を制御するようにしてもよい。また、制御部１０３は、マルチコア等の複数のプロセッサによって構成されてもよい。また、制御部１０３として、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）やＤＳＰ（デジタルシグナルプロセッサ）やＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）等が用いられてもよい。また、制御部１０３は、機能部１０４を制御して撮像等の所定の処理を実行しうる。
【００１２】
機能部１０４は、画像処理装置１０１が所定の処理を実行するためのハードウェアである。例えば、画像処理装置１０１が、監視カメラ等のカメラを含む場合、機能部１０４は撮像部であり、撮像処理を行う。入力部１０５は、ユーザからの各種操作の受付を行う。出力部１０６は、ユーザに対して各種出力を行う。ここで、出力部１０６による出力とは、視覚出力、音声出力、振動出力等の少なくとも１つを含む。なお、出力部１０６は、画像処理装置１０１内に含まれる装置を用いて情報を提示してもよいが、外部の装置（例えば表示装置やスピーカ等）に情報提示させるようにしてもよい。なお、タッチパネルのように入力部１０５と出力部１０６の両方を１つのモジュールで実現するようにしてもよい。
【００１３】
Ｉ／Ｆ１０７は、外部の装置との通信インタフェース等のインタフェースである。例えば、画像処理装置１０１は、外部の監視カメラからＩ／Ｆ１０７を通じて画像データを取得する。Ｉ／Ｆ１０７は、例えば有線通信インタフェース又は無線通信インタフェースでありうる。また、Ｉ／Ｆ１０７は、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）等のインタフェースでありうる。
【００１４】
図２は、本実施形態における画像処理装置の機能構成例を示すブロック図である。本実施形態における画像処理装置は、図２（ａ）に示すように、画像取得部２０１、計測部２０２、変化検知部２０３、計測結果記録部２０４、推定結果修正部２０５、統計量算出部２０６、入力部２０７、及び出力部２０８を有する。
【００１５】
画像取得部２０１は、対象物体の数の計測を行う計測対象とする領域をカメラ等の撮像装置によって撮像することで得られた画像データを取得する。以下では、この画像データを入力画像とも呼ぶ。画像取得部２０１は、取得した入力画像を、計測部２０２、変化検知部２０３、及び推定結果修正部２０５に出力する。
【００１６】
計測部２０２は、画像取得部２０１により取得した入力画像に対して所定の検出処理を行い、入力画像中の対象物体の数を計測する。計測部２０２は、計測された対象物体の数及び入力画像が撮影された時刻を合わせて、物体数推定データとして変化検知部２０３及び計測結果記録部２０４に出力する。
【００１７】
変化検知部２０３は、画像取得部２０１から取得した入力画像、又は計測部２０２から取得した物体数推定データを基にシーンの変化を検知する。変化検知部２０３は、検知されたシーンの変化をその変化の事由と合わせて、シーンデータとして計測結果記録部２０４に出力する。
【００１８】
計測結果記録部２０４は、計測部２０２及び推定結果修正部２０５から入力された物体数推定データ、及び変化検知部２０３から入力されたシーンデータを記録する。
【００１９】
推定結果修正部２０５は、計測結果記録部２０４から取得した物体数推定データを修正して、計測結果記録部２０４に出力する。推定結果修正部２０５による物体数推定データの修正は、画像取得部２０１から取得した入力画像、入力部２０７を介して入力されるユーザ操作、及び計測結果記録部２０から取得したシーンデータ等に基づいて行われる。推定結果修正部２０５は、図２（ｂ）に示すように、自動修正部２１１、要因提示部２１２、及び手動修正部２１３を有する。
【００２０】
自動修正部２１１は、計測結果記録部２０４から取得したシーンデータを基に、計測結果記録部２０４から取得した物体数推定データを修正して、要因提示部２１２に修正済みデータとして出力する。
【００２１】
要因提示部２１２は、画像取得部２０１から取得した入力画像、計測結果記録部２０４から取得した物体数推定データとシーンデータ、及び自動修正部２１１から取得した修正済みデータを合わせて操作画面を表示させる表示データを作成する。要因提示部２１２は、作成した操作画面の表示データを出力部２０８及び手動修正部２１３に出力する。
【００２２】
手動修正部２１３は、要因提示部２１２から取得した表示データに係る操作画面に対して入力部２０７を介して入力されるユーザ操作に応じて、計測結果記録部２０４から取得した物体数推定データを修正し計測結果記録部２０４に出力する。
【００２３】
統計量算出部２０６は、計測結果記録部２０４から取得した物体数推定データを基に統計量を算出する。入力部２０７は、操作画面等に対するユーザからの各種操作の受付を行う。出力部２０８は、要因提示部２１２から出力された表示データに基づく操作画面の表示等のユーザに対する各種出力を行う。
【００２４】
次に、本実施形態における画像処理装置による処理について説明する。以下では、説明を簡単にするために、計測を行う対象物体を人とし、計測対象とする領域中の１時間毎の人数を知るために、１か月間屋外にカメラを設置して撮像した画像について、本実施形態における画像処理装置で処理を行った例について説明する。
【００２５】
図３は、ある１日の中での人数の変化を模したグラフである。図３において、破線３０１は、計測部２０２により計測した物体数推定データ（人数推定データ）を示しており、実線３０２は、正確に計測した物体数推定データ（人数推定データ）を示している。すなわち、破線３０１は計測部２０２により計測された画像中の人数を示し、実線３０２はユーザ目視等により計測された画像中の人数を示している。破線３０１と実線３０２とを見比べると人数が大きく乖離している部分３０３があり、破線３０１をそのまま統計に採用すると、１か月分の統計を出力する際に精度に影響を与えてしまう。そこで、本実施形態における画像処理装置では、入力画像のシーンを考慮した物体数推定データ（人数推定データ）の修正処理を行い、統計量の精度を向上させる。
【００２６】
図４は、本実施形態における画像処理装置の処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ４０１では、画像取得部２０１は、カメラ等の撮像装置で撮影された画像データ（入力画像）を取得する。
【００２７】
ステップＳ４０２では、計測部２０２は、ステップＳ４０１において取得された入力画像に対して、対象物体である人を検出するための頭部検出処理を行い、検出数を人数推定結果として算出する。計測部２０２は、算出した人数推定結果を入力画像が撮影された時刻とともに人数推定データとして計測結果記録部２０４に出力する。頭部検出処理は、頭部の形状に基づいてパターンマッチングにより入力画像中の頭部を検出する。そのため、傘をさして頭部が遮蔽されるような入力画像では、正確な人数が算出されない場合がある。ここでは、人数推定手法として頭部検出を用い、頭部検出手法としてパターンマッチングを用いているが、これに限らず、公知の画像処理技術や機械学習技術を用いて人数推定は実現可能である。
【００２８】
ステップＳ４０３では、計測結果記録部２０４は、計測部２０２から取得した人数推定データを記録する。
【００２９】
ステップＳ４０４では、計測部２０２は、ステップＳ４０１において取得された入力画像に対して、対象物体として傘を検出する傘検出処理を行い、検出数を算出する。傘検出処理は、傘画像の画像特徴量を用いたパターンマッチングにより入力画像中の傘を検出する。傘検出手法は、パターンマッチングを用いる方法に限らず、公知の画像処理技術や機械学習技術を用いて実現可能である。
【００３０】
次に、ステップＳ４０５〜Ｓ４０８にて、変化検知部２０３は、計測部２０２から取得した人数推定データや傘の検出数を基にシーンの変化を検知し、検知したシーンの変化をシーンデータとして計測結果記録部２０４に記録する。ステップＳ４０５では、変化検知部２０３は、人数推定データから一定時間同士の平均人数の差分を計算し、差分が閾値以上であるか否かを判定する。人数推定データが示す人数の差分が閾値以上であると変化検知部２０３が判定した場合には（ＹＥＳ）、シーン変化が「あり」として処理はステップＳ４０６へ進む。一方、人数推定データが示す人数の差分が閾値未満であると変化検知部２０３が判定した場合には（ＮＯ）、シーン変化が「なし」として処理はステップＳ４０７へ進む。ステップＳ４０６では、変化検知部２０３は、検知したシーンの変化を人数推定データが示す人数の差分値とともにシーンデータとして計測結果記録部２０４に出力し記録する。
【００３１】
なお、人数推定データに基づくシーンの変化の検出は、ある一定時間同士の比較でなくてもよく、時刻同士の人数推定データを比較してもよいし、平均人数の差分である必要もない。他にも、人数推定データが、ある値の範囲内にあるときをシーンの変化として検知するようにしてもよく、他の公知の統計技術や異常検知技術を用いて実現可能である。
【００３２】
ステップＳ４０７では、変化検知部２０３は、ステップＳ４０４の傘検出処理で検出された入力画像中の傘の数が閾値以上であるか否かを判定する。検出された傘の数が閾値以上であると変化検知部２０３が判定した場合には（ＹＥＳ）、シーン変化が「あり」として処理はステップＳ４０８へ進む。一方、検出された傘の数が閾値未満であると変化検知部２０３が判定した場合には（ＮＯ）、シーン変化が「なし」として処理はステップＳ４０９へ進む。ステップＳ４０８では、変化検知部２０３は、検知したシーンの変化を検出された傘の数とともにシーンデータとして計測結果記録部２０４に出力し記録する。
【００３３】
なお、この例では傘を検出する例を説明したが、入力画像中のシーンや物体の場所を特定できればよく、公知の画像処理技術や機械学習技術を用いればよい。例えば、入力画像が夕日等の差し込みによるハレーションを受け計測部２０２での処理が影響を受けるのであれば、ハレーションを検出するために閾値以上の画素値を持つ画素数を基にシーン変化を検知可能である。
【００３４】
また、シーンデータは、変化検知部２０３から取得して人数推定データと対応づけて記録されている。人数推定データともに記録される時刻は、保存されている人数推定データの前後関係が保たれており、撮像した時刻と影響がない程度の時間差であれば、計測部２０２で計測を行った時刻でもよいし、計測結果記録部２０４に入力された時刻でもよい。また、人数推定データとシーンデータとの対応付けは、撮像した時刻を基に対応付けることとしたが、公知のデータベース技術等を用いて記録してもよい。
【００３５】
ステップＳ４０９では、画像処理装置は、終了条件を満たしたか否かを判定する。終了条件を満たしたと判定した場合には（ＹＥＳ）、処理はステップＳ４１０へ進み、終了条件を満たしていないと判定した場合には（ＮＯ）、処理はステップＳ４０１へ進む。つまり、画像処理装置は、ステップＳ４０１〜Ｓ４０８の処理を、終了条件を満たすまで実施する。本実施形態では、１日分の入力画像に対して人数推定を行うこととする。
【００３６】
終了条件を満たしたと判定すると、推定結果修正部２０５は、以下のように人数推定データの修正処理を行う。ステップＳ４１０では、推定結果修正部２０５の自動修正部２１１は、計測結果記録部２０４から人数推定データとシーンデータを取得し、シーンの変化があるか否かを判定する。自動修正部２１１は、シーンの変化が「あり」と判定した場合（ＹＥＳ）、ステップＳ４１１にてシーンデータに合わせて人数推定データを修正し、シーンの変化が「なし」と判定した場合（ＮＯ）、ステップＳ４１２へ進む。例えば、自動修正部２１１は、シーン変化の事由が傘の検出数が閾値以上である場合には、人数推定データに検出した傘の数を合算して、要因提示部２１２に出力する。人数推定データの修正は、他の方法でもよいのは言うまでもなく、公知の統計技術や機械学習技術を用いればよいし、データ自体を削除してもよい。
【００３７】
ステップＳ４１２では、推定結果修正部２０５の要因提示部２１２は、計測結果記録部２０４から取得した人数推定データとシーンデータ、画像取得部２０１から取得した入力画像、及び自動修正２１１から取得した修正データを基に、操作画面を表示させる。例えば、要因提示部２１２は、図５に一例を示すビューワ５００及びビューワ５２０を含み、ユーザに人数推定データの確認や修正指示を行わせるための操作画面を出力部２０８に表示させる。
【００３８】
ビューワ５００は、ＵＩの一部を表示しており、破線５０１は人数推定データを表示しており、実線５０２は自動修正部１１１から取得した自動修正済みの人数推定データを示している。それぞれの線上には、シーンデータのうちシーン変化「あり」の時刻のキーポイント５１１及び５１２が表示されており、それに対応するシーンビューワ５２０がＵＩ上に表示されている。
【００３９】
シーンビューワ５２０には、シーンの変化を検知した時刻の入力画像５２１が写っている。入力画像５２１に対して、人数計測を行った結果が矩形５２２として重畳表示されており、一見して人数推定が成功しているか失敗しているかを確認することができる。また、人数計測結果や画像特徴量に基づく検出数がテキスト５２３で表示されており、自動修正部２１１が出力した人数推定データを信頼するか否かを判断する助けになったり、パラメータを調整するのに有効である。例えば、自動修正部２１１が人数推定データと傘検出の重み付きの和を自動修正済みの人数推定データとして出力するようにしてもよく、この場合には、人の数と傘の数を出力することで以降の処理の重みの調整に有効である。また、シーン変化の事由がテキスト５２４で表示されており、自動修正部２１１が出力した人数推定データを信頼するかどうかや、変化検知部２０３の閾値を調整する助け等になる。
【００４０】
なお、矩形５２２、テキスト５２３、５２４は、シーンの変化やシーンの理解を支援することができればよい。例えば、人数計測を行った結果は、矩形５２２で重畳せずとも、画像上の対象人物に色を塗るなどでもよい。また、本装置にマイクを設置し、音声でシーンの変化を検知するような構成を行った場合には、テキスト５２４により「雨音を検知した」など根拠となる情報を表示すればよい。同様に、カメラの絞り値をシーンの変化検知に使うシステム構成では、「カメラの絞り値が閾値以上」であるなど表示してもよい。このほかにも、テレビのニュースや天気情報を使ってシーンの変化を検知した場合も、根拠となる情報を表示することでユーザの判断を助けることができる。
【００４１】
シーンビューワ５２０には、入力画像５２１とともに、ユーザが自動修正部２１１により修正された人数推定データを採用するか否かを選択するボタンや、目視で数えた人数を入力するテキストボックス等の入力アイコン５２５が表示されている。
【００４２】
ステップＳ４１３では、手動修正部２１３は、ステップＳ４１２において表示させた操作画面に対するユーザの操作に応じて手動修正処理を行い、計測結果記録部２０４から取得した人数推定データを修正して計測結果記録部２０４に出力する。例えば、手動修正部２１３は、入力アイコン５２５の○ボタンがクリックされると自動修正部３１１の結果を採用し、×ボタンがクリックされると自動修正部３１１の結果を採用しないように処理を行う。また、例えば、手動修正部２１３は、入力アイコン５２５のテキストボックスに入力された値を採用するように処理を行う。これに限らず、テキストボックスに増減量を百分率や割合で入力する、人数推定データ（破線）を直接マウスで操作して数値を修正する、などの操作で、人手による人数推定データの修正を行うようにしてもよい。
【００４３】
以上のようにして、計測結果記録部２０４に記録する人数推定データの修正処理が終了すると、ステップＳ４１４では、統計量算出部２０６は、計測結果記録部２０４に記録されている人数推定データに基づいて、所定の統計量を算出する。例えば、平均的な１日の人数変化を知る場合、終了条件である１か月間分の人数推定データの修正を行ったあと、統計量算出部２０６は、計測結果記録部２０４から人数推定データを取得して、１時間毎の平均を算出する。
【００４４】
なお、ユーザに人数推定データの確認や修正指示を行わせるための操作画面として、図５に示したような操作画面に限らず、例えば図６に示すような入力画像をそれぞれ表示する複数のビューワを有するような操作画面を用いてもよい。図６において、破線６００は人数推定データを示しており、線上には、シーンデータのうちシーン変化「あり」の時刻のキーポイント６１１〜６１４が表示されている。キーポイント６１１〜６１４に対応する入力画像が表示されたシーンビューワ６２１〜６２４がＵＩ上に表示されている。このような操作画面に表示された複数のビューワを参照しながら、マウスポインタ６０１をドラッグして網掛け部６０２の部分のデータを削除するなどの操作が可能である。
【００４５】
なお、本例では保存された画像について人数計測を行い、後処理として人数推定データを修正する例を説明したが、画像の撮影と人数計測と人数推定データの修正とを逐次的に行う場合でも、同様の構成で実現可能である。また、本例では、シーン変化の検知を人数推定データの値と、傘検出処理として一例を挙げた画像処理技術を用いて推定する方法を示したが、どちらか片方だけでも実施可能である。また、画像処理や人数推定に限らずとも、シーンの変化を検知可能であればよく、マイクや赤外線センサ等の外部センサを用いてシーンの変化を検知するようにしてもよい。
【００４６】
また、前述した例では、対象物体を人とした場合について説明したが、対象物体はこれに限定されるものではない。例えば、対象物体として車やバイク等の物でも同様の構成で実現可能である。
【００４７】
以上のように、本実施形態によれば、入力画像から画像中の対象物体の数を計測するとともにシーンの変化を検知し、シーンの変化の検知結果に基づいて物体数推定データを自動的に補正し、さらに手動で補正することを可能にする。これにより、入力画像中の対象物体の数を計測する際に、画像のシーンを考慮した、精度の高い計測結果を得ることができ、より正確な統計量を算出することが可能となる。
【００４８】
（本発明の他の実施形態）
本発明は、前述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読み出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【００４９】
なお、前記実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化のほんの一例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【符号の説明】
【００５０】
２０１：画像取得部  ２０２：計測部  ２０３：変化検知部  ２０４：計測結果記録部  ２０５：推定結果修正部  ２０６：統計量算出部  ２０７：入力部  ２０８：出力部  ２１１：自動修正部  ２１２：要因提示部  ２１３：手動修正部
【図１】
2020141367.tif 000003
【図２】
2020141367.tif 000004
【図３】
2020141367.tif 000005
【図４】
2020141367.tif 000006
【図５】
2020141367.tif 000007
【図６】
2020141367.tif 000008