(57)【要約】【課題】色合わせにおける画像の色の補正にかかる手間を軽減することを目的とする。【解決手段】撮影画像の色に関する撮影条件に基づいてグループ化された２つ以上の撮像部を含む撮像部グループに属する撮像部により撮影された、色の基準となる基準オブジェクトを含む撮影画像を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された撮影画像における前記基準オブジェクトの色に基づいて、前記撮像部グループに属する撮像部で、前記基準オブジェクトを撮影した撮像部と異なる撮像部により撮影される撮影画像の色の補正に用いられる補正情報を決定する決定手段と、を有する。【選択図】図６
2020047082.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影画像の色に関する撮影条件に基づいてグループ化された２つ以上の撮像部を含む撮像部グループに属する撮像部により撮影された、色の基準となる基準オブジェクトを含む撮影画像を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された撮影画像における前記基準オブジェクトの色に基づいて、前記撮像部グループに属する撮像部で、前記基準オブジェクトを撮影した撮像部と異なる撮像部により撮影される撮影画像の色の補正に用いられる補正情報を決定する決定手段と、
を有する情報処理装置。
【請求項２】
前記撮像部グループは、撮影画像の色の補正の対象となる複数の撮像部から選択された撮像部のグループであって、
前記撮影画像の色の補正の対象となる複数の撮像部それぞれにより撮影された撮影画像に複数の候補オブジェクトそれぞれが含まれるか否かに基づいて、複数の候補オブジェクトの中から前記基準オブジェクトを選択する第１の選択手段をさらに有し、
前記決定手段は、前記第１の選択手段により選択された前記基準オブジェクトに基づいて、前記補正情報を決定する請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記撮影画像の色の補正の対象となる各撮像部により得られた撮影画像において、色と異なる特徴で予め定められた特徴を用いて、前記候補オブジェクトが含まれるか否かを判断する判断手段をさらに有し、
前記第１の選択手段は、前記判断手段による判断結果に基づいて、前記基準オブジェクトを選択する請求項２記載の情報処理装置。
【請求項４】
複数のオブジェクトのうち、色に関する予め定められた条件を満たすオブジェクトを前記候補オブジェクトとして選択する第２の選択手段をさらに有する請求項２又は３記載の情報処理装置。
【請求項５】
複数のオブジェクトが有する各特徴を有するオブジェクトの前記複数のオブジェクトにおける割合に基づいて、前記複数のオブジェクトから前記候補オブジェクトを選択する第２の選択手段を更に有する請求項２又は３記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記第１の選択手段は、前記撮影画像の色の補正の対象となる複数の撮像部により予め定められた期間内に異なる場所で同一のオブジェクトが撮影された場合に、撮影された前記オブジェクトを前記基準オブジェクトとして選択しないように制御する請求項２乃至５何れか１項記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記決定手段は、前記撮像部グループの複数の撮像部が前記基準オブジェクトを撮影した場合、前記基準オブジェクトを撮影した複数の撮像部それぞれにより撮影された複数の画像それぞれにおける前記基準オブジェクトの色に基づいて、前記撮像部グループに属する撮像部で、前記基準オブジェクトを含む画像を撮影した撮像部と異なる撮像部により撮影される撮影画像の色の補正に用いられる情報を決定する請求項１乃至６何れか１項記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記決定手段は、更に、前記基準オブジェクトを撮影した前記撮像部により撮影された前記基準オブジェクトの色に基づいて、前記基準オブジェクトを撮影した撮像部により得られた撮影画像の色の補正に用いられる補正情報を決定する請求項１乃至７何れか１項記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記決定手段は、前記基準オブジェクトを撮影した撮像部に対して決定した前記補正情報に基づいて、前記撮像部グループに属する撮像部で、前記基準オブジェクトを撮影した撮像部と異なる撮像部に対する補正情報を決定する請求項８記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記決定手段により決定された前記補正情報に基づいて、前記補正情報に対応する撮像部により撮影された画像の色を補正する補正手段を更に有する請求項８又は９記載の情報処理装置。
【請求項１１】
色に関する予め定められた指標に基づいて、前記補正手段により色が補正された画像に含まれるオブジェクトと予め定められたオブジェクトとの照合を行う照合手段を更に有する請求項１０記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記撮影条件は、照明光の色温度、撮像部の設置環境、撮像部の種別のうち少なくとも１つの撮影条件を含む請求項１乃至１１何れか１項記載の情報処理装置。
【請求項１３】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
撮影画像の色に関する撮影条件に基づいてグループ化された２つ以上の撮像部を含む撮像部グループに属する撮像部により撮影された、色の基準となる基準オブジェクトを含む撮影画像を取得する取得ステップと、
前記取得ステップで取得された撮影画像における前記基準オブジェクトの色に基づいて、前記撮像部グループに属する撮像部で、前記基準オブジェクトを撮影した撮像部と異なる撮像部により撮影される撮影画像の色の補正に用いられる補正情報を決定する決定ステップと、
を含む情報処理方法。
【請求項１４】
コンピュータを、請求項１乃至１２何れか１項記載の情報処理装置の各手段として、機能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、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、監視領域内の複数の撮像部から取得した画像に映る人物等のオブジェクトを検出するシステムが知られている。複数の撮像部を用いてオブジェクトを撮影する際、各撮像部の周囲の環境光や照明等により各撮像部により撮影された画像における同一のオブジェクトの色がそれぞれ異なるようになり、オブジェクトの検出精度の低下の原因となり得る。
特許文献１は、複数の撮像部間で、撮影される画像の色の補正に用いられる色補正パラメータを予め生成しておき、色補正してからオブジェクトの照合を行うことで、照合精度の劣化を防ぐことを開示している。
特許文献２は、画像データの色空間を仮定して、画像データの中にあるオブジェクトの色を基準色空間に変換し、変換により得られたオブジェクトの色のずれを調整することで、画像データの色空間を求める方法を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−５５４４３号公報
【特許文献２】特開２００４−３４１７６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
例えば、特許文献１では、撮像装置１台ごとに、予めチェッカーボードを撮影させる手間がかかった。また、例えば、特許文献２では、予め照合対象となり得る全てのオブジェクトについて色空間、基準色等を用意する手間がかかった。このように、従来技術では、色合わせにおける画像の色の補正に手間がかかった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の情報処理装置は、撮影画像の色に関する撮影条件に基づいてグループ化された２つ以上の撮像部を含む撮像部グループに属する撮像部により撮影された、色の基準となる基準オブジェクトを含む撮影画像を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された撮影画像における前記基準オブジェクトの色に基づいて、前記撮像部グループに属する撮像部で、前記基準オブジェクトを撮影した撮像部と異なる撮像部により撮影される撮影画像の色の補正に用いられる補正情報を決定する決定手段と、を有する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、色合わせにおける画像の色の補正にかかる手間を軽減できる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】情報処理装置のハードウェア構成等の一例を示す図である。
【図２】情報処理装置の機能構成の一例を示す図である。
【図３】撮影環境の一例を示す図である。
【図４】グループ化の一例を説明する図である。
【図５】特徴指標の一例を説明する図である。
【図６】情報処理装置の処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】情報処理装置の処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】カラーヒストグラムのビンの一例を説明する図である。
【図９】撮影情報の一例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下に、本発明の実施の形態を、図面に基づいて詳細に説明する。
【０００９】
＜実施形態１＞
図１は、本実施形態の情報処理装置１００のハードウェア構成等の一例を示す図である。情報処理装置１００は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）やワークステーション（ＷＳ）等の情報処理装置である。
情報処理装置１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、ストレージ装置１０４、入力インターフェース１０５、出力インターフェース１０６、通信インターフェース１０７を含む。各要素は、システムバス１０８を介して、相互に通信可能に接続されている。
ＣＰＵ１０１は、情報処理装置１００全体を制御するＣｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔである。ＲＯＭ１０２は、変更を必要としないプログラムやパラメータを記憶するＲｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙである。ＲＡＭ１０３は、プログラムやデータを一時的に記憶するＲａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙである。ストレージ装置１０４は、情報処理装置１００に固定して設置されたハードディスクやメモリカード等の記憶装置である。ストレージ装置１０４は、情報処理装置１００から着脱可能なフレキシブルディスク（ＦＤ）やＣｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ（ＣＤ）等の光ディスク、磁気や光カード、ＩＣカード、メモリカード等を含んでもよい。
【００１０】
入力インターフェース１０５は、ユーザの操作を受け、データを入力するポインティングデバイスやキーボード等の入力デバイス１０９との接続に用いられるインターフェースである。出力インターフェース１０６は、情報処理装置１００の記憶するデータや供給されたデータ等を表示するためのモニタ１１０等の出力装置との接続に用いられるインターフェースである。通信インターフェース１０７は、インターネット等のネットワーク回線１１１への接続に用いられるインターフェースである。ネットワークカメラ１１２は、監視カメラ等の画像を撮影する撮像装置であり、ネットワーク回線１１１を介して情報処理装置１００に接続されている。ネットワークカメラ１１２は、撮像部の一例である。本実施形態では、情報処理装置１００には、複数のネットワークカメラ１１２が接続されている。システムバス１０８は、情報処理装置１００の各ハードウェア構成要素を通信可能に接続するための伝送路である。
ＣＰＵ１０１が、ＲＯＭ１０２、ストレージ装置１０４等に記憶されたプログラムにしたがって処理を実行することで、図２で後述する情報処理装置１００の機能、図６、７で後述するフローチャートの処理等が実現される。
【００１１】
以下、本実施形態の情報処理装置１００の機能構成の一例について、図２を用いて説明する。
情報処理装置１００は、オブジェクト入力部２０１、登録部２０２、条件入力部２０３、表示制御部２０４、グループ作成部２０５、照合部２０６、クエリ決定部２０７、オブジェクト決定部２０８、パラメータ決定部２０９、生成部２１０を含む。また、情報処理装置１００は、適応部２１１、基準決定部２１２を含む。
【００１２】
オブジェクト入力部２０１は、登録対象となるオブジェクトの画像の情報を取得する。例えば、オブジェクト入力部２０１は、ネットワークカメラ１１２から取得した画像からオブジェクトの画像を切り出すことでオブジェクトの画像を取得する。また、オブジェクト入力部２０１は、ネットワークカメラ１１２から、オブジェクトが切り出された画像を取得してもよい。また、オブジェクト入力部２０１は、オブジェクトの画像の情報として、オブジェクトの画像の代わりに、ネットワークカメラ１１２から取得した動画像におけるそのオブジェクトが出現するフレーム番号と座標情報とを取得することとしてもよい。
登録部２０２は、オブジェクト入力部２０１により取得されたオブジェクトの画像の情報（例えば、画像、フレーム番号と座標情報との組み等）を、ストレージ装置１０４に記憶することで、オブジェクトを登録する。登録部２０２は、更に、オブジェクトのメタデータとして、オブジェクトのＩＤや撮影時刻や撮影カメラの情報を、オブジェクトの情報に対応付けて、ストレージ装置１０４に記憶する。
登録部２０２は、ネットワークカメラ１１２により撮影された画像から切り出されたオブジェクトを登録する。登録部２０２は、複数のネットワークカメラ１１２により別個に撮影された同じオブジェクトについては、別個のオブジェクトとして登録することとなる。
【００１３】
条件入力部２０３は、照合部２０６による照合処理に用いられるオブジェクトの情報を取得する。以下では、照合部２０６による照合処理に用いられる比較元のオブジェクト、比較先のオブジェクトを、それぞれ比較元オブジェクト、比較先オブジェクトとする。例えば、条件入力部２０３は、登録部２０２により登録されたオブジェクトそれぞれの画像をモニタ１１０に表示する。そして、条件入力部２０３は、入力デバイス１０９に対するユーザの操作に基づいて、モニタ１１０に表示したオブジェクトから、比較元オブジェクト、比較先オブジェクトの指定を受付ける。
また、条件入力部２０３は、モニタ１１０に、オブジェクトが撮影された時刻やオブジェクトの特徴の属性値等の情報を指定するための画面を表示して、入力デバイス１０９に対するユーザの操作に基づいて、以下のようにしてもよい。即ち、条件入力部２０３は、これらの情報から、オブジェクトを絞り込むために用いられる条件として用いられる情報の指定を受付けてもよい。そして、条件入力部２０３は、受け付けた指定が示す情報に応じた条件（例えば、ある特徴の属性値がその情報が示す値となるという条件）に基づいて、以下のようにしてもよい。即ち、条件入力部２０３は、登録部２０２により登録されたオブジェクトを絞り込んで、絞り込んだオブジェクトをモニタ１１０に表示してもよい。そして、条件入力部２０３は、モニタ１１０に表示した絞り込んだオブジェクトから、入力デバイス１０９に対するユーザの操作に基づいて、比較元オブジェクトや比較先オブジェクトの指定を受付けてもよい。
【００１４】
また、条件入力部２０３は、ストレージ装置１０４に予め記憶された画像データが示すオブジェクトを、比較元オブジェクトとして受け付けてもよい。本実施形態における照合に用いられるオブジェクトの指定方法は、これらに限定されるものではない。
条件入力部２０３は、例えば、比較元オブジェクトと比較先オブジェクトとについて、それぞれ１つずつオブジェクトの指定を受付けてもよい。また、条件入力部２０３は、比較元オブジェクトとして、１つのオブジェクトの指定を受付け、比較先オブジェクトとして、複数のオブジェクトの指定を受付けてもよい。また、条件入力部２０３は、比較元オブジェクトとして、１つのオブジェクトの指定を受付け、比較先オブジェクトとして、登録部２０２により登録されたオブジェクト全てが指定されたこととしてもよい。本実施形態における照合に用いられるオブジェクトの数は、これらに限定されるものではない。
【００１５】
表示制御部２０４は、条件入力部２０３により受付けられた比較元オブジェクトと比較先オブジェクトとに対する照合部２０６による照合処理の結果を表示する。照合部２０６は、比較元オブジェクトと比較先オブジェクトとの照合処理によって、比較元オブジェクトと比較先オブジェクトとがどの程度類似しているかを示す指標である類似度を決定する。表示制御部２０４は、この類似度を用いて照合結果を表示する。例えば、比較元オブジェクトと比較先オブジェクトとが１つずつであれば、そのオブジェクト間の類似度をモニタ１１０に表示する。
また、比較元オブジェクトが１つで、比較先オブジェクトが複数であれば、表示制御部２０４は、比較先オブジェクトをそれぞれについて決定された類似度に応じた順（例えば、類似度の降順、昇順等）にモニタ１１０に表示する。また、表示制御部２０４は、比較元オブジェクトとの類似度が予め定められた閾値以上となる比較先オブジェクトを、比較先オブジェクトを撮影したネットワークカメラ１１２ごとに分類して撮影時刻順にモニタ１１０に表示するようにしてもよい。本実施形態における照合処理の結果の表示方法はこれらに限定されるものではない。
【００１６】
グループ作成部２０５は、ネットワークカメラ１１２それぞれの撮影条件を取得する。そして、グループ作成部２０５は、取得した撮影条件の類似性に基づいて、対応する色補正パラメータが同一であると仮定できるネットワークカメラ１１２をグループ化する。以下では、グループ作成部２０５によりグループ化されたネットワークカメラ１１２のグループを、撮像部グループと称する。ここで、色補正パラメータとは、ネットワークカメラ１１２により撮影された画像（撮影画像）の色の補正に用いられるパラメータである。複数のネットワークカメラ１１２それぞれの撮影条件の違いに起因し、同じオブジェクトでも異なる色で撮影される場合がある。これを補正するのが色補正パラメータである。色補正パラメータは、ネットワークカメラ１１２により撮影された画像の色の補正に用いられる補正情報の一例である。
また、撮影条件は、ネットワークカメラ１１２により撮影された画像の色に影響を与えるような条件である。撮影条件には、例えば、照明光の色温度や設置状況や撮像装置の種別等がある。図３は、撮影条件の一例を示す図である。撮影条件には、カメラ型番（カメラの種別）、設置状況における照明色温度、照明高さ及び外光の有無がある。カメラ型番（カメラの種別）、設置状況における照明色温度、照明高さ及び外光の有無は、撮影される画像（撮影画像）の色に関する撮影条件の一例である。
【００１７】
カメラ型番の情報は、ネットワークカメラ１１２それぞれの種別を示す情報である。カメラの種別が異なれば色特性も異なるため、カメラ型番は、撮影画像の色に関する特性を示す情報と言うことができる。照明色温度とは、ネットワークカメラ１１２に光を照射する光源である照明の色温度の特性を表すケルビン値である。外光の有無は、ネットワークカメラ１１２の周辺の環境に照射される光の色温度の特性が照明だけに依存するか否かを示す情報である。照明高さは、予め定められた基準（例えば、地面等）から高さ方向のどの位置に照明が存在するかを示す情報である。このように、カメラ型番、照明色温度、照明高さ及びが移行の有無は、いずれも、明るさに影響を与える指標となる情報である。すなわち、カメラ型番、照明色温度、照明高さ及びが移行の有無は、撮影画像の色に関する特性を示す撮影条件の一例である。
なお、グループ作成部２０５が参照する撮影条件としての具体的な情報は実施形態に限定されるものではない。グループ作成部２０５は、撮影条件として、例えば、カメラ型番（カメラの種別）、設置状況における照明色温度、照明高さ及び外光の有無のうちの一部を用いてもよい。また、グループ作成部２０５は、カメラ型番（カメラの種別）の代わりに、カメラの色特性情報を用いてもよい。
【００１８】
グループ作成部２０５は、例えば、ネットワークカメラ１１２それぞれについて、入力デバイス１０９を介して、光源の製品スペックから特定されたり、光源の周囲で実際に測定されたりして求められた光源の照明温度の入力を受付ける。
グループ作成部２０５は、撮影条件として、カメラ型番、照明色温度、照明高さ及びが移行の有無を取得する。カメラ型番については、グループ作成部２０５は、各ネットワークカメラ１１２から取得する。なお、他の例としては、グループ作成部２０５は、入力デバイス１０９を介したユーザによる操作に基づいて、カメラ型番を取得してもよい。また、他の例としては、ストレージ装置１０４が、予め各ネットワークカメラ１１２のカメラ型番を記憶しているものとしてもよい。この場合、グループ作成部２０５は、ストレージ装置１０４からカメラ型番を取得してもよい。
また、照明色温度については、グループ作成部２０５は、入力デバイス１０９を介したユーザ操作に基づいて取得してもよい。なお、ユーザは、光源の製品スペックから特定した照明色温度を入力してもよく、光源の周囲で実際に測定された照明温度を取得入力してもよい。なお、他の例としては、グループ作成部２０５は、例えば、ネットワークカメラ１１２から照明色温度を取得してもよい。ネットワークカメラ１１２は、照度センサを有し、照明色温度を照度センサにより測定するものとする。また、他の例としては、ストレージ装置１０４は各ネットワークカメラ１１２の照明色温度の情報を記憶しているものとしてもよい。オブジェクトの場合、グループ作成部２０５は、ストレージ装置１０４から照明色温度を取得してもよい。
【００１９】
外光の有無については、グループ作成部２０５は、入力デバイス１０９を介して取得する。ユーザは建物の設計図から特定された外光の有無等の情報の入力を受付ける。ユーザは、例えば、建物図面が無い場合、又は建物図面だけでは判断が付かない場合には、人がカメラ設置場所に足を運び判断した結果を、入力デバイス１０９を介して、外光の有無の情報として入力してもよい。また、グループ作成部２０５は、予めストレージ装置１０４に記憶されたネットワークカメラ１１２それぞれについての外光の有無の情報を取得することとしてもよい。
グループ作成部２０５は、例えば、入力デバイス１０９を介して、建物の設計図から特定された照明の高さや測定された照明の高さ等の情報の入力を、照明高さの情報の入力として受付ける。また、グループ作成部２０５は、予めストレージ装置１０４に記憶されたネットワークカメラ１１２それぞれについての照明高さの情報を取得することとしてもよい。
【００２０】
本実施形態のグループ作成部２０５は、カメラ型番、照明色温度、外光の有無、照明高さの撮影条件の全てが一致するカメラを、補正パラメータが同一であるグループとしてグループ化する。例えば、図４に示すように、監視領域に設置されているカメラＡ〜Ｈが処理対象となっているとする。この場合には、グループ作成部２０５は、カメラ型番、照明色温度、外交の有無、照明高さ、のすべてが一致するカメラＣ、Ｄ、Ｅを、グループ化する。
なお、他の例として、グループ作成部２０５は、ネットワークカメラ１１２のうち、これらの撮影条件それぞれについて、予め定められた条件を満たす複数のネットワークカメラ１１２を、互いに類似するネットワークカメラ１１２として特定してもよい。そして、グループ作成部２０５は、特定した複数のネットワークカメラ１１２を、１つの撮像部グループとしてグループ化することとしてもよい。
【００２１】
例えば、型番が異なるカメラであっても、マイナーチェンジしたモデルや、光学部品と画像処理回路等が同一のモデルに関しては、色特性が同一であり、撮影画像の色に関しては等価と扱うことができる場合がある。このような場合、グループ作成部２０５は、カメラ型番について、等価に扱うことができる撮像装置のカメラ型番として予め定められた複数のカメラ型番の情報を、ストレージ装置１０４等から取得する。そして、グループ作成部２０５は、取得した情報が示すカメラ型番を、等価に扱うことができるカメラ型番とする。
グループ作成部２０５は、外光の有無の条件について、一致する複数のネットワークカメラ１１２をグループ化することが望ましい。
【００２２】
また、グループ作成部２０５は、例えば、ネットワークカメラ１１２のうち、これらの撮影条件のうちの一部の値が一致する複数のネットワークカメラ１１２を特定することとしてもよい。そして、グループ作成部２０５は、特定した複数のネットワークカメラ１１２を、１つのグループとしてグループ化してもよい。
また、グループ作成部２０５は、例えば、これらの撮影条件のうちの一部の値が予め定められた条件を満たす複数のネットワークカメラ１１２を特定することとしてもよい。そして、グループ作成部２０５は、特定した複数のネットワークカメラ１１２を、１つの撮像部グループとしてグループ化してもよい。
【００２３】
グループ作成部２０５は、入力デバイス１０９を介したユーザの操作に基づいて、どのネットワークカメラ１１２を撮像部グループとしてグループ化するかの指定を受付けることとしてもよい。その場合、ユーザは、例えば、ネットワークカメラ１１２の撮影条件を確認し、グループとしてまとめられるネットワークカメラ１１２をどれにするかを判断する。
このように、グループ作成部２０５は、予め定められた撮影条件に基づいて撮像部グループを作成したり、撮像部グループとしてグループ化するネットワークカメラ１１２の指定を受付けたりすることで、撮像部グループを特定する。
【００２４】
照合部２０６は、オブジェクト同士の照合を行う。例えば、照合部２０６は、オブジェクト同士の特徴を比較することで照合する。本実施形態では、照合部２０６は、照合対象のオブジェクトが人物であるため、オブジェクトの特徴を示す指標としては図５に示すような指標を用いる。以下では、オブジェクトの特徴を示す指標を、特徴指標とする。特徴指標には、オブジェクトの画像から抽出された特徴量、オブジェクトの属性等がある。
図５の例では、オブジェクトの画像から抽出された特徴量は、ＳＩＦＴ（Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｖａｒｉａｎｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）、色の情報である。また、図５の例では、オブジェクトの属性は、年齢、性別、メガネの有無、口ひげの有無、あごひげの有無、人種である。照合部２０６は、オブジェクトの照合に、図５に示される指標以外の指標を用いてもよい。図５に示される指標以外の指標には、例えば、オブジェクトの画像から抽出されるＨｉｓｔｏｇｒａｍ  ｏｆ  Ｇｒａｄｉｅｎｔ（ＨＯＧ）特徴量や、オブジェクトの属性である身長等がある。
照合部２０６は、比較元オブジェクトと比較先オブジェクトとの特徴指標に基づいて、比較元オブジェクトと比較先オブジェクトとを照合する。
【００２５】
照合部２０６による照合処理について説明する。照合部２０６は、色への依存度が微小であり、色と異なる特徴を示す特徴量であるＳＩＦＴ（Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｖａｒｉａｎｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を用いて、オブジェクト同士を照合することができる。ＳＩＦＴは、輝度画像から得られる特徴量であるため、色への依存度が微小であり、色と異なる特徴を示す特徴量となる。
照合部２０６は、例えば、ＳＩＦＴを用いて、以下のようにして、比較元オブジェクトと比較先オブジェクトとを照合する。即ち、照合部２０６は、比較元オブジェクトの画像と比較先オブジェクトの画像とのそれぞれから、人物の顔領域を検出し、検出した領域内の目・口等の器官点を求める。照合部２０６は、求めた各点におけるＳＩＦＴを求める。そして、照合部２０６は、比較元オブジェクトの画像と比較先オブジェクトの画像とから求められた同じ器官点のＳＩＦＴ同士の類似度を求める。そして、照合部２０６は、全ての器官点について求めた類似度を合計し、合計した値を取得する。また、照合部２０６は、求めた類似度のうち、予め定められた閾値以上の類似度に対応する器官点の数を取得してもよい。
【００２６】
特徴指標であるオブジェクトの色（肌の色、髪の色、服の色等）は、例えば、オブジェクトの画像から顔検出で得られた顔領域に対する予め定められた部分領域の色ヒストグラム等で表される。例えば、服の色は、顔検出で得られた顔領域の下方に定められた胴体に対応する領域の色ヒストグラム等で表される。照合部２０６は、例えば、比較元オブジェクトと比較先オブジェクトとの色を示す色ヒストグラム同士の類似度を取得することができる。照合部２０６は、ヒストグラム同士の類似度として、例えば、ヒストグラムの要素を並べたベクトル同士の内積を用いることができる。
年齢、性別、メガネ有無、口ひげ有無、あごひげ有無のオブジェクトの属性は、例えば、機械学習等の技術を用いて予め作成された分類器を用いて取得される。年齢、性別、メガネの有無、口ひげの有無、あごひげの有無それぞれは、色への依存度が微小であり、色と異なる特徴を示す特徴指標の一例である。この分類器は、例えば、顔画像が入力されると各種の属性が推定されるよう学習された分類器である。照合部２０６は、例えば、比較元オブジェクトと比較先オブジェクトとについて、各種属性それぞれの尤度を並べた属性ベクトルを作成する。そして、照合部２０６は、作成した属性ベクトル同士の類似度を取得することができる。照合部２０６は、ベクトル同士の類似度として、例えば、ベクトル同士の内積を用いることができる。
照合部２０６は、ＳＩＦＴ特徴・オブジェクトの色・オブジェクトの属性等から取得した類似度を用いてオブジェクト同士を照合する。照合部２０６は、ＳＩＦＴ特徴・オブジェクトの色・オブジェクトの属性等のうちの一部の特徴指標についての類似度を取得してもよい。また、照合部２０６は、例えば、複数の特徴指標それぞれを用いて求めた複数の類似度について、重みを付けて和を求めて、求めたこの和を、照合対象のオブジェクト同士の類似度としてもよい。情報処理装置１００は、例えば、この類似度に基づいて、照合対象のオブジェクト同士が同一のオブジェクトか否かを判断することができる。
【００２７】
照合部２０６は、ネットワークカメラ１１２の色合わせに用いられる色補正パラメータの決定に用いられる基準オブジェクトを検索する場合、検索にかかるオブジェクト同士の照合処理において、色への依存度が微小な特徴指標を用いることが望ましい。基準オブジェクトとは、色の基準となるオブジェクトである。色合わせとは、複数の撮像装置により撮影された各画像の色を、同じオブジェクトの色が同じ色として表されるように補正することである。そのため、本実施形態では、照合部２０６は、図５に示す輝度画像から抽出された特徴と属性とを主に用いる。これによって、ネットワークカメラ１１２間で撮影画像の色が合っていいない場合でも、照合部２０６は、複数のネットワークカメラ１１２により撮影される同じオブジェクトを、より精度よく照合できる。
一方、ネットワークカメラ１１２間で色合わせが行われた後では、オブジェクト同士の照合処理を行う場合、照合部２０６は、オブジェクトの全ての属性特徴を用いて照合を行うことが望ましい。そのため、本実施形態では、図５に示す全ての特徴を主に用いる。これによって、照合部２０６は、ネットワークカメラ１１２間で色合わせが行われた後では、色に依存する特徴指標も用いることで、これらの特徴指標を用いない場合に比べてオブジェクトの照合精度が劣化することを防ぐことができる。
【００２８】
ストレージ装置１０４は、予め、照合部２０６により用いられる照合対象となり得るオブジェクトそれぞれの特徴指標を記憶していることとしてもよい。また、照合部２０６は、例えば、予め、照合対象となり得るオブジェクトそれぞれの特徴指標を決定し、ストレージ装置１０４に記憶しておくこととしてもよい。例えば、照合部２０６は、オブジェクト入力部２０１により色合わせ前のネットワークカメラ１１２により撮影された画像から取得されたオブジェクトについて、色への依存度の微細な特徴指標を求めて、求めた特徴指標をストレージ装置１０４に記憶する。また、照合部２０６は、色合わせ後のネットワークカメラ１１２により撮影された画像から取得されたオブジェクトについて、色に依存する特徴指標を求めて、求めた特徴指標をストレージ装置１０４に記憶してもよい。
【００２９】
クエリ決定部２０７は、ネットワークカメラ１１２の色補正パラメータの決定に用いられる基準オブジェクトを検索するためのクエリを決定する。クエリとは、基準オブジェクトの候補となるオブジェクトである。クエリは、候補オブジェクトの一例である。例えば、クエリ決定部２０７は、登録部２０２により登録されたオブジェクトから、複数のオブジェクトをクエリとして選択して、クエリリストを作成する。
クエリ決定部２０７の処理の概要を説明する。
【００３０】
オブジェクト決定部２０８は、ネットワークカメラ１１２の色合わせに用いられる基準オブジェクトを決定する。例えば、オブジェクト決定部２０８は、照合部２０６によるクエリリストの各クエリと登録部２０２により登録された各オブジェクトとの照合処理の結果に基づいて、クエリリストから基準オブジェクトを選択する。
例えば、照合部２０６は、クエリリストの各クエリについて、以下の処理を行う。即ち、照合部２０６は、クエリと登録部２０２により登録された各オブジェクトとの類似度を、取得する。そして、照合部２０６は、そのクエリとの類似度が予め定められた閾値以上であるオブジェクトを、そのクエリのオブジェクトであると判断する。照合部２０６は、登録部２０２により登録されたそのオブジェクトの情報に基づいて、そのオブジェクトを撮影したネットワークカメラ１１２を特定する。そして、照合部２０６は、そのオブジェクトを撮影したネットワークカメラ１１２を、そのクエリを撮影したカメラであると判断する。
そして、照合部２０６は、この判断結果から、クエリリストに含まれる各クエリがどのネットワークカメラ１１２により撮影されたのかを示す情報を取得する。以下では、クエリリストに含まれる各クエリがどのネットワークカメラ１１２により撮影されたのかを示す情報を、撮影情報とする。
そして、オブジェクト決定部２０８は、例えば、照合部２０６により取得された撮影情報に基づいて、クエリリストのクエリから基準オブジェクトを選択する。本実施形態では、オブジェクト決定部２０８は、基準オブジェクトを１つ選択することとするが、複数選択してもよい。
【００３１】
適応部２１１は、撮像部グループにクエリを撮影したネットワークカメラ１１２が存在する場合、照合部２０６により取得された撮影情報を以下のように修正する。即ち、適応部２１１は、各クエリを実際には撮影していない撮像部グループの撮像部について、各クエリを撮影したものとみなして撮影情報を修正する。
以下では、撮像部グループのクエリを撮影していない撮像部についても、クエリを撮影したこととするように撮影情報を修正する処理を、拡張処理とする。即ち、拡張処理により、撮像部グループに含まれるクエリを撮影した撮像部の数が、撮像部グループに含まれる撮像部の総数に拡張されることとなる。
【００３２】
基準オブジェクトは、全てのネットワークカメラ１１２により撮影されることが望ましい。この場合、情報処理装置１００は、全てのネットワークカメラ１１２それぞれについて、撮影された画像中の基準オブジェクトの色に基づいて、色補正パラメータを決定できる。
しかし、全てのネットワークカメラ１１２により撮影されるクエリが存在しない場合、情報処理装置１００は、全てのネットワークカメラ１１２により撮影される基準オブジェクトを決定できない。このような場合、情報処理装置１００は、より多くのネットワークカメラ１１２により撮影されたクエリを基準オブジェクトとして選択することが望ましい。より多くのネットワークカメラ１１２について、色補正パラメータを決定することが可能となるためである。
【００３３】
また、例えば、照合部２０６により取得された撮影情報が、短期間の間に、予め定められた距離以上離れた異なる撮影範囲を撮影する複数のネットワークカメラ１１２それぞれにより同一のクエリが撮影されたことを示す場合、以下のことが想定される。即ち、そのクエリを比較元オブジェクトとした照合処理に誤りがあったことが想定される。
そこで、撮影情報が、予め定められた期間内に同一のクエリが異なる領域を撮影する複数のネットワークカメラ１１２により撮影されたことを示す場合、オブジェクト決定部２０８は、以下のようにしてもよい。即ち、オブジェクト決定部２０８は、そのクエリを、基準オブジェクトの候補から除外することとしてもよい。これにより、オブジェクト決定部２０８は、不適切な色補正パラメータが求められる可能性を低減できる。
【００３４】
パラメータ決定部２０９は、各ネットワークカメラ１１２の色補正パラメータを決定する。パラメータ決定部２０９は、撮影部グループに含まれるネットワークカメラ１１２については、以下の処理を行う。すなわち、パラメータ決定部２０９は、撮影部グループに属する少なくとも１つのネットワークカメラ１１２により撮影された、基準オブジェクトの画像に基づいて、撮影部グループのネットワークカメラ１１２の色補正パラメータを決定する。
例えば、パラメータ決定部２０９は、各ネットワークカメラ１１２により撮影された画像における基準オブジェクトの色が同じ色となるように、各ネットワークカメラ１１２について色補正パラメータを決定する。例えば、パラメータ決定部２０９は、基準オブジェクトが人物の場合、人物である基準オブジェクトの顔領域の肌領域を用いて、色補正パラメータを決定する。また、パラメータ決定部２０９は、基準オブジェクトの服領域を用いて、色補正パラメータを決定してもよい。また、パラメータ決定部２０９は、基準オブジェクトの他の領域を用いて、色補正パラメータを決定してもよい。また、パラメータ決定部２０９は、基準オブジェクトの複数の領域を用いて、色補正パラメータを決定してもよい。
以下では、撮像部グループに含まれる撮像部のうち、基準オブジェクトを撮影したカメラを、撮影済カメラとする。撮影済カメラは、第１の撮像部の一例である。また、撮像部グループに含まれる撮像部のうち、基準オブジェクトを撮影していないカメラを、未撮影カメラとする。未撮影カメラは、第２の撮像部の一例である。
【００３５】
例えば、パラメータ決定部２０９は、撮影済カメラにより撮影された画像における基準オブジェクトの色に基づいて、この撮影済カメラの色補正パラメータを決定する。そして、パラメータ決定部２０９は、例えば、未撮影カメラについての色補正パラメータを、決定した色補正パラメータと同じパラメータにする。
また、パラメータ決定部２０９は、撮影済カメラにより撮影された画像における基準オブジェクトの色に基づいて、他の撮影済カメラについても、色補正パラメータを決定することとしてもよい。ここで、他の撮影済カメラは、第２の撮像部の一例である。例えば、パラメータ決定部２０９は、ある撮影済カメラにより撮影された画像における基準オブジェクトの色に基づいて、その撮影済カメラの色補正パラメータを決定し、決定した色補正パラメータを、他の撮影済カメラの色補正パラメータとして決定してもよい。撮像部グループに含まれる各カメラは、色補正パラメータが共通すると仮定される。そのため、パラメータ決定部２０９は、このような処理により、全ての撮影済カメラそれぞれについて、色補正パラメータを決定する処理の負担を軽減できる。
【００３６】
色補正パラメータを決定する方法には、例えば、以下の参考文献１に開示される方法がある。即ち、オブジェクト内の複数の対応点を求めて、その対応点同士の色の異なりから、ルックアップテーブルを構成して、色補正パラメータを決定する方法である。
参考文献１：特開２００９−４９７５９号公報
また、色補正パラメータを決定する方法には、例えば、以下の参考文献２に開示される方法もある。即ち、色補正行列を、色補正パラメータとして求める方法である。
参考文献２：特許第４７１５５２７号公報
【００３７】
生成部２１０は、パラメータ決定部２０９により決定された色補正パラメータを用いて色を補正した画像データを生成する。
色補正パラメータを用いて色補正画像を生成する方法には、例えば、参考文献１に開示される方法がある。即ち、入力となる画像データのピクセルごとに、色補正パラメータである構成されたルックアップテーブルを参照して、異なる色に置き変えていくことで色補正を達成する方法である。
また、色補正パラメータを用いて色補正画像を生成する方法には、例えば、参考文献２に開示される方法もある。即ち、入力となる画像データのピクセルごとに色補正行列をかけることで、補正する方法である。
【００３８】
また、生成部２１０は、１つの画像に対して、色補正パラメータを複数回適用することとしてもよい。このような場合、パラメータ決定部２０９は、予め、適用する複数個の色補正パラメータを結合した一つの色補正パラメータを決定して、ストレージ装置１０４等に記憶しておいてもよい。例えば、補正パラメータがルックアップテーブルであり、画像に対して２回補正パラメータが適用される場合、パラメータ決定部２０９は、以下のようにする。即ち、パラメータ決定部２０９は、適用する２個のルックアップテーブルの入力と出力をつなげて参照することで、色補正パラメータを結合する。また、色補正パラメータが行列であれば、パラメータ決定部２０９は、予め画像に適用される行列同士をかけておくこと等で、色補正パラメータを結合できる。また、パラメータ決定部２０９は、他の方法で、色補正パラメータを結合してもよい。
また、パラメータ決定部２０９は、色補正パラメータ同士の類似の度合を示す類似度を求めることができる。色補正パラメータがルックアップテーブルであれば、パラメータ決定部２０９は、同じピクセル値を与えたときの差分値の和等を、色補正パラメータ同士の類似度として求めることができる。また、色補正パラメータが行列である場合、パラメータ決定部２０９は、行列の要素同士の差分値等を、色補正パラメータ同士の類似度として求めることができる。また、パラメータ決定部２０９は、他の方法で、色補正パラメータ同士の類似度を求めてもよい。
【００３９】
基準決定部２１２は、ネットワークカメラ１１２から、色合わせにおいて基準となる画像を撮影するカメラを決定する。以下では、色合わせにおいて基準となる画像を撮影するカメラを、基準カメラとする。本実施形態では、パラメータ決定部２０９は、ネットワークカメラ１１２により撮影画像の色を、基準カメラにより撮影された画像の色に合わせるように、そのネットワークカメラ１１２の色補正パラメータを決定することとなる。基準決定部２１２は、例えば、撮影情報に基づいて、基準オブジェクトを撮影したネットワークカメラ１１２を特定する。そして、基準決定部２１２は、特定したネットワークカメラ１１２から、基準カメラを決定する。
例えば、基準決定部２１２は、入力デバイス１０９を介した指定に従って、ネットワークカメラ１１２から基準カメラを決定する。例えば、基準決定部２１２は、モニタ１１０にネットワークカメラ１１２の一覧を表示して、ユーザにより入力デバイス１０９を介して指定されたネットワークカメラ１１２を基準カメラとして決定する。例えば、ユーザは、施設の出入り口を監視するネットワークカメラ１１２を基準カメラとして指定する。施設内の他のカメラに映る人物は、出入り口を通っている。そのため、施設の出入り口のカメラは、他のカメラよりも、他のカメラとの間で撮影したオブジェクトが共通している可能性が高い。こうしたカメラを基準カメラとして選択すると、基準カメラにより撮影された画像の色に合わせた色補正パラメータが求まりやすくなる。その結果、色補正の回数が減り、色補正の誤差が小さくなる。
【００４０】
また、基準決定部２１２は、入力デバイス１０９を介して基準カメラの指定が与えられない場合、基準オブジェクトを撮影したネットワークカメラ１１２のうち何れか一つを基準カメラに選択してもよい。また、基準決定部２１２は、例えば、ネットワークカメラ１１２ごとに、撮影された人物のカウントを行っておき、基準オブジェクトを撮影したネットワークカメラ１１２のうち最も人物が多く撮影されたものを基準カメラに決定してもよい。また、基準決定部２１２は、例えば、登録部２０２により登録されたオブジェクトから基準オブジェクトを検索して、検索されたオブジェクトを撮影したネットワークカメラ１１２を、基準カメラとして選択してもよい。また、基準決定部２１２は、例えば、登録された基準オブジェクトであるオブジェクトのうち、最もＩＤの小さいものを撮影したネットワークカメラ１１２を基準カメラとして選択してもよい。基準カメラの決定方法は、これらに限定されるものではない。
また、基準決定部２１２は、基準カメラを決定しないこととしてもよい。その場合、パラメータ決定部２０９は、例えば、基準オブジェクトを撮影したネットワークカメラ１１２の色補正パラメータを、以下のように決定する。即ち、パラメータ決定部２０９は、そのネットワークカメラ１１２により撮影された画像における基準オブジェクトの色を、基準オブジェクトの色として予め定められた色に補正するためのパラメータを、色補正パラメータとして決定する。
【００４１】
次に、情報処理装置１００が、色補正パラメータを決定し、色補正パラメータを用いた色の補正を行う処理について、図６を用いて説明する。図６の処理では、情報処理装置１００は、より多くのネットワークカメラ１１２により撮影される基準オブジェクトを特定する。そして、情報処理装置１００は、特定した基準オブジェクトを用いて、ネットワークカメラ１１２の色補正パラメータを決定する。そして、情報処理装置１００は、色補正パラメータを用いて画像の色の補正を行って、補正後の画像からオブジェクトの特徴を求める。情報処理装置１００は、図６の処理の実行の際には、登録部２０２により登録された各オブジェクトについて、以下の処理を行っていることとする。即ち、情報処理装置１００は、ネットワークカメラ１１２の何れかにより撮影された各オブジェクトの画像であって、色の補正が行われていない画像から、各オブジェクトの特徴を予め決定していることとする。
Ｓ６０１において、クエリ決定部２０７は、クエリリストを作成する。
【００４２】
図７を用いて、Ｓ６０１でのクエリ決定部２０７の処理の詳細を説明する。本実施形態では、クエリ決定部２０７は、登録部２０２により登録されたオブジェクトをクエリの候補として、クエリの候補からクエリを決定する。
クエリ決定部２０７により決定されたクエリは、照合部２０６による照合処理の際に用いられる比較元オブジェクトとして用いられることとなる。そのため、クエリ決定部２０７は、適正な比較元オブジェクトとして用いることができるクエリを決定することが望ましい。
適正な比較元オブジェクトであるための条件には、例えば、以下の２つの適正条件がある。
【００４３】
第１の適正条件は、比較元オブジェクトが他のオブジェクトと比べてユニークな特徴を持ち、他のオブジェクトと間違えにくいことである。
第２の適正条件は、比較元オブジェクトが、ネットワークカメラ１１２の色補正パラメータの決定に用いられるのに適した色を有することである。色補正パラメータの決定に用いられるのに適した色とは、単色や無彩色ではなく、色相のばらけた複数の色である。比較元オブジェクトの色が単色や無彩色であると、基準オブジェクトとして選択されるオブジェクトの色も単色や無彩色となる。これでは、基準オブジェクトの色に基づいて色補正パラメータを決定できないこととなる。これに対応し、第２の適正条件の色が設定されているとする。第２の適正条件は、色に関する予め定められた条件の一例である。
【００４４】
図７の処理では、クエリ決定部２０７は、上記の２つの条件を考慮し、戦略性を持ったプライオリティ付けした基準オブジェクトの候補のリストであるクエリリストを作成する。
Ｓ７０２及びＳ７０３の処理は、第２の適正条件を満たすオブジェクトを抽出する処理である。クエリ決定部２０７は、Ｓ７０２及びＳ７０３でクエリの候補となるオブジェクトを、色に関する予め定められた条件を満たすオブジェクトに絞り込む。また、Ｓ７０４及びＳ７０５の処理は、第１の適正条件を満たすオブジェクトを抽出する処理である。
【００４５】
Ｓ７０１において、クエリ決定部２０７は、登録部２０２により登録された各オブジェクトについて、以下のようにする。クエリ決定部２０７は、ストレージ装置１０４に記憶された各オブジェクトの画像を取得し、取得した各画像について、画素単位のカラーヒストグラムを抽出する。なお、Ｓ７０１の処理の時点において、ストレージ装置１０４には、予め登録されたオブジェクトの画像が記憶されているものとする。そして、クエリ決定部２０７は、取得した各画像について、画素単位のカラーヒストグラムを抽出する。
基準オブジェクトを撮影したカメラにより撮影された基準オブジェクトの色に基づいて、基準オブジェクトを撮影したカメラ自身の撮影画像の色補正パラメータが決定される。更に、基準オブジェクトを撮影したカメラにより撮影された基準オブジェクトの色に基づいて、このカメラと同じグループに属する他のカメラの色補正パラメータが決定される。
【００４６】
図８は、ＲＧＢ色空間を複数のビンに分けた様子の一例を示す図である。図８の例では、ＲＧＢ空間が、４Ｘ４Ｘ４の６４ビンに分けられた様子が示される。色空間の原点を通る対角線は、Ｒ、Ｇ、Ｂの全てが同じ値となるグレースケールの色を表す。以下では、この対角線を、無彩色の軸とする。無彩色の軸を含むビンに属す画素が多いほど、グレースケールの色が多いこととなる。そのため、カラーヒストグラムにおいて、無彩色の軸を含むビンに属す画素が多いほど、そのカラーヒストグラムに対応する画像には、グレースケールの画素が多くなる。結果として、その画像が示すオブジェクトは、色補正パラメータの決定に用いるには適さないオブジェクトとなる。そこで、クエリ決定部２０７は、Ｓ７０２で、以下のような処理を行うこととする。
Ｓ７０２において、クエリ決定部２０７は、Ｓ７０１で抽出したカラーヒストグラムに基づいて、グレースケールの色ビンに属する画素数の画素数全体に対する割合が、予め定められた閾値未満となるオブジェクトを特定する。そして、クエリ決定部２０７は、クエリの候補となるオブジェクトを、特定したオブジェクトに絞り込む。これにより、クエリ決定部２０７は、クエリの候補から、不適切なオブジェクトを除外できる。
【００４７】
クエリ決定部２０７は、Ｓ７０２の処理として、上述の処理に替えて、以下のような処理を行うこととしてもよい。即ち、クエリ決定部２０７は、Ｓ７０１で抽出したカラーヒストグラムごとに、ＲＧＢ値をＹＵＶ等の輝度信号と色差信号であらわす色空間に変換する。そして、クエリ決定部２０７は、輝度成分Ｙの画素に対する累積値と、色差成分ＵＶの絶対値の画素に対する累積値を求める。色差成分ＵＶの絶対値とするのは、負の値を取りうるからである。
そして、クエリ決定部２０７は、クエリの候補を、色差成分の累積値の輝度成分の累積値に対する割合が予め定められた閾値以上となるオブジェクトに絞り込んでもよい。
【００４８】
色味の有るオブジェクトであっても、例えば、ＲＧＢ値で、ＧやＢの値が０のオブジェクトは、基準オブジェクトとしては、不適切である。ＧやＢについての色の補正ができないためである。そのため、基準オブジェクトとしては、Ｒ、Ｇ、Ｂの成分の色をある程度網羅的に持ったオブジェクトであることが望ましい。そこで、クエリ決定部２０７は、Ｓ７０３で、Ｓ７０２で絞り込まれたクエリの候補のオブジェクトを、オブジェクトの色の成分の分布に基づいて、更に絞り込む。
Ｓ７０３において、クエリ決定部２０７は、Ｓ７０２で絞り込まれたクエリの候補となる各オブジェクトについて、オブジェクトの画像における画素のＲＧＢ値をＹＵＶ空間に変換する。例えば、クエリ決定部２０７は、Ｓ７０１で抽出されたカラーヒストグラムから、オブジェクトの画像における画素のＲＧＢ値を特定し、特定したＲＧＢ値をＹＵＶ空間に変換する。
そして、クエリ決定部２０７は、色差信号Ｕの絶対値の画素平均  Ｕ＿ｍｅａｎ、及び、色差信号Ｖの絶対値の画素平均Ｖ＿ｍｅａｎを決定する。そして、クエリ決定部２０７は、これらがともに予め定められた閾値以上である場合、そのオブジェクトの画像におけるＲ、Ｇ、Ｂの成分を網羅的に持ったオブジェクトであると判定する。そして、クエリ決定部２０７は、クエリの候補となるオブジェクトを、Ｒ、Ｇ、Ｂの成分を網羅的に持ったオブジェクトであると判定したオブジェクトのみに絞り込む。
【００４９】
また、クエリ決定部２０７は、Ｓ７０３で以下のような処理を行うこととしてもよい。即ち、クエリ決定部２０７は、Ｓ７０２で絞り込まれたクエリの候補となる各オブジェクトについてＳ７０１で抽出されたカラーヒストグラムを取得する。そして、クエリ決定部２０７は、取得したカラーヒストグラムに基づいて、緑、赤、青を混ぜた中間色の存在の有無、極端な緑や赤や青の画素で有ってもこれらを３つ全て含んでいるか否か等に基づいて、以下のようにしてもよい。即ち、クエリ決定部２０７は、そのカラーヒストグラムに対応するオブジェクトがＲ、Ｇ、Ｂの成分を網羅的に持ったオブジェクトであるか否かを判断してもよい。
また、クエリ決定部２０７は、他の方法で、オブジェクトが、Ｒ、Ｇ、Ｂの成分を網羅的に持ったオブジェクトであるか否かを判断してもよい。
このように、クエリ決定部２０７は、Ｓ７０２、Ｓ７０３の処理で、色補正パラメータを決定できるように、服の色が黒やグレー等の無彩色でないオブジェクトを、クエリの候補として決定する。オブジェクト決定部２０８は、このように決定されたクエリから基準オブジェクトを選択することとなる。このようにして、クエリ決定部２０７は、不適切なオブジェクトが基準オブジェクトとなる可能性を低減できる。
【００５０】
Ｓ７０４において、クエリ決定部２０７は、Ｓ７０３で絞り込まれたクエリの候補の各オブジェクトについて、オブジェクトの出現確率を求める。オブジェクトの出現確率とは、オブジェクトの出現しやすさを示す指標である。
登録部２０２は、登録対象のオブジェクトについて、予め、色と異なる特徴を示す属性（性別、年齢、メガネ有無、口ひげ有無、あごひげ有無等）の属性値と、そのオブジェクトが撮影された時点と、の対応情報を取得し、ストレージ装置１０４に登録してもよい。そして、登録部２０２は、登録対象の複数のオブジェクトについて取得した対応情報に基づいて、各属性値がどの時点に出現したかを特定する。登録部２０２は、各属性値が出現する頻度の統計を取ってもよい。
そして、クエリ決定部２０７は、Ｓ７０４で、この統計に基づいて、基準オブジェクトの検索の時点の近傍の期間における、各属性値の出現確率を求める。ある時点の近傍の期間とは、例えば、その時点の直前の予め定められた期間（例えば、その時点直前の１０分、その時点直前の１時間等）である。クエリ決定部２０７は、各属性値を持つオブジェクトの出現した回数を、出現したオブジェクト全体の個数で割ることで、各属性値の出現確率を求める。即ち、各属性値の出現確率は、各属性値を持つオブジェクトの出現した回数の出現したオブジェクト全体の個数に対する割合である。
クエリ決定部２０７は、例えば、オブジェクトの有する各特徴指標の指標値の出現確率に基づいて、これらの指標値を有するそのオブジェクトの出現確率を求める。クエリ決定部２０７は、例えば、そのオブジェクトの有する指標値の出現確率の積を、そのオブジェクトの出現確率として求める。また、性別とひげの有無とに関しては、相関がある。そのため、クエリ決定部２０７は、女性であるオブジェクトの出現確率を求める際に、口ひげ有無、あごひげ有無の特徴指標の指標値についての出現確率を用いないこととしてもよい。例えば、クエリ決定部２０７は、年齢とメガネ有無との指標値についての出現確率の積を、そのオブジェクトの出現確率として求めてもよい。
【００５１】
Ｓ７０５において、クエリ決定部２０７は、Ｓ７０３で絞り込んだオブジェクトを、Ｓ７０４で求めた出現確率の低いものから順にソートして、リスト化したものをクエリリストとして決定する。
図７の処理により、クエリ決定部２０７は、色補正パラメータを取得しやすく、且つ、誤検索を起こしにくいオブジェクトから並んだクエリリストを取得できる。
また、クエリ決定部２０７は、Ｓ７０５で以下のような処理を行うこととしてもよい。即ち、クエリ決定部２０７は、Ｓ７０３で絞り込んだオブジェクトのうち、Ｓ７０４で求めた出現確率が、予め定められた閾値未満となるオブジェクトを特定することとしてもよい。そして、クエリ決定部２０７は、特定したオブジェクトをリスト化することで、クエリリストを決定してもよい。これにより、クエリリストに含まれるクエリは、誤検索を起こしにくいオブジェクトのみとなる。したがって、情報処理装置１００は、誤検索を起こしやすい不適切なオブジェクトを比較元オブジェクトとした照合処理を行わないようにすることができ、処理の負荷を軽減できる。
【００５２】
図６のフローチャートの説明に戻る。
Ｓ６０２において、照合部２０６は、Ｓ６０１で作成されたクエリリストに含まれるクエリを識別するための変数ｉの値を、１に初期化する。変数ｉは、例えば、ＲＡＭ１０３に記憶されている。以下では、クエリリストに含まれるクエリの数を、Ｎ個とする。また、本実施形態では、クエリリストに含まれる各クエリには、１から順にＮまで番号が割り当てられている。
Ｓ６０３において、照合部２０６は、予め定められた特徴指標を用いて、登録されたオブジェクトから、ｉ番目のクエリと同じオブジェクトを検索する。例えば、照合部２０６は、比較元オブジェクトをｉ番目のクエリとして、比較先オブジェクトを登録された各オブジェクトとする。そして、照合部２０６は、予め定められた特徴指標を用いて、比較元オブジェクトと比較先オブジェクトとの照合を行う。ここで、予め定められた特徴指標は、色への依存度が微小で、色と異なる特徴を示す特徴指標であり、具体的には、輝度画像から抽出されたＳＩＦＴ特徴量、年齢、性別、メガネの有無、口ひげの有無、あごひげの有無等が挙げられる。照合部２０６は、照合の結果として、比較元オブジェクトと比較先オブジェクトとの類似度を求める。照合部２０６は、比較先オブジェクトと求めた類似度とを対応付けて、検索結果とする。
照合部２０６は、登録部２０２により登録されたオブジェクトのうち、比較元オブジェクトとの類似度が予め定められた閾値以上であるオブジェクトを、比較元オブジェクトと同じオブジェクトであると判断する。そして、照合部２０６は、比較元オブジェクトと同じオブジェクトであると照合した各オブジェクトを撮影したネットワークカメラ１１２を特定する。
【００５３】
Ｓ６０４において、照合部２０６は、ｉ番目のクエリと、Ｓ６０３で特定したそのクエリを撮影したネットワークカメラ１１２と、を対応付けて、クエリの撮影状況を示す撮影情報として、ストレージ装置１０４等に記憶する。照合部２０６は、例えば、図９に示すテーブル形式で、撮影情報を記憶する。
図９のテーブルの各行は、各クエリに対応する。また、図９のテーブルの各列は、各ネットワークカメラ１１２に対応する。図９のテーブル中の各要素は、その要素に対応するクエリが、その要素に対応するネットワークカメラ１１２により撮影されたか否かを示す。
図９（ａ）の例では、クエリＱ１が、カメラＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｆ、Ｇにより撮影されたことが示されている。また、クエリＱ２が、カメラＢ、Ｅにより撮影されたことが示されている。また、クエリＱ３が、全てのカメラ（カメラＡ〜Ｈ）により撮影されたことが示されている。
また、図９（ｂ）の例では、クエリＱ１が、カメラＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｆ、Ｇにより撮影されたことが示されている。また、クエリＱ２が、カメラＢ、Ｃ、Ｅ、Ｆにより撮影されたことが示されている。また、クエリＱ３が、カメラＡ、Ｂ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈにより撮影されたことが示されている。
【００５４】
Ｓ６０５において、照合部２０６は、変数ｉの値がクエリリストのクエリ数（Ｎ）未満であるか否かを判定する。照合部２０６は、変数ｉの値がＮ未満と判定した場合、Ｓ６０６の処理に進み、変数ｉの値がＮ以上と判定した場合、Ｓ６０７の処理に進む。
Ｓ６０６において、照合部２０６は、変数ｉの値を、１増加させることで更新し、Ｓ６０３の処理に進む。
【００５５】
Ｓ６０７において、オブジェクト決定部２０８は、Ｓ６０４で記憶された撮影情報に基づいて、全てのネットワークカメラ１１２により撮影されたクエリが存在するか否かを判定する。オブジェクト決定部２０８は、全てのネットワークカメラ１１２により撮影されたクエリが存在すると判定した場合、Ｓ６０９の処理に進む。また、オブジェクト決定部２０８は、全てのネットワークカメラ１１２により撮影されたクエリが存在しないと判定した場合、Ｓ６０８の処理に進む。
オブジェクト決定部２０８は、例えば、Ｓ６０４で記憶された撮影情報が図９（ａ）に示される情報である場合、全てのネットワークカメラ１１２により撮影されたクエリＱ３が存在するため、Ｓ６０９の処理に進むこととなる。また、オブジェクト決定部２０８は、例えば、Ｓ６０４で記憶された撮影情報が図９（ｂ）に示される情報である場合、全てのネットワークカメラ１１２により撮影されたクエリが存在しないため、Ｓ６０８の処理に進むこととなる。
【００５６】
Ｓ６０８において、適応部２１１は、予めグループ作成部２０５により作成された撮像部グループに基づいて、拡張処理を実行する。即ち、適応部２１１は、撮像部グループのクエリを撮影していない撮像部についても、クエリを撮影したこととするように撮影情報を修正する。
Ｓ６０９において、オブジェクト決定部２０８は、撮影情報に基づいて、最も多くのネットワークカメラ１１２により撮影されたクエリを、基準オブジェクトとして決定する。また、オブジェクト決定部２０８は、撮影情報に基づいて、各クエリを撮影したネットワークカメラ１１２の台数のネットワークカメラ１１２の総数に対する割合が最も高いクエリを、基準オブジェクトとして決定してもよい。
【００５７】
Ｓ６１０において、基準決定部２１２は、基準オブジェクトを実際に撮影したネットワークカメラ１１２から、基準カメラを選択する。
基準決定部２１２は、例えば、登録部２０２により登録されたオブジェクトを識別するオブジェクトＩＤに基づいて、登録されたオブジェクトの情報を参照できる。
【００５８】
Ｓ６１１において、パラメータ決定部２０９は、基準カメラにより撮影された画像における基準オブジェクトの色に合わせるように、基準オブジェクトを実際に撮影した撮影済カメラの色補正パラメータを決定する。また、以下では、基準カメラにより撮影された画像における基準オブジェクトの色を、色補正の目標となる色である目標色とする。
パラメータ決定部２０９は、例えば、ストレージ装置１０４に記憶されたオブジェクトの画像から、撮影済カメラにより撮影された基準オブジェクトの画像を取得する。そして、パラメータ決定部２０９は、取得した画像における基準オブジェクトの色を、目標色に補正する際に用いられるパラメータを、その撮影済カメラの色補正パラメータとして決定する。
また、パラメータ決定部２０９は、撮影済カメラにより撮影された画像における基準オブジェクトの色に基づいて、未撮影カメラについても、色補正パラメータを決定する。
パラメータ決定部２０９は、例えば、登録部２０２により登録されたオブジェクトを識別するオブジェクトＩＤに基づいて、登録されたオブジェクトの情報を参照できる。
【００５９】
カメラＣ、Ｄ、Ｅが撮像部グループとしてグループ化されたとする。図９（ｂ）の例では、Ｓ６０８での適応部２１１による拡張処理の結果、撮影情報は、図９（ｃ）の状況を示す情報となる。
即ち、適応部２１１は、以下のような処理を行う。
図９（ｂ）が示す撮影情報において、クエリＱ１は、撮像グループのカメラＣ、Ｄにより撮影されているが、カメラＥには撮影されていない。そこで、適応部２１１は、カメラＥがクエリＱ１を撮影したこととするように、撮影情報を修正する。
また、図９（ｂ）が示す撮影情報において、クエリＱ２は、撮像グループのカメラＣ、Ｅにより撮影されているが、カメラＤには撮影されていない。そこで、適応部２１１は、カメラＤがクエリＱ２を撮影したこととするように、撮影情報を修正する。
また、図９（ｂ）が示す撮影情報において、クエリＱ３は、撮像グループのカメラＥにより撮影されているが、カメラＣ、Ｄには撮影されていない。そこで、適応部２１１は、カメラＣ、ＤがクエリＱ３を撮影したこととするように、撮影情報を修正する。
以上の処理の結果、図９（ｂ）に示す撮影情報は、図９（ｃ）に示すように修正される。
【００６０】
図９（ｃ）の例では、撮影情報は、クエリＱ１が、カメラＨを除くカメラにより撮影されたことを示している。また、撮影情報は、クエリＱ２がカメラＧ、Ｈを除くカメラにより撮影されたことを示している。また、撮影情報は、クエリＱ３が全てのカメラにより撮影されたことを示している。この場合、オブジェクト決定部２０８は、Ｓ６０９でクエリＱ３を、基準オブジェクトとして決定することとなる。
また、この場合、撮像部グループに含まれるネットワークカメラ１１２のうちカメラＥのみが、実際に基準オブジェクト（クエリＱ３）を撮影した撮影済カメラとなる。しかし、撮像部グループに、撮影済カメラが複数含まれる場合もある。その場合、パラメータ決定部２０９は、撮像部グループに含まれる複数の撮影済カメラそれぞれにより撮影された画像における基準オブジェクトの色に基づいて、撮像部グループに含まれる未撮影カメラの色補正パラメータを決定してもよい。
【００６１】
例えば、パラメータ決定部２０９は、複数の撮影済カメラにより撮影された複数の画像における基準オブジェクトの色それぞれに基づいて、複数の色補正パラメータを決定する。そして、パラメータ決定部２０９は、決定した複数の色補正パラメータに基づいて、未撮影カメラについて、色補正パラメータを決定してもよい。例えば、パラメータ決定部２０９は、この複数の色補正パラメータの統計値（例えば、平均値、中間値等）を、未撮影カメラの色補正パラメータとして決定してもよい。
また、例えば、パラメータ決定部２０９は、撮像部グループに含まれる複数の撮影済カメラそれぞれにより撮影された画像における基準オブジェクトの色の平均値を求めてもよい。そして、パラメータ決定部２０９は、求めた平均値の色を、基準色に補正するためのパラメータを、未撮影カメラの色補正パラメータとして決定することとしてもよい。
【００６２】
また、パラメータ決定部２０９は、撮像部グループに撮影済カメラが３つ以上含まれる場合、以下のようにしてもよい。即ち、パラメータ決定部２０９は、これらの３つ以上の撮影済カメラにより撮影された３つ以上の画像それぞれにおける基準オブジェクトの色それぞれに基づいて、色補正パラメータの候補を３つ以上決定する。そして、パラメータ決定部２０９は、決定した３つ以上の候補に対して多数決処理を行うことで、最終的な未撮影カメラの色補正パラメータを決定してもよい。
例えば、パラメータ決定部２０９は、決定した３つ以上の色補正パラメータの候補それぞれを、多次元ベクトルと見立てて、この３つ以上の色補正パラメータをクラスタリング処理する。クラスタリング処理は、クラスタリング対象となる複数の要素を、複数のクラスタに分割する処理である。複数の要素それぞれは、複数のクラスタの何れかに加わることとなる。即ち、クラスタリング処理は、複数のクラスタのうち、要素数が最も大きいクラスタを求める多数決処理の一例とみなすことができる。
パラメータ決定部２０９は、クラスタリング処理の結果求まるクラスタのうち、色補正パラメータの候補が最も多く属するクラスタを、多数決処理の結果として取得する。そして、パラメータ決定部２０９は、例えば、取得したクラスタに含まれる複数の候補の統計値（例えば、平均値、中間値等）を、未撮影カメラの色補正パラメータとして決定する。また、パラメータ決定部２０９は、例えば、取得したクラスタの重心が示すパラメータを、未撮影カメラの色補正パラメータとして決定してもよい。
【００６３】
Ｓ６１２において、生成部２１０は、Ｓ６１１で決定された色補正パラメータを用いて、ネットワークカメラ１１２により撮影された画像の色を補正する。
登録部２０２は、Ｓ６１２で色が補正された画像をストレージ装置１０４に記憶することで、登録することとしてもよい。そして、照合部２０６は、オブジェクトの照合の際に登録された色が補正された画像を用いることとしてもよい。また、照合部２０６は、予め、Ｓ６１２で色が補正された画像から、後の照合処理で用いる情報を算出することとしてもよい。そして、登録部２０２は、算出された情報をストレージ装置１０４に記憶し、登録してもよい。
本実施形態では、クエリ、基準オブジェクトは、人物であるとしたが、動物、車、貨物等の人物以外のオブジェクトであってもよい。
【００６４】
また、図６の処理において、情報処理装置１００が、撮像部グループに含まれないネットワークカメラ１１２の全てについて色補正パラメータを決定できない場合がある。例えば、撮像部グループに含まれないネットワークカメラ１１２により基準オブジェクトが撮影されなかった場合がある。その場合、それらのネットワークカメラ１１２についての色補正パラメータは、従来の方法で決定されることとしてもよい。
また、情報処理装置１００は、色補正パラメータを決定できなかったネットワークカメラ１１２について、図６の処理を繰り返すことで、色補正パラメータを決定することとしてもよい。
【００６５】
以上、本実施形態では、情報処理装置１００は、予め定められた撮影条件に基づいて、色補正パラメータが同じと仮定できるネットワークカメラ１１２を撮像部グループとしてグループ化した。そして、情報処理装置１００は、撮像部グループに基準オブジェクトを撮影した撮影済カメラが存在する場合、以下のようにする。即ち、情報処理装置１００は、その撮影済カメラにより撮影された画像の基準オブジェクトの色に基づいて、未撮影カメラについての色補正パラメータを決定した。
このように、情報処理装置１００は、撮像部グループに基準オブジェクトを撮影したカメラが含まれていれば、撮像部グループの他のカメラについても色補正パラメータを決定できる。即ち、情報処理装置１００は、撮像部グループに含まれる全てのネットワークカメラ１１２それぞれについて、基準オブジェクトを撮影させる手間をかけることなく、撮像部グループのネットワークカメラ１１２全てについて色補正パラメータを決定できる。また、情報処理装置１００は、予め照合対象となり得るオブジェクト全てについて色空間、基準色等を用意する手間をかけることなく、撮像部グループのネットワークカメラ１１２全てについて色補正パラメータを決定できる。これにより、情報処理装置１００は、ネットワークカメラ１１２間の色合わせにおける色の補正に用いられる情報の決定にかかる手間を軽減できる。
【００６６】
また、情報処理装置１００は、このようにして得た色補正パラメータを用いて、ネットワークカメラ１１２により撮影された画像を補正することで、その画像内のオブジェクトに対する照合処理の精度の低下を抑制できる。例えば、監視カメラ等では、設置環境が異なると、日差し・光源違い等の影響で、同じオブジェクトでもカメラ間で色が異なるように撮影されることが起こる。情報処理装置１００は、このような影響による照合精度の劣化を抑制できることになる。
また、情報処理装置１００は、求めた色補正パラメータを、照合だけでなく、画像の表示に用いてもよい。例えば、情報処理装置１００は、求めた色補正パラメータを用いて補正した画像を、モニタ１１０に表示してもよい。例えば、照合処理における比較先オブジェクトが複数ある場合、情報処理装置１００は、比較先オブジェクトを、比較元オブジェクトとの類似度に応じた順番でモニタ１１０に表示することとしてもよい。この場合、ユーザは、複数の比較先オブジェクトの画像を、オブジェクト同士の色の異なりが低減された状態で、より快適に見ることができる。
【００６７】
＜その他の実施形態＞
実施形態１では、情報処理装置１００には、複数の撮像部として複数のネットワークカメラ１１２を用いることとした。しかし、情報処理装置１００は、例えば、情報処理装置１００と一体化された複数の撮像部を、ネットワークカメラ１１２の代わりに用いることとしてもよい。
情報処理装置１００は、単一の情報処理装置として構成されてもよいし、各機能を分散された複数の情報処理装置として構成されることとしてもよい。情報処理装置１００が複数の情報処理装置として構成される場合、これらの情報処理装置は、互いに通信可能なようにＬｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＬＡＮ）等で接続されていることとなる。
【００６８】
本発明は、上述の実施形態の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。
例えば、上述した情報処理装置１００の機能構成の一部又は全てをハードウェアとして情報処理装置１００に実装してもよい。
以上、本発明の実施形態の一例について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではない。例えば、上述した各実施形態を任意に組み合わせたりしてもよい。
【符号の説明】
【００６９】
１００  情報処理装置
１０１  ＣＰＵ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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