(57)【要約】【課題】画像に映る人物をより正確に検出する。【解決手段】画像処理装置は、可視光を用いて撮影することにより得られた可視光画像と、赤外光を用いて、該可視光画像の撮影範囲を含む撮影範囲で撮影することにより得られた赤外光画像とにおいて、人物を検出し、該可視光画像において検出された人物のうち、該赤外光画像において検出されなかった人物を、実際に存在する人物と判定する。【選択図】  図１
2020195140.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
可視光を用いて撮影することにより得られた可視光画像において、人物の顔の画像特徴を用いて、人物の顔を検出する第１検出手段と、
前記可視光画像の撮影範囲に対応する撮影範囲を、赤外光を用いて撮影することにより得られた赤外光画像において、前記画像特徴を用いて、人物の顔を検出する第２検出手段と、
前記可視光画像において前記第１検出手段により前記顔が検出された位置に対応する前記赤外光画像における位置において前記第２検出手段により前記顔が検出されなかった場合、前記可視光画像における前記第１検出手段により検出された前記顔の領域に対して所定の画像処理を実行し、
前記可視光画像において前記第１検出手段により前記顔が検出された位置に対応する前記赤外光画像における位置において前記第２検出手段により前記顔が検出された場合、前記可視光画像における前記第１検出手段に検出された前記顔の領域に対して前記所定の画像処理を実行しない画像処理手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記画像処理手段は、
前記可視光画像において前記第１検出手段により前記顔が検出された位置に対応する前記赤外光画像における位置において前記第２検出手段により前記顔が検出されなかった場合、前記可視光画像における前記第１検出手段により検出された前記顔の領域をマスクするマスク処理を前記所定の画像処理として実行し、
前記可視光画像において前記第１検出手段により前記顔が検出された位置に対応する前記赤外光画像における位置において前記第２検出手段により前記顔が検出された場合、前記可視光画像における前記第１検出手段に検出された前記顔の領域に対して前記マスク処理を実行しないことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記画像処理手段は、
前記可視光画像において前記第１検出手段により前記顔が検出された位置に対応する前記赤外光画像における位置において前記第２検出手段により前記顔が検出されなかった場合、前記可視光画像における前記第１検出手段により検出された前記顔の領域に対して画質を高くする高画質化処理を前記所定の画像処理として実行し、
前記可視光画像において前記第１検出手段により前記顔が検出された位置に対応する前記赤外光画像における位置において前記第２検出手段により前記顔が検出された場合、前記可視光画像における前記第１検出手段に検出された前記顔の領域に対して前記高画質化処理を実行しないことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
人物の顔を検出する検出処理を実行する画像処理装置であって、
可視光を用いて撮影することにより得られた可視光画像において、人物の顔の画像特徴を用いて、人物の顔を検出する第１検出手段と、
前記可視光画像の撮影範囲に対応する撮影範囲を、赤外光を用いて撮影することにより得られた赤外光画像において、前記画像特徴を用いて、人物の顔を検出する第２検出手段と、
前記検出処理の検出結果に関する情報を出力する出力手段とを有し、
前記可視光画像において前記第１検出手段により前記顔が検出された位置に対応する前記赤外光画像における位置において前記第２検出手段により前記顔が検出されなかった場合、前記可視光画像において前記第１検出手段により検出された前記顔は前記検出結果に含まれ、
前記可視光画像において前記第１検出手段により前記顔が検出された位置に対応する前記赤外光画像における位置において前記第２検出手段により前記顔が検出された場合、前記可視光画像において前記第１検出手段により検出された前記顔は前記検出結果に含まれないことを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
前記出力手段により出力される前記検出結果に関する情報は、前記赤外光画像において前記第２検出手段により前記顔が検出されなかった位置に対応する前記可視光画像における位置において前記第１検出手段により検出された前記顔の数を示す情報であることを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記出力手段は、前記検出結果に関する情報を表示手段に表示させることを特徴とする請求項４または５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
可視光を用いて撮影することにより得られた可視光画像において、人物の顔の画像特徴を用いて、人物の顔を検出する第１検出工程と、
前記可視光画像の撮影範囲に対応する撮影範囲を、赤外光を用いて撮影することにより得られた赤外光画像において、前記画像特徴を用いて、人物の顔を検出する第２検出工程と、
前記可視光画像において前記第１検出工程において前記顔が検出された位置に対応する前記赤外光画像における位置において前記第２検出工程において前記顔が検出されなかった場合、前記可視光画像における前記第１検出工程において検出された前記顔の領域に対して所定の画像処理を実行し、
前記可視光画像において前記第１検出工程において前記顔が検出された位置に対応する前記赤外光画像における位置において前記第２検出工程において前記顔が検出された場合、前記可視光画像における前記第１検出工程において検出された前記顔の領域に対して前記所定の画像処理を実行しない画像処理工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
前記画像処理工程において、
前記可視光画像において前記第１検出工程において前記顔が検出された位置に対応する前記赤外光画像における位置において前記第２検出工程において前記顔が検出されなかった場合、前記可視光画像における前記第１検出工程において検出された前記顔の領域をマスクするマスク処理を前記所定の画像処理として実行し、
前記可視光画像において前記第１検出工程において前記顔が検出された位置に対応する前記赤外光画像における位置において前記第２検出工程において前記顔が検出された場合、前記可視光画像における前記第１検出工程において検出された前記顔の領域に対して前記マスク処理を実行しないことを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記画像処理工程において、
前記可視光画像において前記第１検出工程において前記顔が検出された位置に対応する前記赤外光画像における位置において前記第２検出工程において前記顔が検出されなかった場合、前記可視光画像における前記第１検出工程において検出された前記顔の領域に対して画質を高くする高画質化処理を前記所定の画像処理として実行し、
前記可視光画像において前記第１検出工程において前記顔が検出された位置に対応する前記赤外光画像における位置において前記第２検出工程において前記顔が検出された場合、前記可視光画像における前記第１検出工程において検出された前記顔の領域に対して前記高画質化処理を実行しないことを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
人物の顔を検出する検出処理を実行する画像処理方法であって、
可視光を用いて撮影することにより得られた可視光画像において、人物の顔の画像特徴を用いて、人物の顔を検出する第１検出工程と、
前記可視光画像の撮影範囲に対応する撮影範囲を、赤外光を用いて撮影することにより得られた赤外光画像において、前記画像特徴を用いて、人物の顔を検出する第２検出工程と、
前記検出処理の検出結果に関する情報を出力する出力工程とを有し、
前記可視光画像において前記第１検出工程において前記顔が検出された位置に対応する前記赤外光画像における位置において前記第２検出工程において前記顔が検出されなかった場合、前記可視光画像において前記第１検出工程において検出された前記顔は前記検出結果に含まれ、
前記可視光画像において前記第１検出工程において前記顔が検出された位置に対応する前記赤外光画像における位置において前記第２検出工程において前記顔が検出された場合、前記可視光画像における前記第１検出工程において検出された前記顔は前記検出結果に含まれないことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１１】
前記出力工程において出力される前記検出結果に関する情報は、前記赤外光画像において前記第２検出工程において前記顔が検出されなかった位置に対応する前記可視光画像における位置において前記第１検出工程において検出された前記顔の数を示す情報であることを特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記出力工程において、前記検出結果に関する情報を表示手段に表示させることを特徴とする請求項１０または１１に記載の画像処理方法。
【請求項１３】
コンピュータを、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の画像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、撮像装置により撮影された画像から人物を検出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、監視映像を用いて監視映像に映る人物領域（以下、単に「人物」という）を検出する人物検出装置がある。このような人物検出装置は、一般的には監視システムに組み込まれて用いられる。また、監視映像の撮影用には、一般的にはネットワークカメラが用いられる。
【０００３】
人物検出装置で実施される人物検出方法の一例として、人物の顔部分を検出する方法がある（たとえば特許文献１）。このような顔部分の検出方法では、画像の輝度や色情報を使用する方法が一般的である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−６４０８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載されているような、画像の輝度や色情報を用いて人物検出方法では、以下のような問題点がある。つまり、ポスターやモニター等における顔と、撮像装置で撮像されている実際の人物（実人物）とを識別することが難しいという問題がある。ここで、ポスターにおける顔とは、撮像装置によって撮影されたポスター等の印刷物における顔である。また、モニターにおける顔とは、撮像装置によって撮影されたモニターに表示されている顔である。
【０００６】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、画像に映る人物をより正確に検出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述の目的を達成するための一手段として、本発明の画像処理装置は以下の構成を有する。すなわち、可視光を用いて撮影することにより得られた可視光画像において、人物の顔の画像特徴を用いて、人物の顔を検出する第１検出手段と、前記可視光画像の撮影範囲に対応する撮影範囲を、赤外光を用いて撮影することにより得られた赤外光画像において、前記画像特徴を用いて、人物の顔を検出する第２検出手段と、前記可視光画像において前記第１検出手段により前記顔が検出された位置に対応する前記赤外光画像における位置において前記第２検出手段により前記顔が検出されなかった場合、前記可視光画像における前記第１検出手段により検出された前記顔の領域に対して所定の画像処理を実行し、前記可視光画像において前記第１検出手段により前記顔が検出された位置に対応する前記赤外光画像における位置において前記第２検出手段により前記顔が検出された場合、前記可視光画像における前記第１検出手段に検出された前記顔の領域に対して前記所定の画像処理を実行しない画像処理手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、画像に映る人物をより正確に検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施形態１における撮像装置と画像処理装置の構成の一例を示す図。
【図２】実施形態１における顔検出処理を説明するための図。
【図３】実施形態１における人物検出処理の一例のフローチャート。
【図４】人物検出装置を用いて構成される一般的な監視システムを示す図。
【図５】従来の人物検出方法の一例を説明するための図。
【図６】実施形態２における撮像装置と画像処理装置の構成の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、添付の図面を参照して、本発明をその実施形態に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。
【００１１】
最初に、ネットワークカメラと人物検出装置を用いて構成される一般的な監視システムを、図４に示す。図４において、ネットワークカメラ401が、LAN（Local Area Network）などのネットワーク402を介して、人物検出装置403および各種制御装置404に接続されている。なお、図４には1台のネットワークカメラのみが示されているが、複数台のネットワークカメラが人物検出装置403および各種制御装置404に接続されてもよい。人物検出装置403は、ネットワークカメラ401から監視映像を受信し、当該監視映像に映る人物を検出する。各種制御装置404は、例えば、ネットワークカメラ401から監視映像を受信し、当該監視映像に人物検出装置403による人物検出結果を反映させた画像を別途接続した表示装置（不図示）に表示することができる。また、各種制御装置404は、人物検出装置403による人物検出結果に応じて、ネットワークカメラ401からから受信した監視映像を別途接続したデータ蓄積装置（不図示）に保存することができる。なお、図４の例では人物検出装置403および各種制御装置404を２つの装置に分けているが、同一装置内に両方の機能を配置することも可能である。
【００１２】
ここで、特許文献１に記載されているような、画像の輝度や色情報を用いて人物検出方法における課題を、図５を用いてより詳細に説明する。図５は、従来の人物検出方法の一例を説明するための図である。
【００１３】
図５（Ａ）において、画像501は、ある画角で撮影された画像である。画像501内において、ポスター503、ポスター504、人物505、および人物506が映っている。ポスター503およびポスター504は、人物が印刷されたポスターであり、人物505および人物506は、実際に存在する実人物である。画像501に対して、画像の輝度や色情報を用いて人物の顔507〜510を検出した画像502を図５（Ｂ）に示す。画像の輝度や色情報という観点では、ポスターに映る人物（顔507および顔508）と実人物（顔509および顔510）は同じように見える。そのため、画像502に示すように、顔507〜510すべてが、「人物の顔」として検出される。しかし、実際には、顔507および508は、ポスターに映る顔（ポスター上の印刷物の顔）であるため、実人物には該当しない。このような人物検出技術は、実人物のみを検出する監視システムには不適合である。
【００１４】
以下、画像に映る人物をより正確に検出するための実施形態について説明する。
【００１５】
[実施形態１]
図１は、実施形態１における撮像装置101と画像処理装置111の構成の一例を示す図である。なお、図１では、撮像装置101の一部の構成要素は省略されている。また、撮像装置101は、動画および静止画の撮像が可能である。画像処理装置111は、本実施形態では人物検出装置として機能する。
【００１６】
まず、撮像装置101の構成について説明する。撮像装置101において、光軸11上に、対物レンズ102、撮影絞り103、フォーカスレンズ104、撮像レンズ105が順次に配列されており、その後方に、ダイクロイックミラー106が配置されている。光が入射されると、対物レンズ102によって集光され、撮影絞り103へと入射される。撮影絞り103を通過した光は、フォーカスレンズ104や撮像レンズ105からなるレンズ系に入射される。レンズ系を通過した光は、波長分離のためのダイクロイックミラー106に入射される。
【００１７】
ダイクロイックミラー106は、可視光を透過し、赤外光を反射するように構成されている。なお、一例として、可視光とは略800nm未満の波長の光であり、赤外光とは800nm以上の波長の光であるものとする。よって、本実施形態では、ダイクロイックミラー106は、800nm未満の波長の光を透過し、800nm以上の波長の光を反射するように構成されているものとする。なお、本実施形態において可視光とは紫外光を含んでいてもよいものとする。また、ダイクロイックミラー106は、特定の範囲の波長の光のみを反射するようにしてもよい。例えば、900nm〜1300nmの波長の光のみを反射するようにしてもよい。
【００１８】
ダイクロイックミラー106を透過した可視光は、ダイクロイックミラー106の後方に配置された可視光撮像素子107に入射される。可視光撮像素子107は、入射された可視光を受光して、その受光した可視光を電荷に変換して撮像信号（可視光撮像信号）を生成する。
【００１９】
一方、ダイクロイックミラー106で反射された赤外光成分は、光軸12を通り、赤外光撮像素子108に入射される。赤外光撮像素子108は、入射された赤外光を受光して、その受光した赤外視光を電荷に変換して撮像信号（赤外光撮像信号）を生成する。
【００２０】
なお、可視光撮像素子107や赤外光撮像素子108には、例えば、CMOSイメージセンサ（Complementary Metal Oxide SemicONductor Image Sensor）を用いることができる。また、可視光撮像素子107や赤外光撮像素子108には、CCDイメージセンサ（Charge Coupled Device Image Sensor）を用いてもよい。また、可視光撮像素子107および赤外光撮像素子108は、同じように結像させるため略共役な位置に配置されるが、赤外光と可視光の波長差により合焦位置がずれるため、赤外光撮像素子108は、光路上後方にずれて配置されている。さらに、撮像装置101は、不図示の近赤外光を発するLED（Light Emitting Diode）光源からなる照明光源を持つことも可能である。
【００２１】
可視光撮像素子107および赤外光撮像素子108の出力は、画像処理部109において画像データに加工される。このような画像データは、例えば、一般的な画像処理装置が利用可能なＹＣｂＣｒ、ＲＧＢ、ＹＵＶなどの色空間情報、あるいは、MotionJPEG圧縮やh.264圧縮などの圧縮処理された画像データである。画像処理部109は、可視光撮像素子107および赤外光撮像素子108からの出力に対してこのような加工処理を施したデータを、可視光画像と赤外光画像として生成する。
【００２２】
画像処理部109で生成された可視光画像と赤外光画像は、制御部110に送られる。制御部110は、可視光画像と赤外光画像を、LANなどのネットワークを介して接続した、外部ストレージや外部コンピュータ等の外部機器に転送することができる。また、制御部110は、外部機器により撮像装置101に対する撮影の開始や終了の指示を受け、撮像装置101において当該指示に対応する制御を行うことができる。
【００２３】
このように、撮像装置101は、可視光撮像素子107と赤外光撮像素子108を有することにより、受光した可視光を画像化した可視光画像と、受光した赤外光を画像化した赤外光画像を生成することが可能となる。また、これらの画像は同一の画角となる。
【００２４】
ここで、撮像装置101により生成される赤外光画像について説明する。一般的に、人物の皮膚は、波長1000nm当たりから吸収が高くなり、波長1400〜1600nmでは衣服などに比べ高い吸収を示す。そのため、赤外光画像において、人物は黒く映る（後述する図２を参照）。一方、印刷物の濃淡や黒色をだすための黒系インク（カーボンブラックなど）は、赤外光画像においても、可視画像と同様に映る。そのため、赤外光画像において、印刷物上の人物は、輪郭、コントラストなどが協調されることはあっても、可視画像と類似の画像になる。
【００２５】
続いて、画像処理装置111の構成について説明する。通信部112は、撮像装置101で生成された可視光画像および赤外光画像を取得する。なお、本実施形態において、可視光画像および赤外光画像は、同一の画角の撮影に基づく画像である。したがって、可視光画像および赤外光画像は、同一の撮影範囲の画像とする。また、本実施形態において、可視光画像および赤外光画像は、同時刻の撮影に基づく画像とする。
【００２６】
画像入力部113は、通信部112により取得された可視光画像および赤外光画像に対して、必要に応じてデータ伸長処理を行い、顔検出部114に送る。顔検出部114は、画像入力部113から受け取った画像に対して、人物検出処理として、顔検出処理を実行する。
【００２７】
顔検出部114で実行される顔検出処理の一例として、主成分分析による固有顔（eigenface）を用いた方法がある。この方法は、例えば、「M.A.Turk and A.P.Pentland, "Face Recognition Using Eigenfaces", Proc. of I3 Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.586-591, 1991.」に記載されている。また、特開平９−２５１５３４号公報に示されているように、目、鼻、口等の特徴点を利用した方法により、顔検出処理を行うようにしてもよい。これらの方法は、入力画像と複数の標準パターンとのパターンマッチング法により、入力画像が人物の顔であるかどうかを判定している。顔検出処理での顔検出の結果としては、顔画像の特徴点の情報（鼻・口・顔の輪郭形状、及びそれぞれのサイズと特徴点の位置等）が挙げられる。なお、顔検出処理自体は、前述したように公知の技術で実現できるので、ここでは、その詳細な説明を省略する。なお、可視光画像および赤外光画像に対して、それぞれ異なる顔検出方法やパラメータを用いてもよい。例えば、赤外光画像はモノクロとなる場合が多いため、モノクロ画像に適した顔検出方法やパラメータを用いてもよい。
【００２８】
ここで、図２を参照して顔検出部114による顔検出処理について説明する。図２は、本実施形態における顔検出結果を説明するための図である。図２（Ａ）には、可視光画像201が示されている。可視光画像201に対する顔検出部114による顔検出処理の結果、顔203〜206が検出結果として出力される。一方、図２（Ｂ）には、赤外光画像202が示されている。赤外光画像202に対する顔検出部114による顔検出処理の結果、顔207および顔208が検出結果として出力される。実人物は皮膚が黒く映るため、顔209および顔210は検出結果として出力されない。
【００２９】
顔検出部114から出力された、可視光画像に対する検出結果と赤外光画像に対する検出結果は、比較部115によって比較される。比較部115は、２つの検出結果を比較することにより、可視光画像において検出された人物（顔）のうち赤外光画像において検出されなかった人物（顔）を、実人物と判定する。
【００３０】
図２を参照すると、例えば、比較部115は、可視光画像201で検出された顔203〜206の領域から、赤外光画像202で検出された顔207および顔208の領域を差し引いた領域（顔207および208の領域）を実人物の顔と判定する。
【００３１】
また、比較部115は、可視光画像において検出された顔の位置と同じ位置で、赤外光画像202において顔が検出されたかを判定してもよい。この場合、比較部115は、同じ位置で顔が検出された場合は、可視光画像において検出された顔は実人物の顔ではないと判定する。ただし、可視光画像と赤外光画像とで検出された顔の位置は、は若干ずれが生じる場合がある。よって、所定のずれ量以内であれば「同一位置」と判定するようにすればよい。一方で、比較部115は、同じ位置で顔が検出されなかった場合、すなわち、可視画像のみで顔が検出された場合は、可視光画像において検出された顔は、実人物の顔であると判定する。図２を参照すると、例えば、比較部115は、可視光画像201において検出された顔203の位置で、赤外光画像202において顔207が検出されたので、顔203は実人物の顔ではないと判定する。また、比較部115は、可視光画像201において検出された顔205の位置で、赤外光画像202において顔は検出されていないので、顔205は実人物の顔であると判定する。
【００３２】
比較部115により判定された人物の情報は、出力部116に送られる。出力部116は、人物の情報を集計し、集計結果を、別途接続された表示装置（不図示）に出力する、また、出力部116は、集計結果を、別途接続された外部ストレージ（不図示）に蓄積することも可能である。
【００３３】
次に、図３を参照して、画像処理装置111による人物検出処理について説明する。図３は、本実施形態における人物検出処理の一例のフローチャートである。
【００３４】
まず、画像処理装置111は。撮像装置101から可視光画像Aを取得する（s301）。続いて、画像処理装置111は、撮像装置101から赤外光画像Bを取得する（s302）。これらの画像取得処理では、ネットワークを介して撮像装置から順次、あるいは同時に取得する。なお、s301とs302の処理の順序は逆であってもよい。続いて、画像処理装置111は、取得した可視光画像Aと赤外光画像Bに対して、上述したような顔検出処理を行う（s303）。
【００３５】
顔検出処理（s303）の後、画像処理装置111は、可視光画像Aにおいて検出されたすべての顔に対して、赤外光画像Bで検出されたか否かを比較する（s304）。例えば、画像処理装置111は、可視光画像Aにおいて検出された顔が、赤外光画像Bでも同じ位置で検出されたか否かを比較する。同じ位置で検出された場合は、画像処理装置111は、可視光画像Aにおいて検出された顔は、実人物の顔ではないと判定する。一方で、同じ位置で検出されなかった場合、すなわち、可視画像のみで検出された場合は、画像処理装置111は、可視光画像Aにおいて検出された顔は、実人物の顔であると判定する。この判定結果に応じて、実人物の顔であると判定された場合は、人数のカウントを1増やす。以上の処理によって、画像処理装置111は、同一の画角内に存在する実人物の人数カウント結果を得る（s305）。
【００３６】
このように、本実施形態によれば、ポスターなどの印刷物に印刷された人物と、実際に存在する実人物が同じ画像内に混在する場合でも、実人物のみの検出が可能となる。したがって、本実施形態における撮像装置および画像処理装置により、撮像監視画像の中から実人物のみを検出しカウントするような監視システムを実現することが可能である。
【００３７】
[実施形態２]
図６は、実施形態２における撮像装置101と画像処理装置111の構成の一例を示す図である。実施形態１において説明した図１と比較して、画像処理部117が追加された点が異なる。画像処理部117は、可視光画像において、実人物（実人物の顔）が存在すると判断された領域に対して、種々の画像処理を施す。例えば、画像処理部117は、実人物が存在すると判断された領域に、プライバシー保護のためのマスク画像を重畳してもよい。マスク画像を重畳することは、実人物が閲覧されたくない状況において有効である。また、画像処理部117は、実人物が存在すると判断された領域の画質（例えば解像度や階調、圧縮率）を、その他の領域の画質よりも高くするよう画像処理を行ってもよい。画質を高くすることにより、検出された実人物を精度よく閲覧することが可能となる。画像処理部117により画像処理が施された画像は、出力部116を介して外部の装置へ出力され得る。
【００３８】
このように、本実施形態によれば、実施形態１において述べた効果に加え、検出された実人物の扱いに沿った画像を生成することが可能となる。
【００３９】
［その他の実施形態］
上記の実施形態では、人物を検出する例を説明したが、可視光画像と赤外光画像とで映り方が異なる被写体を検出する例にも、本実施形態を適用可能である。また、上記の実施形態は、顔を検出することにより人物を検出する例を説明したが、顔に限定されず、他の部位を検出することにより人物を検出してもよい。また、上記の実施形態では、可視光と赤外光を用いる例を説明したが、赤外光に替えて、赤外光以外の非可視光を用いることも可能である。また、上記の実施形態では、可視光画像と赤外光画像では同一の撮影範囲の画像としたが、全く同一でなくてもよい。例えば、可視光画像の撮影範囲が赤外光画像の撮影範囲に含まれてもよい。
【００４０】
また、画像処理装置111は、可視光画像において検出された顔のうち、実人物の顔ではないと判定した顔の情報を保管してもよい。この場合、例えば、画像処理装置111は、比較部115の処理を必要とせず、新たに得られた可視光画像において、実人物の顔ではない顔を判定することが可能となる。画像処理装置111は、このような実人物の顔ではないと判定した顔の情報を、あらゆる目的のために出力部116を介して出力することも可能である。
【００４１】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。
【００４２】
また、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ーがプログラムを読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。
【符号の説明】
【００４３】
101  撮像装置、11  光軸。12  光軸、102  対物レンズ、103  撮影絞り、104  フォーカスレンズ、105  撮像レンズ、106  ダイクロイックミラー、107  可視光撮像素子、108  赤外光撮像素子、109  画像処理部、110  制御部、111  画像処理装置、112  通信部、113  画像入力部、114  顔検出部、115  比較部、116  出力部
【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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