(57)【要約】【課題】人物に対応する名前を生成する際に、登録済みの名前とは異なる名前を生成することができるようにすることである。【解決手段】映像から人物を検出する人物検出手段（１２１）と、人物検出手段により検出された人物から複数の外見的特徴を抽出する特徴抽出手段（１３１）と、登録済みの人物に対応する名前と同一にならないように、特徴抽出手段により抽出された複数の外見的特徴を基に、人物検出手段により検出された人物に対応する名前を生成する名前生成手段（１３２）とを有する映像処理装置が提供される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
映像から人物を検出する人物検出手段と、
前記人物検出手段により検出された人物から複数の外見的特徴を抽出する特徴抽出手段と、
登録済みの人物に対応する名前と同一にならないように、前記特徴抽出手段により抽出された複数の外見的特徴を基に、前記人物検出手段により検出された人物に対応する名前を生成する名前生成手段と
を有することを特徴とする映像処理装置。
【請求項２】
前記名前生成手段は、前記特徴抽出手段により抽出された複数の外見的特徴の中で、登録済みの人物に対応する名前に使用されている数が少ない一部の外見的特徴を基に、前記人物検出手段により検出された人物に対応する名前を生成することを特徴とする請求項１に記載の映像処理装置。
【請求項３】
前記名前生成手段は、前記特徴抽出手段により抽出された複数の外見的特徴のうちの少なくとも一部の複数の外見的特徴を連結し、前記人物検出手段により検出された人物に対応する名前を生成することを特徴とする請求項１または２に記載の映像処理装置。
【請求項４】
前記特徴抽出手段は、前記人物検出手段により検出された人物から性別を抽出し、
前記名前生成手段は、前記特徴抽出手段により抽出された複数の外見的特徴のうちの少なくとも一部の複数の外見的特徴と前記性別を連結し、前記人物検出手段により検出された人物に対応する名前を生成することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の映像処理装置。
【請求項５】
前記特徴抽出手段は、前記人物検出手段により検出された人物から性別を抽出し、
前記名前生成手段は、前記特徴抽出手段により抽出された複数の外見的特徴のうちの少なくとも一部の複数の外見的特徴と前記性別と通番を連結し、前記人物検出手段により検出された人物に対応する名前を生成することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の映像処理装置。
【請求項６】
前記名前生成手段は、前記特徴抽出手段により抽出された複数の外見的特徴が登録済みの人物に対応する名前にそれぞれ使用されている数を基に、前記人物検出手段により検出された人物に対応する名前を生成することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の映像処理装置。
【請求項７】
前記特徴抽出手段は、前記複数の外見的特徴の各々の抽出の信頼度を取得し、
前記名前生成手段は、前記特徴抽出手段により抽出された複数の外見的特徴が登録済みの人物に対応する名前にそれぞれ使用されている数と、前記複数の外見的特徴の各々の抽出の信頼度を基に、前記人物検出手段により検出された人物に対応する名前を生成することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の映像処理装置。
【請求項８】
前記特徴抽出手段は、前記複数の外見的特徴の各々の抽出の信頼度を取得し、
前記名前生成手段は、前記特徴抽出手段により抽出された複数の外見的特徴が登録済みの人物に対応する名前にそれぞれ使用されている数と、前記複数の外見的特徴がそれぞれ使用されている数の各々に対する重み係数と、前記複数の外見的特徴の各々の抽出の信頼度を基に、前記人物検出手段により検出された人物に対応する名前を生成することを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の映像処理装置。
【請求項９】
映像から人物を検出する人物検出ステップと、
前記人物検出ステップで検出された人物から複数の外見的特徴を抽出する特徴抽出ステップと、
登録済みの人物に対応する名前と同一にならないように、前記特徴抽出ステップで抽出された複数の外見的特徴を基に、前記人物検出ステップで検出された人物に対応する名前を生成する名前生成ステップと
を有することを特徴とする映像処理装置の制御方法。
【請求項１０】
コンピュータを、請求項１〜８のいずれか１項に記載された映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、映像処理装置、映像処理装置の制御方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ネットワークカメラの映像をコンピュータで解析し、人物を検出してオペレータに通知を行う監視システムが知られている。監視システムは、ネットワークカメラにより撮影された不特定多数の人物の顔画像を解析し、事前に登録された人物と類似するか否かを判断し、通知を行う。通知の内容は、人物の顔画像と名前や時刻などの付帯情報である。オペレータは、通知内容を見て、不審者だと認識した場合には、警備員を現場へ急行させ、お得意様だと認識した場合には、係員の対応準備を行う。
【０００３】
監視システムは、未登録人物を検出した場合には、オペレータに登録を促す通知を行い、登録済人物を検出した場合には、その登録済みの顔画像や付帯情報の表示を行う。その付帯情報は、人名そのものや外見的特徴を用いて事前に付けられたわかりやすい名前である。オペレータは、付帯情報を見て、現場への急行または対応準備の判別がしやすくなる。
【０００４】
オペレータは、お得意様や従業員など名前が既知の場合には、迷いなく名前を付けることができる。しかし、オペレータは、手作業で外見的特徴から名前を付けるには、画面を確認し、名前の入力を行う手間が必要となる。この名前の入力と登録の作業は、不特定多数の人物に対して行うには、オペレータの負担が大きい。
【０００５】
特許文献１には、画像から物体の特徴量を抽出し、特徴量に対応する物体の名前を出力する物体説明装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平８−２７２９４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、特許文献１では、同一または類似する名前が多く登録されてしまい、わかりやすく判別しやすい名前を付けるという課題が解決できない。
【０００８】
本発明の目的は、人物に対応する名前を生成する際に、登録済みの名前とは異なる名前を生成することができるようにすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一観点によれば、映像から人物を検出する人物検出手段と、前記人物検出手段により検出された人物から複数の外見的特徴を抽出する特徴抽出手段と、登録済みの人物に対応する名前と同一にならないように、前記特徴抽出手段により抽出された複数の外見的特徴を基に、前記人物検出手段により検出された人物に対応する名前を生成する名前生成手段とを有する映像処理装置が提供される。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、人物に対応する名前を生成する際に、登録済みの名前とは異なる名前を生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】監視システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】映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。
【図３】監視システムの検出結果画面例を説明するための図である。
【図４】映像処理装置の登録処理を示すフローチャートである。
【図５】映像処理装置の名前生成処理を示すフローチャートである。
【図６】映像処理装置の名前生成処理を示すフローチャートである。
【図７】監視システムの構成例を示すブロック図である。
【図８】閾値および係数を設定するためのＵＩを示す図である。
【図９】映像処理装置の名前生成処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態による監視システム１０１の機能構成例を示すブロック図である。監視システム１０１は、複数の撮影部１１１と、映像処理装置１４０とを有する。映像処理装置１４０は、録画および登録済人物の通知のため、録画部１１２、映像蓄積部１１３、人物検出部１２１、特徴量抽出部１２２、人物情報処理部１２３、人物情報蓄積部１２４、入出力部１２５およびＬＡＮ１４１を有する。さらに、映像処理装置１４０は、未登録人物の登録のため、特徴抽出部１３１および名前生成部１３２を有する。
【００１３】
複数の撮影部１１１は、例えば、複数のネットワークカメラ（以下、カメラという）である。複数の撮影部１１１の各々は、被写体を撮影することにより映像を生成する。
【００１４】
映像処理装置１４０は、１つまたは複数のコンピュータによって実現される。映像処理装置１４０の各構成要素は、相互にＬＡＮ１４１により接続される。ＬＡＮ１４１は、専用ケーブルでもよい。
【００１５】
録画部１１２は、複数の撮影部１１１に接続され、複数の撮影部１１１により撮影された映像を取得し、その映像をＬＡＮ１４１を経由して映像蓄積部１１３に記録する。人物検出部１２１は、録画部１１２から現在時刻の映像を取得し、その映像から人物を検出し、その人物の顔周辺を顔画像として切り出す。特徴量抽出部１２２は、人物検出部１２１により切り出された顔画像から顔特徴量を抽出する。
【００１６】
人物情報処理部１２３は、特徴量抽出部１２２により抽出された顔特徴量に類似する顔特徴量の人物情報（名前などの付帯情報と顔画像と顔特徴量を含む）が人物情報蓄積部１２４に蓄積されているか否かを検索する。人物情報処理部１２３は、類似する顔特徴量の人物情報が人物情報蓄積部１２４に蓄積されている場合には、その類似する顔特徴量の人物情報を、入出力部１２５によってオペレータへ通知する。入出力部１２５は、その人物情報を表示する。また、入出力部１２５は、通知を見たオペレータの操作によって、その人物情報に対応する映像蓄積部１１３に蓄積されている人物が撮影された時刻周辺の映像を表示することもできる。
【００１７】
類似する顔特徴量の人物情報が人物情報蓄積部１２４に蓄積されていないと判定された場合、特徴抽出部１３１は、人物検出部１２１により切り出された顔画像から外見的特徴を抽出し、名前生成部１３２は、その顔画像に対応する名前を生成する。人物情報処理部１２３は、人物検出部１２１により切り出された顔画像と名前生成部１３２により生成された名前を入出力部１２５によってオペレータへ提示し、初めて検出された未登録人物の登録を促す。入出力部１２５は、オペレータから登録の指示を受ける。すると、人物情報処理部１２３は、人物検出部１２１により切り出された顔画像と、名前生成部１３２により生成された名前を含む付帯情報と、特徴量抽出部１２２により抽出された顔特徴量を、人物情報として人物情報蓄積部１２４に登録する。
【００１８】
図２は、オペレータが操作する映像処理装置１４０のハードウェア構成例を示すブロック図である。映像処理装置１４０は、コンピュータであり、バス２０１、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）２０２、ＲＯＭ２０３、ＲＡＭ２０４、中央処理ユニット（ＣＰＵ）２０５、出力装置２０６、入力装置２０７および通信装置２０８を有する。ＲＯＭ２０３はリードオンリーメモリであり、ＲＡＭ２０４はランダムアクセスメモリである。
【００１９】
ＨＤＤ２０２またはＲＯＭ２０３は、オペレーティングシステム（ＯＳ）およびアプリケーションプログラムを記憶する。ＣＰＵ２０５は、ＯＳとアプリケーションプログラムをＨＤＤ２０２またはＲＯＭ２０３から読み出してＲＡＭ２０４にロードし、実行することにより、様々な処理を行い、映像データと解析済みデータの閲覧、各種設定などの操作を実現する。
【００２０】
ＣＰＵ２０５は、入力装置２０７からサービス利用者の入力を取得する。また、ＣＰＵ２０５は、出力装置２０６に対して、処理結果の情報を出力し、情報を表示する。また、ＣＰＵ２０５は、通信装置２０８を介して、ネットワークに接続された複数の撮影部１１１、他のコンピュータ、サーバ、またはデバイスなどとの通信を行う。これらのハードウェアは、バス２０１を介して、互いに接続されている。
【００２１】
ＨＤＤ２０２は、図１の映像蓄積部１１３および人物情報蓄積部１２４に対応する。ＣＰＵ２０５は、アプリケーションプログラムを実行することにより、図１の録画部１２１、特徴抽出部１３１、名前生成部１３２、人物検出部１２１、特徴量抽出部１２２、人物情報処理部１２３および入出力部１２５の機能を実現する。
【００２２】
図３は、監視システム１０１の検出結果画面例を説明するための図である。監視システム１０１は、複数の撮影部１１１および出力装置２０６を有する。複数の撮影部１１１は、監視対象の不特定多数の人物３０３を撮影する。入出力部１２５は、出力装置２０６に対して、撮影部１１１によってされた不特定多数の人物３０３の映像解析の結果を、オペレータ３０４のために、検出結果画面３１１として表示する。
【００２３】
検出結果画面３１１は、検出された人物ごとに当該画面が分割された領域であるペイン（Ｐａｎｅ）として、検出結果ペイン３１２、検出結果ペイン３１３、および検出結果ペイン３１４を有する。検出結果ペイン３１２では、監視システム１０１が、手作業で入力された登録済人物の人物情報を表示した例を示す。検出結果ペイン３１３では、監視システム１０１が、未登録の人物の名前を生成し、登録ボタン３１８を表示し、オペレータ３０４に登録を促す例を示す。検出結果ペイン３１４では、監視システム１０１が、生成した名前で登録した登録済人物の人物情報を表示する例を示す。検出結果ペイン３１２〜３１４の各々には、検出時の顔画像３１５と登録済の人物情報の顔画像３１６と付帯情報３１７が表示される。ただし、未登録の人物の検出結果ペイン３１３では、登録済の人物情報の顔画像３１６が空欄となって表示されず、登録ボタン３１８が表示される。付帯情報３１７は、撮影時刻、登録ＩＤ、名前、およびメモなどを含む。
【００２４】
検出結果ペイン３１２〜３１４は、オペレータ３０４が他の警備員や係員への連絡などの対応要否を判断するための材料となる。検出結果ペイン３１３では、例えば、オペレータ３０４は、目視によって不審人物だと判断した場合、警備員へ連絡をしつつ、生成された名前を確認し、登録ボタン３１８を押下することで、人物を登録することができる。また、オペレータ３０４は、不審人物ではなく、登録が不要と判断した場合には、登録ボタン３１８を押下する必要がない。
【００２５】
図４は、映像処理装置１４０の制御方法の例を示すフローチャートである。映像処理装置１４０は、映像解析を行い、通知を出し、オペレータ３０４の指示によって人物情報を登録する。
【００２６】
まず、ステップＳ４０１では、録画部１１２は、撮影部１１１により撮影されたリアルタイムの映像を取得する。人物検出部１２１は、録画部１１２からリアルタイムの映像を取得し、そのリアルタイムの映像から人物を検出し、ステップＳ４０２に進む。
【００２７】
ステップＳ４０２では、人物検出部１２１は、人物の検出に成功した否かを判定する。人物検出部１２１は、人物の検出に成功した場合には、ステップＳ４０１とステップＳ４０３に進み、人物の検出に成功しなかった場合には、ステップＳ４０１に進む。
【００２８】
ステップＳ４０３では、特徴量抽出部１２２は、人物検出部１２１により検出された人物の顔画像の切り出し、その顔画像から顔特徴量を抽出し、ステップＳ４０４に進む。
【００２９】
ステップＳ４０４では、人物情報処理部１２３は、特徴量抽出部１２２により抽出された顔特徴量に類似する顔特徴量が、人物情報蓄積部１２４に登録済みの人物情報の顔特徴量の中に存在するか否かを判定する。人物情報処理部１２３は、類似する顔特徴量が存在する場合には、ステップＳ４０５に進み、類似する顔特徴量が存在しない場合には、ステップＳ４０６に進む。
【００３０】
ステップＳ４０５では、入出力部１２５は、出力装置２０６に対して、図３の検出結果ペイン３１２および３１４のように、人物情報蓄積部１２３に登録済みの人物情報の中で、上記の類似する顔特徴量を含む人物情報の付帯情報３１７と顔画像を表示する。その顔画像は、人物検出部１２１により検出された人物の顔画像３１５と、人物情報蓄積部１２４に登録済みの顔画像３１６を含む。その後、映像処理装置１４０は、図４のフローチャートの処理を終了する。
【００３１】
ステップＳ４０６では、名前生成部１３２は、図５（Ａ）の名前を生成するサブルーチンを呼び出し、人物検出部１２１により検出された人物の顔画像に対応する名前を生成する。図５（Ａ）の詳細は、後述する。その後、名前生成部１３２は、ステップＳ４０７に進む。
【００３２】
ステップＳ４０７では、入出力部１２５は、図３の検出結果ペイン３１３のように、名前生成部１３２により生成された名前を含む付帯情報３１７と、人物検出部１２１により検出された人物の顔画像３１５と、登録ボタン３１８を出力装置２０６に表示する。入出力部１２５は、オペレータ３０４に人物情報蓄積部１２４への登録を促し、ステップＳ４０８に進む。
【００３３】
ステップＳ４０８では、人物情報処理部１２３は、入出力部１２５を介してオペレータ３０４が登録ボタン３１８を押下したか否かを判定する。人物情報処理部１２３は、登録ボタン３１８が押下された場合には、ステップＳ４０９に進み、登録ボタン３１８が押下されなかった場合には、図４のフローチャートの処理を終了する。
【００３４】
ステップＳ４０９では、人物情報処理部１２３は、名前生成部１３２により生成された名前を含む付帯情報３１７と、人物検出部１２１により検出した人物の顔画像３１５と、顔特徴量とを、人物情報として、人物情報蓄積部１２４に登録する。その後、映像処理装置１４０は、図４のフローチャートの処理を終了する。
【００３５】
図５（Ａ）は、図４のステップＳ４０６のサブルーチンの処理を示すフローチャートである。ステップＳ５０１では、名前生成部１３２は、図５（Ｂ）のサブルーチンを呼び出し、顔画像から性別とＮ個の外見的特徴を抽出し、外見的特徴ごとのスコアｓを算出する。図５（Ｂ）の詳細は、後述する。特徴抽出部１３１は、ステップＳ５０２に進む。
【００３６】
ステップＳ５０２では、名前生成部１３２は、スコアｓが閾値ｔ以上の外見的特徴の中から、スコアｓが大きいものから順に最大Ｍ個選択し、ステップＳ５０３に進む。閾値ｔは、事前に定められた０から１の値である。
【００３７】
ステップＳ５０３では、名前生成部１３２は、選択した外見的特徴と上記で抽出された性別を連結して名前を生成し、ステップＳ５０４に進む。例えば、名前生成部１３２は、順に選択した外見的特徴が「メガネあり」、「３０歳代」および「黒髪」であり、性別が「男」である場合には、「メガネで３０歳代で黒髪の男」の名前を生成する。また、名前生成部１３２は、順に選択した外見的特徴が「３０歳代」、「メガネあり」および「茶髪」であり、性別が「不明」である場合には、「３０歳代でメガネで茶髪の人」の名前を生成する。
【００３８】
ステップＳ５０４では、名前生成部１３２は、選択した外見的特徴の個数が０である、または上記の生成した名前が人物情報蓄積部１２４に登録済みの名前と同一であるか否かを判定する。名前生成部１３２は、選択した外見的特徴の個数が０である、または上記の生成した名前が人物情報蓄積部１２４に登録済みの名前と同一である場合には、ステップＳ５０５に進む。また、名前生成部１３２は、選択した外見的特徴の個数が０でなく、かつ、上記の生成した名前が人物情報蓄積部１２４に登録済みの名前と同一でない場合には、図５（Ａ）のフローチャートの処理を終了し、サブルーチンの呼び出し元に戻る。
【００３９】
ステップＳ５０５では、名前生成部１３２は、閾値ｔを一定量下げ、ステップＳ５０６に進む。ステップＳ５０６では、名前生成部１３２は、閾値ｔが事前に設定された下限値未満であるか否かを判定する。名前生成部１３２は、閾値ｔが下限値未満である場合には、ステップＳ５０７に進み、閾値ｔが下限値未満でない場合には、ステップＳ５０２に戻る。
【００４０】
ステップＳ５０７では、名前生成部１３２は、選択した外見的特徴の個数が０であるか否かを判定する。名前生成部１３２は、選択した外見的特徴の個数が０である場合には、ステップＳ５０８に進み、選択した外見的特徴の個数が０でない場合には、ステップＳ５０９に進む。
【００４１】
ステップＳ５０８では、名前生成部１３２は、撮影部１１１による人物の撮影時刻と、撮影部１１１のカメラ名と、上記の性別とを連結することにより、名前を生成し、図５（Ａ）のフローチャートの処理を終了し、サブルーチンの呼び出し元に戻る。ステップＳ５０８は、全ての外見的特徴の信頼度が低く、使用できる外見的特徴がない場合の処理であり、名前生成部１３２は、映像処理装置１４０から確実に取得できる人物を撮影した時刻とカメラ名と性別とを連結する。例えば、名前生成部１３２は、「２０１８年１月２３日１時２３分４５秒に３階エレベータホールのカメラＡで撮影された女」の名前を生成する。
【００４２】
ステップＳ５０９では、名前生成部１３２は、選択した外見的特徴と上記の性別と連番（通番）とを連結することにより、名前を生成し、図５（Ａ）のフローチャートの処理を終了し、サブルーチンの呼び出し元に戻る。この処理により、名前生成部１３２は、人物情報蓄積部１２４に登録されている名前と同一の名前の生成を防止することができる。例えば、名前生成部１３２は、「メガネで３０歳代で黒髪の男（２）」の名前を生成する。
【００４３】
図５（Ｂ）は、図５（Ａ）のステップＳ５０１のサブルーチンの処理を示すフローチャートである。ステップＳ５２１では、特徴抽出部１３１は、人物検出部１２１により検出された人物の顔画像から性別と複数（Ｎ個）の外見的特徴を抽出し、ステップＳ５２２に進む。
【００４４】
ステップＳ５２２では、名前生成部１３２は、人物情報蓄積部１２４に登録済みの人物情報の名前の中において、複数の外見的特徴の各々の出現数を抽出し、ステップＳ５２３に進む。
【００４５】
ステップＳ５２３では、名前生成部１３２は、ステップＳ５２２で抽出した複数の外見的特徴の各々の出現数を基に、ステップＳ５２１で抽出したＮ個の外見的特徴の出現数を取得する。そして、名前生成部１３２は、そのＮ個の外見的特徴の出現数を基に、後述する方法を用いて希少性のスコアｓを算出し、図５（Ｂ）のフローチャートの処理を終了し、サブルーチンの呼び出し元に戻る。
【００４６】
次に、スコアｓの算出方法と名前の生成方法の具体例を説明する。ただし、具体例は、一例であり、これに限定されない。例えば、特徴抽出部１３１が抽出する外見的特徴は、「年齢、メガネ、ヒゲ、髪色、髪長さ」の５個である。年齢は、「１０歳代未満、２０歳代、３０歳代、４０歳代、５０歳代、６０歳代以上、不明」のうちのいずれかである。メガネは、「あり、なし、不明」のうちのいずれかである。ヒゲは、「あり、なし、不明」のうちのいずかである。髪色は、「黒髪、茶髪、金髪、白髪、不明」のうちのいずれかである。髪長さは、「短髪、長髪、不明」のうちのいずれかである。
【００４７】
また、特徴抽出部１３１は、性別が名前の最後に付与されるため、外見的特徴とは別途、性別を抽出する。性別は、「男、女、不明」のうちのいずれかである。ただし、性別が不明の場合、名前生成部１３２は、「人」という単語を性別として割り当てる。
【００４８】
説明を簡単にするため、以下、性別が男である場合を例に説明する。図５（Ａ）および図５（Ｂ）において、抽出する外見的特徴の個数Ｎ＝５、名前に使用する外見的特徴の最大の個数Ｍ＝３、スコアの閾値ｔ＝０．５とする。
【００４９】
人物情報蓄積部１２４に登録済みの人物情報の総数をａとし、人物情報蓄積部１２４に登録済みの人物情報の外見的特徴の項目ｉの出現数をｎ（ｉ）とする。出現数ｎ（ｉ）は、特徴抽出部１３１により抽出された複数の外見的特徴の項目ｉが、人物情報蓄積部１２４に登録済みの人物に対応する名前にそれぞれ使用されている数である。外見的特徴の項目ｉのスコアｓ（ｉ）は、外見的特徴の非出現率であり、ｓ（ｉ）＝１−ｎ（ｉ）／ａで計算される。スコアｓ（ｉ）が閾値ｔ以上である場合、つまり、登録済みの人物情報の中で外見的特徴の項目ｉの出現率ｎ（ｉ）／ａが低く０．５未満である場合、この外見的特徴の項目ｉには希少性がある。そこで、名前生成部１３２は、その外見的特徴の項目ｉを名前を生成する際に使用する。
【００５０】
例えば、名前生成部１３２は、スコアｓ（年齢：３０歳代）＝０．８、スコアｓ（メガネ：あり）＝０．３、スコアｓ（ヒゲ：あり）＝０．９、スコアｓ（髪色：黒髪）＝０．２、および、スコアｓ（髪長さ：短髪）＝０．４を算出する。
【００５１】
この場合、「３０歳代」と「ヒゲ」は希少性が高く、その他は希少性が低いことを意味する。名前生成部１３２は、希少性の高い単語と性別を順に連結し、「３０歳代でヒゲの男」の名前を生成する。生成された名前が登録済みの場合、名前生成部１３２は、閾値ｔ＝０．５を０．１下げて、閾値ｔ＝０．４にする。次に、名前生成部１３２は、スコアｓ（ｉ）が閾値ｔ以上である「短髪」という単語を名前に追加し、「３０歳代でヒゲで短髪の男」の名前を生成する。さらに、生成された名前が登録済みの場合、名前生成部１３２は、連番を名前に追加し、「３０歳代でヒゲで短髪の男（２）」の名前を生成する。もしも全ての外見的特徴の希少性が低いと判定された場合、名前生成部１３２は、撮影日時とカメラ名と性別を連結し、「２０１８年１月２３日１時２３分４５秒に３階エレベータホールのカメラＡで撮影された男」の名前を生成する。
【００５２】
以上のように、名前生成部１３２は、人物情報蓄積部１２４に登録済みの人物に対応する名前と同一にならないように、特徴抽出部１３１により抽出された複数の外見的特徴を基に、人物検出部１２１により検出された人物に対応する名前を生成する。
【００５３】
具体的には、名前生成部１３２は、特徴抽出部１３１により抽出された複数の外見的特徴の中で、登録済みの人物に対応する名前に使用されている数が少ない一部の外見的特徴を基に、人物検出部１２１により検出された人物に対応する名前を生成する。
【００５４】
例えば、名前生成部１３２は、特徴抽出部１３１により抽出された複数の外見的特徴のうちの少なくとも一部の複数の外見的特徴と性別を連結し、人物検出部１２１により検出された人物に対応する名前を生成する。
【００５５】
映像処理装置１４０は、未登録の人物が撮影された場合、長すぎずわかりやすい名前となるように、人物の外見的特徴と登録済みの人物情報の名前の出現数から名前を生成し、その名前の含む人物情報を登録する。名前生成部１３２は、登録済みの人物情報の名前の中の外見的特徴の出現率から希少性を判定し、希少性の高い外見的特徴の単語を選択し、希少性が高い順に並び替え、選択した外見的特徴の単語を連結し、名前を生成する。名前生成部１３２は、希少性の高い外見的特徴の単語を選択することにより、登録済みの人物情報の名前との重複する可能性を減らす。また、名前生成部１３２は、生成した名前が登録済みの人物情報の名前と同じ場合や希少性の高い外見的特徴がない場合には、識別の助けとなる情報として、ステップＳ５０８またはＳ５０９の名前を生成する。これにより、名前生成部１３２は、短くとも判別が容易な名前を生成することができる。
【００５６】
（第２の実施形態）
第１の実施形態では、映像処理装置１４０は、登録済みの外見的特徴の単語の出現数からスコアｓを算出し、名前を生成する方法を説明した。本発明の第２の実施形態では、映像処理装置１４０は、第１の実施形態の方法に対して、外見的特徴の抽出の信頼度を加え、スコアｓを算出する。
【００５７】
特徴抽出部１３１は、外見的特徴の抽出の他に、外見的特徴の抽出の信頼度を取得する。信頼度は、その外見的特徴の確からしさであり、０から１の数値で表される。信頼度の数値が大きいほど、信頼度が高い。
【００５８】
例えば、特徴抽出部１３１は、外見的特徴とその信頼度として、「メガネ：あり：０．７」、「メガネ：なし：０．２」、および「メガネ：不明：０．１」を抽出する。第１の実施形態では、特徴抽出部１３１は、信頼度が最大の外見的特徴の項目を「メガネ：あり」として抽出する。これに対し、第２の実施形態では、特徴抽出部１３１は、信頼度を含む外見的特徴を、「メガネ：あり：０．７」として抽出する。以下、第２の実施形態が第１の実施形態と異なる点を説明する。
【００５９】
図６は、第２の実施形態による図５（Ａ）のステップＳ５０１のサブルーチンの処理を示すフローチャートである。映像処理装置１４０は、図５（Ｂ）のフローチャートの処理の代わりに、図６のフローチャートの処理を行う。
【００６０】
ステップＳ６２１では、特徴抽出部１３１は、人物検出部１２１により検出された人物の顔画像から性別とＮ個の信頼度を含む外見的特徴を抽出し、ステップＳ６２２に進む。
【００６１】
ステップＳ６２２では、名前生成部１３２は、人物情報蓄積部１２４に登録済みの人物情報の名前の中において、複数の外見的特徴の各々の出現数を抽出し、ステップＳ６２３に進む。
【００６２】
ステップＳ６２３では、名前生成部１３２は、ステップＳ６２２で抽出した複数の外見的特徴の各々の出現数を基に、ステップＳ６２１で抽出したＮ個の外見的特徴の出現数を取得する。そして、名前生成部１３２は、そのＮ個の外見的特徴の出現数と、Ｎ個の外見的特徴の信頼度を基に、後述する方法を用いて希少性のスコアｓを算出し、図６のフローチャートの処理を終了し、サブルーチンの呼び出し元に戻る。
【００６３】
次に、スコアｓの算出方法と名前の生成方法の具体例を説明する。ただし、具体例は、一例であり、これに限定されない。人物情報蓄積部１２４に登録済みの人物情報の総数をａとし、人物情報蓄積部１２４に登録済みの人物情報の外見的特徴の項目ｉの出現数をｎ（ｉ）とし、特徴抽出部１３１による外見的特徴の項目ｉの信頼度をｒ（ｉ）とする。信頼度ｒ（ｉ）は、複数の外見的特徴の項目ｉの各々の抽出の信頼度である。特徴抽出部１３１は、複数の外見的特徴の項目ｉの各々の抽出の信頼度ｒ（ｉ）を取得する。
【００６４】
まず、名前生成部１３２は、外見的特徴の項目ｉの非出現率ｐ（ｉ）＝１−ｎ（ｉ）／ａを算出する。次に、名前生成部１３２は、外見的特徴の項目ｉのスコアｓ（ｉ）として、幾何平均ｓ２（ｉ）＝ｓｑｒｔ（ｒ（ｉ）×ｐ（ｉ））、または算術平均ｓ３（ｉ）＝（ｒ（ｉ）＋ｐ（ｉ））／２を計算する。ここで、ｓｑｒｔは、平方根を計算する関数である。
【００６５】
外見的特徴の信頼度ｒ（ｉ）が高く、登録済みの人物情報の中で外見的特徴の項目の出現率ｎ（ｉ）／ａが低い場合には、この外見的特徴の項目ｉは、希少性が高いと判定され、名前の生成に使用される。
【００６６】
信頼度ｒ（ｉ）と非出現率ｐ（ｉ）のいずれか一方の値の低下を重要視して評価したい場合、幾何平均ｓ２（ｉ）がスコアｓ（ｉ）に適している。また、信頼度ｒ（ｉ）と非出現率ｐ（ｉ）のいずれの値の変化も等価に評価したい場合、算術平均ｓ３（ｉ）がスコアｓ（ｉ）に適している。
【００６７】
幾何平均ｓ２（ｉ）と算術平均ｓ３（ｉ）の違いは、信頼度ｒ（ｉ）と非出現率ｐ（ｉ）の一方の値が極端に小さく、もう一方の値が極端に大きい場合に影響する。例えば、信頼度ｒ（ｉ）と非出現率ｐ（ｉ）が０．１と１．０の場合、幾何平均ｓ２（ｉ）は、０．３２であり、閾値ｔ（＝０．５）より小さいが、算術平均ｓ３（ｉ）は、０．５５であり、閾値ｔ（＝０．５）より大きい。
【００６８】
（第３の実施形態）
第２の実施形態では、名前生成部１３２は、外見的特徴の信頼度と登録済みの外見的特徴の単語の出現数からスコアｓを算出し、名前を生成する。本発明の第３の実施形態では、名前生成部１３２は、第２の実施形態の方法に対して、ユーザが指定するパラメータを追加し、スコアｓを算出する。
【００６９】
図７は、本発明の第３の実施形態による監視システム１０１の機能構成例を示すブロック図である。図７の監視システム１０１は、図１の監視システム１０１に対して、設定部７３３を追加したものである。映像処理装置１４０は、設定部７３３をさらに有する。以下、第３の実施形態が第２の実施形態と異なる点を説明する。
【００７０】
設定部７３３は、オペレータ３０４の操作によって、入出力部１２５を介して、スコアｓの閾値ｔと外見的特徴の項目ｉの係数ｋ（ｉ）を設定する。名前生成部１３２は、外見的特徴の項目ｉの出現数ｎ（ｉ）と信頼度ｒ（ｉ）と係数ｋ（ｉ）を用いて、名前を生成する。
【００７１】
図８（Ａ）は、ユーザがスコアｓの閾値ｔの初期値および下限値を設定するためのユーザインターフェース（ＵＩ）８０１を示す図である。入出力部１２５は、出力装置２０６に対して、ＵＩ８０１を表示する。ＵＩ８０１は、設定項目のラベル８０２と、スライダーバー８０３と、ＯＫボタン８０４とを有する。ラベル８０２は、スコアｓの閾値ｔの表示である。スライダーバー８０３は、閾値ｔの初期値を設定するためのつまみ８１１と、閾値ｔの下限値を設定するためのつまみ８１２と、閾値ｔの初期値８１３と、閾値ｔの下限値８１４を有する。ユーザがつまみ８１１または８１２を動かすことにより、初期値８１３または下限値８１４が変化する。ユーザがＯＫボタン８０４を押下すると、設定部７３３は、閾値ｔの初期値８１３と下限値８１４を設定する。閾値ｔの初期値８１３と下限値８１４は、０から１の値である。
【００７２】
図８（Ｂ）は、ユーザが外見的特徴の項目ｉの係数ｋ（ｉ）の初期値および下限値を設定するためのＵＩ８２１を示す図である。入出力部１２５は、出力装置２０６に対して、ＵＩ８２１を表示する。ＵＩ８２１は、設定項目のラベル８２２と、スライダーバー８２３と、ＯＫボタン８２４とを有する。ラベル８２２は、外見的特徴の項目ｉの表示である。外見的特徴の項目ｉは、例えば、年齢、メガネ、ヒゲ、髪色および髪長さである。スライダーバー８２３は、つまみ８３１と、つまみ８３２と、初期値８３３と、下限値８３４とを有する。つまみ８３１は、外見的特徴の項目ｉの係数ｋ（ｉ）の初期値を設定するためのつまみである。つまみ８３２は、外見的特徴の項目ｉの係数ｋ（ｉ）の下限値を設定するためのつまみである。初期値８３３は、外見的特徴の項目ｉの係数ｋ（ｉ）の初期値の表示領域である。下限値８３４は、外見的特徴の項目ｉの係数ｋ（ｉ）の下限値である。ユーザがつまみ８３１または８３２を動かすことにより、初期値８３３または下限値８３４が変化する。ユーザがＯＫボタン８２４を押下すると、設定部７３３は、外見的特徴の項目ｉの係数ｋ（ｉ）の初期値８３３と下限値８３４を設定する。係数ｋ（ｉ）の初期値８３３と下限値８３４は、０から１の値である。係数ｋ（ｉ）は、複数の外見的特徴の項目ｉの出現率の各々に対する重み係数である。係数ｋ（ｉ）の値が小さいほど、出現率は信頼度ｒ（ｉ）に比べてスコアｓへの影響が小さくなる。
【００７３】
図９は、第３の実施形態による図４のステップＳ４０６のサブルーチンの処理を示すフローチャートである。映像処理装置１４０は、図５（Ａ）および図５（Ｂ）のフローチャートの処理の代わりに、図９のフローチャートの処理を行う。
【００７４】
ステップＳ９０１では、特徴抽出部１３１は、人物検出部１２１により検出された人物の顔画像から性別とＮ個の信頼度を含む外見的特徴を抽出し、ステップＳ９０２に進む。
【００７５】
ステップＳ９０２では、名前生成部１３２は、人物情報蓄積部１２４に登録済みの人物情報の名前の中において、複数の外見的特徴の各々の出現数を抽出し、ステップＳ９０３に進む。
【００７６】
ステップＳ９０３では、名前生成部１３２は、ステップＳ９０２で抽出した複数の外見的特徴の各々の出現数を基に、ステップＳ９０１で抽出したＮ個の外見的特徴の出現数を取得する。そして、名前生成部１３２は、そのＮ個の外見的特徴の出現数と、Ｎ個の外見的特徴の信頼度と、係数ｋ（ｉ）を基に、後述する方法を用いて外見的特徴の項目ｉごとの希少性のスコアｓ（ｉ）を算出し、ステップＳ９０４に進む。
【００７７】
ステップＳ９０４では、名前生成部１３２は、スコアｓ（ｉ）が閾値ｔ以上の外見的特徴の中から、スコアｓ（ｉ）が大きいものから順に最大Ｍ個選択し、ステップＳ９０５に進む。初期状態では、閾値ｔは、図８（Ａ）の初期値８１３に設定されている。
【００７８】
ステップＳ９０５では、名前生成部１３２は、選択した外見的特徴と上記で抽出された性別を連結して名前を生成し、ステップＳ９０６に進む。ステップＳ９０５の処理は、図５（Ａ）のステップＳ５０３の処理と同様である。
【００７９】
ステップＳ９０６では、名前生成部１３２は、選択した外見的特徴の個数が０である、または上記の生成した名前が人物情報蓄積部１２４に登録済みの名前と同一であるか否かを判定する。名前生成部１３２は、選択した外見的特徴の個数が０である、または上記の生成した名前が人物情報蓄積部１２４に登録済みの名前と同一である場合には、ステップＳ９０７に進む。また、名前生成部１３２は、選択した外見的特徴の個数が０でなく、かつ、上記の生成した名前が人物情報蓄積部１２４に登録済みの名前と同一でない場合には、図９のフローチャートの処理を終了し、サブルーチンの呼び出し元に戻る。
【００８０】
ステップＳ９０７では、名前生成部１３２は、閾値ｔと係数ｋ（ｉ）を一定量下げ、ステップＳ９０８に進む。ステップＳ９０８では、名前生成部１３２は、閾値ｔが図８（Ａ）の下限値８１４未満、または係数ｋ（ｉ）が図８（Ｂ）の下限値８３４未満であるか否かを判定する。名前生成部１３２は、閾値ｔが下限値８１４未満、または係数ｋ（ｉ）が下限値８３４未満である場合には、ステップＳ９０９に進み、閾値ｔが下限値８１４未満でなく、かつ、係数ｋ（ｉ）が下限値８３４未満でない場合には、ステップＳ９０３に戻る。
【００８１】
ステップＳ９０９では、名前生成部１３２は、選択した外見的特徴の個数が０であるか否かを判定する。名前生成部１３２は、選択した外見的特徴の個数が０である場合には、ステップＳ９１０に進み、選択した外見的特徴の個数が０でない場合には、ステップＳ９１１に進む。
【００８２】
ステップＳ９１０では、名前生成部１３２は、撮影部１１１による人物の撮影時刻と、撮影部１１１のカメラ名と、上記の性別とを連結することにより、名前を生成し、図９のフローチャートの処理を終了し、サブルーチンの呼び出し元に戻る。ステップＳ９１０の処理は、図５（Ａ）のステップＳ５０８の処理と同様である。
【００８３】
ステップＳ９１１では、名前生成部１３２は、選択した外見的特徴と上記の性別と連番とを連結することにより、名前を生成し、図９のフローチャートの処理を終了し、サブルーチンの呼び出し元に戻る。ステップＳ９１１の処理は、図５（Ａ）のステップＳ５０９の処理と同様である。
【００８４】
次に、スコアｓ（ｉ）の算出方法の具体例を説明する。ただし、具体例は、一例であり、これに限定されない。人物情報蓄積部１２４に登録済みの人物情報の総数をａとし、人物情報蓄積部１２４に登録済みの人物情報の外見的特徴の項目ｉの出現数をｎ（ｉ）とし、特徴抽出部１３１による外見的特徴の項目ｉの信頼度をｒ（ｉ）とする。係数ｋ（ｉ）は、複数の外見的特徴の項目ｉの出現数ｎ（ｉ）または出現率ｎ（ｉ）／ａの各々に対する重み係数である。まず、名前生成部１３２は、外見的特徴の項目ｉの非出現率ｐ（ｉ）＝１−ｋ（ｉ）×ｎ（ｉ）／ａを算出する。次に、名前生成部１３２は、外見的特徴の項目ｉのスコアｓ（ｉ）として、幾何平均ｓ４（ｉ）＝ｓｑｒｔ（ｒ（ｉ）×ｐ（ｉ））、または算術平均ｓ５（ｉ）＝（ｒ（ｉ）＋ｐ（ｉ））／２を計算する。ここで、ｓｑｒｔは、平方根を計算する関数である。係数ｋ（ｉ）が小さくなるほど、非出現率ｐ（ｉ）は、大きくなり、信頼度ｒ（ｉ）は、スコアｓ（ｉ）への影響が支配的となる。
【００８５】
第１〜第３の実施形態によれば、名前生成部１３２は、希少性の高い外見的特徴を表す文字列を用いて、短くとも判別が容易な名前を生成することができる。
【００８６】
第１〜第３の実施形態では、特徴抽出部１３１が、人物の顔画像に対して外見的特徴を抽出する方法を説明したが、これに限定されない。特徴抽出部１３１は、顔に限らず、人物の全身の外見的特徴、歩容または行動等の動作の特徴、移動方向や速度、鞄等の所持品、共に行動している人物や人数、または、会話の音声等を抽出してもよい。
【００８７】
また、名前生成部１３２は、生成した名前が登録済みの名前と重複した場合には、連番を付与する方法を説明したが、これに限定されない。名前生成部１３２は、「黒髪」、「黒い髪」、または「髪が黒い」等の類似表現の外見的特徴に置き換えて、重複しない名前を生成してもよい。また、名前生成部１３２は、「２０歳代の人」または「２０歳代の若者」、「１０歳代の男」または「１０歳代の少年」等の関連する複数の外見的特徴を類似表現に置き換え、重複しない名前を生成してもよい。
【００８８】
また、名前生成部１３２が、外見的特徴の項目ｉごとのスコアｓ（ｉ）を算出する方法を説明したが、長い名前が生成されることを抑制するために、生成される名前の全体の長さを基に、スコアを算出してもよい。
【００８９】
また、名前生成部１３２は、全ての撮影部１１１の映像に対して共通したスコアの算出方法を説明したが、これに限定されない。名前生成部１３２は、撮影部（カメラ）１１１の機種や撮影方法や撮影環境等の違いによって映像解析の信頼度が変化することを考慮し、撮影部１１１ごとにスコアの算出方法を変えてもよい。また、設定部７３３は、撮影部１１１ごとに閾値ｔおよび係数ｋ（ｉ）の初期値および下限値を設定できるようにしてもよい。
【００９０】
（その他の実施形態）
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。
【００９１】
なお、上記実施形態は、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】
【００９２】
１０１  監視システム、１１１  撮影部、１１２  録画部、１１３  映像蓄積部、１２１  人物検出部、１２２  特徴量抽出部、１２３  人物情報処理部、１２４  人物情報蓄積部、１２５  入出力部、１３１  特徴抽出部、１３２  名前生成部、１４０  映像処理装置、１４１  ＬＡＮ
【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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