(57)【要約】【課題】開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、実移動体の数を正確にカウントできる情報処理装置及びプログラムを提供することを目的とする。【解決手段】情報処理装置は、一つの態様において、画像内における複数の移動体の位置の変化に応じた速度の類似度に基づいて、前記複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する特定部と、前記特定部の特定結果に基づいて、前記複数の移動体に対応した複数の実移動体の数をカウントするカウント部とを有する。【選択図】図３
2020087358.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像内における複数の移動体の位置の変化に応じた速度の類似度に基づいて、前記複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する特定部と、
前記特定部の特定結果に基づいて、前記複数の移動体に対応した複数の実移動体の数をカウントするカウント部と、
を備えた情報処理装置。
【請求項２】
前記特定部は、前記移動体の速度が変化し始めるタイミング又は変化し終わるタイミングの類似度に基づいて、前記複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記特定部は、前記移動体の速度の変化傾向の類似度に基づいて、前記複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記特定部は、前記画像内における前記複数の移動体の速度の類似度と前記複数の移動体の色成分の類似度又は輝度成分の類似度とに基づいて、前記複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する
請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記特定部は、前記複数の移動体の輝度成分の分布に基づいて、前記特定された２以上の移動体のうち実像である移動体と鏡像である移動体とを識別する
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記カウント部は、前記特定された２以上の移動体のうち重複する移動体をカウント対象から除外して、前記複数の移動体に対応した複数の実移動体の数をカウントする
請求項１から５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記特定部は、前記複数の移動体の輝度成分の分布に基づいて、前記特定された２以上の移動体のうち実像である移動体と鏡像である移動体とを識別し、
前記カウント部は、前記特定された２以上の移動体のうち前記鏡像である移動体をカウント対象から除外して、前記複数の移動体に対応した複数の実移動体の数をカウントする
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項８】
コンピュータを
画像内における複数の移動体の位置の変化に応じた速度の類似度に基づいて、前記複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する特定部と、
前記特定部の特定結果に基づいて、前記複数の移動体に対応した複数の実移動体の数をカウントするカウント部と、
として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
情報処理装置は、画像解析機能を有し、画像解析機能により、画像内における人物又は車両などの移動体を検出することがある。このとき、情報処理装置は、この画像解析機能を、監視カメラ等の画像から移動体の数をカウントすることにも応用可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−１０９００１号公報
【特許文献２】特開２００７−１０２３４１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、画像中に鏡などの反射体に映り込んだ鏡像の移動体がある場合、鏡像の移動体と実像の移動体とをそれぞれカウントすると、画像中の実際の移動体（実移動体）の数を正確にカウントできない可能性がある。
【０００５】
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、実移動体の数を正確にカウントできる情報処理装置及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願の開示する情報処理装置は、一つの態様において、画像内における複数の移動体の位置の変化に応じた速度の類似度に基づいて、前記複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する特定部と、前記特定部の特定結果に基づいて、前記複数の移動体に対応した複数の実移動体の数をカウントするカウント部とを有する。
【０００７】
本願の開示するプログラムは、一つの態様において、情報処理装置を画像内における複数の移動体の位置の変化に応じた速度の類似度に基づいて、前記複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する特定部と、前記特定部の特定結果に基づいて、前記複数の移動体に対応した複数の実移動体の数をカウントするカウント部として機能させる。
【発明の効果】
【０００８】
本願の開示する情報処理装置の一つの態様によれば、実移動体の数を正確にカウントできる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施形態にかかる情報処理装置を含むシステムの概略構成を示す図である。
【図２】図２は、実施形態にかかる情報処理装置のハードウェア構成を示す図である。
【図３】図３は、実施形態にかかる情報処理装置の機能構成を示す図である。
【図４】図４は、実施形態における移動体（人物）の検出処理を示す図である。
【図５】図５は、実施形態における移動体の移動量の検出処理を示す図である。
【図６】図６は、実施形態における計算された速度、加速度を示す図である。
【図７】図７は、実施形態における移動体の色成分の検出処理を示す図である。
【図８】図８は、実施形態における移動体の輝度成分の検出処理を示す図である。
【図９】図９は、実施形態における移動体の輝度成分の検出処理を示す図である。
【図１０】図１０は、実施形態にかかる情報処理装置の動作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】
【００１０】
以下に、本願の開示する情報処理装置の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態により開示技術が限定されるものではない。また、実施形態において同一の機能を有する構成には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１１】
（実施形態）
実施形態にかかる情報処理装置は、画像解析機能を有し、画像解析機能により、画像内における人物又は車両などの移動体を検出することがある。このとき、情報処理装置は、この画像解析機能を、監視カメラ等の画像から移動体の数をカウントすることにも応用可能である。
【００１２】
しかしながら、この方法を小売店の店舗などでのお客の人数カウントに使用すると、鏡やウィンドウガラスなどの反射体に映り込んだ人物が監視カメラに同時に撮影された場合に鏡像も人数にカウントしてしまう可能性がある。例えば、５人が鏡の前に立っている時、実像の５人と鏡像の５人、合わせて１０人がカウントされてしまう。
【００１３】
小売業の店舗において、マーケティング調査のために来店者数をカウントしようとしたときに、実際の人数よりも多くカウントしてしまうと販売データ分析にずれが生じるため、損益に影響が出る。移動体を複数のカメラで撮影出来ればより正確にカウントすることができるが、単体のカメラでは上記の場合、正しくカウントできないことが起こりうる。
【００１４】
そこで、本実施形態では、情報処理装置において、画像内に映った複数の移動体のうち鏡などの反射体に映り込んだ移動体がいるかどうかを判別し、実像と鏡像とで重複する移動体をカウント対象から外しながら移動体の数をカウントすることで、移動体のカウント精度の向上を図る。以下では、移動体が人物である場合について例示するが、カウント対象としての移動体は、人物に限定されず、車両などの移動可能である他の対象であってもよい。
【００１５】
具体的には、情報処理装置において、画像解析機能における人物検出機能と画像内に存在する人物の数をカウントする機能とを用いる。情報処理装置は、画像中の人物の動作の時間同期を計測し、その同期具合によって実際の人物（実物）と鏡に映った像（鏡像）のペアを見つけ出し、一方をカウントの対象から外すことによって、人数カウントの精度を向上させる。
【００１６】
すなわち、情報処理装置は、次の（１）且つ（２）又は（３）の処理を行い、その結果に応じて、同一の実移動体に対応する複数の移動体から重複する移動体をカウント対象から外して、実移動体の数をカウントする。
【００１７】
（１）人物の画像内における動作の変化点の時間同期を比較する。
（１）の処理では、既知の人物検出技術などを用いて人物のエリアを特定する。数フレーム後（最低１フレーム）にも同様に特定を行い、その差分から移動量を求める。これを蓄積していくと特定の人物の移動量の時間変化が求まる。すなわち、移動変化の時間サンプリングを行う。画像内に複数の人物が含まれる場合は、この移動量の時間変化を比較する。移動量の時間変化が相似に近い形であれば、両者を実物及び鏡像のペアの関係にあるとみなす。例えば、実物と鏡像は同じタイミングで立ち止まり、同じタイミングで移動し始める。人物像の移動停止／再開のタイミングを比較し、そのタイミングが類似であった人物像を実物と鏡像のペアとみなすことができる。あるいは、人物像の加減速の傾向が類似（一方が急加速する時に他方が緩やかな加速をし、一方が急減速する時に他方がゆるやかな減速をするなど）であった人物像を実物と鏡像のペアとみなすことができる。このようにして、画像内に映り込んだ人物の中から実物と鏡像のペアを見つける（ペアの仮決めを行う）。
【００１８】
（２）色成分の比較
（１）の処理でペアの関係にあるとみなした対象画像の色成分（含有色）の比較を行う。同一人物であれば近い色成分が検出されるため、ペアであることをさらに裏付けるものとなる。例えば、人物像を複数の部位に区切って色成分ヒストグラムを作成し、複数の人物像について、部位ごとに色成分ヒストグラムを比較してプロファイルの一致度を求める。そして、一致度を人物像の複数の部位について平均化し、平均化された一致度が判定閾値を超えていれば、互いに類似する色成分として検出され、平均化された一致度が判定閾値未満であれば、互いに非類似の色成分として検出される。互いに類似する色成分として検出された場合、すなわち、近い色成分が検出された場合は、（１）の処理で検出したペアの候補がペアであることが判る。
【００１９】
（３）輝度成分の比較
（２）の処理で色成分が大きく異なっていた場合（非類似の色成分として検出された場合）は、輝度についても比較する。反射体が鏡ではなく、窓ガラスなどであった場合、鏡像は実像に比べて輝度分布の幅が小さくなる。具体的には、白などの明るい部分は光量が減るため暗く映る。
【００２０】
例えば、輝度分布の幅に差がみられる（差の有無は機械学習などを用いる）場合は、（１）の処理で検出したペアの候補がペアであることが判る。
【００２１】
あるいは、例えば、プロファイルの幅に差があることを確認すると、それぞれの人物像について輝度ヒストグラムを作成し、複数の人物像について、輝度ヒストグラムを小さい方の幅の範囲で比較してプロファイルの一致度を求める。そして、一致度が判定閾値を超えていれば、互いに類似する輝度成分として検出され、一致度が判定閾値未満であれば、互いに非類似の輝度成分として検出される。すなわち、プロファイルの幅に差があり且つ小さい方の幅の範囲で比較したときに近い輝度成分が検出された場合は、両者をペアの関係にあるとみなす。この場合、（１）の処理で検出したペアの候補がペアでることが判る。
【００２２】
（１）、（２）、（３）の関係性は、（１）ＡＮＤ（（２）ＯＲ（３））である。（１）の処理によって同じ動きの人物の抽出を行う。これだけでは、隣り合って歩く人物を同一人物とみなしてしまう。そこで、（２）の判定（通常の鏡を想定）又は（３）の判定（夜の窓ガラスのような反射体など）により、隣り合った人物が同一人物であるか、異なる人物であるかの判定を行う。
【００２３】
（１）〜（３）の処理より、撮影された画像の人物の動作の同期は簡単に検出することができるため、鏡像と実像のペアを簡単に見つけることが可能となる。これにより、カウント対象を一方のみにでき、より正しい人数のカウントが可能になる。さらに色成分や輝度成分の判定を組み合わせることによって、より正確な実像・鏡像の判定をする事が可能となる。これによって正確な人数のカウントが実現できるため、統計などのデータ分析を行う際の精度を向上させることができる。
【００２４】
より具体的には、情報処理装置１を含むシステム３００は、図１のように構成され得る。図１は、情報処理装置１を含むシステム３００の構成を示す図である。
【００２５】
システム３００は、カメラ１００、情報処理装置１、及び操作端末２００を有する。カメラ１００、情報処理装置１、及び操作端末２００は、ネットワーク（例えば、無線ＬＡＮ及び／又は有線ＬＡＮ）を介して互いに通信可能に接続されている。カメラ１００は、例えば、移動体（例えば、人物）をカウントするための対象空間に設置された監視カメラであってもよい。情報処理装置１は、例えば、コンピュータであって、カメラ１００で撮像された対象空間の画像を受けて、画像解析機能に従って画像解析を行い、対象空間における移動体の数をカウントし、カウント結果を操作端末２００へ出力する。操作端末２００は、表示画面２００ａを有し、移動体の数のカウント結果を表示画面２００ａに表示させることができる。これにより、操作端末２００の利用者は、移動体の数のカウント結果を把握することができる。
【００２６】
情報処理装置１は、ハードウェア的に、図２に示すように構成され得る。図２は、情報処理装置１のハードウェア構成を示す図である。
【００２７】
情報処理装置１は、入力部２、制御部３、媒体Ｉ／Ｆ（ＩｎｔｅｒＦａｃｅ）４、通信Ｉ／Ｆ（ＩｎｔｅｒＦａｃｅ）５、出力部６、記憶部７、バッファメモリ８、及びバス９を有する。入力部２、制御部３、媒体Ｉ／Ｆ４、通信Ｉ／Ｆ５、出力部６、記憶部７、及びバッファメモリ８は、バス９を介して互いに通信可能に接続されている。
【００２８】
入力部２は、情報を受け付け可能である。入力部２は、例えば、キーボード、マウスなどである。制御部３は、情報処理装置１を統括的に制御する。制御部３は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等のハードウエアプロセッサである。媒体Ｉ／Ｆ４は、記録媒体に対して情報を読み書き可能である。通信Ｉ／Ｆ５は、ネットワーク（例えば、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）及び／又は有線ＬＡＮ）を介して、カメラ１００及び操作端末２００と通信可能である。出力部６は、情報を出力可能である。出力部６は、例えば、ディスプレイ、スピーカである。記憶部７は、情報を格納可能である。記憶部７は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）などである。記憶部７は、画像解析プログラム７ａを格納している。画像解析プログラム７ａは、画像解析機能の各処理を制御するためのプログラムである。バッファメモリ８は、情報を一時的に格納可能であり、制御部３により作業領域として使用され得る。バッファメモリ８は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）である。
【００２９】
例えば、情報処理装置１では、制御部３が画像解析プログラム７ａを記憶部７から読み出し、画像解析プログラム７ａに応じた各機能モジュールをコンパイル時に一括して又は処理の進行に応じて順次にバッファメモリ８上に展開する。これによって、画像解析プログラム７ａは、機能的に、図３に示すような構成を情報処理装置１内に実現可能である。すなわち、情報処理装置１は、機能的に、図３に示すように構成され得る。図３は、情報処理装置１の機能構成を示す図である。
【００３０】
情報処理装置１は、取得部１０、特定部２０、及びカウント部３０を有する。取得部１０は、対象空間の画像をカメラ１００から取得する。取得部１０は、画像デコード部１１を有する。画像デコード部１１は、カメラから入力された画像データを所定のフォーマットでデコードし、特定部２０で認識可能な画像情報に展開する。取得部１０は、対象空間の画像（画像情報）を特定部２０へ供給する。
【００３１】
特定部２０は、対象空間の画像から複数の移動体を検出し、複数の移動体の位置の変化を求め、位置の変化に応じた速度の類似度を求める。特定部２０は、複数の移動体の速度の類似度に基づいて、複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する。例えば、特定部２０は、移動体の速度が変化し始めるタイミング又は変化し終わるタイミングの類似度に基づいて、複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する。あるいは、特定部２０は、移動体の速度の変化傾向の類似度に基づいて、複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する。あるいは、特定部２０は、画像内における複数の移動体の速度の類似度と複数の移動体の色成分の類似度又は輝度成分の類似度とに基づいて、複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する。また、特定部２０は、複数の移動体の輝度成分の分布に基づいて、特定された２以上の移動体のうち実像である移動体と鏡像である移動体とを識別する。
【００３２】
特定部２０は、人物検出部２１、人物追跡部２２、人物情報管理部２３、動作変化計算部２４、動作変化比較部２５、色成分計算部２６、色成分比較部２７、輝度成分計算部２８、輝度成分比較部２９を有する。
【００３３】
人物検出部２１は、対象空間の画像から人物の画像を検出する。人物検出部２１は、図４に示すように、対象空間の画像から人物の画像を検出してもよい。図４は、移動体（人物）の検出処理を示す図である。
【００３４】
例えば、図４（ａ）に示す場合、人物検出部２１は、予め登録された顔領域のテンプレート画像との一致度が高い領域を探索することなどにより、画像から人物の顔に対応する顔領域ＦＲ１を検出する。人物検出部２１は、検出された顔領域ＦＲ１を含む領域についてエッジ検出等の輪郭抽出を行い、予め登録された頭部の輪郭画像との一致度が高い領域を探索することなどにより、人物の頭部に対応する頭部領域ＨＲ１を検出する。人物検出部２１は、頭部領域ＨＲ１を含む領域についてエッジ検出等の輪郭抽出を行い、予め登録された胴体の輪郭画像との一致度が高く且つ縦方向の長さが頭部領域ＨＲ１の約３倍になる領域を探索することなどにより、人物の胴体に対応する胴体領域ＢＲ１を検出する。人物検出部２１は、胴体領域ＢＲ１を含む領域についてエッジ検出等の輪郭抽出を行い、予め登録された下半身の輪郭画像との一致度が高く且つ輪郭について残りとなる領域を探索することなどにより、人物の下半身に対応する下半身領域ＬＲ１を検出する。これらに基づいて、人物検出部２１は、画像における人物の座標位置を座標情報として求める。人物検出部２１は、顔領域ＦＲ１、頭部領域ＨＲ１、胴体領域ＢＲ１、下半身領域ＬＲ１の情報を含む人物の画像の情報と座標情報とを検出結果として人物追跡部２２へ供給する。
【００３５】
あるいは、例えば、図４（ｂ）に示すように、人物検出部２１は、下半身の一部が欠けている人物の画像を検出してもよい。すなわち、図４（ａ）と同様にして、人物検出部２１は、顔領域ＦＲ２、頭部領域ＨＲ２、胴体領域ＢＲ２を順次に検出していき、下半身領域が検出されなかった場合、下半身の一部が欠けている人物の画像であると判断する。これらに基づいて、人物検出部２１は、画像における人物の座標位置を座標情報として求める。人物検出部２１は、顔領域ＦＲ２、頭部領域ＨＲ２、胴体領域ＢＲ２の情報を含む人物の画像の情報と座標情報とを検出結果として人物追跡部２２へ供給する。
【００３６】
人物追跡部２２は、人物検出部２１で検出した人物にＩＤ（ローカルＩＤ）を付与し、次フレーム以降で同一人物の追跡を行う。例えば、人物追跡部２２は、ローカルＩＤごとに、直前のフレーム画像の人物画像とのマッチング処理を行い、マッチングスコアが最大となる人物画像を同一人物としてそのローカルＩＤに関連付けて追跡する。
【００３７】
人物情報管理部２３は、人物追跡部２２で付与したローカルＩＤと人物検出部２１で検出した人物の画像情報と座標情報とを互いに関連付けた人物管理情報を時系列に保持する。人物情報管理部２３は、人物管理情報を逐次的に動作変化計算部２４、色成分計算部２６、輝度成分計算部２８へそれぞれ供給する。
【００３８】
動作変化計算部２４は、人物情報管理部２３にある人物の時系列の座標情報を基に、同一画像内の人物の移動時間変化に関する情報（動作変化情報）を算出する。動作変化計算部２４は、図５及び図６に示すように、画像内の人物の移動時間変化を算出してもよい。図５は、移動体の移動量の検出処理を示す図である。図５は、互いに時間的に続く各フレーム画像ＦＩ１〜ＦＩ７を示し、図示の簡略化のため、人物を線人間で示している。また、図５は、各人物のローカルＩＤがＰ１〜Ｐ３である場合を例示している。図６（ａ）は、計算された移動量の絶対値（≒速度の絶対値）を示す図であり、縦軸がフレーム間の移動量の絶対値を示し、横軸が時間を示している。図６（ｂ）は、計算された加速度を示す図であり、縦軸が加速度を示し、横軸が時間を示している。
【００３９】
動作変化計算部２４は、フレーム画像ＦＩ１とフレーム画像ＦＩ２とを比較する。動作変化計算部２４は、各人物Ｐ１〜Ｐ３について、座標位置の変化からフレーム画像ＦＩ２に波線で示すような動きベクトルを求め、その長さを移動量の絶対値として、図６（ａ）に示すグラフの時間ｔ１に対応した位置にプロットする。
【００４０】
動作変化計算部２４は、フレーム画像ＦＩ２とフレーム画像ＦＩ３とを比較する。動作変化計算部２４は、各人物Ｐ１〜Ｐ３について、座標位置の変化からフレーム画像ＦＩ３に波線で示すような動きベクトルを求め、その長さを移動量の絶対値として、図６（ａ）に示すグラフの時間ｔ２に対応した位置にプロットする。
【００４１】
動作変化計算部２４は、フレーム画像ＦＩ３とフレーム画像ＦＩ４とを比較する。動作変化計算部２４は、各人物Ｐ１〜Ｐ３について、座標位置の変化からフレーム画像ＦＩ４に波線で示すような動きベクトルを求め、その長さを移動量の絶対値として、図６（ａ）に示すグラフの時間ｔ３に対応した位置にプロットする。
【００４２】
動作変化計算部２４は、フレーム画像ＦＩ４とフレーム画像ＦＩ５とを比較する。動作変化計算部２４は、各人物Ｐ１〜Ｐ３について、座標位置の変化からフレーム画像ＦＩ５に波線で示すような動きベクトルを求め、その長さを移動量の絶対値として、図６（ａ）に示すグラフの時間ｔ４に対応した位置にプロットする。
【００４３】
動作変化計算部２４は、フレーム画像ＦＩ５とフレーム画像ＦＩ６とを比較する。動作変化計算部２４は、各人物Ｐ１〜Ｐ３について、座標位置の変化からフレーム画像ＦＩ６に波線で示すような動きベクトルを求め、その長さを移動量の絶対値として、図６（ａ）に示すグラフの時間ｔ５に対応した位置にプロットする。
【００４４】
動作変化計算部２４は、フレーム画像ＦＩ６とフレーム画像ＦＩ７とを比較する。動作変化計算部２４は、各人物Ｐ１〜Ｐ３について、座標位置の変化からフレーム画像ＦＩ７に波線で示すような動きベクトルを求め、その長さを移動量の絶対値として、図６（ａ）に示すグラフの時間ｔ６に対応した位置にプロットする。
【００４５】
これにより、図６（ａ）に示すような各人物Ｐ１〜Ｐ３の移動量の絶対値の時間的な変化が得られる。各人物Ｐ１〜Ｐ３の移動量の絶対値の時間的な変化は、近似的に、各人物Ｐ１〜Ｐ３の速度の絶対値の時間的な変化を表している。図６（ａ）では、人物Ｐ１の移動量の絶対値（≒速度の絶対値）の時間的な変化が破線で示され、人物Ｐ２の移動量の絶対値（≒速度の絶対値）の時間的な変化が実線で示され、人物Ｐ３の移動量の絶対値（≒速度の絶対値）の時間的な変化が一点鎖線で示されている。
【００４６】
また、動作変化計算部２４は、図６（ａ）に示すグラフにおける各プロット間の変化を直線で近似し、その直線の傾きから図６（ｂ）に示すような各人物Ｐ１〜Ｐ３の加速度を近似的に求める。図６（ｂ）では、人物Ｐ１の加速度の絶対値の時間的な変化が破線で示され、人物Ｐ２の加速度の絶対値の時間的な変化が実線で示され、人物Ｐ３の加速度の絶対値の時間的な変化が一点鎖線で示されている。
【００４７】
動作変化計算部２４は、計算された動作変化情報（例えば、図６（ａ）に示す速度の絶対値の時間的な変化の情報及び／又は図６（ｂ）に示す加速度の時間的な変化の情報）を動作変化比較部２５へ供給する。
【００４８】
動作変化比較部２５は、動作変化計算部２４で算出した各人物の移動時間変化の比較を人数分総当たりで行う。すなわち、動作変化比較部２５は、動作変化情報に基づいて、画像内で検出された複数の移動体（例えば、図５に示す人物Ｐ１〜Ｐ３）のうち同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する。
【００４９】
例えば、動作変化比較部２５は、図６（ａ）に示す速度の絶対値の時間的な変化を参照し、人物Ｐ１と人物Ｐ２とについて、速度が減少して０になるタイミングが時間ｔ２で一致し、速度が０から増加するタイミングが時間ｔ３で一致することから、互いに同一人物であると特定する。一方、動作変化比較部２５は、人物Ｐ３については、速度が変化し終わるタイミングが一致する他の人物が存在せず、速度が変化し始めるタイミングが一致する他の人物が存在しないことから、同一人物が存在しないと特定する。
【００５０】
あるいは、例えば、動作変化比較部２５は、図６（ｂ）に示す加速度の時間的な変化を参照し、人物Ｐ１と人物Ｐ２とについて、加速度が負である期間が一致し、加速度が正である期間が一致することから、互いに同一人物であると特定する。一方、動作変化比較部２５は、人物Ｐ３については、加速度が負である期間が一致する他の人物が存在せず、加速度が正である期間が一致する他の人物が存在しないことから、同一人物が存在しないと特定する。
【００５１】
動作変化比較部２５は、各人物の移動時間変化の比較結果（すなわち、複数の移動体のうち同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定した結果）をカウント部３０へ供給する。
【００５２】
色成分計算部２６は、人物検出部２１で検出された人物に含まれる色情報の抽出を行う。色成分計算部２６は、ローカルＩＤを保持している人物に対し、色成分ヒストグラムを生成する。色成分計算部２６は、図７に示すように、特徴抽出のために人物における複数の部位のそれぞれについて色成分ヒストグラムを生成してもよい。図７では、各人物Ｐ１，Ｐ２の頭部領域（顔領域ＦＲ１１，ＦＲ１２を除く）ＨＲ１１，ＨＲ１２、顔領域ＦＲ１１，ＦＲ１２、胴体領域ＢＲ１１，ＢＲ１２、下半身領域ＬＲ１１，ＬＲ１２について生成された色成分ヒストグラムを例示している。
【００５３】
例えば、色成分計算部２６は、人物Ｐ１の頭部領域ＨＲ１１の画像において、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の色成分について、信号レベル毎に画素数をカウントし、その分布をヒストグラムとしてプロットする。色成分計算部２６は、縦軸を合計の画素数で除算して画素数から色成分の存在率へ換算して示し、横軸を信号レベルの最大最小間が所定数（例えば、２５６）に分割された色成分の階調値（色の濃さ）へ換算して示し、図７に示すような人物Ｐ１の頭部領域ＨＲ１１の色成分ヒストグラムを得る。色成分計算部２６は、人物Ｐ１の顔領域ＦＲ１１の画像、人物Ｐ１の胴体領域ＢＲ１１の画像、人物Ｐ１の下半身領域ＬＲ１１の画像においても、同様にして色成分ヒストグラムを得る。
【００５４】
色成分計算部２６は、人物Ｐ２の頭部領域ＨＲ１２の画像において、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の色成分について、信号レベル毎に画素数をカウントし、その分布をヒストグラムとしてプロットする。色成分計算部２６は、縦軸を合計の画素数で除算して画素数から色成分の存在率へ換算して示し、横軸を信号レベルの最大最小間が所定数（例えば、２５６）に分割された色成分の階調値（色の濃さ）へ換算して示し、図７に示すような人物Ｐ２の頭部領域ＨＲ１２の色成分ヒストグラムを得る。色成分計算部２６は、人物Ｐ２の顔領域ＦＲ１２の画像、人物Ｐ２の胴体領域ＢＲ１２の画像、人物Ｐ２の下半身領域ＬＲ１２の画像においても、同様にして色成分ヒストグラムを得る。
【００５５】
なお、図示しないが、色成分計算部２６は、画像中における他の人物（例えば、図５に示す人物Ｐ３）についても、同様にして、人物の各部位の色成分ヒストグラムを得ることができる。また、色成分計算部２６は、人物が存在しないときの画像との差分を用いて人物背景を削除するとよりノイズの少ない色抽出が可能になる。
【００５６】
色成分計算部２６は、各人物の各部位の色成分ヒストグラムを色成分比較部２７へ供給する。
【００５７】
色成分比較部２７は、動作変化比較部２５でペアの候補とされた複数の人物像について、部位ごとに色成分ヒストグラムを比較してプロファイルの一致度を求める。
【００５８】
例えば、色成分比較部２７は、画像処理系のオープンソースソフトウェアライブラリであるＯｐｅｎＣＶを用いて、色成分計算部２６で得られた複数の色成分ヒストグラム間の比較を、バタチャリヤ距離やカイ二乗分布から求めてもよい。赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）のバタチャリヤ距離をそれぞれＳＲ、ＳＧ、ＳＢとすると、一致度（類似度）Ｓは、次の数式１により算出され得る。
Ｓ＝√（ＳＲ２＋ＳＧ２＋ＳＢ２）・・・数式１
【００５９】
色成分比較部２７は、一致度Ｓを人物像の複数の部位について平均化し、平均化された一致度ＳＡＶが判定閾値Ｓｔｈを超えていれば、互いに類似する色成分として検出され、平均化された一致度ＳＡＶが判定閾値Ｓｔｈ未満であれば、互いに非類似の色成分として検出される。互いに類似する色成分として検出された場合、すなわち、近い色成分が検出された場合は、比較された２つの人物が同一の人物に対応した像（実像、鏡像）であることが判る。
【００６０】
色成分比較部２７は、各人物の色成分の比較結果（すなわち、複数の移動体のうち同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定した結果）をカウント部３０へ供給する。
【００６１】
輝度成分計算部２８は、人物検出部２１で検出した人物画像のＲＧＢ成分をまずＹＵＶ成分に変換し、ＹＵＶ成分から輝度情報（Ｙ）をヒストグラムとして抽出する。輝度成分計算部２８は、ローカルＩＤを保持している人物に対し、人物全体のＲＧＢ成分を求め、求められたＲＧＢ成分をＹＵＶ変換し、変換後のＹＵＶ成分から輝度成分（Ｙ）を抽出する。輝度成分計算部２８は、輝度成分（Ｙ）の抽出を人物のカラー画像に対するＧｒａｙスケール変換として実施してもよい。
【００６２】
例えば、図８に示すように、輝度成分計算部２８は、フレーム画像ＦＩ２１における（例えば、白などの明るい部分を有する）人物Ｐ１’，Ｐ２’について人物領域ＰＩ２１１，ＰＩ２１２のグレースケール画像を生成する。輝度成分計算部２８は、人物領域ＰＩ２１１，ＰＩ２１２のグレースケール画像のそれぞれについて、輝度レベル毎に画素数をカウントし、その分布をヒストグラムとしてプロットする。輝度成分計算部２８は、縦軸を合計の画素数で除算して画素数から輝度成分の存在率へ換算して示し、横軸を輝度レベルの最大最小間が所定数（例えば、２５６）に分割された輝度成分の階調値へ換算して示し、図８に示すような人物Ｐ１’，Ｐ２’の輝度成分ヒストグラムを得る。
【００６３】
例えば、図９に示すように、輝度成分計算部２８は、フレーム画像ＦＩ３１における（例えば、黒などの暗い部分を有する）人物Ｐ１”，Ｐ２”について人物領域ＰＩ３１１，ＰＩ３１２のグレースケール画像を生成する。輝度成分計算部２８は、人物領域ＰＩ３１１，ＰＩ３１２のグレースケール画像のそれぞれについて、輝度レベル毎に画素数をカウントし、その分布をヒストグラムとしてプロットする。輝度成分計算部２８は、縦軸を合計の画素数で除算して画素数から輝度成分の存在率へ換算して示し、横軸を輝度レベルの最大最小間が所定数（例えば、２５６）に分割された輝度成分の階調値へ換算して示し、図９に示すような人物Ｐ１”，Ｐ２”の輝度成分ヒストグラムを得る。
【００６４】
輝度成分計算部２８は、各人物の輝度成分ヒストグラムを輝度成分比較部２９へ供給する。
【００６５】
輝度成分比較部２９は、動作変化比較部２５でペアの候補とされたが色成分比較部２７の比較結果で色成分が大きく異なっていた複数の人物像のそれぞれについて、輝度成分ヒストグラムのスペクトル幅を求める。
【００６６】
例えば、図８に示すように、輝度成分比較部２９は、人物Ｐ１’，Ｐ２’について、輝度成分ヒストグラムのスペクトル幅をＷ２１１，Ｗ２１２として求め、両者のスペクトル幅ＰＷ２１１，Ｗ２１２を比較する。輝度成分比較部２９は、小さい方のスペクトル幅Ｗ２１１に対して大きい方のスペクトル幅Ｗ２１２が閾値倍（例えば、１．５倍）以上であれば、小さい方のスペクトル幅に対応した人物Ｐ１’が鏡像であったと判定してもよい。
【００６７】
例えば、図９に示すように、輝度成分比較部２９は、人物Ｐ１”，Ｐ２”について、輝度成分ヒストグラムのスペクトル幅をＷ３１１，Ｗ３１２として求め、両者のスペクトル幅ＰＷ３１１，Ｗ３１２を比較する。輝度成分比較部２９は、小さい方のスペクトル幅Ｗ３１１に対して大きい方のスペクトル幅Ｗ３１２が閾値倍（例えば、１．５倍）以上であれば、小さい方のスペクトル幅に対応した人物Ｐ１”が鏡像であったと判定してもよい。
【００６８】
なお、図３に示す輝度成分比較部２９は、輝度成分ヒストグラムのスペクトル幅に代えて、スペクトルの成分の広がり分散（あるいは標準偏差）を用いて、比較を行ってもよい。
【００６９】
あるいは、輝度成分比較部２９は、動作変化比較部２５でペアの候補とされた複数の人物像について、輝度成分計算部２８で得られた輝度成分の比較を行う。輝度成分比較部２９は、複数の人物像について、輝度成分ヒストグラムを小さい方の幅の範囲で比較してプロファイルの一致度を求める。そして、一致度が判定閾値を超えていれば、互いに類似する輝度成分として検出され、一致度が判定閾値未満であれば、互いに非類似の輝度成分として検出される。すなわち、プロファイルの幅に差があり且つ小さい方の幅の範囲で比較したときに近い輝度成分が検出された場合は、両者をペアの関係にあるとみなす。この場合、（１）の処理で検出したペアの候補がペアでることが判る。
【００７０】
輝度成分比較部２９は、各人物の輝度成分の比較結果（すなわち、複数の移動体のうち同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定した結果）をカウント部３０へ供給する。
【００７１】
カウント部３０は、特定部２０の特定結果に基づいて、複数の移動体に対応した複数の実移動体の数をカウントする。すなわち、カウント部３０は、同一の実移動体に対応すると特定された２以上の移動体のうち重複する移動体をカウント対象から除外して、複数の移動体に対応した複数の実移動体の数をカウントする。あるいは、特定部２０により実像である移動体と鏡像である移動体とが識別された場合、カウント部３０は、特定された２以上の移動体のうち鏡像である移動体をカウント対象から除外して、複数の移動体に対応した複数の実移動体の数をカウントする。
【００７２】
カウント部３０は、人数カウント部３１を有する。動作変化比較部の比較結果をＣＲ１とし、色成分比較部２７の比較結果をＣＲ２とし、輝度成分比較部２９の比較結果をＣＲ３とするとき、人数カウント部３１は、（ＣＲ１）ＡＮＤ｛（ＣＲ２）ＯＲ（ＣＲ３）｝を計算することで、人物のダブりを排除した形で、各人物にグローバルＩＤを付与する。すなわち、人数カウント部３１は、同一の人物のペアとされた複数の人物に共通のグローバルＩＤを付与し、異なる人物とされた人物には異なるグローバルＩＤを付与する。そして、人数カウント部３１は、グローバルＩＤの発行数をカウントすることで、人物のダブりを排除した形で、画像内の人物のカウントを行う。
【００７３】
次に、情報処理装置１の動作について図１０を用いて説明する。図１０は、情報処理装置１の動作を示すフローチャートである。
【００７４】
情報処理装置１における取得部１０は、カメラ画像を取得しデコードすると（Ｓ１）、デコード結果を特定部２０へ供給する。特定部２０は、画像内に人物が存在するか否か判断する（Ｓ２）。特定部２０は、画像内に人物が存在しなければ（Ｓ２でＮｏ）、処理をＳ１に戻し、画像内に人物が存在すれば（Ｓ２でＹｅｓ）、画像内に人物管理用のローカルＩＤが未付与の人物が存在するか判断する（Ｓ３）。特定部２０は、画像内にローカルＩＤが未付与の人物が存在しなければ（Ｓ３でＮｏ）、Ｓ４をスキップして処理をＳ５へ進め、画像内にローカルＩＤが未付与の人物が存在すれば（Ｓ３でＹｅｓ）、未付与の人物にローカルＩＤを発行して付与する（Ｓ４）。
【００７５】
Ｓ４を行ったことに応じて、特定部２０は、人物情報管理部２３で管理している情報を更新する（Ｓ５）。すなわち、特定部２０は、人物情報管理部２３で管理している情報に対して、ローカルＩＤが付与された人物の人物領域の画像データと画面内の人物座標データとを追加して更新する。
【００７６】
特定部２０は、設定フレーム数以上のデータが蓄積されたか否か判断し（Ｓ６）、蓄積されたデータの数が設定フレーム数未満であれば（Ｓ６でＮｏ）、処理をＳ１へ戻す。特定部２０は、蓄積されたデータの数が設定フレーム数以上であれば（Ｓ６でＹｅｓ）、それぞれの画像内の人物に対し、人物の座標データを用いて、移動変化の時間サンプリングデータを算出する（Ｓ７）。
【００７７】
特定部２０は、時間軸視点で、移動変化が類似した人物が存在するか否かを判断し（Ｓ８）、移動変化が類似した人物が存在しなければ（Ｓ８でＮｏ）、処理をＳ１へ戻す。特定部２０は、移動変化が類似した人物が存在すれば（Ｓ８でＹｅｓ）、人物情報管理部２３で管理している情報を更新する（Ｓ９）。すなわち、特定部２０は、人物情報管理部２３で管理している情報に対して、Ｓ８で類似と判定した組み合わせの人物に対して同一の移動変化ＩＤを付与して更新する。
【００７８】
特定部２０は、同一の移動変化ＩＤを保持している複数の人物に対し、色成分ヒストグラムを生成し（Ｓ１０）、色成分の分布が類似した人物が存在するか否かを判断する（Ｓ１１）。
【００７９】
特定部２０は、色成分の分布が類似した人物が存在すれば（Ｓ１１でＹｅｓ）、人物情報管理部２３で管理している情報を更新する（Ｓ１２）。すなわち、特定部２０は、人物情報管理部２３で管理している情報に対して、Ｓ１１で類似と判定した組み合わせの人物に対して同一のグローバルＩＤを付与して更新する。
【００８０】
特定部２０は、色成分の分布が類似した人物が存在しなければ（Ｓ１１でＮｏ）、移動変化ＩＤを保持している人物に対し、画像のＲＧＢ−＞ＹＵＶ変換を行う（Ｓ１３）。特定部２０は、ＹＵＶ変換後の画像から輝度成分（Ｙ成分）を抽出し、輝度成分ヒストグラムを生成する（Ｓ１４）。特定部２０は、輝度成分ヒストグラムのプロファイルを参照し、スペクトル幅の差が大きいか否かを判断する（Ｓ１５）。特定部２０は、複数の人物の輝度成分ヒストグラムを比較し、小さい方のスペクトル幅に対して大きい方のスペクトル幅が閾値倍（例えば、１．５倍）以上であれば、スペクトル幅の差が大きく両者が互いにペアであると判断し、小さい方のスペクトル幅に対して大きい方のスペクトル幅が閾値倍（例えば、１．５倍）未満であれば、スペクトル幅の差が大きくなく両者が互いにペアの関係にないと判断してもよい。
【００８１】
特定部２０は、スペクトル幅の差が大きくなければ（Ｓ１５でＮｏ）、処理をＳ１へ戻す。特定部２０は、スペクトル幅の差が大きければ（Ｓ１５でＹｅｓ）、特定部２０による特定結果をカウント部３０へ供給する。カウント部３０は、特定部２０による特定結果に基づいて、人物情報管理部２３で管理している情報を更新する（Ｓ１６）。すなわち、カウント部３０は、人物情報管理部２３で管理している情報に対して、Ｓ１５でペアと判定した組み合わせの人物に対して同一のグローバルＩＤを付与して更新する。
【００８２】
カウント部３０は、人数カウントの集計のタイミングであるか否かを判断し（Ｓ１７）、人数カウントの集計のタイミングでなければ（Ｓ１７でＮｏ）、処理をＳ１に戻す。
【００８３】
カウント部３０は、人数カウントの集計のタイミングであれば（Ｓ１７でＹｅｓ）、人物情報管理部２３で管理している情報を更新する（Ｓ１８）。すなわち、カウント部３０は、人物情報管理部２３で管理している情報に対して、グローバルＩＤが未付与である人物に対してグローバルＩＤを付与して更新する。
【００８４】
そして、カウント部３０は、グローバルＩＤの発行数をカウントすることによって、人物の人数を集計する（Ｓ１９）。
【００８５】
以上のように、実施形態では、情報処理装置１において、画像内に映った複数の移動体のうち鏡などの反射体に映り込んだ移動体がいるかどうかを判別し、実像と鏡像とで重複する移動体をカウント対象から外しながら移動体の数をカウントする。これにより、移動体のカウント精度を向上できる。
【００８６】
また、実施形態では、情報処理装置１において、特定部２０は、例えば、移動体の速度が変化し始めるタイミング又は変化し終わるタイミングの類似度に基づいて、複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する。これにより、同一の実移動体に対応する２以上の移動体を精度よく特定することができる。
【００８７】
また、実施形態では、情報処理装置１において、特定部２０は、例えば、移動体の速度の変化傾向の類似度に基づいて、複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する。これにより、同一の実移動体に対応する２以上の移動体を精度よく特定することができる。
【００８８】
また、実施形態では、情報処理装置１において、特定部２０は、例えば、画像内における複数の移動体の速度の類似度と複数の移動体の色成分の類似度又は輝度成分の類似度とに基づいて、複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する。これにより、同一の実移動体に対応する２以上の移動体を精度よく特定することができる。
【００８９】
また、実施形態では、情報処理装置１において、特定部２０は、複数の移動体の輝度成分の分布に基づいて、特定された２以上の移動体のうち実像である移動体と鏡像である移動体とを識別する。これにより、同一の実移動体に対応する実像の移動体と鏡像の移動体とをそれぞれ精度よく特定することができる。
【００９０】
また、実施形態では、情報処理装置１において、カウント部３０は、特定された２以上の移動体のうち重複する移動体をカウント対象から除外して、複数の移動体に対応した複数の実移動体の数をカウントする。これにより、画像内に映った複数の移動体のうちの実際の移動体の数を精度よくカウントすることができる。
【００９１】
また、実施形態では、情報処理装置１において、特定部２０は、複数の移動体の輝度成分の分布に基づいて、特定された２以上の移動体のうち実像である移動体と鏡像である移動体とを識別する。カウント部３０は、特定された２以上の移動体のうち鏡像である移動体をカウント対象から除外して、複数の移動体に対応した複数の実移動体の数をカウントする。これにより、画像内に映った複数の移動体のうちの実像の移動体の数を精度よくカウントすることができる。
【００９２】
また、実施形態では、情報処理装置１において、画像解析プログラム７ａは、情報処理装置１を特定部２０とカウント部３０ととして機能させる。特定部２０は、画像内における複数の移動体の位置の変化に応じた速度の類似度に基づいて、複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する。カウント部３０は、特定部２０の特定結果に基づいて、複数の移動体に対応した複数の実移動体の数をカウントする。これにより、移動体のカウント精度を向上できる。
【符号の説明】
【００９３】
１  情報処理装置
７ａ  画像解析プログラム
２０  特定部
３０  カウント部
【図１】
2020087358.tif 000003
【図２】
2020087358.tif 000004
【図３】
2020087358.tif 000005
【図４】
2020087358.tif 000006
【図５】
2020087358.tif 000007
【図６】
2020087358.tif 000008
【図７】
2020087358.tif 000009
【図８】
2020087358.tif 000010
【図９】
2020087358.tif 000011
【図１０】
2020087358.tif 000012
【手続補正書】
【提出日】平成31年3月12日(2019.3.12)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像内における複数の移動体の位置の変化に応じた速度の類似度に基づいて、前記複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する特定部と、
前記特定部の特定結果に基づいて、前記複数の移動体に対応した複数の実移動体の数をカウントするカウント部と、
を備え、
前記特定部は、前記移動体の速度が変化し始めるタイミング又は変化し終わるタイミングの類似度に基づいて、前記複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する
情報処理装置。
【請求項２】
画像内における複数の移動体の位置の変化に応じた速度の類似度に基づいて、前記複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する特定部と、
前記特定部の特定結果に基づいて、前記複数の移動体に対応した複数の実移動体の数をカウントするカウント部と、
を備え、
前記特定部は、前記移動体の速度の変化傾向の類似度に基づいて、前記複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する
情報処理装置。
【請求項３】
前記特定部は、前記画像内における前記複数の移動体の速度の類似度と前記複数の移動体の色成分の類似度又は輝度成分の類似度とに基づいて、前記複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記特定部は、前記複数の移動体の輝度成分の分布に基づいて、前記特定された２以上の移動体のうち実像である移動体と鏡像である移動体とを識別する
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記カウント部は、前記特定された２以上の移動体のうち重複する移動体をカウント対象から除外して、前記複数の移動体に対応した複数の実移動体の数をカウントする
請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記特定部は、前記複数の移動体の輝度成分の分布に基づいて、前記特定された２以上の移動体のうち実像である移動体と鏡像である移動体とを識別し、
前記カウント部は、前記特定された２以上の移動体のうち前記鏡像である移動体をカウント対象から除外して、前記複数の移動体に対応した複数の実移動体の数をカウントする
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項７】
コンピュータを
画像内における複数の移動体の位置の変化に応じた速度の類似度に基づいて、前記複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する特定部と、
前記特定部の特定結果に基づいて、前記複数の移動体に対応した複数の実移動体の数をカウントするカウント部と、
として機能させ、
前記特定部は、前記移動体の速度が変化し始めるタイミング又は変化し終わるタイミングの類似度に基づいて、前記複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する
プログラム。
【請求項８】
コンピュータを
画像内における複数の移動体の位置の変化に応じた速度の類似度に基づいて、前記複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する特定部と、
前記特定部の特定結果に基づいて、前記複数の移動体に対応した複数の実移動体の数をカウントするカウント部と、
として機能させ、
前記特定部は、前記移動体の速度の変化傾向の類似度に基づいて、前記複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する
プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
本願の開示する情報処理装置は、一つの態様において、画像内における複数の移動体の位置の変化に応じた速度の類似度に基づいて、前記複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する特定部と、前記特定部の特定結果に基づいて、前記複数の移動体に対応した複数の実移動体の数をカウントするカウント部とを有し、前記特定部は、前記移動体の速度が変化し始めるタイミング又は変化し終わるタイミングの類似度に基づいて、前記複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する。
本願の開示する情報処理装置は、一つの態様において、画像内における複数の移動体の位置の変化に応じた速度の類似度に基づいて、前記複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する特定部と、前記特定部の特定結果に基づいて、前記複数の移動体に対応した複数の実移動体の数をカウントするカウント部とを有し、前記特定部は、前記移動体の速度の変化傾向の類似度に基づいて、前記複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
本願の開示するプログラムは、一つの態様において、情報処理装置を画像内における複数の移動体の位置の変化に応じた速度の類似度に基づいて、前記複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する特定部と、前記特定部の特定結果に基づいて、前記複数の移動体に対応した複数の実移動体の数をカウントするカウント部として機能させ、前記特定部は、前記移動体の速度が変化し始めるタイミング又は変化し終わるタイミングの類似度に基づいて、前記複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する。
本願の開示するプログラムは、一つの態様において、情報処理装置を画像内における複数の移動体の位置の変化に応じた速度の類似度に基づいて、前記複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する特定部と、前記特定部の特定結果に基づいて、前記複数の移動体に対応した複数の実移動体の数をカウントするカウント部として機能させ、前記特定部は、前記移動体の速度の変化傾向の類似度に基づいて、前記複数の移動体における同一の実移動体に対応する２以上の移動体を特定する。