(57)【要約】【課題】  本発明は、画像から人物を特定する処理において、人物を特定する精度の低下を抑制しつつ、処理時間を削減する技術の提供を目的とする。【解決手段】  検出手段は、画像に含まれる人物を検出する。追尾手段は、検出手段により検出された人物を追尾する追尾処理を実行する。算出手段は、追尾手段により追尾される人物と、特定対象とする人物である登録人物と、の類似度を算出する。決定手段は、追尾手段により追尾される第１人物に対し、追尾処理が行われる複数フレームの画像の各々において算出手段により算出された類似度に基づき、画像に含まれる人物が登録人物であるかを判定するために用いる１又は複数のフレームである判定フレームを決定する。判定手段は、決定手段により決定された判定フレームの画像において、追尾手段により追尾される第２人物に対して算出された類似度に基づき、当該第２人物が登録人物であるか判定する。【選択図】  図３
2020071720.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像に含まれる人物を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された人物を追尾する追尾処理を実行する追尾手段と、
前記追尾手段により追尾される人物と、特定対象とする人物である登録人物と、の類似度を算出する算出手段と、
前記追尾手段により追尾される第１人物に対し、前記追尾処理が行われる複数フレームの画像の各々において前記算出手段により算出された類似度に基づき、画像に含まれる人物が登録人物であるかを判定するために用いる１又は複数のフレームである判定フレームを決定する決定手段と、
前記決定手段により決定された判定フレームの画像において、前記追尾手段により追尾される第２人物に対して算出された類似度に基づき、当該第２人物が登録人物であるか判定する判定手段と、を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記検出手段により検出された人物に対し前記追尾処理が行われる複数フレームの画像の各々を識別する識別情報と、前記追尾手段により追尾される当該人物に対し前記複数フレームの画像の各々において前記算出手段により算出された類似度と、が関連付けられた情報である算出情報を記憶する記憶手段を有することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記決定手段は、前記追尾手段により追尾される前記第１人物に対する前記算出情報に基づき、画像に含まれる人物が登録人物であるかを判定するために用いる１又は複数のフレームである判定フレームを決定することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記決定手段は、前記第１人物に対する前記算出情報に基づき、前記第１人物に対し最も高い類似度が算出されたフレームである最大フレームを少なくとも含む１又は複数のフレームを前記判定フレームとして決定する請求項２または３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記決定手段は、前記追尾手段により追尾される前記第１人物を含む複数の人物の各々に対する前記算出情報に基づき、画像に含まれる人物が登録人物であるかを判定するために用いる１又は複数のフレームである判定フレームを決定することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記決定手段は、前記複数の人物の各々に対する前記算出情報の各々に基づき、前記複数の人物の各々に対する最大フレームの各々を含む複数のフレームを前記判定フレームとして決定することを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記第２人物は、前記第１人物に対し前記算出手段により算出された類似度に基づき前記決定手段により判定フレームが決定された後、前記追尾手段により前記追尾処理が開始される人物であることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記追尾手段により追尾される人物を含む画像から当該人物の顔の画像である顔画像を抽出する抽出手段を更に有し、
前記算出手段は、前記追尾手段により追尾される人物の顔画像と、特定対象とする人物である登録人物の顔画像と、の類似度を算出することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記抽出手段は、前記顔画像から特徴量を抽出し、
前記照合手段は、前記追尾手段により追尾される人物の顔画像から前記抽出手段により抽出された特徴量と、特定対象とする人物である登録人物の顔画像の特徴量と、から類似度を算出することを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
画像に含まれる人物を検出する検出工程と、
前記検出工程により検出された人物を追尾する追尾処理を実行する追尾工程と、
前記追尾工程により追尾される人物と、特定対象とする人物である登録人物と、の類似度を算出する算出工程と、
前記追尾工程により追尾される第１人物に対し、前記追尾処理が行われる複数フレームの画像の各々において前記算出工程により算出された類似度に基づき、画像に含まれる人物が登録人物であるかを判定するために用いる１又は複数のフレームである判定フレームを決定する決定工程と、
前記決定工程により決定された判定フレームの画像において、前記追尾工程により追尾される第２人物に対して算出された類似度に基づき、当該第２人物が登録人物であるか判定する判定工程と、を有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１１】
画像を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により撮像される画像に含まれる人物を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された人物を追尾する追尾処理を実行する追尾手段と、
前記追尾手段により追尾される人物と、特定対象とする人物である登録人物と、の類似度を算出する算出手段と、
前記追尾手段により追尾される第１人物に対し、前記追尾処理が行われる複数フレームの画像の各々において前記算出手段により算出された類似度に基づき、画像に含まれる人物が登録人物であるかを判定するために用いる１又は複数のフレームである判定フレームを決定する決定手段と、
前記決定手段により決定された判定フレームの画像において、前記追尾手段により追尾される第２人物に対して算出された類似度に基づき、当該第２人物が登録人物であるか判定する判定手段と、を有することを特徴とするシステム。
【請求項１２】
コンピュータを、請求項１乃至９のいずれか一項に記載された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、情報処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
監視対象とする領域を移動する人物が誰であるかを特定するために、撮像装置が撮像する画像に含まれる人物の顔や全身の特徴量と、予め登録しておいて特定対象とする登録人物の特徴量と、を用いて、当該人物が誰であるかを特定する技術がある。
【０００３】
このような技術において、移動する人物を特定する場合、移動中に発生する顔向きや照明の変動による影響で、偶発的に他人との類似度が高くなり、人物を特定する精度が低下してしまう課題がある。このような課題に対し、特許文献１では、追跡された人物について直近の複数の画像に対して登録画像との類似度を算出し、複数の画像ごとに算出された登録画像との類似度に基づき、当該人物が登録人物であるか特定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−１０１５５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、所定数のフレームの画像を用いて人物の特定を行うにあたり、使用する画像のフレームの数が多いと、人物を特定する精度は向上するものの、人物を特定する処理に時間がかかってしまう。一方、使用する画像のフレームの数が少ないと、処理時間は削減されるものの、人物を特定する精度は低下してしまう。
【０００６】
そこで本発明は、画像から人物を特定する処理において、人物を特定する精度の低下を抑制しつつ、処理時間を削減する技術の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、例えば、本発明に係る情報処理装置は以下の構成を備える。すなわち、画像に含まれる人物を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された人物を追尾する追尾処理を実行する追尾手段と、前記追尾手段により追尾される人物と、特定対象とする人物である登録人物と、の類似度を算出する算出手段と、前記追尾手段により追尾される第１人物に対し、前記追尾処理が行われる複数フレームの画像の各々において前記算出手段により算出された類似度に基づき、画像に含まれる人物が登録人物であるかを判定するために用いる１又は複数のフレームである判定フレームを決定する決定手段と、前記決定手段により決定された判定フレームの画像において、前記追尾手段により追尾される第２人物に対して算出された類似度に基づき、当該第２人物が登録人物であるか判定する判定手段と、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、画像から人物を特定する処理において、人物を特定する精度の低下を抑制しつつ、処理時間を削減することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】システムの構成を示す図である。
【図２】情報処理装置１００の機能ブロックを示す図である。
【図３】人物を特定する処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】判定フレーム数を決定する処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】登録人物の情報が格納されたテーブルを示す図である。
【図６】人物の履歴情報の一例を示す図である。
【図７】人物を特定する処理を説明するための図である。
【図８】人物に対し算出された類似度の結果を示す図である。
【図９】人物に対し算出された類似度の結果を示す図である。
【図１０】人物を特定する処理を説明するための図である。
【図１１】人物を特定する処理を説明するための図である。
【図１２】人物の履歴情報の一例を示す図である。
【図１３】各装置のハードウェア構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、添付図面を参照しながら、本発明に係る実施形態について説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、図示された構成に限定されるものではない。
【００１１】
（実施形態１）
図１は、本実施形態におけるシステム構成を示す図である。本実施形態におけるシステムは、情報処理装置１００、撮像装置１１０、記録装置１２０、およびディスプレイ１３０を有している。
【００１２】
情報処理装置１００、撮像装置１１０、および記録装置１２０は、ネットワーク１４０を介して相互に接続されている。ネットワーク１４０は、例えばＥＴＨＥＲＮＥＴ（登録商標）等の通信規格に準拠する複数のルータ、スイッチ、ケーブル等から実現される。
【００１３】
なお、ネットワーク１４０は、インターネットや有線ＬＡＮ（ＬＯＣＡＬ  ＡＲＥＡ  ＮＥＴＷＯＲＫ）、無線ＬＡＮ（ＷＩＲＥＬＥＳＳ  ＬＡＮ）、ＷＡＮ（ＷＩＤＥ  ＡＲＥＡ  ＮＥＴＷＯＲＫ）等により実現されてもよい。
【００１４】
情報処理装置１００は、撮像装置１１０が撮像した画像に対して、人物を特定する処理や、人物を特定する際に用いる判定フレーム数を決定する処理などの情報処理を実行する装置である。なお、画像から人物を特定する処理や、人物を特定する際に用いる判定フレーム数を決定する処理などの情報処理についての詳しい説明は後述する。なお、情報処理装置１００は、例えば、後述する情報処理の機能を実現するためのプログラムがインストールされたパーソナルコンピュータ等によって実現される。
【００１５】
撮像装置１１０は、画像を撮像する装置である。撮像装置１１０は、撮像した画像に基づく画像データと、撮像装置１１０を識別する識別情報と、画像を撮像した時刻に関する情報と、を関連付けて、ネットワーク１４０を介して、情報処理装置１００や記録装置１２０へ送信する。なお、本実施形態に係るシステムにおいて、撮像装置１１０は１つでもよいし、複数であってもよい。
【００１６】
記録装置１２０は、撮像装置１１０の各々が撮像した画像の画像データと、撮像装置１１０の識別情報と、画像を撮像した時刻とを関連付けて記録する。そして、情報処理装置１００からの要求に従って、記録装置１２０は、記録したデータ（画像、ＩＤ、時刻等）を情報処理装置１００へ送信する。
【００１７】
ディスプレイ１３０は、ＬＣＤ（ｌｉｑｕｉｄ  ｃｒｙｓｔａｌ  ｄｉｓｐｌａｙ）等により構成されている。また、ディスプレイ１３０は、ＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ  Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）等の通信規格に準拠したディスプレイケーブルを介して情報処理装置１００と接続されている。
【００１８】
また、ディスプレイ１３０は、表示手段として機能し、撮像装置１１０が撮像した画像や、後述する情報処理に係る設定画面等を表示する。なお、ディスプレイ１３０、情報処理装置１００、および記録装置１２０の少なくともいずれか２つ又は全ては、単一の筐体に設けられてもよい。
【００１９】
次に、図２に示す本実施形態に係る情報処理装置１００の機能ブロックを参照して、本実施形態に係る情報処理装置１００の情報処理について説明する。
【００２０】
なお、図２に示す各機能は、本実施形態の場合、情報処理装置１００のＲＯＭ１３２０に格納されたコンピュータプログラムを情報処理装置１００のＣＰＵ１３００が実行することにより実現されるものとする。
【００２１】
通信部２００は、図１３を参照して後述するＩ／Ｆ１３４０によって実現でき、ネットワーク１４０を介して、撮像装置１１０や記録装置１２０と通信を行う。通信部２００は、例えば、撮像装置１１０が撮像した画像の画像データを受信したり、撮像装置１１０を制御するための制御コマンドを撮像装置１１１へ送信したりする。なお、制御コマンドは、例えば、撮像装置１１０に対して画像を撮像するよう指示を行うコマンドなどを含む。
【００２２】
記憶部２０１は、図１３を参照して後述するＲＡＭ１３１０やＨＤＤ１３３０等によって実現でき、情報処理装置１００による情報処理に関わる情報やデータを記憶する。例えば、記憶部２０１は、画像から人物を特定するにあたって、特定対象とする人物である登録人物に関する情報を記憶する。なお、登録人物に関する情報についての詳細な説明については後述する。
【００２３】
表示制御部２０２は、撮像装置１１０が撮像した画像や、本実施形態に係る情報処理に関する設定を行う設定画面、情報処理の結果を示す情報などをディスプレイ１３０に表示させる。表示制御部２０２は、例えば、判定部２０９における判定の結果に基づき、特定した人物の結果を示す情報をディスプレイ１３０に表示させる。
【００２４】
操作受付部２０３は、キーボードやマウス等の入力装置（不図示）を介して、ユーザが行った操作に関する情報を受け付ける。設定部２０４は、情報処理装置１００による情報処理に関する設定を行う。
【００２５】
検出部２０５は、画像における人物を検出する検出処理を実行する。本実施形態における検出部２０５は、照合パターン（辞書）を使用して、パターンマッチング等を行うことにより画像に含まれる人物を検出する検出処理を行う。
【００２６】
追尾部２０６は、検出部２０５により検出された人物を追尾する追尾処理を実行する。本実施形態における追尾部２０６は、例えば、撮像装置１１０が撮像した画像のフレームを対象にして次のような処理を行う。追尾部２０６は、現在のフレームよりも１つ以上前のフレームの画像から検出部２０５により検出された人物と同じ人物が現在のフレームの画像に存在する場合、それぞれのフレームにおける人物同士を対応づける。すなわち、時間的に近い複数のフレームについて画像間で人物を追尾する。なお、追尾部２０６による追尾処理の詳細な説明については後述する。
【００２７】
抽出部２０７は、追尾部２０６により追尾される人物を含む画像から、当該人物の顔の画像（以下、顔画像）を抽出する。さらに、抽出部２０７は、画像から抽出した人物の顔画像から当該人物の特徴を示す情報である特徴量を抽出する。なお、本実施形態における人物の特徴量としては、色、エッジ、テクスチャ、髪の色、顔の器官の形状、サングラスの有無、髭の有無等といった情報があるが、人物の特徴を示す情報であればよく特に限定はされない。
【００２８】
算出部２０８は、追尾部２０６により追尾される人物と、登録人物と、の類似度を算出する。なお、本実施形態における算出部２０８は、追尾部２０６により追尾される人物の画像から抽出部２０７により抽出された顔画像の特徴量と、登録人物の顔画像の特徴量と、から類似度を算出する。類似度の算出方法として、公知の技術を用いればよい。例えば、類似度の算出方法として、抽出された顔画像の特徴量のベクトルと登録人物の顔画像の特徴量のベクトルとを用いて、特徴量のベクトル同士が成す角度のコサインをとる方法などを用いてもよい。なお、記憶部２０１は、追尾部２０６により追尾される人物に対し、追尾処理が行われる複数フレームの画像の各々と、複数フレームの画像の各々において算出部２０８により算出された登録人物との類似度と、が関連付けられた情報である算出情報を記憶する。なお算出情報に関する詳細な説明については後述する。
【００２９】
判定部２０９は、１又は複数のフレームである判定フレームの画像の各々において、追尾部２０６により追尾される人物に対して算出された類似度に基づき、当該人物が登録人物であるか判定する。なお、判定部２０９による処理の詳細な説明については後述する。
【００３０】
決定部２１０は、追尾部２０６により追尾される人物に対し、追尾処理が行われる複数フレームの画像の各々と、複数フレームの画像の各々において算出部２０８により算出された登録人物との類似度と、に基づき、判定フレームを決定する。なお、決定部２１０による判定フレームを決定する処理の詳細な説明については後述する。
【００３１】
通知制御部２１１は、判定部２０９における判定の結果に基づき、特定した人物の結果を示す情報をクライアント装置（不図示）等に通知する。通知方法として、例えば、判定部２０９における判定の結果を示す情報をテキストメッセージとして外部装置に送信してもよいし、音声メッセージとして通知してもよく、特に限定されない。
【００３２】
次に図３に示すフローを参照して、情報処理装置１００が実行する情報処理について更に詳細に説明する。なお、図３（ａ）に示す情報処理を実行することで、撮像された画像に含まれる人物が誰であるかを特定することができる。また、図３（ｂ）に示す情報処理を実行することで、画像に含まれる人物と、登録人物との類似度を算出することができる。
【００３３】
なお、図３（ａ）および図３（ｂ）に示すフローチャートの処理は、ユーザによる操作に従って開始または終了するものとする。なお、図３（ａ）および図３（ｂ）に示すフローチャートの処理は、例えば、情報処理装置１００の電源がオンになったときに開始され、電源がオフになったときに終了するようにしてもよい。なお、図３（ａ）および図３（ｂ）に示すフローチャートの処理は、情報処理装置１００のＲＯＭ１３２０に格納されたコンピュータプログラムを情報処理装置１００のＣＰＵ１３００が実行して実現される図２に示す各機能ブロックにより実行されるものとする。
【００３４】
まず、Ｓ３０１にて、通信部２００は、撮像装置１１０が撮像した画像を取得する。なお、本実施形態における情報処理装置１００は、撮像装置１１０が撮像した画像をリアルタイムで取得するものとするが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００は、記録装置１２０が記録する画像を取得するようにしてもよい。
【００３５】
次に、Ｓ３０２にて、検出部２０５は、Ｓ３０１にて取得された画像に対して人物を検出する検出処理を実行する。なおこのとき、画像から人物が検出された場合、追尾部２０６は、人物を識別する人物ＩＤを検出部２０５により検出された人物に付与し、Ｓ３０３に遷移する。一方、画像から人物が検出されなかった場合、Ｓ３０１へ戻り、Ｓ３０１にて、通信部２００は、次のフレームの画像を取得する。
【００３６】
なお、画像から人物を検出する場合において、人物が正面向きである場合と横向きである場合とで使用する照合パターンを両方使うことで検出精度の向上が期待できる。例えば、正面（背面）向きの人体の画像と照合させるための照合パターンと、横向きの人物の画像と照合させるための照合パターンとを保持し、撮像装置１１０の設置状態やユーザの指定に基づいて両方使うことができる。
【００３７】
また、照合パターンは、斜め方向からや上方向からなど他の角度からのものを用意しておいてもよい。また、人物を検出する場合、必ずしも全身の特徴を示す照合パターン（辞書）を用意しておく必要はなく、上半身、下半身、頭部、顔、足などの人物の一部について照合パターンを用意してもよい。
【００３８】
なお、検出部２０５は、画像から人物を検出する機能を有していればよく、既知の動体検出や肌色検出などでもよく、パターンマッチング処理にのみ限定されるものではない。
【００３９】
次に、Ｓ３０３にて、算出処理が実行される。ここで図３（ｂ）に示すフローを参照して、Ｓ３０３にて実行される算出処理について詳細に説明する。
【００４０】
まず、Ｓ３３１にて、抽出部２０７は、画像から検出された人物の顔画像を抽出する。なお、画像から複数の人物が検出された場合、抽出部２０７は、複数の人物の各々から顔画像を抽出する。次に、Ｓ３３２にて、抽出部２０７は、画像から抽出した人物の顔画像から当該人物の特徴を示す情報である特徴量を抽出する。なお、画像から複数の人物の顔画像が検出された場合、抽出部２０７は、複数の顔画像の各々から特徴量を抽出する。
【００４１】
次に、Ｓ３３３にて、決定部２１０は、画像に含まれる人物のうち、未だ注目対象とされていない人物の一人を注目対象として決定する。本実施形態において、画像内の上側に位置する人物から順番に、決定部２１０は、注目対象とする人物（以下、注目人物）を決定するものとする。なお、画像における人物の位置は、画像の左上の端点を原点とし、検出された人物の画像の領域における重心点の座標で示されるものとする。
【００４２】
次に、Ｓ３３４にて、算出部２０８は、画像に含まれる注目人物から抽出された顔画像の特徴量と、登録人物の特徴量と、から当該人物と当該登録画像の人物との類似度合を示す情報である類似度を算出する。なお、本実施形態において、複数の登録人物が登録されているものとする。したがって、Ｓ３３３にて、算出部２０８は、画像に含まれる注目人物から抽出された特徴量と、複数の登録人物の特徴量と、から、当該人物に対して、登録人物ごとの類似度を算出することになる。
【００４３】
ここで、図５に示す、登録人物に関する情報である登録情報を参照して、Ｓ３３４における算出部２０８による処理について更に詳細に説明する。図５に示す登録テーブル５００は、登録情報のデータ構造の一例を示すテーブルであり、記憶部２０１により記憶される。登録テーブル５００には、例えば、要注意人物や店舗の従業員など、ユーザにとって画像から特定したい対象である人物に関する情報が登録されている。
【００４４】
本実施形態に係る登録テーブル５００には、登録人物を識別する情報である登録ＩＤ５０１と、登録人物の名称である登録名称５０２と、登録人物の特徴に関する情報である登録人物情報５０３と、登録人物画像５０４と、が関連付けられて登録されている。
【００４５】
登録名称５０２には、特定対象とする人物を登録する際に、当該人物を識別可能なように付与された名称が登録される。登録人物情報５０３には、画像に含まれる人物が誰であるかを特定するために用いられる情報が格納され、本実施形態においては、登録人物の顔画像から抽出された特徴量が格納されるものとする。なお、顔画像ではなく、例えば、登録人物の全身を含む画像から抽出される特徴量が登録人物情報５０３に格納されてもよい。
【００４６】
他にも、登録人物の上半身、下半身等の画像から抽出された特徴量が登録人物情報５０３に格納されていてもよい。この登録人物情報５０３に格納された登録人物の特徴量を用いて画像に含まれる人物との類似度を算出することで、当該人物が誰であるかを特定することができる。
【００４７】
登録人物画像５０４には、登録人物の特徴量を抽出する際に用いた画像が登録される。本実施形態において、登録人物の顔画像が登録されるものとするが、顔画像の他、登録人物の全身の画像や、上半身、下半身等の画像を登録してもよい。また、登録ＩＤ“０００１”のように、１人の登録人物に対して、画角の異なる複数の人物画像と、それに対応する複数の特徴量を登録人物情報５０３に格納するようにしてもよい。
【００４８】
なお、登録人物情報５０３に格納される登録人物の特徴量は次のようにして予め登録されている。例えば、操作受付部２０３は、登録人物の画像を設定するユーザの操作を受け付ける。例えば、操作受付部２０３は、記録装置１２０や情報処理装置１００が保存している画像データから登録人物の画像の画像データを取り込む操作や、撮像装置１１０が撮像した画像から登録人物の画像を選択する操作などを受け付ける。抽出部２０７は、ユーザにより設定された登録人物の画像から、当該登録人物の顔画像を抽出し、記憶部２０１は、当該顔画像の画像データを登録人物画像５０４に格納する。また、更に、抽出部２０７は、登録人物の顔画像から特徴量を抽出し、記憶部２０１は、抽出された特徴量を登録人物情報５０３に格納する。
【００４９】
以上説明したように、特定対象とする人物である登録人物の情報が予め登録され、記憶部２０１により記憶される。そして、図３（ｂ）に示すＳ３３４にて、本実施形態における算出部２０８は、画像に含まれる注目人物から抽出された特徴量と、登録テーブル５００に格納された複数の登録人物の特徴量と、から、注目人物に対して、登録人物ごとの類似度を算出する。
【００５０】
次に、Ｓ３３５にて、判定部２０９は、現在の画像のフレーム内において、注目人物に対して、Ｓ３３４にて算出部２０８により算出された登録人物ごとの類似度のうち、最大の類似度である一位類似度の登録人物を特定する。
【００５１】
次に、Ｓ３３６にて、記憶部２０１は、現在のフレームの画像を識別する画像ＩＤと、注目人物を識別する人物ＩＤと、Ｓ３３５にて特定された一位類似度の登録人物と、当該類似度と、を関連付けて履歴情報として記憶する。
【００５２】
次に、Ｓ３３７にて、判定部２０９は、画像に含まれる人物の全員を注目対象としたかを判定する。画像に含まれる人物の全員が注目対象とされていれば、算出処理を終了する。一方、注目対象としていない人物がいれば、Ｓ３３３へ戻り、Ｓ３３３にて、決定部２１０は、画像に含まれる人物のうち、注目対象にしていない人物の一人を注目対象として決定する。そして、当該注目対象とする人物に対し、Ｓ３３４〜Ｓ３３６の処理が繰り返される。
【００５３】
次に、Ｓ３０４にて、決定部２１０は、画像に含まれる人物のうち、未だ注目対象にしていない人物の一人を注目対象として決定する。本実施形態における決定部２１０は、画像内の上側に位置する人物から順番に、注目人物を決定するものとする。なお、Ｓ３０４における決定部２１０の処理にて、Ｓ３３３にて決定された注目対象に関する情報はリセットされているものとする。
【００５４】
Ｓ３０５にて、判定部２０９は、Ｓ３０４にて決定部２１０により決定された注目人物が撮像されたフレームが判定フレームの分のフレームに達したか判定する。判定フレームの分のフレームに達したと判定されるとＳ３０６に遷移し、判定フレームの分のフレームに達していないと判定されると、Ｓ３０７に遷移する。なお、判定フレームは、初期値として予め設定されたフレームが規定されており、図４を参照して後述する判定フレームの決定処理によって、変更される。
【００５５】
Ｓ３０６にて、判定部２０９は、判定フレームにおいて、判定フレームの画像の各々において、注目人物に対して算出された類似度に基づき、注目人物が登録人物のうちの誰であるか判定する。なお、Ｓ３０５、Ｓ３０６における処理についての更に詳しい説明は、図７および図８を参照して後述する。
【００５６】
次に、Ｓ３０７にて、判定部２０９は、画像に含まれる人物の全員を注目対象としたかを判定する。画像に含まれる人物の全員に対し注目されていれば、Ｓ３０８に遷移する。一方、注目されていない人物がいれば、Ｓ３０４に戻り、決定部２１０は、画像に含まれる人物のうち、注目対象にしていない人物の一人を注目対象として決定する。そして、当該注目対象とする人物に対し、Ｓ３０５〜Ｓ３０６の処理が繰り返される。
【００５７】
次に、Ｓ３０８にて、通信部２００は、次のフレームの画像を取得する。次に、Ｓ３０９にて、検出部２０５は、Ｓ３０８にて取得された画像に対して人物を検出する検出処理を実行する。このとき、画像から人物が検出された場合、Ｓ３１０に遷移する。一方、画像から人物が検出されなかった場合、Ｓ３０８へ戻り、Ｓ３０８にて、通信部２００は、次のフレームの画像を取得する。
【００５８】
次に、Ｓ３１０にて、決定部２１０は、画像に含まれる人物のうち、未だ注目対象としていない人物の一人を注目対象として決定する。本実施形態における決定部２１０は、画像内の上側に位置する人物から順番に、注目人物を決定するものとする。なお、Ｓ３１０における決定部２１０の処理にて、Ｓ３０４にて決定された注目対象に関する情報はリセットされているものとする。
【００５９】
次に、Ｓ３１１にて、追尾部２０６は、現在のフレームの画像にて注目人物が新しく現れた人物かを判断する。注目人物が前のフレームの画像にもいた場合、ステップＳ３１２へ遷移する。一方、注目人物が新しく現れた人物である場合、追尾部２０６は、当該人物に対し人物ＩＤを付与し、Ｓ３１３へ遷移する。なお、追尾部２０６が、複数のフレームの画像にわたって同じ人物であると判断する方法として次のような方法を用いることができる。例えば、前のフレームの画像で検出された人物の移動ベクトルを用いて予測した人物の移動予測位置と、現在のフレームの画像で検出された人物の位置と、が一定距離内であれば同一の人物であると判定する。また、判定部２０９は、人物の色、形状、大きさ（画素数）等を用いて、複数のフレームの画像間で相関の高い人物を対応付けてもよい。このように、追尾部２０６は、複数のフレームの画像にわたって同じ人物であると判断し追尾する処理を実行できればよく、特定の方法に限定されるものではない。
【００６０】
Ｓ３１２にて、追尾部２０６は、検出部２０５により検出された注目人物を追尾する追尾処理を実行する。なお、追尾部２０６は、追尾する対象となる注目人物にＩＤを付与する。例えば、追尾部２０６は、現在のフレームよりも１つ以上前のフレームの画像から検出部２０５が検出した人物に対して人物ＩＤ“１”を付与したとする。その場合において、検出部２０５が現在のフレームの画像からも当該人物を検出した場合、追尾部２０６は、当該人物にも人物ＩＤ“１”を付与する。このように、追尾部２０６は、複数のフレームの画像にわたって同じ人物が検出された場合には、それぞれの人物に同じＩＤを付与する。
【００６１】
次に、Ｓ３１３にて、判定部２０９は、画像に含まれる人物の全員を注目対象としたかを判定する。画像に含まれる人物の全員に対し注目されていれば、Ｓ３０３に戻り、Ｓ３０８で取得された現在のフレームの画像に含まれる人物に対し、Ｓ３０３に示す算出処理が行われる。一方、Ｓ３１３にて注目されていない人物がいれば、Ｓ３１０に戻り、決定部２１０は、画像に含まれる人物のうち、注目対象にしていない人物の一人を注目対象として決定する。そして、当該注目対象とする人物に対し、Ｓ３１１〜Ｓ３１２の処理が繰り返される。
【００６２】
以上説明したように、複数のフレームの画像に対して、Ｓ３０３に示す算出処理が行われる。言い換えると、複数のフレームの画像にわたって、画像に含まれる注目人物と登録人物との類似度が算出される。そして、画像ＩＤと、注目人物を識別する人物ＩＤと、注目人物に対し算出された一位類似度の登録人物と、当該一位類似度と、を関連付けた履歴情報が記憶部３０１に記憶される。
【００６３】
ここで、図７および図８を参照して、Ｓ３０５およびＳ３０６の処理について、より詳細に説明する。図７は、撮像装置１１０が撮像した映像を模式的に示す図である。図７では、人物Ａ７１０が、時間の経過とともに画像の奥側から手前側に移動している様子が示されている。情報処理装置１００は、予め設定されたフレームレートに従って、撮像装置１００が撮像した映像を複数のフレームの画像として取得する。例えば、フレームレートが１０ｆｐｓであるとし、図７に示す人物Ａが検出されてからフレームアウトするまでの移動に５秒間経過した場合、情報処理装置１００は人物Ａが映る５０枚のフレームの画像を取得する。
【００６４】
図８は、人物Ａが映った各フレームの画像データに対し、算出部２０８により類似度が算出された結果を示す模式的な図である。横軸８０２は、人物Ａが最初に映った画像をフレーム１として、時系列で連続して映ったフレーム数を表している。図７に示す例では、人物Ａが１０ｆｐｓで撮像装置１１０の撮像範囲に５秒間映っているため、５０フレームまでデータが存在する。縦軸８０１は、一枚のフレームの画像に含まれる人物Ａに対し、算出部２０８により算出された複数の登録人物の各々との類似度のうち、最大の類似度である一位類似度の度合いを示している。各フレームの画像ごとに、人物Ａに対して算出された一位類似度がプロットされ、プロットされた点に対応する位置には一位類似度が算出された登録人物の名称が示されている。閾値８１０は、算出部２０８により人物Ａに対し算出された登録人物との類似度の確からしさを示す指標である。人物Ａに対して、閾値８１０を超える類似度が算出された登録人物の中から、判定部２０９により人物Ａが誰であるかが特定される。
【００６５】
図８に示すように、１フレーム目の結果は、算出部２０８により人物Ａに対し算出された登録人物の各々の類似度において、人物Ａと登録人物Ｃとの類似度が最も高いが、算出された類似度は閾値８１０より低いことを示す。２フレーム目の結果は、人物Ａに対し算出された登録人物の各々の類似度において、人物Ａと登録人物Ｂとの類似度が最も高く、算出された類似度は閾値８１０より高いことを示す。また、４フレーム目の結果は、人物Ａに対し算出された登録人物の各々の類似度において、人物Ａと登録人物Ａとの類似度が最も高く、算出された類似度は閾値８１０より高いことを示す。図８に示すように、２フレーム目で人物Ａに対し算出された類似度より、４フレーム目で算出された類似度の方が高いため、人物Ａは登録人物Ａであるという判断の方が確からしいといえる。
【００６６】
なお、人物Ａと登録人物Ａとが同一人物であったとしても、１フレーム目や２フレーム目のように、移動する人物に対し類似度を算出する場合、移動中に発生する顔や体の向きの変化、照明の状態によって、偶発的に別人と類似度が高くなることがある。そこで、情報処理装置１００は、複数のフレームの画像各々にて、人物Ａに対し算出された一位類似度に基づき、人物Ａが誰であるかを特定する。
【００６７】
具体的には、Ｓ３０５にて、判定部２０９は、人物Ａが撮像されたフレームが判定フレームの分のフレームに達したかを判定し、人物Ａが撮像されたフレームが判定フレームに達している場合、Ｓ３０６へ遷移する。なお、判定フレームは、初期設定として予め設定されたフレームが規定されており、図８に示すレンジ８２０は判定フレームの初期値を示している。図８に示すように、初期値としての判定フレームは、１枚目のフレームから７枚目のフレームまでと設定されているものとする。Ｓ３０５における判定部２０９は、人物Ａが撮像されたフレームが、１枚目のフレームから７枚目のフレームまで得られている場合、Ｓ３０６に遷移する。
【００６８】
Ｓ３０６にて、判定部２０９は、判定フレームの画像の各々において、注目人物に対して算出された１位類似度に基づき、注目人物が登録人物の誰であるか判定する。図８の例において、判定部２０９は、判定フレームである１枚目のフレームから７枚目のフレームにおいて人物Ａに対して算出された一位類似度のうち、最大の一位類似度の登録人物が人物Ａであると判定する。この場合、判定部２０９は、４フレーム目にて算出された一位類似度が最大であるため、人物Ａは登録人物Ａであると判定する。なお、判定部２０９は、判定フレームの画像の各々において、注目人物に対して算出された１位類似度の各々がいずれも閾値を超えなければ、注目人物は登録人物のいずれでもないと判定するものとする。図８に示す例において、判定部２０９は、判定フレームである１〜７フレームの画像の各々において、注目人物に対して算出された１位類似度の各々がいずれも閾値８１０を超えなければ登録人物に該当する人物はいないと判定するものとする。
【００６９】
なお、本実施形態では、判定フレームの画像の各々において算出された一位類似度のうち、最大の一位類似度の登録人物が注目対象の人物であると判定するが、判定方法はこれに限らない。例えば、判定フレームの画像の各々において、画像毎に一位類似度の登録人物が判定されるが、このとき、画像毎に一位類似度となった登録人物の割合から、注目対象の人物が誰であるか特定するようにしてもよい。例えば、図８において、判定フレームである１枚目のフレームから７枚目のフレームにおいて、登録人物Ａが一位類似度になった割合が他の登録人物に比べ高いため、注目人物（図７の人物Ａ）は登録人物Ａであると判定する。
【００７０】
以上説明したように、情報処理装置１００は、複数のフレームの画像各々にて、人物Ａに対し算出された類似度に基づき、人物Ａが誰であるかを特定する。このようにすることで、人物Ａに対し偶発的に別人と類似度が高くなっても、人物Ａが誰であるかを特定する精度の低下を抑制することができる。このとき、判定フレームに対応する画像の各々を用いて人物の特定を行うにあたり、判定フレームのレンジが広いと、人物を特定する精度は向上するものの、人物を特定する処理に時間がかかってしまう。一方、判定フレームのレンジが狭いと、処理時間は削減されるものの、人物が誰であるかを特定する精度は低下してしまう。そこで本実施形態における決定部２１０は、追尾部２０６により追尾される人物の各々に対し記憶部２０１に記憶される履歴情報に基づき、適切な判定フレームを決定する。
【００７１】
そこで、図４、図６、図９を参照して、適切な判定フレームを決定する処理について説明する。ここではまず、図６に示す履歴情報について説明する。図６に示す履歴情報６００は、本実施形態における履歴情報の一例を示すデータ構造である。履歴情報６００には、検出部２０５が新しく画像に現れた人物を検出してから、当該人物が画像から存在しなくなるまでの各フレームの画像に対して、本実施形態に係る情報処理装置１００の情報処理により得られた情報が格納される。
【００７２】
具体的に、履歴情報６００は、注目人物を識別する情報である人物ＩＤ６０１と、注目人物が検出された日時である検出日時６０２と、撮像装置１１０を識別する情報である撮像装置ＩＤ６０３と、類似度が算出された情報を示す算出情報６０４と、を含む。
【００７３】
なお、本実施形態にける算出情報６０４は、注目人物に対し追尾部２０６による追尾処理が行われるフレームの画像の各々を識別する識別情報であるフレーム番号と、注目人物に対し算出された類似度が最大の登録人物の登録名称と、当該類似度と、が含まれる。
【００７４】
なお、本実施形態における記憶部３０１は、ＪＳＯＮ（Ｊａｖａｓｃｒｉｐｔ（登録商標）  Ｏｂｊｅｃｔ  Ｎｏｔａｔｉｏｎ）形式の配列型のデータとして履歴情報を記録しているが、図６に示すデータ構造以外の形式で履歴情報を記憶してもよい。また、履歴情報６００には、更に他の情報を格納してもよい。
【００７５】
次に、図４、図９のフローを参照して、適切な判定フレームを決定する処理について説明する。情報処理装置１００は、図４に示す処理を実行することで、適切な判定フレームを決定することができる。
【００７６】
なお、図４に示すフローチャートの処理は、ユーザによる操作に従って開始または終了するものとする。なお、図４に示すフローチャートの処理は、情報処理装置１００のＲＯＭ１３２０に格納されたコンピュータプログラムを情報処理装置１００のＣＰＵ１３００が実行して実現される図２に示す各機能ブロックにより実行されるものとする。
【００７７】
まず、Ｓ４０１にて、判定部２０９は、記憶部２０１が記憶する履歴情報６００に含まれる情報が所定の条件を満たすか判定し、満たす場合はＳ４０２へ遷移し、満たさない場合は処理を終了する。具体的には、判定部２０９は、履歴情報６００にて、算出情報６０４におけるフレームの数が第１閾値以上である人物ＩＤ６０１の数が第２閾値以上であるか判定する。言い換えると、Ｓ４０１にて、判定部２０９は、記憶部２０１が記憶する算出情報６０４にて、類似度が算出されたフレームの数が第１閾値以上の人物の数が、第２閾値以上であるか判定する。例えば、第１閾値を５０、第２閾値が３であるとする。この場合、判定部２０９は、記憶部２０１が記憶する履歴情報にて、類似度が算出されたフレームの数が５０以上である人物が３人以上あるか判定する。Ｓ４０１の処理を行うことで、適切な判定フレームを決定するにあたって、統計情報として十分なデータを取得されているか判定することができる。なお、第１閾値および第２閾値は、予め登録された値でもよいし、ユーザにより適宜設定されてもよい。なお、第２閾値は、１でもよいし、２以上でもよい。
【００７８】
次に、Ｓ４０２にて、決定部２１０は、履歴情報６００に基づき、判定フレームを決定する。ここで、図９を参照してＳ４０２における決定部２１０の処理について説明する。
【００７９】
図９のグラフ９００は、履歴情報６００にて撮像装置ＩＤ“ｃ＿０００１”が撮像した複数の画像にわたって追尾処理が行われた人物である人物ＩＤ“０００１”、“０００２”、“０００３”の各々に対し算出された一位類似度の遷移を示すグラフである。なお、人物ＩＤ“０００１”、“０００２”、“０００３”の各々は、一位類似度が算出された画像のフレーム数が第１閾値以上の人物であるとして、決定部２０９により決定される。
【００８０】
グラフ９００における横軸は、人物ＩＤ“０００１”、“０００２”、“０００３”の３人の人物について、検出部２０５により初めて検出された画像のフレームを“１番”として、その後に続く各フレームの番号が示されている。言い換えると、グラフ９００における横軸は、人物ＩＤ“０００１”、“０００２”、“０００３”の３人の人物について、それぞれの人物が画像にフレームインした画像のフレームを“１番”として、その後に続く各フレームの番号が示されている。一方、グラフ９００における縦軸は、人物ＩＤ“０００１”、“０００２”、“０００３”の３人の人物について第一類似度の度合いを示している。
【００８１】
図３（ａ）に示すＳ３０６にて説明したように、本実施形態における判定部２０９は、判定フレームの画像の各々において、注目人物に対して算出された１位類似度に基づき、注目人物が登録人物の誰であるか判定する。そのため、人物の１位類似度の値がより大きいフレームが、判定フレームのレンジに含まれている必要がある。図９に示す例において、人物ＩＤ“０００１”は１１フレーム目、人物ＩＤ“０００２”は８フレーム目、人物ＩＤ“０００３”は７フレーム目の一位類似度が各フレームの一位類似度のなかで最も大きい。人物が誰であるか特定する精度を向上させるにあたって、一位類似度の値が最大となるフレームが判定フレームのレンジに含まれることが重要である。
【００８２】
一般に、類似度を算出するにあたって、登録人物の顔画像が正面顔である場合、撮像された画像に映る人物が正面顔であるとより高い類似度が算出される。また、一直線に伸びた通路など、撮像装置１１０が撮像した画像に含まれる人物が一定方向に移動することが多いシーンでは、画像に映る複数の人物の各々に対し正面顔が取得できる位置がおおよそ近い位置になる。したがって、撮像装置１１０の撮像範囲に人物が入ったフレームから当該人物の正面顔が映るフレームまでの枚数は、撮像された人物が異なっても、おおよそ近くなる。
【００８３】
したがって、一直線に伸びた通路など、撮像装置１１０が撮像した画像に含まれる人物が一定方向に移動することが多いシーンでは、図９に示すように、撮像対象となった異なる複数の人物の各々に対する一位類似度の遷移は、類似した遷移になる傾向がある。
【００８４】
そこで、本実施形態における決定部２１０は、人物毎の１位類似度の遷移のうち値が最大の一位類似度が算出されたフレームである最大フレームを人物毎に特定し、特定した最大フレームの各々を含むよう判定フレームを決定する。なお、本実施形態における決定部２１０は、特定した最大フレームの各々を含み、フレームの数が最小となる判定フレームを決定するものとする。図９に示すグラフ９００の場合、決定部２１０は、最大の一位類似度が算出されたフレームとして、人物ＩＤ“０００１”は１１フレーム、人物ＩＤ“０００２”は８フレーム、人物ＩＤ“０００３”は７フレームを最大フレームとして特定する。そして、決定部２１０は、特定した最大フレームである、１１、８、９フレームを含むように、判定フレームを８〜１１フレームとして決定する。なお、決定部２１０は、判定フレームの始まりを１フレーム目として、最大フレームを含むように、判定フレームを決定してもよい。図９に示す例において、決定部２１０は、１フレームと、最大フレームである１１、８、９フレームを含むように、判定フレームを１〜１１フレームとして決定するようにしてもよい。
【００８５】
なお、本実施形態において、決定部２１０は、最大フレームの各々を含み、フレームの数が最小となる判定フレームを決定したが、これに限らない。例えば、決定部２１０は、履歴情報６００にて、同一の撮像装置ＩＤに紐づく算出情報６０４を参照し、人物毎に最大フレームを特定する。そして、決定部２１０は、特定した人物毎の最大フレームの各々のうち、一定割合（例えば８０％）の最大フレームが含まれるように判定フレームを決定してもよい。なお、場合によっては、誤って高く算出された一位類似度が原因で判定フレームのレンジが必要以上に広がってしまうことがある。そこで、決定部２１０は、特定した人物毎の最大フレームの各々のうち、一定割合の最大フレームが含まれるように判定フレームを決定することで、必要以上に判定フレームのレンジが広がることを抑制できる。
【００８６】
決定部２１０により決定された判定フレームは、以降の処理において、Ｓ３０５における処理において用いられることになる。また、決定部２１０により判定フレームが決定された後、追尾部２０６により追尾処理が開始される人物に対し、Ｓ３０６の処理にて、判定部２０９は、当該人物が登録人物のうちの誰であるか判定する。また、決定部２１０により決定された判定フレームは、単一の撮像装置１１０に対して決定されたものであって、例えば、撮像範囲が異なる複数の撮像装置１１０がある場合には、当該撮像装置１１０の各々に対し判定フレームを決定する。
【００８７】
また、単一の撮像装置１１０であっても、当該撮像装置１１０の撮像範囲に変化があれば、画像に含まれる人物の映り方も変化する。そこで、撮像装置１１０の撮像範囲に変化があったことが判定部２０９により判定された場合、決定部２１０は、決定していた判定フレームを初期値に戻すようにしてもよい。さらに、情報処理装置１００は、撮像範囲に変化があった以降に蓄積された履歴情報６００に基づき、図４に示すフローの処理を実行することで、再度判定フレームを決定する。
【００８８】
なお、図１に示すように本実施形態に係るシステムにおいて、撮像装置１１０は１台以上の任意の数とすることができ、台数に限定はない。また、情報処理装置１００は複数あってもよく、その場合、本実施形態に係る情報処理装置１００の一以上の機能は、複数の情報処理装置によって協働して実現されてもよい。また、情報処理装置１００の一以上の機能は、撮像装置１１０が有していてもよい。例えば、撮像装置１００は、情報処理装置１００の検出部２０５の機能を有していてもよい。
【００８９】
以上説明したように、本実施形態における情報処理装置１００によれば、画像から人物を特定する処理において、人物を特定する精度の低下を抑制しつつ、処理時間を削減することができる。
【００９０】
（実施形態２）
実施形態１では、図７に示したように、画像に含まれる人物が一定方向に移動することが多いシーンにおいて、履歴情報に基づき、判定フレーム数を決定する実施形態について説明した。本実施形態では、画像に含まれる人物が複数の方向に移動するようなシーンにおいて、履歴情報に基づき、判定フレームを決定する実施形態について説明する。
【００９１】
図１０は、本実施形態において、撮像装置１１０が撮像した映像を模式的に示す図である。図１０では、人物Ａ１０００が、時間の経過とともに方向１００１に移動している様子が示されている。また、人物Ｂ１０１０が、時間の経過とともに方向１００２に移動している様子が示されている。
【００９２】
例えば、登録人物の画像が正面顔である場合、画像から新たな人物が検出されたときのフレームから当該人物の正面顔が取得されるフレームまでの枚数は、移動方向によって異なることがある。
【００９３】
よって、図１０に示すように、単一の撮像装置１１０が撮像する映像において、人物ごとに移動方向が異なる場合、映像において、例えば、方向１００１に移動する人物と、方向１００２に移動人物とで、算出される一位類似度の遷移は異なることがある。
【００９４】
次に、図１１、１２を参照して、本実施形態における情報処理装置１００の情報処理について説明する。本実施形態において判定部２０９は、追尾部２０６により追尾される人物の軌跡に基づいて、当該人物の移動方向を判定する。図１１は、判定部２０９が判定する移動方向の候補を模式的に表した図である。図１１に示すように、本実施形態における判定部２０９は、追尾部２０６により追尾される人物の軌跡が、方向１１０１〜１１０４のどれに近似しているか判定する。なお、本実施形態における判定部２０９は、方向１１０１〜１１０４の４方向のうち人物の移動方向はいずれであるか判定するが、判定する移動方向は２方向や３方向でもよいし、５方向以上でもよい。また、本実施形態における判定部２０９は、追尾部２０６により追尾される人物の軌跡に基づき、人物の移動方向を判定するが、移動方向を判定する方法については、限定されない。
【００９５】
図１２に示す履歴情報１２００は、本実施形態における履歴情報のデータ構造の一例である。本実施形態における履歴情報１２００は、人物ＩＤ６０１、検出日時６０２、撮像装置ＩＤ６０３、算出情報６０４と、さらに、人物の移動方向を示す移動方向１２０１と、が記憶部２０１により関連付けられて記憶される。
【００９６】
なお、移動方向１２０１には、人物ＩＤ６０１が示す人物に対する追尾部２０６の追尾処理によって得られた軌跡に基づき、判定部２０９により判定された移動方向の情報が格納される。なお、本実施形態において、図１１に示す、方向１１０１は移動方向“１”、方向１１０２は移動方向“２”、方向１１０３は移動方向“３”、方向１１０４は移動方向“４”として、それぞれ定義される。例えば、人物ＩＤ“０００１”の人物に対し、判定部２０９は、移動方向が方向１１０１であると判定すると、記憶部２０１は、当該人物に関連付いた移動方向１２０１には“１”を格納する。
【００９７】
なお、移動方向１２０１には、説明を簡略化するために移動方向に対応する数字の情報が格納されるが、例えば、Ｖｅｃｔｏｒの情報であってもよい。
【００９８】
実施形態１において、図４に示す判定フレームを決定する処理は、履歴情報６００にて、同一の撮像装置１１０に関連付けられた人物ＩＤ６０１と算出情報６０４とに基づき、実行された。本実施形態の場合、図４に示す判定フレームを決定する処理は、同一の撮像装置１１０、かつ、同一の移動方向１２０１に関連付けられた人物ＩＤ６０１と、算出情報６０４と、に基づき、実行される。つまり、本実施形態では、撮像装置ＩＤ６０３と移動方向１２０１との組み合わせごとに決定部２１０により判定フレームが決定される。例えば、撮像装置ＩＤ“ｃ＿０００１”の撮像装置１１０において、方向１１０１と方向１１０２のそれぞれに対し、決定部２１０により判定フレームが決定される。このとき、決定部２１０は、方向１１０１に対し判定フレームＡ、方向１１０２に対し判定フレームＢをそれぞれ決定したとする。以降の処理において、判定部２０９は、撮像装置ＩＤ“ｃ＿０００１”の撮像装置１１０が撮像した画像に含まれる人物の移動方向を判定する。そして、例えば、当該人物の移動方向が方向１１０１であると判定した場合、判定部２０９は、判定フレームＡの分のフレーム各々において、当該人物に対して算出された類似度に基づき、当該人物が登録人物であるか判定する。
【００９９】
以上説明したように移動方向ごとに適切な判定フレームを決定することができるため、人物を特定する精度の低下を抑制しつつ、処理時間を削減することができる。
【０１００】
（その他の実施形態）
次に図１３を参照して、各実施形態の各機能を実現するための情報処理装置１００のハードウェア構成を説明する。なお、以降の説明において情報処理装置１００のハードウェア構成について説明するが、記録装置１２０および撮像装置１１０も同様のハードウェア構成によって実現される。
【０１０１】
本実施形態における情報処理装置１００は、ＣＰＵ１３００と、ＲＡＭ１３１０と、ＲＯＭ１３２０、ＨＤＤ１３３０と、Ｉ／Ｆ１３４０と、を有している。
【０１０２】
ＣＰＵ（ＣＥＮＴＲＡＬ  ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ  ＵＮＩＴ）１３００は情報処理装置１００を統括制御する中央処理装置である。
【０１０３】
ＲＡＭ（ＲＡＮＤＯＭ  ＡＣＣＥＳＳ  ＭＥＭＯＲＹ）１３１０は、ＣＰＵ１３００が実行するコンピュータプログラムを一時的に記憶する。また、ＲＡＭ１３１０は、ＣＰＵ１３００が処理を実行する際に用いるワークエリアを提供する。また、ＲＡＭ１３１０は、例えば、フレームメモリとして機能したり、バッファメモリとして機能したりする。
【０１０４】
ＲＯＭ（ＲＥＡＤ  ＯＮＬＹ  ＭＥＭＯＲＹ）１３２０は、ＣＰＵ１３００が情報処理装置１００を制御するためのプログラムなどを記憶する。ＨＤＤ（ＨＡＲＤ  ＤＩＳＫ  ＤＲＩＶＥ）１３３０は、画像データ等を記録する記憶装置である。
【０１０５】
Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１３４０は、ネットワーク１４０を介して、ＴＣＰ／ＩＰやＨＴＴＰなどに従って、外部装置との通信を行う。
【０１０６】
なお、上述した各実施形態の説明では、ＣＰＵ１３００が処理を実行する例について説明するが、ＣＰＵ１３００の処理のうち少なくとも一部を専用のハードウェアによって行うようにしてもよい。例えば、ディスプレイ１３０にＧＵＩ（ＧＲＡＰＨＩＣＡＬ  ＵＳＥＲ  ＩＮＴＥＲＦＡＣＥ）や画像データを表示する処理は、ＧＰＵ（ＧＲＡＰＨＩＣＳ  ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ  ＵＮＩＴ）で実行してもよい。また、ＲＯＭ１３２０からプログラムコードを読み出してＲＡＭ１３１０に展開する処理は、転送装置として機能するＤＭＡ（ＤＩＲＥＣＴ  ＭＥＭＯＲＹ  ＡＣＣＥＳＳ）によって実行してもよい。
【０１０７】
なお、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１つ以上のプロセッサが読出して実行する処理でも実現可能である。プログラムは、ネットワーク又は記憶媒体を介して、プロセッサを有するシステム又は装置に供給するようにしてもよい。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回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。また、情報処理装置１００の各部は、図１３に示すハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェアにより実現することもできる。
【０１０８】
以上、本発明を実施形態と共に説明したが、上記実施形態は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は限定的に解釈されるものではない。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しない範囲において、様々な形で実施することができる。例えば、各実施形態を組み合わせたものも本明細書の開示内容に含まれる。
【符号の説明】
【０１０９】
２００  通信部
２０１  記憶部
２０２  表示制御部
２０３  操作受付部
２０４  設定部
２０５  検出部
２０７  追尾部
２０８  抽出部
２０９  判定部
２１０  決定部
２１１  通知制御部
【図１】
2020071720.tif 000003
【図２】
2020071720.tif 000004
【図３】
2020071720.tif 000005
【図４】
2020071720.tif 000006
【図５】
2020071720.tif 000007
【図６】
2020071720.tif 000008
【図７】
2020071720.tif 000009
【図８】
2020071720.tif 000010
【図９】
2020071720.tif 000011
【図１０】
2020071720.tif 000012
【図１１】
2020071720.tif 000013
【図１２】
2020071720.tif 000014
【図１３】
2020071720.tif 000015