(57)【要約】【課題】撮像された画像に基づいて抽出された対象物の認識データと、対象物に付与された識別子とを正確に関連付けて対象物を正確に追跡できるようにすること。【解決手段】情報処理装置は、撮像された画像に基づいて対象物の認識データを抽出する認識データ抽出部と、センサを介して対象物に付与された識別子を取得する識別子取得部と、識別子とそれが付与された対象物の属性データとを関連付けて格納した属性テーブルを記憶する記憶部と、属性テーブルにおいて識別子に関連付けられた属性データと認識データとを比較して、これらが一致するか又はこれらの差異が所定の閾値以内である場合には、識別子と認識データとを関連付ける関連付け部と、を備え、認識データ及び属性データは、それぞれ対象物が人であるか否か、及び対象物の大きさに関するデータを含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像された画像に基づいて対象物の認識データを抽出する認識データ抽出部と、
センサを介して対象物に付与された識別子を取得する識別子取得部と、
前記識別子とそれが付与された対象物の属性データとを関連付けて格納した属性テーブルを記録している記憶部と、
前記属性テーブルにおいて前記識別子に関連付けられた属性データと前記認識データとを比較して、これらが一致するか又はこれらの差異が所定の閾値以内である場合には、前記識別子と前記認識データとを関連付ける関連付け部と、を備え、
前記認識データ及び前記属性データは、それぞれ対象物が人であるか否か、及び対象物の大きさに関するデータを含むことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記認識データは、対象物の位置に関するデータをさらに含み、
前記識別子取得部は、対象物が存在する領域をさらに取得し、
前記関連付け部は、前記位置が前記領域に含まれる場合に限り、前記識別子と前記認識データとを関連付け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】
前記認識データは、対象物の動きに関するデータをさらに含み、
前記関連付け部は、対象物が人である場合において前記動きが所定の閾値以上であるとき、及び、対象物が物である場合において前記動きが所定の閾値以下であるときに限り、前記識別子と前記認識データとを関連付けることを特徴とする、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記識別子取得部は、電磁波を用いて前記対象物に付されたＩＣタグを認識することによって前記対象物に付与された識別子を取得することを特徴とする、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
ＣＰＵが、撮像された画像に基づいて対象物の認識データを抽出する工程と、
ＣＰＵが、センサを介して対象物に付与された識別子を取得する工程と、
ＣＰＵが、前記識別子とそれが付与された対象物の属性データとを関連付けて格納した属性テーブルを記憶部から読み出す工程と、
ＣＰＵが、前記属性テーブルにおいて前記識別子に関連付けられた属性データと前記認識データとを比較して、これらが一致するか又はこれらの差異が所定の閾値以内である場合には、前記識別子と前記認識データとを関連付ける工程と、を含み、
前記認識データ及び前記属性データは、それぞれ対象物が人であるか否か、及び対象物の大きさに関するデータを含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項６】
撮像された画像に基づいて対象物の認識データを抽出する処理と、
センサを介して対象物に付与された識別子を取得する処理と、
前記識別子とそれが付与された対象物の属性データとを関連付けて格納した属性テーブルを記憶部から読み出す処理と、
前記属性テーブルにおいて前記識別子に関連付けられた属性データと前記認識データとを比較して、これらが一致するか又はこれらの差異が所定の閾値以内である場合には、前記識別子と前記認識データとを関連付ける処理と、をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記認識データ及び前記属性データが、それぞれ対象物が人であるか否か、及び対象物の大きさに関するデータを含むことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、方法及びプログラムに関し、特に、撮像された画像に基づく認識データとセンサを用いて取得したデータとを統合する情報処理装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
単一ないし複数のカメラで撮像した画像に基づいて、人物などの対象物を検出して追跡する方法が知られている。画像に基づく追跡方法は、広い範囲にわたり、詳細な位置を検出することができるものの、環境の影響を受けやすいために安定して対象物の追跡を行うことができない。
【０００３】
一方、環境に設置された各種のセンサによって対象物に付された識別子（例えば、Ｒａｄｉｏ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ（ＲＦＩＤ）タグに含まれる識別子）を検出することによって、対象物を追跡する方法も知られている。センサに基づく追跡方法は、対象物を識別することができるという利点を有するものの、センサによって特定し得る位置の精度は低い。例えば、ＲＦＩＤタグを対象物に付した場合、対象物の最寄りの基地局によって対象物の位置が決定されることから、解像度は配置された基地局の密度に依存する。
【０００４】
これらの両方法の欠点を補うために、両方法を組み合わせることが考えられる。両方法を組み合わせることにより、対象物を特定しつつ詳細な位置を追跡することができるようになる。すなわち、画像に基づいて対象物の詳細な位置を検出する方法と、センサによって対象物を識別する方法と、を組み合わせることにより、高精度な追跡方法を提供することができる。
【０００５】
特許文献１において、追跡処理の処理量を低減させるとともに、追跡可能な物体数を増加させることができる物体追跡装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００４−１７９９４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
追跡される対象物の数が多い場合には、撮像された画像に基づいて抽出された対象物の認識データと、対象物に付与された識別子とを関連付ける際に、多数の関連付けの可能性が生じる。かかる場合において、認識データと識別子とを誤って関連付けたときには、対象物を正しく追跡することができないという問題が生じる。
【０００８】
そこで、撮像された画像に基づいて抽出された対象物の認識データと、対象物に付与された識別子とを正確に関連付けて対象物を正確に追跡できるようにすることが課題となる。本発明の目的は、かかる課題を解決する情報処理装置、方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の第１の視点に係る情報処理装置は、撮像された画像に基づいて対象物の認識データを抽出する認識データ抽出部と、センサを介して対象物に付与された識別子を取得する識別子取得部と、識別子とそれが付与された対象物の属性データとを関連付けて格納した属性テーブルを記憶する記憶部と、属性テーブルにおいて識別子に関連付けられた属性データと認識データとを比較して、これらが一致するか又はこれらの差異が所定の閾値以内である場合には、識別子と認識データとを関連付ける関連付け部と、を備え、認識データ及び属性データは、それぞれ対象物が人であるか否か、及び対象物の大きさに関するデータを含む。
【００１０】
本発明の第２の視点に係る情報処理方法は、ＣＰＵが、撮像された画像に基づいて対象物の認識データを抽出する工程と、ＣＰＵが、センサを介して対象物に付与された識別子を取得する工程と、ＣＰＵが、識別子とそれが付与された対象物の属性データとを関連付けて格納した属性テーブルを記憶部から読み出す工程と、ＣＰＵが、属性テーブルにおいて識別子に関連付けられた属性データと認識データとを比較して、これらが一致するか又はこれらの差異が所定の閾値以内である場合には、識別子と認識データとを関連付ける工程と、を含み、認識データ及び属性データは、それぞれ対象物が人であるか否か、及び対象物の大きさに関するデータを含む。
【００１１】
本発明の第３の視点に係るプログラムは、撮像された画像に基づいて対象物の認識データを抽出する処理と、センサを介して対象物に付与された識別子を取得する処理と、識別子とそれが付与された対象物の属性データとを関連付けて格納した属性テーブルを記憶部から読み出す処理と、属性テーブルにおいて識別子に関連付けられた属性データと認識データとを比較して、これらが一致するか又はこれらの差異が所定の閾値以内である場合には、識別子と認識データとを関連付ける処理と、をコンピュータに実行させるとともに、認識データ及び属性データが、それぞれ対象物が人であるか否か、及び対象物の大きさに関するデータを含む。
【発明の効果】
【００１２】
本発明に係る情報処理装置、方法及びプログラムによると、撮像された画像に基づいて抽出された対象物の認識データと、対象物に付与された識別子とを正確に関連付けて対象物を正確に追跡することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の一実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係るプログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施例に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の第１の実施例に係る情報処理装置の関連付け限定部の構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の第１の実施例における関連付け限定部の動作を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第１の実施例における追跡情報の一例を示す図である。
【図７】本発明の第１の実施例における関連付けテーブルの一例を示す図である。
【図８】本発明の第１の実施例における関連付けテーブルの一例を示す図である。
【図９】本発明の第１の実施例について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
第１の展開形態の情報処理装置は、上記第１の視点に係る情報処理装置であることが好ましい。
【００１５】
第２の展開形態の情報処理装置は、認識データが、対象物の位置に関するデータをさらに含み、識別子取得部が、対象物が存在する領域をさらに取得し、関連付け部が、当該位置が当該領域に含まれる場合に限り、識別子と認識データとを関連付けることが好ましい。
【００１６】
第３の展開形態の情報処理装置は、認識データは、対象物の動きに関するデータをさらに含み、関連付け部は、対象物が人である場合において動きが所定の閾値以上であるとき、及び、対象物が物である場合において動きが所定の閾値以下であるときに限り、識別子と認識データとを関連付けることが好ましい。
【００１７】
第４の展開形態の情報処理装置は、識別子取得部が、電磁波を用いて対象物に付されたＩＣタグを認識することによって対象物に付与された識別子を取得することが好ましい。
【００１８】
第５の展開形態の情報処理方法は、上記第２の視点に係る情報処理方法であることが好ましい。
【００１９】
第６の展開形態のプログラムは、上記第３の視点に係るプログラムであることが好ましい。
【００２０】
本発明の一実施形態に係る情報処理装置について、さらに、図面を参照して詳細に説明する。図１は、本実施形態に係る情報処理装置１０の構成を示すブロック図である。図１を参照すると、情報処理装置１０は、認識データ抽出部１１、識別子取得部１２、記憶部１３、及び、関連付け部１４を有する。
【００２１】
認識データ抽出部１１は、撮像された画像に基づいて対象物の認識データを抽出する。識別子取得部１２は、センサを介して対象物に付与された識別子を取得する。記憶部１３は、識別子とそれが付与された対象物の属性データとを関連付けて格納した属性テーブルを記録している。関連付け部１４は、属性テーブルにおいて識別子に関連付けられた属性データと認識データとを比較して、これらが一致するか又はこれらの差異が所定の閾値以内である場合には、識別子と認識データとを関連付ける。ここで、認識データ及び属性データは、それぞれ対象物が人であるか否か、及び対象物の大きさに関するデータを含む。
【００２２】
情報処理装置１０によると、抽出された認識データと取得された識別子とを正しく関連付けることができる。予め識別子と属性データとを関連付けて記憶部１３に記録しておくことによって、抽出された認識データと取得された識別子のうちの関連性のあるもののみを正確に関連付けることができるからである。
【００２３】
認識データは、対象物の位置に関するデータをさらに含み、識別子取得部は、対象物が存在する領域をさらに取得するようにしてもよい。このとき、関連付け部１４は、認識データに含まれる位置が取得された領域に含まれる場合に限り、識別子と認識データとを関連付けるようにする。このとき、情報処理装置１０は、認識データと識別子との関連付けを、さらに正確に行うことができる。
【００２４】
認識データは、対象物の動きに関するデータをさらに含み、関連付け部１４は、対象物が人である場合において動きが所定の閾値以上であるとき、及び、対象物が物である場合において動きが所定の閾値以下であるときに限り、識別子と認識データとを関連付けるようにしてもよい。このとき、情報処理装置１０は、認識データと識別子との関連付けを、さらに正確に行うことができる。
【００２５】
識別子取得部１２は、一例として、電磁波を用いて対象物に付されたＩＣタグを認識することによって対象物に付与された識別子を取得するようにしてもよい。
【００２６】
図２は、上記の情報処理装置１０を、コンピュータによって実現する場合におけるコンピュータのハードウェア構成を示すブロック図である。図２を参照すると、コンピュータ６０は、ＣＰＵ６１、メモリ６２、ハードディスク６３、入力装置６４、及び出力装置６５を備えている。
【００２７】
これらの各部は、バスラインに接続されていてもよい。入力装置６４は、マウス及びキーボードを含んでいてもよい。出力装置６５は、ディスプレイを有していてもよい。ハードディスク６３は、プログラムを記憶するようにしてもよい。ハードディスク６３は、さらに、識別子と属性データとを関連付けて記憶するようにしてもよい。ＣＰＵ６１は、情報処理装置１０の各部における処理を実行する。
【実施例】
【００２８】
本実施例において、本発明に係る情報処理装置を工場又は物流処理現場へ適用した場合について説明する。
【００２９】
本実施例においては、対象物である人又は物を、１つ又は複数のカメラで撮像し、得られた画像を既知の手法で解析して追跡を行う画像処理システムと、人又は物に添付されたＲＦＩＤに基づくセンサ追跡システムとが、同一の環境において稼動するよう設置される。さらに、センサにより特定可能な対象物について、別途記憶された対象物の属性も参照することができるようにする。
【００３０】
本実施例の情報処理装置においては、画像解析によって得られた対象物を解析して対象物に対する認識データを取得するとともに、センサによって追跡された対象物の識別子と対象物の属性とを参照して対象物の有する恒久的な属性を取得する。本実施例の情報処理装置によると、取得した認識データと属性とを比較し、互いに矛盾するような関連付けを排除することによって、対象物を正確に追跡することができる。
【００３１】
（構成）
図３を参照すると、本実施例における情報処理装置２０は、画像入力部２１、画像追跡部２２、センサ入力部２３、センサ追跡部２４、属性参照部２５、記憶部２６、関連付け限定部２７、及び対象物追跡部２８を備えている。これらの各部はそれぞれ次のように動作する。
【００３２】
画像入力部２１は、カメラ又は録画機器からの画像を入力し、画像追跡部２２へ出力する。
【００３３】
画像追跡部２２は、画像入力部２１から入力した画像に基づいて、既知の手法により対象物を追跡する。
【００３４】
センサ入力部２３は、設置されたセンサからの情報を収集して、センサ追跡部２４へ出力する。
【００３５】
センサ追跡部２４は、センサ入力部２３によって得られたセンサ情報により、既知の手法により対象物を特定し、対象物の大まかな位置を推測する。
【００３６】
属性参照部２５は、センサ追跡部２４によって特定された対象物について、記憶部２６に記録された属性を参照する。
【００３７】
記憶部２６は、対象物の識別子と関連付けて対象物の属性データを記録している。記憶部２６は、属性参照部２５による参照内容に応じて属性データを出力する。
【００３８】
関連付け限定部２７は、属性参照部２５によって得られた属性データを参照し、画像追跡部２２によって得られた追跡情報とセンサ追跡部２４によって得られた識別子との間の関連付けにのうちの関連性がないものを削除する。
【００３９】
対象物追跡部２８は、関連付け限定部２７により限定された関連付けに基づいて、対象物を追跡する。
【００４０】
関連付け限定部２７は、図４に示すように、テーブル生成部７１、ルール記憶部７２、関連付け削減部７３、及びテーブル出力部７４をさらに備えている。これらの各部はそれぞれ概略つぎのように動作する。
【００４１】
テーブル生成部７１は、画像追跡部２２により得られた追跡情報と、センサ追跡部２４により得られた追跡情報の関連付けを並べたテーブルを生成する。
【００４２】
ルール記憶部７２は、関連付けのうちの関連性のないものを削減するためのルールを予め記録している。
【００４３】
関連付け削減部７３は、ルール記憶部７２に記録されたルールを参照して、属性参照部２５により得られた情報に基づいて、各関連付けの関連性の有無を判定し、テーブル生成部７１によって作成されたテーブルに含まれる各関連付けのうちの関連性のないものを削除する。
【００４４】
テーブル出力部７４は、関連付け削減部７３によって一部の関連付けが削除されたテーブルを、評価対象とすべき関連付けのみが格納されたテーブルとして出力する。
【００４５】
（動作）
次に、図面を参照して本実施例における情報処理装置の動作について詳細に説明する。
【００４６】
図９は、撮像環境を概略的に示す図である。対象エリアである作業フロア４０には物９１〜９３を搬送するコンベヤ４１が設置されており、コンベヤ４１の周辺において複数の人（作業員）８１〜８４が働いている。人８１〜８４及び物９１〜９３には、それぞれＲＦＩＤタグが付され、環境内に設置された基地局５１、５２はＲＦＩＤタグを検知する。さらに、カメラ３１〜３３は、作業フロア４０を撮影する。
【００４７】
画像追跡部２２は、画像入力部２１を介して、カメラ３１〜３３又は録画機器から画像を受信し、既知の手法に基づいて、画像中の人や物を追跡する。画像追跡部２２において用いられる方法は、特に制限されない。
【００４８】
また、センサ追跡部２４は、センサ入力部２３を介して、環境及び追跡対象に設けられたセンサによって得られた情報を受信し、対象物の大まかな位置を推定する。センサ追跡部２４において用いられる方法として、既知の方法を用いることができる。本実施例においては、一例として、基地局５１、５２それぞれの近傍に所定の領域を設定する。基地局５１、５２それぞれによって検出されたＲＦＩＤタグが付された対象物は、基地局５１、５２それぞれの近傍に設定された領域内に含まれるものとする。かかる方法によると、検出される位置の精度は、設置された基地局の密度に依存する。したがって、検出された対象物の位置を精密に特定するためには、多数の基地局を設置する必要がある。
【００４９】
センサ追跡部２４によると、対象物の位置に関してはあいまいさが残る。しかし、センサ追跡部２４によって検出された対象物の識別子（ＩＤ）によって、基地局５１、５２の周辺に存在する対象物を識別し、特定することができる。
【００５０】
属性参照部２５は、センサ追跡部２４によって検出された対象物のＩＤに基づいて、記憶部２６に予め記録された対象物の属性を参照する。
【００５１】
関連付け限定部２７は、対象を追跡するための複数の情報、すなわち、画像追跡部２２によって画像を解析して得られた追跡情報、センサ追跡部２４によって得られたセンサを介して得られた追跡情報、及び、属性参照部２５によって参照された対象物の属性を受信する。関連付け限定部２７は、これらの情報の関連付けのうち、関連性のないものを削除する。
【００５２】
関連付け限定部２７における対応限定処理を、図４を参照してより詳細に説明する。関連付け限定部２７のルール記憶部７２は、関連付けを削減するためのルールを予め記録している。
【００５３】
まず、テーブル生成部７１は、画像を介して得られた追跡情報とセンサを介して得られた追跡情報との組み（関連付け）から成るテーブルを生成する。関連付け削減部７３は、関連性の低い組合せをテーブルから削除することにより、評価対象を限定する。関連付け削減部７３は、ルール記憶部７２に記憶されたルールを参照し、与えられた情報を参照しつつ、テーブルに含まれる組合せのそれぞれの関連性を評価する。関連付け削減部７３は、所定の基準に基づいて、関連性がないものと判定された関連付けをテーブルから削除する。
【００５４】
図５のフローチャートは、関連付けを限定するためのルールを一例として示す。図５を参照して、関連付け削減部７３による具体的な処理の内容について説明する。
【００５５】
まず、関連付け削減部７３は、画像を介して取得した認識データに含まれる対象物が人であるか否かに関するデータ、及び、センサを介して取得した識別子に関連づけられた属性データに含まれる対象物が人であるか否かに関するデータを参照し、いずれのデータも人である場合には（ステップＳ１のＹｅｓ）、ステップＳ２の処理へ進む。一方、いずれのデータも物である場合には（ステップＳ１のＮｏ）、関連付け削減部７３は、ステップＳ３の処理へ進む。なお、一方のデータが人であり、他方のデータが物である場合には、関連付け削減部７３は、当該関連付けを削除する。
【００５６】
次に、関連付け削減部７３は、画像から得られた対象物の身長と、センサにより特定された人の属性に含まれる身長のデータとを比較して、その差が所定の閾値よりも大きい場合には、当該関連付けを削除する（ステップＳ２）。
【００５７】
関連付け削減部７３は、さらに、対象物の動きに基づく判定を行う（ステップＳ３）。関連付け削減部７３は、画像から得られた対象物の動きを参照して、所定の閾値よりも動きが小さい場合には、対象物は人である可能性が低いとみなし、当該関連付けを削除する（ステップＳ３）。対象物の重心の運動を除外するために、対象物の動きは、対象物の重心に対する相対的な動きであることが好ましい。
【００５８】
次に、関連付け削減部７３は、対象物の位置による判定を行う。画像から検知された対象物の詳細位置が、人が移動することのできる領域以外（例えば、コンベヤ４１上）である場合には、対象は人ではないものとみなして当該関連付けを削除する（ステップＳ４）。
【００５９】
関連付け削減部７３は、以上の処理によって削除されなかった対応について、テーブル出力部７４へ出力する（ステップＳ５）。
【００６０】
一方、ステップＳ１において物と推定された場合ついても、関連付け削減部７３は、同様に画像を介して取得した情報とセンサを介して取得した情報とを比較して関連性がないものを削除する処理を順次実施する（ステップＳ６〜Ｓ８）。
【００６１】
関連付け削減部７３は、画像から得られた対象物の大きさと、センサにより特定された物の属性に含まれる対象の寸法の情報を比較して、その差が所定の閾値を超える場合に、当該関連付けを削除する（ステップＳ６）。
【００６２】
関連付け削減部７３は、削除されなかった関連付けについて、動きに基づく判定を行う。関連付け削減部７３は、画像から得られた、対象物の動きを参照し、所定の閾値よりも大きい場合には、対象物が物である可能性は低いものとみなし、当該関連付けを削除する（ステップＳ７）。
【００６３】
さらに、関連付け削減部７３は、対象物の位置による判定を行う。関連付け削減部７３は、画像から検知された対象物の詳細位置が、物が移動し得る領域以外である場合には、対象物は物でないものとして当該関連付けを削除する（ステップＳ８）。物の移動し得る領域として、一例として、コンベヤ４１上としてもよい。
【００６４】
関連付け削減部７３は、以上の処理によって削除されなかった関連付けを、テーブル出力部７４へ出力する（ステップＳ９）。
【００６５】
次に、図６〜図８を参照して、関連付け削減部７３による関連付けを削減する処理の具体例について説明する。
【００６６】
図６（Ａ）は、図９に示した撮影環境において、画像を介して取得された対象物の認識データの一例を示す。図６（Ｂ）は、センサを介して取得された、対象物に付与された識別子の一例を示す。一方、図６（Ｃ）は、記憶部２６に記録された属性テーブルの一例を示す。
【００６７】
テーブル生成部７１は、両情報の組合せから成るテーブルを生成する。関連付け削減部７３は、テーブル生成部７１によって生成されたテーブルに対し、図５に示した関連付け削減ルールに基づく処理を施す。
【００６８】
関連付け削減部７３は、画像を介して取得された対象物の分類と、センサを介して取得された対象物の分類とが一致しない欄を削除する（ステップＳ１）。図７は、関連付け削減部７３による削除（ステップＳ１）の後のテーブルを示す。
【００６９】
関連付け削減部７３は、対象物の大きさが画像を介して取得した情報とセンサを介して取得した情報との間で乖離している対応をテーブルから削除する（ステップＳ２、Ｓ６）。図８は、関連付け削減部７３による削除（ステップＳ２、Ｓ６）後のテーブルを示す。関連付け削減部は、さらに、上述のステップＳ３、Ｓ４、Ｓ７、Ｓ８の処理に基づいて、テーブルに含まれる関連付けのうちの関連性がないもの削除する。
【００７０】
関連付け削減部７３は、対応を限定したテーブルをテーブル出力部７４へ出力する。テーブル出力部７４は、関連付け削減部７３から受信したテーブルを対象物追跡部２８へ出力する。
【００７１】
対象物追跡部２８は、以上の処理によって限定された追跡情報の関連付けに基づいて、対象物を追跡する。
【００７２】
（効果）
本実施例に係る情報処理装置２０によると、画像とセンサを連携して対象物を追跡する際に、画像を介して取得した情報とセンサを介して取得した情報との関連付けの精度を向上させることができる。対象物の属性を参照しつつ、両情報を関連付けることにより、同時に起こる可能性の低い（すなわち、誤った）関連付けを除外することができるからである。
【００７３】
本発明の実施例は上記に限定されるものではなく、さまざまな形態での実施が可能である。例えば、関連付け削減ルールは図５に示したものに限定されず、他の処理を追加してもよく、処理の順序を変更してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００７４】
本発明に係る情報処理装置は、例えば工場や物流の現場における作業者と物の双方の位置を追跡し、ボトルネックが発生している箇所に対して、適当なスキルや権限を有する人を配置し、生産効率を向上させるために用いることができる。また、本発明に係る情報処理装置は、オフィス内における機器の使用者を監視するために用いることもでき、登録された顧客の購買行動を追跡するマーケティングのためにも用いることができる。
【符号の説明】
【００７５】
１０、２０  情報処理装置
１１  認識データ抽出部
１２  識別子取得部
１３、２６  記憶部
１４  関連付け部
２１  画像入力部
２２  画像追跡部
２３  センサ入力部
２４  センサ追跡部
２５  属性参照部
２７  関連付け限定部
２８  対象物追跡部
３１〜３３  カメラ
４０  対象エリア
４１  コンベヤ
５１、５２  基地局
６０  コンピュータ
６１  ＣＰＵ
６２  メモリ
６３  ハードディスク
６４  入力装置
６５  出力装置
７１  テーブル生成部
７２  ルール記憶部
７３  関連付け削減部
７４  テーブル出力部
８１〜８４  人
９１〜９３  物
【図１】
2010212759.tif 000003
【図２】
2010212759.tif 000004
【図３】
2010212759.tif 000005
【図４】
2010212759.tif 000006
【図５】
2010212759.tif 000007
【図６】
2010212759.tif 000008
【図７】
2010212759.tif 000009
【図８】
2010212759.tif 000010
【図９】
2010212759.tif 000011