(57)【要約】【課題】複数の撮影位置で撮影した撮影画像に基づいて、特定領域内に存在する物体の数を精度良く推定することができる物体数推定方法、物体数推定装置、及び物体数推定プログラムを提供する。【解決手段】前景画像抽出部３０は、撮影画像と背景画像とから前記画像を抽出する。物体存在可能領域計算部３２は、各カメラの位置及び角度パラメータと、各前景画像と、に基づいて視体積交差法により、物体存在可能領域の体積の和ｘを計算する。物体数推定値計算部３４は、物体存在可能領域の体積の和ｘを説明変数、物体数ｙを目的変数とした回帰分析のパラメータを用いて、物体数の推定値を計算して出力する。物体数推定値計算部３４が回帰分析のパラメータは、予め学習データに基づいて、パラメータ学習部１４の物体数推定用パラメータ決定部４４により決定される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影前景画像抽出手段によって、予め物体が存在しない状態で特定領域を複数の撮影位置から撮影した複数の背景画像と、前記複数の撮影位置から前記特定領域を撮影した複数の撮影画像と、の差分に基づいて、複数の前記撮影画像の各々から、物体を表す画像である前景画像を抽出するステップと、
物体可能領域計算手段によって、前記複数の撮影位置を含む撮影条件及び前記撮影前景画像抽出手段により抽出された複数の前記前景画像に基づいて、視体積交差法を用いて得られた前記特定領域内における物体の存在可能領域の各々の体積を計算するステップと、
物体数推定手段によって、複数の前記背景画像と、既知の物体数の物体が存在する前記特定領域を前記複数の前記撮影位置で撮影された複数の学習用画像とに基づいて予め求められた、前記物体の存在可能領域の体積の各々の和を説明変数、前記既知の物体数を目的変数とした回帰分析のパラメータを用いて、前記物体存在可能領域計算手段により計算された前記物体各々の存在可能領域の体積の和に基づいて、前記特定領域内における物体数の推定値を計算して出力するステップと、
を備えた、物体数推定方法。
【請求項２】
学習前景画像抽出手段によって、複数の前記背景画像と、既知の物体数の物体が存在する前記特定領域を前記複数の前記撮影位置で撮影した複数の学習用画像と、の差分に基づいて、複数の前記学習用画像毎に、物体を表す画像である学習前景画像を抽出するステップと、
学習物体存在可能領域計算手段によって、前記撮影条件及び複数の前記学習前景画像に基づいて、視体積交差法を用いて得られた、前記特定領域内における物体の存在可能領域の各々の体積を計算するステップと、
パラメータ決定手段によって、前記学習物体存在可能領域計算手段により計算された前記物体の存在可能領域の体積の和を説明変数、前記既知の物体数を目的変数とした回帰分析のパラメータを決定するステップと、
を更に備え、前記物体数推定手段は、前記パラメータ決定手段が決定したパラメータを用いて、前記特定領域内における物体数の推定値を計算して出力する回帰分析を行う、
請求項１に記載の物体数推定方法。
【請求項３】
学習画像特徴計算手段によって、前記学習用画像及び前記学習前景画像について、所定の画像特徴を計算するステップと、
画像特徴計算手段によって、前記撮影画像及び前記前景画像について、前記所定の画像特徴を計算するステップと、を備え、
前記パラメータ決定手段は、前記学習物体存在可能領域計算手段により計算された前記物体の存在可能領域の各々の体積の和及び前記学習画像特徴計算手段により前記学習用画像及び前記学習前景画像について計算された前記所定の画像特徴を説明変数、前記既知の物体数を目的変数とした回帰分析のパラメータを決定し、
前記物体数推定手段は、前記物体存在可能領域計算手段により計算された前記物体の存在可能領域の各々の体積の和及び前記画像特徴計算手段により前記撮影画像及び前記前景画像について計算された所定の画像特徴に基づいて、前記物体数の推定値を計算して出力する、
請求項１または請求項２に記載の物体数推定方法。
【請求項４】
前記学習用画像及び前記学習前景画像について計算される前記所定の画像特徴は、複数の前記学習前景画像各々の面積と、複数の前記学習用画像各々の所定の画像特徴量とを含み、
前記撮影画像及び前記前景画像について計算される前記所定の画像特徴は、複数の前記前景画像各々の面積と、複数の前記撮影画像各々の前記所定の画像特徴量とを含む、請求項３に記載の物体数推定方法。
【請求項５】
予め物体が存在しない状態で特定領域を複数の撮影位置から撮影した複数の背景画像と、前記複数の撮影位置から前記特定領域を撮影した複数の撮影画像と、の差分に基づいて、複数の前記撮影画像の各々から、物体を表す画像である前景画像を抽出する撮影前景画像抽出手段と、
前記複数の撮影位置を含む前記撮影条件及び前記撮影前景画像抽出手段により抽出された複数の前記前景画像に基づいて、視体積交差法を用いて得られた前記特定領域内における物体の存在可能領域の各々の体積を計算する物体存在可能領域計算手段と、
複数の前記背景画像と、既知の物体数の物体が存在する前記特定領域を前記複数の前記撮影位置で撮影された複数の学習用画像とに基づいて予め求められた、前記物体の存在可能領域の体積の各々の和を説明変数、前記既知の物体数を目的変数とした回帰分析のパラメータを用いて、前記物体存在可能領域計算手段により計算された前記物体の存在可能領域の各々の体積の和に基づいて、前記特定領域内における物体数の推定値を計算して出力する物体数推定手段と、
を備えた、物体数推定装置。
【請求項６】
コンピュータに、請求項１から請求項４の何れか１項に記載の物体推定方法の各ステップを実行させるための物体数推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体数推定方法、物体数推定装置、及び物体数推定プログラムにかかり、特に、複数の撮影位置で撮影された撮影画像に基づいて、特定領域内の物体の数を推定する物体数推定方法、物体数推定装置、及び物体数推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルサイネージや広告の効果を測定する場合や、展示会等における来客数の把握、監視カメラ映像の分析等において、カメラで撮影された画像から特定領域内の人物を計算する技術が重要なものとなっている。
【０００３】
カメラで撮影した画像を用いて、部屋等の特定領域に存在する人物の人数を推定する方法として、例えば、非特許文献１に記載された技術が知られている。この非特許文献１には、一台のカメラで撮影された画像を用いて、各画素が実空間での人物の表面上で占める面積に基づいて、特定領域内の人物の数を計算する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】新井啓之, 宮川勲, 小池秀樹, 長谷山美紀, “幾何モデルに基づく映像からの人数推定”, 社団法人映像情報メディア学会技術報告, Vol. 32, No. 26, pp. 33-36.
【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、非特許文献１に記載された技術では、カメラから伸ばした直線上に複数の人物が並んだ場合には、一番手前の人物の後ろに隠れてしまった人物を数えることが困難である、という問題があった（図３参照）。
【０００６】
本発明は、上記の事情を考慮してなされたものであり、複数の撮影位置で撮影した撮影画像に基づいて、特定領域内に存在する物体の数を精度良く推定することができる物体数推定方法、物体数推定装置、及び物体数推定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】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明の物体数推定方法は、撮影前景画像抽出手段によって、予め物体が存在しない状態で特定領域を複数の撮影位置から撮影した複数の背景画像と、前記複数の撮影位置から前記特定領域を撮影した複数の撮影画像と、の差分に基づいて、複数の前記撮影画像の各々から、物体を表す画像である前景画像を抽出するステップと、物体可能領域計算手段によって、前記複数の撮影位置を含む撮影条件及び前記撮影前景画像抽出手段により抽出された複数の前記前景画像に基づいて、視体積交差法を用いて得られた前記特定領域内における物体の存在可能領域の各々の体積を計算するステップと、物体数推定手段によって、複数の前記背景画像と、既知の物体数の物体が存在する前記特定領域を前記複数の前記撮影位置で撮影された複数の学習用画像とに基づいて予め求められた、前記物体の存在可能領域の体積の各々の和を説明変数、前記既知の物体数を目的変数とした回帰分析のパラメータを用いて、前記物体存在可能領域計算手段により計算された前記物体各々の存在可能領域の体積の和に基づいて、前記特定領域内における物体数の推定値を計算して出力するステップと、を備える。
【０００８】
また、本発明の物体数推定方法は、学習前景画像抽出手段によって、複数の前記背景画像と、既知の物体数の物体が存在する前記特定領域を前記複数の前記撮影位置で撮影した複数の学習用画像と、の差分に基づいて、複数の前記学習用画像毎に、物体を表す画像である学習前景画像を抽出するステップと、学習物体存在可能領域計算手段によって、前記撮影条件及び複数の前記学習前景画像に基づいて、視体積交差法を用いて得られた、前記特定領域内における物体の存在可能領域の各々の体積を計算するステップと、パラメータ決定手段によって、前記学習物体存在可能領域計算手段により計算された前記物体の存在可能領域の体積の和を説明変数、前記既知の物体数を目的変数とした回帰分析のパラメータを決定するステップと、を更に備え、前記物体数推定手段は、前記パラメータ決定手段が決定したパラメータを用いて、前記特定領域内における物体数の推定値を計算して出力する回帰分析を行うことが好ましい。
【０００９】
また、本発明の物体数推定方法は、学習画像特徴計算手段によって、前記学習用画像及び前記学習前景画像について、所定の画像特徴を計算するステップと、画像特徴計算手段によって、前記撮影画像及び前記前景画像について、前記所定の画像特徴を計算するステップと、を備え、前記パラメータ決定手段は、前記学習物体存在可能領域計算手段により計算された前記物体の存在可能領域の各々の体積の和及び前記学習画像特徴計算手段により前記学習用画像及び前記学習前景画像について計算された前記所定の画像特徴を説明変数、前記既知の物体数を目的変数とした回帰分析のパラメータを決定し、前記物体数推定手段は、前記物体存在可能領域計算手段により計算された前記物体の存在可能領域の各々の体積の和及び前記画像特徴計算手段により前記撮影画像及び前記前景画像について計算された所定の画像特徴に基づいて、前記物体数の推定値を計算して出力することが好ましい。
【００１０】
また、本発明の推定方法は、前記学習用画像及び前記学習前景画像について計算される前記所定の画像特徴は、複数の前記学習前景画像各々の面積と、複数の前記学習用画像各々の所定の画像特徴量とを含み、前記撮影画像及び前記前景画像について計算される前記所定の画像特徴は、複数の前記前景画像各々の面積と、複数の前記撮影画像各々の前記所定の画像特徴量とを含むことが好ましい。
【００１１】
本発明の物体数推定装置は、予め物体が存在しない状態で特定領域を複数の撮影位置から撮影した複数の背景画像と、前記複数の撮影位置から前記特定領域を撮影した複数の撮影画像と、の差分に基づいて、複数の前記撮影画像の各々から、物体を表す画像である前景画像を抽出する撮影前景画像抽出手段と、前記複数の撮影位置を含む前記撮影条件及び前記撮影前景画像抽出手段により抽出された複数の前記前景画像に基づいて、視体積交差法を用いて得られた前記特定領域内における物体の存在可能領域の各々の体積を計算する物体存在可能領域計算手段と、複数の前記背景画像と、既知の物体数の物体が存在する前記特定領域を前記複数の前記撮影位置で撮影された複数の学習用画像とに基づいて予め求められた、前記物体の存在可能領域の体積の各々の和を説明変数、前記既知の物体数を目的変数とした回帰分析のパラメータを用いて、前記物体存在可能領域計算手段により計算された前記物体の存在可能領域の各々の体積の和に基づいて、前記特定領域内における物体数の推定値を計算して出力する物体数推定手段と、を備える。
【００１２】
本発明の物体数推定プログラムは、コンピュータに、本発明の物体推定方法の各ステップを実行させるためのものである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の物体数推定方法、物体数推定装置、及び物体数推定プログラムによれば、複数の撮影位置で撮影した撮影画像に基づいて、特定領域内に存在する物体の数を精度良く推定することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】第１の実施の形態の物体数推定装置の一例の概略を示すブロック図である。
【図２】第１の実施の形態におけるカメラの配置及び計数すべき物体（人物）の一例を示す説明図である。
【図３】カメラが１台（カメラ１のみ）で図２に示した特定領域内を撮影する場合の模式図である。（Ａ）は、特定領域を真上から見た図である。（Ｂ）は、カメラ１で撮影された撮影画像である。
【図４】カメラが２台（カメラ１及びカメラ２）で図２に示した特定領域内を撮影する場合の模式図である。（Ａ）は、特定領域を真上から見た図である。（Ｂ）は、カメラ１で撮影された撮影画像である。（Ｃ）は、カメラ２で撮影された撮影画像である。
【図５】第１の実施の形態の物体数推定装置の物体数推定部で実行される物体数推定処理の一例のフローチャートである。
【図６】カメラ１の撮影画像及びカメラ２の撮影画像が与えられた場合に、撮影画像に映った物体の存在し得る領域を表した説明図である。
【図７】複数の物体が存在する一般的な場合において、視体積交差法を用いた物体存在可能領域の体積の和の計算について説明するための説明図である。
【図８】第１の実施の形態の物体数推定装置のパラメータ学習部で実行されるパラメータ学習処理の一例のフローチャートである。
【図９】第２の実施の形態の物体数推定装置の一例の概略を示すブロック図である。
【図１０】第２の実施の形態の物体数推定装置の物体数推定部で実行される物体数推定処理の一例のフローチャートである。
【図１１】第２の実施の形態の物体数推定装置のパラメータ学習部で実行されるパラメータ学習処理の一例のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態は本発明を限定するものではない。
（第１の実施の形態）
本実施の形態では、具体的一例として、撮影位置が固定された２台のカメラ（いわゆる、定点観測カメラ）で撮影された撮影画像を用いて特定領域内の推定対象の物体の数（物体数）を推定する場合について説明する。なお、本実施の形態において「物体」とは、人物を含む生物及び非生物の両者を総称しており、推定対象の物体が、人物である場合を例に説明する。
【００１６】
まず、本実施の形態の物体数推定装置１０の概略構成について説明する。本実施の形態の物体数推定装置１０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、及びＲＯＭ（Read  Only  Memory）を備えたコンピュータを用いている。ＣＰＵが、ＲＯＭに記憶されている物体数推定処理プログラムを実行することにより、詳細を後述する物体数推定処理及びパラメータ学習処理が実行される。
【００１７】
図１には、本実施の形態の物体数推定装置１０の機能的構成の一例を表したブロック図を示す。図１に示すように本実施の形態の物体数推定装置１０は、物体数推定部１２、パラメータ学習部１４、背景画像蓄積部２０、カメラ位置・角度パラメータ蓄積部２２、及び物体数推定用パラメータ蓄積部２４を備えている。
【００１８】
背景画像蓄積部２０には、予め２台のカメラ（カメラ１及びカメラ２）各々により物体が存在しない状態で特定領域を撮影した背景画像が蓄積されている。なお、本実施の形態で、「物体が存在しない状態」とは、物体数を推定する対象となる物体が存在しない状態のことをいい、物体数の推定対象とならない特定領域内に備え付けられている家具等が存在することを妨げるものではない。
【００１９】
カメラ位置・角度パラメータ蓄積部２２には、カメラ１及びカメラ２（より具体的には、各カメラのレンズ）それぞれの位置（撮影位置）及び角度パラメータが予め蓄積されている。なお、カメラ位置・角度パラメータ蓄積部２２には、視体積交差法により物体存在可能領域（詳細後述）を計算するために必要なデータが蓄積されればよく、必要なデータは、視体積交差法に応じて規定されるものであり、カメラ位置・角度パラメータに限定されない。
【００２０】
物体数推定用パラメータ蓄積部２４には、パラメータ学習部１４の物体数推定用パラメータ決定部４４により決定された物体数推定用パラメータが蓄積される。
【００２１】
物体数推定部１２は、前景画像抽出部３０、物体存在可能領域計算部３２、及び物体数推定値計算部３４を含んでいる。
【００２２】
前景画像抽出部３０は、カメラ１で撮影された撮影画像と、背景画像蓄積部２０に蓄積されているカメラ１の背景画像とから、カメラ１で撮影された撮影画像の前景画像を抽出する機能を有している。また、前景画像抽出部３０は、カメラ２で撮影された撮影画像と、背景画像蓄積部２０に蓄積されているカメラ２の背景画像とから、カメラ２で撮影された撮影画像の前景画像を抽出する機能を有している。なお、本実施の形態において「前景画像」とは、撮影画像内における物体を表す物体像をいう。撮影画像内に複数の物体像が含まれる場合は、前景画像は、全ての物体像を含む。
【００２３】
物体存在可能領域計算部３２は、前景画像抽出部３０で抽出したカメラ１の前景画像及びカメラ２の前景画像から、視体積交差法を用いて、特定領域内における物体の存在可能領域の各々の体積の和ｘを計算する機能を有している。
【００２４】
物体数推定値計算部３４は、物体存在可能領域計算部３２により計算された物体存在可能領域の体積の和ｘと、物体数推定用パラメータ蓄積部２４に蓄積された回帰分析のパラメータとに基づいて、回帰式に従って、物体数の推定値を計算して出力する機能を有している。
【００２５】
パラメータ学習部１４は、学習前景抽出部４０、学習物体存在可能領域計算部４２、及び物体数推定用パラメータ決定部４４を含んでいる。パラメータ学習部１４は、既知の物体数の物体を特定領域内に存在させた状態でカメラ１により撮影された学習用画像及びカメラ２により撮影された学習用画像を用いて物体数推定用パラメータを学習する（決定する）機能を有している。
【００２６】
学習前景抽出部４０は、カメラ１で撮影された学習用画像と、背景画像蓄積部２０に蓄積されているカメラ１の背景画像とから、カメラ１で撮影された学習用画像の前景画像を抽出する機能を有している。また、学習前景抽出部４０は、カメラ２で撮影された学習用画像と、背景画像蓄積部２０に蓄積されているカメラ２の背景画像とから、カメラ２で撮影された学習用画像の前景画像を抽出する機能を有している。
【００２７】
学習物体存在可能領域計算部４２は、学習前景抽出部４０で抽出したカメラ１の前景画像及びカメラ２の前景画像から、視体積交差法を用いて、特定領域内における物体の存在可能領域の体積の和ｘを計算する機能を有している。
【００２８】
物体数推定用パラメータ決定部４４は、学習物体存在可能領域計算部４２で計算された物体存在可能領域の体積の和ｘと、既知の物体数とを用いて、物体存在可能領域の各々の体積の和ｘを説明変数、物体数を目的変数とした回帰分析のパラメータを決定する機能を有している。
【００２９】
次に、本実施の形態の物体数推定装置１０で実行される物体数推定処理について説明する。本実施の形態の物体数推定処理では、上述したように、２台のカメラで撮影された撮影画像に基づいて、特定領域内の物体数の推定を行う。すなわち、異なる撮影位置で撮影された撮影画像に基づいて、特定領域内の物体数の推定を行う。
【００３０】
図２には、本実施の形態におけるカメラの配置及び計数すべき物体（人物）の一例を示す。図２に示した一例では、部屋等の区切られた空間の中に人物が存在しており、カメラ１及びカメラ２の位置、視野角、及び光軸の方向は固定としている。
【００３１】
ここで、図２に示した一例において、カメラが１台であり、撮影位置が１箇所の場合を考える。図３には、カメラが１台（カメラ１のみ）で図２に示した特定領域内を撮影する場合の模式図を示す。図３（Ａ）は、特定領域を真上から見た図である。図３（Ｂ）は、カメラ１で撮影された撮影画像を示す。図３（Ａ）の投影面における投影画像が、図３（Ｂ）に示した撮影画像に対応する。
【００３２】
図３（Ａ）に示したように、実際には、特定領域内に物体１〜物体４の４つの物体が存在するのにもかかわらず、図３（Ｂ）に示したように、撮影画像には２つの物体像しか映っていない。物体１〜物体３は、カメラ１から伸ばした直線状に並んでいるため、物体２及び物体３は物体１の後ろに隠れてしまう。そのため、物体が３つあるのにもかかわらず、撮影画像には、物体１の画像しか映らない。この場合は、前景画像は、１つの物体像のみが含まれる。
【００３３】
一方、本実施の形態のように、図４には、カメラが２台（カメラ１及びカメラ２）で図２に示した特定領域内を撮影する場合の模式図を示す。図４（Ａ）は、特定領域を真上から見た図である。図４（Ｂ）は、カメラ１で撮影された撮影画像を示す。図４（Ｃ）は、カメラ２で撮影された撮影画像を示す。図４（Ａ）のカメラ１の投影面における投影画像が、図４（Ｂ）に示した撮影画像に対応する。また、図４（Ａ）のカメラ２の投影面における投影画像が、図４（Ｃ）に示した撮影画像に対応する。
【００３４】
図４（Ｃ）に示したように、カメラ２の撮影画像には、４つの物体像が映っており、物体１〜物体４の全ての物体像が映っている。このように、異なる撮影位置から撮影した撮影画像を用いることにより、特定領域内に存在する物体の物体数がより正確に撮影画像に反映される。なお、一般的には、物体は不動ではなく、位置が不定なため、カメラ１及びカメラ２のいずれの撮影画像が正確であるかは判断できない。また、カメラ１及びカメラ２の両方の撮影画像が、不正確である場合もあり得る。しかしながら、カメラ１及びカメラ２からの情報を補完させることにより、より正確な物体数の推定が可能となる。
【００３５】
図５には、本実施の形態の物体数推定装置１０で実行される物体数推定処理の一例のフローチャートを示す。
【００３６】
当該物体数推定処理は、例えば、カメラ１及びカメラ２から撮影画像が物体数推定装置１０に入力された場合に実行される。また、例えば、所定時間毎に、カメラ１及びカメラ２から撮影画像を物体数推定装置１０が取得して、物体数推定処理を実行するようにしてもよい。実行タイミングは、特に限定されるものではなく、ユーザの所望に応じて実行するようにしてもよい。いずれにしても、物体数推定装置１０のＣＰＵが、ＲＯＭに記憶されている物体数推定プログラムを実行することにより、図５に示した物体数推定処理及び図８に示したパラメータ学習処理が実行される。
【００３７】
まず、ステップＳ１００では、前景画像抽出部３０が、カメラ１から入力された撮影画像を取得する。
【００３８】
次のステップＳ１０２では、前景画像抽出部３０は、カメラ１に対応する背景画像を背景画像蓄積部２０から取得する。上述したように前景画像抽出部３０には、予め、特定領域内に物体が存在しない状態でカメラ１により撮影された背景画像がカメラ１に対応付けられて蓄積されている。
【００３９】
次のステップＳ１０４では、カメラ１で撮影された撮影画像と、前景画像抽出部３０から取得した背景画像と、に基づいて、物体像に対応する前景画像を抽出する。
【００４０】
本実施の形態では、撮影画像と背景画像との差分を用いて前景画像を抽出する。本実施の形態では、抽出方法として、撮影画像のＲＧＢ値と背景画像のＲＧＢ値との差分の大きな画素を検出することにより撮影画像内の物体像の領域を特定し、特定した領域を前景画像として抽出している。
【００４１】
なお、差分に使うための値は、特に限定されず、例えば、ＲＧＢ値の他に、色空間を表現する一般的な数値を用いることができる。また、差分の計算方法は、例えば、ＲＧＢ値をベクトルとみた場合のベクトル差のノルム等、一般に使用される距離尺度を用いることができる。
【００４２】
また、前景画像の抽出の精度を上げるためには、例えば、文献（長屋茂喜, 宮武孝分, 藤田武洋, 上田博唯, 伊藤敬一, “時間相関型背景判定法による移動物体検出”, 電子情報通信学会論文誌, J79-D-II(4), pp.568-576．）に記載されている既存の手法を用いてもよい。
【００４３】
このように、抽出方法は、特に限定されず、既存の手法を用いればよい。
【００４４】
次のステップＳ１０６では、全カメラの撮影画像から前景画像を抽出したか否か判断する。抽出していない場合、例えば、本実施の形態では、カメラ１の前景画像しか抽出していない場合は、ステップＳ１００に戻り、本処理を繰り返してカメラ２の撮影画像から前景画像を抽出する。一方、全カメラの撮影画像から前景画像を抽出した場合は、ステップＳ１０８へ進む。なお、このように各カメラ毎に前景を抽出する処理を繰り返すのではなく、各ステップの処理を全カメラの撮影画像に対して同時に行うようにしてもよい。
【００４５】
ステップＳ１０８では、物体存在可能領域計算部３２が、カメラ１及びカメラ２の位置（撮影位置）及び角度パラメータをカメラ位置・角度パラメータ蓄積部２２から取得する。上述したようにカメラ位置・角度パラメータ蓄積部２２には、予め、カメラ１及びカメラ２それぞれの位置（撮影位置）及び角度パラメータがそれぞれ対応付けられて蓄積されている。
【００４６】
次のステップＳ１１０では、物体存在可能領域計算部３２が、前景画像抽出部３０で抽出したカメラ１の前景画像、カメラ２の前景画像、及び各カメラのカメラ位置・角度パラメータに基づいて、実空間における物体存在可能領域の各々ｘを視体積交差法を用いて計算し、物体存在可能領域の各々の体積の和ｘを計算する。
【００４７】
ここで、図６及び図７を用いて視体積交差法について説明する。図６は、カメラ１の撮影画像及びカメラ２の撮影画像が与えられた場合に、撮影画像内の前景画像が表す物体の存在し得る領域を表した説明図である。
【００４８】
図６に示すように、物体を撮影した場合、カメラ１の投影面には、物体の物体像１が映る。また、カメラ２の投影面には、物体の物体像２が映る。カメラ１の投影面は、カメラ１の撮影画像に対応し、カメラ２の投影面は、カメラ２の撮影画像に対応している。カメラ１の物体像１による視体積１は、カメラ１の物体像１から得られる物体が存在しうる領域であり、錘状の形状をしている。また、カメラ２の物体像２による視体積２は、カメラ２の物体像２から得られる物体が存在しうる領域であり、錘状の形状をしている。視体積１と視体積２との共通領域が、カメラ１及びカメラ２を用いた場合の物体が存在することができる領域である物体存在可能領域となる。
【００４９】
物体存在可能領域の体積は、一般に「視体積交差法」と呼ばれる方法で、空間内の微少領域を数えることで計算することができる。具体的には、例えば、文献（Toshikazu Wada, Xiaojun Wu, Shogo Tokai, Takashi Matsuyama, “Homography Based Parallel Volume Intersection: Toward Real-Time Volume Reconstruction Using Active Cameras”, In proceedings of Fifth IEEE International Workshop on Computer Architectures for Machine Perception, 2000. ）に記載されているSpacecarving methodや、Volume interesection  method（VIM)を用いることができる。なお、視体積交差法は、当該方法に限定されるものではなく、その他の既存の手法を用いてもよい。
【００５０】
図７は、複数の物体が存在する一般的な場合において、視体積交差法を用いた物体存在可能領域の体積の和ｘの計算について説明するための説明図である。図７に示した特定領域は、例えば、部屋等の実空間上の物体を計数すべき領域を示している。特定領域は、実際には３次元空間であるが、一般性を失わないため、説明の簡略化のため、図７では、２次元で表している。なお、特定領域は、実施に壁等で区切られた空間であってもよいし、壁がなどの区切りがない空間内の仮想的な領域でもよい。また、特定領域を、限定された領域（範囲）として指定しないことも可能である。
【００５１】
図７中に示した３つの物体が、特定領域内の計数すべき物体を表している。従って、図７に示した場合では、物体数は「３」になる。図７に示した物体存在可能領域１〜８が、視体積交差法で求められる物体存在可能領域である。図７に示した場合では、物体存在可能領域２、４、８が、実際に物体が含まれている部分である。その他の物体存在可能領域１、３、５、６、７は、実際には物体が含まれていないが、カメラ１の撮影画像及びカメラ２の撮影画像からだけでは、実際に物体が含まれているか否かを判断することはできない。
【００５２】
本実施の形態では、視体積交差法を用いて計算された物体存在可能領域１〜８の全ての領域の体積の和ｘを物体数の推定に用いる。物体存在可能領域１〜８の全ての領域の体積の和は、単純に実空間内のボクセル等の微少領域の個数でもよいし、立法センチメートル、立法メートル、及びリットル等の尺度を用いてもよく、特に限定されるものではない。
【００５３】
物体存在可能領域計算部３２では、このようにして前景画像抽出部３０で抽出したカメラ１の前景画像、カメラ２の前景画像、及び各カメラのカメラ位置・角度パラメータに基づいて、実空間における物体存在可能領域の体積の和ｘを視体積交差法を用いて計算する。
【００５４】
次のステップＳ１１２では、物体数推定値計算部３４が、物体存在可能領域計算部３２から受け取った物体存在可能領域の体積の和ｘと、物体数推定用パラメータ蓄積部２４に蓄積されているパラメータとを用いて、物体数の推定値を計算する。物体数の推定値の計算方法は、物体存在可能領域の体積の和ｘを説明変数、物体数を目的変数とした、一般に用いられている統計的手法である回帰分析を用いている。
【００５５】
最も単純な一次式による回帰（単回帰）では、物体数の推定値をｙとすると、回帰式を下記（１）式で表すことができる。
【数１】
2014164525.tif 000003
・・・（１）式
（１）式のパラメータであるｗ０及びｗ１の値は、物体数が事前に分かっている学習用画像から作られた物体存在可能領域の体積の和ｘと既知の物体数との多数の組み合わせを用いて、パラメータ学習部１４で回帰分析により予め決定して、物体数推定用パラメータ蓄積部２４に蓄積させておく（詳細後述）。
【００５６】
なお、（１）式では、回帰式として一次式を用いたが、下記（２）式で表したように、ｎ次式に拡張した場合や、下記（３）式で表したように、変数を予め定めた関数φｉ（ｘ）により拡張した場合においても、複数の説明変数を用いた回帰分析である重回帰分析を用いることで物体数の推定値を計算することができる。
【数２】
2014164525.tif 000004
・・・（２）式
【数３】
2014164525.tif 000005
・・・（３）式
次のステップＳ１１４では、計算した物体数ｙを所定の出力先に出力した後、本処理を終了する。なお、物体数ｙを整数値として出力する場合は、回帰分析により算出したｙそのものではなく、下記（４）式で示した物体数ｙを四捨五入した値ｙ’等を出力する。
【数４】
2014164525.tif 000006
・・・（４）式
物体数ｙの出力先は、例えば、ディスプレイやタブレット端末等の表示装置であってもよい。また、例えば、出力先は、物体数推定装置１０内の物体数蓄積部（図示省略）等の記憶部等であってもよい。このように出力先は、特に限定されるものではなく、ユーザの所望に応じて予め定めておけばよい。
【００５７】
本実施の形態では、このように、物体数推定処理により、推定値である物体数ｙを出力することができる。
【００５８】
次に、物体数推定部１２の物体数推定値計算部３４の回帰分析において用いられるパラメータの決定について説明する。
【００５９】
まず、物体の数、大きさ、形状、及び置の少なくとも１つが異なる複数回にわたって、毎回、カメラ１及びカメラ２の各々から学習用画像を取得する。本実施の形態において、学習用画像とは、パラメータの学習用に既知の物体数の物体を特定領域内に配置した状態で撮影した画像をいう。取得したカメラ１及びカメラ２の学習用画像に、人手でカウントした物体数を対応付けて、学習データとし、複数回にわたって得られた複数の学習データを、メモリ（図示省略）に格納しておく。
【００６０】
視体積交差法により計算される物体存在可能領域や、前景画像等は、物体の位置、大きさ、及び形状等の物体の状態や条件等により異なり、様々な値をとり得る。そこで、本実施の形態では、物体の状態や条件等を変化させることにより、変化させた状態で撮影した学習用画像を用いて、後述するように、前景画像を抽出して物体存在可能領域の体積の和ｘｔｒと、既知の物体数との組み合わせを複数得るようにしている。具体的一例として本実施の形態では、特定領域内で物体をランダムに移動させながら、所定のタイミングで学習用画像を取得している。また、本実施の形態では、物体数を変化させて同様に物体をランダムに移動させながら、所定のタイミングで学習用画像を取得している。物体の状態や条件等の変化のさせ方や、学習データの取得個数は、回帰分析において有意義なパラメータを得られるものであればよく、既存の手法を用いてもよい。
【００６１】
なお、物体の状態や条件等の変更は、物体数推定装置１０が行うのではなく、ユーザ等が行うようにしている。
【００６２】
図８には、本実施の形態のパラメータ学習部１４におけるパラメータ学習処理の一例のフローチャートを示す。
【００６３】
当該パラメータ学習処理は、物体数推定部１２で物体数推定処理を行う前に予め実行されるものである。実行のタイミングは、例えば、物体数推定用のカメラを新たに設けた場合やカメラの設定（撮影位置等を含む撮影条件）を変更した場合に実行するようにしてもよい。実行タイミングは、特に限定されるものではなく、ユーザの所望に応じて実行するようにしてもよい。いずれにしても、物体数推定装置１０のＣＰＵが、ＲＯＭに記憶されている物体数推定プログラムを実行することにより、図８に示したパラメータ学習処理が実行される。なお、当該パラメータ学習処理は、上述の物体数推定処理と同様の処理を含むため、同様の処理については、その旨を記し、詳細な説明を省略する。なお、本実施の形態において撮影条件とは、撮影する側（カメラ）の撮影における条件のことをいう。
【００６４】
まず、ステップＳ２００では、学習前景抽出部４０が、メモリから、１つの学習データのカメラ１の学習用画像を取得する。
【００６５】
次のステップＳ２０２では、学習前景抽出部４０は、カメラ１に対応する背景画像を背景画像蓄積部２０から取得する。上述したように背景画像蓄積部２０には、予め、特定領域内に物体が存在しない状態でカメラ１により撮影された背景画像がカメラ１に対応付けられて蓄積されている。
【００６６】
次のステップＳ２０４では、カメラ１で撮影された学習用画像と、背景画像蓄積部２０から取得した背景画像と、に基づいて、学習用画像から前景画像を抽出する。学習前景抽出部４０における前景画像の抽出方法は、上述した前景画像抽出部３０における前景画像の抽出方法と同様である。すなわち、学習前景抽出部４０は、学習用画像と背景画像との差分を用いて前景画像を抽出する。
【００６７】
次のステップＳ２０６では、全カメラの学習用画像から前景画像を抽出したか否か判断する。抽出していない場合、例えば、本実施の形態では、カメラ１の前景画像しか抽出していない場合は、ステップＳ２００に戻り、本処理を繰り返してカメラ２の学習用画像から前景画像を抽出する。一方、全カメラの学習用画像から前景画像を抽出した場合は、ステップＳ２０８へ進む。なお、このように各カメラ毎に前景を抽出する処理を繰り返すのではなく、各ステップの処理を全カメラの学習用画像に対して同時に行うようにしてもよい。
【００６８】
ステップＳ２０８では、学習物体存在可能領域計算部４２が、カメラ１及びカメラ２の位置（撮影位置）及び角度パラメータをカメラ位置・角度パラメータ蓄積部２２から取得する。
【００６９】
次のステップＳ２１０では、学習物体存在可能領域計算部４２が、学習前景抽出部４０で抽出したカメラ１の前景画像、カメラ２の前景画像、及び各カメラのカメラ位置・角度パラメータに基づいて、実空間における物体存在可能領域の体積の和ｘｔｒを視体積交差法を用いて計算する。学習物体存在可能領域計算部４２における視体積交差法による物体存在可能領域の体積の和ｘｔｒの計算方法は、上述した物体存在可能領域計算部３２における視体積交差法による物体存在可能領域の体積の和ｘｔｒの計算方法と同様である。
【００７０】
次のステップＳ２１２では、物体数推定用パラメータ決定部４４が、メモリから、当該学習データの既知の物体数を取得する。
【００７１】
次のステップＳ２１４では、物体数推定用パラメータ決定部４４が、取得した物体数と、学習物体存在可能領域計算部４２から受け取った物体存在可能領域の体積の和ｘｔｒと、を対応付けて保持する。
【００７２】
次のステップ２１６では、全ての学習データについて、上記ステップＳ２００〜Ｓ２１４の処理を実行したか否か判断する。なお、カメラの設置された特定領域の環境に物体の大きさや配置等が依存する場合は、当該環境を考慮した物体の状態や条件等に応じた学習データを取得して、物体存在可能領域の体積の和ｘｔｒと、既知の物体数との組み合わせを取得することにより、物体数推定装置１０による物体数の推定精度をより向上させることができる。
【００７３】
ステップ２１６では、上記ステップＳ２００〜Ｓ２１４の処理を実行していない学習データが存在する場合は、ステップ２００に戻り、当該学習データについて、上記ステップＳ２００〜Ｓ２１４の処理を繰り返して、物体存在可能領域の体積の和ｘｔｒと、既知の物体数との組み合わせを取得して物体数推定用パラメータ決定部４４が保持する。
【００７４】
一方、全ての学習データについて、上記ステップＳ２００〜Ｓ２１４の処理を実行した場合、例えば、物体存在可能領域の体積の和ｘｔｒと、既知の物体数との組み合わせを取得した場合は、ステップＳ２１８へ進む。
【００７５】
ステップＳ２１８では、物体数推定用パラメータ決定部４４が保持した物体存在可能領域の体積の和ｘｔｒと、既知の物体数との全ての組み合わせから、物体数推定値計算部３４で用いる回帰分析のパラメータを決定する。具体的には、上記（１）式で表される回帰分析を行う場合は、パラメータとは、パラメータｗ０、ｗ１のことをいう。また、上記（２）式で表される回帰分析を行う場合は、パラメータとは、パラメータｗ０、ｗ１、・・・ｗｎのことをいう。
【００７６】
次のステップＳ２２０では、物体数推定用パラメータ決定部４４が、決定したパラメータを物体数推定用パラメータ蓄積部２４に蓄積させた後、本処理を終了する。
（第２の実施の形態）
本実施の形態では、物体存在可能領域に加えて、前景画像抽出部３０で抽出された前景画像の面積等の二次元画像の特徴を回帰分析の説明変数として用いて特定領域内の物体数の推定を行う。本実施の形態の物体数推定装置は、第１の実施の形態の物体数推定装置１０と同様の構成及び動作（処理）を含むため、同様の構成及び動作（処理）について、その旨を記し、詳細な説明を省略する。
【００７７】
まず、本実施の形態の物体数推定装置１０の概略構成について説明する。本実施の形態の物体数推定装置１０は、第１の実施の形態と同様に、コンピュータを用いており、ＣＰＵが、ＲＯＭに記憶されているプログラムを実行することにより、詳細を後述する物体数推定処理が実行される。
【００７８】
図９には、本実施の形態の物体数推定装置１０の機能的構成の一例を表したブロック図を示す。図９に示すように本実施の形態の物体数推定装置１０は、第１の実施の形態の物体数推定装置１０と比較して、物体数推定部１２が画像面積・特徴計算部３８を備えており、パラメータ学習部１４が学習画像面積・特徴計算部４８を備えている点が異なっている。
【００７９】
画像面積・特徴計算部３８は、前景画像抽出部３０からカメラ１の前景画像及びカメラ２の前景画像を取得し、各前景画像の特徴を計算する。また、画像面積・特徴計算部３８は、カメラ１の撮影画像及びカメラ２の撮影画像から、画像特徴を計算する。計算した各撮影画像の画像特徴は、画像特徴を表す画像特徴量として、撮影画像毎に物体数推定値計算部３４に出力される。
【００８０】
学習画像面積・特徴計算部４８は、学習前景抽出部４０からカメラ１の前景画像及びカメラ２の前景画像を取得し、各前景画像の画像特徴を計算する。また、学習画像面積・特徴計算部４８は、カメラ１の学習用画像及びカメラ２の学習用画像から、画像特徴を計算する。計算した各学習用画像の画像特徴は、画像特徴を表す画像特徴量として、学習用画像毎に物体数推定値計算部３４に出力される。
【００８１】
次に、本実施の形態の物体数推定装置１０で実行される物体数推定処理について説明する。図１０には、本実施の形態の物体数推定装置１０で実行される物体数推定処理の一例のフローチャートを示す。
【００８２】
本実施の形態の物体数推定処理のステップＳ３００、ステップＳ３０２、ステップＳ３０４、及びステップＳ３０６は、第１の実施の形態で実行される物体数推定処理（図５参照）のステップＳ１００、ステップＳ１０２、ステップＳ１０４、及びステップＳ１０６と同様である。
【００８３】
すなわち、ステップＳ３００では、前景画像抽出部３０が、カメラ１から入力された撮影画像を取得する。次のステップＳ３０２では、前景画像抽出部３０が、カメラ１に対応する背景画像を背景画像蓄積部２０から取得する。次のステップＳ３０４では、カメラ１で撮影された撮影画像と、背景画像蓄積部２０から取得した背景画像と、に基づいて、物体像に対応する前景画像を抽出する。
【００８４】
次のステップＳ３０６では、全カメラの撮影画像から前景画像を抽出したか否か判断する。抽出していない場合は、ステップＳ３００に戻り、本処理を繰り返す。一方、全カメラの撮影画像から前景画像を抽出した場合は、ステップＳ３０８へ進む。なお、本実施の形態では、ステップＳ３０６では、ステップＳ３０８へ進むのと共に、ステップＳ３１２へ進む。
【００８５】
本実施の形態の物体数推定処理のステップＳ３０８及びステップＳ３１０は、第１の実施の形態で実行される物体数推定処理（図５参照）のステップＳ１０８及びステップＳ１１０と同様である。
【００８６】
すなわち、ステップＳ３０８では、物体存在可能領域計算部３２が、カメラ１及びカメラ２の位置（撮影位置）及び角度パラメータをカメラ位置・角度パラメータ蓄積部２２から取得する。次のステップＳ３１０では、物体存在可能領域計算部３２が、前景画像抽出部３０で抽出したカメラ１の前景画像、カメラ２の前景画像、及び各カメラのカメラ位置・角度パラメータに基づいて、実空間における物体存在可能領域を視体積交差法を用いて計算し、物体存在可能領域の各々の体積の和ｘを計算する。
【００８７】
一方、ステップＳ３１２では、画像面積・特徴計算部３８が前景画像抽出部３０で抽出したカメラ１の前景画像及びカメラ２の前景画像の面積を計算する。なお、本実施の形態では、前景画像に複数の物体像が含まれている場合は、全ての物体像の面積の和を計算している。また、取得した前景画像各々の面積を計算しており、前景画像各々の面積の合算は行わない。前景画像の面積の計算方法としては、例えば、前景となる画素の画素数をカウントして、当該前景画像上での面積を計算してもよい。なお、単位はピクセル数でもよいし、正規化した値であってもよい。
【００８８】
次のステップＳ３１４では、画像面積・特徴計算部３８が前景画像抽出部３０からカメラ１の撮影画像及びカメラ２の撮影画像を取得する。なお、カメラ１の撮影画像及びカメラ２の撮影画像は、前景画像抽出部３０から取得するのではなく、前景画像抽出部３０と同様に、直接カメラ１及びカメラ２から取得するようにしてもよい。
【００８９】
また、画像面積・特徴計算部３８は、撮影画像毎に画像特徴量を計算して物体数推定値計算部３４に出力する。すなわち、撮影画像の数（本実施の形態では２つ）分の画像特徴量が、出力される。画像特徴量は、例えば、エッジ抽出等の画像処理を行うことで計算されたエッジの長さの和であるが、これに限定されるものではなく、画像の特徴を表す画像特徴量であれば、特に限定されず、既知の手法を用いればよい。なお、画像面積・特徴計算部３８は、１つの画像特徴（上記例ではエッジ）に関する画像特徴量に限定されず、複数種類の画像特徴に関する画像特徴量を計算し、複数の値を物体数推定値計算部３４に出力するようにしてもよい。以下では、このような画像特徴量と前景画像の面積とを含めて、画像特徴という。
【００９０】
次のステップＳ３１６では、物体数推定値計算部３４が、物体存在可能領域計算部３２から取得した物体存在可能領域の体積の和ｘと、画像面積・特徴計算部３８から取得した画像特徴量と、物体数推定用パラメータ蓄積部２４に蓄積されているパラメータとを用いて、物体数の推定値を計算する。本実施の形態においても物体数の推定値の計算方法は、物体存在可能領域の体積の和ｘ及び画像特徴量を説明変数、物体数を目的変数とした、一般に用いられている統計的手法である回帰分析を用いている。なお、本実施の形態では、説明変数が複数あるため、重回帰分析を行う。
【００９１】
物体存在可能領域の和ｘ及び画像特徴量をベクトル「ｘ」で表現することにする。ベクトル「ｘ」の１番目の要素に「１」を追加した、下記（５）式で表される新たなベクトルを導入すると、物体数ｙを推定する重回帰分析は、回帰式を下記（６）式で表すことができる。
【数５】
2014164525.tif 000007
・・・（５）式
【数６】
2014164525.tif 000008
・・・（６）式
（６）式において、ａは、回帰係数を並べた縦ベクトルで、ベクトル「ｘ〜」と同じ次元数である。
【００９２】
また、上記（３）式と同様に、ベクトル入力からスカラー値を出力する下記（７）式で表される関数を導入すると、ベクトル「ｘ〜」を下記（８）式で表すこともできる。
【数７】
2014164525.tif 000009
・・・（７）式
【数８】
2014164525.tif 000010
・・・（８）式
次のステップＳ３１８は、計算した物体数ｙを、第１の実施の形態と同様に、所定の出力先に出力した後、本処理を終了する。
【００９３】
本実施の形態では、このように、物体数推定処理により、推定値である物体数ｙを出力することができる。
【００９４】
次に、本実施の形態における、物体数推定部１２の物体数推定値計算部３４の回帰分析において用いられるパラメータの決定について説明する。図１１には、本実施の形態のパラメータ学習部１４におけるパラメータ学習処理の一例のフローチャートを示す。
【００９５】
本実施の形態のパラメータ学習処理のステップＳ４００、ステップＳ４０２、ステップＳ４０４、及びステップＳ４０６は、第１の実施の形態で実行されるパラメータ学習処理（図８参照）のステップＳ２００、ステップＳ２０２、ステップＳ２０４、及びステップＳ２０６と同様である。
【００９６】
すなわち、ステップＳ４００では、学習前景抽出部４０が、メモリから、１つの学習データのカメラ１の学習用画像を取得する。次のステップＳ４０２では、学習前景抽出部４０が、カメラ１に対応する背景画像を背景画像蓄積部２０から取得する。次のステップＳ４０４では、カメラ１で撮影された学習用画像と、背景画像蓄積部２０から取得した背景画像と、に基づいて、物体像に対応する前景画像を抽出する。
【００９７】
次のステップＳ４０６では、全カメラの撮影画像から前景画像を抽出したか否か判断する。抽出していない場合は、ステップＳ４００に戻り、本処理を繰り返す。一方、全カメラの撮影画像から前景画像を抽出した場合は、ステップＳ４０８へ進む。なお、本実施の形態では、上記物体数推定処理と同様にステップＳ４０６では、ステップＳ４０８へ進むのと共に、ステップＳ４１２へ進む。
【００９８】
本実施の形態のパラメータ学習処理のステップＳ４０８及びステップＳ４１０は、第１の実施の形態で実行されるパラメータ学習処理（図８参照）のステップＳ２０８及びステップＳ２１０と同様である。
【００９９】
すなわち、ステップＳ４０８では、学習物体存在可能領域計算部４２が、カメラ１及びカメラ２の位置（撮影位置）及び角度パラメータをカメラ位置・角度パラメータ蓄積部２２から取得する。次のステップＳ４１０では、学習物体存在可能領域計算部４２が、学習前景抽出部４０で抽出したカメラ１の前景画像、カメラ２の前景画像、及び各カメラのカメラ位置・角度パラメータに基づいて、実空間における物体存在可能領域の体積の和ｘｔｒを視体積交差法を用いて計算する。
【０１００】
一方、ステップＳ４１２では、学習画像面積・特徴計算部４８が前景画像抽出部３０で抽出したカメラ１の前景画像及びカメラ２の前景画像の面積を計算する。なお、本実施の形態では、前景画像に複数の物体像が含まれている場合は、全ての物体像の面積の和を計算している。なお、学習画像面積・特徴計算部４８による、前景画像の面積の計算方法は、上述した画像面積・特徴計算部３８と同様にすればよい。
【０１０１】
次のステップＳ４１４では、学習画像面積・特徴計算部４８が学習前景抽出部４０からカメラ１の撮影画像及びカメラ２の撮影画像を取得する。
【０１０２】
また、学習画像面積・特徴計算部４８は、学習用画像毎に、画像特徴量を計算した画像特徴量を物体数推定用パラメータ決定部４４に出力する。画像特徴量及びその計算方法は、上述した画像面積・特徴計算部３８と同様にすればよい。
【０１０３】
次のステップＳ４１６、ステップＳ４１８、及びステップＳ４２０は、第１の実施の形態で実行されるパラメータ学習処理（図８参照）のステップＳ２１２、ステップＳ２１４、及びステップＳ２１６と同様である。
【０１０４】
すなわち、ステップＳ４１６では、物体数推定用パラメータ決定部４４が、メモリから、当該学習データの既知の物体数を取得する。次のステップＳ４１８では、物体数推定用パラメータ決定部４４が、取得した物体数と、学習物体存在可能領域計算部４２から受け取った物体存在可能領域の体積の和ｘｔｒと、を対応付けて保持する。次のステップＳ４２０では、物体数推定用パラメータ決定部４４が、全ての学習データについて、上記ステップＳ４００〜Ｓ４１８の処理を実行したか否か判断する。上記ステップＳ４００〜Ｓ４１８の処理を実行していない学習データが存在する場合は、ステップ４００に戻り、当該学習データについて、上記ステップＳ４００〜Ｓ４１８の処理を繰り返して、物体存在可能領域の体積の和ｘｔｒと、既知の物体数との組み合わせを取得して物体数推定用パラメータ決定部４４が保持する。一方、全ての学習データに対して、上記ステップＳ４００〜Ｓ４１８の処理を実行した場合は、ステップＳ４２２へ進む。
【０１０５】
ステップＳ４２２では、物体数推定用パラメータ決定部４４が保持した物体存在可能領域の体積の和ｘｔｒと、画像特徴量と、既知の物体数との全ての組み合わせから、物体数推定値計算部３４で用いる回帰分析のパラメータを決定する。具体的には、上記本実施の形態の物体数推定処理において説明した重回帰分析の各パラメータからなるベクトルａを決定する。
【０１０６】
なお、重回帰分析における説明変数が多数ある場合は、その中に相関が高い変数の組み合わせがあると、動作が不安定となることがある。これを避けるためには、例えば、文献（Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman, “The Elements of Statistical Learning,” Springer, 2001．）に記載されている技術等、一般的に知られている技術を用いてもよい。なお、第１の実施の形態においても、重回帰分析を行う場合は、このような技術を用いるようにするとよい。
【０１０７】
また、非線形を含めた一般の回帰において、関数φ（ｘ）を導入する替わりに、例えば、文献（Nello Cristianini , John Shawe‐Taylor, 大北 剛 (翻訳), “サポートベクターマシン入門”,  共立出版,  2005．）に記載されているような、サポートベクトル回帰（ＳＶＲ）を用いるようにしてもよい。
【０１０８】
次のステップＳ４２０では、物体数推定用パラメータ決定部４４は、決定したパラメータを物体数推定用パラメータ蓄積部２４に蓄積させた後、本処理を終了する。
【０１０９】
以上説明したように、上記各実施の形態によれば、物体数推定装置１０が、物体数推定部１２、パラメータ学習部１４、背景画像蓄積部２０、カメラ位置・角度パラメータ蓄積部２２、及び物体数推定用パラメータ蓄積部２４を備えている。前景画像抽出部３０は、カメラ１及びカメラ２で撮影された撮影画像と背景画像蓄積部２０に蓄積されている各カメラに対応する背景画像とから各撮影画像に応じた前記画像を抽出する。物体存在可能領域計算部３２は、カメラ位置・角度パラメータ蓄積部２２から取得した各カメラの位置及び角度パラメータと、各前景画像と、に基づいて視体積交差法により、物体存在可能領域の体積の和ｘを計算する。物体数推定値計算部３４は、物体存在可能領域の体積の和ｘを説明変数、物体数ｙを目的変数とした回帰分析のパラメータを用いて、物体数の推定値を計算して出力する。物体数推定値計算部３４が用いる、回帰分析のパラメータは、予めパラメータ学習部１４の物体数推定用パラメータ決定部４４により決定され、物体数推定用パラメータ蓄積部２４に蓄積される。物体数推定用パラメータ決定部４４は、学習データに基づいて、パラメータ学習部１４の学習前景抽出部４０及び学習物体存在可能領域計算部４２により上記と同様にして計算された学習用画像における物体存在可能領域の体積の和ｘｔｒを説明変数、既知の物体数ｙｔｒを目的変数とした回帰分析のパラメータを決定する。
【０１１０】
このように、物体数推定装置１０では、異なる撮影位置で撮影された撮影画像を用いて特定領域内の物体数の推定を行っているため、一つの撮影位置で撮影された撮影画像では前の物体に隠れてしまう後ろの物体の位置を考慮することが可能となる。
【０１１１】
また、パラメータ学習部１４による統計的分析である回帰分析を用いているため、様々な物体の状態や条件等に対応することができる。物体存在可能領域計算部３２及び学習物体存在可能領域計算部４２で計算する物体存在可能領域の体積の和ｘ、ｘｔｒは、物体の個体差、物体の位置による視体積の違い、及び物体の配置等により、物体数が同じ場合であっても、様々な値を取り得る。しかしながら、本発明では、統計的分析である回帰分析を用いているため、このような物体の個体差、物体の位置による視体積の違い、及び物体の配置等を確定することなく、特定領域における物体数の推定値を精度良く計算して出力することができる。
【０１１２】
従って、本発明の複数の撮影位置で撮影した撮影画像に基づいて、特定領域内に存在する物体の数を精度良く推定することができる。
【０１１３】
また、第２の実施の形態では、画像面積・特徴計算部３８及び学習画像面積・特徴計算部４８で計算された画像特徴も回帰分析の説明変数として用いているため、物体数の推定精度をより良くすることができる。
【０１１４】
なお、上記各実施の形態では、２台のカメラを用いた場合、すなわち撮影位置が２箇所の場合について説明したがこれに限らない。撮影位置が、２箇所以上であれば特に限定されず、撮影位置の数は、特定領域やユーザの所望等に応じた数とすればよい。なお、１台のカメラが移動することにより、複数の撮影位置から撮影を行うものであってもよい。この場合は、例えば、撮影位置と背景画像とを対応付けて背景画像蓄積部２０に蓄積させておき、また、各撮影位置のカメラ位置及び角度パラメータをカメラ位置・角度パラメータ蓄積部２２に蓄積させておき、撮影画像に撮影位置を示す情報が付加されて入力されるようにするとよい。
【０１１５】
また、上位各実施の形態では、撮影画像及び学習用画像が静止画像である場合について説明したが、動画像を用いてもよい。動画像を用いる場合は、静止画像に対応する各フレームの画像を用いることにより上記各実施の形態と同様にして物体数の推定を行うことができる。
【０１１６】
また、上記各実施の形態では、物体数を推定する物体が人物である場合について説明したが、これに限らず、人物以外の物体（例えば、車両等）であってもよい。
【０１１７】
その他、上記各実施の形態で説明した物体数推定装置１０、物体数推定部１２、及びパラメータ学習部１４の構成及び動作、また、物体数推定処理及びパラメータ学習処理は一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において状況に応じて変更可能であることは言うまでもない。
【符号の説明】
【０１１８】
１０  物体数推定装置
１２  物体数推定部
１４  パラメータ学習部
３０  前景画像抽出部
３２  物体存在可能領域計算部
３４  物体数推定値計算部
３８  画像面積・特徴計算部
【図１】
2014164525.tif 000011
【図２】
2014164525.tif 000012
【図３】
2014164525.tif 000013
【図４】
2014164525.tif 000014
【図５】
2014164525.tif 000015
【図６】
2014164525.tif 000016
【図７】
2014164525.tif 000017
【図８】
2014164525.tif 000018
【図９】
2014164525.tif 000019
【図１０】
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【図１１】
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