(57)【要約】【課題】監視カメラ等から得た映像から特定物体の検出を高速・高精度に検知する技術を提供する。【解決手段】映像処理装置であって、フレーム画像から物体を検出する物体検出部と、複数のフレーム画像間で物体を追尾する物体追尾部と、物体の追尾軌跡情報を管理する軌跡管理部と、物体の領域から特定物体を検出する特定物体検出部と、物体と特定物体とを対応付ける物体対応付け部と、特定物体の属性情報を物体の追尾軌跡情報へ付与する付与部と、属性情報が付与された場合の物体の領域に対する特定物体検出部による特定物体の検出頻度を、属性情報が付与されていない場合の検出頻度よりも少なくなるように制御する特定物体検出処理制御部と、を備える。【選択図】  図１
2014006673.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
フレーム画像から物体を検出する物体検出手段と、
複数のフレーム画像間で前記物体を追尾する物体追尾手段と、
前記物体の追尾軌跡情報を管理する軌跡管理手段と、
前記物体の領域から特定物体を検出する特定物体検出手段と、
前記物体と前記特定物体とを対応付ける物体対応付け手段と、
前記特定物体の属性情報を前記物体の追尾軌跡情報へ付与する付与手段と、
前記属性情報が付与された場合の前記物体の領域に対する前記特定物体検出手段による前記特定物体の検出頻度を、前記属性情報が付与されていない場合の前記検出頻度よりも少なくなるように制御する特定物体検出処理制御手段と、
を備えることを特徴とする映像処理装置。
【請求項２】
前記特定物体検出処理制御手段は、所定の期間内に前記特定物体検出手段が前記物体を前記特定物体として検出した頻度に応じて、前記検出頻度を制御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】
前記物体検出手段によりフレーム画像から複数の物体が検出された場合、
前記特定物体検出処理制御手段は、所定の期間内に前記特定物体検出手段が前記物体を前記特定物体として検出した頻度に応じて、前記複数の物体の領域に対する前記特定物体検出手段による検出処理の順序を制御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４】
前記特定物体検出処理制御手段は、所定の期間内における前記特定物体の検出処理の回数が所定値を上回る場合もしくは所定の期間内における前記特定物体の検出処理の負荷が所定値を上回る場合に、前記特定物体検出手段による前記特定物体の検出処理の実行を中止するように制御することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の映像処理装置。
【請求項５】
物体検出手段と、物体追尾手段と、軌跡管理手段と、特定物体検出手段と、物体対応付け手段と、付与手段と、特定物体検出処理制御手段とを備える映像処理装置の制御方法であって、
前記物体検出手段が、フレーム画像から物体を検出する物体検出工程と、
前記物体追尾手段が、複数のフレーム画像間で前記物体を追尾する物体追尾工程と、
前記軌跡管理手段が、前記物体の追尾軌跡情報を管理する軌跡管理工程と、
前記特定物体検出手段が、前記物体の領域から特定物体を検出する特定物体検出工程と、
前記物体対応付け手段が、前記物体と前記特定物体とを対応付ける物体対応付け工程と、
前記付与手段が、前記特定物体の属性情報を前記物体の追尾軌跡情報へ付与する付与工程と、
前記特定物体検出処理制御手段が、前記属性情報が付与された場合の前記物体の領域に対する前記特定物体検出工程での前記特定物体の検出頻度を、前記属性情報が付与されていない場合の前記検出頻度よりも少なくなるように制御する特定物体検出処理制御工程と、
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６】
コンピュータを、請求項１乃至４の何れか１項に記載の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し、特に、映像を用いた監視やモニタリングを行うための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、監視カメラの映像から顔や人体など特定の対象を検出する場合は、一般的に対象物体の特徴を記憶した照合パターン（辞書）を一つ又は角度に応じて複数個用い、画像から照合パターンに合う物体の検出を行う。
【０００３】
特許文献１では、画像の大きさを変更しながら照合パターンを画像全域に用いて複数の局所パターンを抽出し、それぞれの局所特徴量を算出する。そして、局所特徴量に重み付けを行った結果の総和から人体であるかを判定する技術が開示されている。また、特許文献２では、カメラ本体の姿勢に応じて、顔検出処理の処理方法を変更する技術が開示されている。そして、特許文献３では、パターンマッチングによる追尾技術が記載されている。また、これらの特定物体の検出処理は、ネットワークカメラ機器の高画素化という背景や、監視等で実時間処理を行うために高速度に実行できることが必要である。処理の高速化を実現する方法として、特許文献４では、パターンマッチングに用いる縮小画像（レイヤ）の優先度を過去の画像撮影結果に基づいて切り替える技術が記載されている。
【０００４】
また一方、映像解析処理で通過検知や侵入者検知を行う場合は一般的に、移動物体の追尾の軌跡である追尾線を用いる。追尾線と、画面内に設定した判定線分または判定領域枠が交差したことや包含したことを検出し物体の通過判定や侵入判定を行う。
【０００５】
上述した特定物体検出処理と通過検知・侵入検知を組み合わせることで、特定物体の通過検知・侵入検知が可能である。
【０００６】
特許文献５では、顔の検出を行い、現在フレームと過去フレームとの相関から検出した動き情報に基づいて顔追尾を行っている。この追尾結果に基づいて特定箇所の物体の通過判定を可能としている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００９−２１１３１１号公報
【特許文献２】特開２０１０−０８８０９３号公報
【特許文献３】特開２００２−３７３３３２号公報
【特許文献４】特許第４６２６４９３号公報
【特許文献５】特開２０１０−５０９３４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１乃至特許文献５のようなテンプレートマッチング等での特定物体検出処理には、処理負荷が重いという課題がある。そのため、時系列的に処理画像フレームを間引く等の処理を施し検出処理頻度を処理可能な程度に下げて処理するか、実時間処理ではなく録画映像のバッチ処理を行うという方法等が採られている。
【０００９】
このように現状では高精度に検出処理を行うには高負荷かつ低速度となり、高速に処理を行うには低負荷の検出方法を採る必要があるというトレードオフの関係にあるという課題がある。
【００１０】
上記の課題に鑑み、本発明は、監視カメラ等から得た映像から特定物体の検出を高速・高精度に検知する技術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】
【００１１】
上記の目的を達成する本発明に係る映像処理装置は、
フレーム画像から物体を検出する物体検出手段と、
複数のフレーム画像間で前記物体を追尾する物体追尾手段と、
前記物体の追尾軌跡情報を管理する軌跡管理手段と、
前記物体の領域から特定物体を検出する特定物体検出手段と、
前記物体と前記特定物体とを対応付ける物体対応付け手段と、
前記特定物体の属性情報を前記物体の追尾軌跡情報へ付与する付与手段と、
前記属性情報が付与された場合の前記物体の領域に対する前記特定物体検出手段による前記特定物体の検出頻度を、前記属性情報が付与されていない場合の前記検出頻度よりも少なくなるように制御する特定物体検出処理制御手段と、
を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、監視カメラ等から得た映像から特定物体の検出を高速・高精度に検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】映像処理装置１００の機能構成例を示すブロック図。
【図２】物体と人体との対応付けの例を示す図。
【図３】軌跡管理部１０６により管理される情報の構成例を示す図。
【図４】パラメータの構成例を示す図。
【図５】人体属性オブジェクトの通過判定を説明する図。
【図６】映像処理装置１００の処理の手順を示すフローチャート。
【図７】人体検出処理制御部１０７が検出領域を決定する処理を説明するための図。
【図８】人体検出処理のサブルーチン処理の手順を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、添付の図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
【００１５】
（第１実施形態）
第１実施形態では、物体情報を使用して特定物体検出処理を行う際に、物体属性情報に応じて特定物体検出処理の頻度を調整する構成について説明する。
【００１６】
まず図１を参照して、映像処理装置１００の機能構成の一例を説明する。本実施形態に係る映像処理装置は、監視カメラなどの撮像装置内に組み込まれる画像処理回路や、パーソナルコンピュータなどのコンピュータ装置に適用することができる。
【００１７】
映像処理装置１００は、画像取得部１０１と、物体検出部１０２と、物体追尾部１０３と、人体検出部１０４と、物体対応付部１０５と、軌跡管理部１０６と、人体検出処理制御部１０７と、軌跡情報判定部１０８と、判定パラメータ設定部１０９と、外部出力部１１０とを備えている。映像処理装置１００は、映像処理装置としての機能を実現することができるのであれば、一般のＰＣ（パーソナルコンピュータ）であってもよく、動画像を撮像可能なカメラ内に搭載される画像処理回路であってもよく、他の機器であってもよい。なお、各処理部の機能は、不図示のＣＰＵが映像処理装置１００に内蔵されたメモリ等から対応するプログラムを読み出して実行することにより実施される。
【００１８】
映像処理装置１００は、ＣＲＴや液晶画面などにより構成される表示装置１１１と接続されている。表示装置１１１は、映像処理装置１００による処理結果を取得して、画像、文字、音声等で当該処理結果を表示する。
【００１９】
画像取得部１０１は、外部から供給された動画像若しくは静止画像のフレーム画像を取得し、取得した動画像若しくは静止画像を後段の物体検出部１０２へ送出する。画像取得部１０１は、動画像を取得した場合は、該動画像を構成する各フレーム画像を順次、物体検出部１０２へ送出し、静止画像を取得した場合は、この静止画像を物体検出部１０２へ送出する。なお、動画像若しくは静止画像の供給元については特に限定するものではなく、有線若しくは無線を介して動画像若しくは静止画像を供給するサーバ装置や撮像装置であってもよい。
【００２０】
また、外部に限るものではなく、映像処理装置１００内のメモリから動画像若しくは静止画像を取得するようにしてもよい。以下の説明では、画像取得部１０１が動画像を取得した場合であっても静止画像を取得した場合であっても、物体検出部１０２へ、ある１枚の画像が入力された場合について説明する。前者の場合は、この１枚の画像が動画像を構成する各フレーム画像に相当し、後者の場合は、この１枚の画像が静止画像に相当する。
【００２１】
物体検出部１０２は、画像取得部１０１から取得したフレーム画像から背景差分法により物体を検出する。検出した物体の情報は、画面上の位置情報と外接矩形情報と物体のサイズ情報とを有する。物体検出部１０２は、画像から物体を検出する処理を実行することができればよく、特定の方法に限るものではない。
【００２２】
物体追尾部１０３は、物体検出部１０２が着目フレームよりも１フレーム前のフレームの画像から検出した物体と同じ物体を着目フレームの画像から検出した場合、それぞれのフレームにおける物体同士を対応づける。すなわち、複数のフレーム画像間で物体を追尾する。例えば、物体追尾部１０３が、着目フレームよりも１フレーム前のフレームの画像から物体検出部１０２が検出した物体に対してオブジェクトＩＤ＝Ａを割り当てたとする。そして、物体検出部１０２が着目フレームの画像からもこの物体を検出した場合、物体追尾部１０３は、この物体に対してもオブジェクトＩＤ＝Ａを割り当てる。このように、複数フレームに渡って同じ物体が検出された場合には、それぞれの物体には同じオブジェクトＩＤを割り当てる。なお、着目フレームで新規に検出された物体に対しては、新規のオブジェクトＩＤを割り当てる。
【００２３】
物体追尾部１０３が複数フレームに渡って同じ物体であると判断する方法としては、検出物体の移動ベクトルを用いて物体の移動予測位置と検出した物体位置が一定距離内であれば同一物体とする方法がある。また、物体の色、形状、大きさ（面積）等を用い、フレーム間で相関の高い物体を関連付ける方法もある。物体追尾部１０３は、複数フレームに渡って同じ物体であると判断し追尾する処理を実行できればよい。そのため、特定の方法に限るものではなく同様の処理を行う方法であればどのような方法であっても構わない。
【００２４】
人体検出部１０４は、照合パターン（辞書）を使用して、物体検出部１０２が検出した領域に対して人体検出処理を実施することで人体を検出する。さらに、一度人体と判定された追尾物体の領域に関しては人体検出処理を行う頻度を下げる。このように人体検出処理を行う範囲と頻度とを少なくすることで、人体検出を行う映像処理装置１００の負荷を低減させ、高速に処理を行うことが可能となる。あるいは人体検出処理負荷を下げる領域を設けることで、その他の領域に対しては高速、高精度に人体検出処理を行ってもよい。
【００２５】
一般的に特定物体を検出する場合は、検出対象物体に応じて照合パターンを変える。人体を検出する場合においても正面向きと横向きとで使用する照合パターンを使い分けることで処理速度の向上や検出精度の向上が期待できる。
【００２６】
また、照合パターンは正面向きと横向きとに限定されるものではなく、斜めや上など他の角度からのものでもよい。また、全身に限定されるものではなく、上半身、顔、または足元に限定した照合パターンであってもよい。更には、照合パターンは人体のみに限定されるものではなく、顔や車、電車、飛行機など特定の対象を検出するために作成されたものでもよい。さらに人体以外の左右非対称や正面・背面非対称な物体を含む特定物体においても、上下方向別、左右方向別等、特定物体の映される角度に応じた複数の照合パターンを用いてもよい。
【００２７】
ここで、人体検出部１０４は、画像から人体を検出する機能を有していればよく、パターン処理に限定されるものではない。また本実施形態においては検出対象を人体としているが、これに限定されるものではない。検出対象としては、顔、自動車、動物等であってもよい。これらの物体の検出方法としては、特定の対象を検出することができれば何でもよい。さらに、複数種類の特定物体を検出する特定物体検出部があり、同時に複数の検出が可能であるならば、物体に複数の特定物体検出処理を実施してもよい。また、必ずしも物体検出部１０２が検出した領域から人体検出を行う必要はなく、画像全体に対して人体検出の処理を行ってもよい。
【００２８】
物体対応付部１０５は、物体検出部１０２が検出した物体と人体検出部１０４が検出した人体との対応付けを決定する。図２（ａ）および図２（ｂ）を参照して、検出した物体と検出した人体との対応付けの例を説明する。図２（ａ）は、検出した物体の外接矩形２０１に、検出した人体の外接矩形２０２が内包されない場合を示している。このとき、物体の外接矩形２０１に対する人体の外接矩形２０２の重畳率が予め設定した閾値を超えた場合に対応付けを行う。
【００２９】
重畳率とは、物体の外接矩形２０１と人体の外接矩形２０２とが重畳する部分の面積の人体の外接矩形２０２の面積に対する割合である。図２（ｂ）は、検出した物体の外接矩形２０３から複数の人体を検出した場合を示している。このとき、人体の外接矩形２０４および人体の外接矩形２０５のそれぞれと、物体の外接矩形２０３との重畳率が予め設定した閾値を超えた場合にそれぞれ対応付けを行う。
【００３０】
軌跡管理部１０６は、物体検出部１０２及び物体追尾部１０３によって得られる、物体毎の情報を管理する。軌跡管理部１０６により管理される情報の構成例を図３に示す。軌跡管理部１０６が管理する管理情報３０１には、物体毎の情報（オブジェクト情報）３０２が管理されている。換言すれば、管理情報３０１内には、オブジェクトＩＤ毎のオブジェクト情報３０２が管理されている。１つの物体に対するオブジェクト情報３０２内には、該物体が検出されたフレーム（Timestamp）毎の情報３０３が管理されている。
【００３１】
この情報３０３には、検出された座標位置（Position）、検出された物体の領域を包含する外接矩形を規定する情報（Boundingbox）、物体のサイズ（size）、属性(Attribute)が含まれている。もちろん、オブジェクト情報に含まれうる情報はこれに限らず、以下に説明する処理が達成できるのであれば、如何なる情報を含めてもよい。軌跡管理部１０６が管理するそれぞれの情報は軌跡情報判定部１０８によって使用される。
【００３２】
軌跡管理部１０６は、例えば人体検出部１０４が人体を検出し、物体対応付部１０５が対応付けを行うと、対応する位置情報の属性を更新する。ここで、更に、過去の位置情報の属性も対応付けの結果に従い更新するようにしてもよい。また、その後の位置情報の属性も同対応付けの結果を設定するようにしてもよい。このような処理を行うことで、同一ＩＤを持つ物体の追尾結果はどの時刻においても同一の属性値（例えば人体）を持つことになる。
【００３３】
人体検出処理制御部１０７は、人体検出部１０４に対し、軌跡管理部１０６で管理されている追尾物体情報に応じて、人体検出処理を行う検出領域・検出頻度の設定を行う。検出領域・検出頻度の設定方法についての詳細は後述する。
【００３４】
軌跡情報判定部１０８は、通過物体検知部として機能し、判定パラメータ設定部１０９により設定されたパラメータ及び軌跡管理部１０６が管理する情報に従い、オブジェクト検知用検知線に対する物体の通過判定処理を行う。
【００３５】
判定パラメータ設定部１０９は、各フレーム画像中における物体がオブジェクト検知用検知線を通過したか否かを判定するためのパラメータ、即ち、このオブジェクト検知用検知線を規定するパラメータの設定を行う。また、パラメータは外部から取得されてもよい。
【００３６】
判定パラメータ設定部１０９は、取得若しくは設定されたパラメータを軌跡情報判定部１０８に設定する。ここで判定パラメータ設定部１０９が設定するパラメータの構成例を図４に示す。図４に示したパラメータは、表示装置１１１の表示画面における座標（１００，１００）と座標（１００，３００）とを結ぶ線（Line）をオブジェクト検知用検知線として規定している。またこのパラメータでは、サイズ（Size）が１００から２００の人体属性の物体がこの検知用検知線を右から左に通過（cross_right_to_left）した場合に、この物体を検知対象とすることを規定している。また、通過判定を行う際の通過方向であるが、始点から終点に向かって左から右（cross_left_to_right）、右から左（cross_right_to_left）、または両方向（cross_both）を設定することが可能である。
【００３７】
図４に示された判定パラメータが設定された場合における軌跡情報判定部１０８が行う処理について、図５を参照して説明する。
【００３８】
軌跡情報判定部１０８は、着目フレームより１フレーム前のフレームにおける人体属性オブジェクトの外接矩形５０２から着目フレームにおける人体属性オブジェクトの外接矩形５０３への移動ベクトル５０４が、パラメータが規定する線分５０１と交差したかを判定する。交差しているか否かを判定することは、人体属性オブジェクトが線分５０１を通過したか否かを判定することである。軌跡情報判定部１０８による判定結果は、外部出力部１１０を介して外部に出力されてもよい。また、外部出力部１１０がＣＲＴや液晶画面などにより構成される表示装置である場合、表示装置１１１の代わりに外部出力部１１０を用いてもよい。
【００３９】
ここで、図７（ａ）および図７（ｂ）を参照して、軌跡管理部１０６で管理されている追尾物体情報に応じて人体検出部１０４が人体検出処理を行う検出領域・検出頻度の設定を、人体検出処理制御部１０７が実行する処理について詳細に説明する。図７（ａ）および図７（ｂ）は、人体検出処理制御部１０７が検出領域を決定する処理を説明するための画面の例である。
【００４０】
人体検出部１０４は、原則として物体検出部１０２が検出した領域に対して人体検出処理を行うが、人体検出処理制御部１０７は、軌跡管理部１０６が管理する管理情報を利用して人体検出部１０４に対し更なる検出領域制御を行う。
【００４１】
図７（ｂ）は着目フレーム（現在処理中のフレーム（フレームｔとする））を示し、図７（ａ）は着目フレームより１つ前のフレーム（フレームｔ−１とする）を示している。図７（ａ）において、矩形７０１、７０２、７０３は、それぞれの位置で物体が検出され、物体追尾部１０３により追尾処理が行われ、軌跡管理部１０６により管理された追尾物体の外接矩形であることを示す枠である。フレームｔ−１での人体検出処理の結果、追尾物体外接矩形７０１についてのみ人体として検出され、人体属性が付与されたとする。また、同様に人体検出処理以外の検出処理、ここでは例えば犬検出処理を行ったとし、追尾物体外接矩形７０３が犬であると検出され、犬属性が付与されたとする。
【００４２】
次に、フレームｔ（図７（ｂ））になり、まず物体検出部１０２により物体検出処理を行う。その後、物体追尾部１０３によりフレームｔ−１とフレームｔとの間で物体の対応付けを行う。フレーム間で同一であると対応付けられた追尾物体に対しては、前述したように前フレームと同じオブジェクトＩＤが引き継がれるように軌跡管理部１０６における追尾軌跡情報が更新される。また、追尾物体に対して付与されている属性についても変更なく引き継がれる。フレームｔでは、追尾物体７１１が追尾物体外接矩形７０１と、追尾物体７１２が追尾物体外接矩形７０２と、追尾物体７１３が追尾物体外接矩形７０３とそれぞれ対応付けされ、同じオブジェクトＩＤが引き継がれているとする。
【００４３】
次に、フレームｔにおける特定物体検出処理制御、ここではまず人体検出処理を開始する。まず、軌跡管理部１０６における追尾軌跡情報のうち、既に人体属性が付与されている物体（Attribute=Human）の領域(Boundingbox)を抽出する。フレームｔにおいて人体属性が付与されている追尾物体は７１１である。
【００４４】
次に物体検出部１０２で検出された動体領域に対して人体検出処理を行うのであるが、その際、人体属性が付与されている追尾物体外接矩形７１１に対する人体検出処理を省略するか、あるいは人体検出処理を実行する検出頻度を少なくする。人体属性が付与されている追尾物体外接矩形に対する人体検出処理は、例えば、１フレームおきに行う。一方、人体属性が付与されていない動体領域に対する人体検出処理は、各フレームについて行う。ここで、省略する領域は外接矩形領域としているが、軌跡管理部１０６で管理する物体情報に物体の輪郭情報等の情報でも物体領域が分かる情報であればどのような情報を用いても構わない。また、追尾物体の外接矩形から一定範囲だけ縮小や拡大した領域を用いて人体検出処理省略の有無を判断するようにしても構わない。このような処理対象領域の設定に関しては、動体検出処理や人体検出処理の精度や速度、撮像装置の設定状態等により任意に可変にするように構成されてもよい。
【００４５】
通常、属性が付与されてない物体ばかりのフレーム画像での人体検出処理では、検出した動体領域全てに対し人体検出処理を行うが、上述したように検出対象の領域を少なくすることで処理負荷を低減することができる。
【００４６】
また同様に人体検出と並んで犬検出処理を行う場合においても、犬属性が付与されている追尾物体外接矩形７１３を除いた物体検出領域に対してのみ検出処理を行うことで同様の効果を得ることができる。このように、複数の特定物体の検出対象を設定したとしても前述した処理を繰り返すことで対応することができる。またあるいは処理を繰り返すのではなく、ある属性が付与された追尾物体に関してはその他の特定物体検出処理も省略するようにしても構わない。例えば、犬属性が付与されている追尾物体外接矩形に対する人体検出処理は、例えば、１フレームおきに行うようにしてもよい。属性が付与されている追尾物体領域については、属性が付与されてない動体領域よりも特定物体検出処理を行う優先度を下げる。この処理は、特定物体検出処理の精度が高く、また物体同士の重畳がない場合に特に高速化という点で有効である。
【００４７】
本実施形態では、追尾物体に人体属性が付与されている物体領域に対して人体検出処理を省略するとしたが、属性を付与した頻度、つまり所定時間内における付与回数に応じて再検出処理の制御を変更するようにしても構わない。
【００４８】
例えば、人体検出処理制御部１０７が、人体属性が付与されている追尾物体の抽出を行う際に、着目フレームだけでなくそこから所定フレーム数以内のフレームも含めて抽出を行うようにする。そして所定フレーム内で人体属性付与された回数が所定値以上の追尾物体のみを抽出し、当該人体属性が一定回数以上付与されている物体の外接矩形領域に対しての人体検出処理を省略するようにする。これは、例えば直近１秒間で５回人体と検出された追尾物体は、人体である確度が高いと考え、その領域における再人体検出処理の頻度を少なくするといった考え方である。また、所定フレーム数以内のフレームに限定して属性付与回数の判別を行うことで、数フレーム連続して人体付与された追尾物体であっても定期的に再人体検出処理を行うようにすることができる。
【００４９】
あるいは、所定フレーム数の制限を行わない設定とすることで、追尾対象物体が画面に存在してからの人体判別回数に基づいて人体検出処理を省略する制御を行ってもよい。
【００５０】
またあるいは、物体対応付部１０５が過去の所定の期間内に追尾物体に対し人体属性を付与した頻度に応じて人体検出処理頻度を落とすとしたが、過去の所定の期間内における人体を検出した結果の頻度に基づくようにしてもよい。例えば、人体検出を行い、所定期間内に所定回数以上人体として検出された物体に対してのみ属性を付与するといった処理方法である。
【００５１】
このように着目フレームだけでなく所定数以内のフレームも含めた属性付与回数で判断することで、人体が１フレームだけ誤検出されてしまう等といった場合においても誤って人体検出処理を省略することを防ぐことができる。
【００５２】
またここで、過去の所定時間内における付与回数に応じて再検出処理を行うか否かの頻度を変更する手法について上述したが、検出頻度ではなく処理の順序を制御するようにしてもよい。処理順序を変更する場合の例を、図７（ａ）および図７（ｂ）を参照して説明する。図７（ａ）において、追尾物体外接矩形７０１は人体として検出され、追尾物体７０３は犬として検出され、それぞれ人体属性と犬属性とが軌跡管理部１０６で管理される。追尾物体７０２はいずれの特定物体検出処理でも検出されずに属性が付与されていない。次に図７（ｂ）の状態で物体検出処理および物体追尾処理後に特定物体検出処理を行う場合、通常であれば検出処理順は画面左上から右下へ走査線方向順に処理を行う。そのため、追尾物体７１３、７１２、７１１の順に特定物体検出処理が行われる。ここで既に属性が付与された追尾物体に関しては処理順を後回しにし、属性が付与されていない物体ほど先に処理を行うようにしてもよい。このように属性付与状態に応じて処理順を変更することで、属性が付与されていない物体に集中して処理を行えるため、高精度・高速に特定物体検出処理を行うことができる。
【００５３】
また、所定の期間内に人体検出部が物体を人体として検出した頻度に応じて、人体検出部による特定物体の検出頻度を制御してもよい。例えば、所定の期間内に人体検出部が物体を人体として検出した頻度が高いほど、人体検出部によるその物体の領域に対する特定物体の検出頻度を少なく制御してもよい。
【００５４】
またここで、１フレーム（又は所定時間内）に検出可能な最大人体検出処理回数を定めておき、処理回数が所定値を上回ったらそこで人体検出処理を中止し、次回処理に回すようにしてもよい。あるいは、１フレーム（又は所定時間内）に人体検出処理に割り当て可能な最大時間（最大負荷）を定めておき、負荷が所定値（最大値）を上回ったらそこで人体検出処理を中止し、次回処理に回すようにしてもよい。人体検出処理に割り当て可能な時間（負荷）とは、例えば特定内部処理の回数や頻度、当処理におけるＣＰＵの使用時間や使用率、メモリ使用率等が挙げられるが、負荷に関するものであればこれに限るものではない。
【００５５】
さらにこの中断処理及び次回に処理を回す処理と、特定物体検出処理順を変更する処理とを組み合わせることも可能である。上記２つの処理を組み合わせることで、優先度の高い追尾物体から処理し、次のフレーム画像が入力されたら中断し後回しにするといった実時間処理を行うことも可能となる。
【００５６】
次に、図６のフローチャートを参照して、本実施形態に係る映像処理装置１００が実施する処理の手順を説明する。なお、このフローチャートに従った処理を開始する時点で、図４に示されるような判定パラメータが既に登録されているものとする。
【００５７】
Ｓ６０１において、映像処理装置１００の不図示の制御部は、処理を継続するか否かを判定する。例えば、ユーザから終了指示が入力されたか否かに応じて処理を継続するか否かを判定する。処理を継続すると判定された場合（Ｓ６０１；ＹＥＳ）、Ｓ６０２へ進む。一方、処理を継続しないと判定された場合（Ｓ６０１；ＹＥＳ）、処理を終了する。
【００５８】
Ｓ６０２において、画像取得部１０１は、入力された画像を取得する。Ｓ６０３において、物体検出部１０２は、取得した画像に対して物体検出処理を行う。Ｓ６０４において、物体検出部１０２は、物体検出処理の結果、物体が検出されたか否かを判定する。物体が検出されたと判定された場合（Ｓ６０４；ＹＥＳ）、Ｓ６０５へ進む。一方、物体が検出されていないと判定された場合（Ｓ６０４；ＮＯ）、Ｓ６０１へ戻る。
【００５９】
Ｓ６０５において、物体追尾部１０３は、物体の追尾処理を行う。Ｓ６０６において、軌跡管理部１０６は、追尾処理結果に従って追尾情報を更新する。
【００６０】
Ｓ６０７において、人体検出部１０４は、人体検出処理を実行する。ここで、図８のフローチャートを参照して、人体検出処理のサブルーチン処理を説明する。Ｓ８０１において、人体検出部１０４は、軌跡管理部１０６より属性付与された追尾物体を抽出し、その外接矩形領域（Boundingbox値）を取得する。
【００６１】
Ｓ８０２において、人体検出部１０４は、物体検出部１０２が検出した物体領域と、Ｓ８０１で取得された属性付与済追尾物体領域とに基づいて、特定物体検出処理の対象領域を決定する。すなわち、物体検出部１０２が検出した物体領域のうち、属性付与済追尾物体領域については、属性付与済追尾物体領域以外よりも特定物体検出処理の対象とする頻度を少なくする。例えば、属性付与済追尾物体領域については、１フレームおきに特定物体検出処理の対象とする。これに対して、属性付与済追尾物体領域以外の物体領域は、各フレームで、特定物体検出処理の対象とする。属性付与済追尾物体領域については、属性付与済追尾物体領域以外の動体領域よりも特定物体検出処理を行う優先度を下げる。
【００６２】
Ｓ８０３において、人体検出部１０４は、Ｓ８０２で決定された特定物体検出処理の対象領域に対して人体検出処理を行う。以上で図８の処理が終了し、図６のＳ６０８へ進む。
【００６３】
Ｓ６０８において、人体検出部１０４は、Ｓ６０７で実施された人体検出処理結果に従って人体が検出されたか否かを判定する。人体が検出されたと判定された場合（Ｓ６０８；ＹＥＳ）、Ｓ６０９へ進む。一方、人体が検出されていないと判定された場合（Ｓ６０８；ＮＯ）、Ｓ６１１へ進む。
【００６４】
Ｓ６０９において、物体対応付部１０５は、物体と人体との対応付け処理を行う。Ｓ６１０において、軌跡管理部１０６は、対応付け処理の結果に基づいて追尾情報を更新する。
【００６５】
Ｓ６１１において、軌跡情報判定部１０８は、軌跡情報の判定処理を行う。Ｓ６１２において、外部出力部１１０は、軌跡情報の判定結果を外部へ出力する。その後、Ｓ６０１へ戻る。
【００６６】
以上説明したように、本実施形態によれば、物体情報を使用して特定物体検出処理を行う際に、物体属性情報に応じて特定物体検出処理の頻度を調整する。より具体的には物体追尾部が追尾する物体に付与された属性情報に応じて、追尾する物体の領域に対して実行される再度の特定物体検出処理の頻度を少なく制御する。これにより、監視カメラ等から得た映像から特定物体の検出を高速・高精度に実行することが可能となる。
【００６７】
（その他の実施形態）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【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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