(57)【要約】【課題】  撮像領域における特定物の混雑の度合いに関わらず、特定物の個数を正確に計測する技術を提供する。【解決手段】  所定の撮像領域を撮像して得られた撮像画像を取得して、当該撮像領域に存在する特定物の個数を検出する情報処理装置は、取得した撮像画像から前景が占める前景領域を検出する前景検出手段と、検出した前景領域の面積が撮像画像の面積に占める割合に基づいて、特定物の個数を計測する第１の計測手段と、撮像画像から特定物の存在を検出する特定物検出手段と、特定物検出手段が検出した特定物の個数を計測する第２の計測手段と、撮像領域における特定物の混雑の度合いに基づき、第１の計測手段が計測した個数、又は、第２の計測手段が計測した個数を選択して、撮像領域に存在する特定物の個数として出力する出力手段とを備える。【選択図】  図１
2014006586.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の撮像領域を撮像して得られた撮像画像を取得して、当該撮像領域に存在する特定物の個数を検出する情報処理装置であって、
取得した前記撮像画像から前景が占める前景領域を検出する前景検出手段と、
検出した前記前景領域の面積が前記撮像画像の面積に占める割合に基づいて、前記特定物の個数を計測する第１の計測手段と、
前記撮像画像から前記特定物の存在を検出する特定物検出手段と、
前記特定物検出手段が検出した前記特定物の個数を計測する第２の計測手段と、
前記撮像領域における前記特定物の混雑の度合いに基づき、前記第１の計測手段が計測した前記個数、又は、前記第２の計測手段が計測した前記個数を選択して、前記撮像領域に存在する前記特定物の個数として出力する出力手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記第１の計測手段は、あらかじめ用意された、前記前景領域の面積が前記撮像画像の面積に占める割合と前記特定物の個数との対応関係を示す情報を参照して、該割合から前記特定物の個数を計測する
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】
前記出力手段は、
前記混雑の度合いとして、前記前景領域の面積が前記撮像画像の面積に占める割合を参照し、
当該割合があらかじめ定められたしきい値以上の場合は前記第１の計測手段が計測した前記個数を前記特定物の個数として出力し、当該割合が前記しきい値未満の場合は前記第２の計測手段が計測した前記個数を前記特定物の個数として出力する
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】
前記出力手段は、
前記混雑の度合いとして、前記前景領域の面積に対する、前記特定物検出手段が検出した特定物が前記撮像画像に占める領域の面積の割合を参照し、
当該割合があらかじめ定められたしきい値以下の場合は前記第１の計測手段が計測した前記個数を前記特定物の個数として出力し、当該割合が前記しきい値を上回る場合は前記第２の計測手段が計測した前記個数を前記特定物の個数として出力する
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５】
前記出力手段は、
前記混雑の度合いとして、前記前景領域の面積と、前記特定物検出手段が検出した特定物が前記撮像画像に占める領域の面積との差分を参照し、
当該差分があらかじめ定められたしきい値以上の場合は前記第１の計測手段が計測した前記個数を前記特定物の個数として出力し、当該差分が前記しきい値未満の場合は前記第２の計測手段が計測した前記個数を前記特定物の個数として出力する
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６】
前記出力手段は、
前記前景検出手段が検出した前景領域と、前記特定物検出手段が検出した特定物が前記撮像画像に占める領域との相関値を参照し、
当該相関値があらかじめ定められたしきい値以上の場合は前記第２の計測手段が計測した前記個数を前記特定物の個数として出力し、当該相関値が前記しきい値未満の場合は前記第１の計測手段が計測した前記個数を前記特定物の個数として出力する
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７】
前記特定物として、人体の全身、人体の上半身、頭部、顔、動物、車両、船舶、及び、航空機の少なくとも１つの個数を検出することを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記撮像領域を撮像して前記撮像画像を出力する撮像手段をさらに備えることを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
所定の撮像領域を撮像して得られた撮像画像を取得して、当該撮像領域に存在する特定物の個数を検出する情報処理装置の制御方法であって、
前景検出手段が、取得した前記撮像画像から前景が占める前景領域を検出する前景検出工程と、
第１の計測手段が、検出した前記前景領域の面積が前記撮像画像の面積に占める割合に基づいて、前記特定物の個数を計測する第１の計測工程と、
特定物検出手段が、前記撮像画像から前記特定物の存在を検出する特定物検出工程と、
第２の計測手段が、前記特定物検出工程において検出された前記特定物の個数を計測する第２の計測工程と、
出力手段が、前記撮像領域における前記特定物の混雑の度合いに基づき、前記第１の計測手段が計測した前記個数、又は、前記第２の計測手段が計測した前記個数を選択して、前記撮像領域に存在する前記特定物の個数として出力する出力工程と
を有することを特徴とする情報処理装置の制御方法。
【請求項１０】
コンピュータを請求項１から８のいずれか１項に記載の情報処理装置が備える各手段として機能させるためのコンピュータプログラム。
【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その制御方法、コンピュータプログラムに関し、特に、監視カメラ等により取得された撮像画像を解析して特定物の個数を検出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
監視カメラによって撮像された画像に対して画像処理を行い、撮像領域における人体（人物）や車両などの物体による混雑状態を検出する技術として、画像の変化や動きの検出結果から混雑量を求めるものが知られている。また、混雑量から領域中の人体や車両数を推定する技術がある。
【０００３】
特許文献１では、画像中の小領域単位で背景差分を用いて変化の有無を検出し、小領域毎に変化が検出された回数と一定時間内の全画像数との比である局所変化時間率を用いて、混雑量を求める構成が記載されている。特許文献２は、長期間の観察によって作成した統計データから算出された局所変化時間率に基づいて映像中の車両通行台数や通行人の人数を求める手法を開示している。特許文献３には、撮像した画像を順次入力し、入力映像の状態によって輝度の変動状況を調査し、安定状態、流動状態、混雑状態の３状態を判定して、混雑検知を行うことが記載されている。
【０００４】
特許文献４には、動き情報とテクスチャ情報判定の結果を受けて、人が存在するかしないかどうかを判定する滞留判定部を備えた構成が記載されている。この構成は、動きの有無とテクスチャを用いた類似度判定を用いて個々の領域毎の各種状態を判別して混雑量を推定し、混雑状況の指標および異常状態かどうかの情報を提供する。
【０００５】
特許文献５は、画像特徴の検出数から観測される人数の概算値を求める手法を提案している。特許文献６には、検出物体の移動速度から滞留物体の多数存在する領域を設定し、滞留域における滞留物体数に基づいて滞留領域ごとに混雑の発生を判定し、最終的な混雑状況を判定して混雑情報を出力することが記載されている。非特許文献１には人体検出手法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００４-１０２３８０号公報
【特許文献２】特開２００４-２７２７５６号公報
【特許文献３】特開２０１１-１１３５４３号公報
【特許文献４】特開２００９-１１０１５２号公報
【特許文献５】特開２００９-１８１３０７号公報
【特許文献６】特開２００９-１８１５５６号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】山内，藤吉ら，“アピアランスと時空間特徴の共起に基づく人体検出,”画像の認識・理解シンポジウム（MIRU2007）,予稿集pp.1492-1497, 2007.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上述の従来手法では、画素ないしは局所領域における輝度変化や移動量から、あるいは、画像特徴量から混雑量を計測している。また、領域内で観測される人数や車両と混雑量との関係を予め求めておくことによって、領域内に存在あるいは滞留する人体の人数や車両台数の概算値を求めている。
【０００９】
しかし、従来手法では、観測対象以外の物体種別が混在しているシーンや、ノイズによって動体を誤検知するシーン、奥行きと無関係に様々なサイズの物体が出現するシーンにおいては、正確な物体数、すなわち、人数や車両数を求めることはできなかった。
【００１０】
本発明は上記課題に鑑みなされたものであり、撮像領域における特定物の混雑の度合いに関わらず、特定物の個数を正確に計測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】
上記目的を達成するため、本発明による情報処理装置は以下の構成を備える。即ち、
所定の撮像領域を撮像して得られた撮像画像を取得して、当該撮像領域に存在する特定物の個数を検出する情報処理装置であって、
取得した前記撮像画像から前景が占める前景領域を検出する前景検出手段と、
検出した前記前景領域の面積が前記撮像画像の面積に占める割合に基づいて、前記特定物の個数を計測する第１の計測手段と、
前記撮像画像から前記特定物の存在を検出する特定物検出手段と、
前記特定物検出手段が検出した前記特定物の個数を計測する第２の計測手段と、
前記撮像領域における前記特定物の混雑の度合いに基づき、前記第１の計測手段が計測した前記個数、又は、前記第２の計測手段が計測した前記個数を選択して、前記撮像領域に存在する前記特定物の個数として出力する出力手段と
を備える。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、撮像領域における特定物の混雑の度合いに関わらず、特定物の個数を正確に計測する技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態に係るシステム構成図
【図２】人体検出による特定物の個数の計測を示す図
【図３】動体検出による特定物の個数の計測を示す図
【図４】動体検出結果と人数、混雑量の関係を示す図
【図５】本発明の実施形態１に係る処理手順を示すフローチャート
【図６】本発明の実施形態２に係る処理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、添付図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１５】
＜＜実施形態１＞＞
本実施形態では、混雑量計測において領域内の人数を数える場合に、動体検出と人体検出とを同時に行う構成を説明する。本実施形態に係る構成は、画像中の混雑量が少ない場合には人体検出結果を用いて精度よく人体を検出して人数を計測する。画像中の混雑量が多く、人体を精度よく検出できない場合には、動体検出結果を人数に変換して人数を計測する。これによって、混雑の度合いにかかわらず人数計測の精度を担保する。
【００１６】
（撮像装置の構成）
本実施形態に係る撮像装置１００（監視カメラ）の構成例を図１に示す。撮像装置１００は、光学系と撮像素子を有する撮像系１１０、撮像素子を制御して画像を取得する画像取得部１２１、取得した画像を配信用に符号化する符号化部１２２、映像配信制御部１２３を有する。撮像系１１０は所定の撮像領域を撮像して撮像画像を画像取得部１２１へ出力する。配信した画像は、不図示のビューワー端末、設定用端末や、録画サーバー等のクライアントによって受信される。映像配信制御部１２３は、映像を受信するクライアント側との通信を制御し、配信データや配信タイミング等のプロトコル制御を行う。映像符号化方式にはモーションＪＰＥＧ、ＭＰＥＧ−４、Ｈ．２６４などがあるが、特定の符号化方式に依存するものではない。
【００１７】
混雑量計測処理は、動体検出処理部１３１、人体検出処理部１３２、混雑量計測部１３３が行う。特定物検出手段としての人体検出処理部１３２は、画像に現れている人の体を示す画像領域を「人体」として検出する。前景検出手段としての動体検出処理部１３１は、背景と区別される前景に対応する画像領域を「動体」として検出する。「動体」には人体が含まれうる。混雑量計測部１３３は、動体検出処理部１３１および人体検出処理部１３２の検出結果に基づいて、取得画像における混雑量を計測する。混雑量は、取得画像が表す撮像領域において人体または動体が存在することによる混雑の度合いを示す値である。なお、人体検出手法としては、非特許文献１をはじめとして多くの手法が知られている。
【００１８】
動体検出処理部１３１および人体検出処理部１３２は、画像取得部１２１によって得られた画像に対して、動体および人体検出処理を行う。次に、混雑量計測部１３３によって、混雑量の計測や指定領域中の人数計測を行う。混雑検知配信制御部１３４は、混雑量計測部１３３が計測した混雑量や人数計測結果が所定の値を超えた場合に混雑検知イベントを、通信部１２４を通じて不図示のクライアントに配信する。
【００１９】
通信部１２４はさらに、ネットワーク１４０を介して不図示のクライアントから設定情報を受信し、設定制御部１２５を通じて各種設定制御を行う。設定項目のうち、例えばズーム、フォーカス値は撮像系制御部１２６に対して、検知感度設定は動体検出処理部１３１や人体検出処理部１３２に対して適用される。
【００２０】
なお、図１には示していないが、撮像装置１００は、ＣＰＵ（中央演算処理装置）や、ＲＡＭ（書き込み可能メモリ）、ＲＯＭ（読み出し専用メモリ）等の記憶装置を備えている。ＣＰＵは、オペレーティングシステム（ＯＳ）やアプリケーションプログラム等のコンピュータプログラムに基づいて他の構成要素と協働し、撮像装置全体の動作を制御する。ＲＯＭは、基本Ｉ／Ｏプログラム等のプログラム、基本処理に使用するデータ等を記憶する。ＲＡＭは、ＣＰＵのワークエリア等として機能する。本実施形態では、前述の構成要素１２１〜１３４を、プログラムに従い、ＣＰＵの制御により実現する場合を説明する。もっとも、それぞれ独立のハードウェアとして構成することもできることはいうまでもない。
【００２１】
（人体検出と動体検出）
取得画像により示される撮像領域中の人数を求める手法を説明する。図２は人体検出による人数計測を示す模式図であり、図３は動体検出による人数計測を示す模式図である。図２(a)、図３(a)は人体の人数が少ない場合、図２(b)、図３(b)は人数が多い場合を示している。
【００２２】
図２、図３において、２９０は取得画像を示し、２００は取得画像内で混雑量並びに人数を計測する領域を示している。人体検出を用いた人数計測では、まず、検出領域２００上で人体検出を行い、その人数を計測する。２１０、２２０、２５０、２６０は検出対象となる人体の例であり、２１１、２２１が人体検出された結果である。２１１、２２１で示すように、本実施形態では、人体の検出結果を、当該人体が占める領域を内部に含む矩形（例えば、頂点の座標）により管理するが、このような管理手法に限られるわけではない。検出対象２６０のように、サイズが小さい場合や、検出対象２５０のように人体が重複する場合は、検出もれが生じうる。
【００２３】
図２(a)と図２(b)を比較すると、図２(a)は画像に含まれる人体の人数が少ないため、人体領域の重複が少なく、その結果、検出もれが少ない。一方で、図２(b)は画像中の人数が多いため、人物領域の重複が生じ、人体検出結果の精度が図２(a)と比較して劣る確率が高い。そこで、本実施形態では、図２(a)の場合は人体検出の結果をそのまま領域内の人数計測結果として採用し、図２(b)の場合は動体検出に基づく人数計測手法に移行する。
【００２４】
図３は、取得画像２９０の検出領域２００において動体検出を行う様子を示している。図３(a)において、人体２３０に対して動体検出結果２３１を得る。本実施形態における動体検出とは、背景と異なる画像領域として前景を検出する手法を意味する。動体検出の手法としては、フレーム間差分や動きベクトル解析に基づくものが知られている。また、基準背景画像や混合ガウス分布を背景モデルとする背景差分法が存在する。しかしながら、本発明は、これらの前景検出や動体検出の手法に依存するものではない。また、本実施形態では、２３１で示すように、動体が占める領域を小領域に区分し、当該小領域の位置を記憶することで動体の検出結果を管理するが、このような管理手法に限られるわけではない。
【００２５】
（人体の個数の算出原理）
次に、図４を用いて、動体検出結果２３１から領域内の人数を求める手法を説明する。本実施形態では、混雑量を、撮像領域の面積に対する動体検出面積の割合（図４では動体面積比としてパーセント表示している）として算出する。この場合、混雑量と領域内の人数には正の相関関係があるので、領域内の人数は混雑量／人数変換曲線４１０から求めることができる。この曲線は、映像中のあるフレームにおける混雑量と人数の対応関係（４２０で示す）を多数観測することによって作成できる。そこで、本実施形態では、実際の人数及び動体面積比について多数のサンプルをあらかじめ取得しておき、これを解析して混雑量／人数変換曲線４１０を作成しておく。
【００２６】
人体検出による手法と動体検出による手法は、混雑量に関する所定のしきい値Thを設定する。そして、混雑量がしきい値Th未満の場合には、人体検出による手法を用い、Th以上の場合には、動体検出による手法を用いて、各々領域内に存在する人数を求める。しきい値Thは経験則から所定の値を定めてもよい。または、変換曲線４１０と観測値４２０との変換誤差δから求めることもできる。すなわち、許容できる変換誤差δの値δpを予め定めておき、変換曲線４１０上で前記変換誤差がδpを下回るところにThを設定する。変換誤差δは、例えば、前後５％程度の混雑量に対応する人数観測値の平均と変換曲線との差分から求めることができる。
【００２７】
（処理手順）
次に、図５を用いて本実施形態における混雑検知方式の処理手順を説明する。以下の処理は撮像装置１００のＣＰＵの制御に基づいて実行される。
【００２８】
処理の開始後、Ｓ５０１で所定の撮像領域を撮像して得られた撮像画像を入力する。次に、Ｓ５０２で動体検出処理、Ｓ５０３で人体検出処理を行う。すなわち、Ｓ５０２では、撮像画像から前景が占める前景領域を動体として検出する。Ｓ５０３では、撮像画像から人体の存在する領域を検出する。
【００２９】
次に、Ｓ５０６で混雑量が所定のしきい値Th以下であるか判定する。すなわち、撮像領域における人体の混雑の度合いが所定のしきい値以下であるか判定する。なお、本実施形態では、当該混雑の度合いは、前述のように、前景領域の面積が撮像画像の面積に占める割合に基づいて算出される。混雑量がしきい値未満の場合（Ｓ５０６でＹＥＳ）にはＳ５０７に進み、しきい値以上の場合（Ｓ５０６でＮＯ）にはＳ５０８に進む。
【００３０】
Ｓ５０７では、人体検出結果を採用する。すなわち、Ｓ５０３で検出した人体を直接計上して、人体の個数を計測する。一方、Ｓ５０８では、動体検出ベースの混雑量から人数を求める。すなわち、あらかじめ用意された、前景領域の面積が撮像画像の面積に占める割合（混雑量）と人体の個数との対応関係を示す情報（図４の変換曲線４１０）を参照して、混雑量から人体の個数を計測する。
【００３１】
Ｓ５０９では、Ｓ５０７またはＳ５０８で計測された領域内人数を出力する。Ｓ５０７〜Ｓ５０９の処理は、図１では、混雑量計測部１３３で行われることになる。
【００３２】
以上説明した手法によれば、人数をカウントするタイプの混雑検知において、人体検出結果と、動体検出からの混雑レベルから換算した人数計測を、混雑量に応じて切り替えることによって、精度の高い混雑検知結果を得ることができる。
【００３３】
前述のように、人体を直接検知して人体の個数を計上する人体検出（第２の計測）は、混雑度が低い条件では、人体の個数を正確に測定することができる。一方、動体が占める前景領域の面積から人体の個数を推定する動体検出（第１の計測）は、混雑度が低い条件では人体検出よりも精度が劣るが、混雑度が高い条件でも一定の精度で人体の個数を推定することができる。そこで、本実施形態では、混雑度の大きさに応じて、人体検出と動体検出とを自動的に切り替えることで、撮像領域における人体の混雑の度合いに関わらず、人体の個数を正確に計測することを可能にしている。
【００３４】
なお、本実施形態では、人を検出する手法として、人体全身を検出する場合を例に挙げて説明したが、その他にも、上半身、頭部、顔の検出を用いることも可能である。また、本実施形態では、個数を検出する対象（特定物）として、人を検出する例を説明したが、これに限られない。例えば、人以外にも動物、車両、船舶、及び、航空機その他の認識が可能な対象であれば、その種別を問わない。
【００３５】
また、本実施形態では、撮像装置１００が、自ら有する撮像系１１０により得られた撮像画像上の特定物の個数を検出する例を説明したが、撮像系を有しない装置が外部から前述の処理を行ってもよい。すなわち、ＰＣ、モバイル装置等の情報処理装置が、外部から撮影画像を取得して、前述の処理に従い、当該撮影画像に現れた特定物の個数を検出しても構わない。
【００３６】
＜＜実施形態２＞＞
実施形態１では、撮影領域における特定物の混雑の度合い（混雑量）として前景領域の面積が撮影画像の面積に占める割合を参照し、当該割合に基づいて、人体検出の結果と動体検出の結果との出力の切り替えを行う例を説明した。しかし、人体検出と動体検出との切り替えの基準となる混雑量はこれに限られない。
【００３７】
本発明の実施形態２では、混雑量として、動体検出結果と人体検出結果がどの程度一致したかを求める。すなわち、前述のように、人体検出結果は、混雑量が増すと、前後左右の人体の重複等によって検出精度が低下するが、動体検出結果はそのような影響を受けづらい。そこで、本実施形態では、人体検出により検出された領域の面積と、動体検出により検出された領域の面積との一致の程度を混雑量を表す指標として利用する。
【００３８】
本実施形態においても、実施形態１と同様に、人数計測手法を混雑量によって自動的に切り替えることで、精度の高い人体検出結果を有効に利用する。このため、本実施形態に係る撮像装置１００の構成図は実施形態１と同一である。以下、実施形態１と異なる処理を中心に説明する。
【００３９】
（混雑量の算出）
上記の一致の判断は、両者の面積の比率や差分から求める。すなわち、混雑検知対象領域における、動体検出領域の面積をSo、人体検出結果の面積をShとすると、第１の判断結果D1を以下により求める。
If (Sh/So≦Th2) then D1=true;           （式１）
なお、動体検出領域の面積Soは、例えば図３において動体として検出されたブロックの合計面積（単位は画素数）である。またShは、例えば図２において人体として検出された矩形に囲まれた（あるいは包含された）画素数の合計である。この際に画素を二重に積算することは行わない。
次に、ShとSoとの差分値により第２の判断結果D2を求める。
If (|Sh−So|≧Th3) then D2=true;        （式２）
ここで、Th2、Th3はそれぞれ事前に求めたしきい値である。人体検出による人数計数量をC1、混雑量／人数変換による人数計数量をC2とすると、最終的な計測量Cは、上記D1、D2によって以下のように決定する。
If (D1 and D2) then C=C2 else C=C1;     （式３）
【００４０】
画面内に存在する人物数が増加し、混雑の度合いが大きくなると、前後の隠れによって人体が検出されにくくなる。その結果、人体検出領域の総面積が動体の総面積と比べて小さくなる。（式１）は、この性質に着目して、Sh/So（前景領域の面積に対する、人体検出により検出された人体が撮像画像に占める領域の面積の割合）を混雑度を示す指標として利用したものである。一方、（式２）は、混雑度の増大に伴いShとSoとの乖離が大きくなることに着目して、|Sh−So|（前景領域の面積と、人体検出により検出された人体が撮像画像に占める領域の面積との差分）を混雑度を示す指標として利用したものである。（式２）はまたSh,Soの絶対値が小さい場合に（式１）のみを用いると、ノイズにより過った判断がなされることを防止する効果がある。
【００４１】
（処理手順）
次に、図６を用いて本実施形態における混雑検知方式の処理手順を説明する。以下の処理は撮像装置１００のＣＰＵの制御に基づいて実行される。第１の実施形態における処理フローと異なる部分を中心に説明する。
【００４２】
Ｓ６０１では、図５のＳ５０１と同様に、処理対象となる撮像画像を入力する。Ｓ６０２ではＳ５０２と同様に動体検出処理を行い、Ｓ６０３ではＳ５０３と同様に人体検出処理を行う。
【００４３】
Ｓ６０４では、Ｓ６０２で検出した動体の面積Soと、Ｓ６０３で検出した人体の面積Shとを計上して、動体人体検出面積比Sh/Soを算出する。そして、上記（式１）の処理に従い、当該Sh/Soがあらかじめ定めたしきい値Th2以上であるかを判定する。Sh/So≦Th2のときはパラメータD1にtrueをセットし、Sh/So＞Th2のときはD1にfalseをセットする。
【００４４】
Ｓ６０５では、動体・人体検出面積の差分値|Sh−So|を算出する。そして、上記（式２）の処理に従い、当該|Sh−So|があらかじめ定めたしきい値Th3以上であるかを判定する。|Sh−So|≧Th3のときはパラメータD2にtrueをセットし、|Sh−So|＜Th3のときはD2にfalseをセットする。
【００４５】
Ｓ６０６では、上記（式３）の処理に従い、D1とD2との両方の値がtrueであるか否かを判定する。両方の値がtrueの場合はＳ６０８へ進み、D1とD2との少なくともいずれかがfalseの場合はＳ６０７へ進む。
【００４６】
Ｓ６０７では、人体検出による計測量に基づいて、人体検出結果をカウントする。Ｓ６０８では、動体検出による計測量に基づいて、混雑量と人数変換処理を行い、その結果画面内に存在する人数を得る。
【００４７】
以上述べた手法によって、人体検出結果を活用して、混雑検出における人数計測精度を向上することができる。すなわち、Sh/So及び|Sh−So|を混雑度として参照し、当該混雑度の大きさに応じて、人体検出と動体検出とを切り替えることで、撮像領域における人体の混雑の度合いに関わらず、人体の個数を正確に計測することを可能にしている。
【００４８】
なお、本実施形態では、Sh/Soと|Sh−So|とのいずれもが所定のしきい値を上回ったか否かに基づいて人体検出と動体検出とのいずれの結果を採用するかを判定する場合を説明したが、これに限られない。すなわち、Sh/Soと|Sh−So|とのいずれか一方のみに基づいて判定してもよいし、実施形態１のように、前景領域の面積が撮像画像の面積に占める割合をも考慮するようにしてもよい。
【００４９】
あるいは、動体検出領域と人体検出領域の総面積を比較する代わりに、画像上の部分領域単位で検出結果の相関を用いて人数計測を選択することも可能である。例えば、８×８のブロック単位で、動体検出と人体検出それぞれに、検出を１、未検出を０とするマスク画像を作成する。そして、両画像の相関を計算し、一致率が所定の値以上の場合に、人体検出による手法を用いて人数計測を行う。このように、動体検出により検出された前景領域と、人体検出により検出された人体領域との相関値を混雑度として参照してもよい。相関演算の手法としては相互相関や正規化相関等が存在するが、本実施形態は相関演算に依存するものではない。
【００５０】
＜＜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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