(57)【要約】  物体計数システム４０は、画像に示されている計数対象の物体に関する所定の条件が対応付けられている、画像の部分領域であり計数対象の物体の数が推定される領域の単位である推定領域の情報を取得する取得手段４１と、取得された推定領域の情報が示す推定領域が、他の推定領域における計数対象の物体に含まれていない所定の条件を満たす計数対象の物体を含むように、画像内に推定領域を設定する設定手段４２と、画像内に設定されている推定領域に示されている計数対象の物体の数を、推定領域毎に推定する推定手段４３と、推定領域内の所定の領域同士が重なる領域における計数対象の物体の密度を、各推定領域で推定された計数対象の物体の数を用いて算出する算出手段４４とを備える。
2017043002.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像に示されている計数対象の物体に関する所定の条件が対応付けられている、前記画像の部分領域であり前記計数対象の物体の数が推定される領域の単位である推定領域の情報を取得する取得手段と、
取得された前記推定領域の情報が示す推定領域が、他の推定領域における前記計数対象の物体に含まれていない前記所定の条件を満たす前記計数対象の物体を含むように、前記画像内に前記推定領域を設定する設定手段とを備える
ことを特徴とする物体計数装置。
【請求項２】
推定領域に対応付けられている所定の条件を満たす計数対象の物体が示されている画像内の領域を取得する領域取得手段を備え、
設定手段は、取得された前記領域から、前記領域内に既に設定されている他の推定領域で示される前記計数対象の物体の数の推定が可能な状態である領域が除かれた領域内に前記推定領域を設定する
請求項１記載の物体計数装置。
【請求項３】
画像に示されている計数対象の物体に関する所定の条件が対応付けられている、前記画像の部分領域であり前記計数対象の物体の数が推定される領域の単位である推定領域の情報を取得し、
取得された前記推定領域の情報が示す推定領域が、他の推定領域における前記計数対象の物体に含まれていない前記所定の条件を満たす前記計数対象の物体を含むように、前記画像内に前記推定領域を設定する
ことを特徴とする物体計数方法。
【請求項４】
コンピュータに、
画像に示されている計数対象の物体に関する所定の条件が対応付けられている、前記画像の部分領域であり前記計数対象の物体の数が推定される領域の単位である推定領域の情報を取得する取得処理、および
取得された前記推定領域の情報が示す推定領域が、他の推定領域における前記計数対象の物体に含まれていない前記所定の条件を満たす前記計数対象の物体を含むように、前記画像内に前記推定領域を設定する設定処理
を実行させるための物体計数プログラム。
【請求項５】
画像内に設定されている、前記画像の部分領域であり計数対象の物体の数が推定される領域の単位である推定領域に示されている前記計数対象の物体の数を、前記推定領域毎に推定する推定手段と、
推定領域内の所定の領域同士が重なる領域における前記計数対象の物体の密度を、各推定領域で推定された前記計数対象の物体の数を用いて算出する算出手段とを備える
ことを特徴とする物体計数装置。
【請求項６】
算出手段は、各推定領域で推定された計数対象の物体の数を用いて、各推定領域内の所定の条件を満たす領域における前記計数対象の物体の密度を算出し、算出された密度の平均値を推定領域内の所定の領域同士が重なる領域における前記計数対象の物体の密度として算出する
請求項５記載の物体計数装置。
【請求項７】
画像内に設定されている、前記画像の部分領域であり計数対象の物体の数が推定される領域の単位である推定領域に示されている前記計数対象の物体の数を、前記推定領域毎に推定し、
推定領域内の所定の領域同士が重なる領域における前記計数対象の物体の密度を、各推定領域で推定された前記計数対象の物体の数を用いて算出する
ことを特徴とする物体計数方法。
【請求項８】
コンピュータに、
画像内に設定されている、前記画像の部分領域であり計数対象の物体の数が推定される領域の単位である推定領域に示されている前記計数対象の物体の数を、前記推定領域毎に推定する推定処理、および
推定領域内の所定の領域同士が重なる領域における前記計数対象の物体の密度を、各推定領域で推定された前記計数対象の物体の数を用いて算出する算出処理
を実行させるための物体計数プログラム。
【請求項９】
画像に示されている計数対象の物体に関する所定の条件が対応付けられている、前記画像の部分領域であり前記計数対象の物体の数が推定される領域の単位である推定領域の情報を取得する取得手段と、
取得された前記推定領域の情報が示す推定領域が、他の推定領域における前記計数対象の物体に含まれていない前記所定の条件を満たす前記計数対象の物体を含むように、前記画像内に前記推定領域を設定する設定手段と、
前記画像内に設定されている前記推定領域に示されている前記計数対象の物体の数を、前記推定領域毎に推定する推定手段と、
推定領域内の所定の領域同士が重なる領域における前記計数対象の物体の密度を、各推定領域で推定された前記計数対象の物体の数を用いて算出する算出手段とを備える
ことを特徴とする物体計数システム。
【請求項１０】
推定領域に対応付けられている所定の条件を満たす計数対象の物体が示されている画像内の領域を取得する領域取得手段を備え、
設定手段は、取得された前記領域から、前記領域内に既に設定されている他の推定領域で示される前記計数対象の物体の数の推定が可能な状態である領域が除かれた領域内に前記推定領域を設定する
請求項９記載の物体計数システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体計数装置、物体計数方法、物体計数プログラム、および物体計数システムに関し、特に、画像の中に映る人物や物体を計数する物体計数装置、物体計数方法、物体計数プログラム、および物体計数システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像の中に映る人物や物体を計数する物体計数装置が、特許文献１に記載されている。特許文献１には、画像の中に映る人物を計数するために用いられる撮像装置および撮像装置の制御方法が記載されている。【０００３】
特許文献１に記載されている撮像装置は、取得された画像に対して画像の中に存在する人物の顔を検出し、検出された顔を計数する。しかし、例えば混雑時、人物同士が重なりあって画像に映る場合が考えられる。特許文献１に記載されている撮像装置には、人物同士の重なり（物体同士の重なり）が見られる画像内の人物（物体）を、正しく計数することが難しいという問題がある。【０００４】
上記の問題を解決する、局所的な画像領域で使用されることが想定された、人物同士の重なりが見られる画像を人数のラベルと共に学習し人数を推定する技術がある。この技術を用いて画像に映る人数を推定する場合、物体計数装置は、例えば、計数対象である頭部の画像中のサイズを基準とし、局所領域に対応する推定用窓（以下、推定窓という。）を画像内に複数設定する。物体計数装置は、設定された推定窓毎に上記技術を用いて人数を推定する。【０００５】
図２２は、推定窓を用いた画像に映る人物の計数方法の例を示す説明図である。物体計数装置が推定窓毎に推定された人数を合計することによって、画像全体に映る人物の数が推定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１０−０２８６０６号公報
【特許文献２】特開２００５−２１６２１７号公報
【特許文献３】特開２００９−２２３６９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述した推定窓を用いて計数する技術の問題点は、推定窓の配置方法によっては画面全体に映る人物の数が誤推定される可能性があることである。【０００８】
図２２に示すように、各推定窓は、どの他の推定窓とも重ねられずに配置されている。図２２に示す人物Ｃの頭部のサイズは、推定窓１に設定された学習対象の頭部のサイズに比べて十分に小さい。よって、物体計数装置は、推定窓１における計数処理で人物Ｃを計数できない。推定窓１における計数処理による推定人数は２人である。【０００９】
さらに、図２２に示す各推定窓は、どの他の推定窓とも重ねられずに配置されている。よって、物体計数装置は、推定窓１以外の他の推定窓における計数処理でも人物Ｃを計数できず、最終的な全体推定人数は２人になる。すなわち、図２２に示す推定窓が使用された場合、人物Ｃは計数されない。【００１０】
図２３は、推定窓を用いた画像に映る人物の計数方法の他の例を示す説明図である。図２３に示す人物Ｃの頭部のサイズは、推定窓２に設定された学習対象の頭部のサイズにほぼ等しい。よって、物体計数装置は、推定窓２における計数処理で人物Ｃを計数できる。推定窓２における計数処理による推定人数は１人であり、最終的な全体推定人数は３人になる。【００１１】
上記のように、人物Ｃを計数するためには、図２３に示す推定窓２のように、適切なサイズの推定窓を推定窓１に重ねて配置することが求められる。しかし、図２３に示すように推定窓が重ねて配置された場合、別の問題が生じる可能性がある。【００１２】
図２４は、推定窓を用いた画像に映る人物の計数方法の他の例を示す説明図である。図２４に示す推定窓は、特に何も考慮されずに、重ねて配置されている。図２４に示す推定窓を使用する場合、物体計数装置は、推定窓３における計数処理と推定窓４における計数処理の両方の計数処理で人物Ｅを計数する、すなわち人物Ｅが二重に計数される。【００１３】
図２４に示す推定窓３における計数処理による推定人数、推定窓４における計数処理による推定人数はそれぞれ２人、１人である。最終的な全体推定人数は３人になり、人数が誤推定される。【００１４】
上記の理由などにより、推定窓が適切に配置されないと、計数されない人物や二重に計数される人物などが生じるため、人数が誤推定される可能性がある。人数が誤推定されることを防ぐためには、推定窓を適切に配置することや、推定窓毎に計数された人数を適切に統合することが求められる。【００１５】
特許文献２には、撮像視点からみて手前にいる人物によって体の一部が隠されている人物が存在する場合であっても高精度に人物を計数する、二重計数を防ぐ人物計数装置が記載されている。しかし、特許文献２に記載されている人物計数装置は、一人の人物が含まれる定義枠を設定し、設定された定義枠の数を画像に映る人物の数とする。すなわち、特許文献２に記載されている計数方法は、人物が多く映っている画像に対して、計数の効率が低い方法である。【００１６】
また、特許文献２に記載されている人物計数装置の処理対象になる画像は、各人物の区別がつきやすいように設定された場所を示す画像に限られており、どのような種類の画像であっても処理できる人物計数装置が求められている。【００１７】
また、特許文献３には、人体を表す画素の画像中の面積を算出し、算出された面積を予め設定された一人当たりの画素数で割ることによって、画像中の人数を算出する方法が記載されている。しかし、算出された面積に対応する領域が重複している箇所の人数の算出方法は特に考慮されておらず、推定窓同士が重なる場合であっても推定窓毎に推定された人数を適切に統合する装置が求められている。【００１８】
そこで、本発明は、画像中の物体をより正確に計数できる物体計数装置、物体計数方法、物体計数プログラム、および物体計数システ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】
【００１９】
本発明による物体計数装置は、画像に示されている計数対象の物体に関する所定の条件が対応付けられている、画像の部分領域であり計数対象の物体の数が推定される領域の単位である推定領域の情報を取得する取得手段と、取得された推定領域の情報が示す推定領域が、他の推定領域における計数対象の物体に含まれていない所定の条件を満たす計数対象の物体を含むように、画像内に推定領域を設定する設定手段とを備えることを特徴とする。【００２０】
本発明による物体計数方法は、画像に示されている計数対象の物体に関する所定の条件が対応付けられている、画像の部分領域であり計数対象の物体の数が推定される領域の単位である推定領域の情報を取得し、取得された推定領域の情報が示す推定領域が、他の推定領域における計数対象の物体に含まれていない所定の条件を満たす計数対象の物体を含むように、画像内に推定領域を設定することを特徴とする。【００２１】
本発明による物体計数プログラムは、コンピュータに、画像に示されている計数対象の物体に関する所定の条件が対応付けられている、画像の部分領域であり計数対象の物体の数が推定される領域の単位である推定領域の情報を取得する取得処理、および取得された推定領域の情報が示す推定領域が、他の推定領域における計数対象の物体に含まれていない所定の条件を満たす計数対象の物体を含むように、画像内に推定領域を設定する設定処理を実行させることを特徴とする。【００２２】
本発明による物体計数装置は、画像内に設定されている、画像の部分領域であり計数対象の物体の数が推定される領域の単位である推定領域に示されている計数対象の物体の数を、推定領域毎に推定する推定手段と、推定領域内の所定の領域同士が重なる領域における計数対象の物体の密度を、各推定領域で推定された計数対象の物体の数を用いて算出する算出手段とを備えることを特徴とする。【００２３】
本発明による物体計数方法は、画像内に設定されている、画像の部分領域であり計数対象の物体の数が推定される領域の単位である推定領域に示されている計数対象の物体の数を、推定領域毎に推定し、推定領域内の所定の領域同士が重なる領域における計数対象の物体の密度を、各推定領域で推定された計数対象の物体の数を用いて算出することを特徴とする。【００２４】
本発明による物体計数プログラムは、コンピュータに、画像内に設定されている、画像の部分領域であり計数対象の物体の数が推定される領域の単位である推定領域に示されている計数対象の物体の数を、推定領域毎に推定する推定処理、および推定領域内の所定の領域同士が重なる領域における計数対象の物体の密度を、各推定領域で推定された計数対象の物体の数を用いて算出する算出処理を実行させることを特徴とする。【００２５】
本発明による物体計数システムは、画像に示されている計数対象の物体に関する所定の条件が対応付けられている、画像の部分領域であり計数対象の物体の数が推定される領域の単位である推定領域の情報を取得する取得手段と、取得された推定領域の情報が示す推定領域が、他の推定領域における計数対象の物体に含まれていない所定の条件を満たす計数対象の物体を含むように、画像内に推定領域を設定する設定手段と、画像内に設定されている推定領域に示されている計数対象の物体の数を、推定領域毎に推定する推定手段と、推定領域内の所定の領域同士が重なる領域における計数対象の物体の密度を、各推定領域で推定された計数対象の物体の数を用いて算出する算出手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、画像中の物体をより正確に計数できる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明による物体計数システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】推定窓配置装置２００の構成例を示すブロック図である。
【図３】解像度マップ記憶手段２１１に記憶されている情報の関係性を示す説明図である。
【図４】推定窓情報記憶手段２１２に記憶されている情報の関係性を示す説明図である。
【図５】推定窓情報記憶手段２１２に記憶されている情報の他の関係性を示す説明図である。
【図６】カウント可能領域取得手段２２２による画像位置を基準とする推定が可能なカウント対象物のサイズの範囲の算出処理の例を示す説明図である。
【図７】カウント可能領域取得手段２２２による画像位置を基準とする推定窓を用いて物体数の推定が可能な領域の取得処理の例を示す説明図である。
【図８】推定窓配置手段２２３による推定窓の配置位置の仮取得処理の例を示す説明図である。
【図９】既に推定窓が配置され物体数の推定が可能な状態である領域が取り除かれたカウント可能領域を示す説明図である。
【図１０】物体数統合装置３００の構成例を示すブロック図である。
【図１１】推定窓に対応付けられている矩形の集合で構成される物体数の推定が可能な状態である領域と推定窓との関係を示す説明図である。
【図１２】統合手段３３２による推定窓毎に推定された物体数の画素毎の密度への変換処理の例を示す説明図である。
【図１３】統合手段３３２による物体数の推定が可能な状態である領域同士が重なる部分における画素毎の密度の算出処理の例を示す説明図である。
【図１４】推定窓配置装置２００による推定窓配置処理の動作を示すフローチャートである。
【図１５】推定窓配置手段２２３による仮取得処理の動作を示すフローチャートである。
【図１６】物体数統合装置３００による物体計数処理の動作を示すフローチャートである。
【図１７】本発明による推定窓配置装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図１８】本発明による物体数統合装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図１９】本発明による物体計数装置の概要を示すブロック図である。
【図２０】本発明による物体計数装置の他の概要を示すブロック図である。
【図２１】本発明による物体計数システムの概要を示すブロック図である。
【図２２】推定窓を用いた画像に映る人物の計数方法の例を示す説明図である。
【図２３】推定窓を用いた画像に映る人物の計数方法の他の例を示す説明図である。
【図２４】推定窓を用いた画像に映る人物の計数方法の他の例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
［構成の説明］
以下、本発明の実施形態を、図面を参照して説明する。図１は、本発明による物体計数システムの構成例を示すブロック図である。
【００２９】
図１に示すように、物体計数システム１００は、推定窓配置装置２００と、物体数統合装置３００とを含む。推定窓配置装置２００は、画像中の物体をより正確に計数するために最適な推定窓を生成し、対象の画像内に生成された推定窓を適切に配置する装置である。物体数統合装置３００は、適切に配置された推定窓を用いて人数を推定し、推定窓毎に推定された人数を適切に統合することによって画像中の物体を計数する装置である。
【００３０】
なお、物体計数システム１００は、推定窓配置装置２００のみ、または物体数統合装置３００のみを含んでいてもよい。また、推定窓配置装置２００と物体数統合装置３００は、それぞれ単体で使用可能な装置である。
【００３１】
図２は、推定窓配置装置２００の構成例を示すブロック図である。図２に示すように、推定窓配置装置２００は、記憶装置２１０と、データ処理装置２２０とを含む。記憶装置２１０は、最適な推定窓の生成に使用される情報を記憶する。データ処理装置２２０の動作は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）がプログラムを実行することによって制御される。
【００３２】
図２に示すように、記憶装置２１０は、解像度マップ記憶手段２１１と、推定窓情報記憶手段２１２とを有する。
【００３３】
解像度マップ記憶手段２１１は、画像中の画像位置に対するカウント対象物を示す矩形の解像度を、マップ化して記憶する機能を有する。本実施形態において、マップ化は、画像位置とカウント対象物を示す矩形の解像度とを対応付けることを意味する。
【００３４】
カウント対象物は、物体数統合装置３００により計数される対象である、画像中の物体である。解像度は、例えば、幅ピクセルの値と高さピクセルの値で表される。
【００３５】
また、解像度マップ記憶手段２１１は、画像中の画像位置に対するカウント対象物を示す矩形の相対位置も、マップ化して記憶する機能を有する。相対位置は、カウント対象物を示す矩形を基準にした位置であり、画像位置に対応付けられる。相対位置は、画像位置に対して所定の相対的な関係を有する。
【００３６】
図３は、解像度マップ記憶手段２１１に記憶されている情報の関係性を示す説明図である。解像度マップ記憶手段２１１に記憶されている情報は、任意の画像位置におけるカウント対象物の表現の仕方を示す。すなわち、図３に示すように、解像度マップ記憶手段２１１に記憶されているマップ化された矩形の解像度を用いると、データ処理装置２２０は、画像位置が決定されれば、カウント対象物を示す矩形を画像中に描くことができる。
【００３７】
図３に示す例では、カウント対象物として人物の頭部が使用されている。カウント対象物は、人物全体、車、動物など、物体全体でも、物体の一部でもよい。カウント対象物は、計数可能な物体であればどのような物体でもよい。本実施形態では、カウント対象物として人物の頭部が使用される。
【００３８】
また、図３に示す例では、画像位置に対するカウント対象物を示す矩形の相対位置は、頭頂を表す矩形の上部中点である。なお、矩形の相対位置は、頭部中心を表す矩形の中心でもよい。矩形の相対位置は、画像位置に対して所定の相対的な関係を有する位置であればどのような位置でもよい。
【００３９】
また、図３に示す例では、解像度として矩形の解像度が使用されている。解像度マップ記憶手段２１１は、矩形の解像度の代わりに、任意の形状の解像度（大きさ）を記憶してもよい。
【００４０】
画像位置に対する矩形の解像度は、例えば、カウント対象物の実サイズと、カメラの姿勢や位置などを示すカメラパラメータから算出される。矩形の解像度がカメラパラメータから算出される場合、解像度マップ記憶手段２１１は、算出された解像度を記憶すればよい。また、画像位置に対する矩形の解像度は、画像位置が決定されてから逐次算出されてもよい。
【００４１】
なお、解像度マップ記憶手段２１１に記憶されている情報の一部が不足している場合、例えば、ユーザが表示部（図示せず）を用いてカウント対象物を画像内に表示させ、手動で矩形に関する情報を解像度マップ記憶手段２１１に入力してもよい。
【００４２】
また、ユーザが表示部（図示せず）を用いてカウント対象物を画像内に表示させ、手動で数点の画像位置における矩形に関する情報を解像度マップ記憶手段２１１に入力し、解像度マップ記憶手段２１１が入力された情報を用いて他の画像位置における矩形に関する情報を補間処理により導出してもよい。
【００４３】
上記の補間処理は、入力された画像位置における矩形の解像度を用いて、入力されていない画像位置における矩形の解像度を補間する処理である。例えば、画像の四隅の画像位置における矩形の解像度が手動で入力され、入力された情報に基づいて線形補間処理などが実施されれば、他の画像位置における矩形の解像度が補間される。なお、補間処理は、線形補間処理以外の処理でもよい。
【００４４】
推定窓情報記憶手段２１２は、物体数統合装置３００が物体数を推定するために学習した推定器が使用する推定窓に関する情報を記憶する機能を有する。
【００４５】
推定窓情報記憶手段２１２は、推定窓のサイズと推定の基準になるカウント対象物の矩形サイズ（以下、基準矩形サイズという。）との比、および推定窓の幅と高さのアスペクト比を記憶している。
【００４６】
また、推定窓情報記憶手段２１２は、推定窓を用いて計数可能なカウント対象物のサイズと基準矩形サイズとの比の、カウント対象物のサイズの範囲に対応する範囲を記憶している。推定窓情報記憶手段２１２に記憶されている情報は、例えば、物体数統合装置３００が推定器を学習する段階で決定される情報である。
【００４７】
図４は、推定窓情報記憶手段２１２に記憶されている情報の関係性を示す説明図である。図４に示す推定窓は、推定窓情報記憶手段２１２に記憶されている推定窓の幅と高さのアスペクト比、および推定窓のサイズと基準矩形サイズとの比を用いて描かれている。
【００４８】
例えば、図４に示すように、推定の基準になるカウント対象物の矩形サイズ、すなわち基準矩形サイズの高さはｈであり、推定窓の高さはａ×ｈである。すなわち、図４は、基準矩形サイズの高さがｈであるカウント対象物を基準にする推定には、基準矩形サイズの高さのａ倍の高さを持つ推定窓が求められることを示す。
【００４９】
具体的には、図４に示す例における基準矩形サイズに対する推定窓のサイズの比はａである。推定窓情報記憶手段２１２は、基準矩形サイズに対する推定窓のサイズの比を記憶している。
【００５０】
また、図４に示すように、推定窓の幅はｗであり、推定窓の幅と高さのアスペクト比はｗ：ａ×ｈである。推定窓情報記憶手段２１２は、基準矩形サイズに対する推定窓の幅と高さのアスペクト比を記憶している。
【００５１】
図５は、推定窓情報記憶手段２１２に記憶されている情報の他の関係性を示す説明図である。図５は、推定窓を用いて計数可能なカウント対象物のサイズと基準矩形サイズとの関係を示す。
【００５２】
図５には、高さがｈの基準矩形サイズと、高さがｂ１×ｈのカウント対象物を示す矩形と、高さがｂ２×ｈのカウント対象物を示す矩形とが示されている。高さがｂ１×ｈの矩形は、図５に示す推定窓を用いて計数可能な最小の矩形である。また、高さがｂ２×ｈの矩形は、図５に示す推定窓を用いて計数可能な最大の矩形である。
【００５３】
すなわち、図５に示す推定窓を用いれば、基準矩形サイズのｂ１倍〜ｂ２倍のサイズの矩形が示すカウント対象物の数が推定される。推定窓情報記憶手段２１２は、比の範囲としてｂ１〜ｂ２という情報を記憶している。推定窓情報記憶手段２１２に記憶されている比の範囲は、推定窓を用いて計数可能な矩形のサイズの範囲が、基準矩形サイズに対する比で表された範囲である。
【００５４】
上記のように、推定窓情報記憶手段２１２に記憶されている情報を用いれば、推定の基準になるカウント対象物の矩形に対応する推定窓のサイズ、および推定窓の形状が求められる。また、求められた推定窓を用いて計数可能なカウント対象物を示す矩形のサイズの範囲が求められる。
【００５５】
図２に示すように、データ処理装置２２０は、推定窓サイズ取得手段２２１と、カウント可能領域取得手段２２２と、推定窓配置手段２２３とを有する。
【００５６】
推定窓サイズ取得手段２２１は、与えられた画像中の画像位置に基づいて、画像位置に対して有効な推定窓のサイズ、および推定窓の形状を取得する機能を有する。推定窓サイズ取得手段２２１は、解像度マップ記憶手段２１１に記憶されている情報と、推定窓情報記憶手段２１２に記憶されている情報とを用いて、推定窓の情報を取得する。
【００５７】
具体的には、推定窓サイズ取得手段２２１は、与えられた画像中の画像位置に対応する、解像度マップ記憶手段２１１に記憶されている解像度マップ内の位置を参照して、画像位置に対するカウント対象物を示す矩形の解像度を取得する。推定窓サイズ取得手段２２１は、取得された解像度を基準矩形サイズにする。
【００５８】
次いで、推定窓サイズ取得手段２２１は、得られた基準矩形サイズに対応する、推定窓のサイズとカウント対象物の矩形サイズとの比を、推定窓情報記憶手段２１２から取得する。カウント対象物の矩形サイズは、基準矩形サイズに相当する。推定窓サイズ取得手段２２１は、取得された比を用いて推定窓のサイズを算出し、与えられた画像位置に対して有効な推定窓のサイズを取得する。
【００５９】
さらに、推定窓サイズ取得手段２２１は、算出された推定窓のサイズに対応する推定窓のアスペクト比を、推定窓情報記憶手段２１２から取得する。推定窓サイズ取得手段２２１は、算出された推定窓のサイズと取得されたアスペクト比とを用いて推定窓の形状を決定し、与えられた画像位置に対して有効な推定窓の形状を取得する。
【００６０】
カウント可能領域取得手段２２２は、与えられた画像中の画像位置を基準とする推定窓を用いてカウント対象物の数の推定が可能な領域を取得する機能を有する。カウント可能領域取得手段２２２は、解像度マップ記憶手段２１１に記憶されている情報と、推定窓情報記憶手段２１２に記憶されている情報とを用いて、カウント対象物の数の推定が可能な領域を取得する。
【００６１】
具体的には、カウント可能領域取得手段２２２は、与えられた画像中の画像位置に対応する、解像度マップ記憶手段２１１に記憶されている解像度マップ内の位置を参照して、画像位置に対するカウント対象物を示す矩形の解像度を取得する。
【００６２】
図６は、カウント可能領域取得手段２２２による画像位置を基準とする推定が可能なカウント対象物のサイズの範囲の算出処理の例を示す説明図である。図６（ａ）に示すように、カウント可能領域取得手段２２２は、取得された解像度を基準矩形サイズにする。
【００６３】
次いで、カウント可能領域取得手段２２２は、得られた基準矩形サイズに対応する、画像位置を基準とする推定窓を用いて計数可能な矩形のサイズの比の範囲を、推定窓情報記憶手段２１２から取得する。カウント可能領域取得手段２２２は、取得された比の範囲を用いて、画像位置を基準とする推定が可能なカウント対象物のサイズの範囲を算出する。
【００６４】
図６（ｂ）には、画像位置を基準とする推定が可能なカウント対象物のサイズの範囲が、基準矩形サイズのｂ１倍のサイズから基準矩形サイズのｂ２倍のサイズまでであることが示されている。
【００６５】
図７は、カウント可能領域取得手段２２２による画像位置を基準とする推定窓を用いて物体数の推定が可能な領域の取得処理の例を示す説明図である。推定が可能なカウント対象物のサイズの範囲を算出した後、カウント可能領域取得手段２２２は、図７に示すように、与えられた画像位置に対応する画像内の条件を満たす画像位置と、条件を満たすカウント対象物を示す矩形を全て抽出する。カウント可能領域取得手段２２２は、抽出された画像位置および矩形を、画像中に示す。
【００６６】
カウント可能領域取得手段２２２が使用する条件は、カウント対象物を示す矩形のサイズが、算出されたカウント対象物のサイズの範囲内であるという条件である。カウント可能領域取得手段２２２は、解像度マップ記憶手段２１１に記憶されているマップ化された各矩形の解像度が、条件を満たすか否かをそれぞれ確認する。カウント可能領域取得手段２２２は、条件を満たす解像度に対応する矩形および画像位置を抽出する。
【００６７】
カウント可能領域取得手段２２２は、画像中に示された画像位置と矩形の集合が含まれる領域を、与えられた画像位置を基準とする推定窓を用いて物体数の推定が可能な領域（以下、カウント可能領域という。）として取得する。
【００６８】
推定窓配置手段２２３は、画像の全領域や部分領域において適切に数が推定されるように推定窓を配置する機能を有する。推定窓配置手段２２３は、各領域において適切に数が推定されるために、既に推定窓が配置され物体数の推定が可能な状態である領域が除かれたカウント可能領域を推定窓が大きく含むように、推定窓を配置する。
【００６９】
カウント可能領域を大きく含むように推定窓を配置する理由は、配置される推定窓をできるだけ少なくするためである。配置される推定窓が少ないほど、推定処理が高速に実施される。
【００７０】
推定窓配置手段２２３は、推定窓を配置する際、推定窓サイズ取得手段２２１から取得した画像位置に有効な推定窓を用いる。また、推定窓配置手段２２３は、推定窓を配置する際、カウント可能領域取得手段２２２から取得した画像位置を基準とするカウント可能領域と、既に推定窓が配置され物体数の推定が可能な状態である領域とを用いる。なお、既に推定窓が配置され物体数の推定が可能な状態である領域は、カウント対象物を示す矩形の集合で構成される。
【００７１】
図８は、推定窓配置手段２２３による推定窓の配置位置の仮取得処理の例を示す説明図である。具体的には、推定窓配置手段２２３は、図８に示すように、任意の画像位置に有効な推定窓のサイズと推定窓の形状を、推定窓サイズ取得手段２２１から取得する（ステップＳ１）。次いで、推定窓配置手段２２３は、ステップＳ１と同じ任意の画像位置を基準とするカウント可能領域を、カウント可能領域取得手段２２２から取得する（ステップＳ２）。
【００７２】
次いで、推定窓配置手段２２３は、二重計数を防ぐために、ステップＳ２で取得されたカウント可能領域から、既に推定窓が配置され物体数の推定が可能な状態である領域を取り除く（ステップＳ３）。以下、既に推定窓が配置され物体数の推定が可能な状態である領域が除かれた、残りのカウント可能領域を領域Ａという。
【００７３】
図９は、既に推定窓が配置され物体数の推定が可能な状態である領域が除かれたカウント可能領域を示す説明図である。図９に示すように、既に推定窓が配置され物体数の推定が可能な状態である領域が除かれたカウント可能領域である領域Ａは、矩形の集合で構成される。
【００７４】
領域Ａを構成する矩形の集合は、カウント可能領域を構成する矩形の集合と既に推定窓が配置され物体数の推定が可能な状態である領域を構成する矩形の集合との両方の集合に含まれる矩形が取り除かれた、残りのカウント可能領域を構成する矩形の集合である。
【００７５】
次いで、推定窓配置手段２２３は、ステップＳ１で得られた推定窓を画面内で動かす（ステップＳ４）。ステップＳ４において、推定窓配置手段２２３は、推定窓が領域Ａを大きく含むような推定窓の配置位置を探索する。推定窓配置手段２２３は、探索された配置位置を仮取得する（ステップＳ５）。
【００７６】
なお、推定窓配置手段２２３が推定窓の配置位置を探索する際に従う条件には、「領域Ａを大きく含む」という条件の他に、「配置済みの推定窓に近い」、「画面の下の方に位置する」という条件が追加されてもよい。
【００７７】
また、「カウント可能領域を構成するカウント対象物を示す矩形の集合に対して矩形を多く含む」、「配置済みの推定窓の周辺のカウント可能領域を含む」という条件が追加されてもよい。追加される条件は、上記の条件以外の他の条件でもよい。
【００７８】
次いで、推定窓配置手段２２３は、推定窓の配置位置と共に、推定窓に含まれる領域Ａを構成するカウント対象物を示す矩形の集合を仮取得する（ステップＳ６）。
【００７９】
推定窓に含まれる領域Ａを構成するカウント対象物を示す矩形の集合は、図８に示すように、基本的には推定窓に完全に含まれる矩形の集合である。なお、推定窓に所定の割合だけ含まれている矩形から物体数の推定が可能であれば、推定窓に含まれる領域Ａを構成するカウント対象物を示す矩形の集合は、推定窓に所定の割合以上含まれる矩形の集合でもよい。なお、所定の割合は、推定器が学習によって作成される段階で決定される。
【００８０】
推定窓配置手段２２３は、他の任意の画像位置に対しても、ステップＳ１〜ステップＳ６の処理を行う。推定窓配置手段２２３は、仮取得された推定窓の配置位置の中から、最も条件に当てはまる配置位置を推定窓の配置位置として決定する。推定窓配置手段２２３は、配置位置が決定された推定窓の位置、サイズ、形状を、配置済みの推定窓の配置に関する情報として登録する。
【００８１】
また、推定窓配置手段２２３は、決定された配置位置に対応する仮取得されたカウント対象物を示す矩形の集合で構成される領域を、既に推定窓が配置され物体数の推定が可能な状態である領域として登録する。
【００８２】
推定窓配置手段２２３は、登録された物体数の推定が可能な状態である領域と、同時に登録された推定窓の配置に関する情報とを対応付ける。配置された推定窓と対応付けられることによって、各推定窓を用いて物体数の推定が可能な状態である領域は、それぞれ容易に判別される。
【００８３】
推定窓配置手段２２３は、終了条件が満たされるまで上記の処理を繰り返し行い、配置すべき全ての推定窓を配置する。終了条件は、「推定窓の配置位置を仮取得する際に用いられる条件を満たす推定窓の配置位置の候補がない」、「配置済みの推定窓の数が所定の数である」、「配置済みの推定窓が画像の全領域または指定された部分領域の所定の割合を占める」などである。なお、終了条件は、上記の条件以外の他の条件でもよい。
【００８４】
推定窓配置手段２２３は、処理が終了した後、位置、サイズ、形状を示す登録された推定窓の配置に関する情報と、情報が示す推定窓に対応付けられている矩形の集合で構成される物体数の推定が可能な状態である領域とを出力する。
【００８５】
以上のように、本実施形態の推定窓配置装置２００は、物体数の推定に使用される画像位置に対する対象物体の解像度および相対位置を記憶する解像度マップ記憶手段２１１と、物体数の推定に使用される推定窓の形状と、推定窓における推定の基準になる対象物体のサイズを記憶する推定窓情報記憶手段２１２とを有する。
【００８６】
また、推定窓配置装置２００は、解像度マップ記憶手段２１１に記憶されている情報と推定窓情報記憶手段２１２に記憶されている情報とを用いて、画像位置に対して物体数の推定に有効な推定窓のサイズ、および推定窓の形状を取得する推定窓サイズ取得手段２２１を有する。
【００８７】
また、推定窓配置装置２００は、解像度マップ記憶手段２１１に記憶されている情報と推定窓情報記憶手段２１２に記憶されている情報とを用いて、画像位置に対して有効な推定窓を用いて対象物体の数の推定が可能な領域を取得するカウント可能領域取得手段２２２を有する。
【００８８】
また、推定窓配置装置２００は、任意の画像位置に対する物体数の推定に有効な推定窓のサイズおよび推定窓の形状と、任意の画像位置に対する有効な推定窓を用いて対象物体の数の推定が可能な領域を取得し、取得された領域から既に推定窓が配置され物体数の推定が可能な状態である領域が除かれた領域を取得された推定窓が大きく含むように推定窓を配置する推定窓配置手段２２３を有する。
【００８９】
図１０は、物体数統合装置３００の構成例を示すブロック図である。図１０に示すように、物体数統合装置３００は、画像取得装置３１０と、記憶装置３２０と、データ処理装置３３０とを含む。画像取得装置３１０は画像を取得し、記憶装置３２０は物体数の推定に使用される情報を記憶する。データ処理装置３３０の動作は、例えば、ＣＰＵがプログラムを実行することによって制御される。
【００９０】
図１０に示すように、記憶装置３２０は、推定窓配置記憶手段３２１と、推定用辞書記憶手段３２２とを有する。
【００９１】
推定窓配置記憶手段３２１は、推定窓配置装置２００から入力される、推定窓の配置に関する情報と、情報が示す推定窓に対応付けられている矩形の集合で構成される物体数の推定が可能な状態である領域とを併せて記憶する機能を有する。具体的には、推定窓の配置に関する情報は、推定窓の位置、サイズ、形状を示す。
【００９２】
図１１は、推定窓に対応付けられている矩形の集合で構成される物体数の推定が可能な状態である領域と推定窓との関係を示す説明図である。図１１に示す例では、推定窓に対応付けられている矩形の集合で構成される物体数の推定が可能な状態である領域は、推定窓に完全に含まれる。
【００９３】
なお、推定窓配置記憶手段３２１は、推定窓配置装置２００から入力された情報以外に、ユーザが手動で作成した情報を記憶してもよい。
【００９４】
推定用辞書記憶手段３２２は、推定窓単位でカウント対象物の数を推定するために学習された、推定器の辞書を記憶する機能を有する。
【００９５】
図１０に示すように、データ処理装置３３０は、物体数推定手段３３１と、統合手段３３２とを有する。
【００９６】
物体数推定手段３３１は、画像取得装置３１０から取得した画像に対して、推定窓毎にカウント対象物の数を推定する機能を有する。物体数推定手段３３１は、推定窓配置記憶手段３２１に記憶されている推定窓の配置に関する情報と、推定用辞書記憶手段３２２に記憶されている学習された推定器の辞書と、辞書に対応する推定器とを用いて、推定窓内のカウント対象物の数を推定する。
【００９７】
具体的には、物体数推定手段３３１は、推定窓配置記憶手段３２１に記憶されている推定窓の配置に関する情報に基づいて、画像取得装置３１０から取得した画像の一部である、配置された推定窓に対応する局所画像を取得する。
【００９８】
物体数推定手段３３１は、推定用辞書記憶手段３２２に記憶されている辞書に対応する推定器を用いて、取得された局所画像に映るカウント対象の物体の数を推定する。物体数推定手段３３１は、推定窓毎にカウント対象物の数を推定する。
【００９９】
統合手段３３２は、画像取得装置３１０から取得した画像に対して、画像の全領域内の物体数または部分領域内の物体数を推定する機能を有する。統合手段３３２は、物体数推定手段３３１から取得した推定窓毎に推定されたカウント対象物の数と、推定窓配置記憶手段３２１から取得した推定窓に対応付けられている矩形の集合で構成される物体数の推定が可能な状態である領域とを用いて、物体数を推定する。
【０１００】
具体的には、統合手段３３２は、物体数推定手段３３１から取得した推定窓毎に推定された物体数を、物体数の推定が可能な状態である領域における画素毎の密度に変換する。変換された画素毎の密度は、推定窓配置記憶手段３２１から取得された推定窓に対応付けられている矩形の集合で構成される物体数の推定が可能な状態である領域に基づいている。
【０１０１】
画素毎の密度への変換の例を、図１２に示す。図１２は、統合手段３３２による推定窓毎に推定された物体数の画素毎の密度への変換処理の例を示す説明図である。
【０１０２】
図１２に示すように、統合手段３３２は、矩形の集合で構成される物体数の推定が可能な状態である領域を、一つの領域として捉える。領域同士が重なる部分がある場合、統合手段３３２は、一旦重なる箇所を無視する。
【０１０３】
次いで、統合手段３３２は、一つの領域として捉えられた領域の画素数を求め、推定窓を用いて推定された物体数を求められた画素数で除算する。除算することによって、統合手段３３２は、物体数の推定が可能な状態である領域における画素毎の密度を求める。
【０１０４】
図１２に示す例では、推定窓を用いて推定された物体数はｐである。また、一つの領域として捉えられた領域の画素数はｎである。よって、物体数の推定が可能な状態である領域における画素毎の密度は、ｐ／ｎである。なお、図１２に示すように、物体数の推定が可能な状態である領域以外の部分に関して、統合手段３３２は、特に画素毎の密度を与えない。
【０１０５】
また、統合手段３３２は、各推定窓における物体数の推定が可能な状態である領域同士が重なる部分の画素毎の密度を調整する機能を有する。
【０１０６】
推定窓配置手段２２３は、基本的には推定が可能な状態である領域同士が重なる部分が存在しないように推定窓の配置位置を決定する。しかし、推定窓を配置する段階で、場所によって推定が可能な状態である領域を重ねないと推定が困難な状態である領域が発生する場合がある。よって、推定窓配置手段２２３は、推定が困難な状態である領域が発生しないように、推定が可能な状態である領域同士が重なる範囲が最小になるように推定窓を配置する。すなわち、本実施形態において推定が可能な状態である領域同士が重なる部分が発生する可能性があるため、統合手段３３２が重なる部分の画素毎の密度を調整する機能を有している。
【０１０７】
図１３は、統合手段３３２による物体数の推定が可能な状態である領域同士が重なる部分における画素毎の密度の算出処理の例を示す説明図である。図１３に示すように、物体数の推定が可能な状態である領域には、画素毎の密度が与えられている。また、物体数の推定が可能な状態である領域以外の領域には、画素毎の密度が与えられていない。
【０１０８】
画素毎の密度に変換した後、統合手段３３２は、図１３に示すように、各推定窓における物体数の推定が可能な状態である領域同士が重なる部分（斜線で示す領域）に関して、重なる各領域の画素毎の密度の平均値を算出する。統合手段３３２は、重なる部分における画素毎の密度を、算出された画素毎の密度の平均値に変更する。
【０１０９】
次に、統合手段３３２は、算出された画素毎の密度を合計することによって、画像取得装置３１０から取得した画像の全領域内の物体数または部分領域内の物体数を推定する。部分領域は、例えば、ユーザにより指定された、ユーザが物体の数を推定したい画像内の領域である。
【０１１０】
本実施形態の物体数統合装置３００は、推定窓の配置に関する情報と、推定窓に対応付けられている物体数の推定が可能な状態である領域とを記憶する推定窓配置記憶手段３２１と、推定窓単位で対象物体の数を推定するために学習された推定器の辞書を記憶する推定用辞書記憶手段３２２とを有する。
【０１１１】
また、物体数統合装置３００は、推定窓の配置に関する情報に基づいて、画像取得装置３１０から取得した画像の一部である、配置された推定窓に対応する局所画像を取得し、学習された推定器の辞書と、辞書に対応する推定器とを用いて、推定窓毎に対象物体の数を推定する物体数推定手段３３１を有する。
【０１１２】
また、物体数統合装置３００は、推定窓毎に推定された対象物体の数を、推定窓に対応付けられている物体数の推定が可能な状態である領域を用いて、推定が可能な状態である領域における画素毎の密度に変換する統合手段３３２を有する。統合手段３３２は、各推定窓における物体数の推定が可能な状態である領域同士が重なる部分に関して、重なる各領域の画素毎の密度の平均値を算出し、画素毎の密度を合計することによって、画像の全領域内の物体数または部分領域内の物体数を推定する。
【０１１３】
本実施形態の物体計数システム１００は、二重計数が原因である誤計数を抑制しながら計数漏れをなくすことによって、画像中の物体をより正確に計数できる。
【０１１４】
その理由は、推定窓配置手段２２３が、任意の画像位置に対して、物体数の推定に有効な推定窓のサイズおよび推定窓の形状と、画像位置に対して有効な推定窓を用いて対象物体の数の推定が可能な状態である領域を取得する。次いで、推定窓配置手段２２３が、取得された領域から既に推定窓が配置され物体数の推定が可能な状態である領域を取り除き、取得された推定窓が残りの領域を大きく含むように推定窓を配置する。すなわち、物体数推定手段３３１が、各画像位置における対象物体の数を、適切に配置された対象物体に対応する推定窓を用いて推定できるためである。
【０１１５】
また、本実施形態の物体計数システム１００は、二重計数が原因である誤計数の影響を減らすことによって、画像中の物体の数をより正確に推定できる。
【０１１６】
その理由は、統合手段３３２が、推定窓毎に推定された対象物体の数を、各推定窓に対応付けられている物体数の推定が可能な状態である領域を用いて、推定が可能な状態である領域における画素毎の密度に変換する。また、統合手段３３２が、各推定窓における物体数の推定が可能な状態である領域同士が重なる部分に関して重なる各領域の画素毎の密度の平均値を算出し、画素毎の密度を合計することによって、画像の全領域内の物体数または部分領域内の物体数を推定する。すなわち、統合手段３３２が、各推定窓における物体数の推定が可能な状態である領域同士が重なる部分の物体数の推定結果を調整するためである。
【０１１７】
［動作の説明］
以下、本実施形態の物体計数システム１００の動作を図１４〜図１６を参照して説明する。物体計数システム１００の動作は、推定窓配置装置２００の動作と、物体数統合装置３００の動作とで構成される。
【０１１８】
最初に、画像中の物体をより正確に計数するために最適な推定窓を生成し、対象の画像内に生成された推定窓を適切に配置する推定窓配置装置２００の動作を図１４を参照して説明する。図１４は、推定窓配置装置２００による推定窓配置処理の動作を示すフローチャートである。
【０１１９】
推定窓配置手段２２３は、表示されているカウント対象物体が計数される画像内の、任意の画像位置を選択する（ステップＳ１１０）。
【０１２０】
次いで、推定窓配置手段２２３は、推定窓サイズ取得手段２２１から、選択された画像位置に対応する推定窓のサイズと推定窓の形状を取得する（ステップＳ１２０）。
【０１２１】
次いで、推定窓配置手段２２３は、カウント可能領域取得手段２２２から、選択された画像位置に対応するカウント可能領域を取得する（ステップＳ１３０）。
【０１２２】
次いで、推定窓配置手段２２３は、ステップＳ１３０で取得されたカウント可能領域から、既に推定窓が配置され物体数の推定が可能な状態である領域を除くことによって、領域Ａを取得する（ステップＳ１４０）。
【０１２３】
次いで、推定窓配置手段２２３は、ステップＳ１２０で取得された推定窓を対象の画像内で動かし、推定窓が領域Ａを大きく含むという条件を満たす推定窓の配置位置を探索する。推定窓配置手段２２３は、探索された推定窓の配置位置を仮取得する（ステップＳ１５０）。仮取得される推定窓の配置位置は、例えば、後述するステップＳ１５９の処理で仮取得される配置位置である。
【０１２４】
なお、推定窓配置手段２２３が推定窓の配置位置を探索する際に従う条件に、上記の取得された推定窓が領域Ａを大きく含むという条件の他に、新たな条件が追加されてもよい。図１４に示す例では、新たな条件は追加されていない。
【０１２５】
次いで、推定窓配置手段２２３は、ステップＳ１２０〜ステップＳ１５０の処理が全ての画像位置に対して実行されたか否かを判定する（ステップＳ１６０）。
【０１２６】
全ての画像位置に対して処理が実行されていない場合（ステップＳ１６０におけるＮｏ）、推定窓配置手段２２３は、ステップＳ１２０〜ステップＳ１５０の処理が実行されていない画像位置を選択し（ステップＳ１１０）、ステップＳ１２０〜ステップＳ１５０の処理を行う。全ての画像位置に対して処理が実行されるまで、推定窓配置手段２２３は、ステップＳ１１０〜ステップＳ１５０の処理を繰り返し行う。
【０１２７】
全ての画像位置に対して処理が実行された場合（ステップＳ１６０におけるＹｅｓ）、推定窓配置手段２２３は、推定窓の配置位置を示す仮取得された情報があるか否かを判定する（ステップＳ１７０）。仮取得された情報がない場合（ステップＳ１７０におけるＮｏ）、推定窓配置手段２２３は、ステップＳ２１０の処理を行う。
【０１２８】
仮取得された情報がある場合（ステップＳ１７０におけるＹｅｓ）、推定窓配置手段２２３は、仮取得された推定窓の配置位置のうち、最も条件を満たす配置位置を推定窓の配置位置として決定する（ステップＳ１８０）。
【０１２９】
次いで、推定窓配置手段２２３は、配置位置が決定された推定窓の位置、サイズ、形状を、配置済みの推定窓の配置に関する情報として登録する（ステップＳ１９０）。
【０１３０】
次いで、推定窓配置手段２２３は、決定された配置位置における推定窓に含まれる領域Ａ（後述する領域Ｂ）を、既に推定窓が配置され物体数の推定が可能な状態である領域として登録する。推定窓配置手段２２３は、ステップＳ１９０で登録された推定窓の配置に関する情報と対応付けて、領域を登録する（ステップＳ２００）。
【０１３１】
次いで、推定窓配置手段２２３は、終了条件が満たされているか否かを判定する（ステップＳ２１０）。
【０１３２】
終了条件が満たされていない場合（ステップＳ２１０におけるＮｏ）、推定窓配置手段２２３は、仮取得された情報を削除する（ステップＳ２２０）。終了条件が満たされるまで、推定窓配置手段２２３は、ステップＳ１１０〜ステップＳ２００の処理を繰り返し行う。
【０１３３】
終了条件が満たされている場合（ステップＳ２１０におけるＹｅｓ）、推定窓配置手段２２３は、位置、サイズ、形状を示す登録された推定窓の配置に関する情報と、推定窓の配置に関する情報に対応付けられている推定窓に含まれる領域Ａとを出力する（ステップＳ２３０）。
【０１３４】
ステップＳ２３０で出力される推定窓に含まれる領域Ａは、矩形の集合で構成される、物体数の推定が可能な状態である領域である。登録された情報を出力した後、推定窓配置装置２００は、推定窓配置処理を終了する。
【０１３５】
次に、ステップＳ１５０の、推定窓の配置位置を仮取得する推定窓配置手段２２３の動作を図１５を参照してより具体的に説明する。図１５は、推定窓配置手段２２３による仮取得処理の動作を示すフローチャートである。
【０１３６】
ステップＳ１４０の処理の後、推定窓配置手段２２３は、推定窓配置装置２００に含まれる一時的に情報を記憶する一時記憶部（図示せず）を初期化する（ステップＳ１５１）。
【０１３７】
次いで、推定窓配置手段２２３は、条件を満たす推定窓の配置位置を探索するために、任意の画像位置を選択し、ステップＳ１２０で取得された推定窓を選択された画像位置に配置する（ステップＳ１５２）。
【０１３８】
次いで、推定窓配置手段２２３は、配置された推定窓と領域Ａとに基づいて、推定窓に含まれる領域Ａ（以下、領域Ｂという。）を取得する（ステップＳ１５３）。領域Ａおよび領域Ｂは、カウント可能領域と同様に、矩形の集合で構成される領域である。
【０１３９】
推定窓配置手段２２３は、ステップＳ１５３で取得された領域Ｂが、一時記憶部に記憶されている他の処理で取得された領域Ｂよりも大きいか否かを判定する（ステップＳ１５４）。すなわち、ステップＳ１５４の処理は、新たに取得された推定窓の配置位置が条件をより満たすか否かを確認するための処理である。
【０１４０】
ステップＳ１５３で取得された領域Ｂの方が大きくない場合、すなわち条件がより満たされない場合（ステップＳ１５４におけるＮｏ）、推定窓配置手段２２３は、ステップＳ１５７の処理を行う。
【０１４１】
ステップＳ１５３で取得された領域Ｂの方が大きい場合、すなわち条件がより満たされる場合（ステップＳ１５４におけるＹｅｓ）、推定窓配置手段２２３は、一時記憶部に記憶されている他の処理で取得された領域Ｂを削除し、新たに取得された領域Ｂを一時記憶部に記憶する（ステップＳ１５５）。
【０１４２】
次いで、推定窓配置手段２２３は、記憶された領域Ｂに対応する推定窓の位置、サイズ、形状を一時記憶部に記憶する（ステップＳ１５６）。
【０１４３】
次いで、推定窓配置手段２２３は、推定窓が全ての画像位置に配置されたか否かを判定する（ステップＳ１５７）。
【０１４４】
推定窓が全ての画像位置に配置されていない場合（ステップＳ１５７におけるＮｏ）、推定窓配置手段２２３は、推定窓が全ての画像位置に配置されるまで、ステップＳ１５２〜ステップＳ１５６の処理を繰り返し行う。
【０１４５】
推定窓が全ての画像位置に配置された場合（ステップＳ１５７におけるＹｅｓ）、推定窓配置手段２２３は、一時記憶部に記憶されている情報があるか否かを判定する（ステップＳ１５８）。一時記憶部に記憶されている情報がない場合（ステップＳ１５８におけるＮｏ）、推定窓配置手段２２３は、仮取得処理を終了する。
【０１４６】
一時記憶部に記憶されている情報がある場合（ステップＳ１５８におけるＹｅｓ）、推定窓配置手段２２３は、一時記憶部に記憶されている情報を、ステップＳ１１０で選択された画像位置と共に仮取得する（ステップＳ１５９）。仮取得された後、推定窓配置手段２２３は、仮取得処理を終了する。
【０１４７】
次に、適切に配置された推定窓を用いて人数を計数し、推定窓毎に計数された人数を適切に統合することによって画像中の物体を計数する物体数統合装置３００の動作を図１６を参照して説明する。図１６は、物体数統合装置３００による物体計数処理の動作を示すフローチャートである。
【０１４８】
物体数推定手段３３１は、画像取得装置３１０から画像を取得する（ステップＳ３１０）。次いで、物体数推定手段３３１は、推定窓配置記憶手段３２１に記憶されている推定窓の配置に関する情報の中から、任意の推定窓の配置に関する情報を選択する（ステップＳ３２０）。
【０１４９】
次いで、物体数推定手段３３１は、取得された画像と選択された推定窓の配置に関する情報とを用いて、配置された推定窓に含まれる画像である局所画像を取得する（ステップＳ３３０）。
【０１５０】
次いで、物体数推定手段３３１は、取得された局所画像に対して、推定用辞書記憶手段３２２に記憶されている辞書に対応する推定器を用いて、局所画像に映る物体の数を推定する（ステップＳ３４０）。
【０１５１】
次いで、物体数推定手段３３１は、推定窓配置記憶手段３２１に記憶されている全ての推定窓の配置に関する情報を用いて、物体の数を推定したか否かを判定する（ステップＳ３５０）。
【０１５２】
全ての推定窓の配置に関する情報を用いて物体の数を推定していない場合（ステップＳ３５０におけるＮｏ）、物体数推定手段３３１は、全ての推定窓の配置に関する情報を用いて物体の数を推定するまで、ステップＳ３２０〜ステップＳ３４０の処理を繰り返し行う。
【０１５３】
物体数推定手段３３１が全ての推定窓の配置に関する情報を用いて物体の数を推定した場合（ステップＳ３５０におけるＹｅｓ）、統合手段３３２は、推定窓配置記憶手段３２１に記憶されている推定窓の配置に関する情報の中から、任意の推定窓の配置に関する情報を選択する（ステップＳ３６０）。
【０１５４】
次いで、統合手段３３２は、物体数推定手段３３１から、選択された情報が示す推定窓に対応する推定された物体数を取得する。また、統合手段３３２は、推定窓配置記憶手段３２１から、選択された情報が示す推定窓に対応付けられている物体数の推定が可能な状態である領域を取得する。
【０１５５】
次いで、統合手段３３２は、取得された物体数と物体数の推定が可能な状態である領域とを用いて、物体数の推定が可能な状態である領域における画素毎の密度を算出する（ステップＳ３７０）。
【０１５６】
次いで、統合手段３３２は、推定窓配置記憶手段３２１に記憶されている全ての推定窓の配置に関する情報を用いて、画素毎の密度を算出したか否かを判定する（ステップＳ３８０）。
【０１５７】
全ての推定窓の配置に関する情報を用いて画素毎の密度を算出していない場合（ステップＳ３８０におけるＮｏ）、統合手段３３２は、全ての推定窓の配置に関する情報を用いて画素毎の密度を算出するまで、ステップＳ３６０〜ステップＳ３７０の処理を繰り返し行う。
【０１５８】
全ての推定窓の配置に関する情報を用いて画素毎の密度を算出した場合（ステップＳ３８０におけるＹｅｓ）、統合手段３３２は、各推定窓における物体数の推定が可能な状態である領域同士が重なる部分に関して、重なる各領域の画素毎の密度の平均値を算出する（ステップＳ３９０）。
【０１５９】
次いで、統合手段３３２は、算出された画素毎の密度を合計する（ステップＳ４００）。統合手段３３２は、画素毎の密度の総和を用いて、画像取得装置３１０から取得した画像の全領域内の物体数または部分領域内の物体数を推定する（ステップＳ４１０）。物体数が推定された後、物体数統合装置３００は、物体計数処理を終了する。
【０１６０】
本実施形態の推定窓配置手段は、任意の画像位置に対して、物体数の推定に有効な推定窓のサイズおよび推定窓の形状と、画像位置に対して有効な推定窓を用いて対象物体の数の推定が可能な領域を取得する。次いで、推定窓配置手段は、取得された領域から既に推定窓が配置され物体数の推定が可能な状態である領域を除き、取得された推定窓が残りの領域を大きく含むように推定窓を配置する。
【０１６１】
次いで、物体数推定手段は、各画像位置における対象物体の数を、適切に配置された対象物体に対応する推定窓を用いて推定する。よって、物体数推定手段は、二重計数が原因である誤計数を抑制しながら計数漏れを防ぐことができるため、画像中の物体をより正確に計数できる。また、配置される推定窓の数は多すぎない適切な数であるため、物体数推定手段は、画像中の物体の計数処理を、正確かつ高速に実施できる。
【０１６２】
本実施形態の統合手段は、推定窓毎に推定された対象物体の数を、各推定窓に対応付けられている物体数の推定が可能な状態である領域を用いて、推定が可能な状態である領域における画素毎の密度に変換する。また、統合手段は、各推定窓における物体数の推定が可能な状態である領域同士が重なる部分に関して重なる各領域の画素毎の密度の平均値を算出し、画素毎の密度を合計することによって、画像の全領域内の物体数または部分領域内の物体数を推定する。
【０１６３】
すなわち、統合手段が、各推定窓における物体数の推定が可能な状態である領域同士が重なる部分の物体数の推定結果を調整しているため、二重計数が原因である誤計数の影響が軽減され、画像中の物体の数がより正確に推定される。
【０１６４】
上記のように、物体計数システムは、各画像位置における対象物体の数を適切に配置された対象物体に対応する推定窓を用いて推定し、推定窓毎に推定された物体数の推定結果を用いて、各推定窓における物体数の推定が可能な状態である領域同士が重なる部分の物体数の推定結果を調整する。以上の処理により、物体計数システムは、画像中の対象物体の数をより正確に推定できる。
【０１６５】
以下、推定窓配置装置２００のハードウェア構成の具体例を説明する。図１７は、本発明による推定窓配置装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【０１６６】
図１７に示すように、推定窓配置装置２００は、記憶装置２１０と、コンピュータ２３０と、コンピュータ可読記憶媒体２４０とを含む。記憶装置２１０とコンピュータ可読記憶媒体２４０は、コンピュータ２３０に接続されている。また、コンピュータ可読記憶媒体２４０は、物体計数用プログラム２４１を記憶する。
【０１６７】
コンピュータ２３０は、ＣＰＵ２３１と、主記憶部２３２とを有する。主記憶部２３２は、データの作業領域やデータの一時退避領域として用いられる。主記憶部２３２は、例えばＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）である。また、コンピュータ可読記憶媒体２４０は、磁気ディスクや半導体メモリなどで構成される。
【０１６８】
コンピュータ２３０は、図１７に示すＣＰＵ２３１が図２に示す各構成要素が有する機能を提供する物体計数用プログラム２４１を実行することによって、ソフトウェアにより実現される。
【０１６９】
ソフトウェアにより実現される場合、ＣＰＵ２３１がコンピュータ可読記憶媒体２４０に記憶されている物体計数用プログラム２４１を、コンピュータ２３０の起動時などに主記憶部２３２にロードして実行し、コンピュータ２３０の動作を制御することによって、各機能がソフトウェアにより実現される。例えば、ＣＰＵ２３１は、図１４に示す推定窓生成処理をコンピュータ２３０に実施させる。
【０１７０】
なお、コンピュータ２３０は、ハードウェアにより実現されてもよい。例えば、コンピュータ２３０は、内部に図２に示すような機能を実現するプログラムが組み込まれたＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）などのハードウェア部品が含まれる回路が実装されてもよい。
【０１７１】
以下、物体数統合装置３００のハードウェア構成の具体例を説明する。図１８は、本発明による物体数統合装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【０１７２】
図１８に示すように、物体数統合装置３００は、画像取得装置３１０と、記憶装置３２０と、コンピュータ３４０と、コンピュータ可読記憶媒体３５０とを含む。画像取得装置３１０、記憶装置３２０、およびコンピュータ可読記憶媒体３５０は、コンピュータ３４０に接続されている。また、コンピュータ可読記憶媒体３５０は、物体計数用プログラム３５１を記憶する。
【０１７３】
コンピュータ３４０は、ＣＰＵ３４１と、主記憶部３４２とを有する。主記憶部３４２は、データの作業領域やデータの一時退避領域として用いられる。主記憶部３４２は、例えばＲＡＭである。また、コンピュータ可読記憶媒体３５０は、磁気ディスクや半導体メモリなどで構成される。
【０１７４】
コンピュータ３４０は、図１８に示すＣＰＵ３４１が図１０に示す各構成要素が有する機能を提供する物体計数用プログラム３５１を実行することによって、ソフトウェアにより実現される。
【０１７５】
ソフトウェアにより実現される場合、ＣＰＵ３４１がコンピュータ可読記憶媒体３５０に記憶されている物体計数用プログラム３５１を、コンピュータ３４０の起動時などに主記憶部３４２にロードして実行し、コンピュータ３４０の動作を制御することによって、各機能がソフトウェアにより実現される。例えば、ＣＰＵ３４１は、図１６に示す物体計数処理をコンピュータ３４０に実施させる。
【０１７６】
なお、コンピュータ３４０は、ハードウェアにより実現されてもよい。例えば、コンピュータ３４０は、内部に図１０に示すような機能を実現するプログラムが組み込まれたＬＳＩなどのハードウェア部品が含まれる回路が実装されてもよい。
【０１７７】
次に、本発明の概要を説明する。図１９は、本発明による物体計数装置の概要を示すブロック図である。本発明による物体計数装置２０は、画像に示されている計数対象の物体に関する所定の条件が対応付けられている、画像の部分領域であり計数対象の物体の数が推定される領域の単位である推定領域の情報を取得する取得手段２１（例えば、推定窓サイズ取得手段２２１）と、取得された推定領域の情報が示す推定領域が、他の推定領域における計数対象の物体に含まれていない所定の条件を満たす計数対象の物体を含むように、画像内に推定領域を設定する設定手段２２（例えば、推定窓配置手段２２３）とを備える。
【０１７８】
そのような構成により、物体計数装置は、画像中の物体をより正確に計数できる。
【０１７９】
また、物体計数装置２０は、推定領域に対応付けられている所定の条件を満たす計数対象の物体が示されている画像内の領域を取得する領域取得手段（例えば、カウント可能領域取得手段２２２）を備え、設定手段２２は、取得された領域から、領域内に既に設定されている他の推定領域で示される計数対象の物体の数の推定が可能な状態である領域が除かれた領域内に推定領域を設定してもよい。
【０１８０】
そのような構成により、物体計数装置は、推定窓の配置処理をより短い時間で終えることができる。
【０１８１】
また、領域取得手段が取得する領域、領域内に既に設定されている他の推定領域、および取得された領域から既に設定されている他の推定領域で示される計数対象の物体の数の推定が可能な状態である領域が除かれた領域は、計数対象の物体を示す矩形の集合で構成されていてもよい。
【０１８２】
そのような構成により、物体計数装置は、推定窓を配置すべき場所をより明確にすることができる。
【０１８３】
また、設定手段２２は、領域取得手段が取得する領域を構成する矩形の集合と領域内に既に設定されている他の推定領域を構成する矩形の集合との両方の集合に含まれる矩形が取り除かれた、領域取得手段が取得する領域を構成する矩形の集合で構成される領域を、取得された領域から既に設定されている他の推定領域で示される計数対象の物体の数の推定が可能な状態である領域が除かれた領域としてもよい。
【０１８４】
そのような構成により、物体計数装置は、推定窓を配置すべき場所をより明確にすることができる。
【０１８５】
また、設定手段２２は、推定領域が取得された領域から既に設定されている他の推定領域で示される計数対象の物体の数の推定が可能な状態である領域が除かれた領域を最も大きく含むように、推定領域を設定してもよい。
【０１８６】
そのような構成により、物体計数装置は、配置する推定窓の数を減らすことができる。
【０１８７】
また、設定手段２２は、推定領域が取得された領域から既に設定されている他の推定領域で示される計数対象の物体の数の推定が可能な状態である領域が除かれた領域を最も大きく含むという条件と、他の条件を満たすように推定領域を設定してもよい。
【０１８８】
また、設定手段２２は、推定領域の位置、サイズ、形状を示す推定領域の設定に関する情報と、情報に基づいて設定された推定領域に対応する画像とを併せて出力してもよい。
【０１８９】
そのような構成により、物体計数装置は、画像中の物体を計数する装置に、推定が可能な状態の画像を提供できる。
【０１９０】
また、物体計数装置２０は、推定領域として推定窓を使用し、物体数の推定に使用される画像位置に対する計数対象の物体の解像度、および計数対象の物体の相対位置を記憶する解像度マップ記憶手段（例えば、解像度マップ記憶手段２１１）と、物体数の推定に使用される推定窓の形状と、推定窓に対応付けられている所定の条件を満たす計数対象の物体のサイズを記憶する推定窓情報記憶手段（例えば、推定窓情報記憶手段２１２）とを備えていてもよい。
【０１９１】
また、取得手段２１は、解像度マップ記憶手段に記憶されている情報と推定窓情報記憶手段に記憶されている情報を用いて、画像位置に対する計数対象の物体の計数に有効な推定窓のサイズ、および推定窓の形状を取得してもよい。
【０１９２】
また、領域取得手段は、解像度マップ記憶手段に記憶されている情報と推定窓情報記憶手段に記憶されている情報を用いて、画像位置に対する計数対象の物体の計数に有効な推定窓を用いて計数対象の物体の計数が可能な領域を取得してもよい。
【０１９３】
図２０は、本発明による物体計数装置の他の概要を示すブロック図である。本発明による物体計数装置３０は、画像内に設定されている、画像の部分領域であり計数対象の物体の数が推定される領域の単位である推定領域に示されている計数対象の物体の数を、推定領域毎に推定する推定手段３１（例えば、物体数推定手段３３１）と、推定領域内の所定の領域同士が重なる領域における計数対象の物体の密度を、各推定領域で推定された計数対象の物体の数を用いて算出する算出手段３２（例えば、統合手段３３２）とを備える。
【０１９４】
そのような構成により、物体計数装置は、画像中の物体をより正確に計数できる。
【０１９５】
また、算出手段３２は、各推定領域で推定された計数対象の物体の数を用いて、各推定領域内の所定の条件を満たす領域における計数対象の物体の密度を算出し、算出された密度の平均値を推定領域内の所定の領域同士が重なる領域における計数対象の物体の密度として算出してもよい。
【０１９６】
そのような構成により、物体計数装置は、推定窓同士が重ねて配置されている領域内の計数対象の物体の密度を、画像内の計数対象の物体の密度に近づけることができる。
【０１９７】
また、物体計数装置３０は、推定領域として推定窓が使用される場合、推定窓の配置に関する情報と、推定窓に対応付けられている物体数の推定が可能な領域を記憶する推定窓配置記憶手段（例えば、推定窓配置記憶手段３２１）と、推定窓単位で計数対象の物体の数を推定するために学習された推定器の辞書を記憶する推定用辞書記憶手段（例えば、推定用辞書記憶手段３２２）とを備えていてもよい。
【０１９８】
また、推定手段３１は、推定窓の配置に関する情報に基づいて、画像取得装置（例えば、画像取得装置３１０）が取得する画像から局所画像を取得し、学習された推定器に対応する辞書を用いて、推定窓毎に計数対象の物体の数を推定してもよい。
【０１９９】
また、算出手段３２は、算出された計数対象の物体の密度を合計することによって、画像の全領域内の物体数、または画像の部分領域内の物体数を推定してもよい。
【０２００】
図２１は、本発明による物体計数システムの概要を示すブロック図である。本発明による物体計数システム４０は、画像に示されている計数対象の物体に関する所定の条件が対応付けられている、画像の部分領域であり計数対象の物体の数が推定される領域の単位である推定領域の情報を取得する取得手段４１（例えば、推定窓サイズ取得手段２２１）と、取得された推定領域の情報が示す推定領域が、他の推定領域における計数対象の物体に含まれていない所定の条件を満たす計数対象の物体を含むように、画像内に推定領域を設定する設定手段４２（例えば、推定窓配置手段２２３）と、画像内に設定されている推定領域に示されている計数対象の物体の数を、推定領域毎に推定する推定手段４３（例えば、物体数推定手段３３１）と、推定領域内の所定の領域同士が重なる領域における計数対象の物体の密度を、各推定領域で推定された計数対象の物体の数を用いて算出する算出手段４４（例えば、統合手段３３２）とを備える。
【０２０１】
そのような構成により、物体計数システムは、画像中の物体をより正確に計数できる。
【０２０２】
また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下に限られない。
【０２０３】
（付記１）画像に示されている計数対象の物体に関する所定の条件が対応付けられている、画像の部分領域であり計数対象の物体の数が推定される領域の単位である推定領域の情報を取得し、取得された推定領域の情報が示す推定領域が、他の推定領域における計数対象の物体に含まれていない所定の条件を満たす計数対象の物体を含むように、画像内に推定領域を設定することを特徴とする物体計数方法。
【０２０４】
（付記２）推定領域に対応付けられている所定の条件を満たす計数対象の物体が示されている画像内の領域を取得し、取得された領域から、領域内に既に設定されている他の推定領域で示される計数対象の物体の数の推定が可能な状態である領域が除かれた領域内に推定領域を設定する付記１に記載の物体計数方法。
【０２０５】
（付記３）取得された領域、領域内に既に設定されている他の推定領域、および取得された領域から既に設定されている他の推定領域で示される計数対象の物体の数の推定が可能な状態である領域が除かれた領域が、計数対象の物体を示す矩形の集合で構成されている付記１または付記２に記載の物体計数方法。
【０２０６】
（付記４）取得された領域を構成する矩形の集合と領域内に既に設定されている他の推定領域を構成する矩形の集合との両方の集合に含まれる矩形が取り除かれた、取得された領域を構成する矩形の集合で構成される領域を、取得された領域から既に設定されている他の推定領域で示される計数対象の物体の数の推定が可能な状態である領域が除かれた領域とする付記３に記載の物体計数方法。
【０２０７】
（付記５）推定領域が取得された領域から既に設定されている他の推定領域で示される計数対象の物体の数の推定が可能な状態である領域が除かれた領域を最も大きく含むように、推定領域を設定する付記２から付記４のうちのいずれか１つに記載の物体計数方法。
【０２０８】
（付記６）推定領域が取得された領域から既に設定されている他の推定領域で示される計数対象の物体の数の推定が可能な状態である領域が除かれた領域を最も大きく含むという条件と、他の条件を満たすように推定領域を設定する付記２から付記４のうちのいずれか１つに記載の物体計数方法。
【０２０９】
（付記７）推定領域の位置、サイズ、形状を示す推定領域の設定に関する情報と、情報に基づいて設定された推定領域に対応する画像とを併せて出力する付記１から付記６のうちのいずれか１つに記載の物体計数方法。
【０２１０】
（付記８）画像内に設定されている、画像の部分領域であり計数対象の物体の数が推定される領域の単位である推定領域に示されている計数対象の物体の数を、推定領域毎に推定し、推定領域内の所定の領域同士が重なる領域における計数対象の物体の密度を、各推定領域で推定された計数対象の物体の数を用いて算出することを特徴とする物体計数方法。
【０２１１】
（付記９）各推定領域で推定された計数対象の物体の数を用いて、各推定領域内の所定の条件を満たす領域における計数対象の物体の密度を算出し、算出された密度の平均値を推定領域内の所定の領域同士が重なる領域における計数対象の物体の密度として算出する付記８に記載の物体計数方法。
【０２１２】
（付記１０）コンピュータに、画像に示されている計数対象の物体に関する所定の条件が対応付けられている、画像の部分領域であり計数対象の物体の数が推定される領域の単位である推定領域の情報を取得する取得処理、および取得された推定領域の情報が示す推定領域が、他の推定領域における計数対象の物体に含まれていない所定の条件を満たす計数対象の物体を含むように、画像内に推定領域を設定する設定処理を実行させるための物体計数プログラム。
【０２１３】
（付記１１）コンピュータに、推定領域に対応付けられている所定の条件を満たす計数対象の物体が示されている画像内の領域を取得し、取得された領域から、領域内に既に設定されている他の推定領域で示される計数対象の物体の数の推定が可能な状態である領域が除かれた領域内に推定領域を設定する処理を実行させる付記１０に記載の物体計数プログラム。
【０２１４】
（付記１２）取得された領域、領域内に既に設定されている他の推定領域、および取得された領域から既に設定されている他の推定領域で示される計数対象の物体の数の推定が可能な状態である領域が除かれた領域が、計数対象の物体を示す矩形の集合で構成されている付記１０または付記１１に記載の物体計数プログラム。
【０２１５】
（付記１３）コンピュータに、取得された領域を構成する矩形の集合と領域内に既に設定されている他の推定領域を構成する矩形の集合との両方の集合に含まれる矩形が取り除かれた、取得された領域を構成する矩形の集合で構成される領域を、取得された領域から既に設定されている他の推定領域で示される計数対象の物体の数の推定が可能な状態である領域が除かれた領域とする処理を実行させる付記１２に記載の物体計数プログラム。
【０２１６】
（付記１４）コンピュータに、推定領域が取得された領域から既に設定されている他の推定領域で示される計数対象の物体の数の推定が可能な状態である領域が除かれた領域を最も大きく含むように、推定領域を設定する処理を実行させる付記１１から付記１３のうちのいずれか１つに記載の物体計数プログラム。
【０２１７】
（付記１５）コンピュータに、推定領域が取得された領域から既に設定されている他の推定領域で示される計数対象の物体の数の推定が可能な状態である領域が除かれた領域を最も大きく含むという条件と、他の条件を満たすように推定領域を設定する処理を実行させる付記１１から付記１３のうちのいずれか１つに記載の物体計数プログラム。
【０２１８】
（付記１６）コンピュータに、推定領域の位置、サイズ、形状を示す推定領域の設定に関する情報と、情報に基づいて設定された推定領域に対応する画像とを併せて出力する処理を実行させる付記１０から付記１５のうちのいずれか１つに記載の物体計数プログラム。
【０２１９】
（付記１７）コンピュータに、画像内に設定されている、画像の部分領域であり計数対象の物体の数が推定される領域の単位である推定領域に示されている計数対象の物体の数を、推定領域毎に推定する推定処理、および推定領域内の所定の領域同士が重なる領域における計数対象の物体の密度を、各推定領域で推定された計数対象の物体の数を用いて算出する算出処理を実行させるための物体計数プログラム。
【０２２０】
（付記１８）コンピュータに、各推定領域で推定された計数対象の物体の数を用いて、各推定領域内の所定の条件を満たす領域における計数対象の物体の密度を算出し、算出された密度の平均値を推定領域内の所定の領域同士が重なる領域における計数対象の物体の密度として算出する処理を実行させる付記１７に記載の物体計数プログラム。
【０２２１】
以上、実施形態および実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【０２２２】
この出願は、２０１５年９月１１日に出願された日本特許出願２０１５−１７９８１８を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用の可能性】
【０２２３】
本発明は、推定窓を適切に配置し、推定窓毎に推定された人数を適切に統合することによって、画像中の物体をより正確に計数できる物体計数装置や、物体計数装置をコンピュータに実現させるためのプログラムなどに好適に適用可能である。
【０２２４】
また、多すぎない適切な数の推定窓が用いられるため、本発明は、画像中の物体をより正確に計数しながら高速に動作する物体計数装置や、物体計数装置をコンピュータに実現させるためのプログラムなどに好適に適用可能である。
【０２２５】
また、本発明は、カメラが撮影した映像中や蓄積された映像中の物体数の推定が求められる監視分野における、不審者認識、不審物の置き去り認識、ゲートの共連れ認識、異常状態認識、異常行動認識の、いずれか１つ以上の機能を有する装置に好適に適用可能である。また、本発明は、マーケティング分野における、行動解析や環境状態の分析の機能を有する装置に好適に適用可能である。
【０２２６】
さらに、本発明は、カメラが撮影した映像中や蓄積された映像中の物体数の推定結果と、推定された物体の二次元空間における位置、または三次元空間における位置を入力とする入力インタフェースを有する装置に好適に適用可能である。また、本発明は、物体数の推定結果と、推定された物体の二次元空間における位置、または三次元空間における位置との入力がイベントを引き起こす要因である映像検索装置に好適に適用可能である。
【符号の説明】
【０２２７】
２０、３０  物体計数装置
２１、４１  取得手段
２２、４２  設定手段
３１、４３  推定手段
３２、４４  算出手段
４０、１００  物体計数システム
２００  推定窓配置装置
２１０、３２０  記憶装置
２２０、３３０  データ処理装置
２１１  解像度マップ記憶手段
２１２  推定窓情報記憶手段
２２１  推定窓サイズ取得手段
２２２  カウント可能領域取得手段
２２３  推定窓配置手段
２３０、３４０  コンピュータ
２４０、３５０  コンピュータ可読記憶媒体
２４１、３５１  物体計数用プログラム
３００  物体数統合装置
３１０  画像取得装置
３２１  推定窓配置記憶手段
３２２  推定用辞書記憶手段
３３１  物体数推定手段
３３２  統合手段
【図１】
2017043002.tif 000003
【図２】
2017043002.tif 000004
【図３】
2017043002.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2017043002.tif 000009
【図８】
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【図９】
2017043002.tif 000011
【図１０】
2017043002.tif 000012
【図１１】
2017043002.tif 000013
【図１２】
2017043002.tif 000014
【図１３】
2017043002.tif 000015
【図１４】
2017043002.tif 000016
【図１５】
2017043002.tif 000017
【図１６】
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【図１７】
2017043002.tif 000019
【図１８】
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【図１９】
2017043002.tif 000021
【図２０】
2017043002.tif 000022
【図２１】
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【図２２】
2017043002.tif 000024
【図２３】
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【図２４】
2017043002.tif 000026
【国際調査報告】
2017043002.tif 000027
2017043002.tif 000028
2017043002.tif 000029
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