(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視対象エリア内に配置したカメラのカメラ配置が、該カメラで撮影される画像に映るオブジェクトに対する画像処理に適しているかどうかを評価するカメラ配置適性度評価装置であって、
前記監視対象エリア内に配置したカメラの位置、姿勢、及び画角を少なくとも表すカメラ配置情報と、前記監視対象エリア内に存在する構造物及び該構造物に配置される配置物を含む環境物を表す環境物情報と、に対して、前記環境物に依存して定まるオブジェクトの外見の特性及び動きの特性を表す特性情報に基づいて、オブジェクトの隠ぺい度合、オブジェクトの向き、及びオブジェクトの動きの少なくとも１つを表す画像処理性能パラメータを算出する画像処理性能パラメータ算出部と、
前記画像処理性能パラメータに対して、前記画像処理の特性を表す画像処理特性情報に基づいて、前記カメラ配置情報で表されたカメラ配置がオブジェクトの画像処理に適している度合を指標化したカメラ配置適性度を算出するカメラ配置適性度算出部と、
を備えるカメラ配置適性度評価装置。
【請求項２】
オブジェクトの隠ぺい度合は、前記構造物及び前記配置物の特性によって定まるオブジェクト同士の重なり、あるいは、前記構造物の一部の可動部によって生じるオブジェクトの隠ぺい領域の面積比率によって定まる、
請求項１に記載のカメラ配置適性度評価装置。
【請求項３】
オブジェクトの隠ぺい度合は、オブジェクトの隠ぺい状態が継続する時間である継続時間によって定義される、
請求項１に記載のカメラ配置適性度評価装置。
【請求項４】
オブジェクトの隠ぺい度合、オブジェクトの向き、オブジェクトの動きは、確率的な分布として表される、
請求項１から３のいずれか１項に記載のカメラ配置適性度評価装置。
【請求項５】
前記画像処理性能パラメータ算出部は、
前記監視対象エリア内の位置ごとに、前記画像処理性能パラメータを算出し、
前記カメラ配置適性度算出部は、
前記監視対象エリア内の位置ごとに、該位置について算出された前記画像処理性能パラメータを用いて、前記カメラ配置適性度を算出する、
請求項１から４のいずれか１項に記載のカメラ配置適性度評価装置。
【請求項６】
前記カメラ配置情報は複数の前記カメラのカメラ配置情報を含み、
前記画像処理性能パラメータ算出部は、
複数の前記カメラ配置情報のそれぞれに対して、前記監視対象エリア内の位置ごとに、前記画像処理性能パラメータを算出し、
前記カメラ配置適性度算出部は、
複数の前記カメラ配置情報のそれぞれに対して、前記監視対象エリア内の位置ごとに、該カメラ配置情報及び該位置について算出された前記画像処理性能パラメータを用いて、前記カメラ配置適性度を算出し、
複数の前記カメラの視界が重なる位置においては、複数の前記カメラの前記カメラ配置情報について算出された前記カメラ配置適性度の中の最大値を、該位置における前記カメラ配置適性度とする、
請求項５に記載のカメラ配置適性度評価装置。
【請求項７】
前記環境物情報は、時間帯に応じて変化する情報を含み、
前記カメラ配置適性度算出部は、
時間帯ごとに、前記カメラ配置適性度を算出する、
請求項１から６のいずれか１項に記載のカメラ配置適性度評価装置。
【請求項８】
前記環境物情報と、前記監視対象エリア内にカメラを設置する際の制約を表すカメラ配置制約情報と、に基づいて、複数の前記カメラ配置情報を生成するカメラ配置生成部と、
請求項１から７のいずれか１項に記載のカメラ配置適性度評価装置であって、複数の前記カメラ配置情報のそれぞれに対して、前記カメラ配置適性度を算出するカメラ配置適性度評価装置と、
複数の前記カメラ配置情報の中から、前記カメラ配置適性度評価装置で算出された前記カメラ配置適性度が最大値となる前記カメラ配置情報を選択し、選択した前記カメラ配置情報を最適カメラ配置情報とする最適カメラ配置選択部と、
を備える、最適カメラ配置算出装置。
【請求項９】
監視対象エリア内に配置したカメラのカメラ配置が、該カメラで撮影される画像に映るオブジェクトに対する画像処理に適しているかどうかを評価するカメラ配置適性度評価装置の制御方法であって、
前記監視対象エリア内に配置したカメラの位置、姿勢、及び画角を少なくとも表すカメラ配置情報と、前記監視対象エリア内に存在する構造物及び該構造物に配置される配置物を含む環境物を表す環境物情報と、に対して、前記環境物に依存して定まるオブジェクトの外見の特性及び動きの特性を表す特性情報に基づいて、オブジェクトの隠ぺい度合、オブジェクトの向き、及びオブジェクトの動きの少なくとも１つを表す画像処理性能パラメータを算出する画像処理性能パラメータ算出ステップと、
前記画像処理性能パラメータに対して、前記画像処理の特性を表す画像処理特性情報に基づいて、前記カメラ配置情報で表されたカメラ配置がオブジェクトの画像処理に適している度合を指標化したカメラ配置適性度を算出するカメラ配置適性度算出ステップと、
を含む、カメラ配置適性度評価装置の制御方法。
【請求項１０】
監視対象エリア内に配置したカメラのカメラ配置が、該カメラで撮影される画像に映るオブジェクトに対する画像処理に適しているかどうかを評価するコンピュータに、
前記監視対象エリア内に配置したカメラの位置、姿勢、及び画角を少なくとも表すカメラ配置情報と、前記監視対象エリア内に存在する構造物及び該構造物に配置される配置物を含む環境物を表す環境物情報と、に対して、前記環境物に依存して定まるオブジェクトの外見の特性及び動きの特性を表す特性情報に基づいて、オブジェクトの隠ぺい度合、オブジェクトの向き、及びオブジェクトの動きの少なくとも１つを表す画像処理性能パラメータを算出する手順と、
前記画像処理性能パラメータに対して、前記画像処理の特性を表す画像処理特性情報に基づいて、前記カメラ配置情報で表されたカメラ配置がオブジェクトの画像処理に適している度合を指標化したカメラ配置適性度を算出する手順と、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、監視対象エリア内に配置したカメラのカメラ配置が、カメラで撮影される画像に映るオブジェクトに対する画像処理に適しているかどうかを評価するカメラ配置適性度評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、監視対象エリア内に配置するカメラのカメラ配置を決定する際に、カメラ配置の良し悪しを判断する方法として、特許文献１に記載の技術が知られている。
特許文献１には、障害物による隠れ、解像度、カメラから見たときの注視点の角度に基づいて、カメラ配置（カメラの向きや位置）が、特定の画像処理に適しているかどうかを評価する技術が記載されている。【０００３】
また、特許文献２には、エージェントシミュレーションによって最適なカメラ配置を求める技術が記載されている。特許文献２に記載の技術では、まず、想定される監視対象エリアに複数のカメラを配置し、人物の動線を実測し、人物通過情報を得る。次に、得られた人物通過情報に基づいて、エージェントシミュレーションで人流を再現し、様々なカメラ配置に対して測定値と真値との誤差を求め、誤差が最小となるカメラ配置を導出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開第２０１４／００２３９８号
【特許文献２】国際公開第２０１４／２０３３８９号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載の技術では、監視対象エリアの構造や監視対象エリア内に配置されている固定的な構造物に関しては考慮されている。しかし、特許文献１に記載の技術では、監視対象となるオブジェクトがどこに滞留しやすいか、オブジェクト同士でどのような隠ぺいがどこでどの程度発生しやすいかといった情報は考慮されておらず、オブジェクト同士が重なって、画像処理に適さなくなる可能性については考慮されていない。また、例えば、棚についている扉のように、固定的な構造物の一部に可動部があり、この可動部の状態によってはオブジェクトの隠ぺいが生じ、オブジェクトが観測されにくくなる場合がある。しかし、特許文献１に記載の技術では、構造物に可動部があるような状況は想定されていない。【０００６】
また、特許文献２に記載の技術では、監視対象エリアごとに最初にカメラを多数配置して人流を実測する必要があり、また、多数のカメラ設置による人流計測ができない場合には適用できない。また、特許文献２に記載の技術では、監視対象エリアが変わると人流計測が再度必要となるため、膨大なコストがかかってしまう。【０００７】
本開示の目的は、上述した課題のいずれかを解決し、オブジェクト同士が重なり合う状況下や、構造物に可動部がある状況下であっても、カメラ配置がオブジェクトの画像処理に適しているかどうかをより適切に評価することが可能なカメラ配置適性度評価装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
一態様によるカメラ配置適性度評価装置は、
監視対象エリア内に配置したカメラのカメラ配置が、該カメラで撮影される画像に映るオブジェクトに対する画像処理に適しているかどうかを評価するカメラ配置適性度評価装置であって、
前記監視対象エリア内に配置したカメラの位置、姿勢、及び画角を少なくとも表すカメラ配置情報と、前記監視対象エリア内に存在する構造物及び該構造物に配置される配置物を含む環境物を表す環境物情報と、に対して、前記環境物に依存して定まるオブジェクトの外見の特性及び動きの特性を表す特性情報に基づいて、オブジェクトの隠ぺい度合、オブジェクトの向き、及びオブジェクトの動きの少なくとも１つを表す画像処理性能パラメータを算出する画像処理性能パラメータ算出部と、
前記画像処理性能パラメータに対して、前記画像処理の特性を表す画像処理特性情報に基づいて、前記カメラ配置情報で表されたカメラ配置がオブジェクトの画像処理に適している度合を指標化したカメラ配置適性度を算出するカメラ配置適性度算出部と、
を備える。【０００９】
一態様によるカメラ配置適性度評価装置の制御方法は、
監視対象エリア内に配置したカメラのカメラ配置が、該カメラで撮影される画像に映るオブジェクトに対する画像処理に適しているかどうかを評価するカメラ配置適性度評価装置の制御方法であって、
前記監視対象エリア内に配置したカメラの位置、姿勢、及び画角を少なくとも表すカメラ配置情報と、前記監視対象エリア内に存在する構造物及び該構造物に配置される配置物を含む環境物を表す環境物情報と、に対して、前記環境物に依存して定まるオブジェクトの外見の特性及び動きの特性を表す特性情報に基づいて、オブジェクトの隠ぺい度合、オブジェクトの向き、及びオブジェクトの動きの少なくとも１つを表す画像処理性能パラメータを算出する画像処理性能パラメータ算出ステップと、
前記画像処理性能パラメータに対して、前記画像処理の特性を表す画像処理特性情報に基づいて、前記カメラ配置情報で表されたカメラ配置がオブジェクトの画像処理に適している度合を指標化したカメラ配置適性度を算出するカメラ配置適性度算出ステップと、
を含む。【００１０】
一態様による非一時的なコンピュータ可読媒体は、
監視対象エリア内に配置したカメラのカメラ配置が、該カメラで撮影される画像に映るオブジェクトに対する画像処理に適しているかどうかを評価するコンピュータに、
前記監視対象エリア内に配置したカメラの位置、姿勢、及び画角を少なくとも表すカメラ配置情報と、前記監視対象エリア内に存在する構造物及び該構造物に配置される配置物を含む環境物を表す環境物情報と、に対して、前記環境物に依存して定まるオブジェクトの外見の特性及び動きの特性を表す特性情報に基づいて、オブジェクトの隠ぺい度合、オブジェクトの向き、及びオブジェクトの動きの少なくとも１つを表す画像処理性能パラメータを算出する手順と、
前記画像処理性能パラメータに対して、前記画像処理の特性を表す画像処理特性情報に基づいて、前記カメラ配置情報で表されたカメラ配置がオブジェクトの画像処理に適している度合を指標化したカメラ配置適性度を算出する手順と、
を実行させるためのプログラムが格納される。
【発明の効果】
【００１１】
上述の態様によれば、オブジェクト同士が重なり合う状況下や、構造物に可動部がある状況下であっても、カメラ配置がオブジェクトの画像処理に適しているかどうかをより適切に評価することが可能なカメラ配置適性度評価装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本開示の実施の形態に係るカメラ配置適性度評価装置１００の構成例を示すブロック図である。
【図２Ａ】レジカウンタに並ぶ人物を撮影するカメラのカメラ配置例を示す図である。
【図２Ｂ】図２Ａのカメラ配置（Ａ）で撮影した際に想定される画像の例を示す図である。
【図２Ｃ】図２Ａのカメラ配置（Ｂ）で撮影した際に想定される画像の例を示す図である。
【図３Ａ】図２Ａのカメラ配置（Ａ）を上から見た図である。
【図３Ｂ】図２Ａのカメラ配置（Ｂ）を上から見た図である。
【図４】図２Ａのカメラ配置（Ａ）、（Ｂ）を横から見た図である。
【図５】空間的隠ぺい率と検出率との関係の例を示すグラフである。
【図６】隠ぺい継続時間と時間的隠ぺいの度合との関係の例を示すグラフである。
【図７Ａ】什器前の人物を撮影するカメラのカメラ配置例を示す図である。
【図７Ｂ】図７Ａのカメラ配置（Ｃ）で撮影した際に想定される画像の例を示す図である。
【図７Ｃ】図７Ａのカメラ配置（Ｄ）で撮影した際に想定される画像の例を示す図である。
【図８Ａ】扉つき棚の前の人物を撮影するカメラのカメラ配置例を示す図である。
【図８Ｂ】図８Ａのカメラ配置（Ｅ）で撮影した際に想定される画像の例を示す図である。
【図８Ｃ】図８Ａのカメラ配置（Ｆ）で撮影した際に想定される画像の例を示す図である。
【図９Ａ】図８Ａのカメラ配置（Ｅ）を上からみた図である。
【図９Ｂ】図８Ａのカメラ配置（Ｆ）を上からみた図である。
【図１０Ａ】ゲートを通過する人物を撮影するカメラのカメラ配置例を示す図である。
【図１０Ｂ】図１０Ａのカメラ配置（Ｇ）で撮影した際に想定される画像の例を示す図である。
【図１０Ｃ】図１０Ａのカメラ配置（Ｈ）で撮影した際に想定される画像の例を示す図である。
【図１１】ゲートの複数の位置で顔認証を行う場合の人物の位置とカメラの位置との関係の例を示す図である。
【図１２】本開示の実施の形態に係る最適カメラ配置算出装置の構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照して本開示の実施の形態について説明する。なお、以下の記載及び図面は、説明の明確化のため、適宜、省略及び簡略化がなされている。また、以下の各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。
【００１４】
図１を参照すると、本開示の実施の形態に係るカメラ配置適性度評価装置１００の構成例が示されている。カメラ配置適性度評価装置１００は、画像処理性能パラメータ算出部１０１、カメラ配置適性度算出部１０２、環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報記憶部１０３、及び画像処理特性情報記憶部１０４を備えている。
【００１５】
画像処理性能パラメータ算出部１０１は、入力されるカメラ配置情報と環境物情報とに対して、環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報記憶部１０３に記憶された環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報に基づいて、画像処理性能パラメータを算出し、算出した画像処理性能パラメータをカメラ配置適性度算出部１０２へ出力する。
【００１６】
カメラ配置適性度算出部１０２は、画像処理性能パラメータ算出部１０１から出力される画像処理性能パラメータに対して、画像処理特性情報記憶部１０４に記憶された画像処理特性情報に基づいて、想定される画像処理に対するカメラ配置適性度を算出する。
【００１７】
次に、図１に示したカメラ配置適性度評価装置１００の動作について説明する。
まず、画像処理性能パラメータ算出部１０１へ、カメラ配置情報と環境物情報とが入力される。
【００１８】
ここで、カメラ配置情報とは、ある監視対象エリア内に配置されるカメラの位置、姿勢、及び画角を少なくとも表す情報である。具体的には、カメラ配置情報とは、監視対象エリア内でのカメラの位置や設置高さ、カメラの向き（カメラの姿勢）、ズームの程度（画角の広さ）などの情報を含む。カメラ配置情報は、同時に入力される環境物情報との対応が取れるようになっていればどのような形で記述されていてもよく、例えば、監視対象エリアの図面に対する座標で表されていてもよい。あるいは、カメラ配置情報は、実空間上のある点を原点として定義される実世界座標系で表されていてもよい。また、カメラ配置情報のうちカメラの向きやズームの程度などの情報については、これを特定するカメラパラメータによって記述されていればよい。
【００１９】
一方、環境物情報とは、監視対象エリア内の図面で記述される構造物の情報や、その構造物に配置される配置物の情報である。具体的には、構造物とは、監視対象エリア内に設置される、柱、壁、什器、天井から釣り下がる照明、広告、ディスプレイ、案内板などである。構造物情報とは、監視対象エリア内に設置される構造物の３次元的な位置や大きさ（両方とも高さ情報も含む）、形状、向きなどの情報である。また、配置物とは、監視対象エリア内に設置される構造物に配置される物であり、店舗内が監視対象エリアの場合は、店舗内に構造物として設置される什器に配置される商品などである。配置物情報とは、構造物に配置される配置物の種類に関する情報である。例えば、店舗内が監視対象エリアの場合には、その店舗内に設置される什器などの構造物の図面情報と、什器に配置される商品の種類の情報と、が環境物情報として入力される。ここで、構造物情報は、上述のカメラ配置情報と対応がとれるようになっていればどのような形式で記述されていてもよく、その位置や高さの情報は、図面上の座標で表されていてもよいし、実世界座標系で表されていてもよい。
【００２０】
画像処理性能パラメータ算出部１０１は、入力されたカメラ配置情報と環境物情報とに対し、環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報記憶部１０３に記憶された環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報に基づいて、画像処理性能パラメータを算出する。
【００２１】
ここで、画像処理性能パラメータとは、画像処理の性能に影響を与えるパラメータである。画像処理性能パラメータとは、例えば、画像処理対象となるオブジェクトの解像度であったり、オブジェクトの向き、オブジェクトの動き、オブジェクトがどれだけ隠ぺいされているかを示す隠ぺい度合であったりする。ここでは、これらをまとめて画像処理性能パラメータと呼ぶ。なお、画像処理性能パラメータは、監視対象エリア全体の代表値（例えば平均など）として算出してもよいし、監視対象エリア内のそれぞれの位置に対して算出してもよい。画像処理性能パラメータの算出方法の詳細については、以降の具体例の説明でより詳細に述べる。
【００２２】
また、環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報とは、環境物に依存して定まるオブジェクトの外見や動きの特性に関する情報である。例えば、監視対象エリアが店舗でありオブジェクトが人物である場合、店舗内のレジ前には人物の行列ができやすい。また、店舗内の書籍コーナーの前では、立ち読みする人物で滞留が生じやすい。このような状況は、レジといった構造物や、書籍といった配置物に依存して生じているといえる。この結果、これらの場所では、オブジェクト同士が重なり、オブジェクトの隠ぺいが生じやすいという外見の特性や、そこにオブジェクトが留まり続けるという動きの特性が生じる。このような特性が、環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報に含まれる。これ以外にも、行列のように、特定の場所では、オブジェクトの向きや動きの向き、速度に規則性が生じる。特定の場所でオブジェクトの向きや動きの向き、速度に規則性が生じるといった動きの特性も、環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報に含まれる。また、棚の扉のように、構造物の一部が可動部になっている場合、この可動部の動きによっては、オブジェクトの一部が遮蔽されることがある。可動部の動きによってオブジェクトの一部が遮蔽されるといった外見の特性も、環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報に含まれる。環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報の具体例については、具体例のところで詳述する。
【００２３】
このように、環境物に依存して定まるオブジェクトの外見や動きの特性に関する情報を環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報として環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報記憶部１０３に記憶させておく。環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報のより詳細な具体例については後述する。
【００２４】
画像処理性能パラメータ算出部１０１は、環境物情報に含まれる構造物や配置物のうち、オブジェクトの外見や動きの特性に影響があるものを抽出する。そして、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、抽出した構造物や配置物に関連する環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報を環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報記憶部１０３から読み出す。そして、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、カメラ配置情報から求まる、カメラから監視対象エリアまでの距離やカメラが撮影する角度、ズームの度合と、環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報と、に基づいて、監視対象エリアにおける画像処理性能パラメータを算出する。この値は、監視対象エリア全体に対して算出した代表的な値であってもよいし、監視対象エリア内のそれぞれの位置に対して算出した値であってもよい。
【００２５】
画像処理性能パラメータ算出部１０１で算出された画像処理性能パラメータは、カメラ配置適性度算出部１０２へ出力される。カメラ配置適性度算出部１０２は、画像処理性能パラメータ算出部１０１から出力された画像処理性能パラメータに対して、画像処理特性情報記憶部１０４に記憶された画像処理特性情報に基づいて、カメラ配置適性度を算出する。
【００２６】
ここで、カメラ配置適性度とは、入力されたカメラ配置情報で表されるカメラ配置が、想定される画像処理に対してどれだけ適しているかといった度合を指標化した値である。カメラ配置適性度の具体例については後述する。
【００２７】
一方、画像処理特性情報とは、想定される画像処理の特性に関する情報であり、上述の画像処理性能パラメータに対して、画像処理特性がどのように変化するかを記述した情報である。例えば、想定される画像処理がオブジェクト検出の場合には、画像処理特性情報は、画像処理性能パラメータに含まれる隠ぺい度合や解像度、動き、向きなどの値に対する、オブジェクトの検出率などの性能を表す指標となる。
【００２８】
カメラ配置適性度算出部１０２は、想定される画像処理に対する画像処理特性情報を画像処理特性情報記憶部１０４から読み出し、読み出した画像処理特性情報を、画像処理性能パラメータに含まれるオブジェクトの隠ぺい度合や向き、動きの方向や速度の値と照らし合わせて、カメラ配置適性度を算出する。カメラ配置適性度の算出方法の詳細については後述する。
【００２９】
これにより、環境に配置された環境物の情報だけでなく、その環境物に依存して定まるオブジェクトの外見や動きの特性を考慮して、カメラ配置が、想定される画像処理に適しているかどうかを評価できる。このため、より適切にカメラ配置を評価することが可能となる。
【００３０】
以下、環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報の詳細、この環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報を用いた画像処理性能パラメータの算出方法、及び、カメラ配置適性度の算出方法について、具体例を例示しながら説明する。
【００３１】
（具体例１）環境物の構造物がレジカウンタの場合
図２Ａは、レジカウンタに並ぶ人物を撮影するカメラのカメラ配置例を示しており、真上から見た図を示している。図２Ａには、２通りのカメラ配置（Ａ）、（Ｂ）が示されており、カメラ配置（Ａ）は、レジカウンタ側からその前に並ぶ人物を正面から撮影するカメラ配置を示しており、カメラ配置（Ｂ）は、レジカウンタに並ぶ人物を斜め前方から撮影するカメラ配置を示している。図２Ｂは、カメラ配置（Ａ）の場合に撮影されると想定される人物の画像の例であり、図２Ｃは、カメラ配置（Ｂ）の場合に撮影されると想定される人物の画像の例である。想定される画像処理が人物検出である場合、なるべく人物同士の重なりが少ないほうが検知されやすくなる。よって、想定される画像処理が人物検出である場合は、図２Ａのカメラ配置例であれば、カメラ配置（Ｂ）の方がカメラ配置（Ａ）よりも望ましいといえる。以下では、カメラ配置（Ａ）、（Ｂ）のそれぞれの場合のカメラ配置適性度の算出方法について述べる。ここでは、画像処理性能パラメータとして、オブジェクトの隠ぺい度合（空間的な隠ぺいの比率）を求め、カメラ配置適性度を算出するケースについて述べる。
【００３２】
まず、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、カメラ配置情報と環境物情報とから、図２Ａに示すような、監視対象エリア内の構造物（この場合はレジカウンタ）とカメラとの位置関係を定めることができる。これに伴い、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、精算時に客が行列を作る位置も定めることができ、その位置とカメラとの配置関係（カメラから行列までの距離や行列に対するカメラの角度など）を定めることができる。なお、行列を作る位置があらかじめ指定されるケースであれば、その位置を構造物情報とともに環境物情報に含めて入力する。
【００３３】
図３Ａ及び図３Ｂに、カメラの位置と行列位置との関係を示す。図３Ａは、図２Ａのカメラ配置（Ａ）の場合の行列線（行列が伸びる方向を表す線）とカメラとの位置関係を上から見た図を示している。ここで、カメラの位置を（Ｘｃａｍ，Ｙｃａｍ）とし、レジカウンタの位置によって定まる行列の先頭の位置を（Ｘａ，Ｙａ）とすると、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、これらの座標の差から、カメラと行列の先頭との間の距離を求めることができる。また、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、行列線も、構造物情報からわかるため、行列線と、カメラと行列の先頭の人物とを結ぶ線と、のなす角（以後、人物の並ぶ方向に対する相対方位角、あるいは単に相対方位角と呼ぶ）も求めることができる。カメラ配置（Ａ）の場合は、上から見た図では、相対方位角が０になる。相対方位角によって、画像の水平方向での人物の重なり方が変わり、隠ぺい度合が変化する。一方、カメラは上方（通常は天井）に設置されており、図４に示すように、カメラの高さと人物の想定身長との差と、カメラから行列の先頭までの距離と、によって、行列の先頭の人物への俯角φが求まる。この俯角によって、画像の垂直方向での人物の重なり方が変わり、隠ぺい度合が変化する。よって、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、俯角と相対方位角との両方を求めることによって、行列に並ぶ人物の隠ぺいの度合を算出できる。
【００３４】
同様に、図３Ｂは、図２Ａのカメラ配置（Ｂ）の場合の行列線とカメラとの位置関係を上から見た図を示している。カメラ配置（Ｂ）の場合は、相対方位角はθとなる。よって、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、この相対方位角θと俯角φとを求めることによって、行列に並ぶ人物の隠ぺい度合を算出できる。
【００３５】
例えば、人物同士の間隔をｄ、人物の大きさを幅Ｗ及び高さＨの円柱で近似したとすると、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、カメラから人物までの距離をＤ、俯角をφ、相対方位角をθとしたときの空間的な隠ぺいの比率ｒ（Ｄ，θ，φ）を、以下の数式（１）によって近似できる。
【数１】
0006988996.tif 000002
【００３６】
環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報記憶部１０３には、環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報として、各Ｄ、θ、φに対する空間的な隠ぺいの比率を算出して記憶させておく。画像処理性能パラメータ算出部１０１は、環境物情報にレジカウンタなどの行列ができる構造物が含まれる場合には、環境物情報及びカメラ配置情報からＤ、θ、φを求め、対応する空間的な隠ぺいの比率を環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報記憶部１０３から読み出して、画像処理性能パラメータとして出力するようにする。あるいは、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、数式（１）で用いるｄ、Ｗ、Ｈの情報を記憶しておき、数式（１）に従って計算するようにしてもよい。
【００３７】
実際には、人物同士の間隔ｄや人物の大きさＷ，Ｈの値については、ある程度ばらつきがある。また、人物が立つ位置にもばらつきがある。このため、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、このようなばらつきを考慮し、空間的な隠ぺい比率を、Ｄ、θ、φで定まる１つの値としてではなく、確率的な分布ｐ（ｒ（Ｄ，θ，φ））として扱うようにしてもよい。この場合は、環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報記憶部１０３には、各Ｄ、θ、φに対して分布の値を記憶させておく。なお、各Ｄ、θ、φに対する分布自体は、人物同士の間隔ｄや人物の大きさＷ，Ｈの値や人物が立つ位置を、一定の範囲内で振って空間的な隠ぺい比率を算出することを繰り返し行い、頻度分布を求めることで算出できる。なお、分布の代わりに、分布ｐ（ｒ（Ｄ，θ，φ））の代表値（平均、モード、メディアンなど）を算出し、この代表値を環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報記憶部１０３に記憶させておいて、画像処理性能パラメータ算出部１０１で用いるようにしてもよい。
【００３８】
次に、上記で求めた人物の隠ぺいの度合からカメラ配置適性度を算出する方法について述べる。まず、想定される画像処理が人物検出の場合について述べる。
人物検出（一般的にはオブジェクト検出）の場合、一般的に、空間的な隠ぺいの比率が高くなると、人物の検出が困難になる。この特性は、用いる人物検出方式によって異なる。よって、用いる人物検出方式に対して、どの程度の隠ぺい度合でどの程度検出できるかといった、隠ぺい度合ｒと検出率との関係Ｄｒ（ｒ）を求めておき、このＤｒ（ｒ）を画像処理特性情報として画像処理特性情報記憶部１０４に記憶させておく。例えば、空間的隠ぺい比率と検出率との関係は、図５のグラフのようになる。よって、各ｒに対するグラフの値を算出（あるいは実測）し、この値を画像処理特性情報として画像処理特性情報記憶部１０４に記憶させておけばよい。そして、カメラ配置適性度算出部１０２は、上記で求められた隠ぺい度合から、画像処理特性情報に基づいて、想定される検出率を求める。
【００３９】
カメラ配置適性度算出部１０２は、カメラ配置適性度ρを、上記で求められた検出率Ｄｒ（ｒ）の単調非減少関数ρ（Ｄｒ（ｒ））として定義することができる。あるいは、カメラ配置適性度算出部１０２は、検出率Ｄｒ（ｒ）をそのままカメラ配置適性度ρとして算出してもよい。
【００４０】
図２Ａのカメラ配置例の場合には、カメラ配置（Ｂ）の方が、カメラ配置（Ａ）よりも、空間的な隠ぺい比率が低くなるため、人物検出の検出率も高くなり、カメラ配置適性度の値も高くなる。
【００４１】
また、隠ぺい度合が分布ｐ（ｒ）として表されている場合には、カメラ配置適性度算出部１０２は、数式（２）によって、検出率Ｄｒ（ｒ）に基づいて、カメラ配置適性度ρを算出する。
【数２】
0006988996.tif 000003
【００４２】
これまでは、画像処理性能パラメータを空間的な隠ぺい比率として、カメラ配置適性度を求める例について述べた。一方、検出率は、隠ぺい度合以外にも、オブジェクト自体の大きさ（画像上での解像度）によっても変化する。よって、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、カメラ配置情報と環境物情報とから、カメラに映るオブジェクトの解像度を求め、カメラ配置適性度算出部１０２は、画像処理性能パラメータ算出部１０１で求められた解像度をカメラ配置適性度の算出に用いてもよい。この算出には、関連技術の方法（例えば、特許文献１に記載の方法）を用いることができる。このとき、カメラ配置適性度算出部１０２は、例えば、空間的な隠ぺいの比率に基づいて求めたカメラ配置適性度と、解像度に基づいて求めたカメラ配置適性度と、を掛け合わせることによって、総合的なカメラ配置適性度を算出するようにしてもよい。あるいは、画像処理特性情報として、上述の空間的隠ぺいの比率に対する検出率を、オブジェクトの解像度別に求めて、画像処理特性情報記憶部１０４に記憶させておく。そして、カメラ配置適性度算出部１０２は、画像処理性能パラメータ算出部１０１で求められた解像度に応じた検出率を読み出すことにより、解像度に応じて検出率を切り替えて用いるようにしてもよい。
【００４３】
また、カメラがどれだけ広い範囲をカバーできているかというカバー率も、カメラ配置適性度を決める重要なファクタとなりえる。そのため、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、カバー率も画像処理性能パラメータとして算出し、カメラ配置適性度算出部１０２は、上述のカメラ配置適性度の値にカバー率を掛け合わせて、カメラ配置適性度を算出するようにしてもよい。
【００４４】
また、これまでは、カメラ配置適性度を１つの値として求めたが、実際には、隠ぺい度合などの値は場所によって異なる。例えば、上述の行列の例でも、行列の先頭と後ろの方では、カメラからの距離や角度が変わるため、隠ぺい度合などの値が異なってくる。また、レジカウンタも１つではなく、複数ある場合もある。よって、カメラ配置適性度算出部１０２は、監視対象エリアの位置（Ｘ，Ｙ）ごとにカメラ配置適性度ρ（Ｘ，Ｙ）を算出するようにしてもよい。
【００４５】
また、監視対象エリアに複数のカメラを配置する場合もある。この場合、カメラ配置適性度算出部１０２は、それぞれのカメラに対してカメラ配置適性度を算出し、それらを統合して、全体のカメラ配置適性度を算出するようにすればよい。この際、複数のカメラの視界が重なっている場合がある。この場合、カメラ配置適性度算出部１０２は、視界が重なった位置では、その領域が視界に入っているカメラのカメラ配置情報について算出したカメラ配置適性度の中で最大値のカメラ配置適性度を採用するようにすればよい。
【００４６】
次に、想定される画像処理が人物追跡の場合について述べる。人物追跡にも様々な方法が存在するが、ここでは、人物検出の結果をフレーム間で対応付けて人物を追跡する方法について述べる。
【００４７】
人物追跡の場合、人物検出の性能に加え、フレーム間でどれだけ誤りなく同一人物同士を対応付けられるかといった観点が重要になる。具体的には、フレーム単位で誤検知や未検知が生じた場合に、それらに影響されず、正しく同一人物を対応付けることが重要になる。この際、人物同士の重なりによって、人物が長時間隠れている事象が生じると、その人物については、その間ずっと未検出の状態が続くことになるため、フレーム間で途切れや誤対応が生じやすくなる。したがって、画像処理性能パラメータの隠ぺいの度合として、空間的な隠ぺい比率だけでなく、時間的な隠ぺいの度合も考慮する。
【００４８】
ここで、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、時間的な隠ぺいの度合を、隠ぺいの継続時間（隠ぺい状態が継続する時間）によって定義することができる。すなわち、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、隠ぺいの継続時間が長いほど、時間的な隠ぺいの度合が大きいとみなし、例えば、時間的な隠ぺいの度合を、図６に示すように、隠ぺいの継続時間の単調非減少関数として数値化できる。隠ぺいの継続時間については、レジカウンタにおける接客に要する平均的な時間から、行列が留まり続ける時間を求めることができる。よって、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、行列が留まり続ける時間に基づいて、隠ぺいの継続時間（典型的には行列が停止している時間と同じ）を決めることができる。
【００４９】
あるいは、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、空間的隠ぺい比率の場合と同様に、隠ぺい継続時間の分布を求め、この分布を画像処理性能パラメータの隠ぺいの度合として用いるようにしてもよい。あるいは、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、分布の代表値（平均、モード、メディアンなど）を求めて用いることもできる。また、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、分布の代表値を、空間的な隠ぺい比率の情報とともに隠ぺい度合情報に含めてもよい。
【００５０】
一方、画像処理特性情報記憶部１０４には、時間的な隠ぺいの度合と追跡成功率との関係を、画像処理特性情報として記憶させておく。画像処理性能パラメータ算出部１０１が、画像処理性能パラメータとしての時間的な隠ぺいの度合を環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報から求めると、カメラ配置適性度算出部１０２は、時間的な隠ぺい度合いに対応する追跡成功率を画像処理特性情報から求め、この追跡成功率をカメラ配置適性度の算出に用いる。この場合も、カメラ配置適性度算出部１０２は、カメラ配置適性度を、追跡成功率の単調非減少関数によって定義すればよい。なお、この場合も、カメラ配置適性度算出部１０２は、人物検出の場合と同様に、オブジェクトの解像度も考慮して、カメラ配置適性度を求めるようにしてもよい。
【００５１】
次に、想定される画像処理が人物認証の場合について述べる。
人物認証の場合、上述の隠ぺい度合だけでなく、人物の向きの情報も重要になる場合がある。例えば、顔認証を用いた人物認証の場合には、人物の顔が正面に近い角度から撮影されている方が照合の精度が高く、斜めや横になると照合の精度が落ちる傾向にある。よって、人物の向きも考慮してカメラ配置適性度を算出する。
【００５２】
この場合、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報から、隠ぺい度合だけでなく、さらに、人物（一般的にはオブジェクト）の向き情報も画像処理性能パラメータとして求めるようにする。通常、人物は、行列に並ぶ際には、前方向を向くことが多い。画像処理性能パラメータ算出部１０１は、人物の向きについては、上述の相対的方位角によってわかるため、この相対的方位角が示す角度を、人物の向き情報として求めてもよい。また、人物は、ずっと前を向いているわけではなく、止まっているときに他の方向も向く可能性がある。また、人物の向きは、横方向だけでなく、俯くなど、縦方向に向きが変わる場合もある。よって、行列の向きを基準として各向きに対する頻度分布情報を求め、この頻度分布情報を環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報に含めて、環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報記憶部１０３に記憶させてもよい。そして、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、カメラ配置情報と環境物情報とから求まる相対的方位角に応じて、カメラの正面の向きが基準となるように分布を変換し、画像処理性能パラメータとして出力する。
【００５３】
一方、画像処理特性情報記憶部１０４には、各向きに対する人物の照合率の情報を、画像処理特性情報として記憶させておく。そして、カメラ配置適性度算出部１０２は、画像処理性能パラメータ算出部１０１で求められた画像処理性能パラメータの値に対応する照合率を求め、この照合率をカメラ配置適性度の算出に用いる。この場合も、カメラ配置適性度算出部１０２は、照合率に対する単調非減少関数でカメラ配置適性度を定義できる。なお、この場合も、カメラ配置適性度算出部１０２は、人物検出の場合と同様に、オブジェクトの解像度も考慮して、カメラ配置適性度を求めるようにしてもよい。
このようにして、レジカウンタのように行列ができる構造物が環境物に含まれる場合のカメラ配置適性度を算出できる。なお、具体例１では、構造物がレジカウンタの例について述べたが、行列ができる（あるいは行列を誘因する）構造物であれば何でもよい。例えば、ＡＴＭ（Automatic Teller Machine）の前の行列、空港のイミグレーションカウンタ前の行列、あるいは駅の券売機前の行列などについても同様に具体例１が適用できる。
【００５４】
（具体例２）環境物の構造物が什器（棚）で配置物が商品の場合
図７Ａは、商品棚付近の人物を撮影するカメラのカメラ配置例を示しており、真上から見た図を示している。ここでは、構造物としての棚に加え、その構造物に配置される配置物である商品（この場合は本や日用雑貨）も提示されている。この図７Ａでも、２通りのカメラ配置（Ｃ）、（Ｄ）が示されており、カメラ配置（Ｃ）は、本が配置される棚寄りから撮影するカメラ配置を示しており、カメラ配置（Ｄ）は、日用雑貨が配置される棚寄りから撮影するカメラ配置を示している。図７Ｂは、カメラ配置（Ｃ）の場合に撮影されると想定される人物の画像の例であり、図７Ｃは、カメラ配置（Ｄ）の場合に撮影されると想定される人物の画像の例である。図７Ｂ及び図７Ｃは、本が配置される棚の前に人物が２名並んで滞留した状況がどのように撮影されるかを示している（図７Ｂ及び図７Ｃでは、日用雑貨の棚は省略されている）。日用雑貨の棚に比べ、本の棚の方が、買い物客が滞留しやすいことを考えると、図７Ｂ及び図７Ｃのように、本の棚側に人物が滞留する状況が生じやすい。よって、想定される画像処理が人物検出の場合には、図７Ａのカメラ配置例であれば、カメラ配置（Ｄ）の方がカメラ配置（Ｃ）よりも望ましいといえる。以下では、カメラ配置（Ｃ）、（Ｄ）のそれぞれの場合のカメラ配置適性度の算出方法について述べる。
【００５５】
まず、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、カメラ配置情報と環境物情報とから、図７Ａに示すような、監視対象エリア内の構造物及び配置物（この場合は棚と商品）とカメラとの位置関係を定めることができる。これにより、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、人物が滞留しやすい位置も定めることができ、具体例１の場合と同様に、その位置とカメラとの配置関係（カメラから人物までの距離や人物が並ぶ方向に対する角度など）を定めることができる。よって、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、具体例１の場合と同様に、滞留する人物が並ぶ方向に対する相対方位角と俯角を求めることができる。
【００５６】
次に、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報から、上記で求めた俯角、相対方位角に対する隠ぺい度合を、画像処理性能パラメータとして求める。この際、環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報記憶部１０３には、具体例１と同様にして算出した隠ぺい度合の情報が、環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報として、棚の配置物の種類ごとに記憶されている。この隠ぺい度合情報は、具体例１の行列の場合と比べ、人物間の間隔や、隠ぺい継続時間などのパラメータは異なるものの、具体例１の場合と同様に算出できる。隠ぺい度合は、棚に配置される商品の種類によって異なるため、棚に置かれる各配置物に対する隠ぺい度合情報を環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報記憶部１０３に記憶させておき、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、入力される環境物情報に含まれる配置物の情報に応じて、対応する隠ぺい度合情報を用いるようにする。なお、この例では、日用雑貨に対しては、隠ぺい度合を求めていないが、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、本と同様に、日用雑貨に対する隠ぺい度合も求めてもよい。この場合は、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、棚ごと（配置物ごと）に、隠ぺいの度合を算出する。ただし、ある棚の滞留状況が少なく、無視できる場合には、その棚に対する隠ぺい度合は求めなくてもよい。
【００５７】
次に、カメラ配置適性度算出部１０２は、画像処理性能パラメータ算出部１０１で求められた画像処理性能パラメータから、画像処理特性情報を用いてカメラ配置適性度を算出する。カメラ配置適性度の算出は、基本的には具体例１の場合と同様である。カメラ配置適性度算出部１０２は、隠ぺいの度合や人物の向き、解像度の情報に基づいて、想定される画像処理に対応して、カメラ配置適性度を算出する。
【００５８】
（具体例３）環境物の構造物が扉のついた什器の場合
図８Ａは、ドリンク棚や冷凍食品棚のように、扉がついた商品棚（以後扉つき棚と呼ぶ）付近の人物を撮影するカメラのカメラ配置例を示しており、真上から見た図を示している。この図８Ａでも、２通りのカメラ配置（Ｅ）、（Ｆ）が示されており、カメラ配置（Ｅ）は、扉つき棚をほぼ真横から撮影するカメラ配置を示しており、カメラ配置（Ｆ）は、扉つき棚を斜め方向から撮影するカメラ配置を示している。図８Ｂは、カメラ配置（Ｅ）の場合に撮影されると想定される人物の画像の例であり、図８Ｃは、カメラ配置（Ｆ）の場合に撮影されると想定される人物の画像の例である。図８Ｂ及び図８Ｃは、扉つき棚の扉が開いたときに、人物がどのように撮影されるかを示している。カメラ配置（Ｅ）の場合には、扉によって人物が隠される度合（隠ぺい領域の面積比率）が高くなるのに対し、カメラ配置（Ｆ）の場合には、その度合が少なくてすむ。よって、想定される画像処理が人物検出の場合には、図８Ａのカメラ配置例であれば、カメラ配置（Ｆ）の方がカメラ配置（Ｅ）よりも望ましいといえる。以下では、カメラ配置（Ｅ）、（Ｆ）のそれぞれの場合のカメラ配置適性度の算出方法について述べる。
【００５９】
まず、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、カメラ配置情報と環境物情報とから、図８Ａに示すような、監視対象エリア内の構造物（この場合は扉つき棚）とカメラとの位置関係を定めることができる。よって、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、扉つき棚の前に人物が立つと想定される位置とカメラとの関係を求めることができる。
【００６０】
図９Ａ及び図９Ｂに、カメラの位置と扉つき棚の前に立つ人物の位置との関係を示す。図９Ａは、図８Ａのカメラ配置（Ｅ）の場合の位置関係を上から見た図を示している。ここで、カメラの位置を（Ｘｃａｍ，Ｙｃａｍ）、人物の位置を（Ｘａ，Ｙａ）とすると、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、これらの座標の差から、カメラと人物との間の距離を求めることができると共に、カメラと人物を結ぶ線と、棚の前面と、のなす角の角度を求めることができる。この角度を、棚に対する相対方位角と呼ぶことにする。カメラ配置（Ｅ）の場合は、相対方位角は０になる。相対方位角によって、棚の扉によって隠される人物の、画像の水平方向の隠ぺいの度合が変化する。また、カメラの俯角と棚の高さとによって、画像の垂直方向の隠ぺいの度合が変化する。よって、この場合も、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、俯角と相対方位角との両方を求めることで、人物の隠ぺいの度合（ここでは空間的な隠ぺいの比率）を算出できる。
【００６１】
同様に、図９Ｂは、図８Ａのカメラ配置（Ｆ）の場合のカメラの位置と扉つき棚の前に立つ人物の位置との関係を上から見た図を示している。カメラ配置（Ｆ）の場合は、相対方位角はθとなる。よって、画像処理性能パラメータ算出部１０１では、この相対方位角θと俯角φとを求めることによって、人物の隠ぺい度合を算出できる。
【００６２】
したがって、この場合も、環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報記憶部１０３には、環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報として、相対方位角θ、俯角φの各値に対する隠ぺい比率を算出して記憶させておく。画像処理性能パラメータ算出部１０１は、カメラ配置情報と環境物情報とに基づいてθとφの値を求めて、対応する隠ぺい比率を環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報記憶部１０３から読み出して、画像処理性能パラメータとして出力するようにすればよい。
【００６３】
なお、扉が開く場合に、扉と棚とのなす角度は常に一定ではなく、ある程度ばらつきが生じる。また、棚前で人が立つ位置にもばらつきがある。この扉の角度や人が立つ位置に応じて隠ぺいの度合いが変化する。このため、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、扉の角度の分布や人が立つ位置の分布を考慮して、隠ぺいの度合いを画像処理性能パラメータとして算出するようにしてもよい。
【００６４】
画像処理性能パラメータ算出部１０１で隠ぺいの度合を求めた後、カメラ配置適性度算出部１０２でカメラ配置適性度を算出する方法は、前述の具体例の場合と同様である。例えば、人物検出の場合であれば、図８Ａの例では、隠ぺい度合が低くなるカメラ配置（Ｆ）の方が、カメラ配置（Ｅ）よりも、カメラ配置適性度の値は高くなる。
【００６５】
なお、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、隠ぺいの度合として、上述の場合と同様に、隠ぺいの継続時間も考慮してもよい。特に、想定される画像処理が追跡の場合には、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、上述の場合と同様にして、隠ぺいの継続時間も隠ぺいの度合に含めて考慮し、カメラ配置適性度を算出するようにしてもよい。この際、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、隠ぺいの継続時間も、そのばらつきを考慮した分布として扱ってもよい。
【００６６】
（具体例４）環境物の構造物がゲートの場合
図１０Ａは、ゲート付近を撮影するカメラのカメラ配置例を示しており、真上から見た図を示している。ここでは、構造物としてゲートの仕切りが示されている。この図１０Ａでも、２通りのカメラ配置（Ｇ）、（Ｈ）が示されており、カメラ配置（Ｇ）は、少し斜め前からゲートを通過する人物を撮影するカメラ配置を示しており、カメラ配置（Ｈ）は、もう少し斜め方向からゲートを通過する人物を撮影するカメラ配置を示している。なお、この図１０Ａにおいて、白丸は人物を表しており、矢印は人物の移動方向を示している。図１０Ｂは、カメラ配置（Ｇ）の場合に撮影されると想定される人物の画像の例であり、図１０Ｃは、カメラ配置（Ｈ）の場合に撮影されると想定される人物の画像の例である。図１０Ｂ及び図１０Ｃは、人物が次々にやって来て、ゲートを通過する際にどのように撮影されるかを示している。カメラ配置（Ｇ）の場合には、人物を正面に近い角度から撮影できる一方、後続の人との間隔が詰まると人物同士に重なりが生じ、隠ぺいが発生することがわかる。一方、カメラ配置（Ｈ）の場合には、人物をより斜めの方向から撮影することになるが、人物の間隔が詰まっても重なりが生じにくいことがわかる。よって、想定される画像処理が、例えば顔による人物認証の場合には、用いる認証方式によって、非正面性と隠ぺいとのどちらに頑健かが異なり、このトレードオフによってどちらのカメラ配置がよいかが定まることになる。以下では、カメラ配置（Ｇ）、（Ｈ）のそれぞれの場合のカメラ配置適性度の算出方法について述べる。
【００６７】
まず、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、カメラ配置情報と環境物情報とから、具体例１の行列の場合と同様に、ゲートで人物が並んで進む方向と、カメラと顔認証を行う人物の位置とを結んだ線と、のなす角（人物の進行方向に対する相対方位角）を求めることができると共に、俯角を求めることができる。
【００６８】
次に、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報から、上記で求めた俯角、相対方位角に対する隠ぺい度合を、画像処理性能パラメータとして求める。隠ぺいの度合は、人物の想定間隔によって変化する。このため、想定間隔ｄを画像処理性能パラメータ算出部１０１に設定して、画像処理性能パラメータ算出部１０１が隠ぺいの度合を算出するようにすればよい。なお、想定間隔を画像処理性能パラメータ算出部１０１に直接指定する代わりに、画像処理性能パラメータ算出部１０１が、単位時間当たりのゲートの想定通過人数ｎと通過時の速度ｖとから、数式（３）によって、想定間隔を算出してもよい。
【００６９】
【数３】
0006988996.tif 000004
【００７０】
同時に、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、顔認証を行う位置での顔の向きの情報も算出する。通常は、人物は進行方向を向いて歩くと考えられるため、顔の向きは相対方位角と一致するが、人物はある程度横を向いて歩くことも考えられる。また、人物は俯き加減に歩くことも考えられる。このため、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、横方向だけでなく、縦方向の向きも考慮し、角度ごとの分布を算出するようにしてもよい。さらに、顔領域の解像度も重要なファクタになりえるため、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、解像度も一緒に求めるようにしてもよい。
【００７１】
また、顔認証を行う位置は１か所でなく、ゲート内で人物がある範囲内にいる間に実行することが考えられる。例えば、図１１のＰａの位置からＰｂの位置までの間で顔認証ができるとすると、隠ぺいの度合や顔の向き、解像度は、その場所での相対方位角（Ｐａの場合はθａ、Ｐｂの場合はθｂ）によって変わる。さらに、解像度によっても変わる。よって、画像処理性能パラメータ算出部１０１は、画像処理性能パラメータをゲート内で顔認証可能な位置（Ｘ，Ｙ）ごとに算出して用いるようにしてもよい。
【００７２】
次に、カメラ配置適性度算出部１０２は、画像処理特性情報を用いてカメラ配置適性度を算出する。この場合、画像処理特性情報記憶部１０４には、各隠ぺいの度合、各顔向き、解像度に対する人物の照合率の情報を、画像処理特性情報として、記憶させておく。そして、カメラ配置適性度算出部１０２は、画像処理性能パラメータ算出部１０１で求められた画像処理性能パラメータに基づいて、対応する照合率を求め、この照合率をカメラ配置適性度の算出に用いる。この場合、カメラ配置適性度算出部１０２は、照合率に対する単調非減少関数でカメラ配置適性度を定義できる。
【００７３】
なお、ここでは、オブジェクトが人物の場合について述べたが、同様のことはオブジェクトが車両に対しても当てはまる。例えば、車両の場合には、ナンバープレートを認識して、車両の個体を識別することが考えられる。よって、オブジェクトが車両の場合は、上述の顔をナンバープレートに置き換えて考えればよい。この場合、カメラ配置適性度算出部１０２は、ナンバープレートの隠ぺいの度合、ナンバープレートの向き、解像度を画像処理性能パラメータとして求める。そして、ナンバー読み取り方式の特性を記述した画像処理特性情報に基づいて、カメラ配置適性度を算出することができる。
【００７４】
（具体例５）時間帯によって状況が変化する場合
今までは、環境物情報が時間帯によって変化しないことを前提としてカメラ配置適性度を算出する方式について述べたが、場所によっては、時間帯によって構造物の状況が変わる。例えば、日中混雑するときに、エクストラのレジを設けて対応する例がこれに当たる。このような場合には、カメラ配置適性度算出部１０２は、時間帯に応じて変わるそれぞれの構造物や配置物の状況に応じて、カメラ配置適性度を算出し、それらの結果を統合してカメラ配置適性度を算出してもよい。
【００７５】
この際、カメラ配置適性度算出部１０２は、カメラ配置適性度を統合する方法として、時間の比率に応じて重みづけして加重平均を算出する方法を用いてもよい。あるいは、カメラ配置適性度算出部１０２は、カメラ配置適性度を統合する方法として、その時間帯にカメラに映ると想定される人数（オブジェクト数）の比率に応じて重みづけする方法を用いてもよい。
【００７６】
また、ＰＴＺ（Pan Tilt Zoom）カメラのように、カメラの視野を自動的に制御可能な場合には、時間帯に応じてカメラの向きやズーム率を変更するようにしてもよい。この場合は、カメラ配置適性度算出部１０２は、時間帯ごとの環境物情報に応じて、カメラの位置を変化させずに、カメラの向きやズーム率のみを変化させた場合のカメラ配置適性度を算出し、上述のように時間帯ごとに算出した結果を統合して、総合的なカメラ配置適性度を算出するようにしてもよい。
【００７７】
次に、上述のカメラ配置適性度評価装置１００を用いて、最適なカメラ配置を算出する最適カメラ配置算出装置について述べる。
図１２を参照すると、本開示の実施の形態に係る最適カメラ配置算出装置の構成例が示されている。最適カメラ配置算出装置は、カメラ配置生成部１１０、カメラ配置適性度評価装置１００、及び最適カメラ配置選択部１２０を備えている。
【００７８】
カメラ配置生成部１１０には、カメラ配置制約情報と環境物情報とが入力され、複数のカメラ配置情報を生成し、生成した複数のカメラ配置情報をカメラ配置適性度評価装置１００へ出力する。
カメラ配置適性度評価装置１００には、カメラ配置生成部１１０から出力される複数のカメラ配置情報と環境物情報とが入力され、カメラ配置情報で表されるカメラ配置ごとにカメラ配置適性度が算出される。
【００７９】
最適カメラ配置選択部１２０は、カメラ配置適性度評価装置１００から出力される複数のカメラ配置適性度と、カメラ配置生成部１１０から出力される複数のカメラ配置情報と、が入力され、複数のカメラ配置情報のうちカメラ配置適性度が最大値となるカメラ配置情報を選択し、選択したカメラ配置情報を最適カメラ配置情報として出力する。
【００８０】
次に、図１２に示した最適カメラ算出装置の動作について説明する。
カメラ配置生成部１１０には、カメラ配置制約情報と環境物情報とが入力される。カメラ配置制約情報は、カメラ配置に関する制約を表す情報であり、例えば、カメラが設置可能な場所（電源供給が可能な場所や、カメラ固定器具が取り付け可能な場所など）や、カメラの最大配置台数などの情報である。あるいは、カメラが設置できない場所を代わりにカメラ配置制約情報に含めてもよい。
【００８１】
カメラ配置生成部１１０は、入力されたカメラ配置制約情報に含まれる制約条件に基づいて、その条件を満たす複数のカメラ配置情報を生成する。カメラ配置情報を生成する方法としては、既存の任意の方法を用いることが可能である。例えば、カメラ配置生成部１１０は、カメラ配置に関する制約を満たすカメラ配置可能点を一定間隔で配置し、その中から指定されたカメラ台数分の点を選択し、選択したカメラ配置に、取りえるカメラの姿勢情報も付加してカメラ配置情報として出力してもよい。あるいは、カメラ配置生成部１１０は、所定の条件の中でランダムに所定台数のカメラを配置し、それらのカメラのカメラ配置をカメラ配置情報として出力してもよい。カメラ配置生成部１１０で生成された複数のカメラ配置情報は、カメラ配置適性度評価装置１００へ入力される。
【００８２】
カメラ配置適性度評価装置１００の動作は、図１で示したカメラ配置適性度評価装置１００と同様である。カメラ配置適性度評価装置１００は、入力された複数のカメラ配置情報のそれぞれに対するカメラ配置適性度を算出し、算出した複数のカメラ配置適性度を出力する。
【００８３】
カメラ配置適性度評価装置１００から出力された複数のカメラ配置適性度は、最適カメラ配置選択部１２０へ入力される。最適カメラ配置選択部１２０には、複数のカメラ配置適性度にそれぞれ対応する複数のカメラ配置情報も入力される。最適カメラ配置選択部１２０は、複数のカメラ配置情報の中からカメラ配置適性度が最大値となるカメラ配置情報を選択し、選択したカメラ配置情報を最適カメラ配置情報として出力する。
この構成により、特定の制約を満たすカメラ配置のうち、最適なカメラ配置を自動的に算出できるようになる。
【００８４】
以上説明したように本実施の形態によれば、カメラ配置適性度評価装置１００は、監視対象エリア内に配置したカメラの位置、姿勢、及び画角を少なくとも表すカメラ配置情報と、監視対象エリア内に存在する構造物及びその構造物に配置される配置物を含む環境物を表す環境物情報と、に対して、環境物に依存して定まるオブジェクトの外見の特性及び動きの特性を表す特性情報に基づいて、オブジェクトの隠ぺい度合、オブジェクトの向き、及びオブジェクトの動きの少なくとも１つを表す画像処理性能パラメータを算出する。また、カメラ配置適性度評価装置１００は、画像処理性能パラメータに対して、画像処理の特性を表す画像処理特性情報に基づいて、カメラ配置情報で表されたカメラ配置がオブジェクトの画像処理に適している度合を指標化したカメラ配置適性度を算出する。
【００８５】
このように、本実施の形態によれば、カメラ配置適性度評価装置１００は、監視エリア内の静的な環境物の情報だけでなく、環境物に依存して定まるオブジェクトの外見の特性及び動きの特性を表す特性情報まで考慮してカメラ配置適性度を算出する。このため、環境物に依存して定まるオブジェクトの外見の特性及び動きの特性により、オブジェクト同士が重なり合う状況下や、構造物に可動部がある状況下になったとしても、カメラ配置がオブジェクトの画像処理に適しているかどうかをより適切に評価することができる。
【００８６】
なお、上記実施の形態において、様々な処理を行う機能ブロックとして図面に記載される各要素は、ハードウェア的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ、その他の回路で構成することができ、ソフトウェア的には、ＣＰＵがメモリにロードして実行するプログラム等によって実現される。したがって、これらの機能ブロックがハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、又はそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは当業者には理解されるところであり、いずれかに限定されるものではない。
【００８７】
また、上記のプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（CD-Recordable）、ＣＤ−Ｒ／Ｗ（CD-ReWritable）、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されても良い。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【００８８】
以上、実施の形態を参照して本開示を説明したが、本開示は上記の実施の形態に限定されるものではない。本開示の構成や詳細には、本開示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。
【００８９】
上記の実施の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、以下には限られない。
（付記１）
監視対象エリア内に配置したカメラのカメラ配置が、該カメラで撮影される画像に映るオブジェクトに対する画像処理に適しているかどうかを評価するカメラ配置適性度評価装置であって、
前記監視対象エリア内に配置したカメラの位置、姿勢、及び画角を少なくとも表すカメラ配置情報と、前記監視対象エリア内に存在する構造物及び該構造物に配置される配置物を含む環境物を表す環境物情報と、に対して、前記環境物に依存して定まるオブジェクトの外見の特性及び動きの特性を表す特性情報に基づいて、オブジェクトの隠ぺい度合、オブジェクトの向き、及びオブジェクトの動きの少なくとも１つを表す画像処理性能パラメータを算出する画像処理性能パラメータ算出部と、
前記画像処理性能パラメータに対して、前記画像処理の特性を表す画像処理特性情報に基づいて、前記カメラ配置情報で表されたカメラ配置がオブジェクトの画像処理に適している度合を指標化したカメラ配置適性度を算出するカメラ配置適性度算出部と、
を備えるカメラ配置適性度評価装置。
（付記２）
オブジェクトの隠ぺい度合は、前記構造物及び前記配置物の特性によって定まるオブジェクト同士の重なり、あるいは、前記構造物の一部の可動部によって生じるオブジェクトの隠ぺい領域の面積比率によって定まる、
付記１に記載のカメラ配置適性度評価装置。
（付記３）
オブジェクトの隠ぺい度合は、オブジェクトの隠ぺい状態が継続する時間である継続時間によって定義される、
付記１に記載のカメラ配置適性度評価装置。
（付記４）
オブジェクトの隠ぺい度合、オブジェクトの向き、オブジェクトの動きは、確率的な分布として表される、
付記１から３のいずれか１項に記載のカメラ配置適性度評価装置。
（付記５）
前記画像処理性能パラメータ算出部は、
前記監視対象エリア内の位置ごとに、前記画像処理性能パラメータを算出し、
前記カメラ配置適性度算出部は、
前記監視対象エリア内の位置ごとに、該位置について算出された前記画像処理性能パラメータを用いて、前記カメラ配置適性度を算出する、
付記１から４のいずれか１項に記載のカメラ配置適性度評価装置。
（付記６）
前記カメラ配置情報は複数の前記カメラのカメラ配置情報を含み、
前記画像処理性能パラメータ算出部は、
複数の前記カメラ配置情報のそれぞれに対して、前記監視対象エリア内の位置ごとに、前記画像処理性能パラメータを算出し、
前記カメラ配置適性度算出部は、
複数の前記カメラ配置情報のそれぞれに対して、前記監視対象エリア内の位置ごとに、該カメラ配置情報及び該位置について算出された前記画像処理性能パラメータを用いて、前記カメラ配置適性度を算出し、
複数の前記カメラの視界が重なる位置においては、複数の前記カメラの前記カメラ配置情報について算出された前記カメラ配置適性度の中の最大値を、該位置における前記カメラ配置適性度とする、
付記５に記載のカメラ配置適性度評価装置。
（付記７）
前記環境物情報は、時間帯に応じて変化する情報を含み、
前記カメラ配置適性度算出部は、
時間帯ごとに、前記カメラ配置適性度を算出する、
付記１から６のいずれか１項に記載のカメラ配置適性度評価装置。
（付記８）
前記環境物情報と、前記監視対象エリア内にカメラを設置する際の制約を表すカメラ配置制約情報と、に基づいて、複数の前記カメラ配置情報を生成するカメラ配置生成部と、
付記１から７のいずれか１項に記載のカメラ配置適性度評価装置であって、複数の前記カメラ配置情報のそれぞれに対して、前記カメラ配置適性度を算出するカメラ配置適性度評価装置と、
複数の前記カメラ配置情報の中から、前記カメラ配置適性度評価装置で算出された前記カメラ配置適性度が最大値となる前記カメラ配置情報を選択し、選択した前記カメラ配置情報を最適カメラ配置情報とする最適カメラ配置選択部と、
を備える、最適カメラ配置算出装置。
（付記９）
監視対象エリア内に配置したカメラのカメラ配置が、該カメラで撮影される画像に映るオブジェクトに対する画像処理に適しているかどうかを評価するカメラ配置適性度評価装置の制御方法であって、
前記監視対象エリア内に配置したカメラの位置、姿勢、及び画角を少なくとも表すカメラ配置情報と、前記監視対象エリア内に存在する構造物及び該構造物に配置される配置物を含む環境物を表す環境物情報と、に対して、前記環境物に依存して定まるオブジェクトの外見の特性及び動きの特性を表す特性情報に基づいて、オブジェクトの隠ぺい度合、オブジェクトの向き、及びオブジェクトの動きの少なくとも１つを表す画像処理性能パラメータを算出する画像処理性能パラメータ算出ステップと、
前記画像処理性能パラメータに対して、前記画像処理の特性を表す画像処理特性情報に基づいて、前記カメラ配置情報で表されたカメラ配置がオブジェクトの画像処理に適している度合を指標化したカメラ配置適性度を算出するカメラ配置適性度算出ステップと、
を含む、カメラ配置適性度評価装置の制御方法。
（付記１０）
オブジェクトの隠ぺい度合は、前記構造物及び前記配置物の特性によって定まるオブジェクト同士の重なり、あるいは、前記構造物の一部の可動部によって生じるオブジェクトの隠ぺい領域の面積比率によって定まる、
付記９に記載のカメラ配置適性度評価装置の制御方法。
（付記１１）
オブジェクトの隠ぺい度合は、オブジェクトの隠ぺい状態が継続する時間である継続時間によって定義される、
付記９に記載のカメラ配置適性度評価装置の制御方法。
（付記１２）
オブジェクトの隠ぺい度合、オブジェクトの向き、オブジェクトの動きは、確率的な分布として表される、
付記９から１１のいずれか１項に記載のカメラ配置適性度評価装置の制御方法。
（付記１３）
前記画像処理性能パラメータ算出ステップでは、
前記監視対象エリア内の位置ごとに、前記画像処理性能パラメータを算出し、
前記カメラ配置適性度算出ステップでは、
前記監視対象エリア内の位置ごとに、該位置について算出された前記画像処理性能パラメータを用いて、前記カメラ配置適性度を算出する、
付記９から１２のいずれか１項に記載のカメラ配置適性度評価装置の制御方法。
（付記１４）
前記カメラ配置情報は複数の前記カメラのカメラ配置情報を含み、
前記画像処理性能パラメータ算出ステップでは、
複数の前記カメラ配置情報のそれぞれに対して、前記監視対象エリア内の位置ごとに、前記画像処理性能パラメータを算出し、
前記カメラ配置適性度算出ステップでは、
複数の前記カメラ配置情報のそれぞれに対して、前記監視対象エリア内の位置ごとに、該カメラ配置情報及び該位置について算出された前記画像処理性能パラメータを用いて、前記カメラ配置適性度を算出し、
複数の前記カメラの視界が重なる位置においては、複数の前記カメラの前記カメラ配置情報について算出された前記カメラ配置適性度の中の最大値を、該位置における前記カメラ配置適性度とする、
付記１３に記載のカメラ配置適性度評価装置の制御方法。
（付記１５）
前記環境物情報は、時間帯に応じて変化する情報を含み、
前記カメラ配置適性度算出ステップでは、
時間帯ごとに、前記カメラ配置適性度を算出する、
付記９から１４のいずれか１項に記載のカメラ配置適性度評価装置の制御方法。
（付記１６）
監視対象エリア内に配置したカメラのカメラ配置が、該カメラで撮影される画像に映るオブジェクトに対する画像処理に適しているかどうかを評価するコンピュータに、
前記監視対象エリア内に配置したカメラの位置、姿勢、及び画角を少なくとも表すカメラ配置情報と、前記監視対象エリア内に存在する構造物及び該構造物に配置される配置物を含む環境物を表す環境物情報と、に対して、前記環境物に依存して定まるオブジェクトの外見の特性及び動きの特性を表す特性情報に基づいて、オブジェクトの隠ぺい度合、オブジェクトの向き、及びオブジェクトの動きの少なくとも１つを表す画像処理性能パラメータを算出する手順と、
前記画像処理性能パラメータに対して、前記画像処理の特性を表す画像処理特性情報に基づいて、前記カメラ配置情報で表されたカメラ配置がオブジェクトの画像処理に適している度合を指標化したカメラ配置適性度を算出する手順と、
を実行させるためのプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体。
【産業上の利用可能性】
【００９０】
本開示のカメラ配置適性度評価装置は、想定される画像処理に適したカメラ配置を、実際にカメラを現場に配置せずに求める場合に利用することができる。
【符号の説明】
【００９１】
１００  カメラ配置適性度評価装置
１０１  画像処理性能パラメータ算出部
１０２  カメラ配置適性度算出部
１０３  環境物依存オブジェクト外見・動き特性情報記憶部
１０４  画像処理特性情報記憶部
１１０  カメラ配置生成部
１２０  最適カメラ配置選択部
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図８Ｃ】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１０Ｃ】
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【図１１】
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【図１２】
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