(57)【要約】［課題］複数のセンシング情報から効率的に同じ解析対象を特定する一致判定装置を提供する。［解決手段］解析グループに含まれる解析対象についての１つまたは複数の特徴量から選択した選択特徴量を特定し、異なる解析グループ間の選択特徴量の組み合わせに基づいて、複数の解析グループの間の解析対象が一致するかを評価する。また評価が解析グループ間の解析対象の一致を示す場合、異なる解析グループそれぞれの解析対象を同一対象と特定する。
2019138983.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
解析グループに含まれる解析対象についての１つまたは複数の特徴量から選択した選択特徴量を特定し、異なる解析グループ間の前記選択特徴量の組み合わせに基づいて、複数の前記解析グループの間の前記解析対象が一致するかを評価する評価手段と、
前記評価が前記解析グループ間の前記解析対象の一致を示す場合、前記異なる解析グループそれぞれの前記解析対象を同一対象と特定する判定手段と、
を備える一致判定装置。
【請求項２】
前記評価手段は、前記解析グループに含まれる解析対象についての複数の特徴量の類似度に基づく階層構造を前記解析グループごとに生成し、前記解析グループの階層構造の各最上位ノードの次の階層を示す第一階層のノードを示す各特徴量間の一致を評価し、当該評価において一致した前記第一階層の各特徴量につながる次階層の前記解析グループの階層構造における各特徴量の一致を評価する処理を下層ノードに向けて順に行って所定階層において他の解析グループとの間の類似度が所定の閾値以上の特徴量を示す前記選択特徴量を特定し、
前記判定手段は、異なる前記解析グループの階層構造の前記所定階層におけるノードを示す各特徴量が前記解析グループ間で一致を示す場合、それら異なる解析グループそれぞれの前記解析対象を同一対象と特定する
請求項１に記載の一致判定装置。
【請求項３】
前記評価手段は、前記解析グループそれぞれに含まれる解析対象の各特徴量情報と、階層構造の最上位ノードと各階層ノードに対して下位階層に連れて昇順となる予め設定した一致評価閾値と、に基づいて類似度に基づく前記階層構造を生成し、その階層構造において、所定の一致評価閾値を示す階層ノードを最上位ノードとする部分階層構造に含まれる各ノードの特徴量を前記選択特徴量と特定し、それら選択特徴量が一致すると評価し、
前記判定手段は、前記階層構造において前記所定の一致評価閾値を示す階層ノードを最上位ノードとする部分階層構造に含まれる各ノードの特徴量の示す前記解析対象を同一対象と判定する
請求項１に記載の一致判定装置。
【請求項４】
前記評価手段は、前記解析グループそれぞれに含まれる解析対象の各特徴量情報、階層構造の最上位ノードと各階層ノードに対して下位階層に連れて昇順となる予め設定した一致評価閾値と、に基づいて類似度に基づく階層構造を生成し、その階層構造において、所定の一致評価閾値を示す階層ノードを最上位ノードとする部分階層構造に含まれる各ノードの特徴量情報のうち同じ解析グループの特徴量情報を特定して、当該同じ解析グループの特徴量情報によるグループ部分階層構造を前記解析グループ毎に生成し、
前記評価手段は、前記解析グループ毎のグループ部分階層構造の最上位ノードの次の階層を示す第一階層のノードを示す各特徴量の前記解析グループ間の一致を評価し、当該評価において一致した前記第一階層の各特徴量情報につながる次階層の各特徴量情報の特徴量による前記解析グループ間の一致の評価を下層ノードに向けて順に行い、所定の階層において他の解析グループとの間の類似度が所定の閾値以上の特徴量を示す前記選択特徴量を特定し、
前記判定手段は、異なる前記解析グループのグループ部分階層構造の前記所定の階層のノードを示す各特徴量が前記解析グループ間において一致を示す場合、前記異なる解析グループそれぞれの前記解析対象を同一対象と特定する
請求項１に記載の一致判定装置。
【請求項５】
前記評価手段は、前記特徴量に含まれる属性に基づいて、前記解析グループに含まれる解析対象の特徴量を判定して前記解析対象が一致するかの評価に用いる
請求項１から請求項４の何れか一項に記載の一致判定装置。
【請求項６】
前記評価手段は、前記特徴量に含まれる複数の異なる特徴量に基づいて前記解析対象が一致するかを評価する
請求項１から請求項５の何れか一項に記載の一致判定装置。
【請求項７】
前記解析対象を動画像に含まれる動体に基づいて特定する追跡手段と、
を備える請求項１から請求項６の何れか一項に記載の一致判定装置。
【請求項８】
前記解析対象である特定物体を動画像から特定する特定物体検出手段と、
を備える請求項１から請求項７の何れか一項に記載の一致判定装置。
【請求項９】
解析グループに含まれる解析対象についての１つまたは複数の特徴量から選択した選択特徴量を特定し、異なる解析グループ間の前記選択特徴量の組み合わせに基づいて、複数の前記解析グループの間の前記解析対象が一致するかを評価し、
前記評価が前記解析グループ間の前記解析対象の一致を示す場合、前記異なる解析グループそれぞれの前記解析対象を同一対象と特定する
を備える一致判定方法。
【請求項１０】
一致判定装置のコンピュータを、
解析グループに含まれる解析対象についての１つまたは複数の特徴量から選択した選択特徴量を特定し、異なる解析グループ間の前記選択特徴量の組み合わせに基づいて、複数の前記解析グループの間の前記解析対象が一致するかを評価する評価手段、
前記評価が前記解析グループ間の前記解析対象の一致を示す場合、前記異なる解析グループそれぞれの前記解析対象を同一対象と特定する判定手段、
として機能させるプログラムを記憶する記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一致判定装置、一致判定方法、記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
映像等のセンシング情報から特定の情報、例えば動体を追跡する技術がある。例えば、非特許文献１に映像追跡技術が開示されている。また、複数の映像データ上で同じ人を特定する技術が非特許文献２に開示されている。また、本発明に関連する技術が、特許文献１に開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−００１４４７号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】“Object Tracking: A Survey”、「online」、「２０１７年１２月２６日検索」、インターネット＜ＵＲＬ：http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.112.8588&rep=rep1&type=pdf＞
【非特許文献２】“Person Re-identification: Past, Present and Future”、「online」、「２０１７年１２月２６日検索」、インターネット＜ＵＲＬ：https://arxiv.org/abs/1610.02984＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述のような追跡技術においては、複数のセンシング情報から効率的に同じ解析対象を特定する必要がある。【０００６】
そこで、この発明は、複数のセンシング情報から効率的に同じ解析対象を特定することができる一致判定装置、一致判定方法、プログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
発明の第１の態様によれば、一致判定装置は、解析グループに含まれる解析対象についての１つまたは複数の特徴量から選択した選択特徴量を特定し、異なる解析グループ間の前記選択特徴量の組み合わせに基づいて、複数の前記解析グループの間の前記解析対象が一致するかを評価する評価部と、前記評価が前記解析グループ間の前記解析対象の一致を示す場合、前記異なる解析グループそれぞれの前記解析対象を同一対象と特定する判定部と、を備える。【０００８】
発明の第２の態様によれば、一致判定方法は、解析グループに含まれる解析対象についての１つまたは複数の特徴量から選択した選択特徴量を特定し、異なる解析グループ間の前記選択特徴量の組み合わせに基づいて、複数の前記解析グループの間の前記解析対象が一致するかを評価し、前記評価が前記解析グループ間の前記解析対象の一致を示す場合、前記異なる解析グループそれぞれの前記解析対象を同一対象と特定する。【０００９】
発明の第３の態様によれば、プログラムは、一致判定装置のコンピュータを、解析グループに含まれる解析対象についての１つまたは複数の特徴量から選択した選択特徴量を特定し、異なる解析グループ間の前記選択特徴量の組み合わせに基づいて、複数の前記解析グループの間の前記解析対象が一致するかを評価する評価手段、前記評価が前記解析グループ間の前記解析対象の一致を示す場合、前記異なる解析グループそれぞれの前記解析対象を同一対象と特定する判定手段、として機能させる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、複数のセンシング情報から効率的に同じ解析対象を特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施形態による解析システムの構成を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態による一致判定装置のハードウェア構成図である。
【図３】本発明の一実施形態による一致判定装置の機能ブロックを示す第一の図である。
【図４】本発明の一実施形態による結合部の機能ブロック図である。
【図５】本発明の一実施形態による一致判定処理の概要を示す第一の図である。
【図６】本発明の一実施形態による一致判定処理の処理フローを示す第一の図である。
【図７】本発明の一実施形態による一致判定処理の概要を示す第二の図である。
【図８】本発明の一実施形態による一致判定処理の処理フローを示す第二の図である。
【図９】本発明の一実施形態による一致判定処理の概要を示す第三の図である。
【図１０】本発明の一実施形態による一致判定処理の処理フローを示す第三の図である。
【図１１】本発明の一実施形態による一致判定処理の概要を示す第四の図である。
【図１２】本発明の一実施形態による一致判定処理の処理フローを示す第四の図である。
【図１３】本発明の一実施形態による一致判定装置の機能ブロックを示す第二の図である。
【図１４】本発明の一実施形態による一致判定装置の機能ブロックを示す第三の図である。
【図１５】本発明の一実施形態による一致判定装置の機能ブロックを示す第四の図である。
【図１６Ａ】本発明の一実施形態による一致判定装置１が類似度の計算に用いる特徴量の概要を示す第一の図である。
【図１６Ｂ】本発明の一実施形態による一致判定装置１が類似度の計算に用いる特徴量の概要を示す第一の図である。
【図１７】本発明の一実施形態による一致判定装置の機能ブロックを示す第五の図である。
【図１８Ａ】本発明の一実施形態による一致判定装置が類似度の計算に用いる特徴量情報とメタ情報の概要を示す第一の図である。
【図１８Ｂ】本発明の一実施形態による一致判定装置が類似度の計算に用いる特徴量情報とメタ情報の概要を示す第一の図である。
【図１９】本発明の一実施形態による一致判定装置の機能ブロックを示す第六の図である。
【図２０】本発明の一実施形態による一致判定装置の機能ブロックを示す第七の図である。
【図２１Ａ】本発明の一実施形態による一致判定装置が類似度の計算に用いる特徴量情報とメタ情報の概要を示す第二の図である。
【図２１Ｂ】本発明の一実施形態による一致判定装置が類似度の計算に用いる特徴量情報とメタ情報の概要を示す第二の図である。
【００１２】
【図２２】本発明の一実施形態による一致判定装置の機能ブロックを示す第八の図である。
【図２３】本発明の一実施形態による一致判定装置の機能ブロックを示す第九の図である。
【図２４】本発明の一実施形態による一致判定装置の最小構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の一実施形態による解析システムを図面を参照して説明する。
【００１４】
図１は本発明の一実施形態による解析システムの構成を示す図である。
【００１５】
この図で示すように解析システム１００は、一致判定装置１と、複数のカメラ２を備える。カメラ２は、人が移動する道路上に、間隔をあけて配置されている。本実施形態において、各カメラ２の撮影範囲は重ならないものとするが、撮影範囲は重なってもよい。一例として、各カメラ２は、互いに、１００ｍやそれ以上離れて設置されていてよい。各カメラ２は、通信ネットワークを介して、一致判定装置１に通信接続されている。各カメラ２は、撮影により生成した映像データを、一致判定装置１へ送信する。一致判定装置１は、映像データを受信する。
【００１６】
図２は、一致判定装置のハードウェア構成図である。
【００１７】
この図が示すように、一致判定装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０４、通信モジュール１０５等の各ハードウェアを備えたコンピュータである。
【００１８】
図３は、一致判定装置の機能ブロックを示す第一の図である。一致判定装置１は、電源が投入されると起動し、予め記憶する一致判定プログラムを実行する。これにより、一致判定装置１には、映像追跡部１１１、顔特徴量抽出部１１２、結合部１１３、顔類似度計算部１１４の機能が備わる。一致判定装置１は、ＨＤＤ１０４内部に、映像保持部１１、追跡画像保持部１２、特徴量保持部１３、結合結果保持部１４に相当する格納領域を構成する。なお、一致判定装置１は、通信接続されるカメラの数だけ、映像追跡部１１１、顔特徴量抽出部１１２、映像保持部１１、追跡画像保持部１２、特徴量保持部１３を備える。
【００１９】
図４は、結合部の機能ブロック図である。結合部１１３は、評価部１３１、と判定部１３２の機能を備える。評価部１３１は、解析グループに含まれる解析対象についての１つまたは複数の特徴量から選択した選択特徴量を特定する。評価部１３１は、異なる解析グループ間の選択特徴量の組み合わせに基づいて、複数の解析グループの間の解析対象が一致するかを評価する。判定部１３２は、評価が解析グループ間の解析対象の一致を示す場合、異なる解析グループそれぞれの解析対象を同一対象と特定する。
【００２０】
（第一の一致判定処理）
図５は、一致判定処理の概要を示す第一の図である。図６は、一致判定処理の処理フローを示す第一の図である。次に、一致判定装置の処理フローについて説明する。
【００２１】
各映像保持部１１には、各映像保持部１１に対応して通信接続されているカメラ２により送信された映像データが、蓄積される。映像追跡部１１１は、映像保持部１１の蓄積する映像データを読み込む。映像追跡部１１１は、映像データに含まれる各フレーム画像に映る解析対象として、特定の人物の座標や範囲を特定する（ステップＳ１０１）。映像追跡部１１１は、フレーム画像に映る特定の人物の特徴情報を生成する（ステップＳ１０２）。映像追跡部１１１は人物を抽出した各フレーム画像を追跡画像保持部１２に格納する（ステップＳ１０３）。人物を抽出して追跡する映像追跡の手法は、公知の技術を用いてよい。顔特徴量抽出部１１２は、追跡画像保持部１２に記憶されたフレーム画像を読み込む。顔特徴量抽出部１１２は、フレーム画像に映る人の顔の範囲を特定し、その顔の範囲に含まれる画素情報に基づいて顔特徴量を抽出する（ステップＳ１０４）。顔特徴量の抽出手法には、公知の技術を用いてよい。顔特徴量抽出部１１２は、フレーム画像のＩＤと、画像内の顔の範囲を示す座標と、顔特徴量を対応付けた特徴量情報とを、特徴量保持部１３に記録する（ステップＳ１０５）。顔特徴量抽出部１１２は、追跡画像保持部１２に記憶されたすべてのフレーム画像について同様の処理を行う。一致判定装置１は、上記処理を、各カメラ２により送信された映像データそれぞれについて行う。
【００２２】
結合部１１３は、一例として、３つのカメラ２から送信された映像データに基づいて生成された特徴量情報を、各特徴量保持部１３から取得する。３つのカメラ２をそれぞれ第一のカメラ２、第二のカメラ２、第三のカメラ２と呼ぶこととする。また、第一のカメラ２の映像データに基づいて生成された特徴量情報を、第一解析グループの特徴量情報と呼ぶこととする。また、第二のカメラ２の映像データに基づいて生成された特徴量情報を、第二解析グループの特徴量情報と呼ぶこととする。また、第三のカメラ２の映像データに基づいて生成された特徴量情報を、第三解析グループの特徴量情報と呼ぶこととする。
【００２３】
結合部１１３において、まず、評価部１３１が、第一解析グループに含まれる特徴量情報に含まれる第一特徴量と、第二解析グループに含まれる特徴量情報に含まれる第二特徴量の総当たりの組み合わせのうち、所定の数の第一特徴量と第二特徴量の組み合わせをランダムに特定する（ステップＳ１０６）。特定された組み合わせに含まれる各特徴量は、選択特徴量である。図５において、（１）〜（５）で示す５つの組み合わせを特定したことを破線で示している。破線は、特定した組み合わせを成す第一特徴量と第二特徴量の関係を示す。顔類似度計算部１１４は、評価部１３１の指示に基づいて、特定した組み合わせを成す第一特徴量と第二特徴量の類似度を算出する（ステップＳ１０７）。類似度の算出には、公知の技術を用いてよい。評価部１３１は、それらの類似度の統計値（平均値等）が所定の閾値以上か否かを判定する（ステップＳ１０８）。評価部１３１は、それらの類似度のうちいずれかの類似度が所定の閾値以上である場合には、第一解析グループに含まれる解析対象である人と、第二解析グループに含まれる解析対象である人が一致すると判定する（ステップＳ１０９）。評価部１３１の処理は、異なる解析グループ間の選択特徴量の組み合わせに基づいて、複数の解析グループの間の解析対象が一致するかを評価する処理の一態様である。
【００２４】
判定部１３２は、第一解析グループに含まれる解析対象である人と、第二解析グループに含まれる解析対象である人が一致すると判定された場合、それら第一解析グループと第二解析グループに含まれる解析対象である人の特徴量情報が同一の人物の特徴量情報であると特定する。判定部１３２は、その第一解析グループに含まれる特徴量情報と、第二解析グループに含まれる特徴量情報を、紐づけて、これを結合結果として結合結果保持部１４に記録する（ステップＳ１１０）。
【００２５】
結合部１１３は、第一解析グループに含まれる特徴量情報の中の第一特徴量と、第三解析グループに含まれる特徴量情報の中の第三特徴量とを用いて、同様の処理を行ってよい。さらに、結合部１１３は、第二解析グループに含まれる特徴量情報の中の第二特徴量と、第三解析グループに含まれる特徴量情報の中の第三特徴量とを用いて、同様の処理を行ってよい。
【００２６】
上述の結合部の処理によれば、映像追跡部１１１によって追跡された特定の人物における特徴量を含む解析グループの間で、特徴量の類似度判定が行われるので、より高精度に複数の映像に映る人物の一致判定を行うことができる。また解析グループに含まれる特徴量情報に含まれる特徴量のうち、選択された特徴量のみを利用して類似度を判定するため、類似度判定の処理を高速に行うことができる。
【００２７】
（第二の一致判定処理）
図７は一致判定処理の概要を示す第二の図である。図８は一致判定処理の処理フローを示す第二の図である。次に第二の一致判定処理について説明する。上述の第一の一致判定処理以外に以下の第二の一致判定処理を行うようにしてもよい。
【００２８】
ステップＳ１０１〜ステップＳ１０５の処理は、第一の一致判定処理と同様である。そして、結合部１１３において、評価部１３１が、第一解析グループから第三解析グループに含まれる各特徴量情報に基づいて、解析グループ毎に類似度木を生成する（ステップＳ２０１）。類似度木は、特徴量の類似度に基づいて生成された木構造データである。類似度木の生成手法には、公知の技術を利用してよい。図７は、第一解析グループに含まれる特徴量情報に基づいて生成された第一の類似度木（Ａ）と、第二解析グループに含まれる特徴量情報に基づいて生成された第二の類似度木（Ｂ）を一例として示す。
【００２９】
評価部１３１は、第一解析グループの類似度木（Ａ）の根ノード（最上位ノード）の次の下層を示す第一階層のノードを示す特徴量情報（ａ１，ａ２，ａ３）と、第二解析グループの類似度木（Ｂ）の根ノードの次の下層を示す第一階層のノードを示す特徴量情報（ｂ１，ｂ２）とを選択する（ステップＳ２０２）。顔類似度計算部１１４は、評価部１３１の指示に基づいて、それら選択した特徴量情報に含まれる選択特徴量を、第一解析グループと第二解析グループの間で総当たりに類似度計算する（ステップＳ２０３）。評価部１３１は、特徴量情報（ａ１，ａ２，ａ３）と特徴量情報（ｂ１，ｂ２）とのグループ間での総当たりの類似度計算において所定の閾値以上の類似度が得られたかを判定する（ステップＳ２０４）。評価部１３１は、所定の閾値以上の類似度が得られた場合には、その類似度を計算した特徴量情報のノードを第一階層において特定する（ステップＳ２０５）。評価部１３１は、その第一階層において特定したノードにつながる次の下位階層が予め設定された所定の階層であるかを判定する（ステップＳ２０６）。所定の階層は、例えば、ノードから何階層目であるかを示す値により特定されている。所定の階層でない場合には、評価部１３１は、次の第二階層について、第一階層で特定したノードにつながるノードの特徴量情報を選択する（ステップＳ２０７）。評価部１３１は、それら選択した特徴量情報に含まれる選択特徴量を、第一解析グループと第二解析グループの間で総当たりに類似度計算する（ステップＳ２０８）。評価部１３１は、所定の階層にたどり着くまで、ステップＳ２０４〜ステップＳ２０８の処理を繰り返す。評価部１３１は、ステップＳ２０６において、次の下位階層が予め設定された所定の階層である場合、最後の階層において所定の閾値以上の類似度を計算した特徴量情報のノードを特定する（ステップＳ２０９）。評価部１３１は、最下層ノードまたは所定の階層の下層ノードにおいて特定した特徴量情報に含まれる特徴量について、第一解析グループの特徴量と、第二解析グループの特徴量とを総当たりで類似度計算する（ステップＳ２１０）。評価部１３１は、当該総当たりの類似度計算において、所定の閾値以上の類似度が得られたか否かを判定する（ステップＳ２１１）。
【００３０】
判定部１３２は、ステップＳ２１１において所定の閾値以上の類似度が得られたと判定した場合、それら第一解析グループと第二解析グループに含まれる解析対象である人の特徴量情報が同一の人物の特徴量情報であると判定する（ステップＳ２１２）。判定部１３２は、その第一解析グループに含まれる特徴量情報と、第二解析グループに含まれる特徴量情報とを紐づけて、これを結合結果として結合結果保持部１４に記録する（ステップＳ２１３）。
【００３１】
結合部１１３は、第一解析グループに含まれる特徴量情報の中の第一特徴量と、第三解析グループに含まれる特徴量情報の中の第三特徴量とを用いて、同様の処理を行ってよい。さらに、結合部１１３は、第二解析グループに含まれる特徴量情報の中の第二特徴量と、第三解析グループに含まれる特徴量情報の中の第三特徴量とを用いて同様の処理を行ってよい。
【００３２】
（第三の一致判定処理）
図９は一致判定処理の概要を示す第三の図である。図１０は一致判定処理の処理フローを示す第三の図である。次に第三の一致判定処理について説明する。上述の第一、第二の一致判定処理以外に以下の第三の一致判定処理を行うようにしてもよい。
【００３３】
ステップＳ１０１〜ステップＳ１０５の処理は、第一の一致判定処理と同様である。そして、結合部１１３において、評価部１３１が、第一解析グループから第三解析グループに含まれる各特徴量情報に基づいて、一つの類似度木を生成する（ステップＳ３０１）。類似度木の生成手法には、公知の技術を利用してよい。図９は、第一解析グループ、第二解析グループ、および第三解析グループに含まれる全ての特徴量情報に基づいて生成された類似度木を示す。この類似度木の生成において、評価部１３１は、第一解析グループから第三解析グループの全てのグループ内の各特徴量情報に含まれる特徴量について、他の特徴量情報に含まれる特徴量との間の類似度の閾値を用いて、類似度木を生成する。具体的には、当該類似度木の作成において、顔類似度計算部１１４は、評価部１３１の指示に基づいて、ある特徴量情報に含まれる特徴量と、他の何れかの特徴量情報に含まれる特徴量との類似度を算出する。評価部１３１は、現在の対象階層のノードに属するか否かを判定する。評価部１３１は、ある対象階層のノードに属するか否かの判定において、算出した類似度が、最低類似度以上であって、類似度木の階層が下位の階層になるにつれて昇順に設定された類似度閾値（一致評価閾値）未満となるか否かを判定する。評価部１３１は、ある対象特徴量情報の特徴量について算出した類似度が、最低類似度以上であって類似度閾値未満である場合に、現在の対象階層のノードと判定する。そして、評価部１３１は、当該対象特徴量情報の特徴量が、そのノードに含まれると決定する。
【００３４】
図９の例を用いて説明すると、評価部１３１は、対象特徴量情報の特徴量について他の特徴量との間で算出した類似度が最低類似度（例えば、類似度の閾値０．２）未満の特徴量を示す場合、その対象特徴量情報を根ノードとして特定する。評価部１３１は、その対象特徴量情報を処理対象から除く。
【００３５】
評価部１３１は、次に、対象階層ノードを一つ下位下層（第一階層）に設定して、処理対象として残っている対象特徴量情報の特徴量について他の特徴量との間で算出した類似度が最低類似度（例えば、類似度の閾値０．２）以上で、閾値０．４未満の特徴量を示す場合、その対象特徴量情報を第一階層のノードとして特定する。
【００３６】
評価部１３１は、次に、対象階層ノードを一つ下位下層（第二階層）に設定して、処理対象として残っている対象特徴量情報の特徴量について他の特徴量との間で算出した類似度が最低類似度（例えば、類似度の閾値０．２）以上で、閾値０．６未満の特徴量を示す場合、その対象特徴量情報を第二階層のノードとして特定する。
【００３７】
評価部１３１は、次に、対象階層ノードを下位下層（第ｎ階層）に設定して、処理対象として残っている対象特徴量情報の特徴量について他の特徴量との間で算出した類似度が最低類似度（例えば、類似度の閾値０．２）以上で、閾値０．８未満の特徴量を示す場合、その対象特徴量情報を第ｎ階層のノードとして特定する。
【００３８】
なお同じ階層のあるノードの特徴量情報に含まれる特徴量と、他のノードの特徴量情報に含まれる特徴量との間の類似度は、最低類似度未満である。評価部１３１は、このような処理により類似度木を生成する。
【００３９】
評価部１３１は、一人の人物と特定するための所定階層を、記憶している。評価部１３１は、所定階層に含まれるノードを根ノードとする部分木（部分階層構造）を特定する（ステップＳ３０２）。一例としては、特定した各部分木は、図９で示す第二階層（所定階層）に位置するノードを根ノードとする部分木９Ａ、部分木９Ｂ、部分木９Ｃ、部分木９Ｄである。この処理において、一つの部分木に含まれる各ノードの特徴量情報について、特徴が一致すると判定される。当該処理は、複数の解析グループの間の解析対象が一致するか否かを評価する処理態様の一例である。
【００４０】
判定部１３２は、第二階層をノードとする部分木９Ａ、部分木９Ｂ、部分木９Ｃ、部分木９Ｄを、それぞれ同一人物の特徴量情報を含む別々の部分木と特定する（ステップＳ３０３）。判定部１３２は、所定階層に含まれるノードを根ノードとする部分木の中の各ノードの特徴量情報を紐づけて、これを結合結果として、結合結果保持部１４に記録する（ステップＳ３０４）。
【００４１】
（第四の一致判定処理）
図１１は一致判定処理の概要を示す第四の図である。図１２は一致判定処理の処理フローを示す第四の図である。次に第四の一致判定処理について説明する。上述の第一から第三の一致判定処理以外に以下の第四の一致判定処理を行うようにしてもよい。第四の一致判定処理において、ステップＳ１０１〜ステップＳ１０５の処理は第一の一致判定処理と同様である。また第四の一致判定処理において評価部１３１は、第三の一致判定処理と同様に類似度木を生成する（ステップＳ４０１）。
【００４２】
そして評価部１３１は、生成した類似度木において、一人の人物と特定するための所定階層に含まれるノードを根ノードとする部分木を特定する（ステップＳ４０２）。図１１においては、部分木１１Ａが、ステップＳ４０１において生成された一つの類似度木の所定階層に含まれるノードを根ノードとする部分木を示す。評価部１３１は、特徴量情報の属していた解析グループ毎のグループ部分木を生成する（ステップＳ４０３）。具体的には、図１１に示されるように、評価部１３１は、所定階層に含まれるノード（図１１の部分木１１Ａの中の最上位のノード）を根ノードとして部分木１１Ａを形成した際に、当該部分木１１Ａの各ノードに含まれる特徴量情報の属していた解析グループ１、２毎に、グループ部分木１１Ｂ、１１Ｃを生成する。図１１の例では、部分木１１Ａには、第一解析グループであるグループ１に含まれる特徴量情報と、第二解析グループであるグループ２に含まれる特徴量情報とが、部分木１１Ａ内のノードに混在しているとする。評価部１３１は、部分木１１Ａのノードに含まれる特徴量情報のうち、第一解析グループであるグループ１に属する特徴量情報のみで構成される第一グループ部分木１１Ｂと、第二解析グループであるグループ２に属する特徴量情報のみで構成される第二グループ部分木１１Ｃと、を生成する。第一グループ部分木１１Ｂ、第二グループ部分木１１Ｃの生成において、評価部１３１は、一例としては部分木１１Ａにおけるノードの階層関係をできるだけ崩さずに、それぞれ各グループに属する特徴量情報のみで構成されるグループ部分木を生成する。
【００４３】
また、評価部１３１は、グループ部分木の生成において、部分木１１Ａの中でノードの階層関係にない同一グループのノードの特徴量情報に対しては、他の同一グループの特徴量情報に含まれる特徴量との間の類似度を計算するように、類似度計算の指示をする。評価部１３１は、第三の一致判定処理と同様に、その算出した類似度が、最低類似度以上であって、類似度木の階層が下位の階層になるにつれて、昇順に設定された類似度閾値未満となるか否かを判定して、類似度木を生成し、木構造を構成していく。
【００４４】
次に評価部１３１は、生成した複数の第一グループ部分木１１Ｂと第二グループ部分木１１Ｃを用いて、第二の一致判定処理と同様に、類似度に基づく評価を行う。具体的には、評価部１３１は、第一グループ部分木１１Ｂの根ノードの次の下層を示す第一階層のノードを示す特徴量情報（ｂ１，ｂ２）と、第二グループ部分木１１Ｃの根ノードの次の下層を示す第一階層のノードを示す特徴量情報（ｃ１）とを選択する（ステップＳ４０４）。顔類似度計算部１１４は、評価部１３１の指示に基づいて、それら選択した特徴量情報に含まれる選択特徴量を、第一グループ部分木１１Ｂと第二グループ部分木１１Ｃの間で総当たりに類似度計算する（ステップＳ４０５）。評価部１３１は、特徴量情報（ｂ１，ｂ２）と特徴量情報（ｃ１）とのグループ間での総当たりの類似度計算において、所定の閾値以上の類似度が得られたか否かを判定する（ステップＳ４０６）。評価部１３１は、所定の閾値以上の類似度が得られた場合には、その類似度を計算した特徴量情報のノードを第一階層において特定する（ステップＳ４０７）。
【００４５】
評価部１３１は、その第一階層において特定したノードにつながる次の下位階層が予め設定された所定の階層であるか否かを判定する（ステップＳ４０８）。所定の階層は、例えば、ノードから何階層目であるかを示す値により特定されている。所定の階層でない場合には、評価部１３１は、次の階層（第二階層）において上位階層（第一階層）において特定したノードにつながるノードの特徴量情報を選択する（ステップＳ４０９）。評価部１３１は、それら選択した特徴量情報に含まれる選択特徴量を、第一解析グループと第二解析グループの間で総当たりに類似度計算を行う（ステップＳ４１０）。評価部１３１は、所定の階層にたどり着くまで、ステップＳ４０６〜ステップＳ４１０の処理を繰り返す。評価部１３１は、ステップＳ４０８において、次の下位階層が予め設定された所定の階層である場合、当該所定の階層において所定の閾値以上の類似度を計算した特徴量情報のノードを特定する（ステップＳ４１１）。評価部１３１は、最下層ノードまたは所定の階層の下層ノードにおいて特定した特徴量情報に含まれる特徴量のうち、第一解析グループの特徴量と、第二解析グループの特徴量とを、総当たりで類似度計算する（ステップＳ４１２）。評価部１３１は、当該総当たりの類似度計算において、所定の閾値以上の類似度が得られたか否かを判定する（ステップＳ４１３）。
【００４６】
判定部１３２は、ステップＳ４１３において所定の閾値以上の類似度が得られたと判定された場合、それら第一解析グループと第二解析グループに含まれる解析対象である人の特徴量情報が同一の人物の特徴量情報であると判定する（ステップＳ４１４）。判定部１３２は、その第一解析グループと第二解析グループに含まれる特徴量情報とを紐づけて、これを結合結果として結合結果保持部１４に記録する（ステップＳ４１５）。一致判定装置１は、このような処理をグループ部分木の組み合わせごとに行う。
（一致判定装置の他の構成について）
図１３は、一致判定装置の機能ブロックを示す第二の図である。
【００４７】
一致判定装置１は、図１３で示すように、図３で示した一致判定装置１の機能部に加えて映像取得部１１０を備えてよい。各映像取得部１１０は、各映像取得部１１０にそれぞれ対応する各カメラ２から送信された映像データを取得する。
【００４８】
図１４は、一致判定装置の機能ブロックを示す第三の図である。一致判定装置１は、図１４で示すように、複数の映像取得部１１０を備える。複数の映像取得部１１０の各々は、各カメラ２から送信された映像データを取得する。そして、一致判定装置１は、映像追跡部１１１、顔特徴量抽出部１１２にて、各カメラ２から取得した映像データを処理してよい。この場合、映像保持部１１、追跡画像保持部１２、および特徴量保持部１３も、各映像データを共通して処理できるように、一致判定装置１内に１つずつ設けられる。
【００４９】
図１５は、一致判定装置の機能ブロックを示す第四の図である。一致判定装置１は、図１５で示すように、図３で示した一致判定装置１の機能部に加えて、服特徴量抽出部１１５、服類似度計算部１１６と、顔特徴量保持部１５、および服特徴量保持部１６を備えてよい。
【００５０】
図１６Ａおよび図１６Ｂは、一致判定装置１が類似度の計算に用いる特徴量の概要を示す第一の図である。図１６Ａには、第一の映像データに対応するフレーム画像から解析対象の人物について抽出した顔特徴量と服特徴量の組み合わせが示されている。図１６Ｂには、第二の映像データに対応するフレーム画像から解析対象の人物について抽出した顔特徴量と服特徴量の組み合わせが示されている。
【００５１】
一致判定装置１において、顔特徴量抽出部１１２は、追跡画像保持部１２に記録されるフレーム画像から顔の特徴量を抽出する。服特徴量抽出部１１５は、服の特徴量を抽出する。顔特徴量抽出部１１２は、顔特徴量を含む特徴量情報を顔特徴量保持部１５に記録する。服特徴量抽出部１１５は、服特徴量を含む特徴量情報を服特徴量保持部１６に記録する。結合部１１３は、上述の第一の一致判定処理から第四の一致判定処理の類似度の計算において、顔類似度計算部１１４に対して、顔特徴量に基づく類似度の計算を指示する。また、結合部１１３は、服類似度計算部１１６に対して、服特徴量に基づく類似度の計算を指示する。結合部１１３は、顔類似度計算部１１４から、顔特徴量に基づく類似度（顔類似度）を取得する。結合部１１３は、服類似度計算部１１６から、服特徴量に基づく類似度（服類似度）を取得する。そして、結合部１１３は、顔類似度と服類似度に基づく統計値（平均値）を用いて、第一の一致判定処理から第四の一致判定処理を行ってよい。また、結合部１１３は、顔類似度と服類似度のうちで、類似度の大きい類似度を用いて、第一の一致判定処理から第四の一致判定処理を行ってよい。あるいは、結合部１１３は、顔類似度と服類似度のうちで、類似度の小さい類似度を用いて、第一の一致判定処理から第四の一致判定処理を行ってよい。
【００５２】
図１７は、一致判定装置の機能ブロックを示す第五の図である。一致判定装置１は、図１７で示すように、図３で示した一致判定装置１の機能部に加えて、メタ情報評価部１１７と、メタ情報保持部１７を備えてよい。
【００５３】
図１８Ａおよび図１８Ｂは、一致判定装置が類似度の計算に用いる特徴量情報とメタ情報の概要を示す第一の図である。図１８Ａには、第一の映像データに対応するフレーム画像から解析対象の人物について抽出した顔特徴量とメタ情報との組み合わせが、示されている。図１８Ｂには、第二の映像データに対応するフレーム画像から解析対象の人物について抽出した顔特徴量とメタ情報の組み合わせが、示されている。
【００５４】
一致判定装置１は、図１８Ａおよび図１８Ｂで示すように、顔特徴量を含む特徴量情報と、メタ情報（時刻、映像データが撮影された地点、座標、などの属性情報）との関連が付くように、特徴量情報を顔特徴量保持部１５に記録し、メタ情報をメタ情報保持部１７に記録する。結合部１１３は、上述の第一の一致判定処理から第四の一致判定処理の類似度の計算において、メタ情報評価部１１７に対して、類似度の計算対象の２つの特徴量のメタ情報が対応するか否かを問い合わせる。メタ情報評価部１１７は、それら特徴量に関するメタ情報をメタ情報保持部１７から取得する。また、メタ情報評価部１１７は、メタ情報の一致度が所定の閾値未満であるなど、明らかに同一人物から得られたメタ情報でないと判断されない場合には、類似度計算を行ってよいことを結合部１１３へ出力する。結合部１１３は、メタ情報評価部１１７から類似度計算を行ってよいことを示す情報を取得した場合に限り、類似度の計算を顔類似度計算部１１４へ指示する。
【００５５】
このような処理によれば、同一人物でないことがメタ情報より明らかな場合は、特徴量の間の類似度計算をすることなく、精度よく解析対象の一致の評価を行うことができる。
【００５６】
図１９は、一致判定装置の機能ブロックを示す第六の図である。一致判定装置１は、図１９で示すように、図３で示した一致判定装置１の機能部や保持部の構成から、映像保持部１１や映像追跡部１１１の構成が削除され、画像群保持部１８をさらに備えた構成としてもよい。
【００５７】
各画像群保持部１８は、上述のステップＳ１０１〜ステップＳ１０３の処理が既に行われた結果のフレーム画像を、各画像群保持部１８のそれぞれに対応するカメラ２毎に、記憶する。例えば、管理者は、他の装置においてステップＳ１０１〜ステップＳ１０３の処理を行わせて、その結果得られたカメラ２毎のフレーム画像群を、各カメラ２のそれぞれに対応する画像群保持部１８に記録する。そして、一致判定装置１は、上述の処理と同様に、ステップＳ１０４以降の処理を行う。
【００５８】
図２０は、一致判定装置の機能ブロックを示す第七の図である。図２０には、図１５で示した一致判定装置１の機能部のうちで所定の構成を置き換えた構成が示されている。具体的には、顔特徴量抽出部１１２を第１特徴量抽出部１１２１に置き換えている。また、服特徴量抽出部１１５を第２特徴量抽出部１１５１に置き換えている。顔特徴量保持部１５を第１特徴量保持部１５１に置き換えている。服特徴量保持部１６を第２特徴量保持部１６１に置き換えている。顔類似度計算部１１４を第１特徴量類似度計算部１１４１に置き換えている。服類似度計算部１１６を第２特徴量類似度計算部１１６１に置き換えている。さらに、図１７を用いて説明したメタ情報保持部１７とメタ情報評価部１１７を加えて、一致判定装置１が構成される。
【００５９】
図１〜図１９を用いて説明においては、映像データに含まれる人物の特徴量を示す特徴量情報を用いて処理を行っている。一方、他の解析対象の複数の特徴量やメタ情報を用いて同様に処理を行ってもよい。例えば、映像データに含まれる車両などの移動体の特徴量（第１特徴量としての色、第２特徴量としての形状）、荷物などの移動物体などの特徴量（第１特徴量としての色、第２特徴量としての形状）を用いて同様の処理を行ってもよい。
【００６０】
図２１Ａおよび図２１Ｂは、一致判定装置が類似度の計算に用いる特徴量情報とメタ情報の概要を示す第二の図である。図２１Ａには、第一の映像データに対応するフレーム画像から解析対象の人物について抽出した顔特徴量と服特徴量とメタ情報との組み合わせが、示されている。図２１Ｂには、第二の映像データに対応するフレーム画像から解析対象の人物について抽出した顔特徴量と服特徴量とメタ情報の組み合わせが、示されている。
【００６１】
一致判定装置１は、第一特徴量である顔特徴量を含む第一特徴量情報と、第二特徴量である服特徴量を含む第二特徴量情報と、メタ情報（時刻、映像データが撮影された地点、座標、などの属性情報）との関連が付くように、第一特徴量情報を第１特徴量保持部１５１に記録し、第二特徴量情報を第２特徴量保持部１６１に記録し、メタ情報をメタ情報保持部１７に記録する。なお特徴量は解析対象の振動量、音、温度などであってもよい。
【００６２】
結合部１１３は、上述の第一の一致判定処理から第四の一致判定処理の類似度の計算において、メタ情報評価部１１７に対して、類似度の計算対象の２つの特徴量のメタ情報が対応するか否かを問い合わせる。メタ情報評価部１１７は、それら特徴量に関するメタ情報をメタ情報保持部１７から取得する。そして、メタ情報評価部１１７は、メタ情報の一致度が所定の閾値未満であるなど、明らかに同一人物から得られたメタ情報でないと判断されない場合には、第一特徴量と第二特徴量によるそれぞれの類似度計算を行ってよいことを結合部１１３へ出力する。結合部１１３は、メタ情報評価部１１７から類似度計算を行ってよいことを示す情報を取得した場合に限り、第一特徴量による類似度の計算を第１特徴量類似度計算部１１４１へ指示し、第二特徴量による類似度の計算を第２特徴量類似度計算部１１６１へ指示する。
【００６３】
このような処理によれば、解析対象の複数の特徴量とメタ情報とに基づいて、同一人物でないことがメタ情報より明らかな場合は、特徴量の間の類似度計算をすることなく、精度よく解析対象の一致の評価を行うことができる。
【００６４】
図２２は、一致判定装置の機能ブロックを示す第八の図である。一致判定装置１は、図２２で示すように、図２０で示した一致判定装置１の構成にさらに特定物体検出部１１８の機能を備えるようにしてもよい。特定物体検出部１１８は、映像保持部１１に記録される映像データにおいて、所望の物体の有無を検出する。例えば所望の物体とは、車両や荷物などであってよい。所望の物体の有無の検出手法には、公知の技術を用いてよい。特定物体検出部１１８は、映像データにおける所望の物体が映るフレーム画像の識別子等を、映像追跡部１１１へ出力する。映像追跡部１１１は、当該所望の物体のフレーム画像の識別子に基づいて、そのフレーム画像に映る解析対象である物体の座標や範囲を、詳細に特定する。
【００６５】
図２３は、一致判定装置の機能ブロックを示す第九の図である。一致判定装置１は図２３で示すように、図２０で示した一致判定装置１の構成に、さらに動物体指定部１１９の機能を備えるようにしてもよい。動物体指定部１１９は、ユーザインタフェースを介して、ユーザによる映像中の所望の動物体の位置の指定を取得する。動物体指定部１１９は、映像データにおけるフレーム画像中の所望の動物体の位置を、映像追跡部１１１へ出力する。映像追跡部１１１は、当該所望の物体のフレーム画像中の位置に基づいて、そのフレーム画像に映る解析対象である物体の座標や範囲を、詳細に特定する。
【００６６】
上述の各説明においては、一致判定装置１が、カメラ２から得られた映像データに基づいて、複数の映像データ間の解析対象の一致を評価している。しかしながら、一致判定装置１は、カメラ２以外の他のセンシング装置から得られたセンシング情報に基づいて、複数のセンシング情報間の解析対象の一致を評価してよい。カメラ２は、センシング装置の一態様である。また映像データは、センシング情報の一態様である。
【００６７】
図２４は、一致判定装置の最小構成を示す図である。この図が示すように、一致判定装置１は、少なくとも評価部１３１と判定部１３２とを備えるものであってよい。評価部１３１は、解析グループに含まれる解析対象についての１つまたは複数の特徴量から選択した選択特徴量を特定する。そして、評価部１３１は、異なる解析グループ間の選択特徴量の組み合わせに基づいて、複数の解析グループの間の解析対象が一致するか否かを評価する。判定部１３２は、評価が解析グループ間の解析対象の一致を示す場合、異なる解析グループそれぞれの解析対象を同一対象と判定する。
【００６８】
上述の一致判定装置１は内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述した各処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
【００６９】
上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
以上、実施形態（及び実施例）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（及び実施例）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。
【００７０】
この出願は、２０１８年１月１０日に出願された日本出願特願２０１８−００２２０７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。
【符号の説明】
【００７１】
１００・・・解析システム
１・・・一致判定装置
２・・・カメラ
１１・・・映像保持部
１２・・・追跡画像保持部
１３・・・特徴量保持部
１４・・・結合結果保持部
１５・・・顔特徴量保持部
１６・・・服特徴量保持部
１７・・・メタ情報保持部
１８・・・画像群保持部
１１０・・・映像取得部
１１１・・・映像追跡部
１１２・・・顔特徴量抽出部
１１３・・・結合部
１１４・・・顔類似度計算部
１１５・・・服特徴量抽出部
１１６・・・服類似度計算部
１１７・・・メタ情報評価部
１１８・・・特定物体検出部
１１９・・・動物体指定部
１１２１・・・第１特徴量抽出部
１１５１・・・第２特徴量抽出部
１１４１・・・第１特徴量類似度計算部
１１６１・・・第２特徴量類似度計算部
【図１】
2019138983.tif 000003
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６Ａ】
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【図１６Ｂ】
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【図１７】
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【図１８Ａ】
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【図１８Ｂ】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１Ａ】
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【図２１Ｂ】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【手続補正書】
【提出日】令和2年6月1日(2020.6.1)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
解析グループに含まれる解析対象についての１つまたは複数の特徴量から選択した選択特徴量を特定し、異なる解析グループ間の前記選択特徴量の組み合わせに基づいて、複数の前記解析グループの間の前記解析対象が一致するかを評価する評価手段と、
前記評価が前記解析グループ間の前記解析対象の一致を示す場合、前記異なる解析グループそれぞれの前記解析対象を同一対象と特定する判定手段と、
を備える一致判定装置。
【請求項２】
前記評価手段は、前記解析グループに含まれる解析対象についての複数の特徴量の類似度に基づく階層構造を前記解析グループごとに生成し、前記解析グループの階層構造の各最上位ノードの次の階層を示す第一階層のノードを示す各特徴量間の一致を評価し、当該評価において一致した前記第一階層の各特徴量につながる次階層の前記解析グループの階層構造における各特徴量の一致を評価する処理を下層ノードに向けて順に行って所定階層において他の解析グループとの間の類似度が所定の閾値以上の特徴量を示す前記選択特徴量を特定し、
前記判定手段は、異なる前記解析グループの階層構造の前記所定階層におけるノードを示す各特徴量が前記解析グループ間で一致を示す場合、それら異なる解析グループそれぞれの前記解析対象を同一対象と特定する
請求項１に記載の一致判定装置。
【請求項３】
前記評価手段は、前記解析グループそれぞれに含まれる解析対象の各特徴量情報と、階層構造の最上位ノードと各階層ノードに対して下位階層に連れて昇順となる予め設定した一致評価閾値と、に基づいて類似度に基づく前記階層構造を生成し、その階層構造において、所定の一致評価閾値を示す階層ノードを最上位ノードとする部分階層構造に含まれる各ノードの特徴量を前記選択特徴量と特定し、それら選択特徴量が一致すると評価し、
前記判定手段は、前記階層構造において前記所定の一致評価閾値を示す階層ノードを最上位ノードとする部分階層構造に含まれる各ノードの特徴量の示す前記解析対象を同一対象と判定する
請求項１に記載の一致判定装置。
【請求項４】
前記評価手段は、前記解析グループそれぞれに含まれる解析対象の各特徴量情報、階層構造の最上位ノードと各階層ノードに対して下位階層に連れて昇順となる予め設定した一致評価閾値と、に基づいて類似度に基づく階層構造を生成し、その階層構造において、所定の一致評価閾値を示す階層ノードを最上位ノードとする部分階層構造に含まれる各ノードの特徴量情報のうち同じ解析グループの特徴量情報を特定して、当該同じ解析グループの特徴量情報によるグループ部分階層構造を前記解析グループ毎に生成し、
前記評価手段は、前記解析グループ毎のグループ部分階層構造の最上位ノードの次の階層を示す第一階層のノードを示す各特徴量の前記解析グループ間の一致を評価し、当該評価において一致した前記第一階層の各特徴量情報につながる次階層の各特徴量情報の特徴量による前記解析グループ間の一致の評価を下層ノードに向けて順に行い、所定の階層において他の解析グループとの間の類似度が所定の閾値以上の特徴量を示す前記選択特徴量を特定し、
前記判定手段は、異なる前記解析グループのグループ部分階層構造の前記所定の階層のノードを示す各特徴量が前記解析グループ間において一致を示す場合、前記異なる解析グループそれぞれの前記解析対象を同一対象と特定する
請求項１に記載の一致判定装置。
【請求項５】
前記評価手段は、前記特徴量に含まれる属性に基づいて、前記解析グループに含まれる解析対象の特徴量を判定して前記解析対象が一致するかの評価に用いる
請求項１から請求項４の何れか一項に記載の一致判定装置。
【請求項６】
前記評価手段は、前記特徴量に含まれる複数の異なる特徴量に基づいて前記解析対象が一致するかを評価する
請求項１から請求項５の何れか一項に記載の一致判定装置。
【請求項７】
前記解析対象を動画像に含まれる動体に基づいて特定する追跡手段と、
を備える請求項１から請求項６の何れか一項に記載の一致判定装置。
【請求項８】
前記解析対象である特定物体を動画像から特定する特定物体検出手段と、
を備える請求項１から請求項７の何れか一項に記載の一致判定装置。
【請求項９】
解析グループに含まれる解析対象についての１つまたは複数の特徴量から選択した選択特徴量を特定し、異なる解析グループ間の前記選択特徴量の組み合わせに基づいて、複数の前記解析グループの間の前記解析対象が一致するかを評価し、
前記評価が前記解析グループ間の前記解析対象の一致を示す場合、前記異なる解析グループそれぞれの前記解析対象を同一対象と特定する
を備える一致判定方法。
【請求項１０】
一致判定装置のコンピュータを、
解析グループに含まれる解析対象についての１つまたは複数の特徴量から選択した選択特徴量を特定し、異なる解析グループ間の前記選択特徴量の組み合わせに基づいて、複数の前記解析グループの間の前記解析対象が一致するかを評価する評価手段、
前記評価が前記解析グループ間の前記解析対象の一致を示す場合、前記異なる解析グループそれぞれの前記解析対象を同一対象と特定する判定手段、
として機能させるプログラム。
【国際調査報告】
2019138983.tif 000030
2019138983.tif 000031