(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
得られた画像から画像内に存在する人の人数を計測する人数計測方法であって、
画像に写る領域内に直立する矩形を所定角度傾けた傾斜矩形によって人を幾何的に近似し、実空間の所定の高さにおける、画素それぞれに対応する視体積の、前記傾斜矩形と同じ各角度傾けた面に対する断面積である基準表面積を予め求めておく基準表面積算出ステップと、
人数計測を行う対象の画像から前景領域を検出する前景検出ステップと、
前記前景領域における前記基準表面積を積算した結果を用いて前記画像内に存在する人の人数を算出する人数算出ステップと
を有することを特徴とする人数計測方法。
【請求項２】
得られた画像から画像内に存在する人の人数を計測する人数計測装置であって、
画像に写る領域内に直立する矩形を所定角度傾けた傾斜矩形によって人を幾何的に近似し、実空間の所定の高さにおける、画素それぞれに対応する視体積の、前記傾斜矩形と同じ各角度傾けた面に対する断面積である基準表面積を予め求めておく基準表面積算出手段と、
人数計測を行う対象の画像から前景領域を検出する前景検出手段と、
前記前景領域における前記基準表面積を積算した結果を用いて前記画像内に存在する人の人数を算出する人数算出手段と
を備えることを特徴とする人数計測装置。
【請求項３】
コンピュータに、請求項１に記載の人数計測方法を実行させるための人数計測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カメラで撮影された映像（画像系列）を利用して、その場にいる人の数を計測する人数計測方法、人数計測装置及び人数計測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
カメラ映像からの人数計測の従来技術は大きく以下の３つのアプローチに分類することができる。１番目は検出ベースの手法であり、人の顔、上半身、全身などの特定の形状を検出しカウントするものである（例えば、非特許文献１参照）。２番目は追跡ベースの手法であり、画像中の特徴点を時空間ボリューム（画像２次元＋時間１次元）内でクラスタリングし、クラスタの数を人数とする方法などがある（例えば、非特許文献２参照）。３番目は特徴量ベースの手法であり、背景差分やテクスチャ解析などから得られた低レベル画像特徴量と人数との対応関係を事例学習により獲得しておき、これに基づき人数推定を行うものである（例えば、非特許文献３参照）。
【０００３】
このうち１番目の検出ベースの手法は、人がまばらに写っている場合には正確な計測が可能であるものの、混雑時、画像上で人と人が接近もしくは重畳するような状況においては、擬似形状や隠れが多数発生するため不安定となる。また、２番目の追跡ベースの手法も混雑時には特徴点の検出および対応付けが困難となることにより、やはり不安定となる。また、検出ベースの手法および追跡ベースの手法は一般に計算コストが大きく、限られた計算リソース（限られた台数の計算機）で多数のカメラ画像を処理することは難しい。
【０００４】
これに対して３番目の特徴量ベースの手法は、前景検出やテクスチャ解析が局所的な処理により実現できることから、混雑時でも比較的安定している。しかし、既存の特徴量ベースの手法では、カメラ毎に大量の事例データを集め特徴量と人数の対応付けを行っておく必要があり、多数の拠点での計測が必要な場合には、そのコストが問題となる。また、これら代表的な３つのアプローチとは別に、画像上の面積と実空間上の面積の関連付けに基づく人数推定技術が提案されている（例えば、非特許文献４参照）。
【０００５】
この方法では、人物の形状（見え方）を、床面上に直立する矩形で近似し、さらに各画素の実空間における広がり具合を事前のカメラキャリブレーション結果に基づいて算出し、この矩形と各画素の広がり具合との間に成り立つ幾何的な性質を活用することで、個人個人を検出することなく、前景検出結果のみからの人数推定を実現している。この方法では、事前のカメラキャリブレーションさえ行えば、事前の事例データ収集が不要であり、また個人個人の検出が困難な場合でも一定の精度で人数を推定できるというメリットがある。またこの方法は、計測時の処理は前景検出処理が大半を占め他の処理量が少ないため、少ない計算リソースでの実行が可能となる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Sheng-Fuu Lin, Jaw-Yeh Chen, Hung-Xin Chao," Estimation of Number of People in Crowded Scenes using Perspective Transformation "IEEE Transactions on Man and Cybernetics,Part A, Volume 31, Issue 6, pp.645-654,2001.
【非特許文献２】T.Zhao,R.Nevatia,"Tracking Multiple Humans in Crowded Environment", Proceedings2 of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, vol.2, pp. II-406-II-413, 2004.
【非特許文献３】A.N. Marana, L.F. Costa, R.A. Lotufo, S.A. Velastin," On the Efficacy of Texture Analysis for Crowd Monitoring ", Proceedings of the International Symposium on Computer Graphics, Image Processing, vol.6, pp.3521-3524, 1998.
【非特許文献４】H. Arai, I. Miyagawa, H. Koike, M. Haseyama," Estimating Number of People Using Calibrated Monocular Camera Based on Geometrical Analysis of Surface Area ", IEICE transactions on fundamentals of electronics, communications and computer sciences 92(8),1932-1938, 2009-08-01
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、非特許文献４に記載の人数計測の方法にあっては、前述したように床面上の直立矩形を人物の見え方のモデルとして利用しており、高い位置に設置されたカメラの真下付近（画像の下部）においてはこの矩形モデルと実際の人の見え方が大きく異なるため、カメラの真下付近では人数を正しく計測できないという問題がある。そのため、実用するためには、画像の一部を使用しないようにして人数計測を行う必要があり、カメラの視野全体を利用することができないという問題がある。
【０００８】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、カメラで撮像された画像の全体から効率よくその場にいる人の人数を計測することができる人数計測方法、人数計測装置及び人数計測プログラ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】
【０００９】
本発明は、得られた画像から画像内に存在する人の人数を計測する人数計測方法であって、画像に写る領域内に直立する矩形を所定角度傾けた傾斜矩形によって人を幾何的に近似し、実空間の所定の高さにおける、画素それぞれに対応する視体積の、前記傾斜矩形と同じ各角度傾けた面に対する断面積である基準表面積を予め求めておく基準表面積算出ステップと、人数計測を行う対象の画像から前景領域を検出する前景検出ステップと、前記前景領域における前記基準表面積を積算した結果を用いて前記画像内に存在する人の人数を算出する人数算出ステップとを有することを特徴とする人数計測方法である。
【００１１】
本発明は、得られた画像から画像内に存在する人の人数を計測する人数計測装置であって、画像に写る領域内に直立する矩形を所定角度傾けた傾斜矩形によって人を幾何的に近似し、実空間の所定の高さにおける、画素それぞれに対応する視体積の、前記傾斜矩形と同じ各角度傾けた面に対する断面積である基準表面積を予め求めておく基準表面積算出手段と、人数計測を行う対象の画像から前景領域を検出する前景検出手段と、前記前景領域における前記基準表面積を積算した結果を用いて前記画像内に存在する人の人数を算出する人数算出手段とを備えることを特徴とする人数計測装置である。
【００１３】
本発明は、コンピュータに、前記人数計測方法を実行させるための人数計測プログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、カメラで撮像された画像の全体から効率よくその場にいる人の人数を計測することができるため、カメラの視野全体を効率よく使用して人数計測を行うことが可能になり、人数計測の精度を向上することができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】正立矩形モデルを用いた人数計測アルゴリズムを説明するための模式図である。
【図２】基準表面積の算出方法を示す図である。
【図３】正立矩形モデルの問題点を示す説明図である。
【図４】本発明において用いる幾何モデルを示す説明図である。
【図５】本発明の傾斜矩形モデルを用いた場合の計算例を示す説明図である。
【図６】本発明の一実施形態の構成を示すブロック図である。
【図７】図６に示す人数計測装置の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態による人数計測装置を説明する。まず、本発明の技術内容の理解を容易にするため、図面を参照して、非特許文献４に記載された人数計測の処理方法について説明する。図１は、非特許文献４に記載の正立矩形モデルを用いた人数計測アルゴリズムを説明するための模式図である。なお、非特許文献４の図、説明、表記と、ここでの記述は部分的に異なる部分があるが、本質的には同じである。
【００１７】
実空間における床面上の座標を（Ｘ，Ｙ）で表記、高さ方向をＺで標記し、床面の高さをＺ＝０とする。また、カメラの設置高さをＴｚとする。また人物の幾何モデルを、床面上に直立する矩形で表現する。なおこの矩形はカメラの方向に正面を向けている（正対している）ものとする。この矩形の実空間における高さをＨ、幅をＤとする。したがって、この矩形の実空間における面積をＳ０とすると、Ｓ０＝ＨＤとなる。また画像上の座標を（ｘ，ｙ）で表し、各画素（ピクセル）は（ｘ，ｙ）のｘ，ｙの整数値で指定される。
【００１８】
図２は、基準表面積の算出方法を示す図である。図２の左下に示すようにあるピクセル（ｘ，ｙ）について、画像座標上でその１画素が占める範囲を、上下左右の画素との中間であると考え、（ｘ−１／２，ｙ−１／２）、（ｘ−１／２，ｙ＋１／２）、（ｘ＋１／２，ｙ＋１／２）、（ｘ＋１／２，ｙ−１／２）の周囲４点で囲まれる矩形を実空間に投影した場合の立体を考える。カメラの各画素と実空間との関係は、事前のカメラキャリブレーションとして、焦点距離や歪パラメータといった内部パラメータと、カメラの位置と向きを表す外部パラメータを取得しておくことで、定量的に計算することができる。
【００１９】
この具体的な方法は非特許文献４および参照文献「宮川他、“  映像からの人数推定における遺伝的アルゴリズムを使ったカメラパラメータの調整”，日本知能情報ファジィ学会誌：journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics 21(1), 41-55, 2009.」、また、そこから引用される文献を始めとして、様々な文献に記載されており、汎用的な技術であるので、ここではその詳細は省略する。
【００２０】
この立体の床面の高さＺ＝０における垂直断面積（カメラに正対する面上での面積）を、ここでは基準表面積と呼ぶこととし、＾Ｓ（ｘ，ｙ）（＾はＳの上に付く、以下同様）と表記する。この基準表面積は、図２の右下に示すように、前述した周囲４点が床面Ｚ＝０と交差する点を算出し、この４つの交差点から成る四角形の面積ｓＦＬ（ｘ，ｙ）を求め、さらに、画素（ｘ，ｙ）に対応する実空間上の直線と床面Ｚ＝０のなす角度αとから、
【数１】
0006023678.tif 000002
として近似的に求めることができる（画像座標（ｘ，ｙ）に対応する実空間の水平面との交点を求める計算は、前述の参考文献等を参照）。なお、自明のことではあるが、上記視体積に対して垂直平面で切った場合の断面積を直接計算することで基準表面積＾Ｓ（ｘ，ｙ）を求めることもできる。
【００２１】
次に、図１のように、床面上（Ｘ，Ｙ）の位置にある矩形について、画素（ｘ，ｙ）に対応する視体積（立体）の断面積ｓ（ｘ，ｙ，Ｘ，Ｙ）を考える。いまこの断面が、実空間において床面からｕの高さにあるとすると、簡単な比の問題を解くことで、
【数２】
0006023678.tif 000003
の関係を得る。ここで、この矩形上の座標系（ｕ，ｖ）を図２に示すようにとると、ｓ（ｘ，ｙ，Ｘ，Ｙ）はその定義から、画像座標上（ｘ，ｙ）の単位面積と（ｕ，ｖ）上で対応する面積との変換係数になっており、それぞれの座標（ｘ，ｙ）、（ｕ，ｖ）が稠密である場合には、
【数３】
0006023678.tif 000004
と書くことができる。
【００２２】
ここで図１の左下のように、画像上の矩形領域に含まれる画素（その集合をｆ１とする）に対し、基準表面積＾Ｓ（ｘ，ｙ）の和を考える。この和を積分で近似し、式（２）、式（３）を代入することで、
【数４】
0006023678.tif 000005
と解析的に計算可能な積分となる。この積分を計算することで、
【数５】
0006023678.tif 000006
を得る。
【００２３】
上記の導出及びこの式を見てわかるように、この基準表面積＾Ｓ（ｘ，ｙ）の一人分の矩形領域（画像上の領域）に関する和は、矩形の実空間における位置（Ｘ，Ｙ）に依存せず、同じ値つまり不変量となっている。この原理を用い、画像上の全前景領域（その集合をＦ）を検出し、その前景領域Ｆに対する＾Ｓ（ｘ，ｙ）の和を算出し、上記のＳｕｎｉｔで除することで、画像内の人数の推定値Ｎは、
【数６】
0006023678.tif 000007
として求めることができる。
【００２４】
カメラが固定された後、カメラキャリブレーションを行うことで、基準表面積＾Ｓ（ｘ，ｙ）およびＳｕｎｉｔを算出することができる（初期設定時の処理）。計測時には、入力されるフレーム画像系列から前景検出を行い、得られた前景領域に対して式（６）を適用することで、フレーム画像内の推定人数を得ることができる。なお前景検出処理は、既に様々な方式が提案、利用されているが、ここではその具体的な方法は限定しない。
【００２５】
次に、非特許文献４に記載の方法の問題点について説明する。前述した方法では人物を床面上に直立する矩形で近似しているが、このモデルの場合には、図３のように、カメラの直下付近において２つの問題が発生する。図３は、正立矩形モデルの問題点を示す説明図である。一つは、カメラ直下付近で前述の基準表面積が極めて大きな値をとる（発散する）ため計算精度が低下すること、もう一つは、カメラ直下付近では、矩形モデルと実際の人物の見え方、画像上の面積が大きく異なるため、さらに大きな誤差を発生させる、という問題である。このように、非特許文献４に記載の方法は、カメラの真下付近では、誤差が大きくなる。
【００２６】
次に、本発明の人数計測装置の処理方法について説明する。前述した問題を解決するため、本発明では図４に示す幾何モデルを使用する。図４は、本発明において用いる幾何モデルを示す説明図である。すなわち、非特許文献４の方法では直立していた矩形を、カメラから離れる方向へ一定の角度βだけ傾けた矩形モデルを用いる。ここで、非特許文献４の方法の直立矩形は高さがＨであったが、図４の右上のように、傾いた状態での床面からの高さがＨとなるような矩形とする。以下、このように一定角度傾けた矩形を傾斜矩形と呼ぶこととする。
【００２７】
画素（ｘ，ｙ）に対応する床面での投影面積ｓＦＬ（ｘ，ｙ）、および画素（ｘ，ｙ）と床面がなす角度αは非特許文献４の方法と同様にして求めることができる。図４の上図のように、高さＺ＝０における画素（ｘ，ｙ）に対応する視体積の、角度βだけ傾いた面に対する断面積を基準表面積＾Ｓ（ｘ，ｙ）とする。この場合の基準表面積は、図４右下の図において、角度α、βで長さｐとｑの比
を求めることで、
【数７】
0006023678.tif 000008
として近似的に算出することができる。
【００２８】
ｐとｑの比は、図４の右下においてｐとｑを２辺に持つ三角形を考えて、正弦定理を適用することで求めることができる。具体的には正弦定理、
【数８】
0006023678.tif 000009
および式（７）より、
【数９】
0006023678.tif 000010
となる。
【００２９】
角度αは画素（ｘ，ｙ）と床面とのなす角度であり画素毎に異なるため、α（ｘ，ｙ）  と表記できる。一方、角度βは矩形の傾斜角度であり固定値である。この角度βは、傾斜矩形を真上から見た時の面積が、実際の人物を真上から見た時と近い大きさとなるように設定すればよい。
【００３０】
次に、図４のように、床面上（Ｘ，Ｙ）の位置にある傾斜矩形について、画素（ｘ，ｙ）に対応する視体積（立体）の断面積ｓ（ｘ，ｙ，Ｘ，Ｙ）を考える。いまこの断面が、実空間において床面からｕの高さにあるとすると、非特許文献４の方法と同様に
【数１０】
0006023678.tif 000011
となる。
【００３１】
この傾斜矩形上の座標系（ｕ′，ｖ）を図２のようにとると、非特許文献４の方法と同様に、
【数１１】
0006023678.tif 000012
と書くことができる。
【００３２】
一方、鉛直方向の座標ｕと傾斜矩形上の座標ｕ′には、
【数１２】
0006023678.tif 000013
の関係があるため、
【数１３】
0006023678.tif 000014
となる。
【００３３】
ここで、この傾斜矩形（一つ）に対応する画像上の領域（その集合をｆ１とする）に対し、基準表面積＾Ｓ（ｘ，ｙ）の和を考えると、
【数１４】
0006023678.tif 000015
となる。ここでＳｕｎｉｔは、式（５）と同じものである。
【００３４】
したがって、角度βだけ傾いた傾斜矩形の場合は、各画素に対する基準表面積＾Ｓ（ｘ，ｙ）を式（９）で算出しておき、計測時には、検出された画像上の全前景領域Ｆに対して
【数１５】
0006023678.tif 000016
を計算することで、画像内人数の推定値Ｎを算出することができる。
【００３５】
このように、人物を表現する矩形を傾斜矩形で近似することで、カメラ直下であっても矩形が一定の面積を持つことになり、より実際の人物の見え方に近くなるとともに、式（９）、式（１５）からもわかるようにカメラ直下（つまりα＝０付近）でもこれらの計算が発散しなくなるため、数値計算の精度を良好に保つことができる（図５参照）。図５は、本発明の傾斜矩形モデルを用いた場合の計算例を示す説明図である。
【００３６】
前述したようにαは画素（ｘ，ｙ）を実空間に投影した直線と水平面（床面など）とがなす角度としているので、カメラ前方の遠方から手前に（カメラに）近づくにつれ値が大きくなり、カメラ直下で最大値π／２をとる。さらにカメラの手前（距離がマイナス）になるとαの値は減少に転じる。このようにαをとり、またβを正の固定値とすることで図５の上図のように傾斜矩形を設定していることになる（常にカメラの直下に対して矩形の上部が遠方に傾斜する形）。βが０でなければ、（α−β）はπ／２に到達することはなく、したがって式（９）の分母は０になることがなく式（９）は発散しない。
【００３７】
次に、本発明の実施形態による人数計測装置の構成を説明する。図６は同実施形態の構成を示すブロック図である。図６に示す人数計測装置は、コンピュータ装置によって構成し、処理機能部として、事前の初期設定を行う初期設定部１と、計測時の処理を行う計測部２とを備えている。画像出力部３は、カメラ、映像再生装置、映像記録媒体等から構成し、処理対象の画像を出力する。
【００３８】
フレーム画像入力部１１は、画像出力部３から出力される画像を入力し、フレーム毎に１つの画像にしたフレーム画像を出力する。カメラキャリブレーション部１２は、フレーム画像入力部１１から出力するフレーム画像を入力して、カメラ（画像出力部３）のキャリブレーションを行い、外部と内部のカメラパラメータを出力する。基準表面積データ算出部１３は、基準表面積データを算出し、計測部２へ出力する。
【００３９】
フレーム画像入力部２１は、画像出力部３から出力される画像を入力し、フレーム毎に１つの画像にしたフレーム画像を出力する。基準表面積データ読み込み部２２は、基準表面積データ算出部１３から出力する基準表面積データを読み込み、読み込んだ基準表面積データを出力する。前景検出部２３は、フレーム画像入力部２１から出力するフレーム画像から前景を検出し、前景画像を出力する。基準表面積積算部２４は、基準表面積データ読み込み部２２から出力する基準表面積データと、前景検出部２３から出力する前景画像を入力し、基準表面積を積算し、基準表面積の積算値を出力する。人数算出部１５は、基準表面積積算部２４から出力する基準表面積の積算値を入力し、画像処理によって画像内人数を求め、この画像内人数を出力する。
【００４０】
次に、図７を参照して、図６に示す人数計測装置の動作を説明する。図７は、図６に示す人数計測装置の動作を示すフローチャートである。人像計測処理は、初期設定部１が行う事前の初期設定処理と、計測部２が行う計測時の処理とに分けることができる。ここでは、画像出力部３が動画を撮像することができるカメラであるものとして説明する。
【００４１】
初期設定時の処理は、カメラ（画像出力部３）を固定した後に行う。まず設置したカメラで、特定の被写体（グリッドパターンや、大きさが既知の構造物等）を撮影し、フレーム画像入力部１１は、この画像を入力し（ステップＳ１）、カメラキャリブレーション部１２へ出力する。
【００４２】
次に、カメラキャリブレーション部１２は、フレーム画像入力部１１から出力するフレーム画像を用いてカメラキャリブレーションを行う（ステップＳ２）。ここでのカメラキャリブレーションは、カメラの内部パラメータ（焦点距離、アスペクト比、歪係数など）と外部パラメータ（床面座標系を基準とした場合のカメラ位置とカメラの向き（角度））の両方を求める必要がある。なおカメラキャリブレーションの方法は様々な方法が既に提案されており、実用可能な公開ソフトウェアも多数存在しているため、ここではその具体的な方法の説明は省略する。
【００４３】
次に、基準表面積データ算出部１３は、カメラキャリブレーション部１２から出力するカメラキャリブレーション結果に基づき、傾斜矩形に対する基準表面積を式（９）、式（６）により算出する（ステップＳ３）。ここで矩形の傾斜角度βの値は、真上から見た場合の面積が実際の人物に近くなるよう事前に設定しておいたものである。またＨ、Ｄ、Ｓ０の値は、人の平均的な体格および見えから経験的に設定する（例えば、Ｈ＝１．７ｍ，Ｄ＝０．３ｍ、Ｓ０＝１．７×０．３＝０．５１と設定する）。基準表面積は、画像の各画素（ｘ，ｙ）に対して一つずつ計算される。計算された基準表面積データを保存し、初期設定処理を終了する。
【００４４】
次に、人数計測を行う際の処理動作を説明する。計測時には、まず、フレーム画像入力部２１は、カメラ（画像出力部３）から出力する画像を入力し（ステップＳ１１）、前景検出部２３に対して次のフレーム画像を出力する。これを受けて、前景検出部２３は、入力されたフレーム画像系列に対して、背景差分処理によって前景検出処理を行う（ステップＳ１２）。固定されたカメラの画像系列における前景検出処理は様々な方法が提案されており、ここではその方法は限定しない。そして、基準表面積積算部２４は、傾斜矩形に対する基準表面積データを入力するとともに、検出された前景画素の全てに対して、対応する基準表面積の値を加算していく（ステップＳ１３）。そして、人数算出部１５は、加算された基準表面積の値を用いて、式（１５）により、画像内の人数推定値Ｎを算出する（ステップＳ１４）。計測部２は、図７に示すステップＳ１１〜Ｓ１４の処理を終了まで繰り返し実行する（ステップＳ１５）。
【００４５】
以上説明したように、前述した実施形態による人数計測装置によれば、大量の事例データ（学習データ）を集めなくとも、比較的人の多い状況における人数計測を、カメラの真下付近を含む広い範囲に対して行うことが可能となる。これにより、例えば、駅のコンコースなどに設置した下向きもしくは斜め下向きのカメラを利用して、コンコース全体の人数を推定する等、これまで困難だった場面での人数計測を、安価に実施できるようになる。
【００４６】
前述した実施形態における人数計測装置をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、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く、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であってもよく、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されるものであってもよい。
【００４７】
以上、図面を参照して本発明の実施の形態を説明してきたが、上記実施の形態は本発明の例示に過ぎず、本発明が上記実施の形態に限定されるものではないことは明らかである。したがって、本発明の技術思想及び範囲を逸脱しない範囲で構成要素の追加、省略、置換、その他の変更を行ってもよい。
【産業上の利用可能性】
【００４８】
カメラで撮影された映像（画像系列）を利用して、その場にいる人の数を計測することが不可欠な用途に適用できる。
【符号の説明】
【００４９】
１・・・初期設定部、１１・・・フレーム画像入力部、１２・・・カメラキャリブレーション部、１３・・・基準表面積データ算出部、２・・・計測部、２１・・・フレーム画像入力部、２２・・・基準表面積データ読み込み部、２３・・・前景検出部、２４・・・基準表面積積算部、１５・・・人数算出部、３・・・画像出力部
【図１】
0006023678.tif 000017
【図２】
0006023678.tif 000018
【図３】
0006023678.tif 000019
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
0006023678.tif 000023