(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
法線ベクトルを利用した画像処理技術で撮影画像を画像処理して模式的映像を形成し、これを評価対象として標準モデルを用いて評価する画像処理装置において、
大人認識手段、大人判定手段、子供認識手段、子供判定手段とこれらを制御する制御手段を備え、さらに、大人評価用の大人標準モデルと子供評価用の子供標準モデルを備え、
上記大人標準モデルを用いて評価対象を評価して大人評価点を求め、評価基準以上であるとき大人と認識して大人評価データを作成し、
そしてまた、上記子供標準モデルを用いて評価対象を評価して子供評価点を求め、評価基準以上であるとき子供と認識して子供評価データを作成し、
評価点の確かさに応じて上記評価点を加重して、大人加重評価データと子供加重評価データを作成し、上記大人加重評価データと子供加重評価データを加重評価点が大きい順に並べ替えて加重評価データ並べ替え表を作成し、
大人加重評価データに基づいて大人と判定し、
位置的に大人評価対象に近接している子供評価対象の子供加重評価データを上記加重評価データ並べ替え表から削除し、
削除されずに残された子供加重評価データに基づいて子供と判定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
身長を上記大人と子供の区分基準とし、所定以上の身長の人物を大人、所定未満の身長の人物を子供とみなして大人と子供を区分することを特徴とする請求項１の画像処理装置。
【請求項３】
大人と子供の区分けの身長基準が１４０ｃｍ以上１５０ｃｍ以下であることを特徴とする請求項２の画像処理装置。
【請求項４】
子供評価対象が大人評価対象に位置的に近接しているかを、これらの評価対象の位置の子供標準モデル、大人標準モデルをそれぞれ配置して、そのとき、子供標準モデルが大人標準モデル範囲に内包されるか否かによって判断することを特徴とする請求項１の画像処理装置。
【請求項５】
大人評価基準、子供評価基準を定め、これらの評価基準が上下に調整可能であり、
大人・子供の識別の割合が実際の大人と子供の割合に合うように上記評価基準を調整する調整機構を備えていることを特徴とする請求項１、請求項２、請求項３又は請求項４の画像処理装置。
【請求項６】
上記大人評価点の加重係数が子供評価点に対する加重係数の２倍以上であることを特徴とする請求項１の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願の発明は、撮影画像を画像処理して画像内の大人と子供を共に認識し識別する画像処理装置に関するものであり、高い精度で大人と子供を識別し、動物園や遊園地などの出入り人数等について大人と子共を区分して計測することができ、大人と子供それぞれの入場者数を測定してその測定データを評価し処理し管理するのに極めて有効なものである。
【背景技術】
【０００２】
ＩＴＶカメラの撮影画像を解析して人を認識する画像処理装置は従来公知である。そして、その画像処理技術の一つとして法線ベクトルを用いたものがある。これはいわゆるベクトル焦点法による画像処理技術であり、画像処理が比較的簡便で、しかも人を認識する精度も比較的に高いという特性を有する。
他方、遊園地などのように子供の出入りが比較的多いところでは子供入場者数を把握し評価し予測する等のために大人と子供を別々に計測する必要があるが、これに応え得る適切で簡便な技術は見当たらない。
【０００３】
〔従来技術〕
ところで、ＩＴＶカメラによる撮影画像を取り込み、法線ベクトルを用いる画像処理技術で処理し、標準モデルを用いてその類似性を評価して人物を認識する画像処理技術（従来技術１）は特許第３４０６５８７号公報（特許文献１）、特許第３３９０４２６号公報（特許文献２）に記載されており既に周知である。
さらに、上記従来技術１の応用技術として商品関心度計測装置に関するもの（従来技術２）が特許第４７５３９７５号公報（特許文献３）に記載されている。
【０００４】
上記従来技術１（前提技術）はＩＴＶカメラによる撮影画像中の影像から人物を認識し監視エリアの通過人数を計測するもので、これにより通過人数の時刻毎の分布、通過者個々の移動速度、またその移動経路等の情報収集に有効なものである。また、上記従来技術２はデパート等の展示品に対する観客の関心度合を測定するものであり、展示品の前を通過する移動速度が一定以下であり、かつ、展示品の前に一定時間以上滞在した人物をその展示品に強い関心がある者と見なし、その通過速度、滞在時間によって関心度合を計り、これを多数のランクに区分し、そのランク毎の人数を集計し、これらの収集データを加工して種々のデータを収集できるもので、展示品の観客の挙動を客観的に測定することがきるものである。
【０００５】
〔従来技術１の構成〕
従来技術１は本願発明の前提技術であるから、このものの画像処理による人物認識装置の構成を示せば、その概略は図９に示すとおりであり、画像処理装置Ａ１、登録装置Ｂ１によるものである。そして、画像処理装置Ａ１に登録装置Ｂ１が接続されており、登録装置Ｂ１にデータ加工手段Ｃ１が接続されており、このデータ加工手段Ｃ１に出力手段Ｅ１が接続されており、さらに、これらの画像処置装置Ａ１、登録装置Ｂ１、データ加工手段Ｃ１に操作手段Ｄ１が接続されている。
上記画像処理装置Ａ１は画像解析手段１０１、人物認識手段１０２を備えており、登録装置Ｂ１は計数手段１０３、登録手段１０４を備えている。
そして、画像処理装置Ａ１は、ベクトル焦点法による画像処理技術で画像処理し、標準モデルを用いて評価してその評価点が閾値（評価基準）以上のとき人物と認識し人検出信号を発信する。
【０００６】
また、登録装置Ｂ１は上記人検出信号を計数して登録し、データ加工手段Ｃ１は登録装置Ｂ１に登録された情報を読み出して種々に加工し、これを出力手段（表示手段、プリンタ等）Ｅ１に出力する。
さらに、操作手段Ｄ１は画像処理装置Ａ１、登録装置Ｂ１、データ加工手段Ｃ１に設定情報、制御情報を送信してこれらを制御する。
【０００７】
〔従来技術１の動作〕
図１１に示すようにＩＴＶカメラによる撮影画像が取り込まれると（Ｓ１）、その撮影画像が解析され（Ｓ２）、画像処理して形成される模式的映像について標準モデル（図１０（ａ）参照）による評価をし（Ｓ３）、評価点が閾値（評価基準）以上であるとき（Ｓ４）これを人物と認識し（Ｓ５）、人物と認識したものの数を計測し（Ｓ６）、これを登録する（Ｓ７）。このとき標準モデルによる評価が終了していなければ（Ｓ８）ステップＳ３に戻り、これが終了するまで繰り返される。そして、標準モデルによる評価が終了する（Ｓ８）と動作は終了する（Ｓ９）。
なお、ステップＳ４において評価点が閾値（評価基準）未満であるときはステップＳ８に進む。そして、標準モデルによる評価が終了していないときはステップＳ３に戻り、終了していると動作は終了する（Ｓ９）。
【０００８】
〔従来技術１における人物認識について〕
さらに、従来技術１（前提技術）による人物認識の要点を簡単に説明すれば次の通りである。
この法線ベクトルを用いた画像処理技術による評価は、評価対象（模式的映像）についての標準モデルによる近似性の評価であり、そして、撮影画像を画像処理して形成される模式的映像（評価対象）について標準モデルによる近似性を評価し、その評価点（ベクトル焦点領域内に正解点が集まった割合）が閾値（評価基準）以上であるとき、その評価対象（模式的映像）は標準モデルと近似するものと見なし、これを人と認識するものである。
【０００９】
〔従来技術１の説明における用語について〕
次いで、従来技術１の上記説明における用語について簡単に説明する。
上記の「標準モデル」は図１０（ａ）に図示されているようなもので、特許文献１の記載における「標準物体像」の輪郭を模式的に描いた、コンピュータによる画像処理上の仮想のものであり、
そして、従来技術１（前提技術）による人物認識の要点説明を簡便にする便宜のためのものである。
また、上記の「模式的映像」は図１０（ｂ）に図示されているようなもので、特許文献１の記載における「認識すべき物体像」（評価対象）の輪郭を模式的に描いた、コンピュータによる画像処理上の仮想のものであり、従来技術１の要点説明を簡便にする便宜のためのものである。
さらに、上記の「正解点」は特許文献１の説明における「正解点」と同じである。
また、上記の「割合」は特許文献１の説明にける「割合」と同じで法線ベクトル群の処理点の数に対する割合であり（以下、これを「評価点」という）、これが高いほど近似性が高く、低いほど近似性が低いと見なされる。
さらに、上記「閾値」は特許文献１の説明における「閾値」と同じであり、人物と認識するための最低基準である。なお、上記割合（評価点）と閾値（評価基準）との詳細については、必要なら、特許文献１の段落００４０の記載を参照されたい。
【００１０】
〔標準モデルと評価対象〕
ところで、同じ撮影画像内の子供の影像は大人の影像に比してその大きさが顕著に違い、またその形状が大きく違うので、前提技術による画像処理においては大人用の標準モデルによって子供を認識することはできず、また、子供用の標準モデルによって大人を認識することはできない。
したがって、従来技術１の画像処理技術で同じ撮影画像中の大人の影像と子供の影像を単一の標準モデルを用いて高精度で評価することはできず（評価ミス）、その評価結果に基づいて大人と子供をともに認識することはできない。
それゆえ、同じ撮影画像内の大人及び子供の影像から大人と子供を高精度で認識するには、大人用の標準モデル（以下、大人標準モデルという）を備えた画像処置装置と、子供用の標準モデル（以下、子供標準モデルという）を備えた画像処理装置とを設けて、大人、子供をそれぞれ評価し認識する必要がある。
この点については、図７（ａ）を参考までに参照されたい。当該図７（ａ）は大小二つの標準モデルを用いたときの横軸を人の身長、縦軸を評価点として、大小２つの標準モデルによる評価点の理論上の分布状態を一般的概念的に示しているものであるが、これから、各標準モデルによる評価点の分布と評価基準との関連を読み取ることができる。
【００１１】
〔大人標準モデル及び子供標準モデルによる評価とその問題〕
ところが、同じ監視エリアについて大人用の画像処理装置と子供用の画像処理装置を設けてこれにより大人と子供をそれぞれ認識するとしても、子供を高い精度で認識することはできないという問題がある。なぜなら、子供標準モデルは大人標準モデルよりも格別に小さいので大人の影像の一部が子供と認識されるなどの誤認が多く、しかも、場合によってはその評価点が比較的高く出てしまうことがあり、このために、子供標準モデルによる評価は不安定で、高い精度で安定的に評価して正確に子供を認識することはできないからである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特許第３４０６５８７号公報
【特許文献２】特許第３３９０４２６号公報
【特許文献３】特許第４７５３９７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
この発明が解決しようとする課題は、上記法線ベクトルを用いた画像処理装置によって同じ撮影画像中の大人と子供をともに、不足無くかつ高い精度で認識し識別できるように、その識別手段を工夫することである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
この発明の解決手段は、法線ベクトルを用いた画像処理技術によって撮影画像を画像処理して模式的映像（仮想映像）を形成し、これを評価対象として標準モデルによって評価し、その評価点と評価基準によって人物を認識する画像処理装置を前提として、次の（イ）〜（ト）によるものである。
（イ）大人認識手段、大人判定手段、子供認識手段、子供判定手段とこれらを制御する制御手段を備え、さらに、大人標準モデルと子供標準モデル（図２（ａ），（ｂ））を備え、
（ロ）撮影画像の変換画像である模式的映像について上記大人標準モデルを用いて評価してその大人評価点を求め、評価基準以上であるとき大人と認識し、大人評価データを作成し、
（ハ）そしてまた、子供標準モデルを用いてその子供評価点を求め、評価基準以上であるとき子供と認識し、子供評価データを作成し、
（ニ）評価基準以上の大人評価データと子供評価データについてその評価の確かさに応じて評価点を加重して（例えば、大人の加重係数を２．０、子供の加重係数を１．０）大人加重評価データと子供加重評価データを作成し、これを大きい順に並べ替え、
（ホ）並べ替えられた加重評価データの大人加重評価データについてこれを大人と判定し、
（へ）大人と判定された大人加重評価データの評価対象に位置的に近接している子供評価対象の子供加重評価データを削除し、
（ト）削除されなかった子供加重評価データについてこれを子供と判定すること。
【００１５】
〔大人と子供の区分と標準モデルについて〕
ところで、ＩＴＶカメラと被写体との距離が、その撮影画像における人物影像の形状や大きさに大きく影響し、このために、人物影像の場合はその身長の大小がその影像の形状や大きさに大きく影響するので、このことに着目して特定の身長を大人と子供の区分け基準とする。そして、その区分の具体的な範囲は、大人と子供を区分する目的に応じて適宜選択されるものであり、選択された範囲の大人認識用標準モデルと子供認識用の標準モデルを用意する。そして、上記の基準の選択範囲としては１４０〜１５０ｃｍが適当であると思われる。
【００１６】
〔上記判定について〕
上記判定は、評価対象について大人、又は子供と最終的に判定することであり、上記の「加重評価データについて・・・・・と判定する」は、原則として、大人加重評価データについてこれを大人と判定し、子供加重データについてこれを子供と判定することである。
ただし、加重評価データ上は判定基準に適うとしても、そのように判定するのは適当でない特段の理由があるときは、そのように判定しない。これによって、判定精度をより向上させることになる。
【００１７】
〔解決手段の説明における用語等の意義〕
上記「評価点」は標準モデルによる評価の評価点を意味し、
上記の「評価データ」は評価対象とその評価点との関係を示すデータを意味し、
上記の「加重」は上記評価の高さに応じた上記評価点の重み付けを意味し、
さらに、上記「加重評価データ」は評価対象とその加重評価点の関係を示すデータを意味する。
さらに上記の「削除」はコンピュータ処理上の削除であって、必ずしもデータを物理的に削除することを意味するものではなく、例えば処理データにマークを付して判定対処から除外する処置等もこれに含まれる。
さらに上記の「判定」は、上記評価基準に基づいて大人、子供と認識された評価対象について、上記加重評価データに基づいて、大人か又は子供かを最終的に判定することを意味する。
さらに、「評価対象」は標準モデルによる評価の対象を意味し、
「大人評価対象」は大人標準モデルを用いて評価した評価対象を意味し、
「子供評価対象」は子供標準モデルを用いて評価した評価対象を意味する。
「評価基準」は評価データに基づいて大人、又は子供と認識する基準であり、経験的、統計的に選択されるものであるが、この基準が高ければ認識の精度は高く認識の漏れは多い。
「位置的に近接」は子供評価対象の位置が大人評価対象の位置に極めて近接していることを意味し、そのためにその子供評価対象が大人評価対象の一部分を評価対象として評価していると推定される程に近接していることを意味する。
【００１８】
〔実施態様〕
（１）大人と子供の区分及び標準モデル
ＩＴＶカメラと被写体との距離が、その撮影画像における人物影像の形状や大きさに大きく影響し、このために、人物影像の場合はその身長の大小がその影像の形状や大きさに大きく影響するので、このことに着目して特定の身長を大人と子供の区分け基準とする。そして、その区分の具体的な範囲は、大人と子供を区分する目的に応じて適宜選択されるものであり、選択された範囲の大人認識用、子供認識用の標準モデルを用意する。
一般的な大人と子供を識別するときは、その基準の一例としては１４０ｃｍが適当である。
また、大人と子供の識別ではないが、身長の大小によって人を区分し識別するという思想は、特に長身の人（例えば、１８０ｃｍ以上の人）を特に区分して識別することに適用することも可能であり、また、特に大型で肥満の人（例えばＬＬサイズの人）を識別するのに適用することもできる。
【００１９】
（２）児童と幼児の識別
解決手段における上記子供標準モデルとして児童標準モデルと幼児標準モデルの２つを用意して、大人、児童、幼児の３つに区分し、これらの区分で大人、児童、幼児を認識し判定することもできる。
この場合の児童と幼児の識別はその精度が必ずしも高くないが、例えば、身長１５０ｃｍ〜１１０ｃｍを児童と見なし、身長１１０ｃｍ〜８０ｃｍを幼児と見なしてこれを識別する。この場合、身長１３０ｃｍの児童を児童標準モデルの基準とし、また身長１００ｃｍの幼児を幼児標準モデルの基準としてこれらの人物の模式的映像と合致する児童標準モデルと幼児標準モデルを用意する。そして、撮影画像中の評価対象（模式的映像）について大人標準モデル、児童標準モデル、幼児標準モデルによって評価して評価データを作成し、評価基準以上のものをそれぞれ大人、児童、幼児と認識し識別する。
【００２０】
（３）評価対象間の位置的近接の判断
子供評価対象が大人評価対象に位置的に近接しているか否かについては、これらの評価対象の位置に子供標準モデル、大人標準モデルを配置して大人標準モデルの範囲内に子供標準モデルが内包されるか否かによって判断することができる。
この場合、子供標準モデルが大人標準モデルの範囲に内包されるときは、子供評価データは大人評価対象の一部を子供標準モデルで評価したものと見なされ、位置的に近接しているものと見なされる。
【発明の効果】
【００２１】
人物影像の模式的映像（評価対象）を大人標準モデルと子供標準モデルによって評価し、その評価結果（評価点）が評価基準以上のときこれを大人又は子供と認識する。そして、標準モデルによる上記評価の確かさに応じて大人評価点、子供評価点を加重して大人加重評価データと子供加重評価データを作成し、評価誤りの可能性が高い子供評価点による加重評価データを削除する。そして、大人加重評価データを優先し、これについて大人と判定し、削除されなかった子供加重評価データについてこれを子供と判定する。このようにすることによって大人判定の漏れを少なくし、また、子供判定の精度が高められ、撮影画像中の大人・子供の影像について高い精度で大人か子供かを識別することができる。
【００２２】
上記要件（ニ）によって、大人評価データがより重く加重されているために、大人評価対象と子供評価対象が近接位置にある場合に、近接位置にある子供評価対象の加重評価データが、大人評価対象の加重評価データより大きくなることはない。
他方、大人と認識された評価対象の加重評価データは優先して大人と判定され、判定された大人評価対象に位置的に近接している子供評価対象があるときは、仮にその評価点が高いものであっても、その子供加重評価データは要件（ヘ）によって削除される。
したがって、大人と認識された大人評価対象と位置的に近接している子供評価対象が評価基準以上に高く評価されて子供と認識されたとしても、その評価点による子供加重評価データに基づいて子供と判定されることはない。
それゆえ、大人の影像の一部や大人の手荷物などが誤って子供と認識されたとしても、それが子供と判定されることは排除される。
【００２３】
〔発明の利点〕
ＩＴＶカメラによる撮影画像中の個々の人物影像の大きさ及び形状は身長による影響が最も大きくて、身長差の影響が最も顕著であるので、身長を区分の基準とするのは極めて合理的で有効である。
そしてまた、子供と大人の区分のための基準身長は、子供と大人を識別する目的に応じて適宜選択することができ、したがって、識別の大人と子供の区分を適宜選択することができる。
【００２４】
上記の大人と子供を区分する基準は特定の身長である。当該区分け基準が設定として１４０ｃｍであるとしても、実際においては、身長１４０ｃｍ以下の大人が子供と認識される可能性があり、他方、身長１４０ｃｍ以上の子供が大人と認識される可能性がある。しかしその割合は大きくなく、また、判定で修正されるので、大人を子供と判定し、あるいは子供を大人と判定する割合は小さい。
そしてまた、大人と判定され又は子供と判定される数をそれぞれ累計する場合は、誤差が＋−で相殺されるので実際の累計誤差はさらに小さい。
【００２５】
次に、解決手段の要件（ニ）（ホ）、すなわち、大人加重評価データを作成してこれを大きい順に並べ替え、大人、子供判定において、大人加重評価データによる大人判定を優先させることによる利点について説明する。
大人、子供評価点の身長別分布は、理想上又は理論上は図７（ａ）における評価点分布、加重評価点分布のようになり（評価基準は４０点の場合）、子供標準モデルｂによる子供評価点が大人・子供の区分境界（１４０ｃｍ）を超えると、評価基準（４０点）未満になり、他方、大人標準モデルによる大人評価点が評価基準以上になる。これについて、子供評価点を子供加重係数１で加重し、大人評価点を大人加重係数２で加重すると、図７（ａ）における加重評価点分布のようになる。そしてこれに基づいて大人判定を優先して行い、その後に子供判定を行うことによって、高い精度で大人と子供の識別が単純になされることになる。
しかし、実際には身長１４０ｃｍ前後で子供評価点以上の領域と、大人評価点以上の領域とが重る重複領域が生じる。これを上記と同様に加重すると、その加重評価点分布は図７（ｂ）における加重評価点分布のようになり、上記重複領域における大人加重評価点が子供加重評価点よりも大きくなり、これに基づいて判定がなされる。
この発明は、上記の重複領域にあるものについても、大人評価モデルによる評価の確かさが加味されて判定されるので、より高い精度で大人・子供の仕分けがなされることになる。この点が本発明の大きな利点である。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】はこの出願の発明の実施例１による画像処理装置を備える人物認識装置の構成を示すブロック図
【図２】（ａ）は実施例１の画像処理装置における大人標準モデル、（ｂ）は同じく子供標準モデルを示す図
【図３】（ａ）は大人と子供の模式的映像、（ｂ）は子供の模式的映像を示す図
【図４−１】は実施例１の画像処理装置の動作フロー図
【図４−２】は同じく実施例１の画像処理装置の動作フロー図
【図５】（ａ）は実施例１の撮影画像、（ｂ）はその模式的映像を示す図
【図６−１】（ａ）は評価対象（模式的映像）の位置を示す図、（ｂ）は評価対象とその評価結果を示す一覧表
【図６−２】は加重評価データ並べ替え表
【図７】（ａ）は、実施例１の理論上の評価点分布の状態を模式的に示す図、（ｂ）は、実施例１の実際の評価点分布の状態を模式的に示す図
【図８−１】は実施例２の画像処理装置の動作フロー図
【図８−２】は実施例２の画像処理装置の動作フロー図
【図９】は従来技術の人物認識装置の構成を示すブロック図
【図１０】（ａ）は従来技術の説明における標準モデル、（ｂ）は同説明における模式的映像を示す図
【図１１】は従来技術の人物認識装置の動作フロー図
【発明を実施するための形態】
【００２７】
この実施形態は動物園、遊園地等の行楽施設のゲートを通過する人物を、身長１４０ｃｍを基準として大人と子供に区分して認識し、大人と子供の入園者数を別々に計測するためのものであり、これによって、行楽施設における子供の入園者数やイベント開催と子供の入園者数の相関や開催されるイベントの種類と子供入園者数の相関等を容易に計測することができ、行楽施設の入場者数管理や運営管理に有効な情報を収集することができる。
【実施例１】
【００２８】
この実施例１の画像処理装置Ａは、図１に示されているように、画像解析手段１、大人認識手段３、子供認識手段５、加重評価データ並べ替え手段ｓ、大人判定手段４、子供判定手段６及び制御手段２を備えている。
そして、仕分け登録装置Ｂは、仕分け手段１１、大人計数装置１２、大人登録手段１３、子供計数手段１４、子供登録手段１５を備えている。仕分け登録装置Ｂは、画像処理装置Ａで判定された大人、子供を仕分け手段１１で仕分けする。そして、仕分けられた大人を大人手段１２で計数し、この大人の数などの大人情報を大人登録手段１３に登録し、仕分けられた子供を子供係数手段１４で計数し、この子供の数などの子供情報を子供登録手段１５に登録する。データ加工手段Ｃは、仕分け登録装置Ｂに登録された大人情報、子供情報を読み出して種々加工し、これを出力手段（表示手段、プリンタ等）Ｅに出力する。操作手段Ｄは、画像処理装置Ａ、仕分け登録装置Ｂ、データ加工手段Ｃに設定情報、制御情報を送信してこれらを制御する。
上記画像処理装置Ａの画像解析手段１は前提技術の画像処理（ベクトル焦点法による画像処理）を行い、模式的映像（図３（ａ）（ｂ）参照）を作成する。その後、大人認識手段３と子供認識手段５により、全ての模式的映像についてこれを評価対象として、大人標準モデルａ及び子供標準モデルｂ（図２（ａ）（ｂ））による評価を行い、評価基準によって大人、子供を認識する。
【００２９】
〔識別手段〕
大人認識手段３、大人判定手段４、子供認識手段５、子供判定手段６、加重評価データ並べ替え手段ｓは制御手段２によって制御され、認識と判定（大人と子供の識別）がなされる。
大人認識手段３は従来技術１（前提技術）における人物認識方法によって大人標準モデルａ（図２（ａ）参照）による評価点を求め、これが評価基準（４０点）以上であるとき大人と認識し、大人評価データ（評価対象と大人評価点）を作成する。また、子供認識手段５は子供標準モデルｂ（図２（ｂ）参照）による評価点を求め、これが評価基準（４０点）以上のとき子供と認識し、子供評価データ（評価対象と子供評価点）を作成する（図６−１（ｂ）参照）。
なお、上記評価データは、少なくとも評価基準以上のものについて作成すればよいのであるが、この実施例では評価対象の全てについて作成している。
【００３０】
大人標準モデルａ、子供標準モデルｂによって評価してそれぞれの評価データが作成されると、加重評価データ並べ替え手段ｓが、評価基準以上の評価点について大人、子供別に加重して加重評価データを作成し、この加重評価データを高い順に並べ替える（図６−２）。
上記加重は標準モデルによる評価の確かさに応じた加重係数によるものであり、その加重係数で大人評価点を加重して作成した大人加重評価データと、また、子供評価点を加重して作成した子供加重評価データを大きい順に並べ替えると、加重評価データが、標準モデルによる評価が確かな順に区分して並べられることになる。
【００３１】
〔判定〕
大人判定手段４、子供判定手段６による大人子供の判定は加重評価データの大きい順（上位のものから下位に順次）になされる。
そして、並べ替えられた加重評価データの大人加重評価データについて、大きい順に大人と判定する。大人加重評価データについての判定が終了すると次に、子供加重評価データについて、大きい順に子供と判定する。そしてこのとき、子供加重評価データの評価対象が大人加重評価データの大人評価対象に位置的に近接していないことを確認し、近接しているときはその子供加重評価データを削除する。
【００３２】
ただし、大人加重評価データ、子供加重評価データに基づいて大人と判定し又は子供と判定するについて、大人又は子供と判定できない特段の理由があるときは、大人又は子供と判定しない。なお、上記の特段の理由は、例えば、人の影の影像やベビーカート、ショピングカート、キャリーカート等の像であって、明らかに子供でないと推定されるものである。
【００３３】
〔大人と子供の区分け基準と標準モデル〕
実施例１における大人標準モデルａは、例えば身長１６０ｃｍの標準的人物の模式的映像と合致するものである。そして、この大人標準モデルａによれば、身長が「１４０ｃｍ〜１８０ｃｍ」の人物の模式的映像についての評価点が評価基準（４０点）以上になり、その結果、身長１４０〜１８０ｃｍの人物が大人と認識されることになると想定することができる。
なお、身長１４０〜１８０ｃｍの範囲外の人物の評価対象についてはその評価点が評価基準（４０点）未満になることが理論上は想定される。しかし、実際には身長１８０ｃｍ以上の人物の評価対象について評価点が４０点以上になることがあるが、１８０ｃｍ以上の大人の判定から排除されるべき特別の理由がなければ、このことは全く問題でないし、他方、身長１４０ｃｍ未満の人物の評価対象について評価点が４０点以上になることもあるが、しかし、このようなケースは、実際上特に問題になることはほとんどない。
【００３４】
また、子供評価モデルｂは、例えば身長１２０ｃｍの標準的な子供の模式的映像（評価対象）と合致するものであり、これによれば、身長が１００〜１４０ｃｍの人物の模式的映像の評価点が評価基準（４０点）以上になり、身長ほぼ１００〜１４０ｃｍの人物が子供と認識されることに、理論的にはなる（図７（ａ）における評価点分布を参照）。
なお、身長１００〜１４０ｃｍの範囲外の人物の評価対象についての評価点は評価基準（４０点）未満になることが予想される。
そして、以上の実施例１による大人と子供の識別の信頼度については、ほぼ９０％以上であることが期待される。
個々の実際の識別結果の信頼度が低いときは、信頼度９０％程度を目標にして、標準モデル、評価基準、加重係数を加減して調節する必要がある。
【００３５】
〔大人と子供の識別〕
次に、図５（ｂ）に示す模式的映像を評価対象とする大人識別と子供識別の具体例を説明する。
図５（ａ）に示す撮影画像を画像処理して形成される模式的映像が図５（ｂ）に示されている。そして、この模式的映像を評価対象として大人標準モデルａ、子供標準モデルｂによって評価した評価結果は図６−１（ｂ）の評価結果一覧のとおりであり、大人評価点（大人標準モデルａによる評価点）が評価基準値（４０点）以上であったのは図６−１（ａ）に示す評価対象Ｉ，Ｊであり、また、子供評価点（子供標準モデルｂによる評価点）が評価基準以上であったのは図６−１（ａ）に示す評価対象Ｈ，Ｉ，Ｊ，Ｋ，Ｌである。そして、各評価対象（模式的映像）についての評価点及び認識は図６−１（ｂ）の評価結果一覧のとおりである。
なお、図６−１（ａ）における符号Ｈ，Ｉ，Ｊ，Ｋ，Ｌは、個々の「評価対象」を示すが、「各評価対象の位置」を示すこともある。
【００３６】
図６−１（ａ）における個々の評価対象（模式的映像）の評価点についていえば、評価対象Ｈについての大人評価点は３０点、子供評価点は７０点であり、評価対象Ｉについての大人評価点は７０点、子供評価点は５０点であり、評価対象Ｊについての大人評価点は６０点、子供評価点は４５点であり、評価対象Ｋについての大人評価点は２０点、子供評価点は７０点であり、さらに、評価対象Ｌについての大人評価点は３０点、子供評価点は６０点である。
【００３７】
〔評価・判定動作〕
次に評価・判定の動作フローを図４−１及び図４−２を参酌しつつ説明する。
ＩＴＶカメラの撮影画像を入力し（Ｓ１）、画像を解析し（Ｓ２）、大人標準モデルによって評価して評価点を算出し（Ｓ３）、評価点が評価基準（閾値）以上のとき（Ｓ４）は大人と認識し（Ｓ５）、評価点が評価基準以上か否かに関わらず全評価対象について大人評価点を算出して大人評価データ（評価対象と大人評価点を対応させたもの、図６−１（ｂ））を作成する（Ｓ６）。
そして、全ての評価対象について大人標準モデルａによる評価処理が終了していなければステップＳ３に戻り、終了するまでこれを繰り返す（Ｓ３〜Ｓ７）。
【００３８】
そして、全ての評価対象について大人標準モデルａによる評価が終了する（Ｓ７）と子供標準モデルｂによって評価し、評価点の算出を行う（Ｓ８）。子供標準モデルｂによる評価点が評価基準（閾値）以上のとき（Ｓ９）は子供と認識し（Ｓ１０）、評価点が評価基準（閾値）以上か否かに関わらず、全評価対象について子供評価点を算出して子供評価データ（各評価対象と子供評価点とを対応させたもの、図６−１（ｂ））を作成する（Ｓ１１）。
そして、全ての評価対象について子供標準モデルによる評価処理が終了していなければステップＳ８に戻り、終了するまでこれを繰り返す（Ｓ８〜Ｓ１２）。
子供標準モデルによる評価が終了する（Ｓ１２）と、評価基準以上の大人評価点と子供評価点を加重して（例えば、大人評価点の重み付けを２、子供評価点の重み付けを１とする）加重評価データ（評価対象と加重評価点を対応させたもの、図６−２）を作成してこれを加重評価点の大きい順に並べ替える（Ｓ１３）。
【００３９】
そして並べ替えられた加重評価データについて、大きい順に判定を行う。大人加重評価データが子供加重評価データよりも大きくて上位に並べられるので、大人加重評価データについての判定が優先される。そして大人加重評価データについて（Ｓ１４）特段の理由がなければ（Ｓ１５）大人と判定される（Ｓ１６）。
そして、ステップＳ１５において特段の理由（例えば、人の影やベビーカート等の影像を評価対象とした評価であると推定されること等）があれば、その大人加重評価データは削除される（Ｓ２２）。
ステップＳ１７で全ての加重評価データについての判定がなされていないときはステップＳ１４に戻り、判定処理を繰り返す。ステップＳ１４で大人加重評価データでなければ（子供の加重評価データであるとき）ステップＳ１９に進む。そして、子供加重評価データの評価対象が大人加重評価データの評価対象に位置的に近接していないとき（Ｓ１９）はステップＳ２０に進み、ステップＳ２０で特段の理由がなければ子供と判定し（Ｓ２１）、ステップＳ１７に進む。
ステップＳ１９で子供評価対象が、大人と判定された大人評価対象に位置的に近接しているときは、その子供加重評価データを削除して（Ｓ２３）ステップＳ１７に進む。また、ステップＳ２０で特段の理由があれば、その子供加重評価データを削除して（Ｓ２３）ステップＳ１７に進む。
そして、ステップＳ１７で全ての加重評価データについての判定が終了していなければステップ１４に戻り、これを終了するまで繰り返す。ステップＳ１７で判定が終了していると動作は終了する（Ｓ１８）。
【００４０】
〔具体的動作手順の説明〕
評価対象Ｈ〜Ｌ（図６−１（ａ）の評価対象）について、大人標準モデルａによって評価して評価点を算出し、その評価点が評価基準（４０点）以上である評価対象Ｉ，Ｊについてこれを大人と認識し、全ての評価対象（Ｈ〜Ｌ）について大人評価データを作成する。
次に子供標準モデルｂによって評価して評価点を算出し、その評価点が評価基準以上である評価対象Ｈ，Ｉ，Ｊ，Ｋ，Ｌについてこれを子供と認識し、全ての評価対象（Ｈ〜Ｌ）について子供評価データを作成する（図６−１（ｂ））。
なお、少なくとも評価基準以上のものについて評価データを作成すればよいのであるが、この実施例１では、全ての評価対象について評価データを作成している。評価点が評価基準以上であるか否かに関わりなく全ての評価対象について評価データを作成しているが、これは、わざわざ評価基準以下の評価データを除外する必要がなく、その方が処理を単純であるからである。
【００４１】
そして、大人標準モデルａおよび子供標準モデルｂによる評価が終了すると、加重評価データ並べ替え手段ｓによって、評価の確かさに応じて評価点を加重し、その加重評価点による加重評価データを作成し、大きい順に並べ替えて加重評価データ並べ替え表（図６−２）を作成する。
面積が広い大人標準モデルによる評価の方が、面積が狭い子供標準モデルによる評価よりも確かさが高い。そして、この加重と加重評価データの並べ替えによって、評価の確かさが加味された加重評価データ並べ替え表を作成するのであるから、大人加重評価データを子供加重評価データよりも大きくするために、子供評価点の加重１に対して大人評価点の加重２としている。
【００４２】
例えば、大人評価点４０と子供評価点７０がある場合、大人評価点の加重を２倍にすれば、大人加重評価点は８０、子供加重評価点は７０であり、大人加重評価点は子供加重評価点よりも大きくなる。そして、加重評価データについて加重評価点が大きい順で判定することで、評価が確かな大人評価点４０を加重した大人加重評価データ（加重評価点８０）が優先して評価されることになる。
【００４３】
加重評価データ並べ替え表は上記のとおりであり、上記評価結果一覧（図６−１（ｂ））における評価対象Ｈ，Ｉ，Ｊ，Ｋ，Ｌの大人評価点３０点，７０点，６０点，２０点，３０点のうちの評価基準４０以上のＩ，Ｊの評価点を２倍に加重して加重評価データが作成され、また、同じく子供評価点７０点，５０点，４５点、７０点，６０点のうちの評価基準４０以上のＨ，Ｉ，Ｊ，Ｋ，Ｌの評価点を１倍加重して加重評価データが作成される。そしてこれらは加重評価点が大きい順、すなわち、評価対象Ｉ，Ｊ，Ｈ，Ｋ，Ｌ，Ｉ、Ｊの順に加重評価データ並べ替え手段ｓによって並べ替えられる。その結果は、上記加重評価データ並べ替え表（図６−２）に示されているとおりである。
【００４４】
〔最終判定〕
そして並べ替えられた加重評価データについて加重評価点が大きい順、すなわち、Ｉ，Ｊ，Ｈ，Ｋ，Ｌ，Ｉ，Ｊの順に大人、子供の判定がなされる。
評価対象Ｉ，Ｊの大人加重評価データについて判定するとき、これらの大人加重評価データに特段の理由（例えば、それが人の影の影像やベビーカート、ショッピングカートの影像について評価したものである等）はないので大人と判定する。
【００４５】
次いで、評価対象Ｈ，Ｋ，Ｌ，Ｉ，Ｊの子供加重評価データについて判定する。このとき、子供評価対象Ｉ，Ｊ，Ｋの位置が大人評価対象Ｉ又はＪに対して近接しており、他方、大人評価対象Ｉ，Ｊの大人加重評価データについての判定が優先されるので、当該評価対象Ｉ，Ｊ，Ｋの子供加重評価データは削除される。したがって、これらの評価対象について子供と判定されることはない。
また、評価対象Ｈ，Ｌの子供加重評価データに特段の理由はない。
したがって、評価対象Ｈ，Ｌの子供加重評価データについて子供と判定される。
【００４６】
なお、上記の判定において上記「特段の理由」の有無に拘わらず、大人又は子供と判定するようにすることもできる。特段の理由があり得ない場所であればこれで全く問題はない。しかし、特段の理由があると予想される場所であれば、特段の理由があるときでも大人又は子供と判定することになるので、その分だけ判定精度が低くなる。
以上のとおりであるから、結局、評価対象Ｉ，Ｊが大人と判定され、評価対象Ｈ，Ｌが子供と判定される。
【００４７】
また、実施例１における評価対象の位置的近接について言えば次のとおりである。すなわち、Ｊの子供評価対象、Ｉの子供評価対象、Ｋの子供評価対象の位置にそれぞれ配置した子供標準モデルｂは、評価対象Ｉ，Ｊの位置に配置した大人標準モデルａの範囲に内包される関係にあるので、これら子供評価対象は大人評価対象の近接位置にあることになる。
【００４８】
〔特段の理由の有無〕
この特段の理由があるかは、例えば、その評価対象の移動を追跡することで得られるその挙動や、人物影像の評価対象との位置関係等であり、これらの変化に関するデータ（画像処理によって得られるデータ）を参酌することによって判断できる。
例えば、ベビーカート、ショッピングカート、キャリーカートは、人の直前を一定の距離間隔でかつ同じ速度で移動するので、このようなものは「特段の理由あり」となって、判定段階で除外される。
【実施例２】
【００４９】
実施例２は実施例１における子供の範囲を児童と幼児とに区分し、児童標準モデルと幼児標準モデルを備えていて、これらの２つの標準モデルでそれぞれ評価するものである。
したがって、大人標準モデルａと児童標準モデルｂ１と幼児標準モデルｂ２の３つの標準モデルがあり（ｂ１，ｂ２についての図示なし）、これらによって評価して、大人評価データと児童評価データと幼児評価データを作成し、これらに基づく加重評価データを大きい順に並べ替えて加重評価データ並べ替え表を作成する。
【００５０】
そして実施例２の動作のフローは図８−１及び図８−２のとおりである。
この実施例２における児童標準モデルｂ１は身長１３０ｃｍの標準的な人物の模式的映像と合致するものであり、これによって評価しその評価点が４０点以上のときこれを児童と認識し、児童評価データを作成する。
また、幼児標準モデルｂ２は１００ｃｍの標準的な幼児の模式的映像と合致するもので、これによって評価しその評価点が４０点以上のものを幼児と認識し、また、幼児評価データを作成する（図８−１のＳ１〜Ｓ１７）。
【００５１】
そして、大人評価データと児童評価データと幼児評価データを加重して加重評価データを作成し、大きい順に並べて加重評価データ並べ替え表を作成する（図８−２のＳ１８）。
そして、大人、児童、幼児の標準モデルによる評価の確かさに応じて、例えば、大人４、児童２、幼児１を加重して加重評価データを作成し、この加重評価データを大きい順に並べ替える。並べ替えられた加重評価データについて大きい順に判定がなされ、また、大人加重評価データの評価対象（大人評価対象）に位置的に近接している児童評価対象の加重評価データ及び幼児評価対象の加重評価データが削除され、さらに、児童評価対象に位置的に近接している幼児評価対象の加重評価データが削除される（図８−２のＳ１９〜Ｓ２３）。このようにすることで最も評価の確かな大人加重評価データが優先され、評価の確かな順（大人、児童、幼児の順）に判定がなされる。
【００５２】
この場合、実施例１と同様に、児童評価対象が大人対象に近接しているときは児童加重評価データが削除され、そしてまた、幼児評価対象が大人評価対象又は児童評価対象に近接しているときは、その幼児加重評価データが削除される。このときの近接関係の有無の確認は実施例１と同じである。
また、特段の理由の有無及びその推定も実施例１と同じである。
【００５３】
〔その他〕
なお、この発明の解決手段（ニ）は、評価基準以上の大人評価データと子供評価データを、評価の確かさに応じて評価点を加重して大人加重評価データと子供加重評価データを作成し、これを大きい順に並べ替えることであり、その主旨は、大人判定、子供判定の基礎となるデータに評価の確かさを加味するとともに、これを大きい順に並べてその並びに従って、大人判定を優先し且つ評価点の高い順で順次判定できるようにすることであるが、他方、大人評価データのうち評価基準以上のものに栞を付し、栞を付したものの評価点を加重し、栞を付したものについて優先してその加重評価データに基づいて大人判定し、次に子供評価データに基づいて子供判定するという方法によることもできる。しかし、この場合は、評価データに栞を付す実施態様では栞を付す必要があり、大人・子供判定時に栞を付せばこの複数の栞を仕分ける必要があり、また、上位のものを優先して判定するための何らかの工夫が必要であるなどのデメリットがある。
【符号の説明】
【００５４】
Ａ：画像処理装置
Ｂ：仕分け登録装置
Ｃ：データ加工装置
Ｄ：操作手段
Ｅ：出力手段
１：画像解析手段
２．制御手段
３：大人認識手段
４：大人判定手段
５：子供認識手段
６：子供判定手段
１１：仕分け手段
１２：大人計数手段
１３：大人登録手段
１４：子供計数手段
１５：子供登録手段
ａ：大人標準モデル
ｂ：子供標準モデル
ｓ：加重評価データ並べ替え手段
Ｈ〜Ｌ：撮影画像を画像処理した模式的映像（評価対象）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４−１】
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【図４−２】
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【図５】
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【図６−１】
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【図６−２】
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【図７】
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【図８−１】
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【図８−２】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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