(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像装置、検知装置、および端末装置から構成される特定人物検知システムにおいて、
前記検知装置は、
予め記録しておいた各特定人物の人物特徴量を記録する特定人物記録手段と、
前記撮像装置から画像データが入力されるまで待機し、該画像データが入力された場合には当該画像データを人物検出部に出力する画像入力手段と、
入力された該画像データから人物を検知し、人物が検出された場合には、検出カウンタのカウンタ値を１加算し、該検知した人物の画像領域を登場人物の画像領域として算出する検知手段と、
前記登場人物の画像領域に対して、人物の見かけの大きさの算出、人物の明るさの算出、及び人物の映りの明瞭さを算出し、前記登場人物の第１の撮影条件を求める第１の撮影条件算出手段と、
前記登場人物の画像領域から前記登場人物の特徴量を算出する特徴量検出手段と、
前記カウンタ値が１であるか１以外であるかを判定し、前記カウンタ値が１であった場合には、前記登場人物の特徴量を、予め記録しておいた各特定人物の人物特徴量全てを対象として、順番に照合していき最も類似度の高い特徴量を探し出し、該最も類似度の高い特徴量を持つ人物を最類似人物とし、前記カウンタ値が１以外であった場合には、前記登場人物の特徴量を、前記予め記録しておいた各特定人物の人物特徴量のうち、前記最類似人物の人物ＩＤを有する人物特徴量のみを対象に順番に照合していき、最も類似度の高い特徴量を探し出し、該最も類似度の高い特徴量を持つ人物を最類似人物とする特定人物１次判定手段と、
前記最類似人物の画像領域に対して、人物の見かけの大きさの算出、人物の明るさの算出、及び人物の映りの明瞭さを算出し、前記最類似人物に対する第２の撮影条件を求める第２の撮影条件算出手段と、
現在のカウンタ値、前記最類似人物の前記人物ＩＤ、前記第１の撮影条件および前記第２の撮影条件を、１次判定結果として保管する１次判定結果格納手段と、
前記第１の撮影条件と前記第２の撮影条件を基に、次の撮影画像についての複数の撮影条件に係る制御指示データを作成し、該制御指示データを前記撮像装置に送信し、前記撮像装置を制御する制御手段と、を備え、
前記制御手段から得られる前記複数の撮影条件下の前記次の撮影画像を用いて特定人物検知を行うことを特徴とする特定人物検知システム。
【請求項２】
請求項１記載の特定人物検知システムの前記検知装置において、さらに、２次判定要否判定手段と２次判定手段と特定人物検知情報送信手段とを備え、
前記２次判定要否判定手段は、前記検知手段で人物が検出されなかった場合には、さらに、前記カウンタ値が０であるか０以外であるかを判定し、前記カウンタ値が０であった場合には、前記画像入力手段の処理に戻し、前記カウンタ値が０以外であった場合には、２次判定要と判定し、
前記２次判定手段は、前記１次判定結果格納手段に保管された１つ以上の特定人物の１次判定結果の中で、最も類似度が高い結果を取得し、その類似度と所定の閾値との関係において、類似度が該閾値以上であった場合にその登場人物を特定人物と判定し、前記類似度がそれ以外であった場合には前記カウンタ値を０に設定し保管していた１次判定結果を全て削除し前記画像入力手段の処理に戻り、
前記特定人物検知情報送信手段は、前記特定人物と判定された場合には、特定人物通知を前記端末装置に送信し、前記カウンタ値を０に設定し、保管していた１次判定結果を全て削除し前記画像入力手段の処理に戻ることを特徴とする特定人物検知システム。
【請求項３】
撮像装置、検知装置、および端末装置から構成される特定人物検知システムにおける特定人物検知方法おいて、
前記撮像装置から画像データが入力されるまで待機し、画像データが入力された場合には当該画像データを人物検出部に出力する画像入力ステップと、
前記撮像装置から入力された該画像データから人物を検知し、人物が検出された場合には、検出カウンタのカウンタ値を１加算し、前記検知された人物の画像領域を登場人物の画像領域として算出する人物検出ステップと、
前記登場人物の画像領域に対して、人物の見かけの大きさの算出、人物の明るさの算出、及び人物の映りの明瞭さを算出し、前記登場人物の第１の撮影条件を求める第１の撮影条件算出ステップと、
前記登場人物の画像領域から前記登場人物の特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
前記カウンタ値が１であるか１以外であるかを判定するカウンタ値判定ステップと、
前記カウンタ値が１であった場合には、前記登場人物の特徴量を、予め記録しておいた各特定人物の人物特徴量全てを対象として、順番に照合していき最も類似度の高い特徴量を探し出し、該最も類似度の高い特徴量を持つ人物を最類似人物とする全照合ステップと、
前記カウンタ値が１以外であった場合には、前記登場人物の特徴量を、前記予め記録しておいた各特定人物の人物特徴量のうち、前記最類似人物の人物ＩＤを有する人物特徴量のみを対象に順番に照合していき、最も類似度の高い特徴量を探し出し、該最も類似度の高い特徴量を持つ人物を最類似人物とする絞込照合ステップと、
前記最類似人物の画像領域に対して、人物の見かけの大きさの算出、人物の明るさの算出、及び人物の映りの明瞭さを算出し、前記最類似人物の第２の撮影条件を求める第２の撮影条件算出ステップと、
現在のカウンタ値、前記最類似人物の前記人物ＩＤ、前記第１の撮影条件及び前記第２の撮影条件を、１次判定結果として保管する１次判定結果格納ステップと、
前記第１の撮影条件と前記第２の撮影条件を基に、次の撮影条件の方向性を決定する方向性判断ステップと、
前記決定された次の撮影条件の方向性を基に制御指示データを作成し、該制御指示データを前記撮像装置に送信する制御指示送信ステップと、を備え、
前記撮像装置を制御し、前記検知装置から得られる複数の前記次の撮影条件下の撮影画像を用いて特定人物検知を行うことを特徴とする特定人物検知方法。
【請求項４】
請求項３記載の特定人物検知方法において、
前記人物検出ステップによって前記入力された画像から人物が検出されなかった場合には、前記カウンタ値が０であるか０以外であるかを判定し、前記カウンタ値が０であった場合には、前記画像入力ステップの処理に戻し、前記カウンタ値が０以外であった場合には、２次判定要と判定し、特定人物の２次判定ステップの処理に進む２次判定要否判定ステップと、
前記１次判定結果の中で、最も類似度が高い結果を取得し、その類似度と所定の閾値との関係において、類似度が該閾値以上であった場合にその登場人物を特定人物と判定し特定人物検知情報送信ステップに処理を進め、前記類似度がそれ以外であった場合には前記カウンタ値を０に設定し保管していた１次判定結果を全て削除し前記画像入力ステップの処理に戻る２次判定ステップと、
前記特定人物と判定された場合に、特定人物通知を前記端末装置に送信し、前記カウンタ値を０に設定し、保管していた１次判定結果を全て削除し、前記画像入力ステップの処理に戻る前記特定人物検知情報送信ステップと、
を備えたことを特徴とする特定人物検知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、映像監視システムに関わり、特に、撮像装置等から入力された画像から特定人物を特定する検知精度を向上させるシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、ホテル、ビル、コンビニエンスストア、金融機関、ダムや道路といった不特定多数の人が訪れる施設には犯罪抑止や事故防止等の目的で、映像監視システムが設置されている。このような映像監視システムでは、監視対象の人物等を監視用撮像装置で撮影し、撮影された映像を、管理事務所や警備室等の監視センタに伝送し、常駐する監視者がそれを監視し、目的や必要に応じて、注意をしたり、あるいは映像を格納するものである。
【０００３】
近年、治安の悪化や社会不安の高まり、監視用の撮像装置の低価格化と共に、このような映像監視システムの設置数が増加し、上述のような施設のみならず、商店街や繁華街の街頭、住宅地内の生活道路にまで設置されるケースが出てきている。
しかし、映像監視システムの設置場所の広がりは、システム運用者の監視映像を目視でチェックする負担の増加を顕在化させつつある。
このような背景から、映像中の特定の事象（イベント）の発生を画像認識技術を用いてリアルタイムに自動検知するシステムや技術が開発されている（例えば、特許文献１参照。）。その中の代表的な１つに特定人物検知システムがある。
【０００４】
特定人物検知システムとは、検知対象として事前に画像登録しておいた人物（以降、特定人物と称する）が、監視映像中に登場した場合に、登場した特定人物を自動検知し、システム運用者に知らせる機能を有したシステムである。
特定人物の検知は、特定人物の画像と、監視映像中に登場した人物（登場人物）の画像との人物特徴量の照合により、両人物画像間の類似度を算出し、類似度が所定値以上であった場合に、同一人物と判定することで実施される。
こうした特定人物検知システムは、システム運用者の負担を軽減することに寄与している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−１７１７０５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
一方で、特定人物検知システムは、撮影画角、画像解像度、照明環境等の広範な条件のもとで設置される監視用の撮像装置によって撮影される映像を対象とする。このため、検知の高精度化、即ち、見逃しや誤検知の低減が困難であり、大きな課題となっている。
その対策として、自社出願（特願２０１０−１９０８６２号、２０１０年８月２７日出願）において、従来、システム運用開始前だけに実施されていた特定人物の画像登録を、運用中においても行い、特定人物一人あたりの登録画像数や撮影条件の多様性を増し、照合パターンを増やしていくことにより、検知精度を向上させていく方式が提案されている。
上述の文献記載の開示技術は、精度向上に寄与する方式として有効である。
しかしながら、特定人物検知システムには、さらなる検知精度向上が求められているのも実情である。
本発明の特定人物検知システムおよび特定人物検知方法は、このような状況に鑑みてなされたものであり、検知の高精度化、即ち、見逃しの低減や誤検知の低減を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明は、撮影画像中から任意の登場人物を検知する手段と、特定人物の一覧と登場人物との特徴照合から類似性を求め、特定人物検知を行う手段を有する、撮像装置と検知装置と端末装置から構成される特定人物検知システムにおいて、登場人物の撮影条件を求める手段と、最類似人物の撮影条件を求める手段と、両条件の比較から次の撮影条件の方向性を判断する手段と、該判断に従い撮像装置を制御する手段と、該制御から得られる複数条件下の撮影画像を用いて特定人物検知を行う手段を設けたものである。
【０００８】
即ち、上記目的を達成するため、本発明の特定人物検知システムは、撮像装置、検知装置、および端末装置から構成される特定人物検知システムにおいて、前記検知装置は、前記撮像装置から入力された画像から人物を検知する検知手段と、前記検知手段が検知した人物と、あらかじめ保管された特定人物の一覧との特徴照合から類似性を求め、特定人物検知を行う特定人物検知手段と、前記検知手段が検知した前記人物の第１の撮影条件を求める第１の撮影条件算出手段と、最類似人物に対する第２の撮影条件を求める第２の撮影条件算出手段と、前記第１の撮影条件と前記第２の撮影条件の比較から、次の撮影条件の方向性を判断する方向性判断手段と、前記撮影条件の方向性の判断に基づいて前記撮像装置を制御する制御手段と、前記制御手段から得られる複数条件下の撮影画像を用いて特定人物検知を行う手段とを備えたものである。
【０００９】
また、上記目的を達成するため、本発明の特定人物検知方法は、撮像装置、検知装置、および端末装置から構成される特定人物検知システムにおける特定人物検知方法おいて、前記撮像装置から入力された画像から人物を検知しと、前記検知された人物と、あらかじめ保管された特定人物の一覧との特徴照合から類似性を求め、特定人物を検知し、前記検知された前記人物の第１の撮影条件を求め、最類似人物に対する第２の撮影条件を求め、前記第１の撮影条件と前記第２の撮影条件の比較から、次の撮影条件の方向性を判断し、前記撮影条件の方向性の判断に基づいて撮像装置制御手段によって前記撮像装置を制御し、前記撮像装置制御手段から得られる複数条件下の撮影画像を用いて特定人物検知を行うものである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、特定人物検知システムにおいて、より高い検知精度を得ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の特定人物検知システムの一実施例の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の特定人物検知システムの検知装置の一実施例の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の特定人物検知システムの検知装置における特定人物記録部の記録データの一実施例を示す図である。
【図４（ａ）】本発明の特定人物検知システムの検知装置が実行する検知処理手順の一実施例を説明するためのフローチャートである。
【図４（ｂ）】本発明の特定人物検知システムの検知装置が実行する検知処理手順の一実施例を説明するためのフローチャートである。
【図４（ｃ）】本発明の特定人物検知システムの検知装置が実行する検知処理手順の一実施例を説明するためのフローチャートである。
【図５】本発明の特定人物検知システムの検知装置における判定結果保管部のデータの一実施例を示す図である。
【図６】本発明の特定人物検知システムの検知装置において、この人物が登場して１枚目の画像に対する一連の処理の内容の一実施例を説明するための図である。
【図７】本発明の特定人物検知システムの検知装置において、この人物が登場して２枚目の画像に対する一連の処理の内容の一実施例を説明するための図である。
【図８】人物が登場して３枚目の画像に対する一連の処理の内容を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、各図の説明において、共通な機能を有する構成要素には同一の参照番号を付し、できるだけ説明の重複を避けるため、説明を省略するようにした。
【００１３】
図１によって、本発明の特定人物検知システムの一実施例の構成を説明する。図１は、本発明の特定人物検知システムの一実施例の構成を示すブロック図である。１００はネットワーク、１０１は撮像装置、１０２は検知装置、１０３は端末装置である。
図１に示すように、本発明の特定人物検知システムの一実施例は、ネットワーク１００に、撮像装置１０１、検知装置１０２、および端末装置１０３が接続され、互いに通信可能な状態で構成される。なお、説明の簡略化のため、図１の実施例では、撮像装置１０１、検知装置１０２、および端末装置１０３を、各１台で構成したが、これらはネットワークに対し、複数台の接続が可能である。
【００１４】
図１において、ネットワーク１００は、各装置（撮像装置１０１、検知装置１０２、および端末装置１０３）を相互に接続し、データ通信を行う専用線やイントラネット、インターネット、無線ＬＡＮ等の通信線である。
撮像装置１０１は、遠近制御やピント制御が可能なズームレンズ、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の撮像素子、アナログ信号をデジタル変換するＡ／Ｄ（Analog to Digital）回路、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の一時記憶メモリ、データ伝送バス、タイミング回路、外部入出力インタフェース、電源回路、パンやチルト等を行う雲台、および、可視光ライトや近赤外ＬＥＤ（Light Emitting Diode）等の照明を備える監視カメラ等の装置である。
撮像装置１０１は、レンズを通った入射光を、撮像素子で電気信号に変換し、電気信号をＡ／Ｄ回路でデジタル変換し、一時記憶メモリに画像データとして格納する。格納された画像データは、外部入出力インタフェースに入力された外部からの映像要求やタイミング回路からの指示等に応じて、外部入出力インタフェースからネットワークに出力される。また、同様に外部入出力インタフェースに入力された外部からの制御命令に応じて、撮影の向きやレンズの遠近やピント、照明の量等を変える。
【００１５】
検知装置１０２は、ＣＰＵ等の演算回路や、ＲＡＭ等の一時記憶メモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記録媒体、データ伝送バス、外部入出力インタフェース、電源回路等を備える、コンピュータ等の装置である。
検知装置１０２は、ネットワークを介して外部入出力インタフェースに入力された撮像装置からの画像データを一時記憶メモリに格納する。また、検知装置１０２は、格納された画像データに対し、演算回路を使い本発明の方式を含む特定人物検知に関わる各種演算を行う。また、検知装置１０２は、その記録媒体に、本発明の方式を含むソフトウェア一式や、ＯＳ（オペレーションシステム）、特定人物の画像（人物特徴量）一式等を格納している。また、検知装置１０２は、特定人物検知の結果を、外部入出力インタフェースからネットワークに出力する。
【００１６】
端末装置１０３は、ＣＰＵ等の演算回路や、ＲＡＭ等の一時記憶メモリ、ＨＤＤ等の記録媒体、データ伝送バス、外部入出力インタフェース、電源回路、液晶ディスプレイ等の画面、キーボードやマウス等のユーザ入力機器を備える、コンピュータ等の装置である。また、端末装置１０３には、例えば、ブザーや音声アナウンス機器、ＬＥＤ発光機器等を加えて構成されても良い。
端末装置１０３は、ネットワーク１００を介して外部入出力インタフェースに入力された、撮像装置１０１からの画像データおよび検知装置１０２から入力された特定人物検知結果を、一時記憶メモリに格納する。また端末装置１０３は、格納された画像データおよび特定人物検知結果に対して、演算回路を使い、表示に適した形態に変換を加え、画面表示する。また端末装置１０３は、その記録媒体に、ソフトウェア一式や、ＯＳ等を格納している。また、端末装置１０３に対するユーザ操作は、ユーザ入出力機器によって行われる。
【００１７】
図２によって、図１の検知システムの詳細について説明する。図２は、本発明の特定人物検知システムの検知装置の一実施例の構成を示すブロック図である。図２において、図１と同一の符号の装置は、同一の装置を示す。２００は特定人物記録部、２０１は画像受信部、２０２は人物検出部、２０３は撮影条件算出部、２０４は人物特徴量算出部、２０５は特定人物１次判定部、２０６は判定結果保管部、２０７は特定人物２次判定部、２０８は検知通知部、２０９は撮影条件判断部、２１０は制御指示部である。
図２に示すように、検知装置１０２は、特定人物記録部２００、画像受信部２０１、人物検出部２０２、撮影条件算出部２０３、人物特徴量算出部２０４、特定人物１次判定部２０５、判定結果保管部２０６、特定人物２次判定部２０７、検知通知部２０８、撮影条件判断部２０９、および制御指示部２１０の各処理部にて構成される。
【００１８】
図２において、特定人物記録部２００は、特定人物の画像登録の際に、その人物の画像や人物特徴量、その人物ＩＤ（姓名や人物固有に与えた識別情報）等を記録しておく処理部であり、例えば、データベースである。記録されるデータは、事前に与えられておくものとし、その与え方はどのようであっても良い。特定人物記録部における記録データの態様については、後述する。
画像受信部２０１は、検知装置１０２外部からの画像入出力を行う処理部であり、本実施例では、ネットワーク１００を介して、撮像装置１０１からの入力画像データの受信を行う。
【００１９】
人物検出部２０２は、画像受信部２０１が入力した入力画像データに対して、画像認識技術を用いた人物検出を行い、登場人物の存在判定をし、人物が存在する場合にはその画像領域座標出力を行う処理部である。
撮影条件算出部２０３は、画像受信部２０１が入力した入力画像データに対して、画像処理技術を用いて、撮影条件の算出を行う処理部である。撮影条件は、例えば、人物の明るさや映りの明瞭さ、人物の見かけの大きさ等である。
【００２０】
人物特徴量算出部２０４は、画像受信部２０１が入力した入力画像データに対して、画像認識技術を用いて特徴量算出を行う処理部である。
特定人物１次判定部２０５は、人物検出部２０２で検出した登場人物に対して、特定人物であるか否かを１次判定する処理部である。
判定結果保管部２０６は、特定人物１次判定部２０５で判定した結果等を格納し、保管する処理部である。判定結果保管部２０６における保管データの態様については、後述する。
【００２１】
特定人物２次判定部２０７は、人物検出部２０２で検出した登場人物に対する特定人物あるか否かの判定を、特定人物１次判定部２０５で判定した複数個の１次判定結果から、２次判定する処理部である。
検知通知部２０８は、特定人物を検知した際に、その結果通知の入出力を行う処理部であり、本実施例では、ネットワーク１００を介して、端末装置１０３へ特定人物検知結果データの送信を行う。
【００２２】
撮影条件判断部２０９は、次の撮影条件の方向性を判断する処理部である。
ここで撮影条件の方向性とは、次画像の撮影条件の変更（パラメータを増加するか減少するか）をどのようにするかである。例えば、上述の人物の明るさについては、明るくするか暗くするかであり、また例えば、上述の人物の映りの明瞭さについては、くっきりさせるかぼやけさせるかであり、また例えば、上述の人物の見かけの大きさについては、大きくするか小さくするかである。また、いずれの場合においても、現状を維持するという選択肢も含まれる。
【００２３】
制御指示部２１０は、撮影条件判断部の判断結果に従い、制御指示の入出力を行う処理部であり、本例では、撮像装置への制御指示の送信を行う。
【００２４】
図３によって、本発明の特定人物検知システムの検知装置の特定人物記録部における記録データの一実施例を説明する。図３は、本発明の特定人物検知システムの検知装置１０２における特定人物記録部２００の記録データの一実施例を示す図である（図２参照。）。３００〜３０９は、それぞれレコードを示す。３１０はレコード番号セル、３１１は人物ＩＤセル、３１２は特徴量セル、３１３は人物画像セルである。
【００２５】
図３において、データは、撮影１回の情報を１個のレコードとして記録する。本例は、特定人物４名に対するのべ１０回分の撮影、すなわち１０個のレコードが記録されている状態を示し、レコード３００〜３０９で構成される。
それぞれのレコード３００〜３０９は、レコード番号セル３１０、人物ＩＤセル３１１、特徴量セル３１２、および人物画像セル３１３で構成される。
レコード番号セル３１０は、レコード番号を格納するデータ領域である。レコード番号は、レコードの管理をするために用いる番号であり、例えば、レコード毎にユニークに割り当てられる連番（連続整数）の数値である。
人物ＩＤセル３１１は、特定人物の人物ＩＤを格納するデータ領域である。本実施例では、人物名称としての文字列が格納された例を示すが、人物固有に与えた識別情報であれば、整数値等を用いるようにしても良い。
【００２６】
特徴量セル３１２は、特定人物の人物特徴量を格納するデータ領域である。本実施例では、説明を容易にするため、１次元値としての小数値が格納された例を示すが、多次元値を用いるようにしても良いことは勿論である。
人物画像セル３１３は、特定人物の画像を格納するデータ領域である。本実施例では、画像そのものを格納した例を示すが、代わりに画像を別途格納したデータ領域のアドレス値を１６進数等で格納するようにしても良い。
【００２７】
図４によって、本発明の特定人物検知システムの検知装置が実行する検知処理の流れの一実施例を説明する。図４は、本発明の特定人物検知システムの検知装置が実行する検知処理手順の一実施例を説明するためのフローチャートである。図４は紙面が大きくなるため、図４（ａ）、図４（ｂ）および図４（ｃ）に分割して示した。図４（ａ）は、ステップ４００〜ステップ４０８について説明し、図４（ｂ）は、ステップ４０９〜４１７について説明し、図４（ｃ）は、ステップ４１８〜４２２について説明している。
図４における処理は、特に説明のない限り、検知装置１０２が実行する。
また図４には図示しないが、検出カウンタの初期値は“０”とする。
【００２８】
画像受信待機ステップ４００では、画像受信部２０１は、撮像装置１０１から画像データが入力されるまで、待機を行う。画像受信部２０１は、着信（画像受信）を検知すると、画像受信ステップ４０１の処理に進む。
画像受信ステップ４０１では、画像受信部２０１は、撮像装置１０１から送信された画像を受信する。
人物検出ステップ４０２では、人物検出部２０２は、受信した画像データに対して人物検出を行う。人物検出は、例えば、背景画像との差分により動体検出を行い、さらにその動体画像領域の面積や形状、移動速度等にて人物として検出する方法や、予め学習させ用意しておいた人物の画像特徴パターンを有する画像領域の有無を画像内探索を使って探す方法等の周知の技術によって行う。本発明では、どの方法であっても良く、また人物検出が人物全体を対象とした検出であっても、人物特定の代表的な部位である顔のような部分画像領域を対象とした検出であっても良い。検出の結果、人物が検出された場合（検出）、検出カウンタ値加算ステップ４０３の処理に進み、検出されなかった場合（非検出）には、２次判定要否判定ステップ４１８に（Ｔ３経由で図４（ｃ）の）処理に進む。
【００２９】
検出カウンタ値加算ステップ４０３では、人物検出部２０２は、検出カウンタ値を１加算し、人物画像領域算出ステップ４０４の処理に進む。
人物画像領域算出ステップ４０４では、人物検出部２０２は、人物の画像領域を算出し、見かけの大きさ算出ステップ４０５の処理に進む。
見かけの大きさ算出ステップ４０５では、撮影条件算出部２０３は、人物画像領域算出ステップで算出した登場人物の画像領域に対して、人物の見かけの大きさを算出し、明るさ算出ステップ４０６の処理に進む。人物の見かけの大きさには、例えば、画像上の面積、即ち、画像領域の縦方向の画素数と横方向の画素数の積値等を用いる。
明るさ算出ステップ４０６では、撮影条件算出部２０３は、人物画像領域算出ステップ４０４で算出した登場人物の画像領域に対して、人物の明るさを算出し、映りの明瞭さ算出ステップ４０７の処理に進む。人物の明るさには、例えば、画像領域の輝度の平均値等を用いる。
映りの明瞭さ算出ステップ４０７では、撮影条件算出部２０３は、人物画像領域算出ステップ４０４で算出した登場人物の画像領域に対して、人物の映りの明瞭さを算出し、特徴量算出ステップ４０８の処理に進む。人物の映りの明瞭さには、例えば、画像領域における高周波成分量等を用いる。高周波成分は、画像領域に対するフーリエ変換等の変換により求めることができる。
特徴量検出ステップ４０８では、人物特徴量算出部２０４は、登場人物の画像領域からその人物特徴量を算出し、検出カウンタ値判定ステップ４０９の処理に進む（Ｔ２経由で図４（ｂ）の処理に進む）。ここで算出する人物特徴量には、例えば、人物の輪郭の形状や方向、頭髪や皮膚の色、歩容、あるいは、顔の輪郭の形状や方向、目や鼻、口といった主要構成要素の大きさ、形状、配置関係等々が数値化された画像特徴量が挙げられる。本実施例においては、これら複数の特徴量を１つのベクトルとして扱う。
【００３０】
検出カウンタ値判定ステップ４０９では、特定人物１次判定部２０５は、検出カウンタ値の評価を行う。検出カウンタ値が“１”であった場合には、全照合ステップ４１０の処理に進み、検出カウンタ値が“１”以外であった場合には、絞込照合ステップ４１１の処理に進む。
【００３１】
全照合ステップ４１０では、特定人物１次判定部２０５は、全照合を行う。具体的には、特徴量検出ステップ４０８で算出した登場人物の人物特徴量を、特定人物記録部２００に予め記録しておいた各特定人物の人物特徴量全てを対象として、順番に照合（類似度算出）していき、最も類似度の高い特徴量を探し出す。この特徴量を持つ人物を最類似人物とする。その処理後、見かけの大きさ算出ステップ４１２の処理に進む。ここで、類似度とは、画像（画像特徴量）同士の近さ、いわゆる類似性を示す数値であり、その算出方法については、例えば、「大規模な画像集合のための表現モデル」（廣池敦他、日本写真学会誌２００３年６６巻１号Ｐ９３−Ｐ１０１）のような論文を参照することができる。本実施例においては、類似度は類似しているほど大きくなる正数とし、例えば、特徴量間の距離（ノルム）に所定定数を足して逆数をとった様な値である。
【００３２】
絞込照合ステップ４１１では、特定人物１次判定部２０５は、絞込照合を行う。具体的には、特徴量検出ステップ４０８で算出した登場人物の人物特徴量を、特定人物記録部２００に予め記録しておいた各特定人物の人物特徴量のうち、全照合ステップ４１０での全照合で得た最類似人物の人物ＩＤを有する人物特徴量のみを対象に順番に照合（類似度算出）していき、最も類似度の高い特徴量（最類似人物）を探し出す。その処理後、見かけの大きさ算出ステップ４１２の処理に進む。該人物ＩＤは、判定結果保管部２０６の保管データから検出カウンタ値が“１”であるレコードから取得する。判定結果保管部２０６における保管データの態様については、後述する。
【００３３】
見かけの大きさ算出ステップ４１２では、撮影条件算出部２０９は、全照合ステップ４１０又は絞込照合４１１で探し出した最類似人物の画像領域に対して、人物の見かけの大きさを算出し、明るさ算出ステップ４１３の処理に進む。人物の見かけの大きさは、登場人物の見かけの大きさ算出ステップ４０５と同様で、例えば、画像上の面積、即ち、画像領域の縦方向の画素数と横方向の画素数の積値等を用いる。
明るさ算出ステップ４１３では、撮影条件算出部２０９は、全照合ステップ４１０又は絞込照合ステップ４１１で探し出した最類似人物の画像領域に対して、人物の明るさを算出し、映りの明瞭さ算出ステップ４１４の処理に進む。人物の明るさは、登場人物の明るさ算出ステップ４０６と同様で、人物の明るさには、例えば、画像領域の輝度の平均値等を用いる。
映りの明瞭さ算出ステップ４１４では、撮影条件算出部２０３は、全照合ステップ４１０又は絞込照合ステップ４１１で探し出した最類似人物の画像領域に対して、人物の映りの明瞭さを算出し、一次判定結果格納ステップ４１５の処理に進む。人物の映りの明瞭さは、ステップ４０７と同様であり、例えば、画像領域における高周波成分量等を用いる。高周波成分は、画像領域に対するフーリエ変換等の変換により求めることができる。
【００３４】
一次判定結果格納ステップ４１５では、判定結果保管部２０６は、これまでに求めた結果を格納し、保管する。ここで、格納の対象となるデータには、現在の検出カウンタ値、全照合ステップ４１０で探し出した最類似人物の人物ＩＤ、全照合ステップ４１０又は絞込照合ステップ４１１で探し出した最類似人物との類似度、見かけの大きさ算出ステップ４０５乃至映りの明瞭さ算出ステップ４０７で算出した登場人物に対する見かけの大きさ、明るさ、および映りの明瞭さ、並びに、見かけの大きさ算出ステップ４１２〜映りの明瞭さ算出ステップ４１４で算出した最類似人物に対する見かけの大きさ、明るさ、および映りの明瞭さを含む。なお、判定結果保管部２０６における保管データの態様については後述する。
【００３５】
方向性判断ステップ４１６では、撮影条件判断部２０９は、登場人物に対する撮影条件と、最類似人物に対する撮影条件を基に、次の撮影条件の方向性を決定し、制御指示送信ステップ４１７の処理に進む。ここで、２つの撮影条件は、共に、前の処理ステップによって、すでに判定結果保管部２０６に保管されている。
方向性の決定は、例えば、以下のように実施する。撮影条件が、人物の明るさＹと人物の映りの明瞭さＦ、人物の見かけの大きさＳで構成されているとし、登場人物の撮影条件Ｃ（ｔ１）を｛Ｙ（ｔ１），Ｆ（ｔ１），Ｓ（ｔ１）｝、最類似人物に対する撮影条件Ｃ（ｔ０）を｛Ｙ（ｔ０），Ｆ（ｔ０），Ｓ（ｔ０）｝とする。なお、ｔ０とｔ１は、時刻である。
そして、Ｙ（ｔ１）＜Ｙ（ｔ０）である場合には、人物の明るさを明るくする方向に判断する。逆に、Ｙ（ｔ１）≧Ｙ（ｔ０）ある場合には、人物の明るさを暗くする方向に判断する。
また、Ｆ（ｔ１）＜Ｆ（ｔ０）である場合には、人物の映りの明瞭さを上げる方向に判断する。逆に、Ｆ（ｔ１）≧Ｆ（ｔ０）である場合には、人物の映りの明瞭さを下げる方向に判断する。
また、Ｓ（ｔ１）＜Ｓ（ｔ０）である場合には、人物の見かけの大きさを大きくする方向に判断する。逆に、Ｓ（ｔ１）≧Ｓ（ｔ０）である場合には、人物の見かけの大きさを小さくする方向に判断する。
【００３６】
次に、制御指示送信ステップ４１７では、制御指示部２１０は、前の処理ステップで算出した次の撮影条件を基に制御指示を作成し、作成した制御指示データをネットワーク１００を介して、撮像装置１０１に送信する。例えば、前の処理ステップで、人物の明るさを明るくする方向であると判断をした場合には、制御指示部２１０は、照明量増加の制御指示データを送信する。また例えば、制御指示部２１０は、撮像素子の感度増加の制御指示データを送信する。同様に、前の処理ステップで、人物の明るさを暗くする方向であると判断をした場合には、制御指示部２１０は、照明量減少の制御指示データを送信する。また例えば、制御指示部２１０は、撮像素子の感度減少の制御指示データを送信する。
制御指示データに含まれる照明の増減量や撮像素子感度の増減量は、撮像装置１０１の仕様との兼合いによって決定され、検知装置１０２の事前設定値として与えるものであり、かつ、Ｙ（ｔ１）とＹ（ｔ０）の差分量によって、複数段階で与えられるようにする。
【００３７】
また、同様に、前の処理ステップで、人物の映りの明瞭さを上げる方向であると判断をした場合には、制御指示部２１０は、ピント合わせの制御指示データを送信する。同様に、前の処理ステップで、人物の映りの明瞭さを下げる方向であると判断をした場合には、制御指示部２１０は、ピントぼかしの制御指示データを送信する。
制御指示データに含まれるピント増減量は、撮像装置１０１の仕様との兼合いによって決定され、検知装置１０１の事前設定値として与えるものであり、かつ、Ｆ（ｔ１）とＦ（ｔ０）の差分量によって、複数段階で与えられるようにする。
【００３８】
また、同様に、前の処理ステップで、人物の見かけの大きさを大きくする方向であると判断をした場合には、制御指示部２１０は、ズームアップの制御指示データを送信する。同様に、前の処理ステップで、人物の見かけの大きさを小さくする方向であると判断をした場合には、制御指示部２１０は、ズームダウンの制御指示データを送信する。
制御指示データに含まれるズーム増減量は、撮像装置１０１の仕様との兼合いによって決定され、検知装置１０２に事前設定値として与えるものであり、かつ、Ｓ（ｔ１）とＳ（ｔ０）の差分量によって、複数段階で与えられるようにする。また、ズームアップによって人物が撮影範囲から外れてしまうような場合には、制御指示部２１０は、人物が撮影範囲となるように撮影向き変更の制御指示データを送信する。
制御指示部２１０は、制御指示データの送信完了後、画像受信待機ステップ４００に処理を戻す。
【００３９】
２次判定要否判定ステップ４１８では、判定結果保管部２０６は、２次判定要否の判定を行う。判定は、当該時点での検出カウンタ値に基づいて行う。検出カウンタ値が“０”であった場合には、２次判定不要と判定し、画像受信待機ステップ４００に（Ｔ１経由で図４（ａ）の）処理を戻す。また、検出カウンタ値が“０”以外の場合には、２次判定要と判定し、特定人物の２次判定ステップ４１９に処理を進める。
特定人物の２次判定ステップ４１９では、特定人物２次判定部２０７は、特定人物２次判定を行う。特定人物２次判定は、判定結果保管部に保管された１つ以上の特定人物１次判定結果の中で、最も類似度が高い結果を取得し、その類似度とある一定値（閾値）との関係において、類似度が閾値以上であった場合にその登場人物を特定人物と判定する処理である。判定の結果、特定人物と判定した場合には、特定人物検知情報送信ステップ４２０に処理を進める。また、それ以外の場合には、検出カウンタ値初期化ステップ４２１に処理を進める。
【００４０】
特定人物検知情報送信ステップ４２０では、検知通知部２０８は、特定人物通知を端末装置１０３に送信し、検出カウンタ値初期化ステップ４２１の処理に進む。なお、送信データは、特定人物のＩＤやその人物画像等を含んで構成される。
検出カウンタ値初期化ステップ４２１では、判定結果保管部２０６は、検出カウンタ値を“０”にし、一次判定全削除ステップ４２２の処理に進む。
一次判定全削除ステップ４２２では、判定結果保管部は２０６は、保管していた一次判定の結果を全て削除し、画像受信待機ステップ４００に（Ｔ１経由で図４（ａ）の）処理に戻る。また、本実施例では図示しないが、ステップ４００に戻す前に、制御指示部２１０が、必要に応じて、撮像装置１０１を初期化するための制御指示データを撮像装置１０１に送信するようにしても良い。
【００４１】
図５によって、本発明の特定人物検知システムの一実施例において、検知装置の判定結果保管部における保管データの一例を説明する。図５は、本発明の特定人物検知システムの検知装置における判定結果保管部のデータの一実施例を示す図である。５００〜５０９はレコード、５１０はレコード番号セル、５１１は検出カウンタ値セル、５１２は人物ＩＤセル、５１３は類似度セル、５１４は登場人物の見かけの大きさセル、５１５は登場人物の明るさセル、５１６は登場人物の映りの明瞭さセル、５１７は最類似人物の見かけの大きさセル、５１８は最類似人物の明るさセル、５１９は最類似人物の映りの明瞭さセルである。
【００４２】
図５において、データは、１回の一次判定結果を１レコードとして保管する。図５の実施例では、最大で１０回分の一次判定結果、すなわち１０個のレコードが保管できるようになっている状態で、かつ、どのレコードも空である状態を示し、レコード５００〜５０９で構成される。
レコードは、レコード番号セル５１０、検出カウンタ値セル５１１、人物ＩＤセル５１２、類似度セル５１３、登場人物の見かけの大きさセル５１４、登場人物の明るさセル５１５、登場人物の映りの明瞭さセル５１６、最類似人物の見かけの大きさセル５１７、最類似人物の明るさセル５１８、最類似人物の映りの明瞭さセル５１９で構成される。
【００４３】
レコード番号セル５１０は、レコード番号を格納するデータ領域である。レコード番号は、レコードの管理をするために用いる番号であり、例えば、レコード毎にユニークに割り当てられる連続整数値である。
【００４４】
検出カウンタ値セル５１１は、検出カウンタ値を格納するデータ領域である。検出カウンタ値として整数値が格納される。
人物ＩＤセル５１２は、最類似人物の人物ＩＤを格納するデータ領域である。図５の実施例では、人物名称としての文字列が格納される例を示すが、人物固有に与えた識別情報であれば、整数値等を用いるようにしてもよい。
類似度セル５１３は、類似度を格納するデータ領域である。図５の実施例では、小数値が格納された例を示す。
【００４５】
登場人物の見かけの大きさセル５１４は、登場人物の見かけの大きさを格納するデータ領域である。図５の実施例では、見かけの大きさを画像上の面積を示す画素数として整数値が格納された例を示す。
登場人物の明るさセル５１５は、登場人物の明るさを格納するデータ領域である。図５の実施例では、明るさを輝度の平均値として、整数値が格納された例を示す。
登場人物の人物の映りの明瞭さセル５１６は、登場人物の人物の映りの明瞭さを格納するデータ領域である。図５の実施例では、映りの明瞭さを高周波成分量を示す整数値が格納された例を示す。
【００４６】
最類似人物の見かけの大きさセル５１７は、最類似人物の見かけの大きさを格納するデータ領域である。図５の実施例では、見かけの大きさを画像上の面積を示す画素数として整数値が格納された例を示す。
最類似人物の明るさセル５１８は、最類似人物の明るさを格納するデータ領域である。図５の実施例では、明るさを輝度の平均値として、整数値が格納された例を示す。
最類似人物の人物の映りの明瞭さセル５１９は、最類似人物の人物の映りの明瞭さを格納するデータ領域である。図５の実施例では、映りの明瞭さを高周波成分量を示す整数値が格納された例を示す。
【００４７】
ここで、一人の人物の登場から退場までの動作について、図６〜図８を用いて、より具体的に説明する。ここで、この登場人物は、検知対象、すなわち特定人物のＡさんであるとする。
特定人物記録部２００には、例えば、図３に示したデータが予め記録されている。また、説明の簡略化のため、人物の撮影条件は、人物の見かけの大きさのみである。また、登場から退場までに撮られた画像は計２枚であるとし、３枚目には人物は映っていない。
【００４８】
図６は、本発明の特定人物検知システムの検知装置において、この人物が登場して１枚目の画像に対する一連の処理の内容を説明するための図である。図３や図５と同一の符号は、それぞれ同一であることを示す。６００は画像、６０１は画像領域、６０２は検出カウンタ値、６０３は見かけの大きさ、６０４は人物特徴量、６０５〜６１４は照合処理、６１５〜６２４は類似度、６２５は最類似人物ＩＤ、６２６は画像、６２７は画像領域、６２８は見かけの大きさ、６２９は保管データである。
また、図６（ａ）は、画像６００を示し、図６（ｂ）は、検知装置１０２の１枚目の画像に対する一連の処理の内容を説明するための図である。また図６（ｃ）は、レコード３０７の人物画像セル３１３内の画像６２６を拡大表示した図で、図６（ｄ）は、図５で説明したような保管データ６２９を示す図である。図６（ｃ）に示すように、人物画像セル３１３には、画像データ６２６の他に、見かけの大きさ６２８が保管されている。
【００４９】
図６において、画像６００は、この人物が登場して最初の１フレームを示し、この画像６００が、撮像装置１０１からネットワーク１００を介して、検知装置１０２の画像受信部２０１に入力される。
検知装置１０２の画像受信部２０１は、この入力画像を取得する（図４（ａ）の処理ステップ４００〜４０１参照。）。そして、検知装置１０２の人物検出部２０２は、この画像に対する人物検出などの処理を行う（図４（ａ）の処理ステップ４０２〜４０４参照。）。画像領域６０１は、上記で得られた人物画像領域を示す。この時点での検出カウンタ値６０２は、“１”となる。
次に、検知装置１０２の撮影条件算出部２０３は、人物画像領域６０１に対する人物の見かけの大きさを算出する（図４（ａ）の見かけの大きさ算出ステップ４０５参照。）。見かけの大きさ６０３は、ここで算出された値を示す。
【００５０】
次に、検知装置１０２の人物特徴量算出部２０４は、人物画像領域６０１に対する人物特徴量を算出する（図４（ｂ）特徴量検出ステップ４０８参照。）。人物特徴量６０４は、ここで算出された値を示す。人物特徴量には、多次元量が用いられるのが通常であるが、本実施例においては、説明の簡略化のため、一次元の小数値を用いた例を示す。
【００５１】
次に、検知装置１０２の特定人物１次判定部２０５は、人物特徴量６０４を用いて、特定人物記録部２００の記録データに対して、全照合を行う（図４（ｂ）の全照合ステップ４１０参照。）。照合処理６０５〜６１４の矢印は、記録データの各レコードと照合を行っている様子を示し、類似度６１５〜６２４は、各照合において算出した類似度を示す。全照合の結果、最類似人物は、レコード３０６に記録されている人物であると判定される。
最類似人物ＩＤ６２５は、レコード３０６に記録されている人物ＩＤを示す。類似度には、多次元量である人物特徴量空間におけるベクトルのスカラー値が使われることが多いが、本実施例においては、説明の簡略化のため、人物特徴量の差分の絶対値を用いた例を示す。
【００５２】
次に、検知装置１０２の撮影条件算出部２０９は、レコード３０６の人物画像セル３１３から人物画像を取り出し、人物の見かけの大きさを算出する（図４（ｂ）の見かけの大きさ算出ステップ４１２参照。）。画像６２６は、取り出した人物画像を示す。画像領域６２７は、画像６２６上の人物画像領域を示す。見かけの大きさ６２８は、ここで算出された値を示す。
【００５３】
次に、検知装置１０２の判定結果保管部２０６は、検出カウンタ６０２を、判定結果保管部における保管データのレコード５００の検出カウンタ値セル５１１に格納する。同様に、最類似人物ＩＤ６２５をレコード５００の人物ＩＤセル５１２に、類似度５２１をレコード５００の類似度セル５１３に、見かけの大きさ６０３をレコード５００の登場人物の見かけの大きさセル５１４に、見かけの大きさ６２８をレコード５００の最類似人物の見かけの大きさセル５１７に格納する（図４（ｂ）の一次判定結果格納ステップ４１５参照。）。保管データ６２９は、該時点での格納データの状態を示す。
【００５４】
次に、検知装置１０２の撮影条件判断部２０９は、見かけの大きさ６０３と見かけの大きさ６２８から、次の撮影条件の方向性を決める（図４（ｂ）の方向性判断ステップ４１６参照。）。ここでは、最類似人物の見かけの大きさデータ６２８の値ほうが、登場人物の見かけの大きさ６０３より大きいので、見かけの大きさを大きくする方向に判断する。
【００５５】
次に、検知装置１０２の制御指示部２１０は、撮像装置１０１に対して、ズームアップ指示を送信する（図４（ｂ）の制御指示送信ステップ４１７参照。）。この制御指示に応じて、撮像装置１０１側はズームアップ制御を実施する。
画像６００に関わる一連の処理は、以上である。
【００５６】
図７は、本発明の特定人物検知システムの検知装置において、この人物が登場して２枚目の画像に対する一連の処理の内容の一実施例を説明するための図である。図３や図５と同一の符号は、それぞれ同一であることを示し、図６と同一の符号は、それぞれ同一であることを示す。７００は画像、７０１は画像領域、７０２は検出カウンタ値、７０３は見かけの大きさ、７０４は人物特徴量、７０５〜７０７は照合処理、７０８〜７１０は類似度、７１１は見かけの大きさ、７１２は保管データである。
また、図７（ａ）は、画像７００を示し、図７（ｂ）は、検知装置１０２の２枚目の画像に対する一連の処理の内容を説明するための図である。また図７（ｃ）は、レコード３０７の人物画像セル３１３内の画像６２６を拡大表示した図で、図７（ｄ）は、図５で説明したような保管データ７１２を示す図である。図７（ｃ）に示すように、人物画像セル３１３には、画像データ６２６の他に、見かけの大きさ７１１が保管されている。
【００５７】
図７において、画像７００は、この人物が登場して２フレーム目を示し、この画像７００が、撮像装置１０１からネットワーク１００を介して、検知装置１０２の画像受信部２０１に入力される。この画像７００は、先にズームアップ指示がなされているので、人物は、画像６００より大きめに映っている。
検知装置１０２の画像受信部２０１は、この入力画像を取得する（図４（ａ）の処理ステップ４００〜４０１参照。）。そして、検知装置１０２の人物検出部２０２は、この画像に対する人物検出などの処理を行う（図４（ａ）の処理ステップ４０２〜４０４参照。）。画像領域７０１は、上記で得られた人物画像領域７０１を示す。この時点での検出カウンタ値は、“２”となる。
次に、検知装置１０２の撮影条件算出部２０３は、人物画像領域７０１に対する人物の見かけの大きさを算出する（図４（ａ）の見かけの大きさ算出ステップ４０５参照。）。見かけの大きさ７０３は、ここで算出された値を示す。
【００５８】
次に、検知装置１０２の人物特徴量算出部２０４は、人物データ領域７０１に対する人物特徴量を算出する（図４（ｂ）特徴量検出ステップ４０８参照。）。人物特徴量７０４は、ここで算出された値を示す。なお、人物特徴量には、多次元量が用いられるのが通常であるが、本実施例においては、説明の簡略化のため、一次元の小数値を用いた例を示す。
【００５９】
次に、検知装置１０２の特定人物１次判定部２０５は、最類似人物ＩＤ６２５と人物特徴量７０４を用いて、特定人物記録部２００の記録データに対して、絞込照合を行う（図４（ｂ）の絞込照合ステップ４１１参照。）。照合処理７０５〜７０７の矢印は、記録データのうち、人物ＩＤ６２５と同値を有する各レコードと照合を行っている様子を示し、類似度７０８〜７１０は、各照合において算出した類似度を示す。
絞込照合の結果、最類似人物は、レコード３０６に記録されている人物であると判定される。
ここで、最類似人物のレコードは、前回レコードと同じであっても、異なっていても良い。本実施例では同じである場合を示す。
【００６０】
次に、検知装置１０２の撮影条件算出部２０９は、レコード３０６の人物画像セル３１３から人物画像を取り出し、人物の見かけの大きさを算出する（図４（ｂ）のステップ４１２参照。）。画像６２６は、取り出した人物画像を示す。画像領域６２７は、画像６２６上の人物画像領域を示す。見かけの大きさ７１１は、ここで算出された値を示し、本例においては、図６で示した見かけの大きさ６２８と同値となる。
【００６１】
次に、検知装置１０２の判定結果保管部２０６は、検出カウンタ値７０２を、判定結果保管部における保管データのレコード５０１の検出カウンタ値セル５１１に格納する。同様に、最類似７１０をレコード５０１の類似度セル５１３に、見かけの大きさ７０３をレコード５０１の登場人物の見かけの大きさセル５１４に、見かけの大きさ７１１をレコード５０１の最類似人物の見かけの大きさセル５１７に格納する（図４（ｂ）の一次判定結果格納ステップ４１５参照。）。保管データ７１２は、該時点での格納データの状態を示す。
【００６２】
次に、検知装置１０２の撮影条件判断部２０９は、見かけの大きさ７０３と見かけの大きさ７１１から、次の撮影条件の方向性を決める（図４（ｂ）の方向性判断ステップ４１６参照。）。ここでは、最類似人物の見かけの大きさ７１１のほうが、登場人物の見かけの大きさ７０３より小さいので、見かけの大きさを小さくする方向に判断する。
【００６３】
次に、検知装置の制御指示部２１０は、撮像装置に対して、ズームダウン指示を送信する（図４（ｂ）の制御指示送信ステップ４１７参照。）。この制御指示に応じて、撮像装置１０１側は、ズームダウン制御を実施する。
画像７００に関わる一連の処理は、以上である。
【００６４】
図８は、本発明の特定人物検知システムの検知装置において、この人物が登場して３枚目の画像に対する一連の処理の内容の一実施例を説明するための図である。図３や図５と同一の符号は、それぞれ同一であることを示し、図６や図７と同一の符号は、それぞれ同一であることを示す。なお、８００は画像、８０１は保管データである。
また図８（ａ）は、画像８００を示し、図８（ｂ）は、検知装置１０２の３枚目の画像に対する一連の処理の内容を説明するための図である。また図８（ｃ）は、図５で説明したような保管データ７１２を示す図である（図７（ｄ）と同一）。また、図８（ｂ）においても、図７（ｃ）に示すように、人物画像セル３１３には、画像データの他に、見かけの大きさのデータが保管されている。
【００６５】
図８（ａ）において、画像８００は、この人物が登場して３フレーム目を示し、この画像が検知装置に入力される。先の人物は既に退場してしまっており、誰も映っていない画像である。
検知装置１０２の画像受信部２０１は、の入力画像を取得する（図４（ａ）の処理ステップ４００〜４０１参照。）。そして、検知装置１０２の人物検出部２０２は、この画像に対する人物検出などの処理を行う（図４（ａ）の処理ステップ４０２〜４０４参照。）。先の人物は既に退場してしまっているので、人物画像領域は得られない。この時点での検出カウンタ値は、“２”のままである。
【００６６】
次に、検知装置１０２の人物検出部２０２は、現時点での検出カウンタ値“２”を基に特定人物２次判定を行う（図４（ｃ）処理ステップ４１８〜４１９参照。）。
検知装置１０２の判定結果保管部２０６は、当該判定結果保管部２０６に保管された保管データ７１２のレコード５００の類似度セル５１３に格納された類似度と、レコード５０１の類似度５１３に格納された類似度とを比較し、レコード５０１の類似度５１３に格納された類似度（図７（ｂ）における類似度７１０での値は“０．４”）を最高類似度とする。さらに、この最高類似度を閾値（本実施例では“０．５”とする）と比較し、閾値以上であるので、特定人物と判断する。なお、閾値未満であれば、特定人物でないと判断する。
【００６７】
次に、検知装置１０２の検知通知部２０８は、特定人物通知を端末装置１０３に送信する（図４（ｃ）の特定人物検知情報送信ステップ４２０参照。）。
次に、検知装置１０２の人物検出部２０２は、検出カウンタ値を“０”とし、保管データを全削除する。（図８（ｃ）保管データ８０１）。
【００６８】
以上のように、図６〜図８を用いて、一人の人物の登場から退場までの処理動作を説明したが、登場人物の撮影条件として、人物の見かけの大きさについてだけを説明した。しかし、少なくとも、人物の明るさ、人物の映りの明瞭さ、又は、人物の見かけの大きさのいずれか１つを用いて登場人物の撮影条件を求め、さらに最類似人物の撮影条件を求め、両条件の比較から次の撮影条件の方向性を判断し、該判断に従って撮像装置を制御し、該制御から得られる複数条件下の撮影画像を用いて特定人物検知を行うようにしても良いことは自明である。
【００６９】
上述の実施例によれば、特定人物検知システムにおいて、より高い検知精度を得ることを可能とした。
【００７０】
また同様に、撮像装置と検知装置は、各１台が対向で動作するように示したが、複数の撮像装置に対し１台の検知装置で対応させることも可能であり、また逆に１台の撮像装置に対し複数台の検知装置で対応させることも可能である。
また同様に、検知装置と端末装置は各１台が対向で動作するように示したが、複数の検知装置に対し１台の端末装置で対応させることも可能であり、また逆に１台の検知装置に対し複数台の端末装置で対応させることも可能である。
【００７１】
また同様に、撮像装置と検知装置を別個の装置とする構成にて示したが、同一の装置にて実施するようにしても良い。
また同様に、検知装置と端末装置を別個の装置とする構成にて示したが、同一の装置にて実施するようにしても良い。
また同様に、最類似人物の撮影条件を毎回算出するように示したが、特定人物の事前登録の際に算出し、特定人物記録部に記録しておくようにしても良い。
また同様に、撮影条件の変更を全て撮像装置に対する機械的制御とするように示したが、撮像装置もしくは検知装置におけるデジタルデータに対する電子的な擬似制御によっても良い。
また同様に、特定人物検知システムを対象に示したが、特定人物だけでなく特定車両や他の特定物体などの検知システムを対象に実施するようにしても良い。
【００７２】
以上、本発明を実施例によって詳細に説明した。しかし、本発明は、上述の実施例に限定されるわけではなく、本発明が属する技術分野において、通常の知識を有する者であれば、本発明の思想と精神に基づいて、本発明を修正若しくは変更できる発明が含まれることは勿論である。
【符号の説明】
【００７３】
１００：ネットワーク、  １０１：撮像装置、  １０２：検知装置、  １０３：端末装置、  ２００：特定人物記録部、  ２０１：画像受信部、  ２０２：人物検出部、  ２０３：撮影条件算出部、  ２０４：人物特徴量算出部、  ２０５：特定人物１次判定部、  ２０６：判定結果保管部、  ２０７：特定人物２次判定部、  ２０８：検知通知部、  ２０９：撮影条件判断部、  ２１０：制御指示部、  ３００〜３０９：レコード、  ３１０：レコード番号セル、  ３１１：人物ＩＤセル、  ３１２：特徴量セル、  ３１３：人物画像セル、  ５００〜５０９：レコード、  ５１０：レコード番号セル、  ５１１：検出カウンタ値セル、  ５１２：人物ＩＤセル、  ５１３：類似度セル、  ５１４：登場人物の見かけの大きさセル、  ５１５：登場人物の明るさセル、  ５１６：登場人物の映りの明瞭さセル、  ５１７：最類似人物の見かけの大きさセル、  ５１８：最類似人物の明るさセル、  ５１９：最類似人物の映りの明瞭さセル、  ６００：画像、  ６０１：画像領域、  ６０２：検出カウンタ値、  ６０３：見かけの大きさ、  ６０４：人物特徴量、  ６０５〜６１４：照合処理、  ６１５〜６２４：類似度、  ６２５：最類似人物ＩＤ、  ６２６：画像、  ６２７：画像領域、  ６２８：見かけの大きさ、  ６２９：保管データ、  ７００：画像、  ７０１：画像領域、  ７０２：検出カウンタ値、  ７０３：見かけの大きさ、  ７０４：人物特徴量、  ７０５〜７０７：照合処理、  ７０８〜７１０：類似度、  ７１１：見かけの大きさ、  ７１２：保管データ、  ８００：画像、  ８０１：保管データ。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４（ａ）】
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【図４（ｂ）】
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【図４（ｃ）】
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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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