(57)【要約】【課題】  本発明の目的は、画像処理装置として例えばマルチカメラ監視システムにおいて、設置店舗の客層に合わせて個人のプライバシ保護のための画像処理を行い、複数カメラ間での人物の同一性判定が可能な状態を保ちながら、個人のプライバシ情報の削減もしくは改変を行い、個人のプライバシを保護することである。【解決手段】  上記課題を解決するために、本発明は撮像装置から得られた画像を加工して出力する画像処理装置において、画像中から人物を検出する手段と、特徴情報をデータベースとして記憶する手段と、前記手段で検出された人物と前記データベースから特徴を抽出する手段と、前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を加工する手段と、前記加工された特徴に基づき出力画像を生成する手段を備えたことを特徴とするものである。【選択図】図１
2006287287.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像装置から得られた画像を加工して出力する画像処理装置において、
画像中から人物を検出する手段と、
特徴情報をデータベースとして記憶する手段と、
前記手段で検出された人物と前記データベースから特徴を抽出する手段と、
前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を加工する手段と、
前記加工された特徴に基づき出力画像を生成する手段を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１の画像処理装置において、
人物の検出する手段が、人物の頭部を対象として検出することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項１の画像処理装置において、
検出された人物から抽出される特徴が、顔画像，性別，年齢，年齢層，髪型，服装，肌の色，髪の色，服の色，頭部形状，眼鏡の有無，マスクの有無，アクセサリの有無，黒子の有無，ひげ形状，ひげの色のいずれか１つ以上を含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項１の画像処理装置において、
検出された人物から抽出される特徴が、特徴情報を記憶したデータベース中の特徴要素を用いて表されることを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項１の画像処理装置において、
特徴情報を記憶するデータベースが複数記録されており、かつ、該データベースを切り替える手段を持つことを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項１の画像処理装置において、
特徴情報を記憶するデータベースの一部もしくは全部を利用するように切り替える手段を持つことを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
請求項１の画像処理装置において、
特徴情報を記憶するデータベースが交換可能な記録媒体に記録されていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
請求項１の画像処理装置において、
特徴量を加工する手段が、ある関数を用いて特徴量から計算される値で、特徴量を置換えする処理を含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
請求項８の画像処理装置において、
特徴量を置換えする値を計算する関数が、時刻もしくは装置の稼働時間を入力パラメタとしてとり、同一の特徴量を入力して算出される値が時刻もしくは装置の稼動時間により変化することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
請求項８の画像処理装置において、
特徴量を置換えする値を計算する関数を、手動で変更することができ、同一の特徴量を入力して算出される値が変更できることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１１】
画像中から人物を検出する機能と、
特徴情報をデータベースとして記憶する機能と、
前記手段で検出された人物と前記データベースから特徴を抽出する機能と、
前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を加工する機能と、
前記加工された特徴に基づき出力画像を生成する機能とを含むプログラムが格納された記録媒体。
【請求項１２】
画像中から人物を検出する機能と、
特徴情報をデータベースとして記憶する機能と、
前記特徴情報を記憶するデータベースが複数記録されており、そのデータベースを切り替える機能と、
前記手段で検出された人物と前記データベースから特徴を抽出する機能と、
前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を加工する機能と、
前記加工された特徴に基づき出力画像を生成する機能とを含むプログラムが格納された記録媒体。
【請求項１３】
画像中から人物を検出する機能と、
特徴情報をデータベースとして記憶する機能と、
前記特徴情報を記憶するデータベースの、一部もしくは全部を利用するように切り替える機能と、
前記手段で検出された人物と前記データベースから特徴を抽出する機能と、
前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を加工する機能と、
前記加工された特徴に基づき出力画像を生成する機能とを含むプログラムが格納された記録媒体。
【請求項１４】
画像中から人物を検出する機能と、
特徴情報をデータベースとして記憶する機能と、
前記手段で検出された人物と前記データベースから特徴を抽出する機能と、
特徴量を加工する変換関数を切り替える機能と、
前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を、前記変換関数により加工する機能と、
前記加工された特徴に基づき出力画像を生成する機能とを含むプログラムが格納された記録媒体。
【請求項１５】
撮像装置から得られた画像を加工して出力する画像処理システムにおいて、
画像中から人物を検出し、
前記手段で検出された人物と特徴情報を記憶したデータベースから特徴を抽出し、
前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を加工し、
前記加工された特徴に基づき出力画像を生成することを特徴とする画像処理システム。
【請求項１６】
撮像装置から得られた画像を加工して出力する画像処理システムにおいて、
画像中から人物を検出し、
特徴情報を記憶した複数のデータベースのうちで、利用するデータベースを１つまたは複数選択し、
前記手段で検出された人物と前記データベースから特徴を抽出し、
前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を加工し、
前記加工された特徴に基づき出力画像を生成する画像処理システム。
【請求項１７】
撮像装置から得られた画像を加工して出力する画像処理システムにおいて、
画像中から人物を検出し、
特徴情報を記憶したデータベースの利用するデータ範囲を選択し、
前記手段で検出された人物と前記データベースから特徴を抽出し、
前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を加工し、
前記加工された特徴に基づき出力画像を生成することを特徴とする画像処理システム。
【請求項１８】
撮像装置から得られた画像を加工して出力する画像処理システムにおいて、
画像中から人物を検出し、
前記手段で検出された人物と特徴が記憶されたデータベースから特徴を抽出し、
特徴量を加工する変換関数を切り替え、
前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を、前記変換関数により加工し、
前記加工された特徴に基づき出力画像を生成することを特徴とする画像処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、監視カメラの映像の画像処理装置およびそのシステム、及びそれらのプログラムの記憶媒体に関し、特に、個人のプライバシ保護のために画像の一部もしくは全部に画像処理を行うための、画像処理装置およびそのシステム、及びそれらのプログラムの記憶媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
店舗内の不審者監視や人流計測に代表されるマルチカメラ監視システムでは、通常、監視映像はネットワーク経由で集中管理センタに送られ、リアルタイムで警備員が監視するとともに、ビデオテープやハードディスクレコーダ（以下ＨＤＲ）に記録・蓄積される。警備員はこうした監視映像を元に、同一箇所もしくは店舗内の複数箇所に長時間滞留する異常人物を監視し、必要があれば巡回中の警備員を監視領域に急行させることで、監視領域のセキュリティを確保している。しかしながら、これらの監視映像が流出した際の企業の信用低下や賠償問題のリスクがあり、監視映像においても被写体の肖像権に係る個人のプライバシを保護する必要がある。
【０００３】
これに対し、事前に登録した顔画像と、入力された監視映像中の顔画像とを照合し、一致しない場合には監視映像中の顔領域にモザイク処理を施すことにより、個人のプライバシを保護する手段が、特許文献１として報告されている。
【０００４】
また、入力された監視映像中の顔画像の性別・年代の属性を推定するための手段が特許文献２として報告されている。これは、事前に手動で属性毎に分けて登録しておいた人物顔の特徴と、入力された顔画像の特徴とを照合することにより、入力された画像中から顔領域を検出するとともに、顔画像の性別・年代の属性を推定する手段である。
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−６２５６０号公報：“顔照合装置および顔照合方法”、（オムロン株式会社）
【特許文献２】特開２００３−２４２４８６号公報：“人物属性推定装置”、（財団法人ソフトピアジャパン）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
マルチカメラ監視システムでは、あるカメラで撮像した人物が、他のカメラで撮像されたときにも同一人物であると判別できなくてはならない。
【０００７】
特許文献１には、個人のプライバシを保護するために、顔領域に対してモザイク処理を施す手段に関して記載されている。このとき、顔領域に対して弱いモザイク処理を行うことで、前記の状況での同一人物であるとの判定を行うことができるが、一方でモザイク処理を施した画像から元の人物が類推可能になり、個人のプライバシが侵害される可能性がある。逆に、顔領域に対して強いモザイク処理を行うことで、個人のプライバシ保護が強化されるが、複数カメラ間での人物の同一性判定が困難になるだけでなく、監視画像の画質が悪化し、監視者にとって見辛い画像となるため、監視者への負担が増えてしまう。このように、マルチカメラ監視システムにおいては、単純なモザイク化処理でのプライバシ保護はうまく働かない。
【０００８】
本発明は、監視画像中の顔画像の特徴を抽出し、その特徴に合わせて画像加工を行い、プライバシ保護と複数カメラ間での人物の同一性判定とを両立させる画像処理を自動で行うものである。
【０００９】
また、特許文献２では、顔画像の特徴を抽出する方法に関して記載されている。これは、事前に手動で抽出したい属性毎に顔画像を分けて登録し、それらの特徴量を計算しておく。分類したい画像が入力されると、その画像に対する特徴量を計算し、事前に登録した画像の特徴量との類似度を計算し、類似度の一番高い属性を入力画像の属性として推定する。しかしながら、事前に大量の顔画像を手動で分類して登録するのに大きなコストがかかり、また、店舗の客層に応じて属性の分類を変更することが困難である。このため、店舗の客層に偏りがある場合には、属性の分類結果が同一の値になることがあるため、マルチカメラ監視システムには適用が難しい。
【００１０】
本発明の目的は、マルチカメラ監視システムにおいて、設置店舗の客層に合わせて個人のプライバシ保護のための画像処理を行い、複数カメラ間での人物の同一性判定が可能な状態を保ちながら、個人のプライバシ情報の削減もしくは改変を行い、個人のプライバシを保護することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決するために、本発明は撮像装置から得られた画像を加工して出力する画像処理装置において、画像中から人物を検出する手段と、特徴情報をデータベースとして記憶する手段と、前記手段で検出された人物と前記データベースから特徴を抽出する手段と、前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を加工する手段と、前記加工された特徴に基づき出力画像を生成する手段を備えたことを特徴とするものである。
【００１２】
また、本発明は画像処理装置において、人物の検出する手段が、人物の頭部を対象として検出することを特徴とするものである。
【００１３】
また、本発明は画像処理装置において、検出された人物から抽出される特徴が、顔画像，性別，年齢，年齢層，髪型，服装，肌の色，髪の色，服の色，頭部形状，眼鏡の有無，マスクの有無，アクセサリの有無，黒子の有無，ひげ形状，ひげの色のいずれか１つ以上を含むことを特徴とするものである。
【００１４】
また、本発明は画像処理装置において、検出された人物から抽出される特徴が、特徴情報を記憶したデータベース中の特徴要素を用いて表されることを特徴とするものである。
【００１５】
また、本発明は画像処理装置において、特徴情報を記憶するデータベースが複数記録されており、かつ、該データベースを切り替える手段を持つことを特徴とするものである。
【００１６】
また、本発明は画像処理装置において、特徴情報を記憶するデータベースの一部もしくは全部を利用するように切り替える手段を持つことを特徴とするものである。
【００１７】
また、本発明は画像処理装置において、特徴情報を記憶するデータベースが交換可能な記録媒体に記録されていることを特徴とするものである。
【００１８】
また、本発明は画像処理装置において、特徴量を加工する手段が、ある関数を用いて特徴量から計算される値で、特徴量を置換えする処理を含むことを特徴とするものである。
【００１９】
また、本発明は画像処理装置において、特徴量を置換えする値を計算する関数が、時刻もしくは装置の稼動時間を入力パラメタとしてとり、同一の特徴量を入力して算出される値が時刻もしくは装置の稼動時間により変化することを特徴とするものである。
【００２０】
また、本発明は画像処理装置において、特徴量を置換えする値を計算する関数を、手動で変更することができ、同一の特徴量を入力して算出される値が変更できることを特徴とするものである。
【００２１】
更に、上記課題を解決するために、本発明は画像中から人物を検出する機能と、特徴情報をデータベースとして記憶する機能と、前記手段で検出された人物と前記データベースから特徴を抽出する機能と、前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を加工する機能と、前記加工された特徴に基づき出力画像を生成する機能とを含むプログラムが格納された記録媒体を提供することにある。
【００２２】
更に、上記課題を解決するために、本発明は画像中から人物を検出する機能と、特徴情報をデータベースとして記憶する機能と、前記特徴情報を記憶するデータベースが複数記録されており、そのデータベースを切り替える機能と、前記手段で検出された人物と前記データベースから特徴を抽出する機能と、前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を加工する機能と、前記加工された特徴に基づき出力画像を生成する機能とを含むプログラムが格納された記録媒体を提供することにある。
【００２３】
更に、上記課題を解決するために、本発明は画像中から人物を検出する機能と、特徴情報をデータベースとして記憶する機能と、前記特徴情報を記憶するデータベースの、一部もしくは全部を利用するように切り替える機能と、前記手段で検出された人物と前記データベースから特徴を抽出する機能と、前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を加工する機能と、前記加工された特徴に基づき出力画像を生成する機能とを含むプログラムが格納された記録媒体を提供することにある。
【００２４】
更に、上記課題を解決するために、本発明は画像中から人物を検出する機能と、特徴情報をデータベースとして記憶する機能と、前記手段で検出された人物と前記データベースから特徴を抽出する機能と、特徴量を加工する変換関数を切り替える機能と、前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を、前記変換関数により加工する機能と、前記加工された特徴に基づき出力画像を生成する機能とを含むプログラムが格納された記録媒体を提供することにある。
【００２５】
更に、上記課題を解決するために、本発明は撮像装置から得られた画像を加工して出力する画像処理システムにおいて、画像中から人物を検出し、前記手段で検出された人物と特徴情報を記憶したデータベースから特徴を抽出し、前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を加工し、前記加工された特徴に基づき出力画像を生成することを特徴とする画像処理システム。
【００２６】
更に、上記課題を解決するために、本発明は撮像装置から得られた画像を加工して出力する画像処理システムにおいて、画像中から人物を検出し、特徴情報を記憶した複数のデータベースのうちで、利用するデータベースを１つまたは複数選択し、前記手段で検出された人物と前記データベースから特徴を抽出し、前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を加工し、前記加工された特徴に基づき出力画像を生成することを特徴したものである。
【００２７】
また、上記課題を解決するために、本発明は撮像装置から得られた画像を加工して出力する画像処理システムにおいて、画像中から人物を検出し、特徴情報を記憶したデータベースの利用するデータ範囲を選択し、前記手段で検出された人物と前記データベースから特徴を抽出し、前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を加工し、前記加工された特徴に基づき出力画像を生成することを特徴とするものである。
【００２８】
また、上記課題を解決するために、本発明は撮像装置から得られた画像を加工して出力する画像処理システムにおいて、画像中から人物を検出し、前記手段で検出された人物と特徴が記憶されたデータベースから特徴を抽出し、特徴量を加工する変換関数を切り替え、前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を、前記変換関数により加工し、前記加工された特徴に基づき出力画像を生成することを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００２９】
本発明によれば、例えば、マルチカメラ監視システムにおいて、設置店舗の客層に合わせて個人のプライバシ保護のための画像処理を行い、複数カメラ間での人物の同一性判定が可能な状態を保ちながら、個人のプライバシ情報の削減もしくは改変を行い、個人のプライバシを保護することを実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
以下、本発明の実施例を説明する。
【実施例１】
【００３１】
本発明の画像処理装置および方法に関して以下、図面を用いて説明を行う。
【００３２】
図１は本発明の第１の実施形態の全体構成を示す図である。
【００３３】
図１において、この画像処理装置は、映像取得部１０１，画像記憶部１０２，画像データベース（以下ＤＢと表す）１０３，処理プロセッサ１０４，画像出力部１０５からなる。
【００３４】
撮像装置から送られた画像データは、映像取得部１０１によって取得される。これは、例えば、画像データがアナログ信号の場合、Ａ／Ｄ変換装置を用いて周期的にデジタル信号に変換されてから画像記憶部へ送る。画像データがデジタル信号の場合、撮像装置との通信処理，エラー訂正などを行い、取得したデジタルデータを画像記憶部へ送る。
【００３５】
画像記憶部１０２では、映像取得部より送られた映像データをメモリ等の一時記憶媒体に格納し、処理プロセッサ１０４からの要求に応じて、格納されたデータを読み書きする。
【００３６】
画像データベース１０３には、画像データそのもの、もしくは画像データに画像処理を施して得られた特徴データの集合を記録しておき、処理プロセッサ１０４からの要求に応じて格納されたデータを読み書きする。なお、この画像データベース１０３を交換することで、画像記憶部１０２に格納された画像データに対する処理プロセッサ１０４の処理内容を変更することができる。
【００３７】
処理プロセッサ１０４は、画像記憶部１０２に記憶された画像データと、画像データベース１０３に記憶された画像データもしくは特徴データとを用いて、出力画像を生成し、画像出力部１０５へ画像データを送る。
【００３８】
画像出力部１０５では、処理プロセッサ１０４から送られた出力画像を、Ｄ／Ａ変換装置を利用してアナログ信号に変換して表示用の映像データを生成する。あるいは、ネットワーク上で伝送するのに適した形式に変換して他の装置に伝送する。
【００３９】
以下に、処理プロセッサ１０４の処理内容について、詳細に説明する。図２は、処理プロセッサの処理プロセッサ部の処理の流れを示すフローチャートである。
【００４０】
図２を用いて、処理プロセッサ１０４で行われる処理の流れを説明する。
【００４１】
図２において、処理手順は、人物検出処理ステップ０２０１，特徴抽出処理ステップ
０２０２，特徴量加工処理ステップ０２０４，画像生成処理ステップ０２０５を備えている。
【００４２】
図３〜図６は、人物検出処理ステップ０２０１の詳細を示す説明図である。
【００４３】
図３は、画像記憶部１０２で記憶されている画像を示し、これから人物領域の検出を行って得られた画像を図４に示す。
【００４４】
人物領域の検出は、例えば、あらかじめ図６に示すような、撮像範囲内に人物が存在していない時の画像を背景画像として撮像しておき、入力された図３の画像に対して、この背景画像との差分処理を行い、ノイズの影響を抑えるために平滑化処理を行った後、ある一定閾値で２値化し、４連結または８連結の意味で空間的に連結する領域として統合・ラベリングを行い、その領域の大きさ・形状から人物としての尤度が高いものを選択すればよい。
【００４５】
あるいは、入力された図３の画像に対して、背景画像との Radial Reach Filter（参考文献：特開２００３−１４１５４６号公報：“画像処理方法”，財団法人ソフトピアジャパン）を計算してＲＲＦ画像を生成した後、ノイズの影響を抑えるために、孤立点除去を行い、新たに撮像範囲内に侵入した物体領域を人物領域として検出してもよい。もしくは新たに撮像範囲内に侵入した物体領域の外接矩形領域を人物領域として検出してもよい。
【００４６】
また、人物検出処理Ｓ０２０１は、人物領域を検出するのではなく、人物の頭部領域にのみ着目して人物の検出処理を行っても良い。図３から人物頭部領域の検出を行って得られる画像を図５に示す。
【００４７】
人物頭部領域の検出は、例えば、入力された画像に対してSobel フィルタ、もしくは
Laplace フィルタを利用して濃淡エッジを検出し、この検出されたエッジ点を元にHough 変換を行うことで、円または楕円として頭部領域を検出する。または、入力された図３の画像中から、顔候補となる矩形領域を切り出し、その矩形領域に対して、ｘ軸（横軸）方向の濃淡値の射影を計測し、その射影の一次微分値と、その統計値とを比較して顔領域を検出する方法（参考文献：特開平７−２８２２２７号公報：“人物顔領域検出装置”、株式会社東芝）がある。
【００４８】
次に、特徴抽出処理ステップ０２０２について説明する。
【００４９】
図７に、画像データベースステップ０２０３の詳細を示す。
【００５０】
図７において、人物検出処理ステップ０２０１により検出された人物データ０７０１が現され、かつ、画像データベースに含まれている人物データ０７０２,０７０３,０７０４の集合を表している。
【００５１】
ここで特徴とは、基準となる人物集合の画像の分布中での、入力された人物の画像の位置を表すベクトルを意味している。あるいは、画像を直接利用する代わりに、エッジ抽出，局所自己相関，射影変換などの公知の画像処理を人物集合および入力された人物領域に対して行い、その結果を利用しても良い。
【００５２】
また、検出された人物データと、データベースに含まれる人物データとの画像サイズとコントラストあるいは画像処理結果のサイズと値域が異なる場合、特徴抽出および加工が行いにくくなるため正規化を行う。
【００５３】
人物画像を蓄積した画像データベース１０３の分布中での、人物検出処理ステップ0201により検出した人物領域の画像のベクトルを計算することにより、特徴を抽出する。このベクトルの計算は、画像データベースに対する主成分分析や固有値計算などにより行う。このため、事前に準備する画像データベース１０３を交換することによって抽出される特徴は変化する。なお、主成分分析や固有値計算の際は、画像データベース１０３のみに対して行ってもよいし、データベースに検出された人物データを加えたものに対して行っても良い。
【００５４】
この結果、データベース内の人物データ間での見かけの変化の大きい要素、例えば、顔画像，性別，年齢，年齢層，髪型，服装，肌の色，髪の色，服の色，頭部形状，眼鏡の有無，マスクの有無，アクセサリの有無，黒子の有無による顔つきの違いなどを特徴軸とした特徴ベクトルが計算される。
【００５５】
図８〜図１１は、特徴量加工処理ステップ０２０４の詳細を示す説明図である。
【００５６】
図８において、人物検出処理ステップ０２０１により検出された人物データ０８０１を示しており、また、画像データベースに含まれている人物データの集合０８０２を表している。そして、人物データ０８０１に対応した特徴ベクトル０８０３が現されている。
【００５７】
この特徴ベクトル０８０３は、人物データ０８０１の、他の人物データとの違いを表しているため、この特徴ベクトル０８０３を加工して、他の人物データ０８０２と見分けがつかなくなるようにすれば、特徴が削減できたといえる。このため、事前に準備する他の人物データ０８０２の集合である画像データベース１０３を交換することによって、削減する特徴は変化する。
【００５８】
図９は人物データ０９０１が、他の人物データの集合０９０２の分布の中に含まれるように、ベクトルの長さを変倍する加工を施したときの、人物データ０９０４と、変換後の特徴ベクトル０９０３を表している。
【００５９】
この結果、検出された人物データの特徴的な要素、例えば、性別，年齢，年齢層，髪型，服装，肌の色，髪の色，服の色，頭部形状，眼鏡の有無，マスクの有無，アクセサリの有無，黒子の有無による顔つきの違いといった特徴が、削減される。これにより個人のプライバシ情報が加工される。
【００６０】
次に、画像生成処理ステップ０２０５について説明する。
【００６１】
画像生成処理ステップ０２０５では、特徴量加工処理ステップ０２０４により削減された特徴から、人物検出処理ステップ０２０１で検出された人物領域もしくは人物頭部領域に適合するようにサイズとコントラストを調整した画像領域を生成し、この画像領域を画像記憶部１０２に記憶されている画像に合成することで個人のプライバシ情報を上書きし、出力する画像を生成する。
【００６２】
図１２は画像記憶部１０２で記憶されている画像を示した図である。
【００６３】
図１３は人物特徴である顔面部の画像を人物検出処理ステップ０２０１にて検出し、特徴抽出処理ステップ０２０２にて顔面部の画像全てを特徴として抽出し、この抽出された特徴全てを特徴量加工処理ステップ０２０４にて削減し、得られた画像を画像記憶部102で記憶されている画像に合成して、個人のプライバシである顔画像を削減した画像を示した図である。
【００６４】
図１５は、顔画像の削減と、服装の変更とを同時に施した画像を示した図である。
【実施例２】
【００６５】
本実施形態は、第１実施形態とほぼ同様であるが、個人の特徴を削減して代表的な特徴量に置換えることで個人のプライバシ情報を削減する代わりに、個人の特徴を表す特徴量を、他の特徴を表す特徴量と交換することで、監視画像上での外見を変化させるものである。すなわち、髪の長さという特徴量を、肌の色の濃さという特徴量と交換することで、例えば長髪色白の特徴を持つ人を、短髪色黒の特徴をもつ人物であるかのように変換する。
【００６６】
以下、図８〜図１１を用いて、本実施例の特徴量加工処理ステップ０２０４の詳細を説明する。
【００６７】
図８において、人物検出処理ステップ０２０１により検出された人物データ０８０１が表され、また、画像データベースに含まれている人物データの集合０８０２も表している。そして、人物データ０８０１に対応した特徴ベクトル０８０３も示している。
【００６８】
この特徴ベクトル０８０３は、人物データ０８０１の、他の人物データとの違いを表しているため、この特徴ベクトル０８０３を加工して、他の人物データと見分けがつかなくなるようにすれば、特徴が削減できたといえる。図９は人物データ０９０１が、他の人物データの集合０９０２の分布の中に含まれるように、図１０のように特徴空間中に超平面を設定して対称変換を施して、変換後の特徴ベクトル１００３を得たものである。もしくは、図１１のように特徴空間中の任意の点まわりに回転変換を施して、変換後の特徴ベクトル１１０３を得ても良い。
【００６９】
この結果、検出された人物データの特徴的な要素、例えば、性別，年齢，年齢層，髪型，服装，肌の色，髪の色，服の色，頭部形状，眼鏡の有無，マスクの有無，アクセサリの有無，黒子の有無による顔つきの違いといった特徴が、変更あるいは他の特徴に置換えされる。これにより個人のプライバシ情報が加工される。
【００７０】
図１４は、人物特徴である顔面部の画像を人物検出処理ステップ０２０１にて検出し、特徴抽出処理ステップ０２０２にて顔面部の画像全てを特徴として抽出し、この抽出された特徴全てを特徴量加工処理ステップ０２０４にて他人の特徴に置換えし、得られた画像を画像記憶部１０２で記憶されている画像に合成して、個人のプライバシである顔画像を変更した画像を示した図である。
【実施例３】
【００７１】
以下、本発明の画像処理装置および方法に関して説明を行う。
【００７２】
図１６は本発明の画像処理装置の全体構成を示す図である。
【００７３】
図１６において、発明の画像処理装置１６０１は交換可能な画像データベース１６０３を備えている。また、画像処理装置１６０１は複数の撮像装置１６０２も備えている。
【００７４】
画像データベース１６０３に収められている人物データの分布により、特徴抽出処理
ステップ０２０２にて行われる主成分分析や固有値計算の結果が変化し、加工される特徴が変化する。
【００７５】
例えば、デパートのアクセサリ売り場のような若い女性客が多い店舗に本装置を設置する際には画像データベース１６０３中に含まれる人物データの若い女性の割合を多くすることで、主成分分析や固有値計算を行って得られる主成分や固有値が若い女性の細かい特徴をよりよく反映された特徴になる。この主成分や固有値を軸として特徴量の削減を行うことにより、若い女性に関しては特徴量の削減をより少なくし、それ以外の人物に関しては特徴量の削減をより多くすることができる。
【００７６】
すなわち、画像データベース１６０３を店舗の客層に応じて取り替えることにより、店舗に適した個人プライバシの保護を行うことができる。
【実施例４】
【００７７】
以下、本発明の画像処理装置および方法に関して説明を行う。
【００７８】
図１７，図１８は本発明の第４の実施形態の全体構成を示す図である。
【００７９】
図１７および図１８において、ビル内には複数の監視カメラ１７０１，１７０２，1703，１７０４，１７０５，１７０６，１８０１，１８０２，１８０３，１８０４，１８０５，１８０６はビル内に設置されている。この監視カメラを用いてビル内の人物１７０７，１７０８，１７０９，１８０７，１８０９を観測している。また、図１７の監視カメラ
１７０３で観測される人物１７０７は、異なる時刻に、図１８の監視カメラ１８０６で観測される人物１８０７のように、異なる場所，異なるカメラで観測されていることを示している。
【００８０】
監視カメラの映像は、本発明の画像処理装置に送られ、個人のプライバシ情報が加工された後に出力される。この出力された映像を監視員が監視するが、同一ビル内の画像データベースが共通である場合、個人のプライバシ情報の加工方法が共通であるため、同じ個人に対する見かけの変化は一定しており、複数のカメラに映った同一人物を見分けることができる。
【００８１】
これにより、同一人物を複数カメラ間で追跡することができ、個人そのものの画像を映像を得ることなく、人流の計測を行うことができ、個人のプライバシを保護することが可能となる。
【実施例５】
【００８２】
以下、本発明の画像処理装置および方法に関して説明を行う。
【００８３】
図１９は本発明の第５の実施形態を示す図である。
【００８４】
例えば、アパート等の集合住宅では、監視対象の空間を通る人間の数が限られるため、第４実施形態のように、同じ人物に対して常に同じ画像加工を施すならば、長時間観測を行ううちに個人の生活パターンなどが分かってしまう。これにより加工された画像に対応する個人が特定できるおそれがあるため、時間に応じてデータベース１０３を切り替えたり、時間に応じて第２実施形態で述べた特徴量の交換法則を変化させてもよい。
【００８５】
それぞれ異なる時刻の監視対象の空間１９０１，１９０２，１９０３に対して対応する時刻のプライバシ情報が加工された後の監視画像の概要図１９０４，１９０５，１９０６を示したものである。
【産業上の利用可能性】
【００８６】
本発明は監視カメラ，監視システム，人流計測システム，防犯カメラ等およびこれらのシステムにおいて、複数のカメラ間での人物の同一性判定が可能な状態を保ちながら、個人のプライバシ情報の削減もしくは改変を行い、個人のプライバシを保護することを実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】本発明の第１の実施形態の全体構成を示す図。
【図２】第１実施形態の処理プロセッサ部の処理の流れを示すフローチャートを示す図。
【図３】画像記憶部で記憶されている画像を示す図。
【図４】人物領域の検出結果を示す図。
【図５】人物頭部領域の検出結果を示す図。
【図６】背景画像を示す図。
【図７】データベースを示す図。
【図８】人物検出処理から得られた人物データを、データベースに含まれる人物データの分布中で表した図。
【図９】特徴ベクトルのベクトル長を特徴加工することを示す図。
【図１０】特徴ベクトルを面対称に特徴加工することを示す図。
【図１１】特徴ベクトルを点対称に特徴加工することを示す図。
【図１２】画像記憶部で記憶されている画像を示す図。
【図１３】人物特徴を削減した画像を示す図。
【図１４】人物特徴を置換えした画像を示す図。
【図１５】人物特徴の削減と置換えを両方おこなった画像を示す図。
【図１６】交換可能な画像データベースを持つ、マルチカメラ監視システムを表す図。
【図１７】ビル内に設置された複数の監視カメラを表す図。
【図１８】図１７とは異なる時点でのビル内を表す図。
【図１９】異なる時刻では、異なる画像加工が行われることを示す図。
【符号の説明】
【００８８】
１０１…映像取得部、１０２…画像記憶部、１０３，Ｓ０２０３…画像データベース、１０４…処理プロセッサ、１０５…画像出力部、Ｓ０２０１…人物検出処理、Ｓ０２０２…特徴抽出処理、Ｓ０２０４…特徴量加工処理、Ｓ０２０５…画像生成処理、０７０１…人物検出処理により検出された人物データ、０７０２，０７０３，０７０４，０８０２…画像データベースに含まれている人物データの集合、０８０１…人物検出処理により検出された人物データ、０８０３…人物データ０８０１に対応した特徴ベクトル、０９０１…特徴量加工処理前の人物データ、０９０２，１００２，１１０２…人物データの集合、
０９０３…特徴量加工後の特徴ベクトル、０９０４…特徴量加工後の人物データ、1001…特徴量加工処理前の人物データ、１００３，１１０３…特徴量加工後の特徴ベクトル、
１００４，１１０４…特徴量加工後の人物データ、１００５…対称変換の超平面、1101…特徴量加工処理前の人物データ、１１０５…回転変換の中心点、１６０１…本発明の画像処理装置、１６０２…撮像装置、１６０３…交換可能な画像データベース、１７０１，
１７０２，１７０３，１７０４，１７０５，１７０６，１８０１，１８０２，１８０３，１８０４，１８０５，１８０６…ビル内に設置された複数の監視カメラ、１７０７，1708，１７０９，１８０７，１８０９…ビル内の人物、１９０１，１９０２，１９０３…それぞれ異なる時刻の監視対象の空間、１９０４，１９０５，１９０６…１９０１，１９０２，１９０３に対応する時刻の、プライバシ情報が加工された監視画像の概要図。
【図１】
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【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１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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