(57)【要約】【課題】  評価対象に対して単に注目度を算出するだけでなく，評価領域全域における人の移動特性を視覚的に捉える。【解決手段】  上記画像を取り込み，所定時間毎に上記画像から画像データを生成する画像データ生成部１２０と，上記画像データ内の人を追跡する人追跡部１２２と，上記人追跡部による人の変位から当該人の移動速度を算出し，上記画像データの全領域を格子状に分割した分割領域毎に，上記分割領域内に位置する人の上記移動速度を集計する分割領域集計部１２４と，上記分割領域毎に上記集計された移動速度を表示する速度表示部１２６とを備える速度分布分析装置が提供される。かかる構成により，画像データ中の人の移動情報に基づいて，分割された領域毎の速度分布を視覚的に表示し，対象物に対する人の行動を容易に把握することができる。【選択図】    図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像内を移動する人の移動速度分布を分析する速度分布分析装置であって：
前記画像を取り込み，所定時間毎に前記画像から画像データを生成する画像データ生成部と；
前記画像データ内の人を追跡する人追跡部と；
前記人追跡部による人の変位から当該人の移動速度を算出し，前記画像データの全領域を格子状に分割した分割領域毎に，前記分割領域内に位置する人の前記移動速度を集計する分割領域集計部と；
前記分割領域毎に前記集計された移動速度を表示する速度表示部と；
を備える速度分布分析装置。
【請求項２】
前記速度分布分析装置は，前記画像データ内の人の中から，予め定められた特定の人を検知し，追跡対象から除外する特定人除外部をさらに備えることを特徴とする，請求項１に記載の速度分布分析装置。
【請求項３】
前記速度分布分析装置は，前記画像データ内の人の中から移動速度に関する特定の条件を満たす特定人を検知し，当該特定人の移動速度を補正する速度補正部をさらに備えることを特徴とする，請求項１または２のいずれかに記載の速度分布分析装置。
【請求項４】
前記分割領域集計部は，前記分割領域内に位置する全ての人の移動速度の平均値を算出することを特徴とする，請求項１から３のいずれかに記載の速度分布分析装置。
【請求項５】
前記分割領域集計部は，前記分割領域内の移動速度対人数のヒストグラムにおける最大人数を有する移動速度を算出することを特徴とする，請求項１から３のいずれかに記載の速度分布分析装置。
【請求項６】
前記速度分布分析装置は，前記分割領域集計部が集計した移動速度を移動速度に対応したスコアに変換し，前記移動速度の代わりにまたは移動速度に加えて前記スコアを集計するスコア集計部をさらに備えることを特徴とする，請求項１から５のいずれかに記載の速度分布分析装置。
【請求項７】
前記速度分布分析装置は，前記分割領域集計部が集計した移動速度をその周辺または全領域との統計処理により統計的な移動速度に変更する統計処理部をさらに備えることを特徴とする，請求項１から６のいずれかに記載の速度分布分析装置。
【請求項８】
前記速度分布分析装置は，評価対象毎に同一の広さを有する対象領域を設定し，前記分割領域集計部に集計された移動速度に応じて注目度を算出する注目度算出部をさらに備えることを特徴とする，請求項１から７のいずれかに記載の速度分布分析装置。
【請求項９】
前記速度表示部は，前記移動速度に対応付けられた色を表示することを特徴とする，請求項１に記載の速度分布分析装置。
【請求項１０】
前記分割領域集計部は，移動速度と共に移動方向も算出し，
前記速度表示部は，さらに移動方向も矢印で表示することを特徴とする，請求項９に記載の速度分布分析装置。
【請求項１１】
前記速度表示部は，前記移動速度が所定の値以下である分割領域を特定のマークで表示することを特徴とする，請求項９または１０のいずれかに記載の速度分布分析装置。
【請求項１２】
前記速度分布分析装置は，前記人追跡部による人の変位から当該人の移動加速度を算出する加速度算出部をさらに備え，
前記速度表示部は，さらに移動加速度に対応付けられた色を表示することを特徴とする，請求項１に記載の速度分布分析装置。
【請求項１３】
前記速度表示部は，前記集計結果を前記画像データと重畳して表示することを特徴とする，請求項９から１２のいずれかに記載の速度分布分析装置。
【請求項１４】
前記速度表示部は，任意の分割領域における時間に対する前記移動速度の推移を表示することを特徴とする，請求項１に記載の速度分布分析装置。
【請求項１５】
前記分割領域集計部は，移動速度と共に移動方向も算出し，
前記速度表示部は，任意の分割領域における全ての人の移動方向を集計したレーダーチャートを表示することを特徴とする，請求項１に記載の速度分布分析装置。
【請求項１６】
前記速度表示部は，評価対象に応じた対象領域を跨る移動速度を表示することを特徴とする，請求項１に記載の速度分布分析装置。
【請求項１７】
前記速度表示部は，任意の分割領域における移動速度対人数のヒストグラムを表示することを特徴とする，請求項１に記載の速度分布分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，画像内を移動する不特定多数の人の移動速度分布を分析する速度分布分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近日では，小売店に陳列された商品，展示会における展示品，および，鉄道の駅構内における広告等に対してユーザが関心を示すかどうかの分析は，このような場所に設けられたテレビカメラの画像データに基づいて行われている。
【０００３】
例えば，対象とする領域を撮像できる複数のテレビカメラを設定し，このテレビカメラで撮像した画像データに基づき，目的とする特定の対象物（商品等）の近くで一定期間滞在した利用者をその対象物への注目者とみなし，その対象物に関する注目の度合いを算出する技術が知られている（例えば，特許文献１）。ここでは，利用者の顔向きや移動方向によりその注目度の精度を高め，さらに売り上げ予測，商品仕入れ支援等の基本データとして利用されている。
【０００４】
【特許文献１】特開平１０−４８００８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら，人の追跡という観点から考えると，上述の技術は，評価領域における人の軌跡および領域境界の出入りに着目して人物の滞在時間および滞在者数をカウントしているに留まり，評価対象近辺の所定の位置における人数分布や速度分布等の詳細な行動を把握することができず，またこれらの情報を視覚化してさらなる分析を行い得るものではない。従って，評価対象近辺の所定の位置における滞在人数，その滞在者の移動速度，時間等を直接把握すること，また，これらを全体的に総括して視覚的に把握することが困難であった。
【０００６】
本発明は，従来の対象物の注目度を分析する方法が有する上記問題点に鑑みてなされたものであり，本発明の目的は，画像データ中の人の移動情報に基づいて，分割された領域毎の速度分布を視覚的に表示し，対象物に対する人の移動特性を容易に把握することが可能な，新規かつ改良された速度分布分析装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために，本発明のある観点によれば，画像内を移動する人の移動速度分布を分析する速度分布分析装置であって：上記画像を取り込み，所定時間毎に上記画像から画像データを生成する画像データ生成部と；上記画像データ内の人を追跡する人追跡部と；上記人追跡部による人の変位から当該人の移動速度を算出し，上記画像データの全領域を格子状に分割した分割領域毎に，上記分割領域内に位置する人の上記移動速度を集計する分割領域集計部と；上記分割領域毎に上記集計された移動速度を表示する速度表示部とを備える速度分布分析装置が提供される。
【０００８】
本発明は，評価対象に対して単に注目度を算出するだけでなく，評価領域全域における人の移動特性を視覚的に捉えることを特徴としている。即ち，上記の構成により，評価対象近辺を移動する人の行動パターン，特に移動速度や移動方向を，数字の羅列ではなく視覚的な画像によって容易に把握できる。
【０００９】
また，上記画像データ内の人の中から，予め定められた特定の人を検知し，追跡対象から除外する特定人除外部をさらに備えるとしても良い。上記特定人除外部により，所望の移動速度分布を得ることができ，最終的に得られる情報価値を高めることができる。
【００１０】
また，上記画像データ内の人の中から移動速度に関する特定の条件を満たす特定人を検知し，当該特定人の移動速度を補正する速度補正部をさらに備えるとしても良い。
【００１１】
かかる速度補正部により，移動速度の補正対象の人が評価領域を低速で通過したとしても，上記の補正により通常の評価がなされ，「低速＝商品に注目」という誤認識を回避できる。また，上記は，補正対象となる人を除外するものではないため，上記の人が低速に移動する中で，商品に注目しさらに低速に移動した場合，通常の人と同様に評価される。
【００１２】
上記分割領域集計部は，上記分割領域内に位置する全ての人の移動速度の平均値を算出するとしても良いし，上記分割領域内の移動速度対人数のヒストグラムにおける最大人数を有する移動速度を算出するとしても良い。かかる構成により，分割領域間の移動速度差を抽象的に表現することができ，移動速度分布をさらに容易に把握できる。
【００１３】
また，上記分割領域集計部が集計した移動速度を移動速度に対応したスコアに変換し，上記移動速度の代わりにまたは移動速度に加えて上記スコアを集計するスコア集計部をさらに備えるとしても良い。上記スコアは，使用用途に応じて自由に設定することが可能である。かかる移動速度の評価を脱した総括的な評価により，また，分かり易い定量的な数字により，移動速度分布や人数分布を把握することができる。
【００１４】
また，上記分割領域集計部が集計した移動速度をその周辺または全領域との統計処理により統計的な移動速度に変更する統計処理部をさらに備えるとしても良い。
【００１５】
かかる統計処理部により，評価領域全体または近傍局所の影響を除去した分割領域の移動速度分布を集計することができ，この移動速度分布の信頼性が向上し，的確な評価を行うことが可能となる。
【００１６】
また，評価対象毎に同一の広さを有する対象領域を設定し，上記分割領域集計部に集計された移動速度に応じて注目度を算出する注目度算出部をさらに備えるとしても良い。
【００１７】
かかる注目度算出部により，予め指定された算出基準に基づき各商品毎の注目度を自動的に算出することができ，速度分布を完全に把握しなくとも注目度を取得することが可能となる。
【００１８】
上記速度表示部は，上記移動速度に対応付けられた色を表示することができる。かかる構成により，評価領域全体における人の移動速度や人数分布が視覚的に認識され，人がどの方向に向かってどのような移動速度で歩いているか，何を目的としているか等を推測することができる。
【００１９】
上記分割領域集計部は，移動速度と共に移動方向も算出するとしても良く，上記速度表示部は，さらに移動方向も矢印で表示することができる。かかる矢印の表示により，全体的な人の流れも把握することが可能になる。
【００２０】
上記速度表示部は，上記移動速度が所定の値以下である分割領域を特定のマークで表示することができる。かかる構成により，人が非常に低速に移動した，即ち，ほぼ立ち止まって商品に長時間注目していた場所を容易に把握することができる。
【００２１】
また，上記人追跡部による人の変位から当該人の移動加速度を算出する加速度算出部をさらに備えるとしても良く，上記速度表示部は，さらに移動加速度に対応付けられた色を表示することができる。かかる構成により，人がどの地点で急激に移動速度を落としているか，また，どの地点で移動方向を変更しているかを把握することができる。
【００２２】
上記速度表示部は，上記集計結果を上記画像データと重畳して表示することができる。このように画像データと集計結果を重畳することにより，実際の商品の位置等，詳細な位置関係も評価に加えることが可能となる。
【００２３】
上記速度表示部は，任意の分割領域における時間に対する上記移動速度の推移を表示することができる。かかる移動速度の推移を示した速度推移グラフにより，任意の分割領域における人の流れの時間的推移を把握することができる。
【００２４】
上記分割領域集計部は，移動速度と共に移動方向も算出するとしても良く，上記速度表示部は，任意の分割領域における全ての人の移動方向を集計したレーダーチャートを表示することができる。
【００２５】
上記レーダーチャートは，任意の分割領域における全ての人の移動方向を方位別に集計し，その各方位別の総量を表したものである。かかるレーダーチャートによって，全体的にどの方向に人が流れているかを把握することができる。
【００２６】
上記速度表示部は，評価対象に応じた対象領域を跨る移動速度を表示することができる。かかる構成により，大まかな人の移動特性を把握することが可能となる。
【００２７】
上記速度表示部は，任意の分割領域における移動速度対人数のヒストグラムを表示することができる。
【００２８】
また，上記人追跡部，分割領域集計部，速度表示部に付随する各機能は，かかる構成要素と独立した構成要素として存在し得る。また，かかる構成要素は，ハードウェアとしてもソフトウェアとしても実現できる。
【００２９】
また，画像内を移動する人の移動速度分布を分析する速度分布分析方法や，コンピュータを上記速度分析装置として機能させるコンピュータプログラムも提供される。
【発明の効果】
【００３０】
以上説明したように本発明によれば，画像データ中の人の移動速度を分割領域毎に集計し，集計結果をグラフィックとして表示し，評価対象近辺の所定の位置における滞在人数，その滞在者の移動速度，時間等を直接把握すること，また，これらを全体的に総括して視覚的に得ることができ，対象物に対する人の移動特性を容易に把握することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
以下に添付図面を参照しながら，本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお，本明細書及び図面において，実質的に同一の機能構成を有する構成要素については，同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００３２】
本実施形態は，商品等の評価対象に対して単に注目度を算出するだけでなく，評価領域全域における人の移動特性を視覚的に捉えようとするものである。即ち，本実施形態の構成により，評価対象近辺を移動する人の行動パターン，特に移動速度や移動方向を，数字の羅列ではなく視覚的な画像によって把握する。
【００３３】
本実施形態は，小売店，展示会，駅構内等，人が行き交う様々な場所に適応することができる。例えば，小売店における陳列された商品に対する買い物客の反応，展示会における展示品への注目度，鉄道の駅構内における広告，行き先案内等への関心度等を，取得された画像を元に全体的な人の流れとして分析する。
【００３４】
図１は，本実施形態が適用される展示会場の様子および速度分布分析装置１００を概略的に示した説明図である。本実施形態が適用される一例としての展示会場では，例えば，展示品Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆが展示されている。かかる展示品は各々相違しているので，会場の来客者もそれぞれ違った反応を示す。図１を参照すると，展示品Ｃに来客の関心が集まり，その他の展示品にはあまり人が集まっていない。
【００３５】
上記速度分布分析装置１００は，テレビカメラ１０２と，速度分布分析本体１０４とを含んで構成される。上記展示会場での具体的な来場者の注目度を算出しようと試みた場合，先ずこのような会場の画像をテレビカメラ１０２によって取得する。上記速度分布分析本体１０４は，そのテレビカメラ１０２によって取得された画像を装置内に取り込み，かかる画像内を移動する人の移動速度分布を分析する。テレビカメラ１０２と速度分布分析本体１０４とは，有線もしくは無線により接続され，速度分布分析本体１０４は，テレビカメラ１０２から離れた場所で移動速度分布を分析するとしても良い。
【００３６】
以下，速度分布分析装置１００について詳述する。
【００３７】
（第１の実施形態：速度分布分析装置１００）
従来より，各展示品に関する端的な注目度の算出は可能であったが，ここでは，画像内を移動する人の移動速度分布を分析する速度分布分析装置１００によって，撮像可能領域全体の人の移動特性を視覚的に把握する。
【００３８】
図２は，速度分布分析装置１００の概略的な構成を示したブロック図である。上記速度分布分析装置１００は，画像データ生成部１２０と，人追跡部１２２と，分割領域集計部１２４と，速度表示部１２６とを含んで構成される。例えば，図１の例では，画像データ生成部１２０はテレビカメラ１０２に対応し，人追跡部１２２と，分割領域集計部１２４と，速度表示部１２６とは速度分布分析本体１０４に設けられる。
【００３９】
上記画像データ生成部１２０は，例えば，小売店の商品陳列通路等の，速度分布に関する評価を行いたい領域（評価領域）における天井や壁に，その通路の通行人を認識できるように配置され，テレビカメラ等の撮像部を有する撮像機器と，人追跡部１２２に画像データを伝送するためのインターフェースとを含んで構成される。この画像データ生成部１２０は，評価領域の画像を取り込み，所定時間，例えば１秒毎に取り込んだ画像から画像データを生成する。
【００４０】
上記人追跡部１２２は，上記画像データ内の人の軌跡を追跡する。本実施形態では，特に人（人間）の行動に着目している。このような追跡（追尾）機能は，従来からある背景差分によるものやオプティカルフローを用いたもの等，様々な追尾方法を利用して，画像処理装置やそれに準じるソフトウェアで行うことができる。例えば，特開平１０−９１７９３においては，移動物体を追尾する上で，画像中のノイズ成分などの影響を受けにくいオプティカルフローを算出している。また，追跡の精度を上げるため，特開平１０−４８００８のように，複数のテレビカメラにより人を追跡し，顔向きの判定を行ったり，特開２００１−１７５８６８のように，人の形状をしたモデルとマッチングしたりしても良い。
【００４１】
上記分割領域集計部１２４は，人追跡部１２２によって追跡された人の変位，即ち移動距離とかかる移動に要した時間とから，当該人の移動速度（移動距離／時間）を算出し，上記画像データの全領域（評価領域）を格子状に分割した分割領域毎に，分割領域内に位置する人の移動速度を集計する。上記集計は，サンプリングした移動速度を総合的また統計的に加工したものであり，後述する移動方向や移動加速度と合わせて加工することもできる。上記分割領域は，画像データ生成部１２０の評価領域（測定範囲）を同一の形状を有する複数の長方形（正方形も含む）に分割したものである。ここで，画像データ生成部１２０の画像データのサンプル時間を短くすることにより，移動速度の精度を上げることが可能であり，より情報価値の高い集計をすることができる。
【００４２】
図３は，画像データの評価領域を複数の分割領域に分割したイメージ図である。ここでは，評価領域１３０内を縦，横に分割して形成された分割領域１４０が示されている。かかる分割領域１４０が本実施形態における画像全体を視覚的に捉えるための最小単位となる。
【００４３】
分割領域集計部１２４は，この分割領域に対して，分割領域内に位置する全ての人の移動速度の平均値を算出することができる。このため，速度分布分析装置１００内には記憶手段も設けられ，分割領域内に存在する人の移動速度を分割領域毎に蓄積している。このように蓄積された移動速度を積算しその蓄積人数で除することによって，各分割領域における移動速度の平均が求められる。
【００４４】
また，分割領域集計部１２４は，当該分割領域内の移動速度に対する人数のヒストグラムにおける最大人数を有する移動速度を算出するとしても良い。
【００４５】
図４は，任意の分割領域におけるヒストグラムの例を示した説明図である。かかるヒストグラムでは，横軸に一定の区間に区切られた移動速度をとり，縦軸にこの移動区間内に移動速度を有する人の人数が積算されている。このような柱状のグラフによって，分割領域における人の移動速度分布が把握される。分割領域集計部１２４は，図４の例において，最大人数１５０の区間にあたる移動速度，例えば，移動速度区間の中心速度を移動速度の集計値として速度表示部１２６に伝達する。
【００４６】
上記速度表示部１２６は，ディスプレイ装置やプリンタ装置で構成され，上記分割領域毎に集計された移動速度を表示する。この分割領域毎の移動速度は，移動速度に対応付けられた色，例えば，赤，青，黄，緑，または白黒によって表すことができる。
【００４７】
図５は，速度表示部１２６の表示の一例を示したイメージ図である。ここでは，各分割領域毎の移動速度が，移動速度に対応付けられた色で表される。図５に示された色は，各々，移動なし１６０，高速１６２，中速１６４，低速１６６に対応し，評価領域の全領域における色の分布で，商品Ａ，Ｂ，Ｃに対する全体的な人の移動特性を把握することができる。
【００４８】
図５を参照すると，商品の近辺においては低速１６６を示す色が多く，商品に遠ざかるに連れ，中速１６４，高速１６２の色が多くなる。このことから商品を購入する利用者は商品の近辺において低速に移動していることが把握でき，当該商品に関心を示していることが分かる。また，商品Ａ，Ｂ，Ｃを比較すると，商品Ｂより商品Ａの方が利用者に注目されており，商品Ｃはさらに多くの人から注目されていることが分かる。また，商品Ａと商品Ｂとでは，低速と中速との比率が相違し，その商品をどの程度じっくり注目していたかの指標にすることもできる。
【００４９】
このようにして，評価領域全体における人の移動速度や人数分布が視覚的に認識されることにより，人がどの方向に向かってどのような移動速度で歩いているか，何を目的としているか，どの地点で人が早く流れ，どの地点で人が滞在しているかを容易に把握することが可能となる。
【００５０】
分割領域集計部１２４は，人追跡部１２２による人の変位から当該人の移動方向をも算出するとしても良く，速度表示部１２６は，さらに移動方向も矢印で表示することができる。
【００５１】
図６は，速度表示部１２６の表示の一例を示したイメージ図である。ここでは，図５に示した速度表示部１２６の表示例に矢印が追加されている。図６で表されている矢印は，分割領域における移動方向を示しており，矢印が記される分割領域は任意に設定される。ここでは，色の表示が密でない移動無しの領域を利用して矢印が記されている。
【００５２】
速度表示部１２６は，さらに移動速度が所定の値以下である速度極小点を有する分割領域を特定のマーク，例えば，「☆」，「○」，「△」，「×」等で表示することができる。
【００５３】
図７は，速度表示部１２６の表示の一例を示したイメージ図である。ここでは，図６に示した速度表示部１２６の表示例にさらに特定の「☆」マークが付与されている。かかる「☆」マークは，分割領域集計部１２４によって集計された移動速度が所定の閾値以下である時にその分割領域に付与される。この速度極小点は，所定の閾値のみで判断されるとしても良いが，さらに周辺の分割領域と比較し，相対的にも低速であることが判断されて付与されるとしても良い。これは，各分割領域毎に近傍の分割領域の局所平均を算出し，その局所平均と所定の偏差があるかどうか判断することによって行われる。このとき，正規分布やカイ二乗分布等の確率分布曲線に当てはめて判断することも可能である。
【００５４】
かかる構成により，人が非常に低速に移動した，即ち，ほぼ立ち止まって商品に長時間注目していた場所を容易に把握することができる。また，商品の注目度に関係なく，そのような速度極小点が存在する場合，その他の原因，例えば，環境的な原因を検討することもできる。
【００５５】
また，速度表示部１２６は，集計結果を画像データと重畳して表示するとしても良い。例えば，図５に示した速度表示部１２６の表示に，画像データ生成部１２０で生成された元となる画像データ，もしくは，まだ人が移動していない時間に予め撮像した画像データを重畳することによって，より一層，人の移動軌跡を把握することが可能となる。
【００５６】
さらに，速度表示部１２６は，任意の分割領域における計測した時間の所定期間に対する移動速度の推移を表示することができる。
【００５７】
図８は，時間に対する移動速度の推移を示した速度推移グラフである。この速度推移グラフにより，任意の分割領域における人の流れの時間的推移を把握することができる。図８の例では，７：００から９：００までの区間１８０で特に人の流れが悪くなっており，当該分割領域近辺が混雑していることが分かる。
【００５８】
分割領域集計部１２４は，人追跡部１２２による人の変位から当該人の移動方向を算出し，速度表示部１２６は，任意の分割領域における全ての人の移動方向を集計したレーダーチャートを表示することができる。
【００５９】
図９は，人の移動方向を集計したレーダーチャートである。上記レーダーチャートは，任意の分割領域における全ての人の移動方向を方位別に集計し，その各方位別の総量を表したものである。かかるレーダーチャートによって，北西および北東の方向に流れる人が多いことを把握することができる。
【００６０】
速度表示部１２６は，評価対象に応じた対象領域を跨る移動速度を表示することもできる。
【００６１】
図１０は，このように対象領域を跨る移動速度を表したイメージ図である。かかるイメージ図では，商品Ａ，Ｂ，Ｃに対してある程度の大きさを有する領域を設定し，さらに商品Ａ，Ｂ，Ｃから離れた場所にも同様な領域を設定している。このようにして設定された６つの領域において，人の移動速度分布を分析し，例えば，商品Ａ近辺の領域から商品Ｂ近辺の領域には移動速度１９０で人が移動しており，商品Ｃ近辺の領域から商品Ｂ近辺の領域には移動速度１９２で人が移動している。このようにして，上述した図６の表示例よりさらに大まかな人の移動特性を把握することが可能となる。
【００６２】
速度表示部１２６は，任意の分割領域における移動速度対人数のヒストグラムを表示することができる。このヒストグラムは，分割領域集計部１２４で人数の多い区間にあたる移動速度を算出するためのヒストグラムと同様に算出される。従って，速度表示部１２６は，任意の分割領域を指定することで，図４に示したヒストグラムを参照することができる。かかる図４では，ヒストグラムのピークに相当する移動速度よりさらに早い移動速度で進む人が，ある程度まとまった人数存在することを把握することができる。
【００６３】
（第２の実施形態：特定人除外部）
図１１は，第２の実施形態による速度分布分析装置１００の概略的な構成を示したブロック図である。上記速度分布分析装置１００は，画像データ生成部１２０，人追跡部１２２，分割領域集計部１２４，速度表示部１２６の他に，特定人除外部２１０を含んで構成される。
【００６４】
第１の実施形態における構成要素として既に述べた画像データ生成部１２０と，人追跡部１２２と，分割領域集計部１２４と，速度表示部１２６とは実質的に機能が同一なので重複説明を省略し，ここでは，構成が相違する特定人除外部２１０を主に説明する。
【００６５】
上記特定人除外部２１０は，人追跡部１２２で処理される画像データを取得し，その画像データに写っている人の中から，その外観もしくは挙動特性により予め定められる特定の人を検知し，追跡対象から除外する。
【００６６】
図１２Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄは，追跡対象から除外される特定の人の一例を示した説明図である。具体的に図１２Ａは，特定の服装をしている人，例えば小売店の店員を除外することを示しており，かかる人の判断方法は，例えば，特開平１０―４８００８に記載されている。このようにして真の来客ではない定員等を除外して精度の高い移動速度分布を得ることができる。
【００６７】
また，図１２Ｂは，身長の低い人物を除外することを示し，かかる人は，画像データ生成部１２０で取得される画像データにおける相対的な大きさや，カメラの高さに対する人の頭の位置により判断される。このようにして，購買行動と無関係に走り回る幼児等を除外して精度の高い移動速度分布を得ることができる。
【００６８】
図１２Ｃは，高速に画像データ内の領域を通過する人を除外することを示し，かかる人は，分割領域集計部１２４で算出された各人の移動速度によって判断される。ここで，所定の移動速度，例えば，１０ｋｍ／ｈ以上の速度で認識される人は，真の来客ではない定員等であるとみなされ，かかる人を除外することによって精度の高い移動速度分布を得ることができる。
【００６９】
図１２Ｄは，会員番号や利用者ＩＤ等によって予め認識された人を除外することを示している。人追跡部１２２は，会員証や利用者ＩＤによって識別された特別会員の特徴を認識したり，かかる認識時に導線にマークしたりして，当該特別会員を追跡し，その人を評価に加えないことで精度の高い移動速度分布を得ることができる。かかる図１２Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄに示した人を含む特定人を除外することで，所望の移動速度分布を得ることができ，最終的に得られる情報価値を高めることができる。また，かかる特定人除外の機能を利用して所定の群に属する人のみに対象を絞り，かかる群に属する人の移動特性を分析することもできる。
【００７０】
（第３の実施形態：速度補正部）
図１３は，第３の実施形態による速度分布分析装置１００の概略的な構成を示したブロック図である。上記速度分布分析装置１００は，画像データ生成部１２０，人追跡部１２２，分割領域集計部１２４，速度表示部１２６の他に，速度補正部２２０を含んで構成される。
【００７１】
第１の実施形態における構成要素として既に述べた画像データ生成部１２０と，人追跡部１２２と，分割領域集計部１２４と，速度表示部１２６とは実質的に機能が同一なので重複説明を省略し，ここでは，構成が相違する速度補正部２２０を主に説明する。
【００７２】
上記速度補正部２２０は，分割領域集計部１２４が算出した移動速度を参照して，画像データ内の人の中から移動速度に関する特定の条件を満たす特定人を検知し，その特定人を人追跡部１２２によって補足しつつ，分割領域集計部１２４における当該特定人の移動速度を補正することができる。かかる特定人は，例えば，他の場所においてもずっと低速で移動している，杖をついている，または，車いすに乗っている等，元々移動速度が通常の人と比較して遅い人である。このような特定人に対する評価を通常の人と同様に行うため，かかる移動速度の補正が行われる。速度補正部２２０は，評価領域内における人の外観や挙動から，または，他の装置からの情報に基づいて，かかる移動速度の補正が必要かどうか判断する。上記の補正が必要と判断された場合，その人の移動速度を全体的に高く補正する。
【００７３】
かかる移動速度の補正対象の人が評価領域を低速で通過したとしても，上記の補正により通常の評価がなされ，「低速＝商品に注目」という誤認識を回避できる。また，上記は，補正対象となる人を除外するものではないため，上記の人が低速に移動する中で，商品に注目しさらに低速に移動した場合，通常の人と同様に評価される。かかる特定人を人追跡部１２２に送信して，追跡対象から除外することもできる。
【００７４】
（第４の実施形態：スコア集計部）
図１４は，第４の実施形態による速度分布分析装置１００の概略的な構成を示したブロック図である。上記速度分布分析装置１００は，画像データ生成部１２０，人追跡部１２２，分割領域集計部１２４，速度表示部１２６の他に，スコア集計部２３０を含んで構成される。
【００７５】
第１の実施形態における構成要素として既に述べた画像データ生成部１２０と，人追跡部１２２と，分割領域集計部１２４と，速度表示部１２６とは実質的に機能が同一なので重複説明を省略し，ここでは，構成が相違するスコア集計部２３０を主に説明する。
【００７６】
上記スコア集計部２３０は，分割領域集計部１２４が集計した移動速度を移動速度に対応したスコアに変換し，上記移動速度の代わりにまたは移動速度に加えて上記スコアを集計することができる。ここで，移動速度とスコアとは特定の関係，例えば，１対１に対応する関数から形成され，速度分布分析装置１００内に備わるスコアテーブル等を利用して算出される。
【００７７】
このスコアは，使用用途に応じて自由に設定することが可能であり，例えば，展示会等において低速であることが注目度が高いとみなす場合，低速の方がスコアが高くなるように規定することができる。また，鉄道の駅構内において高速であることが人の流れが良く，混雑していないとみなす場合，高速ほどスコアが高くなるように規定することができる。さらには，人の外観や事前認証の結果，人数等，他の項目をスコアの要素に加えて，集計を行うとしても良い。
【００７８】
かかる移動速度の評価を脱した総括的な評価により，また，分かり易い定量的な数字により，移動速度分布や人数分布を把握することができる。
【００７９】
（第５の実施形態：統計処理部）
図１５は，第５の実施形態による速度分布分析装置１００の概略的な構成を示したブロック図である。上記速度分布分析装置１００は，画像データ生成部１２０，人追跡部１２２，分割領域集計部１２４，速度表示部１２６の他に，統計処理部２４０を含んで構成される。
【００８０】
第１の実施形態における構成要素として既に述べた画像データ生成部１２０と，人追跡部１２２と，分割領域集計部１２４と，速度表示部１２６とは実質的に機能が同一なので重複説明を省略し，ここでは，構成が相違する統計処理部２４０を主に説明する。
【００８１】
上記統計処理部２４０は，分割領域集計部１２４が集計した移動速度をその周辺（局所）または全評価領域との統計処理により統計的な移動速度に変更することができる。ここでは，各分割領域における元々の移動速度に対して，統計処理によって算出された統計量に基づく何らかの演算が行われる。この統計処理は，全評価領域または局所領域に対する平均，分散，位置微分，積分などの様々なものが考えられる。また，必要に応じて各分割領域ごとに所定の重み付けをすることも可能である。
【００８２】
図１６，１７は，分割領域に対する移動速度をグラフとして表した説明図である。図１６では，相違する時刻に測定された，速度分布Ａ（実線で示す。）と速度分布Ｂ（一点鎖線で示す。）とを比較している。しかし，かかる２つの速度分布は，各測定時間における評価領域全体の平均値（横の波線で示す。）が違うため，全体に対して移動速度が速いのか遅いのか判断することができない。これに対して，図１７では，速度分布Ａ計測時の評価領域全体の平均値で除算された速度分布Ａと，速度分布Ｂ計測時の評価領域全体の平均値で割られた速度分布Ｂとが表され，お互いの全体平均の影響が除去されている。
【００８３】
例えば，工事によって人の流れを良くしようとする試みがあった場合，図１６における速度分布Ａを工事前の速度分布，速度分布Ｂを工事後の速度分布とすると，工事が行われた位置（図では縦の波線で示す。）において工事後の移動速度が工事前の移動速度より遅く，工事によって移動速度は全く改善されていないように思える。しかし，工事前と工事後の時間帯における混雑を反映し，図１７のように通路の混雑の影響を除去すると，工事によって人の流れが良くなったことが確認できる。
【００８４】
図１８，１９は，分割領域に対する移動速度をグラフとして表した説明図である。図１８のみを参照すると，実線で表された速度分布には局所領域に付随する影響が含まれ，分割領域毎の真の移動速度分布を分析できない。そこで，図１９に示すように実線の速度分布を局所に付随して形成される局所平均で割ることによって，局所領域の影響を除去することができる。
【００８５】
例えば，図１８の特定の位置（図では縦の波線で示す。）において，人の移動を遮る障害物が存在するとして，図１８では，単にその地点で移動速度が落ち，関心を得る商品があると誤認識される可能性がある。このとき，かかる速度分布を局所平均で割ることにより，その障害物による影響が除去され，この障害物の影響に埋もれていた詳細な速度分布を確認することができる。
【００８６】
このようにして，評価領域全体または近傍局所の影響を除去した分割領域の移動速度分布を集計することができ，かかる移動速度分布の信頼性が向上し，的確な評価を行うことが可能となる。
【００８７】
（第６の実施形態：注目度算出部）
図２０は，第６の実施形態による速度分布分析装置１００の概略的な構成を示したブロック図である。上記速度分布分析装置１００は，画像データ生成部１２０，人追跡部１２２，分割領域集計部１２４，速度表示部１２６の他に，注目度算出部２５０を含んで構成される。
【００８８】
第１の実施形態における構成要素として既に述べた画像データ生成部１２０と，人追跡部１２２と，分割領域集計部１２４と，速度表示部１２６とは実質的に機能が同一なので重複説明を省略し，ここでは，構成が相違する注目度算出部２５０を主に説明する。
【００８９】
上記注目度算出部２５０は，評価対象毎に同一の広さを有する対象領域を設定し，分割領域集計部１２４に集計された移動速度に応じて注目度を算出することができる。
【００９０】
図２１は，図５における移動速度分布の表示例に商品Ａ，Ｂ，Ｃの注目度を加えた説明図である。ここでは，商品Ａ，Ｂ，Ｃに対して同一の広さを有する対象領域２８０，２８２，２８４を設定し，かかる対象領域２８０，２８２，２８４に属する人の移動速度に応じて注目度を算出する。ここでは，かかる注目度を棒グラフ２９０，２９２，２９４で表す。
【００９１】
この注目度の算出において，単に移動速度を集計するとしても良いが，上述のスコアに変更した後集計を行ったり，かかる対象領域２８０，２８２，２８４に異なる重み付けをして集計を行うとしても良い。また，かかる注目度を時間帯毎の推移として集計，表示することもできる。
【００９２】
かかる構成により，予め指定された算出基準に基づき各商品毎の注目度を自動的に算出することができ，速度分布を完全に把握しなくとも注目度を取得することが可能となる。
【００９３】
（第７の実施形態：加速度算出部）
図２２は，第７の実施形態による速度分布分析装置１００の概略的な構成を示したブロック図である。上記速度分布分析装置１００は，画像データ生成部１２０，人追跡部１２２，分割領域集計部１２４，速度表示部１２６の他に，加速度算出部２６０を含んで構成される。
【００９４】
第１の実施形態における構成要素として既に述べた画像データ生成部１２０と，人追跡部１２２と，分割領域集計部１２４と，速度表示部１２６とは実質的に機能が同一なので重複説明を省略し，ここでは，構成が相違する加速度算出部２６０を主に説明する。
【００９５】
上記加速度算出部２６０は，人追跡部１２２による人の変位から当該人の移動加速度をも算出するとしても良く，速度表示部１２６は，さらに移動加速度に対応付けられた色を表示することができる。かかる場合も，移動加速度毎にその表示を行う色を対応させ，図５に例示された移動速度同様に分割領域毎の表示を行う。
【００９６】
かかる移動加速度は，画像データ毎に算出される移動速度のさらに差分を計算することによって導くことができる。この移動加速度を求めるにあたって，速度の方向を加味しても良く，またその移動加速度の方向をも集計するとしても良い。かかる構成により，人がどの地点で急激に移動速度を落としているか，また，どの地点で移動方向を変更しているかを把握することができる。
【００９７】
（第８の実施形態：速度分布分析方法）
次に，画像内を移動する人の移動速度分布を分析する速度分布分析方法を説明する。
【００９８】
図２３は，速度分布分析方法の流れを示したフローチャートである。上記速度分布分析方法では，先ず，評価領域に配置されたテレビカメラ等の撮像部によって評価領域の画像を取り込み，所定時間，例えば１秒毎に取り込んだ画像から画像データを生成する（Ｓ４０２）。次に，画像データ内の人を追跡し（Ｓ４０４），人追跡工程（Ｓ４０４）によって追跡された人の変位，即ち移動距離とかかる移動に要した時間とから，当該人の移動速度を算出し，上記画像データの全領域（評価領域）を格子状に分割した分割領域毎に，分割領域内に位置する人の移動速度を集計する（Ｓ４０６）。
【００９９】
最後に上記分割領域毎に上記集計された移動速度を，上述した様々な表示方法によって表示する（Ｓ４０８）。上記の速度分布分析方法では，画像データ中の人の移動情報に基づいて，分割された領域毎の速度分布を視覚的に表示し，対象物に対する人の行動を容易に把握することが可能となる。
【０１００】
以上，添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが，本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば，特許請求の範囲に記載された範疇内において，各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり，それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１０１】
例えば，上記の実施形態では，小売店などの店舗や駅構内などの通路における評価領域の画像を利用して人の移動速度分布を分析することを挙げたが，物体の移動の流れを分析する目的であれば，道路を走る自動車の流れを分析することもできる。
【０１０２】
また，上記実施形態において，評価領域を２次元的に分割し平面として分割領域を定義したが，かかる場合に限られず，３次元における立体的な分割領域等様々な領域を想定して各分割領域毎の表示を行うことができる。
【産業上の利用可能性】
【０１０３】
本発明は，画像内を移動する不特定多数の人の移動速度分布を分析する速度分布分析装置に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１０４】
【図１】本実施形態が適用される展示会場の様子を概略的に示した説明図である。
【図２】速度分布分析装置の概略的な構成を示したブロック図である。
【図３】画像データの全領域を複数の分割領域に分割したイメージ図である。
【図４】任意の分割領域におけるヒストグラムの例を示した説明図である。
【図５】速度表示部の表示の一例を示したイメージ図である。
【図６】速度表示部の表示の一例を示したイメージ図である。
【図７】速度表示部の表示の一例を示したイメージ図である。
【図８】時間に対する移動速度の推移を示した速度推移グラフである。
【図９】人の移動方向を集計したレーダーチャートである。
【図１０】このように対象領域を跨る移動速度を表したイメージ図である。
【図１１】第２の実施形態による速度分布分析装置の概略的な構成を示したブロック図である。
【図１２Ａ】追跡対象から除外される特定の人の一例を示した説明図である。
【図１２Ｂ】追跡対象から除外される特定の人の一例を示した説明図である。
【図１２Ｃ】追跡対象から除外される特定の人の一例を示した説明図である。
【図１２Ｄ】追跡対象から除外される特定の人の一例を示した説明図である。
【図１３】第３の実施形態による速度分布分析装置の概略的な構成を示したブロック図である。
【図１４】第４の実施形態による速度分布分析装置の概略的な構成を示したブロック図である。
【図１５】第５の実施形態による速度分布分析装置の概略的な構成を示したブロック図である。
【図１６】分割領域に対する移動速度をグラフとして表した説明図である。
【図１７】分割領域に対する移動速度をグラフとして表した説明図である。
【図１８】分割領域に対する移動速度をグラフとして表した説明図である。
【図１９】分割領域に対する移動速度をグラフとして表した説明図である。
【図２０】第６の実施形態による速度分布分析装置の概略的な構成を示したブロック図である。
【図２１】図５における移動速度分布の表示例に商品Ａ，Ｂ，Ｃの注目度を加えた説明図である。
【図２２】第７の実施形態による速度分布分析装置の概略的な構成を示したブロック図である。
【図２３】速度分布分析方法の流れを示したフローチャートである。
【符号の説明】
【０１０５】
１１０  速度分布分析装置
１２０  画像データ生成部
１２２  人追跡部
１２４  分割領域集計部
１２６  速度表示部
１４０  分割領域
２１０  特定人除外部
２２０  速度補正部
２３０  スコア集計部
２４０  統計処理部
２５０  注目度算出部
２６０  加速度算出部
【図１】
2006085366.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１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
2006085366.tif 000015
【図１２Ｃ】
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【図１２Ｄ】
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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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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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