(57)【要約】【課題】人物の正面顔以外の画像であっても認証でき、更に、高精度に認証できる。【解決手段】撮影された画像がカメラから入力され、各種情報を記憶する記憶部から情報を取得する監視装置において、前記記憶部は、前記監視装置に過去に入力された画像に関する情報を含む過去情報と、前記カメラの位置情報を含む地理情報と、を記憶し、前記入力された画像から顔画像を抽出し、前記過去情報に基づいて、前記抽出した顔画像に対応する人物を推定し、前記地理情報に基づいて、前記推定した人物の中から、前記抽出した顔画像に対応する人物を決定することを特徴とする。【選択図】図４
2006221355.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影された画像がカメラから入力され、各種情報を記憶する記憶部から情報を取得する監視装置において、
前記記憶部は、前記カメラが過去に撮影した画像に関する情報を含む過去情報と、前記カメラが撮影する領域情報を含む地理情報と、を記憶し、
前記入力された画像から顔画像を抽出し、前記過去情報に基づいて前記抽出した顔画像に対応する人物を推定する顔識別部と、
前記地理情報に基づいて、前記顔識別部が推定した人物の中から、前記抽出した顔画像に対応する人物を決定する判定部と、を備えることを特徴とする監視装置。
【請求項２】
前記過去情報は、前記監視装置が過去に抽出した顔画像の特徴を示す特徴量を含み、
前記顔識別部は、
前記抽出した顔画像から、該顔画像の特徴を示す特徴量を求め、
前記過去情報に含まれる特徴量と前記求めた特徴量とを比較することによって、前記抽出した顔画像に対応する人物を推定することを特徴とする請求項１に記載の監視装置。
【請求項３】
前記地理情報は、前記カメラが撮影する領域を人物が移動する時間を含み、
前記過去情報は、前記監視装置が過去に抽出した前記顔画像が撮影された時刻を含み、
前記判定部は、
前記推定した人物が直前に撮影された顔画像を前記過去情報から検索し、
前記検索した顔画像が撮影された時刻を前記過去情報から取得し、
前記抽出した顔画像が撮影された時刻から、前記取得した時刻を減算し、
前記減算した時刻差と前記地理情報に含まれる移動時間とを比較することによって、前記顔識別部が推定した人物の中から、前記抽出した顔画像に対応する人物を決定することを特徴とする請求項１に記載の監視装置。
【請求項４】
前記抽出した顔画像から、該顔画像に対応する人物の移動方向及び移動速度を求め、前記求めた移動方向及び移動速度に基づいて前記抽出した顔画像を追跡する追跡部を備えることを特徴とする請求項１に記載の監視装置。
【請求項５】
前記記憶部は、前記顔画像が撮影された時の照明の状況を含む照明情報を記憶し、
前記照明情報に基づいて、前記抽出した顔画像を補正する補正部を備え、
前記顔識別部は、前記補正部が補正した顔画像に基づいて、前記抽出した顔画像に対応する人物を推定することを特徴とする請求項１に記載の監視装置。
【請求項６】
前記判定部は、
前記抽出した顔画像に対応する人物を決定する際に、該決定する人物と該顔画像に対応する人物とが同一である可能性を示す信頼度を求め、
求めた信頼度を前記過去情報に記憶することを特徴とする請求項１に記載の監視装置。
【請求項７】
一台以上のカメラと、各種情報を記憶する記憶装置と、撮影された画像がカメラから入力され、前記記憶装置から情報を取得する監視サーバと、を備え、施設を監視する監視システムにおいて、
前記記憶装置は、前記カメラが過去に撮影した画像に関する情報を含む過去情報と、前記カメラが撮影する領域情報を含む地理情報と、を記憶し、
前記監視サーバは、
前記入力された画像から顔画像を抽出し、前記過去情報に基づいて前記抽出した顔画像に対応する人物を推定する顔識別部と、
前記地理情報に基づいて、前記推定した人物の中から、前記抽出した顔画像に対応する人物を決定する判定部と、を備えることを特徴とする監視システム。
【請求項８】
監視システムは、施設の出入口の開閉を制御する入退室制御装置を備え、
前記記憶装置は、人物が施設への入場を許可されているか否かの情報を含む認証情報を記憶し、
前記判定部は、前記認証情報に基づいて、前記決定した人物が入場を許可されているか否かを判定し、
前記入退制御装置は、前記判定部が入場を許可されている人物と判定すると、施設の出入口を開くように制御することを特徴とする請求項７に記載の監視システム。
【請求項９】
前記監視サーバは、
前記抽出した顔画像から、該画像に対応する人物の移動方向及び移動速度を求め、前記求めた移動方向及び移動速度に基づいて、前記抽出した顔画像を追跡する追跡部を備え、
前記判定部は、前記追跡した顔画像の人物を前記抽出した顔画像に対応する人物と決定することを特徴とする請求項７に記載の監視システム。
【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画像を監視する監視システムに関し、特に、地理的な情報を使って画像に映っている人物を特定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、顔画像識別による個人認証が広まりつつある。顔画像識別は、顔画像から人物を識別する技術である。具体的には、画像から人物の顔領域を抽出する。次に、その抽出した顔領域と予め登録された顔画像とを照合し、類似性を判定する。そして、判定した類似性から、人物を特定する。
【０００３】
顔画像による個人認証は、心理的な抵抗が少ない。なぜなら、顔画像による個人認証は、遠隔から撮影された画像を用いて非接触で行うので、指紋認証などのように読み取り機器に対する入力動作が必要ないからである。
【０００４】
しかし、顔画像による個人認証は、照明の変動、画像における顔領域の大きさの変動及び顔の向きの変動等に弱いという問題がある。
【０００５】
そこで、従来の顔画像による個人認証装置は、認証に適した画像を取得することによって、認証する。例えば、個人認証装置は、カメラの前の適切な位置に立たせたユーザの正面顔を撮影することによって、認証に適した画像を取得する。しかし、この個人認証装置は、認証の度に、適切な位置に立たせたユーザを撮影しなければならない。
【０００６】
そこで、この問題を解決する監視装置が知られている（例えば、特許文献１参照。）。この監視装置は、複数の方向からの顔画像を予め記憶することによって、正面顔以外の画像を取得しても、認証することができる。つまり、この監視装置は、ユーザが所定の位置に立ち止まることなく、認証できる。
【０００７】
また、人物画像を用いる技術として、人物追跡処理が知られている（例えば、非特許文献１参照。）。この人物追跡処理は、監視カメラ画像中から顔領域を抽出し、抽出した顔領域から顔のサイズ及び顔の向きを求める。次に、求めた顔のサイズ及び顔の向きから、人物の移動方向及び人物の移動速度等を求める。そして、求めた人物の移動方法及び人物の移動速度に基づいて、人物を追跡する。この人物追跡処理は、監視装置及びマーケティング等へ応用されている。
【０００８】
この人物追跡処理は、諸条件を満たしていれば、差分などを用いる通常の画像処理のみで行うことができる。諸条件とは、追跡対象の人物が画面内に常に収まっていること、且つ光量が閾値異常であること等である。
【０００９】
よって、従来の人物追跡処理は、人物が画面内から外れその後に再入場すると、追跡を継続できない。つまり、この人物追跡処理は、画面内から外れた人物と再入場した人物とを別の人物として扱ってしまう問題があった。
【００１０】
この問題を解決するために、複数のカメラによって追跡する技術が知られている。しかし、この技術も、カメラとカメラとの間に死角があると、同一の問題が生じる。
【特許文献１】特開２００２−９２６０１号公報
【非特許文献１】高木  幹雄編集、「新編画像解析ハンドブック」、全面改訂版、東京大学出版会、２００４年９月１０日
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
前述した特許文献１に記載された監視装置は、人物の正面顔以外の画像からでも認証できる。しかし、この監視装置は、画像の類似性だけで人物を特定するので、認証の精度が問題となる。
【００１２】
そこで、本発明は、人物の正面顔以外の画像であっても認証でき、且つ高精度に認証できる監視装置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】
【００１３】
本発明は、撮影された画像がカメラから入力され、各種情報を記憶する記憶部から情報を取得する監視装置において、前記記憶部は、前記監視装置に過去に入力された画像に関する情報を含む過去情報と、前記カメラの位置情報を含む地理情報と、を記憶し、前記入力された画像から顔画像を抽出し、前記過去情報に基づいて、前記抽出した顔画像に対応する人物を推定し、前記地理情報に基づいて、前記推定した人物の中から、前記抽出した顔画像に対応する人物を決定することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、人物の正面顔以外の画像であっても認証でき、更に、高精度に認証できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
（第１の実施の形態）
図１は、本発明の第１の実施の形態の監視システムのブロック図である。
【００１６】
監視システムは、ビル等の施設を監視する。また監視システムは、カメラ１０１、サーバ１０２、入退室制御装置１０３、人物出現データ１０８及び地理的データ１０９を備える。
【００１７】
なお、サーバ１０２は、ネットワーク１１２を介して、カメラ１０１及び入退室制御装置１０３と接続されている。
【００１８】
カメラ１０１は、複数備えられ、異なる場所にそれぞれ設置されている。カメラ１０１は、例えば、人の流れに分岐が生じる地点に設置される。また、カメラ１０１は、設置されている場所の画像を撮影し、撮影した画像をサーバ１０２に送信する。なお、カメラ１０１が設置されている場所には、それぞれの場所を一意に識別するエリア番号が付されている。
【００１９】
サーバ１０２は、ＣＰＵ、メモリ及び記憶部を備える計算機である。記憶部には各種プログラムが記憶されており、ＣＰＵがこれらのプログラムを実行する。これによって、サーバ１０２は、カメラ１０１から受信した画像を処理する。そして、その処理の結果に応じて入退室制御装置１０３にゲート（図示省略）の開閉を指示する。なお、ゲートは、本実施の形態の監視システムが監視する施設に設置されている。メモリは、カメラ１０１から受信した画像等を含む各種情報を一時的に記憶する。
【００２０】
また、サーバ１０２は、地理・時間制限算出部１０５及び顔識別部１０６を含む。顔識別部１０６は、カメラ１０１から受信した画像から顔領域を抽出し、抽出した顔領域に映っている人物（対応人物）を推定する。地理・時間制限算出部１０５は、当該画像が撮影された場所及び時刻に基づいて、顔識別部１０６によって推定された人物の中から対応人物を特定する。
【００２１】
また、サーバ１０２は、人物出現データ１０８及び地理的データ１０９を取得する。人物出現データ１０８及び地理的データ１０９は、サーバ１０２の内部に記憶されていてもよいし、サーバ１０２の外部の記憶装置に記憶されていてもよい。
【００２２】
人物出現データ１０８は、図２で後述するが、カメラ１０１によって撮影された画像に関する情報を有する。地理的データ１０９は、図３で後述するが、カメラ１０１が設置されている場所に関する情報を有する。
【００２３】
入退室制御装置１０３は、監視システムが監視する施設のゲートの開閉を制御する。
【００２４】
図２は、本発明の実施の形態の人物出現データ１０８の構成図である。
【００２５】
人物出現データ１０８は、顔画像データ番号１０８１、画像特徴量１０８２、推定人物名１０８３、信頼度１０８４、エリア番号１０８５、出現日時１０８６及びその他属性１０８７を含む。
【００２６】
顔画像データ番号１０８１は、顔画像データを一意に識別する識別子である。顔画像データとは、カメラ１０１によって撮影された画像から、顔の領域を抽出した画像である。
【００２７】
画像特徴量１０８２は、所定の個数の数値の集合であり、当該顔画像データを特徴付ける値である。特徴量１０８２は、既知の様々な方法によって算出される。サーバ１０２は、本実施の形態に適した方法を用いて、顔画像から特徴量１０８２を算出する。
【００２８】
また、サーバ１０２は、特徴量１０８２に基づいて、比較する二つの顔画像データの類似度を算出する。類似度は、比較される二つの顔画像データの類似の度合いである。つまり、類似度が大きいほど、比較される二つの画像が類似している。
【００２９】
例えば、サーバ１０２は、画像特徴量１０８２をベクトルと考えて、類似度を求めてもよい。この場合、サーバ１０２は、比較する二つの画像データの画像特徴量１０８２間の距離を算出する。そして、サーバ１０２は、算出した距離から類似度を求める。具体的には、類似度は、算出された距離が近いほど、大きい値となる。
【００３０】
また、サーバ１０２は、比較する二つの画像データの画像特徴量１０８２から相関を算出し、算出した相関から類似度を求めてもよい。
【００３１】
推定人物名１０８３は、当該顔画像データに映っている人物（対応人物）と推定される人物の名前である。推定人物名１０８３は、一つの顔画像データ番号１０８１に対して、複数のレコードを有していてもよい。この場合、当該画像の対応人物は、推定人物名１０８３の中の一人である。
【００３２】
信頼度１０８４は、当該推定人物が対応人物となる可能性である。
【００３３】
エリア番号１０８５は、当該顔画像データが撮影された場所を一意に識別する識別子である。出現日時１０８６には、当該顔画像データが撮影された日付及び時刻が格納される。
【００３４】
その他の属性１０８７には、当該顔画像データに関する情報が格納される。本説明図では、その他の属性１０８７には、人物の向き、天気情報及び照明情報等が格納される。人物の向きは、当該顔画像データに映っている人物が向いている方向であり、例えば、カメラ１０１の正面方向を０度とする角度で表す。天気情報は、当該顔画像データが撮影されたときの天気であり、例えば、「晴」、「曇」、「雨」等の情報が格納される。照明情報は、当該顔画像データが撮影されたときの照明の状況であり、例えば、「順光」、「逆光」、「右斜光」、「左斜光」、「屋内」等の情報が格納される。
【００３５】
なお、人物出現データ１０８には、これらの情報と併せて、人物ごとに個人情報を記憶していてもよい。個人情報は、当該人物の顔画像データ番号、当該人物に関するすべての画像特徴量の平均値及び当該人物の認証情報等である。
【００３６】
図３は、本発明の実施の形態の地理的データ１０９の構成図である。
【００３７】
地理的データ１０９は、地理・時間制限算出部１０５が対応人物を特定する処理で利用される。地理的データ１０９には、起点エリア番号１０９１の場所から行先エリア番号１０９２の場所への移動に要する平均時間が格納されている。
【００３８】
起点エリア番号１０９１は、人物の移動前の場所を一意に識別する識別子である。行先エリア番号１０９２は、人物の移動後の場所を一意に識別する識別子である。
【００３９】
例えば、起点エリア番号１０９１が「０００１」の場所から、行先エリア番号１０９２が「０００２」の場所への平均移動時間は、「２秒」である。
【００４０】
また、それぞれのボックスには、平均移動時間が複数格納されてもよい。この場合、移動の方法が複数存在することを示す。移動の方法は、例えば、エレベータ、エスカレータ及び階段等である。
【００４１】
例えば、起点エリア番号１０９１が「０００２」の場所から、行先エリア番号１０９２が「００３４」の場所への平均移動時間は、移動方法に応じて異なる。この平均移動時間は、エレベータを利用すると「１０秒」であり、エスカレータを利用すると「１２５秒」であり、階段を利用すると「２５０秒」である。
【００４２】
なお、起点エリア番号１０９１の場所から行先エリア番号１０９２の場所への移動が、カメラ１０１が設置されたその他の場所を経由しないと移動できない場合、該当するボックスには「非隣接」が格納される。この場合、サーバ１０２は、起点エリア番号１０９１の場所から行先エリア番号１０９２の場所への移動経路を検索する。そして、サーバ１０２は、その移動経路上の平均移動時間をすべて合算することによって、起点エリア番号１０９１の場所から行先エリア番号１０９２の場所への平均移動時間を求める。
【００４３】
図４は、本発明の第１の実施の形態のサーバ１０２の画像処理のフローチャートである。
【００４４】
サーバ１０２は、カメラ１０１によって撮影された画像をカメラ１０１から入力されると、処理を開始する（２０１）。このとき、サーバ１０２は、当該画像が撮影された場所のエリア番号及び当該画像が撮影された時刻等を併せて入力されてもよい。
【００４５】
まず、入力された画像から顔領域の画像（顔画像）を抽出する（２０２）。なお、入力された画像に複数の人物の顔領域が存在する場合には、それぞれの顔画像を抽出する。そして、抽出したそれぞれの顔画像に対して、以下の処理を行う。
【００４６】
次に、抽出した顔画像から画像特徴量を算出する（２０３）。次に、人物出現データ１０８の画像特徴量１０８２を上のレコードから順に抽出する。次に、ステップ２０３で算出した画像特徴量及び抽出した画像特徴量１０８２から、類似度を算出する（２０４）。つまり、類似度は、人物出現データ１０８のすべてのレコードに対して算出される。
【００４７】
次に、算出したすべての類似度から一つを、値の大きいものから順に抽出する。次に、抽出した類似度に対応するレコードを人物出現データ１０８から選択する（２０５）。
【００４８】
次に、抽出した類似度が、閾値以上であるか否かを判定する（２０６）。
【００４９】
類似度が閾値より小さいと、比較する二つの顔画像は類似していないと判定する。よって、ステップ２０２で抽出した顔画像に映った人物を新規人物と決定して（２１０）、処理を終了する。なお、新規人物とは、人物出現データ１０８に顔画像データが格納されていない人物である。
【００５０】
一方、類似度が閾値以上であると、比較する二つの顔画像は類似していると判定し、ステップ２０５で選択したレコードのエリア番号１０８５を抽出する。次に、抽出したエリア番号１０８５と地理的データ１０９の起点エリア番号１０９１とが一致し、且つ、ステップ２０１で入力されたエリア番号と地理的データ１０９の行先エリア番号１０９２とが一致するボックスに格納された平均移動時間を地理的データ１０９から抽出する（２０７）。
【００５１】
次に、ステップ２０１で入力された時刻から、ステップ２０５で選択したレコードの出現日時１０８６を減算する。
【００５２】
次に、減算した値が、抽出した平均移動時間を中心とする範囲（例えば、±２０％以内）に含まれるか否かを判定する。これよって、ステップ２０５で選択したレコードに対応する画像が撮影された場所から、ステップ２０１で入力された画像が撮影された場所へ人物が自然に移動できるかを判定する（２０８）。
【００５３】
自然に移動できないと判定すると、比較する二つの画像に映っている人物は別人物と判定する。そして、ステップ２０５に戻り、類似度が次に高い画像に対して同一の処理を繰り返す。
【００５４】
一方、自然に移動できると判定すると、ステップ２０５で選択したレコードの推定人物名１０８３を対応人物と決定して（２０９）、処理を終了する。なお、推定人物名１０８３に複数の人物名が格納されている場合には、ステップ２０５で選択したレコードの信頼度１０８４から、最も高いものを抽出する。そして、抽出した信頼度１０８４に対応する推定人物名１０８３を対応人物と決定する。
【００５５】
なお、処理を終了する前に、ステップ２０３で抽出した顔画像に関する情報を人物出現データ１０９に登録してもよい。
【００５６】
具体的には、まず、人物出現データ１０８に新たなレコードを作成する。次に、重複しない顔画像データ番号を、ステップ２０２で抽出した顔画像に付与する。付与した顔画像データ番号を、新たなレコードの顔画像データ番号１０８１に格納する。次に、ステップ２０３で算出した画像特徴量を、新たなレコードの画像特徴量１０８２に格納する。
【００５７】
次に、決定した対応人物の名前を、新たなレコードの推定人物名１０８３として格納する。次に、ステップ２０４で算出した類似度、ステップ２０１で入力されたエリア番号及び撮影された時刻等に基づいて、信頼度を算出する。そして、算出した信頼度を、新たなレコードの信頼度１０８４に格納する。
【００５８】
次に、ステップ２０１で入力されたエリア番号を、新たなレコードのエリア番号１０８５に格納する。次に、ステップ２０１で入力された時刻を、新たなレコードの出現時刻１０８６に格納する。また、カメラ１０１からその他の情報（例えば、撮影されたときの天気を含む照明情報）が入力されると、入力されたその他の情報を新たなレコードのその他の属性１０８７に格納する。
【００５９】
以上のように、本実施の形態によれば、人物出現データ１０８を参照することによって、画像が類似する人物を判定できる。更に、地理的データ１０９を参照することによって、画像が類似する人物の中から対応人物を特定できる。
【００６０】
（第２の実施の形態）
第２の実施の形態では、サーバ１０２が人物を追跡することによって、第１の実施の形態の画像処理（図４）を軽減する。
【００６１】
図５は、本発明の第２の実施の形態の監視システムの構成のブロック図である。
【００６２】
本発明の第２の実施の形態の監視システムは、サーバ１０２に含まれる構成を除き、第１の実施の形態の監視システム（図１）と同一である。同一の構成には、同一の番号を付し、説明を省略する。
【００６３】
サーバ１０２には、第１の実施の形態のサーバ１０２（図１）に含まれる構成に加えて、人物検出・追跡部１０４及び入退室管理部１０７が含まれる。
【００６４】
人物検出・追跡部１０４は、顔識別部１０６によって抽出された顔画像に対して人流追跡処理（図６）を行う。入退室管理部１０７は、入退室制御装置１０３にゲートの開閉を指示する。
【００６５】
図６は、本発明の第２の実施の形態のサーバ１０２の人流追跡処理の説明図である。
【００６６】
本説明図では、歩行している人物６０１を追跡する処理で説明する。
【００６７】
カメラ１０１Ａは、人物６０１を連続して撮影し、撮影した画像をサーバに入力する。サーバ１０２は、カメラ１０１Ａから入力された画像から顔画像を抽出する。サーバ１０２は、抽出した顔画像に基づいて、人物６０１の移動方向及び人物６０１の移動速度を算出する。
【００６８】
サーバ１０２は、カメラ１０１Ａによって撮影された画像における顔画像の位置が、算出した移動方向及び移動速度に矛盾しないかを判定する。例えば、顔画像の位置の移動方向が、算出した移動方向と逆であると、矛盾と判定する。また、顔画像の位置の移動速度が、算出した移動速度と比べて早過ぎると、矛盾と判定する。
【００６９】
顔画像の位置が矛盾していないと、サーバ１０２は、連続して撮影された二つの画像から抽出した顔画像が同一の人物６０１であると判定する。そして、サーバ１０２は、その顔画像を人物６０１の情報として、人物出現データ１０８に登録する。
【００７０】
なお、サーバ１０２は、抽出した顔画像が不鮮明であると、該顔画像を人物出現データ１０８に登録しない。このように、サーバ１０２は、鮮明な顔画像のみを人物出現データ１０８に登録するので、人物出現データ１０８には人物の特徴が明確に記憶される。以上のようにして、サーバ１０２は、人物６０１を追跡する。
【００７１】
一方、顔画像の位置が矛盾していると、サーバ１０２は、連続して撮影された二つの画像から抽出した顔画像が別人物６０２のものであると判定する。
【００７２】
また、サーバ１０２は、別のカメラ１０１Ｂによって撮影された画像から抽出した顔画像も別人物６０３のものであると判定する。
【００７３】
サーバ１０２は、顔画像が別人物６０２、６０３のものと判定すると、第１の実施の形態の画像処理（図４）を使って、該顔画像の対応人物を決定する。
【００７４】
図７は、本発明の第２の実施の形態のサーバ１０２の画像処理のフローチャートである。
【００７５】
サーバ１０２は、カメラ１０１によって撮影された画像をカメラ１０１から入力されると、処理を開始する（３０１）。このとき、サーバ１０２は、当該画像が撮影された場所のエリア番号及び当該画像が撮影された時刻等を併せて入力されてもよい。
【００７６】
まず、入力された画像から顔領域の画像（顔画像）を抽出する（３０２）。次に、抽出した顔画像のサイズを求める。
【００７７】
更に、抽出した顔画像に映った顔の向きを推定する。例えば、複数の角度から撮影した顔画像の画像特徴量を格納する人物出現データ１０８に基づいて、顔の向きを推定する。この場合、人物出現データ１０８に格納された画像特徴量及びステップ３０２で抽出した顔画像の画像特徴量から、類似度を算出する。次に、算出した類似度が最も大きくなった画像特徴量（人物出現データに格納されたもの）を特定する。そして、特定した画像特徴量の画像が撮影された角度を、当該顔画像に映った顔の向きと推定する。
【００７８】
次に、求めた顔画像のサイズ及び推定した顔の向きに基づいて、人流追跡状況を算出する。人流追跡状況は、当該顔画像に映った人物の移動方向及び人物の移動速度などを含む。人流追跡状況は、例えば、既存の画像処理（例えば、非特許文献１参照。）を用いて、算出できる。
【００７９】
次に、カメラ１０１から入力された画像における顔領域の位置から、該カメラ１０１から直前に入力された画像における顔領域の位置への変化方向及び変化量を求める。そして、求めた変化方向、変化量及び人流追跡状況を参照して（３０３）、当該顔画像が追跡中の画像であるか否かを判定する（３０４）。具体的には、求めた変化方向が人流追跡状況に含まれる移動方向と一致し、且つ求めた変化量が人流追跡状況に含まれる移動速度と矛盾しない場合に、追跡中の画像と判定する。
【００８０】
当該顔画像が追跡中の画像でないと、人物決定処理を行い（３０７）、ステップ３０８に進む。人物決定処理３０７は、第１の実施の形態の画像処理（図４）のステップ２０３〜２１０と同一であり、説明は省略する。
【００８１】
一方、顔画像が追跡中の画像であると、該顔画像を撮影したカメラ１０１から直前に入力された画像の対応人物を、当該顔画像の対応人物と決定する（３０５）。
【００８２】
具体的には、ステップ２０１で入力された画像が撮影されたカメラ１０１から直前に入力された画像の顔画像データ番号を検索する。次に、検索した顔画像データ番号と人物出現データ１０８の顔画像データ番号１０８１とが一致するレコードを特定する。次に、特定したレコードから、最も高い信頼度１０８４を選択する。次に、選択した信頼度１０８４に対応する推定人物名１０８３を、当該顔画像の対応人物と決定する。
【００８３】
次に、ステップ３０３で求めた人物の変化方向、人物の変化量及び人流追跡状況等に基づいて、決定した人物の信頼度を算出する。
【００８４】
次に、ステップ３０２で抽出した顔画像から画像特徴量を算出する（３０６）。次に、人物出現データ１０８に人物の個人情報が含まれる場合には、算出した画像特徴量に基づいて、当該個人情報の画像特徴量の平均値を修正する。
【００８５】
次に、当該顔画像に関する情報を、人物出現データ１０８に格納する（３０８）。
【００８６】
具体的には、まず、人物出現データ１０８に新たなレコードを作成する。次に、抽出した顔画像に、重複しない顔画像データ番号を付与する。付与した顔画像データ番号を、新たなレコードの顔画像データ番号１０８１に格納する。
【００８７】
次に、ステップ３０６で算出した画像特徴量を新たなレコードの画像特徴量１０８２に格納する。次に、決定した人物名を新たなレコードの推定人物名１０８３に格納する。
【００８８】
次に、ステップ３０５で算出した信頼度を新たなレコードの信頼度１０８４に格納する。次に、ステップ３０１で入力されたエリア番号を新たなレコードのエリア番号１０８５に格納する。
【００８９】
次に、ステップ２０１で入力された時刻を、新たなレコードの出現日時１０８６に格納する。また、カメラ１０１からその他の情報（例えば、撮影されたときの天気を含む照明情報）が入力されると、入力されたその他の情報を、新たなレコードのその他の属性１０８７に格納する。
【００９０】
次に、当該画像を入力したカメラ１０１がゲート前に設置されているカメラ１０１であるかを判定する（３０９）。具体的には、ステップ３０１で入力されたエリア番号が、ゲート前のエリア番号であるかを判定する。
【００９１】
ゲート前に設置されていないカメラ１０１であると、認証する必要がないので処理を終了する。
【００９２】
一方、ゲート前に設置されているカメラ１０１であると、ステップ３０５又はステップ３０７で決定した対応人物が立ち入りを許可されているかを判定する（３１０）。具体的には、人物出現データ１０８に格納されている認証情報を参照することによって、対応人物が立ち入りを許可されているかを判定する。
【００９３】
立ち入りを許可されていると、ステップ３０５で算出した信頼度が閾値以上であるか否かを判定する（３１１）。
【００９４】
信頼度が閾値以上であると、当該画像に映っている人物が立ち入りを許可されている人物であると判定し、ゲートの開錠を入退室制御装置１０３に指示する（３１２）。そして、処理を終了する。入退室制御装置１０３は、ゲートを開錠する。
【００９５】
一方、ステップ３１０において人物が立ち入りを許可されていないと判定する、又は
ステップ３１１において信頼度が閾値より小さいと判定すると、当該画像を管理者に送信する（３１３）。そして、処理を終了する。管理者は、受信した画像を参照することによって、当該施設のセキュリティを維持できる。
【００９６】
次に、本実施の形態の監視システムを、ビルなどの施設内でのセキュリティ確保に用いる場合について説明する。
【００９７】
この施設は、施設のゲート及び施設内のそれぞれのオフィスのゲートで認証することによって、セキュリティを保っている。
【００９８】
カメラ１０１は、通常の監視カメラを用いる。また、カメラ１０１は、人物の流れが分岐する場所に主に設置される。人物の流れが分岐する場所は、例えば、エレベータの出入口、階段等である。また、カメラ１０１は、視界が及ぶ範囲ごとに設置する。
【００９９】
次に、施設への立ち入りを許可された人物（登録者）に対する監視システムの処理について説明する。なお、登録者は、正規かつ頻繁に当該施設に出入りする人物であり、例えば、当該施設に勤務する人物等である。登録者が当該施設のゲートから目的オフィスに向かう場合で説明する。
【０１００】
監視システムは、登録者の顔画像及び施設への立ち入り許可情報を人物出現データ１０８に予め登録する。なお、登録者の正面の顔画像だけでなく、複数の方向から撮影された顔画像を登録する。例えば、正面、右４５度、右９０度、左４５度及び左９０度の五つの水平方向と、正面、俯角１０度及び俯角４５度の三つの垂直方向と、の組合せからなる１５枚の顔画像を登録する。
【０１０１】
まず、登録者が施設のゲートに接近し、施設のゲートに設置されたカメラ１０１が登録者を撮影する。すると、サーバ１０２は、施設のゲートに設置されたカメラ１０１から入力された画像に映った人物を特定する。この場合、画像に映った人物が登録者であると特定する。すると、サーバ１０２は、施設のゲートの開錠を指示する。
【０１０２】
なお、当該監視システムは、高度な安全性が必要な場合には、その他の認証手段を併せて用いてもよい。その他の認証手段は、例えば、暗証番号の入力、ＩＤカード又はバイオメトリクス等である。
【０１０３】
このとき、サーバ１０２は、当該画像から顔画像を抽出し、抽出した顔画像を登録者の情報として、人物出現データ１０８に登録する。
【０１０４】
施設のゲートが開くと、登録者は、目的オフィスに向かって移動する。登録者の移動経路上にあるカメラ１０１は、登録者を撮影し、撮影した画像をサーバ１０２へ入力する。サーバ１０２は、入力された画像から顔画像を抽出する。次に、サーバ１０２は、抽出した顔画像を追跡する。これによって、サーバ１０２は、登録者と異なる人物の混入を防ぎ、更には、処理を軽減できる。
【０１０５】
サーバ１０２は、追跡できなかった場合には、抽出した顔画像の対応人物を決定する。例えば、登録者が、ゲートに設置されたカメラ１０１の視界から外れ、１階のエレベータホールに設置されたカメラ１０１の視界に入った場合である。この場合、サーバ１０２は、人物出現データ１０８の画像特徴量１０８２に基づいて、画像が類似する人物を特定する。次に、サーバ１０２は、抽出した顔画像から、該顔画像に映った人物の移動方向及び移動速度を算出する。次に、サーバ１０２は、算出した移動方向、移動速度を参照して、抽出した顔画像に映った対応人物を、画像が類似する人物の中から決定する。具体的には、サーバ１０２は、ゲートに設置されたカメラ１０１とエレベータホールに設置されたカメラ１０１との距離及び登録者の移動時間が、算出した移動方向及び移動速度に矛盾しないかを判定することによって、対応人物を決定する。なお、サーバ１０２は、人物出現データ１０８の出現日時１０８６及びその他の属性１０８７を併せて参照して、対応人物を決定してもよい。これによって、決定した対応人物の信頼性を向上できる。
【０１０６】
また、サーバ１０２は、抽出した顔画像が鮮明であれば、該顔画像を登録者の情報として、人物出現データ１０８に登録する。
【０１０７】
次に、登録者は、１階のエレベータホールから６階のエレベータホールに移動し、その後、６階の目的オフィスに移動する。
【０１０８】
サーバ１０２は、目的オフィスの前に設置されたカメラ１０１から入力された画像に映った人物の名前を判定する。ここでは、サーバ１０２は、画像に映った人物が登録者であると決定する。すると、サーバ１０２は、目的オフィスのゲート前に登録者が到達したと判断した時点で、目的オフィスのゲートを開錠する。
【０１０９】
以上のように、本実施の形態の監視システムは、登録者に意識的な認証動作を行わせることなく、ゲートを開錠できる。また、本実施の形態の監視システムは、登録者が頻繁に現れるほど、顔画像が多数蓄積される。すると、この監視システムは、認証の精度を高めることができるので、安全性及び利便性が増す。
【０１１０】
次に、初めて来訪する人物（来訪者）に対する監視システムの処理を説明する。来訪者が当該施設のゲートから目的オフィスに向かう場合で説明する。
【０１１１】
まず、来訪者は、施設のゲートにおいて、管理者に連絡する。管理者は、来訪者の入場を許可すると、施設のゲートを開錠する。また、管理者は、サーバ１０２に目的オフィスのエリア番号を入力する。このとき、施設のゲートに設置されたカメラ１０１は、来訪者を撮影し、その画像をサーバ１０２に入力する。サーバ１０２は、その入力された画像から顔画像を抽出する。そして、抽出した顔画像を、管理者から入力されたエリア番号と共に人物出現データ１０８に格納する。
【０１１２】
次に、来訪者は目的オフィスに向かって移動する。その際、サーバ１０２は、前述した登録者に対する処理と同様の処理を行う。従って、来訪者が経路を誤らずに目的オフィスまで到着すると、サーバ１０２は、目的オフィスのゲートを開錠する。この場合、来訪者に対しても、意識的な認証動作を行わせることなく開錠できる。
【０１１３】
もし、来訪者が経路を誤ると、サーバ１０２は、経路の外れを検知し、管理者に通知する。また、サーバ１０２は、通信手段を用いて、来訪者に経路の誤りを通知してもよい。これによって、サーバ１０２は、来訪者が経路から外れることを防止できる。
【０１１４】
次に、自らのオフィスから施設内の他の場所へ移動する登録者に対する監視システムの処理を説明する。例えば、登録者が、自らのオフィスからリフレッシュのための共用コーナへ移動する場合等である。従来の監視システムでは、オフィスを出入りするたびに、認証動作を行う必要があった。そのため、従来の監視システムは、利便性を損なっていた。
【０１１５】
登録者がオフィスから退室すると、オフィスのゲートに設置されたカメラ１０１が登録者を撮影し、撮影した画像をサーバ１０２に入力する。サーバ１０２は、入力された画像から顔画像を抽出し、抽出した顔画像を人物出現データ１０８に格納する。サーバ１０２は、オフィスのゲート前に設置されたカメラ１０１から、人物出現データ１０８に格納した顔画像と類似する顔画像が所定の時間内に入力されると、ゲートの開錠を指示する。これによって、登録者は、オフィスを出入りする度に、認証動作をする必要がなくなる。
【０１１６】
次に、進入禁止領域が設定された登録者がその進入禁止領域に進入した場合の処理を説明する。
【０１１７】
サーバ１０２は、進入禁止領域に設置されたカメラ１０１から入力された画像の対応人物が当該登録者であると決定すると、進入禁止領域への侵入と判定する。サーバ１０２は、進入禁止領域への侵入を判定すると、管理者に通知する。また、サーバ１０２は、通信手段を用いて、登録者に進入禁止を通知してもよい。更に、サーバ１０２は、人物出現データ１０８を参照することによって、当該登録者の進入禁止領域への侵入の頻度を判定してもよい。進入の頻度が高い場合には、サーバ１０２は、当該登録者を要注意人物として管理者へ通知する。更に、当該登録者は人物出現データ１０８に格納される顔画像の枚数が増加するので、サーバ１０２は当該登録者に対する判定の精度が向上する。
【０１１８】
以上のすべての処理によって、本実施の形態の監視システムは、すべての人物に対して認証動作を意識的にさせることなく、施設を監視できる。
【０１１９】
次に、本実施の監視システムを住宅地での来訪者お知らせサービスに適用する場合について説明する。
【０１２０】
近年、安全性の観点から、街区の入り口にゲートを設け、来客を制限する構造の街区が増えている。このような街区は、街の入り口にゲートが有り、各住宅にもゲートがある。よって、屋内と屋外の違いを除けば、監視システムは、前述した施設内のセキュリティ確保に適用した場合と同様の処理を行う。
【０１２１】
なお、監視システムは、街区の入り口付近で撮影した画像の対応人物名を、来訪先に通知してもよい。また、この監視システムは、街区の入り口付近で撮影した画像を、来訪先に送信してもよい。また、来訪者が経路を誤ると、監視システムは、経路外れを来訪先に通知してもよい。
【０１２２】
以上のように、来訪者お知らせサービスに適用した監視システムは、街区のセキュリティを確保できる。
【０１２３】
（第３の実施の形態）
第３の実施の形態では、照明の状況に応じて、画像を補正する。
【０１２４】
図８は、本発明の第３の実施の形態の監視システムの構成のブロック図である。
【０１２５】
第３の実施の形態の監視システムは、照明条件データ１１０を備える点及びサーバ１０２に含まれる構成を除き、第１の実施の形態の監視システム（図１）と同一である。同一の構成には、同一の番号を付し、説明を省略する。
【０１２６】
照明条件データ１１０は、図９で後述するが、カメラ１０１が設置された場所における照明の状況を示す。照明には、太陽からの外光と、室内の照明灯等からの内光を含む。
【０１２７】
サーバ１０２には、第１の実施の形態のサーバ１０２（図１）に含まれる構成に加えて、照明・気象状況推定部１１１が含まれる。
【０１２８】
照明・気象状況推定部１１１は、照明条件データ１１０に基づいて、顔識別部１０６によって抽出された顔画像を補正する。
【０１２９】
図９は、本発明の第３の実施の形態の照明条件データ１１０の構成図である。
【０１３０】
照明条件データ１１０は、エリア番号１１０１、撮影状況１１０２、該当顔画像データ番号１１０３、照明モード１１０４、特徴量補正係数１１０５及び前処理内容１１０６を含む。
【０１３１】
エリア番号１１０１は、カメラ１０１が設置された場所を一意に識別する識別子である。撮影状況１１０２は、当該エリアに設置されたカメラ１０１によって画像が撮影されたときの状況である。本説明図では、撮影状況１１０２には、当該画像に映っている人物の向き、当該画像が撮影された時間帯及び当該画像が撮影されたときの天気等が格納される。
【０１３２】
該当顔画像データ番号１１０３は、当該撮影状況において撮影された画像を一意に識別する識別子である。該当顔画像データ番号１１０３には、該当する画像が複数ある場合には、複数の識別子が格納される。
【０１３３】
照明モード１１０４は、当該撮影状況下で撮影された画像が影響を受ける外光の状況である。本説明図では、照明モード１１０４には、外光の種類及び外光の強さが格納される。外光の種類は、例えば、「順光」、「逆光」、「右斜光」、「左斜光」又は「室内」等である。なお、外光の種類が「室内」である場合、当該画像は、外光の影響を受けないことを示す。また、外光の強さは、例えば、「強」、「中」又は「弱」等である。
【０１３４】
特徴量補正係数１１０５は、当該撮影状況において撮影された画像の画像特徴量を補正する係数である。サーバ１０２は、特徴量補正係数１１０５を使って画像特徴量を補正することによって、外光の影響を除去する。特徴量補正係数１１０５は、複数のカメラ１０１で撮影された顔画像の輝度分布及び色分布が同一となるように、予め決定されている。
【０１３５】
例えば、天候が晴れで時間帯が昼間であると、特徴量補正係数１１０５は大きくなる。逆に、天気が曇であったり、時間帯が夜間であると、特徴量補正係数１１０５は小さくなる。また窓が西向きで時間帯が夕刻であると、特徴量補正係数１１０５は、逆光を補正する成分を大きくする。
【０１３６】
前処理内容１１０６は、当該撮影状況において撮影された画像に対する前処理の内容である。例えば、前処理内容１１０６には、「光ムラ」、「輝度」、「逆光」等が格納される。サーバ１０２は、顔画像を抽出すると、前処理内容１１０６に対応する処理を行う。前処理内容１１０６が「光ムラ」であると、サーバ１０２は画像の明るさを均一にする。また、前処理内容１１０６が「輝度」であると、サーバ１０２は画像の全体暗くする。また、前処理内容１１０６が「逆光」であると、サーバ１０２は画像の全体を明るくする。
【０１３７】
なお、照明条件データ１１０には、室内の照明灯等に関する情報が格納されていてもよい。例えば、撮影状況１１０２に室内の照明灯の有無を格納し、特徴量補正係数１１０５を室内の照明灯を考慮した値とする。これによって、サーバ１０２は、室内の照明灯をも考慮した補正が可能となる。
【０１３８】
図１０Ａは、本発明の第３の実施の形態の照明の影響の説明図である。
【０１３９】
ここでは、三台のカメラ１０１Ｃ、１０１Ｄ及び１０１Ｅを備えている場合で説明する。
【０１４０】
まず、照明・気象状況推定部１１１は、画像が撮影されたときの天気及び時刻を取得する。照明・気象状況推定部１１１は、当該画像を撮影したカメラ１０１のエリア番号と照明条件データ１１０のエリア番号１１０１とが一致し、且つ取得した天気及び時刻等と撮影状況１１０２とが一致するレコードを選択する。次に、選択したレコードから照明モード１１０４を抽出する。この抽出した照明モード１１０４が、当該画像が影響を受ける照明の状況である。
【０１４１】
例えば、本説明図では、天気が晴れで、時間は９時である。
【０１４２】
この場合、カメラ１０１Ｃは、強い右斜光の影響を受けている。また、カメラ１０１Ｄは、強い逆光の影響を受けている。また、カメラ１０１Ｅは、外光の影響を受けない室内に設置されている。
【０１４３】
図１０Ｂは、本発明の第３の実施の形態の外光の影響の説明図である。
【０１４４】
本説明図では、天気が曇りで、時間は１７時である。
【０１４５】
この場合、カメラ１０１Ｃは、弱い順光の影響を受けている。また、カメラ１０１Ｄは、弱い左斜光の影響を受けている。また、カメラ１０１Ｅは、外光の影響を受けない室内に設置されている。
【０１４６】
図１１は、本発明の第３の実施の形態のサーバ１０２の画像処理のフローチャートである。
【０１４７】
サーバ１０２は、カメラ１０１によって撮影された画像をカメラ１０１から入力されると、処理を開始する（４０１）。このとき、サーバ１０２には、当該画像が撮影された場所のエリア番号及び当該画像が撮影された時刻等を併せて入力されてもよい。
【０１４８】
まず、入力された画像から顔領域の画像（顔画像）を抽出する（４０２）。
【０１４９】
次に、入力された画像の撮影状況を特定する（４０３）。撮影状況は、当該画像が撮影された時間帯、当該画像が撮影されたときの天気等を含む。具体的には、外部のネットワークからの気象情報、外光センサからの輝度情報又は管理者からの入力情報に基づいて、画像が撮影されたときの天気を特定する。また、カメラ１０１から入力された時刻に基づいて、画像が撮影された時間帯を特定する。
【０１５０】
次に、カメラ１０１から入力されたエリア番号と照明条件データ１１０のエリア番号とが一致し、且つ、特定した撮影状況と照明条件データ１１０の撮影状況１１０２とが一致するレコードを照明条件データ１１０から選択する。次に、選択したレコードから、特徴量補正係数１１０５及び前処理内容１１０６を抽出する。
【０１５１】
次に、当該顔画像に対して、抽出した前処理内容１１０６に対応する前処理を行う。次に、前処理した顔画像から画像特徴量を算出する（４０４）。
【０１５２】
次に、抽出した特徴量補正係数１１０５を使って、算出した画像特徴量を補正する（４０５）。そして、人物決定処理を行う（４０６）。人物決定処理４０６は、第１の実施の形態の画像処理（図４）のステップ２０４〜２１０と同一であり説明は省略する。
【０１５３】
以上のように、画像を撮影した照明の状況に応じた補正を顔画像に施すことによって、対応人物の精度を高めることができる。
【０１５４】
次に、本実施の形態の監視システムを、市街地等でのセキュリティ確保に使用する場合について説明する。
【０１５５】
市街地における監視システムは、施設内における監視システムと同様に、カメラ１０１を複数台設置する。監視システムは、設置されたカメラ１０１の相対位置およびカメラ１０１の向き等を予め記憶する。カメラ１０１は、例えば、街路に沿って一定間隔で存在する防犯柱に設置される。なお、カメラ１０１は、繁華街に既に設置されている監視カメラを利用してもよい。
【０１５６】
まず、特定の人物を捜索する処理について説明する。特定の人物は、例えば、指名手配犯、迷子等である。
【０１５７】
まず、監視システムは、カメラ１０１によって撮影された画像から顔画像を抽出する。次に、照明条件データ１１０に基づいて、抽出した顔画像を補正する。次に、補正した顔画像を追跡する。そして、追跡できたすべての顔画像を同一人物の顔画像と決定する。
【０１５８】
また、監視システムは、追跡できない場合には、撮影された顔画像の対応人物を決定する。そして、監視システムは、抽出した顔画像及び該顔画像に関する情報を人物ごとに蓄積する。
【０１５９】
次に、監視システムは、蓄積した顔画像と特定人物の顔画像との照合度を蓄積したすべての顔画像に対して算出する。そして、監視システムは、算出した照合度が閾値以上のものが多数存在すると、管理者に通報する。
【０１６０】
本実施の監視システムは、様々な環境における顔画像を多数蓄積するので、人物の特定の精度を高めることができる。また、蓄積された一部の顔画像との照合度が高くても、蓄積された他の顔画像との照合度が低いと通報しないので、誤報を減少できる。
【０１６１】
監視システムは、特定人物の捜索処理と併せて、人物の異常行動を検出してもよい。例えば、監視システムは、既存の画像処理技術を用いて、人物の異常行動を検出する。異常行動は、人物が長時間同じ位置に滞留している場合等である。監視システムは、異常行動を検出すると、管理者に通報する。また、監視システムは、異常な行動をした人物の顔画像を蓄積し、蓄積した顔画像の人物を特定してもよい。
【０１６２】
次に、本実施の形態の監視システムは、混雑検知にも利用できる。
【０１６３】
本実施の形態の監視システムによる顔識別を採り入れることによって、複数の地点での混雑状況の関係を知ることができる。監視システムは、例えば、Ａ地点に現れる人物の８０％がＢ地点に現れると判断する。この場合、管理者は、Ａ地点を訪れる人物とＢ地点を訪れる人物との間には高い相関関係があると理解できる。
【０１６４】
本実施の形態の監視システムは、人物の数の増加に伴い、人物の識別が困難となる。しかし、この監視システムは、複数の地点における人物の関連性がわかればよいので、人物の識別の精度が低くても運用できる。
【０１６５】
特許請求の範囲に記載した以外の本発明の観点の代表的なものとして、次のものがあげられる。
【０１６６】
撮影された画像がカメラから入力され、各種情報を記憶する記憶部から情報を取得する監視装置において、
前記記憶部は、前記監視装置に過去に入力された画像に関する情報を含む過去情報と、前記カメラの位置情報を含む地理情報と、を記憶し、
前記入力された画像から顔画像を抽出し、前記抽出した顔画像から、該顔画像に対応する人物の移動方向及び移動速度を求め、
前記求めた移動方向及び移動速度に基づいて、前記抽出した顔画像の追跡が可能であるか否かを判定し、
追跡可能であると、該追跡した顔画像の人物を前記抽出した顔画像に対応する人物と決定し、
追跡不可能であると、前記過去情報に基づいて、前記抽出した顔画像に対応する人物を推定し、
前記地理情報に基づいて、前記推定した人物の中から、前記抽出した顔画像に対応する人物を決定する監視装置。
【０１６７】
これによると、監視装置は、顔画像の追跡処理によって、顔画像の対応人物を決定することができる。更に、監視装置は、顔画像の追跡ができない場合のみ、顔画像の対応人物を決定する画像処理を行うので、処理を軽減できる。
【産業上の利用可能性】
【０１６８】
本発明は、カメラで撮影された画像中の人物を追跡するので、屋内及び屋外の監視装置に幅広く適用できる。また、本発明は、認証装置の機能も備えるので、従来の認証装置の代替としても適用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１６９】
【図１】本発明の第１の実施の形態の監視システムのブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態の人物出現データの構成図である。
【図３】本発明の実施の形態の地理的データの構成図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態のサーバの画像処理のフローチャートである。
【図５】本発明の第２の実施の形態の監視システムの構成のブロック図である。
【図６】本発明の第２の実施の形態のサーバの人流追跡処理の説明図である。
【図７】本発明の第２の実施の形態のサーバの画像処理のフローチャートである。
【図８】本発明の第３の実施の形態の監視システムの構成のブロック図である。
【図９】本発明の第３の実施の形態の照明条件データの構成図である。
【図１０Ａ】本発明の第３の実施の形態の照明の影響の説明図である。
【図１０Ｂ】本発明の第３の実施の形態の照明の影響の説明図である。
【図１１】本発明の第３の実施の形態のサーバの画像処理のフローチャートである。
【符号の説明】
【０１７０】
１０１  カメラ
１０２  サーバ
１０３  入退室制御装置
１０４  人物検出・追跡部
１０５  地理・時間制限算出部
１０６  顔識別部
１０７  入退室管理部
１０８  人物出現データ
１０９  地理的データ
１１０  照明条件データ
１１１  照明・気象情報推定部
１１２  ネットワーク
【図１】
2006221355.tif 000003
【図２】
2006221355.tif 000004
【図３】
2006221355.tif 000005
【図４】
2006221355.tif 000006
【図５】
2006221355.tif 000007
【図６】
2006221355.tif 000008
【図７】
2006221355.tif 000009
【図８】
2006221355.tif 000010
【図９】
2006221355.tif 000011
【図１０Ａ】
2006221355.tif 000012
【図１０Ｂ】
2006221355.tif 000013
【図１１】
2006221355.tif 000014