(57)【要約】【課題】  誤認識の発生を低減するとともに、処理効率を向上できる動作分析装置を提供する。【解決手段】  画像データ中で人体の所定一部の移動範囲を特定する対象範囲特定情報を記憶しておき、人物を撮像して得られた一連の画像データを含んでなる動画像データ、を取得して、当該取得した動画像データに含まれる各画像データについて、対象範囲特定情報によって特定される前記人体の所定一部の移動範囲に対応する複数の画像領域を設定し、当該設定した複数の画像領域の各々のうち、人体の所定一部を含む画像領域を検出し、当該検出の結果を表す情報を出力する動作分析装置である。【選択図】        図１
2006155563.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データ中で人体の所定一部の移動範囲を特定する対象範囲特定情報を記憶する手段と、
人物を撮像して得られた一連の画像データを含んでなる動画像データ、を取得する手段と、
前記取得した動画像データに含まれる各画像データについて、前記対象範囲特定情報によって特定される前記人体の所定一部の移動範囲に対応する複数の画像領域を設定し、当該設定した複数の画像領域の各々のうち、前記人体の所定一部を含む画像領域を検出する検出手段と、
当該検出の結果を表す情報を出力する手段と、
を含むことを特徴とする動作分析装置。
【請求項２】
請求項１に記載の動作分析装置において、
前記検出手段は、前記人体の所定一部の色に基づいて、前記複数の画像領域の各々のうち、前記人体の所定一部を含む画像領域を検出することを特徴とする動作分析装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の動作分析装置において、
前記検出の結果を記録する手段をさらに含み、
複数の動画像データについてそれぞれ記録された情報、または、複数の動画像データについてそれぞれ記録された情報から得られる演算結果を共に提示する処理を行うことを特徴とする動作分析装置。
【請求項４】
画像データ中で人体の所定一部の移動範囲を特定する対象範囲特定情報を記憶しているコンピュータを用い、
人物を撮像して得られた一連の画像データを含んでなる動画像データ、を取得させる工程と、
前記取得した動画像データに含まれる各画像データについて、前記対象範囲特定情報によって特定される前記人体の所定一部の移動範囲に対応する複数の画像領域を設定し、当該設定した複数の画像領域の各々のうち、前記人体の所定一部を含む画像領域を検出させる工程と、
当該検出の結果を表す情報を出力させる工程と、
を実行させることを特徴とする動作識別方法。
【請求項５】
画像データ中で人体の所定一部の移動範囲を特定する対象範囲特定情報を記憶しているコンピュータに、
人物を撮像して得られた一連の画像データを含んでなる動画像データ、を取得する手順と、
前記取得した動画像データに含まれる各画像データについて、前記対象範囲特定情報によって特定される前記人体の所定一部の移動範囲に対応する複数の画像領域を設定し、当該設定した複数の画像領域の各々のうち、前記人体の所定一部を含む画像領域を検出する手順と、
当該検出の結果を表す情報を出力させる手順と、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項６】
画像データ中で人体の所定一部の移動範囲を特定する対象範囲特定情報を記憶する手段と、
人物を撮像して得られた一連の画像データを含んでなる動画像データ、を取得する手段と、
前記取得した動画像データに含まれる各画像データについて、前記対象範囲特定情報によって特定される前記人体の所定一部の移動範囲に対応する複数の画像領域を設定し、当該設定した複数の画像領域の各々のうち、前記人体の所定一部を含む画像領域を検出する検出手段と、
前記各画像データにおいて検出された人体の所定一部を含む画像領域の動画像データ上での移動状態に基づいて、前記撮像された人物の動作に係る情報を生成する手段と、
を含むことを特徴とする動作分析装置。
【請求項７】
請求項６に記載の動作分析装置において、
前記撮像された人物の動作に係る情報は、当該人物の動作の速度に関する情報であることを特徴とする動作分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人物等、対象物の動作や姿勢に関する情報を出力する動作分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
撮像した画像データから、被写体である人物の姿勢を識別する装置としては、従来から手や肩の相対的位置関係を利用するものなどが開発されている（例えば特許文献１）。ここで手のように変形自由度の大きい対象は、パターン認識による識別が極めて困難であることから、その色を利用して認識を行うことが行われている。
【特許文献１】特開平８−３２０９２０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、色を利用して認識を行う場合、手の近傍に肌色に近い物体が存在する場合に、誤認識が発生しやすくなる。また、動画像データにおいては、手の動きの自由度が大きすぎて、基本的に予め定まった動作を繰り返し行っている人物の手などを撮像している場合においても、探索範囲が広すぎて、処理効率が低い。
【０００４】
本発明は上記実情に鑑みて為されたもので、誤認識の発生を低減するとともに、処理効率を向上できる動作分析装置を提供することを、その目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記従来例の問題点を解決するための本発明は、画像データ中で人体の所定一部の移動範囲を特定する対象範囲特定情報を記憶する手段と、人物を撮像して得られた一連の画像データを含んでなる動画像データ、を取得する手段と、前記取得した動画像データに含まれる各画像データについて、前記対象範囲特定情報によって特定される前記人体の所定一部の移動範囲に対応する複数の画像領域を設定し、当該設定した複数の画像領域の各々のうち、前記人体の所定一部を含む画像領域を検出する検出手段と、当該検出の結果を表す情報を出力する手段と、を含むことを特徴としている。
【０００６】
このように、予め認識の対象となる、人物の所定一部について、その移動範囲を規定する情報を設定しておき、当該移動範囲に関する領域を探索領域とすることで、誤認識の発生を低減するとともに、処理効率を向上できる。
【０００７】
また、前記検出手段は、前記人体の所定一部の色に基づいて、前記複数の画像領域の各々のうち、前記人体の所定一部を含む画像領域を検出することとしてもよい。
【０００８】
さらに前記検出の結果を記録する手段をさらに含み、複数の動画像データについてそれぞれ記録された情報、または複数の動画像データについてそれぞれ記録された情報から得られる演算結果を共に提示する処理を行うこととしてもよい。
【０００９】
本発明の一態様に係る動作識別方法は、画像データ中で人体の所定一部の移動範囲を特定する対象範囲特定情報を記憶しているコンピュータを用い、人物を撮像して得られた一連の画像データを含んでなる動画像データ、を取得させる工程と、前記取得した動画像データに含まれる各画像データについて、前記対象範囲特定情報によって特定される前記人体の所定一部の移動範囲に対応する複数の画像領域を設定し、当該設定した複数の画像領域の各々のうち、前記人体の所定一部を含む画像領域を検出させる工程と、当該検出の結果を表す情報を出力させる工程と、を実行させることを特徴としている。
【００１０】
また本発明の別の態様は、プログラムであって、画像データ中で人体の所定一部の移動範囲を特定する対象範囲特定情報を記憶しているコンピュータに、人物を撮像して得られた一連の画像データを含んでなる動画像データ、を取得する手順と、前記取得した動画像データに含まれる各画像データについて、前記対象範囲特定情報によって特定される前記人体の所定一部の移動範囲に対応する複数の画像領域を設定し、当該設定した複数の画像領域の各々のうち、前記人体の所定一部を含む画像領域を検出する手順と、当該検出の結果を表す情報を出力させる手順と、を実行させることを特徴としている。
【００１１】
さらに本発明の別の態様は、動作分析装置であって、画像データ中で人体の所定一部の移動範囲を特定する対象範囲特定情報を記憶する手段と、人物を撮像して得られた一連の画像データを含んでなる動画像データ、を取得する手段と、前記取得した動画像データに含まれる各画像データについて、前記対象範囲特定情報によって特定される前記人体の所定一部の移動範囲に対応する複数の画像領域を設定し、当該設定した複数の画像領域の各々のうち、前記人体の所定一部を含む画像領域を検出する検出手段と、前記各画像データにおいて検出された人体の所定一部を含む画像領域の動画像データ上での移動状態に基づいて、前記撮像された人物の動作に係る情報を生成する手段と、を含むことを特徴としている。なお、ここで前記撮像された人物の動作に係る情報は、当該人物の動作の速度に関する情報であることとしてもよい。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。本発明の実施の形態に係る動作分析装置は、外部から入力される動画像データから人体の所定一部分の位置を認識するものである。ここでは当該所定一部分として「手」の位置を認識するものとする。本実施の動作分析装置は、具体的に、図１に示すように、制御部１１と、記憶部１２と、入出力インタフェース１３と、表示部１４と、を含んで構成される。ここで動画像データは、入出力インタフェース１３に接続された、図示しない撮像部（ＣＣＤカメラ等）やビデオ再生装置などから取得される。この動画像データは、人物を撮像して得られた一連の静止画像フレーム（本発明の画像データに相当する）を含んでなる。各静止画像フレームには、時系列の順序に、１番から順に、フレーム番号を関連付けておく。
【００１３】
制御部１１は、記憶部１２に格納されているプログラムに従って動作しており、外部から取得した動画像データに含まれる一連の静止画像フレームの各々に対して、顔の部分の画像を特定する処理（顔特定処理）と、手の部分の画像を特定する処理（手特定処理）と、これらの処理で特定された顔及び手の相対的位置の情報に基づいて被写体となっている人物の動作を識別する動作識別処理とを基本的に実行している。これらの処理の具体的内容については、後に述べる。
【００１４】
記憶部１２は、制御部１１によって実行されるプログラムを格納する、コンピュータ可読な記録媒体である。またこの記憶部１２は、制御部１１の処理の過程で必要となる種々のデータを記憶するワークメモリとしても動作する。この記憶部１２には、利用者によって予め人体の所定一部の移動範囲を特定する対象範囲特定情報が格納されているものとする。
【００１５】
本実施の形態の動作分析装置は、手の位置を認識するとしているので、入力される動画像データ上での手の移動可能範囲を特定する対象範囲特定情報を入力するものとする。なお、以下では理解を容易にするため、動画像データは、手で第１の箱に入っている豆粒を拾い上げて、第２の箱に移す作業を繰返しおこなっている人物を撮像したものであるとする（図２）。この場合、対象範囲特定情報は、手が移動すると考えられる移動軌跡近傍を表す円弧状の領域Ｒとなる。この領域Ｒは、人物の顔の位置からの相対的な位置座標によって画定できる。具体的には、人物の顔と認識される領域の中心点を原点として、ＸＹ直交座標を設定し、この直交座標における座標値を用いて領域Ｒを画定する。
【００１６】
入出力インタフェース１３は、図１に示すように、例えばカメラ装置などの外部装置に接続され、当該外部装置から画像データを取得して制御部１１に出力する。またこの入出力インタフェース１３は、制御部１１から入力される指示に従って、種々のデータを外部装置に出力する。表示部１４は、例えばディスプレイ等であり、制御部１１から入力される指示に従って情報の表示を行う。
【００１７】
制御部１１によって実行されるプログラムは、機能的には図３に示すように、画像変換部２１と、顔特定処理部２２と、肌色抽出部２３と、手候補領域特定部２４と、手特定処理部２５と、動作識別部２６とを含んで構成される。画像変換部２１は、入出力インタフェース１３を介して取得され、処理対象となる画像データを、グレイスケールの画像データ（グレイスケールデータ）に変換して、顔特定処理部２２に出力する。またこの画像変換部２１は、上記処理対象となる画像データを、色相画像の画像データ（色相データ）に変換して、肌色抽出部２３と手候補領域特定部２４と手特定処理部２５とに出力する。
【００１８】
顔特定処理部２２は、画像変換部２１から入力されるグレイスケールデータから、顔の部分を特定する処理を行う。この顔特定処理部２２は後に説明するように、予め学習獲得されたデータに基づいて画像データ中の顔部分を認識することとすればよい。また、この顔特定処理部２２は、顔の位置だけでなく、顔の向き（３次元的向き）や大きさを特定可能なものであってもよい（このような顔特定処理についても後に述べる）。
【００１９】
肌色抽出部２３は、画像変換部２１から入力される色相データのうち、顔特定処理部２２が特定した顔の部分に対応する領域の部分画像を取り出し、当該部分画像の平均色相データを演算して出力する。具体的には、顔特定処理部２２が出力する領域情報によって画定される領域に含まれる色相データ中の画素値のヒストグラムを肌色情報として出力する。この肌色情報は、顔特定処理部２２によって特定された顔の色（すなわち顔の肌の色）のヒストグラムであり、いわば当該人物に固有の肌色の情報である。本実施の形態の装置は、この対象に固有の肌色を抽出し、それを利用して手の部分を特定する。なお、ここで色相によって比較しているのは、例えば日焼け等で、顔と手との肌色の明度が変化した場合に配慮したものである。
【００２０】
手候補領域特定部２４は、記憶部１２に格納されている対象範囲特定情報と、顔特定処理部２２から入力される顔部分の位置の情報とに基づき、当該人物の手が含まれると推定される領域の候補を少なくとも一つ出力する。具体的に、この手候補領域特定部２４は、対象範囲特定情報によって特定される領域を複数の部分に分割して、分割に係る複数の領域を表す情報（例えば分割領域が矩形状である場合は当該矩形の対角線上の頂点座標など）のそれぞれを、手候補領域として出力する。
【００２１】
手特定処理部２５は、画像変換部２１から入力される色相データ上で、手候補領域特定部２４が出力する複数の手候補領域のそれぞれに対応する領域を、手の探索を開始する領域（探索開始領域）として、次の処理を行う。
【００２２】
すなわち、各探索開始領域について、探索開始領域内の各画素の画素値（色相の値）と肌色抽出部２３が出力する肌色情報によって示される値とを用いて、色相データのうち探索開始領域に含まれる部分から当該肌色抽出部２３が出力した肌色の部分の重心を求める。つまり、探索開始領域内に含まれる画素のうち、その画素値と、肌色抽出部２３が出力する肌色情報に対応する画素値との差が、予め定めた所定範囲内となっているものを検索する。ここで検索された画素がＮ個であり、各画素の位置が（ｘi，ｙi）であるとするとき、重心の座標（ｘ，ｙ）は、Σ（ｘi，ｙi）／ｎとして演算できる。なお、色相データのうち探索開始領域に含まれる部分において、探索開始領域内に含まれる画素のうち、その画素値と、肌色抽出部２３が出力する肌色情報に対応する画素値との差が、予め定めた所定範囲内となっているものがないならば、当該探索開始領域には手が含まれていないと判断して、当該探索開始領域での探索を中断してもよい。
【００２３】
手特定処理部２５は、当該重心を中心として、新たな探索領域を画定する。この探索領域は、探索開始領域と同じサイズ、形状の領域とする。以下、同様にして新たに画定した探索領域内で、肌色の部分の重心を求める処理と探索領域を移動する処理とを、新たに求めた重心と前回求めた重心との距離が所定値以下になるまで（探索領域が収束するまで）繰り返し行う。以下、収束した探索領域を収束探索領域と呼ぶ。なお、予め定めた繰り返し回数内に収束しない場合には、手が検出されなかったと判断して処理の繰り返しを終了してもよい。こうして一般に、複数の探索開始領域に対応して、複数の収束探索領域が得られる。
【００２４】
手特定処理部２５は、こうして得られた複数の収束探索領域を比較し、手が存在していると判断される領域を特定する。ここで比較の方法は、例えば次のようなものである。すなわち、複数の収束探索領域それぞれにおいて、肌色抽出部２３が出力する肌色情報によって示される画素値との差が予め定めた所定範囲内にある画素値となっている画素の数をカウントする。そしてカウント値が最大となっている収束探索領域を手が存在している領域と判断する。なお、カウント値が、予め定めた所定数以上となっている収束探索領域をそれぞれ手が存在している領域と判断してもよい。さらに、手が存在していると判断される収束探索領域が接しているか、あるいは重複している場合は、それらを合成（両領域に含まれる画素の全体からなる新たな領域を生成）して、当該合成後の領域を、手が存在すると判断される領域としてもよい。
【００２５】
手特定処理部２５は、手が存在すると判断される領域を特定する情報（例えば領域の外形を囲む多角形の頂点座標のセットなど）を出力する。
【００２６】
すなわち、画像変換部２１と、顔特定処理部２２と、肌色抽出部２３と、手候補領域特定部２４と、手特定処理部２５との動作により、入力された動画像データに含まれる各静止画像フレームについて、手が存在していると判断される領域を特定する情報（手位置情報）が生成される。
【００２７】
動作識別部２６は、各画像データにおいて検出された人体の所定一部を含む画像領域の動画像データ上での移動状態に基づいて、撮像された人物の動作に係る情報を生成する。具体的にこの動作識別部２６は、一連の静止画像フレームの各々に関して生成された手位置情報に基づいて、手位置情報の時系列変化を取得する。具体的には、手位置情報が、所定の位置を表しているフレームを特定する。例えば、手で第１の箱に入っている豆粒を拾い上げて、第２の箱に移す作業を繰返し行っている人物を撮像したものである場合、第１の箱から豆粒を拾い上げているときの手の位置と、第２の箱に豆粒を置いているときの手の位置と、を所定の位置とする。そして、対応する手位置情報が、この所定の位置となっているフレームの番号の列を抽出する。そして、当該列に含まれるフレーム番号の間隔の平均を演算する。この平均値は、豆粒の移動動作時間、つまり撮像された人物の動作の速度に関係する情報であり、利用者に対して提示（表示や印刷）される。
【００２８】
例えば、対象範囲特定情報である領域Ｒを複数の部分領域に区分し、各静止画像フレームに関して生成された手位置情報がどの部分領域内にあるかによって、動作を分類してもよい。具体例として第１の箱から所定距離内である部分領域Ｒ１と、第２の箱から所定距離内である部分領域Ｒ３と、これらの間の部分領域Ｒ２とを定める（図４）。そして各静止画像フレームに関して生成された手位置情報がどの部分領域にあるかを調べ、フレームの番号に対応づけて、手位置情報が存在する部分領域を特定する情報を記録する。
【００２９】
次に動作識別部２６は、カウンタを「１」にリセットし、上記記録された情報について、まず、先頭のフレーム番号に関連づけられている部分領域を特定する情報（部分領域特定情報）を取得する。以下動作識別部２６は、フレーム番号の順に走査して部分領域特定情報を取得し、前回取得した部分領域特定情報と今回取得した部分領域特定情報とを比較する。ここで、前回取得した部分領域特定情報と今回取得した部分領域特定情報とが同じである場合は、カウンタを「１」だけインクリメントする。
【００３０】
また、前回取得した部分領域特定情報と今回取得した部分領域特定情報とが異なる場合は、その時点でのカウンタの値を、前回取得した部分領域特定情報に関連づけて記憶する。そして動作識別部２６は、カウンタを「１」にリセットして、次のフレーム番号について部分領域特定情報を取得する処理を繰り返す。
【００３１】
こうして、部分領域特定情報に対して、それぞれの情報で特定される部分領域に手があったフレームの数が関連づけられたデータが生成される（図５）。動作識別部２６は、部分領域特定情報ごとに関連づけられているフレームの数の平均値を演算する。そして、部分領域特定情報ごとに演算した平均値を関連づけて記憶部１２に格納する。この平均値は、各部分領域に手が滞在する時間の平均（平均滞在時間）を表す。このとき、当該平均値に、動画像データにおける各フレームの撮像時間間隔を乗じて、フレーム数を時間に変換してもよい。
【００３２】
なお、ここでは、手が所定の位置にあるフレームを特定して、当該特定したフレームの番号の間隔の平均を以て撮像された人物の作業にかかる時間を推定しているが、これに代えて、例えば隣接するフレーム（ｋ番のフレームと、ｋ＋１番のフレームとの間）で手位置情報に係る座標（例えば手位置情報で特定される領域の中心座標）の移動距離を求める。そして移動距離が「０」となるフレームの番号の間隔の平均を以て撮像された人物の作業にかかる時間を推定してもよい。
【００３３】
さらに、隣接するフレームにおける手位置情報に係る座標の差に所定の変換パラメータを乗じ、さらに動画像データにおける各フレームの撮像時間間隔で除して、手の移動速度を求めてもよい。ここで変換パラメータは、座標の値を距離（例えばセンチメートル単位）へ変換するパラメータである。この移動速度の値については、全フレームに亘って平均値を演算することで、手の平均移動速度を演算することができる。
【００３４】
動作識別部２６は、これら演算した情報や、手位置情報そのものを、取得した日時の情報等に関連づけて、記憶部１２に格納して記録してもよい。
【００３５】
例えばこの記録の内容は、図６に示すように、撮像されている人物の名前（Ｎ）と、日付（Ｄ）と、各部分領域ごとの平均滞在時間や平均移動速度などの演算値（Ｅ）と、手位置情報そのもの（Ｒ）とを関連づけるものである。
【００３６】
制御部１１は、ここで記録した情報について、利用者からの指示に応じて表示部１４に表示出力してもよい。また、記録されている複数の情報を対比可能に提示してもよい。すなわち、ある被撮像者の作業への習熟度や、動作の改善度を調べるために、異なる日付の情報に関連づけられた演算値等をグラフ化して表示部１４に表示出力してもよい。具体的な例として、図７には、表示の対象として選択された日付の一つに関連づけられている手位置情報をグラフ化したもの（Ａ）と、表示の対象として選択された複数の日付の各々に関連づけられている演算値をグラフ化したもの（Ｂ）とを併せて表示する。
【００３７】
ここで手位置情報のグラフには、手位置情報に含まれる座標値（Ｘ，Ｙ）の一方の座標に掛かる値の変化を表すグラフが表されているものとしており、また、演算値は、ここでは各部分領域の平均滞在時間を棒グラフで表したものを示しているが、これらの表示態様は、ここで示したものに限られるものではない。
【００３８】
また、制御部１１は、記録されている動作にかかる、複数の動画像データについてそれぞれ記録された情報から所定の演算処理を行って得られる演算結果を共に提示してもよい。例えば、各部分領域の平均滞在時間について、測定した日時の異なる動画像データの平均滞在時間の差分を取って提示することで、動作の改善の度合いを示すなどである。
【００３９】
［顔を特定する処理］
ここで、顔を特定する処理について説明する。顔特定処理部２２は、例えば動画像データに含まれる静止画像フレームについてグレイスケールのデータに変換したうえで、人物の顔を学習した第１学習データベースを用い、画像データ中から人物の顔に相当する部分を抽出するものであればよい。この際、顔部分を所定の方法で特定した後、予め正立かつ正面向きの顔の画像（正規画像）と、正規画像から、顔を右向き及び左向きにそれぞれ所定角度だけ回転させた複数の顔画像を用意して、これらを学習した第２学習データベースを用いて、顔部分の画像を正規画像に近接するよう変換し（正規化）、第１学習データベース内の情報とを用いて、当該正規化後の画像データが顔の画像か否かを判断するようにしてもよい。これによると、正規化の処理の過程で回転角が判別できることになるので、正規化の処理により迅速に顔であるか否かが判別できるようになるとともに、当該過程で得られた回転角を出力することで、上述のように顔の向きを利用した処理に供することができるようになる。
【００４０】
［処理負荷の軽減］
なお、ここまでの説明では、各静止画像フレームにおいて顔の検出、肌色の抽出などの処理を行っているが、これに代えて、例えば先頭の静止画像フレームにおいて顔を検出して、当該検出した顔部分の画像に基づいて肌色を抽出し、その後、手特定処理２５は、当該肌色を利用して手位置情報を生成することとしてもよい。
【００４１】
この場合、さらに、ｋ番目の静止画像フレームにおいて、それに対応する手位置情報で特定される領域内の画素値の平均値と、隣接するｋ＋１番目の静止画像のフレームにおいて、それに対応する手位置情報で特定される領域内の画素値の平均値と、の差を演算して、ｋ＋２番目の静止画像フレームにおける手位置情報の特定処理に供する肌色の情報を補正してもよい。すなわち、色相に係る画素値の平均値の変動量に所定の重みを乗じて、ｋ＋１番目の静止画像フレームにおける手位置情報の特定処理に利用した肌色の値に加算して補正すればよい。これによって、手の位置の特定処理をより精密にできる。
【００４２】
［動作］
このように本実施の形態によると、動画像データにおいて、認識の対象となる部分（手など）の移動範囲を予め設定しておき、当該設定された移動範囲内において、認識の対象となる部分を検出する処理を行う。これにより、誤認識の発生を低減するとともに、処理効率を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明の実施の形態に係る動作分析装置の構成ブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態における対象範囲特定情報により設定される移動範囲の例を表す説明図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る動作分析装置の機能ブロック図である。
【図４】本発明の実施の形態における対象範囲特定情報により設定される移動範囲を区分した部分領域の設定例を表す説明図である。
【図５】本発明の実施の形態における部分領域ごとの滞在時間を演算する処理において利用される情報の例を表す説明図である。
【図６】本発明の実施の形態における動作分析の結果の記録例を表す説明図である。
【図７】本発明の実施の形態における動作分析の結果の記録の表示例を表す説明図である。
【符号の説明】
【００４４】
１１  制御部、１２  記憶部、１３  入出力インタフェース、１４  表示部、２１  画像変換部、２２  顔特定処理部、２３  肌色抽出部、２４  手候補領域特定部、２５  手特定処理部、２６  動作識別部。
【図１】
2006155563.tif 000003
【図２】
2006155563.tif 000004
【図３】
2006155563.tif 000005
【図４】
2006155563.tif 000006
【図５】
2006155563.tif 000007
【図６】
2006155563.tif 000008
【図７】
2006155563.tif 000009