(57)【要約】【課題】  動画像中の人物動作の種類識別を高精度に行い、また、当該識別に用いる動作モデルの構築を容易化する。【解決手段】  カメラ１で撮影された動画像を取り込み、状態検出手段２が動画像中の参照人物の顔や手の動きを表す状態情報を検出し、動作モデル生成手段３が状態情報から参照人物の顔や手の動きの特徴を表す動作モデルを生成し、モデルベース４が動作モデルをその動作の種類に対応付けて保持する。この後、同一人物である対象人物を撮影した動画像について、状態検出手段２が対象人物の顔や手の状態情報を検出し、動作判定手段５が状態情報と動作モデルとの類似性に基づいて対象人物の動作の種類を判定する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラにより撮影された動画像に基づいて動体の動作を識別する動作識別装置であって、
動作する参照動体の可動部位の動きの特徴を表す動作モデルを動作の種類に対応付けて保持するモデル保持手段と、
動画像中に撮影された前記参照動体と同一又は同種な対象動体の可動部位の動きを表す状態情報を検出する状態検出手段と、
検出された前記状態情報と前記動作モデルとの類似性に基づいて対象動体の動作の種類を判定する動作判定手段と、
を備えたことを特徴とする動作識別装置。
【請求項２】
請求項１に記載の動作識別装置において、
対象動体を識別するための情報を受け付ける認証手段を更に備え、
前記動作判定手段は、検出された前記状態情報と対象動体と同一な参照動体の動作モデルとの類似性に基づいて対象動体の動作の種類を判定することを特徴とする動作識別装置。
【請求項３】
動画像に基づいて動体の動作を識別するために参照する動作モデルを登録する動作モデル登録装置であって、
動画像中に撮影された動体の可動部位の動きを表す状態情報を検出する状態検出手段と、
検出された前記状態情報から当該動体の可動部位の動きの特徴を表す動作モデルを生成するモデル生成手段と、
生成された前記動作モデルを前記動体の動作の種類に対応付けて保持するモデル保持手段と、
を備えたことを特徴とする動作モデル登録装置。
【請求項４】
請求項３に記載の動作モデル登録装置において、
前記モデル生成手段は、前記状態情報の標準偏差により前記動作モデルを生成することを特徴とする動作モデル登録装置。
【請求項５】
請求項３又は請求項４に記載の動作モデル登録装置において、
ユーザから動作の種類を受け付ける操作手段を更に備え、
前記モデル保持手段は、操作手段から受け付けた動作の種類に対応付けて前記動作モデルを保持することを特徴とする動作モデル登録装置。
【請求項６】
カメラにより撮影された動画像に基づいて動体の動作を識別する動作識別装置であって、
動画像中に撮影された参照動体の可動部位の動きを表す状態情報を検出する状態検出手段と、
検出された前記状態情報から当該参照動体の可動部位の動きの特徴を表す動作モデルを生成するモデル生成手段と、
生成された前記動作モデルを前記参照動体の動作の種類に対応付けて保持するモデル保持手段と、
動画像中に撮影された前記参照動体と同一又は同種な対象動体の可動部位の動きを表す状態情報を検出する状態検出手段と、
検出された前記状態情報と前記動作モデルとの類似性に基づいて対象動体の動作の種類を判定する動作判定手段と、
を備えたことを特徴とする動作識別装置。
【請求項７】
カメラにより撮影された動画像に基づいて動体の動作を識別する処理を、コンピュータに実行させるための動作識別プログラムであって、
コンピュータに、
動画像中に撮影された対象動体の可動部位の動きを表す状態情報を検出する機能と、
対象動体と同一又は同種な参照動体の可動部位の動きの特徴を表す動作モデルを動作の種類に対応付けて保持するモデル保持手段を参照して、検出された前記状態情報と当該動作モデルとの類似性に基づいて対象動体の動作の種類を判定する機能と、
を構成することを特徴とする動作識別プログラム。
【請求項８】
動画像に基づいて動体の動作を識別するために参照する動作モデルを登録する処理を、コンピュータに実行させるための動作モデル登録プログラムであって、
コンピュータに、
動画像中に撮影された動体の可動部位の動きを表す状態情報を検出する機能と、
検出された前記状態情報から当該動体の可動部位の動きの特徴を表す動作モデルを生成する機能と、
生成された前記動作モデルを前記動体の動作の種類に対応付けて保持する機能と、
を構成することを特徴とする動作モデル登録プログラム。
【請求項９】
カメラにより撮影された動画像に基づいて、動作識別装置が動体の動作を識別する動作識別方法であって、
動作識別装置が、
動画像中に撮影された対象動体の可動部位の動きを表す状態情報を検出し、
対象動体と同一又は同種な参照動体の可動部位の動きの特徴を表す動作モデルを動作の種類に対応付けて保持するモデル保持手段を参照して、検出された前記状態情報と当該動作モデルとの類似性に基づいて対象動体の動作の種類を判定し、
当該判定された動作の種類を出力することを特徴とする動作識別方法。
【請求項１０】
カメラにより撮影された動画像に基づいて、動作識別装置が動体の動作を識別する動作識別方法であって、
動作識別装置が、
動画像中に撮影された参照動体の可動部位の動きを表す状態情報を検出し、
検出された前記状態情報から当該参照動体の可動部位の動きの特徴を表す動作モデルを生成して、当該動作モデルを当該参照動体の動作の種類に対応付けて保持した後、
動画像中に撮影された前記参照動体と同一又は同種な対象動体の可動部位の動きを表す状態情報を検出し、
検出された前記状態情報と当該対象動体と同一又は同種な参照動体の動作モデルとの類似性に基づいて対象動体の動作の種類を判定し、
当該判定された動作の種類を出力することを特徴とする動作識別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、動画像中に映されている人物やロボット等といった動体の動作を識別するための技術に関し、特に、動作識別に用いる動作モデルの構築を容易化し、また、動作識別の制度を向上することができる技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
カメラで撮影される動画像は、セキュリティー管理といった用途の他にも、例えば、オフィスにおける人物の行動分析、工場における作業ロボットの稼動管理といった種々な用途に利用される。
このような動画像の利用形態には、画像を単に監視したり記録するといった形態の他に、画像中に映されている人物等の動体がなした動作を認識するといった形態がある。
例えば、人物の手の動作を認識するために、全ての手動作のモデルを用意しておき、画像中の手の位置と、肘の位置と、肩の位置から計算される特徴量と、モデルから得られる特徴量とを比較することにより、画像中の手の動作を解析する（特許文献１参照。）。
【０００３】
また、動画像中の動体認識に利用することができる要素技術として、例えば、次のような技術が知られている。
画像中の肌色領域を検出することにより、人物の顔等の所要部分を認識する技術が知られており、当該技術を利用することによって、画像中の人物や人物の顔を検出することができる（特許文献２参照。）。
【０００４】
また、顔画像から特徴点を抽出して、この特徴点に基づいて予め用意されているテンプレートとの照合を行う技術が知られており、当該技術を利用することによって、画像中の顔画像の検出や、２つの顔画像の同一性を判定することができる（非特許文献１参照。）。
また、顔画像から個人認証を行うために、顔を表すパターン情報を個人差を増大させるように規定の空間に写像して、この空間で予め用意されているテンプレートとの照合を行う技術が知られており、当該技術を利用することによって、画像中の顔画像の検出や、２つの顔画像の同一性を判定することができる（非特許文献２参照。）。
また、顔の目、鼻、口等といった特徴的な部分の形状や配置に基づくのではなく、顔の三次元的形状の個人差を用いて個人を識別する技術が知られており、当該技術を利用することによって、画像中の顔画像の検出や、２つの顔画像の同一性を判定することができる（特許文献３参照。）。
【特許文献１】特開平８―３２０９２０号公報
【特許文献２】特開２０００―１０５８１９号公報
【特許文献３】特開平２‐３１１９６２号公報
【非特許文献１】Laurenz Wiskott, Jean-Marc Fellous, Norbert Krouger and Christoph von der Malsburg, 擢ace Recognition by Elastic Bunch Matching・ Proc. 7th Intern. Conf. on Computer Analysys of Image and Patterns 1997
【非特許文献２】Matthew A. Turk and Alex P. Pentland, 摘igenfaces for Recognition・ Journal of Cognitive Neuroscience Vol.3, No.1, pp.71-86(1991)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
動画像に映された動体の動作を認識する場合には、従来では、特許文献１に示されるように多数の動作モデルを予め用意して、不特定の人物に共通した動作モデルを構築する必要があった。
しかしながら、例えば電話をかけるといった同じ行動を行う場合でも、その行動には個人差があるため、不特定の人物に共通した動作モデルを構築することは困難であり、高精度な動作認識を実現することも困難であった。
【０００６】
本発明は、上記従来の事情に鑑みなされたもので、動作モデルの構築を容易化し、また、動体の動作識別の精度を向上させることを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、典型的には、カメラにより撮影された動画像に基づいて動体の動作を識別する動作識別装置や、この動体の動作識別のために用いられる動作モデルを作成する装置として実施されるが、これら装置をコンピュータにより構成するためのコンピュータプログラムや、これら装置により実行される動作識別方法としても実施される。
【０００８】
本発明は、カメラにより撮影された動画像に基づいて人物やロボット等の様々な動体の動作を識別することができる動作識別装置であって、動作する参照動体の可動部位（例えば、人物の顔や肢体の一部）の動きの特徴を表す動作モデルを動作の種類に対応付けて保持するモデル保持手段を有し、状態検出手段が、動画像中に撮影された参照動体と同一又は同種な対象動体の可動部位の動きを表す状態情報（例えば、人物の顔や肢体の一部の位置情報や角度情報）を検出し、動作判定手段が、検出された状態情報と動作モデルとの類似性に基づいて対象動体の動作の種類を判定する。
したがって、対象動体の動作種別は同一又は同種の動体である参照動体の動作モデルに基づいて判定されるため、動作作法の個体差（動体差）の影響を排除又は極力抑えて、当該動作種別を高精度に識別することができ、更には、動作モデルを不特定の動体に共通化させる必要がないことから容易に構築することができる。
【０００９】
ここで、本発明では、動作作法の個体差を排除するために、例えば或る人物の動作による動作モデルに基づいて当該人物のその後の動作種別を識別するといったように、参照動体と対象動体は同一であるのが好ましいが、例えば或る作業を行うロボットの動作による動作モデルに基づいて同種の作業を行う同一機種のロボットの後の動作種別を識別するといったように、参照動体と対象動体とが同種であってもよく、これによっても、実用上許容できる識別精度を実現することができる。
なお、本発明に係る動作識別装置では、対象動体を識別するための情報を受け付ける認証手段を更に備え、動作判定手段が、検出された状態情報と対象動体と同一な参照動体の動作モデルとの類似性に基づいて対象動体の動作の種類を判定するようにしてもよく、このようにすると、複数の参照動体から作成された動作モデルの内の対象動体と同一の動体から作成されら動作モデルを用いることができ、動作作法の個体差の影響を排除して動作種別を高精度に識別することができる。
【００１０】
また、本発明は、動画像に基づいて動体の動作を識別するために参照する動作モデルを登録する動作モデル登録装置であって、状態検出手段が動画像中に撮影された動体の可動部位の動きを表す状態情報を検出し、モデル生成手段が検出された状態情報から当該動体の可動部位の動きの特徴を表す動作モデルを生成し、モデル保持手段が生成された動作モデルを動体の動作の種類に対応付けて保持する。
また、本発明に係る動作モデル登録装置では、モデル生成手段が状態情報の標準偏差により動作モデルを生成するのが好ましく、また、ユーザから動作の種類を受け付ける操作手段を更に備えて、モデル保持手段が操作手段から受け付けた動作の種類に対応付けて動作モデルを保持するのが好ましい。
【００１１】
また、本発明は上記のような動作モデル登録装置を備えた動作識別装置として構成することもでき、状態検出手段が動画像中に撮影された参照動体の可動部位の動きを表す状態情報を検出して、モデル生成手段が検出された状態情報から当該参照動体の可動部位の動きの特徴を表す動作モデルを生成し、モデル保持手段が生成された動作モデルを参照動体の動作の種類に対応付けて保持しておき、状態検出手段が動画像中に撮影された参照動体と同一又は同種な対象動体の可動部位の動きを表す状態情報を検出して、動作判定手段が検出された状態情報と動作モデルとの類似性に基づいて対象動体の動作の種類を判定する。
なお、この場合に、参照動体の状態情報を検出する状態検出手段と、対象動体の状態情報を検出する状態検出手段とは、別個な機能手段として構成してもよいが、上記のような装置構成とすることで同一の機能手段を共用することができる。
【００１２】
なお、本発明は、例えば同一人物が使用する個人使用のパーソナルコンピュータを利用して構成するといったように、個々の動体毎に設けた動作識別装置として構成すれば、参照動体と対象動体とを常に同一として処理することができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によると、対象動体と同一又は同種の動体である参照動体の動作モデルに基づいて、対象動体の動作種別を判定するようにしたため、動作作法の個体差の影響を排除又は極力抑えることができ、動作種別を高精度に識別することができる。更に、不特定の動体に対して共通化させる必要がなくなることから、動作モデルを容易に構築することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
本発明を、動画像に映された人物を動体として、当該人物の動作種別を識別する実施例に基づいて具体的に説明する。
図１には、本発明に係る動作識別装置の構成の一例を示してある。なお、本例の動作識別装置は動作モデル登録機能部も有しているが、本発明では、動作モデル登録機能部と動作識別機能部とを別個な装置として構成して、動作モデル登録装置で登録された動作モデルを動作識別装置で利用するようにしてもよい。
【００１５】
本例の動作識別装置は、動画像を撮影するビデオカメラ（画像入力手段）１、ビデオカメラ１から入力される動画像中の人物（参照動体又は対象動体）の顔や手といった可動部位の動きを表す状態情報を検出する状態検出手段２、この検出された状態情報から当該人物の可動部位の動きの特徴を表す動作モデルを生成する動作モデル生成手段３、この生成された動作モデルを人物の動作の種類に対応付けて保持するモデルベース４を有しており、登録処理モードにおいては、動画像中の人物（参照動体）の画像から検出した状態情報に基づいて、当該参照人物の可動部位の動きの特徴を表す動作モデルを生成して、この動作モデルを当該動作の種類に対応付けてモデルベース４に登録する処理を行う。
【００１６】
更に、本例の動作識別装置は、状態検出手段２で検出された状態情報とモデルベース４に保持された動作モデルとの類似性に基づいて動画像中の人物の動作の種類を判定する動作判定手段５を有しており、動作識別モードにおいては、動画像中の人物（対象動体）の画像から検出した状態情報に基づいて、モデルベース４に登録されている当該対象人物と同じ人物である参照人物の動作モデルを参照することにより、当該対象人物の動作の種類を判定する。
【００１７】
更に、本例の動作識別装置は、ユーザである人物からモード選択の入力や登録処理に係る入力等を受け付けるキーボードやマウスを備えた操作手段６、ユーザの操作入力画面や識別結果を画面表示する表示手段７、ユーザである人物から当該人物を識別するための情報（ユーザＩＤ、指紋等）を受け付ける公知の認証手段９を備えている。
なお、認証手段８は複数のユーザが動作識別装置を共用する場合に人物の同一性を保証するするために必要であり、個人のユーザが動作識別装置を専用する場合には特に設けなくでもよい。
【００１８】
状態検出手段２は、本例では動体の可動部の動きを表す状態情報として人物の顔の座標位置、顔のサイズ、顔の方向、手の座標位置を検出しており、顔に係る状態情報を動画像中から検出する顔画像処理手段２１と、手に係る状態情報を動画像中から検出する手画像処理手段２２を有している。
なお、本例では、人物の顔と手の動きを表す状態情報を用いているが、本発明では人物が動作することにより動く部分であれば人物の種々な部位についての状態情報を用いることができる。
【００１９】
顔画像処理手段２１は、例えば、特許文献２や３、非特許文献１や２に記載される方法により動画像に映されている人物画像の顔画像部分を検出し、動画像フレームにおける人物の顔の座標位置、顔のサイズ、顔の方向を検出する。
手画像処理手段２２は、例えば特許文献１に記載される方法により動画像に映されている人物画像の手画像部分を検出し、動画像フレームにおける人物の手の座標位置を検出する。
【００２０】
動作モデル生成手段３は、状態検出手段２により所定のフレーム期間（時間）に検出された状態情報（顔の座標位置、顔のサイズ、顔の方向、手の座標位置）の組に対して、その分布を近似して１つの動作モデルを生成する。この分布の近似には、例えば１つのガウス分布で近似し、その平均及び共分散行列を動作モデルとする方法を用いることができ、混合ガウス分布等の他の分布を用いることもできる。
【００２１】
モデルベース４は、読み出し書き込み自在なメモリから構成されており、動作モデル生成手段３で生成された動作モデルを保持する。
ここで、後述するように、この動作モデルを登録するモードでは、動画像に映されている人物の動作種類が操作手段６から入力され、図４に示すように、モデルベース４は生成された動作モデルＭ１、Ｍ２、Ｍ３を入力された動作の種類（例えば、ＰＣ作業中、文書作業中、電話中）に対応付けて保持する。
なお、上記認証手段８を利用して複数のユーザが共用する場合には、各動作モデルにユーザを識別する動体ＩＤを対応付けて記録し、動作識別モードで、認証したユーザの動作で生成した動作モデルを判定に用いるようにすればよい。
【００２２】
動作判定手段５は、状態検出手段２で検出された人物（対象人物）の状態情報（顔の座標位置、顔のサイズ、顔の方向、手の座標位置）の組と、モデルベース４に保持されている当該対象人物と同じ人物（参照動体）の動作モデルとを比較し、両者が予め設定した以上の類似度があるときには当該動体モデルに対応付けられている動作種別を表示手段７へ出力して表示させる。この比較処理は、例えば、動作モデルが１つのガウス分布で表されている場合、動作モデルの標準偏差を用いて、状態情報の組と動作モデルの中心との距離を計算し、この距離が予め設定した閾値以下の場合に当該動作モデルの動作種別であると判定する。
【００２３】
表示手段７は、図２に示すように、本例の動作識別装置を構成するパーソナルコンピュータ（ＰＣ）のディスプレイ装置で構成されており、その画面７１には、動作判定手段５で判定された動作種別を表示する領域７２の他に、動作モデルの登録モードや動作識別モードで必要とされる指示を入力するための種々な領域７３〜７７、ビデオカメラ１で撮影した動画像を表示するプレビュー領域７８が設けられている。
領域７３は動作モデルの登録モードを選択するボタン、領域７４は動作識別モードを選択するボタン、領域７５はモード処理を開始させるボタン、領域７６はこれらモード処理を終了させるボタン、領域７７は動作モデル登録モードにおいて動作モデルに対応付ける動作種別を入力する欄であり、これら領域に対してユーザが操作手段６から所要の入力を行う。
【００２４】
ここで、本例では、動作識別モードでは開始ボタン７５の押下から終了ボタン７６の押下までの時間に入力された動画像について処理を行い、登録モードでは登録ボタン７３の押下によって処理を開始して、所定の時間後に処理を終了する設定としている。すなわち、登録処理では、動作モデルを生成するに必要な量の状態情報が動画像から得られるように、必要なフレーム数（時間）の動画像を処理するように所定時間を設定している。
なお、登録モードでも開始ボタン７５と終了ボタン７６とにより処理時間を指示するようにしてもよく、また、動作識別モードでも識別ボタン７４の押下に基づいて所定時間の処理をするように設定してもよい。
【００２５】
なお、動作判定手段５で判定された動作種別を蓄積手段９に蓄積格納して、この蓄積情報を例えば人物の一日の行動動作を解析するために用いるようにしてもよい。
ここで、上記の状態検出手段２、動作モデル生成手段３、モデルベース４、動作判定手段５は、それぞれ専用のハードウエア構成とすることができるが、本例では、動作識別装置を構成するコンピュータで本発明に係るプログラムを実行することにより構成されている。
【００２６】
本例の動作識別装置によると、図３に示すような手順で動作モデルの登録処理がなされ、図５に示すような手順で動作識別処理がなされる。
ユーザが操作手段６により登録ボタン７３又は識別ボタン７４を押下して登録モード又は動作識別モードを指示することで、これら動作モデル登録処理と動作識別処理とのいずれかが選択される。
【００２７】
登録モードでは登録ボタン７３が押下されて処理が開始されると、図３に示すように、ユーザから登録する動作の種類情報を受け付ける（ステップＳ１）。すなわち、ユーザ（この場合では、参照人物）が、これから行おうとする動作の種類（例えば、ＰＣ作業中、電話中等）を登録するために、操作手段６により画面７１の動作登録領域７７に入力する。
なお、動作登録領域７７に登録できる複数の動作種類に対応付けた複数のボタンを予め設定しておき、ユーザがこれらボタンを選択することで登録する動作種類情報を入力するようにしてもよい。
【００２８】
次いで、ビデオカメラ１が撮影したユーザ（参照人物）の画像を含む動画像について、状態検出手段２が動画像フレームを１枚ずつ順次処理する（ステップＳ２）。すなわち、顔画像処理手段２１が動画像フレームから参照人物の顔画像部分を検出して（ステップＳ３）、当該顔画像部分から顔の座標位置、顔のサイズ、顔の方向を検出して保持し（ステップＳ４）、また、手画像処理手段２２が、当該動画像フレームから参照人物の手画像部分を検出して（ステップＳ５）、手の座標位置を検出して保持する（ステップＳ６）。
そして、上記の処理（ステップＳ２〜Ｓ６）を動画像中の各フレームについて順次行い（ステップＳ７）、全てのフレームの処理が終了したところで、状態検出手段２が検出した状態情報（顔の座標位置、顔のサイズ、顔の方向、手の座標位置）の組を動作モデル生成手段３へ出力する。
【００２９】
動作モデル生成手段３は、状態情報の組が入力されると、当該状態情報の組に基づいて動作モデルを計算し（ステップＳ８）、生成した動作モデルを動作登録領域７７から入力された動作種類情報に対応付けて図４に示すようにモデルベース４に登録する（ステップＳ９）。
したがって、ユーザが動作の種類を指定してカメラ１の前で当該動作を行うことで、当該ユーザを参照人物とした動作モデルが生成されて、指定した動作種別に対応付けて登録される。
【００３０】
動作識別モードでは識別ボタン７４と開始ボタン７５が押下されて処理が開始されると、図５に示すように、終了ボタン７６の押下によって終了指示（ステップＳ１６）が入力されるまでの間にビデオカメラ１で撮影されたユーザ（この場合には、参照人物と同一人物である対象人物）の画像を含む動画像について、状態検出手段２が動画像フレームを１枚ずつ順次処理する（ステップＳ１０）。
すなわち、顔画像処理手段２１が動画像フレームから対象人物の顔画像部分を検出して（ステップＳ１１）、当該顔画像部分から顔の座標位置、顔のサイズ、顔の方向を検出し（ステップＳ１２）、また、手画像処理手段２２が、当該動画像フレームから対象人物の手画像部分を検出して（ステップＳ１３）、手の座標位置を検出し（ステップＳ１４）、状態検出手段２が検出された状態情報（顔の座標位置、顔のサイズ、顔の方向、手の座標位置）を結合して１つのベクトルとする（ステップＳ１５）。
【００３１】
そして、上記の処理（ステップＳ１０〜Ｓ１５）を動画像中の各フレームについて順次行い（ステップＳ１６）、終了指示が入力されたところで、状態検出手段２がベクトル化した状態情報を動作判定手段５へ出力する。
動作判定手段５では、状態情報ベクトルが入力されると、当該状態情報ベクトルとモデルベース４に格納されている動作モデルとを比較し（ステップＳ１７）、所定の類似性を満たす動作モデルに付与されている動作の種類情報を表示手段７及び蓄積手段９へ出力し、表示手段７が入力された動作の種類情報を画面７１の動作結果領域７２に表示する（ステップＳ１８）。
【００３２】
したがって、ユーザがカメラ１の前で動作を行うと、当該ユーザの動作が同一人物の動作モデルに基づいて判定され、その結果が出力される。このように同一人物の動作モデルに基づいて判定を行うため高精度な判定結果が得られ、また、同一人物内の処理であるので動作モデルも人物の個人差を考慮することなく容易に構築することができる。
なお、本例では、予め登録されている全ての動作種別情報を動作結果領域７２に表示しておき、動作判定手段５で判定された動作情報情報をハイライト表示するようにしているが、判定結果の表示方法には特に限定はない。
【００３３】
ここで、上記の例では、登録モードや識別モードの選択及び開始の操作を動体自らが行ったが、管理者等の第三者がこれら操作を行ったり、所定の時間帯などに自動的に操作されるようにしてもよい。
また、人物を動体とした例を説明したが、本発明は、第三者による操作や自動操作を用いることで、動物やロボット等の人物以外の動体に対しても同様にて適用することができる。
また、参照動体と対象動体とが同一な例を説明したが、本発明は、参照動体と対象動体が類似である場合にも適用することができ、動体が類似する範囲で判定を行うことにより高精度な判定結果を得ることができ、また、動作モデルに要求される汎用性（共通性）の程度が軽減されてモデル構築も容易化される。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明の一例に係る動作識別装置の構成図である。
【図２】本発明の一例に係る動作識別装置の画面表示例を示す図である。
【図３】本発明の一例に係る動作モデル登録処理を説明する図である。
【図４】本発明の一例に係る動作モデルを説明する図である。
【図５】本発明の一例に係る動作識別処理を説明する図である。
【符号の説明】
【００３５】
１：画像入力手段（ビデオカメラ）、  ２：状態情報検出手段、
３：動作モデル生成手段、  ４：モデルベース（モデル保持手段）、
５：動作判定手段、  ６：操作手段、
７：表示手段、  ８：認証手段、
９：蓄積手段、  ２１：顔画像処理手段、
２２：手画像処理手段、  Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３：動作モデル、
【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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