(57)【要約】【課題】  複数の撮像装置で撮像された同一の対象物の対応付けの精度の低下を抑制する。【解決手段】  画像処理プログラムは、複数の撮像装置で撮像される画像から検出した対象物の一部が遮蔽される場合、全体領域のうちの遮蔽物で遮蔽される領域を除く領域を対象物の特徴領域として抽出し、特徴領域が全体領域の面積に占める領域割合と、全体領域に対する特徴領域の相対位置とを算出し、処理対象の対象物の特徴領域の特徴量と比較対象の対象物の特徴領域の特徴量とを用いて、処理対象の対象物と比較対象の対象物との特徴領域の第１類似度を算出し、処理対象の対象物の複数の特徴領域を領域割合と相対位置とに基づいて組み合わせ、組み合わせた特徴領域の各々の領域割合と第１類似度とに基づいて、処理対象の対象物と比較対象の対象物との全体の類似度として第２類似度を算出し、同一の対象物を第２類似度に基づいて対応付ける処理をコンピュータに実行させる。【選択図】  図１
2018093423.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の撮像装置によりそれぞれ撮像される画像から対象物を検出し、
前記画像から検出した対象物が遮蔽されない場合、対象物の全体を含む全体領域を対象物の特徴領域として抽出し、前記画像から検出した対象物の一部が遮蔽される場合、前記全体領域のうちの遮蔽物で遮蔽される領域を除く領域を対象物の前記特徴領域として抽出し、前記特徴領域が前記全体領域の面積に占める割合である領域割合と、前記全体領域に対する前記特徴領域の相対的な位置である相対位置とを算出し、
前記特徴領域の特徴量を算出し、
前記複数の撮像装置のうちの同一の撮像装置により撮像された複数のフレームの前記画像から検出した同一の対象物のうちの処理対象の対象物の複数の前記特徴領域毎に、前記処理対象の対象物の前記特徴領域の特徴量と前記処理対象の対象物を撮像した撮像装置以外の撮像装置により撮像された比較対象の対象物の前記特徴領域の特徴量とを用いて、前記処理対象の対象物と前記比較対象の対象物との前記特徴領域の類似度である第１類似度を算出し、
前記処理対象の対象物の複数の前記特徴領域を前記領域割合と前記相対位置とに基づいて組み合わせ、組み合わせた前記特徴領域の各々の前記領域割合と前記第１類似度とに基づいて、前記処理対象の対象物と前記比較対象の対象物との全体の類似度として第２類似度を算出し、
前記複数の撮像装置によりそれぞれ撮像される同一の対象物を前記第２類似度に基づいて対応付ける
処理をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記処理対象の対象物の複数の前記特徴領域が、前記相対位置の始点および終点の少なくとも一方が互いに一致する前記特徴領域を含む場合、前記相対位置の始点および終点の少なくとも一方が互いに一致する複数の前記特徴領域のうち、前記第１類似度が最も高い前記特徴領域を、前記処理対象の対象物の複数の前記特徴領域の組み合わせに使用する前記特徴領域として選択する
処理をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の画像処理プログラムにおいて、
組み合わせた前記特徴領域の少なくとも一部が重畳する場合、互いに重畳する重畳部分を含む複数の前記特徴領域のうち、前記第１類似度が最も高い前記特徴領域を前記重畳部分の前記特徴領域として選択し、前記重畳部分の前記特徴領域として選択されない前記特徴領域の前記領域割合を、前記重畳部分を除いた領域に基づいて補正する
処理をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記比較対象の対象物の一部が遮蔽される場合、前記処理対象の対象物の前記特徴領域と前記比較対象の対象物の前記特徴領域との互いに重畳する共通領域を、前記第１類似度を算出する処理以降の処理に使用する前記特徴領域として算出する
処理をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
【請求項５】
複数の撮像装置によりそれぞれ撮像される画像から対象物を検出する対象物領域検出部と、
前記画像から検出した対象物が遮蔽されない場合、対象物の全体を含む全体領域を対象物の特徴領域として抽出し、前記画像から検出した対象物の一部が遮蔽される場合、前記全体領域のうちの遮蔽物で遮蔽される領域を除く領域を対象物の前記特徴領域として抽出し、前記特徴領域が前記全体領域の面積に占める割合である領域割合と、前記全体領域に対する前記特徴領域の相対的な位置である相対位置とを算出する特徴領域抽出部と、
前記特徴領域の特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記複数の撮像装置のうちの同一の撮像装置により撮像された複数のフレームの前記画像から検出した同一の対象物のうちの処理対象の対象物の複数の前記特徴領域毎に、前記処理対象の対象物の前記特徴領域の特徴量と前記処理対象の対象物を撮像した撮像装置以外の撮像装置により撮像された比較対象の対象物の前記特徴領域の特徴量とを用いて、前記処理対象の対象物と前記比較対象の対象物との前記特徴領域の類似度である第１類似度を算出する第１類似度算出部と、
前記処理対象の対象物の複数の前記特徴領域を前記領域割合と前記相対位置とに基づいて組み合わせ、組み合わせた前記特徴領域の各々の前記領域割合と前記第１類似度とに基づいて、前記処理対象の対象物と前記比較対象の対象物との全体の類似度として第２類似度を算出する第２類似度算出部と、
前記複数の撮像装置によりそれぞれ撮像される同一の対象物を前記第２類似度に基づいて対応付ける対応付け部とを有する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
コンピュータにより実行される画像処理方法であって、
前記コンピュータが、
複数の撮像装置によりそれぞれ撮像される画像から対象物を検出し、
前記画像から検出した対象物が遮蔽されない場合、対象物の全体を含む全体領域を対象物の特徴領域として抽出し、前記画像から検出した対象物の一部が遮蔽される場合、前記全体領域のうちの遮蔽物で遮蔽される領域を除く領域を対象物の前記特徴領域として抽出し、前記特徴領域が前記全体領域の面積に占める割合である領域割合と、前記全体領域に対する前記特徴領域の相対的な位置である相対位置とを算出し、
前記特徴領域の特徴量を算出し、
前記複数の撮像装置のうちの同一の撮像装置により撮像された複数のフレームの前記画像から検出した同一の対象物のうちの処理対象の対象物の複数の前記特徴領域毎に、前記処理対象の対象物の前記特徴領域の特徴量と前記処理対象の対象物を撮像した撮像装置以外の撮像装置により撮像された比較対象の対象物の前記特徴領域の特徴量とを用いて、前記処理対象の対象物と前記比較対象の対象物との前記特徴領域の類似度である第１類似度を算出し、
前記処理対象の対象物の複数の前記特徴領域を前記領域割合と前記相対位置とに基づいて組み合わせ、組み合わせた前記特徴領域の各々の前記領域割合と前記第１類似度とに基づいて、前記処理対象の対象物と前記比較対象の対象物との全体の類似度として第２類似度を算出し、
前記複数の撮像装置によりそれぞれ撮像される同一の対象物を前記第２類似度に基づいて対応付ける
ことを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理プログラム、画像処理装置および画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
監視カメラ等の撮像装置により異なる時刻に撮像された画像から人物を検出して追跡する方法が知られている（例えば、特許文献１、２、３参照）。人物の検出方法として、人の特徴量を学習し、入力画像から人の領域を検出する方法が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
また、複数の撮像装置により撮像された画像を用いて、人物を追跡する追跡方法が知られている（例えば、特許文献４参照）。この種の追跡方法では、例えば、検出した顔の画像を正面向きに補正して顔の特徴を抽出し、正面向きの顔画像の特徴データに基づいて顔の照合を実行する。また、照合対象の人物の向きが複数の撮像装置により撮像された画像間で異なる場合、各画像から検出した人物の領域のうちの重畳する部分を用いて、同一人物か否かを判定する画像処理方法が提案されている（例えば、特許文献５参照）。
【０００４】
また、異なる画像から検出された人物が同一人物か否かを判定する方法として、人物の全身を含む全身領域を分割した各領域の特徴量を学習し、全身領域の特徴量を照合することで同一人物か否かを判定する方法が提案されている（例えば、非特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−１９６０３４号公報
【特許文献２】特開２０１０−１５７９２４号公報
【特許文献３】特開２００８−１０９５５２号公報
【特許文献４】特開２０１０−５６７２０号公報
【特許文献５】特開２０１５−２５４７号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】山内悠嗣, 山下隆義, 藤吉弘亘“Boostingに基づく特徴量の共起表現による人検出”, 信学論D, Vol. J92-D, No. 8, pp. 1125-1134, 2009.
【非特許文献２】Shengcai Liao, Yang Hu, Xiangyu Zhu, and Stan Z. Li, "Person Re-Identification by Local Maximal Occurrence Representation and Metric Learning”, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2197-2206, 2015.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
撮像装置と照合対象の人物との間に、他の人物、看板等の遮蔽物が存在する場合がある。例えば、２つの撮像装置のうちの一方の撮像装置と照合対象の人物との間に遮蔽物が存在する場合、一方の撮像装置で撮像された画像から検出される照合対象の人物の領域は、照合対象の人物の全身領域のうち、遮蔽物で遮蔽される遮蔽領域を除いた領域である。この場合、一方の撮像装置で撮像された画像から検出された照合対象の人物の領域と他方の撮像装置で撮像された画像から検出された照合対象の人物の領域との互いに重畳する重畳部分の類似度が、２つの撮像装置で撮像された人物間の類似度として算出される。
【０００８】
このように、２つの撮像装置で撮像された人物間の類似度の算出に使用される重畳部分は、遮蔽領域が大きくなるほど、小さくなる。このため、遮蔽領域が大きくなるほど、２つの撮像装置で撮像された人物間の類似度の算出精度が低下し、２つの撮像装置で撮像された同一人物の対応付けの精度が低下する。
【０００９】
１つの側面では、本発明は、画像から検出した対象物の一部が遮蔽される場合であっても、複数の撮像装置で撮像された同一の対象物の対応付けの精度の低下を抑制することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
プログラムの一観点によれば、複数の撮像装置によりそれぞれ撮像される画像から対象物を検出し、画像から検出した対象物が遮蔽されない場合、対象物の全体を含む全体領域を対象物の特徴領域として抽出し、画像から検出した対象物の一部が遮蔽される場合、全体領域のうちの遮蔽物で遮蔽される領域を除く領域を対象物の特徴領域として抽出し、特徴領域が全体領域の面積に占める割合である領域割合と、全体領域に対する特徴領域の相対的な位置である相対位置とを算出し、特徴領域の特徴量を算出し、複数の撮像装置のうちの同一の撮像装置により撮像された複数のフレームの画像から検出した同一の対象物のうちの処理対象の対象物の複数の特徴領域毎に、処理対象の対象物の特徴領域の特徴量と処理対象の対象物を撮像した撮像装置以外の撮像装置により撮像された比較対象の対象物の特徴領域の特徴量とを用いて、処理対象の対象物と比較対象の対象物との特徴領域の類似度である第１類似度を算出し、処理対象の対象物の複数の特徴領域を領域割合と相対位置とに基づいて組み合わせ、組み合わせた特徴領域の各々の領域割合と第１類似度とに基づいて、処理対象の対象物と比較対象の対象物との全体の類似度として第２類似度を算出し、複数の撮像装置によりそれぞれ撮像される同一の対象物を第２類似度に基づいて対応付ける処理をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムが提供される。
【００１１】
１つの実施態様では、画像処理装置は、複数の撮像装置によりそれぞれ撮像される画像から対象物を検出する対象物領域検出部と、画像から検出した対象物が遮蔽されない場合、対象物の全体を含む全体領域を対象物の特徴領域として抽出し、画像から検出した対象物の一部が遮蔽される場合、全体領域のうちの遮蔽物で遮蔽される領域を除く領域を対象物の特徴領域として抽出し、特徴領域が全体領域の面積に占める割合である領域割合と、全体領域に対する特徴領域の相対的な位置である相対位置とを算出する特徴領域抽出部と、特徴領域の特徴量を算出する特徴量算出部と、複数の撮像装置のうちの同一の撮像装置により撮像された複数のフレームの画像から検出した同一の対象物のうちの処理対象の対象物の複数の特徴領域毎に、処理対象の対象物の特徴領域の特徴量と処理対象の対象物を撮像した撮像装置以外の撮像装置により撮像された比較対象の対象物の特徴領域の特徴量とを用いて、処理対象の対象物と比較対象の対象物との特徴領域の類似度である第１類似度を算出する第１類似度算出部と、処理対象の対象物の複数の特徴領域を領域割合と相対位置とに基づいて組み合わせ、組み合わせた特徴領域の各々の領域割合と第１類似度とに基づいて、処理対象の対象物と比較対象の対象物との全体の類似度として第２類似度を算出する第２類似度算出部と、複数の撮像装置によりそれぞれ撮像される同一の対象物を第２類似度に基づいて対応付ける対応付け部とを有する。
【００１２】
方法の一観点によれば、コンピュータが、複数の撮像装置によりそれぞれ撮像される画像から対象物を検出し、画像から検出した対象物が遮蔽されない場合、対象物の全体を含む全体領域を対象物の特徴領域として抽出し、画像から検出した対象物の一部が遮蔽される場合、全体領域のうちの遮蔽物で遮蔽される領域を除く領域を対象物の特徴領域として抽出し、特徴領域が全体領域の面積に占める割合である領域割合と、全体領域に対する特徴領域の相対的な位置である相対位置とを算出し、特徴領域の特徴量を算出し、複数の撮像装置のうちの同一の撮像装置により撮像された複数のフレームの画像から検出した同一の対象物のうちの処理対象の対象物の複数の特徴領域毎に、処理対象の対象物の特徴領域の特徴量と処理対象の対象物を撮像した撮像装置以外の撮像装置により撮像された比較対象の対象物の特徴領域の特徴量とを用いて、処理対象の対象物と比較対象の対象物との特徴領域の類似度である第１類似度を算出し、処理対象の対象物の複数の特徴領域を領域割合と相対位置とに基づいて組み合わせ、組み合わせた特徴領域の各々の領域割合と第１類似度とに基づいて、処理対象の対象物と比較対象の対象物との全体の類似度として第２類似度を算出し、複数の撮像装置によりそれぞれ撮像される同一の対象物を第２類似度に基づいて対応付ける画像処理方法が提供される。
【発明の効果】
【００１３】
１つの側面では、本発明は、画像から検出した対象物の一部が遮蔽される場合であっても、複数の撮像装置で撮像された同一の対象物の対応付けの精度の低下を抑制できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムの一実施形態を示す図である。
【図２】画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムの別の実施形態を示す図である。
【図３】図２に示した正規化部の動作の概要を示す図である。
【図４】図２に示した特徴領域抽出部の動作の概要を示す図である。
【図５】図２に示したデータベースの一例を示す図である。
【図６】重畳判定の概要を示す図である。
【図７】図２に示した選択部の動作の概要を示す図である。
【図８】図２に示した組み合わせ部の動作の概要を示す図である。
【図９】図２に示した画像処理装置の動作の一例を示す図である。
【図１０】図９に示した重畳判定処理の一例を示す図である。
【図１１】図９に示した組み合わせ処理の一例を示す図である。
【図１２】画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムの別の実施形態を示す図である。
【図１３】図１２に示した共通領域算出部の動作の概要を示す図である。
【図１４】図１２に示した画像処理装置の動作の一例を示す図である。
【図１５】画像処理プログラムを実行するハードウェアの一例を示す図である。
【図１６】画像処理プログラムを使用するシステムの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、実施形態について、図面を用いて説明する。以下では、画像の上下方向に人物の一部が遮蔽される例を用いて画像処理装置の動作を説明するが、画像処理装置の動作は、画像の上下方向に人物の一部が遮蔽される場合に限定されない。なお、人物は、対象物の一例である。
【００１６】
図１は、画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムの一実施形態を示す。図１に示す画像処理装置１０は、例えば、人物８０を追跡するシステムに用いられ、複数の撮像装置６０（６０Ａ、６０Ｂ）間で撮像された同一人物を対応付ける画像処理を実行する。撮像装置６０は、例えば、地点Ａ、地点Ｂ等の監視対象の各地点に設置される監視カメラ等であり、インターネット等のネットワークを介して画像処理装置１０に接続される。
【００１７】
なお、画像処理装置１０は、ハードウェアのみで実現されてもよく、ハードウェアをソフトウェアで制御することにより実現されてもよい。例えば、画像処理プログラム等のソフトウェアで制御されるコンピュータが画像処理装置１０の画像処理を実行してもよい。図１の括弧内に、画像処理の概要の一例を示す。
【００１８】
画像処理装置１０は、人物領域検出部２２、特徴領域抽出部２６、特徴量算出部３０、第１類似度算出部４４、第２類似度算出部４６および対応付け部５０を有する。人物領域検出部２２は、複数の撮像装置６０によりそれぞれ撮像される画像７０から対象物を検出する対象物領域検出部の一例である。例えば、人物領域検出部２２は、複数の撮像装置６０によりそれぞれ撮像される画像７０（７０ｉ、７０ｍ、７０ｎ）から人物８０（８０ｏ、８０ｐ、８０ｑ、８０ｒ、８０ｓ）を検出する。
【００１９】
図１に示す例では、人物領域検出部２２は、撮像装置６０Ａにより撮像されたフレームｉの画像７０ｉから人物８０ｒ、８０ｓを矩形の領域（画像７０ｉ内に示した破線の矩形）として検出する。また、人物領域検出部２２は、撮像装置６０Ｂにより撮像されたフレームｍの画像７０ｍから人物８０ｏ、８０ｐを矩形の領域（画像７０ｍ内に示した破線の矩形）として検出する。さらに、人物領域検出部２２は、撮像装置６０Ｂにより撮像されたフレームｎの画像７０ｎから人物８０ｏ、８０ｑを矩形の領域（画像７０ｍ内に示した破線の矩形）として検出する。なお、同一の撮像装置６０で撮像された複数のフレームの画像７０間では、人物領域検出部２２は、同一の人物８０を追跡可能である。
【００２０】
ここで、画像７０から人物８０を矩形の領域として検出する方法は、例えば、非特許文献１に開示されている。なお、画像７０から人物８０を検出する方法は、非特許文献１に開示されている方法に限定されない。例えば、人物領域検出部２２は、人物８０が存在しない背景画像を予め保持し、画像７０から背景画像を差し引いた差分画像に基づいて人物８０を検出してもよい。
【００２１】
図１に示すように、画像７０から検出される人物８０の領域（矩形の領域）は、人物８０の全身を含む全身領域を示す。以下、画像７０から検出される人物８０の領域（矩形の領域）は、人物領域９０または全身領域９０とも称される。なお、人物８０の全身を含む全身領域９０は、対象物の全体を含む全体領域の一例である。
【００２２】
特徴領域抽出部２６は、人物領域検出部２２により検出された人物領域９０から人物８０の特徴領域９２を抽出する。例えば、特徴領域抽出部２６は、画像７０から検出した人物８０が遮蔽されない場合、人物８０の全身を含む全身領域９０を人物８０の特徴領域９２として抽出する。また、特徴領域抽出部２６は、画像７０から検出した人物８０の一部が遮蔽される場合、全身領域９０のうち、他の人物８０、看板等の遮蔽物で遮蔽される領域９４を除く領域を、人物８０の特徴領域９２として抽出する。以下、全身領域９０のうち、遮蔽物で遮蔽される領域９４は、遮蔽領域９４とも称される。
【００２３】
図１に示す例では、特徴領域抽出部２６は、画像７０ｉから検出された人物８０ｒ、８０ｓが遮蔽されていないため、全身領域９０ｒｉ、９０ｓｉを人物８０ｒ、８０ｓの特徴領域９２ｒ１、９２ｓｉとしてそれぞれ抽出する。また、特徴領域抽出部２６は、画像７０ｍから検出された人物８０ｏが他の人物８０ｐにより遮蔽されているため、全身領域９０ｏｍのうち、人物８０ｐで遮蔽される遮蔽領域９４ｍを除く領域９２ｏｍを、人物８０ｏの特徴領域９２ｏｍとして抽出する。同様に、特徴領域抽出部２６は、画像７０ｎから検出された人物８０ｏが看板８４により遮蔽されているため、全身領域９０ｏｎのうち、看板８４で遮蔽される遮蔽領域９４ｎを除く領域９２ｏｎを、人物８０ｏの特徴領域９２ｏｎとして抽出する。
【００２４】
そして、特徴領域抽出部２６は、特徴領域９２が全身領域９０の面積に占める割合である領域割合と、全身領域９０に対する特徴領域９２の相対的な位置である相対位置とを算出する。
【００２５】
特徴量算出部３０は、特徴領域抽出部２６により抽出された特徴領域９２の特徴量を算出する。例えば、特徴量算出部３０は、色相（Ｈ）、彩度（Ｓ）、明度（Ｖ）の３つの成分を含む色空間であるＨＳＶモデルの各成分のヒストグラム（以下、ＨＳＶ色ヒストグラムとも称する）を特徴量として、特徴領域９２毎に算出する。なお、特徴領域９２の特徴量は、ＨＳＶ色ヒストグラムに限定されない。
【００２６】
第１類似度算出部４４は、処理対象の人物８０の複数の特徴領域９２毎に、処理対象の人物８０の特徴領域９２の特徴量と比較対象の人物８０の特徴領域９２の特徴量とを用いて、処理対象の人物８０と比較対象の人物８０との特徴領域９２の類似度を算出する。処理対象の人物８０は、例えば、追跡対象（対応付けの対象）の人物８０であり、複数の撮像装置６０のうちの同一の撮像装置６０により撮像された複数のフレームの画像７０から検出した同一の人物のうち一人である。また、比較対象の人物８０は、処理対象の人物８０と同一の人物８０の候補であり、処理対象の人物８０を撮像した撮像装置６０以外の撮像装置６０により撮像された人物８０である。類似度は、値が高くなるほど対象の領域が互いに類似していることを示す。
【００２７】
図１に示す例では、処理対象の人物８０は、撮像装置６０Ｂにより撮像された複数のフレームｍ、ｎの画像７０ｍ、７０ｎから検出された人物８０ｏである。また、比較対象の人物８０は、処理対象の人物８０ｏを撮像した撮像装置６０Ｂ以外の撮像装置６０Ａにより撮像された人物８０ｒ、８０ｓである。なお、例えば、撮像装置６０Ｂが処理対象の人物８０ｏを最初に撮像した時刻（以下、撮像時刻とも称する）より後に、撮像装置６０Ａの撮像範囲外に移動した人物８０は、処理対象の人物８０ｏと同一の人物８０の候補から除外される。すなわち、比較対象の人物８０ｒ、８０ｓは、例えば、撮像装置６０Ｂが処理対象の人物８０ｏを最初に撮像した時刻より前に、撮像装置６０Ａの撮像範囲外に移動した人物８０である。
【００２８】
例えば、第１類似度算出部４４は、人物８０ｏの特徴領域９２ｏｍと人物８０ｒの特徴領域９２ｒｉとの互いに対応する部分の特徴量を照合し、照合結果に基づいて、人物８０ｒに対する人物８０ｏの特徴領域９２ｏｍの類似度を算出する。また、第１類似度算出部４４は、人物８０ｏの特徴領域９２ｏｎと人物８０ｒの特徴領域９２ｒｉとの互いに対応する部分の特徴量を照合し、照合結果に基づいて、人物８０ｒに対する人物８０ｏの特徴領域９２ｏｎの類似度を算出する。これにより、処理対象の人物８０ｏの特徴領域９２ｏ（９２ｏｍ、９２ｏｎ）毎に、処理対象の人物８０ｏと比較対象の人物８０ｒとの互いに対応する部分の類似度が、人物８０ｏと人物８０ｒとの特徴領域９２ｏの類似度として算出される。
【００２９】
同様に、第１類似度算出部４４は、人物８０ｏの特徴領域９２ｏｍと人物８０ｓの特徴領域９２ｓｉとの互いに対応する部分の特徴量を照合し、照合結果に基づいて、人物８０ｓに対する人物８０ｏの特徴領域９２ｏｍの類似度を算出する。また、第１類似度算出部４４は、人物８０ｏの特徴領域９２ｏｎと人物８０ｓの特徴領域９２ｓｉとの互いに対応する部分の特徴量を照合し、照合結果に基づいて、人物８０ｓに対する人物８０ｏの特徴領域９２ｏｎの類似度を算出する。これにより、処理対象の人物８０ｏの特徴領域９２ｏ（９２ｏｍ、９２ｏｎ）毎に、処理対象の人物８０ｏと比較対象の人物８０ｓとの互いに対応する部分の類似度が、人物８０ｏと人物８０ｓとの特徴領域９２ｏの類似度として算出される。以下、処理対象の人物８０と比較対象の人物８０との特徴領域９２の類似度は、第１類似度とも称される。
【００３０】
第２類似度算出部４６は、処理対象の人物８０の複数の特徴領域９２を、特徴領域抽出部２６で算出した領域割合および相対位置に基づいて組み合わせる。そして、第２類似度算出部４６は、領域割合および相対位置に基づいて組み合わせた特徴領域９２の各々の領域割合と第１類似度とに基づいて、処理対象の人物８０と比較対象の人物８０との全身の類似度として第２類似度を算出する。
【００３１】
例えば、第２類似度算出部４６は、処理対象の人物８０ｏの特徴領域９２ｏｍ、９２ｏｎを、特徴領域９２ｏｍ、９２ｏｎの領域割合と特徴領域９２ｏｍ、９２ｏｎの相対位置とに基づいて組み合わせる。そして、第２類似度算出部４６は、人物８０ｏと人物８０ｒとの特徴領域９２ｏｍ、９２ｏｎのそれぞれの第１類似度を特徴領域９２ｏｍ、ｏｎの領域割合に応じて重み付け加算して、人物８０ｏと人物８０ｒとの第２類似度を算出する。同様に、第２類似度算出部４６は、人物８０ｏと人物８０ｓとの特徴領域９２ｏｍ、９２ｏｎのそれぞれの第１類似度を特徴領域９２ｏｍ、ｏｎの領域割合に応じて重み付け加算して、人物８０ｏと人物８０ｓとの第２類似度を算出する。
【００３２】
なお、第２類似度算出部４６は、例えば、処理対象の人物８０の複数の特徴領域９２が互いに重なる場合、互いに重なる複数の特徴領域９２のうち、第１類似度が最も高い特徴領域９２を、第２類似度の算出に使用する特徴領域９２として採用する。例えば、特徴領域９２ｏｍと重なる特徴領域９２ｏがフレームｍ以外のフレームの画像７０から検出された場合、特徴領域９２ｏｍと、特徴領域９２ｏｍに重なる特徴領域９２ｏとのうち、第１類似度が最も高い特徴領域９２ｏが、第２類似度の算出に使用される。
【００３３】
対応付け部５０は、複数の撮像装置６０によりそれぞれ撮像される同一の人物８０を第２類似度に基づいて対応付ける。例えば、特徴領域９２ｏｍの第１類似度が人物８０ｒと人物８０ｓとでほぼ同じで、人物８０ｓとの特徴領域９２ｏｎの第１類似度が人物８０ｒとの特徴領域９２ｏｎの第１類似度より高い場合、第２類似度は、人物８０ｒより人物８０ｓの方が高くなる。この場合、対応付け部５０は、比較対象の人物８０ｒ、８０ｓのうち、第２類似度算出部４６で算出した第２類似度が高い方の人物８０ｓを、処理対象の人物８０ｏと同一の人物８０として対応付ける。
【００３４】
すなわち、対応付け部５０は、比較対象の人物８０ｒ、８０ｓのうち、第２類似度算出部４６で算出した第２類似度が高い方の人物８０を、処理対象の人物８０ｏと同一の人物８０として対応付ける。なお、対応付け部５０は、比較対象の人物８０が３人以上の場合、最も高い第２類似度の人物８０を処理対象の人物８０ｏと同一の人物８０として対応付ける。また、対応付け部５０は、最も高い第２類似度が予め決められた類似度より低い場合、処理対象の人物８０ｏが他の撮像装置６０で撮像されていないと判定してもよい。
【００３５】
このように、画像処理装置１０は、処理対象の人物８０の複数の特徴領域９２を、特徴領域９２の領域割合および相対位置に基づいて、全身領域９０に近づくように組み合わせる。そして、画像処理装置１０は、全身領域９０に近づくように組み合わせた複数の特徴領域９２の各々の第１類似度を領域割合に応じて重み付け加算して算出した第２類似度を、処理対象の人物８０の全身の類似度として使用する。これにより、画像処理装置１０は、処理対象の人物８０の全身領域９０が他の人物８０等の遮蔽物で遮蔽される場合でも、複数の撮像装置６０で撮像された処理対象の人物８０（同一人物）の対応付けの精度の低下を抑制できる。
【００３６】
ここで、例えば、１つのフレームｍの画像７０ｍから検出された人物領域９０ｏｍと比較対象の人物８０の人物領域９０との共通領域（例えば、人物領域９０から遮蔽領域９４を除いた領域）のみを用いた照合では、対応付けを失敗する場合がある。例えば、人物８０ｒと人物８０ｏとの特徴領域９２ｏｍの第１類似度が人物８０ｓと人物８０ｏとの特徴領域９２ｏｍの第１類似度とほぼ同じ場合、人物８０ｒを処理対象の人物８０ｏと同一の人物８０として対応付けるおそれがある。また、１つのフレームｎの画像７０ｎから検出された人物領域９０ｏｎと比較対象の人物８０の人物領域９０との共通領域のみを用いた照合では、人物８０ｏと比較対象の人物８０との類似度が低下し、人物８０ｏと同一の人物を検出できないおそれがある。このように、互いに異なるフレームの複数の特徴領域９２を組み合わせて算出した第２類似度を用いない方法では、遮蔽物により共通領域が小さくなると、対応付けを失敗する場合がある。
【００３７】
これに対し、画像処理装置１０では、上述したように、互いに異なるフレームの複数の特徴領域９２を組み合わせて算出した第２類似度に基づいて、複数の撮像装置６０で撮像された処理対象の人物８０（同一人物）の対応付けを実行する。これにより、人物領域９０が遮蔽物に遮蔽されて１フレームでの共通領域（例えば、特徴領域９２）が小さくなる場合でも、対応付けの失敗を抑制することができる。なお、画像処理装置１０の構成および動作は、図１に示す例に限定されない。
【００３８】
以上、図１に示す実施形態では、画像処理装置１０は、複数の撮像装置に６０よりそれぞれ撮像される画像７０から人物８０を検出する。そして、画像処理装置１０は、画像７０から検出した人物８０が遮蔽されない場合、人物８０の全身を含む全身領域９０を人物８０の特徴領域９２として抽出する。また、画像処理装置１０は、画像７０から検出した人物８０の一部が遮蔽される場合、全身領域９０のうちの遮蔽物で遮蔽される領域９４を除く領域を人物８０の特徴領域９２として抽出する。そして、画像処理装置１０は、特徴領域９２が全身領域９０の面積に占める割合である領域割合と、全身領域９０に対する特徴領域９２の相対的な位置である相対位置とを算出する。さらに、画像処理装置１０は、特徴領域９２の特徴量を算出する。
【００３９】
また、画像処理装置１０は、処理対象の人物８０の特徴領域９２毎に、処理対象の人物８０の特徴領域９２の特徴量と比較対象の人物８０の特徴領域９２の特徴量とを用いて、処理対象の人物８０と比較対象の人物８０との特徴領域９２の第１類似度を算出する。そして、画像処理装置１０は、処理対象の人物８０の複数の特徴領域９２を領域割合と相対位置とに基づいて組み合わせ、組み合わせた特徴領域９２の各々の領域割合と第１類似度とに基づいて、処理対象の人物８０と比較対象の人物８０との第２類似度を算出する。また、画像処理装置１０は、複数の撮像装置６０によりそれぞれ撮像される同一の人物８０を第２類似度に基づいて対応付ける。なお、第２類似度は、上述したように、処理対象の人物８０と比較対象の人物８０との全身の類似度に相当する。
【００４０】
このように、画像処理装置１０は、複数の特徴領域９２を組み合わせて算出した第２類似度（人物８０間の全身の類似度に相当する類似度）に基づいて、複数の撮像装置６０で撮像された同一人物を対応付ける。このため、画像７０から検出した人物８０（対象物）の一部が遮蔽される場合であっても、複数の撮像装置６０で撮像された同一人物（同一の対象物）の対応付けの精度の低下を抑制することができる。
【００４１】
図２は、画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムの別の実施形態を示す。図１で説明した要素と同一または同様の要素については、同一または同様の符号を付し、これ等については、詳細な説明を省略する。図２に示す画像処理装置１００は、例えば、図１に示した画像処理装置１０と同様に、地点Ａ、地点Ｂ等の監視対象の各地点に設置される撮像装置６０にインターネット等のネットワークを介して接続され、人物８０を追跡するシステムに用いられる。例えば、画像処理装置１００は、複数の撮像装置６０（６０Ａ、６０Ｂ）間で撮像された同一人物を対応付ける画像処理を実行する。なお、画像処理装置１００は、ハードウェアのみで実現されてもよく、ハードウェアをソフトウェアで制御することにより実現されてもよい。例えば、画像処理プログラム等のソフトウェアで制御されるコンピュータが画像処理装置１００の画像処理を実行してもよい。
【００４２】
画像処理装置１００は、画像取得部１２０、人物検出部２００、特徴量算出部３００、照合部４００、判定部５００および出力部５２０を有する。画像取得部１２０は、各撮像装置６０により撮像された画像７０を取得し、各撮像装置６０から取得した画像７０を人物検出部２００に転送する。なお、例えば、画像７０の取得は、画像７０のデータを取得することにより実現され、画像７０の転送は、画像７０のデータを転送することにより実現される。
【００４３】
人物検出部２００は、画像７０から人物８０を検出し、検出した人物８０の全身領域９０から特徴領域９２を抽出する。そして、人物検出部２００は、人物８０の特徴領域９２に関する情報を特徴量算出部３００に出力する。例えば、人物検出部２００は、人物領域検出部２２０、正規化部２４０および特徴領域抽出部２６０を有する。
【００４４】
人物領域検出部２２０は、図１に示した人物領域検出部２２と同一または同様である。例えば、人物領域検出部２２０は、画像７０から人物８０を矩形の領域として検出する処理を画像取得部１２０から受けた画像７０に対して実行することにより、複数の撮像装置６０によりそれぞれ撮像される画像７０から人物８０を検出する。そして、人物領域検出部２２０は、画像７０から検出した人物８０の全身領域９０（人物領域９０）に関する情報を正規化部２４０等に出力する。
【００４５】
正規化部２４０は、人物領域検出部２２０により検出された人物８０の全身領域９０のサイズを正規化する。例えば、正規化部２４０は、平均身長の人物８０をモデル化して予め算出した基準サイズに基づいて、人物８０の全身領域９０のサイズを正規化する。そして、正規化部２４０は、正規化後の全身領域９０に関する情報を特徴領域抽出部２６０等に出力する。なお、正規化部２４０の動作の詳細は、図３で説明する。
【００４６】
特徴領域抽出部２６０は、図１に示した特徴領域抽出部２６と同一または同様である。例えば、特徴領域抽出部２６０は、人物領域検出部２２０により検出された人物８０の全身領域９０から人物８０の特徴領域９２を抽出する。そして、特徴領域抽出部２６０は、特徴領域９２に関する情報を特徴量算出部３００に出力する。なお、特徴領域抽出部２６０の動作の詳細は、図４で説明する。
【００４７】
特徴量算出部３００は、図１に示した特徴量算出部３０と同一または同様である。例えば、特徴量算出部３００は、特徴領域９２の特徴量等を登録するデータベース３２０を有する。そして、特徴量算出部３００は、例えば、特徴領域抽出部２６０により抽出された特徴領域９２毎にＨＳＶ色ヒストグラムを算出し、特徴領域９２のＨＳＶ色ヒストグラムを特徴領域９２の特徴量としてデータベース３２０に登録する。なお、特徴領域９２の特徴量は、ＨＳＶ色ヒストグラムに限定されない。データベース３２０は、図示しないメモリ等の記憶装置に格納され、照合部４００等により参照される。データベース３２０に登録される項目の詳細は、図５で説明する。
【００４８】
照合部４００は、処理対象の人物８０と比較対象の人物８０との照合を、特徴量算出部３００で算出した特徴領域９２の特徴量を用いて実行する。例えば、照合部４００は、重畳判定部４２０、選択部４４０、組み合わせ部４６０および比較部４８０を有する。
【００４９】
重畳判定部４２０は、例えば、複数のフレームの画像７０から算出された処理対象の人物８０の複数の特徴領域９２が互いに重畳するか否かを判定する重畳判定を実行する。そして、重畳判定部４２０は、重畳判定の結果を選択部４４０に出力する。なお、重畳判定の詳細は、図６で説明する。
【００５０】
選択部４４０は、処理対象の人物８０と比較対象の人物８０との特徴領域９２の類似度である第１類似度を算出する第１類似度算出部の一例である。すなわち、選択部４４０は、図１に示した第１類似度算出部４４と同一または同様の機能を有する。例えば、選択部４４０は、処理対象の人物８０の複数の特徴領域９２毎に、処理対象の人物８０の特徴領域９２の特徴量と比較対象の人物８０の特徴領域９２の特徴量とを用いて、処理対象の人物８０と比較対象の人物８０との第１類似度を算出する。そして、選択部４４０は、第１類似度に関する情報等を組み合わせ部４６０に出力する。
【００５１】
なお、選択部４４０は、処理対象の人物８０の複数の特徴領域９２のうちの少なくとも２つが互いに重畳する場合、互いに重畳する特徴領域９２のうち、第１類似度が最も高い特徴領域９２を、組み合わせ部４６０で使用する特徴領域９２として選択する。互いに重畳する特徴領域９２は、重畳判定部４２０による重畳判定の結果に基づいて特定される。なお、選択部４４０の動作の詳細は、図７で説明する。
【００５２】
組み合わせ部４６０は、処理対象の人物８０と比較対象の人物８０との全身の類似度として第２類似度を算出する第２類似度算出部の一例である。すなわち、組み合わせ部４６０は、図１に示した第２類似度算出部４６と同一または同様の機能を有する。例えば、組み合わせ部４６０は、処理対象の人物８０の複数の特徴領域９２を、特徴領域抽出部２６０で算出した領域割合および相対位置に基づいて組み合わせる。そして、組み合わせ部４６０は、領域割合および相対位置に基づいて組み合わせた特徴領域９２の各々の領域割合と第１類似度とに基づいて、処理対象の人物８０と比較対象の人物８０との全身の類似度として第２類似度を算出する。なお、組み合わせ部４６０の動作の詳細は、図８で説明する。
【００５３】
比較部４８０は、処理対象の人物８０と比較対象の人物８０との第２類似度に関する情報を組み合わせ部４６０から受ける。そして、比較部４８０は、処理対象の人物８０と同一の人物８０の候補となる全ての比較対象の人物８０のうち、処理対象の人物８０との第２類似度が最も高い比較対象の人物８０を選択し、選択した比較対象の人物８０に関する情報を判定部５００に出力する。例えば、比較部４８０は、処理対象の人物８０との第２類似度を、処理対象の人物８０と同一の人物８０の候補となる全ての比較対象の人物８０で比較し、比較結果に基づいて、処理対象の人物８０との第２類似度が最も高い比較対象の人物８０を選択する。
【００５４】
判定部５００は、複数の撮像装置６０によりそれぞれ撮像される同一の人物８０を第２類似度に基づいて対応付ける対応付け部の一例である。すなわち、判定部５００は、図１に示した対応付け部５０と同一または同様の機能を有する。例えば、判定部５００は、処理対象の人物８０と同一の人物８０の候補となる全ての比較対象の人物８０のうち、比較部４８０で選択された比較対象の人物８０を、処理対象の人物８０ｏと同一の人物８０として対応付ける。すなわち、判定部５００は、処理対象の人物８０と同一の人物８０の候補となる全ての比較対象の人物８０のうち、処理対象の人物８０との第２類似度が最も高い比較対象の人物８０を、処理対象の人物８０ｏと同一の人物８０と判定する。そして、判定部５００は、判定結果を出力部５２０に出力する。なお、判定部５００は、比較部４８０で選択された比較対象の人物８０の第２類似度が予め決められた類似度より低い場合、処理対象の人物８０が他の撮像装置６０で撮像されていないと判定してもよい。
【００５５】
出力部５２０は、判定部５００による判定結果、すなわち、複数の撮像装置６０で撮像された同一人物の対応付けの結果を、図示しないディスプレイ等の表示装置に出力する。なお、画像処理装置１００の構成は、図２に示す例に限定されない。例えば、データベース３２０は、特徴量算出部３００の外部に設けられてもよい。また、例えば、判定部５００は、比較部４８０の機能を有してもよい。
【００５６】
図３は、図２に示した正規化部２４０の動作の概要を示す。例えば、平均身長の人物８０ｓｔｄをモデル化した全身領域９０（９０ｓａ、９０ｓｂ）のサイズが画像７０上のＹ軸の座標値毎に予め計測される。これにより、図３に示すように、画像７０上のＹ軸の座標値に応じたサイズの全身領域９０ｓａ、９０ｓｂが予め検出される。例えば、人物８０ｓｔｄの画像７０上のＹ軸の位置に応じて、幅Ｗｓａ×高さＨｓａのサイズの全身領域９０ｓａと、幅Ｗｓｂ×高さＨｓｂのサイズの全身領域９０ｓｂとが検出される。検出された全身領域９０ｓａ、９０ｓｂ等は、幅Ｗｎｍｚ×高さＨｎｍｚの基準サイズの全身領域９０ｎｍｚに正規化される。
【００５７】
したがって、正規化部２４０は、平均身長の人物８０ｓｔｄをモデル化して予め算出した基準サイズと画像７０上のＹ軸の座標値との関係に基づいて、人物８０の全身領域９０のサイズを正規化する。これにより、人物８０の画像７０上の位置に拘わらず、基準サイズに統一された全身領域９０が算出される。
【００５８】
また、全身領域９０が基準サイズに基づいて正規化されるため、全身領域９０の頂点のいずれかが遮蔽されている場合でも、全身領域９０の遮蔽されていない頂点の画像７０上の座標に基づいて、全身領域９０の遮蔽された頂点の座標を算出することができる。
【００５９】
図４は、図２に示した特徴領域抽出部２６０の動作の概要を示す。図４に示す例では、人物８０ｂの一部は、撮像装置６０と人物８０ｂとの間に存在する人物８０ａにより、遮蔽される。例えば、特徴領域抽出部２６０は、遮蔽面積ＳＡが予め指定される閾値Ｔｈより大きい場合、画像７０から検出した人物８０ｂの全身領域９０ｂのうち、人物８０ａにより遮蔽される遮蔽領域９４ｂを除く領域を、人物８０ｂの特徴領域９２ｂとして抽出する。遮蔽面積ＳＡは、例えば、全身領域９０ａの始点ＳＰａ（ｘ１０、ｙ１０）および終点ＥＰａ（ｘ１２、ｙ１２）と全身領域９０ｂの始点ＳＰｂ（ｘ２０、ｙ２０）および終点ＥＰｂ（ｘ２２、ｙ２２）とを用いて、式（１）で表される。
【００６０】
ＳＡ＝（ｘ２２−ｘ１０）×（ｙ２２−ｙ１０）  ‥‥（１）
なお、始点ＳＰは、全身領域９０の左上の角の位置を示し、終点ＥＰは、全身領域９０の右下の角の位置を示す。値ｘ１０、ｘ１２、ｘ２０、ｘ２２は、画像７０上のＸ軸の座標値を示し、値ｙ１０、ｙ１２、ｙ２０、ｙ２２は、画像７０上のＹ軸の座標値を示す。
【００６１】
遮蔽面積ＳＡが閾値Ｔｈ（例えば、Ｔｈ＝０）より大きい場合、上述したように、全身領域９０から遮蔽領域９４を除いた領域が特徴領域９２として抽出される。図４に示す例では、全身領域９０ｂから遮蔽領域９４ｂを除いた特徴領域９２ｂの始点ＳＰｂの座標は、座標（ｘ２０、ｙ２０）であり、終点ＥＰ２ｂの座標は、座標（ｘ２２、ｙ１０）である。
【００６２】
また、特徴領域抽出部２６０は、特徴領域９２が全身領域９０の面積に占める割合である領域割合ＲＡと、全身領域９０に対する特徴領域９２の相対的な位置である相対位置ＲＰとを算出する。
【００６３】
特徴領域９２ｂの領域割合ＲＡは、例えば、全身領域９０ａの始点ＳＰａ（ｘ１０、ｙ１０）および終点ＥＰａ（ｘ１２、ｙ１２）と全身領域９０ｂの始点ＳＰｂ（ｘ２０、ｙ２０）および終点ＥＰｂ（ｘ２２、ｙ２２）とを用いて、式（２）で表される。
【００６４】
ＲＡ＝（ｙ１０−ｙ２０）／（ｙ２２−ｙ２０）  ‥‥（２）
また、特徴領域９２ｂの相対位置ＲＰは、例えば、全身領域９０ａの始点ＳＰａ（ｘ１０、ｙ１０）および終点ＥＰａ（ｘ１２、ｙ１２）と全身領域９０ｂの始点ＳＰｂ（ｘ２０、ｙ２０）および終点ＥＰｂ（ｘ２２、ｙ２２）とを用いて、式（３）で表される。
【００６５】
ＲＰ（ＳＹ、ＥＹ）＝（０、（ｙ１０−ｙ２０）／（ｙ２２−ｙ２０））  ‥‥（３）
なお、相対位置ＲＰは、遮蔽の上下関係を想定し、全身領域９０のＹ軸上の範囲を０から１とした場合の特徴領域９２のＹ軸上の相対的な位置を示す。始点ＳＹは、特徴領域９２のＹ軸方向の開始位置の全身領域９０に対する相対的な位置を示し、終点ＥＹは、特徴領域９２のＹ軸方向の終了位置の全身領域９０に対する相対的な位置を示す。
【００６６】
すなわち、相対位置ＲＰは、例えば、領域割合ＲＡを用いて、全身領域９０の終点ＥＰが遮蔽される場合、式（４）で表され、全身領域９０の始点ＳＰが遮蔽される場合、式（５）で表される。また、遮蔽面積ＳＡが閾値Ｔｈ以下の場合、相対位置ＲＰは、例えば、式（６）で表される。
【００６７】
ＲＰ（ＳＹ、ＥＹ）＝（０、ＲＡ）      ‥‥（４）
ＲＰ（ＳＹ、ＥＹ）＝（１−ＲＡ、１）  ‥‥（５）
ＲＰ（ＳＹ、ＥＹ）＝（０、１）        ‥‥（６）
このように、特徴領域抽出部２６０は、画像７０から検出した人物８０の一部が遮蔽される場合（例えば、遮蔽面積ＳＡが閾値Ｔｈより大きい場合）、全身領域９０のうちの遮蔽物で遮蔽される遮蔽領域９４を除く領域を、人物８０の特徴領域９２として抽出する。また、特徴領域抽出部２６０は、画像７０から検出した人物８０が遮蔽されない場合（例えば、遮蔽面積ＳＡが閾値Ｔｈ以下の場合）、人物８０ｂの全身領域９０ｂを人物８０ｂの特徴領域９２ｂとして抽出する。
【００６８】
なお、全身領域９０が基準サイズに基づいて正規化されるため、全身領域９０の頂点のいずれかが遮蔽されている場合でも、全身領域９０の遮蔽されていない頂点の画像７０上の座標に基づいて、全身領域９０の遮蔽された頂点の座標を算出することができる。これにより、特徴領域抽出部２６０は、全身領域９０と遮蔽領域９４との位置関係を特定でき、特徴領域９２の領域割合、相対位置等を算出できる。
【００６９】
また、特徴領域抽出部２６０の動作は、図４に示す例に限定されない。例えば、遮蔽面積ＳＡの算出に用いる式は、式（１）に限定されない。
【００７０】
図５は、図２に示したデータベース３２０の一例を示す。データベース３２０には、各撮像装置６０で撮像された人物８０毎に、人物識別番号、撮像装置番号、検出フレーム数、特徴量データＣＨＤが登録される。
【００７１】
人物識別番号は、人物８０を識別するための識別番号である。同一の撮像装置６０で撮像された複数のフレームの画像７０から検出される同一の人物８０には、同じ識別番号が付与される。撮像装置番号は、撮像装置６０毎に付与される識別番号である。検出フレーム数は、人物識別番号に対応する人物８０が検出された画像７０の数、すなわち、フレーム数を示す。
【００７２】
各人物８０の特徴量データＣＨＤは、人物識別番号に対応する人物８０が検出された画像７０のフレーム毎に、フレーム番号、撮像時刻、特徴領域９２の座標、特徴領域９２の特徴量、領域割合ＲＡおよび相対位置ＲＰを有する。フレーム番号は、人物識別番号に対応する人物８０が検出された画像７０のフレームを示す番号である。撮像時刻は、フレーム番号に対応するフレームの画像７０が撮像された時刻を示す。特徴領域９２の座標は、特徴領域９２の始点ＳＰ（ｘ、ｙ）および終点ＥＰ（ｘ、ｙ）を示す。特徴領域９２の特徴量は、例えば、特徴領域９２のＨＳＶ色ヒストグラムを示す。なお、データベース３２０に登録される項目は、図５に示す例に限定されない。
【００７３】
図６は、重畳判定の概要を示す。重畳判定部４２０は、人物検出部２００によりフレーム毎に検出された特徴領域９２の相対位置ＲＰ（ＳＹ、ＥＹ）を用いて、フレーム毎に検出された特徴領域９２を重ね合わせる。そして、重畳判定部４２０は、相対位置ＲＰの始点ＳＹおよび終点ＥＹの少なくとも一方が互いに一致する特徴領域９２を、互いに重畳する特徴領域９２と判定する。
【００７４】
例えば、人物検出部２００は、フレーム１、フレーム２およびフレーム３の画像７０から処理対象の人物８０ｏの全身領域９０ｏ１、９０ｏ２、９０ｏ３をそれぞれ検出する。そして、人物検出部２００は、人物８０ｏの全身領域９０ｏ１、９０ｏ２、９０ｏ３から特徴領域９２ｏ１、９２ｏ２、９２ｏ３をそれぞれ抽出し、特徴領域９２ｏ１、９２ｏ２、９２ｏ３の相対位置ＲＰ１、ＲＰ２、ＲＰ３をそれぞれ算出する。
【００７５】
そして、重畳判定部４２０は、フレーム毎に検出された特徴領域９２ｏ１、９２ｏ２、９２ｏ３の相対位置ＲＰ１、ＲＰ２、ＲＰ３を用いて、特徴領域９２ｏ１、９２ｏ２、９２ｏ３を重ね合わせる。図６に示す例では、相対位置ＲＰ１（ＳＹ１、ＥＹ１）の始点ＳＹ１は、相対位置ＲＰ２（ＳＹ２、ＥＹ２）の始点ＳＹ２と一致する。この場合、重畳判定部４２０は、特徴領域９２ｏ１、９２ｏ２が互いに重畳すると判定し、特徴領域９２ｏ１、９２ｏ２が互いに重畳することを示す情報（重畳判定の結果）を選択部４４０に出力する。
【００７６】
なお、特徴領域９２ｏ２、９２ｏ３の一部は互いに重畳するが、特徴領域９２ｏ２の相対位置ＲＰ２の始点ＳＹ２と特徴領域９２ｏ３の相対位置ＲＰ３の始点ＳＹ３とは互いに異なる。さらに、特徴領域９２ｏ２の相対位置ＲＰ２の終点ＥＹ２と特徴領域９２ｏ３の相対位置ＲＰ３の終点ＥＹ３とが互いに異なる。このため、重畳判定部４２０による重畳判定では、特徴領域９２ｏ２、９２ｏ３は、互いに重畳する特徴領域９２とは判定されない。特徴領域９２ｏ２、９２ｏ３の互いに重畳する重畳部分は、図８に示すように、組み合わせ部４６０で判定される。
【００７７】
このように、重畳判定部４２０は、特徴領域９２の相対位置ＲＰの始点ＳＹが互いに一致する特徴領域９２を、互いに重畳する特徴領域９２と判定する。同様に、重畳判定部４２０は、特徴領域９２の相対位置ＲＰの終点ＥＹが互いに一致する特徴領域９２を、互いに重畳する特徴領域９２と判定する。重畳判定は、互いに異なるフレームの画像７０から検出された処理対象の人物８０ｏの全ての特徴領域９２に対して実行される。なお、重畳判定の処理は、図６に示す例に限定されない。
【００７８】
図７は、図２に示した選択部４４０の動作の概要を示す。選択部４４０は、地点Ｂの処理対象の人物８０ｏの特徴領域９２ｏ（９２ｏ１、９２ｏ２、９２ｏ３）に対応する領域を、地点Ａの比較対象の人物８０ｓの特徴領域９２ｓから選択し、各特徴領域９２ｏの類似度（第１類似度）を算出する。例えば、選択部４４０は、人物８０ｏの特徴領域９２ｏと人物８０ｓの特徴領域９２ｓとの対応する部分のＨＳＶ色ヒストグラムを特徴領域９２ｏ毎に比較する。そして、選択部４４０は、人物８０ｏの特徴領域９２ｏと人物８０ｓの特徴領域９２ｓとの対応する部分のＨＳＶ色ヒストグラムの比較結果に基づいて、人物８０ｏと人物８０ｓとの類似度を特徴領域９２ｏ毎に算出する。図７に示す例では、特徴領域９２ｏ１、９２ｏ２、９２ｏ３のそれぞれの第１類似度は、８０、９５、９０である。
【００７９】
地点Ｂの処理対象の人物８０ｏの特徴領域９２ｏが複数のフレーム間で重畳する場合、選択部４４０は、フレーム間で重畳する特徴領域９２ｏのうち、地点Ａとの類似度が最も高い特徴領域９２ｏを、組み合わせ部４６０で使用する特徴領域９２ｏとして選択する。すなわち、選択部４４０は、重畳判定部４２０による重畳判定で互いに重畳する特徴領域９２ｏと判定された複数の特徴領域９２ｏのうち、第１類似度が最も高い特徴領域９２を、組み合わせ部４６０で使用する特徴領域９２ｏとして選択する。
【００８０】
図７に示す例では、特徴領域９２ｏ１、９２ｏ２が互いに重畳する特徴領域９２ｏであり、特徴領域９２ｏ２の第１類似度（＝９５）は、特徴領域９２ｏ１の第１類似度（＝８０）より高い。このため、選択部４４０は、特徴領域９２ｏ１、９２ｏ２のうち、特徴領域９２ｏ２を、処理対象の人物８０ｏの複数の特徴領域９２ｏの組み合わせに使用する特徴領域９２ｏとして採用する。なお、特徴領域９２ｏ３は、重畳判定部４２０による重畳判定で互いに重畳する特徴領域９２ｏと判定されていないため、処理対象の人物８０ｏの複数の特徴領域９２ｏの組み合わせに使用する特徴領域９２ｏとして採用される。
【００８１】
このように、選択部４４０は、処理対象の人物８０の複数の特徴領域９２が、相対位置ＲＰの始点ＳＹおよび終点ＥＹの少なくとも一方が互いに一致する特徴領域９２を含む場合、組み合わせ部４６０で使用する特徴領域９２を第１類似度に基づいて選択する。例えば、選択部４４０は、相対位置ＲＰの始点ＳＹおよび終点ＥＹの少なくとも一方が互いに一致する複数の特徴領域９２のうち、第１類似度が最も高い特徴領域９２を処理対象の人物８０の複数の特徴領域９２の組み合わせに使用する特徴領域９２として選択する。
【００８２】
なお、選択部４４０の動作は、図７に示す例に限定されない。例えば、選択部４４０は、重畳判定部４２０の重畳判定で互いに重畳する特徴領域９２ｏと判定された複数の特徴領域９２ｏのうちの１つを選択する際に、比較対象の人物８０との類似度を、複数の特徴領域９２ｏの重畳部分毎に算出してもよい。そして、選択部４４０は、互いに重畳する特徴領域９２ｏのうち、重畳部分の類似度が最も高い特徴領域９２ｏを組み合わせ部４６０で使用する特徴領域９２ｏとして選択してもよい。
【００８３】
図８は、図２に示した組み合わせ部４６０の動作の概要を示す。組み合わせ部４６０は、処理対象の人物８０ｏの複数の特徴領域９２ｏを、処理対象の人物８０ｏの特徴領域９２ｏの領域割合ＲＡおよび相対位置ＲＰに基づいて、全身領域９０ｏに近づくように組み合わせる。そして、組み合わせ部４６０は、組み合わせた特徴領域９２ｏの各々の領域割合ＲＡと第１類似度とに基づいて、処理対象の人物８０ｏと比較対象の人物８０ｓとの全身の類似度として第２類似度を算出する。例えば、組み合わせ部４６０は、選択部４４０で採用した複数の特徴領域９２ｏを各々の相対位置ＲＰに基づいて組み合わせる。
【００８４】
図８に示すケース１では、特徴領域９２ｏ２と特徴領域９２ｏ３とが交差し、特徴領域９２ｏ２、９２ｏ３の一部が重畳する。この場合、組み合わせ部４６０は、特徴領域９２ｏ２と特徴領域９２ｏ３との交差部分である重畳部分の特徴領域９２ｏとして、第１類似度が特徴領域９２ｏ３より高い特徴領域９２ｏ２を優先する。したがって、組み合わせ部４６０は、重畳部分の特徴領域９２ｏとして採用しない特徴領域９２ｏ３のうちの重畳部分を除く領域が全身領域９０の面積に占める割合を、特徴領域９２ｏ３の領域割合ＲＡとして再計算する。これにより、重畳部分の特徴領域９２ｏとして採用されない特徴領域９２ｏ３の領域割合ＲＡは、補正される。
【００８５】
特徴領域９２ｏ２の終点側と特徴領域９２ｏ３の始点側とが交差し、重畳部分の特徴領域９２ｏとして特徴領域９２ｏ２が採用される場合では、特徴領域９２ｏ３の補正後の領域割合ＲＡ３は、例えば、式（７）で表される。なお、式（７）の始点ＳＹ２および終点ＥＹ２は、重畳部分の特徴領域９２ｏとして採用される特徴領域９２ｏ２の相対位置ＲＰ２（ＳＹ２、ＥＹ２）の始点ＳＹおよび終点ＥＹを示す。また、式（７）の終点ＥＹ３は、重畳部分の特徴領域９２ｏとして採用されない特徴領域９２ｏ３の相対位置ＲＰ３（ＳＹ３、ＥＹ３）の終点ＥＹを示す。
【００８６】
ＲＡ３＝（ＥＹ３−ＳＹ２）−ＥＹ２  ‥‥（７）
したがって、特徴領域９２ｏ３の領域割合ＲＡは、０．５５（＝１−０−０．４５）に補正される。そして、組み合わせ部４６０は、特徴領域９２ｏ２の第１類似度および領域割合ＲＡ２と、特徴領域９２ｏ３の第１類似度および補正後の領域割合ＲＡ３とに基づいて、処理対象の人物８０ｏと比較対象の人物８０ｓとの第２類似度（組み合わせの類似度）を算出する。例えば、処理対象の人物８０ｏと比較対象の人物８０ｓとの第２類似度は、９２．２５（＝９５×０．４５＋９０×０．５５）である。
【００８７】
このように、組み合わせ部４６０は、組み合わせた特徴領域９２の少なくとも一部が重畳する場合、互いに重畳する重畳部分を含む複数の特徴領域９２のうち、第１類似度が最も高い特徴領域９２を重畳部分の特徴領域９２として選択する。そして、組み合わせ部４６０は、重畳部分の特徴領域９２として選択されない特徴領域９２の領域割合ＲＡを、重畳部分を除いた領域に基づいて補正する。
【００８８】
図８に示すケース２では、特徴領域９２ｏ１と特徴領域９２ｏ３とは交差しない。例えば、図７に示した第１類似度が特徴領域９２ｏ１と特徴領域９２ｏ２とで逆の場合、特徴領域９２ｏ１、９２ｏ２のうち、特徴領域９２ｏ１が組み合わせに使用する特徴領域９２ｏとして採用される。この場合、特徴領域９２ｏ１と特徴領域９２ｏ３とが交差しないため、特徴領域９２ｏ１、９２ｏ３の領域割合ＲＡは、いずれも補正されない。したがって、組み合わせ部４６０は、特徴領域９２ｏ１の第１類似度および領域割合ＲＡ１と、特徴領域９２ｏ３の第１類似度および領域割合ＲＡ３とに基づいて、処理対象の人物８０ｏと比較対象の人物８０ｓとの第２類似度を算出する。例えば、処理対象の人物８０ｏと比較対象の人物８０ｓとの第２類似度は、８７．２５（＝９５×０．３５＋９０×０．６）である。
【００８９】
組み合わせ部４６０は、処理対象の人物８０ｏと同一の人物８０の候補となる全ての比較対象の人物８０毎に、処理対象の人物８０ｏと比較対象の人物８０ｓとの第２類似度を算出する。
【００９０】
なお、組み合わせ部４６０の動作は、図８に示す例に限定されない。例えば、組み合わせ部４６０は、互いに重畳する重畳部分を含む複数の特徴領域９２ｏのうちの１つを重畳部分の特徴領域９２ｏとして選択する際に、比較対象の人物８０との類似度を、複数の特徴領域９２ｏの重畳部分毎に算出してもよい。そして、組み合わせ部４６０は、互いに重畳する特徴領域９２ｏのうち、重畳部分の類似度が最も高い特徴領域９２ｏを、重畳部分の特徴領域９２ｏとして選択してもよい。
【００９１】
図９は、図２に示した画像処理装置１００の動作の一例を示す。なお、図９に示す動作は、コンピュータにより実行される画像処理方法の一態様である。例えば、図９に示す動作は、ハードウェアのみで実現されてもよく、ハードウェアを画像処理プログラム等のソフトウェアで制御することにより実現されてもよい。すなわち、画像処理プログラムで制御されるコンピュータが図９に示す動作を実行してもよい。
【００９２】
図９に示す動作では、データベース３２０を更新するデータベース更新処理として、ステップＳ１００からステップＳ１５０までの一連の処理が各撮像装置６０により撮像される画像７０毎に実行される。また、図９に示す動作では、処理対象の人物８０と比較対象の人物８０とを照合して同一人物か否かを判定する照合判定処理として、ステップＳ２００からステップＳ６００までの一連の処理が処理対象の人物８０毎に実行される。すなわち、図９に示す動作では、データベース更新処理（ステップＳ１００−Ｓ１５０）と照合判定処理（ステップＳ２００−Ｓ６００）とは、並列に実行される。先ず、データベース更新処理（ステップＳ１００−Ｓ１５０）について説明する。
【００９３】
ステップＳ１００では、画像取得部１２０は、撮像装置６０から画像７０を取得する。
【００９４】
次に、ステップＳ１１０では、人物検出部２００は、ステップＳ１００で取得した画像７０から人物８０の人物領域９０（全身領域９０）を検出する。
【００９５】
次に、ステップＳ１２０では、人物検出部２００は、ステップＳ１１０で検出した人物領域９０を正規化する。
【００９６】
次に、ステップＳ１３０では、人物検出部２００は、図４で説明したように、ステップＳ１１０で検出した人物領域９０の遮蔽面積ＳＡを算出する。
【００９７】
次に、ステップＳ１３２では、人物検出部２００は、ステップＳ１３０で算出した遮蔽面積ＳＡが予め指定される閾値Ｔｈより大きいか否かを判定する。遮蔽面積ＳＡが閾値Ｔｈより大きい場合、画像処理装置１００の動作は、ステップＳ１３４に移る。一方、遮蔽面積ＳＡが閾値Ｔｈ以下の場合、画像処理装置１００の動作は、ステップＳ１３６に移る。
【００９８】
ステップＳ１３４では、人物検出部２００は、図４で説明したように、人物領域９０から遮蔽領域９４を除外して、特徴領域９２を抽出する。ステップＳ１３４の処理が実行された後、画像処理装置１００の動作は、ステップＳ１４０に移る。
【００９９】
ステップＳ１３６では、人物検出部２００は、図４で説明したように、人物領域９０を特徴領域９２として抽出する。ステップＳ１３６の処理が実行された後、画像処理装置１００の動作は、ステップＳ１４０に移る。
【０１００】
ステップＳ１４０では、特徴量算出部３００は、ステップＳ１３４、Ｓ１３６で抽出した特徴領域９２の特徴量を算出する。例えば、特徴量算出部３００は、特徴領域９２のＨＳＶ色ヒストグラムを、特徴領域９２の特徴量として算出する。なお、特徴領域９２の特徴量は、ＨＳＶ色ヒストグラムに限定されない。
【０１０１】
次に、ステップＳ１５０では、特徴量算出部３００は、ステップＳ１４０で算出した特徴量に関する情報等を含む特徴量データＣＨＤをデータベース３２０に登録する。なお、特徴量データＣＨＤは、図５で説明したように、特徴領域９２の特徴量の他に、フレーム番号、撮像時刻、特徴領域９２の座標、領域割合ＲＡおよび相対位置ＲＰを有し、人物識別番号毎にデータベース３２０に登録される。次に、照合判定処理（ステップＳ２００−Ｓ６００）について説明する。
【０１０２】
ステップＳ２００では、照合部４００は、図６で説明したように、重畳判定処理を実行する。これにより、処理対象の人物８０の全ての特徴領域９２において、互いに重畳する特徴領域９２が判定される。なお、重畳判定処理の詳細は、図１０で説明する。
【０１０３】
次に、ステップＳ３００では、照合部４００は、図７で説明したように、組み合わせに使用する特徴領域９２を選択する。例えば、照合部４００は、各特徴領域９２の第１類似度を算出する。そして、照合部４００は、ステップＳ２００の重畳判定処理で互いに重畳する特徴領域９２と判定された複数の特徴領域９２のうち、第１類似度が最も高い特徴領域９２を、組み合わせに使用する特徴領域９２として選択する。なお、照合部４００は、互いに重畳する特徴領域９２が存在しない場合、処理対象の人物８０の全ての特徴領域９２を、組み合わせに使用する特徴領域９２として選択する。
【０１０４】
次に、ステップＳ４００では、照合部４００は、図８で説明したように、組み合わせ処理を実行する。これにより、比較対象の人物８０毎に、第２類似度（組み合わせの類似度）が全身の類似度として算出される。なお、組み合わせ処理の詳細は、図１１で説明する。
【０１０５】
次に、ステップＳ５００では、画像処理装置１００は、処理対象の人物８０と同一の人物８０の候補となる全ての比較対象の人物８０のうち、処理対象の人物８０との全身の類似度が最も高い比較対象の人物８０を、処理対象の人物８０と同一の人物と判定する。
【０１０６】
例えば、比較部４８０は、処理対象の人物８０と同一の人物８０の候補となる全ての比較対象の人物８０間で第２類似度（処理対象の人物８０と比較対象の人物８０との全身の類似度）を比較する。そして、比較部４８０は、処理対象の人物８０との第２類似度が最も高い比較対象の人物８０を、比較結果に基づいて選択する。また、判定部５００は、処理対象の人物８０と同一の人物８０の候補となる全ての比較対象の人物８０のうち、比較部４８０で選択された比較対象の人物８０を、処理対象の人物８０と同一の人物８０と判定する。なお、判定部５００は、比較部４８０で選択された比較対象の人物８０と処理対象の人物８０との第２類似度が予め決められた類似度より低い場合、処理対象の人物８０が他の撮像装置６０で撮像されていないと判定してもよい。
【０１０７】
次に、ステップＳ６００では、出力部５２０は、処理対象の人物８０との対応付けの結果（ステップＳ５００の処理による判定の結果）を、ディスプレイ等の表示装置に出力する。これにより、処理対象の一人の人物８０に対する照合判定処理は終了する。
【０１０８】
なお、画像処理装置１００の動作は、図９に示す例に限定されない。例えば、ステップＳ２００の重畳判定処理は、省かれてもよい。この場合、相対位置ＲＰの始点ＳＹまたは終点ＥＹの少なくとも一方が互いに重畳する特徴領域９２の重畳部分は、例えば、ステップＳ４００において、互いに交差する特徴領域９２の重畳部分と同様に処理される。
【０１０９】
図１０は、図９に示した重畳判定処理の一例を示す。
【０１１０】
ステップＳ２１０では、重畳判定部４２０は、人物検出部２００によりフレーム毎に検出された特徴領域９２の相対位置ＲＰ（ＳＹ、ＥＹ）を用いて、フレーム毎に検出された特徴領域９２を重ね合わせる。
【０１１１】
次に、ステップＳ２２０では、重畳判定部４２０は、ステップＳ２１０で重ね合わせた特徴領域９２の中に、相対位置ＲＰ（ＳＹ、ＥＹ）の始点ＳＹが互いに一致する特徴領域９２が存在するか否かを判定する。相対位置ＲＰ（ＳＹ、ＥＹ）の始点ＳＹが互いに一致する特徴領域９２が存在する場合、重畳判定部４２０の動作は、ステップＳ２３０に移る。一方、相対位置ＲＰ（ＳＹ、ＥＹ）の始点ＳＹが互いに一致する特徴領域９２が存在しない場合、重畳判定部４２０の動作は、ステップＳ２４０に移る。
【０１１２】
ステップＳ２３０では、重畳判定部４２０は、相対位置ＲＰ（ＳＹ、ＥＹ）の始点ＳＹが互いに一致する特徴領域９２を、重畳有りと判定する。例えば、重畳判定部４２０は、重畳有りと判定した特徴領域９２を示す情報を、選択部４４０に出力する。ステップＳ２３０の処理が実行された後、重畳判定部４２０の動作は、ステップＳ２４０に移る。
【０１１３】
ステップＳ２４０では、重畳判定部４２０は、ステップＳ２１０で重ね合わせた特徴領域９２の中に、相対位置ＲＰ（ＳＹ、ＥＹ）の終点ＥＹが互いに一致する特徴領域９２が存在するか否かを判定する。相対位置ＲＰ（ＳＹ、ＥＹ）の終点ＥＹが互いに一致する特徴領域９２が存在する場合、重畳判定部４２０の動作は、ステップＳ２５０に移る。一方、相対位置ＲＰ（ＳＹ、ＥＹ）の終点ＥＹが互いに一致する特徴領域９２が存在しない場合、重畳判定処理は、終了する。
【０１１４】
ステップＳ２５０では、重畳判定部４２０は、相対位置ＲＰ（ＳＹ、ＥＹ）の終点ＥＹが互いに一致する特徴領域９２を、重畳有りと判定する。例えば、重畳判定部４２０は、重畳有りと判定した特徴領域９２を示す情報を、選択部４４０に出力する。これにより、重畳判定処理は、終了する。重畳判定処理が終了した後、画像処理装置１００の動作は、図９に示したステップＳ３００に移る。なお、重畳判定処理は、図１０に示す例に限定されない。
【０１１５】
図１１は、図９に示した組み合わせ処理の一例を示す。
【０１１６】
ステップＳ４１０では、組み合わせ部４６０は、図９に示したステップＳ３００で選択された特徴領域９２を、特徴領域９２の相対位置ＲＰ（ＳＹ、ＥＹ）を用いて重ね合わせる。
【０１１７】
ステップＳ４２０では、組み合わせ部４６０は、ステップＳ４１０で重ね合わせた特徴領域９２の中に、互いに交差する特徴領域９２が存在するか否かを判定する。互いに交差する特徴領域９２が存在する場合、組み合わせ部４６０の動作は、ステップＳ４３０に移る。一方、互いに交差する特徴領域９２が存在しない場合、組み合わせ部４６０の動作は、ステップＳ４５０に移る。
【０１１８】
ステップＳ４３０では、組み合わせ部４６０は、互いに交差する特徴領域９２の交差部分である重畳部分に使用する特徴領域９２を、互いに交差する特徴領域９２の各々の第１類似度に基づいて選択する。例えば、組み合わせ部４６０は、互いに交差する交差部分（重畳部分）を含む複数の特徴領域９２のうち、第１類似度が最も高い特徴領域９２を交差部分の特徴領域９２として選択する。
【０１１９】
次に、ステップＳ４４０では、組み合わせ部４６０は、互いに交差する交差部分を含む複数の特徴領域９２のうち、ステップＳ４３０で選択されない特徴領域９２の全身領域９０に対する割合（領域割合ＲＡ）を、再計算する。例えば、組み合わせ部４６０は、ステップＳ４３０で選択されない特徴領域９２の領域割合ＲＡとして、特徴領域９２から交差部分を除いた領域の全身領域９０に対する割合を再計算する。これにより、互いに交差する交差部分を含む複数の特徴領域９２のうち、ステップＳ４３０で選択されない特徴領域９２の領域割合ＲＡが補正される。ステップＳ４４０の処理が実行された後、組み合わせ部４６０の動作は、ステップＳ４５０に移る。
【０１２０】
ステップＳ４５０では、組み合わせ部４６０は、ステップＳ４１０で重ね合わせた特徴領域９２等による組み合わせの類似度（第２類似度）を、処理対象の人物８０と比較対象の人物８０との全身の類似度として算出する。例えば、組み合わせ部４６０は、互いに交差する特徴領域９２が存在しない場合、ステップＳ４１０で重ね合わせた特徴領域９２の各々の領域割合ＲＡと第１類似度とに基づいて、組み合わせの類似度（第２類似度）を算出する。なお、互いに交差する特徴領域９２が存在する場合では、ステップＳ４３０で選択されない特徴領域９２の領域割合ＲＡとして、ステップＳ４４０で算出される補正後の領域割合ＲＡが、組み合わせの類似度（第２類似度）の算出に用いられる。
【０１２１】
ステップＳ４５０の処理の終了により、組み合わせ処理は、終了する。組み合わせ処理が終了した後、画像処理装置１００の動作は、図９に示したステップＳ５００に移る。
【０１２２】
なお、組み合わせ処理は、図１１に示す例に限定されない。例えば、図９に示すステップＳ２００の重畳判定処理が省かれる場合、組み合わせ部４６０は、ステップＳ４２０において、特徴領域９２の交差による重畳か否かに拘わらず、互いに重畳する特徴領域９２が存在するか否かを判定してもよい。この場合、組み合わせ部４６０は、ステップＳ４３０において、重畳部分に使用する特徴領域９２を、互いに重畳する特徴領域９２の各々の第１類似度に基づいて選択する。そして、組み合わせ部４６０は、ステップＳ４４０において、互いに重畳する重畳部分を含む複数の特徴領域９２のうち、ステップＳ４３０で選択されない特徴領域９２の全身領域９０に対する割合（領域割合ＲＡ）を、再計算する。
【０１２３】
以上、図２から図１１に示す実施形態においても、図１に示した実施形態と同様の効果を得ることができる。例えば、画像処理装置１００は、画像７０から検出した人物８０の一部が遮蔽される場合、全身領域９０のうちの遮蔽物で遮蔽される領域９４を除く領域を人物８０の特徴領域９２として抽出する。そして、画像処理装置１００は、特徴領域９２の領域割合ＲＡ、相対位置ＲＰおよび特徴量を算出する。
【０１２４】
また、画像処理装置１００は、処理対象の人物８０の特徴領域９２毎に、処理対象の人物８０の特徴領域９２の特徴量と比較対象の人物８０の特徴領域９２の特徴量とを用いて、処理対象の人物８０と比較対象の人物８０との特徴領域９２の第１類似度を算出する。そして、画像処理装置１００は、領域割合ＲＡと相対位置ＲＰとに基づいて組み合わせた複数の特徴領域９２の各々の領域割合ＲＡと第１類似度とに基づいて、処理対象の人物８０と比較対象の人物８０との全身の類似度として第２類似度を算出する。また、画像処理装置１００は、複数の撮像装置６０によりそれぞれ撮像される同一の人物８０を第２類似度に基づいて対応付ける。このように、画像処理装置１００は、複数の特徴領域９２を組み合わせて算出した第２類似度に基づいて、複数の撮像装置６０で撮像された同一人物を対応付けるため、複数の撮像装置６０で撮像された同一人物の対応付けの精度の低下を抑制できる。
【０１２５】
さらに、画像処理装置１００は、処理対象の人物８０の複数の特徴領域９２が、相対位置ＲＰの始点ＳＹおよび終点ＥＹの少なくとも一方が互いに一致する特徴領域９２を含む場合、組み合わせに使用する特徴領域９２を第１類似度に基づいて選択する。例えば、画像処理装置１００は、相対位置ＲＰの始点ＳＹおよび終点ＥＹの少なくとも一方が互いに一致する複数の特徴領域９２のうち、第１類似度が最も高い特徴領域９２を選択して、処理対象の人物８０の複数の特徴領域９２の組み合わせに使用する。これにより、互いに重畳する特徴領域９２が存在する場合でも、適切な特徴領域９２を選択して処理対象の人物８０の複数の特徴領域９２を組み合わせることができる。
【０１２６】
また、画像処理装置１００は、組み合わせた特徴領域９２の少なくとも一部が重畳する場合、互いに重畳する重畳部分を含む複数の特徴領域９２のうち、第１類似度が最も高い特徴領域９２を重畳部分の特徴領域９２として選択する。そして、画像処理装置１００は、重畳部分の特徴領域９２として選択されない特徴領域９２の領域割合ＲＡを、重畳部分を除いた領域に基づいて補正する。これにより、組み合わせた特徴領域９２の中に互いに重畳する特徴領域９２が存在する場合でも、適切な特徴領域９２を選択して組み合わせの類似度（第２類似度）を算出することができる。
【０１２７】
図１２は、画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムの別の実施形態を示す。図１から図１１で説明した要素と同一または同様の要素については、同一または同様の符号を付し、これ等については、詳細な説明を省略する。図１２に示す画像処理装置１０２は、図２に示した照合部４００の代わりに照合部４０２を有することを除いて、図２に示した画像処理装置１００と同一または同様である。
【０１２８】
画像処理装置１０２は、図２に示した画像処理装置１００と同様に、地点Ａ、地点Ｂ等の監視対象の各地点に設置される撮像装置６０にインターネット等のネットワークを介して接続され、人物８０を追跡するシステムに用いられる。例えば、画像処理装置１０２は、複数の撮像装置６０（６０Ａ、６０Ｂ）間で撮像された同一人物を対応付ける画像処理を実行する。なお、画像処理装置１０２は、ハードウェアのみで実現されてもよく、ハードウェアをソフトウェアで制御することにより実現されてもよい。例えば、画像処理プログラム等のソフトウェアで制御されるコンピュータが画像処理装置１０２の画像処理を実行してもよい。
【０１２９】
画像処理装置１０２は、画像取得部１２０、人物検出部２００、特徴量算出部３００、照合部４０２、判定部５００および出力部５２０を有する。画像取得部１２０、人物検出部２００、特徴量算出部３００、判定部５００および出力部５２０は、図２に示した画像取得部１２０、人物検出部２００、特徴量算出部３００、判定部５００および出力部５２０と同一または同様である。照合部４０２は、共通領域算出部４３０が図２に示した照合部４００に追加されることを除いて、図２に示した照合部４００と同一または同様である。
【０１３０】
例えば、照合部４０２は、重畳判定部４２０、共通領域算出部４３０、選択部４４０、組み合わせ部４６０および比較部４８０を有する。重畳判定部４２０、選択部４４０、組み合わせ部４６０および比較部４８０は、図２に示した重畳判定部４２０、選択部４４０、組み合わせ部４６０および比較部４８０と同一または同様である。このため、図１２では、共通領域算出部４３０について説明する。
【０１３１】
共通領域算出部４３０は、比較対象の人物８０の一部が遮蔽される場合、処理対象の人物８０の特徴領域９２と比較対象の人物８０の特徴領域９２との互いに重畳する共通領域を、第１類似度を算出する処理以降の処理に使用する特徴領域９２として算出する。そして、共通領域算出部４３０は、共通領域に関する情報を選択部４４０等に出力する。共通領域算出部４３０の動作の詳細は、図１３で説明する。なお、画像処理装置１０２の構成は、図１２に示す例に限定されない。
【０１３２】
図１３は、図１２に示した共通領域算出部４３０の動作の概要を示す。共通領域算出部４３０は、地点Ｂの処理対象の人物８０ｏの特徴領域９２ｏ（９２ｏ１、９２ｏ２、９２ｏ３）と、地点Ａの比較対象の人物８０ｓの特徴領域９２ｓ（９２ｓｊ、９２ｓｋ）とを比較する。そして、共通領域算出部４３０は、処理対象の人物８０ｏの特徴領域９２ｏの各々から、比較対象の人物８０ｓの特徴領域９２ｓと重畳する共通領域を算出する。例えば、共通領域算出部４３０は、処理対象の人物８０ｏの特徴領域９２ｏと比較対象の人物８０ｓの特徴領域９２ｓとで、領域割合ＲＡが異なる場合、小さい方の領域割合ＲＡを選択する。そして、共通領域算出部４３０は、選択した領域割合ＲＡに基づいて、処理対象の人物８０ｏの特徴領域９２ｏから共通領域を算出する。選択部４４０および組み合わせ部４６０等は、共通領域算出部４３０により算出された共通領域を特徴領域９２として使用する。
【０１３３】
図１３に示す例では、地点Ｂの処理対象の人物８０ｏのフレーム１の特徴領域９２ｏ１の領域割合ＲＡ１（＝０．３５）は、地点Ａの比較対象の人物８０ｓのフレームｊの特徴領域９２ｓｊの領域割合ＲＡｊ（＝０．４）より小さい。この場合、特徴領域９２ｏ１と特徴領域９２ｓｊとの共通範囲は、全身領域９０に対する相対位置ＲＰ（０、０．３５）で表される。したがって、共通領域算出部４３０は、特徴領域９２ｏ１をそのまま共通領域として算出する。これにより、選択部４４０および組み合わせ部４６０等は、領域割合ＲＡ１が０．３５で、相対位置ＲＰ１（０、０．３５）の特徴領域９２ｏ１を、フレーム１の特徴領域９２ｏ１として使用する。
【０１３４】
また、図１３に示す例では、処理対象の人物８０ｏのフレーム２の特徴領域９２ｏ２の領域割合ＲＡ２（＝０．４５）は、比較対象の人物８０ｓのフレームｊの特徴領域９２ｓｊの領域割合ＲＡｊ（＝０．４）より大きい。この場合、特徴領域９２ｏ２と特徴領域９２ｓｊとの共通範囲は、全身領域９０に対する相対位置ＲＰ（０、０．４）で表される。したがって、共通領域算出部４３０は、特徴領域９２ｏ２のうち、相対位置ＲＰ（０、０．４）で表される範囲を共通領域として算出する。これにより、選択部４４０および組み合わせ部４６０等は、領域割合ＲＡ２が０．４で、相対位置ＲＰ２（０、０．４）の特徴領域９２ｏ２を、フレーム２の特徴領域９２ｏ２として使用する。
【０１３５】
また、図１３に示す例では、処理対象の人物８０ｏのフレーム３の特徴領域９２ｏ３の領域割合ＲＡ３（＝０．６）は、比較対象の人物８０ｓのフレームｋの特徴領域９２ｓｋの領域割合ＲＡｋ（＝０．５）より大きい。この場合、特徴領域９２ｏ３と特徴領域９２ｓｋとの共通範囲は、全身領域９０に対する相対位置ＲＰ（０．５、１）で表される。したがって、共通領域算出部４３０は、特徴領域９２ｏ３のうち、相対位置ＲＰ（０．５、１）で表される範囲を共通領域として算出する。これにより、選択部４４０および組み合わせ部４６０等は、領域割合ＲＡ３が０．５で、相対位置ＲＰ３（０．５、１）の特徴領域９２ｏ３を、フレーム３の特徴領域９２ｏ３として使用する。なお、共通領域算出部４３０の動作は、図１３に示す例に限定されない。
【０１３６】
図１４は、図１２に示した画像処理装置１０２の動作の一例を示す。なお、図１４に示す動作は、コンピュータにより実行される画像処理方法の一態様である。例えば、図１４に示す動作は、ハードウェアのみで実現されてもよく、ハードウェアを画像処理プログラム等のソフトウェアで制御することにより実現されてもよい。すなわち、画像処理プログラムで制御されるコンピュータが図１４に示す動作を実行してもよい。
【０１３７】
図１４に示す動作においても、図９に示した動作と同様に、データベース更新処理（ステップＳ１００−Ｓ１５０）と照合判定処理（ステップＳ２００−Ｓ６００）とが並列に実行される。図１４に示すデータベース更新処理は、図９に示したデータベース更新処理と同一である。また、図１４に示す照合判定処理では、図９に示した照合判定処理にステップＳ３０２が追加され、図９に示したステップＳ３００の代わりにステップＳ３０４が実行される。図１４に示す照合判定処理のその他の動作は、図９に示した照合判定処理と同一または同様である。このため、図１４では、照合判定処理（ステップＳ２００−Ｓ６００）のステップＳ３０２、Ｓ３０４を中心に説明する。
【０１３８】
ステップＳ２００の重畳判定処理は、図９に示したステップＳ２００の重畳判定処理、すなわち、図１０に示した重畳判定処理と同一または同様である。ステップＳ２００の重畳判定処理が実行された後、画像処理装置１０２の動作は、ステップＳ３０２に移る。
【０１３９】
ステップＳ３０２では、照合部４００は、図１３で説明したように、ステップＳ３０２以降の処理で使用する処理対象の人物８０の特徴領域９２として、処理対象の人物８０の特徴領域９２から比較対象の人物の特徴領域９２との共通領域を算出する。
【０１４０】
次に、ステップＳ３０４では、照合部４００は、ステップＳ３０２で算出した共通領域を処理対象の人物８０の特徴領域９２として、組み合わせに使用する特徴領域９２を選択する。ステップＳ３０４の処理は、ステップＳ３０２で算出した共通領域を処理対象の人物８０の特徴領域９２とすることを除いて、図９で説明したステップＳ３００の処理と同一または同様である。ステップＳ３０４の処理が実行された後、画像処理装置１０２の動作は、ステップＳ４００に移る。ステップＳ４００、Ｓ５００、Ｓ６００の各処理は、図９に示したステップＳ４００、Ｓ５００、Ｓ６００の各処理と同一または同様である。
【０１４１】
なお、画像処理装置１０２の動作は、図１４に示す例に限定されない。例えば、ステップＳ２００の重畳判定処理は、省かれてもよい。この場合、相対位置ＲＰの始点ＳＹまたは終点ＥＹの少なくとも一方が互いに重畳する特徴領域９２の重畳部分は、例えば、ステップＳ４００において、互いに交差する特徴領域９２の重畳部分と同様に処理される。
【０１４２】
以上、図１２から図１４に示す実施形態においても、図２に示した実施形態と同様の効果を得ることができる。例えば、画像処理装置１０２は、領域割合ＲＡと相対位置ＲＰとに基づいて組み合わせた複数の特徴領域９２の各々の領域割合ＲＡと第１類似度とに基づいて、処理対象の人物８０と比較対象の人物８０との全身の類似度として第２類似度を算出する。そして、画像処理装置１０２は、複数の撮像装置６０によりそれぞれ撮像される同一の人物８０を第２類似度に基づいて対応付ける。このように、画像処理装置１０２は、複数の特徴領域９２を組み合わせて算出した第２類似度に基づいて、複数の撮像装置６０で撮像された同一人物を対応付けるため、複数の撮像装置６０で撮像された同一人物の対応付けの精度の低下を抑制できる。
【０１４３】
さらに、画像処理装置１０２は、比較対象の人物８０の一部が遮蔽される場合、処理対象の人物８０の特徴領域９２と比較対象の人物８０の特徴領域９２との互いに重畳する共通領域を、第１類似度を算出する処理以降の処理に使用する特徴領域９２として算出する。これにより、処理対象の人物８０と比較対象の人物８０との両方で一部が遮蔽される場合でも、複数の撮像装置６０で撮像された同一人物の対応付けの精度の低下を抑制することができる。
【０１４４】
図１５は、画像処理プログラムを実行するハードウェアの一例を示す。なお、図１から図１４で説明した要素と同様の要素については、同様の符号を付し、これ等については、詳細な説明を省略する。例えば、画像処理プログラムは、図１、図２および図１２に示した画像処理装置１０、１００、１０２等の画像処理装置の機能をコンピュータ１０００で実現する。
【０１４５】
例えば、コンピュータ１０００は、プロセッサ１１００、メモリ１２００、ハードディスク装置１３００、入力インタフェース１４００、出力インタフェース１５００および光学ドライブ装置１６００を有する。プロセッサ１１００、メモリ１２００、ハードディスク装置１３００、入力インタフェース１４００、出力インタフェース１５００および光学ドライブ装置１６００は、バス１７００に接続される。画像処理装置１０、１００、１０２等の画像処理装置の機能は、例えば、プロセッサ１１００と、メモリ１２００と、ハードディスク装置１３００と、入力インタフェース１４００と、出力インタフェース１５００とにより実現される。
【０１４６】
光学ドライブ装置１６００は、光ディスク等のリムーバブルディスク１６２０を装着可能であり、装着したリムーバブルディスク１６２０に記録された情報の読み出しおよび記録を実行する。また、コンピュータ１０００は、入力インタフェース１４００および出力インタフェース１５００を介してコンピュータ１０００の外部と通信する。例えば、入力インタフェース１４００は、撮像装置６０から画像７０等を受け、プロセッサ１１００等に転送する。また、出力インタフェース１５００は、例えば、複数の撮像装置６０で撮像された同一人物の対応付けの結果等を図示しないディスプレイ等に出力する。
【０１４７】
メモリ１２００は、例えば、コンピュータ１０００のオペレーティングシステムを格納する。また、メモリ１２００は、画像処理装置１０、１００、１０２等の画像処理装置の動作をプロセッサ１１００が実行するための画像処理プログラム等のアプリケーションプログラムを格納する。また、メモリ１２００は、画像７０およびデータベース３２０等を記憶してもよい。なお、画像７０およびデータベース３２０等は、ハードディスク装置１３００に保持されてもよい。
【０１４８】
画像処理プログラム等のアプリケーションプログラムは、光ディスク等のリムーバブルディスク１６２０に記録して頒布することができる。例えば、コンピュータ１０００は、画像処理プログラム等のアプリケーションプログラムを、リムーバブルディスク１６２０から光学ドライブ装置１６００を介して読み出し、メモリ１２００やハードディスク装置１３００に格納してもよい。また、コンピュータ１０００は、画像処理プログラム等のアプリケーションプログラムを、インターネット等のネットワークに接続する通信装置（図示せず）を介してダウンロードし、メモリ１２００やハードディスク装置１３００に格納してもよい。また、コンピュータ１０００は、ネットワークに接続する通信装置を介して撮像装置６０から画像７０を取得してもよい。
【０１４９】
なお、画像処理プログラムを実行するハードウェアは、図１５に示す例に限定されない。例えば、コンピュータ１０００は、光学ドライブ装置１６００が省かれてもよい。また、例えば、コンピュータ１０００は、ハードディスク装置１３００の代わりにＳＳＤ（Solid State Drive）等を有してもよい。
【０１５０】
図１６は、画像処理プログラムを使用するシステムの一例を示す。例えば、画像処理プログラムは、複数の監視カメラ６０（６０Ａ、６０Ｂ、６０Ｃ）を用いて人物８０の流れを認識する監視システムに使用される。この種の監視システムは、解析サーバ１０００と、地点Ａ、地点Ｂおよび地点Ｃ等の各地点に設置された監視カメラ６０（６０Ａ、６０Ｂ、６０Ｃ）とを有する。解析サーバ１０００は、例えば、図１５に示したコンピュータ１０００である。また、監視カメラ６０は、例えば、図１５に示した撮像装置６０である。
【０１５１】
解析サーバ１０００は、地点Ａ、地点Ｂおよび地点Ｃ等の各地点における同一の人物８０を特定し、人物８０の流れを認識する。例えば、人物８０の移動経路、人物８０の流れを認識する画像処理プログラムは、街のセキュリティの向上、イベント時の混雑解消等に活用される。
【０１５２】
以上の実施形態において説明した発明を整理して、付記として以下の通り開示する。
（付記１）
複数の撮像装置によりそれぞれ撮像される画像から対象物を検出し、
前記画像から検出した対象物が遮蔽されない場合、対象物の全体を含む全体領域を対象物の特徴領域として抽出し、前記画像から検出した対象物の一部が遮蔽される場合、前記全体領域のうちの遮蔽物で遮蔽される領域を除く領域を対象物の前記特徴領域として抽出し、前記特徴領域が前記全体領域の面積に占める割合である領域割合と、前記全体領域に対する前記特徴領域の相対的な位置である相対位置とを算出し、
前記特徴領域の特徴量を算出し、
前記複数の撮像装置のうちの同一の撮像装置により撮像された複数のフレームの前記画像から検出した同一の対象物のうちの処理対象の対象物の複数の前記特徴領域毎に、前記処理対象の対象物の前記特徴領域の特徴量と前記処理対象の対象物を撮像した撮像装置以外の撮像装置により撮像された比較対象の対象物の前記特徴領域の特徴量とを用いて、前記処理対象の対象物と前記比較対象の対象物との前記特徴領域の類似度である第１類似度を算出し、
前記処理対象の対象物の複数の前記特徴領域を前記領域割合と前記相対位置とに基づいて組み合わせ、組み合わせた前記特徴領域の各々の前記領域割合と前記第１類似度とに基づいて、前記処理対象の対象物と前記比較対象の対象物との全体の類似度として第２類似度を算出し、
前記複数の撮像装置によりそれぞれ撮像される同一の対象物を前記第２類似度に基づいて対応付ける
処理をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
（付記２）
付記１に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記処理対象の対象物の複数の前記特徴領域が、前記相対位置の始点および終点の少なくとも一方が互いに一致する前記特徴領域を含む場合、前記相対位置の始点および終点の少なくとも一方が互いに一致する複数の前記特徴領域のうち、前記第１類似度が最も高い前記特徴領域を、前記処理対象の対象物の複数の前記特徴領域の組み合わせに使用する前記特徴領域として選択する
処理をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
（付記３）
付記１または付記２に記載の画像処理プログラムにおいて、
組み合わせた前記特徴領域の少なくとも一部が重畳する場合、互いに重畳する重畳部分を含む複数の前記特徴領域のうち、前記第１類似度が最も高い前記特徴領域を前記重畳部分の前記特徴領域として選択し、前記重畳部分の前記特徴領域として選択されない前記特徴領域の前記領域割合を、前記重畳部分を除いた領域に基づいて補正する
処理をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
（付記４）
付記１ないし付記３のいずれか１項に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記比較対象の対象物の一部が遮蔽される場合、前記処理対象の対象物の前記特徴領域と前記比較対象の対象物の前記特徴領域との互いに重畳する共通領域を、前記第１類似度を算出する処理以降の処理に使用する前記特徴領域として算出する
処理をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
（付記５）
複数の撮像装置によりそれぞれ撮像される画像から対象物を検出する対象物領域検出部と、
前記画像から検出した対象物が遮蔽されない場合、対象物の全体を含む全体領域を対象物の特徴領域として抽出し、前記画像から検出した対象物の一部が遮蔽される場合、前記全体領域のうちの遮蔽物で遮蔽される領域を除く領域を対象物の前記特徴領域として抽出し、前記特徴領域が前記全体領域の面積に占める割合である領域割合と、前記全体領域に対する前記特徴領域の相対的な位置である相対位置とを算出する特徴領域抽出部と、
前記特徴領域の特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記複数の撮像装置のうちの同一の撮像装置により撮像された複数のフレームの前記画像から検出した同一の対象物のうちの処理対象の対象物の複数の前記特徴領域毎に、前記処理対象の対象物の前記特徴領域の特徴量と前記処理対象の対象物を撮像した撮像装置以外の撮像装置により撮像された比較対象の対象物の前記特徴領域の特徴量とを用いて、前記処理対象の対象物と前記比較対象の対象物との前記特徴領域の類似度である第１類似度を算出する第１類似度算出部と、
前記処理対象の対象物の複数の前記特徴領域を前記領域割合と前記相対位置とに基づいて組み合わせ、組み合わせた前記特徴領域の各々の前記領域割合と前記第１類似度とに基づいて、前記処理対象の対象物と前記比較対象の対象物との全体の類似度として第２類似度を算出する第２類似度算出部と、
前記複数の撮像装置によりそれぞれ撮像される同一の対象物を前記第２類似度に基づいて対応付ける対応付け部とを有する
ことを特徴とする画像処理装置。
（付記６）
付記５に記載の画像処理装置において、
前記第１類似度算出部は、前記処理対象の対象物の複数の前記特徴領域が、前記相対位置の始点および終点の少なくとも一方が互いに一致する前記特徴領域を含む場合、前記相対位置の始点および終点の少なくとも一方が互いに一致する複数の前記特徴領域のうち、前記第１類似度が最も高い前記特徴領域を、前記処理対象の対象物の複数の前記特徴領域の組み合わせに使用する前記特徴領域として選択する
ことを特徴とする画像処理装置。
（付記７）
付記５または付記６に記載の画像処理装置において、
前記第２類似度算出部は、組み合わせた前記特徴領域の少なくとも一部が重畳する場合、互いに重畳する重畳部分を含む複数の前記特徴領域のうち、前記第１類似度が最も高い前記特徴領域を前記重畳部分の前記特徴領域として選択し、前記重畳部分の前記特徴領域として選択されない前記特徴領域の前記領域割合を、前記重畳部分を除いた領域に基づいて補正する
ことを特徴とする画像処理装置。
（付記８）
付記５ないし付記７のいずれか１項に記載の画像処理装置において、
前記比較対象の対象物の一部が遮蔽される場合、前記処理対象の対象物の前記特徴領域と前記比較対象の対象物の前記特徴領域との互いに重畳する共通領域を、前記第１類似度を算出する処理以降の処理に使用する前記特徴領域として算出する共通領域算出部をさらに有する
ことを特徴とする画像処理装置。
（付記９）
コンピュータにより実行される画像処理方法であって、
前記コンピュータが、
複数の撮像装置によりそれぞれ撮像される画像から対象物を検出し、
前記画像から検出した対象物が遮蔽されない場合、対象物の全体を含む全体領域を対象物の特徴領域として抽出し、前記画像から検出した対象物の一部が遮蔽される場合、前記全体領域のうちの遮蔽物で遮蔽される領域を除く領域を対象物の前記特徴領域として抽出し、前記特徴領域が前記全体領域の面積に占める割合である領域割合と、前記全体領域に対する前記特徴領域の相対的な位置である相対位置とを算出し、
前記特徴領域の特徴量を算出し、
前記複数の撮像装置のうちの同一の撮像装置により撮像された複数のフレームの前記画像から検出した同一の対象物のうちの処理対象の対象物の複数の前記特徴領域毎に、前記処理対象の対象物の前記特徴領域の特徴量と前記処理対象の対象物を撮像した撮像装置以外の撮像装置により撮像された比較対象の対象物の前記特徴領域の特徴量とを用いて、前記処理対象の対象物と前記比較対象の対象物との前記特徴領域の類似度である第１類似度を算出し、
前記処理対象の対象物の複数の前記特徴領域を前記領域割合と前記相対位置とに基づいて組み合わせ、組み合わせた前記特徴領域の各々の前記領域割合と前記第１類似度とに基づいて、前記処理対象の対象物と前記比較対象の対象物との全体の類似度として第２類似度を算出し、
前記複数の撮像装置によりそれぞれ撮像される同一の対象物を前記第２類似度に基づいて対応付ける
ことを特徴とする画像処理方法。
（付記１０）
付記９に記載の画像処理方法において、
前記コンピュータが、前記処理対象の対象物の複数の前記特徴領域が、前記相対位置の始点および終点の少なくとも一方が互いに一致する前記特徴領域を含む場合、前記相対位置の始点および終点の少なくとも一方が互いに一致する複数の前記特徴領域のうち、前記第１類似度が最も高い前記特徴領域を、前記処理対象の対象物の複数の前記特徴領域の組み合わせに使用する前記特徴領域として選択する
ことを特徴とする画像処理方法。
（付記１１）
付記９または付記１０に記載の画像処理方法において、
前記コンピュータが、組み合わせた前記特徴領域の少なくとも一部が重畳する場合、互いに重畳する重畳部分を含む複数の前記特徴領域のうち、前記第１類似度が最も高い前記特徴領域を前記重畳部分の前記特徴領域として選択し、前記重畳部分の前記特徴領域として選択されない前記特徴領域の前記領域割合を、前記重畳部分を除いた領域に基づいて補正する
ことを特徴とする画像処理方法。
（付記１２）
付記９ないし付記１１のいずれか１項に記載の画像処理方法において、
前記コンピュータが、前記比較対象の対象物の一部が遮蔽される場合、前記処理対象の対象物の前記特徴領域と前記比較対象の対象物の前記特徴領域との互いに重畳する共通領域を、前記第１類似度を算出する処理以降の処理に使用する前記特徴領域として算出する
ことを特徴とする画像処理方法。
（付記１３）
複数の撮像装置によりそれぞれ撮像される画像から対象物を検出し、
前記画像から検出した対象物が遮蔽されない場合、対象物の全体を含む全体領域を対象物の特徴領域として抽出し、前記画像から検出した対象物の一部が遮蔽される場合、前記全体領域のうちの遮蔽物で遮蔽される領域を除く領域を対象物の前記特徴領域として抽出し、前記特徴領域が前記全体領域の面積に占める割合である領域割合と、前記全体領域に対する前記特徴領域の相対的な位置である相対位置とを算出し、
前記特徴領域の特徴量を算出し、
前記複数の撮像装置のうちの同一の撮像装置により撮像された複数のフレームの前記画像から検出した同一の対象物のうちの処理対象の対象物の複数の前記特徴領域毎に、前記処理対象の対象物の前記特徴領域の特徴量と前記処理対象の対象物を撮像した撮像装置以外の撮像装置により撮像された比較対象の対象物の前記特徴領域の特徴量とを用いて、前記処理対象の対象物と前記比較対象の対象物との前記特徴領域の類似度である第１類似度を算出し、
前記処理対象の対象物の複数の前記特徴領域を前記領域割合と前記相対位置とに基づいて組み合わせ、組み合わせた前記特徴領域の各々の前記領域割合と前記第１類似度とに基づいて、前記処理対象の対象物と前記比較対象の対象物との全体の類似度として第２類似度を算出し、
前記複数の撮像装置によりそれぞれ撮像される同一の対象物を前記第２類似度に基づいて対応付ける
処理をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムを記録したことを特徴とするコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
【０１５３】
以上の詳細な説明により、実施形態の特徴点および利点は明らかになるであろう。これは、特許請求の範囲がその精神および権利範囲を逸脱しない範囲で前述のような実施形態の特徴点および利点にまで及ぶことを意図するものである。また、当該技術分野において通常の知識を有する者であれば、あらゆる改良および変更に容易に想到できるはずである。したがって、発明性を有する実施形態の範囲を前述したものに限定する意図はなく、実施形態に開示された範囲に含まれる適当な改良物および均等物に拠ることも可能である。
【符号の説明】
【０１５４】
１０‥画像処理装置；２２‥人物領域検出部；２６‥特徴領域抽出部；３０‥特徴量算出部；４４‥第１類似度算出部；４６‥第２類似度算出部；５０‥対応付け部；６０‥撮像装置；１００、１０２‥画像処理装置；１２０‥画像取得部；２００‥人物検出部；２２０‥人物領域検出部；２４０‥正規化部；２６０‥特徴領域抽出部；３００‥特徴量算出部；３２０‥データベース；４００、４０２‥照合部；４２０‥重畳判定部；４３０‥共通領域算出部；４４０‥選択部；４６０‥組み合わせ部；４８０‥比較部；５００‥判定部；５２０‥出力部；１０００‥コンピュータ；１１００‥プロセッサ；１２００‥メモリ；１３００‥ハードディスク装置；１４００‥入力インタフェース；１５００‥出力インタフェース；１６００‥光学ドライブ装置；１６２０‥リムーバブルディスク；１７００‥バス
【図１】
2018093423.tif 000003
【図２】
2018093423.tif 000004
【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】
2018093423.tif 000014
【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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