(57)【要約】【課題】入場時の同伴者の登録を省略すること。【解決手段】アラート出力制御プログラムは、取得した撮像画像について人物検出処理を実行し、人物検出処理によって複数の人物が検出された場合に、検出した複数の人物の撮像画像における位置関係に応じて複数の人物の特徴量を互いに関連づけて記憶部に記憶し、記憶部に記憶した複数の人物の特徴量に対応する複数の人物が、離間した複数の撮像装置の撮像画像のそれぞれから検出された場合に、アラートを出力する、処理をコンピュータに実行させる。【選択図】図１Ａ
2018201176.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
取得した撮像画像について人物検出処理を実行し、
前記人物検出処理によって複数の人物が検出された場合に、検出した前記複数の人物の前記撮像画像における位置関係に応じて前記複数の人物の特徴量を互いに関連づけて記憶部に記憶し、
前記記憶部に記憶した前記複数の人物の特徴量に対応する複数の人物が、離間した複数の撮像装置の撮像画像のそれぞれから検出された場合に、アラートを出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするアラート出力制御プログラム。
【請求項２】
前記位置関係は、前記撮像画像の前記複数の人物の身体の一部に対応する領域同士が接触する位置関係である、
ことを特徴とする請求項１に記載のアラート出力制御プログラム。
【請求項３】
前記位置関係は、前記撮像画像に含まれる前記複数の人物に対応する領域のそれぞれが、前記撮像画像に含まれる隣接する席に対応する部分に位置する位置関係である、
ことを特徴とする請求項１に記載のアラート出力制御プログラム。
【請求項４】
前記位置関係は、前記撮像画像に含まれる前記複数の人物に対応する領域のそれぞれが、前記撮像画像に含まれる一のテーブルに対応する部分に位置する位置関係である、
ことを特徴とする請求項１に記載のアラート出力制御プログラム。
【請求項５】
前記位置関係は、前記撮像画像に含まれる前記複数の人物に対応する領域が前記撮像画像に含まれる物体に対応する領域を介して間接的に接触する位置関係である、
ことを特徴とする請求項１に記載のアラート出力制御プログラム。
【請求項６】
前記出力する処理は、前記撮像画像に含まれる前記複数の人物のうちいずれかの人物により使用される端末装置、または、前記撮像装置が設置された施設の内部または外部に設置される端末装置もしくは前記施設に所属する人員により使用される端末装置を出力先として前記アラートを出力する、
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載のアラート出力制御プログラム。
【請求項７】
取得した撮像画像について人物検出処理を実行し、
前記人物検出処理によって複数の人物が検出された場合に、検出した前記複数の人物の前記撮像画像における位置関係に応じて前記複数の人物の特徴量を互いに関連づけて記憶部に記憶し、
前記記憶部に記憶した前記複数の人物の特徴量に対応する複数の人物が、離間した複数の撮像装置の撮像画像のそれぞれから検出された場合に、アラートを出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とするアラート出力制御方法。
【請求項８】
取得した撮像画像について人物検出処理を実行する検出部と、
前記人物検出処理によって複数の人物が検出された場合に、検出した前記複数の人物の前記撮像画像における位置関係に応じて前記複数の人物の特徴量を互いに関連づけて記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶した前記複数の人物の特徴量に対応する複数の人物が、離間した複数の撮像装置の撮像画像のそれぞれから検出された場合に、アラートを出力する出力部と、
を有することを特徴とするアラート出力制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アラート出力制御プログラム、アラート出力制御方法およびアラート出力制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
遊戯施設や大規模イベント会場などの施設において同伴者がはぐれたことを検知する技術の一例として、施設における利用者管理システムなどの文献の開示がある。
【０００３】
例えば、上記の利用者管理システムには、「施設への入場時、引率者、子供等の各顔画像を対応させてデータベースに登録する。施設内の様々な場所に設置された複数の監視カメラにより常に顔画像の検出が行われる。顔画像が検出されたときには入場時に登録した顔画像と照合し、その照合履歴をデータベースに登録しておく。子供等の顔画像が検出されたときには、データベースから対応する引率者を特定するとともに、子供等の照合履歴から監視カメラの位置情報を基に子供等の現在位置を得る。また、対応する引率者の照合履歴から最新の照合結果を参照し、その監視カメラの位置情報から引率者の位置を得る。引率者、子供等それぞれの位置情報を見て、離れている状態が一定時間続いた場合、子供等が迷子と判断する。」といった記載が含まれる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−０６０５２８号公報
【特許文献２】特開２０１６−００９４５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の技術では、迷子の判断を実現するために、引率者や子供等が施設への入場時に引率者、子供等の各顔画像等を登録する手間が生じる。この手間が妨げとなって、施設に入場する全ての者が引率者、子供等の各顔画像の登録を行うとは限らず、施設に入場する者のうち迷子の検知を利用する利用者の数も限られてしまう。
【０００６】
１つの側面では、本発明は、入場時の同伴者の登録を省略できるアラート出力制御プログラム、アラート出力制御方法およびアラート出力制御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】
【０００７】
一態様では、アラート出力制御プログラムは、取得した撮像画像について人物検出処理を実行し、前記人物検出処理によって複数の人物が検出された場合に、検出した前記複数の人物の前記撮像画像における位置関係に応じて前記複数の人物の特徴量を互いに関連づけて記憶部に記憶し、前記記憶部に記憶した前記複数の人物の特徴量に対応する複数の人物が、離間した複数の撮像装置の撮像画像のそれぞれから検出された場合に、アラートを出力する、処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００８】
１つの側面では、本発明は、入場時の同伴者の登録の省略を可能にする。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１Ａ】図１Ａは、実施例に係るアラート出力制御システムを説明する図である。
【図１Ｂ】図１Ｂは、実施例に係るアラート出力制御システムを説明する図である。
【図２】図２は、実施例に係るアラート出力制御システムの機能的構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、記憶部に記憶される子供マスタテーブルの一例を示す図である。
【図４】図４は、記憶部に記憶される保護者マスタテーブルの一例を示す図である。
【図５】図５は、記憶部に記憶される親子グルーピングテーブルの一例を示す図である。
【図６Ａ】図６Ａは、子供と成人との間の直接的な接触の一例を示す図である。
【図６Ｂ】図６Ｂは、子供と成人との間の直接的な接触の別の例を示す図である。
【図６Ｃ】図６Ｃは、子供と成人との間の直接的な接触の別の例を示す図である。
【図６Ｄ】図６Ｄは、子供と成人との間の間接的な接触の一例を示す図である。
【図６Ｅ】図６Ｅは、子供と成人との間の空間の共有の一例を示す図である。
【図７】図７は、記憶部に記憶される子供ステータス管理テーブルの一例を示す図である。
【図８Ａ】図８Ａは、検出部によって実行される子供識別処理の手順を示すフローチャートである。
【図８Ｂ】図８Ｂは、検出部によって実行される子供識別処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】図９は、判定部によって実行される親子関係強度評価処理の手順を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、判定部によって実行される親子グルーピングおよび迷子判定処理の手順を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、出力部によって実行されるアラート出力処理の手順を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、実施例に係るアラート出力制御プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に添付図面を参照して本願に係るアラート出力制御プログラム、アラート出力制御方法およびアラート出力制御装置について説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。
【００１１】
［システム概要］
図１Ａおよび図１Ｂは、実施例に係るアラート出力制御システム１を説明する図である。図１Ａに示すように、実施例に係るアラート出力制御システム１は、二つの撮像装置１０、端末装置２０およびアラート出力制御装置１００を含む。実施例に係るアラート出力制御システム１は、例えば、ショッピングモールのような商業施設に適用される。
【００１２】
図１Ａに示すように、二つの撮像装置１０は、来場者が訪れる商業施設内の異なる場所に設けられる。各撮像装置１０は、ある一定の時間間隔で商業施設内の特定のエリアの静止画像を撮像する。図１Ｂに示すように、二つの撮像装置１０は、例えば、時間ｔ＝ｔ１での一つの静止画像Ｉｍ１１、時間ｔ＝ｔ２での二つの静止画像Ｉｍ２１，Ｉｍ２２および時間ｔ＝ｔ３での二つの静止画像Ｉｍ３１，Ｉｍ３２を撮像する。より具体的には、二つの撮像装置１０の一方は、時間ｔ＝ｔ１での静止画像Ｉｍ１１、時間ｔ＝ｔ２での静止画像Ｉｍ２１および時間ｔ＝ｔ３での静止画像Ｉｍ３１を撮像する。二つの撮像装置１０の他方は、時間ｔ＝ｔ２での静止画像Ｉｍ２２および時間ｔ＝ｔ３での静止画像Ｉｍ３２を撮像する。なお、上記の時間ｔの大小関係は、ｔ１＜ｔ２＜ｔ３とする。
【００１３】
図１Ａに示すように、複数の撮像装置１０は、撮像した静止画像の画像データをアラート出力制御装置１００に出力する。図１Ｂに示すように、二つの撮像装置１０は、例えば、時間ｔ＝ｔ１での静止画像Ｉｍ１１の画像データ、時間ｔ＝ｔ２での静止画像Ｉｍ２１，Ｉｍ２２の画像データ、時間ｔ＝ｔ３での静止画像Ｉｍ３１，Ｉｍ３２の画像データをアラート出力制御装置１００に順次出力する。
【００１４】
図１Ｂに示すように、アラート出力制御装置１００は、時間ｔ＝ｔ１での静止画像Ｉｍ１１の画像データを取得すると、時間ｔ＝ｔ１での静止画像Ｉｍ１１の画像データについて人物検出処理を実行する。この人物処理の結果、アラート出力制御装置１００は、例えば、時間ｔ＝ｔ１での静止画像Ｉｍ１１から成人男性、成人女性および子供を検出する。
【００１５】
次に、図１Ｂに示すように、アラート出力制御装置１００は、時間ｔ＝ｔ１での静止画像Ｉｍ１１に含まれる成人男性、成人女性および子供について、それぞれ、識別情報の一例として、識別子ＩＤ＝ｐ１、ＩＤ＝ｐ２およびＩＤ＝ｃ１を付与する。アラート出力制御装置１００は、時間ｔ＝ｔ１の後、例えば、時間ｔ＝ｔ２および時間ｔ＝ｔ３でも、静止画像Ｉｍ２１〜Ｉｍ３２に含まれる成人男性、成人女性および子供を、それぞれ、ＩＤ＝ｐ１、ＩＤ＝ｐ２およびＩＤ＝ｃ１で識別することができる。
【００１６】
次に、図１Ｂに示すように、アラート出力制御装置１００は、時間ｔ＝ｔ１での静止画像Ｉｍ１１におけるＩＤ＝ｃ１の子供からのＩＤ＝ｐ１の成人男性またはＩＤ＝ｐ２の成人女性の距離約０［ｍ］を算出する。また、アラート出力制御装置１００は、図１Ｂに示すように、時間ｔ＝ｔ２での静止画像Ｉｍ２１，Ｉｍ２２におけるＩＤ＝ｃ１の子供からのＩＤ＝ｐ１の成人男性の距離約０［ｍ］およびＩＤ＝ｃ１の子供からのＩＤ＝ｐ２の成人女性の距離Ｘ［ｍ］を算出する。また、アラート出力制御装置１００は、図１Ｂに示すように、時間ｔ＝ｔ３での静止画像Ｉｍ３１，Ｉｍ３２におけるＩＤ＝ｃ１の子供からのＩＤ＝ｐ２の成人女性の距離Ｙ［ｍ］を算出する。ここで、距離約０［ｍ］は、閾値以下の距離を意味する。
【００１７】
次に、アラート出力制御装置１００は、時間ｔ＝ｔ１での静止画像Ｉｍ１１に含まれるＩＤ＝ｐ１の成人男性またはＩＤ＝ｐ２の成人女性とＩＤ＝ｃ１の子供との間の関係の強度を評価する。例えば、アラート出力制御装置１００は、ＩＤ＝ｐ１の成人男性またはＩＤ＝ｐ２の成人女性およびＩＤ＝ｃ１の子供が直接的なまたは間接的な接触の状態にあるか否か等の項目を評価することによって、上記関係の強度を評価する。例えば、図１Ｂに示すように、時間ｔ＝ｔ１での静止画像Ｉｍ１１においてＩＤ＝ｐ１の成人男性およびＩＤ＝ｃ１の子供は、間接的な接触の状態であるベビーカーを介した接触の状態にある。また、図１Ｂに示すように、時間ｔ＝ｔ１での静止画像においてＩＤ＝ｐ２の成人女性およびＩＤ＝ｃ１の子供は、間接的な接触の状態であるベビーカーに対する至近距離の状態にある。すなわち、ＩＤ＝ｐ１の成人男性またはＩＤ＝ｐ２の成人女性およびＩＤ＝ｃ１の子供は、間接的な接触の状態にある。それに応じて、ＩＤ＝ｐ１の成人男性またはＩＤ＝ｐ２の成人女性とＩＤ＝ｃ１の子供との間の関係の強度の評価は高くなる。その結果、アラート出力制御装置１００は、時間ｔ＝ｔ１での静止画像Ｉｍ１１に含まれるＩＤ＝ｐ１の成人男性またはＩＤ＝ｐ２の成人女性とＩＤ＝ｃ１の子供との間の関係が親子であると判定する。
【００１８】
図１Ｂに示すように、時間ｔ＝ｔ１での静止画像Ｉｍ１１については、親子であると判定されたＩＤ＝ｐ１の成人男性、ＩＤ＝ｐ２の成人女性およびＩＤ＝ｃ１の子供の画像のいずれもが一方の撮像装置１０によって撮像されている。よって、時間ｔ＝ｔ１での静止画像Ｉｍ１１については、アラート出力制御装置１００は、ＩＤ＝ｃ１の子供が迷子であるとは判定しない。
【００１９】
また、図１Ｂに示すように、時間ｔ＝ｔ２での静止画像Ｉｍ２１，Ｉｍ２２については、親子であると判定されたＩＤ＝ｐ１の成人男性およびＩＤ＝ｃ１の子供の画像Ｉｍ２１が一方の撮像装置１０によって取得され、親子であると判定されたＩＤ＝ｐ２の成人女性の画像Ｉｍ２２が他方の撮像装置１０によって取得されている。時間ｔ＝ｔ２での静止画像については、ＩＤ＝ｃ１の子供の画像Ｉｍ２１およびＩＤ＝ｐ１の成人男性の画像Ｉｍ２１が同じ撮像装置１０によって取得されているため、アラート出力制御装置１００は、ＩＤ＝ｃ１の子供が迷子であるとは判定しない。
【００２０】
また、図１Ｂに示すように、時間ｔ＝ｔ３での静止画像Ｉｍ３１，Ｉｍ３２については、親子であると判定されたＩＤ＝ｃ１の子供の画像Ｉｍ３１が一方の撮像装置１０によって取得され、親子であると判定されたＩＤ＝ｐ２の成人女性の画像Ｉｍ３２が他方の撮像装置１０によって取得されている。このように、ＩＤ＝ｃ１の子供の画像Ｉｍ３１およびＩＤ＝ｐ２の成人女性の画像Ｉｍ３２は、異なる撮像装置１０によって撮像されている。すなわち、ＩＤ＝ｃ１の子供の画像Ｉｍ３１がＩＤ＝ｐ１の成人男性の画像（不図示）およびＩＤ＝ｐ２の成人女性の画像Ｉｍ３２と独立に撮像装置１０によって取得されている。この場合には、アラート出力制御装置１００は、ＩＤ＝ｃ１の子供が迷子であると判定する。
【００２１】
時間ｔ＝ｔ１での静止画像Ｉｍ１１および時間ｔ＝ｔ２での静止画像Ｉｍ２１，Ｉｍ２２については、アラート出力制御装置１００は、ＩＤ＝ｃ１の子供が迷子であるとは判定しないため、ＩＤ＝ｃ１の子供が迷子であることを示すアラートを端末装置２０に出力することはしない。一方、時間ｔ＝ｔ３での静止画像Ｉｍ３１，Ｉｍ３２については、アラート出力制御装置１００は、ＩＤ＝ｃ１の子供が迷子であると判定するため、図１Ａに示すように、ＩＤ＝ｃ１の子供が迷子であることを示すアラートを端末装置２０に出力する。
【００２２】
このように、アラート出力制御装置１００は、ＩＤ＝ｐ１の成人男性、ＩＤ＝ｐ２の成人女性およびＩＤ＝ｃ１の子供の情報を予め登録することなく、時間ｔ＝ｔ３での静止画像についてＩＤ＝ｃ１の子供が迷子であることを判定することができる。すなわち、アラート出力制御装置１００は、撮像装置１０から出力された静止画像の画像データに基づいて、時間ｔ＝ｔ３での静止画像Ｉｍ３１，Ｉｍ３２についてＩＤ＝ｃ１の子供が迷子であることを判定することができる。
【００２３】
［システム構成］
図２は、実施例に係るアラート出力制御システム１の機能的構成を示すブロック図である。アラート出力制御システム１は、複数の人物のうち一人の特定の人物がはぐれた場合に、アラートを出力するシステムである。図２に示すように、アラート出力制御システム１は、複数の撮像装置１０と、端末装置２０と、アラート出力制御装置１００とを含む。図２に示すようなアラート出力制御システム１は、単数の端末装置２０を含むように構成されるが、アラート出力制御システム１は、複数の端末装置２０を含むように構成されてもよい。
【００２４】
複数の撮像装置１０、端末装置２０およびアラート制御装置１００は、所定のネットワークを介して互いに接続される。このようなネットワークは、インターネット、ＬＡＮ（Local  Area  Network）またはＶＰＮ（Virtual  Private  Network）のような任意の種類の有線または無線の通信網によって構築される。
【００２５】
複数の撮像装置１０は、それぞれ、複数の特定の場所に設けられる。例えば、複数の撮像装置１０は、それぞれ、アラート出力制御システム１が設けられる施設内の複数の特定の場所に設けられる。各撮像装置１０は、施設内の特定のエリアの画像を撮像する。例えば、各撮像装置１０は、ある一定の時間間隔ごとに施設内の特定のエリアの静止画像を取得するとしてもよく、各撮像装置１０は、施設内の特定のエリアの映像を連続的に取得する、すなわち、動画を取得するとしてもよい。例えば、各撮像装置１０は、所定のフレームレートで画像を撮影するとしてもよい。各撮像装置１０は、例えば、施設内に設けられる監視カメラである。各撮像装置１０は、例えば、施設の入り口のような施設の外部との境界付近、施設の連絡通路内などに設けられる。あるいは、各撮像装置１０は、施設外に設けられたカメラ、例えば、街に設置されたカメラであることもある。各撮像装置１０は、撮像した画像のデータである画像データをアラート出力制御装置１００に出力する。
【００２６】
端末装置２０は、例えば、スマートフォン、携帯電話機またはＰＨＳ（Personal  Handyphone  System）のような移動体通信端末、スレート端末またはタブレット端末のような携帯端末装置、またはパーソナルコンピュータのような汎用コンピュータであるとしてもよい。
【００２７】
端末装置２０は、例えば、顔認証によって認証された人物のみに顔認証によって認証された人物に関連するアラートのみを通知するように構成されたものであってもよい。端末装置２０は、例えば、顔画像およびメールアドレスをデータベースに登録したユーザのメールアドレスのみに、ユーザに関連するアラートのみを通知するように構成されたものであってもよい。
【００２８】
端末装置２０は、アラート出力制御装置１００のアラートの出力先となる装置である。このようなアラートの出力先となる端末装置２０の一例として、撮像画像に含まれる複数の人物のうちいずれかの人物、例えば子供に同伴する保護者などにより使用される端末装置が挙げられる。例えば、端末装置２０には、保護者もしくはその関係者等により使用されるスマートフォンを始めとする携帯端末装置などが該当する。他の端末装置２０の一例として、複数の撮像装置１０が設置された施設の内部または外部に設置される端末装置などが挙げられる。例えば、端末装置２０には、商業施設の内部または外部に設けられる管理事務所に設置されるコンピュータや警報装置などが該当する。更なる端末装置２０の一例として、複数の撮像装置１０が設置された施設に所属する人員により使用される端末装置が該当する。例えば、端末装置２０には、商業施設のインフォメーションセンターに所属する係員や商業施設の警備員が使用するインカムやヘッドマウントディスプレイなどのウェアラブルデバイスなどが該当する。
【００２９】
アラート出力制御装置１００は、各撮像装置１０から取得した画像データに基づいて、複数の人物のうち一人の特定の人物がはぐれたか否かを判定すると共に、複数の人物のうち一人の特定の人物がはぐれた場合に、アラートを端末装置２０に出力する装置である。
【００３０】
アラート出力制御装置１００は、例えば、パッケージソフトウェアまたはオンラインソフトウェアとしてのアラート出力制御プログラムを所望のコンピュータにインストールさせることによって実現される。例えば、アラート出力制御装置１００は、アラート出力制御装置１００の機能を提供するＷｅｂサーバまたはクラウドとして実現されるとしてもよい。
【００３１】
アラート出力制御装置１００は、制御部１１０と、記憶部１２０とを含む。アラート出力制御装置１００は、図２に示される機能部以外にも既知のコンピュータに含まれる各種の機能部、例えば、入力部および出力部を含むこととしてもよい。
【００３２】
制御部１１０は、アラート出力制御装置１００の全体を制御する処理部である。制御部１１０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）またはＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）のようなハードウェアプロセッサによって実現される。ここでは、プロセッサの一例としてＣＰＵまたはＭＰＵを例示したが、汎用型および特化型を問わず、任意のプロセッサによって制御部１１０を実現することができる。あるいは、制御部１１０は、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）またはＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）のようなハードワイヤードロジックによって実現されることとしてもよい。
【００３３】
制御部１１０は、図示しない主記憶装置として実装されるＤＲＡＭ（Dynamic  Random  Access  Memory）またはＳＲＡＭ（Static  Random  Access  Memory）のようなＲＡＭのワークエリア上にアラート出力制御プログラムを展開することで、制御部１１０に含まれる処理部を仮想的に実現する。制御部１１０は、取得部１１１と、検出部１１２と、判定部１１３と、出力部１１４とを含む。
【００３４】
取得部１１１は、図示しないインターフェースを介して、各撮像装置１０から出力された画像データを取得する。すなわち、取得部１１１は、撮像装置１０ごとに、撮像装置１０によって撮像された画像を取得する。例えば、取得部１１１は、各撮像装置１０から出力された画像データをフレーム単位で取得する。ここでインターフェースは、例えば、アラート出力制御装置１００と他の装置、例えば、各撮像装置１０または端末装置２０との間における通信を制御する。すなわち、インターフェースは、各撮像装置１０から出力された画像データを受信すると共に、端末装置２０へアラートを送信する。
【００３５】
検出部１１２は、取得部１１１によって取得された画像データから人物を検出する人物検出処理を実行する。検出部１１２は、取得部１１１によって撮像画像が取得される度に撮像画像に対する人物検出処理を実行する。人物検出処理としては、例えば、人物の顔を認識する顔認識処理、人物についてのあるパターンを認識するパターン認識処理などが挙げられる。
【００３６】
顔認識処理としては、例えば、画像に含まれる人物の顔の画像解析から人物の年齢、人物の感情などを認識する処理が挙げられる。例えば、人物の年齢などは、人物の識別に使用される一方、人物の感情などは、人物の通知または捜索に使用される。
【００３７】
パターン認識処理としては、例えば、画像に含まれる人物の画像解析から人物の身長または体形、人物の服装、人物の髪型などを認識する処理が挙げられる。ここで、人物の服装としては、例えば、上下の服の形態または色などが挙げられる。例えば、人物の身長または体形などは、人物の識別に使用される一方、人物の服装または人物の髪型などは、人物の通知または捜索に使用される。
【００３８】
ここで、顔認識処理およびパターン認識処理は、互いに独立なものである必要はなく、互いに連携していてもよい。例えば、顔認識処理によって人物を検出することができない場合に、パターン認識処理によって人物を検出する。このように、検出部１１２は、人物検出処理を実行することで、例えば、画像に含まれる人物の年齢および性別など、例えば、画像に含まれる成人または子供などを検出することができる。ここで、成人としては、例えば、成人男性または成人女性が挙げられる。また、子供としては、例えば、乳児または幼児などが挙げられる。
【００３９】
検出部１１２は、人物検出処理によって人物が検出されると、検出された人物ごとに識別情報を付与する。このようにして、検出部１１２は、撮像装置１０によって取得された画像に含まれる人物を識別する。
【００４０】
検出部１１２は、人物検出処理によって複数の人物が検出されると、取得した画像データについて、画像から検出された複数の人物の位置関係に関する情報を得る。例えば、検出部１１２は、画像から検出された複数の人物の間の距離の情報を得る。ここで、複数の人物の間の距離は、例えば、画像における人物に対応する領域間の最短距離であってもよく、画像における人物に対応する領域の重心間の距離であってもよい。例えば、検出部１１２は、検出された複数の人物を含む画像を取得した撮像装置１０が設置される場所の情報を得る。例えば、検出部１１２は、画像から検出された複数の人物の接触の状態の情報を得る。例えば、検出部１１２は、画像から検出された複数の人物の空間の共有の情報を得る。
【００４１】
検出部１１２は、人物検出処理によって複数の人物が検出されると、画像から検出された複数の人物の画像における位置関係に関する情報に応じて複数の人物の特徴量を互いに関連づけて記憶部１２０に記憶する。複数の人物の画像における位置関係に関する情報としては、例えば、複数の人物の間の距離の情報、複数の人物を含む画像を取得した撮像装置１０が設置される場所の情報、複数の人物の接触の状態の情報、複数の人物の空間の共有の情報などが挙げられる。また、人物の特徴量は、人物検出処理によって検出された人物の特徴に関するデータである。人物の特徴量としては、例えば、人物の識別番号、および、人物の年齢、人物の感情、人物の身長、人物の体形、人物の服装、および人物の髪型に関するデータが挙げられる。例えば、検出部１１２は、人物検出処理によって成人および子供が検出されると、成人および子供の間の距離などの情報と共に、成人および子供の身長などのデータを互いに関連付けて記憶部１２０に記憶する。
【００４２】
判定部１１３は、人物検出処理によって複数の人物が検出されると、取得した画像データについて、画像から検出された複数の人物の位置関係に基づいて、画像から検出された複数の人物の間の関係の強度を評価する。それによって、判定部１１３は、画像から検出された複数の人物の間の関係の強度の評価結果を得る。
【００４３】
例えば、判定部１１３は、検出された複数の人物の間の距離が所定の距離以下であるか否かに基づいて、検出された複数の人物の間の関係の強度を評価する。検出された複数の人物の間の距離が所定の距離以下である場合には、判定部１１３は、例えば、検出された複数の人物の間の関係の強度についての評価値を増加させる。検出された複数の人物の間の距離が所定の距離を超える場合には、判定部１１３は、例えば、検出された複数の人物の間の関係の強度についての評価値を維持するかまたは減少させる。よって、検出された複数の人物の間の距離が所定の距離以下である回数が増加すると、検出された複数の人物の間の関係の強度についての評価値は、それに応じて増加する。
【００４４】
例えば、判定部１１３は、検出された複数の人物が施設の同一の入口、または、エレベータの内部もしくは出口周辺に設置された撮像装置１０によって取得された画像に含まれるか否かに基づいて、検出された複数の人物の間の関係の強度を評価する。例えば、検出された複数の人物が施設の同一の入口、または、エレベータの内部もしくは出口周辺に設置された撮像装置１０によって取得された画像に含まれる場合には、判定部１１３は、検出された複数の人物の間の関係の強度についての評価値を増加させる。例えば、検出された複数の人物が施設の同一の入口、または、エレベータの内部もしくは出口周辺に設置された撮像装置１０によって取得された画像に含まれない場合には、判定部１１３は、検出された複数の人物の間の関係の強度についての評価値を維持するかまたは減少させる。よって、検出された複数の人物が施設の同一の入口、または、エレベータの内部もしくは出口周辺に設置された撮像装置１０によって取得された画像に含まれる回数が増加すると、検出された複数の人物の間の関係の強度についての評価値は、それに応じて増加する。
【００４５】
例えば、判定部１１３は、検出された複数の人物が直接的な接触の状態、間接的な接触の状態または空間の共有の状態にあるか否かに基づいて、検出された複数の人物の間の関係の強度を評価する。例えば、検出された複数の人物が直接的な接触の状態、間接的な接触の状態または空間の共有の状態にある場合には、判定部１１３は、検出された複数の人物の間の関係の強度についての評価値を増加させる。例えば、検出された複数の人物が直接的な接触の状態、間接的な接触の状態または空間の共有の状態にはない場合には、判定部１１３は、検出された複数の人物の間の関係の強度についての評価値を維持するかまたは減少させる。よって、検出された複数の人物が直接的な接触の状態、間接的な接触の状態または空間の共有の状態にある回数が増加すると、検出された複数の人物の間の関係の強度についての評価値は、それに応じて増加する。
【００４６】
また、判定部１１３は、画像から検出された複数の人物の間の関係の強度の評価結果に基づいて、画像から検出された複数の人物の間の関係を判定する。例えば、画像から検出された複数の人物の間の関係の強度の評価値が所定の閾値以上である場合には、画像から検出された複数の人物の間の関係が同行者である可能性が増加する。この場合には、判定部１１３は、画像から検出された複数の人物の間の関係が同行者であると自動的に判定する。
【００４７】
例えば、判定部１１３は、人物検出処理によって、成人および子供が検出されると、画像における成人と子供との間の位置関係に基づいて、成人および子供の間の関係の強度を評価する。それによって、判定部１１３は、例えば、成人および子供の間の関係の強度についての評価結果に基づいて、画像における成人と子供との間の関係が親子であるか否かを判定する。例えば、成人および子供の間の関係の強度についての評価値が所定の閾値以上である場合には、判定部１１３は、画像から検出された複数の人物の間の関係が親子であると自動的に判定する。
【００４８】
また、判定部１１３は、関係が判定された複数の人物の画像が、互いに離間した複数の撮像装置１０によって取得された画像に別々に含まれる場合には、関係が判定された複数の人物がはぐれたと判定する。すなわち、判定部１１３は、関係が判定された複数の人物のうち一人の人物の画像が互いに離間した複数の撮像装置１０の一つによって取得され、別の人物の画像が別の撮像装置１０によって取得された場合には、一人の人物が、別の人物とはぐれたと判定する。例えば、判定部１１３は、親子であると判定された子供の画像が互いに離間した複数の撮像装置１０の一つによって取得され、親子であると判定された成人の画像が別の撮像装置１０によって取得された場合には、子供が迷子であると判定する。
【００４９】
出力部１１４は、判定部１１３によって関係が判定された複数の人物がはぐれたと判定された場合には、関係が判定された複数の人物がはぐれたことを示すアラートを端末装置２０に出力する。すなわち、出力部１１４は、一人の人物が別の人物とはぐれたと判定された場合には、一人の人物が別の人物とはぐれたことを示すアラートを端末装置２０に出力する。例えば、出力部１１４は、子供が迷子であると判定された場合には、子供が迷子であることを示すアラートを施設の管理者または保護者のような同伴者によって使用される端末装置２０に出力する。
【００５０】
アラートは、例えば、はぐれた人物のメタデータの情報、はぐれた人物を含む画像の撮影場所の情報およびはぐれた人物を含む画像の撮影日時の情報を含む。メタデータは、例えば、年齢、身長、体形、服装、髪型などを含む。アラートは、例えば、はぐれた人物を含む画像を含むものであってもよい。なお、はぐれた人物を含む画像を含むものではないアラートは、防犯の点で好ましいことがある。
【００５１】
例えば、出力部１１４は、子供が迷子であることを示すアラートを商業施設内のインフォメーションセンターに設けられた端末装置２０に出力する。また、出力部１１４は、子供が迷子であることを示すアラートを予め情報が登録された保護者によって使用される端末装置２０に出力する。
【００５２】
例えば、インフォメーションセンターは、インフォメーションセンターのサイトの閲覧を促す報知を商業施設内のスピーカ等を通じて行う。このような報知により、保護者等は、子供が迷子である可能性を認識できる。その後、保護者によって所有される端末装置２０から、インフォメーションセンターのサイトを介してアクセスを受け付ける。このアクセスを受け付けた場合、出力部１１４は、端末装置２０に顔画像の撮影を促すメッセージを通知することにより、端末装置２０から端末装置２０が有するカメラにより撮像された顔画像を取得する。その後、出力部１１４は、端末装置２０から取得された顔画像を検索キーにして、記憶部１２０に記憶された保護者マスタテーブル１２２を検索する。すなわち、保護者マスタテーブル１２２に含まれる顔画像の中に、端末装置２０から取得された顔画像と同一人物の顔画像が存在する場合、端末装置２０から取得された顔画像と同一人物の顔画像を持つ保護者とグルーピングされた子供に関する迷子情報、例えば最後に撮影された撮像装置１０やそこから推測される現在地などを端末装置２０に出力する。
【００５３】
この他、出力部１１４は、商業施設に関連するポイントカードまたはクレジットカードの作成時に登録された顧客情報を参照することにより、アラートを出力することもできる。例えば、出力部１１４は、ポイントカードまたはクレジットカードの作成時に顔画像の登録をさらに受け付け、顧客情報を生成する。その上で、出力部１１４は、保護者マスタテーブル１２２に登録された保護者の顔画像のうち迷子とグルーピングされた保護者の顔画像と同一人部の顔画像を顧客情報から検索する。そして、出力部１１４は、顧客情報から迷子とグルーピングされた保護者の顔画像と同一人物の顔画像が検索された場合、その顔画像に対応付けて顧客情報に登録されたアドレス、例えば電子メールのアドレス等にアラートを出力することができる。
【００５４】
記憶部１２０は、制御部１１０で実行されるＯＳ（Operating  System）およびアラート出力制御装置１００の機能を実現するアプリケーションプログラムのような各種のプログラムに用いられるデータを記憶する記憶デバイスである。記憶部１２０は、例えば、アラート出力制御装置１００における補助記憶装置として実装される。例えば、記憶部１２０は、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）、光ディスクまたはＳＳＤ（Solid  State  Drive）などによって実現される。記憶部１２０は、必ずしも補助記憶装置として実装されなくてもよく、アラート出力制御装置１００における主記憶装置として実装されることもある。この場合には、記憶部１２０は、各種の半導体メモリ素子、例えば、ＲＡＭまたはフラッシュメモリであってもよい。
【００５５】
記憶部１２０は、制御部１１０で実行されるプログラムに用いられるデータの例として、子供マスタテーブル１２１と、保護者マスタテーブル１２２と、親子グルーピングテーブル１２３と、子供ステータス管理テーブル１２４とを含む。
【００５６】
子供マスタテーブル１２１は、人物検出処理によって検出された子供の情報を示すテーブルである。図３は、記憶部１２０に記憶される子供マスタテーブル１２１の一例を示す図である。図３に示すように、子供マスタテーブル１２１は、例えば、「ユーザＩＤ」、「顔認識情報」、「パターン認識情報」および「画像情報」の項目を含む。
【００５７】
「ユーザＩＤ」は、人物検出処理、すなわち、顔認識処理およびパターン認識処理、によって検出された子供を一意に識別する識別番号を示す。
【００５８】
「顔認識情報」は、顔認識処理によって認識された子供の顔の情報を示す。「顔認識情報」は、例えば、「年齢」および「感情」などのメタデータの項目を含む。「年齢」は、顔認識処理によって認識された子供の年齢を示す。「感情」は、顔認識処理によって認識された子供の感情を示す。
【００５９】
「パターン認識情報」は、パターン認識処理によって認識された子供の情報を示す。「パターン認識情報」は、例えば、「身長」、「性別」および「服装」などのメタデータの項目を含む。「身長」は、パターン認識処理によって認識された子供の身長を示す。「性別」は、パターン認識処理によって認識された子供の性別を示す。「服装」は、パターン認識処理によって認識された子供の服の色および形を示す。
【００６０】
「画像情報」は、人物検出処理によって子供が検出された画像データの情報を示す。「画像情報」は、例えば、「最新画像データ撮影日時」、「最新画像データ」、「最新撮影場所」および「入店場所」を含む。「最新画像データ撮影日時」は、人物検出処理によって子供が検出された最新の画像データの取得の日時を示す。「最新画像データ」は、人物検出処理によって子供が検出された最新の画像データのファイル名を示す。「最新撮影場所」は、人物検出処理によって子供が検出された最新の画像データを取得した撮像装置１０の設置場所を示す。「入店場所」は、商業施設の入口付近に設けられた撮像装置１０によって子供の画像が取得された場合における人物検出処理によって子供が検出された最初の画像データを取得した撮像装置１０の設置場所を示す。
【００６１】
子供マスタテーブル１２１は、例えば、「顔認識情報」および「パターン認識情報」の少なくとも一方が所定の条件を満たす場合に、「ユーザＩＤ」、「顔認識情報」、「パターン認識情報」および「画像情報」のデータを含むとしてもよい。子供マスタテーブル１２１は、例えば、「顔認識情報」における「年齢」が所定の閾値以下であるかまたは「パターン認識情報」における「身長」が所定の閾値未満である場合に、上記のデータを含むとしてもよい。ここで、「年齢」についての所定の閾値は、例えば、１１歳であってもよい。また、「身長」についての所定の閾値は、例えば、１５０ｃｍであってもよい。
【００６２】
図３に示す子供マスタテーブル１２１においては、例えば、「ｃ００００００１」の「ユーザＩＤ」で識別された子供は、商業施設の「入口１」の「入店場所」付近に設置された撮像装置１０によって撮影されている。上記子供は、「２０１７／３／８  １０：２０」の「最新画像データ撮影日時」に「２ＦのＡ店舗前」の「最新撮影場所」で撮影された「１７０３０８１０２０００４．ｊｐｇ」の「最新画像データ」に含まれる。上記子供は、「１７０３０８１０２０００４．ｊｐｇ」の「最新画像データ」についての顔認識処理の結果、約「４」歳の「年齢」および「普通」の「感情」を有する。上記子供は、「１７０３０８１０２０００４．ｊｐｇ」の「最新画像データ」についてのパターン認識処理の結果、約「９０」ｃｍの「身長」を有する。
【００６３】
例えば、「ｃ００００００２」の「ユーザＩＤ」で識別された子供は、「１７０３０８１１００００４．ｊｐｇ」の「最新画像データ」についての顔認識処理の結果、約「６」歳の「年齢」および「泣き」の「感情」を有する。例えば、「ｃ００００００３」の「ユーザＩＤ」で識別された子供は、「１７０３０８１０００００４．ｊｐｇ」の「最新画像データ」についてのパターン認識処理のみの結果、約「７０」ｃｍの「身長」を有する。「ｃ００００００３」の「ユーザＩＤ」で識別された子供の顔認情報を、顔認識処理によって得ることができていない。例えば、「ｃ００００００４」の「ユーザＩＤ」で識別された子供は、「１７０３０８１１０５００４．ｊｐｇ」の「最新画像データ」についての顔認識処理のみの結果、約「３」歳の「年齢」および「普通」の「感情」を有する。「ｃ００００００４」の「ユーザＩＤ」で識別された子供のパターン認識情報を、パターン認識処理によって得ることができていない。
【００６４】
このように、図３に示すような子供マスタテーブル１２１においては、「ユーザＩＤ」で識別された子供が、商業施設の「入店場所」付近に設置された撮像装置１０によって撮影されたことが記憶される。また、図３に示すような子供マスタテーブル１２１においては、「ユーザＩＤ」で識別された子供が、「最新画像データ撮影日時」に「最新撮影場所」で撮影された「最新画像データ」に含まれることが記憶される。さらに、図３に示すような子供マスタテーブル１２１においては、「ユーザＩＤ」で識別された子供が、「最新画像データ」についての顔認識処理の結果、「年齢」および「感情」を有することが記憶される。また、図３に示すような子供マスタテーブル１２１においては、「ユーザＩＤ」で識別された子供が、「最新画像データ」についてのパターン認識処理の結果、「身長」を有することが記憶される。
【００６５】
保護者マスタテーブル１２２は、人物検出処理によって検出された成人である保護者の情報を示すテーブルである。図４は、記憶部１２０に記憶される保護者マスタテーブル１２２の一例を示す図である。図４に示すように、保護者マスタテーブル１２２は、例えば、「ユーザＩＤ」、「顔認識情報」、「パターン認識情報」および「画像情報」の項目を含む。
【００６６】
「ユーザＩＤ」は、人物検出処理、すなわち、顔認識処理およびパターン認識処理、によって検出された成人を一意に識別する識別番号を示す。
【００６７】
「顔認識情報」は、顔認識処理によって認識された成人の顔の情報を示す。「顔認識情報」は、例えば、「年齢」などのメタデータの項目を含む。「年齢」は、顔認識処理によって認識された成人の年齢を示す。
【００６８】
「パターン認識情報」は、パターン認識処理によって認識された成人の情報を示す。「パターン認識情報」は、例えば、「身長」、「性別」および「服装」などのメタデータの項目を含む。「身長」は、パターン認識処理によって認識された成人の身長を示す。「性別」は、パターン認識処理によって認識された成人の性別を示す。「服装」は、パターン認識処理によって認識された成人の服の色および形を示す。
【００６９】
「画像情報」は、人物検出処理によって成人が検出された画像データの情報を示す。「画像情報」は、例えば、「最新画像データ撮影日時」、「最新画像データ」、「最新撮影場所」および「入店場所」を含む。「最新画像データ撮影日時」は、人物検出処理によって成人が検出された最新の画像データの取得の日時を示す。「最新画像データ」は、人物検出処理によって成人が検出された最新の画像データのファイル名を示す。「最新撮影場所」は、人物検出処理によって成人が検出された最新の画像データを取得した撮像装置１０の設置場所を示す。「入店場所」は、商業施設の入口付近に設けられた撮像装置１０によって成人の画像が取得された場合における人物検出処理によって成人が検出された最初の画像データを取得した撮像装置１０の設置場所を示す。
【００７０】
図４に示す保護者マスタテーブル１２２においては、例えば、「ｐ００００００１」の「ユーザＩＤ」で識別された成人は、商業施設の「入口１」の「入店場所」付近に設置された撮像装置１０によって撮影されている。上記成人は、「２０１７／３／８  １０：２０」の「最新画像データ撮影日時」に「２ＦのＡ店舗前」の「最新撮影場所」で撮影された「１７０３０８１０２０００３．ｊｐｇ」の「最新画像データ」に含まれる。上記成人は、「１７０３０８１０２０００３．ｊｐｇ」の「最新画像データ」についての顔認識処理の結果、約「２７」歳の「年齢」を有する。上記成人は、「１７０３０８１０２０００３．ｊｐｇ」の「最新画像データ」についてのパターン認識処理の結果、約「１６４」ｃｍの「身長」を有する。
【００７１】
このように、図４に示すような保護者マスタテーブル１２２においては、「ユーザＩＤ」で識別された成人が、商業施設の「入店場所」付近に設置された撮像装置１０によって撮影されたことが記憶される。また、図４に示すような保護者マスタテーブル１２２においては、「ユーザＩＤ」で識別された成人が、「最新画像データ撮影日時」に「最新撮影場所」で撮影された「最新画像データ」に含まれることが記憶される。さらに、図４に示すような保護者マスタテーブル１２２においては、「ユーザＩＤ」で識別された成人が、「最新画像データ」についての顔認識処理の結果、「年齢」を有することが記憶される。また、図４に示すような保護者マスタテーブル１２２においては、「ユーザＩＤ」で識別された成人が、「最新画像データ」についてのパターン認識処理の結果、「身長」を有することが記憶される。
【００７２】
親子グルーピングテーブル１２３は、画像から検出された子供と成人との間の関係の情報を示すテーブルである。図５は、記憶部１２０に記憶される親子グルーピングテーブル１２３の一例を示す図である。図５に示すように、親子グルーピングテーブル１２３は、例えば、「子供ＩＤ」、「成人ＩＤ」、「認識結果最新情報」、「認識項目１カウント」、「関係強度」および「親子判定ステータス」の項目を含む。
【００７３】
「子供ＩＤ」は、人物検出処理によって検出された子供を一意に識別する識別番号を示す。「成人ＩＤ」は、人物検出処理によって検出された成人を一意に識別する識別番号を示す。
【００７４】
「認識結果最新情報」は、画像から検出された子供と成人との間の関係の強度の評価結果の情報を示す。「認識結果最新情報」は、「認識項目１」、「認識項目２」、「認識項目３」、「認識項目４」、「認識項目５」および「認識項目６」などの項目を含む。
【００７５】
「認識項目１」は、画像から検出された子供と成人との間の距離が所定の距離Ｘ［ｍ］以下であるか否かについての評価結果を示す。画像から検出された子供と成人との間の距離が所定の距離Ｘ［ｍ］以下である場合には、「認識項目１」は、「ＴＲＵＥ」である。画像から検出された子供と成人との間の距離が所定の距離Ｘ［ｍ］以下ではない場合には、「認識項目１」は、「ＦＡＬＳＥ」である。
【００７６】
「認識項目２」は、画像から検出された子供および成人の両方が商業施設の入口付近に設置された撮像装置１０によって取得された画像に含まれるか否かについての評価結果を示す。画像から検出された子供および成人の両方が商業施設の入口付近に設置された撮像装置１０によって取得された画像に含まれる場合には、「認識項目２」は、「ＴＲＵＥ」である。画像から検出された子供および成人の両方が商業施設の入口付近に設置された撮像装置１０によって取得された画像に含まれない場合には、「認識項目２」は、「ＦＡＬＳＥ」である。「認識項目２」は、商業施設の入口付近に設置された撮像装置１０によって取得された画像に含まれる子供と成人との間の距離が所定の距離以下であるか否かについての評価結果を含むとしてもよい。
【００７７】
「認識項目３」は、画像から検出された子供および成人の両方が商業施設のエレベータ付近に設置された撮像装置１０によって取得された画像に含まれるか否かについての評価結果を示す。画像から検出された子供および成人の両方が商業施設のエレベータ付近に設置された撮像装置１０によって取得された画像に含まれる場合には、「認識項目３」は、「ＴＲＵＥ」である。画像から検出された子供および成人の両方が商業施設のエレベータ付近に設置された撮像装置１０によって取得された画像に含まれない場合には、「認識項目３」は、「ＦＡＬＳＥ」である。「認識項目３」は、商業施設のエレベータ付近に設置された撮像装置１０によって取得された画像に含まれる子供と成人との間の距離が所定の距離以下であるか否かについての評価結果を含むとしてもよい。
【００７８】
「認識項目４」は、画像から検出された子供および成人が直接的な接触の状態にあるか否かについての評価結果を示す。ここで、直接的な接触の状態は、画像から検出された複数の人物の身体の一部に対応する領域同士が接触する状態（位置関係）である。
【００７９】
例えば、直接的な接触の状態は、画像から検出された複数の人物が施設に用意または設置された物品を介する間接的な接触ではなく直接的に接触する状態を示す。例えば、直接的な接触の状態は、画像から検出された複数の人物の身体の一部同士が接触する状態を示す。直接的な接触は、例えば、おんぶすること、抱っこすること、手をつなぐこと、肩車をすることなどを含む。図６Ａ、図６Ｂおよび図６Ｃは、子供と成人との間の直接的な接触の一例を示す図である。図６Ａに示す子供と成人との間の直接的な接触の一例は、成人よって子供が抱っこされている状態である。図６Ｂに示す子供と成人との間の直接的な接触の一例は、成人が子供と手をつないでいる状態である。図６Ｃに示す子供と成人との間の直接的な接触の一例は、成人が子供を肩車している状態である。
【００８０】
画像から検出された子供および成人が直接的な接触の状態にある場合には、「認識項目４」は、「ＴＲＵＥ」である。画像から検出された子供および成人が直接的な接触の状態にはない場合には、「認識項目４」は、「ＦＡＬＳＥ」である。
【００８１】
「認識項目５」は、画像から検出された子供および成人が間接的な接触の状態にあるか否かについての評価結果を示す。ここで、間接的な接触の状態は、画像から検出された複数の人物の身体の一部に対応する領域が同一の物品に接触する状態（位置関係）である。言い換えれば、間接的な接触の状態は、画像から検出された複数の人物に対応する領域が画像から検出された物体に対応する領域を介して接触する状態（位置関係）である。
【００８２】
例えば、間接的な接触の状態は、画像から検出された複数の人物が施設に用意または設置された物品または物体を介して間接的に接触するかまたは施設に用意または設置された物品または物体付近にいる状態を示す。間接的な接触は、例えば、施設に用意されたベビーカーまたはショッピングカートを介した接触または施設に用意されたベビーカーまたはショッピングカートから至近距離にいることなどを含む。図６Ｄは、子供と成人との間の間接的な接触の一例を示す図である。図６Ｄに示す子供と成人との間の間接的な接触の一例は、成人が子供を乗せたベビーカーを移動させている状態である。
【００８３】
画像から検出された子供および成人が間接的な接触の状態にある場合には、「認識項目５」は、「ＴＲＵＥ」である。画像から検出された子供および成人が間接的な接触の状態にはない場合には、「認識項目５」は、「ＦＡＬＳＥ」である。
【００８４】
「認識項目６」は、画像から検出された子供および成人が空間の共有の状態にあるか否かについての評価結果を示す。ここで、空間の共有の状態は、画像に含まれる検出された複数の人物に対応する領域のそれぞれが共通の目的のために隣接する部分に位置する状態（位置関係）である。
【００８５】
例えば、空間の共有の状態は、画像から検出された複数の人物が施設に用意または設置された物品の周囲から所定の距離以内にいる状態を示す。空間の共有の状態は、例えば、施設に設置または用意された単一の椅子または隣接する椅子または席における着席、または、施設に設置または用意されたテーブルの周囲における着席または対面などを含む。例えば、空間の共有の状態は、施設に設置または用意されたテーブルの周囲における隣接する席における着席または対面であることもある。空間の共有の状態は、例えば、施設に設置または用意された遊具またはゲームの周囲で遊ぶまたは観察する状態であることもある。図６Ｅは、子供と成人との間の空間の共有の一例を示す図である。図６Ｅに示す子供と成人との間の空間の共有の一例は、成人および子供がテーブルの周囲に着席または対面している状態である。
【００８６】
画像から検出された子供および成人が空間の共有の状態にある場合には、「認識項目６」は、「ＴＲＵＥ」である。画像から検出された子供および成人が空間の共有の状態にはない場合には、「認識項目６」は、「ＦＡＬＳＥ」である。
【００８７】
「認識項目１カウント」は、静止画像から検出された子供と成人との間の距離が所定の距離Ｘ［ｍ］以下である連続回数についての評価結果を示す。図５に示す親子グルーピングテーブル１２３は、「認識項目１カウント」に関する情報を含むが、複数の静止画像にわたって、「認識項目２」から「認識項目６」までの少なくとも一つがＴＲＵＥである連続回数についての評価結果を含むものであってもよい。
【００８８】
「関係強度」は、画像から検出された子供と成人との間の関係の強度（親密さの程度）の評価値を示す。「関係強度」は、「認識項目１」、「認識項目２」、「認識項目３」、「認識項目４」、「認識項目５」および「認識項目６」の評価結果について所定の方法で算出されたスコアの合計を示す。例えば、「認識項目１」、「認識項目２」、「認識項目３」、「認識項目４」、「認識項目５」および「認識項目６」の少なくとも一つが「ＴＲＵＥ」である場合には、「関係強度」に所定の値が加えられるとしてもよい。ここで、「関係強度」に加えられる所定の値は、「認識項目１」、「認識項目２」、「認識項目３」、「認識項目４」、「認識項目５」または「認識項目６」に依存するものであってもよい。
【００８９】
「親子判定ステータス」は、「関係強度」のスコアおよび所定の基準に基づいて判定された子供と成人との間の関係を示す。「親子判定ステータス」の内容としては、例えば、「未判定」（不図示）、「親子候補」、「親子認定」または「迷子認定」などが挙げられる。「未判定」は、画像から検出された子供と成人との間の関係が未判定であるステータスを示す。「親子候補」は、画像から検出された子供と成人との間の関係が親子の関係である可能性があるステータスを示す。「親子認定」は、親子候補のうち、画像から検出された子供と成人との間の関係が親子の関係であると判定されたステータスを示す。「迷子認定」は、検出された成人に対して検出された子供が迷子の関係であると判定されたステータスを示す。
【００９０】
例えば、「親子判定ステータス」の初期設定は、「未判定」であってもよい。次に、「認識項目１カウント」が所定の閾値未満である場合には、「親子判定ステータス」は、「未判定」に維持されるとしてもよい。一方、「認識項目１カウント」が所定の閾値以上である場合には、「親子判定ステータス」は、「未判定」から「親子候補」に変更されるとしてもよい。次に、「関係強度」のスコアが所定の閾値未満である場合には、「親子判定ステータス」は、「親子候補」に維持されるとしてもよい。一方、「関係強度」のスコアが所定の閾値以上である場合には、「親子判定ステータス」は、「親子候補」から「親子認定」に変更されるとしてもよい。次に、子供および成人の画像が同一のまたは隣接する撮像装置によって取得された場合には、「親子判定ステータス」は、「親子認定」に維持されるとしてもよい。一方、子供および成人の画像が離間した撮像装置１０によって取得された場合には、「親子判定ステータス」は、「親子認定」から「迷子候補」に変更されるとしてもよい。次に、「認識項目１カウント」が所定の閾値未満である場合には、「親子判定ステータス」は、「迷子候補」に維持されるとしてもよい。一方、「認識項目１カウント」が所定の閾値以上である場合には、「親子判定ステータス」は、「迷子候補」から「親子認定」に変更されるとしてもよい。ここで、「関係強度」のスコアについての所定の閾値は、例えば、２０であってもよい。また、「認識項目１カウント」についての所定の閾値は、例えば、２０であってもよい。
【００９１】
図５に示す親子グルーピングテーブル１２３に含まれるレコードのうち１番目のレコードは、例えば、子供ＩＤ「ｃ００００００１」で識別された子供と成人ＩＤ「ｐ０００００１１１」で識別された成人との間の関係の情報を示す。上記子供と上記成人との間の「認識項目１」の結果「ＴＲＵＥ」から、上記子供を含む最新画像データおよび上記成人を含む最新画像データについて、上記子供と上記成人との間の距離は、所定の距離Ｘ［ｍ］以下である。上記子供と上記成人との間の「認識項目２」の結果「ＴＲＵＥ」から、上記子供および上記成人の両方は、商業施設の入口付近に設置された撮像装置１０によって取得された画像に含まれている。上記子供と上記成人との間の「認識項目３」の結果「ＦＡＬＳＥ」から、上記子供および上記成人の両方は、商業施設のエレベータ付近に設置された撮像装置１０によって取得された画像に含まれていない。上記子供と上記成人との間の「認識項目４」の結果「ＴＲＵＥ」から、上記子供および上記成人は、直接的な接触の状態にある。上記子供と上記成人との間の「認識項目５」の結果「ＦＡＬＳＥ」から、上記子供および上記成人は、間接的な接触の状態にはない。上記子供と上記成人との間の「認識項目６」の結果「ＴＲＵＥ」から、上記子供および上記成人は、空間の共有の状態にある。「認識項目１カウント」の結果から、複数の静止画像にわたって、上記子供と上記成人との間の距離が所定の距離Ｘ［ｍ］以下である連続回数は、５０回である。また、「認識項目１」から「認識項目６」についての結果から、上記子供と上記成人との間の関係強度のスコアは、９５である。上記連続回数および上記関係強度のスコアから、上記子供と上記成人との間の関係は、「親子認定」または「迷子候補」である可能性がある。しかしながら、上記子供と上記成人の画像が離間した撮像装置１０によって取得されたため、上記子供と上記成人との間の関係は、「迷子候補」である。
【００９２】
図５に示す親子グルーピングテーブル１２３に含まれるレコードのうち２番目のレコードは、例えば、子供ＩＤ「ｃ００００００１」で識別された子供と成人ＩＤ「ｐ０００００１１２」で識別された成人との間の関係の情報を示す。上記子供と上記成人との間の「認識項目１」の結果「ＴＲＵＥ」から、上記子供を含む最新画像データおよび上記成人を含む最新画像データについて、上記子供と上記成人との間の距離は、所定の距離Ｘ［ｍ］以下である。上記子供と上記成人との間の「認識項目２」の結果「ＦＡＬＳＥ」から、上記子供および上記成人の両方は、商業施設の入口付近に設置された撮像装置１０によって取得された画像に含まれていない。上記子供と上記成人との間の「認識項目３」の結果「ＴＲＵＥ」から、上記子供および上記成人の両方は、商業施設のエレベータ付近に設置された撮像装置１０によって取得された画像に含まれている。上記子供と上記成人との間の「認識項目４」の結果「ＦＡＬＳＥ」から、上記子供および上記成人は、直接的な接触の状態にはない。上記子供と上記成人との間の「認識項目５」の結果「ＴＲＵＥ」から、上記子供および上記成人は、間接的な接触の状態にある。上記子供と上記成人との間の「認識項目６」の結果「ＴＲＵＥ」から、上記子供および上記成人は、空間の共有の状態にある。「認識項目１カウント」の結果から、複数の静止画像にわたって、上記子供と上記成人との間の距離が所定の距離Ｘ［ｍ］以下である連続回数は、７０回である。また、「認識項目１」から「認識項目６」についての結果から、上記子供と上記成人との間の関係強度のスコアは、６０である。上記連続回数および上記関係強度のスコアから、上記子供と上記成人との間の関係は、「親子認定」または「迷子候補」である可能性がある。しかしながら、上記子供と上記成人の画像が離間した撮像装置１０によって取得されたため、上記子供と上記成人との間の関係は、「迷子候補」である。
【００９３】
図５に示す親子グルーピングテーブル１２３に含まれるレコードのうち３番目のレコードは、例えば、子供ＩＤ「ｃ００００００１」で識別された子供と成人ＩＤ「ｐ０００００１１３」で識別された成人との間の関係の情報を示す。上記子供と上記成人との間の「認識項目１」の結果「ＦＡＬＳＥ」から、上記子供を含む最新画像データおよび上記成人を含む最新画像データについて、上記子供と上記成人との間の距離は、所定の距離Ｘ［ｍ］以下ではない。上記子供と上記成人との間の「認識項目２」、「認識項目３」、「認識項目４」、「認識項目５」および「認識項目６」の評価結果はない。「認識項目１カウント」の結果から、複数の静止画像にわたって、上記子供と上記成人との間の距離が所定の距離Ｘ［ｍ］以下である連続回数は、５０回である。また、「認識項目１」から「認識項目６」についての結果から、上記子供と上記成人との間の関係強度のスコアは、１５である。上記連続回数および上記関係強度のスコアから、上記子供と上記成人との間の関係は、「親子候補」である。
【００９４】
このように、子供ＩＤ「ｃ００００００１」で識別された子供に成人ＩＤ「ｐ０００００１１１」で識別された成人、成人ＩＤ「ｐ０００００１１２」で識別された成人、および成人ＩＤ「ｐ０００００１１３」で識別された成人は関連付けられている。子供ＩＤ「ｃ００００００１」で識別された子供と成人ＩＤ「ｐ０００００１１１」で識別された成人または成人ＩＤ「ｐ０００００１１２」で識別された成人との間の関係は、上記連続回数および上記関係強度のスコアからは「親子認定」とされる。しかしながら、子供ＩＤ「ｃ００００００１」で識別された子供および成人ＩＤ「ｐ０００００１１１」で識別された成人または成人ＩＤ「ｐ０００００１１２」で識別された成人は、離間した撮像装置１０によって撮像された画像に検出されている。よって、子供ＩＤ「ｃ００００００１」で識別された子供と成人ＩＤ「ｐ０００００１１１」で識別された成人または成人ＩＤ「ｐ０００００１１２」で識別された成人との間の関係は、「親子認定」から「迷子候補」に変更される。一方、子供ＩＤ「ｃ００００００１」で識別された子供と成人ＩＤ「ｐ０００００１１３」で識別された成人との間の関係は、「親子候補」にすぎないものである。
【００９５】
図５に示す親子グルーピングテーブル１２３に含まれるレコードのうち４番目のレコードは、例えば、子供ＩＤ「ｃ００００００２」で識別された子供と成人ＩＤ「ｐ０００００２２２」で識別された成人との間の関係の情報を示す。上記子供と上記成人との間の「認識項目１」の結果「ＴＲＵＥ」から、上記子供を含む最新画像データおよび上記成人を含む最新画像データについて、上記子供と上記成人との間の距離は、所定の距離Ｘ［ｍ］以下である。上記子供と上記成人との間の「認識項目２」の結果「ＴＲＵＥ」から、上記子供および上記成人の両方は、商業施設の入口付近に設置された撮像装置１０によって取得された画像に含まれている。上記子供と上記成人との間の「認識項目３」の結果「ＦＡＬＳＥ」から、上記子供および上記成人の両方は、商業施設のエレベータ付近に設置された撮像装置１０によって取得された画像に含まれていない。上記子供と上記成人との間の「認識項目４」の結果「ＴＲＵＥ」から、上記子供および上記成人は、直接的な接触の状態にある。上記子供と上記成人との間の「認識項目５」の結果「ＦＡＬＳＥ」から、上記子供および上記成人は、間接的な接触の状態にはない。上記子供と上記成人との間の「認識項目６」の結果「ＦＡＬＳＥ」から、上記子供および上記成人は、空間の共有の状態にはない。「認識項目１カウント」の結果から、複数の静止画像にわたって、上記子供と上記成人との間の距離が所定の距離Ｘ［ｍ］以下である連続回数は、６０回である。また、「認識項目１」から「認識項目６」についての結果から、上記子供と上記成人との間の関係強度のスコアは、６０である。上記連続回数および上記関係強度のスコアから、上記子供と上記成人との間の関係は、「親子認定」である。
【００９６】
図５に示す親子グルーピングテーブル１２３に含まれるレコードのうち５番目のレコードは、例えば、子供ＩＤ「ｃ００００００２」で識別された子供と成人ＩＤ「ｐ０００００３３３」で識別された成人との間の関係の情報を示す。上記子供と上記成人との間の「認識項目１」の結果「ＦＡＬＳＥ」から、上記子供を含む最新画像データおよび上記成人を含む最新画像データについて、上記子供と上記成人との間の距離は、所定の距離Ｘ［ｍ］以下ではない。上記子供と上記成人との間の「認識項目２」、「認識項目３」、「認識項目４」、「認識項目５」および「認識項目６」の評価結果はない。「認識項目１カウント」の結果から、複数の静止画像にわたって、上記子供と上記成人との間の距離が所定の距離Ｘ［ｍ］以下である連続回数は、５０回である。また、「認識項目１」から「認識項目６」についての結果から、上記子供と上記成人との間の関係強度のスコアは、５である。上記連続回数および上記関係強度のスコアから、上記子供と上記成人との間の関係は、「親子候補」である。
【００９７】
このように、子供ＩＤ「ｃ００００００２」で識別された子供に成人ＩＤ「ｐ０００００２２２」で識別された成人および成人ＩＤ「ｐ０００００３３３」で識別された成人は関連付けられている。子供ＩＤ「ｃ００００００２」で識別された子供と成人ＩＤ「ｐ０００００２２２」で識別された成人との間の関係は、上記連続回数および上記関係強度のスコアからは「親子認定」とされる。一方、子供ＩＤ「ｃ００００００２」で識別された子供と成人ＩＤ「ｐ０００００３３３」で識別された成人との間の関係は、「親子候補」にすぎないものである。
【００９８】
図５に示す親子グルーピングテーブル１２３に含まれるレコードのうち６番目のレコードは、例えば、子供ＩＤ「ｃ００００００３」で識別された子供と成人ＩＤ「ｐ０００００４４４」で識別された成人との間の関係の情報を示す。上記子供と上記成人との間の「認識項目１」の結果「ＴＲＵＥ」から、上記子供を含む最新画像データおよび上記成人を含む最新画像データについて、上記子供と上記成人との間の距離は、所定の距離Ｘ［ｍ］以下である。上記子供と上記成人との間の「認識項目２」の結果「ＦＡＬＳＥ」から、上記子供および上記成人の両方は、商業施設の入口付近に設置された撮像装置１０によって取得された画像に含まれていない。上記子供と上記成人との間の「認識項目３」の結果「ＴＲＵＥ」から、上記子供および上記成人の両方は、商業施設のエレベータ付近に設置された撮像装置１０によって取得された画像に含まれている。上記子供と上記成人との間の「認識項目４」の結果「ＦＡＬＳＥ」から、上記子供および上記成人は、直接的な接触の状態にはない。上記子供と上記成人との間の「認識項目５」の結果「ＴＲＵＥ」から、上記子供および上記成人は、間接的な接触の状態にある。上記子供と上記成人との間の「認識項目６」の結果「ＴＲＵＥ」から、上記子供および上記成人は、空間の共有の状態にある。複数の静止画像にわたって、上記子供と上記成人との間の距離が所定の距離Ｘ［ｍ］以下である連続回数は、６０回である。また、「認識項目２」から「認識項目６」についての結果から、上記子供と上記成人との間の関係強度のスコアは、６０である。上記連続回数および上記関係強度のスコアから、上記子供と上記成人との間の関係は、「親子認定」である。
【００９９】
このように、図５に示すような親子グルーピングテーブル１２３においては、「子供ＩＤ」で識別された子供と「成人ＩＤ」で識別された成人との間の関係の情報が記憶される。
【０１００】
図５に示すような親子グルーピングテーブル１２３には、上記子供を含む最新画像データおよび上記成人を含む最新画像データについて、上記子供と上記成人との間の距離が所定の距離Ｘ［ｍ］以下であるか否かについての評価結果が記憶される。
【０１０１】
図５に示すような親子グルーピングテーブル１２３には、上記子供および上記成人の両方が商業施設の入口付近に設置された撮像装置１０によって取得された画像に含まれるか否かについての評価結果が記憶される。図５に示すような親子グルーピングテーブル１２３には、上記子供および上記成人の両方が商業施設のエレベータ付近に設置された撮像装置１０によって取得された画像に含まれるか否かについての評価結果が記憶される。
【０１０２】
図５に示すような親子グルーピングテーブル１２３には、上記子供および上記成人が直接的な接触の状態にあるか否かについての評価結果が記憶される。図５に示すような親子グルーピングテーブル１２３には、上記子供および上記成人が空間の共有の状態にあるか否かについての評価結果が記憶される。
【０１０３】
図５に示すような親子グルーピングテーブル１２３には、複数の静止画像にわたって、上記子供と上記成人との間の距離が所定の距離Ｘ［ｍ］以下である連続回数が記憶される。その結果、図５に示すような親子グルーピングテーブル１２３には、上記子供と上記成人との間の関係の強度のスコアが記憶される。図５に示すような親子グルーピングテーブル１２３には、上記子供と上記成人との間の関係が「未判定」、「親子候補」、「親子認定」または「迷子候補」であることが記憶される。
【０１０４】
子供ステータス管理テーブル１２４は、画像から検出された子供の状況（ステータス）を管理する情報を示すテーブルである。図７は、記憶部１２０に記憶される子供ステータス管理テーブル１２４の一例を示す図である。図７に示すように、子供ステータス管理テーブル１２４は、「子供ＩＤ」、「ステータス」および「通知済み」の項目を含む。
【０１０５】
「子供ＩＤ」は、人物検出処理によって検出された子供を一意に識別する識別番号を示す。
【０１０６】
「ステータス」は、所定の基準に基づいて判定された子供の状況を示す。「ステータス」の内容としては、例えば、「判定中（ｊｕｄｇｉｎｇ）」、「監視中（ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ）」または「迷子（ｌｏｓｔ）」などが挙げられる。「判定中」は、画像における子供の状況が未判定であるステータスを示す。「監視中（ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ）」は、画像における子供の状況が迷子であるとは判定されておらず、画像における子供の状況を監視中であるステータスを示す。「迷子」は、画像における子供の状況が迷子であるステータスを示す。
【０１０７】
例えば、「ステータス」の初期設定は、「判定中」であってもよい。次に、ある子供についての親子グルーピングテーブル１２３の「親子判定ステータス」の少なくとも一つが「親子認定」である場合には、「ステータス」は、「判定中」から「監視中」に変更されるとしてもよい。一方、ある子供についての親子グルーピングテーブル１２３の「親子判定ステータス」の全てが「親子認定」ではない場合には、「ステータス」は、「判定中」に維持される。次に、ある子供についての親子グルーピングテーブル１２３の「親子判定ステータス」における「親子認定」の数が０である場合には、「ステータス」は、「監視中」から「迷子」に変更されるとしてもよい。一方、ある子供についての親子グルーピングテーブル１２３の「親子判定ステータス」における「親子認定」の数が０ではない場合には、「ステータス」は、「監視中」に維持される。次に、ある子供についての親子グルーピングテーブル１２３の「親子判定ステータス」の少なくとも一つが「親子認定」である場合には、「ステータス」は、「迷子」から「監視中」に変更されるとしてもよい。一方、ある子供についての親子グルーピングテーブル１２３の「親子判定ステータス」の全てが「親子認定」ではない場合には、「ステータス」は、「迷子」に維持される。
【０１０８】
「通知済み」は、「ステータス」が「迷子」である場合にアラート出力制御装置１００から端末装置２０へアラートを出力したか否かについての情報を示す。アラート出力制御装置１００から端末装置２０へアラートを出力した場合には、「通知済み」は「ＴＲＵＥ」である。アラート出力制御装置１００から端末装置２０へアラートを出力していない場合には、「通知済み」は「ＦＡＬＳＥ」である。例えば、「通知済み」が「ＴＲＵＥ」である場合には、「ステータス」が「迷子」から「監視中」に変更されるか否かが判定されるとしてもよい。例えば、「通知済み」が「ＦＡＬＳＥ」である場合には、アラート出力制御装置１００から端末装置２０へアラートを出力すると共に「通知済み」を「ＦＡＬＳＥ」から「ＴＲＵＥ」に変更するようにしてもよい。
【０１０９】
このように、図７に示すような子供ステータス管理テーブル１２４においては、「子供ＩＤ」で識別された子供の「ステータス」に関する情報が記憶される。図７に示すような子供ステータス管理テーブル１２４においては、「子供ＩＤ」で識別された子供の「ステータス」が「迷子」である場合に、アラート出力制御装置１００から端末装置２０へアラートを出力したか否かについての情報が記憶される。例えば、図７に示すように、子供ＩＤ「ｃ００００００１」で識別された子供のステータスが「迷子」であるので、アラート出力制御装置１００から端末装置２０へアラートを出力すると共に「通知済み」を「ＦＡＬＳＥ」から「ＴＲＵＥ」に変更するようにしてもよい。
【０１１０】
上記の実施例においては、制御部１１０で実行されるプログラムに用いられるデータがテーブル形式で記憶部１２０に格納される場合を例示したが、このようなデータは、ＸＭＬ（Extensible  Markup  Language）などのマークアップ言語によりタグ形式で記述されるデータであってもよいし、ＣＳＶ（Comma-Separated  Values）などのようにカンマや改行により記述されるデータであってもかまわない。
【０１１１】
［子供識別処理］
図８Ａおよび図８Ｂは、検出部１１２によって実行される子供識別処理の手順を示すフローチャートである。ここで、子供識別処理は、取得部１１１によって画像のフレームが取得される度に実行される。
【０１１２】
ステップＳ１０１において、検出部１１２は、取得部１１１によって取得された撮像画像について人物検出処理としての顔認識処理およびパターン認識処理を実行することによって子供のユーザＩＤ、年齢および身長のデータを取得する。
【０１１３】
ステップＳ１０２において、検出部１１２は、子供マスタテーブル１２１にユーザＩＤが登録されているか否かを判定する。子供マスタテーブル１２１にユーザＩＤが登録されている（ステップＳ１０２：Ｙｅｓ）場合には、検出部１１２は、図８Ｂに示すフローに進む。子供マスタテーブル１２１にユーザＩＤが登録されていない（ステップＳ１０２：Ｎｏ）場合には、検出部１１２は、ステップＳ１０３に進む。
【０１１４】
ステップＳ１０３において、検出部１１２は、ステップＳ１０１で検出された子供の年齢が１１歳以下であるか否かを判定する。子供の年齢が１１歳以下である（ステップＳ１０３：Ｙｅｓ）場合には、検出部１１２は、ステップＳ１０５に進む。子供の年齢が１１歳以下ではない（ステップＳ１０３：Ｎｏ）場合には、検出部１１２は、子供識別処理を終了する。子供の年齢に関するデータがない（ステップＳ１０２：データなし）場合には、検出部１１２は、ステップＳ１０４に進む。
【０１１５】
ステップＳ１０４において、検出部１１２は、ステップＳ１０１で検出された子供の身長が１５０ｃｍ未満であるか否かを判定する。子供の身長が１５０ｃｍ未満である（ステップＳ１０４：Ｙｅｓ）場合には、検出部１１２は、ステップＳ１０５に進む。子供の身長が１５０ｃｍ未満ではない（ステップＳ１０４：Ｎｏ）場合または子供の身長に関するデータがない（ステップＳ１０４：データなし）場合には、検出部１１２は、子供識別処理を終了する。
【０１１６】
ステップＳ１０５において、検出部１１２は、子供マスタテーブル１２１、親子グルーピングテーブル１２３および子供ステータス管理テーブル１２４にデータを登録する。なお、子供ステータス管理テーブル１２４のステータスには判定中を登録する。
【０１１７】
ステップＳ１０６において、検出部１１２は、子供の年齢および身長のデータを更新する。
【０１１８】
ステップＳ１０７において、検出部１１２は、子供の年齢が１１歳以下であるか否かを判定する。子供の年齢が１１歳以下である（ステップＳ１０７：Ｙｅｓ）または子供の年齢に関するデータがない（ステップＳ１０７：データなし）場合には、検出部１１２は、子供識別処理を終了する。子供の年齢が１１歳以下ではない（ステップＳ１０７：Ｎｏ）場合には、検出部１１２は、ステップＳ１０８に進む。
【０１１９】
ステップＳ１０８において、検出部１１２は、子供マスタテーブル１２１、親子グルーピングテーブル１２３および子供ステータス管理テーブル１２４からデータを削除する。
【０１２０】
なお、図８Ａおよび図８Ｂに示すフローチャートに記載された数値は、一例であり、適宜変更可能である。
【０１２１】
［親子関係強度評価処理］
図９は、判定部１１３によって実行される親子関係強度評価処理の手順を示すフローチャートである。ここで、親子関係強度評価処理は、子供についての取得部１１１によって取得された画像データが複数の静止画像のデータである場合には、子供についての静止画像ごとに実行される。
【０１２２】
ステップＳ２０１において、判定部１１３は、親子グルーピングテーブル１２３の親子判定ステータスが親子候補であるか否かを判定する。親子グルーピングテーブル１２３の親子判定ステータスが親子候補である（ステップＳ２０１：Ｙｅｓ）場合には、判定部１１３は、ステップＳ２０２に進む。親子グルーピングテーブル１２３の親子判定ステータスが親子候補ではない（ステップＳ２０１：Ｎｏ）場合には、判定部１１３は、親子関係強度評価処理を終了する。
【０１２３】
ステップＳ２０２において、判定部１１３は、子供および成人の両方が同じ入口から入店したか否か（認識項目２）を判定する。子供および成人の両方が同じ入口から入店した（ステップＳ２０２：Ｙｅｓ）場合には、判定部１１３は、ステップＳ２０３に進む。子供および成人の両方が同じ入口から入店したのではない（ステップＳ２０２：Ｎｏ）場合には、判定部１１３は、ステップＳ２０４に進む。
【０１２４】
ステップＳ２０３において、判定部１１３は、関係強度に５を加える。
【０１２５】
ステップＳ２０４において、判定部１１３は、子供および成人の両方が同じエレベータを利用したか否か（認識項目３）を判定する。子供および成人の両方が同じエレベータを利用した（ステップＳ２０４：Ｙｅｓ）場合には、判定部１１３は、ステップＳ２０５に進む。子供および成人の両方が同じエレベータを利用したのではない（ステップＳ２０４：Ｎｏ）場合には、判定部１１３は、ステップＳ２０６に進む。
【０１２６】
ステップＳ２０５において、判定部１１３は、関係強度に５を加える。
【０１２７】
ステップＳ２０６において、判定部１１３は、子供および成人が直接的な接触の状態にあるか否か（認識項目４）を判定する。子供および成人が直接的な接触の状態にある（ステップＳ２０６：Ｙｅｓ）場合には、判定部１１３は、ステップＳ２０７に進む。子供および成人が直接的な接触の状態にあるのではない（ステップＳ２０６：Ｎｏ）場合には、判定部１１３は、ステップＳ２０８に進む。
【０１２８】
ステップＳ２０７において、判定部１１３は、関係強度を増加させる。例えば、ステップＳ２０６において、直接的な接触の状態が握手である場合、判定部１１３は、関係強度に６を加える。例えば、ステップＳ２０６において、直接的な接触の状態が抱っこ／おんぶ/肩車である場合、判定部１１３は、関係強度に１０を加える。
【０１２９】
ステップＳ２０８において、判定部１１３は、子供および成人が間接的な接触の状態にあるか否か（認識項目５）を判定する。子供および成人が間接的な接触の状態にある（ステップＳ２０８：Ｙｅｓ）場合には、判定部１１３は、ステップＳ２０９に進む。子供および成人が間接的な接触の状態にあるのではない（ステップＳ２０８：Ｎｏ）場合には、判定部１１３は、ステップＳ２１０に進む。
【０１３０】
ステップＳ２０９において、判定部１１３は、関係強度に１０を加える。
【０１３１】
ステップＳ２１０において、判定部１１３は、子供および成人が空間の共有の状態にあるか否か（認識項目６）を判定する。子供および成人が空間の共有の状態にある（ステップＳ２１０：Ｙｅｓ）場合には、判定部１１３は、ステップＳ２１１に進む。子供および成人が空間の共有の状態にあるのではない（ステップＳ２１０：Ｎｏ）場合には、判定部１１３は、親子関係強度評価処理を終了する。
【０１３２】
ステップＳ２１１において、判定部１１３は、関係強度に１０を加える。
【０１３３】
なお、図９に示すフローチャートに記載された数値は、一例であり、適宜変更可能である。
【０１３４】
［親子グルーピングおよび迷子判定処理］
図１０は、判定部１１３によって実行される親子グルーピングおよび迷子判定処理の手順を示すフローチャートである。ここで、親子グルーピングおよび迷子判定処理は、子供についての取得部１１１によって取得された画像データが複数の静止画像のデータである場合には、子供についての静止画像ごとに実行される。なお、親子グルーピングテーブル１２３の親子判定ステータスの初期設定は、未判定である。
【０１３５】
ステップＳ３０１において、判定部１１３は、親子グルーピングテーブル１２３の親子判定ステータスが何であるかを判定する。親子グルーピングテーブル１２３の親子判定ステータスが未判定である（ステップＳ３０１：未判定）場合には、判定部１１３は、ステップＳ３０２に進む。親子グルーピングテーブル１２３の親子判定ステータスが親子候補である（ステップＳ３０１：親子候補）場合には、判定部１１３は、ステップＳ３０４に進む。親子グルーピングテーブル１２３の親子判定ステータスが親子認定である（ステップＳ３０１：親子認定）場合には、判定部１１３は、ステップＳ３０６に進む。親子グルーピングテーブル１２３の親子判定ステータスが迷子候補である（ステップＳ３０１：迷子候補）場合には、判定部１１３は、ステップＳ３０８に進む。
【０１３６】
ステップＳ３０２において、判定部１１３は、子供と成人との間の距離が所定の距離Ｘ［ｍ］以下である連続回数がＹ回以上であるか否かを判定する。子供と成人との間の距離が所定の距離Ｘ［ｍ］以下である連続回数がＹ回以上である（ステップＳ３０２：Ｙｅｓ）場合には、判定部１１３は、ステップ３０３に進む。子供と成人との間の距離が所定の距離Ｘ［ｍ］以下である連続回数がＹ回以上ではない（ステップＳ３０２：Ｎｏ）場合には、判定部１１３は、親子グルーピングおよび迷子判定処理を終了する。
【０１３７】
ステップＳ３０３において、判定部１１３は、親子グルーピングテーブル１２３の親子判定ステータスを未判定から親子候補に変更する。
【０１３８】
ステップＳ３０４において、判定部１１３は、関係強度がＷ以上であるか否かを判定する。関係強度がＷ以上である（ステップＳ３０４：Ｙｅｓ）場合には、判定部１１３は、ステップ３０５に進む。関係強度がＷ以上ではない（ステップＳ３０４：Ｎｏ）場合には、判定部１１３は、親子グルーピングおよび迷子判定処理を終了する。
【０１３９】
ステップＳ３０５において、判定部１１３は、親子グルーピングテーブル１２３の親子判定ステータスを親子候補から親子認定に変更する。
【０１４０】
ステップＳ３０６において、判定部１１３は、子供および成人の画像が同一のまたは隣接する撮像装置によって取得されたか否かを判定する。子供および成人の画像が同一のまたは隣接する撮像装置によって取得された（ステップＳ３０６：Ｙｅｓ）場合には、判定部１１３は、親子グルーピングおよび迷子判定処理を終了する。子供および成人の画像が同一のまたは隣接する撮像装置によって取得されたのではない（ステップＳ３０６：Ｎｏ）場合には、判定部１１３は、ステップ３０７に進む。
【０１４１】
ステップＳ３０７において、判定部１１３は、親子グルーピングテーブル１２３の親子判定ステータスを親子認定から迷子候補に変更する。
【０１４２】
ステップＳ３０８において、判定部１１３は、子供と成人との間の距離が所定の距離Ｘ［ｍ］以下である連続回数がＺ回以上であるか否かを判定する。子供と成人との間の距離が所定の距離Ｘ［ｍ］以下である連続回数がＺ回以上である（ステップＳ３０８：Ｙｅｓ）場合には、判定部１１３は、ステップ３０９に進む。子供と成人との間の距離が所定の距離Ｘ［ｍ］以下である連続回数がＺ回以上ではない（ステップＳ３０８：Ｎｏ）場合には、判定部１１３は、親子グルーピングおよび迷子判定処理を終了する。
【０１４３】
ステップＳ３０９において、判定部１１３は、親子グルーピングテーブル１２３の親子判定ステータスを迷子候補から親子認定に変更する。
【０１４４】
［アラート出力処理］
図１１は、出力部１１４によって実行されるアラート出力処理の手順を示すフローチャートである。ここで、アラート出力処理は、子供についての取得部１１１によって取得された画像データが複数の静止画像のデータである場合には、子供についての静止画像ごとに実行される。なお、子供ステータス管理テーブル１２４のステータスの初期設定は、判定中である。
【０１４５】
ステップＳ４０１において、出力部１１４は、子供ステータス管理テーブル１２４のステータスが何であるかを判定する。子供ステータス管理テーブル１２４のステータスが判定中である（ステップＳ４０１：判定中）場合には、出力部１１４は、ステップＳ４０２に進む。子供ステータス管理テーブル１２４のステータスが監視中である（ステップＳ４０１：監視中）場合には、出力部１１４は、ステップＳ４０４に進む。子供ステータス管理テーブル１２４のステータスが迷子である（ステップＳ４０１：迷子）場合には、出力部１１４は、ステップＳ４０６に進む。
【０１４６】
ステップＳ４０２において、出力部１１４は、ある子供についての親子グルーピングテーブル１２３の親子判定ステータスの少なくとも一つが親子認定であるか否かを判定する。ある子供についての親子グルーピングテーブル１２３の親子判定ステータスの少なくとも一つが親子認定である（ステップＳ４０２：Ｙｅｓ）場合には、出力部１１４は、ステップＳ４０３に進む。ある子供についての親子グルーピングテーブル１２３の親子判定ステータスの全てが親子認定ではない（ステップＳ４０２：Ｎｏ）場合には、出力部１１４は、アラート出力処理を終了する。
【０１４７】
ステップＳ４０３において、出力部１１４は、ステータスを判定中から監視中に変更する。
【０１４８】
ステップＳ４０４において、出力部１１４は、ある子供についての親子グルーピングテーブル１２３の親子判定ステータスにおける親子認定の数が０であるか否かを判定する。ある子供についての親子グルーピングテーブル１２３の親子判定ステータスにおける親子認定の数が０である（ステップＳ４０４：Ｙｅｓ）場合には、出力部１１４は、ステップＳ４０５に進む。ある子供についての親子グルーピングテーブル１２３の親子判定ステータスにおける親子認定の数が０ではない（ステップＳ４０４：Ｎｏ）場合には、出力部１１４は、アラート出力処理を終了する。
【０１４９】
ステップＳ４０５において、出力部１１４は、ステータスを監視中から迷子に変更する。
【０１５０】
ステップＳ４０６において、出力部１１４は、通知済みの内容が何であるかを判定する。通知済みの内容がＴＲＵＥである（ステップＳ４０６：ＴＲＵＥ）場合には、出力部１１４は、ステップＳ４０８に進む。通知済みの内容がＦＡＬＳＥである（ステップＳ４０６：ＦＡＬＳＥ）場合には、出力部１１４は、ステップＳ４０７に進む。
【０１５１】
ステップＳ４０７において、出力部１１４は、アラートを出力すると共に通知済みをＴＲＵＥに変更する。
【０１５２】
ステップＳ４０８において、出力部１１４は、ある子供についての親子グルーピングテーブル１２３の親子判定ステータスの少なくとも一つが親子認定であるか否かを判定する。ある子供についての親子グルーピングテーブル１２３の親子判定ステータスの少なくとも一つが親子認定である（ステップＳ４０８：Ｙｅｓ）場合には、出力部１１４は、ステップＳ４０９に進む。ある子供についての親子グルーピングテーブル１２３の親子判定ステータスの全てが親子認定ではない（ステップＳ４０８：Ｎｏ）場合には、出力部１１４は、アラート出力処理を終了する。
【０１５３】
ステップＳ４０９において、出力部１１４は、ステータスを迷子から監視中に変更する。
【０１５４】
［効果の一側面］
上述してきたように、アラート出力制御装置１００は、取得した撮像画像について人物検出処理を実行し、人物検出処理によって複数の人物が検出された場合に、検出した複数の人物の撮像画像における位置関係に応じて複数の人物の特徴量を互いに関連づけて記憶部１２０に記憶し、記憶部１２０に記憶した複数の人物の特徴量に対応する複数の人物が、離間した複数の撮像装置の撮像画像のそれぞれから検出された場合に、アラートを出力する。
【０１５５】
よって、アラート出力制御装置１００は、予め人物の情報の登録をすることなく、撮像装置１０から出力された画像データに基づいて、関係が判定された複数の人物がはぐれたことを判定することができる。すなわち、アラート出力制御装置１００は、予め人物の情報の登録をすることなく、撮像装置１０から出力された画像データに基づいて、一人の人物が別の人物、すなわち、同伴者とはぐれたことを判定することができる。例えば、アラート出力制御装置１００は、予め人物の情報の登録をすることなく、撮像装置１０から出力された画像データに基づいて、子供が迷子であることを判定することができる。
【０１５６】
また、アラート出力制御装置１００は、撮像装置１０から出力された画像データに基づいて、関係が判定された複数の人物がはぐれたことを自動的に判定することができる。よって、アラート出力制御装置１００は、関係が判定された複数の人物がはぐれたことをより短時間で判定することができる。
【０１５７】
さらに、アラート出力制御装置１００は、関係が判定された複数の人物がはぐれた場合に、端末装置２０のみへアラートを出力することができる。よって、アラート出力制御装置１００は、関係が判定された複数の人物がはぐれたことを特定の者のみに通知することができる。
【０１５８】
さらに、アラート出力制御装置１００は、事前に複数の人物に機器などを付与することなくノンウェアラブルで既存の設備である撮像装置１０から出力された画像データに基づいて、関係が判定された複数の人物がはぐれたことを判定することができる。よって、アラート出力制御装置１００は、関係が判定された複数の人物がはぐれたことをより簡便に判定することができる。
【０１５９】
なお、開示の装置に関する実施例について説明してきたが、本発明は、上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。
【０１６０】
［迷子の判定以外への適用］
上記の実施例では、アラート出力制御装置１００を迷子の検知に適用する場合を例示したが、アラート出力制御装置１００の適用の対象は、迷子の検知に限定されない。例えば、アラート出力制御装置１００を徘徊老人の検知に適用することも可能である。この場合には、ご老人および付添者のような同行者が、離間した複数の撮像装置の撮像画像のそれぞれから検出された場合に、アラート出力制御装置１００は、例えば、付添者のような同行者によって使用される端末装置２０にアラートを出力する。例えば、アラート出力制御装置１００をテロリストのような犯罪の対策に適用することも可能である。この場合には、通常の人物の集団の動線および容疑者である特定の人物または特定の人物の集団の動線が、離間した複数の撮像装置１０の撮像画像のそれぞれから検出された場合に、警備員によって使用される端末装置２０にアラートを出力する。
【０１６１】
［分散および統合］
また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されておらずともよい。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、取得部１１１、検出部１１２、判定部１１３または出力部１１４をアラート出力制御装置１００の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしてもよい。また、取得部１１１、検出部１１２、判定部１１３または出力部１１４を別の装置がそれぞれ有し、ネットワーク接続されて協働することで、上記のアラート出力制御装置１００の機能を実現するようにしてもよい。
【０１６２】
［アラート出力制御プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１２を用いて、上記の実施例と同様の機能を有するアラート出力制御プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。
【０１６３】
図１２は、実施例に係るアラート出力制御プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。図１２に示すように、コンピュータ２００は、操作部２１０ａと、スピーカ２１０ｂと、カメラ２１０ｃと、ディスプレイ２２０と、通信部２３０とを有する。さらに、このコンピュータ２００は、ＣＰＵ２５０と、ＲＯＭ２６０と、ＨＤＤ２７０と、ＲＡＭ２８０とを有する。これら２１０ａ〜２８０の各部はバス２４０を介して接続される。
【０１６４】
ＨＤＤ２７０には、図１２に示すように、上記の実施例で示した取得部１１１、検出部１１２、判定部１１３および出力部１１４と同様の機能を発揮するアラート出力制御プログラム２７０ａが記憶される。このアラート出力制御プログラム２７０ａは、図２に示した取得部１１１、検出部１１２、判定部１１３および出力部１１４の各構成要素と同様、統合又は分離してもかまわない。すなわち、ＨＤＤ２７０には、必ずしも上記の実施例で示した全てのデータが格納されずともよく、処理に用いるデータがＨＤＤ２７０に格納されればよい。
【０１６５】
このような環境の下、ＣＰＵ２５０は、ＨＤＤ２７０からアラート出力制御プログラム２７０ａを読み出した上でＲＡＭ２８０へ展開する。この結果、アラート出力制御プログラム２７０ａは、図１２に示すように、アラート出力制御プロセス２８０ａとして機能する。このアラート出力制御プロセス２８０ａは、ＲＡＭ２８０が有する記憶領域のうちアラート出力制御プロセス２８０ａに割り当てられた領域にＨＤＤ２７０から読み出した各種データを展開し、この展開した各種データを用いて各種の処理を実行する。例えば、アラート出力制御プロセス２８０ａが実行する処理の一例として、図８Ａ〜図１１に示す処理などが含まれる。なお、ＣＰＵ２５０では、必ずしも上記の実施例で示した全ての処理部が動作せずともよく、実行対象とする処理に対応する処理部が仮想的に実現されればよい。
【０１６６】
なお、上記のアラート出力制御プログラム２７０ａは、必ずしも最初からＨＤＤ２７０やＲＯＭ２６０に記憶されておらずともかまわない。例えば、コンピュータ２００に挿入されるフレキシブルディスク、いわゆるＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」にアラート出力制御プログラム２７０ａを記憶させる。そして、コンピュータ２００がこれらの可搬用の物理媒体からアラート出力制御プログラム２７０ａを取得して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ２００に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置などにアラート出力制御プログラム２７０ａを記憶させておき、コンピュータ２００がこれらからアラート出力制御プログラム２７０ａを取得して実行するようにしてもよい。
【０１６７】
以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１６８】
（付記１）取得した撮像画像について人物検出処理を実行し、
前記人物検出処理によって複数の人物が検出された場合に、検出した前記複数の人物の前記撮像画像における位置関係に応じて前記複数の人物の特徴量を互いに関連づけて記憶部に記憶し、
前記記憶部に記憶した前記複数の人物の特徴量に対応する複数の人物が、離間した複数の撮像装置の撮像画像のそれぞれから検出された場合に、アラートを出力する、
処理をコンピュータに実行させるアラート出力制御プログラムを記憶したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１６９】
（付記２）前記位置関係は、前記撮像画像の前記複数の人物の身体の一部に対応する領域同士が接触する位置関係である、
ことを特徴とする付記１に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１７０】
（付記３）前記位置関係は、前記撮像画像に含まれる前記複数の人物に対応する領域のそれぞれが、前記撮像画像に含まれる隣接する席に対応する部分に位置する位置関係である、
ことを特徴とする付記１に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１７１】
（付記４）前記位置関係は、前記撮像画像に含まれる前記複数の人物に対応する領域のそれぞれが、前記撮像画像に含まれる一のテーブルに対応する部分に位置する位置関係である、
ことを特徴とする付記１に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１７２】
（付記５）前記位置関係は、前記撮像画像に含まれる前記複数の人物に対応する領域が前記撮像画像に含まれる物体に対応する領域を介して間接的に接触する位置関係である、
ことを特徴とする付記１に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１７３】
（付記６）前記出力する処理は、前記撮像画像に含まれる前記複数の人物のうちいずれかの人物により使用される端末装置、または、前記撮像装置が設置された施設の内部または外部に設置される端末装置もしくは前記施設に所属する人員により使用される端末装置を出力先として前記アラートを出力する、
ことを特徴とする付記１〜５のいずれか一つに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１７４】
（付記７）コンピュータにより実行されるアラート出力制御方法であって、
前記コンピュータが、
取得した撮像画像について人物検出処理を実行し、
前記人物検出処理によって複数の人物が検出された場合に、検出した前記複数の人物の前記撮像画像における位置関係に応じて前記複数の人物の特徴量を互いに関連づけて記憶部に記憶し、
前記記憶部に記憶した前記複数の人物の特徴量に対応する複数の人物が、離間した複数の撮像装置の撮像画像のそれぞれから検出された場合に、アラートを出力する、
ことを特徴とするアラート出力制御方法。
【０１７５】
（付記８）前記位置関係は、前記撮像画像の前記複数の人物の身体の一部に対応する領域同士が接触する位置関係である、
ことを特徴とする付記７に記載のアラート出力制御方法。
【０１７６】
（付記９）前記位置関係は、前記撮像画像に含まれる前記複数の人物に対応する領域のそれぞれが、前記撮像画像に含まれる隣接する席に対応する部分に位置する位置関係である、
ことを特徴とする付記７に記載のアラート出力制御方法。
【０１７７】
（付記１０）前記位置関係は、前記撮像画像に含まれる前記複数の人物に対応する領域のそれぞれが、前記撮像画像に含まれる一のテーブルに対応する部分に位置する位置関係である、
ことを特徴とする付記７に記載のアラート出力制御方法。
【０１７８】
（付記１１）前記位置関係は、前記撮像画像に含まれる前記複数の人物に対応する領域が前記撮像画像に含まれる物体に対応する領域を介して間接的に接触する位置関係である、
ことを特徴とする付記７に記載のアラート出力制御方法。
【０１７９】
（付記１２）前記出力する処理は、前記撮像画像に含まれる前記複数の人物のうちいずれかの人物により使用される端末装置、または、前記撮像装置が設置された施設の内部または外部に設置される端末装置もしくは前記施設に所属する人員により使用される端末装置を出力先として前記アラートを出力する、
ことを特徴とする付記７〜１１のいずれか一つに記載のアラート出力制御方法。
【０１８０】
（付記１３）取得した撮像画像について人物検出処理を実行する検出部と、
前記人物検出処理によって複数の人物が検出された場合に、検出した前記複数の人物の前記撮像画像における位置関係に応じて前記複数の人物の特徴量を互いに関連づけて記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶した前記複数の人物の特徴量に対応する複数の人物が、離間した複数の撮像装置の撮像画像のそれぞれから検出された場合に、アラートを出力する出力部と、
を有することを特徴とするアラート出力制御装置。
【０１８１】
（付記１４）前記位置関係は、前記撮像画像の前記複数の人物の身体の一部に対応する領域同士が接触する位置関係である、
ことを特徴とする付記１３に記載のアラート出力制御装置。
【０１８２】
（付記１５）前記位置関係は、前記撮像画像に含まれる前記複数の人物に対応する領域のそれぞれが、前記撮像画像に含まれる隣接する席に対応する部分に位置する位置関係である、
ことを特徴とする付記１３に記載のアラート出力制御装置。
【０１８３】
（付記１６）前記位置関係は、前記撮像画像に含まれる前記複数の人物に対応する領域のそれぞれが、前記撮像画像に含まれる一のテーブルに対応する部分に位置する位置関係である、
ことを特徴とする付記１３に記載のアラート出力制御装置。
【０１８４】
（付記１７）前記位置関係は、前記撮像画像に含まれる前記複数の人物に対応する領域が前記撮像画像に含まれる物体に対応する領域を介して間接的に接触する位置関係である、
ことを特徴とする付記１３に記載のアラート出力制御装置。
【０１８５】
（付記１８）前記出力部は、前記撮像画像に含まれる前記複数の人物のうちいずれかの人物により使用される端末装置、または、前記撮像装置が設置された施設の内部または外部に設置される端末装置もしくは前記施設に所属する人員により使用される端末装置を出力先として前記アラートを出力する、
ことを特徴とする付記１３〜１７のいずれか一つに記載のアラート出力制御装置。
【符号の説明】
【０１８６】
１  アラート出力制御システム
１０  撮像装置
２０  端末装置
１００  アラート出力制御装置
１１０  制御部
１１１  取得部
１１２  検出部
１１３  判定部
１１４  出力部
１２０  記憶部
１２１  子供マスタテーブル
１２２  保護者マスタテーブル
１２３  親子グルーピングテーブル
１２４  子供ステータス管理テーブル
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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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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【図６Ａ】
2018201176.tif 000009
【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図６Ｄ】
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【図６Ｅ】
2018201176.tif 000013
【図７】
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【図８Ａ】
2018201176.tif 000015
【図８Ｂ】
2018201176.tif 000016
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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