(57)【要約】【課題】、監視エリア内において適切に不審者を特定することのできる不審者監視装置を提供する。【解決手段】不審者監視装置１０であって、監視エリア内の人物を識別する人物識別情報と、人物の信頼度とを対応付けて記憶し、さらに複数の人物間の関連性を示す関連情報を記憶する記憶部１０２と、対象人物の信頼度を推定する信頼度推定部１０８と、対象人物に関連付けられている関連人物を特定する関連人物特定部１１０と、対象人物の信頼度に基づいて、関連人物の信頼度を算出する信頼度算出部１１２と、対象人物の信頼度を信頼度推定部１０８により推定された信頼度に更新し、関連人物の信頼度を信頼度算出部１１２により算出された信頼度に更新する信頼度更新部１１４と、記憶部１０２において人物識別情報に対応付けられている信頼度が閾値未満である場合に、不審者であると判定する不審者判定部１１６とを備えた。【選択図】図１
2011081735.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視エリア内の人物を識別する人物識別情報と、前記人物の信頼度とを対応付けて記憶し、さらに複数の人物間の関連性を示す関連情報を記憶する記憶部と、
外部センサの検出結果に基づいて、所定の対象人物の信頼度を推定する信頼度推定部と、
前記関連情報において前記対象人物に関連付けられている関連人物を特定する関連人物特定部と、
前記信頼度推定部により推定された前記対象人物の前記信頼度に基づいて、前記関連人物の信頼度を算出する信頼度算出部と、
前記信頼度推定部により前記対象人物の前記信頼度が推定された場合に、前記記憶部に記憶されている前記対象人物の信頼度を前記信頼度推定部により推定された前記信頼度に更新し、前記記憶部に記憶されている前記関連人物の信頼度を前記信頼度算出部により算出された前記信頼度に更新する信頼度更新部と、
前記記憶部において前記人物識別情報に対応付けられている前記信頼度と予め定められた閾値とを比較し、前記信頼度が前記閾値未満である場合に、前記人物識別情報により識別される人物を不審者であると判定する不審者判定部と、
前記不審者判定部により不審者であると判定された場合に、不審者が侵入した可能性がある旨を出力する出力部と
を備えたことを特徴とする不審者監視装置。
【請求項２】
前記不審者判定部は、前記信頼度が更新される度に、前記信頼度と前記閾値を比較することを特徴とする請求項１に記載の不審者監視装置。
【請求項３】
外部センサの検出結果に基づいて、複数の人物間の関連性を推定する関連性推定部と、
前記関連性推定部により複数の人物間の関連性が推定された場合に、前記記憶部に記憶されている前記関連情報を、前記関連性推定部による推定結果に基づいて更新する関連性更新部と
をさらに備え、
前記信頼度算出部は、更新後の前記関連性に基づいて、前記複数の人物の信頼度および前記複数の人物それぞれの関連人物の信頼度を算出することを特徴とする請求項１または２に記載の不審者監視装置。
【請求項４】
前記外部センサが前記監視エリアにおいて新たな人物を検出した場合に、前記記憶部に前記新たな人物を識別する前記人物識別情報を登録する人物登録部をさらに備えたことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の不審者監視装置。
【請求項５】
前記関連情報は、複数の人物間の関連の程度を示す関連度をさらに含み、
前記信頼度算出部は、さらに、複数の人物間の前記関連度に基づいて、前記信頼度を算出することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の不審者監視装置。
【請求項６】
前記信頼度更新部は、さらに前記信頼度の更新後に経過した時間に応じて、前記信頼度を更新することを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の不審者監視装置。
【請求項７】
前記信頼度推定部は、認証装置によって得られた前記対象人物の認証結果に基づいて、前記対象人物の信頼度を推定することを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の不審者監視装置。
【請求項８】
前記信頼度推定部は、外部センサによって得られた前記対象人物の移動履歴に基づいて、前記対象人物の信頼度を推定することを特徴とする請求項１から７のいずれか一項に記載の不審者監視装置。
【請求項９】
不審者監視装置で実行される不審者監視方法であって、
前記不審者監視装置は、監視エリア内の人物を識別する人物識別情報と、前記人物の信頼度とを対応付けて記憶し、さらに複数の人物間の関連性を示す関連情報を記憶する記憶部を備え、
外部センサの検出結果に基づいて、所定の対象人物の信頼度を推定する信頼度推定ステップと、
前記関連情報において前記対象人物に関連付けられている関連人物を特定する関連人物特定ステップと、
前記信頼度推定ステップで推定された前記対象人物の前記信頼度に基づいて、前記関連人物の信頼度を算出する信頼度算出ステップと、
前記信頼度推定ステップで前記対象人物の前記信頼度が推定された場合に、前記記憶部に記憶されている前記対象人物の信頼度を前記信頼度推定ステップで推定された前記信頼度に更新し、前記記憶部に記憶されている前記関連人物の信頼度を前記信頼度算出ステップで算出された前記信頼度に更新する信頼度更新ステップと、
前記記憶部において前記人物識別情報に対応付けられている前記信頼度と予め定められた閾値とを比較し、前記信頼度が前記閾値未満である場合に、前記人物識別情報により識別される人物を不審者であると判定する不審者判定ステップと、
前記不審者判定部により不審者であると判定された場合に、不審者が侵入した可能性がある旨を出力する出力ステップと
を有することを特徴とする不審者監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、監視エリア内の不審者を監視する不審者監視装置および不審者監視方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、監視エリア内に不審者が侵入するのを防止すべく、監視エリアの入り口にセキュリティゲートなどを設けている。しかし、入室権限を有する者に続いて不法に入室するいわゆる共連れや、窓などセキュリティゲートの設けられていない場所からの侵入なども想定され、セキュリティゲートだけでは十分とはいえない。
【０００３】
この問題を解決するためには、監視エリアの入り口だけでなく、エリア内のすべての人物を認証する必要がある。このような技術として、例えばユーザの行動パターンから異常行動を検出することにより、不審者を検出する装置が知られている（例えば、特許文献１、２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−６５５７２号公報
【特許文献２】特開２００４−３２８６２２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、入室権限があることが認証されていないものの、積極的に不審者であると判定することも困難な人物についての判断は難しく、監視エリア内の人物を適切に評価することは困難であった。
【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、監視エリア内において適切に不審者を特定することのできる不審者監視装置および不審者監視方法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】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、不審者監視装置であって、監視エリア内の人物を識別する人物識別情報と、前記人物の信頼度とを対応付けて記憶し、さらに複数の人物間の関連性を示す関連情報を記憶する記憶部と、外部センサの検出結果に基づいて、所定の対象人物の信頼度を推定する信頼度推定部と、前記関連情報において前記対象人物に関連付けられている関連人物を特定する関連人物特定部と、前記信頼度推定部により推定された前記対象人物の前記信頼度に基づいて、前記関連人物の信頼度を算出する信頼度算出部と、前記信頼度推定部により前記対象人物の前記信頼度が推定された場合に、前記記憶部に記憶されている前記対象人物の信頼度を前記信頼度推定部により推定された前記信頼度に更新し、前記記憶部に記憶されている前記関連人物の信頼度を前記信頼度算出部により算出された前記信頼度に更新する信頼度更新部と、前記記憶部において前記人物識別情報に対応付けられている前記信頼度と予め定められた閾値とを比較し、前記信頼度が前記閾値未満である場合に、前記人物識別情報により識別される人物を不審者であると判定する不審者判定部と、前記不審者判定部により不審者であると判定された場合に、不審者が侵入した可能性がある旨を出力する出力部とを備えたことを特徴とする。
【０００８】
本発明の他の形態は、不審者監視装置で実行される不審者監視方法であって、前記不審者監視装置は、監視エリア内の人物を識別する人物識別情報と、前記人物の信頼度とを対応付けて記憶し、さらに複数の人物間の関連性を示す関連情報を記憶する記憶部を備え、外部センサの検出結果に基づいて、所定の対象人物の信頼度を推定する信頼度推定ステップと、前記関連情報において前記対象人物に関連付けられている関連人物を特定する関連人物特定ステップと、前記信頼度推定ステップで推定された前記対象人物の前記信頼度に基づいて、前記関連人物の信頼度を算出する信頼度算出ステップと、前記信頼度推定ステップで前記対象人物の前記信頼度が推定された場合に、前記記憶部に記憶されている前記対象人物の信頼度を前記信頼度推定ステップで推定された前記信頼度に更新し、前記記憶部に記憶されている前記関連人物の信頼度を前記信頼度算出ステップで算出された前記信頼度に更新する信頼度更新ステップと、前記記憶部において前記人物識別情報に対応付けられている前記信頼度と予め定められた閾値とを比較し、前記信頼度が前記閾値未満である場合に、前記人物識別情報により識別される人物を不審者であると判定する不審者判定ステップと、前記不審者判定部により不審者であると判定された場合に、不審者が侵入した可能性がある旨を出力する出力ステップとを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、監視エリア内において適切に不審者以外の人物を不審者と誤検知することを抑制できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、本発明の第１の実施の形態にかかる不審者監視システム１の全体構成を示す図である。
【図２】図２は、記憶部１０２のデータ構成を示す図である。
【図３】図３は、関連度テーブルのデータ構成を示す図である。
【図４】図４は、関連人物特定部１１０の処理を説明するための図である。
【図５】図５は、不審者監視処理を示すフローチャートである。
【図６】図６は、新たな信頼度が推定された場合の処理を示すフローチャートである。
【図７】図７は、新たな信頼度が推定された場合の処理を説明するための図である。
【図８】図８は、新たに関連性等が推定された場合の処理を示すフローチャートである。
【図９】図９は、新たな関連性等が推定された場合の処理を説明するための図である。
【図１０】図１０は、信頼度が更新される処理を具体的に説明するための図である。
【図１１】図１１は、信頼度が更新される処理を具体的に説明するための図である。
【図１２】図１２は、信頼度が更新される処理を具体的に説明するための図である。
【図１３】図１３は、信頼度が更新される処理を具体的に説明するための図である。
【図１４】図１４は、信頼度が更新される処理を具体的に説明するための図である。
【図１５】図１５は、信頼度が更新される処理を具体的に説明するための図である。
【図１６】図１６は、信頼度が更新される処理を具体的に説明するための図である。
【図１７】図１７は、信頼度が更新される処理を具体的に説明するための図である。
【図１８】図１８は、信頼度が更新される処理を具体的に説明するための図である。
【図１９】図１９は、信頼度が更新される処理を具体的に説明するための図である。
【図２０】図２０は、信頼度が更新される処理を具体的に説明するための図である。
【図２１】図２１は、信頼度が更新される処理を具体的に説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる不審者監視装置および不審者監視方法の最良な実施の形態を詳細に説明する。
【００１２】
図１は、本発明の実施の形態にかかる不審者監視システム１の全体構成を示す図である。不審者監視システム１は、レーザ距離計２と、カメラ３と、認証装置４と、不審者監視装置１０とを備えている。これらの装置は、ネットワーク５を介して接続されている。認証装置４は、不審者の侵入を監視する監視エリアの出入口に設置されている。認証装置４は、例えばＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）により社員証などのＩＣチップの情報を読み取る認証装置である。
【００１３】
他の例としては、認証装置４は、カメラであって、人物の顔画像を撮影し、予め登録されている顔画像とのマッチングにより人物を認証する顔認証装置であってもよい。このように、認証装置４は、人物の認証を行うことができればよく、実施の形態に限定されるものではない。
【００１４】
外部センサとしてのレーザ距離計２およびカメラ３は、監視エリア内に設置されている。レーザ距離計２およびカメラ３は、それぞれ監視エリア内に少なくとも１台設置されており、監視エリア内の人物の位置を検出する。さらに、レーザ距離計２およびカメラ３は、各人物を追跡することにより、複数の人物を識別し、各人物の移動経路、移動速度等を検出する。
【００１５】
不審者監視装置１０は、人物登録部１００と、記憶部１０２と、関連性推定部１０４と、関連情報更新部１０６と、信頼度推定部１０８と、関連人物特定部１１０と、信頼度算出部１１２と、信頼度更新部１１４と、不審者判定部１１６と、出力部１１８とを備えている。
【００１６】
人物登録部１００は、レーザ距離計２またはカメラ３が監視エリア内に人物を検出した場合に、検出した人物に対し人物を識別する人物ＩＤを割り当て、人物ＩＤを記憶部１０２に記憶する。
【００１７】
図２は、記憶部１０２のデータ構成を示す図である。記憶部１０２は、人物ＩＤと、信頼度と、関連情報とを対応付けて記憶している。レーザ距離計２等により新たな人物が検出されると、この人物に対する行が新たに作成され、人物ＩＤが登録される。なお、人物ＩＤは、人物登録部１００による登録順の連番であってもよい。信頼度は、監視エリアに立ち入る権限を有する人物である確からしさを示す値である。信頼度は、０から１００の値をとり、値が高いほど信頼度が高い。信頼度はデフォルト値として５０が設定されており、新たに記憶部１０２に登録される人物の信頼度は５０に設定される。また、認証装置４による認証が成功した場合には、立ち入り権限を有する人物であるため信頼度は１００に設定される。
【００１８】
関連情報は、複数の人物間の関連性を示す情報である。例えば、人物Ｐ１と、人物Ｐ２が挨拶を交わした場合には、人物Ｐ１と人物Ｐ２は関連性があることがわかる。この場合には、人物Ｐ１の人物ＩＤに対応付けて、関連情報として人物Ｐ１と関連性を有する人物Ｐ２の人物ＩＤが記憶部１０２に記憶される。同様に、人物Ｐ２の人物ＩＤに対応付けて、関連情報として人物Ｐ２と関連性を有する人物Ｐ１の人物ＩＤが記憶される。
【００１９】
関連情報は関連性のほか、関連の程度を示す関連度を含んでいる。関連度は、例えば、挨拶を交わした場合には、０．５、所定の距離範囲内に存在する場合に０．１というように、人物間の接触の程度に応じて定まる値であり、０から１の範囲の値である。人物Ｐ１と人物Ｐ２に関連性があり、関連度が０．５である場合には、図２に示すように、人物Ｐ１の人物ＩＤに対応付けて、人物Ｐ２との関連度０．５が記憶される。同様に、人物Ｐ２の人物ＩＤに対応付けて、人物Ｐ１との関連度０．５が記憶される。すなわち人物間の関連情報とは、重み付き無向グラフとして表現される。
【００２０】
なお、本実施の形態においては、各人物に関する関連情報が、各人物の人物ＩＤに対応付けて記憶部１０２に記憶されるが、関連情報は、人物間の関連性および関連度を示す情報であればよく、図２に示す人物ＩＤと信頼度とを対応付けたテーブルとは独立した情報として記憶部１０２に記憶されてもよい。この場合、関連情報には、関連性を有する複数の人物の人物ＩＤと、その関連度とが含まれていればよい。
【００２１】
関連性推定部１０４は、レーザ距離計２またはカメラ３の検出結果に基づいて、複数の人物間の関連性および関連度のうち少なくとも一方を推定する。具体的には関連性推定部１０４は、レーザ距離計２またはカメラ３の検出結果から所定のインタラクションを検出する。ここで、インタラクションとは、レーザ距離計２またはカメラ３の検出結果から推定される複数の人物間の交流内容である。インタラクションとしては例えば、挨拶を交わしている、会話をしている、視界に入っている、近くに存在するなどがある。関連性推定部１０４はさらに、図３に示す関連度テーブルを有しており、関連度テーブルを参照し、検出したインタラクションに基づいて関連度を推定する。関連度テーブルにおいては、インタラクションと関連度とが対応付けられている。また、インタラクションの回数や時間に応じて関連度を推定してもよい。
【００２２】
例えば、レーザ距離計２およびカメラ３による複数の人物の移動経路から、複数の人物が同じ向きに揃って移動していることを検出したとする。この場合、会話をしていると推定される。したがって、この複数の人物は、同僚など比較的親しい間柄であることがわかる。このインタラクションは、図３に示す関連度テーブルに示されているので、関連性推定部１０４は、関連性ありと推定する。さらに、この場合関連度は、関連度テーブルにおいてこのインタラクションに対応付けられている０．７と推定する。このように、複数の人物が同じ向きに揃って移動しているというインタラクションに対しては、比較的高い関連度が設定されている。
【００２３】
図３に示すように、上記以外に、一定時間以上向かい合っているというインタラクションがある。この場合には、挨拶を交わしているか、または会話をしていることが推定される。そこで、この場合にも関連性ありと推定する。さらに、関連度は０．５と推定する。
【００２４】
なお、複数の人物が向かい合っているか否かは、例えばカメラ３による顔画像の撮影結果に基づいて検出する。また、他の例としては、それまでの移動経路から進行方向に人物の顔があると推定してもよい。
【００２５】
これ以外にも、視界に入る、規定距離内に存在するなどのインタラクションが設定されている。視界に入っているか否かは、人物の顔の向きを特定し、人物の視野角を例えば１００°と仮定する。そして、人物から所定の距離内であって、視野角の範囲内の領域を視界範囲として設定する。そして、視界範囲に人物が入っている場合に、視界に入っていると判定する。
【００２６】
関連情報更新部１０６は、関連性推定部１０４により複数の人物間の関連性および関連度が推定された場合に、推定された関連性および関連度を関連情報として記憶部１０２に記憶する。なお、記憶部１０２にすでに関連性推定の対象となった人物の関連情報が記憶されている場合には、関連性推定部１０４により新たに推定された関連性および関連度に基づいて、記憶部１０２の関連情報を更新する。
【００２７】
関連情報更新部１０６は、さらに、人物が検出される場所の属性や混雑度、接触した人物の属性などに応じて関連情報を更新してもよい。例えば、建物のエントランスにおいて、動線付近の場合は無関係な人物同士が同じ方向に揃って移動することも十分あり得る。そこでこの場合には、同じ向きに揃って移動した場合の関連度を０．５など通常より低めに推定することとしてもよい。
【００２８】
また、混雑した状況では、無関係な人物が接近した後、しばらくその状況が続くことも十分あり得る。これは移動する場合でも待ち合わせの場合でも起こりうることである。そこで、このような状況においては、関連度を低めに推定することとしてもよい。
【００２９】
また、属性が推定されている人物との接触の場合は、その人物の属性により関連度を異ならせても良い。例えば、特定されている人物の側が受付係や案内係であれば、接近や会話があったとしても、関連度としては低く推定する。また、特定されている人物の側が警備担当者などであれば、警備担当者は接触した相手が不審人物か否かの確認を行っていることから、関連度を通常より高めに設定してもよい。
【００３０】
信頼度推定部１０８は、認証装置４による認証結果等に基づいて、人物の信頼度を推定する。例えば、認証装置４による認証に成功した場合には、信頼度を１００と推定する。
【００３１】
信頼度推定部１０８は、これ以外にも複数の条件にしたがい信頼度を推定してもよい。例えば、レーザ距離計２およびカメラ３の検出結果から対象となる対象人物の移動経路を特定し、移動経路が予め登録されている一般的な移動経路から離れている場合には、人が少ない場所や他の人と異なる場所に向かっていると推定されることから、比較的低い信頼度を推定する。このように、移動履歴に基づいて信頼度を推定する。
【００３２】
さらに、カメラ３による撮影結果として得られた人物の容姿から信頼度を推定する。具体的には、一般的な服装を予め学習しておき、撮影により得られた容姿がこれと異なる人物を検出した場合に、この人物に対し低い信頼度を推定する。これにより、例えば、マスクやサングラスで顔を隠している、夏にコートを着ているなど不審な人物に対し低い信頼度を推定することができる。
【００３３】
さらに、他の例としては、信頼度推定部１０８は、カメラ３による撮影結果などから得られた人物の挙動に基づいて、信頼度を推定してもよい。具体的には、一般的な挙動を予め学習しておき、撮影結果等から得られた人物の挙動がこれと異なる場合に、この人物に対し低い信頼度を推定する。これにより、例えば、監視カメラを確認する、物を置いていったなど不審な行動をとっている人物に対し低い信頼度を推定することができる。
【００３４】
関連人物特定部１１０は、信頼度推定部１０８により所定の人物（以下、対象人物と称する）の信頼度が推定されると、記憶部１０２の関連情報において対象人物と関連性を有する人物（以下、関連人物と称する）を特定する。さらに、関連人物特定部１１０は、関連情報更新部１０６により関連情報が更新されると、更新された関連情報において関連性を有する人物、すなわち更新対象となった人物（対象人物）の関連人物を特定する。
【００３５】
図４は、関連人物特定部１１０の処理を説明するための図である。図４に示すように、例えば、人物Ｐ１と人物Ｐ２とが関連性を有する場合に、人物Ｐ１の信頼度が推定されると、関連人物特定部１１０は、人物Ｐ２を対象人物Ｐ１の関連人物として特定する。関連人物特定部１１０は、人物Ｐ２の関連情報を参照し、人物Ｐ３が人物Ｐ２と関連性を有する場合には、さらに人物Ｐ３を人物Ｐ１の関連人物として特定する。このように、関連人物特定部１１０は、対象人物と直接関連性を有する人物だけでなく、関連人物と関連人物の関連性により間接的に対象人物と関連性を有する人物も関連人物として特定する。
【００３６】
なお、関連人物を介して間接的に関連性を有する人物については、そのリンク数を予め設定しておき、対象人物から例えば３人まで（３リンク）を関連人物として特定することとする。これにより、対象人物と実質的に関連性の低い人物を関連人物として特定するのを避けることができる。
【００３７】
関連人物特定部１１０はまた、人物Ｐ１と人物Ｐ２の関連情報が更新された場合および人物Ｐ１と人物Ｐ２の関連情報が新たに作成された場合には、人物Ｐ１および人物Ｐ２をそれぞれ対象人物、２人の対象人物それぞれと関連性を有する人物を関連人物として特定する。
【００３８】
信頼度算出部１１２は、信頼度推定部１０８により信頼度が推定され、関連人物特定部１１０により関連人物が特定された場合には、信頼度推定部１０８により推定された対象人物Ｐｊの新たな信頼度Ｓｊ’と、関連人物特定部１１０により特定された各関連人物Ｐｉと対象人物の間の関連度Ｒｉｊに基づいて、（式１）により各関連人物の新たな信頼度Ｓｉ’を算出する。
Ｓｉ’＝Ｓｉ＋Ｒｉｊ×（Ｓｊ’−Ｓｊ）      ・・・（式１）
【００３９】
なお、対象人物と、２以上のリンクで結ばれた人物間の関連度は、人物間を結ぶ各リンクの関連度の積とする。すなわち、図４に示す人物Ｐ１と人物Ｐ３の間の関連度は、Ｒ１２×Ｒ２３となる。
【００４０】
関連人物の新たな信頼度は、対象人物の信頼度の推定前後の変化量と、対象人物と関連人物の信頼度に基づいて定まる値であればよく、その算出方法は、（式１）に限定されるものではない。
【００４１】
信頼度算出部１１２はまた、関連情報更新部１０６により関連情報が更新された場合には、更新後の関連情報に示される関連度Ｒｉｊ’に基づいて、（式２）により、関連性を有する対象人物Ｐｉの新たな信頼度Ｓｉ’を算出する。
Ｓｉ’＝Ｓｉ＋Ｒｉｊ’×（Ｓｊ−Ｓｉ）      ・・・（式２）
ここで、ＳｉおよびＳｊは、関連情報の更新前の対象人物ＰｉおよびＰｊの信頼度である。
【００４２】
なお、対象人物の新たな信頼度は、関連情報更新後の関連度と、関連情報に示される対象人物の信頼度に基づいて定まる値であればよく、その算出方法は、（式２）に限定されるものではない。
【００４３】
信頼度算出部１１２は、関連情報更新部１０６により関連情報が更新された場合には、さらに（式２）により得られた対象人物の新たな信頼度を用いて、（式１）により、関連情報にかかる対象人物についての関連人物に対する信頼度を算出する。
【００４４】
信頼度更新部１１４は、信頼度推定部１０８により信頼度が推定された場合に、記憶部１０２に記憶されている対象人物の信頼度を信頼度推定部１０８により推定された信頼度に更新する。また、関連人物の信頼度を信頼度算出部１１２により算出された信頼度に更新する。信頼度更新部１１４は、また関連情報更新部１０６により記憶部１０２の関連情報が更新された場合には、更新後の関連情報における対象人物および関連人物の信頼度を信頼度算出部１１２により算出された信頼度に更新する。信頼度更新部１１４はさらに、前回の更新から予め定められた一定期間が経過すると信頼度を更新する。具体的には、信頼度の値を一定量減ずる。
【００４５】
不審者判定部１１６は、記憶部１０２の更新がなされる度に、各人物の信頼度と予め定められた閾値とを比較し、信頼度が閾値以下である場合には、不審者であると判定する。出力部１１８は、不審者判定部１１６が所定の人物を不審者であると判定した場合に、不審者が侵入している可能性がある旨を出力する。具体的には、表示画面にその旨を表示してもよく、また音声出力してもよい。また、不審者監視装置１０が監視センタ等とネットワーク５を介して接続している場合には、監視センタにその旨を通知してもよい。
【００４６】
図５は、不審者監視処理を示すフローチャートである。信頼度更新部１１４により信頼度が更新されると（ステップＳ１００，Ｙｅｓ）、不審者判定部１１６は、更新後の信頼度と閾値とを比較し、更新後の信頼度が閾値未満である場合には（ステップＳ１０２，Ｙｅｓ）、出力部１１８は、不審者が侵入した可能性がある旨を示す警告を出力する（ステップＳ１０４）。更新後の信頼度が閾値以上である場合には（ステップＳ１０２，Ｎｏ）、出力部１１８による出力は行われずに処理は終了する。
【００４７】
ステップＳ１００において信頼度が更新される場合としては、信頼度推定部１０８により新たに信頼度が推定された場合、関連性推定部１０４により新たな関連性および新たな関連度のうち少なくとも一方が推定された場合、および前回の信頼度の更新から一定期間が経過した場合の３つの場合がある。以下、新たな信頼度が推定された場合および新たな関連性等が推定された場合に信頼度が更新されるまでの処理について説明する。
【００４８】
図６は、新たな信頼度が推定された場合の処理を示すフローチャートである。信頼度推定部１０８により新たな信頼度が推定されると（ステップＳ２００）、関連人物特定部１１０は、記憶部１０２を参照し、信頼度推定部１０８により信頼度が推定された対象人物に対する関連人物を特定する（ステップＳ２０２）。次に、信頼度算出部１１２は、信頼度推定部１０８により新たに推定された対象人物の信頼度に基づいて、関連人物特定部１１０により特定された関連人物の信頼度を算出する（ステップＳ２０４）。次に、信頼度更新部１１４は、対象人物の信頼度を信頼度推定部１０８により推定された信頼度に更新し、さらに関連人物の信頼度を信頼度算出部１１２により算出された信頼度に更新する（ステップＳ２０６）。以上で、新たな信頼度が推定された場合の処理が完了する。
【００４９】
図７は、新たな信頼度が推定された場合の処理を説明するための図である。図７に示すように、人物Ｐ１の信頼度が更新された場合には、関連情報に示される関連性、すなわちリンクで結ばれた関連人物への信頼度の伝播が発生する。本実施の形態においては、３リンクまで伝播するので、関連人物特定部１１０は、人物Ｐ１の関連人物として人物Ｐ２〜Ｐ６を特定する（ステップＳ２０２）。そして、信頼度算出部１１２は、（式１）により関連人物Ｐ２〜Ｐ６の信頼度を算出する（ステップＳ２０４）。そして、信頼度更新部１１４は、対象人物Ｐ１および関連人物Ｐ２〜Ｐ６の信頼度を更新する（ステップＳ２０６）。
【００５０】
このように、新たな信頼度が推定された場合には、新たな信頼度を対象人物だけでなく対象人物と関連性を有する他の人物の信頼度に反映させることにより、常に各人の適切な信頼度を評価することができる。
【００５１】
なお、人物Ｐ３については、人物Ｐ１から直接結ばれるリンクと人物Ｐ２を経由して間接的に人物Ｐ１と結ばれるリンクの２通りがある。このように、他の人物を経由して信頼度の更新を行う場合は、以下の式で信頼度を算出する。
Ｓｉ’＝Ｓｉ＋Ｔｉｊ×（Ｓｊ’−Ｓｊ）    ・・・（式３）
ここで、Ｔｉｊは伝播率であり、人物Ｐｊから人物Ｐｉへの影響力を表す。このＴｉｊは、Ｒｉｊもしくは、複数の関連度を組み合わせたＲｉｋ×Ｒｋｊを用いて算出する。
【００５２】
また、複数のリンクにより対象人物と関連性を有する関連人物については、（式３）のＴｉｊには、ノード（関連人物）経由数の最短経路を用いることとする。すなわち、図７に示す例においては、伝播率Ｔ１３としてＲ１３を用いる。
【００５３】
なお、複数のリンクにより対象人物と結ばれている関連人物については、いずれのリンクの値を用いてもよく、この場合の（式３）の伝播率Ｔｉｊの決定方法は、実施の形態に限定されるものではない。
【００５４】
具体的には、それぞれのリンクについて求められた伝播率の高い方を伝播率Ｔｉｊとして用いてもよい。関連度Ｒ１３＝０．６、Ｒ１２＝０．８、Ｒ２３＝０．５とした場合には、Ｐ１からＰ３への直接リンクでは、伝播率Ｔ１３＝Ｒ１３＝０．６となる。一方、Ｐ２経由リンクでは、伝播率Ｔ１３＝Ｒ１２×Ｒ２３＝０．８×０．５＝０．４となる。これらを比較して、求められた伝播率が高い方、すなわちＰ１からの直接リンクの関連度をＴｉｊとして用いる。
【００５５】
さらに、他の例としては、複数のリンクにより対象人物と結ばれている関連人物については、複数のリンクにより結ばれていることを加味して新たな信頼度を算出してもよい。
【００５６】
図８は、新たに関連性等が推定された場合の処理を示すフローチャートである。まず、関連性推定部１０４により新たな関連性および関連度の少なくとも一方が推定されると（ステップＳ２１０）、関連情報更新部１０６は、記憶部１０２に記憶されている関連情報を推定された内容に更新する（ステップＳ２１２）。次に、関連人物特定部１１０は、関連情報更新部１０６により更新された関連情報における対象人物を特定し、さらに対象人物に対する関連人物を特定する（ステップＳ２１４）。次に、信頼度算出部１１２は、対象人物および関連人物の信頼度を算出する（ステップＳ２１６）。次に、信頼度更新部１１４は、対象人物および関連人物の信頼度を信頼度算出部１１２により算出された信頼度に更新する（ステップＳ２１８）。以上で、新たな関連性等が推定された場合の処理が完了する。
【００５７】
図９は、新たな関連性等が推定された場合の処理を説明するための図である。図９に示すように、人物Ｐ１と人物Ｐ２の間の関連度（Ｒ１２）が更新された場合には、まず、関連人物特定部１１０は、更新された関連情報において関連性を有する対象人物として人物Ｐ１および人物Ｐ２を特定する。さらに、人物Ｐ１および人物Ｐ２それぞれの関連人物を特定する（ステップＳ２１４）。ここでは、人物Ｐ３〜Ｐ６が関連人物として特定される。次に、信頼度算出部１１２は、新たな関連度に基づいて、（式２）により対象人物の信頼度を算出する。信頼度算出部１１２はさらに、算出した対象人物の信頼度に基づいて、（式１）により関連人物の信頼度を算出する（ステップＳ２１６）。次に、信頼度更新部１１４は、対象人物および関連人物の信頼度を更新する（ステップＳ２１８）。
【００５８】
このように、ある人物間の関連性等が更新された場合には、それに連動してその人物と関連性がある人物の信頼度も異なってくるため、関連性がある人物の信頼度を再計算する。これにより、関連性が更新された場合に、関連性がある人物の信頼度を更新している。
【００５９】
次に、信頼度が更新される処理を具体的に説明する。図１０に示すように、不審者監視システム１の処理開始時点では、記憶部１０２には人物ＩＤ等の情報は記憶されていない。そして、監視エリア内に１人の人物が入ってきたとする。この場合、人物登録部１００は、この人物に対しＰ１の人物ＩＤを付与し、記憶部１０２に登録する。なお、このとき信頼度を初期値５０に設定しておく。これにより、図１１に示すように、記憶部１０２には、人物Ｐ１の人物ＩＤと信頼度が登録される。
【００６０】
次に、さらに１人の人物が監視エリア内に入ってきたとする。この場合、人物登録部１００は、２人目の人物に人物ＩＤとしてＰ２を付与し、記憶部１０２に登録する。さらに、人物Ｐ１と人物Ｐ２が挨拶を交わし、関連性推定部１０４がインタラクションを検出すると、関連性推定部１０４は、人物Ｐ１と人物Ｐ２の間に関連性があり、その関連度は０．５であると推定する。そして、図１２に示すように、記憶部１０２には、人物Ｐ１および人物Ｐ２の人物ＩＤに対応付けて、互いの人物ＩＤと関連度０．５が登録される。この場合、信頼度算出部１１２は、（式２）により新たな信頼度を算出する。人物Ｐ１および人物Ｐ２の信頼度は、（式４）および（式５）により得られる。
Ｓ１’＝Ｓ１＋Ｒ１２×（Ｓ２−Ｓ１）
＝５０＋（５０−５０）×０．５＝５０      ・・・（式４）
Ｓ２’＝Ｓ２＋Ｒ１２×（Ｓ１−Ｓ２）
＝５０＋（５０−５０）×０．５＝５０      ・・・（式５）
すなわち、いずれの信頼度も更新前と同じ値であり、更新はなされない。
【００６１】
ここで、認証装置４が人物Ｐ１の認証に成功したとする。この場合、信頼度推定部１０８により人物Ｐ１の信頼度が１００と推定され、図１３に示すように、信頼度更新部１１４により人物Ｐ１の信頼度が１００に更新される。さらに、このとき、人物Ｐ１と関連性を有する人物Ｐ２の信頼度も（式１）により更新される。人物Ｐ２の信頼度は、（式６）により得られる。人物Ｐ２の信頼度は、図１４に示すように新たな値７５に更新される。
Ｓ２’＝Ｓ２＋Ｒ１２×（Ｓ１’−Ｓ２）
＝５０＋（１００−５０）×０．５＝７５      ・・・（式６）
【００６２】
このように、新たな関連性等が推定される度に、または新たな信頼度が推定される度に、関連人物についても新たな信頼度が算出される。
【００６３】
また、図１５に示すように、記憶部１０２に５人の人物の情報が記憶されている状態において、新たに１人の人物が監視エリアに侵入すると、図１６に示すように、この人物に付与された人物ＩＤ「Ｐ６」と信頼度５０が記憶部１０２に新たに登録される。その後、新たな信頼度の推定や新たな関連性の推定が行われることなく一定期間が経過すると、信頼度更新部１１４は、移動経路の逸脱度に基づいて記憶部１０２に記憶されている信頼度を更新する。本実施の形態においては、信頼度更新部１１４は、一定期間が経過する度に、記憶部１０２に記憶されている各信頼度を所定の値だけ減少させるようにしてもよい。
【００６４】
なお、このような一定期間が経過したことによる信頼度の更新がなされた場合には、更新された信頼度に基づく、関連人物の信頼度の更新、すなわち信頼度の更新の伝播は行ってもよく、行わなくてもよい。なお、ここでは、説明の便宜上伝播は行わないこととする。
【００６５】
人物Ｐ６と他の人物とのインタラクションが検出されないまま時間が経過し、図１７に示すように、人物Ｐ６の信頼度が３０まで減少したときに、人物Ｐ６が人物Ｐ４とすれ違い、インタラクションが検出されたとする。この場合には、人物Ｐ４と人物Ｐ６の関連情報が更新され、更新後の関連情報に基づいて、（式２）により人物Ｐ４および人物Ｐ６の新たな信頼度が算出される。具体的には、（式７）および（式８）により人物Ｐ４および人物Ｐ６の新たな信頼度が得られる。
Ｓ４’＝Ｓ４＋Ｒ４６×（Ｓ６−Ｓ４）
＝６０＋（３０−６０）×０．１＝５７      ・・・（式７）
Ｓ６’＝Ｓ６＋Ｒ４６×（Ｓ４−Ｓ６）
＝３０＋（６０−３０）×０．１＝３３      ・・・（式８）
【００６６】
さらに、人物Ｐ４の関連人物である人物Ｐ３の新たな信頼度が（式１）により算出される。具体的には、（式９）により人物Ｐ３の新たな信頼度が得られる。
Ｓ３’＝Ｓ３＋Ｒ３４×（Ｓ４’−Ｓ４）
＝７０＋（５７−６０）×０．９＝６７      ・・・（式９）
以上の処理により、図１８に示すように、人物Ｐ３と人物Ｐ４および人物Ｐ６の信頼度が更新される。
【００６７】
また、図１９に示すように、記憶部１０２に６人の人物の情報が記憶されている状態において、人物Ｐ６がカメラ３により撮影され、サングラスで顔を隠しており、閾値を下回る信頼度１６が推定されたとする。この場合には、人物Ｐ６と関連性を有する人物Ｐ４の信頼度が（式１）により更新される。人物Ｐ４の新たな信頼度は、（式１０）により得られる。
Ｓ４’＝Ｓ４＋Ｒ４６×（Ｓ６’−Ｓ６）
＝１００＋（１６−３０）×０．１＝９９      ・・・（式１０）
これにより、図２０に示すように、人物Ｐ４の信頼度が更新される。
【００６８】
さらに、人物Ｐ４と関連性を有する人物Ｐ３の信頼度も（式１）により更新される。人物Ｐ３の新たな信頼度は、（式１１）により得られる。
Ｓ３’＝Ｓ３＋Ｒ４６×（Ｓ４’−Ｓ４）
＝１００＋（９９−１００）×０．９＝９９      ・・・（式１１）
これにより、図２１に示すように、人物Ｐ３の信頼度が更新される。さらに、人物Ｐ３と関連性を有する人物の信頼度も更新される。
【００６９】
この時点で、人物Ｐ６の信頼度は閾値２０を下回っているので、不審者判定部１１６による比較の結果に基づいて、出力部１１８は、不審者が侵入した可能性がある旨を出力する。
【００７０】
なお、前述したものの他、検出された行動に対する評価を条件化しておき、信頼度の更新を行うようにしてもよい。例えば、関係者以外は立ち入らないエリアに単独で立ち入った場合、滞在時間が想定以上に長時間である場合、などを不審行動として登録し、検出された場合に、その人物の信頼度を変更するようにしてもよい。
【００７１】
このように、実施の形態にかかる不審者監視システム１によれば、認証装置において認証を行った人物の信頼度に基づいて、認証を行った人物だけでなく、認証を行った人物と何らかの接触を持った人物の信頼度も評価することができるので、認証されていない人物についても不審者か否かを適切に判断することができる。
【符号の説明】
【００７２】
１  不審者監視システム
２  レーザ距離計
３  カメラ
４  認証装置
５  ネットワーク
１０  不審者監視装置
１００  人物登録部
１０２  記憶部
１０４  関連性推定部
１０６  関連情報更新部
１０８  信頼度推定部
１１０  関連人物特定部
１１２  信頼度算出部
１１４  信頼度更新部
１１６  不審者判定部
１１８  出力部
【図１】
2011081735.tif 000003
【図２】
2011081735.tif 000004
【図３】
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【図４】
2011081735.tif 000006
【図５】
2011081735.tif 000007
【図６】
2011081735.tif 000008
【図７】
2011081735.tif 000009
【図８】
2011081735.tif 000010
【図９】
2011081735.tif 000011
【図１０】
2011081735.tif 000012
【図１１】
2011081735.tif 000013
【図１２】
2011081735.tif 000014
【図１３】
2011081735.tif 000015
【図１４】
2011081735.tif 000016
【図１５】
2011081735.tif 000017
【図１６】
2011081735.tif 000018
【図１７】
2011081735.tif 000019
【図１８】
2011081735.tif 000020
【図１９】
2011081735.tif 000021
【図２０】
2011081735.tif 000022
【図２１】
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