(57)【要約】【課題】個人情報の保護が図れるとともに、検知率の向上が図れる人物検知装置を提供する。【解決手段】複数の人物画像のサンプルデータを元に生成された人物学習データを蓄積している人物学習データベース部１２と、入力された画像データＤｉｎに対して顔検知処理を行う顔検知処理部１０と、検知された顔に対してぼかし処理を行うぼかし処理部１１と、ぼかし処理された後の画像データＤｉｎに対して、人物学習データベース部１２に蓄積されている複数の人物学習データＤｈｓを基に人物を検知する人物検知処理部１３と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の人物画像のサンプルデータを元に人物の特徴を数値化した人物学習データを蓄積している人物学習データベース部と、
入力された画像データに対して顔検知処理を行う顔検知処理部と、
前記顔検知処理部で検知された顔に対してぼかし処理を行うぼかし処理部と、
前記ぼかし処理部でぼかし処理された後の前記画像データに対して、前記人物学習データベース部に蓄積されている複数の人物学習データを基に人物を検知する人物検知処理部と、
を備える人物検知装置。
【請求項２】
前記人物学習データには、顔検知処理とぼかし処理が施されている請求項１に記載の人物検知装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人物を検知する人物検知装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、自動車にカメラを搭載して歩行者を検知し、衝突を回避しようという自動ブレーキ運転支援システムが普及しつつある。自動車に搭載したカメラによる歩行者検知機能は、学習した歩行者画像とのマッチングにより、歩行者を検知する。
【０００３】
ここで、従来の一般的な画像検知処理について説明する。図４は、同処理を行う人物検知装置の概略構成を示すブロック図である。同図において、まず初めに大量の学習データＤｓを用いて学習モデルＭＯＤｓを生成し、学習モデルデータベース部３３に蓄積する。そして、事前に生成しておいた学習モデルＭＯＤｓを用いて、画像データＤｉｎに対し、モデル適用部３６による検知処理を実施し、検知結果Ｄｏｕｔを得る。
【０００４】
学習データＤｓには、歩行者を検知する場合であれば、正解データとして様々な歩行者の画像と、非正解データとして背景などの歩行者でない多数の画像を用いる。前処理部３０，３４は、それぞれノイズ除去や輝度補正など事前に画像に対して実施する。特徴量抽出処理部３１，３５は、画像の中で検知対象を検知対象以外と分離可能な輪郭等の特徴を抽出する。有効な特徴量としてＨＯＧ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ）が知られている。
【０００５】
モデル生成（学習処理）部３２は、多数の正解データと非正解データの特徴量データから、類似性や規則性を抽出し、学習モデルＭＯＤｓを生成する。一般的な学習アルゴリズムとして、ＡｄａＢｏｏｓｔという手法が知られている。検知機能の信頼性向上には、一般市場で撮影し、撮影したデータを用いた性能改善が必要となる。
【０００６】
一方、個人情報保護の重要性も年々高まっており、一般市場での撮影は個人情報保護が課題となる。特許文献１では、画像に対して自動的に顔のぼかしを入れる手法が提案されている。特許文献２では、車内カメラで撮影した画像に対して乗員個人を特定する情報を含む画像領域をマスク処理する手法が提案されている。その他、デジカメ等でも顔検知機能が一般的となっており、顔にぼかしを入れる手法はさまざまな手法が考えられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特表２００５−５１２２０３号公報
【特許文献２】特開２００８―００９７６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
検知用としてのカメラの検知性能改善は、網羅的な様々な条件で撮影し、撮影した画像に対して性能評価、機能改善を繰り返し実施する必要がある。そのため、一般市場での撮影は欠かせない。しかしながら、一般市場での撮影は個人情報保護の観点から個人が特定できないようにしなければならず、ぼかしを入れる等の対応が求められる。とは言え、個人情報保護のため撮影データにぼかしを入れると、製品動作時の入力画像とも異なるデータとなるため、性能評価画像として適切ではないし、また学習した歩行者画像とも異なるため検知性能が劣化する可能性がある。
【０００９】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、個人情報の保護が図れるとともに、検知率の向上が図れる人物検知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】
【００１０】
本発明の人物検知装置は、複数の人物画像のサンプルデータを元に人物の特徴を数値化した人物学習データを蓄積している人物学習データベース部と、入力された画像データに対して顔検知処理を行う顔検知処理部と、前記顔検知処理部で検知された顔に対してぼかし処理を行うぼかし処理部と、前記ぼかし処理部でぼかし処理された後の前記画像データに対して、前記人物学習データベース部に蓄積されている複数の人物学習データを基に人物を検知する人物検知処理部と、を備える。
【００１１】
上記構成によれば、入力された画像データから検知した人物の顔に対してぼかし処理を施すので、個人情報を保護することができる。また、特に顔部分のように、人物検知に不要な詳細な人の特徴を減らすことができるので、人物の検知率の向上が図れる。
【００１２】
上記構成において、前記人物学習データには、顔検知処理とぼかし処理が施されている。
【００１３】
上記構成によれば、人物学習データ生成時にも顔検知処理とぼかし処理を施すことで、顔検知処理とぼかし処理が施された入力画像データとの不一致による検知率低下を防ぐことができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、個人情報の保護が図れるとともに、検知率の向上が図れる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一実施形態に係る人物検知装置の概略構成を示すブロック図
【図２】図１の人物検知装置で用いられる人物学習データを生成する人物学習データ生成装置の概略構成を示すブロック図
【図３】人物学習データ生成処理を含む人物検知処理の流れを示すフロー図
【図４】従来の一般的な画像検知処理を行う人物検知装置の概略構成を示すブロック図
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明を実施するための好適な実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る人物検知装置１の概略構成を示すブロック図である。同図において、本実施形態に係る人物検知装置１は、顔検知処理部１０と、ぼかし処理部１１と、人物学習データベース部１２と、人物検知処理部１３と、を備え、画像データＤｉｎを入力し、検知結果Ｄｏｕｔを出力する。
【００１７】
顔検知処理部１０は、入力された画像データＤｉｎに含まれる顔を検知する。ぼかし処理部１１は、顔検知処理部１０で検知された顔の位置に対して画像処理を行い、個人を識別できない画像を生成する。人物検知処理部１３は、人物学習データベース部１２に蓄積されている人物学習データＤｈｓに基づいて、パターンマッチングなどの手法により、人物を探索し、人物の検知位置などを含む検知結果Ｄｏｕｔを出力する。人物学習データベース部１２に蓄積される人物学習データＤｈｓは、多数の人物画像のサンプルデータを元に、人物の特徴を数値化したデータであり、入力された画像データＤｉｎに人物学習データＤｈｓに該当する特徴が出現するかどうかによって人物を検知する。
【００１８】
上記構成の人物検知装置１において、入力された画像データＤｉｎに含まれる顔が顔検知処理部１０で検知され、次いで検知された顔をぼかすための画像処理がぼかし処理部１１で行われて、個人を特定することが不可能な画像が生成される。そして、人物検知処理部１３が、人物学習データベース部１２に蓄積されている人物学習データＤｈｓに基づいて人物を探索し、人物の検知位置などを含む検知結果Ｄｏｕｔを出力する。
【００１９】
以上のように本実施形態に係る人物検知装置１によれば、入力された画像データＤｉｎから検知した人物の顔に対してぼかし処理を施すので、個人情報を保護することができる。また、特に顔部分のように、人物検知に不要な詳細な人の特徴を減らすことができるので、人物の検知率の向上が図れる。
【００２０】
次に、本実施形態に係る人物検知装置１で使用される人物学習データを生成する人物学習データ生成装置について説明する。
図２は、人物学習データＤｈｓを生成する人物学習データ生成装置２の概略構成を示すブロック図である。なお、同図には図１の人物検知装置１も示している。人物学習データ生成装置２は、顔検知処理部２０と、ぼかし処理部２１と、学習処理部２２と、評価用画像データベース部２３と、人物検知処理部２４と、を備える。
【００２１】
一般的に、人物学習データは、多数の人物画像のサンプルデータに対して学習処理を実施することで作成される。人物学習データ生成装置２では、学習サンプルデータＤｓｍに対して、顔検知処理部２０による顔検知処理及びぼかし処理部２１によるぼかし処理を適用した結果に学習処理部２２による学習処理を実施することで人物学習データＤｈｓを生成する。
【００２２】
また、人物学習データ生成装置２では、評価用画像データベース部２３に蓄積された評価用画像データＤｅｖに対して、人物検知処理部２４で人物検知処理を実施し、検知性能を評価し、その結果をもとに、人物学習データＤｈｓと人物検知処理部２４における人物検知処理を改善するという工程を繰り返す。この場合、評価用画像データＤｅｖをデータとして保管する必要があるので、個人情報の管理が課題となる。この課題に対し、人物学習データ生成装置２では、個人識別ができない状態に加工したデータとして、評価用画像データＤｅｖを保管するようにしている。
【００２３】
また、人物学習データＤｈｓの人物特徴量と、人物検知装置１で処理するデータの人物特徴量の類似性を高めるため、顔検知処理部２０及びぼかし処理部２１と、人物検知装置１の顔検知処理部１０及びぼかし処理部１１は同一機能であることが望ましい。
【００２４】
図３は、人物学習データ生成処理を含む人物検知処理の流れを示すフロー図である。同図に示すように、学習画像、検知対象画像及び評価用画像の全てに対して個人が特定できないようぼかしが入れられるので、個人情報の保護が図れる。また、学習画像と検知対象画像（画像データＤｉｎに対応）の双方にぼかしを入れたことで、学習画像と検知対象画像の不一致による検知率低下を防止できる。また、検知対象画像と評価用画像を一致させたことで、適切な評価を実現できる。
【産業上の利用可能性】
【００２５】
本発明は、個人情報の保護が図れるとともに、検知率の向上が図れるといった効果を有し、自動車等の車両にて歩行者を検知する車載カメラに有用である。
【符号の説明】
【００２６】
１  人物検知装置
２  人物学習データ生成装置
１０，２０  顔検知処理部
１１，２１  ぼかし処理部
１２  人物学習データベース部
１３，２４  人物検知処理部
２２  学習処理部
２３  評価用画像データベース部
Ｄｉｎ  画像データ
Ｄｏｕｔ  検知結果
Ｄｅｖ  評価用画像データ
Ｄｈｓ  人物学習データ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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