(57)【要約】【課題】異なるカメラ装置で撮影した複数の画像を用いて人物の一致判定を行う場合に判定精度を向上させること。【解決手段】第１の設置角度で設置された第１のカメラで撮影された第１の人物が映っている複数の第１の撮影画像を受信し、前記第１の設置角度より大きい第２の設置角度で設置された第２のカメラで撮影された第２の人物が映っている複数の第２の撮影画像を受信し、前記第１の人物の全身が映っている複数の第１の全身領域撮影画像を前記複数の第１の撮影画像から抽出し、前記第２の人物の全身が映っている複数の第２の全身領域撮影画像を前記複数の第２の撮影画像から抽出し、前記複数の第２の全身領域撮影画像それぞれの前記第２の人物が映っている領域の形状と、前記複数第１の全身領域撮影画像のうちの第１画像において前記第１の人物が映っている領域の形状とに基づいて、前記第１の全身領域撮影画像との画像照合の対象とする第１の照合対象画像を前記複数の第２の全身領域撮影画像から選択する。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の設置角度で設置された第１のカメラで撮影された第１の人物が映っている複数の第１の撮影画像を受信し、
前記第１の設置角度より大きい第２の設置角度で設置された第２のカメラで撮影された第２の人物が映っている複数の第２の撮影画像を受信し、
前記第１の人物の全身が映っている複数の第１の全身領域撮影画像を前記複数の第１の撮影画像から抽出し、
前記第２の人物の全身が映っている複数の第２の全身領域撮影画像を前記複数の第２の撮影画像から抽出し、
前記複数の第２の全身領域撮影画像それぞれの前記第２の人物が映っている領域の形状と、前記複数第１の全身領域撮影画像のうちの第１画像の前記第１の人物が映っている領域の形状とに基づいて、前記第１の全身領域撮影画像との画像照合の対象とする第１の照合対象画像を前記複数の第２の全身領域撮影画像から選択する、
処理をコンピュータに実行させる画像選択プログラム。
【請求項２】
前記コンピュータが
前記第１の設置角度に基づく第１の閾値と前記複数第１の全身領域撮影画像それぞれの前記第１の人物が映っている領域の面積に基づいて、画像照合の対象とする第２の照合対象画像を前記第１の全身領域撮影画像から選択し、
前記第２の設置角度に基づく第２の閾値と前記第１の照合対象画像それぞれの前記第２の人物が映っている領域の面積に基づいて、前記第２の照合対象画像との画像照合の対象とする第３の照合対象画像を前記第１の照合対象画像から選択する、ことを特徴とする請求項１記載の画像選択プログラム。
【請求項３】
前記第１の設置角度に基づいて、所定の人物モデルの位置を変更しながら前記人物モデルを画像上に投影した複数の第１の投影画像を生成し、
前記第２の設置角度に基づいて、前記人物モデルの位置を変更しながら前記人物モデルを画像上に投影した複数の第２の投影画像を生成する処理をさらに備え、
前記複数の第１の全身領域撮影画像を抽出する処理において、前記複数の第１の投影画像を用いて、前記複数の第１の撮影画像に前記第１の人物の全身が映っているか判定し、
前記複数の第２の全身領域撮影画像を抽出する処理において、前記複数の第２の投影画像を用いて、前記複数の第２の撮影画像に前記第２の人物の全身が映っているか判定することを特徴とする請求項１または２記載の画像選択プログラム。
【請求項４】
前記第１の画像は、前記複数第１の全身領域撮影画像それぞれの前記第１の人物が映っている領域のうちで最も大きな前記第１の人物が映っている領域を含むことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像選択プログラム。
【請求項５】
第１の設置角度で設置された第１のカメラで撮影された第１の人物が映っている複数の第１の撮影画像を受信し、前記第１の設置角度より大きい第２の設置角度で設置された第２のカメラで撮影された第２の人物が映っている複数の第２の撮影画像を受信する受信部と、
前記第１の人物の全身が映っている複数の第１の全身領域撮影画像を前記複数の第１の撮影画像から抽出し、前記第２の人物の全身が映っている複数の第２の全身領域撮影画像を前記複数の第２の撮影画像から抽出する第１の処理部と、
前記複数の第２の全身領域撮影画像それぞれの前記第２の人物が映っている領域の形状と、前記複数第１の全身領域撮影画像のうちの第１画像の前記第１の人物が映っている領域の形状とに基づいて、前記第１の全身領域撮影画像との画像照合の対象とする第１の照合対象画像を前記複数の第２の全身領域撮影画像から選択する第２の処理部と、
を備える情報処理装置。
【請求項６】
第１の設置角度で設置された第１のカメラで撮影された第１の人物が映っている複数の第１の撮影画像を受信し、前記第１の設置角度より大きい第２の設置角度で設置された第２のカメラで撮影された第２の人物が映っている複数の第２の撮影画像を受信する受信部と、
前記第１の人物の全身が映っている複数の第１の全身領域撮影画像を前記複数の第１の撮影画像から抽出し、前記第２の人物の全身が映っている複数の第２の全身領域撮影画像を前記複数の第２の撮影画像から抽出する第１の処理部と、
前記複数の第２の全身領域撮影画像それぞれの前記第２の人物が映っている領域の形状と、前記複数第１の全身領域撮影画像のうちの第１画像の前記第１の人物が映っている領域の形状とに基づいて、前記第１の全身領域撮影画像との画像照合の対象とする第１の照合対象画像を前記複数の第２の全身領域撮影画像から選択する第２の処理部と、
を備える画像選択装置と、
前記第１の全身領域撮影画像と前記第１の照合対象画像とを照合して、前記第１の人物と前記第２の人物が同一人物であるか判定する照合装置と、
を備えるシステム。
【請求項７】
コンピュータが
第１の設置角度で設置された第１のカメラで撮影された第１の人物が映っている複数の第１の撮影画像を受信し、
前記第１の設置角度より大きい第２の設置角度で設置された第２のカメラで撮影された第２の人物が映っている複数の第２の撮影画像を受信し、
前記第１の人物の全身が映っている複数の第１の全身領域撮影画像を前記複数の第１の撮影画像から抽出し、
前記第２の人物の全身が映っている複数の第２の全身領域撮影画像を前記複数の第２の撮影画像から抽出し、
前記複数の第２の全身領域撮影画像それぞれの前記第２の人物が映っている領域の形状と、前記複数第１の全身領域撮影画像のうちの第１画像の前記第１の人物が映っている領域の形状とに基づいて、前記第１の全身領域撮影画像との画像照合の対象とする第１の照合対象画像を前記複数の第２の全身領域撮影画像から選択する、
ことを特徴とする画像選択方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像選択プログラム、情報処理装置、システム、および画像選択方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
人物の移動情報は、混雑の解消や、商業施設における店舗や人員の最適化よるサービスの向上などに活用されている。監視カメラの映像から人物を検出し、複数のカメラにまたがって移動する人物を対応付けることで、自動的に広範囲の人物の移動を把握できる。
【０００３】
監視カメラ映像の有効活用で、映像中から人物を検出し、服装などの特徴を記録しておくことで、迷子など特定の人物の移動軌跡を検索することができるようになる。
【０００４】
また、服装などの特徴を用いて、複数の離れたカメラそれぞれで撮影された人物が同一であるか判定し、同一人物である場合に各カメラで撮影された人物を対応付けることにより人の移動を把握できる。人物の移動情報は、防犯やマーケティングなどに活用されている。
【０００５】
時系列に撮像された複数の撮影画像において、同一人物の誤検出を抑える技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。また、特許文献２〜５記載の技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１５−２１９７１２号公報
【特許文献２】特開２０１６−１８１１５９号公報
【特許文献３】特開２００８−６５３６８号公報
【特許文献４】特開２００６−１０１３８４号公報
【特許文献５】特開２００４−７２６２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
通常、人物を撮影するカメラは、天井等の高い位置に設置され、撮影方向は斜め下方向となっている。コンピュータが同一人物の対応付けを行う場合、複数のカメラで撮影された複数の画像それぞれから人物の特徴量を抽出し、特徴量を照合して、各カメラで撮影された人物が同一人物であるか判定して対応付けを行う。
【０００８】
しかしながら、撮影画像において人物の一部が欠けていたり、カメラ間で人物の映り方に大きな差がある場合、人物の一致判定の精度が低下する。
【０００９】
１つの側面において、本発明は、異なるカメラで撮影した複数の画像を用いて人物の一致判定を行う場合、判定精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
実施の形態の画像選択プログラムは、コンピュータに、第１の設置角度で設置された第１のカメラで撮影された第１の人物が映っている複数の第１の撮影画像を受信し、前記第１の設置角度より大きい第２の設置角度で設置された第２のカメラで撮影された第２の人物が映っている複数の第２の撮影画像を受信させる。
【００１１】
前記画像選択プログラムは、前記コンピュータに、前記第１の人物の全身が映っている複数の第１の全身領域撮影画像を前記複数の第１の撮影画像から抽出し、前記第２の人物の全身が映っている複数の第２の全身領域撮影画像を前記複数の第２の撮影画像から抽出させる。
【００１２】
前記画像選択プログラムは、前記コンピュータに、前記複数の第２の全身領域撮影画像それぞれの前記第２の人物が映っている領域の形状と、前記複数第１の全身領域撮影画像のうちの第１画像の前記第１の人物が映っている領域の形状とに基づいて、前記第１の全身領域撮影画像との画像照合の対象とする第１の照合対象画像を前記複数の第２の全身領域撮影画像から選択させる。
【発明の効果】
【００１３】
実施の形態によれば、異なるカメラ装置で撮影した複数の画像を用いて人物の一致判定を行う場合、判定精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】比較例における同一人物の判定方法の例を示す図である。
【図２】比較例における問題を説明する図（その１）である。
【図３】比較例における問題を説明する図（その２）である。
【図４】実施の形態に係るシステムの構成図である。
【図５】実施の形態に係る人物対応付け処理のフローチャートである。
【図６】人物モデルを示す図である。
【図７】投影画像の例を示す図である。
【図８】投影画像の全身領域の範囲算出処理の詳細なフローチャートである。
【図９】全身領域投影画像の例を示す。
【図１０】最大面積の全身領域と中心座標を示す。
【図１１】最小面積の全身領域と中心座標を示す。
【図１２】撮影画像の全身領域の範囲算出処理の詳細なフローチャートである。
【図１３】撮影画像の全身領域の範囲算出処理を説明する図である。
【図１４】変形画像判定処理（その１）の詳細なフローチャートである。
【図１５】変形画像判定処理（その１）を説明する図である。
【図１６】変形画像判定処理（その２）の詳細なフローチャートである。
【図１７】変形画像判定処理（その２）を説明する図である。
【図１８】混合色判定処理の詳細なフローチャートである。
【図１９】混合色判定処理を説明する図である。
【図２０】人物データと特徴量データの例である。
【図２１】他の実施の形態に係るシステムの構成図である。
【図２２】情報処理装置（コンピュータ）の構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、実施の形態について図面を参照しながら説明する。
初めに、比較例として特許文献１記載の技術を用いた同一人物の判定方法、および当該判定方法における問題について説明する。
【００１６】
図１は、比較例における同一人物の判定方法の例を示す図である。
以下、特に断らない限り、カメラの機能（例えば、画角や解像度）は、同一であるとする。
【００１７】
図１では、カメラｉ（ｉ＝１，２）は地面から適当な高さに設置され、カメラｉの撮影方向は斜め下となっている。図１において、カメラｉの設置角度は４５度である。カメラｉの設置角度（チルト角）は、カメラｉの高さの水平面とカメラｉのレンズの光軸とが成す角度、すなわち俯角を指す。また、カメラ１とカメラ２の設置されている高さは同一である。カメラｉはそれぞれ自己の撮影範囲を撮影する。
【００１８】
ここでは、判定装置が、カメラ１で撮影した人物Ｍ１とカメラ２で撮影した人物Ｍ２とが同一人物であるかの判定を行う場合を説明する。
【００１９】
（１）人物Ｍ１は、位置Ｂ１から位置Ａ１に移動しており、カメラ１は、人物Ｍ１が位置Ｂ１と位置Ａ１にそれぞれいる時に撮影した撮影画像ＩＢ１、ＩＡ１を生成する。人物Ｍ２は、位置Ｂ２から位置Ａ２に移動しており、カメラ２は、人物Ｍ２が位置Ｂ２と位置Ａ２にそれぞれいる時に撮影した撮影画像ＩＢ２、ＩＡ２を生成する。
（２）判定装置は、撮影画像ＩＢ１、ＩＡ１にそれぞれ含まれる矩形の人物領域ＲＢ１、ＲＡ１を検出する。判定装置は、撮影画像ＩＢ２、ＩＡ２にそれぞれ含まれる矩形の人物領域ＲＢ２、ＲＡ２を検出する。
（３）判定装置は、人物領域ＲＢ１、ＲＡ１、ＲＢ２、ＲＡ２を同じ高さになるように正規化し、正規化した人物領域Ｒ’Ｂ１、Ｒ’Ａ１、Ｒ’Ｂ２、Ｒ’Ａ２を生成する。
（４）判定装置は、正規化した人物領域Ｒ’Ｂ１、Ｒ’Ａ１、Ｒ’Ｂ２、Ｒ’Ａ２を複数の領域に分割し、領域毎の色特徴量を抽出する。判定装置は、正規化した人物領域Ｒ’Ｂ１の領域毎の色特徴量とＲ’Ａ１の領域毎の色特徴量とを領域ごとに統合（例えば、平均化）し、カメラ１で撮影した人物Ｍ１の特徴量ｆ１を算出する。特徴量ｆ１は、人物Ｍ１の領域毎の色特徴量を示す。また、判定装置は、正規化した人物領域Ｒ’Ｂ２の領域毎の色特徴量とＲ’Ａ２の領域毎の色特徴量とを領域毎に統合し、カメラ２で撮影した人物Ｍ２の特徴量ｆ２を算出する。特徴量ｆ２は、人物Ｍ２の領域毎の色特徴量を示す。判定装置は、特徴量ｆ１と特徴量ｆ２とを照合し、人物Ｍ１と人物Ｍ２とが同一人物であるか判定する。同一人物であると判定された場合、判定装置は人物Ｍ１と人物Ｍ２とを対応付ける。
【００２０】
図２は、比較例における問題を説明する図（その１）である。
図１の撮影状況では、カメラ１，２の設置角度は同じ４５度であったが、図２では、カメラ１の設置角度とカメラ２の設置角度が異なる。対応付ける人物を撮影するカメラ１，２の設置角度が互いに異なると、撮影範囲が変化するため、色特徴量の統合に用いられる人物領域を含む撮影画像を適切に選択することが困難となる。
【００２１】
図２では、カメラ１の設置角度は４５度であり、カメラ２の設置角度は２５度である。また、カメラ１とカメラ２の設置されている高さは同一である。
【００２２】
（１）人物Ｍ１は、位置Ｄ１から順に位置Ｃ１、位置Ｂ１、位置Ａ１に移動しており、カメラ１は、人物Ｍ１が位置Ｄ１〜Ａ１にそれぞれいる時に撮影した撮影画像ＩＤ１、ＩＣ１、ＩＢ１、ＩＡ１を生成する。位置Ｄ１の人物Ｍ１の上半身は撮影範囲に含まれておらず、撮影画像ＩＤ１では、人物Ｍ１の下半身のみが映っている。人物Ｍ２は、位置Ｄ２から順に位置Ｃ２、位置Ｂ２、位置Ａ２に移動しており、カメラ２は、人物Ｍ２が位置Ｄ２〜Ａ２にそれぞれいる時に撮影した撮影画像ＩＤ２、ＩＣ２、ＩＢ２、ＩＡ２を生成する。位置Ａ２の人物Ｍ２の下半身は撮影範囲に殆ど含まれておらず、撮影画像ＩＡ２では、人物Ｍ２の上半身と、下半身の一部と、が映っている。
（２）判定装置は、撮影画像ＩＤ１〜ＩＡ１、ＩＤ２〜ＩＡ２にそれぞれ含まれる矩形の人物領域を検出する。判定装置は、検出した人物領域が同じ高さになるように正規化し、正規化した人物領域Ｒ’Ｃ１、Ｒ’Ｂ１、Ｒ’Ａ１、Ｒ’Ｄ２、Ｒ’Ｃ２、Ｒ’Ｂ２、Ｒ’Ａ２を生成する。例えば、判定装置は、撮影画像に映っている人物の頭部を検出することにより、人物領域を検出する。よって、撮影画像ＩＤ１には人物Ｍ１の下半身のみが映っており、人物Ｍ１の頭部は映っていないため、撮影画像ＩＤ１において人物領域は検出されない。
（３）判定装置は、正規化した人物領域Ｒ’Ｃ１、Ｒ’Ｂ１、Ｒ’Ａ１、Ｒ’Ｄ２、Ｒ’Ｃ２、Ｒ’Ｂ２、Ｒ’Ａ２を複数の領域に分割し、領域毎の色特徴量を抽出する。判定装置は、正規化した人物領域Ｒ’Ｃ１、Ｒ’Ｂ１、Ｒ’Ａ１それぞれの領域毎の色特徴量を領域ごとに統合（例えば、平均化）し、カメラ１で撮影した人物Ｍ１の特徴量ｆ１を算出する。正規化した人物領域Ｒ’Ｃ１、Ｒ’Ｂ１、Ｒ’Ａ１には、人物Ｍ１の全身が映っている。よって、正規化した人物領域Ｒ’Ｃ１、Ｒ’Ｂ１、Ｒ’Ａ１の上側からは人物Ｍ１の上半身の色特徴量、下側からは人物Ｍ１の下半身の色特徴量が抽出される。特徴量ｆ１は人物Ｍ１の領域毎の色特徴量を示し、上側の領域は人物Ｍ１の上半身の色特徴量、下側の領域は人物Ｍ１の下半身の色特徴量を示す。
【００２３】
判定装置は、正規化した人物領域Ｒ’Ｄ２〜Ｒ’Ａ２それぞれの領域毎の色特徴量を領域ごとに統合し、カメラ２で撮影した人物Ｍ２の特徴量ｆ２を算出する。
【００２４】
上述のように位置Ａ２の人物Ｍ２の下半身は撮影範囲に殆ど含まれていないため、正規化した人物領域Ｒ’Ａ２は、殆どが人物Ｍ２の上半身となっている。よって、正規化した人物領域Ｒ’Ａ２の下側の領域は、殆どが人物Ｍ２の上半身となっている。そのため、正規化した人物領域Ｒ’Ａ２の上側からは人物Ｍ２の上半身の色特徴量、下側からも人物Ｍ２の上半身の色特徴量が抽出される。
【００２５】
特徴量ｆ２は、人物Ｍ２の領域毎の色特徴量を示す。特徴量ｆ２の上側の領域は人物Ｍ２の上半身の色特徴量を示し、特徴量ｆ２の下側の領域は人物Ｍ２の下半身の色特徴量を示すことが望ましい。
【００２６】
しかしながら、正規化した人物領域Ｒ’Ｄ２〜Ｒ’Ａ２それぞれの領域毎の色特徴量を領域ごとに統合すると、特徴量ｆ２の下側の領域の色特徴量には、正規化した人物領域Ｒ’Ａ２により、人物Ｍ２の上半身の色特徴量が含まれてしまう。そのため、特徴量ｆ１と特徴量ｆ２とを照合して同一人物であるかを判定すると、判定精度が低下してしまうという問題がある。
【００２７】
図３は、比較例における問題を説明する図（その２）である。
比較例では、さらに、（１）人物がカメラに近いほど透視投影で撮影画像の人物の変形が大きくなる、（２）小さく映る人物の低解像度画像は大きく映る高解像度画像に比べて混合色が増えるという課題がある。
【００２８】
図３の撮影状況は、図２と同様である。図２と同様に人物Ｍ１の撮影画像ＩＤ１、ＩＣ１、ＩＢ１、ＩＡ１、および人物Ｍ２の撮影画像ＩＤ２、ＩＣ２、ＩＢ２、ＩＡ２が生成される。
【００２９】
判定装置は、撮影画像ＩＤ１〜ＩＡ１、ＩＤ２〜ＩＡ２にそれぞれ含まれる矩形の人物領域を検出する。判定装置は、検出した人物領域が同じ高さになるように正規化し、正規化した人物領域Ｒ’Ｃ１、Ｒ’Ｂ１、Ｒ’Ａ１、Ｒ’Ｄ２、Ｒ’Ｃ２、Ｒ’Ｂ２、Ｒ’Ａ２を生成する。
【００３０】
判定装置は、正規化した人物領域Ｒ’Ｃ１、Ｒ’Ｂ１、Ｒ’Ａ１、Ｒ’Ｄ２、Ｒ’Ｃ２、Ｒ’Ｂ２、Ｒ’Ａ２を複数の領域に分割し、領域毎の色特徴量を抽出する。
【００３１】
判定装置は、正規化した人物領域Ｒ’Ｃ１、Ｒ’Ｂ１、Ｒ’Ａ１それぞれの領域毎の色特徴量を領域ごとに統合（例えば、平均化）し、カメラ１で撮影した人物Ｍ１の特徴量ｆ１を算出する。
【００３２】
カメラ１の設置角度はカメラ２の設置角度に比べて大きく、位置Ａ１の人物Ｍ１は全身が撮影画像ＩＡ１に映っている。また、位置Ａ１の人物Ｍ１は、カメラ１に近い位置おり、特に位置Ａ１の人物Ｍ１の上半身は、カメラ１との距離が小さい。そのため透視投影により、撮影画像ＩＡ１において、人物Ｍ１の上半身は変形して大きく映っている。正規化した人物領域Ｒ’Ａ１の人物Ｍ１の上半身は、正規化した人物領域Ｒ’Ｃ１、Ｒ’Ｂ１の人物Ｍ１の上半身に比べて変形して大きくなっている。すなわち、カメラ１と近い位置の位置Ａ１の人物Ｍ１の上半身は、撮影画像ＩＡ１や正規化した人物領域Ｒ’Ａ１において変形が大きくなる。
【００３３】
そのため、ある位置の領域の色特徴量として、正規化した人物領域Ｒ’Ａ１からは人物Ｍ１の上半身の色特徴量が得られるが、同じ位置の領域の色特徴量として正規化した人物領域Ｒ’Ｃ１、Ｒ’Ｂ１からは人物Ｍ１の上半身以外の色特徴量が得られる場合がある。
【００３４】
よって、人物Ｍ１の特徴量ｆ１において、ある位置の領域の色特徴量は、人物Ｍ１の上半身の色特徴量と上半身以外の色特徴量が混じってしまう。このような特徴量ｆ１を用いて、人物の同定の判定精度が低下してしまうという問題がある。
【００３５】
判定装置は、正規化した人物領域Ｒ’Ｄ２〜Ｒ’Ａ２それぞれの領域毎の色特徴量を領域ごとに統合し、カメラ２で撮影した人物Ｍ２の特徴量ｆ２を算出する。
【００３６】
低解像度の画像では、色の境界部分に量子化誤差によって混合色が発生しやすくなる。カメラ２から遠い位置Ｄ２に人物Ｍ２がいるときの撮影画像ＩＤ２では、人物領域は小さい、すなわち人物領域の解像度（画素数）が小さい。よって、正規化した人物領域Ｒ’Ｄでは、混合色が含まれている。
【００３７】
例えば、正規化した人物領域Ｒ’Ｄを複数の領域に分割したときに、正規化した人物領域Ｒ’Ｄの下側の領域は人物Ｍ２の下半身の色特徴量を示すことが望ましい。しかしながら、正規化した人物領域Ｒ’Ｄでは混合色が発生し、正規化した人物領域Ｒ’Ｄの下側の領域の色は、下半身の色に上半身の色や背景の色が混じった色になっている。
【００３８】
判定装置は、正規化した人物領域Ｒ’Ｄ２〜Ｒ’Ａ２それぞれの領域毎の色特徴量を領域ごとに統合し、カメラ２で撮影した人物Ｍ２の特徴量ｆ２を算出する。混合色が発生した正規化した人物領域Ｒ’Ｄを用いて人物Ｍ２の特徴量ｆ２を算出すると、人物Ｍ２の特徴量ｆ２に、混合色の色特徴量が含まれてしまい、人物の同定の判定精度が低下してしまうという問題がある。
【００３９】
図４は、実施の形態に係るシステムの構成図である。
システム１０１は、カメラ２０１−ｉ（ｉ＝１，２）および情報処理装置３０１を有する。
【００４０】
カメラ２０１−ｉは、ネットワークを介して情報処理装置３０１と接続している。また、カメラ２０１−ｉは、Universal Serial Bus（ＵＳＢ）等により情報処理装置３０１と接続してもよい。カメラ２０１−ｉは、自己の撮影範囲を撮影し、撮影した画像（撮影画像）を情報処理装置３０１に送信する。カメラ２０１−１とカメラ２０１−２は、それぞれ異なる撮影範囲を定期的若しくは常に撮影する。尚、カメラ２０１−ｉは動画を撮影し、情報処理装置３０１に送信してもよい。その場合、動画の各フレームが撮影画像に相当する。すなわち、カメラ２０１−ｉは、時系列な複数の画像を情報処理装置３０１に出力する。カメラ２０１−ｉは、撮像装置の一例である。尚、カメラ２０１−ｉの数は一例であり、これに限られるものではない。
【００４１】
実施の形態において、カメラ２０１−ｉは地面から適当な高さに設置され、撮影方向は斜め下となっている。実施の形態において、カメラ２０１−ｉの設置角度（チルト角）は、カメラ２０１−ｉの高さの水平面とカメラ２０１−ｉのレンズの光軸とが成す角度、すなわち俯角を指す。カメラ２０１−１の設置角度は２５度、カメラ２０１−２の設置角度は４５度である。尚、カメラ２０１−ｉの設置角度は一例であり、これに限られるものではない。また、実施の形態において、カメラ２０１−１とカメラ２０１−２の設置されている高さは同一とする。以下、カメラ２０１−ｉは、カメラｉと表記する場合がある。
【００４２】
情報処理装置３０１は、画像入力部３１１−ｉ、カメラ姿勢算出部３２１、投影画像生成部３３１、対象範囲算出部３４１、人物対応付け部３５１、出力部３６１、および記憶部３７１を有する。情報処理装置３０１は、例えば、サーバやパーソナルコンピュータ等のコンピュータである。画像入力部３１１−ｉは、受信部の一例である。
【００４３】
投影画像生成部３３１は、人物モデル生成部３３２および投影画像生成部３３３を有する。投影画像生成部３３３は、第４の処理部の一例である。
【００４４】
対象範囲算出部３４１は、全身領域範囲算出部３４２、変形画像判定部３４３、および低解像度画像判定部３４４を有する。全身領域範囲算出部３４２は、第１の処理部の一例である。変形画像判定部３４３は、第２の処理部の一例である。低解像度画像判定部３４４は、第３の処理部の一例である。
【００４５】
人物対応付け部３５１は、特徴量抽出部３５２および特徴量照合部３５３を有する。
上述の情報処理装置３０１の構成は一例であり、これに限られるものではない。例えば、画像入力部３１１−ｉ、カメラ姿勢算出部３２１、投影画像生成部３３１、対象範囲算出部３４１、人物対応付け部３５１、出力部３６１、および記憶部３７１のそれぞれまたは任意の組合せが異なる装置に具備され、複数の装置がネットワークを介して接続されたシステムとして構成されてもよい。
【００４６】
実施の形態において、撮影画像および投影画像の座標を示す場合、原点は各画像において左上隅とし、Ｘ軸の正方向は右方向、Ｙ軸の正方向は下方向であるとする。
【００４７】
図５は、実施の形態に係る人物対応付け処理のフローチャートである。
ステップＳ５０１において、画像入力部３１１−ｉは、カメラ２０１−ｉから時系列な複数の撮影画像を受信する。画像入力部３１１−ｉは、カメラ２０１−ｉから入力された撮影画像の解像度を所定の解像度に低下させた撮影画像を生成し、解像度が低下した撮影画像をカメラ姿勢算出部３２１、対象範囲算出部３４１、および人物対応付け部３５１に出力する。カメラ姿勢算出部３２１、対象範囲算出部３４１、および人物対応付け部３５１は、解像度が低下した撮影画像を用いて処理を行う。以下、特に断らない限り、撮影画像は、画像入力部３１１−ｉにより解像度が低下した撮影画像を指す。撮影画像の解像度を低下させるのは、撮影された人物のプライバシーを保護するためである。
【００４８】
また、画像入力部３１１−ｉは、解像度が低下した撮影画像を記憶部３７１に出力し、記憶部３７１は、当該撮影画像を記憶してもよい。そして、記憶部３７１に予め記憶されたカメラ２０１−ｉの撮影画像が、カメラ姿勢算出部３２１、対象範囲算出部３４１、および人物対応付け部３５１に入力されていてもよい。尚、画像入力部３１１−ｉは、撮影画像の解像度の変更を行わなくてもよい。
【００４９】
ステップＳ５０２において、カメラ姿勢算出部３２１は、カメラ２０１−ｉの姿勢、すなわちカメラ２０１−ｉの設置角度を算出する。３次元物体の大きさ、当該３次元物体とカメラ２０１−ｉとの間の距離、およびカメラ２０１−ｉの内部パラメータ（例えば、焦点距離）が分かれば、カメラ２０１−ｉの設置角度は算出可能である。よって、３次元物体の大きさ、当該３次元物体とカメラ２０１−ｉとの間の距離、カメラ２０１−ｉの内部パラメータ、およびカメラ２０１−ｉにより撮影された当該３次元物体を含む撮影画像からカメラ姿勢算出部３２１は、カメラ２０１−ｉの設置角度を算出する。例えば、３次元物体の大きさ、当該３次元物体とカメラ２０１−ｉとの間の距離、カメラ２０１−ｉの内部パラメータ、およびカメラ２０１−ｉにより撮影された当該３次元物体を含む撮影画像は、予め情報処理装置３０１に与えられている若しくは外部から入力される。
【００５０】
また、カメラ姿勢算出部３２１は、カメラ２０１−ｉによる複数の撮影画像から消失点を算出し、消失点を用いて、カメラ２０１−ｉの設置角度を算出してもよい。
【００５１】
また、カメラ２０１−ｉの設置角度が予め情報処理装置３０１に与えられている場合には、ステップＳ５０２の処理は省略してもよい。
【００５２】
カメラ姿勢算出部３２１は、算出したカメラ２０１−ｉの設置角度を投影画像生成部３３１および対象範囲算出部３４１に出力する。
【００５３】
ステップＳ５０３において、人物モデル生成部３３２および投影画像生成部３３３は、投影画像生成処理を行う。ここで投影画像生成処理の詳細について説明する。
【００５４】
図６は、人物モデルを示す図である。
人物モデル生成部３３２は、所定の身長の人物の大きさに相当する長方体を人物モデル４０１として生成する。例えば、人物モデル生成部３３２は、高さＨ＝１８０cm、横幅Ｗ＝５０cm、Ｄ＝縦幅（奥行）４０cmとなる長方体を人物モデル４０１として生成する。
【００５５】
図７は、投影画像の例を示す図であり、カメラ２０１−２における投影画像を示す。
投影画像生成部３３３は、カメラ２０１−ｉごとに、それぞれ異なる位置にある人物モデル４０１を投影した複数の投影画像を生成する。投影画像の生成方法は、例えば、非特許文献１（早坂光晴，外２名，”逆投影法とカルマンフィルタを用いた複数移動物体位置認識とその追跡”, PRMU2001-132, pp.133-138, Nov.2001）に記載されている。尚、カメラ２０１−ｉの設置角度は固定とする。尚、投影画像の解像度は、撮影画像の解像度と同一とする。
【００５６】
例えば、投影画像生成部３３３は、カメラ２０１−２の設置高さが２．５ｍ、設置角度が４５度の場合、カメラ２０１−２からの距離を変えながら撮影される人物モデルの投影画像を生成する。
【００５７】
人物モデル４０１がカメラ２０１−２から近い位置Ａ２にあるとき、投影画像ＰＩＡ２が生成される。人物モデル４０１がカメラ２０１−２から遠い位置Ｂ２にあるとき、投影画像ＰＩＢ２が生成される。人物モデル４０１がカメラ２０１−２から位置Ｂ２よりさらに遠い位置Ｃ２にあるとき、投影画像ＰＩＣ２が生成される。人物モデル４０１が位置Ａ２，Ｂ２にあるとき、人物モデル４０１の全体はカメラ２０１−２の撮影範囲に含まれてるため、投影画像ＰＩＡ２、ＰＩＢ２において、人物モデル４０１の全体が映っている。人物モデル４０１が位置Ｃ２にあるとき、人物モデル４０１の上部はカメラ２０１−２の撮影範囲に含まれていないため、投影画像ＰＩＣ２において、人物モデル４０１の上部は映っていない。
【００５８】
投影画像生成部３３３は、同様にカメラ２０１−１からの距離を変えながら撮影される人物モデル４０１の投影画像を生成する。以下、カメラ２０１−ｉからの距離を変えながら撮影される人物モデル４０１の投影画像は、カメラ２０１−ｉの投影画像と表記する場合がある。
【００５９】
図５に戻り説明を続ける。
ステップＳ５０４において、全身領域範囲算出部３４２は、投影画像の全身領域の範囲算出処理を行う。ここで投影画像の全身領域の範囲算出処理の詳細について説明する。
【００６０】
図８は、投影画像の全身領域の範囲算出処理の詳細なフローチャートである。図８は、ステップＳ５０４に対応する。
【００６１】
図９は、全身領域投影画像の例を示す。
図１０は、最大面積の全身領域と中心座標を示す。
【００６２】
図１１は、最小面積の全身領域と中心座標を示す。
投影画像の全身領域の範囲算出処理は、各カメラ２０１−ｉの投影画像に対して行われる。例えば、最初にカメラ２０１−１の投影画像に対して、全身領域の範囲算出処理が行われ、次にカメラ２０１−２の投影画像に対して、全身領域の範囲算出処理が行われる。
【００６３】
ステップＳ６０１において、全身領域範囲算出部３４２は、カメラ２０１−ｉの投影画像のうち、人物モデル４０１の全体（全身領域）が投影画像に含まれているか判定する。全身領域範囲算出部３４２は、全身領域が含まれている投影画像を選択する。すなわち、全身領域が投影画像に含まれていない撮影画像を後段の処理対象から除外する。
【００６４】
例えば、全身領域範囲算出部３４２は、長方体の人物モデル４０１の８つの頂点（a1-a4,b1-b4）が投影画像に含まれているかを確認する。人物モデル４０１の８つの頂点が投影画像ＰＩに含まれている場合、投影画像ＰＩには全身領域が含まれていると判定される（図９）。全身領域が含まれている投影画像ＰＩは、全身領域投影画像と表記する。ここで、投影画像において人物モデル４０１が映っている領域を人物領域とする。すなわち、図９に示すように、人物領域は、投影画像ＰＩにおいて長方体の人物モデル４０１の３つの面が映っている領域である。人物モデル４０１とカメラ２０１−ｉとの距離が近いほど、カメラ２０１−ｉの投影画像において、人物領域の面積は大きくなる。
【００６５】
ステップＳ６０２において、全身領域範囲算出部３４２は、全身領域投影画像のうち、最も大きい面積の人物領域を有する全身領域投影画像ＰＩｓｍａｘと、最も小さい面積の人物領域を有する全身領域投影画像ＰＩｓｍｉｎと、を検出する。
【００６６】
ステップＳ６０３において、全身領域範囲算出部３４２は、全身領域投影画像ＰＩｓｍａｘの人物領域の中心座標（Ｘｍａｘ，Ｙｍａｘ）を算出する（図１０）。全身領域範囲算出部３４２は、全身領域投影画像ＰＩｓｍｉｎの人物領域の中心座標（Ｘｍｉｎ，Ｙｍｉｎ）を算出する（図１１）。人物領域の中心座標は、投影画像において映っている人物モデル４０１の３つの面のうち、一番手前に映っている長方形の面の中心である。また、人物領域の中心座標は、人物領域の外接矩形の中心としてもよい。人物モデル４０１とカメラ２０１−ｉとの距離が近いほど、カメラ２０１−ｉの投影画像において、人物領域の中心座標のＹ座標の値は大きくなる。
【００６７】
上記処理により、カメラ２０１−ｉの投影画像のうち、全身領域投影画像の人物領域のＹ座標の最大値Ｙｍａｘと最小値Ｙｍｉｎが求まる。
【００６８】
図５に戻り説明を続ける。
ステップＳ５０５において、全身領域範囲算出部３４２は、撮影画像の全身領域の範囲算出処理を行う。すなわち、全身領域範囲算出部３４２は、撮影画像のうち人物の全身が映っている撮影画像を抽出する。ここで撮影画像の全身領域の範囲算出処理の詳細について説明する。
【００６９】
図１２は、撮影画像の全身領域の範囲算出処理の詳細なフローチャートである。図１２は、ステップＳ５０５に対応する。
【００７０】
図１３は、撮影画像の全身領域の範囲算出処理を説明する図である。
撮影画像の全身領域の範囲算出処理は、各カメラ２０１−ｉの撮影画像に対して行われる。例えば、最初にカメラ２０１−１の撮影画像に対して、全身領域の範囲算出処理が行われ、次にカメラ２０１−２の撮影画像に対して、全身領域の範囲算出処理が行われる。
【００７１】
ステップＳ６１１において、全身領域範囲算出部３４２は、カメラ２０１−ｉの撮影画像それぞれから人物領域を矩形として検出する。例えば、図１３に示すように、全身領域範囲算出部３４２は、人物Ｍが映っている撮影画像Ｉから人物Ｍに外接するような矩形を検出し、当該矩形を人物領域Ｒとする。
【００７２】
ステップＳ６１２において、全身領域範囲算出部３４２は、人物領域それぞれの中心座標（Ｘｉ，Ｙｉ）を算出する。例えば、図１３に示すように、全身領域範囲算出部３４２は、人物領域Ｒの中心座標（Ｘｉ，Ｙｉ）を算出する。人物Ｍとカメラ２０１−ｉとの距離が近いほど、カメラ２０１−ｉの撮影画像において、人物領域Ｒの面積は大きくなり、人物領域Ｒの中心座標のＹ座標の値Ｙｉは大きくなる。
【００７３】
ステップＳ６１３において、全身領域範囲算出部３４２は、カメラ２０１−ｉの撮影画像のうち、人物領域の中心座標のＹ座標の値ＹｉがＹ座標の最大値Ｙｍａｘより大きい撮影画像を除外対象と判定し、除外対象として設定する。尚、Ｙ座標の最大値Ｙｍａｘは、投影画像の全身領域の範囲算出処理（ステップＳ５０４）において、カメラ２０１−ｉの投影画像から求めた値である。
【００７４】
ステップＳ６１４において、全身領域範囲算出部３４２は、除外対象と判定（設定）されなかった撮影画像の人物領域の中心座標のＹ座標値のうち、最大のＹ座標の値を検出し、記録する。
【００７５】
ステップＳ６１５において、全身領域範囲算出部３４２は、カメラ２０１−ｉの撮影画像のうち、人物領域の中心座標のＹ座標の値ＹｉがＹ座標の最小値Ｙｍｉｎより小さい撮影画像を除外対象と判定し、除外対象として設定する。尚、Ｙ座標の最小値Ｙｍｉｎは、投影画像の全身領域の範囲算出処理（ステップＳ５０４）において、カメラ２０１−ｉの投影画像から求めた値である。
【００７６】
ステップＳ６１６において、全身領域範囲算出部３４２は、全身領域範囲算出部３４２は、除外対象と判定（設定）されなかった撮影画像の人物領域の中心座標のＹ座標値のうち、最小のＹ座標の値を検出し、記録する。
【００７７】
上記処理により、撮影画像のうち、人物の全身が映っていない撮影画像が除外される。すなわち、撮影画像のうち、人物の全身が映っている撮影画像が抽出される。
【００７８】
図５に戻り説明を続ける。
ステップＳ５０６において、変形画像判定部３４４は、変形画像判定処理を行う。以下、変形画像判定処理の詳細について説明する。ここで、２つの変形画像判定処理について説明する。変形画像判定部３４４は、２つの変形画像判定処理のいずれか若しくは両方を実行する。
【００７９】
図１４は、変形画像判定処理（その１）の詳細なフローチャートである。図１４は、ステップＳ５０６に対応する。
【００８０】
図１５は、変形画像判定処理（その１）を説明する図である。
ステップＳ６２１において、変形画像判定部３４４は、カメラ２０１−ｉのうち、設置角度が小さいカメラ２０１−ｉを選択する。実施の形態では、カメラ２０１−１の設置角度は２５度、カメラ２０１−２の設置角度は４５度であるため、カメラ２０１−１が選択される。
【００８１】
ステップＳ６２２において、変形画像判定部３４４は、入力画像Ｉｓ１それぞれの人物領域の面積Ｓを算出する。ここで、入力画像Ｉｓ１は、カメラ２０１−１の撮影画像のうち、ステップＳ５０５の処理で除外対象と判定（設定）されていない撮影画像である。
【００８２】
ステップＳ６２３において、変形画像判定部３４４は、入力画像Ｉｓ１それぞれの人物領域のうち、人物領域の面積Ｓが最も大きい人物領域を検出する。例えば、人物Ｍ１が位置Ａ１にいるときの撮影画像ＩＡ１の人物領域ＲＡ１が検出される（図１５）。
【００８３】
ステップＳ６２４において、変形画像判定部３４４は、面積Ｓが最も大きい人物領域の縦と横と比（縦横比）Ｒ１を算出する。例えば、矩形の人物領域の縦のサイズ（画素数）Ｈを横のサイズ（画素数）Ｗで除算することにより、縦横比Ｒ１は算出される。図１５において、人物領域ＲＡ１の縦横比Ｒ１が算出される。縦横比は、形状の一例である。
【００８４】
ステップＳ６２５において、変形画像判定部３４４は、カメラ２０１−ｉのうち、設置角度が大きいカメラ２０１−ｉを選択する。実施の形態では、カメラ２０１−２が選択される。尚、２つのカメラの設置角度が同じ場合には、ステップＳ６２１において任意で一方のカメラが選択され、ステップ６２５において他方のカメラが算出される。
【００８５】
ステップＳ６２６において、変形画像判定部３４４は、入力画像Ｉｓ２それぞれの人物領域の縦と横と比（縦横比）Ｒを算出する。ここで、入力画像Ｉｓ２は、カメラ２０１−２の撮影画像のうち、ステップＳ５０５の処理で除外対象と判定（設定）されていない撮影画像である。
【００８６】
ステップＳ６２７において、変形画像判定部３４４は、入力画像Ｉｓ２それぞれの人物領域のうち、縦横比Ｒ１に最も近い縦横比Ｒを有する人物領域を検出する。図１５において、人物Ｍ２が位置Ｂ２にいるときの撮影画像ＩＢ２の人物領域ＲＢ２が検出される。
【００８７】
ステップＳ６２８において、変形画像判定部３４４は、縦横比Ｒ１に最も近い縦横比Ｒを有する人物領域の中心座標（Ｘｍ，Ｙｍ）を算出する。図１５において、人物領域ＲＢ２の中心座標（Ｘｍ，Ｙｍ）が算出される。
【００８８】
ステップＳ６２９において、変形画像判定部３４４は、入力画像Ｉｓ２のうち、人物領域の中心座標Ｙｉが中心座標Ｙｍより大きい入力画像を除外対象と判定し、除外対象に設定する。図１５において、人物Ｍ２が位置Ｂ２よりカメラに近い位置（例えば、Ａ２）にいるときの撮影画像が除外対象に判定（設定）される。尚、人物Ｍ２が位置Ｂ２よりカメラから遠い位置（例えば、Ｃ２）にいるときの撮影画像は除外対象に判定（設定）されない。
【００８９】
図１５において、変形画像判定処理（その１）により、人物Ｍ２が位置Ｂ２よりカメラ２０１−２に近い位置にいるときの撮影画像が除外対象に判定される。透視投影により、カメラに近づくほど人物領域の変形が大きくなる。例えば、位置Ｂ２よりカメラ２０１−２に近い位置Ａ２に人物Ｍ２がいるときの撮影画像の人物領域ＲＡ２は、人物領域ＲＡ１と形状が大きく異なる。このような、カメラ２０１−１の撮影画像の人物領域と大きく形状が異なるカメラ２０１−２の人物領域ＲＡ２を含む撮影画像を人物の色特徴量の照合に用いないことにより、人物の判定精度を向上できる。
【００９０】
図１６は、変形画像判定処理（その２）の詳細なフローチャートである。図１６は、ステップＳ５０６に対応する。
【００９１】
図１７は、変形画像判定処理（その１）を説明する図である。
ステップＳ６４１において、変形画像判定部３４４は、変形画像判定部３４４は、カメラ２０１−ｉのうち、設置角度が小さいカメラ２０１−ｉを選択する。実施の形態では、カメラ２０１−１の設置角度は２５度、カメラ２０１−２の設置角度は４５度であるため、カメラ２０１−１が選択される。
【００９２】
ステップＳ６４２において、変形画像判定部３４４は、カメラ２０１−１の全身領域投影画像の人物領域のうち、最大の面積の人物領域を検出する。尚、カメラ２０１−１の全身領域投影画像は、カメラ２０１−１の投影画像のうち図８のステップ６０１において除外されなかった投影画像である。
【００９３】
ステップＳ６４３において、変形画像判定部３４４は、ステップＳ６４２で検出した最大の面積の人物領域を示す人物領域画像ＳＩ１を生成し、記録する。人物領域画像ＳＩ１は、人物領域の画素の画素値が１、人物領域以外の画素の画素値が０である画像である。
【００９４】
ステップＳ６４４において、変形画像判定部３４４は、カメラ２０１−ｉのうち、設置角度が大きいカメラ２０１−ｉを選択する。実施の形態では、カメラ２０１−２が選択される。尚、２つのカメラの設置角度が同じ場合には、ステップＳ６４１において任意で一方のカメラが選択され、ステップ６４４において他方のカメラが算出される。
【００９５】
ステップＳ６４５において、変形画像判定部３４４は、カメラ２０１−２の全身領域投影画像の人物領域それぞれを、人物領域画像ＳＩ１の人物領域に合わせて正規化する。例えば、変形画像判定部３４４は、カメラ２０１−２の全身領域投影画像の人物領域の高さまたは幅が人物領域画像ＳＩ１の人物領域と一致するように、カメラ２０１−２の全身領域投影画像の人物領域それぞれを拡大縮小、回転または平行移動する。変形画像判定部３４４は、正規化した人物領域それぞれを示す人物領域画像ＳＩ２を生成する。人物領域画像ＳＩ２は、人物領域の画素の画素値が１、人物領域以外の画素の画素値が０である画像である。
【００９６】
ステップＳ６４６において、変形画像判定部３４４は、人物領域画像ＳＩ１と人物領域画像ＳＩ２それぞれとの差分を算出する。人物領域画像ＳＩ１と人物領域画像ＳＩ２の差分は、人物領域画像ＳＩ１の各画素の画素値と人物領域画像ＳＩ２の各画素の画素値との差分の合計である。
【００９７】
ステップＳ６４７において、変形画像判定部３４４は、人物領域画像ＳＩ２のうち、人物領域画像ＳＩ１と人物領域画像ＳＩ２との差分が最も小さい人物領域画像が示す人物領域を検出する。
【００９８】
図１７において、人物モデルが位置Ｂ２にいるときの投影画像ＰＩＢ２の人物領域を正規化され、正規化された人物領域を示す人物領域画像ＳＩＢ２が生成される。人物領域画像ＳＩ１と人物領域画像ＳＩＢ２との差分が最も小さいため、投影画像ＰＩＢ２の人物領域が検出される。
【００９９】
ステップＳ６４８において、変形画像判定部３４４は、検出した人物領域の中心座標（Ｘｍ，Ｙｍ）を算出する。図１７において、投影画像ＰＩＢ２の人物領域の中心座標（Ｘｍ，Ｙｍ）を算出される。
【０１００】
ステップＳ６４９において、変形画像判定部３４４は、入力画像Ｉｓ２のうち、人物領域の中心座標ＹｉがステップＳ６４８で算出した中心座標のＹ座標の値Ｙｍより大きい入力画像を除外対象と判定し、除外対象に設定する。入力画像Ｉｓ２は、カメラ２０１−２の撮影画像のうち、ステップＳ５０５の処理で除外対象と判定（設定）されていない撮影画像である。
【０１０１】
図１７において、人物Ｍ２が位置Ｂ２よりカメラに近い位置（例えば、Ａ２）にいるときの撮影画像が除外対象に判定（設定）される。尚、人物Ｍ２が位置Ｂ２よりカメラから遠い位置（例えば、Ｃ２）にいるときの撮影画像は除外対象に判定（設定）されない。
【０１０２】
図５に戻り説明を続ける。
ステップＳ５０７において、低解像度画像判定部３４４は、混合色判定処理を行う。尚、ステップＳ５０７は、省略してもよい。
【０１０３】
図１８は、混合色判定処理の詳細なフローチャートである。
図１９は、混合色判定処理を説明する図である。
【０１０４】
混合色判定処理は、各カメラ２０１−ｉの撮影画像に対して行われる。例えば、最初にカメラ２０１−１の撮影画像に対して、混合色判定処理が行われ、次にカメラ２０１−２の撮影画像に対して、混合色判定処理が行われる。
【０１０５】
ステップＳ６５１において、低解像度画像判定部３４４は、ステップＳ５０３と同様にカメラ２０１−ｉに対してそれぞれ異なる位置の人物モデルを投影した複数の投影画像を生成する。
【０１０６】
ステップＳ６５２において、低解像度画像判定部３４４は、カメラ２０１−ｉの投影画像それぞれの人物領域の面積Ｓｋを算出し、カメラ２０１−ｉの設置角度に対応した閾値ＳＴに最も近い人物領域の面積Ｓｋを検出する。閾値ＳＴは、人物領域内の混合色の割合が所定値以上となる面積（画素数）である。また、閾値ＳＴは予めカメラの複数の設置角度毎に算出されている。例えば、カメラ２０１−１の設置角度（２５度）に対応した閾値ＳＴ１、およびカメラ２０１−２の設置角度（４５度）に対応した閾値ＳＴ２が予め算出されている。また、混合色の判定処理は、例えば、特開２０１７−２０４０９５号公報に記載されている。
【０１０７】
ステップＳ６５３において、低解像度画像判定部３４４は、検出した人物領域の中心座標（Ｘｋ，Ｙｋ）を算出する。中心座標（Ｘｋ，Ｙｋ）は、例えば、人物領域の外接矩形の中心である（図１９）。
【０１０８】
ステップＳ６５４において、低解像度画像判定部３４４は、入力画像それぞれの人物領域を検出する。ここで、入力画像は、カメラ２０１−ｉの撮影画像のうち、ステップＳ５０５〜Ｓ５０６の処理で除外対象と判定（設定）されていない撮影画像である。また、入力画像から検出された人物領域は矩形である。
【０１０９】
ステップＳ６５５において、低解像度画像判定部３４４は、ステップＳ６５４で検出した人物領域それぞれの中心座標（Ｘｉ，Ｙｉ）を算出する。Ｘｉは中心座標のｘ座標の値、Ｙｉは中心座標のＹ座標の値である。
【０１１０】
ステップＳ６５６において、低解像度画像判定部３４４は、入力画像のうち、中心座標のＹ座標の値ＹｉがＹｋより小さい人物領域を含む入力画像を除外対象と判定し、除外対象に設定する。中心座標のＹ座標の値ＹｉがＹｋより小さい場合、人物領域の面積は閾値ＳＴより小さくなる。すなわち、閾値ＳＴより小さい面積の人物領域を含む入力画像が除外対象と判定される。
【０１１１】
撮影画像において、人物領域の中心座標のＹ座標の値Ｙｉが小さいほど、人物はカメラ２０１−ｉから遠い位置におり、人物領域も小さくなる。よって、中心座標のＹ座標の値ＹｉがＹｋより小さい人物領域の面積は、閾値ＳＴより小さくなるため、混合色の割合が所定値以上となる。混合色判定処理により、混合色の割合が所定値以上となる撮影画像は、除外対象と判定（設定）される。
【０１１２】
図５に戻り説明を続ける。
ステップＳ５０８において、範囲算出部３４１は、カメラ２０１−Ｉそれぞれの撮影画像の対象画像の範囲を人物対応付け部３５１に出力する。詳細には、範囲算出部３４１は、カメラ２０１−Ｉそれぞれの撮影画像のうちステップＳ５０４〜Ｓ５０７において除外対象として判定（設定）されなかった撮影画像を示す情報（例えば、撮影画像に割り当てられたフレーム番号）を対象画像の範囲として人物対応付け部３５１に出力する。例えば、範囲算出部３４１は、除外対象として判定（設定）されなかった撮影画像のフレーム番号のうち、最小のフレーム番号と最大のフレーム番号を出力する。すなわち、最小のフレーム番号に対応する撮影画像から最大のフレーム番号に対応する撮影画像までが対象画像の範囲であることを示す。
【０１１３】
以下、ステップＳ５０９、Ｓ５１０およびステップＳ５１１、Ｓ５１２は、並列に実行される。尚、ステップＳ５０９〜Ｓ５１２は、直列に実行されてもよい。
【０１１４】
ステップＳ５０９において、範囲算出部３４１からカメラ１による撮影画像のうち、対象画像の範囲を受信する。
【０１１５】
ステップＳ５１０において、特徴量抽出部３５２は、カメラ１による撮影画像のうち、対象画像の範囲に含まれる撮影画像を選択し、選択した撮影画像それぞれから撮影画像に映っている人物の色特徴量を抽出する。ここでは、人物Ａの色特徴量が抽出されたとする。
【０１１６】
ステップＳ５１１において、特徴量抽出部３５２は、範囲算出部３４１からカメラ２による撮影画像のうち、対象画像の範囲を受信する。
【０１１７】
ステップＳ５１２において、特徴量抽出部３５２は、カメラ２による撮影画像のうち、対象画像の範囲に含まれる撮影画像を選択し、選択した撮影画像それぞれから撮影画像に映っている人物の色特徴量を抽出する。ここでは、人物Ｂの色特徴量が抽出されたとする。
【０１１８】
図２０は、人物データと特徴量データの例である。
特徴量抽出部３５２は、カメラｉそれぞれの対象画像の範囲に含まれる撮影画像に映っている人物のデータＴｉと当該人物の色特徴量を示す特徴量データＦｉとを記憶部３７１に記憶する。
【０１１９】
図２０は、カメラ１による撮影画像のうち、対象画像の範囲に含まれる撮影画像の映っている人物Ａの人物データＴ１、およびカメラ２による撮影画像のうち、対象画像の範囲に含まれる撮影画像の映っている人物Ｂの人物データＴ２を示す。
【０１２０】
人物データＴｉは、項目として、カメラ番号、人物ＩＤ、検出フレーム、カメラ姿勢、および対象画像範囲を有する。
【０１２１】
カメラ番号は、カメラｉに割り当てられた、カメラｉを識別する番号である。
人物ＩＤは、人物を識別する識別子である。
【０１２２】
検出フレーム数は、人物ＩＤに対応する人物の色特徴量が抽出された撮影画像の数である。すなわち、検出フレーム数は、対象画像の範囲に含まれる撮影画像の数である。
【０１２３】
カメラ姿勢は、カメラｉの設置角度を示す。
対象画像範囲は、カメラｉの撮影画像のうち対象画像の範囲を示す。対象画像範囲には、対象画像の範囲内の撮影画像のうち最小のフレーム番号（Ｎｏ．）と最大のフレーム番号（Ｎｏ．）とが記載される。例えば、人物データＴ１の「最小値：フレームＮｏ．５」、「最大値：フレームＮｏ．１５」は、カメラ１による撮影画像のうち、フレーム番号が５から１５までの撮影画像が対象画像であることを示す。
【０１２４】
さらに、図２０は、カメラ１による撮影画像に映っている人物の色特徴量を示す特徴量データＦ１とカメラ２による撮影画像に映っている人物の色特徴量を示す特徴量データＦ２とを示す。
【０１２５】
特徴量データＦｉは、項目として、フレーム番号、時刻、中心座標、および色特徴量を有する。
【０１２６】
フレーム番号は、撮影画像に割り当てられた番号である。フレーム番号は、例えば、撮影画像に対して撮影時刻の古い順に割り当てられている。
【０１２７】
時刻は、フレーム番号に対応する撮影画像の撮影時刻である。
中心座標は、フレーム番号に対応する撮影画像の人物領域の中心の座標である。
【０１２８】
色特徴量は、フレーム番号に対応する撮影画像の人物領域から抽出した色特徴量である。色特徴量は、例えば、人物領域を複数の領域に分割したときの領域毎の色ヒストグラムやＭＳＣＲクラスタ特徴量である。
【０１２９】
図５に戻り説明を続ける。
ステップＳ５１３において、特徴照合部３５３は、特徴量抽出部３５２により抽出された人物Ａの色特徴量と人物Ｂの色特徴量とを照合し、照合結果に基づいて人物Ａと人物Ｂとが同一人物であるか判定する。例えば、特徴照合部３５３は、非特許文献２（M. Zheng, 外６名, “Privacy-conscious Person Re-identification using Low-resolution Videos”, In ACPR, pp.109-114, 2017）記載の方法や特許文献１記載の方法を用いて、人物Ａと人物Ｂとが同一人物であるか判定する。人物Ａと人物Ｂとが同一人物であるか判定された場合、特徴照合部３５３は、人物Ａと人物Ｂとを対応付ける。
【０１３０】
ステップＳ５１４において、出力部３６１は、対応付けの結果を記憶部３７１に出力し、記憶部３７１は対応付けの結果を記憶する。また、出力部３６１は、情報処理装置３０１と接続する他の装置（不図示）に対応付けの結果を出力してもよい。
【０１３１】
実施の形態の情報処理装置によれば、複数の撮影画像のうち、人物の全身が映っていない撮影画像を対象画像の範囲から除外することで、同一人物の判定精度を向上できる。
【０１３２】
実施の形態の情報処理装置によれば、複数の撮影画像のうち、カメラ間で人物の変形が大きい撮影画像を対象画像の範囲から除外することで、同一人物の判定精度を向上できる
実施の形態の情報処理装置によれば、混合色が多くなる解像度の人物領域を有する撮影画像を対象画像の範囲から除外することで、同一人物の判定精度を向上できる。
【０１３３】
図２１は、他の実施の形態に係るシステムの構成図である。
システム１１０１は、カメラ１２０１−ｊ（ｊ＝１〜３）、映像入力装置１３０１−ｊ、画像選択装置１４０１、解析サーバ１５０１、および記憶装置１６０１を含む。解析サーバ１５０１は、照合装置の一例である。
【０１３４】
カメラ１２０１−１〜１２０１−３は、それぞれ撮影範囲Ａ〜Ｃを撮影し、撮影画像を映像入力装置１３０１−１〜１３０１−３にそれぞれ出力する。
【０１３５】
映像入力装置１３０１−ｊは、画像入力部３１１−ｉと同様の機能を有する。映像入力装置１３０１−ｊは、カメラ１２０１−ｊから入力された撮影画像の解像度を所定の解像度に低下させた撮影画像を生成し、解像度が低下した撮影画像を画像選択装置１４０１および解析サーバ１５０１に出力する。画像選択装置１４０１および解析サーバ１５０１は、解像度が低下した撮影画像を用いて処理を行う。撮影画像の解像度を低下させるのは、撮影された人物のプライバシーを保護するためである。
【０１３６】
画像選択装置１４０１は、カメラ姿勢算出部３２１、投影画像生成部３３１、および対象範囲算出部３４１と同等の機能を有する。画像選択装置１４０１は、さらに画像入力部３１１−ｉと同等の機能を有してもよい。解析サーバ１５０１は、人物対応付け部３５１および出力部３６１と同等の機能を有する。記憶装置１６０１は、記憶部３７１と同等の機能を有する。
【０１３７】
画像選択装置１４０１は、入力された撮影画像のうち人物領域の色特徴量の抽出に用いられる撮影画像を選択し、選択した撮影画像を示す情報（対象範囲）を解析サーバ１５０１に出力する。
【０１３８】
解析サーバ１５０１は、画像選択装置１４０１から受信した対象範囲に対応する撮影画像から人物領域の色特徴量を抽出し、抽出した色特徴量を用いて、人物の同定（すなわち異なるカメラでそれぞれ撮影された人物が同一人物であるかの）判定を行う。
【０１３９】
さらに、解析サーバ１５０１は、人物の同定において、服装色が類似した人物の判定精度の低下を防ぐために、カメラ間の距離、人物の移動速度、および移動方向の整合性から照合に用いる人物の色特徴量を絞り込んでもよい。例えば、カメラ１２０１−ｊ間の距離、人物の移動速度、および移動方向が分かれば、あるカメラである人物が検出された時刻から、他のカメラで当該人物が出現する時間帯を推定できる。よって、解析サーバ１５０１は、推定された時間帯に出現した人物の色特徴量を照合対象として絞り込む。
【０１４０】
図２１において、人物Ｍ１、Ｍ２が撮影範囲Ａにいるときの撮影画像、人物Ｍ’１、Ｍ３が撮影範囲Ｂにいるときの撮影画像、および人物Ｍ’’１、Ｍ４が撮影範囲Ｃにいるときの撮影画像を用いて、人物の同定を行う。
【０１４１】
人物Ｍ１は、撮影範囲Ａから撮影範囲Ｂの方向に移動している。人物Ｍ’１は、撮影範囲Ｂから撮影範囲Ｃの方向に移動している。人物Ｍ３は、撮影範囲Ｂから撮影範囲Ａの方向に移動している。人物Ｍ’’１の移動方向は、人物Ｍ’１は同じである。
【０１４２】
また、人物Ｍ１、Ｍ’１、Ｍ３、Ｍ’’１の服の色は、互いに同じまたは類似している。人物Ｍ２の服の色は、人物Ｍ１、Ｍ’１、Ｍ３、Ｍ’’１、Ｍ４と異なる。人物Ｍ４の服の色は、人物Ｍ１、Ｍ’１、Ｍ３、Ｍ’’１、Ｍ２と異なる。
【０１４３】
ここで、カメラ１２０１−１で撮影された人物Ｍ１と一致する人物をカメラ１２０１−２の撮影画像から見つける場合を説明する。解析サーバ１５０１は、カメラ１２０１−１の撮影画像から人物Ｍ１の移動方向および移動速度を算出し、算出結果から人物Ｍ１が出現する時間帯や場所を推定する。例えば、人物Ｍ１は、ある時間帯に撮影範囲Ｂに出現すると推定される。解析サーバ１５０１は、推定された時間帯のカメラ１２０１−２の撮影画像を用いて、人物Ｍ１の同定を行う。例えば、解析サーバ１５０１は、推定された時間帯に撮影された人物Ｍ’１、Ｍ３が映っているカメラ１２０１−２の撮影画像を用いて、人物Ｍ１との一致判定を行う。
【０１４４】
また、人物の色特徴量（すなわち、服の色）を用いるだけでは、例えば、人物Ｍ１と一致する人物が人物Ｍ’１と人物Ｍ３のいずれかであるか精度良く判定することが難しい。解析サーバ１５０１は、撮影画像から人物Ｍ’１と人物Ｍ３の移動方向を算出する。人物Ｍ１の移動方向と人物Ｍ’１の移動方向はほぼ同じであり、人物Ｍ１の移動方向と人物Ｍ３の移動方向は大きく異なる。よって、人物Ｍ１と人物Ｍ’１とが同一人物である可能性が高いと考えられる。解析サーバ１５０１は、人物Ｍ１の色特徴量と照合する対象から、人物Ｍ３の色特徴量を除外し、人物Ｍ１の色特徴量と人物Ｍ’１の色特徴量とを照合する。このように照合する対象を絞り込むことで、服の色が類似した人物が複数いる場合でも、人物の判定精度を向上できる。
【０１４５】
図２２は、情報処理装置（コンピュータ）の構成図である。
実施の形態の情報処理装置３０１、映像入力装置１３０１−ｊ、画像選択装置１４０１、および解析サーバ１５０１は、例えば、図２２に示すような情報処理装置（コンピュータ）１１によって実現可能である。
【０１４６】
情報処理装置１１は、Central Processing Unit（ＣＰＵ）１２、メモリ１３、入力装置１４、出力装置１５、記憶部１６、記録媒体駆動部１７、及びネットワーク接続装置１８を備え、それらはバス１９により互いに接続されている。図１のカメラ２０１−ｉは、バス１９に接続されていてもよい。
【０１４７】
ＣＰＵ１２は、情報処理装置１１全体を制御する中央処理装置（プロセッサ）である。ＣＰＵ１２は、画像入力部３１１−ｉ、カメラ姿勢算出部３２１、投影画像生成部３３１、対象範囲算出部３４１、人物対応付け部３５１、および出力部３６１として動作する。
【０１４８】
メモリ１３は、プログラム実行の際に、記憶部１６（あるいは可搬記録媒体２０）に記憶されているプログラムあるいはデータを一時的に格納するRead Only Memory(ＲＯＭ)やRandom Access Memory(ＲＡＭ)等のメモリである。ＣＰＵ１２は、メモリ１３を利用してプログラムを実行することにより、上述した各種処理を実行する。
【０１４９】
入力装置１４は、ユーザ又はオペレータからの指示や情報の入力、情報処理装置１１で用いられるデータの取得等に用いられる。入力装置１４は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル等である。
【０１５０】
出力装置１５は、ユーザ又はオペレータへの問い合わせや処理結果を出力する装置である。出力装置５は、例えば、ディスプレイ、またはプリンタ等である。
【０１５１】
記憶部１６は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、テープ装置等である。情報処理装置１１は、記憶部１６に、上述のプログラムとデータを保存しておき、必要に応じて、それらをメモリ１３に読み出して使用する。記憶部１６は、記憶部３７１に対応する。
【０１５２】
記録媒体駆動部１７は、可搬記録媒体２０を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬記録媒体としては、メモリカード、フレキシブルディスク、Compact Disk Read Only Memory(ＣＤ−ＲＯＭ)、光ディスク、光磁気ディスク等、任意のコンピュータ読み取り可能な記録媒体が用いられる。ユーザは、この可搬記録媒体２０に上述のプログラムとデータを格納しておき、ＣＰＵ１２は、必要に応じて、それらをメモリ１３に読み出して使用する。
【０１５３】
ネットワーク接続装置１８は、Local Area Network（ＬＡＮ）やWide Area Network（ＷＡＮ）等の任意の通信ネットワークに接続され、通信に伴うデータ変換を行う通信インターフェースである。ネットワーク接続装置８は、通信ネットワークを介して接続された装置へデータの送信または通信ネットワークを介して接続された装置からデータを受信する。
【０１５４】
なお、情報処理装置１１が図２２のすべての構成要素を含む必要はなく、用途や条件に応じて一部の構成要素を省略することも可能である。例えば、ユーザ又はオペレータからの指示や情報の入力を行わない場合は、入力装置１４を省略してもよく、ユーザ又はオペレータへの問い合わせや処理結果の出力を行わない場合は、出力装置１５を省略してもよい。情報処理装置が可搬記録媒体２０にアクセスしない場合は、記録媒体駆動部１７を省略してもよい。
【０１５５】
以上の実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
第１の設置角度で設置された第１のカメラで撮影された第１の人物が映っている複数の第１の撮影画像を受信し、
前記第１の設置角度より大きい第２の設置角度で設置された第２のカメラで撮影された第２の人物が映っている複数の第２の撮影画像を受信し、
前記第１の人物の全身が映っている複数の第１の全身領域撮影画像を前記複数の第１の撮影画像から抽出し、
前記第２の人物の全身が映っている複数の第２の全身領域撮影画像を前記複数の第２の撮影画像から抽出し、
前記複数の第２の全身領域撮影画像それぞれの前記第２の人物が映っている領域の形状と、前記複数第１の全身領域撮影画像のうちの第１画像の前記第１の人物が映っている領域の形状とに基づいて、前記第１の全身領域撮影画像との画像照合の対象とする第１の照合対象画像を前記複数の第２の全身領域撮影画像から選択する、
処理をコンピュータに実行させる画像選択プログラム。
（付記２）
前記コンピュータが
前記第１の設置角度に基づく第１の閾値と前記複数第１の全身領域撮影画像それぞれの前記第１の人物が映っている領域の面積に基づいて、画像照合の対象とする第２の照合対象画像を前記第１の全身領域撮影画像から選択し、
前記第２の設置角度に基づく第２の閾値と前記第１の照合対象画像それぞれの前記第２の人物が映っている領域の面積に基づいて、前記第２の照合対象画像との画像照合の対象とする第３の照合対象画像を前記第１の照合対象画像から選択する、ことを特徴とする付記１記載の画像選択プログラム。
（付記３）
前記第１の設置角度に基づいて、所定の人物モデルの位置を変更しながら前記人物モデルを画像上に投影した複数の第１の投影画像を生成し、
前記第２の設置角度に基づいて、前記人物モデルの位置を変更しながら前記人物モデルを画像上に投影した複数の第２の投影画像を生成する処理をさらに備え、
前記複数の第１の全身領域撮影画像を抽出する処理において、前記複数の第１の投影画像を用いて、前記複数の第１の撮影画像に前記第１の人物の全身が映っているか判定し、
前記複数の第２の全身領域撮影画像を抽出する処理において、前記複数の第２の投影画像を用いて、前記複数の第２の撮影画像に前記第２の人物の全身が映っているか判定することを特徴とする付記１または２記載の画像選択プログラム。
（付記４）
前記第１の画像は、前記複数第１の全身領域撮影画像それぞれの前記第１の人物が映っている領域のうちで最も大きな前記第１の人物が映っている領域を含むことを特徴とする付記１乃至３のいずれか１項に記載の画像選択プログラム。
（付記５）
第１の設置角度で設置された第１のカメラで撮影された第１の人物が映っている複数の第１の撮影画像を受信し、前記第１の設置角度より大きい第２の設置角度で設置された第２のカメラで撮影された第２の人物が映っている複数の第２の撮影画像を受信する受信部と、
前記第１の人物の全身が映っている複数の第１の全身領域撮影画像を前記複数の第１の撮影画像から抽出し、前記第２の人物の全身が映っている複数の第２の全身領域撮影画像を前記複数の第２の撮影画像から抽出する第１の処理部と、
前記複数の第２の全身領域撮影画像それぞれの前記第２の人物が映っている領域の形状と、前記複数第１の全身領域撮影画像のうちの第１画像の前記第１の人物が映っている領域の形状とに基づいて、前記第１の全身領域撮影画像との画像照合の対象とする第１の照合対象画像を前記複数の第２の全身領域撮影画像から選択する第２の処理部と、
を備える情報処理装置。
（付記６）
前記第１の設置角度に基づく第１の閾値と前記複数第１の全身領域撮影画像それぞれの前記第１の人物が映っている領域の面積に基づいて、画像照合の対象とする第２の照合対象画像を前記第１の全身領域撮影画像から選択し、前記第２の設置角度に基づく第２の閾値と前記第１の照合対象画像それぞれの前記第２の人物が映っている領域の面積に基づいて、前記第２の照合対象画像との画像照合の対象とする第３の照合対象画像を前記第１の照合対象画像から選択する第３の処理部をさらに備えることを特徴とする付記５記載の情報処理装置。
（付記７）
前記第１の設置角度に基づいて、所定の人物モデルの位置を変更しながら前記人物モデルを画像上に投影した複数の第１の投影画像を生成し、前記第２の設置角度に基づいて、前記人物モデルの位置を変更しながら前記人物モデルを画像上に投影した複数の第２の投影画像を生成する第４の処理部をさらに備え、
第１の処理部は、前記複数の第１の投影画像を用いて、前記複数の第１の撮影画像に前記第１の人物の全身が映っているか判定し、前記複数の第２の投影画像を用いて、前記複数の第２の撮影画像に前記第２の人物の全身が映っているか判定することを特徴とする付記５または６記載の情報処理装置。
（付記８）
前記第１の画像は、前記複数第１の全身領域撮影画像それぞれの前記第１の人物が映っている領域のうちで最も大きな前記第１の人物が映っている領域を含むことを特徴とする付記５乃至７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（付記９）
第１の設置角度で設置された第１のカメラで撮影された第１の人物が映っている複数の第１の撮影画像を受信し、前記第１の設置角度より大きい第２の設置角度で設置された第２のカメラで撮影された第２の人物が映っている複数の第２の撮影画像を受信する受信部と、
前記第１の人物の全身が映っている複数の第１の全身領域撮影画像を前記複数の第１の撮影画像から抽出し、前記第２の人物の全身が映っている複数の第２の全身領域撮影画像を前記複数の第２の撮影画像から抽出する第１の処理部と、
前記複数の第２の全身領域撮影画像それぞれの前記第２の人物が映っている領域の形状と、前記複数第１の全身領域撮影画像のうちの第１画像の前記第１の人物が映っている領域の形状とに基づいて、前記第１の全身領域撮影画像との画像照合の対象とする第１の照合対象画像を前記複数の第２の全身領域撮影画像から選択する第２の処理部と、
を備える画像選択装置と、
前記第１の全身領域撮影画像と前記第１の照合対象画像とを照合して、前記第１の人物と前記第２の人物が同一人物であるか判定する照合装置と、
を備えるシステム。
（付記１０）
前記画像選択装置は、前記第１の設置角度に基づく第１の閾値と前記複数第１の全身領域撮影画像それぞれの前記第１の人物が映っている領域の面積に基づいて、画像照合の対象とする第２の照合対象画像を前記第１の全身領域撮影画像から選択し、前記第２の設置角度に基づく第２の閾値と前記第１の照合対象画像それぞれの前記第２の人物が映っている領域の面積に基づいて、前記第２の照合対象画像との画像照合の対象とする第３の照合対象画像を前記第１の照合対象画像から選択する第３の処理部をさらに備えることを特徴とする付記９記載のシステム。
（付記１１）
前記画像選択装置は、前記第１の設置角度に基づいて、所定の人物モデルの位置を変更しながら前記人物モデルを画像上に投影した複数の第１の投影画像を生成し、前記第２の設置角度に基づいて、前記人物モデルの位置を変更しながら前記人物モデルを画像上に投影した複数の第２の投影画像を生成する第４の処理部をさらに備え、
第１の処理部は、前記複数の第１の投影画像を用いて、前記複数の第１の撮影画像に前記第１の人物の全身が映っているか判定し、前記複数の第２の投影画像を用いて、前記複数の第２の撮影画像に前記第２の人物の全身が映っているか判定することを特徴とする付記９または１０記載のシステム。
（付記１２）
前記第１の画像は、前記複数第１の全身領域撮影画像それぞれの前記第１の人物が映っている領域のうちで最も大きな前記第１の人物が映っている領域を含むことを特徴とする付記９乃至１１のいずれか１項に記載のシステム。
（付記１３）
コンピュータが
第１の設置角度で設置された第１のカメラで撮影された第１の人物が映っている複数の第１の撮影画像を受信し、
前記第１の設置角度より大きい第２の設置角度で設置された第２のカメラで撮影された第２の人物が映っている複数の第２の撮影画像を受信し、
前記第１の人物の全身が映っている複数の第１の全身領域撮影画像を前記複数の第１の撮影画像から抽出し、
前記第２の人物の全身が映っている複数の第２の全身領域撮影画像を前記複数の第２の撮影画像から抽出し、
前記複数の第２の全身領域撮影画像それぞれの前記第２の人物が映っている領域の形状と、前記複数第１の全身領域撮影画像のうちの第１画像の前記第１の人物が映っている領域の形状とに基づいて、前記第１の全身領域撮影画像との画像照合の対象とする第１の照合対象画像を前記複数の第２の全身領域撮影画像から選択する、
ことを特徴とする画像選択方法。
（付記１４）
前記コンピュータが
前記第１の設置角度に基づく第１の閾値と前記複数第１の全身領域撮影画像それぞれの前記第１の人物が映っている領域の面積に基づいて、画像照合の対象とする第２の照合対象画像を前記第１の全身領域撮影画像から選択し、
前記第２の設置角度に基づく第２の閾値と前記第１の照合対象画像それぞれの前記第２の人物が映っている領域の面積に基づいて、前記第２の照合対象画像との画像照合の対象とする第３の照合対象画像を前記第１の照合対象画像から選択する、ことを特徴とする付記１３記載の画像選択方法。
（付記１５）
前記コンピュータが
前記第１の設置角度に基づいて、所定の人物モデルの位置を変更しながら前記人物モデルを画像上に投影した複数の第１の投影画像を生成し、
前記第２の設置角度に基づいて、前記人物モデルの位置を変更しながら前記人物モデルを画像上に投影した複数の第２の投影画像を生成し、
前記複数の第１の全身領域撮影画像を抽出する処理において、前記複数の第１の投影画像を用いて、前記複数の第１の撮影画像に前記第１の人物の全身が映っているか判定し、
前記複数の第２の全身領域撮影画像を抽出する処理において、前記複数の第２の投影画像を用いて、前記複数の第２の撮影画像に前記第２の人物の全身が映っているか判定することを特徴とする付記１３または１４記載の画像選択方法。
（付記１６）
前記第１の画像は、前記複数第１の全身領域撮影画像それぞれの前記第１の人物が映っている領域のうちで最も大きな前記第１の人物が映っている領域を含むことを特徴とする付記１３乃至１５のいずれか１項に記載の画像選択方法。
【符号の説明】
【０１５６】
２０１    カメラ
３０１    情報処理装置
３１１    画像入力部
３２１    カメラ姿勢算出部
３３１    投影画像生成部
３３２    人物モデル生成部
３３３    投影画像生成部
３４１    対象範囲算出部
３４２    全身領域範囲算出部
３４３    変形画像判定部
３４４    低解像度画像判定部
３５１    人物対応付け部
３５２    特徴量抽出部
３５３    特徴量照合部
３６１    出力部
３７１    記憶部
【図１】
2019149006.tif 000003
【図２】
2019149006.tif 000004
【図３】
2019149006.tif 000005
【図４】
2019149006.tif 000006
【図５】
2019149006.tif 000007
【図６】
2019149006.tif 000008
【図７】
2019149006.tif 000009
【図８】
2019149006.tif 000010
【図９】
2019149006.tif 000011
【図１０】
2019149006.tif 000012
【図１１】
2019149006.tif 000013
【図１２】
2019149006.tif 000014
【図１３】
2019149006.tif 000015
【図１４】
2019149006.tif 000016
【図１５】
2019149006.tif 000017
【図１６】
2019149006.tif 000018
【図１７】
2019149006.tif 000019
【図１８】
2019149006.tif 000020
【図１９】
2019149006.tif 000021
【図２０】
2019149006.tif 000022
【図２１】
2019149006.tif 000023
【図２２】
2019149006.tif 000024