(57)【要約】【課題】人物の体の向きが異なって映る複数のカメラ映像を用いて同一人物を同定する精度を高める。【解決手段】検出部は、入力画像から対象人物を検出し、前記検出された対象人物の画像領域を求めるとともに対象人物の移動方向を算出する。記憶部は、画像特徴と人物の向きとの対応関係を示す情報を記憶する。画像特徴抽出部は、カメラの光軸に対する対象人物の移動方向と観測可能範囲の対応テーブルを用いて、対象人物の移動方向によって観測領域範囲を選択し、抽出した部分領域特徴を分割して特徴テーブルを作成するとともに、部分領域特徴を観測領域範囲内に格納する。特徴照合部は、比較する二つの特徴テーブルが重畳する部分領域の範囲を求め、重畳する部分領域の特徴のみを照合する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像から対象人物を検出し、前記検出された対象人物の画像領域を求めるとともに前記対象人物の移動方向を算出する検出部と、
画像特徴と人物の向きとの対応関係を示す情報を記憶する記憶部と、
カメラの光軸に対する前記対象人物の移動方向と観測可能範囲の対応テーブルを用いて、前記対象人物の移動方向によって観測領域範囲を選択し、抽出した部分領域特徴を分割して特徴テーブルを作成するとともに、前記部分領域特徴を前記観測領域範囲内に格納する画像特徴抽出部と、
比較する二つの特徴テーブルが重畳する部分領域の範囲を求め、前記重畳する部分領域の特徴のみを照合する特徴照合部と、
を備えていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記特徴照合部は、前記対象人物が画像上に映っている位置の違いによって、求める移動方向の誤差の振れ幅を判断し、前記重畳する部分領域を比較する時には、比較する部分領域特徴の範囲を誤差の振れ幅分ずらして照合する、
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記特徴照合部は、前記対象人物の移動方向に変化がある場合は新たに増加する部分領域の特徴を累積し、前記対象人物の領域を分割して重ね合わせて一致する部分のみの特徴を利用して照合する、
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記特徴照合部は、前記対象人物の領域と対称になる部分の領域を前記部分領域特徴に加えて、前記重畳する部分領域を算出するときの部分領域特徴として用い、重畳する部分領域のみの特徴を照合する、
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
入力画像から対象人物を検出し、
前記検出された対象人物の画像領域を求めるとともに前記対象人物の移動方向を算出し、
カメラの光軸に対する前記対象人物の移動方向と観測可能範囲の対応テーブルを用いて、前記対象人物の移動方向によって観測領域範囲を選択し、
前記選択された観測領域範囲の部分領域特徴を抽出し、
抽出した部分領域特徴を分割して特徴テーブルを作成するとともに、前記部分領域特徴を前記観測領域範囲内に格納し、
比較する二つの特徴テーブルが重畳する部分領域の範囲を求め、
前記重畳する部分領域の特徴のみを照合する、
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項６】
コンピュータによって実行される画像処理方法であって、
入力画像から対象人物を検出し、
前記検出された対象人物の画像領域を求めるとともに前記対象人物の移動方向を算出し、
カメラの光軸に対する前記対象人物の移動方向と観測可能範囲の対応テーブルを用いて、前記対象人物の移動方向によって観測領域範囲を選択し、
前記選択された観測領域範囲の部分領域特徴を抽出し、
抽出した部分領域特徴を分割して特徴テーブルを作成するとともに、前記部分領域特徴を前記観測領域範囲内に格納し、
比較する二つの特徴テーブルが重畳する部分領域の範囲を求め、
前記重畳する部分領域の特徴のみを照合する、
ことを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、プログラム、および画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
防犯カメラには、犯罪の瞬間や証拠の記録、犯罪の抑止といった機能はもちろん、事件が起った際、その周辺の防犯カメラの画像を確認し、不審者がいないか捜索する用途もある。また、多数のカメラ画像を用いた人物の追跡システムは、セキュリティに使用された場合、それぞれ異なる場所で撮影された映像を利用して、検出した人物の移動ルートを示すことで、犯罪捜査に役立つことができる。視野の重なりがない異なる場所に設置した複数カメラを用いて人物を自動的に追跡するためには、異なるカメラ画像から同一人物を同定する必要がある。
【０００３】
同一人物の同定手法としては、顔、歩容情報や形状特徴などを用いた認証方法が提案されている。しかし、顔認証は人物が後ろを向いている場合は適用できない。また、歩容情報を用いた多くの方法は歩容シルエットを前提としているため、歩行方向と観測方向の変化による見えの変化によって認証性能が低下する問題がある。また、人物の画像特徴を用いて同定する方法が知られている。しかし、人物の体の向きの違いによって画像上の映り方が異なるため、同一の人物の同定は非常に難しくなる場合がある。
【０００４】
人物の体の向き毎に人物の特徴を取得し、同じ向き同士の特徴を比較する方法が考えられる。移動体の向きが同じ場合に、同一移動体か否かを判断する方法が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−３５３０１号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】川合諒,槇原靖,八木康史:“STHOG特徴を用いた複数カメラ間での人物照合” ,情報処理学会CVIM研究報告Vol.2011-CVIM-177 No.10, pp. 1-8, 2011.
【非特許文献２】佐藤雄隆, 金子俊一, 丹羽義典, 山本和彦:“Radial Reach Filter(RRF)によるロバストな物体検出”, 信学論(D-II), Vol. J86-D-II No.5,pp 616-624, 2003.
【非特許文献３】山内悠嗣, 山下隆義, 藤吉弘亘“Boostingに基づく特徴量の共起表現による人検出”, 信学論D, Vol. J92-D, No. 8, pp. 1125-1134, 2009.
【非特許文献４】早坂光晴,富永英義,小宮一三:“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.
【非特許文献５】岡部亜梨子, 安倍満, 小沢慎治 “ＡｂＳ手法を用いた店舗内における人物の検出”電気学会論文誌. C, 電子・情報・システム部門誌 127(4), 506-512, 2007.
【非特許文献６】岡野慎介, 浮田宗伯, 萩田紀博:“領域特徴量による複雑背景下での人物姿勢推定” ,情報処理学会CVIM研究報告Vol.2012-CVIM-180 No.9, pp. 1-8, 2012.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、実環境では全く同じ向きの映像を得ることは現実的に難しく、移動体の向きが異なっていた場合に、その中で重畳をする部分を用いて、同一移動体か否かを判断することは知られていない。
【０００８】
そこで、１つの側面において、本発明は、カメラの撮影角度が一定である条件で、人物の体の向きが異なって映る複数のカメラ映像を用いて同一人物を同定する精度を高める画像処理装置、プログラム、および画像処理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】
【０００９】
本明細書で後述する画像処理装置に、検出部と、記憶部と、画像特徴抽出部と、特徴照合部と備えているというものがある。検出部は、入力画像から対象人物を検出し、検出された対象人物の画像領域を求めるとともに対象人物の移動方向を算出する。記憶部は、画像特徴と人物の向きとの対応関係を示す情報を記憶する。画像特徴抽出部は、カメラの光軸に対する対象人物の移動方向と観測可能範囲の対応テーブルを用いて、対象人物の移動方向によって観測領域範囲を選択し、抽出した部分領域特徴を分割して特徴テーブルを作成するとともに、部分領域特徴を観測領域範囲内に格納する。特徴照合部は、比較する二つの特徴テーブルが重畳する部分領域の範囲を求め、重畳する部分領域の特徴のみを照合する。
【発明の効果】
【００１０】
本明細書で後述する画像処理装置によれば、カメラの撮影角度が一定である条件で、人物の体の向きが異なって映る複数のカメラ映像を用いて同一人物を同定する精度を高めることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施形態に係る画像処理装置の機能ブロック図である。
【図２】人物の胴体を円柱にモデル化する例を示す図である。
【図３】特徴テーブル例を示す図である。
【図４】部分領域の観測範囲を示す図である。
【図５】移動方向と観測範囲の対応表を示す図である。
【図６】特徴テーブル例を示す図である。
【図７】特徴テーブル例を示す図である。
【図８】カメラ毎のデータベース例を示す図である。
【図９】重畳部分の照合の例を示す図である。
【図１０】標準的なコンピュータのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図１１】第１実施形態に係る画像処理方法の処理内容を図解したフローチャートである。
【図１２】撮影される人物の位置の違いによる画像上の位置の例を示す図である。
【図１３】検出位置による照合範囲の誤差の例を示す図である。
【図１４】第２実施形態に係る画像処理方法におけるカメラ毎のデータベース例を示す図である。
【図１５】カメラ１のＩＤ１とカメラ２のＩＤ１の照合の例を示す図である。
【図１６】第２実施形態に係る画像処理方法の処理内容を図解したフローチャートである。
【図１７】移動方向が９０度の場合の観測部分領域の特徴の累積を示す図である。
【図１８】移動方向が１００度の場合の観測部分領域の特徴の累積を示す図である。
【図１９】統合する場合の観測部分領域の特徴の累積を示す図である。
【図２０】第３実施形態に係る画像処理方法の処理内容を図解したフローチャートである。
【図２１】左右対称性を用いた特徴テーブル例を示す図である。
【図２２】第４実施形態に係る画像処理方法の処理内容を図解したフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照しながら、実施形態を説明する。以下で開示される実施形態は、異なるカメラ画像から同一人物を同定することで、人物を自動的に追跡し、検出した人物の移動ルートを示す。たとえば、人物の移動方向が異なる複数のカメラ画像を用いて同一人物を同定する。このような装置は、犯罪捜査に役に立ち得る。
【００１３】
以下、「背景画像」とは、天井、壁など見え方が変化しない、人物が映っていない画像を意味する。また、「観測領域」とは、画像に映った人物の胴体部分の領域を意味する。
【００１４】
＜全般的説明＞
以下では、人物を例に説明するが、人物以外の移動体にも以下の説明は適用可能である。図１は、本実施形態に係る画像を用いて同一人物を同定する画像処理装置１０の構成の概要を示す。以下では、まず、画像処理装置１０が有する機能について説明する。
【００１５】
図２は、人物の胴体を円柱にモデル化することを説明するための図である。
図２（ａ）は、向きによって人物の特徴、例えば胴体の色分布が異なる人物の胴体を示している。図２（ｂ）に示されているように、この人物の胴体を円柱とみなす。すると、円柱の横表面を一定の刻みで部分領域に分割し、部分領域は人物の部分特徴として見なすことができる。
【００１６】
図３（ａ）は、人物を上から見た図であり、図３（ｂ）は人物のモデルである円柱の横表面を一定刻みで分割した部分領域を示す図である。各部分領域には、色などの特徴量が付与される。図３（ｂ）に示されているように、円柱の横表面を一定刻み、たとえば１０度刻みで部分領域に分割し、各部分領域に特徴量を付与する。
【００１７】
図３に示されているように、カメラの光軸に対して人物の移動方向が分かれば、移動方向毎に人物が映る範囲は特定可能である。一方、移動方向が異なってもカメラに映る人物の体領域は重畳する共通の部分領域が観測できる。たとえば、正面向きと後向きの正反対方向は、移動方向を比較し、対象外に設定できる。この重畳する共通の部分領域の特徴を照合に用いることで、異なる領域の特徴が混じらないので、照合の精度を改善することが可能である。ここで、「特徴」とは、画像で人物を表す服装の色、輝度、テクスチャやパターンなどを意味しても良い。
【００１８】
図４（ａ）は、カメラ１の光軸に対して９０度方向に移動する人物を上から見た図である。図４（ｂ）に示されているように、人物が映る範囲は、１１０度から２５０度までの観測領域部分とする。ここでは、観測可能な領域範囲の角度を１４０度とする。しかしながら、カメラ１の性能に応じて、観測可能な領域範囲の角度を１４０度以外の角度に設定しても良い。図４（ｃ）はカメラ１における部分領域ごとの特徴量、例えばグレースケールを示す図である。
【００１９】
図５は、人物の移動方向と観測範囲の対応を示す表である。人物の移動方向に対して、観測範囲の角度が対応付けられる。例えば、移動方向が１１０度の場合、観測範囲は、９０度から２３０度である。
【００２０】
図６（ａ）は、カメラ１の光軸に対して９０度方向に移動する人物であって、左右対称である人物を上から見た図である。図５（ｂ）に示されているように、人物が映る範囲は、１１０度から２５０度までの観測領域部分と、２９０度から７０度までの対象領域部分である。
【００２１】
図７（ａ）は、カメラ２の光軸に対して１１０度方向に移動する人物を上から見た図である。図７（ｂ）に示されているように、この場合の観測範囲は、４０度から１８０度までである。図７（ｃ）は、カメラ２における部分領域ごとの特徴量、たとえばグレースケールを示す図である。
【００２２】
図８は、各カメラで得られた画像に含まれる人物について、移動方向、観測範囲（部分領域の範囲）、特徴量を含むデータベースを示している。もし、カメラがＮ台ある場合は、カメラ１〜カメラＮのそれぞれに対して、データベースが作成される。
【００２３】
次に、同一人物を同定するために、複数のカメラ、たとえばカメラ１とカメラ２で観測可能な領域を重ね、重畳する部分領域（重畳部分領域）で特徴量を比較する。
【００２４】
図９（ａ）は、図４および図７に示されている２つの観測領域を重ね合わせた図である。カメラ１の観測範囲とカメラ２の観測範囲は、１１０度から１８０度の角度で重なっている。図９（ｂ）および９（ｃ）はそれぞれ、カメラ１およびカメラ２における部分領域ごとの特徴量を示す図である。図９（ｂ）のＡの部分が重畳部分領域の特徴量である。また、図９（ｃ）のＢの部分が重畳部分領域の特徴量である。図９（ｂ）のＡの部分が重畳部分領域の特徴量と図９（ｃ）のＢの部分が重畳部分領域の特徴量を比較することによって、カメラ１に映った人物とカメラ２で映った人物が同一人物であるか否かを判定する。
【００２５】
以上のような機能を有することによって、画像処理装置１０は、カメラの撮影角度が一定である条件で、人物の体の向きが異なって映る複数のカメラ映像を用いて同一人物を同定する精度を高めることができる。
【００２６】
また、画像透視投影の観測対象が画像上に映っている位置の違いによって、求める移動方向のずれの範囲を判断し、重畳部分を比較する時には、比較する部分領域特徴の範囲を誤差の振れ幅分ずらして照合することで照合する誤差を最小限に抑えることができる。
【００２７】
さらに、移動方向に変化がある場合は新たに増加する領域の特徴を統合し、重畳して共通する部分領域を広げ、利用可能な情報をできるだけ増やして照合することで、安定性を高める。また、人物の胴体を左右対称と見なした場合、観測できた人物の領域と対称になる部分の領域も部分領域特徴に加えて、重畳部分を算出するときの部分領域特徴として用い、重畳する部分のみの特徴を照合することで、重畳する共通の部分領域をさらに広げることができる。
【００２８】
＜第１実施形態＞
＜＜画像処理装置＞＞
図１に戻って、画像処理装置１０について説明する。
【００２９】
図１は、本実施形態に係る画像を用いて同一人物を同定する画像処理装置１０の構成の概要を示す。画像処理装置１０は、カメラ１０２と接続可能であり、画像入力部１０４、検出部１０６、画像特徴抽出部１０８、データベース（ＤＢ）（または記憶部）１１４、特徴照合部１１０、及び出力部１１２を備える。
【００３０】
検出部１０６は、移動体検出部１０６２と、移動方向の算出部１０６４とを含む。
画像特徴抽出部１０８は、特徴範囲の選定部１０８２、特徴抽出部１０８４、及び、領域分割・格納部１０８６を含む。
【００３１】
まず、画像入力部１０４は、カメラ１０２が撮影した画像を電気信号に変換した画像データを取得する。また、画像処理装置１０は、カメラ１０２と接続せずに、クラウド上のサーバ等から画像データを取得することもできる。以下、画像の画像データを、単に画像と省略する。
【００３２】
なお、カメラ１０２は、ネットワークを介して画像処理装置１０と接続されてもよく、画像処理装置１０に直接接続されてもよい。
【００３３】
検出部１０６は、画像入力部１０４が取得した画像を受信し、以下のような前処理を行う。まず、移動体検出部１０６２は、画像入力部１０４が取得した入力画像から対象人物を検出する。
【００３４】
ここで、入力画像から人物を検出するには、予め準備した人物が存在しない画像(背景画像)を入力画像から差し引いた背景差分画像により、移動体の人物の領域を前景として抽出する方法を用いても良い。また、例えば、非特許文献２に記載のように、移動体の領域を検出する方法を用いても良い。また、認識対象が人物らしい特徴モデルであることを利用して、人物の輪郭を前景として抽出する方法を用いても良い。また、例えば、非特許文献３に記載のように、人物の特徴を学習し、入力画像から人物の特徴を抽出する方法を用いても良い。
【００３５】
続いて、移動方向の算出部１０６４は、カメラ１０２で検出された人物の移動方向を求める。検出された人物の領域に対しては、３次元上の人物の位置(ｘ,ｙ)を得ることができるので、検出された人物の３次元上の位置の移動を用いて移動方向を求めることができる。例えば、非特許文献４の記載のように逆投影法とカルマンフィルタを用いて、画像上の人物の領域から、３次元上の人物の位置(ｘ,ｙ)を得ることができる。また、非特許文献５の記載のように、人物の標準身長を基に、人物領域画像から３次元上の人物の位置を得ることもできる。例えば、移動前の実環境平面上の座標位置Ｐ(ｘ１,ｙ１)、移動後の実環境平面上の座標位置Ｐ(ｘ２,ｙ２)が得られた場合、移動方向θは式（１）のように求めることができる。
【数１】
2015002547.tif 000003
【００３６】
１枚の画像で移動方向を求める方法として、例えば、非特許文献６に記載のように、人物を表現する複数のパーツに対応するテンプレートを作成し、分割領域との類似度を計算することで人物の向きを推定しても良い。
【００３７】
画像特徴抽出部１０８は、検出部１０６から画像を受信し、画像の特徴を算出する。画像特徴抽出部１０８は、移動方向によって観測領域範囲を選択し、抽出した領域内特徴を分割して特徴テーブルの観測領域範囲内に格納する。
【００３８】
より詳細には、画像特徴抽出部１０８の特徴範囲の選定部１０８２は、移動方向によって観測可能な特徴領域を選定する。対象人物の移動方向を用いて観測可能な特徴領域の範囲を選定する。ここでは、予め用意しておいた、移動方向と観測可能範囲の対応テーブルを用いる。
【００３９】
まず、図２のように人物の胴体を円柱と見なして、円柱の横表面を既定の刻みで部分領域に分割し特徴テーブルを作成する。例えば、一つの部分領域を１０度刻みで表す場合、図３（ｂ）のように特徴テーブルを作成することができる。
【００４０】
画像特徴抽出部１０８の特徴範囲の選定部１０８２は、カメラの光軸に対する人物の移動方向毎に観測可能な範囲を事前調査で選定する。例えば、カメラの光軸に対する移動方向が９０度の場合、観測可能な部分領域の範囲は約１４０度(１１０〜２５０度)とする。
【００４１】
画像特徴抽出部１０８の特徴抽出部１０８４は、移動方向毎に観測可能な部分領域の範囲を予め設定し、選定された領域の特徴を抽出し、移動方向と観測範囲の対応を示す対応テーブル作成する。例えば、移動方向を１０度単位(−５〜５度を移動方向０とする)で観測範囲を対応付けた場合、対応テーブルの例は、図５に示されている。
【００４２】
画像特徴抽出部１０８の領域分割・格納部１０８６は、特徴領域を既定の刻みで分割し、部分領域の特徴をテーブルに記入し、テーブルをＤＢ１１４に格納する。選択された観測範囲に対応付けて、分割された部分領域特徴(ここで、特徴は画像で人物を表す服装の色、輝度、テクスチャやパターンなどの特徴を意味する)を特徴テーブルに格納する。さらに、カメラ毎に検出した人物にＩＤをつけて特徴テーブルをデータベースとして保存する。例えば、カメラ１のＩＤ１の移動方向が９０度で部分領域特徴の範囲が１１０〜２５０度で、カメラ２のＩＤ１の移動方向が１６０度で部分領域特徴の範囲が４０〜１８０度とする。図７に、カメラ１のＩＤ１とカメラ２のＩＤ１の特徴テーブルを示す。また、図８に、カメラ１とカメラ２のデータベースの例を示す。
【００４３】
また、ＤＢ１１４は、図６に示すような画像特徴と人物の向きとの対応関係を示す情報が記憶されている。図６については、後で詳細に述べる。
【００４４】
特徴照合部１１０は、比較する二つの特徴テーブルが重畳する部分の範囲を求め、重畳する部分領域の特徴のみを照合する。照合した特徴の類似度を用いて同一人物かを判定する。
【００４５】
出力部１１２は、特徴照合部１１０が推定した結果を出力する。
ここで、上記実施の形態による画像処理装置の動作、及び画像処理方法の処理をコンピュータに行わせるために共通に適用されるコンピュータの例について説明する。図１０は、標準的なコンピュータのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図１０に示すように、コンピュータ３００は、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ（ＣＰＵ）３０２、メモリ３０４、入力装置３０６、出力装置３０８、外部記憶装置３１２、媒体駆動装置３１４、ネットワーク接続装置等がバス３１０を介して接続されている。
【００４６】
ＣＰＵ３０２は、コンピュータ３００全体の動作を制御する演算処理装置である。メモリ３０４は、コンピュータ３００の動作を制御するプログラムを予め記憶したり、プログラムを実行する際に必要に応じて作業領域として使用したりするための記憶部である。メモリ３０４は、例えばＲａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＡＭ）、Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＯＭ）等である。入力装置３０６は、コンピュータの使用者により操作されると、その操作内容に対応付けられている使用者からの各種情報の入力を取得し、取得した入力情報をＣＰＵ３０２に送信する装置であり、例えばキーボード装置、マウス装置などである。出力装置３０８は、コンピュータ３００による処理結果を出力する装置であり、表示装置などが含まれる。例えば表示装置は、ＣＰＵ３０２により送付される表示データに応じてテキストや画像を表示する。
【００４７】
外部記憶装置３１２は、例えば、ハードディスクなどの記憶装置であり、ＣＰＵ３０２により実行される各種制御プログラムや、取得したデータ等を記憶しておく装置である。媒体駆動装置３１４は、可搬記録媒体３１６に書き込みおよび読み出しを行うための装置である。ＣＰＵ３０２は、可搬記録媒体３１６に記録されている所定の制御プログラムを、記録媒体駆動装置３１４を介して読み出して実行することによって、各種の制御処理を行うようにすることもできる。可搬記録媒体３１６は、例えばＣｏｎｐａｃｔ Ｄｉｓｃ（ＣＤ）−ＲＯＭ、Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ（ＤＶＤ）、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ（ＵＳＢ）メモリ等である。ネットワーク接続装置３１８は、有線または無線により外部との間で行われる各種データの授受の管理を行うインタフェース装置である。バス３１０は、上記各装置等を互いに接続し、データのやり取りを行う通信経路である。
【００４８】
上記それぞれの実施の形態による人物の向きを推定するための画像処理方法をコンピュータに実行させるプログラムは、例えば外部記憶装置３１２に記憶される。ＣＰＵ３０２は、外部記憶装置３１２からプログラムを読み出し、画像検出の動作を行う。このとき、画像検出の処理をＣＰＵ３０２に行わせるための制御プログラムは、予め外部記憶装置３１２に記憶されている。そして、入力装置３０６から所定の指示をＣＰＵ３０２に与えて、この制御プログラムを外部記憶装置３１２から読み出させて実行させるようにする。また、このプログラムは、可搬記録媒体３１６に記憶するようにしてもよい。
【００４９】
図１１は、画像処理装置１０における処理の流れを示すフローチャートである。また、画像処理装置１０が後述の図１０に示されているような汎用コンピュータ３００によって構成される場合には、下記の説明は、そのような処理を行う制御プログラムを定義する。すなわち、以下では、下記に説明する処理を汎用コンピュータに行わせる制御プログラムの説明でもある。
【００５０】
Ｓ１００で画像処理装置１０の画像入力部１０４は、カメラ１０２で撮像された画像を入力画像として取得する。
【００５１】
Ｓ１０２で画像処理装置１０の検出部１０６の移動体検出部１０６２は、入力画像から人物を検出する。
【００５２】
ここで、入力画像から人物を検出するには、予め準備した人物が存在しない画像(背景画像)を入力画像から差し引いた背景差分画像により、移動体の人物の領域を前景として抽出する方法を用いても良い。また、移動体の領域を検出する方法を用いても良い。また、認識対象が人物らしい特徴モデルであることを利用して、人物の輪郭を前景として抽出する方法を用いても良い。また、人物の特徴を学習し、入力画像から人物の特徴を抽出する方法を用いても良い。
【００５３】
Ｓ１０４で画像処理装置１０の検出部１０６の移動方向の算出部１０６４は、Ｓ１０２で検出された人物の移動方向を求める。
【００５４】
Ｓ１０６で画像特徴抽出部１０８の特徴範囲の選定部１０８２は、移動方向によって観測可能な特徴領域を選定する。
【００５５】
対象人物の移動方向を用いて観測可能な特徴領域の範囲を選定する。ここでは、予め用意しておいた、移動方向と観測可能範囲の対応テーブルを用いる。
【００５６】
まず、図２のように人物の胴体を円柱と見なして、円柱の横表面を既定の刻みで部分領域に分割し特徴テーブルを作成する。例えば、一つの部分領域を１０度刻みで表す場合、図３（ｂ）のように特徴テーブルを作成することができる。
【００５７】
またＳ１０６で画像特徴抽出部１０８の特徴範囲の選定部１０８２は、カメラの光軸に対する人物の移動方向毎に観測可能な範囲を事前調査で選定する。例えば、カメラの光軸に対する移動方向が９０度の場合、観測可能な部分領域の範囲は約１４０度(１１０〜２５０度)とする。
【００５８】
Ｓ１０８で画像特徴抽出部１０８の特徴抽出部１０８４は、移動方向毎に観測可能な部分領域の範囲を予め設定し、選定された領域の特徴を抽出し、移動方向と観測範囲の対応を示す対応テーブル作成する。例えば、移動方向を１０度単位(−５〜５度を移動方向０とする)で観測範囲を対応付けた場合、対応テーブルの例は、図５に示されている。
【００５９】
また、Ｓ１１０で画像特徴抽出部１０８の領域分割・格納部１０８６は、特徴領域を既定の刻みで分割し、部分領域の特徴をテーブルに記入し、テーブルをＤＢ１１４に格納する。
【００６０】
選択された観測範囲に対応付けて、分割された部分領域特徴(ここで、特徴は画像で人物を表す服装の色、輝度、テクスチャやパターンなどの特徴を意味する)を特徴テーブルに格納する。さらに、カメラ毎に検出した人物にＩＤをつけて特徴テーブルをデータベースとして保存する。例えば、カメラ１のＩＤ１の移動方向が９０度で部分領域特徴の範囲が１１０〜２５０度で、カメラ２のＩＤ１の移動方向が１６０度で部分領域特徴の範囲が４０〜１８０度とする。図７に、カメラ１のＩＤ１とカメラ２のＩＤ１の特徴テーブルを示す。また、図８に、カメラ１とカメラ２のデータベースの例を示す。
【００６１】
Ｓ１１２で画像特徴抽出部１０８の特徴照合部１１０の重畳部分の算出部１１０２は、重畳して共通する部分を求める。具体的には、異なるカメラのデータベースに保存された人物ＩＤの観測範囲を重ね合わせて、重畳する部分の領域範囲を算出する。例えば、カメラ１のＩＤ１の部分領域特徴の範囲が１１０〜２５０度で、カメラ２のＩＤ１の部分領域特徴の範囲が４０〜１８０度の場合、重畳部分領域は１１０〜１８０度である。図９に、観測範囲を重ね合わせた鳥瞰図と重畳部分領域を示す。
【００６２】
Ｓ１１４で画像特徴抽出部１０８の特徴照合部１１０の重畳部分の照合部１１０４は、重畳部分領域の特徴の照合処理を行う。たとえば照合部１１０４は、重畳部分領域のみの特徴を用いて照合処理を行う。
【００６３】
Ｓ１１６で画像特徴抽出部１０８の特徴照合部１１０の重畳部分の類似度算出部１１０６は、類似度を算出する。
【００６４】
Ｓ１１８で画像特徴抽出部１０８の出力部１１２は、照合結果を出力する。
【００６５】
＜第２実施形態＞
図１２〜１６を参照して、第２実施形態について説明する。
以下では、第１実施形態と異なる部分のみ説明する。
【００６６】
透視投影画像では、人物の検出位置の違いによって移動方向のずれ幅が異なる。影される人物の位置が画像上の中心から端に行くほど、また手前から遠方に行くほど、誤差の振れ幅が大きくなる。撮影される人物の位置が画像上の中心から端に行くほど、また手前から遠方に行くほど、誤差の振れ幅が大きくなる。
【００６７】
図１２は、撮影位置によって異なる同一人物の画像を示す。図１２（ａ）は、人物が手前位置にいる場合、図１２（ｂ）は、遠方位置にいる場合、そして、図１２（ｃ）は端の位置にいる場合を示している。
【００６８】
図１３（ａ）は、カメラ１から撮像可能な領域を角度と距離に応じて分割された複数の領域を示す図である。カメラ１から３ｍ以下の領域は、左側の領域ＣＡ、中央の領域ＣＢ、右側の領域ＣＣの３つの領域に分割される。同様に、カメラ１からの距離が３ｍ〜５ｍの領域も、左側の領域ＢＡ、中央の領域ＢＢ、右側の領域ＢＣの３つの領域に分割される。カメラ１からの距離が５ｍ以上の領域も、左側の領域ＡＡ、中央の領域ＡＢ、右側の領域ＡＣの３つの領域に分割される。
【００６９】
また、撮影される人物はカメラに対して相対位置に応じて、誤差の振れ幅を図１３（ｃ）に示すように予め設定することができる。例えば、検出された人物の座標位置Ｐ(ｘ１、ｙ１)が領域ブロックＢＢに属して、移動方向の誤差の振れ幅が１０である。例えば、移動方向が９０度の場合、振れ幅が±１０度を考慮して、移動方向は９０±１０度となる。
【００７０】
画像特徴抽出部１０８の特徴範囲の選定部１０８２は、対象人物の移動方向から観測可能な特徴領域の範囲を選定する。ここでは、予め用意しておいた、移動方向と観測可能範囲の対応テーブルを用いる。ここで、対応テーブルの作成は第１の実施形態と同様である。
【００７１】
画像特徴抽出部１０８の領域分割・格納部１０８６は、特徴領域を既定の刻みで分割し、部分領域特徴をテーブルに格納する。すなわち、画像特徴抽出部１０８の領域分割・格納部１０８６は、選択された観測範囲に対応付けて、分割された部分領域特徴を特徴テーブルに格納する。さらに、カメラ毎に検出した人物にＩＤをつけて特徴テーブルをデータベースとして保存する。なお、ここで特徴テーブルは、移動方向、観測範囲、特徴量に加えて、移動方向の誤差範囲や座標位置を追加する。図１４に、カメラ１とカメラ２のデータベースの例を示す。
【００７２】
特徴照合部１１０の重畳部分の算出部１１０２は、重畳して共通する部分を求める。
異なるカメラのデータベースに保存された人物ＩＤの観測範囲を重ね合わせて、重畳する部分の領域範囲を算出する。ここでは、移動方向の誤差範囲を考慮して観測範囲を変更して重ね合わせを複数回行う。例えば、カメラ１のＩＤ１とカメラ２のＩＤ１の重ね合わせ処理を行う場合、処理の順番と移動方向の対応表を図１５に示す。
【００７３】
特徴照合部１１０の照合部１１０４は、重畳部分領域の特徴の照合処理を行う。
特徴照合部１１０の類似度算出部１１０６は、類似度を算出し照合結果を出力する。
出力部１１２は、最大の類似度から照合結果を出力する。
【００７４】
図１６は、本実施形態に係る画像処理装置１０における処理の流れを示すフローチャートである。また、画像処理装置１００が図１０に示されているような汎用コンピュータ３００によって構成される場合には、下記の説明は、そのような処理を行う制御プログラムを定義する。すなわち、以下では、下記に説明する処理を汎用コンピュータに行わせる制御プログラムの説明でもある。
【００７５】
Ｓ２００で画像処理装置１０の画像入力部１０４は、カメラ１０２で撮像された画像を入力画像として取得する。
【００７６】
Ｓ２０２で画像処理装置１０の検出部１０６の移動体検出部１０６２は、入力画像から人物を検出する。
【００７７】
ここで、入力画像から人物を検出するには、予め準備した人物が存在しない画像(背景画像)を入力画像から差し引いた背景差分画像により、移動体の人物の領域を前景として抽出する方法を用いても良い。また、移動体の領域を検出する方法を用いても良い。また、認識対象が人物らしい特徴モデルであることを利用して、人物の輪郭を前景として抽出する方法を用いても良い。また、人物の特徴を学習し、入力画像から人物の特徴を抽出する方法を用いても良い。
【００７８】
Ｓ２０４で画像処理装置１０の検出部１０６の移動方向の算出部１０６４は、Ｓ２０２で検出された人物の移動方向を求める。
【００７９】
Ｓ２０６で画像処理装置１０の検出部１０６の移動方向の算出部１０６４は、検出位置によって移動方向の誤差の振れ幅を求める。
【００８０】
Ｓ２０８で画像特徴抽出部１０８の特徴範囲の選定部１０８２は、移動方向によって観測可能な特徴領域を選定する。
【００８１】
対象人物の移動方向を用いて観測可能な特徴領域の範囲を選定する。ここでは、予め用意しておいた、移動方向と観測可能範囲の対応テーブルを用いる。
【００８２】
Ｓ２１０で画像特徴抽出部１０８の特徴抽出部１０８４は、移動方向毎に観測可能な部分領域の範囲を予め設定し、選定された領域の特徴を抽出し、移動方向と観測範囲の対応を示す対応テーブル作成する。
【００８３】
また、Ｓ２１２で画像特徴抽出部１０８の領域分割・格納部１０８６は、特徴領域を既定の刻みで分割し、部分領域の特徴をテーブルに記入し、テーブルをＤＢ１１４に格納する。
【００８４】
選択された観測範囲に対応付けて、分割された部分領域特徴(ここで、特徴は画像で人物を表す服装の色、輝度、テクスチャやパターンなどの特徴を意味する)を特徴テーブルに格納する。さらに、カメラ毎に検出した人物にＩＤをつけて特徴テーブルをデータベースとして保存する。例えば、カメラ１のＩＤ１の移動方向が９０度で部分領域特徴の範囲が１１０〜２５０度で、カメラ２のＩＤ１の移動方向が１６０度で部分領域特徴の範囲が４０〜１８０度とする。
【００８５】
Ｓ２１４で画像特徴抽出部１０８の特徴照合部１１０の重畳部分の算出部１１０２は、重畳して共通する部分を求める。具体的には、異なるカメラのデータベースに保存された人物ＩＤの観測範囲を重ね合わせて、重畳する部分の領域範囲を算出する。例えば、カメラ１のＩＤ１の部分領域特徴の範囲が１１０〜２５０度で、カメラ２のＩＤ１の部分領域特徴の範囲が４０〜１８０度の場合、重畳部分領域は１１０〜１８０度である。
【００８６】
Ｓ２１６で画像特徴抽出部１０８の特徴照合部１１０の重畳部分の照合部１１０４は、重畳部分領域の特徴の照合処理を行う。たとえば照合部１１０４は、重畳部分領域のみの特徴を用いて照合処理を行う。
【００８７】
Ｓ２１８で画像特徴抽出部１０８の特徴照合部１１０の重畳部分の類似度算出部１１０６は、類似度を算出する。
Ｓ２２０で画像特徴抽出部１０８の出力部１１２は、照合結果を出力する。
【００８８】
＜第３実施形態＞
図１７〜図２０を参照して、第３実施形態について説明する。
以下では、第１実施形態と異なる部分のみ説明する。
【００８９】
特徴領域を既定の刻みで分割し、部分領域特徴をテーブルに格納する際、選択された観測範囲に対応付けて、分割された部分領域特徴を特徴テーブルに格納する。
【００９０】
人物の連続する動きで移動方向に変化がある場合は、移動方向毎に、検出された人物の移動方向を求めることと、移動方向によって観測可能な特徴領域を選定することを繰り返す。移動方向の変更で新たに取得てきた部分領域特徴を累積して特徴テーブルに格納する。例えば、検出された人物の最初取得できた移動方向が９０度の場合、観測範囲が１１０〜２５０度で、次に取得できた移動方向が１００度の場合、観測範囲が１００〜２４０度である。新たに取得できた部分領域特徴を加えて観測範囲１００〜２５０度の部分領域特徴が格納される。
【００９１】
図１７〜図１９に例を示す。図１７は、移動方向が９０度の場合の観測部分領域の特徴の累積例を示す図である。図１８は、移動方向が１００度の場合の観測部分領域の特徴の累積例を示す図である。図１９は、統合する場合の観測部分領域の特徴の累積例を示す図である。
【００９２】
図２０は、本実施形態に係る画像処理装置１０における処理の流れを示すフローチャートである。また、画像処理装置１００が後述の図１０に示されているような汎用コンピュータ３００によって構成される場合には、下記の説明は、そのような処理を行う制御プログラムを定義する。すなわち、以下では、下記に説明する処理を汎用コンピュータに行わせる制御プログラムの説明でもある。
【００９３】
Ｓ３００で画像処理装置１０の画像入力部１０４は、カメラ１０２で撮像された画像を入力画像として取得する。
【００９４】
Ｓ３０２で画像処理装置１０の検出部１０６の移動体検出部１０６２は、入力画像から人物を検出する。
【００９５】
ここで、入力画像から人物を検出するには、予め準備した人物が存在しない画像(背景画像)を入力画像から差し引いた背景差分画像により、移動体の人物の領域を前景として抽出する方法を用いても良い。また、移動体の領域を検出する方法を用いても良い。また、認識対象が人物らしい特徴モデルであることを利用して、人物の輪郭を前景として抽出する方法を用いても良い。また、人物の特徴を学習し、入力画像から人物の特徴を抽出する方法を用いても良い。
【００９６】
Ｓ３０４で画像処理装置１０の検出部１０６の移動方向の算出部１０６４は、Ｓ１０２で検出された人物の移動方向を求める。
【００９７】
Ｓ３０６で画像特徴抽出部１０８の特徴範囲の選定部１０８２は、移動方向によって観測可能な特徴領域を選定する。
【００９８】
対象人物の移動方向を用いて観測可能な特徴領域の範囲を選定する。ここでは、予め用意しておいた、移動方向と観測可能範囲の対応テーブルを用いる。
【００９９】
またＳ３０６で画像特徴抽出部１０８の特徴範囲の選定部１０８２は、カメラの光軸に対する人物の移動方向毎に観測可能な範囲を事前調査で選定する。例えば、カメラの光軸に対する移動方向が９０度の場合、観測可能な部分領域の範囲は約１４０度(１１０〜２５０度)とする。
【０１００】
Ｓ３０８で画像特徴抽出部１０８の特徴抽出部１０８４は、移動方向毎に観測可能な部分領域の範囲を予め設定し、選定された領域の特徴を抽出し、移動方向と観測範囲の対応を示す対応テーブル作成する。
【０１０１】
また、Ｓ３１０で画像特徴抽出部１０８の領域分割・格納部１０８６は、特徴領域を既定の刻みで分割し、部分領域の特徴をテーブルに記入し、テーブルをＤＢ１１４に格納する。
【０１０２】
選択された観測範囲に対応付けて、分割された部分領域特徴(ここで、特徴は画像で人物を表す服装の色、輝度、テクスチャやパターンなどの特徴を意味する)を特徴テーブルに格納する。さらに、カメラ毎に検出した人物にＩＤをつけて特徴テーブルをデータベースとして保存する。例えば、カメラ１のＩＤ１の移動方向が９０度で部分領域特徴の範囲が１１０〜２５０度で、カメラ２のＩＤ１の移動方向が１６０度で部分領域特徴の範囲が４０〜１８０度とする。
【０１０３】
Ｓ３１２で画像特徴抽出部１０８の特徴照合部１１０の重畳部分の算出部１１０２は、移動方向の変化で増加した領域の特徴を統合する。
【０１０４】
Ｓ３１４で画像特徴抽出部１０８の特徴照合部１１０の重畳部分の算出部１１０２は、重畳して共通する部分を求める。具体的には、異なるカメラのデータベースに保存された人物ＩＤの観測範囲を重ね合わせて、重畳する部分の領域範囲を算出する。例えば、カメラ１のＩＤ１の部分領域特徴の範囲が１１０〜２５０度で、カメラ２のＩＤ１の部分領域特徴の範囲が４０〜１８０度の場合、重畳部分領域は１１０〜１８０度である。
【０１０５】
Ｓ３１６で画像特徴抽出部１０８の特徴照合部１１０の重畳部分の照合部１１０４は、重畳部分領域の特徴の照合処理を行う。たとえば照合部１１０４は、重畳部分領域のみの特徴を用いて照合処理を行う。
【０１０６】
Ｓ３１８で画像特徴抽出部１０８の特徴照合部１１０の重畳部分の類似度算出部１１０６は、類似度を算出する。
【０１０７】
Ｓ３２０で画像特徴抽出部１０８の出力部１１２は、照合結果を出力する。
【０１０８】
＜第４実施形態＞
図２１〜図２２を参照して、第４実施形態について説明する。
以下では、第１実施形態と異なる部分のみ説明する。
【０１０９】
移動方向によって観測可能な特徴領域を選定する際、対象人物の移動方向から観測可能な特徴領域の範囲を選定する。ここでは、予め用意しておいた、移動方向と観測可能範囲の対応テーブルを用いる。
【０１１０】
まず、第１実施形態の場合のように、人物の胴体を円柱と見なして、円柱の横表面(３６０度)を既定の刻みで部分領域に分割し特徴テーブルを作成する。
【０１１１】
次に、カメラの光軸に対する人物の移動方向毎に観測可能な範囲を事前調査で設定する。ここでは、人物の胴体を左右対称と見なし、観測できた人物の領域と対称になる部分の領域も用いる。例えば、カメラの光軸に対する移動方向が９０度の場合、観測可能な部分領域の範囲は１１０〜２５０度で、その対称領域２９０〜３６０且つ０〜７０度となる。
【０１１２】
図２１は、左右対称性を用いた特徴テーブルを示す。
さらに、移動方向毎に観測可能な部分領域の範囲を予め設定し、移動方向と観測範囲の対応テーブル作成しておく。
【０１１３】
そして、特徴領域を既定の刻みで分割し、部分領域特徴をテーブルに格納する。
Ｓ４００で画像処理装置１０の画像入力部１０４は、カメラ１０２で撮像された画像を入力画像として取得する。
【０１１４】
Ｓ４０２で画像処理装置１０の検出部１０６の移動体検出部１０６２は、入力画像から人物を検出する。
【０１１５】
ここで、入力画像から人物を検出するには、予め準備した人物が存在しない画像(背景画像)を入力画像から差し引いた背景差分画像により、移動体の人物の領域を前景として抽出する方法を用いても良い。また、移動体の領域を検出する方法を用いても良い。また、認識対象が人物らしい特徴モデルであることを利用して、人物の輪郭を前景として抽出する方法を用いても良い。また、人物の特徴を学習し、入力画像から人物の特徴を抽出する方法を用いても良い。
【０１１６】
Ｓ４０４で画像処理装置１０の検出部１０６の移動方向の算出部１０６４は、Ｓ１０２で検出された人物の移動方向を求める。
【０１１７】
Ｓ４０６で画像特徴抽出部１０８の特徴範囲の選定部１０８２は、移動方向によって観測可能な特徴領域を選定する。
【０１１８】
対象人物の移動方向を用いて観測可能な特徴領域の範囲を選定する。ここでは、予め用意しておいた、移動方向と観測可能範囲の対応テーブルを用いる。
【０１１９】
またＳ４０６で画像特徴抽出部１０８の特徴範囲の選定部１０８２は、カメラの光軸に対する人物の移動方向毎に観測可能な範囲を事前調査で選定する。例えば、カメラの光軸に対する移動方向が９０度の場合、観測可能な部分領域の範囲は約１４０度(１１０〜２５０度)とする。
【０１２０】
Ｓ４０８で画像特徴抽出部１０８の特徴範囲の選定部１０８２は、対照となる領域を特徴領域として加える。
【０１２１】
Ｓ４１０で画像特徴抽出部１０８の特徴抽出部１０８４は、移動方向毎に観測可能な部分領域の範囲を予め設定し、選定された領域の特徴を抽出し、移動方向と観測範囲の対応を示す対応テーブル作成する。
【０１２２】
また、Ｓ４１２で画像特徴抽出部１０８の領域分割・格納部１０８６は、特徴領域を既定の刻みで分割し、部分領域の特徴をテーブルに記入し、テーブルをＤＢ１１４に格納する。
【０１２３】
選択された観測範囲に対応付けて、分割された部分領域特徴(ここで、特徴は画像で人物を表す服装の色、輝度、テクスチャやパターンなどの特徴を意味する)を特徴テーブルに格納する。さらに、カメラ毎に検出した人物にＩＤをつけて特徴テーブルをデータベースとして保存する。例えば、カメラ１のＩＤ１の移動方向が９０度で部分領域特徴の範囲が１１０〜２５０度で、カメラ２のＩＤ１の移動方向が１６０度で部分領域特徴の範囲が４０〜１８０度とする。
【０１２４】
Ｓ４１４で画像特徴抽出部１０８の特徴照合部１１０の重畳部分の算出部１１０２は、重畳して共通する部分を求める。具体的には、異なるカメラのデータベースに保存された人物ＩＤの観測範囲を重ね合わせて、重畳する部分の領域範囲を算出する。例えば、カメラ１のＩＤ１の部分領域特徴の範囲が１１０〜２５０度で、カメラ２のＩＤ１の部分領域特徴の範囲が４０〜１８０度の場合、重畳部分領域は１１０〜１８０度である。図９に、観測範囲を重ね合わせた鳥瞰図と重畳部分領域を示す。
【０１２５】
Ｓ４１６で画像特徴抽出部１０８の特徴照合部１１０の重畳部分の照合部１１０４は、重畳部分領域の特徴の照合処理を行う。たとえば照合部１１０４は、重畳部分領域のみの特徴を用いて照合処理を行う。
【０１２６】
Ｓ４１８で画像特徴抽出部１０８の特徴照合部１１０の重畳部分の類似度算出部１１０６は、類似度を算出する。
【０１２７】
Ｓ４２０で画像特徴抽出部１０８の出力部１１２は、照合結果を出力する。
以上、説明したように、本発明の画像処理装置、プログラム、および画像処理方法によれば、実際に観測できた特徴のみを用いることで、人物の移動方向が異なる複数のカメラ映像を用いて同一人物の同定精度を高めることができる。
【０１２８】
本発明は、以上に述べた実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の構成または実施形態を採ることができる。例えば、ＰＣ上で動作をするプログラムの提供だけでなく、クラウド上のサーバによるサービスの提供であってもよい。また、画像検出の方法は上記に限定されるものではなく、公知の別の方法を用いてもよい。詳細処理の方法も、公知の別の方法を用いてもよい。
【０１２９】
なお、以上までに説明した実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
入力画像から対象人物を検出し、前記検出された対象人物の画像領域を求めるとともに前記対象人物の移動方向を算出する検出部と、
画像特徴と人物の向きとの対応関係を示す情報を記憶する記憶部と、
カメラの光軸に対する前記対象人物の移動方向と観測可能範囲の対応テーブルを用いて、前記対象人物の移動方向によって観測領域範囲を選択し、抽出した部分領域特徴を分割して特徴テーブルを作成するとともに、前記部分領域特徴を前記観測領域範囲内に格納する画像特徴抽出部と、
比較する二つの特徴テーブルが重畳する部分領域の範囲を求め、前記重畳する部分領域の特徴のみを照合する特徴照合部と、
を備えていることを特徴とする画像処理装置。
（付記２）
前記特徴照合部は、前記対象人物が画像上に映っている位置の違いによって、求める移動方向の誤差の振れ幅を判断し、前記重畳する部分領域を比較する時には、比較する部分領域特徴の範囲を誤差の振れ幅分ずらして照合する、
ことを特徴とする付記１に記載の画像処理装置。
（付記３）
前記特徴照合部は、前記対象人物の移動方向に変化がある場合は新たに増加する部分領域の特徴を累積し、前記対象人物の領域を分割して重ね合わせて一致する部分のみの特徴を利用して照合する、
ことを特徴とする付記１に記載の画像処理装置。
（付記４）
前記特徴照合部は、前記対象人物の領域と対称になる部分の領域を前記部分領域特徴に加えて、前記重畳する部分領域を算出するときの部分領域特徴として用い、重畳する部分領域のみの特徴を照合する、
ことを特徴とする付記１に記載の画像処理装置。
（付記５）
入力画像から対象人物を検出し、
前記検出された対象人物の画像領域を求めるとともに前記対象人物の移動方向を算出し、
カメラの光軸に対する前記対象人物の移動方向と観測可能範囲の対応テーブルを用いて、前記対象人物の移動方向によって観測領域範囲を選択し、
前記選択された観測領域範囲の部分領域特徴を抽出し、
抽出した部分領域特徴を分割して特徴テーブルを作成するとともに、前記部分領域特徴を前記観測領域範囲内に格納し、
比較する二つの特徴テーブルが重畳する部分領域の範囲を求め、
前記重畳する部分領域の特徴のみを照合する、
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
（付記６）
前記対象人物が画像上に映っている位置の違いによって、求める移動方向の誤差の振れ幅を判断し、
前記重畳する部分領域を比較する時には、比較する部分領域特徴の範囲を誤差の振れ幅分ずらして照合する、
処理を更にコンピュータに実行させる付記５に記載のプログラム。
（付記７）
前記対象人物の移動方向に変化がある場合は新たに増加する部分領域の特徴を累積し、
前記対象人物の領域を分割して重ね合わせて一致する部分のみの特徴を利用して照合する、
処理を更にコンピュータに実行させる付記５に記載のプログラム。
（付記８）
前記対象人物の領域と対称になる部分の領域を前記部分領域特徴に加えて、
前記重畳する部分領域を算出するときの部分領域特徴として用い、重畳する部分領域のみの特徴を照合する、
処理を更にコンピュータに実行させる付記５に記載のプログラム。
（付記９）
コンピュータによって実行される画像処理方法であって、
入力画像から対象人物を検出し、
前記検出された対象人物の画像領域を求めるとともに前記対象人物の移動方向を算出し、
カメラの光軸に対する前記対象人物の移動方向と観測可能範囲の対応テーブルを用いて、前記対象人物の移動方向によって観測領域範囲を選択し、
前記選択された観測領域範囲の部分領域特徴を抽出し、
抽出した部分領域特徴を分割して特徴テーブルを作成するとともに、前記部分領域特徴を前記観測領域範囲内に格納し、
比較する二つの特徴テーブルが重畳する部分領域の範囲を求め、
前記重畳する部分領域の特徴のみを照合する、
ことを特徴とする画像処理方法。
（付記１０）
前記対象人物が画像上に映っている位置の違いによって、求める移動方向の誤差の振れ幅を判断し、
前記重畳する部分領域を比較する時には、比較する部分領域特徴の範囲を誤差の振れ幅分ずらして照合する、
ことを含む、付記９に記載の画像処理方法。
（付記１１）
前記対象人物の移動方向に変化がある場合は新たに増加する部分領域の特徴を累積し、
前記対象人物の領域を分割して重ね合わせて一致する部分のみの特徴を利用して照合する、
ことを含む、付記９に記載の画像処理方法。
（付記１２）
前記対象人物の領域と対称になる部分の領域を前記部分領域特徴に加えて、
前記重畳する部分領域を算出するときの部分領域特徴として用い、重畳する部分領域のみの特徴を照合する、
ことを含む、付記９に記載の画像処理方法。
【符号の説明】
【０１３０】
１０  画像処理装置
１０２  カメラ
１０４  画像入力部
１０６  検出部
１０６２  移動体検出部
１０６４  移動方向の算出部
１０８  画像特徴抽出部
１０８２  特徴範囲の選定部
１０８４  特徴抽出部
１０８６  領域分割・格納部
１１０  特徴照合部
１１０２  重畳部分の算出部
１１０４  重畳部分の照合部
１１０６  類似度算出部
１１２  出力部
１１４  データベース
【図１】
2015002547.tif 000004
【図２】
2015002547.tif 000005
【図３】
2015002547.tif 000006
【図５】
2015002547.tif 000007
【図８】
2015002547.tif 000008
【図１０】
2015002547.tif 000009
【図１１】
2015002547.tif 000010
【図１２】
2015002547.tif 000011
【図１４】
2015002547.tif 000012
【図１５】
2015002547.tif 000013
【図１６】
2015002547.tif 000014
【図２０】
2015002547.tif 000015
【図２２】
2015002547.tif 000016
【図４】
2015002547.tif 000017
【図６】
2015002547.tif 000018
【図７】
2015002547.tif 000019
【図９】
2015002547.tif 000020
【図１３】
2015002547.tif 000021
【図１７】
2015002547.tif 000022
【図１８】
2015002547.tif 000023
【図１９】
2015002547.tif 000024
【図２１】
2015002547.tif 000025