(57)【要約】【課題】画像データの全エリアを対象とすることなく、画像データの中から顔検出処理を省略可能なマスク領域を抽出し、顔検出処理の高速化を実現する。【解決手段】撮像装置は、映像を撮像する撮像部と、撮像部により撮像された映像の画像データの一部又は全部の領域のうち、対象物の特徴部位の検出処理が除外されるマスク領域を決定するマスク領域決定部と、撮像部により撮像された映像の画像データの一部又は全部の領域から、マスク領域決定部により決定されたマスク領域を除く検出対象領域に対し、対象物の特徴部位の検出処理を行う特徴部位検出部と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
映像を撮像する撮像部と、
前記撮像部により撮像された前記映像の画像データの一部又は全部の領域のうち、対象物の特徴部位の検出処理が除外されるマスク領域を決定するマスク領域決定部と、
前記撮像部により撮像された前記映像の画像データの一部又は全部の領域から、前記マスク領域決定部により決定された前記マスク領域を除く領域に対し、前記対象物の特徴部位の検出処理を行う特徴部位検出部と、を備える、
撮像装置。
【請求項２】
請求項１に記載の撮像装置であって、
前記マスク領域決定部は、
所定の入力操作に応じて指定された領域を、前記マスク領域と決定する、
撮像装置。
【請求項３】
請求項１に記載の撮像装置であって、
前記マスク領域決定部は、
前記撮像部により撮像された前記映像の画像データの一部又は全部の領域において、前記対象物を検出する対象物検出部と、
前記対象物検出部により検出された前記対象物の仮想ライン上における検出割合を示す度数分布を、前記画像データの全領域に対して設定される複数の仮想ライン毎に生成するライン統計処理部と、
前記ライン統計処理部により生成された前記複数の仮想ライン毎の度数分布を基に、前記画像データの一部又は全部の領域から前記マスク領域を抽出するマスク領域抽出部と、を含む、
撮像装置。
【請求項４】
請求項３に記載の撮像装置であって、
前記マスク領域決定部は、
前記ライン統計処理部により生成された前記複数の仮想ライン毎の度数分布を、前記画像データに描画するマスク領域描画部、を更に含む、
撮像装置。
【請求項５】
請求項４に記載の撮像装置であって、
前記マスク領域描画部は、
所定の変更操作により指定された前記対象物の仮想ライン上における検出割合に応じて、前記複数の仮想ライン毎の度数分布に従って描画された前記マスク領域を描画する、
撮像装置。
【請求項６】
請求項３に記載の撮像装置であって、
前記ライン統計処理部は、
前記対象物検出部により動きが検出された前記対象物を含む所定形状の領域の重心の移動ベクトルと前記仮想ラインとの交点位置における前記対象物の検出割合を示す度数をインクリメントして前記度数分布を生成する、
撮像装置。
【請求項７】
請求項３に記載の撮像装置であって、
前記ライン統計処理部は、
前記対象物検出部により動きが検出された前記対象物を含む所定形状の領域の重心に近い前記仮想ラインと前記所定形状との交点位置における前記対象物の検出割合を示す度数をインクリメントして前記度数分布を生成する、
撮像装置。
【請求項８】
請求項３に記載の撮像装置であって、
前記ライン統計処理部は、
前記対象物検出部により検出された前記対象物を含む所定形状の領域の重心の移動ベクトルと前記仮想ラインとの交点位置における前記対象物の検出割合を示す度数をインクリメントして前記度数分布を生成する、
撮像装置。
【請求項９】
請求項３に記載の撮像装置であって、
前記ライン統計処理部は、
前記対象物検出部により検出された前記対象物を含む所定形状の領域の重心に近い前記仮想ラインと前記所定形状との交点位置における前記対象物の検出割合を示す度数をインクリメントして前記度数分布を生成する、
撮像装置。
【請求項１０】
請求項４に記載の撮像装置であって、
前記マスク領域描画部は、
前記ライン統計処理部により生成された前記複数の仮想ライン毎の度数分布を示す複数の正規分布曲線を、前記画像データに描画して表示部に表示させる、
撮像装置。
【請求項１１】
請求項４に記載の撮像装置であって、
前記マスク領域描画部は、
前記ライン統計処理部により生成された前記複数の仮想ライン毎の度数分布を用いて、前記対象物検出部により検出された前記対象物の検出割合を示す度数分布を前記画像データに色分けして描画して表示部に表示させる、
撮像装置。
【請求項１２】
請求項３に記載の撮像装置であって、
前記ライン統計処理部は、
前記対象物検出部における前記対象物の動き検出処理結果を用いて生成した前記複数の仮想ライン毎の度数分布を表示部に表示させる、
撮像装置。
【請求項１３】
請求項３に記載の撮像装置であって、
前記ライン統計処理部は、
前記対象物検出部における前記対象物の検出処理結果を用いて生成した前記複数の仮想ライン毎の度数分布を表示部に表示させる、
撮像装置。
【請求項１４】
請求項１に記載の撮像装置であって、
前記マスク領域決定部は、
前記撮像部により撮像された前記映像の画像データの一部又は全部の領域において、前記対象物の動きを検出する動き検出部と、
前記動き検出部により動きが検出された前記対象物を含む所定形状の領域のうち、上部所定割合の領域を除く領域を、前記マスク領域として抽出するマスク領域抽出部と、を含む、
撮像装置。
【請求項１５】
請求項１４に記載の撮像装置であって、
前記マスク領域抽出部は、
前記動き検出部により複数の前記対象物の動きが検出された場合には、複数の前記対象物を含む所定形状の領域に応じて、前記上部所定割合を変更して前記マスク領域を抽出する、
撮像装置。
【請求項１６】
撮像装置における特徴部位検出方法であって、
映像を撮像するステップと、
撮像された前記映像の画像データの一部又は全部の領域のうち、対象物の特徴部位の検出処理が除外されるマスク領域を決定するステップと、
撮像された前記映像の画像データの一部又は全部の領域から、決定された前記マスク領域を除く検出対象領域に対し、前記対象物の特徴部位の検出処理を行うステップと、を有する、
特徴部位検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像により得られた画像から人物の特徴部位を検出する撮像装置及び特徴部位検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、様々な分野において、撮像により得られた映像の画像データを人物の特徴部位（例えば顔）で分類する顔検出処理の利用が促進している。顔検出処理では、顔の判別精度だけでなく、計算量を削減して高速に処理することが重要となっている。
【０００３】
ここで、計算量を削減して処理速度を高速化する顔検出処理に関する先行技術として、例えば特許文献１に示す顔検知装置が提案されている。
【０００４】
特許文献１に示す顔検知装置は、顔検知領域が設定された顔検知モードを、ユーザの指定に応じて切り替え、顔検知モードに対応するサイズの顔型テンプレートを設定する。また、顔検知装置は、設定された顔型テンプレートを用いて、顔検知領域範囲に対してテンプレートマッチング処理を行う。
【０００５】
また、顔検知装置では、顔検知モード毎に、顔型テンプレートのサイズの最小値及び最大値が予め決められている。顔検知装置は、最大サイズの顔型テンプレートを用いたテンプレートマッチング処理で顔検知できなかった場合には、同一の顔検知モードにおいて次のサイズの顔型テンプレートを用いて、テンプレートマッチング処理を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００８−２１１５３４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、特許文献１の構成では、顔検知モードに対応した顔型テンプレートのサイズが所望のサイズでない場合には、所望のサイズが設定されるまで、顔検知処理の対象となる画像データの全エリアに対してテンプレートマッチング処理が繰り返されることになり、顔検知処理の高速化が困難となる場合がある。言い換えると、顔検出処理において画像データの全エリアに対してテンプレートマッチング処理が繰り返し行われると、顔検出処理の計算量の軽減、顔検出処理の高速化がともに困難となることがあった。
【０００８】
本発明は、上述した従来の事情に鑑みて、画像データの全エリアを対象とすることなく、画像データの中から顔検出処理を省略可能なマスク領域を抽出し、顔検出処理の高速化を実現する撮像装置及び特徴部位検出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】
本発明は、映像を撮像する撮像部と、前記撮像部により撮像された前記映像の画像データの一部又は全部の領域のうち、対象物の特徴部位の検出処理を除外するマスク領域を決定するマスク領域決定部と、前記撮像部により撮像された前記映像の画像データの一部又は全部の領域から、前記マスク領域決定部により決定された前記マスク領域を除く検出対象領域に対し、前記対象物の特徴部位の検出処理を行う特徴部位検出部と、を備える、撮像装置である。
【００１０】
また、本発明は、撮像装置における特徴部位検出方法であって、映像を撮像するステップと、撮像された前記映像の画像データの一部又は全部の領域のうち、対象物の特徴部位の検出処理を除外するマスク領域を決定するステップと、撮像された前記映像の画像データの一部又は全部の領域から、決定された前記マスク領域を除く検出対象領域に対し、前記対象物の特徴部位の検出処理を行うステップと、を有する、特徴部位検出方法である。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、画像データの全エリアを対象とすることなく、画像データの中から顔検出処理を省略可能なマスク領域を抽出し、顔検出処理の高速化を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第１の実施形態の撮像装置の内部構成の一例を詳細に示すブロック図
【図２】第１の実施形態におけるパターンマッチング処理の対象となる顔検出対象領域の説明図
【図３】第１の実施形態の撮像装置のパターンマッチング処理に関する動作手順の一例を詳細に説明するフローチャート
【図４】第２の実施形態の撮像装置のマスク領域決定部の内部構成の一例を詳細に示すブロック図
【図５】第２の実施形態におけるパターンマッチング処理の対象となる顔検出対象領域の説明図
【図６】（Ａ）仮想ラインＬｋ上の位置に対する人物の検出割合を示す度数分布の一例を示す図、（Ｂ）（Ａ）に示す度数分布のピーク値と「ピーク値＋３σ」とを示す説明図
【図７】モニタ端末のディスプレイに表示された、パターンマッチング処理の対象となる顔検出対象領域、人物の検出割合を示す度数分布のピークライン、＋３σライン及び−３σラインを示す図
【図８】第２の実施形態の撮像装置のマスク領域決定部におけるマスク領域の決定処理に関する動作手順の一例を詳細に説明するフローチャート
【図９】第２の実施形態の撮像装置のパターンマッチング処理に関する動作手順の一例を詳細に説明するフローチャート
【図１０】第３の実施形態の撮像装置のマスク領域決定部の内部構成の一例を詳細に示すブロック図
【図１１】第３の実施形態におけるパターンマッチング処理の対象となる顔検出対象領域の説明図
【図１２】第２、第３の各実施形態を組み合わせた場合のパターンマッチング処理の対象となる顔検出対象領域の説明図
【図１３】（Ａ）第３の実施形態の撮像装置のパターンマッチング処理に関する動作手順の第１例を詳細に説明するフローチャート、（Ｂ）第３の実施形態の撮像装置のパターンマッチング処理に関する動作手順の第２例を詳細に説明するフローチャート
【図１４】第２の実施形態の撮像装置のマスク領域決定部のライン統計処理部の動作の第１例を説明する補足図
【図１５】第２の実施形態の撮像装置のマスク領域決定部のライン統計処理部の動作の第２例を説明する補足図
【図１６】第２の実施形態の撮像装置のマスク領域決定部のマスク領域抽出部の動作の第３例を説明する補足図
【図１７】第２の実施形態の撮像装置のマスク領域決定部のマスク領域抽出部の動作の第４例を説明する補足図
【図１８】第２の実施形態の撮像装置のマスク領域決定部のマスク領域描画部の動作の一例を説明する補足図
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明に係る撮像装置及び特徴部位検出方法の各実施形態について、図面を参照して説明する。なお、本発明は、撮像装置の装置カテゴリの発明、特徴部位検出方法の方法カテゴリの発明に限定されず、撮像装置と後述するモニタ端末（例えばＰＣ（Personal Computer））とを含む画像処理システムのシステムカテゴリの発明としても良い。
【００１４】
各実施形態の撮像装置として、所定位置（例えば天井面）に固定され、又は所定面から吊り下げられて支持される監視カメラを例示して説明する。なお、各実施形態の撮像装置は、ユーザにより把持されて使用されるデジタルカメラでも良い。また、各実施形態の撮像装置は、移動体（例えば鉄道、飛行機、バス、船舶、自動車、バイク、自転車）に搭載された車載カメラとして使用されても良い。
【００１５】
各実施形態の撮像装置は、映像を撮像する撮像部と、撮像部により撮像された映像の画像データの一部又は全部の領域のうち、対象物（例えば人物。以下同様）の特徴部位（例えば顔。以下同様）の検出処理を除外するマスク領域を決定するマスク領域決定部と、撮像部により撮像された映像の画像データの一部又は全部の領域から、マスク領域決定部により決定されたマスク領域を除く領域に対し、対象物の特徴部位の検出処理を行う特徴部位検出部と、を備える。
【００１６】
なお、対象物は、各実施形態の撮像装置（例：監視カメラ、デジタルカメラ、車載カメラ）が撮像する被写体を示し、人物に限定されず、人物以外の物体でも良い。また、対象物が人物である場合には、１人の人物とは限らず、複数人でも良く、対象物が物体である場合も同様である。また、特徴部位は、以下の各実施形態の説明を分かり易くするために、人物の顔を例示しているが、顔に限定されず、他の部位でも良く、例えば眉、目、鼻、口等の人物を明示的に特定可能な特徴部位であれば構わない。
【００１７】
（第１の実施形態）
先ず、第１の実施形態の撮像装置１０の構成について、図１を参照して説明する。図１は、図１は、第１の実施形態の撮像装置１０の内部構成の一例を詳細に示すブロック図である。図１に示す撮像装置１０は、撮像部１１と、信号処理部１３と、記憶部１５と、顔検出探索領域決定部１７と、マスク領域決定部１９と、パターンマッチング処理部２１と、画像圧縮部２３と、画像伝送部２５とを含む構成である。撮像装置１０は、ネットワークＮＷ１を介してモニタ端末５０と接続されている。ネットワークＮＷ１は、例えば有線ネットワーク（例えばイントラネット、インターネット）でも良いし、無線ネットワーク（例えば無線ＬＡＮ（Local Area Network）又は無線ＷＡＮ（Wide Area Network））でも良い。
【００１８】
撮像部１１は、少なくともレンズと、絞り部と、シャッター部と、イメージセンサとを含む構成である。レンズ（不図示）は、被写体像をイメージセンサの撮像面に向けて形成するために１つ以上の光学レンズを用いて構成され、例えば単焦レンズ、ズームレンズ、魚眼レンズ、又は所定度以上の広角な画角が得られるレンズである。
【００１９】
レンズの光軸の後方には、絞り部（不図示）が配置されている。絞り部は、絞り値（口径）が可変であり、レンズを通過した被写体光の光量を制限する。絞り部の後方には、シャッター部が配置されている。シャッター部は、撮像装置１０の撮像時に所定のシャッター速度で開動作及び閉動作を交互に行って、絞り部を通過した被写体光をイメージセンサに通過させる。
【００２０】
イメージセンサは、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device）又はＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）の固体撮像素子を用いて構成され、予め設定されるイメージセンサのゲインを用いて、イメージセンサの撮像面に結像された被写体像を電気信号に光電変換する。イメージセンサの出力（被写体像の電気信号）は、信号処理部１３に入力される。
【００２１】
なお、絞り部の絞り値、シャッター部のシャッター速度、及びイメージセンサのゲインは、いずれも撮像装置１０におけるカメラパラメータと呼ばれ、撮像時の露光条件を構成する。また詳細な説明は省略するが、撮像部１１は、不図示のカメラパラメータ制御ドライバにより設定された複数のカメラパラメータを用いて、複数の異なる露光条件下において映像を撮像しても良い。
【００２２】
信号処理部１３は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）又はＤＳＰ（Digital Signal Processor）を用いて構成され、イメージセンサの光電変換により生成された被写体像の電気信号を用いて、所定フォーマットに従った映像の画像データとして、例えばＲＧＢ（Red Green Blue）形式又はＹＵＶ（輝度・色差）形式のＲＡＷデータと言われる画像データのフレームを生成する。
【００２３】
また、信号処理部１３は、ＲＡＷデータと言われる画像データに所定の画像処理（例えばフィルタリング処理、メディアン処理、ノイズリダクション処理。以下同様。）を施した画像データ、又は複数の露光条件を用いて撮像された画像データをＨＤＲ（High Dynamic Range）処理してダイナミックレンジが拡大された画像データを生成しても良い。なお、信号処理部１３は、上述したＣＰＵ、ＭＰＵ又はＤＳＰのいずれかを用いて構成される場合に限定されず、例えばプログラム可能なＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）を用いて構成されても良い。
【００２４】
記憶部１５は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）又はフラッシュメモリ等の半導体メモリを用いて構成され、信号処理部１３により生成された画像データと、パターンマッチング処理部２１におけるパターンマッチング処理結果（例えば顔検出結果。以下同様）とを記憶する。また、記憶部１５は、撮像装置１０に内蔵されたハードディスク装置、又は、例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）端子を介して接続可能な外部接続媒体（例えばフラッシュメモリ等の半導体メモリ）でも良い。
【００２５】
顔検出探索領域決定部１７は、例えばＣＰＵ、ＭＰＵ又はＤＳＰを用いて構成され、記憶部１５に保存された画像データがモニタ端末５０のディスプレイに表示されている場合に、モニタ端末５０を操作するユーザのディスプレイに対する入力操作に応じたＵＩ（User Interface）操作信号を基に、ディスプレイに表示された画像データの全領域のうち、パターンマッチング処理部２１における顔検出処理の対象領域（以下、「顔検出探索領域」という）を決定する。
【００２６】
言い換えると、ユーザがモニタ端末５０のディスプレイに表示された画像データの全領域から顔検出探索領域を指示する操作を行うと、顔検出探索領域決定部１７は、ユーザの入力操作に応じて、顔検出探索領域を決定する。顔検出探索領域決定部１７は、決定した顔検出探索領域に関する情報（例えば、顔検出探索領域の範囲を示す座標）をパターンマッチング処理部２１又はマスク領域決定部１９に出力する。なお、顔検出探索領域決定部１７は、上述したＣＰＵ、ＭＰＵ又はＤＳＰのいずれかを用いて構成される場合に限定されず、例えばプログラム可能なＦＰＧＡを用いて構成されても良い。
【００２７】
マスク領域決定部１９は、例えばＣＰＵ、ＭＰＵ又はＤＳＰを用いて構成され、記憶部１５に保存された画像データがモニタ端末５０のディスプレイに表示されている場合に、モニタ端末５０を操作するユーザのディスプレイに対する入力操作に応じたＵＩ（User Interface）操作信号を基に、ディスプレイに表示された画像データの全領域のうち、パターンマッチング処理部２１における顔検出処理が除外されるマスク領域を決定する。
【００２８】
言い換えると、ユーザがモニタ端末５０のディスプレイに表示された画像データの全領域からマスク領域を指示する操作を行うと、マスク領域決定部１９は、ユーザの入力操作に応じて、マスク領域を決定する。マスク領域決定部１９は、決定したマスク領域に関する情報（例えば、マスク領域の範囲を示す座標）をパターンマッチング処理部２１に出力する。なお、マスク領域決定部１９は、上述したＣＰＵ、ＭＰＵ又はＤＳＰのいずれかを用いて構成される場合に限定されず、例えばプログラム可能なＦＰＧＡを用いて構成されても良い。
【００２９】
なお、マスク領域決定部１９は、顔検出探索領域決定部１７から顔検出探索領域に関する情報を取得した場合には、同様なＵＩ操作信号を基に、ディスプレイに表示された画像データの顔検出探索領域のうち、パターンマッチング処理部２１における顔検出処理が除外されるマスク領域を決定しても良い。
【００３０】
パターンマッチング処理部２１は、例えばＣＰＵ、ＭＰＵ又はＤＳＰを用いて構成され、ディスプレイに表示された画像データの全領域又は顔検出探索領域から、マスク領域決定部１９により決定されたマスク領域を除外した領域（以下、「顔検出対象領域」という）に対し、対象物（例えば人物）の特徴部位（例えば顔）の検出処理を行う。具体的には、パターンマッチング処理部２１は、複数の識別部（不図示）を有し、各識別部において、検出処理の度に学習することで得られた特定の角度の顔又は特定の顔の部位の画像を学習モデルとして用いて、各学習モデルの画像との一致度合いを評価することによって、人物の特徴部位（例えば顔）の検出処理を行う。
【００３１】
なお、特定の顔の角度は、例えば顔の正面方向を基準とした場合に、正面方向、正面方向から４５度回転した方向、顔が上方向又は下方向に３５度向いた方向である。なお、４５度や３５度は一例であり、角度の値は限定されない。また、特定の顔の部位は、例えば鼻、顔の上部であるが、これらに限定されない。パターンマッチング処理部２１の各識別部では、上述した特定の顔の角度や特定の顔の部位の画像を用いた一致度合いが判断され、各識別部のうち、最も一致度合いが高い結果が、パターンマッチング処理部２１における顔検出結果として得られる。
【００３２】
また、パターンマッチング処理部２１は、上述した顔検出処理に限らず、例えば眉、目、鼻、口等の顔の特徴部位を構成するパーツのテンプレートを用いて、各部（眉、目、鼻、口）の検出処理を行っても良い。これらの検出処理に用いられる平均顔、眉、目、鼻、口等の画像データは、パターンマッチング処理部２１又は記憶部１５に予め保存されている。なお、パターンマッチング処理部２１は、上述したＣＰＵ、ＭＰＵ又はＤＳＰのいずれかを用いて構成される場合に限定されず、例えばプログラム可能なＦＰＧＡを用いて構成されても良い。
【００３３】
パターンマッチング処理部２１における顔検出処理自体は公知技術であるため、詳細な説明は省略するが、本実施形態では、上述した特許文献１と比べ、顔検出処理の対象範囲が異なり、画像データの全領域ではなく、全領域からマスク領域が除外された顔検出対象領域に絞られている。このため、パターンマッチング処理部２１は、特許文献１に比べ、顔検出処理の計算量を軽減でき、高速に顔検出処理を行うことができる。
【００３４】
画像圧縮部２３は、例えばコーデックを用いて構成され、記憶部１５に記憶された画像データを用いて、画像データの保存及び送信が可能なデータフォーマットに変換するための符号化データを生成する。画像圧縮部２３は、符号化データを画像伝送部２５に出力する。
【００３５】
画像伝送部２５は、例えば有線通信又は無線通信に対応した通信回路を用いて構成され、画像圧縮部２３により生成された画像データの符号化データを用いて、例えば送信先であるモニタ端末５０に送信するためのパケット生成処理を行い、ネットワークＮＷ１を介して、符号化データのパケットをモニタ端末５０に送信する。これにより、撮像装置１０は、画像データの符号化データをモニタ端末５０に送信できる。
【００３６】
モニタ端末５０は、ユーザ（例えば監視者）により操作されるＰＣであり、撮像装置１０から送信された画像データを受信し、モニタ端末５０のディスプレイに画像データを表示する。また、モニタ端末５０は、ディスプレイに表示された画像データに対し、各種の入力操作を受け付けることができ、入力操作に応じたＵＩ操作信号を、ネットワークＮＷ１を介して撮像装置１０に送信する。
【００３７】
これにより、モニタ端末５０は、ユーザの入力操作によるＵＩ操作信号に応じて、撮像装置１０により撮像された画像データに対する各種操作を指示することができる。なお、各種の入力操作は、例えば本実施形態では、顔検出探索領域を新規に指定する操作、一度指定された顔検出探索領域を変更する操作、マスク領域を新規に指定する操作、又は一度指定されたマスク領域を変更する操作である。
【００３８】
図２は、第１の実施形態におけるパターンマッチング処理の対象となる顔検出対象領域の説明図である。図２では、モニタ端末５０のディスプレイに、撮像装置１０により撮像された画像データＩＭＧが表示され、更に、顔検出探索領域決定部１７により決定された顔検出探索領域ＦＢＲと、マスク領域決定部１９により決定されたマスク領域ＭＳＫとが表示されている。
【００３９】
パターンマッチング処理部２１は、図２に示す顔検出探索領域ＦＢＲ内において、同図紙面の水平方向左側から右側に向かってパターンマッチング処理（顔検出処理）を矢印ＰＴＭに従って行い、マスク領域ＭＳＫに対しては顔検出処理を省略する。従って、本実施形態を含む各実施形態では、パターンマッチング処理部２１における顔検出処理の計算量は、画像データＩＭＧの全領域を対象とする場合の計算量から、（画像データＩＭＧの全領域−顔検出探索領域ＦＢＲ）の領域とマスク領域ＭＳＫとの合計に対応する領域を対象とする場合の計算量が削減されている。これにより、パターンマッチング処理部２１は、特許文献１のテンプレートマッチング処理に比べて、顔検出処理を高速に行うことができる。
【００４０】
次に、本実施形態の撮像装置のパターンマッチング処理に関する動作について、図３を参照して説明する。図３は、第１の実施形態の撮像装置１０のパターンマッチング処理に関する動作手順の一例を詳細に説明するフローチャートである。図３に示す説明の前提として、パターンマッチング処理の対象となる画像データは、既に撮像され、モニタ端末５０のディスプレイに表示されている状態とする。
【００４１】
図３において、モニタ端末５０のディスプレイに対し、ユーザの顔検出探索領域の指定操作が入力されたとする（Ｓ１）。ステップＳ１において入力された指定操作に応じて、モニタ端末５０は、顔検出探索領域の指定操作に応じたＵＩ操作信号を撮像装置１０に送信する。撮像装置１０は、顔検出探索領域の指定操作に対応するＵＩ操作信号に応じて、撮像された画像データの全領域から、パターンマッチング処理（例えば顔検出処理）の対象範囲となる顔検出探索領域を決定する。
【００４２】
ここで、モニタ端末５０のディスプレイに対し、ユーザのマスク領域の指定操作が入力された場合には（Ｓ２、ＹＥＳ）、モニタ端末５０は、マスク領域の指定操作に応じたＵＩ操作信号を撮像装置１０に送信する。撮像装置１０は、マスク領域の指定操作に対応するＵＩ操作信号に応じて、撮像された画像データの全領域又は顔検出探索領域から、パターンマッチング処理（例えば顔検出処理）が除外されるマスク領域を決定する。
【００４３】
撮像装置１０は、撮像された画像データ（即ち、モニタ端末５０のディスプレイに表示されている画像データ）の中で指定された顔検出探索領域からマスク領域を除いた顔検出対象領域について顔検出処理を行う（Ｓ３）。
【００４４】
一方、モニタ端末５０のディスプレイに対し、ユーザのマスク領域の指定操作が入力されていない場合には（Ｓ２、ＮＯ）、撮像装置１０は、撮像された画像データ（即ち、モニタ端末５０のディスプレイに表示されている画像データ）の中で指定された顔検出探索領域について顔検出処理を行う（Ｓ４）。
【００４５】
ステップＳ３又はステップＳ４の後、撮像装置１０は、顔検出処理結果と、顔検出処理の対象となった画像データとを対応付けて記憶部１５に保存する（Ｓ５）。これにより、図３に示す撮像装置１０の動作の説明は終了する。
【００４６】
以上により、本実施形態の撮像装置１０は、撮像部１１により撮像された映像の画像データの一部又は全部の領域のうち、対象物（例えば人物）の特徴部位（例えば顔）の検出処理が除外されるマスク領域を、モニタ端末５０を操作するユーザの入力操作に応じて決定する。また、撮像装置１０は、画像データの一部又は全部の領域からマスク領域を除く顔検出対象領域に対し、人物の顔検出処理を行う。
【００４７】
これにより、撮像装置１０は、画像データの中から人物の顔検出処理が省略可能なマスク領域を簡易に抽出し、画像データの全領域からマスク領域を除外して顔検出処理を行うことができるので、撮像により得られた画像データの全領域を検出対象処理とすることなく、顔検出処理を高速に行うことができる。
【００４８】
（第２の実施形態）
第１の実施形態では、撮像装置１０のマスク領域決定部１９は、モニタ端末５０を操作するユーザの入力操作によるＵＩ操作信号に応じて、マスク領域を決定した。
【００４９】
第２の実施形態では、撮像装置１０Ａのマスク領域決定部１９Ａは、撮像された画像データＩＭＧの中に仮想ラインを複数設定し、仮想ライン毎に、動きが検出された対象物（例えば人物）の検出割合を示す度数分布を計算して生成し、仮想ライン毎の度数分布を基に、マスク領域を決定する。
【００５０】
なお、第２の実施形態の撮像装置１０Ａの説明において、第１の実施形態の撮像装置１０と同一の構成及び動作の構成要素の説明を簡略化又は省略し、異なる内容について説明する。
【００５１】
図４は、第２の実施形態の撮像装置１０Ａのマスク領域決定部１９Ａの内部構成の一例を詳細に示すブロック図である。図４に示すマスク領域決定部１９Ａは、動き検出部１９ａと、ライン統計処理部１９ｂと、マスク領域描画部１９ｃと、マスク領域抽出部１９ｄとを含む構成である。マスク領域決定部１９Ａの各部は、例えばＣＰＵ、ＭＰＵ、ＤＳＰ又はＦＰＧＡを用いて構成される。
【００５２】
動き検出部１９ａは、撮像部１１により撮像された画像データを記憶部１５から読み出して、所定の周期毎に、一定期間（例えば１日、１週間又は１箇月）の間にわたってＶＭＤ（Video Motion Detector）処理し、画像データにおける対象物（例えば人物）の動きの有無を検出する。ＶＭＤ処理自体は公知技術であるため詳細な説明は省略するが、動き検出部１９ａは、例えば対象物がいない背景の画像データと撮像部１１により撮像された画像データとの差分を基に、対象物の動きの有無を検出する。また、動き検出部１９ａは、ＶＭＤ処理以外に、公知の人物検出処理を行うことで、画像データにおける対象物（例えば人物）の有無を検出しても良い。動き検出部１９ａは、ＶＭＤ処理の処理結果をライン統計処理部１９ｂに出力する。
【００５３】
ライン統計処理部１９ｂは、動き検出部１９の出力（ＶＭＤ処理又は人物検出処理の処理結果。以下ではＶＭＤ処理結果を例示して説明する。）を用いて、撮像部１１により撮像された画像データＩＭＧの中に仮想ライン（図５参照）を複数設定し、仮想ライン（例えば仮想ラインＬｋ）毎に、動きが検出された人物の検出割合を示す度数分布を計算して生成する。ここで、ライン統計処理部１９ｂの動作について、図５、図６（Ａ）及び（Ｂ）を参照して詳細に説明する。
【００５４】
図５は、第２の実施形態におけるパターンマッチング処理の対象となる顔検出探索領域ＦＢＲの説明図である。図６（Ａ）は、仮想ラインＬｋ上の位置に対する人物の検出割合を示す度数分布の一例を示す図である。図６（Ｂ）は、図６（Ａ）に示す度数分布のピーク値と「ピーク値＋３σ」とを示す説明図である。ここで、σは、いずれかの仮想ライン（例えば仮想ラインＬｋ）上において動きが検出された人物の検出割合を示す度数分布の標準偏差を示し、ライン統計処理部１９ｂにおける統計処理（計算）により求められる。
【００５５】
なお、説明を簡単にするために、本実施形態における撮像された画像データＩＭＧと顔検出探索領域ＦＢＲとは、第１の実施形態における撮像された画像データＩＭＧと顔検出探索領域ＦＢＲとは同一とするが、異なっても良い。
【００５６】
ライン統計処理部１９ｂは、例えば画像データＩＭＧに対して設定した仮想ラインＬｋにおいて、動き検出部１９ａの出力を用いて、仮想ラインＬｋに対応する画像データＩＭＧの位置における人物の検出割合を示す度数分布を計算して生成する。図６（Ａ）では、例えば仮想ラインＬｋ上の位置（具体的には画像データＩＭＧの仮想ラインＬｋ上の座標）に対し、動きが検出された人物の検出割合を示す度数分布（例えば正規分布）が示されている。
【００５７】
これにより、ライン統計処理部１９ｂは、動き検出部１９ａの出力（例えばＶＭＤ処理結果又は人物検出処理結果）を用いて生成した複数の仮想ライン毎の人物の検出割合を示す度数分布（例えば図６（Ｂ）又は図１８参照）の結果を含む画像データＩＭＧを、例えばマスク領域抽出部１９ｄ及びネットワークＮＷ１を介して接続されたモニタ端末５０のディスプレイに表示させることで、ユーザに対して、一部又は複数の仮想ライン毎に生成された人物の検出割合を示す度数分布の結果（例えば正規分布曲線、又は後述する棒グラフ、折れ線グラフ、ヒートマップ参照）を視覚的に分かり易く示すことができる。
【００５８】
なお、本実施形態において、ライン統計処理部１９ｂは、度数の計算において、仮想ライン上に同じ人物（例えば同じ顔）の動きが検出された場合に度数をカウントアップ（インクリメント）しても良いし、他の方法として例えば同仮想ライン上の位置を示す情報と、その位置に同じ人物が滞在した時間との積に応じて度数をカウントアップ（インクリメント）しても良い。更に、ライン統計処理部１９ｂは、仮想ライン上の位置を示す情報とその位置に同じ人物が滞在した時間との積と所定の閾値との比較結果に応じて、その閾値を上回る場合に度数をカウントアップ（インクリメント）しても良い。
【００５９】
図６（Ａ）又は図６（Ｂ）では、度数分布のピーク値Ｖ（Ｃ０ｋ）が得られる位置Ｃ０ｋでは、人物ＨＭが最もよく検出される。また、度数分布の全面積のうち、図６（Ａ）の斜線部が占める面積（即ち、位置Ｃ１ｋから位置Ｃ２ｋまでの度数分布の値の積分値）は、度数分布が統計学の正規分布に従うと考えられるので、約９９．７３％を占める。位置Ｃ１ｋは、度数分布の「ピーク値Ｖ（Ｃ０ｋ）−３σ」が得られる位置である。位置Ｃ２ｋは、度数分布の「ピーク値Ｖ（Ｃ０ｋ）＋３σ」が得られる位置である。
【００６０】
なお、位置Ｅ１ｋは、図５に示す画像データＩＭＧの中で顔検出探索領域決定部１７により決定された顔検出探索領域ＦＢＲの境界線と仮想ラインＬｋとの第１の交点（図５に示す左側の交点）を示す。同様に、位置Ｅ２ｋは、図５に示す画像データＩＭＧの中で顔検出探索領域決定部１７により決定された顔検出探索領域ＦＢＲの境界線と仮想ラインＬｋとの第２の交点（図５に示す右側の交点）を示す。
【００６１】
言い換えれば、仮想ラインＬｋ上の位置では、図６（Ａ）に示す斜線部に対応する面積（即ち、動きが検出された人物ＨＭの検出割合を示す度数分布の全面積の約９９．７３％の面積）では人物ＨＭが検出される可能性が高い領域と考えることができ、斜線部を除く他の領域は人物ＨＭが検出される可能性が低い領域と考えることができる。このため、例えば度数分布の値Ｖ（Ｅ１ｋ），Ｖ（Ｅ２ｋ）が得られる位置Ｅ１ｋ，Ｅ２ｋでは、人物ＨＭの検出割合が低いので、マスク領域にしても良いと考えられる。
【００６２】
また、図５に示す仮想ラインＬｋと異なる他の仮想ラインＬｎについても、ライン統計処理部１９ｂは、動き検出部１９ａの出力を用いて、仮想ラインＬｎに対応する画像データＩＭＧの位置における人物ＨＭの検出割合を示す度数分布を計算して生成する（図６（Ｂ）参照）。仮想ラインＬｎ上の位置Ｅ１ｎ，Ｃ１ｎ，Ｃ０ｎ，Ｃ２ｎ，Ｅ２ｎは、仮想ラインＬｋ上の位置Ｅ１ｎ，Ｃ１ｎ，Ｃ０ｎ，Ｃ２ｎ，Ｅ２ｎと同様であるため、説明を省略する。
【００６３】
これにより、ライン統計処理部１９ｂは、ユーザの入力操作に応じたＵＩ操作信号の入力が無くても、図５に示す画像データＩＭＧに対し、所定の間隔毎に仮想ラインを複数設定し、仮想ライン毎に、図６（Ａ）に示す度数分布を計算して生成することで、画像データＩＭＧにおいて人物ＨＭがよく検出される領域を求めることができる。ライン統計処理部１９ｂは、画像データＩＭＧに対して設定した全ての仮想ラインに対して生成した度数分布の範囲に関する情報を、マスク領域描画部１９ｃ及びマスク領域抽出部１９ｄに出力する。
【００６４】
また、動き検出部１９ａにおけるＶＭＤ処理結果がライン統計処理部１９ｂに入力された場合のライン統計処理部１９ｂの動作例の詳細について、図１４及び図１５を参照して補足する。図１４は、第２の実施形態の撮像装置１０Ａのマスク領域決定部１９Ａのライン統計処理部１９ｂの動作の第１例を説明する補足図である。図１５は、第２の実施形態の撮像装置１０Ａのマスク領域決定部１９Ａのライン統計処理部１９ｂの動作の第２例を説明する補足図である。
【００６５】
図１４では、動き検出部１９ａにおけるＶＭＤ処理により、動きが検出された１フレーム処理前の対象物（例えば人物）を含む矩形領域ＲＥＣ３と、動きが検出された現フレームの対象物（例えば人物）を含む矩形領域ＲＥＣ４とが示されている。ライン統計処理部１９ｂには、矩形領域ＲＥＣ３，ＲＥＣ４の範囲を示す情報が入力される。
【００６６】
ライン統計処理部１９ｂは、動き検出部１９ａの出力（矩形領域ＲＥＣ３，ＲＥＣ４の範囲を示す情報）を用いて、矩形領域ＲＥＣ３の重心ＣＴ３と矩形領域ＲＥＣ４の重心ＣＴ４とを結ぶ移動ベクトルＭＶ１が仮想ラインＬｋと交わる交点Ｐ１ＰＴにおいて、人物の検出割合を示す度数分布の度数をインクリメントする。これにより、ライン統計処理部１９ｂは、画像データＩＭＧのＶＭＤ処理によって検出される人物の移動箇所（位置）の検出割合を示す度数を立体的かつ正確に得ることができる。
【００６７】
また、図１５では、動き検出部１９ａにおける人物検出処理により、１フレーム処理前に検出された対象物（例えば人物）を含む矩形領域ＲＥＣ５が示されている。ライン統計処理部１９ｂには、矩形領域ＲＥＣ５の範囲を示す情報が入力される。
【００６８】
ライン統計処理部１９ｂは、動き検出部１９ａの出力（矩形領域ＲＥＣ５の範囲を示す情報）を用いて、矩形領域ＲＥＣ５の重心ＣＴ５が仮想ラインＬｋ，Ｌ（ｋ＋１）のうち近い仮想ラインＬｋに対し、仮想ラインＬｋと矩形領域ＲＥＣ５とが交わる直線部分Ｐ１ＡＲにおいて、人物の検出割合を示す度数分布の度数をインクリメントする。なお、ライン統計処理部１９ｂは、人物の動きが検出されない場合（例えば人物が存在しているが静止している場合）には、その人物の検出割合を示す度数分布の度数をインクリメントしない。これにより、ライン統計処理部１９ｂは、画像データＩＭＧのＶＭＤ処理によって検出される人物の移動箇所（領域）の検出割合を示す度数分布を立体的かつ簡易に得ることができる。
【００６９】
また、動き検出部１９ａにおける人物検出処理結果がライン統計処理部１９ｂに入力された場合のライン統計処理部１９ｂの動作例の詳細について、図１６及び図１７を参照して補足する。図１６は、第２の実施形態の撮像装置１０Ａのマスク領域決定部１９Ａのライン統計処理部１９ｂの動作の第３例を説明する補足図である。図１７は、第２の実施形態の撮像装置１０Ａのマスク領域決定部１９Ａのライン統計処理部１９ｂの動作の第４例を説明する補足図である。
【００７０】
図１６では、動き検出部１９ａにおける人物検出処理により、１フレーム処理前に検出された対象物（例えば人物）を含む矩形領域ＲＥＣ６と、現フレームにおいて検出された対象物（例えば人物）を含む矩形領域ＲＥＣ７とが示されている。ライン統計処理部１９ｂには、矩形領域ＲＥＣ６，ＲＥＣ７の範囲を示す情報が入力される。
【００７１】
ライン統計処理部１９ｂは、動き検出部１９ａの出力（矩形領域ＲＥＣ６，ＲＥＣ７の範囲を示す情報）を用いて、矩形領域ＲＥＣ６の重心ＣＴ６と矩形領域ＲＥＣ７の重心ＣＴ７とを結ぶ移動ベクトルＭＶ２が仮想ラインＬｋと交わる交点Ｐ２ＰＴにおいて、人物の検出割合を示す度数分布の度数をインクリメントする。これにより、ライン統計処理部１９ｂは、画像データＩＭＧの人物検出処理によって検出される人物の移動箇所（位置）の検出割合を示す度数を立体的かつ正確に得ることができる。
【００７２】
また、図１７では、動き検出部１９ａにおける人物検出処理により、１フレーム処理前に検出された対象物（例えば人物）を含む矩形領域ＲＥＣ８が示されている。ライン統計処理部１９ｂには、矩形領域ＲＥＣ８の範囲を示す情報が入力される。
【００７３】
ライン統計処理部１９ｂは、動き検出部１９ａの出力（矩形領域ＲＥＣ８の範囲を示す情報）を用いて、矩形領域ＲＥＣ８の重心ＣＴ８が仮想ラインＬｋ，Ｌ（ｋ＋１）のうち近い仮想ラインＬｋに対し、仮想ラインＬｋと矩形領域ＲＥＣ８とが交わる直線部分Ｐ２ＡＲにおいて、人物の検出割合を示す度数分布の度数をインクリメントする。なお、ライン統計処理部１９ｂは、図１５とは異なり、人物が静止している場合でも、その人物の検出割合を示す度数分布の度数をインクリメントする。これにより、ライン統計処理部１９ｂは、画像データＩＭＧの人物検出処理によって検出される人物の移動箇所（領域）の検出割合を示す度数分布を立体的に得ることができ、更に、人物がよく滞在する場所の度数が上がるので、人物がよく滞在する位置に絞って顔検出処理が行われるように、マスク領域を抽出するための度数分布を得ることができる。
【００７４】
マスク領域描画部１９ｃは、記憶部１５から画像データＩＭＧを読み出し、ライン統計処理部１９ｂの出力（全ての仮想ラインに対して生成した度数分布の範囲に関する情報）を用いて、画像データＩＭＧに対して設定した全ての仮想ラインに対して生成した度数分布（図６（Ｂ）参照）として、例えば「ピーク値−３σ」，「ピーク値＋３σ」がそれぞれ得られた画像データＩＭＧ上の位置を繋げた「−３σライン」３ＳＮ，「＋３σライン」３ＳＰを画像データＩＭＧ上に描画する。
【００７５】
これにより、マスク領域描画部１９ｃは、複数の仮想ライン毎に生成された人物ＨＭの検出割合を示す度数分布を、画像データＩＭＧに描画することができ、例えば描画された画像データを、ネットワークＮＷ１を介して接続されたモニタ端末５０のディスプレイに表示させることで、ユーザに対して、マスク領域の候補となる領域を明示的に示すことができる（図７参照）。図７は、モニタ端末５０のディスプレイに表示された、パターンマッチング処理の対象となる顔検出対象領域、人物の検出割合を示す度数分布のピークラインＰＫＬ、「＋３σライン」３ＳＰ及び「−３σライン」３ＳＮを示す図である。
【００７６】
また、マスク領域描画部１９ｃは、画像データＩＭＧに対して設定した全ての仮想ラインに対して生成した度数分布（図６（Ｂ）参照）としてピーク値が得られた画像データＩＭＧ上の位置を繋げたピークラインＰＫＬを画像データＩＭＧ上に描画しても良い。マスク領域描画部１９ｃは、ピークラインＰＫＬ，「−３σライン」３ＳＮ，「＋３σライン」３ＳＰを描画した画像データＩＭＧを画像圧縮部２３に出力する。なお、マスク領域描画部１９ｃの出力（ピークラインＰＫＬ，「−３σライン」３ＳＮ，「＋３σライン」３ＳＰが描画された画像データＩＭＧ）は、画像伝送部２５からネットワークＮＷ１を介してモニタ端末５０に送信される。
【００７７】
また、マスク領域描画部１９ｃは、モニタ端末５０を操作するユーザのマスク領域を変更するための変更操作に応じたＵＩ操作信号に応じて、画像データＩＭＧ上に描画されている「−３σライン」３ＳＮ，「＋３σライン」３ＳＰを、変更後の検出割合の値に対応したマスク領域の境界を示すラインに変化させるように描画する。マスク領域を変更するための操作は、例えばマスク領域の境界を示す検出割合の値（例えば図５では±３σ）を変更するための操作である。
【００７８】
例えば、マスク領域描画部１９ｃは、ユーザの変更操作によって、マスク領域の境界を示す検出割合の値が「±３σ」から「±２σ」に変更された場合には、マスク領域の境界を示す「−２σライン」（不図示），「＋２σライン」（不図示）を描画する。これにより、マスク領域描画部１９ｃは、対象物（例えば人物ＨＭ）の動きが統計的によく検出される領域を更に絞り込む等、ユーザの事情に配慮した上で、顔検出処理の対象範囲を簡易に変更することができる。
【００７９】
また、マスク領域描画部１９ｃは、記憶部１５から画像データＩＭＧを読み出し、ライン統計処理部１９ｂの出力（全ての仮想ラインに対して生成した度数分布の範囲に関する情報）を用いて、画像データＩＭＧに対して設定した一部又は全部の仮想ラインに対して生成した度数分布（図６（Ｂ）参照）を示す曲線ＦＤ（ｋ−２），ＦＤ（ｋ−１），ＦＤｋ，ＦＤ（ｋ＋１）を、画像データＩＭＧ上に描画しても良い（図１８参照）。図１８は、第２の実施形態の撮像装置１０Ａのマスク領域決定部１９Ａのマスク領域描画部の動作の一例を説明する補足図である。
【００８０】
これにより、マスク領域描画部１９ｃは、図１８に示す曲線ＦＤ（ｋ−２），ＦＤ（ｋ−１），ＦＤｋ，ＦＤ（ｋ＋１）が描画された画像データＩＭＧを、ネットワークＮＷ１を介して接続されたモニタ端末５０のディスプレイに表示させることで、ユーザに対して、一部又は複数の仮想ライン毎に生成された人物の検出割合を示す度数分布の曲線を視覚的に分かり易く示すことができる。
【００８１】
なお、マスク領域描画部１９ｃは、画像データＩＭＧ上に図１８に示す曲線ＦＤ（ｋ−２），ＦＤ（ｋ−１），ＦＤｋ，ＦＤ（ｋ＋１）を描画するだけでなく、一部又は全部の仮想ラインに対して生成した度数分布（図６（Ｂ）参照）を示すグラフ（例えば折れ線グラフ、棒グラフ）を描画しても良く、度数分布を示すグラフの種類は限定されない。
【００８２】
また、マスク領域描画部１９ｃは、記憶部１５から画像データＩＭＧを読み出し、ライン統計処理部１９ｂの出力（全ての仮想ラインに対して生成した度数分布の範囲に関する情報）を用いて、人物の検出割合を示す度数分布の「−３σライン」３ＳＮ、ピークラインＰＫＬ及び「＋３σライン」３ＳＰにより囲まれる範囲を、度数の値毎に異なる複数の色で識別可能なように描画しても良い。例えば、マスク領域描画部１９ｃは、「−３σライン」３ＳＮ、ピークラインＰＫＬ及び「＋３σライン」３ＳＰにより囲まれる範囲において、ピークラインＰＫＬが最も色が濃くなり、かつ、ピークラインＰＫＬから「−３σライン」３ＳＮ，「３σライン」３ＳＰに向かってそれぞれ２次元的に色が徐々に薄くなるようなヒートマップを描画する。
【００８３】
これにより、マスク領域描画部１９ｃは、「−３σライン」３ＳＮ、ピークラインＰＫＬ及び「＋３σライン」３ＳＰにより囲まれる範囲においてヒートマップが描画された画像データＩＭＧを、ネットワークＮＷ１を介して接続されたモニタ端末５０のディスプレイに表示させることで、ユーザに対して、ヒートマップにより示された人物の検出割合を示す度数分布を視覚的に分かり易く示すことができる。
【００８４】
なお、マスク領域描画部１９ｃは、画像データＩＭＧ上にヒートマップを描画するだけでなく、人物の検出割合を示す度数分布の「−３σライン」３ＳＮ、ピークラインＰＫＬ及び「＋３σライン」３ＳＰにより囲まれる範囲を識別可能に色分けして描画するのであれば、ヒートマップ以外の色分けの方法を用いて描画しても良い。
【００８５】
マスク領域抽出部１９ｄは、ライン統計処理部１９ｂの出力（全ての仮想ラインに対して生成した度数分布の範囲に関する情報）とマスク領域描画部１９ｃの出力（例えば「−３σライン」３ＳＮ，「＋３σライン」３ＳＰが描画された画像データＩＭＧ）とを用いて、モニタ端末５０のディスプレイに表示された画像データＩＭＧの全領域のうち、パターンマッチング処理部２１における顔検出処理を除外するマスク領域を抽出する。
【００８６】
具体的には、マスク領域抽出部１９ｄは、顔検出探索領域ＦＢＲ内から、マスク領域描画部１９ｃにより描画されたマスク領域の境界を示すライン（例えば「−３σライン」３ＳＮ，「＋３σライン」３ＳＰ）により囲まれた領域ＴＰＭを除く領域を、マスク領域として抽出する。マスク領域抽出部１９ｄは、マスク領域の範囲を示す情報を画像データＩＭＧと対応付けて記憶部１５に保存する。
【００８７】
これにより、マスク領域抽出部１９ｄは、本実施形態におけるマスク領域を決定することができる。なお、本実施形態のパターンマッチング処理部２１は、顔検出探索領域ＦＢＲ内から、マスク領域描画部１９ｃにより描画されたマスク領域の境界を示すライン（例えば「−３σライン」３ＳＮ，「＋３σライン」３ＳＰ）により囲まれた領域ＴＰＭについて、パターンマッチング処理を行う。
【００８８】
次に、本実施形態の撮像装置１０Ａのマスク領域決定部１９Ａにおけるマスク領域の決定処理に関する動作について、図８を参照して説明する。図８は、第２の実施形態の撮像装置１０Ａのマスク領域決定部１９Ａにおけるマスク領域の決定処理に関する動作手順の一例を詳細に説明するフローチャートである。
【００８９】
図８において、動き検出部１９ａは、撮像部１１により撮像された画像データを記憶部１５から読み出して、所定の周期毎に、一定期間の間にわたってＶＭＤ処理し、画像データにおける対象物（例えば人物）の動きの有無を検出する（Ｓ１１）。動き検出部１９ａは、ＶＭＤ処理の処理結果をライン統計処理部１９ｂに出力する。
【００９０】
ライン統計処理部１９ｂは、動き検出部１９の出力（ＶＭＤ処理の処理結果）を用いて、撮像部１１により撮像された画像データＩＭＧの中に図５に示す仮想ラインを複数設定し、仮想ライン（例えば仮想ラインＬｋ）毎に、動きが検出された人物の検出割合を示す度数分布を計算して生成する（Ｓ１２）。ステップＳ１２の度数分布の計算処理については上述したので、詳細な説明は省略する。ライン統計処理部１９ｂは、画像データＩＭＧに対して設定した全ての仮想ラインに対して生成した度数分布の範囲に関する情報を、マスク領域描画部１９ｃ及びマスク領域抽出部１９ｄに出力する。
【００９１】
ここで、モニタ端末５０を操作するユーザのマスク領域を変更するための変更操作に応じたＵＩ操作信号が入力された場合には（Ｓ１３、ＹＥＳ）、マスク領域描画部１９ｃは、画像データＩＭＧ上に描画されているライン（例えば「−３σライン」３ＳＮ，「＋３σライン」３ＳＰ）を、変更後の検出割合の値に対応したマスク領域の境界を示すラインに変化させるように描画する（Ｓ１４）。
【００９２】
一方、モニタ端末５０を操作するユーザのマスク領域を変更するための変更操作に応じたＵＩ操作信号が入力されない場合には（Ｓ１３、ＮＯ）、マスク領域描画部１９ｃは、ライン統計処理部１９ｂの出力（全ての仮想ラインに対して生成した度数分布の範囲に関する情報）を用いて、画像データＩＭＧに対して設定した全ての仮想ラインに対して生成した度数分布として、所定ライン（例えば「ピーク値−３σ」，「ピーク値＋３σ」がそれぞれ得られた画像データＩＭＧ上の位置を繋げた「−３σライン」３ＳＮ，「＋３σライン」３ＳＰ）を画像データＩＭＧ上に描画する（Ｓ１５）。
【００９３】
ステップＳ１４又はステップＳ１５の後、マスク領域抽出部１９ｄは、ライン統計処理部１９ｂの出力（全ての仮想ラインに対して生成した度数分布の範囲に関する情報）とマスク領域描画部１９ｃの出力（例えば「−３σライン」３ＳＮ，「＋３σライン」３ＳＰが描画された画像データＩＭＧ）とを用いて、モニタ端末５０のディスプレイに表示された画像データＩＭＧの全領域のうち、パターンマッチング処理部２１における顔検出処理を除外するマスク領域を抽出する。
【００９４】
マスク領域抽出部１９ｄは、抽出したマスク領域の範囲を示す情報と、画像データとを対応付けて記憶部１５に保存する（Ｓ１６）。これにより、図８に示すマスク領域決定部１９Ａの動作は終了する。
【００９５】
次に、本実施形態の撮像装置１０Ａのパターンマッチング処理に関する動作について、図９を参照して説明する。図９は、第２の実施形態の撮像装置１０Ａのパターンマッチング処理に関する動作手順の一例を詳細に説明するフローチャートである。なお、図９に示す説明では、図３に示す各ステップの動作と同一の内容には同一の符号を付して説明を簡略化又は省略し、異なる内容について説明する。
【００９６】
図９において、ステップＳ１の後、マスク領域抽出部１９ｄは、画像データＩＭＧに対応付けられたマスク領域の範囲を示す情報を読み出す（Ｓ２１）。ステップＳ２１の後、モニタ端末５０を操作するユーザのマスク領域を変更するための変更操作に応じたＵＩ操作信号が入力された場合には（Ｓ２２、ＹＥＳ）、マスク領域抽出部１９ｄは、変更後のマスク領域の範囲を示す情報に対応する領域をマスク領域として抽出する（Ｓ２３）。これにより、マスク領域決定部１９Ａにより、マスク領域が決定される。
【００９７】
一方、ステップＳ２１の後、モニタ端末５０を操作するユーザのマスク領域を変更するための変更操作に応じたＵＩ操作信号が入力されない場合には（Ｓ２２、ＮＯ）、マスク領域抽出部１９ｄは、ステップＳ２１において読み出したマスク領域の範囲を示す情報に対応する領域をマスク領域として抽出する（Ｓ２４）。これにより、マスク領域決定部１９Ａにより、マスク領域が決定される。
【００９８】
ステップＳ２３又はステップＳ２４の後、パターンマッチング処理部２１は、撮像された画像データ（即ち、モニタ端末５０のディスプレイに表示されている画像データ）の中で指定された顔検出探索領域ＦＢＲから、ステップＳ２３又はステップＳ２４において決定されたマスク領域を除いた顔検出対象領域ＴＰＭについて顔検出処理を行う（Ｓ２５）。ステップＳ２５以降の処理（具体的にはステップＳ５の動作）は、図３に示すステップＳ５の動作と同一のため、説明を省略する。
【００９９】
以上により、本実施形態の撮像装置１０Ａは、動き検出部１９ａにより動きが検出された対象物（例えば人物）の仮想ライン上における検出割合を示す度数分布を、画像データの全領域に対して設定される複数の仮想ライン毎に生成する。撮像装置１０Ａは、複数の仮想ライン毎に生成された度数分布を基に、画像データの一部又は全部の領域からマスク領域を抽出する。
【０１００】
これにより、撮像装置１０Ａは、撮像により得られた画像データＩＭＧの一部又は全部の領域の中で、対象物（例えば人物）の動きが統計的によく検出される領域を度数分布として得ることができ、更に、画像データＩＭＧに設定された仮想ライン毎の度数分布により特定される領域以外の領域をマスク領域として決定することで、ユーザのＵＩを介した入力操作を必要とせずに、顔検出処理の対象範囲を高精度に絞り込むことができる。また、撮像装置１０Ａは、従来技術のように画像データＩＭＧの全領域に対して顔検出処理を行わないので、マスク領域の顔検出処理を省略できる点において、相対的に画像データの顔検出処理を高速に行うことができる。
【０１０１】
（第３の実施形態）
第３の実施形態では、撮像装置１０Ｂのマスク領域決定部１９Ｂは、撮像された画像データＩＭＧの中で動きが検出された対象物（例えば人物）を含む所定形状（例えば矩形形状）の領域からマスク領域を抽出して決定する。
【０１０２】
なお、第３の実施形態の撮像装置１０Ｂの説明において、第１，第２の各実施形態の撮像装置１０，１０Ａと同一の構成及び動作の構成要素の説明を簡略化又は省略し、異なる内容について説明する。
【０１０３】
図１０は、第３の実施形態の撮像装置１０Ｂのマスク領域決定部１９Ｂの内部構成の一例を詳細に示すブロック図である。図１０に示すマスク領域決定部１９Ｂは、動き検出部１９ａと、マスク領域抽出部１０ｅとを含む構成である。マスク領域決定部１９Ｂの各部は、例えばＣＰＵ、ＭＰＵ、ＤＳＰ又はＦＰＧＡを用いて構成される。
【０１０４】
動き検出部１９ａの動作は図４に示す動き検出部１９ａの動作と同様であるため、詳細な説明を省略する。図１１は、第３の実施形態におけるパターンマッチング処理の対象となる顔検出対象領域の説明図である。動き検出部１９ａは、画像データＩＭＧの全領域又は顔検出探索領域ＦＢＲに対するＶＭＤ処理の結果、動きが検出された単一の対象物（例えば人物ＨＭ１）を含む矩形形状ＲＥＣ１を抽出し、更に、動きが検出された複数の対象物（例えば人物ＨＭ２，ＨＭ３）を含む矩形形状ＲＥＣ２を抽出する。動き検出部１９ａは、ＶＭＤ処理の処理結果（矩形形状ＲＥＣ１，ＲＥＣ２の範囲に関する情報、人物ＨＭ１，ＨＭ２，ＨＭ３の範囲に関する情報）をマスク領域抽出部１９ｅに出力する。
【０１０５】
マスク領域抽出部１９ｅは、動き検出部１９ａの出力（ＶＭＤ処理の処理結果）を用いて、動き検出部１９ａにより動きが検出された人物ＨＭ１を含む矩形形状ＲＥＣ１の領域のうち上部所定割合の領域を除く領域を、マスク領域ＭＳＫ１として抽出する。上部所定割合の領域は、例えば人物ＨＭ１を含む矩形形状ＲＥＣ１の中で、人物ＨＭ１の顔が検出される可能性が高い上部領域であって、矩形形状ＲＥＣ１の所定割合（例えば６０％）の面積を占める領域である。
【０１０６】
また、マスク領域抽出部１９ｅは、動き検出部１９ａにより複数の人物の動きが検出された場合には、複数（例えば２人）の人物ＨＭ２，ＨＭ３を含む矩形形状ＲＥＣ２の領域の面積に応じて、上部所定割合の値を変更してマスク領域ＭＳＫ２を抽出しても良い。マスク領域抽出部１９ｅは、複数（例えば２人）の人物ＨＭ２，ＨＭ３を含む矩形形状ＲＥＣ２の領域の面積に応じて、例えば上部所定割合の値を６０％から７０％に変更してマスク領域ＭＳＫ２を抽出する。マスク領域抽出部１９ｅは、マスク領域ＭＳＫ１，ＭＳＫ２の範囲を示す情報を画像データＩＭＧと対応付けて記憶部１５に保存する。
【０１０７】
なお、本実施形態のマスク領域決定部１９Ｂは、第２の実施形態のマスク領域決定部１９Ａの構成と組み合わせて、マスク領域ＭＳＫ１，ＭＳＫ２を抽出して決定しても良い（図１２参照）。図１２は、第２、第３の各実施形態を組み合わせた場合のパターンマッチング処理の対象となる顔検出対象領域の説明図である。
【０１０８】
この場合には、マスク領域抽出部１９ｅは、画像データＩＭＧの全領域ではなく図５に示す領域ＴＰＭの中において、動きが検出された人物ＨＭ１，ＨＭ２，ＨＭ３を含む矩形形状ＲＥＣ１，ＲＥＣ２の上部所定割合の領域を除く領域を、マスク領域ＭＳＫ１，ＭＳＫ２として抽出する。これにより、マスク領域抽出部１９ｅは、画像データＩＭＧの中の顔検出探索領域ＦＢＲ内において、人物の検出割合を考慮した上で、マスク領域を簡易に抽出することができる。
【０１０９】
次に、本実施形態の撮像装置１０Ｂのマスク領域の決定処理及びパターンマッチング処理に関する動作について、図１３（Ａ）及び（Ｂ）を参照して説明する。図１３（Ａ）は、第３の実施形態の撮像装置のパターンマッチング処理に関する動作手順の第１例を詳細に説明するフローチャートである。図１３（Ｂ）は、第３の実施形態の撮像装置のパターンマッチング処理に関する動作手順の第２例を詳細に説明するフローチャートである。
【０１１０】
図１３（Ａ）では、図１１に示す人物ＨＭ１を含む矩形形状ＲＥＣ１が動き検出部１９ａにより検出された場合の動作が示される。また、図１３（Ｂ）では、図１１に示す人物ＨＭ２，ＨＭ３を含む矩形形状ＲＥＣ２が動き検出部１９ａにより検出された場合の動作が示される。なお、図１３（Ａ）及び（Ｂ）に示す説明では、図３又は図１３（Ａ）に示す各ステップの動作と同一の内容には同一の符号を付して説明を簡略化又は省略し、異なる内容について説明する。
【０１１１】
図１３（Ａ）において、ステップＳ１の後、動き検出部１９ａは、撮像部１１により撮像された画像データを記憶部１５から読み出して、所定の周期毎に、一定期間の間にわたってＶＭＤ処理し、画像データにおける対象物（例えば人物）の動きの有無を検出する（Ｓ３１）。
【０１１２】
動き検出部１９ａは、画像データＩＭＧの全領域又は顔検出探索領域ＦＢＲに対するＶＭＤ処理の結果、動きが検出された単一の対象物（例えば人物ＨＭ１）を含む矩形形状ＲＥＣ１を抽出し、更に、動きが検出された複数の対象物（例えば人物ＨＭ２，ＨＭ３）を含む矩形形状ＲＥＣ２を抽出する。動き検出部１９ａは、ＶＭＤ処理の処理結果（矩形形状ＲＥＣ１，ＲＥＣ２の範囲に関する情報、人物ＨＭ１，ＨＭ２，ＨＭ３の範囲に関する情報）をマスク領域抽出部１９ｅに出力する。なお、図１３（Ａ）では、ステップＳ１の動作は省略されても良い。
【０１１３】
マスク領域抽出部１９ｅは、動き検出部１９ａの出力（ＶＭＤ処理の処理結果）を用いて、動き検出部１９ａにより動きが検出された人物ＨＭ１を含む矩形形状ＲＥＣ１の領域のうち上部所定割合（例えば６０％）の領域を除く領域を、マスク領域ＭＳＫ１として抽出する（Ｓ３２）。これにより、マスク領域決定部１９Ｂにより、マスク領域が決定される。マスク領域抽出部１９ｅは、マスク領域ＭＳＫ１の範囲を示す情報を画像データＩＭＧと対応付けて記憶部１５に保存する。
【０１１４】
パターンマッチング処理部２１は、撮像された画像データ（即ち、モニタ端末５０のディスプレイに表示されている画像データ）の中で指定された顔検出探索領域ＦＢＲの中で、ステップＳ３１において抽出された矩形形状から、ステップＳ３２において決定されたマスク領域を除いた顔検出対象領域について顔検出処理を行う（Ｓ３３）。なお、複数の矩形形状が抽出されている場合には、パターンマッチング処理部２１は、各矩形形状の領域からマスク領域を除いた顔検出対象領域について順次、顔検出処理を行う。ステップＳ３３以降の処理（具体的にはステップＳ５の動作）は、図３に示すステップＳ５の動作と同一のため、説明を省略する。
【０１１５】
また、図１３（Ｂ）において、ステップＳ３１の後、ステップＳ３１において抽出された矩形形状の面積が所定値以上である場合には（Ｓ３４、ＹＥＳ）、マスク領域抽出部１９ｅは、上部所定割合の値を例えば６０％から７０％に変更し、変更後のマスク領域の範囲を示す情報に対応する領域をマスク領域として抽出する（Ｓ３５）。これにより、マスク領域決定部１９Ｂにより、マスク領域が決定される。ステップＳ３５以降の動作は、図１３（Ａ）に示すステップＳ３３以降の動作と同一であるため、説明を省略する。
【０１１６】
以上により、本実施形態の撮像装置１０Ｂは、撮像により得られた画像データＩＭＧの一部又は全部の領域の中で、対象物（例えば人物ＨＭ１）の動きが検出された領域を含む矩形形状ＲＥＣ１の領域のうち、上部所定割合の領域を除く領域をマスク領域ＭＳＫ１として抽出する。また、人物ＨＭ１，ＨＭ２，ＨＭ３の顔が検出される領域は、矩形形状ＲＥＣ１，ＲＥＣ２の上部であることが多いと考えられる。
【０１１７】
これにより、撮像装置１０Ｂは、画像データＩＭＧの一部又は全部の領域に対し、人物ＨＭ１の動きが検出された矩形形状ＲＥＣ１の領域の中で、顔検出処理を省略可能なマスク領域ＭＳＫ１を簡易に抽出でき、従来技術の画像データの全領域に顔検出処理を行う場合に比べて、顔検出処理を高速に行うことができる。
【０１１８】
また、撮像装置１０Ｂは、複数の人物ＨＭ２，ＨＭ３の動きが検出された場合には、複数の人物ＨＭ２，ＨＭ３を含む矩形形状ＲＥＣ２の領域の面積（大きさ）に応じて、上部所定割合を変更してマスク領域ＭＳＫ２を抽出するので、複数の人物の顔を網羅的に検出することができる。
【０１１９】
以下、上述した本発明に係る撮像装置及び特徴部位検出方法の構成、作用及び効果を説明する。
【０１２０】
本発明の一実施形態は、映像を撮像する撮像部と、前記撮像部により撮像された前記映像の画像データの一部又は全部の領域のうち、対象物の特徴部位の検出処理が除外されるマスク領域を決定するマスク領域決定部と、前記撮像部により撮像された前記映像の画像データの一部又は全部の領域から、前記マスク領域決定部により決定された前記マスク領域を除く領域に対し、前記対象物の特徴部位の検出処理を行う特徴部位検出部と、を備える、撮像装置である。
【０１２１】
この構成では、マスク領域決定部は、撮像部により撮像された映像の画像データの一部又は全部の領域のうち、対象物の特徴部位の検出処理が除外されるマスク領域を決定する。特徴部位検出部は、画像データの一部又は全部の領域からマスク領域を除く領域に対し、対象物の特徴部位の検出処理を行う。
【０１２２】
これにより、撮像装置は、画像データの中から対象物の特徴部位（例えば顔）の検出処理が省略可能なマスク領域を抽出し、画像データの全領域からマスク領域を除外して顔検出処理を行うことができるので、撮像により得られた画像データの全領域を検出対象処理とすることなく、顔検出処理を高速に行うことができる。
【０１２３】
また、本発明の一実施形態は、前記マスク領域決定部は、所定の入力操作に応じて指定された領域を、前記マスク領域と決定する、撮像装置である。
【０１２４】
この構成によれば、撮像装置は、所定の入力操作（例えばユーザのＵＩ（ユーザインターフェース）を介した入力操作）によって指定された領域をマスク領域と決定するので、ユーザの事情に配慮した上で、顔検出処理の対象範囲を簡易に絞り込むことができる。
【０１２５】
また、本発明の一実施形態は、前記マスク領域決定部は、前記撮像部により撮像された前記映像の画像データの一部又は全部の領域において、前記対象物の動きを検出する動き検出部と、前記動き検出部により動きが検出された前記対象物の仮想ライン上における検出割合を示す度数分布を、前記画像データの全領域に対して設定される複数の仮想ライン毎に生成するライン統計処理部と、前記ライン統計処理部により生成された前記複数の仮想ライン毎の度数分布を基に、前記画像データの一部又は全部の領域から前記マスク領域を抽出するマスク領域抽出部と、を含む、撮像装置である。
【０１２６】
この構成では、ライン統計処理部は、動き検出部により動きが検出された対象物の仮想ライン上における検出割合を示す度数分布を、画像データの全領域に対して設定される複数の仮想ライン毎に生成する。マスク領域抽出部は、複数の仮想ライン毎に生成された度数分布を基に、画像データの一部又は全部の領域からマスク領域を抽出する。
【０１２７】
これにより、撮像装置は、撮像により得られた画像データの一部又は全部の領域の中で、対象物（例えば人物）の動きが統計的によく検出される領域を度数分布として得ることができ、更に、画像データに設定された仮想ライン毎の度数分布により特定される領域以外の領域をマスク領域として決定することで、ユーザのＵＩを介した入力操作を必要とせずに、顔検出処理の対象範囲を高精度に絞り込むことができる。また、撮像装置は、従来技術のように画像データの全領域に対して顔検出処理を行わないので、マスク領域の顔検出処理を省略できる点において、相対的に画像データの顔検出処理を高速に行うことができる。
【０１２８】
また、本発明の一実施形態は、前記マスク領域決定部は、前記ライン統計処理部により生成された前記複数の仮想ライン毎の度数分布を、前記画像データに描画するマスク領域描画部、を更に含む、撮像装置である。
【０１２９】
この構成によれば、撮像装置は、複数の仮想ライン毎に生成された人物の検出割合を示す度数分布を、画像データに描画することができ、例えば描画された画像データを、ネットワークを介して接続された外部機器に表示させることで、ユーザに対して、マスク領域の候補となる領域を明示的に示すことができる。
【０１３０】
また、本発明の一実施形態は、前記マスク領域描画部は、所定の変更操作により指定された前記対象物の仮想ライン上における検出割合に応じて、前記複数の仮想ライン毎の度数分布に従って描画された前記マスク領域を描画する、撮像装置である。
【０１３１】
この構成によれば、撮像装置は、所定の変更操作（例えばユーザのＵＩを介した変更操作）により指定された対象物の仮想ライン上における検出割合を変更するので、対象物（例えば人物）の動きが統計的によく検出される領域を更に絞り込む等、ユーザの事情に配慮した上で、顔検出処理の対象範囲を簡易に変更することができる。
【０１３２】
また、本発明の一実施形態は、前記ライン統計処理部は、前記対象物検出部により動きが検出された前記対象物を含む所定形状の領域の重心の移動ベクトルと前記仮想ラインとの交点位置における前記対象物の検出割合を示す度数をインクリメントして前記度数分布を生成する、撮像装置である。
【０１３３】
この構成では、撮像装置は、動きが検出された対象物（例えば人物）を含む所定形状（例えば矩形形状）の領域の重心の移動ベクトル（例えば１フレーム処理前の画像データにおける矩形領域の重心と現フレームの画像データにおける矩形領域の重心とにより構成される移動ベクトル）と仮想ラインとの交点位置における対象物の検出割合を示す度数をインクリメントする。
【０１３４】
これにより、撮像装置は、画像データのＶＭＤ処理によって検出される人物の移動箇所（位置）の検出割合を示す度数を立体的かつ正確に得ることができる。
【０１３５】
また、本発明の一実施形態は、前記ライン統計処理部は、前記対象物検出部により動きが検出された前記対象物を含む所定形状の領域の重心に近い前記仮想ラインと前記所定形状との交点位置における前記対象物の検出割合を示す度数をインクリメントして前記度数分布を生成する、撮像装置である。
【０１３６】
この構成では、撮像装置は、動きが検出された対象物（例えば人物）を含む所定形状（例えば矩形形状）の領域の重心に近い仮想ラインと矩形領域との交点位置における対象物の検出割合を示す度数をインクリメントする。
【０１３７】
これにより、撮像装置は、画像データＩＭＧのＶＭＤ処理によって検出される人物の移動箇所（領域）の検出割合を示す度数分布を立体的かつ簡易に得ることができる。
【０１３８】
また、本発明の一実施形態は、前記ライン統計処理部は、前記対象物検出部により検出された前記対象物を含む所定形状の領域の重心の移動ベクトルと前記仮想ラインとの交点位置における前記対象物の検出割合を示す度数をインクリメントして前記度数分布を生成する、撮像装置である。
【０１３９】
この構成では、撮像装置は、検出された対象物（例えば人物）を含む所定形状（例えば矩形形状）の領域の重心の移動ベクトル（例えば１フレーム処理前の画像データにおける矩形領域の重心と現フレームの画像データにおける矩形領域の重心とにより構成される移動ベクトル）と仮想ラインとの交点位置における対象物の検出割合を示す度数をインクリメントする。
【０１４０】
これにより、撮像装置は、画像データＩＭＧの人物検出処理によって検出される人物の移動箇所（位置）の検出割合を示す度数を立体的かつ正確に得ることができる。
【０１４１】
また、本発明の一実施形態は、前記ライン統計処理部は、前記対象物検出部により検出された前記対象物を含む所定形状の領域の重心に近い前記仮想ラインと前記所定形状との交点位置における前記対象物の検出割合を示す度数をインクリメントして前記度数分布を生成する、撮像装置である。
【０１４２】
この構成では、撮像装置は、検出された対象物（例えば人物）を含む所定形状（例えば矩形形状）の領域の重心に近い仮想ラインと矩形領域との交点位置における対象物の検出割合を示す度数をインクリメントする。
【０１４３】
これにより、撮像装置は、画像データＩＭＧの人物検出処理によって検出される人物の移動箇所（領域）の検出割合を示す度数分布を立体的に得ることができ、更に、人物がよく滞在する場所の度数が上がるので、人物がよく滞在する位置に絞って顔検出処理が行われるように、マスク領域を抽出するための度数分布を得ることができる。
【０１４４】
また、本発明の一実施形態は、前記マスク領域描画部は、前記ライン統計処理部により生成された前記複数の仮想ライン毎の度数分布を示す複数の正規分布曲線を、前記画像データに描画して表示部に表示させる、撮像装置である。
【０１４５】
この構成によれば、撮像装置は、複数の正規分布曲線が描画された画像データＩＭＧを、ネットワークを介して接続されたモニタ端末のディスプレイに表示させることで、ユーザに対して、一部又は複数の仮想ライン毎に生成された人物の検出割合を示す度数分布の曲線を視覚的に分かり易く示すことができる。
【０１４６】
また、本発明の一実施形態は、前記マスク領域描画部は、前記ライン統計処理部により生成された前記複数の仮想ライン毎の度数分布を用いて、前記対象物検出部により検出された前記対象物の検出割合を示す度数分布を前記画像データに色分けして描画して表示部に表示させる、撮像装置である。
【０１４７】
この構成によれば、撮像装置は、例えば複数の仮想ライン毎の「−３σ」、「ピーク値」及び「＋３σ」の結線により得られた「−３σライン」、「ピークライン」及び「＋３σライン」により囲まれる範囲に色分けして描画された画像データ（例えばヒートマップが描画された画像データ）を、ネットワークを介して接続されたモニタ端末のディスプレイに表示させることで、ユーザに対して、ヒートマップにより示された人物の検出割合を示す度数分布を視覚的に分かり易く示すことができる。
【０１４８】
また、本発明の一実施形態は、前記ライン統計処理部は、前記対象物検出部における前記対象物の動き検出処理結果を用いて生成した前記複数の仮想ライン毎の度数分布を表示部に表示させる、撮像装置である。
【０１４９】
この構成によれば、撮像装置は、対象物（例えば人物）ＶＭＤ処理結果を用いて生成した複数の仮想ライン毎の人物の検出割合を示す度数分布の結果を含む画像データを、ネットワークを介して接続されたモニタ端末のディスプレイに表示させることで、ユーザに対して、一部又は複数の仮想ライン毎に生成された人物の検出割合を示す度数分布の結果（例えば正規分布曲線、又は後述する棒グラフ、折れ線グラフ、ヒートマップ参照）を視覚的に分かり易く示すことができる。
【０１５０】
また、本発明の一実施形態は、前記ライン統計処理部は、前記対象物検出部における前記対象物の検出処理結果を用いて生成した前記複数の仮想ライン毎の度数分布を表示部に表示させる、撮像装置である。
【０１５１】
この構成によれば、撮像装置は、対象物（例えば人物）の検出処理結果を用いて生成した複数の仮想ライン毎の人物の検出割合を示す度数分布の結果を含む画像データを、ネットワークを介して接続されたモニタ端末のディスプレイに表示させることで、ユーザに対して、一部又は複数の仮想ライン毎に生成された人物の検出割合を示す度数分布の結果（例えば正規分布曲線、又は後述する棒グラフ、折れ線グラフ、ヒートマップ参照）を視覚的に分かり易く示すことができる。
【０１５２】
また、本発明の一実施形態は、前記マスク領域決定部は、前記撮像部により撮像された前記映像の画像データの一部又は全部の領域において、前記対象物の動きを検出する動き検出部と、前記動き検出部により動きが検出された前記対象物を含む所定形状の領域のうち、上部所定割合の領域を除く領域を、前記マスク領域として抽出するマスク領域抽出部と、を含む、撮像装置である。
【０１５３】
この構成では、撮像装置は、撮像により得られた画像データの一部又は全部の領域の中で、対象物（例えば人物）の動きが検出された領域を含む所定形状の領域のうち、上部所定割合の領域を除く領域をマスク領域として抽出する。また、人物の顔が検出される領域は、所定形状の上部であることが多いと考えられる。
【０１５４】
これにより、撮像装置は、画像データの一部又は全部の領域に対し、人物の動きが検出された所定形状（例えば矩形形状）の領域の中で、顔検出処理を省略可能なマスク領域を簡易に抽出でき、従来技術の画像データの全領域に顔検出処理を行う場合に比べて、顔検出処理を高速に行うことができる。
【０１５５】
また、本発明の一実施形態は、前記マスク領域抽出部は、前記動き検出部により複数の前記対象物の動きが検出された場合には、複数の前記対象物を含む所定形状の領域に応じて、前記上部所定割合を変更して前記マスク領域を抽出する、撮像装置である。
【０１５６】
この構成によれば、撮像装置は、複数の対象物（例えば人物）の動きが検出された場合には、複数の人物を含む所定形状（例えば矩形形状）の領域の面積（大きさ）に応じて、上部所定割合を変更してマスク領域を抽出するので、複数の人物の顔を網羅的に検出することができる。
【０１５７】
また、本発明の一実施形態は、撮像装置における特徴部位検出方法であって、映像を撮像するステップと、撮像された前記映像の画像データの一部又は全部の領域のうち、対象物の特徴部位の検出処理が除外されるマスク領域を決定するステップと、撮像された前記映像の画像データの一部又は全部の領域から、決定された前記マスク領域を除く検出対象領域に対し、前記対象物の特徴部位の検出処理を行うステップと、を有する、特徴部位検出方法である。
【０１５８】
この方法によれば、マスク領域決定部は、撮像部により撮像された映像の画像データの一部又は全部の領域のうち、対象物の特徴部位の検出処理が除外されるマスク領域を決定する。特徴部位検出部は、画像データの一部又は全部の領域からマスク領域を除く領域に対し、対象物の特徴部位の検出処理を行う。
【０１５９】
これにより、撮像装置は、画像データの中から対象物の特徴部位（例えば顔）の検出処理が省略可能なマスク領域を抽出し、画像データの全領域からマスク領域を除外して顔検出処理を行うことができるので、撮像により得られた画像データの全領域を検出対象処理とすることなく、顔検出処理を高速に行うことができる。
【０１６０】
以上、図面を参照しながら各種の実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１６１】
なお、第２、第３の各実施形態のマスク領域決定部１９Ａ，１９Ｂでは、ライン統計処理部１９ｂ，マスク領域抽出部１９ｅの前段に動き検出部１９ａが設けられ、ライン統計処理部１９ｂ，マスク領域抽出部１９ｅには動き検出部１９ａにおけるＶＭＤ処理結果が入力される。但し、ライン統計処理部１９ｂ，マスク領域抽出部１９ｅには、動き検出部１９ａにおけるＶＭＤ処理結果に限定されない。
【０１６２】
例えば、動き検出部１９ａは、ＶＭＤ処理の代わりに、人物を検出する度に、人物の形状を学習するパターンマッチング処理を用いた人物検出処理を行っても良い。また、動き検出部１９ａは、移動体（例えば、鉄道、飛行機、バス、船舶、自動車、バイク、自転車）に撮像装置１０Ａ，１０Ｂが取り付けられた場合に、オプティカルフローを用いた物体検出処理を行っても良い。
【産業上の利用可能性】
【０１６３】
本発明は、画像データの全エリアを対象とすることなく、画像データの中から顔検出処理を省略可能なマスク領域を抽出し、顔検出処理の高速化を実現する撮像装置及び特徴部位検出方法として有用である。
【符号の説明】
【０１６４】
１０、１０Ａ、１０Ｂ  撮像装置
１１  撮像部
１３  信号処理部
１５  記憶部
１７  顔検出探索領域決定部
１９、１９Ａ、１９Ｂ  マスク領域決定部
１９ａ  動き検出部
１９ｂ  ライン統計処理部
１９ｃ  マスク領域描画部
１９ｄ、１９ｅ  マスク領域抽出部
２１  パターンマッチング処理部
２３  画像圧縮部
２５  画像伝送部
５０  モニタ端末
【図１】
2015201750.tif 000003
【図２】
2015201750.tif 000004
【図３】
2015201750.tif 000005
【図４】
2015201750.tif 000006
【図５】
2015201750.tif 000007
【図６】
2015201750.tif 000008
【図７】
2015201750.tif 000009
【図８】
2015201750.tif 000010
【図９】
2015201750.tif 000011
【図１０】
2015201750.tif 000012
【図１１】
2015201750.tif 000013
【図１２】
2015201750.tif 000014
【図１３】
2015201750.tif 000015
【図１４】
2015201750.tif 000016
【図１５】
2015201750.tif 000017
【図１６】
2015201750.tif 000018
【図１７】
2015201750.tif 000019
【図１８】
2015201750.tif 000020