(57)【要約】【課題】資源消費量および計算量の増加や、行列の移動状況を高精度に把握すること。【解決手段】本発明における情報処理システム１００は、第一の撮影範囲から検出した物体の第一物体情報を第一物体情報群に区別して記憶部１１０に記憶する第一抽出部１０１と、第二の撮影範囲から検出した物体の第二物体情報を抽出する第二抽出部１０２と、記憶部１１０に記憶された第一物体情報群毎にそれぞれ含まれる各第一物体情報に対して第二物体情報が対応するか否かの照合を行う照合部１０３と、第一物体情報群毎における照合結果に基づいて所定の処理を行う管理部１０４と、を備える。【選択図】図１４
2015014858.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第一の撮影範囲にて撮影した第一画像情報から物体を検出し、当該物体の特徴を表す第一物体情報を抽出して記憶部に記憶する第一抽出部と、
前記第一の撮影範囲に位置する物体の移動先となる第二の撮影範囲にて撮影した第二画像情報から物体を検出し、当該物体の特徴を表す第二物体情報を抽出する第二抽出部と、
前記記憶部に記憶された前記第一物体情報と、前記第二物体情報と、の照合を行う照合部と、
前記照合部による照合結果に基づいて所定の処理を行う管理部と、を備え、
前記第一抽出部は、所定の基準によりまとめられた複数の前記第一物体情報からなる第一物体情報群を、当該第一物体情報群毎に前記記憶部に記憶し、
前記照合部は、前記第一物体情報群毎にそれぞれ含まれる前記各第一物体情報に対して、前記第二物体情報が対応するか否かの照合を行い、
前記管理部は、前記照合部による前記第一物体情報群毎における照合結果に基づいて所定の処理を行う、
情報処理システム。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理システムであって、
前記管理部は、前記照合部による所定の前記第一物体情報群に含まれる前記第一物体情報に対する照合結果に基づいて、前記記憶部に記憶されている前記第一物体情報を前記第一物体情報群単位で削除する処理を行う、
情報処理システム。
【請求項３】
請求項２に記載の情報処理システムであって、
前記管理部は、前記照合部による所定の前記第一物体情報群に含まれる前記第一物体情報に対する照合結果に基づいて、当該所定の第一物体情報群よりも前の時間帯に前記第一抽出部にて前記記憶部に記憶された他の前記第一物体情報群を、当該記憶部から削除する処理を行う、
情報処理システム。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれかに記載の情報処理システムであって、
前記管理部は、前記照合部による所定の前記第一物体情報群に含まれる前記物体情報に対する照合結果に基づいて、当該所定の第一物体情報群が前記第一の撮影範囲から前記第二の撮影範囲に移動したと判断する処理を行う、
情報処理システム。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれかに記載の情報処理システムであって、
前記管理部は、前記照合部の照合により前記第二物体情報が対応すると判断された所定の前記第一物体情報群に含まれる前記第一物体情報の当該所定の第一物体情報群内における割合に応じて所定の処理を行う、
情報処理システム。
【請求項６】
請求項５に記載の情報処理システムであって、
前記管理部は、前記所定の第一物体情報群内における前記割合が予め設定された閾値値以上となった場合に所定の処理を行う、
情報処理システム。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれかに記載の情報処理システムであって、
前記第一抽出部は、時間的に前後して撮影された複数の前記第一画像情報からそれぞれ抽出した複数の前記第一物体情報からなる前記第一物体情報群を、異なる時間帯に撮影された他の複数の前記第一画像情報から抽出した他の前記第一物体情報群と区別して、前記第一物体情報群毎に前記記憶部に記憶する、
情報処理システム。
【請求項８】
請求項１乃至７のいずれかに記載の情報処理システムであって、
前記照合部の照合により相互に対応すると判断された前記第一物体情報及び前記第二物体情報のそれぞれの抽出元となる前記第一画像情報及び第二画像情報が撮影された時刻情報に基づいて、前記第一の撮影範囲から前記第二の撮影範囲までの移動時間を算出する移動時間算出部を備えた、
情報処理システム。
【請求項９】
情報処理装置に、
第一の撮影範囲にて撮影した第一画像情報から物体を検出し、当該物体の特徴を表す第一物体情報を抽出して記憶部に記憶する第一抽出部と、
前記第一の撮影範囲に位置する物体の移動先となる第二の撮影範囲にて撮影した第二画像情報から物体を検出し、当該物体の特徴を表す第二物体情報を抽出する第二抽出部と、
前記記憶部に記憶された前記第一物体情報と、前記第二物体情報と、の照合を行う照合部と、
前記照合部による照合結果に基づいて所定の処理を行う管理部と、を実現させると共に、
前記第一抽出部は、所定の基準によりまとめられた複数の前記第一物体情報からなる第一物体情報群を、当該第一物体情報群毎に前記記憶部に記憶し、
前記照合部は、前記第一物体情報群毎にそれぞれ含まれる前記各第一物体情報に対して、前記第二物体情報が対応するか否かの照合を行い、
前記管理部は、前記照合部による前記第一物体情報群毎における照合結果に基づいて所定の処理を行う、
ことを実現させるためのプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のプログラムであって、
前記管理部は、前記照合部による所定の前記第一物体情報群に含まれる前記第一物体情報に対する照合結果に基づいて、前記記憶部に記憶されている前記第一物体情報を前記第一物体情報群単位で削除する処理を行う、
プログラム。
【請求項１１】
第一の撮影範囲にて撮影した第一画像情報から物体を検出し、当該物体の特徴を表す第一物体情報を抽出して記憶部に記憶すると共に、前記第一の撮影範囲に位置する物体の移動先となる第二の撮影範囲にて撮影した第二画像情報から物体を検出し、当該物体の特徴を表す第二物体情報を抽出して、
前記記憶部に記憶された前記第一物体情報と、前記第二物体情報と、の照合を行い、
照合結果に基づいて所定の処理を行う情報処理方法であり、
所定の基準によりまとめられた複数の前記第一物体情報からなる第一物体情報群を、当該第一物体情報群毎に前記記憶部に記憶し、
前記第一物体情報群毎にそれぞれ含まれる前記各第一物体情報に対して、前記第二物体情報が対応するか否かの照合を行い、
前記第一物体情報群毎における照合結果に基づいて所定の処理を行う、
情報処理方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の情報処理方法であって、
所定の前記第一物体情報群に含まれる前記第一物体情報に対する照合結果に基づいて、前記記憶部に記憶されている前記第一物体情報を前記第一物体情報群単位で削除する処理を行う、
情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システムにかかり、特に、カメラにて撮影した画像に対する解析処理を行う情報処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、情報処理技術の発達に伴い、様々なデータの解析を行う解析システムの開発が行われている。例えば、カメラにて撮影した画像から人物や物体を識別する解析システムが実現されており、様々な用途に利用されている。
【０００３】
ここで、特許文献１には、人物の顔認証を行う解析システムを利用して、ＡＴＭ（Automated teller machine：現金自動預け払い機）に並ぶ人物を認証し、当該ＡＴＭの待ち時間を算出するシステムが開示されている。具体的に、特許文献１のシステムでは、まず、ＡＴＭの利用者をＡＴＭからＸメートル離れた地点（入口側）で撮影し、さらにＡＴＭの直前（出口側）で撮影する。そして、入口側で撮影された人物が出口側で撮影されるまでの時間差を求め、かかる時間差からＡＴＭの待ち時間を算出している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−１０８６８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した特許文献１に開示の技術では、まず、システムにおける資源消費量および計算量の増加という問題が生じる。具体的に、特許文献１の技術では、入口側で撮影した人物を記憶しておき、これらの人物と、出口側で認証した人物とを照合する処理を常に行っている。このため、入口側で認証した人物の情報を削除するタイミングを特定できず、かかる人物の情報を記憶するメモリの容量や処理負荷が増加する、という問題が生じる。特に、人物照合に失敗したり、途中で行列から人物が抜け出すといった状況が生じた場合には、かかる人物情報を削除することができず、長時間記憶保持して照合処理を行うこととなり、上述した問題が顕著となる。
【０００６】
また、上述した特許文献１に開示の技術では、行列における移動状況を適切に把握することができない、という問題が生じる。具体的には、上述したように特許文献１では、入口側で撮影した人物と出口側で撮影した人物とを照合する処理を行っているが、途中で行列から人物が抜け出し当該行列に並び直すといった状況が生じた場合には、入口側から出口側までの適切な時間差を算出することができず、行列における移動状況を適切に把握することができない、という問題が生じる。
【０００７】
そして、上述したシステムにおける資源消費量および計算量の増加という問題や、行列の移動状況を高精度に把握することができないという問題は、あらゆる物体の行列を解析処理の対象とするシステムにおいて生じる。
【０００８】
このため、本発明の目的は、行列を解析処理の対象とするシステムにおいて、資源消費量および計算量の増加や、行列の移動状況を高精度に把握することができない、という課題を解決することができる情報処理システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一形態である情報処理システムは、
第一の撮影範囲にて撮影した第一画像情報から物体を検出し、当該物体の特徴を表す第一物体情報を抽出して記憶部に記憶する第一抽出部と、
前記第一の撮影範囲に位置する物体の移動先となる第二の撮影範囲にて撮影した第二画像情報から物体を検出し、当該物体の特徴を表す第二物体情報を抽出する第二抽出部と、
前記記憶部に記憶された前記第一物体情報と、前記第二物体情報と、の照合を行う照合部と、
前記照合部による照合結果に基づいて所定の処理を行う管理部と、を備え、
前記第一抽出部は、所定の基準によりまとめられた複数の前記第一物体情報からなる第一物体情報群を、当該第一物体情報群毎に前記記憶部に記憶し、
前記照合部は、前記第一物体情報群毎にそれぞれ含まれる前記各第一物体情報に対して、前記第二物体情報が対応するか否かの照合を行い、
前記管理部は、前記照合部による前記第一物体情報群毎における照合結果に基づいて所定の処理を行う、
という構成を取る。
【００１０】
また、本発明の他の形態であるプログラムは、
情報処理装置に、
第一の撮影範囲にて撮影した第一画像情報から物体を検出し、当該物体の特徴を表す第一物体情報を抽出して記憶部に記憶する第一抽出部と、
前記第一の撮影範囲に位置する物体の移動先となる第二の撮影範囲にて撮影した第二画像情報から物体を検出し、当該物体の特徴を表す第二物体情報を抽出する第二抽出部と、
前記記憶部に記憶された前記第一物体情報と、前記第二物体情報と、の照合を行う照合部と、
前記照合部による照合結果に基づいて所定の処理を行う管理部と、を実現させると共に、
前記第一抽出部は、所定の基準によりまとめられた複数の前記第一物体情報からなる第一物体情報群を、当該第一物体情報群毎に前記記憶部に記憶し、
前記照合部は、前記第一物体情報群毎にそれぞれ含まれる前記各第一物体情報に対して、前記第二物体情報が対応するか否かの照合を行い、
前記管理部は、前記照合部による前記第一物体情報群毎における照合結果に基づいて所定の処理を行う、
ことを実現させるためのプログラムである。
【００１１】
また、本発明の他の形態である情報処理方法は、
第一の撮影範囲にて撮影した第一画像情報から物体を検出し、当該物体の特徴を表す第一物体情報を抽出して記憶部に記憶すると共に、前記第一の撮影範囲に位置する物体の移動先となる第二の撮影範囲にて撮影した第二画像情報から物体を検出し、当該物体の特徴を表す第二物体情報を抽出して、
前記記憶部に記憶された前記第一物体情報と、前記第二物体情報と、の照合を行い、
照合結果に基づいて所定の処理を行う情報処理方法であり、
所定の基準によりまとめられた複数の前記第一物体情報からなる第一物体情報群を、当該第一物体情報群毎に前記記憶部に記憶し、
前記第一物体情報群毎にそれぞれ含まれる前記各第一物体情報に対して、前記第二物体情報が対応するか否かの照合を行い、
前記第一物体情報群毎における照合結果に基づいて所定の処理を行う、
という構成を取る。
【発明の効果】
【００１２】
本発明は、以上のように構成されることにより、資源消費量および計算量を削減でき、行列の移動状況を高精度に把握することができる、情報処理システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態１における待ち時間算出システムが使用される状況を説明する図である。
【図２】図１に開示した待ち時間算出システムの構成を示すブロック図である。
【図３】図１に開示した待ち時間算出システムによる処理の一例を示す図である。
【図４】図１に開示した待ち時間算出システムによる処理の一例を示す図である。
【図５】図１に開示した待ち時間算出システムによる処理の一例を示す図である。
【図６】図１に開示した待ち時間算出システムによる処理の一例を示す図である。
【図７】図１に開示した待ち時間算出システムによる処理の一例を示す図である。
【図８】図１に開示した待ち時間算出システムに記憶されるデータの一例を示す図である。
【図９】図１に開示した待ち時間算出システムに記憶されるデータの一例を示す図である。
【図１０】図１に開示した待ち時間算出システムに記憶されるデータの一例を示す図である。
【図１１】図１に開示した待ち時間算出システムの動作を示す図である。
【図１２】図１に開示した待ち時間算出システムの動作を示すフローチャートである。
【図１３】図１に開示した待ち時間算出システムの動作を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の付記１における映像解析システムの構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
＜実施形態１＞
本発明の第１の実施形態を、図１乃至図１３を参照して説明する。図１は、本発明の一例である待ち時間算出システムが使用される状況を説明するための図である。図２は、待ち時間算出システムの構成を示す図であり、図３乃至図１０は、待ち時間算出システムにおける処理の様子や記憶されているデータを示す図である。図１１乃至図１３は、待ち時間算出システムの動作を示す図である。
【００１５】
［構成］
本実施形態における待ち時間算出システム１は、複数の人が並ぶことにより形成される行列の待ち時間を算出するためのシステムである。特に、本実施形態では、図１に示すように、空港の出入国カウンタ５０（イミグレーション）にて出入国審査を待つ人による行列の待ち時間を算出するために用いるシステムである。
【００１６】
但し、本実施形態で説明する待ち時間算出システム１は、本発明である情報処理システムの一例にすぎない。例えば、本発明における情報処理システムは、単に、行列内における一群の人物の移動を検出するためにも用いることができる。また、人物による行列ばかりでなく、車の渋滞による行列というように、物体の行列の移動の検出や、待ち時間の算出にも利用することができる。
【００１７】
本実施形態における待ち時間算出システム１は、１台又は複数台の情報処理装置を備えて構成されている。また、待ち時間算出システム１は、上述したように空港内の出入国カウンタ５０の行列を解析するために用いられるため、出入国カウンタ５０で形成される行列の２箇所を撮影するカメラを２台備えている。例えば、出入国カウンタ５０側を行列Ｌの先頭とした場合に、当該先頭側（出口側）に並ぶ人物Ｐ２を撮影範囲Ｒ２（第二の撮影範囲）とする出口側カメラ２０と、その反対側である後端側つまり行列Ｌの並び始め側（入口側）に並ぶ人物Ｐ１を撮影範囲Ｒ１（第一の撮影範囲）とする入口側カメラ１０と、を備えている。
【００１８】
そして、上記入口側カメラ１０による撮影範囲Ｒ１は、入口撮影範囲と呼び、当該入口側カメラ１０にて入口箇所で撮影された画像は、入口側画像（第一画像情報）と呼ぶこととする。また、上記出口側カメラ２０による撮影範囲Ｒ２は、出口撮影範囲と呼び、当該出口側カメラ２０にて出口箇所で撮影された画像は、出口側画像（第二画像情報）と呼ぶこととする。上記入口側画像及び出口側画像には、行列Ｌができている場合には、通常、２，３人の人物Ｐ１，Ｐ２が映るよう、各カメラ１０，２０による入口側撮影範囲Ｒ１及び出口側撮影範囲Ｒ２が設定されている。
【００１９】
なお、カメラ１０，２０を設置する場所は、上述した場所であることに限定されない。行列Ｌに並ぶ人物が移動する方向に沿って所定距離だけ離れた異なる２箇所を撮影範囲とするよう、カメラ１０，２０は設置されればよい。なお、カメラ１０，２０は必ずしも２台備えている必要はない。例えば、１台だけカメラを備え、当該カメラの向き等を可動させて異なる２箇所を撮影してもよく、あるいは、一箇所のみを撮影してその撮影された画像範囲内の異なる２箇所の画像部分を、それぞれ上述した入口側撮影範囲Ｒ１（第一の撮影範囲）及び出口側撮影範囲Ｒ２（第二の撮影範囲）としてもよい。
【００２０】
上記待ち時間算出システム１を構成する情報処理装置の構成を、図２を参照して説明する。図２に示すように、待ち時間算出システム１は、情報処理装置に装備された演算装置にプログラムが組み込まれることで構築された、顔位置検出部１１，２１、顔特徴解析部１２，２２、顔照合部２３、顔特徴情報管理部２４、待ち時間算出部２５、待ち時間表示アプリケーション２６、を備えている。また、待ち時間算出システム１は、情報処理装置に装備された記憶装置に形成された、顔特徴情報データベース３１、撮影時刻差分データベース３２を備えている。以下、各構成について詳述する。
【００２１】
上記顔位置検出部１１（第一抽出部）は、上記入口側カメラ１０にて撮影した入口側撮影範囲Ｒ１の入口側画像を取得する。このとき、顔位置検出部１１は、入口側画像に、当該入口側画像を撮影した時刻情報を関連付けておく。そして、顔位置検出部１１は、取得した入口側画像内に映っている人物Ｐ１の顔部分を検出して、入口側画像内の顔部分の画像データと、当該入口側画像が撮影された時刻情報と、を顔特徴解析部１２に渡す。このとき、顔位置検出部１１は、複数の入口側画像に複数の人物Ｐ１の顔が映っている場合には、それぞれの顔部分を検出する。なお、顔位置検出部１１は、例えば、予め設定された人間の顔の特徴を表す情報（色や形状の情報）に基づいて、入口側画像内に映っている人物Ｐ１の顔の位置を検出する。
【００２２】
上記顔特徴解析部１２（第一抽出部）は、顔位置検出部１１から受け取った各人物Ｐ１の顔部分の画像データから、当該各人物Ｐ１の顔部分の特徴量（第一物体情報）を抽出する。なお、顔部分の特徴量は、目の形や口の形を表す情報など、後述するように顔同士が一致するか否かを照合するために用いることができる情報である。
【００２３】
そして、顔特徴解析部１２は、上述したように抽出した各顔部分に識別情報（入口検出ＩＤ）を付与し、顔部分の画像データ、抽出した顔部分の特徴量である顔特徴情報、顔部分が映っていた入口側画像を撮影した時刻情報、を関連付けて、顔特徴情報データベース３１（記憶部）に格納する。このとき、さらに顔特徴解析部１２は、時間的に前後して撮影された一連の入口側画像から抽出した複数の顔部分の情報に、同一のグループＩＤを付与して顔特徴情報データベース３１に格納する。つまり、顔特徴解析部１２は、所定の時間範囲内に撮影された全ての入口側画像に映っている全ての顔部分の顔特徴情報からなる顔特徴情報群（第一物体情報群）を、１つのグループに属するよう関連付けて顔特徴情報データベース３１に記憶する。このため、異なる時間帯に撮影された各入口側画像群から抽出された各顔特徴情報群は、それぞれ時間帯ごとに区別された異なるグループに属することとなる。
【００２４】
なお、図８に、顔特徴情報データベース３１の一例を示す。この図に示すように、同じ時間帯に抽出された複数の顔特徴情報には、同じグループＩＤ（例えば、「００１」、「００２」など）が関連付けられることとなる。
【００２５】
ここで、上述した顔特徴解析部１２による顔特徴情報をグループ毎にまとめて記憶する処理の一例を、図３（Ａ）を参照して説明する。図３（Ａ）は、入口側カメラ１０にて撮影された入口側画像から抽出した顔特徴情報を、左から右方向に撮影された順番で図示したものである。この図において、符号Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆは、それぞれ各人物を表しており、符号が同じ人物は同一人物であることとする。但し、上述した顔位置検出部１１及び顔特徴解析部１２では、人物を特定する処理は行っていないため、顔特徴情報がどの人物のものであるかは、顔位置検出部１１及び顔特徴解析部１２は認識していない。
【００２６】
図３（Ａ）においては、顔特徴情報が、人物Ａ，Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｅ，Ｆの順番で抽出された例である。このとき、顔特徴解析部１２は、例えば、ある一定の時間内に抽出された人物の顔特徴情報に、同一のグループＩＤを付与する。図３（Ａ）の例では、第一の時間帯に抽出された「人物Ａ，Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｂ，Ｃ」の顔特徴情報に、グループＩＤ「Ｇ１」を付与し、その後の異なる第二の時間帯に抽出された「人物Ｄ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｅ，Ｆ」に、異なるグループＩＤ「Ｇ２」を付与する。なお、顔特徴解析部１２は、所定の数の人物が抽出される毎に、異なるグループＩＤを付与してもよい。さらに、顔特徴解析部１２は、他の基準により、複数の人物の顔特徴情報をまとめて同一のグループとしてもよい。
【００２７】
そして、上記顔位置検出部１１及び顔特徴解析部１２は、入口側カメラ１０にて撮影した入口側画像に対して上述した処理を常時行う。このため、顔特徴情報データベース３１は、図８に示すように、常に顔特徴情報が追加され、複数の顔特徴情報（顔特徴情報群）がグループ毎に区別されて記憶されることとなる。
【００２８】
次に、出口側カメラ２０に接続された構成について説明する。顔位置検出部２１（第二抽出部）は、上記出口側カメラ２０にて撮影した出口側撮影範囲Ｒ２の出口側画像を取得する。このとき、出口側画像には、当該出口側画像を撮影した時刻情報を関連付けておく。そして、顔位置検出部２１は、取得した出口側画像内に映っている人物Ｐ２の顔部分を検出して、出口側画像内の顔部分の画像データと、当該出口側画像が撮影された時刻情報とを顔特徴解析部２２に渡す。このとき、顔位置検出部２１は、複数の出口側画像に複数の人物Ｐ２の顔が映っている場合には、それぞれの顔部分を検出する。
【００２９】
上記顔特徴解析部２２（第二抽出部）は、顔位置検出部２１から受け取った各人物Ｐ２の顔部分の画像データから、当該各人物Ｐ２の顔部分の特徴量（第二物体情報）を抽出する。そして、抽出した顔部分の特徴情報を、顔照合部２３に渡す。このとき、顔特徴情報に、上記時刻情報を関連付けておく。図３（Ｂ）は、顔特徴情報が、人物Ａ，Ｂ，Ａ，Ｃ，Ｄ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｆの順番で抽出された例を示している。
【００３０】
上記顔照合部２３（照合部）は、顔特徴解析部２２から受け取った顔特徴情報（第二物体情報）と、顔特徴情報データベース３１に記憶されている顔特徴情報（第一物体情報）と、の照合を行う。具体的に、顔照合部２３は、顔特徴解析部２２から受け取った出口側で撮影された１つの顔特徴情報について、顔特徴情報データベース３１に記憶されている複数の顔特徴情報に対する照合を行う。例えば、図４（Ａ）に示すように、グループＧ１，Ｇ２にグループ分けされた複数の人物Ａ〜Ｆの顔特徴情報が顔特徴情報データベース３１に記憶されている状況であって、図４（Ｂ）に示すように、人物Ａの顔特徴情報が顔照合部２３に入力されたとする。すると、図４の点線矢印に示すように、図４（Ｂ）の人物Ａの顔特徴情報について、図４（Ａ）の全ての人物の顔特徴情報に対する照合を行う。
【００３１】
このとき、顔照合部２３は、顔特徴解析部２２から受け取った人物の顔特徴情報と、顔特徴情報データベース３１に記憶されている各顔特徴情報と、の一致度合を表す照合スコアを算出する。そして、顔照合部２３は、算出した照合スコアが同一人物であると判断できる予め設定された値以上となると、顔特徴解析部２２から受け取った顔特徴情報と、顔特徴情報データベース３１に記憶されている顔特徴情報と、が「一致する」（対応する）と判断する。なお、照合スコアは、照合する顔特徴情報同士が一致する度合が高いほど高い値が算出される。
【００３２】
続いて、顔照合部２３は、照合結果を顔特徴情報データベース３１及び撮影時刻差分データベース３２に記憶する。具体的に、顔照合部２３は、照合の結果、「一致する」と判断された場合に、照合対象となった顔特徴情報データベース３１に記憶されている顔特徴情報に、「照合フラグ」を設定して記憶する。例えば、図９に示すように、顔特徴情報の「照合フラグ」に、「Matched」という情報を設定して記憶する。また、顔照合部２３は、照合の結果、「一致する」と判断された場合に、照合した顔特徴情報データベース３１に記憶されている顔特徴情報と、顔特徴解析部２２から受け取った人物の顔特徴情報と、を関連付けると共に、各顔特徴情報の抽出元となる入口側画像及び出口側画像が撮影された時刻の差分と、照合スコアと、を関連付けて撮影時刻差分データベース３２に記憶する。例えば、顔照合部２３は、図１０に示すように、照合した出口側の顔特徴情報の識別情報である出口検出ＩＤと、入口側の顔特徴情報の識別情報である入口検出ＩＤと、これら顔特徴情報の元となる画像が撮影された時刻の差分である入口出口検出時刻差分と、照合スコアと、を関連付け記憶する。
【００３３】
そして、顔照合部２３は、顔特徴解析部２２から人物の顔特徴情報を受け取るたびに、上述したように、受け取った顔特徴情報と、顔特徴情報データベース３１に記憶されている各顔特徴情報と、の照合を行い、照合結果を各データベース３１，３２に記憶する。例えば、図５，図６の点線矢印に示すように、入力された顔特徴情報について、顔特徴情報データベース３１に記憶されている全ての人物の顔特徴情報に対する照合を行い、照合結果を記憶する。さらに、顔照合部２３は、照合の結果、「一致する」と判断された場合に、顔特徴情報管理部２４に対して、グループ削除依頼を行う。
【００３４】
上記顔特徴情報管理部２４（管理部）は、顔照合部２３からグループ削除依頼を受けると、顔特徴情報データベース３１に記憶されている照合結果に応じて、当該顔特徴情報データベース３１に記憶されている顔特徴情報をグループ単位で削除する処理を行う。
【００３５】
具体的に、顔特徴情報管理部２４は、まず、顔特徴情報データベース３１内の「照合フラグ」をグループ毎に調べ、当該グループ毎に「照合フラグ」が「Matched」に設定されている割合を調べる。つまり、顔特徴情報管理部２４は、所定のグループに属する顔特徴情報の総数に対する、上述した照合により一致すると判断された顔特徴情報の数の割合を算出し、予め設定された閾値以上であるか否かを調べる。この閾値には、多くの顔特徴情報が照合により一致すると判断された割合を表す値、例えば、「１」に近い値が設定されている。
【００３６】
続いて、顔特徴情報管理部２４は、上記割合が閾値以上となったグループを特定し、そのグループよりも前の時間帯のグループに属する顔特徴情報を、顔特徴情報データベース３１内からグループごと削除する。これにより、削除したグループに属する顔特徴情報は、上述した顔照合部２３による照合対象から除外される。例えば、図７に示すように、グループ「Ｇ２」に属する顔特徴情報の「照合フラグ」が「Matched」に設定された割合が閾値以上となると、当該グループ「Ｇ２」よりも前にグループ「Ｇ１」に属する顔特徴情報が全て削除される。なお、ここでは、グループ「Ｇ２」よりも直前のグループ「Ｇ１」の顔特徴情報を削除する場合を例示したが、必ずしも上記割合が閾値を超えたグループの直前のものを削除することに限定されない。例えば、上記割合が閾値を超えたグループのいくつか前のグループを削除してもよい。
【００３７】
上記待ち時間算出部２５（移動時間算出部）は、上述した顔照合部２３にて撮影時刻差分データベース３２に記憶された情報を用いて、図１で示した行列Ｌの入口箇所から出口箇所まで人物が移動するためにかかる時間、つまり、行列Ｌの待ち時間を推定して算出する。例えば、図１０に示す実際に一致すると判断された顔特徴情報の入口及び出口における検出時刻差分の平均を、行列Ｌの待ち時間として算出する。但し、待ち時間の算出はかかる方法に限定されない。そして、待ち時間算出部２５は、算出した待ち時間を待ち時間表示アプリケーション２６に通知する。
【００３８】
上記待ち時間表示アプリケーション２６は、待ち時間算出部２５から通知された待ち時間を、所定の表示装置に表示させるよう制御する。このとき、表示装置は、入出国カウンタ５０で行列Ｌに並ぶ人から見える位置に設置されている。
【００３９】
［動作］
次に、上述した待ち時間算出システム１の動作を、主に図１１乃至図１３を参照して説明する。
【００４０】
まず、入口側カメラ１０にて、行列Ｌの入口側となる入口側撮影範囲Ｒ１の入口側画像を撮影すると、顔位置検出部１１が、当該入口側カメラ１０から入口側画像を取得する（図１１の矢印Ｙ１、図１２のステップＳ１）。このとき、顔位置検出部１１は、入口側画像に、当該入口側画像を撮影した時刻情報を関連付けておく。続いて、顔位置検出部１１は、取得した入口側画像内に映っている人物Ｐ１の顔部分を検出する（図１２のステップＳ２）。そして、顔位置検出部１１は、入口側画像内の顔部分の画像データと、当該入口側画像が撮影された時刻情報と、を顔特徴解析部１２に渡す（図１１の矢印Ｙ２）。
【００４１】
続いて、上記顔特徴解析部１２は、顔位置検出部１１から受け取った各人物Ｐ１の顔部分の画像データから、当該各人物Ｐ１の顔特徴情報を抽出する（図１２のステップＳ３）。そして、顔特徴解析部１２は、各顔部分に識別情報（入口検出ＩＤ）を付与し、顔部分の画像データ、抽出した顔部分の特徴量である顔特徴情報、顔部分が映っていた入口側画像を撮影した時刻情報、を関連付けて、顔特徴情報データベース３１に記憶する（図１１の矢印Ｙ３、図１２のステップＳ４）。
【００４２】
このとき、顔特徴解析部１２は、時間的に前後して撮影された一連の入口側画像から抽出した複数の顔部分の顔特徴情報を、同じグループに属するよう顔特徴情報データベース３１に格納する。つまり、顔特徴解析部１２は、異なる時間帯に撮影された入口側画像群から抽出された顔特徴情報群を、それぞれ時間帯ごとに区別された異なるグループに属するように記憶する。例えば、図３（Ａ）に示すように、顔特徴情報が、人物Ａ，Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｅ，Ｆの順番で抽出された場合に、「人物Ａ，Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｂ，Ｃ」のグループ「Ｇ１」と、「人物Ｄ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｅ，Ｆ」のグループ「Ｇ２」と、に区別するよう、各顔特徴情報にそれぞれグループＩＤを関連付けて記憶する。
【００４３】
そして、入口側カメラ１０にて撮影した入口側画像が入力される度に、当該入力側画像に対しては、上述した顔位置検出部１１及び顔特徴解析部１２による処理を繰り返し行う（図１２のステップＳ１からＳ４の繰り返し）。このため、顔特徴情報データベース３１には、図８に示すように、常に顔特徴情報が追加され、複数の顔特徴情報（顔特徴情報群）がグループ毎に区別されて記憶されることとなる。
【００４４】
また、上述した入口側画像に対する処理と並行して、図１３のフローチャートに示す処理が行われる。まず、出口側カメラ２０にて、行列Ｌの出口側となる出口側撮影範囲Ｒ２の出口側画像を撮影すると、顔位置検出部２１が、当該出口側カメラ２０から出口側画像を取得する（図１１の矢印Ｙ１１、図１３のステップＳ１１）。このとき、顔位置検出部２１は、出口側画像に、当該出口側画像を撮影した時刻情報を関連付けておく。続いて、顔位置検出部２１は、取得した出口側画像内に映っている人物Ｐ２の顔部分を検出する（図１３のステップＳ１１）。そして、顔位置検出部２１は、入口側画像内の顔部分の画像データと、当該入口側画像が撮影された時刻情報と、を顔特徴解析部２２に渡す（図１１の矢印Ｙ１２）。
【００４５】
続いて、上記顔特徴解析部２２は、顔位置検出部２１から受け取った各人物Ｐ２の顔部分の画像データから、当該各人物Ｐ２の顔特徴情報を抽出する（図１３のステップＳ１１）。このとき、顔特徴解析部２２は、抽出した顔部分の特徴量である顔特徴情報に、各顔部分に識別情報（出口検出ＩＤ）を付与すると共に、顔部分が映っていた出口側画像を撮影した時刻情報を関連付けて、顔照合部２３に渡す（図１１の矢印Ｙ１３）。
【００４６】
続いて、顔照合部２３は、顔特徴解析部２２から受け取った顔特徴情報と、顔特徴情報データベース３１に記憶されている顔特徴情報と、の照合を行う。具体的に、顔照合部２３は、顔特徴解析部２２から受け取った出口側で撮影された１つの顔特徴情報について、顔特徴情報データベース３１に記憶されている各顔特徴情報にそれぞれ一致するか否か、照合を行う（図１３のステップＳ１２）。例えば、図４（Ａ）に示すように、グループＧ１，Ｇ２にグループ分けされた複数の人物Ａ〜Ｆの顔特徴情報が顔特徴情報データベース３１に記憶されている状況であって、図４（Ｂ）に示すように、人物Ａの顔特徴情報が顔照合部２３に入力されたとする。すると、図４の点線矢印に示すように、図４（Ｂ）の人物Ａの顔特徴情報について、図４（Ａ）の全ての人物の顔特徴情報に対する照合を行う。
【００４７】
このとき、顔照合部２３は、顔特徴解析部２２から受け取った人物の顔特徴情報と、顔特徴情報データベース３１に記憶されている各顔特徴情報と、の一致度合を表す照合スコアを算出する。そして、顔照合部２３は、算出した照合スコアが同一人物であると判断できる予め設定された値以上となると、「一致する」（対応する）と判断する。そして、顔照合部２３は、照合の結果、「一致する」と判断された場合に（図１３のステップＳ１２：Ｙｅｓ）、照合対象となった顔特徴情報データベース３１に記憶されている顔特徴情報に、照合が一致した旨を表す「照合フラグ」を設定して記憶する（図１１の矢印Ｙ１４、図１３のステップＳ１３、図９参照）。
【００４８】
また、顔照合部２３は、照合の結果、「一致する」と判断された場合に、照合した顔特徴情報データベース３１に記憶されている顔特徴情報と、顔特徴解析部２２から受け取った人物の顔特徴情報と、を関連付ける情報を撮影時刻差分データベース３２に記憶する。このとき、顔照合部２３は、一致した顔特徴情報の関連付け情報と共に、各顔特徴情報の抽出元となる入口側画像及び出口側画像が撮影された時刻の差分と、照合スコアと、を関連付けて撮影時刻差分データベース３２に記憶する（図１１の矢印Ｙ１５、図１３のステップＳ１４、図１０参照）。
【００４９】
なお、顔照合部２３は、顔特徴解析部２２から人物の顔特徴情報を受け取るたびに、上述したように、受け取った顔特徴情報と、顔特徴情報データベース３１に記憶されている各顔特徴情報と、の照合を行い、照合結果を各データベース３１，３２に記憶する。例えば、図５，図６の点線矢印に示すように、入力された顔特徴情報について、顔特徴情報データベース３１に記憶されている全ての人物の顔特徴情報に対する照合を行い、照合結果を記憶する。
【００５０】
続いて、顔照合部２３は、照合の結果、「一致する」と判断された場合に、顔特徴情報管理部２４に対して、グループ削除依頼を行う（図１１の矢印Ｙ１６、図１３のステップＳ１５）。すると、顔特徴情報管理部２４は、顔特徴情報データベース３１に記憶されている照合結果を調べる（図１３のステップＳ１６）。具体的に、顔特徴情報管理部２４は、まず、顔特徴情報データベース３１内の「照合フラグ」をグループ毎に調べ、当該グループ毎に「照合フラグ」が「一致（Matched）」に設定されている割合を調べる。そして、顔特徴情報管理部２４は、あるグループの上記割合が閾値以上となった場合に（図１３のステップＳ１６：Ｙｅｓ）、そのグループよりも前の時間帯のグループに属する顔特徴情報を、顔特徴情報データベース３１内からグループごと削除する（図１１の矢印Ｙ１７、図１３のステップＳ１７）。
【００５１】
これにより、削除したグループに属する顔特徴情報は、上述した顔照合部２３による照合対象から除外される。例えば、図７に示すように、グループ「Ｇ２」に属する顔特徴情報の「照合フラグ」が「一致（Matched）」に設定された割合が閾値以上となると、当該グループ「Ｇ２」よりも前のグループ「Ｇ１」に属する顔特徴情報を全て削除する。
【００５２】
続いて、待ち時間算出部２５は、上述した顔照合部２３にて撮影時刻差分データベース３２に記憶された情報を用いて、図１で示した行列Ｌの入口箇所から出口箇所まで人物が移動するためにかかる時間、つまり、行列Ｌの待ち時間を推定して算出する（図１１の矢印Ｙ１８、図１３のステップＳ１８）。そして、待ち時間算出部２５は、算出した待ち時間を待ち時間表示アプリケーション２６に通知し（図１１の矢印Ｙ１９ステップＳ）、当該時間表示アプリケーション２６は待ち時間を表示装置に表示するよう制御する（図１３のステップＳ１８）。
【００５３】
以上のように、本実施形態における待ち時間算出システムによると、行列Ｌにおける人物の移動をグループで管理しているため、一群の人物の移動を適切に判断することができる。つまり、入口側で取得されたグループ内の人物の顔特徴情報が、出口側で所定の割合だけ検出されれば、かかるグループが入口側から出口側へと移動したと判断している。このため、仮に行列Ｌからある人物が抜き出たとしても、グループの移動を適切に判断することができる。
【００５４】
また、行例Ｌにおける人物グループの移動を適切に判断することによって、照合対象となる入口側で取得した顔特徴情報を顔特徴情報データベース３１から削除することができ、記憶容量及び照合の処理量の低減を図ることができる。このとき、出口側に移動したと判断されるグループよりも前のグループの顔特徴情報を削除する、つまり、出口側に移動したと判断されるグループの顔特徴情報は削除せずに残すことで、上述したように記憶容量や照合処理量の低減を図りつつ、待ち時間の算出精度の向上を図ることができる。例えば、図７に示すように、グループ「Ｇ２」が出口側に移動したと判断した場合であっても、当該グループ「Ｇ２」には、後に出口側画像から抽出された顔特徴情報に一致する顔特徴情報がまだ映っている場合がある（例えば、人物Ｆ）。このとき、さらに一致する顔特徴情報の入口から出口までの時刻差分を算出することができ、かかる時刻差分を利用して待ち時間をより高精度に算出することができる。
【００５５】
ここで、上記では、待ち時間を算出するシステムを説明したが、本発明は、必ずしも待ち時間を算出するための構成を備えていることに限定されない。例えば、本発明では、上記顔特徴情報管理部２４は、上述したようにあるグループにおける顔特徴情報の一致割合が閾値以上となった場合に、単に、そのグループが入口側から出口側に移動したと判断して、かかる情報を出力する処理を行ってもよい。
【００５６】
また、本発明の情報処理システムは、一群の人物の移動を検出するばかりでなく、車の渋滞による行列中における一群の車の移動や、渋滞を抜け出る時間（待ち時間）の算出にも利用することができる。例えば、渋滞による行列の異なる２箇所をカメラにて撮影して、各車のナンバープレートを、上述した顔特徴情報と同様に抽出する。そして、異なる２箇所で撮影した画像から抽出したナンバープレートの照合を行うことで、上述同様に、一群の車の移動や待ち時間を算出することができる。なお、移動を検出する対象となる物体は、上述した人物や車に限定されず、いかなる物体にも適用可能である。
【００５７】
＜付記＞
上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。以下、本発明における情報処理システム（図１４参照）、プログラム、情報処理方法の構成の概略を説明する。但し、本発明は、以下の構成に限定されない。
【００５８】
（付記１）
第一の撮影範囲にて撮影した第一画像情報から物体を検出し、当該物体の特徴を表す第一物体情報を抽出して記憶部１１０に記憶する第一抽出部１０１と、
前記第一の撮影範囲に位置する物体の移動先となる第二の撮影範囲にて撮影した第二画像情報から物体を検出し、当該物体の特徴を表す第二物体情報を抽出する第二抽出部１０２と、
前記記憶部に記憶された前記第一物体情報と、前記第二物体情報と、の照合を行う照合部１０３と、
前記照合部による照合結果に基づいて所定の処理を行う管理部１０４と、を備え、
前記第一抽出部１０１は、所定の基準によりまとめられた複数の前記第一物体情報からなる第一物体情報群を、当該第一物体情報群毎に前記記憶部１１０に記憶し、
前記照合部１０３は、前記第一物体情報群毎にそれぞれ含まれる前記各第一物体情報に対して、前記第二物体情報が対応するか否かの照合を行い、
前記管理部１０４は、前記照合部による前記第一物体情報群毎における照合結果に基づいて所定の処理を行う、
情報処理システム１００。
【００５９】
（付記２）
付記１に記載の情報処理システムであって、
前記管理部は、前記照合部による所定の前記第一物体情報群に含まれる前記第一物体情報に対する照合結果に基づいて、前記記憶部に記憶されている前記第一物体情報を前記第一物体情報群単位で削除する処理を行う、
情報処理システム。
【００６０】
（付記３）
付記２に記載の情報処理システムであって、
前記管理部は、前記照合部による所定の前記第一物体情報群に含まれる前記第一物体情報に対する照合結果に基づいて、当該所定の第一物体情報群よりも前の時間帯に前記第一抽出部にて前記記憶部に記憶された他の前記第一物体情報群を、当該記憶部から削除する処理を行う、
情報処理システム。
【００６１】
（付記４）
付記１乃至３のいずれかに記載の情報処理システムであって、
前記管理部は、前記照合部による所定の前記第一物体情報群に含まれる前記物体情報に対する照合結果に基づいて、当該所定の第一物体情報群が前記第一の撮影範囲から前記第二の撮影範囲に移動したと判断する処理を行う、
情報処理システム。
【００６２】
（付記５）
付記１乃至４のいずれかに記載の情報処理システムであって、
前記管理部は、前記照合部の照合により前記第二物体情報が対応すると判断された所定の前記第一物体情報群に含まれる前記第一物体情報の当該所定の第一物体情報群内における割合に応じて所定の処理を行う、
情報処理システム。
【００６３】
（付記６）
付記５に記載の情報処理システムであって、
前記管理部は、前記所定の第一物体情報群内における前記割合が予め設定された閾値値以上となった場合に所定の処理を行う、
情報処理システム。
【００６４】
（付記７）
付記１乃至６のいずれかに記載の情報処理システムであって、
前記第一抽出部は、時間的に前後して撮影された複数の前記第一画像情報からそれぞれ抽出した複数の前記第一物体情報からなる前記第一物体情報群を、異なる時間帯に撮影された他の複数の前記第一画像情報から抽出した他の前記第一物体情報群と区別して、前記第一物体情報群毎に前記記憶部に記憶する、
情報処理システム。
【００６５】
（付記８）
付記１乃至７のいずれかに記載の情報処理システムであって、
前記照合部の照合により相互に対応すると判断された前記第一物体情報及び前記第二物体情報のそれぞれの抽出元となる前記第一画像情報及び第二画像情報が撮影された時刻情報に基づいて、前記第一の撮影範囲から前記第二の撮影範囲までの移動時間を算出する移動時間算出部を備えた、
情報処理システム。
【００６６】
（付記９）
情報処理装置に、
第一の撮影範囲にて撮影した第一画像情報から物体を検出し、当該物体の特徴を表す第一物体情報を抽出して記憶部に記憶する第一抽出部と、
前記第一の撮影範囲に位置する物体の移動先となる第二の撮影範囲にて撮影した第二画像情報から物体を検出し、当該物体の特徴を表す第二物体情報を抽出する第二抽出部と、
前記記憶部に記憶された前記第一物体情報と、前記第二物体情報と、の照合を行う照合部と、
前記照合部による照合結果に基づいて所定の処理を行う管理部と、を実現させると共に、
前記第一抽出部は、所定の基準によりまとめられた複数の前記第一物体情報からなる第一物体情報群を、当該第一物体情報群毎に前記記憶部に記憶し、
前記照合部は、前記第一物体情報群毎にそれぞれ含まれる前記各第一物体情報に対して、前記第二物体情報が対応するか否かの照合を行い、
前記管理部は、前記照合部による前記第一物体情報群毎における照合結果に基づいて所定の処理を行う、
ことを実現させるためのプログラム。
【００６７】
（付記１０）
付記９に記載のプログラムであって、
前記管理部は、前記照合部による所定の前記第一物体情報群に含まれる前記第一物体情報に対する照合結果に基づいて、前記記憶部に記憶されている前記第一物体情報を前記第一物体情報群単位で削除する処理を行う、
プログラム。
【００６８】
（付記１１）
第一の撮影範囲にて撮影した第一画像情報から物体を検出し、当該物体の特徴を表す第一物体情報を抽出して記憶部に記憶すると共に、前記第一の撮影範囲に位置する物体の移動先となる第二の撮影範囲にて撮影した第二画像情報から物体を検出し、当該物体の特徴を表す第二物体情報を抽出して、
前記記憶部に記憶された前記第一物体情報と、前記第二物体情報と、の照合を行い、
照合結果に基づいて所定の処理を行う情報処理方法であり、
所定の基準によりまとめられた複数の前記第一物体情報からなる第一物体情報群を、当該第一物体情報群毎に前記記憶部に記憶し、
前記第一物体情報群毎にそれぞれ含まれる前記各第一物体情報に対して、前記第二物体情報が対応するか否かの照合を行い、
前記第一物体情報群毎における照合結果に基づいて所定の処理を行う、
情報処理方法。
【００６９】
（付記１２）
付記１１に記載の情報処理方法であって、
所定の前記第一物体情報群に含まれる前記第一物体情報に対する照合結果に基づいて、前記記憶部に記憶されている前記第一物体情報を前記第一物体情報群単位で削除する処理を行う、
情報処理方法。
【００７０】
上記発明によると、まず、第一の撮影範囲から第二の撮影範囲に物体が行列をなして移動する際に、第一の撮影範囲側では、第一抽出部が、当該第一の撮影範囲にて撮影した第一画像情報から物体を検出して、当該物体の特徴を表す第一物体情報を抽出して記憶部に記憶する。また、第二の撮影範囲側では、第二抽出部が、当該第二の撮影範囲にて撮影した第二画像情報から物体を検出し、当該物体の特徴を表す第二物体情報を抽出する。このとき、第一抽出部が、第一の撮影範囲で撮影した第一画像情報から抽出した物体情報については、所定の基準により複数の第一物体情報をまとめて、第一物体情報群として前記記憶部に記憶する。具体的に、第一抽出部が、時間的に前後して撮影された複数の第一画像情報からそれぞれ抽出した複数の第一物体情報を第一物体情報群として、他の第一物体情報群と区別して記憶部に記憶する。つまり、第一の撮影範囲側で異なる時間帯に撮影された第一画像情報群毎にそれぞれ対応する各第一物体情報群を、当該第一物体情報群毎に区別して記憶部に記憶する。
【００７１】
続いて、照合部が、第一物体情報群毎に、当該第一物体情報群内の各第一物体情報に対して、第二画像情報から抽出された第二物体情報が対応するか否かの照合を行う。つまり、第一物体情報群内の各第一物体情報が、第二物体情報と同一か否かを判断する。そして、第一物体情報群毎の照合結果に応じて、管理部が所定の処理を行う。例えば、管理部は、所定の第一物体情報群内おいて、照合部による照合にて第二物体情報に対応すると判断された第一物体情報の割合が、予め設定された閾値以上である場合に、所定の処理を行う。ここで、管理部による所定の処理は、例えば、記憶部に記憶されている第一画像情報を、第一画像情報群単位で削除する処理である。
【００７２】
このように、本発明では、第一の撮影範囲で撮影した一群の第一画像情報内における物体が、第二の撮影範囲で撮影した第二画像情報内に存在するかを判断することで、当該一群の物体が第一の撮影範囲から第二の撮影範囲に移動したと判断することができる。その結果、第一の撮影範囲から第二の撮影範囲にかけて形成される行列を解析対象としたシステムにおいて、行列の移動状況を高精度に把握することができる。また、移動状況を高精度に把握することにより、当該移動した物体が映る画像に関する情報を記憶部から削除することができ、システムにおける資源消費量および計算量の低減を図ることができる。さらに、移動状況を高精度に把握することにより、物体の移動時間を高精度に算出でき、行列の待ち時間を高精度に推定することができる。
【００７３】
また、特に、第一物体情報を第一物体情報群単位で削除することで、照合により第二物体情報と一致しなかった第一物体情報を削除することができる。これにより、途中で行列から抜け出した人や並び直した人を第一物体情報群から排除することができ、さらに効果的に資源消費量及び計算量の低減を図ることができるほか、より高精度に物体の移動時間を算出することができる。
【００７４】
ここで、上述したプログラムは、記憶装置に記憶されていたり、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録されている。例えば、記録媒体は、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、及び、半導体メモリ等の可搬性を有する媒体である。
【００７５】
以上、上記実施形態等を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。
【符号の説明】
【００７６】
１  待ち時間算出システム
１０  入口側カメラ
１１  顔位置検出部
１２  顔特徴解析部
２０  出口側カメラ
２１  顔位置検出部
２２  顔特徴解析部
２３  顔照合部
２４  顔特徴情報管理部
２５  待ち時間算出部
２６  待ち時間表示アプリケーション
３１  顔特徴情報データベース
３２  撮影時刻差分データベース
１００  情報処理システム
１０１  第一抽出部
１０２  第二抽出部
１０３  照合部
１０４  管理部
１１０  記憶部
【図１】
2015014858.tif 000003
【図２】
2015014858.tif 000004
【図３】
2015014858.tif 000005
【図４】
2015014858.tif 000006
【図５】
2015014858.tif 000007
【図６】
2015014858.tif 000008
【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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