(57)【要約】【課題】複数のカメラの視野の一部を共有するという制約を生じさせることなく、複数の映像における同一の検出対象（人、車両など）を検出できるようにするために有用で新規な技術を提供する。【解決手段】第１映像から検出された第１検出対象が、第２映像から検出された第２検出対象と同一対象であるかを識別する識別部６５と、第１映像における第１検出対象を示す第１データＸ’に対して、変換パラメータＡを用いた変換を行って変換第１データＡＴＸ’を生成する変換部６４と、を備えている。識別部６５は、変換第１データＡＴＸ’と、第２映像における第２検出対象を示す第２データＹ’と、に基づいて、第１検出対象が第２検出対象と同一対象であるかを識別する。変換パラメータは、第１映像における検出対象の検出され方と、第２映像における検出対象の検出され方との違いに応じて、第１データを補正するためのパラメータである。【選択図】図４
2015064778.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１映像から検出された第１検出対象と第２映像から検出された第２検出対象とが同一対象であるかを識別する識別部と、
前記第１映像における前記第１検出対象を示す第１データに対して、第１変換パラメータを用いた変換を行って変換第１データを生成し、又は、前記第２映像における前記第２検出対象を示す第２データに対して、第２変換パラメータを用いた変換を行って変換第２データを生成する変換部と、
訓練データを用いた機械学習を行って前記第１変換パラメータ及び前記第２変換パラメータを学習する学習部と、
を備え、
前記識別部は、前記変換第１データと、前記第２映像における前記第２検出対象を示す第２データと、に基づいて、前記第１検出対象が前記第２検出対象と同一対象であるかを識別し、又は、前記変換第２データと、前記第１映像における前記第１検出対象を示す第１データと、に基づいて、前記第２検出対象が前記第１検出対象と同一対象であるかを識別し、
前記訓練データは、同一対象が存在する学習用の第１映像及び学習用の第２映像それぞれにおける前記同一対象を示すデータであり、
前記機械学習は、目的関数を最適化するように前記第１変換パラメータ及び前記第２変換パラメータを求めることで行われ、
前記第１変換パラメータ及び前記第２変換パラメータは、行列であり、
前記目的関数は、前記第１変換パラメータの行列及び第２変換パラメータの行列のうちの一方の行列が、他方に対して疑似逆行列に近づくようにするための項を含む
検出対象識別装置。
【請求項２】
前記変換パラメータを、訓練データを用いた機械学習によって学習する学習部を更に備え、
前記訓練データは、同一対象が存在する学習用の第１映像及び学習用の第２映像それぞれにおける前記同一対象を示すデータである
請求項１記載の検出対象識別装置。
【請求項３】
前記目的関数は、前記機械学習における過学習を抑制するための項を含む
請求項２記載の検出対象識別装置。
【請求項４】
前記第２映像から検出された複数の時刻における前記第２検出対象を示す複数の前記第２データに基づいて、局所性保存射影法（LLP:Locality Preserving Projections）によって識別空間を生成する空間生成部を更に備え、
前記識別部は、前記識別空間に射影された前記変換第１データに基づいて、前記第１検出対象が前記第２検出対象と同一対象であるかを識別する
請求項１〜３のいずれか１項に記載の検出対象識別装置。
【請求項５】
複数のパラメータ候補から、前記変換第１データの生成に用いられる前記第１変換パラメータを選択する選択部を更に備えている
請求項１〜４のいずれか１項に記載の検出対象識別装置。
【請求項６】
前記選択部は、前記第１映像を撮像したときの状況を示す第１情報及び前記第２映像を撮像したときの状況を示す第２情報の少なくともいずれか一方に基づいて、複数のパラメータ候補から、前記変換第１データの生成に用いられる前記第１変換パラメータを選択する
請求項５記載の検出対象識別装置。
【請求項７】
前記第１情報又は前記第２情報は、前記第１映像又は前記第２映像を撮影したカメラのカメラパラメータを含む情報である
請求項６記載の検出対象識別装置。
【請求項８】
前記第１情報又は前記第２情報は、前記第１映像又は前記第２映像を撮影した時刻を示す時刻情報を含む情報である
請求項６又は７記載の検出対象識別装置。
【請求項９】
前記変換部は、複数の前記第１変換パラメータを用いて前記変換第１データを生成するよう構成され、
前記変換部は、前記第１データに対して前記複数の前記第１変換パラメータのうちの一の第１変換パラメータを用いた変換を行って生成された第１中間データと、前記第１データに対して前記複数の前記第１変換パラメータのうちの他の第１変換パラメータを用いた変換を行って生成された第２中間データと、に基づいて、前記変換第１データを生成する
請求項１〜８のいずれか１項に記載の検出対象識別装置。
【請求項１０】
第１映像から検出された第１検出対象を示す第１データに対して、第１変換パラメータを用いた変換を行って変換第１データを生成し、又は、第２映像から検出された第２検出対象を示す第２データに対して、第２変換パラメータを用いた変換を行って変換第２データを生成する変換部と、
訓練データを用いた機械学習を行って前記第１変換パラメータ及び前記第２変換パラメータを学習する学習部と、
を備え、
前記訓練データは、同一対象が存在する学習用の第１映像及び学習用の第２映像それぞれにおける前記同一対象を示すデータであり、
前記機械学習は、目的関数を最適化するように前記第１変換パラメータ及び前記第２変換パラメータを求めることで行われ、
前記第１変換パラメータ及び前記第２変換パラメータは、行列であり、
前記目的関数は、前記第１変換パラメータの行列及び第２変換パラメータの行列のうちの一方の行列が、他方に対して疑似逆行列に近づくようにするための項を含む
変換装置。
【請求項１１】
請求項１記載の検出対象識別装置と、
前記第１映像を撮像する第１カメラと、
前記第２映像を撮像する第２カメラと、
を備える監視システム。
【請求項１２】
コンピュータを、請求項１記載の検出対象識別装置として機能させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検出対象識別装置、変換装置、監視システム、及びコンピュータプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、カメラによって撮像された画像から人物位置を検出する画像監視装置が開示されている。特許文献１の画像監視装置では、複数のカメラにより撮像された画像それぞれから人物の位置を検出し、各画像から検出された人物位置の情報を統合する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５１４７７６１号公報
【特許文献２】特許第４７０６５３５号公報
【特許文献３】特許第４６８５３９０号公報
【特許文献４】特許第５０８５６２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載の技術では、人物を検出するために用いられる複数のカメラは、互いに視野の一部を共有している必要がある。
しかし、カメラの設置場所の都合上、複数のカメラの視野の一部を共有することが困難な場合がある。
このため、視野の一部を共有するという制約が生じない方が、カメラの設置の自由度が向上する。
【０００５】
そこで、本発明は、複数のカメラの視野の一部を共有するという制約を生じさせることなく、複数の映像における同一の検出対象（人、車両など）を検出できるようにするために有用で新規な技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一の観点からみた本発明は、第１映像から検出された第１検出対象と第２映像から検出された第２検出対象とが同一対象であるかを識別する識別部と、前記第１映像における前記第１検出対象を示す第１データに対して、第１変換パラメータを用いた変換を行って変換第１データを生成し、又は、前記第２映像における前記第２検出対象を示す第２データに対して、第２変換パラメータを用いた変換を行って変換第２データを生成する変換部と、訓練データを用いた機械学習を行って前記第１変換パラメータ及び前記第２変換パラメータを学習する学習部と、を備え、前記識別部は、前記変換第１データと、前記第２映像における前記第２検出対象を示す第２データと、に基づいて、前記第１検出対象が前記第２検出対象と同一対象であるかを識別し、又は、前記変換第２データと、前記第１映像における前記第１検出対象を示す第１データと、に基づいて、前記第２検出対象が前記第１検出対象と同一対象であるかを識別し、前記訓練データは、同一対象が存在する学習用の第１映像及び学習用の第２映像それぞれにおける前記同一対象を示すデータであり、前記機械学習は、目的関数を最適化するように前記第１変換パラメータ及び前記第２変換パラメータを求めることで行われ、前記第１変換パラメータ及び前記第２変換パラメータは、行列であり、前記目的関数は、前記第１変換パラメータの行列及び第２変換パラメータの行列のうちの一方の行列が、他方に対して疑似逆行列に近づくようにするための項を含む  検出対象識別装置に関するものである。
上記本発明によれば、第１映像と第２映像における検出対象に検出され方の違いに応じて、検出対象を示すデータが変換されるため、第１検出対象と第２検出対象とが同一対象であるかを識別するのが容易になる。
【０００７】
他の観点からみた本発明は、第１映像から検出された第１検出対象を示す第１データに対して、第１変換パラメータを用いた変換を行って変換第１データを生成し、又は、第２映像から検出された第２検出対象を示す第２データに対して、第２変換パラメータを用いた変換を行って変換第２データを生成する変換部と、訓練データを用いた機械学習を行って前記第１変換パラメータ及び前記第２変換パラメータを学習する学習部と、を備え、前記訓練データは、同一対象が存在する学習用の第１映像及び学習用の第２映像それぞれにおける前記同一対象を示すデータであり、前記機械学習は、目的関数を最適化するように前記第１変換パラメータ及び前記第２変換パラメータを求めることで行われ、前記第１変換パラメータ及び前記第２変換パラメータは、行列であり、前記目的関数は、前記第１変換パラメータの行列及び第２変換パラメータの行列のうちの一方の行列が、他方に対して疑似逆行列に近づくようにするための項を含む変換装置に関するものである。
上記本発明によれば、前記映像と前記他の映像における検出対象の検出され方の違いに応じて、検出対象データを変換することができる。
【０００８】
他の観点からみた本発明は、前記検出対象識別装置と、前記第１映像を撮像する第１カメラと、前記第２映像を撮像する第２カメラと、を備える監視システムに関するものである。
【０００９】
他の観点からみた本発明は、コンピュータを、前記検出対象識別装置として機能させるためのコンピュータプログラムである。さらに他の観点からみた本発明は、前記検出対象識別装置又は変換装置において行われる方法（検出対象識別方法又は変換方法）である。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、複数のカメラの視野の一部を共有するという制約を生じさせることなく、複数の映像における同一の検出対象を検出できるようにするために有用で新規な技術が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】監視システムの全体構成図である。
【図２】カメラ配置を示す図である。
【図３】映像処理システムの構成図である。
【図４】識別処理部の構成図である。
【図５】学習（線形回帰）の仕方を示す図である。
【図６】記憶部の補間係数行列テーブルを示す図である。
【図７】実験結果を示す表である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の好ましい実施形態について図面を参照しながら説明する。
【００１３】
［１．本願発明の実施形態の概要］
（１）実施形態に係る検出対象識別装置は、第１映像から検出された第１検出対象と第２映像から検出された第２検出対象とが同一対象であるかを識別する識別部と、前記第１映像における前記第１検出対象を示す第１データに対して、第１変換パラメータを用いた変換を行って変換第１データを生成し、又は、前記第２映像における前記第２検出対象を示す第２データに対して、第２変換パラメータを用いた変換を行って変換第２データを生成する変換部と、訓練データを用いた機械学習を行って前記第１変換パラメータ及び前記第２変換パラメータを学習する学習部と、を備え、前記識別部は、前記変換第１データと、前記第２映像における前記第２検出対象を示す第２データと、に基づいて、前記第１検出対象が前記第２検出対象と同一対象であるかを識別し、又は、前記変換第２データと、前記第１映像における前記第１検出対象を示す第１データと、に基づいて、前記第２検出対象が前記第１検出対象と同一対象であるかを識別し、前記訓練データは、同一対象が存在する学習用の第１映像及び学習用の第２映像それぞれにおける前記同一対象を示すデータであり、前記機械学習は、目的関数を最適化するように前記第１変換パラメータ及び前記第２変換パラメータを求めることで行われ、前記第１変換パラメータ及び前記第２変換パラメータは、行列であり、前記目的関数は、前記第１変換パラメータの行列及び第２変換パラメータの行列のうちの一方の行列が、他方に対して疑似逆行列に近づくようにするための項を含む。
上記の検出対象識別装置によると、第１映像における検出対象の検出され方と、第２映像における検出対象の検出され方との違いに応じて、データを補正することができるため、検出対象が同一対象であるかを識別するのが容易となる。
【００１４】
（２）前記検出対象識別装置は、前記変換パラメータを、訓練データを用いた機械学習によって学習する学習部を更に備え、前記訓練データは、同一対象が存在する学習用の第１映像及び学習用の第２映像それぞれにおける前記同一対象を示すデータであるのが好ましい。この場合、変換パラメータを学習によって得ることができる。
【００１５】
（３）前記目的関数は、前記機械学習における過学習を抑制するための項を含むのが好ましい。この場合、機械学習における過学習を抑制して適切な変換パラメータを得ることができる。
【００１６】
（４）前記第２映像から検出された複数の時刻における前記第２検出対象を示す複数の前記第２データに基づいて、局所性保存射影法（ＬＬＰ：Ｌｏｃａｌｉｔｙ  Ｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇ  Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｓ）によって識別空間を生成する空間生成部を更に備え、前記識別部は、前記識別空間に射影された前記変換第１データに基づいて、前記第１検出対象が前記第２検出対象と同一対象であるかを識別するのが好ましい。この場合、局所性保存射影法によって、第２データの局所性が反映された識別空間が得られ、識別性が向上する。
【００１７】
（５）複数のパラメータ候補から、前記変換第１データの生成に用いられる前記第１変換パラメータを選択する選択部を更に備えているのが好ましい。この場合、複数のパラメータ候補から適切な変換パラメータを選択することができる。
【００１８】
（６）前記選択部は、前記第１映像を撮像したときの状況を示す第１情報及び前記第２映像を撮像したときの状況を示す第２情報の少なくともいずれか一方に基づいて、複数のパラメータ候補から、前記変換第１データの生成に用いられる前記第１変換パラメータを選択するのが好ましい。この場合、撮像したときの状況に基づいて、適切な変換パラメータを選択することができる。
【００１９】
（７）前記第１情報又は前記第２情報は、前記第１映像又は前記第２映像を撮影したカメラのカメラパラメータを含む情報であるのが好ましい。この場合、撮影時のカメラパラメータに応じて、適切な変換パラメータを選択することができる。
【００２０】
（８）前記第１情報又は前記第２情報は、前記第１映像又は前記第２映像を撮影した時刻を示す時刻情報を含む情報であるのが好ましい。この場合、撮影時刻に応じて、適切な変換パラメータを選択することができる。
【００２１】
（９）前記変換部は、複数の前記第１変換パラメータを用いて前記変換第１データを生成するよう構成され、前記変換部は、前記第１データに対して前記複数の前記第１変換パラメータのうちの一の第１変換パラメータを用いた変換を行って生成された第１中間データと、前記第１データに対して前記複数の前記第１変換パラメータのうちの他の第１変換パラメータを用いた変換を行って生成された第２中間データと、に基づいて、前記変換第１データを生成するのが好ましい。この場合、完全に適切な一つの変換パラメータを用いることができない場合であっても、複数の変換パラメータから比較的適切な変換第１データを生成することができる。
【００２２】
（１０）本実施形態に係る変換装置は、第１映像から検出された第１検出対象を示す第１データに対して、第１変換パラメータを用いた変換を行って変換第１データを生成し、又は、第２映像から検出された第２検出対象を示す第２データに対して、第２変換パラメータを用いた変換を行って変換第２データを生成する変換部と、訓練データを用いた機械学習を行って前記第１変換パラメータ及び前記第２変換パラメータを学習する学習部と、を備え、前記訓練データは、同一対象が存在する学習用の第１映像及び学習用の第２映像それぞれにおける前記同一対象を示すデータであり、前記機械学習は、目的関数を最適化するように前記第１変換パラメータ及び前記第２変換パラメータを求めることで行われ、
前記第１変換パラメータ及び前記第２変換パラメータは、行列であり、前記目的関数は、前記第１変換パラメータの行列及び第２変換パラメータの行列のうちの一方の行列が、他方に対して疑似逆行列に近づくようにするための項を含む。この場合、前記映像と前記他の映像における検出対象の検出され方の違いに応じて、検出対象データを変換することができる。
【００２３】
（１１）本実施形態に係る監視システムは、前記検出対象識別装置と、前記第１映像を撮像する第１カメラと、前記第２映像を撮像する第２カメラと、を備える監視システムである。
【００２４】
（１２）本実施形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、前記検出対象識別装置又は変換装置として機能させるためのコンピュータプログラムである。
【００２５】
［２．本願発明の実施形態の詳細］
［２．１  システムの全体構成］
図１は、実施形態に係る監視システム１を示している。監視システム１は、映像処理システム２と、映像処理システム２に接続された複数（Ｐ個）のカメラ３−１，３−２，・・，３−Ｐと、を備えている。本実施形態の監視システム１は、主に、人を検出対象とするものであるが、検出対象は人以外のもの、例えば、車両であってもよい。
【００２６】
映像処理システム２は、複数のカメラ３−１，３−２，・・，３−Ｐによって撮像された映像を処理する。監視システム１は、例えば、映像処理システム２における映像処理によって検出された不審者を、複数のカメラ３−１，３−２，・・，３−Ｐによって追跡することができる。
【００２７】
映像処理システム２は、複数（Ｐ個）のカメラ３−１，３−２，・・，３−Ｐそれぞれに対応して設けられた複数（Ｐ個）の処理装置４−１，４−２，・・，４−Ｐと、複数の処理装置４−１，４−２，・・，４−Ｐが接続された映像統合装置（検出対象識別装置）５と、を備えている。
なお、映像処理システム２は、複数の装置４−１，４−２，・・，４−Ｐ，５で構成されている必要はなく、１台の装置によって構成されていてもよい。また、処理装置４−１，４−２，・・，４−Ｐは、複数のカメラに対して一対一で設けられている必要はなく、一つの処理装置が２以上のカメラの映像を処理してもよい。
【００２８】
図２は、複数のカメラ３−１，３−２，・・，３−Ｐのうち、第１カメラ３−１及び第２カメラ３−２の設置の仕方の例を示している。図２に示すように、第１カメラ３−１及び第２カメラ３−２は、建物１００に取り付けられている。第１カメラ３−１及び第２カメラ３−２は、建物の存在する敷地１０１における異なる場所を監視（撮像）している。つまり、第１カメラ３−１の視野Ｖ１は、第２カメラ３−２の視野Ｖ２とは、重複しておらず、互いに離れている。
【００２９】
本実施形態の監視システム１では、例えば、第２カメラ３−２によって撮像された映像から検出された検出対象（不審者など）Ｈが、第１カメラ３−１の視野Ｖ１に対応するエリアに移動すると、第１カメラ３−１によって撮像された映像に検出対象Ｈが現われたことを識別して、その検出対象Ｈの追跡を行うことができる。
【００３０】
なお、複数のカメラ３−１，３−２，・・，３−Ｐには、互いに視野を一部共有するものが含まれていてもよい。本実施形態の監視システム１では、カメラの視野が一部共有されているか否かにかかわらず、複数のカメラ３−１，３−２，・・，３−Ｐで、同一の検出対象物Ｍを追跡することができる。
【００３１】
［２．２  映像処理システム］
映像処理システム２の処理装置４―１,・・，４−Ｐは、図３に示すように、映像処理部４１と、制御部４２と、を備えている。また、映像処理システム２の映像統合装置（検出対象識別装置）５は、識別処理部５１と、学習部５２と、記憶部５３と、を備えている。
処理装置４１及び映像統合装置５は、それぞれ、コンピュータを有して構成されている。処理装置４１及び映像統合装置５における後述の各機能は、それぞれが備えるコンピュータにコンピュータプログラムを実行させることで発揮される。なお、前記コンピュータプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に格納させて頒布することができる。
【００３２】
［２．２．１  映像処理部（検出部）］
映像処理部（検出部；人検出部）４１は、検出対象である人の検出処理を行う。検出処理では、カメラ３−１（，３−２，・・，３−Ｐ）によって撮像された映像から、人（検出対象）が存在するエリアを抽出したデータ（検出対象データ）の生成が行われる。
【００３３】
実施形態に係る映像処理部４１では、ＨＯＧ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ）特徴を用いて、人の検出処理が行われる。なお、検出処理としては、ＨＯＧ特徴を用いたものに限定されず、様々な公知の検出処理手法を採用することができる。具体的には、色情報又はテクスチャ情報等に基づく他の画像特徴量を用いて、検出処理を行ってもよい。
映像処理部４１によって検出された検出対象を示すデータ（検出対象データ）は、処理装置４の通信部４３を介して、映像統合装置５の通信部５４へ送信される。
【００３４】
本実施形態において、映像統合装置５へ送信される検出対象データは、カメラによって撮像された映像のうち検出対象である「人」が存在するものとして検出された範囲における特徴データ（ＨＯＧ特徴データ）である。ただし、検出対象データは、カメラによって撮像された映像から検出対象である「人」が存在するものとして検出された前記範囲を切り出しただけの部分的な映像データ（輝度値データ）であってもよい。
なお、ＨＯＧ特徴で示される検出対象データは、図示が困難であることから、理解の容易のため、図面においては、人が存在する範囲の部分的な映像データとして検出対象データを示す。
【００３５】
［２．２．２  制御部］
処理装置４１の制御部４２は、処理装置４−１（，４−２，・・）に接続されたカメラ３−１（，３−２，・・）を制御する。カメラは、パン機能、チルト機能、及びズーム機能を有しており、制御部４２は、パン、チルト、及びズームの少なくとも一つを制御するカメラパラメータを生成し、そのカメラパラメータに従ってカメラを制御することで、カメラの視野を制御することができる。なお、カメラは、パン機能、チルト機能、及びズーム機能の全ての機能を有している必要はないが、これらの機能のうちの少なくとも一つの機能を有しているのが好ましい。
【００３６】
なお、検出対象データの元になった映像を撮像したカメラの撮像時におけるカメラパラメータは、処理装置４−１（，４−２，・・）の通信部４３から映像統合処理装置５の通信部５４へ送信される。したがって、映像統合装置５は、検出対象データ及びその検出対象データの元になった映像のカメラパラメータの双方を取得することができる。
なお、カメラ３−１（，３−２，・・）が、視野固定のものである場合において、映像統合装置５が各カメラのカメラパラメータを把握している場合には、カメラパラメータを映像統合装置５へ送信するのを省略してもよい。
【００３７】
また、制御部４２は、カメラパラメータに加えて又は代えて、映像を撮像した時刻を示す時刻情報を、映像統合装置５へ送信してもよい。
さらに、制御部４２は、検出対象データの元になった映像を撮像したカメラを識別するカメラ識別情報も、映像統合装置５へ送信する。
【００３８】
前述のカメラパラメータ、時刻情報、カメラ識別情報は、後述する補間係数行列（変換パラメータ）を選択するための情報として用いられる。
また、カメラパラメータ及び時刻情報は、映像を撮像したときの状況を示す情報（情報情報）であり、より適切な補間係数行列（変換パラメータ）を選択するために用いられる。なお、状況情報は、カメラパラメータ及び時刻情報に限られるものではなく、撮像時の状況を示す他の情報（例えば、天気を示す情報）であってもよい。
【００３９】
［２．２．３  識別処理部］
映像統合装置５の識別処理部５１は、一のカメラの映像から検出された検出対象データと、他のカメラの映像から検出された検出対象データと、のマッチング（同一性の識別）を行う。
より具体的には、例えば、図２に示す人Ｍが不審者として第２カメラ３−２の視野Ｖ２内で検出された場合において、識別処理部５１は、第２カメラ３−２とは別のカメラである第１カメラ３−１によって撮像された映像から検出された１又は複数の人物が、第２カメラ３−２によって撮像された映像から検出された人Ｍ（不審者）と同一対象（同一人物）であるか否かを識別する。
【００４０】
識別処理部５１による対象同一性の識別は、図４に示すように、第１カメラ３−１の映像から検出された追跡候補サンプル（群）（第１カメラ３−１の映像から検出された１又は複数人の検出対象データ）Ｘ’のうち、初期検出サンプル（第２カメラ３−２の映像から検出された検出対象データ）Ｙ’に良く近似するものを、同一対象として識別することで行われる。
【００４１】
識別処理部５１は、局所性保存射影法（ＬＰＰ;Ｌｏｃａｌｉｔｙ  ＰｒｅｓｅｒｖｉｎｇＰｒｏｊｅｃｔｉｏｎｓ）によって、識別空間（射影空間）６２を生成する識別空間生成部６１を備えている。局所性保存射影法（ＬＰＰ）は、入力データ６０である初期検出サンプルＹ’の分布を考慮した射影空間生成法である。局所性保存射影法を用いると、複数（Ｎ１個）の検出対象データｄ２−１，ｄ２−２，・・，ｄ２−Ｎ１からなる初期検出サンプルＹ’の局所性を保存した識別空間６２を生成することができる。
【００４２】
初期検出サンプルＹ’ （（Ｍ＋１）×Ｎ１次元）を構成する複数（Ｎ１個）の検出対象データｄ２−１，ｄ２−２，・・，ｄ２−Ｎ１は、第２カメラ３−２の映像から検出された同一の検出対象（不審者Ｍ）についての複数（Ｎ１個）のフレーム分の検出対象データ（異なる時点の複数（Ｎ１個）の映像からそれぞれ抽出された複数の検出対象データ）である。
【００４３】
さらに識別処理部５１は、追跡候補サンプル群６３を構成するそれぞれの追跡候補サンプルＸ’（（Ｍ＋１）×Ｎ２次元）を、識別空間６２に射影する。なお、実際には、識別空間６２に射影される追跡候補サンプルＸ’には、後述の変換（線形補間）が施され、変換された追跡候補サンプルＡＴＸ’（変換データ）が、識別空間６２に射影される。なお、図４において、Ｎ１＝Ｎ２であってもよいし、Ｎ１≠Ｎ２であってもよい。
【００４４】
識別処理部５１の検出部（識別部）６５は、距離空間である識別空間６２において、最近傍探索法（１−ＮＮ）によって、初期検出サンプルＹ’に対する距離が最も小さくなる追跡候補サンプルＸ’（変換データＡＴＸ’）を抽出する。検出部６５は、抽出された追跡候補サンプルＸ’（変換データＡＴＸ’）の距離（初期検出サンプルＹ’に対する距離）が、基準距離よりも小さい場合に、抽出された追跡候補サンプルＸ’が初期検出サンプルＹ’と同一対象（同一人物）であることを識別する。
【００４５】
上記の識別処理は、第１カメラ３−１の映像の複数フレームから得られた追跡候補サンプルについて一括して行われる。
また、上記の識別処理は、第１カメラ３−１の映像のフレーム毎に行ってもよい。例えば、第１カメラ３−１の映像の１番目のフレームの映像に関しては、図４に示すように、１番目のフレームの映像から検出された４つの追跡候補サンプル（４人分の検出対象データ）ｄ１ａ−１，ｄ１ｂ−１，ｄ１ｃ−１，ｄ１ｄ−１が、それぞれ変換パラメータＡによって変換された上で、識別空間６２に射影され、初期検出サンプルＹ’とマッチングする追跡候補サンプルの抽出が行われてもよい。
さらに、第１カメラのｉ番目のフレームの映像に関しても、ｉ番目のフレームの映像から検出された４つの追跡候補サンプル（４人分の検出対象データ）ｄ１ａ−ｉ，ｄ１ｂ−ｉ，ｄ１ｃ−ｉ，ｄ１ｄ−ｉが、それぞれ変換パラメータＡによって変換された上で、識別空間６２に射影され、初期検出サンプルＹ’とマッチングする追跡候補サンプルの抽出が行われてもよい。
さらに、複数フレームから得られた追跡候補サンプルについて一括して行われる識別処理と、フレーム毎の識別処理とを両方行ってもよい。両方行う場合、それぞれの結果の組み合わせに応じて、適切な識別結果を得てもよい。
【００４６】
初期検出サンプルＹ’と同一対象（同一人物）であると識別された追跡候補サンプルＸ’（図４では、追跡候補サンプルサンプルｄ１ｃ−１，ｄ１ｃ−ｉ）が存在する場合、追跡候補サンプル群を撮影した第１カメラ３−１の視野内に、追跡対象になる不審者Ｍが存在していることになる。
そこで、識別処理部５１の情報生成部６６は、初期検出サンプルＹ’と同一対象（同一人物）であると識別された追跡候補サンプルＸ’（検出対象データｄ１ｃ−１，ｄ１ｃ−ｉ）によって示される検出対象が、不審者（追跡対象）であることを示す不審者（追跡対象）存在情報を生成する。不審者存在情報は、通信部５４を介して、処理装置４２の制御部４２に与えられる。制御部４２は、識別された不審者の移動にカメラの視野を追従させるようにカメラパラメータを生成し、第１カメラ３−１の視野を制御する。以上の処理によって、第１カメラ３−１の視野に現れた不審者（追跡対象）を第１カメラ３−１で追跡することができる。
【００４７】
さて、検出対象の同一性の識別のため、第２カメラ３−２の映像（第２映像）から検出された検出対象の特徴量（ＨＯＧ特徴量）である初期検出サンプルを、第１カメラ３−１の映像（第１映像）から検出された検出対象の特徴量（ＨＯＧ特徴量）を比較しようとした場合、両特徴量には、第２カメラ３−２での検出対象の見え方（検出され方）と、第１カメラ３−１での検出対象の見え方（検出され方）と、の違いに基づく相違が生じる。
つまり、第１カメラ３−１と第２カメラ３−２とは異なる場所に設置されているため、カメラを通じた検出対象の見え方には相違がある。この相違は、例えば、カメラ毎の視野の相違や光（照明光、太陽光）の当たり方などが原因で生じる。
したがって、同一の検出対象（人物）を、第１カメラ３−１で撮像した場合の特徴量と第２カメラ３−２で撮像した場合の特徴量とには、検出対象の見え方（検出され方）の違いに起因した相違が反映されたものとなる。
【００４８】
したがって、第１カメラ３−１の映像から検出された検出対象の特徴量と、第２カメラ３−２の映像から検出された検出対象の特徴量と、を単に比較しても、両特徴量には、見え方の違い（カメラの違い）に起因する相違が存在しており、同一対象であることの識別を困難にすることがある。
【００４９】
これに対して、本実施形態では、カメラ毎の検出対象の見え方（検出され方）の相違を、検出対象を示す特徴量の線形補間によって補う。つまり、一のカメラの映像から検出された検出対象の特徴量を、適切な補間係数行列（変換パラメータ）Ａによって変換して、他のカメラでの検出対象に見え方（検出され方）に近づくように補正（線形補間）する。
【００５０】
補間係数行列（変換パラメータ）Ａは、複数のカメラ間における検出対象の見え方の相違に応じたものである。補間係数行列（変換パラメータ）Ａは、同一の検出対象について、一のカメラの映像から検出される検出対象（の特徴量）と、他のカメラの映像から検出される検出対象（の特徴量）と、に基づいて、線形回帰（機械学習）によって推定される。
一のカメラの映像から検出された検出対象の特徴量（第１データ）Ｘ’を、線形回帰によって推定された補間係数行列（変換パラメータ）Ａによって変換（線形補間；補正）することで、一のカメラの映像から検出された検出対象の特徴量（第１データ）を当該検出対象を他のカメラの映像から検出したときの特徴量に近似させた変換特徴量（変換データ；変換第１データ）ＡＴＸ’を得ることができる。
【００５１】
変換特徴量ＡＴＸ’を、他のカメラによって検出される検出対象の特徴量（第２データ）Ｙ’と比較（例えば、前述のような射影空間での処理）することで、カメラ毎の検出対象の見え方の違いによる影響を抑制して、同一の検出対象の識別を容易に行うことができる。
【００５２】
［２．２．４  学習部］
図５は、学習部５２における補間係数行列（変換パラメータ）の学習方法（線形回帰による推定方法）を示している。
学習部５２による学習は、訓練データを用いた機械学習（教師あり機械学習）によって行われる。なお、補間係数行列（変換パラメータ）の学習は、識別処理部５１による識別処理に先立って行われる。
【００５３】
以下では、第１カメラ３−１及び第２カメラ３−２における検出対象の見え方（検出され方）の相違に応じた補間係数行列（変換パラメータ）Ａ，Ｂを学習する例を説明する。ここで、補間係数行列Ａは、第１カメラ３−１の映像（第１映像）から検出された検出対象を示す特徴量（第１データ）を補間するための係数（係数行列）である。補間係数行列Ｂは、第２カメラ３−２の映像（第２映像）から検出された検出対象を示す特徴量（第２データ）を補間するための係数（係数行列）である。
【００５４】
補間係数行列Ａ，Ｂを学習するための訓練データとしては、第１カメラ３−１の映像（学習用第１映像）に基づく第１訓練データＸと、第２カメラ３−２の映像（学習用第２映像；学習用第１映像に存在する人物と同一の人物が存在する映像）に基づく第２訓練データＹと、が用いられる。第１訓練データＸ及び第２訓練データＹには、それぞれ、複数の検出対象（人物）が含まれる。第１訓練データＸ及び第２訓練データＹに含まれる検出対象（人物）は、互いに同一である。
第１訓練データＸ及び第２訓練データＹは、それぞれ、同数（Ｎ個）のサンプルデータによって構成される。サンプルデータは、検出対象（人物）の特徴量(ＨＯＧ特徴量)データとして構成されている。
【００５５】
ここでは、検出対象である人物を「クラス（ｃｌａｓｓ）」と考える。同一のクラスであれば同一の検出対象（同一人物）であり、クラスが異なれば、異なる検出対象（異なる人物）であるものとする。
図５に示す第１訓練データＸ及び第２訓練データＹには、それぞれ、ｃｌａｓｓ１の人物及びｃｌａｓｓ２の人物が含まれている。
第１訓練データＸ及び第２訓練データＹは、それぞれ、サンプルデータとして、カメラ３−１，３−２の映像から検出されたｃｌａｓｓ１の人物の特徴量(ＨＯＧ特徴量)を複数有して構成され、カメラ３−１，３−２の映像から検出されたｃｌａｓｓ２の人物の特徴量(ＨＯＧ特徴量)を複数有して構成されている。
【００５６】
例えば、第１訓練データＸは、第１カメラ３−１の映像から検出されたｃｌａｓｓ１の人物の特徴量をＮ／２個ほど有し、第１カメラ３−１の映像から検出されたｃｌａｓｓ２の人物の特徴量をＮ／２個ほど有する。
また、第２訓練データＹは、第２カメラ３−２の映像から検出されたｃｌａｓｓ１の人物の特徴量を、第１訓練データＸと同数のＮ／２個ほど有し、第２カメラ３−２の映像から検出されたｃｌａｓｓ２の人物の特徴量を、第１訓練データＸと同数のＮ／２個ほど有する。
【００５７】
Ｎ／２個（複数）の特徴量（サンプルデータ）は、例えば、ｃｌａｓｓ１の人物が映った映像のＮ／２個（複数）のフレームそれぞれから、ｃｌａｓｓ１の人物を示す特徴量を求めることによって得られる。つまり、Ｎ／２個（複数）の特徴量は、同一人物（ｃｌａｓｓ１の人物）についての異なる時間における特徴量である。
【００５８】
このような第１訓練データＸは、第１カメラ３−１でｃｌａｓｓ１の人物を撮像したときに得られる様々な特徴量と、第１カメラ３−１でｃｌａｓｓ２の人物を撮像したときに得られる様々な特徴量と、を含んでいる。したがって、第１訓練データＸに含まれるこれらの特徴量（サンプルデータ）は、第１カメラ３−１で検出対象（人物）を捉えたときの見え方（検出され方）に影響を受けたものとなっている。
また、第２訓練データＹは、第２カメラ３−２でｃｌａｓｓ１の人物を撮像したときに得られる様々な特徴量と、第２カメラ３−２でｃｌａｓｓ２の人物を撮像したときに得られる様々な特徴量と、を含んでいる。したがって、第２訓練データＹに含まれるこれらの特徴量（サンプルデータ）は、第２カメラ３−２で検出対象（人物）を捉えた時の見え方（検出され方）に影響を受けたものとなっている。
【００５９】
本実施形態において、以上の第１訓練データＸ及び第２訓練データＹが与えられた場合、補間係数行列Ａ，Ｂの推定は、以下の目的関数Ｄを最適化（最小化；ａｒｇ  ｍｉｎ  Ｄ）する補間係数行列Ａ，Ｂの推定値を求めることで行われる。
【数１】
2015064778.tif 000003
【数２】
2015064778.tif 000004
【００６０】
なお、ｘｉ（ｉ＝１〜Ｎ）は、第１訓練データＸを構成するｉ番目のサンプルデータ（特徴量）を示すベクトル（Ｍ次ベクトル）である。ｙ（ｉ＝１〜Ｎ）ｉは、第２訓練データＹを構成するｉ番目のサンプルデータ（特徴量）を示すベクトル（Ｍ次ベクトル）である。Ｍは、ベクトルｘｉ，ｙｉの次数である。Ｒは、実数の集合である。
【００６１】
上記の目的関数Ｄの右辺第１項Ｔ１は、第１訓練データＸを補間係数行列Ａによって変換した値と、第２訓練データＹと、の間の誤差を小さくさせるための項であり、当該誤差のＬ２ノルムとして算出される。
同じく右辺第２項Ｔ２は、第２訓練データＹを補間係数行列Ｂによって変換した値と、第１訓練データＸと、の間の誤差を小さくさせるための項であり、当該誤差のＬ２ノルムとして算出される。
【００６２】
同じく右辺第３項Ｔ３及び第４項は、機械学習（線形回帰）における過学習を抑制するための項である。第３項Ｔ３は、補間係数行列Ａの過学習を抑制するための項であり、ＡのＬ２ノルムである。第４項Ｔ４は、補間係数行列Ｂの過学習を抑制するための項であり、ＢのＬ２ノルムである。
【００６３】
同じく右辺第５項Ｔ５は、第１補間係数行列（第１変換パラメータ）Ａの行列及び第２補間係数行列（第２変換パラメータ）Ｂの行列のうちの一方の行列が、他方に対して疑似逆行列に近づくようにするための項である。
つまり、第５項Ｔ５は、以下のｆ１，ｆ２をほぼ等しくするためのものである。
【数３】
2015064778.tif 000005
【００６４】
なお、第３項Ｔ３〜第４項Ｔ４におけるα，β，γは、バランシングパラメータであり、任意の非負値を設定できる。      
【００６５】
上記の目的関数Ｄを最小化する補間係数行列Ａ，Ｂの推定値を求めるには、例えば、上記のＤの式から導出される下記の式に基づいて、不完全コレスキー分解（Incomplete Cholesky decomposition）による最適化を行うことができる。
【数４】
2015064778.tif 000006
【００６６】
以上のようにして推定された補間係数行列（変換パラメータ）Ａ，Ｂは、記憶部５３に保存される。記憶部５３に保存された補間係数行列Ａ，Ｂは、識別処理部５１による識別処理に用いられる。なお、第２カメラ３−２の映像から検出された検出対象が初期検出サンプルであり、第１カメラ３−１の映像から検出された検出対象が追跡候補サンプルである場合には、前述のように補間係数行列としてＡが用いられる。一方、第１カメラ３−１の映像から検出された検出対象が初期検出サンプルであり、第２カメラ３−２の映像から検出された検出対象が追跡候補サンプルである場合には、補間係数行列としてＢが用いられる。
【００６７】
［２．２．５  記憶部と選択部］
記憶部５３に記憶される補間係数行列は、実際には、Ａ，Ｂの二つだけではなく、複数のカメラ３−１，３−２，・・，３−Ｐそれぞれの間で必要とされる多様な補間係数行列が予め学習部５２によって学習され、記憶部５３に記憶されている。
記憶部５３に記憶された多くの補間係数行列（パラメータ候補）の中から、必要な補間係数行列を選択するため、識別処理部５１は、追跡候補サンプルＸ’の変換（線形補間）に用いるための補間係数行列を選択する選択部６７を備えている。
【００６８】
選択部６７は、初期検出サンプルＹ’が検出された映像を撮像したカメラ（初期検出カメラ）を示すカメラ識別情報と、追跡候補サンプルＸ’が検出された映像を撮像したカメラ（追跡カメラ）を示すカメラ識別情報と、に基づいて、記憶部５３に記憶された複数の補間係数行列（パラメータ候補）の中から、適切な補間係数行列を選択する。
なお、記憶部５３の複数の補間係数行列（パラメータ候補）は、初期検出カメラと追跡カメラとの組み合わせ毎に記憶されており、初期検出カメラ及び追跡カメラを示すカメラ識別情報によって、適切な補間係数行列の選択が可能である。
【００６９】
また、補間係数行列は、初期検出カメラと追跡カメラとの組み合わせが同じであっても、少なくともいずれか一方のカメラの視野（パン・チルト・ズーム）が可変であると、カメラの視野（例えば、カメラの向き（パン角度））の変化によって、両カメラの見え方（検出され方）の違いに変化が生じる。
【００７０】
そこで、記憶部５３には、図６に示すように、カメラパラメータ（例えば、カメラの向き（パン角度））毎に、補間係数行列が記憶されている。
図６では、例えば、初期検出カメラ３−２が視野固定型のカメラであって、追跡カメラ３−１の視野が可変（カメラパラメータが可変）のカメラである場合において、追跡カメラ３−１の向き（パン角度）に応じて、それぞれ、補間係数行列が格納されたテーブルを示している。なお、図６のテーブルは、追跡カメラ３−１のカメラパラメータの違いだけに対応した１次元のテーブルであるが、初期検出カメラ３−２のカメラパラメータの違いにも対応した２次元のテーブルであってもよい。
このように、初期検出カメラ３−２のカメラパラメータ（第２情報；第２状況情報）及び追跡カメラ３−１のカメラパラメータ（第１情報；第１状況情報）少なくとも一方のカメラパラメータ（状況情報）に応じて補間係数行列（パラメータ候補）を記憶部５３に記憶している場合、選択部６７は、初期検出カメラ３−２及び追跡カメラ３−１の少なくとも一方のカメラパラメータ（状況情報）に基づいて、適切な補間係数行列の選択が可能である。なお、当然に、初期検出カメラ３−２及び追跡カメラ３−１の両方のカメラパラメータ（状況情報）に基づいて、適切な補間係数行列の選択を行ってもよい。
【００７１】
図６の補間係数行列テーブルは、カメラ３−１の１０°毎の向きに対応して補間係数行列が設けられている。この場合、向きの間隔が比較的粗いため、カメラ３−１の向きが１５°である場合には、補間係数行列テーブルにおいて設定された向きとは完全に一致しなくなる。
この場合、選択部６７は、補間係数行列テーブル中において１５°に最も近似する向き（例えば、２０°）の補間係数行列Ａ２０を選択することができる。
ただし、選択部６７は、一つの補間係数行列を選択するのではなく、カメラ３−１のカメラパラメータが示す向き（１５°）の近傍の前後の２つの向き（１０°，２０°）それぞれの補間係数行列Ａ１０，Ａ２０を選択してもよい。
【００７２】
この場合、変換部６４は、これら２つの補間係数行列Ａ１０，Ａ２０を用いた変換、例えば、（Ａ１０ＴＸ’）・Ｗ１＋（Ａ２０ＴＸ’）・Ｗ２の演算で、変換特徴量（変換データ;変換第１データ）を求めてもよい。ここで、Ｗ１，Ｗ２は、バランシングパラメータ（ウェイト）であり、カメラ３−１のカメラパラメータ（向き）に応じて、決定される。例えば、カメラ３−１の向きが１５°であれば、Ｗ１＝Ｗ２＝０．５とすることができる。
このように、変換特徴量（変換データ;変換第１データ）は、補間係数行列Ａ１０を用いた第１中間データ（Ａ１０ＴＸ’）と、補間係数行列Ａ２０を用いた第２中間データ（Ａ２０ＴＸ’）と、に基づいて、生成されてもよい。
記憶部５３に記憶されている複数の補間係数行列を用いることで、記憶部５３に存在しない補間係数行列の補間が可能である。
【００７３】
さらに、記憶部５３に記憶された補間係数行列は、図６に示すように、撮像時刻ｔ１，ｔ２，・・，ｔｆ毎に区分けされたものであってもよい。時刻ｔ１，ｔ２，・・，ｔｆによる区分けの単位としては、例えば、明け方、昼間、夕方、夜中といったおおまかなものでもよい。記憶部５３の補間係数行列が時刻によって区分けされていることで、選択部６７は、撮影時刻を示す時刻情報に基づいて、適切な補間係数行列を選択することができる。
【００７４】
［２．３  実験結果］
図７は、監視システム１を用いた実験結果を示している。
実験に用いた監視システム１は、２つのカメラ（第１カメラ３−１及び第２カメラ３−２）を有しており、４名（４ｃｌａｓｓ）の人物を第１カメラ３−１及び第２カメラ３−２それぞれで撮像した映像から検出された検出対象データを訓練データＸ，Ｙとして用いた。訓練データＸ，Ｙそれぞれのサンプルデータ数は、２０とした。
【００７５】
識別処理における初期検出サンプルＹ’としては、第１カメラ３-１及び第２カメラ３−２それぞれで同一人物（不審者）を数秒間撮像した映像から検出された検出対象データ（離散的にサンプリングされた検出対象データ）を用いた。第１カメラ３−１の映像に基づく初期検出サンプルＹ’の数Ｎ１は５１サンプルとし、第２カメラ３−２の映像に基づく初期検出サンプルＹ’の数Ｎ１は８８サンプルとした。
【００７６】
人検出及び線形補間に用いられる特徴量としては、ＨＯＧ特徴量を用いた。
【００７７】
追跡候補サンプルＸ’としては、同一フレーム内に４人（４ｃｌａｓｓ）が存在する映像（追跡映像）の複数フレームから得られたものを用いた。第１カメラ３−１にて撮像した映像（追跡映像）のフレーム数は、８８フレームとし、第２カメラで撮像した映像（追跡映像）のフレーム数は５１フレームとした。
【００７８】
追跡映像のフレーム毎に、追跡候補サンプル群の中から初期検出サンプルと一致するものを識別することを行い、検出率＝（正しく識別されたフレーム数／全フレーム数）を求めた。
なお、検出率は、訓練データ、初期検出サンプル、追跡候補サンプルを異ならせた複数の試行の平均値として求めた。
【００７９】
実験は、第１カメラ３−１を初期検出カメラとし、第２カメラ３−２を追跡カメラとした場合、及び、第２カメラ３−２を初期検出カメラとし、第１カメラ３−１を追跡カメラとした場合それぞれについて行った。図７において、前者は、“Ｔｒａｉｎ：Ｃａｍｅｒａ１”として示し、後者は、“Ｔｒａｉｎ：Ｃａｍｅｒａ２”として示した。
【００８０】
また、実験は、ケース１〜ケース３の３通りの条件でも行った。
ケース１は、補間係数行列Ａ、Ｂの学習に際して、前述の目的関数Ｄの右辺の第３項Ｔ３〜第５項Ｔ５を省略した目的関数Ｄ’を用い（図７において“ＣｏＲ：Ｏｆｆ”）、識別空間６２の生成にＬＰＰを用いない（図７において“ＬＰＰ：Ｏｆｆ”）のケースである。
ケース２は、補間係数行列Ａ、Ｂの学習に際して、前述の目的関数Ｄを用い（図７において“ＣｏＲ”：Ｏｎ）、識別空間６２の生成にＬＰＰを用いない（図７において“ＬＰＰ：Ｏｆｆ”）のケースである。
ケース３は、補間係数行列Ａ、Ｂの学習に際して、前述の目的関数Ｄを用い（図７において“ＣｏＲ”：Ｏｎ）、識別空間６２の生成にＬＰＰを用いた（図７において“ＬＰＰ：Ｏｎ”）のケースである。
【００８１】
図７に示す実験結果によると、ケース１のように、目的関数Ｄの第３項Ｔ３〜第５項Ｔ５を省略すると、検出率が５０％未満であるのに対して、ケース２のように、第３項Ｔ３〜第５項Ｔ５を有する目的関数Ｄを用いて学習（線形回帰）を行うと、検出率が５５％以上となり、検出率の向上を図ることができる。
なお、第３項Ｔ３及び第４項Ｔ４と、第５項Ｔ５とは、双方が目的関数中に含まれている必要はなく、（第１項Ｔ１及び第２項に加えて）いずれか一方だけが目的関数中に含まれている場合であっても、ケース１よりは良い検出率が得られることが実験的に確認されている。
【００８２】
さらに、ケース３のように、ＬＰＰを用いて識別空間６２を生成することで、６９％以上の検出率が得られた。
【００８３】
［３．付記］
なお、今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味、及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
例えば、上記実施形態では、監視システム１は、複数のカメラを有していることを前提としているが、１台のカメラであってもよい。すなわち、監視システム１は、１台のカメラの第１映像から検出された第１検出対象が、前記カメラの第２映像（第１映像とは視野が異なる映像）から検出された第２検出対象と同一対象であるかを識別する識別部を備えたものであってもよい。
【符号の説明】
【００８４】
１  監視システム
２  映像処理システム
３−１，３−２，３−Ｐ  カメラ
４−１，４−２，４−Ｐ  処理装置
５  映像統合装置（検出対象識別装置）
４１  映像処理部（対象検出部）
４２  制御部
４３  通信部
５１  識別部
５２  学習部
５４  通信部
５３  記憶部
６０  初期検出サンプル
６１  識別空間生成部
６２  識別空間
６３  追跡候補サンプル群
６４  変換部（変換装置）
６５  検出部（識別部）
６６  情報生成部
６７  選択部
１００  建物
１０１  敷地
Ｍ    人物
Ａ    第１補間係数行列（第１変換パラメータ）
Ｂ    第２補間係数行列（第２変換パラメータ）
【図１】
2015064778.tif 000007
【図２】
2015064778.tif 000008
【図３】
2015064778.tif 000009
【図４】
2015064778.tif 000010
【図５】
2015064778.tif 000011
【図６】
2015064778.tif 000012
【図７】
2015064778.tif 000013