(57)【要約】【課題】遊園地等の監視カメラで撮影された映像から迷子の判定を容易に行うことを図る。【解決手段】カメラ映像データを入力するカメラ映像データ入力部１１と、カメラ映像データの映像から人物の頭部を検出し、検出された頭部の前記映像内の位置を示す頭部位置情報を取得する頭部検出部１２と、検出された頭部に関連する胴体または服装を示す頭部関連情報を取得する頭部関連情報取得部１３と、頭部位置情報および頭部関連情報を関連付けて迷子候補者の情報として登録する迷子候補者登録部１４と、登録された迷子候補者に対してカメラ映像データの映像に基づいて迷子に関連する迷子関連動作を判定する迷子関連動作判定部１５と、該判定の結果に基づいて迷子関連動作を有する前記登録された迷子候補者を示す迷子判定結果データを出力する迷子判定結果出力部１９と、を備える。【選択図】図１
2015102960.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラ映像データを入力するカメラ映像データ入力部と、
前記カメラ映像データの映像から人物の頭部を検出し、前記検出された頭部の前記映像内の位置を示す頭部位置情報を取得する頭部検出部と、
前記検出された頭部に関連する胴体または服装を示す頭部関連情報を取得する頭部関連情報取得部と、
前記頭部位置情報および前記頭部関連情報を関連付けて迷子候補者の情報として登録する迷子候補者登録部と、
前記登録された迷子候補者に対して、前記カメラ映像データの映像に基づいて迷子に関連する迷子関連動作を判定する迷子関連動作判定部と、
前記判定の結果に基づいて、前記迷子関連動作を有する前記登録された迷子候補者を示す迷子判定結果データを出力する迷子判定結果出力部と、
を備えたことを特徴とする迷子判定装置。
【請求項２】
前記迷子関連動作は、ランダム性を有する動作であることを特徴とする請求項１に記載の迷子判定装置。
【請求項３】
前記迷子関連動作は、動作なし、または一定の範囲にとどまることであることを特徴とする請求項１に記載の迷子判定装置。
【請求項４】
前記迷子関連動作は、きょろきょろする動作であることを特徴とする請求項１に記載の迷子判定装置。
【請求項５】
前記登録された迷子候補者のうち、迷子の捜索者から指定された迷子情報に該当する迷子候補者を示す迷子候補者指示情報を前記カメラ映像データの映像に重ねて表示させる迷子候補者表示映像データを出力する迷子候補者表示映像出力部をさらに備えたことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の迷子判定装置。
【請求項６】
通信ネットワークを介して迷子の捜索者の端末と通信する通信部をさらに備え、
前記出力されたデータを前記端末へ送信することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の迷子判定装置。
【請求項７】
迷子の顔画像を入力する迷子顔画像入力部と、
前記登録された迷子候補者に対して、前記カメラ映像データの映像に基づいて顔画像を抽出し、該抽出された顔画像を前記迷子の顔画像と比較し、該比較の結果に基づいて前記登録された迷子候補者に対する絞込みを行う顔画像判断部と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の迷子判定装置。
【請求項８】
迷子判定装置が、カメラ映像データを入力するカメラ映像データ入力ステップと、
前記迷子判定装置が、前記カメラ映像データの映像から人物の頭部を検出し、前記検出された頭部の前記映像内の位置を示す頭部位置情報を取得する頭部検出ステップと、
前記迷子判定装置が、前記検出された頭部に関連する胴体または服装を示す頭部関連情報を取得する頭部関連情報取得ステップと、
前記迷子判定装置が、前記頭部位置情報および前記頭部関連情報を関連付けて迷子候補者の情報として登録する迷子候補者登録ステップと、
前記迷子判定装置が、前記登録された迷子候補者に対して、前記カメラ映像データの映像に基づいて迷子に関連する迷子関連動作を判定する迷子関連動作判定ステップと、
前記迷子判定装置が、前記判定の結果に基づいて、前記迷子関連動作を有する前記登録された迷子候補者を示す迷子判定結果データを出力する迷子判定結果出力ステップと、
を含むことを特徴とする迷子判定方法。
【請求項９】
コンピュータに、
カメラ映像データを入力するカメラ映像データ入力ステップと、
前記カメラ映像データの映像から人物の頭部を検出し、前記検出された頭部の前記映像内の位置を示す頭部位置情報を取得する頭部検出ステップと、
前記検出された頭部に関連する胴体または服装を示す頭部関連情報を取得する頭部関連情報取得ステップと、
前記頭部位置情報および前記頭部関連情報を関連付けて迷子候補者の情報として登録する迷子候補者登録ステップと、
前記登録された迷子候補者に対して、前記カメラ映像データの映像に基づいて迷子に関連する迷子関連動作を判定する迷子関連動作判定ステップと、
前記判定の結果に基づいて、前記迷子関連動作を有する前記登録された迷子候補者を示す迷子判定結果データを出力する迷子判定結果出力ステップと、
を実行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、迷子判定装置、迷子判定方法およびコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、遊園地などの大型の施設において、施設内の監視カメラで撮影された映像を迷子の捜索に利用する場合、一般には保護者がその映像に迷子が映っていないかを目視で確認している。しかし、大勢の人が映っていたり、監視カメラの台数が多くて確認する映像が多数あったりする場合などには、目視での確認は保護者の負担が大きい。このため、監視カメラの映像から迷子を自動的に発見するための技術として、例えば特許文献１が知られている。特許文献１に記載の従来技術では、監視カメラの映像から抽出された顔特徴量に基づいて人物の特定を行うことにより、迷子の発見を行っている。また、顔画像を使用する人物特定技術として、例えば非特許文献１に記載の技術を利用することが挙げられる。非特許文献１に記載の従来技術では、２次元の顔画像を３次元の顔画像に変換している。
【０００３】
他方、非特許文献２には、人物の歩き方で人物を特定する技術が記載されている。また、非特許文献３には、動画像から得られた複数の物体の行動ベクトルを自己組織化マップ（Self-Organizing Map：ＳＯＭ）に入力することにより、行動様式を類別化する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−０６９１２８号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】梅崎太造他、「２Ｄ顔画像の３次元化」、インターネット＜ＵＲＬ：http://ume.mta.nitech.ac.jp/cgi-bin/urlauth/index.cgi?ctg=research&fname=m0005＞
【非特許文献２】篠村祐司他、「人物歩行予測における歩行軌跡取得方法の検討」、平成１９年度 電気・情報関連学会中国支部連合大会
【非特許文献３】宮下雄一郎他、「動画像を用いた自律行動体の行動様式の類別化法」、画像ラボ、日本工業出版、２０００年９月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、上述した特許文献１の従来技術では、顔特徴量によって人物を特定するので、監視カメラの映像に顔が映っていないと迷子を発見することができない。また、監視カメラの映像に顔の一部分が映っている場合に対しては、非特許文献１の技術により２次元の正面顔画像を３次元の顔画像に変換して、例えば顔の斜め上から撮影された映像に移っている顔画像と照合することが考えられるが、２次元の顔画像から３次元の顔画像への変換における誤差によって顔の認識率は低下するという問題がある。
【０００７】
非特許文献２に記載の従来技術では、監視カメラの映像に大勢の人が重なり合って映っていて一人一人の歩き方を判別できない場合には、人物を特定できないので、迷子を発見することができない。非特許文献３に記載の従来技術を利用するためには、人物を特定し、特定した人物の個々に対して行動ベクトルを取得する必要がある。
【０００８】
本発明は、このような事情を考慮してなされたもので、遊園地等の監視カメラで撮影された映像から迷子の判定を容易に行うことができる迷子判定装置、迷子判定方法およびコンピュータプログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
（１）本発明に係る迷子判定装置は、カメラ映像データを入力するカメラ映像データ入力部と、前記カメラ映像データの映像から人物の頭部を検出し、前記検出された頭部の前記映像内の位置を示す頭部位置情報を取得する頭部検出部と、前記検出された頭部に関連する胴体または服装を示す頭部関連情報を取得する頭部関連情報取得部と、前記頭部位置情報および前記頭部関連情報を関連付けて迷子候補者の情報として登録する迷子候補者登録部と、前記登録された迷子候補者に対して、前記カメラ映像データの映像に基づいて迷子に関連する迷子関連動作を判定する迷子関連動作判定部と、前記判定の結果に基づいて、前記迷子関連動作を有する前記登録された迷子候補者を示す迷子判定結果データを出力する迷子判定結果出力部と、を備えたことを特徴とする。
【００１０】
（２）本発明に係る迷子判定装置は、上記（１）の迷子判定装置において、前記迷子関連動作は、ランダム性を有する動作であることを特徴とする。
【００１１】
（３）本発明に係る迷子判定装置は、上記（１）の迷子判定装置において、前記迷子関連動作は、動作なし、または一定の範囲にとどまることであることを特徴とする。
【００１２】
（４）本発明に係る迷子判定装置は、上記（１）の迷子判定装置において、前記迷子関連動作は、きょろきょろする動作であることを特徴とする。
【００１３】
（５）本発明に係る迷子判定装置は、上記（１）から（４）のいずれかの迷子判定装置において、前記登録された迷子候補者のうち、迷子の捜索者から指定された迷子情報に該当する迷子候補者を示す迷子候補者指示情報を前記カメラ映像データの映像に重ねて表示させる迷子候補者表示映像データを出力する迷子候補者表示映像出力部をさらに備えたことを特徴とする。
【００１４】
（６）本発明に係る迷子判定装置は、上記（１）から（５）のいずれかの迷子判定装置において、通信ネットワークを介して迷子の捜索者の端末と通信する通信部をさらに備え、前記出力されたデータを前記端末へ送信することを特徴とする。
【００１５】
（７）本発明に係る迷子判定装置は、上記（１）から（５）のいずれかの迷子判定装置において、迷子の顔画像を入力する迷子顔画像入力部と、前記登録された迷子候補者に対して、前記カメラ映像データの映像に基づいて顔画像を抽出し、該抽出された顔画像を前記迷子の顔画像と比較し、該比較の結果に基づいて前記登録された迷子候補者に対する絞込みを行う顔画像判断部と、をさらに備えたことを特徴とする。
【００１６】
（８）本発明に係る迷子判定方法は、迷子判定装置が、カメラ映像データを入力するカメラ映像データ入力ステップと、前記迷子判定装置が、前記カメラ映像データの映像から人物の頭部を検出し、前記検出された頭部の前記映像内の位置を示す頭部位置情報を取得する頭部検出ステップと、前記迷子判定装置が、前記検出された頭部に関連する胴体または服装を示す頭部関連情報を取得する頭部関連情報取得ステップと、前記迷子判定装置が、前記頭部位置情報および前記頭部関連情報を関連付けて迷子候補者の情報として登録する迷子候補者登録ステップと、前記迷子判定装置が、前記登録された迷子候補者に対して、前記カメラ映像データの映像に基づいて迷子に関連する迷子関連動作を判定する迷子関連動作判定ステップと、前記迷子判定装置が、前記判定の結果に基づいて、前記迷子関連動作を有する前記登録された迷子候補者を示す迷子判定結果データを出力する迷子判定結果出力ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１７】
（９）本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、カメラ映像データを入力するカメラ映像データ入力ステップと、前記カメラ映像データの映像から人物の頭部を検出し、前記検出された頭部の前記映像内の位置を示す頭部位置情報を取得する頭部検出ステップと、前記検出された頭部に関連する胴体または服装を示す頭部関連情報を取得する頭部関連情報取得ステップと、前記頭部位置情報および前記頭部関連情報を関連付けて迷子候補者の情報として登録する迷子候補者登録ステップと、前記登録された迷子候補者に対して、前記カメラ映像データの映像に基づいて迷子に関連する迷子関連動作を判定する迷子関連動作判定ステップと、前記判定の結果に基づいて、前記迷子関連動作を有する前記登録された迷子候補者を示す迷子判定結果データを出力する迷子判定結果出力ステップと、を実行させるためのコンピュータプログラムであることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、遊園地等の監視カメラで撮影された映像から迷子の判定を容易に行うことができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の一実施形態に係る迷子判定装置１の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る迷子判定処理のフローチャートである。
【図３】本発明の一実施形態に係る迷子候補者登録データの構成例を示す図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る迷子候補者表示映像データの表示画面３０１の例を示す図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る迷子候補者登録データの構成例を示す図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る迷子候補者表示映像データの表示画面３５０の例を示す図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る迷子判定装置１の概略構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、図面を参照し、本発明の実施形態について説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る迷子判定装置１の構成を示すブロック図である。図１において、迷子判定装置１は、カメラ映像データ入力部１１と頭部検出部１２と頭部関連情報取得部１３と迷子候補者登録部１４と迷子関連動作判定部１５と迷子顔画像入力部１６と顔画像判断部１７と迷子候補者表示映像出力部１８と迷子判定結果出力部１９を備える。各部は、データを交換できるように接続されている。迷子判定装置１には操作装置２と表示装置３が接続される。
【００２１】
操作装置２は、キーボード、マウス等の入力デバイスを有する。操作装置２は、操作者が迷子判定装置１を操作するために該入力デバイスで入力した操作データを迷子判定装置１へ入力する。迷子判定装置１は、操作装置２から入力された操作データに従って動作する。表示装置３は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）や液晶表示装置等であり、迷子判定装置１から入力された表示データを表示画面上に表示する。
【００２２】
以下、図２を参照して、図１の迷子判定装置１の動作を説明する。図２は、本実施形態に係る迷子判定処理のフローチャートである。
【００２３】
（ステップＳ１）  カメラ映像データ入力部１１は、カメラ映像データを入力する。カメラ映像データは、同じカメラで同じ場所が撮影された時系列に沿った複数の映像を有する。カメラ映像データとしては、迷子が映っている可能性がある映像を有するものである。カメラ映像データは、例えば遊園地などの施設内の監視カメラで撮影された映像を有する。カメラ映像データは、カメラから通信回線を介して直接的に迷子判定装置１に入力されてもよく、又は、記録装置に一旦記録されたものが迷子判定装置１に入力されてもよい。カメラから通信回線を介して直接的に迷子判定装置１にカメラ映像データが入力される場合には、リアルタイムで迷子を捜索することができる。
【００２４】
（ステップＳ２）  頭部検出部１２は、カメラ映像データ入力部１１により入力されたカメラ映像データの映像から人物の頭部を検出し、該検出された頭部の当該映像内の位置を示す頭部位置情報を取得する。人物の頭部の検出では、一般的な人物モデルを使用し、該人物モデルの頭部の情報に基づいてカメラ映像データの映像から人物の頭部を検出する。そして、頭部位置情報として、頭部が検出された映像内の２次元座標（ｘ座標、ｙ座標）を取得する。ここで、ｘ座標は水平方向、ｙ座標は垂直方向である。該取得された頭部位置情報には、該当する頭部を有する人物の識別子を付与する。頭部検出部１２は、カメラ映像データに含まれる各映像に対して、人物の頭部の検出を行い、頭部位置情報を取得する。また、頭部検出部１２は、一映像内の全域に対して、人物の頭部の検出を行い、頭部位置情報を取得する。これにより、カメラ映像データに含まれる映像ごとに、頭部位置情報が得られる。
【００２５】
（ステップＳ３）  頭部関連情報取得部１３は、頭部検出部１２により検出された頭部に関連する胴体または服装を示す頭部関連情報を取得する。頭部関連情報として、胴体または服装の色を利用する。頭部関連情報の取得では、頭部位置情報が示す頭部の位置（ｘ座標、ｙ座標）に対して、ｙ軸の地面方向に所定値だけ離れた位置の色を判定し、該判定結果の色を示す色番号を頭部関連情報とする。色が判定不能である場合には、頭部関連情報は無しとする。頭部関連情報取得部１３は、カメラ映像データに含まれる各映像に対して、該当する頭部位置情報ごとに、頭部関連情報の取得を行う。これにより、カメラ映像データに含まれる映像ごと、且つ頭部位置情報ごとに、頭部関連情報が得られる。
【００２６】
（ステップＳ４）  迷子候補者登録部１４は、頭部位置情報および頭部関連情報を関連付けて迷子候補者の情報（迷子候補者登録データ）として登録する。迷子候補者登録部１４は、迷子候補者登録データを格納するための記憶手段を有する。
【００２７】
図３は、迷子候補者登録データの構成例を示す図である。迷子候補者登録データは、カメラ映像データに含まれる映像ごとに生成される。迷子候補者登録データは、カメラ映像データに含まれる映像を識別する映像番号と、頭部位置情報に付与された識別子である迷子候補者識別子と、頭部位置情報と、頭部関連情報とを有する。迷子候補者登録データにおいて、迷子候補者識別子ごとに、該当する頭部位置情報と頭部関連情報が関連付けられる。図３の例では、映像番号Ｐｉｃｘの迷子候補者登録データには、映像番号Ｐｉｃｘの映像から検出された頭部（迷子候補者）の迷子候補者識別子Ｉｄｘに関連付けて、頭部位置情報（座標ｘ、座標ｙ）と頭部関連情報（色番号Ｃｘ）が格納されている。
【００２８】
ここで、迷子候補者表示映像出力部１８は、迷子候補者登録データとして登録された迷子候補者のうち、迷子の捜索者（例えば保護者）から指定された迷子情報に該当する迷子候補者を示す迷子候補者指示情報をカメラ映像データの当該映像に重ねて表示させる迷子候補者表示映像データを表示装置３へ出力する。これにより、迷子候補者表示映像データが表示装置３の表示画面上に表示される。
【００２９】
迷子の捜索者から指定された迷子情報として、迷子の服装の色が挙げられる。操作者は、迷子の捜索者から指定された迷子の服装の色の色番号を操作装置２から入力する。迷子候補者表示映像出力部１８は、迷子候補者登録データとして登録された迷子候補者のうち、操作装置２から入力された迷子の服装の色の色番号に該当する迷子候補者を示す迷子候補者指示情報をカメラ映像データの当該映像に重ねて表示させる迷子候補者表示映像データを表示装置３へ出力する。
【００３０】
迷子候補者表示映像データの生成では、例えば図３の迷子候補者登録データの例において、映像番号Ｐｉｃｘの迷子候補者登録データに含まれる迷子候補者識別子のうち、操作装置２から入力された迷子の服装の色の色番号（Ｃｘ）に該当する迷子候補者識別子Ｉｄｘに関連付けられている頭部位置情報（座標ｘ、座標ｙ）の位置を示す迷子候補者指示情報（例えば矢印）が、映像番号Ｐｉｃｘの映像に重ねて表示されるように、迷子候補者表示映像データを生成する。
【００３１】
図４は、迷子候補者表示映像データの表示画面３０１の例を示す図である。図４の例では、迷子候補者の頭部の位置３１０を示す迷子候補者指示情報（矢印）３２０が、カメラ映像データの映像に重ねて表示されている。迷子の捜索者は、該表示画面３０１を目視で確認する際に、迷子候補者指示情報（矢印）３２０で示される迷子候補者が捜索対象の迷子であるかを確認する。この結果、該迷子候補者指示情報（矢印）３２０で示される迷子候補者が捜索対象の迷子である場合には、当該カメラ映像データが撮影された場所および撮影時刻に基づいて迷子の捜索を行えばよい。
【００３２】
また、迷子候補者登録部１４は、操作装置２から入力された迷子の服装の色の色番号に該当しない色番号を有する迷子候補者（迷子候補者識別子）のデータを、迷子候補者登録データから削除する。これにより、迷子候補者の絞り込みが行われる。
【００３３】
（ステップＳ５）  操作者は、迷子の捜索者から迷子情報として迷子の顔画像が提供された場合には、迷子顔画像入力部１６により迷子の顔画像を迷子判定装置１へ入力する。迷子顔画像入力部１６としては、写真をスキャンして画像データを出力するスキャナーや、画像データを入力する入力装置などが挙げられる。顔画像判断部１７は、迷子顔画像入力部１６により入力された迷子の顔画像を使用して、迷子候補者の絞り込みを行う。
【００３４】
この迷子候補者の絞り込みでは、迷子候補者登録データとして登録された迷子候補者に対して、該当するカメラ映像データの映像に基づいて顔画像を抽出する。迷子候補者登録部１４は、該抽出された顔画像に対して顔画像番号を付与し、該付与された顔画像番号を該当する迷子候補者識別子に関連付けて迷子候補者登録データに格納する。図５は、顔画像番号が格納された迷子候補者登録データの構成例を示す図である。図５の例では、図３の例に示される迷子候補者識別子Ｉｄｘに関連付けて、さらに顔画像番号Ｆｘが格納されている。
【００３５】
次いで、該抽出された顔画像を迷子の顔画像と比較する。次いで、該比較の結果に基づいて一定の合格率を満たす合格迷子候補者に絞込みを行う。ここで、迷子候補者表示映像出力部１８は、迷子候補者登録データとして登録された迷子候補者のうち、該合格迷子候補者を示す迷子候補者指示情報をカメラ映像データの当該映像に重ねて表示させる迷子候補者表示映像データを表示装置３へ出力する。迷子の捜索者は、該表示装置３の表示画面上に表示された迷子候補者表示映像データを目視で確認する際に、迷子候補者指示情報で示される迷子候補者が捜索対象の迷子であるかを確認する。この結果、該迷子候補者指示情報で示される迷子候補者が捜索対象の迷子である場合には、当該カメラ映像データが撮影された場所および撮影時刻に基づいて迷子の捜索を行えばよい。
【００３６】
また、迷子候補者登録部１４は、合格迷子候補者以外の迷子候補者のデータを、迷子候補者登録データから削除するようにしてもよい。
【００３７】
なお、顔画像の比較に、２次元顔画像から変換した３次元顔画像を使用するようにしてもよい。この２次元顔画像から３次元顔画像に変換する際には、カメラからの見下ろし角度を利用する。まず、予め、映像内の位置、実際のカメラから撮影される場所までの距離、及びカメラの高さの情報に基づいて、映像内の位置ごとに、カメラからの見下ろし角度を登録しておく。そして、該登録された見下ろし角度の中から、映像内の迷子候補者（頭部）の位置に対応する見下ろし角度を取得し、該取得された見下ろし角度に基づいて、２次元顔画像を３次元顔画像に変換する。
【００３８】
（ステップＳ６）  迷子関連動作判定部１５は、迷子候補者登録データとして登録された迷子候補者に対して、該当するカメラ映像データの映像に基づいて迷子に関連する迷子関連動作を判定する。以下、図５の迷子候補者登録データの例を使用して迷子関連動作の判定方法を説明する。
【００３９】
［迷子候補者の動作の方向性の判定］
カメラ映像データの映像（Ｐｉｃｘ）に関する迷子候補者登録データとして登録された迷子候補者（Ｉｄｘ）に対して、同じカメラ映像データに含まれる一定時間前の映像（映像番号がＰｉｃｘ＿Ｂｆとする）との比較を行う。
【００４０】
この比較では、まず、映像（Ｐｉｃｘ＿Ｂｆ）に関する迷子候補者登録データに登録された迷子候補者の中から、迷子候補者（Ｉｄｘ）の色番号（Ｃｘ）に該当する迷子候補者（迷子候補者識別子がＩｄｘ＿Ｂｆとする）を選択する。次いで、選択された迷子候補者（Ｉｄｘ＿Ｂｆ）の中から、映像（Ｐｉｃｘ）内の迷子候補者（Ｉｄｘ）の頭部位置（座標ｘ、座標ｙ）と、映像（Ｐｉｃｘ＿Ｂｆ）内の迷子候補者（Ｉｄｘ＿Ｂｆ）の頭部位置（座標ｘ＿Ｂｆ、座標ｙ＿Ｂｆとする）との差（座標差）が一定以内である迷子候補者（迷子候補者識別子がＩｄｘ＿Ｂｆ＿Ｓとする）を抽出する。
【００４１】
次いで、映像（Ｐｉｃｘ＿Ｂｆ）内の迷子候補者（Ｉｄｘ＿Ｂｆ＿Ｓ）の頭部位置（座標ｘ＿Ｂｆ＿Ｓ、座標ｙ＿Ｂｆ＿Ｓとする）から、映像（Ｐｉｃｘ）内の迷子候補者（Ｉｄｘ）の頭部位置（座標ｘ、座標ｙ）への方向および距離を示す行動ベクトル（ベクトル識別子がＶｅｃ＿Ｉｄｘ＿Ｂｆ＿Ｓとする）を生成する。次いで、生成された行動ベクトル（Ｖｅｃ＿Ｉｄｘ＿Ｂｆ＿Ｓ）に対して分類（クラスタリング）を行う。このクラスタリングには、例えば自己組織化マップを利用する。生成された行動ベクトル（Ｖｅｃ＿Ｉｄｘ＿Ｂｆ＿Ｓ）を自己組織化マップに入力することによって、該当する迷子候補者の動きの方向の分類結果（クラスタ）が得られる。
【００４２】
ここで、迷子候補者表示映像出力部１８は、映像（Ｐｉｃｘ）に対して、クラスタごとに、迷子候補者の動きの方向を示す迷子候補者動き方向情報（例えば、クラスタごとに異なる色の矢印）を重ねて表示させる迷子候補者表示映像データを表示装置３へ出力する。これにより、迷子候補者の動きの方向を表示装置３の表示画面上で確認できる。
【００４３】
図６は、迷子候補者表示映像データの表示画面３５０の例を示す図である。図６の例では、迷子候補者の動きの方向の一クラスタに関して、迷子候補者の動きの方向を示す迷子候補者動き方向情報（矢印）３６０が、カメラ映像データの映像に重ねて表示されている。これにより、迷子候補者の動きの方向を表示装置３の表示画面３５０上で確認できる。ここで、迷子は一般とは異なる方向に動くことが見受けられるので、一般とは異なる方向に動いている迷子候補者に絞って迷子の確認をすることにより、迷子の捜索者がカメラ映像データの映像を見ながら迷子を捜すときの負担を軽減できる。
【００４４】
［迷子候補者の動作の流れの判定］
カメラ映像データの映像（Ｐｉｃｘ）に関する迷子候補者登録データとして登録された迷子候補者（Ｉｄｘ）に対して、同じカメラ映像データに含まれる一定時間経過するごとの映像（映像番号がＰｉｃｘ＿Ａｆ１、Ａｆ２、Ａｆ３・・・とする）での比較を行う。
【００４５】
この比較では、映像（Ｐｉｃｘ）から一定時間経過するごとの映像（映像番号がＰｉｃｘ＿Ａｆ１、Ａｆ２、Ａｆ３・・・とする）に対して、時系列で隣り合う映像間で、迷子候補者（Ｉｄｘ）の色番号（Ｃｘ）に該当する迷子候補者（迷子候補者識別子がＩｄｘ＿Ａｆとする）であって頭部位置の座標差が一定以内である迷子候補者（迷子候補者識別子がＩｄｘ＿Ａｆ＿Ｓとする）についての行動ベクトル（ベクトル識別子がＶｅｃ＿Ｉｄｘ＿Ａｆ１＿Ｓ、Ａｆ２＿Ｓ、Ａｆ３＿Ｓ・・・とする）を生成する。次いで、生成された行動ベクトル（Ｖｅｃ＿Ｉｄｘ＿Ａｆ１＿Ｓ、Ａｆ２＿Ｓ、Ａｆ３＿Ｓ・・・）に対してクラスタリングを行う。このクラスタリングには、例えば自己組織化マップを利用する。生成された行動ベクトル（Ｖｅｃ＿Ｉｄｘ＿Ａｆ１＿Ｓ、Ａｆ２＿Ｓ、Ａｆ３＿Ｓ・・・）を自己組織化マップに入力することによって、該当する迷子候補者の動きの流れの分類結果（クラスタ）が得られる。
【００４６】
ここで、迷子候補者表示映像出力部１８は、映像（Ｐｉｃｘ）に対して、クラスタごとに、迷子候補者の動きの流れを示す迷子候補者動き方向情報（例えば、クラスタごとに異なる色の矢印）を重ねて表示させる迷子候補者表示映像データを表示装置３へ出力する。これにより、迷子候補者の動きの流れを表示装置３の表示画面上で確認できる。ここで、迷子は一般の動きの流れに逆らって動くことが見受けられるので、一般の動きの流れに逆らって動いている迷子候補者に絞って迷子の確認をすることにより、迷子の捜索者がカメラ映像データの映像を見ながら迷子を捜すときの負担を軽減できる。
【００４７】
［迷子関連動作の判定のその１］
迷子に関連する迷子関連動作の一つとして、ランダム性を有する動作が挙げられる。迷子は特に行先の目標がなくうろうろすることが見受けられる。例えば、いきなり反対方向へ動いたり、同じところで行ったり来たりすることが挙げられる。このため、ランダム性を有する動作を有する迷子候補者を判定する。
【００４８】
この判定では、カメラ映像データの映像（Ｐｉｃｘ）に関する迷子候補者登録データとして登録された迷子候補者（Ｉｄｘ）に対して、同じカメラ映像データに含まれる一定時間経過するごとの映像（Ｐｉｃｘ＿Ａｆ１、Ａｆ２、Ａｆ３・・・）での比較を行う。映像（Ｐｉｃｘ）の迷子候補者（Ｉｄｘ）の頭部位置（座標ｘ、座標ｙ）、映像（Ｐｉｃｘ＿Ａｆ１）の迷子候補者（Ｉｄｘ＿Ａｆ１＿Ｓ）の頭部位置（座標ｘ＿Ａｆ１、座標ｙ＿Ａｆ１）、映像（Ｐｉｃｘ＿Ａｆ２）の迷子候補者（Ｉｄｘ＿Ａｆ２＿Ｓ）の頭部位置（座標ｘ＿Ａｆ２、座標ｙ＿Ａｆ２）とする。このとき、以下の式によりランダム性を有する動作を有する迷子候補者を判定する。
【００４９】
（座標Ｘ１、座標Ｙ１）＝（座標ｘ＿Ａｆ１、座標ｙ＿Ａｆ１）−（座標ｘ、座標ｙ）
θ１＝ｔａｎ−１（Ｙ１／Ｘ１）
（座標Ｘ２、座標Ｙ２）＝（座標ｘ＿Ａｆ２、座標ｙ＿Ａｆ２）−（座標ｘ＿Ａｆ１、座標ｙ＿Ａｆ１）
θ２＝ｔａｎ−１（Ｙ２／Ｘ２）
「（θ２−θ１）の絶対値＞α」が成立する場合に、当該迷子候補者（Ｉｄｘ）はランダム性を有する動作を行っていると判定する。αは正の定数（例えば、π／２）である。
【００５０】
［迷子関連動作の判定のその２］
迷子に関連する迷子関連動作の一つとして、ほとんど動かないことが挙げられる。具体的には、動作なし、または一定の範囲にとどまることである。そこで、動作なし、または一定の範囲にとどまっている迷子候補者を判定する。
【００５１】
この判定では、カメラ映像データの映像（Ｐｉｃｘ）に関する迷子候補者登録データとして登録された迷子候補者（Ｉｄｘ）に対して、同じカメラ映像データに含まれる一定時間経過後の映像（Ｐｉｃｘ＿Ａｆ１）での比較を行う。映像（Ｐｉｃｘ）の迷子候補者（Ｉｄｘ）の頭部位置（座標ｘ、座標ｙ）、映像（Ｐｉｃｘ＿Ａｆ１）の迷子候補者（Ｉｄｘ＿Ａｆ１＿Ｓ）の頭部位置（座標ｘ＿Ａｆ１、座標ｙ＿Ａｆ１）とする。このとき、以下の式により、動作なし、または一定の範囲にとどまっている迷子候補者を判定する。
【００５２】
「（（座標ｘ＿Ａｆ１−座標ｘ）２＋（座標ｙ＿Ａｆ１−座標ｙ）２）＜ａ２」が成立する場合に、当該迷子候補者（Ｉｄｘ）は動作なし、または一定の範囲にとどまっていると判定する。ａは、一定の範囲（例えば、１ｍ以内）に相当する座標上の距離である。
【００５３】
［迷子関連動作の判定のその３］
迷子に関連する迷子関連動作の一つとして、きょろきょろする動作が挙げられる。迷子は、保護者を捜したり、助けを求める相手を探したりするために、せわしくあたりを見回す（きょろきょろする）ことが見受けられる。このため、きょろきょろする動作を有する迷子候補者を判定する。
【００５４】
この判定では、カメラ映像データの映像（Ｐｉｃｘ）に関する迷子候補者登録データとして登録された迷子候補者（Ｉｄｘ）に対して、同じカメラ映像データに含まれる一定時間経過後の映像（Ｐｉｃｘ＿Ａｆ１）での比較を行う。まず、各映像（Ｐｉｃｘ、Ｐｉｃｘ＿Ａｆ１）において、迷子候補者（Ｉｄｘ、Ｉｄｘ＿Ａｆ１＿Ｓ）の両目の位置を示す両目位置情報（右目ｘ座標ｘｒ、右目ｙ座標ｙｒ、左目ｘ座標ｘｌ、左目ｙ座標ｙｌ）を取得する。この両目の位置の取得では、迷子候補者登録データに顔画像番号が登録されている迷子候補者だけを対象にし、予め準備された顔画像モデルと迷子候補者登録データの顔画像番号に該当する顔画像とのマッチングにより両目の位置を検出する。
【００５５】
そして、迷子候補者の移動に比べて両眼の位置の変化が大きい場合に、視線方向が変わっていると判定する。映像（Ｐｉｃｘ）の迷子候補者（Ｉｄｘ）の頭部位置（座標ｘ、座標ｙ）、両目位置（右目ｘ座標ｘｒ、右目ｙ座標ｙｒ、左目ｘ座標ｘｌ、左目ｙ座標ｙｌ）とする。映像（Ｐｉｃｘ＿Ａｆ１）の迷子候補者（Ｉｄｘ＿Ａｆ１＿Ｓ）の頭部位置（座標ｘ＿Ａｆ１、座標ｙ＿Ａｆ１）、両目位置（右目ｘ座標ｘｒ＿Ａｆ１、右目ｙ座標ｙｒ＿Ａｆ１、左目ｘ座標ｘｌ＿Ａｆ１、左目ｙ座標ｙｌ＿Ａｆ１）とする。このとき、以下の式により、きょろきょろする動作を有する迷子候補者を判定する。
【００５６】
（座標Ｘ１、座標Ｙ１）＝（座標ｘ＿Ａｆ１、座標ｙ＿Ａｆ１）−（座標ｘ、座標ｙ）
（座標ＰＸＲ１、座標ＰＹＲ１）＝（右目ｘ座標ｘｒ、右目ｙ座標ｙｒ）＋（座標Ｘ１、座標Ｙ１）＝（右目ｘ座標ｘｒ＋座標Ｘ１、右目ｙ座標ｙｒ＋座標Ｙ１）
（座標ＰＸＲ１、座標ＰＹＲ１）は、映像（Ｐｉｃｘ）から一定時間後の映像（Ｐｉｃｘ＿Ａｆ１）における、右目の平行移動による仮想位置である。
Ｄｒ＝「（右目ｘ座標ｘｒ＿Ａｆ１、右目ｙ座標ｙｒ＿Ａｆ１）−（座標ＰＸＲ１、座標ＰＹＲ１）」の絶対値
Ｄｒは、映像（Ｐｉｃｘ＿Ａｆ１）における、右目の仮想位置と実際の位置との差である。
（座標ＰＸＬ１、座標ＰＹＬ１）＝（左目ｘ座標ｘｌ、左目ｙ座標ｙｌ）＋（座標Ｘ１、座標Ｙ１）＝（左目ｘ座標ｘｌ＋座標Ｘ１、左目ｙ座標ｙｌ＋座標Ｙ１）
（座標ＰＸＬ１、座標ＰＹＬ１）は、映像（Ｐｉｃｘ）から一定時間後の映像（Ｐｉｃｘ＿Ａｆ１）における、左目の平行移動による仮想位置である。
Ｄｌ＝「（左目ｘ座標ｘｌ＿Ａｆ１、左目ｙ座標ｙｌ＿Ａｆ１）−（座標ＰＸＬ１、座標ＰＹＬ１）」の絶対値
Ｄｌは、映像（Ｐｉｃｘ＿Ａｆ１）における、左目の仮想位置と実際の位置との差である。
「（Ｄｒ＋Ｄｌ）＞Ｒ」が成立する場合に、当該迷子候補者（Ｉｄｘ）はきょろきょろする動作を行っていると判定する。Ｒは正の定数である。定数Ｒは実測により取得される。
【００５７】
（ステップＳ７）  迷子判定結果出力部１９は、迷子関連動作判定部１５による迷子関連動作の判定の結果に基づいて、迷子候補者登録データに登録されている迷子候補者のうち迷子関連動作を有する迷子候補者を示す迷子判定結果データを出力する。
【００５８】
例えば、迷子判定結果出力部１９は、図５の迷子候補者登録データの例において、映像（Ｐｉｃｘ）に対して、ランダム性を有する動作を行っていると判定された迷子候補者（Ｉｄｘ）の頭部の位置を示す迷子候補者指示情報（例えば矢印）を重ねて表示させる迷子候補者表示映像データを表示装置３へ出力する。又は、迷子判定結果出力部１９は、映像（Ｐｉｃｘ）に対して、動作なし、または一定の範囲にとどまっていると判定された迷子候補者（Ｉｄｘ）の頭部の位置を示す迷子候補者指示情報（例えば矢印）を重ねて表示させる迷子候補者表示映像データを表示装置３へ出力する。又は、迷子判定結果出力部１９は、映像（Ｐｉｃｘ）に対して、きょろきょろする動作を行っていると判定された迷子候補者（Ｉｄｘ）の頭部の位置を示す迷子候補者指示情報（例えば矢印）を重ねて表示させる迷子候補者表示映像データを表示装置３へ出力する。これにより、迷子関連動作を行っている迷子候補者に絞って迷子の確認をすることにより、迷子の捜索者がカメラ映像データの映像を見ながら迷子を捜すときの負担を軽減できる。
【００５９】
上述した図２の迷子判定処理は、入力されたカメラ映像データごとに行われる。いずれかのカメラ映像データで迷子が発見されれば、それ以降は迷子判定処理を行う必要はない。
【００６０】
また、表示装置３の表示画面に表示されたいずれかの迷子候補者表示映像データを捜索者が目視確認することにより、迷子が発見されれば、それ以降は迷子判定処理を行う必要はない。
【００６１】
上述した実施形態によれば、遊園地等の監視カメラで撮影された映像から迷子の判定を行う際に、該映像に、顔が映っていなかったり、又は、大勢の人が重なり合って映っていたりしても、該映像から頭部位置情報および頭部関連情報を取得することにより迷子候補者の特定を行い、特定された迷子候補者に対する迷子関連動作の判定を行うことによって迷子候補者の絞り込みを行うことができる。これにより、迷子の捜索者は、顔が映っていなかったり、又は、大勢の人が重なり合って映っていたりする映像から、迷子の判定を容易に行うことができる。
【００６２】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
【００６３】
例えば、図７に示されるように、迷子判定装置１に対して、通信ネットワーク５２を介して迷子の捜索者の端末５４（例えば、スマートフォン等の携帯端末）と通信する通信部５０をさらに備え、迷子候補者表示映像データや迷子判定結果データを通信部５０により端末５４へ送信するようにしてもよい。これにより、迷子の捜索者は、端末５４の表示画面に表示された迷子候補者表示映像データや迷子判定結果データを見ながら、現場で迷子を捜すことができる。
【００６４】
なお、以下に自己組織化マップのアルゴリズムを説明する。
ｔ＝現在の繰り返し回数
λ＝最大繰り返し回数
Ｗｖ＝現在の重みベクトル
Ｄ＝目的とする入力
Θ（ｔ）＝ＢＭＵからの距離によって変化する値（近傍半径）
α（ｔ）＝時間によって変化する係数（学習係数）
【００６５】
自己組織化マップの処理手順
手順１：全重みベクトルをランダマイズする。
手順２：入力ベクトルを一つ用意する。
手順３：マップ上の全てのノード一つ一つに対して、入力ベクトルと各ノードの重みベクトル間の一致値を計算する。一致値にはユークリッド的な距離を用いる。各ノードを検査して、最も一致値が小さい（ベクトル間の距離が短い、つまり、もっとも良く一致した）ノードを見つける。このノードがＢＭＵ（Best Maching Unit）となる。
手順４：ＢＭＵの近傍のノードの重みベクトルを次のように変更し、入力ベクトルに近付ける。
Ｗｖ（ｔ＋１）＝Ｗｖ（ｔ）＋Θ（ｔ）α（ｔ）（Ｄ（ｔ）−Ｗｖ（ｔ））
近傍のノード以外は重みを変化させない。
手順５：ｔがλに達していなければ手順２に戻る。ｔがλに達していれば終了する。
【００６６】
上述の実施形態では、行動ベクトルを入力ベクトルとして自己組織化マップの処理手順を実行する。これにより、クラスタリングの結果として出力マップが得られる。該出力マップ上に配置された行動ベクトル識別子が属する区分により、どの行動ベクトルがどのクラスタに分類されたが分かる。各クラスタにおいて、属する行動ベクトルから代表の行動ベクトルを求めるようにしてもよい。
【００６７】
また、上述した迷子判定装置１を実現するためのコンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
【００６８】
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【００６９】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【符号の説明】
【００７０】
１…迷子判定装置、２…操作装置、３…表示装置、１１…カメラ映像データ入力部、１２…頭部検出部、１３…頭部関連情報取得部、１４…迷子候補者登録部、１５…迷子関連動作判定部、１６…迷子顔画像入力部、１７…顔画像判断部、１８…迷子候補者表示映像出力部、１９…迷子判定結果出力部、５０…通信部、５２…通信ネットワーク、５４…端末
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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