(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像装置が撮像したフレーム画像を処理し、撮像されたオブジェクトを抽出する抽出部と、
前記抽出部が抽出したオブジェクトが撮像された位置と時間とに対応する前記オブジェクトの軌跡を取得する軌跡取得部と、
前記軌跡取得部が取得した前記オブジェクトの軌跡に基づいて、前記抽出部が抽出したオブジェクトの移動方向の変化が特異であった回数を検出する変化検出部と、
前記軌跡取得部が取得した前記オブジェクトの軌跡に基づいて、前記抽出部が抽出したオブジェクトの速度パラメータを検出する速度検出部と、
前記変化検出部が検出した前記回数と前記速度検出部が検出した前記速度パラメータとに基づいて、前記抽出部が抽出したオブジェクトを注視対象に設定するか否かを判定する注視対象判定部と、を備え、
前記注視対象判定部は、前記回数と係数との積を評価スコアとして、前記速度パラメータに基づいて前記係数を検出し、前記評価スコアが閾値よりも大きい場合に、前記オブジェクトを注視対象に設定する、
注視対象判定装置。
【請求項２】
前記注視対象判定部は、前記速度パラメータが閾値より大きいか否かを判定し、前記速度パラメータが閾値より大きい場合に、前記係数を大きくする、
請求項１に記載の注視対象判定装置。
【請求項３】
前記注視対象判定部は、前記速度パラメータが閾値より小さいか否かを判定し、前記速度パラメータが閾値より小さい場合に、前記係数を大きくする、
請求項１に記載の注視対象判定装置。
【請求項４】
前記係数は、前記速度パラメータに応じる関数である、
請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の注視対象判定装置。
【請求項５】
前記係数は、前記速度パラメータの分散に応じる関数である、
請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の注視対象判定装置。
【請求項６】
前記変化検出部は、前記移動方向の変化が特異であったか否かを判定する条件に、前記オブジェクトの時間当たりの移動方向の変化量が閾値を超えたことを含む、
請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の注視対象判定装置。
【請求項７】
前記変化検出部は、前記移動方向の変化が特異であったか否かを判定する条件に、前記オブジェクトの移動方向の変化が反転したことを含む、
請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の注視対象判定装置。
【請求項８】
前記注視対象判定部が注視対象に設定したオブジェクトを報知する報知部を更に備える、
請求項１乃至請求項７のいずれかに記載の注視対象判定装置。
【請求項９】
撮像装置が撮像したフレーム画像を処理し、撮像されたオブジェクトを抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップで抽出したオブジェクトが撮像された位置と時間とに対応する前記オブジェクトの軌跡を取得する軌跡取得ステップと、
前記軌跡取得ステップで取得した前記オブジェクトの軌跡に基づいて、前記抽出ステップで抽出したオブジェクトの移動方向の変化が特異であった回数を検出する変化検出ステップと、
前記軌跡取得ステップで取得した前記オブジェクトの軌跡に基づいて、前記抽出ステップで抽出したオブジェクトの速度パラメータを検出する速度検出ステップと、
前記変化検出ステップで検出した前記回数と前記速度検出ステップで検出した前記速度パラメータとに基づいて、前記抽出ステップで抽出したオブジェクトを注視対象に設定するか否かを判定する注視対象判定ステップと、
を実行する、注視対象判定方法であって、
前記注視対象判定ステップは、前記回数と係数との積を評価スコアとして、前記速度パラメータに基づいて前記係数を検出し、前記評価スコアが閾値よりも大きい場合に、前記オブジェクトを注視対象に設定するステップである、
注視対象判定方法。
【請求項１０】
撮像装置が撮像したフレーム画像を処理し、撮像されたオブジェクトを抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップで抽出したオブジェクトが撮像された位置と時間とに対応する前記オブジェクトの軌跡を取得する軌跡取得ステップと、
前記軌跡取得ステップで取得した前記オブジェクトの軌跡に基づいて、前記抽出ステップで抽出したオブジェクトの移動方向の変化が特異であった回数を検出する変化検出ステップと、
前記軌跡取得ステップで取得した前記オブジェクトの軌跡に基づいて、前記抽出ステップで抽出したオブジェクトの速度パラメータを検出する速度検出ステップと、
前記変化検出ステップで検出した前記回数と前記速度検出ステップで検出した前記速度パラメータとに基づいて、前記抽出ステップで抽出したオブジェクトを注視対象に設定するか否かを判定する注視対象判定ステップと、
をコンピュータに実行させる、注視対象判定プログラムであって、
前記注視対象判定ステップは、前記回数と係数との積を評価スコアとして、前記速度パラメータに基づいて前記係数を検出し、前記評価スコアが閾値よりも大きい場合に、前記オブジェクトを注視対象に設定するステップである、
注視対象判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、ビデオカメラ等の撮像装置が撮像したフレーム画像を処理し、撮像されている人物等の挙動から、注視対象を設定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、駅、ショッピングセンタ、繁華街等の不特定多数の人が集まる場所では、設置したビデオカメラ等（以下、単にカメラと言う。）の撮像画像を処理し、撮像されている人物等（以下、単に対象者と言う。）が特異な挙動をとった場合の検知を行っている。具体的には、カメラで撮像しているフレーム画像を処理し、対象者の挙動を解析し、その挙動が特異であるかどうかを判断している。例えば、特許文献１には、フレーム画像に含まれる対象者の方向転換回数に基づいて、ふらつきながら移動するような挙動を検知する技術を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平６−２１３６３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ふらつきながら移動するような挙動を検知することは、体調不良者の発見や酔客の事故防止等のために有効である。しかしながら、上述の特許文献１に開示された技術のように、方向転換回数が多い挙動を検知しても、例えば、雑踏やラッシュ時の駅構内のような混雑度が高いエリアで、他人を避けながら移動する対象者まで、特異な挙動をとった対象者として扱われてしまう恐れがあった。
【０００５】
そこで、この発明の目的は、ふらつきながら移動するような特異な挙動をとる対象者を注視対象として判定する精度を高められる技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明の注視対象判定装置は、上述の課題を解決し、その目的を達するために、以下のように構成している。
【０００７】
注視対象判定装置は、撮像装置が撮像したフレーム画像を処理し、撮像されたオブジェクトを抽出する。そして注視対象判定装置は、抽出したオブジェクトが撮像された位置と時間とに対応するオブジェクトの軌跡を取得する。また、注視対象判定装置は、取得したオブジェクトの軌跡に基づいて、抽出したオブジェクトの移動方向の変化が特異であった回数を検出する。また、取得したオブジェクトの軌跡に基づいて、抽出したオブジェクトの速度パラメータを検出する。そして注視対象判定装置は、特異であった回数（以下、ふらつき回数と言う。）と検出した速度パラメータとに基づいて、抽出したオブジェクトを注視対象に設定するか否かを判定する。
【０００８】
すなわち、注視対象判定装置は、オブジェクトとして抽出された対象者のふらつき回数に、対象者の速度を加味して対象者の挙動を解析することができる。酔客や体調不良者がふらつきながら移動するような挙動では、時として、速度が極端に速くなることや、逆に極端に遅くなること、速度のばらつきが大きくなること、などが知られている。これに対して、標準的な対象者が他人を避けながら移動するような挙動では、移動の速度がおおむね安定していて、所定の範囲に収まりやすいことが知られている。上述した注視対象判定装置では、対象者のふらつきながら移動するような特異な挙動を対象者の速度に注目して検知するので、ふらつきながら移動するような特異な挙動をとった対象者を注視対象としてより正確に検知することが可能になる。
【０００９】
また、注視対象判定部は、ふらつき回数と係数との積を評価スコアとして、速度パラメータに基づいて係数を検出し、評価スコアが閾値よりも大きい場合に、オブジェクトを注視対象に設定する。したがって、ふらつき回数を主体とした挙動の解析を行いながら、速度パラメータに関する係数により評価スコアを補正して、適切に速度を加味した解析を行うことができる。
【００１０】
また、注視対象判定装置は、速度パラメータが閾値より大きいか否かを判定し、速度パラメータが閾値より大きい場合に、係数を大きくしてもよい。これにより、酔客や体調不良者の、時として速度が極端に速くなる挙動を加味して、注視対象とすべき対象者をより正確に検知できる。
【００１１】
また、注視対象判定装置は、速度パラメータが閾値より小さいか否かを判定し、速度パラメータが閾値より小さい場合に、係数を大きくしてもよい。これにより、酔客や体調不良者の、時として速度が極端に遅くなる挙動を加味して、注視対象とすべき対象者をより正確に検知できる。
【００１２】
また、係数は、速度パラメータに応じる関数であってもよい。例えば、上記したように速度が極端に速くなる挙動に対する重みを強くするためには、この関数は速度パラメータに応じて大きくなることが好ましい。逆に、上記したように速度が極端に遅くなる挙動に対する重みを強くするためには、この関数は速度パラメータに応じて小さくなることが好ましい。
【００１３】
また、係数は、速度パラメータの分散に応じる関数であってもよい。この場合には、上記したように速度のばらつきが大きい挙動に対する重みを強くして、注視対象とすべき対象者を検知することができる。
【００１４】
また、ふらつきを判定する条件に、オブジェクトの時間当たりの移動方向の変化量が閾値を超えたことを含んでもよい。また、ふらつきを判定する条件に、オブジェクトの移動方向の変化が反転したことを含めてもよい。また、注視対象判定装置は、注視対象に設定したオブジェクトを報知する報知部を更に備えてもよい。
【００１５】
また、この発明の注視対象判定方法は、上記した注視対象判定装置が備える各部の処理と同様のステップを実行するものである。
【００１６】
また、この発明の注視対象判定プログラムは、コンピュータにインストールされて、コンピュータに上記した注視対象判定装置が備える各部の処理と同様のステップを実行させるものである。
【発明の効果】
【００１７】
この発明によれば、フレーム画像から抽出した、ふらつきながら移動するような挙動の対象者を、注視対象として判定する精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】注視対象判定装置の主要部の構成を示すブロック図である。
【図２】対象者の軌跡を例示する図である。
【図３】対象者の軌跡から、移動方向の変化の特異点と速度パラメータとを検出する方法を例示して説明する図である。
【図４】画像処理部の動作を示すフローチャートである。
【図５】軌跡データを更新する際のフローチャートである。
【図６】ふらつき回数を検出する際の示すフローチャートである。
【図７】速度パラメータに基づいて係数を検出する際の動作を示すフローチャートである。
【図８】速度パラメータに基づいて係数を検出する際の別の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、この発明の実施形態である注視対象判定装置の実施形態について説明する。
【００２０】
図１は、この発明の実施形態にかかる注視対象判定装置の主要部の構成を示すブロック図である。この実施形態にかかる注視対象判定装置１は、監視カメラとして設置したビデオカメラ２が撮像しているフレーム画像を処理する。ビデオカメラ２は、１秒間に数十フレーム（例えば、３０フレーム）程度のフレーム画像を撮像し、注視対象判定装置１に出力する。ビデオカメラ２は、例えば、駅の改札口や駅ホーム等の監視対象エリアを撮像する。注視対象判定装置１は、フレーム画像から人や物を対象者として抽出し、抽出した対象者が人であれば、その人の挙動を判断する機能を有している。
【００２１】
注視対象判定装置１は、制御部１１と、表示部１５と、画像処理部１３と、記憶部１４と、通信部１２と、を備えている。制御部１１は、ＣＰＵなどで構成される機能ブロックであり、画像処理を除くその他の処理を制御する。記憶部１４は、メモリやハードディスクなどで構成される機能ブロックであり、各種の情報を記憶する。通信部１２は、接続コネクタや通信インターフェースなどで構成される機能ブロックであり、ビデオカメラを除くその他の外部装置と通信する。
【００２２】
画像処理部１３は、ビデオカメラ２が撮像したフレーム画像が入力され、フレーム画像を処理する。画像処理部１３は、抽出部１３Ａ、変化検出部１３Ｂ、速度検出部１３Ｃ、および、注視対象判定部１３Ｄを有している。
【００２３】
抽出部１３Ａは、ビデオカメラ２から入力されたフレーム画像を処理し、撮像されている人や物等の対象者を抽出する。具体的には、抽出部１３Ａは、入力されたフレーム画像に対して、人や物を特定することが可能なピクセルブロック（対象者）を抽出し、対象者にＩＤを付与する。ＩＤは、対象者を識別できるユニークな値である。そして、抽出部１３Ａは、その対象者の頭部などの座標データ１４Ｂを抽出する。抽出部１３Ａは、抽出した座標データ１４Ｂを、その対象者のＩＤにひも付けして記憶部１４に記憶させる。
【００２４】
記憶部１４は、登録されたＩＤごとに、複数の座標データ１４Ｂを記憶する。記憶部１４に記憶されたＩＤごとの複数の座標データ１４Ｂそれぞれは、一定の時間間隔で撮像されたフレーム画像に基づくものである。すなわち、ＩＤごとに記憶された一連の座標データ１４Ｂは、抽出部１３Ａが抽出した対象者が撮像された位置と時間とに対応した対象者の軌跡を示す軌跡データ１４Ａに相当するものである。したがって、この記憶部１４が、この発明で言う軌跡取得部に相当する。
【００２５】
なお、軌跡データ１４Ａは、対象者のフレーム画像上、または、実平面上での対象者の軌跡を把握することが可能なデータである。図２（Ａ）は、ＩＤごとの軌跡データ１４Ａを、フレーム画像の座標系で描画した例を示す図であり、図２（Ｂ）は、ＩＤごとの軌跡データ１４Ａを実平面の座標系に座標変換し、実平面の座標系で描画した例を示す図である。抽出部１３Ａが記憶部１４に記憶させる軌跡データ１４Ａは、フレーム画像の座標系に基づくものであってもよく、また、実平面上での座標系に基づくものであってもよい。ただし、後述する対象者の移動方向の変化の検出精度を高めるためには、実平面の座標の座標データ１４Ｂを用いることが望ましい。このため、以下の説明では、特に言及しない場合には、座標データ１４Ｂは、実平面の座標系に座標変換されたものである。なお、以下に説明する座標データ１４Ｂに基づく各種の処理は、実平面の座標系に基づいてもよく、フレーム画像の座標系に基づいてもよい。
【００２６】
変化検出部１３Ｂは、ＩＤごとの軌跡データ１４Ａに基づいて、対象者の移動方向の変化を検出する。図３（Ａ）は、軌跡データ１４Ａに含まれる複数の座標データ１４Ｂから対象者の移動方向の変化を検出する方法の一例を示す図である。図中の左側に、ある軌跡データ１４Ａに対応する対象者の軌跡を示している。
【００２７】
ここで説明する方法では、まず、対象者の移動方向の時間変化した角度Δθを検出する。対象者の移動方向は、任意の２つの座標データ１４Ｂの点を結ぶベクトルである。したがって角度Δθは、２つの移動方向のベクトルがなす角度に相当する。図示する例では、各座標データ１４Ｂの移動方向を、３フレーム離れた以前の座標データ１４Ｂからのベクトルとし、互いの間が５フレーム離れた２つの移動方向のベクトルがなす角度を、対象者の移動方向の時間変化の角度Δθとしている。
【００２８】
変化検出部１３Ｂは、軌跡データ１４Ａを処理して上記に相当する演算等を行うことで、対象者の移動方向の変化を検出することができる。なお、上記したような対象者の移動方向の変化の検出方法は、実平面の座標系の軌跡データ１４Ａから対象者の移動方向の変化を検出する例示の一つである。対象者の移動方向の変化は、どのような検出方法で検出してもよい。
【００２９】
また、変化検出部１３Ｂは、検出した対象者の移動方向の変化の特異点を検出し、特異点が生じた回数をふらつき回数Ｃとして検出する。図３（Ｂ）は、角度Δθに基づく特異点の検出方法の一例を示す図である。図３（Ｂ）中には、ある対象者の移動軌跡に含まれる座標データ１４Ｂから検出した角度Δθの推移を例示するグラフである。また、図３（Ｂ）中には、いくつかの条件を用いて特異点として検出した箇所を円形の表示で囲んで示している。
【００３０】
ここで説明する方法では、以下に示す３つの条件を満足する角度Δθを特異点として検出する。
【００３１】
条件１．現在のフレームでの角度Δθの絶対値が閾値Ｄｓ２よりも大きい、
条件２．前回に特異点として検出されたフレームから現在のフレームまでが所定のフレーム数よりも離れている、
条件３．前回に特異点として検出されたタイミングから現在のフレームまでの間に、絶対値が閾値Ｄｓ１を超えるレベルで、現在のフレームとは逆方向（極性が反対）への角度Δθの変化が発生した（ただし、初回の特異点においてはこの条件は加味しない。）。
【００３２】
このような条件を用いることで、対象者の移動方向の時間変化の角度Δθに基づいて、対象者の移動方向の変化の特異点を検出することができる。
【００３３】
変化検出部１３Ｂは、軌跡データ１４Ａを処理して上記に相当する演算等を行うことで、対象者の移動方向の変化から特異点を検出し、特異点を検出したふらつき回数Ｃを検出することができる。なお、上記したような特異点の検出方法（ふらつき回数のカウント方法）は、あくまで例示であり、フレーム画像の撮像エリアの状況や、対象者、挙動などの実情にあわせて、適宜に特異点の検出方法や検出条件を決定するとよい。
【００３４】
また、図１に示す速度検出部１３Ｃは、ＩＤごとの軌跡データ１４Ａに基づいて、対象者の速度パラメータＶを検出し、記憶部１４に記憶させる。
【００３５】
図３（Ｃ）は、軌跡データ１４Ａに含まれる複数の座標データ１４Ｂから対象者の速度パラメータＶを検出する方法の一例を示す図である。図中の左側には、ある軌跡データ１４Ａに対応する対象者の軌跡を示している。
【００３６】
対象者の速度パラメータＶは、基準とするフレームの座標データ１４Ｂよりも単位時間だけ前のフレームの座標データ１４Ｂから、基準とするフレームの座標データ１４Ｂまでの距離に相当する。図示する例は、実平面の座標系に対応するものであり、速度パラメータの単位時間を３フレームとして、ｎフレームでの座標データ１４Ｂとｎ−３フレームでの座標データ１４Ｂとの距離を対象者の速度パラメータとしている。したがって、図１に示した速度検出部１３Ｃでは、軌跡データ１４Ａを処理して、上記に相当する演算を行うことで、対象者の速度パラメータＶを検出することができる。
【００３７】
なお、上記したような対象者の速度パラメータの検出方法は、実平面の座標系の軌跡データ１４Ａから対象者の速度パラメータを検出する例示の一つであり、対象者の速度パラメータＶは、どのような検出方法で検出してもよい。また、検出する対象者の速度パラメータＶの指標も、対象者の実際の速度に相関する指標であれば、どのような指標を検出してもよい。例えば、フレーム画像の座標系での座標データ１４Ｂから速度パラメータを求める場合には、フレーム画像の座標系では縦方向の距離と横方向の距離が相違するため、例えば、２つの座標データ１４Ｂの縦方向における座標の差と、横方向における座標の差とのそれぞれから対象者の縦方向の速度パラメータと横方向の速度パラメータとを検出し、いずれか大きい方を対象者の速度パラメータとして用いてもよい。
【００３８】
また、図１に示す注視対象判定部１３Ｄは、速度検出部１３Ｃが検出した対象者の速度パラメータＶに基づいて係数Ｋを検出する。そして、注視対象判定部１３Ｄは、この係数Ｋと、変化検出部１３Ｂが検出したふらつき回数Ｃとに基づいて、評価スコアＳを検出する。そして、注視対象判定部１３Ｄは、評価スコアＳが閾値よりも大きくなるか否かを判定し、評価スコアＳが閾値よりも大きくなった場合に、対象者の挙動がふらつき挙動に相当すると判断して、その対象者を注視対象に設定する。そして、注視対象判定部１３Ｄは、注視対象を設定した場合に、通信部１２を介して外部の報知装置に注視対象の対象者を通知したり、表示部１５から注視対象の対象者についての報知をしたりする。したがって、これらの通信部１２と表示部１５とは、それぞれこの発明で言う報知部に相当する。
【００３９】
上記のように注視対象判定装置１は構成されているので、注視対象判定装置１は、対象者の速度パラメータＶと対象者のふらつき回数Ｃとの双方に特徴を有するふらつき挙動を良好な精度で検出することができ、ふらつきながら移動するような特異な挙動をとった対象者を、注視対象としてより正確に検出することが可能になる。
【００４０】
以下、注視対象判定装置１での評価スコアＳを用いた注視対象の判定処理についてより詳細に説明する。
【００４１】
図４は、注視対象判定装置１における画像処理部１３の制御フローを示す図である。
【００４２】
画像処理部１３は、ビデオカメラ２に撮像された対象エリアのフレーム画像を取得するたびに、取得したフレーム画像に基づいて、軌跡データ１４Ａを更新する（Ｓ１０）。
【００４３】
次に、画像処理部１３は、対象者ごとに、更新された軌跡データ１４Ａに基づいて、ふらつき回数Ｃを検出する（Ｓ２０）。
【００４４】
また、画像処理部１３は、対象者ごとに、更新された軌跡データ１４Ａに基づいて、係数Ｋを検出する（Ｓ３０）。
【００４５】
次に、画像処理部１３は、対象者ごとに、ふらつき回数Ｃと係数Ｋとの積として評価スコアＳを検出し（Ｓ４１）、閾値を用いて、評価スコアＳが閾値よりも大きいか否かを判定し、評価スコアＳが閾値よりも大きければ、その対象者を注視対象に設定する。具体的には、閾値Ｓｓ２を用い、評価スコアＳが、比較的小さい閾値Ｓｓ２よりも大きければ、その対象者を注視対象に設定する。これらのステップが、この発明で言う注視対象判定ステップに相当する。
【００４６】
ここでは更に、画像処理部１３は、閾値Ｓｓ２よりも大きい閾値Ｓｓ１を用い、注視対象に設定した対象者の評価スコアＳが、閾値Ｓｓ１より大きいか否かを判定する。評価スコアＳが閾値Ｓｓ１より大きい場合には、画像処理部１３は、該当する対象者が緊急の対処を要すると判断し、警報装置等の外部装置に対象者のふらつき挙動を警告する信号を出力する（Ｓ４２）。また、注視対象に設定した対象者の評価スコアＳが閾値Ｓｓ１より小さい場合には、画像処理部１３は、警報装置等の外部装置に対象者のふらつき挙動を注意する信号を出力する（Ｓ４３）。
【００４７】
画像処理部１３が、以上のような制御フローで注視対象の判定処理を行うために、ふらつき回数の少ない対象者に対しては、速度が特異な場合に、評価スコアＳに重みづけをして注視対象と判定されやすくすることができる。また、ふらつき回数が多い対象者に対しては、速度が特異か否かに応じて評価スコアＳの重みづけを変えて、ふらつき挙動を警告すべきか否かの判定を容易化することができる。
【００４８】
図５は、軌跡データ１４Ａの更新処理（Ｓ１０）についてのより詳細な制御フローを示す図である。
【００４９】
画像処理部１３は、まず、取得したフレーム画像に対して、人や物を特定することが可能なピクセルブロック（対象者）を抽出する（Ｓ１１）。このステップが、この発明で言う抽出ステップに相当する。画像処理部１３は、次に、抽出した対象者にＩＤを付与する（Ｓ１２）。ＩＤは、対象者を識別できるユニークな値である。このとき、前回のフレーム画像で同一と推定される対象者が抽出されていたか否かを、公知の人体検出技術等を用いて検出する。同一ＩＤが検出された場合には、その対象者には前回と同じＩＤを付与し、前回抽出されていなかった場合には新規のＩＤを付与する。また、画像処理部１３は、前回のフレーム画像で同一と推定される対象者が抽出されていなかった場合には新規のＩＤを軌跡データ１４Ａに登録する（Ｓ１３）。次に、画像処理部１３は、ＩＤが付与されたピクセルブロック（対象者）のそれぞれから代表点の座標データ１４Ｂを抽出する（Ｓ１４）。次に、画像処理部１３は、フレーム画像上での座標データ１４Ｂに対して、実平面上での座標系への座標変換を行う（Ｓ１５）。次に、画像処理部１３は、対象者の過去の座標データ１４Ｂの位置を軌跡データ１４Ａから読み取り、対象者の今回の座標データ１４Ｂの位置とともに、対象者の移動軌跡の平準化処理を行う（Ｓ１６）。
【００５０】
そして、画像処理部１３は、これらの処理で検出した対象者の座標データ１４ＢにＩＤをひも付けして、記憶部１４に記憶させることで、軌跡データ１４Ａを更新する（Ｓ１７）。このような処理により、画像処理部１３は、軌跡データ１４Ａを更新することができる。このステップが、この発明で言う軌跡取得ステップに相当する。
【００５１】
図６は、ふらつき回数Ｃの検出処理（Ｓ２０）についてのより詳細な制御フローを示す図である。
【００５２】
ここでは、更新された軌跡データ１４Ａに新たな特異点が含まれるか否かを判定して、ふらつき回数Ｃのカウントを行う。具体的には、画像処理部１３は、まず、先に図３（Ａ）を用いて説明した方法などで、更新された対象者の軌跡における最近の移動方向の変化（変化量Δθ）を検出する（Ｓ２１）。次に、画像処理部１３は、先に図３（Ｂ）を用いて説明した方法などで、更新された対象者の軌跡における最近の移動方向の変化が、新たに生じた特異点に相当するものか否かを判定する（Ｓ２２）。次に、画像処理部１３は、特異点に相当すると判断した場合に、ふらつき回数Ｃのカウントを増やす（Ｓ２３）。このような処理により、画像処理部１３は、軌跡データ１４Ａに基づいて、ふらつき回数Ｃを検出することができる。これらのステップが、この発明で言う変化検出ステップに相当する。
【００５３】
図７は、係数Ｋの検出処理（Ｓ３０）についてのより詳細な制御フローを示す図である。
【００５４】
ここでは、更新された軌跡データ１４Ａから最新の速度パラメータＶを検出し、検出した速度パラメータＶが、対象者のふらつくような挙動に伴って生じる速度パラメータであるか否かを判断し、そのような速度パラメータであると判定した場合に係数Ｋを増加させる。
【００５５】
画像処理部１３は、まず、先に図３（Ｃ）を用いて説明した方法などで、対象とする対象者の軌跡における最新の速度パラメータＶを検出する（Ｓ３１）。このステップが、この発明で言う速度検出ステップに相当する。
【００５６】
次に、画像処理部１３は、検出した速度パラメータＶが、対象者のふらつく挙動に伴って生じるような速度にあたるか否かを判断するために、検出した速度パラメータＶが閾値Ｖｓに対して所定の条件を満足するか否かを判定する（Ｓ３２）。
【００５７】
次に、画像処理部１３は、検出した速度パラメータＶが閾値Ｖｓに対して所定の条件を満足したと判定した場合に係数Ｋを増加させ（Ｓ３３）、条件を満足しなかった場合には、係数Ｋを１ とする（Ｓ３４）。
【００５８】
このようにして、画像処理部１３は、速度パラメータＶが所定の条件を満足するか否かに基づいて係数Ｋを増加させるので、前述した評価スコアＳは、速度パラメータＶが所定の条件を満足する場合に高くなり、対象者が注視対象と判断されやすくなる。前述したように酔客や体調不良者の場合には速度が極端に速くなることや遅くなることがあるので、速度パラメータＶが閾値よりも大きくなることや、速度パラメータＶが閾値よりも小さくなることを条件に、係数Ｋを増加させることで、速度が極端に速くなったり遅くなったりする挙動を加味して、対象者がふらつきながら移動するよう挙動を検知し、注視対象を設定する精度を高められる。
【００５９】
また、上記のように係数Ｋを増加させる際に、係数Ｋを増加させる量を、速度パラメータＶの関数ｆ（Ｖ）としてもよい。この場合、関数ｆ（Ｖ）が速度パラメータＶの増加に伴い増加するような関数であれば、酔客や体調不良者の速度が極端に速くなるような挙動に対する重みづけを強めることができ、そのような挙動をとる対象者を、注視対象として設定され易くすることができる。または、関数ｆ（Ｖ）が速度パラメータＶの増加に伴い減少するような関数であれば、酔客や体調不良者の速度が極端に遅くなるような挙動に対する重みづけを強めることができ、そのような挙動をとる対象者を、注視対象として設定され易くすることができる。
【００６０】
上記の条件（Ｓ３２）や関数（Ｓ３３）は、速度を加味する対象とする挙動の種類や、対象エリアの環境などによって適宜のものを採用するとよく、いずれか一方のみを用いるようにしてもよい。また、上記した各種の演算式はあくまで一例であり、同等の結果が得られる別の演算式に替えたり、同等の結果が得られる演算以外の処理に替えたりしてもよい。上記した条件や演算式の内容は、対象とする挙動や、対象エリアの環境などの実情に応じて適宜の変更や調整を加えるとよい。
【００６１】
図８は、係数Ｋの検出処理（Ｓ３０）についての変更例を示す制御フローの図である。
【００６２】
図８に示す変更例では、速度パラメータＶとともに分散Ａを検出し（Ｓ３１’）、検出した分散Ａの関数ｆ（Ａ）を、係数Ｋを増加させる際の増加量としている（Ｓ３３’）この場合には、例えば、酔客や体調不良者の速度のばらつきが大きくなるような挙動に対する重みづけを強めることができ、そのような挙動をとる対象者を、注視対象として設定され易くすることができる。
【００６３】
以上に説明したような制御フローを採用することにより、画像処理部１３では、ふらつき回数Ｃを主体とした挙動の解析を行いながら、速度パラメータＶに関する係数Ｋにより評価スコアＳを補正して、適切に速度を加味した解析を行うことができる。
【符号の説明】
【００６４】
１…注視対象判定装置
２…ビデオカメラ（撮像装置）
１１…制御部
１２…通信部
１３…画像処理部
１３Ａ…抽出部
１３Ｂ…変化検出部
１３Ｃ…速度検出部
１３Ｄ…注視対象判定部
１４…記憶部
１４Ａ…軌跡データ
１４Ｂ…座標データ
１５…表示部
【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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【図８】
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