(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の画像から抽出された第１の人物と、第２の画像から抽出された第２の人物とが同一人物か否かの判定を行う際に、前記第１の人物の輪郭部分の特徴量と前記第２の人物の輪郭部分の特徴量とによる比較結果に対する影響が、前記第１の人物の輪郭部分より輪郭から遠い部分の特徴量と前記第２の人物の輪郭部分より輪郭から遠い部分の特徴量とによる前記比較結果に対する影響より大きくなるような比較処理に基づき前記判定を行う処理装置
を有することを特徴とする画像判定装置。
【請求項２】
前記第１の人物の輪郭部分の特徴量は、前記第１の人物の輪郭からの距離に応じて予め決められた範囲に対応する特徴量であり、前記第２の人物の輪郭部分の特徴量は、前記第２の人物の輪郭からの距離に応じて予め決められた範囲に対応する特徴量である
ことを特徴とする請求項１に記載の画像判定装置。
【請求項３】
前記判定の処理は、前記第１の人物の輪郭からの距離に応じて重み付けられた特徴量と、前記第２の人物の輪郭からの距離に応じて重み付けられた特徴量との比較に基づき行われる
ことを特徴とする請求項１に記載の画像判定装置。
【請求項４】
前記処理装置は、さらに、前記第１の人物の第１の向きと前記第２の人物の第２の向きとを検出し、前記第１の向きと前記第２の向きとが同じ向きでないと判定された場合、前記比較処理に基づき判定を行う
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の画像判定装置。
【請求項５】
画像判定処理を行うコンピュータが、
第１の画像から抽出された第１の人物と、第２の画像から抽出された第２の人物とが同一人物か否かの判定を行う際に、前記第１の人物の輪郭部分の特徴量と前記第２の人物の輪郭部分の特徴量とによる比較結果に対する影響が、前記第１の人物の輪郭部分より輪郭から遠い部分の特徴量と前記第２の人物の輪郭部分より輪郭から遠い部分の特徴量とによる前記比較結果に対する影響より大きくなるような比較処理に基づき前記判定を行う
ことを特徴とする画像判定方法。
【請求項６】
第１の画像から抽出された第１の人物と、第２の画像から抽出された第２の人物とが同一人物か否かの判定を行う際に、前記第１の人物の輪郭部分の特徴量と前記第２の人物の輪郭部分の特徴量とによる比較結果に対する影響が、前記第１の人物の輪郭部分より輪郭から遠い部分の特徴量と前記第２の人物の輪郭部分より輪郭から遠い部分の特徴量とによる前記比較結果に対する影響より大きくなるような比較処理に基づき前記判定を行う
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像判定装置、画像判定方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、オフィスやショッピングセンタ、商店街など様々な場所に多数の監視カメラが設置されている。そして、これらの監視映像から人の属性や行動を把握してマーケティングに活用する動きがある。
【０００３】
このような動きの中で、監視カメラの入力映像から人物領域を検出し、当該人物領域における人物の動きを判定する技術が知られている。この技術では、人物の服装の分離可能性を判定して服装部位分離情報を生成し、更に、人物の向きおよび服装部位分離情報を考慮して人物領域における人物の服装の視覚特徴を示す服装特徴を抽出する。人物の向きは、人物の顔の向き、人物の動き、及び服装の対象性に基づいて判定される。そして、人物の服装の種類と色を表す服装クエリーテキストと抽出された人物の服装特徴との照合結果に基づいて人物を検索する（例えば、特許文献１参照）。複数の撮影条件を用いて撮影された複数の画像のうちの第１の画像におけるエッジ部分を検出する例も知られている（例えば、特許文献２参照）。
【０００４】
カメラと、画像処理装置と、データ統合分析装置を有する移動分析装置も知られている。カメラは、特定の領域内の複数の範囲の画像を撮影する複数の撮像装置である。画像処理装置は、画像を処理し画像内で移動する移動物体の特徴量と画像から解析される個々の範囲内での移動物体の軌跡を示す軌跡データとを抽出する。データ統合分析装置は、各々の範囲で撮影された移動物体を特徴量のデータを照合して認証し同一の移動物体の軌跡置データを統合して移動物体の領域内での移動の様子を示す移動データを作成する（例えば、特許文献３参照）。また、カメラによって撮影された映像などから取得した画像を所定の大きさのブロックに分割し、色ヒストグラムに基づいて、ブロックの特徴量を抽出し、対象の人物を検索する技術が知られている。（例えば、特許文献４参照）。
【０００５】
カメラから逐次入力する複数の画像信号から１つ以上の移動物体を背景差分法と、動的２値化法、テンプレートマッチングを用いて逐次検出し、移動物体が監視対象の特定移動物体に属するか否かを判定する手法も知られている（例えば、特許文献５参照）。また、画像から検出された人の頭部と肩周りの領域の輪郭線から画像特徴を算出して、人体の向きを求める手法も知られている（例えば、特許文献６参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】国際公開ＷＯ２０１１／０４６１２８号公報
【特許文献２】特開２００７−２５８９２３号公報
【特許文献３】特開２００３−２６３６４１号公報
【特許文献４】特開２０１１−１８２３８号公報
【特許文献５】特開２００２−１５７５９９号公報
【特許文献６】特開２０１４−９２８８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記のような従来の画像判定方法では、以下のような問題がある。すなわち、カメラの設置環境によっては同一人物が互いに逆の方向から撮像されることがあり、そのような状況では、同一人物であるか否かの判定を適切に行えないことがある。例えば、カーディガンなど前が開いている服の場合、前向きで撮像された画像と後ろ向きで撮像された画像の色等、特徴量が大きく異なるためである。
【０００８】
ひとつの側面によれば、本発明の目的は、異なる画像中の人物が同一人物か否かを判定する際に、異なる方向から人物が撮像された場合でも、同一人物か否かの判定を高精度で行えるようにすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
ひとつの態様である画像判定装置は、処理装置を有する。処理装置は、第１の画像から抽出された第１の人物と、第２の画像から抽出された第２の人物とが同一人物か否かの判定を行う。このとき、処理装置は、第１の人物の輪郭部分の特徴量と第２の人物の輪郭部分の特徴量とによる比較結果に対する影響が、以下の影響より大きくなるような比較処理に基づき判定を行う。すなわち、第１の人物の輪郭部分より輪郭から遠い部分の特徴量と第２の人物の輪郭部分より輪郭から遠い部分の特徴量とによる比較結果に対する影響である。
【発明の効果】
【００１０】
ひとつの実施形態によれば、異なる画像中の人物が同一人物か否かを判定する際に、異なる方向から人物が撮像された場合でも、同一人物か否かの判定を高精度で行うことが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１の実施の形態による画像判定装置の構成の一例を示す図である。
【図２】第１の実施の形態による画像判定方法を適用する人物の画像例を示す図である。
【図３】第１の実施の形態による色情報の一例を示す図である。
【図４】第１の実施の形態による背景差分画像の生成例を示す図である。
【図５】第１の実施の形態による全体色情報の一例を示す図である。
【図６】第１の実施の形態による輪郭色情報の一例を示す図である。
【図７】第１の実施の形態による人物の向きの検出例を示す図である。
【図８】第１の実施の形態による人物情報テーブルの一例を示す図である。
【図９】第１の実施の形態による色情報テーブルの一例を示す図である。
【図１０】第１の実施の形態による同一人物判定の一例を説明する図である。
【図１１】第１の実施の形態による画像判定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】第１の実施の形態による色情報抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】第１の実施の形態による同一人物判定処置の一例を示すフローチャートである。
【図１４】第２の実施の形態による人物情報テーブルの一例を示す図である。
【図１５】第２の実施の形態による色情報テーブルの一例を示す図である。
【図１６】第２の実施の形態による色情報抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【図１７】第２の実施の形態による同一人物判定処置の一例を示すフローチャートである。
【図１８】第３の実施の形態による人物情報テーブルの一例を示す図である。
【図１９】第３の実施の形態による同一人物の判定方法の一例を説明する図である。
【図２０】第３の実施の形態による同一人物判定処置の一例を示すフローチャートである。
【図２１】標準的なコンピュータのハードウエア構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
（第１の実施の形態）
以下、図面を参照しながら、第１の実施の形態による画像判定装置２０について説明する。図１は、第１の実施の形態による画像判定装置２０の構成の一例を示す図である。図１に示すように、画像判定装置２０は、処理装置３０と撮像装置５０−１〜５０−ｎ（ｎは、１以上の整数）とを有している。処理装置３０は、撮像装置５０−１〜５０−ｎ（まとめて、あるいは代表して撮像装置５０ということがある。）で撮像された画像を受け付け、画像判定処理を行う装置である。処理装置３０は、例えば、プロセッサとメモリを有する情報処理装置や、１つ以上の集積回路等としてもよい。撮像装置５０は、例えば、それぞれ互いの撮像範囲が重複しない撮像装置である。撮像装置５０は、例えば監視エリアの画像を例えば一定時間毎に、あるいは動画像として撮像する。
【００１３】
処理装置３０は、人物検出・追跡部３２、特徴抽出判定部３４、シルエット抽出部３６、色情報抽出部３８、人物向き判定部４０、同一人物判定部４２、人物情報Ｄａｔａ  Ｂａｓｅ（ＤＢ）４６を有している。人物情報ＤＢ４６（以下、単にＤＢということがある。）は、例えば、Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＡＭ）等の記憶装置に記憶される。人物情報ＤＢ４６は、人物情報テーブル１２０、色情報テーブル１３０を含む。
【００１４】
人物検出・追跡部３２は、撮像装置５０から受け付けた画像において人物を検出し、同一の撮像装置５０から受け付けた画像において、検出した人物を追跡する。追跡とは、同一の撮像範囲を時系列に撮像した画像において、同一人物を特定することをいう。特徴抽出判定部３４は、ある撮像装置５０の画像から検出された人物が、他の撮像装置５０の画像で検出された人物と同一人物であるかの判定に用いる特徴を抽出するのに適しているかを判定する。特徴を抽出するのに適していない場合とは、例えば、人物の一部が隠れていたり、撮像範囲から外れていたり、画像中の人物が小さかったりする場合である。特徴とは、例えば色情報である。色情報とは、例えば、ある画素の赤、緑、青の３原色夫々の輝度値である。
【００１５】
シルエット抽出部３６は、受け付けた画像から、人物領域のみを切り出す。人物領域の切り出し方法は後述される。色情報抽出部３８は、人物の画像の特徴量として色情報を抽出する。人物向き判定部４０は、画像上の人物の向きを判定する。向きの判定は、例えば特許文献６に記載の、人の頭部と肩周りの領域の輪郭線から画像特徴を算出して、人体の向きを求める方法等、既存の方法を用いてもよい。また、人物向き判定部４０は、人物情報ＤＢ４６に、後述する人物情報テーブル１２０等を記憶させる。同一人物判定部４２は、人物情報ＤＢ４６に記憶された人物情報テーブル１２０を読み出し、連続していない画像や、互いに異なる撮像装置５０から受け付けた画像において検出された人物が、同一人物か否かの判定を行う。人物情報ＤＢ４６は、例えば、人物の移動情報を示す、後述する人物情報テーブル１２０や、全体色情報、輪郭色情報等に対応する色情報テーブル１３０を含む。
【００１６】
図２は、第１の実施の形態による画像判定方法を適用する人物の画像例を示す図である。図２に示すように、人物６０は、撮像装置５０のいずれかで撮像された画像から抽出された人物の画像の一例である。人物６０は、ジャケット６２を着用した男性の画像である。この人物６０の場合、ジャケット６２の前に空きがあるため、前面部６４は、ジャケット６２のみの色情報とはならず、背面部とは異なる色情報である可能性が高い。そこで、本実施の形態では、人物６０の輪郭部分６６に対応する色情報を、画像判定に用いる。ここで、輪郭とは、人物の画像と人物以外の背景画像との境界をいう。輪郭部分とは、人物の画像において、他の部分よりも、輪郭により近い部分をいう。
【００１７】
図３は、第１の実施の形態による色情報の一例を示す図である。図３に示すように、人物６０全体の色に関する特徴量は、例えば全体色情報７０となる。全体色情報７０は、画像から抽出された人物全体を含む画像領域を複数のブロック領域７２に分割し、各ブロック領域で色情報を平均し、色情報７４のように、得られた色情報に対応する色で各ブロック領域を示した情報である。ブロック領域７２は、所定の大きさの矩形領域とすることが好ましい。この所定の大きさは、人物の画像の特徴量を的確に表すことができる程度に細かく、同一人物であるか否かの判定時の２つの画像の位置あわせの精度が低下しない程度に大きい大きさとされることが好ましい。ブロック領域の大きさは、例えばブロック領域に含まれる画素数で表される。
【００１８】
図４は、第１の実施の形態による背景差分画像の生成例を示す図である。図４に示すように、入力画像８０は、人物８２を含む画像である。背景画像８４は、入力画像８０と同一の撮像範囲を撮像した人物８２を含まない画像である。このように、人物８２を含む入力画像８０と、入力画像８０と同一の撮像範囲で人物８２を含まない背景画像８４とがある場合は、入力画像８０と背景画像８４との差分である背景差分画像８６が得られる。背景差分画像８６は、人物８２が占める領域であるシルエット８８を含む。背景差分画像８６は、例えばシルエット８８に対応する部分は“１”、シルエット８８以外の部分は“０”などとした２値化画像でもよい。このように、ある入力画像８０に含まれる人物８２のシルエット８８が得られる。
【００１９】
図５は、第１の実施の形態による全体色情報の一例を示す図である。図５に示すように、正規化画像９０は、例えば図４の入力画像８０から抽出した人物８２を含む画像領域を、所望の大きさに正規化した画像である。シルエット画像９２は、背景差分画像８６の正規化画像９０と対応する領域を抽出した画像である。全体色情報９４は、正規化画像９０を所定の大きさの複数のブロック領域に分割した際の、ブロック領域毎の色情報の平均値を示す情報である。
【００２０】
例えば、ブロック領域９３では、正規化画像９０のシルエット８８に対応する部分が、赤の色領域８９と黒の色領域９１であるとする。このとき、ブロック領域９３の色情報は、色領域８９と色領域９１との色情報の和を、色領域８９と色領域９１とが含む画素数で除した平均値となる。この例では、全体色情報において、ブロック領域９３の色情報は黒で表されている。
【００２１】
図６は、第１の実施の形態による輪郭色情報の一例を示す図である。図６に示すように、輪郭色情報は、正規化画像９０における、マスク画像９６のマスク９５に対応する部分の色情報である。マスク画像９６は、マスク９５に対応する部分は“１”、マスク９５以外の部分は“０”などとした２値化画像でもよい。
【００２２】
マスク９５は、例えば図５のシルエット画像９２におけるシルエット８８において、輪郭に応じて予め定められた領域、例えば輪郭からの最短距離が所定距離以内の領域を示す画像である。マスク９５は、人物８２の画像の輪郭部分の一例である。輪郭色情報９８は、正規化画像９０を所定の大きさに分割した複数のブロック領域で、マスク９５に対応する領域の色情報の平均値を示す情報である。マスク９５に対応する領域とは、正規化画像９０においてマスク９５と重なる領域である。なお、本実施の形態は、マスク９５に対応する領域での輪郭色情報９８による比較結果を重み＝１、マスク９５以外の領域による比較結果を重み＝０とする例である。
【００２３】
例えば、ブロック領域９７は、正規化画像９０のシルエット８８に対応する部分が、黒の色領域９９のみであるとする。このとき、ブロック領域９７の色情報は、色領域９９の色情報の平均である「黒」を示す情報となる。
【００２４】
図７は、第１の実施の形態による人物の向きの検出例を示す図である。図７に示すように、人物１０２の人物向き１００は、人物１０２の正面が撮像されている場合は０度、背面が撮像されている場合は１８０度、人物１０２が画像の右を向いている場合は９０度、左を向いている場合は２７０度である。
【００２５】
向き検出例１０４では、時刻Ｔ＝１で画像の左側の端部に撮像された人物１０２が、時刻Ｔ＝２〜４と時刻の経過とともに、画像の右側に移動する例が示されている。向き検出例１０４から、各時刻での人物１０２の重心を検出すると、移動軌跡１０５が得られる。移動軌跡１０５は、人物１０２が画像の左から右に移動していることを示している。この場合、人物は右向き（９０度の向き）であると判定される。
【００２６】
向き検出例１０６では、人物１０２の重心の移動は、移動軌跡１０７で表される。移動軌跡１０７は、人物１０２が、画像の上から下に移動していることを示している。このとき、人物１０２は、前向き（０度の向き）であると判定される。同様に、重心の移動軌跡が画像の右から左に移動していることを示している場合、人物１０２は、左向き（２７０度の向き）であると判定される。重心の移動軌跡が画像の下から上の場合、人物１０２は、後ろ向き（１８０度の向き）であると判定される。なお、上述のように、人物の向きの判定は図７に示した例に限定されない。
【００２７】
図８は、第１の実施の形態による人物情報テーブルの一例を示す図である。図８に示すように、人物情報テーブル１２０は、処理装置３０で取得された画像から検出された人物の情報をまとめたデータテーブルである。人物情報テーブル１２０は、画像において検出された人物の識別情報である人物ＩＤ、撮像装置５０の識別情報である撮像装置ＩＤ、出現時刻、消滅時刻、移動方向、特徴量（色情報）、移動経路情報、対応人物を含んでいる。特徴量としては、全体色情報と輪郭色情報とが含まれている。移動経路情報は、時刻、位置、画像上位置を含み、人物が撮像装置５０の撮像範囲内でどのように移動したかを示している。
【００２８】
人物ＩＤは、時系列に撮像された複数の画像において検出された人物を識別する識別情報である。撮像装置ＩＤは、抽出された人物を撮像した撮像装置５０の識別情報である。出現時刻は、対象の人物の撮像が開始された時刻である。消滅時刻は、対象の人物が撮像されなくなった時刻である。移動方向は、対象の人物の重心の移動方向である。全体色情報は、後述する全体色情報テーブルの識別情報である。輪郭色情報は、後述する輪郭色情報テーブルの識別情報である。移動経路情報は、対象の人物の各時刻における撮像装置５０の撮像範囲内の位置（ｘ、ｙ）、及び画像上の人物の範囲を示す。対応人物の人物ＩＤは、他の画像において同一人物と判定された人物の人物ＩＤである。対応人物の人物ＩＤは、他の画像において同一人物と判定された人物の識別情報とは別の固有の情報としてもよい。対応人物の撮像装置ＩＤは、同一人物と判定された人物が検出された画像を撮像した撮像装置５０の識別情報である。人物情報テーブル１２０では、人物ＩＤ及び撮像装置ＩＤが空欄であり、まだ同一人物の情報がない状態を示している。
【００２９】
図９は、第１の実施の形態による色情報テーブルの一例を示す図である。図９に示すように、色情報テーブル１３０は、領域として、画像における色情報に対応するブロック領域の位置を示す情報を有している。ブロック領域とは、例えば図３のブロック領域７２など、色情報の平均値を算出する単位である。色情報（Ｒ、Ｇ、Ｂ）は、各領域での赤、緑、青の三原色夫々の輝度値の平均値である。
【００３０】
例えば、図５及び図６で説明した全体色情報９４、輪郭色情報９８のいずれも、色情報テーブル１３０のような形式に生成され、人物情報ＤＢ４６に記憶されることが好ましい。例えば、全体色情報９４と輪郭色情報９８とでは、例え同じブロックの位置に対応する色情報でも、平均する画素の数や色情報が異なる場合がある。このような場合、例えば、ブロック領域９３とブロック領域９７の例のように、色情報の平均値は異なることがある。また、人物情報テーブル１２０において、色情報は、例えば、「Tabel1_1」等と表記されているが、夫々が図９の色情報テーブル１３０のような情報をもつことを示している。
【００３１】
図１０は、第１の実施の形態による同一人物判定の一例を説明する図である。図１０に示すように、この例では、撮像装置５０−１による正規化画像９０と、撮像装置５０−２による反対向き画像１４１とで判定を行う。図１０に示すように、反対向き画像１４１では、人物１４２が検出されるが、正規化画像９０の人物８２とは向きが反対であると判別されているとする。このため、反対向き画像１４１から、画像を正規化して反転させた正規化反転画像１４３が生成される。また、同一人物か否かの判定には輪郭色情報９８が用いられる。よって、正規化反転画像１４３に対応する輪郭色情報１４５が生成される。輪郭色情報１４５の生成は、図４から図６を参照しながら説明した方法で行うようにしてもよい。ここでは、生成された輪郭色情報９８と輪郭色情報１４５とで、対応する領域の色情報同士が比較され、例えば各領域の色情報の差の和が所定値以下であれば、人物８２と人物１４２とは同一人物であると判定する、といった処理が行われる。
【００３２】
図１１は、第１の実施の形態による画像判定処理の一例を示すフローチャートである。なお、本実施の形態においては、人物は、廊下のように狭い通路を移動する場合について述べる。そのため、移動方向は手前方向と奥行き方向の２パターンとする。
【００３３】
図１１に示すように、まず、人物検出・追跡部３２は、各撮像装置５０で撮像され、処理装置３０に入力される画像から人物の検出・追跡を行う（Ｓ１６１）。具体的には、人物検出・追跡部３２は、まず各撮像装置５０で撮像された、例えば動画像を取り込み、この後の処理を行うために、取り込んだ動画像をフレーム毎の画像に変換する。そして、人物検出・追跡部３２は、変換された画像から人物を検出する。人物検出・追跡部３２は、検出した各人物から、同一撮像装置による画像内で同一人物を追跡するための特徴量（検出位置や顔画像や移動ベクトルなど）を抽出する。人物検出・追跡部３２は、時間的に一つ前に撮像された前フレームで検出された人物と、処理対象の現フレーム（以下、処理対象の画像ということがある。）で抽出された人物と、を対応付けることで、人物の追跡を行う。
【００３４】
この、同一の撮像装置で撮像された画像における人物の検出と追跡は、例えば、特許文献５に記載されているような、以下の手法を用いるようにしてもよい。すなわち、撮像装置５０から逐次入力する複数の画像信号から１つ以上の移動物体を、背景差分法と、動的２値化法、テンプレートマッチングを用いて逐次検出し、移動物体が監視対象の特定移動物体に属するか否かを判定する手法である。また、その他の公知の方式が利用されるようにしてもよい。
【００３５】
特徴抽出判定部３４は、処理対象の画像が特徴を抽出するのに適している画像であるか判定する（Ｓ１６２）。特徴を抽出するのに適している画像とは、例えば、人物が大きく撮像されている画像、隠れている部分の少ない人物の画像などである。本実施の形態においては、複数の撮像装置５０間で同一人物かどうかを判定する各人物の特徴として、画像から抽出した色情報を用いる。色情報は、各人物が撮像装置５０で撮像されている範囲を移動する一連の画像の中で、最も特徴を抽出しやすい画像から抽出した情報を利用する。特徴抽出判定部３４は、現在の処理対象の画像が、これまで特徴を抽出した画像よりも、特徴抽出に適していると判定すれば（Ｓ１６２：Ｙｅｓ）、Ｓ１６３へ進み、適していないと判定すれば（Ｓ１６２：Ｎｏ）、Ｓ１６５へ進む。このとき、例えば、処理対象の画像における人物の大きさを記憶させ、新たに抽出した人物の大きさが記憶された大きさより大きければ特徴抽出に適していると判定するなどの方法で、Ｓ１６２の判定を行うようにしてもよい。
【００３６】
処理対象の画像が特徴を抽出するのに適している場合は、シルエット抽出部３６は、図４〜５を参照しながら説明したように、人物の画像を抽出して正規化し、例えば背景画像と比較することで、シルエット画像を抽出する（Ｓ１６３）。
【００３７】
色情報抽出部３８は、人物の画像の特徴量として色情報を抽出する。このとき、第１の実施の形態において、色情報抽出部３８は、例えば図５を参照しながら説明した切り出されたシルエット画像部分に対応する全体色情報を抽出する。また色情報抽出部３８は、図６を参照しながら説明したマスク９５に対応する輪郭色情報を抽出する（Ｓ１６４）。色情報抽出処理の詳細は、後述される。
【００３８】
人物検出・追跡部３２は、当該撮像装置で撮像された画像における人物の追跡が終了したかを判定する（Ｓ１６５）。人物の追跡が終了するとは、人物が撮像されなくなった状態をいう。例えば、人物が撮像装置５０の撮像範囲から外れたり、撮像が終了したりといった状況が考えられる。追跡が終了していなければ（Ｓ１６５：Ｎｏ）、人物検出・追跡部３２０は、Ｓ１６７に処理を進める。
【００３９】
追跡が終了した場合（Ｓ１６５：Ｙｅｓ）、人物向き判定部４０は、画像上の人物の向きを判定し、人物情報ＤＢ４６の例えば人物情報テーブル１２０に、抽出された人物に関する情報を登録する（Ｓ１６６）。このとき、既に登録された人物の場合には、情報は更新されることが好ましい。
【００４０】
同一人物判定部４２は、人物情報ＤＢ４６に新しいデータが存在するか判別し（Ｓ１６７）、存在しない場合（Ｓ１６７：Ｎｏ）、Ｓ１６１から処理を繰り返す。人物情報ＤＢ４６の人物情報テーブル１２０に、対応人物に関する情報が記載されていない新規人物のデータが登録された場合（Ｓ１６７：Ｙｅｓ）、同一人物判定部４２は、以下の処理を行う。すなわち、同一人物判定部４２は、人物情報ＤＢ４６の例えば人物情報テーブル１２０から、新規人物と、比較対象となる新規人物と異なる撮像装置５０で撮像された画像から抽出された人物とを抽出する（Ｓ１６８）。
【００４１】
比較対象となる人物は、これまで人物情報テーブル１２０に登録されている人すべてを対象としてもいいし、時間や移動経路などの情報を人物情報テーブル１２０に加えて、例えば、一定時間以内に登録された人物などの条件に当てはまる人に絞り込んでもよい。比較対象の人物が複数存在する場合、同一人物判定部４２は、全ての比較対象の人物と類似度を計算し、その中から最も類似度が高い人物を求める。そして、同一人物判定部４２は、選択された人物の類似度がしきい値以上である場合は同一人物と判定し、その人物の人物ＩＤと同じ人物ＩＤを、新しく登録された人物の対応人物の人物ＩＤに書き込む。同一人物判定部４２は、類似度がしきい値以下の場合は、同一人物がいないと判定し、新しい人物ＩＤを書き込むようにしてもよい。
【００４２】
同一人物判定部４２は、抽出された２人の人物の人物情報テーブル１２０における情報を比較する（Ｓ１６９）。例えば、本実施の形態において同一人物判定部４２は、輪郭色情報同士を比較し、それらの類似度から、抽出された２人の人物が同一人物かを判定する。同一人物判定処理の詳細は、後述される。
【００４３】
同一人物と判定された場合には、人物情報ＤＢ４６の人物情報テーブル１２０において、対応人物の人物ＩＤと撮像装置ＩＤとに、同一人物と判定された人物に付された人物ＩＤと、撮像装置ＩＤとを登録し（Ｓ１７０）、Ｓ１６１から処理を繰り返す。
【００４４】
図１２は、第１の実施の形態による色情報抽出処理の一例を示すフローチャートである。色情報抽出処理は、図１１のＳ１６４の処理である。図１２に示すように、色情報抽出部３８は、人物を抽出して、画像を正規化する。これは、検出した人物同士を同一の大きさで比較できるようにするための処理で、人物の頭部位置、体の傾き、大きさなどを予め定めた所定の値に正規化する。次に色情報抽出部３８は、例えば、シルエット８８を抽出し、シルエット８８から輪郭部分を抽出する（Ｓ１８１）。例えば、図４を参照しながら説明したように、シルエット抽出部３６は、画像から背景画像と同一の色を持つ部分を除去する背景差分法によって、前景の人物領域のみを抽出する方法などを用いるようにしてもよい。
【００４５】
色情報抽出部３８は、正規化した画像を所定のブロック数に分割する（Ｓ１８２）。すなわち、図３に示したブロック領域７２のように、正規化した画像を複数に区切る。色情報抽出部３８は、各ブロック領域で、シルエット部分の色の平均値を算出し、全体色情報を生成する（Ｓ１８３）。色情報抽出部３８は、各ブロック領域で輪郭部分の色の平均値を算出し、輪郭色情報を生成する（Ｓ１８４）。このように、色情報１３０は、２種類生成される。１つは、人物の体全体の色から作成した例えば全体色情報９４で、もう１つは輪郭部分の色から作成した輪郭色情報９８である。
【００４６】
例えば、全体色情報９４は、図６を参照しながら説明したように、シルエット画像９２を利用して、ブロック領域ごとにシルエット画像９２の値が例えば“１”となる部分、すなわちシルエット８８に対応する部分の画像の色情報の値を抽出し平均して登録する。
【００４７】
例えば、輪郭色情報９８は、人物のシルエットの境界付近の色のみを抽出するためのマスク画像９６をシルエット画像９２から作成し、例えば、マスク画像９６の値が“１”となっている部分、すなわち、マスク９５の色のみを抽出して色情報を作成する。マスク画像９６は、シルエット画像９２の輪郭からの距離（ピクセル数）が一定以下となる範囲のみ”１”として残し、残りの部分を”０”としたものである。マスクが“０”で色を抽出しないブロック領域に関しては色情報がなしとなる。
【００４８】
色情報抽出部３８は、全てのブロック領域で、全体色情報、輪郭色情報のための色の平均値の算出が終了するまで（Ｓ１８５：Ｎｏ）、Ｓ１８３からの処理を繰り返す。全てのブロック領域について算出処理が完了すると（Ｓ１８５：Ｙｅｓ）、色情報抽出部３８は、生成した全体色情報、輪郭色情報を色情報テーブル１３０、人物情報テーブル１２０として人物情報ＤＢ４６に登録し（Ｓ１８６）、図１１の処理に戻る。
【００４９】
図１３は、第１の実施の形態による同一人物判定処置の一例を示すフローチャートである。人物判定処理は、図１１のＳ１６９の処理である。図１３に示すように、同一人物判定部４２は、Ｓ１６８で抽出された２人の人物の向きが同一方向であるかを判定する（Ｓ１９１）。同一方向であれば（Ｓ１９１：Ｙｅｓ）、同一人物判定部４２は、人物情報テーブル１２０において、夫々の人物の全体色情報を参照し、抽出する（Ｓ１９２）。
【００５０】
Ｓ１６８で抽出された２人の人物の向きが同一方向でない場合（Ｓ１９１：Ｎｏ）、夫々の輪郭色情報を抽出する（Ｓ１９３）。なお、本実施の形態においては、例えば廊下のように、人物は同一方向または反対方向に向いている場合に限定しているので、ここで、同一人物判定部４２は、２人の人物は反対方向に向いていると判別し、一方の輪郭色情報を左右反転させる（Ｓ１９４）。
【００５１】
同一人物判定部４２は、抽出された２人の人物の同一位置のブロック領域の色情報を抽出して類似度を算出する（Ｓ１９５）。すなわち、同一人物判定部４２は、２人の色情報の同一位置のブロックごとに、ＲＧＢ空間上での色の距離から類似度求める。同一人物判定部４２は、全てのブロック領域について類似度の算出が完了するまでＳ１９５の処理を繰り返し（Ｓ１９６：Ｎｏ）、完了すると（Ｓ１９６：Ｙｅｓ）、全てのブロックの類似度を平均して、２人の人物全体の類似度を算出する（Ｓ１９７）。
【００５２】
以上詳細に説明したように、画像判定装置２０によれば、処理装置３０は、第１の画像から抽出された第１の人物と、第２の画像から抽出された第２の人物とが同一人物か否かの判定を行う。このとき、処理装置３０は、第１の人物の輪郭部分の特徴量と第２の人物の輪郭部分の特徴量とによる比較結果に対する影響が、以下の影響より大きくなる比較処理に基づき判定を行う。すなわち、第１の人物の輪郭部分より輪郭から遠い部分の特徴量と第２の人物の輪郭部分より輪郭から遠い部分の特徴量とによる比較結果に対する影響である。
【００５３】
以上のように、第１の実施の形態による画像判定装置２０によれば、異なる画像中の人物が同一人物か否かを判定する際に、異なる方向から人物が撮像された場合でも、輪郭部分同士の比較結果を他の部分による比較結果より大きく重み付けて比較を行う。よって、同一人物か否かの判定を高精度で行うことが可能となる。例えば、異なる方向から撮像された人物同士を対応付ける際に、人物の輪郭付近のみの色情報を抽出するので、人を前面から見た場合と、背面から見た場合とで表裏に対応する位置同士の色情報を比較して同一人物の判定を行うことができる。輪郭部分という２つの画像間で非常に近い位置のみの色の比較を行うとともに、前面と背面で色が異なる可能性がある部分の比較を少なくすることができるため、１８０度逆の方向から撮像されているような場合においても同一人物か否かの判定が可能である。
【００５４】
例えば、複数の撮像装置間で検出した人物の特徴量に基づいて、同一人物を識別することができるので、一般的に設置されている監視撮像装置等、撮像装置と撮像装置の間に撮像されない領域が存在している場合等、広い範囲の人の移動ルートを取得することができる。よって、例えば、コンビニエンスストアなどの店内での顧客の移動ルートを利用することで、陳列する商品を選定したり、客の動向を把握したりすることができる。より広い範囲にわたる人の移動ルートを把握することで、マーケティング活動などで必要とされる多くの情報を得ることも可能になる。
【００５５】
第１の実施の形態においては、輪郭色情報９８を抽出する方法として、シルエット画像９２のシルエット８８の輪郭からの距離が一定以下となる範囲のみ”１”としたマスク９５を含むマスク画像９６を作成したが、これ以外の方法でもよい。例えば、マスク９５の幅は、所定のピクセル数として固定せずに、抽出した人物の体の幅に合わせて、人物幅の所定割合の幅としてもよい。こうすることで、撮像された人物の向きや人物の太さに関わらず、輪郭付近の色情報が同じ割合で抽出される。よって、人物の体の大きさにかかわらず、余計な色を抽出する可能性が低くなる。
【００５６】
また、色を抽出する範囲を幅として定義せず、輪郭付近と色が類似している部分までの色情報を利用する方法でもよい。このようにすることで、正面から見たら輪郭付近に服の模様が存在し、背面から見たら模様が存在しない場合などに、色抽出範囲をそれぞれの向きで変えることができるため、模様の色を輪郭の色情報として抽出することなく利用することが可能となる。
【００５７】
さらに、輪郭部分は光源からの光が強くあたりやすく、画像上で白くなる色飛びが発生する可能性があるので、ある所定の明るさ以上の画素の色情報は利用しないなどの選択方法を加えてもよい。
【００５８】
（第２の実施の形態）
以下、第２の実施の形態による画像判定方法について説明する。第２の実施の形態において、第１の実施の形態と同様の構成及び動作については、同一番号を付し、重複説明を省略する。
【００５９】
第２の実施の形態による画像判定方法では、人物情報テーブルおよび色情報の内容が、第１の実施の形態による画像判定方法と異なっている。第２の実施の形態による画像判定装置の構成は、第１の実施の形態による画像判定装置２０と同様である。また、第２の実施の形態による画像判定処理の主な流れは、第１の実施の形態と同様、図１１に示したフローチャートで示される。
【００６０】
図１４は、第２の実施の形態による人物情報テーブルの一例を示す図である。図１４に示すように、人物情報テーブル２００は、処理装置３０で取得された画像から検出された人物の情報をまとめたデータテーブルである。人物情報テーブル２００は、各撮像装置５０で時系列に撮像された複数の画像において検出された人物ＩＤ、撮像装置ＩＤ、出現時刻、消滅時刻、移動方向、特徴量（色情報）、移動経路情報、対応人物を含んでいる。特徴量としては、全体色情報のみが含まれている。移動経路情報は、時刻、位置、画像上の位置を含み、人物が撮像装置５０の撮像範囲内でどのように移動したかを示している。
【００６１】
第２の実施の形態による人物情報テーブル２００は、色情報が輪郭色情報を含まない点と、全体色情報の構成が異なる点で、第１の実施の形態による人物情報テーブル１２０と異なっている。
【００６２】
図１５は、第２の実施の形態による色情報テーブルの一例を示す図である。図１５に示すように、色情報テーブル２０５は、第１の実施の形態による色情報テーブル１３０に加え、輪郭からの距離の情報（ピクセル数）を有している。この輪郭からの距離は、当該色情報が、どの程度人物の体の内部の色情報かを示す。
【００６３】
第２の実施の形態による画像判定処理は、第１の実施の形態において図１１を参照しながら説明した処理における、Ｓ１６４の色情報抽出処理と、Ｓ１６９の同一人物判定処理とが異なる処理となっている。
【００６４】
図１６は、第２の実施の形態による色情報抽出処理の一例を示すフローチャートである。色情報抽出処理は、図１１のＳ１６４の処理である。図１６に示すように、色情報抽出部３８は、まず、例えば図５に示した正規化画像９０を所定のブロック数に分割する。この分割は、第１の実施の形態による分割と同様でもよい（Ｓ２３１）。色情報抽出部３８は、各ブロック領域で、例えば図５に示したシルエット８８の部分の色の平均値を算出する。
【００６５】
色情報抽出部３８は、各ブロック領域で、シルエット部分の色の平均値を算出し、全体色情報を生成する（Ｓ２３２）。色情報抽出部３８は、各ブロック領域で輪郭位置からの距離を算出する。すなわち、例えば、シルエット８８の外縁部からの距離を算出する（Ｓ２３３）。
【００６６】
色情報抽出部３８は、全てのブロック領域で、全体色情報、および輪郭からの距離の算出が終了するまで（Ｓ２３４：Ｎｏ）、Ｓ２３２からの処理を繰り返す。Ｓ２３４で全てのブロック領域について算出処理が完了したと判定されると（Ｓ２３４：Ｙｅｓ）、色情報抽出部３８は、生成した全体色情報、輪郭からの距離を色情報テーブル２０５、人物情報テーブル２００に登録し（Ｓ２３５）、図１１の処理に戻る。
【００６７】
図１７は、第２の実施の形態による同一人物判定処置の一例を示すフローチャートである。人物判定処理は、図１１のＳ１６９の処理である。図１７に示すように、同一人物判定部４２は、図１１のＳ１６８で抽出された２人の人物の向きが逆方向であるかを判定する（Ｓ２４１）。逆方向であれば（Ｓ２４１：Ｙｅｓ）、同一人物判定部４２は、一方の全体色情報を左右反転し（Ｓ２４２）、処理をＳ２４３に進める。逆方向でなければ（Ｓ２４１：Ｎｏ）、同一人物判定部４２は、そのまま処理をＳ２４３に進める。
【００６８】
同一人物判定部４２は、人物情報テーブル２００を参照して、夫々の人物の全体色情報を参照し、抽出する（Ｓ２４２）。同一人物判定部４２は、抽出された２人の人物の同一位置のブロック領域の色情報を抽出して、類似度を算出する（Ｓ２４３）。
【００６９】
同一人物判断部４２は、２人の向きが逆であるかを判定する（Ｓ２４４）。逆でない場合（Ｓ２４４：Ｎｏ）、同一人物判断部４２は、Ｓ２４６に処理を進める。逆である場合（Ｓ２４４：Ｙｅｓ）、同一人物判断部４２は、算出した類似度に、重みを付加する（Ｓ２４５）。重みをかける場合、一例として、輪郭からの距離の逆数をかけるようにしてもよい。また、距離は、２人のいずれかの色情報テーブル２０５に記憶された、当該ブロック領域に対応する距離を用いるようにしてもよい。すなわち、このＳ２４３の処理では、同一人物判定部４２が、２人の色情報の同一位置のブロックごとにＲＧＢ空間上での色の距離を算出し、算出した距離に２人のいずれかの色情報の重みを掛けて、類似度を求めるようにしてもよい。
【００７０】
なお、第２の実施の形態においても、比較対象の人物が複数存在する場合、全ての人物と類似度を計算し、その中から最も類似度が高い人物を求めることが好ましい。そして、選択された人物の類似度がしきい値以上である場合は同一人物と判定し、同一人物判定部４２は、その人物を示す人物ＩＤと同じ情報を、新しく登録された人物の対応人物の人物ＩＤに書き込む。しきい値以下の場合は、同一人物がいないと判定し、新しい情報を書き込む。
【００７１】
以上説明したように、第２の実施の形態による画像判定方法では、撮像された２人の人物の移動方向が異なる場合も、体全体の色を抽出した全体色情報を利用して類似度が算出される。しかし、類似度の算出において、色情報に輪郭からの距離に応じた重みをかけて正規化してから、類似度を算出するようにしてもよい。全てのブロック領域の類似度の平均を算出する際に、色情報テーブルに記載されている輪郭からの距離に応じてブロック領域ごとの類似度に異なる重みをかける。あるいは、類似度を算出する際に、色情報に、輪郭からの距離に応じた重みをかけるようにする。具体的には、輪郭に近い方が、重みが大きくなり、輪郭から離れ、体の中心に向かうほど重みが小さくなるような関数を利用する。例えば、距離の逆数などである。これにより、向きが異なる場合は輪郭部分の色を主に利用して同一人物の判定が可能となる。なお、２人の移動方向が異なる場合は、ブロック領域の位置と対応する場所とが反転しているため、一方を反転させてから類似度を求める。
【００７２】
以上のように、本実施の形態による画像判定方法によれば、異なる画像中の人物が同一人物か否かを判定する際に、異なる方向から人物が撮像された場合でも、輪郭部分同士の比較結果を他の部分による比較結果より大きく重み付けて比較を行う。よって、同一人物か否かの判定を高精度で行うことが可能となる。さらに、第１の実施の形態と異なり、全体色情報と、輪郭色情報とを別々に保持していなくても、輪郭の距離を加えた全体色情報のみを記憶しておけばよい。このため、記憶容量の縮小化が可能であるという効果がある。
【００７３】
（第３の実施の形態）
以下、第３の実施の形態による画像判定方法について説明する。第３の実施の形態において、第１または第２の実施の形態と同様の構成及び動作については、同一番号を付し、重複説明を省略する。
【００７４】
第３の実施の形態による画像判定方法は、廊下のように狭い環境のみでない場合の例である。第３の実施の形態による画像判定装置の構成は、第１及び第２の実施の形態による画像判定装置２０と同様である。また、第３の実施の形態による画像判定処理の主な流れは、第１の実施の形態及び第２の実施の形態と同様、図１１に示したフローチャートで示される。第３の実施の形態においては、第１の実施の形態、または第２の実施の形態と人物情報テーブルの構成が異なっている。全体色情報と輪郭色情報とは、例えば、第１の実施の形態と同様である。
【００７５】
図１８は、第３の実施の形態による人物情報テーブルの一例を示す図である。図１８に示すように、第３の実施の形態による人物情報テーブル２８０は、処理装置３０で取得された画像から検出された人物の情報をまとめたデータテーブルである。人物情報テーブル２８０は、各撮像装置５０で時系列に撮像された複数の画像において検出された人物の人物ＩＤ、撮像装置ＩＤ、出現時刻、消滅時刻、移動方向、特徴量（色情報）、移動経路情報、対応人物を含んでいる。
【００７６】
第３の実施の形態による人物情報テーブル２８０は、特徴量として、人物の向きに応じた色情報を含んでいる点で、第１の実施の形態による人物情報テーブル１２０とは異なっている。人物情報テーブル２８０は、人物の向き（例えば所定角度毎）に応じて、夫々全体色情報と輪郭色情報とを含んでいる。
【００７７】
図１９は、第３の実施の形態による同一人物の判定方法の一例を説明する図である。図１９に示すように、撮像装置５０−１、撮像装置５０−２が、互いに異なる撮像範囲を撮像しているとする。このとき、人物検出・追跡部３２は、人物２８５が、撮像装置５０−１の撮像範囲を移動軌跡２８７のように移動し、撮像装置５０−２の撮像範囲を移動軌跡２８９のように移動したことを検出する。シルエット抽出部３６、色情報抽出部３８により、移動軌跡２８７上での、正規化画像から色情報が抽出される。色情報は、例えば１５度毎など、所定の向きが検出されたときに抽出されるようにしてもよい。
【００７８】
人物向き判定部４０は、移動軌跡２８７において、人物２８５が、図７で説明した向きとして、向き０度、３０度、４５度の向きで撮像されたことを判定する。また、人物向き判定部４０は、移動軌跡２８９において、人物２８５が、向き１９５度、２１０度の向きで撮像されたことを判定する。
【００７９】
同一人物判定部４２は、人物情報テーブル２８０を参照して、この例では、夫々の向き０度、３０度、４５度、１９５度、２１０度での色情報に基づき、同一人物であるかの判定を行う。例えば、色情報として輪郭色情報２９１〜２９９が抽出される。
【００８０】
図２０は、第３の実施の形態による同一人物判定処置の一例を示すフローチャートである。人物判定処理は、図１１のＳ１６９の処理である。図２０に示すように、同一人物判定部４２は、Ｓ１６８で抽出された２人の人物の色情報において、同一方向の色情報が存在するかを判定する（Ｓ３３１）。同一方向であれば（Ｓ３３１：Ｙｅｓ）、同一人物判定部４２は、人物情報テーブル２８０において、夫々の人物の全体色情報を参照し、抽出する（Ｓ３３２）。
【００８１】
Ｓ１６８で抽出された２人の人物の向きが同一方向である場合の色情報が存在しない場合（Ｓ３３１：Ｎｏ）、Ｓ１６８で抽出された２人の人物の向きが１８０度異なる場合の色情報が存在するかを判別する（Ｓ３３３）。１８０度異なる場合の色情報も存在しない場合（Ｓ３３３：Ｎｏ）、図１１のＳ１６９に処理を戻す。
【００８２】
２人の人物の１８０度異なる向きの色情報が存在する場合（Ｓ３３３：Ｙｅｓ）、同一人物判定部４２は、人物情報テーブル２８０において、１８０度異なる向きの輪郭色情報を抽出する（Ｓ３３４）。同一人物判定部４２は、２人のうちの一方の色情報の左右を反転する（Ｓ３３５）。  例えば、図１９のような状態の場合、同一方向のデータは存在しないが、１８０度異なる方向のデータは、向き２１０度の色情報２９９と３０度の色情報２９３とで存在するため、輪郭色情報を利用して同一人物の判定を行うこととなる。
【００８３】
同一人物判定部４２は、抽出された２人の人物の同一位置のブロック領域の色情報を抽出して類似度を算出する（Ｓ３３６）。すなわち、同一人物判定部４２は、２人の色情報の同一位置のブロックごとに、ＲＧＢ空間上での色の距離から類似度求める。同一人物判定部４２は、全てのブロック領域について類似度の算出が完了するまでＳ３３６の処理を繰り返し（Ｓ３３７：Ｎｏ）、完了すると（Ｓ３３７：Ｙｅｓ）、全てのブロックの類似度を平均して、２人の人物全体の類似度を算出する（Ｓ３３８）。
【００８４】
以上詳細に説明したように、第３の実施の形態による画像判定処理によれば、処理装置３０は、人物の向きを検出し、複数の向きに対応する色情報を抽出する。処理装置３０は、同じ向きであれば、全体色情報を用いて２人の人物が同一人物であるかの判定を行う。同じ向きの色情報がない場合、処理装置３０は、１８０度異なる向きの情報を抽出し、輪郭色情報を用いて、２人の人物が同一人物であるかの判定を行う。
【００８５】
なお、第３の実施の形態においても、比較対象の人物が複数存在する場合、全ての人物と類似度を計算し、その中から最も類似度が高い人物を求めることが好ましい。そして、選択された人物の類似度がしきい値以上である場合は同一人物と判定し、同一人物判定部４２は、その人物の人物ＩＤを、新しく登録された人物の対応人物の人物ＩＤに書き込む。しきい値以下の場合は、同一人物がいないと判定し、新しい情報を書き込む。
【００８６】
以上説明したように、第３の実施の形態による画像判定処理によれば、廊下のように人物が前向きか後ろ向きに限られない場合でも、人物の向きを検出し、向きに応じた色情報が抽出される。向きに応じた色情報を抽出することで、同一の向き、または１８０度異なる向きでの色情報を用いて、同一人物であるかの判定を行うことができる。よって、第１または第２の実施の形態による効果に加え、画像判定処理の適用範囲が広がる効果がある。
【００８７】
なお、本発明は、以上に述べた実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の構成または実施形態を採ることができる。例えば、画像判定装置２０の構成例は一例であり、記載の例には限定されない。例えば処理装置３０に記載の各部の機能は、複数の機能を含めたひとつの機能としてもよく、逆にさらに詳細に分けられた複数の機能としてもよい。各フローチャートに記載の処理順は一例であり、記載の例に限定されない。第３の実施の形態の輪郭色情報による類似度の算出に代えて、第２の実施の形態において説明した、輪郭からの距離に応じた重みを掛けた類似度の算出を行う方法でもよい。
【００８８】
ここで、上記第１から第３の実施の形態による画像判定方法の動作をコンピュータに行わせるために共通に適用されるコンピュータの例について説明する。図２１は、標準的なコンピュータのハードウエア構成の一例を示すブロック図である。図２１に示すように、コンピュータ５００は、Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ（ＣＰＵ）５０２、メモリ５０４、入力装置５０６、出力装置５０８、外部記憶装置５１２、媒体駆動装置５１４、ネットワーク接続装置５１８等がバス５１０を介して接続されている。
【００８９】
ＣＰＵ５０２は、コンピュータ５００全体の動作を制御する演算処理装置である。メモリ５０４は、コンピュータ５００の動作を制御するプログラムを予め記憶したり、プログラムを実行する際に必要に応じて作業領域として使用したりするための記憶部である。メモリ５０４は、例えばＲＡＭ、Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＯＭ）等である。入力装置５０６は、コンピュータの使用者により操作されると、その操作内容に対応付けられている使用者からの各種情報の入力を取得し、取得した入力情報をＣＰＵ５０２に送付する装置であり、例えばキーボード装置、マウス装置などである。出力装置５０８は、コンピュータ５００による処理結果を出力する装置であり、表示装置などが含まれる。例えば表示装置は、ＣＰＵ５０２により送付される表示データに応じてテキストや画像を表示する。
【００９０】
外部記憶装置５１２は、例えば、ハードディスクなどの記憶装置であり、ＣＰＵ５０２により実行される各種制御プログラムや、取得したデータ等を記憶しておく装置である。媒体駆動装置５１４は、可搬型記録媒体５１６に書き込みおよび読み出しを行うための装置である。ＣＰＵ５０２は、可搬型記録媒体５１６に記録されている所定の制御プログラムを、媒体駆動装置５１４を介して読み出して実行することによって、各種の制御処理を行うようにすることもできる。可搬型記録媒体５１６は、例えばＣｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ（ＣＤ）−ＲＯＭ、Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ（ＤＶＤ）、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ（ＵＳＢ）メモリ等である。ネットワーク接続装置５１８は、有線または無線により外部との間で行われる各種データの授受の管理を行うインタフェース装置である。バス５１０は、上記各装置等を互いに接続し、データのやり取りを行う通信経路である。
【００９１】
上記第１から第４の実施の形態による画像判定方法をコンピュータに実行させるプログラムは、例えば外部記憶装置５１２に記憶させる。ＣＰＵ５０２は、外部記憶装置５１２からプログラムを読み出し、メモリ５０４を利用してプログラムを実行することで、画像判定の動作を行なう。このとき、まず、画像判定の処理をＣＰＵ５０２に行わせるための制御プログラムを作成して外部記憶装置５１２に記憶させておく。そして、入力装置５０６から所定の指示をＣＰＵ５０２に与えて、この制御プログラムを外部記憶装置５１２から読み出させて実行させるようにする。また、このプログラムは、可搬型記録媒体５１６に記憶するようにしてもよい。
【００９２】
以上の第１から第３の実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
第１の画像から抽出された第１の人物と、第２の画像から抽出された第２の人物とが同一人物か否かの判定を行う際に、前記第１の人物の輪郭部分の特徴量と前記第２の人物の輪郭部分の特徴量とによる比較結果に対する影響が、前記第１の人物の輪郭部分より輪郭から遠い部分の特徴量と前記第２の人物の輪郭部分より輪郭から遠い部分の特徴量とによる前記比較結果に対する影響より大きくなるような比較処理に基づき前記判定を行う処理装置
を有することを特徴とする画像判定装置。
（付記２）
前記第１の人物の輪郭部分の特徴量は、前記第１の人物の輪郭からの距離に応じて予め決められた範囲に対応する特徴量であり、前記第２の人物の輪郭部分の特徴量は、前記第２の人物の輪郭からの距離に応じて予め決められた範囲に対応する特徴量である
ことを特徴とする付記１に記載の画像判定装置。
（付記３）
前記判定の処理は、前記第１の人物の輪郭からの距離に応じて重み付けられた特徴量と、前記第２の人物の輪郭からの距離に応じて重み付けられた特徴量との比較に基づき行われる
ことを特徴とする付記１に記載の画像判定装置。
（付記４）
前記処理装置は、さらに、前記第１の人物の第１の向きと前記第２の人物の第２の向きとを検出し、前記第１の向きと前記第２の向きとが同じ向きでないと判定された場合、前記比較処理に基づき判定を行う
ことを特徴とする付記１から付記３のいずれか一項に記載の画像判定装置。
（付記５）
画像判定処理を行うコンピュータが、
第１の画像から抽出された第１の人物と、第２の画像から抽出された第２の人物とが同一人物か否かの判定を行う際に、前記第１の人物の輪郭部分の特徴量と前記第２の人物の輪郭部分の特徴量とによる比較結果に対する影響が、前記第１の人物の輪郭部分より輪郭から遠い部分の特徴量と前記第２の人物の輪郭部分より輪郭から遠い部分の特徴量とによる前記比較結果に対する影響より大きくなるような比較処理に基づき前記判定を行う
ことを特徴とする画像判定方法。
（付記６）
前記第１の人物の輪郭部分の特徴量は、前記第１の人物の輪郭からの距離に応じて予め決められた範囲に対応する特徴量であり、前記第２の人物の輪郭部分の特徴量は、前記第２の人物の輪郭からの距離に応じて予め決められた範囲に対応する特徴量である
ことを特徴とする付記５に記載の画像判定方法。
（付記７）
前記判定の処理は、前記第１の人物の輪郭からの距離に応じて重み付けられた特徴量と、前記第２の人物の輪郭からの距離に応じて重み付けられた特徴量との比較に基づき行われる
ことを特徴とする付記５に記載の画像判定方法。
（付記８）
さらに、前記第１の人物の第１の向きと前記第２の人物の第２の向きとを検出し、前記第１の向きと前記第２の向きとが同じ向きでないと判定された場合、前記比較処理に基づき判定を行う
ことを特徴とする付記５から付記７のいずれか一項に記載の画像判定方法。
（付記９）
第１の画像から抽出された第１の人物と、第２の画像から抽出された第２の人物とが同一人物か否かの判定を行う際に、前記第１の人物の輪郭部分の特徴量と前記第２の人物の輪郭部分の特徴量とによる比較結果に対する影響が、前記第１の人物の輪郭部分より輪郭から遠い部分の特徴量と前記第２の人物の輪郭部分より輪郭から遠い部分の特徴量とによる前記比較結果に対する影響より大きくなるような比較処理に基づき前記判定を行う
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
（付記１０）
前記第１の人物の輪郭部分の特徴量は、前記第１の人物の輪郭からの距離に応じて予め決められた範囲に対応する特徴量であり、前記第２の人物の輪郭部分の特徴量は、前記第２の人物の輪郭からの距離に応じて予め決められた範囲に対応する特徴量である
ことを特徴とする付記９に記載のプログラム。
（付記１１）
前記判定の処理は、前記第１の人物の輪郭からの距離に応じて重み付けられた特徴量と、前記第２の人物の輪郭からの距離に応じて重み付けられた特徴量との比較に基づき行われる
ことを特徴とする付記９に記載のプログラム。
（付記１２）
さらに、前記処理は、前記第１の人物の第１の向きと前記第２の人物の第２の向きとを検出し、前記第１の向きと前記第２の向きとが同じ向きでないと判定された場合、前記比較処理に基づき判定を行う処理を含む
ことを特徴とする付記９から付記１２のいずれか一項に記載のプログラム。
【符号の説明】
【００９３】
２０      画像判定装置
３０      処理装置
３２      人物検出・追跡部
３４      特徴抽出判定部
３６      シルエット抽出部
３８      色情報抽出部
４０      人物向き判定部
４２      同一人物判定部
４６      人物情報ＤＢ
５０      撮像装置
６０      人物
６２      ジャケット
６４      前面部
６６      輪郭部分
７０      全体色情報
７２      ブロック領域
７４      色情報
８０      入力画像
８２      人物
８４      背景画像
８６      背景差分画像
８８      シルエット
８９      色領域
９０      正規化画像
９１      色領域
９２      シルエット画像
９３      ブロック領域
９４      全体色情報
９５      マスク
９６      マスク画像
９７      ブロック領域
９８      輪郭色情報
９９      色領域
１００    人物向き
１０２    人物
１０４    向き検出例
１０５    移動軌跡
１０６    向き検出例
１０７    移動軌跡
１２０    人物情報テーブル
１３０    色情報テーブル
１４１    反対向き画像
１４３    正規化反転画像
１４５    輪郭色情報
【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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【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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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