(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影装置により撮影された画像から人物領域を特定し、
撮影された前記画像に複数の人物領域が特定された場合、前記撮影装置により撮影された複数の画像から前記複数の人物領域それぞれの位置関係、および移動速度をそれぞれ算出し、
特定した前記複数の人物領域の前記画像における位置関係と前記複数の人物領域の移動速度に基づいて、前記撮影装置のフレームレートを制御する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする撮影制御プログラム。
【請求項２】
前記制御する処理は、前記撮影された画像に複数の人物領域が特定された場合、所定の複数のフレームレートそれぞれの次の撮影タイミングでの前記複数の人物領域の移動位置を予測し、予測された移動位置の間の距離が、前記複数の人物領域それぞれの位置関係および移動速度から予測された人物領域の位置と実際の人物領域の位置との差から求めた予測誤差よりも大きいフレームレートに前記撮影装置のフレームレートを制御する
ことを特徴とする請求項１に記載の撮影制御プログラム。
【請求項３】
前記制御する処理は、前記移動位置の間の距離が予測誤差よりも大きいフレームレートが複数ある場合、前記移動位置の間の距離が予測誤差よりも大きい複数のフレームレートのうち、最も低いフレームレートに前記撮影装置のフレームレートを制御する
ことを特徴とする請求項２に記載の撮影制御プログラム。
【請求項４】
前記制御する処理は、移動位置の間の距離が予測誤差よりも大きいフレームレートにおいて予測された移動位置が、画像の縁から所定範囲の領域に位置する場合、前記複数のフレームレートのうち、最も高いフレームレートに前記撮影装置のフレームレートを制御する
ことを特徴とする請求項２または３に記載の撮影制御プログラム。
【請求項５】
前記制御する処理は、前記撮影された画像に複数の人物領域が特定されない場合、所定の複数のフレームレートのうち、最も低いフレームレートに前記撮影装置のフレームレートを制御する
ことを特徴とする請求項１〜４の何れか１つに記載の撮影制御プログラム。
【請求項６】
前記制御する処理は、前記撮影された画像に複数の人物領域が特定され、かつ、当該複数の人物領域に互いに類似する人物領域がある場合、前記撮影装置のフレームレートを制御する
ことを特徴とする請求項１〜５の何れか１つに記載の撮影制御プログラム。
【請求項７】
前記人物領域の位置と前記人物領域の移動速度に基づいて、前記撮影された画像での人物領域の移動位置を予測し、予測した移動位置を基準とした所定範囲内で特徴が類似する人物領域を関連付けて人物を追跡する
処理をコンピュータにさらに実行させることを特徴とする請求項１〜６の何れか１つに記載の撮影制御プログラム。
【請求項８】
前記特定する処理は、前記撮影された画像と当該画像の１つ前に撮影された画像との差分から人物領域を特定する
ことを特徴とする請求項１〜７の何れか１つに記載の撮影制御プログラム。
【請求項９】
前記差分から特定された人物領域と前記１つ前に撮影された画像の人物領域との重複率が所定の閾値以上の場合、前記差分から特定された人物領域を前記１つ前に撮影された画像の人物領域と同じ人物の人物領域と特定し、前記重複率が所定の閾値未満の場合、前記差分から特定された人物領域を新たな人物の人物領域と特定する
処理をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項８に記載の撮影制御プログラム。
【請求項１０】
撮影装置により撮影された画像から人物領域を特定し、
撮影された前記画像に複数の人物領域が特定された場合、前記撮影装置により撮影された複数の画像から前記複数の人物領域それぞれの位置関係、および移動速度をそれぞれ算出し、
特定した前記複数の人物領域の前記画像における位置関係と前記複数の人物領域の移動速度に基づいて、前記撮影装置のフレームレートを制御する
処理をコンピュータが実行することを特徴とする撮影制御方法。
【請求項１１】
撮影装置により撮影された画像から人物領域を特定する特定部と、
前記特定部により、撮影された前記画像に複数の人物領域が特定された場合、前記撮影装置により撮影された複数の画像から前記複数の人物領域それぞれの位置関係、および移動速度をそれぞれ算出する算出部と、
前記特定部により特定した前記複数の人物領域の前記画像における位置関係と前記算出部により算出した前記複数の人物領域の移動速度に基づいて、前記撮影装置のフレームレートを制御する制御部と、
を有することを特徴とする撮影制御装置。
【請求項１２】
撮影装置により撮影された画像から人物領域を特定し、
前記撮影された画像に複数の人物領域が特定され、かつ、当該複数の人物領域に類似する人物領域がある場合、前記撮影装置のフレームレートを高く制御する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする撮影制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮影制御プログラム、撮影制御方法および撮影制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、監視カメラは、監視目的の他に、マーケティングや交通量調査など様々な用途で利用される。例えば、監視カメラは、撮影された画像から服の色などの特徴が類似する人物を追跡することにより、人物の移動経路の把握に利用される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−１０２７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の技術では、別の人物との誤対応が発生し、追跡精度が低下する場合がある。例えば、人物が交差する際に人物の領域に重複が発生すると、別の人物との誤対応が発生し、追跡精度が低下する場合がある。
【０００５】
一つの側面では、追跡精度の低下を抑制できる撮影制御プログラム、撮影制御方法および撮影制御装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１の案では、撮影制御プログラムは、コンピュータに、撮影装置により撮影された画像から人物領域を特定する処理を実行させる。撮影制御プログラムは、コンピュータに、撮影された画像に複数の人物領域が特定された場合、撮影装置により撮影された複数の画像から複数の人物領域それぞれの位置関係、および移動速度をそれぞれ算出する処理を実行させる。撮影制御プログラムは、コンピュータに、特定した複数の人物領域の画像における位置関係と複数の人物領域の移動速度に基づいて、撮影装置のフレームレートを制御する処理を実行させる。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の一の実施態様によれば、追跡精度の低下を抑制できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、システムの概略的な構成の一例を示す図である。
【図２】図２は、撮影制御装置の機能的な構成の一例を示す図である。
【図３】図３は、人物追跡情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図４】図４は、人物領域間の類似度の一例を示す図である。
【図５】図５は、人物領域の移動量の一例を示す図である。
【図６】図６は、人物領域の移動位置の予測の一例を示す図である。
【図７】図７は、予測精度を算出する一例を示す図である。
【図８】図８は、予測誤差を算出する一例を示す図である。
【図９】図９は、人物領域の移動位置の間の距離の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、画像の縁から所定範囲の領域の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、人物領域を特定する流れの一例を示す図である。
【図１２】図１２は、重複率による人物領域を判定する流れの一例を示す図である。
【図１３】図１３は、人物領域を追跡する流れの一例を示す図である。
【図１４】図１４は、実施例１に係る制御処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、類似度算出処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、速度算出処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、フレームレート制御処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１８】図１８は、人物検出処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１９】図１９は、人物追跡処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図２０】図２０は、人物領域の移動の一例を示す図である。
【図２１】図２１は、人物領域の移動の一例を示す図である。
【図２２】図２２は、フレームレートを変更する一例を示す図である。
【図２３】図２３は、実施例２に係る制御処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図２４】図２４は、実施例２に係るフレームレート制御処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図２５】図２５は、撮影制御プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本発明にかかる撮影制御プログラム、撮影制御方法および撮影制御装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下に示す実施例は、矛盾を起こさない範囲で適宜組み合わせてもよい。
【実施例１】
【００１０】
［システム構成］
最初に、実施例１に係るシステムの一例を説明する。図１は、システムの概略的な構成の一例を示す図である。システム１０は、監視カメラにより監視を行うシステムである。監視カメラは、監視目的の他に、マーケティングや交通量調査など様々な用途で利用される。例えば、監視カメラは、撮影された画像から服の色などの特徴が類似する人物を追跡することにより、人物の移動経路の把握に利用される。
【００１１】
図１に示すように、システム１０は、撮影制御装置１１と、監視カメラ１２とを有する。撮影制御装置１１と監視カメラ１２は、ネットワークＮを介して通信可能に接続され、各種の情報を交換することが可能とされている。かかるネットワークＮの一態様としては、有線または無線を問わず、携帯電話などの移動体通信、ＬＡＮ（Local  Area  Network）やＶＰＮ（Virtual  Private  Network）などの任意の種類の通信網を採用できる。なお、図１の例では、監視カメラ１２を３台設けた場合を例示したが、これに限定されず、監視カメラ１２を任意の数とすることができる。
【００１２】
撮影制御装置１１は、監視カメラ１２の撮影を制御する装置である。撮影制御装置１１は、例えば、サーバコンピュータなどのコンピュータである。撮影制御装置１１は、１台のコンピュータとして実装してもよく、また、複数台のコンピュータにより実装してもよい。なお、本実施例では、撮影制御装置１１を１台のコンピュータとした場合を例として説明する。
【００１３】
撮影制御装置１１は、監視カメラ１２に対して撮影のフレームレートを指示する指示情報を送信する。また、撮影制御装置１１は、監視カメラ１２で撮影された画像の画像データを監視カメラ１２から受信する。撮影制御装置１１は、受信した画像データの画像から服の色などの特徴が類似する人物を追跡し、人物の移動経路を特定する。
【００１４】
監視カメラ１２は、画像の撮影が可能とされた撮影装置である。監視カメラ１２は、それぞれ監視対象を監視可能な場所に、監視対象が画角に収まるように配置されている。監視カメラ１２は、ＣＣＤ（Charge  Coupled  Device）やＣＭＯＳ（Complementary  Metal  Oxide  Semiconductor）などの撮像素子を有する。監視カメラ１２は、複数のフレームレートで選択的に画像の撮影が可能とされている。監視カメラ１２は、撮影制御装置１１からの指示情報を受信した場合、指示情報のフレームレートで画像の撮影を行う。監視カメラ１２は、撮影した画像の画像データを撮影制御装置１１へ送信する。
【００１５】
［撮影制御装置の構成］
次に、撮影制御装置１１の構成について説明する。図２は、撮影制御装置の機能的な構成の一例を示す図である。図２に示すように、撮影制御装置１１は、通信Ｉ／Ｆ（interface）部２０と、記憶部２１と、制御部２２とを有する。
【００１６】
通信Ｉ／Ｆ部２０は、他の装置との間で通信制御を行うインタフェースである。通信Ｉ／Ｆ部２０としては、ＬＡＮカードなどのネットワークインタフェースカードを採用できる。通信Ｉ／Ｆ部２０は、ネットワークＮを介して他の装置と各種の情報を送受信する。
【００１７】
記憶部２１は、各種のデータを記憶する記憶デバイスである。例えば、記憶部２１は、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid  State  Drive）、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部２１は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ、ＮＶＳＲＡＭ（Non  Volatile  Static  Random  Access  Memory）などのデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。
【００１８】
記憶部２１は、制御部２２で実行されるＯＳ（Operating  System）や各種プログラムを記憶する。例えば、記憶部２１は、各種の処理を実行するプログラムを含む各種のプログラムを記憶する。さらに、記憶部２１は、制御部２２で実行されるプログラムで用いられる各種データを記憶する。例えば、記憶部２１は、画像データ３０と、人物追跡情報３１とを記憶する。
【００１９】
画像データ３０は、監視カメラ１２により指定されたフレームレートで撮影された画像データを記憶したデータである。画像データ３０は、撮影された各画像の画像データであってもよく、撮影された各画像を所定の方式で符号化した動画像のデータであってもよい。画像データ３０は、監視カメラ１２ごとに格納される。画像データ３０は、画像が撮影された時刻など画像が撮影されたタイミングを示す情報が含まれる。例えば、画像データ３０は、画像が撮影されたタイミングとして、撮影開始からの経過時間を示す時刻が含まれる。
【００２０】
人物追跡情報３１は、追跡する人物に関する情報を記憶したデータである。例えば、人物追跡情報３１は、追跡する人物の識別情報と、各画像内の人物領域の位置情報が記憶される。人物追跡情報３１は、監視カメラ１２ごとに格納される。
【００２１】
なお、以下では、説明を簡略化するため、１台の監視カメラ１２に対して格納された画像データ３０および人物追跡情報３１に対する処理を説明する。撮影制御装置１１は、各監視カメラ１２に対して格納された画像データ３０および人物追跡情報３１に同様の処理を実行する。
【００２２】
図３は、人物追跡情報のデータ構成の一例を示す図である。図３に示すように、人物追跡情報３１は、「人物ＩＤ」、「時刻」、「人物領域」、「移動量」、「フレームレート」の各項目を有する。人物ＩＤの項目は、画像に含まれる人物を識別する識別番号を記憶する領域である。例えば、画像に新たな人物が含まれることが検出された場合、検出された人物には、検出した順に一意の人物ＩＤ（identification）が付与される。人物ＩＤの項目には、付与された人物ＩＤが記憶される。時刻の項目は、人物ＩＤの人物の人物領域が含まれる画像の識別情報として、撮影開始からの経過時間を示す時刻を記憶する領域である。なお、本実施例では、説明を簡略化するため、時刻を整数の数値で示している。人物領域の項目は、人物ＩＤの人物の人物領域に関する情報を記憶する領域である。人物領域の項目は、ｘ座標の項目、ｙ座標の項目、幅の項目、高さの項目に分かれている。ｘ座標の項目およびｙ座標の項目は、人物ＩＤの人物の人物領域の位置を示す情報を記憶する領域である。例えば、画像内での位置をｘ座標、ｙ座標で示す場合、ｘ座標の項目には、人物領域の所定の基準位置のｘ座標が記憶される。ｙ座標の項目には、人物領域の所定の基準位置のｙ座標が記憶される。基準位置は、例えば、人物領域の中心の位置であってもよく、人物領域を構成する矩形の何れかの頂点の位置であってもよく、人物の特定の部位の位置であってもよい。幅の項目および高さの項目は、人物領域のサイズを示す情報を記憶する領域である。例えば、画像内でｘ座標が幅方向であり、ｙ座標が高さ方向である場合、幅の項目には、人物領域のｘ座標方向の画素数が記憶される。高さの項目には、人物領域のｙ座標方向の画素数が記憶される。移動量の項目は、人物ＩＤの人物の人物領域の画像間での移動量を記憶する領域である。例えば、移動量の項目には、１フレーム前の画像から、人物領域の所定の基準位置の移動量が記憶される。なお、１フレーム前の画像が無い場合、移動量の項目には、１フレーム前の画像が無いことを示す「−」が格納される。移動量の項目に「−」が格納された人物領域の位置は、画像に最初に出現した位置である。フレームレートの項目は、人物領域を含んだ画像が撮影された際のフレームレートを記憶する領域である。
【００２３】
図３の例は、人物ＩＤ「１」の人物領域は、時刻「１９」の画像に含まれており、ｘ座標「１０」画素、ｙ座標「２０」画素、幅「１６」画素、高さ「６０」画素、移動量の項目が「−」であることから画像に最初に出現した位置であることを示す。また、時刻「１９」の画像は、フレームレートが「５」ｆｐｓ（frame  per  second）で撮影されたことを示す。また、人物ＩＤ「１」の人物領域は、時刻「２０」の画像に含まれており、ｘ座標「１２」画素、ｙ座標「２７」画素、幅「１７」画素、高さ「６２」画素であり、時刻「１９」の画像からｘ座標方向に＋２画素、ｙ座標方向に＋７画素移動していることを示す。また、時刻「２０」の画像は、フレームレートが「５」ｆｐｓで撮影されたことを示す。
【００２４】
図２に戻り、制御部２２は、撮影制御装置１１全体を制御するデバイスである。制御部２２としては、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等の電子回路や、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路を採用できる。
【００２５】
制御部２２は、各種の処理手順を規定したプログラムやデータを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部２２は、各種のプログラムが動作することにより各種の処理部として機能する。例えば、制御部２２は、取得部４０と、算出部４１と、撮影制御部４２と、特定部４３と、追跡部４４とを有する。
【００２６】
取得部４０は、各種の取得を行う。例えば、取得部４０は、通信Ｉ／Ｆ部２０で監視カメラ１２から受信した画像データを取得することで、監視カメラ１２により撮影された画像データを取得する。
【００２７】
算出部４１は、各種の算出を行う。例えば、算出部４１は、撮影された画像に複数の人物領域が特定された場合、複数の人物領域の移動速度をそれぞれ算出する。例えば、算出部４１は、監視カメラ１２により撮影された複数の画像から複数の人物領域の移動速度をそれぞれ算出する。例えば、算出部４１は、人物追跡情報３１を参照して、画像に人物領域が２以上含まれるかを判定する。例えば、算出部４１は、人物追跡情報３１の時刻が最も新しい画像に人物領域が２以上含まれるかを判定する。例えば、人物追跡情報３１が図３に示す状態であり、現在が時刻ｔである場合、算出部４１は、時刻の項目に「ｔ−１」が登録されている人物ＩＤが２以上あるかを判定する。
【００２８】
算出部４１は、撮影された画像に人物領域が２以上含まれる場合、画像内の人物領域間の類似度を算出する。図４は、人物領域間の類似度の一例を示す図である。図４の例では、画像に２つの人物領域Ａ、Ｂが含まれている。例えば、算出部４１は、人物領域Ａ、Ｂの類似度を算出する。類似度の算出方式は、何れの方式を用いてもよい。類似度の算出方式の一例としては、正規化相互相関（ＮＣＣ:Normalized  Cross  Correlation）が挙げられる。例えば、算出部４１は、人物領域Ａ、Ｂの正規化相互相関の演算を行って類似度を算出する。例えば、算出部４１は、２つの人物領域Ａ、Ｂの一方をテンプレートＴとし、他方を比較対象Ｉとする。テンプレートＴは、例えば、人物領域の左上の座標を（０，０）として座標（ｘ'，ｙ'）を定める。テンプレートＴの人物領域の高さをｈ画素とし、テンプレートＴの人物領域の幅をｗ画素とする。また、２つの人物領域Ａ、Ｂの位置の差を（ｘ，ｙ）とする。算出部４１は、以下の式（１）に示す演算を行って画素ごとに類似度Ｒ（ｘ，ｙ）を算出し、画素ごとに類似度Ｒ（ｘ，ｙ）の平均を求めることにより類似度を算出する。正規化相互相関では、人物領域が似ているほど類似度が１に近く算出される。
【００２９】
【数１】
0006613976.tif 000002
【００３０】
本実施例では、人物追跡情報３１に、監視カメラ１２により撮影された各画像に含まれる人物領域に関する情報が記憶されている。そこで、算出部４１は、人物領域が２以上含まれる場合、人物追跡情報３１を参照して、画像内の各人物の人物領域を求める。例えば、人物追跡情報３１が図３に示す状態であり、現在が時刻ｔである場合、算出部４１は、時刻の項目に「ｔ−１」が登録されている各人物ＩＤの人物の人物領域の位置、サイズの情報を読み出す。図３の例では、人物ＩＤ「１」と「Ｎ」の人物の人物領域の位置、サイズの情報を読み出す。算出部４１は、記憶部２１に記憶された時刻が「ｔ−１」に撮影された画像データ３０の画像の人物ＩＤ「１」と「Ｎ」の人物領域について、上述の式（１）の演算を行って類似度を算出する。算出部４１は、画像に人物領域が３以上含まれる場合、２つずつの人物領域の組み合わせについてそれぞれ類似度を算出する。
【００３１】
算出部４１は、人物領域間の類似度から、人物領域に互いに類似する人物領域があるか判定する。例えば、算出部４１は、算出された人物領域間の類似度に、所定の閾値以上のものがあるか判定する。この閾値は、人物領域が類似していると見なす値に定めている。なお、この閾値は、固定値としてもよく、撮影制御装置１１を利用する者が外部から調整可能としてもよい。
【００３２】
算出部４１は、類似する人物領域が画像にある場合、当該画像に含まれる各人物領域の移動速度をそれぞれ算出する。算出部４１は、記憶部２１に記憶された複数の画像データ３０から、人物領域の移動速度をそれぞれ算出する。例えば、算出部４１は、記憶部２１に記憶されている直近に撮影された２つの画像データ３０の画像から、人物領域の移動速度をそれぞれ算出する。例えば、算出部４１は、２つの過去の画像から、人物領域ごとに、人物領域の移動量を求める。図５は、人物領域の移動量の一例を示す図である。図５の例では、人物ＩＤ「Ｎ」の人物領域は、時刻ｔ−２の位置が（ｐｘ（ｔ−２），ｐｙ（ｔ−２））であり、時刻ｔ−１の位置が（ｐｘ（ｔ−１），ｐｙ（ｔ−１））であるものとする。この場合、算出部４１は、人物ＩＤ「Ｎ」の人物領域の移動量（Δｘ，Δｙ）を以下の式（２）、（３）から算出する。
【００３３】
Δｘ＝ｐｘ（ｔ−１）−ｐｘ（ｔ−２）          （２）
Δｙ＝ｐｙ（ｔ−１）−ｐｙ（ｔ−２）          （３）
【００３４】
ここで、本実施例では、人物追跡情報３１に、監視カメラ１２によって撮影された各画像に含まれる人物領域に関する情報が記憶されている。そこで、算出部４１は、人物追跡情報３１を参照して人物領域ごとに、人物領域の移動量を求める。例えば、人物追跡情報３１が図３に示す状態の場合、算出部４１は、時刻の項目に「ｔ−１」が登録されている人物ＩＤ「Ｎ」の移動量（１，３）を読み出す。
【００３５】
算出部４１は、人物領域ごとに、人物領域の移動量から移動速度を求める。本実施例では、算出部４１は、人物領域の移動量（Δｘ，Δｙ）に撮影された際のフレームレートｆｐを乗算することにより、１ｆｐｓにおける人物領域の移動量を移動速度として求める。例えば、算出部４１は、人物領域の１秒当たりの移動速度（ｄｆｘ，ｄｆｙ）を以下の式（４）、（５）から算出する。
【００３６】
ｄｆｘ＝Δｘ×ｆｐ          （４）
ｄｆｙ＝Δｙ×ｆｐ          （５）
【００３７】
撮影制御部４２は、各種の撮影の制御を行う。撮影制御部４２は、所定の複数のフレームレートから選択的に監視カメラ１２のフレームレートを指定することが可能とされている。この複数のフレームレートは、それぞれ人物の追跡に用いた場合、追跡の精度が所定の基準を満たすものとする。撮影制御部４２は、監視カメラ１２に対して撮影のフレームレートを指示する指示情報を送信して、監視カメラ１２のフレームレートを制御する。
【００３８】
ここで、例えば、監視カメラ１２は、フレームレートが高いと、人物の移動が少ない画像が得られる。このため、高精度に人物の追跡を行うには、フレームレートが高い方が好ましい。しかし、監視カメラ１２は、フレームレートが高くなると、撮影周期が短くなり、多くの画像データを送信する。撮影制御装置１１は、監視カメラ１２のフレームレートが高くなると、受信する画像データが多くなり、処理の負荷が高くなる。特に、図１に示すように、複数の監視カメラ１２から画像データを撮影制御装置１１が受信する場合、各監視カメラ１２のフレームレートが高くなると、撮影制御装置１１は、各監視カメラ１２から多く画像データを受信するため、処理の負荷が非常に高くなる。処理の負荷を抑制するには、監視カメラ１２のフレームレートが低い方が好ましい。しかし、監視カメラ１２は、フレームレートが低いと、撮影される画像間での人物の移動量が大きくなり、人物を追跡できない場合がある。このように、人物の追跡を行う場合、フレームレートに対して、追跡の精度と処理の負荷量は、トレードオフの関係にある。このため、撮影制御装置１１は、通常時、追跡の精度が所定の基準を満たす複数のフレームレートのうち、監視カメラ１２のフレームレートを最も低いフレームレートにすることで、処理の負荷を制御する。例えば、撮影制御部４２は、３０ｆｐｓ、１５ｆｐｓ、５ｆｐｓから選択的に監視カメラ１２のフレームレートを指定することが可能とされている。この場合、撮影制御装置１１は、通常時、監視カメラ１２のフレームレートを５ｆｐｓに制御する。
【００３９】
ところで、撮影制御装置１１は、監視カメラ１２により撮影された画像から人物を追跡して移動経路を求める場合、画像内に複数の人物領域があると、別の人物との誤対応が発生し、追跡精度が低下する場合がある。例えば、人物が交差する際に人物の領域に重複が発生すると、別の人物との誤対応が発生し、追跡精度が低下する場合がある。画像内に含まれる複数の人物領域が互いに類似する場合、別の人物との誤対応が特に発生しやすい。
【００４０】
そこで、撮影制御部４２は、撮影された画像に複数の人物領域が特定され、かつ、当該複数の人物領域に互いに類似する人物領域がある場合、監視カメラ１２のフレームレートを制御する。例えば、撮影制御部４２は、撮影された画像の複数の人物領域について、選択可能な複数のフレームレートそれぞれの次の撮影タイミングでの移動位置をそれぞれ予測する。そして、撮影制御部４２は、予測された移動位置の間の距離が予測誤差よりも大きいフレームレートを監視カメラ１２のフレームレートと決定する。撮影制御部４２は、決定したフレームレートを指示する指示情報を監視カメラ１２へ送信して、監視カメラ１２のフレームレートを制御する。
【００４１】
一方、撮影制御部４２は、撮影された画像に複数の人物領域が特定されない場合、または、複数の人物領域に互いに類似する人物領域がない場合、選択可能な複数のフレームレートのうち、最も低いフレームレートを監視カメラ１２のフレームレートと決定する。撮影制御部４２は、決定したフレームレートを指示する指示情報を監視カメラ１２へ送信して、監視カメラ１２のフレームレートを制御する。
【００４２】
ここで、人物領域の移動位置の予測について説明する。例えば、時刻ｔ−１での人物領域の位置を（ｘ（ｔ−１），ｙ（ｔ−１））とし、フレームレートをｆとし、人物領域の１秒当たりの移動速度を（ｄｆｘ，ｄｆｙ）とする。この場合、次の撮影での移動位置（ｘ，ｙ）は、以下の式（６）、（７）から求まる。
【００４３】
ｘ＝ｄｆｘ×（１／ｆ）＋ｘ（ｔ−１）          （６）
ｙ＝ｄｆｙ×（１／ｆ）＋ｙ（ｔ−１）          （７）
【００４４】
図６は、人物領域の移動位置の予測の一例を示す図である。移動速度（ｄｆｘ，ｄｆｙ）は、時刻ｔ−２と時刻ｔ−１の人物領域の移動量から算出する。時刻ｔの移動位置（ｘ，ｙ）は、時刻ｔ−１の人物領域の位置（ｘ（ｔ−１），ｙ（ｔ−１））から移動速度（ｄｆｘ，ｄｆｙ）で１／ｆの期間移動した位置となっている。移動位置（ｘ，ｙ）は、予測位置であるため、時刻ｔでの実際の人物領域の位置と異なり予測誤差εが発生する場合がある。すなわち、移動位置（ｘ，ｙ）には、予測誤差εが含まれる。
【００４５】
予測誤差は、予測精度から算出できる。予測精度は、予測方式に応じて求めることができる。例えば、予測精度は、複数のフレームに渡って人物領域の位置を予測方式で予測し、予測した人物領域の位置と実際の人物領域の位置の差から求めることができる。図７は、予測精度を算出する一例を示す図である。例えば、時刻ｔ−２に予測された人物領域の移動位置を（ｘ２（ｔ−２），ｙ２（ｔ−２））とし、実際の人物領域の位置を（ｘ１（ｔ−２），ｙ１（ｔ−２））とする。時刻ｔ−１に予測された人物領域の移動位置を（ｘ２（ｔ−１），ｙ２（ｔ−１））とし、実際の人物領域の位置を（ｘ１（ｔ−１），ｙ１（ｔ−１））とする。時刻ｔに予測された人物領域の移動位置を（ｘ２（ｔ），ｙ２（ｔ））とし、実際の人物領域の位置を（ｘ１（ｔ），ｙ１（ｔ））とする。
【００４６】
時刻ｔ−２での予測精度は、以下の式（８）、（９）から求まる。時刻ｔ−１での予測精度は、以下の式（１０）、（１１）から求まる。時刻ｔでの予測精度は、以下の式（１２）、（１３）から求まる。
【００４７】
ｘｐ１＝１−｛｜ｘ１（ｔ−２）−ｘ２（ｔ−２）｜／ｘ１（ｔ−２）｝      （８）
ｙｐ１＝１−｛｜ｙ１（ｔ−２）−ｙ２（ｔ−２）｜／ｙ１（ｔ−２）｝      （９）
ｘｐ２＝１−｛｜ｘ１（ｔ−１）−ｘ２（ｔ−１）｜／ｘ１（ｔ−１）｝    （１０）
ｙｐ２＝１−｛｜ｙ１（ｔ−１）−ｙ２（ｔ−１）｜／ｙ１（ｔ−１）｝    （１１）
ｘｐ３＝１−｛｜ｘ１（ｔ）−ｘ２（ｔ）｜／ｘ１（ｔ）｝                （１２）
ｙｐ３＝１−｛｜ｙ１（ｔ）−ｙ２（ｔ）｜／ｙ１（ｔ）｝                （１３）
【００４８】
ここで、「｜ｘ１（ｔ−２）−ｘ２（ｔ−２）｜」は、ｘ１（ｔ−２）−ｘ２（ｔ−２）の絶対値を表す。
【００４９】
例えば、撮影されたＮ個のフレームの画像について人物領域の予測精度が（ｘｐ１，ｙｐ１）、（ｘｐ２，ｙｐ２）・・・（ｘｐＮ，ｙｐＮ）とする。この場合、Ｎ個のフレームの画像での人物領域の予測精度（ｐｘ１，ｐｙ１）は、以下の式（１４）、（１５）から求まる。
【００５０】
ｐｘ１＝（ｘｐ１＋ｘｐ２＋・・・＋ｘｐＮ）／Ｎ      （１４）
ｐｙ１＝（ｙｐ１＋ｙｐ２＋・・・＋ｙｐＮ）／Ｎ      （１５）
【００５１】
また、Ｍ個の人物領域の予測精度が（ｐｘ１，ｐｙ１）、（ｐｘ２，ｐｙ２）・・・（ｐｘＭ，ｐｙＭ）とする。この場合、Ｍ個の人物領域での予測精度（ｐｘ，ｐｙ）は、以下の式（１６）、（１７）から求まる。
【００５２】
ｐｘ＝（ｐｘ１＋ｐｘ２＋・・・＋ｐｘＭ）／Ｍ      （１６）
ｐｙ＝（ｐｙ１＋ｐｙ２＋・・・＋ｐｙＭ）／Ｍ      （１７）
【００５３】
本実施例に係る撮影制御装置１１では、事前に、式（６）、（７）に示した予測方式で人物領域の位置を予測し、予測された人物領域の移動位置を実際の人物領域の位置と比較して、予測精度（ｐｘ，ｐｙ）を定めている。なお、予測精度（ｐｘ，ｐｙ）は、予測された人物領域の移動位置と当該人物領域の撮影された画像での実際の位置との誤差に基づいて動的に更新してもよい。
【００５４】
予測誤差は、予測精度から算出できる。図８は、予測誤差を算出する一例を示す図である。図８には、予測された移動位置の座標が示されている。例えば、人物領域の移動位置は、上述の式（６）、（７）を用いて、（５，１０）、（１０，２０）、（１５，３０）と順に予測されている。上述の式（６）、（７）から求まる移動位置は、予測位置であるため、実際の人物領域の位置と異なり、ずれ（予測誤差ε）が発生する場合がある。例えば、人物領域の位置の予測精度がｘ軸でｐｘであり、ｙ軸でｐｙであり、移動位置の座標が（１５，３０）である場合、ｘ軸方向およびｙ軸方向に、以下の式（１８）、（１９）に示すずれが発生する場合がある。
【００５５】
ｘ軸方向のずれ＝１５×（１−ｐｘ）        （１８）
ｙ軸方向のずれ＝３０×（１−ｐｙ）        （１９）
【００５６】
この場合、予測誤差εは、例えば、以下の式（２０）から算出する。
【００５７】
【数２】
0006613976.tif 000003
【００５８】
撮影制御部４２は、撮影された画像の複数の人物領域について、選択可能な複数のフレームレートそれぞれの次の撮影タイミングでの移動位置をそれぞれ予測する。例えば、撮影制御部４２は、人物領域ごとに、上述の式（６）、（７）を用いて、複数のフレームレートそれぞれの次の撮影タイミングでの移動位置を予測する。例えば、撮影制御部４２は、選択可能なフレームレートが３０ｆｐｓ、１５ｆｐｓ、５ｆｐｓである場合、式（６）、（７）のフレームレートｆをそれぞれ「３０」、「１５」、「５」と変えて、それぞれのフレームレートの撮影タイミングでの移動位置を予測する。撮影制御部４２は、式（１８）〜（２０）を用いて、予測された移動位置の予測誤差εを算出する。
【００５９】
撮影制御部４２は、フレームレートごとに、各人物領域の予測された移動位置の間の距離を算出する。例えば、人物領域Ａの予測された移動位置を（ｘ１，ｙ１）とし、予測誤差をε１とする。人物領域Ｂの予測された移動位置を（ｘ２，ｙ２）とし、予測誤差をε２とする。この場合、人物領域Ａと人物領域Ｂの移動位置の間の距離ｄは、以下の式（２１）から算出する。
【００６０】
【数３】
0006613976.tif 000004
【００６１】
撮影制御部４２は、フレームレートごとに、各人物領域の予測された移動位置の間の距離が予測誤差よりも大きいか否かを判定する。例えば、撮影制御部４２は、人物領域Ａと人物領域Ｂの移動位置の間の距離ｄが、以下の式（２２）を満たすか判定する。
【００６２】
ｄ＞ε１＋ε２        （２２）
【００６３】
撮影制御部４２は、予測された移動位置の間の距離が予測誤差よりも大きいフレームレートと判定された場合、予測誤差よりも大きいと判定されたフレームレートを監視カメラ１２のフレームレートと決定する。また、撮影制御部４２は、予測された移動位置の間の距離が予測誤差よりも大きいフレームレートが複数ある場合、移動位置の間の距離が予測誤差よりも大きいフレームレートのうち、最も低いフレームレートを監視カメラ１２のフレームレートと決定する。また、撮影制御部４２は、予測された移動位置の間の距離が予測誤差よりも大きいフレームレートが無い場合、選択可能な複数のフレームレートのうち、最も高いフレームレートを監視カメラ１２のフレームレートと決定する。撮影制御部４２は、決定したフレームレートを指示する指示情報を監視カメラ１２へ送信して、監視カメラ１２のフレームレートを制御する。
【００６４】
図９は、人物領域の移動位置の間の距離の一例を示す図である。図９には、人物領域Ａと人物領域Ｂが示されている。人物領域Ａは、時刻ｔ−１の位置が（ｘ１（ｔ−１），ｙ１（ｔ−１））とする。人物領域Ｂは、時刻ｔ−１の位置が（ｘ２（ｔ−１），ｙ２（ｔ−１））とする。図９の例では、フレームレートがｆ１の場合に予測された移動位置の間の距離をｄ１とし、フレームレートがｆ２の場合に予測された移動位置の間の距離をｄ２とする。また、フレームレートは、ｆ１＞ｆ２とする。図９の例では、距離ｄ１＞ε１＋ε２であり、距離ｄ２＜ε１＋ε２である。この場合、撮影制御部４２は、監視カメラ１２のフレームレートをｆ１に制御する。
【００６５】
ところで、例えば、画像の縁に近い部分は、人物が最初に出現する頻度が高い領域である。既に検出された画像内の人物領域が、画像の縁に近い部分に位置すると、画像の境界によって人物領域の一部が途切れる場合もあり、新たに出現した人物領域と誤検出されやすい。
【００６６】
そこで、撮影制御部４２は、決定したフレームレートにおいて予測された移動位置が画像の縁から所定範囲の領域に位置する場合、選択可能な複数のフレームレートのうち、最も高いフレームレートを監視カメラ１２のフレームレートと決定する。撮影制御部４２は、決定したフレームレートを指示する指示情報を監視カメラ１２へ送信して、監視カメラ１２のフレームレートを制御する。
【００６７】
図１０は、画像の縁から所定範囲の領域の一例を示す図である。図１０には、画像の縁から所定範囲の領域Ｘの座標が示されている。図１０の例では、領域Ｘは、ｙ軸の座標がｙｅ以下、または、ｙｓ以上の領域およびｘ軸の座標がｘｓ以下、または、ｘｅ以上の領域となっている。例えば、決定したフレームレートにおいて予測された移動位置の座標は、(ｘｐ,ｙｐ)とする。撮影制御部４２は、ｘｐ＜ｘｓまたはｘｅ＜ｘｐの場合、または、ｙｐ＞ｙｓまたはｙｅ＞ｙｐの場合、選択可能な複数のフレームレートのうち、最も高いフレームレートを監視カメラ１２のフレームレートと決定する。例えば、撮影制御部４２は、選択可能なフレームレートが３０ｆｐｓ、１５ｆｐｓ、５ｆｐｓであり、フレームレートが５ｆｐｓと決定されていた場合でも、５ｆｐｓにおいて予測された移動位置が領域Ｘ内となる場合、３０ｆｐｓと決定する。
【００６８】
領域Ｘは、固定で予め設定してもよい。また、領域Ｘは、撮影制御装置１１を実際に運用する前に、試験を行って設定してもよい。後述の特定部４３により画像下部にて新しく検出された人物の位置座標を（ｘｕ１，ｙｕ１）、（ｘｕ２，ｙｕ２）、（ｘｕ３，ｙｕ３）・・・（ｘｕＮ，ｙｕＮ）とする。この場合、領域Ｘを定める座標ｙｅは、以下の式（２３）から算出する。
【００６９】
ｙｅ＝（ｘｕ１＋ｘｕ２＋ｘｕ３＋・・・＋ｘｕＮ）／Ｎ          （２３）
【００７０】
なお、Ｎは、画像下部から出現した人物数とする。
【００７１】
また、特定部４３により画像上部にて新しく検出された人物の位置座標を（ｘｕｐ１，ｙｕｐ１）、（ｘｕｐ２，ｙｕｐ２）、（ｘｕｐ３，ｙｕｐ３）・・・（ｘｕｐＭ，ｙｕｐＭ）とする。この場合、領域Ｘを定める座標ｙｓは、以下の式（２４）から算出する。
【００７２】
ｙｓ＝（ｙｕｐ１＋ｙｕｐ２＋ｙｕｐ３＋・・・＋ｙｕｐＭ）／Ｍ          （２４）
【００７３】
なお、Ｍは、画像上部から出現した人物数とする。
【００７４】
また、特定部４３により画像左部にて新しく検出された人物の位置座標を（ｘｌ１，ｙｌ１）、（ｘｌ２，ｙｌ２）、（ｘｌ３，ｙｌ３）・・・（ｘｌＬ，ｙｌＬ）とする。この場合、領域Ｘを定める座標ｘｓは、以下の式（２５）から算出する。
【００７５】
ｘｓ＝（ｘｌ１＋ｘｌ２＋ｘｌ３＋・・・＋ｘｌＬ）／Ｌ          （２５）
【００７６】
なお、Ｌは、画像左部から出現した人物数とする。
【００７７】
また、特定部４３により画像右部にて新しく検出された人物の位置座標を（ｘｒ１，ｙｒ１）、（ｘｒ２，ｙｒ２）、（ｘｒ３，ｙｒ３）・・・（ｘｒｋ，ｙｒＫ）とする。この場合、領域Ｘを定める座標ｘｅは、以下の式（２６）から算出する。
【００７８】
ｘｅ＝（ｘｒ１＋ｘｒ２＋ｘｒ３＋・・・＋ｘｒＬ）／Ｋ          （２６）
【００７９】
なお、Ｋは、画像右部から出現した人物数とする。
【００８０】
図２に戻り、特定部４３は、各種の特定を行う。例えば、特定部４３は、取得部４０により取得された画像データの画像から人物領域を特定する。取得部４０により取得された画像データの画像は、監視カメラ１２により撮影された最も新しい画像である。図１１は、人物領域を特定する流れの一例を示す図である。特定部４３は、取得部４０により取得された画像と当該画像の１フレーム前の画像との差分を求める。例えば、特定部４３は、取得部４０により取得された時刻ｔの画像と、記憶部２１に記憶された時刻ｔ−１の画像との背景差分を求める。特定部４３は、背景差分の画像から人物領域の候補を特定する。例えば、特定部４３は、最も新しい画像内で１フレーム前の画像から一定以上変化がある領域を人物領域の候補と特定する。特定部４３は、特定された人物領域の候補が人物であるか判定する。例えば、特定部４３は、人物の正解データを用いて人物領域の特徴を学習した識別器を用いて、人物領域の候補が人物であるか判定する。人物領域の判別に用いる特徴量としては、例えば、ＨＯＧ（Histogram  of  Oriented  Gradients）が挙げられるが、その他の特徴量を用いてもよい。特定部４３は、人物であると判別された人物領域から、画像内での人物領域のｘ座標、ｙ座標、高さ、幅を特定する。
【００８１】
図１２は、重複率による人物領域を判定する流れの一例を示す図である。特定部４３は、１フレーム前の画像で特定済みの人物領域と、人物であると判定された人物領域との重複率を算出する。例えば、特定部４３は、記憶部２１に記憶された時刻ｔ−１の画像の人物領域との重複率を算出する。特定部４３は、重複率が所定の閾値ｔｈ以上である場合、人物であると判定された人物領域を特定済みの人物領域に関連付ける。例えば、特定部４３は、特定済みの人物領域と同じ人物ＩＤで人物領域のｘ座標、ｙ座標、高さ、幅、撮影のフレームレートを人物追跡情報３１に登録する。なお、閾値ｔｈは、固定値としてもよく、撮影制御装置１１を利用する者が外部から調整可能としてもよい。フレームレートは、監視カメラ１２から画像データと共に受信して格納してもよく、監視カメラ１２に対して指示した最新のフレームレートを格納してもよい。
【００８２】
一方、特定部４３は、重複率が所定の閾値ｔｈ未満の場合、人物であると判定された人物領域に新たな人物ＩＤを付与し、付与した人物ＩＤで人物領域のｘ座標、ｙ座標、高さ、幅、撮影のフレームレートを人物追跡情報３１に登録する。なお、画像から人物領域を特定する方法は、これに限定されず、何れの方式を用いてもよい。
【００８３】
追跡部４４は、各種の追跡を行う。例えば、追跡部４４は、撮影された複数の画像から人物領域の移動速度を算出する。追跡部４４は、人物ＩＤごとに、記憶部２１に記憶された２以上の過去の画像から、当該人物ＩＤの人物領域の移動速度を算出する。例えば、追跡部４４は、人物ＩＤごとに、何れかの画像での人物領域の位置と人物領域の移動速度に基づいて、撮影された最新の画像での人物領域の移動位置を予測する。図１３は、人物領域を追跡する流れの一例を示す図である。追跡部４４は、時刻ｔ−１の画像での人物領域の位置と人物領域の移動速度に基づいて、時刻ｔの画像での人物領域の移動位置を予測する。追跡部４４は、予測した移動位置を基準とした所定範囲内で特徴が類似する人物領域を検索する。図１３の例では、追跡部４４は、予測した移動位置からｘ軸、ｙ軸にそれぞれｒ画素のマッチング範囲を定める。追跡部４４は、時刻ｔ−１の画像での人物領域をテンプレートとして、マッチング範囲内をパターンマッチングし、特徴が類似する人物領域を求める。追跡部４４は、時刻ｔ−１の画像での人物領域と同サイズの対象領域をマッチング範囲内に定める。追跡部４４は、時刻ｔ−１の画像での人物領域をテンプレートＴとし、マッチング範囲内の対象領域を比較対象Ｉとして、類似度を算出する。追跡部４４は、マッチング範囲内で対象領域を網羅するように移動させてテンプレートＴとの類似度を求めることを繰返す。追跡部４４は、算出された類似度の最大値が所定の閾値以上であるか否かを判定する。追跡部４４は、最大値が所定の閾値以上である場合、最大値となった類似度が算出された対象領域を、テンプレートＴの人物領域に関連付ける。例えば、追跡部４４は、対象領域のｘ座標、ｙ座標、高さ、幅、撮影のフレームレートを求める。追跡部４４は、対象領域を人物領域として、テンプレートＴの人物領域と同じ人物ＩＤで、対象領域のｘ座標、ｙ座標、高さ、幅、撮影のフレームレートを人物追跡情報３１に登録する。なお、人物領域の追跡方法は、これに限定されず、何れの方式を用いてもよい。例えば、追跡部４４は、時刻ｔ−１の画像での人物領域の位置を基準として、時刻ｔの画像で基準の位置からマッチング範囲を定め、マッチング範囲内をパターンマッチングしてもよい。例えば、追跡部４４は、時刻ｔの画像で基準の位置から所定距離の範囲をマッチング範囲と定めてもよい。所定距離は、フレームレートやテンプレートとなる人物領域の移動速度に応じて変えてもよい。例えば、所定距離は、フレームレートが低く、テンプレートとなる人物領域の移動速度が速いほど大きくし、フレームレートが高く、テンプレートとなる人物領域の移動速度が遅いほど小さくしてもよい。
【００８４】
［処理の流れ］
実施例１に係る撮影制御装置１１が監視カメラ１２の撮影を制御する制御処理の流れを説明する。図１４は、実施例１に係る制御処理の手順の一例を示すフローチャートである。この抽出処理は、所定のタイミング、例えば、管理者によって実行が指示されたタイミングや監視カメラ１２から画像データの受信が開始されたタイミングで実行される。
【００８５】
図１４に示すように、取得部４０は、通信Ｉ／Ｆ部２０を介して、監視カメラ１２から画像データを受信したか否かを判定する（Ｓ１０）。画像データを受信していない場合（Ｓ１０否定）、再度Ｓ１０へ移行する。
【００８６】
一方、画像データを受信した場合（Ｓ１０肯定）、算出部４１は、類似度算出処理を実行する（Ｓ１１）。
【００８７】
図１５は、類似度算出処理の手順の一例を示すフローチャートである。この類似度算出処理は、所定のタイミング、例えば、制御処理のＳ１１から実行される。
【００８８】
図１５に示すように、算出部４１は、人物追跡情報３１の時刻が最も新しい画像に人物領域が２以上含まれるか否かを判定する（Ｓ３０）。画像に人物領域が２以上含まれない場合（Ｓ３０否定）、類似度算出処理を終了し、図１４に示した制御処理のＳ１２へ移行する。
【００８９】
一方、画像に人物領域が２以上含まれる場合（Ｓ３０肯定）、算出部４１は、２以上の人物領域を２つずつ組み合わせる組み合わせを決定する（Ｓ３１）。算出部４１は、Ｓ３１で決定した組み合わせのうち、未処理の組み合わせを１つ選択する（Ｓ３２）。
【００９０】
算出部４１は、組み合わせとされた２つずつの人物領域の類似度を算出する（Ｓ３３）。算出部４１は、Ｓ３１で決定した全ての組み合わせの選択が完了したか否かを判定する（Ｓ３４）。全ての組み合わせの選択が完了していない場合（Ｓ３４否定）、上述のＳ３２へ移行する。一方、全ての組み合わせの選択が完了した場合（Ｓ３４肯定）、類似度算出処理を終了し、図１４に示した制御処理のＳ１２へ移行する。
【００９１】
図１４に戻り、算出部４１は、速度算出処理を実行する（Ｓ１２）。
【００９２】
図１６は、速度算出処理の手順の一例を示すフローチャートである。この速度算出処理は、所定のタイミング、例えば、制御処理のＳ１２から実行される。
【００９３】
図１６に示すように、算出部４１は、人物追跡情報３１の時刻が最も新しい画像に人物領域が２以上含まれるか否かを判定する（Ｓ５０）。画像に人物領域が２以上含まれない場合（Ｓ５０否定）、速度算出処理を終了して、図１４に示した制御処理のＳ１３へ移行する。
【００９４】
一方、画像に人物領域が２以上含まれる場合（Ｓ５０肯定）、算出部４１は、人物領域間の類似度から、人物領域に互いに類似する人物領域があるか否かを判定する（Ｓ５１）。人物領域に互いに類似する人物領域がない場合（Ｓ５１否定）、速度算出処理を終了して、図１４に示した制御処理のＳ１３へ移行する。
【００９５】
一方、人物領域に互いに類似する人物領域がある場合（Ｓ５１肯定）、算出部４１は、人物追跡情報３１を参照して人物領域ごとに、人物領域の移動量を特定する（Ｓ５２）。算出部４１は、人物領域ごとに、人物領域の移動量から移動速度を算出し（Ｓ５３）、速度算出処理を終了して、図１４に示した制御処理のＳ１３へ移行する。
【００９６】
図１４に戻り、撮影制御部４２は、フレームレート制御処理を実行する（Ｓ１３）。
【００９７】
図１７は、フレームレート制御処理の手順の一例を示すフローチャートである。このフレームレート制御処理は、所定のタイミング、例えば、制御処理のＳ１３から実行される。
【００９８】
図１７に示すように、撮影制御部４２は、人物追跡情報３１の時刻が最も新しい画像に人物領域が２以上含まれるか否かを判定する（Ｓ７０）。画像に人物領域が２以上含まれない場合（Ｓ７０否定）、後述するＳ７４へ移行する。
【００９９】
一方、画像に人物領域が２以上含まれる場合（Ｓ７０肯定）、撮影制御部４２は、人物領域間の類似度から、複数の人物領域に互いに類似する人物領域があるか否かを判定する（Ｓ７１）。人物領域に互いに類似する人物領域がない場合（Ｓ７１否定）、後述するＳ７４へ移行する。
【０１００】
一方、人物領域に互いに類似する人物領域がある場合（Ｓ７１肯定）、撮影制御部４２は、撮影された画像の複数の人物領域について、選択可能な複数のフレームレートそれぞれの次の撮影タイミングでの移動位置をそれぞれ予測する（Ｓ７２）。撮影制御部４２は、予測された移動位置の間の距離が予測誤差よりも大きいフレームレートを監視カメラ１２のフレームレートと決定する（Ｓ７３）。
【０１０１】
一方、撮影制御部４２は、選択可能な複数のフレームレートのうち、最も低いフレームレートを監視カメラ１２のフレームレートと決定する（Ｓ７４）。
【０１０２】
撮影制御部４２は、決定したフレームレートを指示する指示情報を監視カメラ１２へ送信し（Ｓ７５）、フレームレート制御処理を終了して、図１４に示した制御処理のＳ１４へ移行する。
【０１０３】
図１４に戻り、特定部４３は、人物検出処理を実行する（Ｓ１４）。
【０１０４】
図１８は、人物検出処理の手順の一例を示すフローチャートである。この人物検出処理は、所定のタイミング、例えば、制御処理のＳ１４から実行される。
【０１０５】
図１８に示すように、特定部４３は、取得部４０により取得された時刻ｔの画像と、記憶部２１に記憶された時刻ｔ−１の画像との背景差分を求める（Ｓ１００）。特定部４３は、最も新しい画像内で１フレーム前の画像から一定以上変化がある領域を人物領域の候補と特定する（Ｓ１０１）。
【０１０６】
特定部４３は、人物の正解データを用いて人物領域の特徴を学習した識別器を用いて、人物領域の候補が人物であるか判定する（Ｓ１０２）。特定部４３は、１フレーム前の画像で特定済みの人物領域と、人物であると判定された人物領域との重複率を算出する（Ｓ１０３）。特定部４３は、重複率が閾値ｔｈ以上であるか否かを判定する（Ｓ１０４）。重複率が閾値ｔｈ以上である場合（Ｓ１０４肯定）、特定部４３は、特定済みの人物領域と同じ人物ＩＤで人物領域に関する情報を人物追跡情報３１に登録し（Ｓ１０５）、人物検出処理を終了して、図１４に示した制御処理のＳ１５へ移行する。例えば、特定部４３は、人物領域に関する情報として、人物領域のｘ座標、ｙ座標、高さ、幅、撮影のフレームレートを人物追跡情報３１に登録する。
【０１０７】
一方、重複率が所定の閾値ｔｈ未満の場合（Ｓ１０４否定）、特定部４３は、新たな人物ＩＤを付与する。特定部４３は、付与した人物ＩＤで人物領域の人物領域に関する情報を人物追跡情報３１に登録し（Ｓ１０６）、人物検出処理を終了して、図１４に示した制御処理のＳ１５へ移行する。
【０１０８】
図１４に戻り、追跡部４４は、人物追跡処理を実行する（Ｓ１５）。
【０１０９】
図１９は、人物追跡処理の手順の一例を示すフローチャートである。この人物追跡処理は、所定のタイミング、例えば、制御処理のＳ１５から実行される。
【０１１０】
図１９に示すように、追跡部４４は、人物ＩＤごとに、何れかの画像での人物領域の位置と人物領域の移動速度に基づいて、撮影された最新の画像での人物領域の移動位置を予測する（Ｓ１２０）。追跡部４４は、予測した移動位置からｘ軸、ｙ軸にそれぞれｒ画素のマッチング範囲を定める（Ｓ１２１）。追跡部４４は、時刻ｔ−１の画像での人物領域をテンプレートとして、マッチング範囲内をパターンマッチングし、特徴が類似する人物領域を求める（Ｓ１２２）。例えば、追跡部４４は、マッチング範囲内で対象領域を網羅するように移動させてテンプレートＴとの類似度を求めることを繰返す。
【０１１１】
追跡部４４は、算出された類似度の最大値が所定の閾値以上である場合、最大値となった類似度が算出された対象領域を、テンプレートＴの人物領域に関連付ける（Ｓ１２３）。追跡部４４は、対象領域を人物領域として、テンプレートＴの人物領域と同じ人物ＩＤで、人物領域に関する情報を人物追跡情報３１に登録し（Ｓ１２４）、人物追跡処理を終了して、図１４に示した制御処理のＳ１６へ移行する。
【０１１２】
図１４に戻り、取得部４０は、処理を終了するか否かを判定する（Ｓ１６）。例えば、処理終了の指示を受け付けた場合、取得部４０は、処理終了と判定する。処理終了である場合（Ｓ１６肯定）、制御処理を終了する。一方、処理終了ではない場合（Ｓ１６否定）、上述のＳ１０へ移行する。
【０１１３】
［効果］
撮影制御装置１１は、監視カメラ１２により撮影された画像から人物領域を特定する。撮影制御装置１１は、監視カメラ１２により撮影された画像に複数の人物領域が特定された場合、監視カメラ１２により撮影された複数の画像から複数の人物領域それぞれの位置関係、および移動速度をそれぞれ算出する。撮影制御装置１１は、特定した複数の人物領域の画像における位置関係と複数の人物領域の移動速度に基づいて、監視カメラ１２のフレームレートを制御する。このように、撮影制御装置１１は、複数の人物領域の位置と移動速度を用いることにより、次回の撮影時に人物領域がどこに位置するか予測できる。これにより、撮影制御装置１１は、次回の撮影時の人物領域の位置が追跡精度の低下が発生しやすい状況であるかを予測できる。図２０および図２１は、人物領域の移動の一例を示す図である。図２０は、人物領域Ａと人物領域Ｂが近づくように移動しており、次回の撮影時に人物領域Ａと人物領域Ｂが重なることが予測される。画像内で人物領域Ａと人物領域Ｂが重なると、人物の追跡で誤対応が発生しやすい。よって、図２０は、追跡精度の低下が発生しやすい状況である。図２１は、人物領域Ａと人物領域Ｂが平行に移動しており、次回の撮影時でも人物領域Ａと人物領域Ｂの距離が保たれる。よって、図２０は、追跡精度の低下が発生し難い状況である。図２０および図２１は、人物領域Ａと人物領域Ｂの位置が同様である。しかし、撮影制御装置１１は、人物領域の位置と移動速度を用いることにより、次回の撮影時が追跡精度の低下が発生しやすい状況であるかを判別できる。撮影制御装置１１は、次回の撮影が追跡精度の低下が発生しやすい状況である場合、例えば、監視カメラ１２のフレームレートを高く変更することにより、誤対応や誤検出の発生を抑制でき、追跡精度の低下を抑制できる。また、撮影制御装置１１は、次回の撮影が誤検出の発生し難い状況である場合、例えば、監視カメラ１２のフレームレートを低く抑えることで、処理の負荷を制御できる。
【０１１４】
また、撮影制御装置１１は、撮影された画像に複数の人物領域が特定された場合、所定の複数のフレームレートそれぞれの次の撮影タイミングでの複数の人物領域の移動位置を予測する。撮影制御装置１１は、予測された移動位置の間の距離が、複数の人物領域それぞれの位置関係および移動速度から予測された人物領域の位置と実際の人物領域の位置との差から求めた予測誤差よりも大きいフレームレートに監視カメラ１２のフレームレートを制御する。人物領域の移動位置の間の距離が予測誤差以下となる状況は、誤対応や誤検出の発生しやすく、追跡精度の低下が発生しやすい状況である。そこで、撮影制御装置１１は、複数のフレームレート毎に次回撮像時の各人物領域の位置を予測する。撮影制御装置１１は、各人物領域の距離が予測誤差より大きいフレームレートに変更する。図２２は、フレームレートを変更する一例を示す図である。図２２の左側は、監視カメラ１２が複数のフレームレートのうち、最も低いフレームレートで時刻ｔまで撮影した画像を示している。時刻ｔ−１〜時刻ｔの画像には、人物領域Ａと人物領域Ｂが含まれている。図２２の左側では、次の撮影タイミングである時刻ｔ＋１で人物領域Ａと人物領域Ｂが重なることが予測される。この場合、撮影制御装置１１は、人物領域Ａと人物領域Ｂの間の距離が予測誤差よりも大きいフレームレートに監視カメラ１２のフレームレートを変更する。図２２の右側は、時刻ｔで撮影制御装置１１が監視カメラ１２のフレームレートを変更し、時刻ｔ’で撮影された画像が示されている。時刻ｔ’の画像は、人物領域Ａと人物領域Ｂの間の距離が予測誤差ε以上保たれる。これにより、撮影制御装置１１は、誤対応や誤検出の発生を抑制できるため、追跡精度の低下を抑制できる。また、図２２の右側では、時刻ｔ’の時点において最も低いフレームレートで予測される時刻ｔ’＋１の人物領域Ａと人物領域Ｂの間の距離が予測誤差εよりも大きい。よって、撮影制御装置１１は、時刻ｔ’の時点で監視カメラ１２のフレームレートを最も低いフレームレートに変更する。これにより、撮影制御装置１１は、処理の負荷を制御できる。
【０１１５】
また、撮影制御装置１１は、移動位置の間の距離が予測誤差よりも大きいフレームレートが複数ある場合、移動位置の間の距離が予測誤差よりも大きい複数のフレームレートのうち、最も低いフレームレートに監視カメラ１２のフレームレートを制御する。これにより、撮影制御装置１１は、追跡精度の低下を抑制しつつ、処理の負荷を制御できる。
【０１１６】
また、撮影制御装置１１は、移動位置の間の距離が予測誤差よりも大きいフレームレートにおいて予測された移動位置が、画像の縁から所定範囲の領域に位置する場合、次の処理を行う。撮影制御装置１１は、複数のフレームレートのうち、最も高いフレームレートに監視カメラ１２のフレームレートを制御する。画像の縁に近い部分は、人物領域の一部が途切れる場合や、新たに出現した人物領域であると誤検出されやすい。一方、監視カメラ１２は、フレームレートを高くすると、短い撮影周期で撮影するため、撮影された画像間の変化が小さくなる。画像間の変化が小さいと、追跡の精度は、向上する。撮影制御装置１１は、人物領域の移動位置が縁に近く誤検出等が発生しやすい状況でフレームレートを高くすることにより、追跡精度の低下を抑制できる。
【０１１７】
また、撮影制御装置１１は、撮影された画像に複数の人物領域が特定されない場合、所定の複数のフレームレートのうち、最も低いフレームレートに監視カメラ１２のフレームレートを制御する。撮影された画像に複数の人物領域が含まれない状況は、誤対応や誤検出の発生し難く、追跡精度の低下が発生し難い状況である。撮影制御装置１１は、追跡精度の低下が発生し難い状況である場合、最も低いフレームレートに監視カメラ１２のフレームレートを制御する。これにより、撮影制御装置１１は、処理の負荷を制御できる。
【０１１８】
また、撮影制御装置１１は、撮影された画像に複数の人物領域が特定され、かつ、当該複数の人物領域に互いに類似する人物領域がある場合、監視カメラ１２のフレームレートを制御する。撮影された画像に互いに類似する人物領域があると、誤対応が発生しやすい。撮影制御装置１１は、次回の撮影が追跡精度の低下が発生しやすい状況である場合、監視カメラ１２のフレームレートを変更することにより、追跡精度の低下が発生しやすい状況を回避でき、追跡精度の低下を抑制できる。
【０１１９】
また、撮影制御装置１１は、人物領域の位置と人物領域の移動速度に基づいて、撮影された画像での人物領域の移動位置を予測する。撮影制御装置１１は、予測した移動位置を基準とした所定範囲内で特徴が類似する人物領域を関連付けて人物を追跡する。これにより、撮影制御装置１１は、同じ人物の人物領域を精度よく関連付けることができるため、人物を追跡精度が向上する。
【０１２０】
また、撮影制御装置１１は、撮影された画像と当該画像の１フレーム前の画像との差分から人物領域を特定する。監視カメラ１２は、屋外など様々な状況に設置される。画像に写る人物は、体形、着衣の色、障害物、及び明るさ変化等や様々状況があり、人物領域の特定し難い。しかし、撮影制御装置１１は、撮影された画像と当該画像の１フレーム前の画像との差分から人物領域を特定することにより、監視カメラ１２の設置の状況や人物の状況によらず、人物領域を精度よく特定できる。
【０１２１】
また、撮影制御装置１１は、差分から特定された人物領域と１フレーム前の人物領域との重複率が所定の閾値以上の場合、差分から特定された人物領域を１フレーム前の画像の人物領域と同じ人物の人物領域と特定する。撮影制御装置１１は、重複率が所定の閾値未満の場合、差分から特定された人物領域を新たな人物の人物領域と特定する。これにより、撮影制御装置１１は、撮影された画像から特定済みの人物の人物領域や新たな人物の人物領域を精度よく識別できる。
【実施例２】
【０１２２】
さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、開示の技術は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてもよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。
【０１２３】
例えば、上記実施例の各処理の順序は、一例であり、一部の処理の順序が入れ替わってもよい。例えば、制御処理は、類似度算出処理、速度算出処理、フレームレート制御処理、人物検出処理、人物追跡処理の順序が入れ替わってもよい。
【０１２４】
図２３は、実施例２に係る制御処理の手順の一例を示すフローチャートである。実施例２に係る制御処理は、図１４に示した制御処理と一部が同一であるため、同一の部分については同一の符号を付し、主に異なる部分について説明する。実施例２に係る制御処理は、人物検出処理および人物追跡処理が、類似度算出処理、速度算出処理およびフレームレート制御処理の前に行われる。
【０１２５】
図２３に示すように、画像データを受信した場合（Ｓ１０肯定）、撮影制御部４２は、取得部４０により取得された時刻ｔの画像に対して、人物検出処理を実行する（Ｓ１１Ａ）。次に、撮影制御部４２は、人物追跡処理を実行する（Ｓ１２Ａ）。これにより、取得部４０により取得された時刻ｔの画像から人物領域が検出されて人物追跡情報３１に登録される。
【０１２６】
算出部４１は、取得部４０により取得された時刻ｔの画像に対して、類似度算出処理を実行する（Ｓ１３Ａ）。算出部４１は、時刻ｔの画像に対して、速度算出処理を実行する（Ｓ１４Ａ）。撮影制御部４２は、時刻ｔの画像も含めた複数の画像を用いて、フレームレート制御処理を実行する（Ｓ１５Ａ）。図２３に示すように、制御処理は、一部の処理の順序が入れ替わっても、撮影を制御できる。
【０１２７】
また、上記実施例では、撮影制御部４２は、撮影された画像に複数の人物領域が特定され、かつ、当該複数の人物領域に互いに類似する人物領域がある場合、監視カメラ１２のフレームレートを制御する場合を例示した。しかしながら、これらに限定されるものではない。例えば、撮影制御部４２は、撮影された画像に複数の人物領域が特定された場合、監視カメラ１２のフレームレートを制御してもよい。すなわち、撮影制御部４２は、類似する人物領域が無くても、複数の人物領域が特定されたことを条件として、監視カメラ１２のフレームレートを制御してもよい。
【０１２８】
また、撮影制御部４２は、撮影された画像に複数の人物領域が特定され、かつ、当該複数の人物領域に類似する人物領域がある場合、監視カメラ１２のフレームレートを高く制御してもよい。すなわち、撮影制御部４２は、人物領域間の距離に関わらず、類似する人物領域があることを条件として、監視カメラ１２のフレームレートを制御してもよい。例えば、撮影制御部４２は、類似度が高いほど、フレームレートを高く制御してもよい。撮影制御部４２は、類似度の閾値を段階的に定める。例えば、撮影制御部４２は、類似度の閾値ｔ１、ｔ２を定める。閾値ｔ１、ｔ２は、ｔ１＞ｔ２であるものとする。撮影制御部４２は、類似度が閾値ｔ１以上の場合、フレームレートを３０ｆｐｓと決定し、類似度が閾値ｔ１未満かつ閾値ｔ２以上の場合、フレームレートを１５ｆｐｓと決定し、閾値ｔ２未満の場合、フレームレートを５ｆｐｓと決定してもよい。
【０１２９】
図２４は、実施例２に係るフレームレート制御処理の手順の一例を示すフローチャートである。実施例２に係るフレームレート制御処理は、図１７に示したフレームレート制御処理と一部が同一であるため、同一の部分については同一の符号を付し、主に異なる部分について説明する。
【０１３０】
図２４に示すように、人物領域に互いに類似する人物領域がある場合（Ｓ７１肯定）、撮影制御部４２は、人物領域間の類似度に応じてフレームレートを決定する（Ｓ７３Ａ）。例えば、撮影制御部４２は、人物領域間の類似度の最大値が閾値ｔ１以上の場合、フレームレートを３０ｆｐｓと決定する。撮影制御部４２は、最大値が閾値ｔ１未満かつ閾値ｔ２以上の場合、フレームレートを１５ｆｐｓと決定する。撮影制御部４２は、閾値ｔ２未満の場合、フレームレートを５ｆｐｓと決定する。ところで、人物領域間の類似度の最大値が閾値ｔ１以上ではないものの、人物領域間の類似度が閾値ｔ１未満かつ閾値ｔ２以上のものが複数あり、全体としては追跡精度が低下しやすい場合がある。そこで、撮影制御部４２は、人物領域間の類似度が高い順に上位から所定数の類似度を加算し、類似度の加算値に応じてフレームレートを決定してもよい。これにより、類似度の最大値は、多くないもものの、全体としては追跡精度が低下しやすい場合でも、追跡精度の低下を抑制できる。
【０１３１】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的状態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、取得部４０、算出部４１、撮影制御部４２、特定部４３および追跡部４４の各処理部が適宜統合されてもよい。また、各処理部の処理が適宜複数の処理部の処理に分離されてもよい。さらに、各処理部にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【０１３２】
［撮影制御プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することもできる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータシステムの一例を説明する。図２５は、撮影制御プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【０１３３】
図２５に示すように、コンピュータ３００は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）３１０、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）３２０、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）３４０を有する。これら３１０〜３４０の各部は、バス４００を介して接続される。
【０１３４】
ＨＤＤ３２０には上記の取得部４０、算出部４１、撮影制御部４２、特定部４３および追跡部４４の各処理部と同様の機能を発揮する撮影制御プログラム３２０ａが予め記憶される。なお、撮影制御プログラム３２０ａについては、適宜分離しても良い。
【０１３５】
また、ＨＤＤ３２０は、各種の情報を記憶する。例えば、ＨＤＤ３２０は、ＯＳや処理に用いる各種データを記憶する。
【０１３６】
ＣＰＵ３１０が、撮影制御プログラム３２０ａをＨＤＤ３２０から読み出して実行することで、取得部４０、算出部４１、撮影制御部４２、特定部４３および追跡部４４と同様の動作を実行する。すなわち、撮影制御プログラム３２０ａは、取得部４０、算出部４１、撮影制御部４２、特定部４３および追跡部４４と同様の動作を実行する。
【０１３７】
なお、上記した撮影制御プログラム３２０ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ３２０に記憶させることを要しない。
【０１３８】
例えば、コンピュータ３００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」にプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【０１３９】
さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ３００に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などにプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【０１４０】
以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１４１】
（付記１）撮影装置により撮影された画像から人物領域を特定し、
撮影された前記画像に複数の人物領域が特定された場合、前記撮影装置により撮影された複数の画像から前記複数の人物領域それぞれの位置関係、および移動速度をそれぞれ算出し、
特定した前記複数の人物領域の前記画像における位置関係と前記複数の人物領域の移動速度に基づいて、前記撮影装置のフレームレートを制御する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする撮影制御プログラム。
【０１４２】
（付記２）前記制御する処理は、前記撮影された画像に複数の人物領域が特定された場合、所定の複数のフレームレートそれぞれの次の撮影タイミングでの前記複数の人物領域の移動位置を予測し、予測された移動位置の間の距離が、前記複数の人物領域それぞれの位置関係および移動速度から予測された人物領域の位置と実際の人物領域の位置との差から求めた予測誤差よりも大きいフレームレートに前記撮影装置のフレームレートを制御する
ことを特徴とする付記１に記載の撮影制御プログラム。
【０１４３】
（付記３）前記制御する処理は、前記移動位置の間の距離が予測誤差よりも大きいフレームレートが複数ある場合、前記移動位置の間の距離が予測誤差よりも大きい複数のフレームレートのうち、最も低いフレームレートに前記撮影装置のフレームレートを制御する
ことを特徴とする付記２に記載の撮影制御プログラム。
【０１４４】
（付記４）前記制御する処理は、移動位置の間の距離が予測誤差よりも大きいフレームレートにおいて予測された移動位置が、画像の縁から所定範囲の領域に位置する場合、前記複数のフレームレートのうち、最も高いフレームレートに前記撮影装置のフレームレートを制御する
ことを特徴とする付記２または３に記載の撮影制御プログラム。
【０１４５】
（付記５）前記制御する処理は、前記撮影された画像に複数の人物領域が特定されない場合、所定の複数のフレームレートのうち、最も低いフレームレートに前記撮影装置のフレームレートを制御する
ことを特徴とする付記１〜４の何れか１つに記載の撮影制御プログラム。
【０１４６】
（付記６）前記制御する処理は、前記撮影された画像に複数の人物領域が特定され、かつ、当該複数の人物領域に互いに類似する人物領域がある場合、前記撮影装置のフレームレートを制御する
ことを特徴とする付記１〜５の何れか１つに記載の撮影制御プログラム。
【０１４７】
（付記７）前記人物領域の位置と前記人物領域の移動速度に基づいて、前記撮影された画像での人物領域の移動位置を予測し、予測した移動位置を基準とした所定範囲内で特徴が類似する人物領域を関連付けて人物を追跡する
処理をコンピュータにさらに実行させることを特徴とする付記１〜６の何れか１つに記載の撮影制御プログラム。
【０１４８】
（付記８）前記特定する処理は、前記撮影された画像と当該画像の１つ前に撮影された画像との差分から人物領域を特定する
ことを特徴とする付記１〜７の何れか１つに記載の撮影制御プログラム。
【０１４９】
（付記９）前記差分から特定された人物領域と前記１つ前に撮影された画像の人物領域との重複率が所定の閾値以上の場合、前記差分から特定された人物領域を前記１つ前に撮影された画像の人物領域と同じ人物の人物領域と特定し、前記重複率が所定の閾値未満の場合、前記差分から特定された人物領域を新たな人物の人物領域と特定する
処理をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする付記８に記載の撮影制御プログラム。
【０１５０】
（付記１０）撮影装置により撮影された画像から人物領域を特定し、
撮影された前記画像に複数の人物領域が特定された場合、前記撮影装置により撮影された複数の画像から前記複数の人物領域それぞれの位置関係、および移動速度をそれぞれ算出し、
特定した前記複数の人物領域の前記画像における位置関係と前記複数の人物領域の移動速度に基づいて、前記撮影装置のフレームレートを制御する
処理をコンピュータが実行することを特徴とする撮影制御方法。
【０１５１】
（付記１１）撮影装置により撮影された画像から人物領域を特定する特定部と、
前記特定部により、撮影された前記画像に複数の人物領域が特定された場合、前記撮影装置により撮影された複数の画像から前記複数の人物領域それぞれの位置関係、および移動速度をそれぞれ算出する算出部と、
前記特定部により特定した前記複数の人物領域の前記画像における位置関係と前記算出部により算出した前記複数の人物領域の移動速度に基づいて、前記撮影装置のフレームレートを制御する制御部と、
を有することを特徴とする撮影制御装置。
【０１５２】
（付記１２）撮影装置により撮影された画像から人物領域を特定し、
前記撮影された画像に複数の人物領域が特定され、かつ、当該複数の人物領域に類似する人物領域がある場合、前記撮影装置のフレームレートを高く制御する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする撮影制御プログラム。
【符号の説明】
【０１５３】
１０  システム
１１  撮影制御装置
１２  監視カメラ
２１  記憶部
２２  制御部
３０  画像データ
３１  人物追跡情報
４０  取得部
４１  算出部
４２  撮影制御部
４３  特定部
４４  追跡部
【図１】
0006613976.tif 000005
【図２】
0006613976.tif 000006
【図３】
0006613976.tif 000007
【図４】
0006613976.tif 000008
【図５】
0006613976.tif 000009
【図６】
0006613976.tif 000010
【図７】
0006613976.tif 000011
【図８】
0006613976.tif 000012
【図９】
0006613976.tif 000013
【図１０】
0006613976.tif 000014
【図１１】
0006613976.tif 000015
【図１２】
0006613976.tif 000016
【図１３】
0006613976.tif 000017
【図１４】
0006613976.tif 000018
【図１５】
0006613976.tif 000019
【図１６】
0006613976.tif 000020
【図１７】
0006613976.tif 000021
【図１８】
0006613976.tif 000022
【図１９】
0006613976.tif 000023
【図２０】
0006613976.tif 000024
【図２１】
0006613976.tif 000025
【図２２】
0006613976.tif 000026
【図２３】
0006613976.tif 000027
【図２４】
0006613976.tif 000028
【図２５】
0006613976.tif 000029