(57)【要約】【課題】判別精度が高く、かつ高速動作が可能な不審者判別システムを提供すること。【解決手段】プロファイル手段(２１)により動画信号から人物の移動速度、移動方向及び顔の向きから抽出されたプロファイルデータと、データベース(２３)に予め記憶されている事例ベース表とを比較判別手段(２５)で比較判別することにより精度の高い不審者判別システムができる。事例ベースデータメモリ(２６)に記憶された判別結果を付加したプロファイルデータをデータベース(２３)に追加して前記事例ベース表を更新することにより更に高い精度の判別が可能となる。  判別比較手段(２４)でファジィ連想推論(図１０、図１１)を行えば更に高精度かつ高速な判別が可能である。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
動画信号から人物の移動する速度、移動の向き及び顔の向きを時系列に抽出し定量化してプロファイルデータとするプロファイル手段と、
該プロファイル手段により生成されたプロファイルデータを記憶するプロファイルデータメモリと、
判別済プロファイルデータ及び判別結果を含む、複数の事例ベースデータからなる事例ベース表を記憶するデータベースと、
前記プロファイルデータメモリに記憶されている前記プロファイルデータと前記データベースに記憶されている事例ベース表とを比較することにより前記人物が不審者であるか否かを判別する比較判別手段と
を備えることを特徴とする不審者判別システム。
【請求項２】
動画信号から人物の移動する速度及び移動の向きを時系列に抽出し、用途とともに定量化してプロファイルデータとするプロファイル手段と、
該プロファイル手段により生成されたプロファイルデータを記憶するプロファイルデータメモリと、
判別済プロファイルデータ及び判別結果を含む、複数の事例ベースデータからなる事例ベース表を記憶するデータベースと、
前記プロファイルデータメモリに記憶されている前記プロファイルデータと前記データベースに記憶されている事例ベース表とを比較することにより前記人物が不審者であるか否かを判別する比較判別手段と
を備えることを特徴とする不審者判別システム。
【請求項３】
前記比較判別手段から出力される判別済プロファイルデータ及び判別結果を含む事例ベースデータを記憶し、前記データベースに追記憶して前記事例ベース表を更新する事例ベースデータメモリを更に備えることを特徴とする請求項１又は２記載の不審者判別システム。
【請求項４】
前記プロファイル手段は、前記人物の移動する速度、移動の向き及び顔の向きのそれぞれをメンバシップ関数を用いて抽象化した値とし、この値をそのまま出力又は時間平均化処理して出力することを特徴とする請求項１記載の不審者判別システム。
【請求項５】
前記プロファイル手段は、前記人物の移動する速度、移動の向き及び用途のそれぞれをメンバシップ関数を用いて抽象化した値とし、この値をそのまま出力又は時間平均化処理して出力することを特徴とする請求項２記載の不審者判別システム。
【請求項６】
前記比較判別手段は、前記メンバシップ関数を用いて連想推論を行うことを特徴とする請求項４又は５記載の不審者判別システム。
【請求項７】
複数の請求項１乃至６いずれかに記載の不審者判別システムそれぞれから前記事例ベース表の一部又は全部を入力する入出力手段と、
該入出力手段から複数の前記事例ベース表を入力して１つの事例ベース表に再構成して出力する制御手段と、
該制御手段から事例ベース表を入力して記憶するデータベースと
を備え、前記制御手段は、該データベースに記憶されている事例ベース表を前記入出力手段を経由して複数の前記不審者判別システムに送出することを特徴とするプロファイル配布システム。
【請求項８】
前記制御手段は、複数の前記事例ベース表の各事例ベースデータについて、所定距離よりも近い事例ベースデータ同士は平均化して１つの事例ベースデータにし、前記所定距離よりも遠い事例ベースデータ同士はそのままそれぞれの事例ベースデータにすることを特徴とする請求項７記載のプロファイル配布システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カメラの撮影動画信号から自動的に一般人と不審者を判別する不審者判別システム及びそのデータである事例ベース表を配布するプロファイル配布システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、防犯や安全確保のために監視カメラを使用することが多い。人の目視による監視は人件費などの運用コストが掛かるので、撮影動画信号を解析して自動的に不審者を判別するシステムとして、行動者を動画像として測定しその画像中心の座標の時系列データを数学的に解析し定量化することにより正常値から離脱する場合は不審者であると判定する例が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、対象を連続的に撮影して、移動軌跡から所定の単位時間毎の速度ｖと移動方向変位角θを求め、所定の時間内の単位時間毎のｖ・ｃｏｓθの平均値Ｘを求め、平均値を動作要素指標として統計的手段により所定の抽出対象を判別する例が知られている（例えば、特許文献２参照）。
【特許文献１】特開２００５−３５３０１６号公報
【特許文献２】特開２００５−２７５９１２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、上記した従来の方法又はシステムは行動者の画像中心の軌跡を用いて不審者を判別したり、対象の移動軌跡から速度と移動方向変位を求めてｖ・ｃｏｓθの平均値を求め、これを統計処理して不審者を判別しているので不審者の判別精度が十分ではないという問題点がある。
【０００５】
本発明は、上記問題点に鑑み、人物の顔の向き又は用途のプロファイルを判別要素に加えた推論をすることにより判別精度の高い不審者判別システムを提供することを目的とする。
【０００６】
また本発明は、判別済のプロファイルデータを加味して事例ベース表を更新することにより、より判別精度の高い不審者判別システムを提供することを目的とする。
【０００７】
また本発明は、複数の不審者判別システムから事例ベース表を収集して事例ベース表を再構成し、これをそれぞれの不審者判別システムに送出してそれぞれの不審者判別システムの事例ベース表を更新することにより、さらに判別精度の高い不審者判別システム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】
【０００８】
上記目的を達成するため、請求項１に記載した本発明による不審者判別システムは、動画信号から人物の移動する速度、移動の向き及び顔の向きを時系列に抽出し定量化してプロファイルデータとするプロファイル手段と、該プロファイル手段により生成されたプロファイルデータを記憶するプロファイルデータメモリと、判別済プロファイルデータ及び判別結果を含む、複数の事例ベースデータからなる事例ベース表を記憶するデータベースと、前記プロファイルデータメモリに記憶されている前記プロファイルデータと前記データベースに記憶されている事例ベース表とを比較することにより前記人物が不審者であるか否かを判別する比較判別手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
また、請求項２に記載した本発明による不審者判別システムは、動画信号から人物の移動する速度及び移動の向きを時系列に抽出し、用途とともに定量化してプロファイルデータとするプロファイル手段と、該プロファイル手段により生成されたプロファイルデータを記憶するプロファイルデータメモリと、判別済プロファイルデータ及び判別結果を含む、複数の事例ベースデータからなる事例ベース表を記憶するデータベースと、前記プロファイルデータメモリに記憶されている前記プロファイルデータと前記データベースに記憶されている事例ベース表とを比較することにより前記人物が不審者であるか否かを判別する比較判別手段とを備えることを特徴とする。
【００１０】
また、請求項３に記載した本発明による不審者判別システムは、前記比較判別手段から出力される判別済プロファイルデータ及び判別結果を含む事例ベースデータを記憶し、前記データベースに追記憶して前記事例ベース表を更新する事例ベースデータメモリを更に備えることを特徴とする。
【００１１】
また、請求項４に記載した本発明による不審者判別システムは、前記プロファイル手段は、前記人物の移動する速度、移動の向き及び顔の向きのそれぞれをメンバシップ関数を用いて抽象化した値とし、この値をそのまま出力又は時間平均化処理して出力することを特徴とする。
【００１２】
また、請求項５に記載した本発明による不審者判別システムは、前記プロファイル手段は、前記人物の移動する速度、移動の向き及び用途のそれぞれをメンバシップ関数を用いて抽象化した値とし、この値をそのまま出力又は時間平均化処理して出力することを特徴とする。
【００１３】
また、請求項６に記載した本発明による不審者判別システムは、前記比較判別手段は、前記メンバシップ関数を用いて連想推論を行うことを特徴とする。
【００１４】
また、請求項７に記載した本発明によるプロファイル配布システムは、複数の前記不審者判別システムそれぞれから前記事例ベース表の一部又は全部を入力する入出力手段と、該入出力手段から複数の前記事例ベース表を入力して１つの事例ベース表に再構成して出力する制御手段と、該制御手段から事例ベース表を入力して記憶するデータベースとを備え、前記制御手段は、該データベースに記憶されている事例ベース表を前記入出力手段を経由して複数の前記不審者判別システムに送出することを特徴とする。
【００１５】
また、請求項８に記載した本発明によるプロファイル配布システムは、前記制御手段は、複数の前記事例ベース表の各事例ベースデータについて、所定距離よりも近い事例ベースデータ同士は平均化して１つの事例ベースデータにし、前記所定距離よりも遠い事例ベースデータ同士はそのままそれぞれの事例ベースデータにすることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
請求項１に記載した本発明による不審者判別システムによれば、人物の顔の向きのプロファイルを判別要素に加えた推論を行うので、判別精度の高い不審者判別システムが実現できる。
【００１７】
請求項２に記載した本発明による不審者判別システムによれば、用途のプロファイルを判別要素に加えた推論を行うので、判別精度の高い不審者判別システムが実現できる。
【００１８】
請求項３に記載した本発明による不審者判別システムによれば、判別したプロファイルデータを加味して事例ベース表を更新するので、より判別精度の高い不審者判別システムが実現できる。
【００１９】
請求項４に記載した本発明による不審者判別システムによれば、判別精度が高くかつ高速処理が可能な不審者判別システムが実現できる。
【００２０】
請求項５に記載した本発明による不審者判別システムによれば、判別精度が高くかつ高速処理が可能な不審者判別システムが実現できる。
【００２１】
請求項６に記載した本発明による不審者判別システムによれば、更に判別精度が高くかつ高速処理が可能な不審者判別システムが実現できる。
【００２２】
請求項７に記載した本発明によるプロファイル配布システムによれば、複数の不審者判別システムから事例ベース表を収集してプロファイルデータを再構成し、これをそれぞれの不審者判別システムに送出してそれぞれの不審者判別システムの事例ベース表を更新するので、さらに判別精度の高い不審者判別システムが実現できる。
【００２３】
請求項８に記載した本発明による不審者判別システムによれば、事例ベースデータの数が無限に増えてしまうことを防止することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、添付図面を参照しながら本発明を実施するための最良の形態について詳細に説明する。
【実施例１】
【００２５】
図１は、本発明の実施例１による不審者判別システムの構成を示す図である。不審者判別システム２は、プロファイル手段２１、プロファイルデータメモリ２２、データベース２３、比較判別手段２４、事例ベースデータメモリ２５、入出力手段２６、及び入出力端子２７を具備している。カメラ１は、本発明の不審者判別システム２に動画信号を供給する。
【００２６】
カメラ１は、本発明の不審者判別システム２の一部ではないが、本発明の実施例の説明を容易にするために図１内に便宜上示したものである。
【００２７】
図２は、プロファイルデータメモリ２２に記憶されているプロファイルデータの構造を示す図である。プロファイルデータ３は、移動方向データ３１、移動速度データ３２、顔の向きデータ３３、及び用途データ３４を含んでいる。
【００２８】
図３は、事例ベースデータの構造を示す図である。図３(ａ)は、事例ベースデータメモリ２５に記憶される１事例毎の事例ベースデータ６の構造を、図３(ｂ)はデータベース２３に含まれる複数の事例ベースデータ６を表の形式にした事例ベース表７の構造を示している。
【００２９】
図３(ａ)に示すごとく、事例ベースデータ６には事例番号５、プロファイルデータ３、及び判別結果４が含まれている。図３(ｂ)に示した例では、事例ベース表７には６つの事例ベースデータ６が含まれており、それぞれを区別するために便宜上事例ベースデータ６Ａ〜６Ｆの名称を付してある。
【００３０】
以降の説明では事例ベースデータ６Ａに含まれる事例番号５、プロファイルデータ３、判別結果４にはそれぞれ５Ａ、３Ａ、４Ａという名称を付して他と区別することとし、他の事例ベースデータ６Ｂ〜６Ｆについても同様とする。
【００３１】
図１でカメラ１から動画信号が供給される。この動画信号はプロファイル手段２１に導かれてプロファイリングによりプロファイルデータ３が生成され、生成されたプロファイルデータ３はプロファイルデータメモリ２２に記憶される。
【００３２】
データベース２３には予めプロファイリングされたデータに一般人か不審者かを判別された結果を付した事例ベースデータ６Ａ〜６Ｆが表の形に整理された事例ベース表７として格納されている。
【００３３】
比較判別手段２４にはデータベース２３に含まれる事例ベース表７とプロファイルデータメモリ２２に記憶されたプロファイルデータ３が供給されて比較判別されて判別結果が付いている事例ベースデータ６が生成され、事例ベースデータメモリ２５に記憶される。
【００３４】
事例ベースデータメモリ２５に記憶される事例ベースデータ６は入出力手段２６を介して入出力端子２７から出力されるとともに、データベース２３に供給追加されて事例ベース表７を更新する。
【００３５】
事例ベースデータメモリ２５に記憶されている事例ベースデータ６は入出力手段２６を介して入出力端子２７から出力される。
【００３６】
図４は、不審者判別システム２の機能動作を示す不審者推論フローチャートであり、レイヤ間を双方向連想記憶（ＢＡＭ：bidirectional associative memory）で構成するファジィ連想推論（谷萩隆嗣編著「ディジタル信号処理ライブラリ９ニューラルネットワークとファジィ信号処理」コロナ社８９〜９３頁参照）を行うことにより不審者判別を行う。
【００３７】
不審者推論の主な手順は、情報入力手順８１、メンバシップ関数計算手順８２、プロファイルデータ作成手順８３、不審者判別手順８４、判別結果データ出力手順８５、及び事例ベース表更新手順８７からなる。
【００３８】
図５〜図１１は、不審者判別システム２の動作の詳細を説明するための図である。図５は顔の向きの検出を説明する図、図６は顔の向きによるメンバシップ関数の生成を説明する図、図７は人物の位置と顔の向きを検出する実験の波形図、図８はメンバシップ関数を説明する図、図９は事例ベース表を説明する図、図１０は事例ベース推論モデルを説明する図、図１１は意図認識モデルを説明する図である。
【００３９】
以下、不審者判別システム２の動作を図１〜図１１を用いて詳細に説明する。
【００４０】
プロファイル手段２１の動作は、図４の不審者推論フローチャートに示す情報入力手順８１〜プロファイルデータ作成手順８３で説明される。撮影手順８１１でカメラ１から供給される動画信号を入力し、位置検出手順８１２で人物の位置を時系列で把握する。人物の位置を把握する方法は当業者には良く知られており、その説明は省略する（特許文献１、２参照）。カメラ１は、複数個とすると３次元座標の精度を向上することができる。
【００４１】
顔情報検出手順８１３で人物の顔の向きを把握する。図５(ａ)に示すように、本発明では顔の輪郭を撮影画像に含まれる肌色を検出するなどで捉え、この輪郭の内部にある鼻や唇の位置を検出する。鼻はほぼ顔の輪郭の中央部にある明るい部分、唇は顔の輪郭の下部にある赤味を帯びた部分として捉えることができる。
【００４２】
用途入力手順８１４は、例えば建物の入り口、公園、通路など、撮影される画像の位置などを入力する。移動速度計算手順８２１及び移動方向計算手順８２２は、位置検出手順８１２の結果である前記人物の位置情報の時間経過を捉えることにより人物の移動速度と移動方向を計算する。顔の向き計算手順８２３は、図５(ａ)を用いて説明した顔情報検出手順８１３の検出結果を用いる。
【００４３】
図５(ｂ)は、横軸を時間、縦軸を左(下)右(上)方向とし、意識的に正面→左→右→左と顔を振った場合の実験結果を示したものであり、鼻(点線)、唇(実線)ともにその動きを捉えており、顔の向きを検出できていることが分かる。
【００４４】
図６は、横軸を時間、縦軸を左(下)右(上)方向として人物が直進(実線)、直進→右折(密点線)、直進→左折(一点鎖線)の場合の実験結果を示したものであり、図５で説明した顔の向きを計算することにより人物の直進、右折、左折を検出できていることが分かる。
【００４５】
後述するメンバシップ関数の例を同図中の右側に重畳して示した。
【００４６】
図７は、一般人と不審者の位置(実線はｘ方向成分、密点線はｙ方向成分)、顔の向き(一点鎖線)を実験で測定した例である。
【００４７】
図７(ａ)は、一般人のデータであり、人物は顔の向きをゆっくり変化させながら右前方に向かって速く動いていることが分かる。
【００４８】
図７(ｂ)は、不審者のデータであり、人物は顔を小刻みに左右に振りながら右前方に一般人よりは遅い速度で動いていることが分かる。
【００４９】
すなわち、上記の実験結果は顔の向きの検出を加味することにより精度の高い不審者判別が可能であることを示している。後に詳細説明するように、この両者との比較判別を、ファジィ連想推論により行うことにより高速かつ高精度で不審者判別を行うことができる。
【００５０】
メンバシップ関数計算手順８２４及びプロファイルデータ作成手順８３１は、上記手順で計算した人物の移動速度、移動方向、顔の向きを入力データとするそれぞれのメンバシップ関数計算を行い、これらを組み合わせた事例データとしてプロファイルデータ３を作成する。
【００５１】
図８は、人物の移動方向(move direction)、移動速度(move speed)、顔の向き(face direction)の計算方法とそれぞれのファジィルールのメンバシップ関数例を示したものである。
【００５２】
人物の移動方向(move direction)につき、右(right)、前方(forward)、左(left)、後方(back)について、メンバシップ関数を設定してある。
【００５３】
人物の移動速度(move speed)につき、停止(stop)、遅い(slow)、普通(middle)、速い(fast)について、メンバシップ関数を設定してある。
【００５４】
人物の顔の向き(face direction)につき、大(small)、中(middle)、小(large)について、メンバシップ関数を設定してある。
【００５５】
図６の顔の向きの実験結果の図中右側にメンバシップ関数の例を実験結果に重畳して示した。
【００５６】
この場合、０を中心とする幅４０の三角形は直進を、０から図の上方に向けて折れる線は左向きを、０から図の下方に向けて折れる線は右向きを示す関数である。
【００５７】
プロファイルデータ作成手順８３１は、上記のメンバシップ関数計算手順８２４を人物の移動方向、移動速度、顔の向きにつき行い、それぞれの計算結果であるメンバシップ値の５秒間の平均値を計算する。プロファイルデータメモリ記憶手順８３２は、この計算結果をプロファイルデータ３としてプロファイルデータメモリ２２に記憶する。
【００５８】
図９は、データベース２３に格納されている事例ベース表７の例であり、この例では６つの事例が格納されている。
【００５９】
同図で事例番号は一般人１〜３と不審者１〜３が、プロファイルデータ３は人物の移動方向(move direction)、人物の移動速度(move speed)、人物の顔の向き(face direction)につき、上記で説明した情報入力手順８１及びメンバシップ関数計算手順８２により算出した結果が、判別結果として一般人(normal)か不審者(abnormal)かの判別が示されている。
【００６０】
不審者判別手順８４は図９を用いて説明したプロファイルデータ３及び事例ベース表７を用いて行う。
【００６１】
プロファイルデータ読出手順８４１でプロファイルデータ３を、事例ベース表読出手順８４２で事例ベース表７を読出し、不審者判別手順８４３で判別を行う。
【００６２】
図１０は、事例ベース推論モデルを説明する図である。不審者判別手順８４３は、この事例ベース推論モデルに示したごとく、ファジィ連想推論を行うことにより高精度かつ高速に不審者判別を行うことができる。同図で最下段(Input Layer)がプロファイルデータ３に、中段(Case Base Layer)が事例ベース表７に相当する。同図中の多数の斜め線は、推論がそれぞれのメンバシップ値を参照しながら行われることを概念的に示している。推論の結果は上段(Output Layer)に集約され、プロファイルデータ３が一般人(normal)か不審者(abnormal)かが判別される。
【００６３】
なお、図１１の意図認識モデルに示すごとく、不審者判別手順８４３は用途を推論要素に加えてファジィ連想推論を行うことによっても高精度かつ高速に不審者判別を行うことが可能である。
【００６４】
同図で最下段(Input Layer)がプロファイルデータ３に、中段(Case Base Layer)が事例ベース表７に、上段(Output Layer)が判別結果４に相当するのは図１０で説明した事例ベース推論モデルと同様であるが、カメラ１が設置された位置が例えば通路、公園、建物入り口であることを用途別の人間の意図と捉え、これを用いてメンバシップ関数を定義してメンバシップ関数計算手順８２４を行ってプロファイルデータ３を生成することが可能である。この場合も、推論の結果は上段(Output Layer)に集約され、プロファイルデータ３が一般人(normal)か不審者(abnormal)かが判別される。
【００６５】
判別結果データ出力手順８５は、プロファイルデータ３に事例番号５と判別結果４を追加した事例ベースデータ６を事例ベースデータメモリ２５に記憶すると共に、入出力手段２６により入出力端子２７に出力する。
【００６６】
登録判別手順８６は、事例ベースデータメモリ２５に記憶された事例ベースデータ６を事例ベース表７に追記するか否かを判別し、ＮＯの場合には終了判別手順８８に移行するが、ＹＥＳの場合はこれを事例ベース表７に追記更新してから終了判別手順８８に移行する。
【００６７】
事例ベースデータ６を事例ベース表７に追記するか否かの判別は判別結果の確かさを計算し、これを参照しながら自動で行うことも可能であるが、手動で行うことも可能である。
【００６８】
以上詳細に説明したように、本発明の実施例１による不審者判別システムによれば高精度かつ高速に不審者判別を行うことができる。
【００６９】
なお、本発明は上記実施例に限定されるものではない。
【００７０】
図４に示した不審者推論フローチャートを用いた上記の説明でプロファイルデータメモリ記憶手順８３２はメンバシップ値の５秒間の平均値を記憶するとしたが、時間平均を５秒に限る必要はなく、カメラ１の設置状況や動画信号の内容によって違う時間平均値であって良いのは言うまでもない。
【００７１】
また、図４に示した不審者推論フローチャートのそれぞれの手順は必ずしもこの順序である必要はなく、例えば位置検出手順８１２と顔情報検出手順８１３のように相前後しても処理の結果に影響を与えない手順同士は、必要に応じて適宜順序を入れ替えてよいのは言うまでもない。
【００７２】
また、図４に示した不審者推論フローチャートでは、ファジィ連想推論を行うことにより不審者判別を行う例を説明したが、例えば単純な閾値判定の組み合わせなど、別の判別手法を使用しても良いのは言うまでもない。
【実施例２】
【００７３】
図１２は、本発明の実施例２によるプロファイル配布システムの構成を示す図である。同図で１Ａ〜１Ｃはカメラ、２Ａ〜２Ｃは不審者判別システム、２７Ａ〜２７Ｃは入出力端子、７０はサーバ装置である。
【００７４】
サーバ装置７０は、入出力手段７１、制御手段７２、及びデータベース７３を含んでいる。入出力手段７１は、入出力端子２７Ａ〜２７Ｃと接続されており、制御手段７２の指令により不審者判別システム２Ａ〜２Ｃからそれぞれの事例ベース表７の内容をデータベース７３に導入、又はデータベース７３に含まれる事例ベース表７３１を不審者判別システム２Ａ〜２Ｃの事例ベース表７として送出することができる。
【００７５】
図１３は、サーバ装置７０の動作を説明するためのフローチャートである。
【００７６】
以下、本発明の実施例２によるプロファイル配布システムの動作を詳細に説明する。カメラ１Ａと不審者判別システム２Ａの組み合わせは本発明の実施例１による不審者判別システムと同様であり、カメラ１Ｂと不審者判別システム２Ｂ、カメラ１Ｃと不審者判別システム２Ｃの組み合わせによる不審者判別システムも同様であるので、その動作の説明は省略する。
【００７７】
また、図１２に示した例は不審者判別システム２が２Ａ〜２Ｃの３台の例であるが、不審者判別システム２が複数台であれば同様の動作が可能である。
【００７８】
図１３のデータ収集手順で、制御手段７２は不審者判別システム２Ａ〜２Ｃからそれぞれの事例ベース表７の内容をデータベース７３に導入する。
【００７９】
再構成手順９１で上記で収集した複数の事例ベース表７を統合して事例ベース表７３１を再構成する。このとき、メンバシップ関数値が所定距離よりも近い事例ベースデータは両者のメンバシップ関数を平均化して１つのデータにする。これにより事例ベースデータの数が無限に増えてしまうことを防止することができる。
【００８０】
データ再分配手順９２で事例ベース表７３１を不審者判別システム２Ａ〜２Ｃの事例ベース表７として送出する。これより多くの事例ベースデータを収集することができるので判別精度を高めることができる。
【００８１】
データ収集手順９０が動作を開始するタイミングは、手動、定期的、入出力端子２７Ａ〜２７Ｃに接続された不審者判別システム２Ａ〜２Ｃの内の少なくともひとつからの要請により決定すればよい。データ再分配手順９２が動作を開始するタイミングについても同様である。
【００８２】
以上詳細に説明したように、本発明の実施例２によるプロファイル配布システムを使用することにより、より高精度かつ高速な不審者判別を行うことができる。
【００８３】
なお、本発明は上記実施例に限定されるものではない。
【００８４】
サーバ装置７０を不審者判別システム２Ａ〜２Ｃとは別に設けたが、不審者判別システム２Ａ〜２Ｃの内の一台又は複数台にサーバ装置７０の機能を持たせても良いのは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００８５】
【図１】本発明の実施例１による不審者判別システムの構成を示す図である。
【図２】本発明の実施例１のプロファイルデータメモリに記憶されているプロファイルデータの構造を示す図である。
【図３】本発明の実施例１の事例ベースデータの構造を示す図である。
【図４】本発明の実施例１による不審者判別システムの機能動作を示す不審者推論フローチャートである。
【図５】顔の向きの検出を説明する図である。
【図６】顔の向きによるメンバシップ関数の生成を説明する図である。
【図７】人物の位置と顔の向きを検出する実験の波形図である。
【図８】メンバシップ関数を説明する図である。
【図９】事例ベース表を説明する図である。
【図１０】本発明の実施例１による不審者判別システムの比較判別手段の動作を説明するための事例ベース推論モデルを説明する図である。
【図１１】本発明の実施例１による不審者判別システムの比較判別手段の動作を説明するための意図認識モデルを説明する図である。
【図１２】本発明の実施例２によるプロファイル配布システムの構成を示す図である。
【図１３】本発明の実施例２によるプロファイル配布システムの動作を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
【００８６】
１      カメラ
２      不審者判別システム
２１    プロファイル手段
２２    プロファイルデータメモリ
２３    データベース
２４    比較判別手段
２５    事例ベースデータメモリ
２６    入出力手段
３      プロファイルデータ
７０    サーバ装置
７１    入出力手段
７２    制御手段
７３    データベース
【図１】
2008052683.tif 000003
【図２】
2008052683.tif 000004
【図３】
2008052683.tif 000005
【図４】
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【図６】
2008052683.tif 000007
【図７】
2008052683.tif 000008
【図８】
2008052683.tif 000009
【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５】
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