(57)【要約】【課題】  施設利用者の移動状況を高いレベルで把握することのできる画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを得る。【解決手段】  待合室６４から診察室に入る際と当該診察室から待合室６４に出る際に人が通過する判定エリアＡ１を所定期間毎に撮影して複数のデジタル画像データを取得し、当該複数のデジタル画像データから、診察室に入るために判定エリアＡ１を人が通過しているときの撮影によって取得された入室時のデジタル画像データと、診察室から出るために判定エリアＡ１を人が通過しているときの撮影によって取得された退室時のデジタル画像データを抽出し、入室時のデジタル画像データにより示される画像に含まれる人と退室時のデジタル画像データにより示される画像に含まれる人とを照合して同一人物が含まれる画像を示すデジタル画像データを抽出し、これらのデジタル画像データの各々の取得時間（入室時間及び退室時間）を対応付けて記憶する。【選択図】        図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定領域に対する人の入出状況を把握するための画像処理を行う画像処理装置であって、
前記所定領域に入る際と前記所定領域から出る際に人が通過する通過領域を所定期間毎に撮影して複数の画像情報を取得する画像取得手段と、
前記複数の画像情報から、前記所定領域に入るために前記通過領域を人が通過しているときの撮影によって取得された第１画像情報と前記所定領域から出るために前記通過領域を人が通過しているときの撮影によって取得された第２画像情報を抽出する第１抽出手段と、
前記第１画像情報により示される画像に含まれる人と前記第２画像情報により示される画像に含まれる人とを照合して同一人物が含まれる画像を示す前記第１画像情報と前記第２画像情報を抽出する第２抽出手段と、
前記第２抽出手段により抽出された前記第１画像情報及び前記第２画像情報の各々の前記画像取得手段による取得時間を記憶する記憶手段と、
を備えた画像処理装置。
【請求項２】
前記記憶手段は、前記通過領域を人が通過していない状態で前記画像取得手段により取得された画像情報を背景画像情報として予め記憶し、
前記第１抽出手段は、前記画像取得手段により取得された複数の画像情報と前記背景画像情報との比較によって前記第１画像情報及び前記第２画像情報を抽出する
請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記第１抽出手段は、前記画像取得手段により取得された複数の画像情報によって示される画像の輝度レベルが前記背景画像情報によって示される画像の輝度レベルに応じたレベルとなるように前記複数の画像情報を調整した後に前記第１画像情報及び前記第２画像情報を抽出する
請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第１抽出手段は、前記画像取得手段により取得された複数の画像情報と前記背景画像情報とを比較し、当該背景画像情報との画像上の差異領域の時系列順での移動方向が前記所定領域に入るために前記通過領域を人が通過するときの通過方向に略一致する前記画像情報を前記第１画像情報として抽出し、当該移動方向が前記所定領域から出るために前記通過領域を人が通過するときの通過方向に略一致する前記画像情報を前記第２画像情報として抽出する
請求項２又は請求項３記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第２抽出手段は、前記第１画像情報及び前記第２画像情報により示される各画像に含まれる人の画像領域を上半身領域及び下半身領域に分割し、当該上半身領域及び下半身領域の双方の一致度が所定度合より高い前記第１画像情報及び前記第２画像情報を同一人物が含まれる画像を示すものとして抽出する
請求項１乃至請求項４の何れか１項記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記第２抽出手段は、前記第１画像情報により示される画像と前記第２画像情報により示される画像の同一画像領域における輝度レベルが等しくなるように前記第１画像情報及び前記第２画像情報の少なくとも一方を調整した後に前記抽出を行う
請求項１乃至請求項５の何れか１項記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記記憶手段は、前記入出状況の把握対象から除外したい人の画像の予め定められた特徴量を示す除外特徴量情報を予め記憶すると共に、
前記第１画像情報及び前記第２画像情報により示される人の画像の前記特徴量を示す特徴量情報と前記除外特徴量情報とを照合して、前記第１画像情報及び前記第２画像情報により示される人が前記除外したい人であるか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段により前記除外したい人であると判定された前記第１画像情報及び前記第２画像情報を処理対象から除外する除外手段と、
を更に備えた請求項１乃至請求項６の何れか１項記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記第１抽出手段により抽出されなかった前記第１画像情報及び前記第２画像情報により示される各画像、及び前記第２抽出手段により抽出されなかった前記第１画像情報及び前記第２画像情報により示される各画像を表示するための表示手段と、
前記表示手段により表示された画像において、前記所定領域に入るために前記通過領域を人が通過しているときの画像を指定する第１指定、前記所定領域から出るために前記通過領域を人が通過しているときの画像を指定する第２指定、及び同一人物が含まれる画像を指定する第３指定、の少なくとも１つの指定を入力する指定入力手段と、
を更に備えた請求項１乃至請求項７の何れか１項記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記画像取得手段を、前記画像情報をカラーで取得するものとした、
請求項１乃至請求項８の何れか１項記載の画像処理装置。
【請求項１０】
所定領域に対する人の入出状況を把握するための画像処理を行う画像処理方法であって、
前記所定領域に入る際と前記所定領域から出る際に人が通過する通過領域を所定期間毎に撮影して複数の画像情報を取得し、
前記複数の画像情報から、前記所定領域に入るために前記通過領域を人が通過しているときの撮影によって取得された第１画像情報と前記所定領域から出るために前記通過領域を人が通過しているときの撮影によって取得された第２画像情報を抽出し、
前記第１画像情報により示される画像に含まれる人と前記第２画像情報により示される画像に含まれる人とを照合して同一人物が含まれる画像を示す前記第１画像情報と前記第２画像情報を抽出し、
抽出した前記第１画像情報及び前記第２画像情報の各々の取得時間を記憶する、
画像処理方法。
【請求項１１】
所定領域に対する人の入出状況を把握するための画像処理を行う画像処理プログラムであって、
前記所定領域に入る際と前記所定領域から出る際に人が通過する通過領域を所定期間毎に撮影して複数の画像情報を取得する画像取得ステップと、
前記複数の画像情報から、前記所定領域に入るために前記通過領域を人が通過しているときの撮影によって取得された第１画像情報と前記所定領域から出るために前記通過領域を人が通過しているときの撮影によって取得された第２画像情報を抽出する第１抽出ステップと、
前記第１画像情報により示される画像に含まれる人と前記第２画像情報により示される画像に含まれる人とを照合して同一人物が含まれる画像を示す前記第１画像情報と前記第２画像情報を抽出する第２抽出ステップと、
前記第２抽出ステップにより抽出された前記第１画像情報及び前記第２画像情報の各々の前記画像取得ステップによる取得時間を記憶する記憶ステップと、
をコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに係り、より詳しくは、所定領域に対する人の入出状況を把握するための画像処理を行う画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
病院、図書館、役所、劇場等の各種施設の稼働状況を評価することは当該施設を良好に機能させる上で非常に重要であり、当該稼働状況を評価するためには、施設内における利用者の移動状況を把握する必要がある。
【０００３】
この方法として、施設利用者にＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグ等の非接触型で無線の発信機を配布して所持させると共に、施設内の必要箇所に当該発信機からの発信電波を受信する受信機を予め設置しておき、各受信機による受信結果に基づいて利用者の移動状況を把握する方法が考えられる。
【０００４】
しかしながら、この方法は、各施設利用者に対する発信機の配布や回収に手間がかかると共に、受信機の設置や回収にも時間と費用がかかるため現実的ではない。
【０００５】
そこで、簡易かつ低コストに施設利用者の移動状況を把握するために適用できる技術として、特許文献１には、人間が通行する通路を撮影するためのカメラを設けると共に、当該通路に沿って複数の監視エリアを設定し、上記カメラによる撮影によって得られた画像データにおける各監視エリア毎に単位時間内にエリアを横切る人数をカウントし、当該人数累計値の各エリア間でのばらつきが一定範囲内であれば全監視エリアの人数累計値の平均値を真の人数累計値とし、ばらつきが一定範囲を超えた監視エリアがあれば当該エリアの画面内に内乱が発生したものと判断して当該エリアを除く監視エリアの人数累計値に基づいて真の人数累計値を算出する技術が開示されている。
【０００６】
この技術によれば、施設内の所定通路における通過人数を把握することができるので、当該技術を施設内の複数の通路に対して実施することにより、施設利用者の全体的な移動状況を把握することができる。
【特許文献１】特開２００２−７４３７１公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、施設利用者による施設内の移動状況を把握するための一環として、当該施設内の所定室に対する利用者の入・退室状況を把握したい、という要望がある。例えば、当該施設が病院である場合、上記所定室として、内科、外科等の各診察室を例示することができる。この場合、当該診察室に対する患者の入室人数や退室人数を把握したり、各患者の当該診察室における滞在期間（診察期間）を把握することは、当該診察室の稼働状況を評価する上で非常に重要である。
【０００８】
しかしながら、上記特許文献１の技術では、上記入室人数や退室人数を把握することはできるものの、上記滞在期間を把握することはできず、施設利用者の移動状況を充分には把握することができない、という問題点があった。
【０００９】
すなわち、上記特許文献１の技術では、画像の変化に基づいて監視エリアを横切る人数をカウントするものとされており、当該横切った人を特定することができないため、当該人の上記滞在期間を把握することはできない。
【００１０】
本発明は上記問題点を解消するためになされたものであり、施設利用者の移動状況を高いレベルで把握することのできる画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラ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】
【００１１】
上記目的を達成するために、請求項１記載の画像処理装置は、所定領域に対する人の入出状況を把握するための画像処理を行う画像処理装置であって、前記所定領域に入る際と前記所定領域から出る際に人が通過する通過領域を所定期間毎に撮影して複数の画像情報を取得する画像取得手段と、前記複数の画像情報から、前記所定領域に入るために前記通過領域を人が通過しているときの撮影によって取得された第１画像情報と前記所定領域から出るために前記通過領域を人が通過しているときの撮影によって取得された第２画像情報を抽出する第１抽出手段と、前記第１画像情報により示される画像に含まれる人と前記第２画像情報により示される画像に含まれる人とを照合して同一人物が含まれる画像を示す前記第１画像情報と前記第２画像情報を抽出する第２抽出手段と、前記第２抽出手段により抽出された前記第１画像情報及び前記第２画像情報の各々の前記画像取得手段による取得時間を記憶する記憶手段と、を備えている。
【００１２】
請求項１記載の画像処理装置によれば、画像取得手段により、所定領域に入る際と前記所定領域から出る際に人が通過する通過領域が所定期間毎に撮影されて複数の画像情報が取得される。
【００１３】
なお、上記通過領域は、１つの領域の場合もあるし、所定領域に入る際に人が通過する領域と所定領域から出る際に人が通過する領域とが異なる場合や、これらの領域の少なくとも１つが複数存在する場合等、複数の領域の場合もある。通過領域が１つの領域である場合は画像取得手段は１つのみ設ければよく、複数の領域である場合でも、各領域が比較的近くに位置する場合には画像取得手段は１つのみ設ければよい。これらの場合には、画像取得手段を複数設ける場合に比較して低コスト化することができると共に、処理を簡易化することができる。また、上記画像取得手段には、撮影によって被写体像のデジタル画像情報を取得するデジタル電子スチルカメラやデジタルビデオカメラ等のデジタルカメラが含まれる。
【００１４】
ここで、本発明では、第１抽出手段により、前記複数の画像情報から、前記所定領域に入るために前記通過領域を人が通過しているときの撮影によって取得された第１画像情報と前記所定領域から出るために前記通過領域を人が通過しているときの撮影によって取得された第２画像情報が抽出され、第２抽出手段により、第１画像情報により示される画像に含まれる人と第２画像情報により示される画像に含まれる人とが照合されて同一人物が含まれる画像を示す第１画像情報と第２画像情報が抽出される。
【００１５】
更に、本発明では、第２抽出手段により抽出された第１画像情報及び第２画像情報の各々の画像取得手段による取得時間が記憶手段によって記憶される。なお、上記記憶手段には、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory）、フラッシュＥＥＰＲＯＭ（Flash EEPROM）等の半導体記憶素子、フロッピィディスク、ＣＤ−Ｒ（Compact Disc-Recordable）、ＣＤ−ＲＷ（Compact Disc-ReWritable）、光磁気ディスク等の可搬記録媒体やハードディスク等の固定記録媒体、或いはネットワークに接続されたサーバ・コンピュータ等に設けられた外部記憶装置が含まれる。
【００１６】
すなわち、本発明では、所定領域に入る際と当該所定領域から出る際に人が通過する領域を通過領域として規定し、当該通過領域を所定期間毎に撮影することによって、上記所定領域に対する人の入出を確実に捉えることができるようにしている。
【００１７】
従って、第１抽出手段により抽出された第１画像情報により示される画像と第２画像情報により示される画像には、互いに上記所定領域での滞在期間を隔てた時間間隔で、同一人物が高い確率で含まれることになる。
【００１８】
そして、本発明では、以上のような第１画像情報と第２画像情報とによって示される各画像に含まれる人、すなわち、所定領域に入る人と所定領域から出る人とを照合して、同一人物が含まれる画像を示す第１画像情報及び第２画像情報を第２抽出手段により抽出し、当該抽出した第１、第２画像情報の各々の取得時間（各々の撮影時間であり、入場時間及び退場時間）を記憶するようにしているので、同一人物の所定領域に対する入場時間及び退場時間を正確に得ることができ、この結果として、当該人物の所定領域での滞在期間を正確に把握することができる。
【００１９】
このように、請求項１に記載の画像処理装置によれば、所定領域に入る際と当該所定領域から出る際に人が通過する通過領域を所定期間毎に撮影して複数の画像情報を取得し、当該複数の画像情報から、上記所定領域に入るために上記通過領域を人が通過しているときの撮影によって取得された第１画像情報と上記所定領域から出るために上記通過領域を人が通過しているときの撮影によって取得された第２画像情報を抽出し、第１画像情報により示される画像に含まれる人と第２画像情報により示される画像に含まれる人とを照合して同一人物が含まれる画像を示す第１画像情報と第２画像情報を抽出し、抽出した第１画像情報及び第２画像情報の各々の取得時間を記憶しているので、所定領域での人の滞在期間を正確に把握することができ、この結果として、施設利用者の移動状況を高いレベルで把握することができる。
【００２０】
なお、本発明は、請求項２に記載の発明のように、前記記憶手段は、前記通過領域を人が通過していない状態で前記画像取得手段により取得された画像情報を背景画像情報として予め記憶し、前記第１抽出手段は、前記画像取得手段により取得された複数の画像情報と前記背景画像情報との比較によって前記第１画像情報及び前記第２画像情報を抽出することが好ましい。これによって簡易に第１画像情報及び第２画像情報を抽出することができる。
【００２１】
特に、この場合、前記第１抽出手段は、請求項３に記載の発明のように、前記画像取得手段により取得された複数の画像情報によって示される画像の輝度レベルが前記背景画像情報によって示される画像の輝度レベルに応じたレベルとなるように前記複数の画像情報を調整した後に前記第１画像情報及び前記第２画像情報を抽出することが好ましい。これによって、より高精度に第１画像情報及び第２画像情報を抽出することができる。
【００２２】
また、請求項２又は請求項３に記載の発明における前記第１抽出手段は、請求項４に記載の発明のように、前記画像取得手段により取得された複数の画像情報と前記背景画像情報とを比較し、当該背景画像情報との画像上の差異領域の時系列順での移動方向が前記所定領域に入るために前記通過領域を人が通過するときの通過方向に略一致する前記画像情報を前記第１画像情報として抽出し、当該移動方向が前記所定領域から出るために前記通過領域を人が通過するときの通過方向に略一致する前記画像情報を前記第２画像情報として抽出することが好ましい。これによって、より高精度に第１画像情報及び第２画像情報を抽出することができる。
【００２３】
一方、本発明の前記第２抽出手段は、請求項５に記載の発明のように、前記第１画像情報及び前記第２画像情報により示される各画像に含まれる人の画像領域を上半身領域及び下半身領域に分割し、当該上半身領域及び下半身領域の双方の一致度が所定度合より高い前記第１画像情報及び前記第２画像情報を同一人物が含まれる画像を示すものとして抽出することが好ましい。これによって、より高精度に同一人物の含まれる画像を示す第１画像情報及び第２画像情報を抽出することができる。
【００２４】
なお、この場合、前記第２抽出手段は、請求項６に記載の発明のように、前記第１画像情報により示される画像と前記第２画像情報により示される画像の同一画像領域における輝度レベルが等しくなるように前記第１画像情報及び前記第２画像情報の少なくとも一方を調整した後に前記抽出を行うことが好ましい。これによって、より高精度に同一人物の含まれる画像を示す第１画像情報及び第２画像情報を抽出することができる。
【００２５】
また、本発明は、請求項７に記載の発明のように、前記記憶手段は、前記入出状況の把握対象から除外したい人の画像の予め定められた特徴量を示す除外特徴量情報を予め記憶すると共に、前記第１画像情報及び前記第２画像情報により示される人の画像の前記特徴量を示す特徴量情報と前記除外特徴量情報とを照合して、前記第１画像情報及び前記第２画像情報により示される人が前記除外したい人であるか否かを判定する判定手段と、前記判定手段により前記除外したい人であると判定された前記第１画像情報及び前記第２画像情報を処理対象から除外する除外手段と、を更に備える形態とすることができる。
【００２６】
本発明によれば、入出状況の把握対象から除外したい人の画像の予め定められた特徴量を示す除外特徴量情報が記憶手段によって予め記憶される。なお、当該特徴量としては、上記除外したい人が定常的に身につけている着衣（例えば、本発明の所定領域において働いている従業員のユニフォーム）の色を示す物理量や、当該着衣の模様を示す物理量等を例示することができる。
【００２７】
そして、本発明では、判定手段により、第１画像情報及び第２画像情報により示される人の画像の上記特徴量を示す特徴量情報と、上記除外特徴量情報とが照合されて、第１画像情報及び第２画像情報により示される人が上記除外したい人であるか否かが判定され、除外手段により、判定手段によって除外したい人であると判定された第１画像情報及び第２画像情報が処理対象から除外される。
【００２８】
このように、本発明によれば、入出状況の把握対象から除外したい人の画像の予め定められた特徴量を示す除外特徴量情報を予め記憶しておき、第１画像情報及び第２画像情報により示される人の画像の上記特徴量を示す特徴量情報と除外特徴量情報とを照合して、第１画像情報及び第２画像情報により示される人が除外したい人であるか否かを判定し、除外したい人であると判定された第１画像情報及び第２画像情報を処理対象から除外しているので、所定領域に対する入出状況を把握したい人のみを対象とすることができ、本発明の有用性を向上させることができる。
【００２９】
ところで、本発明における第１抽出手段及び第２抽出手段による抽出は自動で行われるため、抽出漏れが発生する場合も考えられる。
【００３０】
そこで、本発明は、請求項８に記載の発明のように、前記第１抽出手段により抽出されなかった前記第１画像情報及び前記第２画像情報により示される各画像、及び前記第２抽出手段により抽出されなかった前記第１画像情報及び前記第２画像情報により示される各画像を表示するための表示手段と、前記表示手段により表示された画像において、前記所定領域に入るために前記通過領域を人が通過しているときの画像を指定する第１指定、前記所定領域から出るために前記通過領域を人が通過しているときの画像を指定する第２指定、及び同一人物が含まれる画像を指定する第３指定、の少なくとも１つの指定を入力する指定入力手段と、を更に備えることが好ましい。
【００３１】
本発明によれば、第１抽出手段により抽出されなかった第１画像情報及び第２画像情報により示される各画像、及び第２抽出手段により抽出されなかった第１画像情報及び第２画像情報により示される各画像が表示手段によって表示される。なお、このとき、表示手段により表示する画像は、第１抽出手段及び第２抽出手段により抽出されなかった全ての画像情報により示される画像としてもよいし、一部の画像情報により示される画像のみとしてもよい。また、上記表示手段には、液晶ディスプレイ、ＣＲＴディスプレイ、プラズマ・ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等のディスプレイが含まれる。
【００３２】
そして、本発明では、表示手段により表示された画像において、上記所定領域に入るために上記通過領域を人が通過しているときの画像を指定する第１指定、上記所定領域から出るために上記通過領域を人が通過しているときの画像を指定する第２指定、及び同一人物が含まれる画像を指定する第３指定、の少なくとも１つの指定が指定入力手段によって入力される。なお、当該指定入力手段には、第１指定、第２指定、第３指定の少なくとも１つの指定を入力するために操作されるマウス、トラック・ボール、タブレット等のポインティング・デバイスや、キーボード、各種スイッチ類が含まれる。
【００３３】
すなわち、本発明では、本発明の第１抽出手段及び第２抽出手段により抽出されなかった画像情報、すなわち、各抽出手段による抽出対象から漏れた可能性のある画像情報による画像を表示手段により表示すると共に、これらの中なら第１抽出手段により抽出対象とされている画像情報及び第２抽出手段により抽出対象とされている画像情報の少なくとも１つを指定できるようにしており、これによって第１、第２抽出手段による抽出対象から漏れた画像情報を、表示手段に表示された画像に対する人による視覚的な判断によって抽出することを可能としている。
【００３４】
このように、本発明によれば、第１抽出手段により抽出されなかった第１画像情報及び第２画像情報により示される各画像、及び第２抽出手段により抽出されなかった第１画像情報及び第２画像情報により示される各画像を表示手段により表示し、当該表示した画像において、上記所定領域に入るために上記通過領域を人が通過しているときの画像を指定する第１指定、上記所定領域から出るために上記通過領域を人が通過しているときの画像を指定する第２指定、及び同一人物が含まれる画像を指定する第３指定、の少なくとも１つの指定を入力することができるので、本発明の第１抽出手段及び第２抽出手段による抽出漏れを補うことができる。
【００３５】
なお、本発明の画像取得手段は、請求項９記載の発明のように、前記画像情報をカラーで取得するものとすることが好ましい。これにより、第１抽出手段及び第２抽出手段による抽出の際に、カラーの色成分（Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）や、輝度信号及び色差信号）を利用することができ、モノクロの画像情報を取得する場合に比較して、各抽出手段による抽出精度を向上させることができる。
【００３６】
一方、上記目的を達成するために、請求項１０記載の画像処理方法は、所定領域に対する人の入出状況を把握するための画像処理を行う画像処理方法であって、前記所定領域に入る際と前記所定領域から出る際に人が通過する通過領域を所定期間毎に撮影して複数の画像情報を取得し、前記複数の画像情報から、前記所定領域に入るために前記通過領域を人が通過しているときの撮影によって取得された第１画像情報と前記所定領域から出るために前記通過領域を人が通過しているときの撮影によって取得された第２画像情報を抽出し、前記第１画像情報により示される画像に含まれる人と前記第２画像情報により示される画像に含まれる人とを照合して同一人物が含まれる画像を示す前記第１画像情報と前記第２画像情報を抽出し、抽出した前記第１画像情報及び前記第２画像情報の各々の取得時間を記憶するものである。
【００３７】
従って、請求項１０に記載の画像処理方法によれば、請求項１記載の発明と同様に作用するので、請求項１記載の発明と同様に、所定領域での人の滞在期間を正確に把握することができ、この結果として、施設利用者の移動状況を高いレベルで把握することができる。
【００３８】
また、上記目的を達成するために、請求項１１記載の画像処理プログラムは、所定領域に対する人の入出状況を把握するための画像処理を行う画像処理プログラムであって、前記所定領域に入る際と前記所定領域から出る際に人が通過する通過領域を所定期間毎に撮影して複数の画像情報を取得する画像取得ステップと、前記複数の画像情報から、前記所定領域に入るために前記通過領域を人が通過しているときの撮影によって取得された第１画像情報と前記所定領域から出るために前記通過領域を人が通過しているときの撮影によって取得された第２画像情報を抽出する第１抽出ステップと、前記第１画像情報により示される画像に含まれる人と前記第２画像情報により示される画像に含まれる人とを照合して同一人物が含まれる画像を示す前記第１画像情報と前記第２画像情報を抽出する第２抽出ステップと、前記第２抽出ステップにより抽出された前記第１画像情報及び前記第２画像情報の各々の前記画像取得ステップによる取得時間を記憶する記憶ステップと、をコンピュータに実行させるものである。
【００３９】
従って、請求項１１に記載の画像処理プログラムによれば、コンピュータに対して請求項１記載の発明と同様に作用させることができるので、請求項１記載の発明と同様に、所定領域での人の滞在期間を正確に把握することができ、この結果として、施設利用者の移動状況を高いレベルで把握することができる。
【発明の効果】
【００４０】
本発明によれば、所定領域に入る際と当該所定領域から出る際に人が通過する通過領域を所定期間毎に撮影して複数の画像情報を取得し、当該複数の画像情報から、上記所定領域に入るために上記通過領域を人が通過しているときの撮影によって取得された第１画像情報と上記所定領域から出るために上記通過領域を人が通過しているときの撮影によって取得された第２画像情報を抽出し、第１画像情報により示される画像に含まれる人と第２画像情報により示される画像に含まれる人とを照合して同一人物が含まれる画像を示す第１画像情報と第２画像情報を抽出し、抽出した第１画像情報及び第２画像情報の各々の取得時間を記憶しているので、所定領域での人の滞在期間を正確に把握することができ、この結果として、施設利用者の移動状況を高いレベルで把握することができる、という効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４１】
以下、図面を参照して、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。なお、ここでは、本発明を、病院の診察室に対する患者の移動状況を把握する用途に適用した場合の形態について説明する。
【００４２】
〔第１の実施の形態〕
まず、図１を参照して、本発明が適用された施設利用者計測システム１０の構成を説明する。
【００４３】
同図に示すように、本形態に係る施設利用者計測システム１０には、施設利用者計測装置２０が備えられている。この施設利用者計測装置２０には、本装置の全体的な動作を制御する制御部３６、操作者からの各種情報等の入力に使用するキーボード３０及びマウス３２、本装置による処理結果や各種メニュー画面、メッセージ等を表示するディスプレイ３４が備えられている。すなわち、本実施の形態に係る施設利用者計測装置２０は、汎用のパーソナル・コンピュータで構成されている。
【００４４】
一方、施設利用者計測システム１０には、予め設定された期間毎にカラー静止画像を撮影するデジタル電子スチルカメラ（以下、「カメラ」という。）５０が備えられており、当該カメラ５０は施設利用者計測装置２０に電気的に接続されている。なお、カメラ５０と施設利用者計測装置２０の接続形態には特に限定はないが、本実施の形態では、ネットワークを介して接続している。これにより、カメラ５０と施設利用者計測装置２０との間が比較的離れていても容易に接続することができ、施設利用者計測システム１０を柔軟に構築することができる。
【００４５】
次に、図２を参照して、施設利用者計測システム１０の電気系の構成を説明する。
【００４６】
同図に示すように、施設利用者計測装置２０は、施設利用者計測装置２０全体の動作を司るＣＰＵ（中央処理装置）２２と、ＣＰＵ２２による各種処理プログラムの実行時のワークエリア等として用いられるＲＡＭ（Random Access Memory）２４と、各種処理プログラムや各種パラメータ等が予め記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）２６と、各種情報を記憶するために用いられるハードディスク２８と、前述のキーボード３０、マウス３２、及びディスプレイ３４と、外部に接続された装置との間の各種情報の授受を司る外部インタフェース３６と、がシステムバスＢＵＳにより相互に接続されて構成されている。なお、外部インタフェース３６には、前述のカメラ５０の、撮影によって得られたカラー静止画像を示すデジタル画像データを出力する出力端子が接続されている。
【００４７】
従って、ＣＰＵ２２は、ＲＡＭ２４、ＲＯＭ２６、及びハードディスク２８に対するアクセス、キーボード３０及びマウス３２を介した各種入力情報の取得、ディスプレイ３４に対する各種情報の表示、及び外部インタフェース３６を介したカメラ５０からのデジタル画像データの取得、を各々行うことができる。
【００４８】
なお、カメラ５０は、撮影によって得られたデジタル画像データを所定の圧縮形式（ここでは、ＪＰＥＧ形式）で圧縮した後に施設利用者計測装置２０に出力するように設定されており、これによってデジタル画像データの高速な転送を実現している。
【００４９】
また、図３に示すように、カメラ５０は、病院６０の待合室６４における天井面及び壁面の境界位置近傍で、患者の移動状況の把握対象とされた診察室６２の入退室口６６が撮影できる位置に設置されている。
【００５０】
図４には、当該カメラ５０による撮影によって得られた画像７０の一例が示されている。なお、同図では、便宜上、当該画像７０が線画で表現されているが、実際には所定解像度とされたカラー画像となっていることは言うまでもない。
【００５１】
同図に示すように、この画像７０は、診察室６２の入退室口６６が含まれると共に、待合室６４の内部が含まれたものとされている。
【００５２】
ところで、本実施の形態に係る施設利用者計測システム１０では、図５に示すように、カメラ５０による撮影エリアにおける入退室口６６を含む所定面積とされた矩形領域が判定エリアＡ１として予め定められている。また、施設利用者計測システム１０では、当該撮影エリアにおける人が存在する可能性の著しく低い壁面に対応する矩形領域が輝度補正エリアＡ２として予め定められている。なお、同図に示した判定エリアＡ１及び輝度補正エリアＡ２の位置は一例であり、適宜変更することができる。
【００５３】
そして、本形態に係る施設利用者計測システム１０では、判定エリアＡ１に人が存在しないときのカメラ５０による撮影によって得られたデジタル画像データの、当該判定エリアＡ１に対応するデジタル画像データを背景画像情報として施設利用者計測装置２０のハードディスク２８の所定領域に予め記憶している。同様に、施設利用者計測システム１０では、輝度補正エリアＡ２に人が存在しないときのカメラ５０による撮影によって得られたデジタル画像データの、当該輝度補正エリアＡ２に対応するデジタル画像データを輝度補正画像情報としてハードディスク２８の所定領域に予め記憶している。
【００５４】
なお、本実施の形態に係る施設利用者計測システム１０には、病院６０で働く医師、看護士、放射線技師等の従業員と患者とを、着衣の特徴に基づいて判別する機能が備えられている。そして、ハードディスク２８の所定領域には、上記従業員の着衣（本実施の形態では、白衣）の色成分（以下、「除外色成分」という。）を示す情報が予め記憶されている。
【００５５】
次に、本実施の形態に係る施設利用者計測システム１０の作用を説明する。まず、図６を参照して、施設利用者計測装置２０において予め定められた計測期間（本実施の形態では、午前９時から午後４時３０分までの期間）内に実行される施設利用者計測処理について説明する。なお、図６は、上記計測期間に施設利用者計測装置２０のＣＰＵ２２によって実行される施設利用者計測処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートであり、該プログラムはＲＯＭ２６の所定領域に予め記憶されている。また、ここでは、カメラ５０による撮影間隔（ここでは、０．２秒）が予め設定されている場合について説明する。すなわち、本実施の形態では、カメラ５０から施設利用者計測装置２０に対して、毎秒５枚のカラー静止画像を示すデジタル画像データが送信されるように設定されている。
【００５６】
まず、ステップ１００では、カメラ５０からのカラー静止画像１枚分のデジタル画像データの受信待ちを行い、次のステップ１０２では、受信したデジタル画像データをハードディスク２８の所定領域に記憶する。なお、このとき、当該デジタル画像データを電子化ファイル（画像ファイル）として記憶しており、当該画像ファイルにはデジタル画像データを取得した時刻を示す情報（所謂タイム・スタンプ）が自動的に記憶されることになる。
【００５７】
次のステップ１０４では、カメラ５０から受信してハードディスク２８に記憶したデジタル画像データが所定数（本実施の形態では、２秒間の撮影により得られるデジタル画像データの数）に達したか否かを判定し、否定判定の場合は上記ステップ１００に戻り、肯定判定となった時点でステップ１０６に移行する。
【００５８】
なお、上記ステップ１００〜ステップ１０４の繰り返し処理は、ステップ１０６以降の処理を上記所定数のデジタル画像データが記憶される毎に行うようにするためのものであり、上記ステップ１０４では、それまでにステップ１０６以降の処理の対象とされなかったデジタル画像データの数が上記所定数との比較対象とされる。以下の説明では、当該所定数の処理対象とするデジタル画像データを「処理対象画像データ」という。本実施の形態では、２秒間の撮影により得られるデジタル画像データの数に相当する１０枚分の画像を示すデジタル画像データが処理対象画像データとなる。
【００５９】
ステップ１０６では、処理対象画像データにより示される画像の判定エリアＡ１における輝度レベルが上記背景画像情報により示される画像の輝度レベルに応じたレベルとなるように処理対象画像データを調整する。なお、当該調整は、上記所定数の処理対象画像データの各々を圧縮形式に応じた形式で伸張した後に行う。
【００６０】
本実施の形態では、当該輝度レベルの調整を、一例として次のように行う。
【００６１】
まず、判定エリアＡ１における人が通過する可能性の低い一部領域（例えば、判定エリアＡ１の上端部近傍の領域）に対応する背景画像情報の画素データのＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）毎の平均値ＢＲ、ＢＧ、ＢＢを算出すると共に、当該一部領域に対応する各処理対象画像データの画素データのＲ、Ｇ、Ｂ毎の平均値ＴＲ、ＴＧ、ＴＢを算出する。
【００６２】
次に、平均値ＢＲに対する平均値ＴＲの割合を示す係数ＣＲ（＝ＢＲ／ＴＲ）と、平均値ＢＧに対する平均値ＴＧの割合を示す係数ＣＧ（＝ＢＧ／ＴＧ）と、平均値ＢＢに対する平均値ＴＢの割合を示す係数ＣＢ（＝ＢＢ／ＴＢ）と、を各処理対象画像データ毎に算出する。
【００６３】
最後に、各処理対象画像データ毎に、処理対象画像データの判定エリアＡ１におけるＲの各画素データに対して当該処理対象画像データにおける係数ＣＲを、処理対象画像データの判定エリアＡ１におけるＧの各画素データに対して当該処理対象画像データにおける係数ＣＧを、処理対象画像データの判定エリアＡ１におけるＢの各画素データに対して当該処理対象画像データにおける係数ＣＢを、各々乗算する。
【００６４】
なお、処理対象画像データの輝度レベルの調整方法は、以上の方法に限るものではない。例えば、カメラ５０によって得られるデジタル画像データが輝度信号と色差信号により示される形式となっている場合には、上記Ｒ、Ｇ、Ｂの各値に代えて当該輝度信号を適用することにより処理対象画像データの判定エリアＡ１における輝度レベルの調整を行うことができる。また、例えば、上記のようにＲ、Ｇ、Ｂの全てについて係数を算出するのではなく、Ｒ、Ｇ、Ｂの何れか１つの色成分のみについて係数を算出し、当該係数を全ての色成分の輝度レベルの調整に適用することもできる。
【００６５】
処理対象画像データの判定エリアＡ１における輝度レベルの調整が終了すると、次のステップ１０８では、各処理対象画像データ毎に、処理対象画像データと背景画像情報との差分値Ｄを算出する。
【００６６】
なお、本実施の形態では、当該差分値Ｄを、一例として次のように算出する。
【００６７】
まず、処理対象画像データの判定エリアＡ１における全ての画素データと背景画像情報の対応する画素データとの差の絶対値を、Ｒ、Ｇ、Ｂ毎で、かつ各処理対象画像データ毎に算出する。
【００６８】
次に、算出した全ての上記絶対値を各処理対象画像データ毎に積算することにより差分値Ｄを算出する。
【００６９】
なお、差分値Ｄの算出方法は、以上の方法に限るものではない。例えば、カメラ５０によって得られるデジタル画像データが輝度信号と色差信号により示される形式となっている場合には、上記Ｒ、Ｇ、Ｂの各値に代えて当該輝度信号及び色差信号の少なくとも一方を適用することにより処理対象画像データと背景画像情報との差分値Ｄを算出することができる。
【００７０】
なお、当該差分値Ｄの算出時において、各処理対象画像データ毎に、処理対象画像データによって示される画像の背景画像情報により示される画像から変化している領域（以下、「画像変化領域」という。）を抽出し、当該画像変化領域を示す情報を対応する処理対象画像データに関連付けた状態でハードディスク２８の所定領域に記憶しておく。
【００７１】
ここで、本実施の形態では、当該画像変化領域の抽出を、Ｒ、Ｇ、Ｂの少なくとも１つについて上記絶対値が所定値（例えば、画素データの最大値（画素データが８ビット構成である場合では‘２５５’）の半分の値。）以上となった画素群を当該画像変化領域として抽出することにより行っているが、他の方法として、例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂの全てについて上記絶対値が上記所定値以上となった画素群を当該画像変化領域として抽出することにより行う形態等、処理対象画像データと背景画像情報との間の変化領域（差異領域）を抽出することのできるあらゆる方法を適用することができる。
【００７２】
各処理対象画像データ毎の差分値Ｄの算出が終了すると、次のステップ１１０では、各差分値Ｄの中に所定値以上となるものが存在するか否かを判定し、否定判定となった場合は処理対象画像データに人の画像が含まれるものはなかったものと判断して上記ステップ１００に戻り、肯定判定となった場合にはステップ１１２に移行する。なお、ここで適用する所定値は、差分値Ｄが当該値以上となった場合に、当該差分値Ｄに対応する処理対象画像データにより示される画像の判定エリアＡ１に人の画像が含まれる可能性が高いものと見なせる値として、実験により統計的に予め得られた値や、コンピュータ・シミュレーションで予め得られた値等を適用することができる。
【００７３】
ステップ１１２では、上記ステップ１１０において肯定判定となった差分値Ｄに対応する全ての処理対象画像データにおける画像変化領域の幅Ｗを算出し、次のステップ１１４では、算出した幅Ｗが所定幅（ここでは、標準的な人の幅の２倍に相当する幅）以下となる処理対象画像データが存在するか否かを判定し、否定判定の場合は処理対象画像データに一人のみの画像が含まれるものはなかったものと判断して上記ステップ１００に戻り、肯定判定となった場合にはステップ１１６に移行する。なお、ここで、ステップ１１６に移行する際には、幅Ｗが所定幅以下となった処理対象画像データを、所定フラグを立てる等の処理により、以降の処理の対象となる画像データ（以下、「実処理対象画像データ」という。）であるものとして識別可能としておく。
【００７４】
ステップ１１６では、各実処理対象画像データ毎に、画像変化領域における色成分を示す情報と上記除外色成分を示す情報との間の一致度Ｃを算出する。なお、ここでは、画像変化領域における全画素数に対する、除外色成分と略同一の色成分となる画素数の占める割合（％）を当該一致度Ｃとしているが、これに限るものではない。
【００７５】
次のステップ１１８では、算出した一致度Ｃが所定値（ここでは、９０％）以上であるか否かを各実処理対象画像データ毎に判定し、肯定判定となった実処理対象画像データに対してはステップ１２０において従業員であることを示す属性を付与し、否定判定となった実処理対象画像データに対してはステップ１２２において非従業員であることを示す属性を付与した後にステップ１２４に移行する。
【００７６】
ステップ１２４では、実処理対象画像データにより示される画像における画像変化領域の変化方向を検出する。本実施の形態では、一例として図７に示すように、判定エリアＡ１における診察室６２への入室時の人の移動方向は左から右へ向かう方向（以下、「入室方向」という。）とされ、診察室６２からの退室時の人の移動方向は右から左へ向かう方向（以下、「退室方向」という。）とされているため、ここでは、入室方向及び退室方向の何れか一方が検出されることになる。
【００７７】
なお、本実施の形態では、当該変化方向として、実処理対象画像データが複数ある場合には、各実処理対象画像データによって示される画像変化領域の時系列順の変化方向を検出する。また、実処理対象画像データが１つのみである場合には、当該実処理対象画像データによって示される画像変化領域の判定エリアＡ１における位置が左端寄りであるときは入室方向であるものとし、同様に右端寄りであるときには退室方向であるものとする。
【００７８】
次のステップ１２６では、検出した変化方向が入室方向であるか否かを各実処理対象画像データ毎に判定し、肯定判定となった実処理対象画像データに対してはステップ１２８において入室時の撮影画像であることを示す属性を付与し、否定判定となった実処理対象画像データに対してはステップ１３０において退室時の撮影画像であることを示す属性を付与した後にステップ１３２に移行する。
【００７９】
ステップ１３２では、以上の処理によって得られた実処理対象画像データに関する情報（以下、「計測情報」という。）をハードディスク２８の所定領域に記憶する。なお、ここで、実処理対象画像データが複数ある場合には、画像変化領域の占める割合が一番大きな実処理対象画像データに関する情報のみ記憶する。
【００８０】
次のステップ１３４では、予め定められた計測期間（本実施の形態では、午前９時から午後４時３０分までの期間）が終了したか否かを判定し、否定判定となった場合は上記ステップ１００に戻り、肯定判定となった時点で本施設利用者計測処理プログラムを終了する。
【００８１】
図８には、本施設利用者計測処理プログラムによってハードディスク２８に記憶された計測情報の一例が示されている。同図に示すように、本実施の形態に係る施設利用者計測システム１０では、上記計測情報として、ハードディスク２８に記憶された全てのデジタル画像データについてハードディスク２８に記憶された時系列順に付与されたイベント番号と、画像ファイル名と、撮影日時（ここでは、画像ファイルに付与されたタイム・スタンプ）と、上記ステップ１２８又はステップ１３０で付与された入室又は退室の別を示す入・退室属性と、上記ステップ１２０又はステップ１２２で付与された従業員又は非従業員の別を示す従業員属性と、の各情報が、実処理対象画像データ毎にハードディスク２８に記憶される。なお、同図における‘ＩＮ’は入室を、‘ＯＵＴ’は退室を、各々示す。また、同図における‘Ｐ’は非従業員（患者）を、‘Ｓ’は従業員を、各々示す。以下では、計測情報が図８に示すものである場合について説明する。
【００８２】
次に、図９を参照して、施設利用者計測装置２０において上記施設利用者計測処理の実行終了後に実行される個別識別処理について説明する。なお、図９は、当該個別識別処理の実行時に施設利用者計測装置２０のＣＰＵ２２によって実行される個別識別処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートであり、該プログラムもＲＯＭ２６の所定領域に予め記憶されている。
【００８３】
まず、ステップ２００では、上記施設利用者計測処理によって記憶された計測情報（図８も参照。）をハードディスク２８から読み出し、当該計測情報に記録された画像ファイル名に対応する実処理対象画像データを、写っている人の種類（ここでは、患者と従業員）別で、かつ入・退室別に、当該計測情報に含まれる属性情報に基づいて分類し、当該分類結果を示す情報（以下、「分類情報」という。）をハードディスク２８の所定領域に記憶する。
【００８４】
図１０には、本ステップ２００の処理によって得られた分類情報の一例が示されている。同図に示すように、本実施の形態に係る施設利用者計測システム１０では、上記分類情報として、計測情報に記録された画像ファイル名が、写っている人の種類別で、かつ入・退室別の４つの分類領域毎に分類されてハードディスク２８に記憶される。なお、同図に示すように、このとき各分類領域内では、撮影日時の時系列順に画像ファイル名が並ぶように記憶する。以下では、分類情報が図１０に示すものである場合について説明する。また、以下では、患者が写っており、かつ入室時の実処理対象画像データの分類領域を「入室画像データ領域」といい、患者が写っており、かつ退室時の実処理対象画像データの分類領域を「退室画像データ領域」という。
【００８５】
次のステップ２０２では、入室画像データ領域における、以降の処理を行っていない、最も撮影日時の新しい画像ファイル名を分類情報から読み出し、当該画像ファイルのデジタル画像データ（以下、「処理対象入室画像データ」という。）をハードディスク２８から読み出す。
【００８６】
次のステップ２０４では、処理対象入室画像データにより示される画像の輝度補正エリアＡ２における輝度レベルがハードディスク２８に予め記憶されている輝度補正画像情報により示される画像の輝度レベルに応じたレベルとなるように当該処理対象入室画像データを調整する。なお、当該調整は、当該処理対象入室画像データを圧縮形式に応じた形式で伸張した後に行う。
【００８７】
本実施の形態では、当該輝度レベルの調整を、一例として次のように行う。
【００８８】
まず、輝度補正画像情報の各画素データのＲ、Ｇ、Ｂ毎の平均値ＭＲ、ＭＧ、ＭＢを算出すると共に、処理対象入室画像データの輝度補正エリアＡ２における各画素データのＲ、Ｇ、Ｂ毎の平均値ＮＲ、ＮＧ、ＮＢを算出する。
【００８９】
次に、平均値ＭＲに対する平均値ＮＲの割合を示す係数ＤＲ（＝ＭＲ／ＮＲ）と、平均値ＭＧに対する平均値ＮＧの割合を示す係数ＤＧ（＝ＭＧ／ＮＧ）と、平均値ＭＢに対する平均値ＮＢの割合を示す係数ＤＢ（＝ＭＢ／ＮＢ）と、を算出する。
【００９０】
最後に、処理対象入室画像データにおけるＲの各画素データに対して係数ＤＲを、Ｇの各画素データに対して係数ＤＧを、Ｂの各画素データに対して係数ＤＢを、各々乗算する。
【００９１】
なお、処理対象入室画像データの輝度レベルの調整方法は、以上の方法に限るものではない。例えば、カメラ５０によって得られるデジタル画像データが輝度信号と色差信号により示される形式となっている場合には、上記Ｒ、Ｇ、Ｂの各値に代えて当該輝度信号を適用することにより処理対象入室画像データの輝度レベルの調整を行うことができる。また、例えば、上記のようにＲ、Ｇ、Ｂの全てについて係数を算出するのではなく、Ｒ、Ｇ、Ｂの何れか１つの色成分のみについて係数を算出し、当該係数を全ての色成分の輝度レベルの調整に適用することもできる。
【００９２】
次のステップ２０６では、輝度レベルの補正後の処理対象入室画像データから予め定められた特徴データを抽出する。なお、本実施の形態に係る施設利用者計測システム１０では、当該特徴データを次のように抽出する。
【００９３】
まず、処理対象入室画像データにより示される画像に対する、上記施設利用者計測処理プログラムのステップ１０８の処理においてハードディスク２８に記憶しておいた画像変化領域を示す情報を読み出す。
【００９４】
次に、読み出した情報により示される画像変化領域が人を示す領域であるものと仮定し、図１１に示すように、当該領域を頭部の領域と、上半身の領域と、下半身の領域と、に分割する。なお、ここでは、当該分割を、標準的な人における頭部、上半身、下半身の各領域の比率に応じて分割するものとしているが、これに限らず、例えば、頭部、上半身、下半身の各領域の形状に応じて分割するものとしてもよい。
【００９５】
次に、上半身及び下半身の各領域毎に、処理対象入室画像データにおける各色成分毎の輝度値のヒストグラムを上記特徴データとして導出する。
【００９６】
なお、当該導出方法に限らず、例えば、上半身及び下半身の各領域毎で、かつ各色成分毎の輝度値の平均値を上記特徴データとして導出してもよい。
【００９７】
次のステップ２０８では、退室画像データ領域における、以降の処理を行っていない、最も撮影日時の新しい画像ファイル名を分類情報（図１０も参照。）から読み出し、当該画像ファイルのデジタル画像データ（以下、「処理対象退室画像データ」という。）をハードディスク２８から読み出す。
【００９８】
次のステップ２１０では、処理対象退室画像データにより示される画像の輝度補正エリアＡ２における輝度レベルがハードディスク２８に予め記憶されている輝度補正画像情報により示される画像の輝度レベルに応じたレベルとなるように当該処理対象退室画像データを調整する。なお、当該調整は、当該処理対象退室画像データを圧縮形式に応じた形式で伸張した後に行う。
【００９９】
本実施の形態では、当該輝度レベルの調整を、一例として次のように行う。
【０１００】
まず、輝度補正画像情報の各画素データのＲ、Ｇ、Ｂ毎の平均値ＭＲ、ＭＧ、ＭＢを算出すると共に、処理対象退室画像データの輝度補正エリアＡ２における各画素データのＲ、Ｇ、Ｂ毎の平均値ＯＲ、ＯＧ、ＯＢを算出する。
【０１０１】
次に、平均値ＭＲに対する平均値ＯＲの割合を示す係数ＥＲ（＝ＭＲ／ＯＲ）と、平均値ＭＧに対する平均値ＯＧの割合を示す係数ＥＧ（＝ＭＧ／ＯＧ）と、平均値ＭＢに対する平均値ＯＢの割合を示す係数ＥＢ（＝ＭＢ／ＯＢ）と、を算出する。
【０１０２】
最後に、処理対象退室画像データにおけるＲの各画素データに対して係数ＥＲを、Ｇの各画素データに対して係数ＥＧを、Ｂの各画素データに対して係数ＥＢを、各々乗算する。
【０１０３】
なお、処理対象退室画像データの輝度レベルの調整方法は、以上の方法に限るものではない。例えば、カメラ５０によって得られるデジタル画像データが輝度信号と色差信号により示される形式となっている場合には、上記Ｒ、Ｇ、Ｂの各値に代えて当該輝度信号を適用することにより処理対象退室画像データの輝度レベルの調整を行うことができる。また、例えば、上記のようにＲ、Ｇ、Ｂの全てについて係数を算出するのではなく、Ｒ、Ｇ、Ｂの何れか１つの色成分のみについて係数を算出し、当該係数を全ての色成分の輝度レベルの調整に適用することもできる。
【０１０４】
次のステップ２１２では、輝度レベルの補正後の処理対象退室画像データから予め定められた特徴データを抽出する。なお、本実施の形態に係る施設利用者計測システム１０では、当該特徴データを次のように抽出する。
【０１０５】
まず、処理対象退室画像データにより示される画像に対する、上記施設利用者計測処理プログラムのステップ１０８の処理においてハードディスク２８に記憶しておいた画像変化領域を示す情報を読み出す。
【０１０６】
次に、読み出した情報により示される画像変化領域が人を示す領域であるものと仮定し、図１１に示すように、当該領域を頭部の領域と、上半身の領域と、下半身の領域と、に分割する。なお、ここでは、当該分割を、標準的な人における頭部、上半身、下半身の各領域の比率に応じて分割するものとしているが、これに限らず、例えば、頭部、上半身、下半身の各領域の形状に応じて分割するものとしてもよい。
【０１０７】
次に、上半身及び下半身の各領域毎に、処理対象退室画像データにおける各色成分毎の輝度値のヒストグラムを上記特徴データとして導出する。
【０１０８】
なお、当該導出方法に限らず、例えば、上半身及び下半身の各領域毎で、かつ各色成分毎の輝度値の平均値を上記特徴データとして導出してもよい。
【０１０９】
次のステップ２１４では、上記ステップ２０６において抽出した上半身の特徴データと上記ステップ２１２において抽出した上半身の特徴データとの間の一致度ＪＣと、上記ステップ２０６において抽出した下半身の特徴データと上記ステップ２１２において抽出した下半身の特徴データとの間の一致度ＫＣと、を算出する。
【０１１０】
なお、図１１に示すように、本実施の形態に係る施設利用者計測システム１０では、上記一致度ＪＣとして、上記ステップ２０６において上半身の特徴データとして導出したヒストグラムにおける所定閾値以上となる輝度領域範囲と、上記ステップ２１２において上半身の特徴データとして導出したヒストグラムにおける上記所定閾値以上となる輝度領域範囲と、の各色成分毎の重なり量の積算値を導出する。
【０１１１】
また、施設利用者計測システム１０では、上記一致度ＫＣとして、上記ステップ２０６において下半身の特徴データとして導出したヒストグラムにおける所定閾値以上となる輝度領域範囲と、上記ステップ２１２において下半身の特徴データとして導出したヒストグラムにおける上記所定閾値以上となる輝度領域範囲と、の各色成分毎の重なり量の積算値を導出する。
【０１１２】
なお、一致度ＪＣと一致度ＫＣの算出方法は以上の方法に限らず、例えば、上半身及び下半身の各々の特徴データとして導出した各ヒストグラムの形状に対する各色成分毎のパターン・マッチングにより導出することもできる。
【０１１３】
次のステップ２１６では、上記ステップ２１４において導出した一致度ＪＣ及び一致度ＫＣの双方が所定値以上であるか否かを判定し、肯定判定となった場合は処理対象入室画像データにより示される画像に含まれる人と、処理対象退室画像データにより示される画像に含まれる人とが同一人物であるものと判断してステップ２１８に移行し、処理対象入室画像データと処理対象退室画像データとを対応付ける情報（以下、「対応付情報」という。）を記録した後にステップ２２６に移行する。なお、上記ステップ２１６で適用する所定値は、一致度ＪＣ及び一致度ＫＣが当該値以上となった場合に、当該一致度に対応する２つの処理対象画像データに同一の着衣を身につけた人の画像が含まれる可能性が高いものと見なせる値として、実験により統計的に予め得られた値や、コンピュータ・シミュレーションで予め得られた値等を適用することができる。
【０１１４】
図１２には、本実施の形態に係る対応付情報の一例が示されている。同図に示すように、ここでは、対応付ける処理対象入室画像データのイベント番号、当該処理対象入室画像データの撮影日時により示される入室時間、対応付ける処理対象退室画像データのイベント番号、当該処理対象退室画像データの撮影日時により示される退室時間、及び上記入室時間と上記退室時間の差分として求められる滞在期間の各情報が対応付情報として記録される。
【０１１５】
一方、上記ステップ２１６において否定判定となった場合はステップ２２０に移行し、一致度ＪＣ及び一致度ＫＣの何れか一方のみが上記所定値以上であるか否かを判定し、肯定判定となった場合はステップ２２２に移行する。
【０１１６】
ステップ２２２では、次の（１）式により重み付け一致度ＷＣを算出する。
【０１１７】
ＷＣ＝ＪＣ×ＷＪ＋ＫＣ×ＷＫ        （１）
ここで、ＷＪは上半身における一致度ＪＣに対する重み値を、ＷＫは下半身における一致度ＫＣに対する重み値を、各々示すものである。
【０１１８】
診察室に入室する患者は、当該診察室内にて上半身に身につけた上着を脱いだ状態で退室することがある。この場合、一致度ＪＣは同一人物を特定するための値としては適当ではない。これに対し、下半身における着衣を脱いだ状態で退室する患者は殆どいないため、一致度ＫＣは一致度ＪＣに比較して、同一人物を特定するための値として信頼性が高い。
【０１１９】
以上の点を考慮し、本実施の形態に係る施設利用者計測システム１０では、重み値ＷＫを重み値ＷＪより大きな値とするようにしており、これによって、より高精度な一致度を導出するようにしている。なお、これに限らず、簡易に一致度ＷＣを導出する場合等には、一致度ＫＣのみを一致度ＷＣとして直接適用したり、重み付けをせずに一致度ＪＣと一致度ＫＣの加算のみにより一致度ＷＣを導出することもできる。
【０１２０】
次のステップ２２４では、導出した重み付け一致度ＷＣを処理対象入室画像データ及び処理対象退室画像データと関連付けた状態でハードディスク２８の所定領域に記憶し、その後にステップ２２６に移行する。
【０１２１】
ステップ２２６では、処理対象入室画像データ及び処理対象退室画像データに対応する不図示の処理済みフラグを立てることにより、これらの画像データが処理済みであることを記録した後にステップ２２８に移行して、分類情報（図１０も参照。）の入室画像データ領域に記憶されている全ての画像ファイル名のデジタル画像データについて以上の処理が終了したか否かを判定し、否定判定となった場合は上記ステップ２０２に戻り、肯定判定となった時点で本個別認識処理プログラムを終了する。
【０１２２】
一方、上記ステップ２２０において否定判定となった場合はステップ２３０に移行し、処理対象退室画像データが分類情報の退室画像データ領域に記憶されている最も古いものであるか否かを判定し、肯定判定となった場合は上記ステップ２０２に戻り、否定判定となった場合にはステップ２３２に移行して、分類情報の退室画像データ領域に記憶されている、次に撮影日時の新しい画像ファイル名を分類情報から読み出し、当該画像ファイル名のデジタル画像データを処理対象退室画像データとしてハードディスク２８から読み出し、その後に上記ステップ２１０に戻る。
【０１２３】
本個別認識処理プログラムにより、最も新しい処理対象入室画像データから最も古い処理対象入室画像データに向かう方向に、最も新しい処理対象退室画像データから最も古い処理対象退室画像データの順で処理対象入室画像データと処理対象退室画像データの照合を行い、当該照合によって一致度の高い画像データが検出されたときに当該画像データを対応付けると共に以後の照合対象から外すようにしている。
【０１２４】
通常、診察室への最終入室者は最終退室者と一致する可能性が高いため、以上のような照合手順とすることにより、高速な処理を実現している。
【０１２５】
以上詳細に説明したように、本実施の形態では、診察室６２に入る際と当該診察室６２から出る際に人が通過する判定エリアＡ１を所定期間（本実施の形態では、０．２秒間）毎に撮影して複数のデジタル画像データを取得し、当該複数のデジタル画像データから、診察室６２に入るために判定エリアＡ１を人が通過しているときの撮影によって取得された入室時のデジタル画像データと診察室６２から出るために判定エリアＡ１を人が通過しているときの撮影によって取得された退室時のデジタル画像データを抽出し、入室時のデジタル画像データにより示される画像に含まれる人と退室時のデジタル画像データにより示される画像に含まれる人とを照合して同一人物が含まれる画像を示すデジタル画像データを抽出し、これらのデジタル画像データの各々の取得時間（入室時間及び退室時間）を対応付けて記憶しているので、診察室６２での人の滞在期間を正確に把握することができ、この結果として、施設利用者の移動状況を高いレベルで把握することができる。
【０１２６】
また、本実施の形態では、判定エリアＡ１を人が通過していない状態でカメラ５０により取得されたデジタル画像データを背景画像情報として予め記憶しておき、カメラ５０により取得された複数のデジタル画像データと上記背景画像情報との比較によって、判定エリアＡ１を人が通過しているときの撮影によって取得されたデジタル画像データを抽出しているので、簡易に当該デジタル画像データを抽出することができる。
【０１２７】
また、本実施の形態では、カメラ５０により取得された複数のデジタル画像データによって示される画像の輝度レベルが上記背景画像情報によって示される画像の輝度レベルに応じたレベルとなるように当該複数のデジタル画像データを調整しているので、当該調整を行わない場合に比較して、より高精度に判定エリアＡ１を人が通過しているときの撮影によって取得されたデジタル画像データを抽出することができる。
【０１２８】
また、本実施の形態では、カメラ５０により取得された複数のデジタル画像データと上記背景画像情報とを比較し、当該背景画像情報との画像上の差異領域（本実施の形態では、画像変化領域）の時系列順での移動方向が診察室６２に入るために判定エリアＡ１を人が通過するときの通過方向に略一致するデジタル画像データを入室時のデジタル画像データとして抽出し、当該移動方向が診察室６２から出るために判定エリアＡ１を人が通過するときの通過方向に略一致するデジタル画像データを退室時のデジタル画像データとして抽出しているので、より高精度に、これらの画像データを抽出することができる。
【０１２９】
また、本実施の形態では、処理対象入室画像データ及び処理対象退室画像データにより示される各画像に含まれる人の画像領域を上半身領域及び下半身領域に分割し、当該上半身領域及び下半身領域の双方の一致度が所定度合より高い処理対象入室画像データ及び処理対象退室画像データを同一人物が含まれる画像を示すものとして抽出しているので、上半身領域及び下半身領域に分割せずに照合する場合に比較して、より高精度に同一人物の含まれる画像を示す画像データを抽出することができる。
【０１３０】
また、本実施の形態では、処理対象入室画像データにより示される画像と処理対象退室画像データにより示される画像の同一画像領域（本実施の形態では、輝度補正エリアＡ２）における輝度レベルが等しくなるように各画像データを調整しているので、当該調整を行わない場合に比較して、より高精度に同一人物の含まれる画像を示す画像データを抽出することができる。
【０１３１】
また、本実施の形態では、入出状況の把握対象から除外したい人（本実施の形態では、従業員）の画像の予め定められた特徴量を示す除外特徴量情報（本実施の形態では、除外色成分）を予め記憶しておき、実処理対象画像データにより示される人の画像の上記特徴量を示す特徴量情報と除外特徴量情報とを照合して、当該人が除外したい人であるか否かを判定し、除外したい人であると判定された実処理対象画像データを処理対象から除外しているので、診察室６２に対する入出状況を把握したい人（本実施の形態では、患者）のみを対象とすることができ、施設利用者計測システム１０の有用性を向上させることができる。
【０１３２】
更に、本実施の形態では、デジタル画像データをカラーで取得するものとしているので、人の含まれる画像を示すデジタル画像データや同一人物の含まれる画像を示すデジタル画像データの抽出の際に、カラーの色成分（Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）や、輝度信号及び色差信号）を利用することができ、モノクロの画像情報を取得する場合に比較して、各々の抽出精度を向上させることができる。
【０１３３】
〔第２の実施の形態〕
上記第１の実施の形態における施設利用者計測処理（図６参照。）では、差分値Ｄと所定値との比較によって診察室６２への入室者及び診察室６２からの退室者を検出するようにしているため、全ての入室者及び退室者を検出できるとは限らない。同様に、上記第１の実施の形態における個別認識処理（図９参照。）においても、一致度ＪＣ及び一致度ＫＣと所定値との比較によって同一人物を検出するようにしているため、全ての同一人物を検出できるとは限らない。しかしながら、できるだけ多くの検出対象を検出することが患者の移動状況を把握する上で好ましいことは言うまでもない。
【０１３４】
そこで、本第２の実施の形態では、施設利用者計測処理及び個別認識処理により自動では検出できなかったものを、人を介在させることによって極力検出するようにした場合の形態について説明する。なお、本第２の実施の形態に係る施設利用者計測システム１０の構成は上記第１の実施の形態と同様であるので、ここでの説明は省略し、以下、本第２の実施の形態に係る施設利用者計測システム１０の作用を説明する。
【０１３５】
まず、本第２の実施の形態に係る施設利用者計測装置２０において実行される施設利用者計測処理について説明する。本形態に係る施設利用者計測装置２０では、図６に示した施設利用者計測処理プログラムと略同様の処理が実行されるが、同図におけるステップ１０８において算出された差分値Ｄと、ステップ１１２において導出された幅Ｗの各値が、対応するデジタル画像データに関連付けられた状態でハードディスク２８の所定領域に記憶される点のみが、上記第１の実施の形態と異なっている。
【０１３６】
従って、本第２の実施の形態に係る施設利用者計測処理プログラムの実行後には、全てのデジタル画像データについての差分値Ｄと、当該差分値Ｄが所定値以上であったデジタル画像データについての幅Ｗがハードディスク２８に記憶されることになる。
【０１３７】
当該施設利用者計測処理の実行後に、本第２の実施の形態に係る施設利用者計測装置２０では、計測補正処理が実行される。以下、図１３を参照して、当該計測補正処理について説明する。なお、図１３は、当該計測補正処理の実行時に施設利用者計測装置２０のＣＰＵ２２によって実行される計測補正処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートであり、該プログラムもＲＯＭ２６の所定領域に予め記憶されている。
【０１３８】
まず、ステップ３００では、施設利用者計測処理によって記憶された全ての差分値Ｄ及び幅Ｗをハードディスク２８から読み出す。
【０１３９】
次のステップ３０２〜ステップ３０８では、差分値Ｄが所定値以上であるか、又は幅Ｗが所定値以下であるデジタル画像データを検出して当該デジタル画像データに対する不図示のフラグを立てることにより、以降の処理対象とする旨を記録する。
【０１４０】
なお、ここで、上記所定値は図６のステップ１１０で適用した所定値より小さな値とすると共に、上記所定幅は図６のステップ１１４で適用した所定幅より大きな値とする。これによって、施設利用者計測処理では検出できなかった人の含まれた可能性の高いデジタル画像データを以降の処理対象としている。
【０１４１】
次のステップ３１０では、以上の処理によってフラグの立てられたデジタル画像データに基づいて、計測補正画面をディスプレイ３４に表示する。
【０１４２】
図１４には、ディスプレイ３４に表示された計測補正画面の一例が示されている。同図に示すように、本実施の形態に係る計測補正画面では、当該画面の左側領域にステップ３０６の処理によってフラグが立てられたデジタル画像データの各々毎に、判定エリアＡ１の画像とイベント番号が、図１４上下方向にスクロール可能に表示される。
【０１４３】
また、当該計測補正画面では、当該画面の右側領域に、施設利用者計測装置２０の操作者によって指定されたデジタル画像データにより示される画像全体が表示されると共に、当該表示の下部に、人の種類（ここでは、‘不明’、‘患者’、‘付き添い’、‘従業員’の４種類）の指定を入力するための領域と、診察室６２への入室を指定する際に指定される「ＩＮ」ボタンと、診察室６２からの退室を指定する際に指定される「ＯＵＴ」ボタンと、本計測補正処理プログラムの終了を指定する際に指定される「終了」ボタンと、が各々表示される。
【０１４４】
当該計測補正画面がディスプレイ３４に表示されると操作者は、表示されている判定エリアＡ１の画像を参照して、当該画像に診察室６２に入室する人や診察室６２から退室する人が含まれている場合には当該画像か、又は当該画像に対応するイベント番号の表示領域をマウス３２によりポインティング指定する。これに応じてディスプレイ３４の右側領域には、指定された画像の全体像が表示される。なお、図１４では、イベント番号１２の画像が指定された場合の表示状態が示されている。
【０１４５】
次に操作者は、指定した画像に含まれている人の種類を示す表示位置をマウス３２によりポインティング指定すると共に、当該人が診察室６２へ入室しようとしている場合には「ＩＮ」ボタンを、診察室６２から退室しようとしている場合には「ＯＵＴ」ボタンを、マウス３２によりポインティング指定する。
【０１４６】
なお、操作者は、ディスプレイ３４の左側領域に表示された判定エリアＡ１の画像及びイベント番号を、必要に応じて、キーボード３０の矢印キーやマウス３２による操作によりスクロールさせる。また、操作者は、本計測補正処理プログラムを終了させる場合に「終了」ボタンをマウス３２によりポインティング指定する。なお、上記スクロールのための処理は、ＣＰＵ２２により割り込み処理として実行される。
【０１４７】
そこで、次のステップ３１２では、操作者による以上のような各種指定入力や操作が行われるまで待機し、次のステップ３１４では、操作者によって指定された画像に対する人の種類の指定入力又は入・退室の指定入力が行われたか否かを判定し、肯定判定となった場合はステップ３１６に移行して、操作者によって指定された情報を、上記施設利用者計測処理によってハードディスク２８に記憶された計測情報（図８も参照。）に追加記憶した後に上記ステップ３１２に戻り、否定判定となった場合にはステップ３１８に移行する。
【０１４８】
ステップ３１８では、操作者によって本計測補正処理プログラムの終了が指定されたか否かを判定し、否定判定となった場合は上記ステップ３１２に戻り、肯定判定となった場合には本計測補正処理プログラムを終了する。
【０１４９】
本計測補正処理プログラムにより、上記施設利用者計測処理プログラムでは検出できなかった入室者及び退室者の含まれるデジタル画像データを、相当数検出することができるようになる。
【０１５０】
当該計測補正処理の実行後に、本第２の実施の形態に係る施設利用者計測装置２０では、上記第１の実施の形態と同様の個別認識処理（図９参照。）が実行され、その後に、個別認識補正処理が実行される。以下、図１５を参照して、当該個別認識補正処理について説明する。なお、図１５は、当該個別認識補正処理の実行時に施設利用者計測装置２０のＣＰＵ２２によって実行される個別認識補正処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートであり、該プログラムもＲＯＭ２６の所定領域に予め記憶されている。
【０１５１】
まず、ステップ４００では、個別認識処理によって記憶された全ての重み付け一致度ＷＣをハードディスク２８から読み出す。
【０１５２】
次のステップ４０２〜ステップ４０６では、一致度ＷＣが所定値以上であるデジタル画像データを検出して当該デジタル画像データに対する不図示のフラグを立てることにより、以降の処理対象とする旨を記録する。
【０１５３】
次のステップ４０８では、以上の処理によってフラグの立てられたデジタル画像データに基づいて、個別認識補正画面をディスプレイ３４に表示する。
【０１５４】
図１６には、ディスプレイ３４に表示された個別認識補正画面の一例が示されている。同図に示すように、本実施の形態に係る個別認識補正画面では、当該画面の左側領域に、ステップ４０４の処理によってフラグが立てられたデジタル画像データのうちの入・退室属性として入室する属性が付与された画像が図１６上下方向にスクロール可能に表示される。
【０１５５】
また、当該個別認識補正画面では、当該画面の中央領域に、ステップ４０４の処理によってフラグが立てられたデジタル画像データのうちの入・退室属性として退室する属性が付与された画像が図１６上下方向にスクロール可能に表示される。
【０１５６】
更に、当該個別認識補正画面では、当該画面の右側領域に、指定したデジタル画像データを対応付ける際に指定される「対応付け」ボタンと、本個別認識補正処理プログラムの終了を指定する際に指定される「終了」ボタンと、が各々表示される。
【０１５７】
当該個別認識補正画面がディスプレイ３４に表示されると操作者は、左側領域に表示されている画像群（入室時の画像）と、中央領域に表示されている画像群（退室時の画像）とを参照し、同一人物が含まれた２つの画像をマウス３２によりポインティング指定する。なお、図１６では、入室時の画像として上側の画像が、退室時の画像として中央の画像が、各々指定された場合の表示状態が示されている。
【０１５８】
そして、操作者は、指定した２つの画像を示す各デジタル画像データを対応付ける際には「対応付け」ボタンをマウス３２によりポインティング指定する。
【０１５９】
なお、操作者は、必要に応じて、表示画像をキーボード３０の矢印キーやマウス３２による操作によってスクロールさせる。また、操作者は、本個別認識補正処理プログラムを終了させる場合に「終了」ボタンをマウス３２によりポインティング指定する。なお、上記スクロールのための処理は、ＣＰＵ２２によって割り込み処理として実行される。
【０１６０】
そこで、次のステップ４１０では、操作者による「対応付け」ボタン又は「終了」ボタンの指定待ちを行い、次のステップ４１２では、「対応付け」ボタンが指定されたか否かを判定し、肯定判定となった場合はステップ４１４に移行して、操作者によって指定された２つの画像を示す各デジタル画像データを対応付ける情報を、上記個別認識処理によってハードディスク２８に記憶された対応付情報（図１２も参照。）に追加記憶した後に上記ステップ４１０に戻り、否定判定となった場合にはステップ４１６に移行する。
【０１６１】
ステップ４１６では、操作者によって「終了」ボタンが指定されたか否かを判定し、否定判定となった場合は上記ステップ４１０に戻り、肯定判定となった場合には本個別認識補正処理プログラムを終了する。
【０１６２】
本個別認識補正処理プログラムにより、上記個別認識処理プログラムでは検出できなかった同一人物の含まれたデジタル画像データを、相当数検出することができるようになる。
【０１６３】
以上詳細に説明したように、本実施の形態では、上記第１の実施の形態と同様の効果を奏することができることに加え、施設利用者計測処理及び個別認識処理により抽出されなかったデジタル画像データにより示される画像をディスプレイ３４により表示し、当該表示した画像において、診察室６２に入るために判定エリアＡ１を人が通過しているときの画像を指定する第１指定、診察室６２から出るために判定エリアＡ１を人が通過しているときの画像を指定する第２指定、及び同一人物が含まれる画像を指定する第３指定、の各指定を入力することができるので、施設利用者計測処理及び個別認識処理による抽出漏れを補うことができる。
【０１６４】
なお、上記各実施の形態では、本発明の「通過領域」が単一の領域（判定エリアＡ１）である場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、診察室６２に入室用のドア及び退室用のドアが各々個別に設けられている場合に、これらのドアに対する人の各通過領域を本発明の「通過領域」として適用する形態とすることもできる。また、診察室６２に入室用のドア及び退室用のドアの少なくとも一方が複数設けられている場合に、これらのドアに対する人の各通過領域を本発明の「通過領域」として適用する形態とすることもできる。
【０１６５】
これらの場合、全ての通過領域を１台のカメラで撮影するようにすることが、施設利用者計測システムの構築のためのコストの面で有利であるが、これに限らず、各通過領域が比較的離間して存在する場合や、異なる壁面に存在する場合等、１台のカメラで撮影することができない場合には、複数台のカメラにより撮影する形態とすることもできる。これらの場合、各通過領域を本実施の形態と同様の判定エリアとして予め設定しておき、施設利用者計測処理プログラム（図６参照。）において、各判定エリアに対して判定エリアＡ１に行っていた処理を行うようにする。この場合も、本実施の形態と同様の効果を奏することができる。
【０１６６】
また、上記各実施の形態では、判定エリアＡ１として診察室６２の入退室口６６が含まれた領域を適用した場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、入退室口６６近傍で入退室口６６が含まれず、かつ診察室６２に対して入退室する際に患者が通過する領域を判定エリアＡ１とする形態とすることもできる。この場合も、本実施の形態と同様の効果を奏することができる。
【０１６７】
また、上記各実施の形態では、個別認識処理（図９参照。）において、処理対象入室画像データと処理対象退室画像データにおける各色成分の分布状態の一致度に基づいて同一人物であるか否かの判定を行う場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、処理対象入室画像データと処理対象退室画像データにより示される各画像に含まれる人の着衣の柄の一致度に基づいて判定を行う形態や、当該人の身長の一致度に基づいて判定を行う形態等とすることもできる。なお、上記着衣の柄の一致度を適用する場合には、デジタル画像データを必ずしもカラーで取得する必要はなく、モノクロで取得する形態とすることもできる。この場合、カメラ５０を低価格のものとすることができると共に、デジタル画像データの記憶に要する記憶容量を低容量化することができる。
【０１６８】
また、上記各実施の形態で示した施設利用者計測システム１０（図１〜図３参照。）の構成は一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において適宜変更可能であることは言うまでもない。
【０１６９】
例えば、上記各実施の形態では、カメラ５０として、予め設定された期間毎にカラー静止画像を撮影するデジタル電子スチルカメラを適用したが、カラー動画像を撮影するデジタルカメラを適用する形態とすることもできる。この場合も、上記各実施の形態と同様の効果を奏することができる。
【０１７０】
更に、上記各実施の形態で示した各種処理プログラム（図６、図９、図１３、図１５参照。）の各処理の流れも一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において適宜変更可能であることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【０１７１】
【図１】実施の形態に係る施設利用者計測システム１０の構成を示す模式図である。
【図２】実施の形態に係る施設利用者計測システム１０の電気系の構成を示すブロック図である。
【図３】実施の形態に係るカメラ５０の設置状態の説明に供する透視斜視図である。
【図４】実施の形態に係るカメラ５０による撮影によって得られた画像７０の一例を示す概略図である。
【図５】実施の形態に係る判定エリアＡ１及び輝度補正エリアＡ２の説明に供する概略図である。
【図６】実施の形態に係る施設利用者計測処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】デジタル画像データにより示される画像における画像変化領域の変化方向の検出方法の説明に供する概略図である。
【図８】実施の形態に係る計測情報の一例を示す模式図である。
【図９】実施の形態に係る個別認識処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】実施の形態に係る分類情報の一例を示す模式図である。
【図１１】デジタル画像データからの特徴データの抽出方法の説明に供する模式図である。
【図１２】実施の形態に係る対応付情報の一例を示す模式図である。
【図１３】実施の形態に係る計測補正処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】実施の形態に係る計測補正画面の一例を示す概略図である。
【図１５】実施の形態に係る個別認識補正処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図１６】実施の形態に係る個別認識補正画面の一例を示す概略図である。
【符号の説明】
【０１７２】
１０    施設利用者計測システム
２０    施設利用者計測装置
２２    ＣＰＵ（第１抽出手段、第２抽出手段、判定手段、除外手段）
２８    ハードディスク（記憶手段）
３２    マウス（指定入力手段）
３４    ディスプレイ（表示手段）
５０    カメラ（画像取得手段）
Ａ１    判定エリア（通過領域）
Ａ２    輝度補正エリア
【図１】
2005063010.tif 000003
【図２】
2005063010.tif 000004
【図３】
2005063010.tif 000005
【図４】
2005063010.tif 000006
【図５】
2005063010.tif 000007
【図６】
2005063010.tif 000008
【図７】
2005063010.tif 000009
【図８】
2005063010.tif 000010
【図９】
2005063010.tif 000011
【図１０】
2005063010.tif 000012
【図１１】
2005063010.tif 000013
【図１２】
2005063010.tif 000014
【図１３】
2005063010.tif 000015
【図１４】
2005063010.tif 000016
【図１５】
2005063010.tif 000017
【図１６】
2005063010.tif 000018