(57)【要約】【課題】短時間で且つ高精度で人物判定を行うことができる人物検出装置を提供する。【解決手段】特徴量により人物と判定する構成に加えて、形状特徴抽出部１０１とパターン認識部１０２とから成る、パターン認識により人物と判定する構成を設け、更に特徴量により人物と判断した場合及びパターン認識により人物と判断した場合とで異なる追跡回数を設定する追跡回数設定部１０４を設けて、人物判定時間を短縮する。また、移動物体を検出した距離により人物と判断する人物判定回数をパターン認識により判断した場合と物理的な特徴量により判定した場合とで個別に設定できるようにして、人物以外の移動物体を人物と判断するのを防止する。【選択図】図１
2005128815.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像装置にて撮影された画像を画像処理して発報対象である移動物体を検出する移動物体検出手段と、
前記移動物体検出手段の出力を繰り返し取り込むことで前記移動物体を追跡する追跡手段と、
前記検出した移動物体を複数回追跡した結果から前記移動物体が人物であるかどうか判定する人物判定手段と、
前記人物判定手段が前記移動物体を人物として判定するための手法の違いに応じて異なる追跡回数を設定する追跡回数設定手段と、
を備えた人物検出装置。
【請求項２】
前記人物判定手段は、パターン認識による人物判定又は物理的な特徴量による人物判定を行い、前記追跡回数設定手段は、前記人物判定手段がパターン認識により人物と判断した場合、前記物理的な特徴量により人物と判断した場合よりも追跡回数を少ない値に設定する請求項１に記載の人物検出装置。
【請求項３】
前記追跡回数だけ前記移動物体の追跡が行われた直後から所定時間以上発報を見合わせるホールド時間を設定し、更にそのホールド時間の長さを、前記人物判定手段が前記移動物体を人物として判断するための手法の違いに応じて変えるホールド時間設定手段を備えた請求項１又は請求項２に記載の人物検出装置。
【請求項４】
前記撮像装置から前記検出した移動物体までの距離を計測する距離計測手段を備え、前記人物判定手段は、前記検出した移動物体の位置が前記撮像装置から近い場合には、主にパターン認識により前記移動物体の人物判定を行い、前記撮像装置から遠い場合には、前記検出した移動物体の物理的な特徴量とパターン認識のいずれかにより人物判定を行い、更に前記撮像装置から前記検出した移動物体までの距離に従って前記移動物体を人物と判定するための人物判定回数を設定し、前記追跡回数設定手段は、前記撮像装置から前記検出した移動物体までの距離に従って前記追跡回数を設定する請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の人物検出装置。
【請求項５】
画像処理によって人物の形状をした物体が移動する映像を生成する人物像生成手段と、前記撮像装置にて撮影された画像上に前記人物像生成手段で生成された人物像を合成する人物像合成手段と、を備えた請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の人物検出装置。
【請求項６】
撮影した画像を画像処理して発報対象である移動物体を検出する工程と、前記移動物体を複数回追跡した結果から前記移動物体が人物か否かを判定する工程と、人物であると判定した場合に発報する工程とを備えた人物検出方法であって、
前記検出した移動物体に対する人物判定において、パターン認識による判定を行う場合と物理的な特徴量による判定を行う場合とで追跡回数を異なる値に設定する一方、設定した追跡回数だけ追跡した結果、前記パターン認識により人物と判断した回数により人物と判断する基準となる人物判定回数を設定可能とする人物検出方法。
【請求項７】
撮影した画像を画像処理して発報対象である移動物体を検出する工程と、前記移動物体を複数回追跡した結果から前記移動物体が人物か否かを判定する工程と、人物であると判定した場合に発報する工程とを備えた人物検出方法であって、
追跡回数だけ前記移動物体の追跡を行った直後に発報することなく、所定のホールド時間を経過した後も前記移動物体を人物として判断した場合にのみ発報させるとともに、前記ホールド時間の長さを、パターン認識により人物判定を行う場合と物理的な特徴量を用いて行う場合とで異なる値に設定し、パターン認識の場合には物理的な特徴量の場合より短めに設定する人物検出方法。
【請求項８】
撮像装置にて撮影した画像を画像処理して発報対象である移動物体を検出する工程と、前記移動物体を検出した場合に報知を行う工程とを備えた人物検出方法であって、
前記検出した移動物体の位置が前記撮像装置から予め設定した範囲内の場合には、パターン認識により前記移動物体に対する人物判定を行い、前記検出した移動物体の位置が前記撮像装置から前記範囲を超える場合には、パターン認識又は物理的な特徴量により前記移動物体に対する人物判定を行い、更に前記撮像装置から前記検出した移動物体までの距離に従って追跡回数と人物判定回数を設定する人物検出方法。
【請求項９】
撮像装置にて撮影した画像を画像処理して発報対象である移動物体を検出する工程と、前記移動物体を検出した場合に報知を行う工程とを備えた人物検出方法において、
画像処理によって人物像を作成し、作成した人物像を前記撮像装置にて撮影された画像上に合成し、更に画面内で移動させる人物検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ビデオカメラ等の撮像装置で撮影された画像を処理して人物を検出する人物検出装置及び人物検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、上述したような人物検出方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１は、人物像抽出装置を開示したものであり、入力画像を減色し、カラーマップとカラーマップの各色のＩＤに対応したインデックスマップを作成し、作成したインデックスマップを基に画像を領域分割し、各領域にＩＤを付与した領域マップを作成する一方、エッジを抽出したエッジマップを作成する。そして、作成した領域マップとエッジマップを基に人物像を切り出すようにしている。
【０００３】
ところで、特許文献１で開示された人物像抽出装置は人物を検出することはできるが、追跡することはできず、検出領域への侵入者を検出する用途には向いていない。検出領域への侵入者を検出できるようにした方法として、以下に示す方法が考えられている。
【０００４】
図７は、検出領域への侵入者の検出方法による人物検出装置の構成を示すブロック図である。この図において、人物検出装置７００は、入力部７０２と、入力画像メモリ７０３と、移動体抽出部７０４と、背景画像メモリ７０５と、特徴量算出部７０６と、物体判定部７０７と、表示部７０８とから構成されている。
【０００５】
入力部７０２は、ビデオカメラ等の撮像装置７０１からの映像信号を取り込み、フィルタ処理して高域成分を除去した後、Ａ／Ｄ（Analog to Digital）変換して入力画像データを生成し、生成した入力画像データを入力画像メモリ７０３に書き込む。背景画像メモリ７０５には、数フレーム前の入力画像データが記憶される。移動体抽出部７０４は、背景画像メモリ７０５に記憶された数フレーム前の入力画像データと入力画像メモリ７０３に記憶されている現在の入力画像データとを比較して差分データを抽出する。そして、抽出した差分データを所定の閾値と比較し、当該閾値を超える画素を「１」、超えない画素を「０」とすることにより二値化処理し、入力画像中の輝度変化領域を抽出する。その後、膨張処理・収縮処理によりノイズ成分を除去した後、ラベリング処理を行い、隣接する画素が同一レベルであれば固有のラベルを与えることにより個々の連結成分に分離して正確に移動物体領域を抽出する。移動物体領域が確定すると、その領域の重心および面積を算出する。
【０００６】
移動体抽出部７０４は、差分法やオプティカルフロー推定により、抽出した移動物体領域をテンプレートとして登録し、入力画像中でこのテンプレートと最も類似している領域を探索することによって移動物体領域を抽出し追跡する。特徴量算出部７０６は、背景差分やオプティカルフローの推定により移動物体領域を抽出後、その物体領域の特徴量（面積比・縦横比・移動量・移動速度・重心・高さ等）を算出する。
【０００７】
面積比は、移動体抽出部７０４で抽出された物体領域に外接する枠の縦×横の画素数Ｓ０を算出して人物としての基準の画素数Ｓ１との比を
面積比＝Ｓ０／Ｓ１
により処理フレーム間隔ごとに算出する。
【０００８】
移動量は、追跡開始から最も離れた位置までの重心が移動した距離を移動量とする。また、縦横比は、物体領域に外接する枠の縦の画素数Ａを横の画素数Ｂで除算した
縦横比＝Ａ／Ｂ
により算出する。縦横比は通常は「１」より大きくなる。更に、移動速度は、時間ｔにおける重心の位置（Ｘ０，Ｙ０）と、時間ｔ＋Δｔにおける重心の位置（Ｘ１，Ｙ１）から重心の座標の差を処理間隔Δｔで除算した
移動速度＝｜（Ｘ１，Ｙ１）−（Ｘ０，Ｙ０）｜／Δｔ
により算出する。
【０００９】
物体判定部７０７は、特徴量算出部７０６で算出された移動体領域の特徴量（面積比・縦横比・移動量・移動速度・重心・高さ等）を判定する。図８は、移動体検出処理を示すフローチャートである。まず、ステップＳ８０１の移動体抽出工程で、差分法やオプティカルフロー推定により移動物体領域を抽出する。次いで、ステップＳ８０２の特徴量算出工程で、先の工程で抽出された移動物体領域から面積比・縦横比・移動量・移動速度等の特徴量を算出する。次いで、ステップＳ８０３の特徴量判定工程で、先の特徴量算出工程で算出された特徴量と所定の規定値（人物と見なす場合の装置が有する規定値）とを比較する。
【００１０】
面積比は規定の範囲内にあること
移動量は規定値以上であること
縦横比は規定範囲内であること
移動速度は規定値以下であること
【００１１】
これらの特徴量を所定の規定値（装置が有する人物としての規定値）と比較して１項目でも満足しない場合や追跡回数分追跡した時に特徴量が人物としての規定値内であった割合が規定値を満足しなかった場合には追跡を中止する。特徴量が全ての項目を満足した場合にはステップＳ８０４の重心位置判定工程で、重心が検出領域内にあるか否かを判断する。重心が検出領域外にあった場合には追跡は行わない。重心が検出領域内にあった場合には、以前処理したフレームの物体領域の縦・横方向に数〜数十画素を加えた領域を探索範囲として現フレームにおける探索範囲と前フレームにおける探索範囲が重なっているかを判定し、重なっていない場合には追跡を中止する。
【００１２】
これに対して、重なっている場合には追跡成立とする。追跡成立の場合にはステップＳ８０５の追跡回数判定工程に進み、現在まで追跡が連続している回数が規定回数以上か否かを判定し、規定回数以下の場合には現在の回数に「１」を加算してステップＳ８０１の移動体抽出工程に戻る。追跡回数が規定回数以上になった場合には発報を行うと共にアラーム通知する。発報対象とする物体は検出領域への侵入者であり、他の物体は対象外である。
【００１３】
なお、入力データの処理間隔は、人物を検出した距離に関係なく数フレーム間隔で一定とし、その間隔で処理を行っている。したがって、人物以外の移動物体を人物として検出することがないように人物以外の移動物体が多い環境においては追跡回数を可能な限り大きく設定し、人物以外の移動物体による誤報を防止する必要がある。また、そのために検出した移動物体を人物として判定して発報するまでに追跡回数×処理時間（間隔）＋ホールド時間に相当する時間を要している。
【００１４】
【特許文献１】特開２００２−２４５４４１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
しかしながら、侵入者検出可能な従来の人物検出装置においては、移動物体の面積比・高さや移動速度などの物理的な特徴量を算出して、それらの値が装置の有する規定値以下であり、且つ追跡回数に指定された期間継続している場合に人物と判断していたが、人物以外の移動物体を人物と判断することが多く、また人物と判断するまでに時間を要するという問題がある。
【００１６】
本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、短時間で且つ高精度で人物判定を行うことができる人物検出装置及び人物検出方法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】
【００１７】
上記課題を解決するために、本発明の人物検出装置は、撮像装置にて撮影された画像を画像処理して発報対象である移動物体を検出する移動物体検出手段と、前記移動物体検出手段の出力を繰り返し取り込むことで前記移動物体を追跡する追跡手段と、前記検出した移動物体を複数回追跡した結果から前記移動物体が人物であるかどうか判定する人物判定手段と、前記人物判定手段が前記移動物体を人物として判定するための手法の違いに応じて異なる追跡回数を設定する追跡回数設定手段と、を備えた構成を有している。
【００１８】
この構成によれば、人物判定を高精度で行うことができる手法であるパターン認識を用いることで追跡回数が少なくなるので、人物と判断するまでに要する時間の短縮化が図れる。
【００１９】
また、本発明の人物検出装置は、請求項１に係る発明の人物検出装置において、前記人物判定手段は、パターン認識による人物判定又は物理的な特徴量による人物判定を行い、前記追跡回数設定手段は、前記人物判定手段がパターン認識により人物と判断した場合、前記物理的な特徴量により人物と判断した場合よりも追跡回数を少ない値に設定する構成を有している。
【００２０】
この構成によれば、人物判定を高精度で行えるパターン認識を用いることで、物理的な特徴量で人物を判定する場合よりも追跡回数を少な目にでき、これにより人物と判断するまでに要する時間の短縮化が図れる。
【００２１】
また、本発明の人物検出装置は、請求項１又は請求項２に係る発明の人物検出装置において、前記追跡回数だけ前記移動物体の追跡が行われた直後から所定時間以上発報を見合わせるホールド時間を設定し、更にそのホールド時間の長さを、前記人物判定手段が前記移動物体を人物として判断するための手法の違いに応じて変えるホールド時間設定手段を備えた構成を有している。
【００２２】
この構成によれば、追跡回数分追跡を行った直後からホールド時間分だけ発報を見合わせ、ホールド時間内に人物以外と判断しなかった場合にのみ、ホールド時間後に発報を行う。したがって、追跡回数を満足した場合であっても、人物以外の移動物体も人物として誤って判断してしまうのを防止できる。
【００２３】
また、本発明の人物検出装置は、請求項１乃至請求項３のいずれかに係る発明の人物検出装置において、前記撮像装置から前記検出した移動物体までの距離を計測する距離計測手段を備え、前記人物判定手段は、前記検出した移動物体の位置が前記撮像装置から近い場合には、主にパターン認識により前記移動物体の人物判定を行い、前記撮像装置から遠い場合には、前記検出した移動物体の物理的な特徴量とパターン認識のいずれかにより人物判定を行い、更に前記撮像装置から前記検出した移動物体までの距離に従って前記移動物体を人物と判定するための人物判定回数を設定し、前記追跡回数設定手段は、前記撮像装置から前記検出した移動物体までの距離に従って前記追跡回数を設定する構成を有している。
【００２４】
この構成によれば、撮像装置から移動物体までの距離の違いに応じて、人物判定するための手法を変えるとともに、追跡回数や人物判定回数を設定するので、監視範囲が広い場合でも的確な人物判定が可能となり、人物以外の移動物体を人物と判断することによる誤報を低減できる。
【００２５】
また、本発明の人物検出装置は、請求項１乃至請求項４のいずれかに係る発明の人物検出装置において、画像処理によって人物の形状をした物体が移動する映像を生成する人物像生成手段と、前記撮像装置にて撮影された画像上に前記人物像生成手段で生成された人物像を合成する人物像合成手段と、を備えた構成を有している。
【００２６】
この構成によれば、画像処理により人物の形状をした物体が移動する映像を作成し、その映像を撮像装置からの映像に合成して、実際に画面内に人物が侵入しているような映像を作成して装置に認識させることにより、装置の人物検出機能を確認することができる。
【００２７】
また、本発明の人物検出方法は、撮影した画像を画像処理して発報対象である移動物体を検出する工程と、前記移動物体を複数回追跡した結果から前記移動物体が人物か否かを判定する工程と、人物であると判定した場合に発報する工程とを備えた人物検出方法であって、前記検出した移動物体に対する人物判定において、パターン認識による判定を行う場合と物理的な特徴量による判定を行う場合とで追跡回数を異なる値に設定する一方、設定した追跡回数だけ追跡した結果、前記パターン認識により人物と判断した回数により人物と判断する基準となる人物判定回数を設定可能とする。
【００２８】
この方法によれば、人物判定を高精度で行うことができる手法であるパターン認識を用いることで追跡回数が少なくなり、また人物と判断する基準となる人物判定回数を設定することにより追跡回数内で人物の判定が可能となり、人物と判断するまでに要する時間の短縮化が図れる。
【００２９】
また、本発明の人物検出方法は、撮影した画像を画像処理して発報対象である移動物体を検出する工程と、前記移動物体を複数回追跡した結果から前記移動物体が人物か否かを判定する工程と、人物であると判定した場合に発報する工程とを備えた人物検出方法であって、追跡回数だけ前記移動物体の追跡を行った直後に発報することなく、所定のホールド時間を経過した後も前記移動物体を人物として判断した場合にのみ発報させるとともに、前記ホールド時間の長さを、パターン認識により人物判定を行う場合と物理的な特徴量を用いて行う場合とで異なる値に設定し、パターン認識の場合には物理的な特徴量の場合より短めに設定する。
【００３０】
この方法によれば、追跡回数分追跡を行った直後からホールド時間分だけ発報を見合わせ、ホールド時間内に人物以外と判断しな且つた場合にのみ、ホールド時間後に発報を行う。したがって、追跡回数を満足した場合であっても、人物以外の移動物体も人物として誤って判断してしまうのを防止できる。
【００３１】
また、本発明の人物検出方法は、撮像装置にて撮影した画像を画像処理して発報対象である移動物体を検出する工程と、前記移動物体を検出した場合に報知を行う工程とを備えた人物検出方法であって、前記検出した移動物体の位置が前記撮像装置から予め設定した範囲内の場合には、パターン認識により前記移動物体に対する人物判定を行い、前記検出した移動物体の位置が前記撮像装置から前記範囲を超える場合には、パターン認識又は物理的な特徴量により前記移動物体に対する人物判定を行い、更に前記撮像装置から前記検出した移動物体までの距離に従って追跡回数と人物判定回数を設定する。
【００３２】
この方法によれば、撮像装置から移動物体までの距離の違いに応じて、人物判定するための手法を変えるとともに、追跡回数や人物判定回数を設定するので、監視範囲が広い場合でも的確な人物判定が可能となり、人物以外の移動物体を人物と判断することによる誤報を低減できる。
【００３３】
また、本発明の人物検出方法は、撮像装置にて撮影した画像を画像処理して発報対象である移動物体を検出する工程と、前記移動物体を検出した場合に報知を行う工程とを備えた人物検出方法において、画像処理によって人物像を作成し、作成した人物像を前記撮像装置にて撮影された画像上に合成し、更に画面内で移動させる。
【００３４】
この方法によれば、画像処理により人物の形状をした物体が移動する映像を作成し、その映像を撮像装置からの映像に合成して、実際に画面内に人物が侵入しているような映像を作成して装置に認識させることにより、装置の人物検出機能を確認することができる。
【発明の効果】
【００３５】
本発明によれば、人物以外の移動物体が頻繁に検出されるような環境においても人物以外の移動物体を人物として誤検出することを低減できると共に移動物体を人物と判定するまでの時間をより短縮することに加えて精度の高い人物検出を行うことが可能となる。また、撮影画像中に画像処理によって生成した人物像を合成するとともに、移動できるようにしたので、通常人物が居てはならない領域への人物侵入試験を、実際に検出領域内に人物を立たせることなく行うことが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
以下、本発明を実施するための最良の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００３７】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る人物検出装置の構成を示すブロック図である。なお、この図において上述した図７における各部と共通する機能を有するものには同じ符号を付けている。図１において、本実施の形態に係る人物検出装置１００は、入力部７０２と、入力画像メモリ７０３と、移動体抽出部７０４と、背景画像メモリ７０５と、特徴量算出部７０６と、物体判定部１０３と、形状特徴抽出部１０１と、パターン認識部１０２と、追跡回数設定部１０４と、表示部１０５とを備えて構成されている。
【００３８】
入力部７０２は、ビデオカメラ等の撮像装置７０１からの映像信号を取り込み、取り込んだ映像信号をフィルタ処理して高域成分を除去した後、Ａ／Ｄ変換して入力画像データを生成する。そして、生成した入力画像データを入力画像メモリ７０３に記憶させる。移動体抽出部７０４は、背景画像メモリ７０５に記憶された数フレーム前の画像と入力画像メモリ７０３に記憶されている現在の入力画像とを比較して差分データを求め、その差分データを所定の閾値と比較して、当該閾値を超える画素を「１」、超えない画素を「０」とすることにより二値化処理し、入力画像中の輝度変化領域を抽出する。そして、抽出した輝度変化領域に対して膨張処理・収縮処理を行ってノイズ成分を除去した後、ラベリング処理を行い、隣接する画素が同一レベルであれば固有のラベルを与えることにより個々の連結成分に分離して正確に物体領域を抽出する。そして、物体領域が確定するとその領域の重心と面積を算出する。即ち、移動体抽出部７０４は、移動物体の存在しない背景画像と入力画像メモリ７０３の現在の画像との差分を求めて、変化があった領域（即ち移動体領域）を抽出し、また入力画像と数フレーム前の入力画像とを用いてオプティカルフローを求め、そのフローが発生しているブロックに対してラベリング処理を施して移動物体領域を抽出する。
【００３９】
特徴量算出部７０６は、移動体抽出部７０４で抽出された移動物体領域の物理的な特徴量、即ち、人物に対する面積比・移動量・移動速度・縦横比・重心・高さ等を算出する。形状特徴抽出部１０１は、入力画像メモリ７０３に記憶されている入力画像をガボールフィルタ等のフィルタ処理してエッジ情報を抽出する。パターン認識部１０２は、形状特徴抽出部１０１からのエッジ情報から人物を認識する。即ち、パターン認識部１０２は、形状特徴抽出部１０１においてフィルタ処理により算出された移動体領域の物理的な特徴量をもとに事前に学習して求めた認識用モデルとＳＶＭ（Support Vector Machine）等を用いて人物を認識する。物体判定部１０３は、特徴量算出部７０６で算出された人物としての特徴量を、装置が人物に対する規定値として有している値と比較すると共に、パターン認識部１０２での認識結果から得た人物らしさの閾値を、装置が有している人物らしさの規定値と比較して、移動物体が人物か否かの判定を行う。
【００４０】
追跡回数設定部１０４は、物体判定部１０３が移動物体を人物と判定した要因即ちパターン認識の結果又は特徴量算出の結果のどちらで人物と判定したかにより、異なった追跡回数の設定を行う。即ち、パターン認識の結果と特徴量算出の結果とで追跡回数を変える。特に、人物そのものに対してはパターン認識結果の方が特徴量算出結果よりも精度を高くとれるので、パターン認識結果を選択した場合には追跡回数を少なくする。
【００４１】
また、追跡回数設定部１０４は、移動物体の撮像装置７０１からの距離を算出して、その距離に応じて追跡回数やパターン認識により人物と判定する閾値となる人物判定回数を設定する。装置が移動物体を検出して追跡を開始した場合、追跡回数設定部１０４で設定された追跡回数を満足する回数だけ継続して当該移動物体を人物として判断すると、物体判定部１０３は移動物体を人物と判断して発報を行うと共にアラーム通知を行う。表示部１０５は、検出領域の表示を行うとともに、人物と判定した領域に枠を表示する。更に利用者が各種設定を行うためのメニューを表示する。
【００４２】
ここで、追跡回数設定部１０４の処理について詳しく説明する。特徴量算出部７０６で算出された移動物体の高さや面積比・縦横比・移動量・移動速度等により装置が有している人物としての規定値を満足し、且つ検出された移動物体の重心が装置で設定された検出領域内にある場合には人物として検出を行う。パターン認識部１０２は、検出した移動物体の形状特徴が、装置が有する人物としての形状特徴と比較してどれくらい人物らしいかを算出し、装置が有する規定値以上の場合には人物と判定する。これらの結果から移動物体をその特徴量の判定結果とパターン認識結果のどちらで人物と判断したかにより追跡回数を設定するとともに、追跡中にパターン認識により人物と判断した回数を算出した結果、その値が、装置が人物と判定する閾値として有する人物判定回数以上の場合には人物と判定する。
【００４３】
更に、パターン認識により人物と判定するための規定値（追跡中に何回人物を判定したら移動物体を人物と判断するかを示す人物判定回数）は、移動物体と撮像装置７０１との距離を算出することにより、移動物体が撮像装置７０１の近く（例えば２００ｍ以内）であれば規定値を大きく設定し、移動物体が撮像装置７０１から遠く（例えば２００ｍ以上）であれば規定値を小さく設定するように構成する。移動物体までの距離は予め撮像装置７０１により映し出された画面上で外部より数十ｍ間隔で距離を指示することにより、移動物体までの距離を算出することが可能である。
【００４４】
次に、図２に示すフローチャートを参照して、本実施の形態に係る人物検出装置の動作を説明する。図２において、まずステップＳ２０１の移動体抽出工程で、移動物体の存在しない背景画像と現在の画像との差分を求め、変化があった領域即ち移動体領域の抽出を行う。また、入力画像と数フレーム前のメモリ画像とを用いてオプティカルフローを求め、フローが発生しているブロックに対してラベリング処理を施して移動体領域を抽出する。次いで、ステップＳ２０２の特徴量算出工程２０２で、先の移動体抽出工程で抽出された移動体領域から面積比・縦横比・移動量・移動速度等の物理的な特徴量を算出する。
【００４５】
次に、ステップＳ２０４の特徴量判定工程で、先の特徴量算出工程で算出された特徴量を、人物と見なすための装置が有している規定値と比較する。この場合、特徴量の全ての項目が規定値内である場合や追跡回数分追跡した時に特徴量が人物としての規定値内であった割合が特定の値以上であった場合には人物であると判断する。次いで、ステップＳ２０６の重心位置判定工程で、検出した移動物体の重心が検出領域内に入っているか否かを判定する。その移動物体の重心が検出領域内に入っている場合には、前フレームで検出した移動物体領域の縦・横方向に数〜数十画素を加えた領域を探索範囲として、前フレームの探索範囲と現在のフレームにおける探索範囲が重なっているかどうかを判定し、重なっている場合には追跡成立と見なして、ステップＳ２０８の追跡回数判定工程に進む。
【００４６】
一方、ステップＳ２０３のパターン認識工程で、ステップＳ２０１の移動体抽出工程において抽出された移動物体から形状特徴を認識する。次いで、ステップＳ２０５の人物判定工程で、先のパターン認識工程で抽出された移動物体の形状特徴を、装置が有している人物としての形状特徴と比較してどの程度人物らしいかを算出し、装置が有している人物らしさの閾値を超えている場合は人物と判断し、それ以外の場合は人物以外と判断する。
【００４７】
次に、ステップＳ２０７の人物判定要因決定工程で、装置が移動物体を人物と判定した要因が特徴量からの算出結果か、パターン認識による人物らしさの度合いの、どちらで人物と判定したかを決定する。そして、その決定に従ってステップＳ２０９の追跡回数設定工程で追跡回数ｎの設定を行い、また移動物体までの距離を算出して距離に応じた追跡回数の設定及びパターン認識により人物と判断させる閾値（人物判定回数）を決定する。ステップＳ２０９の追跡回数設定工程の結果を基にステップＳ２０８の追跡回数判定工程で、装置が有している追跡回数の規定値が決定される。追跡回数が規定値以上の場合には人物と判定して発報する。追跡回数が規定値以下の場合には現在の追跡回数に「１」を加算（ステップＳ２１０）して、ステップＳ２０１の移動体抽出工程に戻る。
【００４８】
以上のように本実施の形態に係る人物検出装置によれば、移動物体を人物と判断した要因に基づいて追跡回数の規定値を決定し、更に移動物体を検出した距離に従って追跡回数やパターン認識により人物と判断する閾値（人物判定回数）を設定可能にし、且つ精度の高いパターン認識により人物と判断した場合には追跡回数に達する前に人物判定回数を満たした場合にその時点で発報するようにしたので、人物以外の移動物体が頻繁に検出されるような環境においても人物以外の移動物体を人物として検出してしまう誤検出を低減できるとともに移動物体を人物と判定するまでの時間をより短縮化できる。即ち、短時間で且つ高精度に人物を検出することができる。
【００４９】
（実施の形態２）
図３は、本発明の実施の形態２に係る人物検出装置の構成を示すブロック図である。なお、この図において上述した図１における各部と共通する機能を有するものには同じ符号を付けている。本実施の形態に係る人物検出装置は、ホールド時間設定部３０１を有している点が、実施の形態１に係る人物検出装置と異なる。
【００５０】
形状特徴抽出部１０１で抽出された入力画像のエッジデータから人物の頭（円形または楕円形）とそれに続く肩までの形状特徴や、頭の幅とそれより広い肩の幅（画素数）等の形状特徴と、装置が有する人物としての形状特徴とをパターン認識部１０２において比較し、どの程度人物らしいかを算出し、その結果と、装置が有する人物らしさの度合いの規定値を比較し、装置が有する規定値以上であれば人物と判断する。また、特徴量算出部７０６で算出された移動物体の高さ・面積比・縦横比・移動量等の特徴量と、装置が有する人物としての規定値を比較して全ての値が規定値以内であった場合に人物と判定する。これら、装置が検出した移動物体を人物と判断する課程のどちらの課程により人物と判定したかに従い追跡回数設定部１０４及びホールド時間設定部３０１のそれぞれの設定値を決定する。
【００５１】
ここで、ホールド時間設定部３０１の詳細について説明する。通常人物以外の移動物体や人物に似た物体が多数存在する環境において映像信号の中から人物のみを検出する人物検出装置においては、装置が有する追跡回数に相当する回数だけ連続して同じ移動物体を人物として検出した場合のみその移動物体を人物と判定する。したがって、移動物体を早く人物として検出したい場合には追跡回数を小さく設定する必要がある。しかし、そのようにすると人物以外の移動物体も人物と誤って判定する可能性も高くなる。そこで、ホールド時間設定部３０１を設けて、装置が有する追跡回数を満足した場合においてもその後更にホールド時間分だけ発報及びアラーム通知を見合わせ、ホールド時間内に人物以外と判断しなかった場合即ちホールド時間内でも人物と判断した場合のみホールド時間後に発報を行う。
【００５２】
図４は、本実施の形態に係る人物検出装置の検出処理を示すフローチャートである。なお、ステップＳ２０１からステップＳ２１０までは、図２で説明した実施の形態１と同様であるので、その説明を省略する。まず、ステップＳ２０７の人物判定要因決定工程で、装置が移動物体を人物として判定した要因がステップＳ２０２の特徴量算出工程、ステップＳ２０４の特徴量判定工程の処理結果によるか、あるいはステップＳ２０３のパターン認識工程、ステップＳ２０５の人物判定工程の処理結果によるかを判定し、その結果に基づいてステップＳ４０２のホールド時間判定工程における設定値を、ステップＳ４０１のホールド時間設定工程において決定する。
【００５３】
通常は、ステップＳ２０３のパターン認識工程、ステップＳ２０５の人物判定工程の処理結果により人物と判定した場合には、ステップＳ２０２の特徴量算出工程、ステップＳ２０４の特徴量判定工程の処理により人物と判定した場合と比較してホールド時間を短く設定する。また、検出した移動物体の撮像装置７０１からの距離を算出して移動物体までの距離が近い場合にはホールド時間を短く設定し、また移動物体までの距離が遠い場合にはホールド時間を長く設定することも可能である。
【００５４】
以上のように本実施の形態に係る人物検出装置によれば、移動物体を検出し、追跡回数の規定値を満足した後も移動物体を人物と判断した要因及び移動物体を検出した距離に基づいてホールド時間設定部３０１で設定された時間だけ長く追跡を行い、移動物体が人物か否かの判定を行うように装置を構成することにより人物以外の移動物体が頻繁に検出される環境下においても精度よく人物の検出を行うことが可能となる。
【００５５】
（実施の形態３）
図５は、本発明の実施の形態３に係る人物検出装置の構成を示すブロック図である。なお、この図において上述した図１における各部と共通する機能を有するものには同じ符号を付けている。図５において、本実施の形態に係る人物検出装置は、侵入者データ作成部５０１と侵入物データ合成部５０２を備え、侵入者データ作成部５０１は、画像処理によって侵入者像を生成し、侵入者データ合成部５０２は、撮影装置７０１にて撮影された画像の背景画像上に侵入者データ作成部５０１で生成された侵入者像を合成するとともに画面内で移動させて人物の侵入をシミュレーションする。
【００５６】
侵入者データ作成部５０１と侵入者データ合成部５０２の動作について詳しく説明する。従来、近くは２０ｍから遠くは３００ｍ程度離れた位置にいる人物や通常人物を検出してはならない領域を監視するような場合においては、装置が確実に機能していることを確認する為に危険な地域・場所にも関わらず監視領域に人物が入って装置の検出動作を確認する必要があった。そこで、従来の人物検出装置の入力画像メモリ７０３の前段に侵入者データ作成部５０１及び侵入者データ合成部５０２を設ける。侵入者データ作成部５０１は、コンピュータグラフィックによる画像処理にて人物の形状をした物体が移動する映像を作成し、その映像を撮像装置７０１からの映像に侵入者データ合成部５０２が合成することにより、実際に画面内に人物が侵入しているような映像を作成して装置に認識させることにより装置の人物検出機能が確認可能なように構成する。コンピュータグラフィックで作成した人物を自動的に任意に移動するように設定しても、表示部１０５においてメニューによりその動きを選択可能なようにすることもできる。
【００５７】
図６は、侵入者データ合成部５０２の構成を示すブロック図である。侵入者データ作成部５０１からのＲ、Ｇ、Ｂ信号をスキャンコンバータ部６０１においてコンポジット信号に変換し、混合部６０２において撮像装置７０１からの映像信号と合成する。同期信号発生部６０３は撮像装置７０１からの映像信号に同期したクロック（ＣＬＫ）、水平同期信号（ＨＳＹＮＣ）、垂直同期信号（ＶＳＹＮＣ）、フィールド信号（ＦＩＥＬＤ）を作成するもので全てのブロックに同じ同期信号を供給する。スイッチ部６０４は人物データを合成した映像と撮像装置７０１からの映像を切り替えるための映像切り替えスイッチで、検出動作確認の場合には混合部６０２の出力に切り替える。
【００５８】
以上のように本実施の形態に係る人物検出力装置によれば、通常人物が居てはならない領域に人物が侵入した場合にそれを検出して発報する場合、装置の動作確認のために実際に検出領域内に人物を侵入させることなく装置の動作の確認を行うことが可能になる。
【産業上の利用可能性】
【００５９】
本発明は、人物以外の移動物体が頻繁に検出されるような環境においても人物以外の移動物体を人物として誤検出することを低減できると共に移動物体を人物と判定するまでの時間をより短縮することに加えて精度の高い人物検出を行うことが可能となるといった効果を有し、立ち入り禁止場所などの特定の場所への侵入を検出して報知する用途への適用が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】本発明の実施の形態１に係る人物検出装置の構成を示すブロック図
【図２】本発明の実施の形態１に係る人物検出装置の動作を説明するためのフローチャート
【図３】本発明の実施の形態２に係る人物検出装置の構成を示すブロック図
【図４】本発明の実施の形態２に係る人物検出装置の動作を説明するためのフローチャート
【図５】本発明の実施の形態３に係る人物検出装置の構成を示すブロック図
【図６】本発明の実施の形態３に係る人物検出装置の侵入者データ合成部の構成を示すブロック図
【図７】従来の人物検出装置の構成を示すブロック図
【図８】従来の人物検出装置の動作を説明するためのフローチャート
【符号の説明】
【００６１】
１００、３００、５００  人物検出装置
１０１  形状特徴抽出部
１０２  パターン認識部
１０３  物体判定部
１０４  追跡回数設定部
１０５  表示部
３０１  ホールド時間設定部
５０１  侵入者データ作成部
５０２  侵入者データ合成部
６０１  スキャンコンバータ部
６０２  混合部
６０３  同期信号発生部
６０４  スイッチ部
７０１  撮像装置
７０２  入力部
７０３  入力画像メモリ
７０４  移動体抽出部
７０５  背景画像メモリ
７０６  特徴量算出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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