(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラ画像を、少なくとも人物領域と背景領域に分離する領域分離手段と、
人物領域を、人物の部分に対応する複数のブロブモデルに分離可能か否かを、該当人物領域の遠近情報を参照して判定する分離条件判定手段と、
前記分離条件判定手段による判定結果が可を示すとき、該当人物領域を基に複数の人物ブロブモデルを作成し、前記分離条件判定手段による判定結果が否を示すとき、該当人物領域を基に単数の人物ブロブモデルを作成する人物ブロブモデル作成手段と、
これらの人物ブロブモデルに基づいて人物の追跡を行う人物追跡手段とを備えたことを特徴とする人物追跡装置。
【請求項２】
前記複数のブロブモデルは、人物の頭、胴、足の３つのブロブモデルであることを特徴とする請求項１記載の人物追跡装置。
【請求項３】
前記分離条件判定手段は、該当人物領域のサイズを参照して判定結果の可否を判定することを特徴とする請求項１または２記載の人物追跡装置。
【請求項４】
前記背景領域に基づいて、複数の背景ブロブモデルを作成する背景ブロブモデル作成手段を備えることを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の人物追跡装置。
【請求項５】
前記領域分離手段は、分離対象である前記カメラ画像の注目 画素と前記背景ブロブモデルとの類似度の最小値を求め、この最小値が閾値以上であるときに、該当注目画素が背景領域でないとすることを特徴とする請求項４記載の人物追跡装置。
【請求項６】
前記背景ブロブモデルは、該当背景領域のＸＹ座標平均値とＲＧＢ平均値を含めて記述されることを特徴とする請求項４または５記載の人物追跡装置。
【請求項７】
カメラ画像を、少なくとも人物領域と背景領域に分離する領域分離ステップと、
人物領域を、人物の部分に対応する複数のブロブモデルに分離可能か否かを、該当人物領域の遠近情報を参照して判定する分離条件判定ステップと、
前記分離条件判定ステップによる判定結果が可を示すとき、該当人物領域を基に複数の人物ブロブモデルを作成し、前記分離条件判定ステップによる判定結果が否を示すとき、該当人物領域を基に単数の人物ブロブモデルを作成する人物ブロブモデル作成ステップと、
これらの人物ブロブモデルに基づいて人物の追跡を行う人物追跡ステップとを備えたことを特徴とする人物追跡方法。
【請求項８】
前記複数のブロブモデルは、人物の頭、胴、足の３つのブロブモデルであることを特徴とする請求項７記載の人物追跡方法。
【請求項９】
前記分離条件判定ステップは、該当人物領域のサイズを参照して判定結果の可否を判定することを特徴とする請求項７または８記載の人物追跡方法。
【請求項１０】
前記背景領域に基づいて、複数の背景ブロブモデルを作成する背景ブロブモデル作成ステップを備えることを特徴とする請求項７から９のいずれかに記載の人物追跡方法。
【請求項１１】
前記領域分離ステップは、分離対象である前記カメラ画像の注目画素と前記背景ブロブモデルとの類似度の最小値を求め、この最小値が閾値以上であるときに、該当注目画素が背景領域でないとすることを特徴とする請求項１０記載の人物追跡方法。
【請求項１２】
前記背景ブロブモデルは、該当背景領域のＸＹ座標平均値とＲＧＢ平均値を含めて記述されることを特徴とする請求項１０または１１記載の人物追跡方法。
【請求項１３】
コンピュータを、カメラ画像を、少なくとも人物領域と背景領域に分離する領域分離手段と、
人物領域を、人物の部分に対応する複数のブロブモデルに分離可能か否かを、該当人物領域の遠近情報を参照して判定する分離条件判定手段と、
前記分離条件判定手段による判定結果が可を示すとき、該当人物領域を基に複数の人物ブロブモデルを作成し、前記分離条件判定手段による判定結果が否を示すとき、該当人物領域を基に単数の人物ブロブモデルを作成する人物ブロブモデル作成手段と、
これらの人物ブロブモデルに基づいて人物の追跡を行う人物追跡手段として機能させるための人物追跡プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１４】
前記コンピュータを、前記複数のブロブモデルが、人物の頭、胴、足の３つのブロブモデルであるように機能させるための請求項１３記載の人物追跡プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１５】
前記分離条件判定手段は、該当人物領域の遠近情報を参照して判定結果の可否を判定することを特徴とする請求項１３または１４記載の人物追跡プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１６】
前記分離条件判定手段は、該当人物領域のサイズを参照して判定結果の可否を判定することを特徴とする請求項１３から１５のいずれかに記載の人物追跡プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１７】
前記コンピュータを更に前記背景領域に基づいて、複数の背景ブロブモデルを作成する背景ブロブモデル作成手段としても機能させるための請求項１３から１６のいずれかに記載の人物追跡プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１８】
前記領域分離手段は、分離対象である前記カメラ画像の注目画素と前記背景ブロブモデルとの類似度の最小値を求め、この最小値が閾値以上であるときに、該当注目画素が背景領域でないとすることを特徴とする請求項１７記載の人物追跡プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１９】
前記コンピュータを更に前記背景ブロブモデルが、該当背景領域のＸＹ座標平均値とＲＧＢ平均値を含めて記述されるようにも機能させるための請求項１７または１８記載の人物追跡プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、侵入者を監視する監視装置等に組み込まれる、人物追跡装置及びその関連技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、カメラ画像に含まれる人物を、画像処理的に取り扱う研究が盛んになっている。このような研究には、カメラ画像の時間差分を用いて動物体を検出する方法もあるが、人物追跡を行うには性能が不足する。
【０００３】
そして、現実的に人物追跡まで応用できる研究として、次の２つの技術を上げることができる。
【０００４】
第一は、羽下らが、電子情報通信学会論文ＰＲＭＵ９９−６７  ｐｐ．２３−ｐｐ．３０に発表したものであり、カメラ画像の時間差分にテンプレートマッチングを複合させた技術である。これは、侵入者を自動的に発見し、首振り、ズームを行いながら追尾する侵入監視システムに係り、追尾アルゴリズムとして、テンプレートマッチングとフレーム間差分の二種類を用意し、テンプレートマッチングによる追尾点をフレーム間差分によって補正することにより、安定した追尾を実現できるというものである。
【０００５】
しかしながら、これによると、テンプレートマッチングにおける、テンプレート領域を矩形で囲み、テンプレート内全体の情報で、マッチングを実行しているため、人物が姿勢を変更した際に、追跡に失敗しやすいという問題点がある。
【０００６】
第二は、高嶋らが、電子情報通信学会論文ＰＲＭＵ９９  ｐｐ．３０−ｐｐ．３６に発表したものであり、人物を、３つのブロブモデル（座標位置と色の近似性で表現された略球状の塊）で簡潔に表現し、追跡する技術である。このブロブモデルの発想は、ＭＩＴ  Ｍｅｄｅｉａ  Ｌａｂ．にて開発された「ＰＦｉｎｄｅｒ」を基礎とするものである。
【０００７】
これによると、人物が、カメラに近く、カメラ画像内で相対的に大きな像として写っている場合には、安定して追跡できる。しかしながら、人物が遠くにいて、小さくしか写っていないときにも、３つのブロブモデルとして扱うので、他のノイズと人物との区別がつきにくくなってしまい、追跡を失敗しやすいし、人物でないものも人物として扱ってしまうおそれがある。そして、始めに、誤ったモデル化を行うと、処理の整合性が失われて、その後の処理が、ガタガタになってしまいやすい。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
そこで本発明は、人物の遠近関係にかかわらず、安定して人物を追跡できる人物追跡装置及びその関連技術を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明では、カメラ画像を、少なくとも人物領域と背景領域に分離する。そして、人物領域を、人物の部分に対応する複数のブロブモデルに分離可能か否かを判定する。判定結果が可を示すとき、該当人物領域を基に複数の人物ブロブモデルを作成し、判定結果が否を示すとき、該当人物領域を基に単数の人物ブロブモデルを作成する。そして、これらの人物ブロブモデルに基づいて人物の追跡を行う。
【００１０】
これにより、人物の遠近関係にかかわらず、安定して人物を追跡できる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
第１の発明では、カメラ画像を、少なくとも人物領域と背景領域に分離し、人物領域を、人物の部分に対応する複数のブロブモデルに分離可能か否かを判定し、判定結果が可を示すとき、該当人物領域を基に複数の人物ブロブモデルを作成し、判定結果が否を示すとき、該当人物領域を基に単数の人物ブロブモデルを作成し、これらの人物ブロブモデルに基づいて人物の追跡を行う。
【００１２】
この構成により、ノイズ等外乱要素に対して強くなり、安定性が向上する。因みに、単数の人物ブロブモデルでは、ラフな追跡した行えないが、遠くにいる人物は、人物追跡によって守ろうとする保護対象に与える影響が一般に小さいと考えられるため、ラフな追跡でも十分である。逆に、近くにいて大きく写っている人物は、複数の人物ブロブモデルによって、より精密な人物追跡を行える。
【００１３】
第２の発明では、複数のブロブモデルは、人物の頭、胴、足の３つのブロブモデルである。
【００１４】
この構成により、人物を、頭、胴、足の３つの人物ブロブモデルで簡潔に表現して、安定した追跡を行える。しかも、この３つの人物ブロブモデルの位置関係だけで、人物が立っている、座っている、寝ている等の、簡易な姿勢推測が可能となる。
【００１５】
第３の発明では、分離条件判定手段は、該当人物領域の遠近情報を参照して判定結果の可否を判定する。
【００１６】
この構成により、遠近情報を用いて、分離条件判断を適性に行える。
【００１７】
第４の発明では、分離条件判定手段は、該当人物領域のサイズを参照して判定結果の可否を判定する。
【００１８】
この構成により、人物領域のサイズを参照して、体格の良い人物がやや遠くにいるときには、複数の人物ブロブモデルを作成したり、小さな赤ちゃんが近くにいるときには単数の人物ブロブモデルを作成するなど、柔軟に対応できる。
【００１９】
第５の発明では、背景領域に基づいて、複数の背景ブロブモデルを作成する。
【００２０】
この構成により、背景領域についても、ブロブモデルを採用し、背景の取り扱いを、より簡潔に行える。
【００２１】
第６の発明では、領域分離手段は、該当画素と背景ブロブモデルとの類似度の最小値を求め、この最小値が閾値以上であるときに、該当画素が背景領域でないとする。
【００２２】
この構成により、最小値との比較によって、背景領域でない（人物領域の可能性がある）画素を適切に見分けることができる。
【００２３】
第７の発明では、背景ブロブモデルは、該当領域のＸＹ座標平均値とＲＧＢ平均値を含めて記述される。
【００２４】
この構成により、背景領域の特性を、忠実かつ簡潔に反映したブロブモデルが得られる。
【００２５】
次に、図面を参照しながら、本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の一実施の形態における人物追跡装置のブロック図である。図１に示すように、この人物追跡装置は、次の構成要素を有する。まず、制御手段１は、ＣＰＵ（中央処理装置）などからなり、他の構成要素を制御する。なお、本例では、制御手段１は、画像入力及び初期化と、それ以外の処理を、交互に行うように制御する。
【００２６】
記憶手段２は、カメラなどの画像入力手段４から入力される画像情報を格納するフレームメモリや、制御手段１上で動作する制御プログラム及びその動作上必要な情報を記憶するＲＡＭなどからなる。また、このＲＡＭには、後述する人物ブロブモデル、背景ブロブモデルなども記憶される。
【００２７】
表示手段３は、現在のカメラ画像や人物ブロブモデルをモニタするためのものであり、遠近情報取得のためのユーザインターフェイスの役割も兼務する。
【００２８】
背景ブロブモデル作成手段５は、初期化において、現在のカメラ画像を縦横複数等間隔に分割し、各分割領域の背景ブロブモデルを作成する。本例では、図６に示すように、横６個、縦５個の等間隔（都合３０個）で分割し、０，１，２，…、２９の領域番号で各分割領域を識別する。そして、図６上部に記載したように、背景ブロブモデルを定義する。
【００２９】
ここで、各画素は、ＸＹ座標（ｘ，ｙ）とＲＧＢ色空間における色情報（ｒ，ｇ，ｂ）の５次元の情報を持つが、これらの背景ブロブモデルでは、ＸＹ座標の平均値・分散・共分散、上記色情報の平均値・分散・共分散等を、要素に持たせる。これにより、各分割領域の特徴を、簡潔かつ忠実に表現できる。
【００３０】
なお、１枚のカメラ画像のみで、背景ブロブモデルを作成しても良いし、いくつかのフレームを足しあわせて平均画像を作り、この平均画像を用いて背景ブロブモデルを作成しても良い。
【００３１】
遠近情報指示手段６は、カメラ画像のどの部分が遠くの絵であり、どの部分が近くの絵であるかという情報を得る。本例では、図７に示すように、表示手段３を用いてカメラ画像をユーザに見せ、遠くと近くの境目と、境目で分けられた領域の遠近情報を、ポインティングデバイスやキーボード等を用いて指示してもらうこととした。
【００３２】
そして、近い領域には、ＮＥＡＲ＿ＦＬＡＧを付け、遠い領域には、ＦＡＲ＿ＦＬＡＧを付ける。なお、図７では、直線で領域を２分割しているが、これは一例に過ぎず、地形などによっては、３以上の領域を指示するようにしても良いし、境目も曲線、折曲線等自由に選んで差し支えない。さらに、システム側で奥行き方向の距離計測を行い、自動設定するようにしても良い。このためには、距離センサ又は正弦波パターン光の照射を利用したり、ステレオカメラ又は複数台のカメラにより撮像された、カメラ画像の対応点をとり、視差情報を利用するなどに、任意の手法を用いることができる。
【００３３】
領域分離手段７は、カメラ画像を人物領域と背景領域に分割する。そして、本例では、背景領域でない（つまり、人物領域の可能性がある）画素にＯＴＨＥＲ＿ＦＬＡＧを付け、そうでない画素にはＯＴＨＥＲ＿ＦＬＡＧを付けないこととする。なお、詳細は後述する。
【００３４】
分離条件判定手段８は、領域分離手段７により抽出された人物領域を、複数の人物ブロブモデルで表現すべきか否かを検討する。基本的には、分離条件判定手段８は、近くて大きく写っている人物像（画素の塊）について「可」の判定結果を下し、そうでないものには、「否」の判定結果を下す。なお、詳細は後述する。
【００３５】
人物ブロブモデル作成手段９は、上記判定結果が「可」のとき、顔、胴、足の３つの人物ブロブモデルを作成し、「否」のとき、１つの人物ブロブモデルを作成する。これも詳細は後述する。
【００３６】
人物追跡手段１０は、人物ブロブモデル作成手段９が作成した人物ブロブモデルを入力し、人物ブロブモデル、背景ブロブモデルの更新を行い、人物抽出、追跡及び簡易姿勢判断を行う。具体的には、次の処理を行う。
【００３７】
（１）ＦＡＲ＿ＦＬＡＧが付けられた人物ブロブモデルでは、単数の人物ブロブモデルとして表現されるため、この人物ブロブモデルの中心位置を、人物の中心位置として求める。そして、この中心位置の軌跡によって、人物の動きを追跡する。
【００３８】
（２）ＮＥＡＲ＿ＦＬＡＧが付けられた人物ブロブモデルでは、上記３つの人物ブロブモデルで表現される。そして、ハフ変換による特徴点を持つ、ブロブモデルを、顔のブロブモデルとし、それに隣接するブロブモデルを、順に、胴、足のブロブモデルとし、これらのブロブモデルの軌跡によって、人物を追跡する。
【００３９】
さらに、人物追跡手段１０は、次の要領で、人物の姿勢を判定する。即ち、頭のブロブモデルが一番上にあり、３つのブロブモデルを囲む外接矩形の縦横比が、閾値以内なら、「立っている」と判定する。また、３つのブロブモデルが横一線に並んでいれば、「寝ている」と判定する。そして、これらのいずれでもなければ、「座っている」と判定する。
【００４０】
次に、図２を用いて、初期化の動作を説明する。まずステップ１にて、画像入力手段４から入力されたカメラ画像（できれば人物が写っていないものが望ましい）を記憶手段２のフレームメモリに格納する。次に、背景ブロブモデル作成手段５がこの画像に基づき、図６に示す背景ブロブモデル（計３０個）を作成する。そして、遠近情報指示手段６によって、図７のように、遠近情報を取得し（ステップ３）、各画素にＦＡＲ＿ＦＬＡＧ／ＮＥＡＲ＿ＦＬＡＧを付ける（ステップ４）。
【００４１】
次に、図３を用いて、領域分離手段７の動作を説明する。まず、画像入力手段４からカメラ画像（今回は人物が写っている場合がある）を取得する（ステップ１１）。
【００４２】
そして、カメラ画像から注目画素（本例では、最初に左上の画素）を選び、この注目画素と背景ブロブモデル（領域番号０〜２９）との距離（計３０個）を計算する（ステップ１２）。ここで本例では、点と領域との距離（非類似度）であるから、マハロビノス距離を求めているが、他の数値で代用しても良い。
【００４３】
そして、この距離のうちの最小値をとり（ステップ１３）、閾値と比較する（ステップ１４）。その結果、最小値が閾値以上なら、この注目画素は、背景と全く違う（つまり人物である可能性が高い）ため、この注目画素にＯＴＨＥＲ＿ＦＬＡＧを付加する。逆にそうでなければ、ＯＴＨＥＲ＿ＦＬＡＧを付加しない。
そして、以上の処理を、注目画素を更新しながら（ステップ１７）、全画素について一度ずつ繰り返す（ステップ１６）。
【００４４】
さらに、ＯＴＨＥＲ＿ＦＬＡＧが付加された画素を、塊としてまとめ（ステップ１８）、この塊のサイズを所定値と比較する（ステップ１９）。もし、塊が小さいなら、これはノイズ等である可能性が高く、仮にこれが人物像であったとしても、極めて遠くの人物に相違なく、結局追跡する実益が少ないため、ＯＴＨＥＲ＿ＦＬＡＧを解除する（ステップ２０）。一方、そうでなければ、ＯＴＨＥＲ＿ＦＬＡＧは付加したままにする。そして、全ての塊につき、以上の処理を繰り返す（ステップ２１、２２）。
【００４５】
これにより、例えば図８のようなカメラ画像（近くに男性が大きく写り、遠くに女性が小さく写っている）が与えられたとき、左上の背景領域（領域番号０）の画素では、図９に示すような結果となる。即ち、距離はいずれも閾値（ここでは１００）を下回り、最小の距離となる領域は、その領域自体（領域番号０）となり、ＯＴＨＥＲ＿ＦＬＡＧは付加されない。
【００４６】
一方、男性の顔が位置する（といっても、処理上は今のところ不明）領域番号１３の背景領域では、図１０に示すようになる。即ち、（ｘ，ｙ）＝（１０５，９２），（１０６，９２）などの画素では、距離が極端に大きく（１０２３，１２２２）なり、ＯＴＨＥＲ＿ＦＬＡＧが付加される。
【００４７】
そして、最終的には、図１１に示すように、塊Ａ、塊Ｂの２つの塊が生成されることになる。また、近くの男性像（塊Ａ）では、ＮＥＡＲ＿ＦＬＡＧが付加され、遠くの女性像（塊Ｂ）では、ＦＡＲ＿ＦＬＡＧが付加されている。
【００４８】
次に、図４を参照しながら、分離条件判定手段８の動作を説明する。まずステップ３１にて、ＯＴＨＥＲ＿ＦＬＡＧが付加された塊を抽出する。そして、この塊にＮＥＡＲ＿ＦＬＡＧが付されているかチェックし（ステップ３２）、付されていなければ、判定結果を「否」とする。また、塊のサイズと閾値を比較し（ステップ３３）、閾値を下回っていれば、判定結果を「否」とする。
【００４９】
一方、閾値を上回っていれば、高周波フィルタをかけてエッジ部を抽出し（ステップ３４）、ハフ変換をかけて特徴点が現れるかどうか検討する（ステップ３５）。特徴点があらわれるということは、円に近い図形（顔）が塊に含まれていることを意味し、この塊は、人物像であると認定され、判定結果は「可」となる（ステップ３６）。
【００５０】
もし特徴点がなければ、この塊は、新たに置かれた静物（例えば、日用品など）と認定され、この塊のＯＴＨＥＲ＿ＦＬＡＧが解除され（ステップ３７）、判定結果は「否」となる。そして、ＯＴＨＥＲ＿ＦＬＡＧが解除されることにより、この塊は、その後背景（新しい背景）の扱いとなって、背景ブロブモデルが更新される契機となる。以上の処理は、全ての塊について繰り返される（ステップ３９，４０）。
【００５１】
次に、図５を参照しながら、人物ブロブモデル作成手段９の動作を説明する。
まずステップ４１にて、ＯＴＨＥＲ＿ＦＬＡＧが付された塊が選ばれ、判定結果が検討される（ステップ４２）。判定結果が「可」なら、上述したように、顔、胴、足の３つの人物ブロブモデルが作成される（ステップ４３）。「否」ならば、１つの人物ブロブモデルが作成される（ステップ４４）。そして、全ての塊について、以上の処理が繰り返される（ステップ４５、４６）。
【００５２】
その結果、本例では、図１２のような人物ブロブモデルが作成されることになる。即ち、近くて大きく写っている男性像の上に、顔、胴、足の３つの人物ブロブモデルが作成される。また、遠くて小さく写っている女性像には、１つの人物ブロブモデルが作成される。
【００５３】
ここで、時間の経過によって、女性が近づいてきて、女性像にＮＥＡＲ＿ＦＬＡＧが付与されるに至ると、女性像上に、顔、胴、足の３つの人物ブロブモデルが作成されることになる。また、男性が向きを変えて遠ざかり、ＯＴＨＥＲ＿ＦＬＡＧが付与されるに至ると、男性像には、１つの人物ブロブモデルが作成されることになる。
【００５４】
ここで、本明細書にいう「人物追跡プログラムをコンピュータ読み取り可能に記録した記録媒体」には、複数の記録媒体にプログラムを分散して配布する場合を含む。また、このプログラムが、オペレーティングシステムの一部であるか否かを問わず、種々のプロセスないしスレッド（ＤＬＬ、ＯＣＸ、ＡｃｔｉｖｅＸ等（マイクロソフト社の商標を含む））に機能の一部を肩代わりさせている場合には、肩代わりさせた機能に係る部分が、記録媒体に格納されていない場合も含む。
【００５５】
図１には、スタンドアロン形式のシステムを例示したが、サーバー／クライアント形式にしても良い。つまり、１つの端末機のみに、本明細書に出現する全ての要素が含まれている場合の他、１つの端末機がクライアントであり、これが接続可能なサーバないしネットワーク上に、全部又は一部の要素が実存していても、差し支えない。
【００５６】
さらには、図１のほとんどの要素をサーバー側で持ち、クライアント側では、例えば、ＷＷＷブラウザだけにしても良い。この場合、各種の情報は、通常サーバ上にあり、基本的にネットワークを経由してクライアントに配布されるものだが、必要な情報が、サーバ上にあるときは、そのサーバの記憶装置が、ここにいう「記録媒体」となり、クライアント上にあるときは、そのクライアントの記録装置が、ここにいう「記録媒体」となる。
【００５７】
さらに、この「人物追跡プログラム」には、コンパイルされて機械語になったアプリケーションの他、上述のプロセスないしスレッドにより解釈される中間コードとして実存する場合や、少なくともリソースとソースコードとが「記録媒体」上に格納され、これらから機械語のアプリケーションを生成できるコンパイラ及びリンカが「記録媒体」にある場合や、少なくともリソースとソースコードとが「記録媒体」上に格納され、これらから中間コードのアプリケーションを生成できるインタープリタが「記録媒体」にある場合なども含む。
【００５８】
【発明の効果】
本発明によると、状況に応じて、１つ又は複数の人物ブロブモデルを作成することにより、無理のないモデル化ができ、外乱に強く、安定した人物追跡が可能になる。また、背景についても、ブロブモデルを用いて、はじめにはカメラ画像になかった静物がカメラ画像内に入ってきたような場合でも、人物か否かの判定を実施し、適切に対応できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態における人物追跡装置のブロック図
【図２】同初期化処理のフローチャート
【図３】同領域分離処理のフローチャート
【図４】同分離条件判定のフローチャート
【図５】同人物ブロブモデル作成のフローチャート
【図６】同背景ブロブモデルの説明図
【図７】同遠近情報の説明図
【図８】同ＯＴＨＥＲ＿ＦＬＡＧの例示図
【図９】同画素情報の例示図
【図１０】同画素情報の例示図
【図１１】同人物領域の例示図
【図１２】同人物ブロブモデルの例示図
【符号の説明】
１  制御手段
２  記憶手段
３  表示手段
４  画像入力手段
５  背景ブロブモデル作成手段
６  遠近情報指示手段
７  領域分離手段
８  分離条件判定手段
９  人物ブロブモデル作成手段
１０  人物追跡手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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