(57)【要約】【課題】規定の場所を通過する通過者の外観形状を計測することによって通過者の体型を類別し、結果的に住宅内などの少人数の範囲内で個人の特定を可能にする。【解決手段】距離センサ２０は、特定面を通過する通過者の外観形状を計測した距離データを出力する。距離データ処理部３１は、距離センサ２０から出力された距離データを用いて通過者の胴囲を推定する機能を備える。登録情報記憶部３４は、識別対象の人物の外観形状を当該人物に対応付けて記憶している。識別部３５は、距離データ処理部３１で推定した胴囲、身長、肩幅を、登録情報記憶部３４に照合し登録情報記憶部３４に登録された人物のうち類似度が判定条件を満たす通過者を選択する。【選択図】図１
2012115570.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定面を通過する通過者の外観形状を計測した距離データを出力する距離センサと、前記距離センサから出力された距離データを用いて通過者の胴囲を推定する機能を備えた距離データ処理部と、識別対象の人物の外観形状のうち少なくとも胴囲を当該人物に対応付けて記憶した登録情報記憶部と、前記距離データ処理部で推定した胴囲を前記登録情報記憶部に照合し前記登録情報記憶部に登録された人物のうち類似度が判定条件を満たす通過者を選択する識別部とを備えることを特徴とする通過者識別装置。
【請求項２】
前記距離データ処理部は前記距離センサから出力された距離データを用いて通過者の身長を推定する機能を備え、前記登録情報記憶部は識別対象の人物の外観形状のうち胴囲に加えて身長を記憶しており、前記識別部は前記距離データ処理部で推定した胴囲および身長を前記登録情報記憶部に照合し前記登録情報記憶部に登録された人物から通過者を選択することを特徴とする請求項１記載の通過者識別装置。
【請求項３】
前記距離データ処理部で推定した胴囲および身長を標準体型に当てはめることにより人体の他の部位の寸法を推定する標準体型取得部を備え、前記登録情報記憶部は識別対象の人物の外観形状のうち胴囲と身長とに加えて他の特定の部位の寸法を記憶しており、前記識別部は前記距離データ処理部で推定した胴囲および身長と前記標準体型取得部で推定した他の部位の寸法とを前記登録情報記憶部に照合し前記登録情報記憶部に登録された人物から通過者を選択することを特徴とする請求項２記載の通過者識別装置。
【請求項４】
前記距離センサは、前記特定面に対して傾斜して設定された検知面内での２次元計測を行うとともに、通過者が検知面を横切って移動することにより通過者の表面を検知面が走査して通過者の外観形状を計測することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の通過者識別装置。
【請求項５】
前記登録情報記憶部は、選択する人物の識別ラベルを各人物に対応付けて登録してあり、前記識別部は選択した人物の識別ラベルを出力することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の通過者識別装置。
【請求項６】
前記識別部が前記登録情報記憶部から人物を選択する際の類似度に対する判定条件を調整するマージン調整部を備えることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の通過者識別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、規定の場所を通過する人を識別する通過者識別装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、焦電型赤外線センサを備える人感センサを用いることにより所定の領域における人の存否を検出し、当該領域における人の存否に応じて照明機器や換気扇のような負荷機器の動作を制御する技術が知られている。この技術を採用することにより、負荷機器の消し忘れを防止するなど、負荷機器の無駄な運転が抑制される。
【０００３】
この場合、負荷機器が配置されている領域に出入りするための出入口や通路のような場所を通過する人を特定できれば、照明機器や空調機器、映像機器や音響機器を、各個人の好みに合わせて自動的に制御することが可能になる。したがって、規定の場所を通過する人を識別して負荷機器を制御することにより、利便性を一層高めることができる。たとえば、個人を特定することによって、その個人の代謝量などを推定して快適性を向上させるように負荷機器を運転したり、より省エネルギーになるように負荷機器の運転を適正化することが可能になると考えられる。すなわち、個人を識別する技術を、負荷機器の制御に用いると、快適性の向上や省エネルギー化の推進が可能になると考えられる。
【０００４】
個人を識別する技術としては、個人識別情報が登録されているＲＦＩＤ（いわゆるＩＣタグ）を各人が携帯し、ＲＦＩＤの登録内容を読取装置で読み取る技術がある。しかしながら、ＲＦＩＤを用いる技術は、オフィスのように身分証をつねに携帯する場所では採用可能であるが、一般家庭のようにＲＦＩＤを持ち歩く必要のない場所では、採用することができない。
【０００５】
また、個人を識別する技術としては、各人の顔を撮像装置により撮像し、顔の特徴から各人を認証する技術なども種々知られている。顔認証のように身体の特徴により個人を識別する技術を採用すれば、ＲＦＩＤを持ち歩く必要はないから利便性は高くなるが、宅内において個人認証を行うことは、快適性の向上や省エネルギーの推進などの目的で負荷機器を制御する程度であれば情報過多になる。
【０００６】
ところで、特許文献１には、施設の出入口や通路において、通過者を検出し通過者の身長を計測する技術が記載されている。特許文献１に記載された技術では、通過を検出する領域の天井に多数個の距離計を配列してある。各距離計には、それぞれ発光ダイオードと位置検出素子とが設けられ、三角測量の原理により物体までの距離を計測している。距離計は、通過者が通過する方向に交差する方向において多数個が１列に並べて配置されており、さらに、通過者が通過する方向に離間させて２列に配列されている。
【０００７】
上述の構成によって、特許文献１に記載の技術では、通過者の通過方向に交差する方向に沿って１列に並べた距離計で計測した距離値のパターンから通過者の頭部を検出し、通過人数のカウントを行っている。また、特許文献１には、距離値から通過者の身長を判断して大人と子供とを区別する技術、大人と子供とに応じて肩幅の寸法を割り当て、横並びの通過者の人数を判断することも記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特許第２５９４８４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
特許文献１に記載の技術を採用すれば、施設の出入口や通路を通過した人数だけではなく、身長を取得することができ、また、大人と子供との区別も行うことができる。しかしながら、特許文献１には個人を識別するための技術は記載がなく、大人と子供とを識別する技術が記載されているにすぎない。すなわち、身長は大人と子供との区別に用いるために計測されているが、個人を識別する技術は記載されていない。
【００１０】
特許文献１に記載の技術では、距離計の直下を人が通過した時点において距離計が並ぶ方向の距離分布の情報に着目し２次元の情報のみを用いている。したがって、特許文献１に記載の技術のみでは、大人と子供とを区別することはできるとしても、個人を識別することは困難である。
【００１１】
本発明は、規定の場所を通過する通過者の３次元の情報を取得することによって通過者の体型を類別し、結果的に少人数の範囲内で個人の特定を可能にした通過者識別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】
【００１２】
本発明は、上記目的を達成するために、特定面を通過する通過者の外観形状を計測した距離データを出力する距離センサと、距離センサから出力された距離データを用いて通過者の胴囲を推定する機能を備えた距離データ処理部と、識別対象の人物の外観形状のうち少なくとも胴囲を当該人物に対応付けて記憶した登録情報記憶部と、距離データ処理部で推定した胴囲を登録情報記憶部に照合し登録情報記憶部に登録された人物のうち類似度が判定条件を満たす通過者を選択する識別部とを備えることを特徴とする。
【００１３】
距離データ処理部は距離センサから出力された距離データを用いて通過者の身長を推定する機能を備え、登録情報記憶部は識別対象の人物の外観形状のうち胴囲に加えて身長を記憶しており、識別部は距離データ処理部で推定した胴囲および身長を登録情報記憶部に照合し登録情報記憶部に登録された人物から通過者を選択することが好ましい。
【００１４】
また、距離データ処理部で推定した胴囲および身長を標準体型に当てはめることにより人体の他の部位の寸法を推定する標準体型取得部を備え、登録情報記憶部は識別対象の人物の外観形状のうち胴囲と身長とに加えて他の特定の部位の寸法を記憶しており、識別部は距離データ処理部で推定した胴囲および身長と標準体型取得部で推定した他の部位の寸法とを登録情報記憶部に照合し登録情報記憶部に登録された人物から通過者を選択するようにしてもよい。
【００１５】
距離センサは、特定面に対して傾斜して設定された検知面内での２次元計測を行うとともに、通過者が検知面を横切って移動することにより通過者の表面を検知面が走査して通過者の外観形状を計測することが好ましい。
【００１６】
登録情報記憶部は、選択する人物の識別ラベルを各人物に対応付けて登録してあり、識別部は選択した人物の識別ラベルを出力することが好ましい。
【００１７】
また、識別部が登録情報記憶部から人物を選択する際の類似度に対する判定条件を調整するマージン調整部を備えることが好ましい。
【発明の効果】
【００１８】
本発明の構成によれば、通過者の外観形状のうちとくに胴囲を用いることにより、あらかじめ登録された少人数の範囲内で個人を特定することが可能になる。また、画像を用いずに通過者の外観形状によって人物の識別を行うから、プライバシを保護しながらも個々の人物に合わせた負荷制御などが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】実施形態を示すブロック図である。
【図２】同上における特定面と検知面と距離センサとの関係を示す図である。
【図３】同上における座標変換の概念を示す図である。
【図４】同上におけるフレーム群の抽出手順を示す動作説明図である。
【図５】同上における身長と胴幅との抽出例を示す図である。
【図６】同上における胴幅と胴囲との関係を示す図である。
【図７】同上に用いる登録情報記憶部の例を示す図である。
【図８】同上における識別の概念を示す図である。
【図９】同上における移動向きの判定手順を示す動作説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下に説明する実施形態の使用例について、図２を用いて説明する。図示例では、人の通過する領域を規定するために、ドア枠のような枠部材１０を示しているが、枠部材１０は必須ではなく、建物や部屋の出入口のような開口部、廊下のような通路において、通過者１を検出する領域を仮想的に規定することが可能である。すなわち、通過者１の通過方向に交差する仮想の平面（領域）を規定し、この平面を通過する通過者１を検出するのであって、図２に示す構成例では、この平面を明示的に規定するために枠部材１０を例示している。
【００２１】
枠部材１０の上部には、物体までの距離を計測する距離センサ２０が配置される。図示例では、枠部材１０の上部の中央部に距離センサ２０を配置しているが、距離センサ２０の位置についてはとくに制限はない。たとえば、枠部材１０の上部ではなく側部に配置することも可能である。
【００２２】
また、距離センサ２０は、枠部材１０に囲まれる第１平面（以下、「特定面」という）１１を通過する通過者１の外観形状を計測することができる構成であれば、具体的な構成についての制限はとくにない。たとえば、三角測量法の原理を用いる技術、投光から受光までの飛行時間を距離に換算するＴＯＦ（Ｔｉｍｅ  Ｏｆ  Ｆｌｉｇｈｔ）法、複数台の撮像素子を用いて視差から３次元情報を得るステレオ画像法など、種々原理の距離センサ２０を用いることができる。ＴＯＦ法による距離センサ２０には、強度変調光を投光し、投光から受光までの位相差を時間に代えて検出する構成が知られている。
【００２３】
本実施形態では、ＴＯＦ法により距離を計測する距離センサ２０を用いる。また、特定面１１を通過する通過者１の外観形状を計測するために、特定面１１に対して特定の関係に設定した第２平面（以下、「検知面」という）１２を設定し、検知面１２の中で距離を計測する。具体的には、検知面１２は、特定面１１に対して所定角度θだけ傾斜するように設定されている。また、枠部材１０により規定される特定面１１を床面１３の上に立てた鉛直面とするとき、特定面１１と床面１３との交線が検知面１２と床面１３との交線に平行になり、かつ特定面１１と検知面１２との交線上に距離センサ２０が配置される。
【００２４】
距離センサ２０によって通過者１の外観形状を計測するために、検知面１２が特定面１１に対して傾斜する角度θは、検知面１２を人が通過するときに人の全身が検知面１２を横切るように設定される。つまり、角度θは、０度と９０度との間の範囲で任意に設定することができる。ただし、特定面１１を通過する通過者１を検出することが目的であるから、比較的小さい値（たとえば、５〜２０度程度）に設定するのが好ましい。検知面１２が特定面１１に対して傾斜していることにより、通過者１が移動すると検知面１２が通過者１の全身を走査することになる。言い換えると、通過者１が移動することにより、検知面１２を上下に走査しなくとも通過者１の全身が検知面１２を横切るのである。
【００２５】
また、距離センサ２０から出力される距離データは、光ビームの走査位置と距離との組み合わせである極座標系の座標値になる。いま、距離センサ２０において光ビームを走査する角度φとし、角度φにおいて得られた距離をｄとすると、距離センサ２０からは、（ｄ，φ）という極座標系の座標値が距離データとして出力される。すなわち、距離センサ２０は、光ビームを走査するための制御、受光素子の出力から物体までの距離への換算を行い、さらに、光ビームの走査位置と距離との対応付けを内部処理で行っている。
【００２６】
ここに、角度φは適宜の角度間隔に設定される。角度間隔は等間隔と不等間隔とのいずれでもよく、角度間隔を小さくするほど空間分解能を高めることができる。また、後述するように極座標系の座標値（ｄ，φ）から直交座標系の座標値への座標変換を行うと、直交座標系における空間分解能が角度φによって変化する。したがって、直交座標系への座標変換を行った後にも必要な空間分解能が得られるように、角度間隔を不等間隔に設定するのが望ましい。
【００２７】
以下では、距離センサ２０において光ビームを１回走査することにより得られる座標値のグループである２次元情報（距離データ）を、動画像のフレームと同様にフレームと呼ぶ。１フレームには、通過者１を検知面１２で切り取ったときの通過者１の外観形状の輪郭線に相当する２次元の情報が含まれる。距離センサ２０の１回の走査時間は短いほうが望ましいが、機械装置を用いて走査しているので、走査時間は費用対効果を考慮してｍｓオーダに設定される。距離センサ２０は、適宜の時間間隔（たとえば、１０分の１秒）でフレームを出力する。
【００２８】
図１に示すように、距離センサ２０の出力は演算装置３０に入力される。演算装置３０は、マイコンあるいはＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）のようにプログラムに従って動作するプロセッサを備えたデバイスを主構成とする。
【００２９】
上述したように、距離センサ２０から出力される座標値は、距離センサ２０を原点Ｏｐとする極座標系の座標値（ｄ，φ）であり、実空間の物体の形状を評価する目的には適していない。そのため、演算装置３０には、距離センサ２０から出力されるフレームごとの極座標系の座標値（ｄ，φ）から直交座標系の座標値（ｘ，ｙ）への座標変換を行う機能を有した距離データ処理部３１が設けられている。距離データ処理部３１において直交座標系の座標値（ｘ，ｙ）への座標変換がなされたフレームは、演算装置３０に設けたフレーム記憶部３２に一旦格納され、その後、通過者１の評価に用いられる。
【００３０】
距離データ処理部３１では、実際には、以下の座標変換を行うことにより、距離センサ２０から出力される複数のフレームを用い、フレーム毎の２次元の座標値（ｄ，φ）に各フレームの時間軸を含めることによって、３次元情報を生成する。いま、検知面１２において通過者１が検出された時点のフレームのフレーム番号を１とし、通過者１が検出されなくなる直前の時点のフレームのフレーム番号をｎとする。フレームは一定の時間間隔で得られるから、フレーム番号ｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）は特定面１１からの通過者１の距離（代表点の距離）にほぼ対応している。
【００３１】
したがって、フレーム毎に得られる極座標の座標値（ｄ，φ）とフレーム番号ｉとを用いることにより（図３（ａ）参照）、以下のように３次元の座標値（ｘ，ｙ，ｚ）への座標変換を行うことができる。図３（ｂ）に示すように、特定面１１における左右方向をｘ軸方向、上下方向をｙ軸方向とする。さらに、特定面１１に直交する方向をｚ軸方向とする。また、ｘ軸方向については走査角度φが増加する向きを正とし、ｙ軸方向については上向きを正とし、ｚ軸方向については検知面１２から特定面１１に向かう向きを正とする。直交座標系における原点Ｏｄを、枠部材１０の下端における距離センサ２０の直下の位置とし、両座標系の原点Ｏｐ，Ｏｄ間の距離（枠部材１０の高さ寸法）をｈとすると、極座標系の座標位置（ｄ，φ）から直交座標系の座標位置（ｘ，ｙ）への座標変換は次式の関係になる。
ｘ＝ｄ・ｓｉｎφ
ｙ＝ｈ−ｄ・ｃｏｓφ
ｚ＝ｉ
ところで、検知面１２において通過者１が検出されているか否かは、距離データ処理部３１において以下の処理を行うことにより判断する。具体的には、距離データ処理部３１では、通過者１が存在しない背景のフレーム（背景フレーム）をあらかじめ取得しておき、距離センサ２０から出力されるフレームごとに背景フレームとの比較を行う。比較を行う時点では座標変換は不要であり、極座標（ｄ，φ）を用いて背景フレームとの差を評価する。
【００３２】
距離センサ２０から出力された最新のフレームと背景フレームとを比較するには、たとえば、両フレームにおいて同じ角度φごとに距離ｄの差分を求め、距離ｄの差分の総和を評価する。すなわち、最新のフレームＦＡと背景フレームＦＢとに含まれる角度φごとの距離値ｄ（φ）の差分の総和は、各走査角度φに対応する距離値を、それぞれｄＡ（φ），ｄＢ（φ）とすると、次式で表される。
Σφ｜ｄＡ（φ）−ｄＢ（φ）｜
この値を閾値と比較し、この値が規定の閾値を超える場合には、最新のフレームには背景フレームに存在しなかった物体が検出されていると判断し、この物体を通過者１の候補と推定する。すなわち、背景フレームに対して上記閾値で規定された条件を満たす差異が生じているフレームでは、通過者１が検出されている可能性があると判断する。また、上述した値が、規定の閾値以下であれば、最新のフレームＦＡに通過者１が存在しないと判断する。すなわち、最新のフレームＦＡは背景フレームＦＢと実質的に等しいと判断して、得られた最新のフレームを不採用とする。
【００３３】
さらに、時間軸方向で連続的に得られる複数のフレーム（フレーム群）において、通過者１が検出されていると推定されるときには、フレーム群のうち最初に得られたフレームを通過開始のフレームとし、最後に得られたフレームを通過終了のフレームとする。
【００３４】
距離データ処理部３１は、通過開始のフレームが検出されると、その後、通過終了のフレームが検出されるまでの期間に得られる距離センサ２０の出力に対して上述した座標変換を行い、座標変換を行ったフレームをフレーム記憶部３２に格納する。
【００３５】
通過開始から通過終了までのフレーム群をフレーム記憶部３２に格納する動作およびフレーム群を出力する動作を図４にまとめて示す。距離データ処理部３１は、フレーム番号ｉを０に初期化した後（Ｓ１１）、距離センサ２０から１枚のフレームを取得する（Ｓ１２）。取得したフレームを背景フレームと比較し（Ｓ１３）、取得したフレームが背景フレームと異なっていれば（Ｓ１３：Ｎｏ）、このフレームの情報（ｄ，φ，ｉ）から直交座標系の座標位置（ｘ，ｙ，ｚ）への座標変換を施す（Ｓ１４）。座標変換後のフレームはフレーム記憶部３２に記憶させる（Ｓ１５）。その後、次のフレームを取得するためにフレーム番号ｉをインクリメントする（Ｓ１６）。
【００３６】
ステップＳ１２において取得したフレームが背景フレームと実質的に等しい場合（Ｓ１３：Ｙｅｓ）、フレーム記憶部３２にフレーム群が格納されていれば（Ｓ１７：Ｙｅｓ）、記憶されているフレーム群を読み出す（Ｓ１８）。また、フレーム記憶部３２にフレーム群が格納されていなければ（Ｓ１７：Ｎｏ）、フレーム番号ｉをインクリメントすることなく、次のフレームを取得する（Ｓ１２）。
【００３７】
図４の動作を行うことにより、背景フレームと実質的に等しいフレームはフレーム記憶部３２に格納されないから、フレーム記憶部３２に記憶されたフレーム群は、通過者１が通過を開始してから終了するまでのフレーム群の候補になる。したがって、ステップＳ１７でフレーム記憶部３２から読み出したフレーム群に以下の処理を行うことにより、通過者１の識別を行うことができる。
【００３８】
距離データ処理部３１は、上述のようにして通過開始から通過終了までの期間のフレーム群をフレーム記憶部３２に格納した後、通過者１の身長と胴囲とを求める。通過者１の身長および胴囲を求めるには、図５に示すように、まず上述したフレーム群をｚ軸方向において重ね合わせることにより３次元情報を２次元の情報に集約させる。次に、この２次元の情報に基づいて、通過者１の身長Ｈを抽出した後に、身長Ｈを基準にして胴幅Ｄを求め、胴幅Ｄから胴囲Ｗを推定する。
【００３９】
身長Ｈを抽出するには、上述した２次元の情報のうちｙ軸方向の値に着目する。たとえば、ｙ軸方向の最大値を身長Ｈとみなすことができる。また、ｙ軸方向の値について最大値から順に規定した個数を抽出し、抽出した値の平均値を身長Ｈとして採用してもよい。
【００４０】
次に、胴幅Ｄを抽出するには、上述した２次元の情報のうちｘ軸方向の値に着目する。たとえば、身長Ｈに対する所定の割合ｋ１（０＜ｋ１＜１）の高さ位置におけるｘ軸方向の最大幅を胴幅Ｄに用いることができる。ここで、ｘ軸方向の値には腕や脚の部分が含まれる可能性があるから、フレーム内において連続する（隣接する座標値の距離が規定した範囲内である）座標値の集合のうち、ｘ軸方向の幅が規定した閾値以上である場合に、体幹部（胴体）であると推定する。
【００４１】
割合ｋ１として、たとえば０．５を用いる場合を想定する。この場合、図５に示すように、身長Ｈに対してＨ／２の高さ位置を示す線が、フレーム群を構成する各フレームにおいて体幹部と推定される線と交差する交点を求め、求めた交点のうちｘ軸方向における値の最大値と最小値との距離を胴幅Ｄとみなす。人体計測の統計結果から、胴幅Ｄと胴囲Ｗとには図６のような関係があることがわかっている。距離データ処理部３１では、フレーム群から通過者１の胴幅Ｄを求めた後、図６の関係を適用することにより、通過者１の胴囲Ｗを求める。
【００４２】
なお、フレーム群を構成するフレーム数が規定数（一般に、通過者１が検知面１２を通過するのに要するフレーム数に基づいて規定数を設定する）に達していない場合には、身長Ｈおよび胴幅Ｄを求めることなく、フレーム記憶部３２からフレーム群を消去する。また、身長Ｈおよび胴幅Ｄが人体の範囲に合致しない場合も、フレーム記憶部３２に記憶したフレーム群を破棄する。
【００４３】
以上説明したように、距離データ処理部３１では、距離センサ２０から得られる通過者１の情報を含んだ複数のフレームを用いることによって、通過者１の身長Ｈと胴囲Ｗとを推定する。演算装置３０は、身長Ｈと胴囲Ｗとに基づいて体型を類別する標準体型取得部３３を備えている。標準体型取得部３３では、人体測定の統計結果（つまり、標準体型）として得られている人体の各部位（関節に連結されている部位）の寸法と身長Ｈまたは胴囲Ｗとの比率を適用して、人体の各部位の寸法を推定する。なお人体測定の統計結果に基づく比率は、標準体型取得部３３においてデータベースとして保有しておくか、外部のデータベースから取得する。
【００４４】
本実施形態では、人体の各部位を円筒に見立てた円筒形モデルを採用し、円筒の軸長（筒軸方向の長さ）を身長Ｈに対する比率で求め、円筒の周長（筒軸方向に直交する断面における外周の長さ）を胴囲Ｗに対する比率で求める。いま、人体の特定の部位について、身長Ｈに対する軸長ａの比率をｐ１、胴囲Ｗに対する周長ｂの比率をｐ２とすると、次の関係になる。
ａ＝ｐ１×Ｈ
ｂ＝ｐ２×Ｗ
標準体型取得部３３において上述の演算を行うことによって、たとえば、体幹部（胴体）、上腕部、前腕部、大腿部、下腿部などの寸法を推算することができる。つまり、身長と胴囲とに基づいて通過者１の標準体型が推定される。本実施形態では、身長と胴囲とから肩幅を算出する場合を想定している。すなわち、胴体と上腕部とを円筒で近似することにより、身長と胴囲とから肩幅を推定することができる。
【００４５】
次に、身長と胴囲と肩幅とを用いることにより、通過者１を識別する技術について説明する。本実施形態は、住宅や店舗のように識別すべき人数が比較的少数（最大でも１０人前後）である場合を想定している。演算装置３０には、識別すべき通過者１を登録するために登録情報記憶部３４が設けられ、登録情報記憶部３４には、識別すべき通過者１について、身長、胴囲、肩幅が属性として登録されている。また、登録情報記憶部３４には、通過者１の識別ラベル（住宅や店舗での「呼び名」など）が登録される。図７に登録情報記憶部３４の登録内容の一例を示す。
【００４６】
演算装置３０は、距離データ処理部３１で求めた通過者１の身長および胴囲と、標準体型取得部３３で求めた肩幅とを、登録情報記憶部３４に登録されたデータと照合することによって、通過者１を識別する識別部３５を備える。
【００４７】
識別部３５は、距離データ処理部３１で推定した身長Ｈおよび胴囲Ｗと、標準体型取得部３３で推定した肩幅Ｅと、登録情報記憶部３４に格納されている人物ごとの身長、胴囲、肩幅との類似度が判定条件を満たすか否かを評価する。類似度には、たとえば、次式で定義される空間距離Ｄｉを用いる。
Ｄｉ＝｛（Ｈ−ＡｉＨ）２＋（Ｗ−ＡｉＷ）２＋（Ｓ−ＡｉＳ）２｝１／２
ここに、添字ｉは登録情報記憶部３４において人物を区別するために付与した識別情報であり、登録情報記憶部３４が図７に示す内容であるときには、ｉ＝１，２，３，４の４種類の値をとる。空間距離Ｄｉを求める数式は演算装置３０に設けたマージン調整部３６に登録されている。
【００４８】
空間距離Ｄｉは、距離センサ２０の出力から求めた身長、胴囲、肩幅と、登録情報記憶部３４に登録されている身長、胴囲、肩幅との類似度が高いほど小さい値になる。したがって、判定条件を、登録情報記憶部得３４に登録されている人物のうち空間距離Ｄｉが最小になる人物を通過者１と推定するように設定することができる。また、上述の例では、身長Ｈと胴囲Ｗとのほかに肩幅Ｅを用いているが、識別すべき人数が少ない場合には、身長と胴囲とだけを用いて人物を識別することが可能である。あるいはまた、胴囲のみを用いて人物を識別してもよい。
【００４９】
図８に身長と胴囲とのみを用いている場合を例示する。図示例では、通過者１について身長と胴囲とにより表される座標位置と、人物Ａ３の身長と胴囲とにより表される座標位置とが、他の人物Ａ１，Ａ２，Ａ４に関する座標位置よりも近いことを示している。すなわち、空間距離Ｄｉが最小になるのは人物Ａ３であって、通過者１を人物Ａ３と推定することができる。
【００５０】
ここにおいて、空間距離Ｄｉが最小であることのみによって人物を特定すると、属性の近い人物と誤認する可能性がある。すなわち、複数の人物Ａ１〜Ａ４について空間距離Ｄｉが実質的に等距離になる可能性がある。そこで、図８に示すように、人物Ａ１〜Ａ４を区別するための境界線ＢＬを設定し、通過者１について求めた属性（身長、胴囲、肩幅）が境界線ＢＬで区切られた領域内か否かを判定条件として人物Ａ１〜Ａ４を識別するのが望ましい。
【００５１】
境界線ＢＬはマージン調整部３６に設定される。また、境界線ＢＬは使用環境に応じて調整可能であることが望ましい。すなわち、識別する人物の人数や人物間の属性の類似度に応じて境界線ＢＬを調整することが望ましい。
【００５２】
たとえば、識別すべき人物間の属性が類似している場合には、人物を特定するための空間距離が小さくなるように境界線ＢＬを設定する必要がある。また、識別する人数が多いほど属性の類似する人物が多くなる可能性があるから、この場合も境界線ＢＬにより区切られる領域は狭くする必要がある。
【００５３】
なお、マージン調整部３６に設定する境界線ＢＬは、コンピュータからなる支援装置を接続するためのインターフェースを演算装置３０に設け、支援装置において適宜のプログラムを実行することにより調整すればよい。
【００５４】
なお、図８では、属性として身長、胴囲のみを示しているが、識別すべき通過者１が少なければ胴囲のみでも識別が可能であり、識別すべき通過者１が多い場合には、身長、胴囲、肩幅を用いればよい。また、空間距離Ｄｉとしてユークリッド距離を用いる例を示したが、マハラノビス距離などを用いることも可能である。
【００５５】
上述したように、通過者１の外観形状のうちとくに胴囲を用いることにより、あらかじめ登録された少人数の範囲内で個人を特定することができる。また、画像を用いずに通過者１の外観形状によって人物の識別を行うから、プライバシを保護しながらも個々の人物に合わせた負荷制御などが可能になる。胴囲に加えて身長を用いたり、胴囲と身長とを標準体型に当てはめて人体の他の部位の寸法（上述の例では肩幅）を求めたりすれば、人物を識別するための情報量を増やし、より多くの人物を精度よく識別することができる。
【００５６】
また、上述したように、識別部３５で推定した人物の識別ラベルを出力するから、識別部３５の出力によって識別した個人に合わせた負荷制御などを行うことができる。また、マージン調整部３６を設けていることにより、識別する人物の外観形状や設置環境に応じて分離精度を調整し、人物の誤検出を低減することができる。
【００５７】
上述の動作では、通過者１が移動する向きについては記載していないが、通過者１が移動する向きを検出することにより、負荷機器などの制御を的確に行うことが可能になる。たとえば、負荷機器が配置されている空間に向かって移動する際には負荷機器を運転し、負荷機器が配置されている空間から離れる向きに移動する際には負荷機器を停止させるなどの動作が可能になる。
【００５８】
通過者１の移動の向きは、検知面１２を特定面１１に対して傾斜させていることによって、検出することができる。いま、検知面１２から特定面１１に向かう向きを第１の向きとし、特定面１１から検知面１２に向かう向きを第２の向きとする。第１の向きでは、時間経過に伴って通過者１の足元から頭部に向かって検知面１２を横切る。すなわち、上述したフレーム群において通過開始のフレームから通過終了のフレームに向かって、ｙ軸方向の座標値の最大値が増加することになる。一方、第２の向きでは、時間経過に伴って通過者１の頭部から足元に向かって検知面１２を横切る。したがって、フレーム群において通過開始のフレームから通過終了のフレームに向かって、ｙ軸方向の座標値の最大値が減少する。
【００５９】
上述の事象を利用し、図９に示す処理を行うことによって、通過者１が移動する向きを検出することができる。すなわち、フレーム記憶部３２に格納したフレーム群について設定したインデックスＳの初期値を０とし（Ｓ２０）、フレーム番号Ｎの初期値を１とする（Ｓ２１）。すなわち、フレーム群のうちの通過開始のフレームを選択する。
【００６０】
フレーム群の各フレームにおいて時間経過に伴ってｙ軸方向の座標値の最大値が増加するか減少するかは、以下のようにして判断する。すなわち、フレーム記憶部３２に格納したフレーム群においてＮ番目のフレームが存在するか否かを判断する（Ｓ２２）。Ｎ番目のフレームが存在する場合は（Ｓ２２：Ｙｅｓ）、Ｎ番目のフレームと（Ｎ−１）番目のフレームとにおけるｙ軸方向の座標値の最大値ＹＭＡＸ（Ｎ），ＹＭＡＸ（Ｎ−１）を比較する（Ｓ２３）。なお、Ｎ＝１のときには、ＹＭＡＸ（Ｎ−１）＝０とする。
【００６１】
比較結果においてＹＭＡＸ（Ｎ）＞ＹＭＡＸ（Ｎ−１）が成立する場合（Ｓ２３：Ｙｅｓ）、通過者１が移動する向きを第１の向きと推定することができる。この場合、インデックスＳをインクリメントした後（Ｓ２４）、フレーム番号Ｎをインクリメントし（Ｓ２６）、ステップＳ２２に戻って次のフレームが存在するか否かを判定する。
【００６２】
一方、ＹＭＡＸ（Ｎ）≦ＹＭＡＸ（Ｎ−１）となる場合（Ｓ２３：Ｎｏ）、通過者１が移動する向きを第２の向きと推定することができる。この場合、インデックスＳをデクリメントした後（Ｓ２５）、フレーム番号Ｎをインクリメントし（Ｓ２６）、ステップＳ２２に戻って次のフレームが存在するか否かを判定する。
【００６３】
上述した処理を繰り返し、フレーム群における通過終了のフレームまで上記処理を行うと、評価すべきフレームがなくなる（Ｓ２２：Ｎｏ）。すなわち、フレーム群の全体に関するインデックスＳが得られるから、インデックスＳの符号を判断する（Ｓ２７）。ステップＳ２４，Ｓ２５では、通過者１が移動する向きに応じてインデックスＳを増減させているから、インデックスＳの符号を判断すれば、通過者１が移動する向きを判断することができる。具体的には、インデックスＳが正であると（Ｓ２７：Ｙｅｓ）、検知面１２から特定面１１に向かう第１の向きと判断し（Ｓ２８）、インデックスＳが０または負であると（Ｓ２７：Ｎｏ）、特定面１１から検知面１２に向かう向きと判断する（Ｓ２９）。
【００６４】
このように、通過者１が移動する向きを判断する機能を備えているから、負荷機器を制御する場合には、通過者１の移動する向きに応じた制御が可能になるのである。しかも、通過者１を識別しているから、通過者１の希望に応じた負荷機器の制御を行うことも可能になる。
【符号の説明】
【００６５】
１  通過者
１１  特定面
１２  検知面
２０  距離センサ
３１  距離データ処理部
３２  フレーム記憶部
３３  標準体型取得部
３４  登録情報記憶部
３５  識別部
３６  マージン調整部
【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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【図９】
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