(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＭＰＥＧデータ形式の動画像から人間を認識する人間認識システムに於いて、
前記人間認識システムは、
ＭＰＥＧデータを読み込むＭＰＥＧデータ処理手段と、
前記読み込んだＭＰＥＧデータのＰピクチャから移動ブロックを抽出し、前記抽出した移動ブロックからノイズとなる移動ノイズブロックを消去し、前記移動ノイズブロックを消去した移動ブロックをピクチャ毎に少なくとも一枚以上重ね合わせることにより移動区域を抽出し、前記移動区域と次の移動区域とを比較し重複している場合には人間として認識する人間認識手段とを有することを特徴とする人間認識システム。
【請求項２】
前記人間認識手段は、
前記移動ブロックを抽出する方法には、前記Ｐピクチャから座標が変化しており且つ相関性があるブロックを移動ブロックとして抽出し、移動ブロックであるか否かを配列に格納することを特徴とする請求項１に記載の人間認識システム。
【請求項３】
前記人間認識手段は、
前記移動ノイズブロックを消去する方法には、前記格納した配列に於いて前記抽出した移動ブロックが予め定められた範囲の枚数のＰピクチャに連続して存在していない移動ブロックをノイズとなる移動ノイズブロックとして判定し、前記配列から移動ブロックであることを削除することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の人間認識システム。
【請求項４】
前記人間認識手段は、
前記移動ブロックをピクチャ毎に重ね合わせる際には、前記重ね合わせるピクチャの前記配列のブロック毎の論理和を取り移動区域を抽出することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の人間認識システム。
【請求項５】
前記人間認識手段は、
前記抽出した移動区域の配列と次の移動区域の配列とのブロック毎の算術和を取り、前記算術和の結果、前記重複していると見なせる配列の要素が存在している場合には前記移動区域の配列の要素を人間として認識することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の人間認識システム。
【請求項６】
前記人間認識システムは、
前記人間認識手段に於いて認識した人数を統計処理し表示する表示手段を有することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の人間認識システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ＭＰＥＧ（Ｍｏｖｉｎｇ  Ｐｉｃｔｕｒｅｓ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ）データに於いてデータ内から人間を認識し、抽出する人間認識システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
公共の場に於いて、人間が移動する状況や数量を把握して統計データとすることはビジネス上、セキュリティ上等の多方面に於いて重要なテーマとなっている。その為、ビデオカメラ等から撮影した動画像に対してその動画像から人間を抽出する画像処理を行う方法が存在する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
前記方法ではビデオカメラ等に於いて撮影した動画像をデジタル化し、その動画像に対して変化のある画素を抽出し人間を抽出する方法が一般的であり、その代表例が特開平７−１６８９３２号公報に示されている。
【０００４】
特開平７−１６８９３２号公報は、
（１）ビデオカメラ等で撮影した画像をデジタル変換する
（２）２枚以上の画像を比較し差違のある画素を抽出する
（３）抽出した画素を膨張させる
（４）膨張した画像の外形の輪郭線をトレースし予め記憶している画像パターンとマッチングを行うことによって画像内から人間を抽出し把握する方法である。
【０００５】
この場合では、撮影した画像をデジタル変換する、差違のある画素を抽出する、抽出した画素から人間を抽出し識別する等のプロセスが存在している。即ち従来の方法では、表示された動画像から人間の特徴のある部位（主に頭部、肩部）を画像のパターンマッチングを行うことにより抽出している。この場合には、動画像を毎回再生する必要がある、人間を抽出する際には、撮影した時間とほぼ同じだけの時間が必要となる等の問題点が存在している。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は上記問題点に鑑み、近年普及している動画データ形式であるＭＰＥＧデータの特性を用いて高速且つ精度の高い、人間認識システムを発明した。
【０００７】
一般的にＭＰＥＧデータは、静止画データと静止画データからの差分データとを用いて構成されている。特に静止画データはＩピクチャと呼ばれ、ピクチャ内の画像データのみを符号化している。又ピクチャがどのように変化するか（即ち過去の画像との相違部分）を記録した差分データが符号化されているＰピクチャ、過去の画像との相違部分と将来の画像の動きの予測とが符号化されているＢピクチャの合計３種類のピクチャから構成されており、Ｉピクチャ、Ｂピクチャ、Ｐピクチャとが複数繰り返されることで一つのグループを構成している。
【０００８】
ここでグループとはＭＰＥＧデータを早送り、逆再生する単位である。グループの典型的な例としては、「ＩＢＢＰＢＢＰＢＢＰＢＢ」が一つのグループであってこれが繰り返されることで早送り、逆再生の一単位となる。
【０００９】
又、ＭＰＥＧデータは下記の６層のデータ構造を有している。
（１）シーケンス層：一連のＭＰＥＧデータストリーム。
（２）ＧＯＰ層：ランダムアクセスの単位となるピクチャのグループ。
（３）ピクチャ層：一つの画面単位。Ｉピクチャ、Ｐピクチャ、Ｂピクチャがある。
（４）スライス層：ピクチャを細分化した画面。
（５）マクロブロック層：１６画素×１６画素のブロック。輝度ブロックと２つの色差ブロックから構成される。
（６）ブロック層：８画素×８画素のブロック。輝度信号又は色差信号から構成される。
【００１０】
従来は動画データを再生し、表示される画像から移動物の判定等の処理を行っていたが、本発明では、表示された画像から人間を抽出し人数を数えるのではなく動画データ自体（ビット列自体）から論理演算、算術演算、比較のみを行い、人間の判定等を行うことによって、高速処理且つ高精度の人間認識システムが可能となった。
【００１１】
請求項１の発明は、ＭＰＥＧデータ形式の動画像から人間を認識する人間認識システムに於いて、前記人間認識システムは、ＭＰＥＧデータを読み込むＭＰＥＧデータ処理手段と、前記読み込んだＭＰＥＧデータのＰピクチャから移動ブロックを抽出し、前記抽出した移動ブロックからノイズとなる移動ノイズブロックを消去し、前記移動ノイズブロックを消去した移動ブロックをピクチャ毎に少なくとも一枚以上重ね合わせることにより移動区域を抽出し、前記移動区域と次の移動区域とを比較し重複している場合には人間として認識する人間認識手段とを有する人間認識システムである。
【００１２】
請求項２の発明は、前記人間認識手段は、前記移動ブロックを抽出する方法には、前記Ｐピクチャから座標が変化しており且つ相関性があるブロックを移動ブロックとして抽出し、移動ブロックであるか否かを配列に格納する人間認識システムである。
【００１３】
請求項３の発明は、前記人間認識手段は、前記移動ノイズブロックを消去する方法には、前記格納した配列に於いて前記抽出した移動ブロックが予め定められた範囲の枚数のＰピクチャに連続して存在していない移動ブロックをノイズとなる移動ノイズブロックとして判定し、前記配列から移動ブロックであることを削除する人間認識システムである。
【００１４】
請求項４の発明は、前記人間認識手段は、前記移動ブロックをピクチャ毎に重ね合わせる際には、前記重ね合わせるピクチャの前記配列のブロック毎の論理和を取り移動区域を抽出する人間認識システムである。
【００１５】
請求項５の発明は、前記人間認識手段は、前記抽出した移動区域の配列と次の移動区域の配列とのブロック毎の算術和を取り、前記算術和の結果、前記重複していると見なせる配列の要素が存在している場合には前記移動区域の配列の要素を人間として認識する人間認識システムである。
【００１６】
請求項６の発明は、前記人間認識システムは、前記人間認識手段に於いて認識した人数を統計処理し表示する表示手段を有する人間認識システムである。
【００２３】
本発明によって、従来のように動画像を再生し、その画像から画像のパターンマッチングで人間を抽出するのではなく、ＭＰＥＧデータのビット列から単なるデータ処理（算術演算、論理演算、比較）として、人間を認識し抽出することが可能となった。これによって、人数を知りたいＭＰＥＧデータを、本人間認識システムに読み込ませるだけで人数を瞬時に把握することが出来る。即ち、従来のように撮影した時間と人数認識の時間が同等でなく、短時間で処理が可能となる。
【００２４】
又各人間の移動の軌跡も記憶することによって、人数を把握するのみならず人間の移動パターンを逐次表示することも可能となる。これによって、例えばお店に入った人間がどのようなルートを辿るか等を分析することも可能となる。
【００２５】
【発明の実施の形態】
本発明の実施態様のシステム構成の一例を図１のシステム構成図に示す。人間認識システムは、ＭＰＥＧデータ処理手段、人間認識手段、表示手段を有している。人間認識システムは、上記各手段の他に、データを記憶するメモリ等の記憶手段（図示せず）を当然有しており、データを記憶する際には明記していなくともこの記憶手段に格納されていることは当然である。記憶したデータを使用する際にも当然記憶手段からデータを抽出していることは当然である。
【００２６】
ＭＰＥＧデータ処理手段は、ＭＰＥＧデータを読み込む手段である。
【００２７】
人間認識手段は、ＭＰＥＧデータからＰピクチャを抽出し、そのＰピクチャから移動ブロックを抽出し格納する手段である。Ｐピクチャを抽出するにはＭＰＥＧデータのピクチャ層に於ける各ピクチャの種類を指定するヘッダーに基づいて識別する。又ピクチャは通常８画素×８画素のブロック毎に処理がなされ、このブロックも同様にブロックを示すヘッダーに基づいて識別する。本実施態様に於いては、ブロックの処理を行う際、ピクチャの処理を行う際には、明記されなくとも当然のことながらヘッダーによって識別され処理されている。又抽出した移動ブロックから移動ノイズブロックの消去を行い、移動ノイズブロックを消去した移動ブロックから人間の抽出を行い、人数の算出を行う手段である。
【００２８】
表示手段は、ユーザに対してＭＰＥＧデータ内に存在した人数を通知し表示する手段である。又この際には、人数を時間毎、日付毎に統計処理し表示する、あるいは人間の移動軌跡を表示する等も行う手段である。
【００２９】
【実施例】
本発明のプロセスの流れの一例を図１のシステム構成図と図２と図３のフローチャート図を用いて詳細に説明する。
【００３０】
ＭＰＥＧデータ内に映っている人数を把握したいユーザは、人間認識システムのＭＰＥＧデータ処理手段にＭＰＥＧデータを読み込ませる（Ｓ１００）。
【００３１】
一般的にＭＰＥＧデータは、複数のピクチャ（Ｉピクチャ、Ｐピクチャ、Ｂピクチャ）から一つのグループが構成される。それがＧＯＰ層に該当する。このＧＯＰ層は、例えば「ＩＢＢＰＢＢＰＢＢＰＢＢ」のような複数のピクチャから構成されている。
【００３２】
ＭＰＥＧデータ処理手段は、読み込んだＭＰＥＧデータを人間認識手段に送信する。ＭＰＥＧデータを受け取った人間認識手段は、この一連のピクチャの中からＰピクチャのみを抽出し（Ｓ１１０）、抽出した２枚のＰピクチャのブロック層のブロックの中から、座標が変化しており且つ相関性があるブロックを移動ブロックとして抽出し格納する（Ｓ１２０）。つまり、ブロック毎の移動の有無（移動ブロックである場合には値１を、移動ブロックではない場合には値０を）を配列として格納する。例えば、配列をｂｌｏｃｋ［ｉ］［ｊ］（ｉ：ブロック番号、ｊ：Ｐピクチャの順番）とすると、配列ｂｌｏｃｋ［ｉ］［ｊ］は図８（ａ）の概念図に示すようになる。Ｓ１２０に於ける移動ブロックの抽出の詳細については後述する。一枚のＰピクチャ（図１２）から移動ブロックを抽出した場合のＰピクチャの概念図を図１０に示す。ピクチャ内に於いてブロックが６４あり、図８（ｂ）に示すように各ブロックのブロック番号を定めた場合では、
ｂｌｏｃｋ［２５］［１］＝１
ｂｌｏｃｋ［２６］［１］＝１
ｂｌｏｃｋ［３３］［１］＝１
ｂｌｏｃｋ［４１］［１］＝１
ｂｌｏｃｋ［４２］［１］＝１
ｂｌｏｃｋ［ｘ］［１］＝０
（但し１≦ｘ≦６４且つｘ≠２５，２６，３３，４１，４２）
のように配列に格納されることとなる。
【００３３】
Ｓ１２０に於いてＰピクチャ内の移動ブロックを抽出後、又はＳ１１０に於いてピクチャがＰピクチャでなかった場合には、次のピクチャへ進む（Ｓ１３０）。
【００３４】
この移動ブロックの抽出をＭＰＥＧデータが終了するまで行い、ＭＰＥＧデータが終了後、このＭＰＥＧデータに於ける人数判定を行う（Ｓ１４０）。本実施態様に於いては、ＭＰＥＧデータを先に終了させてから人数判定を行うが、リアルタイムで人数認識を行うことも同様に可能である。
【００３５】
Ｓ１４０に於ける人数判定を行う際には、先ずＳ１２０に於いて抽出した移動ブロックにノイズが含まれているか否かを判定し、この移動ノイズブロックを消去する（Ｓ１５０）。移動ノイズブロックの消去の詳細については後述する。
【００３６】
Ｓ１５０に於いて移動ノイズブロックを消去後、ノイズを消去した状態を配列に更新する（Ｓ１６０）。即ちノイズとして認識された移動ノイズブロックの配列の要素を０にして更新する。
【００３７】
Ｓ１６０に於いて配列を更新後、Ｐピクチャを１５枚ずつ重ねた画像（重ね画像）を作成する（Ｓ１７０）。ここで重ね合わせる画像は１５枚であることが好適であるが、任意に変更しても良い。即ち重ね画像の各ブロック毎の配列をｇｒａｐｈｉｃ［ｋ］［ｌ］（ｉ：ブロック番号、ｋ：重ね合わせた画像の順番（即ちｌ＝１の時にはピクチャの１枚目から１５枚目まで、ｌ＝２の時にはピクチャの２枚目から１６枚目まで、ｌ＝３の時にはピクチャの３枚目から１７枚目まで、以下同様））とした場合には、ｇｒａｐｈｉｃ［ｋ］［ｌ］はｂｌｏｃｋ［ｉ］［ｊ］と対応するブロック毎に１５枚のピクチャの論理和（ＯＲ）を取ることとなる。重ね画像の一例を図９の１０に示す。
【００３８】
重ね画像に於いて、この画像の配列（ｇｒａｐｈｉｃ［ｋ］［ｌ］）に値が入っている区域を移動区域と呼ぶ。即ち移動区域とは、ｇｒａｐｈｉｃ［ｋ］［ｌ］の値が１であって且つ値が１の配列が予め定められた数より多く、それらの配列が縦横のいずれかに於いて隣接している場合を言う。移動区域は、図９の２０である。
【００３９】
Ｓ１７０に於いて重ね画像を更に２枚ずつ重ね合わせ新たな画像（配列）を各々作成する（この配列を図示化した画像を移動区域判断画像と呼ぶ）（Ｓ１８０）。即ち、移動区域判断配列（ｍｏｔｉｏｎ［ｍ］［ｎ］  ｍ：ブロック番号、ｎ：移動区域判断画像の順番）は、１枚目から１５枚目のピクチャの重ね画像（配列）と、２枚目から１６枚目のピクチャの重ね画像（配列）とを更に重ね合わせることによって、作成する配列である。この移動区域判断配列を複数作成する。移動区域判断配列を図示化したものを図９の３０に示す。
【００４０】
移動区域判断画像を示す配列ｍｏｔｉｏｎ［ｍ］［ｎ］の各値は、２枚の１５枚の重ね画像の各ブロック毎の要素の和で示される。即ち、配列ｍｏｔｉｏｎ［ｍ］［ｎ］の各値は、０、１、２のいずれかで示されることとなる。ここで値０は、２枚の１５枚の重ね画像に於いて移動ブロックでないことを示しており、値１は１５枚の重ね画像のいずれか１枚に於いて移動ブロックであることを示しており、値２は両方の重ね画像に於いて移動ブロックであることを示している。
【００４１】
配列ｍｏｔｉｏｎ［ｍ］［ｎ］のいずれかの要素に於いて値が２が存在する場合に、その移動区域を人間であると判断し、人間の数をカウントする（Ｓ１９０）。ここで、移動区域の中心の要素（図９の４０）の移動をトレースすることによって、同一の人間であることを判断すると共に、人間の移動状況をトレースすることも可能となる。この移動状況をデータとして格納しておくことによって、例えば、３番目にカウントされた人間の移動軌跡の把握も可能となる。
【００４２】
加えて、人間の数といつカウントされた人間かを共に格納することによって、何時から何時には何人画像内に存在した、等の統計的データの把握も可能となる。統計的データ処理を加えた場合の一例を図１１に示す。
【００４３】
人間認識手段に於いて抽出された人数の統計データ、移動軌跡データ等を表示手段に送信し、表示手段は表示を行うことによって、ユーザに対してこれら情報の提供を行うことが可能となる。
【００４４】
尚、本実施態様に於いて画像を重ねると言うことは、各ピクチャ毎の対応するブロックの演算（論理演算、算術演算）を行うことを示しており、実際にブロック同士を重ねて画像として表示しているわけではない。つまり、単に各配列の対応するブロック番号とピクチャ番号とを参照し演算しているにすぎない。又重ね画像、移動区域判断画像は、本実施態様の説明を具現化する為に「画像」として表現しているが、各配列を要素を格納し表現しているにすぎず、実際はデータ列であることは当然である。
【００４５】
又本実施態様に於いては各配列を各々別の配列として示したがこれはあくまでも論理上の区別を示した配列であって、物理上の区別を示した配列ではない。故に配列の数は本実施態様以外であってもよいことは当然である。
【００４６】＜移動ブロックの抽出＞
Ｓ１２０に於いて移動ブロックとして抽出するには、前記のようにＰピクチャ内に於ける任意のブロックの座標が変化しており且つブロック間の座標の相関性があるものを抽出すればよい。この場合には、ある一定の範囲内に於いてブロックの相関性がある場合に、そのブロックの移動量を算出することで判断が可能となる。
【００４７】
ここで、相関性は２つのピクチャＡ、Ｂの中に別々に２つのブロックａ、ｂがあったときにａとｂとの間の情報変化があまり大きくないときに相関性があるといい、ａとｂとの間の情報変化が大きいときには相関性がないという。
【００４８】
より具体的には、Ｐ（ｘ，ｙ）を前ピクチャのマクロブロックの輝度信号の画素値とし、Ｃ（ｘ，ｙ）を後ピクチャのマクロブロックの輝度信号の画素値とする。図４に概念図を示す。
【００４９】
ここでＶＡＲＯＲをピクチャの平均二乗偏差とした場合、数１が成立し、ＶＡＲをピクチャの平均二乗予測誤差とした場合、数２が成立する。
【数１】
0003896259.tif 000002
【数２】
0003896259.tif 000003
【００５０】
数１と数２に於いて、ＶＡＲ≦６４又は、ＶＡＲ＞６４且つＶＡＲＯＲ≧ＶＡＲの場合の関係が成立している場合に相関性があるとする。上記の関係を示した概念図を図５に示す。
【００５１】
又移動量を算出するには、ブロックに対して数３を行うことで可能となる。但し、数３に於いてＭｉｎはサーチの最小値を表し、ｈ，ｖは水平及び垂直方向のサーチ画素数を示し、Ｐ（ｘ＋ｈ，ｙ＋ｖ）は前ピクチャのブロックの輝度信号画素値を示し、Ｃ（ｘ，ｙ）は次のピクチャのブロックの輝度信号画素値を示している。又Ｃ（ｘ，ｙ）及びＰ（ｘ＋ｈ，ｙ＋ｖ）は最適なブロックである。
【数３】
0003896259.tif 000004
【００５２】
以上の関係、つまり相関性があり座標が変化しているブロックを抽出する際の概念図を図６に示す。図６でピクチャＡとピクチャＢとのブロックａとｂとが相関性があった場合、ａの座標は（１６，１６）、ｂの座標は、（１６，２４）であり、その相対的位置関係は変化している。この場合、ブロックｂを移動ブロックとしこのブロックをＳ１２０で抽出する。この座標の関連性を追求することによって、１ブロックの移動が追跡できることとなる。
【００５３】＜ノイズブロックの消去＞
Ｓ１２０に於いて移動ブロックとして判定したブロックには、光、反射等の自然現象又は人為的現象によって発生するノイズも移動ブロックとして判定する場合がある。人数判定を行う際には、このノイズを検出している移動ノイズブロックを消去する必要性がある。
【００５４】
ノイズには静的なノイズと動的なノイズの２種類が存在している。静的なノイズとは、水面のゆらぎ、光の乱反射、枝葉のゆらぎ、雨、雪等の自然環境、照明による背景の明暗変化等があり、いわば自然現象によるノイズを指している。又動的なノイズとは、車、自転車等の一定速度以上の移動物体、ボート等の一定サイズ以上の移動物体、小動物等の一定サイズ以下の移動物体、ボール等の一定速度の移動物体があり、これは人為的現象によるノイズを指している。
【００５５】
まず、静的なノイズによる移動ノイズブロックを消去するプロセスを説明する。抽出した移動ブロックが静的な移動ノイズブロックと判定するには、予め定められた周期（ノイズ消去単位時間）内に於ける移動ブロックの不連続性を用いることによって消去する。図７に静的な移動ノイズブロックの消去の際の概念図を示す。
【００５６】
図７に示したように、ノイズ消去単位時間内に於いて移動ブロックが４ブロック抽出された場合を例とする。この場合、移動ブロック１，３，４は何れもノイズ消去単位時間内の全ての周期に於いて移動ブロックとして抽出されているわけではなく、例えば移動ブロック１は０からｔ２とｔ３からｔ４の周期のみに於いて抽出されている。逆に移動ブロック２は全ての周期に於いて抽出されている。全ての周期に於いて抽出されていないと言うことは、その移動ブロックはノイズである可能性が非常に高く、つまりこのような移動ブロックを消去することによって、静的な移動ノイズブロックを消去することとなる。逆に言うとノイズ消去単位時間内の全てのＰピクチャに於いて抽出されている移動ブロック以外の移動ブロックを消去することとなる。ここで周期の単位として用いるのはピクチャの枚数であって、何枚のピクチャに亘って移動ブロックとして認識されているかを判断することが好適である。ここでは何枚のピクチャを周期として用いるかは任意に設定できるが、３枚以上７枚以下に連続して存在しているブロックを移動ブロックとし、それ以外をノイズとすることが好適である。即ち、移動ブロックであるか否かを格納している配列（ｂｌｏｃｋ［ｉ］［ｊ］）に於いて、その移動ブロックに対して連続して何枚のピクチャに要素として「１」が格納されているかを判定すればよい。
【００５７】
静的なノイズを消去後、次に動的なノイズを消去する必要性がある。動的なノイズは前記のように、ノイズ消去単位時間内の全てのピクチャに於いて抽出されている移動ブロックから、その移動速度、移動方向、移動範囲、画素数を比較することによって、予め定められた制限を越えている移動ブロックを消去することによって、動的な移動ノイズブロックを消去する。
【００５８】
移動速度は、Ｓ１２０に於いて移動オブジェクトの移動量が把握できＰピクチャ間の時間も把握できることから、移動速度を算出し移動速度が高速である場合、又は超低速である場合の移動ブロックを消去する。
【００５９】
移動方向は、人間ではあり得ない移動方向に移動している場合にその移動ブロックを動的な移動ノイズブロックとして判定して消去する。
【００６０】
移動範囲は、移動速度に対して移動できる範囲を超えて移動している場合にその移動ブロックを動的な移動ノイズブロックとして判断し消去する。又単に回転している場合等の移動ブロックが規則的な移動速度と移動方向を有していた場合に動的なノイズとして判断して消去する。
【００６１】
画素数は、抽出したオブジェクトに含まれる画素数を調べるものであって、例えばボールのような小さな画素数の場合にはそれらを動的なノイズとして判断して消去する。
【００６２】
動的なノイズには移動速度、移動方向、移動範囲、画素数等のパラメータをユーザが自ら変更しても良いし、新たなパラメータを追加する／既存のパラメータを削除する等を行っても良いことは当然である。
【００６３】
尚、本発明を実施するにあたり本実施態様の機能を実現するソフトウェアのプログラムを記録した記憶媒体をシステムに供給し、そのシステムのコンピュータが記憶媒体に格納されたプログラムを読み出し実行することによって実現されることは当然である。
【００６４】
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラム自体が前記した実施態様の機能を実現することとなり、そのプログラムを記憶した記憶媒体は本発明を当然のことながら構成することになる。
【００６５】
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えばフロッピーディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ、不揮発性のメモリカード等を使用することができる。
【００６６】
また、コンピュータが読み出したプログラムを実行することにより、上述した実施態様の機能が実現されるだけではなく、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステムなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前記した実施態様の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００６７】
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わる不揮発性あるいは揮発性の記憶手段に書き込まれた後、そのプログラムの指示に基づき、機能拡張ボードあるいは機能拡張ユニットに備わる演算処理装置などが実際の処理の一部あるいは全部を行い、その処理により前記した実施態様の機能が実現される場合も含まれることは当然である。
【００６８】
【発明の効果】
本発明によって、従来のように表示された画像から人間を抽出し人数を数えるのではなく画像データ自体（ビット列自体）から移動物の判定等をデータ処理によって行うことが可能となり、高速処理且つ高精度な人間認識システムが可能となった。又抽出した人間の人数を時間毎、日付毎等の一定期間毎に統計データとして処理することも可能となる。
【００６９】
更に、抽出した人間の中心をデータとしてブロック間の移動をトレースすることが可能となり、これによって人間の移動軌跡のみを抽出することが可能となる。これは、どの人間がどういった行動パターンを取っているか等の情報提供を可能とせしめる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明のシステム構成の一例を示すシステム構成図である。
【図２】  本発明のプロセスの流れの一例を示すフローチャート図である。
【図３】  本発明のプロセスの流れの一例を示すフローチャート図である。
【図４】  移動ブロックの抽出の概念図である。
【図５】  ブロックの相関関係を示した概念図である。
【図６】  ブロックを抽出する際の概念図である。
【図７】  静的なノイズの消去を行う際の概念図である。
【図８】  移動ブロックの有無を配列として格納した際の概念図である。
【図９】  １５枚のＰピクチャを重ねた場合の画像の一例を示す図である。
【図１０】Ｐピクチャから移動ブロックを抽出した際の概念図を示す。
【図１１】統計的処理を加えた際の画面の画面の一例を示す。
【図１２】一枚のピクチャを示す図である。
【符号の説明】
１：人間認識システム
２：ＭＰＥＧデータ処理手段
３：人間認識手段
４：表示手段
１０：重ね画像
２０：移動区域
３０：移動区域判断画像
４０：中心の要素
【図１】
0003896259.tif 000005
【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】
0003896259.tif 000011
【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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