(57)【要約】【課題】  監視対象が増大しても、効率よく監視対象を追跡するための技術を提供すること。【解決手段】  撮像画像から認識した被写体の数が閾値以上であれば、該撮像画像から認識した被写体群のうち１つのグループに属する被写体群を追尾対象とし、該数が閾値未満であれば、該撮像画像から認識したそれぞれの被写体を追尾対象とする。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
追尾装置であって、
撮像画像から認識した被写体の数が閾値以上であれば、該撮像画像から認識した被写体群のうち１つのグループに属する被写体群を追尾対象とし、該数が閾値未満であれば、該撮像画像から認識したそれぞれの被写体を追尾対象とする手段を備えることを特徴とする追尾装置。
【請求項２】
更に、
前記撮像画像内に前記追尾対象が収まるように、前記追尾装置の姿勢、若しくは画角を制御する手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の追尾装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の追尾装置として機能する複数の撮像装置と、
前記複数の撮像装置を制御する制御装置と
を備えることを特徴とするシステム。
【請求項４】
前記制御装置は、着目撮像装置から前記追尾対象に関する情報を受信すると、該着目撮像装置以外の撮像装置に対して、該追尾対象を認識するための情報を送信することを特徴とする請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記追尾対象が前記１つのグループに属する被写体群である場合、該追尾対象に関する情報は、該被写体群に含まれるそれぞれの被写体の識別情報を含むことを特徴とする請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記追尾対象が前記撮像画像から認識したそれぞれの被写体である場合、該追尾対象に関する情報は、該被写体の識別情報を含むことを特徴とする請求項４に記載のシステム。
【請求項７】
追尾装置の制御方法であって、
撮像画像から認識した被写体の数が閾値以上であれば、該撮像画像から認識した被写体群のうち１つのグループに属する被写体群を追尾対象とし、該数が閾値未満であれば、該撮像画像から認識したそれぞれの被写体を追尾対象とすることを特徴とする追尾装置の制御方法。
【請求項８】
更に、
前記追尾対象に関する情報を、前記追尾装置の制御装置に対して送信することを特徴とする請求項７に記載の追尾装置の制御方法。
【請求項９】
前記追尾対象が前記１つのグループに属する被写体群である場合、該追尾対象に関する情報は、該被写体群に含まれるそれぞれの被写体の識別情報を含むことを特徴とする請求項８に記載の追尾装置の制御方法。
【請求項１０】
前記追尾対象が前記撮像画像から認識したそれぞれの被写体である場合、該追尾対象に関する情報は、該被写体の識別情報を含むことを特徴とする請求項８に記載の追尾装置の制御方法。
【請求項１１】
コンピュータを、請求項１又は２に記載の追尾装置として機能させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理技術に関するもので、特に、複数の監視カメラで撮影された画像から移動体を追跡するための技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、監視およびモニタリングカメラシステムとして、監視カメラの設置台数の増加に伴い、広域にわたって監視対象を追跡するシステムが考えられている。例えば、特許文献１では、多数のカメラにまたがって広範囲に移動する移動体を自動認識して追跡するシステムが提案されている。また、広域にわたって監視を行なう場合、監視対象がグループとして行動する場合があるが、特許文献２の開示の技術では、人物の挙動の情報に基づいて人物をグループ分けすることによって、人物が単独行動しているかグループ行動しているかを検知している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開2007-142527号公報
【特許文献２】特開2006-92396号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記のシステムでは、広域監視範囲に複数のカメラが設置される環境で、監視対象者として追跡する人物が増えてくると、域内を移動する特定の監視対象に対して、追跡を行なうための検索、照合する処理の負荷が増大することになる。また、監視対象がグループ行動することによって、監視対象者が見え隠れなど起こりやすく、監視対象者を追跡し続けることが困難になることがある。
【０００５】
本発明はこのような問題に鑑みてなされたものであり、監視対象が増大しても、効率よく監視対象を追跡するための技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一様態は、追尾装置であって、撮像画像から認識した被写体の数が閾値以上であれば、該撮像画像から認識した被写体群のうち１つのグループに属する被写体群を追尾対象とし、該数が閾値未満であれば、該撮像画像から認識したそれぞれの被写体を追尾対象とする手段を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の構成によれば、監視対象が増大しても、効率よく監視対象を追跡することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】ネットワークカメラ１００の機能構成例を示すブロック図。
【図２】監視システムの構成例を示す図。
【図３】ネットワークカメラ１００，２００が行う処理のフローチャート。
【図４】現実空間におけるネットワークカメラ１００，２００の配置例を示す図。
【図５】ステップＳ６における処理を説明する図。
【図６】ステップＳ９における処理を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付図面を参照し、本発明の好適な実施形態について説明する。なお、以下説明する実施形態は、本発明を具体的に実施した場合の一例を示すもので、特許請求の範囲に記載した構成の具体的な実施例の１つである。
【００１０】
［第１の実施形態］
先ず、本実施形態に係る監視システムの構成例について、図２を用いて説明する。
【００１１】
ネットワークカメラ１００，２００はそれぞれ、現実空間中の所定の位置に配置された監視カメラであり、動体又は人体を追尾する追尾装置であって、撮影範囲内の現実空間の映像（動画像）を撮像する。ネットワークカメラ１００，２００はそれぞれ、映像（各フレームの撮像画像）に対して、動体検知、動体追尾、人体検知、顔認識、物体検知等の映像解析処理を行い、撮像画像と共に、該撮像画像に対する映像解析結果を、ネットワーク６００を介してサーバ装置４００に対して送信する。
【００１２】
サーバ装置４００は、ネットワークカメラ１００，２００のそれぞれに対して認識／追尾の対象を指示すると共に、ネットワークカメラ１００，２００から送信された撮像画像及び映像解析結果を記憶装置３００に格納する。
【００１３】
表示装置５００は、記憶装置３００に格納されている撮像画像や映像解析結果に基づく様々な表示を行う装置である。例えば、表示装置５００の表示画面上に、ネットワークカメラ１００による各フレームの撮像画像、ネットワークカメラ２００による各フレームの撮像画像を表示させても良い。また、それぞれの撮像画像上に、該撮像画像に対する映像解析結果を重畳させて表示しても良い。また、表示装置５００には、それぞれの撮像画像からイベントシーンが写っている撮像画像を検索するための操作部を加えても良い。表示装置５００は、たとえば、一般のＰＣや携帯端末装置などの機器であり、該機器が有する表示画面に上記のような表示を行わせると共に、タッチパネル画面やキーボードやマウスなどを上記の操作部として用いて操作入力を行う。
【００１４】
ネットワーク６００は、ＬＡＮやインターネットなどにより構成されており、無線であっても良いし、有線であっても良い。またネットワーク６００は２以上のサブネットワークにより構成されていても良く、その場合、それぞれのサブネットワークもまた、ＬＡＮやインターネットなどにより構成されており、無線であっても良いし、有線であっても良い。
【００１５】
なお、図２に示した構成は、以下に説明する各処理を実現可能な構成の一例に過ぎず、以下に説明する各処理を実現可能な構成であれば、如何なる構成を採用しても構わない。例えば、図２に示したシステムは、監視カメラとしてのネットワークカメラを２つ有するものとしているが、その数は３以上であっても良く、何れにせよ、それぞれのネットワークカメラは同様に動作することになる。
【００１６】
次に、人物又はグループを追尾する追尾装置であるネットワークカメラ１００の機能構成例について、図１のブロック図を用いて説明する。
【００１７】
制御部１９９（コンピュータ）は、不図示のメモリに格納されているコンピュータプログラムやデータを用いて処理を実行する。これにより制御部１９９は、ネットワークカメラ１００を構成する各機能部の動作制御を行い、ネットワークカメラ１００が行うものとして後述する各処理を実行若しくは制御する。
【００１８】
撮像センサ部１０１は、撮像面に結像された光学像を光電変換によりデジタル電気信号に変換するCMOSなどの撮像素子であり、撮像センサ部１０１は、該デジタル電気信号を後段の現像処理部１０２に対して送出する。
【００１９】
現像処理部１０２は、撮像センサ部１０１から出力されたデジタル電気信号を用いて画素補間処理や色変換処理を行うことで、ＲＧＢ画像やＹＵＶ画像といった撮像画像を生成する。また、現像処理部１０２は、該撮像画像を用いて規定の演算処理を行い、該演算結果に基づいて、ホワイトバランス、シャープネス、コントラスト、色変換などの画像処理を行う。
【００２０】
すなわち、撮像センサ部１０１及び現像処理部１０２により、現実空間の映像を撮像することができ、これにより現像処理部１０２からは、この撮像した映像がフレーム単位で出力されることになる。
【００２１】
人物／グループ照合データ蓄積部１０４は、被写体の情報、被写体群から成るグループの情報、が格納されている。本実施形態では被写体として人物を用いるが、他の種の被写体であっても構わない。
【００２２】
被写体の情報、即ち、人物の情報（人物情報）には、例えば、該人物を認識するための情報（該人物の顔や服装等の、該人物の特徴量）や、該人物に対する識別情報（例えばＩＤ）、が含まれている。
【００２３】
グループの情報、即ち、複数人の人物から構成されるグループの情報（グループ情報）には、例えば、該グループ情報の識別情報（例えばＩＤ）、該グループを構成するそれぞれの人物の人物情報、該グループを構成するそれぞれの人物間の基準距離、該グループを構成する人物の数（総数や男女比など）、が含まれている。
【００２４】
人物／グループ照合データ蓄積部１０４への人物情報やグループ情報の新規登録や、人物／グループ照合データ蓄積部１０４にすでに格納されている人物情報やグループ情報の更新は、サーバ装置４００によって行われる。
【００２５】
人物／グループ照合処理部１０３は、現像処理部１０２から撮像画像を受けると、先ず、人物／グループ照合データ蓄積部１０４に格納されている人物情報を用いて、該撮像画像中のそれぞれの人物に対する認識処理を実行する。そして人物／グループ照合処理部１０３は、認識した人物の数を計数し、計数した数が閾値以上であるか否かを判断する。この閾値は、例えば、３人である。そして人物／グループ照合処理部１０３は、閾値未満であると判断した場合には、認識した人物を追尾対象とする。
【００２６】
一方、人物／グループ照合処理部１０３は、閾値以上であると判断した場合には、人物／グループ照合データ蓄積部１０４に格納されているグループ情報を用いて、認識したそれぞれの人物のうち１つのグループに属する人物群を特定し、該特定した人物群（グループ）を追尾対象とする。
【００２７】
そして人物／グループ照合処理部１０３は、現像処理部１０２から受けた撮像画像と、該撮像画像に対する上記の解析結果により特定された追尾対象を示す情報（解析情報）と、を後段の映像符号化部１０５に対して送出する。
【００２８】
映像符号化部１０５は、人物／グループ照合処理部１０３から受けた撮像画像を圧縮符号化して圧縮符号化画像を生成する。圧縮符号化の形式については特定の形式に限るものではなく、MPEG4、H.264、MJPEG、JPEG等の形式を用いる。そして映像符号化部１０５は、圧縮符号化画像を、人物／グループ照合処理部１０３から受けた解析情報と共に、ＬＡＮ  Ｉ／Ｆ部１０６を介してサーバ装置４００に対して送信する。
【００２９】
サーバ装置４００は、ネットワークカメラ１００を含むそれぞれのネットワークカメラから送信された圧縮符号化画像及び解析情報を記憶装置３００に格納する。
【００３０】
ＬＡＮ  Ｉ／Ｆ部１０６は、ネットワークカメラ１００をネットワーク６００に接続するためのインターフェースとして機能するものであり、ネットワークカメラ１００は、このＬＡＮ  Ｉ／Ｆ部１０６を介してネットワーク６００上の機器とのデータ通信を行うことになる。なお、ＬＡＮ  Ｉ／Ｆ部１０６は、記憶装置３００のＬＡＮ  Ｉ／Ｆ部と連携することにより、例えば、NFSやCIFSなどのネットワークファイルシステムを構築して、圧縮符号化画像及び解析情報を記憶装置３００に格納するようにしても構わない。
【００３１】
ここで、現実空間におけるネットワークカメラ１００，２００の配置例を図４に示す。図４では、監視範囲に設置されているネットワークカメラの位置と人の流れを示したフロアを示している。図４では、人の流れに対して１台目の監視カメラとしてネットワークカメラ１００、２台目の監視カメラとしてネットワークカメラ２００が撮影をしている方向を示している。
【００３２】
次に、人物又はグループを追尾する追尾装置であるネットワークカメラ１００，２００のそれぞれが行う処理について、図３のフローチャートを用いて説明する。以下ではネットワークカメラ１００を例にとり，その動作について説明するが、ネットワークカメラ２００も同様に動作する。
【００３３】
＜ステップＳ１＞
先ず、サーバ装置４００は、ネットワーク６００上のそれぞれのネットワークカメラ（本実施形態の場合は、ネットワークカメラ１００，２００）に対して、該ネットワークカメラに追尾させる人物の人物情報、該ネットワークカメラに追尾させるためのグループのグループ情報を送信する。ネットワークカメラ１００の制御部１９９は、サーバ装置４００から送信された人物情報及びグループ情報をＬＡＮ  Ｉ／Ｆ部１０６を介して受信すると、該受信した人物情報及びグループ情報を人物／グループ照合データ蓄積部１０４に格納する。
【００３４】
＜ステップＳ２＞
人物／グループ照合処理部１０３は、現像処理部１０２から撮像画像を受けると、人物／グループ照合データ蓄積部１０４に格納されている人物情報を用いて、該撮像画像中のそれぞれの人物に対する認識処理を実行する。
【００３５】
＜ステップＳ３＞
人物／グループ照合処理部１０３は、ステップＳ２において撮像画像から認識した人物の数を計数し、該計数した数が閾値以上であるか否かを判断する。この判断の結果、計数した数が閾値以上であれば、処理はステップＳ７に進み、計数した数が閾値未満であれば、処理はステップＳ４に進む。この閾値は、例えば、３人である。
【００３６】
＜ステップＳ４＞
ステップＳ２で一人も認識することができなかった場合、すなわち、撮像画像中に人物情報に合致する人物が写っていなかった場合には、処理はステップＳ２に戻る。一方、ステップＳ２で撮像画像から１以上の人物を認識した場合、すなわち、撮像画像中に人物情報に合致する人物が１以上写っていた場合には、撮像画像から認識した人物を追尾対象とし、処理はステップＳ５に進む。
【００３７】
＜ステップＳ５＞
映像符号化部１０５は、ステップＳ２で処理対象とした撮像画像に対して圧縮符号化を行うことで、圧縮符号化画像を生成する。そして映像符号化部１０５は、該生成した圧縮符号画像と、追尾対象に係る情報（解析情報）と、をＬＡＮ  Ｉ／Ｆ部１０６を介してサーバ装置４００に対して送信する。
【００３８】
この解析情報は、例えば、追尾対象を認識するために用いた人物情報中の識別情報（すなわち追尾対象としての人物の識別情報）、撮像画像中における追尾対象の位置（撮像画像から認識した人物の領域の位置）を含む。しかし、撮像画像において認識に成功した人物を特定するための情報であれば、如何なる情報を解析情報として採用しても構わない。
【００３９】
サーバ装置４００は、ネットワークカメラ１００から圧縮符号画像及び解析情報を受信するたびに、該圧縮符号画像及び解析情報のセットを記憶装置３００に格納する。これにより記憶装置３００には、ネットワークカメラごとに、該ネットワークカメラから送信された圧縮符号画像及び解析情報のセット群が登録されることになる。
【００４０】
更にネットワークカメラ１００は、撮像画像において人物／グループ照合処理部１０３が認識したそれぞれの人物を追尾するように、ネットワークカメラ１００の画角や姿勢を制御して、ネットワークカメラ１００の撮像画像内に人物／グループ照合処理部１０３が認識したそれぞれの人物が常に含まれるようにする。なお、この制御は、サーバ装置４００の制御に基づいて、画角や姿勢を制御するようにしてもよい。
【００４１】
＜ステップＳ６＞
ステップＳ２で認識に成功した人物（ここでは、同一のグループに属さない人物Ａ，Ｂ，Ｃとする）が、その後、撮像画像から消失（フレームアウト）した場合には、人物／グループ照合処理部１０３は、それまで人物／グループ照合データ蓄積部１０４から読み出して使用していた人物Ａ，Ｂ，Ｃのそれぞれの人物情報中の識別情報をサーバ装置４００に対して送信する。サーバ装置４００は、この識別情報に対応する人物情報、即ち、人物Ａ，Ｂ，Ｃのそれぞれの人物情報を、ネットワークカメラ１００以外の他ネットワークカメラ（本実施形態の場合はネットワークカメラ２００）に対して送信する。他ネットワークカメラは、サーバ装置４００から送信された、人物Ａ，Ｂ，Ｃのそれぞれの人物情報を、自身の人物／グループ照合データ蓄積部１０４に登録するので、他ネットワークカメラはこれ以降、自身の人物／グループ照合データ蓄積部１０４に登録されている人物情報、即ち、人物Ａ，Ｂ，Ｃのそれぞれの人物情報を用いて認識処理を行うことになり、人物Ａ，Ｂ，Ｃを撮像画像から認識することができる。
【００４２】
例えば、ある時刻において、ネットワークカメラ１００による撮像画像から人物Ａ，Ｂ，Ｃが認識されており（図５の上部）、その後、人物Ａ，Ｂ，Ｃが該撮像画像からフレームアウトしたとすると、上記の処理により、ネットワークカメラ２００の人物／グループ照合データ蓄積部１０４には、人物Ａ，Ｂ，Ｃのそれぞれの人物情報が登録されるので、これ以降は（例えばこの「ある時刻」から時間Ｎだけ経過した後）、ネットワークカメラ２００による撮像画像からも人物Ａ，Ｂ，Ｃを認識することができる（図５の下部）。
【００４３】
＜ステップＳ７＞
人物／グループ照合処理部１０３は、人物／グループ照合データ蓄積部１０４に格納されているグループ情報を用いて、ステップＳ２で認識したそれぞれの人物のうち１つのグループに属する人物群を特定する。
【００４４】
例えば、認識したそれぞれの人物の識別情報のうちグループ情報に含まれている識別情報、即ち、１つのグループに属する人物の識別情報を特定し、該特定した識別情報の人物間の撮像画像上の距離が、グループ情報に含まれている基準距離以下であったり、該特定した識別情報の人物の総数や男女比が、グループ情報に含まれている総数や男女比と合致する、といった条件が満たされた場合に、撮像画像からグループを認識した、と判断する。
【００４５】
このような処理の結果、撮像画像から１つのグループに属する人物群を特定することができた場合には、該人物群を追尾対象とし、処理はステップＳ８に進み、特定することができなかった場合には、処理はステップＳ２に戻る。
【００４６】
＜ステップＳ８＞
このグループ追跡では、グループに属する人物の位置に基づいて、グループが存在する位置を判定する。
【００４７】
このグループ追跡では、ステップＳ８の閾値以上の人物が検出されても、ステップＳ８の閾値の人数を対象とした追跡処理を行う。したがって、追跡を行なうための検索、照合する処理の負荷を抑えることができる。また、追跡中に、グループに属する人物同士が重なって、グループに属する人物の一部が検出できない場合も、検出された人物を追跡することにより、グループを追跡する。
【００４８】
映像符号化部１０５は、ステップＳ２で処理対象とした撮像画像に対して圧縮符号化を行うことで、圧縮符号化画像を生成する。そして映像符号化部１０５は、該生成した圧縮符号画像と、追尾対象に係る情報（解析情報）と、をＬＡＮ  Ｉ／Ｆ部１０６を介してサーバ装置４００に対して送信する。
【００４９】
この解析情報は、例えば、認識したそれぞれの人物の識別情報のうちグループ情報に含まれている識別情報（すなわち追尾対象としての人物群に含まれるそれぞれの人物の識別情報）、撮像画像中における追尾対象の位置（追尾対象としての人物群に含まれるそれぞれの人物の領域の位置）を含む。しかし、撮像画像において、追尾対象としての人物群に含まれるそれぞれの人物を特定するための情報であれば、如何なる情報を解析情報として採用しても構わない。
【００５０】
サーバ装置４００は、ネットワークカメラ１００から圧縮符号画像及び解析情報を受信するたびに、該圧縮符号画像及び解析情報のセットを記憶装置３００に格納する。これにより記憶装置３００には、ネットワークカメラごとに、該ネットワークカメラから送信された圧縮符号画像及び解析情報のセット群が登録されることになる。
【００５１】
また、ネットワークカメラ１００は、追尾対象としての人物群に含まれるそれぞれの人物を追尾するように、ネットワークカメラ１００の画角や姿勢を制御して、ネットワークカメラ１００の撮像画像内に「追尾対象としての人物群に含まれるそれぞれの人物」が常に含まれるようにする。なお、この制御は、サーバ装置４００の制御に基づいて、画角や姿勢を制御するようにしてもよい。
【００５２】
＜ステップＳ９＞
グループ情報に対応するグループに属する人物群（ここでは、同一のグループの属する人物Ａ，Ｂ，Ｃとする）が、その後、撮像画像から消失（フレームアウト）した場合には、人物／グループ照合処理部１０３は、それまで人物／グループ照合データ蓄積部１０４から読み出して使用していたグループ情報の識別情報をサーバ装置４００に対して送信する。サーバ装置４００は、この識別情報に対応するグループ情報を、ネットワークカメラ１００以外の他ネットワークカメラ（本実施形態の場合はネットワークカメラ２００）に対して送信する。他ネットワークカメラは、サーバ装置４００から送信されたグループ情報を、自身の人物／グループ照合データ蓄積部１０４に登録するので、他ネットワークカメラはこれ以降、自身の人物／グループ照合データ蓄積部１０４に登録されているグループ情報、即ち、人物Ａ，Ｂ，Ｃのそれぞれの人物から成るグループのグループ情報を用いてグループ認識処理を行うことになり、人物Ａ，Ｂ，Ｃから成るグループを撮像画像から認識することができる。
【００５３】
例えば、ある時刻において、ネットワークカメラ１００による撮像画像から人物Ａ，Ｂ，Ｃから成るグループが認識されており（図６の上部）、その後、このグループが該撮像画像からフレームアウトしたとすると、上記の処理により、ネットワークカメラ２００の人物／グループ照合データ蓄積部１０４には、人物Ａ，Ｂ，Ｃから成るグループのグループ情報が登録されるので、これ以降は（例えばこの「ある時刻」から時間Ｎだけ経過した後）、ネットワークカメラ２００による撮像画像からも人物Ａ，Ｂ，Ｃから成るグループを認識することができる（図６の下部）。
【００５４】
＜ステップＳ１０＞
サーバ装置４００から上記の理由で人物情報／グループ情報が送信された場合には、制御部１９９は、この人物情報／グループ情報をＬＡＮ  Ｉ／Ｆ部１０６を介して受信し、人物／グループ照合データ蓄積部１０４にすでに登録されている人物情報／グループ情報を削除して、該受信した人物情報／グループ情報を新たに人物／グループ照合データ蓄積部１０４に登録する。
【００５５】
なお、ステップＳ６及びステップＳ９では、ネットワークカメラ１００の人物／グループ照合データ蓄積部１０４が保持する人物情報／グループ情報は不要となるため、これを削除しても構わない。
【００５６】
また、図１に示したネットワークカメラ１００を構成する各機能部はハードウェアを用いて構成しても良い。しかし、制御部１９９をＣＰＵ等のプロセッサ、人物／グループ照合データ蓄積部１０４をハードディスクなどのメモリ装置、ＬＡＮ  Ｉ／Ｆ部１０６をインターフェース機器で構成し、その他の各機能部をソフトウェアで実装しても構わない。その場合、ＣＰＵ等のプロセッサがこのようなソフトウェアを実行することで、上記のネットワークカメラ１００が行うものとして説明した各処理を実現することができる。もちろん、どの部分をソフトウェアで構成し、どの部分をハードウェアで構成するかは、適宜設計すればよい。
【００５７】
このように、本実施形態に係るネットワークカメラとは、以下のような追尾装置の一例に過ぎないことが分かる。即ち、撮像画像から認識した被写体の数が閾値以上であれば、該撮像画像から認識した被写体群のうち１つのグループに属する被写体群を追尾対象とし、該数が閾値未満であれば、該撮像画像から認識したそれぞれの被写体を追尾対象とする追尾装置である。また、ネットワークカメラは撮像装置であって、該撮像装置の制御装置に対して、追尾対象に関する情報を送信する撮像装置である。そしてこのような場合、該制御装置は、着目撮像装置から追尾対象に関する情報を受信すると、該着目撮像装置以外の撮像装置に対して、該追尾対象を認識するための情報を送信する。
【００５８】
［第２の実施形態］
第１の実施形態で説明したように、表示装置５００の表示画面上に、ネットワークカメラ１００による各フレームの撮像画像、ネットワークカメラ２００による各フレームの撮像画像を表示させ、それぞれの撮像画像上に、該撮像画像に対する映像解析結果を重畳させて表示しても良い。
【００５９】
その場合、人物／グループ照合処理部１０３は、第１の実施形態で説明した解析情報に、追尾対象が個々の人物であるのか、それともグループであるのかを示すフラグ情報を更に含め、このような解析情報と圧縮符号画像とをサーバ装置４００に対して送信する。
【００６０】
そして表示装置５００は、記憶装置３００に格納されている圧縮符号画像を読み出して復号し、該復号した画像を表示すると共に、該読み出した圧縮符号画像とセットになって格納されている解析情報から上記のフラグ情報を読み出す。そしてこのフラグ情報が、個々の人物を追尾対象としていることを示している場合には、解析情報から個々の人物の位置を読み出し、該読み出した位置に矩形を表示することで、撮像画像上で追尾対象とする人物に矩形を重ねて表示することができる。一方、このフラグ情報が、グループを追尾対象としていることを示している場合には、解析情報からグループに属するそれぞれの人物の位置を読み出し、該読み出したそれぞれの位置を包含する矩形を表示することで、撮像画像上で追尾対象とするグループに矩形を重ねて表示することができる。
【００６１】
［第３の実施形態］
第１の実施形態では、個々のネットワークカメラに人物／グループ照合データ蓄積部１０４を設けていた。しかし、ネットワーク６００のネットワークインフラの帯域容量が大きければ、それぞれのネットワークカメラが人物／グループ照合データ蓄積部１０４を有するのではなく、サーバ装置４００側で、それぞれのネットワークカメラに対応する人物／グループ照合データ蓄積部１０４を設けるようにしても構わない。その場合、第１の実施形態で説明した「ネットワークカメラ側の人物／グループ照合データ蓄積部１０４とサーバ装置４００との間の処理」は、「サーバ装置４００が有する人物／グループ照合データ蓄積部１０４とサーバ装置４００の制御部（不図示）との間の処理」となり、処理の内容については第１の実施形態と同様である。
【００６２】
また、このように構成されるサーバ装置４００において行う処理を、数台単位のクラスタ形式の構成で実現させても良く、その場合、それぞれのクラスタにおける処理結果をサーバ装置４００が統合するようなシステムを構築することもできる。
【００６３】
（その他の実施例）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【符号の説明】
【００６４】
１０３：人物／グループ照合処理部  １０４：人物／グループ照合データ蓄積部
【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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