(57)【要約】【課題】マラソン大会などのイベントで撮影した参加者の写真（撮影画像）において、サーバの稼働率の低下を抑制し、転送する画像ファイルのサイズを低減することによって転送時間を短縮し、転送した画像枚数と画像認識処理した画像枚数を比較し、確認することによって転送画像枚数に応じた認識結果を受信することが可能な画像転送装置、画像認識装置、画像転送方法、画像認識方法および画像処理システムを提供する。【解決手段】画像転送装置は、画像データが保存されたことを検知し読み込み、当該読み込んだ画像データを所定の枚数毎に動画へ変換しクラウドコンピューターへ送信する。クラウドコンピューター内にある画像認識装置は、画像転送装置から受信した画像データに応じて画像転送装置の指示によりクラウド仮想コンピューターをスケールアウトさせながら画像認識処理を行い、当該画像認識処理結果を画像転送装置へ送信する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像認識装置とネットワークを介して相互に接続された画像転送装置であって、
外部から受信した画像データを保存する画像保存部と、
前記画像保存部に保存された前記画像データを動画像のフレームとした動画像データを生成する動画像生成部と、
前記動画像生成部が生成した前記動画像データを前記画像認識装置へ送信する画像送信部と、
を備えることを特徴とする画像転送装置。
【請求項２】
前記画像転送装置は、
前記画像データが前記画像保存部に保存されたことを検知する画像検出部と、
前記画像検出部が検出した前記画像データの撮影属性に基づき、前記画像認識装置が備える仮想コンピューターの起動を指示する仮想コンピューター起動部と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の画像転送装置。
【請求項３】
前記画像転送装置は、
前記画像データに対する所定の処理結果を前記画像認識装置から受信する結果受信部と、
前記結果受信部で受信した前記処理結果に基づいて前記仮想コンピューター起動部が起動を指示した前記仮想コンピューターに対して終了を指示する仮想コンピューター終了部と、
をさらに備えることを特徴とする請求項２に記載の画像転送装置。
【請求項４】
画像転送装置とネットワークを介して相互に接続され、
仮想コンピューターの起動または終了の制御および状態監視を行う仮想コンピューター制御部と、
前記仮想コンピューター制御部により起動されて、所定の画像認識処理を実行する１つ以上の仮想コンピューターと、
前記画像転送装置から受信した動画像データを格納する動画像格納部と、
を備えた画像認識装置であって、
前記仮想コンピューターは、
前記動画像格納部から前記動画像データを受信する動画像受信部と、
前記動画像受信部が受信した前記動画像データから展開した画像データに対して前記画像認識処理を実行する画像認識処理部と、
前記画像認識処理部が実行した前記画像認識処理の処理結果を前記動画像格納部へ送信する結果送信部と、を備え、
前記仮想コンピューター制御部は、
前記画像認識処理の終了後に前記画像転送装置の指示に基づき、前記仮想コンピューターを終了させること
を特徴とする画像認識装置。
【請求項５】
前記仮想コンピューター制御部は、前記動画像格納部に格納された前記動画像データに応じて、前記仮想コンピューターを複数起動させることを特徴とする請求項４に記載の画像認識装置。
【請求項６】
請求項１乃至請求項３の何れか１項に記載の画像転送装置と、請求項４または請求項５に記載の画像認識装置から構成される画像処理システム。
【請求項７】
画像認識装置とネットワークを介して相互に接続された画像転送装置における画像転送方法であって、
外部から受信した画像データを画像保存部に保存する画像保存ステップと、
前記画像保存ステップで前記画像保存部に保存された前記画像データを動画像のフレームとした動画像データを生成する動画像生成ステップと、
前記動画像生成ステップにて生成した前記動画像データを前記画像認識装置へ送信する画像送信ステップと、
を備えることを特徴とする画像転送方法。
【請求項８】
前記画像転送方法は、
前記画像データが前記画像保存部に保存されたことを検知する画像検出ステップと、
前記画像検出ステップが検出した前記画像データの撮影属性に基づき、前記画像認識装置が備える仮想コンピューターの起動を指示する仮想コンピューター起動ステップと、
をさらに備えることを特徴とする請求項７に記載の画像転送方法。
【請求項９】
前記画像転送方法は、
前記画像データに対する所定の処理結果を前記画像認識装置から受信する結果受信ステップと、
前記結果受信ステップで受信した前記処理結果に基づいて前記仮想コンピューター起動ステップが起動を指示した前記仮想コンピューターに対して終了を指示する仮想コンピューター終了ステップと、
をさらに備えることを特徴とする請求項８に記載の画像転送方法。
【請求項１０】
画像転送装置とネットワークを介して相互に接続された画像認識装置における画像認識方法であって、
仮想コンピューター制御部が、仮想コンピューターの起動の制御を行う仮想コンピューター起動ステップと、
前記仮想コンピューター起動ステップにより起動された１つ以上の前記仮想コンピューターが、所定の画像認識処理を実行する画像認識処理ステップと、
前記画像転送装置から受信した動画像データを動画像格納部に格納する動画像格納ステップと、
前記仮想コンピューターが、前記動画像格納ステップで前記動画像格納部に格納された前記動画像データを受信する動画像受信ステップと、
前記仮想コンピューターが、前記動画像受信ステップで受信した前記動画像データから展開した画像データに対して前記画像認識処理を実行する画像認識処理ステップと、
前記仮想コンピューターが、前記画像認識処理ステップで実行した前記画像認識処理の処理結果を前記動画像格納部へ送信する結果送信ステップと、
前記仮想コンピューター制御部が、前記画像認識処理の終了後に前記画像転送装置の指示に基づき、前記仮想コンピューターを終了させる仮想コンピューター終了ステップと、
を備えることを特徴とする画像認識方法。
【請求項１１】
前記仮想コンピューター起動ステップは、前記動画像格納部に格納された前記動画像データに応じて、前記仮想コンピューターを複数起動させることを特徴とする請求項１０に記載の画像認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、本発明は、マラソン大会などのイベントで撮影された写真を画像処理する画像処理装置、画像処理方法および画像処理システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
マラソン大会などのイベントにおいて、撮影した写真内から人物のナンバーカードの番号を写真にタグ付けして、インターネットのウェブサイト等で販売するサービスがある（非特許文献１参照）。非特許文献１のサービスでは、ナンバーカードに二次元バーコードを付与したゼッケンを用いている。ここで、写真を撮影したカメラマンは、画像ファイルをインターネット上にあるサーバに転送して、サーバにて二次元バーコードの読み取りを行っている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Pic2Go Ltd、「HOW IT WORKS」、[Photograph athletes & Upload photos to Pic2Go system]、［平成２８年６月８日検索］、インターネット＜URL：http://www1.pic2go.com/how-it-works＞
【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、非特許文献１のサービスでは、マラソン大会などのイベントの開催時期が週末等に集中することにより、即時に写真内から人物の認識結果を得るためには、サーバを複数台に増設する必要がある。また、サーバを増設した場合、平日には休止状態になりやすく、インフラ環境の投資コストに対してサーバの稼働率が低くなってしまうという恐れがある。
【０００５】
また、カメラマンから、撮影した写真をサーバに送信するにあたり、ファイル数とファイルサイズが大きいことから、非常に転送時間がかかってしまうという問題がある。さらに、複数のカメラマンから同時に撮影画像をサーバに送信するような場合では、インターネットでの転送遅延や送信失敗、サーバ側の画像取り込みの負荷等によってエラーが生じたり、画像認識処理が遅延したりする可能性がある。特に大量枚数の画像ファイルを転送した場合、全ての画像ファイルに対して画像認識処理を終了したかを確認することが困難であった。
【０００６】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものでありマラソン大会などのイベントで撮影した参加者の写真（撮影画像）をサーバで画像認識処理する場合において、サーバの稼働率の低下を抑制し、転送する画像ファイルのサイズを低減することによって転送時間を短縮し、転送した画像枚数と画像認識処理した画像枚数を比較し、確認することによって、転送画像枚数に応じた認識結果を受信することが可能な画像転送装置、画像認識装置、画像転送方法、画像認識方法および画像処理システム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】
【０００７】
上記の課題を解決するために、請求項１に記載の画像転送装置は、画像認識装置とネットワークを介して相互に接続された画像転送装置であって、外部から受信した画像データを保存する画像保存部と、前記画像保存部に保存された前記画像データを動画像のフレームとした動画像データを生成する動画像生成部と、前記動画像生成部が生成した前記動画像データを前記画像認識装置へ送信する画像送信部と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
上記の課題を解決するために、請求項４に記載の画像認識装置は、画像転送装置とネットワークを介して相互に接続され、仮想コンピューターの起動または終了の制御および状態監視を行う仮想コンピューター制御部と、前記仮想コンピューター制御部により起動されて、所定の画像認識処理を実行する１つ以上の仮想コンピューターと、前記画像転送装置から受信した動画像データを格納する動画像格納部と、を備えた画像認識装置であって、
前記仮想コンピューターは、前記動画像格納部から前記動画像データを受信する動画像受信部と、前記動画像受信部が受信した前記動画像データから展開した画像データに対して前記画像認識処理を実行する画像認識処理部と、前記画像認識処理部が実行した前記画像認識処理の処理結果を前記動画像格納部へ送信する結果送信部と、を備え、前記仮想コンピューター制御部は、前記画像認識処理の終了後に前記画像転送装置の指示に基づき、前記仮想コンピューターを終了させることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、撮影画像を動画ファイルに変換してサーバに転送し画像認識処理を行うことにより、転送する画像ファイルのサイズと転送時間を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施形態による画像処理システムの一例を示すブロック図である。
【図２】画像転送部１０４の処理を説明するためのフローチャートである。
【図３】クラウド制御部１０８の処理を説明するためのフローチャートである。
【図４】結果転送部１１２の処理を説明するためのフローチャートである。
【図５】画像変換部１０６によって、生成された転送ファイルの一例を説明するための図である。
【図６】クラウド仮想コンピューター部１１９の処理を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態による画像処理システムの一例について図面を参照して説明する。
【００１２】
＜全体のシステム構成＞
図１は、本発明における実施形態による画像処理システムの一例を示すブロックである。
【００１３】
イントラネットがインターネット回線３００を介してクラウドコンピューターに接続されている。イントラネット内の画像転送装置１０は、画像蓄積部１０１、データ転送部１０３、および、結果データ蓄積部１１６を備えている。また、クラウドコンピューター内の画像認識装置２０は、クラウドデータストレージ部１１８、クラウド仮想コンピューター部１１９および、クラウド仮想コンピューターサービス１２３を備えている。クラウド仮想コンピューターサービス１２３は、クラウド仮想コンピューター部１１９を備えている。それぞれの構成の詳細については後述する。なお、画像転送装置１０にはカメラ（不図示）が有線接続または無線接続されており、カメラマンが撮影した画像データがカメラから画像転送装置１０の画像蓄積部１０１へ送信され記憶される。有線接続や無線接続の例として、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）接続、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）による接続、ＵＳＢ接続などがあげられる。カメラが画像転送装置１０へ画像データを送信するタイミングは、全ての撮影が終了した後であったり、撮影を所定の量行う毎であったり、撮影と並行してリアルタイムに行う。
【００１４】
＜イントラネット内のシステム構成＞
まず、イントラネット内の画像転送装置１０の構成について説明する。イントラネット内のネットワーク２００に対して、マラソン大会などのイベントで撮影された画像ファイルを保存する画像蓄積部１０１、データ転送部１０３、画像認識した結果データファイルを保存する結果データ蓄積部１１６が接続されている。
【００１５】
画像蓄積部１０１および結果データ蓄積部１１６において、それぞれ画像ファイルと結果データファイルを蓄積するストレージ１０２およびストレージ１１７が設置されている。ここで、画像蓄積部１０１と結果データ蓄積部１１６は、同一のＮＡＳ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ａｔｔａｃｈｅｄ  Ｓｔｏｒａｇｅ）でもよく、またコンピューター内のハードディスク等のストレージでもよい。
【００１６】
データ転送部１０３は、画像転送部１０４、クラウド制御部１０８、結果転送部１１２を備えている。イントラネット内のネットワーク２００は、インターネット回線３００を介して、クラウドコンピューター内のネットワーク４００に接続されている。インターネット回線３００は、有線接続でも、３ＧやＬＴＥ（Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）などの無線接続でもよい。
【００１７】
画像転送部１０４は、画像検出部１０５、画像変換部１０６、画像送信部１０７を備えている。
【００１８】
画像検出部１０５は、処理を開始するとイベント毎、カメラマン毎またはカメラの機種毎などの撮影属性に応じて事前に設定した画像蓄積部１０１が備えるストレージ１０２内のファイルを定期的に監視し、カメラから受信し新規に保存された画像ファイルを検出し、画像転送部１０４内に読み込みを行う。新規の画像ファイルは、監視のタイミングにおいてストレージ１０２内（フォルダ）のファイル名と生成時間を取得し、各結果の差分を求めることによって検出される。
【００１９】
画像変換部１０６は、読み込んだ画像ファイルから取得した縦横ピクセル数が等しい複数の画像ファイルを、一つの動画ファイルの各フレームのイメージになるよう変換（動画ファイルの生成）を行う。なお、回転方向に関する画像属性は参照せず、縦横ピクセルサイズのみに注目し、処理時間が大きくかからないよう最大のフレーム数を設定してもよい。
【００２０】
さらに、画像変換部１０６は、動画ファイルの各フレームをイメージファイルに変換した場合に参照できるよう、各イメージにおける当初の縦横ピクセル数、回転方向情報、撮影時間等の画像属性を、画像情報ファイルとして生成し、書き出す。そして、画像変換部１０６は、動画ファイルと画像情報ファイルの生成が完了した場合に、動画ファイルと画像情報ファイルを画像送信部１０７内における送信用フォルダに移動させる。なお、動画ファイルに変換できない場合は、画像ファイルをそのまま送信用フォルダに移動させる。
【００２１】
画像送信部１０７は、送信用フォルダを監視し、画像変換部１０６で生成された動画ファイルと画像情報ファイル、または画像ファイルを検出した場合に、画像検出部１０５に設定されたイベント毎、カメラマン毎またはカメラの機種毎などの撮影属性に対応付けられたクラウドデータストレージ部１１８内にあるフォルダに逐次（連続的に）送信する。
【００２２】
クラウド制御部１０８は、クラウド起動部１０９、クラウド監視部１１０、クラウド終了部１１１を備える。
【００２３】
クラウド起動部１０９は、画像送信部１０７からクラウドデータストレージ部１１８に画像ファイルが送信されると、クラウド仮想コンピューターサービス１２３（後述）に対してクラウド仮想コンピューター部１１９（後述）の起動命令を送信する。
【００２４】
クラウド監視部１１０は、後述するクラウド仮想コンピューター部１１９の状態を監視する。
【００２５】
クラウド終了部１１１は、起動したクラウド仮想コンピューター部１１９の画像認識処理が正常終了したときに、後述するクラウド仮想コンピューターサービス１２３に対し、クラウド仮想コンピューター部１１９の終了命令を送信する。ここでいう画像認識処理の正常終了とは、画像送信部１０７が複数の画像ファイルを動画ファイルに変換し、クラウド仮想コンピューター部１１９に送信した画像ファイル数とクラウド仮想コンピューター部１１９が画像認識処理を行った処理枚数に一致した場合をいう。なお、完全一致ではなく、送信した画像ファイル数に対する処理枚数の割合が所定時間内に閾値（例えば８５％、９０％など）に達した場合に正常終了とみなしても良い。
【００２６】
結果転送部１１２は、結果検出部１１３、結果受信部１１４、結果送信部１１５を備える。
【００２７】
結果検出部１１３は、クラウドコンピューター内のネットワーク４００にある画像認識装置２０が備えるクラウドデータストレージ部１１８に保存される画像認識処理の認識結果ファイルを定期的に監視し、認識結果ファイルが生成されているかを確認し、生成された場合は、結果受信部１１４に通知する。
【００２８】
結果受信部１１４は、クラウドデータストレージ部１１８に生成された認識結果ファイルを受信し、結果受信部１１４の内部に保存する。
【００２９】
結果送信部１１５は、結果受信部１１４の内部に保存された認識結果ファイルを、画像検出部１０５が監視しているイベント毎、カメラマン毎またはカメラの機種毎などの撮影属性に一致するよう事前に設定された結果データ蓄積部１１６が備えるストレージ１１７に送信する。
【００３０】
＜クラウドコンピューター内のシステム構成＞
ここから、クラウドコンピューター内の画像認識装置２０の構成について説明する。クラウド内のネットワーク４００に対して、画像ファイルを保存するクラウドデータストレージ部１１８、クラウド仮想コンピューター部１１９、クラウド仮想コンピューターサービス１２３が接続されている。
【００３１】
クラウド仮想コンピューターサービス１２３は、クラウド仮想コンピューター部の起動、終了および状態監視を行うクラウドコンピューター内のサービスであり、クラウド制御部１０８からの命令を受信することができる。
【００３２】
クラウド仮想コンピューター部１１９は、画像ファイルがクラウドデータストレージ部１１８に保存された際に、クラウド起動部１０９からクラウド仮想コンピューターサービス１２３へ送信される起動命令に従って、クラウド仮想コンピューターサービス１２３によって生成される。画像認識処理するべき画像ファイルが無い場合は生成されないが、クラウド起動部１０９の指示によって画像送信部１０７が送信するイベント毎、カメラマン毎またはカメラの機種毎などの撮影属性に基づき、クラウド仮想コンピューター部１１９をスケールアウトさせ複数生成してもよい。また、特定のイベントまたはカメラマンの撮影枚数が非常に大量枚数である場合は、クラウド起動部１０９は、事前に設定した撮影枚数の閾値や、総ファイルサイズの閾値と比較して、閾値以上ならばクラウド仮想コンピューター部１１９をスケールアウトさせ複数起動してもよい。さらに、画像送信部１０７がクラウドデータストレージ部１１８に送信する画像ファイルの送信量に応じて、認識処理部１２１による画像認識処理の途中であっても当該画像認識処理の終了を待たずにスケールアウトさせることも可能である。
【００３３】
また、クラウド監視部１１０が逐次クラウド仮想コンピューターサービス１２３に問い合わせて監視しているクラウド仮想コンピューター部１１９の状態から、エラーが発生している場合や、ＣＰＵの稼働率が高く、事前に設定した稼働率が設定時間以上連続している場合に、同様にクラウド仮想コンピューター部１１９をスケールアウトさせ複数起動してもよい。
【００３４】
なお、ここでスケールアウトとは、クラウド仮想コンピューター部１１９による画像受信処理、画像認識処理、結果送信処理のパフォーマンスを向上させるために、クラウド制御部１０８が備えるクラウド起動部１０９からクラウド仮想コンピューターサービス１２３への指示に基づき、クラウド仮想コンピューター部１１９の数を増加させることによって分散処理させることをいう。クラウド起動部１０９からの指示によりスケールアウトさせることにより、画像処理システム全体の処理能力を向上させることができる。なお、スケールアウトだけでなく、クラウド仮想コンピューター部１１９を終了させ、クラウド仮想コンピューター部１１９の数が減少するようスケールインさせることも可能である。
【００３５】
クラウド仮想コンピューター部１１９は、画像受信部１２０、認識処理部１２１、結果送信部１２２を備えている。
【００３６】
画像受信部１２０は、クラウド起動部１０９によりクラウド仮想コンピューターサービス１２３を介してクラウド仮想コンピューター部１１９が起動されると、逐次、クラウドデータストレージ部１１８上の画像ファイルと画像情報ファイルをクラウド仮想コンピューター部１１９内に読み込む。画像情報ファイルについては図５にて後述する。
【００３７】
認識処理部１２１は、画像ファイルが動画ファイルである場合、フレーム毎のラスターイメージに展開し、画像情報ファイルから回転方向やファイル名などの情報を読み込み、各ラスターイメージの情報として対応付ける。また、認識処理部１２１は、画像ファイルが静止画の場合、そのままラスターイメージに展開し、ＪＰＥＧマーカー等の情報を読み込む。さらに認識処理部１２１は、ラスターイメージに対して、人物検出、ナンバー領域推定、文字認識、顔認証などを行い、画像ファイル内の人物の認識結果を算出する。
【００３８】
結果送信部１２２は、認識処理部１２１の認識結果として、画像情報ファイルから対応づけた、画像蓄積部１０１のストレージ１０２に保存された際の画像ファイルのファイル名と認識したゼッケン番号などをＣＳＶ（Ｃｏｍｍａ−Ｓｅｐａｒａｔｅｄ  Ｖａｌｕｅｓ）のフォーマット等に書き出し、クラウドデータストレージ部１１８に保存する。
【００３９】
＜画像転送部１０４の処理フロー＞
図２は、本発明の実施形態におけるデータ転送部１０３が備える画像転送部１０４の処理を説明するためのフローチャートである。画像転送部１０４、クラウド制御部１０８および結果転送部１１２のそれぞれのタスクが存在しているものとして以下説明する。
【００４０】
画像転送部１０４のタスクが開始すると、画像転送部１０４は画像蓄積部１０１が備えるストレージ１０２、結果データ蓄積部１１６が備えるストレージ１１７、およびクラウドデータストレージ部１１８に関する設定パラメータを読み込む（ステップＳ２０１）。
【００４１】
ここで設定パラメータとは、例えば、画像蓄積部１０１や結果データ蓄積部１１６に関してはイントラネット内のＩＰアドレスであり、ストレージ１０２やストレージ１１７はフォルダのパスを示した情報である。また、クラウドデータストレージ部１１８に関しては、アクセス情報やパス情報などが該当する。
【００４２】
画像検出部１０５が監視を逐次行う画像蓄積部１０１が備えるストレージ１０２のＩＰアドレスまたはフォルダが設定されると、画像検出部１０５は画像認識処理を行うべき新規の画像ファイルがストレージ１０２に保存されているかどうかを確認する（ステップＳ２０２）。既に画像認識処理を行った画像ファイルであるか否かは、例えば、画像認識処理を行った画像ファイルのファイル名や拡張子を変更したり、ストレージ１０２の対象ファルダから監視対象のフォルダとは別のフォルダに移動したり、また画像認識処理を行った画像ファイルのファイル名の別ファイルに書き出し、検出したファイル名と比較することで新規の画像ファイルを判断する。
【００４３】
新規の画像ファイルが保存されている場合（ステップＳ２０２でＹｅｓ）、画像検出部１０５は、当該画像ファイルを画像転送部１０４内に読み込む（ステップＳ２０３）。このとき画像ファイルは静止画像のＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ  Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ）で圧縮されたフォーマットである。なお、ここにおいて静止画像はラスターイメージと画像属性を有していれば、ＪＰＥＧ以外のフォーマットでもよい。
【００４４】
画像変換部１０６は、画像ファイルをラスターイメージに展開して、縦横のピクセル数および回転情報等の画像属性の情報をＪＰＥＧマーカー等から読み込む（ステップＳ２０４）。ここで、画像変換部１０６は、読み込んだ画像ファイルのヘッダに設定されている画像の縦横ピクセル、および画像の回転方向に関する画像属性を取得し、あらかじめ設定された画像認識処理に必要な縦横の最小ピクセル数を取得する。最小ピクセルサイズは、画像内の人物の高さ方向にとって画像認識処理に必要なサイズが設定されている。
【００４５】
縦横のピクセル数が必要以上に大きい場合は、画像変換部１０６は画像認識処理に必要なサイズまで縮小し画像サイズを小さくする（ステップＳ２０５）。このとき、画像変換部１０６は、画像の回転方向が０度または１８０度の場合、カメラが水平方向に設置されていると判断し、人物の高さ方向である画像の縦ピクセル数と縦の最小ピクセル数を比較し、画像の縦ピクセル数の方が大きい場合は、画像の縦横の扁平率を保持したまま、画像の縦ピクセルが、縦の最小ピクセル数と一致するように画像を縮小する。一方、画像の回転方向が９０度または２７０度の場合、画像変換部１０６は、カメラが垂直方向に設置されていると判断し、人物の高さ方向の画像の横ピクセル数と横の最小ピクセル数を比較し、画像の横ピクセル数のほうが大きい場合は、画像の縦横の扁平率を保持したまま、画像の横ピクセルが、横の最小ピクセル数と一致するよう画像を縮小する。いずれの場合も、最小ピクセル数よりも画像のピクセル数が小さい場合は、画像の拡大縮小処理は行わない。つまり、画像認識処理に必要なサイズは画像ファイル内に写っている人物の大きさに依存するため、画像の縦横に関する回転情報に基づき人物の高さ方向のピクセル数を決定し、縦横の向き毎に必要ピクセル数を変えてもよい。
【００４６】
縦横ともにピクセル数が等しい画像ファイルが複数あるかを確認し（ステップＳ２０６）、等しい画像ファイルがない場合（ステップＳ２０６でＮｏ）は、次の新規の画像ファイルを確認するためステップＳ２０２に戻る。
【００４７】
縦横ともにピクセル数が等しい画像ファイルが複数ある場合（ステップＳ２０６でＹｅｓ）、画像変換部１０６は、複数の静止画像を一つの動画ファイルの各フレームのイメージになるよう変換を行う。ここで、処理時間が大きくかからないよう最大のフレーム数を設定してもよい。
【００４８】
動画ファイルへの変換に成功した場合は（ステップＳ２０７でＹｅｓ）、画像情報ファイルを作成し、動画ファイルに変換した複数の画像ファイルの画像属性に関する情報を記録する（ステップＳ２０８）。ここで、画像属性に関する情報のフォーマットはテキストファイルでよく、例えば、ファイル名は動画ファイルとの関係が分かるよう同じファイル名で拡張子だけが異なるようにする。また、動画ファイルを拡張して複数の画像ファイルの画像属性に関する情報を追記し、動画ファイルのみにしてもよい。
【００４９】
次に、画像送信部１０７は、画像検出部１０５に設定されたイベント毎、カメラマン毎またはカメラの機種毎などの撮影属性に対応付けられたクラウドデータストレージ部１１８に変換した動画ファイルと画像情報ファイルを逐次送信する（ステップＳ２０９）。
【００５０】
ワークメモリ不足等により複数の画像ファイルを一つの動画ファイルに変換することができなかった場合（ステップＳ２０７でＮｏ）、画像送信部１０７は、複数の画像ファイルのままクラウドデータストレージ部１１８に送信する（ステップＳ２１０）。
【００５１】
画像送信部１０７は、送信する画像ファイルの枚数をカウントする（ステップＳ２１１）。
【００５２】
画像送信部１０７は、既にクラウド制御部１０８のタスクを起動したかどうか確認し（ステップＳ２１２）、もしタスクを起動していなかったら（ステップＳ２１２でＮｏ）、クラウド制御部１０８のタスクを起動する（ステップＳ２１３）。
【００５３】
さらに、画像送信部１０７は、既に結果転送部１１２のタスクを起動したかどうか確認し（ステップＳ２１４）、もしタスクを起動していなかったら（ステップＳ２１４でＮｏ）、結果転送部１１２のタスクを起動する（ステップＳ２１５）。
【００５４】
ステップＳ２０２に戻り、次の新規の画像ファイルが保存されているかを確認し、新規の画像ファイルが保存されていない場合（ステップＳ２０２でＮｏ）、終了設定がされているかどうかを確認する（ステップＳ２１６）。終了設定されている場合（ステップＳ４１６でＹｅｓ）、画像転送部１０４のタスクを終了させる。ここで、終了設定は、操作者等によるオペレーション入力でもよい。また、最後の画像ファイルを特別なファイル名や画像属性の情報にするなどにより設定してもよい。
【００５５】
＜クラウド制御部１０８の制御フロー＞
図３は、本発明の実施形態におけるデータ転送部１０３が備えるクラウド制御部１０８の処理を説明するためのフローチャートである。
【００５６】
クラウド制御部１０８内のタスクが開始すると、クラウド起動部１０９は、画像フォルダに関連付けてクラウド仮想コンピューターサービス１２３に起動命令を送信し、クラウド仮想コンピューター部１１９を起動する（ステップＳ３０１）。ここで、画像ファイルのサイズ、枚数や複雑さに応じて、クラウド仮想コンピューター部１１９のＣＰＵやメモリ構成等を決定してもよく、常に同一仕様である必要はない。
【００５７】
次に、クラウド起動部１０９は、入力となるクラウドデータストレージ部１１８上の画像ファイルの保存先を示すパス等を、クラウド仮想コンピューター部１１９が参照できる記憶領域（タグ情報等）に書き込み、クラウド仮想コンピューター部１１９に通知する（ステップＳ３０２）。
【００５８】
クラウド監視部１１０は、随時起動したクラウド仮想コンピューター部１１９の状態をクラウド仮想コンピューターサービス１２３に問い合わせて監視し（ステップＳ３０３）、クラウド仮想コンピューター部１１９が停止するなど、正常に画像認識処理を開始していない場合（ステップＳ３０３でＮｏ）、ステップＳ３０１に戻りクラウド起動部１０９にて、該当するクラウド仮想コンピューター部１１９を再起動する。
【００５９】
起動したクラウド仮想コンピューター部１１９が正常に動作していると判断した場合（ステップＳ３０３でＹｅｓ）、クラウド監視部１１０は、クラウド仮想コンピューター部１１９が書き換え可能なタグ情報等を参照して、認識処理部１２１が画像認識処理した画像ファイルの認識処理枚数を取得する（ステップＳ３０４）。
【００６０】
クラウド監視部１１０は、結果転送部１１２において、図２のステップＳ２１１で画像転送部１０４がカウントした送信画像ファイル数の画像認識処理がされたかを確認する（ステップＳ３０５）。もし、送信画像枚数と一致するまで画像認識処理が進んでいない場合は（ステップＳ３０５でＮｏ）、ステップＳ３０３に戻り、クラウド仮想コンピューター部１１９が再度正常に動作しているかを確認する。
【００６１】
送信画像枚数と一致するまで画像認識処理が完了した場合は（ステップＳ３０５でＹｅｓ）、クラウド監視部１１０は画像転送処理が完了したかを確認する（ステップＳ３０６）。このとき、画像転送部１０４は図２のステップＳ２１６でＹｅｓとなり画像転送部１０４の処理が終了している。
【００６２】
画像転送処理が完了していない場合（ステップＳ３０６でＮｏ）は、更なる画像転送処理が行われると判断し、ステップＳ３０３に戻り、クラウド仮想コンピューター部１１９が再度正常に動作しているかを確認する。
【００６３】
画像転送処理が完了している場合（ステップＳ３０６でＹｅｓ）、クラウド終了部１１１がクラウド仮想コンピューターサービス１２３に終了命令を送信し、クラウド仮想コンピューター部１１９を終了させクラウド制御処理を終了させる（ステップＳ３０７）。
【００６４】
＜結果転送部１１２の処理フロー＞
図４は、本発明の実施形態におけるデータ転送部１０３が備える結果転送部１1２の処理を説明するためのフローチャートである。
【００６５】
結果転送部１１２内のタスクが開始すると、結果検出部１１３が新規の認識結果ファイルがクラウドデータストレージ部１１８上に保存されているかを確認する（ステップＳ４０１）。
【００６６】
新規の認識結果ファイルが保存されていない場合（ステップＳ４０１でＮｏ）、結果検出部１１３はクラウド制御部１０８のクラウド制御処理が終了したかを確認する（ステップＳ４０２）。
【００６７】
クラウド制御処理が終了していない場合（ステップＳ４０２でＮｏ）、新規の認識結果ファイルが保存されているかを確認するためステップＳ４０１戻る。
【００６８】
クラウド制御処理が終了している場合（ステップＳ４０２でＹｅｓ）、結果転送部１１２のタスクを終了させる。このとき、クラウド制御部１０８は図３のステップＳ３０７でクラウド仮想コンピューター部１１９を終了させクラウド制御部１０８のクラウド制御処理が終了している。
【００６９】
新規の認識結果ファイルが保存されている場合（ステップＳ４０１でＹｅｓ）、結果受信部１１４は、認識結果ファイルを結果転送部１１２内に読み込む（ステップＳ４０３）。
【００７０】
結果受信部１１４は、認識結果ファイル内に記録されている処理認識枚数をカウントし（ステップＳ４０４）、結果送信部１１５はストレージ１１７内に設定されたフォルダに認識結果ファイルを出力する（ステップＳ４０５）。
【００７１】
次に、ステップＳ４０１に戻り新規の認識結果ファイルが保存されているかを確認し、処理を継続する。
【００７２】
＜転送ファイルについて＞
図５は、画像転送部１０４内における画像変換部１０６によって、生成された転送ファイルの一例を説明するための図である。
【００７３】
２枚の静止画像である画像ファイル５０１と画像ファイル５０４において、それぞれのランナー（ランナー５０２とランナー５０３、およびランナー５０５とランナー５０６）が動いている姿を捉えており、それぞれの画像ファイル（写真）においてランナーの動きベクトルに注目した画像ファイル間の差分圧縮が可能である。
【００７４】
例えば、複数の参照フレームを用いたフレーム間予測技術を用いるＭＰＥＧ−４  ＡＶＣ（Ｈ．２６４）の動画圧縮を行うことで、複数の画像ファイルのイメージを一つの動画ファイルに圧縮することができる。Ｈ.２６４は、動画圧縮規格の一つであり、空間変換やフレーム間予測、量子化、エントロピー符号化を採用している。複数の参照フレームを用いてフレーム間予測を行うことで、同一被写体に対して連続的に撮影された画像のように前後の画像で強い相関を持つ動画像に対して高い圧縮率が実現できる。なお、Ｈ.２６４に限らず、フレーム間予測を採用した動画圧縮規格であればよい。
【００７５】
ここで、画像ファイル（静止画像ＪＰＥＧなど）におけるファイル名等を画像情報ファイルにまとめる。画像情報ファイル５０７は、ファイルの内容を示した例である。例えば、動画ファイルに変換するにあたり、１５枚の静止画像ＪＰＥＧをもって、１５フレーム相当の動画ファイルに変換することができる。
【００７６】
画像情報ファイル５０７の内容（静止画像情報）について、図５を参照しながら説明する。
【００７７】
静止画像情報としては、上からそれぞれ、画像ファイルのファイル名（Ｆｉｌｅ）、横ピクセル数（Ｗｉｄｔｈ）、縦ピクセル数（Ｈｅｉｇｈｔ）、画像ファイルのファイルサイズ（Ｓｉｚｅ）、イメージの回転方向（Ｏｒｉｅｎｔ）、撮影カメラの機種名（Ｍｏｄｅｌ）、撮影時間（Ｅｘｐｏｓｅ）などである。
【００７８】
画像変換部１０６は、生成した動画ファイルのファイル名と同一なファイル名で画像情報ファイル５０７を生成し、画像送信部１０７は、動画ファイルのファイル名と画像情報ファイル５０７を、画像検出部１０５に設定されたイベント毎、カメラマン毎またはカメラの機種毎などの撮影属性に対応付けられたクラウドデータストレージ部１１８に同時に保存する。
【００７９】
＜クラウド仮想コンピューター部１１９の処理フロー＞
図６は、本発明の実施形態におけるクラウド仮想コンピューター部１１９の処理を説明するためのフローチャートである。
【００８０】
クラウド仮想コンピューター部１１９の処理が開始すると、画像受信部１２０は、クラウドデータストレージ部１１８上の画像ファイルの保存先を示すパス情報を、クラウド仮想コンピューター部１１９に設定されたタグ情報等の記憶領域から読み込む（ステップＳ６０１）。
【００８１】
画像受信部１２０は、クラウドデータストレージ部１１８上の画像検出部１０５に設定されたイベント毎、カメラマン毎またはカメラの機種毎などの撮影属性に対応付けられたパスにおいて、新規の画像ファイルが保存されているかを確認する（ステップＳ６０２）。
【００８２】
新規の画像ファイルが保存されている場合（ステップＳ６０２でＹｅｓ）、画像受信部１２０は、クラウドデータストレージ部１１８から画像ファイルを読み込み、ラスターイメージに展開する（ステップＳ６０３）。
【００８３】
次に、画像ファイルが動画であるかを確認し（ステップＳ６０４）、画像データが動画である場合(ステップＳ６０４でＹｅｓ)、クラウドデータストレージ部１１８から該当する画像情報ファイルを読み込み、各ラスターイメージの画像属性情報とする（ステップＳ６０５）。ここで、画像情報ファイルの画像プロパティが０度以外の回転だった場合は、ラスターイメージを適切な方向に回転処理を行う。
【００８４】
画像ファイルが動画でない場合（ステップＳ６０４でＮｏ)は、ＪＰＥＧマーカー等により、ラスターイメージの画像属性情報としステップＳ９０６に進む。ここで、同様に画像属性が０度以外の回転だった場合は、ラスターイメージを適切な方向に回転処理を行う。
【００８５】
認識処理部１２１は、ラスターイメージに対して、人物検出、ナンバー領域推定、文字認識、顔認証などを行い、認識結果を算出する（ステップＳ６０６）。
【００８６】
結果送信部１１５は、認識結果として、画像ファイル名と認識した番号等をＣＳＶのフォーマット等に書き出し、クラウドデータストレージ部１１８上に送信し（ステップＳ６０７）、新規の画像データが保存されているか確認するためステップＳ６０２に戻る。
【００８７】
クラウドデータストレージ部１１８上に新規の画像ファイルが保存されていない場合（ステップＳ６０２でＮｏ）、終了設定がされているかを確認し（ステップＳ６０８）、終了設定されている場合（ステップＳ６０８でＹｅｓ）、クラウド仮想コンピューター部１１９の処理を終了させる。終了設定がされていない場合（ステップＳ６０８でＮｏ）、再度、新規の画像ファイルが保存されているか確認するためステップＳ６０２に戻る。
【００８８】
以上説明したように、本発明の実施形態では、静止画像データの画像認識処理において、画像認識処理を行うクラウド仮想コンピューター部１１９を、画像転送装置１０内の画像蓄積部１０１に対象となる画像データが保存された際に並列処理を可能とするためスケールアウトして生成させる。また、連続撮影された静止画像データに対して、画像認識処理に必要なサイズに縮小、および連続した画像データを動画へと画像間差分圧縮を行い、効率よくクラウドデータストレージ部１１８（クラウドサービス）に転送し、クラウドサービスへの画像送信枚数と認識処理枚数を比較し、確認することでインターネット上のクラウド仮想コンピューター部１１９による画像データの画像認識処理をリアルタイムに高速かつ信頼性高く、行うことができる。
【００８９】
なお、画像転送装置１０内にある画像蓄積部１０１が備えるストレージ１０２内に新規に保存された画像ファイルを動画ファイルへ変換し、クラウドコンピューターへ転送し画像認識処理を行うとして説明したが、これに限定するものではない。例えば、イントラネット側の画像転送装置１０から転送するのではなく、画像ファイルを動画ファイルに変換した上でクラウドコンピューター内の画像認識装置２０が備えるストレージへカメラから直接保存し、新規に保存された画像ファイルをイントラネット内のクラウド制御部１０８が監視を行い、当該監視結果に基づきクラウド仮想コンピューター部１１９をスケールアウトさせてもよい。加えて、カメラと画像転送装置１０が一体構造であってもよい。
【００９０】
また、本発明の目的は、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記録媒体を、システムあるいは装置に供給し装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して処理を実行することによっても達成することができる。
【００９１】
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶したコンピューターで読み取り可能な記憶媒体は本発明を構成することになる。
【００９２】
また、プログラムコードの指示に基づき、コンピューター上で稼働しているＯＳ等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述した実施形態の機能が実現されるように構成してもよい。
【００９３】
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピューターに挿入された機能拡張ボードやコンピューターに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれたあと、このプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を実行し、その処理に応じて上述した実施形態が実現される場合も含んでいる。
【００９４】
なお、プログラムコードを供給するため、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光磁気ディスク、ＣＤやＤＶＤに代表される光ディスク、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等の記憶媒体を用いることができる。または、プログラムコードは、ネットワークを介してダウンロードしてもよい。
【符号の説明】
【００９５】
画像転送装置：１０
画像認識装置：２０
画像蓄積部：１０１
ストレージ：１０２
データ転送部：１０３
画像転送部：１０４
画像検出部；１０５
画像変換部：１０６
画像送信部：１０７
クラウド制御部：１０８
クラウド起動部：１０９
クラウド監視部：１１０
クラウド終了部：１１１
結果転送部：１１２
結果検出部：１１３
結果受信部：１１４
結果送信部：１１５
結果データ蓄積部：１１６
ストレージ：１１７
クラウドデータストレージ部：１１８
クラウド仮想コンピューター部：１１９
画像受信部：１２０
認識処理部：１２１
結果送信部：１２２
クラウド仮想コンピューターサービス：１２３
ネットワーク：２００
インターネット回線：３００
ネットワーク：４００
【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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