(57)【要約】【課題】撮影装置に対する歩行者の移動方向に影響を受けることなく、撮影画像内に写る歩行者の歩行特性を解析し、当該歩行者を特定することを可能にする技術を提供する。【解決手段】本発明の一側面に係る個人識別装置は、個人の実空間における歩行特性を示す個人を識別するための個人識別用データを記憶する記憶部と、各画素の深度を示す深度データを含む、歩行者を撮影した撮影画像を取得する画像取得部と、撮影画像内で歩行者の写る領域を抽出し、撮影画像内の各画素の深度に基づいて、当該領域に写る歩行者の実空間における歩行特性を解析することで、歩行者の実空間における歩行特性を示す解析データを取得する歩行特性解析部と、取得した解析データを個人識別用データと比較することにより、取得した解析データが個人識別用データに適合するか否かを判定し、判定の結果に基づいて撮影画像に写る歩行者を特定する歩行者特定部と、を備える。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
個人を識別するための個人識別用データであって、当該個人の実空間における歩行特性を示す個人識別用データを個人毎に記憶する記憶部と、
歩行者を撮影するために設置された撮影装置によって撮影された撮影画像であって、当該撮影画像内の各画素の深度を示す深度データを含む撮影画像を取得する画像取得部と
前記撮影画像内で前記歩行者の写る領域を抽出し、前記深度データにより示される前記撮影画像内の各画素の深度に基づいて、当該領域に写る前記歩行者の実空間における歩行特性を解析することで、前記撮影画像に写る前記歩行者の実空間における歩行特性を示す解析データを取得する歩行特性解析部と、
前記個人識別用データの示す歩行特性及び取得した前記解析データの示す歩行特性を比較することによって、取得した解析データが前記個人識別用データに適合するか否かを判定し、当該判定の結果に基づいて、前記撮影画像に写る歩行者を特定する歩行者特定部と、
を備える、
個人識別装置。
【請求項２】
前記記憶部は、前記特定した歩行者の個人識別用データを取得した前記解析データに置き換えることで、前記特定した歩行者の個人識別用データを更新する、
請求項１に記載の個人識別装置。
【請求項３】
前記歩行特性は複数の項目で構成され、
前記歩行者特定部は、前記個人識別用データの示す歩行特性と取得した前記解析データの示す歩行特性とを項目毎に比較し、一致すると評価可能な項目が所定数以上存在する場合に、取得した解析データが前記個人識別用データに適合すると判定し、前記撮影画像に写る歩行者は当該適合する個人識別用データの示す人物であると特定する、
請求項１又は２に記載の個人識別装置。
【請求項４】
前記歩行特性解析部は、前記撮影装置に対する前記歩行者の移動方向を更に解析し、
前記歩行者特定部は、前記個人識別用データの示す歩行特性と取得した前記解析データの示す歩行特性とを比較する際に、前記歩行者の移動方向に応じて選択される項目を優先的に比較する、
請求項３に記載の個人識別装置。
【請求項５】
前記歩行特性は、前記複数の項目として、歩隔、つま先の上がり方、かかとの上がり方、身体の傾き、体幹の側方動揺、骨盤の側方傾斜、膝関節の曲がり角度、腕振り角度、及び歩行補助器具の有無を含む、
請求項３又は４に記載の個人識別装置。
【請求項６】
前記歩行特性解析部は、前記撮影画像の背景として設定された背景画像と前記撮影画像との差分から前記撮影画像の前景領域を前記歩行者の写る領域として抽出し、前記深度データを参照することで当該前景領域内の各画素の深度を特定し、特定した当該前景領域内の各画素の深度に基づいて、当該前景領域に写る前記歩行者の実空間における歩行特性を解析する、
請求項１から５のいずれか１項に記載の個人識別装置。
【請求項７】
個人を識別するための個人識別用データであって、当該個人の実空間における歩行特性を示す個人識別用データを個人毎に記憶する記憶部を備えるコンピュータが、
歩行者を撮影するために設置された撮影装置によって撮影された撮影画像であって、当該撮影画像内の各画素の深度を示す深度データを含む撮影画像を取得するステップと、
前記撮影画像内で前記歩行者の写る領域を抽出するステップと、
前記深度データにより示される前記撮影画像内の各画素の深度に基づいて、当該領域に写る前記歩行者の実空間における歩行特性を解析することで、前記撮影画像に写る前記歩行者の実空間における歩行特性を示す解析データを取得するステップと、
前記個人識別用データの示す歩行特性及び取得した前記解析データの示す歩行特性を比較することによって、取得した解析データが前記個人識別用データに適合するか否かを判定するステップと、
前記判定の結果に基づいて、前記撮影画像に写る歩行者を特定するステップと、
を実行する個人識別方法。
【請求項８】
個人を識別するための個人識別用データであって、当該個人の実空間における歩行特性を示す個人識別用データを個人毎に記憶する記憶部を備えるコンピュータに、
歩行者を撮影するために設置された撮影装置によって撮影された撮影画像であって、当該撮影画像内の各画素の深度を示す深度データを含む撮影画像を取得するステップと、
前記撮影画像内で前記歩行者の写る領域を抽出するステップと、
前記深度データにより示される前記撮影画像内の各画素の深度に基づいて、当該領域に写る前記歩行者の実空間における歩行特性を解析することで、前記撮影画像に写る前記歩行者の実空間における歩行特性を示す解析データを取得するステップと、
前記個人識別用データの示す歩行特性及び取得した前記解析データの示す歩行特性を比較することによって、取得した解析データが前記個人識別用データに適合するか否かを判定するステップと、
前記判定の結果に基づいて、前記撮影画像に写る歩行者を特定するステップと、
を実行させるための個人識別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人識別装置、個人識別方法、及び、個人識別プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、人間の歩行動作を捉えた動画像を利用して、動画像内に写る歩行者が予め登録されている人物のうちの誰であるかを判定する個人識別装置が開示されている。具体的には、当該個人識別装置は、撮影装置により取得された二次元画像を解析して、動画像内に写る歩行者のシルエットを作成する。そして、当該個人識別装置は、作成したシルエットの輪郭から特徴量を抽出して、抽出した特徴量と予め登録された個人情報とを比較することによって、動画像内に写る歩行者を識別する。
【０００３】
また、特許文献２には、異なる時間に撮影された映像に含まれる人物を同定する人物同定装置が開示されている。具体的には、当該人物同定装置は、撮影装置によって取得された二次元画像内に写る歩行者の髪の色、服の色、体型、性別、身長等の身体的特徴と歩幅、歩速、歩行姿勢等の歩行の特徴とを同定要素として抽出する。そして、当該人物同定装置は、抽出した同定要素に基づいて、画像内に写る歩行者の同定を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平０４−０３３０６６号公報
【特許文献２】特開２０１０−２３９９９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
例えば、特許文献１では、撮影装置に対する歩行者の移動方向が変化すると、歩行者のシルエットは大きく変わってしまう。そのため、このような変化に対応できず、歩行者を特定できない可能性があった。また、例えば、特許文献２では、二次元画像内に写る歩行者の縦方向及び横方向の画素数（ピクセル）に基づいて、歩幅、脚長、歩行姿勢、体型、性別等の同定要素の値が算出されている。そのため、撮影装置に対して歩行者が縦方向又は斜め方向に移動した場合には、これらの同定要素の値を算出するのが困難になる。よって、特許文献２に開示される人物同定装置は、画像内のＹ方向に歩行者の像が移動した場合には、これらの同定要素を無効とするように構成されている。
【０００６】
すなわち、特許文献１及び２で例示される個人識別方法では、二次元画像を解析することで歩行者の歩行特性を抽出している。そのため、撮影装置に対する歩行者の移動方向によっては、歩行者の歩行特性を十分に抽出できず、画像内に写る歩行者を特定できない可能性があるという問題点があった。
【０００７】
本発明は、一側面では、このような点を考慮してなされたものであり、撮影装置に対する歩行者の移動方向に影響を受けることなく、撮影画像に写る歩行者の歩行特性を解析し、当該歩行者を特定することを可能にする技術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】
【０００８】
本発明は、上述した課題を解決するために、以下の構成を採用する。
【０００９】
すなわち、本発明の一側面に係る個人識別装置は、個人を識別するための個人識別用データであって、当該個人の実空間における歩行特性を示す個人識別用データ、を個人毎に記憶する記憶部と、歩行者を撮影するために設置された撮影装置によって撮影された撮影画像であって、当該撮影画像内の各画素の深度を示す深度データを含む撮影画像、を取得する画像取得部と、前記撮影画像内で前記歩行者の写る領域を抽出し、前記深度データにより示される前記撮影画像内の各画素の深度に基づいて、当該領域に写る前記歩行者の実空間における歩行特性を解析することで、前記撮影画像に写る前記歩行者の実空間における歩行特性を示す解析データを取得する歩行特性解析部と、前記個人識別用データの示す歩行特性及び取得した前記解析データの示す歩行特性を比較することによって、取得した解析データが前記個人識別用データに適合するか否かを判定し、当該判定の結果に基づいて、前記撮影画像に写る歩行者を特定する歩行者特定部と、を備える。
【００１０】
上記構成によれば、歩行者の歩行特性を解析するために取得される撮影画像には各画素の深度を示す深度データが含まれている。この各画素の深度は、撮影装置から被写体までの深さを表している。そのため、この深度を利用することで、撮影装置に対する被写体の移動方向とは無関係に、当該被写体の実空間（三次元空間）上の状態を解析することが可能である。したがって、上記構成によれば、撮影装置に対する歩行者の移動方向に影響を受けることなく、撮影画像に写る歩行者の歩行特性を解析し、当該歩行者を特定することができる。
【００１１】
なお、歩行特性とは、歩行者の歩行動作の有する性質であり、例えば、身長、歩幅、歩幅の左右比、歩隔、つま先の上がり方、つま先の上がり方の左右比、かかとの上がり方、かかとの上がり方の左右比、ケーデンス、身体の傾き、体幹の側方動揺、骨盤の側方傾斜、膝関節の曲がり角度、膝関節の曲がり角度の左右比、腕振り角度、腕振り角度の左右比、歩行補助器具の有無等の項目を含むことができる。
【００１２】
また、上記一側面に係る個人識別装置の別の形態として、前記記憶部は、前記特定した歩行者の個人識別用データを取得した前記解析データに置き換えることで、前記特定した歩行者の個人識別用データを更新してもよい。時間が経つにつれて、人間の歩行特性は変化する可能性がある。これに対して、当該構成に係る個人識別装置は、個人識別が成功した解析データを利用して、個人識別用データを更新する。そのため、このような時間経過に伴う歩行特性の変化に対応可能な個人識別装置を提供することができる。
【００１３】
また、上記一側面に係る個人識別装置の別の形態として、前記歩行特性は複数の項目で構成されてもよい。そして、前記歩行者特定部は、前記個人識別用データの示す歩行特性と取得した前記解析データの示す歩行特性とを項目毎に比較し、一致すると評価可能な項目が所定数以上存在する場合に、取得した解析データが前記個人識別用データに適合すると判定し、前記撮影画像に写る歩行者は当該適合する個人識別用データの示す人物であると特定してもよい。当該構成によれば、複数の項目に基づいて多面的に歩行者を特定することができるため、個人識別の精度を高めることができる。
【００１４】
また、上記一側面に係る個人識別装置の別の形態として、前記歩行特性解析部は、前記撮影装置に対する前記歩行者の移動方向を更に解析してもよい。そして、前記個人識別用データの示す歩行特性と取得した前記解析データの示す歩行特性とを比較する際に、前記歩行者の移動方向に応じて選択される項目を優先的に比較してもよい。
【００１５】
撮影装置に対する歩行者の移動方向によって、歩行者の身体部位のうち撮影画像に写らない部位が存在しうる。そのため、歩行特性には、撮影装置に対する歩行者の移動方向によっては、正確に解析しやすい項目と正確に解析し難い項目とが含まれ得る。これに対して、当該構成では、歩行者の移動方向に応じて優先的に比較する項目を選択する。そのため、当該構成によれば、個人識別の精度を高めることができる。
【００１６】
また、上記一側面に係る個人識別装置の別の形態として、前記歩行特性は、前記複数の項目として、歩隔、つま先の上がり方、かかとの上がり方、身体の傾き、体幹の側方動揺、骨盤の側方傾斜、膝関節の曲がり角度、腕振り角度、及び歩行補助器具の有無を含んでもよい。
【００１７】
撮影装置に近付く方向に歩行者が移動している場合、撮影画像には歩行者の前面が写りやすい。そのため、このような場合には、歩隔、体幹の側方動揺及び骨盤の側方傾斜に関連する身体部位が撮影画像に写りやすく、これらの項目については比較的に精度よく解析することができる。なお、例えば、歩隔に関連する身体部位とは足である。
【００１８】
また、撮影装置から遠ざかる方向に歩行者が移動している場合、撮影画像には歩行者の背面が写りやすい。そのため、このような場合には、歩隔、体幹の側方動揺、骨盤の側方傾斜及びかかとの上がり方に関連する身体部位が撮影画像に写りやすく、これらの項目については比較的に精度よく解析することができる。
【００１９】
更に、撮影装置の撮影範囲を横切る方向に歩行者が移動している場合、撮影画像には歩行者の側面が写りやすい。そのため、このような場合には、身体の傾き、膝関節の曲がり角度及び腕振り角度に関連する身体部位並びに歩行補助器具が撮影画像に写りやすく、これらの項目については比較的に精度よく解析することができる。
【００２０】
したがって、当該構成によれば、歩行特性は、撮影装置に対して様々な方向に移動する歩行者について比較的に精度よく解析することのできる項目を含んでいる。そのため、当該歩行者の歩行特性を十分に解析し、当該歩行者の人物特定を精度よく行うことができる。なお、歩行補助器具とは、歩行を安定されるための器具であり、例えば、杖、歩行器等である。
【００２１】
また、上記一側面に係る個人識別装置の別の形態として、前記歩行特性解析部は、前記撮影画像の背景として設定された背景画像と前記撮影画像との差分から前記撮影画像の前景領域を前記歩行者の写る領域として抽出してもよい。そして、当該歩行特性解析部は、前記深度データを参照することで当該前景領域内の各画素の深度を特定して、特定した当該前景領域内の各画素の深度に基づいて、当該前景領域に写る前記歩行者の実空間における歩行特性を解析してもよい。
【００２２】
当該構成によれば、背景画像と撮影画像との差分を抽出することにより、撮影画像の前景領域が特定される。すなわち、この前景領域は、背景画像から変化の生じている領域である。そのため、歩行者が歩行動作を行っている場合には、この前景領域には、当該歩行動作を行う歩行者が写っている。よって、この前景領域を利用することで、歩行者の写る領域を特定することが可能である。ここで、前景領域を抽出する処理は、背景画像と撮影画像との差分算出に過ぎない。したがって、当該構成によれば、簡易な処理で歩行者の写る領域を絞り込むことができる。
【００２３】
なお、上記各形態に係る個人識別装置の別の形態として、以上の各構成を実現する情報処理システムであってもよいし、情報処理方法であってもよいし、プログラムであってもよいし、このようなプログラムを記録したコンピュータその他装置、機械等が読み取り可能な記憶媒体であってもよい。ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、プログラム等の情報を、電気的、磁気的、光学的、機械的、又は、化学的作用によって蓄積する媒体である。また、情報処理システムは、１又は複数の情報処理装置によって実現されてもよい。
【００２４】
例えば、本発明の一側面に係る個人識別方法は、個人を識別するための個人識別用データであって、当該個人の実空間における歩行特性を示す個人識別用データ、を個人毎に記憶する記憶部を備えるコンピュータが、歩行者を撮影するために設置された撮影装置によって撮影された撮影画像であって、当該撮影画像内の各画素の深度を示す深度データを含む撮影画像、を取得するステップと、前記撮影画像内で前記歩行者の写る領域を抽出するステップと、前記深度データにより示される前記撮影画像内の各画素の深度に基づいて、当該領域に写る前記歩行者の実空間における歩行特性を解析することで、前記撮影画像に写る前記歩行者の実空間における歩行特性を示す解析データを取得するステップと、前記個人識別用データの示す歩行特性及び取得した前記解析データの示す歩行特性を比較することによって、取得した解析データが前記個人識別用データに適合するか否かを判定するステップと、前記判定の結果に基づいて、前記撮影画像に写る歩行者を特定するステップと、を実行する情報処理方法である。
【００２５】
また、例えば、本発明の一側面に係るプログラムは、個人を識別するための個人識別用データであって、当該個人の実空間における歩行特性を示す個人識別用データ、を個人毎に記憶する記憶部を備えるコンピュータに、歩行者を撮影するために設置された撮影装置によって撮影された撮影画像であって、当該撮影画像内の各画素の深度を示す深度データを含む撮影画像、を取得するステップと、前記撮影画像内で前記歩行者の写る領域を抽出するステップと、前記深度データにより示される前記撮影画像内の各画素の深度に基づいて、当該領域に写る前記歩行者の実空間における歩行特性を解析することで、前記撮影画像に写る前記歩行者の実空間における歩行特性を示す解析データを取得するステップと、前記個人識別用データの示す歩行特性及び取得した前記解析データの示す歩行特性を比較することによって、取得した解析データが前記個人識別用データに適合するか否かを判定するステップと、前記判定の結果に基づいて、前記撮影画像に写る歩行者を特定するステップと、を実行させるための個人識別プログラムである。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、撮影装置に対する歩行者の移動方向に影響を受けることなく、撮影画像に写る歩行者の歩行特性を解析し、当該歩行者を特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】図１は、本発明が適用される場面の一例を示す。
【図２】図２は、実施の形態に係る個人識別装置のハードウェア構成を例示する。
【図３】図３は、実施の形態に係るカメラにより取得される深度と被写体との関係を例示する。
【図４】図４は、実施の形態に係る個人識別用データを例示する。
【図５】図５は、実施の形態に係る個人識別装置の機能構成を例示する。
【図６】図６は、実施の形態に係る解析データを例示する。
【図７】図７は、実施の形態に係る個人識別装置の個人識別に関する処理手順を例示する。
【図８】図８は、実施の形態に係るカメラにより取得される撮影画像を例示する。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下、本発明の一側面に係る実施の形態（以下、「本実施形態」とも表記する）を、図面に基づいて説明する。ただし、以下で説明する本実施形態は、あらゆる点において本発明の例示に過ぎない。本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。つまり、本発明の実施にあたって、実施形態に応じた具体的構成が適宜採用されてもよい。なお、本実施形態において登場するデータを自然言語により説明しているが、より具体的には、コンピュータが認識可能な疑似言語、コマンド、パラメタ、マシン語等で指定される。
【００２９】
§１  適用場面
まず、図１を用いて、本発明が適用される場面について説明する。図１は、本実施形態に係る個人識別装置１が用いられる場面を例示する。本実施形態に係る個人識別装置１は、歩行者を撮影し、それにより得られた撮影画像３に写る歩行者の歩行特性を解析することで、当該歩行者を特定する。そのため、本実施形態に係る個人識別装置１は、歩行者を特定する場面に広く利用可能である。
【００３０】
具体的には、本実施形態に係る個人識別装置１は、カメラ２によって歩行者を撮影する。カメラ２は、本発明の撮影装置に相当する。当該カメラ２は、歩行者を撮影するために設置される。そのため、カメラ２は、歩行者を撮影可能であれば、いかなる場所に配置されてもよい。
【００３１】
当該カメラ２は、撮影画像３内の各画素に対応する深度を取得可能に構成される。本実施形態では、カメラ２は、各画素の深度を取得可能なように、被写体の深度を測定する深度センサ（後述する深度センサ２１）を含んでいる。ただし、カメラ２の構成は、深度を取得可能であれば、このような例に限定されず、実施の形態に応じて適宜選択可能である。
【００３２】
例えば、カメラ２は、撮影範囲内の被写体の深度を特定することが可能なように、ステレオカメラであってもよい。ステレオカメラは、撮影範囲内の被写体を複数の異なる方向から撮影するため、当該被写体の深度を記録することができる。また、カメラ２は、撮影範囲内の被写体の深度を特定可能であれば、深度センサ単体に置き換わってもよい。
【００３３】
本実施形態に係る個人識別装置１は、情報処理装置として、このようなカメラ２により撮影された撮影画像３を取得する。この撮影画像３は、後述する図８に例示されるように、画素毎に得られる深度を示す深度データを含んでいる。撮影画像３は、撮影範囲内の被写体の深度を示すデータであればよく、例えば、撮影範囲内の被写体の深度が二次元状に分布したデータ（例えば、深度マップ）であってもよい。また、撮影画像３は、深度データとともに、ＲＧＢ画像を含んでもよい。更に、撮影画像３は、動画像であってもよいし、静止画像であってもよい。
【００３４】
続いて、個人識別装置１は、取得した撮影画像３内において歩行者の写る領域を抽出し、抽出した領域に写る歩行者の歩行特性を解析する。このとき、個人識別装置１は、深度データにより示される撮影画像３内の各画素の深度を利用して、当該歩行者の実空間上の状態を解析する。これにより、個人識別装置１は、撮影画像３に写る歩行者の実空間における歩行特性を示す解析データ（後述する解析データ４０）を取得する。
【００３５】
更に、個人識別装置１は、予め登録されている個人識別用データ（後述する個人識別用データ１２１）と解析データとを比較することによって、取得した解析データが個人識別用データに適合するか否かを判定する。そして、個人識別装置１は、当該判定の結果に基づいて、撮影画像３に写る歩行者を特定する。
【００３６】
このように、本実施形態によれば、個人識別装置１は、歩行者の歩行特性を解析するため、各画素の深度を示す深度データを撮影画像３と共に取得する。この深度データを利用すると、図１に例示されるように、撮影画像に写る被写体の実空間（三次元空間）上の位置を特定することができる。そのため、個人識別装置１は、この深度データを利用することにより、カメラ２に対する歩行者の移動方向とは無関係に、当該歩行者の実空間上の状態を解析することができる。よって、本実施形態によれば、カメラ２に対する歩行者の移動方向に影響を受けることなく、撮影画像３内に写る歩行者の歩行特性を解析し、当該歩行者を特定することができる。
【００３７】
なお、個人識別装置１の配置場所は、カメラ２から撮影画像３を取得可能であれば、実施の形態に応じて適宜決定可能である。例えば、個人識別装置１は、図１に例示されるように、カメラ２に近接するように配置されてもよい。また、個人識別装置１は、ネットワークを介してカメラ２と接続してもよく、当該カメラ２とは全く異なる場所に配置されてもよい。
【００３８】
§２  構成例
＜ハードウェア構成＞
次に、図２を用いて、個人識別装置１のハードウェア構成を説明する。図２は、本実施形態に係る個人識別装置１のハードウェア構成を例示する。個人識別装置１は、図２に例示されるように、ＣＰＵ、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等を含む制御部１１、制御部１１で実行するプログラム５等を記憶する記憶部１２、画像の表示と入力を行うためのタッチパネルディスプレイ１３、音声を出力するためのスピーカ１４、外部装置と接続するための外部インタフェース１５、ネットワークを介して通信を行うための通信インタフェース１６、及び記憶媒体６に記憶されたプログラムを読み込むためのドライブ１７が電気的に接続されたコンピュータである。図２では、通信インタフェース及び外部インタフェースは、それぞれ、「通信Ｉ／Ｆ」及び「外部Ｉ／Ｆ」と記載されている。
【００３９】
なお、個人識別装置１の具体的なハードウェア構成に関して、実施形態に応じて、適宜、構成要素の省略、置換、及び追加が可能である。例えば、制御部１１は、複数のプロセッサを含んでもよい。また、例えば、タッチパネルディスプレイ１３は、それぞれ別個独立に接続される入力装置及び表示装置に置き換えられてもよい。また、例えば、スピーカ１４は省略されてもよい。また、例えば、スピーカ１４は、個人識別装置１の内部装置としてではなく、外部装置として個人識別装置に接続されてもよい。また、個人識別装置１はカメラ２を内蔵してもよい。
【００４０】
個人識別装置１は、複数の外部インタフェース１５を備えてもよく、複数の外部装置と接続してもよい。本実施形態では、個人識別装置１は、外部インタフェース１５を介してカメラ２と接続している。本実施形態に係るカメラ２は、歩行者を撮影するために設置されている。このカメラ２は、被写体の深度を測定するための深度センサ２１を備えている。この深度センサ２１の種類及び測定方法は、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。例えば、深度センサ２１として、ＴＯＦ（Time Of Flight）方式等のセンサを挙げることができる。
【００４１】
なお、歩行者を撮影する場所は暗い可能性がある。そこで、撮影場所の明るさに影響されずに深度を取得可能なように、赤外線の照射に基づいて深度を測定する赤外線深度センサを深度センサ２１として利用してもよい。このような赤外線深度センサを含む比較的安価な撮影装置として、例えば、マイクロソフト社のKinect、ＡＳＵＳ社のXtion、PrimeSense社のCARMINEを挙げることができる。
【００４２】
ここで、図３を用いて、本実施形態に係る深度センサ２１によって測定される深度を詳細に説明する。図３は、本実施形態に係る深度として扱うことが可能な距離の一例を示す。当該深度は、被写体の深さを表現する。図３で例示されるように、被写体の深さは、例えば、カメラ２と対象物との直線の距離Ａで表現されてもよいし、カメラ２の被写体に対する水平軸から下ろした垂線の距離Ｂで表現されてもよい。
【００４３】
すなわち、本実施形態に係る深度は、距離Ａであってもよいし、距離Ｂであってもよい。本実施形態では、距離Ｂを深度として扱うことにする。ただし、距離Ａと距離Ｂとは、例えば、三平方の定理等を用いることで、互いに変換可能である。そのため、距離Ｂを用いた以降の説明は、そのまま、距離Ａに適用することが可能である。このような深度を利用することで、本実施形態に係る個人識別装置１は、歩行者の実空間における歩行特性を解析する。
【００４４】
また、本実施形態に係る個人識別装置１は、記憶部１２において、個人の実空間における歩行特性を示す個人識別用データ１２１を記憶している。この個人識別用データ１２１について、図４を用いて説明する。
【００４５】
図４は、本実施形態に係る個人識別用データ１２１を例示する。個人識別用データ１２１は、個人を識別するためのデータである。本実施形態では、１件の個人識別用データ１２１が１個人のデータに相当する。そのため、本実施形態では、識別対象の人物の数に応じた件数の個人識別用データ１２１が保持される。
【００４６】
図４で例示されるように、本実施形態に係る個人識別用データ１２１は、データＩＤ、人物名及び歩行特性を示す情報を含んでいる。データＩＤは、各個人の個人識別用データ１２１を識別するための識別子である。人物名は、この個人識別用データ１２１により識別される人物の名称を示す。
【００４７】
また、歩行特性は、この個人識別用データ１２１により識別される人物の歩行動作の有する性質を示す。本実施形態では、この歩行特性は、歩隔、つま先の上がり方、かかとの上がり方、身体の傾き、体幹の側方動揺、骨盤の側方傾斜、膝関節の曲がり角度、腕振り角度、歩行補助器具の有無等の項目を含んでいる。
【００４８】
歩隔は、両足間の左右の幅を示す。つま先の上がり方は、歩行動作中における右足又は／及び左足のつま先の上がり具合を示す。かかとの上がり方は、歩行動作中における右足又は／及び左足のかかとの上がり具合を示す。身体の傾きは、歩行動作中における身体軸の角度を示す。体幹の側方動揺は、歩行動作中における体幹の外側への動き具合を示す。骨盤の側方傾斜は、歩行動作中における骨盤の上下方向への傾き具合を示す。膝関節の曲がり角度は、歩行動作中における右膝又は／及び左膝の曲がり具合を示す。腕振り角度は、歩行動作中における右腕又は／及び左腕の曲がり具合を示す。歩行補助器具の有無は、対象の個人が歩行補助器具を利用しているか否かを示す。なお、歩行補助器具とは、歩行を安定させるための器具であり、例えば、杖、歩行器等である。
【００４９】
各項目の属性値は、後述する解析処理に適合するように与えられる。例えば、歩隔、身体の傾き、歩行補助器具の有無等の経時的な変化が比較的に生じ難い項目の属性値は、単一の数値で付与されてもよい。一方、つま先の上がり方、かかとの上がり方、体幹の側方動揺、骨盤の側方傾斜、膝関節の曲がり角度、腕振り角度等の属性値は、比較的に経時的な変化が生じやすく、例えば、歩行周期に合わせて波形パターンのように変化する。そのため、このような項目の属性値は、最大値（単一の数値）で付与されてもよいし、当該波形パターンを表す配列で付与されてもよいし、周期及び最大値の２つの数値で付与されてもよい。各項目の属性値の形式は、実施の形態に応じて適宜選択可能である。
【００５０】
なお、歩行特性の項目は、これらの例に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択可能である。例えば、歩行特性は、上述した項目の他、身長、歩幅、歩幅の左右比、つま先の上がり方の左右比、かかとの上がり方の左右比、ケーデンス、膝関節の曲がり角度の左右比、腕振り角度の左右比等の項目を含むことができる。なお、ケーデンスとは、歩行率とも称され、単位時間内の歩数を示す。
【００５１】
また、歩行特性の項目数についても、実施の形態に応じて適宜選択可能である。歩行特性の項目数は、単数であってもよいし、複数であってもよい。また、個人識別用データ１２１の示す歩行特性が複数の項目を含んでいる場合には、個人識別装置１は、当該歩行特性の複数の項目の中から個人識別に利用する項目の選択をユーザから受け付けてもよい。
【００５２】
なお、個人識別用データ１２１のデータ形式は、各個人の歩行特性を記憶可能であれば、このような例に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択可能である。例えば、個人識別用データ１２１は、テーブル形式のデータベースの１レコードとして保持されてもよい。
【００５３】
また、個人識別用データ１２１の歩行特性に係る各属性値は、各個人の歩行動作を撮影した撮影画像を後述する歩行特性の解析処理によって解析することで、取得されてもよい。その他、各属性値は、ユーザによって直接入力されてもよいし、複数の候補から選択することで決定されてもよい。このような個人識別用データ１２１は、ネットワークを介して他の情報処理装置から取得されてもよい。
【００５４】
なお、記憶部１２に記憶されたプログラム５は、個人識別装置１に後述する個人識別に関する各処理を実行させるためのプログラムであり、本発明の「プログラム」に相当する。このプログラム５は記憶媒体６に記録されていてもよい。記憶媒体６は、コンピュータその他装置、機械等が記録されたプログラム等の情報を読み取り可能なように、当該プログラム等の情報を、電気的、磁気的、光学的、機械的又は化学的作用によって蓄積する媒体である。記憶媒体６は、本発明の「記憶媒体」に相当する。なお、図２は、記憶媒体６の一例として、ＣＤ（Compact Disk）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のディスク型の記憶媒体を例示している。しかしながら、記憶媒体６の種類は、ディスク型に限定される訳ではなく、ディスク型以外であってもよい。ディスク型以外の記憶媒体として、例えば、フラッシュメモリ等の半導体メモリを挙げることができる。
【００５５】
また、個人識別装置１として、例えば、提供されるサービス専用に設計された装置の他、ＰＣ（Personal Computer）、タブレット端末等の汎用の装置が用いられてよい。更に、個人識別装置１は、１又は複数のコンピュータにより実装されてもよい。
【００５６】
＜機能構成例＞
次に、図５を用いて、個人識別装置１の機能構成を説明する。図５は、本実施形態に係る個人識別装置１の機能構成を例示する。本実施形態では、個人識別装置１の制御部１１は、記憶部１２に記憶されたプログラム５をＲＡＭに展開する。そして、制御部１１は、ＲＡＭに展開されたプログラム５をＣＰＵにより解釈及び実行して、各構成要素を制御する。これにより、個人識別装置１は、画像取得部３１、歩行特性解析部３２及び歩行者特定部３３を備えるコンピュータとして機能する。
【００５７】
画像取得部３１は、カメラ２によって撮影された撮影画像３を取得する。上記のとおり、この撮影画像３には、各画素の深度を示す深度データが含まれている。そこで、歩行特性解析部３２は、撮影画像３内で歩行者の写る領域を抽出する。そして、深度データにより示される撮影画像３内の各画素の深度に基づいて、抽出した領域に写る歩行者の実空間における歩行特性を解析する。これにより、歩行特性解析部３２は、図６で例示される解析データ４０を取得する。
【００５８】
図６は、本実施形態に係る解析データ４０を例示する。解析データ４０は、歩行特性解析部３２による解析の結果に基づいて得られ、撮影画像３に写る歩行者の実空間における歩行特性を示す。この解析データ４０は、上記個人識別用データ１２１に含まれる歩行特性に対応して取得される。
【００５９】
すなわち、歩行特性解析部３２は、上記個人識別用データ１２１に含まれる歩行特性の各項目に関して、撮影画像３に写る歩行者の歩行動作を解析する。そのため、本実施形態に係る解析データ４０には、撮影画像３に写る歩行者の歩行特性として、歩隔、つま先の上がり方、かかとの上がり方、身体の傾き、体幹の側方動揺、骨盤の側方傾斜、膝関節の曲がり角度、腕振り角度、歩行補助器具の有無等の項目が含まれる。
【００６０】
ただし、個人識別用データ１２１の示す歩行特性と解析データ４０の示す歩行特性とを比較可能であれば、個人識別用データ１２１に含まれる歩行特性の項目と解析データ４０に含まれる歩行特性の項目とは完全には一致していなくてもよい。すなわち、個人識別用データ１２１及び解析データ４０は互いに共通する歩行特性の項目を含んでいればよく、一方のデータには含まれていない歩行特性の項目が他方のデータに含まれていてもよい。
【００６１】
歩行者特定部３３は、このように取得される解析データ４０と記憶部１２に保持されている個人識別用データ１２１とを照合する。換言すると、歩行者特定部３３は、個人識別用データ１２１の示す歩行特性と取得した解析データ４０の示す歩行特性とを比較することによって、取得した解析データ４０が個人識別用データ１２１に適合するか否かを判定する。そして、歩行者特定部３３は、当該判定の結果に基づいて撮影画像３に写る歩行者を特定する。
【００６２】
なお、本実施形態では、これらの機能がいずれも汎用のＣＰＵによって実現される例を説明している。しかしながら、これらの機能の一部又は全部が、１又は複数の専用のプロセッサにより実現されてもよい。また、個人識別装置１の機能構成に関して、実施形態に応じて、適宜、機能の省略、置換、及び追加が行われてもよい。各機能に関しては後述する動作例で詳細に説明する。
【００６３】
§３  動作例
次に、図７を用いて、個人識別装置１の動作例を説明する。図７は、個人識別装置１の個人識別に関する処理手順を例示する。なお、以下で説明する個人識別に関する処理手順は一例にすぎず、各処理は可能な限り変更されてもよい。また、以下で説明する処理手順について、実施の形態に応じて、適宜、ステップの省略、置換、及び追加が可能である。
【００６４】
（ステップＳ１０１）
ステップＳ１０１では、制御部１１は、画像取得部３１として機能し、カメラ２により撮影された撮影画像３を取得する。その後、制御部１１は、次のステップＳ１０２に処理を進める。ここで、本実施形態では、カメラ２は、深度センサ２１を備えている。そのため、本ステップＳ１０１において取得される撮影画像３には、各画素の深度を示す深度データが含まれる。制御部１１は、この深度データを含む撮影画像３として、例えば、図８で例示される撮影画像３を取得する。
【００６５】
図８は、深度データを含む撮影画像３の一例を示す。図８で例示される撮影画像３は、各画素の濃淡値が当該各画素の深度に応じて定められた画像である。黒色の画素ほど、カメラ２に近いことを示す。一方、白色の画素ほど、カメラ２から遠いことを示す。制御部１１は、この深度データに基づいて、各画素の写る対象の実空間での位置を特定することができる。すなわち、制御部１１は、撮影画像３内の各画素の座標（二次元情報）と深度とから、当該各画素内に写る被写体の三次元空間（実空間）での位置を特定することができる。
【００６６】
ここで、図８は、床面に対して水平方向に向けられたカメラ２で取得された深度データを例示している。しかしながら、カメラ２の向きは、このような例に限定される訳ではなく、実施の形態に応じて適宜設定可能である。カメラ２が床面に対して傾いている場合には、カメラ２のロール角、ピッチ角及びヨー角を用いた射影変換を行うことによって、撮影画像３に写る被写体の実空間における三次元分布を得ることができる。
【００６７】
なお、制御部１１は、リアルタイムに歩行者の特定を行うため、カメラ２のビデオ信号に同期させて撮影画像３を取得してもよい。そして、１又は複数枚の撮影画像３を取得した段階で、制御部１１は、後述するステップＳ１０２〜Ｓ１０６までの処理を取得した１又は複数枚の撮影画像３に対して即座に実行してもよい。個人識別装置１は、このような動作を絶え間なく連続して実行することにより、リアルタイム画像処理を実現し、カメラ２の撮影範囲に存在する歩行者の特定をリアルタイムに行うことができる。
【００６８】
（ステップＳ１０２）
図７に戻り、次のステップＳ１０２では、制御部１１は、歩行特性解析部３２として機能し、ステップＳ１０１で取得した撮影画像３内で歩行者の写る領域を抽出する。その後、制御部１１は、次のステップＳ１０３に処理を進める。なお、以下では、説明の便宜のため、撮影画像３内で歩行者の写る領域を「人物領域」とも称する。
【００６９】
人物領域を抽出する方法は、実施の形態に応じて適宜選択可能である。例えば、制御部１１は、人物の形状に基づいて、パターン検出、図形要素検出等の画像解析を行うことによって、撮影画像３内で歩行者の写る人物領域を抽出してもよい。なお、撮影画像３に複数の歩行者が写っている場合には、制御部１１は歩行者毎に人物領域を抽出する。
【００７０】
（ステップＳ１０３）
次のステップＳ１０３では、制御部１１は、歩行特性解析部３２として機能し、深度データにより示される撮影画像３内の各画素の深度に基づいて、ステップＳ１０２で抽出した領域に写る歩行者の実空間における歩行特性を解析する。
【００７１】
具体的には、制御部１１は、深度データを利用することにより、被写体の三次元分布を認識することができる。そこで、制御部１１は、ステップＳ１０２で抽出した人物領域の深度を参照することにより、当該人物領域に写る歩行者の各身体部位の実空間における位置関係を特定してもよい。
【００７２】
そして、制御部１１は、各身体部位の実空間における位置関係から、当該歩行者の歩行特性の各項目に係る属性値を特定してもよい。これにより、制御部１１は、撮影画像３に写る歩行者の実空間における歩行特性を示す解析データ４０を取得することができ、次のステップＳ１０４に処理を進めることができる。
【００７３】
なお、人物領域において各身体部位の領域を特定する方法は、実施の形態に応じて適宜選択可能である。例えば、人物領域の抽出と同様に、各身体部位の形状に基づいて、パターン検出、図形要素検出等の画像解析を行うことによって、人物領域において各身体部位の領域を特定することができる。
【００７４】
また、歩行特性の各項目の解析方法は、実施の形態に応じて適宜選択可能である。例えば、以下のようにして、撮影画像３に写る歩行者の歩行特性を解析し、各項目の属性値を特定することができる。
【００７５】
例えば、制御部１１は、地面（かかと又はつま先）から頭までの距離を測定することで、ユーザの身長を算出してもよい。また、例えば、制御部１１は、一方の足のかかとから他方の足のつま先までの距離を測定することで、ユーザの歩幅を算出してもよい。また、例えば、制御部１１は、左右の足首間の水平方向の距離を測定することで、ユーザの歩隔を算出してもよい。
【００７６】
また、例えば、制御部１１は、少なくとも一方の足のつま先から地面までの距離を継続的に測定することで、つま先の上がり方に係る属性値を算出してもよい。また、例えば、制御部１１は、少なくとも一方の足のかかとから地面までの距離を継続的に測定することで、かかとの上がり方に係る属性値を算出してもよい。また、例えば、制御部１１は、単位時間当たりの歩数を測定することで、ケーデンスを算出してもよい。
【００７７】
また、例えば、制御部１１は、地面に垂直な直線に対する上半身の傾きを測定することで、身体の傾きを算出してもよい。また、例えば、制御部１１は、地面に垂直な直線に対する身体の左右方向の傾きを継続的に測定することで、体躯の側方動揺に係る属性値を算出してもよい。また、例えば、制御部１１は、地面に垂直な直線に対する骨盤の左右方向の傾きを測定することで、骨盤の側方傾斜に係る属性値を算出してもよい。
【００７８】
また、例えば、制御部１１は、少なくとも一方の足における大腿部と下腿部との間にできる膝を頂点とした角度を測定することで、膝関節の曲がり角度を算出してもよい。また、例えば、制御部１１は、地面に垂直な直線に対する腕の角度を測定することで、腕振り角度を算出してもよい。
【００７９】
また、例えば、制御部１１は、各歩行補助器具の形状に基づいて、パターン検出、図形要素検出等の画像解析を人物領域において行うことで、歩行補助器具の検知を行ってもよい。歩行補助器具を検知できた場合には、制御部１１は、歩行補助器具を有することを示すように、解析データ４０の歩行補助器具の有無に係る属性値を設定する。一方、歩行補助器具を検知できなかった場合には、制御部１１は、歩行補助器具を有さないことを示すように、解析データ４０の歩行補助器具の有無に係る属性値を設定する。また、制御部１１は、右側と左側とに分けて各属性値を特定し、特定した各属性値の比を求めることで、各左右比の属性値を取得してもよい。
【００８０】
なお、歩行特性の解析に利用する身体部位が撮影画像３に写らず、対象の項目に係る属性値を特定できない場合がある。この場合、制御部１１は、当該属性値の特定できなかった歩行特性の項目を、解析不能として取り扱い、以下のステップＳ１０４で比較する対象から除外する。また、ステップＳ１０２において、複数人の歩行者が抽出されている場合には、本ステップＳ１０３では、制御部１１は、歩行者毎に歩行特性の解析を行う。そして、制御部１１は、歩行者毎に解析データ４０を取得する。
【００８１】
（ステップＳ１０４）
図７に戻り、次のステップＳ１０４では、制御部１１は、歩行者特定部３３として機能し、記憶部１２に記憶されている個人識別用データ１２１とステップＳ１０３で取得した解析データ４０とを照合する。具体的には、制御部１１は、個人識別用データ１２１の示す歩行特性とステップＳ１０３で取得した解析データ４０の示す歩行特性とを項目毎に比較する。
【００８２】
この比較において、一致すると評価可能な項目が所定数以上存在する場合に、制御部１１は、ステップＳ１０３で取得した解析データ４０は記憶部１２に記憶されている個人識別用データ１２１に適合すると判定する。そして、制御部１１は、ステップＳ１０２で抽出した歩行者は当該適当する個人識別用データ１２１の示す人物であると特定して、次のステップＳ１０５に処理を進める。
【００８３】
一方、歩行特性の比較において、一致すると評価可能な項目が所定数以上存在しない場合には、制御部１１は、解析データ４０は個人識別用データ１２１に適合しないと判定する。そして、制御部１１は、ステップＳ１０２で抽出した歩行者を特定不能として取り扱い、次のステップＳ１０５に処理を進める。
【００８４】
ここで、各項目の比較に関して、属性値を比較する方法は、実施の形態に応じて適宜選択可能である。例えば、属性値が単一の数値で表されている場合には、解析データ４０の示す属性値と個人識別用データ１２１の示す属性値との差（絶対値）が閾値以内であるときに、制御部１１は、解析データ４０及び個人識別用データ１２１において当該項目に係る属性値が一致すると評価可能である。
【００８５】
他方、解析データ４０の示す属性値と個人識別用データ１２１の示す属性値との差が閾値を超えているときには、制御部１１は、解析データ４０及び個人識別用データ１２１において当該項目に係る属性値は一致しないと評価可能である。属性値が配列で表現されている場合及び属性値が周期及び最大値（極大値）の２つの数値で表現されている場合についても、制御部１１は、属性値が単一の数値で表されている場合とほぼ同様に処理することが可能である。
【００８６】
なお、記憶部１２には、複数件の個人識別用データ１２１が記憶されている場合がある。この場合、制御部１１は、記憶部１２に記憶されている複数件の個人識別用データ１２１を順に解析データ４０と照合し、解析データ４０に適合する個人識別用データ１２１を特定する。解析データ４０に適合する個人識別用データ１２１が複数件存在する場合には、制御部１１は、最も適合する個人識別用データ１２１を解析データ４０に適合するデータとして採用する。一方、全ての個人識別用データ１２１が解析データ４０と適合しない場合には、制御部１１は、ステップＳ１０２で抽出した歩行者を特定不能として取り扱い、次のステップＳ１０５に処理を進める。
【００８７】
また、ステップＳ１０２において複数人の歩行者が抽出されている場合には、本ステップＳ１０４において、制御部１１は、解析データ４０と個人識別用データ１２１との照合を歩行者毎に行う。これにより、制御部１１は、ステップＳ１０２で抽出した歩行者毎に人物の特定を行う。
【００８８】
（ステップＳ１０５）
ステップＳ１０５では、制御部１１は、ステップＳ１０４において歩行者を特定することができたか否か、換言すると、解析データ４０に適合する個人識別用データ１２１が存在したか否かを判定する。ステップＳ１０４において歩行者を特定することができた場合には、制御部１１は、次のステップＳ１０６に処理を進める。一方、ステップＳ１０４において歩行者を特定できなかった場合には、制御部１１は、ステップＳ１０６の処理を省略して、本動作例に係る処理を終了する。
【００８９】
なお、ステップＳ１０２において歩行者が複数人抽出された場合には、抽出された歩行者全てについて人物を特定できなかったときに限り、制御部１１は、歩行者を特定不能として、本動作例に係る処理を終了する。一方、少なくとも一部の歩行者について人物を特定できた場合には、制御部１１は、人物を特定できた歩行者について、次のステップＳ１０６に処理を進める。
【００９０】
（ステップＳ１０６）
ステップＳ１０６では、制御部１１は、個人識別用データ１２１の更新処理を実行する。具体的には、制御部１１は、ステップＳ１０４で特定した歩行者の個人識別用データ１２１に含まれる歩行特性の各属性値を、ステップＳ１０３で取得した解析データ４０に含まれる歩行特性の各属性値に置き換える。これによって、記憶部１２は、ステップＳ１０４で特定した歩行者の個人識別用データ１２１を更新する。
【００９１】
本ステップＳ１０６の処理が完了すると、制御部１１は、本動作例に係る処理を終了する。個人識別に係る処理を繰り返す場合には、制御部１１は、再度ステップＳ１０１から処理を実行する。なお、ステップＳ１０３において解析不能であった項目については、制御部１１は、属性値の置き換えを行わず、元の個人識別用データ１２１に含まれる属性値を維持する。
【００９２】
（作用・効果）
以上のように、本実施形態に係る個人識別装置１は、歩行者の歩行特性を解析するために、各画素の深度を示す深度データを撮影画像３と共に取得する。そして、この深度データを利用することにより、個人識別装置１は、カメラ２に対する歩行者の移動方向とは無関係に、当該歩行者の実空間上の状態を解析することができる。よって、本実施形態によれば、カメラ２に対する歩行者の移動方向に影響を受けることなく、撮影画像３に写る歩行者の歩行特性を解析し、当該歩行者を特定することができる。
【００９３】
より詳細には、二次元画像において撮影方向の奥行きを特定するのは困難である。そのため、二次元画像を用いて歩行者の歩行特性を解析する場合に、例えば、歩行者を側面から撮影したときには、歩行者の歩隔を解析するのは困難である。しかしながら、本実施形態によれば、撮影画像３と共に、各画素の深度を示す深度データが取得される。そのため、歩行者を側面から撮影しても、被写体の奥行きを特定可能であり、歩行者の歩隔を解析することができる。したがって、本実施形態によれば、カメラ２の撮影方向によらず、撮影画像３に写る歩行者の実空間における歩行特性を安定して解析することができ、これによって、当該歩行者を特定することができる。
【００９４】
また、人間の歩行特性は、時間が経過するにつれて変化する可能性がある。これに対して、本実施形態に係る個人識別装置１は、ステップＳ１０６において、適合した解析データ４０を利用して個人識別用データ１２１を更新する。すなわち、制御部１１は、個人識別の成功した解析データ４０によって個人識別用データ１２１を更新する。そのため、本実施形態によれば、このような時間経過に伴う歩行特性の変化に対応可能な個人識別装置１を提供することができる。
【００９５】
また、本実施形態では、歩行特性は、複数の項目で構成されている。そして、ステップＳ１０４では、制御部１１は、個人識別用データ１２１と解析データ４０とを項目毎に比較し、一致すると評価可能な項目が所定数以上存在する場合に、取得した解析データ４０が個人識別用データ１２１に適合すると判定する。そのため、本実施形態によれば、複数の項目に基づいて多面的に歩行者を特定することができるため、個人識別の精度を高めることができる。
【００９６】
また、本実施形態では、歩行特性を構成する項目として、歩隔、つま先の上がり方、かかとの上がり方、身体の傾き、体幹の側方動揺、骨盤の側方傾斜、膝関節の曲がり角度、腕振り角度、及び歩行補助器具の有無が選択されている。カメラ２に近付く方向に歩行者が移動している場合には、撮影画像３には歩行者の前面が写りやすい。そのため、歩隔、体幹の側方動揺及び骨盤の側方傾斜の解析に利用する身体部位が撮影画像３に写りやすく、これらの属性値を比較的に精度よく特定することができる。
【００９７】
同様に、カメラ２から遠ざかる方向に歩行者が移動する場合には、撮影画像３には歩行者の背面が写りやすく、歩隔、体幹の側方動揺、骨盤の側方傾斜及びかかとの上がり方に係る属性値を比較的に精度よく特定することができる。また、カメラ２の撮影範囲を横切る方向に歩行者が移動している場合には、撮影画像３には歩行者の側面が写りやすく、身体の傾き、膝関節の曲がり角度、腕振り角度及び歩行補助器具の有無に係る属性値を比較的に精度よく特定することができる。
【００９８】
したがって、本実施形態に係る歩行特性は、カメラ２に対して様々な方向に移動する歩行者について比較的に精度よく解析することのできる項目を含んでいる。そのため、本実施形態によれば、撮影画像３に写る歩行者の歩行特性を十分に解析し、歩行者の人物特定を精度よく行うことができる。
【００９９】
なお、本実施形態に係る個人識別装置１はカメラ２により撮影された歩行者を特定する。そのため、個人識別装置１の処理結果を以下のシステムで利用することができる。
【０１００】
例えば、本実施形態に係る個人識別装置１は、電子錠の開閉システムに適用されてもよい。この場合、カメラ２は、電子錠の設置されるドア等に近接する歩行者を撮影可能なように配置される。また、記憶部１２に記憶される個人識別用データ１２１には、当該個人識別用データ１２１の示す人物が電子錠を解錠する対象か否かを示す情報が含まれる。そして、個人識別装置１は、歩行者の識別処理の結果、当該ドア等に近接した歩行者が解錠対象の人物であると特定した場合に、電子錠を解錠するように構成されてもよい。
【０１０１】
また、例えば、本実施形態に係る個人識別装置１は、登録外の人物を検知することによる不審者判定システムに適用されてもよい。この場合、カメラ２は、例えば、建物の入り口等、不審者の侵入を警戒する場所を撮影可能なように配置される。また、記憶部１２には、当該建物に出入りする各人物の個人識別用データ１２１が予め登録される。そして、個人識別装置１は、歩行者の識別処理の結果、当該歩行者が特定不能であった場合、換言すると、記憶部１２に登録されたどの人物にも該当しない歩行者が撮影画像３に写っている場合に、当該歩行者を不審者と判定してもよい。更に、このような場合に、任意の通知方法を利用して、不審者が侵入したことを通知してもよい。
【０１０２】
§４  変形例
以上、本発明の実施の形態を詳細に説明してきたが、前述までの説明はあらゆる点において本発明の例示に過ぎない。本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。
【０１０３】
（１）比較項目の選択
上記実施形態では、制御部１１（歩行者特定部３３）は、ステップＳ１０４において、歩行特性のいずれの項目を優先することなく、解析データ４０の示す歩行特性と個人識別用データ１２１の示す歩行特性との比較処理を実行している。しかしながら、制御部１１は、歩行特性のいずれかの項目を優先して当該比較処理を実行してもよい。
【０１０４】
この場合、制御部１１は、ステップＳ１０２において、歩行者の移動方向を解析してもよい。歩行者の移動方向は、例えば、数フレーム分の撮影画像３を用いて特定することができる。具体的には、制御部１１は、深度データを利用し、各フレームにおける歩行者の実空間上の位置を特定する。そして、この各フレームにおける歩行者の位置を参照することで、制御部１１は、数フレーム間における歩行者の実空間上の変位、すなわち、移動方向を特定することができる。
【０１０５】
そして、制御部１１は、ステップＳ１０４において、個人識別用データ１２１の示す歩行特性と解析データ４０の示す歩行特性とを比較する際に、ステップＳ１０２で特定した移動方向に応じて選択される項目を優先的に比較してもよい。具体的には、制御部１１は、特定の項目を優先する結果として、例えば、ステップＳ１０４において解析データ４０及び個人識別用データ１２１で比較する項目を当該優先する項目に限定してもよい。
【０１０６】
歩行者の移動方向に応じて優先する項目を選択する方法は実施の形態に応じて適宜設定可能である。例えば、上記のとおり、カメラ２に近付く方向に歩行者が移動している場合、歩隔、体幹の側方動揺及び骨盤の側方傾斜の属性値が比較的に精度よく取得することができる。そのため、ステップＳ１０２において歩行者がカメラ２に近付く方向に移動していると判定された場合には、制御部１１は、ステップＳ１０４の比較処理において、歩行特性の項目のうち、歩隔、体幹の側方動揺及び骨盤の側方傾斜を優先してもよい。
【０１０７】
同様に、ステップＳ１０２において歩行者がカメラ２から遠ざかる方向に移動していると判定された場合には、制御部１１は、ステップＳ１０４の比較処理において、歩行特性の項目のうち、歩隔、体幹の側方動揺、骨盤の側方傾斜及びかかとの上がり方を優先してもよい。また、ステップＳ１０２において歩行者がカメラ２の撮影範囲を横切る方向に歩行者が移動していると判定された場合には、制御部１１は、ステップＳ１０４の比較処理において、歩行特性の項目のうち、身体の傾き、膝関節の曲がり角度、腕振り角度及び歩行補助器具の有無を優先してもよい。
【０１０８】
カメラ２に対する歩行者の移動方向によっては、歩行者の身体部位のうち撮影画像３に写らない部位が存在しうる。そのため、ステップＳ１０３において、全ての歩行特性が常に解析可能とは限らない。これに対して、本変形例では、歩行者の移動方向に応じて優先的に比較する項目を選択する。例えば、制御部１１は、歩行特性に含まれる項目のうち、上記のように、ステップＳ１０２で特定された移動方向を向いた歩行者の写る撮影画像３から比較的に精度よく解析される項目を優先する。
【０１０９】
この優先の結果、制御部１１は、例えば、比較処理の対象とする項目を当該特定の項目に限定する。すなわち、制御部１１は、比較的に精度よく解析される項目の比較結果に基づいて、歩行者の人物特定を行うことになる。そのため、当該構成によれば、個人識別の精度を高めることができる。なお、この際、ステップＳ１０４の比較処理の対象となる項目は、ステップＳ１０２で特定された移動方向により選択された優先する項目のみに限定されなくてもよい。つまり、比較処理の対象となる項目には、歩行者の移動方向に応じて優先される項目の他に、１又は複数の項目が含まれてもよい。
【０１１０】
（２）前景領域の利用
また、上記実施形態では、制御部１１（歩行特性解析部３２）は、ステップＳ１０２において、パターン検出等の画像処理によって撮影画像３から歩行者の写る人物領域を抽出している。ただし、撮影画像３から人物領域を抽出する方法は、このような例に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択可能である。例えば、制御部１１は、前景領域を利用して、人物領域を検索する範囲を絞ってもよい。
【０１１１】
この場合、制御部１１は、上記ステップＳ１０２において、ステップＳ１０１で取得した撮影画像３の背景として設定された背景画像と撮影画像３との差分から、撮影画像３の前景領域を抽出する。ここで、背景画像は、前景領域を抽出するために利用されるデータであり、背景となる対象の深度を含んで設定される。背景画像を作成する方法は、実施の形態に応じて、適宜、設定されてよい。例えば、制御部１１は、カメラ２による撮影を開始したときに得られる数フレーム分の撮影画像の平均を算出することで、背景画像を作成してもよい。このとき、深度データも含んで撮影画像の平均が算出されることで、深度データを含む背景画像を作成することができる。
【０１１２】
このように抽出される前景領域は、背景画像から変化の生じている領域を示す。そのため、撮影画像３に歩行動作を行っている人物（歩行者）が写っている場合には、当該歩行者の写る領域が前景領域として抽出される。そこで、制御部１１は、ステップＳ１０２において、パターン検出、図形要素検出等の画像解析を前景領域内で実行することによって、歩行者の写る領域を抽出してもよい。
【０１１３】
これにより、歩行者を検出する撮影画像３内の領域を限定することができる。すなわち、パターンマッチング等の画像解析の対象となる領域を、撮影画像３内全域とするのではなく、前景領域内に制限することができる。ここで、前景領域を抽出するための処理は、撮影画像３と背景画像との差分を計算する処理に過ぎない。そのため、本実施形態によれば、制御部１１（個人識別装置１）は、高度な画像処理を利用せずに、歩行者を検出する範囲を絞ることができる。よって、当該変形例によれば、ステップＳ１０２における処理の負荷を低減することができる。
【０１１４】
なお、制御部１１が前景領域を抽出する方法は、上記のような方法に限定されなくてもよく、例えば、背景差分法を用いて背景と前景とを分離してもよい。背景差分法として、例えば、上記のような背景画像と入力画像（撮影画像３）との差分から背景と前景とを分離する方法、異なる３枚の画像を用いて背景と前景とを分離する方法、及び統計的モデルを適用することで背景と前景とを分離する方法を挙げることができる。前景領域を抽出する方法は、特に限定されなくてよく、実施の形態に応じて、適宜、選択されてよい。
【符号の説明】
【０１１５】
１…個人識別装置、
２…カメラ、２１…深度センサ、
３…撮影画像、５…プログラム、６…記憶媒体、
１１…制御部、１２…記憶部、１３…タッチパネルディスプレイ、
１４…スピーカ、１５…外部インタフェース、１６…通信インタフェース、
１７…ドライブ、
３１…画像取得部、３２…歩行特性解析部、３３…歩行者特定部、
４０…解析データ、１２１…個人識別用データ
【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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