Extended Summary

本文は pp.334–340

A Method for Counting People at Elevator Lobby
Focusing on Top of Moving Objects
Toshiaki Tsuji Member (Saitama University)
Hiroki Tashiro Non-member (Saitama University)
Shigeru Abe Member (Saitama University)
Keywords: image processing, people counting, human’s head, background subtraction, optical flow, hough transform

1. Introduction
In recent years, people counting systems using image processing
technologies have been generally introduced because of the lowpriced and high-advanced cameras and computers. Obtaining thenumber of people provides improvement on performance of manysystems. As an example, a system to count the number of people at
an elevator lobby is mentioned for eﬃcient operation of elevators.
This paper proposes a method for counting people in an elevator
lobby based on two assumptions: heads of people exist around theupper edge of the images of moving objects; and shape of the headis circular. This paper shows that the method based on these assumptions acquires high recognition rate.
2. Procedures for Counting People
The proposed method extracts the number of people from camera images (Fig. 1(a)). The method is composed of the following
procedures.
( 1 ) Moving objects are extracted by the background diﬀerence
method (Fig. 1(b)).
( 2 ) Upper edge of the moving object is detected and the region
W, a square region for head detection, is defined around theedge (Fig. 1(c)).

(a) An Example of input image.

(b) Extraction of moving objects.

(c) Region around top of moving objects.

(d) Head detection.

( 3 ) Heads are detected from the region W in frame diﬀerence
image by Hough transform. Here, it is assumed that theshape of the head is circular. False detection is strongly reduced by giving a limitation on the region for head detection(Fig. 1(d)).
( 4 ) Heads detected by Hough transform are tracked by opticalflow. Misdetection is avoided by keep tracking the heads.
( 5 ) A human region is determined based on the position of
the detected head. The region has a shape of an ellipse andits center position is geometrically estimated from the head
position (Fig. 1(e)).
( 6 ) When the images of multiple people lap over, some images of moving object remain around the human region determined in (5). Then, people around the human region are
counted by repeating the above procedures for the remained
images. As a result, the image of the moving object is segmented to multiple human regions (Fig. 1(f)).

3. Experimental Verification
A video camera mounted on the wall above the elevator door wasused for experimental verification. Two kinds of experiments in different conditions were performed. The conditions are described asfollows.
(i) The height of the camera was 500 cm and up to 10 people
were waiting in the elevator hall.
(ii) The height of the camera was 380 cm and up to 7 people
were waiting in the elevator hall.
Table 1 shows the results of the experiments. Here, A denotes thereal number of people manually counted from the video images. B
and C denote positive and negative error. Then, counting rate D isderived by D = 1 − (B + C)/A. The counting rates D were 94.4%
and 92.6% in conditions (i) and (ii), respectively. The main causeof the negative error was that the image in the segmented humanregion became too small when the images of people were strongly
overlapped.
The result shows that the proposed system acquires high counting
rate and high reliability in an elevator lobby with many overlapped
images of people.
Table 1. Experimental result(e) Determination of human region.

(f) Segmentation of moving objects.

Fig. 1. Example of processing images– 10 –

論 文

エレベータ乗場画像の移動体上端に着目した待客数計測方式
正 員

辻

俊明∗

正 員

阿部

茂∗

非会員

田代 浩紀∗A Method for Counting People at Elevator Lobby Focusing on Top of Moving Objects
Toshiaki Tsuji∗ , Member, Hiroki Tashiro∗ , Non-member, Shigeru Abe∗ , Member
This paper proposes an image processing system for counting people at an elevator lobby viewed from an upper
oblique angle. The method is based on two assumptions: heads of people exist around the upper edge of the imagesof moving objects; and shape of the head is circular. This paper shows that the method based on these assumptionsacquires high recognition rate and high reliability in an elevator lobby with many overlapped images of people.
キーワード：画像処理，人数計測，人物頭部，背景差分法，オプティカルフロー，ハフ変換

Keywords: image processing, people counting, human’s head, background subtraction, optical flow, hough transform

1.

う方法がある (3) (4) 。しかし，計測結果が学習データに大きくはじめに依存するという問題がある。側壁上方からの動画像では，カメラからの動画像を処理し，画像内の人物を検知する

人物は重なるが，頭部が重なることは極めて稀である。そ研究は広く行われている。その応用例には，不審者や侵入こで人物の肩から頭部の形状（Ω 形状）を検出し，重なり者を検知するセキュリティシステム，公共施設での入退場にくい頭部の検出を行う手法が提案されている (5) (6) 。また，

者数計測，小売店における顧客の動線分析などが存在する。

乗場の待客数を計測することができれば，待客数に応じた

Sidla らの研究 (7) では駅の改札など人物が密集する状況で，
Ω 形状を検出し，人数を計測している。しかし，これらの研究では Ω 形状のテンプレートをあらかじめ用意する必要がある。W 4 システム (8) では移動体領域を垂直投影し，頭エレベータの配車が可能となり，運行の効率化が実現でき部などの部位の特定に利用している。しかし，垂直投影する。エレベータ乗場の待客数計測法については依田らによる移動体領域は人物を横から撮影したものである必要があ

一方，エレベータ等の自動機械にとって，運行の効率化は重要な課題である。そこで，画像処理によってエレベータが挙げられる。依田らは人物同士の重なりをる。また，エレベータ乗場においては，人物はカメラの真回避するためにエレベータ乗場の天井にカメラを設置し，下やカメラから離れた位置に分布し，位置によって人物の撮影した画像内の移動体領域の面積をもとに人数の計測を

肩から頭部の形状や移動体領域の形状は大きく変化する。

行っている。また，筆者らの研究グループでは天井に設置

馬場らの研究 (9) では頭部を円形と仮定し，ハフ変換を用いされたカメラの画像からハフ変換で頭部を検出することにて画像内から円を検出し，検出された円を頭部としている。

る先行研究

(1)

より，高性能な人数計測と車椅子の識別を実現している 。

しかし，ハフ変換を用いて円を検出する際，頭部以外の位

しかし，設置施設等の制約条件により，カメラを天井に設

置に円が検出されることが問題となっている。

(2)

本研究では頭部を検出するうえで 2 つの仮定を設定し，置できない場合には設置制限の少ない側壁上方に設置してエレベータ乗場の待客数を計測する手法を提案する。第一

待客数を計測する必要がある。
側壁上方からの動画像を用いて人数計測するうえでの問の仮定は，移動体の上端の座標が人物の頭部に位置すると題は，人物が重なり，複数の人物が一つの移動体と見なさいう仮定である。第二の仮定は，頭部は観測位置によらずれることや人体に隠蔽部分が生じることである。人物が重ほぼ円形となるという仮定である。第一の仮定により頭部なる状況で人数を計測する手法として，ある特徴量と画像が存在する領域を定め，第二の仮定によりハフ変換を用い

内の実人数を対応させ，学習させることで人数の計測を行て定めた領域内から円を検出する。2 つの仮定を設けることにより，正確な頭部の検出を実現し，人数を計測する。以∗ 埼玉大学上の手法により構築されたシステムは，人物同士の重なり〒 338-8570 さいたま市桜区下大久保 255
Saitama University
255, Shimo-Okubo, Sakura-ku, Saitama 338-8570

c 2010 The Institute of Electrical Engineers of Japan.
が頻繁に生じる環境において 95%近くの計測率を得られる
ことが実験的に確認された。これはテンプレートを予め用334

移動体上端に着目した待客数計測方式(a) Example of input image.

(b) Extraction of moving objects.
(a) Example of input image.

(b) Extraction of moving objects.

Fig. 2. Region around top of moving objects.

円を頭部とする（Fig. 1(d)）。
（ 4 ） 頭部の追跡

頭部が検出された後，頭部の追跡を行う。重なりにくい頭部を追跡することにより，人物が(c) Region around top of moving objects.

重なった場合でも頭部の数を計測できる。追跡には頭部の(d) Head detection.

オプティカルフローを利用する。
（ 5 ） 人物領域の決定

検出した頭部の位置をもとに人物領域を定める（Fig. 1(e)）。人物領域は楕円とする。
（ 6 ） 移動体領域の分割

複数の人物が重なった移動

体領域を分割し，移動体領域内の人数を計測する。（ 1 ）〜（ 5 ）の処理で人物領域を定めた後に Fig. 1(f) のように人物(e) Determination of human region.

領域外に残った移動体領域を抽出する。

(f) Segmentation of moving objects.

Fig. 1. Example of processing images.

3.

人数計測

〈3・1〉 移動体抽出

移動体領域の抽出には背景差分意する必要のない人数計測法としては極めて高い性能であ法を用いる。背景差分法は移動体がない状態の背景画像のる。その内容について本稿で報告する。

輝度値 Bt と移動体がある状態の画像の輝度値 It との差分

本論文の構成は以下のとおりである。第 2 章において本

値 Dt に閾値処理を行い，移動体を抽出する方法である。差システムの概要について述べ，第 3 章で人数計測手法につ

分値 Dt は (1) 式で表される。

いて記述する。さらに第 4 章で実験による性能評価を通じ

Dt = |It − Bt | · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · (1)て本システムの有効性を確認する。最後に，第 5 章でまとめを述べる。

2.

本システムでは輝度値の最小値を 0，最大値 255 とし，閾値 Dbth を 45 とした。閾値 Dbth 以上の場合を移動体画素とシステム概要して黒で，閾値 Dbth 以下の場合を背景画素として白で表示

カメラの真下の待客を撮影できるようにカメラをエレベーする。さらに 1 回の膨張・収縮処理でノイズを除去し，移タの扉上方の側壁に設置する。Fig. 1(a) がエレベータ乗場

動体領域を抽出する（Fig. 2(b)）。

床面を撮影したグレースケール画像で，画素の位置は xy 平

〈3・2〉 移動体上端の周辺領域の決定

面の座標として表し，N ，M は撮影した画像の x 方向，y 方

移動体の上端が人物の頭部に位置すると仮定し，頭部が存在する領域 W

向の画素数とする。また，解像度は（N × M ）で表される。

を定める。抽出された移動体領域にラベリング処理を行い，取得した画像に以下の処理を行い，待客数を計測する。

移動体領域の画素数が閾値 S th 以上の移動体領域に対し，頭（ 1 ） 移動体領域の抽出

部領域 W を定める。

取得した画像（Fig. 1(a)）から背景差分法により移動体領域を抽出し，ラベリング処理

まず，頭部領域 W の形状と大きさを定める。形状は正方を行う（Fig. 1(b)）。

形とし，その一辺の長さは画像内で頭部が最も大きく映る（ 2 ） 移動体上端の周辺領域の決定

各移動体領域の位置（人物がカメラの真下に存在するとき）での頭部の直上端が人物の頭部に位置すると仮定し，その周辺を頭部が径 phead とする。Fig. 3(a) はカメラの真下に存在する人物

存在する領域（以下，頭部領域 W ）として定める（Fig. 1(c)，が映る画像であり，Fig. 3(b) はカメラの真下に存在する人

2(a)）。移動体領域内で y 座標が最大の画素を上端 P とする（Fig. 2(b)）。また，頭部領域 W は正方形とする。

物を横から観察した様子である。カメラに映る頭部の直径（ 3 ） 頭部の検出

均直径 rhead から推定する。Fig. 3(b) より phead と rhead の

phead はカメラの設置高さ H ，人の平均身長 h，人の頭部平頭部を円形と仮定し，ハフ変換を用いて頭部領域 W 内の画像から円を検出する。検出された
電学論 D，130 巻 3 号，2010 年

関係は (2) 式で表される。
335

半径 rn の円が存在すれば，その円は (5) 式で表される。

(x − a)2 + (y − b)2 = rn2 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · (5)つまり，a，b，rn ，3 つのパラメータで円を表現できるので，これらのパラメータを座標軸にした空間（a − b − rn 空間）では，画像中の円をある 1 点で表現できる。ハフ変換とはこの a − b − rn 空間中の一点を求める手法である。以下の手順で円を検出する。
(a) Example of input image.

(b) Observed person from ground level.

（ 1 ） 対象画像と投票空間（3 次元の a − b − rn 空間）を

Fig. 3. Relation between phead and rhead .

用意する。
（ 2 ） 対象画像内の画素を走査し，その画素が黒い場合には周りに半径 rn の円を描き，描かれた円の円周上の点を投票空間に投票する。
（ 3 ） 対象画像全ての画素に対して（ 2 ）の手続きを実施する。
（ 4 ） 半径 rn を変化させ，（ 2 ）〜（ 3 ）を繰り返す。
（ 5 ） 投票数が最も多い点を求める円の中心とする。

(a) Example of diﬀerence image.

Fig. 4(a) のフレーム間差分画像にハフ変換を行った場合，頭部以外の位置に円が検出される。そこで，Fig. 4(a) の頭部領域 W 内を抽出した画像（Fig. 4(b)）から円を検出する(b) Diﬀerence image in W.

Fig. 4. Head detection.

phead =

ことにより頭部以外の位置での検出を防ぐ。また，検出すH· rhead · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · (2)H−hる円の半径を限定し，極度に大きな円や小さな円の検出をなくすことにより，頭部以外の位置での検出を防ぐ。円のさらに，phead の画素数 qhead を求め，qhead を頭部領域 W

半径の最大値は qhead /2 とし，最小値は qhead /4 とした。

の一辺の画素数とする。撮影画像で，x 軸上（画像の下端）

ハフ変換により検出された円を頭部とみなし，その中心で撮影される床面の範囲はカメラの水平画角 θhori を用いを頭部領域の中心座標 C とし，頭部領域 W を更新する。

て，2 · H · tan(θhori /2) と表される。qhead と phead の関係は

〈3・4〉 頭部の追跡(3) 式で表される。
qhead =

が密接に重なった場合に人数の誤計測が不可避であることM· phead · · · · · · · · · · · · · · · (3)2 · H · tan(θhori /2)が多くの研究で報告されているが，追跡処理を加えることにより，一時的に重なった人物の頭部が持続的に検知される。

本研究では h = 165 [cm]，rhead = 24 [cm]，θhori = 63 [◦ ] とそのため人数を正確に数えることが可能となる。頭部の追した。

跡には頭部のオプティカルフローを利用する。オプティカ

次に，頭部領域 W の位置を定める。上端 P の位置から y

ルフローとは異なる時間に撮影された 2 枚の画像間で同じ軸方向に −qhead /2 移動させた位置を頭部領域 W の中心（以対象を対応付けし，その移動量をベクトルデータとして表下，領域中心 C）とし，頭部領域 W を定める（Fig. 2(a)）。
〈3・3〉 頭部の検出

検出した頭部を追跡する。人物

現するものである。

頭部は観測位置によらず円形とオプティカルフローの抽出方法として勾配法が挙げられなると仮定して，ハフ変換を用いてフレーム間差分画像内る。勾配法は，連続する 2 枚の画像での対象物の移動量が微から円を検出し，検出された円を頭部とする。

小であることを前提にオプティカルフローを求める方法であ

まず，フレーム間差分法により，フレーム間差分画像をる。画像上の画素 (x, y) の時刻 t における輝度値を I(x, y, t)抽出する。フレーム間差分法とは一定のフレーム間の画像とし，画素の移動すなわちオプティカルフローを (6) 式で同士の輝度差を求める方法である。現フレームの輝度値を表す。

Dt,t−1 = |It − It−1 | · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · (4)


∂x ∂y
,
· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · (6)(u, v) =∂t ∂t

差分値 Dt,t−1 に閾値処理を行い，Fig. 4(a) のように移動体

画像上の画素値の勾配を I x ，Iy とし，画素値の時間微分をの輪郭部分を差分画素として抽出する。本システムでは閾It とすると，(7) 式が得られる。

It とすると，差分値 Dt,t−1 は (4) 式で表される。

ff
値 Dth を 20 とし，Dth 以上の場合を移動体画素として黒で，Dthf 以下の場合を背景画素として白で表示する。

I x u + Iy v + It = 0 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · (7)次にハフ変換を用いて，フレーム間差分画像内から円を(7) 式をオプティカルフローの拘束条件式という。KL 法で検出する。抽出したフレーム間差分画像に中心位置 (a, b)，はこの式にさらに「オプティカルフローは滑らかに変化す
336

IEEJ Trans. IA, Vol.130, No.3, 2010

移動体上端に着目した待客数計測方式(a) Features of head.

(b) Updating W.
(a) Example of input image.

Fig. 5. Head tracking.

(b) Observed person from ground level.

Fig. 6. Relation between C and G.

る分布をもつ」という過程を設け，(I x u + Iy v + It )2 を最小化すると同時に，滑らかさ（(u2x + u2y ) + (v2x + v2y )）も最小にするようにオプティカルフローを求める。すなわち (8) 式を最小にする (u, v) を求めることになる。

e=(((u2x +u2y )+(v2x +v2y ))+λ(I x u+Iy v+It )2 )dxdy· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · (8)(a) Center of ellipsoid.

KL 法を用いてより安定した追跡を行うため，画像内で抽出される特徴点を利用するものが KLT (10) (11) 法である。本システムでは KLT 法を用い，以下の手順で頭部の追跡を(b) Long axis of(c) Determination

ellipsoid.

of ellipsoid.

Fig. 7. Human ellipsoid model.

行う。

と G，C，U が画像上で垂直に並ぶことになる。なお，領域（ 1 ） 前フレームの画像（グレースケール画像）内から

中心 C は頭部の中心に位置しているものとする。Fig. 6(b)から G x は (9) 式で表される。また同様に y 軸方向にも Oy

特徴点を 3000 個抽出する。特徴点の抽出にはハリスのコーナー検出(12)を定めると，Gy は (10) 式で表される。

を用いる。




h
Gx = 1 −(C x − O x ) · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · (9)2HhGy = 1 −(Cy − Oy ) · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · (10)2H

（ 2 ） 前フレームの画像から，頭部の特徴点を選択する。
前フレームの領域中心 C を中心として追跡する頭部に検出された円（最後に検出された円）の半径以内の距離に存在する特徴点を頭部特徴点とする（Fig. 5(a)）
。
（ 3 ） 頭部特徴点を始点とするフロー（大きさが 1 pixel 以

Fig. 7(a) は人物の中心 G と領域中心 C を表示したもので，
G と C を結ぶ直線を作成する楕円の長軸（Fig. 7(b)）とする。本研究では O x = 320，Oy = 0 とする。
楕円の長径 ll を定める。ll は人の厚み，人物の中心 G と領域中心 C 間の距離で表される。Fig. 8(a) はカメラの真下に存在する人物が映る画像であり，Fig. 8(b) はカメラの真上）を抽出し，それらの平均値を頭部フロー V(V x , Vy )とする。
（ 4 ） 前フレームの領域中心 C と頭部フロー V(V x , Vy )を用いて，現フレームの領域中心を C = C + V とし，頭部領域 W を更新する（Fig. 5(b)）。
（ 5 ） ハフ変換を用いて，（4）で更新された頭部領域 W

下に存在する人物（厚みを持った人物）を直方体で表し，床内の画像から円が検出された場合，領域中心 C の座

面上から観察した様子である。Fig. 8(b) よりカメラに映る標を検出された円の中心座標として更新させ，頭部

人の厚み pthick は実際の人の厚み rthick を用いて (11) 式で表

領域 W を更新する。
〈3・5〉 人物領域の決定される。

人物の映り方は Fig. 6(a) のpthick =ように人物の位置により異なるため，定める人物領域もそれに合わせ変化させる必要がある。人物領域は頭部の位置

pthick の画素数 qthick を求める。撮影画像内の中心線上（Fig. 6(a) の O x ）に映る床面の範囲はカメラの垂直画角 θverを用いて，H × tan(θver ) と表される。 pthick の画素数 qthickは (12) 式で表される。なお，qthick は人物の位置によらずから人物の中心位置を推定し，定める。また，人物領域は楕円とする。
人物の中心 G(G x , Gy ) を領域中心 C の位置から推定する。

Fig. 6(b) は人物を床面上から観測した様子であり，領域中
心 C，人物の中心 G，人物の足元の座標 U の x 成分の位置関係について表したものである。また，G は C と U の中点とする。カメラの真下に相当する点の x 座標を O x とする。
x = O x の線上（Fig. 6(a) の白の直線にあたる）に人が立つ
電学論 D，130 巻 3 号，2010 年

H· rthick · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · (11)H−h一定の値とした。

qthick =N· pthick · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · (12)H · tan θverll は領域中心 C と楕円の中心 G 間の距離と qthick を用い
337

て (13) 式で表される。

する（Fig. 9(b)）。


h
ll =
(C x − G x )2 + (Cy − Gy )2 + qthick · · · · · (13)2H

（ 4 ） 移動体領域の分割の前後では上端 P の位置は変わり，検出されていない人物に位置する。Fig. 9(b) の移動体領域に（ 1 ）〜（ 2 ）の処理を行うことにより頭

本研究では人が歩行する場合や荷物を持っている場合を想◦部を円として検出し 2 人目の人物を計測することが定し，rthick = 55 [cm] とし，θver = 46 [ ] とした。

できる（Fig. 9(c)）。

楕円の短径 l s を定める。l s は人の横幅 r shoulder ，人の肩までの平均高さ h shoulder を用いて定める。カメラに映る頭

上記の手順を行うことにより，3 人目以降の人物も計測す

部の直径 phead を求めた場合と同様にカメラに映る人物のることができる。

横幅 p shoulder を求めると (14) 式で表される。

4.

H
p shoulder =· r shoulder · · · · · · · · · · · · · · (14)H − h shoulder

性能評価〈4・1〉 実験装置
本システムを構成する機器を Table 1 に示す。撮影に使用するカメラは一般的なデジタルカ

l s の画素数は p shoulder の画素数 q shoulder とし，(15) 式で表される。なお，q shoulder は人物の位置によらず一定の値とメラを用い，動画撮影モードで撮影を行った。カメラをエ
レベータの扉上方の側壁に設置した。また，俯角を 27◦（真した。

下が撮影できる角度）とした。

M· p shoulder · · · · · (15)l s = q shoulder =2 · H · tan(θver /2)〈4・2〉 評価方法

Fig. 1(a) のようなエレベータ乗場の映像を用いてシステムの性能評価を行う。エレベータ到着

本研究では荷物を持つ人物などを想定し，r shoulder = 70 [cm]，時に全身が映っている人物を待客とし，エレベータ到着時

h shoulder = 140 [cm] とした。

の計測人数と待客数の差異の絶対値を計測誤差とする。実定めた楕円の中心（人物の中心 G），長軸，長径，短径で験は (i) と (ii) それぞれの条件で実施した。

楕円を作成し，人物領域とする（Fig. 7(c)）。
〈3・6〉 移動体領域の分離(i)Fig. 9(a) のように重なっ

カメラの設置高さ 500 cm，待客が 1〜10 人存在する状況で待客を計測した場合。閾値 S th は 3000 画素

た人物の移動体領域を分離し，人数を計測する。

とした。

（ 1 ） 上端 P が頭部に位置している人物に対し，頭部領(ii) カメラの設置高さ 380 cm，待客が 1〜7 人存在する状況で待客を計測した場合。閾値 S th は 5500 画素と域 W を定める（Fig. 9(a)）。
（ 2 ） ハフ変換を用いて頭部領域 W 内のフレーム間差分した。

画像から頭部を円として検出し，1 人目の人物を計

なお，実験箇所はともに同一の場所で行った。これらの実測する（Fig. 9(b)）。

験条件を定めるにあたり，実用を想定した環境を選んでい（ 3 ） 検出した頭部から人物領域（楕円）を作成する。人る。まず，乗場の人数については条件 (i) で 10 人乗りのエ

物領域外に移動体領域を抽出し，移動体領域を分割

レベータを想定し，条件 (ii) では (i) と同程度の密集度となるよう 7 人までの実験結果を取っている。照明については
鏡面反射や影の発生による障害が想定されるため，反射性
Table 1. Experimental apparatus.

(a) Example of input image.

(b) Observed person from ground level.

Fig. 8. Thickness of human.

(a) Overlapped persons.

(b) Segmentation of moving object.

(c) Detection of overlapped people

Fig. 9. Segmentation of moving object.
338

IEEJ Trans. IA, Vol.130, No.3, 2010

移動体上端に着目した待客数計測方式

Table 2. Evaluation index.

Table 3. Experimental result.
(a) Miss detection.

(b) Miss tracking.

Fig. 10. Example of error cause.

(ii) の計測率 A の値が (i) の計測率 A の値を下回った理由である。
両条件の実験での全計測誤差数のうち，重なりが計測誤差の原因となったものは 88.5%，重なりが原因でないもの
は 11.5%となった。
重なりが原因となり，計測人数が待客数を下回る場合の主な原因は，移動体領域の分割の際に，人物の検出漏れが発生することが挙げられる（Fig. 10(a)）。そして，計測人数が待客数を上回る場合の主な原因は，Fig. 10(b) のように他の人物の腕など早い動きの影響を受け，頭部を追跡できの高い床面と強い照明の場所を選んでいる。本稿の図からなくなり同じ人物を再度検出してしまうことが挙げられる。

も床面の照明の反射によるハイライトや人の影が視認されまた，実験中に画像内で頭部が重なることはなかった。

るが，このような環境においても本手法の人数計測に支障

上記の実験結果のうち，重なった人物を対象とした計測がないことを確認する。また，人の多様性に対処できるか

率 E の値は条件 (i) で 87.0%，条件 (ii) で 89.4%となった。

否かを調べるため，荷物や帽子を被った人，および走行中

つまり，重なりによって計測精度が多少低下しているものの人をサンプルに加えて検証を行った。

の，重なりの生じたパターンのうちの大多数では正しい計

実験の評価指標として Table 2 を用いる。Table 2 におけ測が実施されたと言える。人同士が密接に重なっている状
況における誤検知の回避が困難なことは文献 (7) など，斜るそれぞれの値は次のようになる。

(a) Real number of people：1 回の実験での待客数のめ上方より撮影を行う他の手法でも報告されているが，本合計手法では先述のように頭部の追跡により誤検知の多くを回(b) P-error：1 回の実験において，エレベータ到着時に避している。提案法により重なりの多い状況において高い

計測人数が待客数を上回る場合の計測誤差の合計

計測精度を得られることが確認された。

(c) N-error：1 回の実験において，エレベータ到着時に一方，重なりの影響を受けず，計測誤差が生じた原因と計測人数が待客数を下回る場合の計測誤差の合計

しては，人物の影や，人物がボタンを押す動作などが人物(d) Real number of overlapped people：1 回の実験に領域内に収まらず，人物の一部を再度検出することが挙げ

おいて，エレベータ到着時に重なった待客の数の合計られる。

(e) O-error：1 回の実験において，エレベータ到着時にまた，計測を行った中には以下の人物が含まれていた。

重なった待客を対象にした場合の計測誤差の合計なった。高さ 380 cm の条件 (ii) の計測率 A の値より高さ

Case1 荷物 1：人物が荷物を持っている場合
Case2 荷物 2：人物が大きな荷物を持っている場合
Case3 走行：人物が走行している場合
Case4 帽子：人物が帽子を被っている場合
Case1 では荷物が人物領域内に含まれ，計測誤差の原因にならなかった（Fig. 11(a)）
。また，Case2 としては台車を押した〈4・3〉 評価実験

条件 (i)，条件 (ii) における実験結

果を Table 3 に示す。
計測率 A の値は，設置高さ 500 cm の条件 (i) で 94.4%，
設置高さ 380 cm の条件 (ii) で 92.6%となり，良好な結果と500 cm の条件 (i) の計測率 A の値が下回った理由はカメラ

人物がエレベータを利用した。人物領域外の移動体領域の画の設置高さにある。重なる人物の割合 D は高さ 500 cm の素数が閾値 T ha 以上となるが，頭部領域 W 内に円が検出さ

条件 (i) の値よりも高さ 380 cm の条件 (ii) の値が上回り，れず，計測誤差の原因にならなかった（Fig. 11(b)）
。Case3，

設置高さを低くすると重なることが多くなる結果となった。

Case4 でも，計測誤差の原因にならなかった（Fig. 11(c)，Fig. 11(d)）。

重なりが多くなることにより計測誤差が増加したことが，電学論 D，130 巻 3 号，2010 年

339

(a) Carrying baggage.

(b) Carrying carriage.

(c) Running.

(d) Person with a cap.

Man and Cybernetics, Part A, Vol.35, No.6, pp.645–654 (2001)（ 5 ） T. Zhao and R. Nevatia: “Bayesian human segmentation in crowded situations”, 2003 CVPR, Vol.2, pp.459–466 (2003)（ 6 ） K. Nakagawa, K. Terada, and Y. Ishizuka: “The extraction of people region
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フレーム間差分をベースにした人物追跡」, 画像センシングシンポジ
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14th Alvey Vision Conference, pp.147–151 (1988)

Fig. 11. Example of various persons.
辻俊

明 （正員） 1978 年 7 月 9 日生。2006 年 3 月慶應義塾大学理工学研究科総合デザイン工学専攻後期博

5.

ま と め

士課程修了。同年 4 月東京理科大学工学部第一部
機械工学科助手。現在，埼玉大学工学部電気電子

動画像から人物の頭部を検出する方法を提案し，本手法

システム工学科助手。博士（工学）。主としてロを用いてエレベータ乗場の待客数を計測した。カメラをボティクス，モーションコントロール，画像処理

高さ 500 cm，380 cm に設置した場合の計測率はそれぞれに関する研究に従事。

94.4%，92.6%となり，良好な結果となった。また，重なった人物のみを対象にした計測率も求めた。重なりにくい頭部を追跡し，移動体領域を分割することにより，カメラを田

高さ 500 cm，380 cm に設置した場合の計測率はそれぞれ代

紀 （非会員） 1985 年 9 月 5 日生。2009 年 3 月埼玉大学工学部電気電子システム工学科卒業。同年，87.0%，89.4%となり，良好な結果となった。このことによ

JFE エンジニアリング（株）入社。在学中は主とり重なりに強い待客計測法であることが確認された。

して画像処理の研究に従事。

（平成 21 年 5 月 14 日受付，平成 21 年 8 月 3 日再受付）

文

浩

献

（ 1 ） H. Yoda, J. Motoike, M. Ejiri, and T. Yuminaka: “A Measurement Methodof the Number of Passengers Using Real-time TV Image Processing Techniques”, Trans. IEICE, 69-D, 11, pp.1679–1686 (1986) (in Japanese)
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内舘 光・猪田良介・辻 俊明・阿部 茂：「実時間画像処理によるエレベータ乗場の人数計測と車椅子の認識」, 電学論, 129-D, 6, pp.578–584(2009-6)（ 3 ） D.B. Yang, H.H. Gonzalez-Banos, and L.J. Guibas: “Counting People in
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Crowded Scenes Using Perspective Transformation”, IEEE Trans. Systems,

阿部

茂 （正員） 1949 年 3 月 29 日生。1971 年 6 月東京大学工学部電子工学科卒業。 1976 年同大学大学
院博士課程修了。工学博士。同年三菱電機（株）入社。中央研究所，産業システム研究所で電力系
統，オブジェクト指向，計算機幾何応用のシステ
ム研究開発に従事。1997 年同社稲沢製作所エレベータ開発部長。2001 年ビルシステム事業本部技師長。2004 年 4 月埼玉大学工学部教授，1985

年電気学会論文賞受賞。IEEE，電子情報通信学会，情報処理学会各
会員。

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IEEJ Trans. IA, Vol.130, No.3, 2010