DEIM Forum 2019 P2-144

複数の認証技術を組合せた複数カメラでの映像追跡技術
吉田諭史†

劉健全†

西村祥治†

† 日本電気株式会社 バイオメトリクス研究所 〒 211–8666 神奈川県川崎市中原区下沼部 1753
E-mail: †{s-yoshida@ez, j-liu@ct, s-nishimura@bk}.jp.nec.com
あらまし本論文では，複数のカメラ映像から，同一人物の追跡を行う方法を提案する．吉田らは，複数のカメラ映像に対して追跡技術を適用し，その結果を顔による認証技術を用いて結合することで，複数のカメラ映像から同一人物を追跡する技術を提案した．本論文では，顔による認証技術に加えて，全身による認証技術も用いて追跡結果を結合する技術を提案する．このことで，監視カメラ映像など，カメラ映像に顔が大きく映り込まないため顔が認識できない場合でも頑健に追跡結果を結合できる．また，実験の結果，提案手法は 76%の追跡率で同一人物を追跡できることがわかった．
キーワード 映像分析, 映像追跡, 再特定

1 はじめにIoT 技術やストレージ技術の発展により，膨大な数の監視カメラが利用可能となっており，莫大な量の映像データが蓄積されている [8]．映像データから，条件を満たす人が，どこから来て，何をして，どこに行ったのかを抽出することは重要な問題となっている．例えば，犯罪捜査においては，防犯カメラ映像

図 1 複数種類の特徴量を併用した複数カメラでの映像追跡．赤枠と緑枠はそれぞれ同一人物の全身と顔を囲んでいる．

から，目撃情報を満たす人を探し出してきて，その人がどこに行ったのかを分析することが行われている．ところが，莫大なでの同一人物判定に失敗する．例えば，顔画像の特徴量を使用映像データの分析が人手で行われていることも多く，映像分析する場合には，映像中に顔がある程度鮮明に映っている必要が官に多大な負担がかかっている．

ある．ところが，カメラの画角や設置場所，角度によっては顔上記の問題を解く手法として，映像追跡技術がある．映像追が鮮明に映らずに顔画像の特徴量が抽出できないことがある．

跡技術は，映像を入力として，映像中で移動している物体を追また，服の色を特徴量として使用する場合には，光の当たり方跡する技術である．映像追跡技術には様々な手法があるが，いによって色の見え方が変化したり，人が着替えて服の色が変わずれの方法も前後のフレーム間で物体の移動を抽出するため，ることがある．このような場合には，同一人物の集合同士で複数カメラ間での映像追跡は難しい．また，複数カメラで映像あっても，判定ができなかったり，異なる人物と判定されたり追跡する試みもあるが，カメラの視野を共有しなかったり，カする．

メラ同士が近くになかったりする場合は，カメラ間での物体の移動が抽出できなくなる．

そこで本論文では，複数種類の特徴量を併用することで，複数カメラ間で追跡できるための条件を緩和する手法を提案する．

また，映像追跡技術と再特定技術とを組み合わせることで，図 1 に本手法で得られる結果を図示する．左右の画像はそれぞ

複数カメラ間でも追跡を行うことができる手法も提案されていれ別の場所を映した映像から抜き出した画像である．また，本る [30]．再特定技術は，複数の映像や画像を入力として，同一手法によって，同一人物であると判断された人に枠を付けてい人物を発見する技術である．画像や映像から得られる特徴量同る．赤枠と緑枠はそれぞれ，人の全身と顔を囲んでいる．本手士の類似度を計算して，類似度が高いものがあれば，それらを法では，映像追跡により得られた人の画像集合より，複数種類同一人物と判定する．この手法は，映像追跡技術によって抽出の特徴量を抽出することで，複数種類の特徴量からなる同一人された同一人物の画像集合より特徴量を抽出し，再特定技術に物の特徴量集合を得る．図 1 の例では，赤枠部分より全身画像

よって画像群同士で同一人物の発見を行う．このことにより，の特徴量，緑枠部分より顔画像の特徴量をそれぞれ抽出する．

複数カメラ間でも特徴量同士での照合により追跡を行うことが特徴量集合の間で，同一人物から得られたものと考えられる特できる．しかし，この手法で扱う特徴量は一種類であることか徴量の種類がある場合にはそれらの特徴量集合は同一人物からら，複数カメラ間で追跡できるための条件が厳しく，うまく追得られたと判断する．このことにより，複数種類の特徴量のう跡ができない場合がある．映像追跡で得られる画像集合から，ち，どれか一種類の特徴量でも照合が行えれば追跡が可能となその種類の特徴量が抽出できないときや，環境や時刻によってる．また，本論文では，実映像データを用いて実証実験を行っ容易に変化する特徴量を使用している場合には，画像集合同士た．本実証実験では，顔画像の特徴量および全身画像の特徴量

を用い，顔による認証として NeoFace(R) 1 を，全身による認証2の中から，同一人物を発見する技術である．例えば，静止として人物照合技術 をそれぞれ用いて追跡を行った．その結画 像 の 中 の 色 情 報 を 用 い て ，同 一 人 物 を 発 見 す る 手 法 が果，同一人物の画像のうち，平均して 76%が同一人物と判断さ提案されている [5], [7], [28]．また，色やテクスチャなどかられた．

属性を学習して同一人物を発見する手法も提案されてい本論文は以下のように構成されている．第 2 節では，本論文る [10], [12], [21], [23]．深層学習を用いる手法も提案されていで用いる記法と用語の説明を行う．第 3 節では，従来技術である [9], [11], [16], [19], [27]．映像から同一人物を発見する手法

る映像追跡技術と再特定技術の概要を説明する．第 4 節では，も提案されている．これらの手法は，映像の各フレームを入本論文の提案手法である，複数種類の特徴量を用いた追跡技術力とし，深層学習 [6], [11], [15], [26], [27], [29] や統計的機械学について説明する．第 5 節では，計算機実験の結果について述

習 [1], [7], [13], [14] によりモデルを作成して同一人物を発見

べ，提案手法の有効性を実証する．最後に第 6 節で，本論文のする．

結論を述べる．

3. 3 再特定技術を用いた複数カメラ間での追跡
本節では，再特定技術を用いた複数カメラ間での追跡 [30] に2 記法と用語ついて説明する．この手法は，映像追跡によって得られる同一
本論文で扱うデータまたは特徴量は，それらの間に類似度人物の画像集合群に対して再特定技術を適用して，同一人物のsim(·, ·) が定義される．類似度は，以下の 3 つの条件を満たす．
• すべてのデータ fi , fj について，0 <= sim(fi , fj ) <= 1.

画像集合を見つけることで，複数カメラ間での映像追跡を可能•

すべてのデータ fi について，sim(fi , fi ) = 1.

•

す べ て の デ ー タ fi , fj に つ い て ，sim(fi , fj )にする技術である．また，画像集合同士で同一人物判定をする
際に，集合中の画像を複数用いることで，より頑健な追跡を可=能にしている．この手法の大まかな手順は次のとおりである．

sim(fj , fi ).

まず，各カメラの映像に対して，人物追跡技術を適用し，対象また，本論文では，データ fi , fj , fk と δ について，sim(fi , fj ) >=となる人物を追跡する．この手順によって，同一人物の画像のδ かつ，sim(fj , fk ) >= δ を満たすならば，sim(fi , fk ) >= δ を満集合が延べの人数分得られる．次に画像集合から特徴量を抽出たすと類推し，以下では，多くのデータの 3 つ組 (fi , fj , fk ) にして，特徴量の集合とする．最後に，特徴量の集合同士で類似ついてこれが真であると仮定して議論を進める．

度を計算し，類似度が所与の閾値よりも高ければ，それらの集合は同一人物から得られたものと判断する．なお，特徴量の集

3 関連技術
本節では，本論文で提案する技術の関連技術である映像追跡
技術と再特定技術，再特定技術を用いた複数カメラ間での追跡について簡単に述べる．

合間の類似度は，双方の集合に含まれる特徴量の組み合わせで類似度を計算し，それらの類似度を集計することで得られる．
図 2 に，この手法の適用例を図示する．図 2 (a) は，映像に対する追跡結果である．映像追跡の結果，同一人物とされた顔画像を円で囲んでいる．各円に含まれる顔画像から，特徴量を3. 1 映像追跡技術抽出した結果を図 2 (b) に示す．2 つの円に含まれる各特徴量

映像追跡技術は，映像を入力として，映像中に現れる特定の間で類似度を計算し，集計する．この例では集計として最大値

物体について，映像中の各フレームにおけるその物体の位置を取る．図 2 (b) では，類似度の最大値を与える 2 つの特徴量を特定することで，その物体を追跡する技術である．映像追を破線矢印で示している．これらの間の類似度が所与の閾値よ

跡技術は，いくつかの種類に大別される．特徴量ベースの追りも高ければ，2 つの円で囲まれた特徴量集合は同一人物から

跡 [17], [22], [25] は，映像中の各フレームから，物体の特徴点を得られたものと判断する．

抽出し，フレーム間の特徴点の移動を算出することで物体を追跡する．カーネルベースの追跡 [4], [20], [24] は，追跡する物体を覆う楕円や四角などの単純な図形からなる領域の動きを前後フレーム間で計算することで追跡を行う．シルエットベースの追跡 [2], [3], [18] は，対象の物体の形状や領域を，前のフレームの形状や領域の情報を使いながら抽出する．

3. 2 再特定技術
再特定技術は，複数の映像や画像を入力として，それら4 複数認証技術を用いた映像追跡
本節では，本論文で提案する複数の認証技術を組合せた複数カメラでの映像追跡手法を説明する．本手法では，前節で説明した複数カメラ間での映像追跡技術に加えて，複数種類の特徴量を用いて照合を行う．このことで，ある種類の特徴量が抽出できなかったり，環境や時刻により特徴量が変化した場合も，別種の特徴量で照合を行うことにより，より頑健に同一人物判定を行うことができる．本手法の大まかな手順は以下のとおり

1：NeoFace(R) は，日本電気株式会社が開発した世界トップクラスの性能を持である．まず，映像追跡により得られた同一人物の画像集合につ顔認証技術を使用した製品である．URL: https://jpn.nec.com/solution/

対して，複数種類の特徴量を抽出する．このことで，同一人物

face-recognition/index.html.
2：人物照合技術は，日本電気株式会社が 2019 年 2 月に発表した人物の全身の外観画像で照合できる技術である．URL: https://jpn.nec.com/press/201902/20190207_01.html.

から得られた複数種類の特徴量からなる集合が得られる．図 3に例を示す．上段に入力映像のフレームを図示している．映像

(a)

(b)
図 2 複数カメラ間での追跡手法の適用例．(a) 映像追跡の結果．同一人物のものと判断されたものを円で囲んでいる．(b) 映像追跡の結果から特徴量を抽出し，2 つの円に含まれる各特徴量間で類似度を取る．類似度最大の特徴量間に破線矢印を引いている．これらの特徴量間の類似度が所与の閾値よりも高ければ 2 つの円は同一人物から得られたと判断する．

追跡技術により検出された人を緑枠で囲んでいる．また，追跡

図 3 映像追跡により得られた画像集合から複数の特徴量を抽出する．

された同一人物の画像を集合として中段に図示している．この最上段は入力映像中のフレームを図示している．映像追跡によ

画像集合に含まれる各画像から，複数種類の特徴量を取得し，り検出された人を緑枠で囲んでいる．中段は，映像追跡により検得られた特徴量の集合を下段に図示している．この例では，1出された一人の人の画像を集合として図示したものである．下つ目の特徴量として，顔画像の特徴量を選択した．また，2 つ目の特徴量として，全身画像の特徴量を選択した．なお，図で段は，中段の画像より 2 種類の特徴量を抽出したことを図示している．

は特徴量の部分に画像を図示しているが，実際のところ，特徴量は画像として見ることのできない数値列である．
次に，これらの集合から，同一人物から得られた集合を見つける方法について記述する．2 つの集合が同一人物から得られたものであるかどうかの判定は，以下のとおり行う．2 つの特徴量集合に含まれる同じ種類の特徴量すべての組合せについて，類似度を計算し，それらの類似度の集計値を計算する．これを特徴量集合に含まれるすべての種類の特徴量について実行し，いずれかの集計値が所与の閾値を上回るとき，この 2 つの図 4 2 種類の特徴量を含む 2 つの集合間での同一人物判定．特徴量の種類ごとに判定する．

特徴量集合は同一人物から得られたものと判定する．図 4 に例を示す．この図には，特徴量集合が 2 つ示されている．各特徴量集合には，2 種類の特徴量が含まれている．特徴量集合間では，それぞれの種類での特徴量で類似度を計算し，同一人物判定を行う．この手順を各集合の組に対して適用することで，同一人物から得られた集合を見つけることができる．
ある種類の特徴量が抽出できなかったときは，双方の追跡結果に共通して存在する種類の特徴量のみを用いて同一人物判定

図 5 2 つの集合で片方の集合の片方の種類の特徴量が存在しないときを実行する．この例を図 5 に示す．トラック 2 の顔画像の特徴の同一人物判定の例．トラック 2 の顔画像の特徴量が抽出でき量が抽出できていないため，図では空欄となっている．このとていないが，全身画像の特徴量のみを使用することで同一人物

きは，トラック 1 とトラック 2 の双方に存在する，全身画像の判定を実行することができる．

特徴量のみを用いて同一人物判定を行う．また，特徴量が時間や環境で変化した場合は，その特徴量で判定せず，時間や環境で，上記を実現する．

で変化しづらい特徴量を用いて同一人物判定を行う．ここでは，この判定を行うアルゴリズムを Algorithm 1 に示す．このア特徴量の中で，同一人物と判定される種類の特徴量があれば，ルゴリズムの入力は，S1 と S2 ，σ で，S1 と S2 は集合の配列，2 つの特徴量集合は同一人物から得られたものと判定すること

σ は 0 以上 1 以下の実数の配列である．また，S1 と S2 ，σ は等表 1 追跡率の比較．

Algorithm 1 同一人物判定アルゴリズム．

手法

1: procedure DetermineSamePerson(S1 , S2 , σ)

▷ S1 と S2 は特徴量集合の配列，σ は閾値の配列．

2:3:for i ∈ 0..|S1 | dos ← S1 [i] と S2 [i] に含まれる特徴量の全組合せでの類似度

4:の集計値．

if s > σ[i] then5:

return True.

6:

end if7:

追跡率 (%)

提案手法

76.07

認証のみ59.84∑ ∑∑∑均すると， j [( i pij / i,j pij )(maxi∈I {pij }/ i∈I pij )] =∑∑j maxi pij /i,j pij となる．それぞれの手法の追跡率を表 1に示す．提案手法の結果が，認証のみでの追跡の結果よりも30%程度良くなっている．

8:end for9:

return False.

10: end procedure

6 おわりに
本論文では，複数種類の特徴量を併用することで，複数カメしい長さで，特徴量の種類の数だけである．集合の配列 S1 とラ間で追跡できるための条件を緩和する手法を提案した．提案

S2 にはそれぞれ，映像追跡により同一人物と判断された特徴量手法では，映像追跡により得られた人の画像集合より，複数種が格納されている．S1 の各要素は，S1 に含まれる特徴量のう類の特徴量を抽出することで，複数種類の特徴量からなる同一ち，ある一種類の特徴量が全て含まれる集合である．S2 につい人物の特徴量集合を得る．複数種類の特徴量を含む集合の間で，ても同様である．なお，ある種類の特徴量が抽出できなかった同一人物判定を行うことにより，ある種類の特徴量が抽出でき場合は配列の対応する要素が空集合となる．実数の配列 σ の各ないときや，環境や時刻によって特徴量が変化した場合も，別要素は，ある特徴量の種類について，同一人物と判断するか否種の特徴量による認証を利用することにより，より頑健に追跡かの閾値である．なお，配列 S1 と S2 ，σ の各要素の順序は特を行うことが可能となる．また，本論文では，実映像データを徴量の種類の意味で一致していると仮定する．例えば，顔画像用いて，顔画像の特徴量および全身画像の特徴量を用いて実の特徴量と全身画像の特徴量とを使用する際に，S1 [0] と S2 [0]証実験を行った．その結果，同一人物の画像のうち，追跡率がにはそれぞれ顔画像の特徴量が，S1 [1] と S2 [1] にはそれぞれ76%となり，認証のみを利用した追跡よりも 30%良い結果が得

全身画像特徴量が格納されており，σ[0] と σ[1] はそれぞれ顔られた．

画像の特徴量と全身画像の特徴量に関する閾値が格納されている．このアルゴリズムでは，4 行目で，S1 と S2 に含まれる各種類の特徴量について，特徴量の全組み合わせ S1 [i] × S2 [i] で類似度の集計値を計算する．ある種類の特徴量で集計値が閾値σ[i] を超える場合，6 行目で S1 と S2 は同一人物から得られたものであるという意味で，このアルゴリズムは True を返す．
また，すべての種類の特徴量で集計値が閾値を超えない場合は，9 行目に到達し，S1 と S2 は同一人物から得られたものではないという意味で，このアルゴリズムは False を返す．

5 実

験

提案手法の有効性を実証するため，本手法を実装し，計算機実験を行った．実装は C++言語で行い，g++7.3 でコンパイルした．また，実験は Intel(R) Xeon(R) 3.30GHz の CPU と，32GB のメモリ，Ubuntu 18.04 LTS の OS が搭載されたコンピュータ上で行った．入力データは，カメラ 2 台で撮影した人の歩行映像である．今回の実験では，顔画像の特徴量と全身画像の特徴量を使用した．また，顔の検出および特徴量の抽出，照合には NeoFace(R) を，人物の全身画像の検出および特徴量抽出，照合には人物照合技術をそれぞれ使用した．提案手法と特徴量による認証のみでの追跡で，追跡率を評価した．追跡率は，それぞれの人の追跡率を人の画像数で加重平均したものである．
∑
追跡率を maxi∈I {pij }/ i∈I pij で定義する．ここで，I は手法によって得られた人の集合，pij は人 i が手法によって人 j であると認識された画像の数である．追跡率を人の画像数で加重平文

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