画像から追跡対象を検出し、追跡する情報処理装置であって、前記追跡対象を検出できなかった場合に前記追跡対象が物体によって遮蔽されたか否かを判定する判定手段と、前記判定手段で前記追跡対象が物体によって遮蔽されたと判定された場合、前記画像より前記物体の領域と、前記物体と重複する物体の領域と、を抽出する抽出手段と、前記抽出手段で抽出された前記領域を関連付け、関連付けた領域に基づいて、次に追跡対象が現れる領域を設定する設定手段と、を有する情報処理装置。前記判定手段は、前記追跡対象の検出に失敗する前の前記追跡対象の検出位置の奥行き情報と、前記追跡対象の検出に失敗した後の前記追跡対象の予測位置の奥行き情報と、を比較し、前記追跡対象の検出位置の奥行きの方が長い場合、前記追跡対象が物体によって遮蔽されたと判定する請求項1記載の情報処理装置。前記追跡対象の検出に失敗する前の前記追跡対象の検出位置の奥行き情報と、前記追跡対象の検出に失敗した後の前記追跡対象の予測位置の奥行き情報と、を取得する奥行き情報取得手段を更に有し、前記判定手段は、前記奥行き情報取得手段で取得された、前記検出位置の奥行き情報と、前記予測位置の奥行き情報と、を比較する請求項2記載の情報処理装置。画像から追跡対象を検出し、追跡する情報処理装置が実行する情報処理方法であって、前記追跡対象を検出できなかった場合に前記追跡対象が物体によって遮蔽されたか否かを判定する判定ステップと、前記判定ステップで前記追跡対象が物体によって遮蔽されたと判定された場合、前記画像より前記物体の領域と、前記物体と重複する物体の領域と、を抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップで抽出された前記領域を関連付け、関連付けた領域に基づいて、次に追跡対象が現れる領域を設定する設定ステップと、を含む情報処理方法。画像から追跡対象を検出し、追跡するコンピュータに、前記追跡対象を検出できなかった場合に前記追跡対象が物体によって遮蔽されたか否かを判定する判定ステップと、前記判定ステップで前記追跡対象が物体によって遮蔽されたと判定された場合、前記画像より前記物体の領域と、前記物体と重複する物体の領域と、を抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップで抽出された前記領域を関連付け、関連付けた領域に基づいて、次に追跡対象が現れる領域を設定する設定ステップと、を実行させるプログラム。しかしながら、特許文献1に開示される技術では、複数の物体が重なりあって見えるような屋内環境では一つの特定領域を特定しただけでは、その特定領域から移動物体が再度出現する可能性を限定することはできないという問題があった。本発明はこのような問題点に鑑みなされたもので、複数の遮蔽物が重なり合って見える環境であっても、安定した物体追跡を可能にすることを目的とする。そこで、本発明は、画像から追跡対象を検出し、追跡する情報処理装置であって、追跡対象を検出できなかった場合に追跡対象が物体によって遮蔽されたか否かを判定する判定手段と、判定手段で追跡対象が物体によって遮蔽されたと判定された場合、画像より物体の領域と、物体と重複する物体の領域と、を抽出する抽出手段と、抽出手段で抽出された領域を関連付け、関連付けた領域に基づいて、次に追跡対象が現れる領域を設定する設定手段と、を有する。本発明によれば、複数の遮蔽物が重なり合って見える環境であっても、安定した物体追跡を可能にすることができる。以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。<実施形態1>本実施形態に係る追跡装置は、映像監視モニタリングに用いられるものであり、撮像手段は一般的なネットワークカメラでもよいし、追尾機能付きカメラ等も利用できる。以下に図を用いて本実施形態を示す。なお、追跡装置は、情報処理装置の一例である。本実施形態では、複数の物体がある環境において画像を撮影し、得られた動画像から追跡対象となる人物を追跡する場合について説明する。本実施形態に係る環境を屋内とし追跡対象は人物としているが、これに限定するものではなく、他の環境における移動する物体ならば、これを用いることができる。図1は、追跡装置のハードウェア構成の一例を示す図である。制御装置10は、CPU等であって、追跡装置100の全体を制御する。記憶装置11は、RAM及び又はROM及び又はHDD等の記憶装置であって、例えば、画像やプログラム等を記憶する。通信装置12は、追跡装置をネットワーク等に接続する装置である。以下で示す本実施形態では、追跡装置100は、通信装置12を介してネットワークカメラ等に接続されているものとする。制御装置10が、記憶装置11に記憶されているプログラムに基づき処理を実行することによって、後述する追跡装置100の機能及びフローチャートに係る処理が実現される。後述する図3は、本実施形態が対象とする画像の一例である。追跡対象210は、移動方向250に移動していると仮定する。画像200では、追跡対象がいる環境には、物体220、230、240が存在し、それぞれ異なる形状位置にあり、それらのうちいくつかが重なって見える様子が表されている。追跡装置100は、初期検出により追跡対象210を検出し、追跡対象210の追跡を行う。探索領域260は、追跡装置100が、次の時刻における追跡対象210が矩形領域内の位置に移動すると予測した領域を表す。追跡装置100は、この追跡対象210の予測には移動物体のダイナミクスによる予測やパーティクルフィルタ等の追跡の枠組みにおける予測を利用してもよい。図2は、実施形態1の追跡装置100のソフトウェア構成の一例を示す図である。図2に示すように、追跡装置100は、初期検出部101と、予測部102と、対象検出部103と、奥行き情報取得部104と、遮蔽判定部105と、遮蔽物体領域抽出部106と、遮蔽物体重複領域識別部107と、領域設定部108と、を含む。初期検出部101は、画像から追跡対象210を検出するものであって、テンプレートマッチングといった一般的な物体検出手法を用いることができる。初期検出部101は、追跡対象210を検出し、追跡対象210の検出位置270を予測部102に出力する。図3は、画像200の一例を示す図である。図3に示すように、予測部102は、初期検出部101より追跡対象210の検出位置270を受取り、次の時刻に追跡対象210が移動する方向移動方向250を基に移動する位置を予測し、予測位置280と探索領域260を設定する。予測部102は、この予測位置280を対象検出部103へ出力する。対象検出部103は、予測部102から出力された予測位置280を基に、次の時刻の画像を取得し、追跡対象210が予測位置280及び探索領域260にあるか検出を行う。探索領域260内に追跡対象210を検出できれば、予測部102に処理を戻し、予測部102が、次々刻の追跡対象210の位置を予測する。検出できなければ、対象検出部103は、遮蔽判定部105に予測位置280を出力する。奥行き情報取得部104は、画像中の各画素の奥行き情報等を取得する。奥行き情報取得部104は、ステレオカメラによるスパースな特徴点の奥行きを取得する方法を使って距離計測を用いてもよいし、TOFカメラといった赤外線による距離計測カメラによって、全画素ピクセルの奥行き情報を取得してもよい。本実施形態ではTOFを用いた場合を例に説明する。奥行き情報取得部104は、遮蔽判定部105、遮蔽物体領域抽出部106、遮蔽物体重複領域識別部107に奥行き情報を出力することができる。図4に示すように遮蔽判定部105は、対象検出部103の結果と、予測部102の結果とより、予測位置280に対して追跡対象210が遮蔽物体220によって遮蔽されているかどうかを判定する。本実施形態では、遮蔽判定部105は、奥行き情報取得部104の結果を基に行う例を示すが、これに限定するものではなく、特開2006-311099号公報等に開示された奥行きを用いない方法で遮蔽判定を行ってもよい。遮蔽判定部105は、奥行き情報取得部104から予測位置280の画素における奥行き情報380を取得し、時刻tにおける追跡対象210の検出位置270の画素における奥行き情報370と比較する。この2つの位置について、後述する式1に示すように検出位置270の画素の奥行き情報370が予測位置280の画素の奥行き情報380より遠い場合、遮蔽判定部105は、追跡対象210は遮蔽されていると判定する。そして、遮蔽判定部105は、遮蔽物体領域抽出部106へ予測位置280、及びその奥行き情報380を出力する。遮蔽によるものではないと判定した場合は、本実施形態では対象としないが、初期検出部101若しくは予測部102へと処理を戻し、引き続き処理を行う。depthposition>depthpredict式1図5に示すように、遮蔽物体領域抽出部106は、遮蔽判定部105の結果を基に、予測位置280の奥行き情報380にある遮蔽物体220の領域420を抽出する。遮蔽物体領域抽出部106は奥行き情報取得部104から予測位置280の画素の奥行き情報380を取得し、予測位置280の奥行き情報380の奥行き情報に対して閾値判別によって近隣ピクセルで同様の奥行きを持つ画素を抽出して物体領域420を生成する。同様に、遮蔽物体領域抽出部106は、奥行き情報を基に、画像中の他の遮蔽物体230、及び240の領域430、及び440も抽出する。本実施形態では遮蔽物体領域抽出部106は、奥行き情報に基づいて物体領域抽出をした例を示した。しかしながら、本実施形態はこれに限定するものではなく、遮蔽物体領域抽出部106は、奥行き情報を用いず、予測位置280の画素の輝度値色情報や画像特徴に対して、Graph-Cutやwatershed法、mean-shift法等のセグメンテーションアルゴリズムを適用する等して抽出してもよい。遮蔽物体領域抽出部106は、予測位置280を遮蔽する物体領域420及び他の物体領域430、440を遮蔽物体重複領域識別部107へ出力する。図6に示すように、遮蔽物体重複領域識別部107は、追跡対象210を遮蔽している物体領域420と重なっている他の物体領域430、またその領域と重なる領域を識別する。遮蔽物体重複領域識別部107は、各遮蔽物体220、230、240の領域420、430、440が画像中で後述する式2のように領域及び境界に重なりがあり、かつ、物体領域の奥行きが後述する式3のようにある程度離れている場合、2つの遮蔽物体領域は重複関係にあるとする。遮蔽物体重複領域識別部107は、この処理を繰り返し行い、重複した遮蔽物体領域のリストを作成する。遮蔽物体の重複関係はリストに限定せず、重複関係を記述するものであればよい。例として、図7に示す環境に対して遮蔽物体を623とした場合、遮蔽物体重複領域識別部107による遮蔽物体の重複関係のリストを記述した場合、図8のようになる。遮蔽物体重複領域識別部107は、この重複関係リストを領域設定部108に出力する。Robj1ANDRobj2=1式2|dobject_area-darea|>threshold式3領域設定部108は、遮蔽物体重複領域識別部107の出力結果を基に、追跡対象210が再出現する領域792を設定する。図9の例では領域の設定を矩形に設定しているが、本実施形態はこれに限定するものではなく、矩形には限定せず円形でも楕円でもよい。領域設定部108は、設定した領域792を初期検出部101若しくは予測部102に出力する。このことで追跡対象210が遮蔽物体220に隠蔽されたことによって、追跡ループが中断されたあと、遮蔽物体220や、重複遮蔽物体230から出現した際にも検出することが可能となる追跡装置100を実現することができる。以上が、本実施形態に係る追跡装置100に関する構成部分である。これにより物体が複数あり、重なり合って見える環境でも追跡の安定化を図ることができる。続いて、本実施形態における情報処理方法について説明する。図10は、追跡処理の一例を示すフローチャートである。ステップ1において、初期検出部101は、撮像手段より得られた画像中に追跡対象がないか初期検出を行う。初期検出部101は、初期検出で追跡対象を検出できた場合、画像から追跡対象のテンプレートを作成する。初期検出部101は、テンプレートとして、画像情報をそのまま抽出してもよいし、追跡対象の画像特徴を使って生成してもよい。ステップ2において、予測部102は、追跡対象が次のフレームにおいて出現する可能性の高い位置の予測を行う。予測方法においてはパーティクルフィルタ等の一般的な予測手法を用いることができるが、それのみには限定しない。ステップ3において、対象検出部103は、ステップ2で予測された位置に対してステップ1で取得された追跡対象のテンプレートを用いて次フレームにおいて追跡対象の検出を行う。ステップ4において、対象検出部103は、追跡対象を検出できたか判定を行う。対象検出部103は、テンプレートと画像との相関値を計算して、任意の閾値以上であれば検出と判定してもよいし、それ以外の方法で判定してもよい。対象検出部103は、追跡対象を検出できれば、ステップ3に戻って再度予測を行う。検出できなかった場合はステップ7に進む。上記ステップ1から4までが追跡の枠組みになる。以下のステップ5から8までは遮蔽に対応した追跡方法について説明する。ステップ5において、遮蔽判定部105は、ステップ3で予測した追跡対象の位置においてステップ4での検出に失敗した場合、検出失敗の原因が環境中にある物体によって遮蔽されたか否かを判定する。遮蔽判定部105は、デプスカメラ等より取得した奥行き情報を使い、検出位置の奥行きと予測位置の奥行きとが離れている場合に遮蔽と判定する。遮蔽判定部105は、遮蔽によるものではなく追跡対象を消失したと判定した場合は、ステップ1若しくはステップ3に戻る。遮蔽判定部105は、遮蔽によるものと判定した場合は、ステップ6へ進む。なお、デプスカメラにはステレオカメラの他、TOFカメラを使ってもよい。ステップ6において、遮蔽物体領域抽出部106は、ステップ3で予測された位置に遮蔽物があると判定されたので、画像中での遮蔽物体の領域を抽出する。遮蔽物体領域抽出部106は、予測位置の奥行きの情報を使って、奥行きが近いものの画素を抜き出して領域とする。その他の方法として、遮蔽物体領域抽出部106は、予測位置の画像特徴を抽出してセグメンテーションをして領域を抽出してもよい。ステップ6では、遮蔽物体領域抽出部106は、画像中にある別の物体領域も同時に抽出する。ステップ7において、遮蔽物体重複領域識別部107は、抽出された遮蔽物体の領域において、その遮蔽物体領域と重なる領域、また前記領域と重なる領域を識別し、上述したように、重複した遮蔽物体領域のリストを作成する。ステップ8において、領域設定部108は、前記リストを基に追跡対象が再度出現する位置を設定する。このように、実施形態1の処理によれば、追跡対象が遮蔽物によって隠れた場合に対して遮蔽物体の領域と重なって見える別の遮蔽物体の領域が連結され、それに応じて探索領域が設定される。これにより、追跡対象が見えないときにこれまでとは異なる移動をして、検出した遮蔽物体とは別の場所から再出現しても追跡が可能となる。<実施形態2>続いて、実施形態2について説明する。図11は、実施形態2の追跡装置100のソフトウェア構成の一例を示す図である。実施形態2の追跡装置100の構成は、実施形態1の構成に加えて、時間情報記録部109が更に加えられている。時間情報記録部109は、追跡対象が遮蔽判定されたときの時間を記録し、その記録した時間を領域設定部108に出力する。領域設定部108は、予測位置と遮蔽物体領域と重複する遮蔽物体領域と時間情報とを基に、図12に示すように設定領域に対して重みをつける。例えば、遮蔽判定直後の時間では、追跡対象1010は物体1021によって遮蔽されていると考えられる。そのため、追跡対象1010が極端な移動をしないと仮定した場合、物体931の裏に回り込んで出てくる場合は少し時間が必要である。そのため、領域設定部108は、追跡対象が遮蔽されて間が無いときは物体1021の周囲領域1093の重みを強くし、物体1031の周囲領域1092の重みを弱く設定する。しかし、遮蔽された状態のまま時間が経過するにつれ、追跡対象1010は物体993の領域に移動することも考えられるため、追跡対象1010は、領域1093と領域1094とのどちらからでも出現する可能性が高くなる。そのため領域設定部108は、物体1021と物体1031との周囲領域に一定の重みをつけた領域1095を設定する。<実施形態3>続いて、実施形態3について説明する。図13は、実施形態3の追跡装置100のソフトウェア構成の一例を示す図である。実施形態3の追跡装置100の構成は、実施形態1の構成に加えて、物体情報記録部110と物体認識部111とが更に加えられている。物体情報記録部110は、環境中にある物体情報例えば、図14に示されるようなベッド1202、棚1203、テーブル1204、いす1205等の3次元形状等が記録されている。物体認識部111は、奥行き情報取得部104と物体情報記録部110の情報とを基に環境中にある遮蔽物体を認識する。物体認識部111は、認識結果から物体情報記録部110に保存されている物体に関連付けられた追跡対象の行動情報を領域設定部108に出力する。領域設定部108は、遮蔽物体重複領域識別部107の出力と物体認識部111の出力とを基に、重み付き領域を設定する。例えば、領域設定部108は、ベッドではその頭側の領域には重みを弱くし、側面側の領域の重みを強くする。実施形態3の処理によれば、追跡の安定化を図ることができる。<その他の実施形態>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又は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。上述した各実施形態の処理によれば、画像中の複数の物体が乱雑にある環境においても移動物体の追跡を安定して行うことができる。遮蔽によって追跡が中断されても、遮蔽物体の周囲から再出現した際に高速で追跡を再開することができる。例えば、複数の物体が重なって見える環境においての人の移動を安定して追跡できる。つまり、複数の遮蔽物が重なり合って見える環境であっても、安定した物体追跡を可能にすることができる。以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形変更が可能である。