監視空間における非常事態を検出する画像監視装置であって、周期的に前記監視空間を撮像して監視画像を取得する撮像部と、前記監視画像から人物の頭部形状に類似した入力頭部領域を抽出する頭部抽出部と、前記入力頭部領域の数に基づき前記監視空間内の人数を検出する人数検出部と、前記検出した人数が所定人数以上であれば非常事態と判定する非常判定部と、を備え、前記人数検出部は、前記頭部抽出部にて抽出された入力頭部領域について所定距離以内に他の入力頭部領域が存在する場合、何れかの領域をカウントフラグ無効とし、当該カウントフラグが無効に設定されていない入力頭部領域に基づき前記監視空間内の人数を検出することを特徴とする画像監視装置。前記人数検出部は、前記入力頭部領域と前記他の入力頭部領域とにおいて、相対的に下方に位置する領域をカウントフラグ無効とする請求項1に記載の画像監視装置。前記人数検出部は、前記入力頭部領域から所定距離以内であり、且つ当該入力頭部領域との面積差が所定範囲内の前記他の入力頭部領域を比較対象とし、前記相対的に下方に位置する領域をカウントフラグ無効とする請求項2に記載の画像監視装置。さらに、前記監視画像を過去の画像と比較して変動領域を抽出する変動領域抽出部を備え、前記人数検出部は、前記入力頭部領域について、所定距離以内であり且つ同一の変動領域内に、前記他の入力頭部領域が存在するかを判定する請求項1から3の何れかに記載した画像監視装置。さらに、予め人物の顔特徴情報を記憶する記憶部と、前記入力頭部領域が顔の特徴情報を有しているか前記顔特徴情報を用いて判定する顔特徴判定部とを備え、前記人数検出部は、前記顔特徴判定部にて顔特徴有りと判定された前記入力頭部領域については前記カウントフラグを無効としない請求項1から4の何れかに記載した画像監視装置。特許文献1のように、頭部領域を用いて人体検出を行うことで、様々な顔向きの人物や顔を隠した人物であっても、その存在を検出することができ、人数計数が可能となる。しかしながら、楕円領域として人体の頭部を抽出し、これを画像中の人物数として計数しようとすると次のような問題が発生する。すなわち、楕円形状のエッジにより頭部領域を抽出しようとすると、衣類のステッチや皺などにより生じた楕円に類する形状が頭部領域として抽出される可能性があり、人数検出を誤るおそれがある。この問題について、図6を用いて具体的に説明する。図6は、ある時点における撮像装置からの入力画像を示している。入力画像には斜め前方を向いて腕組みをした人物が撮像されている。この場合において、楕円形状のエッジにより頭部領域を抽出すると、図中に点線で示したように、人物の頭部の他、側面から見た肩部のステッチと曲げた肘の縁部において楕円形状のエッジが検出され、3つの頭部領域が抽出され得る。したがって、この場合に頭部領域の数により人数計測すると、画像中には1人の人物しか含まれないにも拘らず、誤って3人と計測されてしまうのである。本発明は、かかる課題を解決することを目的としたものであり、頭部領域の数を用いて複数人で現れる強盗などの不審者を検出する場合に、肩部など誤検出要因の影響を低減した画像監視装置の提供を目的とする。上記の目的を達成するために本発明による画像監視装置は、監視空間における非常事態を検出する画像監視装置であって、周期的に前記監視空間を撮像して監視画像を取得する撮像部と、前記監視画像から人物の頭部形状に類似した入力頭部領域を抽出する頭部抽出部と、前記入力頭部領域の数に基づき前記監視空間内の人数を検出する人数検出部と、前記検出した人数が所定人数以上であれば非常事態と判定する非常判定部と、を備え、前記人数検出部は、前記頭部抽出部にて抽出された入力頭部領域について所定距離以内に他の入力頭部領域が存在する場合、何れかの領域をカウントフラグ無効とし、当該カウントフラグが無効に設定されていない入力頭部領域に基づき前記監視空間内の人数を検出することを特徴とした。かかる構成において、画像監視装置は、監視画像から人物の頭部に相当する入力頭部領域を抽出し、この入力頭部領域について所定距離以内に位置する他の入力頭部領域が存在するか調べる。そして、当該他の入力頭部領域が存在すると、所定規則により何れかの入力頭部領域についてカウントフラグを無効に設定し、カウントフラグが無効でない入力頭部領域のみに基づいて人数を検出する。すなわち、画像監視装置は、入力頭部領域間の距離が所定距離以内となる複数の入力頭部領域については、何れかの入力頭部領域についてのみ計数を有効として人数を検出するように作用する。衣類のステッチや皺などにより生じた楕円に類する形状が誤って頭部領域として抽出された場合、これら誤った頭部領域と真正の頭部領域人物の頭部とは一定の近接した位置関係にあることとなる。そこで、かかる画像監視装置では、一定の近接した位置関係にある頭部領域について、全てを計数するのではなく、その内何れかの頭部領域についてのみ計数を有効とすることで、同じ人物について誤った頭部領域と真正の頭部領域とで重複して人数計数されることを防止して、人数計数の精度を向上させることが可能となる。また、本発明の画像監視装置において、前記人数検出部は、前記入力頭部領域と前記他の入力頭部領域とにおいて、相対的に下方に位置する領域をカウントフラグ無効とするようにしてもよい。衣類のステッチや皺などにより生じた楕円に類する形状は、真正の頭部領域人物の頭部より下方の着衣部分にて検出され得ることとなる。そこで、かかる構成によれば、近接した位置関係にある頭部領域について、相対的に上方に位置する頭部領域についてのみ計数を有効とすることで、真の頭部を抽出して人数計数の精度及び頭部領域の抽出精度を向上させることが可能となる。さらに、本発明の画像監視装置において、前記人数検出部は、前記入力頭部領域から所定距離以内であり、且つ当該入力頭部領域との面積差が所定範囲内の前記他の入力頭部領域を比較対象とし、前記相対的に下方に位置する領域をカウントフラグ無効とするようにしてもよい。水平方向を奥行き方向として監視画像を撮影した場合、画像中の同じ人物に着目すると頭部と着衣の肩部や肘部などの面積差異は少ない。一方で、この人物と画像中において奥行き方向遠近方向に離れた他の人物とを比較すると頭部同士の大きさや肩部肘部同士の大きさは異なってくる。そこで、かかる構成によれば、近接した位置関係にある頭部領域について、面積差が一定範囲のものを比較対象として計数の有効無効を判定することで、別人の頭部と比較されることを防いで同一人物について抽出された領域の中から真の頭部を抽出することが可能となる。これにより、人数計数の精度及び頭部領域の抽出精度を向上させることが可能となる。さらに、本発明の画像監視装置において、さらに、前記監視画像を過去の画像と比較して変動領域を抽出する変動領域抽出部を備え、前記人数検出部は、前記入力頭部領域について、所定距離以内であり且つ同一の変動領域内に、前記他の入力頭部領域が存在するかを判定するようにしてもよい。かかる構成によれば、近接した位置関係にある頭部領域について、同一の変動領域として抽出されているものを比較対象として計数の有効無効を判定することで、別人の頭部と比較されることを防いで同一人物について抽出された領域の中から真の頭部を抽出することが可能となり、人数計数の精度及び頭部領域の抽出精度を向上させることが可能となる。また、本発明の画像監視装置において、さらに、予め人物の顔特徴情報を記憶する記憶部と、前記入力頭部領域が顔の特徴情報を有しているか前記顔特徴情報を用いて判定する顔特徴判定部とを備え、前記人数検出部は、前記顔特徴判定部にて顔特徴有りと判定された前記入力頭部領域については前記カウントフラグを無効としないようにしてもよい。かかる構成によれば、抽出された頭部領域について人物の顔らしさを判別することで、顔らしいと判定された頭部領域が計数無効に設定されることを防止して、人数計数の精度及び頭部領域の抽出精度を向上させることが可能となる。本発明によれば、頭部領域の数により人数を計数する場合に、一定の近接した位置関係にある頭部領域について全てを計数するのではなく、その内何れかの頭部領域についてのみ計数を有効とすることが可能となる。これにより、衣類のステッチや皺などにより生じた楕円に類する形状が誤って頭部領域として抽出された場合であっても、同じ人物について誤った頭部領域と真正の頭部領域とで重複して人数計数されることを防止することが可能となる。以下、本発明の実施形態について、図面を参照して具体的に説明する。本実施形態では、監視区域監視空間として金融機関や商店などの事務所エリアにおける重要監視物周辺を監視する場合を例示するが、本発明の範囲はこれに限定されるものではなく、事務所室内全域や街頭などを監視区域として監視するよう用いられてよい。図1は、本発明の画像監視装置を用いた監視システム1を示す構成図である。図1は、重要監視物として金庫など内部に収納空間を有した保管庫2及び画像監視装置3が設置された監視区域を模式的に示している。図1に示すように、本実施形態の監視システム1は、監視区域の床面に固定設置された保管庫2の上部に載置される監視装置3と、遠隔の監視センタ5とを、通信回線網4を介して接続して構成されている。画像監視装置3の筐体には、撮像部としての監視カメラ31が保管庫扉と同方向に向いて配置されている。監視カメラ31は、保管庫扉の前方を撮像視野として保管庫2まで接近してくる人物が撮像可能に配置される。なお、監視カメラ31は画像監視装置3の筐体に内蔵される例に限らず、少なくとも監視区域内の人物が撮像可能に保管庫2の上部空間や背後壁面などに別途監視カメラが設置され、画像監視装置3と接続される構成としてもよい。また、画像監視装置3も、保管庫2の上部に載置される例に限らず、保管庫2の上部空間や背後壁面などに設定されてよい。監視カメラ31は、所定の撮影間隔例えば0.2秒毎に監視区域を撮像して監視画像としての画像データを生成して出力する。画像監視装置3は、監視カメラ31から出力される情報を基に、周期的に撮像される画像データを参照して保管庫2の周辺に不審者による非常事態が発生しているか否かを判定する。本実施形態において、非常事態とは、強盗など監視区域の保全を損うおそれがあることをいい、具体的には、保管庫の周辺に予め定めた規定以上の人数が存在することである。一般に、強盗などの不審者は、監視区域を制圧して金品の強奪を図ることを目的としており、この成功確率が高くなるよう複数人で現れることが多い。また、保管庫の解錠権限を持った利用者を脅すなどの行為により、利用者を含む複数人として保管庫周辺に存在することもある。そこで、本実施形態では、保管庫の周辺に予め定めた規定以上の人数が存在することを検出すると、不審者が存在すると判定して非常事態が発生と判定する。特に、本実施形態で特徴的な事項として、画像監視装置3は、画像データから人数を検出するにあたり、人物の頭部形状に類似した頭部領域を抽出するとともに、複数の頭部領域の位置関係などから計数無効とするか否か評価した上で適切な頭部領域の計数を行う。そして、計数された頭部領域の数を監視区域の人数とみなして規定以上の人数が存在するか否か判定する。規定以上の人数が存在した場合、画像監視装置3は、不審者による非常事態が発生していると判定して、監視区域で非常事態が発生していることを示す非常信号と不審者の検出に用いた画像データを遠隔の監視センタ5に送信する。監視センタ5は、警備会社などが運営するセンタ装置51を備えた施設である。センタ装置51は、1又は複数のコンピュータで構成されており、本発明に関連する監視センタ5の機能を実現する。監視センタ5では、センタ装置51により各種機器が制御され、画像監視装置3から受信した非常信号を記録するとともに、画像監視装置3から送信される画像データをディスプレイ52に表示することで、監視員が監視対象となる複数の監視区域を監視している。<画像監視装置>次に、図2を用いて画像監視装置3の構成について説明する。図2は、画像監視装置3の構成を示すブロック図である。画像監視装置3は、監視センタ5と通信可能に通信回線網4と接続されて、保管庫2の上部に固定載置されている。画像監視装置3は、保管庫前方を撮影する監視カメラ31と、通信回線網4と接続される通信部32と、HDDやメモリなどで構成される記憶部33と、MPUやマイコンなどで構成され各部の制御を行う制御部34とを有して概略構成される。監視カメラ31は、保管庫前方を含む監視区域の監視画像を生成する。監視カメラ31は、撮像素子から入力される画像信号を所定の撮影間隔例えば0.2秒周期、すなわち5fpsフレーム/秒でデジタル信号に変換し、圧縮符号化処理を行い所定の規格例えばJPEG規格に準拠した画像データを生成する。画像の撮像に用いる波長帯としては、カラー画像が撮像可能な可視光波長を用いる。監視カメラ31により生成された画像データは、制御部34に出力される。通信部32は、通信回線網4を介してセンタ装置51と接続されて監視センタ5との間で通信を行う。通信部32は、制御部34にて監視区域内に不審者が存在すると判定されると、自己のアドレス情報を含む非常信号および記憶部33に記憶された画像データを監視センタ5に送信する。記憶部33は、ROMやRAM、又はHDDにて構成され自己を特定するためのアドレス情報と各種プログラムなどを記憶しており、更に画像監視装置3を動作させるための各種情報を記憶する。具体的に、記憶部33は、移動物体を抽出するための背景情報となる基準画像と、予め取得した様々な顔画像の特徴情報を記憶した顔特徴情報と、不審者の存在が判定された際の画像を記憶する不審者画像と、頭部領域ごとに人数計数の対象とするか否かを示したカウントフラグとを記憶している。基準画像は、後述する変動領域抽出処理にて、監視カメラ31から入力される画像データ以下、入力画像ともいうと比較して監視区域内の移動物体を抽出するために用いられる比較基準情報であり、予め無人時の監視区域を撮像して取得された画像データである。顔特徴情報は、人物の顔画像を判定するための特徴情報として、予め男女様々な人物の顔を多方向から撮像した顔画像について、顔全体及び目や鼻、口など各部位の輝度パターンを顔の特徴情報として記憶している。また、顔特徴情報に記憶される顔画像の輝度パターンは、素顔の人物の顔画像のみでなく、サングラスをした人物、マスクをした人物、手で顔を隠した人物、目出し帽を被った人物、フルフェイスヘルメットを被った人物など、不審者として予め想定される人物の顔や頭部の画像情報も含み、これら多様な顔画像について入力元となる顔画像の属性と対応づけられて輝度パターンが記憶される。顔画像の属性とは、顔を隠蔽していない素顔、及び顔を隠蔽した状態としてサングラスマスク、手、目出し帽、フルフェイス、など入力元の顔画像の状態を示す情報である。不審者画像は、制御部34による非常判定処理により現在の画像データに不審者が含まれる許容人数以上が存在すると判定された際にこの画像データを記憶するものである。カウントフラグは、頭部領域の固有ラベルごとに設定され、制御部34により人数検出処理により用いられるフラグ情報である。カウントフラグの詳細については後述する。制御部34は、CPU、ROM、RAM等からなるマイクロコンピュータ及びその周辺回路で構成され、上述した各部を制御する。そのために、制御部34は、このマイクロコンピュータ及びマイクロコンピュータ上で実行されるコンピュータプログラムによって実現される機能モジュールとして、入力画像中の人物領域を抽出する変動領域抽出部341と、入力画像から入力頭部領域として人物の頭部領域を抽出する頭部抽出部342と、入力画像中の頭部領域が顔の特徴情報を有した頭部であるか判定する顔特徴判定部343と、入力画像中の頭部領域に基づき人数を検出する人数検出部344と、監視区域内に不審者による非常事態が発生しているか否かを判定する非常判定部345と、を備えている。変動領域抽出部341は、入力画像に画像処理を施して移動物体となる人物を検出する。変動領域抽出部341は、入力画像と記憶部33に記憶された基準画像とを比較して、輝度値の変動が所定以上であった変動画素を抽出するとともに、略連続した変動画素群を1つの変動領域としてグループ化する。頭部抽出部342は、変動領域抽出部が抽出した変動領域の内部において入力頭部領域として人物の頭部部分の領域を抽出する。頭部抽出部342は、変動領域のエッジ成分を抽出し、エッジ画像データにおいて顔の輪郭形状に近似した楕円形状のエッジ分布を検出して、そのエッジ分布に囲まれた楕円領域を人物の頭部領域として抽出する。かかる頭部領域の抽出処理については本出願人による特開2005-25568号公報や特開2010-286274号公報に記載された種々の方法を採用することができる。具体的には、頭部抽出部342は、Sobelフィルターなど公知のエッジ抽出フィルターを入力画像の変動領域に作用させてエッジ強度とエッジ角度水平を基準としたエッジ方向を求めてエッジ強度画像とエッジ角度画像を生成する。そして、頭部抽出部342は、予め記憶した大きさの異なる複数の楕円テンプレートを用いてエッジ強度画像及びエッジ角度画像上にてずらしマッチングを行い、楕円テンプレートとエッジ成分との類似度を求め、この類似度が高い位置を人物の頭部領域として抽出し、各頭部領域に固有のラベルでラベリングする。なお、頭部領域の抽出手法はこれに限定されるものではなく、種々提案されている公知の方法を用いることが可能である。例えば、HOGHistogramsofOrientedGradients特徴量を用いて頭部領域を抽出してもよい。この場合、変動領域を構成する複数のセル毎に輝度の勾配方向ヒストグラムを求めて9次元の特徴量ベクトルを得て、複数セルによるブロック領域においてセルの特徴量ベクトルを正規化する。そして、ブロック領域毎に多次元の特徴量ベクトルを得てこれを予め学習した頭部形状の特徴量と比較することで頭部領域を抽出する。HOG特徴量の参考文献として、NDalalandBTriggsHistogramsoforientedgradientsforhumandetectionProcofIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognitionpp8868932005などがある。顔特徴判定部343は、頭部抽出部342にて抽出された頭部領域が、素顔の顔画像、又はサングラスやマスク或いは手などで顔を覆ったり、フルフェイスのヘルメット等の装着により顔の一部分や全部分を隠して人相が分らない顔の特徴情報がない顔画像であるか否かを判定する。顔特徴判定部343は、入力画像において、抽出された頭部領域を複数の矩形領域に分割し、各分割矩形領域毎、及び隣接する分割矩形領域を統合したブロック毎に顔特徴情報に記憶した顔画像の輝度パターンとのパターンマッチングを行う。そして、類似度が高く算出された輝度パターンの属性から、固有ラベルが付された頭部領域毎に何れの属性の顔画像が含まれているか又は顔画像が含まれていないかの識別結果を出力する。例えば、目鼻口など顔の特徴部位特徴情報が抽出できれば顔を隠蔽していない素顔な属性の顔画像と判定され、目鼻口など顔の特徴部位が抽出できず頭部領域の垂直方向中央に暗い画素が集中し垂直方向下方に明るい画素が集中している場合には顔を隠蔽した状態としてサングラスマスク属性の顔画像と判定され、また、目鼻口など顔の特徴部位が抽出できず頭部領域内にエッジが少なくのっぺりとしている場合には顔を隠蔽した状態としてフルフェイス属性の顔画像と判定される。また、顔特徴情報に記憶した何れのパターンとも高い類似度が得られない場合、当該頭部領域は人体の頭部でない顔画像が含まれないと判定される。顔特徴判定部343の識別結果は入力画像及び頭部領域の固有ラベルに対応付けて記憶部33上の作業領域に記憶される。なお、顔特徴判定部343による顔画像の判別処理はこれに限定されるものではなく、種々提案されている公知の方法を用いることが可能である。例えば、Haarlike特徴を用いたAdaboost識別器により、頭部領域がどの属性の顔画像であるかを判定してもよい。Haarlike特徴は、入力画像の頭部領域中に任意に設定された複数の隣接した分割矩形領域間の輝度差である。また、Adaboost識別器は、複数の弱識別器と、各弱識別器の判定結果を統合して判定する強識別器とから構成される。各弱識別器は、入力された画像領域から、それぞれ異なるHaarlike特徴を算出し、算出されたHaarlike特徴に基づいて頭部領域に何れの属性の顔画像が含まれているか又は顔画像が含まれていないかの識別結果を出力する。各弱識別器は、顔特徴情報に記憶した顔画像のHaarlike特徴を学習して生成され、その際に合わせて顔画像の属性も取得する。Haarlike特徴及びAdaboost識別器の詳細については、例えば、PaulViolaandMichaelJonesRapidObjectDetectionusingaBoostedCascadeofSimpleFeaturesIEEECVPRvol1pp5115182001に開示されている。人数検出部344は、固有ラベルが付された頭部領域について、複数の頭部領域間の位置関係などから評価を行い適切な頭部領域を計数する。衣類のステッチや皺などにより生じた楕円に類する形状が、誤って頭部領域として抽出された場合、これら誤った頭部領域は真正な頭部領域人物の頭部より下方の着衣部分にて検出され得ることとなる。そこで、人数検出部344は、頭部領域間の距離を調べ、一定の距離範囲に存在する複数の頭部領域について、最も上方に位置するもののみを有効とし、下方に位置する他の頭部領域を計数無効として頭部領域の数を計数する。この際、近接した距離範囲に他の頭部領域が存在しない孤立した頭部領域については、有効として計数を行う。具体的には、人数検出部344は、入力画像中の何れかの頭部領域に注目注目頭部領域し、その重心位置から上下左右所定距離となる探索領域を設定して、探索領域内に注目領域と同じ変動領域より抽出された他の頭部領域が存在するか判定する。探索領域の大きさは、注目頭部領域の大きさに応じて設定され、例えば注目頭部領域の幅W高さHとした場合3W3Hのサイズの矩形領域として設定される。そして、探索領域内に重心位置が含まれる他の頭部領域比較頭部領域が存在すると、この比較頭部領域の面積と注目頭部領域との比較を行い、面積の差が所定範囲内例えば比較頭部領域の面積が注目頭部領域の面積の70~130範囲内か否か判定する。これは、本実施形態のように水平方向を奥行き方向として監視画像を撮影する場合、同一人物であれば、頭部と誤検出要因としての着衣の肩部や肘部などとの面積差が少ないという知見に基づいている。一方で、画像中において奥行き方向遠近方向に離れた人物同士であれば例え画像中に一つの変動領域に重なって現れたとしても頭部の大きさは異なることとなる。そして、人数検出部344は、注目頭部領域と比較頭部領域の重心位置座標を比較して垂直方向で下方に位置する何れかの頭部領域についてカウントフラグを無効に設定する。更に詳細に説明すると、人数検出部344は、下方に位置する何れかの頭部領域について、記憶部33に記憶されている顔特徴判定部343の識別結果を参照し、顔画像が含まれていないと識別されていれば、当該頭部領域についてカウントフラグを無効に設定し、顔特徴判定部343による顔画像が含まれていると判定されていればカウントフラグを無効に設定しない。カウントフラグは、頭部領域の計数の対象であるか否かを示すフラグ情報であり、頭部領域の固有ラベルに対応付けて記憶部33に記憶される。カウントフラグは、頭部抽出部342により頭部領域が抽出され固有ラベルが付されたときに初期値を有効として生成される。カウントラベルの値が有効であれば頭部領域の計数対象であり、無効であれば頭部領域の計数対象外となる。人数検出部344は、カウントフラグが有効に設定された頭部領域の数を計数し、監視区域に存在する人数として出力する。非常判定部345は、人数検出部344の検出した人数が予め設定された許容人数を超えているか否かを判定する。許容人数は、監視区域内に存在を許容する異常でない上限人数であり、監視区域ごとに予め設定されて記憶部33に記憶されている。本実施形態では、許容人数は例えば2人に設定されている。非常判定部345は、人数検出部344が検出した人数と当該監視領域の許容人数とを比較し、検出人数の方が上回っていれば不審者が存在し非常事態が発生していると判定する。そして、非常判定部345は、入力画像から不審者が存在する非常事態と判定すると、自己のアドレス情報を含む非常信号を生成し、不審者の存在を判定した画像データを付して通信部32に出力し、通信部32より監視センタ5に送信する。またこのとき、不審者の存在を判定した画像データを不審者画像として記憶部33に記憶する。<動作の説明>以上のように構成された監視システム1について、図面を参照してその動作を説明する。まず、図3を用いて画像監視装置3の処理概要について説明する。図3は画像監視装置3による人数検出処理を模式的に示した図である。画像監視装置3において、監視カメラ31が所定間隔例えば0.2秒ごとに画像データを取得し、制御部34に入力する。監視カメラ31より画像データ入力画像が入力されると、変動領域抽出部341は、図3aに示すように、記憶部33の基準画像と入力画像との差分を算出して変動領域10、11、12を抽出する。次に、頭部抽出部342は、変動領域の内部において楕円形状のエッジ分布を検出して、そのエッジ分布に囲まれた楕円領域を人物の頭部領域として抽出し、各頭部領域に固有のラベルでラベリングする。図3aでは、頭部領域としてf1~f5の5つの領域が抽出されている。またこのとき、頭部領域f1~f5についてカウントフラグが生成され初期値として有効が記憶される。次に、顔特徴判定部343は、図3bに示すように、抽出された頭部領域と記憶部に記憶された顔特徴情報とのパターンマッチングを行い、算出された類似度が高い輝度パターンの属性を読み出して、固有ラベルが付された頭部領域ごとに何れの属性の顔画像が含まれているか又は顔画像が含まれていないかの識別結果を出力する。図3bでは、頭部領域f1は素顔と判定され、f2及びf3は顔画像が含まれないと判定され、f4は素顔と判定され、そしてf5はフルフェイスと判定される例を示している。そして、人数検出部344は、図3cに示すように、各頭部領域に注目して探索領域を設定し、探索領域内に同じ変動領域から抽出された他の頭部領域比較頭部領域が存在するかを調べる。図3cでは、頭部領域f1を注目頭部領域として、探索領域A1が設定されている。この場合、探索領域A1内には注目頭部領域f1と同じ変動領域10から抽出された頭部領域f2の重心位置が含まれるので、頭部領域f2が比較頭部領域となる。続いて人数検出部344は、比較頭部領域f2の面積が注目頭部領域f1の面積に対して所定範囲内例えば注目頭部領域の70~130であるかを調べ、これを満たしていれば注目頭部領域f1と比較頭部領域f2において、より下方に位置する比較頭部領域f2のカウントフラグが無効に設定される。なお、このとき、顔特徴判定部343により比較頭部領域f2に顔画像が含まれていると判定されていた場合にはカウントフラグは無効に設定されない。人数検出部344は、かかる判定処理を各頭部領域について順次実行する。図3cの例では、頭部領域f2に注目した処理にて頭部領域f3のカウントフラグが無効に設定され、頭部領域f4に注目した処理では比較頭部領域が見つからずカウントフラグが変更されず、頭部領域f5に注目した処理でも比較頭部領域が見つからないためカウントフラグは変更されない。そして、人数検出部344は、各頭部領域について判定処理が終了すると、カウントフラグ有効となっている頭部領域の数を計数し、監視区域の人数として出力する。図3cの例では、頭部領域f1、f4、f5が有効であり、人数が3人と出力される。そして、非常判定部345は、許容人数2人に対し検出人数が3人であるため不審者が存在すると判定して監視センタ5に通報を行う。次に、図4、図5を用いて、画像監視装置3による不審者監視処理の動作について説明する。図4は、画像監視装置3の制御部34にて繰り返し実行される監視プログラムの動作を示すフローチャートである。画像監視装置3は、所定周期例えば0.2秒周期、すなわち5fpsフレーム/秒ごとに監視カメラ31が撮像した画像データの出力を受け付けて制御部34に入力するステップST1。変動領域抽出部341は、入力画像と記憶部33の基準画像との差分を算出して変動領域を抽出するステップST2。変動領域が抽出できなければ一連の処理を終了し、次回の実行タイミングにてステップST1より処理が実行される。ステップST3において、頭部抽出部342は、変動領域抽出部341が抽出した変動領域から人物の頭部領域を抽出する。抽出された頭部領域には固有のラベルが付されラベリングされる。このとき、頭部領域ごとの固有ラベルに対応してカウントフラグが生成され初期値として有効が記憶される。頭部領域が抽出できなければ一連の処理を終了し、次回の実行タイミングにてステップST1より処理が実行される。次に、顔特徴判定部343により、抽出された頭部領域と記憶部33に記憶された顔特徴情報とのパターンマッチングが行われ、何れの属性の顔画像が含まれているか又は顔画像が含まれていないかの識別結果が頭部領域の固有ラベルに対応して出力されるステップST4。そして、ステップST5において、人数検出部344は複数の頭部領域間の位置関係などから評価を行い適切な頭部領域の数を人数として計数する。人数検出処理については後述する。非常判定部345は、人数検出部344による検出人数と予め記憶した許容人数とを比較して、検出人数が許容人数よりも多い場合ステップST6-Yes、監視区域に不審者が存在し非常事態が発生と判定してステップST7、不審者の存在を判定した画像データと共に自己のアドレス情報を含む非常信号を通信部32より送信するステップST12。以上に、画像監視装置3の基本的な動作について説明した。次に、図4のステップST5における人数検出処理について図5を参照して説明する。図5は人数検出部344による人数検出処理のフローチャートである。図5において、人数検出部344は、入力画像から抽出された頭部領域の何れかに注目し注目頭部領域としステップST21、注目頭部領域の重心位置を中心として所定範囲例えば注目頭部領域の幅W高さHとした場合3W3Hの範囲の探索領域を設定するステップST22。そして、探索領域内に他の頭部領域が存在するか探索し、存在していれば当該他の頭部領域を比較頭部領域とするステップST23-Yes。以下、1つの比較頭部領域が存在する例について説明するが、該当する他の頭部領域が複数検出されればこれら複数の頭部領域を比較頭部領域としてよい。ステップST23において、探索領域内に他の頭部領域が存在しなければステップST23-No、処理をステップST32へと進めて別の頭部領域に注目するか判別する。これにより、画像中において、人物の頭部から一定距離以内に存在する衣類のステッチや皺などによる楕円領域を検出する。このとき、他の頭部領域が注目頭部領域と同じ変動領域でなければ比較頭部領域から除外するステップST24。このように、同一の変動領域として抽出されている頭部領域同士を比較対象とすることで、ある人物の頭部が別の人物の頭部と比較されることを防いで同一人物について抽出された領域の中から真の頭部を抽出することが可能となる。次に、ステップST25において、人数検出部344は、注目頭部領域と比較頭部領域の面積を算出し、注目頭部領域の面積と比較頭部領域の面積との差が所定範囲内であるかを調べる。そして、比較頭部領域の面積が注目頭部領域の面積に対して所定範囲内例えば注目頭部領域の70~130であればステップST26-Yes、両者間の比較処理を継続する。かかる処理により、奥行き方向遠近方向に離れた人物同士が同じ変動領域として抽出された場合であっても、異なる人物の頭部同士を比較対象とすることを防いで同一人物について抽出された領域の中から真の頭部を抽出する。続いて、人数検出部344は、注目頭部領域と比較頭部領域の何れが垂直方向下方に位置するかを判別するステップST27。何れが下方に位置するかは重心位置の比較により判別してよく、上端位置や下端位置の比較であってもよい。これにより、人物の頭部より下方の着衣部分にて検出され得る衣類のステッチや皺などにより生じた楕円形状の検出を行う。ステップST27において、比較頭部領域が下方に位置すると判定された場合ステップST27-Yes、当該比較頭部領域の固有ラベルに対応した顔特徴判定部343の識別結果を参照して比較頭部領域内に顔画像が検出されたか否かを判定するステップST28。顔画像が検出されていなければステップST28-No、この比較頭部領域の固有ラベルに対応したカウントフラグを無効に設定するステップST29。他方、ステップST27において、注目頭部領域が下方に位置すると判定された場合ステップST27-No、注目頭部領域内に顔画像が検出されたか否かが判定され、検出されていなければステップST30-No、注目頭部領域の固有ラベルに対応したカウントフラグが無効に設定されるステップST31。そして、ステップST32において、全ての頭部領域について注目したか判定され、未だ注目していない頭部領域が存在すればステップST32-No、当該頭部領域に注目して処理が実行される。全ての頭部領域について注目した処理が終了するとステップST32-Yes、人数検出部344は、カウントフラグが無効となっていない頭部領域の数、即ちカウントフラグ有効の数を計数し、これを入力画像中の人数として出力するステップST33。以上のように、人数検出部344は、入力画像に含まれる頭部領域について、所定距離以内に他の入力頭部領域が存在すると、所定規則に基づいて何れかの入力頭部領域についてカウントフラグを無効に設定し、カウントフラグが無効でない頭部領域のみに基づいて人数を検出する。また、特に、所定距離以内にある頭部領域と比較した結果、相対的に下方に位置する頭部領域のカウントフラグを無効にする。さらに、これら頭部領域の比較では、面積差が一定範囲のものを比較対象として、面積差が大きな頭部領域は比較対象外として除外する。また更に、これら頭部領域の比較では、同一の変動領域から抽出された頭部領域のみを対象としている。また、顔らしいと判定された頭部領域については、カウントフラグを無効とする対象から除外している。これにより、肩部や肘に顕著に現れる衣類のステッチや皺などにより生じた楕円形状が、誤って頭部領域として抽出された場合であっても、これらを頭部の数、即ち人数として計数することを防止して、画像中の人数を適切に計数することを可能としている。また、頭部領域の数を用いて人数計数を行うため、後頭部が撮影された利用者や素顔を隠した不審者が存在する場合であっても人数計数することが可能である。以上、本発明の実施の形態を例示により説明したが、本発明の範囲はこれらに限定されるものではなく、請求項に記載された範囲内において目的に応じて変更変形することが可能である。