JP2000092368A - カメラ制御装置及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 - Google Patents
カメラ制御装置及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体Info
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- JP2000092368A JP2000092368A JP10255660A JP25566098A JP2000092368A JP 2000092368 A JP2000092368 A JP 2000092368A JP 10255660 A JP10255660 A JP 10255660A JP 25566098 A JP25566098 A JP 25566098A JP 2000092368 A JP2000092368 A JP 2000092368A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 コンピュータで制御されるカメラにより侵入
物体を検出し、追尾するシステムにおいて、誤検出をな
くす。 【解決手段】 カメラ制御装置１０は、マイクロフォン
アレイ３０からの入力音に異常音が検出されたとき、そ
の音源位置を推定してカメラ２０がその推定方向に向く
ように制御する。次にカメラ２０が撮像した画像から侵
入物体を検出し、その侵入物体が撮像されるように、カ
メラ２０をパン、チルト方向に制御する。
物体を検出し、追尾するシステムにおいて、誤検出をな
くす。 【解決手段】 カメラ制御装置１０は、マイクロフォン
アレイ３０からの入力音に異常音が検出されたとき、そ
の音源位置を推定してカメラ２０がその推定方向に向く
ように制御する。次にカメラ２０が撮像した画像から侵
入物体を検出し、その侵入物体が撮像されるように、カ
メラ２０をパン、チルト方向に制御する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、コンピュータでカ
メラを遠隔制御することにより、移動物体を追尾するシ
ステムに用いて好適なカメラ制御装置及びこの装置で用
いられるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関する
ものである。
メラを遠隔制御することにより、移動物体を追尾するシ
ステムに用いて好適なカメラ制御装置及びこの装置で用
いられるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関する
ものである。
【０００２】
【従来の技術】従来より、コンピュータの制御指令によ
り、カメラをパン、チルト、ズーム等の動作に制御する
カメラ制御システムが知られている。また、このような
システムを用いて監視を目的として撮像中の移動物体を
検出して侵入物を検出する動体検出装置も知られてい
る。
り、カメラをパン、チルト、ズーム等の動作に制御する
カメラ制御システムが知られている。また、このような
システムを用いて監視を目的として撮像中の移動物体を
検出して侵入物を検出する動体検出装置も知られてい
る。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の動体検出装置を用いて監視を行う場合、監視領域は
カメラの画角によって制限されていて、パン、チルト機
能を用いてカメラ視野を移動させながら撮像しても、全
ての領域で異常や変化を検出することは困難であった。
また従来の動体検出装置は、画像のノイズやカメラの撮
像環境の変化等の影響による誤検出が発生し易く、また
移動物体を検出できても、これをカメラで追跡して適切
に撮像するための制御が充分ではないという問題があっ
た。
来の動体検出装置を用いて監視を行う場合、監視領域は
カメラの画角によって制限されていて、パン、チルト機
能を用いてカメラ視野を移動させながら撮像しても、全
ての領域で異常や変化を検出することは困難であった。
また従来の動体検出装置は、画像のノイズやカメラの撮
像環境の変化等の影響による誤検出が発生し易く、また
移動物体を検出できても、これをカメラで追跡して適切
に撮像するための制御が充分ではないという問題があっ
た。
【０００４】本発明は、上記の問題を解決するために成
されたもので、広い範囲での異常や変化を精度よく検出
すると共に、異常や変化を的確に表示することのできる
カメラ制御を行うことを目的としている。
されたもので、広い範囲での異常や変化を精度よく検出
すると共に、異常や変化を的確に表示することのできる
カメラ制御を行うことを目的としている。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、本発明によるカメラ制御装置においては、音声信
号を入力する音声入力手段と、上記入力された音声信号
から所定の音声を識別する識別手段と、上記検出された
所定の音声の音源位置を推定する推定手段と、上記推定
された音源位置情報に応じてカメラの姿勢を制御する制
御手段とを設けている。
めに、本発明によるカメラ制御装置においては、音声信
号を入力する音声入力手段と、上記入力された音声信号
から所定の音声を識別する識別手段と、上記検出された
所定の音声の音源位置を推定する推定手段と、上記推定
された音源位置情報に応じてカメラの姿勢を制御する制
御手段とを設けている。
【０００６】また、本発明によるコンピュータ読み取り
可能な記憶媒体においては、音声信号を入力する処理
と、上記入力された音声信号から所定の音声を識別する
処理と、上記検出された所定の音声の音源位置を推定す
る処理と、上記推定された音源位置情報に応じてカメラ
の姿勢を制御する処理とを実行するためのプログラムを
記憶している。
可能な記憶媒体においては、音声信号を入力する処理
と、上記入力された音声信号から所定の音声を識別する
処理と、上記検出された所定の音声の音源位置を推定す
る処理と、上記推定された音源位置情報に応じてカメラ
の姿勢を制御する処理とを実行するためのプログラムを
記憶している。
【０００７】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
と共に説明する。図１は本発明によるカメラ制御装置の
実施の形態を示すものである。図１において、１０はカ
メラ制御装置で、本実施の形態ではコンピュータ端末が
用いられている。２０はカメラ、３０はマイクロフォン
アレイである。
と共に説明する。図１は本発明によるカメラ制御装置の
実施の形態を示すものである。図１において、１０はカ
メラ制御装置で、本実施の形態ではコンピュータ端末が
用いられている。２０はカメラ、３０はマイクロフォン
アレイである。
【０００８】カメラ２０は、被写体を撮像して画像信号
を出力する撮像系２１と、撮像の際の光学的パラメータ
を制御する光学的パラメータ制御装置２２と、カメラの
姿勢制御装置２３とを有する。尚、上記光学的パラメー
タとは、フォーカス、アイリス、ゲイン、シャッタスピ
ード、ホワイトバランス等を指す。
を出力する撮像系２１と、撮像の際の光学的パラメータ
を制御する光学的パラメータ制御装置２２と、カメラの
姿勢制御装置２３とを有する。尚、上記光学的パラメー
タとは、フォーカス、アイリス、ゲイン、シャッタスピ
ード、ホワイトバランス等を指す。
【０００９】光学的パラメータ制御装置２２と姿勢制御
装置２３は制御信号線を介してカメラ制御装置１０の制
御Ｉ／Ｏ・Ｉ／Ｆ１４と接続されており、カメラ制御装
置１０はこれらの装置２２、２３と通信することによ
り、光学的パラメータや水平（パン）、垂直（チルト）
方向の現在角度の取得及び設定、制御を行うことができ
る。尚、制御方式としては、ＲＳ−２３２Ｃやパラレル
ＩＯ等を用いることができるが、これらに限定されな
い。
装置２３は制御信号線を介してカメラ制御装置１０の制
御Ｉ／Ｏ・Ｉ／Ｆ１４と接続されており、カメラ制御装
置１０はこれらの装置２２、２３と通信することによ
り、光学的パラメータや水平（パン）、垂直（チルト）
方向の現在角度の取得及び設定、制御を行うことができ
る。尚、制御方式としては、ＲＳ−２３２Ｃやパラレル
ＩＯ等を用いることができるが、これらに限定されな
い。
【００１０】撮像系２１から出力される画像信号は画像
入力Ｉ／Ｆ１５でデジタル化された後、ＲＡＭ１６に転
送されて画像処理されたり、表示部１８で表示されたり
する。尚、画像信号の形式としては、ＮＴＳＣ方式やＹ
／Ｃ分離方式等があるが、デジタル信号であってもよ
い。その場合、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４バス等を用い
れば、制御信号線と画像信号線とを一つの構成とするこ
とができる。このように、本実施の形態ではカメラ制御
方式は信号の方式に依存しない。
入力Ｉ／Ｆ１５でデジタル化された後、ＲＡＭ１６に転
送されて画像処理されたり、表示部１８で表示されたり
する。尚、画像信号の形式としては、ＮＴＳＣ方式やＹ
／Ｃ分離方式等があるが、デジタル信号であってもよ
い。その場合、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４バス等を用い
れば、制御信号線と画像信号線とを一つの構成とするこ
とができる。このように、本実施の形態ではカメラ制御
方式は信号の方式に依存しない。
【００１１】カメラ制御装置１０において、ＣＰＵ１３
は全体を統括制御するものであり、ＲＯＭ１２に格納さ
れた後述する処理のプログラムをＲＡＭ１６に読み出
し、このプログラムに基づいて各種動作を制御する。ま
た、二次記憶装置１７ははハードディスク、ＣＲ−ＲＯ
Ｍ等が用いられ、この二次記憶装置１７によってもＲＯ
Ｍ１２と同様にプログラムを格納し、これをＲＡＭ１６
に読み出して実行することができる。
は全体を統括制御するものであり、ＲＯＭ１２に格納さ
れた後述する処理のプログラムをＲＡＭ１６に読み出
し、このプログラムに基づいて各種動作を制御する。ま
た、二次記憶装置１７ははハードディスク、ＣＲ−ＲＯ
Ｍ等が用いられ、この二次記憶装置１７によってもＲＯ
Ｍ１２と同様にプログラムを格納し、これをＲＡＭ１６
に読み出して実行することができる。
【００１２】マイクロフォンアレイ３０は、複数個のマ
イクロフォン３１を規則的に格子状に配列してなるマイ
クロフォンの集合体であり、後述する音源の位置を推定
するのに用いられる。
イクロフォン３１を規則的に格子状に配列してなるマイ
クロフォンの集合体であり、後述する音源の位置を推定
するのに用いられる。
【００１３】次に上記構成による動作について図２のフ
ローチャートを用いて説明する。ステップＳ２０１（以
下、ステップ略）による背景モデル作成処理は、カメラ
２０により撮像可能な範囲の画像から背景となる静止画
像を生成する。この背景画像とカメラ２０で新たに撮像
された画像とを比較して背景と異なる領域をを移動領域
として検出する。この背景分離技術としては公知のもの
が用いられる。本実施の形態のようなコンピュータによ
り水平（パン）、垂直（チルト）方向に制御可能なカメ
ラに関しても、パン、チルトによるカメラの最大撮像範
囲の背景画像とこれらの範囲における背景差分技術を拡
張する技術が、例えば、（和田、浮田、松山：Ａｐｐｅ
ａｒａｎｃｅ Ｓｐｈｅｒｅパン・チルト・ズームカメ
ラのための背景モデル、画像の認識・理解シンポジウム
（ＭＩＲＵ’９６），１９９６年７月）に開示されてい
る。
ローチャートを用いて説明する。ステップＳ２０１（以
下、ステップ略）による背景モデル作成処理は、カメラ
２０により撮像可能な範囲の画像から背景となる静止画
像を生成する。この背景画像とカメラ２０で新たに撮像
された画像とを比較して背景と異なる領域をを移動領域
として検出する。この背景分離技術としては公知のもの
が用いられる。本実施の形態のようなコンピュータによ
り水平（パン）、垂直（チルト）方向に制御可能なカメ
ラに関しても、パン、チルトによるカメラの最大撮像範
囲の背景画像とこれらの範囲における背景差分技術を拡
張する技術が、例えば、（和田、浮田、松山：Ａｐｐｅ
ａｒａｎｃｅ Ｓｐｈｅｒｅパン・チルト・ズームカメ
ラのための背景モデル、画像の認識・理解シンポジウム
（ＭＩＲＵ’９６），１９９６年７月）に開示されてい
る。
【００１４】次に上記の技術を図３を用いて説明する。
図３（ａ）はカメラを回転させて撮像した画像からＡｐ
ｐｅａｒａｎｃｅ Ｓｐｈｅｒｅと呼ばれる全方位の背
景モデルを生成する過程を表している。半円の中心がカ
メラレンズの節点であり、カメラ回転の中心になってい
る。これによりカメラの回転運動による視差の発生を抑
えることができる。３−２がカメラを回転させながら得
られる画像の集合を表している。３−１は集合画像３−
２からのマッピングにより得られるＡｐｐｅａｒａｎｃ
ｅ Ｓｐｈｅｒｅの一部を太線でと示したものであり、
集合画像３−２の重複部分が省かれた空間的に連続した
画像となっている。
図３（ａ）はカメラを回転させて撮像した画像からＡｐ
ｐｅａｒａｎｃｅ Ｓｐｈｅｒｅと呼ばれる全方位の背
景モデルを生成する過程を表している。半円の中心がカ
メラレンズの節点であり、カメラ回転の中心になってい
る。これによりカメラの回転運動による視差の発生を抑
えることができる。３−２がカメラを回転させながら得
られる画像の集合を表している。３−１は集合画像３−
２からのマッピングにより得られるＡｐｐｅａｒａｎｃ
ｅ Ｓｐｈｅｒｅの一部を太線でと示したものであり、
集合画像３−２の重複部分が省かれた空間的に連続した
画像となっている。
【００１５】図３（ｂ）は（ａ）で生成されたＡｐｐｅ
ａｒａｎｃｅ Ｓｐｈｅｒｅからカメラの任意の角度の
画像を生成する過程を示す図である。半円で表されてい
るＡｐｐｅａｒａｎｃｅ Ｓｐｈｅｒｅから投影された
像３−３がこのカメラの角度で得られる画像である。
ａｒａｎｃｅ Ｓｐｈｅｒｅからカメラの任意の角度の
画像を生成する過程を示す図である。半円で表されてい
るＡｐｐｅａｒａｎｃｅ Ｓｐｈｅｒｅから投影された
像３−３がこのカメラの角度で得られる画像である。
【００１６】上述した技術を用いることによって、パ
ン、チルト等のカメラの運動により得られる広い視野範
囲について背景画像を作成することができる。また視野
範囲の任意の領域についての背景差分を行うことができ
る。図４（ａ）にその様子を示す。図４（ａ）におい
て、領域４０１はカメラのパン、チルトにより撮像され
た背景画像の領域である。領域４０２はある角度で撮像
した画像である。カメラをパン、チルト方向に回転させ
て領域４０１の任意の部分領域の背景画像を再現するこ
とができるので、この背景画像を用いた背景差分により
後述する侵入物体の検出を行う。
ン、チルト等のカメラの運動により得られる広い視野範
囲について背景画像を作成することができる。また視野
範囲の任意の領域についての背景差分を行うことができ
る。図４（ａ）にその様子を示す。図４（ａ）におい
て、領域４０１はカメラのパン、チルトにより撮像され
た背景画像の領域である。領域４０２はある角度で撮像
した画像である。カメラをパン、チルト方向に回転させ
て領域４０１の任意の部分領域の背景画像を再現するこ
とができるので、この背景画像を用いた背景差分により
後述する侵入物体の検出を行う。
【００１７】上記Ｓ２０１では、ワールド座標でのカメ
ラレンズ節点の位置を定め、カメラをパン、チルトさせ
て撮像した画像から背景画像を作成する。これによりカ
メラ位置パラメータであるパン、チルト及びズームの値
に対応した領域の画像を取り出すことができる。ここで
は図４（ｂ）に示すように、カメラレンズ節点の位置に
原点にとる。カメラのパンの角度をＸＹ平面での角度
θ、チルトの角度をＹＺ平面での角度ψ、ズームのパラ
メータをｆとすると、この３つのパラメータ（θ、ψ、
ｆ）で一意に背景画像を定めることができる。
ラレンズ節点の位置を定め、カメラをパン、チルトさせ
て撮像した画像から背景画像を作成する。これによりカ
メラ位置パラメータであるパン、チルト及びズームの値
に対応した領域の画像を取り出すことができる。ここで
は図４（ｂ）に示すように、カメラレンズ節点の位置に
原点にとる。カメラのパンの角度をＸＹ平面での角度
θ、チルトの角度をＹＺ平面での角度ψ、ズームのパラ
メータをｆとすると、この３つのパラメータ（θ、ψ、
ｆ）で一意に背景画像を定めることができる。
【００１８】次にＳ２０２では、マイクロフォンアレイ
３０から入力された音が通常の音か異常を示す音かを識
別するための条件を設定する。具体的にはＳ２０４の音
声認識処理で用いる識別関数を定義するために通常音及
び／又は異常音のサンプルを学習させる。通常音として
は、例えば図５（ａ）に示すように、人が普通に話す
声、多くの人のざわめき、定常的に聞こえる機械音等が
ある。また異常音としては、図５（ｂ）に示すように、
大声、叫び声、物が落ちたり、壊れたりする音、突発的
な大きな音等が考えられる。これらの音声データをサン
プルとして学習することにより、識別したい音のカテゴ
リーに関する情報を定義することができる。
３０から入力された音が通常の音か異常を示す音かを識
別するための条件を設定する。具体的にはＳ２０４の音
声認識処理で用いる識別関数を定義するために通常音及
び／又は異常音のサンプルを学習させる。通常音として
は、例えば図５（ａ）に示すように、人が普通に話す
声、多くの人のざわめき、定常的に聞こえる機械音等が
ある。また異常音としては、図５（ｂ）に示すように、
大声、叫び声、物が落ちたり、壊れたりする音、突発的
な大きな音等が考えられる。これらの音声データをサン
プルとして学習することにより、識別したい音のカテゴ
リーに関する情報を定義することができる。
【００１９】次にＳ２０３では、マイクロフォンアレイ
３０から入力される音のレベルが所定の閾値を越えた
ら、音声ありと判断してＳ２０４に進む。そうでなけれ
ば音声なしと判断してＳ２０３を繰り返す。
３０から入力される音のレベルが所定の閾値を越えた
ら、音声ありと判断してＳ２０４に進む。そうでなけれ
ば音声なしと判断してＳ２０３を繰り返す。
【００２０】Ｓ２０４の音声認識処理では、マイクロフ
ォンアレイ３０からの音声データをＳ２０２で定義した
識別関数へ入力し、異常音か否かを判定し、異常音であ
れば、Ｓ２０５に進み、そうでなければＳ２０３に戻
る。ここでは、Ｓ２０３で通常音の識別関数が定義され
ていれば、入力音声が通常音のカテゴリーに属さないと
きに異常音と判定する。またＳ２０３で異常音の識別関
数が定義されていれば、入力音声が異常音のカテゴリー
に属するときのみ異常音と判定する。
ォンアレイ３０からの音声データをＳ２０２で定義した
識別関数へ入力し、異常音か否かを判定し、異常音であ
れば、Ｓ２０５に進み、そうでなければＳ２０３に戻
る。ここでは、Ｓ２０３で通常音の識別関数が定義され
ていれば、入力音声が通常音のカテゴリーに属さないと
きに異常音と判定する。またＳ２０３で異常音の識別関
数が定義されていれば、入力音声が異常音のカテゴリー
に属するときのみ異常音と判定する。
【００２１】尚、その他の方法として、最初に人の声や
物音等をいくつかのカテゴリーに分けておき、それぞれ
について通常音、異常音の識別関数を定義したり、また
音の大きさが所定値以上なら無条件に異常音としたりす
る等、いくつかの方法を組み合わせることで識別精度を
上げることもできる。あるいは識別の前処理として、特
定周波数の音声のみを取り出したり、排除するためのフ
ィルタリング処理をしてもよい。
物音等をいくつかのカテゴリーに分けておき、それぞれ
について通常音、異常音の識別関数を定義したり、また
音の大きさが所定値以上なら無条件に異常音としたりす
る等、いくつかの方法を組み合わせることで識別精度を
上げることもできる。あるいは識別の前処理として、特
定周波数の音声のみを取り出したり、排除するためのフ
ィルタリング処理をしてもよい。
【００２２】次にＳ２０５の音源位置推定処理では、マ
イクロフォンアレイ３０を用いて音源位置の推定を行う
ために必要な音声データを入力する。音源位置推定方法
としては、例えば文献「小特集マイクロフォンアレー、
音響学会誌５１、３８４−４１４（１９９５）」や、文
献「騒音下音声認識のためのマイクロフォンアレー技
術、音響学会誌５３、８７２−８７６（１９９７）」に
紹介されている技術を利用することにより、音源の位置
情報を得ることができる。
イクロフォンアレイ３０を用いて音源位置の推定を行う
ために必要な音声データを入力する。音源位置推定方法
としては、例えば文献「小特集マイクロフォンアレー、
音響学会誌５１、３８４−４１４（１９９５）」や、文
献「騒音下音声認識のためのマイクロフォンアレー技
術、音響学会誌５３、８７２−８７６（１９９７）」に
紹介されている技術を利用することにより、音源の位置
情報を得ることができる。
【００２３】次のＳ２０６のカメラ制御処理では、Ｓ２
０５で得た音源位置情報に基づいてカメラ２０を上記音
源の方向に向ける。音源の位置が図４（ｂ）の座標系の
位置で与えられれば、カメラ２０を制御して音源の位置
の画像をカメラに取り込むことができる。
０５で得た音源位置情報に基づいてカメラ２０を上記音
源の方向に向ける。音源の位置が図４（ｂ）の座標系の
位置で与えられれば、カメラ２０を制御して音源の位置
の画像をカメラに取り込むことができる。
【００２４】例えば音源位置が局座標（θ1 、ψ1 、ｒ
1 ）で与えられれば（但し、θ1 ：ＸＹ平面での角度、
ψ1 ：ＹＺ平面での角度、ｒ1 ：音源までの距離）、カ
メラのパン角、チルト角をそれぞれθ1 、ψ1 にすれば
よい。また音源位置が（ｘ，ｙ，ｚ）で与えられれば、
カメラのパン角、チルト角θ2 、ψ2 はそれぞれ、 θ2 ＝ｃｏｓ−1 ｛ｘ／√（ｘ2 ＋ｙ2 ）｝ ψ2 ＝ｃｏｓ−1 ｛ｙ／√（ｙ2 ＋ｚ2 ）｝ ───（１） で求められる。
1 ）で与えられれば（但し、θ1 ：ＸＹ平面での角度、
ψ1 ：ＹＺ平面での角度、ｒ1 ：音源までの距離）、カ
メラのパン角、チルト角をそれぞれθ1 、ψ1 にすれば
よい。また音源位置が（ｘ，ｙ，ｚ）で与えられれば、
カメラのパン角、チルト角θ2 、ψ2 はそれぞれ、 θ2 ＝ｃｏｓ−1 ｛ｘ／√（ｘ2 ＋ｙ2 ）｝ ψ2 ＝ｃｏｓ−1 ｛ｙ／√（ｙ2 ＋ｚ2 ）｝ ───（１） で求められる。
【００２５】カメラのズームパラメータｆは音源位置の
推定精度や検出したい物体の大きさによって異なるの
で、経験的に設定される。以上の処理によりカメラのパ
ン角、チルト角、ズーム値（θ、ψ、ｆ）を設定して、
実際にカメラ２０を制御し、Ｓ２０７に進む。
推定精度や検出したい物体の大きさによって異なるの
で、経験的に設定される。以上の処理によりカメラのパ
ン角、チルト角、ズーム値（θ、ψ、ｆ）を設定して、
実際にカメラ２０を制御し、Ｓ２０７に進む。
【００２６】Ｓ２０７の侵入物体検出処理では、Ｓ２０
１で作成された背景モデルの画像と制御されたカメラ２
０からの画像とを比較して侵入物体の検出を行う。以
下、この処理を具体的に説明する。上記Ｓ２０６で設定
されたカメラパラメータ（θ、ψ、ｆ）に対応する背景
モデルの各画素の値（一般的には輝度値）をＬB とす
る。またカメラから得られた画像の各画素の値をＬと
し、輝度の閾値をＴｈとすると、背景差分のオペレータ
を次のような論理演算で表す。 Ｊ＝｜Ｌ−ＬB ｜＞Ｔｈ ──（２） Ｊ＝ＴＲＵＥのとき侵入物体、Ｊ＝ＦＡＬＳＥのとき背
景
１で作成された背景モデルの画像と制御されたカメラ２
０からの画像とを比較して侵入物体の検出を行う。以
下、この処理を具体的に説明する。上記Ｓ２０６で設定
されたカメラパラメータ（θ、ψ、ｆ）に対応する背景
モデルの各画素の値（一般的には輝度値）をＬB とす
る。またカメラから得られた画像の各画素の値をＬと
し、輝度の閾値をＴｈとすると、背景差分のオペレータ
を次のような論理演算で表す。 Ｊ＝｜Ｌ−ＬB ｜＞Ｔｈ ──（２） Ｊ＝ＴＲＵＥのとき侵入物体、Ｊ＝ＦＡＬＳＥのとき背
景
【００２７】上記の差分オペレータによる背景差分を行
うことにより、侵入物体の候補点を抽出することができ
る。
うことにより、侵入物体の候補点を抽出することができ
る。
【００２８】図６（ａ）は背景画像であり、（ｂ）はカ
メラ２０からの入力画像である。（ｃ）は（ａ）の背景
画像と（ｂ）の入力画像に対して上記のオペレータを用
いて得られた差分画像を示す。
メラ２０からの入力画像である。（ｃ）は（ａ）の背景
画像と（ｂ）の入力画像に対して上記のオペレータを用
いて得られた差分画像を示す。
【００２９】次にＪの要素に対してラベリングの処理を
行って候補領域を求める。候補領域は雑音による微小領
域も含めて複数存在するのが一般的であるため、候補領
域中で最大の面積を持つものについて、その面積が一定
以上の大きさを持ち、かつ重心が画面の中央付近に設け
た矩形領域の内部にある場合にのみ侵入物体として検出
し、Ｓ２０８の侵入物体特徴抽出処理へ進む。上記条件
以外では侵入物体は無いと判断してＳ２０３に戻る。
行って候補領域を求める。候補領域は雑音による微小領
域も含めて複数存在するのが一般的であるため、候補領
域中で最大の面積を持つものについて、その面積が一定
以上の大きさを持ち、かつ重心が画面の中央付近に設け
た矩形領域の内部にある場合にのみ侵入物体として検出
し、Ｓ２０８の侵入物体特徴抽出処理へ進む。上記条件
以外では侵入物体は無いと判断してＳ２０３に戻る。
【００３０】尚、上記背景差分のオペレータとして輝度
値を用いたが、カラーのＲＧＢ画像の場合でも以下のよ
うに容易に拡張することができる。背景画像のＲＧＢを
（ＲB ，ＧB ，ＢB ）とし、カメラからの入力画像を
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）とすると、 Ｊ＝（｜Ｒ−ＲB ｜＞ＴｈR ）‖（｜Ｇ−ＧB ｜＞ＴｈG ）‖（｜Ｂ−ＢB ｜ ＞ＴｈB ） ───（３） ここで、‖は論理和を示す。またＴｈR ，ＴｈG ，Ｔｈ
B は各色成分毎の閾値である。
値を用いたが、カラーのＲＧＢ画像の場合でも以下のよ
うに容易に拡張することができる。背景画像のＲＧＢを
（ＲB ，ＧB ，ＢB ）とし、カメラからの入力画像を
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）とすると、 Ｊ＝（｜Ｒ−ＲB ｜＞ＴｈR ）‖（｜Ｇ−ＧB ｜＞ＴｈG ）‖（｜Ｂ−ＢB ｜ ＞ＴｈB ） ───（３） ここで、‖は論理和を示す。またＴｈR ，ＴｈG ，Ｔｈ
B は各色成分毎の閾値である。
【００３１】またＲＧＢ成分に重みをおいた背景差分を
行うためにＸＹＺ表色系を用い、明るさに関するＹ成分
とと色に関するＸ＋Ｚ成分とで別々に閾値を設けるよう
にしてもよい。これによって照明や明るさの変化に対し
てより強靱にすることができる。
行うためにＸＹＺ表色系を用い、明るさに関するＹ成分
とと色に関するＸ＋Ｚ成分とで別々に閾値を設けるよう
にしてもよい。これによって照明や明るさの変化に対し
てより強靱にすることができる。
【００３２】入力画像がＲＧＢデータの場合には、公知
の方法でＸＹＺ系に変換し、そのＸＹＺ成分を（Ｘr ，
Ｙr ，Ｚr ）、背景画像のＸＹＺ成分を（ＸB ，ＹB ，
ＺB）、Ｙ成分に関する閾値をＴｈY 、Ｘ＋Ｚ成分に関
する閾値をＴｈxzとすると、 Ｊ＝（｜Ｙr −ＹB ｜＞ＴｈY ）‖｛｜（Ｘr ＋Ｚr ）−（ＸB ＋ＺB ）｜＞ Ｔｈxz｝ ───（４） となる。
の方法でＸＹＺ系に変換し、そのＸＹＺ成分を（Ｘr ，
Ｙr ，Ｚr ）、背景画像のＸＹＺ成分を（ＸB ，ＹB ，
ＺB）、Ｙ成分に関する閾値をＴｈY 、Ｘ＋Ｚ成分に関
する閾値をＴｈxzとすると、 Ｊ＝（｜Ｙr −ＹB ｜＞ＴｈY ）‖｛｜（Ｘr ＋Ｚr ）−（ＸB ＋ＺB ）｜＞ Ｔｈxz｝ ───（４） となる。
【００３３】Ｓ２０８では、Ｓ２０７で検出された画像
上での侵入物体領域の重心点の座標（ｘc ，ｙc ）と重
心点の周囲の画素に対してＲＧＢの平均をとり、領域色
特徴（Ｒt ，Ｇt ，Ｂt ）として保持し、Ｓ２０９に進
む。
上での侵入物体領域の重心点の座標（ｘc ，ｙc ）と重
心点の周囲の画素に対してＲＧＢの平均をとり、領域色
特徴（Ｒt ，Ｇt ，Ｂt ）として保持し、Ｓ２０９に進
む。
【００３４】Ｓ２０９の侵入物体追尾処理では、Ｓ２０
８で求めた侵入物体特徴量情報に基づいて画面上での移
動領域を抽出し、侵入物体を以下のようにして追尾す
る。カメラ２０からの入力画像の各画素値のＲＧＢ成分
（Ｒr ，Ｇr ，Ｂr ）と侵入物体領域の領域色特徴のＲ
ＧＢ成分（Ｒt ，Ｇt ，Ｂt ）とを各成分毎に比較し
て、ＲＧＢの各差分値がある閾値Ｔｈt を越えない場合
に前の処理で検出した侵入物体であると判断する。 Ｊ＝（｜Ｒr −Ｒt ｜＞Ｔｈt ‖（｜Ｇr −Ｇt ｜＞Ｔｈt ）‖（Ｂr −Ｂt ｜＞Ｔｈt ） ───（５） Ｊ＝ＴＲＵＥのとき背景、Ｊ＝ＦＡＬＳＥのとき侵入物
体
８で求めた侵入物体特徴量情報に基づいて画面上での移
動領域を抽出し、侵入物体を以下のようにして追尾す
る。カメラ２０からの入力画像の各画素値のＲＧＢ成分
（Ｒr ，Ｇr ，Ｂr ）と侵入物体領域の領域色特徴のＲ
ＧＢ成分（Ｒt ，Ｇt ，Ｂt ）とを各成分毎に比較し
て、ＲＧＢの各差分値がある閾値Ｔｈt を越えない場合
に前の処理で検出した侵入物体であると判断する。 Ｊ＝（｜Ｒr −Ｒt ｜＞Ｔｈt ‖（｜Ｇr −Ｇt ｜＞Ｔｈt ）‖（Ｂr −Ｂt ｜＞Ｔｈt ） ───（５） Ｊ＝ＴＲＵＥのとき背景、Ｊ＝ＦＡＬＳＥのとき侵入物
体
【００３５】次にＳ２０７と同様にラベリングによる領
域抽出を行う。領域抽出後ある値以上の大きさを持つ複
数の領域を侵入物体の候補領域とし、その中で重心点の
座標が前の検出時点で記録した侵入物体領域の重心点の
座標（ｘc ，ｙc ）に最も近い候補領域を新たな侵入物
体領域とする。上記候補領域がない場合は終了条件とし
て処理を終了する。
域抽出を行う。領域抽出後ある値以上の大きさを持つ複
数の領域を侵入物体の候補領域とし、その中で重心点の
座標が前の検出時点で記録した侵入物体領域の重心点の
座標（ｘc ，ｙc ）に最も近い候補領域を新たな侵入物
体領域とする。上記候補領域がない場合は終了条件とし
て処理を終了する。
【００３６】上記設定された新たな侵入物体領域につい
て、画像上での重心点の座標を計算し直して新たな（ｘ
c ，ｙc ）とし、領域の色特徴量を重心の周囲の画素か
らＲＧＢの平均をとり、新たな領域色特徴（Ｒt ，
Ｇt ，Ｂt ）とする。この座標をもとにカメラを制御し
て侵入物体を追尾する。
て、画像上での重心点の座標を計算し直して新たな（ｘ
c ，ｙc ）とし、領域の色特徴量を重心の周囲の画素か
らＲＧＢの平均をとり、新たな領域色特徴（Ｒt ，
Ｇt ，Ｂt ）とする。この座標をもとにカメラを制御し
て侵入物体を追尾する。
【００３７】ここで、現在のカメラのパン、チルト角を
それぞれθr ，ψr とし、カメラ入力画像の中心座標を
（ｘO ，ｙO ）とすると、移動すべきパン、チルト方向
の角度θm ，ψm は次式で求められる。 θm ＝θr ＋ｋp （ｘc −ｘO ） ψm ＝ψr ＋ｋt （ｙc −ｙO ） ───（６） ここで、ｋp ，ｋt は位置制御に関するゲインであり、
経験的に値を設定する。移動すべきパン、チルト角
θm ，ψm の情報をカメラ２０に送り、実際にカメラ２
０を制御する。上記処理の終了後に再びＳ２０９を繰り
返す。
それぞれθr ，ψr とし、カメラ入力画像の中心座標を
（ｘO ，ｙO ）とすると、移動すべきパン、チルト方向
の角度θm ，ψm は次式で求められる。 θm ＝θr ＋ｋp （ｘc −ｘO ） ψm ＝ψr ＋ｋt （ｙc −ｙO ） ───（６） ここで、ｋp ，ｋt は位置制御に関するゲインであり、
経験的に値を設定する。移動すべきパン、チルト角
θm ，ψm の情報をカメラ２０に送り、実際にカメラ２
０を制御する。上記処理の終了後に再びＳ２０９を繰り
返す。
【００３８】以上によれば、異常音が検出されると追尾
処理が始められ、まず異常音の音源位置を推定してその
方向にカメラを向け、次に撮像された画像から侵入物体
の有無を検出し、侵入物体があればその侵入物体の特徴
を抽出し、その特徴が常に得られるようにカメラの姿勢
を制御しながら侵入物体を追尾する動作が行われる。ま
た、追尾中に異常音がなくなったとき、あるいは侵入物
体が検出されなくなったときは、上記追尾処理を停止し
て、音声検出の処理のみが行われＳ２０１の処理に戻
る。このような動作処理を行うことによりカメラの撮像
方向の制御が必要最小限で実行でき電力を抑制すること
ができ、かつ迅速な追尾処理を実行することができる。
処理が始められ、まず異常音の音源位置を推定してその
方向にカメラを向け、次に撮像された画像から侵入物体
の有無を検出し、侵入物体があればその侵入物体の特徴
を抽出し、その特徴が常に得られるようにカメラの姿勢
を制御しながら侵入物体を追尾する動作が行われる。ま
た、追尾中に異常音がなくなったとき、あるいは侵入物
体が検出されなくなったときは、上記追尾処理を停止し
て、音声検出の処理のみが行われＳ２０１の処理に戻
る。このような動作処理を行うことによりカメラの撮像
方向の制御が必要最小限で実行でき電力を抑制すること
ができ、かつ迅速な追尾処理を実行することができる。
【００３９】次に第２〜第４の実施の形態について説明
する。上記第１の実施の形態では、コンピュータ端末で
あるカメラ制御装置１０にマイクロフォンアレイ３０と
カメラ２０とが直接接続された構成であるが、第２の実
施の形態は、カメラ制御装置１０とマイクロフォンアレ
イ３０とカメラ２０とをネットワークを介して接続する
ものである。この場合は、カメラ制御装置１０、マイク
ロフォンアレイ３０、カメラ２０の各々にネットワーク
インターフェースを設けることにより、第１の実施の形
態と同様の作用効果が得られる。
する。上記第１の実施の形態では、コンピュータ端末で
あるカメラ制御装置１０にマイクロフォンアレイ３０と
カメラ２０とが直接接続された構成であるが、第２の実
施の形態は、カメラ制御装置１０とマイクロフォンアレ
イ３０とカメラ２０とをネットワークを介して接続する
ものである。この場合は、カメラ制御装置１０、マイク
ロフォンアレイ３０、カメラ２０の各々にネットワーク
インターフェースを設けることにより、第１の実施の形
態と同様の作用効果が得られる。
【００４０】第３の実施の形態は、図７に示すように、
撮像系２１と光学的パラメータ制御装置２２と姿勢制御
装置２３とカメラ制御装置１０とを一体化してカメラ２
５を構成したものである。この場合の動作もＲＯＭ１２
のプログラムに従って前述した図２の処理が行われる。
また、このカメラ２５で撮像した画像を遠隔地で見るた
めには、撮像系２１と遠隔地の表示装置とをケーブルで
接続して画像信号を表示するようにしてもよい。あるい
はカメラ２５と表示装置にネットワークインターフェー
スを設けて、ネットワークを通じて画像信号を送受信す
るようにしてもよい。
撮像系２１と光学的パラメータ制御装置２２と姿勢制御
装置２３とカメラ制御装置１０とを一体化してカメラ２
５を構成したものである。この場合の動作もＲＯＭ１２
のプログラムに従って前述した図２の処理が行われる。
また、このカメラ２５で撮像した画像を遠隔地で見るた
めには、撮像系２１と遠隔地の表示装置とをケーブルで
接続して画像信号を表示するようにしてもよい。あるい
はカメラ２５と表示装置にネットワークインターフェー
スを設けて、ネットワークを通じて画像信号を送受信す
るようにしてもよい。
【００４１】また、第１の実施の形態では、音源が１個
の場合を想定しているが、第４の実施の形態は、音源が
複数存在する場合である。複数音源の場合は、音の大小
に応じて優先順位をつけ、例えば音の大きな方にカメラ
の焦点を合わせるようにしてよい。あるいは音の入射方
向に優先順位をつけ、所定方向からの音に対してカメラ
の焦点を合わせるようにしてもよい。
の場合を想定しているが、第４の実施の形態は、音源が
複数存在する場合である。複数音源の場合は、音の大小
に応じて優先順位をつけ、例えば音の大きな方にカメラ
の焦点を合わせるようにしてよい。あるいは音の入射方
向に優先順位をつけ、所定方向からの音に対してカメラ
の焦点を合わせるようにしてもよい。
【００４２】次に、本発明による記憶媒体について説明
する。各実施の形態において説明した図１、図７の各機
能ブロックによるシステムを図示のようなＣＰＵ１３や
メモリ等からなるコンピュータシステムに構成する場
合、上記メモリとしてのＲＯＭ１２や二次記憶装置１７
等は本発明による記憶媒体を構成する。この記憶媒体に
は、図２のフローチャートについて前述した動作を制御
するための処理手順を実行するためのプログラムが記憶
される。
する。各実施の形態において説明した図１、図７の各機
能ブロックによるシステムを図示のようなＣＰＵ１３や
メモリ等からなるコンピュータシステムに構成する場
合、上記メモリとしてのＲＯＭ１２や二次記憶装置１７
等は本発明による記憶媒体を構成する。この記憶媒体に
は、図２のフローチャートについて前述した動作を制御
するための処理手順を実行するためのプログラムが記憶
される。
【００４３】また、この記憶媒体としては、ＲＯＭ、Ｒ
ＡＭ等の半導体メモリ、光ディスク、光磁気ディスク、
磁気媒体等を用いてよく、これらをＣＤ−ＲＯＭ、フロ
ッピィディスク、磁気媒体、磁気カード、不揮発性メモ
リカード等に構成して用いてよい。
ＡＭ等の半導体メモリ、光ディスク、光磁気ディスク、
磁気媒体等を用いてよく、これらをＣＤ−ＲＯＭ、フロ
ッピィディスク、磁気媒体、磁気カード、不揮発性メモ
リカード等に構成して用いてよい。
【００４４】従って、この記憶媒体を図１、図７に示し
たシステム以外の他のシステムあるいは装置で用い、そ
のシステムあるいはコンピュータがこの記憶媒体に格納
されたプログラムコードを読み出し、実行することによ
っても、前述した各実施の形態と同等の機能を実現でき
ると共に、同等の効果を得ることができ、本発明の目的
を達成することができる。
たシステム以外の他のシステムあるいは装置で用い、そ
のシステムあるいはコンピュータがこの記憶媒体に格納
されたプログラムコードを読み出し、実行することによ
っても、前述した各実施の形態と同等の機能を実現でき
ると共に、同等の効果を得ることができ、本発明の目的
を達成することができる。
【００４５】また、コンピュータ上で稼働しているＯＳ
等が処理の一部又は全部を行う場合、あるいは、記憶媒
体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータ
に挿入された拡張機能ボードやコンピュータに接続され
た拡張機能ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、
そのプログラムコードの指示に基づいて、上記拡張機能
ボードや拡張機能ユニットに備わるＣＰＵ等が処理の一
部又は全部を行う場合にも、各実施の形態と同等の機能
を実現できると共に、同等の効果を得ることができ、本
発明の目的を達成することができる。
等が処理の一部又は全部を行う場合、あるいは、記憶媒
体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータ
に挿入された拡張機能ボードやコンピュータに接続され
た拡張機能ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、
そのプログラムコードの指示に基づいて、上記拡張機能
ボードや拡張機能ユニットに備わるＣＰＵ等が処理の一
部又は全部を行う場合にも、各実施の形態と同等の機能
を実現できると共に、同等の効果を得ることができ、本
発明の目的を達成することができる。
【００４６】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
異常音等の所定音を検出したとき、その音源方向を推定
し、その方向にカメラを向けるようにしたので、異常音
を発する侵入物体等をカメラで撮像することができる。
さらに、音源方向にカメラを向けた後、侵入物体を検出
してそれをカメラで追尾することができる。その場合、
従来の画像のみから検出するのに加えて音声を検出する
ので、誤検出をなくすことができ、より確実に侵入物体
等を追尾することができる。
異常音等の所定音を検出したとき、その音源方向を推定
し、その方向にカメラを向けるようにしたので、異常音
を発する侵入物体等をカメラで撮像することができる。
さらに、音源方向にカメラを向けた後、侵入物体を検出
してそれをカメラで追尾することができる。その場合、
従来の画像のみから検出するのに加えて音声を検出する
ので、誤検出をなくすことができ、より確実に侵入物体
等を追尾することができる。
【図１】本発明の第１の実施の形態によるカメラ制御装
置を示すブロック図である。
置を示すブロック図である。
【図２】カメラ制御装置の動作を示すフローチャートで
ある。
ある。
【図３】Ａｐｐｅａｒａｎｃｅ Ｓｐｈｅｒｅを説明す
る構成図である。
る構成図である。
【図４】カメラの撮像範囲を説明する構成図及び背景画
像の例を示す特性図である。
像の例を示す特性図である。
【図５】音声認識のための学習サンプルの例を示す構成
図である。
図である。
【図６】背景画像とカメラ画像との差分画像の例を示す
構成図である。
構成図である。
【図７】本発明の第３の実施の形態によるカメラ制御装
置を示すブロック図である。
置を示すブロック図である。
１０ カメラ制御装置 １１ 音声入力Ｉ／Ｆ １２ ＲＯＭ １３ ＣＰＵ １４ 制御Ｉ／Ｏ・Ｉ／Ｆ １５ 画像入力Ｉ／Ｆ １７ 二次記憶装置 ２０ カメラ ２１ 撮像系 ２２ 光学的パラメータ制御装置 ２３ 姿勢制御装置 ２５ カメラ ３０ マイクロフォンアレイ ３１ マイクロフォン
フロントページの続き (72)発明者 小坂 哲夫 東京都大田区下丸子３丁目30番２号 キヤ ノン株式会社内 Ｆターム(参考） 5C022 AB62 AB63 AC27 AC69 AC72 5C054 AA01 AA05 CA04 CC02 CF03 CF06 CG06 CG07 EA01 FF02 HA31
Claims (16)
- 【請求項１】 音声信号を入力する音声入力手段と、 上記入力された音声信号から所定の音声を識別する識別
手段と、 上記検出された所定の音声の音源位置を推定する推定手
段と、 上記推定された音源位置情報に応じてカメラの姿勢を制
御する制御手段とを設けたことを特徴とするカメラ制御
装置。 - 【請求項２】 上記姿勢制御されたカメラで撮像された
画像情報から移動物体を検出する検出手段を設け、上記
制御手段は、上記検出された移動物体を上記カメラが追
尾するように制御することを特徴とする請求項１記載の
カメラ制御装置。 - 【請求項３】 上記識別手段は、通常音声及び／又は所
定の音声の音声データのサンプルを学習させることによ
り生成された識別情報を用いて上記所定の音声を識別す
ることを特徴とする請求項１記載のカメラ制御装置。 - 【請求項４】 上記検出手段は、上記カメラにより予め
撮像された画像に基づいて作成された背景情報と上記撮
像された画像情報との差分を用いることを特徴とする請
求項２記載のカメラ制御装置。 - 【請求項５】 上記制御手段は、所定の音声が検出され
なくなったとき、上記カメラの追尾を停止することを特
徴とする請求項２記載のカメラ制御装置。 - 【請求項６】 上記音声入力手段は、複数個のマイクロ
フォンを配列してなることを特徴とする請求項１記載の
カメラ制御装置。 - 【請求項７】 上記音声入力手段が複数設けられ、上記
推定手段は、所定の大きさの音声が得られた音声入力手
段について上記推定を行うことを特徴とする請求項１記
載のカメラ制御装置。 - 【請求項８】 上記音声入力手段が複数設けられ、上記
推定手段は、所定方向からの音声が得られた音声入力手
段について上記推定を行うことを特徴とする請求項１記
載のカメラ制御装置。 - 【請求項９】 音声信号を入力する処理と、 上記入力された音声信号から所定の音声を識別する処理
と、 上記検出された所定の音声の音源位置を推定する処理
と、 上記推定された音源位置情報に応じてカメラの姿勢を制
御する処理とを実行するためのプログラムを記憶したコ
ンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - 【請求項１０】 上記姿勢制御されたカメラで撮像され
た画像情報から移動物体を検出する処理と、上記カメラ
が上記検出された移動物体を追尾する処理とを設けたこ
とを特徴とする請求項９記載のコンピュータ読み取り可
能な記憶媒体。 - 【請求項１１】 上記所定の音声を検出する処理は、通
常音声及び／又は所定音声の音声データのサンプルを学
習させることにより生成された識別情報を用いて上記所
定の音声を識別することを特徴とする請求項９記載のコ
ンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - 【請求項１２】 上記移動物体を検出する処理は、上記
カメラにより予め撮像された画像に基づいて作成された
背景情報と上記撮像された画像情報との差分を用いるこ
とを特徴とする請求項１０記載のコンピュータ読み取り
可能な記憶媒体。 - 【請求項１３】 上記所定の音声が検出されなくなった
とき、上記カメラの追尾を停止する処理を設けたことを
特徴とする請求項１０記載のコンピュータ読み取り可能
な記憶媒体。 - 【請求項１４】 上記音声信号を入力する処理は、複数
個のマイクロフォンが配列されたマイクロフォンアレイ
からの音声信号を入力することを特徴とする請求項９記
載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - 【請求項１５】 上記マイクロフォンアレイが複数設け
られ、上記推定処理は、所定の大きさの音声が得られた
マイクロフォンアレイについて上記推定を行うことを特
徴とする請求項１４記載のコンピュータ読み取り可能な
記憶媒体。 - 【請求項１６】 上記マイクロフォンアレイが複数設け
られ、上記推定処理は、所定方向からの音声が得られた
マイクロフォンアレイについて上記推定を行うことを特
徴とする請求項１４記載のコンピュータ読み取り可能な
記憶媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10255660A JP2000092368A (ja) | 1998-09-09 | 1998-09-09 | カメラ制御装置及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10255660A JP2000092368A (ja) | 1998-09-09 | 1998-09-09 | カメラ制御装置及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000092368A true JP2000092368A (ja) | 2000-03-31 |
Family
ID=17281848
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10255660A Pending JP2000092368A (ja) | 1998-09-09 | 1998-09-09 | カメラ制御装置及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000092368A (ja) |
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