JP2006287287A - 画像処理装置およびそのシステム及びそれらのプログラムの記録媒体 - Google Patents
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Abstract
【課題】
本発明の目的は、画像処理装置として例えばマルチカメラ監視システムにおいて、設置店舗の客層に合わせて個人のプライバシ保護のための画像処理を行い、複数カメラ間での人物の同一性判定が可能な状態を保ちながら、個人のプライバシ情報の削減もしくは改変を行い、個人のプライバシを保護することである。
【解決手段】
上記課題を解決するために、本発明は撮像装置から得られた画像を加工して出力する画像処理装置において、画像中から人物を検出する手段と、特徴情報をデータベースとして記憶する手段と、前記手段で検出された人物と前記データベースから特徴を抽出する手段と、前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を加工する手段と、前記加工された特徴に基づき出力画像を生成する手段を備えたことを特徴とするものである。
【選択図】図1
本発明の目的は、画像処理装置として例えばマルチカメラ監視システムにおいて、設置店舗の客層に合わせて個人のプライバシ保護のための画像処理を行い、複数カメラ間での人物の同一性判定が可能な状態を保ちながら、個人のプライバシ情報の削減もしくは改変を行い、個人のプライバシを保護することである。
【解決手段】
上記課題を解決するために、本発明は撮像装置から得られた画像を加工して出力する画像処理装置において、画像中から人物を検出する手段と、特徴情報をデータベースとして記憶する手段と、前記手段で検出された人物と前記データベースから特徴を抽出する手段と、前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を加工する手段と、前記加工された特徴に基づき出力画像を生成する手段を備えたことを特徴とするものである。
【選択図】図1
Description
本発明は、監視カメラの映像の画像処理装置およびそのシステム、及びそれらのプログラムの記憶媒体に関し、特に、個人のプライバシ保護のために画像の一部もしくは全部に画像処理を行うための、画像処理装置およびそのシステム、及びそれらのプログラムの記憶媒体に関するものである。
店舗内の不審者監視や人流計測に代表されるマルチカメラ監視システムでは、通常、監視映像はネットワーク経由で集中管理センタに送られ、リアルタイムで警備員が監視するとともに、ビデオテープやハードディスクレコーダ(以下HDR)に記録・蓄積される。警備員はこうした監視映像を元に、同一箇所もしくは店舗内の複数箇所に長時間滞留する異常人物を監視し、必要があれば巡回中の警備員を監視領域に急行させることで、監視領域のセキュリティを確保している。しかしながら、これらの監視映像が流出した際の企業の信用低下や賠償問題のリスクがあり、監視映像においても被写体の肖像権に係る個人のプライバシを保護する必要がある。
これに対し、事前に登録した顔画像と、入力された監視映像中の顔画像とを照合し、一致しない場合には監視映像中の顔領域にモザイク処理を施すことにより、個人のプライバシを保護する手段が、特許文献1として報告されている。
また、入力された監視映像中の顔画像の性別・年代の属性を推定するための手段が特許文献2として報告されている。これは、事前に手動で属性毎に分けて登録しておいた人物顔の特徴と、入力された顔画像の特徴とを照合することにより、入力された画像中から顔領域を検出するとともに、顔画像の性別・年代の属性を推定する手段である。
マルチカメラ監視システムでは、あるカメラで撮像した人物が、他のカメラで撮像されたときにも同一人物であると判別できなくてはならない。
特許文献1には、個人のプライバシを保護するために、顔領域に対してモザイク処理を施す手段に関して記載されている。このとき、顔領域に対して弱いモザイク処理を行うことで、前記の状況での同一人物であるとの判定を行うことができるが、一方でモザイク処理を施した画像から元の人物が類推可能になり、個人のプライバシが侵害される可能性がある。逆に、顔領域に対して強いモザイク処理を行うことで、個人のプライバシ保護が強化されるが、複数カメラ間での人物の同一性判定が困難になるだけでなく、監視画像の画質が悪化し、監視者にとって見辛い画像となるため、監視者への負担が増えてしまう。このように、マルチカメラ監視システムにおいては、単純なモザイク化処理でのプライバシ保護はうまく働かない。
本発明は、監視画像中の顔画像の特徴を抽出し、その特徴に合わせて画像加工を行い、プライバシ保護と複数カメラ間での人物の同一性判定とを両立させる画像処理を自動で行うものである。
また、特許文献2では、顔画像の特徴を抽出する方法に関して記載されている。これは、事前に手動で抽出したい属性毎に顔画像を分けて登録し、それらの特徴量を計算しておく。分類したい画像が入力されると、その画像に対する特徴量を計算し、事前に登録した画像の特徴量との類似度を計算し、類似度の一番高い属性を入力画像の属性として推定する。しかしながら、事前に大量の顔画像を手動で分類して登録するのに大きなコストがかかり、また、店舗の客層に応じて属性の分類を変更することが困難である。このため、店舗の客層に偏りがある場合には、属性の分類結果が同一の値になることがあるため、マルチカメラ監視システムには適用が難しい。
本発明の目的は、マルチカメラ監視システムにおいて、設置店舗の客層に合わせて個人のプライバシ保護のための画像処理を行い、複数カメラ間での人物の同一性判定が可能な状態を保ちながら、個人のプライバシ情報の削減もしくは改変を行い、個人のプライバシを保護することである。
上記課題を解決するために、本発明は撮像装置から得られた画像を加工して出力する画像処理装置において、画像中から人物を検出する手段と、特徴情報をデータベースとして記憶する手段と、前記手段で検出された人物と前記データベースから特徴を抽出する手段と、前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を加工する手段と、前記加工された特徴に基づき出力画像を生成する手段を備えたことを特徴とするものである。
また、本発明は画像処理装置において、人物の検出する手段が、人物の頭部を対象として検出することを特徴とするものである。
また、本発明は画像処理装置において、検出された人物から抽出される特徴が、顔画像,性別,年齢,年齢層,髪型,服装,肌の色,髪の色,服の色,頭部形状,眼鏡の有無,マスクの有無,アクセサリの有無,黒子の有無,ひげ形状,ひげの色のいずれか1つ以上を含むことを特徴とするものである。
また、本発明は画像処理装置において、検出された人物から抽出される特徴が、特徴情報を記憶したデータベース中の特徴要素を用いて表されることを特徴とするものである。
また、本発明は画像処理装置において、特徴情報を記憶するデータベースが複数記録されており、かつ、該データベースを切り替える手段を持つことを特徴とするものである。
また、本発明は画像処理装置において、特徴情報を記憶するデータベースの一部もしくは全部を利用するように切り替える手段を持つことを特徴とするものである。
また、本発明は画像処理装置において、特徴情報を記憶するデータベースが交換可能な記録媒体に記録されていることを特徴とするものである。
また、本発明は画像処理装置において、特徴量を加工する手段が、ある関数を用いて特徴量から計算される値で、特徴量を置換えする処理を含むことを特徴とするものである。
また、本発明は画像処理装置において、特徴量を置換えする値を計算する関数が、時刻もしくは装置の稼動時間を入力パラメタとしてとり、同一の特徴量を入力して算出される値が時刻もしくは装置の稼動時間により変化することを特徴とするものである。
また、本発明は画像処理装置において、特徴量を置換えする値を計算する関数を、手動で変更することができ、同一の特徴量を入力して算出される値が変更できることを特徴とするものである。
更に、上記課題を解決するために、本発明は画像中から人物を検出する機能と、特徴情報をデータベースとして記憶する機能と、前記手段で検出された人物と前記データベースから特徴を抽出する機能と、前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を加工する機能と、前記加工された特徴に基づき出力画像を生成する機能とを含むプログラムが格納された記録媒体を提供することにある。
更に、上記課題を解決するために、本発明は画像中から人物を検出する機能と、特徴情報をデータベースとして記憶する機能と、前記特徴情報を記憶するデータベースが複数記録されており、そのデータベースを切り替える機能と、前記手段で検出された人物と前記データベースから特徴を抽出する機能と、前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を加工する機能と、前記加工された特徴に基づき出力画像を生成する機能とを含むプログラムが格納された記録媒体を提供することにある。
更に、上記課題を解決するために、本発明は画像中から人物を検出する機能と、特徴情報をデータベースとして記憶する機能と、前記特徴情報を記憶するデータベースの、一部もしくは全部を利用するように切り替える機能と、前記手段で検出された人物と前記データベースから特徴を抽出する機能と、前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を加工する機能と、前記加工された特徴に基づき出力画像を生成する機能とを含むプログラムが格納された記録媒体を提供することにある。
更に、上記課題を解決するために、本発明は画像中から人物を検出する機能と、特徴情報をデータベースとして記憶する機能と、前記手段で検出された人物と前記データベースから特徴を抽出する機能と、特徴量を加工する変換関数を切り替える機能と、前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を、前記変換関数により加工する機能と、前記加工された特徴に基づき出力画像を生成する機能とを含むプログラムが格納された記録媒体を提供することにある。
更に、上記課題を解決するために、本発明は撮像装置から得られた画像を加工して出力する画像処理システムにおいて、画像中から人物を検出し、前記手段で検出された人物と特徴情報を記憶したデータベースから特徴を抽出し、前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を加工し、前記加工された特徴に基づき出力画像を生成することを特徴とする画像処理システム。
更に、上記課題を解決するために、本発明は撮像装置から得られた画像を加工して出力する画像処理システムにおいて、画像中から人物を検出し、特徴情報を記憶した複数のデータベースのうちで、利用するデータベースを1つまたは複数選択し、前記手段で検出された人物と前記データベースから特徴を抽出し、前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を加工し、前記加工された特徴に基づき出力画像を生成することを特徴したものである。
また、上記課題を解決するために、本発明は撮像装置から得られた画像を加工して出力する画像処理システムにおいて、画像中から人物を検出し、特徴情報を記憶したデータベースの利用するデータ範囲を選択し、前記手段で検出された人物と前記データベースから特徴を抽出し、前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を加工し、前記加工された特徴に基づき出力画像を生成することを特徴とするものである。
また、上記課題を解決するために、本発明は撮像装置から得られた画像を加工して出力する画像処理システムにおいて、画像中から人物を検出し、前記手段で検出された人物と特徴が記憶されたデータベースから特徴を抽出し、特徴量を加工する変換関数を切り替え、前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を、前記変換関数により加工し、前記加工された特徴に基づき出力画像を生成することを特徴とするものである。
本発明によれば、例えば、マルチカメラ監視システムにおいて、設置店舗の客層に合わせて個人のプライバシ保護のための画像処理を行い、複数カメラ間での人物の同一性判定が可能な状態を保ちながら、個人のプライバシ情報の削減もしくは改変を行い、個人のプライバシを保護することを実現できる。
以下、本発明の実施例を説明する。
本発明の画像処理装置および方法に関して以下、図面を用いて説明を行う。
図1は本発明の第1の実施形態の全体構成を示す図である。
図1において、この画像処理装置は、映像取得部101,画像記憶部102,画像データベース(以下DBと表す)103,処理プロセッサ104,画像出力部105からなる。
撮像装置から送られた画像データは、映像取得部101によって取得される。これは、例えば、画像データがアナログ信号の場合、A/D変換装置を用いて周期的にデジタル信号に変換されてから画像記憶部へ送る。画像データがデジタル信号の場合、撮像装置との通信処理,エラー訂正などを行い、取得したデジタルデータを画像記憶部へ送る。
画像記憶部102では、映像取得部より送られた映像データをメモリ等の一時記憶媒体に格納し、処理プロセッサ104からの要求に応じて、格納されたデータを読み書きする。
画像データベース103には、画像データそのもの、もしくは画像データに画像処理を施して得られた特徴データの集合を記録しておき、処理プロセッサ104からの要求に応じて格納されたデータを読み書きする。なお、この画像データベース103を交換することで、画像記憶部102に格納された画像データに対する処理プロセッサ104の処理内容を変更することができる。
処理プロセッサ104は、画像記憶部102に記憶された画像データと、画像データベース103に記憶された画像データもしくは特徴データとを用いて、出力画像を生成し、画像出力部105へ画像データを送る。
画像出力部105では、処理プロセッサ104から送られた出力画像を、D/A変換装置を利用してアナログ信号に変換して表示用の映像データを生成する。あるいは、ネットワーク上で伝送するのに適した形式に変換して他の装置に伝送する。
以下に、処理プロセッサ104の処理内容について、詳細に説明する。図2は、処理プロセッサの処理プロセッサ部の処理の流れを示すフローチャートである。
図2を用いて、処理プロセッサ104で行われる処理の流れを説明する。
図2において、処理手順は、人物検出処理ステップ0201,特徴抽出処理ステップ
0202,特徴量加工処理ステップ0204,画像生成処理ステップ0205を備えている。
0202,特徴量加工処理ステップ0204,画像生成処理ステップ0205を備えている。
図3〜図6は、人物検出処理ステップ0201の詳細を示す説明図である。
図3は、画像記憶部102で記憶されている画像を示し、これから人物領域の検出を行って得られた画像を図4に示す。
人物領域の検出は、例えば、あらかじめ図6に示すような、撮像範囲内に人物が存在していない時の画像を背景画像として撮像しておき、入力された図3の画像に対して、この背景画像との差分処理を行い、ノイズの影響を抑えるために平滑化処理を行った後、ある一定閾値で2値化し、4連結または8連結の意味で空間的に連結する領域として統合・ラベリングを行い、その領域の大きさ・形状から人物としての尤度が高いものを選択すればよい。
あるいは、入力された図3の画像に対して、背景画像との Radial Reach Filter(参考文献:特開2003−141546号公報:“画像処理方法”,財団法人ソフトピアジャパン)を計算してRRF画像を生成した後、ノイズの影響を抑えるために、孤立点除去を行い、新たに撮像範囲内に侵入した物体領域を人物領域として検出してもよい。もしくは新たに撮像範囲内に侵入した物体領域の外接矩形領域を人物領域として検出してもよい。
また、人物検出処理S0201は、人物領域を検出するのではなく、人物の頭部領域にのみ着目して人物の検出処理を行っても良い。図3から人物頭部領域の検出を行って得られる画像を図5に示す。
人物頭部領域の検出は、例えば、入力された画像に対してSobel フィルタ、もしくは
Laplace フィルタを利用して濃淡エッジを検出し、この検出されたエッジ点を元にHough 変換を行うことで、円または楕円として頭部領域を検出する。または、入力された図3の画像中から、顔候補となる矩形領域を切り出し、その矩形領域に対して、x軸(横軸)方向の濃淡値の射影を計測し、その射影の一次微分値と、その統計値とを比較して顔領域を検出する方法(参考文献:特開平7−282227号公報:“人物顔領域検出装置”、株式会社東芝)がある。
Laplace フィルタを利用して濃淡エッジを検出し、この検出されたエッジ点を元にHough 変換を行うことで、円または楕円として頭部領域を検出する。または、入力された図3の画像中から、顔候補となる矩形領域を切り出し、その矩形領域に対して、x軸(横軸)方向の濃淡値の射影を計測し、その射影の一次微分値と、その統計値とを比較して顔領域を検出する方法(参考文献:特開平7−282227号公報:“人物顔領域検出装置”、株式会社東芝)がある。
次に、特徴抽出処理ステップ0202について説明する。
図7に、画像データベースステップ0203の詳細を示す。
図7において、人物検出処理ステップ0201により検出された人物データ0701が現され、かつ、画像データベースに含まれている人物データ0702,0703,0704の集合を表している。
ここで特徴とは、基準となる人物集合の画像の分布中での、入力された人物の画像の位置を表すベクトルを意味している。あるいは、画像を直接利用する代わりに、エッジ抽出,局所自己相関,射影変換などの公知の画像処理を人物集合および入力された人物領域に対して行い、その結果を利用しても良い。
また、検出された人物データと、データベースに含まれる人物データとの画像サイズとコントラストあるいは画像処理結果のサイズと値域が異なる場合、特徴抽出および加工が行いにくくなるため正規化を行う。
人物画像を蓄積した画像データベース103の分布中での、人物検出処理ステップ0201により検出した人物領域の画像のベクトルを計算することにより、特徴を抽出する。このベクトルの計算は、画像データベースに対する主成分分析や固有値計算などにより行う。このため、事前に準備する画像データベース103を交換することによって抽出される特徴は変化する。なお、主成分分析や固有値計算の際は、画像データベース103のみに対して行ってもよいし、データベースに検出された人物データを加えたものに対して行っても良い。
この結果、データベース内の人物データ間での見かけの変化の大きい要素、例えば、顔画像,性別,年齢,年齢層,髪型,服装,肌の色,髪の色,服の色,頭部形状,眼鏡の有無,マスクの有無,アクセサリの有無,黒子の有無による顔つきの違いなどを特徴軸とした特徴ベクトルが計算される。
図8〜図11は、特徴量加工処理ステップ0204の詳細を示す説明図である。
図8において、人物検出処理ステップ0201により検出された人物データ0801を示しており、また、画像データベースに含まれている人物データの集合0802を表している。そして、人物データ0801に対応した特徴ベクトル0803が現されている。
この特徴ベクトル0803は、人物データ0801の、他の人物データとの違いを表しているため、この特徴ベクトル0803を加工して、他の人物データ0802と見分けがつかなくなるようにすれば、特徴が削減できたといえる。このため、事前に準備する他の人物データ0802の集合である画像データベース103を交換することによって、削減する特徴は変化する。
図9は人物データ0901が、他の人物データの集合0902の分布の中に含まれるように、ベクトルの長さを変倍する加工を施したときの、人物データ0904と、変換後の特徴ベクトル0903を表している。
この結果、検出された人物データの特徴的な要素、例えば、性別,年齢,年齢層,髪型,服装,肌の色,髪の色,服の色,頭部形状,眼鏡の有無,マスクの有無,アクセサリの有無,黒子の有無による顔つきの違いといった特徴が、削減される。これにより個人のプライバシ情報が加工される。
次に、画像生成処理ステップ0205について説明する。
画像生成処理ステップ0205では、特徴量加工処理ステップ0204により削減された特徴から、人物検出処理ステップ0201で検出された人物領域もしくは人物頭部領域に適合するようにサイズとコントラストを調整した画像領域を生成し、この画像領域を画像記憶部102に記憶されている画像に合成することで個人のプライバシ情報を上書きし、出力する画像を生成する。
図12は画像記憶部102で記憶されている画像を示した図である。
図13は人物特徴である顔面部の画像を人物検出処理ステップ0201にて検出し、特徴抽出処理ステップ0202にて顔面部の画像全てを特徴として抽出し、この抽出された特徴全てを特徴量加工処理ステップ0204にて削減し、得られた画像を画像記憶部102で記憶されている画像に合成して、個人のプライバシである顔画像を削減した画像を示した図である。
図15は、顔画像の削減と、服装の変更とを同時に施した画像を示した図である。
本実施形態は、第1実施形態とほぼ同様であるが、個人の特徴を削減して代表的な特徴量に置換えることで個人のプライバシ情報を削減する代わりに、個人の特徴を表す特徴量を、他の特徴を表す特徴量と交換することで、監視画像上での外見を変化させるものである。すなわち、髪の長さという特徴量を、肌の色の濃さという特徴量と交換することで、例えば長髪色白の特徴を持つ人を、短髪色黒の特徴をもつ人物であるかのように変換する。
以下、図8〜図11を用いて、本実施例の特徴量加工処理ステップ0204の詳細を説明する。
図8において、人物検出処理ステップ0201により検出された人物データ0801が表され、また、画像データベースに含まれている人物データの集合0802も表している。そして、人物データ0801に対応した特徴ベクトル0803も示している。
この特徴ベクトル0803は、人物データ0801の、他の人物データとの違いを表しているため、この特徴ベクトル0803を加工して、他の人物データと見分けがつかなくなるようにすれば、特徴が削減できたといえる。図9は人物データ0901が、他の人物データの集合0902の分布の中に含まれるように、図10のように特徴空間中に超平面を設定して対称変換を施して、変換後の特徴ベクトル1003を得たものである。もしくは、図11のように特徴空間中の任意の点まわりに回転変換を施して、変換後の特徴ベクトル1103を得ても良い。
この結果、検出された人物データの特徴的な要素、例えば、性別,年齢,年齢層,髪型,服装,肌の色,髪の色,服の色,頭部形状,眼鏡の有無,マスクの有無,アクセサリの有無,黒子の有無による顔つきの違いといった特徴が、変更あるいは他の特徴に置換えされる。これにより個人のプライバシ情報が加工される。
図14は、人物特徴である顔面部の画像を人物検出処理ステップ0201にて検出し、特徴抽出処理ステップ0202にて顔面部の画像全てを特徴として抽出し、この抽出された特徴全てを特徴量加工処理ステップ0204にて他人の特徴に置換えし、得られた画像を画像記憶部102で記憶されている画像に合成して、個人のプライバシである顔画像を変更した画像を示した図である。
以下、本発明の画像処理装置および方法に関して説明を行う。
図16は本発明の画像処理装置の全体構成を示す図である。
図16において、発明の画像処理装置1601は交換可能な画像データベース1603を備えている。また、画像処理装置1601は複数の撮像装置1602も備えている。
画像データベース1603に収められている人物データの分布により、特徴抽出処理
ステップ0202にて行われる主成分分析や固有値計算の結果が変化し、加工される特徴が変化する。
ステップ0202にて行われる主成分分析や固有値計算の結果が変化し、加工される特徴が変化する。
例えば、デパートのアクセサリ売り場のような若い女性客が多い店舗に本装置を設置する際には画像データベース1603中に含まれる人物データの若い女性の割合を多くすることで、主成分分析や固有値計算を行って得られる主成分や固有値が若い女性の細かい特徴をよりよく反映された特徴になる。この主成分や固有値を軸として特徴量の削減を行うことにより、若い女性に関しては特徴量の削減をより少なくし、それ以外の人物に関しては特徴量の削減をより多くすることができる。
すなわち、画像データベース1603を店舗の客層に応じて取り替えることにより、店舗に適した個人プライバシの保護を行うことができる。
以下、本発明の画像処理装置および方法に関して説明を行う。
図17,図18は本発明の第4の実施形態の全体構成を示す図である。
図17および図18において、ビル内には複数の監視カメラ1701,1702,1703,1704,1705,1706,1801,1802,1803,1804,1805,1806はビル内に設置されている。この監視カメラを用いてビル内の人物1707,1708,1709,1807,1809を観測している。また、図17の監視カメラ
1703で観測される人物1707は、異なる時刻に、図18の監視カメラ1806で観測される人物1807のように、異なる場所,異なるカメラで観測されていることを示している。
1703で観測される人物1707は、異なる時刻に、図18の監視カメラ1806で観測される人物1807のように、異なる場所,異なるカメラで観測されていることを示している。
監視カメラの映像は、本発明の画像処理装置に送られ、個人のプライバシ情報が加工された後に出力される。この出力された映像を監視員が監視するが、同一ビル内の画像データベースが共通である場合、個人のプライバシ情報の加工方法が共通であるため、同じ個人に対する見かけの変化は一定しており、複数のカメラに映った同一人物を見分けることができる。
これにより、同一人物を複数カメラ間で追跡することができ、個人そのものの画像を映像を得ることなく、人流の計測を行うことができ、個人のプライバシを保護することが可能となる。
以下、本発明の画像処理装置および方法に関して説明を行う。
図19は本発明の第5の実施形態を示す図である。
例えば、アパート等の集合住宅では、監視対象の空間を通る人間の数が限られるため、第4実施形態のように、同じ人物に対して常に同じ画像加工を施すならば、長時間観測を行ううちに個人の生活パターンなどが分かってしまう。これにより加工された画像に対応する個人が特定できるおそれがあるため、時間に応じてデータベース103を切り替えたり、時間に応じて第2実施形態で述べた特徴量の交換法則を変化させてもよい。
それぞれ異なる時刻の監視対象の空間1901,1902,1903に対して対応する時刻のプライバシ情報が加工された後の監視画像の概要図1904,1905,1906を示したものである。
本発明は監視カメラ,監視システム,人流計測システム,防犯カメラ等およびこれらのシステムにおいて、複数のカメラ間での人物の同一性判定が可能な状態を保ちながら、個人のプライバシ情報の削減もしくは改変を行い、個人のプライバシを保護することを実現できる。
101…映像取得部、102…画像記憶部、103,S0203…画像データベース、104…処理プロセッサ、105…画像出力部、S0201…人物検出処理、S0202…特徴抽出処理、S0204…特徴量加工処理、S0205…画像生成処理、0701…人物検出処理により検出された人物データ、0702,0703,0704,0802…画像データベースに含まれている人物データの集合、0801…人物検出処理により検出された人物データ、0803…人物データ0801に対応した特徴ベクトル、0901…特徴量加工処理前の人物データ、0902,1002,1102…人物データの集合、
0903…特徴量加工後の特徴ベクトル、0904…特徴量加工後の人物データ、1001…特徴量加工処理前の人物データ、1003,1103…特徴量加工後の特徴ベクトル、
1004,1104…特徴量加工後の人物データ、1005…対称変換の超平面、1101…特徴量加工処理前の人物データ、1105…回転変換の中心点、1601…本発明の画像処理装置、1602…撮像装置、1603…交換可能な画像データベース、1701,
1702,1703,1704,1705,1706,1801,1802,1803,1804,1805,1806…ビル内に設置された複数の監視カメラ、1707,1708,1709,1807,1809…ビル内の人物、1901,1902,1903…それぞれ異なる時刻の監視対象の空間、1904,1905,1906…1901,1902,1903に対応する時刻の、プライバシ情報が加工された監視画像の概要図。
0903…特徴量加工後の特徴ベクトル、0904…特徴量加工後の人物データ、1001…特徴量加工処理前の人物データ、1003,1103…特徴量加工後の特徴ベクトル、
1004,1104…特徴量加工後の人物データ、1005…対称変換の超平面、1101…特徴量加工処理前の人物データ、1105…回転変換の中心点、1601…本発明の画像処理装置、1602…撮像装置、1603…交換可能な画像データベース、1701,
1702,1703,1704,1705,1706,1801,1802,1803,1804,1805,1806…ビル内に設置された複数の監視カメラ、1707,1708,1709,1807,1809…ビル内の人物、1901,1902,1903…それぞれ異なる時刻の監視対象の空間、1904,1905,1906…1901,1902,1903に対応する時刻の、プライバシ情報が加工された監視画像の概要図。
Claims (18)
- 撮像装置から得られた画像を加工して出力する画像処理装置において、
画像中から人物を検出する手段と、
特徴情報をデータベースとして記憶する手段と、
前記手段で検出された人物と前記データベースから特徴を抽出する手段と、
前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を加工する手段と、
前記加工された特徴に基づき出力画像を生成する手段を備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1の画像処理装置において、
人物の検出する手段が、人物の頭部を対象として検出することを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1の画像処理装置において、
検出された人物から抽出される特徴が、顔画像,性別,年齢,年齢層,髪型,服装,肌の色,髪の色,服の色,頭部形状,眼鏡の有無,マスクの有無,アクセサリの有無,黒子の有無,ひげ形状,ひげの色のいずれか1つ以上を含むことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1の画像処理装置において、
検出された人物から抽出される特徴が、特徴情報を記憶したデータベース中の特徴要素を用いて表されることを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1の画像処理装置において、
特徴情報を記憶するデータベースが複数記録されており、かつ、該データベースを切り替える手段を持つことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1の画像処理装置において、
特徴情報を記憶するデータベースの一部もしくは全部を利用するように切り替える手段を持つことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1の画像処理装置において、
特徴情報を記憶するデータベースが交換可能な記録媒体に記録されていることを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1の画像処理装置において、
特徴量を加工する手段が、ある関数を用いて特徴量から計算される値で、特徴量を置換えする処理を含むことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項8の画像処理装置において、
特徴量を置換えする値を計算する関数が、時刻もしくは装置の稼働時間を入力パラメタとしてとり、同一の特徴量を入力して算出される値が時刻もしくは装置の稼動時間により変化することを特徴とする画像処理装置。 - 請求項8の画像処理装置において、
特徴量を置換えする値を計算する関数を、手動で変更することができ、同一の特徴量を入力して算出される値が変更できることを特徴とする画像処理装置。 - 画像中から人物を検出する機能と、
特徴情報をデータベースとして記憶する機能と、
前記手段で検出された人物と前記データベースから特徴を抽出する機能と、
前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を加工する機能と、
前記加工された特徴に基づき出力画像を生成する機能とを含むプログラムが格納された記録媒体。 - 画像中から人物を検出する機能と、
特徴情報をデータベースとして記憶する機能と、
前記特徴情報を記憶するデータベースが複数記録されており、そのデータベースを切り替える機能と、
前記手段で検出された人物と前記データベースから特徴を抽出する機能と、
前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を加工する機能と、
前記加工された特徴に基づき出力画像を生成する機能とを含むプログラムが格納された記録媒体。 - 画像中から人物を検出する機能と、
特徴情報をデータベースとして記憶する機能と、
前記特徴情報を記憶するデータベースの、一部もしくは全部を利用するように切り替える機能と、
前記手段で検出された人物と前記データベースから特徴を抽出する機能と、
前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を加工する機能と、
前記加工された特徴に基づき出力画像を生成する機能とを含むプログラムが格納された記録媒体。 - 画像中から人物を検出する機能と、
特徴情報をデータベースとして記憶する機能と、
前記手段で検出された人物と前記データベースから特徴を抽出する機能と、
特徴量を加工する変換関数を切り替える機能と、
前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を、前記変換関数により加工する機能と、
前記加工された特徴に基づき出力画像を生成する機能とを含むプログラムが格納された記録媒体。 - 撮像装置から得られた画像を加工して出力する画像処理システムにおいて、
画像中から人物を検出し、
前記手段で検出された人物と特徴情報を記憶したデータベースから特徴を抽出し、
前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を加工し、
前記加工された特徴に基づき出力画像を生成することを特徴とする画像処理システム。 - 撮像装置から得られた画像を加工して出力する画像処理システムにおいて、
画像中から人物を検出し、
特徴情報を記憶した複数のデータベースのうちで、利用するデータベースを1つまたは複数選択し、
前記手段で検出された人物と前記データベースから特徴を抽出し、
前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を加工し、
前記加工された特徴に基づき出力画像を生成する画像処理システム。 - 撮像装置から得られた画像を加工して出力する画像処理システムにおいて、
画像中から人物を検出し、
特徴情報を記憶したデータベースの利用するデータ範囲を選択し、
前記手段で検出された人物と前記データベースから特徴を抽出し、
前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を加工し、
前記加工された特徴に基づき出力画像を生成することを特徴とする画像処理システム。 - 撮像装置から得られた画像を加工して出力する画像処理システムにおいて、
画像中から人物を検出し、
前記手段で検出された人物と特徴が記憶されたデータベースから特徴を抽出し、
特徴量を加工する変換関数を切り替え、
前記記憶された特徴情報中で、前記手段で抽出された特徴量を、前記変換関数により加工し、
前記加工された特徴に基づき出力画像を生成することを特徴とする画像処理システム。
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