JP2010092287A - 映像管理装置、映像管理システムおよび映像管理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 予め関係者のデータを登録することなく、撮影画像の人物が関係者であるか否かを判定することができ、関係者のデータ管理が容易になる映像管理装置を提供する。
【解決手段】 映像管理装置３は、監視エリアを撮影した撮影画像に含まれる人物画像から人物の特徴量を算出する特徴量算出部９と、その人物画像の人物の特徴量と過去に算出した人物の特徴量（特徴量ＤＢ１０に記憶された人物の特徴量）とを照合して、同一人物であるか否かを判定する特徴量照合部１１と、同一人物であると判定された照合回数に基づいて、人物画像の人物が関係者であるか否かを判定する関係者判定部１５とを備える。関係者であると判定された人物画像は、関係者画像として関係者ＤＢ１６に記憶される。
【選択図】 図１

Description

本発明は、撮影画像の人物が関係者であるか否かを判定する機能を備えた映像管理装置に関するものである。

従来、マンションや学校などの特定の人物（関係者）が出入りする施設では、出入り口等に監視カメラを設置しておき、監視カメラで撮影した人物が関係者であるか否かをチェックする監視システムが用いられている。

例えば、監視カメラで集合住宅への入館者を撮影し、撮影画像から入館者の顔画像を検出し、この入館者データと予め登録された居住者データに基づいて、この入館者が居住者（関係者）であるか否かを判定するシステムが提案されている（例えば特許文献１参照）。
特開２００６−１２００８４号公報

しかしながら、従来のシステムにおいては、撮影画像の人物が関係者であるか否かの判定を行うために、予め関係者のデータ（居住者の顔画像などを含む居住者データ）を登録しておく必要がある。そのため、関係者（居住者）の数が多い場合や関係者の入れ替わりが頻繁な場合には、関係者のデータ管理が容易でないという問題があった。

本発明は、上記従来の問題を解決するためになされたもので、予め関係者のデータを登録することなく、撮影画像の人物が関係者であるか否かを判定することができる映像管理装置を提供することを目的とする。

本発明の映像管理装置は、監視エリアを撮影した撮影画像に含まれる人物画像に画像処理を施して、前記人物画像の人物の特徴量を算出する特徴量算出手段と、算出した前記人物の特徴量を記憶する特徴量記憶手段と、前記人物画像の人物の特徴量と、過去に算出して前記特徴量記憶手段に記憶された人物の特徴量とを照合して、同一人物であるか否かを判定する特徴量照合手段と、前記特徴量照合手段により同一人物であると判定された照合回数に基づいて、前記人物画像の人物が関係者であるか否かを判定する関係者判定手段と、前記関係者判定手段により関係者であると判定された前記人物画像を、関係者画像として記憶する関係者画像記憶手段と、を備えた構成を有している。

この構成により、監視エリアを撮影した画像（撮影画像）に写っている人物の特徴量と、過去に撮影した画像に写っていた人物の特徴量とを照合して、同一人物であると判定された照合回数に基づいて、関係者であるか否かが判定される。例えば、照合回数が所定の閾回数以上であれば、関係者であると判定される。これにより、関係者の画像データを予め登録しておかなくても、関係者であるか否かの判定を行うことができる。そして、関係者であると判定された人物の画像（人物画像）だけを関係者画像として記憶する。これにより、すべての画像データを記憶する場合に比べて、記憶容量の削減を図ることができる。

また、本発明の映像管理装置は、前記関係者判定手段により関係者でないと判定された前記人物画像を、非関係者画像として記憶する非関係者画像記憶手段を備えた構成を有している。

この構成により、関係者でないと判定された人物の画像（人物画像）が非関係者画像として記憶される。これにより、不審者の画像検索を行うときには、非関係者画像だけを検索すれば済み、不審者の発見が容易になる。

また、本発明の映像管理装置は、前記関係者判定手段により関係者でないと判定された場合に、前記監視エリアに非関係者が侵入したことを報知する報知手段を備えた構成を有している。

この構成により、監視エリアを撮影した画像（撮影画像）に写っている人物が関係者でないと判定された場合には、その旨の報知が行われる。これにより、不審者の発見が容易になる。

また、本発明の映像管理装置は、前記特徴量の照合を行う過去の期間を指定する期間指定手段を備え、前記特徴量照合手段は、前記人物画像の人物の特徴量と、指定された期間の前記人物の特徴量とを照合する構成を有している。

この構成により、特徴量の照合を行う期間を指定することができるので、全期間について特徴量の照合を行う場合に比べて、特徴量の照合の処理にかかる負荷を軽減することができる。

また、本発明の映像管理装置は、前記人物画像の人物について、前記特徴量照合手段により同一人物であると判定された照合回数の統計データを算出する統計処理手段を備え、前記関係者判定手段は、前記統計データを用いて算出した前記照合回数に基づいて、前記人物画像の人物が関係者であるか否かを判定する構成を有している。

この構成により、統計データを用いて照合回数を算出することができるので、すべての記憶された特徴量との照合を行って照合回数を求める場合に比べて、容易に照合回数を算出することができ、関係者であるか否かの判定の処理にかかる負荷を軽減することができる。

また、本発明の映像管理装置は、前記照合回数を検索条件として、前記関係者画像の検索を行う検索手段を備えた構成を有している。

この構成により、照合回数を検索条件として用いて関係者画像の検索を行うことができる。例えば、検索条件として入力すべき日時が定かでない場合であっても、照合回数を基準にして関係者画像の検索を行うことができる。

また、本発明の映像管理装置は、前記監視エリアを撮影した撮影画像を記憶する撮影画像記憶手段を備え、前記関係者判定手段により関係者であると判定された場合には、前記人物画像が含まれている前記撮影画像が前記撮影画像記憶手段から削除される構成を有している。

この構成により、関係者であると判定された場合には、その人物が写っている撮影画像が削除される。関係者の画像は、非関係者の画像に比べて、多くの枚数が撮影されるにもかかわらず、不審者の発見の際にはあまり参照されることがなく、その撮影画像を保存しておく必要性は低い。この場合、関係者が写っている撮影画像を削除することにより、すべての撮影画像を記憶する場合に比べて、記憶容量の削減を図ることができる。

本発明の映像管理システムは、監視エリアを撮影する撮影装置と、前記撮影手段で撮影された映像を管理する映像管理装置とを備えた映像管理システムであって、前記映像管理装置は、前記撮影画像に含まれる人物画像に画像処理を施して、前記人物画像の人物の特徴量を算出する特徴量算出手段と、算出した前記人物の特徴量を記憶する特徴量記憶手段と、前記人物画像の人物の特徴量と、過去に算出して前記特徴量記憶手段に記憶された人物の特徴量とを照合して、同一人物であるか否かを判定する特徴量照合手段と、前記特徴量照合手段により同一人物であると判定された照合回数に基づいて、前記人物画像の人物が関係者であるか否かを判定する関係者判定手段と、前記関係者判定手段により関係者であると判定された前記人物画像を、関係者画像として記憶する関係者画像記憶手段と、を備えた構成を有している。

このシステムによっても、上記と同様に、関係者の画像データを予め登録しておかなくても、関係者であるか否かの判定を行うことができる。また、すべての画像データを記憶する場合に比べて、記憶容量の削減を図ることができる。

本発明の映像管理方法は、監視エリアを撮影した撮影画像に含まれる人物画像に画像処理を施して、前記人物画像の人物の特徴量を算出し、前記人物画像の人物の特徴量と、過去に算出した人物の特徴量とを照合して、同一人物であるか否かを判定し、同一人物であると判定された照合回数に基づいて、前記人物画像の人物が関係者であるか否かを判定し、関係者であると判定された前記人物画像を、関係者画像として記憶するものである。

この方法によっても、上記と同様に、関係者の画像データを予め登録しておかなくても、関係者であるか否かの判定を行うことができる。また、すべての画像データを記憶する場合に比べて、記憶容量の削減を図ることができる。

本発明は、撮影画像の人物の特徴量と過去に記憶した人物の特徴量とを照合し、同一人物であると判定された照合回数に基づいて関係者であるか否かを判定することにより、予め関係者のデータを登録することなく、撮影画像の人物が関係者であるか否かを判定することができ、関係者のデータ管理が容易になるという効果を有する映像管理装置を提供することができるものである。

以下、本発明の実施の形態の映像管理装置について、図面を用いて説明する。本実施の形態では、映像管理装置がマンションや学校などの監視システム等に用いられる場合を例示する。この映像管理装置を用いたシステムは、映像管理システムであるともいえる。

本発明の実施の形態の映像管理装置の構成を、図面を参照して説明する。図１は、映像管理装置の構成を示すブロック図であり、図２は、映像管理システムの全体の構成例を示す図である。

ここでは、まず、図２を参照して映像管理システム全体の構成について説明する。図２（ａ）は、映像管理システムの構成の一例を示す図である。図２（ａ）に示すように、映像管理システム１は、マンションや学校などの監視エリアに設置される撮像装置２と、撮像装置２で撮影された映像を管理する映像管理装置３と、撮像装置２で撮影された映像や映像管理装置３での処理結果などを表示する映像表示装置４を備えている。なお、図２（ｂ）に示すように、映像管理システム１は、撮像装置２で撮影した映像を録画する録画装置５を備えていてもよい。その場合、映像管理装置３には、撮像装置２で撮影された映像が録画装置５を介して入力される。

図１に戻って、映像管理装置３の構成について説明する。図１に示すように、映像管理装置３は、撮像装置２で撮影された撮影画像が入力される画像入力部６と、撮影画像に画像処理を施して画像中の人物の顔画像を検出する顔検出部７を備えている。入力された撮影画像（原画像ともいう）と検出された顔画像のデータは、撮影日時のデータとともに原画像データベース８（原画像ＤＢ）に記憶される。ここでは、顔画像が、本発明の人物画像に相当し、原画像ＤＢ８が、本発明の撮影画像記憶手段に相当する。

図３は、原画像ＤＢ８に記憶されるデータの一例を示す図である。図３に示すように、原画像ＤＢ８には、原画像（例えば、画像Ａ）と、その原画像から検出された顔画像（例えば、画像ａ）と、その撮影日時（例えば、２００８年９月１９日７時３０分）のデータが、それぞれ対応づけて記憶されている。

映像管理装置３は、検出された顔画像に画像処理を施して特徴量を算出する特徴量算出部９を備えている。この特徴量算出部９は、例えば、顔画像に含まれる特徴点の局所特徴量を示す特徴量ベクトルを、その人物の特徴量として算出する。算出された特徴量のデータは、顔画像の識別情報（顔ＩＤ）とともに特徴量データベース１０（特徴量ＤＢ）に記憶される。

図４は、特徴量ＤＢ１０に記憶されるデータの一例を示す図である。図４に示すように、特徴量ＤＢ１０には、顔画像の識別情報（例えばＩＤ：０００１など）と、その特徴量（例えば特徴量ベクトル（ａ１，ｂ１，ｃ１，ｄ１，・・・）など）が、それぞれ対応づけて記憶されている。

映像管理装置３は、特徴量算出部９で算出した特徴量（現在の撮影画像に移っている人物の特徴量）と、特徴量ＤＢ１０に記憶された特徴量（過去に算出した人物の特徴量）とを照合して、同一人物であるか否かの判定を行う特徴量照合部１１を備えている。また、この映像管理装置３には、特徴量の照合を行う期間（例えば過去１ヶ月など）を指定する期間指定部１２が備えられている。なお、特に期間を指定しない場合には、過去の全期間について特徴量の照合が行われる。

また、映像管理装置３は、特徴量照合部１１により同一人物であると判定された回数（照合回数ともいう）の統計データを算出する統計処理部１３を備えている。この統計処理部１３で算出された統計データは、人物統計データベース１４（人物統計ＤＢ）に記憶される。

図５は、人物統計ＤＢ１４に記憶されるデータの一例を示す図である。図５に示すように、人物統計ＤＢ１４には、顔画像の識別情報（例えば、顔ＩＤ：０００１）と、その顔画像について上述の特徴量の照合を行った結果、同一人物であると判定された回数（例えば、１２回）と、同一人物であると判定された顔画像（例えば、画像ａ、画像ｇ、画像ｉ・・・など）のデータが、記憶されている。

映像管理装置３は、特徴量照合部１１により同一人物であると判定された回数（照合回数）に基づいて、その顔画像の人物が関係者であるか否かの判定を行う関係者判定部１５を備えている。例えば、この関係者判定部１５は、照合回数が所定の閾回数（例えば１０回）以上である場合には、その顔画像の人物は関係者であると判定する。また、関係者判定部１５は、照合回数が閾回数（例えば１０回）未満である場合には、その顔画像の人物は不審者（非関係者）であると判定する。

なお、この関係者判定部１５は、人物統計ＤＢ１４の統計データを利用して、照合回数を計算してもよい。例えば、特徴量照合部１１によって、ある顔画像の人物が顔画像ａの人物と同一であると判定された場合、顔画像ａの照合回数の統計データは「１２回」であるので（図５参照）、その顔画像の人物と同一人物であると判定される回数（照合回数）は「１３回」であると計算することができる。

この関係者判定部１５で関係者であると判定された人物の顔画像は、関係者データベース１６（関係者ＤＢ）に記憶され、不審者であると判定された人物の顔画像は、不審者データベース１７（不審者ＤＢ）に記憶される。ここでは、関係者ＤＢ１６が、本発明の関係者画像記憶手段に相当し、不審者ＤＢ１７が、本発明の非関係者画像記憶手段に相当する。

図６は、関係者ＤＢ１６および不審者ＤＢ１７に記憶されるデータの一例を示す図である。図６に示すように、関係者ＤＢ１６には、関係者であると判定された人物の顔画像（例えば、画像ａ）と、その顔画像の識別情報（例えば、顔ＩＤ：０００１）と、照合回数（例えば、１２回）と、その撮影日時（例えば、２００８年９月１９日７時３０分）などのデータが、それぞれ対応づけて記憶されている。また、不審者ＤＢ１７には、関係者でないと判定された人物の顔画像（例えば、画像ｃ）と、その顔画像の識別情報（例えば、顔ＩＤ：０００３）と、照合回数（例えば、１回）と、その撮影日時（例えば、２００８年９月２０日１２時３０分）などのデータが、それぞれ対応づけて記憶されている。

この映像管理装置３は、関係者判定部１５により関係者でないと判定された場合に、施設内に不審者が侵入したことを報知する不審者報知部１８を備えている。不審者の報知は、例えば、映像表示装置４の画面上で不審者の画像を強調表示することによって行われてもよく、あるいは、警告音などを発することにより行われてもよい。

また、この映像管理装置３は、各ＤＢに記憶されたデータの管理などを行う制御部１９を備えている。この制御部１９は、関係者判定部１５により関係者であると判定された場合に、その人物が写っている撮影画像（原画像）を原画像ＤＢ８から削除する制御を行う。また、この制御部１９は、映像表示装置４へ送る画像データを表示出力部２０へ出力する制御を行う。

さらに、この映像管理装置３は、関係者ＤＢ１６や不審者ＤＢ１７などのデータ検索機能を備えている。この制御部１９は、検索条件入力部２１から入力された検索条件に基づいて、関係者ＤＢ１６や不審者ＤＢ１７などのデータ検索を実行する。この場合、照合回数を検索条件として利用することができる。なお、照合回数のほかに、撮影日時などが検索条件として使用されてよいことは言うまでもない。ここでは、この制御部１９が、本発明の検索手段に相当する。

以上のように構成された映像管理装置３について、図面を用いてその動作を説明する。

図７は、映像管理装置３の動作の流れを示すフロー図である。図７に示すように、撮影装置で撮影された撮影画像が入力されると（Ｓ１）、その撮影画像に画像処理を施して画像中の人物の顔画像を検出する処理が行われる（Ｓ２）。そして、入力された撮影画像（原画像）と検出された顔画像のデータが、撮影日時のデータとともに原画像ＤＢ８に記憶される（Ｓ３）。

つぎに、検出された顔画像に画像処理を施して特徴量を算出する処理が行われ（Ｓ４）、算出された特徴量のデータが、顔画像の顔ＩＤとともに特徴量ＤＢ１０に記憶される（Ｓ５）。

つづいて、撮影画像に移っている人物の特徴量と、過去に算出した人物の特徴量（予め指定された期間の特徴量）とを照合して、同一人物であるか否かの判定を行う（Ｓ６）。また、このとき、同一人物であると判定された回数（照合回数）の統計データを算出する処理（統計処理）を行う（Ｓ７）。

そして、同一人物であると判定された回数（照合回数）に基づいて、その人物が関係者であるか否かの判定が行われる（Ｓ８）。関係者であると判定された場合には、関係者ＤＢ１６に顔画像などのデータが記憶され（Ｓ９）、原画像ＤＢ８から撮影画像（原画像）のデータが削除される（Ｓ１０）。一方、関係者でないと判定された場合には、不審者ＤＢ１７に顔画像などのデータが記憶され（Ｓ１１）、不審者報知部１８によって施設内に不審者が侵入したことが報知される（Ｓ１２）。

このような本発明の実施の形態の映像管理装置３によれば、撮影画像の人物の特徴量と過去に記憶した人物の特徴量とを照合し、同一人物であると判定された照合回数に基づいて関係者であるか否かを判定する。これにより、予め関係者のデータを登録することなく、撮影画像の人物が関係者であるか否かを判定することができ、関係者のデータ管理が容易になる。

すなわち、本実施の形態では、学校やマンションなどの監視エリアを撮影した画像（撮影画像）に写っている人物の特徴量と、過去に撮影した画像に写っていた人物の特徴量とを照合し、同一人物であると判定された照合回数に基づいて、関係者であるか否かが判定される。例えば、照合回数が所定の閾回数以上（例えば１０回以上）であれば、関係者であると判定される。これにより、関係者の画像データを予め登録しておかなくても、関係者であるか否かの判定を行うことができる。そして、関係者であると判定された人物の画像（人物画像）だけを関係者画像として、関係者ＤＢ１６に記憶する。これにより、すべての画像データを記憶する場合に比べて、関係者ＤＢ１６の記憶容量の削減を図ることができる。

また、本実施の形態では、関係者でないと判定された人物の画像（人物画像）が非関係者画像として、不審者ＤＢ１７に記憶される。これにより、不審者の画像検索を行うときには、非関係者画像だけを検索すれば済み、不審者の発見が容易になる。

また、本実施の形態では、たとえ不審者ＤＢ１７が無くても、監視エリアを撮影した画像（撮影画像）に写っている人物が関係者でないと判定された場合には、不審者報知部１８によってその旨の報知が行われる。これにより、不審者の発見が容易になる。また、不審者ＤＢ１７の非関係者画像と比較して一致した場合に、不審者報知部１８によって、その旨の報知を行ってもよい。

また、本実施の形態では、期間指定部１２によって特徴量の照合を行う期間を指定することができるので、全期間について特徴量の照合を行う場合に比べて、特徴量の照合の処理にかかる負荷を軽減することができる。

また、本実施の形態では、統計データを用いて照合回数を算出することができるので、すべての記憶された特徴量との照合を行って照合回数を求める場合に比べて、容易に照合回数を算出することができ、関係者であるか否かの判定の処理にかかる負荷を軽減することができる。

また、本実施の形態では、照合回数を検索条件として用いて関係者画像の検索を行うことができる。例えば、検索条件として入力すべき日時が定かでない場合であっても、照合回数を基準にして関係者画像の検索を行うことができる。

また、本実施の形態では、関係者であると判定された場合には、その人物が写っている撮影画像が、原画像ＤＢ８から削除される。関係者の画像は、非関係者の画像に比べて、多くの枚数が撮影されるにもかかわらず、不審者の発見の際にはあまり参照されることがなく、その撮影画像を保存しておく必要性は低い。この場合、関係者が写っている撮影画像を削除することにより、すべての撮影画像を記憶する場合に比べて、原画像ＤＢ８の記憶容量の削減を図ることができる。

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。

例えば、以上の説明では、人物画像として顔画像（人物の顔の画像）を用いる場合について例示したが、本発明の範囲はこれに限定されるものではなく、人物の顔以外の画像や人物の全体の画像を人物画像として用いてもよい。

また、以上の説明では、各データベース（原画像ＤＢ８、特徴量ＤＢ１０、人物統計ＤＢ１４、関係者ＤＢ１６、不審者ＤＢ１７）が別々に構成された場合を例示したが、本発明の範囲はこれに限定されるものではなく、これらのデータベースは、まとめて１つのＨＤＤ等で構成されていてもよい。

以上のように、本発明にかかる映像管理装置は、予め関係者のデータを登録することなく、撮影画像の人物が関係者であるか否かを判定することができ、関係者のデータ管理が容易になるという効果を有し、マンションや学校などの監視システム等に用いられ、有用である。

本実施の形態における映像管理装置の構成を示すブロック図 映像管理システムの構成例を示す図 原画像データベースの説明図 特徴量データベースの説明図 人物統計データベースの説明図 関係者データベースおよび不審者データベースの説明図 本実施の形態における映像管理装置の動作説明のためのフロー図

符号の説明

１ 映像管理システム
２ 撮像装置
３ 映像管理装置
６ 画像入力部
７ 顔検出部
８ 原画像ＤＢ
９ 特徴量算出部
１０ 特徴量ＤＢ
１１ 特徴量照合部
１２ 期間指定部
１３ 統計処理部
１４ 人物統計ＤＢ
１５ 関係者判定部
１６ 関係者ＤＢ
１７ 不審者ＤＢ
１８ 不審者報知部
１９ 制御部
２１ 検索条件入力部

Claims (9)

1. 監視エリアを撮影した撮影画像に含まれる人物画像に画像処理を施して、前記人物画像の人物の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
   算出した前記人物の特徴量を記憶する特徴量記憶手段と、
   前記人物画像の人物の特徴量と、過去に算出して前記特徴量記憶手段に記憶された人物の特徴量とを照合して、同一人物であるか否かを判定する特徴量照合手段と、
   前記特徴量照合手段により同一人物であると判定された照合回数に基づいて、前記人物画像の人物が関係者であるか否かを判定する関係者判定手段と、
   前記関係者判定手段により関係者であると判定された前記人物画像を、関係者画像として記憶する関係者画像記憶手段と、
   を備えたことを特徴とする映像管理装置。
2. 前記関係者判定手段により関係者でないと判定された前記人物画像を、非関係者画像として記憶する非関係者画像記憶手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載の映像管理装置。
3. 前記関係者判定手段により関係者でないと判定された場合に、前記監視エリアに非関係者が侵入したことを報知する報知手段を備えたことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の映像管理装置。
4. 前記特徴量の照合を行う過去の期間を指定する期間指定手段を備え、
   前記特徴量照合手段は、前記人物画像の人物の特徴量と、指定された期間の前記人物の特徴量とを照合することを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の映像管理装置。
5. 前記人物画像の人物について、前記特徴量照合手段により同一人物であると判定された照合回数の統計データを算出する統計処理手段を備え、
   前記関係者判定手段は、前記統計データを用いて算出した前記照合回数に基づいて、前記人物画像の人物が関係者であるか否かを判定することを特徴とする請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の映像管理装置。
6. 前記照合回数を検索条件として、前記関係者画像の検索を行う検索手段を備えたことを特徴とする請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の映像管理装置。
7. 前記監視エリアを撮影した撮影画像を記憶する撮影画像記憶手段を備え、
   前記関係者判定手段により関係者であると判定された場合には、前記人物画像が含まれている前記撮影画像が前記撮影画像記憶手段から削除されることを特徴とする請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の映像管理装置。
8. 監視エリアを撮影する撮影装置と、前記撮影手段で撮影された映像を管理する映像管理装置とを備えた映像管理システムであって、
   前記映像管理装置は、
   前記撮影画像に含まれる人物画像に画像処理を施して、前記人物画像の人物の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
   算出した前記人物の特徴量を記憶する特徴量記憶手段と、
   前記人物画像の人物の特徴量と、過去に算出して前記特徴量記憶手段に記憶された人物の特徴量とを照合して、同一人物であるか否かを判定する特徴量照合手段と、
   前記特徴量照合手段により同一人物であると判定された照合回数に基づいて、前記人物画像の人物が関係者であるか否かを判定する関係者判定手段と、
   前記関係者判定手段により関係者であると判定された前記人物画像を、関係者画像として記憶する関係者画像記憶手段と、
   を備えたことを特徴とする映像管理システム。
9. 監視エリアを撮影した撮影画像に含まれる人物画像に画像処理を施して、前記人物画像の人物の特徴量を算出し、
   前記人物画像の人物の特徴量と、過去に算出した人物の特徴量とを照合して、同一人物であるか否かを判定し、
   同一人物であると判定された照合回数に基づいて、前記人物画像の人物が関係者であるか否かを判定し、
   関係者であると判定された前記人物画像を、関係者画像として記憶することを特徴とする映像管理方法。

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