JP2011081634A

JP2011081634A - 人体向き推定装置及び人体向き推定方法

Info

Publication number: JP2011081634A
Application number: JP2009233874A
Authority: JP
Inventors: Kyoichiro Katabira; 京市郎帷子; Ryosuke Shibazaki; 亮介柴崎; Akira Horiguchi; 彰堀口; Fumio Koshiio; 文夫小椎尾
Original assignee: University of Tokyo NUC; Sohgo Security Services Co Ltd
Current assignee: University of Tokyo NUC; Sohgo Security Services Co Ltd
Priority date: 2009-10-07
Filing date: 2009-10-07
Publication date: 2011-04-21

Abstract

【課題】プライバシーを侵害することなく、広範囲で人体の向きを推定可能な人体向き推定技術を提供する。
【解決手段】検出位置取得部６１は、距離センサ５０で複数の検出位置が検出される都度、当該複数の検出位置を取得する。位置推定部６２は、検出位置取得部６１が複数の検出位置を取得する都度、当該複数の検出位置の重心を算出することにより、人体の位置を推定する。方向推定部６３は、位置推定部６２が都度算出した重心のうち、その位置が近いものを同一の人体として推定して、同一の人体に関する重心の変化をトラッキングして、人体の移動方向を人体の向きとして推定する。
【選択図】図２

Description

本発明は、人体向き推定装置及び人体向き推定方法に関する。

例えば、通行者がどちらを向いているかを検出することは、マーケティングや警備などにとって有効なことである。その方法としてカメラで通行者を撮影し、撮影した画像から画像処理により顔の位置と向きとを検出する方法が考えられる。人や車両などの移動体について撮影した画像から、移動速度や移動方向を求める方法については、例えば特許文献１に記載されている。

特開平０５−６５００号公報

しかし、顔の検出ができる程度の解像度と広範囲の画角とを同時に満たして画像を撮影することは困難である。また、カメラの方向に顔が向いていない場合、撮影した画像には後頭部が写っている状態となり、顔の向きを検出することが困難である。さらに、カメラで人物を撮影しようとする場合に、プライバシー侵害の問題により、カメラを設置できない場所が存在する。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、プライバシーを侵害することなく、広範囲で人体の向きを推定可能な人体向き推定装置及び人体向き推定方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、人体向き推定装置であって、測距領域にある物体を検出するセンサから、前記物体に対して検出された第１位置を時点毎に取得する位置取得部と、同一の時点で検出された前記第１位置を用いて、前記物体のうち人体のいる第２位置を時点毎に推定する位置推定部と、複数の時点において推定された前記第２位置を用いて、前記人体の向きを推定する方向推定部とを備えることを特徴とする。

また、本発明は、位置取得部と、位置推定部と、方向推定部とを備える人体向き推定装置で実行される人体向き推定方法であって、前記位置取得部が、測距領域にある物体を検出するセンサから、前記物体に対して検出された第１位置を時点毎に取得する工程と、前記位置推定部が、同一の時点で検出された前記第１位置を用いて、前記物体のうち人体のいる第２位置を時点毎に推定する工程と、前記方向推定部が、複数の時点において推定された前記第２位置を用いて、前記人体の向きを推定する工程とを含むことを特徴とする。

本発明によれば、プライバシーを侵害することなく、広範囲で人体の向きを推定可能になる。

図１は、第１の実施の形態にかかる人体向き推定システムの構成を例示する図である。図２は、人体向き推定装置６０の機能的構成を例示する図である。図３は、直交座標系に変換された複数の検出位置から算出される重心を例示する図である。図４は、同一の人体について重心の変化をトラッキングした状態を表した図である。図５は、速度ベクトルの平均から推定される人体の向きを模式的に示す図である。本実施の形態にかかる人体向き推定装置６０が行う人体向き推定処理の手順を示すフローチャートである。図７は、主成分分析により傾きを算出することを説明するための図である。図８は、一変形例において推定される人体の向きを模式的に示す図である。図９は、第２の実施の形態にかかる人体向き推定装置６０´の機能的構成を示す図である。図１０は、第１面又は第２面の割り当てを例示する図である。図１１は、第１面又は第２面の割り当てを例示する図である。本実施の形態にかかる人体向き推定装置６０´が行う人体向き推定処理の手順を示すフローチャートである。

以下に添付図面を参照して、この発明にかかる人体向き推定装置及び人体向き推定方法の一実施の形態を詳細に説明する。

[第１の実施の形態]
図１は、本実施の形態にかかる人体向き推定システムの構成を例示する図である。人体向き推定システムでは、レーザを照射することにより測距領域内の物体との距離を計測する距離センサ５０を用いる。本実施の形態においては、検知しようとする物体として、歩行動作を伴う人物を想定している。人体の水平方向の断面が楕円状であることを利用し、人体のうち胴体や足の位置を計測できるよう距離センサ５０を設置する。例えば、距離センサ５０は、人体の胸の高さや足の高さに相当する位置に水平に設置される。尚、同図においては、設置される距離センサ５０は２つ示されているが、これは１つであっても３つ以上であっても良い。距離センサ５０としては、例えば、SICK社製のLMS200などの製品を用いる。この距離センサ５０は、所定の計測時間（tとする）毎に、約１８０度の範囲で放射状に順次レーザを照射して走査し、その照射を遮る人体がいる場合にその反射光を受光することにより人体を検知し、受光した位置との距離を計測する。このため、１回の走査で当該人体に対して複数のレーザ照射に対応して複数の位置（検出位置という）が検出され得、更に、この人体の移動に応じて、走査する度に異なる検出位置が複数検出され得る。なお、人体向きの変化を検出できるよう、例えば、レーザを走査する周期を２０Ｈｚとして人体の検知を行う。また、距離センサ５０には、図示しない人体向き推定装置が有線又は無線により接続される。人体向き推定装置は、距離センサ５０により検出された検出位置を用いて、人体の向きを推定する。

次に、人体向き推定装置のハードウェア構成について説明する。人体向き推定装置は、装置全体を制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）等の制御部と、各種データや各種プログラムを記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等の主記憶部と、各種データや各種プログラムを記憶するＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＣＤ（Compact Disk）ドライブ装置等の補助記憶部と、これらを接続するバスとを備えており、通常のコンピュータを利用してもよい。また、人体向き推定装置には、外部装置の通信を制御する通信Ｉ／Ｆ（interface）が有線又は無線により接続される。

次に、このようなハードウェア構成において、人体向き推定装置のＣＰＵが主記憶部や補助記憶部に記憶された各種プログラムを実行することにより実現される各種機能について説明する。図２は、人体向き推定装置６０の機能的構成を例示する図である。人体向き推定装置６０は、検出位置取得部６１と、位置推定部６２と、方向推定部６３とを有する。これらの各部は、ＣＰＵのプログラム実行時にＲＡＭなどの主記憶部上に生成されるものである。

検出位置取得部６１は、距離センサ５０で複数の検出位置が検出される都度、当該複数の検出位置を取得する。位置推定部６２は、検出位置取得部６１が複数の検出位置を取得する都度、当該複数の検出位置の重心を算出することにより、人体の位置を推定する。距離センサ５０で検出された検出位置は、距離センサ５０を中心とした極座標系で得られる。このため、位置推定部６２は、当該検出位置を直交座標系に変換し、互いに近接する検出位置をクラスタリング（分類）して、クラスタ毎にまとめ、人体のクラスタに属する検出位置の平均を算出することにより、重心を算出してこれを人体の位置として推定する。人体のクラスタについては、例えば、人体の大きさや形状を表すデータをＨＤＤなどの補助記憶部に予め記憶させておき、このデータと、検出位置取得部６１が取得した検出位置とを照合して、人体の大きさや形状に合致する範囲にある検出位置を人体のものとしてクラスタリングすることにより得られる。図３は、直交座標系に変換された複数の検出位置から算出される重心を例示する図である。同図では、人体の水平方向の断面の形状である楕円状に検出位置が複数検出されており、これらに対して重心が算出されていることが示されている。

方向推定部６３は、位置推定部６２が都度算出した重心のうち、その位置が近いものを同一の人体として推定して、同一の人体に関する重心の変化をトラッキングして、人体の移動方向を推定する。人体の同定は、例えば、人体の大きさや形状を表すデータと、距離センサ５０で複数の検出位置が検出される都度位置推定部６２が算出した重心とを都度照合して、人体の大きさや形状に合致する範囲にある重心を同一の人体として推定することにより行なう。また、距離センサ５０で検出された検出位置を用いて後述のように算出した過去の移動速度から人体の現在いる位置を推定して、その位置に重心があるものを同一の人体として推定するようにしても良い。本実施の形態では、人体が移動する移動方向を前面として、方向推定部６３は、この移動方向を即ち人体の向きとして推定する。図４は、同一の人体について重心の変化をトラッキングした状態を表した図である。同図では、時点「T=0」〜「T=3」について各時点において算出された重心が各々トラッキングされた状態が表されており、これにより、人体の移動がトラッキングされていることが示されている。

人体の移動方向の推定には、例えば、移動速度を表す速度ベクトルを用いる。計測時間t毎に重心が算出されるとし、重心をxy座標として表したとき、初回(0回)からn回目の計測時間までの間に、(x₀,y₀),…,(x_n,y_n)の各重心の座標値が得られる。これらは計測時間t毎に算出されているため、各回における移動速度はtを用いて算出され、この結果、各回における速度ベクトルとして((x₁-x_０)/t,(y₁-y₀)/t),…,((x_n-x_n-1)/t,(y_n-y_n-1)/t)が各々算出される。計測時間tが微小な値である場合、計測時間t毎の速度の値には誤差が生じやすいため、m回（0<m<n）の各速度ベクトルの平均を以下の式１により算出する。

式１により算出された速度ベクトルの平均についての傾きθが移動方向に相当するものとし、これを人体の向きとする。傾きθは、以下の式２により表される。従って、方向推定部６３は、以下の式２により表される傾きθの向きを、人体の向きとして推定する。尚、人体が所定以上の速度（例えば秒速１ｍ以上）で移動中（歩行中）においては、速度ベクトルの平均についての傾きではなく、速度ベクトル自体の傾きを人体の向きとしても良い。図５は、速度ベクトルの平均から推定される人体の向きを模式的に示す図である。同図では、速度ベクトルの平均が矢印で示されており、この矢印の向きが人体の向きとして推定される。

次に、本実施の形態にかかる人体向き推定装置６０が行う人体向き推定処理の手順について図６を用いて説明する。具体的には、人体向き推定装置６０は、距離センサ５０で複数の検出位置が検出されると、当該複数の検出位置を取得する（ステップＳ１）。そして、人体向き推定装置６０は、ステップＳ１で取得した複数の検出位置のうち、互いに近いものなどを同一の人体のものと推定して、同一の人物の検出位置のグループを抽出する（ステップＳ２）。その後、人体向き推定装置６０は、ステップＳ２で抽出したグループに属する複数の検出位置の重心を算出する（ステップＳ３）。そして、人体向き推定装置６０は、同一の人体に関する重心の変化をトラッキングする（ステップＳ４）。そして、人体向き推定装置６０は、ステップＳ１で取得した検出位置がm回分に達したか否かを判断し、ステップＳ１で取得された検出位置がm回分に満たない場合には（ステップＳ５：ＮＯ）、ステップＳ１に戻る。ステップＳ１で取得した検出位置がm回分に達した場合（ステップＳ５：ＹＥＳ）、人体向き推定装置６０は、当該人体の移動速度に関する速度ベクトルの平均を算出する（ステップＳ６）。その後、人体向き推定装置６０は、ステップＳ６で算出した速度ベクトルの平均についての傾きθを算出し、これを人体の向きとして推定する（ステップＳ７）。

以上のように、距離センサ５０を用いて、移動する人体の位置を推定し、その位置の変化をトラッキングして、速度ベクトルを算出し、速度ベクトルの平均についての傾きを人体の向きとして推定する。このような構成によれば、人体が撮影された画像を解析することにより人体の向きを推定する処理に比べて、処理負担が軽く、高速に処理を行うことができる。また、レーザを用いる距離センサ５０は、約１８０度の角度で数１０ｍの範囲で人体を検出可能であるため、距離センサ５０を用いることにより、カメラで人体を撮影する場合と比較して、人体を検出可能な範囲が広くなる。また、人体を撮影した画像が残ることがないので、プライバシーに配慮することができる。また、一般的に利用されるカメラの場合、照明が暗いと、人体を解析可能な画像を撮影することは困難であるが、距離センサ５０は、照明状況に関りなく、人体を検出可能であり、人体の向きを推定可能である。このようにして推定した人体の向きは、例えば、店舗などで客が何の商品を見ているのかなどを分析するマーケティングや、不審者が監視カメラや警備員をチェックしているのかを検知する警備に用いることができる。

以上、第１の実施の形態について説明したが、当該実施の形態に多様な変更または改良を加えることができる。

上述の第１の実施の形態においては、人体の移動方向の推定には、速度ベクトルを用いたが、これに限らず、例えば、最小二乗法を用いても良い。ただし、最小二乗法は関数のパラメータ(係数)の推定手法であるので、その関数が何かを予め規定しなければならない。関数として、単純には1次関数(y=ax+b)や2次関数(y=ax²+bx+c)を用いるが、これ以外を適用しても良い。上述の実施の形態と同様にして、m回（0<m<n）分の各重心の座標値を用いて、1次関数に当てはめるとき、パラメータa,bは、以下の式３，４により各々算出される。

この1次関数に表される直線の傾きθが移動方向に相当するものとする。傾きθは、以下の式５により算出される。人体向き推定装置６０の方向推定部６３は、この傾きθを人体の向きとして推定する。

また、人体の向きの推定には、例えば、図７に示されるように、主成分分析を用いても良い。上述したように、人体の水平方向の断面の形状である楕円状であることから、楕円の長軸方向が人体の側面である。このため、人体向き推定装置６０は、主成分分析により楕円の長軸方向を算出し、長軸方向に対して垂直な方向のうち、移動方向に近い方向に向いている面を前面としてこれを人体の向きとして推定する。具体的には、位置推定部６２は、上述と同様にして重心を算出するが、このとき、その傾き（長軸方向）を主成分分析により算出する。方向推定部６３は、位置推定部６２が都度算出した重心のうち、その位置が近いものを同一の人体として推定し、同一の人体に関する重心の変化をトラッキングして、人体の移動方向を推定すると共に、同一の人体に関して算出された傾きに対して垂直な方向のうち、移動方向に近い方向を当該人体の向きと推定する。移動方向の算出には、速度ベクトル又は最小二乗法のいずれを用いても良い。各測定値の座標値(x₀,y₀),…,(x_n,y_n)から主成分分析により傾きを算出する方法は以下の通りである。各測定値の座標値(x_i,y_i)（0≦i≦n,n:正数）の平均を(xc,yc)とすると、共分散Ｖはそれぞれ式６〜８により表される。

そして、主成分の固有ベクトル(a₁,a₂)^Tは、以下の式９〜１１により表される。

この固有ベクトルの傾きθ_aは、以下の式１２により表される。

この傾きθ_aが、楕円の長軸方向に相当し、人体の側面の方向となる。従って、方向推定部６３は、傾きθ_aに対して垂直な方向のうち、移動方向に近い方向を算出して、これを人体の向きθとして推定する。図８は、本変形例において推定される人体の向きを模式的に示す図である。同図では、同一の人体に関して、時点「T=3」で取得された検出位置の座標値から構成される楕円の長軸（傾き）に対して垂直な方向のうち、移動方向に近い方向が実線の矢印で示されている。このような構成によれば、人体の向きをより精度高く推定することができる。なお、この方法によれば人体が静止した状態でも人体の向きを推定できるので、人体の移動速度が所定以下の場合は、この方法を用いると良い。

[第２の実施の形態]
次に、人体向き推定装置及び人体向き推定方法の第２の実施の形態について説明する。なお、上述の第１の実施の形態と共通する部分については、同一の符号を使用して説明したり、説明を省略したりする。

上述の第１の実施の形態においては、人体の移動方向を人体の前面として人体の向きを推定した。これは、人体は前向きに進むことが多いという前提に基づくものである。しかし、人体は後ろ向きに移動することもあるため、本実施の形態においては、このような場合も考慮して、人体の向きを推定する構成について説明する。

図９は、本実施の形態にかかる人体向き推定装置６０´の機能的構成を示す図である。人体向き推定装置６０´は、検出位置取得部６１と、位置推定部６２と、方向推定部７０とを有する。方向推定部７０は、面割当部６４と、割当回数計数部６５と、向き推定部６６とを有する。検出位置取得部６１は上述の第１の実施の形態と同様である。位置推定部６２は、上述の第１の実施の形態の変形例と同様にして、重心を算出すると共に、その傾きを主成分分析により算出する。

面割当部６４は、位置推定部６２が都度算出した重心のうち、その位置が近いものを同一の人体として推定し、同一の人体に関する重心の変化をトラッキングして、同一の人体に関して位置推定部６２が算出した傾きに対して垂直な方向を前後方向として、前面又は後面のいずれかとなる第１面又は第２面のうち一方を割り当てる。尚、同一の人体について初回の検出位置が取得された時は、面割当部６４が行う第１面又は第２面の割り当ては任意であって構わない。以降同一の人体について検出位置が取得される度に、面割当部６４は、位置推定部６２が算出した傾きに対して垂直な方向について、前回位置推定部６２が算出した傾きに対して垂直な方向のうち類似している方向を向いている面を、前回の割り当てと同じ面に割り当てる。即ち、移動方向について急激な方向転換がない限り、同一面は常に同じ面とすることができる。図１０〜１１は、第１面又は第２面の割り当てを例示する図である。これらの図では、同一の人体について、時点「T=0」〜「T=3」において各々検出された検出位置の座標値から構成される楕円の長軸（傾き）が各々求められ、長軸に対して垂直な方向について、前回の時点での割り当ての結果に基づいて、次回の時点で第１面又は第２面が各々割り当てられることが示されている。例えば、時点「T=1」において算出された傾きに対して垂直な方向については、時点「T=0」において算出された傾きに対して垂直な方向のうち類似している方向に、第１面が割り当てられているから、時点「T=1」においても同様に、第１面が割り当てられる。

割当回数計数部６５は、第１面及び第２面について面割当部６４が回数を各々計数する。各回数は、例えば、ＲＡＭなどの主記憶部に記憶される。尚、同一の人体について初回の検出位置が取得された時は、いずれか一方の面が割り当てられた回数が「１」として、記憶される。向き推定部６６は、割当回数計数部６５が計数した、第１面が割り当てられた回数及び第２面が割り当てられた回数を参照して、回数が多い面を前面として判断して、前面の向いている方向を人体の向きとして推定する。回数が多い面とは、即ち、移動方向である確率が高い方向に向いている面である。従って、向き推定部６６は、移動方向である確率が高い方向を前面とし、前面の向いている方向を人体の向きとして推定する。なお、静止した状態においては、人体の向きに関する検出結果が不安定となるため、移動方向に応じた割当面のカウントは行わず、第１面および第２面の推定だけを行うようにしてもよい。

次に、本実施の形態にかかる人体向き推定装置６０´が行う人体向き推定処理の手順について図１２を用いて説明する。ステップＳ１は上述の第１の実施の形態と同様である。ステップＳ１０では、人体向き推定装置６０´は、ステップＳ１で取得した複数の検出位置のうち、互いに近いものなどを同一の人体のものと推定して、同一の人物の検出位置のグループを抽出し、同一のグループに属する複数の検出位置の重心を算出すると共に、その傾きを主成分分析により算出する。そして、人体向き推定装置６０´は、ステップＳ１０で算出した重心のうち、その位置が近いものを同一の人体として推定して、同一の人体に関する重心の変化をトラッキングする（ステップＳ１１）。そして、人体向き推定装置６０´は、同一の人体に関してステップＳ１０で算出された傾きに対して垂直な方向について、第１面又は第２面のいずれかを割り当てる（ステップＳ１２）。そして、人体向き推定装置６０´は、ステップＳ１２で割り当てた面について回数を「１」加算することにより、第１面が割り当てられた回数又は第２面が割り当てられた回数を計数する（ステップＳ１３）。ここで計数された各回数は、ＲＡＭなどの主記憶部に記憶される。その後、人体向き推定装置６０´は、主記憶部に記憶された、第１面が割り当てられた回数及び第２面が割り当てられた回数を参照して、回数が多い面を前面として判断し、前面の向いている方向を人体の向きとして推定する（ステップＳ１４）。

以上のように、移動方向である確率が高い方向に向いている面を前面として、人体の向きを推定する。これにより、人体が後ろ向きに移動する場合（人体が前向きに移動する時間よりも短い時間後ろ向きに移動する場合；多少、後ずさりするケースを想定）、または、静止して向きを変える場合にも人体の向きを正しく推定することができるため、より精度高く人体の向きを推定することができる。

[変形例]
なお、本発明は前記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、前記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。また、以下に例示するような種々の変形が可能である。

上述した各実施の形態において、人体向き推定装置６０，６０´で各々実行される各種プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また当該各種プログラムを、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成しても良い。

５０距離センサ
６０，６０´ 人体向き推定装置
６１検出位置取得部
６２位置推定部
６３方向推定部
６４面割当部
６５割当回数計数部
６６向き推定部
７０方向推定部

Claims

測距領域にある物体を検出するセンサから、前記物体に対して検出された第１位置を時点毎に取得する位置取得部と、
同一の時点で検出された前記第１位置を用いて、前記物体のうち人体のいる第２位置を時点毎に推定する位置推定部と、
複数の時点において推定された前記第２位置を用いて、前記人体の向きを推定する方向推定部とを備える
ことを特徴とする人体向き推定装置。
前記位置推定部は、同一の時点で検出された前記第１位置のうち、互いに近接する前記第１位置をクラスタリングし、前記人体についてのクラスタに属する前記第１位置の重心を算出することにより、前記第２位置を時点毎に推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の人体向き推定装置。
前記方向推定部は、
複数の時点において推定された前記第２位置を用いて、移動速度を表す速度ベクトルを算出する第１算出部と、
前記速度ベクトル又は前記速度ベクトルの平均の傾きを算出することにより、前記人体の移動方向を算出する第２算出部と、
前記移動方向を用いて、前記人体の向きを推定する第１推定部とを有する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の人体向き推定装置。
前記方向推定部は、
複数の時点において推定された前記第２位置を用いて、所定の関数における係数を算出する第３算出部と、
前記係数を用いて、前記所定の関数における傾きを算出することにより、前記人体の移動方向を算出する第４算出部と、
前記移動方向を用いて、前記人体の向きを推定する第２推定部とを有する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の人体向き推定装置。
前記方向推定部は、
複数の時点において推定された前記第２位置を用いて、前記人体の移動方向を算出する第５算出部と、
前記人体についてのクラスタに属する前記第１位置から構成される形状の長軸を時点毎に算出する第６算出部と、
前記長軸に対して垂直な方向のうち、前記移動方向に近い方向を前記人体の向きとして推定する第３推定部とを有する
ことを特徴とする請求項２に記載の人体向き推定装置。
前記方向推定部は、
前記人体についてのクラスタに属する前記第１位置から構成される形状の長軸を時点毎に算出する第７算出部と、
時点毎の前記長軸に対して垂直な方向について、第１面又は第２面のうち一方を各々割り当てる面割当部と、
前記第１面が割り当てられた第１回数及び前記第２面が割り当てられた第２回数を計数する回数計数部と、
前記第１回数及び前記第２回数のうち多い方が前記人体の前面であると判断することにより、前記人体の向きを推定する第４推定部とを有する
ことを特徴とする請求項２に記載の人体向き推定装置。
位置取得部と、位置推定部と、方向推定部とを備える人体向き推定装置で実行される人体向き推定方法であって、
前記位置取得部が、測距領域にある物体を検出するセンサから、前記物体に対して検出された第１位置を時点毎に取得する工程と、
前記位置推定部が、同一の時点で検出された前記第１位置を用いて、前記物体のうち人体のいる第２位置を時点毎に推定する工程と、
前記方向推定部が、複数の時点において推定された前記第２位置を用いて、前記人体の向きを推定する工程とを含む
ことを特徴とする人体向き推定方法。