JP2014238674A - 情報処理システム、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】好適に人物の位置を推定することのできる情報処理システム、情報処理方法及びプログラムを提供する。【解決手段】情報処理システム１００は、映像を構成する画像フレーム中から人物領域を検出する人物検出部１０３と、人物領域に含まれる人物の姿勢を判定する姿勢変動判定部１０５と、人物の姿勢が起立状態か否かに基づき、画像フレームを用いて人物の足元位置を算出する足元位置算出部１０９とを備える。【選択図】図２

Description

本発明に係るいくつかの態様は、情報処理システム、情報処理方法及びプログラムに関する。

近年、例えば監視カメラ等で撮影した映像を分析する種々の技術が提案されている。例えば特許文献１は、背景差分により検出された前景領域の人物の外接矩形の中心点（基準点）を算出した上で、基準点を時刻順に結ぶことにより動線を生成する方式を開示している。この方式では、しゃがみ状態や手のばし状態などの人物の状態を人物の外接矩形の時間変化から判定した上で、その状態に応じて、過去の外接矩形の値を参照して基準点を算出している。
また、他の関連技術が、特許文献２及び特許文献３に開示されている。

特開２０１１−２４３１５５号公報 特開２０１２−２０８８５０号公報 特開２０１２−０４３０２１号公報

しかしながら、上述の特許文献１に記載の方式では、背景差分から得られる人物矩形はノイズや照明変動などの環境要因の変化の影響を受けやすいため、人物の状態を安定して判定するのが困難である。また、特許文献１記載の方式では、人物位置（基準点）の算出の際に、状態変化が発生する直前の状態で基準点が正確にとれていることを仮定した上で、状態変化の直前の座標値を用いて状態変化時の基準点を求めている。このため、例えば人物が重なった状態からしゃがみ状態に移行した場合など、状態変化の前に人物矩形が正しく求まっていない場合には、精度が大きく低下するという課題がある。

本発明のいくつかの態様は前述の課題に鑑みてなされたものであり、好適に人物の位置を推定することのできる情報処理システム、情報処理方法及びプログラムを提供することを目的の１つとする。

本発明に係る情報処理システムは、映像を構成する画像フレーム中から人物領域を検出する手段と、前記人物領域が、前記画像フレーム中の姿勢変動領域に含まれる場合に姿勢を判定する判定手段と、前記人物領域に含まれる人物の姿勢が起立状態か否かに基づき、前記画像フレームを用いて人物の足元位置を算出する算出手段とを備える。

本発明に係る情報処理方法は、映像を構成する画像フレーム中から人物領域を検出するステップと、前記人物領域が、前記画像フレーム中の姿勢変動領域に含まれる場合に姿勢を判定するステップと、前記人物領域に含まれる人物の姿勢が起立状態か否かに基づき、前記画像フレームを用いて人物の足元位置を算出するステップとを備える。

本発明に係るプログラムは、映像を構成する画像フレーム中から人物領域を検出する処理と、前記人物領域が、前記画像フレーム中の姿勢変動領域に含まれる場合に姿勢を判定する処理と、前記人物領域に含まれる人物の姿勢が起立状態か否かに基づき、前記画像フレームを用いて人物の足元位置を算出する処理とをコンピュータに実行させる。

なお、本発明において、「部」や「手段」、「装置」、「システム」とは、単に物理的手段を意味するものではなく、その「部」や「手段」、「装置」、「システム」が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの「部」や「手段」、「装置」、「システム」が有する機能が２つ以上の物理的手段や装置により実現されても、２つ以上の「部」や「手段」、「装置」、「システム」の機能が１つの物理的手段や装置により実現されても良い。

本発明によれば、好適に人物の位置を推定することのできる情報処理システム、情報処理方法及びプログラムを提供することができる。

位置推定方法の概要を説明するための図である。 第１実施形態に係る情報処理システムの機能構成を示す図である。 しゃがみ期間の判定方法の具体例を説明するための図である。 図２に示す情報処理システムの処理の流れを示すフローチャートである。 図２に示す情報処理システムを実装可能なハードウェアの構成を示すブロック図である。 第２実施形態に係る情報処理システムの概略構成を示す機能ブロック図である。

以下に本発明の実施形態を説明する。以下の説明及び参照する図面の記載において、同一又は類似の構成には、それぞれ同一又は類似の符号が付されている。

（１ 第１実施形態）
図１乃至図４は、第１実施形態を説明するための図である。以下、これらの図を参照しながら、以下の流れに沿って本実施形態を説明する。まず、「１．１」において、本実施形態の概観を説明する。次に、「１．２」でシステムの機能構成の概要を、「１．３」で処理の流れを説明する。「１．４」では、本実施形態に係る情報処理システムを実現可能なハードウェア構成の具体例を示す。最後に、「１．５」以降で、本実施形態に係る効果等を説明する。

（１．１ 概要）
本実施形態は、例えば、監視カメラなどのビデオカメラで撮影された映像から、実空間における人物の足元の位置（座標）を特定する情報処理システムに関するものである。特に、本実施形態に係る情報処理システムは、人物がしゃがんだり屈んだりした場合であっても、人物の足元の位置を好適に検出できるようにする。

例えば、店舗内などを撮影する監視カメラの映像から人物を抽出する方法としては、例えば、人物の頭部を検知した上で、その結果と人物の身長情報とから、実空間における足元の位置を推定する方法が考えられる。しかしながら、この手法では、人物がしゃがんだり屈んだりすることにより姿勢が変動すると、追跡位置がずれやすいという課題がある。

図１を参照しながら、この点を説明する。図１は、ビデオカメラＣで、人物Ｐを撮影している。ここで、人物Ｐは位置Ｌでしゃがんでいる。もし、ビデオカメラＣの映像で、姿勢を考慮せずに、単純に頭部の位置を元に足元を推定する手法を用いると、起立姿勢の人物Ｐ’の位置Ｌ’を、人物Ｐの位置として推測してしまう可能性がある。つまり、人物Ｐがしゃがむことにより、実際の位置Ｌから推定位置Ｌ’までの距離に相当する推定ずれが生じてしまう。このように、人物の推定位置がずれてしまうと、例えば、店舗内の顧客の動線分析において、各棚に滞在した時間を推定したい場合などに、正しい時間や場所を求めることができなくなる。

そこで本実施形態に係る情報処理システムでは、人物の姿勢状態を判定した上で、しゃがみ（屈みも同様である。以下、しゃがみ及び屈みを纏めて「しゃがみ」という。）姿勢である場合には（起立姿勢ではない場合には）、人物の身長情報を用いずに、足元位置を推定する。また、人物の姿勢状態の判定で誤検知が生じた場合の影響を抑えるために、予め人物がしゃがみやすい領域を事前に指定した上で、当該領域内で人物のしゃがみが判定された場合に、推定足元位置を補正する。

（１．２ システム概要）
以下、図２を参照しながら、本実施形態に係る情報処理システム１００のシステム構成を説明する。図２は、情報処理システム１００のシステム構成を示すブロック図である。情報処理システム１００は、入力部１０１、人物検出部１０３、姿勢変動判定部１０５、姿勢変動適用領域情報１０７、足元位置算出部１０９及び出力部１１１を含む。

入力部１０１は、例えば、図示しない監視カメラや、監視カメラが撮影した映像を記録した記憶媒体から、映像の入力を受ける。入力部１０１は、入力された映像を、画像フレームごとに、人物検出部１０３、姿勢変動判定部１０５、及び足元位置算出部１０９へと出力する。

人物検出部１０３は、入力された映像から人物を検出することにより、人物検出情報を出力する。ここで、人物検出部１０３は、例えば、画像に対して頭部検出や顔検出、上半身検出により、人物を検出する。ここで、頭部や顔、上半身等は、それぞれ画像内の色や形状等に基づいて検出することができる。人物検出部１０３が出力する人物検出情報は、例えば、検出された人物の、画像内の位置情報（例えば、人物領域を含む矩形情報）を含む。

姿勢変動判定部１０５は、入力部１０１から出力された人物検出情報に含まれる各人物領域に対して、姿勢変動を検知する（屈み姿勢（しゃがみ姿勢）であるか否かを検知する）。この際、姿勢変動判定部１０５は、人物検出情報だけから姿勢を判定するのではなく、入力部１０１から入力された映像も用いて姿勢変動を検知する。姿勢変動判定部１０５による姿勢検知方法としては、例えば、予め様々な人物の姿勢を学習させた識別器を構築した上で、これを映像内の処理対象とする画像フレームにおける人物領域近傍に適用することで、人物領域に映る人物がしゃがみ姿勢かどうか（起立姿勢かどうか）を判定することができる。この識別器の構築は、例えば、予め検出対象となる姿勢の人物の画像とそれ以外の画像を収集した上で、当該画像自体をニューラルネットワークで学習させる方式や、収集した画像から輝度勾配特徴などの特徴量を抽出した上で、当該特徴量をＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）やＧＬＶＱ（Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｖｅｃｔｏｒ Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ）などの識別器に学習させる方式などにより実現できる。姿勢変動判定部１０５は、姿勢判定結果を、姿勢変動検知情報として、足元位置算出部１０９へと出力する。

なお、人物領域の一部が、遮蔽物によって遮蔽されている場合などの理由で、姿勢の検知で誤検知が発生すると、人物の足元位置算出に大きな影響を与える場合がある。そこで、本実施形態に係る情報処理システム１００では、姿勢変動検知を適用する画像領域を予め指定した姿勢変動適用領域情報１０７が設定されている。姿勢変動判定部１０５は、入力された映像に係る画像フレームのうち、当該姿勢変動適用領域情報１０７で指定された姿勢変動適用領域に対して、人物の姿勢を判定する。

なお、本実施形態において、姿勢変動判定部１０５は、画像フレーム毎にしゃがみ検知を行う。しかしながら、人物がしゃがみ姿勢にある場合であっても、全てのフレームにおいて正しくしゃがみ検出がなされるとは限らず、しゃがみ検出されない可能性もある。そこで、図３に示すように、姿勢変動判定部１０５は、ある画像フレームでしゃがみ検出がなされたら（図３の場合、時刻ｔ１、ｔ２及びｔ３の３回しゃがみ姿勢が検出されている）、その後、予め定められた時間Ｔの間、しゃがみ姿勢が続いているものと判定することもできる。その場合、姿勢変動判定部１０５は、最後のしゃがみ姿勢の検出（図３中、時刻ｔ３）から一定期間（時間Ｔ）は、しゃがみが継続していると判別することもできる。

足元位置算出部１０９は、入力部１０１から入力された映像の画像フレームと、人物検出部１０３から出力された人物検出情報と、姿勢変動判定部１０５から出力された姿勢変動検知情報とを用いて、実空間における人物の足元位置を推定する。足元位置算出部１０９は、推定した人物の実空間における足元位置を、出力部１１１へと出力する。

より具体的には、人物が起立状態にある場合には（しゃがみ姿勢が検出されていない場合には）、足元位置算出部１０９は、人物検出情報に含まれる、例えば、頭部検知の結果で得られた頭頂の位置情報と、検知された人物に係る人物画像の動的な解析により得られる、人物に対して与えられる身長情報とを用いて人物の足元位置を推定する。この際、身長から画像上の見かけの長さを算出する必要があるが、これは、カメラキャリブレーションにより得られるカメラパラメータを用いて算出できる。

一方、人物がしゃがみ状態にあると検知された場合には、足元位置算出部１０９は、画像解析により、人物の足元位置を推定する。このとき、足元位置算出部１０９は、背景画像（人物が映っていない画像）と処理対象の人物が映った画像との差分を取った上で、その差分に係る下端を足元位置としても良い。しかしながら、人物の足元に映る影の影響で、足元位置が正しく求められない場合も多い。そこで、様々なしゃがみ姿勢の人物の足元の画像を学習させることにより生成した足元検出器を用いて画像内の足元位置を検知することも考えられる。この時足元検出器は、たとえば、頭頂の位置から足元が存在する画像領域を推定した上で、当該足元領域に足元検出器を適用することにより、足元の位置を検出する。この時、人物がしゃがんでいる場合には、身長から推定される足元の位置が大きくずれる場合が多いため、足元位置算出部１０９は、起立している場合よりも広い範囲を足元領域として探索するようにしても良い。なお、足元検出器も、しゃがみ姿勢を検出する検出器と同様に、ニューラルネットワークやＳＶＭなどの識別器に足元領域の画像や当該画像の特徴量を学習させることによって構築できる。

出力部１１１は、足元位置算出部１０９による、映像に映る各人物の、各画像フレームにおける実空間上の足元位置の算出結果を出力する。出力部１１１による人物位置算出結果の出力先としては、例えば、表示装置や、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶媒体などが考えられる。

（１．３ 処理の流れ）
次に、情報処理システム１００の処理の流れを、図４を参照しながら説明する。図４は、本実施形態に係る情報処理システム１００の処理の流れを示すフローチャートである。

なお、後述の各処理ステップは、処理内容に矛盾を生じない範囲で、任意に順番を変更して若しくは並列に実行することができ、また、各処理ステップ間に他のステップを追加しても良い。更に、便宜上１つのステップとして記載されているステップは複数のステップに分けて実行することもでき、便宜上複数に分けて記載されているステップを１ステップとして実行することもできる。

入力部１０１は、例えば監視カメラや、監視カメラの映像を記憶する記憶媒体から、映像の入力を受ける（Ｓ４０１）。入力部１０１は、当該映像を構成する画像フレームを、順次人物検出部１０３、姿勢変動判定部１０５、及び足元位置算出部１０９へと出力する。

人物検出部１０３は、入力部１０１から入力を受けた画像フレームの中から、人物を検出する（Ｓ４０３）。前述の通り、人物の検出方法としては、頭部検出や上半身検出、顔検出等が考えられる。

姿勢変動判定部１０５は、検出された人物が、画像フレーム内の姿勢変動適用領域にいるか否かを判別する（Ｓ４０５）。その結果、人物が姿勢変動適用領域内にいる場合には（Ｓ４０５のＹｅｓ）、姿勢変動判定部１０５は、当該人物の姿勢を検出する（Ｓ４０７）。その結果、もし対象人物が起立状態にある（しゃがみ状態ではない）と判別された場合には（Ｓ４０９のＹｅｓ）、足元位置算出部１０９は、頭部の位置と、当該人物の身長情報とを元に、人物の実世界での足元位置を算出する（Ｓ４１１）。Ｓ４０５において、人物の位置が姿勢変動適用領域ではないと判別された場合（Ｓ４０５のＮｏ）においても同様である。

一方、もし、人物がしゃがみ状態にある（起立状態ではない）と判別された場合には（Ｓ４０９のＮｏ）、足元位置算出部１０９は、例えば上述した方法により、画像フレームから足元位置の推定を行う（Ｓ４１３）。

（１．４ ハードウェア構成）
以下、図５を参照しながら、上述してきた情報処理システム１００をコンピュータにより実現する場合のハードウェア構成の一例を説明する。なお、情報処理システム１００の機能は、複数の情報処理装置により実現することも可能である。

図５に示すように、情報処理システム１００は、プロセッサ５０１、メモリ５０３、記憶装置５０５、入力インタフェース（Ｉ／Ｆ）５０７、データＩ／Ｆ５０９、通信Ｉ／Ｆ５１１、及び表示装置５１３を含む。

プロセッサ５０１は、メモリ５０３に記憶されているプログラムを実行することにより情報処理システム１００における様々な処理を制御する。例えば、図２で説明した入力部１０１、人物検出部１０３、姿勢変動判定部１０５、足元位置算出部１０９、及び出力部１１１に係る処理は、メモリ５０３に一時記憶された上で主にプロセッサ５０１上で動作するプログラムとして実現可能である。

メモリ５０３は、例えばＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の記憶媒体である。メモリ５０３は、プロセッサ５０１によって実行されるプログラムのプログラムコードや、プログラムの実行時に必要となるデータを一時的に記憶する。例えば、メモリ５０３の記憶領域には、プログラム実行時に必要となるスタック領域が確保される。

記憶装置５０５は、例えばハードディスクやフラッシュメモリ等の不揮発性の記憶媒体である。記憶装置５０５は、オペレーティングシステムや、入力部１０１、人物検出部１０３、姿勢変動判定部１０５、足元位置算出部１０９、及び出力部１１１を実現するための各種プログラムや、各種データ等を記憶する。記憶装置５０５に記憶されているプログラムやデータは、必要に応じてメモリ５０３にロードされることにより、プロセッサ５０１から参照される。

入力Ｉ／Ｆ５０７は、ユーザからの入力を受け付けるためのデバイスである。図２で説明した姿勢変動適用領域情報１０７は、入力Ｉ／Ｆ５０７によりユーザから入力を受けてもよい。入力Ｉ／Ｆ５０７の具体例としては、キーボードやマウス、タッチパネル等が挙げられる。入力Ｉ／Ｆ５０７は、例えばＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）等のインタフェースを介して情報処理システム１００に接続されても良い。

データＩ／Ｆ５０９は、情報処理システム１００の外部からデータを入力するためのデバイスである。データＩ／Ｆ５０９の具体例としては、各種記憶媒体に記憶されているデータを読み取るためのドライブ装置等がある。データＩ／Ｆ５０９は、情報処理システム１００の外部に設けられることも考えられる。その場合、データＩ／Ｆ５０９は、例えばＵＳＢ等のインタフェースを介して情報処理システム１００へと接続される。

通信Ｉ／Ｆ５１１は、情報処理システム１００の外部の装置、例えば監視カメラ等との間で有線又は無線によりデータ通信するためのデバイスである。通信Ｉ／Ｆ５１１は情報処理システム１００の外部に設けられることも考えられる。その場合、通信Ｉ／Ｆ５１１は、例えばＵＳＢ等のインタフェースを介して情報処理システム１００に接続される。

表示装置５１３は、各種情報を表示するためのデバイスである。表示装置５１３の具体例としては、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等が挙げられる。表示装置５１３は、情報処理システム１００の外部に設けられても良い。その場合、表示装置５１３は、例えばディスプレイケーブル等を介して情報処理システム１００に接続される。

（１．５ 本実施形態に係る効果）
以上説明したように、本実施形態に係る情報処理システム１００では、映像に映る人物の姿勢を検知した上で、しゃがみ姿勢にあるか否か（起立姿勢か否か）に基づいて、人物の足元位置の算出方法を変えている。これにより、好適に人物の位置を推定することができる。
また、本実施形態に係る情報処理システム１００では、人物の検出結果だけではなく映像も用いて人物の姿勢を判定し、さらに、足元位置も別途画像から検出している。これにより、外的な環境変動があった場合であっても高精度な位置推定が可能となる。

（２ 第２実施形態）
以下、第２実施形態を、図６を参照しながら説明する。図６は、情報処理システム６００の機能構成を示すブロック図である。図６に示すように、情報処理システム６００は、検知部６１０と、判定部６２０と、算出部６３０とを含む。
検知部６１０は、映像を構成する画像フレーム中から人物領域を検出する。
判定部６２０は、人物領域に含まれる人物の姿勢を判定する。
算出部６３０は、人物の姿勢が起立状態か否かに基づき、画像フレームを用いて人物の足元位置を算出する。
このように実装することで、本実施形態に係る情報処理システム６００では、好適に人物の位置を推定することができる。

（３ 付記事項）
なお、前述の実施形態の構成は、組み合わせたり或いは一部の構成部分を入れ替えたりしてもよい。また、本発明の構成は前述の実施形態のみに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加えてもよい。

なお、前述の各実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。また、本発明のプログラムは、上記の各実施形態で説明した各動作を、コンピュータに実行させるプログラムであれば良い。

（付記１）
映像を構成する画像フレーム中から人物領域を検出する手段と、前記人物領域に含まれる人物の姿勢を判定する判定手段と、前記人物の姿勢が起立状態か否かに基づき、前記画像フレームを用いて前記人物の足元位置を算出する算出手段とを備える情報処理システム。

（付記２）
前記判定手段は、前記人物領域が前記画像フレーム中の姿勢変動領域に含まれる場合に、人物の姿勢を判定する、付記１記載の情報処理システム。

（付記３）
前記算出手段は、前記人物領域が予め定められた領域にあり、前記人物領域に含まれる人物の姿勢が起立状態にあるか否かに基づき、人物の足元位置を算出する、付記１又は付記２記載の情報処理システム。

（付記４）
前記算出手段は、前記人物領域に含まれる人物が起立状態でないと判定された場合に、一定期間、当該人物を起立状態にないものとして、足元位置を算出する、付記１乃至付記３のいずれか１項記載の情報処理システム。

（付記５）
前記算出手段は、前記人物領域に含まれる人物が起立状態であると判定された場合には、身長を元に足元位置を算出する、付記１乃至付記４のいずれか１項記載の情報処理システム。

（付記６）
前記算出手段は、起立状態ではない人物の足元位置に係る学習結果を用いて、前記人物領域に含まれる人物が起立状態ではない場合の足元位置を算出する、付記１乃至付記５のいずれか１項記載の情報処理システム。

（付記７）
映像を構成する画像フレーム中から人物領域を検出するステップと、前記人物領域に含まれる人物の姿勢を判定するステップと、前記人物の姿勢が起立状態か否かに基づき、前記画像フレームを用いて前記人物の足元位置を算出するステップとを情報処理システムが行う情報処理方法。

（付記８）
前記人物領域が前記画像フレーム中の姿勢変動領域に含まれる場合に、人物の姿勢を判定する、付記７記載の情報処理方法。

（付記９）
前記人物領域が予め定められた領域にあり、前記人物領域に含まれる人物の姿勢が起立状態にあるか否かに基づき、人物の足元位置を算出する、付記７又は付記８記載の情報処理方法。

（付記１０）
前記人物領域に含まれる人物が起立状態でないと判定された場合に、一定期間、当該人物を起立状態にないものとして、足元位置を算出する、付記７乃至付記９記載の情報処理方法。

（付記１１）
前記人物領域に含まれる人物が起立状態であると判定された場合には、身長を元に足元位置を算出する、付記７乃至付記１０のいずれか１項記載の情報処理方法。

（付記１２）
起立状態ではない人物の足元位置に係る学習結果を用いて、前記人物領域に含まれる人物が起立状態ではない場合の足元位置を算出する、付記７乃至付記１１のいずれか１項記載の情報処理方法。

（付記１３）
映像を構成する画像フレーム中から人物領域を検出する処理と、前記人物領域に含まれる人物の姿勢を判定する処理と、前記人物の姿勢が起立状態か否かに基づき、前記画像フレームを用いて前記人物の足元位置を算出する処理とをコンピュータに実行させるプログラム。

（付記１４）
前記人物領域が前記画像フレーム中の姿勢変動領域に含まれる場合に、人物の姿勢を判定する、付記１３記載のプログラム。

（付記１５）
前記人物領域が予め定められた領域にあり、前記人物領域に含まれる人物の姿勢が起立状態にあるか否かに基づき、人物の足元位置を算出する、付記１３又は付記１４記載のプログラム。

（付記１６）
前記人物領域に含まれる人物が起立状態でないと判定された場合に、一定期間、当該人物を起立状態にないものとして、足元位置を算出する、付記１３乃至付記１５記載のプログラム。

（付記１７）
前記人物領域に含まれる人物が起立状態であると判定された場合には、身長を元に足元位置を算出する、付記１３乃至付記１６のいずれか１項記載のプログラム。

（付記１８）
起立状態ではない人物の足元位置に係る学習結果を用いて、前記人物領域に含まれる人物が起立状態ではない場合の足元位置を算出する、付記１３乃至付記１７のいずれか１項記載のプログラム。

１００・・・情報処理システム、１０１・・・入力部、１０３・・・人物検出部、１０５・・・姿勢変動判定部、１０７・・・姿勢変動適用領域情報、１０９・・・足元位置算出部、１１１・・・出力部、５０１・・・プロセッサ、５０３・・・メモリ、５０５・・・記憶装置、５０７・・・入力インタフェース、５０９・・・データインタフェース、５１１・・・通信インタフェース、５１３・・・表示装置、６００・・・情報処理システム、６１０・・・検知部、６２０・・・判定部、６３０・・・算出部、Ｃ・・・ビデオカメラ、Ｌ・・・推定位置、Ｐ・・・人物

Claims (8)

1. 映像を構成する画像フレーム中から人物領域を検出する手段と、
   前記人物領域に含まれる人物の姿勢を判定する判定手段と、
   前記人物の姿勢が起立状態か否かに基づき、前記画像フレームを用いて前記人物の足元位置を算出する算出手段と
   を備える情報処理システム。
2. 前記判定手段は、前記人物領域が前記画像フレーム中の姿勢変動領域に含まれる場合に、人物の姿勢を判定する、
   請求項１記載の情報処理システム。
3. 前記算出手段は、前記人物領域が予め定められた領域にあり、前記人物領域に含まれる人物の姿勢が起立状態にあるか否かに基づき、人物の足元位置を算出する、
   請求項１又は請求項２記載の情報処理システム。
4. 前記算出手段は、前記人物領域に含まれる人物が起立状態でないと判定された場合に、一定期間、当該人物を起立状態にないものとして、足元位置を算出する、
   請求項１乃至請求項３のいずれか１項記載の情報処理システム。
5. 前記算出手段は、前記人物領域に含まれる人物が起立状態であると判定された場合には、身長を元に足元位置を算出する、
   請求項１乃至請求項４のいずれか１項記載の情報処理システム。
6. 前記算出手段は、起立状態ではない人物の足元位置に係る学習結果を用いて、前記人物領域に含まれる人物が起立状態ではない場合の足元位置を算出する、
   請求項１乃至請求項５のいずれか１項記載の情報処理システム。
7. 映像を構成する画像フレーム中から人物領域を検出するステップと、
   前記人物領域に含まれる人物の姿勢を判定するステップと、
   前記人物の姿勢が起立状態か否かに基づき、前記画像フレームを用いて前記人物の足元位置を算出するステップと
   を情報処理システムが行う情報処理方法。
8. 映像を構成する画像フレーム中から人物領域を検出する処理と、
   前記人物領域に含まれる人物の姿勢を判定する処理と、
   前記人物の姿勢が起立状態か否かに基づき、前記画像フレームを用いて前記人物の足元位置を算出する処理と
   をコンピュータに実行させるプログラム。

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