JP2016066901A - 撮像部特定システム、方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】携帯端末から人物の映像情報から得られる情報を用いて、ユーザが容易に所望のカメラの位置を特定する
【解決手段】撮像部特定システムは第１撮像部と送信部とを有する携帯型端末と、複数の第２撮像部と、抽出部と、算出部と、特定部とを有する。携帯型端末は、撮像部が人物の第１画像を撮像し、撮像した当該画像を送信する。複数の第２撮像部の少なくとも一つは、前記人物の第２画像を撮像する。抽出部は、前記第１画像の特徴を示す第１情報と前記第２画像の特徴を示す第２情報を抽出する。算出部は、前記第１情報と前記第２情報とから類似度を算出する。特定部は、前記類似度が所定の閾値よりも大きい場合に、前記第２情報に対応付けられる前記第２画像を撮像した第２撮像部を特定する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、撮像部特定システム、方法及びプログラムに関する。

多数の監視カメラが接続されているような監視カメラシステムにおいて、特定の監視カメラに対して映像を確認する、または画角などのパラメータを調節するなどのために、監視カメラの選択を行う装置がある。

例えば、携帯端末装置からの電波強度を複数の基地局装置で受信することで携帯端末の位置座標を測定し、この特定された位置に対応付けられた監視カメラを選択する装置が開示されている（特許文献１）。また、ユーザに面倒な操作を強いることなく、所望のシーンの映像を高い解像度で取得・配信することを可能とする映像配信システムが開示されている（特許文献２）。

しかしながら、全ての監視カメラの物理的な位置をあらかじめ計測、記録しておく必要があった。また、位置を予め計測できていない場合には、位置関係を特定するためにバーコード等を用いる必要があった。

特開２００９−４９７７号公報 特開２００４−７２８３号公報

これらは、位置関係が未計測のカメラについては選択できず、また位置関係を特定するために更にバーコード等を用意する必要があった。

本発明が解決しようとする課題は、携帯端末から人物の映像情報から得られる情報を用いて、ユーザが容易に所望のカメラの位置を特定することを可能とする撮像部特定システム、方法及びプログラムを提供することである。

上記課題を解決するために、撮像部特定システムは第１撮像部と送信部とを有する携帯型端末と、複数の第２撮像部と、抽出部と、算出部と、特定部とを有する。携帯型端末は、撮像部が人物の第１画像を撮像し、撮像した当該画像を送信する。複数の第２撮像部の少なくとも一つは、前記人物の第２画像を撮像する。抽出部は、前記第１画像の特徴を示す第１情報と前記第２画像の特徴を示す第２情報を抽出する。算出部は、前記第１情報と前記第２情報とから類似度を算出する。特定部は、前記類似度が所定の閾値よりも大きい場合に、前記第２情報に対応付けられる前記第２画像を撮像した第２撮像部を特定する。

第１の実施形態に係る撮像部特定システムを表す構成図。 第１の実施形態に係るカ撮像部特定システムの処理を示すフローチャート。 撮像部特定システムにおける情報の取得例。 撮像部特定システムにおえる候補選択例。 撮像部特定システムの変形例を表す図。 本実施形態の装置のハードウェア構成例を示す図。

以下、添付図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。

（第１の実施形態）
≪静止画像を用いる場合≫
図１は、第１実施形態の撮像部特定システム１の一例を示す構成図である。撮像部特定システム１は、第１撮像部１０と送信部１１とを有する携帯型端末１００と、複数の第２撮像部２０ａ〜２０ｘと、抽出部３、算出部４、特定部５、受付部６、記憶部７、出力部８とを含むサーバー２００を有する。

携帯型端末１００は、静止画像（以降単に「画像」と称する）の撮像可能な第１カメラ（第１撮像部）１０と撮像した画像をサーバー２００に送信する送信部を有する。携帯型端末１００は、ネットワークに接続されており、後述の第２撮像部と通信可能な機器である。ユーザは第１カメラ１０で例えばユーザ自身を撮像する。撮像した画像（第１画像）は、サーバー２００へ送る。以下ではユーザ自身を撮像する場合を例に説明するが、これに限らない。例えばユーザが複数人の場合など、撮像する人と撮像される人が異なっていてもよい。

サーバー２００は、カメラ１０が撮像した静止画像を受付部６で受け付ける。受け付けた画像は抽出部３に送る。また、受け付けた画像は記憶部７に一次保存してもよい。

第２カメラ（第２撮像部）２０ａ〜２０ｘは複数台からなる。例えば、複数台のカメラが特定の建物に設置され、建物内部、または建物周辺を撮像する監視カメラなどである。より具体的には、映像信号を出力可能なものである。ネットワークによって接続されるネットワークカメラでも良いし、コンポジット映像信号などを送信するアナログカメラでも、複数台接続されていればよい。例えば複数台が連携したセキュリティシステムなどでもよい。ここでは、第２カメラ２０ａがユーザ自身を撮影した場合を例に説明するが、これに限らない。第１カメラ１０の場合と同様に、例えば例えばユーザが複数人の場合など、撮像する人と撮像される人が異なっていてもよい。第２カメラ２０ａはユーザを撮像する。撮像した画像（第２画像）を抽出部３へ送る。また、第２カメラ２０ａを識別するための情報と第２画像を対応づけた識別情報を特定部５へ送る。第２画像は記憶部７に１次保存してもよい。

抽出部３は、第１画像及び第２画像の特徴を示す第１情報及び第２情報を抽出する。例えば、画像中の顔の領域から、各々特徴量を抽出し、第情報及び第２情報とする。抽出した特徴量は算出部４に送る。

算出部４は、第１画像の特徴量と第２画像の特徴量との類似度を算出する。算出した類似度は特定部５へ送る。例えば顔の特徴量の場合、第１画像と第２画像の顔を照合する。

特定部５は、算出した類似度が所定の閾値よりも大きい場合に、第２情報に対応付けられる第２画像を撮像した第２カメラ２０ａを特定する。所定の閾値は事前の学習により決めてもよい。特定部は第２カメラ２０ａから取得したい識別情報と算出した類似度とを用い、複数台の第２カメラ２０ａ〜２０ｘから第２カメラ２０ａを特定する。

出力部８は第２カメラ２０ａを特定した結果を出力する。複数台の第２カメラ２０ａ〜２０ｘから第２カメラ２０ａの識別情報と結果とを対応付ける情報を新たに作成し、記憶部７に記憶させてもよい。

図２は第１実施形態に係る撮像部特定システム１の動作を説明するための図である。

まず、第１カメラ１０及び第２カメラ２０ａでユーザを撮像する（Ｓ１０１）。第１カメラ１０及び第２カメラ２０ａを用いて撮像する対象は、顔を含む人物などが好ましい。例えば、携帯型端末１００の第１カメラ１０でユーザ自身の顔を撮像した後、第２カメラ２０ａでユーザ自身の顔を含むようにカメラの撮像方向と対峙して撮像する。

第２カメラ２０ａは固定の監視カメラなどを想定している。例えば、作業者の顔を含む人物画像を利用する場合について図３を用いて説明する。ユーザは選択したい監視カメラの画角内で被写体として撮像されることが可能な位置、または移動すれば画角内に入ることが可能な位置にいる。まず、自身の顔を含むような画像を携帯型端末１００で撮像する。この顔画像を第１のシグネチャ情報として送信する。一方で、特定対象の監視カメラについても自身を撮像することで同じユーザの顔画像を撮像することができる。これが後述する第２情報となる。同一ユーザは同時に２か所に存在することはないため、ユーザ自身または同じ対象人物を撮像することによって、監視カメラとの区別が可能となる。なお、監視カメラ間で撮影領域を共有している場合、作業者の顔が複数台の監視カメラで観測されるケースも考えられるが、その場合については後述する。

またカメラの種別は監視カメラに限らない。第２カメラ２０ａの撮像はリモートコントローラを利用して、ユーザに適したタイミングで撮像してもよいし、撮像特定システム１の作動中は、定期的に画像の撮像を行ってもよい。ここで、定期的とは、１秒に１回の撮像、１分に１回の撮像などと決めたものである。第２カメラ２０ａが定期的に画像を撮像する場合は、抽出部３が画像の取得があるまで、撮像した画像は一時的に記憶部７に保存する。

次に、第１カメラ１０及び第２カメラ２０ａで撮像した画像から顔領域を抽出する（Ｓ１０２）。 抽出部３は第１カメラ１０の撮像画像を取得した後に、記憶部７へ第２撮像部２０ａの時間的に最も近い撮像時間の画像を取得する。

顔の検出は例えば次のように行う。取得した画像の各画素領域の組の明度の差分値（Ｈａｒｒ−Ｌｉｋｅ特徴）を算出し、その差分値を算出する。この差分値と事前の学習によって定められた閾値とを比較することにより、注目領域に顔が写っているかどうかを識別する。なお、顔検出は、複数の特徴同士の相関（共起性）を評価するために、複数の明度差分値（Ｊｏｉｎｔ Ｈａｒｒ−Ｌｉｋｅ特徴）の閾値処理を組み合わせることで、より高精度に顔領域であるか否かを判断することもできる。判断する対象の領域を画像中で位置やサイズを変更しながら判断することで、顔領域の位置とサイズを検出してもよい。

ここでは顔を例に説明したが、例えば人物の全体像など場合は、人物の全体像を事前に学習した識別器を用い、対応する領域を抽出するようにする。顔や人物の全体像などを用いると、照合する領域が必然的に特定されるために良い。このため、第１カメラ１０と第２カメラ２０ａの撮像方向が異なり、背景が違っていることを気にせずに容易に利用することができるので良い。

次に算出部４は顔領域の特徴量を用いて、特徴量間の類似度を算出する（Ｓ１０３）。顔画像のように対象が明示的に分かる領域を利用する場合は、顔認識技術などの利用が可能である。例えば人物全体を含む等の場合には、同等領域を抽出してテンプレートマッチング技術などにより類似度を計算すればよい。類似度計算の結果、所定の閾値以上の類似度を持つ第２画像を選別する。選別された第２画像が撮像された第２カメラ２０ａの識別情報を候補（以下、選択候補）とする。

次に特定部５は、類似度算出結果に基づいて第２カメラを特定する（Ｓ１０４）。図４では、複数台の監視カメラの映像信号から第２情報を抽出、第１情報と照合した結果、カメラ２から抽出された第２情報の類似度が高く、選択部に送信される例を表している。特定部では、照合した結果、一定以上の類似度を持つ監視カメラ選択候補から最終的なカメラ選択を行う。選択候補が１つのみの場合、それを選択する。一方、選択候補が複数あった場合は、類似度が最も高いものを選択する。あるいは、選択される監視カメラの数は１つとは限らないので、複数の選択候補のうち、類似度が高い順に所定数だけ選択しても良い。または、選択候補を携帯端末に送信し、作業者に選択候補から最終的な監視カメラを選択してもよい。

上述したように、撮像部特定システム１によれば、携帯型端末１００から送信した画像と、監視カメラから得た画像とを照合することにより、位置計測によらない監視カメラ特定が可能となる。人物の映像情報から得られる情報を用いることで、ユーザが容易に所望のカメラの位置を特定することを可能になる。

≪動画像を用いる場合≫
第１カメラ１０及び第２カメラ２０ａ〜２０ｘが動画像を取得できれば、抽出部３、算出部４で用いる情報は動画像より抽出される特徴量であってもよい。

たとえば、ユーザの身体の特定部位の動き、姿勢を用いた特徴量を利用してもよい。

この場合、取得した動画像から特定部位を検出し、特定部位の位置情報を時系列的に追跡した軌跡と、予め決められたパターンとの一致度を用いることも可能である。

（変形例１）
第１の実施形態に係る撮像部特定システム１はサーバーを介して第２撮像部を特定したが、図５に示すように、第２カメラ２０に、受付部、抽出部、算出部、特定部、出力部、記憶部を有していてもよい。第２撮像部２０ａ以外の画像は第２カメラを介して特定を行い、動作は第１実施形態の場合と同様である。

（ハードウェア構成）
図６は、本実施形態の撮像部特定装置１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図６に示すように、本実施形態撮像部特定システム１０は、ＣＰＵなどの制御装置６０１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶装置６０２と、ＨＤＤやＳＳＤなどの外部記憶装置６０３と、ディスプレイなどの表示装置６０４と、マウスやキーボードなどの入力装置６０５と、通信Ｉ／Ｆなどの通信装置６０６とを、備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成で実現できる。

本実施形態のストローク処理装置１０で実行されるプログラムは、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供される。また、本実施形態のストローク処理装置１０で実行されるプログラムを、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、ＣＤ−Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ、フレキシブルディスク（ＦＤ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供するようにしてもよい。また、本実施形態のストローク処理装置１０で実行されるプログラムを、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してもよい。

本実施形態の撮像部特定装置１で実行されるプログラムは、上述した各部をコンピュータ上で実現させるためのモジュール構成となっている。実際のハードウェアとしては、例えば、制御装置６０１が外部記憶装置６０３からプログラムを記憶装置６０２上に読み出して実行することにより、上記各部がコンピュータ上で実現されるようになっている。

以上説明したとおり、本実施形態によれば、携帯型端末から送信した画像と、監視カメラから得た画像とを照合することにより、位置計測によらない監視カメラ特定が可能となる。人物の映像情報から得られる情報を用いることで、ユーザが容易に所望のカメラの位置を特定することを可能になる。

なお本発明は、上記各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することができる。また上記各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、種々の発明を形成することができる。例えば、実施形態に示される全構成要素からいく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良い。

例えば、上記実施形態のフローチャートにおける各ステップを、その性質に反しない限り、実行順序を変更し、複数同時に実施し、あるいは実施毎に異なった順序で実施してもよい。

第１撮像部・・・１０、第２撮像部・・・２０、送信部・・・１１、抽出部・・・３、算出部・・・４、特定部・・・５、受付部・・・６、記憶部・・・７、出力部・・・８

Claims (10)

1. 人物の第１画像を撮像する第１撮像部と撮像した当該画像を送信する送信部とを有する携帯型端末と、
   前記人物の第２画像を撮像する複数の第２撮像部と、
   前記第１画像の特徴を示す第１情報と前記第２画像の特徴を示す第２情報を抽出する抽出部と、
   前記第１情報と前記第２情報とから類似度を算出する算出部と、
   前記類似度が所定の閾値よりも大きい場合に、前記第２情報に対応付けられる前記第２画像を撮像した第２撮像部を特定する特定部とを有する
   ことを特徴とする撮像部特定システム。
2. 前記第１撮像部及び前記第２撮像部は前記人物を含む動画を撮像し、
   前記抽出部は、第１情報及び第２情報として前記人物の特定部位の時系列順の位置情報をそれぞれ抽出して第２抽出し、
   前記算出部は第１情報及び第２情報が予め決められたパターンとの類似度を算出する
   ことを特徴とする請求項１記載の撮像部特定システム。
3. 前記携帯型端末は前記第１画像から画像の特徴を示す第１情報を抽出する特徴抽出部を更に有し、
   前記抽出部は前記第２画像の特徴を示す第２情報を抽出し、
   前記算出部は前記携帯型端末から前記第１情報と前記第２情報とを取得して、前記第１情報と前記第２情報とから類似度を算出する
   ことを特徴とする請求項１記載の撮像部特定システム。
4. 前記携帯型端末は前記第１画像が撮像した画像の特徴を示す第１情報を抽出する特徴抽出部を更に有し、
   前記抽出部は前記第２撮像部が撮像した画像の特徴を示す第２情報を抽出し、
   前記算出部は前記携帯型端末から前記第１情報と前記第２情報とを取得して、前記第１情報と前記第２情報とから類似度を算出する
   ことを特徴とする請求項２記載の撮像部特定システム。
5. 人物の第１画像を撮像する第１撮像ステップと
   撮像した当該画像を送信する送信ステップと、
   前記人物の第２画像を撮像する第２撮像ステップと、
   前記第１画像の特徴を示す第１情報と前記第２画像の特徴を示す第２情報を抽出する抽出ステップと、
   前記第１情報と前記第２情報とから類似度を算出する算出ステップと、
   前記類似度が所定の閾値よりも大きい場合に、前記第２情報に対応付けられる前記第２画像を撮像した第２撮像部を特定する特定ステップと
   を含む撮像部特定方法。
6. 前記第１画像から画像の特徴を示す第１情報を抽出する特徴抽出ステップを更に有し、
   前記送信ステップは前記第１情報を送信し、
   前記抽出ステップは前記第２画像の特徴を示す第２情報を抽出し、
   前記算出ステップは前記携帯型端末から前記第１情報と前記第２情報とを取得して、前記第１情報と前記第２情報とから類似度を算出する
   ことを特徴とする請求項５記載の撮像部特定方法。
7. 前記第１撮像ステップ及び前記第２撮像ステップは前記人物を含む動画を撮像し、
   前記抽出ステップは第１情報及び第２情報として前記人物の特定部位の時系列順の位置情報をそれぞれ抽出して第２抽出し、
   前記算出ステップは第１情報及び第２情報が予め決められたパターンとの類似度を算出する
   ことを特徴とする請求項５記載の撮像部特定方法。
8. 人物の第１画像を撮像する第１撮像ステップと
   撮像した当該画像を送信する送信ステップと、
   前記人物の第２画像を撮像する第２撮像ステップと、
   前記第１画像の特徴を示す第１情報と前記第２画像の特徴を示す第２情報を抽出する抽出ステップと、
   前記第１情報と前記第２情報とから類似度を算出する算出ステップと、
   前記類似度が所定の閾値よりも大きい場合に、前記第２情報に対応付けられる前記第２画像を撮像した第２撮像部を特定する特定ステップと
   してコンピュータを機能させるためのプログラム。
9. 前記第１画像から画像の特徴を示す第１情報を抽出する特徴抽出ステップを更に有し、
   前記送信ステップは前記第１情報を送信し、
   前記抽出ステップは前記第２画像の特徴を示す第２情報を抽出し、
   前記算出ステップは前記携帯型端末から前記第１情報と前記第２情報とを取得して、前記第１情報と前記第２情報とから類似度を算出する
   ことを特徴とする請求項８記載のプログラム。
10. 前記第１撮像ステップ及び前記第２撮像ステップは前記人物を含む動画を撮像し、
    前記抽出ステップは第１情報及び第２情報として前記人物の特定部位の時系列順の位置情報をそれぞれ抽出して第２抽出し、
    前記算出ステップは第１情報及び第２情報が予め決められたパターンとの類似度を算出する
    ことを特徴とする請求項８記載のプログラム。

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