JP2016207185A - 動き判定装置、動き判定方法、および動き判定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】動画像に撮像されているオブジェクトの動きが特異であるかどうかの判定が簡単に行え、且つ、撮像装置の設置や運用管理等の作業にかかる手間を低減することができる技術を提供する。
【解決手段】動画像入力部２には、対象エリアを撮像した動画像が入力される。画像処理部３は、動画像入力部２に入力された動画像にかかるフレーム画像を処理し、撮像されているオブジェクトに対して定めた複数の検出領域毎に、フレーム画像上における移動方向を検出する。また、画像処理部３、オブジェクトに対して定めた複数の検出領域について検出した移動方向のばらつき度を算出する。そして、画像処理部３は、オブジェクトの動きが特異であるかどうかを、算出したばらつき度を用いて判定する。
【選択図】図１

Description

この発明は、防犯カメラ等で撮像した動画像に撮像されているオブジェクトの動きが異常であるかどうかを判定する技術に関する。

従来、空港、駅、ショッピングセンター、街角等、不特定多数の人が集まる様々な場所に防犯カメラが設置されている。

また、防犯カメラで撮像した動画像を処理し、特異な行動をとった人を不審者として検出することが検討されている。例えば、カメラで撮像した動画像を処理し、撮像されている人の移動速度、移動方向、頭の高さ等を、その人の行動の特徴量として検出し、ここで検出した特徴量を用いて、その人が不審者であるかどうかを判定するものがある（特許文献１参照）。

なお、特許文献１は、防犯カメラではなく、車載カメラで撮像した動画像を処理するものである。

特開２０１３− ８８８７０号公報

しかしながら、特許文献１等に記載されている技術は、動画像に撮像されている人（以下、追跡対象者と言う。）の移動速度や移動方向を用いて、その追跡対象者の行動が特異であるかどうかを判定する構成である。追跡対象者の移動速度を得るには、実空間上における追跡対象者の移動量が必要になる。すなわち、追跡対象者の行動が特異であるかどうかを判定するには、実空間上における追跡対象者の移動量を算出するために、フレーム画像上における追跡対象者の位置を実空間上の位置に変換する必要がある。

また、防犯カメラで撮像されるフレーム画像上の位置と、実空間上の位置と、を対応付ける変換パラメータは、防犯カメラのアングルによって変化する。また、防犯カメラは、設置後に、風や振動等の外力による影響でアングルが変化することがある。したがって、防犯カメラの設置時や、防犯カメラのアングルが変化したときに、変換パラメータの設定作業を行うことになるので、運用管理に人手やコストがかかる。

なお、周知のように、実空間上における追跡対象者の移動量が同じであっても、フレーム画像上における追跡対象者の移動量は、カメラと追跡対象者との位置関係に応じて変化する。すなわち、フレーム画像上における追跡対象者の移動量から、実空間上における追跡対象者の移動量を直接算出することはできない。

この発明の目的は、動画像に撮像されているオブジェクトの動きが特異であるかどうかの判定が簡単に行え、且つ、運用管理にかかる人手やコストを低減することができる技術を提供することにある。

この発明の動き判定装置は、上記目的を達するために以下のように構成している。

動画像入力部には、対象エリアを撮像した動画像が入力される。動画像入力部に入力される動画像は、例えば防犯カメラで撮像した対象エリアの動画像である。

移動方向検出部は、動画像入力部に入力された動画像にかかるフレーム画像を処理し、撮像されているオブジェクトに対して定めた複数の検出領域毎に、フレーム画像上における移動方向を検出する。検出領域は、追跡対象者に重なる位置や、追跡対象者の周辺に設定する。例えば、対象領域をフレーム画像上における追跡対象者の全身を囲む矩形領域や、上半身を囲む矩形領域に設定する。そして、検出領域を、この対象領域をマトリクス状に分割した分割領域に設定する。これにより、１つのフレーム画像上に、複数の検出領域が設定される。

撮像タイミングが異なる２つのフレーム画像間における検出領域の移動方向θ（０≦θ＜２π）は、一方のフレーム画像上における、この検出領域の位置（ｘ１，ｙ１）と、他方のフレーム画像上における、この検出領域の位置（ｘ２，ｙ２）とを用いて、
θ＝ａｒｇ ｔａｎ（（ｙ２−ｙ１）／（ｘ２−ｘ１））
により算出できる。

ばらつき度算出部は、オブジェクトに対して定めた複数の検出領域について、移動方向検出部が検出した移動方向のばらつき度を算出する。ここで算出するばらつき度は、各検出領域について検出した移動方向のヒストグラムのL0ノルムであってもよいし、各検出領域について検出した移動方向の分散δ^２や標準偏差δであってもよい。

判定部は、オブジェクトの動きが特異であるかどうかを、ばらつき度算出部が算出したばらつき度を用いて判定する。特異な動きをしている人と、特異な動きをしていない人とを比較すると、特異な動きをしている人は、特異な動きをしていない人に比べて身体の各部が動いている方向にばらつきがある。また、ここで言う特異な動きをしている人とは、走っている人、ふらついている人（酔ってふらついている人や、体調不良でふらついている人等）、争っている人(喧嘩している人）等である。

このように、この構成では、フレーム画像に撮像されているオブジェクトの実空間上の位置を用いることなく（実空間上におけるオブジェクトの移動速度を検出することなく、）、このオブジェクトの動きが特異であるかどうかどうかの判定が行える。したがって、動画像に撮像されているオブジェクトの動きが特異であるかどうかの判定が簡単に行え、且つ、運用管理にかかる人手やコストを低減することができる。

また、オブジェクトに対して定めた複数の検出領域毎に、フレーム画像上における移動量を検出する移動量検出部と、オブジェクトに対して定めた複数の検出領域について、移動量検出部が検出した移動量からオブジェクトの移動特定値を算出する移動特定値算出部と、を備え、判定部が、オブジェクトの動きが特異であるかどうかを、ばらつき度算出部が算出した前記ばらつき度、および移動特定値算出部が算出した移動特定値を用いて判定する、構成にしてもよい。

この場合には、フレーム画像上におけるオブジェクトの移動量も加味して、オブジェクトの動きが特異であるかどうかの判定が行える。これにより、特異な動きをしている人として、走っている人を精度よく判定できる。

撮像タイミングが異なる２つのフレーム画像間における検出領域の移動量（フレーム画像上の移動量）は、一方のフレーム画像上における、この検出領域の位置（ｘ１，ｙ１）と、他方のフレーム画像上における、この検出領域の位置（ｘ２，ｙ２）とを用いて、
移動量＝（（ｘ２−ｘ１）²＋（ｙ２−ｙ１）²）^1/2
により算出できる。

また、移動特定値算出部が算出する移動特定値は、検出領域毎に検出されたフレーム画像上における移動量の最大値としてもよいし、平均値としてもよいし、中央値としてもよい。

また、判定部は、例えば、ばらつき度と移動特定値とを乗じた値と、判定閾値と、の比較により、オブジェクトの動きが特異であるかどうかを判定する構成にしてもよい。この場合、判定閾値は、フレーム画像上におけるオブジェクトの移動方向に応じて決定するのが好ましい。

この発明によれば、動画像に撮像されているオブジェクトの動きが特異であるかどうかの判定が簡単に行え、且つ、運用管理にかかる人手やコストを低減することができる。

動き判定装置の主要部の構成を示すブロック図である。 画像処理部の機能構成を示す図である。 フレーム画像上における移動方向を説明する図である。 歩いている人の検出領域の移動方向を説明する図である。 走っている人の検出領域の移動方向を説明する図である。 歩いている人の検出領域の移動方向のヒストグラムを示す図である。 走っている人の検出領域の移動方向のヒストグラムを示す図である。 動き判定装置の画像処理部の動作を示すフローチャートである。

以下、この発明の実施形態である動き判定装置について説明する。

図１は、この例にかかる動き判定装置の主要部の構成を示すブロック図である。動き判定装置１は、動画像入力部２と、画像処理部３と、出力部４と、を備えている。この例にかかる動き判定装置１は、防犯カメラ等の撮像装置１０で撮像した動画像を処理し、この動画像に撮像されている人（この発明で言うオブジェクトに相当する。）の動きが特異であるかどうかを判定するとともに、その判定結果を上位装置等に出力する。

なお、ここで言う、特異な動きをしている人とは、走っている人、ふらついている人（酔ってふらついている人や、体調不良でふらついている人等）、争っている人(喧嘩している人）等である。

動画像入力部２には、撮像装置１０が接続されている。撮像装置１０は、動画像を撮像するビデオカメラである。撮像装置１０は、例えば不特定多数の人が集まる場所（空港、駅、ショッピングセンター、街角等）に設置された防犯カメラである。撮像装置１０は、撮像した動画像を動画像入力部２に入力する。すなわち、動画像入力部２には、撮像装置１０が撮像した動画像にかかるフレーム画像が時系列に入力される。撮像装置１０のフレームレートは、５〜３０フレーム／ｓｅｃ程度のものでよい。撮像装置１０の撮像エリアが、この発明で言う対象エリアに相当する。

なお、動画像入力部２は、ＵＳＢメモリや、ＳＤメモリカード、ＤＶＤ、ＨＤ等のメディアに記録されている動画像ファイルを再生する再生装置を接続し、この再生装置で再生された再生画像（動画像ファイルの再生画像）を入力する構成であってもよい。このメディアには、例えば、撮像装置１０が撮像した撮像エリアの動画像にかかる動画像ファイルが記録される。また、この例にかかる動き判定装置１が、入力された動画像ファイルを再生する機能を有する構成であってもよい。

画像処理部３は、動画像入力部２に入力された動画像にかかるフレーム画像を処理し、撮像されている人の移動を追跡する処理や、この追跡した人の動きが特異であるかどうかを判定する処理等を行う。これらの処理の詳細については、後述する。

この画像処理部３が、この発明にかかる動き判定方法を実行するコンピュータを備える。また、この発明にかかる動き判定プログラムは、画像処理部３が備えるコンピュータにインストールされる。

なお、画像処理部３は、動画像入力部２に入力された動画像にかかる全てのフレーム画像を処理対象フレーム画像として処理してもよいし、動画像入力部２に入力された動画像にかかるフレーム画像の中から、予め定めた間隔で抽出したフレーム画像を処理対象フレーム画像として処理してもよい（ここで抽出しなかったフレーム画像については後述する処理を行わない。）。また、この処理対象フレーム画像を抽出する間隔は、動画像入力部２に入力された動画像のフレームレートに応じて定めればよく、時間間隔で設定してもよいし、フレーム間隔で設定してもよい。

出力部４は、画像処理部３における判定結果を出力する。例えば、出力部４は、画像処理部３において動きが特異であると判定された人の有無を上位装置に通知する。上位装置は、例えば、画像処理部３において動きが特異であると判定された人がいることが通知されると、動きが特異である人が検出されたことを報知する構成である。この報知は、表示灯の点灯や、スピーカからの音声メッセージの送出等で行えばよい。また、出力部４は、動画像入力部２に入力されている動画像を、接続されている表示装置（不図示）に表示する構成であってもよい。この場合、動き判定装置１は、画像処理部３によって検出された動きが特異である人を強調表示する映像信号を出力部４から出力する構成にすればよい。

次に、画像処理部３の機能構成について説明する。図２は、画像処理部の機能構成を示すブロック図である。画像処理部３は、オブジェクト追跡機能部３１と、検出領域設定機能部３２と、移動方向検出機能部３３と、ばらつき度算出機能部３４と、移動量検出機能部３５と、移動特定値算出機能部３６と、判定値算出機能部３７と、判定閾値決定機能部３８と、判定機能部３９と、を有する。

オブジェクト追跡機能部３１は、撮像装置１０が撮像した動画像にかかるフレーム画像から抽出した処理対象フレーム画像毎に、その処理対象フレーム画像に撮像されている人を追跡対象者として検出する。上述したように、処理対象フレーム画像は、動画像入力部２に入力された動画像にかかる全てのフレーム画像であってもよいし、動画像入力部２に入力された動画像から予め定めた間隔で抽出したフレーム画像であってもよい。オブジェクト追跡機能部３１は、例えば公知の背景差分方式により、処理対象フレーム画像に撮像されている追跡対象者を検出する。

また、オブジェクト追跡機能部３１は、時間的に連続する処理対象フレーム画像間で、撮像されている追跡対象者を対応付ける同定処理を行う。さらに、オブジェクト追跡機能部３１は、追跡対象者の移動を追跡するためのオブジェクトマップを作成する。オブジェクトマップは、追跡対象者毎に、その追跡対象者を検出した処理対象フレーム画像と、その処理対象フレーム画像上における追跡対象者の位置（処理対象フレーム画像上における２次元座標（ｘ、ｙ））とを対応付けて登録したものである。オブジェクトマップに登録する追跡対象者の位置は、例えば、処理対象フレーム画像上における、追跡対象者の頭頂部の位置（オクルージョンによる影響を受けにくい位置）にすればよい。オブジェクト追跡機能部３１が作成したオブジェクトマップから、処理対象フレーム画像上における追跡対象者の移動方向、および移動量が得られる。

なお、オブジェクト追跡機能部３１は、処理対象フレーム画像に撮像されている追跡対象者について、その追跡対象者の実空間上の位置を算出する必要はない。

検出領域設定機能部３２は、オブジェクト追跡機能部３１が検出した処理対象フレーム画像に撮像されている追跡対象者毎に、その追跡対象者に対して、移動方向を検出する検出領域を複数設定する。検出領域設定機能部３２は、処理対象フレーム画像上に対象領域（矩形領域）を設定する。この対象領域は、追跡対象者毎に設定する。対象領域は、例えば、処理対象フレーム画像上における追跡対象者の全身を囲む領域にしてもよいし、上半身を囲む領域にしてもよい。対象領域を設定する手法については予め定めている。検出領域設定機能部３２は、対象領域をマトリクス状に分割し、分割した各領域を検出領域に設定する。対象領域の分割数（縦方向、および横方向の分割数）は予め定めておけばよい。したがって、検出領域は、処理対象フレーム画像上における追跡対象者上や、その周辺に設定される。追跡対象者に対して設定する検出領域の総数は、後述する移動方向のばらつき度の算出が適正に行える数にすればよい。

なお、オブジェクト追跡機能部３１によって作成されたオブジェクトマップから得られる追跡対象者の移動方向と、この追跡対象者に対して設定した各検出領域の移動方向とは一致するとは限らない。

移動方向検出機能部３３は、追跡対象者毎に、その追跡対象者に対して設定した各検出領域の移動方向を検出する。検出領域の移動方向は、時間的に連続する２つの処理対象フレーム画像間において、この検出領域の位置が変化した方向（処理対象フレーム画像上の方向）である。移動方向は、例えば、図３に示すように、フレーム画像上における右向きの水平方向を０°とし、時計回りに設定した角度θ（０≦θ＜３６０°）である。角度θの基準（０°とする方向）は、フレーム画像上における右向きの水平方向に限らず、任意に設定できる。また、角度θは、基準方向に対して。反時計回りに設定してもよい。

移動方向検出機能部３３は、公知のオプティカルフローにより、追跡対象者に対して設定した各検出領域移動方向を検出する。フレーム画像上における検出領域の移動方向θ（０≦θ＜２π）は、前回の処理対象フレーム画像上における、この検出領域の位置（ｘ１，ｙ１）と、今回の処理対象フレーム画像上における、この検出領域の位置（ｘ２，ｙ２）とを用いて、
θ＝ａｒｇ ｔａｎ（（ｙ２−ｙ１）／（ｘ２−ｘ１））
により算出できる。

例えば、図４に示すように、追跡対象者が歩いている人である場合、この追跡対象者に対して設定した多くの検出領域で、移動方向がほぼ同じ方向になる。したがって、追跡対象者が歩いている人である場合、複数の検出領域について検出した移動方向のばらつきは比較的小さい。

一方、図５に示すように、追跡対象者が走っている人である場合、この追跡対象者に対して設定した検出領域の移動方向がさまざまな方向である。これは、追跡対象者が、身体の各部を比較的激しく動かしているからである。したがって、追跡対象者が走っている人である場合、複数の検出領域について検出した移動方向のばらつきは比較的大きくなる。

なお、走っている人だけでなく、ふらついている人（酔ってふらついている人や、体調不良でふらついている人等）、争っている人(喧嘩している人）等も身体の各部を比較的激しく動かしているので、複数の検出領域について検出した移動方向のばらつきは比較的大きくなる。また、図４、および図５に示す矢印は、一部の検出領域について検出された移動方向を便宜的に示したものであり、処理対象フレーム画像に撮像されているわけではない。

移動方向検出機能部３３も、上記の説明から明らかなように、各検出領域の移動方向を検出する際に、追跡対象者の実空間上の位置を算出する必要はない。

ばらつき度算出機能部３４は、同じ処理対象フレーム画像において、追跡対象者毎に、その追跡対象者に対して設定した各検出領域の移動方向のばらつき度を算出する。この例では、追跡対象者の各検出領域の移動方向を１０°間隔で区切った３６次元のヒストグラムのL0ノルムをばらつき度として算出する。L0ノルムは、０でない次元の数である。すなわち、この例では、算出されるばらつき度は、１≦ばらつき度≦３６、の範囲の整数になる。

図６は、図４に示した、歩いている人について作成したヒストグラムの例である。また、図７は、図５に示した、走っている人について作成したヒストグラムの例である。歩いている人は、図６に示すように、検出領域の移動方向が１８０°を中心に集中している。一方、走っている人は、図７に示すように、検出領域の移動方向が図６に示す、歩いている人に比べてばらついている。図６に示すヒストグラムのL0ノルムは、１４であり、図７に示すヒストグラムのL0ノルムは、２５である。

この例では、検出領域の移動方向を３６次元に分割しているが、２４次元（１５°間隔）や７２次元（５°間隔）等に分割してもよい。また、追跡対象者に対して設定する検出領域の総数は、次元数の数倍（１〜３倍）程度にすればよい。次元数、および検出領域の総数は、歩いている人と、走っている人との間で、各検出領域の移動方向のばらつき度の差が大きくなるように設定するのがよい。

分割する次元数を少なくしすぎると、１つの次元の範囲がひろくなるので、各検出領域の移動方向が特定の次元に集中しやすくなる。一方、分割する次元数を多くしすぎると、１つの次元の範囲がせまくなるので、各検出領域の移動方向が多くの次元に分散しやすくなる。したがって、分割する次元数は少なく過ぎても、多すぎても、歩いている人と、走っている人との間で、各検出領域の移動方向のばらつき度の差が小さくなる。

移動量検出機能部３５は、追跡対象者毎に、その追跡対象者に対して設定した各検出領域の移動量を検出する。検出領域の移動量は、時間的に連続する２つの処理対象フレーム画像間において、この検出領域の位置が変化した大きさ（処理対象フレーム画像上の大きさ）である。

移動方向検出機能部３３は、前回の処理対象フレーム画像と、今回の処理対象フレーム画像とにおいて、対応する検出領域の移動量を検出する。フレーム画像上における検出領域の移動量は、前回の処理対象フレーム画像上における、この検出領域の位置（ｘ１，ｙ１）と、今回の処理対象フレーム画像上における、この検出領域の位置（ｘ２，ｙ２）とを用いて、
移動量＝（（ｘ２−ｘ１）²＋（ｙ２−ｙ１）²）^1/2
により算出できる。

この例では、上述した移動方向検出機能部３３が、各検出領域の移動方向を検出する際に、オプティカルフローを行うので、移動量検出機能部３５は、移動方向検出機能部３３にて行われたオプティカルフローの結果を利用して各検出領域の移動量を検出すればよい。すなわち、移動量検出機能部３５は、オプティカルフローを行う必要は無い。

ただし、移動量検出機能部３５においてオプティカルフローを行う構成であってもよい。この場合、移動方向検出機能部３３は、移動量検出機能部３５にて行われたオプティカルフローの結果を利用して各検出領域の移動方向を検出すればよい。すなわち、オプティカルフローは、移動方向検出機能部３３、または移動量検出機能部３５の一方で行えばよく、他方はその結果を利用すればよい。

移動量検出機能部３５も、上述した説明から明らかなように、各検出領域の移動量を検出する際に、追跡対象者の実空間上の位置を算出する必要はない。

移動特定値算出機能部３６は、追跡対象者に対して設定した各検出領域について、移動量検出機能部３５が検出した移動量に基づく移動特定値を算出する。この移動特定値は、この例では、各検出領域の移動量の平均値である。

なお、移動特定値は、各検出領域の移動量の最大値や中央値にしてもよい。

判定値算出機能部３７は、ばらつき度算出機能部３４が算出したばらつき度と、移動特定値算出機能部３６が算出した移動特定値と用いて、判定値を算出する。この例では、判定値は、ばらつき度算出機能部３４が算出したばらつき度と、移動特定値算出機能部３６が算出した移動特定値とを乗じた値である。すなわち、
判定値＝（移動特定値）×（ばらつき度）
である。

なお、判定値は、上記以外の算出式で算出される値にしてもよい。

判定閾値決定機能部３８は、フレーム画像上における追跡対象者の移動方向（上述した各検出領域の移動方向ではない。）に基づいて決定する。フレーム画像上における追跡対象者の移動方向は、上述したように、オブジェクト追跡機能部３１が作成したオブジェクトマップから得られる。この例では、
判定閾値＝Ａ×｜ｃｏｓα｜＋Ｂ
により算出した値に決定する。但し、Ａ、Ｂは、予め定めた定数であり、αは、フレーム画像上における追跡対象者の移動方向である。フレーム画像上における追跡対象者の移動方向αも、図３に示したフレーム画像上における右向きの水平方向を０°とし、時計回りに設定した角度α（０≦α＜３６０°）である。

フレーム画像上で横方向（図３で示した水平方向）に移動した追跡対象者と、フレーム画像上で縦方向に移動した追跡対象者とを比べると、これらの追跡対象者が実空間上において移動した移動量が同じである場合、フレーム画像上では横方向に移動した追跡対象者のほうが移動量が大きくなる。これは、フレーム画像上で縦方向に移動した追跡対象者のほうが消失点方向の移動成分が大きいからである。このことから、判定閾値決定機能部３８によって決定される判定閾値は、フレーム画像上における追跡対象者の移動方向が縦方向に近づくにつれて（図３に示した、９０°や２７０°に近づくにつれて）小さくなるようにしている。

なお、判定閾値決定機能部３８は、フレーム画像上における追跡対象者の移動方向が縦方向になるにつれて小さくなる条件を満たせば、他の算出式で判定閾値を算出する構成であってもよい。

判定機能部３９は、判定値算出機能部３７が算出した判定値と、判定閾値決定機能部３８が決定した判定閾値とを比較し、判定値が判定閾値未満であれば、追跡対象者の動きは特異でないと判定し、反対に判定値が判定閾値以上であれば、追跡対象者の動きが特異であると判定する。

図８は、動き判定装置の画像処理部の動作を示すフローチャートである。画像処理部３は、動画像入力部２に入力された動画像にかかるフレーム画像の中から、今回の処理対象フレーム画像を決定する（ｓ１）。

画像処理部３は、ｓ１で決定した今回の処理対象フレーム画像を処理し、追跡対象者に対する追跡処理を行う（ｓ２）。ｓ２では、上述したオブジェクトマップの作成を行う。ｓ２にかかる処理は、オブジェクト追跡機能部３１が行う。

画像処理部３は、追跡対象者毎に、その追跡対象者に対して検出領域を設定する（ｓ３）。ｓ３では、検出領域設定機能部３２が、オプティカルフローによって移動ベクトルを検出する検出領域を設定している。この例では、検出領域設定機能部３２は、処理対象フレーム画像に撮像されている追跡対象者毎に、その追跡対象者に対して、上半身を囲む矩形領域を対象領域として設定する。検出領域設定機能部３２は、設定した対象領域をマトリクス状に分割し、分割した各領域を検出領域に設定する。

画像処理部３は、追跡対象者毎に、その追跡対象者の移動特定値を算出するとともに（ｓ４）、その追跡対象者の移動方向のばらつき度を算出する（ｓ５）。ｓ４、およびｓ５にかかる処理は、実行する順番が前後してもよいし、並列的に行われてもよい。ｓ４にかかる処理は、移動量検出機能部３５、および移動特定値算出機能部が行う。また、ｓ５にかかる処理は、移動方向検出機能部３３、およびばらつき度算出機能部３４が行う。

なお、各検出領域の移動ベクトルを検出するオプティカルフローにかかる処理は、ｓ４、およびｓ５にかかる処理に先立って行われる。このオプティカルフローにかかる処理は、移動量検出機能部３５、または移動方向検出機能部３３の一方が行う。

ｓ４では、追跡対象者毎に、その追跡対象者に対して設定されている各検出領域の移動量を検出し、その平均値をその追跡対象者の移動特定値として算出する。また、ｓ５では、追跡対象者毎に、その追跡対象者に対して設定されている各検出領域の移動方向を検出し、図６や図７に示したヒストグラムのL0ノルムをその追跡対象者の移動方向のばらつき度として算出する。

また、画像処理部３は、追跡対象者毎に、ｓ４で算出した移動特定値と、ｓ５で算出したばらつき度と、を用いて判定値を算出する（ｓ６）。ｓ６で算出する判定値は、ｓ４で算出した移動特定値と、ｓ５で算出したばらつき度と、を乗じた値である。ｓ６にかかる処理は、判定値算出機能部３７が行う。

画像処理部３は、追跡対象者毎に、その追跡対象者に対する判定閾値を決定する（ｓ７）。判定閾値は、上述したように、フレーム画像上における追跡対象者の移動方向に応じて決定される。このｓ７にかかる処理は、上述したｓ２〜ｓ６にかかる処理と並列的におこってもよいし、ｓ２〜ｓ６のいずれかの処理を開始する前に実行してもよい。ｓ７にかかる処理は、判定閾値決定機能部３８が行う。

画像処理部３は、追跡対象者毎に、その追跡対象者についてｓ６で算出した判定値と、ｓ７で算出した判定閾値と、を比較し、その追跡対象者の行動が特異であるかどうかを判定する判定処理を行う（ｓ８）。ｓ８にかかる処理は、判定機能部３９が行う。ｓ８では、追跡対象者毎に、その追跡対象者についてｓ６で算出した判定値が、ｓ７で算出した判定閾値未満であれば、行動が特異でないと判定し、ｓ７で算出した判定閾値以上であれば、行動が特異であると判定する。

画像処理部３は、ｓ８で、少なくとも１人の追跡対象者について行動が特異であると判定すると、行動が特異である追跡対象者が存在している旨の判定結果を出力する（ｓ９、ｓ１１）。反対に、画像処理部３は、ｓ８で、全ての追跡対象者について行動が特異でないと判定すると、行動が特異である追跡対象者が存在していない旨の判定結果を出力する（ｓ９、ｓ１０）。

このように、この例にかかる動き判定装置１は、入力された動画像にかかるフレーム画像に撮像されている追跡対象者について、実空間上の位置を算出することなく、この追跡対象者の行動が得意であるかどうかを判定することができる。したがって、入力された動画像に撮像されている追跡対象者（オブジェクト）の動きが特異であるかどうかの判定が簡単に行え、且つ、運用管理にかかる人手やコストを低減することができる。

また、上記の例では、ｓ５で算出する移動方向のばらつき度は、各検出領域の移動方向のL0ノルムとしたが、各検出領域の移動方向の分散δ²や標準偏差δにしてもよい。

また、ｓ６で算出する判定値は、ｓ５で算出した各検出領域の移動方向のばらつき度にしてもよい。このようにすれば、各検出領域について移動量を検出する構成が不要になるので、処理負荷の低減が図れるとともに、動き判定装置１本体のコストダウンが図れる。

また、ｓ７で算出する判定閾値は、予め設定した固定値にしてもよい。このようにすれば、追跡対象者毎に判定閾値を算出する構成が不要になるので、処理負荷の低減が図れるとともに、動き判定装置１本体のコストダウンが図れる。

１…動き判定装置
２…動画像入力部
３…画像処理部
４…出力部
１０…撮像装置
３１…オブジェクト追跡機能部
３２…検出領域設定機能部
３３…移動方向検出機能部
３４…ばらつき度算出機能部
３５…移動量検出機能部
３６…移動特定値算出機能部
３７…判定値算出機能部
３８…判定閾値決定機能部
３９…判定機能部

Claims (7)

1. 対象エリアを撮像した動画像を入力する動画像入力部と、
   前記動画像入力部に入力された動画像にかかるフレーム画像を処理し、撮像されているオブジェクトに対して定めた複数の検出領域毎に、フレーム画像上における移動方向を検出する移動方向検出部と、
   前記オブジェクトに対して定めた複数の前記検出領域について、前記移動方向検出部が検出した移動方向のばらつき度を算出するばらつき度算出部と、
   前記オブジェクトの動きが特異であるかどうかを、前記ばらつき度算出部が算出した前記ばらつき度を用いて判定する判定部と、を備えた動き判定装置。
2. 前記オブジェクトに対して定めた複数の前記検出領域毎に、フレーム画像上における移動量を検出する移動量検出部と、
   前記オブジェクトに対して定めた複数の前記検出領域について、前記移動量検出部が検出した移動量から前記オブジェクトの移動特定値を算出する移動特定値算出部と、を備え、
   前記判定部は、前記オブジェクトの動きが特異であるかどうかを、前記ばらつき度算出部が算出した前記ばらつき度、および前記移動特定値算出部が算出した前記移動特定値を用いて判定する、請求項１に記載の動き判定装置。
3. 前記判定部は、前記オブジェクトの動きが特異であるかどうかの判定を、前記ばらつき度と前記移動特定値とを乗じた判定値と、判定閾値との比較により行う、請求項２に記載の動き判定装置。
4. フレーム画像上における前記オブジェクトの移動方向に応じて前記判定閾値を決定する判定閾値決定部を備えた、請求項３に記載の動き判定装置。
5. 前記ばらつき度算出部は、前記オブジェクトに対して定めた複数の前記検出領域について、前記移動方向検出部が検出した移動方向のヒストグラムのL0ノルムを、前記ばらつき度として算出する、請求項１〜４のいずれかに記載の動き判定装置。
6. 動画像入力部に入力された、対象エリアを撮像した動画像にかかるフレーム画像を処理し、撮像されているオブジェクトに対して定めた複数の検出領域毎に、フレーム画像上における移動方向を検出する移動方向検出ステップと、
   前記オブジェクトに対して定めた複数の前記検出領域について、前記移動方向検出ステップで検出した移動方向のばらつき度を算出するばらつき度算出ステップと、
   前記オブジェクトの動きが特異であるかどうかを、前記ばらつき度算出ステップで算出した前記ばらつき度を用いて判定する判定ステップと、を備えた動き判定方法。
7. 動画像入力部に入力された、対象エリアを撮像した動画像にかかるフレーム画像を処理し、撮像されているオブジェクトに対して定めた複数の検出領域毎に、フレーム画像上における移動方向を検出する移動方向検出ステップと、
   前記オブジェクトに対して定めた複数の前記検出領域について、前記移動方向検出ステップで検出した移動方向のばらつき度を算出するばらつき度算出ステップと、
   前記オブジェクトの動きが特異であるかどうかを、前記ばらつき度算出ステップで算出した前記ばらつき度を用いて判定する判定ステップと、をコンピュータに実行させる動き判定プログラム。