JP2017054229A - 人物判別システム - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は一つのシステムの中で特定人物の情報を取得し、リアルタイムで表示している人物が特定人物であるかを判定するシステムを提供する。【解決手段】本発明は特定人物１１０の情報を取り込む第１入力部１０と、第１入力部１０からの情報を用いて特定人物１１０の特徴パラメータを算出する第１処理部２０と、特定人物１１０の候補となる候補人物１２０の画像を含む情報を取り込む第２入力部３０と、第２入力部３０からの情報を用いて、人物の特徴パラメータを算出する第２処理部４０と、特定人物１１０の特徴パラメータと候補人物１２０の特徴パラメータを用いて候補人物１２０が特定人物１１０であるか、否かを判定する判定部５０と、候補人物１２０を表示するディスプレイ７０と、判定部５０で候補人物１２０が特定人物１１０と同一であると判定したときに、ディスプレイ７０に映った特定人物１１０にマーク１３０を付ける画像処理部６０を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、特定人物を発見するための人物判別システムに関する。

防犯警備を目的とし、予め要注意人物の特徴パラメータを蓄積した人物データベースと、センシングの対象となった人物の特徴パラメータを取得する手段を備え、センシングの対象となった人物が要注意人物であると判断したときに人物警報情報を送信する人物判別システムが知られている（特許文献１参照。）。

画像内で動いている人物を画像処理によって追跡する装置も知られている（特許文献２参照。）。

特開２００４−２４６４７１号公報 特開２００１−１８４４８８号公報

上記従来の人物判別システムは、予め登録している人物のデータを用いる必要があった。

本発明は、上記従来の課題を解決するもので、一つのシステムの中で特定人物の情報を取得し、リアルタイムで表示している人物が特定人物であるかを判定する人物判別システムを提供する。

請求項１記載の発明は、特定人物の情報を取り込む第１入力部と、第１入力部からの情報を用いて特定人物の特徴パラメータを算出する第１処理部と、特定人物の候補となる候補人物の画像を含む情報を取り込む第２入力部と、第２入力部からの情報を用いて、人物の特徴パラメータを算出する第２処理部と、第１処理部で算出した特定人物の特徴パラメータと第２処理部で算出した候補人物の特徴パラメータを用いて第２入力部で取り込んだ候補人物が特定人物であるか、否かを判定する判定部と、第２入力部で取り込んだ候補人物を表示するディスプレイと、判定部で、第２入力部で取り込んだ候補人物が特定人物と同一であると判定したときに、ディスプレイに映った特定人物にマークを付ける画像処理部と、を備える。

請求項１記載の発明は、一つのシステムの中で特定人物の情報を取得し、リアルタイムで表示している人物と特定人物とが同一人物であるかの判別をすることができる。

請求項２に記載の発明は、サーモグラフィをさらに備え、サーモグラフィからの情報を用いて発熱している人物を前記特定人物とする。請求項２に記載の発明は、感染症に罹患していると発熱している可能性があることに着目し、感染症に罹患している可能性のある人物を特定人物として、感染症の水際対策に利用できる。

請求項３に記載の発明は、第１入力部は、特定人物を撮影する第１カメラと、特定人物の体格を計測する第１計測器を有する。請求項３に記載の発明は、特徴パラメータとして体格も含めて同一人物であるかの判定を行なうので、より判定制度が高くなる。

本発明の人物判別システムは、探そうとする特定人物が、実際に何処にいるかを容易にしることができるという効果を有する。

本発明の実施の形態１における人物判別システムの概念図 同人物判別システムの第１フローの図 同人物判別システムの第２フローの図 同人物判別システムの第３フローの図 本発明の実施の形態２における人物判別システムの概念図

（実施の形態１）
本発明の実施の形態１における人物判別システムについて、図面を参照しながら説明する。

図１は本発明の実施の形態１における人物判別システムの概念図である。

人物判別システム１００は、第１入力部１０、第１処理部２０、第２入力部３０、第２処理部４０、画像処理部６０、およびディスプレイ７０を有する。

第１入力部１０は、特定人物１１０の情報を取り込む。第１入力部１０は、例えば静止画または動画を撮影するカメラである。特定人物１１０の情報は、一例として、特定人物１１０の顔、および特定人物１１０が身につけている衣服を含む特定人物１１０の画像である。第１入力部１０にカメラを用いた場合には、特定人物１１０の背景の情報のような特定人物１１０以外の画像の情報も取り込まれる。また、特定人物１１０と特定人物１１０以外の人物が存在している場合には、その特定人物１１０以外の人物の情報も取り込まれることもある。さらに、第１入力部１０が動画撮影用のカメラである場合には、そのカメラに映っている画像に特定人物１１０が映っていない場合もあり得る。第１入力部１０はこのような場合を排除しない。第１入力部１０は特定人物１１０の情報を取り得る場合に、少なくとも特定人物１１０の情報を取り込むものである。なお、カメラは１台だけでなく、複数台用いてもよい。

第１処理部２０は第１入力部１０からの特定人物１１０の情報を受け取り、特定人物１１０の特徴パラメータを算出する。特徴パラメータとは、その人物を特定するために必要な特徴を数値化したものである。例えば、特定人物１１０の輪郭、顔の中における目、鼻、および口の配置位置、並びに髪の形を数値化したものである。特徴パラメータには、さらに、特定人物１１０が身につけている衣服の形状および色、持ち物、並びに特定人物１１０の体格を含めても良い。特定人物１１０の体格の一例として、身長または体型などを用いてよい。体型は、例えば、標準体型、痩せ型体型、肥満型体型などの分類を用いてもよく、それ以外の分類を用いてもよい。

第２入力部３０は、特定人物１１０の候補となり得る候補人物１２０、候補人物１２１、および候補人物１２２の情報を取り込む。特定人物１１０の候補は３人とは限らない。第２入力部３０は、例えば静止画または動画を撮影するカメラである。特定人物１１０の情報は、一例として、候補人物１２０、候補人物１２１、および候補人物１２２の顔、および特定人物１１０が身につけている衣服を含む特定人物１１０の画像である。第２入力部３０にカメラを用いた場合には、候補人物１２０、候補人物１２１、および候補人物１２２の背景のように候補人物１２０、候補人物１２１、および候補人物１２２以外の画像の情報も取り込まれる。さらに、第２入力部３０がカメラである場合には、そのカメラに映っている画像に候補人物１２０、候補人物１２１、および候補人物１２２が映っていない場合もあり得る。第２入力部３０はこのような場合を排除しない。第２入力部３０は特定人物１１０の候補となり得る人物の情報を取り得る場合に、少なくともその人物の情報を取り込むものである。

第２処理部４０は第２入力部３０からの候補人物１２０、候補人物１２１、および候補人物１２２の情報を受け取り、候補人物１２０、候補人物１２１、および候補人物１２２それぞれの特徴パラメータを算出する。第２処理部４０で算出する特徴パラメータは、第１処理部２０で算出する特徴パラメータと同様の項目にしてよい。

判定部５０は第２処理部４０から送られる候補人物１２０、候補人物１２１、および候補人物１２２それぞれの特徴パラメータと第１処理部２０から送られる特定人物１１０の特徴パラメータとを用いて、候補人物１２０、候補人物１２１、および候補人物１２２の中から特定人物１１０と同一の人物を判定する。この判定として様々な手法が知られている。そのような手法として、人工知能を応用したものがある。例えば、機械学習（ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ）を用いた手法が知られている。

以下の、画像処理部６０およびディスプレイ７０の説明は、候補人物１２０が特定人物１１０と同一人物であると判定したとして行なう。

画像処理部６０は、第２入力部３０からの画像に対し、特定人物１１０にマーク１３０を付ける処理を行ない、ディスプレイ７０に出力する。画像処理部６０は公知の画像処理による人物追跡方法により特定人物１１０が動いていても特定人物１１０にマーク１３０を付ける処理を行ない続ける。

第２入力部３０からの画像に特定人物１１０が存在しない場合には、画像処理部６０はマーク１３０を付けず、第２入力部３０からの画像をそのままディスプレイ７０に出力する。

ディスプレイ７０は第２入力部３０からの画像をほぼリアルタイムに映し出すし、特定人物１１０が存在する場合には、特定人物１１０にマーク１３０を付けて映し出す。

図２は、実施の形態１における人物判別システムの第１フローの図である。

人物判別システム１００は、最初に第１入力部１０による特定人物１１０の情報の取り込みを行なう。次に、第１処理部２０が、特定人物１１０の特徴パラメータを算出する。次に第２入力部３０が、候補人物１２０の情報の取り込みを行なう。次に、第２処理部４０が、候補人物１２０の特徴パラメータを算出する。次に、判定部５０が候補人物１２０の特徴パラメータと特定人物１１０の特徴パラメータとを用いて、候補人物１２０が特定人物１１０と同一人物であるかの判定を行なう。判定部５０が同一人物であると判定したときは、画像処理部６０が特定人物１１０の画像にマーク１３０を付ける処理を行なう。この後、ディスプレイ７０は画像処理部６０による画像処理を経たマーク１３０がされた特定人物１１０を表示する。

判定部５０が同一人物でないと判定したときは、第２入力部３０が、候補人物１２１の情報の取り込みを行なう。以下、同様に、第２処理部４０が、候補人物１２１の特徴パラメータを算出した後に、判定部５０が、候補人物１２１が特定人物１１０と同一人物であるかの判定を行なう。判定部５０が同一人物であると判定したときは、画像処理部６０が特定人物１１０の画像にマーク１３０を付ける処理を行なう。

再び、判定部５０が同一人物でないと判定したときは、第２入力部３０が、候補人物１２２の情報の取り込みを行なう。以下、同様である。

図３は実施の形態１における人物判別システムの第２フローの図である。第２フローと第１フローは、第２入力部３０、第２処理部４０、および判定部５０の動作が相違する。第２フローにおいて、第２入力部３０は候補人物１２０、候補人物１２１、および候補人物１２２の情報の取込を行なう。次に、第２処理部４０は候補人物１２０の特徴パラメータを算出する。次に、判定部５０は候補人物１２０が特定人物１１０と同一人物であるかの判定を行なう。判定部５０が同一人物であると判定したときは、第１フローと同様に画像処理部６０が特定人物１１０の画像にマーク１３０を付ける処理を行なう。判定部５０が同一人物でないと判定したときは、第２処理部４０が、候補人物１２１の特徴パラメータを算出する。その後、判定部５０が、候補人物１２１が特定人物１１０と同一人物であるかの判定を行なう。判定部５０が同一人物であると判定したときは、画像処理部６０が特定人物１１０の画像にマーク１３０を付ける処理を行なう。判定部５０が同一人物でないと判定したときは、第２処理部４０が、候補人物１２２の特徴パラメータを算出する。以下、同様である。

図４は実施の形態１における人物判別システムの第３フローの図である。第３フローは第２フローと第２処理部４０、および判定部５０の動作が相違する。第２処理部４０は第２入力部３０で取り込んだ候補人物１２０、候補人物１２１、および候補人物１２２のそれぞれの特徴パラメータを算出する。その後、判定部５０は候補人物１２０が特定人物１１０と同一人物であるかの判定を行なう。判定部５０が同一人物であると判定したときは、第１フローと同様に画像処理部６０が特定人物１１０の画像にマーク１３０を付ける処理を行なう。判定部５０が同一人物でないと判定したときは、判定部５０は候補人物１２１が特定人物１１０と同一人物であるかの判定を行なう。画像処理部６０が特定人物１１０の画像にマーク１３０を付ける処理を行なう。判定部５０が同一人物でないと判定したときは、判定部５０は候補人物１２２が特定人物１１０と同一人物であるかの判定を行なう。以下、同様である。

第１フロー、第２フロー、および第３フローの違いは以下の点である。第１フローは第２入力部３０で特定人物１１０となり得る候補人物の情報を１人読む毎にその候補人物の特徴パラメータを算出し、特定人物１１０と同一人物であるかの判定を行い、同一人物でないと判断した場合に、次の特定人物１１０となり得る候補人物の情報を１人読み込む。第２フローは第２入力部３０でとなり得る候補人物の情報を複数人読み込み、その読み込んだ候補人物の特徴パラメータを１人算出する毎に、特定人物１１０と同一人物であるかの判定を行い、同一人物でないと判断した場合に、次の候補人物の特徴パラメータを算出する。第３フローは第２入力部３０でとなり得る候補人物の情報を複数人読み込み、その読み込んだ候補人物の特徴パラメータをそれぞれ算出し、特徴パラメータを算出した候補人物を１人判定し、同一人物でないと判断した場合に、次の候補人物を判定する。

第１フロー、第２フロー、および第３フローは一つの人物判別システム１００で、適宜選択して行なうようにしてもよい。例えば、特定人物１１０の候補が候補人物１２０、候補人物１２１、および候補人物１２２の３人である場合には、第２フローまたは第３フローを採用することができる。しかし、この場合、第２フローおよび第３フローにおいて、候補人物１２０、候補人物１２１、および候補人物１２２のいずれも特定人物１１０と同一人物ではないと判定された場合、第１フローのように第２入力部３０が新たな候補人物の情報を取り込むステップに戻る必要がある。特定人物１１０の候補が候補人物１２０の１人だけの場合には、第１フローが採用される。別の例として、人物判別システム１００の処理能力に余裕がある場合には、第２フローを選択し、余裕が無い場合には第３フローを選択するようにしてもよい。

なお、それぞれの処理を、並列処理で行なってもよい。例えば、複数人の候補人物の情報を取り込み、それらの候補人物の特徴パラメータの算出を同時に並列に行なう方法である。あるいは、同一人物の判定を同時に並列に行なう方法である。複数人の候補人物の情報を取り込み、候補人物の特徴パラメータの算出を同時に並列に行ない、このそれぞれの候補人物の特徴パラメータ毎に、同一人物の判定を同時に並列に行なってもよい。

ディスプレイ７０は第２入力部３０からの画像をほぼリアルタイムに映し出すので、候補人物が複数存在するときであっても、マーク１３０が付されたディスプレイ７０を参照することにより、実際の特定人物１１０は容易に発見される。

本実施の形態の人物判別システム１００は特定人物１１０の発見に利用してもよい。例えば、第１入力部１０をスキャナとして、遊園地で、親が子供を見失ったときに、子供が映った写真を第１入力部１０で特定人物１１０の人物情報として取り込み、その遊園地内の監視カメラを第２入力部３０として用いることで、迷子を発見するようにしてもよい。第１入力部１０をスキャナではなくデータ受け取りインターフェイスとして、スマートフォンに映った子供の画像を取り込むようにしてもよい。

本実施の形態によれば、一つのシステムの中で特定人物の情報を取得し、リアルタイムで表示している人物と特定人物とが同一人物であるかの判別をすることができる。
（実施の形態２）
以下、本発明の実施の形態２における人物判別システムについて説明する。実施の形態２における人物判別システムは、実施の形態１における人物判別システムを基に空港における感染者の発見に使用することを想定している。近年、交通網が発達することに伴い、世界のいずれかの地域で流行した感染症が、他の地域でも流行し易くなっている。感染症が流行した際には、空港でサーモグラフィを用いて発熱している可能性のある人物を引き止めて、その人物に対し、渡航暦の聴取や体温計による検温を行なうことで、適切な対応に繋げている。この方法は、対応を行なう専任者が必要であり、常時行なうことはできない。従って、世界のいずれかの地域で感染症が流行する前には、上記の方法は取られておらず、感染者が入国する恐れがある。本発明の実施の形態２における人物判別システムは、この課題を解決する手段を提案する。

図５は本発明の実施の形態２における人物判別システムの概念図である。人物判別システム１００の構成は、実施の形態１の人物判別システム１００にサーモグラフィ１５０および特定人物決定部１５１を付加し、実施の形態１の第１入力部１０として第１カメラ１１および第１計測器１２を備え、第２入力部３０として、第２カメラ３１および第２計測器３２をそれぞれ備えた構成である。なお、第１カメラ１１、第１計測器１２、およびサーモグラフィ１５０は、複数台用いてもよい。

サーモグラフィ１５０、第１カメラ１１、および第１計測器１２は互いに近くに配置されている。これらの配置場所は、航空機と空港のターミナルとを繋ぐボーディング・ブリッジ１４０（Ｂｏａｒｄｉｎｇ ｂｒｉｄｇｅ）である。

サーモグラフィ１５０は赤外線による放射を利用して、物体の表面温度を検出する。サーモグラフィ１５０により発熱している人物を発見することができる。

特定人物決定部１５１はサーモグラフィ１５０からの情報に基づいて、発熱している人物を感染症に罹患している可能性がある人物として特定人物１１０に決定する。ここで、特定人物１１０、人物１１１、および人物１１２が並んで歩いているとして、発熱者は特定人物１１０のみであるとする。

第１カメラ１１は実施の形態１の第１入力部１０に用いたカメラと同様である。第１カメラ１１少なくとも特定人物１１０の人物情報を取り込む。第１カメラ１１は、特定人物１１０の他に人物１１１および人物１１２の人物情報を取り込んでもよい。

第１計測器１２は、例えば距離画像カメラである。より具体的には一例としてＴＯＦ（ｔｉｍｅ ｏｆ ｆｌｉｇｈｔ）カメラである。第１計測器１２は３次元画像を得るので、特定人物１１０の体格を含む人物情報を取り込む。第１計測器１２は特定人物１１０の他に人物１１１および人物１１２の人物情報や、特定人物１１０の背景の情報を取り込んでもよい。

第１処理部２０では、第１カメラ１１および第１計測器１２で取り込んだ特定人物１１０の受け取り、特定人物１１０の特徴パラメータを算出する。第１処理部２０の機能は実施の形態１のときと同様であるが、算出する特徴パラメータとして、さらに第１計測器１２で取り込んだ情報としての体格を付加している。第１処理部２０では、特定人物１１０の他に人物１１１および人物１１２の人物情報も第１入力部１０から送られることがあるが、特徴パラメータを算出するのは特定人物１１０だけでよい。

第２カメラ３１は、実施の形態１の第２入力部３０として用いたカメラと同様である。第２計測器３２は第１計測器１２と同様に、例えばＴＯＦカメラである。第２カメラ３１および第２計測器３２は互いに近くに配置されている。これらの配置場所は、空港のターミナル内の検疫１４１である。第２カメラ３１および第２計測器３２は、特定人物１１０の候補となり得る候補人物１２０、候補人物１２１、および候補人物１２２の情報を取り込む。

第２処理部４０は第２カメラ３１および第２計測器３２で取り込んだ候補人物１２０、候補人物１２１、および候補人物１２２の情報を受け取り、候補人物１２０、候補人物１２１、および候補人物１２２それぞれの特徴パラメータを算出する。第２処理部４０の機能は実施の形態１のときと同様であるが、算出する特徴パラメータとして、さらに第２計測器３２で取り込んだ情報としての体格を付加している。

判定部５０は、実施の形態１と基本的には同様である。実施の形態２においては特徴パラメータに特定人物１１０の体格も付加して判定を行なう。

画像処理部６０およびディスプレイ７０は実施の形態１と同様であり、ディスプレイ７０に映っている特定人物１１０にマーク１３０がなされるのも同様である。

実施の形態２における人物判別システム１００も基本的なフローは実施の形態１と同様である。

実施の形態２における人物判別システム１００は感染症の疑いのある特定人物１１０を空港関係者がディスプレイ７０を見ながら発見できる。実施の形態２における人物判別システム１００はサーモグラフィ１５０が発熱者を発見したときに、空港関係者に注意喚起を促すアラームを発生させてもよい。このアラームを聞いた空港関係者は検疫１４１でディスプレイ７０を見ながら感染症の疑いのある特定人物１１０を発見するようにしてもよい。サーモグラフィ１５０が発熱者を発見したときに、特定人物１１０を発見する担当者がこのアラームを聞くように、その担当者のいる部屋のみにアラームを鳴らしてもよい。

実施の形態２における人物判別システム１００は、常時専任の発熱者を監視する担当者を配置することなく、発熱者の存在の有無を常時監視している。よって、感染症に対する水際対策をより高める。

実施の形態２における人物判別システム１００は、空港だけでなく、港にも適用しても良い。人が集まるイベント会場にも応用できる。

実施の形態２における人物判別システム１００は第１計測器１２および第２処理部４０がない構成でも良いが、第１計測器１２および第２処理部４０を用いて、特定人物１１０の体格も特徴パラメータとしたが、判定部５０がより正確に判定できる。

本発明の人物判別システムは、特定人物を探すシステムとして有用である。

１０ 第１入力部
１１ 第１カメラ
１２ 第１計測器
２０ 第１処理部
３０ 第２入力部
３１ 第２カメラ
３２ 第２計測器
４０ 第２処理部
５０ 判定部
６０ 画像処理部
７０ ディスプレイ
１００ 人物判別システム
１１０ 特定人物
１１１ 人物
１１２ 人物
１２０ 候補人物
１２１ 候補人物
１２２ 候補人物
１３０ マーク
１４０ ボーディング・ブリッジ
１４１ 検疫
１５０ サーモグラフィ
１５１ 特定人物決定部

Claims (3)

1. 特定人物の情報を取り込む第１入力部と、
   前記第１入力部からの情報を用いて前記特定人物の特徴パラメータを算出する第１処理部と、
   特定人物の候補となる候補人物の画像を含む情報を取り込む第２入力部と、
   前記第２入力部からの情報を用いて、前記人物の特徴パラメータを算出する第２処理部と、
   前記第１処理部で算出した前記特定人物の特徴パラメータと前記第２処理部で算出した前記候補人物の特徴パラメータを用いて前記第２入力部で取り込んだ前記候補人物が前記特定人物であるか、否かを判定する判定部と、
   前記第２入力部で取り込んだ候補人物を表示するディスプレイと、
   前記判定部で、前記第２入力部で取り込んだ前記候補人物が前記特定人物と同一であると判定したときに、前記ディスプレイに映った前記特定人物にマークを付ける画像処理部と、
   を備えた人物判別システム。
2. サーモグラフィをさらに備え、
   前記サーモグラフィからの情報を用いて発熱している人物を前記特定人物とする請求項１記載の人物判別システム。
3. 前記第１入力部は、前記特定人物を撮影する第１カメラと、前記特定人物の体格を計測する第１計測器を有する請求項１記載の人物判別システム。

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