JP2018195872A - 情報処理装置、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】効率的に同定処理を実施することを目的とする。【解決手段】複数の撮影装置の撮影範囲内を通過した移動体の位置と移動方向とを特定し、特定した移動体の位置と移動方向と、前記複数の撮影装置の位置とに基づいて、複数の撮影装置のうち１つの撮影装置から得られた撮影画像を選択し、選択した撮影画像について前記移動体の同定処理を行う。【選択図】図３

Description

本発明は、情報処理装置、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。

従来、街角や空港などの広域に設置された複数のカメラの画像をネットワーク経由で受信して人物を追跡するシステムにおいて、あるカメラで撮影された人物を他のカメラの画像において同定する技術が知られている。同定方法としては、それぞれのカメラから取得した人物の特徴量を比較して類似度が高い人物を同一人物とみなす方法がある。同定に使用する特徴量としては、顔、服装、歩容、体型などの特徴を数値化したものが一般的である。

特許文献１には、同定処理の精度向上のため、ターゲットとなる人物の経路予測を行い、人物が通過するカメラのフレームレートを一時的に向上させる技術が開示されている。特許文献２には、ターゲットとなる人物の出現した点と消失した点の相関関係を計算し、カメラの連結関係を推定して同定処理を行うことで、人物が消失するケースを最小限に抑える技術が開示されている。

特開２０１６−１６３３２８号公報 特開２００８−２１９５７０号公報

しかしながら、ターゲットとなる人物を同定する場合において、従来はシステムが管理する全ての監視カメラに映る人の特徴量を検出して同定処理を行うため無駄な解析処理が多いという問題があった。

本発明はこのような問題点に鑑みなされたもので、効率的に同定処理を実施することを目的とする。

そこで、本発明は、異なる位置に設置されている複数の撮影装置の其々から得られた撮影画像に基づいて、前記撮影装置の撮影範囲内を通過した移動体の位置と移動方向とを特定する特定手段と、前記複数の撮影装置の位置を格納する格納手段と、前記特定手段により特定した移動体の位置と移動方向と、前記格納手段が格納している前記複数の撮影装置の位置とに基づいて、複数の撮影装置のうち１つの撮影装置から得られた撮影画像を選択し、選択した撮影画像について前記移動体の同定処理を行う同定手段とを有することを特徴とする。

本発明によれば、効率的に同定処理を実施することができる。

監視システムの全体図である。 同定装置のハードウェア構成を示す図である。 同定装置のソフトウェア構成を示す図である。 設定画面の一例を示す図である。 人物テーブルの一例を示す図である。 人数計測処理を示すフローチャートである。 人物同定処理を示すフローチャートである。 経路候補特定処理の説明図である。 検索画面の一例を示す図である。 第２の実施形態に係る人物同定処理を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る監視システムの全体図である。監視システムは、情報処理システムの一例である。監視システムは、複数の監視カメラ１１０と、同定装置１００とを有している。各監視カメラ１１０は、領域を撮影すべく、互いに異なる位置に設置されているものとする。なお、図１においては、３台の監視カメラ１１０を示しているが、監視カメラ１１０の数は２以上あればよく、実施形態に限定されるものではない。

同定装置１００は、情報処理装置の一例である。同定装置１００は、各監視カメラ１１０とネットワーク１２０を介して接続し、監視カメラ１１０から撮影画像を取得可能な様に構成されている。同定装置１００は、撮影画像において、所定の人物の同定処理を行うことにより、人物の追尾を行う。ここで、同定処理は、ある監視カメラにより撮影された人物と、他の監視カメラにより撮影された人物と、を同一人物として対応付ける処理である。また、同定処理は、ある監視カメラにより所定のタイミングにおいて撮影された人物と、同じ監視カメラにおいてその後に撮影された人物と、を同一人物として対応付ける処理も含む。なお、本実施形態においては、追跡（同定）対象が人物の場合を例に説明するが、追跡対象は移動体であればよく、人物の限定されるものではない。

図２は、同定装置１００のハードウェア構成を示す図である。同定装置１００は、ＣＰＵ２０１、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３、ＨＤＤ２０４、入力装置２０５、表示装置２０６、ネットワークＩ／Ｆ２０７及びバス２０８を有している。ＣＰＵ２０１は、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３に格納されたプログラムを実行する。ＲＯＭ２０２は、不揮発性メモリであり、プログラムを実行する際に必要なデータを格納する。ＲＡＭ２０３は揮発性メモリであり、一時的なデータを記憶する。ＨＤＤ２０４は、ハードディスクドライブであり、書き換え可能な２次記憶装置である。ＨＤＤ２０４には画像情報、人物情報、特徴量情報等や各監視カメラ１１０の位置を示す情報が記憶され、これらの情報はＲＡＭ２０３に転送され、ＣＰＵ２０１がプログラムを実行する際に利用される。なお、後述する同定装置１００の機能や処理は、ＣＰＵ２０１がＲＯＭ２０２又はＨＤＤ２０４に格納されているプログラムを読み出し、このプログラムを実行することにより実現されるものである。

また、他の例としては、同定装置１００の機能や処理の少なくとも一部は、例えば複数のＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、及びストレージを協働させることにより実現してもよい。また、他の例としては、同定装置１００の機能や処理の少なくとも一部は、ハードウェア回路を用いて実現してもよい。

入力装置２０５は、キーボード、マウスなどのユーザからの入力を司るデバイスである。表示装置２０６は、ディスプレイであり、ユーザに対して実行結果等を表示する。ネットワークＩ／Ｆ２０７は、インターネットやイントラネット等のネットワーク接続を行うＬＡＮ等である。バス２０８は、これらを接続して相互にデータの入出力を行う。

図３は、同定装置１００のソフトウェア構成を示す図である。同定装置１００は、画像取得部３０１、追尾部３０２、識別器３０３、特徴量抽出部３０４、顔判定部３０５、服装判定部３０６、歩容判定部３０７及び体型判定部３０８を有している。同定装置１００はさらに、特徴量更新部３０９、特徴量管理部３１０、信頼度算出部３１１、人物同定部３１２、出力処理部３１３、受付部３１４、人数計測部３１５及び登録部３１６を有している。画像取得部３０１は、複数の監視カメラ１１０の其々が撮影した撮影画像を取得して追尾部３０２に送信する。追尾部３０２は、取得した撮影画像から人物の検出処理を行う。追尾部３０２は、Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）などの機械学習を使用して人物の画像特徴を学習した識別器３０３を利用する。追尾部３０２は、識別器３０３を利用して取得した画像での人物の位置座標とサイズ情報を求めて検出処理を行う。なお、追尾部３０２による検出処理はＳＶＭに限定されるものではなく、パターンマッチングなどで画像から人物を抽出してもよい。

追尾部３０２は、識別器３０３を利用して検出した人物の情報を基に追尾処理を行う。追尾処理とは１つの監視カメラにおいて、あるフレームの画像において検出された人物と、別のフレームの画像において検出された人物とを、画像の特徴と画像間での位置関係とから対応付ける処理である。人物の検出に失敗して現在の画像に別フレームの画像において検出した人物と対応付けられない場合、追尾部３０２はＫａｌｍａｎ Ｆｉｌｔｅｒ等の移動予測を用いて対応付けの結果を補完する。また、追尾部３０２は、所定期間以上や、対応付け可能な人物がいない場合は追尾処理を終了する。追尾部３０２は、対応付けた人物にはそれぞれ一意のＩＤを付与する。追尾部３０２は、処理の結果得られた対象のＩＤ、位置座標、サイズ情報、画像取得時刻、監視カメラを示す情報を含む人物情報を、特徴量抽出部３０４に提供する。対応付けられた人物のデータは、後述の人物テーブル（図５参照）に記憶される。

特徴量抽出部３０４は、人物情報に含まれる人物の位置座標に基づいて、撮影画像における人物の領域から特徴量を抽出する。人物の特徴量としては、人物領域内から抽出された色、輝度、エッジ等があげられる。特徴量抽出部３０４は、色、輝度、及びエッジのうちの少なくともいずれかを特徴量として抽出してもよく、これらを任意に組み合わせたものを特徴量として抽出してもよい。また、特徴量抽出部３０４によって抽出する特徴量は、色、輝度、エッジ等をヒストグラムとして表したものであってよい。また、特徴量抽出部３０４は、追尾部３０２によって求められた人物の部位を特徴量として抽出してもよい。人物の部位とは、顔、服装、歩容、体型などである。

特徴量抽出部３０４は、形状特徴であるＬＢＰ特徴量やＨＯＧ特徴量、あるいは、ＧａｂｏｒフィルタやＳｃｈｍｉｄフィルタを用いて抽出したテクスチャ解析を用いて特徴量を抽出する。識別器としてはサポートベクターマシーン（ＳＶＭ）等の手法を用いた識別器３０３が使用される。特徴量抽出部３０４は、得られた人物の特徴量と利用した識別器３０３の情報を追尾部３０２で得られている人物のＩＤに関連付け、顔判定部３０５、服装判定部３０６、歩容判定部３０７、体型判定部３０８に提供する。

顔判定部３０５は、追尾部３０２における識別器３０３を人物の顔で利用することで、識別器３０３の情報から人物の顔を判定する。服装判定部３０６は、追尾部３０２によって得られる服装の検出結果と、特徴量抽出部３０４が抽出した服装の特徴量とを対応付ける。歩容判定部３０７は、特徴量抽出部３０４によって利用した識別器３０３の情報から歩容を判定する。体型判定部３０８は、特徴量抽出部３０４によって利用された識別器３０３の情報から体型を判定する。

特徴量更新部３０９は、特徴量抽出部３０４から得られる特徴量と、顔特徴量と、服装特徴量と、歩容特徴量と、体型特徴量と、を元に特徴量抽出部３０４で作成された人物の特徴量を更新する。なお、特徴量抽出部３０４は監視カメラにより撮影された人物の画像の中から直線や点などのテクスチャを構成する基本的な要素を抽出して配列規則などを特徴として求める。これに対し、顔判定部３０５、服装判定部３０６、歩容判定部３０７、体型判定部３０８は、画像の色や濃度、一様性、方向性、コントラストなどを各部位の特性に従って特徴を求めている。

特徴量更新部３０９は、人物の特徴量が過去に得られていない場合は、得られている特徴量を人物のＩＤと関連づけて、特徴量管理部３１０に提供する。また、特徴量更新部３０９は、特徴量が変化した場合に更新を行う。特徴量管理部３１０は、特徴量更新部３０９の更新処理によって更新された特徴量を顔特徴量、服装特徴量、歩容特徴量、体型特徴量などの特徴量毎に管理する。

信頼度算出部３１１は、特徴量管理部３１０で管理されている特徴量に対して、信頼度を計算する。信頼度とは、更新した特徴量が人物を特定する処理において、人物の特定を成功する確率を表す数値である。信頼度は撮像装置から得られた人物画像とターゲットとなる人物の画像の顔、服装、歩容、体型の各類似度を統合した確率を示している。言い換えると、人物の特定を成功する確度を表した数値であり、値が大きいほど同定する成功確率が高いことを示す。例えば、服特徴量では色のカラーマッチングで判定をしており、色の輝度精度が高いほど信頼度が高くなる。

人物同定部３１２は、特徴量に基づき、人物を同定する人物同定部を示す。人物同定部３１２は、特徴量を特徴量管理部３１０から読み出し、人物間距離を算出することにより類似性を算出し、その類似性に基づいて同定を行う。人物間距離を算出する方法としては、ユークリッド距離や、マハラノビス距離などの判別分析手法を用いる。また、人物同定部３１２は、人物間距離以外にも人物間の類似性を示す種々の値を用いて同定してもよい。人物同定部３１２は、特徴量の値が近いほど、人物間距離が近くなるように、値を求める。人物同定部３１２は、算出した人物間距離を所定の閾値と比較し、閾値以内の対象距離であれば、同一人物と判断する。そして、人物同定部３１２は、人物間の距離又は人物の同定情報を出力処理部３１３に提供する。

出力処理部３１３は、人物が同定された結果を表示装置２０６に表示することでユーザに表示する。受付部３１４はユーザからの画面入力の内容を要求として受け付ける。人数計測部３１５は受付部３１４からの通知を元に追尾部３０２、識別器３０３、特徴量抽出部３０４の機能を使用して人物として認識された人の数をカウントする。登録部３１６は、人数計測部３１５でカウントした人数を通過人数として、対象となる監視カメラの情報と紐付けて人物テーブルに設定する。

図４は、設定画面の一例を示す図である。設定画面４００は、同定装置１００の表示装置２０６に表示される。監視カメラ画像４０２、４０３、４０４は同定装置１００に接続されている３台の監視カメラ１１０からのライブ映像である。監視カメラ画像４０４は、監視カメラ画像４０２、４０３に対して大きいサイズで表示されている。このように、ユーザ操作に応じて、所定の監視カメラ画像を他の監視カメラ画像に比べて大きく表示することができる。検索対象画像４０５は、ユーザが設定した検索対象の人物の画像である。参照ボタン４０６は、検索の対象となる画像を指定するためのボタンである。同定装置１００では検索対象となる画を元に顔、服装、歩容、体型の特徴量を特徴量抽出部３０４で抽出する。その際、歩容の場合は静止画では特徴量を計算できないため、歩容特徴量抽出のための動画が参照ボタン４０６経由で指定される。

検索ボタン４０７は、検索対象画像４０５のデータに基づく人物検索処理の実行ボタンである。特定人物指定４０８は、検索対象画像４０５に示される人物が特定人物かどうかを示す情報である。ここで、特定人物とは、予め設定された人物である。特定人物としては、ブラックリスト化された犯罪者や異常行動を行った者が挙げられる。

人数計測期間４０９は、人数計測を行う期間をＦｒｏｍ欄、Ｔｏ欄で示している。Ｆｒｏｍ欄には、ユーザにより人数計測を開始する日にちが入力され、Ｔｏ欄には、ユーザにより人数計測を終了する日にちが入力される。なお、詳細時刻はデフォルト値として設定しても良いし、Ｆｒｏｍ欄、Ｔｏ欄に詳細時刻を入力する方法でもよい。対象監視カメラ４１０は、人数計測の対象となる監視カメラを選択する欄であり、ポインティングデバイスなどで選択することで、人数計測の対象となる監視カメラを選択可能となる。人数計測の対象となる監視カメラで取得された画像を元に、追尾部３０２で人物かどうか判定をして通過人数を計測する。人数計測実行ボタン４１１は、人数計測を実行するボタンであり、押下されると、人数計測期間４０９で指定された期間と、対象監視カメラ４１０で指定された対象となる監視カメラで人数計測が実行される。その際、受付部３１４で人数計測が受け付けられる。

図５は、人物テーブルの一例を示す図である。人物テーブル５００は、同定装置１００のＨＤＤ２０４に記憶されている。人物テーブル５００は、人数計測で得られた通過人数と、監視カメラから得られた画像から特定された人物情報を集約したテーブルである。人物テーブル５００は、カメラＩＤと、通過人数と、ＴｒａｃｋＩＤと、位置情報と、座標情報と、人物ＩＤと、信頼度と、を対応付けて記憶している。カメラＩＤは、監視カメラの識別情報で、監視カメラに固有のユニークな情報である。通過人数は、東西南北の４方向それぞれを移動方向とする通過人数を示す情報である。図中Ｎ，Ｓ，Ｗ，Ｅは北、南、西、東を示す。

ＴｒａｃｋＩＤは、人物に割り当てて追跡を行うためのＩＤである。ＴｒａｃｋＩＤは人物と認識された対象に対して割り当てられる。位置情報は、人物を特定した際のＧＰＳの位置情報を示し、緯度、経度情報を示す情報である。座標情報は、人物を特定した際の、人物の空間上の座標を縦、横、高さで示す情報である。位置情報はＧＰＳにおける緯度、経度情報を示しているのに対して、座標情報は監視カメラの画角上に撮影された人物の顔の空間座標を示す。人物ＩＤは、特定された人物の識別情報である。人物ＩＤは、対応する検索対象画像を登録する際に特徴量管理部３１０によって割り当てられる。信頼度は、人物の特定を成功するための確度である信頼度を示す。信頼度は特徴量スコアをパーセンテージで表したものである。例えば、図５に示す人物ＩＤ「Ａ」の人物においては、監視カメラＩＤ１０１の監視カメラにおいて、信頼度９０％で同定対象の人物が検出されていることを示している。

図６は、同定装置１００による人数計測処理を示すフローチャートである。Ｓ６０１において、受付部３１４が設定画面４００においてユーザにより入力された人数計測期間を受け付けると、人数計測部３１５は、これを人数計測期間として設定する。次に、Ｓ６０２において、受付部３１４が設定画面４００において、ユーザによる人数計測の対象監視カメラの選択を受け付けると、人数計測部３１５は、これを対象監視カメラとして設定する。次に、Ｓ６０３において、人数計測部３１５は、設定された人数計測期間の間、対象監視カメラの撮影画像に対し、人数計測処理を実行する。このとき、追尾部３０２は、人物検出を行う。そして、特徴量抽出部３０４は、追尾部３０２により検出された人物の特徴量を抽出する。そして、人数計測部３１５は、人物の人数をカウントした結果を登録部３１６に渡す。なお、人数計測部３１５は、人物の移動方向をさらに特定し、東西南北の４つの移動方向毎に人数を計測する。

Ｓ６０４において、人数計測部３１５は、設定された人数計測期間が終了したか否かを確認する。人数計測部３１５は、人数計測期間が終了するまで、人数計測を継続し、人数計測期間が終了すると（Ｓ６０４でＹｅｓ）、処理をＳ６０５へ進める。Ｓ６０５において、登録部３１６は、人数計測データを人物テーブルに登録する。本システムにおいては、人数計測データが人物テーブルに登録されることで経路予測の処理が可能となる。なお、人数計測処理は、各監視カメラの撮影範囲内を通過した移動体の移動方向と、移動方向毎の移動体の数と、を特定する移動体特定処理の一例である。

図７は、同定装置１００による人物同定処理を示すフローチャートである。Ｓ７０１において、特徴量管理部３１０は、ユーザによって検索対象画像が登録されると、対応する人物を検索対象として設定する。以下、検索対象の人物を対象人物と称する。このとき、歩容の特徴量を計算するための動画データも登録される。次に、Ｓ７０２において、画像取得部３０１は、各監視カメラ１１０から画像を取得する。そして、追尾部３０２は、取得した画像に基づいて、人物検索を行い、人物が検出されると、特徴量抽出部３０４は、人物の特徴量を抽出する。特徴量抽出部３０４により抽出された特徴量は、顔判定部３０５、服装判定部３０６、歩容判定部３０７、体型判定部３０８で使用される識別器３０３を使用して、特徴量更新部３０９で更新される。

次に、Ｓ７０３において、特徴量管理部３１０は、特徴量更新部３０９で更新されたデータを人物同定部３１２に渡す。人物同定部３１２は、対象人物の人物照合データがあるかどうかを判断する。人物同定部３１２は、人物照合データがある場合には（Ｓ７０３でＹｅｓ）、処理をＳ７０４へ進める。人物同定部３１２は、人物照合データがない場合には（Ｓ７０３でＮｏ）、処理をＳ７０２へ進める。Ｓ７０４において、特徴量管理部３１０は、人物を特定した際のＧＰＳの座標位置情報と緯度、経度情報を導出してターゲットの位置情報を人物テーブルに記憶する。なお、Ｓ７０３及びＳ７０４の処理は、対象移動体としての対象人物の位置を特定する位置特定処理の一例である。

次に、Ｓ７０５において、特徴量管理部３１０は、図６を参照しつつ説明した人数計測処理において得られた人数計測データを読み出す。そして、特徴量管理部３１０は、対象人物が検出された位置と、人数計測データに基づいて、対象人物が検出された時点の後に通過する可能性のある複数の経路候補を特定する。図８は、経路候補特定処理の説明図である。対象人物Ｐの進行方向Ａの先に、監視カメラＸ１が設置されているとする。この場合、監視カメラＸ１の撮影画像から、対象人物Ｐと同様に、位置Ｘから移動した人物の移動方向として方向Ｂ，Ｃ，Ｄが特定されたとする。この場合、方向Ｂ、Ｃ、Ｄの経路が対象人物Ｐが通過する可能性のある経路候補として特定される。ここで、各経路候補Ｂ，Ｃ，Ｄは、それぞれ異なる監視カメラＸ２、Ｘ３、Ｘ４の撮影範囲に含まれるものとする。なお、Ｓ７０５の処理は、複数の経路候補を特定する候補特定処理の一例である。

図７に戻り、Ｓ７０５の処理の後、Ｓ７０６において、特徴量管理部３１０は、経路候補に対応する移動方向毎の人数に基づいて、経路候補毎の通過確率を特定する。ここで、通過確率とは、対象人物が経路候補を通過する確率である。人物同定部３１２は、（式１）により通過確率を算出する。

通過確率＝移動方向の人数／総通過人数 …（式１）

ここで、移動方向の人数は、例えば、移動方向Ｎに対する通過人数など特定の移動方向における通過人数である。総通過人数は、処理対象となる監視カメラの撮影範囲を通過したすべての人物の数であり、本実施形態においては、移動方向Ｎ、Ｓ、Ｗ、Ｅそれぞれの通過人数の合計値である。なお、Ｓ７０６の処理は、経路候補それぞれの通過確率を特定する確率特定処理の一例である。

次に、Ｓ７０７において、特徴量管理部３１０は出力処理部３１３と協働し、対象人物の位置と、経路候補と、経路候補の通過確率を表示装置２０６に表示するよう制御する。本処理は、表示制御処理の一例である。図９は、検索画面の一例を示す図である。検索画面９００は、同定装置１００の表示装置２０６に表示される画面である。設定画面４００において検索ボタン４０７が押下されることで検索画面９００に画面遷移する。検索画面９００には、経路検索終了ボタン９４０と、地図画像９１０と、方位画像９４１とが表示されている。経路検索終了ボタン９４０は、経路検索の終了を指示するボタンであり、押下されると、設定画面４００に画面遷移する。地図画像９１０は監視領域の地図画像である。方位画像９４１は、地図画像９１０における方位を示している。

地図画像９１０上には、監視カメラの設置位置にカメラ画像９１１が表示されている。なお、図１においては監視カメラが３台の例を説明したが、実際には多くの監視カメラが設置される場合が多い。図９には、多数のカメラが設置され、これに対応して多数のカメラ画像９１１が表示されている例を示している。本実施形態においては、カメラ画像９１１は、撮影方向を示す三角形状のアイコンとするが、これに限定されるものではない。

さらに、Ｓ７０７の処理により、対象人物Ｐの位置に人物画像９２０が表示されている。ここで、人物画像９２０は、人物の形状のアイコンとするが、これに限定されるものではない。また、人物画像９２０に対応して、注釈９２１が表示される。注釈９２１には、対象人物Ｐの撮影画像のサムネイル画像と、特徴量スコアが表示される。ここで、特徴量スコアとは顔・服装・歩容・体型の特徴量を総合して１０００点を最大値とした点数であり、１０００点に近いほど同定確率が高い。さらに、Ｓ７０７の処理により、経路候補に対応した矢印画像９３１、９３２、９３３が、対象人物Ｐの進行方向に表示される。さらに各矢印画像９３１、９３２、９３３には、対応する経路候補の通過確率が重畳表示される。

図７に戻り、Ｓ７０７の処理の後、Ｓ７０８において、特徴量管理部３１０は、通過確率が高い順に経路候補に対応した監視カメラをソートする。具体的には、人物同定部３１２は、通過確率が高い順に監視カメラの順位付けを行い、この順位を同定処理の順番として決定する。本処理は、撮影手段に対し優先度を決定する優先度決定処理の一例である。例えば監視カメラＡ、Ｂ、Ｃの通過確率がそれぞれ７０％、２０％、１０％ならば、監視カメラＡ、Ｂ、Ｃの順にソートされる。

Ｓ７０８の処理の後、特徴量管理部３１０は、人物を同定するためのループ処理（Ｓ７０９〜７１２）を開始する。Ｓ７０９において、特徴量管理部３１０は、最初の順位の監視カメラを処理対象として選択する。そして、この監視カメラに対応した経路候補の通過確率と確率閾値とを比較する。ここで、確率閾値は予め設定された値でＨＤＤ２０４等の記憶部に記憶されているものとする。特徴量管理部３１０は、通過確率が確率閾値以上の場合には（Ｓ７０９でＹｅｓ）、処理をＳ７１０へ進める。特徴量管理部３１０は、通過確率が確率閾値未満の場合には（Ｓ７０９でＮｏ）、処理対象の監視カメラに対する同定処理を行うことなく、処理対象を次の監視カメラに変更し、ループ処理を継続する。本処理は、通過確率が閾値未満の場合に、対応する撮影画像を同定処理の対象から除外する除外処理の一例である。

Ｓ７１０において、人物同定部３１２は、同定処理を行う。次に、Ｓ７１１において、人物同定部３１２は、同定処理で得られたスコアとスコア閾値とを比較する。ここで、スコア閾値は予め設定された値で記憶部に記憶されているものとする。人物同定部３１２は、スコアがスコア閾値以上の場合には（Ｓ７１１でＹｅｓ）、同定されたとみなして処理をＳ７１２へ進める。人物同定部３１２は、スコアがスコア閾値未満の場合には（Ｓ７１１でＮｏ）、同定されていないとみなして処理対象を次の監視カメラに変更し、再度Ｓ７０９から処理を行う。Ｓ７１２において、特徴量管理部３１０は、人物同定処理を終了するかをポップアップ表示（非図示）してユーザに判断させる。特徴量管理部３１０は、ユーザ操作に応じて終了の指示を受け付けると（Ｓ７１２でＹｅｓ）、処理を終了する。人物同定部３１２は終了の指示を受け付けない場合には（Ｓ７１２でＮｏ）、処理対象を次の監視カメラに変更し、ループ処理を継続する。なお、人物同定処理を終了するポップアップは毎回表示しても良いし、任意のタイミングでもよい。

以上のように、第１の実施形態に係る監視システムは、追跡対象の人物の経路を予測し、予測結果に応じて同定処理を行う対象となる撮影画像の優先度を決定する。これにより、同定処理に係る演算量を低減することができる。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態に係る監視システムについて第１の実施形態に係る監視システムと異なる点を説明する。図１０は、第２の実施形態に係る同定装置１００による人物同定処理を示すフローチャートである。なお、第２の実施形態に係る人物同定処理においても、第１の実施形態において図７を参照しつつ説明した人物同定処理のＳ７０１〜Ｓ７０８の処理を行い、Ｓ７０８の処理の後、ＣＰＵ２０１は処理をＳ１００１へ進める。なお、Ｓ１００１〜Ｓ１００６の処理は、人物を同定するためのループ処理である。

Ｓ１００１において、特徴量管理部３１０は、特徴量に基づいて、対象人物が特定人物か否かを確認する。ここで、特定人物は、前述の通り、設定画面４００において予め設定され、ＨＤＤ２０４等に記憶されているものとする。特徴量管理部３１０は、対象人物が特定人物の場合には（Ｓ１００１でＹｅｓ）、処理をＳ１００２へ進める。特徴量管理部３１０は、対象人物が特定人物の場合には（Ｓ１００１でＮｏ）、処理をＳ１００３へ進める。

Ｓ１００２において、特徴量管理部３１０は、通過確率が大きくなる程より低いフレームレートが決定されるような決定方法で同定処理のフレームレートを決定する。具体的には、人物同定部３１２は、（式２）により、通過確率の逆数をフレームレートとして決定する。

フレームレート（ＦＰＳ）＝１００／（通過確率（％）） …（式２）

これにより、例えば、通過確率が７０％の場合、次式よりフレームレートは１．４３ＦＰＳとなる。

１００／７０ＦＰＳ≒１．４３ＦＰＳ

同様に、通過確率が２０％、１０％の場合のフレームレートはそれぞれ次式より５ＦＰＳ、１０ＦＰＳとなる。

１００／２０ＦＰＳ＝５ＦＰＳ
１００／１０ＦＰＳ＝１０ＦＰＳ

犯罪者は人ごみを避ける傾向にある。したがって、このように、通過確率が低い程同定処理のフレームレートが低く算出されるようにしている。なお、特徴量管理部３１０は、Ｓ１００２において、通過確率が大きくなる程低いフレームレートが決定されるような決定方法に従いフレームレートを決定すればよく、そのための決定方法は実施形態に限定されるものではない。

一方で、Ｓ１００３においては、特徴量管理部３１０は、通過確率が大きくなる程より高いフレームレートが決定されるような決定方法で同定処理のフレームレートを決定する。具体的には、特徴量管理部３１０は、（式３）により、フレームレートを決定する。

フレームレート（ＦＰＳ）＝０．１×（通過確率（％）） …（式３）

これにより、通過確率が７０％、２０％、１０％の場合、フレームレートはそれぞれ７ＦＰＳ、２ＦＰＳ、１ＦＰＳと決定される。なお、特徴量管理部３１０は、Ｓ１００３において、通過確率が大きくなる程高いフレームレートが決定されるような決定方法に従いフレームレートを決定すればよく、そのための決定方法は実施形態に限定されるものではない。すなわち、Ｓ１００１〜Ｓ１００３の処理は、対象移動体が特定移動体以外の移動体の場合に通過確率が高い程、より高いフレームレートを決定し、対象移動体が特定移動体の場合に、通過確率が高い程、より低いフレームレートを決定する処理の一例である。

ここで、Ｓ１００１〜Ｓ１００３の処理は、通過確率に基づいて、特定移動体としての特定人物か否かに応じてフレームレートを決定する処理であり、レート決定処理の一例である。特徴量管理部３１０は、Ｓ１００２の処理の後、処理をＳ１００４へ進める。また、特徴量管理部３１０は、Ｓ１００３の処理の後、処理をＳ１００４へ進める。Ｓ１００４において、人物同定部３１２は、Ｓ１００２又はＳ１００３において決定されたフレームレートで同定処理を行う。Ｓ１００５〜Ｓ１００６の処理は、図７を参照しつつ説明したＳ７１１〜Ｓ７１２の処理と同様である。

ＣＰＵ２０１は、ループ処理の終了後、処理をＳ１００７へ進める。Ｓ１００７において、特徴量管理部３１０は、対象人物が消失してか否かを確認する。特徴量管理部３１０は、対象人物が消失した場合には（Ｓ１００７でＹｅｓ）、処理をＳ１００８へ進める。特徴量管理部３１０は、対象人物が消失していない場合には（Ｓ１００７でＮｏ）、処理を終了する。Ｓ１００８において、人物同定部３１２は、録画画像を用いて同定処理を行う。同定装置１００は、各監視カメラから受信した画像をすべてＨＤＤ２０４に録画しているものとする。ここで、同定処理の対象となる録画画像は、経路候補に対応した監視カメラとする。人物同定部３１２は、一定時間の巻き戻しを行い、同定処理を行う。一定時間とは５分前などの固定値とする。また、他の例としては、人物同定部３１２は、同定できるまで逆再生で同定処理を継続してもよい。

以上のように、第２の実施形態に係る同定装置１００は、通過確率と、対象人物が特定人物か否かに応じて同定処理のフレームレートを決定する。これにより、適切なフレームレートが決定されるので、同定処理に係る演算量を低減することができる。

なお、実施形態の変形例としては、同定装置１００は、監視カメラ１１０と一体に設けられていてもよい。監視システムの複数の監視カメラのうち少なくとも１つの監視カメラは、実施形態において説明した監視カメラ１１０と同定装置１００とが一体に設けられたものとする。そして、一体型の監視カメラが他の監視カメラから撮影画像を取得し、実施形態において説明した同定装置１００の処理を行う。さらに、この場合において、設定画面や検索画面等の表示を行う装置は、一体型の監視カメラのクライアントとして、一体型の監視カメラとは別のモニタ装置としてもよい。

以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

（その他の実施例）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

１００ 同定装置
１１０ 監視カメラ
３０２ 追尾部
３１５ 人数計測部

Claims (13)

1. 異なる位置に設置されている複数の撮影装置の其々から得られた撮影画像に基づいて、前記撮影装置の撮影範囲内を通過した移動体の位置と移動方向とを特定する特定手段と、
   前記複数の撮影装置の位置を格納する格納手段と、
   前記特定手段により特定した移動体の位置と移動方向と、前記格納手段が格納している前記複数の撮影装置の位置とに基づいて、複数の撮影装置のうち１つの撮影装置から得られた撮影画像を選択し、選択した撮影画像について前記移動体の同定処理を行う同定手段と
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記特定手段はさらに、撮影範囲内を通過した複数の移動体について移動方向毎の移動体の数を特定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記移動体の位置と、前記特定手段により特定された移動方向毎の移動体の数と、前記複数の撮影手段の位置とに基づいて、前記撮影手段の優先度を決定する優先度決定手段をさら有し、
   前記同定手段は、前記優先度決定手段が決定した優先度に基づいて撮影手段を選択することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 検索対象とする対象移動体を設定する設定手段をさらに有することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記対象移動体の位置と、前記対象移動体の位置に対応する撮影装置から得られた移動方向とに基づいて、前記対象移動体が通過する可能性のある複数の経路候補を特定する候補特定手段と、
   前記複数の経路候補それぞれに対応した前記移動方向の前記移動体の数に基づいて、前記対象移動体が前記経路候補それぞれを通過する通過確率を特定する確率特定手段と
   をさらに有し、
   前記優先度決定手段は、前記通過確率に基づいて、対応する撮影装置の前記優先度を決定することを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記経路候補及び前記通過確率を表示手段に表示するよう制御する表示制御手段をさらに有することを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記通過確率が予め設定された閾値未満の場合には、前記通過確率に対応する撮影装置により得られた撮影画像を前記同定処理の対象から除外する除外手段をさらに有することを特徴とする請求項５又は６に記載の情報処理装置。
8. 前記通過確率に基づいて、対応する撮影装置により得られた撮影画像に対する前記同定処理におけるフレームレートを決定するレート決定手段をさらに有し、
   前記同定手段は、前記レート決定手段により決定された前記フレームレートで、前記同定処理を行うことを特徴とする請求項５乃至７の何れか１項に記載の情報処理装置。
9. 前記レート決定手段は、前記対象移動体が予め設定された移動体ではない場合に、前記通過確率が高い程、より高いフレームレートを決定することを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
10. 前記レート決定手段は、前記対象移動体が予め設定された移動体である場合に、前記通過確率が高い程、より低いフレームレートを決定することを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
11. 異なる位置に設置されている複数の撮影装置と、当該複数の撮影装置から撮影画像を取得可能な情報処理装置であって、
    前記情報処理装置は、
    前記複数の撮影装置の其々から得られた撮影画像に基づいて、前記撮影装置の撮影範囲内を通過した移動体の位置と移動方向とを特定する特定手段と、
    前記複数の撮影装置の位置を格納する格納手段と、
    前記特定手段により特定した移動体の位置と移動方向と、前記格納手段が格納している前記複数の撮影装置の位置とに基づいて、複数の撮影装置のうち１つの撮影装置から得られた撮影画像を選択し、選択した撮影画像について前記移動体の同定処理を行う同定手段と
    を有することを特徴とする情報処理システム。
12. 異なる位置に設置されている複数の撮影装置から撮影画像を取得可能な情報処理装置であって、当該複数の撮影装置の位置を示す情報を格納している情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
    異なる位置に設置されている複数の撮影装置の其々から得られた撮影画像に基づいて、前記撮影装置の撮影範囲内を通過した移動体の位置と移動方向とを特定する特定工程と、
    前記特定工程で特定した移動体の位置と移動方向と、前記複数の撮影装置の位置とに基づいて、複数の撮影装置のうち１つの撮影装置から得られた撮影画像を選択し、選択した撮影画像について前記移動体の同定処理を行う同定工程と
    を有することを特徴とする情報処理方法。
13. コンピュータを、請求項１乃至１０の何れか１項に記載の情報処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。

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