JP2018198056A - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
本実施形態では、監視カメラで撮影された映像中の人物を追尾して得られた一連の同一人物の画像から顔画像特徴と人体画像特徴とを抽出し、それらを関連付けて記憶する。そして、クエリ(検索元)として与えられた顔画像(検索元画像)をもとに顔画像検索を行う。その後、顔画像検索結果の類似度が予め設定した閾値以上の顔画像と関連付けて登録されている人体画像特徴を用いて人体画像検索を行う。更に、弁別性の高い顔画像特徴を用いて、人体画像検索の結果を検証する。
映像入力部201は、ネットワークカメラ112から通信インターフェイス107を介して映像データ(連続画像)を入力する。
映像蓄積部202は、映像入力部201に入力された映像データを外部記憶装置104に記憶する。このとき、映像のメタデータとして、映像の取得時刻である撮影時刻や映像の取得場所である撮影カメラのような映像の取得条件などの情報を映像データに関連付けて記憶しておく。
顔画像と人体画像の両方の検索で検索された結果の両方の類似度を用い、顔画像特徴の類似度と人体画像特徴の類似度の間の散布図を作成し、これらの値の間の近似直線を生成する。そして、顔画像の検索結果が存在しない結果に対し、該近似直線を変換式として用い、人体画像特徴の類似度から顔画像特徴の類似度を擬似的に算出する。そして、これらの類似度でソートし検索結果を統合する。なお、本実施形態は例であり、両方の検索で検索された結果のうちの一部のみを用いて近似直線を求めてもよい。また、両方の検索の検索結果とはならなかったが、両方の特徴量がある画像については、検索されなかった特徴と対応するクエリ特徴とを比較して類似度を算出することができる。この類似度も用いて近似直線を求めるようにしてもよい。また、近似式としては、上記近似直線ではなく、高次の近似曲線、指数関数の近似曲線等を用いてもよい。また、本実施形態では、顔画像特徴の類似度が存在しない結果に対し、顔画像特徴の類似度を擬似的に算出することとした。これは、顔画像特徴による比較の方が、人体画像特徴による比較よりも弁別性が高く、類似度の信頼性も高いためで、顔画像特徴の類似度を優先的に用いるためである。しかしながら、本手法に限定するものではなく、両方の類似度を求め、それらの重みづけ平均等で、統合類似度を算出するようにしてもよい。
図3は、本実施形態において、顔画像特徴および人体画像特徴を蓄積する処理手順の一例を示すフローチャートである。本処理は、先に説明した映像入力部201から関連付け情報蓄積部211までの処理に対応し、その処理の詳細は割愛する。
ステップS302において、映像蓄積部202は、ステップS301で入力された映像データを外部記憶装置104に記憶する。加えて、映像のメタデータとして、撮影時刻や撮影したカメラなどの情報を関連付けて記憶しておく。
ステップS306において、顔検出部204は、ステップS305の処理によって顔が検出されたか否かを判定する。この判定の結果、顔が検出された場合はステップS307に進み、顔が検出されなかった場合はステップS310に進む。
ステップS308において、顔画像特徴算出部206は、ステップS307で選択された1枚もしくは複数枚の代表顔画像から顔画像特徴の算出を行う。
ステップS309において、顔画像特徴蓄積部207は、ステップS308で算出された顔画像特徴を外部記憶装置104に記憶する。加えて、顔画像特徴のメタデータとして、人物IDや、人物を追尾したときの追尾トラックID、撮影時刻、撮影カメラなどの情報を顔画像特徴と関連付けて記憶しておく。
ステップS311において、人体領域検出部208は、ステップS310の処理によって人体が検出されたか否かを判定する。この判定の結果、人体が検出された場合はステップS312に進み、人体が検出されなかった場合はステップS314に進む。
ステップS313において、人体画像特徴蓄積部210は、ステップS312で算出された人体画像特徴を外部記憶装置104に記憶する。加えて、人体画像特徴のメタデータとして、人物IDや、人物を追尾したときの追尾トラックID、撮影時刻、撮影カメラなどの情報を人体画像特徴と関連付けて記憶しておく。
図4は、本実施形態において、人物の顔画像及び人体画像を検索する処理手順の一例を示すフローチャートである。本処理は、先に説明した図2における顔検出部204、顔画像特徴算出部206、クエリ入力部212から検索結果表示部219までの処理に対応し、その処理の詳細は割愛する。
ステップS402において、顔検出部204は、クエリ入力部212によって入力された顔画像を含む映像から顔検出を行う。
ステップS403において、顔画像特徴算出部206は、ステップS402で検出された顔画像から顔画像特徴の算出を行う。
ステップS405において、検索結果選別部214は、ステップS404で特定された検索結果の中から顔画像特徴の類似度が所定の閾値TH2以上の顔画像を特定する。
一方、ステップS409においては、クエリ選別部215は、外部記憶装置104から複数の人体画像特徴を取得する。
そして、ステップS410において、クエリ選別部215は、複数の人物画像特徴をクラスタリングし、それぞれのクラスタの重心に近い人物画像特徴のみを選別する。この処理は、全てのカメラに対して行っても良いし、カメラをグループ化して行っても良いし、カメラ毎に行っても良い。また、すべての時間帯に対し選別を行っても良いし、時間帯を分けて行っても選別を良い。カメラを分けたり、時間帯を分けたりして選別することで、後述するステップS412における人体画像検索時に検索対象を絞って効率的に検索することも可能となる。
ステップS416において、検証部217は、ステップS415で算出した類似度が所定の閾値TH3より小さいか否かを判定する。この判定の結果、類似度が所定の閾値TH3以上である場合はステップS413に戻り、次の人体画像を処理対象とする。一方、類似度が所定の閾値TH3未満である場合は、ステップS417に進む。
ステップS417においては、検証部217は、処理対象である人体画像を人体画像の検索結果から削除する。
ステップS419は、検索結果表示部219は、ステップS418で統合された検索結果をモニタ110に表示する。なお、同一カメラから複数の結果が得られたときは、すべてを表示するのではなく、顔画像の類似度が最も高い結果のみを表示することも可能である。
第1の実施形態では、クエリ顔画像との類似度が所定の閾値以上の顔画像特徴と関連付けて登録されている人体画像特徴を用いて人体画像検索した。そして、顔画像特徴を用いて、所定の閾値をもとに人体画像の検索結果を検証した。本実施形態では、顔画像の検索結果の中から1枚以上の顔画像をユーザが選択し、その顔画像特徴と関連付けて登録されている人体画像特徴を用いて人体画像の検索を行う。そして、ユーザが選択した顔画像の検索結果の類似度をもとに人体画像の検索結果を検証する。
図6は、本実施形態に係る情報処理装置600の機能構成例を示すブロック図である。映像入力部201から顔画像検索部213、クエリ選別部215、人体画像検索部216、統合部218は、図1と同様であるため、説明は省略する。
検索結果選択部614は、検索結果表示部219に表示された顔画像特徴の検索結果に係る顔画像群の中から1枚以上の顔画像をユーザが選択する。
図7のステップS401からステップS404は、それぞれ図4のステップS401からステップS404と同様である。
ステップS702においては、検索結果選択部614は、モニタ110に表示された顔画像の検索結果の中から1枚以上の顔画像を選択する。この処理では、ユーザが入力デバイス109から顔画像を選択し、検索結果選択部614は、入力デバイスインターフェイス105を介してユーザの指示に基づき、顔画像を選択する。
ステップS406からステップS420は、それぞれ図4のステップS406からステップS420と同様である。
第1および第2の実施形態では、クエリとして顔画像が与えられたときに、顔画像、人体画像の検索を行った。本実施形態では、クエリとして人体画像が与えられたときに、顔画像、人体画像の検索を行う。
検索結果選択部814は、検索結果表示部219に表示された人体画像特徴の検索結果に係る人体画像群の中から1枚以上の人体画像をユーザが選択する。
ステップS902において、人体領域検出部208は、クエリ入力部212によって入力された人体画像を含む映像から人体領域検出を行う。
ステップS904において、人体画像検索部816は、ステップS903で算出された人体画像特徴をクエリとし、人体画像特徴蓄積部210によって外部記憶装置104に記憶された人体画像特徴を用いて人体画像の検索を行う。そして、人体画像特徴の類似度が所定の閾値TH5以上の人体画像を検索結果として特定する。
第1から第3の実施形態では、監視カメラの映像中の人物の画像から顔画像特徴と人体画像特徴とを抽出し、それらを画像と関連付けて記憶した。本実施形態では、更に、人物の画像を認識して得た属性情報や持ち物等の情報を画像と関連付けて記憶する。検索の際は、クエリとして与えられた属性情報をもとに顔画像を検索する。属性による顔画像の検索結果の中から1枚以上の顔画像をユーザが選択し、その顔画像特徴を用いて顔画像の検索を行う。更に、顔画像の検索結果の中から1枚以上の顔画像をユーザが選択し、その顔画像特徴と関連付けて登録されている人体画像特徴を用いて人体画像の検索を行う。このように、検索結果と関連付けされている別の特徴を多段に用いて検索を行う。
次に、映像入力部201から入力された映像データを検索可能なように蓄積する処理の詳細を、図11を用いて説明する。
ステップS1101では、属性認識部1020により、顔画像から属性を抽出する。
ステップS1103では、属性認識部1020により、人体画像から属性を抽出する。
ステップS1105において、関連付け情報蓄積部211は、同じ人物から算出された顔画像特徴、人体画像特徴、顔属性、人体属性を関連付けた関連付け情報を外部記憶装置104に記憶し、処理を終了する。
ステップS1201において、クエリ入力部1012は、検索に用いる人の顔属性、人体属性を指定(入力)する。
同一人物が複数登録されている場合、属性による検索において同一人物が複数結果をして出力される。それを抑制するため、第3の実施形態のステップS905からS909で行っているような処理を行ってもよい。すなわち、検索結果の顔画像特徴同士を比較し、顔画像特徴の類似度が所定の閾値TH4以上の顔画像があったときに、比較したどちらか一方を属性による検索結果から削除することも可能である。類似度の算出にあたっては、各器官点のSIFT特徴の距離の総和を求め、距離の総和の逆数を正規化し、類似度を求める。
ステップS1204においては、検索結果選択部614は、モニタ110に表示された顔画像の検索結果の中から1枚以上の顔画像を選択する。この処理では、ユーザが入力デバイス109から顔画像を選択し、検索結果選択部614は、入力デバイスインターフェイス105を介してユーザの指示に基づき、顔画像を選択する。
ステップS1205において、統合部1018は、ステップS1202の属性検索の検索結果と、ステップS404の顔画像検索の検索結果とを統合する。
ステップS1206において、検証部217は、外部記憶装置104に蓄積された関連付け情報に基づき、処理対象の人体画像に係る人体画像特徴に関連付けされた顔画像特徴が外部記憶装置104に記憶されているか否かを判定する。また、処理対象の人体画像に係る人体画像特徴に関連付けされた属性情報が外部記憶装置104に記憶されているか否かを判定する。この判定の結果、関連付けされた顔画像特徴、属性情報のいずれも外部記憶装置104に記憶されていない場合はステップS413に戻り、次の人体画像を処理対象とする。一方、関連付けされた顔画像特徴、属性情報のいずれかが外部記憶装置104に記憶されている場合は、ステップS1207に進む。
図12のステップS417からステップS419は、図7のステップS404からステップS413と同様である。
第1から第4の実施形態では、監視カメラの映像中の人物を追尾して得られた一連の同一人物の画像から顔画像特徴と人体画像特徴とを抽出し、それらを関連付けて記憶した。本実施形態では、人物の追尾を行わず、監視カメラの映像のフレーム画像から人物の顔画像と人体画像とが得られたとき、顔画像特徴と人体画像特徴とを関連付けて記憶する。
まず、ステップS301からステップS302は、それぞれ図3のステップS301からステップS302と同様である。
ステップS1403においては、顔画像特徴蓄積部207は、ステップS1401で算出された顔画像特徴を外部記憶装置104に記憶する。加えて、顔画像特徴のメタデータとして、人物IDや、撮影時刻、撮影カメラなどの情報を顔画像特徴と関連付けて記憶しておく。なお、本実施形態では追尾処理が行われていないため、追尾トラックIDがメタデータに含まれない。
前述した第1〜第5の実施形態では、1つのカメラに写る人物の画像から顔画像特徴と人体画像特徴とを抽出し、それらを関連付けて記憶した。一方、複数の監視カメラが設置されていると、視野を重複させて同じ場所を写してしまう場合がある。このような場合、同じ場所に対し、複数の映像が得られる。すなわち、その場所に人物がいるときには、前方からの映像と後方からの映像とが得られたり、顔がはっきり写る映像と顔ははっきりしていないが全身が写っている映像が得られたりすることがある。三角測量の原理を利用すれば、それらの映像に写る同じ人物が同一人物と同定することができるため、複数のカメラから得られた同じ人物の顔画像特徴と人体画像特徴とを関連付けて記憶することができる。これにより、異なる画角の画像に対し、より精度よく顔画像特徴と人体画像特徴との関連付けが可能となる。
214 検索結果選別部
215 クエリ選別部
216 人体画像検索部
217 統合部
219 検索結果表示部
Claims (17)
- 画像に含まれるオブジェクトに関する第1の特徴と前記第1の特徴とは異なる第2の特徴とを関連付けて前記画像とともに記憶する記憶手段から、検索元画像に含まれるオブジェクトと同一または類似するオブジェクトを含む画像を特定する情報処理装置であって、
前記検索元画像に含まれるオブジェクトから前記第1の特徴を取得する第1の取得手段と、
前記第1の取得手段によって取得された第1の特徴に類似する第1の特徴を前記記憶手段から検索する第1の検索手段と、
前記第1の検索手段により検索された第1の特徴のうちの少なくとも1つの第1の特徴を選択する選択手段と、
前記選択手段によって選択された第1の特徴と関連付けられている第2の特徴を前記記憶手段から取得する第2の取得手段と、
前記第2の取得手段によって取得された第2の特徴に類似する第2の特徴を前記記憶手段から検索する第2の検索手段と、
前記第1の検索手段の検索結果と前記第2の検索手段の検索結果とに基づいて、検索元画像に含まれるオブジェクトと同一または類似するオブジェクトを含む画像を特定する特定手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 前記第2の検索手段によって検索された第2の特徴と関連付けられている第1の特徴を前記記憶手段から取得する第3の取得手段と、
前記第3の取得手段によって取得された第1の特徴と、前記第1の取得手段によって前記検索元画像から取得した第1の特徴とを比較することにより前記第2の検索手段の検索結果を検証する検証手段と、
を更に備えることを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記検証手段は、前記第3の取得手段によって取得された第1の特徴と、前記検索元画像から取得した第1の特徴との類似度が閾値よりも低い場合に、当該検索元画像から取得した第1の特徴に関連付けられた、前記第2の検索手段により検索された第2の特徴を前記第2の検索手段の結果から除外することを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。
- 前記選択手段は、前記第1の検索手段の検索結果の中から、前記第1の取得手段によって取得された第1の特徴との類似度が閾値以上の類似度を有する第1の特徴を選択することを特徴とする請求項1〜3の何れか1項に記載の情報処理装置。
- 前記選択手段は、前記第1の検索手段の検索結果の中からユーザによって指定された第1の特徴を選択することを特徴とする請求項1〜3の何れか1項に記載の情報処理装置。
- 前記第1の特徴は、前記第2の特徴よりも弁別性能が高い特徴であることを特徴とする請求項1〜5の何れか1項に記載の情報処理装置。
- 前記第2の取得手段は、前記選択手段によって選択された第1の特徴と関連付けられている第2の特徴の中から代表となる1つの第2の特徴を取得することを特徴とする請求項1〜6の何れか1項に記載の情報処理装置。
- 前記特定手段により特定された画像を表示装置に表示する表示手段を更に備えることを特徴とする請求項1〜7の何れか1項に記載の情報処理装置。
- 前記表示手段は、前記検索元画像の第1の特徴との類似度が最も高い結果を表示することを特徴とする請求項8に記載の情報処理装置。
- 前記第2の検索手段は、撮影された場所または時間を制限して検索を行うことを特徴とする請求項1〜9の何れか1項に記載の情報処理装置。
- 前記オブジェクトは人物であることを特徴とする請求項1〜10の何れか1項に記載の情報処理装置。
- 前記第1の特徴は顔画像から得られた特徴であり、前記第2の特徴は人体画像から得られた特徴であることを特徴とする請求項11に記載の情報処理装置。
- 前記記憶手段は、追尾されたオブジェクトのIDに基づいて関連付けされた第1の特徴および第2の特徴を記憶することを特徴とする請求項1〜12の何れか1項に記載の情報処理装置。
- 前記記憶手段は、視野が重複するように設置された複数のカメラから得られた画像に基づいて関連付けされた第1の特徴および第2の特徴を記憶することを特徴とする請求項1〜12の何れか1項に記載の情報処理装置。
- 前記記憶手段は、3以上の特徴を画像と関連付けて記憶し、
前記第2の検索手段で検索したときの検索結果を前記第1の検索手段の検索結果と置き換えて前記選択手段による選択を行い、前記第1の特徴および前記第2の特徴以外の特徴を前記第2の特徴と置き換えて前記第2の取得手段による取得と、前記第2の検索手段による検索とを行い、前記第2の検索手段の検索結果を更に前記第1の検索手段の検索結果と置き換えるよう多段に繰り返すことを特徴とする請求項1〜14の何れか1項に記載の情報処理装置。 - 画像に含まれるオブジェクトに関する第1の特徴と前記第1の特徴とは異なる第2の特徴とを関連付けて前記画像とともに記憶する記憶手段から、検索元画像に含まれるオブジェクトと同一または類似するオブジェクトを含む画像を特定する情報処理装置の情報処理方法であって、
前記検索元画像に含まれるオブジェクトから前記第1の特徴を取得する第1の取得工程と、
前記第1の取得工程において取得された第1の特徴に類似する第1の特徴を前記記憶手段から検索する第1の検索工程と、
前記第1の検索工程において検索された第1の特徴のうちの少なくとも1つの第1の特徴を選択する選択工程と、
前記選択工程において選択された第1の特徴と関連付けられている第2の特徴を前記記憶手段から取得する第2の取得工程と、
前記第2の取得工程において取得された第2の特徴に類似する第2の特徴を前記記憶手段から検索する第2の検索工程と、
前記第1の検索工程の検索結果と前記第2の検索工程の検索結果とに基づいて、検索元画像に含まれるオブジェクトと同一または類似するオブジェクトを含む画像を特定する特定工程と、
を備えることを特徴とする情報処理方法。 - 画像に含まれるオブジェクトに関する第1の特徴と前記第1の特徴とは異なる第2の特徴とを関連付けて前記画像とともに記憶する記憶手段から、検索元画像に含まれるオブジェクトと同一または類似するオブジェクトを含む画像を特定する情報処理装置を制御するためのプログラムであって、
前記検索元画像に含まれるオブジェクトから前記第1の特徴を取得する第1の取得工程と、
前記第1の取得工程において取得された第1の特徴に類似する第1の特徴を前記記憶手段から検索する第1の検索工程と、
前記第1の検索工程において検索された第1の特徴のうちの少なくとも1つの第1の特徴を選択する選択工程と、
前記選択工程において選択された第1の特徴と関連付けられている第2の特徴を前記記憶手段から取得する第2の取得工程と、
前記第2の取得工程において取得された第2の特徴に類似する第2の特徴を前記記憶手段から検索する第2の検索工程と、
前記第1の検索工程の検索結果と前記第2の検索工程の検索結果とに基づいて、検索元画像に含まれるオブジェクトと同一または類似するオブジェクトを含む画像を特定する特定工程と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
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