JP2019146087A - 情報処理装置、撮像装置の制御方法、コンピュータプログラム、及び記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】撮像装置の撮像情報量の損失を抑制しつつ、監視領域の監視を行うように撮像装置の動作を制御する情報処理装置を提供する。【解決手段】情報処理装置１００は、監視カメラ１１２から監視領域の撮影画像を取得する。情報処理装置１００は、撮影画像から抽出した該撮影画像に映されたオブジェクトの画像を含むオブジェクト領域が、検索対象となるオブジェクトに関する所定の部分領域を含むか否かを判定する。オブジェクト領域が部分領域を含まない場合、情報処理装置１００は、部分領域を撮像し、撮像後に監視領域の撮像を再開するように監視カメラ１１２を制御するための撮像計画を作成し、撮像計画に基づいて監視カメラ１１２を制御する。【選択図】図１

Description

本発明は、撮像装置の動作を制御する情報処理装置に関する。

ショッピングモールのような広域な場所は、複数の監視カメラを設置して、画像による場内の監視を行う監視システムが導入されることが多い。監視システムを用いることで、例えば、監視カメラが撮像した画像を用いて、画像検索により迷子の探索が行われる。これは、画像から特定のオブジェクトを索出する処理で実現される。監視カメラは、予め設定される監視領域を撮像する。しかしながら、画角などが固定された監視カメラでオブジェクトを撮像する場合、撮影条件やオブジェクトの向き（体の向き）によっては、該オブジェクトを識別するために必要な部分を撮影できないことがある。例えば、探索したい人物が身に着けている鞄が特徴的で識別に有効な場合、鞄の部分を撮影できなければ画像探索による該人物の索出が困難になる。

特許文献１は、監視カメラでオブジェクトを撮像する際に物体の識別のしやすさを表す識別度が低い場合に、他の監視カメラに対して撮像指示を送る機能を持つ監視システムの発明を開示する。この監視システムは、監視カメラが撮像した画像の識別度が低い場合に、他の監視カメラに画角や撮像倍率などの撮像指示を送ることで、オブジェクトを識別しやすい画像を得ることができる。

特開２０１７−１７４８８号公報

特許文献１の技術では、オブジェクトを撮像するために他の監視カメラの画角などを変更する場合に、該他の監視カメラが予め設定される監視領域の撮像をできなくなる。そのために、他の監視カメラが本来撮像するべき画像が得られなくなる。これは、本来の監視目的に有用な画像情報の量（撮像情報量）の損失につながる。撮像情報量には、監視カメラによる監視領域の撮像時間、撮像されるオブジェクト数などがある。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、撮像装置の撮像情報量の損失を抑制しつつ、監視領域の監視を行うように撮像装置の動作を制御する情報処理装置を提供することを目的とする。

本発明の情報処理装置は、撮像装置から所定の監視領域の撮影画像を取得する撮像手段と、前記撮影画像に映されたオブジェクトの画像を含むオブジェクト領域を、前記撮影画像から抽出するオブジェクト領域抽出手段と、検索対象となるオブジェクトに関する所定の部分領域を指定する部分領域指定手段と、前記オブジェクト領域抽出手段で抽出した前記オブジェクト領域が、前記部分領域指定手段が指定した前記部分領域を含むか否かを判定する指定領域判定手段と、前記指定領域判定手段の判定結果に応じて、前記部分領域指定手段で指定された前記部分領域を撮像し、撮像後に前記監視領域の撮像を再開するように前記撮像装置を制御するための撮像計画を作成する撮像計画作成手段と、前記撮像計画に基づいて前記撮像装置の動作を制御する制御手段と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、撮像情報量の損失を抑制しつつ、監視領域の監視を行うことが可能となる。

監視システムの全体構成図。 （ａ）〜（ｆ）は、検索処理の説明図。 情報処理装置の機能ブロック図。 人物の検索処理を表すフローチャート。 （ａ）〜（ｃ）は、撮像計画の作成処理の説明図。 （ａ）〜（ｆ）は、撮像倍率を制御する撮像計画の説明図。 （ａ）〜（ｆ）は、距離画像センサの感度を調整する撮像計画の説明図。 情報処理装置の機能ブロック図。 人物の検索処理を表すフローチャート。 撮像情報の説明図。 情報処理装置の機能ブロック図。 撮像確率の算出処理を表すフローチャート。

以下、図面を参照して、実施形態を詳細に説明する。

（第１実施形態）
図１は、本実施形態の監視システムの全体構成図である。監視システム１は、情報処理装置１００、入力デバイス１０９、モニタ１１０、及び複数の監視カメラ１１２により構成される。各監視カメラ１１２は、ネットワークカメラなどの撮像装置であり、ＬＡＮ（Local Area Network）やインターネットなどのネットワーク１１１を介して情報処理装置１００に接続される。各監視カメラ１１２は、個々に決められた監視領域を撮像するように予め設定される。情報処理装置１００は、パーソナルコンピュータやワークステーションなどであり、監視カメラ１１２の動作を制御し、監視カメラ１１２が撮像した撮影画像の解析などを行う。

情報処理装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３、及び外部記憶装置１０４を備える。情報処理装置１００は、周辺機器やネットワーク１１１との間のインタフェースである、入力デバイスインタフェース１０５、出力デバイスインタフェース１０６、及び通信インタフェース１０７を備える。ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、外部記憶装置１０４、入力デバイスインタフェース１０５、出力デバイスインタフェース１０６、及び通信インタフェースは、システムバス１０８を介して相互に通信可能である。

ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０２及び外部記憶装置１０４の少なくとも一方に格納されたコンピュータプログラムを、ＲＡＭ１０３を作業領域に用いて実行することで監視システム１全体の動作を制御する。外部記憶装置１０４は、情報処理装置１００に内蔵されたＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、メモリカードなどの記憶装置である。また、外部記憶装置１０４は、情報処理装置１００から着脱可能なＦＤ（Flexible Disk）、ＣＤ（Compact Disk）などの光ディスク、磁気や光カード、ＩＣカード、メモリカードなどであってもよい。外部記憶装置１０４は、大容量記憶装置である。そのために外部記憶装置１０４は、各監視カメラ１１２が撮像した撮影画像を随時保管することができる。

入力デバイスインタフェース１０５は、入力デバイス１０９と情報処理装置１００との間のインタフェース制御を行う。入力デバイス１０９は、ポインティングデバイス、キーボード、タッチパネルなどにより実現される。入力デバイスインタフェース１０５は、入力デバイス１０９の操作により入力されるデータや指示をＣＰＵ１０１へ送信する。出力デバイスインタフェース１０６は、出力デバイスと情報処理装置１００との間のインタフェース制御を行う。本実施形態の出力デバイスは、画像表示を行うモニタ１１０である。出力デバイスインタフェース１０６は、ＣＰＵ１０１の制御によりモニタ１１０に画像を表示する。通信インタフェース１０７は、ネットワーク１１１を介した外部装置と情報処理装置１００との通信制御を行う。本実施形態の外部装置は、監視カメラ１１２である。ＣＰＵ１０１は、通信インタフェース１０７を介して各監視カメラ１１２の動作を制御する。通信インタフェース１０７は、各監視カメラ１１２が撮像した撮影画像を取得してＣＰＵ１０１へ送信する。

本実施形態の監視システム１は、監視カメラ１１２が撮像した撮影画像に含まれる人物の画像から、所定の人物の画像を検索する。そのために情報処理装置１００は、入力デバイス１０９からの指示により、監視カメラ１１２が撮像した撮影画像に含まれる人物の画像を、検索要求画像（以下、「クエリ画像」という）に設定する。情報処理装置１００は、クエリ画像の人物の検索を行う。入力デバイス１０９からの指示によりクエリ画像が設定されるために、ユーザがクエリ画像を選択することになる。情報処理装置１００は、クエリ画像から当該人物を識別する特徴部分の画像（特徴画像）を含む部分領域を抽出し、その部分領域を撮像するように監視カメラ１１２の画角を変更する。このとき、該監視カメラ１１２に予め設定された監視領域における監視目的に有用な撮像情報の量（撮像情報量）の損失を最小化するように、情報処理装置１００は、画角を変更するタイミングなどの監視カメラ１１２を制御するための撮像計画を作成する。撮像情報は、例えば、撮像時間及び撮像されるオブジェクト数の少なくとも一方である。情報処理装置１００は,撮像計画に基づいて監視カメラ１１２の画角などの撮影条件を変更する。

図２は、監視システム１によるクエリ画像の人物の検索処理の説明図である。ここでは、ショッピングモールのような広域な場所における迷子の探索を例にして説明する。情報処理装置１００は、迷子が映るクエリ画像を、監視カメラ１１２が撮像した撮影画像から抽出する。情報処理装置１００は、ユーザによる入力デバイス１０９の操作により、迷子の特徴画像を含む部分画像が映っている過去の撮影画像を選択する。このときユーザは、撮影条件によっては顔画像による検索が困難な状況を想定する必要がある。そのために部分画像には、迷子が身に着ける鞄、帽子、時計、靴などの識別が容易なオブジェクトが映る領域が指定される。以下の説明では、簡単のために一人の迷子の検索（探索）について説明する。

図２（ａ）は、ユーザが指定した検索対象となる人物（迷子）が映るクエリ画像２０３を例示する。ユーザは、入力デバイス１０９により、監視カメラ１１２が撮像した撮影画像から識別が容易な特徴画像を含む部分領域２１１が映る人物画像を選択する。選択した人物画像を含む矩形画像がクエリ画像２０３となる。クエリ画像２０３には、人物が、特徴部分となる鞄を携帯している画像が選択される。図２（ｂ）は、クエリ画像２０３の人物を索出するために、監視カメラ１１２で人物２０１を撮影している状況を示す。監視カメラ１１２の監視領域２０６が矢印で示される。監視領域２０６は、監視カメラ１１２の設置時に予め設定される。図２（ｃ）は、監視カメラ１１２の画角を変更して人物２０１を撮影している状況を示す。このとき監視カメラ１１２は監視領域２０６を撮影できない。そのために監視カメラ１１２は、この間に監視領域２０６を通過する人物を撮像することができない。画角の変更処理に関しては後述する。図２（ｂ）、２（ｃ）は、監視カメラ１１２が人物２０１を上方から撮影する状態を表している。

図２（ｄ）は、図２（ｂ）において監視カメラ１１２が撮像した撮影画像を例示する。撮影画像２０４には、人物２０１の画像が含まれる。図２（ｅ）は、図２（ｃ）において監視カメラ１１２が撮像した撮影画像を例示する。画角変更後撮影画像２０５には人物２０１及び鞄２０２の画像が含まれる。図２（ｆ）は、人物２０１の移動位置の予測結果を例示する。情報処理装置１００は、この予測結果に基づいて、監視カメラ１１２の撮像タイミングの計画を作成する。人物２０１は、通路２１０を移動する。破線が人物２０１の移動位置の予測結果を示している。移動位置の予測結果は、人物２０１が、位置２０７から、１０秒後に位置２０８、２０秒後に位置２０９に移動することを示す。図２（ｆ）は、人物１１２の通路２１０上の移動位置を示すために、通路２１０を俯瞰して示す。監視カメラ１１２は、通路２１０の端部に設けられている。

画角の変更処理について説明する。図２（ｂ）において監視カメラ１１２は、クエリ画像２０３に含まれる人物２０１の検索に用いるために、監視領域２０６を撮像して撮影画像２０４を取得する。しかしながら、クエリ画像２０３と撮影画像２０４とを比較すると、撮影画像２０４には鞄などの識別しやすい部分領域２１１が含まれてない。そのために情報処理装置１００は、撮影画像２０４に写る人物がクエリ画像２０３の人物とは異なるといった比較結果を得ることになる。

そこで情報処理装置１００は、クエリ画像２０３に含まれる部分領域２１１を撮影するように、監視カメラ１１２の画角を変更する。ここでは前述の通り、迷子の探索を想定し、迷子の親が過去の撮影画像から識別のしやすい矩形の部分領域２１１を入力デバイス１０９により指定する。この例では、クエリ画像２０３内の鞄２０２が映っている部分領域２１１が指定される。情報処理装置１００は、この部分領域２１１を撮影するように監視カメラ１１２の画角を変更する。

しかしながら、監視カメラ１１２は、画角を変更している間、図２（ｃ）に示すように、監視領域２０６を撮像することができない。そのために監視領域２０６における撮像情報の情報量（撮像情報量）の損失が大きくなる。情報処理装置１００は、撮像情報量の損失を最小にするように、監視カメラ１１２の画角を変更するタイミングを決定する。情報処理装置１００は、人物２０１の予測位置と、監視カメラ１１２と人物２０１との撮像距離と、に対する各領域の撮影頻度を用いて画角の変更タイミングを決定する。情報処理装置１００は、このような変更タイミングにより撮像計画を作成する。

情報処理装置１００は、監視カメラ１１２と人物２０１との距離が最小となる時間近傍を、部分領域２１１を撮像できる可能性が高いタイミングに決定して、監視カメラ１１２による撮像計画を作成する。撮像計画は、監視カメラ１１２が部分領域２１１を鮮明に撮像し、撮像後に監視領域２０６の撮像を再開するように、監視カメラ１１２の動作を含む撮影条件を定める。情報処理装置１００は、撮像計画に基づいて監視カメラ１１２を制御して撮像させることで、監視領域２０６における撮像情報量の損失を最小限に留めることができる。情報処理装置１００は、指定した部分領域２１１の映った画角変更後撮影画像２０５が撮像されるため、映っている人物をクエリ画像２０３の人物と同一人物として照合することができる。照合処理が終了すると情報処理装置１００は、監視領域２０６を再び撮像するように監視カメラ１１２の画角を元に戻す。

図３は、以上のような処理を行うための情報処理装置１００の機能ブロック図である。情報処理装置１００は、撮像部３０１、データアクセス部３０２、オブジェクト領域抽出部３０３、特徴領域抽出部３０４、位置予測部３０５、及び撮像計画作成部３０６として機能する。また、情報処理装置１００は、画角変更部３０７、画像照合部３０８、部分領域指定部３０９、及び指定領域判定部３１０として機能する。情報処理装置１００は、ＣＰＵ１０１がコンピュータプログラムを実行することで、各機能ブロックを実現する。

撮像部３０１は、監視カメラ１１２の動作を制御して、監視カメラ１１２による撮影、画角の調整などを行い、撮影画像を取得する。本実施形態では、撮像部３０１は、監視カメラ１１２から撮影画像２０４や画角変更後撮影画像２０５を取得する。
データアクセス部３０２は、外部記憶装置１０４へのデータの書き込み及び読み出しを行う。本実施形態では、データアクセス部３０２は、クエリ画像２０３、撮影画像２０４、画角変更後撮影画像２０５を外部記憶装置１０４に保存し、必要に応じてこれらの画像を読み出す。

オブジェクト領域抽出部３０３は、撮像部３０１が取得した撮影画像とデータアクセス部３０２が外部記憶装置１０４に保存したクエリ画像とから、人物や物体の画像を含むオブジェクト領域を抽出する。ここでは簡単のために、撮影画像に映っている人物を一人として、オブジェクト領域抽出部３０３は、該人物のオブジェクト領域を抽出するものとして説明する。

部分領域指定部３０９は、ユーザによる入力デバイス１０９からの指示に応じて、クエリ画像２０３から部分領域２１１を指定する。ここでは、説明を簡単にするために、鞄や時計などの人物が身に着けているものを識別が容易な特徴部分として扱う。部分領域指定部３０９は、その特徴部分を表す特徴画像を含む部分領域２１１を指定する。本実施形態では、クエリ画像２０３に含まれる鞄２０２の画像を含む領域が部分領域２１１に指定される。

特徴領域抽出部３０４は、オブジェクト領域抽出部３０３が抽出した人物の画像を含むオブジェクト領域から、部分領域指定部３０９が指定した部分領域２１１及び部分領域２１１の位置を抽出する。本実施形態では、オブジェクト領域から、クエリ画像２０３に含まれる鞄２０２の画像を含む部分領域２１１が抽出される。特徴画像を含む部分領域２１１の抽出には、ＳＩＦＴ（Scale Invariant Feature Transform）などの、位置や向きの変動に頑健な特徴抽出技術が用いられる。また、特徴領域抽出部３０４は、部分領域２１１として抽出した領域が、オブジェクト領域上のどの位置にあるかを推定する。特徴領域抽出部３０４は、例えば特開２０１７−１０２８０８に開示される画像処理装置などの公知の技術を用いて部分領域のオブジェクト領域上の位置を推定する。この画像処理装置は、人体の骨格モデルを画像上のオブジェクト領域に適合するようにフィッティングして姿勢を推定する。画像処理装置は、推定した姿勢の情報を用いて、部分領域が姿勢のどの位置にあるかを推定する。本実施形態では、特徴領域抽出部３０４は、鞄２０２のある腰の位置を、オブジェクト領域上の部分領域２１１の位置として推定する。

指定領域判定部３１０は、オブジェクト領域抽出部３０３が抽出したオブジェクト領域に、部分領域指定部３０９が指定した部分領域が含まれるか否かを判定する。ここでは、指定領域判定部３１０は、特徴領域抽出部３０４が撮影画像から抽出した部分領域の特徴画像と、部分領域指定部３０９がクエリ画像に対して指定した領域の特徴画像と、の類似度を所定の閾値と比較して、この判定を行う。比較には、例えば特徴画像間の二乗誤差を用いることができる。指定領域判定部３１０は、二乗誤差が閾値以下であれば領域を含むと判定する。

位置予測部３０５は、オブジェクトが移動する絶対位置を予測する。ここで絶対位置とは、実世界における位置であり、実世界の座標である絶対座標により表される。位置予測部３０５は、例えば特開２０１７−１５６７９６などの公知の技術を用いてオブジェクトの絶対位置の予測を行う。この場合、位置予測部３０５は、過去フレームの撮影画像におけるオブジェクトの絶対位置に対して曲線による近似を行い、それによって数フレーム先の撮影画像のオブジェクトの絶対位置を予測する。撮影画像内の位置と絶対位置とを紐付けるために、予め監視カメラ１１２はキャリブレーションが行われている。本実施形態では、位置予測部３０５は、人物２０１の絶対位置を予測する。

撮像計画作成部３０６は、指定領域判定部３１０がオブジェクト領域に部分領域が含まれないと判定した場合に、画角の変更タイミングと撮像画角とを定める撮像計画を作成する。撮像計画作成部３０６は、位置予測部３０５による予測結果と、撮像画角に対する各部分領域の撮影頻度の情報を用いて撮像計画を作成する。本実施形態では、撮像計画作成部３０６は、人物２０１の絶対位置と監視カメラ１１２の絶対位置との距離が最小となる時間近傍の中から、部分領域を撮影した頻度が最も大きくなるタイミングと画角とにより、撮像計画を決定する。監視カメラ１１２の絶対位置は、予めＲＡＭ１０３などに記憶される。例えば情報処理装置１００は、監視システム１の構築時に各所に配置される監視カメラ１１２の絶対位置が入力デバイス１０９により入力される。これにより情報処理装置１００は、ＲＡＭ１０３に監視カメラ１１２の絶対位置を記憶する。撮像画角に対する各部分領域の撮影頻度の情報は、予め外部記憶装置１０４に保存される。

画角変更部３０７は、撮像計画作成部３０６で作成された撮像計画に基づいて、監視カメラ１１２の動作を制御して、画角を変更する。具体的には、画角変更部３０７は、撮像計画に設定された変更タイミングで、撮像計画に設定された撮像画角に変更するように、監視カメラ１１２の画角を撮像制御する。これにより監視カメラ１１２は、図２（ｂ）の状態から、図２（ｃ）の状態に画角が制御される。

画像照合部３０８は、撮影画像２０４或いは画角変更後撮影画像２０５と、クエリ画像２０３との照合を行う。撮影画像２０４或いは画角変更後撮影画像２０５は、オブジェクト領域抽出部３０３でオブジェクト領域が抽出される。クエリ画像２０３は、特徴領域抽出部３０４で部分領域が抽出される。画像照合部３０８は、オブジェクト領域と部分領域との特徴画像の比較を行い、同一人物か否かの照合を行う。ここでは、画像照合に特徴領域抽出部３０４が抽出した部分領域の特徴量のみを用いるが、抽出したオブジェクト領域の局所特徴を加えて照合を行ってもよい。

図４は、以上のような構成の情報処理装置１００による人物の検索処理を表すフローチャートである。情報処理装置１００は、常時、監視カメラ１１２から取得する画像（撮影画像）を外部記憶装置１０４に保存する。情報処理装置１００は、この状態で検索処理を開始することになる。

情報処理装置１００は、データアクセス部３０２により外部記憶装置１０４からクエリ画像２０３を取得する（Ｓ４０１）。クエリ画像２０３は、上記のとおり、予めユーザが入力デバイス１０９により過去の撮像映像から指定した画像である。外部記憶装置１０４には、例えば複数のクエリ画像が保存される。データアクセス部３０２は、ユーザが入力デバイス１０９により複数のクエリ画像から指定したクエリ画像を取得する。部分領域指定部３０９は、ユーザによる入力デバイス１０９からの指示に応じて、取得したクエリ画像２０３中の第一の部分領域を指定する（Ｓ４０３）。ここでは、鞄などの特徴画像を含む部分領域が、第一の部分領域に指定される。第一の部分領域は、例えば図２（ａ）の部分領域２１１である。部分領域指定部３０９は、部分領域の指定するために、ユーザに部分領域の入力を促す画像をモニタ１１０に表示する。

撮像部３０１は、監視カメラ１１２から撮影画像２０４を取得する（Ｓ４０４）。オブジェクト領域抽出部３０３は、取得した撮影画像２０４からオブジェクト領域である第二の人物領域を抽出する（Ｓ４０５）。オブジェクト領域抽出部３０３は、例えば特開２０１０−１８６２７２の画像処理装置の発明で開示される、類似画素をｋ−ｍｅａｎｓ法でクラスタリングする方法により、人物領域を抽出することで第二の人物領域を抽出する。特徴領域抽出部３０４は、オブジェクト領域抽出部３０３が抽出した第二の人物領域から第二の部分領域を抽出する（Ｓ４０６）。特徴領域抽出部３０４は、第二の人物領域から特徴画像を抽出し、該特徴画像を含む部分領域を第二の部分領域として抽出する。なお、ここでは、撮影画像２０４に鞄などの特徴画像が含まれないために、特徴領域抽出部３０４は、第二の部分領域を抽出できない。

指定領域判定部３１０は、第二の部分領域に第一の部分領域が含まれるか否かを判定する（Ｓ４０８）。指定領域判定部３１０は、例えば第一の部分領域及び第二の部分領域のそれぞれから抽出した特徴画像の類似度を比較することで、この判定を行う。指定領域判定部３１０の判定結果に応じて、撮像計画を作成するか否かが決定される。類似度が閾値以下であれば、指定領域判定部３１０は、第二の部分領域が第一の部分領域を含むとして判定する。第二の部分領域が第一の部分領域を含む場合（Ｓ４０８：Y）、情報処理装置１００は、クエリ画像２０３の部分領域２１１と同じ特徴画像を有する第二の部分領域を検出したために、撮像計画を作成せずに人物の検索処理を終了する。情報処理装置１００は、モニタ１１０に検索処理の結果を表示する。例えば情報処理装置１００は、第二の部分領域を抽出した撮影画像を、第二の部分領域を強調してモニタ１１０に表示する。

第二の部分領域が第一の部分領域を含まない場合（Ｓ４０８：N）、情報処理装置１００は、人物の検索処理を継続して、撮像計画を作成する処理を行う。ここでは、Ｓ４０６の処理で第二の部分領域が抽出されないために、情報処理装置１００は、撮像計画を作成する。

位置予測部３０５は、Ｓ４０５の処理で抽出された第二の人物領域に映る人物の絶対位置を予測する（Ｓ４０９）。位置予測部３０５は、まず、データアクセス部３０２を介して、外部記憶装置１０４から、第二の人物領域に映っている人物を含む過去フレームの撮影画像を取得する。次に、位置予測部３０５は、過去フレームの撮影画像の人物に対して、絶対位置を推定して、絶対位置の系列に対して曲線をフィッティングする。そのために、監視カメラ１１２は予めキャリブレーションされており、絶対座標と撮影画像内の座標との紐付けが可能となっている。位置予測部３０５は、当該曲線に基づいて、数フレーム先の撮影画像の人物の絶対位置を予測する。ここでは、図２（ｆ）に示すように、位置予測部３０５は１０秒後に位置２０８、２０秒後に位置２０９に人物がいると予測する。

撮像計画作成部３０６は、監視カメラ１１２の画角の変更タイミングについての撮像計画を作成する（Ｓ４１０）。画角の変更タイミングは、人物２０１の予測位置に加えて、撮像距離と撮像画角に応じた各領域の撮影頻度情報を用いて決定される。この処理の詳細は後述する。

画角変更部３０７は、作成された撮像計画に基づいて監視カメラ１１２を制御して、第二の部分領域を撮影するように画角を変更する（Ｓ４１１）。図２（ｆ）の例では、画角変更部３０７は、１０秒後に監視カメラ１１２の撮像画角を変更する。具体的には、監視カメラ１１２の画角が図２（ｂ）の状態から図２（ｃ）の状態に変更される。

撮像部３０１は、画角が変更された監視カメラ１１２から画角変更後撮影画像２０５を取得する（Ｓ４１２）。撮像部３０１が画角変更後撮影画像２０５を取得することで、情報処理装置１００は、監視カメラ１１２の画角を元に戻す（図２（ｂ）の状態に戻す）。

オブジェクト領域抽出部３０３は、取得した画角変更後撮影画像２０５からオブジェクト領域である第三の人物領域を抽出する（Ｓ４１３）。特徴領域抽出部３０４は、オブジェクト領域抽出部３０３が抽出した第三の人物領域から第三の部分領域を抽出する（Ｓ４１４）。Ｓ４１３及びＳ４１４の具体的な処理内容は、Ｓ４０５及びＳ４０６の処理と同様である。

画像照合部３０８は、クエリ画像２０３と画角変更後撮影画像２０５との人物領域同士の照合を行う（Ｓ４１５）。画像照合部３０８は、例えば、第一の部分領域と第三の部分領域とからそれぞれ抽出した特徴画像の類似度を用いて照合を行う。この例では、クエリ画像２０３の人物と画角変更後撮影画像２０５の人物とが照合される。情報処理装置１００は、以上により監視カメラ１１２の画角を変更する場合の人物の検索処理を終了する。情報処理装置１００は、モニタ１１０に検索処理の結果を表示する。例えば情報処理装置１００は、照合結果をモニタ１１０に表示する。

図５は、撮像計画作成部３０６によるＳ４１０の撮像計画の作成処理の説明図である。
撮像計画作成部３０６は、まず、位置予測部３０５が予測した位置から、実世界における人物２０１と監視カメラ１１２との距離（撮像距離）が最小となる時間を取得する。次に、撮像計画作成部３０６は、その時間近傍に対して、各部分領域の過去の撮影頻度を表す撮影頻度情報を取得する。各部分領域は、人物の特徴となる体の部位（右足、腰、左足など）である。撮影頻度情報は、予め外部記憶装置１０４に保存される。本実施形態では、図２（ｆ）に示すように、撮像距離が最小となるのが１０秒後の位置２０８である。撮像計画作成部３０６は、その前後１秒を含む９秒後、１０秒後、１１秒後を画角の変更タイミングの候補とする。次に、撮像計画作成部３０６は、変更タイミングの候補に対して、部分領域の撮像頻度が最大となる撮像時間と撮像画角を求める。

図５（ａ）は、９秒後の時点における各部分領域の各撮像画角での平均撮影頻度を表している。平均撮影頻度の単位は枚数である。同様に、図５（ｂ）は、１０秒後の時点における各部分領域の各撮像画角での平均撮影頻度を表している。図５（ｃ）は、１１秒後の時点における各部分領域の各撮像画角での平均撮影頻度を表している。この例では、クエリ画像から指定された部分領域が鞄２０２の映っている腰の位置であるため、撮像計画作成部３０６は、腰の部分領域の平均撮影頻度が最大の撮像画角及び撮像時間により撮像計画を決定する。撮像計画作成部３０６は、部分領域（腰）の平均撮影頻度が５０枚で最大となる撮像時間（１０秒後）に撮像画角を−４５度に調整するように、撮像計画を作成する。

以上のような情報処理装置１００において、特徴画像を含む部分領域は、例えば特開２０１５−１１９３２６に開示される画像処理装置のように、領域の位置、大きさ、彩度などの指標に基づいて、自動的に決定、抽出されてもよい。
撮像計画は、オブジェクト（人物）の予測位置のみに基づいて作成されてもよい。これは、新しい撮影環境で過去の撮像情報が少なく、撮影頻度情報が無い場合に有効である。例えば、撮像計画は、予測位置に基づいて、撮像距離が最小になるタイミングで画角を変更するように作成される。

また、撮像計画は、監視領域２０６の撮像時間を基準に用いて作成されてもよい。加えて、撮像計画は、監視領域２０６で撮像できるオブジェクト数を基準に用いて作成されてもよい。監視領域２０６で撮像できるオブジェクト数は、例えば人物の位置予測結果により、監視領域２０６内の人物数を予測することで算出される。これらの基準の少なくとも一方を用いて撮像計画を作成することで、撮像が難しい場合に画角を元に戻す処理を撮像計画に組み入れることができる。これにより、撮像情報量の損失を抑制することができる。

また、撮像計画は、クエリ画像と類似した部分領域を撮像するように、クエリ画像の撮影条件を用いて作成されてもよい。外部記憶装置１０４は、予め撮影条件を保存する。撮像計画作成部３０６は、撮像計画を作成する際に、外部記憶装置１０４からクエリ画像とともに撮影条件を取得する。撮像計画作成部３０６は、撮影頻度に基づいた撮像タイミングよりも、撮影条件が近くなるような撮影タイミングを決定する。これにより、クエリ画像の映り方と類似した部分領域の撮像が可能となる。このようにクエリ画像の撮影条件を用いることで、検索精度を向上させるような撮像計画の作成が可能となる。

以上、一台の監視カメラ１１２について撮像計画を作成する場合を説明したが、情報処理装置１００は、複数台の監視カメラ１１２について同様に撮像計画を作成し、画角を変更する監視カメラ１１２を指定してもよい。この場合、情報処理装置１００は、撮像距離やオクルージョンの度合い、監視カメラの向きやオブジェクト（体）の向きなどに応じて、画角を変更する監視カメラを決定する。これにより情報処理装置１００は、死角を最小にする撮像計画を作成することができ、監視領域における撮像情報量の損失を抑制することができる。
監視カメラ１１２の監視領域２０６に複数の人物がいる場合、撮像計画作成部３０６は、複数人を撮像するように監視カメラ１１２を動かすことができる最短経路となる撮像計画を、動的計画法などを用いて作成してもよい。クエリ画像に複数の人物を指定する場合、撮像計画作成部３０６は、各人物の過去フレームの撮影画像から移動パターンを認識し、撮像映像に含まれるいずれかの人物を推定することで撮像計画を作成してもよい。これにより、画角変更により撮像する人物の候補を絞ることができ、撮像情報量の損失が抑制される。

本実施形態では、人物の部分領域を撮像するように、監視カメラ１１２の画角を変更する撮像計画が作成される。撮像計画は、人物の身に着けている服の模様を識別に必要な部分領域として扱い、その部分領域を十分な画素数で撮像するように監視カメラ１１２の撮像倍率を制御するように作成されてもよい。

図６は、撮像倍率を制御する撮像計画の説明図である。図６（ａ）は、監視カメラ１１２により、人物６０１及び人物６０２を撮像している状況を示す俯瞰図である。人物６０１は、人物６０２よりも監視カメラ１１２に近く位置する。そのために、人物６０１の撮像距離が人物６０２の撮像距離よりも短くなる。

図６（ｂ）は、人物６０１が身に着けている服の模様を監視カメラ１１２で撮像した場合のテクスチャ画像６０３を表す。図６（ｂ）では、人物６０１が身に着ける服がチェックの柄であることが分かる。図６（ｃ）は、人物６０２が身に着けている服の模様を監視カメラ１１２で撮像した場合のテクスチャ画像６０４を表す。人物６０１と人物６０２の服の模様は同じである。しかし撮像距離が異なるために、人物６０２の服の模様が潰れて元の模様を識別できなくなっている。

図６（ｄ）は、検索したい人物のクエリ画像６０５を表す。クエリ画像６０５には、人物６０２のオブジェクト領域である人物領域６０６が含まれる。図６（ｅ）は、人物６０２を撮影したときのズーム前の撮影画像６０７を表す。撮影画像６０７は、人物６０２に対応する人物領域６０８を含む。撮影画像６０７中の人物６０２の服の模様は、テクスチャ画像６０４のように映っている。図６（ｆ）は、監視カメラ１１２の撮像倍率を上げて人物６０２の撮影を行ったときのズーム後の撮影画像６０９を表す。撮影画像６０９は、人物６０２をズームして撮像した人物領域６１０を含む。撮像倍率を上げることにより、人物６０２の服の模様は、テクスチャ画像６０３と同様の模様に映っている。

しかし、ズーム後の撮影画像６０９は、撮像倍率が上がることで、ズーム前の撮影画像６０７に含まれる周辺領域を含んでいない。監視カメラ１１２は、該周辺領域を通る他の人物を撮像することができない。そのために情報処理装置１００は、人物６０２の位置予測を行って、ズームのタイミングに関して撮像計画を作成する。これにより、撮像距離が離れていることによって、人物を識別するための部分領域が撮像できない場合でも、撮像倍率を変更することで画像検索の精度を向上することができる。また、撮像倍率を上げるタイミングを決定することで、不要な撮像倍率の変更を抑え、監視領域における撮像情報量の損失を抑制することができる。

監視システム１の監視対象は、通行する人物に限らない。例えば、監視システム１は、ベルトコンベアで運ばれる部品などの物体の傷やへこみなどの欠損の検出にも用いることができる。この場合、監視カメラ１１２として、可視画像を撮像するカメラでは無く、カメラから物体までの距離を表す距離画像を撮影するカメラ（距離画像センサ）が用いられる。情報処理装置１００は、距離画像センサのセンサ感度を調整するための撮像計画を作成する。

図７は、距離画像センサの感度を調整する撮像計画の説明図である。
図７（ａ）は、距離画像センサ７００が部品の距離画像を撮像している状況を示している。距離画像センサ７００は、部品の欠損を検出するために、部品７０１及び部品７０２の距離画像を撮像する。各部品７０１、７０２はベルトコンベア７１２により運搬されている。部品７０１、７０２は、例えばボールベアリングに用いられる球体である。図７（ａ）では、部品７０１は距離画像センサ７００から１００［ｃｍ］の距離を搬送され、部品７０２は距離センサから２００［ｃｍ］の距離を搬送される。

図７（ｂ）は、距離画像センサ７００が撮像した部品７０１の距離画像７０３を示す。距離画像７０３は、距離を実線による等高線で示している。距離画像７０３は、外縁部分に傷７０４が映っている。
図７（ｃ）は、距離画像センサ７００が撮像した部品７０２の距離画像７０５を示す。距離画像７０５は、距離を実線による等高線で示している。距離画像７０５の点線は、計測している距離が不安定な領域を示している。距離画像センサ７００は、発光素子が放射した光の物体による反射光を受光素子で受光することで、物体までの距離を計測している。そのために、受光素子の感度が低い場合、撮像距離が遠ければ距離画像にノイズが加わる。距離画像７０５では、このノイズのために、本来映るはずの傷７０６が上手く映っていない。情報処理装置１００は、受光素子の感度調整を距離画像センサ７００から物体（部品）までの距離に応じて行うことで、このような欠損の未検出を抑止する。

図７（ｄ）は、検出したい傷７０８が映った部品のクエリ画像７０７を示す。クエリ画像７０７においても、距離が実線による等高線で示される。クエリ画像７０７では、検出対象の傷７０８が鮮明に映っている。
図７（ｅ）は、部品７０２を距離画像センサ７００で撮像したときの距離画像７０９を示す。距離画像７０９は、距離画像センサ７００の受光素子の感度が低いために、外縁部分で計測距離が不安定になり、傷７０６の特徴を正しく映すことができていない。図７（ｆ）は、距離画像センサ７００の受光感度を上げて、部品７０２を撮像したときの調整後の距離画像７１１を示す。距離画像７１１は、距離画像センサ７００の受光素子の受光感度を上げたために、傷７０６の特徴を正しく映すことができている。

距離画像センサ７００の受光感度を上げることで得られる距離画像７１１により、距離画像７１１とクエリ画像７０７との比較により、傷７０６を発見する可能性が高くなる。しかし距離画像センサ７００の受光感度を上げることで消費電力が上がり、部品の製造単価が上がる。そのために情報処理装置１００は、部品の予測位置と撮像する際のノイズ比に基づいて、距離画像センサ７００の受光感度を調整するタイミングを計画する撮像計画を作成する。これにより、距離画像センサ７００と部品とが離れていることで該部品の傷を識別するための部分領域が撮像できない場合でも、適宜、該部分領域を撮像するように感度を変更して、画像検索（傷検索）の精度を向上することができる。また、部分領域を撮像するタイミングを決定することで、不要な感度の変更を抑え、監視領域における撮像情報量損失を小さくすることができる。

以上のような本実施形態の監視システム１は、部分領域を撮像するために、監視カメラ１１２の画角、ズーム、受光感度などの撮影条件の変更タイミングを計画する撮像計画を作成する。情報処理装置１００は、オブジェクトの移動予測結果や撮影頻度に応じて変更タイミングを決定し、撮像計画を作成する。情報処理装置１００は、撮像計画に基づいて監視カメラ１１２による撮像を制御することで、不要な撮像制御を減らして、監視領域２０６における撮像情報の情報量の損失を抑制することができる。

（第２実施形態）
監視カメラ１１２は、フレームレートの制約による人物の移動に対する画像の乱れや、ノイズの混入によって、識別に十分な画質の部分領域を撮像できない可能性がある。しかし撮像計画に基づく制御後の監視カメラ１１２の撮像時間を単純に長くすると、監視領域２０６における撮像情報量の損失が多くなる。本実施形態では、部分領域を必要最小限だけ撮像するように、監視カメラ１１２の撮像計画を作成する。監視システム１の構成は、第１実施形態の図１に示す構成と同様であるために説明を省略する。

図８は、第２実施形態の情報処理装置１００の機能ブロック図である。情報処理装置１００は、図３に示す第１実施形態の機能ブロックに加えて、識別度算出部８０１として機能する。第１実施形態と同様の機能についての説明は省略する。

識別度算出部８０１は、特徴画像の識別度を算出する。識別度とは、物体の照合を行う際の特徴画像の識別可能な度合いを示す指標である。ここでは、撮像画素数やノイズ比率などの値の平均を識別度とする。識別度算出部８０１は、識別度の算出を行う前に、各指標を平均及び分散して標準正規化する。これにより識別度算出部８０１は、指標の値域の違いによる影響を考慮した平均値を算出することができる。また識別度算出部８０１は、ノイズ比率の計算に公知の技術を用い、領域における高周波成分に対する低周波成分の比率など識別どの算出に用いる。
撮像計画作成部３０６は、識別度算出部８０１が算出した識別度が予め定められた閾値を満たす場合に、監視領域２０６に監視カメラ１１２の画角を戻すように撮像計画を作成する。なお、閾値は、比較して正解が得られる割合が一定以上となるような値として事前に決めておけばよい。そのため、閾値の決定方法は、例えば事前に正解つき観測データで学習して算出しても良いし、人がヒューリスティックに設定しても良いし、別の類似サンプルデータで推定値を算出して決定してもよい。

図９は、第２実施形態の情報処理装置１００による人物の検索処理を表すフローチャートである。図９のフローチャートは、図４に示す第１実施形態の人物の検索処理と同じ処理に同じステップ番号が付してある。第１実施形態と同じ処理の説明は、必要な説明を除いて省略する。

図４の処理と同様にしてクエリ画像２０３と画角変更後撮影画像２０５との人物領域同士の照合を行う（Ｓ４０１〜Ｓ４１５）。本実施形態では、撮像計画作成部３０６が、Ｓ４１０の処理において、第１実施形態と同様に画角等の撮影条件の変更タイミングを決定して撮像計画を作成する。本実施形態では、撮像計画が、識別度算出部８０１が算出する特徴画像における識別度が所定の閾値を満たす場合に、監視カメラ１１２が元の監視領域２０６を撮像するように作成される。例えば撮像計画は、特徴画像における識別度が所定の閾値を満たす場合に、監視カメラ１１２の画角を戻すように作成される。

そのために識別度算出部８０１は、Ｓ４１５の処理後に、特徴画像における識別度を算出する（Ｓ９０１）。識別度算出部８０１は、特徴画像に対して、例えば撮像画素数及びノイズ比率を算出し、それらの平均値から識別度を算出する。識別度算出部８０１は、算出した識別度が所定の閾値を満たしているか否かを判定する（Ｓ９０２）。識別度が閾値を満たさない場合（Ｓ９０２：N）、情報処理装置１００は、Ｓ４１２以降の処理を、識別度が閾値を満たすまで繰り返し実行する。識別度が閾値を満たす場合（Ｓ９０２：Y）、情報処理装置１００は、検索を行うのに十分な識別度が得られたと判定して、監視カメラ１１２の画角を元に戻して監視領域の撮像を再開させ、この処理を終了する。

本実施形態では、識別度が閾値を満たすと同時に監視カメラ１１２の撮像制御を戻す処理を行う。監視カメラ１１２の撮像制御を戻す処理は、時間により行うようにしてもよい。例えば情報処理装置１００は、撮像計画に画角を変更している最大時間を設定しておき、十分な識別度が制限時間で得られない場合に、処理を中断する。本実施形態の識別度は、撮影画素数やノイズ比率の他に、モーションブラーによってずれた画素数や、障害物によって遮蔽された面積比率、エッジの鮮明度などの画像から取得できる各種の特徴を指標に加えて算出されてもよい。

以上のような本実施形態の監視システム１は、特徴画像の識別度を必要最小限撮影するように監視カメラ１１２の画角を変更する。これにより情報処理装置１００は、画像検索の精度を維持しつつ、監視領域２０６における撮像情報の情報量の損失を最小化することができる。

（第３実施形態）
第３実施形態では、撮像計画が、過去の撮影頻度から特徴画像を撮像できる確率を算出し、その確率に基づいて作成される。このような撮像計画は、撮影頻度情報をそのまま用いる場合に、照明変動などの撮像環境の変化により部分領域を十分に撮像できない可能性を排除する。監視システム１の構成は、第１実施形態の図１に示す構成と同様であるために説明を省略する。

図１０は、情報処理装置１００が撮像確率を算出する際に用いられる撮像情報の説明図である。撮像情報１００１は、過去に監視カメラ１１２が撮像した際の撮影条件及び撮像した画像に関する情報を含む。撮像情報１００１は、外部記憶装置１０４に保存される。
「ＩＤ」は、撮像情報を一意に識別するための識別情報である。「時刻」は、監視カメラ１１２が撮像を行った時刻である。「距離」は、撮像時の監視カメラ１１２とオブジェクト（人物２０１）との撮像距離であり、単位は［ｃｍ］である。「画角」は、監視カメラ１１２が撮像したときの垂直方向を基準とし撮像画角である。ここでは、簡単のためにチルトを行った際の画角である。画角の単位は度である。「照度」は、監視カメラ１１２が撮像した監視領域における単位面積当たりの明るさであり、単位は［ｌｘ］である。「ＳＮ比」は、監視カメラ１１２が撮像した画像のノイズに対する信号の比率であり、単位は［ｄｂ］である。「左腕」は、監視カメラ１１２が左腕を撮像したときの左腕の領域に相当する画素数であり、単位は［ｐｘ］である。撮像情報１００１は、「左腕」と同様に、右腕、胴体、左足、右足の撮像画素数を含む。この例では、撮像情報１００１が５０００の撮影事例の情報を含む。

図１１は、第３実施形態の情報処理装置１００の機能ブロック図である。情報処理装置１００は、図３に示す第１実施形態の機能ブロックに加えて、撮像確率算出部１１０１として機能する。第１実施形態と同様の機能についての説明は省略する。

撮像確率算出部１１０１は、撮像情報１００１を用い、各撮影条件において特徴画像をどの程度撮像できるかの確率を統計的手法或いは機械学習手法を用いて算出する。ここでは、ロジスティック回帰を用いて、撮像確率を領域毎に算出する方法について説明する。ロジスティック回帰に用いる説明変数には、撮像情報１００１に含まれる距離、画角、照度、ＳＮ比などの値が用いられる。これらは、予め標準正規化され、尺度が揃えられている。ロジスティック回帰に用いる目的変数には、特徴画像毎の画素数が用いられる。目的変数は、各領域の画素数を、予め理想環境で撮像できる各領域の画素数の最大値で除算した値である。これにより目的変数は０〜１の値域を持つ確率値で表される。

撮像確率算出部１１０１は、説明変数と目的変数との組に対して最小二乗法を用いることで、撮像確率を算出するモデルを構築する。本実施形態では、撮像確率算出部１１０１は、撮像情報１００１に含まれる５０００の撮影事例を用いて左腕、右腕、腰、左足、右足のそれぞれの学習を行い、それぞれの撮像確率を算出するモデルを構築する。撮影事例は、様々な距離、画角、照度で撮像したときの情報を含む。撮像確率算出部１１０１は、撮像する際に、説明変数に相当する撮影時の距離、画角、照度、ＳＮ比を入力することで、各領域の撮像確率を算出することができる。

図１２は、撮像確率の算出処理を表すフローチャートである。この処理は、図４及び図９に示すＳ４１０の処理（撮像計画の作成）の際に実行される。撮像計画作成部３０６は、撮像確率算出部１１０１が算出した撮像確率に基づいて撮像計画を作成することになる。第３実施形態の人物の検索処理は、第１実施形態（図４参照）及び第２実施形態（図９参照）のいずれの処理であってもよい。

撮像確率算出部１１０１は、データアクセス部３０２を介して外部記憶装置１０４に保存されている撮像情報１００１を取得する（Ｓ１２０１）。撮像確率算出部１１０１は、取得した撮像情報１００１から撮像確率を算出する学習モデルを構築するための説明変数を選択する（Ｓ１２０２）。撮像確率算出部１１０１は、説明変数として距離、画角、照度、ＳＮ比を選択して取得する。撮像確率算出部１１０１は、取得した説明変数の値に対して標準正規化を行う（Ｓ１２０３）。

撮像確率算出部１１０１は、Ｓ１２０１の処理で取得した撮像情報１００１から、撮像確率を算出する学習モデルを構築するための目的変数に用いる領域の画素数を取得する（Ｓ１２０４）。撮像確率算出部１１０１は、取得した目的変数の値を最大画素数の値で除算することで、目的変数の値を０〜１の値に正規化する（Ｓ１２０５）。撮像確率算出部１１０１は、領域に対して撮像確率を算出するモデルを構築する（Ｓ１２０６）。撮像確率算出部１１０１は、ロジスティック回帰を用いて、モデルパラメータを最小二乗法により学習する。撮像確率算出部１１０１は、全領域に対して撮像確率を算出するモデルを構築するまで、Ｓ１２０４〜Ｓ１２０６の処理を繰り返し行う（Ｓ１２０７：N）。本実施形態では撮像情報１００１に左腕、右腕、腰、左足、右足の領域の情報が含まれるため、撮像確率算出部１１０１は、この５つの領域の全てに対してモデルを構築する。

全領域に対する撮像確率を算出するモデルを構築した場合（Ｓ１２０７：Y）、撮像確率算出部１１０１は、撮像部３０１から現在の撮影条件を取得する（Ｓ１２０８）。撮像確率算出部１１０１は、撮影条件として距離、画角、照度、ＳＮ比の値を取得する。撮像確率算出部１１０１は、位置予測部３０５が算出した監視カメラ１１２の位置と人物２０１の位置とから、監視カメラ１１２から人物２０１までの撮像距離を取得する（Ｓ１２０９）。ここでは、撮像確率算出部１１０１は、監視カメラ１１２と人物２０１との距離が最小となる時刻の前後１秒間の距離を取得する。これより、現在時刻以降で撮像確率が最大となるタイミングを求めることができる。

撮像確率算出部１１０１は、モデルを適用するための説明変数を現在の撮影条件から選択する（Ｓ１２１０）。ここでは、撮像確率算出部１１０１は、現在の撮影条件の距離、画角、照度、ＳＮ比の値を説明変数として選択する。撮像確率算出部１１０１は、選択した説明変数である距離、画角、照度、ＳＮ比の値に対して標準正規化を行う（Ｓ１２１１）。撮像確率算出部１１０１は、学習したロジスティック回帰を用いて、領域の撮像確率を算出する（Ｓ１２１２）。撮像確率算出部１１０１は、全領域に対して撮像確率を算出するするまで、Ｓ１２１０〜Ｓ１２１２の処理を繰り返し行う（Ｓ１２１３：N）。本実施形態では撮像確率算出部１１０１は、左腕、右腕、腰、左足、右足の領域の全てに対して撮像確率を算出する。

全領域に対して撮像確率を算出した場合（Ｓ１２１３：Y）、撮像確率算出部１１０１は、撮像距離が最小となる時刻の前後１秒間の範囲に対して、全領域の撮像確率を算出したか否かを判定する（Ｓ１２１４）。全領域の撮像確率を算出していない場合（Ｓ１２１４：N）、撮像確率算出部１１０１は、Ｓ１２０９〜Ｓ１２１３の処理を、全領域の撮像確率を算出するまで繰り返し行う。全領域の撮像確率を算出した場合（Ｓ１２１４：Y）、撮像確率算出部１１０１は、撮像確率の算出処理を終了する。

以上の処理により算出された各撮像距離の各領域の撮像確率に基づいて、撮像計画作成部３０６は、第１、第２実施形態と同様に、撮像計画を作成する。撮像計画作成部３０６は、撮像確率が最大の時間を撮像タイミングとして、部分領域の識別度が閾値を満たすように撮像方法を計画する。

本実施形態では、撮像確率を算出するために、撮像距離、画角、照度などの値を用いたが、この他にモーションブラーの度合いや、障害物によって隠れた領域の面積比率などの値を用いてもよい。本実施形態では処理の実行時にモデルの学習を行っているが、これは、監視領域に人が少ない時間帯や撮影休止時に予め行うようにしてもよい。モデルは、バッチ学習を用いられる他に、撮像情報が更新される度にオンライン学習などの手法によって逐次構築、更新されてもよい。その際に、混雑度などの情報を用いて、処理負荷を考慮して学習タイミングが調整されてもよい。撮像確率の算出は、ロジスティック回帰の他に、高精度な学習が可能なニューラルネットワークなどを用いて行われてもよい。

本実施形態の情報処理装置１００は、撮像情報を考慮した撮像確率を算出することで、部分領域をより頑健に撮像できるタイミングを計画することができる。例えば、情報処理装置１００は、昼夜間での光源の影響により変化する撮像照度やＳＮ比を加味して、撮像のタイミングを決定することができる。これは、撮像画素数を単体で用いるのに対して、照度と撮像の関係をモデルが学習して、撮像確率を算出できるようになるためである。また、撮像確率が一定以下の場合、情報処理装置１００は、画角の変更を行わないような撮像計画を作成することができる。以上より情報処理装置１００は、画像検索の精度を維持しつつ、監視領域における撮像情報量の損失を最小化することができる。

以上のような各実施形態では、情報処理装置１００が、監視カメラ１１２を光学的、機械的に制御する構成について説明した。情報処理装置１００は、この他に、撮影画像をデジタールズームなどのデジタル処理することで撮像制御を行うようにしてもよい。また、監視カメラ１１２は、固定されておらず、クレーン装置、ドローン、ロボットなどの動体に設けられた構成であってもよい。この場合、情報処理装置１００は、ＧＰＳ（Global Positioning System）あんどの測位技術を用いて監視カメラ１１２の位置を取得する。また、情報処理装置１００は、第１〜第３実施形態を組み合わせて撮像計画を作成するようにしてもよい。

本発明は、上述の各実施形態の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。

Claims (13)

1. 撮像装置から所定の監視領域の撮影画像を取得する撮像手段と、
   前記撮影画像に映されたオブジェクトの画像を含むオブジェクト領域を、前記撮影画像から抽出するオブジェクト領域抽出手段と、
   検索対象となるオブジェクトに関する所定の部分領域を指定する部分領域指定手段と、
   前記オブジェクト領域抽出手段で抽出した前記オブジェクト領域が、前記部分領域指定手段が指定した前記部分領域を含むか否かを判定する指定領域判定手段と、
   前記指定領域判定手段の判定結果に応じて、前記部分領域指定手段で指定された前記部分領域を撮像し、撮像後に前記監視領域の撮像を再開するように前記撮像装置を制御するための撮像計画を作成する撮像計画作成手段と、
   前記撮像計画に基づいて前記撮像装置の動作を制御する制御手段と、を備えることを特徴とする、
   情報処理装置。
2. 前記撮像計画作成手段は、前記部分領域を撮像することによる前記監視領域の撮像情報量の損失が最小化するように、前記撮像計画を作成することを特徴とする、
   請求項１記載の情報処理装置。
3. 前記撮像計画作成手段は、前記部分領域を撮像することによる前記監視領域の撮像時間及び撮像されるオブジェクト数の少なくとも一方の損失が最小化するように、前記撮像計画を作成することを特徴とする、
   請求項１又は２記載の情報処理装置。
4. 前記オブジェクト領域に含まれる前記オブジェクトの画像の該オブジェクトが、実世界で移動する位置を予測する位置予測手段をさらに備えており、
   前記撮像計画作成手段は、前記位置予測手段が予測した位置に基づいて、前記撮像装置を動作させるタイミングを定める前記撮像計画を作成することを特徴とする、
   請求項１〜３のいずれか１項記載の情報処理装置。
5. 前記撮像計画作成手段は、前記位置予測手段が予測した位置と、前記部分領域の撮影頻度とに基づいて、前記撮像装置を動作させるタイミングを定める前記撮像計画を作成することを特徴とする、
   請求項４記載の情報処理装置。
6. 前記撮像計画作成手段は、前記位置予測手段が予測した位置のうち、前記撮像装置との距離が最小となる位置に基づいて、前記撮像装置を動作させるタイミングを定める前記撮像計画を作成することを特徴とする、
   請求項４又は５記載の情報処理装置。
7. 前記撮像装置による過去の撮像頻度に基づいて、前記部分領域を撮像できる確率を算出する撮像確率算出手段をさらに備えており、
   前記撮像計画作成手段は、前記撮像確率に基づいて前記撮像計画を作成することを特徴とする、
   請求項１〜６のいずれか１項記載の情報処理装置。
8. 前記部分領域の識別可能な度合いを示す識別度を算出する識別度算出手段をさらに備えており、
   前記撮像計画作成手段は、前記識別度算出手段が算出した前記識別度が閾値を満たす場合に前記撮像装置に前記監視領域の撮像を再開させるように前記撮像計画を作成することを特徴とする、
   請求項１〜７のいずれか１項記載の情報処理装置。
9. 前記撮像計画作成手段は、前記撮像装置の画角、撮像倍率、センサ感度のいずれかを変更するように前記撮像計画を作成することを特徴とする、
   請求項１〜８のいずれか１項記載の情報処理装置。
10. 前記部分領域指定手段は、検索対象となるオブジェクトが有する識別が容易な特徴部分の画像を前記部分領域に指定することを特徴とする、
    請求項１〜９のいずれか１項記載の情報処理装置。
11. 撮像装置から所定の監視領域の撮影画像を取得する情報処理装置により実行される方法であって、
    前記撮影画像から抽出した該撮影画像に映されたオブジェクトの画像を含むオブジェクト領域が、検索対象となるオブジェクトに関する所定の部分領域を含むか否かを判定し、
    前記オブジェクト領域が前記部分領域を含まない場合に、前記部分領域を撮像し、撮像後に前記監視領域の撮像を再開するように前記撮像装置を制御するための撮像計画を作成して、前記撮像計画に基づいて前記撮像装置の動作を制御することを特徴とする、
    撮像装置の制御方法。
12. 撮像装置から所定の監視領域の撮影画像を取得するコンピュータを、
    前記撮影画像に映されたオブジェクトの画像を含むオブジェクト領域を、前記撮影画像から抽出するオブジェクト領域抽出手段、
    検索対象となるオブジェクトに関する所定の部分領域を指定する部分領域指定手段、
    前記オブジェクト領域抽出手段で抽出した前記オブジェクト領域が、前記部分領域指定手段が指定した前記部分領域を含むか否かを判定する指定領域判定手段、
    前記指定領域判定手段の判定結果に応じて、前記部分領域指定手段で指定された前記部分領域を撮像し、撮像後に前記監視領域の撮像を再開するように前記撮像装置を制御するための撮像計画を作成する撮像計画作成手段、
    前記撮像計画に基づいて前記撮像装置の動作を制御する制御手段、
    として機能させるためのコンピュータプログラム。
13. 請求項１２記載のコンピュータプログラムを記憶する、コンピュータにより読み取り可能な記憶媒体。