JP2020154808A - 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
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Abstract
Description
まず、本実施形態に係る情報処理システムの概要を説明する。
図1は、本実施形態に係る情報処理システム1の概要を説明するシステム図である。情報処理システム1は、駅構内や商業施設内または商店街などに設置された複数のカメラ10(10−1、10−2、10−3、・・・)で撮影された画像から人物の特徴量を算出して照合することにより、各カメラで撮影された同一人物の対応付け(Person Re−identification:Re−id)を行うシステムである。各カメラ10に接続された端末20(20−1、20−2、20−3、・・・)のそれぞれは、各カメラ10で撮影された画像に写っている被写体(人物など)の特徴量を算出し、算出した特徴量をサーバ30へ送信する。サーバ30は、各端末20から送信された特徴量を受信する。サーバ30は、各端末20から受信した特徴量同士を照合し、照合結果(類似度)に基づいて、同一人物と判定した特徴量を対応付ける。これにより、情報処理システム1は、同一人物の行動を検出することができ、構内や商業施設内または商店街などにおける人物の特徴や行動パターンなどの統計情報を収集することができる。
図4は、本実施形態に係る情報処理システム1のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。この図において、図1に対応する構成には、同一の符号を付している。情報処理システム1は、複数のカメラ10(10−1、10−2、・・・、10−n、nは自然数)と、各カメラ10に有線または無線で接続される端末20(20−1、20−2、・・・、20−n、nは自然数)と、サーバ30とを備えている。カメラ10は、例えば、ビデオカメラ、監視カメラ、ネットワークカメラなどであり、所定の画角で実空間の画像を撮影し、撮影した画像を端末20へ送信する。画像は、静止画像でもよいし動画像でもよい。端末20及びサーバ30は、コンピュータを含む情報処理装置である。端末20とサーバ30とは、通信ネットワークを介して接続される。なお、カメラ10と端末20とは一体に構成されていてもよい。
図5は、本実施形態に係る端末制御部25及びサーバ制御部35の機能構成の一例を示すブロック図である。
端末20は、カメラ10で撮影された画像を取得する(ステップS100)。端末20は、カメラ10から取得した画像から、当該画像に写っている人物の人物画像を検出し、人物画像の領域を切り出した人物画像のデータを取得する(ステップS110)。次に、端末20は、人物画像に対してぼかし処理を実行する(ステップS120)。
端末20は、カメラ10から取得した画像から検出した人物画像に基づいて、人物の属性を検出する。例えば、端末20は、図6に示す例では、人物画像から人物の服の色を検出する(ステップS1211)。次に、端末20は、検出した人物の属性に基づいてぼかし強度を決定する。例えば、図6に示す例では、端末20は、服の色が赤または緑の人物画像に対するぼかし強度を「強」に決定し、服の色が青の人物画像に対するぼかし強度を「弱」に決定する(ステップS1212)。そして、端末20は、決定したぼかし強度で人物画像をぼかした画像データ(情報量削減データ)を生成する(ステップS1213)。
次に、第2の実施形態について説明する。
本実施形態に係る情報処理システム1の基本的な構成は、図4及び図5に示す構成と同様であり、その説明を省略する。本実施形態では、人物の部位ごとにぼかし強度を決定する点が第1の実施形態と異なる。例えば、髪型、上半身の服装、下半身の服装など、部位ごとに出現頻度が異なる場合がある。このような場合、出現頻度が高い部位は情報量を多くし、出現頻度が低い部位は情報量を少なくすることで、プライバシーに配慮しつつ、単一のぼかし強度を用いる場合よりも高精度な照合が可能となる。
端末20は、人物画像に基づいて、部位ごとの人物の属性を検出する。例えば、端末20は、図9に示す例では、人物画像から人物の髪、服の色、ズボンの色を検出する(ステップS1221)。
次に、第3の実施形態について説明する。
本実施形態に係る情報処理システム1の基本的な構成は、図4及び図5に示す構成と同様であり、その説明を省略する。第1及び第2の実施形態では予め設定された出現頻度に応じてぼかし強度を決定した。しかし、属性の出現頻度が時間の経過とともに変化するような場合がある。このような場合、時間の経過とともに変化する出現頻度に応じてぼかし強度を変化させたほうが、固定した場合よりも、高精度な照合が可能となる。そこで、本実施形態では、時間の経過とともに変化する出現頻度に応じてぼかし強度をアダプティブに変更する構成について説明する。
端末20は、カメラ10から取得した画像から検出した人物画像に基づいて、人物の属性を検出する。例えば、端末20は、図6に示す例では、人物画像から人物の服の色を検出する(ステップS1231)。端末20は、検出した人物の属性(例えば、服の色)を記憶部24に保存する(ステップS1232)。端末20は、記憶部24に保存されている複数の人物の属性(例えば、服の色)に基づいて各属性の出現頻度を時間の経過に伴い随時算出して更新する(ステップS1233)。端末20は、更新された最新の出現頻度に基づいて、検出した人物の属性(例えば、服の色)のぼかし強度を決定する(ステップS1234)。そして、端末20は、決定したぼかし強度で人物画像をぼかした画像データ(情報量削減データ)を生成する(ステップS1235)。
次に、第4の実施形態について説明する。
本実施形態に係る情報処理システム1の基本的な構成は、図4及び図5に示す構成と同様であり、その説明を省略する。第3の実施形態で説明したように、時間の経過とともに変化する属性の出現頻度に応じてぼかし強度をアダプティブに変更する場合、変更後のぼかし強度でぼかした人物画像から算出した特徴量と、変更前のぼかし強度でぼかした人物画像から算出した特徴量との照合では、正しい照合ができないことがある。変更前の特徴量のみでの照合、及び変更後の特徴量のみでの照合はできるが、変化点の前後の照合ではぼかし強度が異なることから同一人物であっても特徴量が変わってしまい正しい照合ができないことがある。
次に、第5の実施形態について説明する。
図15は、本実施形態に係るぼかし強度を説明する図である。第3の実施形態で説明したように、時間の経過とともに変化する属性の出現頻度に応じてぼかし強度をアダプティブに変更する場合、出現頻度が変化した時間と、その変化に応じてぼかし強度を変更する時間とに時間差が発生する。図示する例では、時刻Tでは、服の色が緑、赤、青のそれぞれの人物U1、U2、U3の出現頻度がそれぞれ1回であり、いずれもぼかし強度が「強」であり、その後の時刻T+ΔTで、服の色が青の人物U3、U4、U5のみ出現頻度が増加しているが、ぼかし強度を変更するまでの時間差により、いずれのぼかし強度も「強」のままである。この時間差により、本来は出現頻度が増加したことにより図11に示すように服の色が青の人物画像に対するぼかし強度を「弱」に変更すべきところ、意図したぼかし強度でぼかした画像データ(情報量削減データ)の生成ができない時間が発生する。
次に、第6の実施形態について説明する。
本実施形態に係る情報処理システム1の基本的な構成は、図4に示す構成と同様であり、その説明を省略する。時間の経過とともに変化する属性の出現頻度に応じてぼかし強度をアダプティブに変更する場合、複数回撮影された人物の属性は、1回しか撮影されていない人物の属性に比べて出現頻度が高いと判定される。例えば、図18に示すように、カメラ10の撮影範囲(撮影画角)内を1回しか通り過ぎていない人物U1、U2は、出現頻度が低いと判定され、ぼかし強度が「強」となる。一方、カメラ10の撮影範囲(撮影画角)内を何回も往復した人物U3は、実際は一人の人物であって出現頻度は低いと判定されるべきところ、出現頻度が高いと判定されてしまい、ぼかし強度が「弱」となってしまうことがある。つまり、実際の属性の出現頻度と、撮影された回数から算出した属性の出現頻度とに乖離が生じ、ぼかし強度を正しく決定できないことがある。
端末20は、人物画像取得部254が取得した人物画像(即ち、ぼかし処理前の人物画像)から人物特徴量(情報量削減前特徴量)を算出し(ステップS1261)、算出した人物特徴量(情報量削減前特徴量)を記憶部24に保存する(ステップS1262)。端末20は、保存した人物特徴量(情報量削減前特徴量)同士を照合し(ステップS1263)、照合結果に基づいて同一人物の人物画像を特定する(ステップS1264)。
上記実施形態では、情報量削減度決定部258は、予め設定されたぼかし強度(「強」、「弱」など)の中から選択して決定する例を説明したが、ぼかし強度を算出することにより決定してもよい。例えば、情報量削減度決定部258は、出現頻度に基づいてぼかし強度の値を算出するための計算式などを用いて、ぼかし強度を算出することにより決定してもよい。
Claims (14)
- 実空間を撮影した画像を取得する画像取得部と、
前記画像に写っている被写体の属性に基づいて情報量削減度を決定する情報量削減度決定部と、
前記情報量削減度決定部により決定された情報量削減度に応じて前記画像の少なくとも一部の情報量を削減した情報量削減データを生成する情報量削減部と、
を備える情報処理装置。 - 前記情報量削減データから前記被写体の特徴量を示す情報量削減特徴量を算出する第1特徴量算出部と、
前記情報量削減特徴量を照合する第1照合部と、
を備える請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記情報量削減特徴量を、通信ネットワークを介してサーバへ送信する送信部、
を備える請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記情報量削減度決定部は、前記被写体の属性の出現度に基づいて情報量削減度を決定する、
請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記情報量削減度決定部は、前記画像のうち1つ以上の部分画像ごとの属性に基づいて情報量削減度を決定し、
前記情報量削減部は、前記部分画像ごとの情報量削減度に応じて前記部分画像の情報量を削減した前記情報量削減データを生成する、
請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記情報量削減部は、前記画像から、前記情報量削減度に応じた前記情報量削減データを生成するとともに、さらに前記情報量削減度よりも高い情報量削減度に応じた前記情報量削減データを生成する、
請求項1から請求項5のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記画像取得部は、前記画像を保存する機能を有し、
前記情報量削減部は、
前記情報量削減度決定部が、前記画像に写っている被写体の属性に基づいて情報量削減度を変更した場合、前記情報量削減度決定部により変更された情報量削減度に応じて、前記保存された画像の少なくとも一部の情報量を削減した前記情報量削減データを生成する、
請求項1から請求項6のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記情報量削減部により情報量が削減される前の前記画像から前記被写体の特徴量を示す情報量削減前特徴量を算出する第2特徴量算出部と、
前記情報量削減前特徴量を照合する第2照合部と、をさらに備え、
前記情報量削減度決定部は、前記画像に写っている被写体の属性と、前記情報量削減前特徴量の照合結果とに基づいて、前記情報量削減度を決定する、
請求項1から請求項7のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記情報量削減度とは、前記画像をぼかすことにより情報量を削減する際のぼかし強度であり、
前記情報量削減データとは、前記画像の少なくとも一部に対して前記ぼかし強度でぼかし処理を行なった画像データである、
請求項1から請求項8のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記画像取得部と、前記情報量削減度決定部と、前記情報量削減部と、前記第1特徴量算出部と、を備えた端末と、
前記第1照合部を備えたサーバと、を備え、
前記端末は、前記情報量削減データから算出した前記情報量削減特徴量を前記サーバに送信し、
前記サーバは、前記情報量削減特徴量を端末から受信する、
請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記端末は、
前記画像から前記被写体の特徴量を示す情報量削減前特徴量を算出する第2特徴量算出部と、
前記情報量削減前特徴量を照合する第2照合部と、
をさらに備える請求項10に記載の情報処理装置。 - 端末とサーバとを備える情報処理システムであって、
前記端末は、
実空間を撮影した画像を取得する画像取得部と、
前記画像に写っている被写体の属性に基づいて情報量削減度を決定する情報量削減度決定部と、
前記情報量削減度決定部により決定された情報量削減度に応じて前記画像の少なくとも一部の情報量を削減した情報量削減データを生成する情報量削減部と、
前記情報量削減データから前記被写体の特徴量を示す情報量削減特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記情報量削減特徴量を、通信ネットワークを介して前記サーバへ送信する送信部と、
を備え、
前記サーバは、
前記サーバから送信された前記情報量削減特徴量を受信する受信部と、
前記受信部が受信した前記情報量削減特徴量を照合する照合部と、
を備える情報処理システム。 - 情報処理装置が、
実空間を撮影した画像を取得し、
前記画像に写っている被写体の属性に基づいて情報量削減度を決定し、
前記決定した情報量削減度に応じて前記画像の少なくとも一部の情報量を削減した情報量削減データを生成する、
情報処理方法。 - コンピュータに、
画像取得部が、実空間を撮影した画像を取得させ、
前記画像に写っている被写体の属性に基づいて情報量削減度を決定させ、
前記決定させた情報量削減度に応じて前記画像の少なくとも一部の情報量を削減した情報量削減データを生成させる処理、
を実行するためのプログラム。
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馬場口 登: "安心な映像サーベイランスのためのプライバシー保護処理", 情報処理学会研究報告, vol. 第2007巻 第1号, JPN6022006775, 12 January 2007 (2007-01-12), JP, pages 85 - 92, ISSN: 0004710702 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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WO2023119643A1 (ja) | 2021-12-24 | 2023-06-29 | 日本電気株式会社 | 認証システム、認証方法、及び記録媒体 |
JP7199623B1 (ja) * | 2022-06-15 | 2023-01-05 | 三菱電機株式会社 | 情報処理装置 |
WO2023242990A1 (ja) * | 2022-06-15 | 2023-12-21 | 三菱電機株式会社 | 情報処理装置 |
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US11620728B2 (en) | 2023-04-04 |
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JP7183089B2 (ja) | 2022-12-05 |
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