JP2021114252A - 車内人物特定装置、車内人物特定システム及び車内人物特定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】迅速に公共交通機関の乗車人物を特定することができる車内人物特定装置、車内人物特定システム及び車内人物特定方法を提供する。【解決手段】車内人物特定装置Ｚは、公共交通機関の車内にて撮像された乗車人物の特徴を取得する取得部５１と、公共交通機関を利用する利用人物の特徴を利用人物の乗車区間を含む区間データと関連付けて記憶する記憶部６と、乗車人物の特徴と利用人物の特徴とを照合して、乗車人物に該当する利用人物を特定する利用人物照合部７と、を備え、利用人物照合部７は、乗車人物が撮像された場所が含まれる乗車区間を有する区間データと関連付けられた利用人物の特徴と、乗車人物の特徴とを照合する。【選択図】図１

Description

本発明は、公共交通機関の乗車人物を特定する車内人物特定装置、車内人物特定システム及び車内人物特定方法に関する。

公共交通機関としての電車のように、不特定多数の人物が乗車する車内で痴漢や窃盗などの犯罪行為が疑われた場合、犯罪行為を立証したり冤罪を防止したりするためには、車内カメラで犯罪行為の目撃者を特定することは有用である。一方、公共交通機関は不特定多数の人物が利用するため、車内カメラにて撮像された人物を特定することは非常に困難である。

従来、不特定多数の人物が利用する施設において、来場者の行動分析を行う技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載の技術は、入場口に設置されたカメラにて撮像された複数の顔画像から代表顔画像を選定し、選定された代表顔画像と施設内及び出場口に設置されたカメラにて撮像された複数の顔画像と照合し、来場者の行動を分析するものである。

国際公開第２０１８／１８０５８８号

電車の車内カメラにて撮像された人物を特定するために特許文献１に記載の技術を用いた場合、改札機を通過して入場する人物を撮像して代表顔画像を選定し、車内カメラにて撮像された人物の顔画像と照合することとなる。しかしながら、公共交通機関を利用する人数は膨大であり、照合時間を要してしまう。

そこで、迅速に公共交通機関の乗車人物を特定することができる車内人物特定装置、車内人物特定システム及び車内人物特定方法が望まれている。

本発明に係る車内人物特定装置の特徴構成は、公共交通機関の車内にて撮像された乗車人物の特徴を取得する取得部と、前記公共交通機関を利用する利用人物の特徴を当該利用人物の乗車区間を含む区間データと関連付けて記憶する記憶部と、前記乗車人物の特徴と前記利用人物の特徴とを照合して、前記乗車人物に該当する前記利用人物を特定する照合部と、を備え、前記照合部は、前記乗車人物が撮像された場所が含まれる前記乗車区間を有する前記区間データと関連付けられた前記利用人物の特徴と、前記乗車人物の特徴とを照合する点にある。

本発明に係る車内人物特定システムの特徴構成は、公共交通機関の車内に乗車する乗車人物を撮像する撮像部と、前記撮像部にて撮像された撮像画像に基づいて、前記乗車人物の特徴を抽出する抽出部と、前記公共交通機関を利用する利用人物の特徴を当該利用人物の乗車区間を含む区間データと関連付けて記憶する記憶部と、前記乗車人物の特徴と前記利用人物の特徴とを照合して、前記乗車人物に該当する前記利用人物を特定する照合部と、を備え、前記照合部は、前記乗車人物が撮像された場所が含まれる前記乗車区間を有する前記区間データと関連付けられた前記利用人物の特徴と、前記乗車人物の特徴とを照合する点にある。

本発明に係る車内人物特定方法の特徴は、コンピュータが実行する車内人物特定方法であって、公共交通機関の車内にて撮像された乗車人物の撮像画像を取得する取得ステップと、前記取得ステップにて取得した前記撮像画像に基づいて、前記乗車人物の特徴を抽出する抽出ステップと、前記公共交通機関を利用する利用人物の特徴を当該利用人物の乗車区間を含む区間データと関連付けて記憶する記憶ステップと、前記乗車人物の特徴と前記利用人物の特徴とを照合して、前記乗車人物に該当する前記利用人物を特定する照合ステップと、を含み、前記照合ステップは、前記乗車人物が撮像された場所が含まれる前記乗車区間を有する前記区間データと関連付けられた前記利用人物の特徴と、前記乗車人物の特徴とを照合する点にある。

上記車内人物特定装置、車内人物特定システム及び車内人物特定方法は、公共交通機関を利用する利用人物の特徴と利用区間とを関連付けて登録するため、乗車人物が撮像された場所に基づいて、利用人物を絞り込むことが可能となる。この絞り込まれた利用人物の特徴と乗車人物の特徴とを照合しているので、照合時間を短縮することができる。また、利用人物の特徴と利用区間とが関連付けて登録されているので、利用人物を容易に把握することが可能となる。その結果、撮像された乗車人物を、犯罪行為を立証したり冤罪を防止したりするための証人として特定できる。このように、迅速に公共交通機関の乗車人物を特定することができる車内人物特定装置、車内人物特定システム及び車内人物特定方法を提供できた。

他の特徴構成は、前記照合部は、前記利用人物の乗車履歴に基づいて、前記乗車人物の乗車日と同じ日に乗車した前記利用人物を抽出し、抽出された前記利用人物の特徴と前記乗車人物の特徴とを照合する点にある。

本構成のように、乗車人物の乗車日に乗車した利用人物を抽出すれば、より利用人物を絞り込むことが可能となる。この絞り込まれた利用人物の特徴と乗車人物の特徴とを照合すれば、照合時間をより短縮することができる。

他の特徴構成は、前記照合部は、前記乗車人物が撮像された撮像時刻が乗車時刻と降車時刻との間に含まれる前記利用人物を更に抽出する点にある。

本構成のように、乗車人物が撮像された撮像時刻が乗車時刻と降車時刻との間に含まれる利用人物を抽出すれば、更に利用人物を絞り込むことが可能となる。この絞り込まれた利用人物の特徴と乗車人物の特徴とを照合すれば、照合時間を更に短縮することができる。

他の特徴構成は、前記利用人物は、前記乗車区間の定期券を購入した購入者であり、前記区間データには、前記定期券の乗車可能区間が含まれている点にある。

本構成のように、利用人物が定期券を購入した購入者であれば、利用人物の名前や居所を確実に把握することが可能となる。

他の特徴構成は、前記撮像部は、前記車内のドアから乗車する人物を撮像可能に配置されている点にある。

本構成のように車内のドアから乗車する人物を撮像すれば、混雑した車内で人物の特定が困難な場合であっても、車内のドアから乗車する人物から乗車人物を特定することができる。

車内人物特定システムのブロック図である。 改札機を示す概略図である。 電車内を示す概略図である。 走行中の電車の車内カメラで撮像された撮像画像の一例である。 走行中の電車の車内カメラで撮像された撮像画像の一例である。 停車中の電車の車内カメラで撮像された撮像画像の一例である。 定期券購入者の乗車履歴を示す図である。 車内人物特定方法のフロー図である。 駅表示部の表示画面例を示す図である。

以下に、本発明に係る車内人物特定装置、車内人物特定システム及び車内人物特定方法の実施形態について、図面に基づいて説明する。本実施形態では、車内人物特定システムとして、電車（公共交通機関の一例）内で行われた犯罪行為（痴漢等）の目撃者を特定する一例を説明する。ただし、以下の実施形態に限定されることなく、その要旨を逸脱しない範囲内で種々の変形が可能である。

図１に示すように、車内人物特定システムＸは、電車が停車可能な複数の駅構内に設置されたサーバである駅サーバＹと、複数の駅サーバＹと通信可能なメインサーバである本部サーバＺ（車内人物特定装置の一例）と、を備えている。駅サーバＹ及び本部サーバＺは、ＣＰＵやメモリを中核とするコンピュータで構成されている。

車内人物特定システムＸは、電車の各車両内に設置された複数の車内カメラ１（撮像部の一例）で撮像された乗車人物を特定する。本実施形態における車内人物特定システムＸとして、車内で行われた痴漢等の犯罪行為を行った容疑者を目撃した目撃者の顔や属性（氏名、住所、メールアドレス及び電話番号等）といった目撃者情報を特定する例を、以下で説明する。この目撃者情報は、車内での犯罪行為を疑われた人の冤罪を立証する目的で使用される。

駅サーバＹは、自動改札機（以下、単に「改札機」と言う）近傍に設けられた駅務室に設置されている。駅サーバＹは駅係員であれば閲覧可能であるが権限が付与された駅係員のみ操作可能に構成されている。本実施形態における改札機は、切符やＩＣカードに代えて、顔画像等の属性を登録した定期券購入者であれば自由に通過できる、開閉式の改札ゲートを有しない所謂ウォークスルー型改札機を想定している。改札機には、駅構内に入出場するレーンの出口に改札機を通過する通過人物を撮像する改札機カメラＷが設けられている（図２参照）。なお、駅サーバＹから本部サーバＺに通過人物の顔の特徴量を送信し、本部サーバＺによる顔認証に基づいて改札ゲートが開閉する顔認証型改札機であっても良い。

改札機を通過する通過人物を撮像する改札機カメラＷは、ＣＣＤやＣＭＯＳ等の撮像素子を内蔵した可視光カメラである。改札機カメラＷは、改札機等に所定の画角で設置されており、通過人物を撮像して撮像画像を含む動画データを取得する（図２参照）。この動画データには、撮像画像の撮像日時及び撮像した改札機カメラＷの属性情報（ＩＤ等）も含まれている。動画データは、静止画像の集合体であり、特定の撮像日時における撮像画像を抽出することができる。

本部サーバＺは、公共交通機関を運営する交通事業者の統括本部に設置されている。本部サーバＺは、権限が付与された社員のみが閲覧，操作可能に構成されている。なお、図１の例では、４つ以上の駅サーバＹが本部サーバＺと通信可能に構成されており、夫々の駅サーバＹは複数の改札機カメラＷから撮像画像を取得可能であり、本部サーバＺは電車の各車両内に設置された複数の車内カメラ１から撮像画像を取得可能である。

駅サーバＹが複数の改札機カメラＷから撮像画像を取得する方法としては、有線又は無線通信によりリアルタイムに取得する方法が挙げられる。また、本部サーバＺが車内カメラ１から撮像画像を取得する方法としては、必要な日時に対応した撮像画像のみ無線通信で取得する方法等や、車内カメラ１に内蔵された記憶媒体から取得する方法等が挙げられる。

車内の乗車人物を撮像する車内カメラ１は、ＣＣＤやＣＭＯＳ等の撮像素子を内蔵した可視光カメラである。車内カメラ１は、車内のドア上部付近等に所定の画角で設置されており、車内の乗車人物を撮像して撮像画像を含む動画データを取得する（図３参照）。また、車内カメラ１は、停車中の車内のドアから乗車する人物を撮像して撮像画像を含む動画データを取得する。この動画データには、撮像画像の撮像日時及び撮像した車内カメラ１の属性情報（ＩＤ等）も含まれている。

図４には、図３に示す走行中の電車内において、車内カメラ１ａで撮像された撮像画像の一部拡大画像が示されている。図５には、図３に示す走行中の電車内において、車内カメラ１ａと対向する車内カメラ１ｂで撮像された撮像画像の一部拡大画像が示されている。図６には、停車中の電車内において、車内カメラ１ａで車内のドアが撮像された撮像画像の一部拡大画像が示されている。図４の痴漢等の犯罪行為が疑われている容疑者Ｐ１の犯罪行為に対する目撃者Ｐ２の顔画像を取得したい場合は、図５に示す撮像画像から目撃者Ｐ２の顔画像を取得することができる。また、図６に示すように、停車中の車内のドアから乗車した目撃者Ｐ２の撮像画像から、目撃者Ｐ２の顔画像を取得することができる。

図１に戻り、駅サーバＹは、駅記憶部３と駅通信部４１と駅照合部４２と駅表示部４３と出力部４４とを備えている。

駅記憶部３はＲＡＭやＨＤＤといったハードウェアで構成されており、要注意人物記憶部３１と特定人物記憶部３２と通過人物記憶部３３とを有している。また、図示しないが、駅記憶部３には、駅照合部４２等を機能させる各種プログラムが記憶されている。

要注意人物記憶部３１には、本部サーバＺから駅通信部４１を介して受信した要注意人物の顔画像及び／又は顔の特徴量が記憶されている。ここで、「要注意人物」とは、過去に不正乗車を行った人物や犯罪行為を行った人物等である。また、「特徴量」とは、顔の輪郭、色合い及び表面形状等の特徴情報を含むデータのことである。以下、「人物の顔画像及び／又は顔の特徴量」を総称して、人物の顔データ（人物の特徴の一例）と称する場合がある。

特定人物記憶部３２には、本部サーバＺから駅通信部４１を介して受信した特定人物の顔データが記憶されている。ここで、「特定人物」とは、車内で痴漢等の犯罪行為を目撃した目撃者で、属性（氏名、住所、メールアドレス及び電話番号等）が特定された人物のことである。

通過人物記憶部３３には、改札機を通過する（駅構内に入場又は出場する）通過人物を撮像した改札機カメラＷの属性情報や撮像日時が紐づけられた、撮像画像を含む動画データ及び／又は顔データが記憶されている。通過人物記憶部３３は、短期保存モードとして、全動画データを短期間（例えば２週間）分保存しており、更に長期保存モードとして、通過人物が撮像されていないデータを除いた動画データを長期間（例えば２ヶ月から２週間を減じた期間）分保存している。この通過人物記憶部３３に記憶される動画データは、公知の圧縮形式で符号化圧縮されたものであっても良い。

駅通信部４１は、改札機カメラＷが撮像した通過人物が含まれる撮像画像（動画データ）を有線ＬＡＮ又は無線ＬＡＮ等で構成されるネットワークを介して受信するためのインターフェースである。また、駅通信部４１は、有線ＬＡＮ又は無線ＬＡＮ等で構成されるネットワークを介して本部サーバＺと各種情報を送受信するためのインターフェースである。一例として、駅通信部４１は、通過人物記憶部３３に記憶された通過人物の顔データを本部サーバＺに送信し、本部サーバＺにて認証された定期券購入者と一致しない通過人物（不正乗車者）の顔データを受信する。

駅照合部４２は、動画データ中の撮像画像に含まれる通過人物の顔領域を検出し、検出された顔領域から顔の特徴量を抽出し、当該顔の特徴量と、要注意人物記憶部３１に記憶された要注意人物の顔の特徴量又は特定人物記憶部３２に記憶された特定人物の顔の特徴量と、を照合し、類似度に基づいて要注意人物や特定人物を認証する。例えば、撮像画像から抽出された顔の特徴量と、テンプレートに含まれる記憶された顔の特徴量とを比較するテンプレートマッチング等の公知の顔認証技術を用いて照合を行い、類似度が所定値（例えば８０％）以上の場合に、当該要注意人物又は特定人物に対応する通過人物であると特定する。

なお、駅照合部４２は、後述する本部サーバＺに記憶された定期券購入者の顔の特徴量を駅サーバＹに記憶し、当該定期券購入者の顔の特徴量と通過人物記憶部３３に記憶された通過人物の顔の特徴量とを照合しても良い。また、駅照合部４２の機能を全て本部サーバＺの利用人物照合部７に受け持たせても良い。この場合、駅サーバＹは、駅照合部４２、要注意人物記憶部３１及び特定人物記憶部３２を備える必要がない。

駅表示部４３は、コンピュータのディスプレイで構成されており、動画データをリアルタイムに表示し、併せて、改札機カメラＷで撮像された通過人物が要注意人物や特定人物である場合に、その要注意人物や特定人物の顔画像を示すサムネイルを表示する（図９参照）。サムネイルとは、顔画像を一覧表示するために公知の圧縮方式で符号化圧縮された圧縮画像のことである。このサムネイルには、改札機カメラＷの属性情報や撮像日時等が紐づけられている。

出力部４４は、駅サーバＹが配置された駅務室等に設けられたスピーカーやランプ等で構成されている。出力部４４は、改札機カメラＷで撮像された通過人物が要注意人物や特定人物である場合に、その旨を駅係員に報知する。

本部サーバＺは、記憶部６と通信部５１（取得部の一例）と特徴量抽出部５（抽出部の一例）と利用人物照合部７（照合部の一例）と通過人物照合部８と表示部５２とを備えている。

記憶部６はＲＡＭやＨＤＤといったハードウェアで構成されており、購入者情報記憶部６１と乗車履歴記憶部６２と要注意人物記憶部６３と特定人物記憶部６４とを有している。また、図示しないが、記憶部６には、特徴量抽出部５、利用人物照合部７及び通過人物照合部８等を機能させる各種プログラムが記憶されている。

購入者情報記憶部６１には、定期券購入者（利用人物の一例）を予め撮像した撮像画像に含まれる顔画像と、定期券購入者の属性（氏名、住所、メールアドレス及び電話番号等）と、定期券で利用可能な出発駅から到着駅までの定期区間（乗車可能区間）を含む区間データと、が関連付けて記憶されている。この区間データには、出発駅から到着駅までの利用路線における地理的範囲としての定期区間（図７の定期区間参照）と、出発駅から到着駅までの間で電車が停車する駅群と、が含まれている。なお、購入者情報記憶部６１は、顔画像と紐づけて顔の特徴量を記憶しても良い。

乗車履歴記憶部６２には、定期券購入者の乗車履歴が記憶されている。ここで、「乗車履歴」には、乗車区間、駅構内に入場した（入場用改札機を通過した）入場日時、駅構内から出場した（出場用改札機を通過した）出場日時、改札機カメラＷで撮像された顔画像等が含まれている。乗車区間は、定期券購入者が入出場した改札機に設置された改札機カメラＷの属性情報から入出場した駅が特定されるため、その入出場した２つの駅に挟まれる区間に存在する駅群を、出発駅から到着駅まで順番に並べたものである（図７の乗車区間参照）。また、入場日時や出場日時は、定期券購入者が入出場した改札機に設置された改札機カメラＷの撮像日時である。この入場日及び出場日は乗車日、入場時刻は乗車時刻、出場時刻は降車時刻の一例である。定期券購入者の乗車履歴は、改札機カメラＷで撮像された顔画像に含まれる顔の特徴量と、購入者情報記憶部６１に記憶された定期券購入者の顔の特徴量と、を通過人物照合部８にて照合し、改札機を通過した人物が定期券購入者であると特定された人物の乗車履歴である。

要注意人物記憶部６３には、要注意人物の顔データが記憶されている。「要注意人物」とは、改札機カメラＷで撮像された顔画像に含まれる顔の特徴量と、購入者情報記憶部６１に記憶された定期券購入者の顔画像に含まれる顔の特徴量と、を通過人物照合部８にて照合して、改札機を通過した人物が適正な定期券購入者であると特定されなかった人物である。ここで、「改札機を通過した人物が適正な定期券購入者であると特定されなかった人物」とは、改札機を通過した人物が定期券購入者でない場合に加えて、追加料金を支払わずに定期区間外で駅構内を入出場した人物も含まれる。

特定人物記憶部６４には、特定人物の顔データが記憶されている。ここで、「特定人物」とは、上述したように、車内で痴漢等の犯罪行為を目撃した目撃者であり、人物の属性が特定された人物のことである。特定人物の特定にあたっては、詳細を後述する。

通信部５１は、車内カメラ１が撮像した乗車人物が含まれる撮像画像（動画データ）を有線ＬＡＮ又は無線ＬＡＮ等で構成されるネットワークを介して受信するためのインターフェースである。また、通信部５１は、有線ＬＡＮ又は無線ＬＡＮ等で構成されるネットワークを介して駅サーバＹと各種情報を送受信するためのインターフェースである。一例として、通信部５１は、通過人物記憶部３３に記憶された通過人物の顔データを駅サーバＹから受信し、当該通過人物の顔データと一致する定期券購入者の顔データを駅サーバＹに送信する。

特徴量抽出部５は、車内カメラ１の撮像画像に含まれる特定したい乗車人物の顔領域を検出し、検出された顔領域から顔の特徴量を抽出する。また、特徴量抽出部５は、購入者情報記憶部６１に記憶された顔画像を取り出し、当該顔画像から顔の特徴量を抽出する。また、特徴量抽出部５は、通信部５１を介して受信した改札機カメラＷで撮像された撮像画像に含まれる通過人物の顔領域を検出し、検出された顔領域から顔の特徴量を抽出する。

利用人物照合部７は、利用人物絞込部７１と特定部７２とを有している。

利用人物絞込部７１は、特定したい乗車人物が撮像された場所（乗車人物を撮像した車内カメラ１の撮像地点）から、当該撮像場所が定期区間に含まれる区間データと関連付けられた定期券購入者を絞り込む（抽出する）。この乗車人物が撮像された場所は、特定したい乗車人物が目撃者である場合において犯罪行為が行われた場所であり、例えば、〇〇駅〜△△駅の間となる。つまり、定期区間の抽出にあたって、〇〇駅〜△△駅の間に存在する駅群の一部が定期区間内に含まれていれば、撮像場所が定期区間に含まれる定期券購入者として抽出される。図７の例では、車内カメラ１の撮像場所が駅Ａ〜駅Ｃの間であれば、ＩＤ１、ＩＤ２、ＩＤ３及びＩＤ５の定期券購入者が抽出される。

また、利用人物絞込部７１は、定期券購入者の乗車履歴に基づいて、特定したい乗車人物の乗車日と同じ日に乗車した定期券利用者を抽出するのが好ましい。更に、利用人物絞込部７１は、定期券購入者の乗車履歴に基づいて、特定したい乗車人物が撮像された撮像時刻が、乗車時刻と降車時刻との間に含まれる定期券購入者を抽出するのが好ましい。図７の例では、車内カメラ１の撮像日と同じ日のリストが挙げられており、車内カメラ１の撮像時刻が８時１０分であれば、ＩＤ１、ＩＤ２の定期券購入者が抽出される。

特定部７２は、利用人物絞込部７１で抽出された定期券購入者の顔の特徴量と、特定したい乗車人物の顔の特徴量とを照合し、類似度に基づいて乗車人物に該当する定期券購入者を特定する。例えば、車内カメラ１の撮像画像から抽出された顔の特徴量と、利用人物絞込部７１で抽出された定期券購入者に関する顔の特徴量とを比較するテンプレートマッチング等の公知の顔認証技術を用いて照合を行い、類似度が所定値（例えば８０％）以上の場合に、当該乗車人物に対応する定期券購入者を、特定人物（例えば目撃者）であると特定する。

通過人物照合部８は、改札機カメラＷで撮像された撮像画像から特徴量抽出部５により抽出された顔の特徴量と、定期券購入者の顔の特徴量と、を照合し、類似度に基づいて定期券購入者を認証する。

表示部５２は、コンピュータのディスプレイで構成されており、要注意人物、特定人物又は定期券購入者の顔画像や乗車履歴等を表示可能に構成されている。

図８を用いて、駅サーバＹ及び本部サーバＺが実行する車内人物特定方法の一例について説明する。まず、本部サーバＺが実行する車内人物特定方法から説明する。

定期券購入者は、所定の定期券購入場所にて定期券を購入する際、定期券購入者の属性（氏名、住所、メールアドレス及び電話番号等）と、定期券で利用可能な出発駅及び到着駅とを入力し、所定のカメラにて顔を撮像する。そして、本部サーバＺの購入者情報記憶部６１は、定期券購入者を予め撮像した撮像画像に含まれる顔画像と、定期券購入者の属性と、定期券で利用可能な出発駅から到着駅までの定期区間を含む区間データと、を関連付けて購入者情報として記憶（取得）する（♯１１、記憶ステップ）。この定期券購入者情報の取得は随時実行され、本部サーバＺに購入者情報が蓄積される。

通過人物が改札機を通過したときに改札機カメラＷで撮像され、この撮像画像に含まれる通過人物の顔データが本部サーバＺに送信される。そして、通過人物照合部８は、改札機を通過した通過人物の顔の特徴量と、定期券購入者の顔の特徴量と、を照合し、両特徴量の類似度が所定値（例えば８０％）以上の定期購入者が存在する場合、通過人物が当該定期券購入者と一致すると判定する（♯１２ＹＥＳ）。一方、両特徴量の類似度が所定値以上の定期購入者が存在しない場合、通過人物が定期券購入者でない不正乗車者であると判定し、要注意人物記憶部６３に当該不正乗車者の顔データを記憶させる（♯１２ＮＯ、♯１３）。

♯１２の判定の結果、通過人物が当該定期券購入者と一致すると判定された場合（♯１２ＹＥＳ）、改札機カメラＷのＩＤ（乗降駅）及び撮像日時を、定期券購入者の乗車履歴（乗降駅、入退場時刻）として、定期券購入者のＩＤと紐づけて乗車履歴記憶部６２に記憶させる（♯１４）。次いで、車内で痴漢等の犯罪行為が発生して目撃者を特定したい場合、その痴漢等の犯罪行為が発生した場所及び日時の情報に基づいて、本部サーバＺは車内カメラ１の撮像画像を取得（取得ステップ）し、特徴量抽出部５が当該撮像画像から特定したい目撃者の顔画像に含まれる顔の特徴量を抽出する（♯１５、抽出ステップ）。この取得ステップにあたっては、走行中の車内において目撃者の顔画像を取得できない場合、図６に示すように、車内カメラ１が停車中の車内ドアから乗車する人物を撮像した撮像画像から目撃者の顔画像を取得しても良い。この場合、犯罪行為が発生した車両の停車駅にて撮像された撮像画像から目撃者の顔画像を取得することとなる。なお、撮像画像から特定したい目撃者の顔画像の選定にあたっては、犯罪行為の容疑者の周辺（例えば半径１ｍ以内）にいる乗車人物から人為的に選定しても良いし、特徴量抽出部５が複数の顔画像を自動的に選定しても良い。

次いで、利用人物絞込部７１は、目撃者を撮像した車内カメラ１の撮像場所から、当該撮像場所が定期区間に含まれる区間データと関連付けられた定期券購入者を絞り込む（♯１６）。同時に、利用人物絞込部７１は、定期券購入者の乗車履歴に基づいて、目撃者の乗車日と同じ日に乗車しており、且つ、目撃者が撮像された撮像時刻が、乗車時刻と降車時刻との間に含まれる定期券購入者を抽出する（♯１６）。例えば、図７に示すように、目撃者の撮像日と同じ日の乗車履歴リストにおいて、目撃者の撮像時刻が８時１０分であれば、ＩＤ１、ＩＤ２の定期券購入者が抽出される。

次いで、特定部７２は、利用人物絞込部７１で抽出された定期券購入者に関する顔の特徴量と、特定したい目撃者の顔の特徴量と、を照合（照合ステップ）し、両特徴量の類似度が所定値（例えば８０％）以上の定期購入者が存在する場合、目撃者が当該定期券購入者と一致すると判定し、特定人物記憶部６４に当該定期券購入者の顔データを記憶させる（♯１７ＹＥＳ、♯１８）。これにより、捜査員等が、目撃者として抽出された定期券購入者に対して連絡を取り、犯罪行為について聞き取りを行うことができる。

続いて、駅サーバＹが実行する処理について説明する。

改札機カメラＷにて改札機を通過する（駅構内に入場又は出場する）通過人物を撮像し、駅サーバＹの通過人物記憶部３３に、改札機カメラＷの属性情報や撮像日時が紐づけられた、通過人物の顔データを記憶（取得）させる（♯２１）。この通過人物の撮像画像の取得は随時実行され、駅サーバＹに通過人物の顔データが蓄積される。

本部サーバＺの要注意人物記憶部６３に不正乗車者の顔データが記憶されている場合（♯１３）、駅サーバＹは、駅通信部４１を介して不正乗車者の顔データを受信し、要注意人物記憶部３１に記憶させる（♯２２）。そして、駅照合部４２は、改札機カメラＷで撮像された改札機を通過する通過人物の顔領域を検出し、検出された顔領域から顔の特徴量を抽出し、当該顔の特徴量と、要注意人物記憶部３１に記憶された不正乗車者の顔の特徴量と、を照合し、類似度に基づいて不正乗車者を認証する（♯２３）。

♯２３の認証の結果、改札機を通過した人物が不正乗車者に該当する場合（♯２３ＹＥＳ）、出力部４４のスピーカーやランプ等にて発報し（♯２４）、駅係員が不正乗車者として認証された通過人物に声掛け確認を行う。この発報形態として、図９に示す駅表示部４３のように、アラートモニターに不正乗車者が撮像された改札機カメラＷのＩＤ、要注意人物記憶部３１に記憶されている要注意人物の顔画像（登録画像）、改札機カメラＷで撮像された通過人物の顔画像（検出画像）及び全体画像を一覧で表示しても良い。♯２３の認証の結果、改札機を通過した人物が不正乗車者に該当しない場合（♯２３ＮＯ）は、発報しない。

本部サーバＺにおける♯１７の判定の結果、車内カメラ１で撮像された目撃者が定期券購入者と一致しない場合、特定人物記憶部３２に当該目撃者の顔データを記憶させる（♯２５）。駅照合部４２は、改札機カメラＷで撮像された通過人物の撮像画像から顔領域を検出し、検出された顔領域から顔の特徴量を抽出し、当該顔の特徴量と、特定人物記憶部３２に記憶されている目撃者の顔の特徴量と、を照合し、類似度に基づいて目撃者を認証する（♯２６）。この場合、目撃者が定期券購入者と一致しないことから、ウォークスルー型改札機以外の改札機に設けられた改札機カメラＷで撮像された通過人物の撮像画像を用いて、駅照合部４２が目撃者を認証することが好ましい。なお、本部サーバＺの特定人物記憶部６４に記憶された目撃者の顔データについても、駅サーバＹの特定人物記憶部３２に記憶させて、駅照合部４２により目撃者の顔データと通過人物の顔データとを照合しても良い。

♯２６の認証の結果、改札機を通過した人物が目撃者に該当する場合（♯２６ＹＥＳ）、出力部４４のスピーカーやランプ等にて発報し（♯２７）、駅係員が目撃者に声掛け確認を行う。この発報形態として、図９に示す駅表示部４３のように、アラートモニターに目撃者（特定人物）が撮像された改札機カメラＷのＩＤ、特定人物記憶部３２に記憶されている目撃者の顔画像（登録画像）、改札機カメラＷで撮像された通過人物の顔画像（検出画像）及び全体画像を一覧で表示しても良い。更に、「〇年〇月〇日の○○時頃に発生した△駅〜□駅間における痴漢行為の目撃者です。お声掛け下さい」と駅表示部４３にて強調文字を用いて発報しても良い。♯２６の認証の結果、改札機を通過した人物が目撃者に該当しない場合（♯２６ＮＯ）は、発報しない。

このように、本実施形態では、定期券を購入した定期券購入者の顔データと定期区間とを関連付けて登録するため、目撃者が撮像された場所に基づいて、利用人物絞込部７１にて定期券購入者を絞り込む。そして特定部７２は、この絞り込まれた定期券購入者の顔の特徴量と目撃者の顔の特徴量とを照合して目撃者を特定するので、照合時間を短縮することができる。また、定期券購入者の顔データと定期区間とが関連付けて登録されているので、定期券購入者の属性（名前や居所等）を容易に把握することが可能となる。その結果、撮像された目撃者を、犯罪行為を立証したり冤罪を防止したりするための証人として特定できる。

また、目撃者の乗車日に乗車した定期券購入者を抽出すると共に、目撃者が撮像された撮像時刻が乗車時刻と降車時刻との間に含まれる定期券購入者を抽出すれば、更に定期券購入者を絞り込むことが可能となる。この絞り込まれた定期券購入者の顔の特徴量と目撃者の顔の特徴量とを照合すれば、照合時間を更に短縮することができる。

一方、図４〜図５で示した走行中の車内において目撃者の顔画像を取得できない場合、車内カメラ１が車内のドアから乗車する人物を撮像可能に構成されているので、図６に示すように、車内カメラ１が停車時に撮像したドア付近の撮像画像から目撃者の顔画像を取得することができる。このように、車内のドアから乗車する人物を撮像すれば、混雑した車内で人物の特定が困難な場合であっても、車内のドアから乗車する人物から目撃者を特定することができる。

［別実施形態］
上述した実施形態において、目撃者が定期券購入者に該当しない場合、本部サーバＺの特定人物記憶部６４に目撃者を特定人物として記憶することができない。この場合、駅サーバＹにて改札機を通過した通過人物と目撃者とを照合する必要があり、目撃者を特定することに手間を要する。

そこで、利用人物絞込部７１は、定期券購入者の乗車履歴に基づいて、犯罪行為の容疑者（乗車人物の一例）が撮像された場所（容疑者の犯罪行為を撮像した車内カメラ１の撮像地点）から、当該撮像場所が定期区間に含まれる区間データと関連付けられた定期券購入者を絞り込んでも良い。そして、特徴量抽出部５は、始発駅から撮像地点までの車内カメラ１の撮像画像に含まれる乗車人物の顔領域を検出し、検出された顔領域から顔の特徴量を抽出する。この場合、図４に示すように走行中の車内において撮像画像を取得するのではなく、図６に示すように、始発駅から撮像地点の直前の駅までの停車駅において、犯罪行為の容疑者が撮像された車両の車内カメラ１が撮像した撮像画像に基づいて、車内ドアから乗車する人物の顔画像を取得することが好ましい。これにより、顔画像の取得が迅速に行われ、始発駅から撮像地点までに乗車した乗車人物を確実に把握することができる。そして、特定部７２は、利用人物絞込部７１で抽出された定期券購入者の顔の特徴量と、特徴量抽出部５で抽出された乗車人物の顔の特徴量とを照合し、類似度に基づいて乗車人物に該当する定期券購入者を特定する。これにより、犯罪行為が行われた車両に乗車していた定期券購入者を特定することが可能となり、この特定された定期券購入者を目撃者の可能性が高い特定人物として、特定人物記憶部６４に記憶させることができる。

［その他の実施形態］
（１）利用人物は、定期券購入者に限定されず、例えば券売機で切符を購入するときにカメラで撮像された人物であっても良い。この場合、乗車区間を含む区間データとしては、券売機で購入した切符の乗車可能区間となる。また、利用人物は、回数券購入者であっても良く、区間データを取得可能な人物であれば特に限定されない。
（２）定期券購入者の中から目撃者を特定できた場合、特定された定期券購入者の属性（氏名、住所、メールアドレス及び電話番号等）に基づいて連絡しても良いし、特定された定期券購入者が改札機を通過した際に発報して声掛け確認しても良く、特定された定期券購入者等の特定人物に連絡を取る手段は特に限定されない。
（３）駅サーバＹに、本部サーバＺの機能の一部（例えば通過人物照合部８）を受け持たせても良い。
（４）人物の特徴として、顔の輪郭、色合い及び表面形状等の特徴情報を例示したが、目の虹彩や人物の容姿等の特徴情報であっても良い。
（５）公共交通機関は、電車に限定されず、バスであっても良く、乗車区間を有する公共輸送機関であれば特に限定されない。
（６）上述した車内人物特定装置、車内人物特定システム及び車内人物特定方法は、犯罪行為の目撃者を特定する実施形態を説明したが、定期券利用者の利用割合を調べる目的等で乗車人物を特定しても良い。

本発明は、公共交通機関の乗車人物を特定する車内人物特定装置、車内人物特定システム及び車内人物特定方法に利用可能である。

１ ：車内カメラ（撮像部）
５ ：特徴量抽出部（抽出部）
６ ：記憶部
７ ：利用人物照合部（照合部）
Ｘ ：車内人物特定システム
Ｙ ：駅サーバ
Ｚ ：本部サーバ

Claims (7)

1. 公共交通機関の車内にて撮像された乗車人物の特徴を取得する取得部と、
   前記公共交通機関を利用する利用人物の特徴を当該利用人物の乗車区間を含む区間データと関連付けて記憶する記憶部と、
   前記乗車人物の特徴と前記利用人物の特徴とを照合して、前記乗車人物に該当する前記利用人物を特定する照合部と、を備え、
   前記照合部は、前記乗車人物が撮像された場所が含まれる前記乗車区間を有する前記区間データと関連付けられた前記利用人物の特徴と、前記乗車人物の特徴とを照合する車内人物特定装置。
2. 前記照合部は、前記利用人物の乗車履歴に基づいて、前記乗車人物の乗車日と同じ日に乗車した前記利用人物を抽出し、抽出された前記利用人物の特徴と前記乗車人物の特徴とを照合する請求項１に記載の車内人物特定装置。
3. 前記照合部は、前記乗車人物が撮像された撮像時刻が乗車時刻と降車時刻との間に含まれる前記利用人物を更に抽出する請求項２に記載の車内人物特定装置。
4. 前記利用人物は、前記乗車区間の定期券を購入した購入者であり、
   前記区間データには、前記定期券の乗車可能区間が含まれている請求項１〜３の何れか一項に記載の車内人物特定装置。
5. 公共交通機関の車内に乗車する乗車人物を撮像する撮像部と、
   前記撮像部にて撮像された撮像画像に基づいて、前記乗車人物の特徴を抽出する抽出部と、
   前記公共交通機関を利用する利用人物の特徴を当該利用人物の乗車区間を含む区間データと関連付けて記憶する記憶部と、
   前記乗車人物の特徴と前記利用人物の特徴とを照合して、前記乗車人物に該当する前記利用人物を特定する照合部と、を備え、
   前記照合部は、前記乗車人物が撮像された場所が含まれる前記乗車区間を有する前記区間データと関連付けられた前記利用人物の特徴と、前記乗車人物の特徴とを照合する車内人物特定システム。
6. 前記撮像部は、前記車内のドアから乗車する人物を撮像可能に配置されている請求項５に記載の車内人物特定システム。
7. コンピュータが実行する車内人物特定方法であって、
   公共交通機関の車内にて撮像された乗車人物の撮像画像を取得する取得ステップと、
   前記取得ステップにて取得した前記撮像画像に基づいて、前記乗車人物の特徴を抽出する抽出ステップと、
   前記公共交通機関を利用する利用人物の特徴を当該利用人物の乗車区間を含む区間データと関連付けて記憶する記憶ステップと、
   前記乗車人物の特徴と前記利用人物の特徴とを照合して、前記乗車人物に該当する前記利用人物を特定する照合ステップと、を含み、
   前記照合ステップは、前記乗車人物が撮像された場所が含まれる前記乗車区間を有する前記区間データと関連付けられた前記利用人物の特徴と、前記乗車人物の特徴とを照合する車内人物特定方法。

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