JP2022022874A - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】静止画像上の遮蔽物で隠された領域に存在する被写体の数を補正する。【解決手段】画像に複数の部分領域を設定する。複数の部分領域それぞれに映る被写体の数を検出する。画像から、被写体を遮蔽する遮蔽物を示す遮蔽領域を検出する。遮蔽領域に基づいて、複数の部分領域のうちから、被写体の数の補正を行う補正領域を決定する。補正領域において検出された被写体の数を補正する。【選択図】図７

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。

近年、監視カメラなどを用いて撮像した画像を解析することにより、物体を解析する技術が注目されている。このような技術は、画像内の人体又は車の数を収集することで統計情報を生成することが可能であり、主にマーケティング又は交通量の調査などに活用されている。

特許文献１では、撮像画像内に遮蔽領域を設定し、人体を追跡して遮蔽領域を出入りする人体を計数することにより、遮蔽物によって隠された領域に存在する人体を算出する手法が提案されている。

特開２０１９－２００５８３号公報

しかしながら、撮像機器がデジタルカメラ又はスマートフォンであって撮影者が長時間動画を撮り続けることが難しい場合など、処理負荷及びコストなどの観点から、動画を用いた解析が適さない場合が存在する。特許文献１に開示される技術では、遮蔽物で隠された領域に存在する人体の数を推定するために複数枚の画像が必要になり、静止画像からの解析を行うことはできない。

本発明は、静止画像上の遮蔽物で隠された領域に存在する被写体の数を補正することを目的とする。

本発明の目的を達成するために、例えば、一実施形態に係る情報処理装置は以下の構成を備える。すなわち、画像に複数の部分領域を設定する設定手段と、前記複数の部分領域それぞれに映る被写体の数を検出する第１の検出手段と、前記画像から、前記被写体を遮蔽する遮蔽物を示す遮蔽領域を検出する第２の検出手段と、前記遮蔽領域に基づいて、前記複数の部分領域のうちから、前記被写体の数の補正を行う補正領域を決定する決定手段と、前記補正領域において前記第１の検出手段が検出した前記被写体の数を補正する補正手段と、を備えることを特徴とする。

静止画像上の遮蔽物で隠された領域に存在する被写体の数を補正する。

実施形態１に係る計測システムの構成の一例を示す図。 実施形態１に係る情報処理装置を含む装置のハードウェア構成の一例を示す図。 実施形態１に係る情報処理装置を含む装置の機能構成の一例を示す図。 実施形態１に係る情報処理方法における処理例のフローチャート。 実施形態１に係る静止画像解析処理を含む処理例のフローチャート。 実施形態１に係る撮像装置が撮像する画像の一例を示す図。 実施形態１に係る情報処理装置が設定する密集フラグを説明するための図。 実施形態１に係る情報処理装置が行う補正処理を説明するための図。 実施形態１に係る解析結果の一例を示す図。 実施形態１に解析結果閲覧画面の一例を示す図。

以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。なお、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。実施形態には複数の特徴が記載されているが、これらの複数の特徴の全てが発明に必須のものとは限らず、また、複数の特徴は任意に組み合わせられてもよい。さらに、添付図面においては、同一若しくは同様の構成に同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。

以下、本実施形態に係る情報処理装置を含むシステムの一例として、群衆人数計測システム（計測システム）について説明を行う。本実施形態に係る計測システムは、静止画像解析機能と解析結果閲覧機能の二つの機能を備えている。静止画像解析機能は、撮像画像が撮像した１の画像（静止画像）を解析することにより、画像中の被写体となる人体の数と、遮蔽物で隠された領域に存在する人体の数（以下、被遮蔽人数と呼ぶ）と、を示す情報を蓄積する機能である。解析結果閲覧機能は、静止画像解析機能が蓄積した画像中の人体の数と被遮蔽人数とをユーザに通知する機能である。なお、本実施形態においては被写体が人体であるものとして説明が行われるが、これに限定されるわけではない。

本実施形態においては、情報処理装置は、静止画像解析処理により、画像に複数の部分領域を設定して部分領域それぞれから人体の数を検出し、さらに、画像から遮蔽物を検出する。次いで、遮蔽物の位置に基づいて、部分領域のうちから人体の数の補正を行う対象となる補正領域を決定し、補正領域から検出された人体の数を補正する。

図１を参照して、本実施形態に係る計測システムの構成の一例を説明する。本実施形態に係る計測システム１００は、監視カメラ１０１、デジタルカメラ１０２、又はスマートフォン１０３などの撮像装置と、撮像画像が撮像した画像を解析する情報処理装置１０４と、ユーザが操作するユーザ装置１０５と、を備えている。また、監視カメラ１０１、デジタルカメラ１０２、スマートフォン１０３、情報処理装置１０４、及びユーザ装置１０５は、同一のネットワーク１０６上で接続されている。ネットワーク１０６は、インターネットであってもよく、ローカルネットワークであってもよい。なお、本実施形態においては撮像装置と情報処理装置１０４とユーザ装置１０５とは別個の装置であるものとして説明を行うが、これらのうちの複数の機能を有する単一の装置が用いられてもよい。

次いで、図２を参照して、計測システム１００が備える各ハードウェアの機能構成の一例について説明を行う。図２（ａ）は、本実施形態に係る計測システムにおいて用いられる撮像装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。撮像装置は、バス２０３に接続されたＣｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ（ＣＰＵ）２００、Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＡＭ）２０１、及びＲｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＯＭ）２０２を主要部品として有する。ＣＰＵ２００は、バス２０３を介して接続される各機能部を統括的に制御する。本実施形態に係る撮像装置の全体の制御を行うオペレーションシステム（ＯＳ）、後述するフローチャートに示される各処理プログラム、及びデバイスドライバなどは、ＲＯＭ２０２に格納され、ＣＰＵ２００によってＲＡＭ２０１へと適宜呼び出されて実行される。ＲＡＭ２０１は、高速にアクセス可能なＣＰＵ２００の主メモリ、及びワークメモリなどの一時記憶領域として用いられる。

また本実施形態に係る撮像装置は、他の装置と通信を行うネットワークインターフェース（Ｉ／Ｆ）２０４と、撮像素子であるＲＧＢセンサ２０６と、ＲＧＢセンサ２０６からの撮像信号を入力する入力Ｉ／Ｆ２０５と、を備えている。ネットワークＩ／Ｆ２０４は、ネットワーク１０６上の情報処理装置１０４とリモートで通信を行う。入力Ｉ／Ｆ２０５は、ＲＧＢセンサ２０６で撮像したＲＧＢ画像（撮像信号）を撮像装置が処理可能な形式に変換する。

図２（ｂ）は、情報処理装置１０４のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置１０４は、バス２１３に接続されたＣＰＵ２１０、ＲＡＭ２１１、及びＲＯＭ２１２を主要部品として有するコンピュータを有しており、これらの各機能部の機能は図２（ａ）に示されたものと同様である。また、情報処理装置１０４は、ネットワークＩ／Ｆ２１４と、ストレージＩ／Ｆ２１５と、ストレージ２１６と、を備えている。ネットワークＩ／Ｆ２１４は、ネットワーク１０６上の監視カメラ１０１、デジタルカメラ１０２、又はスマートフォン１０３などの撮像装置、及びユーザ装置１０５とリモート通信を行う。ストレージＩ／Ｆ２１５は、ストレージ２１６へのデータの入出力を行う。ストレージ２１６には、撮像装置から受信した画像、画像を解析した解析結果、並びに情報処理装置１０４の内部で稼働するプログラム及びＯＳが格納されており、電源投入時に必要な情報がＲＡＭ２１１に適宜読み込まれる。本実施形態においては、情報処理装置１０４は、上述する静止画像解析機能を有するサーバであるものとして説明を行う。

図２（ｃ）は、ユーザ装置１０５のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。ユーザ装置１０５は、バス２２３に接続されたＣＰＵ２２０、ＲＡＭ２２１、及びＲＯＭ２２２を主要部品として有するコンピュータを有しており、これらの各機能部の機能は図２（ａ）に示されたものと同様である。また、ユーザ装置１０５は、ネットワークＩ／Ｆ２２４と、ストレージＩ／Ｆ２２５と、ストレージ２２６と、ディスプレイＩ／Ｆ２２７と、を備えている。ネットワークＩ／Ｆ２２４は、ネットワーク１０６上の情報処理装置１０４とリモート通信を行う。ストレージＩ／Ｆ２２５は、ストレージ２２６へのデータの入出力を行う。ストレージ２２６には、ユーザ装置１０５の内部で稼働するプログラムやＯＳ等が格納されており、電源投入時に必要な情報がＲＡＭ２２１に適宜読み込まれる。ディスプレイＩ／Ｆ２２７は、情報処理装置１０４が生成する表示画面信号を、ディスプレイ２２８が出力可能な信号に変換する。

以下、図３を参照して、計測システム１００において用いられる機能の説明を行う。図３（ａ）は、本実施形態に係る撮像装置の機能構成の一例を示すブロック図である。本実施形態に係る撮像装置は、撮像部３００、画像処理部３０１、及び通信部３０２を備える。これらの各機能部は、ＣＰＵ２００がＲＯＭ２０２に格納されたプログラムをＲＡＭ２０１に展開及び実行することで実現される。

撮像部３００は、ＲＧＢセンサ２０６によって入力された信号からＲＧＢ画像を生成し、ＲＡＭ２０１に出力する。ＲＧＢ画像とは、画像中の任意の一点（画素）の色を、赤（Ｒｅｄ）、緑（Ｇｒｅｅｎ）、及び青（Ｂｌｕｅ）の三原色で表したもので、画像中の画素ごとに赤・緑・青の画素値を有している。画像処理部３０１は、ＲＡＭ２０１に保持されたＲＧＢ画像を入力として、ＲＧＢ画像を画像データに変換してＲＡＭ２０１へと出力する。本実施形態では、画像処理部３０１は、所定のフレーム間隔で撮像されたＲＧＢ画像を、Ｈ．２６５と呼ばれる符号化方法で画像データにエンコードするが、符号化方法は特にこれには限定されず、所望の形式が用いられてもよい。通信部３０２は、ＲＡＭ２０１に格納されたエンコード済みの画像データを、ネットワークＩ／Ｆ２０５を介してネットワーク１０６上に出力する。

図３（ｂ）は、情報処理装置１０４の機能構成の一例を示すブロック図である。本実施形態に係る情報処理装置１０４は、静止画像解析機能によって画像の解析結果を取得し、ユーザ装置１０５へと出力する。そのために、情報処理装置１０４は、通信部３１０、画像取得部３１１、人数推定部３１２、検出部３１３、補正判定部３１４、補正部３１５、結果管理部３１６、及び記憶部３１７を備える。情報処理装置１０４が有する各機能部は、ＣＰＵ２１０がＲＯＭ２１２に格納されたプログラムをＲＡＭ２１１に展開及び実行することで実現される。

通信部３１０は、撮像装置及びユーザ装置１０５との情報の送受信を行う。通信部３１０は、ネットワークＩ／Ｆ２１４を介してネットワーク１０６上に存在する撮像装置が送信したエンコード済みの画像を取得し、ＲＡＭ２１１へと出力する。また、通信部３１０は、解析結果を一意的に表す解析ＩＤを発行し、解析を開始した時刻（解析日時）と共にＲＡＭ２１１へと出力してもよい。通信部３１０は、ネットワークＩ／Ｆ２１４を介してネットワーク上に存在するユーザ装置１０５が送信する解析結果一覧取得指示又は解析結果取得指示（後述）を受信し、ＲＡＭ２１１へと出力してもよい。次いで通信部３１０は、ＲＡＭ２１１に格納された解析結果の一覧又はユーザ所望の解析結果をＲＡＭ２１１から取得し、ユーザ装置１０５へと送信することができる。詳細は後述するが、解析結果は、入力された画像、解析日時、解析ＩＤ、画像全体の補正前の人数、画像の補正後の人数、補正パッチの情報、及び補正した人数で構成されるものとする。

画像取得部３１１は、ＲＡＭ２１１に格納されたエンコード済みの画像を取得してデコードを行い、ＲＡＭ２１１へと格納する。人数推定部３１２は、デコード済みの画像から画像中の人物の数を推定し、その情報をＲＡＭ２１１に格納する。本実施形態においては、人数推定部３１２は、画像中に複数の部分領域を設定し、各部分領域から人数を推定する。画像中の人数を推定する方法は特に限定はされない。本実施形態においては、人数を推定する方法として、文献１（Ｌｅｍｐｉｔｓｋｙ ａｎｄ Ｚｉｓｓｅｒｍａｎ， ”Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｔｏ Ｃｏｕｎｔ Ｏｂｊｅｃｔ ｉｎ Ｉｍａｇｅ”，ＮＩＰＳ，２０１０）に記載の方法を用いるものとして説明を行う。文献１に記載の技術では、機械学習によって算出された学習モデルを用いて入力画像をパッチと呼ばれる複数の矩形領域に分割し、パッチごとの人物の数が算出される。この時、分割において設定されるパッチの大きさは、矩形領域内に存在する人物の数がなるべく等しくなるように設定される。例えば、人体の頭部が大きく映っている領域は大きな矩形領域へと分割され、頭部が小さく映っている領域は小さな矩形領域へと分割されてもよい。例えば、後述する図６（ｂ）における画像では、画像中の奥行きに応じて人の映る大きさが変化しているため、手前のパッチほど大きいサイズに設定されている。

人数推定部３１２は、人数の算出の過程で、パッチの情報として、パッチの座標、パッチの縦幅、パッチの横幅、及びパッチの補正前の人数を取得する。また、人数推定部３１２は、パッチの情報と、そのパッチに隣接する隣接パッチを示す情報と、をＲＡＭ２１１へと出力する。また、パッチの情報には、補正後の人数、密集フラグ、補正フラグ、補正判定処理に参照される判定領域（判定パッチ）の情報、及び補正処理に参照される参照領域（参照パッチ）の情報も含まれているが、詳細な説明は後述する。パッチの座標は、例えば、分割された各パッチの中心座標として、横方向にＸ軸を、縦方向にＹ軸を設定した（Ｘ，Ｙ）の形式で表されてもよい。なお、パッチ（又は画像）の補正前の人数とは、補正部３１５による補正処理が行われる前のパッチ（又は画像）から検出された人体の数であり、補正後の人数とは、補正処理によって補正されたパッチ（又は画像）における人体の数であるものとする。本実施形態においては、パッチ内の非遮蔽人数が推定され、画像中の人体の数に加算することによって補正後の人数が算出される。

検出部３１３は、ＲＡＭ２１１に格納されたデコード済みの画像を入力として、画像中に存在する遮蔽物を検出し、遮蔽物の位置を示す遮蔽領域の座標、縦幅、及び横幅を算出し、ＲＡＭ２１１へと格納する。検出部３１３が遮蔽物を検出する方法は特に限定されない。検出部３１３は、例えば、ＲＡＭ２１１に格納されている遮蔽物の輝度分布情報を有するテンプレートを用いたマッチング処理によって遮蔽物を検出してもよい。また、検出部３１３は、Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ等の技術を用いて遮蔽領域の座標及び大きさ（縦幅及び横幅）を取得してもよい。なお、本実施形態においては、遮蔽領域の座標及び大きさとは遮蔽物の検出結果として出力される矩形領域の座標及び大きさを指すものとするが、検出方法などに応じて適宜所望の形式で取得されてもよい。

補正判定部３１４は、人数推定部３１２が設定した部分領域のうちから、人数の補正処理を行う対象である補正領域（補正パッチ）を決定する。補正判定部３１４は、ＲＡＭ２１１に格納された遮蔽領域の座標、縦幅、及び横幅、並びにパッチの補正前の人数を取得し、後述する補正判定を行うことにより、補正パッチを決定することができる。補正判定の判定結果は補正フラグの値としてＲＡＭ２１１に出力され、人数の補正を行うパッチについては補正フラグが正に、人数の補正を行わないパッチについては補正フラグが負に決定される。補正部３１５は、ＲＡＭ２１１に格納された補正フラグを参照して、補正フラグの値が正であるパッチに対して人数の補正処理を行い、補正処理の結果としてそのパッチの補正後の人数をＲＡＭ２１１に格納する。

本実施形態に係る補正判定部３１４は、人体の密集度の指標となる閾値を設定し、密集度が高いと判定され（すなわち密集フラグが正に設定され）、かつパッチ内に遮蔽物が重複している領域を有するパッチに対して、補正フラグを正に設定する。補正判定部３１４が行う補正判定については図５（ｂ）を参照して、補正部３１５が行う処理の詳細については図５（ｃ）を参照して後述する。

結果管理部３１６は、ＲＡＭ２１１に格納された解析日時、解析ＩＤ、パッチの座標、補正前の人数、補正後の人数、及び補正したパッチの座標をメタデータ形式にし、画像と共に解析結果として記憶部３１７へと出力する。記憶部３１７はメタデータ形式の解析結果をストレージ２１６に格納する。

図３（ｃ）は、ユーザ装置１０５の機能構成の一例を示すブロック図である。ユーザ装置１０５は、通信部３３０、解釈部３３１、入力部３３２、記憶部３３３、及び表示制御部３３４を備えている。ユーザ装置１０５が有する各機能部は、ＣＰＵ２２０がＲＯＭ２２２に格納されたプログラムをＲＡＭ２２１に展開及び実行することで実現される。

入力部３３２は、計測システム１００を利用するユーザからの操作入力を取り込み、ＲＡＭ２２１に出力する。ユーザ操作は、情報処理装置１０４によって解析された解析結果の一覧の取得指示であってもよく、解析結果を指定しての取得指示であってもよい。解釈部３３１は、ＲＡＭ２２１に格納されたユーザ操作を取得し、ユーザ操作の内容を解釈してＲＡＭ２２１に格納する。

通信部３３０は、解釈部３３１が解釈したユーザ操作の内容を取得し、ネットワークＩ／Ｆ２２４を介してネットワーク１０６上の情報処理装置１０４に出力する。また、通信部３３０は、情報処理装置１０４から解析結果を取得し、ＲＡＭ２２１に格納する。

記憶部３３３は、ストレージ２２６から構成されており、内部で稼働するプログラム、ＯＳ及び設定ファイルなどが格納されている。設定ファイルには、例えば、補正判定処理に用いる閾値、又は補正処理に用いる閾値が記述されていてもよい。表示制御部３３４は、ＲＡＭ２２１に格納された解析結果を取得し、記憶部３３３に格納されているＵＩ部品と組み合わせて表示画面を生成し、ディスプレイ２２８へと出力する。

次いで、本実施形態に係る計測システム１００が行う処理について説明を行う。計測システム１００は、上述のように、静止画像解析機能と解析結果閲覧機能の２つの機能を備えている。

［静止画像解析機能］
まず、静止画像解析機能において行われる静止画像解析処理について説明を行う。静止画像解析処理は、解析結果の閲覧の前に必要な処理であり、この処理を予め行うことにより、情報処理装置１０４に解析結果が蓄積される。図４（ａ）は、本実施形態に係る撮像装置と情報処理装置１０４とが行う、静止画像解析処理を含む処理の一例を示すフローチャートである。ステップＳ４０１で撮像部３００は、ＲＧＢ画像を撮像し、Ｈ．２６５でエンコードする。この例においては、撮像部３００は、被写体として人が密集して写っており、さらに人を覆い隠す遮蔽物が写っている画像を撮像する。１に係る図６（ａ）は、本実施形態に係る撮像部３００が撮像する画像の一例であり、複数の人体６０１と、遮蔽物６０２と、が写っている。

ステップＳ４０２で通信部３０２は、撮像部３００によってエンコード済みの画像を、ネットワークＩ／Ｆ２０４を介して情報処理装置１０４へと送信する。ステップＳ４０３で通信部３１０は、ネットワークＩ／Ｆ２２４を介してエンコード済みの画像を取得し、ＲＡＭ２１１に格納する。次いで画像取得部３１１は、ＲＡＭに格納したエンコード済みの画像を取得してデコードを行い、その結果をＲＡＭ２１１に格納する。

ステップＳ４０４で情報処理装置１０４は、静止画像解析処理を行う。以下、図５（ａ）を参照して、情報処理装置１０４が行う静止画像解析処理について説明を行う。図５（ａ）は、本実施形態に係る情報処理装置１０４が行う静止画像解析処理の一例を示すフローチャートである。

ステップＳ５０１で人数推定部３１２は、ＲＡＭ２１１に格納されたデコード済みの画像を取得し、１つの画像を複数のパッチに分割する。次いで人数推定部３１２は、分割された各パッチから人体を検出し、その数を補正前の人数として記録する。また、人数推定部３１２は、パッチごとの中心座標、縦幅、及び横幅と、そのパッチ内の計測人数と、を示す情報をＲＡＭ２１１に格納する。図６（ｂ）は、ステップＳ５０１における人数の推定結果の一例を示す図である。図６（ｂ）においては、１つの画像に人体６０１と遮蔽物６０２とが写っており、画像が人の顔の大きさに応じたサイズの複数のパッチ６１５に分割されてパッチごとに補正前の人数６１１が画像に重畳して表示されている。また、図６（ｂ）においては、Ｘ軸６０６及びＹ軸６０７が設定されている。

なお、以下においては遮蔽物が１つのみである場合について説明を行うが、遮蔽物の数は特に限定されるわけではない。例えば、複数の遮蔽物にそれぞれ対応する複数の遮蔽領域が検出された場合、ステップＳ５２３で補正判定部３１４は、パッチ内に遮蔽物のいずれかが存在しているか否かを判定することができる。

ステップＳ５０２で検出部３１３は、ＲＡＭ２１１に格納された画像から遮蔽物を検出し、遮蔽領域の座標、縦幅、及び横幅を示す情報を、ＲＡＭ２１１に格納する。ステップＳ５０３で補正判定部３１４は、各パッチに対して補正判定を行い、補正パッチを決定する。ステップＳ５０４で補正部３１５は、補正パッチに補正処理を行う。補正処理を行うことにより、補正部３１５は、パッチ内の人体の数と、被遮蔽人数と、を合計した人数を算出し、パッチごとに表示することができる。結果管理部３１６は、ＲＡＭ２１１に格納された各パッチにおける補正前の人数と補正後の人数とに基づいて、画像全体の補正前の人数及び補正後の人数を算出する。次いで結果管理部３１６は、画像全体の補正前の人数及び補正後の人数、被遮蔽人数、その画像を示す情報、並びに補正パッチの座標、縦幅、及び横幅を、図９に示されるようなメタデータ形式で記憶部３１７へと出力し、静止画像解析処理を終了する。補正判定処理については図５（ｂ）を参照して、補正処理については図５（ｃ）を参照して説明する。

図５（ｂ）は、ステップＳ５０３で行われる補正判定処理の一例を示すフローチャートである。ステップＳ５２０で補正判定部３１４は、ＲＡＭ２１１に格納された画像の全パッチに対して、補正処理を行うかどうかのループ（ステップＳ５２０～ステップＳ５２７）を開始する。ステップＳ５２１で補正判定部３１４は、パッチの補正前の人数が閾値を超えているかどうかを判断する。閾値を超えている場合には処理はステップＳ５２２へと進み、そうでない場合には処理はステップＳ５２３へと進む。ここで用いられる閾値は予め設定されるものとするがその値は特に限定されず、所望の値が用いられてもよい。この例においては、閾値とする人数は５人であるものとして説明を行う。

ステップＳ５２２で補正判定部３１４は、補正前の人数に応じてパッチを選択し、選択したパッチの密集フラグを正に設定する。本実施形態においては、補正判定部３１４は、補正前の人数が閾値を超えていると判断されたパッチの密集フラグを正に設定する。本実施形態においては、密集フラグとはパッチ内の密集度が高いかどうかを示すフラグであり、密集度が高い場合には正に設定される。密集フラグは、後述する補正フラグを算出する際に参照される。ステップＳ５２３で補正判定部３１４は、そのパッチの座標（Ｘ_{ｐａｔｃｈ}，Ｙ_{ｐａｔｃｈ}）、縦幅Ｈ_{ｐａｔｃｈ}、及び横幅Ｗ_{ｐａｔｃｈ}を取得する。また、補正判定部３１４は、画像中の遮蔽領域の座標（Ｘ_{ｏｂｓｔａｃｌｅ}，Ｙ_{ｏｂｓｔａｃｌｅ}）、縦幅Ｈ_{ｏｂｓｔａｃｌｅ}、及び横幅Ｗ_{ｏｂｓｔａｃｌｅ}を取得する。次いで、補正判定部３１４は、取得した各値を用いて、パッチ内に遮蔽物が存在しているか否かを判定する。本実施形態においては、補正判定部３１４は、取得した各値と以下に示される式（１）及び式（２）とを用いて算出されるαとβとが、以下の式（３）を満たしているかどうかを判定する。
｜Ｘ_{ｐａｔｃｈ}－Ｘ_{ｏｂｓｔａｃｌｅ}｜－（Ｗ_{ｏｂｓｔａｃｌｅ}／２＋Ｗ_{ｐａｔｃｈ}／２）＝α 式（１）
｜Ｙ_{ｐａｔｃｈ}－Ｙ_{ｏｂｓｔａｃｌｅ}｜－（Ｈ_{ｏｂｓｔａｃｌｅ}／２＋Ｈ_{ｐａｔｃｈ}／２）＝β 式（２）
α＜０ かつ β＜０ 式（３）

式（３）が満たされる場合には、補正判定部３１４は、パッチ内に遮蔽物が存在していると判定し、処理をステップＳ５２４へと移す。式（３）が満たされない場合には、補正判定部３１４は、パッチ内に遮蔽物が存在していないと判定し、処理をステップＳ５２５へと移す。例えば、Ｘ_{ｐａｔｃｈ}＝５、Ｙ_{ｐａｔｃｈ}＝５、Ｈ_{ｐａｔｃｈ}＝２、Ｗ_{ｐａｔｃｈ}＝２、Ｘ_{ｏｂｓｔａｃｌｅ}＝３、Ｙ_{ｏｂｓｔａｃｌｅ}＝４、Ｈ_{ｏｂｓｔａｃｌｅ}＝８、及びＷ_{ｏｂｓｔａｃｌｅ}＝６である場合、α及びβはそれぞれ－２及び－４となる。この場合、α及びβは（３）式を満たすので、パッチ内に遮蔽物が存在すると判定される。

ステップＳ５２４で補正判定部３１４は、そのパッチの密集フラグを未定とし、処理をステップＳ５２６へと進める。ステップＳ５２５で補正判定部３１４は、そのパッチの密集フラグを負とし、処理をステップＳ５２６へと進める。

ステップＳ５２６で補正判定部３１４は、密集フラグが正又は未定のパッチに対して、パッチ内における遮蔽領域の割合を示す値Ｏｖｅｒｌａｐを算出し、ＲＡＭ２１１に格納する。本実施形態においては、補正判定部３１４は、下記の式（４）、式（５）、式（６）、及び式（７）を用いてＯｖｅｒｌａｐを算出する。また、補正判定部３１４は、密集フラグが負のパッチに対しては、Ｏｖｅｒｌａｐに０を代入する。
（Ｗ_{ｏｂｓｔａｃｌｅ}／２＋α）×（Ｈ_{ｏｂｓｔａｃｌｅ}／２＋β）＝Ｉ 式（４）
Ｗ_{ｐａｔｃｈ}×Ｈ_{ｐａｔｃｈ}＝Ａ 式（５）
Ｗ_{ｏｂｓｔａｃｌｅ}×Ｈ_{ｏｂｓｔａｃｌｅ}＝Ｂ 式（６）
Ｉ／（Ｉ＋Ａ＋Ｂ）＝Ｏｖｅｒｌａｐ 式（７）

なお、この例では、矩形領域であるパッチと矩形領域である遮蔽領域との重複度を計算することによってＯｖｅｒｌａｐを算出しているが、特にこれに限定されるわけではない。例えば、矩形ではない遮蔽領域（例えば円形又は台形など）とパッチの領域との重複度を計算できる式を用いて、Ｏｖｅｒｌａｐが算出されてもよい。ステップＳ５２７で補正判定部３１４は、ＲＡＭ２１１内に格納されている全てのパッチに対してステップＳ５２６の処理が行われているかを確認し、行われている場合には処理をステップＳ５２８へと進め、そうでない場合には処理をステップＳ５２０へと戻す。

図７（ａ）は、ステップＳ５２０～ステップＳ５２７のループ処理が完了した時点での画像の一例を示す図である。図７（ａ）においては、図６（ｂ）に示される各パッチに密集フラグが設定されている。図７（ａ）では、密集フラグが負のパッチ７０１、未定のパッチ７０２、及び正のパッチ７０３が表示されている。なお、図７（ｂ）は、図７（ａ）における遮蔽物６０２近傍の画像を拡大した画像である。

ステップＳ５２８で補正判定部３１４は、各パッチに対する後続の処理における処理順序を決定する。本実施形態においては、補正判定部３１４は、Ｏｖｅｒｌａｐの値が小さいパッチから順に後続の処理を行うものとして設定を行う。ステップＳ５２９で補正判定部３１４は、密集フラグが未定のパッチを対象に、密集フラグを確定させるためのループ処理（ステップＳ５２９～ステップＳ５３４）を開始する。

ステップＳ５３０で補正判定部３１４は、処理対象のパッチに対して判定パッチを設定する。本実施形態においては、補正判定部３１４は、ＲＡＭ２１１に格納されている情報に基づいて、処理対象のパッチと隣接する隣接パッチの座標を参照し、処理対象のパッチ以上の大きさを有するパッチを判定パッチとして設定し、その情報をＲＡＭ２１１に格納する。なお、本実施形態においては、パッチの大きさの比較の際に面積が比較され、処理対象のパッチの面積以上の面積を有するパッチが判定パッチとして設定されるものとするが、他の指標が用いられてもよい。例えば、図７（ｂ）を参照すると、パッチ７１０の隣接パッチはパッチ７１１、７１２、７１３、７１４、７１５、及び７１６であり、パッチの大きさから、パッチ７１０の判定パッチはパッチ７１１、７１２、１２３、及び７１４となる。また同様に、パッチ７１７の隣接パッチはパッチ７１８、７１９、７２０、及び７２１となり、判定パッチはパッチ７１８、７１９、及び７２０となる。

ステップＳ５３１で補正判定部３１４は、ＲＡＭ２１１から、判定パッチの密集フラグの値を取得する。補正判定部３１４は、判定パッチ全ての密集フラグが正又は未定である場合には、処理をステップＳ５３２へと進める。また、補正判定部３１４は、密集フラグが負である判定パッチが存在する場合には、処理をステップＳ５３３へと進める。ステップＳ５３２で補正判定部３１４は、処理対象パッチの密集フラグを正に設定し、処理をステップＳ５３４へと進める。ステップＳ５３３で補正判定部３１４は、処理対象パッチの密集フラグを負に設定し、処理をステップＳ５３４に進める。

図７（ｂ）の例では、パッチ７１０の判定パッチについては密集フラグが全て正であるため、パッチ７１０の密集フラグは正に設定される。一方で、パッチの７１７の判定パッチの１つであるパッチ７２０の密集フラグが負であるため、パッチ７１７の密集フラグは負に設定される。

ステップＳ５３４で補正判定部３１４は、全てのパッチの密集フラグを参照し、密集フラグが未定のパッチがまだ残っている場合には処理をステップＳ５２９へと戻し、そうでない場合には処理をステップＳ５３５へと進める。

ステップＳ５３５で補正判定部３１４は、ＲＡＭ２１１に格納されている全てのパッチに対して、補正フラグを算出するループ処理（ステップＳ５３５～ステップＳ５４０）を開始する。本実施形態においては、補正フラグとは、そのパッチが人数の補正処理の対象であるかどうかを示すフラグであり、補正処理を行うパッチに対しては正の値が代入され、補正処理を行わないパッチに対しては負の値が代入される。

ステップＳ５３６で補正判定部３１４は、処理対象のパッチの密集フラグが正であるか否かの判定を行う。密集フラグが正である場合に処理はステップＳ５３７へと進み、密集フラグが負である場合には処理がステップＳ５３９へと進む。

ステップＳ５３７で補正判定部３１４は、パッチ内に遮蔽物が写っているかどうかを判定する。本実施形態においては、補正判定部３１４は、ＲＡＭ２１１に格納されている処理対象パッチのＯｖｅｒｌａｐの値を参照し、その値が０でないかどうかを判定する。Ｏｖｅｒｌａｐの値が０でない場合には処理はステップＳ５３８へと進み、０である場合には処理がステップＳ５３９へと進む。

ステップＳ５３８で補正判定部３１４は、処理対象のパッチの補正フラグを正に設定し、処理をステップＳ５４０へと進める。また、ステップＳ５３９で補正判定部３１４は、処理対象のパッチの補正フラグを負に設定し、処理をステップＳ５４０へと進める。

ステップＳ５４０で補正判定部３１４は、全てのパッチの補正フラグを参照し、補正フラグの値が設定されていないパッチが存在するか否かを判定する。補正フラグの値が設定されていないパッチが存在する場合には処理はステップＳ５３５へと戻り、そうでない場合には補正判定処理が終了し、処理はステップＳ５０４の補正処理へと移る。

この例では、パッチ内の密集度が高い場合に密集フラグが正に設定される一方で、パッチ内の密集度が低い場合であっても、パッチ内に遮蔽領域が存在する場合には、隣接パッチの密集度に応じて密集フラグが正又は負に設定される。上述の実施形態においては、とりわけ、判定パッチの密集度に応じて密集フラグが判定されている。このような構成により、パッチ内に遮蔽領域が存在するためにパッチから検出された人数が少ない場合であっても、パッチの密集度を判定することができる。

そして、この例では、パッチ内の密集度が高い方がパッチ内の人数補正の精度が高くなりやすいことから、密集フラグが正となるパッチに対してのみ補正フラグが正に設定される。より具体的には、密集フラグが正に設定されており、遮蔽領域が存在するパッチに対して、補正フラグが正に設定される。このような処理によれば補正精度を向上させることができるが、特にこの方法に限定されるわけではない。

図５（ｃ）は、ステップＳ５０４で行われる補正処理の一例を示すフローチャートである。ステップＳ５４０で補正部３１５は、補正処理の対象となる（補正フラグが正である）パッチ内の推定人数を補正するループ処理（ステップＳ５４０～ステップＳ５４６）を開始する。なお、このループ処理においては、Ｏｖｅｒｌａｐの値が小さいパッチから順番に処理が行われるものとする。

ステップＳ５４１で補正部３１５は、パッチの補正フラグの値を参照し、その値が正であるか否かを判定する。補正フラグの値が正である場合には処理がステップＳ５４２へと進み、そうでない場合には処理がステップＳ５４６へと進む。

ステップＳ５４２で補正部３１５は、Ｏｖｅｒｌａｐの値を参照し、その値が閾値以下であるか否かを判定する。Ｏｖｅｒｌａｐの値が閾値以下である場合には処理がステップＳ５４３へと進み、そうでない場合には処理がステップＳ５４４へと進む。ステップＳ５４２で参照される閾値の値は特に限定されないが、本実施形態においてはユーザが事前に設定ファイルに記載しておくものとする。

Ｏｖｅｒｌａｐの値が閾値以下である場合、すなわち遮蔽物によって遮蔽されている割合が小さい場合には、そのパッチから検出された人体の密集度の信頼性が比較的高い。そのような観点から、本実施形態においては、補正部３１５は、補正パッチの補正前の人数をＯｖｅｒｌａｐ値に基づいて補正することにより、補正後の人数を算出する。ステップＳ５４３で補正部３１５は、以下の式（８）を用いて、処理対象のパッチの補正後の人数Ｐ_{ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ}を算出する。なお、Ｏｖｅｒｌａｐは処理対象のパッチのＯｖｅｒｌａｐの値であり、Ｐは処理対象のパッチの補正前の人数である。
１／（１－Ｏｖｅｒｌａｐ）×Ｐ＝Ｐ_{ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ} 式（８）

図８は、ステップＳ５４３における処理を説明するための図である。図８においては、補正対象のパッチであるパッチ８０１、８０２、８０６、８０７、８０８、８０９、８１０、及び８１１と、パッチ８０２の補正に用いられるパッチ８０３、８０４、及び８０５と、が表示されている。また、図８においては、補正後の人数８１２が画像に重畳して表示されている。

図８においては、パッチ８０１のＯｖｅｒｌａｐが０．４と算出されており、事前にユーザが設定したステップＳ５４２で用いられる閾値の値が０．５であるものとする。この場合、補正部３１５は、式（８）を用いて、パッチ８０１の補正後の人数Ｐ_{ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ}を、（１／（１－０．４））×５．０≒８．３とする。

ステップＳ５４４で補正部３１５は、ＲＡＭ２１１に格納されている判定パッチのうちから、参照パッチを選択する。この例においては、補正部３１５は、Ｏｖｅｒｌａｐ値が０である判定パッチを参照パッチとして選択するものとする。また、補正部３１５は、処理対象のパッチの全ての判定パッチのＯｖｅｒｌａｐ値が０でない場合には、Ｏｖｅｒｌａｐ値が０でない判定パッチを参照パッチとして選択してもよい。

図８の例においては、処理対象となるパッチ８０６のＯｖｅｒｌａｐが１．０と算出されており、パッチ８０６の判定パッチであるパッチ８０７、８０８、及び８０９のＯｖｅｒｌａｐの値はいずれも０ではないものとする。この場合では、パッチ８０６の参照パッチとして、パッチ８０７、８０８、及び８０９が選択される。

Ｏｖｅｒｌａｐ値が閾値より大きい場合、すなわち遮蔽物によって遮蔽されている割合が大きい場合には、そのパッチから検出された人体の密集度の信頼性がステップＳ５４３の場合に比較して低い。したがって、本実施形態においては、補正部３１５は、補正パッチに対する各参照パッチの補正前の人数の平均値とＯｖｅｒｌａｐ値とに基づいて、補正パッチの補正後の人数を算出する。ステップＳ５４５で補正部３１５は、以下の式（９）を用いて、補正後の人数Ｐ_{ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ}を算出する。なお、ＮはステップＳ５４４で選択された参照パッチの数であり、Ｐ_ｉ（ｉは各参照パッチに対応する）は各参照パッチの人数である。Ｐ_ｉの値としては、そのパッチの補正後の人数が算出されている場合には補正後の値を用いるが、そうでない場合には補正前の人数の値を用いるものとする。

図８の例においては、パッチ８０３、８０４、及び８０５は補正されておらず、パッチ８０７、８０８、８０９、８１０、及び８１１は補正されている。また、処理対象となるパッチ８０２のＯｖｅｒｌａｐが０．９５と算出されており、パッチ８０２の参照パッチである、パッチ８０３、８０４、及び８０５の補正前の人数はそれぞれ６．１、６．３、及び９．５であるものとする。この場合には、補正部３１５は、式（９）を用いて、パッチ８０２の補正後の人数Ｐ_{ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ}を、（（９．５＋６．３＋６．１）／３）×０．９５＋０．５≒７．４として算出する。また、パッチ８０６の参照パッチであるパッチ８０７、８０８、及び８０９の補正後の人数は、それぞれ７．２、６．８、及び６．５であるものとする。この場合には、補正部３１５は、式（９）を用いて、パッチ８０６の補正後の人数Ｐ_{ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ}を、（７．２＋６．８＋６．５）／３×１．０＋０．０≒６．８として算出する。

ステップＳ５４６で補正部３１５は、補正対象となるパッチ全てに補正処理を行ってない場合には処理をステップＳ５４０へと戻し、全ての処理が完了している場合には補正処理を終了し、処理をステップＳ５０５へと移す。

［解析結果閲覧機能］
次いで、解析結果閲覧機能において行われる解析結果閲覧処理について説明を行う。図１０は、ユーザ装置１０５の表示制御部３３４が生成する表示画面１００１の一例を表す図である。図１０の例においては、表示画面１００１に、閲覧部１００２、日時表示部１００３、ＩＤ表示部１００４、選択部１００５、スクロール部１００６、画像表示部１００７、結果表示部１００８、更新ボタン１００９が表示されている。計測システム１００は、計測システム１００が初めて表示画面を生成する場合、又はユーザによる更新ボタン１００９の押下を受け付けた場合に、解析結果一覧を情報処理装置１０４から取得して表示してもよい。また、計測システム１００は、閲覧部１００２から個別の解析結果の選択を受け付けた場合に、選択された解析結果の詳細を、画像表示部１００７と結果表示部１００８とに表示してもよい。画像表示部１００７は、補正した領域を静止画像に重畳して表示することができる。

図４（ｂ）は、本実施形態に係る情報処理装置１０４とユーザ装置１０５とが行う、解析結果閲覧処理の一例を示すフローチャートである。ステップＳ４１０で表示制御部３３４は、プログラムの起動時、又は更新ボタン１００９の押下を受け付けた場合に、解析結果一覧の取得指示をＲＡＭ２２１に出力する。ステップＳ４１１で通信部３３０は、ＲＡＭ２２１から解析結果一覧取得指示を取得して通信可能な形に変換し、ネットワークＩ／Ｆ２２４を介して情報処理装置１０４へと送信する。

ステップＳ４１２で通信部３１０は、ネットワークＩ／Ｆ２１４を介して受信した解析結果一覧取得指示を取得し、ＲＡＭ２１１に格納する。ステップＳ４１３で結果管理部３１６は、記憶部３１７に存在する解析結果の一覧を取得し、ＲＡＭ２１１に格納する。ステップＳ４１４で通信部３１０は、ＲＡＭ２１１に格納した解析結果一覧を通信可能なデータ形式に変換し、ネットワークＩ／Ｆ２１４を介してユーザ装置１０５へと送信する。

ステップＳ４１５で通信部３３０は、ネットワークＩ／Ｆ２２４を介して解析結果一覧を取得し、ＲＡＭ２２１に格納する。ステップＳ４１６で表示制御部３３４は、ＲＡＭ２２１に格納された解析結果一覧と、記憶部３３３に格納されたＵＩ部品と、を組み合わせて、解析結果一覧用の表示画面１００１を生成してディスプレイ２２８上に表示する。

ステップＳ４１７で入力部３３２は、解析結果取得指示の入力を受け付け、ＲＡＭ２２１に解析結果取得指示を出力する。ここで、解析結果取得指示とは、閲覧部１００２に表示している解析結果一覧に対して入力される個別の解析結果の選択であるものとする。ステップＳ４１８で通信部３３０は、ＲＡＭ２２１から解析結果取得指示を取得して通信可能な形に変換し、ネットワークＩ／Ｆ２２４を介して情報処理装置１０４へと送信する。

ステップＳ４１９で通信部３１０は、ネットワークＩ／Ｆ２１４を介して受信した解析結果取得指示を取得し、ＲＡＭ２１１に格納する。ステップＳ４２０で結果管理部３１６は、解析結果取得指示に含まれる解析ＩＤと一致する解析結果を記憶部３１７から取得し、ＲＡＭ２１１に出力する。ステップＳ４２１で通信部３１０は、ＲＡＭ２１１に出力した解析結果を通信可能なデータ形式に変換し、ネットワークＩ／Ｆ２１４を介してユーザ装置１０５へと送信する。

ステップＳ４２２で通信部３３０は、ネットワークＩ／Ｆ２２４を介して情報処理装置１０４から解析結果を取得し、ＲＡＭ２２１に格納する。ステップＳ４２３で表示制御部３３４は、ＲＡＭ２２１に格納された解析結果と、記憶部３３３に格納されたＵＩ部品と、を組み合わせて、解析結果閲覧用の画像表示部１００７及び結果表示部１００８を生成してディスプレイ２２８上に表示する。この処理の後、解析結果閲覧処理を終了する。

このような処理によれば、静止画像から被写体の数を検出した際に、遮蔽物に隠された領域に存在する被写体の数を推定することにより、被写体の数の補正を行うことができる。また、補正を行った結果得られる被写体の数の一覧をユーザに提示し、一覧から指定された結果を表示することができる。

（その他の実施例）
本発明はこの実施形態に限定されず、例えば、システム、装置、方法、プログラム、又は記録媒体（記憶媒体）などとしての実施形態をとることが可能である。具体的には、複数の機器（例えば、ホストコンピュータ、インターフェース、撮像装置、若しくはＷＥＢアプリケーションなど）から構成されるシステムに適用してもよく、又は１つの機器からなる装置に適用してもよい。

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。

発明は上記実施形態に制限されるものではなく、発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、発明の範囲を公にするために請求項を添付する。

３１０：通信部、３１１：画像取得部、３１２：人数推定部、３１３：検出部、３１４：判定部、３１５：補正部、３１６：結果管理部、３１７：記憶部

Claims (20)

1. 画像に複数の部分領域を設定する第１の設定手段と、
   前記複数の部分領域それぞれに映る被写体の数を検出する第１の検出手段と、
   前記画像から、前記被写体を遮蔽する遮蔽物を示す遮蔽領域を検出する第２の検出手段と、
   前記遮蔽領域に基づいて、前記複数の部分領域のうちから、前記被写体の数の補正を行う補正領域を決定する決定手段と、
   前記補正領域において前記第１の検出手段が検出した前記被写体の数を補正する補正手段と、
   を備えることを特徴とする、情報処理装置。
2. 前記決定手段は、前記複数の部分領域のうちから前記被写体の密集度に応じて選択される部分領域のうちから、前記補正領域を決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. 前記被写体の密集度の指標として、前記第１の検出手段が検出する前記被写体の数に関する第１の閾値を設定する第２の設定手段をさらに備え、
   前記決定手段は、前記複数の部分領域から前記第１の検出手段が検出した前記被写体の数が前記第１の閾値を超える部分領域のうちから、前記補正領域を決定することを特徴とする、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記決定手段は、前記複数の部分領域のうちから、前記遮蔽領域が重複している領域を有する部分領域を、前記補正領域として決定することを特徴とする、請求項１乃至３の何れか一項に記載の情報処理装置。
5. 前記決定手段は、前記複数の部分領域それぞれに隣接する別の部分領域から検出された前記被写体の数に基づいて、前記複数の部分領域のうちから前記補正領域を決定することを特徴とする、請求項１乃至４の何れか一項に記載の情報処理装置。
6. 前記決定手段は、前記部分領域に隣接する別の部分領域に、前記被写体の数が閾値以下の部分領域が含まれるか否かに基づいて、前記複数の部分領域の内から前記補正領域を決定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. 前記決定手段は、前記部分領域に、前記被写体の数が閾値以下であり及び前記遮蔽領域を含まない別の部分領域が隣接していない場合に、前記部分領域を前記補正領域として決定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. 前記補正手段は、前記補正領域に対して前記遮蔽領域が重複する割合に基づいて、前記補正領域から前記第１の検出手段が検出した被写体の数を補正することを特徴とする、請求項１乃至７の何れか一項に記載の情報処理装置。
9. 前記補正手段は、前記補正領域から前記第１の検出手段が検出した被写体の数を、前記補正領域に対して前記遮蔽領域が重複する割合に応じて補正することにより、前記補正領域から前記第１の検出手段が検出した被写体の数を補正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. 前記補正領域を除いた前記複数の部分領域から、前記補正手段による補正の際に前記被写体の数を参照するための部分領域である参照領域を選択する選択手段をさらに備え、
    前記補正手段は、前記参照領域から前記第１の検出手段が検出した前記被写体の数と、前記補正領域に対して前記遮蔽領域が重複する割合と、に基づいて、前記補正領域から前記第１の検出手段が検出した前記被写体の数を補正することを特徴とする、請求項１乃至７の何れか一項に記載の情報処理装置。
11. 前記補正手段は、複数の前記参照領域から前記第１の検出手段がそれぞれ検出した前記被写体の数の平均値と、前記補正領域に対して前記遮蔽領域が重複する割合と、に基づいて、前記補正領域から前記第１の検出手段が検出した前記被写体の数を補正することを特徴とする、請求項１０に記載の情報処理装置。
12. 前記選択手段は、前記複数の部分領域から、前記補正領域と隣接する部分領域を、前記参照領域として選択することを特徴とする、請求項１０又は１１に記載の情報処理装置。
13. 前記選択手段は、前記補正領域の面積以上の面積を有する部分領域を、前記参照領域として選択することを特徴とする、請求項１０乃至１２の何れか一項に記載の情報処理装置。
14. 前記補正手段は、
    前記補正領域に対して前記遮蔽領域が重複する割合が第２の閾値以下である場合には、前記補正領域から前記第１の検出手段が検出した被写体の数を、前記補正領域に対して前記遮蔽領域が重複する割合に応じて補正することにより、前記補正領域から前記第１の検出手段が検出した被写体の数を補正し、
    前記補正領域に対して前記遮蔽領域が重複する割合が第２の閾値より大きい場合には、前記参照領域から前記第１の検出手段が検出した前記被写体の数と、前記補正領域に対して前記遮蔽領域が重複する割合と、に基づいて、前記補正領域から前記第１の検出手段が検出した前記被写体の数を補正することを特徴とする、請求項１０乃至１３の何れか一項に記載の情報処理装置。
15. 前記補正手段は、前記補正領域に対して前記遮蔽領域が重複している領域における前記被写体の数を推定し、推定した前記被写体の数を、前記補正領域から前記第１の検出手段が検出した前記被写体の数に足すことにより、前記補正領域から前記第１の検出手段が検出した前記被写体の数を補正することを特徴とする、請求項１乃至１４の何れか一項に記載の情報処理装置。
16. 前記複数の部分領域のサイズは、前記第１の検出手段が検出した前記被写体のサイズに応じて、前記複数の部分領域ごとに設定されることを特徴とする、請求項１乃至１５の何れか一項に記載の情報処理装置。
17. 前記複数の部分領域から前記第１の検出手段が検出した前記被写体の数、又は前記補正手段が補正した前記被写体の数を、前記複数の部分領域に重複して表示する第１の表示手段をさらに備えることを特徴とする、請求項１乃至１６の何れか一項に記載の情報処理装置。
18. 前記補正手段による補正の結果を蓄積し、蓄積した前記結果の一覧を表示する第２の表示手段と、
    前記一覧に対する指定を取得したことに応じて、指定された前記結果を表示する第３の表示手段と、
    をさらに備えることを特徴とする、請求項１乃至１７の何れか一項に記載の情報処理装置。
19. 画像に複数の部分領域を設定する工程と、
    前記複数の部分領域それぞれに映る被写体の数を検出する工程と、
    前記画像から、前記被写体を遮蔽する遮蔽物を示す遮蔽領域を検出する工程と、
    前記遮蔽領域に基づいて、前記複数の部分領域のうちから、前記被写体の数の補正を行う補正領域を決定する工程と、
    前記補正領域において検出された前記被写体の数を補正する工程と、
    を備えることを特徴とする、情報処理方法。
20. コンピュータを、請求項１乃至１８の何れか一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。

Images