JP2023018113A - 識別方法、識別装置、識別システム及び識別プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】或る人物の潜在的な仲間を識別することが可能な識別方法、識別装置、識別システム及び識別プログラムを提供する。【解決手段】コンピュータが、第１の人物の特徴を含む第１の入力情報及び第１の人物と異なる第２の人物の特徴を含む第２の入力情報又は第１の人物の特徴及び第２の人物の特徴を含む第３の入力情報から第１の人物の特徴と第２の人物の特徴を取得し、第１の人物の特徴に基づいて、第１の人物を含む第１の映像シーンを生成し、第２の人物の特徴に基づいて、第２の人物を含む第２の映像シーンを生成し、第１の映像シーン及び第２の映像シーンから、第１の人物及び第２の人物と異なる第３の人物の特徴が取得されたか判定し、第１の映像シーン及び第２の映像シーンから第３の人物の特徴が取得された場合、第３の人物が第１の人物及び第２の人物の潜在的な仲間であると判定する。【選択図】図１

Description

本発明は、一般に、マルチレイヤの潜在的な仲間を発見するための方法、装置、システム及びプログラムに関し、例えば、少なくとも１人の対象人物の潜在的な仲間を識別する方法、装置、システム及びプログラムに関する。

組織化された犯罪グループは、犯罪活動の調整及び計画のために継続的に協同する人物のグループとして定義できる。このグループの構造は様々であり、多くの場合、主要な人物の永続的なコアと、一群の部下、スペシャリスト、及び他の一時的なメンバーと、拡張された仲間のネットワークで構成される。そのようなグループの多くは、特定の犯罪活動のために集まった結び付きの弱い犯罪者のネットワークであり、そのスキルと専門知識に応じて様々な役割を果たす。

組織化された犯罪グループの仲間のネットワークを発見すべく、デジタル／サイバースペースの監視とは別に、現実世界の映像監視システムにより、警察の監視の目を広げ、潜在的な仲間のネットワークを監視及び発見することができる。

本開示の目的の１つは、上述した課題を鑑み、或る人物の潜在的な仲間を識別することが可能な識別方法、識別装置、識別システム及び識別プログラムを提供することである。

例示的な一実施形態に係る方法は、コンピュータが、
第１の人物の特徴を含む第１の入力情報及び第１の人物と異なる第２の人物の特徴を含む第２の入力情報、又は第１の人物の特徴及び第２の人物の特徴を含む第３の入力情報から第１の人物の特徴と第２の人物の特徴を取得し、
第１の人物の特徴に基づいて、第１の人物を含む第１の映像シーンを生成し、
第２の人物の特徴に基づいて、第２の人物を含む第２の映像シーンを生成し、
第１の映像シーン及び第２の映像シーンから、第１の人物及び第２の人物と異なる第３の人物の特徴が検出されたか判定し、
第１の映像シーン及び第２の映像シーンから第３の人物の特徴が検出された場合、第３の人物が第１の人物及び第２の人物の潜在的な仲間であると判定する。

例示的な一実施形態に係る識別装置は、
第１の人物の特徴を含む第１の入力情報及び第１の人物と異なる第２の人物の特徴を含む第２の入力情報、又は第１の人物の特徴及び第２の人物の特徴を含む第３の入力情報から第１の人物の特徴と第２の人物の特徴を取得する特徴取得部と、
第１の人物の特徴に基づいて、第１の人物を含む第１の映像シーンを生成し、第２の人物の特徴に基づいて、第２の人物を含む第２の映像シーンを生成する映像生成部と、
第１の映像シーン及び第２の映像シーンから、第１の人物及び第２の人物と異なる第３の人物の特徴が検出されたか判定する取得判定部と、
第１の映像シーン及び第２の映像シーンから第３の人物の特徴が検出された場合、第３の人物が第１の人物及び第２の人物の潜在的な仲間であると判定する人物判定部とを含む。

例示的な一実施形態に係る識別システムは、
第１の人物の特徴を含む第１の入力情報及び第１の人物と異なる第２の人物の特徴を含む第２の入力情報、又は第１の人物の特徴及び第２の人物の特徴を含む第３の入力情報から第１の人物の特徴と第２の人物の特徴を取得する特徴取得部と、
第１の人物の特徴に基づいて、第１の人物を含む第１の映像シーンを生成し、第２の人物の特徴に基づいて、第２の人物を含む第２の映像シーンを生成する映像生成部と、
第１の映像シーン及び第２の映像シーンから、第１の人物及び第２の人物と異なる第３の人物の特徴が検出されたか判定する取得判定部と、
第１の映像シーン及び第２の映像シーンから第３の人物の特徴が検出された場合、第３の人物が第１の人物及び第２の人物の潜在的な仲間であると判定する人物判定部とを含む。

例示的な一実施形態に係るコンピュータが実行する識別プログラムは、コンピュータに対し、
第１の人物の特徴を含む第１の入力情報及び第１の人物と異なる第２の人物の特徴を含む第２の入力情報、又は第１の人物の特徴及び第２の人物の特徴を含む第３の入力情報から第１の人物の特徴と第２の人物の特徴を取得させ、
第１の人物の特徴に基づいて、第１の人物を含む第１の映像シーンを生成させ、
第２の人物の特徴に基づいて、第２の人物を含む第２の映像シーンを生成させ、
第１の映像シーン及び第２の映像シーンから、第１の人物及び第２の人物と異なる第３の人物の特徴が検出されたか判定させ、
第１の映像シーン及び第２の映像シーンから第３の人物の特徴が検出された場合、第３の人物が第１の人物及び第２の人物の潜在的な仲間であると判定させる。

本開示により、或る人物の潜在的な仲間を識別することが可能な識別方法、識別装置、識別システム及び識別プログラムを提供することができる。

添付の図面は、全ての図を通じて同様の参照番号が同一の構成要素又は機能的に類似する構成要素を示しており、以下の詳細な説明と共に明細書に組み込まれ、明細書の一部を構成し、様々な実施形態を示し、本実施形態の様々な原理及び利点を説明するために用いられる。
図１は、様々な実施形態に係る少なくとも１人の対象人物の潜在的な仲間を識別する方法を示すフロー図を示す。 図２は、様々な実施形態に係る図１に示す方法を実行する識別装置を示す。 図３は、様々な実施形態に係る潜在的な仲間を識別する方法を示すフロー図を示す。 図４は、図３に示す方法の例示的な処理における様々なレイヤを示す図である。 図５は、様々な実施形態に係る少なくとも１人の対象人物の潜在的な仲間を識別する方法を示すフロー図を示す。 図６は、様々な実施形態に係る図５に示す方法を実行する識別装置を示す。 図７は、様々な実施形態に係る単一の場所及び単一の対象人物の映像シーン分析を示す。 図８は、様々な実施形態に係る複数の場所及び複数の対象人物の映像シーン分析を示す。 図９は、様々な実施形態に係る潜在的な仲間が識別される方法を示す図である。 図１０は、様々な実施形態に係る例示的な装置を示す。

様々な実施形態は、少なくとも１人の対象人物の潜在的な仲間を識別する装置及び方法を提供する。

現実世界の映像監視システムは、長い間、デジタル／サイバー監視とは別に、犯罪活動を監視し、組織化された犯罪グループの潜在的な仲間を発見するための警察の拡張された目としての役割を果たしている。

映像監視システムは通常、登録された人物を識別するために構築及び配備されるが、より高度な監視システムには、カメラで撮影された人物を追跡及び関連付けて、登録者の繋がりを示すネットワークを構築する能力を有するものもある。映像監視システムは通常、特定の対象人物を識別するために構築及び配備されるが、より高度な監視システムには、撮影された複数の人物を追跡及び関連付けて、登録者の繋がりを示すネットワークを構築する能力を有するものもある。

これらの従来の解決手段は有用かもしれないが、家族や友人、同僚の間の関係を発見することに限定され、又は適している。また、そのような解決手段は、特に、対象人物とその隠れた仲間がカメラで一緒に撮影されていない場合、対象人物の隠れた仲間を発見することができない。例えば、組織化された犯罪グループの主要な人物とその仲間の拡張されたネットワークは、犯罪活動の計画又は実行時に、その繋がりを隠すためにグリッドから離れ、一緒に目撃されることを避ける傾向がある。彼らの多くは、警察によるデジタル追跡によって情報の遣り取りの証拠が取られる可能性のある電話や電子メール、ソーシャルネットワーク（Facebook（登録商標）、Linkedin等）及びインスタントメッセンジャー（whatsapp、line、wechat等）を避けようとする。

さらに、組織化された犯罪グループのメンバーには、彼らの足跡や姿を隠し易い混雑した公共の場で、彼らの拡張された仲間のネットワークと間接的に接触し、遣り取りする者がいる。仲間の中には、誰と遣り取りしているかさえ把握していない者もいるのは当然のことである。例えば、第１の仲間は、第２の仲間によって公共の場所に置かれた物体を回収する必要があることがある。第１の仲間が、物体を回収するために指定された公共の場所に到着するまでに、第２の仲間は既に立ち去っている可能性がある。その場所を監視するように設置された映像監視システムであっても、両者の間に直接の遣り取りがないため、両者が一緒にカメラに写ることはない。

警察にとって、仲間自身さえ把握していない組織化された犯罪グループの仲間のネットワークを発見することは大きな課題である。

そのような慎重な情報の遣り取りの方法が原因で、警察がそのような組織化された犯罪グループの仲間を監視及び発見するのは困難である。

従って、上述した問題に対する解決手段を提供する必要がある。

本発明は、上述した問題に対する解決手段を提供する。対象人物の潜在的な仲間を識別するために、監視カメラによって撮影された映像の分析における分析範囲を、対象人物が監視カメラによって撮影される場所に最初に現れる前の期間と、対象人物が同じ場所に最後に現れた後の別の期間とを含むように拡張することにより、対象人物の未知の仲間を発見することができる。

同じグループに属する複数の対象人物の映像を分析すると、さらに結果が改善される。例えば、未知の人物が、映像の閾値を超える回数現れた場合、未知の人物が対象人物の仲間である可能性が高い。

本発明は、対象人物と潜在的な仲間が映像に同時に現れない場合でも、対象人物の潜在的な仲間を識別することができるため有利である。

複数の対象人物の映像が分析される場合、識別された潜在的な仲間が実際に対象人物の仲間である可能性が高まるため有利である。

仲間自身が把握していない組織化された犯罪グループの仲間のネットワークを発見することができるため有利である。

図１は、様々な実施形態に係る少なくとも１人の対象人物の潜在的な仲間を識別する方法を示すフロー図１００である。１０２では、複数の映像が提供される。複数の映像は、監視カメラ、携帯電話カメラ、ＣＣＴＶ（有線テレビ）カメラ、Ｗｅｂカメラ、又はその他の同様の装置によって撮影された場所の録画とし得る。この場所は、少なくとも１人の対象人物が目撃された場所、行ったこと若しくは頻繁に訪れたことが分かっている場所、又は、少なくとも１人の対象人物が同じ犯罪グループの仲間と遣り取りする可能性のある場所とし得る。複数の映像は、ｍｐ４、ａｖｉ、ｍｋｖ、ｗｍｖ、ｍｏｖ又は他の同様の映像フォーマット等のファイルフォーマットとし得る。さらに、複数の映像のそれぞれは、各映像が記録された時刻、日、及び場所を示す。一実施形態では、複数の映像は、１以上のエントリを含むエントリデータベースで処理され、１以上のエントリはそれぞれ、複数の映像における時刻、日、及び場所での人物の出現を表しており、１以上のエントリはそれぞれ、その人物の属性を表す。

１０４では、複数の動画における少なくとも１人の対象人物の同時出現（換言すれば、複数の映像のうちの１つの映像において、或る人物が、少なくとも１人の対象人物と同時に出現した出来事）が識別される。１０６では、潜在的な仲間は、複数の映像における少なくとも１人の対象人物との同時出現に基づいて決定される。

１０８では、潜在的な仲間との同時出現は、複数の映像において識別され得る。例えば、処理は、上述したステップ１０４の処理と同様又は同一の処理とすることができるが、（少なくとも１人の対象人物の代わりに）潜在的な仲間が識別の対象となる。１１０では、更なる潜在的な仲間が、複数の映像における潜在的な仲間の更なる同時出現に基づいて決定される。図１に示していない次のステップでは、（少なくとも１人の対象人物又は潜在的な仲間の代わりに）更なる潜在的な仲間を識別の対象として、ステップ１０４，１０６，１０８，１１０と同様又は同一の処理が実行される。

さらに、複数の映像における潜在的な仲間の同時出現が、複数の映像における少なくとも１人の対象人物の同時出現に含まれない同時出現を含むか否か判断することができる。

複数の映像における潜在的な仲間の同時出現が、複数の映像における少なくとも１人の対象人物の同時出現に含まれていない同時出現を含むと判断された場合、複数の映像の潜在的な仲間の更なる同時出現のみに基づいて、更なる潜在的な仲間を決定することができる。

複数の映像における潜在的な仲間の同時出願が、複数の映像における少なくとも１人の対象人物との同時出現に含まれていない同時出現を含まないと判断された場合、複数の映像における少なくとも１人の対象人物の同時出現と、複数の映像における潜在的な仲間の更なる同時出現に基づいて、更なる潜在的な仲間を決定することができる。

また、更なる潜在的な仲間が、潜在的な仲間に含まれていない人物を含むか否か判断することができる。

更なる潜在的な仲間が、潜在的な仲間に含まれていない人物を含むと判断された場合、処理を繰り返すことができる。

更なる潜在的な仲間が、潜在的な仲間に含まれていない人物を含まないと判断された場合、処理を終了することができる。

図１を参照して説明した方法は、映像監視データを用いて、マルチレイヤグループの仲間の適応ネットワークを発見することができ、仲間の新たに発見された仲間を用いて仲間のネットワークを発見することにより、グローバル同時出現の結果のサブセットにまで検索範囲を広げることができる。

図２は、様々な実施形態に係る図１に示す方法を実行する識別装置２００を示す。識別装置２００は、複数の映像を受信するように構成された受信モジュール２０２を含む。識別装置２００はさらに、複数の映像における少なくとも１人の対象人物の同時出現を識別するように構成された同時出現識別モジュール２０４を含む。識別装置２００はさらに、複数の映像における少なくとも１人の対象人物の同時出現に基づいて潜在的な仲間を決定するように構成された仲間決定モジュール２０６を含む。同時出現識別モジュール２０４はさらに、複数の映像における潜在的な仲間の同時出現を識別するように構成できる。仲間決定モジュール２０６はさらに、複数の映像における潜在的な仲間の更なる同時出現に基づいて、更なる潜在的な仲間を決定するように構成できる。

同時出現識別モジュール２０４はさらに、複数の映像における潜在的な仲間の同時出現が、複数の映像における少なくとも１人の対象人物の同時出現に含まれていない同時出現を含むか否か判断するように構成することができる。

複数の映像における潜在的な仲間の同時出現が、複数の映像における少なくとも１人の対象人物の同時出現に含まれない同時出現を含むと判断された場合、仲間決定モジュール２０６はさらに、複数の映像における潜在的な仲間の更なる同時出現のみに基づいて、更なる潜在的な仲間を決定するように構成できる。

複数の映像における潜在的な仲間の同時出現が、複数の映像における少なくとも１人の対象人物の同時出現に含まれない同時出現を含まないと判断された場合、仲間決定モジュール２０６はさらに、複数の映像における少なくとも１人の対象人物の同時出現と、複数の映像における潜在的な仲間の更なる同時出現とに基づいて、更なる潜在的な仲間を決定するように構成できる。

仲間決定モジュール２０６はさらに、更なる潜在的な仲間が、潜在的な仲間に含まれていない人物を含むか否か判断するように構成できる。

識別装置２００は、更なる潜在的な仲間が、潜在的な仲間に含まれていない人物を含むと判断された場合、処理を繰り返すように構成できる。

更なる潜在的な仲間が、潜在的な仲間に含まれていない人物を含まないと判定された場合、識別装置２００は、処理を終了するように構成できる。

様々な実施形態により、プロセッサによって実行された場合に、プロセッサに対し、少なくとも１人の対象人物の潜在的な仲間を識別する方法、例えば、上述した図１を参照して説明した方法を実行させる命令が保存された非一時的なコンピュータ可読媒体が提供される。

図３は、様々な実施形態に係る潜在的な仲間を識別する方法を示すフロー図３００を示す。ステップ３０２で処理が開始する。ステップ３０４では、検索対象の人物の整数（例えば、１～Ｎ）個の画像を提供する。ステップ３０６では、検索対象の人物の全ての同時出現が発見される。このステップでは、ボックス３２８で示すように、図５～図９を参照して詳細に後述する方法（又はアルゴリズム）を用いることができる。ステップ３０８では、新たな同時出現の結果が発見されたか否か判断する。新たな同時出現の結果が発見されなかった場合、処理はステップ３２２に進む。新たな同時出現の結果が発見された場合、処理はステップ３１０に進む。ステップ３１０では、現在の同時出現が、（例えば、結果サブシートに）保存される。ステップ３１２では、既定の潜在的な仲間の条件の閾値に一致する潜在的な仲間のリストが返される。ステップ３１４では、新たな潜在的な仲間が発見されたか否か判断する。新たな潜在的な仲間が発見されなかった場合、処理はステップ３２０に進む。新たな潜在的な仲間が発見された場合、処理はステップ３１６に進む。ステップ３１６では、結果が潜在的な仲間リストに格納され、処理がステップ３１８に進み、ここで、潜在的な仲間の画像が得られる。ステップ３２０では、結果がグローバル同時出現検索（換言すると、グローバル同時出現分析）に基づいて発見されたか否か判断する。グローバル同時出現に基づいて結果が発見されなかった場合、処理はステップ３２２に進み、ここで、既に保存された全てのグローバル同時出現の統合的な結果のサブセットが読み出される。グローバル同時出現に基づいて結果が発見された場合、処理はステップ３２４に進み、ここで、既に発見された全ての潜在的な仲間のリストが読み出される。そして、ステップ３２６で処理が終了する。換言すると、ローカル同時出現検索又はグローバル同時出現検索のいずれかに基づいて、（潜在的な仲間の）（新たな）結果が発見される間、処理が継続する。ローカル同時出現検索に基づいて（新たな）結果が発見されない場合、グローバル同時出現検索が開始する。グローバル同時出現検索によって（新たな）結果が発見された場合、ローカル同時出現検索による処理が実行される。グローバル同時出現検索によって（新たな）結果が発見されなかった場合、処理が終了する。ローカル同時出現検索は、既に実行された検索の反復処理で識別された潜在的な仲間に基づく（又は第１の反復処理の少なくとも１人の対象人物に基づく）検索であることが理解されるであろう。グローバル同時出現検索は、既に実行された全ての検索の反復処理で識別された全ての潜在的な仲間と、少なくとも１人の対象人物とに基づく検索であることが理解されるであろう。

図３の処理では、各ループは１つのレイヤとして参照することができるため、マルチレイヤのグループの仲間ネットワークの発見方法が提供される。

図４は、図３に示す方法の例示的な処理における様々なレイヤの図４００を示す。第１のレイヤ４０２では、３人の対象人物４１８が提供され、人物１及び人物２が、３人の対象人物４１８の潜在的な仲間として識別される。第２のレイヤ４０４では、人物３及び人物４が、人物１及び人物２の潜在的な仲間として識別される。第３のレイヤ４０６では、人物３及び人物４の潜在的な仲間が識別されるが、そのような潜在的な仲間は存在しない。そのため、第４のレイヤ４０８では、グローバル分析が実行され、換言すると、潜在的な仲間は、（最初の）対象人物４１８と、既に発見された全ての潜在的な仲間（すなわち、人物１、人物２、人物３、及び人物４）とに基づいて発見される。第４のレイヤでは、人物５が、潜在的な仲間として識別される。第５のレイヤ４１０では、人物５の潜在的な仲間が発見されないため、第６のレイヤ４１２において、（最初の）対象人物４１８と、既に発見された全ての潜在的な仲間（すなわち、人物１、人物２、人物３、人物４、及び人物５）とに基づいて、グローバル分析が再び実行される。これにより、人物６が、潜在的な仲間として識別される。レイヤ４１４では、人物６の潜在的な仲間が存在しない。第８のレイヤ４１６における後続のグローバル分析において、潜在的な仲間が再び発見されないため、処理が終了し、潜在的な仲間の結果リストとして、人物１、人物２、人物３、人物４、人物５及び人物６のリストが出力される。

様々な実施形態では、以下に説明するように、（更なる）潜在的な仲間の識別が行われる。

図５は、少なくとも１人の対象人物の潜在的な仲間を識別する方法を示すフローチャートを示す。５０２では、複数の映像が提供される。複数の映像は、監視カメラ、携帯電話カメラ、ＣＣＴＶ（ケーブルテレビ）カメラ、Ｗｅｂカメラ又は他の同様の装置によって撮影された場所の録画とし得る。この場所は、少なくとも１人の対象人物が目撃された場所、行ったこと若しくは頻繁に訪れたことが分かっている場所、又は、少なくとも１人の対象人物が、同じ犯罪グループの仲間と遣り取りする可能性のある場所である。複数の映像は、ｍｐ４、ａｖｉ、ｍｋｖ、ｗｍｖ、ｍｏｖ又は他の同様の映像フォーマット等のファイルフォーマットとし得る。さらに、複数の映像のそれぞれは、各映像が記録された時刻、日、及び場所を示す。一実施形態では、複数の映像は、１以上のエントリを含むエントリデータベースに処理され、１以上のエントリはそれぞれ、複数の映像における時刻、日、及び場所における人物の出現を表しており、１以上のエントリはそれぞれ、その人物の属性を表す。

５０４では、複数の映像における少なくとも１人の対象人物の出現が識別される。この識別処理は、個別の対象人物の属性を決定した後、複数の映像から、個別の対象人物としての属性を有する人物を識別することによって実現することができる。例えば、属性は、少なくとも１人の対象人物の顔の写真から決定される、少なくとも１人の対象人物の顔情報とすることができる。また、属性は、複数の映像から少なくとも１人の対象人物を識別するために使用される、少なくとも１人の対象人物の身体的特徴、例えば、身長、体の大きさ、髪の色、肌の色、他の身体的特徴、又はそのような特徴の組み合わせとすることができる。

５０６では、複数の映像シーンは、複数の映像から作られ、複数の映像シーンのそれぞれは、各映像シーンにおける少なくとも１人の対象人物の最初の出現の前の第１の所定期間から開始し、各映像シーンにおける当該少なくとも１人の対象人物の最後の出現の後の第２の所定期間に終了する。複数の映像シーンのそれぞれは、対象人物の少なくとも１つの出現が識別される場所の監視カメラ映像を含むことができる。実際には、多くの場所には通常、それぞれの場所を監視する複数の監視カメラが設置されるため、これらの監視カメラはそれぞれ、当該場所の異なる部分を監視し、又は、様々な視点や角度から当該場所を監視することができる。従って、複数の映像シーンのそれぞれは、個別の対象人物の少なくとも１つの出現が識別される個別の場所の１以上の監視カメラ映像をさらに含むことができる。或る場所で利用可能な全ての監視カメラ映像を利用することにより、１台の監視カメラのみで対象人物を撮影可能な場所に、対象人物が存在する状況をカバーできるため有利である。

また、複数の映像シーンのそれぞれは、各映像シーンが、少なくとも１人の対象人物の最初の出現が識別される前の第１の所定期間に開始し、少なくとも１人の対象人物の最後の出現の後の第２の所定期間に終了するように作られる。例えば、或る場所における対象人物の最初と最後の出現が、それぞれ同日の午後２時と午後３時で、中間の出現が、午後２時１０分、午後２時２５分、午後２時４０分、午後２時５０分である場合において、第１の所定期間と第２の所定期間が、それぞれ２０分及び２５分に設定されると、得られる映像シーンは、同日の午後１時４０分に開始し、午後３時２５分に終了する。

５０８では、複数の映像シーンの所定の閾値を超えて現れた人物が決定される。この人物は、複数の映像シーンに現れる少なくとも１人の対象人物以外の全ての人物を意味する。これらの人物は、映像シーンの所定の閾値を超えて現れる限り、潜在的な仲間と見なされるために、複数の映像シーンにおいて少なくとも１人の対象人物と遣り取りする必要はない。所定の閾値は、試行錯誤によって決定することができ、また、分析対象の映像の数又は品質に応じて変わる。各人物の出現は、顔情報や身体的特徴、行動の特徴、人物を識別可能な他の属性等の個別の人物の決定された属性に基づいて識別することができる。

５１０では、映像シーンの所定の閾値を超えて現れた人物は、少なくとも１人の対象人物の潜在的な仲間として識別される。

図６は、図５に示す方法を実行するように構成された識別装置６００を示す。識別装置６００は、受信モジュール６０２と、出現検索モジュール６０４と、統合モジュール６０６と、同時出現検索モジュール６０８と、分析モジュール６１０と、出力モジュール６１２とを含む。

受信モジュール６０２は、複数の映像を受信するように構成される。複数の映像は、監視カメラ、携帯電話カメラ、ＣＣＴＶ（ケーブルテレビ）カメラ、Ｗｅｂカメラ又は他の同様の装置によって撮影された場所の録画とすることができる。この場所は、少なくとも１人の対象人物が目撃された場所、行ったこと若しくは頻繁に訪れたことが分かっている場所、又は、少なくとも１人の対象人物が、同じ犯罪グループの仲間と遣り取りする可能性のある場所とすることができる。複数の映像は、ｍｐ４、ａｖｉ、ｍｋｖ、ｗｍｖ、ｍｏｖ又は他の同様の映像フォーマット等のファイルフォーマットとすることができる。さらに、複数の映像のそれぞれは、各映像が記録された時刻、日、及び場所を示す。

出現検索モジュール６０４は、複数の映像における少なくとも１人の対象人物の出現を識別するように構成される。一実施形態では、出現検索モジュール６０４はさらに、少なくとも１人の対象人物の個別の対象人物の属性を決定し、複数の映像から、個別の対象人物としての属性を有する人物を識別するように構成できる。例えば、属性は、個別の対象人物の顔情報、身体的特徴又は行動的特徴を含むことができる。

出現統合モジュール６０６は、複数の映像から複数の映像シーンを作るように構成され、複数の映像シーンのそれぞれは、各映像シーンにおける少なくとも１人の対象人物の最初の出現の前の第１の所定期間に開始し、各映像シーンにおける当該少なくとも１人の対象人物の最後出現の後の第２の所定期間で終了する。一実施形態では、複数の映像シーンはさらに、或る場所の１以上の監視カメラ映像を含むことができる。さらに、１以上の監視カメラ映像のそれぞれは、その場所の異なる視点からの映像を表すことができる。

同時出現検索モジュール６０８は、複数の映像シーンに現れた人物を検索するように構成される。一実施形態では、各人物の出現は、顔情報、身体的特徴、行動の特徴、又は人物を識別するために使用される他の属性等、決定された個別の人物の属性に基づいて識別することができる。

出現分析モジュール６１０は、複数の映像シーンにおいて所定の閾値を超えて現れる人物であるか否か判断するように構成される。出力モジュール６１２は、複数の映像シーンの所定の閾値を超えて現れる人物を、少なくとも１人の対象人物の潜在的な仲間として識別するように構成される。

図７は、様々な実施形態に係る単一の場所及び単一の対象人物の映像シーン分析を示す。映像シーン７００は、特定の日における単一の場所の１以上の監視カメラの監視映像を含む。本実施形態では、対象人物７０２の最初の出現は２１：４５に発生し、対象人物の最後の出現は２１：４８に発生する。さらに、第１の所定期間及び第２の所定期間の双方は５分に設定される。従って、映像シーン７００は、対象人物の最初の出現の前の第１の所定期間、すなわち２１：４０に開始し、対象人物の最後の出現の後の第２の所定期間、すなわち２１：５３に終了する。さらに、映像シーン７００は、対象人物７０２が連続して出現する必要がない。例えば、対象人物７０２は、映像シーン７００の２１：４６と２１：４８の間の２分間は存在しない。対象人物７０２が存在しない２分は、第２の所定期間である５分よりも短いため、２１：４６における対象人物７０２の出現は、最後の出現と見なされない。従って、映像シーン７００の２１：４５～２１：４８までの期間は、対象人物７０２の１つの論理的出現を含む。

一実施形態では、対象人物が映像シーンに存在しない期間を制限する第３の所定期間を採用することができる。映像シーン７００を参照すると、第３の所定期間は、例えば、２０分に設定することができる。これは、対象人物７０２が映像シーン７００に存在しない最大の期間が２０分であることを意味する。映像シーン７００では、対象人物７０２は、２１：４６から２１：４８の間の２分間存在しない。対象人物７０２が存在しない２分は、第３の所定期間である２０分よりも短いため、２１：４６における対象人物７０２の出現は、最後の出現と見なされない。従って、映像シーン７００の２１：４５～２１：４８までの期間は、対象人物７０２の１つの論理的出現を含む。例えば、２１：４７から始まる対象人物７０２の不在期間が、第３の所定期間を超える場合、代わりに、映像シーン７００は、２１：４７の５分後の第２の所定期間、すなわち、２１：５２で終了する。さらに、対象人物７０２が、２１：５２の後、例えば２２：３０の複数の映像に再び現れた場合、新しい映像シーンが作られ、２２：３０の５分前の第１の所定期間、すなわち２２：２５に開始する。この場合、２１：４５～２１：４７までの期間は、対象人物７０２の１つの論理的出現を含み、２２：３０から対象人物７０２の次の最後の出現までの期間は、対象人物７０２の別の論理的出現を含む。第１の所定期間、第２の所定期間及び第３の所定期間は、映像シーンの分析に適切な任意の期間に設定できる。

次に、対象人物７０２以外の人物が識別される。映像シーン７００では、第１の未知の人物７０４が、２１：４０に１人で歩いており、第２の未知の人物７０６が、２１：４６に対象人物７０２の隣を歩いており、第３の未知の人物７０８が、対象人物７０２から離れて歩いており、第４の未知の人物７１０が、２１：５３に１人で歩いている。従って、これらの４人の未知の人物の属性は、他の映像シーンと比較して決定される。例えば、属性は、４人の未知の人物それぞれの顔の撮影された映像から決定される顔情報とすることができる。属性は、４人の未知の人物それぞれの身体的特徴、例えば、身長、体の大きさ、髪の色、肌の色、及びその他の身体的特徴、又はそれらの組み合わせとすることができる。また、属性は、例えば、４人の未知の人物それぞれの歩く、立つ、動く、話す、他の同様の特徴、又はそれらの組み合わせ等、４人の未知の人物それぞれの行動の特徴とすることができる。

図８は、様々な実施形態に係る複数の場所及び複数の対象人物の映像シーン分析を示す。２つの映像シーン８００及び８０１が分析される。映像シーン８００は、４月２日の場所Ａの監視カメラ映像を含み、第１の対象人物８０２が２１：４５に現れる。映像シーン８０１は、５月１１日の場所Ｂの監視カメラ映像を含み、第２の対象人物８０４が１１：２５に現れる。映像シーン８００では、未知の人物８０６が、第１の対象人物８０２の出現の４分前の２１：４１に現れる。映像シーン８０１では、同じ未知の人物８０６が、第２の対象人物８０４が現れた３分後の１１：２８に現れる。従って、ここで未知の人物８０６は、２つの映像シーンに現れたと判断される。所定の閾値が１に設定された実施形態では、未知の人物８０６は、第１の対象人物８０２及び第２の対象人物８０４の潜在的な仲間であると識別される。

図９は、潜在的な仲間を識別する方法を示す図９００である。初めに、少なくとも１人の対象人物の属性が決定される。例えば、この属性は、少なくとも１人の対象人物の顔の写真から決定された少なくとも１人の対象人物の顔情報とすることができる。また、属性は、少なくとも１人の対象人物の身体的特徴、例えば、身長、体の大きさ、髪の色、肌の色、及び他の身体的特徴、又はそれらの組み合わせとすることができる。さらに、属性は、例えば、少なくとも１人の対象人物が歩く、立つ、動く、話す、他の同様の特徴、又はそれらの組み合わせ等、少なくとも１人の対象人物の行動の特徴とすることができる。本実施形態では、９０８において、３人の対象人物９０２、９０４及び９０６のグループ写真又は複数の写真が提供される。９１０では、提供された写真から対象人物９０２、９０４及び９０６の顔情報が検出される。次いで、検出された顔情報は属性として使用される。写真は、物理的なコピー又はソフトコピーとすることができ、物理的なコピーは、対象人物の顔の特徴を検出するためにスキャンされることが理解されるであろう。さらに、映像等の他の媒体を用いて属性を決定することもできる。

さらに、複数の映像が提供される。複数の映像は、監視カメラ、携帯電話カメラ、ＣＣＴＶ（ケーブルテレビ）カメラ、Ｗｅｂカメラ又は他の同様の装置によって撮影された場所の録画とすることができる。この場所は、少なくとも１人の対象人物が目撃された場所、行ったこと若しくは頻繁に訪れたことが分かっている場所、又は、少なくとも１人の対象人物が、同じ犯罪グループの仲間と遣り取りする可能性のある場所とすることができる。複数の映像は、ｍｐ４、ａｖｉ、ｍｋｖ、ｗｍｖ、ｍｏｖ又は他の同様の映像フォーマット等のファイルフォーマットとすることができる。さらに、複数の映像のそれぞれは、各映像が記録された時刻、日、及び場所を示す。一実施形態では、複数の映像は、１以上のエントリを含むエントリデータベースで処理され、１以上のエントリはそれぞれ、複数の映像における時刻、日、及び場所における人物の出現を表しており、１以上のエントリはそれぞれ、その人物の属性を表す。

９１２では、複数の映像から、３人の対象人物９０２、９０４及び９０６の出現が識別される。これは、複数の映像から、個別の対象人物として決定された属性を有する人物を識別することによって実現できる。本実施形態では、複数の映像における対象人物９０２、９０４及び９０６の識別に用いられる属性は、９１０で決定された顔情報である。例えば、複数の映像に現れ、対象人物９０２と同じ顔情報を有する人物は、対象人物９０２として識別され、複数の映像に現れ、対象人物９０４と同じ顔情報を有する人物は、対象人物９０４として識別され、複数の映像に現れ、対象人物９０６と同じ顔情報を有する人物は、対象人物９０６として識別される。

複数の映像における対象人物９０２、９０４及び９０６の全ての映像出現を識別した後、９１４では、出現統合モジュールが、複数の映像から識別された３人の対象人物９０２、９０４及び９０６の映像出現を統合する。例えば、識別された映像出現９２２は、対象人物９０２の複数の映像における識別された出現に基づいており、識別された映像出現９２４は、対象人物９０４の複数の映像における識別された出現に基づいており、識別された映像出現９２６は、対象人物９０６の複数の映像における識別された出現に基づく。この統合は、時間範囲、日、場所、又はそれらの組み合わせに基づいて行われ、同じ場所、日及び／又は時間範囲に発生した対象人物の識別された出現は、グループ化され、論理的出現シーケンスを形成する。

対象人物の識別された映像出現は、複数の映像のうちの１以上の映像に由来し得る。本実施形態では、識別された映像出現９２６は、複数の映像のうちの１以上の映像における対象人物９０６の出現に基づいており、１以上の映像は、同じ時間範囲、日、場所、又はそれらの組み合わせで生成され、その結果、映像出現９２６は、対象人物９０６の１つの論理的出現を含む。識別された映像出現９２２は、複数の映像のうちの少なくとも２つの映像における対象人物９０２の出現に基づいており、対象人物９０２の映像出現９２８は、１以上の映像の第１のバッチから識別され、対象人物９０２の映像出現９３０は、１以上の映像の第２のバッチから識別される。１以上の映像の第１のバッチは、同じ時間範囲、日、場所又はそれらの組み合わせで生成されるため、映像出現９２８は、対象人物９０２の１つの論理的出現を含む。同様に、１以上の映像の第２のバッチは、同じ時間範囲、日、場所、又はそれらの組み合わせで生成されるため、映像出現９３０は、対象人物９０２の１つの論理的出現を含む。例えば、１以上の映像の第１及び第２のバッチは、同日に記録された或る場所の監視映像とすることができ、１以上の映像の第1バッチからの対象人物９０２の映像出現９２８は先に発生し、１以上の映像の第１バッチからの対象人物９０２の映像出現９３０が後で発生するため、映像出現９２８が、対象人物９０２の第１の論理的出現を形成し、一方、映像出現９３０が、対象人物９０２の第２の論理的出現を形成する。従って、統合された映像出現９２２は、対象人物９０２の２つの論理的出現を含む。

さらに、識別された出現９２４は、複数の映像のうちの少なくとも２つの映像における対象人物９０４の出現に基づいており、対象人物９０４の映像出現９３２は、１以上の映像の第１のバッチから識別され、対象人物９０４の映像出現９３４は、１以上の映像の第２のバッチから識別される。１以上の映像の第１のバッチは、同じ時間範囲、日、場所、又はそれらの組み合わせで生成されるため、映像出現９３２は、対象人物９０４の１つの論理的出現を含む。同様に、１以上の映像の第２のバッチは、同じ時間範囲、日、場所、又はそれらの組み合わせで生成されるため、映像出現９３４は、対象人物９０４の１つの論理的出現を含む。例えば、１以上の映像の第１及び第２のバッチは、同じ日に或る場所で記録された監視映像とすることができ、１以上の映像の第１のバッチからの対象人物９０４の映像出現９３２が先に発生し、１以上の映像の第２のバッチからの対象人物９０４の映像出現９３４が、後で発生するため、映像出現９３２は、対象人物９０４の第１の論理的出現を形成し、一方、映像出現９３４は、対象人物９０４の第２の論理的出現を形成する。したがって、統合された映像出現９２４は、対象人物９０４の２つの論理的出現を含む。各対象人物の複数の統合された映像出現は、識別された出現に基づいて形成され、統合された各出現は、識別された出現が複数の映像で発生した時間範囲、日、場所、又はそれらの組み合わせに対応する。

９１４で統合された識別された論理的出現に基づき、複数の映像シーンが、出現統合モジュールによって作られる。９１６では、映像シーン９３６は、例えば、対象人物９０６の統合された出現９２６に基づいて作られる。映像シーン９３６は、第１の部分９４０と、第２の部分９４２と、第３の部分９４４とを含む。第１の部分９４０は、１以上の監視映像を含み、これらから対象人物９０６の統合された映像出現９２６が識別される。第１の部分９４０はさらに、対象人物９０６が現れない１以上の監視映像を含むことがあるが、これらの１以上の監視映像は、対象人物９０６の統合された映像出現９２６が識別される１以上の監視映像の時刻、日、場所、又はそれらの組み合わせに一致する時刻、日、場所、又はそれらの組み合わせの監視映像である。これは、或る場所で利用可能な全ての監視カメラ映像を利用して、１台の監視カメラのみが対象人物を撮影可能な場所に、対象人物が存在する状況をカバーできるため有利である。

映像シーン９３６の第１の部分９４０に加えて、第２の部分９４２は、映像シーン９３６を第１の所定期間拡張されるため、映像シーン９３６は、映像シーン９３６の第１の部分９４０で示す対象人物９０６の最初の出現の前の第１の所定期間で開始する。従って、第２の部分９４２は、映像シーン９３６の第１の部分９４０の１以上の監視映像の時刻、日、場所、又はそれらの組み合わせに一致する時刻、日、場所、又はそれらの組み合わせの１以上の監視映像を含み、第２の部分９４２の１以上の監視映像は、映像シーン９３６の第１の部分９４０で示す対象人物９０６が最初に現れる前の第１の所定期間に開始する。映像シーン９３６の第２の部分９４２を含めることにより、複数の映像において潜在的な仲間が、対象人物９０６と同時に出現せずに、対象人物９０６が撮影場所に到着する前にのみ現れ、対象人物９０６によって回収される物を置き去った可能性がある場合でも、対象人物９０６の潜在的な仲間を識別することができるため有利である。

さらに、映像シーン９３６には、映像シーン９３６の期間を第２の所定期間分延長する第３の部分９４４があるため、映像シーン９３６は、映像シーン９３６の第１の部分９４０に示す対象人物９０６の最後の出現後の第２の所定期間で終了する。従って、第３の部分９４４は、映像シーン９３６の第１の部分９４０の１以上の監視映像の時刻、日、場所、又はそれらの組み合わせと一致する時刻、日、場所、又はそれらの組み合わせの１以上の監視映像を含み、第３の部分９４４の１以上の監視映像は、映像シーン９３６の第１の部分９４０に示す対象人物９０６の最後の出現後の第２の所定期間で終了する。映像シーン９３６の第３の部分９４４を含めることにより、対象人物９０６の潜在的な仲間が、対象人物９０６と同時に映像に出現せず、対象人物９０６が、撮影場所を立ち去った後にのみ現れ、対象人物９０６が故意に置いた物体を回収する可能性がある場合でも、対象人物９０６の潜在的な仲間を識別できるため有利である。

映像シーン９３６と同様に、映像シーン９３８は、例えば、対象人物９０４の統合された出現９２４における映像出現９３２に基づいて作られる。映像シーン９３８は、第１の部分９４６と、第２の部分９４８と、第３の部分９５０とを含む。第１の部分９４６は、対象人物９０４の映像出現９３２が識別される１以上の監視映像を含む。第１の部分９４６はさらに、対象人物９０４が出現しない１以上の監視映像を含むが、これらの１以上の監視映像の時刻、日、場所、又はそれらの組み合わせは、対象人物９０４の統合された映像出現９３２が識別される１以上の監視映像の日付、場所、又はそれらの組み合わせと一致する。或る場所で利用可能な全ての監視カメラ映像を利用することにより、１台の監視カメラのみで対象人物を撮影可能な場所に、対象人物が存在する状況をカバーできるため有利である。

映像シーン９３８の第１の部分９４６に加えて、第２の部分９４８は、映像シーン９３８が第１の所定期間分拡張されるため、映像シーン９３８は、映像シーン９３８の第１の部分９４６に示す対象人物９０４の最初の出現前の第１の所定期間で開始する。従って、第２の部分９４８は、映像シーン９３８の第１の部分９４６の１以上の監視映像の時刻、日、場所、又はそれらの組み合わせと一致する時刻、日、場所、又はそれらの組み合わせの１以上の監視映像を含み、第２の部分９４８の１以上の監視映像は、映像シーン９３８の第１の部分９４６に示す対象人物９０４の最初の出現前の第１の所定期間に開始する。映像シーン９３８の第２の部分９４８を含めることにより、対象人物９０４の潜在的な仲間が、映像に対象人物９０４と同時に出現せず、対象人物９０４が、撮影場所を立ち去った後にのみ現れ、対象人物９０４が故意に置いた物体を回収する可能性がある場合でも、対象人物９０４の潜在的な仲間を識別できるため有利である。

さらに、映像シーン９３８の第３の部分９５０は、映像シーン９３８の期間を第２の所定期間分延長するため、映像シーン９３８は、映像シーン９３８の第１の部分９４６に示す対象人物９０４の最後の出現後の第２の所定期間で終了する。従って、第３の部分９５０は、映像シーン９３８の第１の部分９４６の１以上の監視映像の時刻、日、場所、又はそれらの組み合わせと一致する時刻、日、場所、又はそれらの組み合わせの１以上の監視映像を含み、第３の部分９５０の１以上の監視映像は、映像シーン９３８の第１の部分９４６で示す対象人物９０４の最後の出現後の第２の所定期間で終了する。映像シーン９３８の第３の部分９５０を含めることにより、対象人物９０４の潜在的な仲間が、映像に対象人物９０４と同時に出現せず、対象人物９０４が、撮影場所を立ち去った後にのみ現れ、対象人物９０４が故意に置いた物体を回収する可能性がある場合でも、対象人物９０４の潜在的な仲間を識別できるため有利である。

映像シーン９３６及び９３８を作成した後、同時出現検索モジュールは、映像シーンに現れる対象人物９０２、９０４及び９０６以外の全ての人物を決定する。この決定処理は、映像シーン９３６及び９３８のいずれかに現れる１以上の人物のそれぞれの属性を決定するステップを含む。この属性は、例えば、その１以上の人物のそれぞれを識別するために使用することができる、顔情報、身体的特徴、行動の特徴、他の同様の特徴、又はこれらの組み合わせとすることができる。決定処理はさらに、映像シーン９３６及び９３８のいずれかに現れた１以上の人物のそれぞれについて、時刻、日、場所、個別の人物と同じ映像シーンに現れた対象人物、又はそれらの組み合わせを決定するステップを含み得る。この決定処理は、映像シーン９３６の３つの部分９４０、９４２及び９４４の全てと、映像シーン９３８の３つの部分９４６、９４８及び９５０の全てを含む。決定処理において、各映像シーンにおける個別の対象人物の最初の出現前の第１の所定期間内に現れる人物と、各映像シーンにおける個別の対象人物の最後の出現後の第２の所定期間内に現れる人物が考慮されるため有利である。同様に、映像シーンは、他の映像出現９２８、９３０及び９３４のそれぞれについて作られ、決定処理においてこれらの映像シーンも使われることが理解されるであろう。

映像シーン９３６及び９３８に現れる１以上の人物のそれぞれを決定した後、出現分析モジュールは、映像シーンの所定の閾値を超えて現れる人物を決定する。９１８を参照すると、３人の人物Ａ、Ｂ及びＣが、映像シーン９３６及び／又は映像シーン９３８のいずれかに出現したことが分かる。本実施形態では、決定処理は、映像シーン９３６及び９３８のいずれかに現れる１以上の人物のそれぞれの属性及び位置を決定するステップを含み、映像シーン９３６は、第１の場所の１以上の監視カメラ映像を含み、映像シーン９３８は、第２の場所の１以上の監視カメラ映像を含む。９１６における同時出現検索モジュールの結果に基づいて、人物Ａが映像シーン９３６に現れたことが分かる。従って、９５２に示すように、人物Ａは、或る場所に１回現れている。人物Ｂは、映像シーン９３８に現れたことが分かる。従って、９５４に示すように、人物Ｂも或る場所に１回現れている。しかしながら、人物Ｃは、映像シーン９３６及び９３８の両方に現れていることが分かる。従って、９５６に示すように、人物Ｃは、２つの場所に２回現れている。

本実施形態では、所定の閾値は１に設定される。従って、人物が２以上の映像シーンに出現すると判断された場合、この人物は、対象人物の潜在的な仲間であると判断される。この場合、人物Ｃは、２つの映像シーン、すなわち映像シーン９３６及び映像シーン９３８に出現したことが判明したので、９２０において、人物Ｃは、対象人物９０６及び９０８の潜在的な仲間として出力される。所定の閾値は、最適な結果をもたらす他の任意の数に設定することができ、また、考慮される映像シーンの数に応じて変わることは理解されるであろう。

図１０は、例示的なコンピュータ装置１０００（以下、コンピュータシステム１０００又は装置１０００として称する）を示しており、そのような１以上のコンピュータ装置１０００を用いて、図２に示す識別装置２００及び／又は図６に示す識別装置６００を実現することができる。コンピュータ装置１０００についての以下の説明は、例示であり、限定することを意図するものではない。

図１０に示すように、例示的なコンピュータ装置１０００は、ソフトウェアルーチンを実行するプロセッサ１００４を含む。明確にするために、単一のプロセッサが示されているが、コンピュータ装置１０００はまた、マルチプロセッサシステムを含むことができる。プロセッサ１００４は、コンピュータ装置１０００の他のコンポーネントと通信するための通信インフラストラクチャ１００６に接続される。通信インフラストラクチャ１００６には、例えば、通信バス、クロスバー又はネットワークが含まれる。

コンピュータ装置１０００はさらに、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の主記憶装置１００８と、補助記憶装置１０１０とを含む。補助記憶装置１０１０には、例えば、ハードディスクドライブ等のストレージドライブ１０１２、ソリッドステートドライブ若しくはハイブリッドドライブ及び／又は磁気テープドライブや光ディスクドライブを含むリムーバブルストレージドライブ１０１４、ソリッドステートストレージドライブ（ＵＳＢフラッシュドライブ、フラッシュメモリ装置、ソリッドステートドライブ、又はメモリカード等）等を含む。リムーバブルストレージドライブ１０１４は、周知の方法でリムーバブルストレージメディア１０４４からの読み出し及び／又はリムーバブルストレージメディア１０４４への書き込みを行う。リムーバブルストレージメディア１０４４には、磁気テープ、光ディスク、不揮発性メモリ記憶媒体等が含まれ、リムーバブルストレージドライブ１０１４によって読み取られ、書き込まれる。当業者であれば、リムーバブルストレージメディア１０４４は、コンピュータが実行可能なコード命令及び又はデータが格納されたコンユータ可読なストレージ媒体を含むことは明らかであろう。

代替的な実装形態では、補助記憶装置１０１０は、コンピュータプログラム又は他の命令をコンピュータ装置１０００にロードすることが可能な他の同様の手段を追加し、又は、代わりに備えることができる。そのような手段には、例えば、リムーバブルストレージユニット１０２２及びインタフェース１０５０が含まれる。リムーバブルストレージユニット１０２２及びインタフェース１０５０の例には、プログラムカートリッジ及びカートリッジインタフェース（ビデオゲームコンソール装置が備えるもの等）、リムーバブルメモリチップ（ＥＰＲＯＭ又はＰＲＯＭ等）及び関連するソケット、リムーバブルソリッドステートストレージドライブ（ＵＳＢフラッシュドライブ、フラッシュメモリ装置、ソリッドステートドライブ又はメモリカード等）、他のリムーバブルストレージユニット１０２２、ソフトウェア及びデータをリムーバブルストレージユニット１０２２からコンピュータシステム１０００に転送可能なインタフェース１０５０が含まれる。

また、コンピュータ装置１０００は、少なくとも１つの通信インタフェース１０２４を含む。通信インタフェース１０２４は、コンピュータ装置１０００と外部装置との間で、通信パス１０２６を介してソフトウェア及びデータを転送することができる。本発明の様々な実施形態では、通信インタフェース１０２４は、コンピュータ装置１０００と、パブリックデータ通信ネットワーク又はプライベートデータ通信ネットワーク等のデータ通信ネットワークとの間でデータを転送することができる。通信インタフェース１０２４を用いて、異なるコンピュータ装置１０００の間でデータを交換することができ、そのようなコンピュータ装置１０００は、相互接続されたコンピュータネットワークの一部を形成する。通信インタフェース１０２４の例には、モデム、ネットワークインタフェース（イーサネットカード等）、通信ポート（シリアルポート、パラレルポート、プリンタポート、ＧＰＩＢ、ＩＥＥＥ１３９４、ＲＪ４５、ＵＳＢ等）、関連する回路を備えたアンテナ等が含まれる。通信インタフェース１０２４は、有線又は無線でもよい。通信インタフェース１０２４を介して転送されるソフトウェア及びデータは、通信インタフェース１０２４が受信可能な電子信号、電磁信号、光信号又は他の信号等の信号の形式である。これらの信号は、通信パス１０２６を介して通信インタフェースに提供される。

図１０に示すように、コンピュータ装置１０００はさらに、関連するディスプレイ１０３０に画像をレンダリングするディスプレイインタフェース１００２と、関連する１以上のスピーカ１０３４を用いてオーディオコンテンツを再生するオーディオインタフェース１０３２とを含む。

本明細書で使用するように、「コンピュータプログラム製品」（又は非一時的なコンピュータ可読媒体等のコンピュータ可読媒体）の語は、部分的に、リムーバブルストレージメディア１０４４、リムーバブルストレージユニット１０２２、ストレージドライブ１０１２に設置されたハードディスク、又は、通信パス１０２６（ワイヤレスリンク又はケーブル）を介してソフトウェアを通信インタフェース１０２４に運ぶ搬送波を意味する。コンピュータ可読な記憶媒体（又はコンピュータ可読媒体）は、実行及び／又は処理のためにコンピュータ装置１０００に記録された命令及び／又はデータを提供する任意の有形の非一時的な記憶媒体、有形の非揮発性の記憶媒体を意味する。このような記憶媒体の例には、磁気テープ、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク、ハードディスクドライブ、ＲＯＭ又は集積回路、ソリッドステートストレージドライブ（ＵＳＢフラッシュドライブ、フラッシュメモリ装置、ソリッドステートドライブ又はメモリカード等）ハイブリッドドライブ、光磁気ディスク、ＰＣＭＣＩＡ等のコンピュータ可読なカード等が含まれ、このような装置が、コンピュータ装置１０００の内部に存在するか外部に存在するかを問わない。ソフトウェア、アプリケーションプログラム、命令、及び／又はデータをコンピュータ装置１０００に提供し得る非一時的又は無形のコンピュータ可読な伝送媒体の例には、無線通信チャネル又は赤外線通信チャネルと、別のコンピュータ又はネットワークデバイスへのネットワーク接続部と、電子メールの通信及びＷｅｂサイト等に掲載された情報を含むインターネット又はイントラネットが含まれる。

コンピュータプログラム（コンピュータプログラムコードとも称される）は、主記憶装置１００８及び／又は補助記憶装置１０１０に格納される。コンピュータプログラムは、通信インタフェース１０２４を介して受信される。このようなコンピュータプログラムが実行されることにより、コンピュータ装置１０００は、本明細書で説明した実施形態の１以上の機能を実現することができる。様々な実施形態では、コンピュータプログラムが実行されることにより、プロセッサ１００４が、上述した実施形態の機能を実現することができる。従って、そのようなコンピュータプログラムは、コンピュータシステム１０００のコントローラに相当する。

ソフトウェアは、コンピュータプログラム製品に格納され、リムーバブルストレージドライブ１０１４、ストレージドライブ１０１２、又はインタフェース１０４０を用いて、コンピュータ装置１０００にロードすることができる。コンピュータプログラム製品は、非一時的なコンピュータ可読媒体とすることができる。代替的に、コンピュータプログラム製品は、通信パス１０２６を介して、コンピュータシステム１０００にダウンロードすることができる。ソフトウェアがプロセッサ１００４によって実行されると、コンピュータ装置１０００は、本明細書に記載した実施形態の機能を実現することができる。

図１０の実施形態は、単に例示であることを理解すべきである。従って、いくつかの実施形態では、コンピュータ装置１０００の１以上の機能を省略してもよい。また、いくつかの実施形態では、コンピュータ装置１０００の１以上の機能を組み合わせることができる。さらに、いくつかの実施形態では、コンピュータ装置１０００の１以上の機能は、１以上の構成要素に分けることができる。主記憶装置１００８及び／又は補助記憶装置１０１０は、識別装置２００の記憶装置として機能することができ、一方、プロセッサ１００４は、識別装置２００のプロセッサとして機能することができる。

本明細書の説明の一部は、コンピュータメモリ内のデータ処理に関するアルゴリズム及び機能的表現又は記号的表現について、明示的又は非明示的になされている。これらのアルゴリズムの記述及び機能的表現又は記号的表現は、データ処理技術の当業者が、その仕事の内容を他の当業者に最も効果的に伝えるために使用される手段である。ここで、アルゴリズムは通常、所望の結果を生み出す矛盾のない一連のステップであると考えられる。これらのステップは、保存、転送、結合、比較、及び操作が可能な電気信号、磁気信号、又は光信号等の物理量の物理的な処理を要するステップである。

特に明記しない限り、また、本明細書の説明から明らかなように、本明細書の全体を通して、「受信」、「提供」、「識別」、「スキャン」、「決定」、「生成」、「出力」等の語を用いた説明は、コンピュータシステム又は同様の電子装置の動作及び処理を意味しており、これらは、コンピュータシステム内の物理的量として表されるデータを処理し、これを、コンピュータシステム、他の記憶装置、通信装置又は表示装置内の物理的量として同様に表される他のデータに変換することは理解されるであろう。

また、本明細書は、方法を実行する装置を開示する。そのような装置は、必要とされる目的のために特別に構成することができ、または、コンピュータに格納されたコンピュータプログラムによって選択的に起動され、再構成されるコンピュータ又は他の装置を含み得る。本明細書に示したアルゴリズム及び表示は、特定のコンピュータ又は他の装置に本質的に関連しない。本明細書の教示に基づくプログラムを用いて様々な機械を使用することができる。代替的に、必要な方法のステップを実行するより特殊な装置を構成することが適切である場合がある。本明細書に記載の様々な方法／処理を実行するのに適したコンピュータの構造は、本明細書の説明から明らかであろう。

さらに、本明細書に記載の方法の個々のステップがコンピュータコードによって実現されることが当業者には明らかであるという点において、本明細書は、コンピュータプログラムを非明示的に開示する。コンピュータプログラムは、特定のプログラミング言語及びその実装に限定されることを意図していない。様々なプログラミング言語及びそのコーディングを用いて、本明細書に含まれる本開示の教示を実現できることが理解されよう。さらに、コンピュータプログラムは、特定の制御フローに限定されることを意図していない。コンピュータプログラムには、他にも多くの変形例があり、本発明の精神又は範囲から逸脱することなく、異なる制御フローを使用することができる。

さらに、コンピュータプログラムの１以上のステップは、逐次的ではなく、並行して実行することができる。そのようなコンピュータプログラムは、任意のコンピュータ可読媒体に格納することができる。コンピュータ可読媒体には、磁気ディスク又は光ディスク、メモリチップ、又はコンピュータとの通信に適した他の記憶装置等の記憶装置が含まれる。また、コンピュータ可読媒体には、インターネットシステム等の有線媒体、又はＧＳＭ携帯電話システム等の無線媒体を含まれる。コンピュータプログラムは、そのようなコンピュータにロード及び実行されると、好適な方法のステップを実行する装置を効果的に実現する。

様々な実施形態では、「モジュール」は、任意の種類の論理実行エンティティとして理解することができ、メモリに格納されたソフトウェアを実行する専用の回路又はプロセッサ、ファームウェア、又はそれらの任意の組み合わせとすることができる。従って、一実施形態では、「モジュール」は、有線論理回路、又はプログラム可能なプロセッサ等のプログラム可能な論理回路、例えば、マイクロプロセッサ（例えば、ＣＩＳＣプロセッサ又はＲＩＳＣプロセッサ）とすることができる。また、「モジュール」は、ソフトウェアを実行するプロセッサ、例えば、Ｊａｖａ（登録商標）等の仮想マシンコードを使用するコンピュータプログラム等の任意の種類のコンピュータプログラムとすることができる。また、より詳細に後述する個別の機能の他の実装も「モジュール」として理解することができる。

当業者であれば、広範に説明した本発明の精神又は範囲から逸脱することなく、特定の実施形態に示す本発明の様々な変形及び／又は修正が可能であることが理解されるであろう。従って、本実施形態は、全ての点において例示であり、限定するものではないと解釈すべきである。

本出願は、２０１８年９月６日に出願されたシンガポールの特許出願第１０２０１８０７６６３Ｐに基づく優先権の利益を主張し、当該特許出願の開示は、参照により、その全体が本明細書に組み込まれる。

２０２ 受信モジュール
２０４ 出現検索モジュール
２０６ 統合モジュール
４１８ 対象人物

Claims (9)

1. コンピュータが、
   第１の人物の特徴を含む第１の入力情報及び前記第１の人物と異なる第２の人物の特徴を含む第２の入力情報、又は前記第１の人物の特徴及び前記第２の人物の特徴を含む第３の入力情報から、前記第１の人物の特徴及び前記第２の人物の特徴を取得し、
   前記第１の人物の特徴に基づいて、前記第１の人物を含む第１の映像シーンを生成し、
   前記第２の人物の特徴に基づいて、前記第２の人物を含む第２の映像シーンを生成し、
   前記第１の映像シーン及び前記第２の映像シーンから、前記第１の人物及び前記第２の人物と異なる第３の人物の特徴が検出されたか判定し、
   前記第１の映像シーン及び前記第２の映像シーンから前記第３の人物の特徴が検出された場合、前記第３の人物が前記第１の人物及び前記第２の人物の潜在的な仲間であると判定する、
   識別方法。
2. 前記第１の映像シーンは、前記第１の人物の特徴を含む最先の映像の撮影時点よりも前の時点から、前記第１の人物の特徴を含む最後の映像の撮影時点よりも後の時点までの映像を含む、請求項１に記載の識別方法。
3. 前記第２の映像シーンは、前記第２の人物の特徴を含む最先の映像の撮影時点よりも前の時点から、前記第２の人物の特徴を含む最後の映像の撮影時点までの映像を含む、請求項１又は２に記載の識別方法。
4. 前記コンピュータは、第１の地点を撮影して生成された第１の映像に基づいて、前記第１の映像シーンを生成し、
   前記コンピュータは、前記第１の地点とは異なる第２の地点を撮影して生成された第２の映像に基づいて、前記第２の映像シーンを生成する、請求項１～３のいずれか１項に記載の識別方法。
5. 前記第１の入力情報は、前記第１の人物を含む画像であり、
   前記第２の入力情報は、前記第２の人物を含む画像であり、
   前記第３の入力情報は、前記第１の人物及び前記第２の人物を含む画像であり、
   前記コンピュータは、前記第１の人物の特徴及び前記第２の人物の特徴を、前記画像から取得する、請求項１～４のいずれか１項に記載の識別方法。
6. 前記第１の人物の特徴及び前記第２の人物の特徴は、人物の身体的特徴及び行動的特徴を含む、請求項１～５のいずれか１項に記載の識別方法。
7. 第１の人物の特徴を含む第１の入力情報及び前記第１の人物と異なる第２の人物の特徴を含む第２の入力情報、又は前記第１の人物の特徴及び前記第２の人物の特徴を含む第３の入力情報から第１の人物の特徴と第２の人物の特徴を取得する特徴取得部と、
   前記第１の人物の特徴に基づいて、前記第１の人物を含む第１の映像シーンを生成し、前記第２の人物の特徴に基づいて、前記第２の人物を含む第２の映像シーンを生成する映像生成部と、
   前記第１の映像シーン及び前記第２の映像シーンから、前記第１の人物及び前記第２の人物と異なる第３の人物の特徴が検出されたか判定する検出判定部と、
   前記第１の映像シーン及び前記第２の映像シーンから前記第３の人物の特徴が検出された場合、前記第３の人物が前記第１の人物及び前記第２の人物の潜在的な仲間であると判定する人物判定部と
   を含む、識別装置。
8. 第１の人物の特徴を含む第１の入力情報及び前記第１の人物と異なる第２の人物の特徴を含む第２の入力情報、又は前記第１の人物の特徴及び前記第２の人物の特徴を含む第３の入力情報から第１の人物の特徴と第２の人物の特徴を取得する特徴取得部と、
   前記第１の人物の特徴に基づいて、前記第１の人物を含む第１の映像シーンを生成し、前記第２の人物の特徴に基づいて、前記第２の人物を含む第２の映像シーンを生成する映像生成部と、
   前記第１の映像シーン及び前記第２の映像シーンから、前記第１の人物及び前記第２の人物と異なる第３の人物の特徴が検出されたか判定する検出判定部と、
   前記第１の映像シーン及び前記第２の映像シーンから前記第３の人物の特徴が検出された場合、前記第３の人物が前記第１の人物及び前記第２の人物の潜在的な仲間であると判定する人物判定部と
   を含む、識別システム。
9. コンピュータが実行する識別プログラムであって、前記コンピュータに対し、
   第１の人物の特徴を含む第１の入力情報及び前記第１の人物と異なる第２の人物の特徴を含む第２の入力情報、又は前記第１の人物の特徴及び前記第２の人物の特徴を含む第３の入力情報から第１の人物の特徴と第２の人物の特徴を取得させ、
   前記第１の人物の特徴に基づいて、前記第１の人物を含む第１の映像シーンを生成させ、
   前記第２の人物の特徴に基づいて、前記第２の人物を含む第２の映像シーンを生成させ、
   前記第１の映像シーン及び前記第２の映像シーンから、前記第１の人物及び前記第２の人物と異なる第３の人物の特徴が検出されたか判定させ、
   前記第１の映像シーン及び前記第２の映像シーンから前記第３の人物の特徴が検出された場合、前記第３の人物が前記第１の人物及び前記第２の人物の潜在的な仲間であると判定させる、
   識別プログラム。

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