JP2023024160A - プログラム、方法、情報処理装置、およびシステム - Google Patents

Abstract

【課題】本開示の目的は、プライバシー情報に配慮しつつ、監視カメラ等のカメラで撮影された画像の活用の幅を広げる。【解決手段】 プロセッサとメモリとを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムであって、プログラムはプロセッサに、撮影装置が撮影した画像データを取得するステップと、画像データに基づいて、画像データに含まれる対象を推定するステップと、推定した対象を、第三者が特定可能な情報を取得するステップと、対象の特定が不可能であり、対象の動作の特定が不可能である程度に画像データを加工するステップと、加工された画像データと、第三者が対象を特定可能な情報と、を併せて提示するステップと、を実行させる、プログラム。【選択図】図１

Description

本開示は、プログラム、方法、情報処理装置、およびシステムに関する。

近年、監視カメラの小型化、および低価格化が進み、設置されるエリアが増加している。また、端末装置に内蔵されたカメラを利用して対象エリアを監視することが可能である。

このようなカメラで撮影された画像は、一般に公開されることがあり得る。この場合、特許文献１のように、画像に写り込んだ人を特定できないように、画像を加工することがある。

特開２０１８－１３７５６０号

カメラで撮影された画像では、プライバシー情報に配慮する必要があるが、プライバシー情報に配慮しすぎると活用の幅が制限されるおそれがある。

本開示の目的は、プライバシー情報に配慮しつつ、監視カメラ等のカメラで撮影された画像の活用の幅を広げることである。

プロセッサとメモリとを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムであって、プログラムはプロセッサに、撮影装置が撮影した画像データを取得するステップと、画像データに基づいて、画像データに含まれる対象を推定するステップと、推定した対象を、第三者が特定可能な情報を取得するステップと、対象の特定が不可能であり、対象の動作の特定が不可能である程度に画像データを加工するステップと、加工された画像データと、第三者が対象を特定可能な情報と、を併せて提示するステップと、を実行させる、プログラム。

本開示によれば、対象のプライバシーに配慮しつつ、監視カメラ等のカメラで撮影された画像の活用の幅を広げることができる。

システムの全体の構成を示す図である。 端末装置のブロック図である。 サーバの機能的な構成を示す図である。 データベースのデータ構造を示す図である。 データベースのデータ構造を示す図である。 データベースのデータ構造を示す図である。 データベースのデータ構造を示す図である。 データベースのデータ構造を示す図である。 本実施形態に係るシステムを利用した際の構成を表す図である。 システムにおける処理流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態に係る画像データの一例を示す図である。 本実施形態に係る加工画像データ及び提示画像データの一例を示す図である。 本実施形態に係る加工画像データ及び提示画像データの一例を示す図である。 モニター装置３２で表示される画面の別の一例を表す模式図である。

以下、図面を参照しつつ、本開示の実施形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

＜概略＞
本実施形態に係るシステム１は、撮影装置３１によって撮影された画像データを取得する。システム１は、サーバ２０によって、画像データのうち対象が含まれる所定の領域を、対象の特定が不可能であり、対象の動作の特定が不可能である程度に加工する。本実施形態において、対象は、例えば、人を表す。システム１は、例えば、モニター装置で加工した画像を表示する際、第三者が対象を特定可能な情報を画像に付加する。これによって、システム１は、対象のプライバシーに配慮しつつ、対象を監視または管理することが可能となる。

＜１ システム全体の構成図＞
図１は、システム１の全体構成の例を示すブロック図である。図１に示すシステム１は、例えば、端末装置１０、サーバ２０、エッジサーバ３０、撮影装置３１、およびモニター装置３２を含む。端末装置１０、サーバ２０、エッジサーバ３０、およびモニター装置３２は、例えば、ネットワーク８０を介して通信接続する。

図１において、システム１が端末装置１０を２台含む例を示しているが、システム１に含まれる端末装置１０の数は、２台に限定されない。端末装置１０は、サーバ２０に登録された対象等が所持する端末である。システム１に含まれる端末装置１０は、３台未満であってもよいし、３台以上であってもよい。

本実施形態において、複数の装置の集合体を１つのサーバとしてもよい。１つまたは複数のハードウェアに対して本実施形態に係るサーバ２０を実現することに要する複数の機能の配分の仕方は、各ハードウェアの処理能力および／またはサーバ２０に求められる仕様等に鑑みて適宜決定することができる。

図１に示す端末装置１０は、例えば、ユーザが使用する情報処理装置である。端末装置１０は、据え置き型のＰＣ（Personal Computer）、ラップトップＰＣでもよいし、スマートフォン、タブレット等の携帯端末であってもよい。また、ＨＭＤ（Head Mount Display）、腕時計型端末等のウェアラブル端末であってもよい。ユーザは、例えば、ＰＣまたは携帯端末を所持するか、ウェアラブル端末を装着している。

端末装置１０は、通信ＩＦ（Interface）１２と、入力装置１３と、出力装置１４と、メモリ１５と、ストレージ１６と、プロセッサ１９とを備える。

通信ＩＦ１２は、端末装置１０が、例えば、サーバ２０等のシステム１内の装置と通信するため、信号を入出力するためのインタフェースである。

入力装置１３は、ユーザからの入力操作を受け付けるための装置（例えば、マウス等のポインティングデバイス、キーボード、タッチパネル、タッチパッド等）である。

出力装置１４は、ユーザに対して情報を提示するための装置（ディスプレイ、スピーカー等）である。

メモリ１５は、プログラム、およびプログラム等で処理されるデータ等一時的に記憶するためのものであり、例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性のメモリである。

ストレージ１６は、データを保存するためのものであり、例えばフラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）である。

プロセッサ１９は、プログラムに記述された命令セットを実行するためのハードウェアであり、演算装置、レジスタ、周辺回路等により構成される。

サーバ２０は、例えば、撮影装置３１または端末装置１０から取得した情報を管理する。サーバ２０は、撮影装置から取得した情報を管理することで、登録された対象に関する情報、対象の所在に関する情報、対象の業務に関する情報を管理する。本実施形態において、所在に関する情報は、例えば、対象の所在が確認されたエリアについての情報を表す。所在に関する情報は、例えば、対象が存在したエリアの履歴と換言してもよい。具体的には、所在に関する情報は、例えば、対象の勤務エリアや滞在エリアを含む。所在に関する情報は、例えば、所在情報ＤＢ２０２２ｂに記憶される。対象の所在に関する情報の管理には、例えば、所定のエリアまたは所定のエリアの設備の活用状況等を確認すること等が含まれてもよい。

本実施形態において、業務に関する情報は、例えば、対象が従事していた業務の内容等に関する情報を表す。業務に関する情報は、例えば、対象が従事していた業務の履歴と換言してもよい。業務に関する情報は、例えば、業務情報ＤＢ２０２２ｃに記憶される。対象の業務に関する情報の管理には、例えば、対象の業務内容に問題があるか否か確認すること等が含まれてもよい。

サーバ２０は、例えば、ネットワーク８０に接続されたコンピュータにより実現される。図１に示すように、サーバ２０は、通信ＩＦ２２と、入出力ＩＦ２３と、メモリ２５と、ストレージ２６と、プロセッサ２９とを備える。

通信ＩＦ２２は、サーバ２０が、例えば、端末装置１０等のシステム１内の装置と通信するため、信号を入出力するためのインタフェースである。

入出力ＩＦ２３は、ユーザからの入力操作を受け付けるための入力装置、および、ユーザに対して情報を提示するための出力装置とのインタフェースとして機能する。

メモリ２５は、プログラム、および、プログラム等で処理されるデータ等を一時的に記憶するためのものであり、例えばＤＲＡＭ等の揮発性のメモリである。

ストレージ２６は、データを保存するためのものであり、例えばフラッシュメモリ、ＨＤＤである。

プロセッサ２９は、プログラムに記述された命令セットを実行するためのハードウェアであり、演算装置、レジスタ、周辺回路等により構成される。

エッジサーバ３０は、撮影装置３１から送信される情報を受信し、受信した情報を、サーバ２０に送信する。また、エッジサーバ３０は、サーバ２０から取得した情報を撮影装置３１へ送信する。サーバ２０から取得する情報には、例えば、撮影装置３１の設定を更新するための情報等が含まれる。

撮影装置３１は、受光素子により光を受光し、画像データとして出力するためのデバイスである。撮影装置３１は、例えば、全周３６０度の広範囲映像を撮影可能なカメラである。撮影装置３１は、例えば、超広角レンズ、または魚眼レンズ付きカメラ等により実現される。

撮影装置３１は、例えば、建物等の室内に設置された監視カメラであって、監視対象エリアを撮影する。具体的には、例えば、撮影装置３１は、オフィス、シェアオフィス、スポーツジム、病院、リハビリ施設、介護施設、教育施設、または託児施設等の天井に設置されている。例えば、監視対象エリアは、上述した施設の一室、又は一室のうちの所定の領域である。撮影装置３１は、１台で監視対象エリアの全体の様子を捉えきれない場合には、複数台設置される。撮影装置３１が複数台設置される場合、例えば、１台の撮影装置３１で撮影される区画が予め設定されている。撮影装置３１は、取得した撮影信号をエッジサーバ３０へ出力する。

また、撮影装置３１は、他の装置に取り付けられたカメラであってもよい。具体的に、例えば、撮影装置３１は、端末装置１０に含まれるカメラ１６１であってもよい。撮影装置３１は、他の装置として、建物等の室内に設置された空調装置に含まれるカメラ、ドローンに取り付けられたカメラ等であってもよい。なお、監視対象エリアは屋外であってもよいし、撮影装置３１の動きに合わせて監視対象エリアが変化してもよい。

モニター装置３２は、ユーザに対して情報を提示するための装置であって、ディスプレイ、スピーカー等を備える。例えば、モニター装置３２は、撮影装置３１が設置された建物等の室内に設置される。

＜１．１ 端末装置の構成＞
図２は、図１に示す端末装置１０の構成例を表すブロック図である。図２に示す端末装置１０は、例えば、ＰＣ、携帯端末、またはウェアラブル端末により実現される。図２に示すように、端末装置１０は、通信部１２０と、入力装置１３と、出力装置１４と、音声処理部１７と、マイク１７１と、スピーカー１７２と、カメラ１６１と、位置情報センサ１５０と、記憶部１８０と、制御部１９０とを備える。端末装置１０に含まれる各ブロックは、例えば、バス等により電気的に接続される。

通信部１２０は、端末装置１０が他の装置と通信するための変復調処理等の処理を行う。通信部１２０は、制御部１９０で生成された信号に送信処理を施し、外部（例えば、サーバ２０）へ送信する。通信部１２０は、外部から受信した信号に受信処理を施し、制御部１９０へ出力する。

入力装置１３は、端末装置１０を操作するユーザが指示、または情報を入力するための装置である。入力装置１３は、例えば、キーボード、マウス、リーダー等により実現されてもよい。端末装置１０が携帯端末等である場合には、操作面へ触れることで指示が入力されるタッチ・センシティブ・デバイス１３１等により実現される。入力装置１３は、ユーザから入力される指示を電気信号へ変換し、電気信号を制御部１９０へ出力する。なお、入力装置１３には、例えば、外部の入力機器から入力される電気信号を受け付ける受信ポートが含まれてもよい。

出力装置１４は、端末装置１０を操作するユーザへ情報を提示するための装置である。出力装置１４は、例えば、ディスプレイ１４１等により実現される。ディスプレイ１４１は、制御部１９０の制御に応じたデータを表示する。ディスプレイ１４１は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、または有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等によって実現される。

音声処理部１７は、例えば、音声信号のデジタル－アナログ変換処理を行う。音声処理部１７は、マイク１７１から与えられる信号をデジタル信号に変換して、変換後の信号を制御部１９０へ与える。また、音声処理部１７は、音声信号をスピーカー１７２へ与える。音声処理部１７は、例えば音声処理用のプロセッサによって実現される。マイク１７１は、音声入力を受け付けて、当該音声入力に対応する音声信号を音声処理部１７へ与える。スピーカー１７２は、音声処理部１７から与えられる音声信号を音声に変換して当該音声を端末装置１０の外部へ出力する。

カメラ１６１は、受光素子により光を受光し、撮影信号として出力するためのデバイスである。カメラ１６１は、撮影装置３１として使用されてもよい。

位置情報センサ１５０は、端末装置１０の位置を検出するセンサであり、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）モジュールである。ＧＰＳモジュールは、衛星測位システムで用いられる受信装置である。衛星測位システムでは、少なくとも３個または４個の衛星からの信号を受信し、受信した信号に基づいて、ＧＰＳモジュールが搭載される端末装置１０の現在位置を検出する。位置情報センサ１５０は、端末装置１０が接続する無線基地局の位置から、端末装置１０の現在の位置を検出してもよい。

記憶部１８０は、例えば、メモリ１５、およびストレージ１６等により実現され、端末装置１０が使用するデータ、およびプログラムを記憶する。記憶部１８０は、例えば、ユーザ情報１８１を記憶する。

ユーザ情報１８１は、例えば、端末装置１０を使用するユーザについての情報を含む。ユーザについての情報には、例えば、ユーザを識別する情報としてユーザの氏名、年齢、住所、生年月日、電話番号、ｅｍａｉｌアドレス等が含まれる。また、ユーザについての情報には、例えば、ユーザを認証するための情報としてパスワード、顔認証や指紋認証等の生体認証情報等が含まれる。

制御部１９０は、プロセッサ１９が記憶部１８０に記憶されるプログラムを読み込み、プログラムに含まれる命令を実行することにより実現される。制御部１９０は、端末装置１０の動作を制御する。制御部１９０は、プログラムに従って動作することにより、操作受付部１９１と、送受信部１９２と、提示制御部１９３としての機能を発揮する。

操作受付部１９１は、入力装置１３から入力される指示、または情報を受け付けるための処理を行う。具体的には、例えば、操作受付部１９１は、キーボード、マウス等から入力される指示に基づく情報を受け付ける。キーボード、マウス等を介して入力される指示は、例えば、以下である。
・ユーザの業務内容の入力
・端末装置１０により提示される情報に対する応答の入力

また、操作受付部１９１は、マイク１７１から入力される音声指示を受け付ける。具体的には、例えば、操作受付部１９１は、マイク１７１から入力され、音声処理部１７でデジタル信号に変換された音声信号を受信する。操作受付部１９１は、例えば、受信した音声信号を分析して所定の名詞を抽出することで、ユーザからの指示を取得する。

送受信部１９２は、端末装置１０が、サーバ２０等の外部の装置と、通信プロトコルに従ってデータを送受信するための処理を行う。具体的には、例えば、送受信部１９２は、ユーザから入力された業務内容をサーバ２０へ送信する。また、送受信部１９２は、ユーザに関する情報を、サーバ２０から受信する。

提示制御部１９３は、サーバ２０から提供された情報をユーザに対して提示するため、出力装置１４を制御する。具体的には、例えば、提示制御部１９３は、サーバ２０から送信される情報をディスプレイ１４１に表示させる。また、提示制御部１９３は、サーバ２０から送信される情報をスピーカー１７２から出力させる。

＜１．２ サーバの機能的な構成＞
図３は、サーバ２０の機能的な構成の例を示す図である。図３に示すように、サーバ２０は、通信部２０１と、記憶部２０２と、制御部２０３としての機能を発揮する。

通信部２０１は、サーバ２０が外部の装置と通信するための処理を行う。

記憶部２０２は、例えば、カメラ情報データベース（ＤＢ）２０２１と、第１情報ＤＢ２０２２と、画像データ情報ＤＢ２０２３と、学習済みモデル２０２４等とを有する。

カメラ情報ＤＢ２０２１は、撮影装置に関する情報を保持するためのデータベースである。詳細は後述する。

第１情報ＤＢ２０２２は、例えば、あらかじめシステム１の管理者等によって登録された対象を特定するための情報と、画像データに基づいて取得する対象の所在または業務に関する情報等を保持するためのデータベースである。対象を特定するための情報は、例えば、対象の氏名等の第三者が対象を特定可能な情報を含む。第１情報ＤＢ２０２２は、対象情報ＤＢ２０２２ａ、所在情報ＤＢ２０２２ｂ、および業務情報ＤＢ２０２２ｃを含む。

対象情報ＤＢ２０２２ａは、対象に関する情報を保持するためのデータベースである。対象に関する情報は、対象を特定するための情報等を含む。詳細は後述する。

所在情報ＤＢ２０２２ｂは、対象の所在に関する情報を保持するためのデータベースである。詳細は後述する。

業務情報ＤＢ２０２２ｃは、対象の業務に関する情報を保持する。詳細は後述する。

画像データ情報ＤＢ２０２３は、画像データに関する情報を保持するためのデータベースである。詳細は後述する。

学習済みモデル２０２４は、モデル学習プログラムに従い、機械学習モデルに機械学習を行わせることで生成されるモデルである。学習済みモデル２０２４は、例えば、入力されるデータに基づき、所定の推論を実施する、複数の関数が合成されたパラメータ付き合成関数である。パラメータ付き合成関数は、複数の調整可能な関数およびパラメータの組合せにより定義される。本実施形態に係る学習済みモデルは、上記の要請を満たす如何なるパラメータ付き合成関数であってもよい。

例えば、学習済みモデル２０２４が順伝播型の多層化ネットワークを用いて生成される場合、パラメータ付き合成関数は、例えば、重み行列を用いた各層間の線形関係、各層における活性化関数を用いた非線形関係（または線形関係）、およびバイアスの組み合わせとして定義される。重み付行列、およびバイアスは、多層化ネットワークのパラメータと呼ばれる。パラメータ付き合成関数は、パラメータをどのように選ぶかで、関数としての形を変える。多層化ネットワークでは、構成するパラメータを適切に設定することで、出力層から好ましい結果を出力することが可能な関数を定義することができる。

本実施形態に係る多層化ネットワークとしては、例えば、深層学習（Deep Learning）の対象となる多層ニューラルネットワークである深層ニューラルネットワーク（Deep Neural Network：ＤＮＮ）が用いられ得る。ＤＮＮとしては、例えば、画像を対象とする畳み込みニューラルネットワーク（Convolution Neural Network：ＣＮＮ）を用いてもよい。

学習済みモデル２０２４は、画像データが入力されると、入力された画像データに基づき、所定の情報を出力するように学習されたモデルである。学習済みモデル２０２４は、例えば、出力する情報に応じ、それぞれ別々の学習用データによりトレーニングされた別々の学習済みモデルである。

例えば、学習済みモデル２０２４は、画像データが入力されると、対象を含む所定の領域の画像を抽出するように学習される。具体的には、本実施形態では、学習済みモデル２０２４は、例えば、人物を含む画像を入力データとし、当該画像内の人物の位置を正解出力データとして学習されている。つまり、対象としての人物を含む画像が入力されると、その内容が含まれる画像内の位置を特定し、対象を含む所定の領域の画像を抽出画像データとして出力するように学習されている。なお、学習済みモデル２０２４は、対象として人物以外の対象を含む所定の領域を正解出力データとして学習されてもよい。

また、例えば、学習済みモデル２０２４は、抽出画像データが入力されると、対象を推定した情報を出力するように学習される。具体的には、本実施形態では、学習済みモデル２０２４は、例えば、対象を特定可能な画像を入力データとし、当該画像から特定される対象を指定する情報を正解出力データとして学習されている。

制御部２０３は、プロセッサ２９が記憶部２０２に記憶されるプログラムを読み込み、プログラムに含まれる命令を実行することにより実現される。制御部２０３は、プログラムに従って動作することにより、受信制御モジュール２０３１、送信制御モジュール２０３２、画像データ取得モジュール２０３３、対象抽出モジュール２０３４、対象推定モジュール２０３５、第１情報取得モジュール２０３６、画像データ加工モジュール２０３７、提示画像作成モジュール２０３８、および、提示モジュール２０３９として示す機能を発揮する。

受信制御モジュール２０３１は、サーバ２０が外部の装置から通信プロトコルに従って信号を受信する処理を制御する。

送信制御モジュール２０３２は、サーバ２０が外部の装置に対し通信プロトコルに従って信号を送信する処理を制御する。

画像データ取得モジュール２０３３は、撮影装置３１または端末装置１０で撮影された撮影信号に基づく画像を、直接またはエッジサーバ３０を介して取得する。例えば、画像データ取得モジュール２０３３は、複数の撮影装置３１で撮影された撮影信号に基づく画像を結合した結合画像を画像データとして取得してもよい。

対象抽出モジュール２０３４は、画像データ取得モジュール２０３３が取得した画像データを解析し、対象を含む所定の領域の画像を抽出画像データとして出力する。抽出画像データは、例えば、画像データにおける領域の位置を表すデータであり、例えば、ピクセルの位置情報等により表される。対象を含む所定の領域は、あらかじめシステム１の管理者によって設定されてもよい。対象を含む所定の領域は、適宜変更してもよい。具体的には、例えば、対象抽出モジュール２０３４は、画像データを学習済みモデル２０２４に入力する。学習済みモデル２０２４は、入力された画像データに応じ、抽出画像データを出力する。対象抽出モジュール２０３４は、学習済みモデル２０２４が出力した抽出画像データを、対象推定モジュール２０３５へ出力する。

対象推定モジュール２０３５は、対象抽出モジュール２０３４が出力した抽出画像データを解析し、対象を特定する情報を出力する。具体的には、例えば、対象推定モジュール２０３５は、対象抽出モジュール２０３４が出力した抽出画像データを取得する。対象推定モジュール２０３５は、抽出画像データを学習済みモデル２０２４に入力する。学習済みモデル２０２４は、入力された抽出画像データに応じ、対象を推定する。このとき、対象推定モジュール２０３５は、学習済みモデル２０２４が対象を推定できない場合、該当する対象がいない旨の出力をする。対象推定モジュール２０３５は、学習済みモデル２０２４が推定した対象を特定する情報を第１情報取得モジュール２０３６へ出力する。

第１情報取得モジュール２０３６は、対象推定モジュール２０３５が出力した対象を特定する情報を取得し、取得した情報に基づき、対象についての種々の情報である第１情報を取得する。具体的には、例えば、第１情報取得モジュール２０３６は、対象推定モジュール２０３５が出力した対象を特定する情報を取得する。第１情報取得モジュール２０３６は、対象を特定する情報に基づいて、記憶部２０２に記憶されている対象に関する情報（例えば、氏名）を第1情報として取得する。第１情報取得モジュール２０３６は、所在に関する情報、又は業務に関する情報を、対象に関する情報とともに第１情報として取得してもよい。第１情報取得モジュール２０３６は、推定した対象について、対象に関する情報、所在に関する情報、業務に関する情報が記憶されていない場合、第１情報を取得しなくてもよい。第１情報取得モジュール２０３６は、対象について取得した第１情報を提示画像作成モジュール２０３８へ出力する。

第１情報取得モジュール２０３６は、対象の所在に関する情報に基づいて、例えば、以下に示す、所定エリアの利用に関する情報を第１情報として取得してもよい。時間、及び回数は、１日分の累積であっても、所定の期間中の累積であってもよい。
・対象が所定のエリアに滞在した時間
・対象が所定のエリアを利用した回数又は対象が所定のエリアに滞在した回数
・利用頻度
・利用者ランキング
・エリア遷移の履歴

第１情報取得モジュール２０３６は、対象の業務に関する情報に基づいて、例えば、以下に示す、実行している業務に関する情報を第１情報として取得してもよい。時間、及び回数は、１日分の累積であっても、所定の期間中の累積であってもよい。
・対象が所定の業務を行った時間
・対象が所定の業務を行った回数
・業務遷移の履歴

画像データ加工モジュール２０３７は、加工画像データを作成して出力する。具体的には、例えば、画像データ加工モジュール２０３７は、画像データ取得モジュール２０３３が出力した画像データと、対象抽出モジュール２０３４が出力した抽出画像データとを取得する。画像データ加工モジュール２０３７は、抽出画像データにより表される領域に係る画像を、対象の特定が不可能であり、対象の動作の特定が不可能である程度に加工する。画像データ加工モジュール２０３７は、当該加工された画像を画像データに合成することによって、加工画像データを作成する。加工画像データは、存在を把握することは可能であるが、特定することが不可能な対象が、動きは把握することは可能であるが、動作を特定することが不可能に表示される画像データと換言可能である。画像データ加工モジュール２０３７は、作成した加工画像データを提示画像作成モジュール２０３８へ出力する。

対象の特定が不可能である程度の加工とは、例えば、対象の体の要素は把握可能であるが、対象の顔の細部、及び表情等が認識できない程度の加工を表す。対象の動作の特定が不可能である程度の加工とは、例えば、第三者が対象の細かな動作を特定することが不可能である程度の加工を表す。具体的には、例えば、画像データの所定の領域に対象が存在し、歩く、立つ、または座る等の大きな動作は特定可能であるが、話す、飲み物を飲む、顔に触れる、スマートフォンを操作する、くしゃみをする、咳をする、あくびをする、伸びをする等の細かい固有の動作は特定できない程度の加工である。

具体的には、例えば、画像データ加工モジュール２０３７は、対象抽出モジュール２０３４により抽出した領域にモザイク加工処理をすることによって、対象の特定が不可能であり、対象の動作の特定が不可能である程度に加工してもよい。

また、例えば、画像データ加工モジュール２０３７は、対象抽出モジュール２０３４により抽出した領域に含まれる対象に基づいて匿名化モデル画像を作成してもよい。匿名化モデル画像は、例えば、人体を模ったデッサン用の人形のようなモデルを表す画像である。画像データ加工モジュール２０３７は、例えば、対象の特定が不可能であるように匿名化モデル画像を作成する。画像データ加工モジュール２０３７は、作成した匿名化モデル画像が、画像データにおける対象の代わりに表示されるように画像データを加工する。例えば、画像データ加工モジュール２０３７は、作成した匿名化モデル画像を、画像データにおける対象と置き換える。また、画像データ加工モジュール２０３７は、作成した匿名化モデル画像を、画像データにおける対象に重畳する。画像データ加工モジュール２０３７は、対象の動作を、当該動作の特定が不可能である程度に模して、匿名化モデル画像を動かす。

また、例えば、画像データ加工モジュール２０３７は、対象抽出モジュール２０３４により抽出した領域に含まれる対象に基づいてアバターを作成してもよい。アバターは、対象が自由に設定してもよいし、予め設定されていてもよい。対象が設定する場合、アバターに関する情報は、例えば、対象情報ＤＢ２０２２ａに記憶される。画像データ加工モジュール２０３７は、作成したアバターが、画像データにおける対象の代わりに表示されるように画像データを加工する。例えば、画像データ加工モジュール２０３７は、作成したアバターを、画像データにおける対象と置き換える。また、画像データ加工モジュール２０３７は、作成したアバターを、画像データにおける対象に重畳する。画像データ加工モジュール２０３７は、対象の動作を、当該動作の特定が不可能である程度に模して、アバターを動かす。

提示画像作成モジュール２０３８は、提示画像データを作成して出力する。具体的には、例えば、提示画像作成モジュール２０３８は、第１情報取得モジュール２０３６が出力した対象の第１情報と、画像データ加工モジュール２０３７が出力した加工画像データとを取得する。提示画像作成モジュール２０３８は、加工画像データに第１情報を合成し、提示画像データを作成する。提示画像作成モジュール２０３８は、作成した提示画像データを提示モジュール２０３９へ出力する。

ここで、提示画像作成モジュール２０３８は、第１情報取得モジュール２０３６が出力した複数の対象の第１情報から、システム１の管理者等によって選択された対象の第１情報のみを選択し、加工画像データに合成してもよい。

提示モジュール２０３９は、提示画像データを入出力ＩＦ２３（出力装置）に出力する。または、提示モジュール２０３９は、通信ＩＦ２２からネットワーク８０を介して、提示画像データをモニター装置３２に出力する。または、提示モジュール２０３９は、通信ＩＦ２２からネットワーク８０を介して、提示画像データを端末装置１０に出力する。

＜２ データ構造＞
図４～図８は、サーバ２０が記憶するデータベースのデータ構造を示す図である。なお、図４～図８は一例であり、記載されていないデータを除外するものではない。

図４は、カメラ情報ＤＢ２０２１のデータ構造を示す図である。図４に示すように、カメラ情報ＤＢ２０２１のレコードの各々は、例えば、項目「機器ＩＤ」と、項目「所属」と、項目「監視エリア」とを含む。カメラ情報ＤＢ２０２１に記憶された情報は、システム１の管理者等によってあらかじめ登録された情報である。カメラ情報ＤＢ２０２１が記憶する情報は、適宜変更・更新することが可能である。

項目「機器ＩＤ」は、撮影装置３１を識別するための情報を示す。項目「所属」は、撮影装置３１が所属する任意のグループ名を示す。項目「監視エリア」は、撮影装置３１が撮影するエリアである監視対象エリアを示す。

図５は、第１情報ＤＢ２０２２に含まれる対象情報ＤＢ２０２２ａのデータ構造を示す図である。図５に示すように、対象情報ＤＢ２０２２ａのレコードの各々は、例えば、項目「対象ＩＤ」と、項目「氏名」と、項目「所属」と、項目「部署」と、項目「推定情報」とを含む。対象情報ＤＢ２０２２ａに記憶された情報は、システム１の管理者等によってあらかじめ登録された情報である。対象情報ＤＢ２０２２ａが記憶する情報は、適宜変更・更新することが可能である。対象情報ＤＢ２０２２ａに情報が記憶される対象は、従業員、管理者、又は来客等を含む。

項目「対象ＩＤ」は、対象を識別するための情報を示す。項目「氏名」は、対象の名称を示す。例えば、項目「氏名」は、第三者が対象を特定可能な情報である。項目「所属」は、対象が所属する任意のグループ名を示す。項目「部署」は、対象が従事する業務に関する任意のグループ名を示す。項目「推定情報」は、学習済みモデル２０２４が対象を推定ための学習データを示す。推定情報は、例えば、対象の顔認証を行うための学習データセットである。推定情報は、例えば、対象の顔の画像を含む。

図６は、第１情報ＤＢ２０２２に含まれる所在情報ＤＢ２０２２ｂのデータ構造を示す図である。図６に示すように、所在情報ＤＢ２０２２ｂのレコードの各々は、例えば、項目「対象ＩＤ」と、項目「日時」と、項目「所在」とを含む。所在情報ＤＢ２０２２ｂが記憶する情報は、サーバ２０が撮影装置３１から取得した画像データに基づいて取得される。所在情報ＤＢ２０２２ｂが記憶する情報は、適宜更新される。

項目「対象ＩＤ」は、対象を識別するための情報を示す。具体的には、例えば、項目「対象ＩＤ」は、画像データに基づいて、対象推定モジュール２０３５が推定した対象を識別する情報を示す。項目「日時」は、対象が所定の撮影装置３１が撮影する監視対象エリアに滞在した日時を示す。具体的には、例えば、項目「日時」は、画像データに基づいて、対象推定モジュール２０３５が対象を推定した日時を示す。項目「所在」は、対象が滞在したエリア（監視エリア）を示す。具体的には、例えば、項目「所在」は、画像データに基づいて、対象推定モジュール２０３５が対象を推定したエリアを示す。項目「所在」は、画像データを取得した撮影装置３１の設置エリアに基づいて取得されてもよい。

図７は、第１情報ＤＢ２０２２に含まれる業務情報ＤＢ２０２２ｃのデータ構造を示す図である。図７に示すように、業務情報ＤＢ２０２２ｃのレコードの各々は、例えば、項目「対象ＩＤ」と、項目「日時」と、項目「業務内容」とを含む。業務情報ＤＢ２０２２ｃが記憶する情報は、例えば、サーバ２０が撮影装置３１から取得した画像データに基づいて取得される。または、業務情報ＤＢ２０２２ｃが記憶する情報は、サーバ２０が端末装置１０等から取得した情報に基づいて取得する。業務情報ＤＢ２０２２ｃが記憶する情報は、適宜更新される。

項目「対象ＩＤ」は、対象を識別するための情報を示す。項目「日時」は、対象が勤務に従事した日時を示す。具体的には、例えば、項目「日時」は、画像データに基づいて、対象推定モジュール２０３５が対象の業務を推定した日時を示す。また、項目「日時」は、勤怠管理システム等の外部システムに対して対象が操作を入力した日時であってもよい。

項目「業務内容」は、対象が従事していた勤務の内容を示す。具体的には、例えば、項目「業務内容」は、対象が端末装置１０等に対して行った操作に基づいて取得した情報を示す。より具体的には、例えば、項目「業務内容」は、対象が端末装置１０を操作して起動したアプリケーションに基づいて推定される。また、例えば、項目「業務内容」は、対象が端末装置１０の入力装置１３を操作したログに基づいて推定される。または、例えば、項目「業務内容」は、勤怠管理システム等の外部システムに対して対象が入力した実績に関する情報を示してもよい。

図８は、画像データ情報ＤＢ２０２３のデータ構造を示す図である。図８に示すように、画像データ情報ＤＢ２０２３のレコードの各々は、例えば、項目「機器ＩＤ」と、項目「日時」と、項目「提示画像」とを含む。画像データ情報ＤＢ２０２３が記憶する情報は、サーバ２０が撮影装置３１から取得した画像データに基づいて取得される。画像データ情報ＤＢ２０２３が記憶する情報は、適宜更新される。

項目「機器ＩＤ」は、撮影装置３１を識別するための情報を示す。項目「日時」は、撮影装置３１が画像データを取得した日時を示す。または、項目「日時」は、サーバ２０が撮影装置３１から画像データを取得した日時を示してもよい。項目「提示画像」は、提示モジュール２０３９が提示する提示画像データを示す。

＜３ 動作例＞
以下、サーバ２０の動作の一例について説明する。

図９は、本実施形態に係るシステム１の構成の例を表す模式図である。以下の説明では、図９に示すように、建物内の天井に設置された撮影装置３１を用い、サーバ２０の出力装置に提示画像データを提示する場合について説明する。サーバ２０は、撮影装置３１が設置された建物と同一の建物内に設けられてもよいし、建物外に設けられてもよい。

図１０は、図９に示すサーバ２０の動作の一例を表すフローチャートである。図１０は、撮影装置３１で撮影された画像に基づき、サーバ２０の出力装置に提示画像データを提示する際の動作の例を表すフローチャートである。

まず、撮影装置３１は、例えば、動画として一連の動きを認識可能な程度のフレームレートで監視対象エリアとしての建物内の一室を撮影している。動画として一連の動きを認識可能程度のフレームレートは、例えば、３０ｆｐｓ程度である。撮影装置３１は、画像データを、エッジサーバ３０を介してサーバ２０へ送信する。なお、撮影装置３１は、画像データを、サーバ２０へ直接送信してもよい。

ステップＳ１１において、制御部２０３は、撮影装置３１により撮影された画像データを取得する処理を行う。具体的には、例えば、制御部２０３は、画像データ取得モジュール２０３３により、画像データを取得する。画像データ取得モジュール２０３３により取得された画像データは、記憶部２０２等において記憶される。制御部２０３は、画像データを対象抽出モジュール２０３４へ出力する。

図１１Ａは、画像データ取得モジュール２０３３が取得する画像データの一例を表す模式図である。図１１Ａに示す例では、監視対象エリアとしての建物内の一室が１枚の画像に収められており、対象としての人物が複数（２人）含まれている。

ステップＳ１２において、制御部２０３は、画像データを解析し、対象を含む所定の領域の画像を抽出画像データとして出力する処理を行う。具体的には、例えば、制御部２０３は、対象抽出モジュール２０３４により画像データを解析し、対象を含む所定の領域に関するデータを、抽出画像データとして取得する。抽出画像データは、例えば、画像データにおける領域の位置を表すデータであり、例えば、ピクセルの位置情報等により表される。対象抽出モジュール２０３４は、抽出画像データを記憶部２０２等に記憶する。対象抽出モジュール２０３４は、抽出画像データを対象推定モジュール２０３５へ出力する。

図１１Ｂは、対象抽出モジュール２０３４が取得する抽出画像データの一例を表す模式図である。なお、図１１Ｂにおいて、抽出画像データは、実線で示された対象を含む所定の領域に関するデータである。ここで、対象抽出モジュール２０３４が取得した画像データに複数の対象が含まれている場合、対象抽出モジュール２０３４は複数の抽出画像データを出力する。

ステップＳ１３において、制御部２０３は、画像データにおいて、抽出画像データにより表される領域を解析し、対象を推定する処理を行う。具体的には、例えば、制御部２０３は、対象推定モジュール２０３５により、抽出画像データにより表される、画像データにおける領域を解析し、領域に含まれる対象が誰であるかを推定する。学習済みモデル２０２４は、例えば、対象者の顔の画像を含む推定情報を用いて学習されている。対象推定モジュール２０３５は、学習済みモデル２０２４に、抽出した領域についての画像を入力する。学習済みモデル２０２４は、入力された領域に含まれる対象を特定する情報、例えば、対象ＩＤを出力する。対象推定モジュール２０３５は、学習済みモデル２０２４から出力された対象ＩＤを、記憶部２０２等に記憶する。対象推定モジュール２０３５は、対象ＩＤを第１情報取得モジュール２０３６へ出力する。

ステップＳ１４において、制御部２０３は、対象ＩＤに基づいて、対象の第１情報を取得する処理を行う。具体的には、例えば、制御部２０３は、第１情報取得モジュール２０３６により、対象ＩＤに基づき、対象を特定可能な情報を第１情報ＤＢ２０２２から取得する。例えば、第１情報取得モジュール２０３６は、対象情報ＤＢ２０２２ａから対象ＩＤに応じた「氏名」を第１情報として取得する。

また、第１情報取得モジュール２０３６は、対象ＩＤに基づき、対象の動作を推定可能な情報を第１情報ＤＢ２０２２から取得する。例えば、第１情報取得モジュール２０３６は、所在情報ＤＢ２０２２ｂから、対象が現在のエリアに滞在した時間、又は当日において対象が現在のエリアを利用した回数等の情報を、第1情報として取得する。また、例えば、第１情報取得モジュール２０３６は、業務情報ＤＢ２０２２ｃから、対象が現在の業務を行っている時間、又は当日において対象が所定の業務を実施した回数等の情報を、第1情報として取得する。制御部２０３は、第１情報を提示画像作成モジュール２０３８へ出力する。

ステップＳ１５において、制御部２０３は、加工画像データを作成する処理を行う。具体的には、例えば、制御部２０３は、画像データ加工モジュール２０３７により、画像データを、対象の特定が不可能であり、対象の動作の特定が不可能である程度に加工し、加工画像データを作成する。画像データ加工モジュール２０３７は、作成された加工画像データを、記憶部２０２等に記憶する。画像データ加工モジュール２０３７は、加工画像データを提示画像作成モジュール２０３８へ出力する。

図１２Ａは、画像データ加工モジュール２０３７が作成する加工画像データの一例を表す模式図である。ここでは、画像データ加工モジュール２０３７は、画像データに含まれる対象にモザイク処理を施すことによって、対象の特定が不可能であり、対象の動作の特定が不可能である程度に加工する処理を行っている。

また、図１３Ａは、画像データ加工モジュール２０３７が作成する加工画像データの別の一例を表す模式図である。ここでは、画像データ加工モジュール２０３７は、画像データに含まれる対象をアバターに置き換えることにより、対象の特定が不可能であり、対象の動作の特定が不可能である程度に加工する処理を行っている。

ステップＳ１６において、制御部２０３は、提示画像データを作成する処理を行う。具体的には、例えば、制御部２０３は、提示画像作成モジュール２０３８によって、ステップＳ１４において取得した第１情報と、ステップＳ１５において作成した加工画像データとを合成し、提示画像データを作成する。具体的には、例えば、提示画像作成モジュール２０３８は、対象ＩＤ：ＩＤ００１と推定された対象を表す画像に、対象ＩＤ：ＩＤ００１について取得した第１情報を関連付ける。例えば、提示画像作成モジュール２０３８は、対象ＩＤ：ＩＤ００１と推定された対象を表す画像に、対象ＩＤ：ＩＤ００１について取得した第１情報を重畳する。また、例えば、提示画像作成モジュール２０３８は、対象ＩＤ：ＩＤ００１と推定された対象を表す画像に、対象ＩＤ：ＩＤ００１について取得した第１情報を吹き出しとして付加する。提示画像作成モジュール２０３８は、作成した提示画像データを、記憶部２０２等に記憶する。提示画像作成モジュール２０３８は、作成した提示画像データを、提示モジュール２０３９に出力する。

ステップＳ１７において、制御部２０３は、提示画像データを出力装置に出力する。具体的には、例えば、制御部２０３は、提示モジュール２０３９により、提示画像データを端末装置１０、又はモニター装置３２に提示させる。これによって、制御部２０３は、対象の特定が不可能であり、対象の動作の特定が不可能である程度に加工された画像に、対象を特定可能な情報が付された画像を、端末装置１０、又はモニター装置３２に表示させることが可能となる。

図１２Ｂは、モニター装置３２で表示される画面の一例を表す模式図である。ここでは、提示モジュール２０３９は、モザイク処理を施した画像データと、第三者が対象を特定可能な情報である「氏名」とを併せて提示している。また、図１２Ｂにおいて、提示モジュール２０３９は、第三者が対象を特定可能な情報と併せて、対象の行動の詳細を表す情報である、対象が所定の監視対象エリアに滞在した時間に関する情報と、当該監視対象エリアを利用した利用回数に関する情報とを提示している。

また、図１３Ｂは、モニター装置３２で表示される画面の別の一例を表す模式図である。ここでは、提示モジュール２０３９は、アバターが表示される画像データと、第三者が対象を特定可能な情報である「氏名」とを併せて提示している。また、図１２Ｂにおいて、提示モジュール２０３９は、第三者が対象を特定可能な情報と併せて、対象の行動の詳細を表す情報である、対象が所定の監視対象エリアに滞在した時間に関する情報と、当該監視対象エリアを利用した利用回数に関する情報とを提示している。

なお、図１２Ｂまたは図１３Ｂに示される対象が所定の監視対象エリアに滞在した時間に関する情報と、当該監視対象エリアを利用した利用回数に関する情報とは、当該情報に基づくグラフとして表示されてもよい。例えば、対象が所定の監視対象エリアに滞在した時間に関する情報は、複数の監視対象エリアに滞在した合計時間を集計し、各監視対象エリアに滞在した時間の割合（％）を示してもよい。例えば、対象が所定の監視対象エリアを利用した利用回数に関する情報は、各監視対象エリアの利用回数の割合（％）を示してもよい。

図１４は、モニター装置３２で表示される画面の別の一例を表す模式図である。ここでは、提示モジュール２０３９は、モザイク処理を施した画像データと、第三者が対象を特定可能な情報である「氏名」とを併せて提示している。また、図１４において、提示モジュール２０３９は、第三者が対象を特定可能な情報と併せて、対象が実施する業務の詳細を表す情報である、対象が実施する業務内容、当該業務を行った時間に関する情報と、当該業務を行った回数に関する情報とを提示している。

なお、図１４に示される、対象が実施する業務内容、当該業務を行った時間に関する情報と、当該業務を行った回数に関する情報とは、当該情報に基づくグラフとして表示されてもよい。例えば、業務を行った時間に関する情報は、実施した他の業務を行った時間との合計時間を集計し、従事した割合（％）を業務ごとに示してもよい。例えば、業務を行った回数に関する情報は、業務の実施回数の割合（％）を示してもよい。

＜４ 変形例＞
（１）画像データの取得：上記実施形態においては、サーバ２０が、撮影装置３１により撮影された画像データを取得する処理（ステップＳ１１）を行う例について説明した。しかしながら、サーバ２０は、撮影装置３１とは異なる装置において取得された画像データを取得してもよい。具体的に、例えば、サーバ２０は、撮影装置３１とは異なる装置として端末装置１０に含まれるカメラ１６１により撮影された画像データを取得してもよい。

サーバ２０は、撮影装置３１、または、撮影装置３１とは異なる装置から取得した画像データを直接取得してもよいし、エッジサーバ３０を介して取得してもよい。

（２）処理の分担：上記実施形態においては、サーバ２０が、撮影装置３１により撮影された画像データを取得し（ステップＳ１１）、対象を含む所定の領域の画像を抽出画像データとして出力する処理（ステップＳ１２）を行う例について説明した。しかしながら、これらの処理は、サーバ２０とは異なる装置において行われてもよい。具体的に、例えば、サーバ２０は、撮影装置３１によって出力された抽出画像データを取得してもよい。また、例えば、サーバ２０は、エッジサーバ３０によって出力された抽出画像データを取得してもよい。サーバ２０が異なる装置から取得した抽出画像データは、対象推定モジュール２０３５へ出力される。これによって、サーバ２０による処理の負担が軽減される。

（３）対象の推定：上記実施形態においては、サーバ２０が、対象推定モジュール２０３５によって、抽出画像データに基づいて対象を推定する処理を行う例について説明した。しかしながら、この処理は、抽出画像データとは異なる他の情報に基づいて行われてもよい。

（４）第１情報の選択：上記実施形態においては、サーバ２０が、第１情報取得モジュール２０３６によって対象の第１情報を取得する処理を行う例について説明した。このとき、サーバ２０は、あらかじめシステム１の管理者等によって選択された情報のみを、第１情報取得モジュール２０３６によって取得してもよい。具体的に、例えば、あらかじめシステム１の管理者等によって選択される情報は、対象情報ＤＢ２０２２ａの項目「氏名」等、項目ごとに選択することが可能である。提示画像作成モジュール２０３８は、加工画像データに、第１情報取得モジュール２０３６によって取得された対象の第１情報を合成し、提示画像データを作成する。

（５）背景固定：上記実施形態においては、サーバ２０は、第１情報と加工画像データとを合成することによって提示画像データを作成した（ステップＳ１６）。しかしながら、サーバ２０は、対象が映っていない背景画像データに、対象を置き換えたアバター等と第１情報とを合成することによって提示画像データを作成してもよい。具体的に、背景画像データは、サーバ２０の管理者等によって任意に選択可能な画像データである。例えば背景画像データは、撮影装置３１により撮影された、対象を含まない監視エリアの画像データであってもよい。背景画像データ上のアバター等の位置と、監視エリアにおける対象の位置とは関連性を持っていてもよい。例えば、監視エリアにおいて窓際の位置に対象が存在する場合、背景画像データ上においてアバターが窓際の位置に配置されてもよい。

（６）登録されていない対象の表示：上記実施形態においては、サーバ２０が、対象推定モジュール２０３５によって、抽出画像データに基づいて対象を推定する処理を行う例について説明した。当該処理において、対象の推定が不可能である場合、サーバ２０は提示画像データに推定不可能である対象の第１情報を付加しない。

具体的に、例えば、対象推定モジュール２０３５は、学習済みモデル２０２４により画像データにおける領域を解析し、領域に含まれる対象が誰であるかを推定し対象ＩＤを出力する。ここで、学習済みモデル２０２４が当該対象について学習していない場合（すなわち、当該対象者の顔の画像を含む推定情報が対象情報ＤＢ２０２２ａに記憶されていない場合）、対象推定モジュール２０３５は対象の推定が不可能である旨の情報を出力する（ステップＳ１３）。対象の推定が不可能である場合、ステップＳ１４において、第１情報取得モジュール２０３６は当該対象者の第１情報を取得しない。ステップＳ１６において、提示画像作成モジュール２０３８は、加工画像データ上において、推定不可能な対象には第１データを付加しない。

ここで、例えば、提示画像データに推定不可能な対象が含まれる場合、サーバ２０の制御部２０３は、推定可能な対象と推定不可能な対象とを区別して表示してもよい。例えば、加工画像データ上において、推定可能な対象と推定不可能な対象とは、異なるアバターを合成してもよい。また、提示画像データに推定不可能な対象が含まれる場合、サーバ２０の制御部２０３は、提示画像データを出力する（ステップＳ１７）際に、推定不可能な対象が含まれる旨の情報を出力してもよい。推定不可能な対象が含まれる旨の情報は、例えば、サーバ２０または端末装置１０の管理者等にアラートとして提供されてもよい。当該アラートは、管理者等に対してセキュリティに注意すべきである旨の情報を提供してもよい。例えば、サーバ２０または端末装置１０は、「推定不可能な対象が存在します」「セキュリティに注意してください」等のアラートを表示画面に出力、またはスピーカーに出力する。
以上のように、推定可能な対象と推定不可能な対象とを区別して表示することで、登録されていない対象が明確になるため、把握されていない者の侵入が明らかとなる。そのため、システムが設置されるエリアのセキュリティが向上することになる。

＜５ 活用例＞
（１）従業員等を対象とする活用例：上記実施形態においては、システム１は対象としての従業員等が勤務するオフィス等の空間において活用されてもよい。具体的に、例えば、端末装置１０は、従業員等が使用するＰＣまたは携帯端末等である。撮影装置３１は、オフィスの天井等に設置されている。モニター装置３２は、オフィスの内またはシステム１の管理者等が滞在する建物内に設置される。

サーバ２０は、撮影装置３１が取得した画像データを、従業員等の特定が不可能であり、従業員等の動作の特定が不可能である程度に加工し、当該画像データと、画像データに含まれる従業員等の第１情報（第三者が対象を特定可能な情報を含む）とを併せて提示する。これによって、システム１の管理者等は、従業員等のプライバシーに配慮しつつ、従業員等の勤務状態を監視・管理することができる。具体的には、例えば、撮影装置３１が取得した画像データが加工されていることによって、従業員等の動作の特定が不可能であるためプライバシーに配慮することができる。一方で、加工された画像データと、第三者が対象を特定可能な情報とを併せて提示することによって、従業員等の所在、および、ある程度の行動等を監視・管理することができる。

また、制御部２０３は、従業員等が使用する端末装置１０等に入力された操作指示信号を、ネットワーク８０を介して取得することで、従業員等が現在携わっている業務の内容を監視・管理する。制御部２０３は、加工画像データに、業務内容も含めた第１情報を付加してもよい。これにより、制御部２０３は、従業員等の画像に、対象の特定が不可能であり、対象の動作の特定が不可能である程度の加工を施す一方で、従業員等が携わっている業務の内容を付加することになる。このため、システム１の管理者等は、従業員等の業務内容まで監視・管理することが可能となる。また、従業員等の業務内容のログは、記憶部２０２等において記憶され、従業員の人事評価等に活用することが可能である。

また、従業員等がオフィスの外部で勤務する場合であっても、サーバ２０は、端末装置１０から画像データを取得し、従業員等の所在を監視・管理することができる。例えば、端末装置１０は、監視エリアとして、出張先のオフィス等を撮影し、画像データを取得する。なお、端末装置１０は、従業員の他、出張先のオフィス等において勤務する従業員が携帯するものであってもよい。サーバ２０は、端末装置１０が取得した画像データを、従業員等の特定が不可能であり、従業員等の動作の特定が不可能である程度に加工し、当該画像データと、画像データに含まれる従業員等の第１情報（第三者が対象を特定可能な情報を含む）とを併せて提示する。これにより、システム１の管理者等は、出張先での従業員等の所在、および、ある程度の行動等を監視・管理することができる。

また、例えば、端末装置１０は、リモートワーク環境として従業員の自宅を撮影し、画像データを取得する。サーバ２０は、端末装置１０が取得した画像データを、従業員等の特定が不可能であり、従業員等の動作の特定が不可能である程度に加工し、当該画像データと、画像データに含まれる従業員等の第１情報（第三者が対象を特定可能な情報を含む）とを併せて提示する。これにより、システム１の管理者等は、リモートワーク環境での従業員等の所在、および、ある程度の行動等を監視・管理することができる。

また、例えば、端末装置１０は、宅配ビジネスにおけるサービスの配送先のエリアを撮影し、画像データを取得する。なお、端末装置１０は、宅配ビジネスに従事する従業員の他、宅配サービスを利用する顧客が携帯するものであってもよい。サーバ２０は、端末装置１０が取得した画像データを、従業員等の特定が不可能であり、従業員等の動作の特定が不可能である程度に加工し、当該画像データと、画像データに含まれる従業員等の第１情報（第三者が対象を特定可能な情報を含む）とを併せて提示する。これにより、システム１の管理者等は、配送先のエリアでの従業員等の所在を監視・管理することができる。

（２）会員等を対象とする活用例：上記実施形態においては、システム１は対象としての会員等が入会するスポーツジム、シェアオフィス等の空間において活用されてもよい。具体的に、例えば、端末装置１０は、会員等が使用するＰＣまたは携帯端末等である。撮影装置３１は、スポーツジム、シェアオフィス等の天井等に設置されている。モニター装置３２は、スポーツジム、シェアオフィス等の管理者等が滞在する建物内に設置される。

サーバ２０は、撮影装置３１が取得した画像データを、会員等の特定が不可能であり、会員等の動作の特定が不可能である程度に加工し、当該画像データと、画像データに含まれる会員等の第１情報（第三者が対象を特定可能な情報を含む）とを併せて提示する。これによって、システム１の管理者等は、会員等のプライバシーに配慮しつつ、会員等の所在、および、ある程度の行動等を監視・管理することができる。具体的には、例えば、撮影装置３１が取得した画像データが加工されていることによって、会員等の動作の特定が不可能であるためプライバシーに配慮することができる。一方で、加工された画像データと第三者が対象を特定可能な情報とを併せて提示することによって、会員等の所在、および、ある程度の行動や使用した設備等を監視・管理することができる。

また、会員等が使用する端末装置１０等に入力された操作指示信号を、ネットワーク８０を介して取得することで、会員等の利用実績を監視・管理することができる。また、例えば、スポーツジムにおいて活用されるシステム１において、サーバ２０は、画像データから、会員によるトレーニング機器の利用状況を取得してもよい。また、例えば、シェアオフィスにおいて活用されるシステム１において、サーバ２０は、画像データから、会員による共用設備の利用状況を取得してもよい。サーバ２０は、取得した会員等の利用状況に関する情報を記憶部２０２等に記憶する。サーバ２０は、画像データから推定した会員等の利用状況に関する情報を第１情報として画像データと併せて提示する。会員等の利用実績は、スポーツジム、シェアオフィス等の業務改善に活用することが可能である。

（３）特定の人物等を対象とする活用例： 上記実施形態においては、システム１は対象としての特定の人物が滞在する病院、リハビリ施設、介護施設、教育施設、または託児施設の空間において活用されてもよい。具体的に、例えば、端末装置１０は、特定の人物としての施設利用者、または、施設利用者に関連する人物としての家族等が使用するＰＣまたは携帯端末等である。撮影装置３１は、施設等の天井等に設置されている。モニター装置３２は、施設等の管理者等が滞在する建物内、または施設利用者に関連する人物が滞在する建物内に設置される。

サーバ２０は、撮影装置３１が取得した画像データを、施設利用者の特定が不可能であり、施設利用者の動作の特定が不可能である程度に加工し、当該画像データと、画像データに含まれる施設利用者の第１情報（第三者が対象を特定可能な情報を含む）とを併せて提示する。これによって、システム１の管理者等は、施設利用者等のプライバシーに配慮しつつ、施設利用者等の所在、および、ある程度の行動等を監視・管理することができる。具体的には、例えば、撮影装置３１が取得した画像データが加工されていることによって、施設の利用者等の動作の特定が不可能であるためプライバシーに配慮することができる。一方で、加工された画像データと第三者が対象を特定可能な情報とを併せて提示することによって、施設利用者等の所在、および、ある程度の行動や使用した設備等を監視・管理することができる。

また、サーバ２０は、施設利用者のみの第１情報が含まれる提示画像データを、施設利用者または施設利用者に関連する人物に対して提示することが可能である。

具体的に例えば、サーバ２０は、介護施設等の施設において、特定の介護対象者のみの第１情報が含まれる提示画像データを、当該介護対象者の家族等に対して提示することが可能である。

例えば、サーバ２０は、施設利用者、施設利用者に関連する人物、または、施設の管理者等によって選択された特定の人物の情報と、施設利用者または施設利用者に関連する人物の使用する端末装置１０の機器ＩＤと紐づけて記憶部２０２等に記憶する。

サーバ２０の制御部２０３は、記憶部２０２等において記憶された提示画像データから、特定の施設利用者が含まれる提示画像データを選択する。制御部２０３は、画像データと特定の施設利用者の第１情報とを併せて、提示画像データとして出力する。制御部２０３は、出力された提示画像データを、施設利用者または施設利用者に関連する人物の使用する端末装置１０へ出力する。

サーバ２０は、撮影装置３１が取得した画像データを、対象の特定が不可能であり、対象の動作の特定が不可能である程度に加工し、当該画像データと画像データに含まれる選択された対象の第１情報とを併せて提示する。これにより、対象のプライバシーを配慮することが可能である。

上述した処理により、サーバ２０は、指定した対象に関連する提示画像データを端末装置１０に出力することができる。サーバ２０は、画像データと、指定した対象の第１情報とを併せて、端末装置１０に出力する。これにより、例えば、介護対象者の家族等が介護対象者の所在等を確認することが可能である。また、提示画像データには、指定した対象以外の対象（例えば、他の施設利用者や施設従業員）を特定可能な情報が含まれていないため、指定した対象以外の対象のプライバシーにより配慮することが可能である。

制御部２０３は、施設利用者または施設利用者に関連する人物の使用する端末装置１０から、画像データの要求があった場合、画像データと、対応する人物の第１情報とが表示された提示画像データを表示させてもよい。具体的には、制御部２０３は、端末装置１０から要求があると、端末装置１０と関連付けられた人物についての情報を取得する。制御部２０３は、取得した人物の第１情報を取得する。制御部２０３は、画像データを要求した端末装置１０に、画像データと、対応する人物の第１情報とが表示された提示画像データを表示させる。これにより、サーバ２０は、指定した対象に関連する提示画像データを端末装置１０に出力することができる。

以上、本開示のいくつかの実施形態を説明したが、これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものとする。

＜付記＞
以上の各実施形態で説明した事項を以下に付記する。
（付記１）
プロセッサ（２０３）とメモリ（２０２）とを備えるコンピュータ（２０）に実行させるためのプログラムであって、プログラムはプロセッサ（２０３）に、撮影装置（３１）が撮影した画像データを取得するステップ（Ｓ１１）と、画像データに基づいて、画像データに含まれる対象を推定するステップ（Ｓ１３）と、推定した対象を、第三者が特定可能な情報を取得するステップ（Ｓ１４）と、対象の特定が不可能であり、対象の動作の特定が不可能である程度に画像データを加工するステップ（Ｓ１５）と、加工された画像データと、第三者が対象を特定可能な情報と、を併せて提示するステップ（Ｓ１７）と、実行させる、プログラム。
（付記２）
提示するステップ（Ｓ１７）において、第三者が対象を特定可能な情報を、対象が含まれる領域の近傍に表示させる、（付記１）に記載のプログラム。
（付記３）
第三者が対象を特定可能な情報は、対象の氏名である、（付記１）または（付記２）に記載のプログラム。
（付記４）
取得するステップ（Ｓ１１）において、対象が存在するエリアの、対象による利用に関する情報を取得し、提示するステップ（Ｓ１７）において、エリアの利用に関する情報を併せて提示する、（付記１）から（付記３）のいずれかに記載のプログラム。
（付記５）
エリアの利用に関する情報は、エリアに滞在した時間に関する情報を含む、（付記４）に記載のプログラム。
（付記６）
エリアの利用に関する情報は、エリアに滞在した回数に関する情報を含む、（付記４）または５に記載のプログラム。
（付記７）
取得するステップ（Ｓ１１）において、対象が実行する業務に関する情報を取得し、提示するステップ（Ｓ１７）において、対象が実行する業務に関する情報を併せて提示する、（付記１）から（付記６）のいずれかに記載のプログラム。
（付記８）
対象が実行する業務に関する情報は、業務内容、実行時間、又は実行回数に関する情報を含む、（付記７）に記載のプログラム。
（付記９）
取得するステップ（Ｓ１１）において、被監視者が勤務するエリアを撮影した画像データを取得する、（付記１）から（付記８）のいずれかに記載のプログラム。
（付記１０）
取得するステップ（Ｓ１１）において、被監視者が利用するエリアを撮影した画像データを取得する、（付記１）から（付記８）のいずれかに記載のプログラム。
（付記１１）
取得するステップ（Ｓ１１）において、宅配ビジネスにおけるサービスの配送先のエリアを撮影した画像データを取得する、（付記１）から（付記８）のいずれかに記載のプログラム。
（付記１２）
取得するステップ（Ｓ１１）において、家の中のエリアを撮影した画像データを取得する、請求項（付記１）から（付記８）のいずれかに記載のプログラム。
（付記１３）
提示するステップ（Ｓ１７）において、選択した対象以外の対象の第三者が対象を特定可能な情報を提示しない、（付記１）から（付記１２）のいずれかに記載のプログラム。
（付記１４）
提示するステップ（Ｓ１７）において、画像データに含まれる対象を推定するステップにおいて推定可能な対象と推定不可能な対象とを区別して提示する、（付記１）から（付記１３）のいずれかに記載のプログラム。
（付記１５）
プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行される方法であって、プロセッサが、撮影装置（３１）が撮影した画像データを取得するステップ（Ｓ１１）と、画像データに基づいて、画像データに含まれる対象を推定するステップ（Ｓ１３）と、推定した対象を、第三者が特定可能な情報を取得するステップ（Ｓ１４）と、対象の特定が不可能であり、対象の動作の特定が不可能である程度に画像データを加工するステップ（Ｓ１５）と、加工された画像データと、第三者が対象を特定可能な情報と、を併せて提示するステップ（Ｓ１７）と、を実行する、方法。
（付記１６）
制御部と、記憶部とを備える情報処理装置であって、制御部が、撮影装置（３１）が撮影した画像データを取得するステップと、画像データに基づいて、画像データに含まれる対象を推定するステップと、推定した対象を、第三者が特定可能な情報を取得するステップと、対象の特定が不可能であり、対象の動作の特定が不可能である程度に画像データを加工するステップと、加工された画像データと、第三者が対象を特定可能な情報と、を併せて提示するステップと、を実行する、情報処理装置（２０）。
（付記１７）
画像データを撮影する撮影装置（３１）と、撮影装置が撮影した画像データを取得する手段と、画像データに基づいて、画像データに含まれる対象を推定する手段と、推定した対象を第三者が特定可能な情報を取得する手段と、対象の特定が不可能であり対象の動作の特定が不可能である程度に画像データを加工し、加工された画像データと第三者が対象を特定可能な情報とを併せて提示する手段と、を具備する、システム（１）。

１…システム
１０…端末装置
１２…通信ＩＦ
１２０…通信部
１３…入力装置
１４…出力装置
１４１…ディスプレイ
１５…メモリ
１５０…位置情報センサ
１６…ストレージ
１６１…カメラ
１７…音声処理部
１７１…マイク
１７２…スピーカー
１８０…記憶部
１８１…ユーザ情報
１９…プロセッサ
１９０…制御部
１９１…操作受付部
１９２…送受信部
１９３…提示制御部
２０…サーバ
２０１…通信部
２０２…記憶部
２０２１…カメラ情報ＤＢ
２０２２…第１情報ＤＢ
２０２２ａ…対象情報ＤＢ
２０２２ｂ…所在情報ＤＢ
２０２２ｃ…業務情報ＤＢ
２０２３…画像データ情報ＤＢ
２０２４…学習済みモデル
２０３…制御部
２０３１…受信制御モジュール
２０３２…送信制御モジュール
２０３３…画像データ取得モジュール
２０３４…対象抽出モジュール
２０３５…対象推定モジュール
２０３６…第１情報取得モジュール
２０３７…画像データ加工モジュール
２０３８…提示画像作成モジュール
２０３９…提示モジュール
２２…通信ＩＦ
２３…入出力ＩＦ
２５…メモリ
２６…ストレージ
２９…プロセッサ
３０…エッジサーバ
３１…撮影装置
３２…モニター装置
８０…ネットワーク

Claims (17)

1. プロセッサとメモリとを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記プログラムは前記プロセッサに、
   撮影装置が撮影した画像データを取得するステップと、
   前記画像データに基づいて、前記画像データに含まれる対象を推定するステップと、
   推定した前記対象を、第三者が特定可能な情報を取得するステップと、
   前記対象の特定が不可能であり、前記対象の動作の特定が不可能である程度に前記画像データを加工するステップと、
   加工された前記画像データと、前記第三者が対象を特定可能な情報と、を併せて提示するステップと、
   を実行させる、プログラム。
2. 前記提示するステップにおいて、前記第三者が対象を特定可能な情報を、前記対象が含まれる領域の近傍に表示させる、請求項１に記載のプログラム。
   プログラム。
3. 前記第三者が対象を特定可能な情報は、前記対象の氏名である、請求項１または２に記載のプログラム。
4. 前記取得するステップにおいて、前記対象が存在するエリアの、前記対象による利用に関する情報を取得し、
   前記提示するステップにおいて、前記エリアの利用に関する情報を併せて提示する、請求項１から３のいずれかに記載のプログラム。
5. 前記エリアの利用に関する情報は、前記エリアに滞在した時間に関する情報を含む、請求項４に記載のプログラム。
6. 前記エリアの利用に関する情報は、前記エリアに滞在した回数に関する情報を含む、請求項４または５に記載のプログラム。
7. 前記取得するステップにおいて、前記対象が実行する業務に関する情報を取得し、
   前記提示するステップにおいて、前記対象が実行する業務に関する情報を併せて提示する、請求項１から６のいずれかに記載のプログラム。
8. 前記対象が実行する業務に関する情報は、業務内容、実行時間、又は実行回数に関する情報を含む、請求項７に記載のプログラム。
9. 前記取得するステップにおいて、被監視者が勤務するエリアを撮影した画像データを取得する、請求項１から８のいずれかに記載のプログラム。
10. 前記取得するステップにおいて、被監視者が利用するエリアを撮影した画像データを取得する、請求項１から８のいずれかに記載のプログラム。
11. 前記取得するステップにおいて、宅配ビジネスにおけるサービスの配送先のエリアを撮影した画像データを取得する、請求項１から８のいずれかに記載のプログラム。
12. 前記取得するステップにおいて、家の中のエリアを撮影した画像データを取得する、請求項１から８のいずれかに記載のプログラム。
13. 前記提示するステップにおいて、選択した対象以外の対象の前記第三者が対象を特定可能な情報を提示しない、請求項１から１２のいずれかに記載のプログラム。
14. 前記提示するステップにおいて、前記画像データに含まれる対象を推定するステップにおいて推定可能な対象と推定不可能な対象とを区別して提示する、請求項１から１３のいずれかに記載のプログラム。
15. プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行される方法であって、前記プロセッサが、
    撮影装置が撮影した画像データを取得するステップと、
    前記画像データに基づいて、前記画像データに含まれる対象を推定するステップと、
    推定した前記対象を、第三者が特定可能な情報を取得するステップと、
    前記対象の特定が不可能であり、前記対象の動作の特定が不可能である程度に前記画像データを加工するステップと、
    加工された前記画像データと、前記第三者が対象を特定可能な情報と、を併せて提示するステップと、
    を実行する、方法。
16. 制御部と、記憶部とを備える情報処理装置であって、前記制御部が、
    撮影装置が撮影した画像データを取得するステップと、
    前記画像データに基づいて、前記画像データに含まれる対象を推定するステップと、
    推定した前記対象を、第三者が特定可能な情報を取得するステップと、
    前記対象の特定が不可能であり、前記対象の動作の特定が不可能である程度に前記画像データを加工するステップと、
    加工された前記画像データと、前記第三者が対象を特定可能な情報と、を併せて提示するステップと、
    を実行する、情報処理装置。
17. 画像データを撮影する撮影装置と、
    撮影装置が撮影した画像データを取得する手段と、
    前記画像データに基づいて、前記画像データに含まれる対象を推定する手段と、
    推定した前記対象を、第三者が特定可能な情報を取得する手段と、
    前記対象の特定が不可能であり、前記対象の動作の特定が不可能である程度に前記画像データを加工する手段と、
    加工された前記画像データと、前記第三者が対象を特定可能な情報と、を併せて提示する手段と、
    を具備する、システム。
    
    

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