JP2023062609A - 人体領域検知システム、人体領域検知方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】人体領域を正確に抽出できる人体領域検知システムを提供する。【解決手段】人体領域検知システム１０は、室内の温度分布を示す温度分布データを生成する温度分布データ生成部１２と、人の顔領域を抽出する顔領域抽出部１１と、温度分布データにおける顔領域の温度分布に基づいて第１温度を算出し、温度分布データのうちの顔領域を除く領域の温度分布に基づいて第２温度を算出し、第１温度および第２温度に基づいて閾値温度を算出する温度算出部１３と、第１温度、第２温度および閾値温度に基づいて、温度分布データから人体領域を抽出する人体領域抽出部１４と、を備え、人体領域抽出部１４は、第１温度が第２温度よりも高い場合には、温度が顔領域の最高温度から閾値温度の範囲にある領域を人体領域として抽出し、第１温度が第２温度よりも低い場合には、温度が閾値温度から顔領域の最低温度の範囲にある領域を人体領域として抽出する。【選択図】図１

Description

本開示は、室内における人の人体領域を検知する人体領域検知システム、人体領域検知方法およびプログラムに関する。

赤外線センサで取得したサーモ画像に対し、人の体温に近い温度を閾値として設定し、その閾値を超えた部分を人体領域として抽出する技術が知られている（例えば、特許文献１）。

国際公開第２０１７／０２９７６２号

サーモ画像から人体領域を抽出する際に、人体の温度はある程度決まっているため、それに合わせて人体領域を抽出するための閾値温度も一定の温度範囲（例えば２０℃から４０℃など）に予め設定される。しかしながら、気温が人体領域を抽出するための温度範囲に含まれると、サーモ画像中の背景領域も人体領域として抽出され、人体領域の抽出が難しくなる。一方で、上記温度範囲を狭くし過ぎると、衣服部分など人体領域ではあるが温度が人体の温度から離れている部分が人体領域として抽出されず、人体領域として抽出された領域に欠けが生じ得る。このように、人体領域を抽出するための温度範囲を広くすると人体領域と背景領域との区別ができず、当該温度範囲を狭くすると適切に人体領域を抽出できず、人体領域を正確に抽出できないおそれがある。

本開示は、人体領域を正確に抽出できる人体領域検知システムなどを提供する。

本開示における人体領域検知システムは、室内における人の人体領域を検知する人体領域検知システムであって、前記室内の温度分布を示す温度分布データを生成する温度分布データ生成部と、前記人の顔領域を抽出する顔領域抽出部と、前記温度分布データにおける前記顔領域の温度分布に基づいて第１温度を算出し、前記温度分布データのうちの前記顔領域を除く領域の温度分布に基づいて第２温度を算出し、前記第１温度および前記第２温度に基づいて前記第１温度と前記第２温度との間の温度である閾値温度を算出する温度算出部と、前記第１温度、前記第２温度および前記閾値温度に基づいて、前記温度分布データから前記人体領域を抽出する人体領域抽出部と、を備え、前記人体領域抽出部は、前記第１温度が前記第２温度よりも高い場合には、前記温度分布データのうち、温度が前記顔領域の最高温度から前記閾値温度の範囲にある領域を前記人体領域として抽出し、前記第１温度が前記第２温度よりも低い場合には、前記温度分布データのうち、温度が前記閾値温度から前記顔領域の最低温度の範囲にある領域を前記人体領域として抽出する。

本開示における人体領域検知方法は、室内における人の人体領域を検知する人体領域検知方法であって、前記室内の温度分布を示す温度分布データを生成する温度分布データ生成ステップと、前記人の顔領域を抽出する顔領域抽出ステップと、前記温度分布データにおける前記顔領域の温度分布に基づいて第１温度を算出し、前記温度分布データのうちの前記顔領域を除く領域の温度分布に基づいて第２温度を算出し、前記第１温度および前記第２温度に基づいて前記第１温度と前記第２温度との間の温度である閾値温度を算出する温度算出ステップと、前記第１温度および前記第２温度に基づいて、前記温度分布データから前記人体領域を抽出する人体領域抽出ステップと、を含み、前記人体領域抽出ステップでは、前記第１温度が前記第２温度よりも高い場合には、前記温度分布データのうち、温度が前記顔領域の最高温度から前記閾値温度の範囲にある領域を前記人体領域として抽出し、前記第１温度が前記第２温度よりも低い場合には、前記温度分布データのうち、温度が前記閾値温度から前記顔領域の最低温度の範囲にある領域を前記人体領域として抽出する。

本開示におけるプログラムは、上記の人体領域検知方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

本開示における人体領域検知システムなどによれば、人体領域を正確に抽出できる。

図１は、実施の形態に係る人体領域検知システムの構成の一例を示す図である。 図２は、実施の形態に係る人体領域検知システムの動作の一例を示すフローチャートである。 図３は、温度分布データの一例を示す図である。 図４は、顔領域の温度分布の一例を示す図である。 図５は、顔領域を除く領域の温度分布の一例を示す図である。 図６は、顔領域の温度分布および顔領域を除く領域の温度分布の一例を示すヒストグラムである。

以下、適宜図面を参照しながら、実施の形態を詳細に説明する。ただし、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。

なお、発明者は、当業者が本開示を十分に理解するために添付図面および以下の説明を提供するのであって、これらによって特許請求の範囲に記載の主題を限定することを意図するものではない。

（実施の形態）
以下、図１から図６を用いて実施の形態に係る人体領域検知システムを説明する。

図１は、実施の形態に係る人体領域検知システム１０の構成の一例を示す図である。

人体領域検知システム１０は、室内における人の人体領域を検知するシステムであり、例えば、エアコンなどに搭載される。人体領域検知システム１０は、プロセッサおよびメモリなどを有するコンピュータである。メモリは、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）およびＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などであり、プロセッサにより実行されるプログラムを記憶することができる。人体領域検知システム１０は、顔領域抽出部１１、温度分布データ生成部１２、温度算出部１３および人体領域抽出部１４を備える。顔領域抽出部１１、温度分布データ生成部１２、温度算出部１３および人体領域抽出部１４は、メモリに格納されたプログラムを実行するプロセッサなどによって実現される。人体領域検知システム１０は、その構成要素が１つの筐体内に設けられた装置であってもよいし、その構成要素が複数の筐体に分散して配置されたシステムであってもよい。なお、図１には、カメラ１００およびサーモセンサ２００を示しているが、カメラ１００およびサーモセンサ２００は、人体領域検知システム１０の構成要素であってもよいし、人体領域検知システム１０外の構成要素であってもよい。

カメラ１００は、室内を撮影するカメラである。カメラ１００は、例えばＲＧＢカメラであり、室内の撮影によりＲＧＢ画像が得られる。

サーモセンサ２００は、室内を走査することで室内の温度分布を示す温度分布データ（サーモ画像）を生成するための情報が得られる。

顔領域抽出部１１は、人の顔領域を抽出する。例えば、顔領域抽出部１１は、カメラ１００の撮影画像に基づいて顔領域を抽出する。顔領域の抽出方法は特に限定されないが、例えばＨａａｒ－ｌｉｋｅ特徴などにより顔領域を抽出することができる。

温度分布データ生成部１２は、室内の温度分布を示す温度分布データを生成する。例えば、温度分布データ生成部１２は、サーモセンサ２００から得られる情報を用いて温度分布データを生成する。サーモセンサ２００は、左右方向の視野角を有しており、温度分布データ生成部１２は、サーモセンサ２００の前方空間に存在する物体の二次元的な温度分布を示す温度分布データを生成することができる。また、サーモセンサ２００は、上下方向にも視野角を有しており、サーモセンサ２００の前方空間における人の存在を捉えられることができる。サーモセンサ２００は、例えば二次元マトリックス状に配列された画素群を有し、温度分布データ生成部１２は、一度に二次元的な温度分布データを生成できる。なお、サーモセンサ２００は、一次元状に配列された画素群（ラインセンサ）を有していてもよく、画素群を一次元的に走査することで、温度分布データ生成部１２は、二次元的な温度分布データを生成してもよい。あるいは、サーモセンサ２００は、１つ以上の画素を有し、１つ以上の画素を二次元的に走査することで、温度分布データ生成部１２は、二次元的な温度分布データを生成してもよい。

温度算出部１３は、温度分布データにおける顔領域の温度分布に基づいて第１温度を算出し、温度分布データのうちの顔領域を除く領域の温度分布に基づいて第２温度を算出し、第１温度および第２温度に基づいて第１温度と第２温度との間の温度である閾値温度を算出する。温度算出部１３の動作の詳細については後述する。

人体領域抽出部１４は、第１温度、第２温度および閾値温度に基づいて、温度分布データから人の人体領域を抽出する。人体領域抽出部１４の動作の詳細については後述する。

次に、人体領域検知システム１０の動作について図２を用いて説明する。

図２は、実施の形態に係る人体領域検知システム１０の動作の一例を示すフローチャートである。

まず、温度分布データ生成部１２は、温度分布データを生成する（ステップＳ１１）。例えば、温度分布データ生成部１２は、図３に示されるような温度分布データを生成する。

図３は、温度分布データの一例を示す図である。図３においては、温度分布データを模式的に濃淡で表現しており、濃いほど温度が高いことを示す。なお、図３には、温度分布データ上に重畳された顔領域（四角形の枠）も示されているが、これについては後述する。

次に、顔領域抽出部１１は、人の顔領域を抽出する（ステップＳ１２）。例えば、顔領域抽出部１１は、カメラ１００の撮影画像に基づいて顔領域を抽出する。例えば、抽出された顔領域を温度分布データ上に重畳するために、温度分布データの二次元サイズとカメラ１００の撮影画像の二次元サイズとが合わせられる。例えば、カメラ１００の撮影画像のサイズが６４０×４８０であり、温度分布データの二次元サイズが１６０×１２０である場合、顔領域抽出部１１（あるいは温度分布データ生成部１２）は、カメラ１００の撮影画像の座標値を、温度分布データの二次元サイズに基づいて縮小（１／４倍）して、顔領域のサイズを１／４倍に縮小する。これにより、カメラ１００の撮影画像において抽出された顔領域を、図３に示されるように、温度分布データ上に重畳することができる。

なお、ステップＳ１１での処理とステップＳ１２での処理とが行われる順序は逆であってもよい。

なお、顔領域抽出部１１は、温度分布データに基づいて顔領域を抽出してもよい。例えば、数多くの温度分布データを入力とし、各温度分布データにおける顔領域を正解データとして学習した学習済モデルを用いることで、温度分布データに基づいて顔領域を抽出することができる。この場合、カメラ１００が設けられていなくてもよい。

次に、温度算出部１３は、第１温度および第２温度を算出する（ステップＳ１３）。

第１温度は、温度分布データにおける顔領域の温度分布に基づいて算出される。図４は、顔領域の温度分布の一例を示す図であり、図４に示されるような温度分布から第１温度が算出される。例えば、温度算出部１３は、顔領域の平均温度を第１温度として算出してもよい。なお、第１温度の算出方法はこれに限らない。

第２温度は、温度分布データのうちの顔領域を除く領域の温度分布に基づいて算出される。図５は、顔領域を除く領域の温度分布の一例を示す図であり、図５に示されるような温度分布から第２温度が算出される。例えば、温度算出部１３は、顔領域を除く領域の温度分布における最頻値の温度を第２温度として算出してもよい。なお、第２温度の算出方法はこれに限らない。

次に、温度算出部１３は、閾値温度を算出する（ステップＳ１４）。閾値温度は、第１温度と第２温度との間の温度であり、第１温度および第２温度に基づいて算出される。例えば、温度算出部は、それぞれ重み係数が乗算された第１温度および第２温度を平均することで得られる加重平均温度を閾値温度として算出してもよい。例えば、顔領域の温度分布および顔領域を除く領域の温度分布のヒストグラムを用いて、各重み係数を算出することができる。

図６は、顔領域の温度分布および顔領域を除く領域の温度分布の一例を示すヒストグラムである。図６において、左上から右下への線からなるハッチングが付された温度分布は顔領域の温度分布であり、右上から左下への線からなるハッチングが付された温度分布は顔領域を除く領域の温度分布であり、クロスした線からなるハッチングが付された部分は、各温度領域が重なっている部分である。図６には、顔領域の平均温度である第１温度および顔領域を除く領域の温度分布における最頻値の温度である第２温度も示されている。なお、図６において、顔領域を除く領域の温度分布のヒストグラムにおける第２温度（２１℃）周辺は、人の人体領域を除く領域（すなわち背景領域）の温度であり、２６℃周辺は、人の人体領域のうち衣服などによって露出していない領域の温度である。

例えば、温度算出部１３は、温度分布データにおける温度分布の分散値を算出し、分散値に基づいて第１温度および第２温度のそれぞれに乗算する重み係数を変化させてもよい。例えば、第１温度と第２温度との間の温度が閾値温度とされ、閾値温度よりも高温側と低温側とでクラス間分散が行われ、クラス間分散が最大かつクラス内分散が最小となるように、第１温度および第２温度のそれぞれに乗算する重み係数が変化させられてもよい。この手法は、ヒストグラムにおける山と山とを分けるための閾値を設定する際に有効となる。

例えば、図６には、第１温度および第２温度に乗算される重み係数がそれぞれ１／２の場合の閾値温度が示され、この場合、閾値温度は、（第１温度／２）＋（第２温度／２）により算出することができる。

なお、温度算出部１３は、顔領域の大きさに基づいて第１温度および第２温度のそれぞれに乗算する重み係数を変化させてもよい。顔領域の大きさが大きい場合、温度分布データにおける人体領域も大きいと推定され、人体領域の大きさが大きいことに応じて、各重み係数が調整される。例えば、顔領域の大きさが大きいほど第２温度に乗算する重み係数が大きくなるように（つまり、閾値温度が第２温度に近づくように）、第１温度および第２温度のそれぞれに乗算する重み係数が変化させられてもよい。これにより、温度分布データにおける顔領域（すなわち人体領域）が大きいのに、閾値温度を第１温度に近づけすぎて人体領域に欠けが生じることを抑制できる。

次に、人体領域抽出部１４は、第１温度、第２温度および閾値温度に基づいて、温度分布データから人の人体領域を抽出する（ステップＳ１５）。人の人体領域は、露出している顔領域および手領域など、ならびに、衣服などで露出していない領域などを含む領域である。例えば、ステップＳ１５での処理では、ステップＳ２１からステップＳ２４までの処理が行われる。

人体領域抽出部１４は、第１温度が第２温度よりも高いか否かを判定する（ステップＳ２１）。第１温度が第２温度よりも高い場合とは、基本的には、体温よりも気温の方が低い場合のことである。

人体領域抽出部１４は、第１温度が第２温度よりも高い場合には（ステップＳ２１でＹｅｓ）、温度分布データのうち、温度が顔領域の最高温度から閾値温度の範囲にある領域を人体領域として抽出する（ステップＳ２２）。例えば、図６には、第１温度が第２温度よりも高い場合の、人体領域を抽出するための温度範囲（最高温度から閾値温度の範囲）が示されている。人の人体領域のうち露出している顔領域の温度に加えて、衣服などによって露出していない領域の温度についても当該温度範囲に含まれており、衣服などによって露出しておらず背景領域との温度差が小さい領域（すなわち背景領域と区別しにくい領域）も人体領域として抽出できることがわかる。一方で、背景領域の温度は、当該温度範囲に含まれておらず、背景領域を人体領域として抽出しないようにすることができていることがわかる。

人体領域抽出部１４は、第１温度が第２温度よりも高くない場合には（ステップＳ２１でＮｏ）、第１温度が第２温度よりも低いか否かを判定する（ステップＳ２３）。第１温度が第２温度よりも低い場合とは、基本的には、体温よりも気温の方が高い場合のことである。

人体領域抽出部１４は、第１温度が第２温度よりも低い場合には（ステップＳ２３でＹｅｓ）、温度分布データのうち、温度が閾値領域から顔領域の最低温度の範囲にある領域を人体領域として抽出する（ステップＳ２４）。第１温度が第２温度よりも低い場合については図示していないが、第１温度が第２温度よりも高い場合と同じように、人の人体領域のうち露出している顔領域に加えて、人の人体領域のうち衣服などによって露出していない領域を人体領域として抽出でき、背景領域を人体領域として抽出しないようにすることができる。

人体領域抽出部１４は、第１温度が第２温度よりも低くない場合（ステップＳ２３でＮｏ）、すなわち、第１温度と第２温度とが同じ温度という特殊な場合には、人体領域を抽出することができないため、処理を終了する。

なお、ステップＳ２１での処理とステップＳ２３での処理とが行われる順序は逆であってもよい。

例えば、人体領域抽出部１４は、抽出した人体領域を出力し、出力された人体領域は、人の温冷感推定および体温検知など多くの場面で利用される。

なお、人体領域検知システム１０は、カメラ１００の撮影画像に写る人を認識する個人認識機能を有していてもよく、個人認識機能によって識別された個人識別結果を出力してもよい。

また、人体領域検知システム１０は、温湿度センサから室内の温度および湿度を取得してもよく、取得した温度および湿度を出力してもよい。また、人体領域検知システム１０は、取得した温度および湿度と、抽出された人体領域における温度分布とから、人の温冷感を推定し、推定した温冷感を出力してもよい。

また、人体領域検知システム１０は、気圧センサから気圧を取得してもよく、取得した気圧を出力してもよい。

また、人体領域検知システム１０は、カメラ１００の撮影画像、温度分布データ（サーモ画像）、顔の平均温度、顔の画素数、人体の平均温度、人体の画素数などを出力してもよい。

以上説明したように、人体領域検知システム１０は、室内における人の人体領域を検知するシステムであって、室内の温度分布を示す温度分布データを生成する温度分布データ生成部１２と、人の顔領域を抽出する顔領域抽出部１１と、温度分布データにおける顔領域の温度分布に基づいて第１温度を算出し、温度分布データのうちの顔領域を除く領域の温度分布に基づいて第２温度を算出し、第１温度および第２温度に基づいて第１温度と第２温度との間の温度である閾値温度を算出する温度算出部１３と、第１温度、第２温度および閾値温度に基づいて、温度分布データから人体領域を抽出する人体領域抽出部１４と、を備える。人体領域抽出部は、第１温度が第２温度よりも高い場合には、温度分布データのうち、温度が顔領域の最高温度から閾値温度の範囲にある領域を人体領域として抽出し、第１温度が第２温度よりも低い場合には、温度分布データのうち、温度が閾値温度から顔領域の最低温度の範囲にある領域を人体領域として抽出する。

これによれば、人体領域を抽出するための温度範囲が固定の範囲に予め定められておらず、顔領域の温度分布に基づいて算出される第１温度と、顔領域を除く領域の温度分布に基づいて算出される第２温度とに基づいて自動で設定される。このため、第１温度と第２温度との間に一定の差があれば、適切に温度範囲を設定することができ、人体領域を正確に抽出できる。具体的には、背景領域が人体領域として抽出されることを抑制でき、また、衣服などによって露出しておらず背景領域の温度との温度差が小さい領域が人体領域として抽出されず、人体領域として抽出された領域に欠けが生じることを抑制できる。また、第１温度が第２温度よりも高い場合には、温度が顔領域の最高温度から閾値温度の範囲にある領域を人体領域として抽出し、第１温度が第２温度よりも低い場合には、温度が閾値温度から顔領域の最低温度の範囲にある領域を人体領域として抽出することで、人体領域を少ない計算量で容易に抽出することができる。

例えば、温度算出部１３は、それぞれ重み係数が乗算された第１温度および第２温度を平均することで得られる加重平均温度を閾値温度として算出してもよい。

これによれば、重み係数が乗算された第１温度および第２温度の加重平均温度から閾値温度が算出されることで、人体領域を抽出するための温度範囲をより適切に設定することができる。

例えば、温度算出部１３は、温度分布データにおける温度分布の分散値を算出し、分散値に基づいて第１温度および第２温度のそれぞれに乗算する重み係数を変化させてもよい。

これによれば、分散値に基づいて適切な重み係数を設定することができ、それに伴い、人体領域を抽出するための温度範囲をより適切に設定することができる。例えば、クラス間分散が最大かつクラス内分散が最小となるように各重み係数を設定することで、人体領域を抽出するための温度範囲をより適切に設定することができる。

例えば、温度算出部１３は、顔領域の大きさに基づいて第１温度および第２温度のそれぞれに乗算する重み係数を変化させてもよい。

これによれば、顔領域の大きさに基づいて適切な重み係数を設定することができ、それに伴い、人体領域を抽出するための温度範囲をより適切に設定することができる。例えば、顔領域の大きさが大きいほど第２温度に乗算する重み係数が大きくなるように各重み係数を設定することで、人体領域を抽出するための温度範囲をより適切に設定することができる。

例えば、温度算出部１３は、顔領域の平均温度を第１温度として算出してもよい。

このように、第１温度を顔領域の平均温度としてもよい。

例えば、温度算出部１３は、顔領域を除く領域の温度分布における最頻値の温度を第２温度として算出してもよい。

このように、第２温度を、顔領域を除く領域の温度分布における最頻値の温度としてもよい。

例えば、室内を撮影するカメラ１００の撮影画像に基づいて顔領域を抽出してもよい。

このように、カメラ１００の撮影画像に基づいて顔領域を抽出してもよい。

例えば、顔領域抽出部１１は、温度分布データに基づいて顔領域を抽出してもよい。

この場合、カメラ１００などを設ける必要がなくなる。また、カメラ１００の撮影画像における顔領域を温度分布データに重畳させるための処理が不要となる。

（その他の実施の形態）
以上のように、本出願において開示する技術の例示として、実施の形態を説明した。しかしながら、本開示における技術は、これに限定されず、適宜、変更、置き換え、付加、省略等を行った実施の形態にも適応可能である。また、上記実施の形態で説明した各構成要素を組み合わせて、新たな実施の形態とすることも可能である。

例えば、上記実施の形態では、人体領域検知システム１０がエアコンなどに搭載される例について説明したが、人体領域検知システム１０は、サーバなどによって実現されてもよい。

例えば、上記実施の形態では、温度算出部１３は、それぞれ重み係数が乗算された第１温度および第２温度を平均することで得られる加重平均温度を閾値温度として算出する例について説明したが、これに限らない。例えば、温度算出部１３は、第１温度および第２温度を平均することで得られる平均温度を閾値温度として算出してもよい。

例えば、本開示は、人体領域検知システム１０として実現できるだけでなく、人体領域検知システム１０を構成する構成要素が行うステップ（処理）を含む人体領域検知方法として実現できる。

具体的には、人体領域検知方法は、室内における人の人体領域を検知する人体領域検知方法であって、図２に示されるように、室内の温度分布を示す温度分布データを生成する温度分布データ生成ステップ（ステップＳ１１）と、人の顔領域を抽出する顔領域抽出ステップ（ステップＳ１２）と、温度分布データにおける顔領域の温度分布に基づいて第１温度を算出し、温度分布データのうちの顔領域を除く領域の温度分布に基づいて第２温度を算出し、第１温度および前記第２温度に基づいて第１温度と第２温度との間の温度である閾値温度を算出する温度算出ステップ（ステップＳ１３およびＳ１４）と、第１温度および第２温度に基づいて、温度分布データから人体領域を抽出する人体領域抽出ステップ（ステップＳ１５）と、を含み、人体領域抽出ステップでは、第１温度が第２温度よりも高い場合には（ステップＳ２１でＹｅｓ）、温度分布データのうち、温度が顔領域の最高温度から閾値温度の範囲にある領域を人体領域として抽出し（ステップＳ２２）、第１温度が第２温度よりも低い場合には（ステップＳ２３でＹｅｓ）、温度分布データのうち、温度が閾値温度から顔領域の最低温度の範囲にある領域を人体領域として抽出する（ステップＳ２４）。

例えば、人体領域検知方法は、コンピュータ（コンピュータシステム）によって実行されてもよい。そして、本開示は、人体領域検知方法に含まれるステップを、コンピュータに実行させるためのプログラムとして実現できる。さらに、本開示は、そのプログラムを記録したＣＤ－ＲＯＭ等である非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体として実現できる。

例えば、本開示が、プログラム（ソフトウェア）で実現される場合には、コンピュータのＣＰＵ、メモリおよび入出力回路等のハードウェア資源を利用してプログラムが実行されることによって、各ステップが実行される。つまり、ＣＰＵがデータをメモリまたは入出力回路等から取得して演算したり、演算結果をメモリまたは入出力回路等に出力したりすることによって、各ステップが実行される。

また、上記実施の形態の人体領域検知システム１０に含まれる構成要素は、集積回路（ＩＣ：Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）であるＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）として実現されてもよい。

また、集積回路はＬＳＩに限られず、専用回路または汎用プロセッサで実現されてもよい。プログラム可能なＦＰＧＡ、または、ＬＳＩ内部の回路セルの接続および設定が再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサが、利用されてもよい。

さらに、半導体技術の進歩または派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて、人体領域検知システム１０に含まれる構成要素の集積回路化が行われてもよい。

以上のように、本開示における技術の例示として、実施の形態を説明した。そのために、添付図面および詳細な説明を提供した。

したがって、添付図面および詳細な説明に記載された構成要素の中には、課題解決のために必須な構成要素だけでなく、課題解決のためには必須でない構成要素も含まれ得る。そのため、それらの必須ではない構成要素が添付図面や詳細な説明に記載されていることをもって、直ちに、それらの必須ではない構成要素が必須であるとの認定をするべきではない。

また、上述の実施の形態は、本開示における技術を例示するためのものであるから、特許請求の範囲またはその均等の範囲において種々の変更、置き換え、付加、省略などを行うことができる。

本開示は、室内における人を検知するシステムなどに適用できる。

１０ 人体領域検知システム
１１ 顔領域抽出部
１２ 温度分布データ生成部
１３ 温度算出部
１４ 人体領域抽出部
１００ カメラ
２００ サーモセンサ

Claims (10)

1. 室内における人の人体領域を検知する人体領域検知システムであって、
   前記室内の温度分布を示す温度分布データを生成する温度分布データ生成部と、
   前記人の顔領域を抽出する顔領域抽出部と、
   前記温度分布データにおける前記顔領域の温度分布に基づいて第１温度を算出し、前記温度分布データのうちの前記顔領域を除く領域の温度分布に基づいて第２温度を算出し、前記第１温度および前記第２温度に基づいて前記第１温度と前記第２温度との間の温度である閾値温度を算出する温度算出部と、
   前記第１温度、前記第２温度および前記閾値温度に基づいて、前記温度分布データから前記人体領域を抽出する人体領域抽出部と、を備え、
   前記人体領域抽出部は、
   前記第１温度が前記第２温度よりも高い場合には、前記温度分布データのうち、温度が前記顔領域の最高温度から前記閾値温度の範囲にある領域を前記人体領域として抽出し、
   前記第１温度が前記第２温度よりも低い場合には、前記温度分布データのうち、温度が前記閾値温度から前記顔領域の最低温度の範囲にある領域を前記人体領域として抽出する、
   人体領域検知システム。
2. 前記温度算出部は、それぞれ重み係数が乗算された前記第１温度および前記第２温度を平均することで得られる加重平均温度を前記閾値温度として算出する、
   請求項１に記載の人体領域検知システム。
3. 前記温度算出部は、前記温度分布データにおける温度分布の分散値を算出し、前記分散値に基づいて前記第１温度および前記第２温度のそれぞれに乗算する前記重み係数を変化させる、
   請求項２に記載の人体領域検知システム。
4. 前記温度算出部は、前記顔領域の大きさに基づいて前記第１温度および前記第２温度のそれぞれに乗算する前記重み係数を変化させる、
   請求項２に記載の人体領域検知システム。
5. 前記温度算出部は、前記顔領域の平均温度を前記第１温度として算出する、
   請求項１～４のいずれか１項に記載の人体領域検知システム。
6. 前記温度算出部は、前記顔領域を除く領域の温度分布における最頻値の温度を前記第２温度として算出する、
   請求項１～５のいずれか１項に記載の人体領域検知システム。
7. 前記顔領域抽出部は、前記室内を撮影するカメラの撮影画像に基づいて前記顔領域を抽出する、
   請求項１～６のいずれか１項に記載の人体領域検知システム。
8. 前記顔領域抽出部は、前記温度分布データに基づいて前記顔領域を抽出する、
   請求項１～７のいずれか１項に記載の人体領域検知システム。
9. 室内における人の人体領域を検知する人体領域検知方法であって、
   前記室内の温度分布を示す温度分布データを生成する温度分布データ生成ステップと、
   前記人の顔領域を抽出する顔領域抽出ステップと、
   前記温度分布データにおける前記顔領域の温度分布に基づいて第１温度を算出し、前記温度分布データのうちの前記顔領域を除く領域の温度分布に基づいて第２温度を算出し、前記第１温度および前記第２温度に基づいて前記第１温度と前記第２温度との間の温度である閾値温度を算出する温度算出ステップと、
   前記第１温度および前記第２温度に基づいて、前記温度分布データから前記人体領域を抽出する人体領域抽出ステップと、を含み、
   前記人体領域抽出ステップでは、
   前記第１温度が前記第２温度よりも高い場合には、前記温度分布データのうち、温度が前記顔領域の最高温度から前記閾値温度の範囲にある領域を前記人体領域として抽出し、
   前記第１温度が前記第２温度よりも低い場合には、前記温度分布データのうち、温度が前記閾値温度から前記顔領域の最低温度の範囲にある領域を前記人体領域として抽出する、
   人体領域検知方法。
10. 請求項９に記載の人体領域検知方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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