JP3078203B2 - 侵入物体認識装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は侵入物体認識装置に関
し、複数の侵入物体が一部分重なった状態で例えばテレ
ビカメラなどで撮影された画像信号から認識対象である
侵入物体の有無を認識するものである。

【０００２】

【従来の技術】近年、テレビカメラ等によって撮像され
た画像から特定の侵入物体を検出する侵入物体認識シス
テムが研究・開発されている。

【０００３】例えば、次の文献にはこのようなシステム
の応用例が提案されている。 文献：平成６年（１９９４年）、第９回産業における画
像センシング技術シンポジウム講演論文集、ページ８３
〜８８、「画像処理を用いた鉄塔敷地内侵入監視手
法」。

【０００４】この文献の提案による侵入監視の検出原理
は、背景画像と監視画像とを対応する画素ごとに輝度の
差を求め、この差分の輝度ヒストグラムをとる。そこ
で、侵入がない場合は、輝度の値が０付近に輝度のピー
クが現れる。しかしながら、侵入がある場合には、侵入
に対応する画像の領域では、背景画像と監視画像との相
関がないため、ヒストグラムはピークにブロードな分布
が重なった形となる。従って、ヒストグラム上でピーク
の中心輝度を基準として、ここからある閾値以上離れた
ところに別の分布が検出された場合に侵入有りと判断す
るものである。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述な
どによる従来の技術では、複数の侵入物体が重なって見
える変化領域の場合は、侵入物体が一つの変化領域と比
べ全く異なっている。このため、このような変化領域か
ら求められる面積や外接四角形などの特徴量が、前もっ
て設定している特定の侵入物体の基準特徴量と異なる結
果となり、侵入物体を見落とす可能性があった。

【０００６】以上のようなことから、侵入物体が重なっ
て撮影されている場合でも、侵入物体を誤検出すること
なく、正確に侵入物体を認識することができる侵入物体
認識装置の提供が要請されている。

【０００７】

【課題を解決するための手段】そこで、本発明の侵入物
体認識装置は、複数の侵入物体が一部分重なった状態で
撮影された画像信号から変化領域を抽出する抽出手段
と、上記変化領域から認識対象である単体の侵入物体を
表しているか否かを分析する分析手段と、この分析手段
の分析によって認識対象である単体の侵入物体を表して
いないと判断されると、侵入物体の重なりの状態を分析
し、侵入物体が重なっていると推定される変化領域から
いくつかの侵入物体の変化領域を復元する復元手段とを
備え、この復元された変化領域から認識対象である侵入
物体の有無を認識することで、上述の課題を解決するも
のである。

【０００８】

【作用】本発明の構成によれば、複数の侵入物体が一部
分重なっていても、変化領域を抽出し、この変化領域か
ら認識対象である単体の侵入物体を表しているか否かを
分析し、認識対象であると判断されれば即座に侵入物体
の有無を出力でき、ここで認識対象である単体の侵入物
体を表していないと判断されれば、侵入物体の重なりの
状態を分析し、侵入物体が重なっていると推定される変
化領域からいくつかの侵入物体の変化領域を復元するこ
とで、この復元された変化領域の特徴量と、事前に求め
た認識対象である侵入物体の基準特徴量との比較結果な
どから容易に認識対象である侵入物体の有無を認識する
ことができ、従って従来に比べ精度良く認識することが
できるのである。

【０００９】

【実施例】次に本発明の好適な実施例を図面を用いて説
明する。 『第１実施例』：図１は本実施例の侵入物体認識装置の
機能構成図である。この図１において、侵入物体認識装
置は、ビデオカメラ１１と、ビデオインタフェース回路
１２と、背景画像メモリ回路１と、入力画像メモリ回路
２と、差分処理回路３と、二値化処理回路４と、変化領
域切り出し処理回路５と、単体侵入物体判定処理回路６
と、侵入物体重なり判定処理回路７と、単体侵入物体復
元処理回路８と、単体侵入物体判定処理回路９と、出力
処理回路１０とから構成されている。

【００１０】ビデオカメラ１１は、侵入物体などを撮像
するためのもので、侵入物体が重なった撮像画像をアナ
ログ信号（例えば、ＮＴＳＣ信号、ＰＡＬ信号、ＳＥＣ
ＡＭ信号、ＲＧＢ信号などのいずれか）で出力し、ビデ
オインタフェース回路１２に与えるものである。ビデオ
インタフェース回路１２は、撮影画像信号を与えられる
と背景画像メモリ回路１又は入力画像メモリ回路２に撮
影画像信号をデジタル信号に変換して与える。特に入力
画像メモリ回路２は、ビデオカメラ１１で逐次撮影され
た入力画像信号をデジタル信号で格納するものである。
他方、背景画像メモリ回路１は、侵入物体（被写体）が
存在しないときに撮影した背景画像信号をデジタル信号
で格納するものである。

【００１１】差分処理回路３は、入力画像メモリ回路２
から与えられる入力画像信号と、背景画像メモリ回路１
から与えられる背景画像信号とから画素間の差（例え
ば、濃度差の絶対値）を求め、差分画像信号を生成し、
二値化処理回路４に与えるものである。二値化処理回路
４は、差分画像信号を与えられると、適当な閾値で二値
化を行い、差分二値化画像信号を生成し、変化領域切り
出し処理回路５へ与えるものである。尚、この差分二値
化画像信号は、入力画像信号中の背景画像信号から濃度
値が変化した画素の値が１に設定され、変化していない
画素の値は０に設定される。

【００１２】変化領域切り出し処理回路５は、侵入物体
を表す変化領域を一つにまとめるために、例えば、差分
２値化画像を数回膨脹した後、同じ回数だけ収縮する。
膨脹とは、値０の画素の回りに値１の画素がある場合、
その値０の画素を１に変換するものである。つまり、変
化領域の回りを一画素分膨らますのである。収縮はその
逆で、変化領域の回りを一画素分小さくする。これらの
処理によって一つの侵入物体を表すと推定される変化領
域は、一つの領域として抽出される。このようにして得
られた変化領域を例えば、外接矩形で囲み、この外接矩
形に囲まれた領域を差分２値化画像から切り出すもので
ある。

【００１３】単体侵入物体判定処理回路６は、変化領域
切り出し処理回路５からの切り出された差分２値化画像
の領域から、重なりがある単体の侵入物体を検出し、変
化領域が単体の侵入物体を表しているか否かを判定する
ものである。

【００１４】侵入物体重なり判定処理回路７は、単体侵
入物体判定処理回路６からの侵入物体でないとの判定情
報に対して、図８のように重なっている場合の侵入物体
の検出処理を引き続き行うものである。即ち、具体的に
はそれまでの処理によって侵入物体ではないと判定され
た変化領域が、『侵入物体の重なり』によってそのよう
に判定された可能性があるか否かを分析するものであ
る。この分析によって、侵入物体が重なっている可能性
がないと判定される場合は、その旨を出力処理回路１０
に与え、侵入物体が重なっている可能性があると判定さ
れる場合は、その旨を更に、単体侵入物体復元処理回路
８に与えるものである。

【００１５】単体侵入物体復元処理回路８は、侵入物体
重なり判定処理回路７からの侵入物体が重なっている可
能性がある旨の情報から、侵入物体が重なっていると推
定される変化領域から単体の侵入物体を表すと推定され
るいくつかの変化領域を復元し、単体侵入物体判定処理
回路９に与えるものである。

【００１６】単体侵入物体判定処理回路９は、単体侵入
物体復元処理回路８からのいくつかの復元された変化領
域から、上述の単体侵入物体判定処理回路６と同じよう
な処理を行う。即ち、少なくともいずれかの復元された
変化領域が検出すべき侵入物体であると判定されれば、
侵入物体が重なっていると推定される変化領域中に検出
すべき侵入物体が存在するものとして、その結果を出力
処理回路１０へ出力するものである。

【００１７】出力処理回路１０は、単体侵入物体判定処
理回路６又は単体侵入物体判定処理回路９からの変化領
域に侵入物体有りの判定結果を例えば表示出力し、侵入
物体重なり判定処理回路７又は単体侵入物体判定処理回
路９からの変化領域に侵入物体無しの判定結果を表示出
力するものである。

【００１８】（単体侵入物体判定処理回路６の詳細な構
成）： 図２は単体侵入物体判定処理回路６の具体的
な機能構成図である。この図２において、単体侵入物体
判定処理回路６は、単体変化領域特徴量計算処理回路６
１と、単体侵入物体判定処理回路６２とから構成されて
いる。単体変化領域特徴量計算処理回路６１は、変化領
域切り出し処理回路５からの切り出しされた差分２値化
画像の領域から、変化領域の面積や外接四角形の縦横比
などの変化領域特徴量を計算し、単体侵入物体判定処理
回路６２に与えるものである。単体侵入物体判定処理回
路６２は、単体変化領域特徴量計算処理回路６１からの
特徴量と予め設定しておいた検出するべき特定の侵入物
体（人など）の変化領域の基準特徴量とを比較し、入力
画像中の変化領域が検出すべき特定の侵入物体か否かを
判定し、その結果を出力し、抽出された変化領域が侵入
物体と判定されれば、この旨を出力処理回路１０に与
え、侵入物体でないと判定されれば、その旨を侵入物体
重なり判定処理回路７に与えるものである。

【００１９】（侵入物体重なり判定処理回路７の詳細な
構成）： 単体侵入物体判定処理回路６までの処理に
よって侵入物体ではないと判定された変化領域が、侵入
物体の重なりによってそのように判定された可能性があ
るか否かを分析するために、図３（ａ）、（ｂ）のよう
に変化領域を外接四角形で囲み、その外接四角形内を上
から垂直方向に走査して、変化領域に初めにぶつかる点
の座標の値を外接四角形内のｘ軸上の全てについて求
め、その値によって図３（ｃ）、（ｄ）のようなシルエ
ット関数ｆ（ｘ）を生成するのである。その後にノイズ
の影響を除去するためにこのシルエット関数ｆ（ｘ）の
平滑化を行っておく。

【００２０】更に、図３（ｃ）から分かるように侵入物
体が重なっている場合、シルエット関数ｆ（ｘ）にはい
くつもの凹凸が発生し、山が多くできるようになるが、
図３（ｄ）のように侵入物体が重なっていない場合、シ
ルエット関数ｆ（ｘ）に山は一つしかできないのであ
る。

【００２１】そこで、シルエット関数ｆ（ｘ）から極大
点を計算し、極大点の数が２つ以上あれば、侵入物体が
重なっている可能性があると判定し、単体侵入物体復元
処理回路８で処理を引き続き行うものである。また、極
大点の数が一つなら、侵入物体が重なっている可能性が
ないとして処理を終了するのである。

【００２２】（単体侵入物体復元処理回路８の詳細な構
成）： 単体侵入物体復元処理回路８では、侵入物体
が重なっていると推定される変化領域から単体の侵入物
体を表すと推定される変化領域を復元するために、その
手順を図４を参照しながら説明する。そこで、先ず図４
（ａ）に示すように、侵入物体重なり判定処理回路７に
おいて求められたシルエット関数ｆ（ｘ）の最も両端に
ある極大点のｘ座標の値をｘｌ、ｘｒを求めるのであ
る。

【００２３】次にこのｘ座標ｘｌ、ｘｒによって、変化
領域を縦方向に分割するものである。この場合に三つの
領域に分割でき、左からＡ、Ｂ、Ｃとする。また、内側
の変化領域であるＢは侵入物体によって複雑に重なり合
っているので、ここの部分から単体の侵入物体を切り出
すことは容易ではない。そこで、両端のＡやＣの変化領
域は侵入物体同士の重なり部分が少なく、両端の侵入物
体の右半身或いは左半身を表しているといえるのであ
る。

【００２４】ここで、例えば、『検出すべき侵入物体が
歩行中（歩行中の物体は、横方向でも正面でもかまわな
い）の人である場合、変化領域はほぼ左右対称とな
る』。そこで、このような性質を利用して、図４（ｃ）
のように図４（ｂ）の両端の変化領域Ａ、Ｃをｘ＝ｘ
ｌ、ｘ＝ｘｒの軸に対してそれぞれ内側に向かって折り
返し対称移動するのである。

【００２５】即ち、図４（ｃ）のＡ´、Ｃ´に示すよう
に、ｘ＝ｘｌの左側にある変化領域Ａはｘ＝ｘｌに対し
て右側へ、ｘ＝ｘｒの右側にある変化領域Ｃはｘ＝ｘｒ
に対して左側へ対称移動するのである。更に、その対称
移動した変化領域Ａ´、Ｃ´と、元の対称移動する前の
変化領域Ａ、Ｃをそれぞれ合わせると、両端に存在する
単体の侵入物体が復元されるのである。

【００２６】図５、図６は別の重なり人物像の変化領域
に対して同様の処理を行った場合を表している。また、
図４（ｃ）、図６（ｃ）から分かるように上述の処理に
よって両端の侵入物体がほぼ大まかに復元されているこ
とが分かる。この復元された２つの変化領域を次の単体
侵入物体判定処理回路９によって侵入物体の認識を行
い、少なくともどちから一方が検出すべき侵入物体と判
定されれば、侵入物体が重なっていると推定される変化
領域中に検出すべき侵入物体が存在するとして、その結
果を出力するものである。

【００２７】（装置の動作）： ビデオカメラ１１か
らのアナログの画像信号は、ビデオインタフェース回路
１２に与えられ、ここでデジタルの画像信号に変換され
る。ビデオインタフェース回路１２から与えられた、逐
次撮影された入力画像信号は入力画像メモリ回路２に記
憶され、背景画像信号は背景画像メモリ回路１に記憶さ
れる。

【００２８】入力画像信号と、背景画像メモリ回路１か
ら与えられる背景画像信号とは差分処理回路３で画素間
の差が求められ、差分画像信号が生成される。この差分
画像信号が二値化処理回路４に与えられ、適当な閾値で
二値化が行われ、差分二値化画像信号が生成され、変化
領域切り出し処理回路５に与えられる。

【００２９】変化領域切り出し処理回路５では、差分二
値画像中から重なった侵入物体の変化領域を抽出し、単
体侵入物体判定処理回路６に与えられる。切り出しされ
た差分２値化画像の領域は、単体侵入物体判定処理回路
６で重なりがある単体の侵入物体を検出し、変化領域が
単体の侵入物体を表しているか否かを判定する。ここで
抽出された変化領域が認識対象の侵入物体と判定されれ
ば、この旨を出力処理回路１０に与える。また、侵入物
体でないと判定されれば、その旨を侵入物体重なり判定
処理回路７に与える。

【００３０】次に単体侵入物体判定処理回路６までの処
理によって侵入物体ではないと判定された変化領域が、
侵入物体の重なりによってそのように判定された可能性
があるか否かを侵入物体重なり判定処理回路７で分析す
る。この分析におけるシルエット関数ｆ（ｘ）から極大
点を計算し、極大点の数が一つなら、侵入物体が重なっ
ている可能性がないとして、その旨を出力処理回路１０
に通知する。また、極大点の数が２つ以上あれば、侵入
物体が重なっている可能性があると判定し、単体侵入物
体復元処理回路８で処理を行う。

【００３１】単体侵入物体復元処理回路８では、侵入物
体が重なっていると推定される変化領域から単体の侵入
物体を表すと推定される変化領域を復元し、単体侵入物
体判定処理回路９に与える。単体侵入物体判定処理回路
９では、復元された変化領域から、少なくともいずれか
の復元された変化領域が検出すべき侵入物体であると判
定されれば、侵入物体が重なっていると推定される変化
領域中に検出すべき侵入物体が存在するものとして、そ
の結果を出力処理回路１０へ出力する。出力処理回路１
０は、単体侵入物体判定処理回路６又は単体侵入物体判
定処理回路９からの通知によって、変化領域に侵入物体
有りの判定結果を表示出力し、侵入物体重なり判定処理
回路７又は単体侵入物体判定処理回路９からの通知によ
って、変化領域に侵入物体無しの判定結果を表示出力す
るものである。

【００３２】（装置のハードウエア構成）： 図７は
本発明の実施例の侵入物体認識装置を実現するための一
例のハードウエア構成図である。この図７において、侵
入物体認識装置のハードウエア構成は、ビデオカメラ１
１と、ワークステーション本体２２と、ＣＲＴディスプ
レイ２６と、キーボード２５と、マウス２４と、外部記
憶装置２７とから構成されている。ワークステーション
本体２２は、ＣＰＵ２０とメインメモリ２１とビデオボ
ード２８とから構成されている。

【００３３】ビデオカメラ９で撮影された画像信号は、
アナログ信号（ＲＧＢ信号又はＮＴＳＣ信号など）でビ
デオボード２８に与えられる。このビデオボード２８
は、入力された画像信号をアナログ信号からデジタル信
号に変換して背景画像信号や逐次撮影された入力画像信
号をメインメモリ２１に格納させる。このメインメモリ
２１は、ビデオボード２８からの画像信号を格納する
他、上述の侵入物体の画像認識を行うための種々のプロ
グラムデータや、必要な各種のワークデータなどを格納
しているものである。メインメモリ２１のこれらのデー
タを使用してＣＰＵ２０は処理して侵入物体の画像認識
処理を行うものである。

【００３４】外部記憶装置２７は、メインメモリ２１に
格納されたプログラムデータのバックアップ用として使
用される他、侵入物体の画像認識処理に必要な各種デー
タを記憶していて、必要に応じてメインメモリ２１に与
えるものである。侵入物体の画像認識処理の結果は、Ｃ
ＲＴディスプレイ２６に表示出力される。マウス２４、
キーボード２５などは、処理段階でデータ選択やデータ
入力のための入力手段として使用される。このように侵
入物体認識装置を構成することで、上述の機能構成を実
現でき、精度良く侵入物体を認識することができるので
ある。

【００３５】（第１実施例の効果）： 以上の第１実
施例によれば、テレビカメラなどによって撮像された画
像からの特定の侵入物体を検出する処理において、侵入
物体が図８に示すように複数の侵入物体の変化領域が重
なって見える場合にも差分処理、二値化処理によって抽
出される変化領域の重なりがない両端の領域を用いて、
その領域を内側に対称移動することで、単体の侵入物体
の変化領域を復元し、その変化領域を基にして検出処理
を行うことで、侵入物体が重なって見える場合も侵入物
体の検出を可能とすることができるのである。

【００３６】また、変化領域の面積又は外接多角形の縦
横比から変化領域の特徴量を求め、認識対象である侵入
物体の基準特徴量との比較を行い、認識対象である単体
の侵入物体を表しているか否かを分析することで、重な
りが簡単なものであれば容易に認識結果を出力すること
ができる。

【００３７】更に、侵入物体の重なりの状態の分析とし
て、変化領域からシルエット関数を生成し、このシルエ
ット関数の極大点（又は極小点）の数を分析し、この分
析結果から侵入物体が重なっているか否かを推定するこ
とで、複雑に侵入物体が重なっていても、正確に重なり
の有無を認識することができる。

【００３８】更にまた、侵入物体が重なっていると推定
される変化領域のシルエット関数の極大点又は極小点の
位置から、極大点又は極小点を中心として１又は２以上
の軸を設定し、上記軸を中心として変化領域の対称性を
分析し、この対称性の分析から変化領域内のいくつかの
侵入物体の変化領域を復元することで、複雑に侵入物体
が重なっていても、認識対象である単体の侵入物体の変
化領域を復元することができ、認識判定を容易にさせる
ことができる。

【００３９】『第２実施例』：上述の第１実施例では単
体侵入物体判定処理６において、切り出された変化領域
から面積や外接四角形の縦横比などの変化領域特徴量を
計算し、この特徴量と前もって設定しておいた検出すべ
き特定の侵入物体（例えば、人など）の変化領域の基準
特徴量とを比較し、入力画像中の変化領域が検出すべき
特定の侵入物体か否かを判定する処理を行った。

【００４０】そこで、テレビカメラ等によって撮像され
た画像から侵入物体を検出するテレビカメラの設置場所
から遠くにいる侵入物体は、画像上で変化領域の面積が
小さくなる。一方、テレビカメラ設置場所の近くでは、
小さなものが動いても変化領域の面積が大きくなる。こ
のためテレビカメラの設置場所から遠い位置にいる侵入
物体を検出しようとして、面積の閾値の設定を低くする
と、テレビカメラの近くで人以外の小さな物体が動くこ
とによって生じる変化領域やノイズによる変化領域との
区別ができず、侵入物体を見落としたり、検出すべき侵
入物体でないものを侵入物体として誤検出してしまうこ
とがあり得る。

【００４１】また、もう一つのパラメータである外接四
角形の縦横比は、人が通常に歩行する動作を横から捉え
た場合、足と腕を閉じたときは開いたときに比べて約４
〜５倍ほども大きくなる。このため、縦横比から侵入者
を判断する場合も、面積から判定する場合と同じような
問題が起こり得る。

【００４２】これらのことから、変化領域の面積と外接
四角形の縦横比とから侵入物体を完全に精度良く検出し
きれない場合があり得る。

【００４３】そこで、本第２実施例では、人の歩行時に
発生する人物特有の形状を利用して人物を正確に認識
し、誤検出を極めて少なくする侵入物体認識装置を構成
するものである。

【００４４】そこで、図９は第２実施例の侵入物体認識
装置の機能構成図である。この図９において、侵入物体
認識装置は、ビデオカメラ１１と、ビデオインタフェー
ス回路１２と、背景画像メモリ回路１と、入力画像メモ
リ回路２と、差分処理回路３と、二値化処理回路４と、
変化領域切り出し処理回路５と、単体侵入物体形状判定
処理回路１０６と、侵入物体重なり判定処理回路７と、
単体侵入物体復元処理回路８と、単体侵入物体形状判定
処理回路１０７と、出力処理回路１９とから構成されて
いる。

【００４５】本第２実施例において、特徴的な構成は単
体侵入物体形状判定処理回路１０６、１０７である。
尚、上述の第１実施例と同じ機能構成回路には同じ符号
を付しているので、詳細な説明は省略する。即ち、変化
領域切り出し処理回路５までは、上述の第１実施例と同
様に変化領域を抽出する。その後に第１実施例ではこの
変化領域から面積や縦横比などの変化領域の特徴量を計
算し、この特徴量によって判定を行っていた。

【００４６】そこで、具体的には本第２実施例の単体侵
入物体形状判定処理回路１０６では、図１０に示すよう
な回路構成で実現するものである。即ち、単体侵入物体
形状判定処理回路１０６、１０７は、変化領域分割処理
回路８６と、投影ヒストグラム作成処理回路８７と、特
徴量抽出回路８８と、侵入物体判定処理回路８９とから
構成されている。

【００４７】変化領域分割処理回路８６は、抽出された
変化領域を縦に３等分し、この３等分された変化領域を
投影ヒストグラム作成処理回路８７において、横軸上に
投影処理を行う。つまり、変化領域を表す値１の画素を
縦方向に加算して、投影ヒストグラムを求めるのであ
る。そして、この投影ヒストグラムから特徴量抽出処理
回路８８において、平均値や標準偏差などを求め、この
特徴量と前もって設定しておいた検出すべき特定の侵入
物体（例えば、人など）の変化領域も基準特徴量とを、
侵入物体判定回路８９において比較、侵入物体を検出す
ることで、重なって見える侵入物体でもより精度良く侵
入物体の検出を行うことができるのである。

【００４８】本第２実施例の構成で、撮影した侵入物体
の重なり画像データ３７０フレームの検出実験を行った
ところ、９４％以上の精度で侵入物体の検出に成功し、
検出すべき侵入物体が存在せずにその他の侵入物体が存
在したり、ノイズが発生した画像データ１００フレーム
で誤検出（検出すべき侵入物体が存在しないにも関わら
ず存在すると誤ってしまうこと）実験を行ったところ、
２０％以下の精度に誤検出を抑えることができた。

【００４９】（第２実施例の効果）： 以上の第２実
施例の構成によれば、単体侵入物体形状判定処理回路１
０６、１０７を備え、変化領域分割処理、投影ヒストグ
ラム作成、特徴量抽出を行うことで、侵入物体の形状特
徴を利用して侵入物体を高精度に検出でき、且つ、より
正確に侵入物体を検出することができるのである。

【００５０】（他の実施例）： （１）尚、以上の実
施例と、侵入物体の形状特徴を利用して侵入物体を高い
精度で検出する構成を組み合わせることも可能であり、
このような組み合わせによって更に高い精度で侵入物体
を検出することもできるのである。

【００５１】（２）また、入力画像信号は、テレビカメ
ラからのものの他、ビデオ記録・再生装置などからの記
録・再生信号でも認識することができる。また、認識出
力は表示出力の他、印刷出力することも好ましい。

【００５２】（３）更に、侵入物体認識として、人物認
識だけでなく、車両、航空機、動物などのどのようなも
のにも適用することができる。また、複数の顔画像の重
なりなどでも適用することができる。

【００５３】（４）更にまた、図１、図２、図９、図１
０の図は機能構成を示すものとして表したが、処理の手
順（流れ）を示すフローチャートとして見ることもでき
る。 （５）また、本発明の侵入物体認識装置は、テレビ会議
システムや、各種監視カメラ装置や、玄関用カメラ装置
や、車両や航空機などの移動体に搭載される衝突防止装
置などに適用することもできる。

【００５４】

【発明の効果】以上述べた様に本発明の構成によれば、
複数の侵入物体が一部分重なった状態で撮影された画像
信号から変化領域を抽出する抽出手段と、上記変化領域
から認識対象である単体の侵入物体を表しているか否か
を分析する分析手段と、この分析手段の分析によって認
識対象である単体の侵入物体を表していないと判断され
ると、侵入物体の重なりの状態を分析し、侵入物体が重
なっていると推定される変化領域からいくつかの侵入物
体の変化領域を復元する復元手段とを備え、この復元さ
れた変化領域から認識対象の侵入物体の有無を認識する
ことで、侵入物体が重なって撮影されている場合でも、
侵入物体を誤検出することなく、正確に認識対象である
侵入物体を認識する侵入物体認識装置を実現することが
できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１実施例の侵入物体認識装置の機能
構成図である。

【図２】第１実施例の単体侵入物体判定処理回路の機能
構成図である。

【図３】実施例の変化領域とシルエット関数の説明図
（その１）である。

【図４】実施例の単体侵入物体復元の説明図（その１）
である。

【図５】実施例の変化領域とシルエット関数の説明図
（その２）である。

【図６】実施例の実施例の単体侵入物体復元の説明図
（その２）である。

【図７】実施例の侵入物体認識装置の一例のハードウエ
ア構成図である。

【図８】実施例の重なって見える侵入物体の変化領域の
説明図である。

【図９】第２実施例の侵入物体認識装置の機能構成図で
ある。

【図１０】第２実施例の単体侵入物体形状判定処理回路
の詳細な機能構成図である。

【符号の説明】

１…背景画像メモリ回路、２…入力画像メモリ回路、３
…差分処理回路、４…二値化処理回路、５…変化領域切
り出し処理回路、６、９…単体侵入物体判定処理回路、
７…侵入物体重なり判定処理回路、８…単体侵入物体復
元処理回路、１０…出力処理回路、１１…ビデオカメ
ラ、１２…ビデオインタフェース回路、６１…単体変化
領域特徴量計算処理回路、６２…単体侵入物体判定処理
回路、１０６、１０７…単体侵入物体形状判定処理回
路。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 久野 裕次 東京都港区虎ノ門１丁目７番12号 沖電 気工業株式会社内 (56)参考文献 特開 平６−176153（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06T 7/20 G06T 1/00 G06T 7/00 G08B 13/196 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)

Claims (5)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数の侵入物体が一部分重なった状態で
   撮影された画像信号から変化領域を抽出する抽出手段
   と、 上記変化領域から認識対象である単体の侵入物体を表し
   ているか否かを分析する分析手段と、 この分析手段の分析によって認識対象である単体の侵入
   物体を表していないと判断されると、更に侵入物体の重
   なりの状態を分析し、この分析で侵入物体が重なってい
   ると推定される変化領域からいくつかの侵入物体の変化
   領域を復元する復元手段とを備え、 この復元された変化領域から認識対象である侵入物体の
   有無を認識することを特徴とする侵入物体認識装置。
2. 【請求項２】 上記分析手段は、変化領域の面積又は外
   接多角形の縦横比から変化領域の特徴量を求め、事前に
   求めた認識対象である侵入物体の基準特徴量との比較を
   行い、認識対象である単体の侵入物体を表しているか否
   かを分析することを特徴とする請求項１記載の侵入物体
   認識装置。
3. 【請求項３】 上記分析手段は、抽出された変化領域を
   分割し、分割された変化領域に対して、投影処理を行っ
   て投影ヒストグラムを求め、この投影ヒストグラムを分
   析し、この分析から得た変化領域特徴量と、事前に求め
   た認識対象である侵入物体の基準特徴量とを比較して認
   識対象である単体の侵入物体を表しているか否かを分析
   することを特徴とする請求項１記載の侵入物体認識装
   置。
4. 【請求項４】 上記復元手段は、侵入物体の重なりの状
   態の分析として、変化領域からシルエット関数を生成
   し、このシルエット関数の極大点又は極小点の数を分析
   し、この分析結果から侵入物体が重なっているか否かを
   分析することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記
   載の侵入物体認識装置。
5. 【請求項５】 上記復元手段は、侵入物体が重なってい
   ると推定される変化領域Ａのシルエット関数の極大点又
   は極小点の位置を求め、この極大点又は極小点を中心と
   して１又は２以上の軸を設定し、上記軸を中心として上
   記変化領域Ａの対称性を分析し、この対称性の分析から
   上記変化領域Ａ内のいくつかの侵入物体の変化領域を復
   元することを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載
   の侵入物体認識装置。