JP4087891B1

JP4087891B1 - 移動体の判別装置とその判別方法、及び移動体の判別プログラム

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Publication number: JP4087891B1
Application number: JP2007239384A
Authority: JP
Inventors: 浩文矢内; 浩二小野; 義治柿沼
Original assignee: システム・プロダクト株式会社
Priority date: 2007-09-14
Filing date: 2007-09-14
Publication date: 2008-05-21
Anticipated expiration: 2026-11-28
Also published as: JP2008135001A

Abstract

【課題】
移動体を容易にかつ正確に検出できる移動体の判別装置とその判別方法、及び移動体の判別プログラムを提供する。
【解決手段】
移動体である人間の頭部の２次元位置情報を取得する位置情報取得手段２と、取得した位置情報を処理してその特徴量から移動体を判別する演算処理部１と、判別結果を出力する出力手段とを有する。演算処理部１には、移動体である人間の頭部の２次元位置情報を処理した位置データから、少なくとも動作の距離と速さと角度と２次元座標データのｘ座標の移動量とｙ座標の移動量の相関係数との各特徴データを算出する動作特徴データ算出手段１３と、前記動作特徴データ算出手段の各特徴データから算出し、予め記録された個別動作別特徴算出係数を用いて移動体の個別動作別特徴量を算出する個別動作別特徴量算出手段１６と、ここで求めた個別動作別特徴量の値と予め設定した闘値と比較して移動体を判別する判別手段１７とを備えている。
【選択図】図１

Description

本発明は、移動体の判別装置とその判別方法、及び移動体の判別プログラムに係り、特に移動体である人間の頭部の２次元位置データから特徴量を求めて移動体を判別するのに好適な移動体の判別装置とその判別方法、及び移動体の判別プログラムに関する。

最近では、店舗や各種施設においては、不審者や侵入者等の動作或いは移動するような移動体を監視するため、監視装置を備えることが多くなっている。通常、この種の監視装置では、監視カメラの如き撮像手段で撮影した撮影画像を用いて監視し、撮影画像から移動体を自動的に検出することが行われている。

監視装置の撮像手段で、監視対象の領域を撮影した撮影画像を用いての移動体の監視は、撮影画像データから監視領域の面積、移動速度と方向、平均濃度等の変化から、移動体一の位置、大きさ、色パターン、移動量等の特徴情報を検出し、データベース（以下「DB」と略称する。）内に保有する移動体の特徴情報量と比較して検出し、その結果により関係先に警報を発し、必要に応じて監視画像を録画することが行われている。

例えば、特許文献１に開示されている自動監視装置では、移動体検出手段と、特徴量算出手段と、非検出対象物の特徴量格納手段と、検出対象物の特徴量格納手段と、判定手段と、特徴量移動手段とを備えている。そして、移動体検出手段において撮像手段で取り込んだ画像から移動体に関する情報を検出し、次に特徴量算出手段において検出情報から移動体の特徴量を算出し、この算出特徴量と非検出対象物及び検出対象物の各特徴量格納手段に格納してある特徴量とを判定手段でそれぞれ比較して検出対象の移動体か否かを判定し、検出対象の移動体を検出している。特徴量移動手段では、所定時刻に非検出対象物の特徴量格納手段に格納している特徴量を、検出対象物の特徴量格納手段に移動させるようにしている。

特許第３８１２９８５号公報

上記した特許文献１のような構成の監視装置の場合、例えば正常者と不審者の身体的特徴や行動が類似していると、検出した単なる特徴量の比較では不審者を正確に把握することが難しく、正常な人物を不審者として判断して検出、或いは不審者を検出し損なってしまう恐れがある。

例えば、暗証番号が明らかなキャッシュカードが盗難に遭い、このキャッシュカードを使用した人物が、本人に成りすまして現金を引き出そうとするとき、本人に成りすました人と本人との身体的特徴が類似していると、撮像手段で取り込んだ撮影画像から抽出した特徴量とDB中の特徴量との単純な比較では、両者に差が現れにくくなって判別できず、検出できなくなる問題があった。

本発明の目的は、移動体の判別に有効な動作種類別の特徴量を選択使用することにより、移動体を容易かつ正確に判別できる移動体の判別装置とその判別方法、及び移動体の判別プログラムを提供することにある。

本発明では、人間の頭部の２次元位置情報を取得する位置情報取得手段と、不審者該否判別をする演算処理部と、前記演算処理部の判別結果を出力する結果出力手段とを備えた判別装置において、前記演算処理部に、所定の個別動作毎に、個別動作の名称と不審レベルを入力する動作入力手段と、前記動作入力手段で入力された個別動作に対して、前記位置情報取得手段による２次元位置情報から求めた該個別動作の距離、速さ、角度及び２次元座標データのｘ座標の移動量とｙ座標の移動量の相関係数を説明変数として、前記不審レベルを目的変数として、重回帰分析を行い、回帰係数を算出し保存する係数算出手段を具備し、判別対象体の不審者該否判別を目的に、前記動作入力手段で入力された個別動作の中から特定の個別動作を選定し、前記位置情報取得手段による２次元位置情報から求めた該個別動作の距離、速さ、角度及び２次元座標データのｘ座標の移動量とｙ座標の移動量の相関係数を説明変数とし、前記係数算出手段による該個別動作の回帰係数を用いて、該個別動作の動作特徴量を目的変数として算出する動作特徴量算出手段と、前記動作特徴量と既定の閾値との比較に基づいて不審者該否判別をする判別手段を具備することを特徴とする。

また、本発明は、コンピュータを用いて構築された判別装置において、人間の頭部の２次元位置情報に基づく不審者該否判別方法であって、予め、所定の個別動作毎に、前記コンピュータが備える動作入力手段が、個別動作の名称と不審レベルを入力する動作入力ステップと、前記コンピュータが備える係数算出手段が、前記動作入力ステップで入力された個別動作に対して、前記２次元位置情報から求めた該個別動作の距離、速さ、角度及び２次元座標データのｘ座標の移動量とｙ座標の移動量の相関係数を説明変数として、前記不審レベルを目的変数として、重回帰分析を行い、回帰係数を算出し保存する係数算出ステップを実行し、次いで、判別対象体の不審者該否判別を目的に、前記コンピュータが備える動作特徴量算出手段が、前記動作入力ステップで入力された個別動作の中から特定の個別動作を選定し、前記２次元位置情報から求めた該個別動作の距離、速さ、角度及び２次元座標データのｘ座標の移動量とｙ座標の移動量の相関係数を説明変数とし、前記係数算出ステップによる該個別動作の回帰係数を用いて、該個別動作の動作特徴量を目的変数として算出する動作特徴量算出ステップと、前記コンピュータが備える判別手段が、前記動作特徴量と既定の閾値との比較に基づいて、不審者該否判別をする判別ステップとを実行することを特徴とする。

更に、不審者該否判別をするプログラムは、コンピュータを、人間の頭部の２次元位置情報に基づく不審者該否判別手段として機能させるための判別プログラムであって、予め、所定の個別動作毎に、前記コンピュータを、個別動作の名称と不審レベルを入力する動作入力手段と、前記動作入力手段で入力された個別動作に対して、前記２次元位置情報から求めた該個別動作の距離、速さ、角度及び２次元座標データのｘ座標の移動量とｙ座標の移動量の相関係数を説明変数として、前記不審レベルを目的変数として、重回帰分析を行い、回帰係数を算出し保存する係数算出手段として機能させ、次いで、判別対象体の不審者該否判別を目的に、前記コンピュータを、前記動作入力手段で入力された個別動作の中から特定の個別動作を選定し、前記２次元位置情報から求めた該個別動作の距離、速さ、角度及び２次元座標データのｘ座標の移動量とｙ座標の移動量の相関係数を説明変数とし、前記係数算出手段による該個別動作の回帰係数を用いて、該個別動作の動作特徴量を目的変数として算出する動作特徴量算出手段と、前記動作特徴量と既定の閾値との比較に基づいて不審者該否判別をする判別手段として機能させることを特徴とする。

本発明の移動体の判別装置及び判別方法によれば、動作入力手段で入力された個別動作の中から特定の個別動作を選定し、人間の頭部の２次元位置情報から求めた該動作の距離、速さ、角度及び２次元座標データのｘ座標の移動量とｙ座標の移動量の相関係数を説明変数（以下「特徴データ」とする）とし、該個別動作の回帰係数（以下「個別動作別特徴算出係数」とする）を用いて、該動作の動作特徴量を目的変数として、重回帰分析を行い、動作特徴量と該動作の閾値とを比較して判定するため、移動体を容易にしかも正確に判別することができる。

したがって、移動体の微妙な動作変化を捉えて、不審者の判定や個人認証に活用できるし、嘘発見器用や健康管理用として用いて人の状態の判定、更には自動車の酒酔い運転の運転者判別等に効果的に活用できる利点がある。

本発明の移動体の判別装置では、移動体の位置情報を取得する位置情報取得手段と、この位置情報取得手段で取得した移動体の位置情報を処理し、その特徴量から移動体を判別する演算処理部と、演算処理部での判別結果を出力する出力手段とを有している。そして、演算処理部に位置情報取得手段で取得した移動体の位置情報を処理した移動体の位置データから、少なくとも移動体の動作の距離と速さと角度と２次元座標データのｘ座標の移動量とｙ座標の移動量の相関係数との各特徴データを算出する動作特徴データ算出手段と、この動作特徴データ算出手段の各特徴データから算出し、予め記録された個別動作別特徴算出係数を用いて移動体の個別動作別特徴量を算出する個別動作別特徴量算出手段と、個別動作別特徴量算出手段で求めた個別動作別特徴量の値と予め設定した闘値と比較して移動体を判別する判別手段とを備えて移動体を判別している。

本発明の実施例である移動体の判別装置を図１に示しており、この例では移動体である人間の頭部の動きから不審者を判別するのに適用したものである。この移動体の判別装置では、演算処理部１に人間の頭部の２次元位置データを取得する位置情報取得手段２や、判別結果を表示或いは警報する出力手段３、更にはオペレータが入力操作する入力手段４を有して構成している。出力手段３は、例えば不審者が検出されたことを表示、或いは警報で監視オペレータに通報するために使用される。なお、検出したことの表示や警報は、周知のような無線や有線を用いて遠方にも行うことができる。
演算処理部１は、位置情報取得手段２により取得した人間の頭部の２次元位置情報を処理し，後述する特徴データを用いて移動体を不審者等か否かを判別処理して出力手段３に出力する部分である。演算処理部１には、出力手段３として用いるモニターやスピーカーや、オペレータが操作する入力手段４として用いるキーボードやマウスが接続されるパーソナルコンピュータ（以下「パソコン」と略称する。）が使用でき、このパソコンに後述する移動体の判別を行うためのプログラムをインストールしておき、このプログラムを使用して移動体の判別を実施する。

位置情報取得手段２は、移動体としての不審者の監視をする場合には、管理対象領域の室や出入りするドアの天井部分に人間の頭部を真上から撮影できるように設置する白黒やカラーのビデオカメラ等の如き撮像手段を用いられ、判定対象の移動体が何になるかによって種々のものが使用できる。

位置情報取得手段２として用いる撮像手段以外には、例えば移動体に向けてレーザー光を照射して位置情報を取得するレーザーによる位置検出する手段や、床に敷くマットに配置して加わる重さから重心位置を計測する複数個の圧力センサーの如き重心位置取得手段を用いることができる。なお、位置情報取得手段２に、撮像手段を用いる場合には、演算処理部１として用いるパソコンには、動画像を取り組むためのビデオキャプチャー回路を備えたものを使用する。

演算処理部１には、図１の例では位置情報処理手段１１と、人間の頭部の２次元位置データを記録する記録手段１２と、動作特徴データ算出手段１３と、個別動作別特徴係数算出手段１４と、個別動作別特徴算出係数を記録保存する記録手段１５と、個別動作別特徴量算出手段１６と、判別手段１７と、個別動作別特徴指示手段１８と、個別動作選択指示手段１９とを有しており、これらについては以下にそれぞれ説明する。

位置情報処理手段１１は、位置情報取得手段２としての例えば撮像手段を用いたときには、撮影した映像情報に対して所定の画像処理を行い、この処理で取得した移動体である人間の頭部のｘ座標値とｙ座標値の位置データを得る部分であり、処理取得した移動体の位置データは、メモリ等の記録手段１２に出カして保存する。

動作特徴データ算出手段１３は、記録手段１２中の指定時間内における移動体の位置データを用いて、後述する計算式により動作別の特徴量の算出に必要な特徴データ、即ち移動体の動作特徴データである少なくとも動作の距離と、速さと、角度と、２次元座標データのｘ座標の移動量とｙ座標の移動量の相関係数との各特徴データを算出する部分である。この動作特徴データ算出手段１３で算出した移動体の動作特徴データは、個別動作毎に該否判別の閾値を設定することを目的とする場合には個別動作別特徴係数算出手段１４で使用し、判別対象体の個別動作の該否判別を目的とする場合には個別動作別特徴量算出手段１６で使用する。

動作特徴データ算出手段１３で算出する動作の距離と、速さと、角度と、２次元座標データのｘ座標の移動量とｙ座標の移動量の相関係数の各特徴データは、以下に例示する各式で算出する。

ただし、ｉは指定時間の位置データの番号、N は指定時問内の位置データの数、
は指定時間内の動作中心座標値とｉ番日の位置データとの距離である。

ただし、ｉとN と
と
は、上記のものと同様である。

ただし、
のｉ番目の位置データとｉ＋１番目の位置データ問の距離は、式３−１で求められ、ｉとN は上記のものと同様であり、
は指定時間、
と
は、それぞれｉ番目の位置データ、
と
は、それぞれｉ＋１番目の位置データである。

ただし、
と
と
は、上記のものと同様である。

ただし、
のｉ番目の位置データの角度は、式５−１により求められ、
のｉ番目の位置データとｉ＋１番目の位置データ間の角度は、式５−２により求められ、
と
と
は、上記のものと同様であり、
と
は、それぞれ動作中心のｘ座標の値とｙ座標の値である。

ただし、
と
と
は、上記のものと同様である。

ただし、
と
と
と
は、上記のものと同様であり、
は指定時間内のｘ座標における標準偏差で、式７−１により求められ、また
は指定時間内のｙ座標における標準偏差で、式７−２により求められる。

ただし、
と
は、上記のものと同様である。

なお、特徴データの算出式には、上記以外に移動体が撮影した画像中の動作中心を基準として第１から第４象限の動揺中らからの距離の平均や最大距離を求める計算式等も使用することができる。

個別動作別特徴係数算出手段１４では、個別動作毎に該否判別の閾値を設定するために、動作特徴データ算出手段１３で算出された特徴データと、オペレータが操作する入力手段４から個別動作特徴指示手段１８を介して入力した不審レベルを用いて、移動体の個別動作毎の最適な動作の個別動作別特徴算出係数を算出し、これを記録手段１５に保存している。

個別動作別特徴係数算出手段１４おいての個別動作別特徴算出係数は、次のように周知の重回帰分析によって算出する。
特徴データを説明変数とし、不審レベルを目的変数として、重回帰分析を行い、係数（回帰係数）と各特長データの危険率を求める。そして、求めた危険率が高ければ、不要な特徴データとみなす。例えば不審者を撮影し、「ちらちら周りを確認するしぐさ」の動きをする不審者を要因分析した結果、表１の値が算出される。

上記の表１から不要な特徴データを削除するため、例えば危険率が５０％以上の場合は、不審者を判別するための特徴データから削除し、そして再度の要因分析する。要因分析は、定めた危険率が５０％以上の特徴量がなくなるまで、繰り返し実施する。この繰り返しによって、表１から特徴データの変動角（平均）及び変動角（標準偏差）は削除され、表２に示すようになり、このときの係数（回帰係数）等が記録手段１５に記録保存される。

個別動作別特徴量算出手段１６では、判別対象体の個別動作の該否判別を行うために、少なくとも移動体の動作の距離と、速さと、角度と、２次元座標データのｘ座標の移動量とｙ座標の移動量の相関係数の各特徴データを説明変数とし、記録手段１５に記録した表２に示す特徴データと係数（回帰係数）と切片を用いて、下記のように個別動作別特徴量として目的変数を算出する。

つまり、個別動作別特徴量算出手段１６では、記録手段１５に保存した表２の係数の積と切片とを全て加算して、個別動作別特徴量を目的変数として算出する。したがって、個別動作別特徴量は、下記の算出量の値となる。

なお、個別動作別特徴係数算出手段１４での個別動作別特徴算出係数の算出には、上記した重回帰分析以外に、主成分分析や、判別分析や、ニューラルネットワークの技術を利用して行うことができる。

上記した移動体の位置データを使用する動作特徴データ算出手段１３と個別動作別特徴算出係数算出手段１４は、別のパソコンに組み込んで算出処理を行って、移動体の位置データから動作特徴データ、個別動作別特徴算出係数を順に求めることもできる。そして、算出結果の個別動作別特徴算出係数を、入力手段４から演算処理部１内の記録手段１５に記録して使用することもできる。このような算出処理をする場合、個別動作別特徴係数算出手段１４及び個別動作特徴指示手段１８は、演算処理部１に設ける必要がなくなる。

個別動作別特徴量算出手段１６で算出した個別動作別特徴量の値は、判別手段１７で使用する。判別手段１７では、個別動作別特徴量の値と予め設定した闘値との比較を行い、その大小から移動体が不審者であるか否かを判別し、その結果を出力手段３に警報や表示で出力する。

また、個別動作別特徴指示手段１８は、オペレータが入力手段４を用いて動作の名称や動作レベルを操作入力し、個別動作別特徴係数算出手段１４に指示するために用いられる。オペレータによる動作の名称と動作レベルの入力は、例えば回りをちらちら確認する動作を人の不審な動作として判別する場合に、動作の名称を「ちらちら周りを確認するしぐさ」と入力し、動作レベルは０〜１００の中で「ちらちら周りを確認するしぐさ」の動作を非常によく表現している場合には「１００」を入力し、不審な動作でない場合は「０」を入力する。

個別動作選択指示手段１９は、店舗や博物館等の監視対象施設に判別装置を設置したとき、その施設での判別に優先的に活用するために使用する動作を選択して指示する部分である。オペレータは、入力手段４から個別動作選択指示手段１９に対して操作し、個別動作特徴算出係数の記録手段１５に保管された判別する動作の名称を指定選択する。

人間の頭部の２次元位置データから予め個別動作別特徴算出係数の算出、及び記録手段１５に記録までの実施する処理手順の例を、図２及び図３に示している。図２の処理手順は、一般的な位置情報取得手段２で取得した指定時間内の人間の頭部の２次元位置データを、位置情報処理手段１１で処理し（ステップＳ２１）、動作特徴データ算出手段１３において移動体の動作の距離と、速さと、角度と、２次元座標データのｘ座標の移動量とｙ座標の移動量の相関係数の各特徴データを算出処理し（ステップＳ２２）、オペレータが入力手段から動作名称と動作レベルの入力を受けてから（ステップＳ２３）、それをもとに個別動作別特徴係数算出手段１４で個別動作別特徴算出係数の算出処理を行い（ステップＳ２４）、個別動作別特徴算出係数を記録手段１５に記録保存の処理（ステップＳ２５）を行っている。

また、位置情報取得手段２で得た画像を活用した別の処理手順の場合上記ステップＳ２１部分の処理に代えて、位置情報処理手段１１において画像中の人から頭部の重心位置の算出と保管を行い、更に保管された頭部の重心位置から一定時間、例えば１５秒間の重心位置の取得処理を行って、次のステップＳ２２からステップＳ２５までの処理を行わせることもできる。

図３には移動体の判別を行う本発明の判別手順を示しており、ステップＳ３１とステップＳ３２の処理は、図２に示すステップＳ２１とステップＳ２２の処理手順と同一であり、次のステップＳ３３は、監視対象施設で使用者が、任意に指示する施設特有の監視を必要とする動作名称の入力処理である。移動体の判定にあたっては、移動体の動作の距離と、速さと、角度と、２次元座標データのｘ座標の移動量とｙ座標の移動量の相関係数の各特徴データをもとにした個別動作別特徴算出係数を用いて個別動作別特徴量を算出処理し（ステップＳ３４）、この個別動作別特徴量の値と予め設定した闘値との判定処理を行い（ステップＳ３５）、その判定結果を出力処理する（ステップＳ３６）。

上記した移動体の判別の処理手順、つまり位置情報取得手段で取得した移動体の位置情報を処理して移動体の位置データを得る処理手順、移動体の位置データをから少なくとも移動体の動作の距離と速さと角度と２次元座標データのｘ座標の移動量とｙ座標の移動量の相関係数との各特徴データを算出する処理手順、各特徴データから算出して予め記録された個別動作別特徴算出係数を用いて移動体の個別動作別特徴量を算出する処理手順、算出した個別動作別特徴量の値と予め設定した闘値と比較して判別する処理手順は、移動体の判別プログラムとて作成し、演算処理部として用いるパソコンに組み込んで使用することができる。

本発明の移動体の判別装置を用いて監視対象施設での不審者の検出は、例えば「ちらちら周りを確認するしぐさ」の動作名称を選択しておき、この動きをする人を不審者と設定して利用する。

不審者検出にあたっては、まず撮像手段で一定時間に撮影した画像から、対象の人の頭部の重心位置を求めて位置データを取得する。「ちらちら周りを確認するしぐさ」の動作の個別動作別特徴算出係数（回帰係数）を用いて、この位置データから求められる対象者の頭部の動作の距離、速さ、角度、２次元座標データのｘ座標の移動量とｙ座標の移動量の相関係数の各特徴データを説明変数として重回帰分析を行う。そして、算出された目的変数（「ちらちら周りを確認するしぐさ」の特徴量）と闘値とを比較して判定を行い、警報等の判定結果を出力し、不審者を検出する。

本発明の移動体の判別装置を入室用個人認証に利用する場合について説明する。管理対象の室には従来と同様にドアの天井部分に位置情報取得手段として用いる監視カメラを設置し、またドアの近辺に暗証番号を入力するための入力装置を設置する。また、予め個人毎に暗証番号入力操作する動作の個別動作別算出係数を算出して利用する。

管理対象の室に入室しようとする人は、ドアの前で暗証番号を入力し、暗証番号に一致する個人の個別動作別特徴算出係数を用いて特徴量を算出し、暗証番号に一致した個人であるかどうか判別する。判別により、暗証番号に一致した個人であると判別された場合は個人認証され、ドアの錠が解除されて入室ができる。なお、個人認証では、暗証番号の代わりにＩＣカードや指紋や静脈を利用する生体認証等を利用することができる。

本発明の移動体の判別装置を個人の健康管理に利用する場合、例えば位置情報取得手段として使用する圧力センサーを配置したマットを用いて人の重心位置を計測する。健康管理の対象者は、健康なときに圧力センサーを配置したマットに一定時間乗せ、その状態のときの位置データを活用し、予め健康時の個別動作別特徴算出係数を算出して利用する。

健康管理を行うときには、健康時の個別動作別特徴算出係数が算出された後に、対象者が平衡感覚の鈍っている状態で圧力センサーに配置したマットに一定時間乗ったとすると、健康な時と重心位置の動きが異なるから、動作特徴算出係数によって求めた特徴量が健康時の値と異なるため、異常と判定出力されるので管理に役立てられる。

また、上記の実施例の以外に、本発明の移動体の判別装置を人が嘘をついているときの動きの特徴を判別することによる嘘発見器としての活用や、自動車の動きの特徴から居眠りや酔っ払い運転等の危険運転をしている運転者の監視に活用することもできる。

本発明の一実施例である移動体の判別装置を示すブロック図である。本発明で用いる個別動作別特徴算出係数の算出と記録までの処理手順を示す流れ図である。本発明の一例である移動体の判別の処理手順を示す流れ図である。

符号の説明

１・・・演算処理部、２・・・位置情報取得手段、３・・・出力手段、４・・・入力手段、
１１・・・位置情報処理手段、１２、１５・・・記録手段、１３・・・動作特徴データ算出手段、
１４・・・個別動作別特徴係数算出手段、１６・・・個別動作別特徴量算出手段、
１７・・・判別手段、１８・・・個別動作別特徴指示手段、１９・・・個別動作選択手段。

Claims

人間の頭部の２次元位置情報を取得する位置情報取得手段と、
不審者該否判別をする演算処理部と、
前記演算処理部の判別結果を出力する結果出力手段とを備えた判別装置において、
前記演算処理部に、
所定の個別動作毎に個別動作の名称と不審レベルを入力する動作入力手段と、
前記動作入力手段で入力された個別動作に対して、
前記位置情報取得手段による２次元位置情報から求めた該個別動作の距離、速さ、角度及び２次元座標データのｘ座標の移動量とｙ座標の移動量の相関係数を説明変数として、前記不審レベルを目的変数として、重回帰分析を行い、回帰係数を算出し保存する係数算出手段を具備し、
判別対象体の不審者該否判別を目的に、
前記動作入力手段で入力された個別動作の中から特定の個別動作を選定し、
前記位置情報取得手段による２次元位置情報から求めた該個別動作の距離、速さ、角度及び２次元座標データのｘ座標の移動量とｙ座標の移動量の相関係数を説明変数とし、前記係数算出手段による該個別動作の回帰係数を用いて、該個別動作の動作特徴量を目的変数として算出する動作特徴量算出手段と、
前記動作特徴量と既定の閾値との比較に基づいて、
不審者該否判別をする判別手段を具備することを特徴とする判別装置。
コンピュータを用いて構築された判別装置において、人間の頭部の２次元位置情報に基づく不審者該否判別方法であって、
予め、所定の個別動作毎に、
前記コンピュータが備える動作入力手段が、個別動作の名称と不審レベルを入力する動作入力ステップと、
前記コンピュータが備える係数算出手段が、前記動作入力ステップで入力された個別動作に対して、
前記２次元位置情報から求めた該個別動作の距離、速さ、角度及び２次元座標データのｘ座標の移動量とｙ座標の移動量の相関係数を説明変数として、前記不審レベルを目的変数として、重回帰分析を行い、回帰係数を算出し保存する係数算出ステップを実行し、
次いで、判別対象体の不審者該否判別を目的に、
前記コンピュータが備える動作特徴量算出手段が、前記動作入力ステップで入力された個別動作の中から特定の個別動作を選定し、
前記２次元位置情報から求めた該個別動作の距離、速さ、角度及び２次元座標データのｘ座標の移動量とｙ座標の移動量の相関係数を説明変数とし、前記係数算出ステップによる該個別動作の回帰係数を用いて、該個別動作の動作特徴量を目的変数として算出する動作特徴量算出ステップと、
前記コンピュータが備える判別手段が、前記動作特徴量と既定の閾値との比較に基づいて不審者該否判別をする判別ステップとを実行することを特徴とする判別方法。
コンピュータを、人間の頭部の２次元位置情報に基づく不審者該否判別手段として機能させるための判別プログラムであって、
予め、所定の個別動作毎に、
前記コンピュータを、個別動作の名称と不審レベルを入力する動作入力手段と、
前記動作入力手段で入力された個別動作に対して、前記２次元位置情報から求めた該個別動作の距離、速さ、角度及び２次元座標データのｘ座標の移動量とｙ座標の移動量の相関係数を説明変数として、前記不審レベルを目的変数として、重回帰分析を行い、回帰係数を算出し保存する係数算出手段として機能させ、
次いで、判別対象体の不審者該否判別を目的に、
前記コンピュータを、前記動作入力手段で入力された個別動作の中から特定の個別動作を選定し、
前記２次元位置情報から求めた該個別動作の距離、速さ、角度及び２次元座標データのｘ座標の移動量とｙ座標の移動量の相関係数を説明変数とし、前記係数算出手段による該個別動作の回帰係数を用いて、該個別動作の動作特徴量を目的変数として算出する動作特徴量算出手段と、
前記動作特徴量と既定の閾値との比較に基づいて、
不審者該否判別をする判別手段として機能させることを特徴とする判別プログラム。