JP4316541B2 - 監視記録装置及び監視記録方法 - Google Patents

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本発明は、ビデオカメラ等の映像入力機器を用いて動画映像から人物の動作を監視する監視記録装置及び監視記録方法に関する。
従来の監視記録装置は、監視映像から人物の顔を検出する場合に標準的な正面顔のテンプレートとのマッチングをとり、最大のマッチングとなったショットの顔画像を保存に適した画像として選択している(例えば、特許文献1参照)。また、別の顔画像の選択方法として、色空間において肌色領域にある画素数の数が最大のものを保存に適した画像として選択している。
特開2003−46911号公報
しかしながら、従来の監視記録装置においては、次のような問題がある。すなわち、正面顔のテンプレートのマッチングによる顔検出方法では、人物が常に正面を向いて歩行している場合は問題ないが、横を向いたり、下を向いたりした場合に顔検出が失敗し、顔検出の連続性が途切れてしまう。そして、連続性が途切れると、人物の顔の追跡に失敗して再度正面顔が検出されたときには、新たな人物が登場したものと誤判定してしまい、正確な人物の追跡が困難である。
本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、人物が常に正面を向いて歩行していない場合でも正確に人物の顔位置を特定して追跡を行い、監視映像に登場した登場人物の人数を正確に検出することのできる監視記録装置及び監視記録方法を提供することを目的とする。
上記目的は下記構成又は方法により達成される。
(1) 監視記録装置において、対象空間を撮影する撮影手段と、前記撮影手段で撮影された映像から物体の動いている領域を検出する動き領域検出手段と、前記動き領域検出手段で検出された物体の動き領域から該物体の輪郭を検出して楕円形の輪郭を検出する輪郭検出手段と、前記動き領域検出手段で検出された物体の動き領域から顔候補を検出する顔候補検出手段と、前記輪郭検出手段で検出された楕円形の輪郭位置と前記顔候補検出手段で検出された顔候補位置とを統合して顔検出の位置とする輪郭・顔検出結果統合手段と、前記輪郭・顔検出結果統合手段で求めた顔検出の位置の情報を用いて連続検出した顔画像が同一人物か否かを判定する同一人物判定手段と、前記同一人物判定手段で同一人物と判定された時系列の顔画像群から顔サイズの変化量を検出する顔サイズ変化検出手段と、前記顔サイズ変化検出手段で検出された顔サイズの変化量が一定ではなく不連続な変化の場合に前記同一人物判定手段で検出された時系列の顔画像群を複数人に分類する顔画像分類手段と、前記顔画像分類手段で分類された同一人物の顔画像群に対して保存に適している顔画像を選択するベストショット選択手段と、少なくとも前記動き領域検出手段、前記輪郭・顔検出結果統合手段、前記顔画像分類手段及び前記ベストショット選択手段夫々により得られる人物の特徴を表す情報を記録媒体に保存する人物特徴記録手段と、前記人物特徴記録手段で保存された各種人物特徴情報を検索キーとして録画監視映像から人物を検索する人物検索手段と、を備える。
この構成により、監視映像から人物の映っている目的のシーンを高速に検索することができる。また、人物が常に正面を向いて歩行していない場合でも正確に人物の顔位置を特定して追跡を行い、登場人物の人数を正確に検出することができる。
(2) 上記(1)に記載の監視記録装置において、前記顔画像分類手段は、前記顔サイズ変化検出手段で検出された顔サイズ変化量と時系列の顔画像群の時間経過とから前記同一人物判定手段で検出された時系列の顔画像群を複数人に分類する。
この構成により、カメラ正面に向かって人物が近づいてくる場合でも、正確に人物の顔位置を特定して追跡を行い、登場人物の人数を正確に検出することができる。
(3) 上記(1)又は(2)に記載の監視記録装置において、前記人物特徴記録手段は、前記同一人物判定手段と前記顔画像分類手段の結果から監視映像に登場した人物の人数を自動集計して前記記録媒体に保存する。
この構成により、監視映像に登場した人物の人数を自動集計して記録媒体に保存するので、容易に且つ高速に登場人物の人数検索が可能となる。
(4) 監視記録方法において、対象空間を撮影するカメラで撮影された映像から物体の動いている領域である動き領域を検出し、検出した動き領域から前記物体の輪郭を検出して楕円形の輪郭位置を検出すると共に、前記物体の動き領域から顔候補位置を検出し、検出した顔候補位置と前記楕円形の輪郭位置から双方の位置を統合して顔検出の位置を決定し、決定した顔検出の位置を用いて連続検出した顔画像が同一人物か否かを判定し、同一人物である場合には時系列の顔画像群から顔サイズの変化量を検出し、検出した顔サイズの変化量が一定ではなく不連続な変化の場合には前記同一人物判定で検出した時系列の顔画像群を複数人に分類し、分類した同一人物の顔画像群に対して保存に適している顔画像をベストショットとして選択し、さらに、少なくともベストショットで選択した顔画像と、前記動き領域と、前記顔候補位置と、前記同一人物の顔画像群をそれぞれ記録媒体に保存し、保存した各種情報を検索キーとして録画監視映像から人物検索を可能とする。
この方法により、監視映像から人物の映っている目的のシーンを高速に検索することができる。また、人物が常に正面を向いて歩行していない場合でも正確に人物の顔位置を特定して追跡を行い、登場人物の人数を正確に検出することができる。
本発明の監視記録装置によれば、監視映像から人物の映っている目的のシーンを高速に検索することができる。また、人物が常に正面を向いて歩行していない場合でも正確に人物の顔位置を特定して追跡を行い、登場人物の人数を正確に検出することができる。
以下、本発明を実施するための好適な実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
(実施の形態1)
図1は、本発明の実施の形態1に係る監視記録装置の概略構成を示すブロック図である。この図において、本実施の形態に係る監視記録装置1は、映像入力部2と、制御部3と、動き領域検出部4と、輪郭検出部5と、顔候補検出部6と、輪郭・顔検出結果統合部7と、同一人物判定部8と、顔サイズ変化検出部9と、顔画像分類部10と、ベストショット選択部11と、人物特徴記録部12と、人物検索部13と、記録媒体14とを備えている。
映像入力部2は、対象空間を撮影するビデオカメラ等の映像入力機器である。制御部3は、映像入力部2から入力された映像を各処理部に受け渡し、各処理の制御を行う。動き領域検出部4は、制御部3から受け渡された映像を取り込み、物体の動いている領域を検出する。輪郭検出部5は、動き領域検出部4で検出された物体の動いている領域から、該物体の輪郭を検出して楕円形の輪郭を検出する。顔候補検出部6は、動き領域検出部4で検出された物体の動いている領域から顔候補を検出する。輪郭・顔検出結果統合部7は、輪郭検出部5で検出された楕円形の輪郭位置と顔候補検出部6で検出された顔候補位置とから両方の位置を統合して顔検出の位置を決定する。同一人物判定部8は、輪郭・顔検出結果統合部7で検出された顔検出の位置情報を用いて、連続検出された顔画像が同一人物か他人かを判定する。
顔サイズ変化検出部9は、同一人物判定部8で同一人物と判定された時系列の顔画像群から顔サイズの変化量を検出する。顔画像分類部10は、顔サイズ変化検出部9で検出された顔サイズの変化量が一定ではなく不連続な変化の場合に、同一人物判定部8で検出された時系列の顔画像群を複数人に分類する。ベストショット選択部11は、顔画像分類部10で決定された同一人物の顔画像群に対して、保存に適している顔画像を選択する。人物特徴記録部12は、動き領域検出部4、輪郭・顔検出結果統合部7、同一人物判定部8、顔画像分類部10、ベストショット選択部11夫々から出力された情報を記録媒体14に保存する。人物検索部13は、人物特徴記録部12で保存処理された各種人物特徴情報を検索キーとして録画監視映像から人物を検索する。
以上のように構成された監視記録装置について、図2〜図9を用いてその動作を説明する。最初に、映像入力部2で撮影された監視映像が制御部3に入力される。制御部3は、現在入力された監視画像と微小時間前に入力された監視画像及び時刻情報を動き領域検出部4に転送する。図2は、監視映像から顔画像候補を検出する動作を説明するための図である。この図において、動き領域検出部4は、微小時間前に入力された監視画像と現在入力された監視画像とで対応する画素同士差分をとり、差分画像を作成する(フレーム間差分)。なお、この差分画像の作成方法はこの他にも背景画像から差分を取って作成(背景差分)してもよいし、フレーム間差分と背景差分を組合せて作成してもよい。この差分画像の存在範囲をラベリングや垂直方向及び水平方向に投影したヒストグラム算出等の手法から検出を行い、図2の監視映像画面20中から人物21の動いている領域である動き領域22を検出する。
輪郭検出部5は、図3(輪郭画像を説明するための図)に示すように、差分画像に対して細線化を行い、動いている人物の輪郭30を抽出して輪郭画像31を作成する。そして、作成した輪郭画像31から顔(頭部)の輪郭候補を検出する。顔(頭部)の輪郭は一般的に楕円形をしているため、楕円ハフ検出方法を用いて輪郭画像31から予め設定した顔(頭部)のサイズの楕円位置を特定して、顔(頭部)検出領域23(図2参照)を検出する。顔候補検出部6は、動き領域22から一般的な顔特徴による顔検出を行う。具体的には、目、鼻、口といった顔パーツのテンプレートマッチングによる顔検出や、様々な濃淡特徴の強・弱分類器によって顔候補を絞り込んで行くブースティング(Boosting)顔検出等の手法を用いて顔候補を検出する。人物21が比較的正面を向いている場合は、顔候補検出部6からも顔検出領域23が検出される。
輪郭・顔検出結果統合部7は、輪郭検出部5で検出された顔(頭部)の輪郭候補と顔候補検出部6で検出された顔候補の検出結果を統合して最終的な顔検出候補を出力する。輪郭検出部5で検出された顔(頭部)の輪郭候補は、横向き・後向きの頭部も検出できる特徴があり、顔候補検出部6で検出された顔候補は検出位置精度が高く、縦方向に人が重なっている場合でも同時に顔を検出できるという特徴がある。そこで、この両者の特徴を引き出すため、次の4通りの出力方法を行う。
(1)輪郭候補のみ検出の場合
図4の顔(頭部)の輪郭候補領域40は、輪郭検出部5で顔(頭部)41の輪郭候補を出力した結果である。この場合は、顔(頭部)の輪郭候補領域40を最終出力として出力する。
(2)顔候補のみ検出の場合
図5に示す顔候補領域50は、顔候補検出部6で顔51の顔候補を出力した結果である。この場合は、顔候補領域50を最終出力として出力する。
(3)輪郭候補及び顔候補共に検出且つ輪郭候補領域と顔候補領域が互いに重なり合わない場合
図6に示す顔(頭部)の輪郭候補領域60は、輪郭検出部5で顔(頭部)61の輪郭候補を出力した結果である。顔候補領域62は、顔候補検出部6で顔63の顔候補を出力した結果である。この場合は、顔(頭部)の輪郭候補領域60と顔候補領域62を最終出力として出力する。
(4)輪郭候補及び顔候補共に検出且つ輪郭候補領域と顔候補領域が互いに重なり合う場合
図7に示す顔(頭部)の輪郭候補領域70は、輪郭検出部5で顔72の輪郭候補を出力した結果である。顔候補領域71は、顔候補検出部6で顔72の顔候補を出力した結果である。この場合は、顔候補領域71を最終出力として出力する。
上記出力方法により、人物の顔が正面を向いていない場合でも、(1)又は(3)の出力方法で顔検出位置が特定されるため、途中で途切れることが少なく、高精度の顔追跡が可能になる。
次に、同一人物判定部8は、輪郭・顔検出結果統合部7で検出された現在の顔候補領域と微小時間Δt前に検出した顔候補領域の位置の対応をとり、現在検出した顔画像と微小時間Δt前に検出した顔画像とが同一人物の顔画像であるかそれとも他人であるかを判定する。具体的に図8を用いて説明する。時刻T+Δtの顔候補領域81と時刻Tの顔候補領域80は、顔候補領域の中心位置間の距離も小さく、領域同士の重複度合いも高いため、同一人物であると判定する。同様に時刻T+2Δtの顔候補領域82と時刻T+Δtの顔候補領域81、時刻T+3Δtの顔候補領域83と時刻T+2Δtの顔候補領域82、時刻T+4Δtの顔候補領域84と時刻T+3Δtの顔候補領域83、時刻T+5Δtの顔候補領域85と時刻T+4Δtの顔候補領域84が同一人物と判定され、80〜85までの顔候補領域が同一人物の顔画像群87として出力する。
顔サイズ変化検出部9は、同一人物判定部8で同一人物に分類された顔検出画像について、顔サイズの時間方向変化を検出する。人物が移動する場合、微小時間Δtの間に顔サイズが著しく変動することは極めて稀なため、大きな変動を検出した場合、画面上に新たな人物が登場したと判断する。特にカメラ正面に向かって人物が近づいてくる場合は、微小時間の顔中心位置の変化が小さく、顔中心位置のみの追跡では、同一人物の判定を誤る危険性がある。このため、顔画像分類部10は、微小時間Δtの間に顔サイズが著しく変動した場合に、その前後において同一人物判定部8が出力した同一人物の顔画像群87を分割して2人の顔画像群にする。具体的に図9を用いて説明する。同一人物判定部8では、時刻Tの顔候補領域90から時刻T+5Δtの顔候補領域95までの顔画像群98が出力される。しかし、時刻T+3Δtまでの顔候補領域の顔サイズ変化は緩やかに増加しているのに対して、時刻T+3Δtの顔候補領域と時刻T+4Δtの顔候補領域の顔サイズ変化が急激に減少に転じている。このため、時刻T+3Δtの人物と時刻T+4Δtの人物は同一人物ではないと判定し、90〜93を人物A96の顔画像群99−a、94〜95を人物B97の顔画像群99−bとする。これにより、2人を1人と誤判定して人物の検出漏れの発生を回避できる。
ベストショット選択部11は、顔画像分類部10が出力した同一人物の顔画像群の顔画像を比較して、顔画像のサイズ、コントラスト、顔の向き等を考慮して条件のよいものを検出し、最終的に最も保存に適した顔画像1枚を選択する。人物特徴記録部12は、随時出力される情報、例えば動き領域検出部4で出力される動き領域(図2の22)の矩形位置情報、輪郭・顔検出結果統合部7で出力される顔候補領域(図4の40、図5の50、図6の60及び62、図7の71)の矩形位置情報、顔画像分類部10で出力される同一人物の顔画像群(図8の87)、ベストショット選択部11で検出された保存に適した顔画像、図2の人物21の監視映像画面20への登場時刻及び退場時刻、人物21の移動方向等を記録媒体14に保存する。
人物検索部13は、人物特徴記録部12で録画中に記録された各種情報を用いて、録画後又は録画中に監視映像に登場した人物の検索を行う。例えばベストショット選択部11では同一人物に対して1枚保存に適した画像を記録しているので、ベストショット顔画像の一覧を表示することで容易に且つ高速に人物の検索が可能になる。また、時刻による検索、移動方向による検索等の条件を絞った検索も可能になる。
このように、本実施の形態に係る監視記録装置によれば、映像入力部2で撮影された映像から人物21の動き領域を検出し、検出した動き領域から人物21の輪郭を検出して楕円形の輪郭を検出すると共に動き領域から顔候補を検出し、楕円形の輪郭位置と顔候補位置とから双方の位置を統合して顔検出の位置を決定し、決定した顔検出の位置情報を用いて連続検出した顔画像が同一人物か否かを判定し、同一人物であれば時系列の顔画像群から顔サイズの変化量を検出し、該変化量が不連続な変化の場合には同一人物判定で検出した時系列の顔画像群を複数人に分類し、分類した同一人物の顔画像群に対して保存に適している顔画像をベストショットとして選択し、このベストショットで選択した顔画像と、動き領域と、顔候補位置と、同一人物の顔画像群をそれぞれ記録媒体に保存し、保存した各種情報を検索キーとして録画監視映像から人物検索を可能としたので、監視映像から人物21の映っている目的のシーンを高速に検索することができる。また、人物が常に正面を向いて歩行していない場合でも正確に人物の顔位置を特定して追跡を行い、登場人物の人数を正確に検出することができる。
(実施の形態2)
次に、本発明の実施の形態2に係る監視記録装置について説明する。本実施の形態の監視記録装置は、上述した実施の形態1の監視記録装置と同様の構成を採るので図1を援用する。また、動作については顔画像分類部10における判定に違いがある以外は実施の形態1の監視記録装置と同様であるので、その違いについてのみ説明することとする。
図10を参照して顔画像分類部10における判定方法について説明する。顔画像分類部10は、顔サイズの変化と経過時間から同一人物判定部8が出力した同一人物の顔画像群87を分割して2人の顔画像群にする。同一人物判定部8では、時刻T0で顔サイズL0の顔候補領域100から時刻T5で顔サイズL5の顔候補領域105までの顔画像群108を出力する。ここで、評価値Viを式(1)で定義する。
Vi = (Li+1−Li)×(Ti+1−Ti) ・・・(1)
但し、i = 0, 1, 2,…
この評価値Viは、隣り合う顔候補領域の顔サイズの変化量が大きく、且つ、隣り合う顔候補領域の検出時刻の間隔が大きい場合に絶対値が大きくなる。顔サイズが急激に変化した場合や隣り合う検出時刻の間隔が大きい場合は、同一人物の可能性が低下する。そこで、この評価値Viの絶対値が予め定めた閾値よりも大きい場合に同一人物ではないと判定し、0からiまでの顔画像群とi+1以降の顔画像群に分類を行う。図10の場合は、T4−T3>T3−T2, T4−T3>T5−T4という条件の場合、顔候補領域103と顔候補領域104の顔サイズ変化量が大きいので、式(1)の評価値V(i=3)の絶対値が大きくなり、100〜103の顔候補領域を人物A106の顔画像群109−a、104〜105の顔候補領域を人物B107の顔画像群109−bに分類する。
このように、本実施の形態に係る監視記録装置によれば、顔画像分類部10が、顔サイズ変化検出部9で検出された顔サイズ変化量と時系列の顔画像群の時間経過から同一人物判定部8で検出された時系列の顔画像群を複数人に分類するので、カメラ正面に向かって人物が近づいてくる場合でも正確に人物の顔位置を特定して追跡を行い、登場人物の人数を正確に検出することができる。
本発明は、人物が常に正面を向いて歩行していない場合でも正確に人物の顔位置を特定して追跡を行い、登場人物の人数を正確に検出することができるといった効果を有し、カメラを用いた監視記録システムなどへの適用が可能である。
本発明の実施の形態1に係る監視記録装置の概略構成を示すブロック図 本発明の実施の形態1に係る監視記録装置における監視映像から顔画像候補を検出する動作を説明するための図 本発明の実施の形態1に係る監視記録装置の輪郭検出部において検出される輪郭画像を説明するための図 本発明の実施の形態1に係る監視記録装置の輪郭・顔検出結果統合部における輪郭候補のみ検出した場合の統合結果出力方法を説明するための図 本発明の実施の形態1に係る監視記録装置の輪郭・顔検出結果統合部における顔候補のみ検出した場合の統合結果出力方法を説明するための図 本発明の実施の形態1に係る監視記録装置の輪郭・顔検出結果統合部における輪郭候補領域と顔候補領域が互いに重なり合わない場合の統合結果出力方法を説明するための図 本発明の実施の形態1に係る監視記録装置の輪郭・顔検出結果統合部における輪郭候補領域と顔候補領域が互いに重なり合う場合の統合結果出力方法を説明するための図 本発明の実施の形態1に係る監視記録装置の同一人物判定部における同一人物の顔画像群を説明するための図 本発明の実施の形態1に係る監視記録装置の顔画像分類部における顔サイズ変化から顔画像群の分類を行う方法を説明するための図 本発明の実施の形態2に係る監視記録装置の顔画像分類部における顔サイズ変化と時間経過から顔画像群の分類を行う方法を説明するための図
符号の説明
1 監視記録装置
2 映像入力部
3 制御部
4 動き領域検出部
5 輪郭検出部
6 顔候補検出部
7 輪郭・顔検出結果統合部
8 同一人物判定部
9 顔サイズ変化検出部
10 顔画像分類
11 ベストショット選択部
12 人物特徴記録部
13 人物検索部
14 記録媒体

Claims (4)

  1. 対象空間を撮影して過去と現在の映像を入力する撮影手段と、
    前記撮影手段で撮影された映像から物体の動いている物体の動き領域を検出する動き領域検出手段と、
    前記動き領域検出手段で検出された物体の動き領域から該物体の輪郭を検出して顔の輪郭候補領域を検出する輪郭検出手段と、
    前記動き領域検出手段で検出された物体の動き領域から第1の顔候補領域を検出する顔候補検出手段と、
    前記輪郭検出手段のみで物体の輪郭が検出されたときは前記顔の輪郭候補を第2の顔候補領域として出力し、
    前記顔候補検出手段のみで顔候補が検出されたときは前記第1の顔候補領域を第2の顔候補領域として出力し、
    前記輪郭検出手段で物体の輪郭が検出されると共に前記顔候補検出手段で顔候補が検出され、前記顔の輪郭候補領域と前記第1の顔候補領域が重なりあわない場合は前記顔の輪郭候補と前記第1の顔候補領域を共に第2の顔候補領域として出力し、
    前記輪郭検出手段で物体の輪郭が検出されると共に前記顔候補検出手段で顔候補が検出され、前記顔の輪郭候補領域と前記第1の顔候補領域が互いに重なり合う場合は、前記第1の顔候補領域を第2の顔候補領域として出力する輪郭・顔検出結果統合手段と、
    前記過去の映像から前記輪郭・顔検出結果統合手段によって出力された過去の前記第2の顔候補領域と、前記現在の映像から前記輪郭・顔検出結果統合手段によって出力された現在の前記第2の顔候補領域の距離と重なり具合から、前記過去の顔領域候補と前記現在の顔候補領域の顔画像が同一人物か否かを判定する同一人物判定手段とを有し
    同一人物の追跡を行うことを特徴とする監視記録装置。
  2. 前記同一人物として検出された顔画像群に対して保存に適している顔画像を選択するベストショット選択手段と、
    少なくとも前記動き領域検出手段、前記輪郭・顔検出結果統合手段及び前記ベストショット選択手段夫々により得られる人物の特徴を表す情報を記録媒体に保存する人物特徴記録手段と、
    前記人物特徴記録手段で保存された各種人物特徴情報を検索キーとして録画監視映像から人物を検索する人物検索手段と、
    を備える請求項1に記載の監視記録装置。
  3. 前記人物特徴記録手段は、前記同一人物判定手段と前記顔画像分類手段の結果から監視映像に登場した人物の人数を自動集計して前記記録媒体に保存する請求項2に記載の監視記録装置。
  4. 対象空間を撮影して過去と現在の映像を入力する撮影ステップと、
    前記撮影ステップで撮影された映像から物体の動いている物体の動き領域を検出する動き領域検出ステップと、
    前記動き領域検出ステップで検出された物体の動き領域から該物体の輪郭を検出して顔の輪郭候補領域を検出する輪郭検出ステップと、
    前記動き領域検出ステップで検出された物体の動き領域から第1の顔候補領域を検出する顔候補検出ステップと、
    前記輪郭検出ステップのみで物体の輪郭が検出されたときは前記顔の輪郭候補を第2の顔候補領域として出力し、
    前記顔候補検出ステップのみで顔候補が検出されたときは前記第1の顔候補領域を第2の顔候補領域として出力し、
    前記輪郭検出ステップで物体の輪郭が検出されると共に前記顔候補検出ステップで顔候補が検出され、前記顔の輪郭候補領域と前記第1の顔候補領域が重なりあわない場合は前記顔の輪郭候補と前記第1の顔候補領域を第2の顔候補領域として出力し、
    前記輪郭検出ステップで物体の輪郭が検出されると共に前記顔候補検出ステップで顔候補が検出され、前記顔の輪郭候補領域と前記第1の顔候補領域が互いに重なり合う場合は、前記第1の顔候補領域を共に第2の顔候補領域として出力する輪郭・顔検出結果統合ステップと、
    前記過去の映像から前記輪郭・顔検出結果統合ステップによって出力された過去の前記第2の顔候補領域と、前記現在の映像から前記輪郭・顔検出結果統合ステップによって出力された現在の前記第2の顔候補領域の距離と重なり具合から、前記過去の顔領域候補と前記現在の顔候補領域の顔画像が同一人物か否かを判定する同一人物判定ステップとを有し、
    同一人物の追跡を行うことを特徴とする監視記録方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4939968B2 (ja) * 2007-02-15 2012-05-30 株式会社日立製作所 監視画像処理方法、監視システム及び監視画像処理プログラム
JP4773998B2 (ja) * 2007-03-15 2011-09-14 富士フイルム株式会社 監視カメラ・システム,動画検索装置および顔画像データベース更新装置ならびにそれらの動作制御方法
JP5016999B2 (ja) * 2007-07-03 2012-09-05 キヤノン株式会社 撮像装置、撮像方法、及びプログラム
JP5041229B2 (ja) * 2007-12-07 2012-10-03 ソニー株式会社 学習装置および方法、認識装置および方法、並びにプログラム
JP2009238202A (ja) * 2008-03-03 2009-10-15 Dainippon Screen Mfg Co Ltd 輪郭抽出装置、輪郭抽出方法および輪郭抽出プログラム
JP5227629B2 (ja) * 2008-03-25 2013-07-03 富士フイルム株式会社 オブジェクト検出方法、オブジェクト検出装置、およびオブジェクト検出プログラム
JP5027030B2 (ja) * 2008-03-25 2012-09-19 富士フイルム株式会社 オブジェクト検出方法、オブジェクト検出装置、およびオブジェクト検出プログラム
CN101339605B (zh) * 2008-08-14 2011-11-23 北京中星微电子有限公司 基于视频监控的人数检测系统及方法
JP5230404B2 (ja) * 2008-12-25 2013-07-10 キヤノン株式会社 撮像装置、その制御方法、及びプログラム
CN101464946B (zh) * 2009-01-08 2011-05-18 上海交通大学 基于头部识别和跟踪特征的检测方法
JP5538909B2 (ja) * 2010-01-05 2014-07-02 キヤノン株式会社 検出装置およびその方法
EP2797053B1 (en) * 2013-04-24 2017-03-22 Morpho, Inc. Image compositing device and image compositing method
JP6312991B2 (ja) * 2013-06-25 2018-04-18 株式会社東芝 画像出力装置
KR102036490B1 (ko) * 2017-10-30 2019-10-24 명홍철 소스 비디오 내에서 관심 동영상을 추출하는 장치 및 방법
JP7039409B2 (ja) 2018-07-18 2022-03-22 株式会社日立製作所 映像解析装置、人物検索システムおよび人物検索方法
CN109922311B (zh) * 2019-02-12 2022-01-28 平安科技(深圳)有限公司 基于音视频联动的监控方法、装置、终端及存储介质
WO2023281620A1 (ja) * 2021-07-06 2023-01-12 日本電気株式会社 映像処理システム、映像処理方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9195883B2 (en) 2012-04-09 2015-11-24 Avigilon Fortress Corporation Object tracking and best shot detection system
US9858474B2 (en) 2012-04-09 2018-01-02 Avigilon Fortress Corporation Object tracking and best shot detection system
US10546186B2 (en) 2012-04-09 2020-01-28 Avigilon Fortress Corporation Object tracking and best shot detection system
US11288495B2 (en) 2012-04-09 2022-03-29 Avigilon Fortress Corporation Object tracking and best shot detection system
US11704936B2 (en) 2012-04-09 2023-07-18 Motorola Solutions, Inc. Object tracking and best shot detection system

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