JP4784351B2 - ロボットを用いた人物判定 - Google Patents

Description

この発明は、画像を用いて人物を判定する技術に関する。

画像を用いて人物判定を行うシステムとしては、例えば特許文献１に記載された防犯監視システムが知られている。

特開平５−１６６０９０号公報

しかし、従来の人物判定システムでは、監視のために大規模なシステム構成が必要であり、一般家庭などの小領域の監視に適用するのは困難な場合があった。

本発明は、小規模の構成で十分に高精度な人物判定を行うことのできる技術を提供することを目的とする。

（１）本発明による第１のシステムは、監視ロボットを用いた人物判定システムであって、
前記監視ロボットは、
判定対象者の画像を取得するための撮像部と、
複数の人物の画像が予め登録されている第１の人物画像データベースと、
前記判定対象者の画像を用いて、前記判定対象者が前記第１の人物画像データベースの既登録人物と一致するか否かを判定する第１の人物判定処理部と、
前記判定対象者が前記第１の人物画像データベースの既登録人物のいずれとも一致しないと判定された場合に、前記判定対象者の画像を前記監視ロボットとネットワークを介して接続された大規模人物判定処理装置に送信する第１の送信部と、
を備え、
前記大規模人物判定処理装置は、
前記第１の人物画像データベースよりも大規模な第２の人物画像データベースと、
前記判定対象者の画像を用いて、前記判定対象者が前記第２の人物画像データベースの既登録人物と一致するか否かを判定する第２の人物判定処理部と、
を備えることを特徴とする。
（２）本発明による第２のシステムは、
監視ロボットと、大規模人物判定処理装置と、依頼者の端末とがネットワークを介して接続された人物判定システムであって、
前記監視ロボットは、
判定対象者の画像を取得するための撮像部と、
複数の人物の画像が予め登録されている第１の人物画像データベースと、
前記判定対象者の画像を用いて、前記判定対象者が前記第１の人物画像データベースの既登録人物と一致するか否かを判定する第１の人物判定処理部と、
前記判定対象者が前記第１の人物画像データベースの既登録人物のいずれとも一致しないと判定された場合に、前記判定対象者の画像を前記大規模人物判定処理装置に送信する第１の送信部と、
を備え、
前記判定対象者が前記第１の人物画像データベースの既登録人物のいずれかに一致すると判定された場合に、
（ｉ）前記監視ロボットの前記第１の送信部は、前記大規模人物判定処理装置に前記判定対象者の画像とＩＤとを送信し、
（ｉｉ）前記大規模人物判定処理装置は、前記判定対象者の画像を添付すること無く前記判定対象者のＩＤを前記依頼者の端末に送信するとともに、前記判定対象者の画像を前記大規模人物判定処理装置内に保存する。

上記第１のシステムによれば、判定対象者が既登録人物と一致しないと判定された場合に、判定対象者の画像を大規模人物判定処理装置に送信するので、この大規模人物判定処理装置において画像を用いて判定対象者の確認を行うことが可能である。
また、第２のシステムによれば、判定対象者が既登録人物と一致しないと判定された場合に、判定対象者の画像を大規模人物判定処理装置に送信するので、この大規模人物判定処理装置において画像を用いて判定対象者の確認を行うことが可能である。
また、第３のシステムによれば、判定対象者が既登録人物と一致しないと判定された場合に、判定対象者の画像を依頼者の端末に送信して依頼者に判定対象者の画像を確認させるので、依頼者が判定対象者の画像を確認することが可能である。

前記監視ロボットは、移動機構を用いて前記判定対象者を追跡して前記判定対象者の顔正面の画像を撮像し、前記顔正面の画像を用いて前記第１の人物判定処理部による判定を実行するものとしてもよい。

この構成によれば、顔正面の画像を用いて人物判定処理を行うので、横顔の画像を用いる場合に比べて高精度の判定を実行することができる。また、判定対象者が移動して顔正面の画像をなかなか取得できない場合にも、監視ロボットが判定対象者を追跡するので、顔正面画像をより確実に取得することが可能である。

前記監視ロボットは、前記判定対象者が前記第１の人物画像データベースの既登録人物のいずれとも一致しないと判定された場合に、移動機構を用いて前記判定対象者を追跡して撮像した前記判定対象者の顔正面の画像を前記第１の送り先に送信するようにしてもよい。

この場合にも、第１の送り先において、顔正面画像を用いて判定対象者の確認を高精度に行うことが可能である。

上記人物判定システムは、さらに、
前記監視ロボットとネットワークを介して接続された大規模人物判定処理装置を備えており、
前記監視ロボットの前記第１の送信部は、前記判定対象者が前記人物画像データベースの既登録人物のいずれとも一致しないと判定された場合に前記判定対象者の画像を前記大規模人物判定処理装置に送信するものとしてもよい。
このとき、前記大規模人物判定処理装置は、
前記第１の人物画像データベースよりも大規模な第２の人物画像データベースと、
前記判定対象者の画像を用いて、前記判定対象者が前記第２の人物画像データベースの既登録人物と一致するか否かを判定する第２の人物判定処理部と、
を備えるものとしてもよい。

この構成によれば、監視ロボットにおける小規模な人物判定処理で判定対象者が未登録であると判定された場合に、大規模人物判定処理装置において大規模な人物判定処理を行うので、判定精度を高めて、既登録人物を未登録人物であると誤判定する確率を低減することができる。

前記大規模人物判定処理装置又は前記監視ロボットは、
前記判定対象者が前記第２の人物画像データベースの既登録人物のいずれとも一致しないと判定された場合に、前記判定対象者が不特定人物であることを示す警告を特定の第２の送り先に送信する第２の送信部を備えるようにしてもよい。

この構成によれば、第２の送り先において警告を受信できるので、適切な措置を講じることが可能である。

前記第２の送り先は、前記監視ロボットによる監視を依頼した依頼者が使用する端末であるものとしてもよい。

前記大規模人物判定処理装置は、さらに、
前記判定対象者が前記第２の人物画像データベースの既登録人物のいずれとも一致しないと判定された場合に、前記判定対象者の画像を印刷する印刷機構を備えるようにしてもよい。

この構成では、判定対象者が未登録の場合にその画像を観察することによって、その後、適切な措置を講ずることが可能である。

前記監視ロボットの前記第１の送信部は、前記判定対象者が前記第１の人物画像データベースの既登録人物であると判定された場合に、前記既登録人物の画像と前記既登録人物の識別子とのうちの少なくとも一方を、前記監視ロボットによる監視を依頼した依頼者が使用する端末に送信するものとしてもよい。

この構成によれば、依頼者が既登録人物の訪問を知ることが可能である。

なお、本発明は、種々の形態で実現することが可能であり、例えば、人物判定方法および人物判定システム、人物判定システムに使用される監視ロボット、それらの方法または装置の機能を実現するためのコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した記録媒体、そのコンピュータプログラムを含み搬送波内に具現化されたデータ信号、等の形態で実現することができる。

次に、本発明の実施の形態を以下の順序で説明する。
A．第１実施例：
B．第２実施例：
C．第３実施例：
D．第４実施例：
E．変形例

A．第１実施例：
図１は、本発明の一実施例としての監視システムの構成を示す説明図である。この監視システムは、監視領域ＭＳに置かれた監視ロボット１００と、中央監視システム３００とを備えており、これらはネットワークＮＥＴを介して互いに接続されている。なお、監視ロボット１００とネットワークＮＥＴとの間の接続経路の一部には、無線通信が使用されていることが好ましい。具体的には、例えば、監視ロボット１００が無線通信によって監視領域ＭＳ内の無線ＬＡＮ（図示省略）に接続されており、この無線ＬＡＮがゲートウェイ（又はルータ）を介して外部のネットワークＮＥＴに接続されている構成を採用することができる。

中央監視システム３００は、後述する人物判定サーバ２００を備えている。ネットワークＮＥＴには、さらに、携帯端末４１０と無線通信を行う基地局４００が接続されている。この携帯端末４１０は、監視領域ＭＳの監視を依頼した契約者ＣＴ（「依頼者」とも呼ぶ）の端末として使用されるものであり、携帯電話機能を有している。なお、この例では、監視領域ＭＳは家庭であり、ネットワークＮＥＴとしてインターネットが使用されている。但し、監視領域ＭＳは、家庭以外の任意の領域とすることができる。また、ネットワークとしてはインターネット以外の任意のネットワーク構成を採用することが可能である。

図２は、監視ロボット１００と人物判定サーバ２００の機能を示すブロック図である。監視ロボット１００は、目の位置に設けられた撮像部１１０と、人物認識処理モジュール１２０と、小規模人物画像データベース１３０と、ネットワーク通信処理部１４０とを備えている。人物認識処理モジュール１２０は、動体認識処理モジュール１２２と、顔認識処理モジュール１２４と、追跡制御処理モジュール１２６と、簡易人物判定処理モジュール１２８とを備えている。小規模人物画像データベース１３０には、複数の登録者の画像と、各登録者の識別子（ＩＤ）とが登録されている。登録者のＩＤとしては、予め個々の登録者に割り当てられたＩＤ番号や、登録者の氏名を使用することができる。簡易人物判定処理モジュール１２８は、このデータベースを参照して人物判定を行うことが可能である。なお、各モジュールの機能の詳細については後述する。これらのモジュールは、ハードウェアで実現してもよく、あるいは、ソフトウェアで実現してもよい。監視ロボット１００には、さらに、ロボット１００を監視領域ＭＳ内で移動させたり、ロボット１００の各部を動かしたりするための駆動機構１５０が設けられている。

人物判定サーバ２００は、詳細人物判定処理モジュール２１０と、大規模人物画像データベース２２０と、ネットワーク通信処理部２３０とを備えている。大規模人物画像データベース２２０は、監視ロボット１００内の小規模人物画像データベース１３０よりも多数の画像を格納している。詳細人物判定処理モジュール２１０は、この大規模人物画像データベース２２０を参照して人物判定を判定するので、監視ロボット１００の簡易人物判定処理モジュール１２８よりも高精度に人物判定を行うことが可能である。

人物判定処理は、例えば、任意の判定対象者の画像における顔の輪郭や、顔の部品（目、鼻、口など）の配置、顔領域内における画素値分布などの複数のパラメータが、既登録者に関するこれらのパラメータと一致するか否かに応じて実行することが可能である。但し、人物判定処理の方法としては、他の種々の方法を利用可能である。

図３は、第１実施例における処理の全体を示すフローチャートである。ステップＳ１０では、監視ロボット１００の動体認識処理モジュール１２２が、撮像部１１０からの映像に基づいて、動体が検出されたか否かを判定する。動体が検出された場合には、動体認識処理モジュール１２２は、ステップＳ２０において、動体が人であるか否かを判定する。この判定は、例えば、動体の輪郭の形状や、動体に人の顔が存在するか否かに基づいて行うことができる。動体に人の顔が存在するか否かは、顔認識処理モジュール１２４によって判定するようにしてもよい。動体が人でない場合には全体の処理を終了して待機状態に戻り、一方、動体が人（以下、「判定対象者」と呼ぶ）の場合にはステップＳ３０以降の処理が実行される。

ステップＳ３０では、監視ロボット１００が判定対象者の顔正面の画像を撮像する。この際には、撮像部１１０で撮像された画像が顔認識処理モジュール１２４に転送され、顔認識処理モジュール１２４によって顔正面の画像であると判定されるまで、この撮像と顔認識処理とが繰り返される。なお、顔正面画像を取得できるように、追跡制御処理モジュール１２６と顔認識処理モジュール１２４とが協働してロボット１００を制御することによって、判定対象者を追跡しつつ撮像を行うようにしてもよい。このように、ロボット１００は駆動機構１５０（「移動機構」とも呼ぶ）を有しているので、人物判定の精度を向上させるために、判定対象者を追跡してその顔正面画像を取得することができるという利点がある。

ステップＳ４０では、監視ロボット１００と中央監視システム３００内の人物判定サーバ２００とを用いて以下に説明する人物判定が行われる。

図４は、第１実施例における人物判定処理の手順を示すフローチャートである。ステップＳ１００〜Ｓ１７０の処理は監視ロボット１００によって行われ、ステップＳ２００〜Ｓ２３０の処理は人物判定サーバ２００によって行われる。

ステップＳ１００，Ｓ１１０では、簡易人物判定処理モジュール１２８が、判定対象者の画像を用いて小規模人物画像データベース１３０を参照し、判定対象者がデータベース１３０の既登録者か否かが判定される。判定対象者が既登録者（既知）の場合には、ステップＳ１２０において、監視ロボット１００が、判定対象者に対して挨拶メッセージを発行する。この挨拶メッセージの発行は、スピーカやディスプレイなどの図示しない出力装置を用いて行われる。なお、挨拶メッセージとしては、予め登録された複数のメッセージの中から、判定対象者のＩＤと現在時刻とに応じて選択された適切なメッセージを使用することが好ましい。

一方、ステップＳ１１０において判定対象者が未知であると判定された場合には、ステップＳ１３０に移行し、ネットワーク通信処理部１４０がネットワーク接続を起動する。なお、ネットワーク通信処理部１４０は、通常はネットワークＮＥＴ（図１）に接続しておらず、必要に応じてネットワーク接続を起動することが好ましい。こうすれば、監視ロボット１００の電力を不要に消耗することを防止できるという利点がある。なお、前述したように、ネットワーク通信処理部１４０は、無線通信を介して監視領域ＭＳ内の小規模ネットワークに接続し、この小規模ネットワークを介して外部の大規模ネットワークＮＥＴ（図１）に接続されるように構成されていることが好ましい。

こうしてネットワーク接続を確立すると、ステップＳ１４０において、ネットワーク通信処理部１４０が、リモートプロセスとして人物判定サーバ２００内の人物判定処理を起動する。具体的には、人物判定サーバ２００内の詳細人物判定処理モジュール２１０が、監視ロボット１００から判定対象者の画像を受け取ってステップＳ２００〜Ｓ２３０の人物判定処理を実行する。まず、ステップＳ２００、Ｓ２１０では、画像検索プロセスを起動し、判定対象者の画像を用いて大規模人物画像データベース２２０を参照して人物判定を実行する。大規模人物画像データベース２２０は、監視ロボット１００内の小規模データベース１３０よりも多数の画像を格納しているので、より高精度な人物判定処理を行うことが可能である。

なお、大規模人物画像データベース２２０は、小規模人物画像データベース１３０と比較して、以下の特徴のうちの１つ以上を備えていることが好ましい。
（１）個々の登録者の画像の数が多い。
（２）個々の登録者の画像の解像度が高い。
（３）登録者の数が多い。

また、人物判定サーバ２００は、監視ロボット１００よりも高速なマクロプロセッサを用いて人物判定処理を行うものであることが好ましい。さらに、中央監視システム３００内に複数の人物判定サーバ２００を設けておき、分散処理を実行することによって、より高速に人物判定を行うようにすることも可能である。なお、本明細書において、人物判定処理が「より詳細」とは、人物判定処理で参照する人物画像データベースが上記（１）〜（３）のうちの１つ以上の特徴を有している場合と、参照するデータベース自体は同じであるが、その処理がより高精度（例えば、特徴部の抽出処理や、特徴部のマッチング処理がより高精度）である場合の両方の場合を含んでいる。

図４のステップＳ２２０では、人物判定サーバ２００のネットワーク通信処理部２３０が、詳細人物判定処理モジュール２１０による判定結果をロボット１００に報告し、ステップＳ２３０では人物判定サーバ２００が待機状態に戻る。ロボット１００は、ステップＳ１５０においてこの報告を受領し、ステップＳ１６０において判定対象者が既登録であったか否かを調べる。

詳細人物判定処理の結果、判定対象者が既登録であると判定された場合には、ステップＳ１２０に移行して前述した挨拶メッセージ処理が実行される。一方、判定対象者が未登録であると判定された場合には、ステップＳ１７０において、人物認識処理モジュール１２０によって所定の送り先に警告を発行するアラート処理が実行される。例えば、このアラート処理では、ロボット１００のネットワーク通信処理部１４０が、契約者ＣＴの携帯端末４１０に対して未登録者の訪問があった旨のメッセージ（例えば電子メール）を、画像を添付して送信する。従って、契約者ＣＴは、このメッセージを確認して、必要な措置を講じることができる（図３のステップＳ５０）。例えば、契約者ＣＴは、中央監視システム３００の運用会社に連絡して監視領域ＭＳを訪問してもらうことが可能である。

なお、ステップＳ１７０の処理は、ロボット１００の代わりに人物判定サーバ２００が実行するようにしてもよい。また、ステップＳ１７０又はステップＳ２２０では、さらに、未登録の判定対象者の画像とその取得時刻とを、監視ロボット１００内の格納部又は中央監視システム３００内の格納部に保存するようにしておいてもよい。こうすれば、後の時点で、必要に応じてその画像をいつでも利用することが可能となる。

以上のように、第１実施例では、監視領域ＭＳに配置された監視ロボット１００において最初に簡易人物判定処理を行い、判定対象者が未登録（未知）と判定された場合に、人物判定サーバ２００による詳細人物判定処理を実行している。従って、監視ロボット１００のような小規模なシステムを監視領域ＭＳに配置するだけで、高精度の人物判定を実現することが可能である。

また、監視ロボット１００は、必要な時にのみネットワーク接続の起動処理や追跡処理を実行するようにしたので、監視ロボット１００の電池の電力を無駄に消費してしまうことを防止できる。また、監視ロボット１００の電力消費量を低減しつつ、人物判定サーバ２００を利用した詳細人物判定処理を実現することが可能である。また、監視ロボット１００を監視領域ＭＳに配置しておくだけで、夜間の監視や、旅行など長期間に渡って監視領域ＭＳを留守にする場合にも、監視を継続して行うことが可能である。

B．第２実施例：
図５は、第２実施例における人物判定処理の手順を示すフローチャートであり、第１実施例の図４に対応する図である。第２実施例は、装置構成と処理の全体は第１実施例と同じであるが、人物判定処理（図３のステップＳ４０）の詳細が第１実施例と異なるだけである。より具体的には、図５の手順は、第１実施例の図４のステップＳ１２０の後に、ステップＳ１２５が追加されたものであり、他の点は第１実施例と同じである。

ステップＳ１２５では、ロボット１００のネットワーク通信処理部１４０が、契約者ＣＴ（図１）の携帯端末４１０に対して既登録者の訪問があった旨のメッセージ（例えば電子メール）を送信する。このメッセージには、訪問者の画像と訪問者のＩＤ（識別子）の少なくとも一方を添付することが好ましい。このメッセージの送信は、ロボット１００から中央監視システム３００経由で契約者ＣＴ（図１）の携帯端末４１０に送信することができる。この代わりに、中央監視システム３００を経由せずに、ロボット１００からネットワークＮＥＴ及び基地局４００を介して契約者ＣＴ（図１）の携帯端末４１０にメッセージを直接送信してもよい。なお、ロボット１００から携帯端末４１０までに至る通信経路のいずれかにおいて、狭帯域の通信路（例えば携帯電話網）が利用される場合には、画像添付を省略して、訪問者のＩＤ（識別子）のみをメッセージとして送信するようにしてもよい。

このように、第２実施例では、判定対象者が既登録者である場合にも契約者ＣＴにその旨のメッセージを送信するので、既登録者か否かに拘わらず、監視領域ＭＳへのすべての訪問者に関する情報を契約者ＣＴが受信することが可能である。

C．第３実施例：
図６は、第３実施例における人物判定処理の手順を示すフローチャートであり、第１，第２実施例で使用した図３に対応する図である。第３実施例は、装置構成や人物判定処理の手順（図５）は第２実施例と同じであるが、ステップＳ４０とステップＳ５０の間にステップＳ４２，Ｓ４４が追加されている点が第２実施例と異なっている。

第２実施例において図５に即して説明したように、判定対象者が既登録（既知）である場合には、ステップＳ１２５において、既登録者の訪問があった旨のメッセージが、ロボット１００から中央監視システム３００経由で契約者ＣＴの携帯端末４１０に送信される。但し、第３実施例では、ロボット１００から中央監視システム３００へのメッセージには訪問者の画像が送信されるが、中央監視システム３００から携帯端末４１０へのメッセージには訪問者の画像は添付されておらず、訪問者のＩＤのみがメッセージとして伝えられる。なお、訪問者の画像は、人物判定サーバ２００内の画像格納部（図示省略）に保存される。

図６のステップＳ４２では、契約者ＣＴが、このメッセージに応じて、人物判定サーバ２００の画像格納部にアクセスして、その訪問者の画像を携帯端末４１０上で閲覧する。そして、契約者ＣＴは、必要に応じて中央監視システム３００に対応を依頼することができる（ステップＳ５０）。

このように、第３実施例では、判定対象者が既登録者である場合にも契約者ＣＴがその画像を閲覧できるので、人物判定処理の際に未登録の人を既登録と誤判定した場合にも、契約者ＣＴが適切な措置を講じることが可能である。

D．第４実施例：
図７は、本発明の第４実施例における監視システムの構成を示す説明図である。この監視システムでは、図１の構成から、中央監視システム３００内の人物判定サーバ２００と、基地局４００と、携帯端末４１０とを省略し、これらの代わりに、契約者ＣＴの居所に人物判定サーバ５１０を有するプリンタ５００を設置した点が第１実施例と異なり、他の構成は第１実施例と同じである。この人物判定サーバ５１０は、図２に示した人物判定サーバ２００と同じ構成を有しているので、詳細な説明は省略する。また、第４実施例における処理の全体手順も、図３と同じである。

図８は、第４実施例における人物判定処理の手順を示すフローチャートであり、第１実施例の図４に対応する図である。図８の手順は、第１実施例の図４のステップＳ１７０が省略されており、また、ステップＳ２２０とステップＳ２３０との間にステップＳ２２２，Ｓ２２４が追加されたものであり、他の点は図４と同じである。なお、第４実施例では、ステップＳ２００〜Ｓ２３０の処理は、契約者ＣＴの居所に設けられたプリンタ５００によって実行される。

図８の手順では、大規模人物画像データベースを用いた判定処理において判定対象者が未登録（未知）と判定された場合には、ステップＳ２２２からステップＳ２２４に移行し、プリンタ５００がその未登録の判定対象者の画像を印刷し、その後、待機状態に遷移する（ステップＳ２３０）。従って、契約者ＣＴは、印刷された画像を観察して、必要な措置を講じることが可能である（図３のステップＳ５０）。

なお、上述した第１実施例ないし第４実施例の構成は、必要に応じて任意に組み合わせることが可能である。例えば、第４実施例において、契約者ＣＴの携帯端末４１０にも各種のメッセージが送信されるようにシステム全体を構成することが可能である。

E．変形例：
なお、この発明は上記の実施例や実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能であり、例えば次のような変形も可能である。

E１．変形例１：
上記各実施例では、ロボット１００を用いた人物判定処理において判定対象者が未登録であると判定された場合に、判定対象者の画像を人物判定サーバに送信するものとしたが、この代わりに、他の所定の送り先（例えば契約者ＣＴの端末）に判定対象者の画像を送信しても良い。この場合にも、その送り先において判定対象者の画像を確認することができる。あるいは、その送り先で画像を一旦格納しておくようにすれば、契約者や中央監視システム３００の運用会社が、後にその画像を利用することができる。

E２．変形例２：
上記各実施例では、人物判定処理において顔正面画像を使用するものとしたが、正面でない顔画像を用いて人物判定処理を行うようにしてもよい。また、ロボット１００が、正面顔画像以外の画像を用いて簡易人物判定処理を行った結果、判定対象者が未登録人物であると判定された場合に、ロボット１００によって判定対象者を追跡して顔正面画像を撮像し、その顔正面画像を所定の送り先（例えば人物判定サーバ２００）に送信してもよい。この場合に、顔正面画像を人物判定サーバ２００に送信すれば、詳細人物判定処理において顔正面画像を使用できるので、高精度な判定処理を実現することが可能である。

E３．変形例３：
上記第１ないし第３実施例では、契約者ＣＴが携帯端末４１０を有していたが、携帯端末４１０の代わりに固定式の端末を利用することも可能である。

E４．変形例４：
上記各実施例では、通常は（すなわち待機状態では）監視ロボット１００が移動を停止しているものとしたが、監視ロボット１００が定期的に監視領域ＭＳ内を巡回するようにしてもよい。また、監視ロボットとしては、任意の形状や機能のロボットを使用することが可能である。例えば、動物の形状を有するペット用ロボットを使用するようにしてもよい。

本発明の一実施例としての監視システムの構成を示す説明図である。 監視ロボットと人物判定サーバの機能を示すブロック図である。 第１実施例における処理の全体を示すフローチャートである。 第１実施例における人物判定処理の手順を示すフローチャートである。 第２実施例における人物判定処理の手順を示すフローチャートである。 第３実施例における人物判定処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第４実施例における監視システムの構成を示す説明図である。 第４実施例における人物判定処理の手順を示すフローチャートである。

符号の説明

１００…監視ロボット
１１０…撮像部
１２０…人物認識処理モジュール
１２２…動体認識処理モジュール
１２４…顔認識処理モジュール
１２６…追跡制御処理モジュール
１２８…簡易人物判定処理モジュール
１３０…小規模人物画像データベース
１４０…ネットワーク通信処理部
１５０…駆動機構
２００…人物判定サーバ
２１０…詳細人物判定処理モジュール
２２０…大規模人物画像データベース
２３０…ネットワーク通信処理部
３００…中央監視システム
４００…基地局
４１０…携帯端末
５００…プリンタ
５１０…人物判定サーバ

Claims (7)

1. 監視ロボットを用いた人物判定システムであって、
   前記監視ロボットは、
   判定対象者の画像を取得するための撮像部と、
   複数の人物の画像が予め登録されている第１の人物画像データベースと、
   前記判定対象者の画像を用いて、前記判定対象者が前記第１の人物画像データベースの既登録人物と一致するか否かを判定する第１の人物判定処理部と、
   前記判定対象者が前記第１の人物画像データベースの既登録人物のいずれとも一致しないと判定された場合に、前記判定対象者の画像を前記監視ロボットとネットワークを介して接続された大規模人物判定処理装置に送信する第１の送信部と、
   を備え、
   前記大規模人物判定処理装置は、
   前記第１の人物画像データベースよりも大規模な第２の人物画像データベースと、
   前記判定対象者の画像を用いて、前記判定対象者が前記第２の人物画像データベースの既登録人物と一致するか否かを判定する第２の人物判定処理部と、
   を備えることを特徴とする人物判定システム。
2. 監視ロボットと、大規模人物判定処理装置と、監視の依頼者の端末とがネットワークを介して接続された人物判定システムであって、
   前記監視ロボットは、
   判定対象者の画像を取得するための撮像部と、
   複数の人物の画像が予め登録されている第１の人物画像データベースと、
   前記判定対象者の画像を用いて、前記判定対象者が前記第１の人物画像データベースの既登録人物と一致するか否かを判定する第１の人物判定処理部と、
   前記判定対象者が前記第１の人物画像データベースの既登録人物のいずれとも一致しないと判定された場合に、前記判定対象者の画像を前記大規模人物判定処理装置に送信する第１の送信部と、
   を備え、
   前記判定対象者が前記第１の人物画像データベースの既登録人物のいずれかに一致すると判定された場合に、
   （ｉ）前記監視ロボットの前記第１の送信部は、前記大規模人物判定処理装置に前記判定対象者の画像とＩＤとを送信し、
   （ｉｉ）前記大規模人物判定処理装置は、前記判定対象者の画像を添付すること無く前記判定対象者のＩＤを前記依頼者の端末に送信するとともに、前記判定対象者の画像を前記大規模人物判定処理装置内に保存する、人物判定システム。
3. 請求項１又は２記載の人物判定システムであって、
   前記監視ロボットは、移動機構を用いて前記判定対象者を追跡して前記判定対象者の顔正面の画像を撮像し、前記顔正面の画像を用いて前記第１の人物判定処理部による判定を実行する、人物判定システム。
4. 請求項１又は２記載の人物判定システムであって、
   前記監視ロボットは、前記判定対象者が前記第１の人物画像データベースの既登録人物のいずれとも一致しないと判定された場合に、移動機構を用いて前記判定対象者を追跡して撮像した前記判定対象者の顔正面の画像を前記大規模人物判定処理装置に送信する、人物判定システム。
5. 請求項１又は２記載の人物判定システムであって、
   前記大規模人物判定処理装置又は前記監視ロボットは、
   前記判定対象者が前記第２の人物画像データベースの既登録人物のいずれとも一致しないと判定された場合に、前記判定対象者が不特定人物であることを示す警告を前記監視ロボットによる監視を依頼した前記依頼者が使用する端末に送信する第２の送信部を備える、人物判定システム。
6. 請求項１又は２記載の人物判定システムであって、
   前記大規模人物判定処理装置は、
   前記判定対象者が前記第２の人物画像データベースの既登録人物のいずれとも一致しないと判定された場合に、前記判定対象者の画像を印刷する印刷機構を備える、人物判定システム。
7. 請求項１記載の人物判定システムであって、
   前記監視ロボットの前記第１の送信部は、前記判定対象者が前記第１の人物画像データベースの既登録人物であると判定された場合に、前記既登録人物の画像と前記既登録人物の識別子とのうちの少なくとも一方を、前記監視ロボットによる監視を依頼した前記依頼者が使用する端末に送信する、人物判定システム。

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