JP6079447B2 - 検索装置、検索方法、および検索プログラム - Google Patents

Description

本発明は、検索装置、検索方法、および検索プログラムに関する。

近年、オフィスやショッピングセンター、商店街など様々な場所に監視カメラが設置されるようになってきた。一般的に、これらの施設では複数の場所に多数の監視カメラが設置されているため、監視員が２４時間体制で常に全てのカメラの映像を監視することは不可能である。

そこで、これらの監視カメラの使用用途としては、不審者などの情報を目撃者から提供された際に、その不審者が映っている映像を不審者の情報を利用して探しだし、その人物の挙動を確認したりより詳細な情報を取得したりするような使われ方が多い。よって、このようなセキュリティシステムでは、監視員の作業の負担を軽減するために、目撃者の証言から、監視員が特定の人を効率よく探し出す方法が望まれている。

複数の個所に設置をされたカメラ群が撮影をした映像の中から、特定の人物が写っているであろう画像を抽出する方法として次のような方法が知られている。まず、画像の中に映っている各人物について、各々の人物の特徴から人物ごとに分類をしておく。そして、被検索対象者の特徴が与えられると、各々の人物の特徴から、該当をする特徴を有する人物を特定し、特定をした人物が写っている画像を抽出する。この方法では、監視カメラで撮影した人物を検出して、特徴量を抽出しデータベースに蓄積しておくことで、時刻、場所、人物の特徴などを検索条件として、検索条件と一致した人のみを表示する。

特開２０１０−２５７４４９号公報

しかしながら、一般的に不審者などを発見した目撃者が、不審者の特徴（背格好・服装・見かけた場所・時刻など）を完璧に覚えていることはわずかであり、目撃者の記憶によっては不審者の情報があいまいなものになる可能性がある。そのような場合、検索条件となる特徴はより広い範囲をカバーするように設定する必要があり、人物ごとにまとめただけでは検索条件と一致する検索結果が膨大なものになってしまう可能性がある。そこで、検索に利用する情報があいまいになりやすい目撃者の情報を利用して検索を行う場合でも、より検索結果（目的の人物の候補）を削減する方法が必要であるという問題がある。

よって、一つの側面として、本発明は、目撃情報によって得られた外面的な情報が類似する物体が多い場合でも、検索にヒットする物体の件数（検索物の候補）を削減し、それらの画像を目視で確認する担当者の負荷を軽減する検索装置、検索方法、および検索プログラムを提供することを目的とする。

検索装置が提供される。検索装置は、所定の場所の複数の時刻における一連の複数の画像を取得する撮像装置によって得られた複数の画像に含まれる複数の移動体のそれぞれに対して、前記複数の時刻における位置を移動の履歴として取得する追跡部と、前記複数の前記移動体のそれぞれに対して、物理的特徴を抽出する特徴抽出部と、複数の移動体の中から、検索対象を目撃した目撃者を目撃者の物理的特徴と複数の移動体の物理的特徴を比較することによって特定し、目撃者の移動の履歴を取得する目撃者経路取得部と、目撃者の移動の履歴によって定まる所定の時間帯および領域に存在することを検索の条件として設定する検索条件作成部と、検索の条件を満たす前記複数の前記移動体の一部を検索対象候補として取得する候補取得部と、検索対象候補を出力する出力部と、を含むことを特徴とする。

外面的な情報が類似する物体が多い場合でも、検索にヒットする物体の件数（検索物の候補）を削減し、それらの画像を目視で確認する担当者の負荷を軽減することができる。

実施形態の検索装置が使用される状況を説明する図である。 実施形態の検索装置の機能ブロック図の例である。 人物情報データベースに格納される人物情報テーブルの例を示す図である。 経路情報データベースに格納される経路情報テーブルの例を示す図である。 データ登録処理における処理の流れの例を示す図である。 検索処理における処理の流れの例を示す図である。 人の動きの例を説明する図である。 実施例１で人物情報データベースに格納される人物の人物情報テーブルの例を示す図である。 実施例１で経路情報データベースに格納される人物Ｓの経路情報テーブルの例を示す図である。 実施例１で経路情報データベースに格納される全ての人物の経路情報テーブルの例を示す図である。 目撃者の経路情報を考慮した場合の検索条件の例を説明するための図である。 目撃者の経路情報を考慮した場合の検索条件の例を説明するための図である。 目撃者の経路情報を考慮した場合の検索条件の例を説明するための図である。 目撃者の経路情報を考慮しない場合の検索条件の例を説明するための図である。 目撃者が向いている方向を考慮した場合の検索条件の例を説明するための図である。 目撃者が向いている方向を考慮した場合の検索条件の例を説明するための図である。 目撃者が向いている方向を考慮した場合の検索条件の例を説明するための図である。 実施例２で経路情報データベースに格納される経路情報テーブルの例を示す図である。 目撃者の移動方向を考慮した場合（不審者と同じ方向に移動した場合）の検索条件の例を説明するための図である。 目撃者の移動方向を考慮した場合（不審者と同じ方向に移動した場合）の検索条件の例を説明するための図である。 目撃者の移動方向を考慮した場合（不審者と同じ方向に移動した場合）の検索条件の例を説明するための図である。 目撃者の移動方向を考慮した場合（不審者と逆の方向に移動した場合）の検索条件の例を説明するための図である。 目撃者の移動方向を考慮した場合（不審者と逆の方向に移動した場合）の検索条件の例を説明するための図である。 目撃者の移動方向を考慮した場合（不審者と逆の方向に移動した場合）の検索条件の例を説明するための図である。 実施例３で経路情報データベースに格納される経路情報テーブルの例を示す図である。 目撃者の移動速度を考慮した場合（不審者に追いつく場合）の検索条件の例を説明するための図である。 目撃者の移動速度を考慮した場合（不審者に追いつく場合）の検索条件の例を説明するための図である。 目撃者の移動速度を考慮した場合（不審者に追いつく場合）の検索条件の例を説明するための図である。 目撃者の移動速度を考慮した場合（不審者に追い抜かれる場合）の検索条件の例を説明するための図である。 目撃者の移動速度を考慮した場合（不審者に追い抜かれる場合）の検索条件の例を説明するための図である。 目撃者の移動速度を考慮した場合（不審者に追い抜かれる場合）の検索条件の例を説明するための図である。 目撃者の移動速度を考慮した場合（不審者が立ち止まっている場合）の検索条件の例を説明するための図である。 目撃者の移動速度を考慮した場合（不審者が立ち止まっている場合）の検索条件の例を説明するための図である。 目撃者の移動速度を考慮した場合（不審者が立ち止まっている場合）の検索条件の例を説明するための図である。 実施形態の検索装置の構成の例を示す図である。

以下、図面を参照しながら、一実施形態の検索装置、検索方法について説明する。
図１は、一実施形態の検索装置が使用される状況を説明する図である。図１に示されている例は、以下の説明のためのものであり、一実施形態の検索装置は、より一般的な状況で使用され得る。また、以下では、検索対象は人物であるとして説明をするが、検索対象は人物には限定されない。たとえば、車両、人間以外の動物、飛翔物体、船舶など、検索に目撃者の証言が有用である移動体であってよい。

図１に示すように、文字Ｈを９０度時計まわりに回転したような形状の通路を、６台の撮像装置で監視することを考える。撮像装置はカメラであり得る。通路は、横方向に伸びる通路Ｒ１とＲ３、通路Ｒ１とＲ３を結ぶ通路Ｒ２を含んでいる。

図１に示されている通路を含む領域は、たとえば縦８ｍ横１０ｍの範囲であるとする。６台の撮像装置はそれぞれ、領域Ａ１〜Ａ６の範囲を撮影することができるとする。このとき、各撮像装置の撮影範囲は２ｍ四方であるとする。撮像装置は領域Ａ１〜Ａ６の各領域に１台ずつ、図１に示されている各領域の左上の隅に配置されている。空間の座標は、図１の領域Ａ１の左上の隅を原点として、横方向をｘ軸、下方向をｙ軸とする。

以下で説明する検索装置および検索方法は、このような通路を移動した人物の中から、このような通路を移動した目撃者の目撃証言を参照して、検索物の候補を削減することができる。

＜検索装置＞
図２は、実施形態の検索装置１００の機能ブロック図の例である。後述するように、本装置１００は、パーソナルコンピュータなど汎用コンピュータによって構成され得る。しかしながら、本装置１００は専用回路によって構成されても良い。本装置１００では、目撃者から得た不審者の特徴の情報を利用して、大量の映像中から特定の人物を探す際に、不審者の候補を減らし、監視者の作業の負担を減らすことができる。すなわち、撮像装置によって得られた画像に映っている複数の移動体から、検索対象を抽出する際に、目撃者と移動体について所定の関係を満たす移動体を抽出し検索対象の候補とすることで、候補の数を減らすことができる。

検索装置１００は、映像取得部１０２、人物検出・検索部１０４、特徴抽出部１０６、人物情報データベース（ＤＢ）１０８、人物対応付け部１１０、人物特徴取得部１１２、目撃者経路取得部１１４、経路情報データベース（ＤＢ）１１６、検索条件作成部１１８、不審者候補取得部１２０、および結果出力部１２２を含んでいる。

検索装置１００には、監視映像を撮影するための２つ以上の撮像装置２００ａ、２００ｂ、…、２００ｎが接続されている。撮像装置２００ａ、２００ｂ、…、２００ｎはＣＣＤカメラ等のカメラであっても良い。

検索装置１００と撮像装置２００ａ、２００ｂ、…、２００ｎは組み合わされて、検索システム１０を構成する。

撮像装置２００ａ、２００ｂ、…、２００ｎで撮影された監視画像は、検索装置１００の映像取得部１０２に送られる。図１の例では、撮像装置は領域Ａ１〜Ａ６の各領域に１台ずつ、図１に示されている各領域の左上の隅に配置されている。

映像取得部１０２は、撮像装置２００ａ、２００ｂ、…、２００ｎから映像を検索装置１００に取り込む。そして、取得した映像が動画であればこの後の処理を行うためにフレーム毎の画像に変換する。

人物検出・追跡部１０４は、映像取得部１０２で作成された画像から人物を検出し、時間的に連続した画像間で同一人物を追跡する。人物検出・追跡部１０４は、それ以前の時間に対応するフレーム中で検出された人物と対応付けることで人物の追跡を行う。人物検出・追跡部１０４は、単に追跡部１０４と呼ぶことがある。このように人物検出・追跡部１０４は、所定の場所の複数の時刻における一連の複数の画像を取得する撮像装置２００ａ〜２００ｎによって得られた複数の画像に含まれる複数の移動体のそれぞれに対して、複数の時刻における位置を移動の履歴として取得する。

特徴抽出部１０６は、人物検出・追跡部１０４で検出した人物の特徴を抽出する。特徴量としては、例えば、人物の服の色や、身長や身体の幅など人物の体型が含まれる。人物の服の色であれば、検出した人物の上半身部分のＲＧＢ成分をそれぞれ平均して抽出するなどで得ることができる。さらに特徴抽出部１０６は、抽出した人物の特徴を人物情報テーブルとして人物情報データベース（ＤＢ）１０８に格納する。

人物情報データベース（ＤＢ）１０８は、映像取得部１０２で作成された画像から検出した人物の各々に対して、その人物の特徴を含む人物情報テーブルに関する情報を記憶する。

人物情報テーブルは、各人物の上半身部分のＲＧＢ成分、身長、身体の幅に関する情報を含んでいる。

図３は、人物情報ＤＢ１０８に格納される人物情報テーブルの例を示す図である。
人物情報ＤＢ１０８には、移動経路情報と人物特徴情報を含む人物情報テーブルが格納されている。移動経路情報はカメラの撮影範囲内でどのように移動したかを時刻と位置座標ｘ、ｙで記載され、人物特徴情報は追跡中に取得した各フレームの人物特徴を１つの情報として統合したものが記載されている。移動経路情報に関しては、時刻順に位置情報を格納する。今回の例では１秒ごとに位置データを格納しているが、より細かい単位で格納してもよい。人物特徴情報のまとめ方に関しては、例えば、人物の追跡中で、最も人物が大きく撮影されたときの値を使う方法でもよいし、追跡中の特徴量の値を全て記憶しておき、追跡が完了した時点（人物が画像外に消えた時点）で全ての値の平均をとる方法などでもよい。この人物情報ＤＢは各カメラ内の画像を利用して人物の情報をまとめたものであり、カメラ間の移動に対しては考慮されていないものになる。

図３に示されている人物情報テーブルの例では、たとえば、データ番号０００１で特定される人物の色は、（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（１００、５０、６０）で表される色である。また身長は１７０ｃｍ、身体の幅は４５ｃｍである。

また図３に示されている人物情報テーブルの例は、データ番号０００１で特定される人物の移動経路が含まれている。図３に示されている例では、たとえば、データ番号０００１で特定される人物は、２０１３年１月１０日の１０：００．００にはｘｙ座標が（ｘ、ｙ）＝（１１０、２１０）で指定される位置にいる。その１秒後にも、２０１３年１月１０日の１０：００．０１にはｘｙ座標が（ｘ、ｙ）＝（１１０、２１０）で指定される位置にいる。そして、２０１３年１月１０日の１０：０２．００にはｘｙ座標が（ｘ、ｙ）＝（２００、４００）で指定される位置に移動している。このような経路情報は、後述の人物対応付け部１１０によって人物情報テーブルに記入され得る。また、人物情報テーブルには、人物ごとの平均速度が記入されている。平均速度は、後述の人物対応付け部１１０によって算出され、人物情報テーブルに記入され得る。

人物対応付け部１１０は、人物の特徴情報から複数の撮像装置２００ａ、２００ｂ、…、２００ｎで得られた監視映像から得られる画像間で同じ人物を対応付ける。

人物対応付け部１１０は、新しい人物に関する情報データが作成されたら、その人物の情報のデータと経路情報データベース（ＤＢ）１１６に格納されたデータを比較していずれかの経路情報の人物と同一人物であるかを判定する。経路情報に含まれる人物の一人と同一人物であると判定された場合は、人物情報データを利用して経路情報テーブルをアップデートする。対応する経路情報データが存在しなかった場合は、その人物に関する情報を新規の経路情報データとして経路情報ＤＢ１１６の経路情報テーブルに追加、登録する。また、人物対応付け部１１０は、経路情報を人物情報ＤＢ１０８に格納される人物情報テーブルに記入する。

図４は、経路情報データベースに格納される経路情報テーブルの例を示す図である。経路情報テーブルの構造は人物情報ＤＢ１０８と同じであり、移動経路に関する情報である移動経路情報と人物の特徴に関する情報である人物特徴情報を含む移動経路テーブルを含む。

図４に示されている例では、たとえば、データ番号０００１で特定される人物は、２０１３年１月１０日の１０：００．００にはｘｙ座標が（ｘ、ｙ）＝（１１０、２１０）で指定される位置にいる。その１秒後にも、２０１３年１月１０日の１０：００．０１にはｘｙ座標が（ｘ、ｙ）＝（１１０、２１０）で指定される位置にいる。そして、２０１３年１月１０日の１０：１０．３０にはｘｙ座標が（ｘ、ｙ）＝（５０００、１０００）で指定される位置に移動している。データ番号０００１で特定される人物の色（Ｒ、Ｇ、Ｂ）、身長、幅などのデータは人物情報ＤＢ１０８を参照して記入される。また、また、経路情報テーブルには、人物ごとの平均速度が記入されている。平均速度は、人物対応付け部１１０によって経路情報に基づいて算出され、経路情報テーブルに記入され得る。

また、経路情報データベース（ＤＢ）の移動経路情報に目撃者の移動方向を加えてもよい。この移動方向は、経路情報テーブルに移動経路を記録する際に前後の時刻の位置を利用して得ても良い。このように、目撃者の移動方向を考慮することによって、不審者の候補を減らすことが可能となる。

同一人物の判定は、人物情報データと経路情報データの特徴量が類似している場合に同一人物とみなす。類似度の計算方法は、例えば色情報であれば、下式に示すように２つの値（Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１）と（Ｒ２、Ｇ２、Ｂ２）の相関値を求めても良い。ＲＧＢの３次元空間での距離正規化相関ｃｏｒは、たとえば、

で定義され得る。

また、ＲＧＢの３次元空間上の２点間の距離で求めても良い。ＲＧＢの３次元空間上の２点間の距離ｄｉｓは、
で定義され得る。これらの値がしきい値以内であれば色について類似していると判断する。

また、人物対応付け部１１０は、人物情報データと経路情報データのマージを行う。具体的には、経路情報に関しては、対応付けられた経路情報データの最後尾に、人物情報データの経路情報を追加する。ただし、人物情報データには人物が撮像装置２００ａ、２００ｂ、…、２００ｎで撮影され、検出処理が行われている状況での経路情報しか記録されていない。つまり、撮像装置２００ａ、２００ｂ、…、２００ｎで撮影されていない場所での情報がないことになる。そこで、アップデート時に撮像装置２００ａ、２００ｂ、…、２００ｎで撮影されていない場所での移動経路を、前後のデータから推測して追加する。例えば、経路情報データの最終位置と追加する人物情報データの最初の位置を利用して、その間を等速で直進したと仮定して補間する方法がある。または、撮影環境の地図情報を利用して、カメラで撮影されない区間での人物の移動経路をあらかじめ登録しておき、人物の移動速度と登録経路から位置情報を求めても良い。

人物特徴量の情報は、両データの平均値を使用したり、各データの特徴量に重みづけを行い足した値にするなどして更新する。

人物特徴取得部１１２は、ユーザからの検索要求があるかどうかを判定する。そして、人物特徴取得部１１２は、ユーザから入力される目撃者の特徴および不審者の特徴を取得し、経路情報データベース（ＤＢ）１１６または人物情報データベース（ＤＢ）１０８に格納されているデータを用いて、目撃者を特定する。

具体的には、入力された特徴量と経路情報データベース（ＤＢ）１１６または人物情報データベース（ＤＢ）１０８に登録されている特徴量を比較して、最も類似度が高い人物を探し出す。このとき、類似度が高い人物が複数名いる場合は、全ての人物の情報を表示して、検索要求を行った人に選択してもらうなどにより確実に目撃者を経路情報データベース（ＤＢ）１１６または人物情報データベース（ＤＢ）１０８から探し出す。

また、目撃者の情報は、自分自身の情報になるためより詳細な情報で検索することができるため、候補は非常に少なくすることが可能である。

目撃者経路取得部１１４は、経路情報データベース（ＤＢ）１１６を参照して、人物特徴取得部１１２で抽出した目撃者の移動経路を取得する。

検索条件作成部１１８は、不審者の検索条件を作成する。不審者の検索条件には、
（Ｓ１）ある時刻にどの場所にいたか、
（Ｓ２）どのような色の服を着ていたか、
（Ｓ３）どちらの方向に向かっていたか、
（Ｓ４）どのくらいの速度で移動していたか、
などが含まれる。目撃情報には曖昧さが含まれているので、時間と場所に関しては、時間帯と領域を定めて、その時間帯とその領域に存在した人物を候補者としても良い。

検索条件に、不審者を目撃したときの関係を加えても良い。不審者を目撃したときの関係には例えば、「不審者とすれ違った」、「不審者と同じ方向に歩いた」、「不審者に追い抜かれた」が含まれ得る。

また検索条件作成部１１８は、不審者の検索条件の位置、時間情報を修正しても良い。具体的には、目撃者の各時刻での位置から一定距離以内の場所と、入力された不審者の特徴情報の時刻、位置の情報との論理積をとった時刻、位置を不審者の検索条件の位置、時間情報としても良い。この条件の変更は、目撃者は不審者を見ているという事実から、必ず目撃者付近に不審者が存在したという条件を追加していることになる。また、移動経路を利用していることで、撮像装置２００ａ、２００ｂ、…、２００ｎに撮影されていない範囲においても目撃者付近に存在したかどうかの判定が可能である。

検索条件作成部１１８で、目撃者の移動履歴を用いて不審者の検索条件の位置を修正する際に、目撃者の位置から一定距離以内としたが、目撃者が視認可能な範囲を推定し、その視認可能範囲のみを検索位置の範囲として利用してもよい。目撃者が視認可能な範囲の推定方法は、例えば、人は移動時には前方を見ていることから、前後の時刻の位置情報から目撃者の移動方向を求め、その移動方向にのみ一定範囲を設定しても良いし、顔の向きを求め、その顔の方向にのみ一定範囲を設定しても良い。目撃者が視認可能な範囲を設定することで、不審者のいる範囲を狭めることができ、不審者候補を削減することが可能となる。

また検索条件作成部１１８は、移動経路から検索条件を作成する際に、その検索位置での相手の移動方向を検索条件に加えてもよい。例えば、「不審者とすれ違った」という情報が入力されており、さらに目撃者が南方向に移動していた場合は、不審者は北方向に移動していた人として限定できる。

検索条件作成部１１８はさらに、移動経路から検索条件を作成する際に、その検索位置での相手の移動速度を検索条件に加えても良い。例えば、「不審者に追い抜かれた」という情報が入力されていた場合、目撃者よりも不審者の方が移動速度が速いということがわかる。そこで、各時刻における不審者と目撃者の移動速度を比較することで、不審者の候補をより限定することが可能となる。また、「立ち止まっている不審者を見た」という情報が入力されていれば、所定のしきい値よりも遅い移動速度になっている人を探し出すことで候補者を限定できる。このように検索条件作成部１１８は、目撃者の移動の履歴によって定まる所定の時間帯および領域に存在することを検索の条件として設定する。検索条件作成部１１８は、移動体の色、高さおよび幅の少なくとも一つを検索の条件として複数の移動体の一部を検索対象候補として取得してもよい。検索条件作成部１１８はまた、ＲＧＢ３次元空間中の距離である場合、前記所定の条件として前記ＲＧＢ３次元空間中の相関値または距離が所定の閾値以下であることを前記検索の条件として設定しても良い。検索条件作成部１１８はまた、目撃者から見た移動体の場所、向き、速度の少なくとも一つを前記検索の条件として設定しても良い。

不審者候補取得部１２０は、経路情報データベース（ＤＢ）１１６を参照して、条件に一致する人物を探し出す。つまり、不審者候補取得部１２０は、検索の条件を満たす複数の移動体の一部を検索対象候補として取得する。

結果出力部１２２は、検索対象候補を出力する。たとえば、結果出力部１２２は、検索条件に一致したデータを不審者の候補として一覧で表示する。結果出力部１２２は単に出力部１２２と参照されることがある
以上の処理は一例であり、各人物の移動経路を示す経路情報ＤＢを作成することができればその他の手法を使用しても問題ない。例えば、経路情報データと人物情報データの対応付けの際に色の特徴量を利用しているが、単純な色情報ではなく、非特許文献２に記載されているように、人を腕や体など各パーツに分解してパーツごとに色情報を求めて比較する方法もあるし、ＳＩＦＴ特徴量という画像の輝度の勾配情報を利用する方法でもよい。

また、今回は経路情報データベース（ＤＢ）１１６に格納される経路情報テーブルに記載される特徴量（検索に使用する特徴量）を用いて、同一人物の判定を行っているが、同一人物を判定する特徴量と、検索条件として使用する特徴量が異なるものを使用してもよい。

このように構成された検索装置１００によれば、外面的な情報が類似する物体が多い場合でも、検索にヒットする物体の件数（検索物の候補）を削減し、それらの画像を目視で確認する担当者の負荷を軽減することができる。

＜検索方法＞
図５〜６を参照しながら、検索方法の処理について説明する。
検索方法の処理は、データ登録処理と検索処理を含む。
図５は、データ登録処理における処理の流れの例を示す図である。

また、検索装置１００が後述の図２０に示されているような汎用コンピュータ３００によって構成される場合には、下記の説明は、そのような処理を行う制御プログラムを定義する。すなわち、以下では、下記に説明する処理を汎用コンピュータに行わせる制御プログラムの説明でもある。

データ登録処理が開始されると、Ｓ１０２で映像取得部１０２は、撮像装置２００ａ、２００ｂ、…、２００ｎから映像を取得し１フレームごとの画像に変換する。本ステップの処理が終了すると、処理はＳ１０４に進む。

Ｓ１０４で人物検出・検索部１０４は、映像取得部１０２で作成された画像から人物を検出し、時間的に連続した画像間で同一人物を追跡する。本ステップの処理が終了すると、処理はＳ１０６に進む。

Ｓ１０６で特徴抽出部１０６は、Ｓ１０４で検出した人物の特徴を抽出する。本ステップの処理が終了すると、処理はＳ１０８に進む。

Ｓ１０８で人物対応付け部１１０は、追跡中の人物が撮影範囲外に移動したかどうかを判定する。もし、この判定の結果が”Ｙｅｓ”、すなわち追跡中の人物が撮影範囲外に移動した場合には、Ｓ１１０に進む。また、この判定の結果が”Ｎｏ”、すなわち追跡中の人物が撮影範囲外に移動していない場合には、Ｓ１０２に戻る。

Ｓ１１０で人物対応付け部１１０は、人物の特徴をまとめて人物情報データベース（ＤＢ）１０８に登録する。本ステップの処理が終了すると、処理はＳ１１２に進む。

Ｓ１１２で人物対応付け部１１０は、人物情報データベース（ＤＢ）１０８に格納されているデータと経路情報データベース（ＤＢ）１１６に格納されているデータを比較して、追跡中の人物を、経路情報データベース（ＤＢ）１１６の経路情報テーブル中の人物と対応付ける。本ステップの処理が終了すると、処理はＳ１１４に進む。

Ｓ１１４で人物対応付け部１１０は、人物情報データを利用して経路情報データベースのアップデートを行う。Ｓ１１２で人物情報データに対応する経路情報がある場合には、人物対応付け部１１０は、人物情報データベース（ＤＢ）１０８に格納されている人物情報データと、経路情報データベース（ＤＢ）１１６に格納されている経路情報データのマージを行う。対応する経路情報データが存在しなかった場合は、その人物に関する情報を新規の経路情報データとして経路情報データベース（ＤＢ）１１６の経路情報テーブルに追加、登録しても良い。
以上の処理によって、データ登録処理が完了する。

図６は、検索処理における処理の流れの例を示す図である。
検索処理が開始されるとＳ２０２で人物特徴取得部１１２は、ユーザからの検索要求があるかどうかを判定する。もし、この判定の結果が”Ｙｅｓ”、すなわちユーザからの検索要求がある場合には、Ｓ２０４に進む。また、この判定の結果が”Ｎｏ”、すなわちユーザからの検索要求がない場合には、Ｓ２０２の処理を繰り返す。

Ｓ２０４で人物特徴取得部１１２は、ユーザから入力される目撃者の特徴および不審者の特徴を取得し、経路情報データベース（ＤＢ）１１６または人物情報データベース（ＤＢ）１０８に格納されているデータを用いて、目撃者を特定する。本ステップの処理が終了すると、処理はＳ２０６に進む。

Ｓ２０６で目撃者経路取得部１１４は、経路情報データベース（ＤＢ）１１６を参照して、人物特徴取得部１１２で抽出した目撃者の移動経路を取得する。本ステップの処理が終了すると、処理はＳ２０８に進む。

Ｓ２０８で目撃者経路取得部１１４は、目撃者が不審者を見た可能性のある時刻・場所を移動経路から計算する。たとえば目撃者経路取得部１１４は、経路情報データベース（ＤＢ）１１６を参照して、人物特徴取得部１１２で抽出した目撃者の移動経路を計算する。本ステップの処理が終了すると、処理はＳ２１０に進む。

Ｓ２１０で不審人物の特徴量および目撃の可能性のある時刻・場所を使って人物情報ＤＢ１０８を検索する。本ステップの処理が終了すると、処理はＳ２１２に進む。

Ｓ２１２で結果出力部１２２は、検索結果を表示する。たとえば結果出力部１２２は、検索条件に一致したデータを不審者の候補の一覧をディスプレイに表示しても良い。

このような方法を用いることによって、外面的な情報が類似する物体が多い場合でも、検索にヒットする物体の件数（検索物の候補）を削減し、それらの画像を目視で確認する担当者の負荷を軽減することができる。

＜実施例１＞
以下、図７〜１３Ｃを参照して、検索装置１００の動作の例について説明する。本例では、不審者の検索条件として、（Ｓ１）ある時刻にどの場所にいたかと、（Ｓ２）どのような色の服を着ていたか、が参照される。

図１に示されるように、６台の撮像装置２００ａ、２００ｂ、２００ｃ、２００ｄ、２００ｅ、２００ｆが縦８ｍ横１０ｍの範囲を撮影している環境を想定する。各撮像装置２００ａ、２００ｂ、…、２００ｆの撮影範囲である領域Ａ１〜Ａ６は２ｍ四方とし、４人の人物が図７に示すように移動した場合を考える。また、座標原点は領域Ａ１の左上とし、横方向にｘ座標、縦方向にｙ座標をとる。説明を簡単なものにするため人物情報ＤＢ１０８は人物特徴量として人物の色情報のみ持つとする。

図７は、図１に示されているような場所での、人の動きの例を説明する図である。
図７では、人物Ｘは、領域Ａ１、Ａ２、Ａ３を通るような経路Ｐ２を辿る。人物Ｙは、領域Ａ３、Ａ２、Ａ５、Ａ６を通るような経路Ｐ３を辿る。人物Ｚは、領域Ａ６、Ａ５、Ａ２、Ａ３を通るような経路Ｐ４を辿る。そして、人物Ｓは、領域Ａ１、Ａ２、Ａ５、Ａ６を通るような経路Ｐ１を辿る。人物Ｓは目撃者であるとする。

目撃者である人物Ｓの経路は、人物Ｘ、Ｙ、Ｚのいずれとも少なくとも部分的に一致するので、タイミングさえ合えば、人物Ｓは、人物Ｘ、Ｙ、Ｚのいずれも目撃する可能性がある。

まず、各撮像装置で撮影された画像から人物の検出を行う。
図８は、実施例１で人物情報データベースに格納される人物の人物情報テーブルの例を示す図である。たとえば、データ番号０００１で特定される人物の色（Ｒ、Ｇ、Ｂ）は、（２３０、５０、６０）である。また、データ番号０００２で特定される人物の色（Ｒ、Ｇ、Ｂ）は、（２４０、５５、５５）である。

人物情報が集まると、６台の撮像装置２００ａ、２００ｂ、２００ｃ、２００ｄ、２００ｅ、２００ｆで得られる映像間における人物の対応付けを行い、経路情報ＤＢ１１６を作成する。６台の撮像装置２００ａ、２００ｂ、２００ｃ、２００ｄ、２００ｅ、２００ｆで撮影されていない領域での移動経路は、線形補間することで推定し、全ての時刻での位置情報を格納する。

図９は、実施例１で経路情報データベースに格納される人物Ｓの経路情報テーブルの例を示す図である。図９に示されている例では、データ番号０１で特定される人物であり、色（Ｒ、Ｇ、Ｂ）は、（２３０、５０、５４）である。人物情報ＤＢ１０８に記載されている人物から、この特徴に最も近い人物を探すと、データ番号０００１で特定される人物であり、この人物が人物Ｓと特定される。

図１０は、実施例１で経路情報データベースに格納される全ての人物の経路情報テーブルの例を示す図である。

今、目撃者である人物Ｓが、領域Ａ２に設置されている撮像装置２００ｂのあたりで、９時３０分くらいに白い服を着た不審者を見たと証言したとする。この情報には「撮像装置２００ｂあたり」と「時刻９時半くらい」という点にあいまいさが存在するため、確実に不審者を探索するためには余裕を持った範囲の指定が必要となる。例えば、撮像装置２００ｂ、２００ｃ、２００ｄ、２００ｆが含まれるように、「時刻９時〜１０時に範囲（３００、０）〜（１０００、８００）の位置で白い服の人物」といった検索条件になる。

図１２は目撃者の経路情報を考慮しない場合の検索条件の例を説明するための図である。図１２に示されているように、目撃者の移動経路を利用しないと、検索者の候補は「枠Ｂの内部」というように、広い範囲から検索される。

この場合、図１０に示されているデータ番号０２の人物Ｘ、データ番号０３の人物Ｙ、データ番号０４の人物Ｚの３人全てが検索結果として表示されてしまう。

しかし本例では、さらに条件として目撃者の条件を入力する。例えば「時刻９時〜１０時にｘｙ座標（０、０）〜（１０００、８００）の位置で赤い服の人物」といった条件となる。すると、経路情報ＤＢ１１６に格納されている経路情報テーブルからデータ番号０１のデータを取得し、目撃者の移動経路を特定することができる。次に、この目撃者の移動経路を利用して検索条件を変更する。本例では、条件として目撃者がいる位置を中心とした１．５ｍ四方の範囲の人物とすると、経路情報から、図１１Ａ〜１１Ｃの枠Ｂで示すように時刻９時２０分００秒ではｘｙ座標（−１５０,−５０）〜（１５０，２５０）、時刻９時２０分０１秒ではｘｙ座標（−４０,−５０)〜（２４０，２５０）といった条件が作成される。この条件と最初に設定された条件との論理積の条件として検索すると、データ番号０４の人物Ｚのみが検索結果として取得される。

上では、対象が３人であったが、より大勢の人が移動する環境において、本方式を使用することで不審者の候補を確実に削減することができ、利用者の負担を軽減することが可能となる。

図１３Ａ〜１３Ｃは、目撃者が向いている方向を考慮した場合の検索条件の例を説明するための図である。

目撃者が視認可能な範囲の推定を行うことで、さらに不審者のいる範囲を特定し、不審者候補を削減することが可能となる。ここで、図１３Ａ〜１３Ｃにおいて、矢印Ｖ２は推定した目撃者の見ている方向、領域Ｃが不審者がいる可能性のある領域、点線で囲まれた領域Ｂは目撃者の見ている方向を利用しなかった場合の不審者のいる可能性があると認識される領域を表す。この場合、領域Ｃは目撃者の視界と考えることができる。つまり、目撃者が不審者を目撃したとすると、目撃可能である領域Ｃ内に不審者はいたことになる。よって、点線で囲まれた領域Ｂを検索しなくてすむので、類似する物体が多い場合でも、検索にヒットする物体の件数（検索物の候補）を削減し、それらの画像を目視で確認する担当者の負荷を軽減することができる。

＜実施例２＞
図１４〜１６Ｃを参照して、検索装置１００の動作の別の例について説明する。本例では、不審者の検索条件として、（Ｓ１）ある時刻にどの場所にいたかと、（Ｓ２）どのような色の服を着ていたかのみならず、（Ｓ３）どちらの方向に向かっていたか、が参照される。

本例では、経路情報ＤＢ１１６の経路情報テーブルの移動経路情報に移動方向が加えられたものである。この移動方向は、経路情報ＤＢに移動経路を登録する際に前後の時刻の位置を利用して経路情報に加えて格納する。移動方向は、ｘ軸の正の方向を０度としてｙ軸が正の方向に向かって角度が増えていく（図１において時計回り）ように０度から３６０度を設定している。

本例における経路情報ＤＢの例を図１４に示す。たとえば、データ番号０００１の人物は、データ番号０００１で特定される人物は、２０１３年１月１０日の１０：００．００にはｘｙ座標が（ｘ、ｙ）＝（１１０、２１０）で指定される位置にいる。そして、５０度の方向に向けて移動していることが分かる。これを用いてより不審者の候補を減らすことが可能となる。

以下では、実施例１と異なる部分に関してのみ記載する。
本例では、検索条件を入力する際に、実施例１の時に加えて不審者を目撃したときの関係を入力する。例えば、「不審者とすれ違った」、「不審者と同じ方向に歩いた」、「不審者に追い抜かれた」などの情報を入力する。

また、実施例１の時に加えて、移動経路から検索条件を作成する際に、その検索位置での相手の移動方向を検索条件に加える。

図１５Ａ〜１５Ｃは、目撃者が不審者と同じ方向に移動した場合の検索条件の例を説明するための図である。図中で矢印Ｖｍは、不審者の移動方向を示す。

例えば、目撃者が０度方向に移動しており、「不審者と同じ方向に歩いた」場合は特定時刻に図１５Ａ〜１５Ｃのように範囲で示された領域に存在し、さらに矢印の移動方向を持つ人という条件となる。

図１６Ａ〜１６Ｃは、目撃者が不審者と逆の方向に移動した場合の検索条件の例を説明するための図である。図中で矢印Ｖｍは、不審者の移動方向を示す。たとえば、目撃者が０度方向に移動しており、「不審者とすれ違った」という情報が入力された場合は、特定時刻に図１６Ａ〜１６Ｃのように範囲で示された領域に存在し、さらに矢印の移動方向を持つ人という条件となる。

＜実施例３＞
図１７Ａ〜１９Ｃを参照して、検索装置１００の動作の別の例について説明する。本例では、不審者の検索条件として、（Ｓ１）ある時刻にどの場所にいたかと、（Ｓ２）どのような色の服を着ていたか、（Ｓ３）どちらの方向に向かっていたか、および（Ｓ４）どのくらいの速度で移動していたか、が参照される。

本例は、実施例２の経路情報ＤＢ１１６の経路情報テーブルの移動経路情報に移動速度が加えられたものである。この移動速度は、経路情報ＤＢ１１６に移動経路を登録する際に前後の時刻の位置（１時刻前後の位置でもよいし、より長い時刻を利用してもよい）を利用して求め、経路情報に加えて格納する。経路情報ＤＢ１１６に格納される経路情報テーブルの例を図１７に示す。たとえば、データ番号０００１で特定される人物は、２０１３年１月１０日の１０：００．００にはｘｙ座標が（ｘ、ｙ）＝（１１０、２１０）で指定される位置にいる。そして、５０度の方向に向けて移動しており、その速度は１０ｃｍ／秒であることが分かる。このように人物の移動速度を用いてより不審者の候補を減らすことが可能となる。

以下では、実施例２と異なる部分に関してのみ記載する。
検索条件を入力する際に、実施例２の時に加えて不審者を目撃したときの、目撃者と不審者の移動速度の関係を入力する。例えば、「立ち止まっている不審者を見た」、「不審者に追い抜かれた」、「不審者に追いついた」などの情報である。

実施例２の時に加えて、移動経路から検索条件を作成する際に、その検索位置での相手の移動速度を検索条件に加える。例えば、「不審者に追い抜かれた」という情報が入力されていた場合、目撃者よりも不審者の方が、移動速度が速いということがわかる。そこで、各時刻における不審者と目撃者の移動速度を比較することで、不審者の候補をより限定することが可能となる。また、「立ち止まっている不審者を見た」という情報が入力されていれば、所定のしきい値よりも遅い移動速度になっている人を探し出すことで候補者を限定することができる。

例えば、「不審者に追いついた」場合は特定時刻に図１８Ａ〜１８Ｃのように濃く塗られた範囲で示された領域に存在する矢印の移動方向を持つ人で、さらに移動速度が目撃者より遅いという条件となる。実施例１の時と同様に、目撃者の経路を利用して、検索する位置を各時刻で表示すると、図１８Ａ〜１８Ｃに示された濃く塗られた範囲Ｂ内に不審者が存在することがわかる。さらに、目撃者の移動速度が、時刻Ｔ＝０９：２０．００でＶ１の方向に速度１００ｃｍ／sec、時刻Ｔ＝０９：２０．０１でＶ１の方向に速度１２０ｃｍ／sec、時刻Ｔ＝０９：２０．０２でＶ１の方向に速度７０ｃｍ／secで移動したとする。すると、目撃者は「不審者に追いついた」ため、不審者は時刻Ｔ＝０９：２０．００でＶ１の方向に速度１００ｃｍ／sec未満、時刻Ｔ＝０９：２０．０１でＶ１の方向に速度１２０ｃｍ／sec未満、時刻Ｔ＝０９：２０．０２でＶ１の方向に速度７０ｃｍ／sec未満で移動した人物という条件が追加され、図１８Ａ〜図１８Ｃが示す範囲および移動方向、移動速度が検索条件となる。これにより不審者の候補を限定することが可能となる。

一方「不審者に追い抜かれた」場合は図１９Ａ〜１９Ｃのようになる。この場合も、実施例１の時と同様に、目撃者の経路を利用して、検索する位置を各時刻で表示すると、図１９Ａ〜１９Ｃに示された濃く塗られた範囲Ｂ内に不審者が存在することがわかる。また、前記と同様に、目撃者の移動速度が、時刻Ｔ＝０９：２０．００でＶ１の方向に速度１００ｃｍ／sec、時刻Ｔ＝０９：２０．０１でＶ１の方向に速度１２０ｃｍ／sec、時刻Ｔ＝０９：２０．０２でＶ１の方向に速度７０ｃｍ／secで移動したとする。すると、目撃者は「不審者に追い抜かれた」ため、不審者は時刻Ｔ＝０９：２０．００でＶ１の方向に速度１００ｃｍ／sec以上、時刻Ｔ＝０９：２０．０１でＶ１の方向に速度１２０ｃｍ／sec以上、時刻Ｔ＝０９：２０．０２でＶ１の方向に速度７０ｃｍ／sec以上で移動した人物という条件が追加され、図１９Ａ〜図１９Ｃが示す範囲および移動方向、移動速度が検索条件となる。これにより不審者の候補を限定することが可能となる。 また「立ち止まっている不審者を見た」の場合であれば、不審者の条件に移動方向はなく移動速度のみになるため図２０Ａ〜２０Ｃのようになる。図２０Ａ〜２０Ｃに示されているように、各時刻Ｔ＝０９：２０．００〜０９：２０．０２で領域Ａ１と重複する領域Ｂにおり、移動速度Ｖ３＝５ｃｍ／ｓｅｃ以下で移動している人物であると限定することができる。移動速度は立ち止まっている場合でも少しの動きがあることを考慮し５ｃｍ／ｓｅｃとしているが、０ｃｍ／secの人物のみを探し出すなどしてもよい。

本例では各時刻で移動速度を算出したが、各人物の移動経路全体の移動速度を平均して算出したり、所定の期間で区切って（例えば１分毎など）移動速度を算出して利用してもよい。

図２１は実施形態の検索装置１００の構成の例を示す図である。検索装置１００は、汎用コンピュータ３００として実現され得る。

このコンピュータ３００は、ＭＰＵ３０２、ＲＯＭ３０４、ＲＡＭ３０６、ハードディスク装置３０８、入力装置３１０、表示装置３１２、インタフェース装置３１４、及び記録媒体駆動装置３１６を備えている。なお、これらの構成要素はバスライン３２０を介して接続されており、ＭＰＵ３０２の管理の下で各種のデータを相互に授受することができる。

ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０２は、このコンピュータ３００全体の動作を制御する演算処理装置であり、コンピュータ３００の制御処理部として機能する。

ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３０４は、所定の基本制御プログラムが予め記録されている読み出し専用半導体メモリである。ＭＰＵ３０２は、この基本制御プログラムをコンピュータ３００の起動時に読み出して実行することにより、このコンピュータ３００の各構成要素の動作制御が可能になる。

ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）３０６は、ＭＰＵ３０２が各種の制御プログラムを実行する際に、必要に応じて作業用記憶領域として使用する、随時書き込み読み出し可能な半導体メモリである。

ハードディスク装置３０８は、ＭＰＵ３０２によって実行される各種の制御プログラムや各種のデータを記憶しておく記憶装置である。ＭＰＵ３０２は、ハードディスク装置３０８に記憶されている所定の制御プログラムを読み出して実行することにより、後述する各種の制御処理を行えるようになる。

入力装置３１０は、例えばマウス装置やキーボード装置であり、検索装置１００のユーザにより操作されると、その操作内容に対応付けられている各種情報の入力を取得し、取得した入力情報をＭＰＵ３０２に送付する。

表示装置３１２は例えば液晶ディスプレイであり、ＭＰＵ３０２から送付される表示データに応じて各種のテキストや画像を表示する。

インタフェース装置３１４は、このコンピュータ３００に接続される各種機器との間での各種情報の授受の管理を行う。

記録媒体駆動装置３１６は、可搬型記録媒体３１８に記録されている各種の制御プログラムやデータの読み出しを行う装置である。ＭＰＵ３０２は、可搬型記録媒体３１８に記録されている所定の制御プログラムを、記録媒体駆動装置３１６を介して読み出して実行することによって、後述する各種の制御処理を行うようにすることもできる。なお、可搬型記録媒体３１８としては、例えばＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）規格のコネクタが備えられているフラッシュメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などがある。

このようなコンピュータ３００を用いて検索装置１００を構成するには、例えば、上述の各処理部における処理をＭＰＵ３０２に行わせるための制御プログラムを作成する。作成された制御プログラムはハードディスク装置３０８若しくは可搬型記録媒体３１８に予め格納しておく。そして、ＭＰＵ３０２に所定の指示を与えてこの制御プログラムを読み出させて実行させる。こうすることで、検索装置１００が備えている機能がＭＰＵ３０２により提供される。

以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
所定の場所の複数の時刻における一連の複数の画像を取得する撮像装置によって得られた前記複数の画像に含まれる複数の移動体のそれぞれに対して、前記複数の時刻における位置を移動の履歴として取得する追跡部と、
前記複数の前記移動体のそれぞれに対して、物理的特徴を抽出する特徴抽出部と、
前記複数の前記移動体の中から、検索対象を目撃した目撃者を前記目撃者の前記物理的特徴と前記複数の前記移動体の前記物理的特徴を比較することによって特定し、前記目撃者の前記移動の履歴を取得する目撃者経路取得部と、
前記目撃者の前記移動の履歴によって定まる所定の時間帯および領域に存在することを検索の条件として設定する検索条件作成部と、
前記検索の条件を満たす前記複数の前記移動体の一部を検索対象候補として取得する候補取得部と、
前記検索対象候補を出力する出力部と、
を含む検索装置。
（付記２）
検索条件作成部はさらに、前記移動体の色、高さおよび幅の少なくとも一つを前記検索の条件として前記複数の前記移動体の一部を検索対象候補として取得する、付記１に記載の検索装置。
（付記３）
前記検索条件作成部はさらに、ＲＧＢ３次元空間中の距離である場合、前記所定の条件として前記ＲＧＢ３次元空間中の相関値または距離が所定の閾値以下であることを前記検索の条件として設定する、付記２に記載の検索装置
（付記４）
前記検索条件作成部はさらに、前記目撃者から見た前記移動体の場所、向き、速度の少なくとも一つを前記検索の条件として設定する、付記１乃至３のいずれか一項に記載の検索装置。
（付記５）
コンピュータによって処理される検索方法であって、
所定の場所の複数の時刻における一連の複数の画像を取得することと、
前記複数の画像に含まれる複数の移動体のそれぞれに対して、前記複数の時刻における位置を移動の履歴として取得すると、
前記複数の前記移動体の中から、検索対象を目撃した目撃者を前記目撃者の前記物理的特徴と前記複数の前記移動体の前記物理的特徴を比較することによって特定し、前記目撃者の前記移動の履歴を取得することと、
前記目撃者の前記移動の履歴によって定まる所定の時間帯および領域に存在することを検索の条件として設定することと、
前記検索の条件を満たす前記複数の前記移動体の一部を検索対象候補として取得することと、
前記検索対象候補を出力することと、
を含む検索方法。
（付記６）
前記移動体の色、高さおよび幅の少なくとも一つを前記検索の条件として前記複数の前記移動体の一部を検索対象候補として取得することを含む、付記５に記載の検索方法。
（付記７）
ＲＧＢ３次元空間中の距離である場合、前記所定の条件として前記ＲＧＢ３次元空間中の相関値または距離が所定の閾値以下であることを前記検索の条件として設定することを含む、付記６に記載の検索方法
（付記８）
前記目撃者から見た前記移動体の場所、向き、速度の少なくとも一つを前記検索の条件として設定することを含む、付記５乃至７のいずれか一項に記載の検索方法。
（付記９）
所定の場所の複数の時刻における一連の複数の画像を取得させ、
前記複数の画像に含まれる複数の移動体のそれぞれに対して、前記複数の時刻における位置を移動の履歴として取得させ、
前記複数の前記移動体の中から、検索対象を目撃した目撃者を前記目撃者の前記物理的特徴と前記複数の前記移動体の前記物理的特徴を比較することによって特定し、前記目撃者の前記移動の履歴を取得させ、
前記目撃者の前記移動の履歴によって定まる所定の時間帯および領域に存在することを検索の条件として設定させ、
前記検索の条件を満たす前記複数の前記移動体の一部を検索対象候補として取得させ、
前記検索対象候補を出力させる、
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
（付記１０）
前記移動体の色、高さおよび幅の少なくとも一つを前記検索の条件として前記複数の前記移動体の一部を検索対象候補として取得させる、付記９に記載のプログラム。
（付記１１）
ＲＧＢ３次元空間中の距離である場合、前記所定の条件として前記ＲＧＢ３次元空間中の相関値または距離が所定の閾値以下であることを前記検索の条件として設定させる、付記１０に記載のプログラム
（付記１２）
前記目撃者から見た前記移動体の場所、向き、速度の少なくとも一つを前記検索の条件として設定させる、付記９乃至１１のいずれか一項に記載のプログラム。

１０ 検索システム
１００ 検索装置
１０２ 映像取得部
１０４ 人物検出・追跡部（追跡部）
１０６ 特徴抽出部
１０８ 人物情報データベース（ＤＢ）
１１０ 人物対応付け部（対応付け部）
１１２ 人物特徴取得部
１１４ 目撃者経路取得部
１１６ 経路情報データベース（ＤＢ）
１１８ 検索条件作成部
１２０ 不審者候補取得部
１２２ 結果出力部（出力部）
２００ａ、…、２００ｎ 撮像装置

Claims (6)

1. 所定の場所の複数の時刻における一連の複数の画像を取得する撮像装置によって得られた前記複数の画像に含まれる複数の移動体のそれぞれに対して、前記複数の時刻における位置を移動の履歴として取得する追跡部と、
   前記複数の前記移動体のそれぞれに対して、物理的特徴を抽出する特徴抽出部と、
   前記複数の前記移動体の中から、検索対象を目撃した目撃者を前記目撃者の前記物理的特徴と前記複数の前記移動体の前記物理的特徴を比較することによって特定し、前記目撃者の前記移動の履歴を取得する目撃者経路取得部と、
   前記目撃者の前記移動の履歴によって定まる所定の時間帯および領域に存在することを検索の条件として設定する検索条件作成部と、
   前記検索の条件を満たす前記複数の前記移動体の一部を検索対象候補として取得する候補取得部と、
   前記検索対象候補を出力する出力部と、
   を含む検索装置。
2. 検索条件作成部はさらに、前記移動体の色、高さおよび幅の少なくとも一つを前記検索の条件として前記複数の前記移動体の一部を検索対象候補として取得する、請求項1に記載の検索装置。
3. 前記検索条件作成部はさらに、ＲＧＢ３次元空間中の距離である場合、前記所定の条件として前記ＲＧＢ３次元空間中の相関値または距離が所定の閾値以下であることを前記検索の条件として設定する、請求項２に記載の検索装置
4. 前記検索条件作成部はさらに、前記目撃者から見た前記移動体の場所、向き、速度の少なくとも一つを前記検索の条件として設定する、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の検索装置。
5. コンピュータによって処理される検索方法であって、
   所定の場所の複数の時刻における一連の複数の画像を取得することと、
   前記複数の画像に含まれる複数の移動体のそれぞれに対して、前記複数の時刻における位置を移動の履歴として取得すると、
   前記複数の前記移動体の中から、検索対象を目撃した目撃者を前記目撃者の前記物理的特徴と前記複数の前記移動体の前記物理的特徴を比較することによって特定し、前記目撃者の前記移動の履歴を取得することと、
   前記目撃者の前記移動の履歴によって定まる所定の時間帯および領域に存在することを検索の条件として設定することと、
   前記検索の条件を満たす前記複数の前記移動体の一部を検索対象候補として取得することと、
   前記検索対象候補を出力することと、
   を含む検索方法。
6. 所定の場所の複数の時刻における一連の複数の画像を取得させ、
   前記複数の画像に含まれる複数の移動体のそれぞれに対して、前記複数の時刻における位置を移動の履歴として取得させ、
   前記複数の前記移動体の中から、検索対象を目撃した目撃者を前記目撃者の前記物理的特徴と前記複数の前記移動体の前記物理的特徴を比較することによって特定し、前記目撃者の前記移動の履歴を取得させ、
   前記目撃者の前記移動の履歴によって定まる所定の時間帯および領域に存在することを検索の条件として設定させ、
   前記検索の条件を満たす前記複数の前記移動体の一部を検索対象候補として取得させ、
   前記検索対象候補を出力させる、
   処理をコンピュータに実行させるプログラム。