JP6225896B2 - 解析処理システム - Google Patents

Description

本発明は、解析処理システムにかかり、特に、複数の解析エンジンが組み合わされて構成された解析処理システムに関する。

近年、情報処理技術の発達に伴い、様々なデータの解析を行う解析エンジンの開発が行われている。例えば、動画像データから人間の動線をトレースする位置情報を生成する解析エンジン、静止画像データから人物を特定する解析エンジン、音声データからテキストデータを生成する解析エンジンなど、様々な解析エンジンが開発されている。

そして、同種あるいは異種の解析エンジンを複数組み合わせて、入力データから様々な解析処理結果を得ることができる解析処理システムの開発も行われている。例えば、カメラから入力した映像データを、人物抽出エンジン、動線抽出エンジン、顔抽出エンジン、顔照合エンジンなどを用いて並列又は直列に処理し、所定の挙動の人物を判定する、といった解析処理を行うシステムに適用することができる。そして、このような多数の解析エンジンで構成される解析処理システムでは、解析結果の精度が一定レベル以上に保証されていることが望ましく、また、解析結果がリアルタイムで出力されるなど処理時間が高速であることが望ましい。

特開平１１−１３６４９９号公報

一方で、解析処理システムを構成する各解析エンジンは、それぞれ特性が異なるため、最終的な解析結果が精度や処理時間などの要件を満たすよう解析処理システムを設計することが難しい、という問題がある。例えば、システム設計者は、各解析エンジンの特性を理解した上でシステムを設計する必要があるが、かかる作業には手間がかかり、新規に解析処理システムを設計することが困難となる。

ここで、特許文献１に、画像提供装置と画像処理装置とが接続された画像処理システムが開示されている。この画像処理システムでは、画像提供装置と画像処理装置とが相互に解像度などの情報をやりして、画像提供装置が要求された解像度の画像を画像処理装置に転送する、という処理を行っている。ところが、かかる技術は、画像提供装置から画像処理装置に画像を提供するというように、処理対象となるデータを１対１の装置間で送受信する場合には有効であるが、処理対象となるデータを複数の装置で処理するシステムには適用することが困難である。従って、依然として、複数の解析エンジンにて構成される解析処理システムを設計する際に、適切な解析要件を満たすよう設計することが困難である、という問題がある。

このため、本発明の目的は、上述した課題である、複数の解析エンジンにて構成される解析処理システムの設計が困難であること、を解決することにある。

本発明の一形態である解析処理システムは、
それぞれ所定の解析処理を行う複数の解析エンジンを組み合わせて構成される解析処理システムの動作を制御して解析処理を実行する解析処理実行手段と、
予め設定された解析結果の精度要件を満たすよう前記解析エンジン毎にそれぞれ入力される処理対象データの品質特性を決定すると共に、当該決定された品質特性に基づいて前記解析処理システムを構成する所定の前記解析エンジンに入力される前記処理対象データの前記品質特性を調整する入力品質調整手段と、
を備え、
前記解析処理実行手段は、前記入力品質調整手段にて調整された前記品質特性に対応する品質の前記処理対象データを、前記所定の解析エンジンに入力するよう前記解析処理システムの動作を制御する、
という構成をとる。

また、本発明の他の形態であるプログラムは、
それぞれ所定の解析処理を行う複数の解析エンジンを組み合わせて構成される解析処理システムの動作を制御して解析処理を実行する情報処理装置に、
予め設定された解析結果の精度要件を満たすよう前記解析エンジン毎にそれぞれ入力される処理対象データの品質特性を決定すると共に、当該決定された品質特性に基づいて前記解析処理システムを構成する所定の前記解析エンジンに入力される前記処理対象データの前記品質特性を調整する入力品質調整手段と、
前記入力品質調整手段にて調整された前記品質特性に対応する品質の前記処理対象データを、前記所定の解析エンジンに入力し、前記解析処理システムの動作を制御して解析処理を実行する解析処理実行手段と、
を実現させるためのプログラムである。

また、本発明の他の形態である解析処理方法は、
それぞれ所定の解析処理を行う複数の解析エンジンを組み合わせて構成される解析処理システムの動作を制御して解析処理を実行する解析処理方法であり、
予め設定された解析結果の精度要件を満たすよう前記解析エンジン毎にそれぞれ入力される処理対象データの品質特性を決定すると共に、当該決定された品質特性に基づいて前記解析処理システムを構成する所定の前記解析エンジンに入力される前記処理対象データの前記品質特性を調整し、
調整された前記品質特性に対応する品質の前記処理対象データを、前記所定の解析エンジンに入力し、前記解析処理システムの動作を制御して解析処理を実行する、
という構成をとる。

本発明は、以上のように構成されることにより、複数の解析エンジンにて構成される解析処理システムの設計が容易となる。

本発明の実施形態１における解析処理システムの構成を示すブロック図である。 図１に開示した解析処理装置の処理フロー記憶部に記憶されるデータの一例を示す図である。 図１に開示した解析処理装置の処理フロー記憶部に記憶されるデータの一例を示す図である。 図１に開示した解析処理装置の特性情報記憶部に記憶されるデータの一例を示す図である。 図１に開示した解析処理装置の特性情報記憶部に記憶されるデータの一例を示す図である。 図１に開示した解析処理装置の動作を示すフローチャートである。 図１に開示した解析処理装置による処理の様子を示す図である。 図１に開示した解析処理装置による処理の様子を示す図である。 図１に開示した解析処理装置による処理の様子を示す図である。 図１に開示した解析処理装置による処理の様子を示す図である。 本発明の実施形態２における解析処理システムの構成を示すブロック図である。 本発明の付記１における解析処理システムの構成を示すブロック図である。

＜実施形態１＞
本発明の第１の実施形態を、図１乃至図１０を参照して説明する。図１乃至図５は、本実施形態における解析処理システムの構成を説明するための図であり、図６乃至図１０は、解析処理システムの動作を説明するための図である。

図１に示す解析処理システムは、１台又は複数台の情報処理装置で構成された解析処理装置１０と、所定の解析処理をそれぞれ行う複数の解析エンジン２０と、映像を撮影する複数のカメラ３０と、当該カメラ３０にて撮影された映像を取得するデータ取得部４０と、を備えて構成されている。

上記カメラ３０は、本実施形態における解析対象データとなる映像データ（ストリームデータ）を取得するためのものである。このため、カメラ３０は、予め設定された複数の箇所に設置され、それぞれ設置された箇所の映像を撮影し、撮影した映像データをデータ取得部４０に出力する。なお、本発明の解析処理システムにおける解析対象データは、映像データであることに限定されず、音声データや画像データなどいかなるデータであってもよい。

上記データ取得部４０は、上記カメラ３０にて撮影され出力された映像データを、予め設定された品質、つまり、予め設定された解像度及びフレームレートで取得する。例えば、データ取得部４０は、解像度が６４０×４８０［ｄｐｉ］、フレームレートが３０［ｆｐｓ］の品質で、映像データを取得する。

上記解析エンジン２０は、解析処理装置１０にて動作を制御されることで、解析対象データである映像データを解析処理する。具体的に、本実施形態における解析エンジン２０は、映像データからサムネイル画像を生成するサムネイル生成エンジン、映像データ内から人物を検出する動体検出エンジン、検出した人物の移動軌跡を追跡する人物追跡エンジン、検出した人物の顔部分を抽出する顔抽出エンジン、抽出した顔部分と予め登録された顔とを照合して人物を特定する顔照合エンジン、である。但し、解析エンジン２０は、上述した解析処理を行うものであることに限定されず、他の解析処理を行うものであってもよい。

次に、解析処理装置１０の構成にて説明する。図１に示すように、解析処理装置１０は、装備された演算装置にプログラムが組み込まれることで構築された、解析処理実行部１１と、分解能決定部１２と、を備えている。また、解析処理装置１０は、装備された記憶装置に、処理フロー記憶部１５と、特性情報記憶部１６と、を備えている。以下、各構成について詳述する。

上記処理フロー記憶部１５（解析処理フロー記憶手段）は、上述した複数の解析エンジン２０を組み合わせた解析順序を表す解析処理フローを記憶している。ここで、本実施形態において記憶している解析処理フローの一例を、図２及び図３に示す。

図２に示すように、本実施形態における解析処理フローは、まず、データ取得部４０にて取得した映像データからサムネイル生成エンジン２１にて、映像データの一場面を表す所定のサイズの静止画像であるサムネイル画像を生成し、当該生成したサムネイル画像をサムネイル保存部２６で保存する一連のフローＦ１を有する。この一連のフローＦ１であるサムネイル生成エンジン２１からサムネイル保存部２６までの解析処理のフローは、後述するように、処理順序が直列の関係にある直列フロー部分（直列フロー解析エンジン部）として、分解能決定部１２にて特定される。なお、サムネイル保存部２６は、サムネイル生成エンジン２１の一部の機能、あるいは、解析処理実行部１１の一部の機能である。

また、解析処理フローは、データ取得部４０にて取得した映像データから動体検出エンジン２２にて、予め設定された基準に基づいて人物といった動体を検出する。そして、動体検出エンジン２２にて検出された人物の追跡を人物追跡エンジン２３にて行い、当該人物の移動軌跡が予め設定された基準により特定の軌跡と同一と判断された場合には、アラート通知部２７にて監視者などにアラートを通知する。また、動体検出エンジン２２にて検出された人物から予め設定された基準に基づいて顔部分の抽出を顔抽出エンジン２４にて行い、さらに、顔照合エンジン２５にて抽出された顔部分と予め登録された顔データとが一致するか否かの照合を行い、一致している場合にはアラート通知部２８にて管理者などにアラートを通知する。なお、アラート通知部２７，２８は、各解析エンジンの一部の機能、あるいは、解析処理実行部１１の一部の機能である。

そして、上述した動体検出エンジン２２から人物追跡エンジン２３・アラート通知部２７までの解析処理と、動体検出エンジン２２から顔抽出エンジン２４・顔照合エンジン２５・アラート通知部２８までの解析処理と、を含むフローＦ２は、動体検出エンジン２２の人物追跡エンジン２３と顔抽出エンジン２４とに処理順序が分岐しているものの、全体として処理順序が直列の関係にある直列フロー部分として、分解能決定部１２にて特定される。また、動体検出エンジン２２から下位側の分岐箇所からさらに下位側である、人物追跡エンジン２３からアラート通知部２７までの解析処理のフローＦ２１と、顔抽出エンジン２４から顔照合エンジン２５・アラート通知部２８までの解析処理のフローＦ２２とは、それぞれ処理順序が直列の関係にある直列サブフロー部分（サブフロー解析エンジン部）として、後述する分解能決定部１２にて特定される。

なお、処理フロー記憶部１５に記憶されている解析処理フローは、上述したグラフ表現により記憶されていてもよく、図３に示すように、カメラ３０毎に取得した処理対象データが流れる解析エンジンの順序を表したデータにて構成されていてもよい。

次に、上記特性情報記憶部１６（エンジン特性情報記憶手段）に記憶されているデータについて説明する。特性情報記憶部１６は、解析エンジンに入力される処理対象データの品質特性と当該解析エンジンの精度特性とが関連付けられたエンジン特性情報と、解析エンジンの資源特性を表すエンジン資源特性情報と、を記憶している。

上記エンジン特性情報は、各解析エンジン毎に、当該解析エンジンに入力される解析対象データの品質を表す品質特性と、当該品質の解析対象データが入力された場合における解析エンジンによる解析結果の精度を表す精度特性と、が関連付けられている。図４にエンジン特性情報の一例を示す。この図の例では、解析エンジンに入力される解析対象データである映像データの品質特性を表す入力情報として、解像度［ｄｐｉ］とフレームレート［ｆｐｓ］が設定されている。また、解析エンジンの精度特性を表す精度情報として、解析結果がどれだけ正しいかを表す指標である適合率と、解析結果にどれだけ漏れがないかを表す指標である再現率と、解析結果がどの程度正しいかを表す指標である尤度と、が設定されている。これにより、例えば、図４の一段目に示された動体検出エンジンは、適合率０．４、再現率０．５、尤度０．３の解析結果の精度を得るためには、解像度６４０×４８０［ｄｐｉ］、フレームレート５［ｆｐｓ］の品質の解析対象データを入力すればよい、と設定されている。

ここで、上述した解析結果の精度について、さらに詳述する。上記適合率は、解析結果で真と判定された結果（TP＋NP）うち、本当に真であったもの（TP）の割合を表す値であり、適合率=TP／（TP＋NP）で表すことができる。例えば、顔検出エンジンが映像から１０の顔を検出し、そのうち７件が本当に顔であった場合の適合率は、７／１０＝０．７と表される。また、上記再現率は、解析の結果、真と判定されるべきもの（TP＋FN）のうち、実際に真と判定されたもの（TP）の割合を表す値であり、再現率=TP／（TP＋FN）で表すことができる。例えば、映像中に顔が１４人写っている時、顔検出エンジンが１０の顔を検出し、そのうち７件が本当に顔であった場合の再現率は、７／１４＝０．５と表される。また、上記尤度は、例えば以下のように表すことができる。つまり、Aの事象が観測されたときに、B=bの尤度L(b|A)は、L(b|A)=P(A|B=b)と定義でき、P(A|B=b)は、B=bであるときにAが起きる確率である。一例として、顔が検知された(A)の時に、その顔が本当に顔である(B=b)尤度は、L(b|A)=P(A|B=b)となる。仮に、顔検出エンジンが、顔を検知する確率が90％(P(A|B=b))の場合、尤度はL(b|A)=0.9となる。

また、上記エンジン資源特性情報は、各解析エンジン毎に、当該解析エンジンによる解析処理に利用される資源量が記憶されている。図５にエンジン資源特性情報の一例を示す。この図の例では、解析エンジンで所定の品質かつ所定の単位の処理対象データを解析処理する場合に必要な処理時間、ＣＰＵ時間、メモリ使用量が、資源量として設定されている。例えば、図５の一段目に示されたカメラ１から処理対象データが入力される動体検出エンジンは、処理時間１５［ｍｓｅｃ／ｍｓｇ］、ＣＰＵ時間１０［ｍｓｅｃ／ｍｓｇ］、メモリ６７０［ＫＢ］の資源量が必要である、と設定されている。

なお、上述した処理対象データの品質や精度特性、資源量の内容は一例であって、他の内容の値が、エンジン特性情報、エンジン資源特性情報として記憶されていてもよい。

次に、上記分解能決定部１２（入力品質調整手段）と解析処理実行部１１との機能について、これらの動作と共に説明する。分解能決定部１２は、特性情報記憶部１６に記憶されているエンジン特性情報及びエンジン資源特性情報と、処理フロー記憶部１５に記憶されている解析処理フローと、に基づいて、各解析エンジンに入力する処理対象データの品質特性を決定及び調整する。なお、ここでは、決定及び調整する処理対象データの品質がフレームレートであるため、当該品質を単にレートあるいは分解能と称して表現する。

具体的に、まず、分解能決定部１２は、予め設定され要求されている解析結果の精度要件及び資源量要件を満たすよう、エンジン特性情報及びエンジン資源特性情報を参照して、各解析エンジン２０にそれぞれ入力される処理対象データの品質特性を決定する（図６のステップＳ１でＹｅｓ，ステップＳ２）。このとき、分解能決定部１２は、各解析エンジンについて、設定された精度要件の精度を満たして解析結果を出力することができる処理対象データの品質特性を、最低の品質である最低レートとして設定する。また、分解能決定部１２は、各解析エンジンについて、許容されるＣＰＵ使用時間やメモリ量などの上限値が資源量要件として設定されている場合に、かかる資源量（資源量要件）で処理可能な処理対象データの品質特性を、最高レートとして設定する。

さらに、分解能決定部１２は、上記決定した最低レートと最大レートとに基づいて、各解析エンジンに入力される処理対象データの最適な品質特性となる最適レートも設定する。例えば、最適レートは、最低レートの値がそのまま適用されてもよく、予め設定された基準により最低レートと最高レートの間の値が設定される。一例として、使用する資源量の増加が少ないにも関わらず解析結果の精度が向上する場合には、その資源量を使用した場合に入力される処理対象データの品質特性を、最適レートとして設定する。以上のようにして、分解能決定部１２は、図７に示すように、各解析エンジン２１〜２５毎に、最適レート・最低レート・最高レートからなる品質特性を決定する。

続いて、分解能決定部１２は、処理フロー記憶部１５から解析処理フローの情報を読み出し、予め設定された基準において処理順序が直列の関係にある一つ又は一群の解析エンジンからなる直列フロー部分を特定する（図６のステップＳ４）。例えば、解析処理フローが図２あるいは図３に示すものである場合には、図２の点線の符号Ｆ１，Ｆ２に示す２つの直列フロー部分が特定される。

さらに、分解能決定部１２は、直列フロー部分Ｆ１，Ｆ２内に分岐があるかどうか調べる（図６のステップＳ４でＮｏ，ステップＳ５）。そして、分岐がある場合には（図６のステップＳ５でＹｅｓ）、分岐箇所からさらに下流側（下位側）で予め設定された基準において処理順序が直列の関係にある一つ又は一群の解析エンジンからなる直列サブフロー部分を特定する。例えば、図２の例では、直列フロー部分Ｆ２内において点線の符号Ｆ２１，Ｆ２２に示す２つの直列サブフロー部分が特定される。なお、特定した直列サブフロー部分内にさらに分岐がある場合には、かかる分岐箇所の下流側においてさらに直列サブフロー部分を特定する。

続いて、分解能決定部１２は、各解析エンジンの品質特性に基づいて、上記直列フロー部分及び直列サブフロー部分において、最上位に位置する解析エンジンに対して入力される処理対象データの品質特性を調整して決定する（図６のステップＳ６，Ｓ７，Ｓ８，Ｓ９）。

例えば、まず直列サブフロー部分Ｆ２１については、当該直列サブフロー部分Ｆ２１内には人物追跡エンジン２３のみが存在するだけであるため、当該人物追跡エンジン２３について決定された品質特性である最適レート１０ｆｐｓがそのまま設定される（図８参照）。また、直列サブフロー部分Ｆ２２については、当該直列サブフロー部分Ｆ２１内には顔抽出エンジン２４と顔照合エンジン２５とが存在するため、これらについてそれぞれ決定された品質特性である最適レート１ｆｐｓ，３ｆｐｓのうち、最大値３ｆｐｓが設定される（図８参照）。これにより、直列サブフロー部分Ｆ２１，Ｆ２２内の各解析エンジンの分解能が決定される。

さらに、直列フロー部分Ｆ２については、当該直列フロー部分Ｆ２の下流には直列サブフローＦ２１と直列サブフロー部分Ｆ２２とが存在するため、これらについてそれぞれ決定された品質特性である最適レート１０ｆｐｓ，３ｆｐｓのうち、最大値１０ｆｐｓが設定される（図９参照）。なお、直列フロー部分Ｆ１については、当該直列フロー部分Ｆ１の下流に分岐がないため、サムネイル生成エンジン２１の最適レート１ｆｐｓが設定される（図６のステップＳ９）（図９参照）。

以上のように、分解能決定部１２は、直列フロー部分及び直列サブフロー部分のそれぞれ最上位に位置する解析エンジンに対して入力される処理対象データの品質特性を、当該最上位に位置する解析エンジンよりも下位側に処理順序が位置する解析エンジンについて決定された品質特性の最大値となるよう調整する。これにより、解析処理フロー全体における処理対象データの品質特性を設定することができる（図６のステップＳ１０，Ｓ１１）。なお、上述した直列フロー部分Ｆ２の品質特性は、上述したように直列サブフロー部分Ｆ２１，Ｆ２２の品質特性に基づいて調整することに限らず、直列フロー部分Ｆ２内の全ての解析エンジンについて決定した品質特性に基づいて調整してもよい。

ここで、上記では、各解析エンジンに入力される処理対象データの品質特性の決定を、各解析エンジンについて設定されたエンジン特性情報とエンジン資源特性情報とに基づいて決定しているが、エンジン特性情報のみに基づいて決定してもよい。この場合には、各解析エンジンについて、予め決定された精度要件を最低限満たす最低レートが、処理対象データの品質特性として決定される。

また、上記では、各解析エンジンに入力される処理対象データの品質特性として、処理対象データである映像データのフレームレートを決定する場合を例示したが、映像データの解像度を品質特性として決定してもよい。但し、処理対象データの品質特性は、フレームレートや解像度であることに限定されない。

上記解析処理実行部１１（解析処理実行手段）は、処理フロー記憶部１５に記憶されている解析処理フローに基づく処理手順にて、カメラ３０から入力される映像データに対する解析処理を実行するよう制御する。このとき、各解析エンジンに対して入力する処理対象データである映像データの品質特性を制御する。

具体的に、解析処理実行部１１は、上述したように直列フロー部分Ｆ１，Ｆ２、直列サブフロー部分Ｆ２１，Ｆ２２の最上位に位置する解析エンジンに対して、当該最上位の解析エンジンについて調整した品質特性に対応する品質の処理対象データを入力するよう制御する。例えば、図１０に示すように、データ取得部４０に対しては、カメラ３０から３０ｆｐｓの品質の映像データが入力されるが、その下位側に位置する直列フロー部分Ｆ１には、その最上位に位置するサムネイル生成エンジン２１について調整された品質１ｆｐｓの処理対象データを入力するよう制御する。同様に、データ取得部４０の下位側に位置する直列フロー部分Ｆ２には、その最上位に位置する動体検出エンジン２２について調整された品質１０ｆｐｓの処理対象データを入力するよう制御する。

また、直列フロー部分Ｆ２の下位側に位置する直列サブフロー部分Ｆ２１には、その最上位に位置する人物追跡エンジン２３について調整された品質１０ｆｐｓの処理対象データを入力するよう制御する。そして、直列フロー部分Ｆ２の下位側に位置する直列サブフロー部分Ｆ２２には、その最上位に位置する顔抽出エンジン２４について調整された品質３ｆｐｓの処理対象データを入力するよう制御する。

なお、最適レート以上の品質の処理対象データが入力される解析エンジンについては、必要とする品質の処理対象データのみを用いて解析処理を行ってもよい。例えば、動体検出エンジンでは、最適レートが５ｆｐｓであるが、１０ｆｐｓの処理対象データが入力されるため、そのうち５ｆｐｓに相当するデータのみを使用するよう入力された処理対象データを間引いてもよい。

以上のようにすることで、各解析エンジンに対して、要求される精度要件を満たす解析結果を得るために必要とされる品質の処理対象データが入力されることとなる。従って、各解析エンジンによる解析結果が精度要件を満たすことができ、必要な解析結果を得ることができる解析処理システムを容易に設計することができる。

＜実施形態２＞
次に、本発明の第２の実施形態を、図１１を参照して説明する。図１１は、本実施形態における解析処理システムの構成を説明するための図である。

本実施形態における解析処理システムは、実施形態１のものとほぼ同様の構成を備えている。これに加え、本実施形態における解析処理システムは、図１１に示すように、特性情報生成部１３を備えている。

上記特性情報生成部１３（エンジン特性情報生成手段、エンジン資源特性情報生成手段）は、実施形態１で説明した特徴情報記憶部１６に記憶されるエンジン特性情報と、エンジン資源特性情報と、を新規に生成して特性情報記憶部１６に記憶する。また、既に特性情報記憶部１６にエンジン特性情報やエンジン資源特性情報が記憶されている場合には、これらの情報を更新する。

具体的に、特性情報生成部１３は、解析エンジン２０の動作を制御している解析処理実行部１１に対して、各解析エンジン２０に入力している処理対象データの品質特性と、当該品質特性の処理対象データが入力された場合における各解析エンジン２０による解析結果の精度特性と、の計測を要求して取得する。そして、解析エンジン２０毎に、取得した品質特性と精度特性とを関連付けて、エンジン特性情報を生成し、生成したエンジン特性情報を、新たなエンジン特性情報として特性情報記憶部１６に記憶する。

同様に、特性情報生成部１３は、解析エンジン２０の動作を制御している解析処理実行部１１に対して、各解析エンジン２０による所定単位のデータを解析処理する際に利用される資源量である資源特性の計測を要求して取得する。そして、解析エンジン２０毎に、取得した資源特性からエンジン資源特性情報を生成し、生成したエンジン資源特性情報を、新たなエンジン資源特性情報として特性情報記憶部１６に記憶する。

その後は、上述した実施形態１と同様に、特性情報記憶部１６に記憶されているエンジン特性情報とエンジン資源特性情報に基づいて、各解析エンジン２０に入力する処理対象データの品質特性を決定及び調整する。

以上のようにすることで、解析エンジンの変更や資源量の変動、さらには処理対象データのデータ内容の変動が生じた場合であっても、かかる変更や変動に対応して適切なエンジン特性情報やエンジン資源特性情報が設定される。従って、常に必要な解析結果を得ることができる解析処理システムを容易に設計することができる。

＜実施形態３＞
次に、本発明の第３の実施形態を説明する。本実施形態における解析処理システムは、図１に開示した実施形態１のものとほぼ同様の構成を備えているが、本実施形態ではさらに、特性情報記憶部１６（資源割当情報記憶手段）が資源割当情報を記憶している点で異なる。

上記資源割当情報は、各解析エンジン２０に割り当てる情報処理装置の資源量の割合を表す情報であり、予め解析エンジンの種類や重要度、処理対象データを撮影するカメラ３０によって設定されている。例えば、特定のカメラ３０から撮影した処理対象データを処理する特定の解析エンジンについては、ＣＰＵ時間やメモリ量などの資源を多く割り当てるよう設定されている。

そして、本実施形態における分解能決定部１２（入力品質調整手段）は、上記記憶された資源量割当情報に基づいて、各解析エンジン２０で使用が許容される資源量要件を設定し、当該資源量要件を満たすよう、各解析エンジンにそれぞれ入力する処理対象データの品質特性を決定する。

以上のようにすることで、例えば、重要であると設定された解析処理を行う解析エンジンについては、予め多くの資源量を割り当てることにより、解析エンジンの資源量の変動処理対象データのデータ内容の変動に適切に対応することができる。その結果、必要な解析結果を得ることができる解析処理システムを容易に設計することができる。

＜付記＞
上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。以下、本発明における解析処理システム（図１２参照）、プログラム、解析処理方法の構成の概略を説明する。但し、本発明は、以下の構成に限定されない。

（付記１）
それぞれ所定の解析処理を行う複数の解析エンジン１２０を組み合わせて構成される解析処理システム１１０の動作を制御して解析処理を実行する解析処理実行手段１１１と、
予め設定された解析結果の精度要件を満たすよう前記解析エンジン１２０毎にそれぞれ入力される処理対象データの品質特性を決定すると共に、当該決定された品質特性に基づいて前記解析処理システム１１０を構成する所定の前記解析エンジン１２０に入力される前記処理対象データの前記品質特性を調整する入力品質調整手段１１２と、
を備え、
前記解析処理実行手段１１１は、前記入力品質調整手段１２０にて調整された前記品質特性に対応する品質の前記処理対象データを、前記所定の解析エンジン１２０に入力するよう前記解析処理システム１１０の動作を制御する、
解析処理システム１１０。

（付記２）
付記１に記載の解析処理システムであって、
前記複数の解析エンジンによる解析順序を表す解析処理フローを記憶した解析処理フロー記憶手段を備え、
前記入力品質調整手段は、当該入力品質調整手段にて決定した前記解析エンジン毎に入力される前記処理対象データの前記品質特性と、前記解析処理フローと、に基づいて、前記所定の解析エンジンに入力される前記処理対象データの前記品質特性を調整する、
解析処理システム。

（付記３）
付記２に記載の解析処理システムであって、
前記入力品質調整手段は、前記解析処理フローにおいて前記所定の解析エンジンの下位側に処理順序が位置する他の前記解析エンジンについて決定した当該解析エンジンに入力される前記処理対象データの前記品質特性に基づいて、前記所定の解析エンジンに入力される前記処理対象データの前記品質特性を調整する、
解析処理システム。

（付記４）
付記３に記載の解析処理システムであって、
前記入力品質調整手段は、前記解析処理フローに基づいて、処理順序が予め設定された基準において直列の関係にある一つ又は一群の前記解析エンジンからなる直列フロー解析エンジン部を特定し、当該直列フロー解析エンジン部を構成する前記解析エンジン毎に決定した当該解析エンジン毎に入力される前記処理対象データの前記品質特性に基づいて、前記直列フロー解析エンジン部の最上位に処理順序が位置する前記解析エンジンを前記所定の解析エンジンとして当該所定の解析エンジンに入力される前記処理対象データの前記品質特性を調整する、
解析処理システム。

（付記５）
付記４に記載の解析処理システムであって、
前記入力品質調整手段は、前記直列フロー解析エンジン部を構成する前記解析エンジン毎について決定した当該解析エンジン毎に入力される前記処理対象データの前記品質特性のうちの最大値を、前記所定の解析エンジンの前記品質特性として設定する、
解析処理システム。

（付記６）
付記４又は５に記載の解析処理システムであって、
前記入力品質調整手段は、前記解析処理フローに基づいて、前記直列フロー解析エンジン部内で処理順序が分岐している箇所を特定し、当該分岐箇所よりも下位側に位置し処理順序が予め設定された基準において直列の関係にある一つ又は一群の前記解析エンジンからなるサブフロー解析エンジン部を特定し、当該サブフロー解析エンジン部を構成する前記解析エンジン毎に決定した当該解析エンジン毎に入力される前記処理対象データの前記品質特性に基づいて、前記サブフロー解析エンジン部の最上位に処理順序が位置する前記解析エンジンに入力される前記処理対象データの前記品質特性を調整し、
前記解析処理実行部は、前記入力品質調整手段にて調整された前記サブフロー解析エンジン部の最上位の前記解析エンジンに入力される前記処理対象データの前記品質特性に対応する品質の前記処理対象データを、当該サブフロー解析エンジン部の最上位の前記解析エンジンに入力するよう前記解析処理システムの動作を制御する、
解析処理システム。

（付記７）
付記１乃至６のいずれかに記載の解析処理システムであって、
前記解析エンジンに入力される処理対象データの品質特性と、前記解析エンジンの解析結果の精度特性と、が予め関連付けられて設定されたエンジン特性情報を、前記解析エンジン毎にそれぞれ記憶するエンジン特性情報記憶手段を備え、
前記入力品質調整手段は、前記エンジン特性情報に基づいて、予め設定された解析結果の精度要件を満たすよう前記解析エンジン毎にそれぞれ入力される前記処理対象データの前記品質特性を決定する、
解析処理システム。

（付記８）
付記７に記載の解析処理システムであって、
前記エンジン特性情報記憶手段は、前記解析エンジンによる解析処理に利用される資源量を表す資源特性が予め設定されたエンジン資源特性情報を、前記解析エンジン毎にそれぞれ記憶しており、
前記入力品質調整手段は、前記エンジン特性情報及び前記エンジン資源特性情報に基づいて、予め設定された解析結果の精度要件及び解析処理の資源量要件を満たすよう前記解析エンジン毎にそれぞれ入力される前記処理対象データの前記品質特性を決定する、
解析処理システム。

（付記９）
付記７又は８に記載の解析処理システムであって、
前記解析処理実行手段から、当該解析処理実行手段にて動作を制御されている前記解析エンジンに入力される前記処理対象データの品質特性と、前記解析エンジンによる解析結果の精度特性と、を前記解析エンジン毎にそれぞれ計測して取得し、当該取得した前記品質特性と前記精度特性とを関連付けて前記エンジン特性情報を生成して前記エンジン特性情報記憶手段に記憶する、あるいは、前記エンジン特性情報記憶手段に記憶されている前記エンジン特性情報を更新する、エンジン特性情報生成手段を備えた、
解析処理システム。

（付記１０）
付記８に記載の解析処理システムであって、
前記解析処理実行手段から、当該解析処理実行手段にて動作を制御されている前記解析エンジンによる解析処理時に利用される資源量を表す資源特性を、前記解析エンジン毎にそれぞれ計測して取得し、当該取得した前記資源特性からなる前記エンジン資源特性情報を生成して、前記エンジン特性情報記憶手段に記憶する、あるいは、前記エンジン特性情報記憶手段に記憶されている前記エンジン資源特性情報を更新する、エンジン資源特性情報生成手段を備えた、
解析処理システム。

（付記１１）
付記８又は１０に記載の解析処理システムであって、
予め設定された前記解析エンジンに対する資源の割り当てを表す資源割当情報を記憶した資源割当情報記憶手段を備え、
前記入力品質調整手段は、前記資源割当情報に基づいて前記資源量要件を設定し、当該資源量要件を満たすよう前記解析エンジン毎にそれぞれ入力される前記処理対象データの前記品質特性を決定する、
解析処理システム。

（付記１２）
それぞれ所定の解析処理を行う複数の解析エンジンを組み合わせて構成される解析処理システムの動作を制御して解析処理を実行する情報処理装置に、
予め設定された解析結果の精度要件を満たすよう前記解析エンジン毎にそれぞれ入力される処理対象データの品質特性を決定すると共に、当該決定された品質特性に基づいて前記解析処理システムを構成する所定の前記解析エンジンに入力される前記処理対象データの前記品質特性を調整する入力品質調整手段と、
前記入力品質調整手段にて調整された前記品質特性に対応する品質の前記処理対象データを、前記所定の解析エンジンに入力し、前記解析処理システムの動作を制御して解析処理を実行する解析処理実行手段と、
を実現させるためのプログラム。

（付記１３）
付記１２に記載のプログラムであって、
前記入力品質調整手段は、当該入力品質調整手段にて決定した前記解析エンジン毎に入力される前記処理対象データの前記品質特性と、予め記憶された前記複数の解析エンジンによる解析順序を表す解析処理フローと、に基づいて、前記所定の解析エンジンに入力される前記処理対象データの前記品質特性を調整する、
プログラム。

（付記１４）
それぞれ所定の解析処理を行う複数の解析エンジンを組み合わせて構成される解析処理システムの動作を制御して解析処理を実行する解析処理方法であり、
予め設定された解析結果の精度要件を満たすよう前記解析エンジン毎にそれぞれ入力される処理対象データの品質特性を決定すると共に、当該決定された品質特性に基づいて前記解析処理システムを構成する所定の前記解析エンジンに入力される前記処理対象データの前記品質特性を調整し、
調整された前記品質特性に対応する品質の前記処理対象データを、前記所定の解析エンジンに入力し、前記解析処理システムの動作を制御して解析処理を実行する、
解析処理方法。

（付記１５）
付記１４に記載の解析処理方法であって、
前記複数の解析エンジンによる解析順序を表す解析処理フローが記憶されており、
前記エンジン特性情報に基づいて決定された前記解析エンジン毎に入力される前記処理対象データの前記品質特性と、前記解析処理フローと、に基づいて、前記所定の解析エンジンに入力される前記処理対象データの前記品質特性を調整する、
解析処理方法。

なお、上述したプログラムは、記憶装置に記憶されていたり、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録されている。例えば、記録媒体は、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、及び、半導体メモリ等の可搬性を有する媒体である。

以上、上記実施形態等を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。

なお、本発明は、日本国にて２０１２年３月２日に特許出願された特願２０１２−０４６６７４の特許出願に基づく優先権主張の利益を享受するものであり、当該特許出願に記載された内容は、全て本明細書に含まれるものとする。

１０ 解析処理装置
１１ 解析処理実行部
１２ 分解能決定部
１５ 処理フロー記憶部
１６ 特性情報記憶部
２０ 解析エンジン
２１ サムネイル生成エンジン
２２ 動体検出エンジン
２３ 人物追跡エンジン
２４ 顔抽出エンジン
２５ 顔照合エンジン
２６ サムネイル保存部
２７，２８ アラート通知部
３０ カメラ
４０ データ取得部
１１０ 解析処理システム
１１１ 解析処理実行手段
１１２ 入力品質調整手段
１２０ 解析エンジン
Ｆ１，Ｆ２ 直列フロー部分
Ｆ２１，Ｆ２２ 直列サブフロー部分

Claims (15)

1. それぞれ所定の解析処理を行う複数の解析エンジンを組み合わせて構成される解析処理システムの動作を制御して解析処理を実行する解析処理実行手段と、
   予め設定された解析結果の精度要件を満たすよう前記解析エンジン毎にそれぞれ入力される処理対象データの品質特性を決定すると共に、当該決定された品質特性に基づいて前記解析処理システムを構成する所定の前記解析エンジンに入力される前記処理対象データの前記品質特性を調整する入力品質調整手段と、
   を備え、
   前記解析処理実行手段は、前記入力品質調整手段にて調整された前記品質特性に対応する品質の前記処理対象データを、前記所定の解析エンジンに入力するよう前記解析処理システムの動作を制御する、
   解析処理システム。
2. 請求項１に記載の解析処理システムであって、
   前記複数の解析エンジンによる解析順序を表す解析処理フローを記憶した解析処理フロー記憶手段を備え、
   前記入力品質調整手段は、当該入力品質調整手段にて決定した前記解析エンジン毎に入力される前記処理対象データの前記品質特性と、前記解析処理フローと、に基づいて、前記所定の解析エンジンに入力される前記処理対象データの前記品質特性を調整する、
   解析処理システム。
3. 請求項２に記載の解析処理システムであって、
   前記入力品質調整手段は、前記解析処理フローにおいて前記所定の解析エンジンの下位側に処理順序が位置する他の前記解析エンジンについて決定した当該解析エンジンに入力される前記処理対象データの前記品質特性に基づいて、前記所定の解析エンジンに入力される前記処理対象データの前記品質特性を調整する、
   解析処理システム。
4. 請求項３に記載の解析処理システムであって、
   前記入力品質調整手段は、前記解析処理フローに基づいて、処理順序が予め設定された基準において直列の関係にある一つ又は一群の前記解析エンジンからなる直列フロー解析エンジン部を特定し、当該直列フロー解析エンジン部を構成する前記解析エンジン毎に決定した当該解析エンジン毎に入力される前記処理対象データの前記品質特性に基づいて、前記直列フロー解析エンジン部の最上位に処理順序が位置する前記解析エンジンを前記所定の解析エンジンとして当該所定の解析エンジンに入力される前記処理対象データの前記品質特性を調整する、
   解析処理システム。
5. 請求項４に記載の解析処理システムであって、
   前記入力品質調整手段は、前記直列フロー解析エンジン部を構成する前記解析エンジン毎について決定した当該解析エンジン毎に入力される前記処理対象データの前記品質特性のうちの最大値を、前記所定の解析エンジンの前記品質特性として設定する、
   解析処理システム。
6. 請求項４又は５に記載の解析処理システムであって、
   前記入力品質調整手段は、前記解析処理フローに基づいて、前記直列フロー解析エンジン部内で処理順序が分岐している箇所を特定し、当該分岐箇所よりも下位側に位置し処理順序が予め設定された基準において直列の関係にある一つ又は一群の前記解析エンジンからなるサブフロー解析エンジン部を特定し、当該サブフロー解析エンジン部を構成する前記解析エンジン毎に決定した当該解析エンジン毎に入力される前記処理対象データの前記品質特性に基づいて、前記サブフロー解析エンジン部の最上位に処理順序が位置する前記解析エンジンに入力される前記処理対象データの前記品質特性を調整し、
   前記解析処理実行手段は、前記入力品質調整手段にて調整された前記サブフロー解析エンジン部の最上位の前記解析エンジンに入力される前記処理対象データの前記品質特性に対応する品質の前記処理対象データを、当該サブフロー解析エンジン部の最上位の前記解析エンジンに入力するよう前記解析処理システムの動作を制御する、
   解析処理システム。
7. 請求項１乃至６のいずれかに記載の解析処理システムであって、
   前記解析エンジンに入力される処理対象データの品質特性と、前記解析エンジンの解析結果の精度特性と、が予め関連付けられて設定されたエンジン特性情報を、前記解析エンジン毎にそれぞれ記憶するエンジン特性情報記憶手段を備え、
   前記入力品質調整手段は、前記エンジン特性情報に基づいて、予め設定された解析結果の精度要件を満たすよう前記解析エンジン毎にそれぞれ入力される前記処理対象データの前記品質特性を決定する、
   解析処理システム。
8. 請求項７に記載の解析処理システムであって、
   前記エンジン特性情報記憶手段は、前記解析エンジンによる解析処理に利用される資源量を表す資源特性が予め設定されたエンジン資源特性情報を、前記解析エンジン毎にそれぞれ記憶しており、
   前記入力品質調整手段は、前記エンジン特性情報及び前記エンジン資源特性情報に基づいて、予め設定された解析結果の精度要件及び解析処理の資源量要件を満たすよう前記解析エンジン毎にそれぞれ入力される前記処理対象データの前記品質特性を決定する、
   解析処理システム。
9. 請求項７又は８に記載の解析処理システムであって、
   前記解析処理実行手段から、当該解析処理実行手段にて動作を制御されている前記解析エンジンに入力される前記処理対象データの品質特性と、前記解析エンジンによる解析結果の精度特性と、を前記解析エンジン毎にそれぞれ計測して取得し、当該取得した前記品質特性と前記精度特性とを関連付けて前記エンジン特性情報を生成して前記エンジン特性情報記憶手段に記憶する、あるいは、前記エンジン特性情報記憶手段に記憶されている前記エンジン特性情報を更新する、エンジン特性情報生成手段を備えた、
   解析処理システム。
10. 請求項８に記載の解析処理システムであって、
    前記解析処理実行手段から、当該解析処理実行手段にて動作を制御されている前記解析エンジンによる解析処理時に利用される資源量を表す資源特性を、前記解析エンジン毎にそれぞれ計測して取得し、当該取得した前記資源特性からなる前記エンジン資源特性情報を生成して、前記エンジン特性情報記憶手段に記憶する、あるいは、前記エンジン特性情報記憶手段に記憶されている前記エンジン資源特性情報を更新する、エンジン資源特性情報生成手段を備えた、
    解析処理システム。
11. 請求項８又は１０に記載の解析処理システムであって、
    予め設定された前記解析エンジンに対する資源の割り当てを表す資源割当情報を記憶した資源割当情報記憶手段を備え、
    前記入力品質調整手段は、前記資源割当情報に基づいて前記資源量要件を設定し、当該資源量要件を満たすよう前記解析エンジン毎にそれぞれ入力される前記処理対象データの前記品質特性を決定する、
    解析処理システム。
12. それぞれ所定の解析処理を行う複数の解析エンジンを組み合わせて構成される解析処理システムの動作を制御して解析処理を実行する情報処理装置に、
    予め設定された解析結果の精度要件を満たすよう前記解析エンジン毎にそれぞれ入力される処理対象データの品質特性を決定すると共に、当該決定された品質特性に基づいて前記解析処理システムを構成する所定の前記解析エンジンに入力される前記処理対象データの前記品質特性を調整する入力品質調整手段と、
    前記入力品質調整手段にて調整された前記品質特性に対応する品質の前記処理対象データを、前記所定の解析エンジンに入力し、前記解析処理システムの動作を制御して解析処理を実行する解析処理実行手段と、
    を実現させるためのプログラム。
13. 請求項１２に記載のプログラムであって、
    前記入力品質調整手段は、当該入力品質調整手段にて決定した前記解析エンジン毎に入力される前記処理対象データの前記品質特性と、予め記憶された前記複数の解析エンジンによる解析順序を表す解析処理フローと、に基づいて、前記所定の解析エンジンに入力される前記処理対象データの前記品質特性を調整する、
    プログラム。
14. それぞれ所定の解析処理を行う複数の解析エンジンを組み合わせて構成される解析処理システムの動作を制御して解析処理を実行する解析処理方法であり、
    予め設定された解析結果の精度要件を満たすよう前記解析エンジン毎にそれぞれ入力される処理対象データの品質特性を決定すると共に、当該決定された品質特性に基づいて前記解析処理システムを構成する所定の前記解析エンジンに入力される前記処理対象データの前記品質特性を調整し、
    調整された前記品質特性に対応する品質の前記処理対象データを、前記所定の解析エンジンに入力し、前記解析処理システムの動作を制御して解析処理を実行する、
    解析処理方法。
15. 請求項１４に記載の解析処理方法であって、
    前記複数の解析エンジンによる解析順序を表す解析処理フローが記憶されており、
    決定された前記解析エンジン毎に入力される前記処理対象データの前記品質特性と、前記解析処理フローと、に基づいて、前記所定の解析エンジンに入力される前記処理対象データの前記品質特性を調整する、
    解析処理方法。
    

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