JP6659524B2 - 移動体追跡装置、表示装置および移動体追跡方法 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、移動体追跡装置、表示装置および移動体追跡方法に関する。

複数のカメラ映像から検出した移動体を、カメラ間を渡って追跡する移動体追跡装置が知られている。従来の移動体追跡装置では、画像内の移動体の見え方に基づいて、各画像に映り込んだ移動体が同一であるか否かを判定し、各移動体の追跡結果を得る構成が知られている。

しかしながら、従来の移動体追跡装置は、移動体の見え方に基づき各画像に映り込んだ移動体を対応付けていた（追跡情報を生成していた）ため、例えば移動体が歩行者である場合、服装の変化に対応することができなかった。また、歩行者に限定した場合、顔認識結果を用いることで、異なる服装や環境変動によって見え方が変動しても各画像に映り込んだ移動体を対応付けることが可能になるが、顔が見えている区間でしか対応付けることができなかった。つまり、従来技術においては、長期間にわたる移動体の追跡は困難であるという問題がある。

特開２００８−３５３０１号公報

本発明が解決しようとする課題は、長期間にわたる移動体の追跡が可能な移動体追跡装置、表示装置および移動体追跡方法を提供することである。

実施形態の移動体追跡装置は、取得部と追跡部と第１の対応付け部と第２の対応付け部と出力部とを備える。取得部は、複数の画像を取得する。追跡部は、画像に含まれる動体を追跡した情報を示す複数の追跡情報を生成する。第１の対応付け部は、相互の時間差が閾値以下の複数の追跡情報を対象として、追跡情報同士を対応付けた第１の対応追跡情報を生成する。第２の対応付け部は、物体を特定可能な認証情報に基づいて、第１の対応追跡情報同士を対応付けた第２の対応追跡情報を生成する。出力部は、第２の対応追跡情報を出力する。

第１の実施形態の移動体追跡システムの構成を示す図。 第１の実施形態の移動体追跡装置のハードウェアの構成を示す図。 第１の実施形態の移動体追跡装置が有する機能を示す図。 第１の実施形態の追跡情報間の対応付けを説明するための図。 第１の実施形態のｃｈ画像のブロックを説明するための図。 第１の実施形態のＬＢＰを説明するための図。 第１の実施形態のＬＢＰを説明するための図。 第１の実施形態の出力の一例を示す図。 第２の実施形態の移動体追跡装置が有する機能を示す図。 第２の実施形態の表示態様の一例を示す図。 第２の実施形態の変形例の移動体追跡装置が有する機能を示す図。 第２の実施形態のカレンダー画像の例を示す図。 第２の実施形態の変形例の表示態様の一例を示す図。 第２の実施形態の変形例の表示態様の一例を示す図。

以下、添付図面を参照しながら、実施形態に係る移動体追跡装置、表示装置および移動体追跡方法の実施形態を詳細に説明する。

（第１の実施形態）
図１は、本実施形態の移動体追跡システム１の概略構成の一例を示す図である。図１に示すように、移動体追跡システム１は、２つのカメラ１０Ａおよび１０Ｂと、移動体追跡装置２０と、を含む。以下の説明では、カメラ１０Ａとカメラ１０Ｂを互いに区別しない場合は、単に「カメラ１０」と称する。図１の例では、移動体追跡システム１に含まれるカメラ１０の台数は２台であるが、これに限らず、３台以上のカメラ１０が含まれる形態であってもよいし、１台のカメラ１０が含まれる形態であってもよい。各カメラ１０と移動体追跡装置２０は、無線または有線で相互に接続されている。

図２は、移動体追跡装置２０のハードウェア構成の一例を示す図である。図２に示すように、移動体追跡装置２０は、ＣＰＵ２０１と、ＲＯＭ２０２と、ＲＡＭ２０３と、Ｉ／Ｆ部２０４と、操作部２０５と、表示部２０６とを備える。

ＣＰＵ２０１は、移動体追跡装置２０の動作を統括的に制御する。ＣＰＵ２０１は、ＲＡＭ２０３の所定の領域を作業領域として、ＲＯＭ２０２に記録された各種制御プログラムを実行して、移動体追跡装置２０が有する各種の機能を実現させる。移動体追跡装置２０が有する機能の具体的な内容については後述する。

ＲＯＭ２０２は、移動体追跡装置２０に関わるプログラムや各種設定情報などを記憶する不揮発性のメモリ（書き換え不可能なメモリ）である。

ＲＡＭ２０３は、例えばＳＤＲＡＭなどの記憶手段であって、ＣＰＵ２０１の作業エリアとして機能し、バッファなどの役割を果たす。

Ｉ／Ｆ部２０４は、カメラ１０等の外部機器と接続するためのインタフェースである。操作部２０５は、ユーザーの操作を受け付けるためのデバイスであり、マウスやキーボードなどで構成される。表示部２０６は、移動体追跡装置２０に関する各種の情報を表示するデバイスであり、例えば液晶ディスプレイなどで構成される。なお、操作部２０５と表示部２０６とが一体的に構成される（例えばタッチパネルとして構成される）形態であってもよい。

図３は、移動体追跡装置２０が有する機能の一例を示す図である。図３に示すように、移動体追跡装置２０は、取得部２１１と、追跡部２１２と、第１の対応付け部２１３と、第２の対応付け部２１４と、出力部２１５とを有する。なお、図３の例では、本実施形態に関する機能を主に例示しているが、移動体追跡装置２０が有する機能はこれらに限られるものではない。本実施形態では、取得部２１１、追跡部２１２、第１の対応付け部２１３、第２の対応付け部２１４、出力部２１５の各々の機能は、ＣＰＵ２０１がＲＯＭ２０２等に格納されたプログラムを実行することにより実現されるが、これに限らず、例えばこれらの機能のうちの少なくとも一部が専用のハードウェア回路（半導体集積回路等）で実現されてもよい。また、移動体追跡装置２０の一部または全てがサーバに存在する形態であってもよい。

取得部２１１は、複数の画像を取得する。より具体的には、取得部２１１は、各カメラ１０から、該カメラ１０で撮像された複数の画像（時間的に連続する複数の画像）を取得する。例えば複数のカメラ１０ごとに取得部２１１が設けられてもよい（複数のカメラ１０と１対１に対応する複数の取得部２１１が設けられてもよい）し、各カメラ１０からの画像を取得する取得部２１１が１つだけ設けられてもよい。

追跡部２１２は、取得部２１１により取得された画像に含まれる（映り込んだ）移動体を追跡した情報を示す複数の追跡情報を生成する。追跡部２１２は、取得部２１１により取得された画像群に関して、各画像内に映り込んだ移動体を検出および追跡し、追跡情報を生成する。ここでは、追跡部２１２は、各カメラ１０で撮像された画像群ごとに、該画像群に対応する追跡情報を生成する。つまり、カメラ１０ごとに、１以上の追跡情報が生成されると考えてもよい。また、この例では移動体は人物（歩行者）であることを想定しているが、これに限らず、例えば車両などであってもよい。画像内から移動体を検出し追跡する方法としては公知の様々な技術を利用可能であり、例えば特開２０１４−１８６５４７号公報に開示された技術を用いてもよい。追跡情報とは、同一の移動体が検出され、かつ、相互の時間差（撮像された時間の差）が所定値以下である複数の画像（時間的に連続する複数の画像）の各々における移動体の位置と、撮像された時間とを示す情報であると考えてもよい。例えば移動体が撮像範囲から外れると、画像から移動体は検出されなくなるので、その時点で追跡情報は途切れることになる。

第１の対応付け部２１３は、相互の時間差が閾値以下の複数の追跡情報を対象として対応付けた第１の対応追跡情報を生成する。つまり、第１の対応付け部２１３は、同一の移動体に対応する複数の追跡情報を１つにまとめ、そのまとめた結果を「第１の対応追跡情報」と称する。第１の対応付け部２１３は、１以上の第１の対応追跡情報を生成する。ここで、対象となる２つの追跡情報について、撮像された時間の差（撮像時刻の差）が一定以上離れている場合は、見え方が大きく変動している可能性が高いため、第１の対応付け部２１３による対応付けの対象から除外する。

例えば図４に示すように、カメラ１０Ａに対応する追跡情報として、追跡情報１００Ａ、１００Ｂおよび１００Ｃが生成され、カメラ１０Ｂに対応する追跡情報として、追跡情報１００Ｄ、１００Ｅが生成されている場合を想定する。この例では、追跡情報１００Ａと１００Ｂとの時間差ｔ１は閾値以下であるので、この２つの追跡情報１００は第１の対応付け部２１３による対応付けの対象となり、両者の類似度が基準値以上の場合は、互いに対応付けられる。ここでは、追跡情報に含まれる各時間の平均値の差を追跡情報間の時間差とする場合を例に挙げて説明するが、これに限らず、例えば一方の追跡情報の終点の時間と、他方の追跡時間の始点の時間との差であってもよい。

また、追跡情報１００Ａと追跡情報１００Ｄに着目すると、この例では、追跡情報１００Ａと１００Ｄとの時間差ｔ２は閾値以下であるので、この２つの追跡情報１００は第１の対応付け部２１３による対応付けの対象となり、両者の類似度が基準値以上の場合は、互いに対応付けられる。同様にして、この例では、追跡情報１００Ｂと１００Ｄ、追跡情報１００Ｂと１００Ｅ、追跡情報１００Ｄと１００Ｅも対応付けの対象となる。一方で、追跡情報１００Ｃは、他の追跡情報１００Ａ、１００Ｂ、１００Ｄおよび１００Ｅの各々との時間差が閾値を超えているので、追跡情報１００Ｃと、他の１００Ａ、１００Ｂ、１００Ｄおよび１００Ｅの何れかとの組み合わせは、第１の対応付け部２１３による対応付けの対象とはならない。

また、環境が異なるカメラ１０の組では、上着を着脱するなど服装が変動することが考えられるので、第１の対応付け部２１３による対応付けの対象から予め除外しておく。要するに、第１の対応付け部２１３は、予め定められたカメラ１０の組ごとに、第１の対応追跡情報を生成する。

第１の対応付け部２１３は、類似度が閾値以上の追跡情報同士を対応付ける。ここでは、第１の対応付け部２１３による対応付けの対象となる追跡情報間の類似性は、見た目の類似度、時間差、カメラ１０間の距離などを用いて定義し、双方にて顔画像や指紋画像など生体情報が取得できた場合は、生体情報を用いた認証結果も加味する。また、ＩＤカードなどの人物（歩行者）の個人情報を通過ゲート等でカメラ映像と連動して取得した場合は、これらの情報も用いることができる。

また、歩行者の見え方の類似度は、例えば、人物画像（画像のうち人物が写り込んだ領域）についてＹＣｂＣｒ色空間やＨＳＶ色空間やＣｏｌｏｒＮａｍｅｓ色空間など環境光の変動に対して耐性のある複数の色空間を用いてＭｕｌｔｉ−Ｃｈａｎｎｅｌ化し、各Ｃｈａｎｎｅｌ画像についてＹ方向に異なる分割数でＢｌｏｃｋへ分割するＭｕｌｔｉ−Ｌａｙｅｒ Ｂｌｏｃｋ分割を行い、各Ｂｌｏｃｋから値のヒストグラムや、近接画素との差分値によるバイナリ符号のヒストグラムをそれぞれ算出し、全てを正規化連結する特徴抽出を行った後、予め計量学習により学習した同一人物が近く他人が遠くなる識別空間へ写像し特徴量とし、その類似度を算出してもよい。

ここでは、ＲＧＢの３Ｃｈで取得した人物画像に関して、複数の色空間に変換してＭｕｌｔｉ−Ｃｈａｎｎｅｌ化する。例えば、ＹＣｂＣｒ色空間の３ｃｈ、ＨＳＶ色空間の３ｃｈ、Color Names descriptor*の１１ｃｈの計１７ｃｈに拡張する。この拡張は、カメラの個体差や、環境変動による取得した画像の色情報および輝度情報の変動を吸収することを目的としており、前記変動に対して色空間上での変動が少なくなることが知られている（非特許文献「J. Van, Learning color names for real-world applications, TIP, 18(7):1512-1523, 2009.」参照）。

次に、各ｃｈ画像について、複数ＬａｙｅｒでＢｌｏｃｋ分割を行う。これは、後段で各Ｂｌｏｃｋからヒストグラム情報を取得するが、詳細に分割すると人物矩形の位置ズレによる影響が大きいものの、位置情報を利用できるためより識別性が高くなることから、詳細な分割から広域な分割を段階的に行う。分割は、ｙ軸方向およびｘ軸方向で分割できるが、どちらか一方のみで分割してもよい。つまり、各人物画像について各ｃｈ画像からＢｌｏｃｋと呼ぶ複数の領域を定義する。図５は、階層的な分割のイメージ図であり、１枚のｃｈ画像について、段階的にＢｌｏｃｋと呼ぶ複数の領域を４段階定義している。

次に、定義した各領域（Ｂｌｏｃｋ）から、ヒストグラム情報を抽出する。抽出するヒストグラムは、各値の出現頻度を示すヒストグラム特徴量と、周辺の値との勾配方向の出現頻度をヒストグラム化するためにLocal Binary Patternと呼ばれる注目画素と周辺画素との値により割り当てるバイナリ符号を用いてヒストグラム化する特徴量とを正規化連結する。図６に示すように、注目画素（中心点）からの方向ごとに、注目画素の輝度値と、該方向に存在する画素の平均輝度値との大小を重み付けしてコード化する。例えば図７の（Ａ）に示す輝度パターンは、図７の（Ｂ）に示す方向のビット列に変換される。この例では、周辺画素の輝度値が中心画素の輝度値よりも低い場合は、該周辺画素の輝度値は「０」に変換され、周辺画素の輝度値が中心画素の輝度値よりも高い場合は、該周辺画素の輝度値は「１」に変換されるが、これに限られるものではない（反対でもよい）。各Ｂｌｏｃｋ（領域）からは、値のヒストグラムのｂｉｎ数と、ＬＢＰのヒストグラムのｂｉｎ数とを合わせた次元数の特徴量が得られる。

次に、各Ｂｌｏｃｋから抽出したｃｈ数×ｂｌｏｃｋ数の特徴量を正規化連結し、高次の特徴ベクトルを抽出する。予め同一移動体は近く、異なる移動体は遠くなる特徴空間へ変換するために計量学習し、取得した変換行列により、高次の特徴ベクトル（Ｄ次元）を変換した特徴ベクトル（ｄ次元）を各人物画像の特徴ベクトルとする。計量学習には、いくつかの手法が提案されているが、通常分けたいカテゴリ数次元の変換行列しか算出できない手法が多いが、例えばREMetric*を用いると任意の次元数への変換行列を算出することが可能となる（非特許文献「T. Kozakaya, Random Ensemble Metrics for Object Recognition, International Conference on Computer Vision (ICCV), 2011.」参照）。

各人物画像間の類似度は、前記した２つの特徴ベクトル間の正規化相互相関により定義できる。通常、追跡情報は、複数枚の人物画像を有するため、複数枚と複数枚の間の類似度が定義できる。全ての組み合わせの最大値を追跡情報間の類似度としてもよいし、平均値を追跡情報間の類似度としてもよい。または、各追跡情報に関して得られる複数の特徴ベクトル列について主成分分析を行い、部分空間を算出する。この部分空間は、見え方の変動を表現する各移動体を表現する空間であるため、追跡情報間のそれぞれの部分空間同士の間の類似度を相互部分空間法により算出し、類似度としてもよい。そして、第１の対応付け部２１３は、類似度が基準値以上の追跡情報同士を対応付けていき、１以上の第１の対応追跡情報を生成する。

第２の対応付け部２１４は、第１の対応追跡情報、および、第１の対応付け部２１３により対応付けられなかった追跡情報を対象として、移動体を特定可能な認証情報に基づいて対応付けた第２の対応追跡情報を生成する。認証情報は生体情報を含む。より具体的には、生体情報は顔画像または指紋画像を含む。また、認証情報は、ＩＤカードなどの人物（歩行者）の個人情報を含んでもよい。

この例では、第２の対応付け部２１４は、対応付けの対象となる第１の対応追跡情報、および、追跡情報の各々について顔画像を抽出し、抽出した顔画像が一致する第１の対応追跡情報同士、第１の対応追跡情報と追跡情報、あるいは、追跡情報同士を対応付けて第２の対応追跡情報を生成する。これにより、例えば図４において、第１の対応付け部２１３により対応付けられなかった追跡情報１００Ｃも、該追跡情報１００Ｃから抽出された顔画像を含む第１の対応追跡情報（または第１の対応付け部２１３により対応付けられなかった追跡情報）と対応付けられる（１つの追跡情報としてまとめられる）。なお、これに限らず、指紋画像を用いて同様の認証を行って対応付ける形態であってもよい。また、第２の対応付け部２１４は、通過ゲート等で、ＩＤカードなどの人物の個人情報をカメラ１０で撮像された画像と連動して取得した場合は、これらの情報を用いて対応付ける形態であってもよい。以上より、画像に映り込んだ移動体ごとに、第２の対応追跡情報が得られる。ここで、顔認識は、同一人物から複数の角度や複数の照明環境下で取得した顔画像の集合を用いて認証することで認識性能が向上することが知られている。単一カメラ映像からの解析結果である追跡情報から得られる顔画像は変動が少ないのに対し、複数のカメラ映像からの解析結果である上述の第１の対応追跡情報から得られる顔画像は、より変動の多い顔画像となる。このため、第１の対応追跡情報を用いることで、より顔認識性能が向上する。なお、顔認識における類似度算出についても、上述の人物画像間の類似度算出と同様に、所定の特徴ベクトルを用いて２枚の顔画像間の類似度を定義し、全組み合わせの最大値を集合間の類似度としてもよいし、相互部分空間を用いて類似度を算出してもよい。

出力部２１５は、第２の対応追跡情報を出力する。例えば図８に示すように、出力部２１５は、第２の対応追跡情報に相当する移動軌跡３００を表示部２０６に表示する制御を行うこともできる。

以上に説明したように、本実施形態では、相互の時間差が閾値以下の複数の追跡情報を対象として対応付けた１以上の第１の対応追跡情報を生成した後に、該１以上の第１の対応追跡情報、および、第１の対応追跡情報として対応付けられなかった追跡情報を対象として、移動体を特定可能な認証情報に基づいて対応付けた第２の対応追跡情報を生成して出力する。すなわち、同一の移動体に関する短期間の追跡情報同士を対応付けた１以上の第１の対応追跡情報を作成しておき、時間差があるために対応付けられなかった第１の対応追跡情報同士や、第１の対応追跡情報として対応付けられなかった追跡情報（第１の対応付け部２１３による対応付けから漏れた追跡情報）に関しては、認証情報を用いた対応付けを行って第２の対応追跡情報を生成することで、より長期間にわたる追跡結果を得ることができる。したがって、本実施形態によれば、長期間にわたる移動体の追跡が可能になるという有利な効果を達成できる。

（第１の実施形態の変形例）
なお、例えば追跡部２１２の機能はカメラ１０に設けられる形態であってもよい。この場合、移動体追跡装置２０は、取得部２１１および追跡部２１２の代わりに、追跡情報群を取得する機能を有する形態となる。要するに、移動体追跡システム１が、取得部２１１、追跡部２１２、第１の対応付け部２１３、第２の対応付け部２１４、出力部２１５を有する形態であればよい。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。上述の第１の実施形態と共通する部分については適宜に説明を省略する。本実施形態では、図９は、第２の実施形態の移動体追跡装置２０が有する機能の一例を示す図である。図９に示すように、移動体追跡装置２０は、選択部２１６をさらに有する点で上述の第１の実施形態と相違する。選択部２１６は、時間的に連続する複数の画像に含まれる何れかの移動体を選択する。選択の方法は任意であり、例えば選択部２１６は、取得部２１１により取得された画像に対するタッチ操作やマウス操作に応じて、画像に映り込んだ歩行者を選択することもできるし、顔画像をクエリとして画像に映り込んだ歩行者（人物）を検索した後、類似度の高い順に表示し、タッチ操作やマウス操作に応じて、何れかの歩行者を選択してもよい。また、例えば画像から切り出した人物画像を並べて表示し、タッチ操作やマウス操作に応じて、何れかの人物画像（歩行者）を選択してもよい。

本実施形態の出力部２１５は、選択部２１６により選択された歩行者（移動体の一例）の移動軌跡（該歩行者の第２の対応追跡情報に相当する移動軌跡）と、該移動軌跡上の１以上の点（固定でもよいし、ユーザーの指定に応じて任意に変更可能でもよい）に対応する１以上の画像と、を並べて表示する制御を行う。例えば図１０に示すように、移動軌跡３００と、移動軌跡３００のうち、最新の時刻に対応する点に対応する画像４０１と、過去の任意の時刻に対応する点に対応する画像４０２とを並べて表示することができる。図１０の例では、画像と併せて歩行者のアイコンも表示されている。ここでは、出力部２１５は、「表示制御部」として機能している。さらに、移動体追跡装置２０は、「表示装置」に対応している。

なお、例えば図９に示す機能のうち、出力部２１５の機能と、選択部２１６の機能とを抜き出して他の装置に搭載してもよい。この場合、その他の装置が「表示装置」として機能することになる。

（第２の実施形態の変形例）
図１１は、第２の実施形態の変形例の移動体追跡装置（表示装置）２０が有する機能の一例を示す図である。図１１に示すように、移動体追跡装置２０は、指定部２１７をさらに有する。指定部２１７は期間を指定する。期間の指定方法は任意であり、例えば指定部２１７は、図１２のようなカレンダー画像５００を表示し、カレンダー画像５００内の何れかの日付に対するタッチ操作やマウス操作を受け付けた場合、該日付に対応する期間（１日）を指定することができる。

出力部２１５は、選択部２１６により選択された歩行者の、指定部２１７により指定された期間に対応する移動軌跡と、該移動軌跡上の１以上の点に対応する１以上の画像とを並べて表示する制御を行う。例えば図１２のカレンダー画像５００内の「２０１６年１０月５日」の日付が指定された場合、図１３に示すように、出力部２１５は、選択部２１６により選択された歩行者の、該指定された日付に対応する移動軌跡３００と、移動軌跡３００のうち、最新の時刻に対応する点に対応する画像５０１と、過去の任意の時刻に対応する点に対応する画像５０２とを並べて表示することもできる。図１３の例では、画像と併せて歩行者のアイコンも表示されている。

また、指定部２１７は、複数の期間を指定することもできる。この場合、出力部２１５は、指定部２１７により指定された複数の期間ごとに、選択部２１６により選択された歩行者の移動軌跡と、該移動軌跡上の１以上の点に対応する１以上の画像とを並べて表示する制御を行う。例えば図１２のカレンダー画像５００内の「２０１６年１０月５日」の日付と、「２０１６年１０月１５日」の日付が指定された場合を想定する。この場合、図１４に示すように、出力部２１５は、選択部２１６により選択された歩行者の、「２０１６年１０月５日」に対応する移動軌跡３０１と、該移動軌跡３０１のうち、最新の時刻に対応する点に対応する画像６０１と、過去の任意の時刻に対応する点に対応する画像６０２とを並べて表示するとともに、「２０１６年１０月１５日」に対応する移動軌跡３０２と、該移動軌跡３０２のうち、最新の時刻に対応する点に対応する画像７０１と、過去の任意の時刻に対応する点に対応する画像７０２とを並べて表示することができる。

以上、本発明の実施形態を説明したが、上述の実施形態は例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら新規な実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

また、上述の各実施形態および各変形例の移動体追跡装置２０で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、上述の各実施形態および各変形例の移動体追跡装置２０で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。また、上述の各実施形態および各変形例の移動体追跡装置２０で実行されるプログラムを、ＲＯＭ等の不揮発性の記録媒体に予め組み込んで提供するようにしてもよい。

さらに、上述の各実施形態および各変形例は、任意に組み合わせることも可能である。

１ 移動体追跡システム
１０ カメラ
２０ 移動体追跡装置
２１１ 取得部
２１２ 追跡部
２１３ 第１の対応付け部
２１４ 第２の対応付け部
２１５ 出力部
２１６ 選択部
２１７ 指定部

Claims (9)

1. 複数の画像を取得する取得部と、
   前記画像に含まれる移動体を追跡した情報を示す複数の追跡情報を生成する追跡部と、
   相互の時間差が閾値以下の複数の前記追跡情報を対象として対応付けた第１の対応追跡情報を生成する第１の対応付け部と、
   前記第１の対応追跡情報、および、前記第１の対応付け部により対応付けられなかった前記追跡情報を対象として、前記移動体を特定可能な認証情報に基づいて対応付けた第２の対応追跡情報を生成する第２の対応付け部と、
   前記第２の対応追跡情報を出力する出力部と、を備える、
   移動体追跡装置。
2. 前記取得部は、複数のカメラごとに、前記カメラで撮像された複数の前記画像を取得し、
   前記第１の対応付け部は、予め定められた前記カメラの組ごとに、前記第１の対応追跡情報を生成する、
   請求項１に記載の移動体追跡装置。
3. 前記移動体は人物であり、
   前記認証情報は生体情報を含む、
   請求項１または２に記載の移動体追跡装置。
4. 前記生体情報は顔画像または指紋画像を含む、
   請求項３に記載の移動体追跡装置。
5. 前記移動体は人物であり、
   前記認証情報は前記人物の個人情報を含む、
   請求項１乃至４のうちの何れか１項に記載の移動体追跡装置。
6. 前記第１の対応付け部は、類似度が閾値以上の前記追跡情報同士を対応付ける、
   請求項１乃至５のうちの何れか１項に記載の移動体追跡装置。
7. 複数の画像に含まれる何れかの移動体を選択する選択部と、
   前記選択部により選択された前記移動体の移動軌跡と、前記移動軌跡上の１以上の点に対応する１以上の前記画像と、を並べて表示する制御を行う表示制御部と、を備える、
   表示装置。
8. 期間を指定する指定部をさらに備え、
   前記表示制御部は、前記選択部により選択された前記移動体の、前記指定部により指定された期間に対応する前記移動軌跡と、前記移動軌跡上の１以上の点に対応する１以上の前記画像とを並べて表示する制御を行う、
   請求項７に記載の表示装置。
9. 複数の画像を取得する取得ステップと、
   前記画像に含まれる移動体を追跡した情報を示す複数の追跡情報を生成する追跡ステップと、
   相互の時間差が閾値以下の複数の前記追跡情報を対象として、前記追跡情報同士を対応付けた第１の対応追跡情報を生成する第１の対応付けステップと、
   前記物体を特定可能な認証情報に基づいて、前記第１の対応追跡情報同士を対応付けた第２の対応追跡情報を生成する第２の対応付けステップと、
   前記第２の対応追跡情報を出力する出力ステップと、を含む、
   移動体追跡方法。

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