JP6741130B2 - 情報処理システム、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明に係るいくつかの態様は、情報処理システム、情報処理方法及びプログラムに関する。

近年、複数のカメラで撮影される映像を利用して広範囲にわたる監視を可能とするシステムが考えられている。例えば特許文献１は、監視カメラによる撮影可能範囲間を移動体が移動する平均移動時間を用いて、当該移動体が別の撮影可能範囲に到達すると推測される時刻を予測するシステムを開示している。

特開２００９−０１７４１６号公報

しかしながら、特許文献１のように時間および距離で人物の出現を予測する手法は、監視カメラ間で滞留が発生したり、監視カメラ間にエレベータやエスカレータ等の、徒歩とは異なる移動手段があったりする場合に適用することは困難であった。

本発明のいくつかの態様は前述の課題に鑑みてなされたものであり、追跡対象の移動体の速度にばらつきがある場合であっても、好適に移動体を追跡することのできる情報処理システム、情報処理方法及びプログラムを提供することを目的の１つとする。

本発明の一態様に係る情報処理システムは、複数の撮影装置で撮影された映像の入力を受ける第１の入力手段と、追跡対象の移動体として登録するための情報の入力を受ける第２の入力手段と、前記複数の撮影装置のうちの第１の撮影装置により撮影される映像に映る前記追跡対象の移動体とは異なる他の移動体を、前記第１の撮影装置により撮影される映像に映る移動体の中から選択する選択手段と、前記他の移動体が、前記複数の撮影装置のうちの第２の撮影装置により撮影される映像に現れたか否かに基づいて、前記追跡対象の移動体が前記第２の撮影装置により撮影される映像に現れる出現時刻を予測する予測手段と、を備え、前記予測手段は、前記複数の撮影装置の配置情報に基づき、前記第１の撮影装置により撮影される映像に映る前記追跡対象の移動体が、前記第２の撮影装置により撮影される映像に現れる出現時刻を予測する。

本発明の一態様に係る情報処理方法は、コンピュータが、複数の撮影装置で撮影された映像の入力を受け、追跡対象の移動体として登録するための情報の入力を受け、前記複数の撮影装置のうちの第１の撮影装置により撮影される映像に映る前記追跡対象の移動体とは異なる他の移動体を、前記第１の撮影装置により撮影される映像に映る移動体の中から選択し、前記他の移動体が前記複数の撮影装置のうちの第２の撮影装置により撮影される映像に現れたか否かの情報と、前記複数の撮影装置の配置情報とに基づき、前記第１の撮影装置により撮影される映像に映る前記追跡対象の移動体が、前記第２の撮影装置により撮影される映像に現れる出現時刻を予測する。

本発明の一態様に係るプログラムは、複数の撮影装置で撮影された映像の入力を受ける処理と、追跡対象の移動体として登録するための情報の入力を受ける処理と、前記複数の撮影装置のうちの第１の撮影装置により撮影される映像に映る前記追跡対象の移動体とは異なる他の移動体を、前記第１の撮影装置により撮影される映像に映る移動体の中から選択する処理と、前記他の移動体が前記複数の撮影装置のうちの第２の撮影装置により撮影される映像に現れたか否かに基づいて、前記追跡対象の移動体が前記第２の撮影装置により撮影される映像に現れる出現時刻を予測する処理と、前記複数の撮影装置の配置情報に基づき、前記第１の撮影装置により撮影される映像に映る前記追跡対象の移動体が、前記第２の撮影装置により撮影される映像に現れる出現時刻を予測する処理とを、コンピュータに実行させる。

なお、本発明において、「部」や「手段」、「装置」、「システム」とは、単に物理的手段を意味するものではなく、その「部」や「手段」、「装置」、「システム」が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの「部」や「手段」、「装置」、「システム」が有する機能が２つ以上の物理的手段や装置により実現されても、２つ以上の「部」や「手段」、「装置」、「システム」の機能が１つの物理的手段や装置により実現されても良い。

本発明によれば、追跡対象の移動体の速度にばらつきがある場合であっても、好適に移動体を追跡することのできる情報処理システム、情報処理方法及びプログラムを提供することができる。

第１実施形態に係る監視システムの概略構成を示す機能ブロック図である。 図１に示す情報処理サーバの概略構成を示す機能ブロック図である。 図１に示す情報処理サーバの処理の流れを示すフローチャートである。 図１に示す情報処理サーバの処理の流れを示すフローチャートである。 図１に示す情報処理サーバを実装可能なハードウェアの構成を示すブロック図である。 第２実施形態に係る監視装置の概略構成を示す機能ブロック図である。

以下に本発明の実施形態を説明する。以下の説明及び参照する図面の記載において、同一又は類似の構成には、それぞれ同一又は類似の符号が付されている。

（１ 第１実施形態）
図１乃至図５は、第１実施形態を説明するための図である。以下、これらの図を参照しながら、以下の流れに沿って本実施形態を説明する。まず、「１．１」でシステム構成の概要を示すとともに、第１実施形態全体の概要を示す。その上で、「１．２」でシステムの機能構成を説明し、「１．３」で処理の流れを説明する。「１．４」で、本システムを実現可能なハードウェア構成の具体例を示す。最後に、「１．５」以降で、本実施形態に係る効果などを説明する。

（１．１ 概要）
図１を参照しながら、本実施形態に係る情報処理システムである監視システム１のシステム構成を説明する。図１は、監視システム１のシステム構成を示すブロック図である。

監視システム１は、大きく分けて、情報処理サーバ１００と、映像（動画像）を撮影（撮像）する複数の撮影装置であるビデオカメラ２００（ビデオカメラ２００Ａ乃至２００Ｎを総称してビデオカメラ２００と呼ぶ。）と、表示装置３００と、入力装置４００とから構成される。

以下、監視システム１は、ビデオカメラ２００で撮影された人物を監視するためのシステムであるものとして説明するが、監視対象はこれに限られるものではない。例えば、車やバイク等の移動する物体（オブジェクト／移動体）であっても良い。

ビデオカメラ２００は、映像を撮影すると共に、当該撮影した映像内に人物がいるか否かを判別した上で、当該人物に係る位置や特徴量などの情報を、撮影映像とともに情報処理サーバ１００へと送信する。また、ビデオカメラ２００は、撮影した映像内の人物追跡も行うことができる。

なお、人物の検出や特徴量の抽出、カメラ内の人物追跡などの処理は、例えば情報処理サーバ１００や、図示しない他の情報処理装置上で行なっても良い。以下では、ビデオカメラ２００がこれらの処理をおこなうものとして説明する。

情報処理サーバ１００は、ビデオカメラ２００で撮影された映像を解析することにより、人物の検出や、追跡する人物の登録、登録された人物の追跡等の各種処理を行う。

なお、以下ではビデオカメラ２００により撮影されるリアルタイムの映像を元に人物を監視（追跡）する場合を中心に説明するが、これに限られるものではなく、例えば、ビデオカメラ２００により撮影された後、記憶装置（例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＶＣＲ（Ｖｉｄｅｏ Ｃａｓｓｅｔｔｅ Ｒｅｃｏｒｄｅｒ）などに記憶された映像を対象に監視（分析）することも考えられる。更に、当該記憶装置に記憶された映像を逆順に再生（逆再生）した上で、当該逆再生した映像を対象に監視することも考えられる。通常、ある人物が不審な行動を取った場合には、その人物がその行為までにどのような行動を取ったかを調べる必要があるため、このような逆再生による監視手段を持つことは、極めて有効である。

情報処理サーバ１００による人物監視において、情報処理サーバ１００は、例えば表示装置３００に監視用の画面を出力すると共に、追跡対象の人物として登録された人物が、近いうちに映像上に現れる可能性が高いこと等を示す情報を、当該監視用画面に出力することが可能である。このため、情報処理サーバ１００は、あるビデオカメラ２００（ここでは、ビデオカメラ２００Ａとする）で撮影された人物（例えば、追跡対象として登録された人物）が、他のビデオカメラ２００（ここでは、ビデオカメラ２００Ｎとする）に出現する時刻を予測する機能を有する。

なお、ここでは簡単のため、追跡対象人物が出現する可能性のあるビデオカメラ２００をビデオカメラ２００Ｎの１台としているが、これに限られるものではなく、出現可能性のあるビデオカメラ２００は複数台あっても良い。

ここで、追跡対象の人物がビデオカメラ２００Ｎの撮影範囲に出現する時刻を予測する方法としては、例えば、ビデオカメラ２００Ａとビデオカメラ２００Ｎの撮影範囲間の距離を、追跡対象人物の平均移動速度で除算する手法などが考えられる。しかしながら、このような手法では、ビデオカメラ２００間に滞留が発生しやすい場所があるために追跡対象人物の移動速度にばらつきがある場合や、途中にエレベータ等の移動手段がある場合などには、速度及び距離のみから追跡対象人物の出現時刻を予測することは困難である。

しかしながら、途中に滞留が発生したり異なる移動手段が発生したりした場合であっても、それぞれの人物の移動速度は近い、すなわち、ビデオカメラ２００Ｎへの到達時刻が近似している場合が多い。そこで本実施形態に係る情報処理サーバ１００は、追跡対象の人物がビデオカメラ２００Ａの映像に映っている場合に、その人物の進行方向前方（若しくは後方）にいる人物（以下、基準人物と呼ぶ。）を抽出する。そして、それらの人物が次に現れると予測されるビデオカメラ２００Ｎでは、それらの人物がどこまで現れたかを判別することにより、追跡対象の人物が出現する時刻を予測する。

この際、追跡対象人物の前方にいる全ての人物を追跡するのではなく、特徴量が周囲の人物とは大きく異なる人物を基準人物（基準オブジェクト）として、当該基準人物の出現を元に、追跡対象人物（ターゲットオブジェクト）が出現する時刻を予測することも考えられる。特徴量が異なる人物は、特徴量を元にした人物間の同一性の判別が誤る可能性が低い。よって、このような特徴量の大きく異なる基準人物を元にすることで、追跡対象人物が出現する時刻の予測精度を高めることが可能となる。

またこのとき、例えば基準人物を多数設定する場合には、それらの基準人物の出現数に応じて、追跡対象人物が現れる可能性の高さに相当する重みを積み上げることも考えられる。或いは、特徴量が周囲の人物とは大きく異なる基準人物は常に追跡するようにし、この結果を用いて、ビデオカメラ２００Ａとビデオカメラ２００Ｎとの移動に要する移動時間を予測することも考えられる。

このような人物追跡を行うために、情報処理サーバ１００は、ビデオカメラ２００Ａで撮影された人物が、他のビデオカメラ２００Ｎで撮影された人物と同一であるか否かを判別する機能（人物の対応関係を判別する機能）を有する。ここで、ビデオカメラ２００Ａの映像に映る人物とビデオカメラ２００Ｎに映る人物とが同一人物であるか否かを判別する手法は複数考えられるが、その中の１つの手法として、例えばそれぞれの人物に係る人物画像から特徴量を抽出した上で、特徴量の類似度が閾値を超えている場合、若しくは、他の人物との類似度よりも高い場合に、同一人物であると判断する手法が考えられる。なおここで、人物画像から抽出する特徴量としては、例えば色情報や姿勢、高さ、顔等に係る特徴量が考えられる。

情報処理サーバ１００における人物監視（人物追跡）において、情報処理サーバ１００は、監視用の画面などの各種表示画面を表示装置３００に出力すると共に、入力装置４００から、人物監視に係る各種操作入力に係る操作信号を受け付ける。より具体的には、例えば、表示装置３００に表示する監視用画面では、ビデオカメラ２００から入力された映像を複数表示することで、監視対象の人物が今どこにいるのかや、あとどれくらいで現れるのかといった情報を、監視者であるユーザが把握できるようにしている。

表示装置３００は、例えば、液晶や有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）等に画像を表示するディスプレイである。情報処理サーバ１００から出力される監視用画面は、表示装置３００が表示する。

入力装置４００は、ユーザ（監視者）が各種情報を入力するための装置である。例えば、マウスやタッチパッド、タッチパネルなどの各種ポインティングデバイスやキーボード等が入力装置４００に該当する。監視対象人物の登録等の処理は、ユーザの入力装置４００に対する操作に基づいてなされる。

なお、情報処理サーバ１００と表示装置３００、入力装置４００の構成は種々変えることができる。例えば、表示装置３００及び入力装置４００を１台のクライアントとして実現することも考えられるし、或いは、情報処理サーバ１００、表示装置３００、及び入力装置４００の機能を３台以上の情報処理装置により実現しても良い。また、表示装置３００及び入力装置４００を１台のクライアントとして実現する場合には、本実施形態に係る情報処理サーバ１００の一部の機能を、当該クライアントに持たせても良い。

（１．２ システムの機能構成）
以下、図２を参照しながら、監視システム１の機能構成を説明する。図２に示すように、監視システム１は、映像取得部２０１（映像取得部２０１Ａ乃至２０１Ｎを総称して映像取得部２０１と呼ぶ。）、オブジェクト解析部２０３（オブジェクト解析部２０３Ａ乃至２０３Ｎを総称してオブジェクト解析部２０３と呼ぶ。）、オブジェクト検出・特徴量・追跡情報２０５と、基準オブジェクト選択部２０７と、基準オブジェクトカメラ間対応付け部２０９と、カメラ配置情報２１１と、ターゲットオブジェクト出現予測部２１３とを含む。以下、これらの機能を順番に説明する。

（１．２．１ 映像取得部２０１）
映像取得部２０１は、ビデオカメラ２００が実際のシーンを撮影することにより、撮影映像を取得する。或いは、ビデオカメラ２００が撮影した映像が、ＨＤＤ等の記憶装置に記録（録画）された後、それを再生（ＶＣＲの場合には、再生したアナログ信号をキャプチャ）することによって画像を取得する。

ここで再生とは、符号化された動画像データ（映像データ）を復号して元の絵（フレーム）のデータを生成することをいい、生成した結果を表示画面上に表示することは再生には含まないものとする。また、再生速度は実際の速度（記録された実速度）である必要はなく、可能な場合には、実時間よりも高速に再生（復号）しても良い。更に、すべての映像フレームを復号せず、フレームを飛ばしながら再生することも考えられる。例えば、ＭＰＥＧ−２等の符号化方式で符号化されている場合には、映像データ内には、Ｉ、Ｐ、Ｂピクチャが存在するが、このうち、Ｉピクチャのみ、或いは、Ｉピクチャ及びＰピクチャのみを復号するようにしても良い。

なお、記憶装置に記録された映像を再生する場合には、順方向の再生により映像を取得する場合と、逆方向の再生により映像を取得する場合とが考えられる。以下では、ビデオカメラ２００で撮影した動画をリアルタイムで、順方向に処理する場合の例を中心に説明する。

（１．２．２ オブジェクト解析部２０３）
オブジェクト解析部２０３は、映像取得部２０１が取得した映像から、例えば人物であるオブジェクトを検出すると共に、オブジェクトの特徴量を算出する。より具体的には、例えば、予め生成した背景画像とフレーム画像との差分をとる背景差分法により移動体を抽出した上で、人物やその一部の形状などの特徴を学習した検出器を、当該抽出した移動体領域に対して適用することによって、人物を抽出することが可能となる。人物の特徴量としては、例えば、人物が着ている服の色や模様の特徴を、色ヒストグラムやエッジヒストグラムの形で抽出することが考えられる。また、オブジェクト解析部２０３は、時系列の画像（フレーム）間の比較により、オブジェクトとして抽出された人物毎に同一画角内（１台のビデオカメラ２００で撮影された同一の映像内）で追跡する。

オブジェクト解析部２０３は、このようなオブジェクトの検出結果や特徴量、追跡結果に関する情報を、検出及び追跡された人物毎に、オブジェクト検出・特徴量・追跡情報２０５として図示しない記憶媒体に蓄積する。

（１．２．３ 基準オブジェクト選択部２０７）
基準オブジェクト選択部２０７は、入力されるターゲットオブジェクト情報と、蓄積されたオブジェクト検出・追跡・特徴量情報とから、追跡の基準となるオブジェクト（以下、基準オブジェクトという。）を選択する。ここで、ターゲットオブジェクトとは、追跡対象のオブジェクト（例えば、人物や車等の移動体。）をいい、当該ターゲットオブジェクト情報は、どのオブジェクトを追跡対象のオブジェクトとするかを登録するための情報である。ターゲットオブジェクト情報は、例えば、監視員による入力装置４００に対する操作により入力されたり、或いは、図示しない不審行動検知機能により検知された人物として入力されたりすることが考えられる。

基準オブジェクト選択部２０７による基準オブジェクトの選択方法としては、例えば、ターゲットオブジェクトの移動方向の前方（若しくは少し後方）で、特徴量が特徴的であるオブジェクトを選択することが考えられる。ここで、特徴量が特徴的であるとは、他のオブジェクトの特徴量と大きく異なっていることために追跡しやすい（同一性の判定を間違えにくい）ことをいう。特徴量が特徴的であるか否かの判別方法としては、例えば、ビデオカメラ２００の映像内で検出されたオブジェクトの特徴（例えば、人物であれば人物の服の色等）を逐次抽出した上で、それらの頻度分布を算出しておき、出現頻度の低い（例えば、出現頻度が閾値以下）特徴を有するオブジェクトが出現した場合に、そのオブジェクトを基準オブジェクトとすることが考えられる。この他、例えば、前後あるいは周囲に登場するオブジェクトと比較した時に、特徴量が大きく異なるオブジェクトを基準オブジェクトとすることも考えられる。この場合は、周囲のオブジェクト間で特徴量間の類似度を算出した上で、類似度が一定値以下のもの、若しくは、特徴量間の距離を算出した上で、当該距離が一定値以上のものを、基準オブジェクト選択部２０７は基準オブジェクトとして抽出する。

なお、基準オブジェクトをターゲットオブジェクトの移動方向の前方（若しくは少し後方）から選ぶ場合に当該基準オブジェクトは、必ずしもターゲットオブジェクトと同時に映っている必要はない。よって、ターゲットオブジェクトの移動方向と同じ方向に移動するオブジェクトの中で、ターゲットオブジェクトが映っている時刻の前後に出現し、ターゲットオブジェクトと同じ方向に移動するオブジェクトの中から基準オブジェクトを選べばよい。

基準オブジェクト選択部２０７による基準オブジェクトの選択は、ターゲットオブジェクト情報の入力とは独立に常に基準オブジェクトとなり得る基準候補オブジェクトを抽出した上で、ターゲットオブジェクト情報の入力に応じて、当該ターゲットオブジェクトの近傍にある基準候補オブジェクトを基準オブジェクトとすることが考えられる。或いは、基準オブジェクト選択部２０７は、ターゲットオブジェクト情報が入力されてから、ターゲットオブジェクトの近傍にあるオブジェクトの特徴量を比較することにより基準オブジェクトを選択してもよい。

また、ターゲットオブジェクトの前後どの程度の範囲を基準オブジェクトとして選択するかについては、例えば、上述の方法で選ばれる基準オブジェクト候補のうち、ターゲットオブジェクトの出現時刻から前後一定時間内に現れたオブジェクトの中から選択することも考えられるし、或いは、ターゲットオブジェクトの前後一定個数の基準オブジェクト候補を基準オブジェクトとすることも考えられる。

なお、基準オブジェクトを複数選択する場合には、この基準オブジェクトの数を、ビデオカメラ２００間の距離や、ビデオカメラ２００間に存在する移動手段（エレベータやエスカレータの有無）に応じて、動的に変えても良い。より具体的には、例えば、ビデオカメラ２００間の距離が近い場合には、ビデオカメラ２００の撮影範囲間の移動による曖昧性が低いため、基準オブジェクトの数を少なくすることが考えられる。一方、ビデオカメラ２００間の距離が離れている場合や、ビデオカメラ２００の撮影範囲間に、エレベータやエスカレータなどの、オブジェクトの順序が変化しやすい移動手段が存在する場合には、基準として選ぶオブジェクトの数を多くすることが考えられる。

（１．２．４ 基準オブジェクトカメラ間対応付け部２０９）
基準オブジェクトカメラ間対応付け部２０９は、基準オブジェクト選択部２０７により選択された基準オブジェクトがビデオカメラ２００（以下、ビデオカメラ２００Ａとする。）の画角から消えた後、次にどのビデオカメラ２００に現れるかを、カメラ配置情報２１１を参照することにより予測すると共に、予測されたビデオカメラ２００（以下、ターゲットオブジェクト及び基準オブジェクトが次に出現すると予測されるビデオカメラ２００をビデオカメラ２００Ｎとする。）の画角に基準オブジェクトが現れたか否かを判別する。もし、予測されたカメラの映像に現れたオブジェクトが基準オブジェクトであると判断できる場合には、基準オブジェクトカメラ間対応付け部２０９は、両者を同一のオブジェクトとして対応付ける。

ここで、ビデオカメラ２００Ｎの映像に現れたオブジェクトが、ビデオカメラ２００Ａの映像から消えた基準オブジェクトであるか否かを判別する方法としては、まず、基準オブジェクトが現れる確率が一定値以上であるビデオカメラ２００Ｎを選択した上で、オブジェクトが当該ビデオカメラ２００Ｎに現れた際に、その出現オブジェクトと基準オブジェクトとの間で特徴量のマッチングを行う。その結果、基準オブジェクトとの類似度が最大（距離値が最小）となる出現オブジェクトを選択し、当該類似度が閾値以上である場合に、基準オブジェクトカメラ間対応付け部２０９は、その出現オブジェクトが基準オブジェクトと同一であるものとして対応付ける。

あるいは、基準オブジェクトカメラ間対応付け部２０９は、特徴量間の類似度（あるいは距離）から両オブジェクトが同一である確率（尤度）と共に、基準オブジェクトがビデオカメラ２００Ｎに出現した時刻（出現時刻）に基づいて両オブジェクトが同一である確からしさを求めた確率を算出した上で、両者を掛けあわせた確率が最大となるオブジェクトを特定することも考えられる。その場合、例えば、基準オブジェクトカメラ間対応付け部２０９は、当該掛けあわせた確率が閾値以上である場合に、当該オブジェクトを基準オブジェクトと同一であるものとして対応付ければ良い。

このとき、基準オブジェクトカメラ間対応付け部２０９は、個々のオブジェクトの速度も考慮して対応付けを行うことも考えられる。より具体的には、ビデオカメラ２００Ａの映像において基準オブジェクトがフレームアウトするまでの動きを解析することにより基準オブジェクトの移動速度を算出しておき、当該移動速度に基づいて、出現時刻に基づく出現確率を変化させることが考えられる。この場合、例えば、基準オブジェクトの移動速度が、全オブジェクトの移動速度よりも早い場合には、基準オブジェクトカメラ間対応付け部２０９は、その速度の差とビデオカメラ２００間の距離とに基づいて、出現確率の時間分布を時間方向に圧縮し，確率が最大となる時間を前にシフトさせることになる。

ここで、基準オブジェクトカメラ間対応付け部２０９が参照するカメラ配置情報２１１は、配置された複数のビデオカメラ２００間の空間的な位置関係を記述する情報であり、具体的には、例えばビデオカメラ２００間の隣接関係や、ビデオカメラ２００間の距離、或いは、ビデオカメラ２００間の移動に必要となる平均時間等の情報を含む。なお、隣接関係の情報はビデオカメラ２００の画角と対応付けて記述される。このようなカメラ配置情報２１１を参照することにより基準オブジェクトカメラ間対応付け部２０９は、ビデオカメラ２００からオブジェクトがフレームアウトした後、次にオブジェクトが出現するビデオカメラ２００を予測できる。

（１．２．５ ターゲットオブジェクト出現予測部２１３）
ターゲットオブジェクト出現予測部２１３は、基準オブジェクト追跡情報に基づいて、ターゲットのオブジェクトが出現する時刻を予想した上で、当該出現予測結果を出力する。より具体的には、例えばターゲットオブジェクト出現予測部２１３は、ターゲットオブジェクトと基準オブジェクトとがビデオカメラ２００Ａで検出された際の位置関係を用いて、ターゲットオブジェクトの前方を移動する基準オブジェクトが逐次ビデオカメラ２００Ｎにあらわれて対応付けられると、それに伴ってターゲットオブジェクトもビデオカメラ２００Ｎに出現する可能性が高くなるものと予測して、その予測結果を出力することが考えられる。このとき、もし、基準オブジェクトの移動速度とターゲットオブジェクトの移動速度とが異なる場合には、その相対速度を加味して予測することも考えられる。すなわち、ターゲットオブジェクト出現予測部２１３は、オブジェクト検出・特徴量・追跡情報２０５からターゲットオブジェクトと基準オブジェクトとの相対的な移動速度を算出した上で、この値に基づいて、基準オブジェクトがビデオカメラ２００Ｎで検出されてからターゲットオブジェクトがビデオカメラ２００Ｎに検出されるまでの予想時間を補正することにより、ターゲットオブジェクトの出現時間を予測しても良い。

なおこのとき、ターゲットオブジェクトよりも後方にいた基準オブジェクトがビデオカメラ２００Ｎに出現したにもかかわらず、ターゲットオブジェクトがビデオカメラ２００Ｎで検知できていない場合には、ターゲットオブジェクト出現予測部２１３は、アラート（警告）を出力しても良い。

ここで、基準オブジェクトがビデオカメラ２００Ｎの映像に現れた後ターゲットオブジェクトが現れる確率は、基準オブジェクト、及びターゲットオブジェクトがビデオカメラ２００Ａからフレームアウトした時刻と、現在時刻（処理対象の時刻）までにビデオカメラ２００Ｎに現れた基準オブジェクトがフレームインした時刻とから算出することができる。その上で、ターゲットオブジェクト出現予測部２１３は、１以上の基準オブジェクトがビデオカメラ２００Ａにフレームアウトした時刻とビデオカメラ２００Ｎにフレームインした時刻とにもとづき、現時点でのビデオカメラ２００間の移動にかかる平均時間を予測した上で、これに基づいて、出現確率の時間分布を求める。

この方法としては、例えば、現時点での平均移動時間と通常の平均移動時間との差を求めた上で、通常時の出現確率の時間分布をこの差の分だけ時間方向に伸縮させることが考えられる。このとき、基準オブジェクトにおけるビデオカメラ２００間の移動時間のばらつきの度合い（例えば分散）を求めた上で、現時点でのばらつきの度合いも併せて求め、両者を通常時と比較するようにしても良い。この結果、例えば通常時よりもばらつき度合いが大きい場合には、出現確率の時間分布をその分だけ広げれば良い。この際、平均速度やばらつき度合いの算出においては、現在時刻に近いオブジェクトの値ほど重みを大きくすることも考えられる。

また、エスカレータのような移動手段がビデオカメラ２００間に入る場合には、エスカレータを歩く人（オブジェクト）と、エスカレータ上で止まる人との間で到着時刻に差が出る。このため、基準オブジェクトから、エスカレータ上で立ち止まっていたと予想される人と、エスカレータ上を歩いていたと予想される人とで分離した上で、それぞれに対して移動予測を行った上で、予測結果を提示する。もし、ターゲットオブジェクトが、その前の追跡結果からエスカレータを歩く可能性が高いことがわかっている場合には、その情報を考慮して、エスカレータ上を歩く人に対する予測精度が高くなる方法で、出現確率を予測するようにしても良い。

更に、エレベータのような移動手段がビデオカメラ２００間に入る場合には、オブジェクトの動きがバースト的になる。よってそのような場合には、ターゲットオブジェクト出現予測部２１３は、ビデオカメラ２００Ｎに現れた基準オブジェクトから、現在どのオブジェクトまでが現在到着しているエレベータに乗っていたかを判定した上で、ターゲットオブジェクトが現在到着したエレベータ、或いは、次、または何回か後に到着するエレベータに乗る確率を算出すれば良い。もし、直近で到着するエレベータにターゲットオブジェクトが乗っている可能性が高い場合には、その後ビデオカメラ２００の映像に人が現れた際にターゲットオブジェクトも出現する可能性が高いと予想されるので、出現確率を上げる。一方、次のエレベータにターゲットオブジェクトが乗る可能性が高い場合には、そのエレベータの到着時刻を予想した上で、ターゲットオブジェクトの出現確率の時間分布を算出すれば良い。

以下、より詳細に説明する。現在時刻をｔとし、これより時間Δｔだけ前に、ビデオカメラ２００Ｎの画角に現れる人物がバースト的に増えたとする。エレベータを下りてからビデオカメラ２００Ｎまでの平均移動時間をＴ_ｄとすると、ｔ−Δｔに現れた人物が乗ったエレベータの到着時刻は、ｔ−Δｔ−Ｔ_ｄと推測できる。ビデオカメラ２００Ａがある階からビデオカメラ２００Ｎがある階へのエレベータでの平均移動時間をＴ_ｃとすると、ビデオカメラ２００Ａのある階をエレベータが出発した時刻は、ｔ−Δｔ−Ｔ_ｄ−Ｔ_ｃとなる。エレベータの平均出発（到着）間隔をＤとすると、ｎ回後のエレベータがビデオカメラ２００Ａの階を出発する時刻は、ｔ−Δｔ−Ｔ_ｄ−Ｔ_ｃ＋ｎＤとなる。

ターゲットオブジェクトがビデオカメラ２００Ａの画角外に出た時刻をｔ’、ビデオカメラ２００Ａからエレベータまでの平均移動時間をＴ_ａとすると、ターゲットオブジェクトがエレベータに到着する時刻はｔ’＋ Ｔ_ａとなるため、

[数１]

を満たす整数ｎ回後のエレベータにターゲットオブジェクトが乗る可能性が高いことになる。

[数２]

となるため、ビデオカメラ２００Ｎに現れる時刻は、ｔ−Δｔ＋ｎＤと予測できる。

ここで、Ｄの値は、ビデオカメラ２００Ｎでオブジェクトがバースト的に増加する時刻の間隔から算出可能である。また、Ｔ_ａ＋Ｔ_ｄの値は、ビデオカメラ２００Ａからエレベータまでとエレベータからビデオカメラ２００Ｎまでの移動時間の合算であるから、ビデオカメラ２００Ａとエレベータ、エレベータとビデオカメラ２００Ｎの距離がわかっていれば算出可能である。一方、Ｔ_ｃの値は、基準オブジェクトのカメラ間移動時間から推定可能である。各基準オブジェクトの移動時間から、Ｔ_ａ＋Ｔ_ｄの分を引くと、Ｔ_ｃとエレベータの待ち時間の合算値となる。エレベータの待ち時間は、同一エレベータに乗っている基準オブジェクトのうち、エレベータに到着した時刻が最も遅いものが小さくなるため、同一エレベータ内の基準オブジェクト内で最小のカメラ間移動時間からＴ_ａ＋Ｔ_ｄを減算することで、Ｔ_ｃの値をほぼ推定できるようになる。

このようにして求まるＴ_ｃは、厳密には、到着が最も遅かった基準オブジェクトの待ち時間分（これは他の基準オブジェクトの待ち時間よりも大分小さい）だけ大きくなるため、この待ち時間の期待値を算出しておき、この期待値分だけ減じてもよい。

また、基準オブジェクトが一定時間現れないなど、エレベータに乗るまでに待ち行列ができていることが想定される場合には、その情報を考慮して出現確率を算出してもよい。待ち行列による待ち時間をＴ_ｂとすると、上述のｎの値は、

[数３]

となる。この場合は、各基準オブジェクトのカメラ間移動時間からＴ_ａ＋Ｔ_ｄの値を引いた分がＴ_ｂ＋Ｔ_ｃとなるため、上述のＴ_ｃを求めるやり方と同様にして、Ｔ_ｂ＋Ｔ_ｃの値を求めることができる。

なお、上述の説明では、平均の値のみを考慮し、各時間の値のばらつき度合いを考慮しなかったが、このばらつき度合いも考慮して、Ｔ_ａ、Ｔ_ｂ、Ｔ_ｃ、Ｔ_ｄ、Ｄの値を確率的にモデル化してターゲットオブジェクトがビデオカメラ２００Ｎへ到着する時刻を予測するようにしてもよい。

なお、ターゲットオブジェクト出現予測部２１３によるターゲットオブジェクト出現予測結果は、例えば表示装置３００が表示する監視用画面として出力され、監視者であるユーザに報知される。

（１．３ 処理の流れ）
次に、監視システム１の処理の流れを、図３及び図４を参照しながら説明する。図３及び図４は、本実施形態に係る情報処理サーバ１００の処理の流れを示すフローチャートである。

なお、後述の各処理ステップは、処理内容に矛盾を生じない範囲で、任意に順番を変更して若しくは並列に実行することができ、また、各処理ステップ間に他のステップを追加しても良い。更に、便宜上１つのステップとして記載されているステップは複数のステップに分けて実行することもでき、便宜上複数に分けて記載されているステップを１ステップとして実行することもできる。

（１．３．１ ターゲットオブジェクト／基準オブジェクト選択時の処理の流れ）
まず、図３を参照しながら、ビデオカメラ２００Ａにおける、ターゲットオブジェクト及び基準オブジェクト選択時の処理の流れを説明する。

オブジェクト解析部２０３は、映像取得部２０１から入力されたビデオカメラ２００Ａで撮影された画像からオブジェクト領域を抽出すると共に（Ｓ３０１）、抽出されたオブジェクト領域（オブジェクト画像）から特徴量を抽出する（Ｓ３０３）。その上で、もし当該オブジェクトが、例えば入力装置４００から入力されたユーザ操作等によりターゲットオブジェクトとして選択されれば（Ｓ３０３のＹｅｓ）、基準オブジェクト選択部２０７は、そのターゲットオブジェクトの前若しくは後にいるオブジェクトの中から１以上の基準オブジェクトを選択する（Ｓ３０５）。その上で基準オブジェクトカメラ間対応付け部２０９は、基準オブジェクトが次に出現する可能性のある１以上のビデオカメラ２００Ｎを予測する（Ｓ３０７）。

（１．３．２ ターゲットオブジェクト出現予測の処理の流れ）
次に、上記Ｓ３０７で予測されたビデオカメラ２００Ｎの映像に対する、登録したターゲットオブジェクトの出現時刻の予測に係る処理の流れを、図４を参照しながら説明する。

オブジェクト解析部２０３は、映像取得部２０１から入力されたビデオカメラ２００Ｎで撮影された画像からオブジェクト領域を抽出すると共に（Ｓ４０１）、抽出されたオブジェクト領域から特徴量を抽出する（Ｓ４０３）。その上で、図３のＳ３０５においてビデオカメラ２００Ａの映像に対して基準オブジェクト選択部２０７が選択した基準オブジェクトと、Ｓ４０３においてビデオカメラ２００Ｎの映像から抽出されたオブジェクトとの類似度を、基準オブジェクトカメラ間対応付け部２０９は算出する（Ｓ４０５）。その結果、両オブジェクトが同一であると判断できる場合には（Ｓ４０７のＹｅｓ）、基準オブジェクトカメラ間対応付け部２０９は、当該基準オブジェクトの出現時刻に基づいて、ターゲットオブジェクトの出現時刻（出現確率の時間分布に相当する）を予測する（Ｓ４０９）。

（１．４ ハードウェア構成）
以下、図５を参照しながら、上述してきた情報処理サーバ１００をコンピュータにより実現する場合のハードウェア構成の一例を説明する。なお前述の通り、情報処理サーバ１００の機能は、複数の情報処理装置により実現することも可能である。

図５に示すように、情報処理サーバ１００は、プロセッサ５０１，メモリ５０３、記憶装置５０５、入力インタフェース（Ｉ／Ｆ）５０７、データＩ／Ｆ５０９、通信Ｉ／Ｆ５１１、及び表示装置５１３を含む。

プロセッサ５０１は、メモリ５０３に記憶されているプログラムを実行することにより、情報処理サーバ１００における様々な処理を制御する。例えば、図２で説明した映像取得部２０１、オブジェクト解析部２０３、基準オブジェクト選択部２０７、基準オブジェクトカメラ間対応付け部２０９、及びターゲットオブジェクト出現予測部２１３に係る処理は、メモリ５０３に一時記憶された上で、主にプロセッサ５０１上で動作するプログラムとして実現可能である。

メモリ５０３は、例えばＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の記憶媒体である。メモリ５０３は、プロセッサ５０１によって実行されるプログラムのプログラムコードや、プログラムの実行時に必要となるデータを一時的に記憶する。例えば、メモリ５０３の記憶領域には、プログラム実行時に必要となるスタック領域が確保される。

記憶装置５０５は、例えばハードディスクやフラッシュメモリ等の不揮発性の記憶媒体である。記憶装置５０５は、オペレーティングシステムや、映像取得部２０１、オブジェクト解析部２０３、基準オブジェクト選択部２０７、基準オブジェクトカメラ間対応付け部２０９、及びターゲットオブジェクト出現予測部２１３を実現するための各種プログラムや、オブジェクト検出・特徴量・追跡情報２０５及びカメラ配置情報２１１等の各種データなどを記憶する。記憶装置５０５に記憶されているプログラムやデータは、必要に応じてメモリ５０３にロードされることにより、プロセッサ５０１から参照される。

入力Ｉ／Ｆ５０７は、ユーザからの入力を受け付けるためのデバイスである。図１で説明した入力装置４００は、入力Ｉ／Ｆ５０７により実現することも可能である。入力Ｉ／Ｆ５０７の具体例としては、キーボードやマウス、タッチパネル、各種センサ等が挙げられる。入力Ｉ／Ｆ５０７は、例えばＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）等のインタフェースを介して情報処理サーバ１００に接続されても良い。

データＩ／Ｆ５０９は、情報処理サーバ１００の外部からデータを入力するためのデバイスである。データＩ／Ｆ５０９の具体例としては、各種記憶装置に記憶されているデータを読み取るためのドライブ装置等がある。データＩ／Ｆ５０９は、情報処理サーバ１００の外部に設けられることも考えられる。その場合、データＩ／Ｆ５０９は、例えばＵＳＢ等のインタフェースを介して情報処理サーバ１００へと接続される。

通信Ｉ／Ｆ５１１は、情報処理サーバ１００の外部の装置、例えばビデオカメラ２００等との間で有線又は無線によりデータ通信するためのデバイスである。通信Ｉ／Ｆ５１１は情報処理サーバ１００の外部に設けられることも考えられる。その場合、通信Ｉ／Ｆ５１１は、例えばＵＳＢ等のインタフェースを介して情報処理サーバ１００に接続される。

表示装置５１３は、各種情報を表示するためのデバイスである。図１で説明した表示装置３００は、表示装置５１３により実現することも可能である。表示装置５１３の具体例としては、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等が挙げられる。表示装置５１３は、情報処理サーバ１００の外部に設けられても良い。その場合、表示装置５１３は、例えばディスプレイケーブル等を介して情報処理サーバ１００に接続される。

（１．５ 本実施形態に係る効果）
以上説明したように、本実施形態に係る監視システム１では、追跡対象であるターゲットオブジェクトの前又は後ろにいる基準オブジェクトが出現した時刻に基づいて、ターゲットオブジェクトの出現時刻（若しくは出現確率の時間分布）を予測している。これにより、ビデオカメラ２００間に滞留が発生したり、エスカレータやエレベータなどの移動速度に変化を与える移動手段があったりするために、追跡対象の移動体の速度にばらつきがある場合であっても、好適にターゲットオブジェクトの出現時刻を予測できる。

また、本実施形態における監視システム１では、特徴量が特徴的なオブジェクトを、基準オブジェクトとして選択する。これにより、基準オブジェクトの対応付け（同一性の判断）を誤る可能性が低くなり、結果として、ターゲットオブジェクトの出現予測の精度も高めることが可能となる。

（２ 第２実施形態）
以下、第２実施形態を、図６を参照しながら説明する。図６は、情報処理システムである監視装置６００の機能構成を示すブロック図である。図６に示すように、監視装置６００は、第１入力部６１０と、第２入力部６２０と、選択部６３０と、予測部６４０とを含む。第１入力部６１０は、図示しない複数の撮影装置で撮影された映像の入力を受ける。

第２入力部６２０は、複数の撮影装置のうち、ある撮影装置（ここでは、第１撮影装置と呼ぶ。）により撮影される映像の映る移動体のうち、追跡対象の移動体に関する情報の入力を受ける。

選択部６３０は、追跡対象の移動体とは異なる他の移動体（ここでは、基準移動体と呼ぶ。）を、第１撮影装置により撮影される映像に映る移動体の中から選択する。

予測部６４０は、複数の撮影装置のうち、ある撮影装置（ここでは、第２撮影装置と呼ぶ。）により撮影される映像に、基準移動体が現れたか否かに基づいて、追跡対象の移動体の出現時刻を予測する。

このように実装することで、本実施形態に係る監視装置６００によれば、追跡対象の移動体の速度にばらつきがある場合であっても、好適に移動体を追跡することができる。

（３ 付記事項）
なお、前述の実施形態の構成は、組み合わせたり或いは一部の構成部分を入れ替えたりしてもよい。また、本発明の構成は前述の実施形態のみに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加えてもよい。

なお、前述の各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が、以下には限られない。また、本発明のプログラムは、上記の各実施形態で説明した各動作を、コンピュータに実行させるプログラムであれば良い。

（付記１）
複数の撮影装置で撮影された映像の入力を受ける第１の入力手段と、前記複数の撮影装置のうちの第１の撮影装置により撮影される映像に映る追跡対象の移動体とは異なる他の移動体を、前記第１の撮影装置により撮影される映像に映る移動体の中から選択する選択手段と、前記他の移動体が、前記複数の撮影装置のうちの第２の撮影装置により撮影される映像に現れたか否かに基づいて、前記追跡対象の移動体の出現時刻を予測する予測手段とを備える情報処理システム。

（付記２）
前記追跡対象の移動体に関する情報の入力を受ける第２の入力手段を更に備える、付記１記載の情報処理システム。

（付記３）
前記選択手段は、前記第１の撮影装置の映像に映る移動体の中で、特徴量の相違が閾値を上回る移動体を前記他の移動体として選択する付記１又は付記２記載の情報処理システム。

（付記４）
前記選択手段は、特徴量の相違が閾値を上回る移動体を随時検出し、前記追跡対象の移動体に関する情報の入力に伴い、予め検出された特徴量の相違が閾値を上回る移動体の中から前記他の移動体を選択する、付記３記載の情報処理システム。

（付記５）
前記予測手段は、前記追跡対象の移動体及び前記他の移動体が前記第１の映像装置の映像からフレームアウトした時刻、並びに前記他の移動体が前記第２の映像装置の映像にフレームインした時刻に基づき、前記追跡対象の移動体の出現時刻を予測する、付記１乃至付記４のいずれか１項記載の情報処理システム。

（付記６）
前記予測手段は、前記他の移動体が前記第１の撮影装置の映像からフレームアウトしてから前記第２の撮影装置の映像にフレームインするまでに要する移動時間と、通常時における移動体の移動時間との差分に基づいて、前記追跡対象の移動体の出現時刻を予測する、付記５記載の情報処理システム。

（付記７）
前記予測手段は、前記第１の撮影装置の映像からフレームアウトしてから前記第２の撮影装置の映像にフレームインするまでに要する移動時間の通常時におけるばらつきを算出し、当該ばらつきに基づき前記追跡対象の移動体の出現時刻を予測する、付記６記載の情報処理システム。

（付記８）
前記予測手段は、前記第１の撮影装置の映像において前記追跡対象の移動体よりも進行方向に対して後ろにあった前記他の移動体が前記第２の撮影装置の映像に出現した場合に、その旨を報知する、付記１乃至付記７のいずれか１項記載の情報処理システム。

（付記９）
複数の撮影装置で撮影された映像の入力を受けるステップと、前記複数の撮影装置のうちの第１の撮影装置により撮影される映像に映る追跡対象の移動体とは異なる他の移動体を、前記第１の撮影装置により撮影される映像に映る移動体の中から選択するステップと、前記他の移動体が、前記複数の撮影装置のうちの第２の撮影装置により撮影される映像に現れたか否かに基づいて、前記追跡対象の移動体の出現時刻を予測するステップとを情報処理システムが行う、情報処理方法。

（付記１０）
前記追跡対象の移動体に関する情報の入力を受けるステップを更に備える、付記９記載の情報処理方法。

（付記１１）
前記第１の撮影装置の映像に映る移動体の中で、特徴量の相違が閾値を上回る移動体を前記他の移動体として選択する付記９又は付記１０記載の情報処理方法。

（付記１２）
特徴量の相違が閾値を上回る移動体を随時検出し、前記追跡対象の移動体に関する情報の入力に伴い、予め検出された特徴量の相違が閾値を上回る移動体の中から前記他の移動体を選択する、付記１１記載の情報処理方法。

（付記１３）
前記追跡対象の移動体及び前記他の移動体が前記第１の映像装置の映像からフレームアウトした時刻、並びに前記他の移動体が前記第２の映像装置の映像にフレームインした時刻に基づき、前記追跡対象の移動体の出現時刻を予測する、付記９乃至付記１２のいずれか１項記載の情報処理方法。

（付記１４）
前記他の移動体が前記第１の撮影装置の映像からフレームアウトしてから前記第２の撮影装置の映像にフレームインするまでに要する移動時間と、通常時における移動体の移動時間との差分に基づいて、前記追跡対象の移動体の出現時刻を予測する、付記１３記載の情報処理方法。

（付記１５）
前記第１の撮影装置の映像からフレームアウトしてから前記第２の撮影装置の映像にフレームインするまでに要する移動時間の通常時におけるばらつきを算出し、当該ばらつきに基づき前記追跡対象の移動体の出現時刻を予測する、付記１４記載の情報処理方法。

（付記１６）
前記第１の撮影装置の映像において前記追跡対象の移動体よりも進行方向に対して後ろにあった前記他の移動体が前記第２の撮影装置の映像に出現した場合に、その旨を報知する、付記７乃至付記１５のいずれか１項記載の情報処理方法。

（付記１７）
複数の撮影装置で撮影された映像の入力を受ける処理と、前記複数の撮影装置のうちの第１の撮影装置により撮影される映像に映る追跡対象の移動体とは異なる他の移動体を、前記第１の撮影装置により撮影される映像に映る移動体の中から選択する処理と、前記他の移動体が、前記複数の撮影装置のうちの第２の撮影装置により撮影される映像に現れたか否かに基づいて、前記追跡対象の移動体の出現時刻を予測する処理とをコンピュータに実行させるプログラム。

（付記１８）
前記追跡対象の移動体に関する情報の入力を受ける処理を更にコンピュータに実行させる、付記１７記載のプログラム。

（付記１９）
前記第１の撮影装置の映像に映る移動体の中で、特徴量の相違が閾値を上回る移動体を前記他の移動体として選択する付記１７又は付記１８記載のプログラム。

（付記２０）
特徴量の相違が閾値を上回る移動体を随時検出し、前記追跡対象の移動体に関する情報の入力に伴い、予め検出された特徴量の相違が閾値を上回る移動体の中から前記他の移動体を選択する、付記１９記載のプログラム。

（付記２１）
前記追跡対象の移動体及び前記他の移動体が前記第１の映像装置の映像からフレームアウトした時刻、並びに前記他の移動体が前記第２の映像装置の映像にフレームインした時刻に基づき、前記追跡対象の移動体の出現時刻を予測する、付記１７乃至付記２０のいずれか１項記載のプログラム。

（付記２２）
前記他の移動体が前記第１の撮影装置の映像からフレームアウトしてから前記第２の撮影装置の映像にフレームインするまでに要する移動時間と、通常時における移動体の移動時間との差分に基づいて、前記追跡対象の移動体の出現時刻を予測する、付記２１記載のプログラム。

（付記２３）
前記第１の撮影装置の映像からフレームアウトしてから前記第２の撮影装置の映像にフレームインするまでに要する移動時間の通常時におけるばらつきを算出し、当該ばらつきに基づき前記追跡対象の移動体の出現時刻を予測する、付記２２記載のプログラム。

（付記２４）
前記第１の撮影装置の映像において前記追跡対象の移動体よりも進行方向に対して後ろにあった前記他の移動体が前記第２の撮影装置の映像に出現した場合に、その旨を報知する、付記１７乃至付記２３のいずれか１項記載のプログラム。

この出願は、２０１３年４月１６日に出願された日本出願特願２０１３−０８５６３２を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

１・・・監視システム
１００・・・情報処理サーバ
２００・・・ビデオカメラ
２０１・・・映像取得部
２０３・・・オブジェクト解析部
２０５・・・オブジェクト検出・特徴量・追跡情報
２０７・・・基準オブジェクト選択部
２０９・・・基準オブジェクトカメラ間対応付け部
２１１・・・カメラ配置情報
２１３・・・ターゲットオブジェクト出現予測部
３００・・・表示装置
４００・・・入力装置
５０１・・・プロセッサ
５０３・・・メモリ
５０５・・・記憶装置
５０７・・・入力インタフェース
５０９・・・データインタフェース
５１１・・・通信インタフェース
５１３・・・表示装置
６００・・・監視装置
６１０・・・第１入力部
６２０・・・第２入力部
６３０・・・選択部
６４０・・・予測部

Claims (10)

1. 複数の撮影装置で撮影された映像の入力を受ける第１の入力手段と、
   追跡対象の移動体として登録するための情報の入力を受ける第２の入力手段と、
   前記複数の撮影装置のうちの第１の撮影装置により撮影される映像に映る前記追跡対象の移動体とは異なる他の移動体を、前記第１の撮影装置により撮影される映像に映る移動体の中から選択する選択手段と、
   前記他の移動体が前記複数の撮影装置のうちの第２の撮影装置により撮影される映像に現れたか否かに基づいて、前記追跡対象の移動体が、前記第２の撮影装置により撮影される映像に現れる出現時刻を予測する予測手段と、
   を備え、
   前記予測手段は、前記複数の撮影装置の配置情報に基づき、前記第１の撮影装置により撮影される映像に映る前記追跡対象の移動体が、前記第２の撮影装置により撮影される映像に現れる出現時刻を予測する、
   情報処理システム。
2. 前記配置情報は、前記複数の撮影装置間の隣接関係、前記複数の撮影装置間の距離、前記撮影装置の画角、前記複数の撮影装置間を移動するために要する時間、のうち少なくとも一つを含む、請求項１に記載の情報処理システム。
3. 前記選択手段は、前記追跡対象の移動体に関する情報の入力に伴い、特徴量の相違が閾値を上回る移動体の中から前記他の移動体を選択する、請求項１または２に記載の情報処理システム。
4. 前記特徴量は、前記移動体に基づく色ヒストグラムまたはエッジヒストグラムのうち、少なくとも一つを含む、請求項３に記載の情報処理システム。
5. コンピュータが、
   複数の撮影装置で撮影された映像の入力を受け、
   追跡対象の移動体として登録するための情報の入力を受け、
   前記複数の撮影装置のうちの第１の撮影装置により撮影される映像に映る前記追跡対象の移動体とは異なる他の移動体を、前記第１の撮影装置により撮影される映像に映る移動体の中から選択し、
   前記他の移動体が、前記複数の撮影装置のうちの第２の撮影装置により撮影される映像に現れたか否かの情報と、前記複数の撮影装置の配置情報とに基づき、前記第１の撮影装置により撮影される映像に映る前記追跡対象の移動体が、前記第２の撮影装置により撮影される映像に現れる出現時刻を予測する、
   情報処理方法。
6. 前記配置情報は、前記複数の撮影装置間の隣接関係、前記複数の撮影装置間の距離、前記撮影装置の画角、前記複数の撮影装置間を移動するために要する時間、のうち少なくとも一つを含む、請求項５に記載の情報処理方法。
7. 前記追跡対象の移動体に関する情報の入力に伴い、特徴量の相違が閾値を上回る移動体の中から前記他の移動体を選択する、請求項５または６に記載の情報処理方法。
8. 複数の撮影装置で撮影された映像の入力を受ける処理と、
   追跡対象の移動体として登録するための情報の入力を受ける処理と、
   前記複数の撮影装置のうちの第１の撮影装置により撮影される映像に映る前記追跡対象の移動体とは異なる他の移動体を、前記第１の撮影装置により撮影される映像に映る移動体の中から選択する処理と、
   前記他の移動体が、前記複数の撮影装置のうちの第２の撮影装置により撮影される映像に現れたか否かに基づいて、前記追跡対象の移動体が前記第２の撮影装置により撮影される映像に現れる出現時刻を予測する処理と、
   前記複数の撮影装置の配置情報に基づき、前記第１の撮影装置により撮影される映像に映る前記追跡対象の移動体が、前記第２の撮影装置により撮影される映像に現れる出現時刻を予測する処理とを、
   コンピュータに実行させるプログラム。
9. 前記配置情報は、前記複数の撮影装置間の隣接関係、前記複数の撮影装置間の距離、前記撮影装置の画角、前記複数の撮影装置間を移動するために要する時間、のうち少なくとも一つを含む、請求項８に記載のプログラム。
10. 前記追跡対象の移動体に関する情報の入力に伴い、特徴量の相違が閾値を上回る移動体の中から前記他の移動体を選択する処理を、さらにコンピュータに実行させる請求項８または９に記載のプログラム。

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