JP6767788B2 - 情報処理装置、情報処理装置の制御方法およびプログラム - Google Patents
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Description
他の情報処理装置と連携する情報処理装置であって、
撮像画像に基づいて撮像状況として混雑を検出する検出手段と、
前記撮像状況として混雑が検出された場合に被写体の抽出に使用する特徴量の種類を顔特徴に決定する決定手段と、
前記決定された前記特徴量の種類を示す情報を前記他の情報処理装置へ送信する送信手段と、
を備えることを特徴とする。
本実施形態では、撮像装置間の被写体同定システムの処理について説明する。本実施形態では、他の撮像装置と連携して被写体を撮像する撮像装置が、撮像画像に基づいてシーンの撮像状況(例えば、混雑イベントの発生)を検出する。そして、撮像状況に基づいて被写体の抽出に使用する特徴量の種類を変更し、変更された特徴量の種類を示す情報を他の撮像装置へ送信する。これにより、連携先の他の撮像装置でも適切な特徴量の種類を使用して被写体領域の抽出を行うことが可能となる。
本実施形態に係る被写体の検出処理では、予め背景が撮像された映像から背景モデルを生成しておき、背景モデルと入力映像との差分により動体領域を検出する背景差分法を用いる。次に、検出された動体領域に対して、所定の大きさの検出ウィンドウを入力画像上で走査させ、検出ウィンドウ内の画像を切り出したパターン画像に対し人物であるか否かの判別を行う方法を用いる(特許文献2参照)。
次に、図1を参照しながら、本実施形態に係る撮像装置の構成例を説明する。複数の撮像装置101(本実施形態では、撮像装置101aおよび撮像装置101b)と辞書102とがネットワーク103を介して接続されている。撮像装置101は、後述の各種機能を備えたネットワークカメラである。辞書102は、被写体の同定に必要な特徴量を記憶している。
ここで、fnewはこれから辞書に記憶される特徴量、foldは辞書に記憶されていた特徴量、fは今回抽出された特徴量、pは更新割合である。ここでは、p=0.2とする。
続いて、図2のフローチャートを参照して、本実施形態に係る撮像装置が実施する処理の手順を説明する。S201において、撮像部105は、撮像画像を取得する。S202において、被写体検出部106は、撮像部105により取得された撮像画像から1以上の被写体領域を検出する。S203において、被写体特徴抽出部107は、記憶部104に記憶された特徴量の種類を示す情報に基づいて、被写体検出部106により検出された1以上の被写体領域から被写体の特徴量をそれぞれ抽出する。
S201において、撮像部105は、撮像画像を取得する。S202において、被写体検出部106は、撮像部105により取得された撮像画像から1以上の被写体領域を検出する。ここで、撮像装置101a及び撮像装置101bで検出された被写体領域を図4(a)及び図4(b)にそれぞれ示す。黒い領域が被写体領域を示している。ここでは撮像装置101aでは1つの被写体領域が検出されて、撮像装置101bでは4つの被写体領域が検出されたものとする。
続いて、「(2)撮像装置101bで混雑イベントが発生した後の処理」を説明する。「(1)初期状態において、撮像装置101bで混雑イベントが発生した時の処理」と同様の処理については説明を省略する。
本実施形態では、連携先の他の撮像装置が複数台存在する場合について説明する。なお、以降の説明では、実施形態1で説明した処理と同様の処理については説明を省略し、実施形態1で説明した処理とは異なる箇所を主に説明する。
本実施形態に係る撮像装置A−撮像装置Eの構成は実施形態1で説明した撮像装置101の図1(a)の構成と同様である。以下、各処理部のうち主に実施形態1とは機能が異なる処理部について説明を行う。
続いて、図2のフローチャートを参照して、本実施形態に係る撮像装置が実施する処理の手順を説明する。実施形態1と同様の処理については説明を省略する。S201の画像取得処理及びS202の検出処理は、実施形態1と同様である。S203において、被写体特徴抽出部107は、被写体検出部106により検出された1以上の被写体領域から被写体の特徴量をそれぞれ抽出する。ここでは、撮像装置Aの記憶部104に記憶されている、特徴量の種類及び当該特徴量を使用する撮像装置、特徴量選択確率が、色特徴(撮像装置C、撮像装置Dで使用):0.7、非可視特徴(撮像装置Bで使用):0.3であるものとする。この場合、撮像装置Aは、10フレーム中、7回は色特徴を抽出し、3回は非可視特徴を抽出する。
上述の各実施形態では、被写体の特徴量は、被写体領域内から抽出された色ヒストグラムや輝度ヒストグラム、顔器官位置とHOG特徴量などを挙げたが、それら以外にも、輝度やエッジなどを用いた様々な特徴量を用いてもよい。また、鞄、サングラス、髭などの存在確率を示すような、人間にとって意味をなす特徴を抽出しても良い。抽出方法は、例えば形状特徴であるLBP特徴量やHOG特徴量等を用い、サポートベクタマシン(SVM)等を用いて識別するなどが挙げられる。
本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
Claims (6)
- 他の情報処理装置と連携する情報処理装置であって、
撮像画像に基づいて撮像状況として混雑を検出する検出手段と、
前記撮像状況として混雑が検出された場合に被写体の抽出に使用する特徴量の種類を顔特徴に決定する決定手段と、
前記決定された前記特徴量の種類を示す情報を前記他の情報処理装置へ送信する送信手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 前記決定された前記特徴量の種類に応じて撮像部の視野を制御する制御手段をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記制御手段は、パン、チルト、ズームのうち少なくとも1つを制御することにより前記撮像部の視野を制御することを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。
- 前記検出手段により前記撮像状況として混雑が検出されていない場合、前記被写体の抽出に使用する特徴量の種類は色特徴であることを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
- 他の情報処理装置と連携する情報処理装置の制御方法であって、
撮像画像に基づいて撮像状況として混雑を検出するステップと、
前記撮像状況として混雑が検出された場合に被写体の抽出に使用する特徴量の種類を顔特徴に決定するステップと、
前記決定された前記特徴量の種類を示す情報を前記他の情報処理装置へ送信するステップと、
を有することを特徴とする情報処理装置の制御方法。 - コンピュータを、請求項1乃至4の何れか1項に記載の情報処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
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JP2016129129A JP6767788B2 (ja) | 2016-06-29 | 2016-06-29 | 情報処理装置、情報処理装置の制御方法およびプログラム |
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