JP6786098B2 - 歩容解析装置 - Google Patents
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Description
(1)前記歩容を捉えた第1動画に含まれる複数の第1フレームを、前記人物に対応する領域どうしが重なるように重ね合わせることにより、第1GEI(歩容エネルギー画像)を作成するステップ。
(2)前記第1GEIを微分した第1微分画像を作成するステップ。
(3)前記第1微分画像と前記各第1フレーム上の前記人物に対応する領域の輪郭とをマッチングし、前記マッチングによる前記第1微分画像に対する前記各第1フレームの移動量である第1移動量を算出するステップ。
(4)前記第1移動量に基づいて、前記歩容の特徴量である第1特徴量を算出するステップ。
(1)前記歩容を捉えた第1動画に含まれる複数の第1フレームを、前記人物に対応する領域どうしが重なるように重ね合わせることにより、第1GEI(歩容エネルギー画像)を作成するステップ。
(2)前記第1GEIを微分した第1微分画像を作成するステップ。
(3)前記第1微分画像と前記各第1フレーム上の前記人物に対応する領域の輪郭とをマッチングし、前記マッチングによる前記第1微分画像に対する前記各第1フレームの移動量である第1移動量を算出するステップ。
(4)前記第1移動量に基づいて、前記歩容の特徴量である第1特徴量を算出するステップ。
<1.歩容解析装置の構成>
図5に、本実施形態に係る歩容解析装置1を含む歩容解析システム100の全体構成を示す。歩容解析装置1は、人物P1,P2の歩容を捉えた動画M1,M2に基づいて、歩容を解析する装置である。本実施形態に係る歩容解析装置1は、動画M1に写る人物P1の歩容の特徴量C1と、動画M2に写る人物P2の歩容の特徴量C2とを算出し、これらの特徴量C1,C2を比較することにより、人物P1,P2が同一人物であるか否かを判定する。動画M1,M2は、それぞれ異なる位置に設置されたカメラ21,22により撮影され、歩容解析装置1は、カメラ21,22とともに、歩容解析システム100を構成する。動画M1,M2は、インターネット、LAN、専用のケーブル等のネットワーク6経由で、カメラ21,22から歩容解析装置1に送信される。なお、歩容解析装置1とカメラ21,22とは、常時接続されていてもよいし、動画M1,M2の受け渡し時のみ接続されてもよい。
以下、図6を参照しつつ、歩容解析装置1により実行される歩容解析処理について説明する。まず、動画取得部41が、通信部50を介してネットワーク6経由で、カメラ21,22からそれぞれ動画M1,M2を取得する(ステップS1)。動画M1には、人物P1の歩容が捉えられており、動画M2には、人物P2の歩容が捉えられている。
上記実施形態に係る歩容解析装置1は、例えば、近年、空港や商業施設等の至るところに設置されている監視カメラに捉えられた人物の動画から、人の動きの流れ(動線)を発見するために用いることができる。特に、テロ対策への応用も期待される。
上記実施形態では、GEIの微分画像が作成され、微分画像と、動画に含まれる各フレーム上の人物領域の輪郭とがマッチングにより位置合わせされる。そして、この位置合わせ時の微分画像に対する各フレームの移動量が算出され、当該移動量に基づいて人物の歩容の特徴量が算出される。ところで、微分画像上には、人物領域の輪郭が現れ、このうち、歩行中に余り動かない部分、典型的には腰付近に対応する部分が濃く現れる。従って、このような微分画像に対して各フレーム上の人物領域の輪郭がマッチングされることにより、歩行中に余り動かない部分どうしが優先的に重なるように位置合わせされる。そのため、微分画像を基準として算出される各フレームの移動量の動きは、人物に固有の歩容のリズムを適切に表すものとなる。その結果、このような移動量に基づいて算出される特徴量により、人物に固有の歩容のリズムを評価することができ、精度よく人物の歩容を解析することができる。
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない限りにおいて、種々の変更が可能である。例えば、以下の変更が可能である。また、以下の変形例の要旨は、適宜組み合わせることができる。
上記実施形態に係る歩容解析処理は、異なる場所で撮影された異なる動画に写る複数の人物が同一人物であるか否かを判定するのに用いられた。かかる構成では、例えば、異なるA地点及びB地点にそれぞれカメラを配置し、A地点及びB地点でカメラに捉えられた人物が同一人物か否かを判定することにより、ある人物がA地点からB地点に移動したか否かの判定を行うことができる。
上記実施形態では、GEIが、動画に含まれる各フレーム上の人物領域の重心を重ね合わせることにより作成されたが、GEIは、他の方法によっても作成することができる。例えば、人物の頭の頂点に対応する点や、腰の位置等、重心以外の特定の点を重ね合わせることによっても算出することもできる。
2 歩容解析プログラム
42 GEI作成部
43 微分画像作成部
44 移動量算出部
45 特徴量算出部
46 判定部
71 GEI(第1GEI)
72 GEI(第2GEI)
P1 人物(第1人物)
P2 人物(第2人物)
M1 動画(第1動画)
M2 動画(第2動画)
K11,K12,・・・ 二値フレーム(第1フレーム)
K21,K22,・・・ 二値フレーム(第2フレーム)
J1 微分画像(第1微分画像)
J2 微分画像(第2微分画像)
L11,L12,・・・輪郭フレーム(第1フレーム)
L21,L22,・・・輪郭フレーム(第2フレーム)
d11,d12,・・・ 移動量(第1移動量)
d12,d22,・・・ 移動量(第2移動量)
C1 特徴量(第1特徴量)
C2 特徴量(第2特徴量)
vr スペクトル指標
vi スペクトル指標
wr スペクトル指標
wi スペクトル指標
Claims (9)
- 人物の歩容を解析する歩容解析装置であって、
前記歩容を捉えた第1動画に含まれる複数の第1フレームを、前記人物に対応する領域どうしが重なるように重ね合わせることにより、第1GEI(歩容エネルギー画像)を作成するGEI作成部と、
前記第1GEIを微分した第1微分画像を作成する微分画像作成部と、
前記第1微分画像と前記各第1フレーム上の前記人物に対応する領域の輪郭とをマッチングし、前記マッチングによる前記第1微分画像に対する前記各第1フレームの移動量である第1移動量を算出する移動量算出部と、
前記第1移動量に基づいて、前記歩容の特徴量である第1特徴量を算出する特徴量算出部と
を備える、歩容解析装置。 - 前記GEI作成部は、前記人物に対応する領域の重心どうしが重なるように、前記複数の第1フレームを重ね合わせる、
請求項1に記載の歩容解析装置。 - 前記特徴量には、前記移動量の時系列データのスペクトルの特徴を表すスペクトル指標が含まれる、
請求項1又は2のいずれかに記載の歩容解析装置。 - 前記スペクトル指標は、前記歩容の1回のストロークに対応する周波数の7倍以下の周波数帯での前記スペクトルの特徴を表す指標である、
請求項3に記載の歩容解析装置。 - 前記スペクトルは、前記歩容の3回以下のストロークに対応する前記移動量の時系列データを周波数解析したスペクトルである、
請求項3又は4に記載の歩容解析装置。 - 前記移動量には、前記人物の上下方向の移動量が含まれる、
請求項1から5のいずれかに記載の歩容解析装置。 - 前記GEI作成部は、前記歩容を捉えた第2動画に含まれる複数の第2フレームを、前記人物に対応する領域どうしが重なるように重ね合わせることにより、第2GEIをさらに作成し、
前記微分画像作成部は、前記第2GEIを微分した第2微分画像をさらに作成し、
前記移動量算出部は、前記第2微分画像と前記各第2フレーム上の前記人物に対応する領域の輪郭とをマッチングし、前記マッチングによる前記第2微分画像に対する前記各第2フレームの前記移動量である第2移動量を算出し、
前記特徴量算出部は、前記第2移動量に基づいて、前記歩容の特徴を表す前記特徴量である第2特徴量をさらに算出し、
前記第1特徴量と前記第2特徴量とを比較することにより、前記第1動画に捉えられた前記人物と前記第2動画に捉えられた前記人物とが同一人物であるか否かを判定する判定部
をさらに備える、
請求項1から6のいずれかに記載の歩容解析装置。 - 人物の歩容を解析する歩容解析プログラムであって、
前記歩容を捉えた第1動画に含まれる複数の第1フレームを、前記人物に対応する領域どうしが重なるように重ね合わせることにより、第1GEI(歩容エネルギー画像)を作成するステップと、
前記第1GEIを微分した第1微分画像を作成するステップと、
前記第1微分画像と前記各第1フレーム上の前記人物に対応する領域の輪郭とをマッチングし、前記マッチングによる前記第1微分画像に対する前記各第1フレームの移動量である第1移動量を算出するステップと、
前記第1移動量に基づいて、前記歩容の特徴量である第1特徴量を算出するステップと、
をコンピュータに実行させる、歩容解析プログラム。 - 人物の歩容を解析する歩容解析方法であって、
前記歩容を捉えた第1動画に含まれる複数の第1フレームを、前記人物に対応する領域どうしが重なるように重ね合わせることにより、第1GEI(歩容エネルギー画像)を作成するステップと、
前記第1GEIを微分した第1微分画像を作成するステップと、
前記第1微分画像と前記各第1フレーム上の前記人物に対応する領域の輪郭とをマッチングし、前記マッチングによる前記第1微分画像に対する前記各第1フレームの移動量である第1移動量を算出するステップと、
前記第1移動量に基づいて、前記歩容の特徴量である第1特徴量を算出するステップと、
を含む、歩容解析方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016158232A JP6786098B2 (ja) | 2016-08-10 | 2016-08-10 | 歩容解析装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016158232A JP6786098B2 (ja) | 2016-08-10 | 2016-08-10 | 歩容解析装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2018026018A JP2018026018A (ja) | 2018-02-15 |
JP6786098B2 true JP6786098B2 (ja) | 2020-11-18 |
Family
ID=61193911
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016158232A Active JP6786098B2 (ja) | 2016-08-10 | 2016-08-10 | 歩容解析装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
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JP (1) | JP6786098B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
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JP5936038B2 (ja) * | 2012-02-24 | 2016-06-15 | 国立大学法人東京農工大学 | 動作主識別方法、動作主識別システム、動作主識別プログラム及び情報記憶媒体 |
-
2016
- 2016-08-10 JP JP2016158232A patent/JP6786098B2/ja active Active
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