JP6819689B2 - 画像処理装置、滞留物体追跡システム、画像処理方法および記録媒体 - Google Patents

Description

本開示は、画像処理装置、滞留物体追跡システム、画像処理方法および記録媒体に関する。

公共の場における不審者の代表的な行動のひとつに、滞留行動が挙げられる。滞留行動は、スリなどの犯罪の予兆として考えられる。防犯カメラ等で滞留行動を発見することにより、犯罪を未然に防止することにもつながることが考えられる。しかし、監視者は一般に複数のカメラの監視を担当し、特定のカメラを注視することができないため、長時間注視しないと発見できない滞留を人が目視で発見することは困難である。そのため、防犯カメラ等の映像から、滞留者を自動で検出する技術が提案されている。

例えば、特許文献１には、長期間にわたって撮影された映像と、それより短期間で撮影された映像のそれぞれから画素値の出現頻度をもとにした背景画像を作成し、その二つの背景画像の差分をとることで、置き去り物体を検出する手法が記載されている。

また、画像から人物を追跡する方法が種々提案されている。例えば、特許文献２には、異なるカメラにより取得された画像間に共通して含まれる共通領域を推定し、該推定された共通領域に対応する画像から特徴量を抽出し、該特徴量を複数の時系列画像間において照合対象の人物の画像を対応付けする方法が記載されている。また、特許文献３には、検出した人体領域に含まれる、２つの画像内の人物が、同一人物か否かを判断する方法が記載されている。

また、追跡対象の追跡を行う場合、カメラと追跡対象との間に位置する他の物体等によって、該追跡対象の隠蔽などが発生する場合がある。隠蔽が発生した場合における追跡対象の追跡方法が、例えば特許文献４に記載されている。特許文献４には、監視対象となる対象物の複数の構成部分ごとのモデルを用いて、対象物の特定部分モデルの全体領域像から該対象物の他の特定部分モデルによって隠蔽される領域を除いた、特定部分モデルの観測領域像を用いて、画像から対象物の構成部分の画像を抽出する技術が記載されている。

また、人物の追跡方法の一例として、特許文献５には、可視光カメラで撮影した画像と赤外線カメラで撮影した画像とを用いることが記載されている。

特許第５０５８０１０号公報 特開２０１５−１８４８１０号公報 特許第５５２３９００号公報 特許第５０２７７４１号公報 特開２０１５−２１６６３５号公報

実環境では、追跡対象となる滞留者が他の人物に隠蔽される可能性が高い。しかしながら、特許文献２および３に記載の技術では、追跡対象が隠蔽された状態における、滞留者の対応付けの方法については開示されていない。

また、もしも同一人物が複数回滞留している場合、不審性はさらに高まる。このように複数回滞留する滞留者を発見するには、該滞留者を追跡し続ける必要がある。特許文献４に記載の技術では、滞留者の少なくとも一部が映像に連続して映り続けている場合に追跡を行う。したがって、このような滞留者の隠蔽やフレームアウトが発生した場合、特許文献４の技術では、該滞留者の追跡が途絶えてしまい、該滞留者の複数回の滞留を検出できなくなる可能性がある。

また、追跡対象の追跡の技術を一般の監視用途に用いることを考えると、特許文献５に記載の方法は、既存の監視カメラに加えて新たな機器を導入する必要がある点で現実的でない。

したがって、上記特許文献１から５に関連する技術を滞留者の追跡に用いると、人通りが多い環境では、滞留者の手前を横切って滞留者を隠蔽する人物や物体が多く発生するため、途中で追跡に失敗してしまう可能性がある。例えば、滞留者の隠蔽が発生することにより、撮影画像上に滞留者が含まれない場合に追跡を続けると、該滞留者を隠蔽している人物が有する特徴を用いて、滞留者の追跡を行ってしまう可能性がある。このような場合、滞留者とは異なる人物の特徴を用いているため、滞留者が本来有する特徴とは異なる特徴と、滞留者の特徴とを照合することになり、該滞留者の追跡が途絶えてしまう可能性がある。

本開示は、上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、隠蔽等が発生した場合であっても、追跡対象を追跡可能な情報を抽出する技術を提供することにある。

本開示の一態様に係る画像処理装置は、映像に含まれる移動物体の、該映像に含まれる画像における領域を特定する移動領域特定手段と、前記映像に含まれる滞留物体の、前記画像における領域を特定する滞留領域特定手段と、前記画像のうち、前記滞留物体の領域に含まれる部分画像であって、前記移動物体の領域と重複しない領域に含まれる部分画像から特徴を抽出する抽出手段と、を備える。

また、本開示の一態様に係る滞留物体追跡システムは、前記画像処理装置と、前記映像を撮影する撮像手段と、前記抽出手段が抽出した特徴を用いて、前記映像に含まれる滞留物体の照合を行う照合手段と、を備える。

また、本開示の一態様に係る画像処理方法は、映像に含まれる移動物体の、該映像に含まれる画像における領域を特定し、前記映像に含まれる滞留物体の、前記画像における領域を特定し、前記画像のうち、前記滞留物体の領域に含まれる部分画像であって、前記移動物体の領域と重複しない領域に含まれる部分画像から特徴を抽出する。

なお、上記各画像処理装置、滞留物体追跡システムまたは画像処理方法を、コンピュータによって実現するコンピュータプログラム、およびそのコンピュータプログラムが格納されている、コンピュータ読み取り可能な非一時的記録媒体も、本開示の範疇に含まれる。

本開示によれば、隠蔽等が発生した場合であっても、追跡対象を追跡可能な情報を抽出する技術を提供することができる。

第１の実施の形態に係る画像処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 第１の実施の形態における抽出部の構成の一例を示すブロック図である。 撮像装置が撮影した画像フレームの一例を示す図である。 滞留領域特定部が特定した滞留領域の一例を表す図である。 移動領域特定部が特定した移動領域の一例を表す図である。 特徴抽出領域決定部が決定した特徴抽出領域の一例を示す図である。 第１の実施の形態に係る画像処理装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第２の実施の形態に係る画像処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 第２の実施の形態における抽出部の構成の一例を示すブロック図である。 第２の実施の形態に係る画像処理装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第３の実施の形態に係るネットワークカメラの構成の一例を示すブロック図である。 第４の実施の形態に係る画像処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 第４の実施の形態に係る画像処理装置を備える滞留物体追跡システムの構成の一例を示す図である。 第５の実施の形態に係る滞留物体追跡システムの構成の一例を示すブロック図である。 第５の実施の形態に係る滞留物体追跡システムの装置の構成の一例を示すブロック図である。 第５の実施の形態に係る滞留物体追跡システムの照合部の処理を説明するための図である。 第５の実施の形態に係る滞留物体追跡システムの照合部の処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本開示の各実施の形態を実現可能なコンピュータ（情報処理装置）のハードウェア構成を例示的に説明する図である。

（１ 第１の実施の形態）
（１．１ 概要）
以下に本開示の第１の実施の形態を説明する。第１の実施の形態に係る画像処理装置では、入力された映像から滞留物体の領域および移動物体の領域をそれぞれ特定したのち、滞留物体の領域のうち移動物体の領域と重複していない部分を特徴抽出領域として決定する。そして、画像処理装置は、決定した特徴抽出領域から滞留物体の特徴を抽出する。これによれば、画像処理装置は、例えば滞留物体の前を横切る移動物体が存在した場合であっても、該移動物体の影響を受けずに、滞留物体の特徴を抽出することができる。したがって、画像処理装置が抽出する特徴には、移動物体の特徴が含まれないため、該抽出された特徴を用いて滞留物体の照合を行う場合、この滞留物体の照合の精度が向上する。

（１．２ 構成）
図１に、本実施の形態に係る画像処理装置１００の構成の一例を示す。以下、図１を参照しながら、本実施の形態における画像処理装置１００について説明する。図１に示す通り、画像処理装置１００は、移動領域特定部１１０と、滞留領域特定部１２０と、抽出部１３０とを備える。

画像処理装置１００には、１以上のカメラなどの撮像装置から、該撮像装置が撮影した映像が入力される。画像処理装置１００に入力される映像は、複数の画像（画像フレームとも呼ぶ）を含む。画像処理装置１００は、１枚の画像フレームを入力として受け付ける構成であってもよい。この撮像装置は、例えば、映像を撮影する監視カメラであってもよい。より詳細には、撮像装置は、撮像機能と通信機能を有するネットワークカメラであってもよい。なお、撮像装置は、自身の記憶部に撮影した映像を蓄積する機能を有する装置であってもよい。

移動領域特定部１１０は、画像処理装置１００に入力された映像に含まれる移動物体の、該映像に含まれる画像フレームにおける領域を特定する。移動領域特定部１１０は、例えば、時間方向に隣り合う画像フレームを用いて、移動物体の領域を特定する。この場合、移動領域特定部１１０は、映像に含まれる複数の画像フレームのうち、ある画像フレームと、該画像フレームの直前の画像フレームとを比較し、例えば画素値の差分が大きい画素の位置（例えば、ある画像フレーム上における座標値）を特定する。そして、移動領域特定部１１０は、この２枚の画像フレームから特定した移動領域の位置を含む領域を移動物体の領域として特定する。移動領域特定部１１０が特定する移動物体の領域は、例えば移動領域特定部１１０が特定した画素の位置が座標値の場合、座標値の集合によって表される。そして移動領域特定部１１０は、移動物体の領域を表す情報（例えば、座標値の集合）を、ある画像フレームを示す情報（例えば、画像フレームの番号等の識別子）と関連付けて、抽出部１３０に供給する。

なお、移動領域特定部１１０による移動物体の領域の特定方法はこれに限定されない。移動領域特定部１１０は、例えば、オプティカルフローを用いて、ある画像フレームにおける、移動物体の領域を特定してもよい。また、移動領域特定部１１０が移動物体の領域を特定する際に用いる画像フレームの数は、特に限定されない。

以降、移動領域特定部１１０が特定する移動物体の領域を移動領域とも呼ぶ。

滞留領域特定部１２０は、画像処理装置１００に入力された映像に含まれる滞留物体の、該映像に含まれる画像フレームにおける領域を特定する。ここで、滞留物体とは、例えば、所定時間以上、所定の範囲内に留まっている人物を示す。例えば、滞留物体とは、所定時間以上ある位置に立ち止っている人物、所定時間以上ある範囲内を所定速度以下で移動している人物などが挙げられる。滞留領域特定部１２０は、このような滞留物体（滞留者とも呼ぶ）を、例えば、特許文献１に記載の方法を用いて検出する。なお、滞留領域特定部１２０が滞留物体を検出する方法はこれに限定されず、どのような方法を用いてもよい。例えば、滞留領域特定部１２０は、移動領域特定部１１０が移動物体の特定の際に用いた情報（例えば、オプティカルフロー）を用いて、滞留物体を検出してもよい。

滞留領域特定部１２０は、検出した滞留物体を含む領域（滞留物体の領域と呼ぶ）を、画像フレーム毎に特定する。滞留物体の領域は、例えば座標値の集合によって表される。例えば、滞留領域特定部１２０が滞留物体を検出する際に複数の画像フレームを用いた場合、滞留領域特定部１２０は画像フレーム毎に、該画像フレームに含まれる滞留物体の位置を特定し、該特定した位置をすべて含む領域を、滞留物体の領域として特定してもよい。これにより、例えば、ある画像フレームに含まれる滞留物体が他の物体によって隠蔽されることにより、該ある画像フレーム上では、該滞留物体の外形が不明確な場合であっても、滞留領域特定部１２０は該滞留物体が存在する可能性がある位置を推定することができる。そして、滞留領域特定部１２０は、この推定した位置を含む、該画像フレーム上における滞留物体の領域を特定することができる。

なお、滞留領域特定部１２０は、滞留物体を１枚の画像フレームから検出してもよい。滞留領域特定部１２０は、例えば、１枚の画像フレームに含まれる人物の体勢を検出し、該体勢が例えば着座している体勢である場合、該人物を滞留物体として検出してもよい。また、例えば、１枚の画像フレームに含まれる人物の体勢が例えば両足を閉じて立っている体勢である場合、滞留領域特定部１２０は、該人物を滞留物体として検出してもよい。このように、滞留領域特定部１２０が人物を滞留物体として検出する、該滞留物体の姿勢は、特に限定されない。

滞留領域特定部１２０が特定する滞留物体の領域の形状は特に限定されず、例えば、円形、楕円形、多角形であってもよいし、滞留物体の外形形状であってもよい。

滞留領域特定部１２０は、滞留物体の領域を表す情報を、ある画像フレームを示す情報と関連付けて、抽出部１３０に供給する。以降、滞留領域特定部１２０が特定する滞留物体の領域を滞留領域とも呼ぶ。

抽出部１３０は、画像フレームのうち、滞留物体の領域に含まれる部分画像であって、移動物体の領域と重複しない領域に含まれる部分画像から特徴を抽出する。抽出部１３０の機能について、図２を参照してさらに説明する。図２は、本実施の形態における抽出部１３０の構成の一例を示すブロック図である。図２に示す通り、本実施の形態における抽出部１３０は、特徴抽出領域決定部１３１と、特徴抽出部１３２とを備える。

特徴抽出領域決定部１３１は、画像フレーム毎に、移動領域特定部１１０から移動領域を表す情報を受け取る。また、特徴抽出領域決定部１３１は、画像フレーム毎に、滞留領域特定部１２０から滞留領域を表す情報を受け取る。そして、特徴抽出領域決定部１３１は、同じ画像フレームを示す情報に関連付けられた滞留領域と移動領域とを用いて、滞留領域のうち、移動領域と重なる部分を除いた領域を決定する。この特徴抽出領域決定部１３１が決定する領域を特徴抽出領域と呼ぶ。

ここで、図３から図６を参照して、特徴抽出領域決定部１３１が決定する特徴抽出領域について、さらに説明する。図３は、撮像装置が撮影した画像フレームＩＦ１の一例を示す図である。図３に示す画像フレームＩＦ１には、滞留物体３１と、移動物体３２とが含まれるとする。図４は、図３の画像フレームＩＦ１上において滞留領域特定部１２０が特定する滞留領域の一例を示す図である。滞留領域特定部１２０は、図４に示すような滞留領域４０を特定する。滞留領域特定部１２０は、画像フレームＩＦ１を含む複数の画像フレームを用いて、滞留物体の領域を推定し、図４に示すような滞留領域４０を特定する。これにより、滞留領域特定部１２０は、図３の画像フレームＩＦ１には映っていない部分も、滞留領域として特定することができる。

また、図５は、図３の画像フレームＩＦ１上において移動領域特定部１１０が特定する移動領域の一例を示す図である。移動領域特定部１１０は、図５に示すような移動領域５０を特定する。移動領域特定部１１０は、画像フレームＩＦ１を含む複数の画像フレームを用いて、図５に示すような移動領域５０を特定する。

そして、特徴抽出領域決定部１３１は、滞留領域４０のうち、移動領域５０と重なる部分を除いた特徴抽出領域を決定する。図６は特徴抽出領域決定部１３１が決定した特徴抽出領域の一例を示す図である。図６に示す通り、特徴抽出領域決定部１３１が決定した特徴抽出領域６０は、滞留領域４０のうち、移動領域５０と重複しない領域である。

特徴抽出領域決定部１３１は、この特徴抽出領域６０の情報を、特徴抽出部１３２に供給する。特徴抽出領域決定部１３１は、特徴抽出部１３２に対し、特徴抽出領域６０の情報として、特徴抽出領域６０を表す座標値の集合を供給してもよいし、画像フレームから特徴抽出領域６０の部分の画像を抽出し、抽出した画像（部分画像と呼ぶ）を供給してもよい。

特徴抽出部１３２は、画像フレーム内の、特徴抽出領域決定部１３１が決定した特徴抽出領域６０の部分の画像である部分画像から、滞留物体の特徴を抽出する。特徴抽出部１３２が抽出する特徴は、例えば、色が挙げられる。特徴抽出部１３２は、滞留物体である人物の顔、体型、挙動などを特徴として抽出してもよい。特徴抽出部１３２は、抽出した特徴を、滞留物体の特徴として出力する。

（１．３ 処理の流れ）
次に、図７を参照して、本実施の形態に係る画像処理装置１００の処理について説明する。図７は、本実施の形態に係る画像処理装置１００の処理の流れの一例を示すフローチャートである。

移動領域特定部１１０が映像に含まれる移動物体の、該映像に含まれる画像における領域である移動領域を特定する（ステップＳ７１、以下単にＳ７１と記載する）。

また、滞留領域特定部１２０が映像に含まれる滞留物体の、画像における領域である滞留領域を特定する（Ｓ７２）。なお、滞留領域特定部１２０が滞留領域を特定する際に、移動領域の特定の結果を用いない場合、ステップＳ７１とＳ７２とは同時に行われてもよいし、逆順で行われてもよい。

そして、抽出部１３０が、画像のうち、滞留物体の領域に含まれる部分画像であって、移動物体の領域と重複しない領域に含まれる部分画像から特徴を抽出する（Ｓ７３）。以上により、画像処理装置１００は処理を終了する。

（１．４ 本実施の形態に係る効果）
以上のように、本実施の形態に係る画像処理装置１００は、滞留物体の特徴を、移動物体と重複していない領域の部分画像から抽出するため、移動物体の特徴を滞留物体の特徴として誤って抽出することを防ぐことができる。これにより、画像処理装置１００は、滞留物体の特徴を精度よく抽出することができる。したがって、このように抽出された特徴を用いて、映像のある期間において検出される滞留物体と、他の期間において検出される滞留物体との照合を行う場合、照合の精度を高めることができる。

このように、本実施の形態に係る画像処理装置１００によれば、隠蔽等が発生した場合であっても、追跡対象である滞留者を追跡可能な情報を抽出することができる。よって、本実施の形態によれば、隠蔽等によって、追跡対象である滞留者が画像フレームに含まれなくなった場合に、同じ滞留者が異なる人物であると判定されることを防ぐことができるため、追跡対象を見落としなく追跡することができる。

（２ 第２の実施の形態）
（２．１ 概要）
第２の実施の形態に係る画像処理装置は、第１の実施の形態の画像処理装置と同様に、特徴抽出領域を決定し、この特徴抽出領域に含まれる滞留物体の構成部位や面積によって抽出する特徴を判断する。これにより、より安定的に滞留物体の照合を行うことができる特徴を抽出することができる。

（２．２ 構成）
図８に、本実施の形態に係る画像処理装置２００の構成の一例を示す。以下、図８を参照しながら、本実施の形態に係る画像処理装置２００について説明する。なお、本実施の形態において、第１の実施の形態において説明したブロックと同じブロックについては同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。

図８に示す画像処理装置２００は、第１の実施の形態に係る画像処理装置１００の抽出部１３０に代えて、抽出部２３０を備える。画像処理装置２００は、図８に示す通り、移動領域特定部１１０と、滞留領域特定部１２０と、抽出部２３０とを備える。

抽出部２３０は、部分画像に含まれる滞留物体の構成部位に基づいて、抽出する特徴を決定し、部分画像のうち構成部位の部分の画像から決定した特徴を抽出する。また、抽出部２３０は、部分画像の領域の面積に応じて、特徴を抽出するか否かを決定し、特徴を抽出しないと決定した場合、特徴の抽出を行っていない旨を示す通知を、前記画像を示す情報に関連付けて出力する。

抽出部２３０の機能について、図９を参照してさらに説明する。図９は、本実施の形態における抽出部２３０の構成の一例を示すブロック図である。図９に示す通り、本実施の形態における抽出部２３０は、特徴抽出領域決定部１３１と、特徴抽出部１３２と、抽出特徴決定部２３３と、記憶部２３４とを備える。

抽出特徴決定部２３３は、部分画像に含まれる滞留物体の構成部位に基づいて、抽出する特徴を決定する。ここで、滞留物体の構成部位は、例えば、頭、腕、足、上半身、下半身等、人物を構成する部位として設定されたものであり、その構成単位はどのような単位であってもよい。抽出特徴決定部２３３は、構成部位を表すモデルと比較することによって、部分画像に含まれる滞留物体の構成部位を決定する。このモデルは、記憶部２３４に格納されている。また、記憶部２３４には、構成部位を示す情報に関連付けられた、抽出する特徴を示す情報が格納されている。例えば、上半身を示す情報には、抽出する特徴を示す情報として、色が関連付けられており、頭部を示す情報には、抽出する特徴を示す情報として、顔が関連付けられている。

例えば、部分画像に滞留物体の上半身のみが含まれる場合、抽出特徴決定部２３３は、この部分画像と上記モデルとを比較し、該部分画像に含まれる構成部位が上半身であると判定する。そして、上半身を示す情報に関連付けられた、抽出する特徴を示す情報が色である場合、抽出特徴決定部２３３は、上半身の部分画像から抽出する特徴を色であると決定する。抽出特徴決定部２３３は、決定した抽出する特徴を、決定した構成部位を示す情報と共に、特徴抽出部１３２に供給する。これにより、特徴抽出部１３２は、部分画像のうち構成部位の部分の画像（上記例の場合、上半身の部分画像）から、決定した特徴（上記例の場合、色）を抽出する。

なお、抽出特徴決定部２３３は、部分画像に含まれる滞留物体の構成部位に応じて、特徴を抽出するか否かを決定してもよい。

また、抽出特徴決定部２３３は、特徴抽出領域決定部１３１によって決定された特徴抽出領域の面積に応じて、特徴を抽出するか否かを決定してもよい。抽出特徴決定部２３３は、例えば、特徴抽出領域の面積が所定の閾値より小さい場合、特徴抽出領域から特徴を抽出しないと決定する。特徴抽出領域の面積が小さすぎる場合、このような特徴抽出領域から抽出された特徴は、滞留物体の特徴を十分に表していない可能性がある。したがって、面積が所定の閾値よりも小さい特徴抽出領域から抽出された特徴を用いて照合を行った場合、正しい結果が得られない可能性がある。つまり、面積が所定の閾値よりも小さい特徴抽出領域から抽出された特徴は、照合の際に有意な特徴ではない可能性がある。このように、全ての画像フレームを用いて特徴抽出領域から特徴を抽出した場合に、該特徴が不安定になる可能性がある場合、抽出特徴決定部２３３は、不安定になる可能性がある特徴を特徴抽出部１３２に抽出させないように制御する。抽出特徴決定部２３３は、特徴抽出領域の面積が所定の閾値よりも小さい場合、該特徴抽出領域を含む画像フレームが滞留物体に対し有意な特徴を有していないことを示す情報を、該画像フレームを示す情報と共に、特徴抽出部１３２に供給する。

これにより、特徴抽出部１３２は、有意な特徴を有していないことを示す情報に関連づけられた画像フレームから、特徴を抽出せず、該画像フレームには、滞留物体に対して有意な特徴が無い旨を、出力することができる。

また、抽出特徴決定部２３３は、特徴抽出領域の面積に応じて、抽出する特徴を決定してもよい。

なお、抽出特徴決定部２３３は、部分画像に含まれる滞留物体の構成部位と、特徴抽出領域の面積との両方に基づいて、特徴の抽出の有無および抽出する特徴を決定してもよいし、何れか一方に基づいて、特徴の抽出の有無および抽出する特徴を決定してもよい。

（２．３ 処理の流れ）
次に、図１０を参照して、本実施の形態に係る画像処理装置２００の処理について説明する。図１０は、本実施の形態に係る画像処理装置２００の処理の流れの一例を示すフローチャートである。

移動領域特定部１１０が映像に含まれる移動物体の、該映像に含まれる画像における領域である移動領域を特定する（Ｓ７１）。また、滞留領域特定部１２０が映像に含まれる滞留物体の、画像における領域である滞留領域を特定する（Ｓ７２）。なお、滞留領域特定部１２０が滞留領域を特定する際に、移動領域の特定の結果を用いない場合、ステップＳ７１とＳ７２とは同時に行われてもよいし、逆順で行われてもよい。

そして、抽出部１３０の特徴抽出領域決定部１３１が、特徴抽出領域を決定する（Ｓ１０３）。そして、抽出特徴決定部２３３が、部分画像に含まれる滞留物体の構成部位と、特徴抽出領域の面積との少なくとも一方に基づいて、特徴を抽出するか否かを決定する（Ｓ１０４）。特徴を抽出すると決定した場合（Ｓ１０４にてＹＥＳ）、抽出特徴決定部２３３は、部分画像に含まれる滞留物体の構成部位と、特徴抽出領域の面積との少なくとも一方に基づいて、抽出する特徴を決定する（Ｓ１０５）。そして、特徴抽出部１３２は、Ｓ１０５で決定された特徴を、特徴抽出領域の画像（つまり、滞留物体の領域に含まれる部分画像であって、移動物体の領域と重複しない領域に含まれる部分画像）から抽出する（Ｓ１０６）。

また、Ｓ１０４にて、特徴を抽出しないと決定した場合（Ｓ１０４にてＮＯ）、特徴抽出部１３２は、特徴抽出領域決定部１３１が滞留物体の特徴を抽出しないと決定した画像が、該滞留物体に対して有意な特徴が無いことを示す通知を出力する（Ｓ１０７）。

以上により、画像処理装置２００は処理を終了する。

（２．４ 本実施の形態に係る効果）
以上のように、本実施の形態に係る画像処理装置２００は、部分画像に含まれる滞留物体の構成部位に基づいて、抽出する特徴を決定する。このように、画像処理装置２００は、滞留物体に対する隠蔽等の状況によって、抽出する特徴を切り替えることができる。これにより、画像処理装置２００から出力された特徴を用いて照合を行う装置は、例えば、ある画像から抽出した上半身に含まれる特徴と、他の画像から抽出した下半身に含まれる特徴とを照合するのではなく、同じ構成部位（例えば上半身）から抽出した特徴同士を用いて照合を行うことができる。したがって、本実施の形態に係る画像処理装置２００は、上述した第１の実施の形態に係る画像処理装置１００の効果に加え、より安定的に滞留物体の照合を行うことができる特徴を抽出することができる。

また、本実施の形態に係る画像処理装置２００は、部分画像の領域の面積に応じて、特徴を抽出するか否かを決定し、特徴を抽出しないと決定した場合、特徴の抽出を行っていない旨を示す通知を、画像を示す情報に関連付けて出力する。これにより、画像処理装置２００は、有意な特徴を有していないことを示す情報に関連づけられた画像から、特徴を抽出せず、該画像には、滞留物体に対して有意な特徴が無い旨を、出力することができる。これにより、画像処理装置２００から出力された特徴を用いて照合を行う装置は、滞留物体の照合に、有意な特徴を有していない画像を用いないことを選択できる。したがって、画像処理装置２００は、誤照合の発生を低下させる情報を提供することができる。

（３ 第３の実施の形態）
（３．１ 概要）
第１および第２の実施の形態に係る画像処理装置は、撮像装置と別個の構成であってもよいし、撮像装置内に内蔵されていてもよい。本実施の形態では、撮像装置の一例であるネットワークカメラに、上述した画像処理装置が内蔵されることについて説明する。このようなネットワークカメラも、上述した画像処理装置と同様に、隠蔽等が発生した場合であっても、追跡対象を追跡可能な情報を抽出することができる。

（３．２ 構成）
図１１に、本実施の形態に係るネットワークカメラ３００の構成の一例を示す。以下、図１１を参照しながら、本実施の形態に係るネットワークカメラ３００について説明する。なお、本実施の形態において、第１の実施の形態において説明したブロックと同じブロックについては同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。

図１１に示すネットワークカメラ３００は、第１の実施の形態に係る画像処理装置１００に加え、撮像部３４０を備える。ネットワークカメラ３００は、図１１に示す通り、移動領域特定部１１０と、滞留領域特定部１２０と、抽出部１３０と、撮像部３４０とを備える。なお、ネットワークカメラ３００は、第２の実施の形態に係る画像処理装置２００に加え、撮像部３４０を備える構成であってもよい。

撮像部３４０は、映像を撮影する。撮像部３４０は、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）センサ、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）センサを用いて、撮像処理を行い、複数の画像フレームを含む映像を生成する。撮像部３４０は、生成した映像を、移動領域特定部１１０および滞留領域特定部１２０に供給する。これにより、移動領域特定部１１０および滞留領域特定部１２０は、夫々移動領域の特定と、滞留領域の特定とを行うことができる。

そして、抽出部１３０は、画像フレームのうち、滞留物体の領域に含まれる部分画像であって、移動物体の領域と重複しない領域に含まれる部分画像から特徴を抽出する。

ネットワークカメラ３００は、通信機能を有するネットワークカメラであるため、抽出部１３０が抽出した特徴を、滞留物体の照合を行う装置に送信することができる。

以上のように、本実施の形態に係るネットワークカメラ３００は、上述した第１および第２の実施の形態に係る画像処理装置と同様の機能を有する。したがって、ネットワークカメラ３００は、上述した第１および第２の実施の形態に係る画像処理装置と同様に、隠蔽等が発生した場合であっても、追跡対象を追跡可能な情報を抽出することができる。

（４ 第４の実施の形態）
（４．１ 概要）
本実施の形態に係る画像処理装置は、第１および第２の実施の形態に係る画像処理装置の機能に加え、特徴抽出領域を表示装置に他の領域とは異なるように、表示装置に表示させる機能を有する。これにより、本実施の形態に係る画像処理装置は、特徴を抽出する対象となる滞留物体が、画像フレームのどこに含まれるのかを、ユーザに容易に把握させることができる。

（４．２ 構成）
図１２に、本実施の形態に係る画像処理装置４００の構成の一例を示す。以下、図１２を参照しながら、本実施の形態に係る画像処理装置４００について説明する。なお、本実施の形態において、第１の実施の形態において説明したブロックと同じブロックについては同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。

図１２に示す画像処理装置４００は、第１の実施の形態に係る画像処理装置１００に加え、表示制御部４５０を備える。画像処理装置４００は、図１２に示す通り、移動領域特定部１１０と、滞留領域特定部１２０と、抽出部１３０と、表示制御部４５０とを備える。なお、画像処理装置４００は、第２の実施の形態に係る画像処理装置２００に加え、表示制御部４５０を備える構成であってもよい。

本実施の形態に係る画像処理装置４００を備える滞留物体追跡システム４について、図１３を参照して説明する。図１３は、本実施の形態に係る画像処理装置４００を備える滞留物体追跡システム４の構成の一例を示す図である。

図１３に示す通り、滞留物体追跡システム４は、画像処理装置４００と、表示装置４０１と、撮像装置４０２とを備える。画像処理装置４００と、表示装置４０１と、撮像装置４０２とは、夫々、ネットワークを介して、通信可能に接続している。

撮像装置４０２は、映像を撮影し、撮影した映像を画像処理装置４００に供給する。なお、撮像装置４０２は、画像処理装置４００と一体となっていてもよい。この場合、撮像装置４０２を含む画像処理装置４００は第３の実施の形態において説明したネットワークカメラ３００と同様の機能を有する。

また、表示装置４０１は、画像処理装置４００から送信された後述する制御信号を受信し、制御信号に基づいた画面を表示する。表示装置４０１は、例えば、液晶ディスプレイによって実現される。なお、撮像装置４０２は、画像処理装置４００と一体となっていてもよい。

図１２に戻り、画像処理装置４００の表示制御部４５０について説明を行う。表示制御部４５０は、抽出部１３０が特徴を抽出した領域である特徴抽出領域を示す情報を、抽出部１３０から画像フレームと共に受け取る。表示制御部４５０は、部分画像の領域である特徴抽出領域を、他の領域と識別可能に表示装置４０１に表示するよう制御する。

表示制御部４５０は、受け取った画像フレームのうち、例えば、特徴抽出領域の部分の画像のみを、表示装置４０１に表示させる制御信号を生成する。そして、表示制御部４５０は、生成した制御信号を表示装置４０１に送信する。これにより、表示装置４０１は、特徴抽出領域の部分の画像を画面に表示させることができる。

また、表示制御部４５０は、受け取った画像フレームのうち、例えば、特徴抽出領域の部分の画像以外の画像にぼかし処理などを加え、処理後の画像フレームを表示装置４０１に表示させる制御信号を生成してもよい。これにより、特徴抽出領域の部分の画像のみが、ぼかしの無い画像となる。

また、表示制御部４５０は、受け取った画像フレームに対し、例えば、特徴抽出領域の外形部分を囲った枠を、該画像フレームに重畳させて表示させる制御信号を生成してもよい。

このように、表示制御部４５０は、部分画像の領域である特徴抽出領域が、他の領域と識別可能となるように、表示装置に表示させることができればよく、その表示方法は特に限定されない。

これにより、本実施の形態に係る画像処理装置４００は、特徴を抽出する対象となる滞留物体が、画像フレームのどこに含まれるのかを、ユーザに容易に把握させることができる。

（５ 第５の実施の形態）
（５．１ 概要）
本実施の形態では、上述した画像処理装置またはネットワークカメラを含む、滞留物体追跡システムについて説明する。本実施の形態に係る滞留物体追跡システムは、画像処理装置の機能に加え、抽出部が抽出した特徴を用いて照合を行う照合部を備える。この照合部が、抽出部によって抽出された特徴を用いて滞留物体の照合を行うため、本実施の形態に係る滞留物体追跡システムは、隠蔽等が発生した場合であっても、追跡対象を追跡することができる。

（５．２ 構成）
図１４に、本実施の形態に係る滞留物体追跡システム５の構成の一例を示す。以下、図１４を参照しながら、本実施の形態に係る滞留物体追跡システム５について説明する。なお、本実施の形態において、上述した各実施の形態において説明したブロックと同じブロックについては同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。

滞留物体追跡システム５は、図１４に示す通り、移動領域特定部１１０と、滞留領域特定部１２０と、抽出部２３０と、撮像部３４０と、照合部５１１とを備える。なお、滞留物体追跡システム５は、抽出部２３０の代わりに、抽出部１３０を備えてもよい。また、滞留物体追跡システム５は、表示制御部４５０を更に備えてもよい。

図１５は、滞留物体追跡システム５の各部を実現する装置の構成の一例を示す図である。図１５に示す通り、滞留物体追跡システム５は、画像処理装置２００と、映像を撮影する撮像装置４０２と、照合装置５０１とを備える。画像処理装置２００は、第２の実施の形態で説明した画像処理装置２００と同様に、滞留物体追跡システム５に含まれる移動領域特定部１１０、滞留領域特定部１２０および抽出部２３０を備える。また、撮像装置４０２は、撮像部３４０を備える。また、照合装置５０１は照合部５１１を備える。なお、照合装置５０１と、画像処理装置２００とは一体となっていてもよい。また、上述した第３の実施の形態のように、画像処理装置２００と撮像装置４０２とが一体となっていてもよい。また、滞留物体追跡システム５は更に表示装置４０１を備える構成であってもよい。このように、滞留物体追跡システム５が含む装置の構成は特に限定されない。

照合部５１１は、映像のうち、第１の期間に含まれる１または複数の画像から抽出された特徴と、第１の期間とは異なる第２の期間に含まれる１または複数の画像から抽出された特徴とを用いて、滞留物体の照合を行う。ここで期間とは、同じ滞留物体が含まれる、連続する複数の画像フレームが撮影された期間である。連続する複数の画像フレームに同じ滞留物体が含まれるか否かは、一般的な滞留物体の検出手法を用いて確認することができるため、その詳細な説明を省略する。また、照合部５１１は、抽出部２３０が部分画像の領域の面積に応じて、特徴を抽出するか否かを決定し、特徴を抽出しないと決定した場合、画像フレームを示す情報と共に特徴の抽出を行っていない旨を示す通知を、抽出部２３０から受け取る。照合部５１１は、通知を受け取ると、該通知に基づいて、第２の期間に含まれる画像のうち、通知に関連する画像以外の画像から抽出された特徴を用いて、滞留物体の照合を行う。

照合部５１１が行う照合の処理について、図１６を用いてさらに説明する。図１６は、第５の実施の形態に係る滞留物体追跡システム５の照合部５１１の処理を説明するための図である。

図１６の横軸は時間軸である。撮像部３４０は、複数の画像フレーム（Ｆ１１〜Ｆ１５、Ｆ２１〜Ｆ２３、Ｆ３１〜Ｆ３３）を含む映像を撮影する。画像フレームＦ１１〜Ｆ１５と、画像フレームＦ３１〜Ｆ３３には、１つの滞留物体が含まれているとする。また、画像フレームＦ２１〜Ｆ２３には、滞留物体が含まれていないとする。図１６に示す通り、画像フレームＦ１１〜Ｆ１５が撮影された期間を第１の期間Ｐ１とし、画像フレームＦ２１〜Ｆ２３が撮影された期間を滞留物体が含まれない期間Ｐ２とし、画像フレームＦ３１〜Ｆ３３が撮影された期間を第２の期間Ｐ３とする。

画像フレーム内に記載のＡ、ＢおよびＣの文字は、滞留物体の特徴を表している。例えば、画像フレームＦ１１に含まれる滞留物体は、特徴Ａおよび特徴Ｂを有している。すなわち、画像フレーム内に記載の文字は、抽出部１３０が抽出する特徴を表している。

第１の期間Ｐ１に撮影された画像フレームＦ１１〜Ｆ１５から、該画像フレームＦ１１〜Ｆ１５に含まれる滞留物体は、特徴Ａ、特徴Ｂおよび特徴Ｃを有していることがわかる。抽出部２３０は、各画像フレームからこれらの特徴（特徴Ａ、特徴Ｂまたは特徴Ｃ）を抽出する。抽出部２３０は、例えば、画像フレームＦ１１から特徴Ａと特徴Ｂとを抽出する。照合部５１１はこのように抽出部２３０が抽出した特徴から、第１の期間Ｐ１に含まれる複数の画像フレームＦ１１〜Ｆ１５における、滞留物体の特徴を特徴Ａ、特徴Ｂおよび特徴Ｃと決定してもよい。また、照合部５１１は、第１の期間Ｐ１に含まれる複数の画像フレームＦ１１〜Ｆ１５の夫々から抽出された特徴の抽出頻度が高いものから所定数の特徴を、第１の期間Ｐ１に含まれる画像フレームＦ１１〜Ｆ１５に対する特徴として決定してもよい。

滞留物体が含まれない期間Ｐ２に含まれる画像フレームＦ２１〜Ｆ２３に対しては、滞留物体が含まれないため、滞留領域特定部１２０が滞留領域を特定しない。したがって、この滞留物体が含まれない期間Ｐ２に含まれる各画像フレームＦ２１〜Ｆ２３に対しては、抽出部２３０および照合部５１１は処理を行わない。

また、第２の期間Ｐ３に撮影された画像フレームＦ３１〜Ｆ３３には、滞留物体が含まれるとする。このとき、抽出部２３０は、画像フレームＦ３１およびＦ３３から特徴Ａおよび特徴Ｂを抽出するとする。また、画像フレームＦ３２から決定された特徴抽出領域の面積が所定の閾値より小さいとする。したがって、抽出部２３０は、画像フレームＦ３２からは特徴を抽出せずに、照合部５１１に対して、画像フレームＦ３２が滞留物体に対して有意な特徴が無いことを示す通知を出力する。

照合部５１１は、抽出部２３０から、画像フレームＦ３１の特徴である特徴Ａおよび特徴Ｂを受け取ると、特徴Ａおよび特徴Ｂを用いて、第１の期間Ｐ１に含まれる画像フレームＦ１１〜Ｆ１５の夫々から抽出された特徴と、画像フレームＦ３１から抽出された特徴とを用いて、滞留物体の照合を行う。なお、照合部５１１は、第１の期間Ｐ１に含まれる画像フレームＦ１１〜Ｆ１５の夫々から抽出された特徴を用いて決定した画像フレームＦ１１〜Ｆ１５に対する特徴と、画像フレームＦ３１から抽出された特徴とを用いて、滞留物体の照合を行ってもよい。

特徴Ａおよび特徴Ｂは、画像フレームＦ１１〜Ｆ１５に含まれる滞留物体の特徴と一致するため、照合部５１１は、画像フレームＦ３１に含まれる滞留物体が、第１の期間Ｐ１の各画像フレームに含まれる滞留物体と同じであると判定する。照合部５１１は照合結果を、例えば表示装置に出力してもよい。

また、照合部５１１は、抽出部２３０から、画像フレームＦ３２が滞留物体に対して有意な特徴が無いことを示す通知を受け取ると、この画像フレームＦ３２に対する滞留物体の照合を行わない。そして、照合部５１１は、抽出部２３０から次の画像フレーム（画像フレームＦ３３）に含まれる滞留物体の特徴を受け取ると、該特徴を用いて画像フレームＦ３３に含まれる滞留物体と、第１の期間Ｐ１の各画像フレームに含まれる滞留物体との照合を行う。このように、照合部５１１は、受け取った通知に関連する画像フレーム（この例の場合、画像フレームＦ３２）以外の第２の期間Ｐ３に含まれる画像フレーム（画像フレームＦ３１および画像フレームＦ３３）から抽出された特徴を用いて、滞留物体の照合を行う。

（５．３ 処理の流れ）
次に、図１７を参照して、本実施の形態に係る滞留物体追跡システム５の照合部５１１の処理について説明する。図１７は、本実施の形態に係る滞留物体追跡システム５の照合部５１１の処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１７に示す処理は、画像フレーム毎に行われる。

図１７に示す通り、照合部５１１は、ある画像フレームに対する特徴を抽出部２３０から受信したか否かを確認する（Ｓ１７１）。受信していない場合（Ｓ１７１にてＮＯ）、次に特徴を受信するまで、Ｓ１７１を繰り返す。受信していない場合とは、処理の対象となる画像フレームに滞留物体が含まれない場合、または、抽出部２３０から該画像フレームが滞留物体に対して有意な特徴が無いことを示す通知を受け取った場合である。

受信した場合（Ｓ１７１にてＹＥＳ）、照合部５１１は、処理の対象となる画像フレームの撮影時間より前の、該画像フレームを含む期間とは異なる期間において、滞留物体の特徴が抽出されたか否かを確認する（Ｓ１７２）。図１６に示す映像の場合、処理の対象となる画像フレームが画像フレームＦ１１〜Ｆ１５の何れかの場合、該画像フレームを含む期間（第１の期間Ｐ１）より前に、滞留物体の特徴が抽出された期間はない。よって、このような場合、Ｓ１７２にてＮＯとなり、照合部５１１は、処理の対象となる画像フレームに対して抽出された特徴を、照合部５１１内部または図示しない記憶部等に蓄積する（Ｓ１７３）。

処理の対象となる画像フレームの撮影時間より前の、該画像フレームを含む期間とは異なる期間において、滞留物体の特徴が抽出された場合（Ｓ１７２にてＹＥＳ）、処理はステップＳ１７４に進む。図１６に示す映像の場合、処理の対象となる画像フレームが画像フレームＦ３１〜Ｆ３３の何れかの場合、該画像フレームを含む期間（第２の期間Ｐ３）より前に、滞留物体の特徴が抽出された期間である第１の期間Ｐ１がある。よって、このような場合、Ｓ１７２にてＹＥＳとなり、照合部５１１は、処理の対象となる画像フレームに対して抽出された特徴を用いて該画像フレームに含まれる滞留物体と第１の期間Ｐ１に撮影された画像フレームに含まれる滞留物体とを照合する（Ｓ１７４）。

以上のように、本実施の形態に係る滞留物体追跡システム５は、照合部５１１が、抽出部２３０によって抽出された特徴を用いて滞留物体の照合を行う。第２の実施の形態に記載した通り、抽出部２３０は、移動物体と重複していない領域の部分画像から滞留物体の特徴を抽出する。そのため、抽出部２３０が抽出する特徴は、移動物体の特徴を含まず、滞留物体の特徴を精度よく抽出する。したがって、このように抽出された特徴を用いて、照合部５１１が映像のある期間において検出される滞留物体と、他の期間において検出される滞留物体との照合を行うため、本実施の形態に係る滞留物体追跡システム５は、照合の精度を高めることができる。その結果、滞留物体追跡システム５は、映像全体を通して滞留物体を追跡し続けなくても、映像に含まれる滞留物体の滞留回数を検出することができる。これにより、滞留物体追跡システム５は、同一人物が複数回滞留するという不審な行動を、効率的に検出することができる。

このように、本実施の形態に係る滞留物体追跡システム５によれば、隠蔽等によって、追跡対象である滞留者が画像フレームに含まれなくなった場合であっても、同じ滞留者を同じ特徴を用いて照合することができるため、追跡対象を見落としなく追跡することができる。

（６ ハードウェア構成について）
本開示の各実施の形態において、各装置の各構成要素は、機能単位のブロックを示している。各装置の各構成要素の一部又は全部は、例えば図１８に示すような情報処理装置９００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現される。図１８は、各装置の各構成要素を実現する情報処理装置９００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置９００は、一例として、以下のような構成を含む。

・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９０１
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）９０２
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９０３
・ＲＡＭ９０３にロードされるプログラム９０４
・プログラム９０４を格納する記憶装置９０５
・記録媒体９０６の読み書きを行うドライブ装置９０７
・通信ネットワーク９０９と接続する通信インタフェース９０８
・データの入出力を行う入出力インタフェース９１０
・各構成要素を接続するバス９１１
各実施の形態における各装置の各構成要素は、これらの機能を実現するプログラム９０４をＣＰＵ９０１が取得して実行することで実現される。各装置の各構成要素の機能を実現するプログラム９０４は、例えば、予め記憶装置９０５やＲＡＭ９０３に格納されており、必要に応じてＣＰＵ９０１が読み出す。なお、プログラム９０４は、通信ネットワーク９０９を介してＣＰＵ９０１に供給されてもよいし、予め記録媒体９０６に格納されており、ドライブ装置９０７が当該プログラムを読み出してＣＰＵ９０１に供給してもよい。

各装置の実現方法には、様々な変形例がある。例えば、各装置は、構成要素毎にそれぞれ別個の情報処理装置９００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。また、各装置が備える複数の構成要素が、一つの情報処理装置９００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。

また、各装置の各構成要素の一部又は全部は、その他の汎用または専用の回路、プロセッサ等やこれらの組み合わせによって実現される。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。

各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。

各装置の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。

なお、上述した各実施の形態は、本開示の好適な実施の形態であり、上記各実施の形態にのみ本開示の範囲を限定するものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲において当業者が上記各実施の形態の修正や代用を行い、種々の変更を施した形態を構築することが可能である。さらに、各実施の形態にそれぞれ開示された技術的手段を組み合わせることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。

（７ 付記事項）
上記の実施の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。

（付記１）
映像に含まれる移動物体の、該映像に含まれる画像における領域を特定する移動領域特定手段と、
前記映像に含まれる滞留物体の、前記画像における領域を特定する滞留領域特定手段と、
前記画像のうち、前記滞留物体の領域に含まれる部分画像であって、前記移動物体の領域と重複しない領域に含まれる部分画像から特徴を抽出する抽出手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。

（付記２）
前記抽出手段は、前記部分画像に含まれる滞留物体の構成部位に基づいて、抽出する特徴を決定し、前記部分画像のうち構成部位の部分の画像から前記決定した特徴を抽出する、
ことを特徴とする付記１に記載の画像処理装置。

（付記３）
前記抽出手段は、前記部分画像の領域の面積に応じて、特徴を抽出するか否かを決定し、特徴を抽出しないと決定した場合、特徴の抽出を行っていない旨を示す通知を、前記画像を示す情報に関連付けて出力する、
ことを特徴とする付記１または２に記載の画像処理装置。

（付記４）
前記部分画像の領域を、他の領域と識別可能に表示装置に表示するよう制御する表示制御手段をさらに備える、
ことを特徴とする付記１から３の何れか１つに記載の画像処理装置。

（付記５）
付記１から４の何れか１つに記載の画像処理装置と、
前記映像を撮影する撮像手段と、
前記抽出手段が抽出した特徴を用いて、前記映像に含まれる滞留物体の照合を行う照合手段と、
を備えることを特徴とする滞留物体追跡システム。

（付記６）
前記照合手段は、前記映像のうち、第１の期間に含まれる１または複数の画像から抽出された特徴と、前記第１の期間とは異なる前記第２の期間に含まれる１または複数の画像から抽出された特徴とを用いて、前記滞留物体の照合を行う、
ことを特徴とする付記５に記載の滞留物体追跡システム。

（付記７）
前記抽出手段は、前記部分画像の領域の面積に応じて、特徴を抽出するか否かを決定し、特徴を抽出しないと決定した場合、特徴の抽出を行っていない旨を示す通知を、前記画像を示す情報に関連付けて、前記照合手段に出力し、
前記照合手段は、前記通知に基づいて、前記第２の期間に含まれる画像のうち、前記通知に関連する画像以外の画像から抽出された特徴を用いて、前記滞留物体の照合を行う、
ことを特徴とする付記６に記載の滞留物体追跡システム。

（付記８）
映像に含まれる移動物体の、該映像に含まれる画像における領域を特定し、
前記映像に含まれる滞留物体の、前記画像における領域を特定し、
前記画像のうち、前記滞留物体の領域に含まれる部分画像であって、前記移動物体の領域と重複しない領域に含まれる部分画像から特徴を抽出する、
ことを特徴とする画像処理方法。

（付記９）
前記部分画像に含まれる滞留物体の構成部位に基づいて、抽出する特徴を決定し、前記部分画像のうち構成部位の部分の画像から前記決定した特徴を抽出する、
ことを特徴とする付記８に記載の画像処理方法。

（付記１０）
映像を撮影し、
前記映像に含まれる移動物体の、該映像に含まれる画像における領域を特定し、
前記映像に含まれる滞留物体の、前記画像における領域を特定し、
前記画像のうち、前記滞留物体の領域に含まれる部分画像であって、前記移動物体の領域と重複しない領域に含まれる部分画像から特徴を抽出し、
前記抽出手段が抽出した特徴を用いて、前記映像に含まれる滞留物体の照合を行う、
ことを特徴とする滞留物体追跡方法。

（付記１１）
前記部分画像に含まれる滞留物体の構成部位に基づいて、抽出する特徴を決定し、前記部分画像のうち構成部位の部分の画像から前記決定した特徴を抽出する、
ことを特徴とする付記１０に記載の滞留物体追跡方法。

（付記１２）
映像に含まれる移動物体の、該映像に含まれる画像における領域を特定する処理と、
前記映像に含まれる滞留物体の、前記画像における領域を特定する処理と、
前記画像のうち、前記滞留物体の領域に含まれる部分画像であって、前記移動物体の領域と重複しない領域に含まれる部分画像から特徴を抽出する処理と、
をコンピュータに実行させるプログラムを記録する、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体。

（付記１３）
前記特徴を抽出する処理は、前記部分画像に含まれる滞留物体の構成部位に基づいて、抽出する特徴を決定し、前記部分画像のうち構成部位の部分の画像から前記決定した特徴を抽出する、
ことを特徴とする付記１２に記載の記録媒体。

４、５ 滞留物体追跡システム
１００ 画像処理装置
１１０ 移動領域特定部
１２０ 滞留領域特定部
１３０ 抽出部
１３１ 特徴抽出領域決定部
１３２ 特徴抽出部
２００ 画像処理装置
２３０ 抽出部
２３３ 抽出特徴決定部
２３４ 記憶部
３００ ネットワークカメラ
３４０ 撮像部
４００ 画像処理装置
４０１ 表示装置
４０２ 撮像装置
４５０ 表示制御部
５０１ 照合装置
５１１ 照合部

Claims (10)

1. 映像に含まれる移動物体の、該映像に含まれる画像における領域を特定する移動領域特定手段と、
   前記映像に含まれる滞留物体の、前記画像における領域を特定する滞留領域特定手段と、
   前記画像のうち、前記滞留物体の領域に含まれる部分画像であって、前記移動物体の領域と重複しない領域に含まれる部分画像から特徴を抽出する抽出手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記抽出手段は、前記部分画像に含まれる滞留物体の構成部位に基づいて、抽出する特徴を決定し、前記部分画像のうち構成部位の部分の画像から前記決定した特徴を抽出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記抽出手段は、前記部分画像の領域の面積に応じて、特徴を抽出するか否かを決定し、特徴を抽出しないと決定した場合、特徴の抽出を行っていない旨を示す通知を、前記画像を示す情報に関連付けて出力する、
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記部分画像の領域を、他の領域と識別可能に表示装置に表示するよう制御する表示制御手段をさらに備える、
   ことを特徴とする請求項１から３の何れか１項に記載の画像処理装置。
5. 請求項１から４の何れか１項に記載の画像処理装置と、
   前記映像を撮影する撮像手段と、
   前記抽出手段が抽出した特徴を用いて、前記映像に含まれる滞留物体の照合を行う照合手段と、
   を備えることを特徴とする滞留物体追跡システム。
6. 前記照合手段は、前記映像のうち、第１の期間に含まれる１または複数の画像から抽出された特徴と、前記第１の期間とは異なる第２の期間に含まれる１または複数の画像から抽出された特徴とを用いて、前記滞留物体の照合を行う、
   ことを特徴とする請求項５に記載の滞留物体追跡システム。
7. 前記抽出手段は、前記部分画像の領域の面積に応じて、特徴を抽出するか否かを決定し、特徴を抽出しないと決定した場合、特徴の抽出を行っていない旨を示す通知を、前記画像を示す情報に関連付けて、前記照合手段に出力し、
   前記照合手段は、前記通知に基づいて、前記第２の期間に含まれる画像のうち、前記通知に関連する画像以外の画像から抽出された特徴を用いて、前記滞留物体の照合を行う、
   ことを特徴とする請求項６に記載の滞留物体追跡システム。
8. 映像に含まれる移動物体の、該映像に含まれる画像における領域を特定し、
   前記映像に含まれる滞留物体の、前記画像における領域を特定し、
   前記画像のうち、前記滞留物体の領域に含まれる部分画像であって、前記移動物体の領域と重複しない領域に含まれる部分画像から特徴を抽出する、
   ことを特徴とする画像処理方法。
9. 前記部分画像に含まれる滞留物体の構成部位に基づいて、抽出する特徴を決定し、前記部分画像のうち構成部位の部分の画像から前記決定した特徴を抽出する、
   ことを特徴とする請求項８に記載の画像処理方法。
10. 映像に含まれる移動物体の、該映像に含まれる画像における領域を特定する処理と、
    前記映像に含まれる滞留物体の、前記画像における領域を特定する処理と、
    前記画像のうち、前記滞留物体の領域に含まれる部分画像であって、前記移動物体の領域と重複しない領域に含まれる部分画像から特徴を抽出する処理と、
    をコンピュータに実行させるプログラム。

Images