JP6828445B2 - 対象物追跡プログラム、対象物追跡方法及び対象物追跡装置 - Google Patents

Description

本発明は、対象物追跡プログラム、対象物追跡方法及び対象物追跡装置に関する。

近年、監視カメラは、店舗や道路等をはじめとする様々な場所に設置されるようになっている。これに伴い、監視カメラで撮像された画像も、従来の監視目的としての利用だけでなく、他の目的での利用が試行されるようになっている。一例として、監視カメラで撮像された画像から、人物の移動経路を求め、マーケティングや交通量調査等に利用する利用態様が挙げられる。

ここで、人物の移動経路を算出するためには、画像上で人物同士が重なっているような状況でも、各画像において精度よく同一人物を検出し、人物追跡を行うことが求められる。

これに対して、例えば、俯瞰した位置に設置される監視カメラの特性を活かし、重なりが発生する可能性が比較的少ない部位（頭部領域等）を用いて所定領域を探索することで同一人物を検出し、人物追跡を行う方法が提案されている。

特開２０１４−１８６５２４号公報 特開２０１２−１０８７８５号公報 特開２００６−０３１１５３号公報

しかしながら、監視カメラで撮像された画像の場合、目や鼻等の部位まで正確に捉えることは困難であり、頭部領域等から抽出可能な画像特徴量は限られてくる。また、画像上で人物同士が重なっているような状況では、探索する所定領域内に複数の人物が含まれることもある。このため、頭部領域等から抽出された画像特徴量を用いて所定領域を探索しても、各画像において同一人物を検出することは難しく、高い追跡精度が得られないといった問題がある。

一つの側面では、画像上で対象物同士が重なっている場合であっても、同一対象物を精度よく検出できるようにする。

一態様によれば、対象物追跡プログラムは、
第１の画像と前記第１の画像とは異なる時刻に撮像された第２の画像のそれぞれから対象物を検出し、
前記第１の画像において手前に位置する第１の対象物を囲む領域と奥側に位置する第２の対象物を囲む領域との間で重なりが発生しているか否かを判定し、
重なりが発生している場合に、前記第２の対象物を囲む領域の画像から、前記第１の対象物を囲む領域と前記第２の対象物を囲む領域の重なり領域の画像を除去して得られる画像に基づいて、前記第２の対象物の有無の判定に用いる領域を決定し、
前記第１の対象物の追跡結果に基づいて前記決定した領域を移動させることで、前記第２の画像における前記第２の対象物を追跡するための探索領域を設定し、前記第２の画像についての前記探索領域を探索することで、前記第２の対象物の有無を判定する、処理をコンピュータに実行させる。

画像上で対象物同士が重なっている場合であっても、同一対象物を精度よく検出できる。

人物追跡システム全体のシステム構成の一例を示す図である。 人物追跡システムの各装置の設置例を示す図である。 動画像データの一例及び追跡対象情報の一例を示す図である。 人物追跡装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 人物追跡装置の機能構成の一例を示す図である。 人物追跡処理のフローチャートである。 人物検出部により実行される人物検出処理のフローチャートである。 人物検出部により実行される人物検出処理を模式的に示した図である。 重なり判定部により実行される重なり判定処理のフローチャートである。 重なり判定部により実行される重なり判定処理を模式的に示した図である。 重なり除去部により実行される重なり除去処理のフローチャートである。 重なり除去部により実行される重なり除去処理を模式的に示した図である。 存在範囲決定部により実行される存在範囲決定処理のフローチャートである。 存在範囲決定部により実行される存在範囲決定処理を模式的に示した図である。 移動量算出部により実行される移動量算出処理のフローチャートである。 移動量算出部により実行される移動量算出処理を模式的に示した図である。 特徴領域算出部により実行される特徴領域算出処理のフローチャートである。 特徴領域算出部により実行される特徴領域算出処理を模式的に示した第１の図である。 特徴領域算出部により実行される特徴領域算出処理を模式的に示した第２の図である。 探索部により実行される探索処理のフローチャートである。 探索部により実行される探索処理を模式的に示した図である。 探索処理後の追跡対象情報の一例を示す図である。

以下、実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省く。

［実施形態］
＜人物追跡システム全体のシステム構成＞
はじめに、一実施形態に係る人物追跡装置を含む人物追跡システム全体のシステム構成について説明する。図１は、人物追跡システム全体のシステム構成の一例を示す図である。

図１に示すように、人物追跡システム１００は、撮像装置１１０と、動画像データ格納装置１２０と、人物追跡装置１３０と、解析装置１４０とを有する。人物追跡システム１００に含まれる各装置は、ネットワーク１５０を介して相互に接続されている。

撮像装置１１０は、いわゆる監視カメラであり、店舗や道路等に設置される。撮像装置１１０は、所定期間、連続的に撮像を行い、撮像した動画像データを、ネットワーク１５０を介して動画像データ格納装置１２０に送信する。

動画像データ格納装置１２０は、撮像装置１１０より送信された動画像データを格納する。動画像データ格納装置１２０により格納された動画像データは、人物追跡装置１３０からの要求に応じて、人物追跡装置１３０に送信される。

人物追跡装置１３０には、人物追跡プログラム及び追跡対象情報出力プログラムがインストールされている。人物追跡装置１３０は、当該プログラムを実行することで、人物追跡部１３１及び追跡対象情報出力部１３２として機能する。

人物追跡部１３１は、動画像データ格納装置１２０より動画像データを読み出し、動画像データの各フレームにおいて人物を検出し、検出した人物と一致する人物（同一人物）を、次のフレームでも検出することで、人物追跡を行う。人物追跡部１３１は、各フレームにおいて検出した人物に関する情報を、追跡対象情報として、追跡対象情報格納部１３３に格納する。

追跡対象情報出力部１３２は、解析装置１４０からの要求に応じて、追跡対象情報格納部１３３に格納した追跡対象情報を解析装置１４０に送信する。

解析装置１４０は、撮像装置１１０の撮像範囲に含まれる各構造物の配置等を加味して、追跡対象情報に基づいて、人物の移動経路等を解析する。これにより、解析装置１４０のユーザは、例えば、解析結果に応じたマーケティング戦略を立案することができる。

＜人物追跡システムの設置例＞
次に、人物追跡システム１００の各装置（撮像装置１１０、動画像データ格納装置１２０、人物追跡装置１３０、解析装置１４０）の設置例について説明する。図２は、人物追跡システムの各装置の設置例を示す図である。

図２の例は、人物追跡システム１００を、店舗を対象に設置した場合を示している。図２に示すように、撮像装置１１０は、店舗の売り場２００の天井付近に設置される。また、動画像データ格納装置１２０及び解析装置１４０は、従業員の控室２１０に設置される。更に、人物追跡装置１３０は、各店舗の動画像データを処理し、各店舗の解析装置１４０に追跡対象情報を送信する処理センタ等に設定される。

撮像装置１１０により撮像された動画像データは、動画像データ格納装置１２０に一旦格納され、人物追跡装置１３０により処理されることで、追跡対象情報が生成される。解析装置１４０は、人物追跡装置１３０より追跡対象情報を読み出して、売り場２００における各人物の移動経路等を解析し、解析結果を表示する。表示画面２２０は、解析装置１４０に表示された解析結果の一例を示している。表示画面２２０に示すように、解析装置１４０によれば、追跡対象情報を解析することで、売り場２００にいる各人物が、売り場２００の入口から入ってきてから現在に至るまでのそれぞれの移動経路を、曲線で表示することができる。

＜動画像データ及び追跡対象情報＞
次に、人物追跡装置１３０にて処理される動画像データ及び人物追跡装置１３０に格納される追跡対象情報について説明する。図３は、動画像データの一例及び追跡対象情報の一例を示す図である。

このうち、図３（ａ）は、動画像データの一例を示す図である。人物追跡装置１３０にて処理される動画像データには、複数のフレームが含まれており、人物追跡装置１３０は、フレーム単位で動画像データを処理する。図３（ａ）において、画像データ３００は、人物追跡装置１３０が処理する１フレーム分の画像データを示している。図３（ａ）に示すように、各フレームの画像データは、横方向をｘ軸、縦方向をｙ軸としている。なお、図３（ａ）の例は、処理対象の画像データ３００において、人物３０１が検出され、人物領域３０２が算出された様子を示している。

図３（ｂ）は、追跡対象情報の一例を示す図である。追跡対象情報３１０には、処理対象の画像データにおいて検出された人物に関する情報が記録される。追跡対象情報３１０に記録される情報の項目には、“人物ＩＤ”、“時刻［フレーム］”、“人物領域”、“移動量（ｘ，ｙ）”、“重なり領域”、“重なりフラグ”、“重なり関係”、“追跡フラグ”が含まれる。

“人物ＩＤ”には、処理対象の画像データにおいて、新たな人物が検出された場合に、当該人物を識別する識別子が記録される。

“時刻［フレーム］”には、人物ＩＤにより識別される人物が含まれる画像データのフレーム番号が記録される。

“人物領域”には、“ｘ座標［画素］”、“ｙ座標［画素］”、“幅［画素］”、“高さ［画素］”が含まれる。“ｘ座標［画素］”には、人物ＩＤにより識別される人物が含まれる人物領域の左上頂点のｘ座標（例えば、図３（ａ）の人物領域３０２の場合には、左上頂点３１１のｘ座標）が記録される。“ｙ座標［画素］”には、人物ＩＤにより識別される人物が含まれる人物領域の左上頂点のｙ座標（例えば、図３（ａ）の人物領域３０２の場合には、左上頂点３１１のｙ座標）が記録される。“幅［画素］”には、人物ＩＤにより識別される人物が含まれる人物領域のｘ方向の長さ（例えば、図３（ａ）の人物領域３０２の場合には符号３１２で示した長さ）が記録される。“高さ［画素］”には、人物ＩＤにより識別される人物が含まれる人物領域のｙ方向の長さ（例えば、図３（ａ）の人物領域３０２の場合には符号３１３で示した長さ）が記録される。

“移動量（ｘ，ｙ）”には、処理対象の画像データのフレーム番号の１つ前のフレーム番号の画像データと比較した場合の、人物の移動量が記録される。“移動量（ｘ、ｙ）”には、１つ前のフレーム番号の画像データにおいて検出された人物が、処理対象の画像データにおいても検出できた場合に（つまり、当該人物を追跡できた場合に）、当該人物の移動量が記録される。

“重なり領域”には、“ｘ座標［画素］”、“ｙ座標［画素］”、“幅［画素］”、“高さ［画素］”が含まれる。“ｘ座標［画素］”には、画像データにおいて２つの人物領域が重なっていた場合に、重なり部分の領域（重なり領域）の左上頂点のｘ座標が記録される。“ｙ座標［画素］”には、重なり領域の左上頂点のｙ座標が記録される。“幅［画素］”には、重なり領域のｘ方向の長さが記録される。“高さ［画素］”には、重なり領域のｙ方向の長さが記録される。

“重なりフラグ”には、人物ＩＤにより識別される人物の人物領域が、手前にいる他の人物の人物領域と重なっていた場合に「１」が記録され、手前にいる他の人物の人物領域と重なっていない場合に「０」が記録される。

“重なり関係”には、人物ＩＤにより識別される人物の人物領域が、手前にいる他の人物の人物領域と重なっていた場合に（重なり関係にある場合に）、手前にいる他の人物の人物ＩＤが記録される。

“追跡フラグ”には、重なりフラグに「０」が記録された場合であって、人物ＩＤにより識別される人物と同一人物が、処理対象の画像データのフレーム番号の１つ後のフレーム番号の画像データにおいて検出された場合に、「１」が記録される。

＜人物追跡装置のハードウェア構成＞
次に、人物追跡装置１３０のハードウェア構成について説明する。図４は、人物追跡装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図４に示すように、人物追跡装置１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）４０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）４０３を有する。ＣＰＵ４０１、ＲＯＭ４０２、ＲＡＭ４０３は、いわゆるコンピュータを形成する。

また、人物追跡装置１３０は、補助記憶装置４０４、表示装置４０５、操作装置４０６、Ｉ／Ｆ（Interface）装置４０７、ドライブ装置４０８を有する。なお、人物追跡装置１３０の各部は、バス４０９を介して相互に接続されている。

ＣＰＵ４０１は、補助記憶装置４０４にインストールされている各種プログラム（例えば、人物追跡プログラム、追跡対象情報出力プログラム等）を実行するデバイスである。ＲＯＭ４０２は、不揮発性メモリである。ＲＯＭ４０２は、補助記憶装置４０４にインストールされている各種プログラムをＣＰＵ４０１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する、主記憶デバイスとして機能する。具体的には、ＲＯＭ４０２はＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラム等を格納する。

ＲＡＭ４０３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の揮発性メモリである。ＲＡＭ４０３は、補助記憶装置４０４にインストールされている各種プログラムがＣＰＵ４０１によって実行される際に展開される作業領域を提供する、主記憶デバイスとして機能する。

補助記憶装置４０４は、各種プログラムや、各種プログラムが実行されることで生成される情報（例えば、追跡対象情報３１０等）、ならびに各種プログラムが実行される際に用いられる情報（例えば、後述する類似度マップ等）を格納する補助記憶デバイスである。追跡対象情報格納部１３３は、補助記憶装置４０４において実現される。

表示装置４０５は、人物追跡装置１３０の内部状態等を表示する表示デバイスである。操作装置４０６は、人物追跡装置１３０の管理者が人物追跡装置１３０に対して各種指示を入力するための入力デバイスである。

Ｉ／Ｆ装置４０７は、ネットワーク１５０に接続し、動画像データ格納装置１２０、解析装置１４０と通信を行うための通信デバイスである。

ドライブ装置４０８は記録媒体４１０をセットするためのデバイスである。ここでいう記録媒体４１０には、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。また、記録媒体４１０には、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等が含まれていてもよい。

なお、補助記憶装置４０４に格納される各種プログラムは、例えば、配布された記録媒体４１０がドライブ装置４０８にセットされ、該記録媒体４１０に記録された各種プログラムがドライブ装置４０８により読み出されることでインストールされる。

＜人物追跡装置の機能構成＞
次に、人物追跡装置１３０の人物追跡部１３１の機能構成について説明する。図５は、人物追跡装置の機能構成の一例を示す図である。

図５に示すように、人物追跡装置１３０の人物追跡部１３１は、人物検出部５０１、重なり判定部５０２、重なり除去部５０３、存在範囲決定部５０４、移動量算出部５０５、特徴領域算出部５０６、探索部５０７を有する。

人物検出部５０１は検出部の一例であり、処理対象の画像データにおいて新たに人物が登場した場合に、当該人物を検出し、検出した人物の人物領域を算出する。

重なり判定部５０２は判定部の一例であり、処理対象の画像データについて、人物検出部５０１により新たに検出された人物、あるいは、既に検出され、追跡されている人物について、人物領域の重なりの有無を判定する。処理対象の画像データには、人物領域が他の人物の人物領域と重なっている人物（奥側の人物）と、重なっていない人物（手前側の人物）とが含まれる。そこで、重なり判定部５０２は、人物領域が重なっている人物（奥側の人物）と、重なっていない人物（手前側の人物）とを判定する。

このうち、手前側の人物については、次の処理対象の画像データにおいても、当該人物と同一人物を容易に検出できる（つまり、容易に人物追跡することができる）。一方、奥側の人物については、次の処理対象の画像データにおいて、当該人物と同一人物を検出することが困難である（つまり、人物追跡が困難である）。

そこで、人物追跡部１３１では、人物追跡が困難な奥側の人物について、まず、重なり除去部５０３が、処理対象の画像データにおいて、人物領域の重なり領域を除去する。これにより、奥側の人物が存在する範囲を識別することが可能となる。

続いて、人物追跡部１３１では、決定部の一例である存在範囲決定部５０４が、奥側の人物が存在する範囲の画像を用いて、奥側の人物を追跡（次の処理対象の画像データにおいて奥側の人物と同一人物の有無を判定）するうえで有効な範囲を決定する。存在範囲決定部５０４は、類似度マップを生成することで、当該範囲を決定する。類似度マップとは、処理対象の画像データの各位置において、奥側の人物が存在する範囲の画像との類似度を算出し、各位置での類似度を濃淡画像として表現したマップである。類似度マップにおいて濃度の高い範囲は、奥側の人物の特徴が顕著に表れている範囲であり、奥側の人物を追跡するうえで有効な範囲である。

一方、移動量算出部５０５は、重なり判定部５０２により重なっていないと判定された人物（手前側の人物）について、次の処理対象の画像データより、当該人物と同一人物を検出し、検出した人物の人物領域を算出する。また、移動量算出部５０５は、処理対象の画像データから次の処理対象の画像データまでの間の、手前側の人物の移動量を算出する。

特徴領域算出部５０６は算出部の一例であり、処理対象の画像データの１つ前の処理対象の画像データからの移動量と、処理対象の画像データから次の処理対象の画像データまでの間の移動量とを比較することで、手前側の人物の移動量の変化を算出する。このように、手前側の人物の移動量の変化を算出することで、処理対象の画像データにおいて算出した奥側の人物の重なり領域が、次の処理対象の画像データにおいてどのように変化するのかを推定することができる。

そこで、特徴領域算出部５０６は、手前側の人物の移動量の変化に基づいて、変化後の重なり領域を推定し、次の処理対象の画像データにおいて、奥側の人物が存在する範囲を推定する。

更に、特徴領域算出部５０６は、推定した範囲に応じた処理対象の画像データの領域を、奥側の人物を探索する際に用いる特徴領域として算出する。

探索部５０７は、移動量算出部５０５により算出された移動量（処理対象の画像データから次の処理対象の画像データまでの間の移動量）に応じて、存在範囲決定部５０４により生成された類似度マップを移動させる。また、探索部５０７は、次の処理対象の画像データにおける類似度マップの位置を識別し、識別した位置の類似度マップ（移動後の類似度マップ）に基づく領域を探索領域として設定する。

更に、探索部５０７は、当該探索領域について探索を行うことで、次の処理対象の画像データにおいて、奥側の人物と同一人物が存在するか否かを判定する。具体的には、探索部５０７は、特徴領域算出部５０６にて算出された特徴領域の画像を用いた、当該探索領域を探索する。探索部５０７は、探索領域の画像が、特徴領域算出部５０６にて算出された特徴領域の画像と類似していれば、探索領域に奥側の人物と同一人物が存在すると判定する。

このように、人物追跡部１３１では、人物追跡が容易な人物（手前側の人物）の追跡結果を利用して、人物追跡が困難な人物を探索する際に用いる特徴領域を算出するとともに、探索領域を設定する。これにより、人物追跡部１３１によれば、頭部領域等を特徴領域とする場合と比較して、より多くの画像特徴量に基づき探索を行うことが可能となる。また、人物追跡部１３１によれば、手前側の人物との重なり具合によらず所定の範囲を探索領域として探索した場合と比較して、より有効な探索領域（存在する可能性が高い探索領域）を探索することが可能となる。

この結果、人物追跡部１３１によれば、画像上で人物同士が重なっている場合であっても、同一人物を精度よく検出することが可能となる。

＜人物追跡処理の流れ＞
図６は、人物追跡処理のフローチャートである。以下、図６に示すフローチャートを用いて、人物追跡部１３１の各部による人物追跡処理の流れについて説明する。なお、人物追跡部１３１の各部が、図６に示す人物追跡処理を実行するにあたり、人物追跡部１３１は、動画像データ格納装置１２０より、予め動画像データを取得しているものとする。

ステップＳ６０１において、人物検出部５０１は、人物追跡部１３１が取得した動画像データをフレーム単位で読み出す。

ステップＳ６０２において、人物検出部５０１は、読み出したフレーム単位の画像データに対して人物検出処理を実行することで、処理対象の画像データに新たに含まれる人物を検出し、追跡対象情報３１０に記録する。

ステップＳ６０３において、重なり判定部５０２は、ステップＳ６０２において検出した人物を含む各人物について、重なり判定処理を実行することで、人物領域の重なりの有無を判定し、判定結果を追跡対象情報３１０に記録する。

ステップＳ６０４において、重なり除去部５０３は、ステップＳ６０３において重なりがあると判定された人物領域について、重なり除去処理を実行することで、重なり領域を除去する。

ステップＳ６０５において、存在範囲決定部５０４は、ステップＳ６０４において重なり領域が除去された場合に、存在範囲決定処理を実行することで、重なりがあると判定された人物の存在範囲を識別する。また、存在範囲決定部５０４は、存在範囲決定処理を行うことで、識別した存在範囲に基づいて類似度マップを生成し、重なりがあると判定された人物を追跡するのに有効な範囲を決定する。

ステップＳ６０６において、移動量算出部５０５は、移動量算出処理を実行することで、ステップＳ６０３において重なりがないと判定された人物と同一人物を、次の処理対象の画像データより検出する。また、移動量算出部５０５は、移動量算出処理を行うことで、次の処理対象の画像データより検出した人物の人物領域に基づいて移動量を算出し、追跡対象情報３１０に記録する。

ステップＳ６０７において、特徴領域算出部５０６は、特徴領域算出処理の要否を判定する。ステップＳ６０３において重なり判定部５０２が人物領域の重なりがあると判定した人物であって、特徴領域算出処理を実行していない人物がいる場合、特徴領域算出部５０６は、特徴領域算出処理が必要と判定する。この場合、特徴領域算出部５０６は、ステップＳ６０８に進み、当該重なりがあると判定した人物についての処理を行う。

具体的には、ステップＳ６０８において、特徴領域算出部５０６は、特徴領域算出処理を実行することで、ステップＳ６０６において算出された移動量に基づき、重なりがないと判定された人物の移動量の変化を算出する。更に、特徴領域算出部５０６は、算出した移動量の変化に基づいて、特徴領域を算出する。

ステップＳ６０９において、探索部５０７は、探索処理を実行する。具体的には、探索部５０７は、ステップＳ６０５において生成された類似度マップと、ステップＳ６０６において算出された移動量とに基づいて、次の処理対象の画像データにおける探索領域を設定する。また、探索部５０７は、設定した探索領域において、ステップＳ６０８において算出した特徴領域の画像を用いて探索を行う。これにより、探索部５０７は、処理対象の画像データにおいて重なりがあると判定された人物と同一人物が、次の処理対象の画像データにおいて存在するか否かを判定する。また、探索部５０７は、探索結果を追跡対象情報３１０に記録する。なお、ステップＳ６０８及びステップＳ６０９の処理は、人物領域の重なりがあると判定された人物全てに対して実行する。

人物領域の重なりがあると判定された人物全てに対して、ステップＳ６０８及びステップＳ６０９の処理が実行されると、特徴領域算出部５０６は、ステップＳ６０７において、特徴領域算出処理が不要と判定し、ステップＳ６１０に進む。

ステップＳ６１０において、人物検出部５０１は、次のフレームの画像データについて、同様の処理を続行するか否かを判定する。ステップＳ６１０において、処理を続行すると判定した場合には、ステップＳ６０１に戻る。一方、ステップＳ６１０において、処理を続行しないと判定した場合には、人物追跡処理を終了する。

＜人物追跡部の各部による処理の詳細＞
続いて、人物追跡部１３１の各部による各処理（ステップＳ６０２〜Ｓ６０６、Ｓ６０８〜Ｓ６０９）の詳細について説明する。

（１）人物検出部による人物検出処理の詳細
はじめに、人物検出部５０１による人物検出処理（ステップＳ６０２）の詳細について説明する。図７は、人物検出部により実行される人物検出処理のフローチャートである。

処理対象の画像データが読み込まれると、図７に示す人物検出処理が実行される。ステップＳ７０１において、人物検出部５０１は、処理対象の画像データのフレーム番号よりも１つ前のフレーム番号の画像データとの差分を算出する。これにより、人物検出部５０１は、背景差分画像データを算出する。

ステップＳ７０２において、人物検出部５０１は、背景差分画像データより人物領域である可能性のある領域（人物領域候補）を識別し、処理対象の画像データより、当該識別した人物領域候補の各画素の画素値を抽出する。また、人物検出部５０１は、抽出した画素値に基づいてＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradients）特徴量を算出する。

ステップＳ７０３において、人物検出部５０１は、算出したＨＯＧ特徴量を、予め生成した識別器に入力することで、識別した人物領域候補が、人物領域であるか否かを判定する。

ステップＳ７０４において、人物検出部５０１は、識別した人物領域候補が人物領域であると判定した場合に、当該領域の左上頂点のｘ座標、ｙ座標、及び当該領域の幅、高さを算出する。また、人物検出部５０１は、算出したｘ座標、ｙ座標、幅、高さを、処理対象の画像データにおける新たな人物の人物領域として、追跡対象情報３１０に記録する。

図８は、人物検出部により実行される人物検出処理を模式的に示した図である。図８において、画像データ８０１は、処理対象の画像データ８１１のフレーム番号の１つ前のフレーム番号の画像データである。

人物検出部５０１は、画像データ８１１と画像データ８０１との差分を算出することで、背景画像データ８０２を算出し、人物領域候補８０３を検出する。

更に、人物検出部５０１は、人物領域候補８０３の各画素の画素値を、画像データ８１１より抽出し、ＨＯＧ特徴量を算出する。また、人物検出部５０１は、算出したＨＯＧ特徴量を予め生成した識別器８２０に入力することで、人物領域候補８０３が人物領域であるか否かを判定する。図８の例は、判定の結果、人物領域であると判定され、ｘ座標＝ｘ_８１２、ｙ座標＝ｙ_８１２、幅＝Ｗ_８１２、高さ＝Ｈ_８１２の人物領域８１２が算出された様子を示している。

（２）重なり判定部による重なり判定処理の詳細
次に、重なり判定部５０２による重なり判定処理（ステップＳ６０３）の詳細について説明する。図９は、重なり判定部により実行される重なり判定処理のフローチャートである。なお、図９に示す重なり判定処理を開始するにあたり、処理対象の画像データに含まれる各人物についての人物領域は、既に算出されているものとする。

ステップＳ９０１において、重なり判定部５０２は、処理対象の画像データに含まれる各人物のうち、重なり判定処理の判定対象の人物の“人物領域”を、追跡対象情報３１０から読み出す。

ステップＳ９０２において、重なり判定部５０２は、処理対象の画像データに含まれる他の人物の“人物領域”を、追跡対象情報３１０から読み出す。

ステップＳ９０３において、重なり判定部５０２は、判定対象の人物について、人物領域の重なりがあるか否かを判定する。ステップＳ９０３において、人物領域の重なりがあると判定した場合には（ステップＳ９０３においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ９０４に進む。

ステップＳ９０４において、重なり判定部５０２は、判定対象の人物の“人物領域”の方が、他の人物の“人物領域”よりもｙ座標が小さいか否かを判定する。ｙ座標が小さいと判定した場合、重なり判定部５０２は、追跡対象情報３１０において、判定対象の人物の人物領域に対応付けられた“重なりフラグ”を「１」にする。

ステップＳ９０５において、重なり判定部５０２は、他の人物（判定対象の人物の人物領域よりもｙ座標が大きい人物領域の人物）の人物ＩＤを識別する。また、重なり判定部５０２は、追跡対象情報３１０において、判定対象の人物の“人物ＩＤ”に対応する“重なり関係”に、当該識別した人物ＩＤを記録する。その後、重なり判定部５０２は、ステップＳ９０７に進む。

一方、ステップＳ９０３において、人物領域の重なりがないと判定した場合には（ステップＳ９０３においてＮｏの場合には）、ステップＳ９０６に進む。ステップＳ９０６において、重なり判定部５０２は、追跡対象情報３１０において、判定対象の人物の“人物領域”に対応付けられた“重なりフラグ”を「０」にする。その後、重なり判定部５０２は、ステップＳ９０７に進む。

ステップＳ９０７において、重なり判定部５０２は、処理対象の画像データに含まれる全ての人物の人物領域について、処理を行ったか否かを判定する。ステップＳ９０７において、処理を行っていない人物の人物領域があると判定した場合には（ステップＳ９０７においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ９０１に戻る。

一方、全ての人物の人物領域について、処理を行ったと判定した場合には（ステップＳ９０７においてＮｏの場合には）、重なり判定処理を終了する。

図１０は、重なり判定部により実行される重なり判定処理を模式的に示した図である。このうち、図１０（ａ）は処理対象の画像データ１０００を示しており、図１０（ｂ）は、処理対象の画像データ１０００を処理した際の追跡対象情報３１０を示している。

処理対象の画像データ１０００は、フレーム番号が「２３９」の画像データである。また、画像データ１０００に含まれる人物１０１０には、“人物ＩＤ”として「３」が付され、人物１０２０には、“人物ＩＤ”として「２」が付されているものとする。なお、説明の簡略化のため、画像データ１０００において、“人物ＩＤ”として「１」が付された人物については省略している。

人物１０２０が重なり判定処理の判定対象の人物であったとすると、重なり判定部５０２は、人物１０２０の人物領域１０２１と、他の人物１０１０の人物領域１０１１とを追跡対象情報３１０から読み込む。また、重なり判定部５０２は、人物領域１０２１と人物領域１０１１との間に重なりがあるか否かを判定する。

具体的には、重なり判定部５０２は、以下の条件が成立する場合に、重なりがあると判定する。
・ｘ１_ｓ＜ｘ２_ｓ＜ｘ１_ｅまたはｘ１_ｓ＜ｘ２_ｅ＜ｘ１_ｅのいずれかを満たしており、かつ、ｙ１_ｓ＜ｙ２_ｅ＜ｙ１_ｅを満たしている。
または、
・ｘ２_ｓ＜ｘ１_ｓ＜ｘ２_ｅまたはｘ２_ｓ＜ｘ１_ｅ＜ｘ２_ｅのいずれかを満たしており、かつ、ｙ２_ｓ＜ｙ１_ｓ＜ｙ２_ｅを満たしている。

ただし、ｘ１_ｓ、ｘ１_ｅ、ｙ１_ｓ、ｙ１_ｅは、それぞれ、人物領域１０１１のｘ座標の最小値、最大値、ｙ座標の最小値、最大値を示している。また、ｘ２_ｓ、ｘ２_ｅ、ｙ２_ｓ、ｙ２_ｅは、それぞれ、人物領域１０２１のｘ座標の最小値、最大値、ｙ座標の最小値、最大値を示している。

図１０（ａ）の場合、重なり判定部５０２は、人物領域１０１１が人物領域１０２１と重なっていると判定する。このため、重なり判定部５０２は、追跡対象情報３１０において処理対象の画像データ（フレーム番号＝「２３９」）に対応付けて判定結果を記録する。具体的には、重なり判定部５０２は、ｙ座標の値が小さい人物領域１０２１の人物ＩＤ＝「２」に対応する“重なりフラグ”を「１」にする（図１０（ｂ）参照）。また、重なり判定部５０２は、ｙ座標の値が大きい人物領域１０１１の人物ＩＤ＝「３」を、判定対象の人物１０２０の人物ＩＤ＝「２」に対応する“重なり関係”に記録する（図１０（ｂ）参照）。

なお、人物１０１０が重なり判定処理の判定対象の人物であった場合には、重なり判定部５０２は、他の人物１０２０と重なっていないと判定する。このため、重なり判定部５０２は、追跡対象情報３１０において処理対象の画像データ（フレーム番号＝「２３９」）に対応付けて判定結果を記録する。具体的には、重なり判定部５０２は、人物１０１０の人物ＩＤ＝「３」に対応する“重なりフラグ”を「０」にする（図１０（ｂ）参照）。

（３）重なり除去部による重なり除去処理の詳細
次に、重なり除去部５０３による重なり除去処理（ステップＳ６０４）の詳細について説明する。図１１は、重なり除去部により実行される重なり除去処理のフローチャートである。

ステップＳ１１０１において、重なり除去部５０３は、処理対象の画像データに含まれる処理対象の人物の“重なりフラグ”を、追跡対象情報格納部１３３の追跡対象情報３１０から読み出す。

ステップＳ１１０２において、重なり除去部５０３は、“重なりフラグ”が「１」であるか否かを判定する。ステップＳ１１０２において、“重なりフラグ”が「１」であると判定した場合には（ステップＳ１１０２においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ１１０３に進む。

ステップＳ１１０３において、重なり除去部５０３は、処理対象の人物の“重なり関係”を、追跡対象情報格納部１３３の追跡対象情報３１０から読み出す。

ステップＳ１１０４において、重なり除去部５０３は、読み出した“重なり関係”に対応する人物の“人物領域”を、追跡対象情報格納部１３３の追跡対象情報３１０から読み出す。

ステップＳ１１０５において、重なり除去部５０３は、処理対象の人物の“人物領域”を、追跡対象情報格納部１３３の追跡対象情報３１０から読み出す。また、重なり除去部５０３は、ステップＳ１１０４において読み出した“人物領域”との間で重なり領域を算出し、追跡対象情報３１０に記録した後、ステップＳ１１０６に進む。

これにより、重なり除去部５０３は、処理対象の人物の“人物領域”から、“重なり領域”を除去した範囲を、処理対象の人物が存在する範囲として識別することができる。

一方、ステップＳ１１０２において、“重なりフラグ”が「１」でないと判定した場合には（ステップＳ１１０２においてＮｏの場合には）、直接、ステップＳ１１０６に進む。

ステップＳ１１０６において、重なり除去部５０３は、処理対象の画像データに含まれる全ての人物の人物領域について、処理を行ったか否かを判定する。ステップＳ１１０６において、処理を行っていない人物の人物領域があると判定した場合には（ステップＳ１１０６においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ１１０１に戻る。

一方、ステップＳ１１０６において、全ての人物の人物領域について処理を行ったと判定した場合には（ステップＳ１１０６においてＮｏの場合には）、重なり除去処理を終了する。

図１２は、重なり除去部により実行される重なり除去処理を模式的に示した図である。このうち、図１２（ａ）は処理対象の画像データ１０００を示しており、図１２（ｂ）は、算出された重なり領域１２１０を示している。また、図１２（ｃ）は、画像データ１０００について、重なり除去処理を実行した際の追跡対象情報３１０を示している。

処理対象の画像データ１０００は、フレーム番号が「２３９」の画像データである。画像データ１０００に含まれる人物１０１０には、“人物ＩＤ”として「３」が付され、人物１０２０には、“人物ＩＤ”として「２」が付されているものとする。なお、説明の簡略化のため、画像データ１０００において、“人物ＩＤ”が「１」の人物については省略している。

人物１０２０が処理対象の人物であったとすると、重なり除去部５０３は、人物１０２０（人物ＩＤ＝「２」）の“重なりフラグ”として、追跡対象情報３１０から「１」を読み出し、更に、“重なり関係”として、「３」を読み出す。

また、重なり除去部５０３は、追跡対象情報３１０から、“人物ＩＤ”が「３」の“人物領域”（ｘ座標、ｙ座標、幅、高さ）を読み出し、処理対象の人物１０２０の“人物領域”（ｘ座標、ｙ座標、幅、高さ）との間で、重なり領域１２１０を算出する。例えば、重なり除去部５０３は、下式に基づいて重なり領域１２１０のｘ座標、ｙ座標を算出する。

ただし、ｍａｘ（ｘ１_ｓ，ｘ２_ｓ）は、ｘ座標のうち大きい方の値を選択することを表す。図１２（ｃ）の場合、ｘ１_ｓ＝４０、ｘ２_ｓ＝４５であるため、ｍａｘ（ｘ１_ｓ，ｘ２_ｓ）＝４５となる。

また、ｍｉｎ（ｘ１_ｅ，ｘ２_ｅ）は、ｘ座標のうち小さい方の値を選択すること表す。図１２（ｃ）の場合、ｘ１_ｅ＝５０、ｘ２_ｅ＝５４であるため、ｍｉｎ（ｘ１_ｅ，ｘ２_ｅ）＝５０となる。

同様に、ｍａｘ（ｙ１_ｓ，ｙ２_ｓ）は、ｙ座標のうち大きい方の値を選択することを表す。図１２（ｃ）の場合、ｙ１_ｓ＝４６、ｙ２_ｓ＝３５であるため、ｍａｘ（ｙ１_ｓ，ｙ２_ｓ）＝４６となる。

また、ｍｉｎ（ｙ１_ｅ，ｙ２_ｅ）は、ｙ座標のうち小さい方の値を選択すること表す。図１２（ｃ）の場合、ｙ１_ｅ＝７８、ｙ２_ｅ＝６５であるため、ｍｉｎ（ｙ１_ｅ，ｙ２_ｅ）＝６５となる。

図１２（ｃ）の例は、重なり除去部５０３が、重なり領域１２１０のｘ座標、ｙ座標、幅、高さとして、
・ｘ座標＝ｍａｘ（ｘ１_ｓ，ｘ２_ｓ）＝４５、
・ｙ座標＝ｍａｘ（ｙ１_ｓ，ｙ２_ｓ）＝４６、
・幅＝ｍｉｎ（ｘ１_ｅ，ｘ２_ｅ）−ｍａｘ（ｘ１_ｓ，ｘ２_ｓ）＝５、
・高さ＝ｍｉｎ（ｙ１_ｅ，ｙ２_ｅ）−ｍａｘ（ｙ１_ｓ，ｙ２_ｓ）＝１９、
を算出し、追跡対象情報３１０の“重なり領域”に、それぞれ「４５」、「４６」、「５」、「１９」を記録したことを示している。

（４）存在範囲決定部による存在範囲決定処理の詳細
次に、存在範囲決定部５０４による存在範囲決定処理（ステップＳ６０５）の詳細について説明する。図１３は、存在範囲決定部により実行される存在範囲決定処理のフローチャートである。

ステップＳ１３０１において、存在範囲決定部５０４は、処理対象の画像データに含まれる人物の“人物領域”であって、“重なりフラグ”が「１」の人物（つまり、奥側の人物）の“人物領域”及び“重なり領域”を、追跡対象情報３１０から読み出す。

ステップＳ１３０２において、存在範囲決定部５０４は、読み出した“人物領域”と“重なり領域”とに基づいて、奥側の人物が存在する範囲を識別する。

ステップＳ１３０３において、存在範囲決定部５０４は、識別した存在範囲の画像を用いて、奥側の人物の範囲及びその周辺の範囲を走査し、各位置での画像の類似度を算出する。

ステップＳ１３０４において、存在範囲決定部５０４は、ステップＳ１３０３において算出した各位置での画像の類似度に基づいて濃淡画像を生成することで、類似度マップを生成する。これにより、奥側の人物を追跡するのに有効な範囲が決定される。存在範囲決定部５０４は、生成した類似度マップを保存する。

ステップＳ１３０５において、存在範囲決定部５０４は、“重なりフラグ”が「１」の全ての人物の人物領域について、処理を行ったか否かを判定する。ステップＳ１３０５において、処理を行っていない人物の人物領域があると判定した場合には（ステップＳ１３０５においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ１３０１に戻る。

一方、ステップＳ１３０５において、“重なりフラグ”が「１」の全ての人物の人物領域について処理を行ったと判定した場合には（ステップＳ１３０５においてＮｏの場合には）、存在範囲決定処理を終了する。

図１４は、存在範囲決定部により実行される存在範囲決定処理を模式的に示した図である。図１４（ａ）において、存在範囲決定部５０４は、人物１０２０の人物領域から重なり領域を除去することで得られる、人物１０２０が存在する範囲を識別する。また、存在範囲決定部５０４は、人物１０２０の存在範囲１４０１の画像を抽出する。更に、存在範囲決定部５０４は、抽出した存在範囲１４０１の画像を用いて、人物１０２０の範囲及びその周辺の範囲を走査し、各位置での画像の類似度を算出する。なお、存在範囲決定部５０４は、例えば、下式に基づいて類似度を算出する。

ただし、Ｔは、存在範囲１４０１の画像（各画素の画素値）を表し、Ｉは、処理対象の画像データ（ただし、人物１０２０の範囲及びその周辺の範囲の画像データ）の各位置（ｘ，ｙ）での画像（各画素の画素値）を表す。また、ｈは、存在範囲１４０１の高さを表し、ｗは、存在範囲１４０１の幅を表す。

図１４（ｂ）は、各位置での類似度の算出結果を、濃淡画像１４１１として示した様子を示している。濃淡画像１４１１において濃度の高い領域は、類似度が高いことを示しており、人物１０２０の特徴が顕著に表れている領域である。一方、濃度が低い領域は、類似度が低いことを示しており、人物１０２０の特徴があまり表れていない領域である。したがって、次の処理対象の画像データにおいて、人物１０２０と同一人物を探索する場合には、濃淡画像１４１１において、濃度の高い領域を用いることが有効であるといえる。

存在範囲決定部５０４は、類似度を算出することで得た濃淡画像１４１１を、類似度マップとして保存する。

（５）移動量算出部による移動量算出処理の詳細
次に、移動量算出部５０５による移動量算出処理（ステップＳ６０６）の詳細について説明する。図１５は、移動量算出部により実行される移動量算出処理のフローチャートである。

ステップＳ１５０１において、移動量算出部５０５は、処理対象の画像データについて、処理対象の人物の“重なりフラグ”を、追跡対象情報格納部１３３の追跡対象情報３１０から読み出す。

ステップＳ１５０２において、移動量算出部５０５は、読み出した“重なりフラグ”が「１」であるか否かを判定する。ステップＳ１５０２において、“重なりフラグ”が「１」でないと判定した場合には（ステップＳ１５０２においてＮｏの場合には）、処理対象の人物が手前側の人物であると判定し、ステップＳ１５０５に進む。

一方、ステップＳ１５０２において、“重なりフラグ”が「１」であると判定した場合には（ステップＳ１５０２においてＹｅｓの場合には）、処理対象の人物が奥側の人物であると判定し、ステップＳ１５０３に進む。

処理対象の人物が奥側の人物であった場合、ステップＳ１５０３において、移動量算出部５０５は、処理対象の人物の“重なり関係”を、追跡対象情報格納部１３３の追跡対象情報３１０から読み出す。

ステップＳ１５０４において、移動量算出部５０５は、読み出した“重なり関係”に対応する人物の、次の処理対象の画像データにおける“追跡フラグ”が「１」であるか否かを判定する。

ステップＳ１５０４において、“追跡フラグ”が「１」であると判定した場合には（ステップＳ１５０４においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ１５１１に進む。

一方、ステップＳ１５０４において、“追跡フラグ”が「１」でないと判定した場合には（ステップＳ１５０４においてＮｏの場合には）、ステップＳ１５０５に進む。

ステップＳ１５０５において、移動量算出部５０５は、処理対象の人物の人物領域または処理対象の人物の“重なり関係”に対応する人物の人物領域の画像を用いて、次の処理対象の画像データを走査し、類似度を算出する。

ステップＳ１５０６において、移動量算出部５０５は、算出した類似度が所定の閾値以上であるか否かを判定する。ステップＳ１５０６において、所定の閾値以上であると判定した場合には（ステップＳ１５０６においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ１５０７に進む。

ステップＳ１５０７において、移動量算出部５０５は、処理対象の人物または処理対象の人物の“重なり関係”に対応する人物と、次の処理対象の画像データ内で、類似度が最も高い位置の人物領域の人物とを、同一人物として関連付ける。

ステップＳ１５０８において、移動量算出部５０５は、処理対象の人物または処理対象の人物の“重なり関係”に対応する人物の、次の処理対象の画像データにおける“追跡フラグ”を「１」にする。

ステップＳ１５０９において、移動量算出部５０５は、同一人物として関連付けた人物の人物領域の移動量（処理対象の画像データから次の処理対象の画像データまでの間の移動量）を算出する。また、移動量算出部５０５は、算出した移動量を、追跡対象情報３１０において、処理対象の人物または処理対象の人物の“重なり関係”に対応する人物に対応付けて記録する。このとき、移動量算出部５０５は、算出した移動量を、次の処理対象の画像データのフレーム番号に対応付けて記録する。

一方、ステップＳ１５０６において、所定の閾値以上でないと判定した場合には（ステップＳ１５０６においてＮｏの場合には）、ステップＳ１５１０に進む。

ステップＳ１５１０において、移動量算出部５０５は、処理対象の人物または処理対象の人物の“重なり関係”に対応する人物の、次の処理対象の画像データにおける“追跡フラグ”を「０」にする。

ステップＳ１５１１において、移動量算出部５０５は、処理対象の画像データに含まれる全ての人物について、処理を行ったか否かを判定する。ステップＳ１５１１において、処理を行っていない人物がいると判定した場合には（ステップＳ１５１１においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ１５０１に戻る。

一方、ステップＳ１５１１において、全ての人物について処理を行ったと判定した場合には（ステップＳ１５１１においてＮｏの場合には）、移動量算出処理を終了する。

図１６は、移動量算出部により実行される移動量算出処理を模式的に示した図である。図１６（ａ）の画像データ１６１０は、処理対象の画像データ（フレーム番号＝「２３９」）であり、図１６（ｂ）の画像データ１６２０は、次の処理対象の画像データ（フレーム番号＝「２４０」）である。

また、処理対象の画像データ１６１０において、人物領域１６１１は、“人物ＩＤ”が「３」の人物の人物領域であり、人物領域１６１２は、“人物ＩＤ”が「１」の人物の人物領域である。更に、人物１６１３は、“人物ＩＤ”が「２」の人物である。

ここで、処理対象の画像データ１６１０において、移動量算出部５０５が、人物領域１６１１の人物（人物ＩＤ＝「３」）について移動量算出処理を行ったとする。人物領域１６１１の人物（人物ＩＤ＝「３」）の場合、“重なりフラグ”が「０」であるため、移動量算出部５０５は、人物領域１６１１を用いて、次の処理対象の画像データ１６２０を走査し、各位置での画像の類似度を算出する。移動量算出部５０５は、次の処理対象の画像データ１６２０を走査するにあたり、例えば、以下のような類似度を用いる。

ただし、Ｔは、画像データ１６１０の人物領域１６１１の画像（各画素の画素値）を表し、Ｉは、次の処理対象の画像データ１６２０の各位置（ｘ，ｙ）での画像（各画素の画素値）を表す。また、ｈは、画像データ１６１０の人物領域１６１１の高さを表し、ｗは人物領域１６１１の幅を表す。

図１６（ｂ）は、人物領域１６１１を用いて次の処理対象の画像データ１６２０（フレーム番号＝「２４０」）を走査した結果、領域１６２１の位置において、最も高い類似度が得られたことを示している。移動量算出部５０５は、領域１６２１に含まれる人物が、処理対象の画像データ１６１０（フレーム番号＝「２３９」）において検出された人物（人物ＩＤ＝「３」）と同一人物であると判定する。

そして、移動量算出部５０５は、“人物ＩＤ”が「３」で、“フレーム番号”が「２４０」の“人物領域”に、領域１６２１のｘ座標、ｙ座標、幅、高さを記録する（図１６（ｄ）参照）。また、移動量算出部５０５は、“人物ＩＤ”が「３」で、“フレーム番号”が「２４０」の“追跡フラグ”に「１」を記録する（図１６（ｄ）参照）。更に、移動量算出部５０５は、“人物ＩＤ”が「３」で、“フレーム番号”が「２４０」の“移動量”に、領域１６２１と人物領域１６１１との位置の差分（ｘ方向の差分、ｙ方向の差分）を記録する（図１６（ｄ）参照）。なお、“人物ＩＤ”が「３」の人物の“移動量”は、図１６（ｃ）の矢印１６３１により表すことができる。

続いて、処理対象の画像データ１６１０において、移動量算出部５０５が、人物領域１６１２の人物（“人物ＩＤ”が「１」）について移動量算出処理を行ったとする。移動量算出部５０５では、人物領域１６１２の人物の場合も、人物領域１６１１の人物の場合と同様の処理を行う。

すなわち、人物領域１６１２の人物（“人物ＩＤ”が「１」）の場合も、“重なりフラグ”が「０」であるため、移動量算出部５０５は、人物領域１６１２を用いて、次の処理対象の画像データ１６２０を走査し、各位置での画像の類似度を算出する。

図１６（ｂ）は、人物領域１６１２を用いて次の処理対象の画像データ１６２０（“フレーム番号”が「２４０」）を走査することで、領域１６２２の位置において、最も高い類似度が得られたことを示している。移動量算出部５０５は、領域１６２２に含まれる人物が、処理対象の画像データ１６１０（“フレーム番号”が「２３９」）において検出された人物（“人物ＩＤ”が「１」）と同一人物であると判定する。

そして、移動量算出部５０５は、“人物ＩＤ”が「１」で、“フレーム番号”が「２４０」の“人物領域”に、領域１６２２のｘ座標、ｙ座標、幅、高さを記録する（図１６（ｄ）参照）。また、移動量算出部５０５は、“人物ＩＤ”が「１」で、“フレーム番号”が「２４０」の“追跡フラグ”に「１」を記録する（図１６（ｄ）参照）。更に、移動量算出部５０５は、“人物ＩＤ”が「１」で、“フレーム番号”が「２４０」の“移動量”に、領域１６２２と人物領域１６１２との位置の差分（ｘ方向の差分、ｙ方向の差分）を記録する（図１６（ｄ）参照）。なお、“人物ＩＤ”が「１」の人物の“移動量”は、図１６（ｃ）の矢印１６３２により表すことができる。

続いて、処理対象の画像データ１６１０において、移動量算出部５０５が、人物１６１３について移動量算出処理を行ったとする。人物１６１３（“人物ＩＤ”が「２」）の場合、“重なりフラグ”が「１」であるため、移動量算出部５０５は、“重なり関係”を読み出す。

ここで、人物１６１３（“人物ＩＤ”が「２」）の“重なり関係”は「３」であり、次の処理対象の画像データ１６２０（“フレーム番号”が「２４０」）において“人物ＩＤ”が「３」の“追跡フラグ”は、既に「１」になっている。

このため、移動量算出部５０５は、処理対象の人物１６１３の“重なり関係”に対応する人物（“人物ＩＤ”が「３」の人物）については、次の処理対象の画像データ１６２０において、人物領域に基づく走査を行わない。

また、移動量算出部５０５は、処理対象の人物１６１３についても、次の処理対象の画像データ１６２０において、人物領域に基づく走査を行わない（人物１６１３については、代わりに、特徴領域算出処理及び探索処理を行う）。

（６）特徴領域算出部による特徴領域算出処理の詳細
次に、特徴領域算出部５０６による特徴領域算出処理（ステップＳ６０８）の詳細について説明する。図１７は、特徴領域算出部により実行される特徴領域算出処理のフローチャートである。

ステップＳ１７０１において、特徴領域算出部５０６は、処理対象の画像データにおいて、処理対象の人物の“重なりフラグ”及び“追跡フラグ”を、追跡対象情報格納部１３３の追跡対象情報３１０から読み出す。

ステップＳ１７０２において、特徴領域算出部５０６は、読み出した“重なりフラグ”が「１」で、かつ“追跡フラグ”が「０」であるかを判定する。ステップＳ１７０２において、読み出した“重なりフラグ”が「１」でないと判定した場合、または、“追跡フラグ”が「０」でないと判定した場合には（ステップＳ１７０２においてＮｏの場合には）、ステップＳ１７０８に進む。

一方、ステップＳ１７０２において、読み出した“重なりフラグ”が「１」で、かつ“追跡フラグ”が「０」であると判定した場合には（ステップＳ１７０２においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ１７０３に進む。

ステップＳ１７０３において、特徴領域算出部５０６は、処理対象の人物の“重なり関係”を、追跡対象情報格納部１３３の追跡対象情報３１０から読み出す。

ステップＳ１７０４において、特徴領域算出部５０６は、読み出した“重なり関係”に対応する人物の“移動量”を、追跡対象情報格納部１３３の追跡対象情報３１０から読み出す。このとき、特徴領域算出部５０６は、処理対象の画像データのフレーム番号に対応付けて記録されている“移動量”及び次の処理対象の画像データのフレーム番号に対応付けて記録されている“移動量”を読み出す。

ステップＳ１７０５において、特徴領域算出部５０６は、処理対象の人物の“重なり関係”に対応する人物の移動量の変化を算出する。具体的には、特徴領域算出部５０６は、ステップＳ１７０４において読み出した２つの移動量の差分を算出することで、移動量の変化を算出する。

ステップＳ１７０６において、特徴領域算出部５０６は、移動量の変化に基づいて、次の処理対象の画像データにおける、重なり領域の変化を推定する。また、特徴領域算出部５０６は、推定した変化後の重なり領域に基づいて、次の処理対象の画像データにおける、処理対象の人物の存在範囲を推定する。

ステップＳ１７０７において、特徴領域算出部５０６は、推定した範囲に応じた処理対象の画像データの領域を、奥側の人物を探索する際に用いる特徴領域として算出する。

ステップＳ１７０８において、特徴領域算出部５０６は、処理対象の画像データに含まれる全ての人物について、処理を行ったか否かを判定する。ステップＳ１７０８において、処理を行っていない人物がいると判定した場合には（ステップＳ１７０８においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ１７０１に戻る。

一方、ステップＳ１７０８において、全ての人物について処理を行ったと判定した場合には（ステップＳ１７０８においてＮｏの場合には）、特徴領域算出処理を終了する。

図１８は、特徴領域算出部により実行される特徴領域算出処理を模式的に示した第１の図である。図１８（ａ）は、処理対象の人物１８０２（奥側の人物）と重なり関係にある人物１８０１（手前側の人物）のｙ方向の移動量の変化に伴う、人物１８０２と人物１８０１との間のｙ方向の位置関係の変化を示している。図１８（ｂ）は、人物１８０２と人物１８０１との間のｙ方向の位置関係の変化に伴う、重なり領域１８０５の変化を示している。

特徴領域算出部５０６は、手前側の人物１８０１のｙ方向の移動量の変化に基づいて、処理対象の画像データにおける、奥側の人物１８０２の重なり領域の変化を推定する。これにより、特徴領域算出部５０６は、重なりがあると判定された人物１８０２の、次の処理対象の画像データにおける存在範囲を推定する。また、特徴領域算出部５０６は、推定した範囲に応じた処理対象の画像データの領域を、奥側の人物を探索する際に用いる特徴領域として算出する。

処理対象の画像データにおいて、人物１８０１と人物１８０２とが、図１８（ａ）の符号１８００に示す位置関係にあったとする。また、そのときの人物１８０２の人物１８０１に対する重なり領域が、重なり領域１８０５に示す大きさであったとする。

このような場合、次の処理対象の画像データにおいて、人物１８０１と人物１８０２とのｙ方向の位置関係は符号１８２０、１８３０、１８４０に示す位置関係のいずれかに変化することが考えられる。

符号１８２０に示す位置関係は、処理対象の画像データにおいて算出された、人物１８０１のｙ方向の移動量（Δｙ_ｔ）が、次の処理対象の画像データにおいて算出された、人物１８０１のｙ方向の移動量（Δｙ_ｔ＋１）よりも少ない場合の位置関係を示している。

なお、Δｙ_ｔは、処理対象の画像データにおいて算出された、人物１８０１のｙ方向の移動量を表す。具体的には、Δｙ_ｔは、処理対象の画像データにおける人物１８０１の人物領域のｙ座標と、処理対象の画像データの１つ前の画像データにおける人物１８０１の人物領域のｙ座標との差分により算出される。

また、Δｙ_ｔ＋１は、次の処理対象の画像データにおいて算出された、人物１８０１のｙ方向の移動量を表す。具体的には、Δｙ_ｔ＋１は、次の処理対象の画像データにおける人物１８０１の人物領域のｙ座標と、処理対象の画像データにおける人物１８０１の人物領域のｙ座標との差分により算出される。

Δｙ_ｔ＋１の方がΔｙ_ｔより少ない場合、人物１８０２における重なり領域１８２５は、重なり領域１８０５と比較してｙ方向に小さくなる。

なお、重なり領域１８２５のｙ座標の最小値をｏｙ’_ｓとすると、ｏｙ’_ｓ＝ｏｙ_ｓ−（Δｙ_ｔ−Δｙ_ｔ＋１）と表すことができる（ただし、ｏｙ_ｓは、重なり領域１８０５のｙ座標の最小値を表す）。

符号１８３０に示す位置関係は、処理対象の画像データにおいて算出された、人物１８０１のｙ方向の移動量（Δｙ_ｔ）が、次の処理対象の画像データにおいて算出された、人物１８０１のｙ方向の移動量（Δｙ_ｔ＋１）と同じ場合の位置関係を示している。Δｙ_ｔ＋１がΔｙ_ｔと同じ場合、人物１８０２における重なり領域１８３５は、重なり領域１８０５と等しくなる。つまり、ｏｙ’_ｓ＝ｏｙ_ｓとなる。

符号１８４０に示す位置関係は、処理対象の画像データにおいて算出された、人物１８０１のｙ方向の移動量（Δｙ_ｔ）が、次の処理対象の画像データにおいて算出された、人物１８０１のｙ方向の移動量（Δｙ_ｔ＋１）よりも多い場合の位置関係を示している。Δｙ_ｔ＋１の方がΔｙ_ｔよりも多い場合、人物１８０２における重なり領域１８４５は、重なり領域１８０５と比較してｙ方向に大きくなる。

なお、重なり領域１８４５のｙ座標の最小値をｏｙ’_ｓとすると、ｏｙ’_ｓ＝ｏｙ_ｓ−（Δｙ_ｔ−Δｙ_ｔ＋１）と表すことができる。

このように、特徴領域算出部５０６は、手前側の人物のｙ方向の移動量の変化に基づいて、次の処理対象の画像データにおける奥側の人物のｙ方向の重なり領域の変化を推定する。これにより、特徴領域算出部５０６は、次の処理対象の画像データにおける、奥側の人物の存在範囲（ｙ方向）を推定することができる。また、特徴領域算出部５０６は、推定した存在範囲（ｙ方向）に対応する、処理対象の画像データにおける領域を、特徴領域として算出することができる。

図１９は、特徴領域算出部により実行される特徴領域算出処理を模式的に示した第２の図である。図１９（ａ）は、処理対象の人物１９０２（奥側の人物）と重なり関係にある人物１９０１（手前側の人物）のｘ方向の移動量の変化に伴う、人物１９０２と人物１９０２との間のｘ方向の位置関係の変化を示している。ただし、図１９（ａ）は、ｐｘｆ_ｔ≧ｐｘｂ_ｔの場合の位置関係の変化を示している。なお、ｐｘｆ_ｔとは、処理対象の画像データにおける人物１９０１の人物領域のｘ座標を表し、ｐｘｂ_ｔとは、処理対象の画像データにおける人物１９０２の人物領域のｘ座標を表す。

図１９（ｂ）は、人物１９０２と人物１９０１との間のｘ方向の位置関係の変化に伴う、重なり領域の変化であって、ｐｘｆ_ｔ≧ｐｘｂ_ｔの場合の重なり領域の変化を示している。

処理対象の画像データにおいて、人物１９０１と人物１９０２とが、図１９（ａ）の符号１９００に示す位置関係にあったとする。また、そのときの人物１９０２の人物１９０１に対する重なり領域が、重なり領域１９０５に示す大きさであったとする。

このような場合、次の処理対象の画像データにおいて、人物１９０１と人物１９０２との位置関係は符号１９２０、１９３０、１９４０に示す位置関係のいずれかに変化することが考えられる。

符号１９２０に示す位置関係は、処理対象の画像データにおいて算出された、人物１９０１のｘ方向の移動量（Δｘ_ｔ）が、次の処理対象の画像データにおいて算出された、人物１９０１のｘ方向の移動量（Δｘ_ｔ＋１）よりも多い場合の位置関係を示している。

人物１９０１のｘ方向の移動量（Δｘ_ｔ）は、処理対象の画像データにおける人物１９０１の人物領域のｘ座標と、処理対象の画像データの１つ前の画像データにおける人物１９０１の人物領域のｘ座標との差分により算出される。

また、人物１９０１のｘ方向の移動量（Δｘ_ｔ＋１）は、次の処理対象の画像データにおける人物１９０１の人物領域のｘ座標と、処理対象の画像データにおける人物１９０１の人物領域のｘ座標との差分により算出される。

Δｘ_ｔ＋１の方がΔｘ_ｔよりも多い場合、人物１９０２における重なり領域１９２５は、重なり領域１９０５と比較してｘ方向に小さくなる。

なお、重なり領域１９２５のｘ座標の最小値をｏｘ’_ｓとすると、ｏｘ’_ｓ＝ｏｘ_ｓ−（Δｘ_ｔ−Δｘ_ｔ＋１）と表すことができる（ただし、ｏｘ_ｓは、重なり領域１９０５のｘ座標の最小値を表す）。

符号１９３０に示す位置関係は、処理対象の画像データにおいて算出された、人物１９０１のｘ方向の移動量（Δｘ_ｔ）が、次の処理対象の画像データにおいて算出された、人物１９０２のｘ方向の移動量（Δｘ_ｔ＋１）と同じ場合の位置関係を示している。Δｘ_ｔ＋１がΔｘ_ｔと同じ場合、人物１９０２における重なり領域１９３５は、重なり領域１９０５と等しくなる。つまり、ｏｘ’_ｓ＝ｏｘ_ｓとなる。

符号１９４０に示す位置関係は、処理対象の画像データにおいて算出された、人物１９０１のｘ方向の移動量（Δｘ_ｔ）が、次の処理対象の画像データにおいて算出された、人物１９０２のｘ方向の移動量（Δｘ_ｔ＋１）よりも少ない場合の位置関係を示している。Δｘ_ｔ＋１がΔｘ_ｔよりも少ない場合、人物１９０２における重なり領域１９４５は、重なり領域１９０５と比較してｘ方向に大きくなる。

なお、重なり領域１９４５のｘ座標の最小値をｏｘ’_ｓとすると、ｏｘ’_ｓ＝ｏｘ_ｓ−（Δｘ_ｔ−Δｘ_ｔ＋１）と表すことができる。

同様に、図１９（ｃ）は、処理対象の人物１９０２と重なり関係にある人物１９０１のｘ方向の移動量の変化に伴う、人物１９０２と人物１９０１との間のｘ方向の位置関係の変化であって、ｐｘｆ_ｔ＜ｐｘｂ_ｔの場合の位置関係の変化を示している。図１９（ｄ）は、人物１９０２と人物１９０１との間のｘ方向の位置関係の変化に伴う、重なり領域の変化であって、ｐｘｆ_ｔ＜ｐｘｂ_ｔの場合の重なり領域の変化を示している。

処理対象の画像データにおいて、人物１９０１と人物１９０２とが、図１９（ｃ）の符号１９５０に示す位置関係にあったとする。また、そのときの人物１９０２の人物１９０１に対する重なり領域は、重なり領域１９５５に示す大きさであったとする。

このような場合、次の処理対象の画像データにおいて、人物１９０１と人物１９０２との位置関係は符号１９７０、１９８０、１９９０に示す位置関係のいずれかに変化することが考えられる。

符号１９７０に示す位置関係は、処理対象の画像データにおいて算出された、人物１９０１のｘ方向の移動量（Δｘ_ｔ）が、次の処理対象の画像データにおいて算出された、人物１９０１のｘ方向の移動量（Δｘ_ｔ＋１）よりも少ない場合の位置関係を示している。

人物１９０１のｘ方向の移動量（Δｘ_ｔ）は、処理対象の画像データにおける人物１９０１の人物領域のｘ座標と、処理対象の画像データの１つ前の画像データにおける人物１９０１の人物領域のｘ座標との差分により算出される。

また、人物１９０１のｘ方向の移動量（Δｘ_ｔ＋１）は、次の処理対象の画像データにおける人物１９０１の人物領域のｘ座標と、処理対象の画像データにおける人物１９０１の人物領域のｘ座標との差分により算出される。

Δｘ_ｔ＋１の方がΔｘ_ｔよりも少ない場合、人物１９０２における重なり領域１９７５は、重なり領域１９５５と比較してｘ方向に小さくなる。

なお、重なり領域１９７５のｘ座標の最大値をｏｘ’_ｅとすると、ｏｘ’_ｅ＝ｏｘ_ｅ−（Δｘ_ｔ−Δｘ_ｔ＋１）と表すことができる（ただし、ｏｘ_ｅは、重なり領域１９５５のｘ座標の最大値を表す）。

符号１９８０に示す位置関係は、処理対象の画像データにおいて算出された、人物１９０１のｘ方向の移動量（Δｘ_ｔ）が、次の処理対象の画像データにおいて算出された、人物１９０２のｘ方向の移動量（Δｘ_ｔ＋１）と同じ場合の位置関係を示している。Δｘ_ｔ＋１がΔｘ_ｔと同じ場合、人物１９０２における重なり領域１９８５は、重なり領域１９５５と等しくなる。つまり、ｏｘ’_ｅ＝ｏｘ_ｅとなる。

符号１９９０に示す位置関係は、処理対象の画像データにおいて算出された、人物１９０１のｘ方向の移動量（Δｘ_ｔ）が、次の処理対象の画像データにおいて算出された、人物１９０２のｘ方向の移動量（Δｘ_ｔ＋１）よりも多い場合の位置関係を示している。Δｘ_ｔ＋１がΔｘ_ｔよりも多い場合、人物１９０２における重なり領域１９８５は、重なり領域１９５５と比較してｘ方向に大きくなる。

なお、重なり領域１９９５のｘ座標の最大値をｏｘ’_ｅとすると、ｏｘ’_ｅ＝ｏｘ_ｅ−（Δｘ_ｔ−Δｘ_ｔ＋１）と表すことができる。

このように、特徴領域算出部５０６は、手前側の人物のｘ方向の移動量の変化に基づいて、次の処理対象の画像データにおける奥側の人物のｘ方向の重なり領域の変化を推定する。これにより、特徴領域算出部５０６は、次の処理対象の画像データにおける、奥側の人物の存在範囲（ｘ方向）を推定することができる。また、特徴領域算出部５０６は、推定した存在範囲（ｘ方向）に応じた処理対象の画像データの領域を、特徴領域として算出することができる。

（７）探索部による探索処理の詳細
次に、探索部５０７による探索処理（ステップＳ６０９）の詳細について説明する。図２０は、探索部により実行される探索処理のフローチャートである。

ステップＳ２００１において、探索部５０７は、処理対象の画像データにおいて、処理対象の人物の“重なりフラグ”及び“追跡フラグ”を、追跡対象情報３１０から読み出す。

ステップＳ２００２において、探索部５０７は、読み出した“重なりフラグ”が「１」で、かつ“追跡フラグ”が「０」であるかを判定する。ステップＳ２００２において、読み出した“重なりフラグ”が「１」でないと判定した場合、または、“追跡フラグ”が「０」でないと判定した場合には（ステップＳ２００２においてＮｏの場合には）、ステップＳ２００８に進む。

一方、ステップＳ２００２において、読み出した“重なりフラグ”が「１」で、かつ“追跡フラグ”が「０」であると判定した場合には（ステップＳ２００２においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ２００３に進む。

ステップＳ２００３において、探索部５０７は、存在範囲決定部５０４により保存された、処理対象の画像データにおける、処理対象の人物についての類似度マップを読み出す。

ステップＳ２００４において、探索部５０７は、処理対象の人物の“重なり関係”を、追跡対象情報３１０から読み出し、読み出した“重なり関係”に対応する人物の“人物領域”を、追跡対象情報３１０から読み出す。

ステップＳ２００５において、探索部５０７は、読み出した“重なり関係”に対応する人物の、次の処理対象の画像データにおける“移動量”を、追跡対象情報３１０から読み出す。

ステップＳ２００６において、探索部５０７は、ステップＳ２００３において読み出した類似度マップを、ステップＳ２００５において読み出した移動量に基づいて移動させ、次の処理対象の画像データにおいて探索領域を設定する。

ステップＳ２００７において、探索部５０７は、処理対象の人物について、特徴領域算出部５０６により算出された特徴領域の画像を用いて、設定した探索領域を探索し、処理対象の人物と同一人物の有無を判定する。また、探索部５０７は、探索の結果、処理対象の人物と同一人物を検出した場合には、検出した人物の人物領域を、次の処理対象の画像データにおける人物領域として、追跡対象情報３１０に記録する。更に、探索部５０７は、追跡対象情報３１０において、次の処理対象の画像データにおける“人物領域”に対応する“追跡フラグ”に、「１」を記録する。

ステップＳ２００８において、探索部５０７は、処理対象の画像データに含まれる全ての人物について、処理を行ったか否かを判定する。ステップＳ２００８において、処理を行っていない人物がいると判定した場合には（ステップＳ２００８においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ２００１に戻る。

一方、ステップＳ２００８において、全ての人物について処理を行ったと判定した場合には（ステップＳ２００８においてＮｏの場合には）、探索処理を終了する。

図２１は、探索部により実行される探索処理を模式的に示した図である。図２１において、類似度マップ２１１０は、探索部５０７により読み出された、処理対象の画像データ２１００における、処理対象の人物２１０１（奥側の人物）の類似度マップを示している。また、画像データ２１２０は、次の処理対象の画像データにおける人物２１２１（手前側の人物）の移動量を示している。

画像データ２１３０は、探索部５０７が、次の処理対象の画像データにおいて、手前側の人物２１２１の移動量に応じた位置に、類似度マップ２１１０を移動させた様子を示したものである。

また、画像データ２１４０は、探索部５０７が、移動後の類似度マップに基づいて、次の処理対象の画像データにおいて探索領域２１４２を設定した様子を示している。

なお、探索部５０７は、以下の条件を満たす領域（ｘ、ｙ）を、探索領域２１４２として設定する。

ただし、ｓ_ｘｍｉｎ、ｓ_ｘｍａｘ、ｓ_ｙｍｉｎ、ｓ_ｙｍａｘは、処理対象の画像データ２１００における類似度マップのｘ座標の最小値、最大値、ｙ座標の最小値、最大値をそれぞれを表している。また、Δｘ、Δｙは、次の処理対象の画像データにおける、手前側の人物２１２１の移動量を表している。また、ｓｉｍ［ｘ，ｙ］は、座標（ｘ，ｙ）における類似度を表し、ｔｈは閾値を表している。更に、ｐｙは、次の処理対象の画像データにおける、手前側の人物２１２１の人物領域のｙ座標を表している。

これにより、処理対象の人物２１０１について、次の処理対象の画像データ２１４０において、移動後の類似度マップ２１１０に応じた探索領域２１４２を設定することができる。なお、探索部５０７により探索領域２１４２が設定されると、人物検出部５０１は、設定された探索領域２１４２に対して、特徴領域の画像を用いて探索を行い、処理対象の人物２１０１と同一人物の有無を判定する。画像データ２１４０において、人物２１４１は、設定された探索領域２１４２において、人物２１０１と同一人物と判定された人物を示している。

図２２は、探索処理後の追跡対象情報の一例を示す図である。図２２に示すように、探索処理が行われることで、追跡対象情報３１０のフレーム番号＝「２４０」の“人物領域”には、人物２１４１（“人物ＩＤ”が「２」）の人物領域（ｘ座標、ｙ座標、幅、高さ）が記録される。

以上の説明から明らかなように、人物追跡装置１３０は、複数の画像において人物を検出し、それぞれの画像において、手前側の人物と奥側の人物との間に重なりが発生しているか否かを判定する。また、人物追跡装置１３０は、重なりが発生している場合に、奥側の人物の人物領域のうち、重なりがない領域（存在範囲）の画像に基づいて類似度マップを生成し、奥側の人物を追跡するのに有効な範囲を決定する。また、人物追跡装置１３０は、手前側の人物を追跡することで得た追跡結果に基づいて、重なりがない領域（存在範囲）の変化を算出し、変化後の範囲を特徴領域として算出する。また、人物追跡装置１３０は、手前側の人物の追跡結果に基づいて、奥側の人物を追跡するのに有効な範囲（類似度マップ）を移動させることで、奥側の人物を追跡するための探索領域を設定する。更に、人物追跡装置１３０は、設定した探索領域を、特徴領域の画像を用いて探索することで、奥側の人物の有無を判定する。

このように、人物追跡装置１３０では、重なりが発生している場合でも、手前側の人物の追跡結果を用いて、適切な探索領域を設定するとともに適切な特徴領域を算出し、該算出した特徴領域の画像を用いて人物の探索を行う。

これにより、人物追跡装置１３０によれば、重なりが発生している場合でも、精度よく同一人物を検出することができる。つまり、人物追跡装置１３０によれば、人物追跡において、高い追跡精度を得ることができる。

［他の実施形態］
上記実施形態では、撮像装置１１０において撮像された動画像データを動画像データ格納装置１２０に格納するものとして説明したが、撮像装置１１０において撮像された動画像データは、人物追跡装置１３０に格納してもよい。

また、上記実施形態では、人物追跡装置１３０が追跡対象情報を解析装置１４０に送信し、解析装置１４０において追跡対象情報を解析するものとして説明したが、追跡対象情報は、人物追跡装置１３０において解析してもよい。

また、上記実施形態では、奥側の人物の特徴領域の画像を用いて探索領域を探索する場合の類似度の算出方法について特に言及しなかったが、例えば、類似度マップを生成する際の類似度の算出方法と同様の算出方法を用いるものとする。

また、上記実施形態では、類似度マップを生成するにあたり、存在範囲の画像（各画素の画素値）を用いる場合について説明したが、存在範囲の画像に基づいて算出される画像特徴量を用いてもよい。同様に、上記実施形態では、手前側の人物と同一人物を検索するにあたり、手前側の人物の人物領域の画像（各画素の画素値）を用いる場合について説明したが、手前側の人物の人物領域の画像に基づいて算出される画像特徴量を用いてもよい。

また、上記実施形態では、追跡する対象物を人物として説明したが、追跡する対象物は人物に限定されず、人物以外（例えば、車両等）であってもよい。つまり、上記実施形態で説明した、人物追跡装置、人物追跡プログラム、人物追跡システムは、それぞれ、対象物追跡装置、対象物追跡プログラム、対象物追跡システムの一例である。

なお、開示の技術では、以下に記載する付記のような形態が考えられる。
（付記１）
第１の画像と前記第１の画像とは異なる時刻に撮像された第２の画像のそれぞれから対象物を検出し、
前記第１の画像において手前に位置する第１の対象物と奥側に位置する第２の対象物との間で重なりが発生しているか否かを判定し、
重なりが発生している場合に、重なり領域を除去した領域の画像に基づいて、前記第２の対象物の有無の判定に用いる範囲を決定し、
前記第１の対象物の追跡結果に基づいて前記範囲を移動させることで、前記第２の画像における前記第２の対象物を追跡するための探索領域を設定し、前記第２の画像についての前記探索領域を探索することで、前記第２の対象物の有無を判定する、
処理をコンピュータに実行させるための対象物追跡プログラム。
（付記２）
前記第１の対象物を追跡することで得た追跡結果に基づいて、前記重なり領域を除去した領域が変化した場合の変化後の領域を算出し、
前記第２の画像についての前記探索領域を、前記変化後の領域の画像を用いて探索することで、前記第２の対象物の有無を判定することを特徴とする付記１に記載の対象物追跡プログラム。
（付記３）
前記第２の対象物の範囲及び前記第２の対象物の周辺の範囲を走査し、各位置で、前記重なり領域を除去した領域の画像との類似度を算出することで、前記第２の対象物の有無の判定に用いる範囲を決定することを特徴とする付記２に記載の対象物追跡プログラム。
（付記４）
前記第１の対象物を追跡することで得た追跡結果に基づいて、前記第１の対象物の移動量の変化を算出し、
算出した前記第１の対象物の移動量の変化に応じた前記重なり領域の変化から、前記重なり領域を除去した領域の変化を推定し、前記変化後の領域を算出することを特徴とする付記３に記載の対象物追跡プログラム。
（付記５）
コンピュータが、
第１の画像と前記第１の画像とは異なる時刻に撮像された第２の画像のそれぞれから対象物を検出し、
前記第１の画像において手前に位置する第１の対象物と奥側に位置する第２の対象物との間で重なりが発生しているか否かを判定し、
重なりが発生している場合に、重なり領域を除去した領域の画像に基づいて、前記第２の対象物の有無の判定に用いる範囲を決定し、
前記第１の対象物の追跡結果に基づいて前記範囲を移動させることで、前記第２の画像における前記第２の対象物を追跡するための探索領域を設定し、前記第２の画像についての前記探索領域を探索することで、前記第２の対象物の有無を判定する、
処理を実行することを特徴とする対象物追跡方法。
（付記６）
第１の画像と前記第１の画像とは異なる時刻に撮像された第２の画像のそれぞれから対象物を検出する検出部と、
前記第１の画像において手前に位置する第１の対象物と奥側に位置する第２の対象物との間で重なりが発生しているか否かを判定する判定部と、
重なりが発生している場合に、重なり領域を除去した領域の画像に基づいて、前記第２の対象物の有無の判定に用いる範囲を決定する決定部と、
前記第１の対象物の追跡結果に基づいて前記範囲を移動させることで、前記第２の画像における前記第２の対象物を追跡するための探索領域を設定し、前記第２の画像についての前記探索領域を探索することで、前記第２の対象物の有無を判定する探索部と
を有することを特徴とする対象物追跡装置。

なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせ等、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。

１００ ：人物追跡システム
１１０ ：撮像装置
１２０ ：動画像データ格納装置
１３０ ：人物追跡装置
１３１ ：人物追跡部
１３２ ：追跡対象情報出力部
１３３ ：追跡対象情報格納部
１４０ ：解析装置
３１０ ：追跡対象情報
５０１ ：人物検出部
５０２ ：重なり判定部
５０３ ：重なり除去部
５０４ ：存在範囲決定部
５０５ ：移動量算出部
５０６ ：特徴領域算出部
５０７ ：探索部
１２１０ ：重なり領域
１４０１ ：存在範囲
１４１１ ：濃淡画像
２１１０ ：類似度マップ
２１４２ ：探索領域

Claims (6)

1. 第１の画像と前記第１の画像とは異なる時刻に撮像された第２の画像のそれぞれから対象物を検出し、
   前記第１の画像において手前に位置する第１の対象物を囲む領域と奥側に位置する第２の対象物を囲む領域との間で重なりが発生しているか否かを判定し、
   重なりが発生している場合に、前記第２の対象物を囲む領域の画像から、前記第１の対象物を囲む領域と前記第２の対象物を囲む領域の重なり領域の画像を除去して得られる画像に基づいて、前記第２の対象物の有無の判定に用いる領域を決定し、
   前記第１の対象物の追跡結果に基づいて前記決定した領域を移動させることで、前記第２の画像における前記第２の対象物を追跡するための探索領域を設定し、前記第２の画像についての前記探索領域を探索することで、前記第２の対象物の有無を判定する、
   処理をコンピュータに実行させるための対象物追跡プログラム。
2. 前記第１の対象物を追跡することで得た追跡結果に基づいて、前記重なり領域の画像を除去して得られる画像に基づいて決定した領域が変化した場合の変化後の領域を算出し、
   前記第２の画像についての前記探索領域を、前記変化後の領域の画像を用いて探索することで、前記第２の対象物の有無を判定することを特徴とする請求項１に記載の対象物追跡プログラム。
3. 前記第２の対象物を囲む領域及び前記第２の対象物を囲む領域の周辺の領域を走査し、各位置で、前記重なり領域の画像を除去して得られる画像との類似度を算出することで、前記第２の対象物の有無の判定に用いる領域を決定することを特徴とする請求項２に記載の対象物追跡プログラム。
4. 前記第１の対象物を追跡することで得た追跡結果に基づいて、前記第１の対象物の移動量の変化を算出し、
   算出した前記第１の対象物の移動量の変化に応じた前記重なり領域の変化から、前記重なり領域を除去して得られる画像に基づいて決定した領域の変化を推定し、前記変化後の領域を算出することを特徴とする請求項３に記載の対象物追跡プログラム。
5. コンピュータが、
   第１の画像と前記第１の画像とは異なる時刻に撮像された第２の画像のそれぞれから対象物を検出し、
   前記第１の画像において手前に位置する第１の対象物を囲む領域と奥側に位置する第２の対象物を囲む領域との間で重なりが発生しているか否かを判定し、
   重なりが発生している場合に、前記第２の対象物を囲む領域の画像から、前記第１の対象物を囲む領域と前記第２の対象物を囲む領域の重なり領域の画像を除去して得られる画像に基づいて、前記第２の対象物の有無の判定に用いる領域を決定し、
   前記第１の対象物の追跡結果に基づいて前記決定した領域を移動させることで、前記第２の画像における前記第２の対象物を追跡するための探索領域を設定し、前記第２の画像についての前記探索領域を探索することで、前記第２の対象物の有無を判定する、
   処理を実行することを特徴とする対象物追跡方法。
6. 第１の画像と前記第１の画像とは異なる時刻に撮像された第２の画像のそれぞれから対象物を検出する検出部と、
   前記第１の画像において手前に位置する第１の対象物を囲む領域と奥側に位置する第２の対象物を囲む領域との間で重なりが発生しているか否かを判定する判定部と、
   重なりが発生している場合に、前記第２の対象物を囲む領域の画像から、前記第１の対象物を囲む領域と前記第２の対象物を囲む領域の重なり領域の画像を除去して得られる画像に基づいて、前記第２の対象物の有無の判定に用いる領域を決定する決定部と、
   前記第１の対象物の追跡結果に基づいて前記決定した領域を移動させることで、前記第２の画像における前記第２の対象物を追跡するための探索領域を設定し、前記第２の画像についての前記探索領域を探索することで、前記第２の対象物の有無を判定する探索部と
   を有することを特徴とする対象物追跡装置。

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