JP7044179B2 - 人検出警告を重複排除するシステム、方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は概して、画像処理及びに関し、特に、映像監視システムにおける人検出警告の重複排除に関する。

コンピュータ支援映像監視システムは、近年急速に発展している。映像監視システムの需要が一層増大し、すべての映像監視カメラをモニターする人員が限られているため、大部分の映像監視システムにおいて、自動人検出システムが基本的に要件となっている。自動人検出システムは、映像監視システムのカメラによって撮影された映像の画像フレーム内の関心のある人を検出し、検出警告を生成し、ユーザに通知する。

人を検出する自動人検出システムの有効性は、映像監視カメラによって撮影される映像のフレームレート（すなわち、１秒あたりの画像フレーム数）によって部分的に決定される。図１Ａ及び図１Ｂは、自動人検出システムの有効性に対する映像監視カメラのフレームレート設定の影響を示す。

図１Ａは、１秒あたり１画像フレームのフレームレートを有する映像監視カメラの一例である。つまり、映像監視カメラは毎秒画像フレーム（１１０Ａ，１１０Ｆ）を生成する。画像フレーム（１１０Ｂ，１１０Ｆ）はある瞬間のシーンをキャプチャする。

図１Ｂは、１秒あたり５フレームのフレームレートを有する映像監視カメラの一例である。つまり、映像監視カメラは毎秒５つの画像フレーム（１１０Ａ，１１０Ｂ，１１０Ｃ，１１０Ｄ，１１０Ｅ）を生成する。

図１Ａ及び図１Ｂの両図に示す例では、人１０２がカメラの視野を横切る。図示する例では、図１Ａ及び図１Ｂの両方のカメラのフレーム１１０Ａは人１０２がそのシーンに入る前のシーンをキャプチャする。しかし、図１Ａ及び図１Ｂの両方のカメラのフレーム１１０Ｆは、人１０２がそのシーンから退出した後のシーンをキャプチャする。したがって、図１Ａでは、１秒あたり１のフレームレートを有するカメラは、そのシーンを横切る人１０２をキャプチャしない。したがって、図１Ａの映像監視カメラは、人１０２が図１Ａのカメラによって撮影されたフレームのいずれにも出現しないので、走っている人１０２を完全に見逃してしまう。図１Ａのクエスチョンマークで示すように、１秒あたり１のフレームレートを有するカメラを有する映像監視システムはフレーム間の情報を見逃してしまう。

しかし、カメラが高フレームレート（例えば、図１Ｂに示すように１秒あたり５フレーム）を有する場合、そのようなカメラは人１０２をキャプチャする可能性が高くなる。図１Ｂに示すように、フレーム１１０Ｂ～１１０Ｄは人１０２がシーンを横切る際に、人１０２をキャプチャする。

動きの量が少ないかつ／又は遅い環境では、低フレームレートを有するカメラがトラフィックを低減するために使用され得る。例えば、支払いカウンターをモニタリングする映像監視システムは支払いをするのに並んでいる顧客はゆっくり動くので、低フレームレートを有してもよい。

一方、動きの量が大きいかつ／又は速い環境では、高フレームレートを有するカメラが必要とされる。例えば、列車のプラットフォームをモニタリングする映像監視システムでは、人の交通量が多いため、高フレームレートが必要とされる。

したがって、高フレームレートを有するカメラは、カメラによって撮影されているシーンを横切る物体をキャプチャする可能性の高くなる特定の環境で必要とされる。しかし、高フレームレートはカメラによって生成される情報が多いことを意味し、高いトラフィック及び負荷が自動人検出システムに生じる。

高フレームレートを有するカメラに存在する他の問題は、このようなカメラは、検出された人がシーンを通して静止している（又はゆっくり動いている）場合に、多数の警告を生成することである。

従来のある構成では、重複排除期間が自動人検出システムに導入され、生成される警告数を抑制する。重複排除期間は重複又は冗長情報（この場合、警告である）が排除される期間である。例えば、図２Ａは５つの警告（２１０Ａ，２１０Ｂ，２１０Ｃ，２１０Ｄ，２１０Ｅ）が生成される例を示すが、警告２１０Ｂ，２１０Ｃ，及び２１０Ｄは重複排除期間中に生成され排除される。この構成により、警告処理が小さくなり、映像監視システムを氾濫させる、入ってくる警告を抑制する。しかし、重要な警告情報が重複排除期間中に損失する可能性が高い。

別の従来の構成では、警告のすべてが処理され、送信される。しかし、映像監視システムは一定の期間内に受け取った警告を集約し、当該期間内に集約された警告数を表示するだけである。つまり、期間が終了すると、集約された警告がディスプレイに表示される。図２Ｂは、警告２２０Ａ及び警告２２０Ｂのかかる集約の例を示す。この構成により、ユーザインターフェースの操作性が向上する。しかし、この構成は重複排除期間を持たないので、警告処理が多くなり、トラフィック負荷が高くなる。

更に別の構成では、警告は処理され、類似の警告は集約される。特定の種類の警告が、いくつかの事前定義された閾値で発生すると、警告が送信される。この構成は、警告の処理を減らし、ユーザインターフェースに送信される警告の洪水を防止する。しかし、警告が送信前に集約されるので、早期の警告情報が損失する可能性がある。

本発明の目的は、既存の構成の１つ又は複数の欠点を実質的に克服し、あるいは、少なくとも改良することにある。

本開示の第１の態様によれば、
警告を生成する方法であって、
画像フレームにおいて、対象認識ソフトウェアを用いて、対象の固有パラメータを検出することと、
前記検出された固有パラメータが関心対象に関連付けられているかを決定することと、
前記検出された固有パラメータが前記関心対象に関連付けられているとの決定に応答して、前記関連付けられた関心対象が重複排除期間内に検出されているかを決定することと、
前記関連付けられた関心対象が前記重複排除期間内に検出されているとの決定に応答して、前記検出された固有パラメータと関連付けられた検出スコアを決定することと、
前記検出スコアが最小エスカレーション閾値を超えるかを決定することと、
前記検出スコアが前記最小エスカレーション閾値を超えているとの決定に応答して、前記重複排除期間内に警告を生成することと、を含む
方法が提供される。

本開示の第２の態様によれば、
警告を生成するシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサと通信する周辺デバイスであって、前記周辺デバイスは、前記警告を生成するように構成され、
前記プロセッサと通信するメモリであって、前記メモリは内部に記録されたコンピュータプログラムを記憶し、前記コンピュータプログラムは前記プロセッサによって前記警告を生成する方法を実行可能であり、前記方法は、
画像フレームにおいて、対象認識ソフトウェアを用いて、対象の固有パラメータを検出することと、
前記検出された固有パラメータが関心対象と関連するかを決定することと、
前記検出された固有パラメータが前記関心対象と関連付けられているとの決定に応答して、前記関連付けられた関心対象が重複排除期間内に検出されているかを決定することと、
前記関連付けられた関心対象が前記重複排除期間内に検出されているとの決定に応答して、前記検出された固有パラメータに関連付けられた検出スコアを決定することと、
前記検出スコアが最小エスカレーション閾値を超えているかを決定することと、
前記検出スコアが前記最小エスカレーション閾値を超えているとの決定に応答して、前記周辺デバイスによって、前記重複排除期間内に前記警告を生成することと、を含む、
警告を生成するシステムが提供される。

本開示の別の態様によれば、前述の方法のうちいずれか１つを実行する装置が提供される。

本開示の別の態様によれば、上記した方法のいずれか１つを実行するためのコンピュータプログラムが記憶されたコンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品が提供される。

他の態様も開示される。

ここで、図面及び付属書類を参照して先行技術の一部の態様及び本発明の少なくとも１つの実施形態を説明する。
図１Ａは映像監視システムにおける異なるフレームレートを有するカメラの影響を示す。 図１Ｂは映像監視システムにおける異なるフレームレートを有するカメラの影響を示す。 図２Ａは、従来の映像監視システムにより生成された警告の数を低減する際の従来の構成の例を示す。 図２Ｂは従来の映像監視システムによって生成された警告の数を低減する際の従来の構成の例を示す。 図３は、記載した構成が実施され得る汎用コンピュータシステムの概略ブロック図を示す。 図４Ａは、本開示にかかる関心対象を検出する方法のフロー図である。 本開示にかかる関心対象を検出する別の方法のフロー図である。 図５Ａは図４の方法に使用される変数ヨー及びピッチの値を示す。 図５Ｂは異なるカメラの画角の効果を示す。

１つ以上の添付図面において、同一の符号を有するステップ及び／又は特徴が参照されている場合、これらのステップ及び／又は特徴は、反対の意図が登場しない限り、本発明の目的上、同一の機能又は動作（単数又は複数）を有する。

「背景」のセクションに含まれる議論及び従来の構成に関する上記議論はそれらの使用により公知の知識を形成するデバイスの議論に関することに留意されたい。かかる議論は、このようなデバイスが何らかの形で当該技術分野における共通の一般的な知識を形成するという本発明者又は本特許出願人による表現として解釈されるべきではない。

構造的コンテキスト
図３は例示的なコンピュータ／コンピューティングデバイス６００を示し、以後、互換性があるようにしてコンピュータシステム６００とも称され、１つ又は複数のかかるコンピューティングデバイス６００は図４、図５Ａ及び図５Ｂに関して以下に説明する警告を生成する方法の実行を容易にするのに使用され得る。コンピューティングデバイス６００の以下の説明は、単なる例示として与えられるものであり、限定することを意図しない。

図３に示すように、例示的なコンピューティングデバイス６００はソフトウェアルーチンを実行するためのプロセッサ６０４を含む。明瞭さのため、シングルプロセッサが図示されているが、コンピューティングデバイス６００はマルチプロセッサシステムを含んでもよい。プロセッサ６０４はコンピューティングデバイス６００の他のコンポーネントと通信するための通信インフラストラクチャ６０６に接続されている。通信インフラストラクチャ６０６は、例えば、通信バス、クロスバー、又はネットワークを含んでもよい。

コンピューティングデバイス６００は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などのメインメモリ６０８と、セカンダリメモリ６１０と、を更に含む。セカンダリメモリ６１０は例えば、ストレージドライブ６１２を含んでもよく、それは、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ又はハイブリッドドライブ及び／又はリムーバブルストレージドライブ６１４であってもよく、それは磁気テープドライブ、光ディスクドライブ、ソリッドステートストレージドライブ（ＵＳＢフラッシュドライブ、フラッシュメモリデバイス、ソリッドステートドライブ又はメモリカードなど）などを含んでもよい。リムーバブルストレージドライブ６１４は、周知の方法でリムーバブル記憶媒体６１８から読み込む、かつ／又はリムーバブル記憶媒体６１８に書き込む。リムーバブル記憶媒体６１８は磁気テープ、光ディスク、不揮発性メモリ記憶媒体などを含んでもよく、それは、リムーバブルストレージドライブ６１４によって読み込まれ、かつリムーバブルストレージドライブ６１４によって書き込まれる。関連する技術分野の当業者に理解されるように、リムーバブル記憶媒体６１８はコンピュータ実行可能プログラムコード指示及び／又はデータを記憶したコンピュータ可読記憶媒体を含むことができる。

代替の実装では、セカンダリメモリ６１０は、追加として、又は代替として、コンピュータプログラム又は他の命令をコンピューティングデバイス６００にロードさせることができる他の類似の手段を含んでもよい。かかる手段は例えば、リムーバブルストレージユニット６２２及びインターフェース６２０を含むことができる。リムーバブルストレージユニット６２２及びインターフェース６２０の例は、プログラムカートリッジ及びカートリッジインターフェース（ビデオゲームコンソールデバイスに見られるもの）、リムーバブルメモリチップ（ＥＰＲＯＭ又はＰＲＯＭなど）及び関連ソケット、リムーバブルソリッドステートストレージドライブ（ＵＳＢフラッシュドライブ、フラッシュメモリデバイス、ソリッドステートドライブ又はメモリカードなど）、並びに、ソフトウェア及びデータをリムーバブルストレージユニット６２２からコンピュータシステム６００に転送することができる他のリムーバブルストレージユニット６２２及びインターフェース６２０を含むことができる。

コンピューティングデバイス６００は、少なくとも１つの通信インターフェース６２４も含むことができる。通信インターフェース６２４はソフトウェア及びデータを、コンピューティングデバイス６００と外部デバイス（例えば、映像監視システム３１０）との間で通信路６２６を介して転送させることができる。本開示の各種態様では、通信インターフェース６２４は、コンピューティングデバイス６００と、パブリックデータ又はプライベートデータ通信ネットワークなどのデータ通信ネットワークとの間でデータをやりとりさせる。通信インターフェース６２４は異なるコンピューティングデバイス６００間でデータをやりとりするのに使用され得、その場合、かかるコンピューティングデバイス６００は相互接続されたコンピュータネットワークの一部を形成する。通信インターフェース６２４の例は、モデム、ネットワークインターフェース（イーサネットカードなど）、通信ポート（シリアル、パラレル、プリンタ、ＧＰＩＢ、ＩＥＥＥ１３９４、ＲＪ２５、ＵＳＢなど）、関連回路を有するアンテナなどを含むことができる。通信インターフェース６２４は有線であってもよいし、無線であってもよい。通信インターフェース６２４を介して転送されるソフトウェア及びデータは、電子信号、電磁波信号、光信号又は、通信インターフェース６２４によって受信可能な他の信号であり得る信号の形態である。これらの信号は通信路６２６を介して通信インターフェースに提供される。

一構成では、通信インターフェース６２４は映像監視システム３１０から通信路６２６を介してデータを受信する。映像監視システム３１０はカメラ３２０Ａ～３２０Ｎを含む。総称として、カメラ３２０Ａ～３２０Ｎは「カメラ３２０」と称されることになる。カメラ３２０のうち一つを指す場合、用語「カメラ３２０」を以後使用する。

図３に示すように、コンピューティングデバイス６００は、画像を関連ディスプレイ６３０にレンダリングする動作を実行するディスプレイインターフェース６０２と、関連スピーカー（単数又は複数）６３４を介してオーディオコンテンツを再生する動作を実行するオーディオインターフェース６３２と、を更に含む。ディスプレイ６３０及びスピーカー６３４はコンピューティングデバイス６００に接続されている周辺デバイスである。コンピューティングデバイス６００は他の周辺デバイスを更に含むことができる。

コンピューティングデバイス６００はカメラ３２０のそれぞれから映像を受信し、関心対象が受信した映像内に検出された場合、警告生成方法６００（図４、図５Ａ及び図５Ｂに関連して以後に説明する）を用いて、警告をディスプレイ６３０に送信し、任意選択的にスピーカー６３４に送信する。ディスプレイ６３０及びスピーカー６３４は次いで、それぞれ、警告を表示し、鳴動する。

本明細書で使用するとき、用語「コンピュータプログラム製品」は、部分的に、リムーバブル記憶媒体６１８、リムーバブルストレージユニット６２２、又はストレージドライブ６１２にインストールされたハードディスクを指すことができる。コンピュータ可読ストレージ媒体は実行及び／又は処理のため、記録された命令及び／又はデータをコンピューティングデバイス６００に提供する任意の非一時的、不揮発性有形記憶媒体を指す。かかるストレージ媒体の例は磁気テープ、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク、ハードディスクドライブ、ＲＯＭ又は集積回路、ソリッドステートストレージドライブ（ＵＳＢフラッシュドライブ、フラッシュメモリデバイス、ソリッドステートドライブ又はメモリカードなど）、ハイブリッドドライブ、光磁気ディスク、又はＳＤカードなどのコンピュータ可読カードなど、を含むことができ、そのようなデバイスがコンピューティングデバイス６００の内部にあるか、それとも外部にあるかに関わらない。ソフトウェア，アプリケーションプログラム、命令及び／又はデータをコンピューティングデバイス６００に提供する際に参加し得る一時的又は無形コンピュータ可読伝送媒体の例は、無線又は赤外線伝送チャネル並びに別のコンピュータ又はネットワーク接続されたデバイスへのネットワーク接続及び電子メール伝送及びウェブサイトに記録された情報を含むインターネット又はイントラネットなどを含む。

コンピュータプログラム（コンピュータプログラムコードとも呼ばれる）はメインメモリ６０８及び／又はセカンダリメモリ６１０に記憶されている。コンピュータプログラムはまた、通信インターフェース６２４を介して受信され得る。かかるコンピュータプログラムは、実行されると、コンピューティングデバイス６００に本明細書に記載の実施形態の１つ又は複数の特徴を実行させることができる。各種実施形態では、コンピュータプログラムは、実行されると、プロセッサ６０４に上記した実施形態の特徴を実行させることができる。したがって、かかるコンピュータプログラムはコンピュータシステム６００のコントローラを表す。

ソフトウェアはコンピュータプログラム製品に記憶され、リムーバブルストレージドライブ６１２、ストレージドライブ６１２又はインターフェース６２０を用いて、コンピューティングデバイス６００にロードされてもよい。或いは、コンピュータプログラム製品は通信路６２６を介してコンピュータシステム６００にダウンロードされてもよい。ソフトウェアは、プロセッサ６０４によって実行されると、コンピューティングデバイス６００に、本明細書に記載の実施形態の機能を実行させる。

図３の実施形態は単なる例示として提示しているにすぎないことを理解されたい。したがって、いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス６００の１つ又は複数の特徴は省略されてもよい。また、いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス６００の１つ又は複数の特徴を一体に組み合わせてもよい。加えて、いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス６００の１つ以上の特徴を１つ以上のコンポーネント部分に分割してもよい。

警告生成方法
コンピューティングデバイス６００がカメラ３２０のいずれかから映像を受信するとき、コンピューティングデバイス６００は各映像を処理して、関心対象が受信した映像内にキャプチャされているかを決定する。映像は上記したような画像フレームを含む。以下では、用語「画像フレーム」及び「フレーム」は同一であり、かつ互換性があるようにして使用される。関心対象は、人、車両などとすることができる。

図４Ａ及び図４Ｂは、関心対象がカメラ３２０から受信した映像のフレームに検出されるときの、警告を生成する方法４００Ａ及び４００Ｂのフローチャートを示す。総称として、方法４００Ａ及び方法４００Ｂは方法４００と称される。方法４００は、記憶媒体６１８、リムーバブルストレージユニット６２２、又はストレージドライブ６１２にインストールされたハードディスクに記憶されたソフトウェアとして実行され得る。ソフトウェアはその後、プロセッサ６０４によって読み出され、実行され得る。

方法４００はコンピューティングデバイス６００により受信された映像の各フレームにおいて実行され、関心のある人がフレーム内にキャプチャされているか、および警告を生成する必要があるかを決定する。

方法４００は、ステップ４１０において、カメラ３２０から受信した映像のフレームにおいて、対象認識ソフトウェアを用いて対象の固有パラメータを特定することによって開始する。例えば、人の固有パラメータが顔である。別の例では、車両の固有パラメータはライセンスプレートである。固有パラメータは特定される対象に依存する。

関心のある人の顔を認識する際に、使用され得る顔認識ソフトウェアはＮＥＣＮｅｏＦａｃｅＶなどである。顔認識ソフトウェアは顔（すなわち、固有パラメータ）がフレーム内に存在するかを決定する。

車両のライセンスプレートを認識する際に、ライセンスプレート認識ソフトウェアを用いてライセンスプレートを特定することができる。以後、方法４００は顔及び関心のある人の特定に関して説明する。しかし、理解され得るように、方法４００は車両などの他の対象にも適用可能である。

特定可能な固有パラメータが存在する場合（ＹＥＳ）、対象認識ソフトウェアは、フレームから固有パラメータの特徴を特定し、特徴のそれぞれについての特徴スコアを提供する。顔の場合には、顔認識ソフトウェアはフレームから、顔の特徴（例えば、鼻の長さ、下顎の輪郭形状、目の幅、眉の形状、眉の長さなど）を特定し、顔の特徴のそれぞれについての顔の特徴スコアを提供する。方法４００はその後、ステップ４１０からステップ４３０に進む。

フレーム内に特定可能な固有パラメータ（例えば、顔）が存在しない場合（ＮＯ）、方法４００はステップ４１０の結論において終了する。

ステップ４３０では、方法４００は、検出された固有パラメータが関心対象に関連付けられているかを決定する。コンピューティングデバイス６００は、識別子（例えば、氏名、ニックネーム、車種、車両ブランドなど）を有する関心対象リスト、固有パラメータ（例えば、顔）及び各関心対象の固有パラメータに対応する特徴スコアを記憶する。関心対象リストは、記憶媒体６１８，リムーバブルストレージユニット６２２、又はストレージドライブ６１２にインストールされたハードディスクに記憶されている。一つの代替の構成では、関心対象リストは、通信路６２４を介してコンピューティングデバイス６００にアクセスできる外部データベースに記憶されている。

人の場合には、固有パラメータ（例えば、顔）が関心のある人と関連付けられているかが決定される。関心対象リストは識別子（例えば、氏名、ニックネームなど）、顔、及び関心のある人のそれぞれの顔に対応する顔の特徴スコアを有する。

検出された顔の顔特徴スコアはその後、関心のある人それぞれの顔の特徴スコアと比較され、検出された顔がリスト上の関心のある人のうちの一人かを決定することができる。整合スコアＭ１がその後、顔の特徴スコア比較からリスト上の関心のある人それぞれについて生成される。

一構成では、整合スコアは、検出された顔とリスト上の関心のある人との間で比較された顔の特徴スコアの総スコア差である。したがって、整合スコアは、前記検出された顔がリスト上の特定の関心のある人の顔と整合するかという指示を提供する。

整合スコアＭ１が所定の閾値を超えている場合、検出された顔と特定の関心のある人との整合が決定され、検出された顔は当該特定の関心のある人に関連付けられた識別子を割り当てられる。

正面顔スコアＦ１はまた、整合スコアＭ１に関連付けられ、ステップ４３０で算出される。正面顔スコアＦ１を算出するためのステップ４５０に関する以下の議論を参照されたい。

固有パラメータ（例えば、顔）が関心のある対象（例えば、人）と整合するように決定された場合（ＹＥＳ）、方法４００はステップ４３０からステップ４４０に進む。しかし、方法４００が、検出された固有パラメータ（例えば、顔）がリスト上の対象（例えば、人）のいずれにも整合しないことを決定した場合（ＮＯ）、方法４００はステップ４３０の結論において終了する。

ステップ４４０では、方法４００は、検出された固有パラメータに関連付けられた関心対象が重複排除期間内に検出されているかを決定する。重複排除期間は特定の関心対象（例えば、人）に関する警告を減らし、重複データを排除し、処理負荷を低減する沈黙期である。重複排除期間は関心対象（例えば、人）が検出された第１の時刻からの所定期間である。

一実施例において、関心のある人が１０ｐｍに検出され、重複排除期間は５分に設定される。関心のある同一の人についての後続の警告は１０．０５ｐｍまで抑止される。従来の構成では、いかなる後続の警告も１０ｐｍ～１０．０５ｐｍの間は生成されず、それにより、重要な警告情報が重複排除期間中に見失われる可能性が高くなる。しかし、方法４００は、検出された関心のある人がよい検出スコアを有する場合、重複排除期間内（すなわち、１０ｐｍ～１０．０５ｐｍの間）に警告を生成する（ステップ４５０に関する下記を参照）。

重複排除期間が過ぎた後、特定の関心のある対象（例えば、人）についての重複排除期間がゼロに設定され、それは重複排除期間のデフォルト値である。

特定の関心のある対象（例えば、人）の重複排除期間がゼロに設定されるので、関心のある対象（例えば、人）が重複排除期間（例えば、重複排除期間の満了後の第１の時刻）外で検出された場合、方法４００は警告を生成する。つまり、関心のある対象（例えば、人）が第１の時刻、すなわち関心のある対象（例えば、人）の重複排除期間外に検出された場合、方法４００はステップ４４５，４６０，及び４７０に進み、関心のある対象（例えば、人）が映像監視カメラシステム３１０により検出されたことを示す警告を生成する。

関心のある対象（例えば、人）が重複排除期間内に検出された場合（ＹＥＳ）、方法４００Ａはステップ４４０からステップ４４７に進み、方法４００Ｂはステップ４４０からステップ４５０に進む。さもなければ（ＮＯ）、方法４００はステップ４４０からステップ４４５に進む。

ステップ４４５では、方法４００は特定の関心のある人についての重複排除期間を設定する。ステップ４４０に関して上記に議論したように、重複排除期間は５分に設定され得る。一構成では、特定のカメラ３２０によって識別された対象から設定された重複排除期間は、当該特定のカメラ３２０によって識別された同一の対象に対してのみ使用される。代替の構成では、特定のカメラ３２０によって識別された対象から設定された重複排除期間は、映像監視システム３１０における他のカメラ３２０によって識別された同一の対象に使用される。代替の構成では、重複排除期間を共有するカメラ３２０は、特定の場所（例えば、建物のロビー、建物の部屋）を調査するカメラ３２０とすることができる。重複排除期間を共有するカメラ３２０は、映像監視システム３１０をセットアップする際に、ユーザによって手動で予め定められる。方法４００はその後、ステップ４４５からステップ４６０に進む。

ステップ４４７では、方法４００は重複排除期間を延長する。重複排除期間は所定期間（例えば、５分，６分など）だけ延長され得る。方法４００Ａでは、検出された対象に関連付けられた関心対象が重複排除期間内に検出されるときはいつでも、重複排除期間が延長される。方法４００Ｂでは、検出された対象に関連付けられた検出スコアが最小エスカレーション閾値を超える場合、重複排除期間が延長される。方法４００Ａでは、方法４００Ａはステップ４４７からステップ４５０に進む。方法４００Ｂでは、方法４００Ｂはステップ４４７からステップ４６０に進む。

一つの代替の構成では、ステップ４４７は省略されるので、重複排除期間は延長できない。

ステップ４５０では、方法４００は、検出された固有パラメータ（例えば、顔）に関連付けられた検出スコアが最小エスカレーションスコアを超えるかを決定する。

まず、検出スコアを算出する。一つの代替の構成では、検出スコアは、整合スコアＭ１を算出する際にステップ４３０で算出される。

顔の検出スコアは以下のように算出される。
検出スコア＝（ｍａｘ（ａｂｓ（Ｍ２－Ｍ１），Ｔｍ）＊Ｗ１）＋（（Ｔｃ＋ａｂｓ（Ｆ２－Ｆ１））＊Ｗ２） （１）
その中で、
Ｍ２は、特定の関心のある人についての重複排除期間中の最高整合スコアであり、
Ｍ１は検出された顔と特定の関心のある人との整合スコアであり、
Ｆ２はＭ２に関連付けられた正面顔スコアであり、
Ｆ１はＭ１に関連付けられた正面顔スコアであり、
Ｗ１は整合スコアの重み付けであり、
Ｗ２は正面顔スコアの重み付けであり、
Ｔｍは最小整合閾値であり、
Ｔｃは正面顔カメラ角度調整閾値である。

Ｍ２は記憶媒体６１８、リムーバブルストレージユニット６２２、又はコンピューティングデバイス６００のストレージドライブ６１２にインストールされたハードディスクに記憶される。Ｍ２の記憶は、方法４００のステップ４６０に関して以下に議論される。

検出スコアを算出する際に、まず、整合スコアＭ２とＭ１との絶対値差分を、最小整合閾値（Ｔｍ）と比較する。２つの値のうち高い方（すなわち、整合スコアＭ１とＭ２との絶対値差分及び最小整合閾値（Ｔｍ））が関数ｍａｘ（）によって選択される。Ｔｍは整合スコアＭ２とＭ１との間の最小デルタ値である。ｍａｘ（）関数によって選択された値はその後、重みＷ１に応じて重み付けされる。

検出スコア算出はまた、フレームをキャプチャするカメラ３２０の画角を考慮し、それは、現在のところ、方法４００によって処理される。カメラ３２０の画角は正面顔スコアＦ１及びＦ２により考慮される。

正面顔スコアＦ１又はＦ２は以下の等式を用いて算出することができる。
正面顔スコア＝１．０－（ａｂｓ（ヨー）＋ａｂｓ（ピッチ））／２ （２）

図５Ａはカメラ３２０によってキャプチャされた顔のヨー及びピッチに応じた変数ヨー及びピッチの値を示す。

図５Ｂは異なる２つのカメラ画角で正面顔スコアを算出する２つの例を示す。図５Ｂの左図は、人の顔に直接向けたカメラ３２０を示し、変数ヨー及びピッチの両方の値が０であるので、結果的に完全な正面顔スコア１．０となる。

図５Ｂの右図は、人の顔をキャプチャするように下を向いたカメラ画角を有するカメラ３２０を示す。したがって、図５Ｂのカメラ３２０は、等式（２）にしたがって、ピッチ値が１であるので最大正面顔スコア０．５を得ることができる。

Ｆ２が記憶媒体６１８、リムーバブルストレージユニット６２２又はコンピューティングデバイス６００のストレージドライブ６１２にインストールされたハードディスクに記憶される。Ｆ２の記憶は、方法４００のステップ４６０に関して以下に議論される。

正面顔スコアＦ２及びＦ１の絶対値差分はその後、正面顔カメラ角度調整閾値Ｔｃによって調整される。正面顔カメラ角度調整閾値は検出された顔のピッチ角及びヨー角に応じて正面顔スコアを調整する値である。正面顔調整スコアはカメラに固有であり、カメラ３２０のセットアップ段階中にテストを行うことによって、又はカメラ画角及びカメラ３２０の距離を考慮した等式を用いることによって得られることができる。

したがって、正面顔カメラ角度調整は、カメラ３２０が異なる画角でシーンの映像を撮影する際の正面顔スコアＦ１を正規化する閾値である。

調整された正面顔スコアはその後、重みＷ２に応じて重み付けされる。検出スコアはその後、等式（１）を用いて取得され得る。

一つの代替の構成では、正面顔スコアは重みＷ２を０に設定することによって、無視することができる。

顔の検出スコアはライセンスプレート及び他の固有パラメータに対して使用されるように適合され得る。固有パラメータが車両を特定するためのライセンスプレートである場合、例えば、Ｆ１及びＦ２は正面ライセンスプレートスコアとすることができる。一般には、正面スコアは固有パラメータ（例えば、顔）の正面スコアを指す。さらに、一般に、Ｔｃは正面カメラ角度調整閾値である。

第２に、検出スコアを最小エスカレーション閾値スコア（Ｔｅ）と比較する。検出スコアが最小エスカレーション閾値スコア（Ｔｅ）より高い場合（ＹＥＳ）、方法４００Ａはステップ４５０からステップ４６０に進み、方法４００Ｂはステップ４５０からステップ４４７に進む（ステップ４４７の議論についての上記を参照）。さもなければ（ＮＯ）、方法４００はステップ４５０の結論において終了する。

ステップ４６０では、方法４００は、現在のスコアＭ１及びＦ１を、重複排除期間中の特定の関心対象（例えば、人）についてのそれぞれ、最高スコアＭ２及びＦ２として記憶する。

したがって、現在の整合スコアＭ１は整合スコアＭ２として記憶される。また、顔の例では、今回の正面顔スコアＦ１は正面顔スコアＦ２として記憶される。ステップ４５０で記載するように、スコアＭ２及びＦ２の両方は、重複排除期間中、関心のある人の検出スコアを算出するのに使用される。重複排除期間が終了すると、コンピューティングデバイス６００はＭ２及びＦ２のスコアをリセットする。方法４００はその後、ステップ４６０からステップ４７０に進む。

ステップ４７０では、方法４００は警告を生成する。警告は、ディスプレイ６３０に警告を表示することで及び／又はスピーカー６３４を介して音声を生成することで、生成される。方法４００はその後、ステップ４７０の結論において終了する。

ここで、方法４００の動作の例を説明する。

第１の実施例
第１の実施例では、方法４００Ａが使用され、重複排除期間が１つのカメラ３２０によって使用される。換言すると、重複排除期間は複数のカメラ３２０の間で共有されていない。

一実施例において、人が１０ｐｍに映像監視システム３１０の監視下にあるエリアに進入する。映像監視システム３１０のカメラ３２０は人がエリアに進入するシーンをキャプチャし、キャプチャされたフレームをコンピューティングデバイス６００に送信し、次に、方法４００Ａを実行して、検出された人に対して警告を生成するかを決定する。

方法４００Ａは、顔認識ソフトウェアを用いて、検出された人の顔を検出し（ステップ４１０）、検出された顔が関心のある人に関連付けられているかを決定する（ステップ４３０）。以上説明したように、ステップ４３０では、整合スコアＭ１及び正面顔スコアＦ１を算出する。検出された顔が関心のある人ではない場合、警告は生成されず、コンピューティングデバイス６００は処理すべき次のフレームに進む。しかし、検出された顔が関心のある人に関連付けられている場合、方法４００Ａは同一の関心のある人が重複排除期間内（例えば、１０ｐｍ～１０．０５ｐｍの間）に検出されているかを決定する（ステップ４４０）。

本実施例では、人が関心のある人として識別されている。人がたった今エリアに進入したので、キャプチャされたフレームは関心のある人が検出されている第１の事例であり、この関心のある人の重複排除期間はデフォルト値のゼロである。したがって、方法４００Ａは重複排除期間を設定する（ステップ４４５）。本実施例では、重複排除期間は５分であるので、重複排除期間は１０ｐｍ～１０．０５ｐｍの間である。方法４００Ａはその後、整合スコアＭ１及び正面顔スコアＦ２を、それぞれスコアＭ２及びＦ２として記憶する（ステップ４６０）。方法４００Ａはその後、警告を生成する（ステップ４７０）。

１０．０２ｐｍには、同一の人が同一のカメラ３２０でキャプチャされている。コンピューティングデバイス６００はフレームを受信し、方法４００Ａを実行して、検出された人に対する警告を生成するかを決定する。方法４００Ａはステップ４１０及びステップ４３０を実行し、それは、現在の整合スコアＭ１及び関連する正面顔スコアＦ１を生成する。ステップ４４０では、同一の関心のある人が１０ｐｍ～１０．０５ｐｍの重複排除期間内に検出されているので、方法４００Ａは重複排除期間を延長する（ステップ４４７）。本実施例では、延長期間は５分であるので重複排除期間は１０．０７ｐｍまで延長される。方法４００Ａはその後、検出された顔に関連付けられた検出スコアが最小エスカレーション閾値を超えるかを決定する（ステップ４５０）。

ステップ４５０では、今回のスコアＭ１及びＦ１（１０．０２ｐｍでの）及び最高スコアＭ２及びＦ２（１０ｐｍに検出された顔のスコアである）に基づいて、検出スコアが算出される。本実施例では、検出スコアは、最小エスカレーション閾値より低く、方法４００Ａは警告を生成せずに終了する。

１０．０４ｐｍでは、同一の人が同一のカメラ３２０でキャプチャされる。コンピューティングデバイス６００はフレームを受信し、方法４００Ａを実行してｍ検出された人に対する警告を生成するかを決定する。方法４００Ａはステップ４１０及びステップ４３０を実行し、それにより、現在の整合スコアＭ１及び関連する正面顔スコアＦ１が生成される。ステップ４４０では、同一の関心のある人が、１０ｐｍ～１０．０７ｐｍの重複排除期間内に検出されるので、方法４００Ａは、重複排除期間を５分だけ１０．０９ｐｍまで延長する（ステップ４４７）。方法４００Ａは、検出された顔に関連付けられた検出スコアが最小エスカレーション閾値を超えているかを決定する（ステップ４５０）。

ステップ４５０では、検出スコアは、現在のスコアＭ１及びＦ１（１０．０４ｐｍでの）及び最高スコアＭ２及びＦ２（それは１０ｐｍに検出された顔スコアである）に基づいて算出される。本実施例では、検出スコアは最小エスカレーション閾値より高く、方法４００Ａはステップ４６０に進む。

ステップ４６０では、現在のスコアＭ１及びＦ１（１０．０４ｐｍにおける）が、それぞれ最高スコアＭ２及びＦ２として記憶される。方法４００Ａはその後、関心のある人に対する警告を生成する（ステップ４７０）。その後、方法４００は、終了する。

同一のカメラ３２０が再び同一の関心のある人を検出しない場合、重複排除期間は１０．０９ｐｍで終了し、ゼロにリセットされる。さらに、スコアＭ２及びＦ２がリセットされる。

方法４００Ｂは第１の実施例に使用される場合、同一の人が同一のカメラ３２０で検出されたとき、重複排除期間は１０．０２ｐｍで延長されない。これは、方法４００Ｂが、最小エスカレーション閾値を超える検出スコアが決定された場合（方法４００Ｂのステップ４４７参照）、重複排除期間を延長するからである。したがって、方法４００Ｂが使用される場合、検出スコアが最小エスカレーション閾値より低いので第１の実施例の重複排除期間は、１０．０２ｐｍで延長されない。しかし、１０．０４ｐｍにおける検出スコアが最小エスカレーション閾値を超えるので、重複排除期間は１０．０４ｐｍで１０．０９ｐｍまで延長される。

第２の実施例
第２の実施例では、方法４００Ａが使用され、重複排除期間はカメラ３２０のセットによって使用される。換言すると、重複排除期間はカメラ３２０のセットの間で共有されている。カメラ３２０のセットが、例えば、特定の場所（例えば、建物のロビー、建物の部屋など）を調査することができる。

一実施例において、人が、１０ｐｍに、映像監視システム３１０の監視下にある特定の場所に進入する。カメラ３２０のセットのうちのカメラ３２０Ａは人が特定の場所に進入するシーンをキャプチャし、キャプチャされたフレームをコンピューティングデバイス６００に送信し、次いで、方法４００Ａを実行して、検出された人に対する警告を生成するかを決定する。

方法４００Ａは顔認識ソフトウェアを用いて検出された人の顔を検出し（ステップ４１０）、検出された顔が関心のある人に関連付けられているかを決定する（ステップ４３０）。以上説明したように、ステップ４３０では、整合スコアＭ１及び正面顔スコアＦ１が算出される。検出された顔が関心のある人ではない場合、警告は生成されず、コンピューティングデバイス６００は処理すべき次のフレームに進む。しかし、検出された顔が関心のある人に関連付けられている場合、方法４００Ａは、同一の関心のある人が重複排除期間（例えば、１０ｐｍ～１０．０５ｐｍの間）内に検出されるかを決定する（ステップ４４０）。

本実施例では、人が関心のある人として識別されている。人がエリアに進入すると、キャプチャされたフレームは、関心のある人が検出されている第１の事例であり、この関心のある人に対する重複排除期間はデフォルト値のゼロとなる。したがって、方法４００Ａは重複排除期間を設定する（ステップ４４５）。本実施例では、重複排除期間が５分であるので重複排除期間は１０ｐｍ～１０．０５ｐｍの間となる。方法４００Ａは、その後、整合スコアＭ１及び正面顔スコアＦ２を、それぞれスコアＭ２及びＦ２として記憶する（ステップ４６０）。その後、方法４００Ａは警告を生成する（ステップ４７０）。

１０．０２ｐｍでは、同一の人がカメラ３２０のセットのうちの別のカメラ３２０Ｂによってキャプチャされる。コンピューティングデバイス６００はフレームを受信し、方法４００Ａを実行して、検出された人に対する警告を生成するかを決定する。方法４００Ａはステップ４１０及びステップ４３０を実行し、それにより、今回の整合スコアＭ１及び関連正面顔スコアＦ１が生成される。ステップ４４０では、同一の関心のある人が１０ｐｍ～１０．０５ｐｍの重複排除期間内に検出されているので、方法４００Ａは重複排除期間を延長する（ステップ４４７）。本実施例では、延長期間は５分であるので、重複排除期間は１０．０７ｐｍまで延長される。方法４００Ａはその後、検出された顔に関連付けられた検出スコアが最小エスカレーション閾値を超えるかを決定する（ステップ４５０）。

ステップ４５０では、今回のスコアＭ１及びＦ１（１０．０２ｐｍでの）及び最高スコアＭ２及びＦ２（１０ｐｍに検出された顔のスコアである）に基づいて検出スコアが算出される。本実施例では、検出スコアが最小エスカレーション閾値より低いので、方法４００Ａは警告を生成せず、終了する。

１０．０４ｐｍには、同一の人がカメラ３２０のセットのうちカメラ（例えば、３２０Ａ，３２０Ｂ，３２０Ｃなど）によってキャプチャされる。コンピューティングデバイス６００はフレームを受信し、４００Ａを実行して、検出された人に対する警告を生成するかを決定する。方法４００Ａはステップ４１０及びステップ４３０を実行し、それにより今回の整合スコアＭ１及び関連する正面顔スコアＦ１が生成される。ステップ４４０では、同一の関心のある人が１０ｐｍ～１０．０７ｐｍの重複排除期間内に検出されるので、方法４００Ａは、重複排除期間を５分だけ１０．０９ｐｍまで延長する（ステップ４４７）。方法４００Ａは、検出された顔に関連付けられた検出スコアが最小エスカレーション閾値を超えるかを決定する（ステップ４５０）。

ステップ４５０では、今回のスコアＭ１及びＦ１（１０．０４ｐｍにおける）及び最高スコアＭ２及びＦ２（１０ｐｍに検出された顔のスコアである）に基づいて、検出スコアが算出される。本実施例では、検出スコアが最小エスカレーション閾値より高いので、方法４００Ａはステップ４６０に進む。

ステップ４６０では、今回のスコアＭ１及びＦ１（１０．０４ｐｍにおける）は、最高スコアＭ２及びＦ２としてそれぞれ記憶される。方法４００Ａはその後、関心のある人に対する警告を生成する（ステップ４７０）。方法４００はその後、終了する。

カメラ３２０のセットのいずれのカメラも再び、関心のある同一の人を検出しない場合、重複排除期間は１０．０９ｐｍで終了し、ゼロにリセットされる。さらに、スコアＭ２及びＦ２がリセットされる。

方法４００Ｂが第２の実施例に対して使用される場合、同一の人がカメラ３２０のセット内のカメラ３２０で検出されるとき、重複排除期間は１０．０２ｐｍで延長されない。これは、最小エスカレーション閾値を超える検出スコアが決定された場合（方法４００Ｂのステップ４４７参照）、方法４００Ｂが重複排除期間を延長するためである。したがって、方法４００Ｂが使用される場合、検出スコアが最小エスカレーション閾値より低いので、第１の実施例の重複排除期間は１０．０２ｐｍで延長されない。しかし、１０．０４ｐｍでの検出スコアが最小エスカレーション閾値を超えるので、重複排除期間は１０．０４ｐｍで１０．０９ｐｍまで延長される。

第３の実施例
第３の実施例では、方法４００（すなわち、方法４００Ａ又は４００Ｂのいずれか）が使用され、重複排除期間はカメラ３２０のセットにより使用される。換言すると、重複排除期間はカメラ３２０のセットの間で共有される。カメラ３２０のセットは例えば、特定の場所（例えば、建物のロビー、建物の部屋など）を調査することができる。第３の実施例では、重複排除期間が延長できない。つまり、ステップ４４７は方法４００で実行されない。

第３の例では、人が、１０ｐｍにカメラ３２０のセットの監視下にある特定の場所に進入する。カメラ３２０のセットのカメラ３２０は人がエリアに進入するシーンをキャプチャし、キャプチャされたフレームをコンピューティングデバイス６００に送信し、次いで、方法４００を実行して、検出された人に対する警告を生成するかを決定する。

方法４００は、顔認識ソフトウェアを用いて検出された人の顔を検出し（ステップ４１０）、検出された顔が関心のある人に関連付けられているかを決定する（ステップ４３０）。以上説明したように、ステップ４３０では、整合スコアＭ１及び正面顔スコアＦ１を算出する。検出された顔が関心のある人でない場合、警告は生成されず、コンピューティングデバイス６００は処理すべき次のフレームに進む。しかし、検出された顔が関心のある人に関連付けられている場合、方法４００は、同一の関心のある人が重複排除期間（例えば、１０ｐｍ～１０．０５ｐｍの間）内に検出されたかを決定する（ステップ４４０）。

本実施例では、人が関心のある人として識別されている。人がちょうど特定の場所に進入すると、キャプチャされたフレームは関心のある人が検出されている第１の事例であり、この関心のある人の重複排除期間はデフォルト値のゼロである。したがって、方法４００は重複排除期間を設定する（ステップ４４５）。本実施例では、重複排除期間は５分であるので重複排除期間は１０ｐｍ～１０．０５ｐｍの間である。方法４００は、整合スコアＭ１及び正面顔スコアＦ２を、それぞれ、スコアＭ２及びＦ２として記憶する（ステップ４６０）。方法４００はその後、警告を生成する（ステップ４７０）。

１０．０２ｐｍでは、同一の人がカメラ３２０のセットのうちの別のカメラでキャプチャされる。コンピューティングデバイス６００はフレームを受信し、方法４００を実行して、検出された人に対する警告を生成するかを決定する。方法４００はステップ４１０及びステップ４３０を実行し、それにより、現在の整合スコアＭ１及び関連する正面顔スコアＦ１が生成される。ステップ４４０では、関心のある同一の人が１０ｐｍ～１０．０５ｐｍの重複排除期間内に検出されるので、方法４００は、検出された顔に関連付けられた検出スコアが最小エスカレーション閾値を超えるかを決定する（ステップ４５０）。

ステップ４５０では、現在のスコアＭ１及びＦ１（１０．０２ｐｍでの）及び最高スコアＭ２及びＦ２（１０ｐｍに検出された顔のスコアである）に基づいて、検出スコアが算出される。本実施例では、検出スコアが最小エスカレーション閾値より低いので、方法４００は警告を生成せずに終了する。

１０．０４ｐｍでは、同一の人がカメラ３２０のセットの別のカメラでキャプチャされる。コンピューティングデバイス６００はフレームを受信し、方法４００を実行して、検出された人に対する警告を生成するかを決定する。方法４００はステップ４１０及びステップ４３０を実行し、それにより現在の整合スコアＭ１及び関連する正面顔スコアＦ１が生成される。ステップ４４０では、関心のある同一の人が１０ｐｍ～１０．０５ｐｍの重複排除期間内に検出されるので、方法４００は、検出された顔に関連付けられた検出スコアは最小エスカレーション閾値を超えるかを決定する（ステップ４５０）。

ステップ４５０では、現在のスコアＭ１及びＦ１（１０．０４ｐｍにおける）及び最高スコアＭ２及びＦ２（１０ｐｍに検出された顔のスコアである）に基づいて、検出スコアが算出される。本実施例では、検出スコアが最小エスカレーション閾値より高いので、方法４００はステップ４６０に進む。

ステップ４６０では、現在のスコアＭ１及びＦ１（１０．０４ｐｍにおける）がそれぞれ、最高スコアＭ２及びＦ２として記憶される。方法４００はその後、関心のある人に対する警告を生成する（ステップ４７０）。方法４００はその後、終了する。

１０．０５ｐｍでは、同一の人がカメラ３２０のセットのうち別のカメラでキャプチャされる。コンピューティングデバイス６００はフレームを受信し、方法４００を実行して、検出された人に対する警告を生成するかを決定する。方法４００はステップ４１０及び４３０を実行し、それにより、現在の整合スコアＭ１及び関連する正面顔スコアＦ１が生成される。ステップ４４０では、関心のある同一の人が１０ｐｍ～１０．０５ｐｍの重複排除期間内に検出されるので、方法４００は、検出された顔に関連付けられた検出スコアが最小エスカレーション閾値を超えているかを決定する（ステップ４５０）。

ステップ４５０では、現在のスコアＭ１及びＦ１（１０．０５ｐｍにおける）及び最高スコアＭ２及びＦ２（１０．０４ｐｍに検出された顔のスコアである）に基づいて、検出スコアが算出される。本実施例では、検出スコアが最小エスカレーション閾値より低いので、方法４００は終了する。

時計が１０．０６ｐｍまで進むと、重複排除期間がゼロにリセットされ、スコアＭ２及びＦ２がリセットされる。

方法４００は、カメラ３２０により検出された関心のある人が、関心のある同一の人に対する前回の検出スコアより良い検出スコアを有する場合、後続の警告が生成される際に警告を生成する従来の構成に対する改良を提供する。

方法４００はまた、検出された顔の特徴、並びに、カメラパラメータ（例えば、カメラの画角）を考慮し、検出スコアを算出する。

方法４００はまた、自動人検出システムにより検出された関心のある人が関心のある同一の人に対する前回の検出スコアよりよい検出スコアを有する場合、警告が生成される際の処理負荷及びトラフィックを低減する。方法４００はまた、早期に警告を提供し、重複排除期間内の重要な警告の損失を防止する。

記載する構成は、特に、関心のある人が映像監視カメラによって検出される場合、警告を生成するためのコンピュータ及びデータ処理産業に適用可能である。

前述は、本発明の一部の実施形態のみを説明し、本発明の範囲及び趣旨から逸脱せずに、変形及び／又は変更を行うことができ、実施形態は例示的であり、限定的ではない。

本明細書のコンテキストでは、用語「～を含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」は、「～を主に含むが、必ずしも、それだけを含むものではない」又は「有する」若しくは「～を含む」ことを意味し、「～のみからなる」を意味しない。「～を含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」及び「～を含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」などの 用語「～を含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」の変形もそれに応じて異なる意味を有する。

例えば、上記に開示した例示的な実施形態の全部又は一部は、以下の付記のように記載することができるが、以下に限定されるものではない。
（付記１）
警告を生成する方法であって、
画像フレームにおいて、対象認識ソフトウェアを用いて、対象の固有パラメータを検出することと、
前記検出された固有パラメータが関心対象に関連付けられているかを決定することと、
前記検出された固有パラメータが前記関心対象に関連付けられているとの決定に応答して、前記関連付けられた関心対象が重複排除期間内に検出されているかを決定することと、
前記関連付けられた関心対象が前記重複排除期間内に検出されているとの決定に応答して、前記検出された固有パラメータと関連付けられた検出スコアを決定することと、
前記検出スコアが最小エスカレーション閾値を超えるかを決定することと、
前記検出スコアが前記最小エスカレーション閾値を超えているとの決定に応答して、前記重複排除期間内に警告を生成することと、を含む、方法。
（付記２）
付記１に記載の方法であって、
前記関連付けられた関心対象が前記重複排除期間外で検出されているとの決定に応答して、警告を生成することを更に含む、方法。
（付記３）
付記１又は２に記載の方法であって、前記検出された固有パラメータが関心対象と関連付けられているかの前記決定は、
前記検出された固有パラメータの特徴に対応する特徴スコアを決定することと、
前記決定された特徴スコアを、前記関心対象の対応する特徴スコアと比較することと、
前記特徴スコアの比較に基づいて整合スコアを決定することであって、前記検出スコアは前記整合スコアに基づくものであることと、を更に含む、方法。
（付記４）
付記３に記載の方法であって、
前記整合スコアを最高整合スコアとして記憶することを更に含み、前記検出スコアは最高整合スコアに更に基づくものである、方法。
（付記５）
付記３又は４に記載の方法であって、
前記検出された固有パラメータの正面スコアを決定することを更に含み、前記正面スコアは、画像フレームをキャプチャするデバイスのパラメータに基づくものであり、前記検出スコアは正面スコアに更に基づくものである、方法。
（付記６）
付記５に記載の方法であって、
前記正面スコアを前記最高正面スコアとして記憶することを更に含み、前記検出スコアは前記最高正面スコアに更に基づくものである、方法。
（付記７）
付記４に従属するとき、付記６に記載の方法であって、前記検出スコアは、
検出スコア＝（ｍａｘ（ａｂｓ（Ｍ２－Ｍ１），Ｔｍ）＊Ｗ１）＋（（Ｔｃ＋ａｂｓ（Ｆ２－Ｆ１））＊Ｗ２）
の等式を用いて算出され、
その中で、Ｍ２は前記最高整合スコアであり、Ｍ１は前記整合スコアであり、Ｆ２は前記最高正面スコアであり、Ｆ１は前記正面スコアであり、Ｗ１は第１の重み付け値であり、Ｗ２は第２の重み付け値であり、Ｔｍは最小整合閾値であり、Ｔｃは正面カメラ角度調整閾値であり、
Ｔｍは前記最高整合スコアと前記整合スコアとの間の最小デルタ値であり、
Ｔｃは前記検出された固有パラメータのピッチ角及びヨー角に応じて前記正面スコアを調整する値である、方法。
（付記８）
付記５又は６が付記４に従属する場合、付記４～６のいずれか一項に記載の方法であって、
前記重複排除期間が過ぎたとき、前記最高整合スコア及び前記最高正面スコアをリセットすることを更に含む、方法。
（付記９）
付記１～８のいずれか一項に記載の方法であって、
映像監視システムのカメラから前記画像フレームを受信することを更に含む、方法。
（付記１０）
付記１～９のいずれか一項に記載の方法であって、
前記関心対象は、複数の関心対象を含む関心対象リスト上にある、方法。
（付記１１）
前記対象は人であり、前記固有パラメータは前記人の顔である、付記１～１０のいずれか一項に記載の方法。
（付記１２）
警告を生成するシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサと通信する周辺デバイスであって、前記周辺デバイスは、前記警告を生成するように構成され、
前記プロセッサと通信するメモリであって、前記メモリは内部に記録されたコンピュータプログラムを記憶し、前記コンピュータプログラムは前記プロセッサによって前記警告を生成する方法を実行可能であり、前記方法は、
画像フレームにおいて、対象認識ソフトウェアを用いて、対象の固有パラメータを検出することと、
前記検出された固有パラメータが関心対象と関連するかを決定することと、
前記検出された固有パラメータが前記関心対象と関連付けられているとの決定に応答して、前記関連付けられた関心対象が重複排除期間内に検出されているかを決定することと、
前記関連付けられた関心対象が前記重複排除期間内に検出されているとの決定に応答して、前記検出された固有パラメータに関連付けられた検出スコアを決定することと、
前記検出スコアが最小エスカレーション閾値を超えているかを決定することと、
前記検出スコアが前記最小エスカレーション閾値を超えているとの決定に応答して、前記周辺デバイスによって、前記重複排除期間内に前記警告を生成することと、を含む、システム。
（付記１３）
付記１２に記載のシステムであって、前記方法は、
前記関連付けられた関心対象が前記重複排除期間外に検出されているとの決定に応答して、警告を生成することを更に含む、システム。
（付記１４）
付記１２又は１３に記載のシステムであって、前記検出された固有パラメータが関心対象に関連付けられているかの決定は、
前記検出された固有パラメータの特徴に対応する特徴スコアを決定することと、
前記決定された特徴スコアを前記関心対象の対応する特徴スコアと比較することと、
前記特徴スコアの比較に基づいて整合スコアを決定することであって、前記検出スコアは前記整合スコアに基づくものであることと、を含む、システム。
（付記１５）
付記１４に記載のシステムであって、前記方法は、
前記整合スコアを前記最高整合スコアとして記憶することを更に含み、前記検出スコアは前記最高整合スコアに更に基づくものである、
システム。
（付記１６）
付記１４又は１５に記載のシステムであって、前記方法は、前記検出された固有パラメータ正面スコアを決定することを更に含み、前記正面スコアは前記画像フレームをキャプチャするデバイスのパラメータに基づくものであり、前記検出スコアは前記正面スコアに更に基づくものである、システム。
（付記１７）
付記１６に記載のシステムであって、前記方法は、
前記正面スコアを前記最高正面スコアとして記憶することであって、前記検出スコアは前記最高正面スコアに更に基づくものであることを更に含む、システム。
（付記１８）
付記１５に従属するとき、付記１７に記載のシステムであって、前記検出スコアは、
検出スコア＝（ｍａｘ（ａｂｓ（Ｍ２－Ｍ１），Ｔｍ）＊Ｗ１）＋（（Ｔｃ＋ａｂｓ（Ｆ２－Ｆ１））＊Ｗ２）
の等式を用いて算出され、
Ｍ２は前記最高整合スコアであり、Ｍ１は前記整合スコアであり、Ｆ２は前記最高正面スコアであり、Ｆ１は前記正面スコアであり、Ｗ１は第１の重み付け値であり、Ｗ２は第２の重み付け値であり、Ｔｍは最小整合閾値であり、Ｔｃは正面カメラ角度調整閾値あり、
Ｔｍは前記最高整合スコアと前記整合スコアとの間の最小デルタ値であり、
Ｔｃは前記検出された固有パラメータのピッチ角及びヨー角に応じて前記正面スコアを調整する値である、システム。
（付記１９）
付記１６又は１７が付記１５に従属するとき、付記１５～１７のいずれか一項に記載のシステムであって、前記方法は、
前記重複排除期間が過ぎたとき、前記最高整合スコア及び前記最高正面スコアをリセットすることを更に含む、システム。
（付記２０）
付記１２～１９のいずれか一項に記載のシステムであって、
それぞれのカメラがシーンを画像フレームとしてキャプチャし、前記画像フレームを前記プロセッサに送信するように構成されたカメラを更に含み、前記画像フレームは、前記警告を生成する方法によって処理される、システム。
（付記２１）
付記１２～２０のいずれか一項に記載のシステムであって、前記メモリは、前記関心対象及び他の複数の関心対象を含む関心対象リストを記憶する、システム。
（付記２２）
付記１２～２１のいずれか一項に記載のシステムであって、前記対象は人であり、前記固有パラメータは前記人の顔である、システム。
（付記２３）
コンピュータプログラムを記録されたコンピュータ可読記憶媒体であって、前記プログラムは、コンピュータ装置によって、付記１～１１のいずれか一項に記載の警告を生成する方法を前記コンピュータに実行させるように実行可能である、
コンピュータ可読記憶媒体。

本出願は２０１８年６月１２日に出願されたシンガポール特許出願第１０２０１８０５０３０Ｙ号の優先権の利益に基づき、それを主張するものであり、その開示は参照により全体が本明細書に組み込まれる。

１０２ 人
１１０ 画像フレーム
２１０ 警告
２２０ 警告
３１０ 映像監視システム
３２０ カメラ
６００ コンピュータシステム
６０４ プロセッサ
６０６ 通信インフラストラクチャ
６０８ メインメモリ
６１０ セカンダリメモリ
６１２ ストレージドライブ
６１４ リムーバブルストレージドライブ
６１８ リムーバブル記憶媒体
６２２ リムーバブルストレージユニット

Claims (10)

1. 警告を生成する方法であって、
   画像フレームにおいて、対象認識ソフトウェアを用いて、対象の固有パラメータを検出することと、
   前記検出された固有パラメータが関心対象に関連付けられているかを決定することと、
   前記検出された固有パラメータが前記関心対象に関連付けられているとの決定に応答して、前記関連付けられた関心対象が重複排除期間内に検出されているかを決定することと、
   前記関連付けられた関心対象が前記重複排除期間内に検出されているとの決定に応答して、前記検出された固有パラメータと関連付けられた検出スコアを決定することと、
   前記検出スコアが最小エスカレーション閾値を超えるかを決定することと、
   前記検出スコアが前記最小エスカレーション閾値を超えているとの決定に応答して、前記重複排除期間内に警告を生成することと、を含む、方法。
2. 請求項１に記載の方法であって、
   前記関連付けられた関心対象が前記重複排除期間外で検出されているとの決定に応答して、警告を生成することを更に含む、方法。
3. 請求項１又は２に記載の方法であって、前記検出された固有パラメータが関心対象と関連付けられているかの前記決定は、
   前記検出された固有パラメータの特徴に対応する特徴スコアを決定することと、
   前記決定された特徴スコアを、前記関心対象の対応する特徴スコアと比較することと、
   前記特徴スコアの比較に基づいて整合スコアを決定することであって、前記検出スコアは前記整合スコアに基づくものであることと、を更に含む、方法。
4. 請求項３に記載の方法であって、
   前記整合スコアを最高整合スコアとして記憶することを更に含み、前記検出スコアは最高整合スコアに更に基づくものである、方法。
5. 請求項３又は４に記載の方法であって、
   前記検出された固有パラメータの正面スコアを決定することを更に含み、前記正面スコアは、画像フレームをキャプチャするデバイスのパラメータに基づくものであり、前記検出スコアは正面スコアに更に基づくものである、方法。
6. 請求項５に記載の方法であって、
   前記正面スコアを前記最高正面スコアとして記憶することを更に含み、前記検出スコアは前記最高正面スコアに更に基づくものである、方法。
7. 請求項４に従属するとき、請求項６に記載の方法であって、前記検出スコアは、
   検出スコア＝（ｍａｘ（ａｂｓ（Ｍ２－Ｍ１），Ｔｍ）＊Ｗ１）＋（（Ｔｃ＋ａｂｓ（Ｆ２－Ｆ１））＊Ｗ２）
   の等式を用いて算出され、
   その中で、Ｍ２は前記最高整合スコアであり、Ｍ１は前記整合スコアであり、Ｆ２は前記最高正面スコアであり、Ｆ１は前記正面スコアであり、Ｗ１は第１の重み付け値であり、Ｗ２は第２の重み付け値であり、Ｔｍは最小整合閾値であり、Ｔｃは正面カメラ角度調整閾値であり、
   Ｔｍは前記最高整合スコアと前記整合スコアとの間の最小デルタ値であり、
   Ｔｃは前記検出された固有パラメータのピッチ角及びヨー角に応じて前記正面スコアを調整する値である、方法。
8. 請求項５又は６が請求項４に従属する場合、請求項４～６のいずれか一項に記載の方法であって、
   前記重複排除期間が過ぎたとき、前記最高整合スコア及び前記最高正面スコアをリセットすることを更に含む、方法。
9. 警告を生成するシステムであって、
   プロセッサと、
   前記プロセッサと通信する周辺デバイスであって、前記周辺デバイスは、前記警告を生成するように構成され、
   前記プロセッサと通信するメモリであって、前記メモリは内部に記録されたコンピュータプログラムを記憶し、前記コンピュータプログラムは前記プロセッサによって前記警告を生成する方法を実行可能であり、前記方法は、
   画像フレームにおいて、対象認識ソフトウェアを用いて、対象の固有パラメータを検出することと、
   前記検出された固有パラメータが関心対象と関連するかを決定することと、
   前記検出された固有パラメータが前記関心対象と関連付けられているとの決定に応答して、前記関連付けられた関心対象が重複排除期間内に検出されているかを決定することと、
   前記関連付けられた関心対象が前記重複排除期間内に検出されているとの決定に応答して、前記検出された固有パラメータに関連付けられた検出スコアを決定することと、
   前記検出スコアが最小エスカレーション閾値を超えているかを決定することと、
   前記検出スコアが前記最小エスカレーション閾値を超えているとの決定に応答して、前記周辺デバイスによって、前記重複排除期間内に前記警告を生成することと、を含む、システム。
10. コンピュータ装置によって、請求項１～８のいずれか一項に記載の警告を生成する方法を実行させるプログラム。

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