JP7218416B2 - 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラムに関する。

監視対象空間内に設置された複数の監視カメラを使って物体を検出してカメラ間で同定し、追跡する監視システムが提案されている。特許文献１では監視対象空間内にある監視カメラ映像内の被写体を検出して特徴量を算出し、得られた特徴量を基にカメラ間で被写体を同定し、追跡する方法が提案されている。

特許第４７００４７７号公報

しかしながら、特許文献１の監視システムでは１つの監視対象空間内で被写体を追跡することを想定しており、被写体が別の監視対象空間へと移動した場合、別の映像監視システムにおいて被写体を検出・同定して追跡することになる。そこで、ある映像監視システムで追跡している被写体情報を別の映像監視システムに送信して追跡することが考えられるが、その場合、検出した被写体情報をシステム外部に送信する必要がある。しかし、追跡結果や被写体の情報を不特定の外部監視システムへ送信すると大きな通信コストがかかってしまっていた。

本発明の情報処理装置は、第１の撮像手段によって撮像された画像から抽出した被写体の特徴量を含む被写体情報を記憶する記憶手段と、前記第１の撮像手段によって撮像された現在の画像から、過去に検出された被写体が検出されなかった場合に、前記第１の撮像手段とは異なる第２の撮像手段によって撮像された画像から検出された被写体の属性に関する統計情報を受信する受信手段と、前記統計情報に基づいて、前記被写体情報の一部を選択する選択手段と、前記選択された前記被写体情報の一部を前記第２の撮像手段が属する外部装置へ送信する送信手段と、を有する。

本発明によれば、通信コストを減らしつつ、異なる映像監視システムにおいても簡便に被写体を追跡することができる。

映像監視システムのハードウェア構成の一例を示す図である。 映像監視システムの機能構成等の一例を示す図である。 それぞれの監視対象空間で映像監視を行っている一例を示す図である。 被写体ＤＢに登録されている被写体情報の一例を示す図である。 統計情報の一例を示す図である。 被写体情報の一例を示す図である。 情報処理の一例を示すフローチャートである。 出現確率の一例を示す図である。

以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。

＜実施形態１＞
本実施形態に係る映像監視システムは、監視カメラの映像内の人物を検出し、検出した人物の特徴量を抽出して別の監視カメラの映像内で検出された人物の特徴量と比較して同定し、監視カメラ間で被写体を追跡する。追跡している被写体が映像監視システムの監視空間内から出た場合、映像監視システムは、外部の映像監視システムから統計情報を取得し、統計情報と類似する被写体情報を選択して外部の映像監視システムへ送信する。外部の映像監視システムは、取得した人物の特徴量を用いて人物を同定し、追跡を継続して行う。

図１は、映像監視システム１００のハードウェア構成の一例を示す図である。映像監視システム１００は、各種のユニット（１０～１４）を含んで構成される。ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０は、各種のプログラムを実行し、様々な機能を実現するユニットである。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１１は、各種の情報を記憶するユニットである。また、ＲＡＭ１１は、ＣＰＵ１０の一時的な作業記憶領域としても利用されるユニットである。ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２は、各種のプログラム等を記憶するユニットである。例えば、ＣＰＵ１０は、ＲＯＭ１２に記憶されているプログラムをＲＡＭ１１にロードしてプログラムを実行する。
加えて、ＣＰＵ１０がフラッシュメモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、又はＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｉｓｋ）といった外部記憶装置に記憶されているプログラムに基づき処理を実行する。これにより、図２に示されるような映像監視システム１００又は映像監視システム１１０を構成するソフトウェア構成及び後述する図７の１又は複数のフローチャートの各ステップの処理が実現される。
映像監視システム１００、映像監視システム１１０の機能及び後述する図７のフローチャートの各ステップの処理の全部又は一部については専用のハードウェアを用いて実現されてもよい。
ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）２０５は、映像監視システム１００をネットワークに接続するためのユニットである。
映像監視システム１００は、図１に示したように１つの装置、又はコンピュータで実現されてもよいし、複数の装置、又はコンピュータで実現されてもよい。

図２は、映像監視システムの機能構成等の一例を示す図である。本実施形態では映像監視システム１００から映像監視システム１１０へと被写体情報を送信する場合について説明を行う。図２に示されるように、本実施形態のシステムは、映像監視システム１００と映像監視システム１１０とを含み、映像監視システム１００と映像監視システム１１０とがネットワーク２０を介して通信可能に接続されている。
また、映像監視システム１００と映像監視システム１１０とでは概略構成は同一のものであるため、構成の各項目の詳細な説明について重複する場合は省略する。
映像監視システム１００及び映像監視システム１１０は、機能構成として、映像取得部１０１と、被写体検出部１０２と、特徴抽出部１０３と、被写体同定部１０４と、被写体データベース（被写体ＤＢ）１０５と、統計情報生成部１０６と、を含む。また、映像監視システム１００及び映像監視システム１１０は、機能構成として、統計情報送受信部１０７と、被写体選択部１０８と、被写体情報送受信部１０９と、を含む。

映像取得部１０１は、設置された監視カメラ等で撮影された映像を取得する。図３では、マップ２００において映像監視システム１００の監視対象空間２１０と映像監視システム１１０の監視対象空間２２０とで映像監視を実行していることを表している。このとき、映像監視システム１００の映像取得部１０１～１０１－ｎが監視カメラ群２１１～２１６に対応し、映像監視システム１１０の映像取得部１０１～１０１―ｎが監視カメラ群２２１～２２５に対応する。
また、監視カメラで撮影された映像をレコーダに保存しておき、映像取得部１０１は、レコーダから保存された映像を取得するものでもよい。映像取得部１０１は、取得した映像を被写体検出部１０２へ出力する。
被写体検出部１０２は、得られた映像に対して被写体検出の処理を行う。被写体検出部１０２は、予め用意された背景画像と撮影において撮像された各画像（撮像画像）との画素値を比較し、背景画像と異なる画素値を抽出し、抽出した画素に対して、隣接する画素を連結させることで被写体として検出する。
被写体検出部１０２は、例えば非特許文献１の方法を用いて、予め用意された人物モデルを画像に対してスライドさせながら比較演算するスライディングウィンドウ処理を実行して、画像の各領域と人物モデルとを比較し、画像の各領域が人物であるか判定することで、人物を検出することもできる。
（非特許文献１）Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ ｏｆ ｏｒｉｅｎｔｅｄ ｇｒａｄｉｅｎｔｓ ｆｏｒ ｈｕｍａｎ ｄｅｔｅｔｃｔｉｏｎ，Ｎ．Ｄａｌａｌ，ＣＶＰＲ２００５
ここでは、被写体検出部１０２は、これらの方法に限定するわけではなく、他の方法で人物検出を行ってもよい。
被写体検出部１０２は、検出された人物の領域画像を特徴抽出部１０３へと送る。
特徴抽出部１０３は、被写体検出部１０２で検出された人物画像に対して、特徴量を抽出する。特徴抽出部１０３は、得られた人物画像を一定のサイズに正規化し、特徴抽出部１０３は、正規化した人物画像を既定サイズの小領域に分割して、各小領域で色ヒストグラムを作成する。特徴抽出部１０３は、各小領域の色ヒストグラムを連結してベクトルとすることで特徴量にすることができる。特徴量の抽出方法はこれらに限定するわけではない。特徴抽出部１０３は、他の方法を用いて特徴量を抽出してもよい。
特徴抽出部１０３は、得られた人物の特徴量を含む特徴情報を被写体同定部１０４へと送る。

被写体同定部１０４は、得られた各被写体の特徴量を、異なるカメラ間で比較して、特徴量の類似度から同一の人物か否かを判定する。
被写体同定部１０４は、例えば、以下の（式１）に示すコサイン類似度を用いて類似度を算出することができる。

また、類似度の算出にはコサイン類似度に限定するわけではない。被写体同定部１０４は、ＳＳＤ（Ｓｕｍ ｏｆ Ｓｑｕａｒｅｄ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）やＳＡＤ（Ｓｕｍ ｏｆ Ａｂｓｏｌｕｔｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）等を用いてもよく、別の評価値を算出してもよい。被写体同定部１０４は、算出した類似度が最も高い値の場合、２つの比較している人物同士を同一人物として同定する。
被写体同定部１０４は、同定した被写体の被写体ＩＤ、カメラＩＤ、画像、特徴量、属性、位置情報等を被写体情報として被写体ＤＢ１０５へ登録する。図４は、被写体ＤＢ１０５に登録されている被写体情報の一例を示す図である。図４は、被写体情報の一例であって、図４に示した情報以外に、被写体情報として推定した被写体の性別、年齢や、被写体画像を取得した監視カメラのパラメータ、監視カメラの設置条件、位置情報等を含んでいてもよい。

統計情報生成部１０６は、映像内の被写体に関する統計情報を生成する。
図５は、監視カメラ２２１の映像４４１と監視カメラ２２２の映像４４２とで検出された人物のクラス（正面向き、右向き、左向き、後ろ向き）別の生成結果の統計情報４５１、４５２の一例を示す図である。例えば、図５（ａ）の映像４４１からは図５（ｃ）に示されるように正面向きの被写体が他の向きより多く検出された統計情報が得られる。また、図５（ｂ）の映像４４２からは図５（ｄ）に示されるように右向きの被写体が他の向きより多く検出された統計情報が得られる。また、統計情報生成部１０６は、この統計情報を各監視カメラからの映像に基づき生成する際、時間帯等を指定して生成してもよい。また、統計情報生成部１０６は、特徴抽出部１０３で得た各被写体検出結果に対する特徴量を用いて年齢、性別等の属性を判定し、年齢ごとの被写体の向きの統計情報や、性別ごとの被写体の向きの統計情報を生成してもよい。統計情報生成部１０６は、特徴量をＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）で学習したモデルと比較して、判別結果から属性を取得することもできる。
統計情報生成部１０６は、生成した監視カメラの統計情報を統計情報送受信部１０７へ出力する。ここで、また、統計情報生成部１０６は、カメラパラメータ、監視カメラの設置条件等を取得し、カメラパラメータ、監視カメラの設置条件等と統計情報とを統計情報送受信部１０７へ出力するようにしてもよい。以下、説明の簡略化のため、カメラパラメータや監視カメラの設置条件を示す情報等は統計情報に含まれるものとして説明する。
統計情報送受信部１０７は、例えば、映像監視システム１００において追跡している被写体が、被写体検出部１０２によって検出されなくなると、被写体が監視対象空間内から出た（撮影範囲から出た）と判断して、外部の映像監視システム１１０に対して統計情報を送信するように要求する。映像監視システム１１０は、映像監視システム１１０の要求に基づいて統計情報生成部１０６で生成した各監視カメラの統計情報を映像監視システム１００に送信する。このとき、映像監視システム１１０は、映像監視システム１１０の全監視カメラの統計情報を送信してもよいし、ユーザが予め選択しておいた監視カメラの統計情報を送信してもよい。例えば、ＣＰＵ１０は、入力装置等を介して選択された監視カメラの識別情報をＨＤＤ１３等の保持しておき、この識別情報に基づき選択された監視カメラの統計情報を送信するようにしてもよい。
統計情報送受信部１０７は、受信した統計情報を被写体選択部１０８へ出力する。

被写体選択部１０８は、統計情報送受信部１０７から受信した統計情報４５１、４５２を基に、被写体ＤＢ１０５から追跡している被写体ＩＤと統計情報４５１、４５２とで同じ属性の情報を選択する。図６に示す情報５６１は選択された被写体情報である。被写体選択部１０８は、受信した統計情報４５１、４５２から、統計値が最も高い正面向きと右向きとの被写体情報を選択する。被写体選択部１０８は、選択した被写体情報を被写体情報送受信部１０９へ出力する。被写体選択部１０８は、統計情報送受信部１０７から受信した統計情報に応じた被写体情報を選択する。例えば、被写体選択部１０８は、統計情報４５１、４５２と共に、統計情報送受信部１０７からカメラパラメータを受信した場合、カメラパラメータと統計情報４５１、４５２とに応じた被写体情報を選択する。同様に、被写体選択部１０８は、統計情報４５１、４５２と共に、統計情報送受信部１０７から監視カメラの設置条件を受信した場合、監視カメラの設置条件と統計情報４５１、４５２とに応じた被写体情報を選択する。
被写体情報送受信部１０９は、映像監視システム１００において選択された被写体情報５６１を映像監視システム１１０へ送信する。映像監視システム１１０では被写体情報５６１を受信した場合、被写体同定部１０４へ出力し、被写体の同定処理を実行する。
以上が、本実施形態に係る構成である。これによりある映像監視システム１００から別の映像監視システム１１０に移動した被写体の追跡を効率的に継続して行うことができる。映像監視システムは、２つに限られるものではなく、ネットワーク２０を介して２以上の映像監視システムが互いに通信可能に接続されていてもよい。

図７に示したフローチャートを用いて、本実施形態における映像監視システム１００及び映像監視システム１１０が行う情報処理について説明する。
本実施形態での情報処理は、被写体の追跡処理・被写体情報の送信処理、統計情報生成処理、被写体情報受信・追跡処理の３つに分けられる。
まずは被写体の追跡処理・被写体情報の送信処理について説明する。

（追跡処理・被写体情報の送信処理）
図７（ａ）は、映像監視システム１００における追跡処理・被写体情報の送信処理の一例を示すフローチャートである。
ステップＳ６０１において、映像取得部１０１は、映像を取得する。映像取得部１０１は、設置された監視カメラから映像を取得してもよいし、レコーダに保存されている映像を取得してもよい。映像取得部１０１は、取得した映像を被写体検出部１０２へと送る。ステップＳ６０１の後、処理はステップＳ６０２に進む。
ステップＳ６０２において、被写体検出部１０２は、受信した映像に対して被写体検出の処理を行う。例えば、被写体検出部１０２は、予め用意された人物モデルを用いてスライディングウィンドウ処理を行って画像の各領域と人物モデルとを比較し、人物モデルとの類似度が設定された閾値より高い領域を人物として検出する。被写体検出部１０２は、その他の方法を用いて被写体の検出を行ってもよい。被写体検出部１０２は、人物検出の結果を特徴抽出部１０３へと送る。ステップＳ６０２の後、処理はステップＳ６０３に進む。

ステップＳ６０３において、特徴抽出部１０３は、人物検出の結果を用いて特徴量を抽出する。例えば、特徴抽出部１０３は、被写体検出部１０２で得られた人物画像を設定されたサイズに正規化し、正規化した人物画像を小領域に分割し、各小領域に対して色ヒストグラムを抽出し、ヒストグラムを連結させたベクトルを特徴量として抽出する。特徴抽出部１０３は、他の特徴抽出方法を用いて特徴量を抽出してもよい。特徴抽出部１０３は、抽出した特徴量を被写体同定部１０４へと送る。ステップＳ６０３の後、処理はステップＳ６０４に進む。
ステップＳ６０４において、被写体同定部１０４は、検出された被写体と同一の被写体を同定する。例えば、被写体同定部１０４は、ユーザが指定した被写体と得られた被写体との特徴量のコサイン類似度を算出し、最も類似度が高い被写体を同一被写体と判定し、被写体を同定する。同定された被写体に対しては引き続き追跡処理が行われる。被写体同定部１０４は、同定した被写体情報を被写体ＤＢ１０５に登録する。ステップＳ６０４の後、処理はステップＳ６０５に進む。
ステップＳ６０５において、統計情報送受信部１０７は、追跡している被写体が監視対象空間内の外部へ出たかどうかを判定する。統計情報送受信部１０７は、映像監視システム１００内で監視カメラの画像領域内で被写体が未検出になった場合、監視対象空間内の外部に出た（監視カメラの撮影範囲から出た）と判定する。統計情報送受信部１０７は、追跡している被写体が外部に出たと判定した場合、処理をステップＳ６０６へと進め、外部に出ていないと判定した場合、図７（ａ）に示すフローチャートの処理を終了する。

ステップＳ６０６において、統計情報送受信部１０７は、外部の映像監視システム１１０に統計情報を送信するよう要求し、映像監視システム１１０より統計情報４５１、４５２を取得する。統計情報送受信部１０７は、統計情報の取得が完了したら、統計情報４５１、４５２を被写体選択部１０８へ出力する。ステップＳ６０６の後、処理はステップＳ６０７に進む。
ステップＳ６０７において、被写体選択部１０８は、統計情報送受信部１０７から受信した外部の映像監視システム１１０の各監視カメラの統計情報４５１、４５２を用いて、追跡していた被写体情報を選択する。被写体選択部１０８は、統計情報４５１、４５２において統計値が最も高い正面向き、右向きの追跡被写体の属性を選択し、被写体情報５６１を作成し、選択する。被写体選択部１０８は、選択した被写体情報５６１を、被写体情報送受信部１０９へ出力する。ステップＳ６０７の後、処理はステップＳ６０８に進む。
ステップＳ６０８において、被写体情報送受信部１０９は、被写体選択部１０８で選択された被写体情報５６１を外部の映像監視システム１１０へ送信する。
映像監視システム１１０における追跡処理は＜被写体情報受信・追跡処理＞において説明を後述する。
被写体情報送受信部１０９は、送信処理を完了すると、図７（ａ）に示すフローチャートの処理を終了する。
以上が被写体追跡・被写体情報の送信処理である。続いて統計情報生成処理について説明する。

（統計情報生成処理）
図７（ｂ）は、映像監視システム１１０における統計情報生成処理の一例を示すフローチャートである。
ステップＳ６０１～Ｓ６０３は図７（ａ）の処理と同様であるため説明を省略する。
ステップＳ６１４において、統計情報生成部１０６は、監視カメラの映像内の被写体に関する統計情報を生成する。例えば、統計情報生成部１０６は、各監視カメラの映像４４１、４４２それぞれの被写体検出結果のクラスのヒストグラムを生成して、それを統計情報４５１、４５２とする。統計情報生成部１０６は、他の情報を用いて統計情報を作成してもよい。ステップＳ６１４の後、処理はステップＳ６１５に進む。
ステップＳ６１５において、統計情報送受信部１０７は、外部から統計情報４５１、４５２の送信要求を受信したか否かを判定する。例えば映像監視システム１１０の統計情報送受信部１０７は、映像監視システム１００からの統計情報の送信要求を受信した場合、処理をステップＳ６１６へと進め、送信要求を受信していない場合、処理をステップＳ６０１へと戻す。
ステップＳ６１６において、統計情報送受信部１０７は、統計情報生成部１０６で生成された統計情報４５１、４５２を取得し、送信要求元の外部の映像監視システム１００へ送信する。統計情報送受信部１０７は、統計情報４５１、４５２の送信が完了すると、図７（ｂ）に示すフローチャートの処理を終了する。
以上が、統計情報生成処理である。続いて、監視システムでの被写体情報受信・追跡処理について説明する。

（被写体情報受信・追跡処理）
図７（ｃ）は、被写体情報受信・追跡処理の一例を示すフローチャートである。
ステップＳ６０１～Ｓ６０３は図７（ａ）の処理と同様であるため、説明を省略する。
ステップＳ６２４において、映像監視システム１１０の被写体情報送受信部１０９は、外部の監視システムから被写体情報５６１を受信したかを判定する。被写体情報送受信部１０９は、外部から被写体情報５６１を受信しなかった場合、図７（ｃ）のフローチャートの処理を終了し、外部から被写体情報５６１を受信した場合、被写体同定部１０４に被写体情報を送り、ステップＳ６２５に進む。
ステップＳ６２５において、被写体同定部１０４は、受信した被写体情報５６１を用いて、映像監視システム１１０内で検出している人物との同定処理を行い、被写体を追跡する。被写体同定部１０４は、被写体情報５６１の特徴量と特徴抽出部１０３から得られた被写体の特徴量との類似度を算出して、最も高い類似度の被写体を被写体情報５６１と同一の人物として同定し、追跡を行う。被写体同定部１０４は、類似度が設定された値以下であれば、被写体が同定できなかったとして追跡を行わない。被写体同定部１０４は、被写体を同定した場合、同定した被写体の統計情報を含む同定結果を映像監視システム１１０の被写体ＤＢ１０５へと保存する。さらに、同定した被写体の追跡依頼を映像監視システム１１０に対して送信し、図７（ｃ）に示すフローチャートの処理を終了する。
以上が被写体情報受信・追跡処理である。

これにより、映像監視システム１００から特定の映像監視システム１１０へ、映像監視システム１００で追跡している被写体の被写体情報を選択し、送信することで送信コストを低減しつつ、映像監視システム１１０で追跡を簡便に継続して行うことができる。

＜実施形態２＞
統計情報生成部１０６は、被写体ＤＢ１０５に保存されている被写体情報を基に、被写体が映像監視システム１００のどの監視カメラから外部に出て、映像監視システム１１０のどの監視カメラに出現したかという統計情報を併せて生成する。
それには、映像監視システム１００の被写体情報送受信部１０９は、最後に同定された被写体のカメラＩＤを併せて被写体情報を映像監視システム１１０に送信する。映像監視システム１１０の被写体情報送受信部１０９は、受信した被写体情報を基に、被写体同定部１０４で最初に同定されたカメラＩＤを併せて被写体ＤＢ１０５に記録する。
統計情報生成部１０６は、被写体ＤＢ１０５からこれまでに映像監視システム１００、映像監視システム１１０間で同定・追跡した被写体情報を取得する。そして、統計情報生成部１０６は、登録されているカメラＩＤの関係を基に、映像監視システム１００の監視カメラから外部に出て映像監視システム１１０の監視カメラに出現する確率を統計情報として生成する。図８は、統計情報生成部１０６が、監視カメラ２１３から外部に出て、監視カメラ群２２１～２２５に出現する確率を統計情報７１１として算出した一例を示す図である。統計情報生成部１０６は、監視カメラ２１３に限定して確率を算出するわけではなく、他の監視カメラも同様に算出する。

また統計情報生成部１０６は、被写体ＤＢ１０５に登録されている被写体ＩＤの情報を基に被写体が映像監視システム１００で最後に同定された時刻と映像監視システム１１０で最初に同定された時刻とを基に、映像監視システム１００、１１０間の移動時間を算出する。統計情報生成部１０６は、被写体が消失した時刻と現在の時刻との差分から移動時間を算出し、算出した移動時間に応じた監視カメラの統計情報を選択するようにしてもよい。統計情報生成部１０６は、生成した統計情報４５１、４５２、７１１を統計情報送受信部１０７に出力する。統計情報送受信部１０７は、統計情報４５１、４５２、７１１を映像監視システム１００へ送信する。統計情報送受信部１０７は、統計情報生成部１０６から統計情報４５１、４５２、７１１と移動時間とを受け取った場合、統計情報４５１、４５２、７１１と移動時間とを映像監視システム１００へ送信するようにしてもよい。

映像監視システム１００の統計情報送受信部１０７は、映像監視システム１１０から統計情報４５１、４５２、７１１を受信し、受信した情報を被写体選択部１０８へ出力する。
被写体選択部１０８は、統計情報４５１、４５２、７１１を用いて追跡している被写体情報を選択する。このとき、被写体選択部１０８は、統計情報７１１の出現確率が閾値以上の監視カメラの統計情報４５１、４５２を選択して、類似する属性の被写体情報を選択する。また、被写体選択部１０８は、監視カメラ間での統計情報７１１をそれぞれの監視カメラの統計情報４５１、４５２の各統計値に掛けた値が閾値以上であれば、その検出クラスの被写体情報を選択するようにしてもよい。
被写体選択部１０８は、選択した被写体情報を被写体情報送受信部１０９へ出力する。被写体情報送受信部１０９は受け取った被写体情報を外部の映像監視システム１１０へ送信する。
これにより、被写体が現れるときの情報を選択して送信する情報量を減らすことができる。

図７に示したフローチャートを用いて、本実施形態における映像監視システム１００及び映像監視システム１１０が行う情報処理について説明する。
（追跡処理・被写体情報の送信処理）
ステップＳ６０７において、被写体選択部１０８は、統計情報送受信部１０７から取得した統計情報４５１、４５２と統計情報７１１とを用いて、追跡していた被写体情報を選択する。このとき、被写体選択部１０８は、統計情報７１１の出現確率が閾値以上の監視カメラの統計情報４５１を選択して、類似する属性の被写体情報を作成し、選択する。被写体選択部１０８は、選択した被写体情報を被写体情報送受信部１０９へ出力する。ステップＳ６０７の後、処理はステップＳ６０８に進む。

（統計情報生成処理）
ステップＳ６１４において、統計情報生成部１０６は、統計情報４５１、４５２に加えて、監視カメラ間に関する統計情報７１１を生成する。統計情報生成部１０６は、被写体ＤＢ１０５にある被写体の追跡情報を用いて、映像監視システム１００において最後に同定されているカメラＩＤと映像監視システム１１０において最初に同定された登録されたカメラＩＤとを抽出する。統計情報生成部１０６は、抽出したカメラＩＤを基に監視カメラ間での同定された被写体の統計情報７１１を統計情報として生成する。
また、統計情報生成部１０６は、監視システム間での移動時間を被写体ＤＢ１０５に登録されている被写体情報を基に算出し、その移動時間に応じて統計情報４５１、４５２を選択してもよい。統計情報生成部１０６は、統計情報４５１、４５２、７１１を生成すると、処理をステップＳ６１５へ進める。
以上が、本実施形態に係る情報処理である。
これにより、監視システム間での被写体の移動に係る出現確率を統計情報として用いることで、被写体の特徴量をより正確に選択することができる。なお、本実施形態では被写体を人物として説明を記述しているが、他の物体を被写体としてもよい。

＜その他の実施形態＞
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給する。そして、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読み出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

以上、本発明の実施形態の一例について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではない。上述した映像監視システムの機能構成の一部又は全てはハードウェア構成として映像監視システムに実装してもよい。また、映像監視システムのハードウェア構成としてＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ、ＮＩＣ等は１つである必要はない。複数のＣＰＵがプログラムに基づき、複数のＲＡＭ、ＲＯＭ、ＨＤＤに記憶されたデータ等を用いながら処理を実行することで映像監視システムの機能等を実現するようにしてもよい。また、ＣＰＵに替えてＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を用いることとしてもよい。

以上、上述した各実施形態の処理によれば、通信コストを減らしつつも、異なる映像監視システムにおいても被写体を追跡可能とすることができる。

１０ ＣＰＵ
１３ ＨＤＤ
１００ 映像監視システム

Claims (18)

1. 第１の撮像手段によって撮像された画像から抽出した被写体の特徴量を含む被写体情報を記憶する記憶手段と、
   前記第１の撮像手段によって撮像された現在の画像から、過去に検出された被写体が検出されなかった場合に、前記第１の撮像手段とは異なる第２の撮像手段によって撮像された画像から検出された被写体の属性に関する統計情報を受信する受信手段と、
   前記統計情報に基づいて、前記被写体情報の一部を選択する選択手段と、
   前記選択された前記被写体情報の一部を前記第２の撮像手段が属する外部装置へ送信する送信手段と、
   を有する情報処理装置。
2. 前記被写体情報は、前記被写体の特徴量と、被写体の属性とを対応付けて記憶した情報であって、
   前記選択手段は、前記統計情報に基づいて、前記第２の撮像手段によって撮像された画像において所定の閾値以上の頻度で検出された属性を有する前記被写体の特徴量を選択する請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記第１の撮像手段によって撮像された画像から検出されなかった前記被写体について、該被写体が最後に検出された時刻に基づいて、該被写体の出現確率が閾値以上となる前記第２の撮像手段を抽出する抽出手段と、を更に有し、
   前記受信手段は、前記抽出された前記第２の撮像手段から前記統計情報を受信する請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記第１の撮像手段によって撮像された画像から検出した被写体の属性についての内部統計情報を生成する生成手段を更に有する請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記外部装置は、前記送信された被写体情報に基づいて、前記第１の撮像手段によって撮像された被写体と前記第２の撮像手段によって撮像された被写体とが同一であるか否かを判定する判定手段、を更に有する請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記統計情報は、前記第２の撮像手段によって撮像された画像から検出された前記被写体について、前記被写体の属性毎に集計した結果である請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 前記統計情報は、前記第２の撮像手段によって撮像された画像から検出された物体の属性毎のヒストグラムを含む請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記被写体の属性は、前記被写体の顔の向き、年齢、性別のうち少なくともいずれか１つを示す請求項１乃至７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
9. 前記第１の撮像手段によって撮像された現在の画像から、ユーザによって指定された被写体を検出する検出手段を更に有し、
   前記検出手段は、ユーザによって指定された被写体の特徴量と、前記第１の撮像手段によって撮像された現在の画像から抽出された特徴量と、の類似度が設定された値より大きい場合は、ユーザによって指定された被写体が追尾されていることを判定し、前記類似度が前記設定された値以下の場合は、ユーザによって指定された被写体が前記第１の撮像手段によって撮像された領域から出たことを判定する請求項１乃至７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. 前記送信手段は、前記選択手段によって選択されなかった前記被写体情報は前記外部装置には送信しない請求項１乃至９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
11. 第１の撮像手段を有する第１システムと、前記第１の撮像手段とは異なる第２の撮像手段を有する第２システムと、を含む情報処理システムであって、
    前記第１システムは、
    前記第１の撮像手段によって撮像された画像から抽出した被写体の特徴量を含む被写体情報を記憶する第１の記憶手段と、
    前記第１の撮像手段によって撮像された現在の画像から、過去に検出された被写体が検出されなかった場合に、前記第２の撮像手段によって撮像された画像から検出された被写体の属性に関する統計情報を前記第２システムから受信する受信手段と、
    前記統計情報に基づいて、前記被写体情報の一部を選択する選択手段と、
    前記選択された前記被写体情報の一部を前記第２システムに送信する第１の送信手段と、
    を有する情報処理システム。
12. 前記被写体情報は、前記被写体の特徴量と、被写体の属性とを対応付けて記憶した情報であって、
    前記選択手段は、前記統計情報に基づいて、前記第２の撮像手段によって撮像された画像において所定の閾値以上の頻度で検出された属性を有する前記被写体の特徴量を選択する請求項１１に記載の情報処理システム。
13. 前記第１の撮像手段によって撮像された画像から検出されなかった前記被写体について、該被写体が最後に検出された時刻に基づいて、該被写体の出現確率が閾値以上となる前記第２システムを抽出する抽出手段と、を更に有し、
    前記受信手段は、前記抽出された前記第２システムから前記統計情報を受信する請求項１１または１２に記載の情報処理システム。
14. 前記第２システムは、
    前記第２の撮像手段によって撮像された画像から検出された被写体の属性の頻度を示す前記統計情報を生成する生成手段と、
    前記第１システムより前記統計情報の送信要求を受信すると、前記生成手段により生成された前記統計情報を前記第１システムに送信する第２の送信手段と、
    を有する請求項１１乃至１３のいずれか１項に記載の情報処理システム。
15. 前記第２システムは、
    前記第２の撮像手段によって撮像された画像から抽出した被写体の特徴量を記憶する第２の記憶手段と、
    前記第１システムより前記選択された前記被写体情報を受信すると、前記第１システムより受信した前記被写体情報と前記第２の記憶手段によって記憶された被写体の特徴量とに基づいて、前記第１の撮像手段によって撮像された被写体と前記第２の撮像手段によって撮像された被写体とが同一であるか否かを判定する判定手段と、を更に有する請求項１１乃至１４のいずれか１項に記載の情報処理システム。
16. 第１の撮像手段によって撮像された画像から抽出した被写体の特徴量を含む被写体情報を取得する取得工程と、
    前記第１の撮像手段によって撮像された現在の画像から、過去に検出された被写体が検出されなかった場合に、前記第１の撮像手段とは異なる第２の撮像手段によって撮像された画像から検出された被写体の属性に関する統計情報を受信する受信工程と、
    前記統計情報に基づいて、前記被写体情報の一部を選択する選択工程と、
    前記選択された前記被写体情報の一部を前記第２の撮像手段が属する外部装置へ送信する送信工程と、
    を有する情報処理方法。
17. 前記被写体情報は、前記被写体の特徴量と、被写体の属性とを対応付けて記憶した情報であって、
    前記選択工程は、前記統計情報に基づいて、前記第２の撮像手段によって撮像された画像において所定の閾値以上の頻度で検出された属性を有する前記被写体の特徴量を選択する請求項１６に記載の情報処理方法。
18. コンピュータを、請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の情報処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。

Images