JP7374855B2 - 人物識別装置、人物識別システム、人物識別方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、人物識別装置、人物識別システム、人物識別方法、及びプログラムに関する。

従来から、画像撮像装置で撮像された画像データによる物体認識が提案されている。さらには、画像データにより人物識別する技術が提案されている。

当該人物識別においては、１つの画像データに映っている人物の特徴量に基づいて、人物を同定することが多い。

特許第６４７４６８７号公報 特許第６１８０６８２号公報

ところで、建物の中で個人の同定をするには、監視カメラを、例えば天井コーナに設置して、顔が写る形での撮像がされてきた。広いエリアを撮影するために天井埋め込み形の監視カメラを用いた場合に、真下を中心に撮像するために、頭頂部や肩、荷物の一部は撮影できるが、顔全体や足元まで写りにくい。

このような監視カメラで撮影された、所定の方向から撮影された画像データでは、対象人物の写っている特徴が限られるため、対象人物の同定精度が低いという問題がある。

実施形態の人物識別装置は、取得部と、記憶部と、処理部と、を備える。取得部は、対象人物を異なる方向から撮像するために異なる位置に設けられた第１の複数の撮像部の各々によって撮像された第１の対象人物に関する複数の第１の情報を取得し、第２の撮像部によって撮像された、第２の対象人物に関する第２の情報を取得する。記憶部は、前記第１の複数の撮像部の各々から取得された、前記第１の対象人物に関する複数の第１の情報を対応付けて記憶する。処理部は、前記取得部によって取得された前記第２の情報と、前記記憶部に記憶された、前記第１の情報と、に基づいて対象人物を同定する。

図１は、第１の実施形態の人物識別システムの構成の一例を示す図である。 図２は、第１の実施形態に複数の第１の画像撮像装置の配置例を示した図である。 図３は、第１の実施形態の複数の第１の画像撮像装置による、ゲート通過時の撮像例を示した図である。 図４は、第１の実施形態の画像分析部で生成される形態情報を例示した図である。 図５は、第１の実施形態の人物識別システムにおける被測定者を同定するまでの概念を例示した図である。 図６は、第１の実施形態の人物識別システムにおける全体的な処理を示したフローチャートである。 図７は、第１の実施形態の人物識別システムで行われる登録フェーズの処理手順を示したフローチャートである。 図８は、第１の実施形態の人物識別システムで行われる撮像フェーズの処理手順を示したフローチャートである。 図９は、２個の第２の画像撮像装置に基づいて被測定者の位置座標の算出手法を例示した図である。 図１０は、２個の第２の画像撮像装置と、被測定者とによる位置の例を示した図である。 図１１は、第１の実施形態における、障害物が存在する場合における、２個の第２の画像撮像装置と、被測定者とが存在する場合の例を示した図である。 図１２は、２台の第２の画像撮像装置と、被測定者が２人存在する場合の例を示した図である。 図１３は、３台の第２の画像撮像装置と、被測定者が２人存在する場合の例を示した図である。 図１４は、３台の第２の画像撮像装置と、被測定者が３人存在する場合の例を示した図である。 図１５は、３台の第２の画像撮像装置と、３人の被測定者とが存在する場合のＸＹ座標系における位置を例示した図である。 図１６は、第１の実施形態の人物識別システムで行われる形態情報抽出フェーズの処理手順を示したフローチャートである。 図１７は、第１の実施形態の人物識別システムで行われる形態情報抽出フェーズの処理手順を示したフローチャートである。 図１８は、３台の第２の画像撮像装置と、２人の被測定者とが存在する場合のＸＹ座標系における位置を例示した図である。 図１９は、３台の第２の画像撮像装置と、２人の被測定者とが存在する場合のＸＹ座標系における位置を例示した図である。 図２０は、第１の実施形態の人物識別システムで行われる身長情報抽出フェーズの処理手順を示したフローチャートである。 図２１は、第１の実施形態の特定部による身長情報の算出処理手順を示したフローチャートである。 図２２は、第２の実施形態に係る人物識別システムの構成の一例を示す図である。

以下、実施形態に係る人物識別装置、人物識別システム、人物識別方法、及びプログラムを、図面を参照して説明する。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る人物識別システムの構成の一例を示す図である。図１に示されるように、人物識別システムは、複数の第１の画像撮像装置１００ａ１、１００ａ２、…、１００ｃｎ、１００ｄと、複数の第２の画像撮像装置１１０ａ１、１１０ａ２、…、１１０ｃｎと、サーバ１５０とで構成されている。

複数の第１の画像撮像装置１００ａ１、１００ａ２、…、１００ｃｎ（後述する図２に示す例では、ｎ＝８とする）、１００ｄは、撮像センサ１０１と、バッファ１０２と、制御部１０３と、通信インタフェース１０４と、を備え、複数の第１の画像撮像装置１００ａ１、１００ａ２、…、１００ｃｎ、１００ｄの各々で撮像した人物に関する情報を、サーバ１５０に登録する際に用いられる。

図２は、複数の第１の画像撮像装置１００ａ１、１００ａ２、…、１００ｃ８、１００ｄの配置例を示した図である。図２に示される例は、天頂方向（Ｚ方向）から見下ろした場合の第１の画像撮像装置１００ａ１、１００ａ２、…、１００ｃ８、１００ｄの配置を示している。図２に示される例では、ゲート２０１ａ、２０１ｂとの間を通る第１の被測定者（第１の対象人物の一例）２１０を撮像するために設けられている。具体的には、ゲート２０１ａに設けられた、第１の被測定者２１０の顔を撮像するための第１の画像撮像装置１００ｄが設けられている。

ゲート２０１ａ、２０１ｂは、通路を狭くすることで、測定対象となる第１の被測定者２１０を制限するために設けられている。第１の被測定者２１０が、ゲート２０１ａ、２０１ｂの中心を通過する際に、第１の画像撮像装置１００ｄと、第１の画像撮像装置１００ａ１～１００ａ８、１００ｂ１～１００ｂ８、１００ｃ１～１００ｃ８のうち複数の画像撮像装置と、が同時に第１の被測定者２１０を撮影する。

さらには、第１の被測定者２１０の位置を中心とした同心円状に、第１の画像撮像装置１００ａ１～１００ａ８、１００ｂ１～１００ｂ８、１００ｃ１～１００ｃ８が設けられている。具体的には、第１の円に沿うように、第１の画像撮像装置１００ａ１～１００ａ８が等間隔に設けられている。さらに、第１の円より外側に存在する第２の円に沿うように、第１の画像撮像装置１００ｂ１～１００ｂ８が等間隔に設けられている。さらに、第２の円より外側に存在する第３の円に沿うように、第１の画像撮像装置１００ｃ１～１００ｃ８が等間隔に設けられている。

第１の画像撮像装置１００ａ１～１００ａ８、１００ｂ１～１００ｂ８、１００ｃ１～１００ｃ８（以下、第１の画像撮像装置１００ａ１～１００ａ８、１００ｂ１～１００ｂ８、１００ｃ１～１００ｃ８のうち任意の第１の画像撮像装置を示す場合、第１の画像撮像装置１００と称する）は、第１の被測定者２１０より高い位置として、例えば天井に設置されている。

図３は、本実施形態の複数の第１の画像撮像装置１００ａ１、１００ｃ１、１００ａ５、１００ｃ５による、ゲート２０１ａ、２０１ｂ通過時の撮像例を示した図である。図３に示されるように、ゲート２０１ａ、２０１ｂとの間の第１の被測定者２１０を撮影する。本実施形態にかかるゲート２０１ａ、２０１ｂは、施設や建物の出入り口に設置されているセキュリティゲートを想定しているが、セキュリティゲートに制限するものではなく、一度に一人しか通過できない狭隘通路であればよい。座標軸は、第１の被測定者２１０が前に進む方向をプラスＸ軸方向、それに直交する方向をＹ軸方向、鉛直方向で、第１の被測定者２１０の頭頂部方向をプラスＺ軸方向とする。

そして、サーバ１５０は、複数の第１の画像撮像装置１００ａ１、１００ｃ１、１００ａ５、１００ｃ５の各々が撮影した複数の画像データに基づいた情報（本実施形態では形態情報とする）を対応付けて、後述する被測定者データベース１６８に登録する。このように第１の被測定者２１０の頭頂部の前（おでこ）側の画像データと、後ろ側（つむじ）側の画像データと、を対応付けて登録できる。本実施形態においては、ゲート２０１ａ、２０１ｂ通過時に第１の被測定者２１０を撮影することで、撮影方向が異なるため、共通する特徴を有さない複数の画像データの各々に基づいた被測定者に関する情報を対応付けて登録することができる。

図３に示されるセキュリティゲートには、被測定者を認証する手段として、第１の画像撮像装置１００ｄの撮影を用いた顔認証を行う。このために、第１の画像撮像装置１００ｄは、セキュリティゲート近傍に設置されている。本実施形態では、第１の画像撮像装置１００ｄが、第１の被測定者２１０の認証を行うだけでなく、サーバ１５０が、第１の画像撮像装置１００ｄが設置された高さを示す高さ情報と、撮像された画像データに映っている第１の被測定者２１０と、に基づいて、第１の被測定者２１０の身長（高さ）を示す身長情報を算出してもよい。また、サーバ１５０は、日によって髪のセットした状態が変わるため、第１の被測定者２１０に関する情報として、顔認証を行う毎に、測定された身長情報や、髪形などの形状、テクスチャ情報を更新することが望ましい。

図１に戻り、第１の画像撮像装置１００の撮像センサ１０１は、第１の被測定者２１０を含む周囲の環境を撮像する。

バッファ１０２は、撮像センサ１０１で撮像された画像データを一時的に蓄積しておくための記憶部として機能する。

制御部１０３は、画像分析部１０５を備え、第１の画像撮像装置１００の全体的な制御を行う。

第１の画像撮像装置１００ａ１～１００ａ８、１００ｂ１～１００ｂ８、１００ｃ１～１００ｃ８の画像分析部１０５は、バッファ１０２に格納された画像データを分析する。本実施形態の画像分析部１０５は、バッファ１０２に格納された画像データに基づいて、撮像された第１の被測定者２１０の頭頂部を含む第１の形態情報（第１の対象人物に関する第１の情報の一例）を生成する。

図４は、本実施形態の画像分析部１０５で生成される第１の形態情報を例示した図である。

図４に示される例では、第１の画像撮像装置１００の各々が撮像した画像データ４０１～４０４とする。そして、第１の画像撮像装置１００の各々の画像分析部１０５は、画像データ４０１～４０４の各々から、第１の形態情報４１１～４１４を抽出する。

図４に示される例では、第１の形態情報４１１～４１４は、第１の被測定者２１０の特徴を表したＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradients）又はＣoＨＯＧ（Co-Occurrence Histograms of. Oriented Gradients：輝度こう配方向共起ヒストグラム）データとする。図４に例示するように、輪郭検出により検出された形状にかかわる情報として扱ってもよいし、被測定者の服の色や柄などのテクスチャ情報を含む、輝度勾配情報としてもよい。以降、形態情報は、これらいずれかまたは両方を含む情報を意味する。なお、ＨＯＧ、及びＣoＨＯＧは、当業者が認識可能なデータであるため、説明を省略する。

第１の形態情報を生成する際に、画像処理において特徴量を抽出する必要がある。特徴量を算出する際には、画素毎に、周辺画像との違いに基づいて、コーナ、エッジ、平坦のいずれの領域であるのか分類される。そして、これらの領域に基づいた特徴量の抽出手法としては、様々な抽出手法があるが、一例としてはコーナの検出手法が提案されている。コーナの検出方法にとしては、一般的には、Chris HarrisとMike Stephensによる1988年の論文「A Combined Corner and Edge Detector」による、画像の特徴量の抽出に関する論文がある。

本実施形態においては、例えば、このような手法を用いることで、画像データ中のコーナを検出できる。コーナは画像の中で最も検出しやすく、特徴量を得る有効な手段となる。このようにして、画像データの境界領域を検出することで、被測定者の頭頂部および足元等の位置座標を求めることができる。

図４に示される例は、複数の画像撮像装置が撮像した画像データのうち、第１の被測定者２１０の頭頂部を４方向から撮像した撮像画像を表したものである。図４に示される例では、「つむじ」を頭頂部として、当該頭頂部を含んだ第１の被測定者２１０の特徴を抽出している。

また、画像データに、「つむじ」および足元が含まれている場合には、当該１枚の画像データから、第１の被測定者２１０の鉛直方向における長さ（身長）を算出することが可能である。しかしながら、「つむじ」のみ写っている場合でも、第１の画像撮像装置１００の位置に基づいて、「つむじ」の鉛直方向の位置を算出できる。本実施形態においては、第１の被測定者２１０の身長情報を算出する手法としていずれの手法を用いてもよい。なお、画像分析部１０５は、画像データにおいて「つむじ」等の検出率を上げるために、背景を引き算し、被測定者のみを抽出する処理を加えてもよい。

さらには、顔撮影用の第１の画像撮像装置１００ｄの画像分析部１０５で生成される第１の形態情報は、第１の被測定者２１０の顔を表した情報を表したＨＯＧ又はＣoＨＯＧデータとし、第１の被測定者に関する第１の情報の一例とする。

通信インタフェース１０４は、サーバ１５０との通信が可能なインタフェースとする。例えば、通信インタフェース１０４は、画像分析部１０５によって生成された第１の形態情報を、サーバ１５０に送信する。本実施形態では、画像データの代わりに、形態情報を送信することで、第１の被測定者（第１の対象人物の一例）２１０の個人情報の漏洩を抑止できる。

第２の画像撮像装置１１０ａ１、１１０ａ２、…、１１０ｃｎは、撮像センサ１０１と、バッファ１０２と、制御部１０３と、通信インタフェース１０４と、を備え、ゲート２０１ａ、２０１ｂを通過した後の第１の被測定者２１０の同定を行うために用いられる。第２の画像撮像装置１１０ａ１、１１０ａ２、…、１１０ｃｎは、第１の被測定者２１０より高い位置として、例えば天井に設置されている。なお、撮像センサ１０１、バッファ１０２、制御部１０３、及び通信インタフェース１０４は、第１の画像撮像装置１００と同様の構成として説明を省略する。

第２の画像撮像装置１１０ａ１、１１０ａ２、…、１１０ｃｎの配置は、第１の画像撮像装置１００と異なっていてもよい。例えば、第２の画像撮像装置１１０ａ１、１１０ａ２、…、１１０ｃｎは、天井などの水平面において、少なくとも三角以上の多角形を構成するように配置されることが考えられる。

第２の画像撮像装置１１０ａ１、１１０ａ２、…、１１０ｃｎ（以下、第２の画像撮像装置１１０ａ１、１１０ａ２、…、１１０ｃｎのうち、任意の第２の画像撮像装置を示す場合、第２の画像撮像装置１１０と称する）は、撮像画像に基づいて生成された第２の形態情報を、サーバ１５０に送信する。

第２の形態情報は、第２の画像撮像装置１１０によって撮像された、第２の被測定者（第２の対象者の一例）の頭頂部又は顔を含んだ部位を表した形態情報とする。第２の形態情報は、第１の被測定者２１０の特徴を表したＨＯＧ又はＣoＨＯＧデータとし、第２の被測定者に関する第２の情報の一例とする。

本実施形態では、説明を容易にするために、登録時の被測定者を第１の被測定者とし、認証時の被測定者を第２の被測定者とする。なお、第１の被測定者と、第２の被測定者と、は同一人物であってもよいし、異なる人物であってもよい。

サーバ１５０は、通信インタフェース１５１と、制御部１５２と、記憶部１５３と、を備える。

通信インタフェース１５１は、第１の画像撮像装置１００、１００ｄ及び第２の画像撮像装置１１０と通信可能とするためのインタフェースとする。

記憶部１５３は、画像撮像装置情報データベース１６７と、被測定者データベース１６８と、を備える。記憶部１５３は、読み書き可能な記憶媒体であって、例えば、不揮発性のメモリ又はＨＤＤである。

画像撮像装置情報データベース１６７は、第１の画像撮像装置１００、１００ｄ及び第２の画像撮像装置１１０の各々が設けられた三次元空間上の位置座標を示す位置情報を保持するデータベースとする。

被測定者データベース１６８は、複数の第１の画像撮像装置１００、１００ｄの各々から取得された第１の被測定者に関する、撮影方向の異なる複数の第１の形態情報を対応付けて記憶する。

本実施形態の被測定者データベース１６８は、撮影方向の異なる複数の第１の形態情報に、第１の被測定者の鉛直方向の長さを示した第１の身長情報も対応付けて記憶されている。

また、本実施形態の被測定者データベース１６８に記憶された複数の第１の形態情報のうち、第１の被測定者の頭頂部を含んだ部位を表した第１の形態情報は、顔撮影用の第１の画像撮像装置１００ｄによって撮像された、第１の被測定者の顔を表した第１の形態情報と比べて、更新頻度が高くなるよう設定する。例えば、第１の被測定者の頭頂部を含んだ部位を表した第１の形態情報は１日ごとに更新し、第１の被測定者の顔を表した第１の形態情報は一月や一年ごとに更新する等が考えられる。例えば、第１の被測定者の頭頂部を含んだ部位を表した第１の形態情報を１日ごとに更新することで、髪形等が変わっても、被測定人物の同定が可能となる。

制御部１５２は、取得部１６１と、装置制御部１６２と、特定部１６３と、妥当性判定部１６４と、閾値処理部１６５と、出力部１６６と、を備える。例えば、制御部１５２に含まれる、図示しないプロセッサが、記憶部１５３に記憶されている、図示しないプログラムを実行することで、取得部１６１と、装置制御部１６２と、特定部１６３と、妥当性判定部１６４と、閾値処理部１６５と、出力部１６６と、を実現する。

装置制御部１６２は、第１の画像撮像装置１００、１００ｄ及び第２の画像撮像装置１１０を制御する。なお、サーバ１５０自身を制御する制御部については図示していない。

取得部１６１は、第１の被測定者を異なる方向から撮像するために異なる位置に設けられた複数の第１の画像撮像装置１００の各々によって撮像された第１の被測定者に関する複数の第１の形態情報を取得する。

また、取得部１６１は、第２の被測定者を異なる方向から撮像するために異なる位置に設けられた複数の第２の画像撮像装置１１０の各々によって撮像された第２の被測定者に関する複数の第２の形態情報を取得する。

本実施形態の取得部１６１は、略同一時間に一人しか通過できないゲート２０１ａ、２０１ｂ（所定空間の一例）に第１の被測定者が存在する場合に、複数の第１の画像撮像装置１００の各々によって撮像された第１の被測定者２１０に関する、複数の第１の形態情報を、通信インタフェース１５１を介して取得する。

本実施形態の人物識別システムは、第１の画像撮像装置１００、１００ｄ及び第２の画像撮像装置１１０以外の検出部が設けられていてもよい。検出部としては、例えば、レーザ光、超音波、赤外線を出力するセンサが考えられる。そして、取得部１６１は、さらに、当該検出部が出力するレーザ光、超音波、赤外線に基づいた、第１の被測定者２１０の鉛直方向の座標に関する身長情報を取得する。

さらに、取得部１６１は、他の検出部によって、第１の被測定者２１０の表面温度情報、身長、体重、顔認証による表情、又は脈拍を含む身体情報を取得してもよい。

特定部１６３は、複数の第１の形態情報に基づいて、第１の被測定者２１０の鉛直方向の座標に関する身長情報を特定する。

特定部１６３は、顔認証用の第１の画像撮像装置１００ｄが設けられていない場合に、第１の被測定者２１０がゲート２０１ａ、２０１ｂを通過する際に、天井に設置された、第１の画像撮像装置１００ａ１～１００ａ８、１００ｂ１～１００ｂ８、１００ｃ１～１００ｃ８を用いて、第１の被測定者２１０の身長情報を算出してもよい。

例えば、特定部１６３は、第１の形態情報に、第１の被測定者２１０のつむじが含まれている場合には、つむじを測定点として、第１の身長情報を算出し、第１の被測定者２１０のつむじが含まれていない場合には、第１の被測定者の全体を表すシルエットから、第１の身長情報を算出する。

図３に示される例では、第１の画像撮像装置１００ｃ５と第１の画像撮像装置１００ｃ１とを結ぶ線分から、垂直方向の距離ｄを隔てて被測定点Ｐ２１０があるとする。被測定点Ｐ２１０は、第１の被測定者２１０の頭頂部の最も高い点とする。被測定点Ｐ２１０から、第１の画像撮像装置１００ｃ５と第１の画像撮像装置１００ｃ１とを結ぶ線分に直交する点Ｗとする。この場合に、第１の画像撮像装置１００ｃ１と点Ｗとの間の距離Ｌｂ１とし、第１の画像撮像装置１００ｃ５と点Ｗとの間の距離Ｌｂ２とする。距離Ｌｂ１及び距離Ｌｂ２は、画像撮像装置情報データベース１６７に記憶されている位置情報から導出できる。

そして、第１の画像撮像装置１００ｃ１を基準として、線分と被測定点Ｐ２１０とのなす各θ（Ｌｂ１、Ｐ２１０）とし、第１の画像撮像装置１００ｃ５を基準として、線分と被測定点Ｐ２１０とのなす各θ（Ｌｂ５、Ｐ２１０）とする。そして、特定部１６３は、三角測量の以下に示す式（１）から、距離ｄを導出する。

ｄ＝（Ｌｂ１＋Ｌｂ２）ｓｉｎθ（Ｌｂ１、Ｐ２１０）＊ｓｉｎθ（Ｌｂ２、Ｐ２１０）／ｓｉｎ（θ（Ｌｂ１、Ｐ２１０）＋θ（Ｌｂ２、Ｐ２１０））…（１）

当該距離ｄの導出は、第１の画像撮像装置１００ｃ１と第１の画像撮像装置１００ｃ５を用いるだけではなく、第１の画像撮像装置１００ａ１と第１の画像撮像装置１００ａ５を用いる等とする。そして、特定部１６３は、複数の測定結果から距離ｄを算出することで、測定精度を向上させる。そして、特定部１６３は、第１の画像撮像装置１００の高さｈ＿１００から距離ｄを減算することで、被測定点Ｐ２１０の高さ、換言すれば、第１の被測定者２１０の身長情報ｈ＿Ｐ２１０を算出する。当該算出手法は、第１の被測定者２１０の頭頂部が写っているだけで身長情報を算出できるため、第１の被測定者２１０の下部が遮蔽物で遮られていても算出できる。

なお、本実施形態は、第１の画像撮像装置１００ａ１及び１００ｃ１と、第１の画像撮像装置１００ａ５及び１００ｃ５と、はそれぞれ第１の被測定者２１０の位置を中心として等間隔に配置されているが、等間隔に配置する例に制限するものではない。また、説明を簡単にするために、１軸上（Ｘ軸）で、被測定者（例として、第１の被測定者２１０）の進行方向の真上に並んだ画像撮像装置として説明をした。進行方向から斜めの方向で撮影、保存された画像があれば、進行方向と異なる方向上に配置された画像撮像装置を用いることもできるし、後述のように、画像撮像装置を頂点とする多角形の内側に被測定者がいるときに同定するようにしてもよい。

さらに、本実施形態においては、顔認証用の第１の画像撮像装置１００ｄで算出された身長情報と、上述した手法で算出された身長情報と、を組み合わせてもよい。例えば、上述した手法で算出された身長情報が、顔認証用の第１の画像撮像装置１００ｄで算出された身長情報と比べて妥当であるか否かを判定してもよい。

なお、身長情報は、第１の形態情報と同時刻に収集する必要はなく、事前あるいは別の既知の情報として、被測定者データベースに保存しておいてもよい。

なお、特定部１６３により特定される被測定者の身長情報は、赤外領域のレーザ光、赤外線検知器、超音波などの身長測定手段、個人ＩＤに登録された身長情報、または、画像センサによる測定のうちどの手法を用いて取得してもよい。他には、建物、施設などへの入退出時に通過するゲートの通過時や、顔認証の際に身長情報を取得してもよい。

そして、取得部１６１は、第１の画像撮像装置１００による第１の被測定者２１０を異なる方向から撮像した複数の第１の形態情報と、特定部１６３により特定された第１の身長情報と、を対応付けて、被測定者データベース１６８に登録する。

図５は、本実施形態の人物識別システムにおける被測定者を同定するまでの概念を例示した図である。

図５の登録ステップ５０１に示されるように、第１の画像撮像装置１００、１００ｄが、ゲート通過時に、第１の被測定者２１０を撮影する（５１１）。

そして、サーバ１５０の制御部１５２は、第１の被測定者の所定方向毎の複数の第１の形態情報及び第１の身長情報を取得する（５１２）。なお、取得手法は、上述した通りとして説明を省略する。

そして、制御部１５２は、複数の第１の形態情報及び第１の身長情報を、被測定者データベース１６８に登録する。

そして、撮影ステップ５０２で示されるように、第１の被測定者２１０がゲートを通過した後、第２の画像撮像装置１１０を用いた被測定者の検知が行われる。

図１に戻り、取得部１６１は、複数の第２の画像撮像装置１１０の各々によって撮像された第２の被測定者に関する第２の形態情報を取得する。なお、第２の形態情報は、第１の形態情報と同様のフォーマットとして説明を省略する。

そして、特定部１６３は、複数の第２の画像撮像装置１１０の各々によって撮像された第２の被測定者の第２の身長情報を取得する。第２の身長情報の取得手法は、上述した手法と同様とする。

さらに、特定部１６３は、第２の被測定者のＸＹ座標平面上の位置座標を算出する。位置座標の算出手法はどのような手法を用いてもよい。

特定部１６３が第２の身長情報を特定する際に、複数の第２の画像撮像装置１１０のうちいずれの組み合わせを用いるのかは、どのような組み合わせを用いてもよいが、例えば、第２の被測定者と第２の画像撮像装置１１０の距離が、第２の画像撮像装置１１０間の設置間隔より、近いものを選択するなどが考えられる。

そして、妥当性判定部１６４は、特定部１６３により算出された第２の被測定者の位置座標等に基づいて、第２の被測定者が同定可能な位置に存在するか否かを判定する。例えば、妥当性判定部１６４は、複数の第２の画像撮像装置１１０で構成された多角形内に第２の被測定者が存在する場合に、当該第２の被測定者の同定を行う等が考えられる。

閾値処理部１６５は、妥当性判定部１６４により同定可能な位置に存在すると判定された場合に、被測定者データベース１６８に記憶された第１の形態情報及び第１の身長情報と、第２の画像撮像装置１１０から取得した第２の形態情報及び第２の身長情報と、予め定められた閾値と、に基づいて、第２の被測定者に対応する候補者の抽出処理を行い、第２の被測定者の同定を行う。なお、本実施形態は、形態情報と身長情報を用いる例について説明するが、形態情報のみ用いて第２の被測定者を同定してもよいし、他の情報（例えば、被測定者の表面温度情報、身長、体重、顔認証による表情、又は脈拍を含む身体情報）と組み合わせて第２の被測定者を同定してもよい。

図５の形態情報による候補の抽出ステップ５０３においては、方向毎に、第２の被測定者の候補を抽出する。例えば、閾値処理部１６５が、第２の画像撮像装置１１０に基づいた複数の第２の形態情報のうち一方（おでこ側の形態情報）と、第１の方向（例えばおでこ側）の第１の形態情報と、の間の類似度が所定の閾値以上となる、第２の被測定者の候補を抽出する（５３１）。図５に示される例では、第２の被測定者の候補として、ＩＤ＝１，２，４，６，７の被測定者の候補が抽出されたものとする。類似度の判定手法はどのような手法を用いてもよいが、例えば、特徴量のマハラノビス距離が所定の距離より近いものを、候補者として抽出する等が考えられる。

さらに、閾値処理部１６５が、第２の画像撮像装置１１０に基づいた複数の第２の形態情報のうち他方（後頭部側の形態情報）と、第２の方向（例えば後頭部側）の第１の形態情報と、の間の類似度が所定の閾値以上となる、第２の被測定者の候補を抽出する（５３２）。図５に示される例では、第２の被測定者の候補として、ＩＤ＝１，５，７，９の被測定者の候補が抽出されたものとする。

次に、閾値処理部１６５は、特定部１６３が特定したＸＹ座標上の位置情報により、複数の第２の形態情報で示される被測定者が同一であることを認識した場合に、候補者の絞り込みを行う。

そこで、候補間の論理和ステップ５０４においては、閾値処理部１６５は、異なる方向の各々の特徴情報から抽出された候補者群の論理和をとることで、さらなる候補者の絞り込みを行う。例えば、閾値処理部１６５は、Ｓ５３１で抽出された第１の方向の第１の形態情報による候補者（ＩＤ＝１，２，４，６，７）と、Ｓ５３２で抽出された第２の方向の第１の形態情報による候補者（ＩＤ＝１，５，７，９）から、被測定者の候補者（ＩＤ＝１，７）を抽出する。

そして、閾値処理部１６５は、第２の形態情報と、複数の第１の形態情報と、による類似度に基づいた判定を行った後に、第２の形態情報から算出された第２の身長情報と、第１の形態情報から算出された第１の身長情報と、に基づいて被測定者を同定する。

身長情報による抽出ステップ５０５においては、被測定者データベース１６８に記憶されている、被測定者の候補者（ＩＤ＝１，７）の身長情報と、第２の形態情報から算出された身長情報と、の類似度に基づいて、被測定者（ＩＤ＝７）を抽出する。換言すれば、被測定者の候補者（ＩＤ＝１，７）の身長情報と、第２の形態情報から算出された第２の身長情報と、が閾値の範囲内、すなわち誤差範囲内で一致する場合に、一致した対象者の候補が、被測定者であると同定される。

このように、本実施形態においては、複数の方向の形態情報と身長情報とを組み合わせることで、被測定者を同定する。当該手法を用いることで、第２の画像撮像装置１１０が撮像した画像データに、被測定者の顔が写っていない場合であっても、複数の情報を組み合わせることで、精度の高い被測定者の同定が可能となる。

なお、本実施形態においては、形態情報に顔が含まれていない場合に制限するものではなく、形態情報に顔が含まれていてもよい。このような場合、閾値処理部１６５は、第２の形態情報に第２の被測定者の頭頂部が含まれている場合に同定に用いる閾値と比べて、第２の形態情報に第２の被測定者の顔が含まれている場合に同定に用いる閾値が高い値が設定されている。また、候補の抽出ステップ５０３で第２の形態情報による候補の抽出をする際に、第１方向および第２方向の２つから候補間の論理和を求める方法を説明したが、第３の方向、第４の方向と、候補群が増えていってもよい。候補群を増やした場合でも、上記と同様の論理和をとることで、被測定者の候補を絞り込むことができる。

出力部１６６は、閾値処理部１６５による第２の被測定者の同定結果を出力する。出力先について制限するものではなく、被測定者データベース１６８の他に、他の情報処理装置や、表示装置等であってもよい。

次に、人物識別システムにおける全体的な処理について説明する。図６は、本実施形態の人物識別システムにおける全体的な処理を示したフローチャートとする。

まず、登録フェーズにおいては、第１の被測定者のゲート通過時に、取得部１６１が、複数の第１の画像撮像装置１００の各々によって撮像された第１の被測定者の複数の第１の形態情報を取得した際に、出力部１６６は、特定部１６３によって算出された第１の身長情報と、当該複数の第１の形態情報とを対応付けて被測定者データベースに登録する（Ｓ６０１）。

図７は、図６のＳ６０１で示した登録フェーズの処理手順を示したフローチャートである。まず、制御部１５２は、合計時間Ｔに初期値Ｔ０（例えば、“０”）を設定する（Ｓ７０１）。

そして、第１の画像撮像装置１００の各々は、ゲート通過時の第１の被測定者を検知したか否かを判定する（Ｓ７０２）。検知しなかった場合（Ｓ７０２：Ｎｏ）、再びＳ７０１から処理を行う。

顔認証用の第１の画像撮像装置１００ｄが、ゲート通過時の第１の被測定者を検知した場合（Ｓ７０２：Ｙｅｓ）、当該第１の画像撮像装置１００ｄが顔認証を行い、認証結果をサーバ１５０に送信する。そして、当該制御部１５２は、認証結果で示された第１の被測定者が、被測定者データベース１６８に登録済みか否かを判定する（Ｓ７０３）。登録済みと判定した場合（Ｓ７０３：Ｙｅｓ）、処理を終了する。

一方、登録済みでないと判定した場合（Ｓ７０３：Ｎｏ）、制御部１５２は、複数の第１の画像撮像装置１００の各々に対して、撮像を指示する（Ｓ７０４）。

そして、複数の第１の画像撮像装置１００が、第１の被測定者の画像取得が完了したか否かを判定する（Ｓ７０５）。第１の被測定者の画像取得が完了しなかった場合（Ｓ７０５：Ｎｏ）、合計時間ＴにΔＴを追加して（Ｓ７０６）、再びＳ７０２から処理を行う。なお、合計時間Ｔが、Ｔｍａｘを超えた場合には、図６の処理に失敗したものとして終了する。

一方、複数の第１の画像撮像装置１００が、第１の被測定者の画像取得が完了した場合（Ｓ７０５：Ｙｅｓ）、複数の第１の画像撮像装置１００の各々画像分析部１０５が、バッファ１０２に格納された画像データを分析し、第１の形態情報を算出する（Ｓ７０７）。そして、複数の第１の画像撮像装置１００の各々が、算出した第１の形態情報を、サーバ１５０に送信する（Ｓ７０８）。

そして、サーバ１５０の取得部１６１が、複数の第１の画像撮像装置１００の各々から、第１の形態情報を取得した場合に、特定部１６３が、当該複数の第１の形態情報から、第１の被測定者の第１の身長情報を算出し、出力部１６６が、第１の身長情報と複数の第１の形態情報とを対応付けて、被測定者データベース１６８に登録する(Ｓ７０９)。

図６に戻り、撮像フェーズにおいては、人物識別システムが、第２の画像撮像装置１１０による、ゲート通過した後における第２の被測定者の撮像を継続的に実施する（Ｓ６０２）。つまり、第１の被測定者の登録が完了したものとして、第２の被測定者のトレースに関する処理に移ったことになる。

図８は、図６のＳ６０２で示した撮像フェーズの処理手順を示したフローチャートである。

まず、サーバ１５０の取得部１６１は、第２の画像撮像装置１１０から送信される第２の形態情報を取得し、妥当性判定部１６４が、当該第２の形態情報に基づいて、第２の被測定者が検知されたか否かを判定する（Ｓ８０１）。第２の被測定者が検知されなかったと判定した場合（Ｓ８０１：Ｎｏ）、時間ΔＴだけ待機（Ｓ８０２）してからＳ８０１から処理を開始する。

一方、第２の被測定者を検知したと判定した場合（Ｓ８０１：Ｙｅｓ）、妥当性判定部１６４が、第２の形態情報に写っている第２の被測定者の位置に基づいて、複数の第２の画像撮像装置１１０による位置測定の撮像条件を満たしているか否かを判定する（Ｓ８０３）。

図９は、２個の第２の画像撮像装置１１０に基づいて第２の被測定者Ｑの位置座標の算出手法を例示した図である。

図９に示される例では、第２の画像撮像装置１１０ａ１、及び第２の画像撮像装置１１０ｃ１で形成される相対座標系をＵＶ座標系とし、グローバル座標系をＸＹ座標系とする。

第２の画像撮像装置１１０ａ１の位置座標Ａ（Ｘａ，Ｙａ）とし、第２の画像撮像装置１１０ｃ１の位置座標Ｂ（Ｘｂ，Ｙｂ）とする。線分ＡＢをＵ軸、Ｕ軸と直交する軸をＶ軸とする。

そして、妥当性判定部１６４は、第２の画像撮像装置１１０ａ１の第２の形態情報に基づいて、ＵＶ座標系における、第２の被測定者Ｑの方向（Ｕ軸からの角度α）を認識できる。妥当性判定部１６４は、第２の画像撮像装置１１０ｃ１の第２の形態情報に基づいて、ＵＶ座標系における、第２の被測定者Ｑの方向を認識できる。これにより、妥当性判定部１６４は、第２の被測定者ＱのＵＶ座標系における位置座標Ｑｕｖを認識できる。

そして、妥当性判定部１６４は、ＵＶ座標系とＸＹ座標系との間の原点のズレ（Ｘａ，Ｙａ）及び回転角θに基づくことで、位置座標Ｑｕｖから、第２の被測定者ＱのＸＹ座標系における位置座標（Ｘｑ、Ｙｑ）を算出できる。

本実施形態では、相対的なＵＶ座標系と、グローバルなＸＹ座標系とは、座標変換が一意に変換できるため、第２の被測定者Ｑの連続的なトレースが可能となる。

本実施形態では、第２の被測定者の第２の身長情報を、複数の第２の画像撮像装置１１０を用いて測定する。しかしながら、１個の画像撮像装置で頭頂部を示す点Ｐと足元を示す点Ｑの２点が撮像した画像に写っていれば、グローバル座標における身長が求められるとも考えられる。そこで、身長情報を算出するために複数の第２の画像撮像装置１１０を用いる理由について説明する。

図１０は、２個の第２の画像撮像装置１１０と、第２の被測定者１００１とによる位置の例を示した図である。図１０に示されるように、第２の画像撮像装置１１０ａ１によって撮像された画像データにおいては、撮像方向１０１１上に第２の被測定者１００１の頭頂部が存在する場合、立位姿勢の第２の被測定者１００１の頭頂部Ｐ１００１Ｔであるのか、背の低い子供が転倒している場合の頭頂部Ｐ１００１Ｆなのか区別をするのが難しい。

さらには、第２の画像撮像装置１１０が天井に設置されている場合に、真下周辺は、足元が映らないことが多い。真下周辺から離れても什器や手前にいる別の被測定者の影にはいり、上半身は写っても、足元まで映らないことが多く発生する。このため、１台の第２の画像撮像装置１１０では、第２の被測定者１００１の身長を推定することができない場合が多く発生する。

そこで、本実施形態では、第２の画像撮像装置１１０ａ１の撮像方向１０１１と、第２の画像撮像装置１１０ｃ１の撮像方向１０２１と、を組み合わせることで、立位姿勢の第２の被測定者１００１の頭頂部Ｐ１００１Ｔの位置を特定することとした。このように、撮像方向１０１１と撮像方向１０２１との交点である、頭頂部Ｐ１００１Ｔの位置を特定できる。図１０に示されるように、第２の画像撮像装置１１０ａ１と、第２の画像撮像装置１１０ｃ１と、を組み合わせることで、転倒姿勢の第２の被測定者は、正しい測定座標でないことを認識可能となる。

図１１は、遮蔽物１１０２が存在する場合における、２個の第２の画像撮像装置１１０と、第２の被測定者１１０１とが存在する場合の例を示した図である。

図１１で示される例では、２個の第２の画像撮像装置１１０間の距離Ｌと、２個の第２の画像撮像装置１１０の高さＨとする。高さＨは、第２の被測定者１１０１の足元の床から、第２の画像撮像装置１１０が設置された高さである。本実施形態では、事前に当該高さＨを、画像撮像装置情報データベース１６７に格納しておくとよい。図１０で示したように、２個の第２の画像撮像装置１１０を用いることで、撮像方向１１１１と撮像方向１１２１との交点から、頭頂部Ｐ１１０１の位置を特定できる。これにより、角度θ１と角度θ２とを特定できる。そして、角度θ１と角度θ２と、距離Ｌと、に基づいて、特定部１６３は、天井から頭頂部Ｐ１１０１までの距離ｄを算出できる。

そして、特定部１６３は、以下に示す式（２）から、頭頂部Ｐ１１０１までの第２の身長情報ｈを算出できる。このように、本実施形態においては、複数の第２の画像撮像装置１１０を用いることで、遮蔽物１１０２等で足下が撮影されていなくとも、第２の被測定者１１００の第２の身長情報を特定できる。

第２の身長情報ｈ＝第２の画像撮像装置１１０の高さＨ－頭頂部Ｐ１１０１の距離ｄ……（２）

図１２は、２台の第２の画像撮像装置１１０と、被測定者が２人存在する場合の例を示した図である。図１２で示される例では、遮蔽物（例えば什器）１１０２で足下が見えない場合であるが、遮蔽物１１０２に制限するものではなく、他の人の影や、天井設置の第２の画像撮像装置１１０の真下周辺にいて、足元が見えない場合等であってもよい。

図１２に示されるように、２台の第２の画像撮像装置１１０の撮像方向の交点を、頭頂部と推定する場合、第２の画像撮像装置１１０ａ１で頭頂部が検出された撮像方向１２１１及び撮像方向１２１２と、第２の画像撮像装置１１０ｃ１で頭頂部が検出された撮像方向１２２１及び撮像方向１２２２と、の組み合わせ毎に、頭頂部の位置を特定できる。つまり、特定部１６３は、正しい頭頂部Ｐ１２０２Ｔ、Ｐ１２０１Ｔのみならず、Ｐ１２０２Ｆ、Ｐ１２０１Ｆも存在する可能性があると認識する。２台の第２の画像撮像装置１１０では、いずれのペアが実際の頭頂部に相当するのか認識できない。換言すれば、被測定者が二人存在する場合には、３台以上の第２の画像撮像装置１１０が必要となる。後述するが、望ましくは、３台目の第２の画像撮像装置１１０は、２台の第２の画像撮像装置１１０と第２の被測定者が形成する平面の法線方向に設置されていることが望ましい。

図１３は、３台の第２の画像撮像装置１１０と、第２の被測定者が２人存在する場合の例を示した図である。図１３で示される例では、遮蔽物（例えば什器）１１０２で足下が見えない場合であるが、遮蔽物１１０２に制限するものではなく、他の人の影や、天井設置の第２の画像撮像装置１１０の真下周辺にいて、足元が見えない場合等であってもよい。

図１３に示されるように、第２の画像撮像装置１１０ａ１で頭頂部が検出された撮像方向１３１１及び撮像方向１３１２と、第２の画像撮像装置１１０ｂ１で頭頂部が検出された撮像方向１３２１及び撮像方向１３２２と、第２の画像撮像装置１１０ｃ１で頭頂部が検出された撮像方向１３３１及び撮像方向１３３２と、の組み合せから、第２の被測定者１３０１の頭頂部Ｐ１３０１と、第２の被測定者１３０２の頭頂部Ｐ１３０２と、を特定できる。これにより、特定部１６３は、２人の第２の被測定者１３０１、１３０２の身長情報を特定できる。

図１４は、３台の第２の画像撮像装置１１０と、第２の被測定者が３人存在する場合の例を示した図である。図１４で示される例では、遮蔽物（例えば什器）１１０２で足下が見えない場合であるが、遮蔽物１１０２に制限するものではなく、他の人の影や、天井設置の第２の画像撮像装置１１０の真下周辺にいて、足元が見えない場合等であってもよい。

図１４に示されるように、第２の画像撮像装置１１０ａ１で頭頂部が検出された撮像方向１４１１、撮像方向１４１２及び撮像方向１４１３と、第２の画像撮像装置１１０ｂ１で頭頂部が検出された撮像方向１４３１、撮像方向１４３２及び撮像方向１４３３と、第２の画像撮像装置１１０ｃ１で頭頂部が検出された撮像方向１４２１、撮像方向１４２２及び撮像方向１４２３と、の組み合せから、第２の被測定者１４０１、１４０２、１４０３の頭頂部を特定する。この場合、実際の頭頂部Ｐ１４０１Ｔ、Ｐ１４０２Ｔ、Ｐ１４０３Ｔのみならず、誤った頭頂部Ｐ１４０１Ｆ、Ｐ１４０２Ｆ等も特定される可能性がある。これは、同一平面内にある、３台の第２の画像撮像装置１１０のうち１台を、平面の法線方向にずらして配置すれば回避可能であるが、丸い頭頂部を測定する場合には、測定方向により１点に定まらず、点でなく小さな領域が頭頂部として認識される。そのため、潜在的に、誤った頭頂部が特定される可能性がある。

同様のことは、ＸＹ平面内での位置測定においても発生する。図１５は、３台の第２の画像撮像装置１１０と、３人の第２の被測定者とが存在する場合のＸＹ座標系における位置を例示した図である。図１５に示される例では、第２の画像撮像装置１１０ａ１で頭頂部が検出された撮像方向１５１１、撮像方向１５１２及び撮像方向１５１３と、第２の画像撮像装置１１０ｃ１で頭頂部が検出された撮像方向１５２１、撮像方向１５２２及び撮像方向１５２３と、第２の画像撮像装置１１０ｃ８で頭頂部が検出された撮像方向１５３１、撮像方向１５３２及び撮像方向１５３３と、の組み合せに基づいて、３人の第２の被測定者の位置Ｐ１５０１、Ｐ１５０２、Ｐ１５０３を特定することとなる。しかしながら、第２の画像撮像装置１１０の数をＮ台とした場合に、第２の被測定者がＮ人の場合には、測定ばらつきや点の測定がエリア測定になるなど、誤差要因が増えるにつれて、ＸＹ座標の測定精度が悪くなる可能性がある。

そこで、本実施形態においては、より確実に被測定者の身長やＸＹ座標平面内の位置を求める場合、第２の画像撮像装置１１０の数をＮ台とした場合に、Ｎ－１人以下の被測定者数の場合に、測定することとした。

つまり、図８のＳ８０３においては、第２の画像撮像装置１１０の数をＮ台とした場合に、Ｎ－１人以下の被測定者を検知した時に、撮像条件を満たすこととした。

図８に戻り、妥当性判定部１６４が、複数の第２の画像撮像装置１１０による位置測定の撮像条件を満たしていないと判定した場合（Ｓ８０３：Ｎｏ）、第２の画像撮像装置１１０単位による位置の撮影条件を満たしているか否かを判定する（Ｓ８０４）。第２の画像撮像装置１１０単位による位置測定の撮影条件とは、例えば、第２の画像撮像装置１１０単体の１枚の画像データで被測定者を特定できるための条件とする。当該撮像条件としては、例えば、被測定者の頭頂部から足下まで写っている上で、当該被測定者の顔が写っている場合等が考えられる。

妥当性判定部１６４が、第２の画像撮像装置１１０単位による位置測定の撮影条件を満たしていないと判定した場合（Ｓ８０４：Ｎｏ）、再びＳ８０１から処理を行う。

一方、妥当性判定部１６４が、複数の第２の画像撮像装置１１０による位置測定の撮像条件を満たしていると判定した場合（Ｓ８０３：Ｙｅｓ）、又は、第２の画像撮像装置１１０単位による位置測定の撮影条件を満たしていると判定した場合（Ｓ８０４：Ｙｅｓ）、妥当性判定部１６４は、通信インタフェース１５１を介して、第２の被測定者を撮像可能な一つ以上の第２の画像撮像装置１１０に対して撮像指示を行う。これにより、指示を受け付けた第２の画像撮像装置１１０は、撮像センサ１０１を用いて、第２の被測定者を撮像する（Ｓ８０５）。

第２の画像撮像装置１１０の各々は、第２の被測定者の画像データの取得を完了したか否かを判定する（Ｓ８０６）。判定していない場合（Ｓ８０６：Ｎｏ）、再びＳ８０３から処理を行う。

一方、第２の画像撮像装置１１０の各々は、第２の被測定者の画像データの取得を完了したと判定した場合（Ｓ８０６：Ｙｅｓ）、画像分析部１０５が、撮像された画像データに対して画像分析し、第２の形態情報を生成する（Ｓ８０７）。そして、第２の画像撮像装置１１０の各々は、通信インタフェース１０４を介して、第２の形態情報をサーバ１５０に送信する（Ｓ８０８）。

図８で示される様に、複数の第２の画像撮像装置１１０による測定が可能な場合は、複数の第２の画像撮像装置１１０で高精度の測定を行い、単独の第２の画像撮像装置１１０でしか測定可能でない場合は、単独の第２の画像撮像装置１１０による測定を行うこととした。このように条件に応じて、測定に用いる第２の画像撮像装置１１０を異ならせることとした。したがって、複数の第２の画像撮像装置１１０の測定エリアが重畳する場所に被測定者が滞在した場合には、より高精度の測定が可能となる。

図６に戻り、形態情報抽出フェーズにおいては、人物識別システムが、第２の画像撮像装置１１０の各々から送信された第２の形態情報毎に、第２の被測定者の候補を抽出する（Ｓ６０３）。

図１６は、図６のＳ６０３で示した形態情報抽出フェーズの処理手順を示したフローチャートである。

閾値処理部１６５は、第２の画像撮像装置１１０が撮像した画像データの第２の形態情報に基づいた第２の被測定者の候補が、被測定者データベース１６８にあるか否かを判定する（Ｓ１００１）。具体的には、被測定者データベース１６８に、第２の画像撮像装置１１０が撮像した画像データの第２の形態情報と所定の閾値以上類似している第１の形態情報が存在する場合に、当該第１の形態情報で示された第１の被測定者を、第２の被測定者の候補とする。

閾値処理部１６５は、第２の被測定者の候補が、被測定者データベース１６８にあると判定した場合（Ｓ１００１：Ｙｅｓ）、候補として判定された被測定者を候補者グループとして抽出する（Ｓ１００３）。第２の被測定者の候補が、被測定者データベース１６８にないと判定した場合（Ｓ１００１：Ｎｏ）、Ｓ１００４の処理に移行する。

閾値処理部１６５は、撮像した画像データの第２の形態情報毎の候補者グループを抽出完了したか否か判定する（Ｓ１００４）。抽出完了していないと判定した場合（Ｓ１００４：Ｎｏ）、閾値処理部１６５は、撮像した他の画像データの第２の形態情報を選択して（Ｓ１００２）、再びＳ１００１から処理を行う。

一方、閾値処理部１６５は、抽出完了したと判定した場合（Ｓ１００４：Ｙｅｓ）、処理を終了する。

なお、Ｓ８０１で候補を抽出する際に用いた所定の閾値は、被測定者データベース１６８から、完全に一致する唯一の被測定者を抽出することが目的ではない。これは、天井に設置された第２の画像撮像装置１１０が撮像した画像データに基づいた類似度判定では、顔認証と比べて、完全一致するような特徴を有していないことが多いためである。また、髪型は時間の経過と共に変化する可能性もある。このように、本実施形態においては、高い個人の識別性能がそもそも得られにくいことを想定している。

このため、所定の閾値は、被測定者データベース１６８から抽出される被測定者候補の母集団に、対象とする被測定者が少なくとも含まれているように設定されればよい。したがって被測定者が複数検出されることは、許容される。

図６に戻り、水平面内位置測定フェーズフェーズにおいては、人物識別システムが、第２の被測定者の水平面（ＸＹ座標平面）の位置に基づいた第２の被測定者の抽出を行う（Ｓ６０４）。

図１７は、図６のＳ６０４で示した水平面内位置測定フェーズの処理手順を示したフローチャートである。

妥当性判定部１６４が、第２の形態情報に写っている第２の被測定者の撮像方向に基づいて、水平面内座標推定条件を満たしているか否かを判定する（Ｓ１２０１）。以下に、水平面内座標推定条件について説明する。

図１８は、３台の第２の画像撮像装置１１０と、２人の被測定者とが存在する場合のＸＹ座標系における位置を例示した図である。図１８に示される例では、第２の画像撮像装置１１０ａ１で頭頂部が検出された撮像方向１６１１及び撮像方向１６１２と、第２の画像撮像装置１１０ｃ１で頭頂部が検出された撮像方向１６２１及び撮像方向１６２２と、第２の画像撮像装置１１０ｃ８で頭頂部が検出された撮像方向１６３１及び撮像方向１６３２と、の組み合せに基づいて、２人の第２の被測定者の位置Ｐ１６０１、Ｐ１６０２を特定する場合である。

図１８で示される例では、ＸＹ座標平面において、第２の画像撮像装置１１０ａ１、１１０ｃ１、１１０ｃ８を頂点とした３角形１６５０の外でありかつ近接した範囲に、２人の第２の被測定者の位置Ｐ１６０１、Ｐ１６０２が存在する。このような場合、第２の画像撮像装置１１０ａ１、１１０ｃ１、１１０ｃ８による撮像方向が重なるため、精度良く２人の第２の被測定者の位置Ｐ１６０１、Ｐ１６０２を特定するのが難しい。

図１９は、３台の第２の画像撮像装置１１０と、２人の第２の被測定者とが存在する場合のＸＹ座標系における位置を例示した図である。図１９に示される例では、第２の画像撮像装置１１０ａ１で頭頂部が検出された撮像方向１７１１及び撮像方向１７１２と、第２の画像撮像装置１１０ｃ１で頭頂部が検出された撮像方向１７２１及び撮像方向１７２２と、第２の画像撮像装置１１０ｃ８で頭頂部が検出された撮像方向１７３１及び撮像方向１７３２と、の組み合せに基づいて、２人の第２の被測定者の位置Ｐ１７０１、Ｐ１７０２を特定する場合である。

図１９で示される例では、ＸＹ座標平面において、第２の画像撮像装置１１０ａ１、１１０ｃ１、１１０ｃ８を頂点とした３角形１７５０内でありかつ近接した範囲に、２人の第２の被測定者の位置Ｐ１７０１、Ｐ１７０２が存在する。このような場合、３個の撮像方向が近接する位置座標が発生しないため、誤検出が生じることを抑止できる。

そこで、本実施形態においては、第２の被測定者が複数存在する（又は複数の第２の被測定者が近接する）場合、妥当性判定部１６４が、第２の形態情報に写っている第２の被測定者の撮像方向に基づいて、３台以上の第２の画像撮像装置で形成される多角形内に、第２の被測定者が存在すると推測される場合に水平面内座標推定条件を満たすこととした。

妥当性判定部１６４が、水平面内座標推定条件を満たしていないと判定した場合（Ｓ１２０１：Ｎｏ）、被測定者のトレースは難しいものとして水平面に基づいた処理が失敗した旨を設定して処理終了する。

そして、妥当性判定部１６４が、水平面内座標推定条件を満たしていると判定した場合（Ｓ１２０１：Ｙｅｓ）、特定部１６３は、第２の形態情報の各々に写っている第２の被測定者の撮像方向に基づいて、第２の被測定者の水平面内に存在する推定される位置座標を算出する（Ｓ１２０２）。

閾値処理部１６５は、複数の第２の形態情報から推定される第２の被測定者毎の位置座標が、所定の閾値の範囲内で１カ所に特定されたか否かを判定する（Ｓ１２０３）。１カ所に特定できなかった場合（Ｓ１２０３：Ｎｏ）、被測定者のトレースは難しいものとして水平面に基づいた処理が失敗した旨を設定して処理終了する。

一方、閾値処理部１６５は、第２の被測定者毎の位置座標が、所定の閾値の範囲内で１カ所に特定された場合（Ｓ１２０３：Ｙｅｓ）、１カ所に特定された被測定者を示す、複数の第２の形態情報から抽出された候補者グループ間で、被測定者の論理和を取ることで、被測定者の絞り込みを行う（Ｓ１２０４）。

閾値処理部１６５は、水平面内の位置情報の処理が完了したか否かを判定する（Ｓ１２０５）。完了していないと判定した場合（Ｓ１２０５：Ｎｏ）、水平面に基づいた処理が失敗した旨を設定して処理を終了する。

一方、閾値処理部１６５は、水平面内の位置情報の処理が完了したと判定した場合（Ｓ１２０５：Ｙｅｓ）、水平面に基づいた処理が成功した旨を設定して処理を終了する。

図６に戻り、サーバ１５０の制御部１５２は、水平面内位置測定フェーズにおいて水平面に基づいた処理が成功したか否かを判定する（Ｓ６０５）。処理が成功していないと判定した場合（Ｓ６０５：Ｎｏ）、再びＳ６０２の撮像フェーズから処理を行う。

一方、水平面内位置測定フェーズにおいて水平面に基づいた処理が成功したと判定した場合（Ｓ６０５：Ｙｅｓ）、身長情報抽出フェーズに移行する。

身長情報抽出フェーズにおいては、人物識別システムが、身長情報に基づいた被測定者の抽出を行う（Ｓ６０７）。

図２０は、図６のＳ６０６で示した身長情報抽出フェーズの処理手順を示したフローチャートである。

まず、特定部１６３は、第２の被測定者の第２の身長情報を算出する（Ｓ１４０１）。図２１は、Ｓ１４０１で示した第２の身長情報の算出処理手順を示したフローチャートである。

特定部１６３は、第２の形態情報から、「つむじ」が抽出できるか否かを判定する（Ｓ１６０１）。「つむじ」が抽出できると判定した場合（Ｓ１６０１：Ｙｅｓ）、「つむじ」中心点を頭頂部に設定する（Ｓ１６０２）。

一方、第２の形態情報から、「つむじ」が抽出できないと判定した場合（Ｓ１６０１：Ｎｏ）、特定部１６３は、被測定者の「輪郭」から、Ｚ軸上の最大点を抽出できるか否かを判定する（Ｓ１６０３）。最大点を抽出できないと判定した場合（Ｓ１６０３：Ｎｏ）、処理を終了する。

第２の形態情報から、Ｚ軸上の最大点（＝頭頂部）を抽出できると判定した場合（Ｓ１６０３：Ｙｅｓ）、特定部１６３は、Ｚ軸上の最大点を頭頂部として設定する（Ｓ１６０４）。

そして、特定部１６３は、身長推定に必要な値が揃っているか否かを判定する（Ｓ１６０５）。例えば、身長推定に必要な値は、例えば、複数の第２の画像撮像装置１１０で生成された複数の第２の形態情報に頭頂部が写っている、又は第２の形態情報に頭頂部から足下まで写っている等が考えられる。具体的な情報は、上述した通りのため、説明を省略する。

特定部１６３は、身長推定に必要な値が揃っていないと判定した場合（Ｓ１６０５：Ｎｏ）、処理を終了する。

一方、特定部１６３は、身長推定に必要な値が揃っていると判定した場合（Ｓ１６０５：Ｙｅｓ）、第２の形態情報に基づいて第２の身長情報を算出する（Ｓ１６０６）。

図２０に戻り、閾値処理部１６５は、第２の身長情報が算出された場合、水平面内位置測定フェーズにおいて水平面に基づいた処理で抽出された候補者グループの中に、身長情報が一致する候補者が存在するか否かを判定する（Ｓ１４０２）。身長情報が一致する候補者が存在しない場合（Ｓ１４０２：Ｎｏ）、処理を終了する。

一方、閾値処理部１６５は、身長情報が一致する候補者が存在する場合（Ｓ１４０２：Ｙｅｓ）、閾値処理部１６５は、候補者グループから、身長情報が一致する候補者を抽出する（Ｓ１４０３）。必要に応じて抽出された候補者の表示等を行ってもよい。

そして、閾値処理部１６５は、Ｓ１４０３によって抽出された身長情報が一致する候補者が、一人か否かを判定する（Ｓ１４０４）。一人ではないと判定した場合（Ｓ１４０４：Ｎｏ）、処理を終了する。

一方、閾値処理部１６５は、一人であると判定した場合（Ｓ１４０４：Ｙｅｓ）、出力部１６６は、一致する候補者の情報（例えば、現在の位置座標）を、被測定者データベース１６８に追加登録する（Ｓ１４０５）。

なお、上述した一連の処理手順のうち、具体的には図７で、一定時間ΔＴ経過した後、同じ処理を繰り返す箇所があるが、合計時間Ｔが、予め設定された最大値Ｔmaxより大きくなった場合には、エラー処理として、合計時間＝Ｔ０（例えば、“０”）と設定した後に、図６の撮像フェーズから処理を介してもよい。

また、被測定者の距離を測定するために、第２の画像撮像装置１１０が撮像した画像データに基づいた第２の形態情報を用いた例を説明したが、赤外領域のレーザ光、超音波、赤外線検知器などを測距に用いてもよい。

本実施形態においては、画像撮像装置から出力される情報が、形態情報のため、被測定者の個人的な情報が画像撮像装置から出力されることを抑止できる。これにより個人情報の漏洩を抑止できる。本実施形態においては、被測定者の特徴を示した形態情報に基づいて被測定者を同定する例について説明したが、形態情報で同定する手法に制限するものではない。画像データに基づく情報で同定すればよく、例えば、撮像された画像データに基づいた同定であってもよい。

（第２の実施形態）
上述した実施形態においては、画像撮像装置において形態情報を生成する場合について説明した。しかしながら、画像撮像装置において形態情報を生成する手法に制限するものではない。そこで第２の実施形態では、形態情報の代わりに画像データを出力する場合について説明する。

図２２は、第２の実施形態に係る人物識別システムの構成の一例を示す図である。図２２に示されるように、人物識別システムは、複数の第１の画像撮像装置２３００ａ１、２３００ａ２、…２３００ｃｎ、２３００ｄと、複数の第２の画像撮像装置２３１０ａ１、２３１０ａ２、…２３１０ｃｎと、サーバ２３５０とで構成されている。

複数の第１の画像撮像装置２３００ａ１、２３００ａ２、…２３００ｃｎ、２３００ｄと、複数の第２の画像撮像装置２３１０ａ１、２３１０ａ２、…２３１０ｃｎと、は、撮像した画像データを、サーバ２３５０に出力する。

サーバ２３５０は、第１の実施形態のサーバ１５０の構成に加えて、バッファ２３５１と、制御部２３５２に画像分析部２３６１と、が追加されている。これにより、第２の実施形態においては、サーバ２３５０が、複数の第１の画像撮像装置２３００ａ１、２３００ａ２、…２３００ｃｎ、２３００ｄ、及び複数の第２の画像撮像装置２３１０ａ１、２３１０ａ２、…２３１０ｃｎから送信された画像データをバッファ２３５１に一時的に蓄積し、当該バッファ２３５１に蓄積された画像データから、形態情報を生成する。形態情報の生成手法は、第１の実施形態と同様とし、さらには、形態情報を生成した後の処理も第１の実施形態と同様とする。これにより、第１の実施形態と同様の効果を得られる。

なお、上述した実施形態は、人物識別システムの構成の一例を示したものであって、人物識別システムにさらなる装置が追加されていてもよい。そして追加された構成が、画像データから形態情報を生成する等の処理を行ってもよい。

なお、上述した実施形態は、第１の画像撮像装置１００と、第２の画像撮像装置１１０とは、配置場所が異なる画像撮像装置群としたが、異なる種類または異なる類似度判定基準を有する画像撮像装置群としてもよい。

上述した実施形態においては、登録フェーズにおいて、異なる方向から撮像した画像データに基づいた複数の第１の形態情報を対応付けて登録することで、被測定者を認識する際に、複数の形態情報を組み合わせて被測定者の同定ができる。これにより、例えば、正面からの撮像データでなくても被測定者を同定できる。

さらに、上述した実施形態においては、複数の形態情報に、身長情報を対応付けて登録することとした。これにより、被測定者の同定精度を向上させることができる。

上述した実施形態においては、被測定者の身長情報を対応付けることで、天井に設置された複数の第２の画像撮像装置１１０で撮像した際に外観が似ている被測定者２人であっても、身長情報の違いに基づいて被測定者の各々を同定できる。

上述した実施形態においては、人物を識別する際に、複数の形態情報及び身長情報に基づいて認証を行うことで、体型、髪型、つむじ、髪の色などの被測定者の複数の特徴を組み合わせて同定することとした。これにより、被測定者の顔等が写っていなくとも被測定者を同定することが可能となる。

上述した実施形態においては、ＸＹ平面上で被測定者が存在する位置座標を特定した後、被測定者の位置座標が、水平面内座標推定条件を満たした場合に、被測定者の同定を行うこととした。これにより、被測定者の同定精度を向上させることができる。

上述した実施形態においては、複数の第１の画像撮像装置と、複数の第２の画像撮像装置と、を施設の天井部分、または建物の天井部分に設置した例について説明した。そして、光軸中心を真下近傍とした上で、所定の画角のレンズで撮影することで、被測定者を複数の画像撮像装置で撮影することができる。これにより、複数の形態情報に基づいて、被測定者を同定することができる。

さらには、天井設置形の複数の第１の画像撮像装置と、複数の第２の画像撮像装置と、を用いることで、頭頂部方向から撮像した画像データに基づいた形態情報であっても、被測定者の同定が可能となる。

上述した実施形態においては、ゲート通過時に被測定者の情報を登録することとした。これにより、施設や建物に設置された、同一時刻に１人しか通過できない狭隘通路において、被測定者の２つ以上の撮像データに基づいた形態情報を登録することとした。

その際に、異なる方位または仰角から撮影した異なる複数の画像データに基づいた複数の形態情報を同一人物のものとして対応付けて登録できる。これにより、人物識別する際に、利用可能な情報が増えるため、被測定者の動線のトレースも可能となる。

また、上述した実施形態においては、顔認証を行う際の閾値と、頭頂部の認証を行う際の閾値と、を異ならせることとした。これにより、特徴に応じた閾値が設定されているため、認証が容易となり、動体のトレースが可能となる。

また、上述した実施形態においては、顔認証と比べて、頭頂部の認証を行う形態情報の更新頻度が多くなるように設定した。これにより、顔と比べて変化する特徴であっても追従することができる。

上述した実施形態においては、登録する際に、被測定者の表面温度情報、身長、体重、顔認証による表情、腕時計による脈波など、他の生体情報も収集し、登録することつぃた。これにより、被測定者の体調を含めた健康状態を把握できる。

本実施形態においては、ＨＯＧ又はＣoＨＯＧなどの形態情報を被測定者データベース１６８に登録することとした。これにより、個人の肖像権に係る情報を抽出することなく、統計量と数値のみによる値を特徴量として、被測定者を同定できる。

上述した実施形態においては、被測定者の身長情報の測定をする際に、頭頂部のつむじが撮像されている場合は、身長を測定する際の測定点として使用し、つむじが撮像されていない場合にはエッジ情報から頭頂部を検出することとした。これにより、算出される身長情報の誤差を抑止できる。

上述した実施形態においては、形態情報に基づいて被測定者の候補を抽出した後、身長情報に基づいてさらなる絞り込みを行うこととした。これにより、形態情報だけでは、同定が困難な被測定者であっても同定を実現できる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１００ａ１～１００ａ８、１００ｂ１～１００ｂ８、１００ｃ１～１００ｃ８、１００ｄ…第１の画像撮像装置、１１０ａ１～１１０ａ８、１１０ｂ１～１１０ｂ８、１１０ｃ１～１１０ｃ８…第２の画像撮像装置、１０１…撮像センサ、１０２…バッファ、１０３、２３５２…制御部、１０４…通信インタフェース、１０５…画像分析部、１５０、２３５０…サーバ、１５１…通信インタフェース、１５２…制御部、１５３…記憶部、１６１…取得部、１６２…装置制御部、１６３…特定部、１６４…妥当性判定部、１６５…閾値処理部、１６６…出力部、１６７…画像撮像装置情報データベース、１６８…被測定者データベース、２３５１…バッファ、２３６１…画像分析部。

Claims (16)

1. 対象人物を異なる方向から撮像するために異なる位置に設けられた第１の複数の撮像部の各々によって撮像された第１の対象人物に関する複数の第１の情報を取得し、第２の撮像部によって撮像された、第２の対象人物に関する第２の情報を取得する取得部と、
   前記第１の複数の撮像部の各々から取得された、前記第１の対象人物に関する複数の第１の情報を対応付けて記憶する記憶部と、
   前記取得部によって取得された前記第２の情報と、前記記憶部に記憶された、前記第１の情報と、に基づいて対象人物を同定する処理部と、
   を備え、
   前記第１の情報は、前記第１の対象人物より高い位置に設けられた前記第１の複数の撮像部の各々によって撮像された、前記第１の対象人物の頭頂部を含んだ部位を表した情報と、顔撮影用の撮像部によって撮像された、前記第１の対象人物の顔を表した情報と、を含み、
   前記第２の情報は、前記第２の対象人物より高い位置に設けられた前記第２の撮像部によって撮像された、前記第２の対象人物の頭頂部、又は前記第２の対象人物の顔を含んだ部位を表し、
   前記処理部は、前記第２の情報に前記第２の対象人物の頭頂部が含まれている場合に同定に用いる閾値と比べて、前記第２の情報に前記第２の対象人物の顔が含まれている場合に同定に用いる閾値が高い、人物識別装置。
2. 前記記憶部に記憶された前記第１の情報のうち、前記第１の対象人物の頭頂部を含んだ部位を表した情報は、顔撮影用の撮像部によって撮像された、前記第１の対象人物の顔を表した情報と比べて、更新頻度が高い、
   請求項１に記載の人物識別装置。
3. 対象人物を異なる方向から撮像するために異なる位置に設けられた第１の複数の撮像部の各々によって撮像された第１の対象人物に関する複数の第１の情報を取得し、第２の撮像部によって撮像された、第２の対象人物に関する第２の情報を取得する取得部と、
   前記第１の複数の撮像部の各々から取得された、前記第１の対象人物に関する複数の第１の情報を対応付けて記憶する記憶部と、
   前記取得部によって取得された前記第２の情報と、前記記憶部に記憶された、前記第１の情報と、に基づいて対象人物を同定する処理部と、
   前記複数の第１の情報に基づいて、前記第１の対象人物の鉛直方向の座標に関する第１の身長情報を特定し、前記第２の情報に基づいて、前記第２の対象人物の第２の身長情報を特定する特定部と、を備え、
   前記記憶部は、前記複数の第１の情報と、前記第１の身長情報と、を対応付けて記憶し、
   前記処理部は、前記第２の情報及び前記第２の身長情報と、前記記憶部に記憶された前記複数の第１の情報及び前記第１の身長情報と、に基づいて人物を同定する、人物識別装置。
4. 前記特定部は、前記第１の情報又は前記第２の情報に、前記第１の対象人物又は前記第２の対象人物のつむじが含まれている場合には、当該つむじを測定点として、前記第１の身長情報又は前記第２の身長情報を算出し、前記第１の対象人物又は前記第２の対象人物のつむじが含まれていない場合には、前記第１の対象人物又は前記第２の対象人物の全体を表すシルエットから、前記第１の身長情報又は前記第２の身長情報を算出する、
   請求項３に記載の人物識別装置。
5. 前記処理部は、前記第２の情報と、前記記憶部に記憶された前記複数の第１の情報と、による類似度に基づいた判定を行った後に、前記第２の身長情報と、前記第１の身長情報と、に基づいて対象人物を同定する、
   請求項３又は４に記載の人物識別装置。
6. 前記取得部は、略同一時間に一人しか通過できない所定空間に前記第１の対象人物が存在する場合に、前記第１の複数の撮像部の各々によって撮像された第１の対象人物に関する、前記複数の第１の情報を取得する、
   請求項１乃至５のいずれか一つに記載の人物識別装置。
7. 前記取得部は、さらに、前記第１の対象人物の表面温度情報、身長、体重、顔認証による表情、又は脈拍を含む身体情報を取得する、
   請求項３に記載の人物識別装置。
8. 前記取得部は、前記第１の情報として、さらに、検出部が出力するレーザ光、超音波、赤外線に基づいた、前記第１の対象人物の鉛直方向の座標に関する第１の身長情報を取得し、
   前記記憶部は、前記複数の第１の情報と、前記第１の身長情報と、を対応付けて記憶し、
   前記処理部は、前記第２の情報と、前記複数の第１の情報及び前記第１の身長情報と、に基づいて対象人物を同定する、
   請求項３に記載の人物識別装置。
9. 前記複数の第１の情報は、前記第１の対象人物の特徴を表したＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradients）又はＣoＨＯＧ（Co-Occurrence Histograms of Oriented Gradients：輝度こう配方向共起ヒストグラム）データであり、
   前記第２の情報は、前記第２の対象人物の特徴を表したＨＯＧ又はＣoＨＯＧデータである、
   請求項１乃至８のいずれか１つに記載の人物識別装置。
10. 第１の対象人物を異なる方向から撮像するために異なる位置に設けられた第１の複数の撮像部と、
    前記第１の複数の撮像部と異なる領域に設けられた、第２の撮像部と、
    前記第１の複数の撮像部の各々によって撮像された前記第１の対象人物に関する複数の第１の情報を取得し、前記第２の撮像部によって撮像された第２の対象人物に関する第２の情報を取得する取得部と、
    前記第１の複数の撮像部の各々から取得された、前記第１の対象人物に関する複数の第１の情報を対応付けて記憶する記憶部と、
    前前記第２の情報と、前記記憶部に記憶された、前記第１の情報と、に基づいて対象人物を同定する処理部と、
    を備え、
    前記第１の情報は、前記第１の対象人物より高い位置に設けられた前記第１の複数の撮像部の各々によって撮像された、前記第１の対象人物の頭頂部を含んだ部位を表した情報と、顔撮影用の撮像部によって撮像された、前記第１の対象人物の顔を表した情報と、を含み、
    前記第２の情報は、前記第２の対象人物より高い位置に設けられた前記第２の撮像部によって撮像された、前記第２の対象人物の頭頂部、又は前記第２の対象人物の顔を含んだ部位を表し、
    前記処理部は、前記第２の情報に前記第２の対象人物の頭頂部が含まれている場合に同定に用いる閾値と比べて、前記第２の情報に前記第２の対象人物の顔が含まれている場合に同定に用いる閾値が高い、人物識別システム。
11. 第１の対象人物を異なる方向から撮像するために異なる位置に設けられた第１の複数の撮像部と、
    前記第１の複数の撮像部と異なる領域に設けられた、第２の撮像部と、
    前記第１の複数の撮像部の各々によって撮像された前記第１の対象人物に関する複数の第１の情報を取得し、前記第２の撮像部によって撮像された第２の対象人物に関する第２の情報を取得する取得部と、
    前記第１の複数の撮像部の各々から取得された、前記第１の対象人物に関する複数の第１の情報を対応付けて記憶する記憶部と、
    前前記第２の情報と、前記記憶部に記憶された、前記第１の情報と、に基づいて対象人物を同定する処理部と、
    前記複数の第１の情報に基づいて、前記第１の対象人物の鉛直方向の座標に関する第１の身長情報を特定し、前記第２の情報に基づいて、前記第２の対象人物の第２の身長情報を特定する特定部と、を備え、
    前記記憶部は、前記複数の第１の情報と、前記第１の身長情報と、を対応付けて記憶し、
    前記処理部は、前記第２の情報及び前記第２の身長情報と、前記記憶部に記憶された前記複数の第１の情報及び前記第１の身長情報と、に基づいて人物を同定する、人物識別システム。
12. 前記第２の撮像部は複数設けられ、
    複数の前記第２の撮像部は、少なくとも三角以上の多角形を構成するように配置され、
    前記処理部は、複数の前記第２の撮像部で構成された多角形内に存在する前記第２の対象人物に対して、対象人物の同定を行う、
    請求項１０又は１１に記載の人物識別システム。
13. 対象人物を異なる方向から撮像するために異なる位置に設けられた第１の複数の撮像部の各々によって撮像された第１の対象人物に関する複数の第１の情報を取得する第１の取得ステップと、
    前記第１の複数の撮像部の各々から取得された、前記第１の対象人物に関する複数の第１の情報を対応付けて記憶部に記憶する記憶ステップと、
    第２の撮像部によって撮像された、第２の対象人物に関する第２の情報を取得する第２の取得ステップと、
    前記第２の取得ステップによって取得された前記第２の情報と、前記記憶部に記憶された、前記第１の情報と、に基づいて対象人物を同定する処理ステップと、
    を含み、
    前記第１の情報は、前記第１の対象人物より高い位置に設けられた前記第１の複数の撮像部の各々によって撮像された、前記第１の対象人物の頭頂部を含んだ部位を表した情報と、顔撮影用の撮像部によって撮像された、前記第１の対象人物の顔を表した情報と、を含み、
    前記第２の情報は、前記第２の対象人物より高い位置に設けられた前記第２の撮像部によって撮像された、前記第２の対象人物の頭頂部、又は前記第２の対象人物の顔を含んだ部位を表し、
    前記処理ステップは、前記第２の情報に前記第２の対象人物の頭頂部が含まれている場合に同定に用いる閾値と比べて、前記第２の情報に前記第２の対象人物の顔が含まれている場合に同定に用いる閾値が高い、人物識別方法。
14. 対象人物を異なる方向から撮像するために異なる位置に設けられた第１の複数の撮像部の各々によって撮像された第１の対象人物に関する複数の第１の情報を取得する第１の取得ステップと、
    前記第１の複数の撮像部の各々から取得された、前記第１の対象人物に関する複数の第１の情報を対応付けて記憶部に記憶する記憶ステップと、
    第２の撮像部によって撮像された、第２の対象人物に関する第２の情報を取得する第２の取得ステップと、
    前記第２の取得ステップによって取得された前記第２の情報と、前記記憶部に記憶された、前記第１の情報と、に基づいて対象人物を同定する処理ステップと、
    前記複数の第１の情報に基づいて、前記第１の対象人物の鉛直方向の座標に関する第１の身長情報を特定し、前記第２の情報に基づいて、前記第２の対象人物の第２の身長情報を特定する特定ステップと、
    を含み、
    前記記憶部は、前記複数の第１の情報と、前記第１の身長情報と、を対応付けて記憶しており、
    前記処理ステップは、前記第２の情報及び前記第２の身長情報と、前記記憶部に記憶された前記複数の第１の情報及び前記第１の身長情報と、に基づいて人物を同定する、人物識別方法。
15. 対象人物を異なる方向から撮像するために異なる位置に設けられた第１の複数の撮像部の各々によって撮像された第１の対象人物に関する複数の第１の情報を取得する第１の取得ステップと、
    前記第１の複数の撮像部の各々から取得された、前記第１の対象人物に関する複数の第１の情報を対応付けて記憶部に記憶する記憶ステップと、
    第２の撮像部によって撮像された、第２の対象人物に関する第２の情報を取得する第２の取得ステップと、
    前記第２の取得ステップによって取得された前記第２の情報と、前記記憶部に記憶された、前記第１の情報と、に基づいて対象人物を同定する処理ステップと、
    を実行させるためのプログラムであって、
    前記第１の情報は、前記第１の対象人物より高い位置に設けられた前記第１の複数の撮像部の各々によって撮像された、前記第１の対象人物の頭頂部を含んだ部位を表した情報と、顔撮影用の撮像部によって撮像された、前記第１の対象人物の顔を表した情報と、を含み、
    前記第２の情報は、前記第２の対象人物より高い位置に設けられた前記第２の撮像部によって撮像された、前記第２の対象人物の頭頂部、又は前記第２の対象人物の顔を含んだ部位を表し、
    前記処理ステップは、前記第２の情報に前記第２の対象人物の頭頂部が含まれている場合に同定に用いる閾値と比べて、前記第２の情報に前記第２の対象人物の顔が含まれている場合に同定に用いる閾値が高い、プログラム。
16. 対象人物を異なる方向から撮像するために異なる位置に設けられた第１の複数の撮像部の各々によって撮像された第１の対象人物に関する複数の第１の情報を取得する第１の取得ステップと、
    前記第１の複数の撮像部の各々から取得された、前記第１の対象人物に関する複数の第１の情報を対応付けて記憶部に記憶する記憶ステップと、
    第２の撮像部によって撮像された、第２の対象人物に関する第２の情報を取得する第２の取得ステップと、
    前記第２の取得ステップによって取得された前記第２の情報と、前記記憶部に記憶された、前記第１の情報と、に基づいて対象人物を同定する処理ステップと、
    前記複数の第１の情報に基づいて、前記第１の対象人物の鉛直方向の座標に関する第１の身長情報を特定し、前記第２の情報に基づいて、前記第２の対象人物の第２の身長情報を特定する特定ステップと、
    を実行させるためのプログラムであって、
    前記記憶部は、前記複数の第１の情報と、前記第１の身長情報と、を対応付けて記憶しており、
    前記処理ステップは、前記第２の情報及び前記第２の身長情報と、前記記憶部に記憶された前記複数の第１の情報及び前記第１の身長情報と、に基づいて人物を同定する、プログラム。

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