JP7803115B2 - 情報処理システム、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本開示は、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。

従来、レーダー等の検出装置を用いた物体の検出に関する技術が知られている。例えば、特許文献１には、レーダーを用いたセンサにより物体を検出し、検出した情報を基に運転を支援する技術が開示されている。

国際公開第２０１９／２３９４７１号公報

しかし、検出装置を用いた人物の検出に関する技術には改善の余地があった。

本開示の目的は、検出装置を用いた人物の検出に関する技術を改善することである。

本開示の一実施形態に係る情報処理システムは、
所定位置に存在する人物を特定人物として特定する特定装置と、
それぞれ自機に対応する地理的範囲に存在する人物を不特定人物として認識する少なくとも一つの認識装置と、
前記特定装置及び前記少なくとも一つの認識装置と通信する情報処理装置と、
を備える情報処理システムであって、
前記情報処理装置は、
前記少なくとも一つの認識装置による認識の結果を解析することにより、第１不特定人物の位置の時間的変化を示す移動履歴を取得し、
前記特定装置が前記特定人物を特定した時刻及び前記所定位置と、前記第１不特定人物の前記移動履歴とに基づいて、前記特定人物と前記第１不特定人物とが同一であるか否かを判定し、
前記特定人物と前記第１不特定人物とが同一であると判定された場合、前記第１不特定人物の前記移動履歴を前記特定人物に対応付けて記憶装置に記憶させる。

本開示の一実施形態に係る情報処理方法は、
所定位置に存在する人物を特定人物として特定する特定装置と、
それぞれ自機に対応する地理的範囲に存在する人物を不特定人物として認識する少なくとも一つの認識装置と、
前記特定装置及び前記少なくとも一つの認識装置と通信する情報処理装置と、
を備える情報処理システムの情報処理方法であって、
前記情報処理装置が、
前記少なくとも一つの認識装置による認識の結果を解析することにより、第１不特定人物の位置の時間的変化を示す移動履歴を取得する工程と、
前記特定装置が前記特定人物を特定した時刻及び前記所定位置と、前記第１不特定人物の前記移動履歴とに基づいて、前記特定人物と前記第１不特定人物とが同一であるか否かを判定する工程と、
前記特定人物と前記第１不特定人物とが同一であると判定された場合、前記第１不特定人物の前記移動履歴を前記特定人物に対応付けて記憶装置に記憶させる工程と、
を含む。

本開示の一実施形態に係るプログラムは、
コンピュータを、
所定位置に存在する人物を特定人物として特定する特定装置、及び、それぞれ自機に対応する地理的範囲に存在する人物を不特定人物として認識する少なくとも一つの認識装置との間で通信する情報処理装置であって、
前記少なくとも一つの認識装置による認識の結果を解析することにより、第１不特定人物の位置の時間的変化を示す移動履歴を取得し、
前記特定装置が前記特定人物を特定した時刻及び前記所定位置と、前記第１不特定人物の前記移動履歴とに基づいて、前記特定人物と前記第１不特定人物とが同一であるか否かを判定し、
前記特定人物と前記第１不特定人物とが同一であると判定された場合、前記第１不特定人物の前記移動履歴を前記特定人物に対応付けて記憶装置に記憶させる、
情報処理装置として動作させる。

本開示の一実施形態によれば、検出装置を用いた人物の検出に関する技術が改善される。

本開示の一実施形態に係る情報処理システムの概略構成を示すブロック図である。 情報処理装置の概略構成を示すブロック図である。 特定装置の概略構成を示すブロック図である。 認識装置の概略構成を示すブロック図である。 撮影装置の概略構成を示すブロック図である。 情報処理システムが適用された市街地の一例を示す地図である。 情報処理装置の動作を示すフローチャートである。 移動履歴取得処理の手順を示すフローチャートである。 同一性判定処理の手順を示すフローチャートである。 第１記憶装置に記憶された第１データのサンプルの一例を示す図である。 第２記憶装置に記憶された第２データのサンプルの一例を示す図である。 第２データに基づき決定された速度ベクトルの一例を示す図である。 認識装置による認識の結果から抽出された移動履歴の一例を示す図である。

以下、本開示の実施形態について説明する。

（実施形態の概要）
図１を参照して、本開示の実施形態に係る情報処理システム１の概要について説明する。情報処理システム１は、情報処理装置１０、特定装置２０、少なくとも一つの認識装置３０、撮影装置４０、第１記憶装置５０、及び、第２記憶装置６０を備える。情報処理装置１０、特定装置２０、少なくとも一つの認識装置３０、撮影装置４０、第１記憶装置５０、及び、第２記憶装置６０は、例えばインターネット及び移動体通信網等を含むネットワーク７０と通信可能に接続される。以下、情報処理システム１における、情報処理装置１０、特定装置２０、撮影装置４０、第１記憶装置５０、及び、第２記憶装置６０の個数はいずれも一つである例を説明するが、これらの装置の少なくともいずれかの個数が二つ以上であってもよい。特定装置２０及び少なくとも一つの撮影装置４０は、例えば、街、特定の敷地内、又は建物内等の一定の地理的エリア内に設置される。以下、特定装置２０及び少なくとも一つの撮影装置４０が街に設けられる例を説明するが、これらの装置は所望の地理的エリア内に設置されてもよい。

情報処理装置１０は、例えばサーバ装置等のコンピュータである。情報処理装置１０は、ネットワーク７０を介して、撮影装置４０、第１記憶装置５０、及び、第２記憶装置６０と通信可能である。

特定装置２０は、所定位置に存在する人物を特定人物として特定し、その人物を識別する識別情報を取得する装置である。特定装置２０は、例えば、人物が所持する端末からユーザＩＤ（Identity）等のデータを受信したり、その人物の生体情報を読み取ったりすることで、その人物を特定してもよい。

認識装置３０は、それぞれ自機に対応する地理的範囲に存在する人物を不特定人物として認識する装置である。認識装置３０は、自機に対応する地理的範囲に存在する人物の位置を認識することができる。認識装置３０は、例えば、ミリ波レーダー又は赤外線センサにより、人物を認識してもよい。後述するように、認識装置３０による不特定人物の認識結果は、その不特定人物の移動履歴を抽出するために用いられてもよい。

撮影装置４０は、人物を撮影し、撮影画像を取得する装置である。撮影装置４０により取得された撮影画像は、認識装置３０により人物として認識されたものの、特定装置２０により特定されなかった不特定人物の移動履歴と対応付けて記憶されてもよい。

特定装置２０は、特定の一つの場所のみに設置されるのに対し、少なくとも一つの認識装置３０は、街全体の少なくとも一つの場所に設置されてもよい。あるいは、特定装置２０は、公共の場所のみに設置されるのに対し、認識装置３０は、公共の場所だけでなくプライベート空間にも設置されてもよい。例えば、特定装置２０は、居住棟のエントランスに設置され、居住棟に入る住人又は来訪者等の人物を特定してもよい。認識装置３０は、その人物が居住棟に入った後、その行動を追跡してもよい。

第１記憶装置５０は、特定装置２０が特定した人物の識別情報、人物特定を行った時刻及び位置を含む情報を、第１データとして記憶する装置である。第２記憶装置６０は、認識装置３０が認識した人物の位置、人物認識を行った時刻及び速度ベクトルを含む情報を、第２データとして記憶する装置である。速度ベクトルは、例えば、情報処理装置１０が認識装置３０による認識の結果を解析することにより決定されてもよい。第１記憶装置５０及び第２記憶装置６０は、例えば、ネットワークストレージにより実現されてもよい。あるいは、第１記憶装置５０又は第２記憶装置６０は、情報処理装置１０に内蔵又は外付けされるストレージにより実現されてもよい。または、第１記憶装置５０は、特定装置２０に内蔵又は外付けされる、情報処理装置１０からアクセス可能なストレージにより実現されてもよい。第２記憶装置６０は、少なくとも一つの認識装置３０の各々に内蔵又は外付けされる、情報処理装置１０からアクセス可能な分散ストレージにより実現されてもよい。

まず、本実施形態の概要について説明し、詳細については後述する。上記のような構成において、情報処理装置１０は、少なくとも一つの認識装置３０による認識の結果を解析することにより、ある不特定人物である第１不特定人物の位置の時間的変化を示す移動履歴を取得する。情報処理装置１０は、特定装置２０が人物を特定人物として特定した時刻及び所定位置と、第１不特定人物の移動履歴とに基づいて、特定人物と第１不特定人物とが同一であるか否かを判定する。情報処理装置１０は、特定人物と第１不特定人物とが同一であると判定された場合、第１不特定人物の移動履歴を特定人物に対応付けて記憶装置に記憶させる。

このように、本実施形態においては、特定装置２０の特定の結果と、少なくとも一つの認識装置３０の認識の結果に基づく不特定人物の移動履歴とに基づき、特定人物と移動履歴とを対応付ける。そのため、情報処理システム１は、認識装置３０により認識された不特定人物を特定することが可能である。移動履歴の取得は人物を特定せずに行われるので、その人物のプライバシーを守ることができる。一方で、特定装置２０が特定可能な人物（例えば、街の住民）については、その人物に対応付けて移動履歴が記憶され得る（すなわち、個人を特定可能な形式で移動履歴が記憶され得る）ので、例えば防犯又はセキュリティ等の観点から有用である。また、情報処理システム１は、少なくとも一つの認識装置３０を用いることで広い地理的範囲の移動履歴を取得することができる。本実施形態によれば、高価な特定装置２０の台数は少なくてもよいため、低コスト化が可能である。さらに、本実施形態によれば、認識装置３０を用いて得られた認識結果だけでは個人を特定することができないため、仮に認識結果が漏洩したとしても、プライバシーを守ることができる。したがって、本実施形態によれば、システム構築の低コスト化及びプライバシー保護を実現するという点で、人物の検出に関する技術が改善される。

次に、情報処理システム１の各構成について詳細に説明する。

（情報処理装置の構成）
図２に示すように、情報処理装置１０は、制御部１１、記憶部１２、及び、通信部１３を備える。

制御部１１は、１つ以上のプロセッサ、１つ以上のプログラマブル回路、１つ以上の専用回路、又はこれらの組合せを含む。プロセッサは、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）若しくはＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の汎用プロセッサ、又は特定の処理に特化した専用プロセッサであるがこれらに限られない。プログラマブル回路は、例えばＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）であるがこれに限られない。専用回路は、例えばＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）であるがこれに限られない。制御部１１は、情報処理装置１０全体の動作を制御する。

記憶部１２は、一つ以上のメモリを含む。メモリは、例えば半導体メモリ、磁気メモリ、又は光メモリ等であるが、これらに限られない。記憶部１２に含まれる各メモリは、例えば主記憶装置、補助記憶装置、又はキャッシュメモリとして機能してもよい。記憶部１２は、情報処理装置１０の動作に用いられる任意の情報を記憶する。例えば、記憶部１２は、システムプログラム、アプリケーションプログラム、データベース、及び地図情報等を記憶してもよい。記憶部１２に記憶された情報は、例えば通信部１３を介してネットワーク７０から取得される情報で更新可能であってもよい。

通信部１３は、ネットワーク７０に接続する一つ以上の通信インタフェースを含む。この通信インタフェースは、例えば４Ｇ（4th Generation）若しくは５Ｇ（5th Generation）等の移動体通信規格、有線ＬＡＮ（Local Area Network）規格、又は無線ＬＡＮ規格に対応するが、これらに限られず、任意の通信規格に対応してもよい。本実施形態において、情報処理装置１０は、通信部１３及びネットワーク７０を介して、特定装置２０、少なくとも一つの認識装置３０、撮影装置４０、第１記憶装置５０、及び、第２記憶装置６０と通信可能である。なお、情報処理装置１０は、通信部１３及びネットワーク７０を介して、例えば人物が所持するスマートフォン等、特定装置２０、少なくとも一つの認識装置３０、撮影装置４０、第１記憶装置５０、及び、第２記憶装置６０以外の装置と通信してもよい。

（特定装置の構成）
図３に示すように、特定装置２０は、制御部２１、識別情報取得部２２、記憶部２３、及び、通信部２４を備える。

制御部２１は、一つ以上のプロセッサ、一つ以上のプログラマブル回路、一つ以上の専用回路、又はこれらの組合せを含む。制御部２１は、特定装置２０全体の動作を制御する。

識別情報取得部２２は、所定位置に存在する人物を特定し、その人物を識別する識別情報を取得する装置である。識別情報取得部２２は、例えば、人物が保持する端末からユーザＩＤ等のデータを受信することで、その端末を保持する個人を特定してもよい。このような端末は例えばスマートフォンであるが、社員証又は入館カード等でもよい。保持する端末により人物を特定する場合、識別情報取得部２２は、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はＮＦＣ（Near Field Communication）等を含む無線通信方式を用いて端末と通信してもよい。Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）により通信する場合、識別情報取得部２２は１０ｃｍ単位で端末を識別可能であるため、複数の人物を同時に特定することができる。なお、識別情報取得部２２は、例えば、人物の指紋、虹彩、又は顔等に関する生体情報を直接取得し、その生体情報そのもの又はその生体情報に対応する人物を特定する情報を識別情報として、人物を特定してもよい。すなわち、識別情報取得部２２は、カメラ又は生体センサを含んでもよい。

記憶部２３は、一つ以上のメモリを含む。記憶部２３に含まれる各メモリは、例えば主記憶装置、補助記憶装置、又はキャッシュメモリとして機能してもよい。記憶部２３は、特定装置２０の動作に用いられる任意の情報を記憶する。例えば、記憶部２３は、システムプログラム、アプリケーションプログラム、データベース、及び地図情報等を記憶してもよい。記憶部２３に記憶された情報は、例えば通信部２４を介してネットワーク７０から取得される情報で更新可能であってもよい。

通信部２４は、ネットワーク７０に接続する一つ以上の通信インタフェースを含む。この通信インタフェースは、例えば移動体通信規格、有線ＬＡＮ規格、又は無線ＬＡＮ規格に対応するが、これらに限られず、任意の通信規格に対応してもよい。本実施形態において、特定装置２０は、通信部２４及びネットワーク７０を介して、情報処理装置１０、及び、第１記憶装置５０と通信可能である。

特定装置２０の制御部２１は、識別情報取得部２２が所定位置に存在する人物の識別情報を取得すると、その識別情報、その識別情報を取得した位置及び時刻を含む情報を、第１データとして第１記憶装置５０に記憶させる。すなわち、制御部２１は、通信部２４からネットワーク７０を介して第１記憶装置５０へ第１データを送信し、第１記憶装置５０に第１データを記憶させる。制御部２１は、第１記憶装置５０との間の通信を暗号化通信路等のセキュリティが施された通信路を介して行ってもよい。これにより、特定装置２０により特定された人物の行動に関する情報が漏洩することを防ぎ、その人物のプライバシーを保護することができる。

（認識装置の構成）
図４に示すように、認識装置３０は、制御部３１、レーダー部３２、記憶部３３、及び、通信部３４を備える。

制御部３１は、一つ以上のプロセッサ、一つ以上のプログラマブル回路、一つ以上の専用回路、又はこれらの組合せを含む。制御部３１は、認識装置３０全体の動作を制御する。

レーダー部３２は、その認識装置３０に対応する地理的範囲に対してミリ波を送信し、反射波を受信する装置である。対応する地理的範囲に人物等の物体が存在する場合、物体はミリ波を反射する。認識装置３０は、レーダー部３２が受信した物体からの反射波に基づき、物体を認識する。本実施形態において、認識装置３０は、移動する物体が認識された場合、その物体を不特定人物として認識する。レーダー部３２は、例えば、数ｍ×数ｍ～数十ｍ×数十ｍの地理的範囲において、５０ｃｍ×５０ｃｍ～数ｍ×数ｍのグリッドで物体を認識してもよい。さらに、レーダー部３２は、物体の３次元位置を認識可能としてもよい。例えば、認識装置３０は、例えば、床上２．４ｍに設置した場合、対応する地理的範囲において、床から床上２．４ｍまでの範囲で物体の高さも認識することができてもよい。

なお、本実施形態では、認識装置３０を、ミリ波レーダーにより実現する例を説明するが、認識装置３０は、自機に対応する地理的範囲に存在する不特定人物を認識可能な装置であれば、ミリ波レーダーに基づく構成に限られない。例えば、認識装置３０は、赤外線センサ等を用いて構成してもよい。認識装置３０は、ミリ波レーダー又は赤外線センサ等を用いて構成することで、特定装置２０と比べて、安価に提供することが可能である。

記憶部３３は、一つ以上のメモリを含む。記憶部３３に含まれる各メモリは、例えば主記憶装置、補助記憶装置、又はキャッシュメモリとして機能してもよい。記憶部３３は、認識装置３０の動作に用いられる任意の情報を記憶する。例えば、記憶部３３は、システムプログラム、アプリケーションプログラム、データベース、及び地図情報等を記憶してもよい。記憶部３３に記憶された情報は、例えば通信部３４を介してネットワーク７０から取得される情報で更新可能であってもよい。

通信部３４は、ネットワーク７０に接続する一つ以上の通信インタフェースを含む。この通信インタフェースは、例えば移動体通信規格、有線ＬＡＮ規格、又は無線ＬＡＮ規格に対応するが、これらに限られず、任意の通信規格に対応してもよい。本実施形態において、認識装置３０は、通信部２４及びネットワーク７０を介して、情報処理装置１０、及び、第２記憶装置６０と通信可能である。

認識装置３０の制御部３１は、レーダー部３２がその認識装置３０に対応する地理的範囲に存在する不特定人物を認識すると、その不特定人物を認識した時刻及び位置を含む情報を、第２データとして第２記憶装置６０に記憶させる。すなわち、制御部３１は、通信部３４からネットワーク７０を介して第２記憶装置６０へ第２データを送信し、第２記憶装置６０に第２データを記憶させる。制御部３１は、第２記憶装置６０との間の通信を暗号化通信路等のセキュリティが施された通信路を介して行ってもよい。これにより、認識装置３０により認識された不特定人物の行動に関する情報が漏洩することを防ぎ、その人物のプライバシーを保護することができる。

認識装置３０の制御部３１は、不特定人物について認識された位置及び時刻だけでなく、他の情報も取得できる場合は、その情報を第２データとして第２記憶装置６０に記憶させてもよい。例えば、制御部３１は、認識装置３０に対応する地理的範囲に存在する不特定人物の位置の時間的変化に基づき、その不特定人物の速度ベクトルを求めてもよい。速度ベクトルを求めた場合、制御部３１は、不特定人物を認識した時刻及び位置に加えて、速度ベクトルを含む情報を第２データとして第２記憶装置６０に記憶させてもよい。また、制御部３１は、近接するタイミングで近接する位置に不特定人物を認識した場合、その不特定人物は同一であると認識してもよい。例えば、制御部３１は、一定のフレーム間隔（例えば、０．１秒）で物体を認識している場合において、あるフレームで認識された不特定人物の位置とそのフレームに隣接するフレームで認識された不特定人物の位置との間の距離が所定の閾値（例えば、１ｍ）以下の場合、その不特定人物は同一であると認識してもよい。制御部３１は、異なる時刻に異なる位置で認識された不特定人物を同一であると認識した場合、その不特定人物に物体ＩＤを割り当てて、他の不特定人物と区別できるようにしてもよい。制御部３１は、このような物体ＩＤを第２データとして第２記憶装置６０に記憶させてもよい。また、制御部３１は、認識装置３０を識別する識別情報を第２データとして第２記憶装置６０に記憶させてもよい。

（撮影装置の構成）
図５に示すように、撮影装置４０は、制御部４１、撮影部４２、記憶部４３、及び、通信部４４を備える。

制御部４１は、一つ以上のプロセッサ、一つ以上のプログラマブル回路、一つ以上の専用回路、又はこれらの組合せを含む。制御部４１は、撮影装置４０全体の動作を制御する。

撮影部４２は、その撮影装置４０の撮影範囲に存在する撮影対象を撮影して、撮影画像を生成する装置である。撮影部４２は、例えばカラー画像を生成するＲＧＢ（Red Green Blue）カメラであるが、これに代えて、グレースケール画像又は白黒画像を生成するカメラでもよい。

記憶部４３は、一つ以上のメモリを含む。記憶部４３に含まれる各メモリは、例えば主記憶装置、補助記憶装置、又はキャッシュメモリとして機能してもよい。記憶部４３は、撮影装置４０の動作に用いられる任意の情報を記憶する。例えば、記憶部４３は、システムプログラム、アプリケーションプログラム、データベース、及び地図情報等を記憶してもよい。記憶部４３に記憶された情報は、例えば通信部４４を介してネットワーク７０から取得される情報で更新可能であってもよい。

通信部４４は、ネットワーク７０に接続する一つ以上の通信インタフェースを含む。この通信インタフェースは、例えば移動体通信規格、有線ＬＡＮ規格、又は無線ＬＡＮ規格に対応するが、これらに限られず、任意の通信規格に対応してもよい。本実施形態において、撮影装置４０は、通信部４４及びネットワーク７０を介して、情報処理装置１０と通信可能である。

撮影装置４０の制御部４１は、撮影部４２が撮影対象を撮影すると、その撮影画像、時刻及び位置を含む情報を、第３データとして記憶部４３に記憶させる。制御部４１は、第３データを、一定期間（例えば、一週間）、記憶部４３に記憶させ、その後、消去する。制御部４１は、情報処理装置１０からの要求に応じて、撮影画像を通信部４４からネットワーク７０を介して情報処理装置１０へ送信してもよい。撮影画像を送信する際、制御部４１は、情報処理装置１０との間の通信を暗号化通信路等のセキュリティが施された通信路を介して行ってもよい。これにより、撮影装置４０により撮影された人物の行動に関する情報が漏洩することを防ぎ、その人物のプライバシーを保護することができる。なお、本実施形態では、撮影装置４０は、撮影した撮影画像を含む第３データを記憶部４３に記憶するが、ネットワーク７０に接続されたネットワークストレージを含む記憶装置等に記憶してもよい。

（情報処理システムの適用例）
ここでは、情報処理システム１が図６のような市街地に適用された場合の例を説明する。図６は、情報処理システム１が適用された市街地の一例を示す地図である。図６の例では、一つの特定装置２０、三つの認識装置３０（３０ａ，３０ｂ，３０ｃ）、及び一つの撮影装置４０が市街地の路上付近に設けられている。

特定装置２０は、所定位置２５に存在する人物を特定人物として特定する。特定装置２０は、人物を特定した場合、人物を特定した時刻、所定位置２５、及び人物の識別情報を含む第１データを第１記憶装置５０に記憶させる。

認識装置３０（３０ａ，３０ｂ，３０ｃ）は、それぞれ自機に対応する地理的範囲３５（３５ａ，３５ｂ，３５ｃ）に存在する人物を不特定人物として認識する。図６の例では、認識装置３０ｃは、地理的範囲３５ｃに存在する人物８０を認識することができる。認識装置３０ｃは、認識した人物８０の位置及び時刻を取得し、これらの情報を含む第２データを第２記憶装置６０に記憶させる。

撮影装置４０は、自機の撮影範囲に存在する撮影対象を撮影して、撮影画像を生成する。図６の例では、撮影装置４０は、認識装置３０ｃの地理的範囲３５ｃとほぼ同一の範囲を自機の撮影範囲として、常時、撮影を行う。

以下、図６に示す地図における任意の地点は、図６の左上を原点（基準点）とするＸＹ座標系におけるＸＹ座標（Ｘ，Ｙ）により特定される例を説明する。ここでは、Ｘ座標の値は図６の右方向へ進むに従って増加する。Ｙ座標の値は図６の下方向へ進むに従って増加する。例えば、図６において、所定位置２５の位置は（６０，６０）である。人物８０の位置は（１２０，１２０）である。以下、Ｘ座標及びＹ座標の値は、原点からの距離をメートル（ｍ）単位で表した数値である場合の例を説明する。

（情報処理装置の動作フロー）
図７～図１２を参照して、情報処理装置１０の動作について説明する。図７～図９は、情報処理装置１０の動作を示すフローチャートである。図７～図９を参照して説明する情報処理装置１０の動作は、本実施形態に係る情報処理方法の一つに相当しうる。図７～図９の各ステップの動作は、制御部１１の制御に基づき実行される。本実施形態に係る情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムは、図７～図９に示す各ステップを含みうる。以下、ある認識装置（例えば、認識装置３０ｃ）によりある時刻に認識された不特定人物８０を特定する処理の例を説明する。

ステップＳ１：制御部１１は、特定装置２０による人物の特定の結果を取得する。

具体的には、制御部１１は、第１記憶装置５０にアクセスして、第１記憶装置５０が記憶する第１データを参照してもよい。図１０は、第１記憶装置５０に記憶された第１データのサンプルの一例を示す図である。図１０の例では、特定装置２０が人物を特定する所定位置２５の座標は（６０，６０）である。図１０の例では、所定位置２５において、時刻１４：５０：００に「ユーザＡ」が特定され、時刻１５：３５：００に「ユーザＢ」が特定されている。以下、制御部１１は、時刻１４：５０：００、所定位置（６０，６０）、識別情報「ユーザＡ」を含む情報を特定の結果として取得した場合を説明する。なお、第１データが特定装置２０の記憶部２３に記憶されている場合、制御部１１は、特定装置２０にアクセスして、特定装置２０による特定の結果を取得してもよい。

ステップＳ２：制御部１１は、少なくとも一つの認識装置３０（３０ａ，３０ｂ，３０ｃ）の各々による不特定人物の認識の結果を取得する。

具体的には、制御部１１は、第２記憶装置６０にアクセスし、認識装置３０（３０ａ，３０ｂ，３０ｃ）による不特定人物の認識の結果として、第２記憶装置６０が記憶する第２データを参照してもよい。図１１は、第２記憶装置６０に記憶された第２データのサンプルの一例を示す図である。図１１の例では、全ての認識装置３０（３０ａ，３０ｂ，３０ｃ）による認識結果が、認識装置３０ａ，３０ｂ，３０ｃの識別情報と共に、時系列に記憶されている。例えば、図１１では、認識装置３０ｃの認識結果として、時刻１４：５１：５９に位置（１２０，１１９）において、時刻１４：５２：００に位置（１２０，１２０）において、物体ＩＤ「ｃ０００１」で識別される不特定人物が認識されている。なお、第２データが各認識装置３０（３０ａ，３０ｂ，３０ｃ）の記憶部３３に記憶されている場合、制御部１１は、各認識装置３０（３０ａ，３０ｂ，３０ｃ）にアクセスして、認識装置３０（３０ａ，３０ｂ，３０ｃ）による認識の結果を取得してもよい。

なお、認識装置３０（３０ａ，３０ｂ，３０ｃ）は、一定のサンプリングレートでミリ波レーダーの送受信を行うことで、自機に対応する地理的範囲３５（３５ａ，３５ｂ，３５ｃ）における物体（人物を含む）を認識する。そのため、第２データには、認識された物体の位置を秒単位で特定する情報だけでなく、より細かい時間単位（例えば、１秒未満の時間単位）で、認識された物体の位置を特定する情報等が含まれてもよい。

ステップＳ３：制御部１１は、認識装置３０（３０ａ，３０ｂ，３０ｃ）による認識の結果を解析することにより、ある不特定人物８０の位置の時間的変化を示す移動履歴を取得する。

具体的には、制御部１１は、ステップＳ１で取得した特定の結果に含まれる、特定装置２０が人物を特定した時刻以後の時刻の第２データのサンプルについて、図８に示される移動履歴取得処理（ステップＳ１１～Ｓ１６）を実行する。

ステップＳ１１：制御部１１は、第２データを参照し、ある認識装置（第１認識装置。例えば、認識装置３０ｃ）による認識の結果を解析することにより、その第１認識装置３０ｃによって不特定人物（第１不特定人物）８０が認識されたある時刻（第１時刻）における第１不特定人物８０の位置（第１位置）及び速度ベクトル（第１速度ベクトル）を決定する。

具体的には、制御部１１は、同一人物のデータであると考えられる第２データの複数のサンプルを抽出し、抽出した第２データの単位時間当たりの位置の変化に基づき、第１速度ベクトルを決定してもよい。速度ベクトルは、対象となる人物が単位時間当たりにＸＹ方向に移動する移動量及び向きを示すベクトルである。制御部１１は、例えば、同一の認識装置３０により同一の物体ＩＤが割り振られた不特定人物の第２データを同一人物の第２データとして抽出してもよい。第２データに物体ＩＤが含まれない場合、制御部１１は、例えば、同一の認識装置３０により認識された不特定人物の第２データであって、時刻及び位置の差分が予め定められた閾値以下である第２データの複数のサンプルを同一人物の第２データとして抽出してもよい。このような時刻及び位置の差分の閾値は、例えば、通常の歩行者の移動速度に基づき定められてもよい。具体的には、制御部１１は、例えば、１秒未満の時間における移動距離が数ｍ以内である第２データの複数のサンプルを同一人物の第２データとして抽出してもよい。制御部１１は、抽出された複数の第２データが示す第１不特定人物８０の位置及び時刻に基づき、その第１不特定人物の第１速度ベクトルを決定してもよい。

制御部３１は、第２記憶装置６０に記憶された第２データに、不特定人物について認識された位置及び時刻以外の情報が含まれる場合は、第１速度ベクトルを決定する際にこれらの情報を利用してもよい。例えば、前述のように、認識装置３０の識別情報及び物体ＩＤ等の情報が第２データに含まれる場合、制御部１１は、これらの情報を用いて不特定人物の同一性を判定して、第１速度ベクトルを決定してもよい。あるいは、例えば、第２データに認識装置３０（３０ａ，３０ｂ，３０ｃ）により求められた速度ベクトルが含まれる場合、制御部１１は、その速度ベクトルを第１速度ベクトルとして決定してもよい。このように、第２データに、不特定人物について認識された位置及び時刻以外の情報が含まれる場合は、これらの情報を用いて第１速度ベクトルを決定することで、その不特定人物についての速度ベクトルをより正確に決定することができる。

なお、制御部１１は、一定のサンプリングレートで取得された第２データのサンプルの各々について第１速度ベクトルを決定するのではなく、同一の認識装置３０により認識された同一人物について連続して取得された第２データを代表するサンプルについて、第１速度ベクトルを求めてもよい。例えば、制御部１１は、同一人物について連続して取得された第２データにおける一定の時間間隔（例えば、１０秒）のサンプルの各々について、第１速度ベクトルを決定するようにしてもよい。

図１２は、第２データに基づき決定された速度ベクトルの一例を示す図である。図１２の例では、図１１に例示された第２データの各サンプルの各々について、速度ベクトルが決定されている。速度ベクトルは、単位時間の間にＸ方向及びＹ方向に移動する量及び向きにより表されてもよい。移動の向きは正負によって示されてもよい。以下、単位時間を１分として、速度ベクトルを二次元ベクトルにより表す例を説明する。例えば、時刻１４：５０：００に位置（６０，６０）において認識された不特定人物の速度ベクトルは（６０，０）である。この速度ベクトルは、１分の間にＸ正方向、すなわち、図６の右方向に６０ｍだけ移動することを示す。例えば、時刻１４：５０：４０に位置（１２０，１４０）において認識された不特定人物の速度ベクトルは（０，－７０）である。この速度ベクトルは、１分の間にＹ負方向、すなわち、図６の上方向に７０だけ移動することを示す。

ステップＳ１２：制御部１１は、ステップＳ１１で決定された、第１時刻、第１位置及び第１速度ベクトルに基づいて、第１時刻よりも過去の時刻における第１不特定人物８０の推定位置を決定する。

具体的には、制御部１１は、第２データの第１ベクトルを決定したサンプルに含まれる時刻のうち、第１時刻よりも以前の、第１時刻から一定時間（例えば、１分）内の時刻の各々について、推定位置を決定してもよい。例えば、ステップＳ１１において、第１時刻、第１位置及び第１速度ベクトルとして、時刻１４：５２：００、位置（１２０，１２０）、及び、速度ベクトル（０，６０）が決定されたとする（図１２参照）。この場合、第１不特定人物８０は、１分の間にＹ正方向（図６の下方向）に６０だけ移動すると推定される。そこで、制御部１１は、時刻１４：５１：３０の推定位置を（１２０，９０）と決定し、時刻１４：５１：００の推定位置を（１２０，６０）と決定する。このようにして、制御部１１は、第１時刻から一定時間内の過去の時刻の各々について、推定位置を決定する。

ステップＳ１３：制御部１１は、第２データを参照し、ある認識装置（第２認識装置。例えば、認識装置３０ｂ）による認識の結果を解析することにより、その第２認識装置３０ｂによって不特定人物（第２不特定人物）が認識された時刻（第２時刻）、及び、第２時刻における第２不特定人物の位置（第２位置）を決定する。

具体的には、制御部１１は、第２データのサンプルに含まれる時刻のうち、ステップＳ１２で過去の時刻として決定された時刻と同一の時刻の各々を第２時刻として、その時刻における不特定人物の位置を第２位置として決定してもよい。例えば、制御部１１は、ステップＳ１２で過去の時刻として決定された時刻１４：５１：３０を第２時刻とした場合、その時刻における位置（５０，６０）を第２位置として決定する（図１２参照）。また、時刻１４：５１：００を第２時刻とした場合、その時刻における位置（１２０，６０）を第２位置として決定する。

ステップＳ１４：制御部１１は、ステップＳ１２で決定した第１不特定人物８０についての過去の時刻及び推定位置と、ステップＳ１３で決定した第２不特定人物についての第２時刻及び第２位置との比較に基づいて、第１不特定人物８０と第２不特定人物とが同一であるか否かを判定する。

具体的には、制御部１１は、ステップＳ１２で決定した過去の時刻と同一の第２時刻に対応する第２位置と、推定位置との間の距離が予め定められた閾値以内の場合、第１不特定人物８０と第２不特定人物とが同一であると判定してもよい。例えば、不特定人物の同一性を判定するための閾値が３ｍであるとする。ステップＳ１２において、制御部１１が、第１時刻１４：５２：００の第１位置（１２０，１２０）及び第１速度ベクトル（０，６０）に基づいて、第１不特定人物８０についての過去の時刻１４：５１：３０における推定位置（１２０，９０）を決定したとする。例えば、ステップＳ１３において、制御部１１が、第２不特定人物について、第２時刻１４：５１：３０の第２位置（５０，６０）（速度ベクトル（－９０，０））を決定したとする。この場合、過去の時刻と同一の第２時刻に対応する第２位置（５０，６０）と、推定位置（１２０，９０）との間の距離（（１２０－５０）²＋（９０－６０）²）^1/2＝ ７６．１６ｍは閾値３ｍを上回る。そこで、制御部１１は、第１不特定人物８０と第２不特定人物は同一でないと判定する。一方、ステップＳ１２において、制御部１１が、第１不特定人物８０につき、過去の時刻１４：５１：００における推定位置（１２０，６０）を決定したとする。例えば、ステップＳ１３において、制御部１１が、第２不特定人物として、第２時刻１４：５１：００の第２位置（１２０，６０）（速度ベクトル（６０，０））を決定したとする。この場合、過去の時刻と同一の第２時刻に対応する第２位置（１２０，６０）と、推定位置（１２０，６０）との間の距離は０（＜閾値
３ｍ）である。そこで、制御部１１は、第１不特定人物８０と第２不特定人物は同一であると判定する。このように、制御部１１は、ステップＳ１２で決定した過去の時刻の各々について、推定位置と、その過去の時刻と同一の第２時刻における第２位置とを比較して、第１不特定人物８０と第２不特定人物とが同一であるか否かを判定してもよい。

ステップＳ１５：制御部１１は、ステップＳ１４において、第１不特定人物８０と第２不特定人物とが同一であると判定された場合（ステップＳ１５でＹＥＳ）はステップＳ１６へ進み、そうでない場合（ステップＳ１５でＮＯ）は移動履歴処理を終了する。

具体的には、制御部１１は、ステップＳ１４において、複数の過去の時刻の少なくともいずれかについて、第１不特定人物８０と第２不特定人物とが同一であると判定された場合、ステップＳ１６へ進んでもよい。

ステップＳ１６：制御部１１は、第１不特定人物８０の移動履歴に、その第１不特定人物８０と同一であると判定された第２不特定人物の第２時刻及び第２位置を追加する。

具体的には、例えば、時刻１４：５２：００に位置（１２０，１２０）に存在した第１不特定人物８０と、時刻１４：５１：００に位置（１２０，６０）に存在した第２不特定人物とは同一であると判定される。そこで、制御部１１は、第２時刻１４：５１：００及び第２位置（１２０，６０）を第１不特定人物８０の移動履歴に追加する。

制御部１１は、ステップＳ１１～Ｓ１６の処理を、ステップＳ１で取得した特定装置２０が人物を特定した時刻以後の時刻の第２データのサンプルの各々について、そのサンプルの時刻をステップＳ１１の第１時刻として、基準となる時刻から遡って繰り返し実行することで、不特定人物８０についての移動履歴を取得してもよい。基準となる時刻は、例えば、ユーザから処理開始の要求を受けた時刻、又は、人物の特定を行いたい不特定人物８０がある認識装置（例えば、認識装置３０ｃ）により認識された時刻等としてもよい。上述した移動履歴作成処理により、第２データに含まれるサンプルを、同一の不特定人物８０に対応付けて、不特定人物８０の移動履歴を作成することができる。

なお、制御部１１は、第２データに認識装置３０の識別情報及び物体ＩＤ等の情報が含まれる場合は、これらの情報を利用して不特定人物８０の移動履歴を作成してもよい。例えば、制御部１１は、同一の認識装置３０により認識された同一人物について連続して取得された第２データの一連のサンプルを、その人物の移動履歴として抽出してもよい。

図１３は、上記のような手順により認識装置３０による認識の結果から抽出された移動履歴の一例を示す図である。図１３の例では、不特定人物８０は、時刻１４：５０：００に位置（６０，６０）におり、時刻１４：５１：００に位置（１２０，６０）を通過した後、時刻１４：５２：００に位置（１２０，１２０）へ到達している。移動履歴の作成後、制御部１１は、移動履歴取得処理を終了し、図７のステップＳ４へ進む。

ステップＳ４：制御部１１は、特定装置２０が特定人物として特定した時刻及び所定位置２５と、ステップＳ３で取得した第１不特定人物８０の移動履歴とに基づいて、特定人物と第１不特定人物８０とが同一であるか否かを判定する。

具体的には、制御部１１は、図９に示される同一性判定処理（ステップＳ２１～Ｓ２３）を実行する。

ステップＳ２１：制御部１１は、人物の特定を行う第１不特定人物８０の移動履歴に含まれる第１時刻及び第１位置を取得する。

具体的には、制御部１１は、ステップＳ３で取得した不特定人物８０の移動履歴に含まれる時刻及び位置の少なくとも一つの組を取得する。例えば、制御部１１は、図１３に例示した移動履歴に含まれる時刻及び位置の一つ以上の組を取得する。

ステップＳ２２：制御部１１は、特定装置２０による特定の結果に基づき、特定人物が特定された時刻（特定時刻）及び所定位置２５を取得する。

具体的には、例えば、制御部１１は、図１０に例示した人物特定の時刻及び位置の少なくとも一つの組を取得する。

ステップＳ２３：制御部１１は、ステップＳ２１で取得した第１時刻及び第１位置と、ステップＳ２２で取得した特定時刻及び所定位置２５とを比較して、第１不特定人物８０と特定人物との同一性を判定する。

具体的には、制御部１１は、ステップＳ２１で取得した移動履歴に含まれる時刻及び位置の少なくとも一つの組のいずれかと、ステップＳ２２で取得した特定時刻及び所定位置２５の少なくとも一つの組のいずれかと、で適合するものが存在するか否かを判定する。ここで、制御部１１は、移動履歴に含まれる時刻及び位置と、特定時刻及び所定位置２５とが完全に同一でなくても、両者の違いが予め定められた閾値（例えば、時刻については５秒、位置については距離５ｍ等）以内であれば、両者は適合すると判定してもよい。制御部１１は、両者の間で適合するものが存在する場合は、第１不特定人物８０と、その移動履歴に適合する特定時刻及び所定位置２５に係る特定人物とは同一であると判定する。制御部１１は、両者の間で適合するものが存在しない場合、第１不特定人物８０と特定人物とは同一でないと判定する。

図１０及び図１３の例では、図１３の移動履歴に含まれる時刻１４：５０：００及び位置（６０，６０）と、図１０の特定時刻１４：５０：００及び所定位置２５（６０，６０）とは同一であるため、両者は適合する。そこで、制御部１１は、図１３の移動履歴を有する不特定人物８０と、図１０の「ユーザＡ」の特定人物とは同一であると判定する。ステップＳ２３の処理を終えると、制御部１１は、同一性判定処理を終了し、図７のステップＳ５へ進む。

ステップＳ５：制御部１１は、ステップＳ４の同一判定処理の結果、第１不特定人物８０と特定人物とは同一であると判定された場合（ステップＳ５でＹＥＳ）はステップＳ６へ進み、そうでない場合（ステップＳ５でＮＯ）はステップＳ７へ進む。

ステップＳ６：制御部１１は、ステップＳ３で取得した第１不特定人物８０の移動履歴をステップＳ４で同一であると判定された特定人物に対応付けて記憶装置に記憶する。

例えば、前述の例では、制御部１１は、図１３の移動履歴を「ユーザＡ」に対応付け、記憶部１２等の記憶装置に記憶する。そして、制御部１１は、フローチャートの処理を終了する。

ステップＳ７：制御部１１は、第１不特定人物８０の移動履歴をその第１不特定人物８０の撮影画像に対応付けて、記憶装置に記憶する。

具体的には、制御部１１は、第１不特定人物８０が映りこんだ撮影画像を取得する。例えば、制御部１１は、第１不特定人物８０の移動履歴に含まれる時刻及び位置を撮影した撮影装置４０の撮影画像を取得してもよい。あるいは、制御部１１は、ユーザにより指定された特定の撮影画像を、第１不特定人物８０が映りこんだ撮影画像として取得してもよい。制御部１１は、このようにして取得した撮影画像と、第１不特定人物８０の移動履歴とを対応付けて、記憶部１２等の記憶装置に記憶する。そして、制御部１１は、フローチャートの処理を終了する。

以上のように、本実施形態に係る情報処理システム１は、所定位置２５に存在する人物を特定人物として特定する特定装置２０と、それぞれ自機に対応する地理的範囲３５に存在する人物を不特定人物として認識する少なくとも一つの認識装置３０と、情報処理装置１０と、を備える。情報処理装置１０は、少なくとも一つの認識装置３０による認識の結果を解析することにより、第１不特定人物８０の位置の時間的変化を示す移動履歴を取得する。情報処理装置１０は、特定装置２０が特定人物を特定した時刻及び所定位置２５と、第１不特定人物８０の移動履歴とに基づいて、特定人物と第１不特定人物８０とが同一であるか否かを判定する。情報処理装置１０は、特定人物と第１不特定人物８０とが同一であると判定された場合、第１不特定人物８０の移動履歴を特定人物に対応付けて記憶部１２等の記憶装置に記憶させる。

このような構成によれば、特定装置２０の特定の結果と、少なくとも一つの認識装置３０の認識の結果に基づく不特定人物８０の移動履歴とに基づき、特定人物と移動履歴とを対応付けるため、認識装置３０により認識された不特定人物８０を特定することが可能である。また、少なくとも一つの認識装置３０を用いることで広い地理的範囲の移動履歴を取得することができる。高価な特定装置２０の台数は少なくてもよいため、低コスト化が可能である。さらに、認識装置３０を用いて得られた認識結果だけでは個人を特定できないため、仮に認識結果が漏洩したとしても、認識装置３０により認識された不特定人物８０のプライバシーを守ることができる。また、認識装置３０は、少なくとも不特定人物８０の位置及び時刻の情報を取得することができればどのような構成により実現してもよいので、レーダー等の安価な装置により実現することが可能である。

情報処理システム１において、一つ以上の認識装置３０は、第１認識装置（例えば、認識装置３０ｃ）を含んでもよい。そして、情報処理装置１０は、第１認識装置３０ｃによる認識の結果を解析することにより、第１認識装置３０ｃによって第１不特定人物８０が認識された第１時刻における第１不特定人物８０の第１位置及び第１速度ベクトルを決定してもよい。情報処理装置１０は、第１時刻、第１位置及び第１速度ベクトルに基づいて、第１時刻よりも過去の時刻における第１不特定人物８０の推定位置を決定してもよい。

このような構成によれば、不特定人物８０の時刻、位置及び速度ベクトルに基づき、その不特定人物８０の過去の時刻における推定位置を取得することで、不特定人物８０の移動履歴を高い精度で取得することができる。

情報処理システム１において、一つ以上の認識装置３０は、第２認識装置（例えば、認識装置３０ｂ）を更に含んでもよい。そして、情報処理装置１０は、第２認識装置３０ｂによる認識の結果を解析することにより、第２認識装置３０ｂによって第２不特定人物が認識された第２時刻及び第２時刻における第２不特定人物の第２位置を決定してもよい。情報処理装置１０は、過去の時刻及び推定位置と、第２時刻及び第２位置との比較に基づいて、第１不特定人物８０と第２不特定人物とが同一であるか否かを判定してもよい。

このような構成によれば、第１認識装置３０ｃが認識した第１不特定人物８０について過去の時刻及び推定位置と、第２認識装置３０ｂが認識した第２不特定人物についての第２時刻及び第２位置とを比較して、第１不特定人物８０と第２不特定人物との同一性を判定することで、移動履歴を高い精度で取得することができる。

情報処理システム１において、情報処理装置１０は、特定装置２０が特定人物を特定した時刻及び所定位置２５と、過去の時刻及び推定位置との比較に基づいて、特定人物と第１不特定人物８０とが同一であるか否かを判定してもよい。

このような構成によれば、特定装置２０が特定人物を特定した時刻及び所定位置２５と、第１不特定人物８０についての過去の時刻及び推定位置とを比較して、特定人物と第１不特定人物８０との同一性を判定することで、第１不特定人物８０の特定を高精度に行うことが可能である。

情報処理システム１において、情報処理装置１０は、特定人物と第１不特定人物８０とが同一ではないと判定された場合、撮影装置４０によって撮影されたその第１不特定人物８０の撮影画像を取得し、その第１不特定人物８０の移動履歴と、撮影画像とを対応付けて、記憶装置に記憶させてもよい。

このような構成によれば、特定人物と対応付けられなかった不特定人物８０については、移動履歴と撮影画像とを対応付けることで、不特定人物８０として不審人物が出現した場合、不審人物の外貌と対応付けてその行動を追跡することが可能である。

情報処理システム１において、少なくとも一つの認識装置３０は、ミリ波レーダー又は赤外線センサを含んでもよい。

一般に、ミリ波レーダー又は赤外線センサは、人物を特定する特定装置２０よりも安価に構成することができる。そのため、→少なくとも一つの認識装置３０をミリ波レーダー又は赤外線センサにより実現することで、情報処理システム１を安価に構成することができる。

情報処理システム１において、少なくとも一つの認識装置３０は、対応する地理的範囲３５の少なくとも一部が互いに重複するように配置された二つ以上の認識装置３０を含んでもよい。

例えば、図６では、認識装置３０ａの地理的範囲３５ａと、認識装置３０ｂの地理的範囲３５ｂとは、一部が重複している。このように、認識装置３０の対応する地理的範囲３５の少なくとも一部が重複していると、不特定人物８０がその重複する範囲を通過して複数の地理的範囲３５を移動する場合、二つ以上の認識装置３０は、その不特定人物８０の移動を切れ目なく追跡して認識することができる。したがって、このような構成によれば、複数の認識装置３０に対応する地理的範囲３５内をまたがって移動する不特定人物８０の移動履歴を高い精度で追跡することが可能である。

本開示を諸図面及び実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形及び改変を行ってもよいことに注意されたい。したがって、これらの変形及び改変は本開示の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各構成部又は各ステップ等に含まれる機能等は論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の構成部又はステップ等を１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。

例えば、上述した実施形態において、情報処理装置１０の構成及び動作を、互いに通信可能な複数のコンピュータに分散させた実施形態も可能である。また例えば、特定装置２０又は認識装置３０の一部又は全部の構成要素を情報処理装置１０に設けた実施形態も可能である。例えば、情報処理装置１０は、特定装置２０が備える人物の識別情報を取得するための構成要素を備えてもよい。

また、情報処理装置１０は、ユーザにより不特定人物８０が選択された上で、要求がなされたことに応じて、その不特定人物８０の移動履歴を取得し、対応する特定人物を特定して、移動履歴をその特定人物に対応付けて記憶装置に記憶させてもよい。このような構成によれば、ユーザにより選択された不特定人物８０の移動履歴を自動的に取得し、特定人物と対応付けることができる。

また、情報処理装置１０は、不特定人物８０の移動履歴と特定人物との対応関係をユーザに提示してもよい。例えば、情報処理装置１０は、不特定人物８０の移動履歴と特定人物の識別情報との対応関係を地図上に示した画像をディスプレイに表示してもよい。このような構成によれば、ユーザは、不特定人物８０の移動履歴と特定人物との対応関係を容易に把握することができる。

また、情報処理装置１０は、一定の時間範囲において一旦作成した移動履歴を記憶部１２等に保存しておき、この時間範囲に隣接する時間範囲について移動履歴を作成する場合は、保存した移動履歴を再利用するようにしてもよい。このような構成によれば、一旦作成した移動履歴については、同一の移動履歴を作成する処理を繰り返す必要がなく、効率的に処理を進めることができる。

また、図６を参照した例では、特定装置２０による人物特定が、認識装置３０ｂ，３０ｃによる不特定人物８０の認識に先立つ場合を示したが、特定装置２０による人物特定は認識装置３０値よる不特定人物８０の認識に先立つ必要はない。例えば、認識装置３０による不特定人物８０の認識の後に特定装置２０による人物特定が行われてもよい。

また、例えば汎用のコンピュータを、上述した実施形態に係る情報処理装置１０として機能させる実施形態も可能である。具体的には、上述した実施形態に係る情報処理装置１０の各機能を実現する処理内容を記述したプログラムを、汎用のコンピュータのメモリに格納し、プロセッサによって当該プログラムを読み出して実行させる。したがって、本開示は、プロセッサが実行可能なプログラム、又は当該プログラムを記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体としても実現可能である。

１ 情報処理システム
１０ 情報処理装置
１１ 制御部
１２ 記憶部
１３ 通信部
２０ 特定装置
２１ 制御部
２２ 識別情報取得部
２３ 記憶部
２４ 通信部
３０ 認識装置
３１ 制御部
３２ レーダー部
３３ 記憶部
３４ 通信部
３５ 地理的範囲
４０ 撮影装置
４１ 制御部
４２ 撮影部
４３ 記憶部
４４ 通信部
５０ 第１記憶装置
６０ 第２記憶装置
７０ ネットワーク

Claims (8)

1. 所定位置に存在する人物を特定人物として特定する特定装置と、
   それぞれ自機に対応する地理的範囲に存在する人物を不特定人物として認識する少なくとも一つの認識装置と、
   情報処理装置と、
   を備える情報処理システムであって、
   前記情報処理装置は、
   前記少なくとも一つの認識装置による認識の結果を解析することにより、第１不特定人物の位置の時間的変化を示す移動履歴を取得し、
   前記特定装置が前記特定人物を特定した時刻及び前記所定位置と、前記第１不特定人物の前記移動履歴とに基づいて、前記特定人物と前記第１不特定人物とが同一であるか否かを判定し、
   前記特定人物と前記第１不特定人物とが同一であると判定された場合、前記第１不特定人物の前記移動履歴を前記特定人物に対応付けて記憶装置に記憶させ、
   前記少なくとも一つの認識装置は、第１認識装置を含み、
   前記情報処理装置は、
   前記第１認識装置による認識の結果を解析することにより、前記第１認識装置によって前記第１不特定人物が認識された第１時刻における前記第１不特定人物の第１位置及び第１速度ベクトルを決定し、
   前記第１時刻、前記第１位置及び前記第１速度ベクトルに基づいて、前記第１時刻よりも過去の時刻における前記第１不特定人物の推定位置を決定する、
   情報処理システム。
2. 請求項１に記載の情報処理システムであって、
   前記少なくとも一つの認識装置は、第２認識装置を更に含み、
   前記情報処理装置は、
   前記第２認識装置による認識の結果を解析することにより、前記第２認識装置によって第２不特定人物が認識された第２時刻及び前記第２時刻における前記第２不特定人物の第２位置を決定し、
   前記過去の時刻及び前記推定位置と、前記第２時刻及び前記第２位置との比較に基づいて、前記第１不特定人物と前記第２不特定人物とが同一であるか否かを判定する、情報処理システム。
3. 請求項１又は２に記載の情報処理システムであって、
   前記情報処理装置は、前記特定装置が前記特定人物を特定した前記時刻及び前記所定位置と、前記過去の時刻及び前記推定位置との比較に基づいて、前記特定人物と前記第１不特定人物とが同一であるか否かを判定する、情報処理システム。
4. 請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理システムであって、
   前記情報処理装置は、前記特定人物と前記第１不特定人物とが同一ではないと判定された場合、撮影装置によって撮影された当該第１不特定人物の撮影画像を取得し、当該第１不特定人物の前記移動履歴と、前記撮影画像とを対応付けて、前記記憶装置に記憶させる、情報処理システム。
5. 請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理システムであって、前記少なくとも一つの認識装置は、ミリ波レーダー又は赤外線センサを含む、情報処理システム。
6. 請求項１から５のいずれか一項に記載の情報処理システムであって、
   前記少なくとも一つの認識装置は、対応する地理的範囲の少なくとも一部が互いに重複するように配置された二つ以上の認識装置を含む、情報処理システム。
7. 所定位置に存在する人物を特定人物として特定する特定装置と、
   それぞれ自機に対応する地理的範囲に存在する人物を不特定人物として認識する少なくとも一つの認識装置と、
   前記特定装置及び前記少なくとも一つの認識装置と通信する情報処理装置と、
   を備える情報処理システムの情報処理方法であって、
   前記情報処理装置が、
   前記少なくとも一つの認識装置による認識の結果を解析することにより、第１不特定人物の位置の時間的変化を示す移動履歴を取得する工程と、
   前記特定装置が前記特定人物を特定した時刻及び前記所定位置と、前記第１不特定人物の前記移動履歴とに基づいて、前記特定人物と前記第１不特定人物とが同一であるか否かを判定する工程と、
   前記特定人物と前記第１不特定人物とが同一であると判定された場合、前記第１不特定人物の前記移動履歴を前記特定人物に対応付けて記憶装置に記憶させる工程と、
   を含み、
   前記少なくとも一つの認識装置は、第１認識装置を含み、
   前記情報処理装置は、
   前記第１認識装置による認識の結果を解析することにより、前記第１認識装置によって前記第１不特定人物が認識された第１時刻における前記第１不特定人物の第１位置及び第１速度ベクトルを決定し、
   前記第１時刻、前記第１位置及び前記第１速度ベクトルに基づいて、前記第１時刻よりも過去の時刻における前記第１不特定人物の推定位置を決定する、
   情報処理システムの情報処理方法。
8. コンピュータを、
   所定位置に存在する人物を特定人物として特定する特定装置、及び、それぞれ自機に対応する地理的範囲に存在する人物を不特定人物として認識する、第１認識装置を含む少なくとも一つの認識装置との間で通信する情報処理装置であって、
   前記少なくとも一つの認識装置による認識の結果を解析することにより、第１不特定人物の位置の時間的変化を示す移動履歴を取得し、
   前記特定装置が前記特定人物を特定した時刻及び前記所定位置と、前記第１不特定人物の前記移動履歴とに基づいて、前記特定人物と前記第１不特定人物とが同一であるか否かを判定し、
   前記特定人物と前記第１不特定人物とが同一であると判定された場合、前記第１不特定人物の前記移動履歴を前記特定人物に対応付けて記憶装置に記憶させ、
   前記第１認識装置による認識の結果を解析することにより、前記第１認識装置によって前記第１不特定人物が認識された第１時刻における前記第１不特定人物の第１位置及び第１速度ベクトルを決定し、
   前記第１時刻、前記第１位置及び前記第１速度ベクトルに基づいて、前記第１時刻よりも過去の時刻における前記第１不特定人物の推定位置を決定する、
   情報処理装置として機能させる、プログラム。