JPH03274983A - 画像認識装置 - Google Patents

画像認識装置

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JPH03274983A JP2077609A JP7760990A JPH03274983A JP H03274983 A JPH03274983 A JP H03274983A JP 2077609 A JP2077609 A JP 2077609A JP 7760990 A JP7760990 A JP 7760990A JP H03274983 A JPH03274983 A JP H03274983A
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Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） 本発明は、例えばＴＶ右カメラにより不法侵入者等の検
知を行う画像認識装置において、抽出した移動物体に対
して、より確実に人物判断を行うことのできる画像認識
装置に関する。
（従来の技術） 近年、例えばセキュリティシステムにおいて、テレビジ
ョンカメラによる撮影画像を用いることにより、不法侵
入者等の検知を行う画像監視装置が広く普及してきてい
る。これは、昨今の半導体技術の目覚しい発展とディジ
タル画像処理技術の普及などにより、低価格の装置がで
きるようになったためである。
このように画像監視装置において、例えば不法侵入者の
検知を行うには、不法侵入者が画像内を移動することに
よる変化情報を抽出する必要がある。従来、このような
変化領域を抽出する方法として、単純に時間的に連続し
た画像との減算処理を行うことにより、移動した部分（
変化領域）を抽出していた。さらに、明らかに不法侵入
者が通らない場所については、監視装置のオペレータが
予めライトペン等によってマスク領域を指示することに
よって、そのマスク領域のみの変化抽出を行い不法侵入
者を検知している。
（発明が解決しようとする課ｊ￥１） しかしながら、従来の移動物体の検知にあっては、単一
の画像減算による変化領域抽出を対象にして行うものが
一般的であった。この場合、予め教示している抽出枠の
範囲で抽出した変化領域であっても、必ずしも、その領
域が人物領域であるという保証はない。例えば、雨や風
があるといった気象条件によって、雑音による変化領域
が抽出される心配がある。従って、抽出した変化領域の
矩形の大きさだけの情報によって人物判断を行うことは
雑音等の影響に大きく依存することになり識別率を下げ
ると共に、こういった認識装置に対する信頼性を損うと
いった問題がある。
本発明は、このような従来の欠点を除去するためになさ
れたもので、予め教示した抽出枠の範囲の変化領域を処
理対象にして、さらに抽出した領域の形状特徴を扱うこ
とにより確実塵の高い人物判断を行うことを目的とする
。
［発明の構成］ （課題を解決するための手段） 上記従来の目的を達成する本発明の画像認識装置は、Ｔ
Ｖ右カメラらの画像を入力する画像入力手段と、前記入
力画像を記憶する手段と、前記記憶した画像から変化領
域を抽出する手段と、変化領域抽出画像から予め教示し
ている矩形の範囲の変化領域を抽出する手段と、前記矩
形の範囲の変化領域に対して横又は縦方向への射影形状
データを求める手段と、標準となる横又は縦方向への射
影形状データを記憶しておく手段と、前記横又は縦方向
への射影データと標準の横又は縦方向への射影データと
を比較して移動物体の人物判断を行う手段とを具備する
ことを特徴とする。
また、移動物体の人物判断手段は、横方向への射影デー
タの出現頻度情報を有し、横方向へ射影した形状に対し
て余裕度を持たせたことを特徴とする。
また、標準となる横方向への射影データは、ＴＶ右カメ
ラ置環境下で撮影した複数の人物データから生成するこ
とを特徴とする。
（作　用） 本発明では、前記差分２値化画像を処理対象にし、教示
している抽出枠の範囲の変化領域に対して横方向の射影
情報を求め、この射影情報の形状が予め設定している余
裕度を持った標準の射影形状との比較により、雑音成分
による変化領域なのか、または本来の人物が移動して得
た変化領域なのかを判別するようにしたものである。
（実施例） 以下、本発明の実施例について図面を参照して詳細に説
明する。
第１図は本発明の一実施例による画像認識装置の全体の
構成を示したブロック図である。
画像入力部１には、ＴＶ右カメラら監視領域を撮影した
画像が入力される。この画像は一旦画像記憶部２に転送
される。差分画像生成部３では、画像記憶部２に記憶し
た時間的に連続した複数枚の画像の減算処理により変化
した領域を抽出する。
従って、この差分画像中には移動物体が移動して変化し
た領域の他に、雑音成分による変化領域などが含まれて
いる。さらに、移動物体が移動してできる変化領域は、
必ずしも本来の移動物体の形状全体が抽出されてできて
いるわけではない。
差分画像復元部４は、上記事情を考慮して、できるだけ
本来の移動物体の形状に復元するための処理を行う。復
元方法としては、差分２値化画像に対して論理ファイル
を施す処理方法がある。この場合は、孤立点等の雑音を
同時に取除くことができる。また、前記差分２値化画像
に対応した入力多値画像の情報も一緒に使用することに
よって、より確実な形状復元処理を行うものである。
形状復元した画像は、横方向射影情報生成部５で横方向
の射影データを求める。このとき、予め教示している抽
出枠ごとに領域分離した領域データに対して上記射影デ
ータを求めるものとする。
人物判別部６は、入力画像内から各々抽出した形状特徴
をもった射影データを利用することにより、教示矩形枠
情報Ｐ１の範囲内の抽出領域に対して人物判別を行う。
第２図を基に第１図の人物判別部６を詳細に説明する。
人物判別部６の入力情報は遠近補正する前の変化領域で
あるため、正規化部１１で横方向への射影データに対し
て抽出領域の大きさの正規化を行う。これによって、画
面中央における抽出枠サイズに合せる。
平滑化処理部１２は、正規化した射影データに対して平
滑化を施すことによって人物形状の特徴量として安定し
た形状を抽出する。判別部１３では、前記方法によって
得た横方向への形状パターンと、人物特徴情報テーブル
１４に格納された予め設定されている標準となる余裕度
を持った横方向への形状パターンとのマツチングを行う
ことにより、人物らしさの度合いから人物識別を行うも
のである。ここで、上記特徴パターンのマツチング処理
は、単純なマツチングではない。
第３図はマツチング処理の実際例を示したものである。
第３図（ａ）、（ｂ）はそれぞれ入力画像から得た差分
２値化画像の横方向への射影パターンを示している。第
３図（ａ）は一般的な差分２値化画像から求めた横方向
への射影パターンであるが、第３図（ｂ）は移動してい
る人物がＴＶ左カメラ向って移動した時、差分２値化画
像の形状復元が余りよく施されなかったために、人物の
胴体部分の領域が抜けた場合の形状パターンを示してい
る。
すなわち、撮影環境によって、第３図（ａ）。
（ｂ）のように各種形状パターンが入力されることを示
している。
第３図（ｃ）は人物特徴情報テーブル１４に予め用意し
ている、同じく横方向への射影形状パターンを示す。た
だ、第３図（ａ）、（ｂ）と異なるところは、横方向へ
の射影データの各ライン単位に横幅ＮＳｘに対して出現
頻度の度合いを数値表現したものとなっている。それを
具体的に示したのが、第３図（ｄ）である。すなわち、
Ｌｋラインに対して入力の横方向への射影データが取り
得る出現開度の度合いを０．０から１．０までの値で示
しており、数値が１．０に近づく位置程、出現の可能性
が高くなる。
ここで、移動人物の胴体部Ｈについて、上記出現頻度の
度合いパターンを見ると、広い範囲で高い出現頻度の度
合いを示している。これは、第３図（ａ）、（ｂ）の各
形状パターンに対して、同じような人物らしさを表現す
るためである。すなわち、撮影環境の違いによる抽出形
状の不安定さに対応させるようにしている。
このようにして、入力の射影形状とのマツチングを行い
、各々のラインにおける一致率、すなわち０．０から１
．０までの値を全ラインについてヒストグラムを取り、
このヒストグラムの重心を求め、これを抽出した形状全
体の人物らしさの数値とする。すなわち、人物らしさは
、０．０から１．０の範囲内の数値として表現されるこ
とになる。
また、人物らしさの出現頻度を指定のしきい値、例えば
０．３以上を全て１．０にすることにより実際の入力画
像の変動に対して、より安定した結果を得ることができ
る。
ここで、上記ヒストグラムの重心の他に、ある幅を持っ
た中での最大頻度の中心点を代表させることも可能であ
る。第３図の形状パターンは全て大きさの正規化処理を
施したものである。
また、上記標準となる横方向への射影形状データは、予
め複数の人物による変化領域を実際にデータ収集するこ
とによって、設置環境にあった形状パターンを生成する
ものである。
なお、本発明は、上記実施例に限定されるものではない
。例えば、本実施例では、横方向への形状特徴テーブル
を１種類で説明したが、撮影環境により複数種類の形状
特徴テーブルを用意することができる。また、例えば、
晴の日や風の強い日、及び雨の日等によって得られる特
徴が異なる場合は、それぞれに応じた形状特徴テーブル
を備える。
また、上記処理を逆に使用することもできる。
すなわち、入力画像から得られる横方向の形状パターン
が用意している形状特徴パターンのどれに対応するかに
よって、例えば晴の日や雨の日等の情報を得ることも可
能である。
さらに、本実施例のような余裕度を持った形状特徴パタ
ーンの表現方法を使って、別の特徴量、例えば縦方向へ
の射影パターンに適用することができる。例えば、移動
する人物群の場合、その差分２Ｍ化画像は人物どうしが
繋がった状態で抽出される領域に対しては本方式は適用
できない。従って、このような差分２値化画像に対して
縦方向への射影パターンに特徴量を見出すことにより、
少なくとも変化領域が大領域であっても、人物群による
変化領域らしさの確信度を得ることができる。
［発明の効果］ 以上説明したように本発明の画像認識装置によれば、予
め教示している抽出枠の範囲の変化領域に対して、さら
に人物を表わす１つの特徴量として、差分２値化画像の
横方向への射影形状を使うことによって、雑音成分によ
る影響を極力避け、より確度の高い人物１別を行えると
いう効果がある。
【図面の簡単な説明】
第１図は本発明の一実施例による画像認識装置の全体構
成を示すブロック図、第２図は第１図の人物判別部の詳
細を示すブロック図、第３図は横方向への射影パターン
のマツチング処理を説明したもので、第３図（ａ）、（
ｂ）は撮影環境によって横方向への射影形状が変動する
ことを説明する図、第３図（ｃ）は予め用意している出
現頻度の度合いに幅を持たせた標準の横方向への射影パ
ターンを示す図、第３図（ｄ）は第３図（ｃ）の指定ラ
インについて出現頻度の度合いを具体的な数値で示した
図である。 １・・・画像入力部、２・・・画像記憶部、３・・・差
分画像生成部、４・・・差分画像復元部、５・・・横方
向射影情報生成部、６・・・人物判別部、１１・・・正
規化部、１２・・・平滑化処理部、１３・・・判別部、
１４・・・人物特徴情報テーブル。

Claims (3)

    【特許請求の範囲】
  1. （１）ＴＶカメラからの画像を入力する画像入力手段と
    、前記入力画像を記憶する手段と、前記記憶した画像か
    ら変化領域を抽出する手段と、変化領域抽出画像から予
    め教示している矩形の範囲の変化領域を抽出する手段と
    、前記矩形の範囲の変化領域に対して横又は縦方向への
    射影形状データを求める手段と、標準となる横又は縦方
    向への射影形状データを記憶しておく手段と、前記横又
    は縦方向への射影データと標準の横又は縦方向への射影
    データとを比較して移動物体の人物判断を行う手段とを
    具備することを特徴とする画像認識装置。
  2. （２）移動物体の人物判断手段は、横方向への射影デー
    タの出現頻度情報を有し、横方向へ射影した形状に対し
    て余裕度を持たせたことを特徴とする請求項第１項に記
    載の画像認識装置。
  3. （３）標準となる横方向への射影データは、ＴＶカメラ
    設置環境下で撮影した複数の人物データから生成するこ
    とを特徴とする請求項第１項又は２項に記載の画像認識
    装置。
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