JPH07160883A - 人物属性検出装置 - Google Patents

人物属性検出装置

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JPH07160883A
JPH07160883A JP30883493A JP30883493A JPH07160883A JP H07160883 A JPH07160883 A JP H07160883A JP 30883493 A JP30883493 A JP 30883493A JP 30883493 A JP30883493 A JP 30883493A JP H07160883 A JPH07160883 A JP H07160883A
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JP
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person
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foot
image
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JP30883493A
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Kyoko Sudo
恭子 数藤
Junji Yamato
淳司 大和
Akira Tomono
明 伴野
Kenichiro Ishii
健一郎 石井
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Nippon Telegraph and Telephone Corp
Original Assignee
Nippon Telegraph and Telephone Corp
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Abstract

(57)【要約】 【目的】 人物属性の特徴を明確に含む画像を安定に取
り込み、簡単な処理で特徴を抽出し人物属性を識別する
ことができる人物属性検出装置を提供する。 【構成】 男女の違いが良く現れる脚画像をカメラ5で
撮影し、これを開脚画像取り込み手段10で切り出し、
人物属性(男女)判別手段11によりこの脚画像から画
像処理により特徴を抽出しこれと脚画像照合データとの
比較によって人物の属性を識別する。ここで、開脚画像
取り込み手段10は、マイクロホン4で検出した足音や
圧力分布センサ3で検出した足圧から足着地検出処理部
6,7で検出した足の着地時点で発生したトリガで、開
脚画像を取り込む。これにより、一方の足が着地状態で
2本の足が開いた一定状態のぶれのない正規化した脚画
像を取り込めるようにし、常に安定に人物の特徴が画像
中の特定の領域に現れるようにして、画像処理を簡単に
する。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、画像処理を用いた高度
な人物についての監視技術に関し、具体的には男女性別
をはじめとする人物の属性を検出する装置、および、歩
行者の属性別の比率を出力する装置に関するものであ
る。
【0002】
【従来の技術】通行人を計数するための従来技術として
は、赤外線センサ等を用いたものがある。しかし、この
ような従来技術では、男女の属性を検出することは難し
い。画像処理を用いた人物認識の分野では、顔画像処理
を用いた男女の性別等の属性検出の例がある(文献1
「河合秀夫、田村進一、米本浩士:ニューラルネットワ
ークによる粗解像度顔画像からの男女の識別と解析、信
学会春季大会 D−517、1933.」、文献2「モ
ザイクとニューラルネットを用いた顔画像の認識、信学
論Vol.J76−D−II、No.6、pp.1132
−1139、1993.」)。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、顔画像
処理で人物の男女性別等の属性を検出する従来技術は、
いずれも顔の正面画像データが既に得られていると仮定
しており、実際にカメラを設置して通行人を撮影して処
理を行なうには、ロバスト性がない、前処理が複雑であ
る、処理時間が長いなどの問題があって、実用的ではな
かった。本発明の目的は、このような従来技術の問題点
を解決するため、以下の課題を解決することにある。
【0004】すなわち、画像処理で男女性別等の属性の
識別を行なう場合では、顔が用いられた例のように、安
定性がない等問題が多い。従って、安定な識別結果が得
られるような特徴抽出を行なうことが、本発明の第1の
課題である。
【0005】また、画像認識を行なう場合、認識に用い
る特徴が取り出しにくい画像であれば、前処理が複雑に
なり、高速な認識は難しい。従って、画面中で所定領域
の中に明確な特徴が現れるように画像を取り込むこと
が、本発明の第2の課題である。
【0006】さらに、できるだけ簡単な処理で属性を識
別できることが望ましい。そこで、特徴の処理を簡単に
することが、本発明の第3の課題である。
【0007】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、本発明による人物属性検出装置は、人物の歩行動作
における足の着地の特定の瞬間を検出するセンサと、こ
のセンサのトリガ信号を受けて2本の足が開いた状態の
脚画像を取り込む手段と、該脚画像の中から脚部の形状
特徴または色特徴を抽出する手段と、該特徴を脚画像照
合データと比較することにより属性を識別する手段と、
を有する構成を基本とする。
【0008】また、請求項5の発明による人物属性検出
装置では、特に、上記の基本構成に、人物の歩行動作に
おける足の着地の特定の瞬間を検出するセンサにより取
り込まれた歩行中の足音の強度またはスペクトルの特徴
を抽出する手段と、該抽出した特徴を足音照合データと
比較することにより属性を識別する手段と、該識別情報
と脚画像の中から抽出した特徴を脚画像照合データと比
較してすることにより属性を識別した識別情報とを統合
することにより人物の属性を識別する手段と、を付加し
た構成とする。
【0009】また、請求項6の発明による人物属性検出
装置では、特に、上記の基本構成に、人物の歩行動作に
おける足の着地の特定の瞬間を検出するセンサにより取
り込まれた歩行中の足圧の時間変化の重畳画像の特徴を
抽出する手段と、該抽出した特徴を足圧照合データと比
較することにより属性を識別する手段と、該識別情報と
脚画像の中から抽出した特徴を脚画像照合データと比較
してすることにより属性を識別した識別情報とを統合す
ることにより人物の属性を識別する手段と、を付加した
構成とする。
【0010】さらに、請求項7の発明による人物属性検
出装置では、特に、上記の基本構成あるいは請求項5も
しくは請求項6の構成に、人物の属性の識別結果を確率
情報で表し複数人のデータを集計処理することで単位時
間あたりの属性比率を出力する手段を、付加した構成と
する。
【0011】
【作用】本発明による人物属性検出装置では、人物の属
性の違いが良く現れる脚画像から画像処理によって特徴
を抽出し、抽出した特徴と脚画像照合データとの比較に
よって人物の属性を識別する。ここで、脚画像を足の着
地の特定の瞬間の検出に基づくトリガ信号で取り込むこ
とにより、一方の足が着地状態で2本の足が開いた一定
状態のぶれのない正規化した脚画像を取り込めるように
し、常に安定に人物の特徴が画像中の特定の領域に現れ
るようにして、画像処理を簡単にする。
【0012】請求項5の発明では、特に、足音のスペク
トルからも人物の属性を現す特徴を求め、これを足音照
合データと比較することにより属性を識別し、上記の脚
画像の特徴からの識別結果と統合して、識別の精度を高
める。
【0013】請求項6の発明では、特に、足圧の時間変
化の重畳画像からも人物の属性を現す特徴を求め、これ
を足圧照合データと比較することにより属性を識別し、
上記の脚画像の特徴からの識別結果と統合して、識別の
精度を高める。
【0014】
【実施例】以下、本発明の実施例を、図面を参照して詳
細に説明する。
【0015】図1は本発明の一実施例の構成を示す図で
ある。図において、1は歩行者、2は歩行者1が履いて
いる靴、3は通路に敷かれた圧力分布センサ、4は例え
ばマイクロホン等の音センサ(以下、マイクロホン4と
記す)、5はカメラ、6はマイクロホン4の検出出力に
よる足着地検出処理部、7は圧力分布センサ3の検出出
力による足着地検出処理部、8,9は足着地検出処理部
6,7の検出出力からトリガ信号を発生するトリガ発生
部、10はトリガ信号の入力によりカメラ5の画像信号
を正規化した開脚画像として取り込む開脚画像取り込み
手段、11は開脚画像と照合データに基づいて人物属性
(男女)の認識処理を行う人物属性(男女)判別手段、
12はその判別結果の集計処理を行うデータ集計処理
部、13は集計処理結果に基づいてある時間単位におけ
る男女比率等を出力する男女比率出力手段である。
【0016】本実施例では、歩行者1の男女識別の手が
かりとなる服装、足音、足圧の特徴をそれぞれカメラ
5、マイクロホン4、圧力分布センサ3によって計測す
る。カメラ5は歩行者1を斜め横からとらえる位置にあ
り、マイクロホン4は床付近に設置されている。歩行者
1の通路には圧力分布センサ3が敷いてある。男女識別
の特徴量として、ズボンかスカートかの服装の違いをカ
メラ画像から、ハイヒールのようにかかとの小さな靴
か、紳士靴のようにかかとの大きな靴かの履物の違い
を、圧力分布センサ3でとらえた足圧画像またはマイク
ロホン4でとらえた足音から得る。マイクロホン4また
は圧力分布センサ3からの検出出力は、足着地検出処理
部6または7に入力され、それぞれにおいて着地の時点
が検出される。この検出時点において、トリガ発生部8
または9は、トリガ信号を発生する。開脚画像取り込み
手段10は、このトリガ信号を受けてカメラ5からの歩
行画像の入力から、開脚画像を切り出して取り込む。人
物属性判別手段11では、この開脚画像と、マイクロホ
ン4、圧力分布センサ3の出力から、属性を表す特徴を
抽出し、その特徴とそれぞれの照合データと比較するこ
とによって人物属性認識(男女)処理を行なう。これら
の結果はデータ集計処理部12において統合され、男女
比率出力手段13において最終的に男女比率が求めら
れ、出力される。
【0017】以下、上記実施例の動作および作用を詳し
く述べる。
【0018】[画像による男女認識アルゴリズム]人物
属性(男女)判別手段11は、開脚画像の特徴を抽出
し、その特徴から歩行者の性別をズボンをはいているか
スカートをはいているかに対応づけ、識別する。
【0019】脚部がズボンによって隠れているかどうか
によって異なる以下のような特徴を、脚部の形状特徴、
色特徴と呼ぶ。
【0020】(1)形状特徴1 画像中での人物の大きさを同じとした時の、脚部の地面
から一定の位置の幅、または一定領域帯の面積で表す。
ズボンをはいている場合は素足の場合より太いことから
男女識別が可能である。
【0021】(2)形状特徴2 脚部の形状で表す。ズボンをはいている場合は比較的ま
っすぐなシルエットであるが、ズボンをはいていない場
合は足首、ふくらはぎ、ひざと脚部の太さが変化するた
め、このような太さの変化度をモホロジー処理等によっ
て抽出することにより、服装の違いを検出でき、男女識
別が可能である。
【0022】(3)色特徴 脚部の色で表す。スカートの女性については、素足やス
トッキングの場合は肌色であることから男女識別が可能
である。
【0023】次に、この中で処理が最も簡単である形状
特徴1を用いる認識処理について、図5を用いて具体的
に説明する。画像中で、人物の背景からの抽出は既にお
こなわれているものとする。脚部の幅、面積の測定方法
としては、画像の下から上に、1ラインずつ走査し、最
初の有値の画素を靴の接地点とする(図5中の点A、点
B)。この点から一定高さ上のライン(図5中の線l)
を人物の進行方向側から操作し、最初の連続した有値の
領域の幅を脚部の幅とし、特徴量とする。更に、そのラ
インの上下の一定幅(図5中の領域帯C)に入る脚部の
面積を同様に脚の太さに対応づける特徴量とする。これ
らの特徴量について男性11人、女性12人のデータ測
定を行なった結果を図6(a),(b)に示す。(a)
は1ラインが横切る脚の幅、(b)は所定領域帯に入る
脚の面積を用いて識別したものである。(a)ではしき
い値60画素程度で分離できる。(b)ではジーンズの
男性の場合が特に細い他は、しきい値4000画素程度
で分離できる。このしきい値等を決定するための学習に
用いる画像データを照合データと呼ぶ。
【0024】[歩行画像の切り出し処理]以下に、開脚
画像取り込み手段10による画像の切り出し処理につい
て具体的に説明する。
【0025】上記したように本実施例の人物属性(男
女)の認識処理では、例えば、脚部の幅や面積を特徴量
として照合データと比較することにより、スカートかズ
ボンかを識別する。このような脚部の一定の位置の幅や
面積を測定するためには、一連の歩行動作画像の中か
ら、踏み出した足の裏全体が地面についた瞬間の画像を
切り出して、地面からの高さを基準として測定するの
が、前処理を不要にし、特徴を抽出する画像処理などの
処理を簡単なものにする。また、このような画像中では
脚部のぶれが少ないため、画像が安定し都合がよい。か
かと、つま先部の着地のタイミングは、圧力分布センサ
3とマイクロホン4を用いることによって知ることがで
きるので、本実施例では、この情報を用いて踏み出した
足の裏全体が地面についた状態の画像を切り出す。この
画像は、2本の足が開いて静止した安定な状態の画像と
なる。
【0026】普通の速度で歩く時、かかとが着地してか
らつま先が着地するまでが約0.1秒であるので、マイ
クロホン4または圧力分布センサ3からの情報に基づい
て足着地検出処理部6または7がかかとの着地を検出し
てから0.1秒後、あるいはつま先の着地を検出した時
点で、トリガ発生部8または9によりトリガ信号を発生
する。
【0027】次に、画像以外の2種類のセンサ情報を利
用したトリガ発生の方法を説明する。
【0028】(1)足音をトリガとする画像取り込み マイクロホン4でとらえた足音の波形データの例を図2
に示す。足音がピークとして現れており、かかとが床に
ついた瞬間の状態は、音の有り無しで認識できることが
わかる。同じデータのスペクトログラムを図3に示す。
スペクトログラムで見ると、足音の前半部と後半部、す
なわちかかとが着地した時とつま先が着地した時が、は
っきり分離する。これを利用してつま先が着地した時点
を検出し、トリガを発生して画像を取り込むことによ
り、前述の踏み出した足の裏全体が地面についた瞬間の
画像を切り出すことができる。
【0029】(2)足圧をトリガとする画像取り込み 圧力分布センサ3の一例として、大きさが44cm×4
8cm、空間分解能が5mm×5mmで、各ピクセル
(pixel)上の圧力が8bitで表されるものを考
える。本例において、足着地検出処理部7による圧力分
布センサ3の出力画像の取り込み速度は、40Hzであ
る。図4(a),(b)に足圧の時間変化の画像と、重
畳画像例を示す。(a)は片足が床についてから離れる
までの足圧時間変化1,2,…,18フレームのうち
2,4,10,12,13,17フレーム目から、足の
位置だけ28×76ピクセルの大きさで抽出し、左から
並べたものである。(b)は、(a)の各ピクセル上の
圧力の最大値を残して重ねた画像である。(b)は圧力
分布センサ3の出力(a)の重畳画像とよぶ。図4
(a),(b)はそれぞれ複数階調の濃淡で圧力が表現
されている。重畳画像では、つま先が着地した後、形状
が飽和する((b)右端の画像)。そこで、重畳画像が
飽和した時点をつま先が床についた時として認識でき
る。この時点でトリガ信号を発生して画像を取り込むこ
とにより、前述の踏み出した足の裏全体が地面についた
瞬間の画像(c)を切り出すことができる。
【0030】これらの音のスペクトログラムや足圧の重
畳画像を用いて切り出した画像を利用して、[画像によ
る男女認識アルゴリズム]節に示した画像処理で男女の
識別が可能である。
【0031】[他センサによる属性(男女)識別]以上
では、男女の性別を脚部画像によって識別する方法を述
べたが、実際は服装、靴の特徴を識別しているため、短
パンとスニーカ、ズボンとハイヒールなど複雑な組み合
わせの服装の人に対しては、画像情報のみから識別結果
を出すことは難しい。一方、マイクロホン4と圧力分布
センサ3の出力からも男女の識別の手がかりを得ること
ができる。そこで、属性比率の出力段階でこれらの情報
も統合することにより、識別の精度を高めることができ
る。
【0032】(1)足音による識別 足音による識別方法について説明する。図3に示すよう
に、スペクトログラムとの対応から、足音の第1ピー
ク、第2ピークを手動で切り出す。次にLPC(lin
ear predictive coding)係数3
を求め、これを特徴ベクトルとしてKL展開(文献「中
川聖一:確率モデルによる音声認識、電子情報通信学
会、1992.」)の第1主軸とFisherの線形識
別軸(文献「島脇純一郎:認識工学−パターン認識とそ
の応用−,コロナ社、1993.」)からなる平面にプ
ロットする。
【0033】このような処理を行なった結果の例を図7
に示す。男女30ずつのデータを用いて軸を作った場
合、3種類の速度のいずれかの場合も、第1ピークにつ
いては20次元以上のLPC係数を使うと、分離が可能
である。第2ピークについては、35次以上では分離が
可能である。
【0034】また、図3にみるように、スペクトルでは
女性の場合、前半が低域に集中、後半が4〜5kHzあ
たりに集中しており、前半後半でのスペクトルの違い
が、男性のものに比べ大きい。男性の場合は、前後とも
に、低域に集中している。これを用いて男女のおおまか
な識別が可能である。
【0035】(2)足圧からの識別 足圧による識別方法について説明する。着地から足が離
れるまでの1回の足踏みの重畳画像(図4(b))を用
いて男女識別を行なう。重畳画像をモザイク処理し、N
earest Neighbor法によって識別する。
すなわち、重畳画像をブロックに分割し、ブロック内の
画素の濃度値の平均を求め、これらを特徴ベクトルとす
る。テストデータ以外のすべてのデータをモデルデータ
をとし、テストデータと各モデルデータとの特徴ベクト
ル間のユークリッド距離を計算する。そして男性のモデ
ルデータとの距離の平均、女性のモデルデータとの距離
の平均を求め、男性と女性のうち、距離の小さい方を識
別結果とする。表1に条件と男性、女性の中ヒール、小
ヒール各5例についての識別結果を示す。
【0036】
【表1】
【0037】男性の紳士靴については、誤りなく認識で
き、女性の靴についても高い認識率を得た。しかし、女
性の中ヒールを紳士靴と誤るものが数例あった。
【0038】[属性比率出力手段]以上で、画像、音、
圧力情報からの男女識別方法を述べたが、上述のよう
に、複雑な組み合わせの服装の人に対しては、これらの
センサ出力を個々に処理した場合の識別結果は一致する
とは限らない。そこで、属性の識別結果出力段階で、何
らかの方法で各センサから求めた識別情報を統合する必
要がある。属性の検出が必要とされる分野では、場所、
時間帯、天候などの要因との関係の統計的なデータを知
ることが目的であり、個別の属性は重要ではない。言い
替えれば、ある時間単位の中で通った人の属性の比率が
わかればよい。従って、本実施例では、データ集計処理
部12において、複数人のデータを集計し、各センサ情
報からの認識結果は、女性らしさが何%、男性らしさが
何%というように確率情報として表し、これらを重みづ
けして足し合わせ、その結果を属性比率出力手段13か
らある時間単位中の通行人の属性比率として出力する。
どのような重みづけをするかは、多くのデータを用いて
学習させることにより決定する。
【0039】なお、この例では脚画像による識別結果と
足音による識別結果と足圧による識別結果とを統合する
例を示したが、本発明としては、脚画像による識別結果
と足音による識別結果との統合、もしくは脚画像による
識別結果と足圧による識別結果との統合を採用しても、
あるいは脚画像による識別結果だけを用いても良いこと
は言うまでもない。また、属性比率の出力は行わず、識
別結果を逐次出力したり、累計もしくは集計データを出
力したりしても良い。
【0040】
【発明の効果】本発明の人物属性検出装置によれば、男
女など属性の違いが現れる服装特徴を効率良く画像に取
り込むため、1)画像処理は簡単であり、安定した男女
識別処理を行なうことができる。2)従って、高速リア
ルタイム化に向いている。3)精度が高い。などの利点
が得られる。
【0041】このようなシステムを商店街やデパートな
どに設置すれば、時間帯や売り場ごとに入店客の属性別
の人数を調べることができ、マネジメントの重要な情報
となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の一実施例を示す構成図
【図2】足音の波形例を示す図
【図3】図2の足音波形における破線で挟まれた部分に
対応するスペクトログラム
【図4】(a),(b),(c)は本実施例における圧
力分布センサによる足圧画像と開脚状態の画像の切り出
しを説明する図
【図5】本実施例における脚部の位置と幅を正規化した
脚画像から特徴を抽出するため、脚部の一定高さのライ
ン上の幅、一定の領域帯の部分の面積を測定する場合の
例を示す説明図
【図6】(a),(b)は本実施例による男女の脚部の
幅、面積の測定結果の例を示す図
【図7】横軸はKL展開の第1主軸、縦軸はFishe
rの線形識別軸としてFisherの線形識別式を用い
た男女の靴音の分布(かかと音、LPC係数の次数:3
0)を示す図
【符号の説明】
1…歩行者 2…靴 3…圧力分布センサ 4…マイクロホン 5…カメラ 6,7…足着地検出処理部 8,9…トリガ発生部 10…脚開画像取り込み手段 11…人物属性(男女)判別手段 12…データ集計処理部 13…男女比率出力手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 石井 健一郎 東京都千代田区内幸町1丁目1番6号 日 本電信電話株式会社内

Claims (7)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 人物の歩行動作における足の着地の特定
    の瞬間を検出するセンサと、このセンサのトリガ信号を
    受けて2本の足が開いた状態の脚画像を取り込む手段
    と、該脚画像の中から脚部の形状特徴または色特徴を抽
    出する手段と、該特徴を脚画像照合データと比較するこ
    とにより属性を識別する手段と、を有することを特徴と
    する人物属性検出装置。
  2. 【請求項2】 請求項1記載の人物属性検出装置におい
    て、足の着地の特定の瞬間を検出するセンサは、かかと
    と床の接触を検出する手段と、該かかとと床の接触を検
    出した時点から所定の時間を経てトリガ信号を出力する
    手段、または、かかとと床の接触を検出した後につま先
    部が床に接触した時点を検出してトリガ信号を出力する
    手段と、を有することを特徴とする人物属性検出装置。
  3. 【請求項3】 請求項1記載の人物属性検出装置におい
    て、足の着地の特定の瞬間を検出するセンサは、靴底の
    圧力分布を検出する手段と、該圧力分布を検出する手段
    の出力画像の重畳画像が所定の形状となった時トリガ信
    号を出力する手段と、を有することを特徴とする人物属
    性検出装置。
  4. 【請求項4】 請求項1記載の人物属性検出装置におい
    て、脚画像の中から脚部の形状特徴または色特徴を抽出
    する手段は、足と床の接触部を検出し、該接触部から所
    定の高さの脚部の幅または面積または形状または色を特
    徴情報として抽出することを特徴とする人物属性検出装
    置。
  5. 【請求項5】 請求項1記載の人物属性検出装置に、人
    物の歩行動作における足の着地の特定の瞬間を検出する
    センサにより取り込まれた歩行中の足音の強度またはス
    ペクトルの特徴を抽出する手段と、該抽出した特徴を足
    音照合データと比較することにより属性を識別する手段
    と、該識別情報と脚画像の中から抽出した特徴を脚画像
    照合データと比較してすることにより属性を識別した識
    別情報とを統合することにより人物の属性を識別する手
    段と、を付加したことを特徴とする人物属性検出装置。
  6. 【請求項6】 請求項1記載の人物属性検出装置に、人
    物の歩行動作における足の着地の特定の瞬間を検出する
    センサにより取り込まれた歩行中の足圧の時間変化の重
    畳画像の特徴を抽出する手段と、該抽出した特徴を足圧
    照合データと比較することにより属性を識別する手段
    と、該識別情報と脚画像の中から抽出した特徴を脚画像
    照合データと比較してすることにより属性を識別した識
    別情報とを統合することにより人物の属性を識別する手
    段と、を付加したことを特徴とする人物属性検出装置。
  7. 【請求項7】 請求項1または請求項5または請求項6
    記載の人物属性検出装置に、人物の属性の識別結果を確
    率情報で表し複数人のデータを集計処理することで単位
    時間あたりの属性比率を出力する手段を、付加したこと
    を特徴とする人物属性検出装置。
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Cited By (10)

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