JPH11353467A - 画像状態判定装置及びその方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像から求められる特徴量と判定目的の
事象と間の因果関係あるいは特徴量同士間の因果関係か
ら、検知目的とする画像変化が起こった否かを統計的判
定法を用いて判定することにより、検知目的の画像変化
のみを選択的かつ自動的に検知できるようにするととも
に、検知目的以外の誤検知を大幅に減少させる画像状態
判定装置を提供する。 【解決手段】 画像状態判定装置１は、画像を入力・蓄
積する画像入力手段１１と、画像入力手段１１に蓄積さ
れている画像の任意の特徴を求める特徴抽出手段１２
と、特徴抽出手段１２にて求められた特徴量から判定目
的とする事象の確率値を算出する確率算出手段１３と、
確率算出手段１３にて算出された確率値から判定目的と
する事象の生起を判定する結果判定手段１４とからな
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ＴＶカメラ等の撮
像手段を用いて撮影した画像において、特定の画像状態
を判定するための画像状態判定装置及びその方法に関す
るものである。

【０００２】

【従来の技術】ＴＶカメラ等の撮像手段を用いて監視領
域の変化を自動的に検知する画像処理技術は、これまで
も主にセキュリティ等の分野で用いられてきた。

【０００３】画像中の変化を検知する最も簡便な方法と
しては、連続して撮影された複数画像の間や、予め作成
した背景画像と現時点の画像との間で差分を求める方法
がある。

【０００４】このような変化検出を行った結果、画像中
に特定の変化（多く場合には大きな変化）が見られた場
合に、何らかの侵入あるいは異常が起こったものとして
アラーム信号を出す、というのが従来の画像監視装置で
ある。

【０００５】これまでは、監視領域の画像変化から侵入
や異常が起こったか否かの判定は、画像から検出された
領域の面積や大きさといった特定の特徴量が、予め定め
られた閾値に比べて大きいか否かといった単純な基準を
用いている。

【０００６】この閾値はオペレータによって経験的に定
められる場合がほとんどであり、実際にはこのような単
純な判定では、本来の検知目的である侵入や異常のみを
正確に検知することができない。

【０００７】つまり、照明条件や天候の変化、あるいは
検知対象以外の物体の動き等の外乱を頻繁に誤って検知
するだけでなく、検出対象とする侵入や異常が複数要因
を複合して判定しなければならないような場合がある。

【０００８】例えば、天候変化のような全画面的な画像
変化は異常ではないが、通行車両から荷物が転落した
り、規定作用服を着ていない人物が侵入した場合のみ異
常として警報を出したいような場合のおいては、単純な
閾値判定による異常判定では検出不可能である。

【０００９】このため従来の画像監視装置では、外乱の
誤検知による誤報が頻繁に発せられたり、誤報を回避す
るために検知性能を大変低く設定せざるを得なかったり
で、侵入や異常を選択的かつ自動的に検知してアラーム
信号を出す、という本来の目的を果たすことができない
という問題点があった。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】このように、従来の画
像状態判定技術では、判定基準が単純であるため、環境
変動や他の物体の動きを誤って検知してしまい、侵入や
異常といった検知目的のみを選択的かつ自動的に検知す
ることができないという問題点があった。

【００１１】本発明はこのような事情を考慮してなされ
たもので、その目的とするところは、検知目的の画像変
化のみを選択的かつ自動的に検知できるようにするとと
もに、検知目的以外の誤検知を大幅に減少させる画像状
態判定装置及びその方法を提供する。

【００１２】

【課題を解決するための手段】請求項１の発明は、画像
情報を用いて、その画像中において所定の事象が生起し
たか否かを判定する画像状態判定装置であって、前記画
像を入力する画像入力手段と、前記画像入力手段に入力
された画像の所定の特徴量を求める特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段によって求められた特徴量と前記判
定目的の事象と間の因果関係、あるいは、前記特徴量同
士間の因果関係を用いて前記判定目的とする事象の確率
値を算出する確率算出手段と、前記確率算出手段によっ
て算出された確率値から前記事象の生起を判定する結果
判定手段と、からなることを特徴とする画像状態判定装
置である。

【００１３】請求項２の発明は、前記確率算出手段は、
前記特徴量抽出手段によって求められる特徴量から、前
記事象が起こったことの事後確率を算出し、この事後確
率を前記確率値とすることを特徴とする請求項１の画像
状態判定装置である。

【００１４】請求項３の発明は、前記確率算出手段は、
前記特徴量抽出手段によって求められる特徴量と前記事
象との因果関係、あるいは、前記特徴量同士間の因果関
係のうち、直接の因果関係のない因果関係の確率算出を
省略し、直接の因果関係がある因果関係の確率値のみを
算出することを特徴とする請求項１の画像状態判定装置
である。

【００１５】請求項４の発明は、画像情報を用いて、そ
の画像中において所定の事象が生起したか否かを判定す
る画像状態判定方法であって、前記画像を入力する画像
入力ステップと、前記画像入力ステップに入力された画
像の所定の特徴量を求める特徴量抽出ステップと、前記
特徴量抽出ステップによって求められた特徴量と前記判
定目的の事象と間の因果関係、あるいは、前記特徴量同
士間の因果関係を用いて前記判定目的とする事象の確率
値を算出する確率算出ステップと、前記確率算出ステッ
プによって算出された確率値から前記事象の生起を判定
する結果判定ステップと、からなることを特徴とする画
像状態判定方法である。

【００１６】請求項５の発明は、画像情報を用いて、そ
の画像中において所定の事象が生起したか否かを判定す
る画像状態判定方法を実現するプログラムを記録した記
録媒体であって、前記画像を入力する画像入力機能と、
前記画像入力機能に入力された画像の所定の特徴量を求
める特徴量抽出機能と、前記特徴量抽出機能によって求
められた特徴量と前記判定目的の事象と間の因果関係、
あるいは、前記特徴量同士間の因果関係を用いて前記判
定目的とする事象の確率値を算出する確率算出機能と、
前記確率算出機能によって算出された確率値から前記事
象の生起を判定する結果判定機能と、からなることを特
徴とする画像状態判定方法を記録した記録媒体である。

【００１７】本発明によれば、画像から求められる特徴
量と判定目的の事象と間の因果関係あるいは特徴量同士
間の因果関係から、検知目的とする画像変化が起こった
否かを統計的判定法を用いて判定することにより、検知
目的の画像変化のみを選択的かつ自動的に検知できるよ
うにするとともに、検知目的以外の誤検知を大幅に減少
させる。

【００１８】

【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施例について
図１〜図６を用いて説明する。

【００１９】図１は、本発明の実施の一形態である画像
状態判別装置１０の概略構成図である。

【００２０】画像状態判別装置１０は、画像入力部１１
と、特徴抽出部１２と、確率算出部１３と、結果判定部
１４とからなる。

【００２１】画像入力部１１はＴＶカメラ等の任意の撮
像装置１０１等から映像を供給され、結果判定部１４に
て判定した結果は表示装置１０２あるいは通信装置１０
３等任意の装置へ結果を出力・転送してもよい。

【００２２】（画像入力部１１）画像入力部１１は、撮
像装置等から連続して出力される映像信号を逐次Ａ／Ｄ
変換し、画像入力部１１内のメモリにディジタル画像あ
るいは画像列として保管する。

【００２３】そして、要求された任意時刻の全体あるい
は任意領域の画像を次の特徴抽出部１２に出力する。

【００２４】（特徴抽出部１２）特徴抽出部１２では、
画像入力部１１から送られてくる画像あるいは画像列の
任意時刻・任意領域について、予め定められた特徴量を
算出する。

【００２５】この特徴量とは、各画素あるいは任意領域
において求めることが可能な任意の情報を示す。

【００２６】例を挙げるならば、次のような特徴量があ
る。

【００２７】・各画素の輝度や色情報といった単純な特
徴量。

【００２８】・空間あるいは時間での微分あるいは積分
結果。

【００２９】・任意の画像フィルタの重畳結果。

【００３０】・平均や分散といった統計量。

【００３１】・予め作成した背景画像との差分処理。

【００３２】・任意の物体検出あるいは領域分割処理を
行った結果、または、この結果から選られる領域のフィ
レ径や面積、動き量。

【００３３】・画像から算出可能な任意のスカラー量あ
るいはベクトル量。

【００３４】（確率算出部１３）確率算出部１３では、
画像状態判別装置１０の判別目的とする画像状態の事象
の起こっている確率値を算出する。

【００３５】確率算出部１３では、特徴量算出手段１２
において画像から求められる特徴量と、判定目的とする
画像状態の間に、原因と結果を表す因果関係が設定され
ている。

【００３６】因果関係の設定を説明する例としては、特
開平５−２９９１２２号の「医療用生体情報検出装置、
診断装置及び治療装置」あるいは「電子情報通信学会１
９９８総合大会Ｄ−１１−１４１動画像処理による呼吸
モニタリングシステム（第１報）」がある。

【００３７】以下、このような画像処理による被験者の
呼吸計測を行うようなシステムにおいて、呼吸状態の判
定を行う場合に適用した場合について述べる。

【００３８】上記システムにおいては、例えば、被験者
の呼吸周期（あるいは一定時間内の呼吸数）、呼吸波形
の変動（呼吸波形の山の高さの変化量、吸排気量の変動
を示す）が特徴量として観測できる。

【００３９】被験者の呼吸の状態（原因）は、以上の画
像から観測される特徴量（結果）に影響を及ぼす。

【００４０】例えば、被験者が安静に睡眠しており呼吸
が安定している場合には、呼吸周期が病理学的に正常範
囲内で一定で、呼吸波形の変動が小さいという観測結果
が画像から得られる。逆に言えば、特徴量がどのように
観測されるかによって原因の状態を推測することができ
るが、本発明ではこれを統計的判別により行う。

【００４１】ここで、被験者の呼吸状態をＳ（正常ある
いは異常）を判定目的であるとすると、観測される呼吸
周期（１分間の呼吸数）をＲ、呼吸波形の変動（前回の
呼吸振幅と今回の振幅との比）をＤとする。

【００４２】この場合に、これらの間の因果関係は図２
に示すように、有効グラフを用いたネットワークとして
模式的に示される。このネットワークが、いわゆる因果
関係ネットワークと言われるものであり、特徴量と判定
目的の事象と間の因果関係、あるいは、特徴量同士間の
因果関係を模式的に表したものである。

【００４３】この有効グラフでは、原因から結果への向
きに矢印が示されており、被験者の呼吸状態Ｓが原因と
なって各観測Ｒ，Ｄの結果が変化することを表す。

【００４４】Ｓ，Ｒ，Ｄの取り得る状態をｓ，ｒ，ｄと
し、ある原因の状態に対し結果の観測状態の起こる確率
（ｐ（ｒ｜ｓ），ｐ（ｄ｜ｓ）で表される）が、例えば
図３に示されるようなテーブルとして与えられており、
ある特徴の観測値に対して一意に確率値が決定されるよ
うになっているものとする。

【００４５】すなわち、図３のテーブルに予め確率値を
用意しておき、これを因果関係ネットワークを用いて、
特徴量と判定目的の事象と間の因果関係、あるいは、特
徴量同士間の因果関係から引き出すものである。

【００４６】・確率値を求める変更例１ なお、確定値は必ずしもテーブルで与えられる必要はな
く、任意の関数を設定することが可能である。

【００４７】・確率値を求める変更例２ ここで、Ｒ，Ｄの各特徴量の間には因果関係がなく、互
いに影響せずに独立に観測されることから、判定目的Ｓ
の事後確率を下式のように求めることができる。

【００４８】

【数１】 このように直接の因果関係のない因果関係の確率算出を
省略し、直接の因果関係がある因果関係の確率値のみを
算出することにより、計算量を軽減でき、処理を早く行
うことができる。

【００４９】・確率値を求める具体例 一つの計算例を示すと、特徴量がｒ＝１８，ｄ＝１．２
と観測され、各特徴量の起こる確率が、 ｐ（ｒ＝１８｜ｓ＝正常）＝０．２， ｐ（ｄ＝１．２｜ｓ＝正常）＝０．２， ｐ（ｒ＝１８｜ｓ＝異常）＝０．１， ｐ（ｄ＝１．２｜ｓ＝異常）＝０．１ で与えられており、 ｐ（ｓ＝正常）＝ｐ（ｓ＝異常）＝０．５ である場合には、上式に各々を代入することにより ｐ（ｓ＝正常｜ｒ＝１８，ｄ＝１．２）＝０．８ となる。

【００５０】この確率算出部１３では、必ずしも事後確
率を算出する必要はなく、判定目的とする事象の生起を
判定するのに有用な確率値を算出するものである。

【００５１】以上のようにして算出した判定目的の事象
の確率を次の結果判定部１４へ出力する。

【００５２】（結果判定部１４）結果判定部１４では、
前述の確率値算出手段１３にて求められた、判定目的の
事象の起こった確率を用いて、その事象が起こったか否
かを判定する。

【００５３】確率算出手段１３では、判定目的の事象の
各状態について確率が算出されるので、単純に比較して
最大の確率となった事象が起こったものと判定する。

【００５４】例えば、 ｐ（ｓ＝正常｜ｒ，ｓ）＝０．８、 ｐ（ｓ＝異常｜ｒ，ｓ）＝０．２ という結果が確率算出部１３にて得られた場合には、 ｐ（ｓ＝正常｜ｒ，ｓ）＞ｐ（ｓ＝異常｜ｒ，ｓ） であるため、判定目的の呼吸状態Ｓは正常であると判断
する。

【００５５】また、ある閾値を設定しておいて、各状態
の確率値がどれもその値を超えないようであれば、どの
状態が起こったとも判定しがたい、という判定結果を出
力してもよい。

【００５６】さらに、例で説明したシステムでは、被験
者が寝ているベッド周囲の画像変動（被験者の離床がな
いか）も、フレーム間差分や特願平６−１７５４９２号
の「画像変化検出装置」等の方法と用いることにより、
ベッド周囲の画像解析から観測できる。このベッド周囲
の画像変化をＢとして特徴抽出部１２で観測するものと
し、この特徴量の観測結果も用いて呼吸状態Ｓの判定を
行う場合を考える。

【００５７】ここで、Ｂが他の特徴Ｒ，Ｄと因果関係を
持つ場合、つまり図４に示すようにＢがＲ，Ｄと独立で
はない場合には、確率算出部１３では

【数２】 のようにしてｐ（ｓ｜ｒ，ｄ，ｂ）を求める必要がある
が、図５に示すようにＢが他の特徴Ｒ，Ｄと独立である
とわかれば、

【数３】 のようにｐ（ｓ｜ｒ，ｄ，ｂ）を求めることができ、確
率算出部１３で行う確率算出の計算量を減らすことがで
きる。

【００５８】このように、画像から求められる特徴量と
判定目的の事象との因果関係あるいは特徴量同士間の因
果関係のうち、直接の因果関係のない確率算出を省略す
ることにより計算量を軽減させることができ、観測する
特徴量の数が多くなる場合ほど、より効率的に判定目的
の事象の確率を算出することができる。

【００５９】（変 更 例）また、このような画像状態
判定方法は、呼吸状態の判定のみに限られるものではな
く、ＴＶカメラを用いて撮影した映像で画像処理を行う
一般の用途に適用することが可能である。

【００６０】例を挙げるならば監視カメラで撮影した映
像から、先にあげた特願平６−１７５４９２号の「画像
変化検出装置」等の方法を用いるなどして移動物体の画
像領域を検出し、その検出した画像領域が自動車である
か否かを判定する場合を考える。

【００６１】検出領域が自動車であるという事象をＭと
し、観測する特徴量として領域の面積Ａ、領域の移動速
度Ｖを画像から観測するとする。各々の間の因果関係が
図６のように与えられており、ＡとＶは独立であるとす
れば、呼吸状態判定の場合と同様にして、自動車か否か
の確率ｐ（ｍ｜ａ，ｖ）は、

【数４】 で求められ、これまで述べたのと全く同様の方法で画像
処理結果を判定することができる。

【００６２】なお、画像状態判別装置１０をパソコンで
実現する場合には、画像入力部１１と、特徴抽出部１２
と、確率算出部１３と、結果判定部１４との機能を実現
するプログラムをＦＤ，ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ，ＭＯ等
に記録させておき、このプログラムをパソコンに記憶さ
せ、パソコンにＴＶカメラ等の任意の撮像装置１０１を
接続すればよい。

【００６３】

【発明の効果】本発明によれば、画像から求められる特
徴量と判定目的の事象と間の因果関係あるいは特徴量同
士間の因果関係から、検知目的とする画像変化が起こっ
た否かを統計的判定法を用いて判定することにより、検
知目的の画像変化のみを選択的かつ自動的に検知できる
ようにするとともに、検知目的以外の誤検知を大幅に減
少させることが可能となる等の実用上多大なる効果が奏
せられる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態の画像状態判定装置１０の
概略構成図である。

【図２】判定目的の状態と観測される特徴量との間の因
果関係を示す模式図である。

【図３】観測状態の起こる確率を与えるテーブルの例を
示す図である。

【図４】特徴量間の因果関係がある場合の例を示す模式
図である。

【図５】特徴量間の因果関係がない場合の例を示す模式
図である。

【図６】自動車かどうかを判定する場合の因果関係を示
す模式図である。

【符号の説明】

１０ 画像状態判別装置 １１ 画像入力部 １２ 特徴抽出部 １３ 確率算出部 １４ 結果判定部

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】画像情報を用いて、その画像中において所
   定の事象が生起したか否かを判定する画像状態判定装置
   であって、 前記画像を入力する画像入力手段と、 前記画像入力手段に入力された画像の所定の特徴量を求
   める特徴量抽出手段と、 前記特徴量抽出手段によって求められた特徴量と前記判
   定目的の事象と間の因果関係、あるいは、前記特徴量同
   士間の因果関係を用いて前記判定目的とする事象の確率
   値を算出する確率算出手段と、 前記確率算出手段によって算出された確率値から前記事
   象の生起を判定する結果判定手段と、からなることを特
   徴とする画像状態判定装置。
2. 【請求項２】前記確率算出手段は、 前記特徴量抽出手段によって求められる特徴量から、前
   記事象が起こったことの事後確率を算出し、この事後確
   率を前記確率値とすることを特徴とする請求項１の画像
   状態判定装置。
3. 【請求項３】前記確率算出手段は、 前記特徴量抽出手段によって求められる特徴量と前記事
   象との因果関係、あるいは、前記特徴量同士間の因果関
   係のうち、直接の因果関係のない因果関係の確率算出を
   省略し、直接の因果関係がある因果関係の確率値のみを
   算出することを特徴とする請求項１の画像状態判定装
   置。
4. 【請求項４】画像情報を用いて、その画像中において所
   定の事象が生起したか否かを判定する画像状態判定方法
   であって、 前記画像を入力する画像入力ステップと、 前記画像入力ステップに入力された画像の所定の特徴量
   を求める特徴量抽出ステップと、 前記特徴量抽出ステップによって求められた特徴量と前
   記判定目的の事象と間の因果関係、あるいは、前記特徴
   量同士間の因果関係を用いて前記判定目的とする事象の
   確率値を算出する確率算出ステップと、 前記確率算出ステップによって算出された確率値から前
   記事象の生起を判定する結果判定ステップと、からなる
   ことを特徴とする画像状態判定方法。
5. 【請求項５】画像情報を用いて、その画像中において所
   定の事象が生起したか否かを判定する画像状態判定方法
   を実現するプログラムを記録した記録媒体であって、 前記画像を入力する画像入力機能と、 前記画像入力機能に入力された画像の所定の特徴量を求
   める特徴量抽出機能と、 前記特徴量抽出機能によって求められた特徴量と前記判
   定目的の事象と間の因果関係、あるいは、前記特徴量同
   士間の因果関係を用いて前記判定目的とする事象の確率
   値を算出する確率算出機能と、 前記確率算出機能によって算出された確率値から前記事
   象の生起を判定する結果判定機能と、からなることを特
   徴とする画像状態判定方法を記録した記録媒体。