JPWO2015033576A1 - セキュリティシステム、セキュリティ方法及びセキュリティプログラム - Google Patents
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Abstract
セキュリティシステム(10)は、店舗内の人物を撮像した入力画像情報を取得する画像情報取得部(11)と、入力画像情報に基づいて、人物の手の動作をトラッキングするトラッキング部(12)と、トラッキングした手の動作に基づいて、人物の不審動作を検出する不審動作検出部(13)と、を備えるものである。これにより、精度良く不審動作を検出することが可能なセキュリティシステム、セキュリティ方法及びセキュリティプログラムを提供する。
Description
本発明は、セキュリティシステム、セキュリティ方法及びセキュリティプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体に関し、特に、人物の画像を用いたセキュリティシステム、セキュリティ方法及びセキュリティプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体に関する。
店舗では、顧客による万引きやアルバイトによる横領などの被害が後を絶たない。このような不正行為を防ぐために、店員や店舗マネージャが目視にて監視を行ったり、通常の2Dカメラで監視した画像を録画し目視にて事後確認を行ったりしている。
目視で不正行為を確認することは、効率が悪いことから、例えば、関連する技術である特許文献1〜5のようなシステムの開発が進められている。
例えば、特許文献1などの関連する技術では、店員の顔の振れた回数が所定回数以上で、かつ、レジの取消金額が基準金額以上の場合、不正行為の疑い(不審動作)があることを検出している。
しかしながら、関連する技術では、顔の振れ等により検出を行っているため、店員等の不審動作を検出することができない場合がある。例えば、不審動作は手元で行われることが多いが、関連する技術では、手元の動作に基づいた行為を検出することはできない。
したがって、関連する技術では、店員や顧客等の不審動作を精度よく検出することが困難であるという問題があった。
本発明は、このような問題に鑑み、精度良く不審動作を検出することが可能なセキュリティシステム、セキュリティ方法及びセキュリティプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体を提供することを目的とする。
本発明に係るセキュリティシステムは、店舗内の人物を撮像した入力画像情報を取得する画像情報取得部と、前記入力画像情報に基づいて、前記人物の手の動作をトラッキングするトラッキング部と、前記トラッキングした手の動作に基づいて、前記人物の不審動作を検出する不審動作検出部と、を備えるものである。
本発明に係るセキュリティ方法は、店舗内の人物を撮像した入力画像情報を取得し、前記入力画像情報に基づいて、前記人物の手の動作をトラッキングし、前記トラッキングした手の動作に基づいて、前記人物の不審動作を検出するものである。
本発明に係るセキュリティプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体は、店舗内の人物を撮像した入力画像情報を取得し、前記入力画像情報に基づいて、前記人物の手の動作をトラッキングし、前記トラッキングした手の動作に基づいて、前記人物の不審動作を検出する、セキュリティ処理をコンピュータに実行させるためのものである。
本発明によれば、精度良く不審動作を検出することが可能なセキュリティシステム、セキュリティ方法及びセキュリティプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体を提供することができる。
(実施の形態の概要)
実施の形態の説明に先立って、実施の形態の特徴についてその概要を説明する。図1は、実施の形態に係るセキュリティシステムの主要な構成を示している。
実施の形態の説明に先立って、実施の形態の特徴についてその概要を説明する。図1は、実施の形態に係るセキュリティシステムの主要な構成を示している。
図1に示すように、実施の形態に係るセキュリティシステム10は、画像情報取得部11、トラッキング部12、不審動作検出部13を備えている。画像情報取得部11は、店舗内の人物を撮像した入力画像情報を取得する。トラッキング部12は、入力画像情報に基づいて、人物の手の動作をトラッキング(追跡)する。不審動作検出部13は、トラッキングした手の動作に基づいて、人物の不審動作を検出する。
このように、実施の形態では、店舗内の人物の手の動作をトラッキングし、トラッキング結果に基づいて不審動作を検出する。例えば、店舗の商品棚の前における顧客や店員の手元の動作をトラッキングすることで、万引きや横領などにつながる不審動作を、精度よく検出することができる。
(実施の形態1)
以下、図面を参照して実施の形態1について説明する。図2は、本実施の形態に係るセキュリティシステムの構成を示している。このセキュリティシステムは、店舗等において、顧客や店員の不審動作を検出し、警告(警報)の出力(表示)等を行うシステムである。なお、顧客には、店舗に来店(入店)した全ての人物を含み、店員には、店舗の業務に関わる全ての人物を含む。
以下、図面を参照して実施の形態1について説明する。図2は、本実施の形態に係るセキュリティシステムの構成を示している。このセキュリティシステムは、店舗等において、顧客や店員の不審動作を検出し、警告(警報)の出力(表示)等を行うシステムである。なお、顧客には、店舗に来店(入店)した全ての人物を含み、店員には、店舗の業務に関わる全ての人物を含む。
図2に示すように、本実施の形態に係るセキュリティシステム1は、セキュリティ装置100、3Dカメラ210、顔認識カメラ220、店内カメラ230、警告装置240を備えている。例えば、セキュリティシステム1の各構成は同一の店舗に設けられているが、セキュリティ装置100や警告装置240を店舗の外部に設けてもよい。なお、ここでは、セキュリティシステム1の各構成を別々の装置として説明するが、各構成を1または任意の数の装置としてもよい。
3Dカメラ(3次元カメラ)210は、対象を撮像及び計測し、距離画像(距離画像情報)を生成する撮像装置(距離画像センサ)である。距離画像は、対象を撮像した画像情報と、対象までの距離を計測した距離情報を含んでいる。例えば、3Dカメラ210は、Microsoft Kinect(登録商標)や、ステレオカメラなどで構成される。3Dカメラを用いることで、距離情報を含めて対象(顧客の動作など)を認識(トラッキング)できるため、高精度な認識処理を行うことができる。
図3A及び図3Bのように、本実施の形態では、3Dカメラ210は、顧客や店員の手元による不審動作を検出するために、店内の特定の位置で顧客や店員を撮像する。図3Aの例では、3Dカメラ210は、商品301が配置(陳列)された商品棚(商品陳列棚)300を撮像し、特に、商品棚300の前で商品301に接触しようとしている顧客400を撮像する。3Dカメラ210は、商品棚300の商品配置領域と商品棚300の前で顧客が商品を手に取る/見る領域、すなわち、商品棚300が商品を顧客に提示する提示領域を撮像する。3Dカメラ210は、商品棚300と、商品棚300の前(近傍)の顧客400が撮像可能な位置、例えば、商品棚300の上方(天井など)や前方(壁など)、もしくは商品棚300に設置されている。
図3Bの例では、3Dカメラ210は、レジ311が設置されたレジカウンター310を撮像し、特に、レジカウンター310の前に立ち、顧客400へ商品301を販売しようとしている店員410、もしくは、金銭302に接触しようとしている店員410を撮像する。3Dカメラ210は、レジカウンター310と、レジカウンター310の前(近傍)の店員410が撮像可能な位置、例えば、レジカウンター310(天井など)の上方や前方(壁など)、もしくはレジカウンター310(レジ311)などに設置されている。
なお、商品棚300やレジカウンター310を撮像する装置として、3Dカメラ210の例について説明するが、3Dカメラに限らず、撮像した画像のみを出力する一般的なカメラ(2Dカメラ)で構成してもよい。この場合、画像情報のみを用いてトラッキングが行われる。
顔認識カメラ220及び店内カメラ230は、対象を撮像した画像を生成する撮像装置(2Dカメラ)である。顔認識カメラ220は、顧客の顔を認識するために、店舗の入口などに設置され、来店した顧客の顔を撮像し顔画像を生成する。店内カメラ230は、店内の顧客による混雑状況を検出するために、店内の複数の位置に配置され、店内の各売り場を撮像し店内画像を生成する。なお、顔認識カメラ220及び店内カメラ230は、3Dカメラで構成してもよい。3Dカメラとすることで、顧客の顔や店内の混雑状況を精度よく認識できる。
警告装置240は、店舗マネージャ、経営者、警備員などの監視者へ警告情報(アラーム)を通知(出力)し、また記録を行う装置である。監視者へ通知(出力)する方法は任意の方法でよく、例えば、表示装置による文字や画像等の表示や、スピーカ等による音声出力でもよい。警告装置240は、監視者が視認可能(聞き取り可能)な位置に設置される。警告装置240は、例えば、棚・レジ・警備員室・店内の従業員端末などでもよいし、店舗の外部にネットワークで接続された監視装置でもよい。例えば、警告装置240は、パーソナルコンピュータやサーバコンピュータなど表示装置や記憶装置を含むコンピュータで構成される。
図2に示すように、セキュリティ装置100は、距離画像解析部110、人物認識部120、店内状況解析部130、警告情報生成部140、不審動作情報DB(データベース)150、3D動画情報記録部160、不審者情報DB170を備えている。なお、ここでは、これらの各ブロックをセキュリティ装置100の機能として説明するが、後述する本実施の形態に係る動作が実現できれば、その他の構成であってもよい。
セキュリティ装置100における各構成は、ハードウェア又はソフトウェア、もしくはその両方によって構成され、1つのハードウェア又はソフトウェアから構成してもよいし、複数のハードウェア又はソフトウェアから構成してもよい。セキュリティ装置100の各機能(各処理)を、CPUやメモリ等を有するコンピュータにより実現してもよい。例えば、記憶装置に実施の形態におけるセキュリティ方法(セキュリティ処理)を行うためのセキュリティプログラムを格納し、各機能を、記憶装置に格納されたセキュリティプログラムをCPUで実行することにより実現してもよい。
このセキュリティプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体(non-transitory computer readable medium)を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体(例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ)、光磁気記録媒体(例えば光磁気ディスク)、CD−ROM(Read Only Memory)、CD−R、CD−R/W、半導体メモリ(例えば、マスクROM、PROM(Programmable ROM)、EPROM(Erasable PROM)、フラッシュROM、RAM(random access memory))を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体(transitory computer readable medium)によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
距離画像解析部110は、3Dカメラ210が生成した距離画像を取得し、取得した距離画像に基づいて検出対象をトラッキングし、その動作を認識する。本実施の形態では、距離画像解析部110は、主に、顧客や店員の手元の動作をトラッキングし認識する。距離画像解析部110は、距離画像に含まれる顧客や店員の不審動作を認識するため不審動作情報DB150を参照する。距離画像解析部110は、不審動作の認識や不審レベルの判定などに必要な検出も行う。例えば、不審動作を行っている時間や、対象商品の数量、金額、対象行為の規模(傷の大きさなど)なども検出する。また、距離画像解析部110は、3Dカメラ210から取得した距離画像を3D動画として、3D動画情報記録部160に記録する。
人物認識部120は、顔認識カメラ220が生成した顧客の顔画像を取得し、取得した顔画像に含まれる人物を認識する。人物認識部120は、不審者情報DB170を参照し、顔画像と比較することで不審者か否か判定する。店内状況解析部130は、店内カメラ230が生成した店内画像を取得し、取得した店内画像に基づいて店内における顧客の人数を解析し、店内の混雑状況を検出する。
警告情報生成部140は、距離画像解析部110、人物認識部120、店内状況解析部130の検出結果に基づいて、監視者へ通報する警告情報を生成し、生成した警告情報を警告装置240へ出力する。警告情報生成部140は、距離画像解析部110により検出された顧客や店員の手元の動作に基づいた警告情報、人物認識部120が認識した不審者に基づいた警告情報、店内状況解析部130が解析した店内の混雑状況に基づいた警告情報を生成し出力する。また、警告情報生成部140は、生成した警告情報を3D動画情報記録部160の3D動画に記録してもよい。
不審動作情報DB150は、顧客や店員による不審動作を検出するための不審動作パターン(不審動作パターン情報)を記憶する。なお、不審動作とは、顧客や店員などの人物による不正行為が疑われる動作(予備的行為)であり、不正行為を含んでいてもよい。不審動作情報DB150は、不審動作パターンとして、例えば、商品不正取得パターン151、商品不正改変パターン152、金銭不正取得パターン153などを記憶する。
商品不正取得パターン151は、商品を不正に取得する動作のパターン情報であり、例えば、顧客が商品をカゴやカート以外の不正な場所に入れる動作などを含む。商品不正改変パターン152は、商品を不正に改変する動作のパターン情報であり、例えば、顧客が商品を破壊したり傷つける動作などを含む。金銭不正取得パターン153は、金銭を不正に取得する動作のパターン情報であり、例えば、店員が金銭をレジからポケットなどの不正な場所に入れる動作などを含む。
不審者情報DB170は、来店した顧客が不審者であることを検出するための不審者識別情報を記憶する。不審者には、前歴者、常習者、要注意者が含まれ、不審者識別情報には、氏名、性別、年齢、顔のイメージ情報(画像)などを含む。例えば、不審者情報DB170は、クラウド(クラウドネットワーク)250などから前歴者などの不審者情報を取得して記憶し、また、店舗の履歴などに基づいて常習者(要注意者)などの不審者情報を記憶する。
図4は、セキュリティ装置100の距離画像解析部110の構成を示している。図4に示すように、距離画像解析部110は、距離画像取得部111、領域検出部112、手元トラッキング部113、手元動作認識部114を備えている。なお、主に、人物の手元の動作を認識するための構成について説明するが、その他、人物の顔や視線、商品や金銭なども同様の構成により検出可能である。
距離画像取得部111は、3Dカメラ210が撮像し生成した顧客や店員を含む距離画像を取得する。領域検出部112は、距離画像取得部111が取得した距離画像に含まれる顧客や店員の各部の領域を検出する。
手元トラッキング部113は、領域検出部112が検出した顧客や店員の手元(手)の動作をトラッキングする。手元動作認識部114は、手元トラッキング部113がトラッキングした手元(手)の動作に基づいて、顧客や店員の不審動作を認識する。手元動作認識部114は、不審動作情報DB150に基づいて、例えば、商品を服のポケットに入れる等のような商品不正取得パターン、商品を壊す等のような商品不正改変パターン、金銭を服のポケットに入れる等のような金銭不正取得パターンに該当するか否か判定する。
次に、図5を用いて、本実施の形態に係るセキュリティシステム(セキュリティ装置)で実行されるセキュリティ方法(セキュリティ処理)について説明する。
図5に示すように、まず、顧客が店舗に入り、店舗内の棚に近づく(S101)。そうすると、店舗内の顔認識カメラ220が、顧客の顔撮像を生成し、セキュリティ装置100が、顔画像を前歴者/要注意リストなどの不審者情報と照合する(S102)。すなわち、セキュリティ装置100の人物認識部120は、不審者情報DB170に記憶された不審者(前歴者/要注意リスト)の顔のイメージ情報と、顔認識カメラ220が撮像した顔画像とを比較し、マッチング(一致)する人物を検索することで、顧客が不審者か否か判定する。
続いて、顧客がカート/カゴ以外へ商品を入れるなど不審動作を行う(S103)。そうすると、棚近傍の3Dカメラ210が顧客の手元を撮像し、セキュリティ装置100が、3Dカメラ210の距離画像により顧客の手元の動きを認識する(S104)。すなわち、セキュリティ装置100の距離画像解析部110は、顧客の手元を撮像した距離画像をトラッキングし、顧客が商品を手に取り不正な場所へ入れたことを認識する。
続いて、セキュリティ装置100は、S104で認識した顧客の手元の動作に基づいて不審行為を判定し、店員端末・警備端末などの警告装置240へ警告を表示、記録を行う(S105)。すなわち、セキュリティ装置100の警告情報生成部140は、判定した不審動作を示す警告情報を生成し出力する。また、警告情報生成部140は、S102で認識した不審者に基づいた警告情報を生成して出力する。
また、顧客の他に、店員がレジカウンターに近づき(S106)、レジ以外へ金銭を入れるなど不審行動を行う(S107)。そうすると、上記顧客の動作の場合と同様に、セキュリティ装置100が、3Dカメラ210の距離画像により店員の手元の動きを認識し(S104)、警告装置240へ警告を表示、記録を行う(S105)。
図6は、図5のS104における距離画像解析部110で実行される認識処理(トラッキング処理)の詳細を示している。なお、図6の処理は一例であり、その他の画像解析処理により、手元の動作を認識してもよく、同様に、人物の顔や視線、商品や金銭などを検出してもよい。
図6に示すように、まず、距離画像取得部111は、3Dカメラ210から顧客または店員を含む距離画像を取得する(S201)。続いて、領域検出部112は、S201で取得した距離画像に含まれる顧客または店員の人物を検出し(S202)、さらに人物の各領域の領域を検出する(S203)。例えば、領域検出部112は、SVM(Support Vector Machine)などの識別器を用いて、距離画像に含まれる画像及び距離に基づき、人物(顧客または店員)を検出し、検出した人物の関節を推定することで、人物の骨格を検出する。領域検出部112は、検出した骨格に基づいて、人物の手(手元)などの各部の領域を検出する。
続いて、手元トラッキング部113は、S203で検出した顧客または店員の手元の動作をトラッキングする(S204)。手元トラッキング部113は、距離画像に含まれる画像及び距離に基づいて、顧客の手の周辺の骨格をトラッキングし、手の指や手のひらの動作を検出する。
続いて、手元動作認識部114は、S204でトラッキングした手元の動作に基づいて、手元の動作の特徴を抽出し(S205)、抽出した特徴に基づいて、顧客や店員の不審動作を認識する(S206)。手元動作認識部114は、指、手のひら(手首)の向き、角度、移動量の変化を特徴量として抽出する。
例えば、手元動作認識部114は、指の角度から顧客が商品を握っていることを検出し、また、手を服のポケットに近づけた状態で指を商品から離した場合、顧客が商品を服のポケットに入れたことを検出する。そして、手元動作認識部114は、検出した動作のパターンと、不審動作情報DB150の商品不正取得パターン151、商品不正改変パターン152、金銭不正取得パターン153とを比較し、これらの動作パターンに該当する場合、不審動作であると判定する。また、商品不正取得パターン151、商品不正改変パターン152、金銭不正取得パターン153の画像の特徴を予め学習しておき、学習した特徴量と検出した特徴量を比較することで、手元の状態を識別してもよい。
図7は、図5のS104及びS105において実行される警告出力処理の詳細を示している。
図7に示すように、まず、距離画像解析部110において、顧客または店員が不審動作を行ったか否か判断する(S301)。例えば、顧客が、商品をポケット・手持ち袋など、商品カゴ・カート以外に入れる動作や、商品を壊す、傷を付ける、異物を混入する、配置を不正に変える等の動作を判断する。また、店員が、売上を着服する、商品を横領(ポケットなどへ金銭を入れる)する、正規の代金を受け取らずに共謀する顧客に商品を渡す等の動作を判断する。その他、不審動作として、頻繁に周りを見回す、パチンコ台に細工・不正操作する、ATM(Automated Teller Machine)にスキミング機器を取り付ける、レジや電子マネー装置の不正操作、公金収納/チケット発行などでの正規プロセスを逸脱する動作などを検出してもよい。顧客または店員が該当する動作を行った場合、動作に応じた警告情報を出力するため、以下の処理を行う。
すなわち、警告情報生成部140は、不審者情報を取得し(S302)、店内の混雑状況を取得する(S303)。警告情報生成部140は、顔認識カメラ220の顔画像による人物認識結果に基づいた警告情報を提供するため、人物認識部120から顧客が不審者か否かを示す不審者情報を取得する。また、警告情報生成部140は、店内カメラ230の店内画像による混雑状況解析結果に基づいた警告情報を提供するため、店内状況解析部130から店内の混雑状況を取得する。なお、顧客を認識する前や、混雑状況を解析する前、各情報が不要な場合においては、不審者情報の取得や混雑状況の取得は省略してもよい。
続いて、警告情報生成部140は、検出した顧客または店員の不審動作に対して不審レベルを判定する(S304)。例えば、不審動作情報DB150の不審動作パターンごとに不審レベルが割り当てられており、不審動作情報DB150を参照して不審レベルを決定する。
図8は、不審動作に対する不審レベルの例を示している。例えば、図8に示すように、不審レベル1〜5の間でレベルを設定する。例えば、不審レベルが大きいほど、不正行為である疑いが強い。
一例として、顧客の動作が、商品不正取得パターンの「商品を不正場所に入れた」に該当する場合、不審動作情報DB150を参照して不審レベル3とする。そして、他のパラメータを考慮して不審レベルを調整する。
例えば、不審動作の時間が短い場合や、商品が大量の場合、商品が高額の場合、万引きの可能性が高い。このため、動作時間、商品数、商品の値段について閾値を設定する。この閾値よりも時間が短い場合や、商品数が多い場合、商品の値段が高い場合には、閾値を超える量に応じて不審レベルを大きくし、閾値よりも時間が長い場合や、商品数が少ない場合、商品の値段が安い場合には、閾値を下回る量に応じて不審レベルを小さくする。
同様に、顧客の動作が、商品不正改変パターンの「商品を傷つけた」、「商品箱を開けた」、「商品箱を変形させた」に該当する場合、不審動作情報DB150を参照して不審レベル3とする。そして、他のパラメータを考慮して不審レベルを調整する。
例えば、傷が大きい場合や商品箱が変形している場合、不審動作の時間が短い場合、商品が大量の場合、商品が高額の場合、悪質である可能性が高い。このため、傷の大きさ(割合)、動作時間、商品数、商品の値段について閾値を設定する。この閾値よりも傷が大きい場合や、時間が短い場合、商品数が多い場合、商品の値段が高い場合には、閾値を超える量に応じて不審レベルを大きくし、閾値よりも傷が小さい場合や、時間が長い場合、商品数が少ない場合、商品の値段が安い場合には、閾値を下回る量に応じて不審レベルを小さくする。
同様に、店員の動作が、金銭不正取得パターンの「金銭を不正場所に移動した」に該当する場合、不審動作情報DB150を参照して不審レベル3とする。そして、他のパラメータを考慮して不審レベルを調整する。
例えば、不審動作の時間が短い場合や、高額の場合、横領である可能性が高い。このため、動作時間、金額について閾値を設定する。この閾値よりも時間が短い場合や、金額が高い場合には、閾値を超える量に応じて不審レベルを大きくし、閾値よりも時間が長い場合や、金額が安い場合には、閾値を下回る量に応じて不審レベルを小さくする。
さらに、顧客が不審者の場合や、店内の状況が混雑/閑散の場合には、不審動作を行う可能性が高いため、不審レベルを大きくする。その他、顧客や店員が周りを見回すような行為の場合に、不審レベルを大きくしてもよい。
なお、ここでは、不審動作を検出した場合に、不審者や店内の状況に基づいて不審レベルを判定するが、不審動作の検出前に考慮してもよい。例えば、顧客が不審者の場合や、店内の状況が混雑/閑散の場合、開いた袋を持っていた場合などに、不審動作を未検出でも警告情報(注意情報)を出力してもよい。また、この場合に、不審動作検出の閾値(例えば不審動作を検出するまでの時間など)を下げて、不審動作を検出しやすいようにしてもよい。
続いて、警告情報生成部140は、判定結果に基づいて警告情報を出力する(S305)。警告情報生成部140は、検出した不審動作と、判定した不審レベルを警告装置240へ出力する。例えば、不審レベルに基づいて警告情報の出力を制御してもよい。不審レベルが所定値よりも小さい場合、警告が不要であるため、警告装置240へ出力しなくてもよく、また、この場合、警告装置240で表示せずに記録のみを行ってもよい。
また、不審動作及び不審レベルを3D動画情報に記録してもよい。不審レベルを記録しておくことで、不審レベルの高い部分の前後のみを抽出して確認することができ、3D動画の内容を効率よく確認することができる。
以上のように、本実施の形態では、商品棚やレジの前の顧客(ショッパー)や店員が見える位置に配置した3Dカメラにより顧客や店員の手元の動きを観察し、顧客や店員の不審な動作を認識する。そして、不審動作を認識すると棚・レジ・警備員室・店内の従業員端末などに警告情報(アラーム)を通知し、また動作を記録する。
これにより、3Dカメラにより手の動きが精密に把握でき、商品を不正に取得したり、商品を不正に改変したり、金銭を不正に取得したりするなどの動作を把握できるため、精度良く不審動作を検出し、不審動作に応じた警告情報を出力することができる。したがって、不審動作/不正行為の監視を自動化し、効率的にセキュリティ強化が図れ、利益率を向上することができる。
(実施の形態2)
以下、図面を参照して実施の形態2について説明する。本実施の形態は、実施の形態1における不審動作認識の補完として、正常動作情報パターンからの外れ動作を検知することで、不審動作を検知する例である。すなわち、実施の形態1の例に限らず、店員が、売上を着服する、商品を横領(ポケットなどへ金銭を入れる)する、正規の代金を受け取らずに共謀する顧客に商品を渡す等の動作を検知するのでは無く、店員の通常のレジ作業等の動作からの逸脱を検知することで、不審動作と判定してもよい。
以下、図面を参照して実施の形態2について説明する。本実施の形態は、実施の形態1における不審動作認識の補完として、正常動作情報パターンからの外れ動作を検知することで、不審動作を検知する例である。すなわち、実施の形態1の例に限らず、店員が、売上を着服する、商品を横領(ポケットなどへ金銭を入れる)する、正規の代金を受け取らずに共謀する顧客に商品を渡す等の動作を検知するのでは無く、店員の通常のレジ作業等の動作からの逸脱を検知することで、不審動作と判定してもよい。
図9は、本実施の形態に係るセキュリティシステムの構成を示している。図9に示すように、本実施の形態では、実施の形態1の図2の構成に対して、セキュリティ装置100がさらに正常動作情報DB180を備えている。
正常動作情報DB180は、顧客や店員による正常な動作を示す正常動作パターン(正常動作パターン情報)を記憶する。正常動作情報DB180は、正常動作パターンとして、例えば、商品正常取得パターン181、商品正常変更パターン182、金銭正常取得パターン183などを記憶する。
商品正常取得パターン181は、商品を正常に取得する動作のパターン情報であり、例えば、顧客が商品をカゴやカートに入れる動作などを含む。商品正常変更パターン182は、商品を正常に変更する動作のパターン情報であり、例えば、店員が商品の陳列を変更する動作などを含む。金銭正常取得パターン183は、金銭を正常に取得する動作のパターン情報であり、例えば、店員の通常のレジ作業動作、店員が金銭をレジから顧客へ渡す動作などを含む。
図10は、本実施の形態に係るセキュリティ装置100の距離画像解析部110の構成を示している。図10に示すように、本実施の形態では、実施の形態1の図4の構成に対して、さらに外れ行動検知部115を備えている。
外れ行動検知部115は、手元トラッキング部113がトラッキングした手元(手)の動作に基づいて、顧客や店員の動作が正常動作から外れている(不審動作)か否かを検出する。外れ行動検知部115は、正常動作情報DB180を参照し、検出した顧客や店員の動作と商品正常取得パターン181、商品正常変更パターン182、金銭正常取得パターン183とを比較し、顧客や店員の動作がこれらの動作パターンに該当しない場合、不審動作であると判定する。例えば、正常動作パターンから外れている度合(不一致の度合)に応じて不審レベルを設定してもよい。
また、不正動作パターンを用いた手元動作認識部114による検出結果と正常動作パターンを用いた外れ行動検知部115による検出結果の両方を考慮して不審動作を判定してもよい。例えば、手元動作認識部114と外れ行動検知部115のいずれかが不審と判定した場合に、不審動作であると決定してもよいし、手元動作認識部114と外れ行動検知部115の両方が不審と判定した場合に、不審動作であると決定してもよい。
以上のように、実施の形態1における不正動作パターンを用いた不審動作検出に限らず、顧客や店員の動作が正常動作パターンから外れているか否かに基づいて不審動作を検出することにより、さらに精度よく不審動作を検出することができる。
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記によって限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
この出願は、2013年9月6日に出願された日本出願特願2013−185130を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
1、10 セキュリティシステム
11 画像情報取得部
12 トラッキング部
13 不審動作検出部
100 セキュリティ装置
110 距離画像解析部
111 距離画像取得部
112 領域検出部
113 手元トラッキング部
114 手元動作認識部
115 外れ行動検知部
120 人物認識部
130 店内状況解析部
140 警告情報生成部
150 不審動作情報DB
151 商品不正取得パターン
152 商品不正改変パターン
153 金銭不正取得パターン
160 動画情報記録部
170 不審者情報DB
180 正常動作情報DB
181 商品正常取得パターン
182 商品正常変更パターン
183 金銭正常取得パターン
210 3Dカメラ
220 顔認識カメラ
230 店内カメラ
240 警告装置
300 商品棚
301 商品
302 金銭
310 レジカウンター
311 レジ
400 顧客
410 店員
11 画像情報取得部
12 トラッキング部
13 不審動作検出部
100 セキュリティ装置
110 距離画像解析部
111 距離画像取得部
112 領域検出部
113 手元トラッキング部
114 手元動作認識部
115 外れ行動検知部
120 人物認識部
130 店内状況解析部
140 警告情報生成部
150 不審動作情報DB
151 商品不正取得パターン
152 商品不正改変パターン
153 金銭不正取得パターン
160 動画情報記録部
170 不審者情報DB
180 正常動作情報DB
181 商品正常取得パターン
182 商品正常変更パターン
183 金銭正常取得パターン
210 3Dカメラ
220 顔認識カメラ
230 店内カメラ
240 警告装置
300 商品棚
301 商品
302 金銭
310 レジカウンター
311 レジ
400 顧客
410 店員
Claims (15)
- 店舗内の人物を撮像した入力画像情報を取得する画像情報取得手段と、
前記入力画像情報に基づいて、前記人物の手の動作をトラッキングするトラッキング手段と、
前記トラッキングした手の動作に基づいて、前記人物の不審動作を検出する不審動作検出手段と、
を備えるセキュリティシステム。 - 前記入力画像情報は、対象を撮像した画像情報と前記対象までの距離を計測した距離情報を含む距離画像情報である、
請求項1に記載のセキュリティシステム。 - 前記不審動作検出手段は、前記手の動作に基づいて、前記人物が商品を不正に取得する動作を検出する、
請求項1または2に記載のセキュリティシステム。 - 前記不審動作検出手段は、前記手の動作に基づいて、前記人物が商品を不正に改変する動作を検出する、
請求項1乃至3のいずれか一項に記載のセキュリティシステム。 - 前記不審動作検出手段は、前記手の動作に基づいて、前記人物が金銭を不正に取得する動作を検出する、
請求項1乃至4のいずれか一項に記載のセキュリティシステム。 - 前記不審動作検出手段は、前記検出した不審動作に応じた不審レベルを判定する、
請求項1乃至5のいずれか一項に記載のセキュリティシステム。 - 前記不審動作検出手段は、前記不審動作の動作時間の長さに応じて前記不審レベルを判定する、
請求項6に記載のセキュリティシステム。 - 前記不審動作検出手段は、前記不審動作に関する商品の数に応じて前記不審レベルを判定する、
請求項6または7に記載のセキュリティシステム。 - 前記不審動作検出手段は、前記不審動作に関する金額に応じて前記不審レベルを判定する、
請求項6乃至8のいずれか一項に記載のセキュリティシステム。 - 前記不審動作検出手段は、前記人物が不審者であるか否かに応じて前記不審レベルを判定する、
請求項6乃至9のいずれか一項に記載のセキュリティシステム。 - 前記不審動作検出手段は、前記店舗の混雑状況に応じて前記不審レベルを判定する、
請求項6乃至10のいずれか一項に記載のセキュリティシステム。 - 前記検出された不審動作に応じて警告を出力する警告出力手段を備える、
請求項1乃至11のいずれか一項に記載のセキュリティシステム。 - 前記判定された不審レベルに応じて、前記不審動作の警告を出力する警告出力手段を備える、
請求項6乃至11のいずれか一項に記載のセキュリティシステム。 - 店舗内の人物を撮像した入力画像情報を取得し、
前記入力画像情報に基づいて、前記人物の手の動作をトラッキングし、
前記トラッキングした手の動作に基づいて、前記人物の不審動作を検出する、
セキュリティ方法。 - 店舗内の人物を撮像した入力画像情報を取得し、
前記入力画像情報に基づいて、前記人物の手の動作をトラッキングし、
前記トラッキングした手の動作に基づいて、前記人物の不審動作を検出する、
セキュリティ処理をコンピュータに実行させるためのセキュリティプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体。
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