TW202046711A - 資訊處理裝置 - Google Patents

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TW202046711A
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TW109100693A
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小野里宗明
寺澤哲
小西勇介
石原賢太
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日商日本電氣股份有限公司
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Abstract

本發明之資訊處理裝置100,具備:人物抽出手段110,將拍攝影像內之人物抽出;行動抽出手段120,將拍攝影像內之對於既定人物的由其他複數人物構成之人物團體的行動抽出;以及確認手段130,依據人物團體的行動之抽出結果,將既定人物團體予以確認。

Description

資訊處理裝置
本發明係關於一種在存在複數人物的場所中確認既定人物之資訊處理裝置、資訊處理方法、及程式。
在機場或車站、店鋪、活動會場、觀光地等,不特定多數人物密集聚集的場所,有存在可能進行扒竊、飛車搶劫等犯罪行為或造成困擾之行為的人物之情況。為了將此等犯罪行為或造成困擾之行為防範於未然,期望檢測可能進行此等行為之人物。
此處,於專利文獻1,記載監視監視範圍內之可疑者的技術。具體而言,專利文獻1,使用依據認證裝置所產生的認證結果之人物的可靠度、及與此人物的相關性等資訊,檢測監視範圍內之可疑者。 [習知技術文獻] [專利文獻]
專利文獻1:日本特開第2011-81735號公報
[本發明所欲解決的問題]
然而,上述專利文獻1所揭露之技術,首先,必須辨識可靠度高之已知人物,而於存在不特定多數之人物的場所中,此等人物的辨識困難。此一結果,發生無法於存在複數人物的場所中確認期望人物等問題。
因此,本發明之目的在於提供一種資訊處理裝置,其可解決上述問題,即無法於存在複數人物的場所中確認期望人物之問題。 [解決問題之技術手段]
本發明的一形態之資訊處理裝置,採用具備如下手段之構成: 人物抽出手段,將拍攝影像內之人物抽出; 行動抽出手段,將該拍攝影像內之對於既定人物的由其他複數人物構成之人物團體的行動抽出;以及 確認手段,依據該人物團體的行動之抽出結果,將既定人物團體予以確認。
此外,本發明的一形態之程式,採用使資訊處理裝置實現如下手段之構成: 人物抽出手段,將拍攝影像內之人物抽出; 行動抽出手段,將該拍攝影像內之對於既定人物的由其他複數人物構成之人物團體的行動抽出;以及 確認手段,依據該人物團體的行動之抽出結果,將既定人物團體予以確認。
此外,本發明的一形態之資訊處理方法,採用包含如下步驟之構成: 將拍攝影像內之人物抽出; 將該拍攝影像內之對於既定人物的由其他複數人物構成之人物團體的行動抽出;以及 依據該人物團體的行動之抽出結果,將既定人物團體予以確認。
此外,本發明的一形態之資訊處理裝置,採用具備如下手段之構成: 人物抽出手段,將拍攝影像內之人物抽出; 對象人物檢測手段,將該拍攝影像內之人物的屬性抽出,依據包含該人物的屬性之人物資訊,檢測對象人物; 行動抽出手段,將該拍攝影像內的對於該對象人物之其他人物的行動抽出;以及 確認手段,依據該其他人物的行動之抽出結果,將既定其他人物予以確認。
此外,本發明的一形態之程式,採用使資訊處理裝置實現如下手段之構成: 人物抽出手段,將拍攝影像內之人物抽出; 對象人物檢測手段,將該拍攝影像內之人物的屬性抽出,依據包含該人物的屬性之人物資訊,檢測對象人物; 行動抽出手段,將該拍攝影像內的對於該對象人物之其他人物的行動抽出;以及 確認手段,依據該其他人物的行動之抽出結果,將既定其他人物予以確認。
此外,本發明的一形態之資訊處理方法,採用包含如下步驟之構成: 將拍攝影像內之人物抽出; 將該拍攝影像內之人物的屬性抽出,依據包含該人物的屬性之人物資訊,檢測對象人物; 將該拍攝影像內的對於該對象人物之其他人物的行動抽出;以及 依據該其他人物的行動之抽出結果,將既定其他人物予以確認。 [本發明之效果]
本發明,藉由如同上述地構成,而可於存在複數人物的場所中將期望人物予以確認。
>實施形態1> 參考圖1至圖14,說明本發明之第1實施形態。圖1至圖13為,用於說明資訊處理系統之構成的圖;圖14為,用於說明資訊處理系統之處理運作的流程圖。
[構成] 本發明之資訊處理系統,係用於藉由預先設定的基準,檢測在存在於店鋪或設施等成為設定之對象的場所R之人物P中的期望人物。另,下述內容中,列舉使對象場所R為「觀光地」,檢測此場所R中可能成為扒竊等犯罪行為之被害者的「潛在被害者(既定人物、對象人物)」、及由有進行犯罪行為的疑慮之複數人物構成的「可疑者團體(人物團體)」之情況為例,予以說明。然則,本發明中,對象場所R,亦可為如珠寶店、遊樂中心、遊樂園等店鋪或設施等任意場所。此外,如同後述,本發明中檢測之人物,並未限定於潛在被害者或可疑者團體,亦可為相對於潛在被害者之單人可疑者,此外,不限於可疑者,亦可為對某人物具有相關關係之任意人物。
此外,本發明之資訊處理系統,亦用於簡單地辨識如同上述地在對象場所R中檢測到之人物。例如,以使監視者容易辨識檢測到之潛在被害者或可疑者團體的方式,將人物間的相關關係顯示輸出。以下,針對資訊處理系統的構成詳細地予以說明。
如圖1所示,本實施形態之資訊處理系統,具備:相機C,用於拍攝成為對象場所R之空間;監視裝置10,監視拍攝影像內之人物P;以及輸出裝置20,將監視結果輸出。另,監視裝置10,係由具備運算裝置與儲存裝置之1台或複數台資訊處理裝置所構成。此外,輸出裝置20,係由具備運算裝置與儲存裝置之1台或複數台資訊處理裝置所構成,進一步具備顯示裝置。此顯示裝置,如同後述,用於將檢測到的人物,與由監視裝置10拍攝到的拍攝影像G一同顯示輸出。此外,雖未圖示,但人物P亦可持有攜帶型終端機。此攜帶型終端機,為智慧型手機等資訊處理終端機,預先將位址資訊登錄於監視裝置10,並登錄持有之人物P的臉部影像。以下,主要針對監視裝置10的構成予以詳述。
上述監視裝置10,如圖2所示,具備使運算裝置實行程式藉而建構出之人物抽出部11、潛在被害者確認部12、可疑者確認部13、及輸出部14。此外,監視裝置10,具備形成於儲存裝置之潛在被害者基準資訊儲存部15、及可疑者基準資訊儲存部16。
上述人物抽出部11(人物抽出手段),首先,以一定的時間間隔受理由相機C拍攝到的對象場所R之拍攝影像。例如,如圖4所示,受理存在複數人物P的對象場所R之拍攝影像G,先暫時儲存。而後,人物抽出部11,從顯現在拍攝影像內之物體的形狀、色彩、移動等,將拍攝影像內之人物P抽出。
此外,人物抽出部11,依據從拍攝影像抽出之人物P的影像部分,將表示該人物P的屬性之人物屬性資訊抽出。人物屬性資訊,例如係表示人物P的性別、年齡(年代)、服裝或包袋等持有物等個人配件之資訊,藉由影像解析而從人物P的臉部影像或身體影像等抽出。此外,人物抽出部11,亦將拍攝影像內之人物P的行動抽出,此行動亦包含於表示人物的屬性之人物屬性資訊。例如,人物抽出部11,作為人物的行動,從人物的臉部影像或身體影像、與其他人物的距離等,將臉部朝向、表情、移動路徑、單人或團體、步行、站立、蹲下等,作為行動抽出。
進一步,人物抽出部11,取得如同上述地對每一人物P抽出人物屬性資訊時之表示對象場所R的周圍環境之環境資訊。例如,人物抽出部11,從經由網路而連接之其他資訊處理裝置,取得日期時間或季節、天氣、氣溫等,以作為環境資訊。抑或,人物抽出部11,亦可從拍攝影像內之複數人物P的服裝或持有物,由拍攝影像獲得之對象場所R的明亮度,以及由拍攝影像偵測到的車道、步道、車輛、自行車等任何資訊,辨識並取得季節、天氣、氣溫等環境資訊。另,人物抽出部11,亦可從如同上述地抽出之人物P的行動與環境資訊之組合,進一步辨識「在車道附近步行」、「在車輛前蹲下」等人物的行動。而後,亦可將此等表示人物的行動之資訊,作為後述潛在被害者模型。
而後,人物抽出部11,將抽出之人物屬性資訊與環境資訊,對拍攝影像賦予關連,先儲存於潛在被害者基準資訊儲存部15。另,人物抽出部11,對連續輸入的拍攝影像,如同上述地常時施行人物本身的抽出、人物屬性資訊的抽出、環境資訊的取得,將拍攝影像本身與此等抽出之資訊,對潛在被害者確認部12、可疑者確認部13、及輸出部14輸出。
上述潛在被害者確認部12(基準資訊產生手段、對象人物產生手段),首先,依據過去的拍攝影像,產生表示檢測為容易成為被害者的潛在被害者之人物的模型之潛在被害者模型(基準資訊)。具體而言,潛在被害者確認部12,利用預先儲存之過去成為扒竊等犯罪行為的被害者之人物的特徵(包含屬性、環境),學習儲存在潛在被害者基準資訊儲存部15之人物屬性資訊及環境資訊,產生包含環境、人物的屬性之潛在被害者模型。例如,產生下述潛在被害者模型:將在昏暗的日子或傍晚時刻、單人行動、持有掛在肩上之單肩包、女性等人物,作為潛在被害者。另,潛在被害者模型,並未限定於必須依據過去的拍攝影像而學習產生,亦可使用預先準備的資訊。此外,潛在被害者模型,可僅以人物屬性資訊為條件而不包含環境資訊,亦可為任意資訊。
此外,潛在被害者確認部12,檢測當下的拍攝影像內之人物P中的潛在被害者P0。因此,首先,對新拍攝到的拍攝影像,如同上述地使人物抽出部11從拍攝影像內將人物P抽出,將此人物P的人物屬性資訊、環境資訊抽出,往潛在被害者確認部12傳送。如此一來,則潛在被害者確認部12,將從新的拍攝影像抽出之人物屬性資訊等,與儲存在潛在被害者基準資訊儲存部15之潛在被害者模型加以比較。而後,潛在被害者確認部12,在抽出之人物屬性資訊等與潛在被害者模型一致的情況,將該人物P檢測為潛在被害者。例如,潛在被害者確認部12,如圖5的符號P0所示,從對象場所R內之人物P中檢測可能成為被害者之潛在被害者P0。另,亦可不具有潛在被害者模型,而使潛在被害者確認部12將拍攝影像G內之任意人物檢測為潛在被害者P0,此部分將於後續內容描述。
而後,潛在被害者確認部12,對可疑者確認部13及輸出部14,通知檢測到的潛在被害者P0之拍攝影像內的位置資訊。另,潛在被害者確認部12,對於其後連續輸入之新的拍攝影像施行潛在被害者P0之追蹤,對可疑者確認部13與輸出部14常時通知該位置資訊。此外,潛在被害者確認部12,對新的拍攝影像,進一步施行新的潛在被害者P0之檢測。另,潛在被害者確認部12,如同後述地檢測由監視者設定之人數的潛在被害者P0,但亦可同時檢測複數人。
上述可疑者確認部13(行動抽出手段、確認手段、相關檢測手段),依據從上述潛在被害者確認部12通知之潛在被害者P0的位置資訊,從新的拍攝影像內檢測對於潛在被害者P0具有相關關係之相關人物,從其中確認可疑者。另,如同後述,可疑者確認部13,亦可亦從過去的拍攝影像檢測相關人物,確認可疑者。具體而言,可疑者確認部13,首先,對於拍攝影像,將位於以潛在被害者P0為基準的既定範圍之其他人物P的行動抽出。例如,可疑者確認部13,如圖6的符號A所示,使以拍攝影像內之潛在被害者P0的位置為中心之既定半徑的區域內作為處理區域,將位於此處理區域A內之其他人物(此例中為4人)的行動抽出。另,可疑者確認部13,如同後述,將由監視者設定為探索範圍之以潛在被害者P0的位置為中心之半徑的值之範圍內,設定作為處理區域A,將人物的行動抽出。
而後,可疑者確認部13,作為表示人物的行動之資訊,將相對於潛在被害者P0的位置之其他人物的位置抽出。藉此,可疑者確認部13,將潛在被害者P0與其他人物的距離、及相對於潛在被害者P0之複數人物間的距離抽出。此處,參考圖3及圖7,說明可疑者確認部13的具體之人物的行動抽出之一例。
首先,可疑者確認部13,檢測對於潛在被害者P0採取關連的行動之相關人物。例如,如圖7所示,以相對於潛在被害者P0位於既定範圍的距離之方式,將對於潛在被害者P0具有既定相關關係之人物,抽出作為相關人物P1、P2。在此例中,將2名之人物團體抽出作為相關人物。另,可疑者確認部13,將如同後述地由監視者設定為相關人物檢測數之人數的相關人物P1、P2之行動抽出。而後,可疑者確認部13,調查構成人物團體之各相關人物P1、P2,彼此是否採取互相關連的行動。例如,如圖7所示,將相關人物P1、P2彼此的距離,或同時站立等動作抽出。作為其他抽出之動作的例子,亦包含:相關人物P1、P2彼此快速接近、伸手、凝視既定時間以上、以幾乎等距離步行一定時間以上等,以時間序列檢測之行動。另,可疑者確認部13,伴隨各人物的移動,而常時將各相關人物P1、P2的位置資訊,上述潛在被害者P0與相關人物P1、P2的距離,以及該相關人物P1、P2間的距離與行動抽出,先予以儲存,並對輸出部14通知。
另,上述內容中,雖例示可疑者確認部13,係從確認潛在被害者P0的位置後之拍攝影像內將相關人物P1、P2的行動等抽出之情況,但亦可使用確認潛在被害者P0的位置前之拍攝影像,與上述內容同樣地將相關人物P1、P2的行動等抽出。例如,亦可使從確認潛在被害者P0的位置之時間點算起過去的一定時間之拍攝影像為對象,或使反轉一定時間之拍攝影像為對象,而與上述內容同樣地將相關人物P1、P2的行動等抽出。藉此,例如,可將過去接近潛在被害者P0,但在確認潛在被害者P0的位置後位於遠離該潛在被害者P0的位置之相關人物P1、P2亦抽出。
而後,可疑者確認部13,如同上述地從潛在被害者P0與構成人物團體之相關人物P1、P2的行動之抽出結果,確認可疑者或可疑者團體。例如,將表示對於行動之抽出結果確認可疑者團體的基準之可疑者基準資訊,儲存至可疑者基準資訊儲存部16,藉由將可疑者基準資訊與行動之抽出結果加以比較,而確認可疑者或可疑者團體。作為一例,說明如圖3所示之將各人物P0、P1、P2間的距離之變化,取得作為行動之抽出結果的情況。另,圖3的上圖,顯示各人物P0、P1、P2間的距離,從左側朝向右側表示時間經過。此外,圖3的下圖,顯示各人物P0、P1、P2間的距離之時間的變化。作為一例,如此圖所示,潛在被害者P0與構成人物團體之各相關人物P1、P2的距離D1、D2為既定範圍內,且以緩緩地接近之方式改變,此外,構成人物團體之各相關人物P1、P2間的距離D3為既定範圍內。此一情況,由於行動之抽出結果與可疑者基準資訊一致,而將由人物P1、P2構成之人物團體確認為可疑者團體。
另,可疑者確認部13,於上述內容中,在行動之抽出結果與可疑者基準資訊一致的情況,確認可疑者團體,但並未限定於必須在其等一致的情況確認可疑者團體。例如,亦可將與可疑者基準資訊所示的距離之變化的態樣、抽出的距離之變化的態樣類似之人物團體,確認為可疑者團體。此外,上述內容中,著眼於各人物間各自的距離之變化,但亦可在複數人物間將距離之變化統整為一體而模型化,將其作為可疑者基準資訊,依據此一模型與將抽出的距離之變化統整為一體的資訊之相似度,確認可疑者團體。
此外,可疑者確認部13,亦可算出具有相對於潛在被害者P0位於既定距離範圍等相關關係之相關人物P1、P2間的相關度,因應此相關度,確認可疑者團體。例如,將相對於潛在被害者P0位於既定距離範圍之相關人物P1、P2間的相關度Y,依據該相關人物P1、P2間之對每種行動A、B、C、D各別設定的係數(權重)與行動時間t,如同以下地算出,對輸出部14通知。 Y=A*t1+B*t2+C*t3+D*t4+・・・ Y:相關度 A:「在附近步行」行動之係數(權重) B:「臉部相對(對話)」行動之係數(權重) C:「保持一定距離間隔而步行」行動之係數(權重) D:「同時站立」行動之係數(權重) t:各行動之總時間
而後,可疑者確認部13,每當輸入新的拍攝影像G,則算出如下資訊:如同上述地確認為可疑者前之對潛在被害者P0採取關連的行動之相關人物P1、P2的位置資訊,各人物P0、P1、P2間的距離,以及相關人物P1、P2間的相關度,對輸出部14通知此等資訊。
另,可疑者確認部13所進行之確認可疑者或可疑者團體的方法,亦可為任意方法。例如,除了依據上述人物間的距離以外,亦可依據相關人物P1、P2的視線、移動軌跡等其他行動,確認可疑者。例如,亦可在一方的相關人物P1視線朝向潛在被害者P0,另一方的相關人物P2採取環顧周圍等行動之情況,將此等相關人物P1、P2確認為可疑者團體。此外,亦可將在人物間的距離為既定值以下時採取既定行動等模型,先準備作為可疑者基準資訊,藉由此一模型與抽出之資訊的相似度,確認可疑者團體。此外,如同上述,亦可將相關人物P1、P2在過去接近潛在被害者P0但之後離開的情況,或重複接近離開等行動,皆包含至可疑者基準資訊。
此處,上述例子中,例示可疑者確認部13,確認由複數人物構成的可疑者團體之情況,但亦可對潛在被害者P0將單一人物確認為可疑者。例如,將相對於潛在被害者P0持續一定時間位於既定範圍內的距離、視線朝向潛在被害者P0一定時間等資訊,先儲存作為可疑者基準資訊。而後,在從拍攝影像抽出的人物P之對於潛在被害者P0的行動,與上述可疑者基準資訊一致之情況,將此單一人物確認為可疑者。
另,可疑者確認部13,在確認可疑者或可疑者團體時,並未限定於如同上述地依據相關人物之對於潛在被害者的行動而確認,亦可依據相關人物的年齡或性別、服裝、持有物等屬性,確認可疑者或可疑者團體。此時,亦可亦考慮潛在被害者的屬性。例如,亦可於潛在被害者為女性,係持有手提包的屬性之情況,在相關人物為男性,係戴帽子、戴墨鏡、拿著大型包袋等屬性之情況,將相關人物確認為可疑者。
此外,可疑者確認部13,並未限定於將預先抽出之人物團體所有成員確認為可疑者團體,亦可將一人或複數人確認為可疑者,並將在此確認出的可疑者包含其他人物之複數人物,最後確認為可疑者團體。作為一例,首先,從如同上述地抽出作為人物團體的相關人物中之至少單一人物的行動之抽出結果,將此人物確認為可疑者。而後,將包含確認為可疑者之人物的人物團體之所有成員,確認為可疑者團體。此外,作為另一例,從相關人物中之至少單一人物的行動之抽出結果確認可疑者,包含在該時間點確認出之可疑者與位於潛在被害者鄰近之人物,而確認可疑者團體。此時,亦可在位於確認出之可疑者與潛在被害者鄰近之人物,採取進行與確認出之可疑者的物品傳遞或對話等特定行動之情況,將該人物包含至可疑者團體。此外,作為另一例,在從相關人物中的至少單一人物的行動之抽出結果確認可疑者時,將該時間點至過去的拍攝影像、及以其他相機拍攝到的拍攝影像作為對象,包含確認出之可疑者與對潛在被害者採取關連的行動之人物,而確認可疑者團體。作為更另一例,首先,無關於潛在被害者,亦即,無關於有無可疑的可能性,而從拍攝影像事先將任意人物團體抽出而先儲存。而後,在其中至少1人被確認為對於潛在被害者之可疑者的情況,將包含該確認出之可疑者的預先儲存之人物團體,確認為可疑者團體。
此外,可疑者確認部13,並未限定於必須確認對於由潛在被害者確認部12確認出之潛在被害者P0的可疑者或可疑者團體。例如,可疑者確認部13,亦可將拍攝影像G內之任意人物檢測為潛在被害者P0,將其他人物之對於該潛在被害者P0的行動抽出,確認可疑者或可疑者團體。
上述輸出部14(顯示控制手段、通知手段),控制俾對監視對象場所R之監視者,從輸出裝置20顯示監視畫面。此處,參考圖9至圖13,說明藉由輸出部14顯示控制之監視畫面的顯示例。
首先,輸出部14,如圖9所示,於監視畫面,顯示由設置於對象場所R之相機C拍攝到的拍攝影像G。另,輸出部14,每當取得新的拍攝影像G,則更新顯示拍攝影像G。此時,輸出部14,於監視畫面上,顯示選擇對象場所R即相機C的選擇欄,顯示由選出之相機C拍攝到的拍攝影像G。
此外,輸出部14,如圖9所示,於監視畫面,顯示「潛在被害者檢測數」、「探索範圍」、「相關人物檢測數」之輸入欄,對各部通知輸入的數值。例如,輸出部14,藉由對潛在被害者確認部12通知「潛在被害者檢測數」,而使潛在被害者確認部12檢測通知的人數之潛在被害者P0。此外,輸出部14,對可疑者確認部13通知「探索範圍」與「相關人物檢測數」。藉此,可疑者確認部13,在以潛在被害者P0為中心而通知的探索範圍,將通知的人數之相關人物的行動抽出,從其中確認可疑者或可疑者團體。
此外,輸出部14,接收如同上述地由潛在被害者確認部12檢測到之潛在被害者P0的位置資訊之通知,如圖10所示,將拍攝影像G上之潛在被害者P0的人物部分,以預先設定之潛在被害者用的顯示形態顯示。例如,在圖10,將潛在被害者P0的人物部分以點線圖示,但以將位於由潛在被害者確認部12通知的位置資訊之人物處的周圍框出顯示、在人物處的上部顯示表示係潛在被害者之意旨的標記等之潛在被害者用的顯示形態顯示亦可。
此外,輸出部14,與上述潛在被害者P0的顯示,一併顯示表示將以該潛在被害者P0為中心之其他人物的行動抽出之處理區域A的圓弧。例如,輸出部14,作為處理區域A,顯示以潛在被害者P0為中心,由監視者設定為探索範圍之半徑的圓弧。藉此,在表示處理區域A的圓弧內,如同後述,包含潛在被害者P0、及可疑者或可疑者團體。另,處理區域A即圓弧的顯示,每當潛在被害者P0移動,則因應該潛在被害者P0的位置而移動顯示。然則,處理區域A,可為任意形狀,此外,並未限定於必須為以潛在被害者P0為中心之區域。
此外,輸出部14,接收如同上述地由可疑者確認部13檢測到之對潛在被害者P0採取關連的行動之相關人物P1、P2、P3的通知,如圖11所示,將拍攝影像G上的人物部分,以預先設定之相關人物顯示用的顯示形態顯示。例如,在圖11,以灰色圖示相關人物P1、P2、P3的人物部分,但以將位於由可疑者確認部13通知的位置資訊之人物處的周圍框出顯示、在人物處之上部顯示表示相關人物的標記等之相關人物用的顯示形態顯示亦可。
此外,輸出部14,如同上述地顯示相關人物P1、P2、P3的顯示,並顯示表示各人物P0、P1、P2、P3間的相關關係之相關關係資訊。例如,輸出部14,如圖11所示,以將人物間連結之帶狀圖形、數值,顯示相關關係資訊。此時,相關關係資訊,例如,為潛在被害者P0與各相關人物P1、P2、P3間的距離,或為相關人物P1、P2、P3間彼此的距離與相關度Y。而後,在以帶狀圖形顯示相關關係資訊之情況,以顯示因應距離與相關度的值之粗細顯示的方式,以因應相關關係之程度(強度)的顯示形態顯示。例如,在距離近而相關度高之人物間,相關關係之程度強,故將帶狀圖形較粗地顯示,此外,數值本身亦顯示為高的值。另一方面,在距離遠而相關度低之人物間,相關關係之程度低,故將帶狀圖形較細地顯示,此外,數值本身亦顯示為低的值。
此外,輸出部14,將上述各人物間的相關關係資訊,以該相關關係發生之時間序列顯示。例如,輸出部14,在監視者藉由游標懸停(mouse over)等而選出在人物間顯示之相關關係資訊的情況,如圖12的符號B所示,以時間序列顯示所選出之人物P1、P2間的相關關係發生之時刻與行動內容。
此外,輸出部14,接收如同上述地由可疑者確認部13確認出之可疑者團體的通知,如圖13A所示,將拍攝影像G上的人物部分,以預先設定之可疑者顯示用的顯示形態顯示。例如,在圖13A,將構成所確認的可疑者團體之可疑者P1、P2的人物部分以黑色圖示,但以將位於由可疑者確認部13通知的位置資訊之人物處的周圍框出顯示、在人物處之上部顯示表示可疑者的標記等之可疑者用的顯示形態顯示亦可。
此外,輸出部14,亦可如圖13B所示,將確認出之可疑者團體如符號P10所示地顯示為一個物體。進一步,亦可在潛在被害者P0與表示可疑者團體的物體P10之間,顯示如同上述之例如由帶狀圖形構成的相關關係資訊。此時,可如圖13B所示地將可疑者團體之人物P1、P2與表示可疑者團體之物體P10一同顯示,亦可將人物P1、P2隱藏而僅顯示物體P10。進一步,輸出部14,亦可如圖13C之拍攝影像G的右側所示,與該拍攝影像G分開,另行顯示表示潛在被害者P0與相關人物P1、P2、P3之各人物間的相關關係之相關關係資訊的相關圖。圖13C之例子中,在相關圖,顯示:簡易人物圖形,表示潛在被害者P0與相關人物P1、P2、P3;以及相關關係資訊,將此等簡易人物圖形以帶狀圖形連結。另,相關圖,並未限定於必須與拍攝影像G的顯示畫面在同一畫面上顯示,亦可與拍攝影像在不同畫面顯示。
此外,輸出部14,亦可接收如同上述地由可疑者確認部13確認出之可疑者團體的通知,對潛在被害者P0通知可疑者團體之存在。例如,從潛在被害者P0的臉部影像確認人物,在其係預先登錄於監視裝置10之人物的情況,藉由對預先登錄之該人物的攜帶型終端機之位址發送警報的訊息,而通知可疑者團體之存在。另,可疑者團體的通知方法可為任意方法,例如,亦可藉由從設置於對象場所R之揚聲器輸出警報資訊而予以通知。
此處,資訊處理系統,亦可裝設複數台相機C,可使各相機C,分別拍攝複數對象場所R。而後,監視裝置10,亦可對於由複數台相機C拍攝到之各自不同的對象場所R之拍攝影像,分別如同上述地進行犯罪者或犯罪者團體的確認。此外,監視裝置10,亦可從由複數台相機C拍攝到的複數拍攝影像,將同一人物抽出而進行追蹤。例如,監視裝置10,藉由將顯現在由各相機C拍攝到的各拍攝影像之人物予以臉部識別或全身認證,而將同一人物抽出,追蹤此同一人物。而後,可將人物的追蹤結果,如同上述地利用在人物的行動之抽出或人物團體之抽出,亦可利用在其他處理。
[運作] 接著,主要參考圖14之流程圖,說明上述資訊處理系統的運作。下述內容中,主要說明監視裝置10的運作。
首先,監視裝置10,一取得由相機C拍攝到的對象場所R之拍攝影像,則如圖9所示,將拍攝影像G往輸出裝置20顯示輸出,並將拍攝影像內之人物P抽出(圖14的步驟S1)。此時,監視裝置10,從監視者,受理潛在被害者檢測數等設定資訊之輸入,予以設定。
而後,監視裝置10,由從拍攝影像抽出之人物P的影像部分,將人物的屬性、行動、周圍環境等抽出,依據此等資訊,檢測潛在被害者P0(圖14的步驟S2為Yes)。另,監視裝置10,亦可事先從拍攝影像產生表示容易成為被害者的潛在被害者的屬性等特徵之潛在被害者模型,利用該潛在被害者模型、及從拍攝影像抽出之人物的屬性等,檢測潛在被害者P0。然則,監視裝置10,亦可將拍攝影像上之任意人物,檢測為潛在被害者P0。而後,監視裝置10,如圖10所示,在拍攝影像G上顯示檢測到之潛在被害者P0(圖14的步驟S3)。
而後,監視裝置10,於拍攝影像G上中,設定以潛在被害者P0的位置為中心之既定半徑的處理區域A,將此處理區域A內之人物的行動抽出(圖14的步驟S4)。此時,監視裝置10,如圖10的符號A所示,於拍攝影像G上,顯示以潛在被害者P0為中心而將人物的行動抽出之處理區域A。
而後,監視裝置10,將處理區域A內之人物的行動抽出,檢測與潛在被害者P0具有相關關係之相關人物P1、P2、P3(圖14的步驟S5為Yes)。例如,將相對於潛在被害者P0位於既定距離範圍等採取既定行動之人物,檢測為相關人物P1、P2、P3。同時,監視裝置10,將潛在被害者P0與各相關人物P1、P2、P3的相關關係,或各相關人物P1、P2、P3間的相關關係抽出。例如,將人物間的距離算出為相關關係資訊,或將使人物間的特定行動數值化而以預先設定之算式彙總出的相關度算出為相關關係資訊。
而後,監視裝置10,如圖11、圖12所示,於拍攝影像G上,顯示檢測到之相關人物P1、P2、P3,且亦顯示各人物間的相關關係資訊(圖14的步驟S6)。作為相關關係資訊,例如,因應相關程度而顯示不同粗細的帶狀圖形或數值、行動內容。
而後,監視裝置10,依據各人物間的相關關係,從相關人物P1、P2、P3之中,確認單獨可疑者,或由複數可疑者構成的可疑者團體(圖14的步驟S7為Yes)。例如,圖13A之例子中,確認由2人的相關人物P1、P2構成的可疑者團體。監視裝置10,如圖13A所示,於拍攝影像G上,顯示確認出的構成可疑者團體之可疑者P1、P2,並施行對各處發出警報等通報處理(圖14的步驟S8)。
如同上述,在本發明,藉由從對象場所R之拍攝影像G,將對於潛在被害者P0具有相關關係之相關人物P1、P2、P3的行動抽出,而確認對於潛在被害者P0之可疑者P1、P2(可疑者團體)。因此,即便於存在複數人物之群眾中,仍可確認可能進行犯罪行為或造成困擾之行為的可疑者,可採取將犯罪行為或造成困擾之行為防範於未然等行動。
此外,在本發明,檢測潛在被害者P0與相關人物P1、P2、P3等人物間的相關關係,將此等相關關係資訊與人物影像一同顯示輸出。因此,即便為如同上述地確認出之可疑者存在於群眾中的情況,仍可簡單地辨識此可疑者。此一結果,可採取將犯罪行為或造成困擾之行為防範於未然等行動。
另,上述內容中,雖例示確認對於潛在被害者P0之可疑者P1、P2的情況,但潛在被害者P0可為任意人物,此外,可疑者P1、P2亦可為任意人物。亦即,本發明,並未限定於確認對於某人物之可疑者的情況,亦可利用在確認對於某人物具有相關關係之任意人物的情況。
>實施形態2> 其次,參考圖15,說明本發明之第2實施形態。圖15為,顯示實施形態2之資訊處理裝置的構成之方塊圖。另,本實施形態,顯示在實施形態1說明之監視裝置的構成之概略。
如圖15所示,本實施形態之資訊處理裝置100,具備: 人物抽出手段110,將拍攝影像內之人物抽出; 行動抽出手段120,將拍攝影像內之對於既定人物的由其他複數人物構成之人物團體的行動抽出;以及 確認手段130,依據人物團體的行動之抽出結果,將既定人物團體予以確認。
另,上述人物抽出手段110、行動抽出手段120、及確認手段130,可藉由使資訊處理裝置100所裝設之運算裝置實行程式而建構,亦可由電子電路建構。
而上述構成之資訊處理裝置100,以實行下述等處理的方式作動: 將拍攝影像內之人物抽出; 將拍攝影像內之對於既定人物的由其他複數人物構成之人物團體的行動抽出; 依據人物團體的行動之抽出結果,將既定人物團體予以確認。
依上述發明,則可從對於既定人物的由其他人物構成之人物團體的行動,將既定人物團體予以確認。因此,於存在複數人物之群眾中,仍可確認可能進行犯罪行為或造成困擾之行為的可疑者團體等期望人物團體。
>實施形態3> 接著,參考圖16,說明本發明之第3實施形態。圖16為,顯示實施形態3之資訊處理裝置的構成之方塊圖。另,本實施形態,顯示在實施形態1說明之監視裝置的構成之概略。
如圖16所示,本實施形態之資訊處理裝置200,具備: 人物抽出手段210,將拍攝影像內之人物抽出; 對象人物檢測手段220,將拍攝影像內之人物的屬性抽出,依據包含該人物的屬性之人物資訊,檢測對象人物; 行動抽出手段230,將拍攝影像內之對於對象人物之其他人物的行動抽出;以及 確認手段240,依據其他人物的行動之抽出結果,將既定其他人物予以確認。
另,上述人物抽出手段210、對象人物檢測手段220、行動抽出手段230、及確認手段240,可藉由使資訊處理裝置200所裝設之運算裝置實行程式而建構,亦可由電子電路建構。
而上述構成之資訊處理裝置200,以實行如下處理之方式作動: 將拍攝影像內之人物抽出; 將拍攝影像內之人物的屬性抽出,依據包含該人物的屬性之人物資訊,檢測對象人物; 將拍攝影像內之對於該對象人物之其他人物的行動抽出;以及 依據其他人物的行動之抽出結果,將既定其他人物予以確認。
依上述發明,首先,可從拍攝影像內之人物的屬性檢測對象人物,從對於此對象人物之其他人物的行動,將既定其他人物予以確認。因此,於存在複數人物之群眾中,仍可確認對於對象人物可能進行犯罪行為或造成困擾之行為的可疑者等期望人物。
>實施形態4> 接著,參考圖17,說明本發明之第4實施形態。圖17為,顯示實施形態4之資訊處理裝置的構成之方塊圖。另,本實施形態,顯示在實施形態1說明之監視裝置的構成之概略。
如圖17所示,本實施形態之資訊處理裝置300,具備: 人物抽出手段310,將拍攝影像內之人物抽出; 相關檢測手段320,依據拍攝影像,檢測複數人物間的相關關係;以及 顯示控制手段330,將表示複數人物間的相關關係之相關關係資訊,與相當於拍攝影像內的人物之人物影像一同顯示控制。
另,上述人物抽出手段310、相關檢測手段320、及顯示控制手段330,可藉由使資訊處理裝置300所裝設之運算裝置實行程式而建構,亦可由電子電路建構。
而上述構成之資訊處理裝置300,以實行如下處理之方式作動: 將拍攝影像內之人物抽出; 依據該拍攝影像,檢測複數人物間的相關關係;以及 將表示複數人物間的該相關關係之相關關係資訊,與相當於該拍攝影像內的人物之人物影像一同顯示控制。
依上述發明,首先,檢測拍攝影像內之人物間的相關關係,將相關關係資訊與人物影像一同顯示。因此,於存在複數人物之群眾中,可簡單地辨識可能對既定人物進行犯罪行為或造成困擾的行為之可疑者等期望人物的相關關係。
>附註> 上述實施形態之一部分或全部,亦可如同以下附註般地記載。以下,說明本發明之資訊處理系統、資訊處理方法、及程式的構成之概略。然則,本發明,並未限定於下述構成。
(附註1) 一種資訊處理裝置,具備: 人物抽出手段,將拍攝影像內之人物抽出; 行動抽出手段,將該拍攝影像內之對於既定人物的由其他複數人物構成之人物團體的行動抽出;以及 確認手段,依據該人物團體的行動之抽出結果,將既定人物團體予以確認。
(附註2) 如附註1所記載之資訊處理裝置,其中, 該確認手段,在構成該人物團體之各人物對該既定人物採取關連的行動之情況,將該人物團體確認為該既定人物團體。
(附註3) 如附註2所記載之資訊處理裝置,其中, 該確認手段,在構成該人物團體之各人物,對該既定人物採取關連的行動,且構成該人物團體之各人物彼此採取互相關連的行動之情況,將該人物團體確認為該既定人物團體。
(附註4) 如附註1至3中任一項所記載之資訊處理裝置,其中, 該確認手段,依據構成該人物團體之各人物相對於該既定人物的距離,確認該既定人物團體。
(附註5) 如附註4所記載之資訊處理裝置,其中, 該確認手段,依據構成該人物團體之各人物相對於該既定人物的距離、及構成該人物團體之各人物間的距離,確認該既定人物團體。
(附註6) 如附註1至5中任一項所記載之資訊處理裝置,其中, 該行動抽出手段,將相對於該既定人物位於既定距離範圍的由其他複數人物構成之該人物團體的行動抽出。
(附註7) 如附註1至6中任一項所記載之資訊處理裝置,其中, 具備對象人物檢測手段,其將該拍攝影像內之人物的屬性抽出,依據包含該人物的屬性之人物資訊,檢測該既定人物。
(附註8) 如附註7所記載之資訊處理裝置,其中, 具備基準資訊產生手段,其依據過去的拍攝影像,產生表示檢測為該既定人物之人物的屬性之基準資訊; 該對象人物檢測手段,依據該基準資訊、及抽出之人物的屬性,檢測該既定人物。
(附註9) 如附註7所記載之資訊處理裝置,其中, 該對象人物檢測手段,將該拍攝影像內之環境抽出,依據該抽出之環境、及抽出之人物的屬性,檢測該既定人物。
(附註10) 如附註9所記載之資訊處理裝置,其中, 具備基準資訊產生手段,其依據過去的拍攝影像產生基準資訊,該基準資訊表示檢測為該既定人物之人物的屬性、及包含該人物之該拍攝影像內的環境; 該對象人物檢測手段,依據該基準資訊、抽出之人物的屬性、及抽出之環境,檢測該既定人物。
(附註11) 一種電腦可讀取記錄媒體,儲存有用於使資訊處理裝置實現下述手段之程式: 人物抽出手段,將拍攝影像內之人物抽出; 行動抽出手段,將該拍攝影像內之對於既定人物的由其他複數人物構成之人物團體的行動抽出;以及 確認手段,依據該人物團體的行動之抽出結果,將既定人物團體予以確認。
(附註12) 一種資訊處理方法,包含如下步驟: 將拍攝影像內之人物抽出; 將該拍攝影像內之對於既定人物的由其他複數人物構成之人物團體的行動抽出;以及 依據該人物團體的行動之抽出結果,將既定人物團體予以確認。
(附註13) 如附註12所記載之資訊處理方法,其中, 將該拍攝影像內之人物的屬性抽出,依據包含該人物的屬性之人物資訊,檢測該既定人物。
(附註14) 如附註13所記載之資訊處理方法,其中, 依據過去的拍攝影像,產生表示檢測為該既定人物之人物的屬性之基準資訊; 依據該基準資訊、及抽出之人物的屬性,檢測該既定人物。
(附註15) 如附註13所記載之資訊處理方法,其中, 將該拍攝影像內之環境抽出,依據該抽出之環境、及抽出之人物的屬性,檢測該既定人物。
(附註2-1) 一種資訊處理裝置,具備: 人物抽出手段,將拍攝影像內之人物抽出; 對象人物檢測手段,將該拍攝影像內之人物的屬性抽出,依據包含該人物的屬性之人物資訊,檢測對象人物; 行動抽出手段,將該拍攝影像內的對於該對象人物之其他人物的行動抽出;以及 確認手段,依據該其他人物的行動之抽出結果,將既定其他人物予以確認。
(附註2-2) 如附註2-1所記載之資訊處理裝置,其中, 具備基準資訊產生手段,其依據過去的拍攝影像,產生表示檢測為該對象人物之人物的屬性之基準資訊; 該對象人物檢測手段,依據該基準資訊、及抽出之人物的屬性,檢測該對象人物。
(附註2-3) 如附註2-1所記載之資訊處理裝置,其中, 該對象人物檢測手段,將該拍攝影像內之環境抽出,依據該抽出之環境、及抽出之人物的屬性,檢測該對象人物。
(附註2-4) 如附註2-3所記載之資訊處理裝置,其中, 具備基準資訊產生手段,其依據過去的拍攝影像產生基準資訊,該基準資訊表示檢測為該對象人物之人物的屬性、及包含該人物之該拍攝影像內的環境; 該對象人物檢測手段,依據該基準資訊、抽出之人物的屬性、及抽出之環境,檢測該對象人物。
(附註2-5) 如附註2-1至2-4中任一項所記載之資訊處理裝置,其中, 該確認手段,在該其他人物對該對象人物採取既定行動之情況,將該其他人物確認為該既定其他人物。
(附註2-6) 如附註2-1至2-5中任一項所記載之資訊處理裝置,其中, 該確認手段,依據該其他人物之相對於該對象人物的距離,確認該既定其他人物。
(附註2-7) 如附註2-1至2-6中任一項所記載之資訊處理裝置,其中, 該行動抽出手段,將該拍攝影像內之對於該對象人物的由其他複數人物構成之人物團體的行動抽出; 該確認手段,在構成該人物團體之各人物對該對象人物採取互相關連的行動之情況,將該人物團體確認為既定人物團體。
(附註2-8) 如附註2-7所記載之資訊處理裝置,其中, 該確認手段,依據構成該人物團體之各人物之相對於該對象人物的距離,確認該既定人物團體。
(附註2-9) 如附註2-8所記載之資訊處理裝置,其中, 該確認手段,依據構成該人物團體之各人物之相對於該對象人物的距離、及構成該人物團體之各人物間的距離,確認該既定人物團體。
(附註2-10) 如附註2-1至2-9中任一項所記載之資訊處理裝置,其中, 該行動抽出手段,將相對於該對象人物位於既定距離範圍之該其他人物的行動抽出。
(附註2-11) 一種電腦可讀取記錄媒體,儲存有用於使資訊處理裝置實現下述手段之程式: 人物抽出手段,將拍攝影像內之人物抽出; 對象人物檢測手段,將該拍攝影像內之人物的屬性抽出,依據包含該人物的屬性之人物資訊,檢測對象人物; 行動抽出手段,將該拍攝影像內的對於該對象人物之其他人物的行動抽出;以及 確認手段,依據該其他人物的行動之抽出結果,將既定其他人物予以確認。
(附註2-12) 一種資訊處理方法,包含如下步驟: 將拍攝影像內之人物抽出; 將該 拍攝影像內之人物的屬性抽出,依據包含該人物的屬性之人物資訊,檢測對象人物; 將該拍攝影像內的對於該對象人物之其他人物的行動抽出;以及 依據該其他人物的行動之抽出結果,將既定其他人物予以確認。
(附註2-13) 如附註2-12所記載之資訊處理方法,其中, 依據過去的拍攝影像,產生表示檢測為該對象人物之人物的屬性之基準資訊; 依據該基準資訊、及抽出之人物的屬性,檢測該對象人物。
(附註2-14) 如附註2-12所記載之資訊處理方法,其中, 將該拍攝影像內之環境抽出,依據該抽出之環境、及抽出之人物的屬性,檢測該對象人物。
(附註2-15) 如附註2-12至2-14中任一項所記載之資訊處理方法,其中, 將該拍攝影像內之對於該對象人物的由其他複數人物構成之人物團體的行動抽出; 在構成該人物團體之各人物對該對象人物採取互相關連的行動之情況,將該人物團體確認為既定人物團體。
(附註3-1) 一種資訊處理裝置,具備: 人物抽出手段,將拍攝影像內之人物抽出; 相關檢測手段,依據該拍攝影像,檢測複數人物間的相關關係;以及 顯示控制手段,將表示複數人物間的該相關關係之相關關係資訊,與相當於該拍攝影像內之人物的人物影像一同顯示控制。
(附註3-2) 如附註3-1所記載之資訊處理裝置,其中, 該顯示控制手段,以因應複數人物間的該相關關係之內容的顯示形態,將該相關關係資訊予以顯示控制。
(附註3-3) 如附註3-2所記載之資訊處理裝置,其中, 該顯示控制手段,以因應複數人物間的該相關關係之強度的顯示形態,將該相關關係資訊予以顯示控制。
(附註3-4) 如附註3-2或3-3所記載之資訊處理裝置,其中, 該顯示控制手段,將該相關關係資訊,以該相關關係發生之時間序列予以顯示控制。
(附註3-5) 如附註3-2至3-4中任一項所記載之資訊處理裝置,其中, 該顯示控制手段,依據該相關關係資訊,將滿足既定條件之人物,以預先設定的顯示形態予以顯示控制。
(附註3-6) 如附註3-2至3-5中任一項所記載之資訊處理裝置,其中, 該相關檢測手段,依據該拍攝影像內之複數人物的行動,檢測該人物間的相關關係; 該顯示控制手段,以因應依據複數人物間的行動之該相關關係的顯示形態,將該相關關係資訊予以顯示控制。
(附註3-7) 如附註3-6所記載之資訊處理裝置,其中, 該相關檢測手段,依據該拍攝影像內之對於既定人物的由其他複數人物構成之人物團體的行動,檢測構成該人物團體之人物間的相關關係; 該顯示控制手段,將構成該人物團體之人物間的該相關關係資訊予以顯示控制。
(附註3-8) 如附註3-6或3-7所記載之資訊處理裝置,其中, 該相關檢測手段,依據該拍攝影像內之對於既定人物的由其他複數人物構成之人物團體的行動,檢測該既定人物與構成該人物團體之人物間的相關關係; 該顯示控制手段,將該既定人物與構成該人物團體之人物間的該相關關係資訊予以顯示控制。
(附註3-9) 如附註3-7或3-8所記載之資訊處理裝置,其中, 該顯示控制手段,控制俾將包含該既定人物及確認出之該人物團體的既定區域,以既定顯示形態顯示。
(附註3-10) 如附註3-9所記載之資訊處理裝置,其中, 該顯示控制手段,控制俾以該既定人物的位置為基準,將包含該既定人物及確認出之該人物團體的既定區域,以既定顯示形態顯示。
(附註3-11) 如附註3-7至3-10中任一項所記載之資訊處理裝置,其中,具備: 人物確認手段,依據該拍攝影像,確認該既定人物;以及 通知手段,對該既定人物通知該人物團體之存在。
(附註3-12) 一種電腦可讀取記錄媒體,儲存有用於使資訊處理裝置實現下述手段之程式: 人物抽出手段,將拍攝影像內之人物抽出; 相關檢測手段,依據該拍攝影像,檢測複數人物間的相關關係;以及 顯示控制手段,將表示複數人物間的該相關關係之相關關係資訊,與相當於該拍攝影像內之人物的人物影像一同顯示控制。
(附註3-13) 一種資訊處理方法,包含如下步驟: 將拍攝影像內之人物抽出; 依據該拍攝影像,檢測複數人物間的相關關係;以及 將表示複數人物間的該相關關係之相關關係資訊,與相當於該拍攝影像內的人物之人物影像一同顯示控制。
另,上述程式,可使用各種類型之非暫態性電腦可讀取媒體(non-transitory computer readable medium)收納,而對電腦供給。非暫態性電腦可讀取媒體,包含各種類型之具有實體的記錄媒體(tangible storage medium,有形的儲存媒體)。非暫態性電腦可讀取媒體之例子,包含磁性記錄媒體(例如軟性磁碟、磁帶、硬碟)、光磁性記錄媒體(例如磁光碟)、CD-ROM(Read Only Memory,唯讀記憶體)、CD-R、CD-R/W、半導體記憶體(例如遮罩ROM、PROM(Programmable ROM,可程式化唯讀記憶體)、EPROM(Erasable PROM,可抹除可程式化唯讀記憶體)、快閃ROM、RAM(Random Access Memory,隨機存取記憶體))。此外,程式,亦可藉由各種類型之暫態性電腦可讀取媒體(transitory computer readable medium)對電腦供給。暫態性電腦可讀取媒體的例子,包含電訊號、光學訊號、及電磁波。暫態性電腦可讀取媒體,可經由電線及光纖等有線通訊線路、或無線通訊線路,將程式對電腦供給。
以上,雖參考上述實施形態等而說明本案之發明,但本案發明,並未限定於上述實施形態。在本案發明之範圍內,可對本案發明之構成、細節,進行所屬技術領域中具有通常知識者可理解的各種變更。
10:監視裝置 11:人物抽出部 12:潛在被害者確認部 13:可疑者確認部 14:輸出部 15:潛在被害者基準資訊儲存部 16:可疑者基準資訊儲存部 20:輸出裝置 100,200,300:資訊處理裝置 110,210,310:人物抽出手段 120,220:行動抽出手段 130,240:確認手段 220:對象人物檢測手段 320:相關檢測手段 330:顯示控制手段 A:處理區域 C:相機 D1,D2,D3:距離 G:拍攝影像 P,P0,P1,P2,P3:人物 P10:物體 R:對象場所
圖1係顯示本發明的實施形態1之資訊處理系統的全體構成之圖。 圖2係顯示圖1所揭露之監視裝置的構成之方塊圖。 圖3係顯示圖1所揭露之監視裝置的處理之樣子的圖。 圖4係顯示圖1所揭露之監視裝置的對於拍攝影像之處理的樣子的圖。 圖5係顯示圖1所揭露之監視裝置的對於拍攝影像之處理的樣子的圖。 圖6係顯示圖1所揭露之監視裝置的對於拍攝影像之處理的樣子的圖。 圖7係顯示圖1所揭露之監視裝置的對於拍攝影像之處理的樣子的圖。 圖8係顯示圖1所揭露之監視裝置的對於拍攝影像之處理的樣子的圖。 圖9係顯示在圖1揭露之輸出裝置顯示的資訊之一例的圖。 圖10係顯示在圖1揭露之輸出裝置顯示的資訊之一例的圖。 圖11係顯示在圖1揭露之輸出裝置顯示的資訊之一例的圖。 圖12係顯示在圖1揭露之輸出裝置顯示的資訊之一例的圖。 圖13A係顯示在圖1揭露之輸出裝置顯示的資訊之一例的圖。 圖13B係顯示在圖1揭露之輸出裝置顯示的資訊之一例的圖。 圖13C係顯示在圖1揭露之輸出裝置顯示的資訊之一例的圖。 圖14係顯示圖1所揭露之監視裝置的處理運作之流程圖。 圖15係顯示本發明的實施形態2之資訊處理裝置的構成之方塊圖。 圖16係顯示本發明的實施形態3之資訊處理裝置的構成之方塊圖。 圖17係顯示本發明的實施形態4之資訊處理裝置的構成之方塊圖。
100:資訊處理裝置
110:人物抽出手段
120:行動抽出手段
130:確認手段

Claims (15)

  1. 一種資訊處理裝置,包含: 人物抽出手段,將拍攝影像內之人物抽出; 行動抽出手段,將該拍攝影像內之由其他複數人物構成之人物團體對於既定人物的行動予以抽出;以及 確認手段,依據該人物團體的行動之抽出結果,將既定人物團體予以確認。
  2. 如申請專利範圍第1項之資訊處理裝置,其中, 該確認手段,在構成該人物團體之各人物對該既定人物採取關連的行動之情況,將該人物團體確認為該既定人物團體。
  3. 如申請專利範圍第2項之資訊處理裝置,其中, 該確認手段,在構成該人物團體之各人物,對該既定人物採取關連的行動,且構成該人物團體之各人物彼此採取互相關連的行動之情況,將該人物團體確認為該既定人物團體。
  4. 如申請專利範圍第1項之資訊處理裝置,其中, 該確認手段,依據構成該人物團體之各人物相對於該既定人物的距離,而確認該既定人物團體。
  5. 如申請專利範圍第4項之資訊處理裝置,其中, 該確認手段,依據構成該人物團體之各人物相對於該既定人物的距離、及構成該人物團體之各人物間的距離,而確認該既定人物團體。
  6. 如申請專利範圍第1項之資訊處理裝置,其中, 該行動抽出手段,將由相對於該既定人物位於既定距離範圍的其他複數人物所構成之該人物團體的行動抽出。
  7. 如申請專利範圍第1項之資訊處理裝置,其中,更包含: 對象人物檢測手段,其將該拍攝影像內之人物的屬性抽出,依據包含該人物的屬性之人物資訊,檢測該既定人物。
  8. 如申請專利範圍第7項之資訊處理裝置,其中,更包含: 基準資訊產生手段,其依據過去的拍攝影像,產生表示檢測為該既定人物之人物的屬性之基準資訊; 該對象人物檢測手段,依據該基準資訊、及抽出之人物的屬性,來檢測該既定人物。
  9. 如申請專利範圍第7項之資訊處理裝置,其中, 該對象人物檢測手段,將該拍攝影像內之環境抽出,依據該抽出之環境、及抽出之人物的屬性,來檢測該既定人物。
  10. 如申請專利範圍第9項之資訊處理裝置,其中,更包含: 基準資訊產生手段,其依據過去的拍攝影像產生基準資訊,該基準資訊表示檢測為該既定人物之人物的屬性、及包含該人物之該拍攝影像內的環境; 該對象人物檢測手段,依據該基準資訊、抽出之人物的屬性、及抽出之環境,來檢測該既定人物。
  11. 一種電腦可讀取記錄媒體,儲存有用於使資訊處理裝置實現下述手段之程式: 人物抽出手段,將拍攝影像內之人物抽出; 行動抽出手段,將該拍攝影像內之由其他複數人物構成之人物團體對於既定人物的行動予以抽出;以及 確認手段,依據該人物團體的行動之抽出結果,將既定人物團體予以確認。
  12. 一種資訊處理方法,包含如下步驟: 將拍攝影像內之人物抽出; 將該拍攝影像內之由其他複數人物構成之人物團體對於既定人物的行動予以抽出;以及 依據該人物團體的行動之抽出結果,將既定人物團體予以確認。
  13. 如申請專利範圍第12項之資訊處理方法,其中, 將該拍攝影像內之人物的屬性抽出,依據包含該人物的屬性之人物資訊,檢測該既定人物。
  14. 如申請專利範圍第13項之資訊處理方法,其中, 依據過去的拍攝影像,產生表示檢測為該既定人物之人物的屬性之基準資訊; 依據該基準資訊、及抽出之人物的屬性,檢測該既定人物。
  15. 如申請專利範圍第13項之資訊處理方法,其中, 將該拍攝影像內之環境抽出,依據該抽出之環境、及抽出之人物的屬性,檢測該既定人物。
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