WO2013012091A1 - 情報処理装置、物体追跡方法およびプログラム記憶媒体 - Google Patents
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Abstract
追跡する必要のない物体を早めに追跡対象から外すことができ、かつ、追跡対象の物体が一時的に検出されなくなった場合には当該追跡対象の物体を追跡対象から外さずに継続的に追跡する。 情報処理装置１は、検知部２と、対応度算出部３と、判定部４とを有する。検知部２は、画像に含まれている物体を画像処理により追跡候補として検知する。対応度算出部３は、前記検知された追跡候補と、追跡すべき物体として登録されている追跡対象とが対応している確率を示す対応度を算出する。判定部４は、評価値に基づいて、前記追跡対象を追跡する必要がないと判断した場合には、その追跡対象に関する追跡すべき物体としての登録を削除する。前記評価値は、前記算出された対応度を利用して算出される値であり、かつ、前記追跡対象を引き続いて追跡する必要があるか否かを判断する値である。
Description
本発明は、動画像において移動物体を追跡する技術に関する。
非特許文献１には、ビデオカメラ等による動画像から予め与えられている背景画像を取り除く背景差分法を利用することによって、動画像における移動物体（例えば、人や車）を検知する技術が示されている。
また、非特許文献２には、追跡すべき物体の情報を多く集め当該情報に基づいて学習（機械学習）した結果を利用することによって、動画像における移動物体を検知する技術が示されている。
さらに、特許文献１、非特許文献３および非特許文献４には、動画像において検知された移動物体を追跡する技術が示されている。また、特許文献１および非特許文献３には、動画像を画像処理（人物検出処理）することによって検知された人物候補の中に、追跡する対象（追跡対象）として登録されていない人物候補がある場合には、その未登録の人物候補を追跡対象として新たに登録することが示されている。さらにまた、特許文献１および非特許文献３には、人物検出処理によって予め定められた回数続けて検知できなかった追跡対象の人物がいる場合には、その検知できなかった人物を追跡対象から外すことが示されている。
また、非特許文献２には、追跡すべき物体の情報を多く集め当該情報に基づいて学習（機械学習）した結果を利用することによって、動画像における移動物体を検知する技術が示されている。
さらに、特許文献１、非特許文献３および非特許文献４には、動画像において検知された移動物体を追跡する技術が示されている。また、特許文献１および非特許文献３には、動画像を画像処理（人物検出処理）することによって検知された人物候補の中に、追跡する対象（追跡対象）として登録されていない人物候補がある場合には、その未登録の人物候補を追跡対象として新たに登録することが示されている。さらにまた、特許文献１および非特許文献３には、人物検出処理によって予め定められた回数続けて検知できなかった追跡対象の人物がいる場合には、その検知できなかった人物を追跡対象から外すことが示されている。
田中達也、島田敬士、谷口倫一郎、山下隆義、有田大作、"時空間特徴を考慮した動的背景モデル構築とそれに基づく物体検出"、画像の認識・理解シンポジウム（ＭＩＲＵ２００９）論文集、２００９年７月、Ｐ１２７−１３４
Ｄａｌａｌ，Ｎ．，Ｔｒｉｇｇｓ，Ｂ．，"Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ ｏｆ ｏｒｉｅｎｔｅｄ ｇｒａｄｉｅｎｔｓ ｆｏｒ ｈｕｍａｎ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ"，２００５ ＩＥＥＥ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｏｃｉｅｔｙ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ（ＣＶＰＲ ２００５），Ｊｕｎｅ ２００５，Ｖｏｌ．１，ｐｐ．８８６−８９３
Ｍｉｃｈａｅｌ Ｄ．Ｂｒｅｉｔｅｎｓｔｅｉｎ，Ｆａｂｉａｎ Ｒｅｉｃｈｌｉｎ，Ｂａｓｔｉａｎ Ｌｅｉｖｅ，Ｅｓｔｈｅｒ Ｋｏｌｌｅｒ−Ｍｅｉｅｒ ａｎｄ Ｌｕｃ Ｖａｎ Ｇｏｏｌ，"Ｒｏｂｕｓｔ Ｔｒａｃｋｉｎｇ−ｂｙ−Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ａ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ Ｐａｒｔｉｃｌｅ Ｆｉｌｔｅｒ"，ＩＥＥＥ １２ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ，Ｓｅｐ．２００９，ｐｐ．１５１５−１５２２
Ｍ．Ｊａｗａｒｄ，Ｌ．Ｍｉｈａｙｌｏｖａ，Ｎ．Ｃａｎａｇａｒａｊａｈ，ａｎｄ Ｄ．Ｂｕｌｌ，"Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｏｂｊｅｃｔ Ｔｒａｃｋｉｎｇ Ｕｓｉｎｇ Ｐａｒｔｉｃｌｅ Ｆｉｌｔｅｒｓ，"２００６ ＩＥＥＥ Ａｅｒｏｓｐａｃｅ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ（２００６）
ところで、コンピュータが上記のような文献に記載されている技術を利用して動画像における移動物体を追跡している場合に、その動画像において、追跡していなかった移動物体が動画像に新たに現れる場合がある。この場合には、コンピュータは、その新たに現れた移動物体を追跡対象として登録する処理を行う。しかし、物体検出処理の検知精度の問題によって、コンピュータは、追跡すべきでない物体を新たに追跡対象として誤って登録してしまうことがある。この場合には、コンピュータは、その誤って登録された物体を追跡対象から外す処理を早めに行うことが好ましい。
また、追跡していた移動物体を動画像において検知しなくなった場合には、コンピュータは、その検知しなくなった移動物体を追跡対象から外す処理を行う。これに対し、追跡対象の物体が、他の物体の影に隠れた場合のように一時的に動画像において検知されない場合がある。このような場合には、コンピュータは、その一時的に検出されなくなった物体を追跡対象から外さずに、継続して追跡することが好ましい。
しかしながら、上記のような特許文献１および非特許文献１−４に記載されている技術では、誤った追跡対象の登録を早めに削除することと、追跡対象が一時的に検知されなくなった場合にその追跡対象の物体の追跡を継続することとを共に実現することは難しい。
本発明は上記課題を解決するために考え出された。すなわち、本発明の主な目的は、追跡する必要のない物体を早めに追跡対象から外すことができ、かつ、追跡対象の物体が一時的に検知されなくなった場合には当該追跡対象の物体を追跡対象から外さずに継続的に追跡できる技術を提供することにある。
また、追跡していた移動物体を動画像において検知しなくなった場合には、コンピュータは、その検知しなくなった移動物体を追跡対象から外す処理を行う。これに対し、追跡対象の物体が、他の物体の影に隠れた場合のように一時的に動画像において検知されない場合がある。このような場合には、コンピュータは、その一時的に検出されなくなった物体を追跡対象から外さずに、継続して追跡することが好ましい。
しかしながら、上記のような特許文献１および非特許文献１−４に記載されている技術では、誤った追跡対象の登録を早めに削除することと、追跡対象が一時的に検知されなくなった場合にその追跡対象の物体の追跡を継続することとを共に実現することは難しい。
本発明は上記課題を解決するために考え出された。すなわち、本発明の主な目的は、追跡する必要のない物体を早めに追跡対象から外すことができ、かつ、追跡対象の物体が一時的に検知されなくなった場合には当該追跡対象の物体を追跡対象から外さずに継続的に追跡できる技術を提供することにある。
本発明の情報処理装置は、
画像に含まれている物体を画像処理により追跡候補として検知する検知手段と、
前記検知手段により検知された追跡候補と、追跡すべき物体として登録されている追跡対象とが対応している確率を示す対応度を算出する対応度算出手段と、
前記算出された対応度を利用して算出される値であり、かつ、前記追跡対象を引き続いて追跡する必要があるか否かを判断する値である評価値に基づいて、前記追跡対象を追跡する必要がないと判断した場合には、その追跡対象に関する追跡すべき物体としての登録を削除する判定手段と
を有する。
本発明の物体追跡方法は、
画像に含まれている物体をコンピュータが画像処理により追跡候補として検知し、
前記検知された追跡候補と、追跡すべき物体として登録されている追跡対象とが対応している確率を示す対応度をコンピュータが算出し、
前記算出された対応度を利用して算出される値であり、かつ、前記追跡対象を引き続いて追跡する必要があるか否かを判断する値である評価値に基づいて、前記追跡対象を追跡する必要がないと判断した場合に、その追跡対象に関する追跡すべき物体としての登録をコンピュータが削除する。
本発明のプログラム記憶媒体は、
画像に含まれている物体を画像処理により追跡候補として検知する処理と、
前記検知された追跡候補と、追跡すべき物体として登録されている追跡対象とが対応している確率を示す対応度を算出する処理と、
前記算出された対応度を利用して算出される値であり、かつ、前記追跡対象を引き続いて追跡する必要があるか否かを判断する値である評価値に基づいて、前記追跡対象を追跡する必要がないと判断した場合に、その追跡対象に関する追跡すべき物体としての登録を削除する処理とをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムを記憶している。
画像に含まれている物体を画像処理により追跡候補として検知する検知手段と、
前記検知手段により検知された追跡候補と、追跡すべき物体として登録されている追跡対象とが対応している確率を示す対応度を算出する対応度算出手段と、
前記算出された対応度を利用して算出される値であり、かつ、前記追跡対象を引き続いて追跡する必要があるか否かを判断する値である評価値に基づいて、前記追跡対象を追跡する必要がないと判断した場合には、その追跡対象に関する追跡すべき物体としての登録を削除する判定手段と
を有する。
本発明の物体追跡方法は、
画像に含まれている物体をコンピュータが画像処理により追跡候補として検知し、
前記検知された追跡候補と、追跡すべき物体として登録されている追跡対象とが対応している確率を示す対応度をコンピュータが算出し、
前記算出された対応度を利用して算出される値であり、かつ、前記追跡対象を引き続いて追跡する必要があるか否かを判断する値である評価値に基づいて、前記追跡対象を追跡する必要がないと判断した場合に、その追跡対象に関する追跡すべき物体としての登録をコンピュータが削除する。
本発明のプログラム記憶媒体は、
画像に含まれている物体を画像処理により追跡候補として検知する処理と、
前記検知された追跡候補と、追跡すべき物体として登録されている追跡対象とが対応している確率を示す対応度を算出する処理と、
前記算出された対応度を利用して算出される値であり、かつ、前記追跡対象を引き続いて追跡する必要があるか否かを判断する値である評価値に基づいて、前記追跡対象を追跡する必要がないと判断した場合に、その追跡対象に関する追跡すべき物体としての登録を削除する処理とをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムを記憶している。
本発明によれば、追跡する必要のない物体を早めに追跡対象から外すことができ、かつ、追跡対象の物体が一時的に検出されなくなった場合には当該追跡対象の物体を追跡対象から外さずに継続的に追跡できる。
図１は、本発明に係る第１実施形態の情報処理装置の構成を簡略化して示すブロック図である。
図２は、本発明に係る第２実施形態の情報処理装置の構成を簡略化して示すブロック図である。
図３は、第２実施形態の情報処理装置における処理工程を示すフローチャートである。
図４は、対応付けの具体例を示す図である。
図５は、本発明に係る第３実施形態の情報処理装置の構成を簡略化して示すブロック図である。
図６は、本発明に係る第４実施形態の情報処理装置の構成を簡略化して示すブロック図である。
図７は、第４実施形態の情報処理装置における処理工程を示すフローチャートである。
図２は、本発明に係る第２実施形態の情報処理装置の構成を簡略化して示すブロック図である。
図３は、第２実施形態の情報処理装置における処理工程を示すフローチャートである。
図４は、対応付けの具体例を示す図である。
図５は、本発明に係る第３実施形態の情報処理装置の構成を簡略化して示すブロック図である。
図６は、本発明に係る第４実施形態の情報処理装置の構成を簡略化して示すブロック図である。
図７は、第４実施形態の情報処理装置における処理工程を示すフローチャートである。
以下に、本発明に係る実施の形態を図面を参照しながら説明する。
（第１実施形態）
本発明に係る第１実施形態を説明する。
図１は、本発明に係る第１実施形態の情報処理装置の構成を簡略化して示すブロック図である。この第１実施形態の情報処理装置１は、検知部（検知手段）２と、対応度算出部（対応度算出手段）３と、判定部（判定手段）４とを有する。検知部２は、画像に含まれている物体を画像処理により追跡候補として検知する。対応度算出部３は、前記検知された追跡候補と、追跡すべき物体として登録されている追跡対象とが対応している確率を示す対応度を算出する。判定部４は、評価値に基づいて前記追跡対象を追跡する必要がないと判断した場合には、その追跡対象に関する追跡すべき物体としての登録を削除する。前記評価値は、前記算出された対応度を利用して算出される値であり、かつ、前記追跡対象を引き続いて追跡する必要があるか否かを判断する値である。
この第１実施形態の情報処理装置１は、上記構成を有することにより、追跡する必要のない物体を早めに追跡対象から外すことができ、かつ、追跡対象の物体が一時的に検出されなくなった場合には当該追跡対象の物体を追跡対象から外さずに継続的に追跡できる。
（第２実施形態）
以下に、本発明に係る第２実施形態を説明する。
図２は、本発明に係る第２実施形態の情報処理装置の概略構成を示すブロック図である。この第２実施形態の情報処理装置２０は、制御装置２１と、記憶装置２２とを有している。記憶装置２２は、例えばハードディスク装置であり、当該記憶装置２２は、記憶媒体２３を有している。当該記憶媒体２３には、情報処理装置２０の各種処理手順を示すコンピュータプログラム（プログラム）や、データが格納されている。なお、上記コンピュータプログラムは、可搬型記憶媒体に格納されることもある。この場合には、例えば、上記コンピュータプログラムは、その可搬型記憶媒体から記憶装置２２の記憶媒体２３に書き込まれる。
制御装置２１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）により構成される。当該制御装置（ＣＰＵ）２１は、記憶装置２２（記憶媒体２３）に格納されているコンピュータプログラムを読み出し、そして、実行することにより、情報処理装置２０の全体的な処理を司る。より具体的には、この第２実施形態では、制御装置（ＣＰＵ）２１は、記憶装置２２のコンピュータプログラムを実行することにより、次のような機能を持つ。すなわち、制御装置２１は、機能部として、取得部２５と、検知部（検知手段）２６と、対応度算出部（対応度算出手段）２７と、確率計算部２８と、推測部２９と、判定部（判定手段）３０とを有している。
取得部２５は、ビデオカメラ等により撮影された動画像から予め定められた時間間隔毎（あるいは、予め定められた時刻毎）に画像を１枚取得する機能を備えている。
検知部２６は、取得部２５により取得された画像（処理対象の画像）において、画像処理により、追跡すべき物体の候補（以下、追跡候補とも記す）を検知（抽出）する機能を備えている。追跡候補を検知する画像処理（物体検出処理）の手法は、様々に提案されている。例えば、非特許文献１に記載されているような、背景差分法を利用した物体検出処理がある。また、非特許文献２に記載されているような追跡すべき対象（以下、追跡対象とも記す）に関して学習（機械学習）した結果を利用した物体検出処理がある。この第２実施形態では、検知部２６が用いる物体検出処理として、何れの物体検出処理を採用してもよい。
なお、画像（処理対象の画像）において追跡候補を検知した場合に、その追跡候補（検出物体）を検知した領域にマークを記す。そのマークとして、矩形のマークを用いることが多いが、そのマークの形状は、矩形に限定されず、例えば、楕円であってもよいし、あるいは、より複雑な形状であってもよい。
対応度算出部２７は、対応度を算出する機能を備えている。対応度とは、検知部２６によって検知された追跡候補（検出物体）が、追跡対象である可能性の度合い（対応付く確率）を表す情報である。この対応度（対応付く確率）を算出する手法の一例が非特許文献４に示されている。非特許文献４では、対応度βｋｍは、式（１）によって算出される。なお、追跡対象に関する情報は、判定部３０によって、記憶装置２２、あるいは、記憶装置２２以外のメモリに格納されている。なお、メモリには様々な種類があり、ここでは、適宜な種類のメモリが適切な位置に配置される。
式（１）に示される確率βｋｍは、ｋ番目の追跡対象がｍ番目の追跡候補に対応している場合の確率を示している。すなわち、追跡対象には、当該追跡対象を識別する符号が付与される。例えば、複数（Ｋ個）の追跡対象が設定されている場合には、各追跡対象には、それぞれ互いに異なる整数ｋ（ｋ＝１，・・・，Ｋ）が付与される。また同様に、追跡候補にも、当該追跡候補を識別する符号が付与される。例えば、複数（Ｍ個）の追跡候補が検知された場合には、各追跡候補には、それぞれ互いに異なる整数ｍ（ｍ＝１，・・・，Ｍ）が付与される。なお、追跡対象と追跡候補の少なくとも一方が、１個である場合もある。
式（１）に示されるＰ（θ）は、追跡対象と、検出された追跡候補との様々な対応関係を考えた中で、追跡対象と追跡候補との対応関係（対応付け）が対応付けθとなる確率を示している。
ここで、追跡対象と追跡候補との対応関係（対応付け）の具体例を示す。例えば、検知部２６によって検知された追跡候補の数Ｍが２個である（Ｍ＝２）とする。また、追跡対象の数Ｋが２個である（Ｋ＝２）とする。この場合、追跡候補と追跡対象との対応関係（対応付け）は図４に示されるような７通りが考えられる。つまり、対応付けθ１は、追跡対象１，２の何れも、追跡候補１，２に対応していない場合である。対応付けθ２は、追跡対象１が追跡候補１に対応しているが、追跡対象２は追跡候補２とは対応していない場合である。対応付けθ３は、追跡対象１が追跡候補２に対応しているが、追跡対象２は追跡候補１とは対応していない場合である。対応付けθ４は、追跡対象２が追跡候補１に対応しているが、追跡対象１は追跡候補２とは対応していない場合である。対応付けθ５は、追跡対象２が追跡候補２に対応しているが、追跡対象１は追跡候補１とは対応していない場合である。対応付けθ６は、追跡対象１が追跡候補１に対応し、追跡対象２は追跡候補２に対応している場合である。対応付けθ７は、追跡対象１が追跡候補２に対応し、追跡対象２は追跡候補１に対応している場合である。
例えば、追跡対象１が追跡候補２に対応している対応付けは、対応付けθ３，θ７である。
式（１）におけるΘｋｍは、ｋ番目の追跡対象とｍ番目の追跡候補が対応している対応付けの集合を示している。図４に示される具体例では、例えば、１番目（ｋ＝１）の追跡対象１と、２番目（ｍ＝２）の追跡候補２が対応している対応付けの集合Θ１２は、Θ１２＝｛θ３，θ７｝である。したがって、この場合には、１番目（ｋ＝１）の追跡対象１が２番目（ｍ＝２）の追跡候補２に対応している対応度β１２は、式（２）に従った計算により求めることができる。
この第２実施形態では、Ｐ（θ）は、次のような近似計算手法により算出することができる。この第２実施形態におけるＰ（θ）の計算手法では、追跡対象が、正しく追跡すべき物体ではない場合をも考慮している。すなわち、この第２実施形態では、Ｐ（θ）は次の式（３）に基づいて計算される。
Ｐ（θ）∝（θに含まれる追跡候補（検出物体）が正しい確率）×（θに含まれる追跡候補（検出物体）が誤って検出された物体である確率）×（追跡候補（検出物体）がそもそも存在しないか、あるいは存在しても検出されないかを表す確率）×（追跡対象が存在しており、かつ、追跡対象とθにおける追跡候補（検出物体）との近さ）‥‥‥式（３）
式（３）を具体的な数式にすると、式（４）のように表すことができる。
ただし、式（４）におけるηｋは、ｋ番目の追跡対象が正しく追跡すべき物体である確率を示している。また、式（４）中におけるＵ（θ）は、対応付けθにおいて追跡対象と対応付けられた追跡候補（検出物体）の集合を示す。Ｖ（θ）は、対応付けθにおいて、追跡候補と対応付けられた追跡対象の集合を示す。ＮＤは、対応付けθにおいて、追跡対象と対応する追跡候補（検出物体）の数を示す。εｋｍ∈θは、対応付けθにおいて、ｋ番目の追跡対象とｍ番目の追跡候補（検出物体）とが対応付いているということを意味している。例えば、図４におけるＰ（θ３）を例にした場合には、Ｕ（θ３）＝｛２｝、Ｖ（θ３）＝｛１｝、ＮＤ＝１、ε１２∈θとなる。
さらに、式（４）におけるＰＤ ｍは、ｍ番目の追跡候補（検出物体）が正解（正しく検出すべき物体）である確率を示す。当該ＰＤ ｍは、画像において物体を検知する検出処理手法によって算出手法が異なる。例えば、ｍ番目の追跡候補（検出物体）に対して検出処理により得られたスコアがｓであった場合には、物体検出処理における学習（機械学習）の結果を利用して、スコアがｓで正しい物体を表す検出結果の数を、物体検出処理によりスコアがｓであるとして検出された物体の数で割った値をＰＤ ｍとして利用する。あるいは、他の確率計算手法を利用してＰＤ ｍを算出してもよい。
さらに、式（４）におけるＱは、追跡対象に対応付く物体が検出されていない確率を示す。当該Ｑは、例えば、物体検出処理における学習（機械学習）の結果を利用して、正しい物体を表す追跡候補の数を、正しい物体の総数で割った値から１を減じた値をＱとして利用してもよい。あるいは、他の確率計算手法を利用してＱを算出してもよい。
さらに、式（４）におけるｑｋｍは、ｋ番目の追跡対象とｍ番目の追跡候補（検出物体）が対応付いている対応付けの尤もらしさを表す値である。当該ｑｋｍは、例えば、ｋ番目の追跡対象とｍ番目の追跡候補（検出物体）との位置に関するユークリッド距離をｄとした場合に、標準偏差σを利用した式（５）に従って算出することができる。
あるいは、ｑｋｍは、非特許文献４に記載されているような、色特徴の近さを利用して算出してもよい。
の対応付けθを考慮する必要がある。対応付けの考えられる数は、非特許文献４に示されるように、式（６）により求めることができる。
ただし、Ｍは追跡候補（検出物体）の数を示す。Ｋは、追跡対象の数を示す。ＮＤは対応付けθにおいて追跡対象に対応付いている追跡候補の数を示す。
式（６）には、階乗計算が含まれていることからも分かるように、ＭやＫが少し増えただけでも、式（６）により算出される対応付けθの考えられる数は膨大となる。つまり、ＭやＫが少しでも増えると、対応度βｋｍの計算量は膨大になる。このことから、対応度βｋｍ
式（７）に示されるような最大値近似により対応度βｋｍを算出してもよい。
式（７）で得られる最も良い対応付けを求める手法として、例えばハンガリアン法がある。ハンガリアン法を用いることで、算出処理に要する時間の短縮化を図ることができる。なお、対応度βｋｍを算出する計算手法として、最大値近似以外の計算手法を利用してもよい。
対応度算出部２７は、上記のように対応度βｋｍを算出する。
確率計算部２８は、対応度算出部２７により算出された対応度βｋｍを利用して、追跡対象が正しく追跡すべき物体として存在しているか否かを表す確率（存在確率）を算出する機能を備えている。例えば、ｋ番目の追跡対象が追跡すべき物体として存在する確率（存在確率）をηｋとする。なお、ｋ番目の追跡対象が新規に追跡対象として情報処理装置２０に登録される際に、例えば判定部３０によって、存在確率ηｋは、記憶装置２２、あるいは、記憶装置２２以外のメモリに格納される。
確率計算部２８は、記憶装置２２あるいはメモリから読み出した存在確率ηｋを式（８）に従って更新することにより、存在確率ηｋを算出する。
定数を示す。
ただし、式（９）におけるβｋｍは、対応度算出部２７により求まる対応度である。式（９）におけるＰＤ
ｍは、前述したと同様に、ｍ番目の追跡候補（検出物体）が正解（正しく検出すべき物体）である確率を示す。
確率計算部２８は、さらに、一時的に隠れている追跡対象に関わる確率を計算する機能をも備えている。例えば、ｋ番目の追跡対象が一時的に隠れている確率（隠れ確率）をζｋとする。なお、隠れ確率ζｋも、存在確率ηｋと同様に、判定部３０によって、記憶装置２２、あるいは、記憶装置２２以外のメモリに格納される。
確率計算部２８は、記憶装置２２あるいはメモリから読み出した隠れ確率ζｋを式（１０）に従って更新することにより、隠れ確率ζｋを算出する。
式（１０）は、次のようにして導き出された式である。例えば、ｋ番目の追跡対象が、処理対象の画像に含まれている物体の陰に隠れているとする。この場合には、ｋ番目の追跡対象は、処理対象の画像に映されている領域内に存在しているが、その画像には映されていない（含まれていない）。また、ｋ番目の追跡対象は、その処理対象の画像よりも前に撮影された画像に基づき、追跡すべき物体として判定されている。このため、ｋ番目の追跡対象に対応する存在確率ηｋは、前記の如く記憶装置２２あるいはメモリに格納されている。その記憶装置２２あるいはメモリに格納されている存在確率ηｋ（以前に算出された値）よりも新たに算出される存在確率ηｋが減少する場合には、ｋ番目の追跡対象が一時的に隠れている確率（隠れ確率）が高くなると考えられる。これにより、式（１０）では、存在確率ηｋの減少量の一部を隠れ確率ζｋに振り分けることにより、隠れ確率ζｋを更新（算出）している。
すなわち、式（１０）におけるΔηｋは、記憶装置２２あるいはメモリに格納されている存在確率ηｋに対して、新たに算出された存在確率ηｋが変化した変化量（絶対値）を示す。式（１０）におけるδｋは、そのΔηｋの一部をζｋに振り分ける設定比率を示している。例えば、δｋは、０から１までの実数の範囲内で予め定められた定数とする。あるいは、非特許文献１に示されているような背景差分法によって前景領域を検知し、追跡対象が存在すると想定される領域での前景比率をδｋとして利用してもよい。この理由は、前景比率が高くなるに従って、前景に追跡対象が隠れている状態となる確率が高いと考えられるからである。
また、ｋ番目の追跡対象が一時的に隠れているか否かを判定する別の指標を求め、当該指標をδｋとして利用してもよい。あるいは、障害物（前景）の位置が既知であるならば、障害物があると思われる位置に追跡対象が来たと想定される場合にはδｋを１に近い予め定めた固定値に設定し、それ以外の場合にはδｋを０に近い予め定めた固定値に設定してもよい。あるいは、δｋは、外部から入力される値に設定する構成としてもよい。この場合には、検出結果に基づいて性能が向上するようにユーザがδｋを調整することが可能となる。なお、この場合には、式（８）における定数αをもδｋと同様に調整可能としてもよい。
ところで、存在確率ηｋが前よりも増加する場合がある。この場合には、確率計算部２８は、式（１１）に従って隠れ確率ζｋを算出する。
すなわち、式（１１）では、記憶装置２２あるいはメモリに格納されている隠れ確率ζｋから、存在確率ηｋの増加分の一部を差し引くことによって、隠れ確率ζｋが更新（算出される。
推測部２９は、追跡対象の状態を示す情報（状態情報）を推測する機能を備えている。その状態情報とは、例えば、画像における追跡対象の位置と大きさと移動速度と色情報のうちの少なくとも一つを含む情報である。なお、追跡対象の状態情報は、判定部３０により確定され、当該確定した状態情報は、記憶装置２２あるいはメモリに格納される。
具体的には、推測部２９は、対応度算出部２７により算出された対応度を取り込む。また、推測部２９は、記憶装置２２あるいはメモリに格納されている追跡対象の状態情報を読み出す。そして、推測部２９は、それら情報に基づいて、例えば、カルマンフィルタや、パーティクルフィルタを利用して、処理対象の画像における追跡対象の状態を推測する。また、推測部２９は、非特許文献４に記載されているように、ｋ番目の追跡対象がｍ番目の追跡候補に、確率βｋｍの重みでの優先度をもって近付いていくというように、状態情報を推測してもよい。
なお、推測部２９がカルマンフィルタを利用する場合には、追跡対象の状態情報は、追跡対象の位置に関する分散値の情報を含む。また、推測部２９がパーティクルフィルタを利用する場合には、追跡対象の状態情報は、追跡対象に対するパーティクルの情報を含む。
判定部３０は、対応度算出部２７による対応度βｋｍの情報と、確率計算部２８による確率（存在確率ηｋ、隠れ確率ζｋ）の情報と、推測部２９により推測された追跡対象の状態情報とに基づいて、新規に追跡すべき対象（追跡対象）があるか否か判断する機能を備えている。さらに、判定部３０は、上記のような情報を利用して、削除してもよい追跡対象があるか否かを判断する機能も備えている。
具体的には、例えば、判定部３０は、ｋ番目の追跡対象の位置が処理対象の領域（例えば、処理対象の画像）の外に出た場合には、そのｋ番目の追跡対象を削除すると判断する。また、判定部３０は、ｋ番目の追跡対象に対応する存在確率ηｋと、ｋ番目の追跡対象に対応する隠れ確率ζｋとの和（評価値）が予め定めた閾値（第２閾値）Ｐ１以下であると判断した場合には、ｋ番目の追跡対象を削除すると判断する。さらに、判定部３０は、ｋ番目の追跡対象に対応する隠れ確率ζｋ（評価値）が予め定めた閾値（第３閾値）Ｐ２以上である時間が設定時間Ｔ１以上継続している場合にも、ｋ番目の追跡対象を削除すると判断する。
判定部３０は、上記のように削除すると判断したｋ番目の追跡対象の情報を記憶装置２２あるいはメモリから削除する。
なお、閾値Ｐ１，Ｐ２や設定時間Ｔ１は、画像に対する処理の状況に応じて、ユーザが可変調整してもよい。例えば、閾値Ｐ２と設定時間Ｔ１の一方又は両方を小さく設定すると、追跡対象が一時的に隠れた場合に削除され易くなるから、追跡対象の数が減少する。これにより、メモリに格納する情報量が減少する。つまり、上記のように閾値Ｐ２と設定時間Ｔ１を設定することは、メモリの容量が小さい場合に有効である。
さらに、判定部３０は、何れの追跡対象に対する対応度βｋｍも予め定められた閾値（第１閾値）Ｐ３以下である追跡候補があると判断した場合には、その追跡候補を新規の追跡対象であると判断する。そして、判定部３０は、その新規の追跡対象の情報を記憶装置２２あるいは記憶装置２２以外のメモリに登録する。この場合に、判定部３０は、その新規の追跡対象に対応する存在確率および隠れ確率として、それぞれ、予め定められた固定値を登録する。例えば、具体的には、新規の追跡対象がｈ番目とすると、ｈ番目の追跡対象に対応する存在確率ηｈは、０．１に設定され、ｈ番目の追跡対象に対応する隠れ確率ζｈは、０．０に設定される。
あるいは、判定部３０は、追跡候補（検出物体）が追跡すべき対象（追跡対象）である確率に基づいて、存在確率および隠れ確率を算出し、当該算出値を記憶装置２２あるいはメモリに登録する。
さらに、判定部３０は、前記のような判断結果により得られた最新の追跡対象の情報を予め定められた出力先に出力する機能を備えている。具体的には、判定部３０は、追跡対象毎に、識別情報（例えば、何番目に追加された追跡対象であるかという情報）と、位置を表す座標値との組み合わせをテキスト情報として出力する。
さらに、判定部３０は、前記のような判定処理により確定した追跡対象に関する状態情報を記憶装置２２あるいはメモリに登録（更新）する機能を備えている。
図３は、情報処理装置２０が実行する処理の流れを示すフローチャートである。このフローチャートは、この第２実施形態の情報処理装置２０において、制御装置２１が実行するコンピュータプログラムの処理手順を表している。
例えば、動画像の入力が開始すると、制御装置２１（取得部２５）は、その動画像から画像（処理対象の画像）を１枚取得する（ステップＳ１０１）。
次に、制御装置２１（検知部２６）は、その取得した画像から、画像処理によって追跡候補を検知する（ステップＳ１０２）。画像には、追跡候補を示すマークが付与される。そのマークは例えば、矩形あるいは楕円であり、マークの中心位置によって追跡候補の中心位置を示し、マークの大きさによって追跡候補の大きさを示すことができる。なお、そのマークの形状は矩形や楕円に限定されない。
次に、制御装置２１（対応度算出部２７）は、記憶装置２２あるいはメモリに格納されている追跡対象の情報を読み出し、当該追跡対象と、処理対象の画像における追跡候補とを対応付けする（ステップＳ１０３）。さらに、制御装置２１（対応度算出部２７）は、追跡対象と追跡候補との対応関係の度合いを示す対応度βｋｍを算出する（ステップＳ１０４）。
次に、制御装置２１（確率計算部２８）は、存在確率ηｋと隠れ確率ζｋを算出する（ステップＳ１０５）。その後、制御装置２１（推測部２９）は、算出された対応度βｋｍの情報等を利用して、追跡対象の状態を推測する（ステップＳ１０６）。
然る後に、制御装置２１（判定部３０）は、追跡対象を変更する必要があるか否かを判断する（ステップＳ１０７）。そして、制御装置２１は、変更する必要があると判断した場合には、画像に写っている領域に存在していないと判断した追跡対象の情報を記憶装置２２あるいはメモリから削除する、あるいは、新たに画像に存在するようになったと判断した追跡対象の情報を新規に記憶装置２２あるいはメモリに登録する（ステップＳ１０８）。
その後、制御装置２１は、動画像が入力しているか否かを判断する（ステップＳ１０９）。また、制御装置２１は、ステップＳ１０７にて、追跡対象を変更する必要がないと判断した後にも、ステップＳ１０９の処理を実行する。そして、制御装置２１は、動画像が入力していると判断した場合には、ステップＳ１０１以降の処理を繰り返す。また、制御装置２１は、動画像が入力していないと判断した場合には、物体追跡に関わる処理を終了する。
この第２実施形態では、上記のように、情報処理装置２０（制御装置２１）は、追跡対象が正しく追跡すべき物体である確率をも考慮して、追跡対象と追跡候補との対応度βｋｍを算出している。これにより、情報処理装置２０は、追跡する必要のない物体を早めに追跡対象から外すことができ、かつ、追跡対象が一時的に検知されなくなった場合には当該追跡対象を追跡対象から外さずに当該追跡対象を継続的に追跡できる。
これに対し、非特許文献４では、追跡対象と追跡候補とが対応していると考えられる確率Ｐ（θ）は、次の式に基づいて算出している。
Ｐ（θ）∝（θに含まれる追跡候補が正しい追跡候補である確率）×（θに含まれない追跡候補が誤った追跡候補である確率）×（θに含まれない追跡候補が検出されない確率）×（対応付けがθである場合における追跡対象と追跡候補との近さ）‥‥‥式（１２）
式（１２）を具体的な数式で表すと、式（１３）のようになる。
式（１３）に基づいて算出される確率Ｐ（θ）は、追跡対象が正しく追跡すべき物体であることを前提にした確率である。つまり、非特許文献４では、追跡物体が正しく追跡すべき物体では無い場合は考慮されていない。
これに対して、この第２実施形態では、制御装置２１は、前記の如く、追跡物体が正しく追跡すべき物体では無い場合をも考慮して、確率Ｐ（θ）を算出している。これにより、制御装置２１は、追跡すべき物体ではない追跡対象を早めに削除でき、かつ、追跡対象が一時的に隠れた場合には追跡対象の物体を継続的に追跡できるという効果を得ることができる。
（第３実施形態）
以下に、本発明に係る第３実施形態を説明する。
図５は、第３実施形態における情報処理装置１００の構成を簡略的に示すブロック図である。この情報処理装置１００は、画像において、目的とする物体を追跡する装置である。当該情報処理装置１００は、物体検出部（検知手段）１０１と追跡対象情報記憶部１０２と対応度決定部（対応度算出手段）１０３と判定部（判定手段）１０４とを有している。
物体検出部１０１は、画像中の物体を検出する機能を備えている。追跡対象情報記憶部１０２は、追跡対象に関する情報を記憶する。また、対応度決定部１０３は、物体検出部１０１が検出した物体（追跡候補）と追跡対象との対応度を決定する。判定部１０４は、その対応度を用いることにより、追跡候補が追跡対象であるのか、追跡対象が画像中において一時的に隠れているのか、また、追跡対象に関する情報を記憶部１０２から削除すべきなのかを判定する機能を備えている。
この第３実施形態においても、第２実施形態と同様の効果を得ることができる。
（第４実施形態）
以下に、本発明に係る第４実施形態を説明する。
図６は、第４実施形態の情報処理装置の構成を簡略化して示すブロック図である。この情報処理装置２００は、動画像から各時刻において物体の位置を物体検出処理によって検出し、当該検出結果と過去に追跡していた物体の位置との近接性を考慮することによって、追跡していた物体の現在における位置を推定する機能を備えている。例えば、固定カメラにより撮影された動画像において、人物や車などの追跡対象の物体は画像の外に消えたり、新たに画像内に入ることが生じる。つまり、動画像中において追跡対象とする物体は変化する。この第４実施形態の情報処理装置２００はそのように追跡対象が変化した場合にも正しく物体を追跡できる構成を有する。
すなわち、情報処理装置２００は、取得部２１１と、検出部（検知手段）２１２と、対応付け部（対応度算出手段）２１３と、計算部２１４と、更新部２１５と、追加削除部（判定手段）２１６と、出力部２１７と、追跡対象記憶部２２１と、確率記憶部２２２とを備えている。情報処理装置２００をコンピュータで実現する場合には、ＣＰＵが、上記構成部２１１~２１７のそれぞれに対応するコンピュータプログラムを実行することにより、それら構成部２１１~２１７が実現される。
取得部２１１は、カメラから入力される動画像から、新規に画像を１枚取得する機能を備えている。
検出部２１２は、取得部２１１が取得した画像から、物体検出を行う画像処理によって、追跡したい物体の候補（追跡候補）を検出する機能を備えている。物体を検出する画像処理の手法には、数多くの手法があり、ここでは、何れの手法を採用してもよい。例えば、検出部２１２は、非特許文献１に記載されているような背景差分法を用いた物体検出手法を実行する。あるいは、検出部２１２は、非特許文献２に記載されているような、事前に追跡対象に関する学習（機械学習）に基づく物体検出手法を実行してもよい。なお、画像における検出領域を示すマークとして矩形状のマークを利用することが多いが、第２実施形態と同様に、そのマークは、矩形でなくてもよく、例えば、楕円であってもよいし、より複雑な形状であってもよい。
対応付け部２１３は、追跡対象記憶部２２１に格納されている追跡対象の情報と、確率記憶部２２２に格納されている確率値とを利用して、検出部２１２により検出された追跡候補について、対応度を算出する機能を備えている。例えば、対応付け部２１３は、第２実施形態における対応度算出部２７と同様に、対応度を算出する。
計算部２１４は、対応付け部２１３により得られた算出結果を利用して、追跡対象が正しく追跡すべき物体として実在しているか否かを表す確率（存在（実在）確率）を算出する機能を備えている。さらに、計算部２１４は、追跡対象が一時的に隠れている確率を算出する機能をも備えている。具体的には、計算部２１４は、例えば、第２実施形態における確率計算部２８と同様に確率を計算する。
更新部２１５は、対応付け部２１３によって得られた対応付け結果を用いて、各追跡対象の状態を更新する機能を備えている。追跡対象の状態とは、例えば、画像中における追跡対象の位置や大きさや移動速度や色情報である。更新部２１５は、更新処理として、例えば、カルマンフィルタやパーティクルフィルタを利用する。
追加削除部２１６は、対応付け部２１３による対応付けの結果と、計算部２１４による存在（実在）確率と、更新部２１５による最新の追跡対象の状態とを用いて、新規に追跡すべき対象があるか否かを判断する機能を備えている。さらに、追加削除部２１６は、登録されている追跡対象を削除するか否かを判断する機能をも備えている。さらにまた、追加削除部２１６は、上記のような判断結果に基づいて、追跡対象を新規に追跡対象記憶部２２１に登録したり、追跡対象記憶部２２１から追跡対象の情報を削除する機能を備えている。具体的には、追加削除部２１６は、第２実施形態における判定部３０が実行する追跡対象の登録や削除に関わる処理と同様な処理を実行する。
出力部２１７は、追加削除部２１６により得られた追跡対象の情報を例えばテキスト出力する機能を有する。
追跡対象記憶部２２１は、追跡対象の状態を記憶する記憶領域である。例えば、追跡対象記憶部２２１は、追跡対象が何番目に追加された追加対象であるかという情報と、当該追加対象の状態の情報との組み合わせを格納する。
確率記憶部２２２は、追跡対象の存在（実在）確率と、一時的に隠れている確率とを記憶する領域である。例えば、それら確率は、追跡対象毎に組み合わされ、各追跡対象の情報に関連付けられて確率記憶部２２２に格納されている。
図７は、第４実施形態の情報処理装置２００の処理手順を示すフローチャートである。この図７を利用して、情報処理装置２００の動作を説明する。
まず、取得部２１１が、カメラから入力される映像などの動画像から、新規に画像を１枚取得する（ステップＳ３０１）。
次に、検出部２１２が、ステップＳ３０１で入力された入力画像に対して物体検出処理を実行する。これにより、検出部２１２は、追跡候補を得る（ステップＳ３０２）。追跡候補を示すマークとしては、具体的には矩形のマークが利用される。このマークにより、追跡候補の中心位置、および幅・高さといった大きさ情報が取得される。なお、マークは、矩形の代わりに楕円など他の形状を用いてもよい。
次に、対応付け部２１３は、追跡対象記憶部２２１に格納されている追跡対象の情報と、確率記憶部２２２に格納されている追跡対象の情報を読み出す（ステップＳ３０３）。さらに、対応付け部２１３は、追跡対象と追跡候補とを対応付け、さらに、対応度を計算する（ステップＳ３０４）。
次に、計算部２１４は、対応付け部２１３による対応度と、予め与えられている計算式とに基づいて、追跡対象の存在（実在）確率を計算する（ステップＳ３０５）。次に、更新部２１５は、追跡対象の状態を更新する（ステップＳ３０６）。
次に、追加削除部２１６は、追跡対象数の変更があるか否かを判定する（ステップＳ３０７）。そして追跡対象数の変更がある場合には、追加削除部２１６は追跡対象数の変更を行う（ステップＳ３０８）。その後、追加削除部２１６は、最新の追跡対象に関する情報を追跡対象記憶部２２１と確率記憶部２２２に記録する（ステップＳ３０９）。追跡対象数の変更が無い場合には、追加削除部２１６は、何も処理をせずにステップＳ３０９に移行する。
次に、出力部２１７は、最新の追跡対象の状態を出力する（ステップＳ３１０）。
引き続き、情報処理装置２００は、カメラから入力される映像などの動画像から、新規に取得すべき画像が存在する否かを判定する（ステップＳ３１１）。そして、情報処理装置２００は、新規の画像が存在する場合には、ステップＳ３０１以降の動作を繰り返す。また、新規の画像が存在しない場合には、情報処理装置２００は、処理を終了する。
この第４実施形態においても、第２や第３の実施形態と同様の効果を得ることができる。
（その他の実施形態）
なお、本発明は、第１~第４の各実施形態に限定されるものではなく、様々な実施の形態を採り得る。
例えば、その他の実施形態（１）における情報処理装置は、
画像中の物体を検出する物体検出手段と、
追跡対象とすべき追跡対象物体の情報を記憶する記憶手段と、
前記物体検出手段が検出した検出物体と前記追跡対象物体との対応度を決定する対応度決定手段と、
前記対応度を用いることにより、前記検出物体が前記追跡対象物体であるのか、前記追跡対象物体が前記画像中において一時的に隠れているのか、または、前記追跡対象物体の情報を前記記憶手段から削除すべきなのかを判定する判定手段と
を備える。
その他の実施形態（２）における情報処理装置は、その他の実施形態（１）における情報処理装置の構成に加え、
前記対応度決定手段は、さらに、正しく追跡すべき物体である確率が高い前記追跡対象物体に関する前記対応度が、正しく追跡すべき物体である確率が低い前記追跡対象物体に関する前記対応度よりも大きくなるように、前記対応度を決定する。
その他の実施形態（３）における情報処理装置は、その他の実施形態（２）における情報処理装置の構成に加え、
前記対応度は、
正しく追跡すべき物体が前記物体検出手段によって検出物体として検出される第１確率と、正しく追跡すべき物体であるが前記物体検出手段によって検出されない第２確率とを含む。
その他の実施形態（４）における情報処理装置は、その他の実施形態（３）における情報処理装置の構成に加え、
前記対応度決定手段は、さらに、
前記第１確率が高くなった後に低くなった場合には、観測不可能な状態となっている可能性が高いとして、前記第１確率の減少分に応じて、前記第２確率を増加する。
その他の実施形態（５）における情報処理装置は、その他の実施形態（４）における情報処理装置の構成に加え、
前記対応度決定手段は、さらに、
前記第１確率の減少分に応じた前記第２確率の増加率を調整する調整手段を含む。
その他の実施形態（６）における情報処理装置は、その他の実施形態（３）あるいはその他の実施形態（４）における情報処理装置の構成に加え、さらに、
前記第１確率および前記第２確率の和が、あらかじめ定めた閾値以下となる前記追跡対象物体の情報を前記記憶手段から削除する削除手段を備える。
その他の実施形態（７）における情報処理装置は、その他の実施形態（６）における情報処理装置の構成に加え、
前記削除手段は、
前記第２確率があらかじめ定めた閾値以上となる場合があらかじめ定めた時間以上継続して生じる場合に前記追跡対象物体の情報を前記記憶手段から削除する。
その他の実施形態（８）における物体追跡方法は、
画像中の物体を検出し、
記憶手段に記憶された追跡対象とすべき追跡対象物体の情報を用いて、前記検出した検出物体と前記追跡対象物体との対応度を決定し、
前記対応度を用いることにより、前記検出物体が前記追跡対象物体であるのか、前記追跡対象物体が前記画像中において一時的に隠れているのか、または、前記追跡対象物体の情報を前記記憶手段から削除すべきなのかを判定することを含む。
その他の実施形態（９）におけるプログラム記憶媒体は、
画像中の物体を検出する処理と、
記憶手段に記憶された追跡対象とすべき追跡対象の情報を用いて、前記検出した検出物体と前記追跡対象物体との対応度を決定する処理と、
前記対応度を用いることにより、前記検出物体が前記追跡対象物体であるのか、前記追跡対象物体が前記画像中において一時的に隠れているのか、または、前記追跡対象物体の情報を前記記憶手段から削除すべきなのかを判定する処理とをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムを記憶する。
なお、本発明に係る上記各実施形態では、情報処理装置の各機能は、コンピュータプログラム（ソフトウェア）によって実現することを説明しているが、本発明は、その少なくとも一部がハードウェアによって実現される構成としてもよい。
また、第１実施形態の情報処理装置は、例えば、第２実施形態に示す記憶媒体２３と同様の記憶媒体を有してもよい。この記憶媒体は、検知部２と対応度算出部３と判定部４の処理手順を示すコンピュータプログラム（プログラム）を記憶する。上記検知部２と、対応度算出部３と、判定部４は、例えば、コンピュータ（ＣＰＵ）がそのプログラムをその記憶媒体から読み出し、当該プログラムを実行することにより、実現される。
さらに、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用してもよいし、単体の装置に適用してもよい。さらに、本発明は、当該本発明の機能を実現するコンピュータプログラムが、システムあるいは装置に直接又は遠隔から供給される場合にも提供可能である。つまり、本発明は、プログラムを遠隔から供給するＷＷＷ（ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）サーバにも適用される。
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願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。
なお、この出願は、２０１１年７月１９日に出願された日本出願特願２０１１−１５８３４０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。
（第１実施形態）
本発明に係る第１実施形態を説明する。
図１は、本発明に係る第１実施形態の情報処理装置の構成を簡略化して示すブロック図である。この第１実施形態の情報処理装置１は、検知部（検知手段）２と、対応度算出部（対応度算出手段）３と、判定部（判定手段）４とを有する。検知部２は、画像に含まれている物体を画像処理により追跡候補として検知する。対応度算出部３は、前記検知された追跡候補と、追跡すべき物体として登録されている追跡対象とが対応している確率を示す対応度を算出する。判定部４は、評価値に基づいて前記追跡対象を追跡する必要がないと判断した場合には、その追跡対象に関する追跡すべき物体としての登録を削除する。前記評価値は、前記算出された対応度を利用して算出される値であり、かつ、前記追跡対象を引き続いて追跡する必要があるか否かを判断する値である。
この第１実施形態の情報処理装置１は、上記構成を有することにより、追跡する必要のない物体を早めに追跡対象から外すことができ、かつ、追跡対象の物体が一時的に検出されなくなった場合には当該追跡対象の物体を追跡対象から外さずに継続的に追跡できる。
（第２実施形態）
以下に、本発明に係る第２実施形態を説明する。
図２は、本発明に係る第２実施形態の情報処理装置の概略構成を示すブロック図である。この第２実施形態の情報処理装置２０は、制御装置２１と、記憶装置２２とを有している。記憶装置２２は、例えばハードディスク装置であり、当該記憶装置２２は、記憶媒体２３を有している。当該記憶媒体２３には、情報処理装置２０の各種処理手順を示すコンピュータプログラム（プログラム）や、データが格納されている。なお、上記コンピュータプログラムは、可搬型記憶媒体に格納されることもある。この場合には、例えば、上記コンピュータプログラムは、その可搬型記憶媒体から記憶装置２２の記憶媒体２３に書き込まれる。
制御装置２１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）により構成される。当該制御装置（ＣＰＵ）２１は、記憶装置２２（記憶媒体２３）に格納されているコンピュータプログラムを読み出し、そして、実行することにより、情報処理装置２０の全体的な処理を司る。より具体的には、この第２実施形態では、制御装置（ＣＰＵ）２１は、記憶装置２２のコンピュータプログラムを実行することにより、次のような機能を持つ。すなわち、制御装置２１は、機能部として、取得部２５と、検知部（検知手段）２６と、対応度算出部（対応度算出手段）２７と、確率計算部２８と、推測部２９と、判定部（判定手段）３０とを有している。
取得部２５は、ビデオカメラ等により撮影された動画像から予め定められた時間間隔毎（あるいは、予め定められた時刻毎）に画像を１枚取得する機能を備えている。
検知部２６は、取得部２５により取得された画像（処理対象の画像）において、画像処理により、追跡すべき物体の候補（以下、追跡候補とも記す）を検知（抽出）する機能を備えている。追跡候補を検知する画像処理（物体検出処理）の手法は、様々に提案されている。例えば、非特許文献１に記載されているような、背景差分法を利用した物体検出処理がある。また、非特許文献２に記載されているような追跡すべき対象（以下、追跡対象とも記す）に関して学習（機械学習）した結果を利用した物体検出処理がある。この第２実施形態では、検知部２６が用いる物体検出処理として、何れの物体検出処理を採用してもよい。
なお、画像（処理対象の画像）において追跡候補を検知した場合に、その追跡候補（検出物体）を検知した領域にマークを記す。そのマークとして、矩形のマークを用いることが多いが、そのマークの形状は、矩形に限定されず、例えば、楕円であってもよいし、あるいは、より複雑な形状であってもよい。
対応度算出部２７は、対応度を算出する機能を備えている。対応度とは、検知部２６によって検知された追跡候補（検出物体）が、追跡対象である可能性の度合い（対応付く確率）を表す情報である。この対応度（対応付く確率）を算出する手法の一例が非特許文献４に示されている。非特許文献４では、対応度βｋｍは、式（１）によって算出される。なお、追跡対象に関する情報は、判定部３０によって、記憶装置２２、あるいは、記憶装置２２以外のメモリに格納されている。なお、メモリには様々な種類があり、ここでは、適宜な種類のメモリが適切な位置に配置される。
式（１）に示されるＰ（θ）は、追跡対象と、検出された追跡候補との様々な対応関係を考えた中で、追跡対象と追跡候補との対応関係（対応付け）が対応付けθとなる確率を示している。
ここで、追跡対象と追跡候補との対応関係（対応付け）の具体例を示す。例えば、検知部２６によって検知された追跡候補の数Ｍが２個である（Ｍ＝２）とする。また、追跡対象の数Ｋが２個である（Ｋ＝２）とする。この場合、追跡候補と追跡対象との対応関係（対応付け）は図４に示されるような７通りが考えられる。つまり、対応付けθ１は、追跡対象１，２の何れも、追跡候補１，２に対応していない場合である。対応付けθ２は、追跡対象１が追跡候補１に対応しているが、追跡対象２は追跡候補２とは対応していない場合である。対応付けθ３は、追跡対象１が追跡候補２に対応しているが、追跡対象２は追跡候補１とは対応していない場合である。対応付けθ４は、追跡対象２が追跡候補１に対応しているが、追跡対象１は追跡候補２とは対応していない場合である。対応付けθ５は、追跡対象２が追跡候補２に対応しているが、追跡対象１は追跡候補１とは対応していない場合である。対応付けθ６は、追跡対象１が追跡候補１に対応し、追跡対象２は追跡候補２に対応している場合である。対応付けθ７は、追跡対象１が追跡候補２に対応し、追跡対象２は追跡候補１に対応している場合である。
例えば、追跡対象１が追跡候補２に対応している対応付けは、対応付けθ３，θ７である。
式（１）におけるΘｋｍは、ｋ番目の追跡対象とｍ番目の追跡候補が対応している対応付けの集合を示している。図４に示される具体例では、例えば、１番目（ｋ＝１）の追跡対象１と、２番目（ｍ＝２）の追跡候補２が対応している対応付けの集合Θ１２は、Θ１２＝｛θ３，θ７｝である。したがって、この場合には、１番目（ｋ＝１）の追跡対象１が２番目（ｍ＝２）の追跡候補２に対応している対応度β１２は、式（２）に従った計算により求めることができる。
Ｐ（θ）∝（θに含まれる追跡候補（検出物体）が正しい確率）×（θに含まれる追跡候補（検出物体）が誤って検出された物体である確率）×（追跡候補（検出物体）がそもそも存在しないか、あるいは存在しても検出されないかを表す確率）×（追跡対象が存在しており、かつ、追跡対象とθにおける追跡候補（検出物体）との近さ）‥‥‥式（３）
式（３）を具体的な数式にすると、式（４）のように表すことができる。
さらに、式（４）におけるＰＤ ｍは、ｍ番目の追跡候補（検出物体）が正解（正しく検出すべき物体）である確率を示す。当該ＰＤ ｍは、画像において物体を検知する検出処理手法によって算出手法が異なる。例えば、ｍ番目の追跡候補（検出物体）に対して検出処理により得られたスコアがｓであった場合には、物体検出処理における学習（機械学習）の結果を利用して、スコアがｓで正しい物体を表す検出結果の数を、物体検出処理によりスコアがｓであるとして検出された物体の数で割った値をＰＤ ｍとして利用する。あるいは、他の確率計算手法を利用してＰＤ ｍを算出してもよい。
さらに、式（４）におけるＱは、追跡対象に対応付く物体が検出されていない確率を示す。当該Ｑは、例えば、物体検出処理における学習（機械学習）の結果を利用して、正しい物体を表す追跡候補の数を、正しい物体の総数で割った値から１を減じた値をＱとして利用してもよい。あるいは、他の確率計算手法を利用してＱを算出してもよい。
さらに、式（４）におけるｑｋｍは、ｋ番目の追跡対象とｍ番目の追跡候補（検出物体）が対応付いている対応付けの尤もらしさを表す値である。当該ｑｋｍは、例えば、ｋ番目の追跡対象とｍ番目の追跡候補（検出物体）との位置に関するユークリッド距離をｄとした場合に、標準偏差σを利用した式（５）に従って算出することができる。
式（６）には、階乗計算が含まれていることからも分かるように、ＭやＫが少し増えただけでも、式（６）により算出される対応付けθの考えられる数は膨大となる。つまり、ＭやＫが少しでも増えると、対応度βｋｍの計算量は膨大になる。このことから、対応度βｋｍ
対応度算出部２７は、上記のように対応度βｋｍを算出する。
確率計算部２８は、対応度算出部２７により算出された対応度βｋｍを利用して、追跡対象が正しく追跡すべき物体として存在しているか否かを表す確率（存在確率）を算出する機能を備えている。例えば、ｋ番目の追跡対象が追跡すべき物体として存在する確率（存在確率）をηｋとする。なお、ｋ番目の追跡対象が新規に追跡対象として情報処理装置２０に登録される際に、例えば判定部３０によって、存在確率ηｋは、記憶装置２２、あるいは、記憶装置２２以外のメモリに格納される。
確率計算部２８は、記憶装置２２あるいはメモリから読み出した存在確率ηｋを式（８）に従って更新することにより、存在確率ηｋを算出する。
確率計算部２８は、さらに、一時的に隠れている追跡対象に関わる確率を計算する機能をも備えている。例えば、ｋ番目の追跡対象が一時的に隠れている確率（隠れ確率）をζｋとする。なお、隠れ確率ζｋも、存在確率ηｋと同様に、判定部３０によって、記憶装置２２、あるいは、記憶装置２２以外のメモリに格納される。
確率計算部２８は、記憶装置２２あるいはメモリから読み出した隠れ確率ζｋを式（１０）に従って更新することにより、隠れ確率ζｋを算出する。
すなわち、式（１０）におけるΔηｋは、記憶装置２２あるいはメモリに格納されている存在確率ηｋに対して、新たに算出された存在確率ηｋが変化した変化量（絶対値）を示す。式（１０）におけるδｋは、そのΔηｋの一部をζｋに振り分ける設定比率を示している。例えば、δｋは、０から１までの実数の範囲内で予め定められた定数とする。あるいは、非特許文献１に示されているような背景差分法によって前景領域を検知し、追跡対象が存在すると想定される領域での前景比率をδｋとして利用してもよい。この理由は、前景比率が高くなるに従って、前景に追跡対象が隠れている状態となる確率が高いと考えられるからである。
また、ｋ番目の追跡対象が一時的に隠れているか否かを判定する別の指標を求め、当該指標をδｋとして利用してもよい。あるいは、障害物（前景）の位置が既知であるならば、障害物があると思われる位置に追跡対象が来たと想定される場合にはδｋを１に近い予め定めた固定値に設定し、それ以外の場合にはδｋを０に近い予め定めた固定値に設定してもよい。あるいは、δｋは、外部から入力される値に設定する構成としてもよい。この場合には、検出結果に基づいて性能が向上するようにユーザがδｋを調整することが可能となる。なお、この場合には、式（８）における定数αをもδｋと同様に調整可能としてもよい。
ところで、存在確率ηｋが前よりも増加する場合がある。この場合には、確率計算部２８は、式（１１）に従って隠れ確率ζｋを算出する。
推測部２９は、追跡対象の状態を示す情報（状態情報）を推測する機能を備えている。その状態情報とは、例えば、画像における追跡対象の位置と大きさと移動速度と色情報のうちの少なくとも一つを含む情報である。なお、追跡対象の状態情報は、判定部３０により確定され、当該確定した状態情報は、記憶装置２２あるいはメモリに格納される。
具体的には、推測部２９は、対応度算出部２７により算出された対応度を取り込む。また、推測部２９は、記憶装置２２あるいはメモリに格納されている追跡対象の状態情報を読み出す。そして、推測部２９は、それら情報に基づいて、例えば、カルマンフィルタや、パーティクルフィルタを利用して、処理対象の画像における追跡対象の状態を推測する。また、推測部２９は、非特許文献４に記載されているように、ｋ番目の追跡対象がｍ番目の追跡候補に、確率βｋｍの重みでの優先度をもって近付いていくというように、状態情報を推測してもよい。
なお、推測部２９がカルマンフィルタを利用する場合には、追跡対象の状態情報は、追跡対象の位置に関する分散値の情報を含む。また、推測部２９がパーティクルフィルタを利用する場合には、追跡対象の状態情報は、追跡対象に対するパーティクルの情報を含む。
判定部３０は、対応度算出部２７による対応度βｋｍの情報と、確率計算部２８による確率（存在確率ηｋ、隠れ確率ζｋ）の情報と、推測部２９により推測された追跡対象の状態情報とに基づいて、新規に追跡すべき対象（追跡対象）があるか否か判断する機能を備えている。さらに、判定部３０は、上記のような情報を利用して、削除してもよい追跡対象があるか否かを判断する機能も備えている。
具体的には、例えば、判定部３０は、ｋ番目の追跡対象の位置が処理対象の領域（例えば、処理対象の画像）の外に出た場合には、そのｋ番目の追跡対象を削除すると判断する。また、判定部３０は、ｋ番目の追跡対象に対応する存在確率ηｋと、ｋ番目の追跡対象に対応する隠れ確率ζｋとの和（評価値）が予め定めた閾値（第２閾値）Ｐ１以下であると判断した場合には、ｋ番目の追跡対象を削除すると判断する。さらに、判定部３０は、ｋ番目の追跡対象に対応する隠れ確率ζｋ（評価値）が予め定めた閾値（第３閾値）Ｐ２以上である時間が設定時間Ｔ１以上継続している場合にも、ｋ番目の追跡対象を削除すると判断する。
判定部３０は、上記のように削除すると判断したｋ番目の追跡対象の情報を記憶装置２２あるいはメモリから削除する。
なお、閾値Ｐ１，Ｐ２や設定時間Ｔ１は、画像に対する処理の状況に応じて、ユーザが可変調整してもよい。例えば、閾値Ｐ２と設定時間Ｔ１の一方又は両方を小さく設定すると、追跡対象が一時的に隠れた場合に削除され易くなるから、追跡対象の数が減少する。これにより、メモリに格納する情報量が減少する。つまり、上記のように閾値Ｐ２と設定時間Ｔ１を設定することは、メモリの容量が小さい場合に有効である。
さらに、判定部３０は、何れの追跡対象に対する対応度βｋｍも予め定められた閾値（第１閾値）Ｐ３以下である追跡候補があると判断した場合には、その追跡候補を新規の追跡対象であると判断する。そして、判定部３０は、その新規の追跡対象の情報を記憶装置２２あるいは記憶装置２２以外のメモリに登録する。この場合に、判定部３０は、その新規の追跡対象に対応する存在確率および隠れ確率として、それぞれ、予め定められた固定値を登録する。例えば、具体的には、新規の追跡対象がｈ番目とすると、ｈ番目の追跡対象に対応する存在確率ηｈは、０．１に設定され、ｈ番目の追跡対象に対応する隠れ確率ζｈは、０．０に設定される。
あるいは、判定部３０は、追跡候補（検出物体）が追跡すべき対象（追跡対象）である確率に基づいて、存在確率および隠れ確率を算出し、当該算出値を記憶装置２２あるいはメモリに登録する。
さらに、判定部３０は、前記のような判断結果により得られた最新の追跡対象の情報を予め定められた出力先に出力する機能を備えている。具体的には、判定部３０は、追跡対象毎に、識別情報（例えば、何番目に追加された追跡対象であるかという情報）と、位置を表す座標値との組み合わせをテキスト情報として出力する。
さらに、判定部３０は、前記のような判定処理により確定した追跡対象に関する状態情報を記憶装置２２あるいはメモリに登録（更新）する機能を備えている。
図３は、情報処理装置２０が実行する処理の流れを示すフローチャートである。このフローチャートは、この第２実施形態の情報処理装置２０において、制御装置２１が実行するコンピュータプログラムの処理手順を表している。
例えば、動画像の入力が開始すると、制御装置２１（取得部２５）は、その動画像から画像（処理対象の画像）を１枚取得する（ステップＳ１０１）。
次に、制御装置２１（検知部２６）は、その取得した画像から、画像処理によって追跡候補を検知する（ステップＳ１０２）。画像には、追跡候補を示すマークが付与される。そのマークは例えば、矩形あるいは楕円であり、マークの中心位置によって追跡候補の中心位置を示し、マークの大きさによって追跡候補の大きさを示すことができる。なお、そのマークの形状は矩形や楕円に限定されない。
次に、制御装置２１（対応度算出部２７）は、記憶装置２２あるいはメモリに格納されている追跡対象の情報を読み出し、当該追跡対象と、処理対象の画像における追跡候補とを対応付けする（ステップＳ１０３）。さらに、制御装置２１（対応度算出部２７）は、追跡対象と追跡候補との対応関係の度合いを示す対応度βｋｍを算出する（ステップＳ１０４）。
次に、制御装置２１（確率計算部２８）は、存在確率ηｋと隠れ確率ζｋを算出する（ステップＳ１０５）。その後、制御装置２１（推測部２９）は、算出された対応度βｋｍの情報等を利用して、追跡対象の状態を推測する（ステップＳ１０６）。
然る後に、制御装置２１（判定部３０）は、追跡対象を変更する必要があるか否かを判断する（ステップＳ１０７）。そして、制御装置２１は、変更する必要があると判断した場合には、画像に写っている領域に存在していないと判断した追跡対象の情報を記憶装置２２あるいはメモリから削除する、あるいは、新たに画像に存在するようになったと判断した追跡対象の情報を新規に記憶装置２２あるいはメモリに登録する（ステップＳ１０８）。
その後、制御装置２１は、動画像が入力しているか否かを判断する（ステップＳ１０９）。また、制御装置２１は、ステップＳ１０７にて、追跡対象を変更する必要がないと判断した後にも、ステップＳ１０９の処理を実行する。そして、制御装置２１は、動画像が入力していると判断した場合には、ステップＳ１０１以降の処理を繰り返す。また、制御装置２１は、動画像が入力していないと判断した場合には、物体追跡に関わる処理を終了する。
この第２実施形態では、上記のように、情報処理装置２０（制御装置２１）は、追跡対象が正しく追跡すべき物体である確率をも考慮して、追跡対象と追跡候補との対応度βｋｍを算出している。これにより、情報処理装置２０は、追跡する必要のない物体を早めに追跡対象から外すことができ、かつ、追跡対象が一時的に検知されなくなった場合には当該追跡対象を追跡対象から外さずに当該追跡対象を継続的に追跡できる。
これに対し、非特許文献４では、追跡対象と追跡候補とが対応していると考えられる確率Ｐ（θ）は、次の式に基づいて算出している。
Ｐ（θ）∝（θに含まれる追跡候補が正しい追跡候補である確率）×（θに含まれない追跡候補が誤った追跡候補である確率）×（θに含まれない追跡候補が検出されない確率）×（対応付けがθである場合における追跡対象と追跡候補との近さ）‥‥‥式（１２）
式（１２）を具体的な数式で表すと、式（１３）のようになる。
これに対して、この第２実施形態では、制御装置２１は、前記の如く、追跡物体が正しく追跡すべき物体では無い場合をも考慮して、確率Ｐ（θ）を算出している。これにより、制御装置２１は、追跡すべき物体ではない追跡対象を早めに削除でき、かつ、追跡対象が一時的に隠れた場合には追跡対象の物体を継続的に追跡できるという効果を得ることができる。
（第３実施形態）
以下に、本発明に係る第３実施形態を説明する。
図５は、第３実施形態における情報処理装置１００の構成を簡略的に示すブロック図である。この情報処理装置１００は、画像において、目的とする物体を追跡する装置である。当該情報処理装置１００は、物体検出部（検知手段）１０１と追跡対象情報記憶部１０２と対応度決定部（対応度算出手段）１０３と判定部（判定手段）１０４とを有している。
物体検出部１０１は、画像中の物体を検出する機能を備えている。追跡対象情報記憶部１０２は、追跡対象に関する情報を記憶する。また、対応度決定部１０３は、物体検出部１０１が検出した物体（追跡候補）と追跡対象との対応度を決定する。判定部１０４は、その対応度を用いることにより、追跡候補が追跡対象であるのか、追跡対象が画像中において一時的に隠れているのか、また、追跡対象に関する情報を記憶部１０２から削除すべきなのかを判定する機能を備えている。
この第３実施形態においても、第２実施形態と同様の効果を得ることができる。
（第４実施形態）
以下に、本発明に係る第４実施形態を説明する。
図６は、第４実施形態の情報処理装置の構成を簡略化して示すブロック図である。この情報処理装置２００は、動画像から各時刻において物体の位置を物体検出処理によって検出し、当該検出結果と過去に追跡していた物体の位置との近接性を考慮することによって、追跡していた物体の現在における位置を推定する機能を備えている。例えば、固定カメラにより撮影された動画像において、人物や車などの追跡対象の物体は画像の外に消えたり、新たに画像内に入ることが生じる。つまり、動画像中において追跡対象とする物体は変化する。この第４実施形態の情報処理装置２００はそのように追跡対象が変化した場合にも正しく物体を追跡できる構成を有する。
すなわち、情報処理装置２００は、取得部２１１と、検出部（検知手段）２１２と、対応付け部（対応度算出手段）２１３と、計算部２１４と、更新部２１５と、追加削除部（判定手段）２１６と、出力部２１７と、追跡対象記憶部２２１と、確率記憶部２２２とを備えている。情報処理装置２００をコンピュータで実現する場合には、ＣＰＵが、上記構成部２１１~２１７のそれぞれに対応するコンピュータプログラムを実行することにより、それら構成部２１１~２１７が実現される。
取得部２１１は、カメラから入力される動画像から、新規に画像を１枚取得する機能を備えている。
検出部２１２は、取得部２１１が取得した画像から、物体検出を行う画像処理によって、追跡したい物体の候補（追跡候補）を検出する機能を備えている。物体を検出する画像処理の手法には、数多くの手法があり、ここでは、何れの手法を採用してもよい。例えば、検出部２１２は、非特許文献１に記載されているような背景差分法を用いた物体検出手法を実行する。あるいは、検出部２１２は、非特許文献２に記載されているような、事前に追跡対象に関する学習（機械学習）に基づく物体検出手法を実行してもよい。なお、画像における検出領域を示すマークとして矩形状のマークを利用することが多いが、第２実施形態と同様に、そのマークは、矩形でなくてもよく、例えば、楕円であってもよいし、より複雑な形状であってもよい。
対応付け部２１３は、追跡対象記憶部２２１に格納されている追跡対象の情報と、確率記憶部２２２に格納されている確率値とを利用して、検出部２１２により検出された追跡候補について、対応度を算出する機能を備えている。例えば、対応付け部２１３は、第２実施形態における対応度算出部２７と同様に、対応度を算出する。
計算部２１４は、対応付け部２１３により得られた算出結果を利用して、追跡対象が正しく追跡すべき物体として実在しているか否かを表す確率（存在（実在）確率）を算出する機能を備えている。さらに、計算部２１４は、追跡対象が一時的に隠れている確率を算出する機能をも備えている。具体的には、計算部２１４は、例えば、第２実施形態における確率計算部２８と同様に確率を計算する。
更新部２１５は、対応付け部２１３によって得られた対応付け結果を用いて、各追跡対象の状態を更新する機能を備えている。追跡対象の状態とは、例えば、画像中における追跡対象の位置や大きさや移動速度や色情報である。更新部２１５は、更新処理として、例えば、カルマンフィルタやパーティクルフィルタを利用する。
追加削除部２１６は、対応付け部２１３による対応付けの結果と、計算部２１４による存在（実在）確率と、更新部２１５による最新の追跡対象の状態とを用いて、新規に追跡すべき対象があるか否かを判断する機能を備えている。さらに、追加削除部２１６は、登録されている追跡対象を削除するか否かを判断する機能をも備えている。さらにまた、追加削除部２１６は、上記のような判断結果に基づいて、追跡対象を新規に追跡対象記憶部２２１に登録したり、追跡対象記憶部２２１から追跡対象の情報を削除する機能を備えている。具体的には、追加削除部２１６は、第２実施形態における判定部３０が実行する追跡対象の登録や削除に関わる処理と同様な処理を実行する。
出力部２１７は、追加削除部２１６により得られた追跡対象の情報を例えばテキスト出力する機能を有する。
追跡対象記憶部２２１は、追跡対象の状態を記憶する記憶領域である。例えば、追跡対象記憶部２２１は、追跡対象が何番目に追加された追加対象であるかという情報と、当該追加対象の状態の情報との組み合わせを格納する。
確率記憶部２２２は、追跡対象の存在（実在）確率と、一時的に隠れている確率とを記憶する領域である。例えば、それら確率は、追跡対象毎に組み合わされ、各追跡対象の情報に関連付けられて確率記憶部２２２に格納されている。
図７は、第４実施形態の情報処理装置２００の処理手順を示すフローチャートである。この図７を利用して、情報処理装置２００の動作を説明する。
まず、取得部２１１が、カメラから入力される映像などの動画像から、新規に画像を１枚取得する（ステップＳ３０１）。
次に、検出部２１２が、ステップＳ３０１で入力された入力画像に対して物体検出処理を実行する。これにより、検出部２１２は、追跡候補を得る（ステップＳ３０２）。追跡候補を示すマークとしては、具体的には矩形のマークが利用される。このマークにより、追跡候補の中心位置、および幅・高さといった大きさ情報が取得される。なお、マークは、矩形の代わりに楕円など他の形状を用いてもよい。
次に、対応付け部２１３は、追跡対象記憶部２２１に格納されている追跡対象の情報と、確率記憶部２２２に格納されている追跡対象の情報を読み出す（ステップＳ３０３）。さらに、対応付け部２１３は、追跡対象と追跡候補とを対応付け、さらに、対応度を計算する（ステップＳ３０４）。
次に、計算部２１４は、対応付け部２１３による対応度と、予め与えられている計算式とに基づいて、追跡対象の存在（実在）確率を計算する（ステップＳ３０５）。次に、更新部２１５は、追跡対象の状態を更新する（ステップＳ３０６）。
次に、追加削除部２１６は、追跡対象数の変更があるか否かを判定する（ステップＳ３０７）。そして追跡対象数の変更がある場合には、追加削除部２１６は追跡対象数の変更を行う（ステップＳ３０８）。その後、追加削除部２１６は、最新の追跡対象に関する情報を追跡対象記憶部２２１と確率記憶部２２２に記録する（ステップＳ３０９）。追跡対象数の変更が無い場合には、追加削除部２１６は、何も処理をせずにステップＳ３０９に移行する。
次に、出力部２１７は、最新の追跡対象の状態を出力する（ステップＳ３１０）。
引き続き、情報処理装置２００は、カメラから入力される映像などの動画像から、新規に取得すべき画像が存在する否かを判定する（ステップＳ３１１）。そして、情報処理装置２００は、新規の画像が存在する場合には、ステップＳ３０１以降の動作を繰り返す。また、新規の画像が存在しない場合には、情報処理装置２００は、処理を終了する。
この第４実施形態においても、第２や第３の実施形態と同様の効果を得ることができる。
（その他の実施形態）
なお、本発明は、第１~第４の各実施形態に限定されるものではなく、様々な実施の形態を採り得る。
例えば、その他の実施形態（１）における情報処理装置は、
画像中の物体を検出する物体検出手段と、
追跡対象とすべき追跡対象物体の情報を記憶する記憶手段と、
前記物体検出手段が検出した検出物体と前記追跡対象物体との対応度を決定する対応度決定手段と、
前記対応度を用いることにより、前記検出物体が前記追跡対象物体であるのか、前記追跡対象物体が前記画像中において一時的に隠れているのか、または、前記追跡対象物体の情報を前記記憶手段から削除すべきなのかを判定する判定手段と
を備える。
その他の実施形態（２）における情報処理装置は、その他の実施形態（１）における情報処理装置の構成に加え、
前記対応度決定手段は、さらに、正しく追跡すべき物体である確率が高い前記追跡対象物体に関する前記対応度が、正しく追跡すべき物体である確率が低い前記追跡対象物体に関する前記対応度よりも大きくなるように、前記対応度を決定する。
その他の実施形態（３）における情報処理装置は、その他の実施形態（２）における情報処理装置の構成に加え、
前記対応度は、
正しく追跡すべき物体が前記物体検出手段によって検出物体として検出される第１確率と、正しく追跡すべき物体であるが前記物体検出手段によって検出されない第２確率とを含む。
その他の実施形態（４）における情報処理装置は、その他の実施形態（３）における情報処理装置の構成に加え、
前記対応度決定手段は、さらに、
前記第１確率が高くなった後に低くなった場合には、観測不可能な状態となっている可能性が高いとして、前記第１確率の減少分に応じて、前記第２確率を増加する。
その他の実施形態（５）における情報処理装置は、その他の実施形態（４）における情報処理装置の構成に加え、
前記対応度決定手段は、さらに、
前記第１確率の減少分に応じた前記第２確率の増加率を調整する調整手段を含む。
その他の実施形態（６）における情報処理装置は、その他の実施形態（３）あるいはその他の実施形態（４）における情報処理装置の構成に加え、さらに、
前記第１確率および前記第２確率の和が、あらかじめ定めた閾値以下となる前記追跡対象物体の情報を前記記憶手段から削除する削除手段を備える。
その他の実施形態（７）における情報処理装置は、その他の実施形態（６）における情報処理装置の構成に加え、
前記削除手段は、
前記第２確率があらかじめ定めた閾値以上となる場合があらかじめ定めた時間以上継続して生じる場合に前記追跡対象物体の情報を前記記憶手段から削除する。
その他の実施形態（８）における物体追跡方法は、
画像中の物体を検出し、
記憶手段に記憶された追跡対象とすべき追跡対象物体の情報を用いて、前記検出した検出物体と前記追跡対象物体との対応度を決定し、
前記対応度を用いることにより、前記検出物体が前記追跡対象物体であるのか、前記追跡対象物体が前記画像中において一時的に隠れているのか、または、前記追跡対象物体の情報を前記記憶手段から削除すべきなのかを判定することを含む。
その他の実施形態（９）におけるプログラム記憶媒体は、
画像中の物体を検出する処理と、
記憶手段に記憶された追跡対象とすべき追跡対象の情報を用いて、前記検出した検出物体と前記追跡対象物体との対応度を決定する処理と、
前記対応度を用いることにより、前記検出物体が前記追跡対象物体であるのか、前記追跡対象物体が前記画像中において一時的に隠れているのか、または、前記追跡対象物体の情報を前記記憶手段から削除すべきなのかを判定する処理とをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムを記憶する。
なお、本発明に係る上記各実施形態では、情報処理装置の各機能は、コンピュータプログラム（ソフトウェア）によって実現することを説明しているが、本発明は、その少なくとも一部がハードウェアによって実現される構成としてもよい。
また、第１実施形態の情報処理装置は、例えば、第２実施形態に示す記憶媒体２３と同様の記憶媒体を有してもよい。この記憶媒体は、検知部２と対応度算出部３と判定部４の処理手順を示すコンピュータプログラム（プログラム）を記憶する。上記検知部２と、対応度算出部３と、判定部４は、例えば、コンピュータ（ＣＰＵ）がそのプログラムをその記憶媒体から読み出し、当該プログラムを実行することにより、実現される。
さらに、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用してもよいし、単体の装置に適用してもよい。さらに、本発明は、当該本発明の機能を実現するコンピュータプログラムが、システムあるいは装置に直接又は遠隔から供給される場合にも提供可能である。つまり、本発明は、プログラムを遠隔から供給するＷＷＷ（ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）サーバにも適用される。
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願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。
なお、この出願は、２０１１年７月１９日に出願された日本出願特願２０１１−１５８３４０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。
本発明は、動画像における人や車等の移動物体を検知し、当該移動物体を追跡する技術に関し、様々な分野での利用が期待される。
１，２０，２００ 情報処理装置
２，２６ 検知部
３，２７ 対応度算出部
４，３０ 判定部
２，２６ 検知部
３，２７ 対応度算出部
４，３０ 判定部
Claims (10)
- 画像に含まれている物体を画像処理により追跡候補として検知する検知手段と、
前記検知手段により検知された追跡候補と、追跡すべき物体として登録されている追跡対象とが対応している確率を示す対応度を算出する対応度算出手段と、
前記算出された対応度を利用して算出される値であり、かつ、前記追跡対象を引き続いて追跡する必要があるか否かを判断する値である評価値に基づいて、前記追跡対象を追跡する必要がないと判断した場合には、その追跡対象に関する追跡すべき物体としての登録を削除する判定手段と
を有する情報処理装置。 - 前記判定手段は、前記追跡対象との前記対応度が第１閾値以下である追跡候補を、追跡すべき物体として新規に登録する請求項１記載の情報処理装置。
- 前記評価値は、前記追跡対象が前記検知手段により検知されている確からしさを示す存在確率と、前記追跡対象が一時的に前記検知手段により検知されていない確からしさを示す隠れ確率とのうちの少なくとも一方に基づいている請求項１又は請求項２記載の情報処理装置。
- 前記検知手段は、動画から画像が取得される度に前記追跡候補を検知し、
前記対応度算出手段は、前記追跡候補が検知される度に前記対応度を算出し、
前記存在確率および隠れ確率は、前記対応度が算出される度に算出され、
前記存在確率の時間的な変化と、前記隠れ確率の時間的な変化とは増減方向が互いに逆向きである請求項３記載の情報処理装置。 - 前記判定手段は、前記存在確率と前記隠れ確率の和が第２閾値以下であると判断した前記追跡対象を追跡すべき物体としての登録から削除する請求項３又は請求項４記載の情報処理装置。
- 前記判定手段は、前記隠れ確率が第３閾値以上である状態が設定時間以上継続していると判断した前記追跡対象を追跡すべき物体としての登録から削除する請求項３又は請求項４又は請求項５記載の情報処理装置。
- 前記隠れ確率は、前記存在確率が時間的に減少する方向に変化した場合には、前回算出された前記隠れ確率に、前記存在確率の時間的な変化量の設定比率に応じた分を加算することによって算出される請求項４又は請求項５又は請求項６記載の情報処理装置。
- 前記隠れ確率を算出する際に用いる前記設定比率は外部入力された値である請求項７記載の情報処理装置。
- 画像に含まれている物体をコンピュータが画像処理により追跡候補として検知し、
前記検知された追跡候補と、追跡すべき物体として登録されている追跡対象とが対応している確率を示す対応度をコンピュータが算出し、
前記算出された対応度を利用して算出される値であり、かつ、前記追跡対象を引き続いて追跡する必要があるか否かを判断する値である評価値に基づいて、前記追跡対象を追跡する必要がないと判断した場合に、その追跡対象に関する追跡すべき物体としての登録をコンピュータが削除する物体追跡方法。 - 画像に含まれている物体を画像処理により追跡候補として検知する処理と、
前記検知された追跡候補と、追跡すべき物体として登録されている追跡対象とが対応している確率を示す対応度を算出する処理と、
前記算出された対応度を利用して算出される値であり、かつ、前記追跡対象を引き続いて追跡する必要があるか否かを判断する値である評価値に基づいて、前記追跡対象を追跡する必要がないと判断した場合に、その追跡対象に関する追跡すべき物体としての登録を削除する処理とをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムを記憶しているプログラム記憶媒体。
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