WO2017104660A1 - 万引き犯行現場録画装置 - Google Patents

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crime scene
image
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長岡　秀樹
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長岡　秀樹
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    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
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    • H04N5/00—Details of television systems
    • H04N5/76—Television signal recording
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    • H04N5/915—Television signal processing therefor for field- or frame-skip recording or reproducing
    • H—ELECTRICITY
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    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast

Definitions

  • the present invention relates to a shoplifting crime scene recording apparatus.
  • a monitoring system that detects a person's face from video captured by a monitoring camera, counts the number of times the face direction has changed, and if the number of times exceeds a predetermined value, the monitoring system discriminates the person as a shoplifter or the like. Yes (Patent Document 1).
  • Patent Document 2 there is a monitoring system that detects the direction of a person's line of sight from video captured by a monitoring camera, and discriminates it as a shoplifter based on the time and number of times that the person is looking at a specific direction.
  • JP 2011-4050 A JP 2007-299207 A Japanese Patent No. 5622873
  • Patent Literatures 1 and 2 for example, a person whose line of sight is at a specific position for a long time or the number of times of changing the face direction is increased in order to identify or compare a plurality of products in a department store or the like. Since it is determined as a shoplifter, there is a difficulty in specifying the shoplifter.
  • Patent Document 3 Although it is possible to photograph the crime scene, the crime scene cannot be suppressed unless a person constantly checks the monitor or the like visually.
  • the present invention has been made in view of the above matters, and the purpose of the present invention is to accurately determine whether the person is a shoplifter before the crime is committed, and to determine the crime scene caused by the shoplifter.
  • the object is to provide a recordable shoplifting crime scene recording device.
  • Shoplifting crime scene recording device A camera that is visible from the outside and can recognize the shooting area or virtual shooting area for shoplifters, and attracts the attention of shoplifters, A hidden camera for photographing the blind spot area of the alert camera; Image processing means for processing an image of a person photographed by the hidden camera; A discriminating means for discriminating whether the photographed person is a shoplifter; A recording device for recording crime scenes by shoplifters, The determination means determines the person as a shoplifter when the photographed person performs an action of looking up at the alert camera in the blind spot area of the alert camera, The recording device records an image of a crime scene photographed by the hidden camera for a predetermined time. It is characterized by that.
  • the image processing means extracts a change in the area of the person's face in the captured image
  • the discrimination means may discriminate the person as a shoplifter when the area of the face of the person in the photographed image increases.
  • the image processing means extracts the line-of-sight direction of the person in the captured image
  • the determination means may determine that the person is a shoplifter when the line of sight of the person faces the alert camera.
  • the image processing means extracts the black eyes of a person in the captured image
  • the determination means may determine that the person is a shoplifter when black eyes are extracted.
  • the image processing means extracts the angle of the person's head in the captured image
  • the discriminating means may discriminate the person as a shoplifter when the angle of the head is inclined to the back side.
  • the hidden camera may be installed inside the alerting camera, and the hidden camera may capture a blind spot area below the alerting camera.
  • the shoplifting crime scene recording apparatus it is possible to accurately determine whether or not the person is a shoplifter before the crime is committed, and record the crime scene caused by the shoplifting crime.
  • FIG. 3 is a cross-sectional view taken along the line A-A ′ of FIG. 2.
  • FIG. 3 is a flowchart which shows operation
  • a shoplifter visually recognizing the imaging
  • a shoplifter confirms an alerting camera after moving below a alerting camera.
  • the shoplifting crime scene recording apparatus is installed in a store such as a department store, and monitors and discriminates shoplifting crimes and records the crime scene.
  • the shoplifting crime scene recording device is visually recognized from the outside and can recognize the shooting area or the virtual shooting area by the shoplifter, a warning camera that attracts the attention of the shoplifter, and a hidden camera that captures the blind spot area of the warning camera
  • image processing means for processing an image of a person photographed with a hidden camera, determination means for determining whether or not the photographed person is a shoplifter, and a recording device for recording a crime scene caused by the shoplifter.
  • the shoplifting crime scene recording device 1 includes an alerting camera 10, a hidden camera 20, an image processing device 30, a recording device 40, and a notification device 50.
  • the hidden camera 20 is installed inside the alerting camera 10.
  • the alert camera 10 has a dummy lens 12 installed on one surface of a rectangular parallelepiped case 11.
  • the dummy lens 12 is installed so that it can be easily seen from the outside. For this reason, a person who sees the alerting camera 10 recognizes that an image is shot through the dummy lens 12.
  • a commercially available dummy surveillance camera may be used as it is as the alert camera 10.
  • a hole 13 of about 1 mm to 5 mm is provided in a part of the side surface of the case 11 of the alert camera 10.
  • the hidden camera 20 takes an image through the hole 13.
  • the hidden camera 20 images the blind spot in the virtual shooting area of the alert camera 10.
  • the hidden camera 20 is installed inside the case 11 of the alert camera 10 and is arranged so that it cannot be seen from the appearance of the alert camera 10.
  • the hidden camera 20 is fixed to the case 11 so that the lens of the hidden camera 20 faces the hole 13.
  • the hidden camera 20 is connected to an external control unit 34 by wiring 21.
  • the hidden camera 20 may be configured to transmit video by wireless communication without providing the wiring 21.
  • Any camera may be used as long as the hidden camera 20 is smaller than the internal volume of the case 11 and can be installed inside the case 11 without being recognized from the appearance of the alert camera 10.
  • An example is a pinhole lens camera.
  • a pinhole lens camera projects an image on an individual image sensor such as a CCD image sensor or a CMOS image sensor disposed behind a pinhole lens through a hole having a small diameter of about 1 to 4 mm, for example. Since the pinhole lens camera can shoot through a small-diameter hole, the diameter of the hole 13 provided in the case 11 can be as small as several millimeters.
  • the alerting camera 10 is visually recognized in the same manner as a generally used monitoring camera, and therefore it is impossible to recognize from the outside that the hidden camera 20 is installed.
  • the existing screw hole, the ventilation hole, etc. are provided in the case of the commercially available dummy camera, they may be utilized as the hole 13.
  • the lens of the hidden camera 20 is installed in a different direction from the dummy lens 12 of the alert camera 10.
  • the hidden camera 20 calls attention so that the crossing angle ⁇ between the optical axis of the dummy lens 12 of the warning camera 10 and the optical axis of the lens of the hidden camera 20 is 80 to 100 °. It is installed in the case 11 of the camera 10.
  • a plurality of alerting cameras 10 and hidden cameras 20 are installed at a plurality of locations in a store such as a department store.
  • An authentication number is assigned to each set of the alerting camera 10 and the hidden camera 20 so that the hidden camera 20 can recognize the captured image.
  • the image processing device 30 includes a memory 31, an image processing unit 32, a determination unit 33, and a control unit 34.
  • the memory 31 is a non-volatile memory such as a RAM, and temporarily stores video captured by the hidden camera 20.
  • the image processing unit 32 processes an image captured by the hidden camera 20 based on an instruction from the control unit 34.
  • the determination unit 33 determines whether there is a person in the blind spot below the alert camera 10 and whether the person is a shoplifter.
  • the control unit 34 controls the entire components of the shoplifting crime scene recording apparatus 1.
  • the recording device 40 is a recording device such as a hard disk, and records a photographed image of a crime scene by a shoplifter taken by the hidden camera 20 based on an instruction from the control unit 34. For example, the recording device 40 records a crime image for about one minute after it is determined to be a shoplifter. In addition, the recording device 40 registers the authentication number and date / time of the hidden camera 20 that captured the crime image.
  • the notification device 50 is a light emitting device, a speaker, a monitor, or the like, and notifies that a shoplifter who intends to shoplift is below the alerting camera 10 based on an instruction from the control unit 34.
  • the alerting camera 10 is installed in a place such as a ceiling that is easily visible from a person. For this reason, the virtual imaging area of the dummy lens 12 of the alerting camera 10 is recognized by a person. Then, the hidden camera 20 sequentially captures the blind spot below the alert camera 10. An image taken by the hidden camera 20 is sent to the memory 31.
  • the image processing unit 32 continuously processes the images stored in the memory 31. Specifically, whether or not there is a person below the monitoring camera is processed so that the determination unit 33 can detect a moving object. If there is no change in the continuous frames processed by the image processing unit 32 (step S1: NO), the determination unit 33 returns to step S1, assuming that no person exists below the alerting camera 10.
  • the determination unit 33 determines that a person exists below the alerting camera 10 (step 1: YES).
  • the above image processing may be a known processing method. For example, when the image is binarized to be divided into white and black, and when changing from white to black or from black to white between consecutive frames, it is assumed that a person is present below the alerting camera 10 Is mentioned. Also, the image is binarized and divided into white and black, the area of the white or black part is measured, and when the area of the white or black part changes, a person is present below the alerting camera 10. Processing. Further, the image processing may be grayscale or color processing.
  • the image processing unit 32 extracts the face of the person in the image in each frame that is subsequently captured (step S2). Then, the image processing unit 32 calculates the area of the extracted human face (step S3). Then, the image processing unit 32 calculates the face area change rate (step S4).
  • the determination unit 33 determines whether or not the person being photographed looks up at the alerting camera 10, that is, whether or not the person is a shoplifter who intends to shoplift (step S5). If the person being photographed performs an action of looking up at the alerting camera 10 (step S5: YES), the determination unit 33 determines that the person is a shoplifter.
  • the shoplifter S picks up the product, recognizes the alert camera 10 and its virtual shooting area, and heads to the blind spot of the alert camera 10. As shown in FIG. 5, the normal shoplifter S recognizes that if it is a blind spot below the alert camera 10, it is a place where the crime can be safely committed without being photographed. Then, the shoplifter S who has moved below the alert camera 10 performs an operation of looking up at the alert camera 10 as shown in FIG. 6 in order to confirm that it is a blind spot in the virtual shooting area of the alert camera 10. . At this time, the face of the shoplifter S faces the alert camera 10. When the shoplifter S performs an action of looking up at the alert camera 10 (step S5: YES), the determination unit 33 determines that the person is a shoplifter S who is about to commit a crime.
  • a known image processing method such as a method of calculating an area (number of dots) converted to white by the above-described binarization processing of an image of a person's face extracted.
  • FIG. 7 shows an example of the change over time of the face area in the image taken by the hidden camera 20.
  • the change in the area of the face is small even if time passes.
  • the determination unit 33 determines the person as a shoplifter.
  • a face area change rate threshold value for example, a value of a general customer face area change rate
  • unit time for example, per 0.2 seconds
  • the recording device 40 When the determination unit 33 determines that the person is a shoplifter, the recording device 40 records a captured image of the hidden camera 20 based on an instruction from the control unit 34 for a predetermined time (for example, 1 minute) (step S6). Further, the recording device 40 may continue recording until there is no change in consecutive frames of the captured image, that is, until the shoplifter S no longer exists from below the alerting camera 10. As a result, when the shoplifter S commits a crime, the entire crime scene is recorded in the recording device 40 as an evidence image.
  • a predetermined time for example, 1 minute
  • the notification device 50 has a shoplifter S below the alerting camera 10 based on an instruction from the control unit 34, and it is highly probable that a crime will be performed in the future. This is notified to the surroundings (step S7).
  • the notification is performed by, for example, sound or light, display on a display, or the like.
  • step S5 NO
  • the process returns to step S1.
  • the determination unit 33 may be configured to determine by another method. Good.
  • the determination unit 33 may determine the person as a shoplifter S.
  • the image taken by the hidden camera 20 has 2 black eyes of the shoplifter in order to look up at the alert camera 10. Will be projected.
  • the determination unit 33 detects the person as a shoplifter.
  • the form discriminating as S may be sufficient. These can be performed by a known gaze direction measurement method or the like.
  • the contour around the person's face is extracted, and whether or not the person looks up at the alert camera from the change in contour movement (for example, whether the head angle is tilted toward the back side by extracting the change in the head angle)
  • various known operation determination methods using processing of an image taken by the hidden camera 20 may be used.
  • the hidden camera 20 is built in the alert camera 10 .
  • the shoplifter can determine the action of looking up at the alert camera 10 from the captured image. It may be installed on a ceiling, a product shelf, a wall, etc. around the alerting camera 10 and the hidden camera 20 may take an image of a blind spot area below the alerting camera 10.
  • the alerting camera 10 may be a normal camera capable of photographing.
  • the shoplifting crime scene recording apparatus 1 of the present application skillfully uses the psychology of the shoplifter S, conceals the shoplifter S and shoots it into the shooting area of the camera 20, and the behavior that shoplifters perform before the crime. By using this, it is possible to discriminate in advance the shoplifter who has a high probability of committing a crime. For this reason, the shoplifting crime scene recording apparatus 1 can accurately monitor whether or not the person is a shoplifter before committing a crime and is highly effective. Since the recording device 40 records the crime scene picked up from the video captured by the hidden camera 20 for a predetermined time, the monitoring staff does not see all the video captured by the hidden camera 20. In addition to being able to confirm shoplifting crime scenes, it is a highly effective device with a wide range of methods of use such as submission of crime scene images to the police and use of warning data in stores.

Abstract

万引き犯行現場録画装置（１）は、外部から視認されて撮影領域或いは仮想撮影領域が万引き犯に認識可能であり、万引き犯の注意を引き付ける注意喚起カメラ（１０）と、注意喚起カメラ（１０）の死角領域を撮影する隠しカメラ（２０）と、隠しカメラ（２０）で撮影された人物の画像を処理する画像処理手段（３２）と、撮影された人物が万引き犯であるか否かを判別する判別手段（３３）と、万引き犯による犯行現場を記録する記録装置（４０）と、を備える。判別手段（３３）は撮影された人物が注意喚起カメラ（１０）の下方で注意喚起カメラ（１０）を見上げる動作を行った場合にその人物を万引き犯と判別し、記録装置（４０）が隠しカメラ（２０）で撮影される犯行現場の画像を所定時間記録する。

Description

万引き犯行現場録画装置
　本発明は、万引き犯行現場録画装置に関する。
　百貨店等の様々な場所では、万引き犯を監視、撮影すべく監視カメラが設置されている。しかしながら、万引き犯等は監視カメラの位置及びその撮影領域を確認し、監視カメラの死角に入って万引き等の犯行を行う習性がある。したがって、通常の監視カメラはその存在及び撮影領域が万引き犯等に容易に認識されるため、犯行現場を撮影することが困難である。このため、万引き犯等が容易に監視カメラを認識できないよう、隠しカメラが壁や天井、オブジェ等に設置されることもある。
　また、監視カメラで犯行現場の撮影ができたとしても、その映像を人手によって確認するためには、全ての映像を確認する必要があり、多くの労力が必要になる。そのため、犯行現場を自動検出し、その画像だけを記録可能な装置が望まれている。
　そして、万引き犯が犯行を行う前に、その者を万引き犯であると認識し、犯行が行われる蓋然性が高いことを知らせる警報を発することができれば万引きの防止措置を講じやすくもなる。このため、万引き犯が犯行を行う前に万引き犯であるか否か判別する監視システムが望まれている。
　例えば、監視カメラで撮影された映像から人物の顔を検出し、顔の向きが変わった回数をカウントし、その回数が所定値を超えた場合、その人物を万引き犯等として判別する監視システムがある（特許文献１）。
　また、監視カメラで撮影された映像から人物の視線方向を検出し、その者が特定の方向を見ている時間や回数などから万引き犯等として判別する監視システムがある（特許文献２）。
　また、視認される第１のカメラの内部に、第１のカメラの死角領域を撮影する第２のカメラが設置された監視カメラがある（特許文献３）。
特開２０１１－４０５０号公報 特開２００７－２９９２０７号公報 特許第５６２２８７３号公報
　特許文献１、２では、例えば、百貨店等で複数の商品等を見定めたり、見比べたりするために、視線が特定の位置に長時間あったり、顔の向きを変える回数が多くなったりする人物を万引き犯として判別してしまうため、万引き犯の特定精度に難がある。
　また、特許文献３では、犯行現場を撮影することが可能なものの、絶えず人がモニタ等を視認にて確認しておかなければ、犯行現場を抑えることができない。
　本発明は、上記事項に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、犯行が行われる前にその者が万引き犯であるか否かを精度よく判別し、万引き犯による犯行現場を記録可能な万引き犯行現場録画装置を提供することにある。
　本発明に係る万引き犯行現場録画装置は、
　外部から視認されて撮影領域或いは仮想撮影領域が万引き犯に認識可能であり、万引き犯の注意を引き付ける注意喚起カメラと、
　前記注意喚起カメラの死角領域を撮影する隠しカメラと、
　前記隠しカメラで撮影された人物の画像を処理する画像処理手段と、
　撮影された人物が万引き犯であるか否かを判別する判別手段と、
　万引き犯による犯行現場を記録する記録装置と、を備え、
　前記判別手段は撮影された人物が前記注意喚起カメラの死角領域にて前記注意喚起カメラを見上げる動作を行った場合にその人物を万引き犯と判別し、
　前記記録装置が前記隠しカメラで撮影される犯行現場の画像を所定時間記録する、
　ことを特徴とする。
　また、前記画像処理手段は、撮影された画像中における人物の顔の面積の変化を抽出し、
　前記判別手段は、撮影された画像中における人物の顔の面積が増加した場合にその人物を万引き犯と判別してもよい。
　また、前記画像処理手段は、撮影された画像中における人物の視線方向を抽出し、
　前記判別手段は、当該人物の視線が前記注意喚起カメラを向いた場合にその人物を万引き犯と判別してもよい。
　また、前記画像処理手段は、撮影された画像中における人物の黒目を抽出し、
　前記判別手段は、黒目が抽出された場合に、その人物を万引き犯と判別してもよい。
　また、前記画像処理手段は、撮影された画像中における人物の頭の角度を抽出し、
　前記判別手段は、頭の角度が背中側へ傾いた場合に、その人物を万引き犯と判別してもよい。
　また、前記隠しカメラが前記注意喚起カメラの内部に設置されており、前記隠しカメラが前記注意喚起カメラの下方の死角領域を撮影してもよい。
　本発明に係る万引き犯行現場録画装置では、犯行が行われる前にその者が万引き犯であるか否かを精度よく判別して、万引き犯による犯行現場を記録することができる。
万引き犯行現場録画装置の概略構成を示すブロック図である。 注意喚起カメラの外観斜視図である。 図２のＡ－Ａ’断面図である。 万引き犯行現場録画装置の動作を示すフロー図である。 万引き犯が注意喚起カメラの撮影領域を視認して移動する様子を示す図である。 万引き犯が注意喚起カメラの下方に移動した後、注意喚起カメラを確認する様子を示す図である。 顔面積の経時変化の例を示すグラフである。
　本実施の形態に係る万引き犯行現場録画装置は、百貨店等の店舗に設置され、万引き犯を監視、判別して、犯行現場を録画する。万引き犯行現場録画装置は、外部から視認されて撮影領域或いは仮想撮影領域が万引き犯に認識可能であり、万引き犯の注意を引き付ける注意喚起カメラと、注意喚起カメラの死角領域を撮影する隠しカメラと、隠しカメラで撮影された人物の画像を処理する画像処理手段と、撮影された人物が万引き犯であるか否かを判別する判別手段と、万引き犯による犯行現場を記録する記録装置を備える。
　具体的には、図１に示すように、万引き犯行現場録画装置１は、注意喚起カメラ１０、隠しカメラ２０、画像処理装置３０、記録装置４０、通知装置５０を備える。
　図２及び図３に示すように、本実施の形態において、隠しカメラ２０は、注意喚起カメラ１０の内部に設置されている。注意喚起カメラ１０は、直方体形状のケース１１の一方の面にダミーレンズ１２が設置されている。ダミーレンズ１２は、外部から容易に視認されるよう設置されている。このため、この注意喚起カメラ１０を見た者は、ダミーレンズ１２を通して映像が撮影されるものと認識することになる。なお、注意喚起カメラ１０は、市販されているダミー監視カメラがそのまま用いられてもよい。注意喚起カメラ１０のケース１１の側面の一部には、たとえば、１ｍｍ～５ｍｍ程度の孔１３が設けられている。この孔１３を通して、隠しカメラ２０が撮影する。
　隠しカメラ２０は、注意喚起カメラ１０の仮想撮影領域の死角を撮影する。隠しカメラ２０は、注意喚起カメラ１０のケース１１の内部に設置されており、注意喚起カメラ１０の外見からは存在していることがわからないよう配置されている。隠しカメラ２０は、隠しカメラ２０のレンズが孔１３を向くように、ケース１１に固定されている。隠しカメラ２０は配線２１により、外部の制御部３４へとつながっている。なお隠しカメラ２０は、配線２１を備えずに、無線通信によって映像を送信する形態であってもよい。
　隠しカメラ２０は、ケース１１の内容積よりも小さく、注意喚起カメラ１０の外見からその存在が認識されずにケース１１内部に設置され得るものであれば、どのようなカメラが用いられてもよい。例えば、ピンホールレンズカメラが挙げられる。ピンホールレンズカメラは、例えば、１～４ｍｍ程度の小径の孔を通して、ピンホールレンズの後方に配置されたＣＣＤイメージセンサ、ＣＭＯＳイメージセンサ等の個体撮像素子に映像を映し出すものである。ピンホールレンズカメラは小径の孔を通して撮影できることから、ケース１１に設けられる孔１３の直径が数ｍｍ程度と小さくてすむ。このため、注意喚起カメラ１０は一般的に用いられている監視カメラと外見上は全く同様に視認されるので、隠しカメラ２０が設置されていることは外部からは認識できない。また、市販のダミーカメラのケースに既設のネジ孔や換気孔などが設けられている場合には、それらが孔１３として利用されていてもよい。
　隠しカメラ２０のレンズは注意喚起カメラ１０のダミーレンズ１２とは異なる方向を向くように設置されている。例えば、図３に示すように、注意喚起カメラ１０のダミーレンズ１２の光軸と隠しカメラ２０のレンズの光軸との交差角θが８０～１００°となるように、隠しカメラ２０が注意喚起カメラ１０のケース１１の中に設置される。
　なお、本実施の形態では、注意喚起カメラ１０及び隠しカメラ２０が複数組、百貨店等の店内に複数箇所設置される。そして、注意喚起カメラ１０及び隠しカメラ２０の組にはそれぞれ認証番号が付されており、撮影された画像がいずれの隠しカメラ２０で撮影されたものかわかるようになっている。
　画像処理装置３０は、メモリ３１、画像処理部３２、判別部３３、制御部３４を備える。
　メモリ３１は、ＲＡＭ等の不揮発性メモリであり、隠しカメラ２０で撮影された映像を一時的に記憶する。
　画像処理部３２は、制御部３４の指示に基づき、隠しカメラ２０で撮影された画像の処理を行う。
　判別部３３は、制御部３４の指示に基づき、注意喚起カメラ１０の下方の死角に人物が存在するか、また、その人物が万引き犯であるか否かを判別する。
　制御部３４は、万引き犯行現場録画装置１の各構成部全体の制御を行う。
　記録装置４０は、ハードディスク等の記録装置であり、制御部３４の指示に基づき、隠しカメラ２０で撮影された万引き犯による犯行現場の撮影画像等を記録する。記録装置４０は、万引き犯と判別してから例えば１分間程度の犯行画像を記録する。また、記録装置４０は、犯行画像を撮影した隠しカメラ２０の認証番号と日時を登録する。
　通知装置５０は、発光装置やスピーカー、モニタ等であり、制御部３４の指示に基づき、万引きを行おうとする万引き犯が注意喚起カメラ１０の下方にいることを通知する。
　続いて、図４を参照しつつ、万引き犯行現場録画装置１の動作について説明する。
　注意喚起カメラ１０は、図５に示すように、天井等、人物から視認されやすい箇所に設置されている。このため、注意喚起カメラ１０のダミーレンズ１２の仮想撮影領域が人物に認識される。そして、隠しカメラ２０は、注意喚起カメラ１０の下方の死角を逐次撮影する。隠しカメラ２０によって撮影された画像はメモリ３１に送られる。
　画像処理部３２は、メモリ３１に保存された画像を連続的に処理する。具体的には、監視カメラの下方に人物がいるか否か、判別部３３が動体検出可能なように処理する。判別部３３は、画像処理部３２で処理された連続するフレームにおいて、変化がない場合（ステップＳ１：ＮＯ）、人物が注意喚起カメラ１０の下方に存在しないとして、ステップＳ１に戻る。
　一方、判別部３３は、連続するフレームにおいて、変化があった場合、人物が注意喚起カメラ１０の下方に存在すると判別する（ステップ１：ＹＥＳ）。
　上記の画像処理は、公知の処理手法でよい。例えば、画像を二値化して白と黒に分け、連続するフレーム間において、白から黒、或いは、黒から白に変化する場合に、人物が注意喚起カメラ１０の下方に存在するものとする処理が挙げられる。また、画像を二値化して白と黒に分け、白又は黒部分の面積を測定し、白又は黒部分の面積が変化した場合に、人物が注意喚起カメラ１０の下方に存在するものとする処理が挙げられる。また、画像処理は、グレースケール、或いは、カラーのままの処理でもよい。
　注意喚起カメラ１０の下方に人物が存在すると判別された後、画像処理部３２は、その後に撮影される各フレームにおいて、画像中の人物の顔を抽出する（ステップＳ２）。そして、画像処理部３２は抽出された人物の顔の面積を計算する（ステップＳ３）。そして、画像処理部３２は、顔の面積変化率を計算する（ステップＳ４）。
　そして、判別部３３は、撮影されている人物が注意喚起カメラ１０を見上げたか否か、すなわち、これから万引きを行おうとする万引き犯であるか否かを判別する（ステップＳ５）。そして、撮影されている人物が注意喚起カメラ１０を見上げる動作を行った場合（ステップＳ５：ＹＥＳ）、判別部３３はその人物が万引き犯であると判別する。
　通常、万引き犯Ｓは商品を手に取り、注意喚起カメラ１０及びその仮想撮影領域を認識して、注意喚起カメラ１０の死角へ向かう。図５に示すように、通常の万引き犯Ｓは、注意喚起カメラ１０の下方の死角であれば、自らは撮影されずに安全に犯行を行える場所だと認識している。そして、注意喚起カメラ１０の下方に移動した万引き犯Ｓは、注意喚起カメラ１０の仮想撮影領域の死角であることを確認すべく、図６に示すように、注意喚起カメラ１０を見上げる動作を行う。この際、万引き犯Ｓの顔が注意喚起カメラ１０の方を向く。そして、万引き犯Ｓが注意喚起カメラ１０を見上げる動作を行った場合（ステップＳ５：ＹＥＳ）、判別部３３がその人物について、これから犯行を行おうとしている万引き犯Ｓとして判別する。
　顔面積の計算としては、例えば、人物の顔を抽出した画像に対し、上述した画像の２値化処理により、白色に変換された面積（ドット数）を計算する手法など、公知の画像処理手法を利用した顔面積の計算手法が挙げられる。
　図７に、隠しカメラ２０で撮影された画像中の顔面積の経時変化の例を示している。一般客の場合、注意喚起カメラ１０の下方に居たとしても、注意喚起カメラ１０に関心を持たないため、注意喚起カメラ１０を見上げる動作をしない。このため、一般客の場合では、時間が経過しても顔の面積変化は小さい。
　一方、万引きを行おうとしている万引き犯の場合、注意喚起カメラ１０の下方に移動した後、自らが撮影されていないことを確認すべく注意喚起カメラ１０を見上げる動作を行う。このため、万引き犯の場合、撮影される画像中の顔の面積が急激に大きくなる箇所が生じる。この顔の面積変化率が大きくなった場合、判別部３３はその人物を万引き犯と判別する。
　例えば、万引き犯が注意喚起カメラ１０の死角領域であることを確認する場合、一瞬だけ見上げる動作を行うことが多い。このため、単位時間当たり（例えば、０．２秒当たり）の顔面積変化率の閾値（例えば、一般客の顔面積変化率の値）を設定しておき、設定された閾値を超える顔面積変化率が検出された場合に、判別部３３はその人物を万引き犯と判別することが挙げられる。
　判別部３３がその人物を万引き犯として判別した場合には、記録装置４０は、制御部３４の指示に基づき隠しカメラ２０の撮影画像を所定時間（例えば、１分間）記録する（ステップＳ６）。また、記録装置４０は、撮影画像の連続するフレームに変化がなくなるまで、即ち、注意喚起カメラ１０の下方から万引き犯Ｓが存在しなくなるまで記録を続けるようにしてもよい。これにより、万引き犯Ｓが犯行を行った場合、その犯行現場の一部始終が証拠画像として、記録装置４０に記録される。
　また、判別部３３が万引き犯Ｓとして判別した場合、制御部３４の指示に基づき、通知装置５０が注意喚起カメラ１０の下方に万引き犯Ｓが存在しており、これから犯行が行われる蓋然性が高いことを周囲に通知する（ステップＳ７）。通知は、例えば、音や光、ディスプレイ等への表示等により行われる。
　なお、人物が注意喚起カメラ１０を見上げなかったと判別した場合（ステップＳ５：ＮＯ）、ステップＳ１に戻る。
　なお、上記では顔の面積の変化に基づいて、注意喚起カメラ１０を見上げる動作を行ったか否かを判別する例について説明したが、判別部３３が他の方法で判別するよう構成されていてもよい。
　例えば、画像処理にて、隠しカメラ２０で撮影された人物の黒目が２つ映っている場合、判別部３３がその人物を万引き犯Ｓとして判別する形態であってもよい。万引きを行おうとする万引き犯の場合、注意喚起カメラ１０の死角領域であることを確認すべく、注意喚起カメラ１０を見上げるため、隠しカメラ２０で撮影される画像には、万引き犯の黒目が２つ映し出されることになる。
　或いは、画像処理にて、隠しカメラ２０で撮影された人物の視線方向の情報を取得し、その人物の視線方向が注意喚起カメラ１０の方向を向いた場合、判別部３３がその人物を万引き犯Ｓとして判別する形態であってもよい。これらは公知の視線方向測定手法等で行い得る。
　その他、人物の顔周辺の輪郭を抽出して、輪郭の動きの変化から人物が注意喚起カメラを見上げたか否か（例えば、頭の角度の変化を抽出し、頭の角度が背中側に傾いたか否か）を判別する手法など、隠しカメラ２０で撮影された画像の処理を利用した種々の公知の動作判別手法であってもよい。
　また、上記では、注意喚起カメラ１０に隠しカメラ２０が内蔵されている例について説明したが、撮影された画像から万引き犯が注意喚起カメラ１０を見上げる動作を判別可能であればよく、例えば、注意喚起カメラ１０周辺の天井や商品棚、壁などに設置され、隠しカメラ２０が注意喚起カメラ１０の下方の死角領域を撮影する形態であってもよい。
　また、注意喚起カメラ１０がダミーカメラである例について説明したが、注意喚起カメラ１０が撮影可能な通常のカメラであってもよい。
　以上のように、本願の万引き犯行現場録画装置１では、万引き犯Ｓの心理を巧みに利用し、万引き犯Ｓを隠しカメラ２０の撮影領域におびき出すとともに、万引き犯が犯行前に行う習性を利用して、犯行を行う蓋然性の高い万引き犯を事前に判別することを実現している。このため、万引き犯行現場録画装置１は、犯行を行う前にその者が万引き犯であるか否かを精度よく監視できるとともに、実効性が高い。そして、記録装置４０は、隠しカメラ２０で撮影された映像からピックアップされた犯行現場を所定時間記録していることから、監視員等は隠しカメラ２０で撮影された全ての映像を見ていなくても万引きの犯行現場を確認できるとともに、警察への犯行現場画像の提出や店内での警戒データでの活用など、活用方法が拡がり実効性が高い装置である。
　なお、本発明は、本発明の範囲を逸脱することなく、様々な実施形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。
　本出願は、２０１５年１２月１７日に出願された日本国特許出願２０１５－２４６３０５号に基づく。本明細書中に、日本国特許出願２０１５－２４６３０５号の明細書、特許請求の範囲、図面全体を参照として取り込むものとする。
　　１　　万引き犯行現場録画装置
　１０　　注意喚起カメラ
　１１　　ケース
　１２　　ダミーレンズ
　１３　　孔
　２０　　隠しカメラ
　２１　　配線
　３０　　画像処理装置
　３１　　メモリ
　３２　　画像処理部（画像処理手段）
　３３　　判別部（判別手段）
　３４　　制御部
　４０　　記録装置
　５０　　通知装置
　　Ｓ　　万引き犯

Claims (6)

  1. 　外部から視認されて撮影領域或いは仮想撮影領域が万引き犯に認識可能であり、万引き犯の注意を引き付ける注意喚起カメラと、
    　前記注意喚起カメラの死角領域を撮影する隠しカメラと、
    　前記隠しカメラで撮影された人物の画像を処理する画像処理手段と、
    　撮影された人物が万引き犯であるか否かを判別する判別手段と、
    　万引き犯による犯行現場を記録する記録装置と、を備え、
    　前記判別手段は撮影された人物が前記注意喚起カメラの死角領域にて前記注意喚起カメラを見上げる動作を行った場合にその人物を万引き犯と判別し、
    　前記記録装置が前記隠しカメラで撮影される犯行現場の画像を所定時間記録する、
    　ことを特徴とする万引き犯行現場録画装置。
  2. 　前記画像処理手段は、撮影された画像中における人物の顔の面積の変化を抽出し、
    　前記判別手段は、撮影された画像中における人物の顔の面積が増加した場合にその人物を万引き犯と判別する、
    　ことを特徴とする請求項１に記載の万引き犯行現場録画装置。
  3. 　前記画像処理手段は、撮影された画像中における人物の視線方向を抽出し、
    　前記判別手段は、当該人物の視線が前記注意喚起カメラを向いた場合に当該人物を万引き犯と判別する、
    　ことを特徴とする請求項１に記載の万引き犯行現場録画装置。
  4. 　前記画像処理手段は、撮影された画像中における人物の黒目を抽出し、
    　前記判別手段は、黒目が抽出された場合に、その人物を万引き犯と判別する、
    　ことを特徴とする請求項１に記載の万引き犯行現場録画装置。
  5. 　前記画像処理手段は、撮影された画像中における人物の頭の角度を抽出し、
    　前記判別手段は、頭の角度が背中側へ傾いた場合に、その人物を万引き犯と判別する、
    　ことを特徴とする請求項１に記載の万引き犯行現場録画装置。
  6. 　前記隠しカメラが前記注意喚起カメラの内部に設置されており、前記隠しカメラが前記注意喚起カメラの下方の死角領域を撮影する、
    　ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の万引き犯行現場録画装置。
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