JP2009237993A - 画像監視装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】画像監視装置10は、監視画像を順次取得する撮像部100と、監視画像から人物領域を検出する人物領域検出手段211と、予め正面を向いた顔の特徴点配置を記憶する配置情報記憶手段220と、人物領域から顔の特徴点を抽出し、配置情報記憶手段220の情報と比較して、正面向きの顔に対する特徴点位置のずれ量を検出する顔向き検出手段212と、特徴点位置のずれ量が顔を背けた状態に対応する所定量以上であれば人物領域について不審行動と判定する不審行動判定手段214と、順次取得される複数の監視画像において対応する人物領域を追跡する追跡手段213と、追跡手段が追跡した人物領域が不審行動と判定された回数に基づき不審人物と判定する不審人物判定手段215とを有する。
【選択図】図1
Description
不審人物に特有の心理傾向として、監視カメラ等の撮像手段を避け、顔を記録されないようにする傾向が見られる。そこで本発明では、この不審人物特有の心理傾向を利用して、監視領域において、監視カメラ等の撮像手段から意識的に、または無意識のうちに顔を背けている人物を不審人物として検出する。これにより、監視領域ごとに予め特定の注視対象を設定するといった煩雑な作業を要することなく、監視領域の撮像画像から不審人物を検出することが可能となる。
本発明を適用した画像監視装置では、不審人物は監視カメラを発見すると、証跡性の高い顔を撮影されることを忌避するために、監視カメラから顔を背けようとする傾向にあることを利用する。そのために、係る画像監視装置は、監視カメラにより監視領域を撮影した監視画像から人物の顔に相当する領域を抽出して顔の向きを判定する。そして画像監視装置は、その顔の向きが監視カメラの方を向いていない状態が継続している場合に、その顔に対応する人物を不審人物と判定するものである。
例えば、画像監視装置10がコンビニエンスストアまたはスーパーマーケット等の店舗の来訪者を監視する場合、撮像部100は、出入口を撮影範囲に含むよう、出入口正面の壁の上方または天井に、撮影方向をその出入口側へ向けた状態で取り付けられる。また、画像監視装置10がオフィスビルの屋内の通行人を監視する場合、撮像部100は、例えば廊下の天井あるいは壁の上方に、撮影方向をやや下方へ向けた状態で取り付けられる。
このうち、不審人物検知部210の各手段は、マイクロプロセッサ、メモリ、その周辺回路及びそのマイクロプロセッサ上で動作するソフトウェアにより実装される機能モジュールである。あるいは、これらの手段を、ファームウェアにより一体化して構成してもよい。また、これらの手段の一部または全てを、独立した電子回路、ファームウェア、マイクロプロセッサなどで構成してもよい。以下、不審人物検知部210の各手段について詳細に説明する。
あるいは、人物領域検出手段211は、予め定めたテンプレートを用いて監視画像とのテンプレートマッチングを行い、そのテンプレートマッチングの結果として得られた一致度が所定値以上となった領域を、人物領域として抽出するようにしてもよい。また、人物領域検出手段211は、監視画像と、監視領域内に人物等の移動物体が存在しない状態で撮影された基準画像との差分を行い、その差分値が所定値以上となる画素が連結した差分領域を抽出する。そして人物領域検出手段211は、差分領域が人物に相当すると考えれるサイズ及び形状を有している場合、その差分領域を人物領域として抽出してもよい。人物領域の抽出処理としては、既に種々の方法が知られるところであり、ここでの説明は省略する。
図2に、人物の顔向きを規定するための正規直交座標系を示す。この正規直交座標系(X,Y,Z)では、原点Oは顔向きの推定対象となる人物2の頭部の略中心に設定される。またZ軸を、その人物2の頭部と撮像部100とを結ぶ直線とする。そしてX軸は、原点Oを通り、Z軸と直交する垂直方向の直線に設定される。同様にY軸は、原点Oを通り、Z軸と直交する水平方向の直線に設定される。
この座標系において、人物2の顔向きは、人物2が撮像部100を直視した状態(すなわち、人物2が顔の正面を撮像部100に対向させている状態)を正対状態とした場合のヨー角ψとピッチ角θの組(ψ,θ)で表される。ヨー角ψは、正対状態における人物2の顔向きに対する、左右方向の回転角(すなわち、Z軸を基準とした、YZ平面内での回転角)を表す。またピッチ角θは、正対状態における人物2の顔向きに対する、上下方向の回転角(すなわち、Z軸を基準とした、XZ平面内での回転角)を表す。以下では、ヨー角ψ、ピッチ角θを、ラジアン単位で表し、それぞれ、右向き方向または下向き方向を正とする。
図3を参照しつつ、顔の向きと顔特徴点の関係について説明する。図3(a)は、対象人物が撮像部100の方を向いている場合(すなわち、正対状態である場合)の対象人物の顔画像310を示す。一方、図3(b)は、対象人物が撮像部100に対して顔を背けている場合の対象人物の顔画像330を示す。図3(a)に示すように、対象人物が撮像部100に対して顔の正面を向けている場合、鼻の頂点である鼻尖点311は、顔の正中線320上に存在する。また、左右の目尻312、313、左右の口角点314、315なども観察することができる。
一方、図3(b)に示すように、対象人物が撮像部100に対して顔を背けている場合、鼻尖点331は、眼や口に対して突出しているので、ヨー角ψが大きくなるほど、正中線340から離れていく。さらに、左右の目尻332、333、左右の口角点334、335については、対象人物が顔を回転させていくと、そのうち隠れて見えなくなる。例えば図3(b)に示すよりも、対象人物がもう少し顔を右側へ回転させると、右の目尻333あるいは右の口角点335は顔画像330上に写らず、それらの顔特徴点を検出不可能となる。このように、顔の正中線に対する鼻尖点の位置や、検出できない顔特徴点の種別から、撮像部100に対する対象人物の顔の向きを調べることができる。
顔向き検出手段212は、人物画像の頭部領域から顔特徴点が抽出されると、3次元形状モデルについて、所定の回転量、並進量または拡大/縮小率にしたがってその顔向きを調整し、撮像部100の結像光学系の像面と平行な面に仮想的に投影して、その面上における3D顔特徴点の位置を求める。そして顔向き検出手段212は、人物画像の頭部領域から抽出された各顔特徴点と、投影された3D顔特徴点のうちの対応する特徴点との位置ずれ量の総和を求める。顔向き検出手段212は、回転量、並進量または拡大/縮小率を変更して、上記の手順を繰り返し、位置ずれ量の総和が最小となるときの3次元形状モデルの顔の向きを求める。そして顔向き検出手段212は、その3次元形状モデルの顔の向きから、上記のヨー角ψとピッチ角θの組(ψ,θ)を求めることができる。この場合においても、顔向きは正面向きを基準として特徴点の位置関係から算出されるのであって、すなわち正面を向いた顔からの特徴点のずれ量といえる。また、記憶部220は、3次元形状モデルと3D顔特徴点を記憶することで、特徴点の配置情報記憶手段として機能する。
なお、顔向き検出手段212は、人物画像の頭部領域から抽出された各顔特徴点を3次元空間内へ投影した後、3次元形状モデル上の3D顔特徴点との位置ずれ量が最小となるよう、3次元形状モデルに回転、拡大/縮小などの処理を行って、その3次元形状モデルの顔の向きを決定してもよい。
顔向き検出手段212は、顔の向きを表すヨー角ψ、ピッチ角θの値を求めると、それらを顔向き情報として対応する人物情報に関連付けて、記憶部220に記憶する。
また追跡手段213は、求めた進行方向ベクトルの長さを1に正規化した正規化進行方向ベクトル及び移動速度を、進行方向情報として、対応する人物情報に関連付けて記憶部220に記憶する。
Cavoid=α|ψ|+β|θ| (1)
ここで、α及びβは、それぞれヨー角ψ、ピッチ角θに対する重み係数である。この重み係数α、βは、撮像部100の設置状況に応じて最適化することができる。例えば、撮像部100を通路の天井に設置して、上方からその通路方向を撮影する場合、通路の奥側から撮像部100の方へ向かってくる通行人の顔の向きについて求めたヨー角ψ(顔の左右方向の向きを表す)は、通行人と撮像部100との距離には依存しない。一方、通行人の顔の向きについて求めたピッチ角θ(顔の上下方向の向きを表す)は、通行人がずっと同じ方向を向いていたとしても、通行人と撮像部100との距離が小さくなるにつれて大きくなると考えられる。そこで、このような場合には、ヨー角ψの方が、通行人が撮像部100に対して顔を背けているか否かを正確に表していると考えられる。そのため、カメラ敬遠度に占めるヨー角ψの比重が、ピッチ角θの比重よりも大きくなるように、重み係数αを重み係数βよりも大きくする(例えば、α=1、β=0.7)。なお、重み係数αとβを同じ値(例えば、α=β=1)に設定してもよい。
さらに、カメラ敬遠度Cavoidを、上記の(1)式を用いる代わりに、他の式を用いて算出してもよい。例えば、カメラ敬遠度Cavoidを、ヨー角ψの2乗値とピッチ角θの2乗値の和としてもよい。
一方、正常行動指標Eが1の場合、あるいはカメラ敬遠度Cavoidが所定の閾値Th1未満の場合、不審行動判定手段214は、記憶部220から読み出した不審行動回数Nを加算せず、そのまま着目者の人物情報に関連付けて、記憶部220に記憶する。
不審人物判定手段215は、不審人物として特定された着目者に関する人物情報を、出力部300へ出力する。
さらに、記憶部220は、人物の進行方向を正確に求めるために、撮像部100に関する諸条件(例えば、設置高、焦点距離、撮影方向)を記憶していてもよい。
なお出力部300は、公衆通信回線または構内ローカルエリアネットワークなどを介して画像処理部200と接続され、画像処理部200と別個に配置された監視装置でもよい。
最初に、画像監視装置10は、撮像部100により、監視領域を撮影した監視画像を取得し、画像処理部200の不審人物検知部210へ送る(ステップS100)。次に、不審人物検知部210の人物領域検出手段211は、取得された監視画像から人物領域を検出する(ステップS110)。そして人物領域検出手段211は、抽出した人物領域から人物情報(人物画像、人物領域情報及び人物識別子を含む)を作成する。次に、画像処理部200は、一つ以上の人物領域が検出されたか否か判定する(ステップS120)。人物領域が全く検出されなかった場合、画像監視装置10は不審人物検出処理を終了する。
その後、不審行動判定手段214は、着目者が不審行動をとっているか否かを判定する(ステップS180)。具体的には、正常行動指標Eが着目者の行動が正常行動であることを示さず(すなわち、本実施形態ではE=0)、かつカメラ敬遠度Cavoidが顔を背けていることに相当する閾値Th1以上である場合、不審行動判定手段214は、着目者が不審行動をとっていると判断する。そして不審行動判定手段214は、着目者に対応する人物識別子と関連付けられた不審行動回数Nを記憶部220から読み出し、1加算して更新する(ステップS190)。一方、ステップS180において、正常行動指標Eが正常行動であることを示すか(すなわち、本実施形態ではE=1)、カメラ敬遠度Cavoidが閾値Th1未満である場合、不審行動判定手段214は、不審行動回数Nを加算せずに更新し、ステップS200へ進む。
一方、ステップS220において、着目されていない人物情報が残っていない場合、画像監視装置10は、不審人物検出処理を終了する。
画像監視装置10は、上記の不審人物検出処理を、一定の時間間隔で、例えば監視画像が取得される度に繰り返す。
さらに、不審行動判定手段214は、各人物情報について、不審行動回数を記憶する代わりに、不審行動の継続時間を記憶するようにしてもよい。この場合、不審人物判定手段215は、着目者について、不審行動の継続時間が所定時間(例えば、1分間)を超えた場合、その着目者を不審人物と判定する。
また、本発明を適用した画像監視装置を、ATMの操作者など、一定地点に留まっている一人の人物を不審人物か否かを判定する場合、上記の追跡手段を省略してもよい。この場合、対象者が撮像部から顔を背けていると、不審行動であると判断できるように、撮像部を、ATMの操作画面など、対象者が作業のために着目すべき場所の近傍に設置することが好ましい。
以上のように、本発明の範囲内で、実施される形態に合わせて様々な変更を行うことができる。
100 撮像部
200 画像処理部
210 不審人物検知部
211 人物領域検出手段
212 顔向き検出手段
213 追跡手段
214 不審行動判定手段
215 不審人物判定手段
220 記憶部
300 出力部
Claims (4)
- 監視領域の人物を撮影した監視画像から不審人物を検出する画像監視装置であって、
前記監視画像を順次取得する撮像部と、
前記監視画像から人物領域を検出する人物領域検出手段と、
予め正面を向いた顔の特徴点配置を記憶する配置情報記憶手段と、
前記人物領域から顔の特徴点を抽出し、前記配置情報記憶手段に記憶された前記正面を向いた顔の特徴点配置と比較して、正面向きの顔に対する特徴点位置のずれ量を検出する顔向き検出手段と、
前記特徴点位置のずれ量が顔を背けた状態に対応する所定量以上であれば前記人物領域について不審行動と判定する不審行動判定手段と、
前記順次取得される複数の監視画像において対応する人物領域を追跡する追跡手段と、
前記追跡手段が追跡した人物領域が前記不審行動と判定された回数に基づき不審人物と判定する不審人物判定手段と、
を有することを特徴とする画像監視装置。 - 前記顔向き検出手段は、さらに前記監視画像上での顔の向きを検出し、
前記追跡手段は、前記複数の監視画像のそれぞれについて検出した前記人物領域から、前記監視画像上での前記人物領域に対応する人物の進行方向を検出し、
前記不審行動判定手段は、前記複数の監視画像のうちの何れかの監視画像の人物領域において、前記顔の向きが前記進行方向と略一致する場合、当該人物領域について不審行動と判定しない、請求項1に記載の画像監視装置。 - 前記顔向き検出手段は、さらに前記監視画像上での顔の向きを検出し、
前記不審行動判定手段は、前記複数の監視画像のうちの何れかの監視画像の人物領域において、前記人物の顔の向きの延長上に、他の人物領域がある場合、当該人物領域について不審行動と判定しない、請求項1に記載の画像監視装置。 - 前記配置情報記憶手段は、前記正面を向いた顔の特徴点配置として人の顔の3次元形状モデルを予め記憶し、
前記顔向き検出手段は、前記人物領域から抽出された前記顔の特徴点の位置と前記3次元形状モデルにおける対応する特徴点の位置とが最も一致するときの前記3次元形状モデルの顔の向きを、前記正面向きの顔に対する特徴点位置のずれ量として検出する、
請求項1〜3の何れか一項に記載の画像監視装置。
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