JP2010271923A - 人物追跡方法、人物追跡装置および人物追跡プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】被計測空間を斜めに見下す位置に設置され被計測空間を撮影するカメラによる撮影画像に写し込まれた人物頭部の寸法と撮影画像上の高さ位置との間の、統計的に平均的な対応関係を算出しておき、フレーム画像上の頭部の位置および寸法を検出し、フレーム画像における頭部の位置および寸法と上記の対応関係とに基づいて、今回の計測対象フレーム画像における頭部が、過去の計測対象フレーム画像上の頭部を持つ人物と同一の人物の頭部であることの蓋然性を表わす運動特徴量を算出し、その運動特徴量を用いて、今回のフレーム画像における頭部が、過去のフレーム画像上の頭部を持つ人物と同一の人物の頭部であるか否かを判別する。
【選択図】 図12
Description
被計測空間を斜めに見下す位置に設置され被計測空間を撮影して所定のフレームレートの動画像を表わす画像データを生成するカメラによる撮影画像に写し込まれた人物頭部の寸法と撮影画像上の高さ位置との間の、統計的に平均的な対応関係を算出する対応関係算出ステップと、
上記カメラでの撮影により得られた複数のフレーム画像のうちの複数の計測対象フレーム画像それぞれを表わす各画像データに基づいて、各計測対象フレーム画像上の頭部の位置および寸法を検出する頭部検出ステップと、
頭部検出ステップで検出された過去の複数の計測対象フレーム画像における頭部の位置および寸法と、対応関係算出ステップで算出された上記の対応関係とに基づいて、頭部検出ステップで検出された今回の計測対象フレーム画像における頭部が、その過去の計測対象フレーム画像上の頭部を持つ人物と同一の人物の頭部であることの蓋然性を表わす運動特徴量を算出する運動特徴量算出ステップと、
運動特徴量算出ステップで算出された運動特徴量を用いて、今回の計測対象フレーム画像における頭部が、過去の計測対象フレーム画像上の頭部を持つ人物と同一の人物の頭部であるか否かを判別する同一人物判別ステップとを有することを特徴とする。
被計測空間を斜めに見下す位置に設置され被計測空間を撮影して所定のフレームレートの動画像を表わす画像データを生成するカメラによる撮影画像に写し込まれた人物頭部の寸法と撮影画像上の高さ位置との間の、統計的に平均的な対応関係を記憶した記憶部と、
上記カメラでの撮影により得られた複数のフレーム画像のうちの複数の計測対象フレーム画像それぞれを表わす各画像データに基づいて、各計測対象フレーム画像上の頭部の位置および寸法を検出する頭部検出部と、
頭部検出部で検出された過去の複数の計測対象フレーム画像における頭部の位置および寸法と、記憶部に記憶された上記の対応関係とに基づいて、頭部検出部で検出された今回の計測対象フレーム画像における頭部が、その過去の計測対象フレーム画像上の頭部を持つ人物と同一の人物の頭部であることの蓋然性を表わす運動特徴量を算出する運動特徴量算出部と、
運動特徴量算出部で算出された運動特徴量を用いて、今回の計測対象フレーム画像における頭部が、過去の計測対象フレーム画像上の頭部を持つ人物と同一人物の頭部であるか否かを判別する同一人物判別部とを備えたことを特徴とする。
被計測空間を斜めに見下す位置に設置され被計測空間を撮影して所定のフレームレートの動画像を表わす画像データを生成するカメラによる撮影画像に写し込まれた人物頭部の寸法と撮影画像上の高さ位置との間の、統計的に平均的な対応関係を記憶した記憶部と、
上記カメラでの撮影により得られた複数のフレーム画像のうちの複数の計測対象フレーム画像それぞれを表わす各画像データに基づいて、各計測対象フレーム画像上の頭部の位置および寸法を検出する頭部検出部と、
頭部検出部で検出された過去の複数の計測対象フレーム画像における頭部の位置および寸法と、記憶部に記憶された上記の対応関係とに基づいて、頭部検出部で検出された今回の計測対象フレーム画像における頭部が、その過去の計測対象フレーム画像上の頭部を持つ人物と同一の人物の頭部であることの蓋然性を表わす運動特徴量を算出する運動特徴量算出部と、
運動特徴量算出部で算出された運動特徴量を用いて、今回の計測対象フレーム画像における頭部が、過去の計測対象フレーム画像上の頭部を持つ人物と同一人物の頭部であるか否かを判別する同一人物判別部とを備えた人物追跡装置として動作させることを特徴とする。
に従って補正後の画素値(輝度値)が求められ、この処理を画像全域について行なうことにより輝度補正が行なわれる。
の比率である。
Hrefの方が領域Hxよりも二次評価値likenessが高いものとする。
pos=(l,t,r,b)t
のそれぞれについて行なわれ、2つの領域Href,Hxが1つの領域に統合される。
画像との二次元的に広がる所定の広さの領域に作用し特定種類のオブジェクトの輪郭および内部のうちの互いに異なるいずれかの特徴量を算出する複数のフィルタであって、該複数のフィルタそれぞれにより算出される各特徴量と特定種類のオブジェクトである確率を表わす一次評価値との対応関係に対応づけられてなる複数のフィルタを、オブジェクト検出対象の画像上の前記所定の広さの領域に作用させて複数の特徴量を算出し、前記対応関係に基づいて各特徴量に対応する各一次評価値を求める一次評価値算出ステップと、
前記一次評価値算出ステップで求められた、前記複数のフィルタに対応する複数の一次評価値を総合することにより、当該領域に特定種類のオブジェクトが存在する確率を表わす二次評価値を求める二次評価値算出ステップと、
前記二次評価値算出ステップで求められた二次評価値と閾値とを比較して、該閾値を越えて特定種類のオブジェクトが存在する確率が高い領域を抽出する領域抽出ステップとを有し、該領域抽出ステップで領域を抽出することにより特定種類のオブジェクトを検出することを特徴とするオブジェクト検出方法。
オブジェクト検出対象の原画像を構成する画素を前記所定比率で間引くことにより、又は該所定比率で段階的に間引くことにより、原画像と一枚以上の間引画像とからなる画像群を生成する画像群生成ステップを有し、
前記一次評価値算出ステップが、前記画像群生成ステップにより生成された画像群のうちの相対的に小さい第1の画像に相対的に狭い領域に作用する複数の第1のフィルタを作用させて複数の特徴量を算出し、該複数の第1のフィルタそれぞれに対応する前記対応関係に基づいて各特徴量に対応する各一次評価値を求め、前記二次評価値算出ステップが、前記一次評価値算出ステップで求められた、前記複数の第1のフィルタに対応する複数の一次評価値を総合することにより、当該領域に特定種類のオブジェクトが存在する確率を表わす二次評価値を求め、前記領域抽出ステップが、前記二次評価値算出ステップで求められた二次評価値と第1の閾値とを比較して該第1の閾値を越えて特定種類のオブジェクトが存在する確率が高い一次候補領域を抽出する第1の抽出過程と、
前記一次評価値算出ステップが、前記画像群生成ステップにより生成された画像群のうちの前記第1の画像よりも画素数が一段階多い第2の画像の、前記一次候補領域に相当する領域に前記複数の第1のフィルタよりも一段広い領域に作用する複数の第2のフィルタを作用させて複数の特徴量を算出させ、該複数の第2のフィルタそれぞれに対応する前記対応関係に基づいて各特徴量に対応する各一次評価値を求め、前記二次評価値算出ステップが、前記一次評価値算出ステップで求められた、前記複数の第2のフィルタに対応する複数の一次評価値を総合することにより、当該一次候補領域に相当する領域に特定種類のオブジェクトが存在する確率を表わす二次評価値を求め、前記領域抽出ステップが、前記二次評価値算出ステップで求められた二次評価値と第2の閾値とを比較して該第2の閾値を越えて特定種類のオブジェクトが存在する確率が高い二次候補領域を抽出する第2の抽出過程と
を含む複数の抽出過程を、相対的に小さい画像に相対的に狭い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程から相対的に大きな画像に相対的に広い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程に向けて順次に繰り返し、前記領域抽出ステップで最終的に領域を抽出することにより特定種類のオブジェクトを検出することを特徴とする(1)記載のオブジェクト検出方法。
前記一次評価値算出ステップ、前記二次評価値算出ステップ、および領域抽出ステップが、前記画像群生成ステップで生成された複数の画像群それぞれに関し、前記複数の抽出過程を、相対的に小さい画像に相対的に狭い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程から相対的に大きな画像に相対的に広い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程に向けて順次に繰り返すことを特徴とする(2)記載のオブジェクト検出方法。
画像上の二次元的に広がる所定の広さの領域に作用し特定種類のオブジェクトの輪郭および内部のうちの互いに異なるいずれかの特徴量を算出する複数のフィルタを、該複数のフィルタそれぞれにより算出される各特徴量と特定種類のオブジェクトである確率を表わす一次評価値との対応関係に対応づけて記憶しておくフィルタ記憶部と、
オブジェクト検出対象の画像上の前記所定の広さの領域に前記複数のフィルタを作用させて複数の特徴量を算出し前記対応関係に基づいて各特徴量に対応する各一次評価値を求める一次評価値算出部と、
前記一次評価値算出部で求められた、前記複数のフィルタに対応する複数の一次評価値を総合することにより、当該領域に特定種類のオブジェクトが存在する確率を表わす二次評価値を求める二次評価値算出部と、
前記二次評価値算出部で求められた二次評価値と閾値とを比較して、該閾値を越えて特定種類のオブジェクトが存在する確率が高い領域を抽出する領域抽出部とを備え、該領域抽出部で領域を抽出することにより特定種類のオブジェクトを検出することを特徴とするオブジェクト検出装置。
オブジェクト検出対象の原画像を構成する画素を前記所定比率で間引くことにより、又は該所定比率で段階的に間引くことにより、原画像と一枚以上の間引画像とからなる画像群を生成する画像群生成部、および
前記一次評価値算出部に、前記画像群生成部により生成された画像群のうちの相対的に小さい第1の画像に前記フィルタ記憶部に記憶されたフィルタ群のうちの相対的に狭い領域に作用する複数の第1のフィルタを作用させて複数の特徴量を算出させ、該複数の第1のフィルタそれぞれに対応する前記対応関係に基づいて各特徴量に対応する各一次評価値を求めさせ、前記二次評価値算出部に、前記一次評価値算出部で求められた、前記複数の第1のフィルタに対応する複数の一次評価値を総合させることにより、当該領域に特定種類のオブジェクトが存在する確率を表わす二次評価値を求めさせ、前記領域抽出部に、前記二次評価値算出部で求められた二次評価値と第1の閾値とを比較させて該第1の閾値を越えて特定種類のオブジェクトが存在する確率が高い一次候補領域を抽出させる第1の抽出過程と、
再び前記一次評価値算出部に、前記画像群生成部により生成された画像群のうちの前記第1の画像よりも画素数が一段階多い第2の画像の、前記一次候補領域に相当する領域に前記フィルタ記憶部に記憶されたフィルタ群のうちの前記複数の第1のフィルタよりも一段広い領域に作用する複数の第2のフィルタを作用させて複数の特徴量を算出させ、該複数の第2のフィルタそれぞれに対応する前記対応関係に基づいて各特徴量に対応する各一次評価値を求めさせ、再び前記二次評価値算出部に、前記一次評価値算出部で求められた、前記複数の第2のフィルタに対応する複数の一次評価値を総合させることにより、当該一次候補領域に特定種類のオブジェクトが存在する確率を表わす二次評価値を求めさせ、再び前記領域抽出部に、前記二次評価値算出部で求められた二次評価値と第2の閾値とを比較させて該第2の閾値を越えて特定種類のオブジェクトが存在する確率が高い二次候補領域を抽出させる第2の抽出過程と
を含む複数の抽出過程を、相対的に小さい画像に相対的に狭い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程から相対的に大きな画像に相対的に広い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程に向けて順次に、前記一次評価値算出部、前記二次評価値算出部、および領域抽出部に繰り返させる領域抽出演算制御部を備え、前記領域抽出部で最終的に領域を抽出することにより特定種類のオブジェクトを検出することを特徴とする(9)記載のオブジェクト検出装置。
前記領域抽出演算制御部は、前記画像群生成部で生成された複数の画像群それぞれに関し、前記複数の抽出過程を、相対的に小さい画像に相対的に狭い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程から相対的に大きな画像に相対的に広い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程に向けて順次に、前記一次評価算出部、前記二次評価算出部、および領域抽出部に繰り返させるものであることを特徴とする(10)記載のオブジェクト検出装置。
前記演算装置を、
画像上の二次元的に広がる所定の広さの領域に作用し特定種類のオブジェクトの輪郭および内部のうちの互いに異なるいずれかの特徴量を算出する複数のフィルタを、該複数のフィルタそれぞれにより算出される各特徴量と特定種類のオブジェクトである確率を表わす一次評価値との対応関係に対応づけて記憶しておくフィルタ記憶部と、
オブジェクト検出対象の画像上の前記所定の広さの領域に前記複数のフィルタを作用させて複数の特徴量を算出し前記対応関係に基づいて各特徴量に対応する各一次評価値を求める一次評価値算出部と、
前記一次評価値算出部で求められた、前記複数のフィルタに対応する複数の一次評価値を総合することにより、当該領域に特定種類のオブジェクトが存在する確率を表わす二次評価値を求める二次評価値算出部と、
前記二次評価値算出部で求められた二次評価値と閾値とを比較して、該閾値を越えて特定種類のオブジェクトが存在する確率が高い領域を抽出する領域抽出部とを有し、該領域抽出部で領域を抽出することにより特定種類のオブジェクトを検出するオブジェクト検出装置として動作させることを特徴とするオブジェクト検出プログラム。
前記演算装置を、
オブジェクト検出対象の原画像を構成する画素を前記所定比率で間引くことにより、又は該所定比率で段階的に間引くことにより、原画像と一枚以上の間引画像とからなる画像群を生成する画像群生成部、および
前記一次評価値算出部に、前記画像群生成部により生成された画像群のうちの相対的に小さい第1の画像に前記フィルタ記憶部に記憶されたフィルタ群のうちの相対的に狭い領域に作用する複数の第1のフィルタを作用させて複数の特徴量を算出させ、該複数の第1のフィルタそれぞれに対応する前記対応関係に基づいて各特徴量に対応する各一次評価値を求めさせ、前記二次評価値算出部に、前記一次評価値算出部で求められた、前記複数の第1のフィルタに対応する複数の一次評価値を総合させることにより、当該領域に特定種類のオブジェクトが存在する確率を表わす二次評価値を求めさせ、前記領域抽出部に、前記二次評価値算出部で求められた二次評価値と第1の閾値とを比較させて該第1の閾値を越えて特定種類のオブジェクトが存在する確率が高い一次候補領域を抽出させる第1の抽出過程と、
再び前記一次評価値算出部に、前記画像群生成部により生成された画像群のうちの前記第1の画像よりも画素数が一段階多い第2の画像の、前記一次候補領域に相当する領域に前記フィルタ記憶部に記憶されたフィルタ群のうちの前記複数の第1のフィルタよりも一段広い領域に作用する複数の第2のフィルタを作用させて複数の特徴量を算出させ、該複数の第2のフィルタそれぞれに対応する前記対応関係に基づいて各特徴量に対応する各一次評価値を求めさせ、再び前記二次評価値算出部に、前記一次評価値算出部で求められた、前記複数の第2のフィルタに対応する複数の一次評価値を総合させることにより、当該一次候補領域に特定種類のオブジェクトが存在する確率を表わす二次評価値を求めさせ、再び前記領域抽出部に、前記二次評価値算出部で求められた二次評価値と第2の閾値とを比較させて該第2の閾値を越えて特定種類のオブジェクトが存在する確率が高い二次候補領域を抽出させる第2の抽出過程と
を含む複数の抽出過程を、相対的に小さい画像に相対的に狭い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程から相対的に大きな画像に相対的に広い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程に向けて順次に、前記一次評価値算出部、前記二次評価値算出部、および領域抽出部に繰り返させる領域抽出演算制御部をさらに有し、前記領域抽出部で最終的に領域を抽出することにより特定種類のオブジェクトを検出するオブジェクト検出装置として動作させることを特徴とする(15)記載のオブジェクト検出プログラム。
前記領域抽出演算制御部は、前記画像群生成部で生成された複数の画像群それぞれに関し、前記複数の抽出過程を、相対的に小さい画像に相対的に狭い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程から相対的に大きな画像に相対的に広い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程に向けて順次に、前記一次評価算出部、前記二次評価算出部、および領域抽出部に繰り返させるものであることを特徴とする(16)記載のオブジェクト検出プログラム。
オブジェクト検出対象の原画像を構成する画素を所定比率で間引くことにより、又は該所定比率で段階的に間引くことより、原画像と一枚以上の間引画像とからなる画像群を生成する画像群生成ステップ、および
前記画像群生成ステップにより生成された画像群のうちの相対的に小さい第1の画像に、画像上の二次元的に広がる領域に作用し該領域内に特定種類のオブジェクトが存在する確率を表わす評価値を生成するフィルタであって、画像上の領域の広さに対応する画素数が前記所定比率で異なる、又は該所定比率で段階的に異なる、複数の広さの領域にそれぞれ作用する複数のフィルタからなるフィルタ群のうちの相対的に狭い領域に作用する第1のフィルタを作用させて所定の第1の閾値を越える評価値が得られる一次候補領域を抽出する第1の抽出過程と、
前記画像群生成ステップにより生成された画像群のうちの前記第1の画像よりも画素数が一段階多い第2の画像の、前記一次候補領域に相当する領域に、前記フィルタ群のうちの前記第1のフィルタよりも一段階広い領域に作用する第2のフィルタを作用させて所定の第2の閾値を越える評価値が得られる二次候補領域を抽出する第2の抽出過程と
を含む複数の抽出過程を、相対的に小さい画像に相対的に狭い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程から相対的に大きい画像に相対的に広い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程に向けて順次に繰り返すことにより、前記原画像中から特定種類のオブジェクトを検出する段階的検出ステップを有することを特徴とするオブジェクト検出方法。
前記段階的検出ステップは、前記画像群生成ステップで生成された複数の画像群それぞれに関し、前記抽出過程を、相対的に小さい画像に相対的に狭い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程から相対的に大きい画像に相対的に広い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程に向けて順次に繰り返すことにより、前記原画像および前記1つ以上の補間画像それぞれの中から特定種類のオブジェクトを検出するステップであることを特徴とする(21)記載のオブジェクト検出方法。
前記段階的検出ステップは、1つの領域に、該領域の広さに応じた複数種類のフィルタを作用させて複数の特徴量を算出し、各特徴量に対応する各一次評価値を求め、複数の一次評価値を総合した二次評価値と閾値とを比較することにより、該領域が特定種類のオブジェクトが存在する候補領域であるか否かを判定するステップであることを特徴とする(21)又は(22)記載のオブジェクト検出方法。
画像上の二次元的に広がる領域に作用し該領域内に特定種類のオブジェクトが存在する確率を表わす評価値を生成するフィルタであって、画像上の領域の広さに対応する画素数が所定比率で異なる、又は所定比率で段階的に異なる、複数の広さの領域にそれぞれ作用する複数のフィルタからなるフィルタ群を記憶しておくフィルタ記憶部、
オブジェクト検出対象の原画像を構成する画素を前記所定比率で間引くことにより、又は該所定比率で段階的に間引くことにより、原画像と一枚以上の間引画像とからなる画像群を生成する画像群生成部、および
前記画像群生成部により生成された画像群のうちの相対的に小さい第1の画像に、前記フィルタ記憶部に記憶されたフィルタ群のうちの相対的に狭い領域に作用する第1のフィルタを作用させて所定の第1の閾値を越える評価値が得られる一次候補領域を抽出する第1の抽出過程と、
前記画像群生成部により生成された画像群のうちの前記第1の画像よりも画素数が一段階多い第2の画像の、前記一次候補領域に相当する領域に、前記フィルタ記憶部に記憶されたフィルタ群のうちの前記第1のフィルタよりも一段階広い領域に作用する第2のフィルタを作用させて所定の第2の閾値を越える評価値が得られる二次候補領域を抽出する第2の抽出過程と
を含む複数の抽出過程を、相対的に小さい画像に相対的に狭い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程から相対的に大きい画像に相対的に広い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程に向けて順次に繰り返すことにより、前記原画像中から特定種類のオブジェクトを検出する段階的検出部を備えたことを特徴とするオブジェクト検出装置。
前記段階的検出部は、前記画像群生成部で生成された複数の画像群それぞれに関し、前記抽出過程を、相対的に小さい画像に相対的に狭い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程から相対的に大きい画像に相対的に広い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程に向けて順次に繰り返すことにより、前記原画像および前記1つ以上の補間画像それぞれの中から特定種類のオブジェクトを検出するものであることを特徴とする(27)記載のオブジェクト検出装置。
前記段階的検出部は、1つの領域に、該領域の広さに応じた複数種類のフィルタを作用させて複数の特徴量を算出し、各特徴量に対応する各一次評価値を求め、複数の一次評価値を総合した二次評価値と閾値とを比較することにより、該領域が特定種類のオブジェクトが存在する候補領域であるか否かを判定するものであることを特徴とする(27)又は(28)記載のオブジェクト検出装置。
前記演算装置を、
画像上の二次元的に広がる領域に作用し該領域内に特定種類のオブジェクトが存在する確率を表わす評価値を生成するフィルタであって、画像上の領域の広さに対応する画素数が所定比率で異なる、又は所定比率で段階的に異なる、複数の広さの領域にそれぞれ作用する複数のフィルタからなるフィルタ群を記憶しておくフィルタ記憶部、
オブジェクト検出対象の原画像を構成する画素を前記所定比率で間引くことにより、又は該所定比率で段階的に間引くことにより、原画像と一枚以上の間引画像とからなる画像群を生成する画像群生成部、および
前記画像群生成部により生成された画像群のうちの相対的に小さい第1の画像に、前記フィルタ記憶部に記憶されたフィルタ群のうちの相対的に狭い領域に作用する第1のフィルタを作用させて所定の第1の閾値を越える評価値が得られる一次候補領域を抽出する第1の抽出過程と、
前記画像群生成部により生成された画像群のうちの前記第1の画像よりも画素数が一段階多い第2の画像の、前記一次候補領域に相当する領域に、前記フィルタ記憶部に記憶されたフィルタ群のうちの前記第1のフィルタよりも一段階広い領域に作用する第2のフィルタを作用させて所定の第2の閾値を越える評価値が得られる二次候補領域を抽出する第2の抽出過程と
を含む複数の抽出過程を、相対的に小さい画像に相対的に狭い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程から相対的に大きい画像に相対的に広い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程に向けて順次に繰り返すことにより、前記原画像中から特定種類のオブジェクトを検出する段階的検出部を有するオブジェクト検出装置として動作させることを特徴とするオブジェクト検出プログラム。
前記段階的検出部は、前記画像群生成部で生成された複数の画像群それぞれに関し、前記抽出過程を、相対的に小さい画像に相対的に狭い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程から相対的に大きい画像に相対的に広い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程に向けて順次に繰り返すことにより、前記原画像および前記1つ以上の補間画像それぞれの中から特定種類のオブジェクトを検出するものであることを特徴とする(33)記載のオブジェクト検出プログラム。
前記段階的検出部は、1つの領域に、該領域の広さに応じた複数種類のフィルタを作用させて複数の特徴量を算出し、各特徴量に対応する各一次評価値を求め、複数の一次評価値を総合した二次評価値と閾値とを比較することにより、該領域が特定種類のオブジェクトが存在する候補領域であるか否かを判定するものであることを特徴とする(33)又は(34)記載のオブジェクト検出プログラム。
10 監視カメラ
11,12,13 人物
11a〜13a,a1,a2,b1〜b5,c3,d3,d5,e3 頭部
20 カメラ
30 パーソナルコンピュータ
31 本体装置
40,50 人物追跡装置
41,51 頭部検出部
42 特徴量算出部
43 関連度算出部
44,53 同一人物判別部
45 断片削除部
46 制御部
52 運動特徴量算出部
54,461 記憶部
110 画像群生成部
120 輝度補正部
130 差分画像作成部
140 段階的検出部
141 一次評価値算出部
142 二次評価値算出部
143 領域抽出部
150 領域統合部
170 領域抽出演算制御部
200 画像
201 静止画像
202 動画像
210 アフィン変換処理
220 多重解像度展開処理
230 輝度補正処理
240 差分演算処理
250 切出処理
251 教師画像群
251A〜C 教師画像
260 フィルタ候補
270A〜C フィルタ
Claims (6)
- 被計測空間を斜めに見下す位置に設置され該被計測空間を撮影して所定のフレームレートの動画像を表わす画像データを生成するカメラによる撮影画像に写し込まれた人物頭部の寸法と該撮影画像上の高さ位置との間の、統計的に平均的な対応関係を算出する対応関係算出ステップと、
前記カメラでの撮影により得られた複数のフレーム画像のうちの複数の計測対象フレーム画像それぞれを表わす各画像データに基づいて、各計測対象フレーム画像上の頭部の位置および寸法を検出する頭部検出ステップと、
前記頭部検出ステップで検出された過去の複数の計測対象フレーム画像における頭部の位置および寸法と、前記対応関係算出ステップで算出された前記対応関係とに基づいて、前記頭部検出ステップで検出された今回の計測対象フレーム画像における頭部が、該過去の計測対象フレーム画像上の頭部を持つ人物と同一の人物の頭部であることの蓋然性を表わす運動特徴量を算出する運動特徴量算出ステップと、
前記運動特徴量算出ステップで算出された運動特徴量を用いて、今回の計測対象フレーム画像における頭部が、過去の計測対象フレーム画像上の頭部を持つ人物と同一の人物の頭部であるか否かを判別する同一人物判別ステップとを有することを特徴とする人物追跡方法。 - 前記運動特徴量算出ステップが、前記頭部検出ステップで検出された過去の複数の計測対象フレーム画像における頭部の位置および寸法と、前記対応関係算出ステップで算出された前記対応関係とに基づいて、今回の計測対象フレーム画像上に過去の計測対象フレーム画像上の頭部の人物と同一人物の頭部の移動範囲の境界線を設定したときの該境界線と、直近の過去の計測対象フレーム画像上の頭部の位置である第1の頭部位置と今回の計測対象フレーム画像上の頭部の位置である第2の頭部位置とを通る直線との交点と該第1の頭部位置との間の距離である均等移動距離と、該第1の頭部位置と該第2の頭部位置との間の距離である頭部間距離との比率に基づいて、前記運動特徴量を算出するものであることを特徴とする請求項1記載の人物追跡方法。
- 被計測空間を斜めに見下す位置に設置され該被計測空間を撮影して所定のフレームレートの動画像を表わす画像データを生成するカメラによる撮影画像に写し込まれた人物頭部の寸法と該撮影画像上の高さ位置との間の、統計的に平均的な対応関係を記憶した記憶部と、
前記カメラでの撮影により得られた複数のフレーム画像のうちの複数の計測対象フレーム画像それぞれを表わす各画像データに基づいて、各計測対象フレーム画像上の頭部の位置および寸法を検出する頭部検出部と、
前記頭部検出部で検出された過去の複数の計測対象フレーム画像における頭部の位置および寸法と、前記記憶部に記憶された前記対応関係とに基づいて、前記頭部検出部で検出された今回の計測対象フレーム画像における頭部が、該過去の計測対象フレーム画像上の頭部を持つ人物と同一の人物の頭部であることの蓋然性を表わす運動特徴量を算出する運動特徴量算出部と、
前記運動特徴量算出部で算出された運動特徴量を用いて、今回の計測対象フレーム画像における頭部が、過去の計測対象フレーム画像上の頭部を持つ人物と同一人物の頭部であるか否かを判別する同一人物判別部とを備えたことを特徴とする人物追跡装置。 - 前記運動特徴量算出部が、前記頭部検出部で検出された過去の複数の計測対象フレーム画像における頭部の位置および寸法と、前記記憶部に記憶された前記対応関係とに基づいて、今回の計測対象フレーム画像上に過去の計測対象フレーム画像上の頭部の人物と同一人物の頭部の移動範囲の境界線を設定したときの該境界線と、直近の過去の計測対象フレーム画像上の頭部の位置である第1の頭部位置と今回の計測対象フレーム画像上の頭部の位置である第2の頭部位置とを通る直線との交点と該第1の頭部位置との間の距離である均等移動距離と、該第1の頭部位置と該第2の頭部位置との間の距離である頭部間距離との比率に基づいて、前記運動特徴量を算出するものであることを特徴とする請求項3記載の人物追跡装置。
- プログラムを実行する演算装置内で実行され、該演算装置を、
被計測空間を斜めに見下す位置に設置され該被計測空間を撮影して所定のフレームレートの動画像を表わす画像データを生成するカメラによる撮影画像に写し込まれた人物頭部の寸法と該撮影画像上の高さ位置との間の、統計的に平均的な対応関係を記憶した記憶部と、
前記カメラでの撮影により得られた複数のフレーム画像のうちの複数の計測対象フレーム画像それぞれを表わす各画像データに基づいて、各計測対象フレーム画像上の頭部の位置および寸法を検出する頭部検出部と、
前記頭部検出部で検出された過去の複数の計測対象フレーム画像における頭部の位置および寸法と、前記記憶部に記憶された前記対応関係とに基づいて、前記頭部検出部で検出された今回の計測対象フレーム画像における頭部が、該過去の計測対象フレーム画像上の頭部を持つ人物と同一の人物の頭部であることの蓋然性を表わす運動特徴量を算出する運動特徴量算出部と、
前記運動特徴量算出部で算出された運動特徴量を用いて、今回の計測対象フレーム画像における頭部が、過去の計測対象フレーム画像上の頭部を持つ人物と同一人物の頭部であるか否かを判別する同一人物判別部とを備えた人物追跡装置として動作させることを特徴とする人物追跡プログラム。 - 前記運動特徴量算出部が、前記頭部検出部で検出された過去の複数の計測対象フレーム画像における頭部の位置および寸法と、前記記憶部に記憶された前記対応関係とに基づいて、今回の計測対象フレーム画像上に過去の計測対象フレーム画像上の頭部の人物と同一人物の頭部の移動範囲の境界線を設定したときの該境界線と、直近の過去の計測対象フレーム画像上の頭部の位置である第1の頭部位置と今回の計測対象フレーム画像上の頭部の位置である第2の頭部位置とを通る直線との交点と該第1の頭部位置との間の距離である均等移動距離と、該第1の頭部位置と該第2の頭部位置との間の距離である頭部間距離との比率に基づいて、前記運動特徴量を算出するものであることを特徴とする請求項5記載の人物追跡プログラム。
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