JP2013192154A - 監視装置、信頼度算出プログラム、および信頼度算出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】より多くの撮像装置を使用して検出対象者を検出する可能性を向上させた場合であっても、撮像されている他人を検出対象者であると誤認識したことによる検出通知についての捜索等にかかる人手が十分に抑えられる監視装置を提供する。
【解決手段】画像処理部１３が撮像エリアが異なる複数の撮像装置２で撮像した撮像画像を処理し、検出対象者が撮像されている撮像画像を検出する。検出情報記憶部１５が、検出した検出対象者が撮像されている撮像画像について、撮像されている検出対象者、撮像エリア、および撮像日時を含む検出情報を記憶する。制御ユニット１１が、検出対象者毎に、その検出対象者について検出情報記憶部１５が記憶する複数の検出情報から判断した時空間の合理性に基づいて、画像処理部１３における検出の信頼度を算出し、ここで算出した信頼度に基づいて検出対象者の検出通知を出力する。
【選択図】図１

Description

この発明は、撮像エリアが異なる複数の撮像装置で撮像した撮像画像を処理して、検出対象者が撮像されている撮像画像を検出し、撮像画像を検出した検出対象者についての検出通知を出力する監視装置、信頼度算出プログラム、および信頼度算出方法に関する。

従来、空港、駅、ショッピングセンター、街角等、様々な場所に監視カメラが設置されている。また、指名手配中の人物等を検出対象者とし、監視カメラの撮像画像に撮像されている人物の顔を、検出対象者の顔と照合する顔認識を行って、検出対象者が撮像されている撮像画像を検出することが行われている（特許文献１等参照）。

また、この種の装置では、検出対象者が撮像されている撮像画像を検出すると、この撮像画像が撮像された場所、日時、撮像されている検出対象者等を含む検出通知を関係機関等に通知することも行っている。

関係機関等では、通知された検出通知に基づいて、捜査員等が検出対象者の捜索を行っている。

特開２００４− ６２５６０号公報

しかしながら、顔認識では、監視カメラの撮像画像に撮像されている人物の顔の特徴量と、検出対象者の顔の特徴量と、の類似度を算出し、算出した類似度が予め定めた判定値を超えていれば、監視カメラの撮像画像に撮像されている人物が検出対象者であると判定している。

顔認識では、監視カメラの撮像画像に撮像されている他人を検出対象者であると誤認識する確率（他人受入率）を０にするには、類似度の判定値を極めて大きくしなければならない。一方で、類似度の判定値を大きくするにつれて、監視カメラの撮像画像に撮像されている検出対象者を他人であると誤認識する確率（本人排他率）が大きくなる。したがって、顔認識では、監視カメラの撮像画像に撮像されている他人を検出対象者であると誤認識する確率（他人受入率）を０にすることは、監視カメラの撮像画像に撮像されている検出対象者を他人であると誤認識する確率（本人排他率）を１に近づけることになり、実用性の面から判断すれば、両立が難しい。

このため、検出対象者の検出に用いる監視カメラの台数が増加するにつれて、検出対象者の誤検出による検出通知（他人を検出対象者であると誤認識したことによる通知）が増加する。例えば、監視カメラの撮像画像に撮像されている他人を検出対象者であると誤認識する確率が、たとえ0.1％であっても、１分間に１００人の通行者を撮像する監視カメラであれば、他人を検出対象者であると誤認識したことによる検出通知が１０分間に１回行われることになる。１０万台の監視カメラを使用する場合（上記と同じく１台当たり１分間に１００人の通行者を撮像するとした場合）、他人を検出対象者であると誤認識したことによる検出通知が１分間に１００００回行われることになる。すなわち、関係機関では、捜査員等が、１分間に１００００回行われる、他人を検出対象者であると誤認識したことによる検出通知についても、検出対象者の捜索（実質的には無駄な捜索になる。）を行うべきであるが、そのような人員を確保することは殆ど不可能であり、実用性に欠けるという問題がある。また、人員の不足により、検出対象者を検出対象者であると正しく認識したことによる検出通知について、その検出対象者の捜索が行われないこともある。

なお、使用する監視カメラの台数を少なくすれば、他人を検出対象者であると誤認識したことによる検出通知を減少させることはできるが、検出対象者が撮像される可能性（すなわち検出対象者が検出できる可能性）を低下させることになる。

この発明の目的は、より多くの撮像装置を使用して検出対象者を検出する可能性を向上させた場合であっても、撮像されている他人を検出対象者であると誤認識したことによる検出通知についての捜索等にかかる人手が十分に抑えられる監視装置、信頼度算出プログラム、および信頼度算出方法を提供することにある。

この発明の監視装置は、上記課題を解決し、その目的を達するために以下のように構成している。

検出対象者記憶部が、検出対象者毎に、その検出対象者の顔の特徴を記憶する。検出対象者は、例えば指名手配中の人物である。検出対象者記憶部が記憶する検出対象者の顔の特徴は、当該検出対象者の顔画像であってもよいし、この顔画像から抽出した顔の特徴量（顔の輪郭、目、鼻、口等の顔部品の特徴量）であってもよい。

画像処理部は、撮像エリアが異なる複数の撮像装置が撮像した撮像画像を処理し、出対象記憶部に記憶している検出対象者が撮像されている撮像画像を検出する。画像処理部は、撮像画像に撮像されている人物の顔の特徴を抽出し、検出対象記憶部に記憶している検出対象者の顔の特徴と照合する顔認識により、検出対象者が撮像されている撮像画像を検出する。

画像処理部が検出対象者が撮像されている撮像画像を検出すると、この撮像画像に撮像されている検出対象者、撮像エリア、および撮像日時を含む検出情報を作成し、これを検出情報記憶部に記憶する。検出情報記憶部に記憶される検出情報には、検出対象者を正しく認識した検出情報だけでなく、他人を検出対象者であると誤認識した検出情報も含まれる。

信頼度算出部は、検出対象者毎に、その検出対象者について検出情報記憶部が記憶する複数の検出情報から判断した時空間の合理性に基づいて、画像処理部における検出の信頼度を算出する。例えば、検出対象者の複数の検出情報を時系列に並べ、各検出情報が示す検出対象者の位置によって、この検出対象者の移動経路を推定する。そして、この推定した移動経路についての時空間の合理性に基づいて、画像処理部における検出の信頼度を算出する。ここで言う時空間の合理性とは、例えば時間的に移動が可能な位置で検出されているか、時間的に移動が不可能な位置で検出されているかである。ほぼ同じ日時に、比較的離れた複数の場所（例えば、大阪、京都、名古屋）で、同じ検出対象者が検出されている場合、時空間の合理性がないと判定する。時空間の合理性がない場合、検出対象者の検出情報には、誤認識によるものが含まれていると考えられる。

そして、出力部は、検出対象者の検出通知を、信頼度算出部が算出した画像処理部における検出の信頼度に基づいて出力する。この場合、算出した信頼度が予め定めたレベルよりも低い検出対象者については、顔認識による検出結果にかかる検出通知を出力しない構成としてもよい。

したがって、検出対象者の検出にかかる検出通知が通知される関係機関等では、信頼度の高い検出通知から順番に検出対象者の捜索等を行うことができる。このため、より多くの撮像装置を使用して検出対象者を検出する可能性を向上させた場合であっても、撮像されている他人を検出対象者であると誤認識したことによる検出通知についての捜索等にかかる人手が十分に抑えられる。

また、信頼度算出部が算出した検出の信頼度で、検出対象者をランク付けした信頼度ランキングを生成し、検出対象者の検出通知を、生成した信頼度ランキングに基づくランキング形式で出力してもよい。

さらに、信頼度算出部は、検出対象者毎に、その検出対象者について同じ移動経路を推定した回数が多くなるにつれて、画像処理部における検出の信頼度を大きく算出するようにしてもよい。

この発明によれば、より多くの撮像装置を使用して検出対象者を検出する可能性を向上させた場合であっても、撮像されている他人を検出対象者であると誤認識したことによる検出通知についての捜索等にかかる人手が十分に抑えられる。

監視装置の主要部の構成を示すブロック図である。 画像処理部における顔認識処理を示すフローチャートである。 移動経路推定処理を示すフローチャートである。 推定される移動経路を示す図である。 信頼度算出処理を示すフローチャートである。 信頼度ランキング生成処理を示すフローチャートである。

以下、この発明の実施形態である監視装置について説明する。

図１は、この発明の実施形態である監視装置の主要部の構成を示すブロック図である。

この監視装置１には、撮像エリアが異なる複数の撮像装置２が接続されている。撮像装置２は、空港、駅、ショッピングセンター、街角等、様々な場所に設置した監視カメラである。撮像装置２は、いわゆるビデオカメラであり、撮像エリアの撮像画像を、１秒間に１０〜３０フレーム程度出力する。

この監視装置１は、図１に示すように、制御ユニット１１と、画像入力部１２と、画像処理部１３と、検出対象者データベース１４（検出対象者ＤＢ１４）と、検出情報記憶部１５と、地図データベース１６（地図ＤＢ１６）と、出力部１７と、を備えている。

制御ユニット１１は、この監視装置１本体各部の動作を制御するとともに、後述する移動経路推定処理、信頼度算出処理、信頼度ランキング生成処理等を行う。

この例にかかる監視装置１は、撮像装置２毎に画像入力部１２、画像処理部１３、および検出対象者ＤＢ１４を備えている。

画像入力部１２には、接続している撮像装置２の撮像画像が入力される。画像入力部１２は、接続している撮像装置２から入力された撮像画像を記憶するハードディスク等の記録媒体（不図示）を備えている。

画像処理部１３は、画像入力部１２毎に設けている。画像処理部１３は、接続されている画像入力部１２に入力された撮像装置２の撮像画像に対する画像処理（顔認識処理）を行う。この顔認識処理の詳細については後述する。

検出対象者ＤＢ１４は、検出対象者の顔の特徴を記憶している。検出対象者は、例えば指名手配中の人物である。検出対象者ＤＢ１４は、検出対象者の顔画像を記憶したデータベースであってもよいし、検出対象者の顔画像から抽出した顔の特徴量（顔の輪郭、目、鼻、口等の顔部品の特徴量）を記憶したデータベースであってもよい。

なお、ここでは、撮像装置２毎に、画像入力部１２を備える構成を例にしているが、複数の撮像装置２を設置場所等でグループに分割し、グループ毎に画像入力部１２を備える構成としてもよい。この場合、各画像入力部１２には、対応するグループに属する１、または複数の撮像装置２が接続される。画像入力部１２は、接続した１、または複数の撮像装置２が撮像画像を入力する。

また、上記の例では、画像処理部１３毎に検出対象者ＤＢ１４を備える構成を例にしているが、各画像処理部１３が１つの検出対象者ＤＢ１４を共用する構成としてもよい。図１に示す複数の検出対象者ＤＢ１４は、記憶内容が同じになるように管理している。

さらに、撮像装置２毎に備える画像入力部１２、画像処理部１３、および検出対象者ＤＢ１４を画像処理ユニットとし、監視装置１本体内部に設けるのではなく、各撮像装置２の設置場所近辺に設け、各画像処理ユニットを、監視装置１本体に専用回線やインタネット等を利用してデータ通信可能に接続してもよい。

検出情報記憶部１５は、画像処理部１３毎に設けている。検出情報記憶部１５は、接続されている画像処理部１３から通知された検出情報を蓄積的に記憶する。検出情報には、検出対象者を識別する検出対象者コード、撮像装置２を識別する撮像装置コード、および撮像日時を示す日時データが含まれている。検出情報記憶部１５は、画像処理部１３毎に設けずに、１つに纏めた構成であってもよい。

制御ユニット１１は、撮像装置コードと、その撮像装置コードで特定される撮像装置２の撮像エリアの位置を対応付けたデータを記憶している。したがって、制御ユニット１１は、検出情報記憶部１５が記憶する検出情報によって、検出された検出対象者、検出場所、および検出日時を得ることができる。

地図ＤＢ１６は、地図データを記憶している。また、監視装置１は、鉄道網における列車の時刻表データや、航空機の時刻表データ等にかかるデータベースを備えていてもよいし、これらの情報をインタネット等で公開しているサイトから取得する構成としてもよい。

制御ユニット１１は、各検出情報記憶部１５が記憶する検出情報に基づき、検出対象者毎に、その検出対象者の移動経路を地図ＤＢ１６に記憶している地図データを用いて推定する移動経路推定処理を行う。また、制御ユニット１１は、推定した移動経路について、時空間の合理性に基づいて検出対象者の検出の信頼度を算出する信頼度算出処理を行う。また、制御ユニット１１は、検出対象者毎に算出した信頼度によって、検出対象者をランク付けした信頼度ランキングを生成する信頼度ランキング生成処理を行う。

出力部１７は、ネットワークを介して接続されている関係機関等の端末（不図示）に対して検出結果を通知する。

以下、この例にかかる監視装置１の動作について説明する。

各撮像装置２は、撮像エリアを撮像した撮像画像を画像入力部１２に入力している。画像入力部１２は、接続されている撮像装置２から入力された撮像画像をハードディスク等の記憶媒体に蓄積的に記憶する。記憶媒体に記憶した撮像画像には撮像日時を示すタイムスタンプが対応付けられている。

まず、各画像処理部１３における検出対象者の検出処理について説明する。画像処理部１３は、顔認識処理により、検出対象者を検出する。図２は、この画像処理部における顔認識処理を示すフローチャートである。

画像処理部１３は、この顔認識処理を行っていない最も古い撮像画像（１フレーム）を画像入力部１２から取り込む（ｓ１）。画像処理部１３は、ｓ１で取り込んだ撮像画像に人物の顔が撮像されているかどうかを判定する（ｓ２）。ｓ２は、公知のパターンマッチングによる処理である。画像処理部１３は、ｓ１で取り込んだ撮像画像に人物の顔が撮像されていなければ、ｓ１に戻る。

画像処理部１３は、ｓ１で取り込んだ撮像画像に人物の顔が撮像されていれば、撮像されている人物の顔画像を切り出す（ｓ３）。ｓ３では、撮像されている顔毎に顔画像を切り出す。画像処理部１３は、ｓ３で切り出した顔画像毎に、その顔の特徴量を抽出する（ｓ４）。ｓ４では、顔の輪郭、目、鼻、口等の顔部品の特徴量を抽出する。

画像処理部１３は、ｓ４で特徴量を抽出した顔毎に、その顔の特徴量と、検出対象者ＤＢ１４に登録されている各検出対象者の顔の特徴量との類似度を算出する（ｓ５）。画像処理部１３は、ｓ５で算出した類似度が予め定めた認識レベルを超える検出対象者の有無を判定する（ｓ６）。画像処理部１３は、ｓ５で算出した類似度が予め定めた認識レベルを超える検出対象者がいなければ、ｓ１に戻る。

画像処理部１３は、ｓ４で特徴量を抽出したいずれかの顔において、ｓ５で算出した類似度が予め定めた認識レベルを超える検出対象者がいれば、類似度が最大である検出対象者が撮像されていると判定し、検出情報を作成する（ｓ７）。ｓ７で作成する検出情報には、検出した検出対象者を識別する検出対象者コード、撮像装置２を識別する撮像装置コード、および撮像日時を示す日時データが含まれている。この検出情報は、検出した検出対象者、検出した場所、および検出した日時を特定することができる情報を含んでいればよい。例えば、撮像装置２を識別する撮像装置コードは、この撮像装置２の撮像エリアの位置を示す位置情報（緯度、経度）に置き換えてもよい。また、画像処理部１３は、認識レベルを超える検出対象者がいる顔を、ｓ３で複数切り出していれば、それぞれについて検出情報をｓ７で作成する。

画像処理部１３は、ｓ７で作成した検出情報を検出情報記憶部１５に記憶させ（ｓ８）、ｓ１に戻る。

なお、この例では、検出情報記憶部１５を画像処理部１３毎に備え、また画像処理部１３を画像入力部１２毎に備え、さらに画像入力部１２を撮像装置２毎に接続している。したがって、各検出情報記憶部１５は、検出情報に含まれる撮像装置コードが同一である検出情報を記憶する。このため、検出情報記憶部１５が記憶する検出情報には、上述の撮像装置コードが含まれていない構成としてもよい。この場合、制御ユニット１１が、検出情報記憶部１５毎に、撮像装置コード（または撮像エリアの位置を示す位置情報）を対応付けて記憶しておけばよい。

次に、制御ユニット１１が行う移動経路推定処理について説明する。この移動経路推定処理は、制御ユニット１１が、各検出情報記憶部１５が記憶する検出情報に基づき、検出対象者毎に、その検出対象者の移動経路を地図ＤＢ１６に記憶している地図データを用いて推定する処理である。この移動経路推定処理は、１時間毎（毎正時）や、毎日午前０時等、予め定めたタイミングで繰り返し実行する。

図３は、この移動経路推定処理を示すフローチャートである。制御ユニット１１は、検出情報記憶部１５毎に、その検出情報記憶部１５が記憶する検出情報を全て読み出す（ｓ１１）。

制御ユニット１１は、ｓ１１で読み出した検出情報を、検出対象者を識別する検出対象者コードで分類する（ｓ１２）。これにより、検出対象者毎に、その検出対象者にかかる検出情報がグルーピングされる。

制御ユニット１１は、検出対象者毎に、検出情報を時系列に並べる（ｓ１３）。制御ユニット１１は、検出対象者毎に、この検出対象者についてｓ１３で時系列に並べた検出情報に基づく移動経路を地図ＤＢ１６が記憶する地図データを用いて推定する（ｓ１４）。制御ユニット１１は、検出対象者毎に、地図上で、その検出対象者についての検出情報が示す検出位置（撮像装置２の撮像エリアの位置）を、時系列に結ぶことで検出対象者の移動経路を推定する。例えば、図４（Ａ）に示す移動経路や、図４（Ｂ）に示す移動経路を推定する。図４（Ａ）、（Ｂ）において、Ａ、Ｂ、Ｃで示す点は、検出対象者の検出位置である。また、各検出位置の傍に示す時刻は、検出日時である。図４では、年月日を省略して示している。

なお、制御ユニット１１は、検出情報が１つである検出対象者については、移動経路を推定することはない。

次に、制御ユニット１１が行う信頼度算出処理について説明する。この信頼度算出処理は、上述した移動経路推定処理で推定した移動経路について、時空間の合理性に基づく検出対象者の検出の信頼度を算出する処理である。図５は、この移動経路推定処理を示すフローチャートである。

制御ユニット１１は、検出情報が１つである検出対象者については、上述したように、移動経路を推定していないので、検出の信頼度を予め定めた値Ｘ（Ｘ＞０）に設定する（ｓ２１）。

制御ユニット１１は、上述の移動経路推定処理で推定した移動経路について、時空間の合理性を判断する（ｓ２２）。ｓ２２では、推定した移動経路における、隣接する２つの検出位置間毎に、その間の移動が時間的に可能であるかどうかを判断する。具体的には、まず、２つの検出位置間の移動手段（徒歩、自転車、鉄道、自動車等）を推定する。例えば、隣接する２つの検出位置間の距離に応じて移動手段を定めておき（例えば、５ｋｍ以上であれば鉄道（または自動車）、２〜５ｋｍであれば自転車、２ｋｍ以下であれば徒歩）、２つの検出位置間の距離に基づいて移動手段を推定（選択）する。

制御ユニット１１は、ここで推定（選択）した移動手段で、隣接する２つの検出位置間の移動が時間的に可能であるかどうかを判定する。制御ユニット１１は、移動手段毎に予め設定している移動速度を用いて、移動の可否を判定する。また、移動手段が鉄道である場合は、時刻表等を用いて移動の可否を判定してもよい。制御ユニット１１は、移動が可能であれば時空間の合理性があると判断し、移動が不可能であれば時空間の合理性がないと判断する。

制御ユニット１１は、ｎ地点で検出された検出対象者の場合、ｓ２２で隣接する２つの検出位置間の時空間の合理性を（ｎ−１）回判断する。制御ユニット１１は、検出情報が複数である検出対象者については、時空間の合理性があると判断した隣接する２つの検出位置間の信頼度をポイントＹ（Ｙ＞０）とし、時空間の合理性がないと判断した隣接する２つの検出位置間の信頼度をポイントＺ（Ｚ＜０）とし、検出の信頼度を算出する（ｓ２３）。

具体的には、
検出の信頼度＝α×Ｙ＋β×Ｚ
ただし、α＋β＝ｎ−１であり、
αは時空間の合理性があると判定した隣接する２つの検出位置間の個数、
βは時空間の合理性がないと判定した隣接する２つの検出位置間の個数、
である。

また、Ｙは、Ｘよりも大きい値に設定するのが好ましい。

このように、時空間の合理性がある検出情報が多くなるにつれて、検出の信頼度が大きくなる。一方で、時空間の合理性がない検出情報が多くなるにつれて、検出の信頼度が小さくなる。時空間の合理性がないと判定される場合、隣接する２つの検出位置の少なくとも一方の検出情報は、他人を検出対象者であると誤認識したものである。したがって、誤認識の発生が多いと、算出される検出の信頼度が小さくなる。

なお、検出の信頼度の算出手法は、上記の例にかぎらず、他の算出手法で算出してもよい。

制御ユニット１１は、検出対象者毎に、その検出対象者の検出情報から推定した移動経路、や検出の信頼度を記憶媒体（不図示）に蓄積的に記憶する。

図６は、制御ユニットにおける信頼度ランキング生成処理を示すフローチャートである。

制御ユニット１１は、上述した信頼度算出処理で算出した検出の信頼度の高いものから順番に並べた信頼度ランキングを生成する（ｓ３１）。制御ユニット１１は、出力部１７において、ｓ３１で生成した信頼度ランキングに基づくランキング形式の検出通知を関係機関等の端末に出力する（ｓ３２）。ｓ３２で出力する検出通知は、検出の信頼度の高いものから順に検出対象者を並べたものである。また、検出通知には、対応する検出対象者の検出情報や、上述した移動経路推定処理で推定した移動経路等が含まれている。

関係機関の端末では、各検出対象者の検出通知が信頼度の高いものから順番に表示させることができる。このため、検出対象者の検出にかかる検出通知が通知される関係機関等では、担当者が信頼度の高い検出通知から順番に検出対象者の捜索等を行うことができる。したがって、より多くの撮像装置２を使用して検出対象者を検出する可能性を向上させた場合であっても、撮像されている他人を検出対象者であると誤認識したことによる検出通知についての捜索等にかかる人手が十分に抑えられる。

また、制御ユニット１１は、ｓ３２において、上述した信頼度算出処理で算出した信頼度が、予め定めた通知レベルよりも低い検出情報については、その検出情報にかかる検出通知を関係機関の端末に通知しない構成としてもよい。このようにすれば、撮像されている他人を検出対象者であると誤認識したことによる検出通知が関係機関等に無駄に通知されるのを防止できる。

さらに、制御ユニット１１は、上述の移動経路推定処理で、同じ移動経路が繰り返し検出されている検出対象者について、その信頼度を高めるようにしてもよい。例えば、繰り返し検出された回数ｍと、比例定数γ（γ≧１）とを用い、上述の検出の信頼度を、
検出の信頼度＝ｍ×γ（α×Ｙ＋β×Ｚ）
で算出するようにしてもよい。

同じ移動経路が繰り返し検出される検出対象者は、検出されている移動経路を日常的に利用している。したがって、このような検出対象者の検出の信頼度を高めることで、この検出対象者に対する捜索等の対応を関係機関等に迅速且つ適正に行わせることができる。

１…監視装置
２…撮像装置
１１…制御ユニット
１２…画像入力部
１３…画像処理部
１４…検出対象者データベース（検出対象者ＤＢ）
１５…検出情報記憶部
１６…地図データベース（地図ＤＢ）
１７…出力部

Claims (7)

1. 検出対象者毎に、その検出対象者の顔の特徴を記憶する検出対象者記憶部と、
   撮像エリアが異なる複数の撮像装置で撮像した撮像画像を処理し、前記検出対象記憶部が記憶する検出対象者が撮像されている撮像画像を検出する画像処理部と、
   前記画像処理部が検出した検出対象者が撮像されている撮像画像について、撮像されている検出対象者、撮像エリア、および撮像日時を含む検出情報を記憶する検出情報記憶部と、
   検出対象者毎に、その検出対象者について前記検出情報記憶部が記憶する複数の検出情報から判断した時空間の合理性に基づいて、前記画像処理部における検出の信頼度を算出する信頼度算出部と、
   検出対象者の検出通知を、前記信頼度算出部が算出した前記画像処理部における検出の信頼度に基づいて出力する出力部と、を備えた監視装置。
2. 前記出力部は、前記信頼度算出部が算出した前記画像処理部における検出の信頼度が、予め定めたレベルよりも低い検出対象者については、前記検出通知を出力しない請求項１に記載の監視装置。
3. 前記信頼度算出部が算出した前記画像処理部における検出の信頼度で、検出対象者をランク付けした信頼度ランキングを生成する信頼度ランキング生成部を備え、
   前記出力部は、各検出対象者の検出通知を、前記信頼度ランキング生成部が生成した信頼度ランキングに基づくランキング形式で出力する、請求項１、または２に記載の監視装置。
4. 前記信頼度算出部は、検出対象者毎に、その検出対象者の前記検出情報から得た時間経過にともなう撮像エリアの変化から、この検出対象者の移動経路を推定し、ここで推定した移動経路に対して時空間の合理性を判断する、請求項１〜３のいずれかに記載の監視装置。
5. 前記信頼度算出部は、検出対象者毎に、その検出対象者について同じ移動経路を推定した回数が多くなるにつれて、前記画像処理部における検出の信頼度を大きく算出する、請求項４に記載の監視装置。
6. 検出対象者毎に、その検出対象者の顔の特徴を検出対象者記憶部に記憶しておき、
   撮像エリアが異なる複数の撮像装置で撮像した撮像画像を処理し、前記検出対象記憶部が記憶する検出対象者が撮像されている撮像画像を検出する画像処理ステップと、
   前記画像処理ステップが検出した検出対象者が撮像されている撮像画像について、撮像されている検出対象者、撮像エリア、および撮像日時を含む検出情報を検出情報記憶部に記憶する検出情報記憶ステップと、
   検出対象者毎に、その検出対象者について前記検出情報記憶部が記憶する複数の検出情報から判断した時空間の合理性に基づいて、前記画像処理ステップにおける検出の信頼度を算出する信頼度算出ステップと、
   検出対象者の検出通知を、前記信頼度算出ステップが算出した前記画像処理ステップにおける検出の信頼度に基づいて出力する出力ステップと、をコンピュータに実行させる信頼度算出プログラム。
7. 検出対象者毎に、その検出対象者の顔の特徴を検出対象者記憶部に記憶しておき、
   撮像エリアが異なる複数の撮像装置で撮像した撮像画像を処理し、前記検出対象記憶部が記憶する検出対象者が撮像されている撮像画像を検出する画像処理ステップと、
   前記画像処理ステップが検出した検出対象者が撮像されている撮像画像について、撮像されている検出対象者、撮像エリア、および撮像日時を含む検出情報を検出情報記憶部に記憶する検出情報記憶ステップと、
   検出対象者毎に、その検出対象者について前記検出情報記憶部が記憶する複数の検出情報から判断した時空間の合理性に基づいて、前記画像処理ステップにおける検出の信頼度を算出する信頼度算出ステップと、
   検出対象者の検出通知を、前記信頼度算出ステップが算出した前記画像処理ステップにおける検出の信頼度に基づいて出力する出力ステップと、を備えた信頼度算出方法。

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