JP2019139288A - 情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】人物の健康管理を自動的に精度よく行うことが困難であること。【解決手段】本発明の情報処理装置は、人物の特徴を表す人物情報を記憶する人物情報記憶手段と、撮影画像から人物を抽出して、当該抽出した人物と同一人物の人物情報を人物情報記憶手段から読み出す人物情報読出手段と、撮影画像から抽出した人物の画像情報と、人物情報記憶手段から読み出した前記人物情報と、を比較して、人物の画像情報と人物情報との差異を検出する検出手段と、を備える。【選択図】図７

Description

本発明は、情報処理装置、プログラム、情報処理方法に関する。

幼稚園や保育園、託児所などの施設において、預けられている幼児の健康状態の把握や園内に危険物がないかなどのリスクの確認は、主に保育士の目視により行われている。ところが、昨今、待機児童の増加の問題が取り上げられており、保育士が不足しており、その問題に伴い、保育士の負荷も増加している。このため、保育士の負荷を減らすために、園児の健康状態の把握やリスクを軽減させるためのシステムが必要とされている。

ここで、上述した幼児の健康管理においては、子供の異常を知るために、わずかな顔色や体調の変化を観察することが重要である。多くの施設では、保育士が幼児の健康状態や危険状態を人手で監視している。しかし、保育士の人手不足やスキル不足で、幼児の体調の変化を見落とす恐れがある。監視カメラを導入している保育園もあるが、幼児の健康状態の確認は人手によるものであり、やはり幼児の体調の悪化を見逃す恐れがある。

また、上述した園内の危険物等のリスク管理においては、施設では、幼児の誤飲等の事故を防ぐために、口に入るような小型の玩具やごみ等は園内の環境から排除すべきである。このような異物の確認も人手で行う場合は、見逃す恐れがあり、幼児を危険にさらす恐れがある。

特開２０１０−１５７１１９号公報

ここで、特許文献１では、主に上述した幼児の健康管理に関連する技術として、人物の顔表情の変化を認識するシステムが開示されている。このシステムでは、顔器官の形状などの変化を定量的に評価することで、顔表情の変化を認識している。

しかしながら、人物の顔は人物毎に異なる。このため、定量的な評価では、人物の顔表情の変化を正確に捉えることは難しい。その結果、人物の健康管理を自動的に精度よく行うことが困難である、という問題が生じる。

このため、本発明の目的は、上述した課題である、人物の健康管理を自動的に精度よく行うことが困難である、ということを解決することができる情報処理装置、プログラム、情報処理方法を提供することにある。

本発明の一形態である情報処理装置は、
人物の特徴を表す人物情報を記憶する人物情報記憶手段と、
撮影画像から人物を抽出して、当該抽出した人物と同一人物の前記人物情報を前記人物情報記憶手段から読み出す人物情報読出手段と、
前記撮影画像から抽出した人物の画像情報と、前記人物情報記憶手段から読み出した前記人物情報と、を比較して、前記人物の画像情報と前記人物情報との差異を検出する検出手段と、
を備えた、
という構成をとる。

また、本発明の他の形態である情報処理装置は、
特定の場所を撮影した第１の撮影画像を記憶する撮影画像記憶手段と、
新たに前記特定の場所を撮影した第２の撮影画像と、前記撮影画像記憶手段に記憶されている前記第１の撮影画像との差分画像を抽出する差分画像抽出手段と、
前記差分画像に基づいて当該差分画像内に存在する物体の特徴量を抽出し、当該特徴量に基づいて予め設定された物体を検出する物体検出手段と、
を備えた、
という構成をとる。

また、本発明の他の形態である情報処理方法は、
人物の特徴を表す人物情報を人物情報記憶手段に記憶し、
撮影画像から人物を抽出して、当該抽出した人物と同一人物の前記人物情報を前記人物情報記憶手段から読み出し、
前記撮影画像から抽出した人物の画像情報と、前記人物情報記憶手段から読み出した前記人物情報と、を比較して、前記人物の画像情報と前記人物情報との差異を検出する、
という構成をとる。

また、本発明の他の形態である情報処理方法は、
特定の場所を撮影した第１の撮影画像を記憶し、
新たに前記特定の場所を撮影した第２の撮影画像と、記憶されている前記第１の撮影画像との差分画像を抽出し、
前記差分画像に基づいて当該差分画像内に存在する物体の特徴量を抽出し、当該特徴量に基づいて予め設定された物体を検出する、
という構成をとる。

また、本発明の他の形態であるプログラムは、
情報処理装置に、
撮影画像から人物を抽出して、当該抽出した人物と同一人物の人物の特徴を表す人物情報を、当該人物情報が記憶された人物情報記憶手段から読み出す人物情報読出手段と、
前記撮影画像から抽出した人物の画像情報と、前記人物情報記憶手段から読み出した前記人物情報と、を比較して、前記人物の画像情報と前記人物情報との差異を検出する検出手段と、
を実現させる、
という構成をとる。

また、本発明の他の形態であるプログラムは、
情報処理装置に、
特定の場所を撮影した第１の撮影画像と、新たに前記特定の場所を撮影した第２の撮影画像と、の差分画像を抽出する差分画像抽出手段と、
前記差分画像に基づいて当該差分画像内に存在する物体の特徴量を抽出し、当該特徴量に基づいて予め設定された物体を検出する物体検出手段と、
を実現させる、
という構成をとる。

本発明は、以上のように構成されることにより、人物の健康管理を自動的に精度よく行うことができる。

本発明の実施形態１における情報処理システムの全体構成を示す図である。 図１に開示した管理サーバの構成を示すブロック図である。 図１に開示した管理サーバによる処理動作を示すフローチャートである。 本発明の実施形態２における情報処理システムの全体構成を示す図である。 図４に開示した管理サーバの構成を示すブロック図である。 図４に開示した管理サーバによる処理動作を示すフローチャートである。 本発明の実施形態３における情報処理装置の構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態３における情報処理装置の構成を示すブロック図である。

＜実施形態１＞
本発明の第１の実施形態を、図１乃至図３を参照して説明する。図１乃至図２は、情報処理システムの構成を説明するための図である。図３は、情報処理システムの処理動作を説明するための図である。

［構成］
本発明における情報処理システムは、本実施形態では、幼稚園や託児所といった施設で利用されるものであり、カメラから取得した施設内の画像を利用して、幼児の健康管理や施設内の異物を自動で検知して、アラートをあげる、という用途で利用されるものである。なお、本実施形態では、特に、幼児の健康管理を行う場合を説明し、第２実施形態では、施設内の異物を検出する場合を説明する。

但し、本発明の情報処理システムは、幼稚園や託児所といった施設で利用されることに限定されず、老人ホームといった介護が必要な高齢者が存在する施設など、いかなる場所で利用されてもよい。そして、情報処理システムは、幼児に限らず、いかなる人物を監視し、いかなる物体を検出するよう利用されてもよい。

図１に示すように、本実施形態における情報処理システムは、管理サーバ１０と、カメラ２０と、携帯端末Ｐと、を備えて構成されている。そして、カメラ２０は、施設Ｒの所定領域を撮影可能なよう設置され、管理サーバ１０は、カメラ２０とネットワークを介して接続され、所定の場所に設置されている。また、携帯端末Ｐは、施設で幼児を管理する保育士などの管理者Ｔが所持して操作するものである。以下、各構成について詳述する。

上記カメラ２０は、例えば、施設Ｒ内の所定領域を撮影可能なよう、所定領域の天井や壁、柱などに固定的に設置されるものである。そして、カメラ２０は、撮影画像を所定の時間間隔で取得して、ネットワークを介して管理サーバ１０に送信する。このため、カメラ２０にて撮影した撮影画像には、幼児Ｃが映ることとなる。なお、カメラ２０による撮影画像の撮影間隔は、数秒から数分の間隔であってもよく、また、定期的でなくてもよい。また、カメラ２０は、必ずしも固定装備されていることに限定されず、持ち運び可能であってもよい。

上記携帯端末Ｐは、管理者Ｔが保持して操作するスマートフォンなどの情報処理端末である。携帯端末Ｐは、管理サーバ１０と無線通信などのネットワークを介して接続され通信可能であり、後述するように、管理サーバ１０から発せられる幼児Ｃに異常が生じた旨の通知を受信して、管理者Ｔに報知する機能を有する。

上記管理サーバ１０は、演算装置及び記憶装置を有する情報処理装置である。そして、管理サーバ１０は、図２に示すように、演算装置がプログラムを実行することで構築された、人物抽出部１１、外観評価部１２、姿勢評価部１３、表情評価部１４、通知部１５、を備えている。また、管理サーバ１０は、人物情報記憶手段として機能する記憶装置に記憶された、顔ＤＢ（データベース）１６、表情・顔色・姿勢ＤＢ（データベース）１７、健康状態ＤＢ（データベース）１８、を備えている。

まず、上記顔ＤＢ１６は、施設Ｒに在籍する各幼児Ｃの氏名や識別情報と共に、顔特徴量を記憶している。記憶されている顔特徴量は、予め幼児Ｃを撮影した画像から抽出したものであり、後述するように、撮影画像に映る幼児Ｃとの照合処理に用いられる。

また、上記表情・顔色・姿勢ＤＢ１７は、施設Ｒに在籍する各幼児Ｃの氏名や識別情報と共に、各幼児Ｃの特徴を表す人物情報を記憶している。人物情報は、例えば、幼児Ｃの正常状態における表情、顔色、姿勢、などの情報を含む。なお、人物情報は、予め幼児Ｃを撮影した画像から抽出したものであり、後述するように、撮影画像に映る幼児Ｃの異常を検出するために用いられる。

また、上記健康状態ＤＢ１８は、施設Ｒに在籍する各幼児Ｃの氏名や識別情報と共に、各幼児Ｃの健康状態を表す健康状態情報（人物情報）を記憶している。健康状態情報は、例えば、幼児Ｃの日々の体調や行動の情報を含み、一例として、体温、食欲、登園記録などを含む。

上記人物抽出部１１（人物情報読出手段）は、カメラ２０にて撮影した撮影画像を取得し、当該撮影画像から人物つまり幼児Ｃを抽出する。そして、人物抽出部１１は、撮影画像から、抽出した幼児Ｃの顔の位置を特定し、当該顔部分の画像から顔特徴量を抽出する。さらに、人物抽出部１１は、撮影画像から抽出した顔特徴量と、顔ＤＢ１６に記憶されている顔特徴量と、を照合し、撮影画像から抽出した顔特徴量の人物と同一人物を、顔ＤＢ１６内から特定して、かかる幼児Ｃの氏名や識別情報を特定する。そして、特定した幼児Ｃの氏名や識別情報に基づいて、当該特定した幼児Ｃと同一人物の正常状態の表情・顔色・姿勢といった人物情報を、表情・顔色・姿勢ＤＢ１７から読み出す。さらに、特定した幼児Ｃの氏名や識別情報に基づいて、当該特定した幼児Ｃと同一人物の健康状態情報といった人物情報を、健康状態ＤＢ１８から読み出す。

上記外観評価部１２、姿勢評価部１３、表情評価部１４は、以下に説明するように、撮影画像から抽出した幼児Ｃの画像情報と、各ＤＢ１２，１３，１４から読み出した人物情報と、を比較する。そして、これら各部１２，１３，１４は、幼児Ｃの画像情報と読み出した人物情報との差異を検出して、かかる差異から幼児Ｃの異常状態を検出する検出手段として機能する。例えば、各部１２，１３，１４は、幼児Ｃの肌部分に表れる差異に基づいて、当該幼児Ｃの異常状態を検出する。

具体的に、外観評価部１２は、撮影画像に基づいて幼児Ｃの顔部分の色つまり顔色を検出し、同一人物である幼児Ｃの読み出した正常状態の顔色と比較する。そして、顔色の比較により、撮影画像の幼児Ｃの顔色が悪くないか、あざ・けが・出血など外傷がないか、湿疹など皮膚病でないか、といった異常状態を検出する。このとき、外観評価部１２は、上述した全ての異常状態を検出してもよく、あるいは、上述した異常状態のうち少なくとも１つの異常状態を検出してもよい。なお、かかる異常状態は、例えば、正常状態の顔色から予め設定された基準以上の色の変化があった場合に、その変化の度合いや変化している箇所の形状などから検出する。但し、外観評価部１２は、いかなる方法で幼児Ｃの異常状態を検出してもよく、幼児Ｃの肌部分や外観から他の状態を検出してもよい。

また、姿勢評価部１３は、撮影画像に基づいて幼児Ｃの姿勢つまり体勢を検出し、同一人物である幼児Ｃの読み出した正常状態の姿勢と比較する。そして、姿勢の比較により、撮影画像の幼児Ｃの姿勢が、例えば、うつ伏せ状態が所定時間続く、といった異常状態を検出する。なお、うつ伏せの状態が長く続いた場合を異常状態としている理由は、うつぶせ寝による窒息の恐れがあるためである。なお、姿勢評価部１３は、例えば、撮影画像から幼児Ｃの頭部、胴体部を検出し、頭部及び胴体部が地面に対して接地し、後頭部が上方を向いている、といった状況を検出した場合に、うつ伏せ状態であることを検出する。但し、姿勢評価部１３は、いかなる方法で幼児Ｃの姿勢を検出してもよく、幼児Ｃの他の姿勢を検出して、かかる姿勢を異常状態として検出してもよい。例えば、姿勢評価部１３は、幼児Ｃが動かない状態が続いた場合を、姿勢の異常状態として検出してもよい。

また、表情評価部１４は、撮影画像に基づいて幼児Ｃの顔部分から表情を検出し、同一人物である幼児Ｃの読み出した正常状態の表情と比較する。そして、表情の比較により、撮影画像の幼児Ｃの表情が、予め設定された基準に基づき、無表情、泣く表情、といった予め異常表情として設定された表情が所定時間続くことを検出した場合は、何らかの異常が生じていることを疑う。このため、表情評価部１４は、設定された表情の幼児Ｃについて読み出した健康状態情報を調べる。そして、表情評価部１４は、幼児Ｃの健康状態情報に含まれる体温、食欲、登園記録などの情報を調べ、かかる情報が予め設定された基準に基づいて異常であるか否かを調べる。その結果、健康状態情報が異常である場合には、表情評価部１４は、幼児Ｃが異常状態であることを検出する。なお、表情評価部１４は、撮影画像の幼児Ｃの異常表情が所定時間続いた場合に、健康状態情報を調べることなく、幼児Ｃが異常状態であると検出してもよい。但し、表情評価部１４は、いかなる方法で幼児Ｃの異常表情や異常状態を検出してもよい。

上記通知部１５（通知手段）は、上述したように、外観評価部１２、姿勢評価部１３、表情評価部１４で幼児Ｃの異常状態を検出すると、この幼児Ｃを特定する情報、例えば、氏名を、管理者Ｔが保持する携帯端末Ｐに送信する。

［動作］
次に、上述した情報処理システムの動作を、図３のフローチャートを参照して説明する。まず、管理サーバ１０は、施設Ｒ内に設置されているカメラ２０にて撮影された施設Ｒ内の撮影画像を定期的に取得する（ステップＳ１）。撮影画像は、例えば、数秒から数分の間隔で取得される。

管理サーバ１０は、撮影画像を取得する度に、当該撮影画像に対して以下の処理を行う。管理サーバ１０は、撮影画像内から人物つまり幼児Ｃを抽出し、かかる幼児Ｃの顔画像を抽出する（ステップＳ２）。そして、管理サーバ１０は、幼児Ｃの顔画像から顔特徴量を抽出する（ステップＳ３）。さらに、管理サーバ１０は、撮影画像から抽出した幼児Ｃの顔特徴量と、顔ＤＢ１６に記憶されている顔特徴量と、を照合し、撮影画像内の幼児Ｃを、顔ＤＢ１６内から特定する（ステップＳ４）。そして、管理サーバ１０は、特定した幼児Ｃの正常状態の表情・顔色・姿勢や健康状態情報といった人物情報を読み出す。

続いて、管理サーバ１０は、撮影画像から抽出した幼児Ｃの画像情報と、当該幼児Ｃの読み出した人物情報と、を比較する（ステップＳ５）。そして、幼児Ｃが異常状態であるかを調べる。

具体的に、管理サーバ１０は、撮影画像に基づいて幼児Ｃの顔色を検出し、当該幼児Ｃの読み出した正常状態の顔色と比較する。そして、顔色の比較により、撮影画像の幼児Ｃの顔色が悪くないか、あざ・けが・出血など外傷がないか、湿疹など皮膚病でないか、といった異常状態であるかどうかを判断する（ステップＳ６）。

また、管理サーバ１０は、撮影画像に基づいて幼児Ｃの姿勢を検出し、当該幼児Ｃの読み出した正常状態の姿勢と比較する。そして、姿勢の比較により、撮影画像の幼児Ｃの姿勢が、うつ伏せ状態が続く、動かない状態が続く、といった異常状態であるかどうかを判断する（ステップＳ７）。

また、管理サーバ１０は、撮影画像に基づいて幼児Ｃの顔部分から表情を検出し、当該幼児Ｃの読み出した正常状態の表情と比較する。そして、表情の比較により、撮影画像の幼児Ｃの表情が、無表情、泣く表情、といった異常表情であるかどうかを判断する（ステップＳ８）。管理サーバ１０は、異常表情を検出した場合には（ステップＳ８：Ｙｅｓ）、幼児Ｃの読み出した健康状態情報に含まれる体温、食欲、登園記録などの情報を調べ、かかる情報が予め設定された基準に基づいて異常状態であるか否かを判断する（ステップＳ９）。

管理サーバ１０は、上述した各判断により、幼児Ｃが異常状態であることを検出した場合には（ステップＳ６：Ｙｅｓ、ステップＳ７：Ｙｅｓ、ステップＳ９：Ｙｅｓ）、幼児Ｃを特定する情報を、管理者Ｔが保持する携帯端末Ｐに送信する。

このように、本実施形態における情報処理システムによると、施設Ｒ内の幼児Ｃの健康状態が自動的に判断され、幼児Ｃの異常状態が検出されると、管理者Ｔに通知されることとなる。その結果、管理者Ｔは、異常状態の幼児Ｃを迅速に認識することができ、適切な対応を取ることができる。

＜実施形態２＞
次に、本発明の第２の実施形態を、図４乃至図６を参照して説明する。図４乃至図５は、情報処理システムの構成を説明するための図である。図６は、情報処理システムの処理動作を説明するための図である。

［構成］
本実施形態における情報処理システムは、実施形態１で説明したように、施設Ｒ内の幼児Ｃの健康管理を行う場合に加え、図４に示すように、施設Ｒ内の物体Ｏつまり異常物を検出する場合に利用される。このため、本実施形態における情報処理システムは、図示していないが、実施形態１で説明した幼児Ｃの健康管理を行うための構成（人物抽出部１１、外観評価部１２、姿勢評価部１３、表情評価部１４、通知部１５、顔ＤＢ１６、表情・顔色・姿勢ＤＢ１７、健康状態ＤＢ１８）を備えると共に、さらに図５に示すような構成を備えている。但し、本発明における情報処理システムは、実施形態１で説明した構成を備えることなく、以下に説明する構成のみを備え、施設Ｒ内の物体Ｏつまり異常物を検出することにのみに利用されてもよい。

図４に示すように、本実施形態における情報処理システムは、実施形態１と同様に、管理サーバ１０と、カメラ２０と、携帯端末Ｐと、を備えて構成されている。そして、カメラ２０は、施設Ｒの所定領域を撮影可能なよう設置され、管理サーバ１０は、カメラ２０とネットワークを介して接続され、所定の場所に設置されている。また、携帯端末Ｐは、施設で幼児を管理する保育士などの管理者Ｔが所持して操作するものである。以下、主に、実施形態１と異なる構成について詳述する。

上記管理サーバ１０は、演算装置及び記憶装置を有する情報処理装置である。そして、管理サーバ１０は、図２に示すように、演算装置がプログラムを実行することで構築された、画像前処理部３１、差分抽出部３２、異常物評価部３３、通知部３４、を備えている。また、管理サーバ１０は、記憶装置に形成された、正常画像記憶部３５、異常物ＤＢ（データベース）３６、を備えている。なお、管理サーバ１０は、上述したように、さらに、実施形態１で説明した構成を備えていてもよい。

まず、上記異常物ＤＢ３６は、施設Ｒに存在し、幼児Ｃにとって異常物と考えられるもの、例えば、小型の玩具やゴミといった物体、の特徴量を記憶したデータベースである。ここで、物体の特徴量は、例えば、物体の表面に形成されている物体固有の特徴量（物体紋様）や、物体の種類によって共通する形状や色などの特徴を表す特徴量である。このため、異常物と考えられるものが小型の玩具である場合には、事前に玩具を撮影した画像から抽出した物体紋様を物体の特徴量として記憶してもよく、あるいは、ゴミと判別する予め設定した形状や色等の情報を物体の特徴量として記憶してもよい。

上記画像前処理部３１（差分画像抽出手段）は、カメラ２０にて施設Ｒ内を撮影した撮影画像を取得し、正常時の第１の撮影画像として正常画像記憶部３６（撮影画像記憶手段）に記憶する。このとき、正常時の第１の撮影画像は、幼児Ｃが存在せず、また、玩具やゴミが存在しない、整頓された状態の施設Ｒ内を撮影した画像である。つまり、画像前処理部３１は、このような整頓された状態の施設Ｒを、管理者Ｔから指示があったときなど何らかのタイミングで撮影し、第１の撮影画像を予め記憶しておく。但し、正常時の第１の撮影画像は、必ずしも図４に開示したカメラ２０で撮影されるものであることに限定されず、他のカメラで撮影されたものであってもよい。

また、画像前処理部３１は、カメラ２０にて所定の時間間隔で撮影された撮影画像を、第２の撮影画像として取得し、当該第２の撮影画像に対して物体Ｏつまり異常物を検出するための前処理を行う。具体的に、画像前処理部３１は、第２の撮影画像内から人物部分つまり幼児Ｃ部分を抽出し、かかる幼児Ｃ部分を第２の撮影画像内から削除する。

上記差分抽出部３２（差分画像抽出手段）は、画像前処理部３１から幼児Ｃ部分を削除した第２の撮影画像を取得すると共に、正常画像記憶部３６から正常な施設Ｒ内の画像である第１の撮影画像を取得する。そして、差分抽出部３２は、第１の撮影画像と第２の撮影画像との差分を抽出する。これにより、施設Ｒ内に物体Ｏが存在する場合には、当該物体Ｏの撮影画像部分に基づく情報が差分データに表れることとなる。

上記異常物評価部３３（物体検出手段）は、まず、差分抽出部３２にて抽出した第１の撮影画像と第２の撮影画像との差分データから、当該差分データ内に存在する物体の特徴量を抽出する。このとき、異常物評価部３３は、例えば、差分データから所定の塊として認識される物体を抽出し、かかる物体の画像情報から特徴量を抽出する。そして、異常物評価部３３は、差分データから抽出された物体の特徴量と、異常物ＤＢ３６に記憶されている異常物の特徴量と、を比較する。そして、異常物の特徴量と一致する物体の特徴量がある場合には、かかる物体を異常物として検出する。つまり、差分データから抽出された物体が、異常物として登録されている物体紋様や形状の特徴などと一致する場合には、施設Ｒ内に異常物が存在すると判断する。

上記通知部３４（第２通知手段）は、上述したように、異常物評価部３３にて施設Ｒ内に異常物が存在すると検出すると、第２の撮影画像から異常物の画像部分と位置を検出し、当該異常物の画像部分と位置を、管理者Ｔが保持する携帯端末Ｐに送信する。

［動作］
次に、上述した情報処理システムの動作を、図６のフローチャートを参照して説明する。まず、管理サーバ１０は、事前に、施設Ｒ内に設置されているカメラ２０にて、幼児Ｃが存在せず、玩具やゴミがない状態の正常時の施設Ｒ内の撮影画像を撮影し、第１の撮影画像として正常画像記憶部３６に記憶しておく。

そして、管理サーバ１０は、施設Ｒ内に設置されているカメラ２０にて撮影された施設Ｒ内の撮影画像を、第２の撮影画像として定期的に取得する（ステップＳ２１）。第２の撮影画像は、例えば、数秒から数分の間隔で取得される。

管理サーバ１０は、第２の撮影画像を取得する度に、当該第２の撮影画像に対して以下の処理を行う。管理サーバ１０は、第２の撮影画像内から人物つまり幼児Ｃを抽出し、第２の撮影画像から幼児Ｃ部分を削除する（ステップＳ２２）。そして、管理サーバ１０は、正常画像記憶部３６から正常な施設Ｒ内の画像である第１の撮影画像を取得し、第１の撮影画像と、幼児Ｃ部分を削除した第２の撮影画像と、の差分を抽出する（ステップＳ２３）。

管理サーバ１０は、差分データがある場合には（ステップＳ２３：Ｙｅｓ）、差分データ内の物体を抽出し、当該物体の特徴量を抽出する（ステップＳ２４）。そして、管理サーバ１０は、差分データから抽出された物体の特徴量が、異常物ＤＢ３６に登録されているかを判定する（ステップＳ２５）。管理サーバ１０は、差分データ内の物体の特徴量が異常物の特徴量として登録されている場合には（ステップＳ２５：Ｙｅｓ）、かかる物体を異常物として検出する。

管理サーバ１０は、以上の各処理により、施設Ｒ内に異常物を検出した場合は（ステップＳ２５：Ｙｅｓ）、第２の撮影画像から異常物の画像部分と位置を検出し、当該異常物の画像部分と位置を、管理者Ｔが保持する携帯端末Ｐに送信する。

このように、本実施形態における情報処理システムによると、施設Ｒ内の異常物の出現が自動的に判断され、管理者Ｔに通知されることとなる。その結果、管理者Ｔは、異常物を迅速に認識することができ、適切な対応を取ることができる。また、実施形態１で説明したように施設Ｒ内の幼児Ｃの異常状態も検出している場合には、同じカメラ２０や情報処理装置を用いて異常物を検出することもでき、設備の有効利用を図ることができる。

＜実施形態３＞
次に、本発明の第３の実施形態を、図７及び図８を参照して説明する。図７乃至図８は、実施形態３における情報処理装置の構成を示すブロック図である。なお、本実施形態では、実施形態１又は実施形態２で説明した情報処理システムの構成の概略を示している。

図７に示すように、本実施形態おける情報処理装置１００は、
人物の特徴を表す人物情報を記憶する人物情報記憶手段１３０と、
撮影画像から人物を抽出して、当該抽出した人物と同一人物の前記人物情報を前記人物情報記憶手段１３０から読み出す人物情報読出手段１１０と、
前記撮影画像から抽出した人物の画像情報と、前記人物情報記憶手段から読み出した前記人物情報と、を比較して、前記人物の画像情報と前記人物情報との差異を検出する検出手段１２０と、
を備える。

なお、上述した人物情報読出手段１１０と検出手段１２０とは、演算装置がプログラムを実行することで構築されるものであってもよく、電子回路で構築されるものであってもよい。

そして、上記構成の情報処理装置１００は、
人物の特徴を表す人物情報を人物情報記憶手段１３０に記憶し、
撮影画像から人物を抽出して、当該抽出した人物と同一人物の前記人物情報を前記人物情報記憶手段１３０から読み出し、
前記撮影画像から抽出した人物の画像情報と、前記人物情報記憶手段から読み出した前記人物情報と、を比較して、前記人物の画像情報と前記人物情報との差異を検出する、
という処理を行うよう作動する。

上述した情報処理装置１００によると、撮影画像から抽出した人物の異常状態を自動的に検出することができる。その結果、人物の異常状態を迅速に認識することができ、適切な対応を取ることができる。

また、図８に示すように、本実施形態おける情報処理装置２００は、
特定の場所を撮影した第１の撮影画像を記憶する撮影画像記憶手段２３０と、
新たに前記特定の場所を撮影した第２の撮影画像と、前記撮影画像記憶手段２３０に記憶されている前記第１の撮影画像との差分画像を抽出する差分画像抽出手段２１０と、
前記差分画像に基づいて当該差分画像内に存在する物体の特徴量を抽出し、当該特徴量に基づいて予め設定された物体を検出する物体検出手段２２０と、
を備える。

なお、上述した差分画像抽出手段２１０と物体検出手段２２０とは、演算装置がプログラムを実行することで構築されるものであってもよく、電子回路で構築されるものであってもよい。

そして、上記構成の情報処理装置２００は、
特定の場所を撮影した第１の撮影画像を記憶し、
新たに前記特定の場所を撮影した第２の撮影画像と、記憶されている前記第１の撮影画像との差分画像を抽出し、
前記差分画像に基づいて当該差分画像内に存在する物体の特徴量を抽出し、当該特徴量に基づいて予め設定された物体を検出する、
という処理を行うよう作動する。

上述した情報処理装置２００によると、特定場所に存在する異常物Ｏの出現を自動的に検出することができる。その結果、異常物Ｏの存在を迅速に認識することができ、適切な対応を取ることができる。

＜付記＞
上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。以下、本発明における情報処理装置、情報処理システム、プログラム、情報処理方法の構成の概略を説明する。但し、本発明は、以下の構成に限定されない。

（付記１）
人物の特徴を表す人物情報を記憶する人物情報記憶手段と、
撮影画像から人物を抽出して、当該抽出した人物と同一人物の前記人物情報を前記人物情報記憶手段から読み出す人物情報読出手段と、
前記撮影画像から抽出した人物の画像情報と、前記人物情報記憶手段から読み出した前記人物情報と、を比較して、前記人物の画像情報と前記人物情報との差異を検出する検出手段と、
を備えた情報処理装置。

（付記２）
付記１に記載の情報処理装置であって、
前記人物情報は、人物の正常状態を表す情報であり、
前記検出手段は、前記人物情報に対する前記人物の画像情報の差異が、予め設定された基準による異常状態であることを検出する、
情報処理装置。

（付記３）
付記２に記載の情報処理装置であって、
前記検出手段は、前記人物情報に対する前記人物の画像情報における人物の肌部分に表れる差異が、予め設定された基準による異常状態であることを検出する、
情報処理装置。

（付記３．１）
付記３に記載の情報処理装置であって、
前記検出手段は、人物の顔色、外傷、皮膚病、表情のうち、少なくとも１つの予め設定された基準による異常状態を検出する、
情報処理装置。

（付記４）
付記２又は３．１に記載の情報処理装置であって、
前記検出手段は、前記人物情報に対する前記人物の画像情報における人物の姿勢の差異が、予め設定された基準による異常状態であることを検出する、
情報処理装置。

（付記５）
付記２乃至４のいずれかに記載の情報処理装置であって、
前記人物情報は、人物の健康状態を表す健康状態情報を含み、
前記検出手段は、前記健康状態情報に基づいて、前記人物情報に対する前記人物の画像情報の差異が予め設定された基準による異常状態であることを検出する、
情報処理装置。

（付記５．１）
付記１乃至５のいずれかに記載の情報処理装置であって、
前記検出手段にて異常状態が検出された人物を特定する情報を、予め設定された情報処理端末に通知する通知手段を備えた、
情報処理装置。

（付記６）
付記１乃至５．１のいずれかに記載の情報処理装置であって、
特定の場所を撮影した第１の撮影画像を記憶する撮影画像記憶手段と、
新たに前記特定の場所を撮影した第２の撮影画像と、前記撮影画像記憶手段に記憶されている前記第１の撮影画像と、の差分画像を抽出する差分画像抽出手段と、
前記差分画像に基づいて当該差分画像内に存在する物体の特徴量を抽出し、当該特徴量に基づいて予め設定された物体を検出する物体検出手段と、
を備えた情報処理装置。

（付記７）
付記６に記載の情報処理装置であって、
前記第１の撮影画像は、正常時の前記特定の場所を撮影した画像であり、
前記差分画像抽出手段は、前記第２の撮影画像内から人物部分を削除し、当該人物部分を削除した前記第２の撮影画像と前記第１の撮影画像との差分画像を抽出する、
情報処理装置。

（付記７．１）
付記６又は７に記載の情報処理装置であって、
前記第２の撮影画像に基づいて、前記物体検出手段にて検出された物体の画像と位置を、予め設定された情報処理端末に通知する第２通知手段を備えた、
情報処理装置。

（付記８）
特定の場所を撮影した第１の撮影画像を記憶する撮影画像記憶手段と、
新たに前記特定の場所を撮影した第２の撮影画像と、前記撮影画像記憶手段に記憶されている前記第１の撮影画像との差分画像を抽出する差分画像抽出手段と、
前記差分画像に基づいて当該差分画像内に存在する物体の特徴量を抽出し、当該特徴量に基づいて予め設定された物体を検出する物体検出手段と、
を備えた情報処理装置。

（付記８．１）
付記８に記載の情報処理装置であって、
前記第１の撮影画像は、正常時の前記特定の場所を撮影した画像であり、
前記差分画像抽出手段は、前記第２の撮影画像内から人物部分を削除し、当該人物部分を削除した前記第２の撮影画像と前記第１の撮影画像との差分画像を抽出する、
情報処理装置。

（付記９）
人物の特徴を表す人物情報を人物情報記憶手段に記憶し、
撮影画像から人物を抽出して、当該抽出した人物と同一人物の前記人物情報を前記人物情報記憶手段から読み出し、
前記撮影画像から抽出した人物の画像情報と、前記人物情報記憶手段から読み出した前記人物情報と、を比較して、前記人物の画像情報と前記人物情報との差異を検出する、
情報処理方法。

（付記９．１）
付記９に記載の情報処理方法であって、
前記人物情報は、人物の正常状態を表す情報であり、
前記人物情報に対する前記人物の画像情報の差異が、予め設定された基準による異常状態であることを検出する、
情報処理方法。

（付記９．２）
付記９．１に記載の情報処理方法であって、
前記人物情報に対する前記人物の画像情報における人物の肌部分に表れる差異が、予め設定された基準による異常状態であることを検出する、
情報処理方法。

（付記９．３）
付記９．１又は９．２に記載の情報処理方法であって、
前記人物情報に対する前記人物の画像情報における人物の姿勢の差異が、予め設定された基準による異常状態であることを検出する、
情報処理方法。

（付記９．４」）
付記９．１乃至９．３のいずれかに記載の情報処理方法であって、
前記人物情報は、人物の健康状態を表す健康状態情報を含み、
前記健康状態情報に基づいて、前記人物情報に対する前記人物の画像情報の差異が予め設定された基準による異常状態であることを検出する、
情報処理方法。

（付記９．５）
付記請求項９乃至９．４のいずれかに記載の情報処理方法であって、
異常状態が検出された人物を特定する情報を、予め設定された情報処理端末に通知する、
情報処理方法。

（付記９．６）
付記９乃至９．５のいずれかに記載の情報処理方法であって、
特定の場所を撮影した第１の撮影画像を記憶し、
新たに前記特定の場所を撮影した第２の撮影画像と、記憶されている前記第１の撮影画像との差分画像を抽出し、
前記差分画像に基づいて当該差分画像内に存在する物体の特徴量を抽出し、当該特徴量に基づいて予め設定された物体を検出する、
を備えた情報処理方法。

（付記９．７）
付記９．６に記載の情報処理方法であって、
前記第１の撮影画像は、正常時の前記特定の場所を撮影した画像であり、
前記第２の撮影画像内から人物部分を削除し、当該人物部分を削除した前記第２の撮影画像と前記第１の撮影画像との差分画像を抽出する、
情報処理方法。

（付記９．８）
付記９．６又は９．７に記載の情報処理装置であって、
前記第２の撮影画像に基づいて、検出された物体の画像と位置を、予め設定された情報処理端末に通知する、
情報処理方法。

（付記１０）
特定の場所を撮影した第１の撮影画像を記憶し、
新たに前記特定の場所を撮影した第２の撮影画像と、記憶されている前記第１の撮影画像との差分画像を抽出し、
前記差分画像に基づいて当該差分画像内に存在する物体の特徴量を抽出し、当該特徴量に基づいて予め設定された物体を検出する、
情報処理方法。

（付記１１）
付記１０に記載の情報処理方法であって、
前記第１の撮影画像は、正常時の前記特定の場所を撮影した画像であり、
前記第２の撮影画像内から人物部分を削除し、当該人物部分を削除した前記第２の撮影画像と前記第１の撮影画像との差分画像を抽出する、
情報処理方法。

（付記１２）
情報処理装置に、
撮影画像から人物を抽出して、当該抽出した人物と同一人物の人物の特徴を表す人物情報を、当該人物情報が記憶された人物情報記憶手段から読み出す人物情報読出手段と、
前記撮影画像から抽出した人物の画像情報と、前記人物情報記憶手段から読み出した前記人物情報と、を比較して、前記人物の画像情報と前記人物情報との差異を検出する検出手段と、
を実現させるためのプログラム。

（付記１３）
情報処理装置に、
特定の場所を撮影した第１の撮影画像と、新たに前記特定の場所を撮影した第２の撮影画像と、の差分画像を抽出する差分画像抽出手段と、
前記差分画像に基づいて当該差分画像内に存在する物体の特徴量を抽出し、当該特徴量に基づいて予め設定された物体を検出する物体検出手段と、
を実現させるためのプログラム。

なお、上述したプログラムは、記憶装置に記憶されていたり、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録されている。例えば、記録媒体は、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、及び、半導体メモリ等の可搬性を有する媒体である。

以上、上記実施形態等を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上述した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、本願発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。

１０ 管理サーバ
１１ 人物抽出部
１２ 外観評価部
１３ 姿勢評価部
１４ 表情評価部
１５ 通知部
１６ 顔ＤＢ
１７ 表情・顔色・姿勢ＤＢ
１８ 健康状態ＤＢ
２０ カメラ
１００ 情報処理装置
１１０ 人物情報読出手段
１２０ 検出手段
１３０ 人物情報記憶手段
２００ 情報処理装置
２１０ 差分画像抽出手段
２２０ 物体検出手段
２３０ 撮影画像記憶手段
Ｃ 幼児
Ｒ 領域
Ｏ 物体
Ｐ 携帯端末
Ｔ 管理者

Claims (10)

1. 人物の特徴を表す人物情報を記憶する人物情報記憶手段と、
   撮影画像から人物を抽出して、当該抽出した人物と同一人物の前記人物情報を前記人物情報記憶手段から読み出す人物情報読出手段と、
   前記撮影画像から抽出した人物の画像情報と、前記人物情報記憶手段から読み出した前記人物情報と、を比較して、前記人物の画像情報と前記人物情報との差異を検出する検出手段と、
   を備えた情報処理装置。
2. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
   前記人物情報は、人物の正常状態を表す情報であり、
   前記検出手段は、前記人物情報に対する前記人物の画像情報の差異が、予め設定された基準による異常状態であることを検出する、
   情報処理装置。
3. 請求項２に記載の情報処理装置であって、
   前記検出手段は、前記人物情報に対する前記人物の画像情報における人物の肌部分に表れる差異が、予め設定された基準による異常状態であることを検出する、
   情報処理装置。
4. 請求項２又は３に記載の情報処理装置であって、
   前記検出手段は、前記人物情報に対する前記人物の画像情報における人物の姿勢の差異が、予め設定された基準による異常状態であることを検出する、
   情報処理装置。
5. 請求項２乃至４のいずれかに記載の情報処理装置であって、
   前記人物情報は、人物の健康状態を表す健康状態情報を含み、
   前記検出手段は、前記健康状態情報に基づいて、前記人物情報に対する前記人物の画像情報の差異が予め設定された基準による異常状態であることを検出する、
   情報処理装置。
6. 請求項１乃至５のいずれかに記載の情報処理装置であって、
   特定の場所を撮影した第１の撮影画像を記憶する撮影画像記憶手段と、
   新たに前記特定の場所を撮影した第２の撮影画像と、前記撮影画像記憶手段に記憶されている前記第１の撮影画像との差分画像を抽出する差分画像抽出手段と、
   前記差分画像に基づいて当該差分画像内に存在する物体の特徴量を抽出し、当該特徴量に基づいて予め設定された物体を検出する物体検出手段と、
   を備えた情報処理装置。
7. 請求項６に記載の情報処理装置であって、
   前記第１の撮影画像は、正常時の前記特定の場所を撮影した画像であり、
   前記差分画像抽出手段は、前記第２の撮影画像内から人物部分を削除し、当該人物部分を削除した前記第２の撮影画像と前記第１の撮影画像との差分画像を抽出する、
   情報処理装置。
8. 特定の場所を撮影した第１の撮影画像を記憶する撮影画像記憶手段と、
   新たに前記特定の場所を撮影した第２の撮影画像と、前記撮影画像記憶手段に記憶されている前記第１の撮影画像との差分画像を抽出する差分画像抽出手段と、
   前記差分画像に基づいて当該差分画像内に存在する物体の特徴量を抽出し、当該特徴量に基づいて予め設定された物体を検出する物体検出手段と、
   を備えた情報処理装置。
9. 人物の特徴を表す人物情報を人物情報記憶手段に記憶し、
   撮影画像から人物を抽出して、当該抽出した人物と同一人物の前記人物情報を前記人物情報記憶手段から読み出し、
   前記撮影画像から抽出した人物の画像情報と、前記人物情報記憶手段から読み出した前記人物情報と、を比較して、前記人物の画像情報と前記人物情報との差異を検出する、
   情報処理方法。
10. 特定の場所を撮影した第１の撮影画像を記憶し、
    新たに前記特定の場所を撮影した第２の撮影画像と、記憶されている前記第１の撮影画像との差分画像を抽出し、
    前記差分画像に基づいて当該差分画像内に存在する物体の特徴量を抽出し、当該特徴量に基づいて予め設定された物体を検出する、
    情報処理方法。
    

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