JP7103229B2 - 不審度推定モデル生成装置 - Google Patents
不審度推定モデル生成装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP7103229B2 JP7103229B2 JP2018560328A JP2018560328A JP7103229B2 JP 7103229 B2 JP7103229 B2 JP 7103229B2 JP 2018560328 A JP2018560328 A JP 2018560328A JP 2018560328 A JP2018560328 A JP 2018560328A JP 7103229 B2 JP7103229 B2 JP 7103229B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- suspiciousness
- feature amount
- estimation model
- suspicious degree
- face image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/168—Feature extraction; Face representation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/172—Classification, e.g. identification
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N7/00—Television systems
- H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
入力される顔画像から抽出される特徴量に基づいて、前記顔画像をクラスタリングするクラスタリング手段と、
前記クラスタリング手段によるクラスタリング結果と、前記クラスタリング結果に含まれる顔画像に予め対応付けられた当該顔画像が示す人物の不審度を示す不審度情報と、に基づいて、推定対象の人物の不審度を推定する際に用いる不審度推定モデルを生成する不審度推定モデル生成手段と、
を有する
という構成を採る。
入力される顔画像から抽出される特徴量に基づいて、前記顔画像をクラスタリングし、
クラスタリングした結果と、クラスタリングした結果に含まれる顔画像に予め対応付けられた当該顔画像が示す人物の不審度を示す不審度情報と、に基づいて、推定対象の人物の不審度を推定する際に用いる不審度推定モデルを生成する
という構成を採る。
情報処理装置に、
入力される顔画像から抽出される特徴量に基づいて、前記顔画像をクラスタリングするクラスタリング手段と、
前記クラスタリング手段によるクラスタリング結果と、前記クラスタリング結果に含まれる顔画像に予め対応付けられた当該顔画像が示す人物の不審度を示す不審度情報と、に基づいて、推定対象の人物の不審度を推定する際に用いる不審度推定モデルを生成する不審度推定モデル生成手段と、
を実現させるためのプログラムである。
推定対象の人物の顔領域から特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量と、予め生成された不審度推定モデルと、に基づいて、前記推定対象の人物の不審度を推定する不審度推定手段と、
を有し、
前記不審度推定モデルは、予め格納された顔画像から抽出した特徴量に基づいて当該顔画像をクラスタリングした結果と、前記クラスタリングした結果に含まれる顔画像に予め対応付けられている、当該顔画像が示す人物の不審度を示す不審度情報と、に基づいて、生成されている
という構成を採る。
推定対象の人物の顔領域から特徴量を抽出し、
抽出された前記特徴量と、予め格納された顔画像から抽出した特徴量に基づいて当該顔画像をクラスタリングした結果と前記クラスタリングした結果に含まれる顔画像に予め対応付けられている、当該顔画像が示す人物の不審度を示す不審度情報とに基づいて予め生成された不審度推定モデルと、に基づいて、前記推定対象の人物の不審度を推定する
という構成を採る。
情報処理装置に、
推定対象の人物の顔領域から特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量と、予め生成された不審度推定モデルと、に基づいて、前記推定対象の人物の不審度を推定する不審度推定手段と、
を実現させ、
前記不審度推定モデルは、予め格納された顔画像から抽出した特徴量に基づいて当該顔画像をクラスタリングした結果と、前記クラスタリングした結果に含まれる顔画像に予め対応付けられている、当該顔画像が示す人物の不審度を示す不審度情報と、に基づいて、生成されているプログラムである。
入力される顔画像から抽出される特徴量に基づいて、前記顔画像をクラスタリングするクラスタリング手段と、
前記クラスタリング手段によるクラスタリング結果と、前記クラスタリング結果に含まれる顔画像に予め対応付けられた当該顔画像が示す人物の不審度を示す不審度情報と、に基づいて、推定対象の人物の不審度を推定する際に用いる不審度推定モデルを生成する不審度推定モデル生成手段と、
を有する不審度推定モデル生成装置と、
推定対象の人物の顔領域から特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量と、前記不審度推定モデル生成装置が生成した前記不審度推定モデルと、に基づいて、前記推定対象の人物の不審度を推定する不審度推定手段と、を有する不審度推定装置と、
を有する
という構成を採る。
撮像手段を有するカメラであって、
前記撮像手段により撮像された推定対象の人物の顔領域から特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量と、予め生成された不審度推定モデルと、に基づいて、前記推定対象の人物の不審度を推定する不審度推定手段と、
を有し、
前記不審度推定モデルは、予め格納された顔画像から抽出した特徴量に基づいて当該顔画像をクラスタリングした結果と、前記クラスタリングした結果に含まれる顔画像に予め対応付けられている、当該顔画像が示す人物の不審度を示す不審度情報と、に基づいて、生成されている
という構成を採る。
本発明の第1の実施形態を図1乃至図7を参照して説明する。図1は、不審度推定システム1の全体の構成の一例を示す図である。図2は、不審度推定モデル生成装置2の構成の一例を示すブロック図である。図3は、顔不審度情報241の一例を示す図である。図4は、カメラ3の構成の一例を示すブロック図である。図5は、不審度推定装置4の構成の一例を示すブロック図である。図6は、不審度推定モデル生成装置2が不審度推定モデル242を生成する際の処理の一例を示すフローチャートである。図7は、不審度推定装置4が人物の不審度を推定する際の処理の一例を示すフローチャートである。
続いて、本発明の第2の実施形態を図8乃至図13を参照して説明する。図8は、不審度推定システム5の全体の構成の一例を示す図である。図9は、不審度推定モデル生成装置6の構成の一例を示すブロック図である。図10は、付加情報付顔不審度情報641の一例を示す図である。図11は、不審度推定装置7の構成の一例を示すブロック図である。図12は、不審度推定モデル生成装置6が不審度推定モデル642を生成する際の処理の一例を示すフローチャートである。図13は、不審度推定装置7が人物の不審度を推定する際の処理の一例を示すフローチャートである。
続いて、本発明の第3の実施形態を、図14、15を参照して説明する。図14は、不審度推定モデル生成装置8の構成の一例を示す概略ブロック図である。図15は、不審度推定装置9の構成の一例を示す概略ブロック図である。
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、本発明における不審度推定モデル生成装置などの概略を説明する。但し、本発明は、以下の構成に限定されない。
入力される顔画像から抽出される特徴量に基づいて、前記顔画像をクラスタリングするクラスタリング手段と、
前記クラスタリング手段によるクラスタリング結果と、前記クラスタリング結果に含まれる顔画像に予め対応付けられた当該顔画像が示す人物の不審度を示す不審度情報と、に基づいて、推定対象の人物の不審度を推定する際に用いる不審度推定モデルを生成する不審度推定モデル生成手段と、
を有する不審度推定モデル生成装置。
(付記2)
付記1に記載の不審度推定モデル生成装置であって、
顔画像と当該顔画像の人物の不審度を示す不審度情報とを含む顔不審度情報に含まれる顔画像から特徴量を抽出する顔特徴量抽出手段を有し、
前記クラスタリング手段は、前記顔特徴量抽出手段が抽出した特徴量に基づいて前記顔不審度情報に含まれる前記顔画像をクラスタリングする
不審度推定モデル生成装置。
(付記3)
付記2に記載の不審度推定モデル生成装置であって、
前記クラスタリング手段は、前記顔特徴量抽出手段が抽出した特徴量の近似度により前記顔不審度情報に含まれる前記顔画像をクラスタリングする
不審度推定モデル生成装置。
(付記4)
付記2又は3に記載の不審度推定モデル生成装置であって、
前記顔不審度情報には、前記顔情報に附随的な付加情報が含まれており、
前記付加情報に基づいて前記顔不審度情報に含まれる前記顔画像を選別するフィルタリング手段を有し、
前記顔特徴量抽出手段は、前記フィルタリング手段が選別した前記顔画像の特徴量を抽出し、
前記クラスタリング手段は、前記顔特徴量抽出手段が抽出した特徴量に基づいて前記フィルタリング手段が選別した前記顔画像をクラスタリングする
不審度推定モデル生成装置。
(付記5)
付記1乃至4のいずれかに記載の不審度推定モデル生成装置であって、
前記不審度推定モデル生成手段は、前記クラスタリング結果に含まれる各クラスタと、当該クラスタに含まれる前記顔画像と対応付けられている前記不審度情報に基づく不審度情報とを対応付けて、前記不審度推定モデルを生成する
不審度推定モデル生成装置。
(付記6)
入力される顔画像から抽出される特徴量に基づいて、前記顔画像をクラスタリングし、
クラスタリングした結果と、クラスタリングした結果に含まれる顔画像に予め対応付けられた当該顔画像が示す人物の不審度を示す不審度情報と、に基づいて、推定対象の人物の不審度を推定する際に用いる不審度推定モデルを生成する
不審度推定モデル生成方法。
(付記6-1)
付記6に記載の不審度推定モデル生成方法であって、
顔画像と当該顔画像の人物の不審度を示す不審度情報とを含む顔不審度情報に含まれる顔画像から特徴量を抽出し、
抽出した特徴量に基づいて前記顔不審度情報に含まれる前記顔画像をクラスタリングする
不審度推定モデル生成方法。
(付記6-2)
付記6-1に記載の不審度推定モデル生成方法であって、
抽出した特徴量の近似度により前記顔不審度情報に含まれる前記顔画像をクラスタリングする
不審度推定モデル生成方法。
(付記7)
情報処理装置に、
入力される顔画像から抽出される特徴量に基づいて、前記顔画像をクラスタリングするクラスタリング手段と、
前記クラスタリング手段によるクラスタリング結果と、前記クラスタリング結果に含まれる顔画像に予め対応付けられた当該顔画像が示す人物の不審度を示す不審度情報と、に基づいて、推定対象の人物の不審度を推定する際に用いる不審度推定モデルを生成する不審度推定モデル生成手段と、
を実現させるためのプログラム。
(付記7-1)
付記7に記載のプログラムであって、
顔画像と当該顔画像の人物の不審度を示す不審度情報とを含む顔不審度情報に含まれる顔画像から特徴量を抽出する顔特徴量抽出手段を実現させ、
前記クラスタリング手段は、前記顔特徴量抽出手段が抽出した特徴量に基づいて前記顔不審度情報に含まれる前記顔画像をクラスタリングする
プログラム。
(付記7-2)
付記7-1に記載のプログラムであって、
前記クラスタリング手段は、前記顔特徴量抽出手段が抽出した特徴量の近似度により前記顔不審度情報に含まれる前記顔画像をクラスタリングする
プログラム。
(付記8)
推定対象の人物の顔領域から特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量と、予め生成された不審度推定モデルと、に基づいて、前記推定対象の人物の不審度を推定する不審度推定手段と、
を有し、
前記不審度推定モデルは、予め格納された顔画像から抽出した特徴量に基づいて当該顔画像をクラスタリングした結果と、前記クラスタリングした結果に含まれる顔画像に予め対応付けられている、当該顔画像が示す人物の不審度を示す不審度情報と、に基づいて、生成されている
不審度推定装置。
(付記9)
付記8に記載の不審度推定装置であって、
前記不審度推定モデルは、前記特徴量の近似度により前記顔画像をクラスタリングした結果と、前記クラスタリングした結果に含まれる顔画像に予め対応付けられている、当該顔画像が示す人物の不審度を示す不審度情報と、に基づいて、生成されている
不審度推定装置。
(付記10)
付記8又は9に記載の不審度推定装置であって、
前記不審度推定手段は、前記特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量と距離が最も近い特徴量の顔画像に対応付けられている不審度を、前記推定対象の人物の不審度として推定する
不審度推定装置。
(付記11)
付記8又は9に記載の不審度推定装置であって、
前記不審度推定手段は、前記特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量と距離が近い複数の特徴量の顔画像に対応付けられている不審度に基づいて、前記推定対象の人物の不審度を推定する
不審度推定装置。
(付記12)
付記8又は9に記載の不審度推定装置であって、
前記不審度推定手段は、前記特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量が属するクラスタに対応付けられている不審度を、前記推定対象の人物の不審度として推定する
不審度推定装置。
(付記13)
付記8乃至12のいずれかに記載の不審度推定装置であって、
前記特徴量抽出手段が抽出した特徴量に基づいて、前記推定対象の人物の付加情報を推定する付加情報推定手段と、
前記付加情報推定手段が推定した前記付加情報に基づいて、前記不審度推定手段が不審度の推定を行う際に用いる前記不審度推定モデルを選択する使用モデル選択手段と、
を有する不審度推定装置。
(付記14)
推定対象の人物の顔領域から特徴量を抽出し、
抽出された前記特徴量と、予め格納された顔画像から抽出した特徴量に基づいて当該顔画像をクラスタリングした結果と前記クラスタリングした結果に含まれる顔画像に予め対応付けられている、当該顔画像が示す人物の不審度を示す不審度情報とに基づいて予め生成された不審度推定モデルと、に基づいて、前記推定対象の人物の不審度を推定する
不審度推定方法。
(付記14-1)
付記14に記載の不審度推定方法であって、
前記不審度推定モデルは、前記特徴量の近似度により前記顔画像をクラスタリングした結果と、前記クラスタリングした結果に含まれる顔画像に予め対応付けられている、当該顔画像が示す人物の不審度を示す不審度情報と、に基づいて、生成されている
不審度推定方法。
(付記14-2)
付記14又は14-1に記載の不審度推定方法であって、
抽出した特徴量に基づいて、前記推定対象の人物の付加情報を推定し、
推定した前記付加情報に基づいて、不審度の推定を行う際に用いる前記不審度推定モデルを選択する、
不審度推定方法。
(付記15)
情報処理装置に、
推定対象の人物の顔領域から特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量と、予め生成された不審度推定モデルと、に基づいて、前記推定対象の人物の不審度を推定する不審度推定手段と、
を実現させ、
前記不審度推定モデルは、予め格納された顔画像から抽出した特徴量に基づいて当該顔画像をクラスタリングした結果と、前記クラスタリングした結果に含まれる顔画像に予め対応付けられている、当該顔画像が示す人物の不審度を示す不審度情報と、に基づいて、生成されている
プログラム。
(付記15-1)
付記15に記載のプログラムであって、
前記不審度推定モデルは、前記特徴量の近似度により前記顔画像をクラスタリングした結果と、前記クラスタリングした結果に含まれる顔画像に予め対応付けられている、当該顔画像が示す人物の不審度を示す不審度情報と、に基づいて、生成されている
プログラム。
(付記15-2)
付記15又は15-1に記載のプログラムであって、
前記特徴量抽出手段が抽出した特徴量に基づいて、前記推定対象の人物の付加情報を推定する付加情報推定手段と、
前記付加情報推定手段が推定した前記付加情報に基づいて、前記不審度推定手段が不審度の推定を行う際に用いる前記不審度推定モデルを選択する使用モデル選択手段と、
を実現させるためのプログラム。
(付記16)
入力される顔画像から抽出される特徴量に基づいて、前記顔画像をクラスタリングするクラスタリング手段と、
前記クラスタリング手段によるクラスタリング結果と、前記クラスタリング結果に含まれる顔画像に予め対応付けられた当該顔画像が示す人物の不審度を示す不審度情報と、に基づいて、推定対象の人物の不審度を推定する際に用いる不審度推定モデルを生成する不審度推定モデル生成手段と、
を有する不審度推定モデル生成装置と、
推定対象の人物の顔領域から特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量と、前記不審度推定モデル生成装置が生成した前記不審度推定モデルと、に基づいて、前記推定対象の人物の不審度を推定する不審度推定手段と、を有する不審度推定装置と、
を有する不審度推定システム。
(付記16-1)
付記16に記載の不審度推定システムであって、
前記不審度推定モデル生成装置は、
顔画像と当該顔画像の人物の不審度を示す不審度情報とを含む顔不審度情報に含まれる顔画像から特徴量を抽出する顔特徴量抽出手段を有し、
前記クラスタリング手段は、前記顔特徴量抽出手段が抽出した特徴量に基づいて前記顔不審度情報に含まれる前記顔画像をクラスタリングする
不審度推定システム。
(付記16-2)
付記16又は16-1に記載の不審度推定システムであって、
前記不審度推定モデル生成装置の前記クラスタリング手段は、前記顔特徴量抽出手段が抽出した特徴量の近似度により前記顔不審度情報に含まれる前記顔画像をクラスタリングする
不審度推定システム。
(付記17)
撮像手段を有するカメラであって、
前記撮像手段により撮像された推定対象の人物の顔領域から特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量と、予め生成された不審度推定モデルと、に基づいて、前記推定対象の人物の不審度を推定する不審度推定手段と、
を有し、
前記不審度推定モデルは、予め格納された顔画像から抽出した特徴量に基づいて当該顔画像をクラスタリングした結果と、前記クラスタリングした結果に含まれる顔画像に予め対応付けられている、当該顔画像が示す人物の不審度を示す不審度情報と、に基づいて、生成されている
カメラ。
(付記17-1)
付記17に記載のカメラであって、
前記不審度推定モデルは、前記特徴量の近似度により前記顔画像をクラスタリングした結果と、前記クラスタリングした結果に含まれる顔画像に予め対応付けられている、当該顔画像が示す人物の不審度を示す不審度情報と、に基づいて、生成されている
カメラ。
(付記17-2)
付記17又は17-1に記載のカメラであって、
前記特徴量抽出手段が抽出した特徴量に基づいて、前記推定対象の人物の付加情報を推定する付加情報推定手段と、
前記付加情報推定手段が推定した前記付加情報に基づいて、前記不審度推定手段が不審度の推定を行う際に用いる前記不審度推定モデルを選択する使用モデル選択手段と、
を有するカメラ。
2、6 不審度推定モデル生成装置
21、61 通信I/F部
22、62 操作入力部
23、63 画面表示部
24、64 記憶部
241 顔不審度情報
242 不審度推定モデル
243 プログラム
641 付加情報付顔不審度情報
642 不審度推定モデル
25、65 演算処理部
251、652 顔特徴量抽出手段
252、653 クラスタリング手段
253、654 推定モデル生成手段
651 フィルタリング手段
3 カメラ
31 撮像手段
32 送受信手段
33 記憶装置
331 画像データ情報
4、7 不審度推定装置
41、71 通信I/F部
42、72 操作入力部
43、73 画面表示部
44、74 記憶部
441、742 推定結果情報
442、743 プログラム
741 基準情報
45、75 演算処理部
451、751 顔特徴量抽出手段
452、754 不審度推定手段
752 付加情報推定手段
753 使用モデル選択手段
5 不審度推定システム
6 不審度推定
8 不審度推定モデル生成装置
81 クラスタリング手段
82 不審度推定モデル生成手段
9 不審度推定装置
91 特徴量抽出手段
92 不審度推定手段
Claims (10)
- 入力される顔画像から抽出される特徴量に基づいて、前記顔画像をクラスタリングするクラスタリング手段と、
前記クラスタリング手段によるクラスタリング結果と、前記クラスタリング結果に含まれる顔画像に予め対応付けられた当該顔画像が示す人物の不審度を示す不審度情報と、に基づいて、推定対象の人物の不審度を推定する際に用いる不審度推定モデルを生成する不審度推定モデル生成手段と、
を有する不審度推定モデル生成装置。 - 請求項1に記載の不審度推定モデル生成装置であって、
顔画像と当該顔画像の人物の不審度を示す不審度情報とを含む顔不審度情報に含まれる顔画像から特徴量を抽出する顔特徴量抽出手段を有し、
前記クラスタリング手段は、前記顔特徴量抽出手段が抽出した特徴量に基づいて前記顔不審度情報に含まれる前記顔画像をクラスタリングする
不審度推定モデル生成装置。 - 請求項2に記載の不審度推定モデル生成装置であって、
前記クラスタリング手段は、前記顔特徴量抽出手段が抽出した特徴量の近似度により前記顔不審度情報に含まれる前記顔画像をクラスタリングする
不審度推定モデル生成装置。 - 請求項2又は3に記載の不審度推定モデル生成装置であって、
前記顔不審度情報には、前記顔情報に附随的な付加情報が含まれており、
前記付加情報に基づいて前記顔不審度情報に含まれる前記顔画像を選別するフィルタリング手段を有し、
前記顔特徴量抽出手段は、前記フィルタリング手段が選別した前記顔画像の特徴量を抽出し、
前記クラスタリング手段は、前記顔特徴量抽出手段が抽出した特徴量に基づいて前記フィルタリング手段が選別した前記顔画像をクラスタリングする
不審度推定モデル生成装置。 - 請求項1乃至4のいずれかに記載の不審度推定モデル生成装置であって、
前記不審度推定モデル生成手段は、前記クラスタリング結果に含まれる各クラスタと、当該クラスタに含まれる前記顔画像と対応付けられている前記不審度情報に基づく不審度情報とを対応付けて、前記不審度推定モデルを生成する
不審度推定モデル生成装置。 - 情報処理装置が、
入力される顔画像から抽出される特徴量に基づいて、前記顔画像をクラスタリングし、
クラスタリングした結果と、クラスタリングした結果に含まれる顔画像に予め対応付けられた当該顔画像が示す人物の不審度を示す不審度情報と、に基づいて、推定対象の人物の不審度を推定する際に用いる不審度推定モデルを生成する
不審度推定モデル生成方法。 - 情報処理装置に、
入力される顔画像から抽出される特徴量に基づいて、前記顔画像をクラスタリングするクラスタリング手段と、
前記クラスタリング手段によるクラスタリング結果と、前記クラスタリング結果に含まれる顔画像に予め対応付けられた当該顔画像が示す人物の不審度を示す不審度情報と、に基づいて、推定対象の人物の不審度を推定する際に用いる不審度推定モデルを生成する不審度推定モデル生成手段と、
を実現させるためのプログラム。 - 推定対象の人物の顔領域から特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量と、予め生成された不審度推定モデルと、に基づいて、前記推定対象の人物の不審度を推定する不審度推定手段と、
を有し、
前記不審度推定モデルは、予め格納された顔画像から抽出した特徴量に基づいて当該顔画像をクラスタリングした結果と、前記クラスタリングした結果に含まれる顔画像に予め対応付けられている、当該顔画像が示す人物の不審度を示す不審度情報と、に基づいて、生成されている
不審度推定装置。 - 入力される顔画像から抽出される特徴量に基づいて、前記顔画像をクラスタリングするクラスタリング手段と、
前記クラスタリング手段によるクラスタリング結果と、前記クラスタリング結果に含まれる顔画像に予め対応付けられた当該顔画像が示す人物の不審度を示す不審度情報と、に基づいて、推定対象の人物の不審度を推定する際に用いる不審度推定モデルを生成する不審度推定モデル生成手段と、
を有する不審度推定モデル生成装置と、
推定対象の人物の顔領域から特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量と、前記不審度推定モデル生成装置が生成した前記不審度推定モデルと、に基づいて、前記推定対象の人物の不審度を推定する不審度推定手段と、を有する不審度推定装置と、
を有する不審度推定システム。 - 撮像手段を有するカメラであって、
前記撮像手段により撮像された推定対象の人物の顔領域から特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量と、予め生成された不審度推定モデルと、に基づいて、前記推定対象の人物の不審度を推定する不審度推定手段と、
を有し、
前記不審度推定モデルは、予め格納された顔画像から抽出した特徴量に基づいて当該顔画像をクラスタリングした結果と、前記クラスタリングした結果に含まれる顔画像に予め対応付けられている、当該顔画像が示す人物の不審度を示す不審度情報と、に基づいて、生成されている
カメラ。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017000543 | 2017-01-05 | ||
JP2017000543 | 2017-01-05 | ||
PCT/JP2017/041538 WO2018128015A1 (ja) | 2017-01-05 | 2017-11-17 | 不審度推定モデル生成装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2018128015A1 JPWO2018128015A1 (ja) | 2019-11-07 |
JP7103229B2 true JP7103229B2 (ja) | 2022-07-20 |
Family
ID=62791033
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018560328A Active JP7103229B2 (ja) | 2017-01-05 | 2017-11-17 | 不審度推定モデル生成装置 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (3) | US11023712B2 (ja) |
JP (1) | JP7103229B2 (ja) |
WO (1) | WO2018128015A1 (ja) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018128015A1 (ja) * | 2017-01-05 | 2018-07-12 | 日本電気株式会社 | 不審度推定モデル生成装置 |
JP6778736B2 (ja) * | 2018-12-28 | 2020-11-04 | 富士通クライアントコンピューティング株式会社 | 判定装置およびプログラム |
US11210673B2 (en) * | 2019-05-29 | 2021-12-28 | Advanced New Technologies Co., Ltd. | Transaction feature generation |
EP4148662A4 (en) | 2020-05-08 | 2023-07-05 | Fujitsu Limited | IDENTIFICATION PROCESS, GENERATION PROCESS, IDENTIFICATION PROGRAM AND IDENTIFICATION DEVICE |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004158013A (ja) | 2002-11-04 | 2004-06-03 | Samsung Electronics Co Ltd | 顔検出システム及び方法、並びに顔画像認証方法 |
JP2007140695A (ja) | 2005-11-15 | 2007-06-07 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 不審顔検出システム、不審顔検出方法および不審顔検出プログラム |
JP2009077064A (ja) | 2007-09-19 | 2009-04-09 | Fujifilm Corp | 監視方法および監視装置 |
JP2012212969A (ja) | 2011-03-30 | 2012-11-01 | Secom Co Ltd | 画像監視装置 |
JP2013088870A (ja) | 2011-10-13 | 2013-05-13 | Toyota Infotechnology Center Co Ltd | 不審者検知装置、不審者検知方法およびプログラム |
Family Cites Families (30)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4521086B2 (ja) | 2000-03-13 | 2010-08-11 | 株式会社東芝 | 顔画像認識装置及び顔画像認識方法 |
JP4177598B2 (ja) * | 2001-05-25 | 2008-11-05 | 株式会社東芝 | 顔画像記録装置、情報管理システム、顔画像記録方法、及び情報管理方法 |
JP4397212B2 (ja) * | 2003-02-05 | 2010-01-13 | 富士フイルム株式会社 | 本人認証装置 |
JP4702598B2 (ja) * | 2005-03-15 | 2011-06-15 | オムロン株式会社 | 監視システム、監視装置および方法、記録媒体、並びにプログラム |
DE602007010523D1 (de) * | 2006-02-15 | 2010-12-30 | Toshiba Kk | Vorrichtung und Verfahren zur Personenidentifizierung |
US20080080748A1 (en) * | 2006-09-28 | 2008-04-03 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Person recognition apparatus and person recognition method |
JP2010198199A (ja) | 2009-02-24 | 2010-09-09 | Fujifilm Corp | 情報提供システム及び情報提供方法 |
JP2011060058A (ja) * | 2009-09-11 | 2011-03-24 | Hitachi Kokusai Electric Inc | 撮影装置および監視システム |
WO2012029518A1 (ja) * | 2010-08-31 | 2012-03-08 | オムロン株式会社 | 挙動解析装置 |
JP5824806B2 (ja) * | 2010-12-28 | 2015-12-02 | オムロン株式会社 | 顔画像管理装置、顔画像管理方法、並びにプログラム |
JP5617627B2 (ja) * | 2010-12-28 | 2014-11-05 | オムロン株式会社 | 監視装置および方法、並びにプログラム |
WO2013031096A1 (ja) * | 2011-08-29 | 2013-03-07 | パナソニック株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、プログラム、集積回路 |
JP5795979B2 (ja) * | 2012-03-15 | 2015-10-14 | 株式会社東芝 | 人物画像処理装置、及び人物画像処理方法 |
JP6026119B2 (ja) * | 2012-03-19 | 2016-11-16 | 株式会社東芝 | 生体情報処理装置 |
JP6080940B2 (ja) * | 2013-02-28 | 2017-02-15 | 株式会社日立国際電気 | 人物検索方法及びホーム滞留人物検索装置 |
US9135499B2 (en) * | 2013-03-05 | 2015-09-15 | Tyco Fire & Security Gmbh | Predictive theft notification for the prevention of theft |
JP6253311B2 (ja) * | 2013-08-28 | 2017-12-27 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法 |
US20170091560A1 (en) * | 2014-03-19 | 2017-03-30 | Technomirai Co., Ltd. | Digital loss-defence security system, method, and program |
WO2015155847A1 (ja) * | 2014-04-09 | 2015-10-15 | 株式会社 テクノミライ | デジタルロス・アクシデントデフェンスシステム、方法及びプログラム |
WO2017029718A1 (ja) * | 2015-08-19 | 2017-02-23 | 株式会社 テクノミライ | スマートセキュリティ・デジタルシステム、方法及びプログラム |
JP6879210B2 (ja) * | 2015-10-05 | 2021-06-02 | 日本電気株式会社 | アンテナ指向制御信号生成装置と無線通信装置と無線通信制御システムとアンテナ指向性制御方法並びにプログラム |
JP6744736B2 (ja) * | 2016-03-23 | 2020-08-19 | 株式会社ユニバーサルエンターテインメント | 撮影システム |
WO2018008575A1 (ja) * | 2016-07-05 | 2018-01-11 | 日本電気株式会社 | 不審者検出装置、不審者検出方法およびプログラム |
WO2018025831A1 (ja) * | 2016-08-04 | 2018-02-08 | 日本電気株式会社 | 人流推定装置、表示制御装置、人流推定方法および記録媒体 |
EP3291191B1 (en) * | 2016-08-29 | 2019-10-09 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Suspicious person report system and suspicious person report method |
WO2018128015A1 (ja) * | 2017-01-05 | 2018-07-12 | 日本電気株式会社 | 不審度推定モデル生成装置 |
US9852606B1 (en) * | 2017-04-10 | 2017-12-26 | Verint Americas Inc | System and method for crime investigation |
US10817710B2 (en) * | 2018-01-12 | 2020-10-27 | Sensormatic Electronics, LLC | Predictive theft notification |
JP6778736B2 (ja) * | 2018-12-28 | 2020-11-04 | 富士通クライアントコンピューティング株式会社 | 判定装置およびプログラム |
JP7272626B2 (ja) * | 2019-01-09 | 2023-05-12 | i-PRO株式会社 | 照合システム、照合方法およびカメラ装置 |
-
2017
- 2017-11-17 WO PCT/JP2017/041538 patent/WO2018128015A1/ja active Application Filing
- 2017-11-17 JP JP2018560328A patent/JP7103229B2/ja active Active
- 2017-11-17 US US16/475,718 patent/US11023712B2/en active Active
-
2019
- 2019-10-11 US US16/599,774 patent/US11023714B2/en active Active
- 2019-10-11 US US16/599,731 patent/US11023713B2/en active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004158013A (ja) | 2002-11-04 | 2004-06-03 | Samsung Electronics Co Ltd | 顔検出システム及び方法、並びに顔画像認証方法 |
JP2007140695A (ja) | 2005-11-15 | 2007-06-07 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 不審顔検出システム、不審顔検出方法および不審顔検出プログラム |
JP2009077064A (ja) | 2007-09-19 | 2009-04-09 | Fujifilm Corp | 監視方法および監視装置 |
JP2012212969A (ja) | 2011-03-30 | 2012-11-01 | Secom Co Ltd | 画像監視装置 |
JP2013088870A (ja) | 2011-10-13 | 2013-05-13 | Toyota Infotechnology Center Co Ltd | 不審者検知装置、不審者検知方法およびプログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20200050838A1 (en) | 2020-02-13 |
US20200042774A1 (en) | 2020-02-06 |
WO2018128015A1 (ja) | 2018-07-12 |
US11023713B2 (en) | 2021-06-01 |
US11023712B2 (en) | 2021-06-01 |
US11023714B2 (en) | 2021-06-01 |
JPWO2018128015A1 (ja) | 2019-11-07 |
US20190347473A1 (en) | 2019-11-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7103229B2 (ja) | 不審度推定モデル生成装置 | |
JP5740210B2 (ja) | 顔画像検索システム、及び顔画像検索方法 | |
Liu et al. | Real-time robust vision-based hand gesture recognition using stereo images | |
US20200380299A1 (en) | Recognizing People by Combining Face and Body Cues | |
EP3010229B1 (en) | Video surveillance system, video surveillance device | |
KR20140102181A (ko) | 정보 처리 장치, 정보 처리 방법 및 프로그램 | |
JP2018160219A (ja) | 移動経路予測装置、及び移動経路予測方法 | |
CN108198044A (zh) | 商品信息的展示方法、装置、介质及电子设备 | |
CN103140862A (zh) | 用户界面***及其操作方法 | |
CN104484814B (zh) | 一种基于视频地图的广告方法及*** | |
JP2015072578A (ja) | 人物特定装置、人物特定方法及びプログラム | |
CN108229375B (zh) | 用于检测人脸图像的方法和装置 | |
CN111107278B (zh) | 图像处理方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
CN110442783A (zh) | 基于人脸识别的信息推送方法、装置、计算机设备 | |
CN108289191B (zh) | 图像识别方法及装置 | |
CN111881740A (zh) | 人脸识别方法、装置、电子设备及介质 | |
JP2014164374A (ja) | 情報表示システム、情報端末、サーバ装置、情報端末の制御方法、サーバ装置の制御方法、及びプログラム | |
WO2019215780A1 (ja) | 識別システム、モデル再学習方法およびプログラム | |
JP2009289210A (ja) | 重要物体認識装置および重要物体認識方法ならびにそのプログラム | |
KR20160044858A (ko) | 얼굴 정보를 이용한 실종 가족 찾기 시스템 및 방법 그리고 이를 구현하는 프로그램을 기록한 기록 매체 | |
JP2015139001A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム | |
JP2014042170A (ja) | 撮影システム、撮影支援方法、撮影装置及びその制御方法、管理装置及びその制御方法、並びにプログラム | |
CN114742561A (zh) | 人脸识别方法、装置、设备及存储介质 | |
JP2018137639A (ja) | 動画像処理システム、並びに、符号化装置及びプログラム、並びに、復号装置及びプログラム | |
CN110196633A (zh) | 使用增强现实***提供实***置的方法及设备 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20190614 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20201009 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20211207 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220106 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20220607 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220620 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 7103229 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |