JP7371712B2 - 撮像システム、撮像方法、及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

この開示は、撮像システム、撮像方法、及びコンピュータプログラムの技術分野に関する。

この種のシステムとして、生体認証処理に用いる生体の一部（例えば、顔や虹彩等）を撮像するものが知られている。例えば特許文献１では、ウォークスルー型虹彩認証システムにおいて、被認証者の身長に応じてカメラを選択すること、顔の大きさなどに基づいて被認証者の位置を推定することが開示されている。特許文献２では、複数のカメラから歩容情報（歩幅、手足の振り、姿勢、歩行周期、動きの左右非対称性など）を抽出し、対象人物の歩容情報と比較して歩容認識を行うことが開示されている。特許文献３では、ユーザの加速度、歩行パワー、歩行ペース、歩行バランスの特徴量から、歩容総合評価値を算出することが開示されている。特許文献４では、右目と左目との間の距離から対象までの距離を算出すること、及び被認証者の目の高さを算出してカメラをチルトさせることが開示されている。

国際公開第２０２０／１９５２１５号 特開２０２０－１０７１４５号公報 特開２０１７－１２７５２２号公報 特開２００６－１６３６８３号公報

この開示は、先行技術文献に開示された技術を改善することを目的とする。

この開示の撮像システムの一の態様は、対象の状態、前記対象の状況、及び周囲の環境の少なくとも１つの要素ごとに学習された複数の推定モデルを有し、前記対象の状態、前記対象の状況、及び前記周囲の環境の少なくとも１つの要素に応じて前記複数の推定モデルを切り替えて、前記対象の移動に関する周期性を推定する周期性推定手段と、前記周期性に基づいて、前記対象をカメラで撮像し、前記対象の顔画像を取得する画像取得手段と、を備え、前記周期性推定手段は、３次元空間における前記対象の顔位置の推移を推定し、該対象の顔位置の推移に基づいて前記周期性を示す前記対象の歩容モデルを推定し、前記画像取得手段は、前記カメラの焦点面における前記対象の顔位置が、前記歩容モデルにおける単位時間あたりの顔位置の変化量が所定値よりも大きくなる位置である場合に、前記対象に照射する光量を増加させる制御及び前記カメラの露光時間を短くする制御の少なくとも一方を実行する。

この開示の撮像装置の一の態様は、対象の少なくとも一部における移動に関する移動情報を取得する情報取得手段と、前記移動情報に基づいて、前記対象の少なくとも一部における移動に関する周期性を推定する周期性推定手段と、前記周期性に基づいて前記対象を撮像するカメラを制御し、前記対象の画像を取得する画像取得手段と、を備える。

この開示の撮像方法の一の態様は、少なくとも１つのコンピュータによって、対象の状態、前記対象の状況、及び周囲の環境の少なくとも１つの要素ごとに学習された複数の推定モデルを有し、前記対象の状態、前記対象の状況、及び前記周囲の環境の少なくとも１つの要素に応じて前記複数の推定モデルを切り替えて、前記対象の移動に関する周期性を推定し、前記周期性に基づいて、前記対象をカメラで撮像し、前記対象の顔画像を取得する、撮像方法であって、前記周期性を推定する際には、３次元空間における前記対象の顔位置の推移を推定し、該対象の顔位置の推移に基づいて前記周期性を示す前記対象の歩容モデルを推定し、前記対象の顔画像を取得する際には、前記カメラの焦点面における前記対象の顔位置が、前記歩容モデルにおける単位時間あたりの顔位置の変化量が所定値よりも大きくなる位置である場合に、前記対象に照射する光量を増加させる制御及び前記カメラの露光時間を短くする制御の少なくとも一方を実行する。

この開示のコンピュータプログラムの一の態様は、少なくとも１つのコンピュータに、対象の状態、前記対象の状況、及び周囲の環境の少なくとも１つの要素ごとに学習された複数の推定モデルを有し、前記対象の状態、前記対象の状況、及び前記周囲の環境の少なくとも１つの要素に応じて前記複数の推定モデルを切り替えて、前記対象の移動に関する周期性を推定し、前記周期性に基づいて、前記対象をカメラで撮像し、前記対象の顔画像を取得する、撮像方法であって、前記周期性を推定する際には、３次元空間における前記対象の顔位置の推移を推定し、該対象の顔位置の推移に基づいて前記周期性を示す前記対象の歩容モデルを推定し、前記対象の顔画像を取得する際には、前記カメラの焦点面における前記対象の顔位置が、前記歩容モデルにおける単位時間あたりの顔位置の変化量が所定値よりも大きくなる位置である場合に、前記対象に照射する光量を増加させる制御及び前記カメラの露光時間を短くする制御の少なくとも一方を実行する、撮像方法を実行させる。

第１実施形態に係る撮像システムのハードウェア構成を示すブロック図である。 第１実施形態に係る撮像システムの機能的構成を示すブロック図である。 第１実施形態に係る撮像システムの動作の流れを示すフローチャートである。 第２実施形態に係る撮像システムの動作の流れを示すフローチャートである。 第３実施形態に係る撮像システムの機能的構成を示すブロック図である。 第３実施形態に係る撮像システムによる座標変換動作を示す概念図である。 第４実施形態に係る撮像システムの動作の流れを示すフローチャートである。 歩容モデルから焦点面の目位置を推定する方法の一例を示すグラフである。 第５実施形態に係る撮像システムにおけるカメラの構成を示す側面図である。 第５実施形態に係る撮像システムの動作の流れを示すフローチャートである。 第５実施形態に係る撮像システムにおけるカメラの構成の変形例を示す側面図（その１）である。 第５実施形態に係る撮像システムにおけるカメラの構成の変形例を示す側面図（その２）である。 第６実施形態に係る撮像システムにおけるカメラの構成を示す側面図である。 第６実施形態に係る撮像システムの動作の流れを示すフローチャートである。 第６実施形態に係る撮像システムにおけるカメラの構成の変形例を示す側面図（その１）である。 第６実施形態に係る撮像システムにおけるカメラの構成の変形例を示す側面図（その２）である。 第７実施形態に係る撮像システムにおけるカメラの構成を示す側面図である。 第７実施形態に係る撮像システムの動作の流れを示すフローチャートである。 第７実施形態に係る撮像システムにおけるカメラの構成の変形例を示す側面図（その１）である。 第７実施形態に係る撮像システムにおけるカメラの構成の変形例を示す側面図（その２）である。 単位時間あたりの目位置の変化量の違いを示すグラフである。 第９実施形態に係る撮像システムの動作の流れを示すフローチャートである。 対象が減速するポイントの一例を示す側面図である。 対象の目位置が変化するポイントの一例を示す側面図（その１）である。 対象の目位置が変化するポイントの一例を示す側面図（その２）である。 対象の目位置が変化するポイントの一例を示す側面図（その３）である。 対象の目位置が変化するポイントの一例を示す側面図（その４）である。 第１２実施形態に係る撮像システムの動作の流れを示すフローチャートである。 第１３実施形態に係る撮像システムの動作の流れを示すフローチャートである。 目の高さの最高値、最低値、中間値の一例を示すグラフである。 第１４実施形態に係る撮像システムの動作の流れを示すフローチャートである。 第１５実施形態に係る撮像装置の機能的構成を示すブロック図である。

以下、図面を参照しながら、撮像システム、撮像装置、撮像方法、及び記録媒体の実施形態について説明する。

＜第１実施形態＞
第１実施形態に係る撮像システムについて、図１から図３を参照して説明する。

（ハードウェア構成）
まず、図１を参照しながら、第１実施形態に係る撮像システムのハードウェア構成について説明する。図１は、第１実施形態に係る撮像システムのハードウェア構成を示すブロック図である。

図１に示すように、第１実施形態に係る撮像システム１０は、プロセッサ１１と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、記憶装置１４とを備えている。撮像システム１０は更に、入力装置１５と、出力装置１６と、を備えていてもよい。また、撮像システム１０は、カメラ１８を備えている。上述したプロセッサ１１と、ＲＡＭ１２と、ＲＯＭ１３と、記憶装置１４と、入力装置１５と、出力装置１６と、カメラ１８とは、データバス１７を介して接続されている。

プロセッサ１１は、コンピュータプログラムを読み込む。例えば、プロセッサ１１は、ＲＡＭ１２、ＲＯＭ１３及び記憶装置１４のうちの少なくとも一つが記憶しているコンピュータプログラムを読み込むように構成されている。或いは、プロセッサ１１は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体が記憶しているコンピュータプログラムを、図示しない記録媒体読み取り装置を用いて読み込んでもよい。プロセッサ１１は、ネットワークインタフェースを介して、撮像システム１０の外部に配置される不図示の装置からコンピュータプログラムを取得してもよい（つまり、読み込んでもよい）。プロセッサ１１は、読み込んだコンピュータプログラムを実行することで、ＲＡＭ１２、記憶装置１４、入力装置１５及び出力装置１６を制御する。本実施形態では特に、プロセッサ１１が読み込んだコンピュータプログラムを実行すると、プロセッサ１１内には、対象の画像を撮像するための処理を実行する機能ブロックが実現される。即ち、プロセッサ１１は、撮像システム１０における各制御を実行するコントローラとして機能してよい。

プロセッサ１１は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ－ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）、ＤＳＰ（Ｄｅｍａｎｄ－Ｓｉｄｅ Ｐｌａｔｆｏｒｍ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）として構成されてよい。プロセッサ１１は、これらのうち一つで構成されてもよいし、複数を並列で用いるように構成されてもよい。

ＲＡＭ１２は、プロセッサ１１が実行するコンピュータプログラムを一時的に記憶する。ＲＡＭ１２は、プロセッサ１１がコンピュータプログラムを実行している際にプロセッサ１１が一時的に使用するデータを一時的に記憶する。ＲＡＭ１２は、例えば、Ｄ－ＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）や、ＳＲＡＭ(Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ)であってよい。また、ＲＡＭ１２に代えて、他の種類の揮発性メモリが用いられてもよい。

ＲＯＭ１３は、プロセッサ１１が実行するコンピュータプログラムを記憶する。ＲＯＭ１３は、その他に固定的なデータを記憶していてもよい。ＲＯＭ１３は、例えば、Ｐ－ＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）や、ＥＰＲＯＭ(Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ)であってよい。また、ＲＯＭ１３に代えて、他の種類の不揮発性 メモリが用いられてもよい。

記憶装置１４は、撮像システム１０が長期的に保存するデータを記憶する。記憶装置１４は、プロセッサ１１の一時記憶装置として動作してもよい。記憶装置１４は、例えば、ハードディスク装置、光磁気ディスク装置、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）及びディスクアレイ装置のうちの少なくとも一つを含んでいてもよい。

入力装置１５は、撮像システム１０のユーザからの入力指示を受け取る装置である。入力装置１５は、例えば、キーボード、マウス及びタッチパネルのうちの少なくとも一つを含んでいてもよい。入力装置１５は、スマートフォンやタブレット等の携帯端末として構成されていてもよい。入力装置１５は、例えばマイクを含む音声入力が可能な装置であってもよい。

出力装置１６は、撮像システム１０に関する情報を外部に対して出力する装置である。例えば、出力装置１６は、撮像システム１０に関する情報を表示可能な表示装置（例えば、ディスプレイ）であってもよい。また、出力装置１６は、撮像システム１０に関する情報を音声出力可能なスピーカ等であってもよい。出力装置１６は、スマートフォンやタブレット等の携帯端末として構成されていてもよい。また、出力装置１６は、画像以外の形式で情報を出力する装置であってもよい。例えば、出力装置１６は、認証システム１０に関する情報を音声で出力するスピーカであってもよい。

カメラ１８は、対象の画像を撮像可能な箇所に設置されたカメラである。なお、ここでの対象は、人間だけに限られず、犬や蛇等の動物、ロボット等を含むものであってよい。カメラ１８は、対象全体の画像を撮像するものであってもよいし、対象の一部を撮像するものであってもよい。例えば、カメラ１８は、対象の顔の画像（以下、適宜「顔画像」と称する）や、対象の目を含む画像（以下、適宜「目画像」と称する）を撮像するように構成されてよい。カメラ１８は、静止画を撮像するカメラであってもよいし、動画を撮像するカメラであってもよい。カメラ１８は、可視光カメラとして構成されてもよいし、近赤外線カメラとして構成されてよい。カメラ１８は、複数台設けられていてもよい。複数台のカメラ１８は、同一種類類であってもよいし、別種類であってもよい。カメラ１８は、例えば画像を撮像しない場合には、自動的に電源オフとなる機能を備えていてもよい。この場合、例えば液体レンズやモータ等の寿命が短いものを優先して電源オフにするようにしてもよい。

なお、図１では、複数の装置を含んで構成される撮像システム１０の例を挙げたが、これらの全部又は一部の機能を、１つの装置（撮像装置）で実現してもよい。この撮像装置は、例えば、上述したプロセッサ１１、ＲＡＭ１２、ＲＯＭ１３のみを備えて構成され、その他の構成要素（即ち、記憶装置１４、入力装置１５、出力装置１６、及びカメラ１８）については、例えば撮像装置に接続される外部の装置が備えるようにしてもよい。また、撮像装置は、一部の演算機能を外部の装置（例えば、外部サーバやクラウド等）によって実現するものであってもよい。

（機能的構成）
次に、図２を参照しながら、第１実施形態に係る撮像システム１０の機能的構成について説明する。図２は、第１実施形態に係る撮像システムの機能的構成を示すブロック図である。

第１実施形態に係る撮像システム１０は、対象の画像を撮像するものとして構成されている。より具体的には、撮像システム１０は、移動する対象（例えば、歩行者等）を撮像可能なものとして構成されている。撮像システム１０で撮像された画像の用途は特に限定されないが、例えば生体認証に用いられてもよい。例えば、撮像システム１０は、歩行する対象を撮像して生体認証を行う、ウォークスルー認証を実行する認証システムの一部として構成されてもよい。

図２に示すように、第１実施形態に係る撮像システム１０は、その機能を実現するための構成要素として、すでに説明したカメラ１８と、情報取得部１１０と、周期性推定部１２０と、画像取得部１３０と、を備えて構成されている。情報取得部１１０、周期性推定部１２０、及び画像取得部１３０の各々は、例えば上述したプロセッサ１１（図１参照）によって実現される処理ブロックであってよい。

情報取得部１１０は、対象の少なくとも一部における移動に関する移動情報を取得可能に構成されている。なお、対象の少なくとも一部とは、例えば対象が移動する際に周期的な動きをする部分であり、例えば目、顔全体、鼻、口、耳、腕、胸、足、体全体などが挙げられる。移動情報は、移動に関する様々な情報であってよく、複数種類の情報を含んでいてもよい。移動情報が含む情報の種類は、移動に関するものであれば特に限定されないが、例えば位置の推移（時系列の座標情報等）を示す情報であってよい。或いは、移動情報は、移動する速度、加速度等に関する情報を含んでいてもよい。情報取得部１１０は、例えば各種センサを用いて移動情報を取得してよい。情報取得部１１０は、カメラ１８を用いて移動情報を取得してもよい。また、情報取得部１１０は、移動情報以外の情報を取得してもよい。情報取得部１１０が取得する移動情報以外の情報については、後述する他の実施形態で詳しく説明する。

周期性推定部１２０は、情報取得部１１０で取得された移動情報に基づいて、対象の少なくとも一部における移動に関する周期性を推定可能に構成されている。ここでの「周期性」とは、対象の少なくとも一部が繰り返して行う移動の周期を示す情報である。推定される周期性は、周期そのものを示す値であってもよいし、周期性を示すグラフやその他の情報であってもよい。周期性推定部１２０は、予め設定されたルールを用いて周期性を推定してよい。或いは、周期性推定部１２０は、学習済みの推定モデルを用いて周期性を推定してよい。周期性推定部１２０が推定する周期性の具体例については、後述する他の実施形態において詳しく説明する。

画像取得部１３０は、周期性推定部１２０で推定された周期性に基づいてカメラ１８を制御し、対象の画像を取得可能に構成されている。画像取得部１３０は、例えば、より適切な画像を取得するために、カメラの向きや位置、カメラパラメータ、撮像タイミング等を制御する。また、画像取得部１３０は、カメラ１８の制御に加えて、撮像に影響を与え得る要素の制御（例えば、照明の制御等）を行ってもよい。また、画像取得部１３０は、対象の移動を促すガイド情報を出力するための制御を行ってもよい。具体的には、画像取得部１３０は、ディスプレイやスピーカ等を用いて各種情報を出力可能な出力部を制御して、ユーザに対するガイド情報（例えば、ユーザの移動を促す情報）を適宜出力してよい。画像取得部１３０は、例えばカメラ１８の前で立ち止まる等、周期的でない動きをしているユーザが存在する場合に、「そのまま歩いて通過してください」等のメッセージを出力するように出力部を制御してよい。画像取得部１３０による具体的な制御方法については、後述する他の実施形態において詳しく説明する。

（動作の流れ）
次に、図３を参照しながら、第１実施形態に係る撮像システム１０の動作（即ち、対象の画像を撮像する際の動作）の流れについて説明する。図３は、第１実施形態に係る撮像システムの動作の流れを示すフローチャートである。

図６に示すように、第１実施形態に係る撮像システム１０の動作が開始されると、まず情報取得部１１０が、対象の少なくとも一部における移動に関する移動情報を取得する（ステップＳ１０１）。情報取得部１１０は、取得した移動情報を、周期性推定部１２０に出力する。

続いて、周期性推定部１２０が、情報取得部１１０で取得された移動情報に基づいて、対象の少なくとも一部における移動に関する周期性を推定する（ステップＳ１０２）。周期性推定部１２０は、推定した周期性に関する情報を、画像取得部１３０に出力する。

続いて、画像取得部１３０が、周期性推定部１２０で推定された周期性に基づいてカメラ１８を制御し、対象の画像を取得する（ステップＳ１０３）。画像取得部１３０は、取得した画像をディスプレイ等に出力してもよい。また、画像取得部１３０は、別途設けられた出力部を制御することで、取得した画像を出力させるようにしてもよい。

（技術的効果）
次に、第１実施形態に係る撮像システム１０によって得られる技術的効果について説明する。

図１から図３で説明したように、第１実施形態に係る撮像システム１０では、対象の移動に関する周期性に基づいてカメラ１８が制御される。このようにすれば、対象の動きを考慮した撮像を行うことができるため、より適切な状態で対象を撮像し、より適切な画像を取得することが可能となる。

＜第２実施形態＞
第２実施形態に係る撮像システム１０について、図４を参照して説明する。なお、第２実施形態は、上述した第１実施形態と一部の動作が異なるのみであり、その他の部分については第１実施形態と同一であってよい。このため、以下では、すでに説明した第１実施形態と異なる部分について詳細に説明し、その他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。

（動作の流れ）
まず、図４を参照しながら、第２実施形態に係る撮像システム１０の動作の流れについて説明する。図４は、第２実施形態に係る撮像システムの動作の流れを示すフローチャートである。なお、図４では、図３で示した処理と同様の処理に同一の符号を付している。

図４に示すように、第２実施形態に係る撮像システム１０の動作が開始されると、まず情報取得部１１０が、対象の少なくとも一部における移動に関する移動情報を取得する（ステップＳ１０１）。なお、第２実施形態に係る情報取得部１１０は、少なくとも対象の目の移動に関する移動情報を取得する。

続いて、周期性推定部１２０が、情報取得部１１０で取得された移動情報に基づいて、目位置の推移を推定する（ステップＳ２０１）。そして、周期性推定部１２０は、目位置の推移に基づいて、歩容モデルを推定する（ステップＳ２０２）。ここでの「歩容モデル」は、対象の歩容を示すモデルであり、周期性に関する情報を含んでいる。歩容モデルは、例えば、対象の歩行に応じて目の位置がどのように変化するのかを示す情報（即ち、歩行に応じた目の動きの周期性を示す情報）であってよい。周期性推定部１２０は、推定した歩容モデルを用いて周期性を推定してもよい。

歩容モデルは、例えば、下記式（１）にように表されるモデルであってよい。
ｙ＝Ａｓｉｎ｛（２π／Ｔ）ｔ＋α｝＋β ・・・（１）
なお、ｙは目の高さ、Ａは振幅、Ｔは周期、ｔは時間、α及びβは所定の係数である。

続いて、画像取得部１３０が、周期性推定部１２０で推定された周期性（即ち、歩容モデルが示す周期性）に基づいてカメラ１８を制御し、対象の画像を取得する（ステップＳ１０３）。歩容モデルに基づいたカメラ１８の制御については、後述する他の実施形態において詳しく説明する。

（技術的効果）
次に、第２実施形態に係る撮像システム１０によって得られる技術的効果について説明する。

図４で説明したように、第２実施形態に係る撮像システム１０では、目位置の推移に基づいて歩容モデルを推定し、対象の周期性を推定できる。このようにすれば、対象の歩容を考慮して、より適切な撮像を行うことが可能となる。

＜第３実施形態＞
第３実施形態に係る撮像システム１０について、図５及び図６を参照して説明する。なお、第３実施形態は、上述した第１及び第２実施形態と一部の構成及び動作が異なるのみであり、その他の部分については第１及び第２実施形態と同一であってよい。このため、以下では、すでに説明した各実施形態と異なる部分について詳細に説明し、その他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。

（機能的構成）
まず、図５を参照しながら、第３実施形態に係る撮像システム１０の機能的構成について説明する。図５は、第３実施形態に係る撮像システムの機能的構成を示すブロック図である。なお、図５では、図２で示した要素と同様のものに同一の符号を付している。

図５に示すように、第３実施形態に係る撮像システム１０は、その機能を実現するための構成要素として、カメラ１８と、目位置検出カメラ２０と、距離センサ２１と、情報取得部１１０と、周期性推定部１２０と、画像取得部１３０と、を備えて構成されている。即ち、第３実施形態に係る撮像システム１０は、第１実施形態の構成（図２参照）に加えて、目位置検出カメラ２０と、距離センサ２１と、を更に備えて構成されている。

目位置検出カメラ２０は、対象の目位置を検出可能に構成されたカメラである。目位置検出カメラ２０は、対象の目を含む画像を撮像し、その画像から対象の目位置を検出可能に構成されている。目位置検出カメラ２０は、連続して画像を撮像することで、目位置の推移を検出可能に構成されてよい。なお、画像から目位置を検出する具体的な手法については、既存の技術を適宜採用することができるため、ここでの詳細な説明は省略するものとする。目位置検出カメラ２０は、カメラ１８とは異なるものとして設けられていてもよいし、カメラ１８と同一のものとして設けられていてもよい。例えば、カメラ１８が目位置を検出している機能を有している場合には、カメラ１８を目位置検出カメラ２０として用いてよい。目位置検出カメラ２０で検出された目位置に関する情報は、目に関する移動情報として情報取得部１１０に取得される構成となっている。

距離センサ２１は、対象と目位置検出カメラ２０との距離を検出可能に構成されている。距離センサ２１で取得された対象と目位置検出カメラ２０との距離は、上述した目に関する移動情報と共に情報取得部１１０に取得される構成となっている。

（座標変換動作）
次に、図６を参照しながら、第３実施形態に係る撮像システム１０が行う座標変換動作について説明する。図６は、第３実施形態に係る撮像システムによる座標変換動作を示す概念図である。

図６（ａ）に示すように、第３実施形態に係る撮像システム１０では、情報取得部１１０が、目位置検出カメラ２０から、対象の目位置の推移を取得する。なお、ここでの目位置の推移は、画像から取得されたものであるため、画像上の目の座標によって表されている。即ち、情報取得部１１０で取得される目位置の推移は、２次元平面における目位置の推移である。

図６（ｂ）に示すように、第３実施形態に係る周期性推定部１２０は、上述した２次元平面における目位置の推移を、３次元空間における目位置の推移に変換する。具体的には、周期性推定部１２０は、距離センサ２１で取得された対象と目位置検出カメラ２０との距離を奥行き方向の情報として用いることで、２次元平面における目位置の推移を、３次元空間における目位置の推移に変換する。

（技術的効果）
次に、第３実施形態に係る撮像システム１０によって得られる技術的効果について説明する。

図５及び図６で説明したように、第３実施形態に係る撮像システム１０では、２次元平面における目位置の推移が、３次元空間における目位置の推移に変換される。このようにすれば、画像から検出した目に関する移動情報（２次元平面における情報）から、実際の目の位置（３次元空間における情報）を推定することが可能となる。第３実施形態に係る撮像システム１０は、このように実際の目位置を推定できるからこそ、より適切な撮像を行うことが可能となる。

＜第４実施形態＞
第４実施形態に係る撮像システム１０について、図７及び図８を参照して説明する。なお、第４実施形態は、上述した第１から第３実施形態と一部の動作が異なるのみであり、その他の部分については第１から第３実施形態と同一であってよい。このため、以下では、すでに説明した各実施形態と異なる部分について詳細に説明し、その他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。

（動作の流れ）
まず、図７を参照しながら、第４実施形態に係る撮像システム１０の動作の流れについて説明する。図７は、第２実施形態に係る撮像システムの動作の流れを示すフローチャートである。なお、図７では、図４で示した処理と同様の処理に同一の符号を付している。

図７に示すように、第４実施形態に係る撮像システム１０の動作が開始されると、まず情報取得部１１０が、対象の少なくとも一部（ここでは「目」）における移動に関する移動情報を取得する（ステップＳ１０１）。その後、周期性推定部１２０が、情報取得部１１０で取得された移動情報に基づいて、目位置の推移を推定する（ステップＳ２０１）。そして、周期性推定部１２０は、目位置の推移に基づいて、歩容モデルを推定する（ステップＳ２０２）。

続いて、画像取得部１３０が、周期性推定部１２０で推定された周期性（即ち、歩容モデルが示す周期性）に基づいて、カメラ１８の焦点面における目位置を推定する（ステップＳ４０１）。そして、画像取得部１３０は、カメラ１８の焦点面における目位置に合わせてカメラ１８を制御し、対象の目画像を取得する（ステップＳ４０２）。なお、目位置に合わせたカメラ１８の制御方法については、後述する他の実施形態で詳しく説明する。

（目位置の推定）
次に、図８を参照しながら、第４実施形態に係る撮像システム１０による目位置を推定する動作について具体例を挙げて説明する。図８は、歩容モデルから焦点面の目位置を推定する方法の一例を示すグラフである。

図８に示すように、歩容モデルが対象の目の高さの時系列での周期的な推移（例えば、上述した式（１）を参照）として取得されているとする。この場合、基準となるトリガ面（焦点面との位置関係が既知の基準点）での目の高さ（図中のｙ１）を取得すれば、歩容モデルからカメラ１８の焦点面における目の高さ（図中のｙ２）を推定することができる。

（技術的効果）
次に、第４実施形態に係る撮像システム１０によって得られる技術的効果について説明する。

図７及び図８で説明したように、第４実施形態に係る撮像システム１０では、歩容モデルに基づいて、カメラ１８の焦点面における目位置が推定される。このようにすれば、カメラの焦点面が狭い（言い換えれば、被写界深度の範囲が狭い）場合であっても、適切に目画像を撮像することが可能である。

＜第５実施形態＞
第５実施形態に係る撮像システム１０について、図９から図１２を参照して説明する。なお、第５実施形態は、上述した第１から第４実施形態と一部の構成及び動作が異なるのみであり、その他の部分については第１から第４実施形態と同一であってよい。このため、以下では、すでに説明した各実施形態と異なる部分について詳細に説明し、その他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。

（カメラ構成）
まず、図９を参照しながら、第５実施形態に係る撮像システム１０のカメラ構成について説明する。図９は、第５実施形態に係る撮像システムにおけるカメラの構成を示す側面図である。

図９に示すように、第５実施形態に係る撮像システム１０では、カメラ１８が移動可能に構成されている。即ち、カメラ１８自身が移動することで、撮像範囲を変更可能に構成されている。カメラ１８は、図に示すように上下方向に移動可能に構成されてもよいし、左右方向、或いは斜め方向に移動可能に構成されてもよい。また、カメラ１８が、対象に近づく方方向（即ち、図９における左方向）や、対象から離れる方向（即ち、図９における右方向）に移動可能に構成されてもよい。即ち、カメラ１８の移動方向は特に限定されるものではない。また、カメラ１８は、移動するだけでなく撮像角度を変更可能に構成されてよい。例えば、カメラ１８の角度が変化するように制御することで、撮像範囲が変化するように構成されてもよい。なお、カメラ１８の移動は、画像取得部１３０によって制御される構成となっている。

（動作の流れ）
次に、図１０を参照しながら、第５実施形態に係る撮像システム１０の動作の流れについて説明する。図１０は、第５実施形態に係る撮像システムの動作の流れを示すフローチャートである。なお、図１０では、図７で示した処理と同様の処理に同一の符号を付している。

図１０に示すように、第５実施形態に係る撮像システム１０の動作が開始されると、まず情報取得部１１０が、対象の少なくとも一部における移動に関する移動情報を取得する（ステップＳ１０１）。その後、周期性推定部１２０が、情報取得部１１０で取得された移動情報に基づいて、目位置の推移を推定する（ステップＳ２０１）。そして、周期性推定部１２０は、目位置の推移に基づいて、歩容モデルを推定する（ステップＳ２０２）。

続いて、画像取得部１３０が、周期性推定部１２０で推定された周期性（即ち、歩容モデルが示す周期性）に基づいて、カメラ１８の焦点面における目位置を推定する（ステップＳ４０１）。そして、画像取得部１３０は、推定したカメラ１８の焦点面における目位置に対応する第１位置にカメラ１８を移動させる（ステップＳ５０１）。

続いて、画像取得部１３０は、対象を撮像する前に（即ち、対象がカメラ１８の焦点面に到達する前に）、実際の目位置を取得する（ステップＳ５０２）。実際の目位置は、例えばカメラ１８で撮像した画像（即ち、焦点面より前で撮像された画像）から取得されてもよいし、その他の経路で取得されてもよい。

続いて、画像取得部１３０は、実際の目位置に対応する第２位置にカメラ１８を移動させる（ステップＳ５０３）。そして、画像取得部１３０は、カメラ１８で対象を撮像して目画像を取得する（ステップＳ５０４）。なお、第１位置と第２位置が同じ位置である場合（即ち、推定した目位置と実際の目位置とが同じである場合）、ステップＳ５０３の処理は省略されてもよい。

（変形例）
次に、図１１及び図１２を参照しながら、第５実施形態に係る撮像システムの変形例（具体的には、カメラの１８構成及び制御に関する変形例）について説明する。図１１は、第５実施形態に係る撮像システムにおけるカメラの構成の変形例を示す側面図（その１）である。図１２は、第５実施形態に係る撮像システムにおけるカメラの構成の変形例を示す側面図（その２）である。なお、図１１及び図１２では、図９で示した構成要素と同様の要素に同一の符号を付している。

図１１に示すように、第５実施形態に係る撮像システムの変形例では、カメラ１８が連続して対象の画像を撮像するようにしてもよい。例えば、カメラ１８は、移動する対象の動画を撮像してよい。カメラ１８は、周期性に基づいて推定された目位置に基づいて、その高さを随時変化させながら画像を撮像すればよい。即ち、カメラ１８は、対象の目位置を追従するように上下方向に移動されればよい。この場合、画像取得部１３０は、周期性に基づいて繰り返し目位置を推定する処理を行ってよい。また、カメラ１８は、対象との距離に応じて焦点距離を変化させながら撮像してよい。即ち、カメラ１８に近づいてくる対象にピントが合い続けるように焦点距離を変化させてよい。なお、対象との距離（即ち、カメラ１８と対象との相対的な位置関係）は、各種センサで取得してもよいし、対象の移動速度等から推定してもよい。カメラ１８は、例えば液体レンズを制御することで、焦点距離を変化させてよい。

図１２に示すように、第５実施形態に係る撮像システムの他の変形例では、カメラ１８が対象の移動方向に沿って（即ち、図の左右方向に）移動可能に構成されてもよい。例えば、カメラ１８は、対象との距離が１メートルで維持されるように移動してよい。この場合、カメラ１８が焦点距離を変更可能でなくとも、カメラ１８自身が移動することによってピントを調節し、移動する対象の目を連続して撮像することが可能となる。

（技術的効果）
次に、第５実施形態に係る撮像システム１０によって得られる技術的効果について説明する。

図９から図１２で説明したように、第５実施形態に係る撮像システム１０では、推定された目位置に応じて制御されたカメラ１８の位置が、実際の目位置に応じて調整されてから撮像が行われる。このようにすれば、推定した目位置にずれが生じている場合であっても適切に目画像を取得できる。また、予め推定した目位置に基づいてカメラ１８が移動されているため、実際の目位置を取得してからカメラ１８を動かし始める場合と比べて、より短い時間で適切な位置へとカメラ１８を移動させることができる。
＜第６実施形態＞
第６実施形態に係る撮像システム１０について、図１３から図１６を参照して説明する。なお、第６実施形態は、上述した第１から第５実施形態と一部の構成及び動作が異なるのみであり、その他の部分については第１から第５実施形態と同一であってよい。このため、以下では、すでに説明した各実施形態と異なる部分について詳細に説明し、その他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。

（カメラ構成）
まず、図１３を参照しながら、第６実施形態に係る撮像システム１０のカメラ構成について説明する。図１３は、第６実施形態に係る撮像システムにおけるカメラの構成を示す側面図である。

図１３に示すように、第６実施形態に係る撮像システム１０では、カメラ１８が複数台設置されている（図に示す例では、高さの異なるカメラ１８Ａ、カメラ１８Ｂ、カメラ１８Ｃ）が設置されている。これら複数台のカメラ１８は、実際に撮像に用いる１台を選択することで、撮像範囲を変更可能とされている。例えば、最も高い位置に設置されているカメラ１８Ａが選択されると撮像範囲は高い範囲となり、真ん中に設置されているカメラ１８Ｂが選択されると撮像範囲は真ん中付近の範囲となり、最も低い位置に設置されているカメラ１８Ｃが選択されると撮像範囲は低い範囲となる。なお、図に示す例では、複数台のカメラ１８が縦方向に並ぶように設置されているが、例えば左右方向、或いは斜め方向に並ぶように設置されてもよい。なお、撮像に用いるカメラ１８の選択は、画像取得部１３０によって行われる構成となっている。

（動作の流れ）
次に、図１４を参照しながら、第６実施形態に係る撮像システム１０の動作の流れについて説明する。図１４は、第６実施形態に係る撮像システムの動作の流れを示すフローチャートである。なお、図１４では、図７で示した処理と同様の処理に同一の符号を付している。

図１４に示すように、第６実施形態に係る撮像システム１０の動作が開始されると、まず情報取得部１１０が、対象の少なくとも一部における移動に関する移動情報を取得する（ステップＳ１０１）。その後、周期性推定部１２０が、情報取得部１１０で取得された移動情報に基づいて、目位置の推移を推定する（ステップＳ２０１）。そして、周期性推定部１２０は、目位置の推移に基づいて、歩容モデルを推定する（ステップＳ２０２）。

続いて、画像取得部１３０が、周期性推定部１２０で推定された周期性（即ち、歩容モデルが示す周期性）に基づいて、カメラ１８の焦点面における目位置を推定する（ステップＳ４０１）。そして、画像取得部１３０は、推定したカメラ１８の焦点面における目位置に対応する第１カメラを選択する（ステップＳ６０１）。

続いて、画像取得部１３０は、対象を撮像する前に（即ち、対象がカメラ１８の焦点面に到達する前に）、実際の目位置を取得する（ステップＳ６０２）。実際の目位置は、例えばカメラ１８で撮像した画像（即ち、焦点面より前で撮像された画像）から取得されてもよいし、その他の経路で取得されてもよい。

続いて、画像取得部１３０は、実際の目位置に対応する第２カメラを選択する（ステップＳ６０３）。そして、画像取得部１３０は、選択したカメラ１８で対象を撮像して目画像を取得する（ステップＳ６０４）。なお、第１カメラと第２カメラが同じものである場合（即ち、推定した目位置と実際の目位置とが同じである場合）、ステップＳ６０３の処理は省略されてもよい。また、ズレが所定範囲内となる場合（即ち、選択するカメラを変更せずともよい程にズレが小さい場合）には、選択したカメラ１８はそのままで、オフセット（取得する画像として切り取る範囲）を変更して対応してもよい。

（変形例）
次に、図１５及び図１６を参照しながら、第６実施形態に係る撮像システムの変形例（具体的には、カメラ１８の構成及び制御に関する変形例）について説明する。図１５は、第６実施形態に係る撮像システムにおけるカメラの構成の変形例を示す側面図（その１）である。図１６は、第６実施形態に係る撮像システムにおけるカメラの構成の変形例を示す側面図（その２）である。なお、図１５及び図１６では、図１３で示した構成要素と同様の要素に同一の符号を付している。

図１５に示すように、第６実施形態に係る撮像システムの変形例では、カメラ１８が連続して対象の画像を撮像するようにしてもよい。例えば、カメラ１８は、移動する対象の動画を撮像してよい。カメラ１８は、周期性に基づいて推定された目位置に基づいて選択された後、対象との距離に応じて焦点距離を変化させながら撮像を行ってよい。即ち、カメラ１８に近づいてくる対象にピントが合い続けるように焦点距離を変化させてよい。なお、対象との距離（即ち、カメラ１８と対象との相対的な位置関係）は、各種センサで取得してもよいし、対象の移動速度等から推定してもよい。カメラ１８は、例えば液体レンズを制御することで、焦点距離を変化させてよい。

図１６に示すように、第６実施形態に係る撮像システムの他の変形例では、カメラ１８が対象の移動方向に沿って（即ち、図の左右方向に）移動可能に構成されてもよい。例えば、カメラ１８は、対象との距離が１メートルで維持されるように移動してよい。この場合、カメラ１８が焦点距離を変更可能でなくとも、カメラ１８自身が移動することによってピントを調節し、移動する対象の目を連続して撮像することが可能となる。なお、複数のカメラ１８Ａ～Ｃすべてが図の左右方向に移動可能とされるのが好ましいが、少なくとも１台のカメラ１８が左右方向に移動可能とされてもよい。

なお、図１５及び図１６で説明した変形例においては、選択されたカメラ１８だけで対象の目位置を撮像し続けることが難しい場合がある。例えば、１番上のカメラ１８Ａでは、対象の目位置が低い場合に、目を撮像し続けることが困難となる可能性が高いと考えられる。同様に、１番下のカメラ１８Ｃでは、、対象の目位置が高い場合に、目を撮像し続けることが困難となる可能性が高いと考えられる。これに対し、上述した変形例では、焦点距離（或いは、対象との距離）をすべてのカメラＡ～Ｃで同時に変更しつつ、すべてのカメラＡ～Ｃで連続撮影（即ち、動画撮影）を行い、それぞれのカメラ１８で撮影できた動画のうち、虹彩が写っている動画だけをまとめる（又は、虹彩が写っていないカメラ１８の動画を削除）ように編集してよい。或いは、目位置の周期性に基づいて、すべてのカメラＡ～Ｃで撮影した動画のうち使う映像をピックアップする（例えば、２秒～２．３秒時点は一番下のカメラ１８Ｃの映像を使い、２．３秒～２．５秒時点は真ん中のカメラ１８Ｂの映像を使う）ようにしてもよい。

（技術的効果）
次に、第６実施形態に係る撮像システム１０によって得られる技術的効果について説明する。

図１３から図１６で説明したように、第６実施形態に係る撮像システム１０では、推定された目位置に応じてカメラ１８が選択された後、実際の目位置に応じて再びカメラ１８が選択される。このようにすれば、推定した目位置にずれが生じている場合であっても適切に目画像を取得できる。また、予め推定した目位置に基づいてカメラ１８が選択されているため、推定した目位置のズレが小さい場合には、オフセットの変更のみで対応することができる。

＜第７実施形態＞
第７実施形態に係る撮像システム１０について、図１７から図２０を参照して説明する。なお、第７実施形態は、上述した第１から第６実施形態と一部の構成及び動作が異なるのみであり、その他の部分については第１から第６実施形態と同一であってよい。このため、以下では、すでに説明した各実施形態と異なる部分について詳細に説明し、その他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。

（カメラ構成）
まず、図１７を参照しながら、第７実施形態に係る撮像システム１０のカメラ構成について説明する。図１７は、第７実施形態に係る撮像システムにおけるカメラの構成を示す側面図である。

図１７に示すように、第７実施形態に係る撮像システム１０では、カメラ１８がミラー３００を介して対象を撮像するように構成されている。例えば、カメラ１８は、図に示すように下側からミラー３００に向けて配置され、ミラー３００における反射を利用して対象を撮像可能に構成される。ミラー３００は、回転可能に構成されている。このため、ミラー３００を回転させて角度を変更すると、カメラの撮像範囲も変化する。なお、カメラ１８とミラー３００との配置関係は、図に示す例に限られない。ミラー３００の回転は、画像取得部１３０によって制御される構成となっている。

（動作の流れ）
次に、図１８を参照しながら、第７実施形態に係る撮像システム１０の動作の流れについて説明する。図１８は、第７実施形態に係る撮像システムの動作の流れを示すフローチャートである。なお、図１８では、図７で示した処理と同様の処理に同一の符号を付している。

図１８に示すように、第７実施形態に係る撮像システム１０の動作が開始されると、まず情報取得部１１０が、対象の少なくとも一部における移動に関する移動情報を取得する（ステップＳ１０１）。その後、周期性推定部１２０が、情報取得部１１０で取得された移動情報に基づいて、目位置の推移を推定する（ステップＳ２０１）。そして、周期性推定部１２０は、目位置の推移に基づいて、歩容モデルを推定する（ステップＳ２０２）。

続いて、画像取得部１３０が、周期性推定部１２０で推定された周期性（即ち、歩容モデルが示す周期性）に基づいて、カメラ１８の焦点面における目位置を推定する（ステップＳ４０１）。そして、画像取得部１３０は、推定したカメラ１８の焦点面における目位置に対応する第１角度となるようにミラー３００の角度を制御する（ステップＳ７０１）。

続いて、画像取得部１３０は、対象を撮像する前に（即ち、対象がカメラ１８の焦点面に到達する前に）、実際の目位置を取得する（ステップＳ７０２）。実際の目位置は、例えばカメラ１８で撮像した画像（即ち、焦点面より前で撮像された画像）から取得されてもよいし、その他の経路で取得されてもよい。

続いて、画像取得部１３０は、実際の目位置に対応する第２角度となるようにミラー３００の角度を制御する（ステップＳ７０３）。そして、画像取得部１３０は、カメラ１８で対象を撮像して目画像を取得する（ステップＳ７０４）。なお、第１角度と第２角度が同じ角度である場合（即ち、推定した目位置と実際の目位置とが同じである場合）、ステップＳ７０３の処理は省略されてもよい。

（変形例）
次に、図１９及び図２０を参照しながら、第７実施形態に係る撮像システムの変形例（具体的には、カメラ１８の構成及び制御に関する変形例）について説明する。図１９は、第７実施形態に係る撮像システムにおけるカメラの構成の変形例を示す側面図（その１）である。図２０は、第７実施形態に係る撮像システムにおけるカメラの構成の変形例を示す側面図（その２）である。なお、図１９及び図２０では、図１７で示した構成要素と同様の要素に同一の符号を付している。

図１９に示すように、第７実施形態に係る撮像システムの変形例では、カメラ１８が連続して対象の画像を撮像するようにしてもよい。例えば、カメラ１８は、移動する対象の動画を撮像してよい。カメラ１８は、周期性に基づいて推定された目位置に基づいて、ミラー３００随時回転させながら画像を撮像すればよい。即ち、対象の目位置を追従するようにカメラ１８の撮像範囲が制御されればよい。この場合、画像取得部１３０は、周期性に基づいて繰り返し目位置を推定する処理を行ってよい。また、カメラ１８は、対象との距離に応じて焦点距離を変化させながら撮像してよい。即ち、カメラ１８に近づいてくる対象にピントが合い続けるように焦点距離を変化させてよい。なお、対象との距離（即ち、カメラ１８と対象との相対的な位置関係）は、各種センサで取得してもよいし、対象の移動速度等から推定してもよい。カメラ１８は、例えば液体レンズを制御することで、焦点距離を変化させてよい。

図２０に示すように、第７実施形態に係る撮像システムの他の変形例では、カメラ１８が対象の移動方向に沿って（即ち、図の左右方向に）移動可能に構成されてもよい。例えば、カメラ１８は、対象との距離が１メートルで維持されるように移動してよい。この場合、カメラ１８とミラー３００とは一体的に移動可能に構成されればよい。この構成では、カメラ１８が焦点距離を変更可能でなくとも、カメラ１８自身が移動することによってピントを調節し、移動する対象の目を連続して撮像することが可能となる。

（技術的効果）
次に、第７実施形態に係る撮像システム１０によって得られる技術的効果について説明する。

図１７から図２０で説明したように、第７実施形態に係る撮像システム１０では、推定された目位置に応じて制御されたミラー３００の角度が、実際の目位置に応じて調整されてから撮像が行われる。このようにすれば、推定した目位置にずれが生じている場合であっても適切に目画像を取得できる。また、予め推定した目位置に基づいてミラー３００が制御されているため、実際の目位置を取得してからミラー３００を動かし始める場合と比べて、より短い時間で適切な角度にミラー３００を制御することができる。

＜第８実施形態＞
第８実施形態に係る撮像システム１０について、図２１を参照して説明する。なお、第８実施形態は、上述した第１から第７実施形態と一部の動作が異なるのみであり、その他の部分については第１から第７実施形態と同一であってよい。このため、以下では、すでに説明した各実施形態と異なる部分について詳細に説明し、その他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。

（撮像制御）
まず、図２１を参照しながら、第８実施形態に係る撮像システム１０による撮像制御（即ち、対象の画像を撮像する際の制御）について説明する。図２１は、単位時間あたりの目位置の変化量の違いを示すグラフである。

図２１に示すように、対象の目の高さは、そのタイミングによって変化量が大きくなる箇所と小さくなる箇所がある。例えば、図２１におけるＰ１の期間では、単位時間あたりの目の高さの変化量が比較的小さくなる。一方で、Ｐ２の期間では、単位時間あたりの目の高さの変化量が比較的大きくなる。

第８実施形態に係る画像取得部１３０は、上述した単位時間あたりの目の高さの変化量に応じて、撮影条件を変更可能に構成されている。具体的には、画像取得部１３０は、撮影するタイミング（即ち、カメラ１８の焦点面）において、単位時間あたりの目の高さの変化量が所定値よりも大きくなる場合に、対象５０への照射光量を増加させる制御と、カメラ１８の露光時間を短くする制御（即ち、シャッタースピードを早くする制御）と、のうち少なくとも一方を実行する。この場合、照射光量と露光時間とは同時に制御されてもよい。なお、ここでの「所定値」は、対象のブレの発生しやすさ等に応じて、予め適切な値を設定しておけばよい。また、ここでは単位時間あたりの目の高さの変化量が所定値よりも大きくなる場合（即ち、図２１のＰ２に相当する期間）に制御する例を挙げたが、目の高さの変化量が所定値よりも小さくなる場合（即ち、図２１のＰ１に相当する期間）に制御を行うようにしてもよい。具体的には、単位時間あたりの目の高さの変化量が所定値よりも小さくなる場合に、対象５０への照射光量を減少させる制御と、カメラ１８の露光時間を長くする制御（即ち、シャッタースピードを遅くする制御）と、のうち少なくとも一方を実行するようにしてもよい。この場合も、照射光量と露光時間とは同時に制御されてよい。また、上述した２つの制御をそれぞれ実行するために、複数の所定値が設定されてよい。例えば、単位時間あたりの目の高さの変化量が大きくなっていることを判定するための「第１所定値」と、単位時間あたりの目の高さの変化量が小さくなっていることを判定するための「第２所定値」と、が別々に設定されてよい。

照射光量を増加させる制御は、例えばカメラ１８に内蔵されている照明や、カメラ１８に関連付けられた照明、撮像する部屋の照明装置の光量を増加させる制御であってよい。なお、カメラ１８に関連付けられた照明は、カメラ１８の筐体に取り付けられて照明であってもよいし、カメラ１８とは離れた位置に設置された照明であってもよい。この場合、カメラ１８と照明は、無線を介して通信可能に構成されてよい。或いは、部屋のカーテン等を制御して、部屋に入る外光の量を制御するようにしてもよい。

（技術的効果）
次に、第８実施形態に係る撮像システム１０によって得られる技術的効果について説明する。

図２１で説明したように、第８実施形態に係る撮像システム１０では、単位時間あたりの目の高さの変化量が所定値よりも大きくなる場合に、対象５０への照射光量を増加させる制御、及びカメラ１８の露光時間を短くする制御の少なくとも一方が行われる。このようにすれば、目位置が比較的大きく変化するタイミングで撮像が行われる場合であっても、鮮明な画像（即ち、ブレの少ない画像）を取得することが可能となる。

＜第９実施形態＞
第９実施形態に係る撮像システム１０について、図２２を参照して説明する。なお、第９実施形態は、上述した第１から第８実施形態と一部の動作が異なるのみであり、その他の部分については第１から第８実施形態と同一であってよい。このため、以下では、すでに説明した各実施形態と異なる部分について詳細に説明し、その他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。

（動作の流れ）
まず、図２２を参照しながら、第９実施形態に係る撮像システム１０の動作の流れについて説明する。図２２は、第９実施形態に係る撮像システムの動作の流れを示すフローチャートである。なお、図２２では、図３で示した処理と同様の処理に同一の符号を付している。

図２２に示すように、第９実施形態に係る撮像システム１０の動作が開始されると、まず情報取得部１１０が、対象の少なくとも一部における移動に関する移動情報を取得する（ステップＳ１０１）。また、第９実施形態に係る情報取得部１１０は、移動情報に加えて、対象の状態、状況、及び周囲の環境に関する情報を取得する（ステップＳ９０１）。なお、情報取得部１１０は、対象の状態、状況、及び周囲の環境に関する情報の少なくとも１つを取得すればよい。

ここでの「対象の状態」とは、対象の移動態様を示すものであり、例えば、対象が通常の歩行をしているのか、車椅子で移動しているのか、杖をついて歩行しているのか、等を示す情報として取得される。「対象の状況」とは、対象の現在の移動状況を示すものであり、例えば、対象が急にゆっくり歩いた、対象が立ち止まった、対象が移動方向を変えた、ことを示す情報として取得される。「周囲の環境」とは、対象の移動に影響を与え得る環境条件を示すものであり、例えば、対象の前を歩いている他者が急に立ち止まった、対象の歩いている箇所が混雑している、ことを示す情報として取得される。なお、上述した対象の状態、状況、及び周囲の環境に関する情報は、例えばカメラ１８等で撮像された画像から取得されてもよいし、その他の手法で取得されてもよい。

第９実施形態に係る周期性推定部１２０は、周期性を推定するための推定モデルを複数備えている。これら複数の推定モデルは、対象の状態、状況、及び周囲の環境が異なる場合を想定して学習されたものでよい周期性推定部１２０は、上述した対象の状態、状況、及び周囲の環境に関する情報の少なくとも１つに基づいて、推定モデルを切り替える（ステップＳ９０２）。即ち、周期性推定部１２０は、現在の対象の状態、状況、及び周囲の環境に応じた推定モデルを選択する。

続いて、周期性推定部１２０が、選択された推定モデルを用いて周期性を推定する（ステップＳ９０３）。そして、画像取得部１３０が、周期性推定部１２０で推定された周期性に基づいてカメラ１８を制御し、対象の画像を取得する（ステップＳ１０３）。

（技術的効果）
次に、第９実施形態に係る撮像システム１０によって得られる技術的効果について説明する。

図２２で説明したように、第９実施形態に係る撮像システム１０では、対象の状態、状況、及び周囲の環境に応じて推定モデルが切り替えられる。このようにすれば、対象の状態、状況、及び周囲の環境に応じて適切に周期性を推定することが可能となり、推定モデルを切り替えない場合と比べると、より適切な画像を取得することができる。

＜第１０実施形態＞
第１０実施形態に係る撮像システム１０について、図２３を参照して説明する。なお、第１０実施形態は、上述した第１から第９実施形態と一部の構成及び動作が異なるのみであり、その他の部分については第１から第９実施形態と同一であってよい。このため、以下では、すでに説明した各実施形態と異なる部分について詳細に説明し、その他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。

（減速を考慮した学習）
まず、図２３を参照しながら、第１０実施形態に係る撮像システム１０における推定モデルの学習について説明する。図２３は、対象が減速するポイントの一例を示す側面図である。

第１０実施形態に係る撮像システム１０では、周期性推定部１２０が、事前に学習された推定モデルを用いて周期性を推定する。そして特に、周期性推定部１２０が用いる推定モデルは、対象の減速を考慮して学習されている。より具体的には、推定モデルは、移動中の対象５０が減速する可能性が高い場所の存在等を考慮して学習されている。なお、ここでの「減速」とは、周期性推定部１２０が推定する周期性に影響を与え得る減速のことを指している。

図２３に示すように、対象５０の移動経路上に、段差やゲート６０が存在しているとする。ゲート６０の種類は特に限定されないが、その一例としてフラッパーゲート等の対象の通行を制御するゲートが挙げられる。この場合、対象５０は段差のある地点で減速することが予測される。また、対象５０は、ゲート６０の前で減速することが予測される。このように、対象５０が減速する可能性がある場所に関する情報を予め取得しておけば、そこでの減速を考慮して推定モデルを学習することが可能である。周期性推定部１２０は、このように減速を考慮して学習された推定モデルを用いて、対象の周期性やカメラ１８の焦点位置における目位置（目の高さ）を推定してよい。

（技術的効果）
次に、第１０実施形態に係る撮像システム１０によって得られる技術的効果について説明する。

図２３で説明したように、第１０実施形態に係る撮像システム１０では、対象５０の減速を考慮して推定モデルが学習される。このようにすれば、対象５０の減速が周期性に与える影響を考慮して、周期性を推定することができる。よって、対象の移動に関する周期性を、減速を考慮しない場合と比べて高い精度で推定できる。

＜第１１実施形態＞
第１１実施形態に係る撮像システム１０について、図２４を参照して説明する。なお、第１１実施形態は、上述した第１から第１０実施形態と一部の構成及び動作が異なるのみであり、その他の部分については第１から第１０実施形態と同一であってよい。このため、以下では、すでに説明した各実施形態と異なる部分について詳細に説明し、その他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。

（目位置の変化を考慮した学習）
まず、図２４から図２７を参照しながら、第１１実施形態に係る撮像システム１０における推定モデルの学習について説明する。図２４は、対象の目位置が変化するポイントの一例を示す側面図（その１）である。図２５は、対象の目位置が変化するポイントの一例を示す側面図（その２）である。図２６は、対象の目位置が変化するポイントの一例を示す側面図（その３）である。図２７は、対象の目位置が変化するポイントの一例を示す側面図（その４）である。

第１１実施形態に係る撮像システム１０では、周期性推定部１２０が、事前に学習された推定モデルを用いて周期性を推定する。そして特に、周期性推定部１２０が用いる推定モデルは、対象の目位置の変化を考慮して学習されている。より具体的には、推定モデルは、移動中の対象５０の目位置が変化する可能性が高い場所の存在等を考慮して学習されている。

図２４に示すように、対象５０の移動経路上に、上り段差及び上り坂が存在しているとする。この場合、対象５０の目位置は、上り段差のある地点で大きく上側に変化する（高くなる）ことが予測される。また、対象５０の目位置は、ゲート６０の前の上り坂で徐々に高くなっていくことが予測される。

図２５に示すように、対象５０の移動経路上に、下り段差及び下り坂が存在しているとする。この場合、対象５０の目位置は、下り段差のある地点で大きく下側に変化する（低くなる）ことが予測される。また、対象５０の目位置は、ゲート６０の前の下り坂で徐々に低くなっていくことが予測される。

図２６に示すように、対象５０の移動経路上に、上り段差及び下り坂が存在しているとする。この場合、対象５０の目位置は、上り段差のある地点で大きく上側に変化する（高くなる）ことが予測される。また、対象５０の目位置は、ゲート６０の前の下り坂で徐々に低くなっていくことが予測される。

図２７に示すように、対象５０の移動経路上に、下り段差及び上り坂が存在しているとする。この場合、対象５０の目位置は、下り段差のある地点で大きく下側に変化する（低くなる）ことが予測される。また、対象５０の目位置は、ゲート６０の前の上り坂で徐々に高くなっていくことが予測される。

このように、対象５０の目位置が変化する可能性がある場所に関する情報を予め取得しておけば、そこでの目位置の変化を考慮して推定モデルを学習することが可能である。周期性推定部１２０は、このように目位置の変化を考慮して学習された推定モデルを用いて、対象の周期性やカメラ１８の焦点位置における目位置（目の高さ）を推定してよい。なお、図２４から図２７で示した段差や坂の組み合わせはあくまで一例であり、その他の目位置が変化するポイントを考慮して学習を行ってもよい。

（技術的効果）
次に、第１１実施形態に係る撮像システム１０によって得られる技術的効果について説明する。

図２４で説明したように、第１１実施形態に係る撮像システム１０では、対象５０の目位置の変化を考慮して推定モデルが学習される。このようにすれば、対象５０の目位置の変化を考慮して、周期性を推定することができる。よって、対象の移動に関する周期性を、減速を考慮しない場合と比べて高い精度で推定できる。

＜第１２実施形態＞
第１２実施形態に係る撮像システム１０について、図２８を参照して説明する。なお、第１２実施形態は、上述した第１から第１１実施形態と一部の動作が異なるのみであり、その他の部分については第１から第１１実施形態と同一であってよい。このため、以下では、すでに説明した各実施形態と異なる部分について詳細に説明し、その他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。

（動作の流れ）
まず、図２８を参照しながら、第１２実施形態に係る撮像システム１０の動作の流れについて説明する。図２８は、第１２実施形態に係る撮像システムの動作の流れを示すフローチャートである。なお、図２８では、図７で示した処理と同様の処理に同一の符号を付している。

図２８に示すように、第１２実施形態に係る撮像システム１０の動作が開始されると、まず情報取得部１１０が、対象の少なくとも一部における移動に関する移動情報を取得する（ステップＳ１０１）。その後、周期性推定部１２０が、情報取得部１１０で取得された移動情報に基づいて、目位置の推移を推定する（ステップＳ２０１）。そして、周期性推定部１２０は、目位置の推移に基づいて、歩容モデルを推定する（ステップＳ２０２）。

続いて、画像取得部１３０が、周期性推定部１２０で推定された周期性（即ち、歩容モデルが示す周期性）に基づいて、カメラ１８の焦点面における目位置を推定する（ステップＳ４０１）。その後、画像取得部１３０は、対象が途中で立ち止まったか否かを判定する（ステップＳ１１０１）。対象が立ち止まったか否かは、情報取得部１１０で取得されている移動情報から判定されてもよいし、カメラ１８等で撮像された画像から判定されてもよい。

対象が立ち止まったと判定された場合（ステップＳ１１０１：ＹＥＳ）、画像取得部１３０は、対象が立ち止まった位置、及び対象が再び移動を開始したタイミングに関する情報を取得する（ステップＳ１１０２）。これらの情報は、例えば情報取得部１１０を介して取得されてよい。

続いて、画像取得部１３０は、取得した対象が立ち止まった位置、及び対象が再び移動を開始したタイミングに関する情報に基づいて、カメラ１８の焦点面における目位置を再推定し、撮像タイミングを調整する（ステップＳ１１０３）。この際、画像取得部１３０は、立ち止まるまでの周期性や推定モデルを用いて、撮像タイミングを推定してもよい。即ち、立ち止まって再び歩き出す場合でも、立ち止まる前と同様の歩き方をする可能性を考慮して、撮像タイミングを調整してもよい。そして、画像取得部１３０は、カメラ１８の焦点面における目位置に合わせてカメラ１８を制御し、対象の目画像を取得する（ステップＳ４０２）。なお、対象が立ち止まっていないと判定された場合（ステップＳ１１０１：ＮＯ）、上述したステップＳ１１０１及びＳ１１０２の処理は省略されてよい。

（技術的効果）
次に、第１２実施形態に係る撮像システム１０によって得られる技術的効果について説明する。

図２８で説明したように、第１２実施形態に係る撮像システム１０では、対象が立ち止まった場合に、目位置の再推定及び撮像タイミングの調整が行われる。このようにすれば、対象が意図せず途中で（即ち、撮像前に）立ち止まった場合であっても、その後の調整によって適切に対象の画像を取得することが可能である。

＜第１３実施形態＞
第１３実施形態に係る撮像システム１０について、図２９及び図３０を参照して説明する。なお、第１３実施形態は、上述した第１から第１２実施形態と一部の動作が異なるのみであり、その他の部分については第１から第１２実施形態と同一であってよい。このため、以下では、すでに説明した各実施形態と異なる部分について詳細に説明し、その他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。

（動作の流れ）
まず、図２９及び図３０を参照しながら、第１３実施形態に係る撮像システム１０の動作の流れについて説明する。図２９は、第１３実施形態に係る撮像システムの動作の流れを示すフローチャートである。図３０は、目の高さの最高値、最低値、中間値の一例を示すグラフである。なお、図２９では、図２８で示した処理と同様の処理に同一の符号を付している。

図２９に示すように、第１３実施形態に係る撮像システム１０の動作が開始されると、まず情報取得部１１０が、対象の少なくとも一部における移動に関する移動情報を取得する（ステップＳ１０１）。その後、周期性推定部１２０が、情報取得部１１０で取得された移動情報に基づいて、目位置の推移を推定する（ステップＳ２０１）。そして、周期性推定部１２０は、目位置の推移に基づいて、歩容モデルを推定する（ステップＳ２０２）。

続いて、画像取得部１３０が、周期性推定部１２０で推定された周期性（即ち、歩容モデルが示す周期性）に基づいて、カメラ１８の焦点面における目位置を推定する（ステップＳ４０１）。その後、画像取得部１３０は、対象が途中で立ち止まったか否かを判定する（ステップＳ１１０１）。

対象が立ち止まったと判定された場合（ステップＳ１１０１：ＹＥＳ）、画像取得部１３０は、対象が立ち止まった位置からカメラまでの距離が所定距離以上であるか否かを判定する（ステップＳ１２０１）。ここでの「所定距離」は、対象が移動を再開してから撮像を実行するまでに、歩容モデルを再推定してカメラ１８を制御する程度の余裕が生ずるか否かを判定するための閾値であり、予め適切な値が求められ設定されていればよい。

対象が立ち止まった位置からカメラまでの距離が所定距離以上である場合（ステップＳ１２０１：ＹＥＳ）、周期性推定部１２０が移動を再開した対象の歩容モデルを再推定する（ステップＳ１２０２）。そして、画像取得部１３０は、再推定された歩容モデルから目位置を推定して、対象の目画像を取得する（ステップＳ１２０３）。

一方、対象が立ち止まった位置からカメラまでの距離が所定距離以上でない場合（ステップＳ１２０１：ＮＯ）、画像取得部１３０は、目位置の推移の最大値と最小値（例えば）の中央値に併せて、対象の目画像を取得する（ステップＳ１２０３）。例えば、画像取得部１３０は、目位置として想定される最も高い地点と、目位置として想定される最も低い地点と、の中間地点に目が来ると想定して撮像を行ってよい。より具体的には、画像取得部１３０は、図３０における目の高さの最高値ｙｍａｘと、最低値ｙｍｉｎとの中央値ｙｍｅｄｉａｎを暫定的な目位置に設定して撮像を実行してよい。

なお、対象が立ち止まっていないと判定された場合（ステップＳ１１０１：ＮＯ）、上述したステップＳ１２０１、Ｓ１２０３及びＳ１２０３の処理は省略されてよい。

（技術的効果）
次に、第１３実施形態に係る撮像システム１０によって得られる技術的効果について説明する。

図２９及び図３０で説明したように、第１３実施形態に係る撮像システム１０では、対象が立ち止まった位置に応じて、それぞれ異なる処理が実行される。このようにすれば、対象が立ち止まった際の状況に応じて適切な撮像を実行することが可能となる。より具体的には、立ち止まった位置がカメラ１８から比較的遠い場合には歩容モデルが再推定されるため、新たに推定した歩容モデルに応じた撮像を実現することができる。他方、立ち止まった位置がカメラ１８に比較的近い場合には、目の推移の中央値に合わせた撮像が行われるため、実際の目の位置が多少のずれていたとしても、高い確率で目を含む画像を撮像することができる。

＜第１４実施形態＞
第１４実施形態に係る撮像システム１０について、図３１を参照して説明する。なお、第１４実施形態は、上述した第１から第１３実施形態と一部の構成及び動作が異なるのみであり、その他の部分については第１から第１３実施形態と同一であってよい。このため、以下では、すでに説明した各実施形態と異なる部分について詳細に説明し、その他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。

（動作の流れ）
まず、図３１を参照しながら、第１４実施形態に係る撮像システム１０の動作の流れについて説明する。図３１は、第１４実施形態に係る撮像システムの動作の流れを示すフローチャートである。なお、図３１では、図３で示した処理と同様の処理に同一の符号を付している。

図３１に示すように、第１４実施形態に係る撮像システム１０の動作が開始されると、まず情報取得部１１０が、対象の少なくとも一部における移動に関する移動情報を取得する（ステップＳ１０１）。なお、第１４実施形態に係る情報取得部１１０は、少なくとも対象の足の移動に関する移動情報を取得する。

続いて、周期性推定部１２０が、情報取得部１１０で取得された移動情報に基づいて、足位置の推移を推定する（ステップＳ１３０１）。そして、周期性推定部１２０は、足位置の推移に基づいて、歩容モデルを推定する（ステップＳ１３０２）。そして、画像取得部１３０が、周期性推定部１２０で推定された周期性（即ち、歩容モデルが示す周期性）に基づいてカメラ１８を制御し、対象の画像を取得する（ステップＳ１０３）。

画像取得部１３０は、対象の足の状態に基づいて撮像タイミングを変更するようにしてもよい。例えば、画像取得部１３０は、両足が地面についているタイミング（即ち、歩行による位相のズレが少ないと判断できるタイミング）で撮像を実行するようにしてもよい。

（技術的効果）
次に、第１４実施形態に係る撮像システム１０によって得られる技術的効果について説明する。

図３１で説明したように、第１４実施形態に係る撮像システム１０によれば、対象の足の動きを考慮して、より適切な撮像を行うことが可能となる。

＜第１５実施形態＞
第１５実施形態に係る撮像装置について、図３２を参照して説明する。なお、第１５実施形態は、上述した第１から第１４実施形態と一部の構成及び動作が異なるのみであり、その他の部分については第１から第１４実施形態と同一であってよい。このため、以下では、すでに説明した各実施形態と異なる部分について詳細に説明し、その他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。

（機能的構成）
まず、図３２を参照しながら、第１５実施形態に係る撮像装置の機能的構成について説明する。図３２は、第１５実施形態に係る撮像装置の機能的構成を示すブロック図である。なお、図３２では、図２で説明した構成要素と同様の要素に同一の符号を付している。

第１５実施形態に係る撮像装置５００は、対象の画像を撮像するものとして構成されている。より具体的には、撮像装置５００は、移動する対象（例えば、歩行者等）を撮像可能なものとして構成されている。撮像装置５００で撮像された画像の用途は特に限定されないが、例えば生体認証に用いられてもよい。例えば、撮像装置５００は、歩行する対象を撮像して生体認証を行う、ウォークスルー認証を実行する認証システムの一部として構成されてもよい。

図３２に示すように、第１５実施形態に係る撮像システム５００は、その機能を実現するための構成要素として、カメラ１８と、情報取得部１１０と、周期性推定部１２０と、画像取得部１３０と、を備えて構成されている。即ち、第１５実施形態に係る撮像システム５００は、第１実施形態に係る撮像システム１０（図２参照）と同様の構成要素を備えて構成されている。なお、情報取得部１１０、周期性推定部１２０、及び画像取得部１３０の各々は、例えば上述したプロセッサ１１（図１参照）によって実現される処理ブロックであってよい。

（技術的効果）
次に、第１５実施形態に係る撮像装置５００によって得られる技術的効果について説明する。

図３２で説明したように、第１５実施形態に係る撮像装置５００は、第１実施形態に係る撮像システム１０が有する機能を１つの装置として内包している。このため、撮像装置５００は、上述した撮像システム１０と同様に、対象の移動に関する周期性に基づいてカメラ１８を制御することができる。このようにすれば、対象の動きを考慮した撮像を行うことができるため、より適切な状態で対象を撮像し、より適切な画像を取得することが可能となる。

上述した各実施形態の機能を実現するように該実施形態の構成を動作させるプログラムを記録媒体に記録させ、該記録媒体に記録されたプログラムをコードとして読み出し、コンピュータにおいて実行する処理方法も各実施形態の範疇に含まれる。すなわち、コンピュータ読取可能な記録媒体も各実施形態の範囲に含まれる。また、上述のプログラムが記録された記録媒体はもちろん、そのプログラム自体も各実施形態に含まれる。

記録媒体としては例えばフロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性メモリカード、ＲＯＭを用いることができる。また該記録媒体に記録されたプログラム単体で処理を実行しているものに限らず、他のソフトウェア、拡張ボードの機能と共同して、ＯＳ上で動作して処理を実行するものも各実施形態の範疇に含まれる。更に、プログラム自体がサーバに記憶され、ユーザ端末にサーバからプログラムの一部または全てをダウンロード可能なようにしてもよい。

＜付記＞
以上説明した実施形態に関して、更に以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

（付記１）
付記１に記載の撮像システムは、対象の少なくとも一部における移動に関する移動情報を取得する情報取得手段と、前記移動情報に基づいて、前記対象の少なくとも一部における移動に関する周期性を推定する周期性推定手段と、前記周期性に基づいて前記対象を撮像するカメラを制御し、前記対象の画像を取得する画像取得手段と、を備える撮像システムである。

（付記２）
付記２に記載の撮像システムは、前記周期性推定手段は、３次元空間における前記対象の目位置の推移を推定し、該対象の目位置の推移に基づいて前記周期性を示す前記対象の歩容モデルを推定する、付記１に記載の撮像システムである。

（付記３）
付記３に記載の撮像システムは、前記情報取得手段は、目位置検出カメラを用いて、前記対象の目の移動に関する前記移動情報を取得し、前記周期性推定手段は、前記対象と前記目位置検出カメラとの距離を用いて、２次元平面における前記対象の目位置の推移を、３次元空間における前記対象の目位置の推移に変換する、付記２に記載の撮像システムである。

（付記４）
付記４に記載の撮像システムは、前記画像取得手段は、前記歩容モデルに基づいて前記カメラの焦点面における前記対象の目位置を推定し、当該対象の目位置に合わせて前記カメラの撮像範囲を変更した上で、前記対象の目の画像を取得する、付記２又は３に記載の撮像システムである。

（付記５）
付記５に記載の撮像システムは、前記画像取得手段は、推定した前記カメラの焦点面における前記対象の目位置が撮像範囲に含まれる第１位置に前記カメラを移動させた後、実際の前記対象の目位置が撮像範囲に含まれる第２位置に前記カメラを移動させる、付記４に記載の撮像システムである。

（付記６）
付記６に記載の撮像システムは、前記カメラは複数台設置されており、前記画像取得手段は、推定した前記カメラの焦点面における前記対象の目位置が撮像範囲に含まれる第１カメラを使用するように選択した後、実際の前記対象の目位置が撮像範囲に含まれる第２カメラを使用するように選択する、付記４に記載の撮像システムである。

（付記７）
付記７に記載の撮像システムは、前記カメラは撮像範囲を調整可能なミラーを有しており、前記画像取得手段は、推定した前記カメラの焦点面における前記対象の目位置が撮像範囲に含まれるように前記ミラーを制御した後、実際の前記対象の目位置が撮像範囲に含まれるように前記ミラーを制御する、付記４に記載の撮像システムである。

（付記８）
付記８に記載の撮像システムは、前記画像取得手段は、前記カメラの焦点面における前記対象の目位置が、前記歩容モデルにおける単位時間あたりの目位置の変化量が所定値よりも大きくなる位置である場合に、前記対象に照射する光量を増加させる制御及び前記カメラの露光時間を短くする制御の少なくとも一方を実行する、付記２から７のいずれか一項に記載の撮像システムである。

（付記９）
付記９に記載の撮像システムは、前記周期性推定手段は、前記対象の状態、前記対象の状況、及び周囲の環境の少なくとも１つの要素ごとに学習された複数の推定モデルを有しており、前記対象の状態、前記対象の状況、及び周囲の環境の少なくとも１つの要素に応じて前記複数の推定モデルを切り替えて前記周期性を推定する、付記１から８のいずれか一項に記載の撮像システムである。

（付記１０）
付記１０に記載の撮像システムは、前記周期性推定手段は、撮像環境に起因する前記対象の減速を考慮して学習された推定モデル用いて、前記周期性を推定する、付記１から９のいずれか一項に記載の撮像システムである。

（付記１１）
付記１１に記載の撮像システムは、前記画像取得手段は、前記対象の移動が止まった場合、前記移動が止まった場所と前記カメラとの距離、及び前記対象が再び移動を開始するタイミングに基づいて、前記カメラの焦点面における前記対象の目位置及び前記カメラの撮像タイミングを補正する、付記４から１０のいずれか一項に記載の撮像システムである。

（付記１２）
付記１２に記載の撮像システムは、前記画像取得手段は、前記対象の移動が止まった場合、前記移動が止まった場所と前記カメラとの距離が所定距離以上である場合には前記歩容モデルを再び推定し、前記所定距離未満である場合には前記対象の目位置の推移における最高値と最低値との中央値の位置に合わせて撮像を行う、付記４から１１のいずれか一項に記載の撮像システムである。

（付記１３）
付記１３に記載の撮像システムは、前記周期性推定手段は、３次元空間における前記対象の足位置の推移を推定し、該対象の足位置の推移に基づいて前記周期性を示す前記対象の歩容モデルを推定する、付記１に記載の撮像システムである。

（付記１４）
付記１４に記載の撮像装置は、対象の少なくとも一部における移動に関する移動情報を取得する情報取得手段と、前記移動情報に基づいて、前記対象の少なくとも一部における移動に関する周期性を推定する周期性推定手段と、前記周期性に基づいて前記対象を撮像するカメラを制御し、前記対象の画像を取得する画像取得手段と、を備える撮像装置である。

（付記１５）
付記１５に記載の撮像方法は、少なくとも１つのコンピュータが実行する撮像方法であって、対象の少なくとも一部における移動に関する移動情報を取得し、前記移動情報に基づいて、前記対象の少なくとも一部における移動に関する周期性を推定し、前記周期性に基づいて前記対象を撮像するカメラを制御し、前記対象の画像を取得する、撮像方法である。

（付記１６）
付記１６に記載の記録媒体は、少なくとも１つのコンピュータに、対象の少なくとも一部における移動に関する移動情報を取得し、前記移動情報に基づいて、前記対象の少なくとも一部における移動に関する周期性を推定し、前記周期性に基づいて前記対象を撮像するカメラを制御し、前記対象の画像を取得する、撮像方法を実行させるコンピュータプログラムが記録された記録媒体である。

（付記１７）
付記１７に記載のコンピュータプログラムは、少なくとも１つのコンピュータに、対象の少なくとも一部における移動に関する移動情報を取得し、前記移動情報に基づいて、前記対象の少なくとも一部における移動に関する周期性を推定し、前記周期性に基づいて前記対象を撮像するカメラを制御し、前記対象の画像を取得する、撮像方法を実行させるコンピュータプログラムである。

この開示は、請求の範囲及び明細書全体から読み取ることのできる発明の要旨又は思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う撮像システム、撮像装置、撮像方法、及び記録媒体もまたこの開示の技術思想に含まれる。

１０ 撮像システム
１１ プロセッサ
１８ カメラ
２０ 目位置検出カメラ
２１ 距離センサ
５０ 対象
６０ ゲート
１１０ 情報取得部
１２０ 周期性推定部
１３０ 画像取得部
３００ ミラー
５００ 撮像装置

Claims (9)

1. 対象の状態、前記対象の状況、及び周囲の環境の少なくとも１つの要素ごとに学習された複数の推定モデルを有し、前記対象の状態、前記対象の状況、及び前記周囲の環境の少なくとも１つの要素に応じて前記複数の推定モデルを切り替えて、前記対象の移動に関する周期性を推定する周期性推定手段と、
   前記周期性に基づいて、前記対象をカメラで撮像し、前記対象の顔画像を取得する画像取得手段と、
   を備え、
   前記周期性推定手段は、３次元空間における前記対象の顔位置の推移を推定し、該対象の顔位置の推移に基づいて前記周期性を示す前記対象の歩容モデルを推定し、
   前記画像取得手段は、前記カメラの焦点面における前記対象の顔位置が、前記歩容モデルにおける単位時間あたりの顔位置の変化量が所定値よりも大きくなる位置である場合に、前記対象に照射する光量を増加させる制御及び前記カメラの露光時間を短くする制御の少なくとも一方を実行する、
   撮像システム。
2. 前記対象の状態、前記対象の状況、及び前記周囲の環境の少なくとも１つの要素は、顔位置検出カメラを用いて取得される前記対象の顔の移動に関する移動情報を含み、
   前記周期性推定手段は、前記対象と前記顔位置検出カメラとの距離を用いて、２次元平面における前記対象の顔位置の推移を、３次元空間における前記対象の顔位置の推移に変換する、
   請求項１に記載の撮像システム。
3. 前記画像取得手段は、前記歩容モデルに基づいて前記カメラの焦点面における前記対象の顔位置を推定し、当該対象の顔位置に合わせて前記カメラの撮像範囲を変更した上で、前記対象の顔の画像を取得する、
   請求項１又は２に記載の撮像システム。
4. 前記画像取得手段は、推定した前記カメラの焦点面における前記対象の顔位置が撮像範囲に含まれる第１位置に前記カメラを移動させた後、実際の前記対象の顔位置が撮像範囲に含まれる第２位置に前記カメラを移動させる、
   請求項３に記載の撮像システム。
5. 前記カメラは複数台設置されており、
   前記画像取得手段は、推定した前記カメラの焦点面における前記対象の顔位置が撮像範囲に含まれる第１カメラを使用するように選択した後、実際の前記対象の顔位置が撮像範囲に含まれる第２カメラを使用するように選択する、
   請求項３に記載の撮像システム。
6. 前記カメラは撮像範囲を調整可能なミラーを有しており、
   前記画像取得手段は、推定した前記カメラの焦点面における前記対象の顔位置が撮像範囲に含まれるように前記ミラーを制御した後、実際の前記対象の顔位置が撮像範囲に含まれるように前記ミラーを制御する、
   請求項３に記載の撮像システム。
7. 前記周期性推定手段は、撮像環境に起因する前記対象の減速を考慮して学習された推定モデル用いて、前記周期性を推定する、
   請求項１から６のいずれか一項に記載の撮像システム。
8. 少なくとも１つのコンピュータによって、
   対象の状態、前記対象の状況、及び周囲の環境の少なくとも１つの要素ごとに学習された複数の推定モデルを有し、前記対象の状態、前記対象の状況、及び前記周囲の環境の少なくとも１つの要素に応じて前記複数の推定モデルを切り替えて、前記対象の移動に関する周期性を推定し、
   前記周期性に基づいて、前記対象をカメラで撮像し、前記対象の顔画像を取得する、
   撮像方法であって、
   前記周期性を推定する際には、３次元空間における前記対象の顔位置の推移を推定し、該対象の顔位置の推移に基づいて前記周期性を示す前記対象の歩容モデルを推定し、
   前記対象の顔画像を取得する際には、前記カメラの焦点面における前記対象の顔位置が、前記歩容モデルにおける単位時間あたりの顔位置の変化量が所定値よりも大きくなる位置である場合に、前記対象に照射する光量を増加させる制御及び前記カメラの露光時間を短くする制御の少なくとも一方を実行する、
   撮像方法。
9. 少なくとも１つのコンピュータに、
   対象の状態、前記対象の状況、及び周囲の環境の少なくとも１つの要素ごとに学習された複数の推定モデルを有し、前記対象の状態、前記対象の状況、及び前記周囲の環境の少なくとも１つの要素に応じて前記複数の推定モデルを切り替えて、前記対象の移動に関する周期性を推定し、
   前記周期性に基づいて、前記対象をカメラで撮像し、前記対象の顔画像を取得する、
   撮像方法であって、
   前記周期性を推定する際には、３次元空間における前記対象の顔位置の推移を推定し、該対象の顔位置の推移に基づいて前記周期性を示す前記対象の歩容モデルを推定し、
   前記対象の顔画像を取得する際には、前記カメラの焦点面における前記対象の顔位置が、前記歩容モデルにおける単位時間あたりの顔位置の変化量が所定値よりも大きくなる位置である場合に、前記対象に照射する光量を増加させる制御及び前記カメラの露光時間を短くする制御の少なくとも一方を実行する、
   撮像方法を実行させるコンピュータプログラム。

Images