JPH0620049A

JPH0620049A - 侵入者識別システム

Info

Publication number: JPH0620049A
Application number: JP4164634A
Authority: JP
Inventors: Mamoru Kawamura; 守川村; Hideyuki Menjiyou; 秀之面上; Hitoshi Nakamura; 仁中村; Terutoshi Hayashi; 輝年林
Original assignee: Japan Radio Co Ltd
Current assignee: Japan Radio Co Ltd
Priority date: 1992-06-23
Filing date: 1992-06-23
Publication date: 1994-01-28
Anticipated expiration: 2012-05-21
Also published as: JP2612662B2

Abstract

(57)【要約】【目的】背景・天候の変化や小動物を人物と誤認する
ことを無くす。【構成】連続差分処理（ａ）により得た差分画像を２
値化（ｂ）し雑音を除去（ｃ）した上で人物判定処理
（ｄ）〜（ｆ）に供する。人物判定処理その１（ｄ）に
おいては画素の固まりの重心を中心に矩形領域を設定
し、領域内にある固まりの合計面積に基づき人物か否か
判定する。人物判定処理その２（ｅ）においては差分画
像の輝度の特徴から人物か否か判定する。人物判定処理
その３（ｆ）においては基準連続数以上連続して現れて
いるか否かにより人物か否か判定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、所定領域を監視して得
られた画像に基づき、当該監視領域への侵入者を識別す
る侵入者識別システムに関する。

【０００２】

【従来の技術】従来からＣＣＤカメラ等を用いて屋内外
の領域を監視するシステムが知られている。例えば屋外
に配置・保存されている危険物に人間が接近するのは好
ましくなく、この場合に危険物周囲の領域を監視するシ
ステムがあると好ましい。このようなシステムは、ＣＣ
Ｄカメラ等により監視領域を撮影し、画像処理技術を用
い撮影により得られた画像を処理するシステムとして実
現可能である。この種のシステムにおいては、通常、監
視領域の２値化画像に含まれる例えば“１”値のデータ
の固まりを、侵入者を表す画像の候補と見なして取り扱
うようにしている。人物を識別できるシステムとして
は、例えば特公平２−３７３４５号公報に記載されたも
のがある。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、従来のシステ
ムを屋外監視システムとして構成した場合、天候や背景
の変化、あるいは小動物を人物と誤認してしまうことが
ある。すなわち、天候の急変による照度変化によって前
述した固まりが生じている場合や、背景にある草木の揺
れ、あるいは小動物の画像が、侵入者として認識されて
しまう可能性がある。

【０００４】本発明は、このような問題点を解決するこ
とを課題としてなされたものであり、雑音要因が多い屋
外においても天候・背景の変化や小動物等に影響される
ことなく、侵入者のみを好適に識別できるシステムを提
供することを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】このような目的を達成す
るために、本発明の請求項１は、監視領域を撮影する手
段と、撮影により得られた画像と前時点の画像との差分
画像をデジタル化する手段と、得られるデジタル画像に
基づき監視領域への人物の侵入を認知する認知手段と、
を備え、認知手段が、デジタル画像に含まれ所定値を有
する画素の固まりを検出する手段と、検出される固まり
について面積が大きい順に当該固まりを含む所定形状の
領域を設定する手段と、設定された領域内に存在する固
まりの合計面積を求める手段と、求めた合計面積が所定
範囲内であるか否かを判定し、所定範囲内である場合に
設定された領域内に存在する固まりを侵入者の画像とし
て認知する手段と、を備えることを特徴とする。

【０００６】請求項２は、監視領域を撮影する手段と、
撮影により得られた画像と前時点の画像との差分画像を
デジタル化する手段と、得られるデジタル画像から監視
領域への侵入者の候補画像を抽出する手段と、差分画像
における輝度の特徴を所定の指標値として抽出する手段
と、抽出された指標値が所定範囲内であるか否かを判定
し、所定範囲内である場合に候補画像を侵入者の画像と
して認知する手段と、を備えることを特徴とする。

【０００７】請求項３は、監視領域を撮影する手段と、
撮影により得られた画像と前時点の画像との差分画像を
デジタル化する手段と、得られるデジタル画像から監視
領域への侵入者の候補画像を抽出する手段と、デジタル
画像における候補画像の有無を時系列的に判別する手段
と、判別の結果に基づきこの候補画像が所定回数連続し
て現れているか否かを判定し、現れている場合にこの候
補画像を侵入者の画像として認知する手段と、を備える
ことを特徴とする。

【０００８】

【作用】本発明の請求項１においては、まず、監視領域
が撮影されさらにこの画像と前時点の画像との差分画像
がデジタル化される。次に、得られるデジタル画像に基
づき、監視領域への人物の侵入が認知される。その際、
本請求項においては、デジタル画像に含まれ所定値を有
する画素の固まりが検出され、検出される固まりについ
て面積が大きい順に当該固まりを含む所定形状の領域が
設定される。さらに、設定された領域内に存在する固ま
りの合計面積が求められ、求めた合計面積が所定範囲内
である場合に設定された領域内に存在する固まりが侵入
者の画像として認知される。したがって、デジタル画像
に含まれる画像がそれ単体で侵入者認知の対象となるの
ではなく、相近接して存在する固まりが一体のものとし
て侵入者認知の対象となる。この結果、人物を示す画像
がデジタル画像において複数個の固まりに分かれて現れ
た場合にも、これら複数個の固まりを正しく侵入者の画
像として認知できる。また、天候・背景の変化により発
生した固まりや小動物によって生じた固まりを排除でき
る。

【０００９】請求項２においても、同様に差分画像のデ
ジタル化が行われる。その後、例えば請求項１の手法に
より監視領域への侵入者の候補画像が抽出される。本請
求項においては、さらに、差分画像における輝度の特徴
が所定の指標値（例えば判別分析法により得られる数
値）として抽出され、抽出された指標値が所定範囲内で
ある場合、候補画像が侵入者の画像として認知される。
したがって、天候・背景の変化によりデジタル画像中に
侵入者の候補画像が現れている場合であっても、このこ
とが差分画像における輝度の特徴として検出されるか
ら、天候・背景の変化にかかわらずより正しく侵入者認
知を行うことができる。

【００１０】請求項３においても、差分画像のデジタル
化及び侵入者の候補画像の抽出が行われる。本請求項に
おいては、さらに、デジタル画像に時系列的に連続して
所定回数以上候補画像が現れているかどうかが判定さ
れ、現れている場合にこの候補画像が侵入者の画像とし
て認知される。したがって、連続して発生しない雑音の
影響が排除される。

【００１１】なお、デジタル化に用いるしきい値を差分
画像の輝度の特徴に応じて算出するようにする構成にお
いては、算出したしきい値が所定の限界値を下回る場合
にデジタル化に用いるしきい値を限界値に設定するとよ
い。このようにすると、しきい値を低くした場合に現れ
やすい雑音の画像を排除できる。

【００１２】また、撮影により得られた画像のうち所定
の関心領域を対象として差分画像を生成すると、処理対
象を限定できるため、処理対象外の領域に現れている雑
音の画像を排除できる。

【００１３】さらに、認知の結果得られる侵入者の画像
の移動速度を検出し、検出される移動速度が所定範囲内
にない画像を侵入者の画像でないものとして取り扱うよ
うにすれば、移動速度から見て人物らしい画像のみを侵
入者画像とすることができる。

【００１４】そして、判定に係る範囲や回数を学習によ
り設定可能とすることにより、手動等により設定を行っ
た場合に比べ、設定の自動化、適応化が実現される。

【００１５】

【実施例】以下、本発明の好適な実施例について図面に
基づき説明する。

【００１６】図１には、本発明の一実施例に係るシステ
ムの構成が示されている。このシステムは、ハードウエ
ア構成としてＣＣＤカメラ１０、認知装置１２、警報装
置１４、拡声器１６、中央システムインタフェース１８
等を備えている。

【００１７】ＣＣＤカメラ１０は、屋外に配置されてい
る危険物２０周囲の領域（監視領域）１００を撮影する
よう配置されている。監視領域１００は、例えば１０ｍ
×１５ｍ程度の面積を有しており、通常は、この領域内
には河川、草木等が含まれる。ＣＣＤカメラ１０からの
画像信号出力は、認知装置１２に与えられる。

【００１８】認知装置１２は、ＣＣＤカメラ１０から監
視領域１００のフレーム画像を所定時間間隔で信号入力
する。認知装置１２は、入力した画像について後述する
処理を逐次施し、監視領域１００への侵入者２００を識
別・検出する。すなわち、認知装置１２は、撮影によっ
て得られたフレーム画像についての画像処理部として機
能する。認知装置１２による識別処理は、異常天候等に
より侵入者２００の識別が困難となった場合には休止す
る。異常天候から回復した場合には、処理を再開する。

【００１９】侵入者２００を検出した場合、認知装置１
２は警報装置１４に信号を与えて拡声器１６により所定
の警戒音声等を発生させ、あるいは中央システムインタ
フェース１８を介して図示しない中央システムに状況を
通知する。すなわち、認知装置１２はシステム各部の動
作を制御する機器制御部としても機能する。

【００２０】図２には、この実施例における認知装置１
２の動作、特にその画像処理部としての機能が示されて
いる。

【００２１】認知装置１２は、ＣＣＤカメラ１０からフ
レーム画像を所定時間間隔で入力する（ａ）。認知装置
１２は、入力したフレーム画像について、連続差分法に
よる処理を施す。例えば（ｔ＋１）の時点のフレーム画
像が入力されたときには、このフレーム画像からその前
の時点（ｔ）のフレーム画像を絶対値減算し、差分画像
を生成する。監視領域１００内に存在する物体が時点
（ｔ）から（ｔ＋１）の間に移動している場合には、差
分画像において、この移動物体を示す画像が他と輝度の
異なる画素の固まりとして現れる。連続差分法において
は、このような処理を、時系列的に入力される画像につ
いて連続して行う。

【００２２】なお、ＣＣＤカメラ１０から認知装置１２
にフレーム画像を入力する間隔が長すぎると、天候の変
化に伴う照度変化等が差分画像上において移動物体の如
く現れてしまう。逆に、ＣＣＤカメラ１０から認知装置
１２にフレーム画像を入力する間隔が短すぎると、実際
には移動物体が存在していてもこれを検出できない場合
が生じてしまう。したがって、フレーム画像の入力間隔
は適切な値に設定する必要がある。

【００２３】認知装置１２は、次に、デジタル化処理を
行う（ｂ）。すなわち、図３に示されるように判別分析
法（３００）により算出した数値を２値化（３０２）に
用いるしきい値に設定する（３０４）。判別分析法は、
例えば「コンピュータ画像処理入門」（田村秀行監修、
日本工業技術センター、総研出版、１９９０．６．１、
ｐ６８（４）項）等に示されており、判別分析法による
算出値は、画像輝度の発生頻度を指標として定められる
値であることが知られている。したがって、判別分析法
による算出値を２値化しきい値に設定することにより、
輝度の特徴に応じて画像を２値化することができる。な
お、２値化ビット数には限定されない。すなわち、１画
素を１ビットで２値化して“１”“０”の２階調で表現
しても、例えば８ビットで２値化して２５６階調で表現
しても構わない。

【００２４】また、本実施例のデジタル化処理（ｂ）に
おいては、２値化しきい値の設定に先立ち、判別分析法
による算出値と、予め設定されている限界値との比較が
行われる（３０６）。この比較の結果、前者が後者より
小さい場合には、前者に代え後者が２値化しきい値に設
定される（３０８）。

【００２５】このように２値化しきい値の低下を制限す
るのは、図４（ａ）に示されるように、２値化しきい値
が小さいとデジタル画像上に雑音が多く現れてしまうか
らである。すなわち、ステップ３０６及び３０８におい
て限界値により２値化しきい値を制限することにより、
雑音を抑制できる。また、判別分析法による算出値が限
界値より大きい場合には上述のように判別分析法による
算出値が２値化しきい値として用いられるため、図４
（ｂ）に示されるように必要な画素データが欠けるよう
な状況も防止される。したがって、本実施例において
は、２値化しきい値を最適設定して図４（ｃ）に示され
るような良好なデジタル画像を得ることができる。な
お、ステップ３０６及び３０８において用いる限界値
は、本実施例のシステムの調整時に設定する。

【００２６】認知装置１２は、このような処理（ｂ）に
よって得られたデジタル画像について、雑音除去処理を
施す（ｃ）。この処理（ｃ）は、図５に示されるように
所定回数（ｍ回）の縮小処理（４００）及び所定回数
（ｎ回）の膨脹処理（４０２）として行う。すなわち、
処理（ｂ）によって得られたデジタル画像について縮小
処理を施すことにより、雑音に係る画像のうち比較的小
さいものが除去され、縮小処理後の画像に膨脹処理を施
すことにより、デジタル化直後の画像において雑音によ
り複数個に分かれて現れていた画像（画素の固まり）の
うち比較的近接しているものが単一の固まりとなる。こ
のようにして、デジタル画像から雑音が除去される。

【００２７】雑音が除去されたデジタル画像は、人物判
定処理に供される。この実施例では、人物判定処理はそ
の１（ｄ）〜その３（ｆ）による一連の処理である。

【００２８】図６には、人物判定処理その１（ｄ）の流
れが示されている。この図に示されるように、認知装置
１２はまずラベル付与を行う（５００）。すなわち、雑
音除去デジタル画像において所定値を有する画素の固ま
りに番号（ラベル）を付与する。例えば１ビットで２値
化されている場合には“１”値の画素の固まりに、８ビ
ットで２値化されている場合には“２５５”値の画素の
固まりにラベルを付与する。

【００２９】このようにラベル付与を行った後、認知装
置１２は、ラベルが付与された固まりから大きい順に所
定個数（Ｎ個）を選択する（５０２）。次に、選択した
固まりそれぞれについて重心を算出する（５０４）。さ
らに、算出した重心を中心とする矩形領域を設定する
（５０６）。

【００３０】矩形領域の設定（５０６）は、面積が大き
な固まりから順に行う。設定される矩形領域は、ＣＣＤ
カメラ１０からの距離に応じて補正された矩形である。
矩形領域の大きさは、少なくとも、人物を捉えられるよ
うな大きさとする。ただし、本発明は、矩形領域の大き
さに限定されるものではなく、また矩形を他の形状に代
えても構わない。重要な点は、設定される領域（本実施
例では距離補正された矩形領域）により人物を捉えるこ
とが可能である点である。なお、ある固まりについて設
定された矩形領域内に重心が存在する他の固まりについ
ては、矩形領域は設定しない。

【００３１】認知装置１２は、設定した矩形領域（設定
矩形）内に重心が存在する固まりの合計面積を求める
（５０８）。例えば図７に示されるようにラベル２（面
積Ｓ２）の固まりの重心を中心として設定した矩形領域
内に、ラベル１（面積Ｓ１）、ラベル３（面積Ｓ３）の
固まりの重心が存在している場合、これらの合計面積Ｓ
＝Ｓ１＋Ｓ２＋Ｓ３を算出する。なお、合計面積の算出
対象は、ラベルが付与された比較的大きな固まりのみと
する。

【００３２】認知装置１２は、算出した合計面積（矩形
内面積）が予め設定されている範囲内に存在するか否か
を判定する（５１０）。すなわち、予め設定されている
下限値と上限値によって定まる範囲内に、算出した合計
面積が属するかどうか、判定される。下限値及び上限値
は、これらによって定まる範囲内の合計面積であれば人
物の可能性があると見なせるような値に設定する。した
がって、いずれかの矩形内面積が上記範囲に属すると判
定された場合には続く人物判定処理その２（ｅ）へ移行
し、いずれの矩形内面積も上記範囲に属さないと判定さ
れた場合には侵入者無し処理（ｈ）へ移行する。

【００３３】いずれかの矩形領域について矩形内面積が
人物と見なせる範囲の値であると判定されたとき実行さ
れる人物判定処理その２（ｅ）の流れは、例えば図８に
示されるような流れとなる。この例では、先に差分画像
について判別分析法により算出した値が予め設定されて
いる特徴値と比較される（６００）。この比較の結果、
後者が大きい場合には侵入者無し処理（ｈ）へ移行し、
大きくない場合には人物判定処理その３（ｆ）へ移行す
る。

【００３４】人物判定処理その２（ｅ）の目的は、草木
の揺れ、照度の急激な変化等を排除するところにある。
すなわち、人物判定処理その１（ｄ）において、矩形内
面積からみて人物の可能性があるとされた画像であって
も、草木の揺れ等による画像である可能性を排除できな
い。そこで、差分画像の輝度の特徴に注目し、この特徴
から見て人物の可能性が高い画像を選別するよう、人物
判定処理その２（ｅ）を行っている。なお、この実施例
では人物判定処理その２（ｅ）を判別分析法による算出
値を用いて行っているが、これは他の数値を用いて他の
ルールで行っても良い。

【００３５】図９には、人物判定処理その３（ｆ）の流
れが示されている。人物判定処理その３（ｆ）において
は、人物判定処理その１（ｄ）における矩形内面積によ
る判別及び人物判定処理その２（ｅ）における輝度の特
徴による判別によって人物の可能性があるとされた画像
について、時系列的な判別が施される。

【００３６】すなわち、人物の可能性があるとされた画
像（“侵入者あり”）が所定回数（基準連続数）を越え
て連続して現れているかどうかを判定する（７００）。
この判定の必要から、人物判定処理その１（ｄ）及びそ
の２（ｅ）の結果は、データとして認知装置１２内部に
格納される。また、人物判定処理その１（ｄ）において
“侵入者あり”に準ずるとされた画像の連続数について
も基準連続数による判定が行われる（７０２）。これら
の判定の結果、基準連続数を越えるとされた場合には侵
入者有り処理（ｇ）へ、越えないとされた場合には侵入
者無し処理（ｈ）へ、それぞれ移行する。侵入者無し処
理（ｈ）においては、人物判定処理その１（ｄ）及びそ
の２（ｅ）の結果の格納や、その旨を中央システムに報
知する等の処理が実行される。また、侵入者有り処理
（ｇ）においては、人物判定処理その１（ｄ）及びその
２（ｅ）の結果の格納、中央システムへの報知、警報装
置１４の起動等が実行される。

【００３７】このように、本実施例によれば、背景・天
候の変化や小動物を侵入者として認知してしまう可能性
が著しく低減し、より正確かつ信頼性の高いシステムが
実現される。また、本実施例の処理は高速に実行でき
る。

【００３８】また、上記人物判定処理その１（ｄ）〜そ
の３（ｆ）においては、各種のパラメータを用いてい
る。例えば人物判定処理その１（ｄ）では矩形内面積の
判定に係る上限値及び下限値、その２（ｅ）では判別分
析法の算出値の判定に係る特徴値、その３（ｆ）では連
続数判定に係る基準連続数等が必要である。本実施例で
は、この主のパラメータ、すなわちシステム・パラメー
タをシステム・パラメータ知識データベース設定手段
（ｉ）により設定している。

【００３９】すなわち、システム・パラメータを設定す
る場合、使用者は、システム・パラメータ知識データベ
ース設定手段（ｉ）の操作等により手動設定を行うこと
が可能である他、システム・パラメータ知識データベー
ス設定手段（ｉ）によって知識データベースを構築し、
学習によって自動的にシステム・パラメータを設定する
ことも可能である。このように、本実施例は自動化の進
んだシステムとして構築できる。

【００４０】さらに、本実施例においては、ＣＣＤカメ
ラ１０によって撮影されるフレーム画像を全て処理対象
としているが、フレーム画像のうち関心領域（ＲＯＩ）
のみを処理対象とすることができる。関心領域は、フレ
ーム画像中に侵入の発生が考えられない領域等や監視領
域１００外の領域が含まれている場合に、これらの領域
をマスクして処理を行うよう設定する。これにより、関
心領域外の雑音の影響を排除できる。

【００４１】また、人物判定処理として、さらに、移動
速度の判定を付加しても良い。すなわち、人物判定処理
その１（ｄ）において求めた重心の移動速度が、人物と
見なせる範囲内の値であるかを判定することにより、人
物判定をより正確に実行できる。

【００４２】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の請求項１
によれば、デジタル画像に含まれ所定値を有する画素の
固まりについて面積が大きい順に当該固まりを含む所定
形状の領域を設定し、この領域内に存在する固まりの合
計面積が所定範囲内である場合にこれらの固まりを侵入
者の画像として認知するようにしたため、人物を示す画
像がデジタル画像において複数個の固まりに分かれて現
れた場合にも、これら複数個の固まりを正しく侵入者の
画像として認知できる。また、天候・背景の変化により
発生した固まりや小動物によって生じた固まりを排除で
きる。

【００４３】請求項２によれば、差分画像における輝度
の特徴を所定の指標値として抽出し、この指標値が所定
範囲内である場合に候補画像を侵入者の画像として認知
するようにしたため、天候・背景の変化によりデジタル
画像中に侵入者の候補画像が現れている場合等において
も、正しく侵入者認知を行うことができる。

【００４４】請求項３によれば、デジタル画像に時系列
的に連続して所定回数以上候補画像が現れている場合に
この候補画像を侵入者の画像として認知するようにした
ため、連続して発生しない雑音の影響を排除できる。

【００４５】請求項４によれば、差分画像の輝度の特徴
に応じて算出したしきい値が所定の限界値を下回る場合
に、デジタル化に用いるしきい値に限界値を設定するよ
うにしたため、しきい値を低くした場合に現れやすい雑
音の画像を排除できる。

【００４６】請求項５によれば、撮影により得られた画
像のうち所定の関心領域を対象として差分画像を生成す
るようにしたため、処理対象を限定でき、処理対象外の
領域に現れている雑音の画像を排除できる。

【００４７】請求項６によれば、移動速度を検出しこの
移動速度に基づき侵入者の画像か否かを判定するように
したため、移動速度から見て人物らしい画像のみを侵入
者画像とすることができる。

【００４８】そして、請求項７によれば、判定に係る範
囲や回数を学習により設定するようにしたため、設定を
自動化、適応化できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係るシステムの構成を示す
ブロック図である。

【図２】この実施例における認知装置の処理の流れを示
す概念図である。

【図３】差分画像をデジタル化する処理の流れを示すフ
ローチャートである。

【図４】２値化しきい値とデジタル画像の関係を示す図
であり、（ａ）は２値化しきい値が小さすぎる場合の、
（ｂ）は大きすぎる場合の、（ｃ）は最適な場合の、デ
ジタル画像を示す図である。

【図５】デジタル画像から雑音を除去する処理の流れを
示すフローチャートである。

【図６】人物判定処理その１の流れを示すフローチャー
トである。

【図７】人物判定処理その１の内容を示す図である。

【図８】人物判定処理その２の流れを示すフローチャー
トである。

【図９】人物判定処理その３の流れを示すフローチャー
トである。

【符号の説明】

１０ＣＣＤカメラ１２認知装置１４警報装置１６拡声器１８中央システムインタフェース２０危険物１００監視領域２００侵入者ｔ，ｔ＋１，… フレーム画像の入力時点（ａ）連続差分処理（ｂ）２値化レベルへのデジタル化処理（ｃ）雑音（ノイズ）除去処理（ｄ）人物判定処理その１（ｅ）人物判定処理その２（ｆ）人物判定処理その３（ｇ）侵入者有り処理（ｈ）侵入者無し処理（ｉ）システム・パラメータ知識データベース設定手
段Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３面積Ｓ矩形内面積

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者林輝年東京都三鷹市下連雀五丁目１番１号日本無線株式会社内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】監視領域を撮影する手段と、撮影により
得られた画像と前時点の画像との差分画像をデジタル化
する手段と、得られるデジタル画像に基づき監視領域へ
の人物の侵入を認知する認知手段と、を備える侵入者識
別システムにおいて、認知手段が、前記デジタル画像に含まれ所定値を有する画素の固まり
を検出する手段と、検出される固まりについて面積が大きい順に当該固まり
を含む所定形状の領域を設定する手段と、設定された領域内に存在する固まりの合計面積を求める
手段と、求めた合計面積が所定範囲内であるか否かを判定し、所
定範囲内である場合に前記設定された領域内に存在する
固まりを侵入者の画像として認知する手段と、を備えることを特徴とする侵入者識別システム。
【請求項２】監視領域を撮影する手段と、撮影により
得られた画像と前時点の画像との差分画像をデジタル化
する手段と、得られるデジタル画像から監視領域への侵
入者の候補画像を抽出する手段と、を備える侵入者識別
システムにおいて、前記差分画像における輝度の特徴を所定の指標値として
抽出する手段と、抽出された指標値が所定範囲内であるか否かを判定し、
所定範囲内である場合に前記候補画像を侵入者の画像と
して認知する手段と、を備えることを特徴とする侵入者識別システム。
【請求項３】監視領域を撮影する手段と、撮影により
得られた画像と前時点の画像との差分画像をデジタル化
する手段と、得られるデジタル画像から監視領域への侵
入者の候補画像を抽出する手段と、を備える侵入者識別
システムにおいて、前記デジタル画像における候補画像の有無を時系列的に
判別する手段と、判別の結果に基づき前記候補画像が所定回数連続して現
れているか否かを判定し、現れている場合に前記候補画
像を侵入者の画像として認知する手段と、を備えることを特徴とする侵入者識別システム。
【請求項４】請求項１乃至３記載の侵入者識別システ
ムにおいて、差分画像をデジタル化する際、当該デジタル化に用いる
しきい値を差分画像の輝度の特徴に応じて算出すると共
に、算出したしきい値が所定の限界値を下回る場合にデ
ジタル化に用いるしきい値を限界値に設定することを特
徴とする侵入者識別システム。
【請求項５】請求項１乃至３記載の侵入者識別システ
ムにおいて、撮影により得られた画像のうち所定の関心領域を対象と
して差分画像を生成することを特徴とする侵入者識別シ
ステム。
【請求項６】請求項１乃至３記載の侵入者識別システ
ムにおいて、認知の結果得られる侵入者の画像の移動速度を検出する
手段と、検出される移動速度が所定範囲内にない画像を侵入者の
画像でないものとする手段と、を備えることを特徴とする侵入者識別システム。
【請求項７】請求項１乃至６記載の侵入者識別システ
ムにおいて、前記所定範囲又は所定回数を含むパラメータを学習によ
り設定する手段を備えることを特徴とする侵入者識別シ
ステム。