不審人物検出方法、及び不審人物検出システム
【課題】ストーカーのように監視対象者を尾行している不審人物を検出して監視対象者に通知する不審人物検出方法等を提供する。
【解決手段】 異なる時刻における監視対象者の位置情報を取得する工程と、取得された位置情報から所定の距離内に設置されたカメラを特定し、当該特定されたカメラで撮像されたそれぞれの時刻における撮像情報を取得する工程と、それぞれの時刻に取得された撮像情報に、監視対象者、及び被監視対象者が共通して含まれている場合に、前記監視対象者の周辺における不審人物の存否を判断する工程とを含む。判断する際には、設置されたカメラの距離、撮像時刻の時間差、撮像された人物数等に基づいて行われる。
【解決手段】 異なる時刻における監視対象者の位置情報を取得する工程と、取得された位置情報から所定の距離内に設置されたカメラを特定し、当該特定されたカメラで撮像されたそれぞれの時刻における撮像情報を取得する工程と、それぞれの時刻に取得された撮像情報に、監視対象者、及び被監視対象者が共通して含まれている場合に、前記監視対象者の周辺における不審人物の存否を判断する工程とを含む。判断する際には、設置されたカメラの距離、撮像時刻の時間差、撮像された人物数等に基づいて行われる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、防犯カメラを用いて特定の人物に対する不審人物を検出する不審人物検出方法等に関する。
【背景技術】
【０００２】
昨今、ストーカー被害をはじめとして犯罪が多く発生している。それに対応するために民間のセキュリティ企業が大きく成長し、ホームセキュリティ等日頃より耳にするようになり、世間のセキュリティに対する意識も高まってきている。首都圏を中心に防犯カメラも普及し始め、防犯への意識はますます高まってきている。また、認識工学の進歩により、カメラ画像から顔認識を行う技術が確立されている。
【０００３】
犯罪の一つとしてストーカー被害があり、いつ襲われるかわからないという恐怖がある。それによって日常生活が送れなくなる人も多くいる。現在警察では犯罪が発生してからでないと動いてもらえず、不安な日々を過ごすことは少なくない。個人的にボディガードを雇うにしても多額の報酬が必要となり、誰でも利用できるようなものではない。
【０００４】
上記に関連して、不審人物を特定して対策処理等を行う技術が開示されている。
例えば、被監視者の視線方向と監視者の位置とに基づいて、被監視者の視線方向に監視者がいる場合に、被監視者を不審者と判断する技術が知られている（例えば、特許文献１）。しかしながら、当該技術によれば、人が密集しているような場合や監視者が移動しているような場合には、被監視者が監視者に視線を向けているかどうかの判断が曖昧になり不審者を誤認識してしまう可能性がある。
【０００５】
又、撮像された人物の顔の大きさに基づいて不審人物に対する対策処理を行うかどうかを判断する技術、及び、撮像された顔画像を記憶し、安全な人物である危険な人物であるかを判断し、危険な人物であると判断された場合に対策処理を行う技術が知られている（例えば、特許文献２）。しかしながら、当該技術によれば、撮像された時間、頻度、顔の大きさ等に基づいて不審人物を特定するのは、カメラの設置箇所に接近する人物しか対象にできず、ストーカーのように尾行して移動するような不審人物には適用することが困難になる。
【０００６】
又、それぞれ所定の箇所（ＡＴＭ、玄関先等）における不審人物を特定することができる技術が知られている（例えば、特許文献３、４）。しかしながら、当該技術によれば、上述したように、監視対象者を尾行している不審人物を特定することができない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００７−２１３２２４号公報
【特許文献２】特開２００６−１１７２８号公報
【特許文献３】特開２００６−７９３８２号公報
【特許文献４】特開２００６−１５５４３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、ストーカーのように監視対象者を尾行している不審人物を検出して監視対象者に通知する不審人物検出方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本願に開示する不審人物検出方法は、任意の一の時刻における監視対象者の第１の位置情報を取得する第１の位置情報取得工程を含む。また、取得された第１の位置情報から所定の距離内に設置されたカメラを特定し、特定されたカメラで撮像された任意の一の時刻における撮像情報を少なくとも含む、任意の一の時刻から所定時間の範囲内の撮像情報を取得する第１の撮像情報取得工程を含む。さらに、前記任意の一の時刻と異なる任意の他の時刻における前記監視対象者の第２の位置情報を取得する第２の位置情報取得工程を含む。さらにまた、取得された第２の位置情報から所定の距離内に設置されたカメラを特定し、特定されたカメラで撮像された任意の他の時刻における撮像情報を少なくとも含む、任意の他の時刻から所定時間の範囲内の撮像情報を取得する第２の撮像情報取得工程を含む。さらにまた、第１の撮像情報取得工程、及び第２の撮像情報取得工程で取得された撮像情報に、前記監視対象者、及び被監視対象者が共通して含まれている場合に、監視対象者の周辺における不審人物の存否を判断する不審人物判断工程を含む。
【００１０】
このように、本願に開示する不審人物検出方法は、監視対象者の周辺に設置された複数のカメラに、監視対象者と被監視対象者が異なる時刻に共通して撮像された場合に、不審人物の存否を判断する。そのため、監視対象者と被監視対象者が共通して撮像されている場合には、監視対象者が被監視対象者に尾行されている可能性があり、例えばストーカーのように移動中の不審人物の存在を確認することができる。
【００１１】
これまで、本発明を方法として示したが、所謂当業者であれば明らかであるように本発明を装置、システム、及び、プログラムとして捉えることもできる。これら前記の発明の概要は、本発明に必須となる特徴を列挙したものではなく、これら複数の特徴のサブコンビネーションも発明となり得る。
【００１２】
すなわち、本願に開示する不審人物検出方法の構成要素または構成要素の任意の組合せを、装置、回路、システム、コンピュータプログラム、記録媒体、データ構造などに適用したものも、他の態様として有効である。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】第１の実施形態に係る不審人物検出システムのシステム構成図である。
【図２】第１の実施形態に係る不審人物検出システムにおける情報管理装置のハードウェア構成図である。
【図３】第１の実施形態に係る不審人物検出システムにおける情報管理装置の機能ブロック図である。
【図４】第１の実施形態に係る不審人物検出システムにおいて使用するデータのデータ構成を示す図である。
【図５】第１の実施形態に係る不審人物検出システムの動作（不審人物検出方法）を示すフローチャートである。
【図６】第１の実施形態に係る不審人物検出システムにおいて取得した撮像情報の一例を示す図である。
【図７】第１の実施形態に係る不審人物検出システムの認識処理を示すフローチャートである。
【図８】監視対象者と被監視対象者が異なる防犯カメラで共通に撮像された場合の一例を示す第１の図である。
【図９】監視対象者と被監視対象者が異なる防犯カメラで共通に撮像された場合の一例を示す第２の図である。
【図１０】監視対象者と被監視対象者が異なる防犯カメラで共通に撮像された場合の一例を示す第３の図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施の形態を説明する。本発明は多くの異なる形態で実施可能である。従って、本実施形態の記載内容のみで本発明を解釈すべきではない。また、本実施形態の全体を通して同じ要素には同じ符号を付けている。
【００１５】
以下の実施の形態では、主にシステムについて説明するが、所謂当業者であれば明らかな通り、本発明は装置、方法、及び、コンピュータを動作させるためのプログラムとしても実施できる。また、本発明はハードウェア、ソフトウェア、または、ハードウェア及びソフトウェアの実施形態で実施可能である。プログラムは、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、光記憶装置、または、磁気記憶装置等の任意のコンピュータ可読媒体に記録できる。さらに、プログラムはネットワークを介した他のコンピュータに記録することができる。
【００１６】
（本発明の第１の実施形態）
本実施形態に係る不審人物検出システムについて、図１ないし図１０を用いて説明する。
（１．構成）
図１は、本実施形態に係る不審人物検出システムのシステム構成図である。不審人物検出システム１は、複数の防犯カメラ（Ａ、Ｂ、・・・）１１０と当該防犯カメラ１１０に接続する情報管理装置１００とを備える。また、監視の対象となる監視対象者１２０は、情報管理装置１００と情報の送受信を行うことができる端末１２１（例えば、携帯電話機）を保持している。
【００１７】
監視対象者１２０は、例えば自宅や職場から出たときに端末１２１を用いて情報管理装置１００に位置情報を送信する。情報管理装置１００では、受信した位置情報に基づいて、監視対象者１２０の周辺の防犯カメラ１１０（防犯カメラＡ、Ｂ１、Ｂ２、Ｃ）が撮像した撮像情報を取得する。取得した撮像情報に基づいて、複数の防犯カメラ１１０（例えば、防犯カメラＡと防犯カメラＣ）の撮像情報に監視対象者１２０、及び被監視対象者１３０が異なる時刻に共通して撮像されているかどうかを検出する。共通して撮像されている場合は、被監視対象者１３０が監視対象者１２０に対してストーカー行為等を行っている不審人物である可能性があると判断し、監視対象者１２０が保持する端末１２１にその旨を緊急連絡として通知する。
【００１８】
監視対象者１２０は、受信した通知を確認して避難や援助を求める。また、撮像情報に含まれる監視対象者１２０以外の人物は、不審人物候補として記録され、監視対象者１２０に防犯カメラレポート１４０として出力される。監視対象者１２０は、防犯カメラレポート１４０を参照して、不審人物であるか否かを判断し、不審人物である場合は、不審人物として情報管理装置１００に登録する。以降、監視対象者１２０と登録された不審人物が防犯カメラ１１０に共通に撮像された場合は、即座に緊急連絡を行うことになる。
【００１９】
図２は、本実施形態に係る不審人物検出システムにおける情報管理装置１００のハードウェア構成図である。コンピュータ２００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０１、ＲＡＭ（Random Access Memory）２０２、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０３、フラッシュメモリ（Flash Memory）２０４、外部記憶装置であるＨＤ（Hard Disk）２０５を備える。また、ＬＡＮ（Local Area Network）カード２０６、マウス２０７、キーボード２０８を備える。さらに、ビデオカード２０９、このビデオカード２０９と電気的に接続する表示装置であるディスプレイ２０９ａ、サウンドカード２１０、このサウンドカード２１０と電気的に接続する音出力装置であるスピーカ２１０ａを備える。さらにまた、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体を読み書きするドライブ２１１を備える。
なお、上記ハードウェア構成はあくまで一例を示したものであり、構成要素の変更をすることができるのは当然である。
【００２０】
図３は、本実施形態に係る不審人物検出システムにおける情報管理装置の機能ブロック図である。位置情報取得部３０５は、監視対象者１２０が保持する端末１２１から位置情報を取得し、カメラ特定部３１０が、取得した位置情報に基づいて監視対象者１２０の周辺の防犯カメラ１１０を特定する。
【００２１】
撮像指示管理部３１５は、特定された防犯カメラ１１０に対して撮影の指示を送ると共に、撮像された撮像情報を取得し防犯カメラ取得情報３６０に格納する。防犯カメラ取得情報３６０には、防犯カメラ１１０に関する情報が格納されており、防犯カメラデータコード、防犯カメラコード、撮影日時等が格納されている（図４（ｄ）を参照）。人物検出部３２０は、防犯カメラ取得情報３６０に格納された撮像情報に基づいて撮像情報に含まれる人物を検出する。
【００２２】
人物が検出されると、認識処理部３２５が、防犯カメラマスタ情報３６５、利用者マスタ情報３７０、及び不審人物マスタ情報３７５に基づいて認識処理を行う。防犯カメラマスタ情報３６５には、防犯カメラ１１０に関する情報が格納されており、例えばカメラの位置情報、稼動状況、設置場所等が格納されている（図４（ｂ）を参照）。監視対象者マスタ情報３７０には、監視対象者１２０に関する情報が格納されており、例えば氏名、緊急連絡先、住所等が格納されている（図４（ａ）を参照）。不審人物マスタ情報３２５には、どの監視対象者１２０に対する不審人物であるかという情報、顔画像情報、顔画像情報取得日、撮像された防犯カメラコード、名称、緊急連絡方法、除外フラグ等が格納されている（図４（ｃ）を参照）。認識処理部３２５は、それらの情報に基づいて、複数の防犯カメラ１１０の撮像情報に含まれる監視対象者１２０や不審人物（被監視対象者１３０）を認識する。
【００２３】
不審度数算出部３３０は、被監視対象者１３０が不審人物である度合いを示す不審度数を算出する。不審度数の算出についての詳細は後述するが、不審度数は被監視対象者１３０が撮像された回数、防犯カメラ１１０の設置距離、撮像された時間差、及び／又は撮像情報に含まれる人物の数等に基づいて算出される。また、このとき偶然係数情報３８５を参照して不審度数を算出する。偶然係数には、接近回数に対する係数等が格納されている（図４（ｆ）を参照）。
【００２４】
不審度数が所定の閾値以上である場合には、不審人物判定部３３５が不審人物であると判断し、不審人物通知部３５０に対して通知指示を出す。通知指示を受けた不審人物通知部３５０は、監視対象者１２０の周辺に不審人物が存在する旨の情報を端末１２１に送信する。
【００２５】
また、不審人物判定部３３５は、被監視対象者１３０が不審人物であるか否かに関わらず、撮像された被監視対象者１３０の情報を不審人物候補情報３８０に記録すると共に、不審人物リスト出力部３４０に対して不審人物候補リスト３０１の出力指示を出す。不審人物候補情報３８０には、どの監視対象者１２０に対する不審人物候補であるかという情報、顔画像情報、顔画像情報取得日、撮像された防犯カメラコード、撮像された防犯カメラデータ、今月の撮影回数、不審度数等が格納されている（図４（ｅ）を参照）。
【００２６】
監視対象者１２０は、出力された不審人物候補リスト３０１を参照し、不審人物とそうでない人物とを区分する。不審人物登録部３４５は、監視対象者１２０が区分した情報に基づいて不審人物や不審人物から除外する人物（例えば、知人、親類等）を不審人物マスタ情報３７５に登録する。
【００２７】
図４は、本実施形態に係る不審人物検出システムにおいて使用するデータのデータ構成を示す図である。図４（ａ）は、監視対象者マスタ情報３７０のデータ構成を示す図である。監視対象者マスタ情報３７０は、監視対象者１２０を一意に特定する監視対象者コード、氏名、緊急連絡先のメールアドレス、緊急連絡先の電話番号、自宅の住所、勤務先の住所等が含まれる。監視対象者１２０が保持する端末１２１がＧＰＳ機能を有しない場合は、監視対象者１２０の位置情報として、「自宅」や「勤務先」を送信することで住所を特定することができる。また、自宅、勤務先の他に、監視対象者１２０が頻繁に行動する場所がある場合には、それらの住所を登録してもよい。
【００２８】
図４（ｂ）は、防犯カメラマスタ情報３６５のデータ構成を示す図である。防犯カメラマスタ情報３６５は、防犯カメラ１１０を一意に特定する防犯カメラコード、位置情報Ｘ（経度情報）、位置情報Ｙ（緯度情報）、稼動状況、カメラ設置場所等が含まれる。
【００２９】
図４（ｃ）は、不審人物マスタ情報３７５のデータ構成を示す図である。不審人物マスタ情報３７５は、不審人物を一意に特定する不審者コード、誰に対する不審人物であるかを示す監視対象者コード、顔画像情報、顔画像情報取得日、顔画像が撮像された防犯カメラのカメラコード、名称、緊急連絡方法、不審者除外フラグ等が含まれる。緊急連絡方法には、例えば携帯メール、携帯電話、警備会社連絡等の情報が格納されており、撮像された不審人物に応じて対処方法を設定することができる。また、不審者除外フラグが「１」の場合は、不審人物から除外されるため、不審度数が高い場合であっても緊急連絡等の対応を行わない。この不審者除外フラグは、知人や親族等のように一緒に行動することが多い人物について「１」を設定しておくことで、知人や親族を不審人物から除外することができる。
【００３０】
図４（ｄ）は、防犯カメラ取得情報３６０のデータ構成を示す図である。防犯カメラ取得情報３６０は、防犯カメラ１１０で撮像されたデータを一意に特定する防犯カメラデータコード、防犯カメラコード、撮影日、撮影時間等が含まれる。
【００３１】
図４（ｅ）は、不審人物候補情報３８０のデータ構成を示す図である。不審人物候補情報３８０は、不審人物の候補を一意に特定する不審者候補コード、誰に対する不審人物の候補であるかを示す監視対象者コードが含まれる。また、顔画像情報、顔画像情報取得日、顔画像情報撮影カメラコード、防犯カメラデータコード、今月の撮影回数、不審度数等が含まれる。さらに、不審人物の候補の印象（特徴）を示す情報として、服装の色、体型、装飾品（眼鏡やマスク）、髪の色等が含まれる。
【００３２】
図４（ｆ）は、偶然係数情報３８５のデータ構成を示す図である。偶然係数情報３８５には、所定期間（１日、１週間、１ヶ月、１年等）における接近回数に対する偶然係数が格納されている。
なお、図４に示す各データ構成は一例であり任意に設計することができるものとする。
【００３３】
（２．動作）
図５は、本実施形態に係る不審人物検出システムの動作（不審人物検出方法）を示すフローチャートである。まず、監視対象者１２０が保持する端末１２１が有するＧＰＳ機能により、監視対象者１２０の位置を特定し、特定された位置に近接する防犯カメラ１１０の撮像情報（画像情報、又は動画情報）を取得する（ステップＳ５０１）。近接する防犯カメラ１１０については、監視対象者１２０を中心とする半径数ｍ以内（例えば、１００ｍ）にある防犯カメラ１１０を対象とする。
【００３４】
ここで、取得する撮像情報について説明する。図６は、本実施形態に係る不審人物検出システムで取得した撮像情報の一例を示す図である。ここでは、異なる防犯カメラＡ、Ｂにおいて、任意の時刻における画像のみではなく、任意の時刻から所定の範囲時間内（例えば、前後１０秒以内）の複数の画像を取得しておく。これは、監視対象者１２０と被監視対象者１３０が必ずしも同時に撮像されるとは限らず、特に尾行されているような場合は、所定の間隔を空けて撮像される可能性があるためである。
【００３５】
なお、端末１２１がＧＰＳ機能を有していない場合には、住所情報を情報管理装置１００に送信してもよいし、予め登録している住所（自宅、勤務先、駅等）の場所を送信してもよい。
【００３６】
図５に戻って、取得した撮像情報から人物を検出する（ステップＳ５０２）。検出した人物から監視対象者１２０を特定し（ステップＳ５０３）、認識処理を行う（ステップＳ５０４）。
【００３７】
ここで、ステップＳ５０４の認識処理について説明する。図７は、本実施形態に係る不審人物検出システムの認識処理を示すフローチャートである。まず、特定された監視対象者１２０以外の人物（被監視対象者１３０）の特徴を抽出する（ステップＳ７０１）。抽出する特徴情報は、例えば、被監視対象者１３０の服の色、体型、髪の色、装飾品、顔等の特徴である。不審人物登録マスタ情報３７５に登録された顔画像情報と抽出した特徴情報（顔情報）とを比較し（ステップＳ７０２）、一致する場合は不審人物の存在を監視対象者１２０や警備会社等に通知して（ステップＳ７０３）、認識処理を終了する。
【００３８】
不審人物に一致しない場合は、不審人物候補情報３８０に登録された服の色情報と抽出した特徴情報（服の色）とを比較し（ステップＳ７０４）、一致しない場合は、不審人物候補情報に未登録であるとする（ステップＳ７１０）。
【００３９】
服の色が一致する場合は、不審人物候補情報３８０に登録された体型情報と抽出した特徴情報（体型）とを比較し（ステップＳ７０５）、一致しない場合は、不審人物候補情報に未登録であるとする（ステップＳ７１０）。
【００４０】
体型が一致する場合は、不審人物候補情報３８０に登録された髪の色情報と抽出した特徴情報（髪の色）とを比較し（ステップＳ７０６）、一致しない場合は、不審人物候補情報に未登録であるとする（ステップＳ７１０）。
【００４１】
髪の色が一致する場合は、不審人物候補情報３８０に登録された装飾品情報と抽出した特徴情報（装飾品）とを比較し（ステップＳ７０７）、一致しない場合は、不審人物候補情報に未登録であるとする（ステップＳ７１０）。
【００４２】
装飾品が一致する場合は、不審人物候補情報３８０に登録された顔画像情報と抽出した特徴情報（顔情報）とを比較し（ステップＳ７０８）、一致しない場合は、不審人物候補情報に未登録であるとする（ステップＳ７１０）。顔情報が一致する場合は、不審人物候補情報に登録済みであるとして（ステップＳ７０９）、認識処理を終了する。
【００４３】
なお、服装の色や髪の色を比較する場合は、人物がいない場合の撮像情報と被監視対象者１３０が撮像された場合の撮像情報との差分領域を抽出し、その差分領域の平均色を取得することで比較するようにしてもよい。
また、天候状態や立地条件等により色の補正を行うようにしてもよい。
【００４４】
さらに、装飾品の比較については、図４（ｅ）に示すように装飾品の有無を比較してもよいし、例えばマスク、眼鏡、サングラス、帽子、マフラー、手袋、バッグ等を区別し、それらを個々に判定して比較するようにしてもよい。
【００４５】
さらにまた、撮像状態が悪い場合、撮像された人物のサイズが小さい場合、後姿が撮像された場合には、洋服や髪の色、体型等に基づいて人物の特定を行うようにしてもよい。撮像状態が良く画像が鮮明である場合には、洋服や髪の色、体型等に加えて眼鏡（サングラス）やマスク等の装飾品や顔の特徴（顔認識）に基づいて人物の特定を行うようにしてもよい。そうすることで、撮像状態に左右されず確実に人物を特定することができる。
【００４６】
図５に戻って、ステップＳ５０４の認識処理の結果、被監視対象者１３０が不審人物候補情報３８０に登録済みであるかどうかを判定する（ステップＳ５０５）。未登録の場合は、不審度数を算出して不審人物候補情報３８０に新規登録する（ステップＳ５０７）。登録済みの場合は、不審度数を算出して不審人物候補情報３８０を更新する（ステップＳ５０６）。
【００４７】
ここで、不審度数の算出について説明する。不審度数とは不審人物である可能性の度合いを示す数値であり、不審度数が高くなるほど不審人物である可能性が高い。不審度数は、下記の式（１）により算出され、監視対象者１２０と共通して撮像された回数（回数に応じた偶然係数）、及び防犯カメラ１１０の設置距離に基づいて算出される。
【００４８】
【数１】
防犯カメラＡの設置位置（ｘ１，ｙ１）、防犯カメラＢの設置位置（ｘ２，ｙ２）
【００４９】
図８は、監視対象者と被監視対象者が異なる防犯カメラ（Ａ、Ｂ、Ｃ）で共通に撮像された場合の一例を示す図である。仮に、図８に示すように、１日のうちに防犯カメラＡ、Ｂ、Ｃに、監視対象者１２０及び被監視対象者１３０が共通して１回ずつ（合計３回）撮像されたとする。このとき、式（１）からわかるように、防犯カメラＡ、Ｂ、Ｃの設置距離がそれぞれ遠いほど不審度数が高くなる。式（１）における偶然係数は、図４（ｆ）で示す偶然係数情報３８５から抽出される。ここでは、１日に３回共通して撮像されたため、接近回数２回以上であり、偶然係数は１となる。共通して撮像された回数が多いほど偶然係数が大きくなり、不審度数も高くなる。
【００５０】
なお、図８においては、監視対象者１２０及び被監視対象者１３０が同一画面内に撮像されているが、図６に示すように所定時間の範囲内で別画像に撮像された場合であってもよい。
【００５１】
また、不審度数に関して、監視対象者１２０と被監視対象者１３０が共通して撮像された時間差の差に基づいて不審度数を算出してもよい。この場合の不審度数を算出する場合の式を式（２）に示す。
【００５２】
【数２】
Ｔ１：カメラＡによる監視対象者の撮像時刻、Ｔ２：カメラＢによる監視対象者の撮像時刻、Ｓ１：カメラＡによる被監視対象者の撮像時刻、Ｓ２：カメラＢによる被監視対象者の撮像時刻
【００５３】
図９は、監視対象者と被監視対象者が異なる防犯カメラ（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ）で共通に撮像された場合の一例を示す第２の図である。図９において、カメラＡでは監視対象者１２０を時刻Ｔ１で撮像し、被監視対象者１３０を時刻Ｓ１で撮像している。カメラＢでは監視対象者１２０を時刻Ｔ２で撮像し、被監視対象者１３０を時刻Ｓ２で撮像している。それぞれの防犯カメラにおける撮像時刻の時間差（Ｔ１−Ｓ１、Ｔ２−Ｓ２）の差（｜Ｔ１−Ｓ１｜−｜（Ｔ２−Ｓ２）｜）が小さいほど、監視対象者１２０と被監視対象者１３０が等間隔で移動しており、不審度数が高くなる。つまり、図９（ｂ）の場合と比較して図９（ａ）の場合の撮像情報の方が、不審度数が高くなる
さらに、不審度数に関して、監視対象者１２０と被監視対象者１３０とが共通して撮像された撮像情報に含まれる人物数に基づいて不審度数を算出してもよい。この場合の不審度数を算出する式を式（３）に示す。
【００５４】
【数３】
ｍ：監視対象者と被監視対象者が共通に撮像された場合の人物数、ｋ：係数
【００５５】
図１０は、監視対象者と被監視対象者が異なる防犯カメラ（Ａ、Ｂ、Ｃ）で共通に撮像された場合の一例を示す第３の図である。図１０において、カメラＡでは監視対象者１２０と被監視対象者１３０を共通して撮像すると共に、他に１３人の人物を撮像している。カメラＣでは監視対象者１２０と被監視対象者１３０を共通して撮像すると共に、他に２人の人物を撮像している。それぞれの防犯カメラにおいて、撮像されている人物数が少ないほど不審度数が高くなる。つまり、カメラＡで撮像された場合と比較してカメラＣで撮像された場合の方が、不審度数が高くなる。
【００５６】
さらにまた、不審度数に関して、防犯カメラ１１０の設置距離、監視対象者１２０と被監視対象者１３０とが撮像された時刻の時間差の差、及び人物数に基づいて、それぞれを組み合わせて不審度数を算出してもよい。この場合の不審度数を算出する式を式（４）に示す。
【００５７】
【数４】
ａ、ｂ、ｃ：重み付け係数
【００５８】
重み付け係数は、システムの管理者が任意に設定できるものとする。このように複数の防犯カメラから得られる情報に基づいて、複数の要素を組み合わせて判断することで、より正確な不審度数を算出することができる。
【００５９】
なお、上記に加えて、さらに監視対象者１２０と被監視対象者１３０が移動したルートの共通性（撮像された防犯カメラの順番の共通性）に基づいて不審度数を算出してもよい。
【００６０】
また、偶然係数については、図４（ｆ）に示すように、接近回数に対する係数でもよいし、監視対象者１２０が撮像された回数に対する、監視対象者１２０、及び被監視対象者１３０が共通して撮像された撮像回数の割合を示す接近頻度に基づいて設定してもよい。
【００６１】
図５に戻って、不審度数と共に不審人物候補情報３８０が追加、又は更新されると、不審度数が所定の閾値を超えているかどうかを判定する（ステップＳ５０８）。所定の閾値を超えている場合は、不審人物の存在を監視対象者１２０や警備会社等に通知し（ステップＳ５０９）、不審人物マスタ情報３７５に登録する（ステップＳ５１２）。
【００６２】
不審度数が所定の閾値を超えていない場合は、そのまま不審人物の候補として不審人物候補情報３８０に残すと共に不審人物候補リストを出力する（ステップＳ５１０）。監視対象者１２０は、不審人物候補リストに基づいて不審人物の候補者を不審人物マスタ情報３７５に登録するかどうかを判定し（ステップＳ５１１）、登録する場合は、不審人物マスタ情報３７５に不審人物を登録する（ステップＳ５１２）。登録しない場合は、そのまま処理を終了する。
【００６３】
このように、本実施形態に係る不審人物検出システムによれば、監視対象者の周辺に設置された複数のカメラに、監視対象者と被監視対象者が異なる時刻に共通して撮像された場合に、不審人物の存否を判断する。そのため、監視対象者と被監視対象者が共通して撮像されている場合には、監視対象者が被監視対象者に尾行されている可能性があり、ストーカーのように移動中の不審人物の存在を確認することができる。
【００６４】
また、不審人物の存在を早期に確認することで、ストーカー被害の初期段階で対応することができ、犯罪を未然に防止することが可能になる。
さらに、カメラに撮像された人物数や撮像された環境に影響されずに、監視対象者と被監視対象者との関係性を見出して不審人物の存否を判断することができる。
【００６５】
さらにまた、監視対象者と被監視対象者が共通して撮像されたカメラの距離情報、時間差情報、及び／又は人物の数情報に基づいて不審度数を算出する。そのため、距離情報、時間差情報、及び／又は人物の数情報から被監視対象者が不審人物であるかどうかを正確に判断することができると共に、ストーカーのように移動中の不審人物を確実に認識することができる。
【００６６】
さらにまた、カメラの距離が遠いほど不審度数が高く、撮像された時間差の差が小さいほど不審度数が高く、人物の数が少ないほど不審度数が高くなる。そのため、離れた位置で監視対象者と被監視対象者が共通して撮像された場合は、尾行されている可能性が高く、ストーカー等の不審人物の存在を確実に認識することができる。また、ある程度一定の間隔で監視対象者と被監視対象者が撮像されている場合は、被監視対象者が付かず離れずで監視対象者を尾行している可能性が高く、ストーカー等の不審人物の存在を確実に認識することができる。さらに、撮像されている人物が少ないにも関わらず監視対象者と被監視対象者が共通して撮像された場合は、監視対象者と被監視対象者が関連している可能性が高く、ストーカー等の不審人物の存在を予見することができる。
【００６７】
さらにまた、監視対象者の周辺に不審人物が存在すると判断した場合に、前記監視対象者に前記不審人物の存在を通知する。そのため、監視対象者は、不審人物の存在を予め認識して、避難したり救助を求めることができ、犯罪を未然に防止することができる。
【００６８】
さらにまた、撮像情報に含まれる人物の全体又は一部の色情報、体型情報、装着品情報、及び顔情報の少なくとも一の情報に基づいて、前記監視対象者、及び当該監視対象者以外の他の人物を特定する。そのため、カメラの撮像状態に応じて、人物の特定を確実に行うことができると共に、色や大きさで大まかに人物を絞った上で顔等の細かい情報に基づいて人物を特定することができ、処理時間を短縮して処理効率を高めることができる。
【００６９】
以上の前記各実施形態により本発明を説明したが、本発明の技術的範囲は実施形態に記載の範囲には限定されず、これら各実施形態に多様な変更又は改良を加えることが可能である。そして、かような変更又は改良を加えた実施の形態も本発明の技術的範囲に含まれる。このことは、特許請求の範囲及び課題を解決する手段からも明らかなことである。
【００７０】
前記実施形態に関して次の付記を示す。
（付記１）任意の一の時刻における監視対象者の位置情報を取得する第１の位置情報取得工程と、当該第１の位置情報取得工程で取得された位置情報から所定の距離内に設置されたカメラを特定し、当該特定されたカメラで撮像された前記任意の一の時刻における撮像情報を少なくとも含む、前記任意の一の時刻から所定時間の範囲内の撮像情報を取得する第１の撮像情報取得工程と、前記任意の一の時刻と異なる任意の他の時刻における前記監視対象者の位置情報を取得する第２の位置情報取得工程と、当該第２の位置情報取得工程で取得された位置情報から所定の距離内に設置されたカメラを特定し、当該特定されたカメラで撮像された前記任意の他の時刻における撮像情報を少なくとも含む、前記任意の他の時刻から所定時間の範囲内の撮像情報を取得する第２の撮像情報取得工程と、前記第１の撮像情報取得工程、及び第２の撮像情報取得工程で取得された撮像情報に、前記監視対象者、及び被監視対象者が共通して含まれている場合に、前記監視対象者の周辺における不審人物の存否を判断する不審人物判断工程とを含む不審人物検出方法。
【００７１】
（付記２）付記１に記載の不審人物検出方法において、前記不審人物判断工程が、前記監視対象者及び被監視対象者が共通して撮像された夫々のカメラの距離情報、前記監視対象者及び被監視対象者が共通して撮像された夫々の時刻の時間差に関する情報、及び前記監視対象者及び被監視対象者が共通して撮像された撮像情報における撮像された人物の数情報の少なくとも一の情報に基づいて、前記被監視対象者の不審度数を算出する工程と、前記不審度数が所定の閾値を超えた場合に、前記監視対象者の周辺に不審人物が存在すると判断する工程とを含む不審人物検出方法。
【００７２】
（付記３）付記２に記載の不審人物検出方法において、前記距離情報において撮像されたカメラの距離が遠くなるほど、前記不審度数が順次大きくなり、前記時間差情報において前記監視対象者及び被監視対象者が撮像された時間差の差が小さくなるほど、前記不審度数が順次大きくなり、前記人物の数情報において撮像された人物の数が少なくなるほど、前記不審度数が順次大きくなる不審人物検出方法。
【００７３】
（付記４）付記１ないし３のいずれかに記載の不審人物検出方法において、前記不審人物判断工程が、前記監視対象者の周辺に不審人物が存在すると判断した場合に、前記監視対象者に前記不審人物の存在を通知する不審人物通知工程を含む不審人物検出方法。
【００７４】
（付記５）付記１ないし４のいずれかに記載の不審人物検出方法において、前記撮像情報に含まれる人物の全体又は一部の色情報、体型情報、装着品情報、及び顔情報の少なくとも一の情報に基づいて、前記監視対象者、及び当該監視対象者以外の他の人物を特定する不審人物検出方法。
【００７５】
（付記６）任意の異なる時刻における監視対象者の位置情報を複数取得する位置情報取得手段と、当該位置情報取得手段が取得した夫々の位置情報から所定の距離内に設置されたカメラを特定するカメラ特定手段と、当該カメラ特定手段が特定したカメラで撮像された前記任意の異なる時刻における夫々の撮像情報を少なくとも含む、前記任意の異なる時刻から所定時間の範囲内の撮像情報を取得する撮像情報取得手段と、当該撮像情報取得手段が取得した撮像情報に含まれる人物を検出する人物検出手段と、当該人物検出手段が検出した人物について、前記任意の異なる時刻において撮像された撮像情報に前記監視対象者、及び被監視対象者が共通して含まれている場合に、前記監視対象者の周辺における不審人物の存否を判断する不審人物判定手段とを備える不審人物検出システム。
【００７６】
（付記７）付記６に記載の不審人物検出システムにおいて、前記不審人物判定手段が、前記監視対象者及び被監視対象者が共通して撮像された夫々のカメラの距離情報、前記監視対象者及び被監視対象者が共通して撮像された夫々の時刻の時間差に関する情報、及び前記監視対象者及び被監視対象者が共通して撮像された撮像情報における撮像された人物の数情報の少なくとも一の情報に基づいて、前記被監視対象者の不審度数を算出する算出手段と、前記不審度数が所定の閾値を超えた場合に、前記監視対象者の周辺に不審人物が存在すると判断する判断手段とを備える不審人物検出システム。
【００７７】
（付記８）付記７に記載の不審人物検出システムにおいて、前記距離情報において撮像されたカメラの距離が遠くなるほど、前記不審度数が順次大きくなり、前記時間差情報において前記監視対象者及び被監視対象者が撮像された時間差の差が大きくなるほど、前記不審度数が順次大きくなり、前記人物の数情報において撮像された人物の数が多くなるほど、前記不審度数が順次大きくなる不審人物検出システム。
【００７８】
（付記９）付記６ないし８のいずれかに記載の不審人物検出システムにおいて、前記不審人物判断手段が、前記監視対象者の周辺に不審人物が存在すると判断した場合に、前記監視対象者に前記不審人物の存在を通知する不審人物通知手段を備える不審人物検出システム。
【００７９】
（付記１０）付記６ないし９のいずれかに記載の不審人物検出システムにおいて、前記撮像情報に含まれる人物の全体又は一部の色情報、体型情報、装着品情報、及び顔情報の少なくとも一の情報に基づいて、前記監視対象者、及び当該監視対象者以外の他の人物を特定する不審人物検出システム。
【００８０】
（付記１１）任意の異なる時刻における監視対象者の位置情報を複数取得する位置情報取得手段、当該位置情報取得手段が取得した夫々の位置情報から所定の距離内に設置されたカメラを特定するカメラ特定手段、当該カメラ特定手段が特定したカメラで撮像された前記任意の異なる時刻における夫々の撮像情報を少なくとも含む、前記任意の異なる時刻から所定時間の範囲内の撮像情報を取得する撮像情報取得手段、当該撮像情報取得手段が取得した撮像情報に含まれる人物を検出する人物検出手段、当該人物検出手段が検出した人物について、前記任意の異なる時刻において撮像された撮像情報に前記監視対象者、及び被監視対象者が共通して含まれている場合に、前記監視対象者の周辺における不審人物の存否を判断する不審人物判定手段としてコンピュータを機能させる不審人物検出プログラム。
【００８１】
（付記１２）付記１１に記載の不審人物検出プログラムにおいて、前記不審人物判定手段を、前記監視対象者及び被監視対象者が共通して撮像された夫々のカメラの距離情報、前記監視対象者及び被監視対象者が共通して撮像された夫々の時刻の時間差に関する情報、及び前記監視対象者及び被監視対象者が共通して撮像された撮像情報における撮像された人物の数情報の少なくとも一の情報に基づいて、前記被監視対象者の不審度数を算出する算出手段、前記不審度数が所定の閾値を超えた場合に、前記監視対象者の周辺に不審人物が存在すると判断する判断手段としてコンピュータを機能させる不審人物検出プログラム。
【００８２】
（付記１３）付記１２に記載の不審人物検出プログラムにおいて、前記距離情報において撮像されたカメラの距離が遠くなるほど、前記不審度数が順次大きくなり、前記時間差情報において前記監視対象者及び被監視対象者が撮像された時間差の差が大きくなるほど、前記不審度数が順次大きくなり、前記人物の数情報において撮像された人物の数が多くなるほど、前記不審度数が順次大きくなるようにコンピュータを機能させる不審人物検出プログラム。
【００８３】
（付記１４）付記１１ないし１３のいずれかに記載の不審人物検出プログラムにおいて、前記不審人物判断手段が、前記監視対象者の周辺に不審人物が存在すると判断した場合に、前記監視対象者に前記不審人物の存在を通知する不審人物通知手段としてコンピュータを機能させる不審人物検出プログラム。
【００８４】
（付記１５）付記１１ないし１４のいずれかに記載の不審人物検出プログラムにおいて、前記撮像情報に含まれる人物の全体又は一部の色情報、体型情報、装着品情報、及び顔情報の少なくとも一の情報に基づいて、前記監視対象者、及び当該監視対象者以外の他の人物を特定するようにコンピュータを機能させる不審人物検出プログラム。
【符号の説明】
【００８５】
１ 不審人物検出システム
１００ 情報管理装置
１１０ 防犯カメラ
１２０ 監視対象者
１２１ 端末
１３０ 被監視対象者
１４０ 防犯カメラレポート
２００ コンピュータ
２０１ ＣＰＵ
２０２ ＲＡＭ
２０３ ＲＯＭ
２０４ フラッシュメモリ
２０５ ＨＤ
２０６ ＬＡＮカード
２０７ マウス
２０８ キーボード
２０９ ビデオカード
２０９ａ ディスプレイ
２１０ サウンドカード
２１０ａ スピーカ／マイク
２１１ ドライブ
３０１ 不審人物候補リスト
３０５ 位置情報取得部
３１０ カメラ特定部
３１５ 撮像指示管理部
３２０ 人物検出部
３２５ 認識処理部
３３０ 不審度数算出部
３３５ 不審人物判断部
３４０ 不審人物リスト出力部
３４５ 不審人物登録部
３５０ 不審人物通知部
３５５ 情報登録部
３６０ 防犯カメラ取得情報
３６５ 防犯カメラマスタ情報
３７０ 監視対象者マスタ情報
３７５ 不審人物マスタ情報
３８０ 不審人物候補情報
３８５ 偶然係数情報
【技術分野】
【０００１】
本発明は、防犯カメラを用いて特定の人物に対する不審人物を検出する不審人物検出方法等に関する。
【背景技術】
【０００２】
昨今、ストーカー被害をはじめとして犯罪が多く発生している。それに対応するために民間のセキュリティ企業が大きく成長し、ホームセキュリティ等日頃より耳にするようになり、世間のセキュリティに対する意識も高まってきている。首都圏を中心に防犯カメラも普及し始め、防犯への意識はますます高まってきている。また、認識工学の進歩により、カメラ画像から顔認識を行う技術が確立されている。
【０００３】
犯罪の一つとしてストーカー被害があり、いつ襲われるかわからないという恐怖がある。それによって日常生活が送れなくなる人も多くいる。現在警察では犯罪が発生してからでないと動いてもらえず、不安な日々を過ごすことは少なくない。個人的にボディガードを雇うにしても多額の報酬が必要となり、誰でも利用できるようなものではない。
【０００４】
上記に関連して、不審人物を特定して対策処理等を行う技術が開示されている。
例えば、被監視者の視線方向と監視者の位置とに基づいて、被監視者の視線方向に監視者がいる場合に、被監視者を不審者と判断する技術が知られている（例えば、特許文献１）。しかしながら、当該技術によれば、人が密集しているような場合や監視者が移動しているような場合には、被監視者が監視者に視線を向けているかどうかの判断が曖昧になり不審者を誤認識してしまう可能性がある。
【０００５】
又、撮像された人物の顔の大きさに基づいて不審人物に対する対策処理を行うかどうかを判断する技術、及び、撮像された顔画像を記憶し、安全な人物である危険な人物であるかを判断し、危険な人物であると判断された場合に対策処理を行う技術が知られている（例えば、特許文献２）。しかしながら、当該技術によれば、撮像された時間、頻度、顔の大きさ等に基づいて不審人物を特定するのは、カメラの設置箇所に接近する人物しか対象にできず、ストーカーのように尾行して移動するような不審人物には適用することが困難になる。
【０００６】
又、それぞれ所定の箇所（ＡＴＭ、玄関先等）における不審人物を特定することができる技術が知られている（例えば、特許文献３、４）。しかしながら、当該技術によれば、上述したように、監視対象者を尾行している不審人物を特定することができない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００７−２１３２２４号公報
【特許文献２】特開２００６−１１７２８号公報
【特許文献３】特開２００６−７９３８２号公報
【特許文献４】特開２００６−１５５４３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、ストーカーのように監視対象者を尾行している不審人物を検出して監視対象者に通知する不審人物検出方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本願に開示する不審人物検出方法は、任意の一の時刻における監視対象者の第１の位置情報を取得する第１の位置情報取得工程を含む。また、取得された第１の位置情報から所定の距離内に設置されたカメラを特定し、特定されたカメラで撮像された任意の一の時刻における撮像情報を少なくとも含む、任意の一の時刻から所定時間の範囲内の撮像情報を取得する第１の撮像情報取得工程を含む。さらに、前記任意の一の時刻と異なる任意の他の時刻における前記監視対象者の第２の位置情報を取得する第２の位置情報取得工程を含む。さらにまた、取得された第２の位置情報から所定の距離内に設置されたカメラを特定し、特定されたカメラで撮像された任意の他の時刻における撮像情報を少なくとも含む、任意の他の時刻から所定時間の範囲内の撮像情報を取得する第２の撮像情報取得工程を含む。さらにまた、第１の撮像情報取得工程、及び第２の撮像情報取得工程で取得された撮像情報に、前記監視対象者、及び被監視対象者が共通して含まれている場合に、監視対象者の周辺における不審人物の存否を判断する不審人物判断工程を含む。
【００１０】
このように、本願に開示する不審人物検出方法は、監視対象者の周辺に設置された複数のカメラに、監視対象者と被監視対象者が異なる時刻に共通して撮像された場合に、不審人物の存否を判断する。そのため、監視対象者と被監視対象者が共通して撮像されている場合には、監視対象者が被監視対象者に尾行されている可能性があり、例えばストーカーのように移動中の不審人物の存在を確認することができる。
【００１１】
これまで、本発明を方法として示したが、所謂当業者であれば明らかであるように本発明を装置、システム、及び、プログラムとして捉えることもできる。これら前記の発明の概要は、本発明に必須となる特徴を列挙したものではなく、これら複数の特徴のサブコンビネーションも発明となり得る。
【００１２】
すなわち、本願に開示する不審人物検出方法の構成要素または構成要素の任意の組合せを、装置、回路、システム、コンピュータプログラム、記録媒体、データ構造などに適用したものも、他の態様として有効である。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】第１の実施形態に係る不審人物検出システムのシステム構成図である。
【図２】第１の実施形態に係る不審人物検出システムにおける情報管理装置のハードウェア構成図である。
【図３】第１の実施形態に係る不審人物検出システムにおける情報管理装置の機能ブロック図である。
【図４】第１の実施形態に係る不審人物検出システムにおいて使用するデータのデータ構成を示す図である。
【図５】第１の実施形態に係る不審人物検出システムの動作（不審人物検出方法）を示すフローチャートである。
【図６】第１の実施形態に係る不審人物検出システムにおいて取得した撮像情報の一例を示す図である。
【図７】第１の実施形態に係る不審人物検出システムの認識処理を示すフローチャートである。
【図８】監視対象者と被監視対象者が異なる防犯カメラで共通に撮像された場合の一例を示す第１の図である。
【図９】監視対象者と被監視対象者が異なる防犯カメラで共通に撮像された場合の一例を示す第２の図である。
【図１０】監視対象者と被監視対象者が異なる防犯カメラで共通に撮像された場合の一例を示す第３の図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施の形態を説明する。本発明は多くの異なる形態で実施可能である。従って、本実施形態の記載内容のみで本発明を解釈すべきではない。また、本実施形態の全体を通して同じ要素には同じ符号を付けている。
【００１５】
以下の実施の形態では、主にシステムについて説明するが、所謂当業者であれば明らかな通り、本発明は装置、方法、及び、コンピュータを動作させるためのプログラムとしても実施できる。また、本発明はハードウェア、ソフトウェア、または、ハードウェア及びソフトウェアの実施形態で実施可能である。プログラムは、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、光記憶装置、または、磁気記憶装置等の任意のコンピュータ可読媒体に記録できる。さらに、プログラムはネットワークを介した他のコンピュータに記録することができる。
【００１６】
（本発明の第１の実施形態）
本実施形態に係る不審人物検出システムについて、図１ないし図１０を用いて説明する。
（１．構成）
図１は、本実施形態に係る不審人物検出システムのシステム構成図である。不審人物検出システム１は、複数の防犯カメラ（Ａ、Ｂ、・・・）１１０と当該防犯カメラ１１０に接続する情報管理装置１００とを備える。また、監視の対象となる監視対象者１２０は、情報管理装置１００と情報の送受信を行うことができる端末１２１（例えば、携帯電話機）を保持している。
【００１７】
監視対象者１２０は、例えば自宅や職場から出たときに端末１２１を用いて情報管理装置１００に位置情報を送信する。情報管理装置１００では、受信した位置情報に基づいて、監視対象者１２０の周辺の防犯カメラ１１０（防犯カメラＡ、Ｂ１、Ｂ２、Ｃ）が撮像した撮像情報を取得する。取得した撮像情報に基づいて、複数の防犯カメラ１１０（例えば、防犯カメラＡと防犯カメラＣ）の撮像情報に監視対象者１２０、及び被監視対象者１３０が異なる時刻に共通して撮像されているかどうかを検出する。共通して撮像されている場合は、被監視対象者１３０が監視対象者１２０に対してストーカー行為等を行っている不審人物である可能性があると判断し、監視対象者１２０が保持する端末１２１にその旨を緊急連絡として通知する。
【００１８】
監視対象者１２０は、受信した通知を確認して避難や援助を求める。また、撮像情報に含まれる監視対象者１２０以外の人物は、不審人物候補として記録され、監視対象者１２０に防犯カメラレポート１４０として出力される。監視対象者１２０は、防犯カメラレポート１４０を参照して、不審人物であるか否かを判断し、不審人物である場合は、不審人物として情報管理装置１００に登録する。以降、監視対象者１２０と登録された不審人物が防犯カメラ１１０に共通に撮像された場合は、即座に緊急連絡を行うことになる。
【００１９】
図２は、本実施形態に係る不審人物検出システムにおける情報管理装置１００のハードウェア構成図である。コンピュータ２００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０１、ＲＡＭ（Random Access Memory）２０２、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０３、フラッシュメモリ（Flash Memory）２０４、外部記憶装置であるＨＤ（Hard Disk）２０５を備える。また、ＬＡＮ（Local Area Network）カード２０６、マウス２０７、キーボード２０８を備える。さらに、ビデオカード２０９、このビデオカード２０９と電気的に接続する表示装置であるディスプレイ２０９ａ、サウンドカード２１０、このサウンドカード２１０と電気的に接続する音出力装置であるスピーカ２１０ａを備える。さらにまた、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体を読み書きするドライブ２１１を備える。
なお、上記ハードウェア構成はあくまで一例を示したものであり、構成要素の変更をすることができるのは当然である。
【００２０】
図３は、本実施形態に係る不審人物検出システムにおける情報管理装置の機能ブロック図である。位置情報取得部３０５は、監視対象者１２０が保持する端末１２１から位置情報を取得し、カメラ特定部３１０が、取得した位置情報に基づいて監視対象者１２０の周辺の防犯カメラ１１０を特定する。
【００２１】
撮像指示管理部３１５は、特定された防犯カメラ１１０に対して撮影の指示を送ると共に、撮像された撮像情報を取得し防犯カメラ取得情報３６０に格納する。防犯カメラ取得情報３６０には、防犯カメラ１１０に関する情報が格納されており、防犯カメラデータコード、防犯カメラコード、撮影日時等が格納されている（図４（ｄ）を参照）。人物検出部３２０は、防犯カメラ取得情報３６０に格納された撮像情報に基づいて撮像情報に含まれる人物を検出する。
【００２２】
人物が検出されると、認識処理部３２５が、防犯カメラマスタ情報３６５、利用者マスタ情報３７０、及び不審人物マスタ情報３７５に基づいて認識処理を行う。防犯カメラマスタ情報３６５には、防犯カメラ１１０に関する情報が格納されており、例えばカメラの位置情報、稼動状況、設置場所等が格納されている（図４（ｂ）を参照）。監視対象者マスタ情報３７０には、監視対象者１２０に関する情報が格納されており、例えば氏名、緊急連絡先、住所等が格納されている（図４（ａ）を参照）。不審人物マスタ情報３２５には、どの監視対象者１２０に対する不審人物であるかという情報、顔画像情報、顔画像情報取得日、撮像された防犯カメラコード、名称、緊急連絡方法、除外フラグ等が格納されている（図４（ｃ）を参照）。認識処理部３２５は、それらの情報に基づいて、複数の防犯カメラ１１０の撮像情報に含まれる監視対象者１２０や不審人物（被監視対象者１３０）を認識する。
【００２３】
不審度数算出部３３０は、被監視対象者１３０が不審人物である度合いを示す不審度数を算出する。不審度数の算出についての詳細は後述するが、不審度数は被監視対象者１３０が撮像された回数、防犯カメラ１１０の設置距離、撮像された時間差、及び／又は撮像情報に含まれる人物の数等に基づいて算出される。また、このとき偶然係数情報３８５を参照して不審度数を算出する。偶然係数には、接近回数に対する係数等が格納されている（図４（ｆ）を参照）。
【００２４】
不審度数が所定の閾値以上である場合には、不審人物判定部３３５が不審人物であると判断し、不審人物通知部３５０に対して通知指示を出す。通知指示を受けた不審人物通知部３５０は、監視対象者１２０の周辺に不審人物が存在する旨の情報を端末１２１に送信する。
【００２５】
また、不審人物判定部３３５は、被監視対象者１３０が不審人物であるか否かに関わらず、撮像された被監視対象者１３０の情報を不審人物候補情報３８０に記録すると共に、不審人物リスト出力部３４０に対して不審人物候補リスト３０１の出力指示を出す。不審人物候補情報３８０には、どの監視対象者１２０に対する不審人物候補であるかという情報、顔画像情報、顔画像情報取得日、撮像された防犯カメラコード、撮像された防犯カメラデータ、今月の撮影回数、不審度数等が格納されている（図４（ｅ）を参照）。
【００２６】
監視対象者１２０は、出力された不審人物候補リスト３０１を参照し、不審人物とそうでない人物とを区分する。不審人物登録部３４５は、監視対象者１２０が区分した情報に基づいて不審人物や不審人物から除外する人物（例えば、知人、親類等）を不審人物マスタ情報３７５に登録する。
【００２７】
図４は、本実施形態に係る不審人物検出システムにおいて使用するデータのデータ構成を示す図である。図４（ａ）は、監視対象者マスタ情報３７０のデータ構成を示す図である。監視対象者マスタ情報３７０は、監視対象者１２０を一意に特定する監視対象者コード、氏名、緊急連絡先のメールアドレス、緊急連絡先の電話番号、自宅の住所、勤務先の住所等が含まれる。監視対象者１２０が保持する端末１２１がＧＰＳ機能を有しない場合は、監視対象者１２０の位置情報として、「自宅」や「勤務先」を送信することで住所を特定することができる。また、自宅、勤務先の他に、監視対象者１２０が頻繁に行動する場所がある場合には、それらの住所を登録してもよい。
【００２８】
図４（ｂ）は、防犯カメラマスタ情報３６５のデータ構成を示す図である。防犯カメラマスタ情報３６５は、防犯カメラ１１０を一意に特定する防犯カメラコード、位置情報Ｘ（経度情報）、位置情報Ｙ（緯度情報）、稼動状況、カメラ設置場所等が含まれる。
【００２９】
図４（ｃ）は、不審人物マスタ情報３７５のデータ構成を示す図である。不審人物マスタ情報３７５は、不審人物を一意に特定する不審者コード、誰に対する不審人物であるかを示す監視対象者コード、顔画像情報、顔画像情報取得日、顔画像が撮像された防犯カメラのカメラコード、名称、緊急連絡方法、不審者除外フラグ等が含まれる。緊急連絡方法には、例えば携帯メール、携帯電話、警備会社連絡等の情報が格納されており、撮像された不審人物に応じて対処方法を設定することができる。また、不審者除外フラグが「１」の場合は、不審人物から除外されるため、不審度数が高い場合であっても緊急連絡等の対応を行わない。この不審者除外フラグは、知人や親族等のように一緒に行動することが多い人物について「１」を設定しておくことで、知人や親族を不審人物から除外することができる。
【００３０】
図４（ｄ）は、防犯カメラ取得情報３６０のデータ構成を示す図である。防犯カメラ取得情報３６０は、防犯カメラ１１０で撮像されたデータを一意に特定する防犯カメラデータコード、防犯カメラコード、撮影日、撮影時間等が含まれる。
【００３１】
図４（ｅ）は、不審人物候補情報３８０のデータ構成を示す図である。不審人物候補情報３８０は、不審人物の候補を一意に特定する不審者候補コード、誰に対する不審人物の候補であるかを示す監視対象者コードが含まれる。また、顔画像情報、顔画像情報取得日、顔画像情報撮影カメラコード、防犯カメラデータコード、今月の撮影回数、不審度数等が含まれる。さらに、不審人物の候補の印象（特徴）を示す情報として、服装の色、体型、装飾品（眼鏡やマスク）、髪の色等が含まれる。
【００３２】
図４（ｆ）は、偶然係数情報３８５のデータ構成を示す図である。偶然係数情報３８５には、所定期間（１日、１週間、１ヶ月、１年等）における接近回数に対する偶然係数が格納されている。
なお、図４に示す各データ構成は一例であり任意に設計することができるものとする。
【００３３】
（２．動作）
図５は、本実施形態に係る不審人物検出システムの動作（不審人物検出方法）を示すフローチャートである。まず、監視対象者１２０が保持する端末１２１が有するＧＰＳ機能により、監視対象者１２０の位置を特定し、特定された位置に近接する防犯カメラ１１０の撮像情報（画像情報、又は動画情報）を取得する（ステップＳ５０１）。近接する防犯カメラ１１０については、監視対象者１２０を中心とする半径数ｍ以内（例えば、１００ｍ）にある防犯カメラ１１０を対象とする。
【００３４】
ここで、取得する撮像情報について説明する。図６は、本実施形態に係る不審人物検出システムで取得した撮像情報の一例を示す図である。ここでは、異なる防犯カメラＡ、Ｂにおいて、任意の時刻における画像のみではなく、任意の時刻から所定の範囲時間内（例えば、前後１０秒以内）の複数の画像を取得しておく。これは、監視対象者１２０と被監視対象者１３０が必ずしも同時に撮像されるとは限らず、特に尾行されているような場合は、所定の間隔を空けて撮像される可能性があるためである。
【００３５】
なお、端末１２１がＧＰＳ機能を有していない場合には、住所情報を情報管理装置１００に送信してもよいし、予め登録している住所（自宅、勤務先、駅等）の場所を送信してもよい。
【００３６】
図５に戻って、取得した撮像情報から人物を検出する（ステップＳ５０２）。検出した人物から監視対象者１２０を特定し（ステップＳ５０３）、認識処理を行う（ステップＳ５０４）。
【００３７】
ここで、ステップＳ５０４の認識処理について説明する。図７は、本実施形態に係る不審人物検出システムの認識処理を示すフローチャートである。まず、特定された監視対象者１２０以外の人物（被監視対象者１３０）の特徴を抽出する（ステップＳ７０１）。抽出する特徴情報は、例えば、被監視対象者１３０の服の色、体型、髪の色、装飾品、顔等の特徴である。不審人物登録マスタ情報３７５に登録された顔画像情報と抽出した特徴情報（顔情報）とを比較し（ステップＳ７０２）、一致する場合は不審人物の存在を監視対象者１２０や警備会社等に通知して（ステップＳ７０３）、認識処理を終了する。
【００３８】
不審人物に一致しない場合は、不審人物候補情報３８０に登録された服の色情報と抽出した特徴情報（服の色）とを比較し（ステップＳ７０４）、一致しない場合は、不審人物候補情報に未登録であるとする（ステップＳ７１０）。
【００３９】
服の色が一致する場合は、不審人物候補情報３８０に登録された体型情報と抽出した特徴情報（体型）とを比較し（ステップＳ７０５）、一致しない場合は、不審人物候補情報に未登録であるとする（ステップＳ７１０）。
【００４０】
体型が一致する場合は、不審人物候補情報３８０に登録された髪の色情報と抽出した特徴情報（髪の色）とを比較し（ステップＳ７０６）、一致しない場合は、不審人物候補情報に未登録であるとする（ステップＳ７１０）。
【００４１】
髪の色が一致する場合は、不審人物候補情報３８０に登録された装飾品情報と抽出した特徴情報（装飾品）とを比較し（ステップＳ７０７）、一致しない場合は、不審人物候補情報に未登録であるとする（ステップＳ７１０）。
【００４２】
装飾品が一致する場合は、不審人物候補情報３８０に登録された顔画像情報と抽出した特徴情報（顔情報）とを比較し（ステップＳ７０８）、一致しない場合は、不審人物候補情報に未登録であるとする（ステップＳ７１０）。顔情報が一致する場合は、不審人物候補情報に登録済みであるとして（ステップＳ７０９）、認識処理を終了する。
【００４３】
なお、服装の色や髪の色を比較する場合は、人物がいない場合の撮像情報と被監視対象者１３０が撮像された場合の撮像情報との差分領域を抽出し、その差分領域の平均色を取得することで比較するようにしてもよい。
また、天候状態や立地条件等により色の補正を行うようにしてもよい。
【００４４】
さらに、装飾品の比較については、図４（ｅ）に示すように装飾品の有無を比較してもよいし、例えばマスク、眼鏡、サングラス、帽子、マフラー、手袋、バッグ等を区別し、それらを個々に判定して比較するようにしてもよい。
【００４５】
さらにまた、撮像状態が悪い場合、撮像された人物のサイズが小さい場合、後姿が撮像された場合には、洋服や髪の色、体型等に基づいて人物の特定を行うようにしてもよい。撮像状態が良く画像が鮮明である場合には、洋服や髪の色、体型等に加えて眼鏡（サングラス）やマスク等の装飾品や顔の特徴（顔認識）に基づいて人物の特定を行うようにしてもよい。そうすることで、撮像状態に左右されず確実に人物を特定することができる。
【００４６】
図５に戻って、ステップＳ５０４の認識処理の結果、被監視対象者１３０が不審人物候補情報３８０に登録済みであるかどうかを判定する（ステップＳ５０５）。未登録の場合は、不審度数を算出して不審人物候補情報３８０に新規登録する（ステップＳ５０７）。登録済みの場合は、不審度数を算出して不審人物候補情報３８０を更新する（ステップＳ５０６）。
【００４７】
ここで、不審度数の算出について説明する。不審度数とは不審人物である可能性の度合いを示す数値であり、不審度数が高くなるほど不審人物である可能性が高い。不審度数は、下記の式（１）により算出され、監視対象者１２０と共通して撮像された回数（回数に応じた偶然係数）、及び防犯カメラ１１０の設置距離に基づいて算出される。
【００４８】
【数１】
防犯カメラＡの設置位置（ｘ１，ｙ１）、防犯カメラＢの設置位置（ｘ２，ｙ２）
【００４９】
図８は、監視対象者と被監視対象者が異なる防犯カメラ（Ａ、Ｂ、Ｃ）で共通に撮像された場合の一例を示す図である。仮に、図８に示すように、１日のうちに防犯カメラＡ、Ｂ、Ｃに、監視対象者１２０及び被監視対象者１３０が共通して１回ずつ（合計３回）撮像されたとする。このとき、式（１）からわかるように、防犯カメラＡ、Ｂ、Ｃの設置距離がそれぞれ遠いほど不審度数が高くなる。式（１）における偶然係数は、図４（ｆ）で示す偶然係数情報３８５から抽出される。ここでは、１日に３回共通して撮像されたため、接近回数２回以上であり、偶然係数は１となる。共通して撮像された回数が多いほど偶然係数が大きくなり、不審度数も高くなる。
【００５０】
なお、図８においては、監視対象者１２０及び被監視対象者１３０が同一画面内に撮像されているが、図６に示すように所定時間の範囲内で別画像に撮像された場合であってもよい。
【００５１】
また、不審度数に関して、監視対象者１２０と被監視対象者１３０が共通して撮像された時間差の差に基づいて不審度数を算出してもよい。この場合の不審度数を算出する場合の式を式（２）に示す。
【００５２】
【数２】
Ｔ１：カメラＡによる監視対象者の撮像時刻、Ｔ２：カメラＢによる監視対象者の撮像時刻、Ｓ１：カメラＡによる被監視対象者の撮像時刻、Ｓ２：カメラＢによる被監視対象者の撮像時刻
【００５３】
図９は、監視対象者と被監視対象者が異なる防犯カメラ（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ）で共通に撮像された場合の一例を示す第２の図である。図９において、カメラＡでは監視対象者１２０を時刻Ｔ１で撮像し、被監視対象者１３０を時刻Ｓ１で撮像している。カメラＢでは監視対象者１２０を時刻Ｔ２で撮像し、被監視対象者１３０を時刻Ｓ２で撮像している。それぞれの防犯カメラにおける撮像時刻の時間差（Ｔ１−Ｓ１、Ｔ２−Ｓ２）の差（｜Ｔ１−Ｓ１｜−｜（Ｔ２−Ｓ２）｜）が小さいほど、監視対象者１２０と被監視対象者１３０が等間隔で移動しており、不審度数が高くなる。つまり、図９（ｂ）の場合と比較して図９（ａ）の場合の撮像情報の方が、不審度数が高くなる
さらに、不審度数に関して、監視対象者１２０と被監視対象者１３０とが共通して撮像された撮像情報に含まれる人物数に基づいて不審度数を算出してもよい。この場合の不審度数を算出する式を式（３）に示す。
【００５４】
【数３】
ｍ：監視対象者と被監視対象者が共通に撮像された場合の人物数、ｋ：係数
【００５５】
図１０は、監視対象者と被監視対象者が異なる防犯カメラ（Ａ、Ｂ、Ｃ）で共通に撮像された場合の一例を示す第３の図である。図１０において、カメラＡでは監視対象者１２０と被監視対象者１３０を共通して撮像すると共に、他に１３人の人物を撮像している。カメラＣでは監視対象者１２０と被監視対象者１３０を共通して撮像すると共に、他に２人の人物を撮像している。それぞれの防犯カメラにおいて、撮像されている人物数が少ないほど不審度数が高くなる。つまり、カメラＡで撮像された場合と比較してカメラＣで撮像された場合の方が、不審度数が高くなる。
【００５６】
さらにまた、不審度数に関して、防犯カメラ１１０の設置距離、監視対象者１２０と被監視対象者１３０とが撮像された時刻の時間差の差、及び人物数に基づいて、それぞれを組み合わせて不審度数を算出してもよい。この場合の不審度数を算出する式を式（４）に示す。
【００５７】
【数４】
ａ、ｂ、ｃ：重み付け係数
【００５８】
重み付け係数は、システムの管理者が任意に設定できるものとする。このように複数の防犯カメラから得られる情報に基づいて、複数の要素を組み合わせて判断することで、より正確な不審度数を算出することができる。
【００５９】
なお、上記に加えて、さらに監視対象者１２０と被監視対象者１３０が移動したルートの共通性（撮像された防犯カメラの順番の共通性）に基づいて不審度数を算出してもよい。
【００６０】
また、偶然係数については、図４（ｆ）に示すように、接近回数に対する係数でもよいし、監視対象者１２０が撮像された回数に対する、監視対象者１２０、及び被監視対象者１３０が共通して撮像された撮像回数の割合を示す接近頻度に基づいて設定してもよい。
【００６１】
図５に戻って、不審度数と共に不審人物候補情報３８０が追加、又は更新されると、不審度数が所定の閾値を超えているかどうかを判定する（ステップＳ５０８）。所定の閾値を超えている場合は、不審人物の存在を監視対象者１２０や警備会社等に通知し（ステップＳ５０９）、不審人物マスタ情報３７５に登録する（ステップＳ５１２）。
【００６２】
不審度数が所定の閾値を超えていない場合は、そのまま不審人物の候補として不審人物候補情報３８０に残すと共に不審人物候補リストを出力する（ステップＳ５１０）。監視対象者１２０は、不審人物候補リストに基づいて不審人物の候補者を不審人物マスタ情報３７５に登録するかどうかを判定し（ステップＳ５１１）、登録する場合は、不審人物マスタ情報３７５に不審人物を登録する（ステップＳ５１２）。登録しない場合は、そのまま処理を終了する。
【００６３】
このように、本実施形態に係る不審人物検出システムによれば、監視対象者の周辺に設置された複数のカメラに、監視対象者と被監視対象者が異なる時刻に共通して撮像された場合に、不審人物の存否を判断する。そのため、監視対象者と被監視対象者が共通して撮像されている場合には、監視対象者が被監視対象者に尾行されている可能性があり、ストーカーのように移動中の不審人物の存在を確認することができる。
【００６４】
また、不審人物の存在を早期に確認することで、ストーカー被害の初期段階で対応することができ、犯罪を未然に防止することが可能になる。
さらに、カメラに撮像された人物数や撮像された環境に影響されずに、監視対象者と被監視対象者との関係性を見出して不審人物の存否を判断することができる。
【００６５】
さらにまた、監視対象者と被監視対象者が共通して撮像されたカメラの距離情報、時間差情報、及び／又は人物の数情報に基づいて不審度数を算出する。そのため、距離情報、時間差情報、及び／又は人物の数情報から被監視対象者が不審人物であるかどうかを正確に判断することができると共に、ストーカーのように移動中の不審人物を確実に認識することができる。
【００６６】
さらにまた、カメラの距離が遠いほど不審度数が高く、撮像された時間差の差が小さいほど不審度数が高く、人物の数が少ないほど不審度数が高くなる。そのため、離れた位置で監視対象者と被監視対象者が共通して撮像された場合は、尾行されている可能性が高く、ストーカー等の不審人物の存在を確実に認識することができる。また、ある程度一定の間隔で監視対象者と被監視対象者が撮像されている場合は、被監視対象者が付かず離れずで監視対象者を尾行している可能性が高く、ストーカー等の不審人物の存在を確実に認識することができる。さらに、撮像されている人物が少ないにも関わらず監視対象者と被監視対象者が共通して撮像された場合は、監視対象者と被監視対象者が関連している可能性が高く、ストーカー等の不審人物の存在を予見することができる。
【００６７】
さらにまた、監視対象者の周辺に不審人物が存在すると判断した場合に、前記監視対象者に前記不審人物の存在を通知する。そのため、監視対象者は、不審人物の存在を予め認識して、避難したり救助を求めることができ、犯罪を未然に防止することができる。
【００６８】
さらにまた、撮像情報に含まれる人物の全体又は一部の色情報、体型情報、装着品情報、及び顔情報の少なくとも一の情報に基づいて、前記監視対象者、及び当該監視対象者以外の他の人物を特定する。そのため、カメラの撮像状態に応じて、人物の特定を確実に行うことができると共に、色や大きさで大まかに人物を絞った上で顔等の細かい情報に基づいて人物を特定することができ、処理時間を短縮して処理効率を高めることができる。
【００６９】
以上の前記各実施形態により本発明を説明したが、本発明の技術的範囲は実施形態に記載の範囲には限定されず、これら各実施形態に多様な変更又は改良を加えることが可能である。そして、かような変更又は改良を加えた実施の形態も本発明の技術的範囲に含まれる。このことは、特許請求の範囲及び課題を解決する手段からも明らかなことである。
【００７０】
前記実施形態に関して次の付記を示す。
（付記１）任意の一の時刻における監視対象者の位置情報を取得する第１の位置情報取得工程と、当該第１の位置情報取得工程で取得された位置情報から所定の距離内に設置されたカメラを特定し、当該特定されたカメラで撮像された前記任意の一の時刻における撮像情報を少なくとも含む、前記任意の一の時刻から所定時間の範囲内の撮像情報を取得する第１の撮像情報取得工程と、前記任意の一の時刻と異なる任意の他の時刻における前記監視対象者の位置情報を取得する第２の位置情報取得工程と、当該第２の位置情報取得工程で取得された位置情報から所定の距離内に設置されたカメラを特定し、当該特定されたカメラで撮像された前記任意の他の時刻における撮像情報を少なくとも含む、前記任意の他の時刻から所定時間の範囲内の撮像情報を取得する第２の撮像情報取得工程と、前記第１の撮像情報取得工程、及び第２の撮像情報取得工程で取得された撮像情報に、前記監視対象者、及び被監視対象者が共通して含まれている場合に、前記監視対象者の周辺における不審人物の存否を判断する不審人物判断工程とを含む不審人物検出方法。
【００７１】
（付記２）付記１に記載の不審人物検出方法において、前記不審人物判断工程が、前記監視対象者及び被監視対象者が共通して撮像された夫々のカメラの距離情報、前記監視対象者及び被監視対象者が共通して撮像された夫々の時刻の時間差に関する情報、及び前記監視対象者及び被監視対象者が共通して撮像された撮像情報における撮像された人物の数情報の少なくとも一の情報に基づいて、前記被監視対象者の不審度数を算出する工程と、前記不審度数が所定の閾値を超えた場合に、前記監視対象者の周辺に不審人物が存在すると判断する工程とを含む不審人物検出方法。
【００７２】
（付記３）付記２に記載の不審人物検出方法において、前記距離情報において撮像されたカメラの距離が遠くなるほど、前記不審度数が順次大きくなり、前記時間差情報において前記監視対象者及び被監視対象者が撮像された時間差の差が小さくなるほど、前記不審度数が順次大きくなり、前記人物の数情報において撮像された人物の数が少なくなるほど、前記不審度数が順次大きくなる不審人物検出方法。
【００７３】
（付記４）付記１ないし３のいずれかに記載の不審人物検出方法において、前記不審人物判断工程が、前記監視対象者の周辺に不審人物が存在すると判断した場合に、前記監視対象者に前記不審人物の存在を通知する不審人物通知工程を含む不審人物検出方法。
【００７４】
（付記５）付記１ないし４のいずれかに記載の不審人物検出方法において、前記撮像情報に含まれる人物の全体又は一部の色情報、体型情報、装着品情報、及び顔情報の少なくとも一の情報に基づいて、前記監視対象者、及び当該監視対象者以外の他の人物を特定する不審人物検出方法。
【００７５】
（付記６）任意の異なる時刻における監視対象者の位置情報を複数取得する位置情報取得手段と、当該位置情報取得手段が取得した夫々の位置情報から所定の距離内に設置されたカメラを特定するカメラ特定手段と、当該カメラ特定手段が特定したカメラで撮像された前記任意の異なる時刻における夫々の撮像情報を少なくとも含む、前記任意の異なる時刻から所定時間の範囲内の撮像情報を取得する撮像情報取得手段と、当該撮像情報取得手段が取得した撮像情報に含まれる人物を検出する人物検出手段と、当該人物検出手段が検出した人物について、前記任意の異なる時刻において撮像された撮像情報に前記監視対象者、及び被監視対象者が共通して含まれている場合に、前記監視対象者の周辺における不審人物の存否を判断する不審人物判定手段とを備える不審人物検出システム。
【００７６】
（付記７）付記６に記載の不審人物検出システムにおいて、前記不審人物判定手段が、前記監視対象者及び被監視対象者が共通して撮像された夫々のカメラの距離情報、前記監視対象者及び被監視対象者が共通して撮像された夫々の時刻の時間差に関する情報、及び前記監視対象者及び被監視対象者が共通して撮像された撮像情報における撮像された人物の数情報の少なくとも一の情報に基づいて、前記被監視対象者の不審度数を算出する算出手段と、前記不審度数が所定の閾値を超えた場合に、前記監視対象者の周辺に不審人物が存在すると判断する判断手段とを備える不審人物検出システム。
【００７７】
（付記８）付記７に記載の不審人物検出システムにおいて、前記距離情報において撮像されたカメラの距離が遠くなるほど、前記不審度数が順次大きくなり、前記時間差情報において前記監視対象者及び被監視対象者が撮像された時間差の差が大きくなるほど、前記不審度数が順次大きくなり、前記人物の数情報において撮像された人物の数が多くなるほど、前記不審度数が順次大きくなる不審人物検出システム。
【００７８】
（付記９）付記６ないし８のいずれかに記載の不審人物検出システムにおいて、前記不審人物判断手段が、前記監視対象者の周辺に不審人物が存在すると判断した場合に、前記監視対象者に前記不審人物の存在を通知する不審人物通知手段を備える不審人物検出システム。
【００７９】
（付記１０）付記６ないし９のいずれかに記載の不審人物検出システムにおいて、前記撮像情報に含まれる人物の全体又は一部の色情報、体型情報、装着品情報、及び顔情報の少なくとも一の情報に基づいて、前記監視対象者、及び当該監視対象者以外の他の人物を特定する不審人物検出システム。
【００８０】
（付記１１）任意の異なる時刻における監視対象者の位置情報を複数取得する位置情報取得手段、当該位置情報取得手段が取得した夫々の位置情報から所定の距離内に設置されたカメラを特定するカメラ特定手段、当該カメラ特定手段が特定したカメラで撮像された前記任意の異なる時刻における夫々の撮像情報を少なくとも含む、前記任意の異なる時刻から所定時間の範囲内の撮像情報を取得する撮像情報取得手段、当該撮像情報取得手段が取得した撮像情報に含まれる人物を検出する人物検出手段、当該人物検出手段が検出した人物について、前記任意の異なる時刻において撮像された撮像情報に前記監視対象者、及び被監視対象者が共通して含まれている場合に、前記監視対象者の周辺における不審人物の存否を判断する不審人物判定手段としてコンピュータを機能させる不審人物検出プログラム。
【００８１】
（付記１２）付記１１に記載の不審人物検出プログラムにおいて、前記不審人物判定手段を、前記監視対象者及び被監視対象者が共通して撮像された夫々のカメラの距離情報、前記監視対象者及び被監視対象者が共通して撮像された夫々の時刻の時間差に関する情報、及び前記監視対象者及び被監視対象者が共通して撮像された撮像情報における撮像された人物の数情報の少なくとも一の情報に基づいて、前記被監視対象者の不審度数を算出する算出手段、前記不審度数が所定の閾値を超えた場合に、前記監視対象者の周辺に不審人物が存在すると判断する判断手段としてコンピュータを機能させる不審人物検出プログラム。
【００８２】
（付記１３）付記１２に記載の不審人物検出プログラムにおいて、前記距離情報において撮像されたカメラの距離が遠くなるほど、前記不審度数が順次大きくなり、前記時間差情報において前記監視対象者及び被監視対象者が撮像された時間差の差が大きくなるほど、前記不審度数が順次大きくなり、前記人物の数情報において撮像された人物の数が多くなるほど、前記不審度数が順次大きくなるようにコンピュータを機能させる不審人物検出プログラム。
【００８３】
（付記１４）付記１１ないし１３のいずれかに記載の不審人物検出プログラムにおいて、前記不審人物判断手段が、前記監視対象者の周辺に不審人物が存在すると判断した場合に、前記監視対象者に前記不審人物の存在を通知する不審人物通知手段としてコンピュータを機能させる不審人物検出プログラム。
【００８４】
（付記１５）付記１１ないし１４のいずれかに記載の不審人物検出プログラムにおいて、前記撮像情報に含まれる人物の全体又は一部の色情報、体型情報、装着品情報、及び顔情報の少なくとも一の情報に基づいて、前記監視対象者、及び当該監視対象者以外の他の人物を特定するようにコンピュータを機能させる不審人物検出プログラム。
【符号の説明】
【００８５】
１ 不審人物検出システム
１００ 情報管理装置
１１０ 防犯カメラ
１２０ 監視対象者
１２１ 端末
１３０ 被監視対象者
１４０ 防犯カメラレポート
２００ コンピュータ
２０１ ＣＰＵ
２０２ ＲＡＭ
２０３ ＲＯＭ
２０４ フラッシュメモリ
２０５ ＨＤ
２０６ ＬＡＮカード
２０７ マウス
２０８ キーボード
２０９ ビデオカード
２０９ａ ディスプレイ
２１０ サウンドカード
２１０ａ スピーカ／マイク
２１１ ドライブ
３０１ 不審人物候補リスト
３０５ 位置情報取得部
３１０ カメラ特定部
３１５ 撮像指示管理部
３２０ 人物検出部
３２５ 認識処理部
３３０ 不審度数算出部
３３５ 不審人物判断部
３４０ 不審人物リスト出力部
３４５ 不審人物登録部
３５０ 不審人物通知部
３５５ 情報登録部
３６０ 防犯カメラ取得情報
３６５ 防犯カメラマスタ情報
３７０ 監視対象者マスタ情報
３７５ 不審人物マスタ情報
３８０ 不審人物候補情報
３８５ 偶然係数情報
【特許請求の範囲】
【請求項１】
任意の一の時刻における監視対象者の位置情報を取得する第１の位置情報取得工程と、
当該第１の位置情報取得工程で取得された位置情報から所定の距離内に設置されたカメラを特定し、当該特定されたカメラで撮像された前記任意の一の時刻における撮像情報を少なくとも含む、前記任意の一の時刻から所定時間の範囲内の撮像情報を取得する第１の撮像情報取得工程と、
前記任意の一の時刻と異なる任意の他の時刻における前記監視対象者の位置情報を取得する第２の位置情報取得工程と、
当該第２の位置情報取得工程で取得された位置情報から所定の距離内に設置されたカメラを特定し、当該特定されたカメラで撮像された前記任意の他の時刻における撮像情報を少なくとも含む、前記任意の他の時刻から所定時間の範囲内の撮像情報を取得する第２の撮像情報取得工程と、
前記第１の撮像情報取得工程、及び第２の撮像情報取得工程で取得された撮像情報に、前記監視対象者、及び被監視対象者が共通して含まれている場合に、前記監視対象者の周辺における不審人物の存否を判断する不審人物判断工程とを含む不審人物検出方法。
【請求項２】
請求項１に記載の不審人物検出方法において、
前記不審人物判断工程が、
前記監視対象者及び被監視対象者が共通して撮像された夫々のカメラの距離情報、前記監視対象者及び被監視対象者が共通して撮像された夫々の時刻の時間差に関する情報、及び前記監視対象者及び被監視対象者が共通して撮像された撮像情報における撮像された人物の数情報の少なくとも一の情報に基づいて、前記被監視対象者の不審度数を算出する工程と、
前記不審度数が所定の閾値を超えた場合に、前記監視対象者の周辺に不審人物が存在すると判断する工程とを含む不審人物検出方法。
【請求項３】
請求項２に記載の不審人物検出方法において、
前記距離情報において撮像されたカメラの距離が遠くなるほど、前記不審度数が順次大きくなり、前記時間差情報において前記監視対象者及び被監視対象者が撮像された時間差の差が小さくなるほど、前記不審度数が順次大きくなり、前記人物の数情報において撮像された人物の数が少なくなるほど、前記不審度数が順次大きくなる不審人物検出方法。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれかに記載の不審人物検出方法において、
前記不審人物判断工程が、前記監視対象者の周辺に不審人物が存在すると判断した場合に、前記監視対象者に前記不審人物の存在を通知する不審人物通知工程を含む不審人物検出方法。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれかに記載の不審人物検出方法において、
前記撮像情報に含まれる人物の全体又は一部の色情報、体型情報、装着品情報、及び顔情報の少なくとも一の情報に基づいて、前記監視対象者、及び当該監視対象者以外の他の人物を特定する不審人物検出方法。
【請求項６】
任意の異なる時刻における監視対象者の位置情報を複数取得する位置情報取得手段と、
当該位置情報取得手段が取得した夫々の位置情報から所定の距離内に設置されたカメラを特定するカメラ特定手段と、
当該カメラ特定手段が特定したカメラで撮像された前記任意の異なる時刻における夫々の撮像情報を少なくとも含む、前記任意の異なる時刻から所定時間の範囲内の撮像情報を取得する撮像情報取得手段と、
当該撮像情報取得手段が取得した撮像情報に含まれる人物を検出する人物検出手段と、
当該人物検出手段が検出した人物について、前記任意の異なる時刻において撮像された撮像情報に前記監視対象者、及び被監視対象者が共通して含まれている場合に、前記監視対象者の周辺における不審人物の存否を判断する不審人物判定手段とを備える不審人物検出システム。
【請求項７】
請求項６に記載の不審人物検出システムにおいて、
前記不審人物判定手段が、
前記監視対象者及び被監視対象者が共通して撮像された夫々のカメラの距離情報、前記監視対象者及び被監視対象者が共通して撮像された夫々の時刻の時間差に関する情報、及び前記監視対象者及び被監視対象者が共通して撮像された撮像情報における撮像された人物の数情報の少なくとも一の情報に基づいて、前記被監視対象者の不審度数を算出する算出手段と、
前記不審度数が所定の閾値を超えた場合に、前記監視対象者の周辺に不審人物が存在すると判断する判断手段とを備える不審人物検出システム。
【請求項８】
請求項７に記載の不審人物検出システムにおいて、
前記距離情報において撮像されたカメラの距離が遠くなるほど、前記不審度数が順次大きくなり、前記時間差情報において前記監視対象者及び被監視対象者が撮像された時間差の差が大きくなるほど、前記不審度数が順次大きくなり、前記人物の数情報において撮像された人物の数が多くなるほど、前記不審度数が順次大きくなる不審人物検出システム。
【請求項９】
請求項６ないし８のいずれかに記載の不審人物検出システムにおいて、
前記不審人物判断手段が、前記監視対象者の周辺に不審人物が存在すると判断した場合に、前記監視対象者に前記不審人物の存在を通知する不審人物通知手段を備える不審人物検出システム。
【請求項１０】
請求項６ないし９のいずれかに記載の不審人物検出システムにおいて、
前記撮像情報に含まれる人物の全体又は一部の色情報、体型情報、装着品情報、及び顔情報の少なくとも一の情報に基づいて、前記監視対象者、及び当該監視対象者以外の他の人物を特定する不審人物検出システム。
【請求項１】
任意の一の時刻における監視対象者の位置情報を取得する第１の位置情報取得工程と、
当該第１の位置情報取得工程で取得された位置情報から所定の距離内に設置されたカメラを特定し、当該特定されたカメラで撮像された前記任意の一の時刻における撮像情報を少なくとも含む、前記任意の一の時刻から所定時間の範囲内の撮像情報を取得する第１の撮像情報取得工程と、
前記任意の一の時刻と異なる任意の他の時刻における前記監視対象者の位置情報を取得する第２の位置情報取得工程と、
当該第２の位置情報取得工程で取得された位置情報から所定の距離内に設置されたカメラを特定し、当該特定されたカメラで撮像された前記任意の他の時刻における撮像情報を少なくとも含む、前記任意の他の時刻から所定時間の範囲内の撮像情報を取得する第２の撮像情報取得工程と、
前記第１の撮像情報取得工程、及び第２の撮像情報取得工程で取得された撮像情報に、前記監視対象者、及び被監視対象者が共通して含まれている場合に、前記監視対象者の周辺における不審人物の存否を判断する不審人物判断工程とを含む不審人物検出方法。
【請求項２】
請求項１に記載の不審人物検出方法において、
前記不審人物判断工程が、
前記監視対象者及び被監視対象者が共通して撮像された夫々のカメラの距離情報、前記監視対象者及び被監視対象者が共通して撮像された夫々の時刻の時間差に関する情報、及び前記監視対象者及び被監視対象者が共通して撮像された撮像情報における撮像された人物の数情報の少なくとも一の情報に基づいて、前記被監視対象者の不審度数を算出する工程と、
前記不審度数が所定の閾値を超えた場合に、前記監視対象者の周辺に不審人物が存在すると判断する工程とを含む不審人物検出方法。
【請求項３】
請求項２に記載の不審人物検出方法において、
前記距離情報において撮像されたカメラの距離が遠くなるほど、前記不審度数が順次大きくなり、前記時間差情報において前記監視対象者及び被監視対象者が撮像された時間差の差が小さくなるほど、前記不審度数が順次大きくなり、前記人物の数情報において撮像された人物の数が少なくなるほど、前記不審度数が順次大きくなる不審人物検出方法。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれかに記載の不審人物検出方法において、
前記不審人物判断工程が、前記監視対象者の周辺に不審人物が存在すると判断した場合に、前記監視対象者に前記不審人物の存在を通知する不審人物通知工程を含む不審人物検出方法。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれかに記載の不審人物検出方法において、
前記撮像情報に含まれる人物の全体又は一部の色情報、体型情報、装着品情報、及び顔情報の少なくとも一の情報に基づいて、前記監視対象者、及び当該監視対象者以外の他の人物を特定する不審人物検出方法。
【請求項６】
任意の異なる時刻における監視対象者の位置情報を複数取得する位置情報取得手段と、
当該位置情報取得手段が取得した夫々の位置情報から所定の距離内に設置されたカメラを特定するカメラ特定手段と、
当該カメラ特定手段が特定したカメラで撮像された前記任意の異なる時刻における夫々の撮像情報を少なくとも含む、前記任意の異なる時刻から所定時間の範囲内の撮像情報を取得する撮像情報取得手段と、
当該撮像情報取得手段が取得した撮像情報に含まれる人物を検出する人物検出手段と、
当該人物検出手段が検出した人物について、前記任意の異なる時刻において撮像された撮像情報に前記監視対象者、及び被監視対象者が共通して含まれている場合に、前記監視対象者の周辺における不審人物の存否を判断する不審人物判定手段とを備える不審人物検出システム。
【請求項７】
請求項６に記載の不審人物検出システムにおいて、
前記不審人物判定手段が、
前記監視対象者及び被監視対象者が共通して撮像された夫々のカメラの距離情報、前記監視対象者及び被監視対象者が共通して撮像された夫々の時刻の時間差に関する情報、及び前記監視対象者及び被監視対象者が共通して撮像された撮像情報における撮像された人物の数情報の少なくとも一の情報に基づいて、前記被監視対象者の不審度数を算出する算出手段と、
前記不審度数が所定の閾値を超えた場合に、前記監視対象者の周辺に不審人物が存在すると判断する判断手段とを備える不審人物検出システム。
【請求項８】
請求項７に記載の不審人物検出システムにおいて、
前記距離情報において撮像されたカメラの距離が遠くなるほど、前記不審度数が順次大きくなり、前記時間差情報において前記監視対象者及び被監視対象者が撮像された時間差の差が大きくなるほど、前記不審度数が順次大きくなり、前記人物の数情報において撮像された人物の数が多くなるほど、前記不審度数が順次大きくなる不審人物検出システム。
【請求項９】
請求項６ないし８のいずれかに記載の不審人物検出システムにおいて、
前記不審人物判断手段が、前記監視対象者の周辺に不審人物が存在すると判断した場合に、前記監視対象者に前記不審人物の存在を通知する不審人物通知手段を備える不審人物検出システム。
【請求項１０】
請求項６ないし９のいずれかに記載の不審人物検出システムにおいて、
前記撮像情報に含まれる人物の全体又は一部の色情報、体型情報、装着品情報、及び顔情報の少なくとも一の情報に基づいて、前記監視対象者、及び当該監視対象者以外の他の人物を特定する不審人物検出システム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【公開番号】特開２０１０−１９１６２０（Ｐ２０１０−１９１６２０Ａ）
【公開日】平成２２年９月２日（２０１０．９．２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−３４３３４（Ｐ２００９−３４３３４）
【出願日】平成２１年２月１７日（２００９．２．１７）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年９月２日（２０１０．９．２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年２月１７日（２００９．２．１７）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
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