人物情報自動収集システム及び人物情報自動収集方法並びにそのプログラム
【課題】映像からグループ内の人物の誤認識を無くすことで人物を判定する精度を向上させ、また当該グループ内の人物の人数を把握する精度を向上させることのできる人物情報自動収集システムを提供する。
【解決手段】連続する2つのフレームデータ内の同一の出現領域に出現した顔画像については、顔画像特徴量が異なっていても同一の人物の顔画像について検出したものであるとして認識DB23内の情報を更新する。また、連続する2つのフレームデータ内の同一の出現領域に出現した各顔画像が、過去の同一フレームデータ内に異なる人物の顔画像として撮影されている場合には、それら連続する2つのフレームデータ内の同一の出現領域に出現した各顔画像について、同一の人物の顔画像として認識DB23内に登録しない。
【解決手段】連続する2つのフレームデータ内の同一の出現領域に出現した顔画像については、顔画像特徴量が異なっていても同一の人物の顔画像について検出したものであるとして認識DB23内の情報を更新する。また、連続する2つのフレームデータ内の同一の出現領域に出現した各顔画像が、過去の同一フレームデータ内に異なる人物の顔画像として撮影されている場合には、それら連続する2つのフレームデータ内の同一の出現領域に出現した各顔画像について、同一の人物の顔画像として認識DB23内に登録しない。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、撮影された画像のフレームデータから人物情報を収集する人物情報自動収集システム及び人物情報自動収集方法並びにそのプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
文字や画像、音声などをコンピュータにより解析して情報を認識する技術について、多くの研究がなされ、また、当該認識技術を応用した技術が存在する。特に画像から目的とする対象物(オブジェクト)を認識・抽出する画像認識技術は、ここ数年で目覚ましい進歩を遂げている。画像認識技術の中でも、人物の顔を認識する顔認識技術は、近年最も広く普及した技術の1つであるといえる。顔認識技術は、単に映像から顔の領域を抽出するだけでなく、性別、年齢や顔の向きを認識し、個人を特定することが可能である。そして、個人を特定する機能(個人認識技術)は、セキュリティ・チェックなどで使われており、当該セキュリティ・チェックの処理において、例えば事前に人物の画像から特徴量を抽出し、その後撮影される映像に類似する特徴量を有する顔画像が存在するかで個人を特定している。しかし、映像から特徴量を抽出する技術は、撮影の方向(顔の向き)や光源の位置による影の影響といった外部環境に特徴量が大きく依存してしまうため、多くの場合誤認識(他人受理・本人棄却)を起こすという問題があった。なお、関連する技術として、パターン認識において、偽の認識対象のパターンが与えられても、その偽学習が回避できるようセキュリティを充分に確保できるようにする技術が特許文献1に開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開2000−137818号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
ところで、家族などの特定グループを撮影した映像において、そのグループに何人の人物が存在するのか、またどのような年齢・性別の人物が存在するのかを正確に把握する技術の確立が望まれている。既存の技術では、RFIDタグなどを所持させるといった取組みにより、グループ内に何人の人物がいるかを検出する技術が存在するが、グループの構成が変動した場合に自動的な対応ができなかったり、RFIDを所持し忘れた場合に正確な人数が取得できないといった課題があった。
また、上述の個人認識技術を用い、グループに何人存在するかを計算機で判定する場合、先に記載した特徴量の誤認識により、従来はグループ内の実際の人数より多い数の人数がグループ内に存在すると誤認識してしまうことが多かった。
【0005】
そこでこの発明は、映像からグループ内の人物の誤認識を無くすことで人物を判定する精度を向上させ、また当該グループ内の人物の人数を把握する精度を向上させることのできる人物情報自動収集システム及び人物情報自動収集方法並びにそのプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【0006】
上記目的を達成するために、本発明は、新たに読み込んだフレームデータ内の1つまたは複数の顔画像を示す新顔画像特定情報と、当該新顔画像特定情報で示される顔画像の出現する前記フレームデータ内の新出現領域を取得する顔画像情報取得部と、前記新たに読み込んだフレームデータの前に読み込んだ前フレームデータ内の顔画像を示す前顔画像特定情報とその出現領域を示す前出現領域と、前記新たに読み込んだフレームデータ内の顔画像を示す前記新顔画像特定情報とその出現領域を示す前記新出現領域とをそれぞれ比較する比較部と、前記新出現領域と前記前出現領域とが異なる出現領域であるか又は前記新出現領域に一致する前出現領域がなく、認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、新たな人物の顔画像であるとして、前記新顔画像特定情報を新たに認識データベースへ登録し、前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録し、前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている前記前顔画像特定情報以外の他の顔画像特定情報のうちのいずれかと、前記新顔画像特定情報とが一致する場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録すると共に、前記新顔画像特定情報と一致する前記他の顔画像特定情報を前記認識データベースから削除するデータベース管理部と、を備えることを特徴とする人物情報自動収集システムである。
【0007】
また本発明は、新たに読み込んだフレームデータ内の1つまたは複数の顔画像を示す新顔画像特定情報と、当該新顔画像特定情報で示される顔画像の出現する前記フレームデータ内の新出現領域を取得する顔画像情報取得部と、前記新たに読み込んだフレームデータの前に読み込んだ前フレームデータ内の顔画像を示す前顔画像特定情報とその出現領域を示す前出現領域と、前記新たに読み込んだフレームデータ内の顔画像を示す前記新顔画像特定情報とその出現領域を示す前記新出現領域とをそれぞれ比較する比較部と、前記新出現領域と前記前出現領域とが異なる出現領域であるか又は前記新出現領域に一致する前出現領域がなく、認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、新たな人物の顔画像であるとして、前記新顔画像特定情報を新たに認識データベースへ登録するとともに、前記新顔画像特定情報と当該新顔画像特定情報で示される顔画像の人物を識別するための新たに生成した人物識別情報とを対応付けて人物特定データベースへ登録し、前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録するとともに、前記新顔画像特定情報と前記前顔画像特定情報で示される顔画像の人物を識別するための人物識別情報とを対応付けて人物特定データベースへ登録し、前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている前記前顔画像特定情報以外の他の顔画像特定情報のうちのいずれかと、前記新顔画像特定情報とが一致する場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、人物特定データベースにおいて全ての前記新顔画像特定情報の顔画像の人物を識別するための人物識別情報を前記前顔画像特定情報の顔画像の人物を識別するための人物識別情報に書き換えるデータベース管理部と、を備えることを特徴とする人物情報自動収集システムである。
【0008】
また本発明は、上述の人物情報自動収集システムにおいて、前記データベース管理部は、前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記新顔画像特定情報と前記前顔画像特定情報とが一致せず、さらに、前記前フレームデータより更に前に読み込んだ過去の同一のフレームデータ内において検出した別の顔画像を示す情報として、前記新顔画像特定情報と前記前顔画像特定情報とが前記認識データベースに登録されていると判定した場合には、前記新顔画像特定情報についての前記認識データベースへの登録を停止することを特徴とする。
【0009】
また本発明は、上述の人物情報自動収集システムにおいて、前記データベース管理部は、前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記新顔画像特定情報と前記前顔画像特定情報とが一致せず、さらに、前記前フレームデータより更に前に読み込んだ過去の同一のフレームデータ内において検出した別の顔画像を示す情報として、前記新顔画像特定情報と前記前顔画像特定情報とが前記認識データベースに登録されていると判定した場合には、前記新顔画像特定情報についての前記人物特定データベースへの登録を停止することを特徴とする。
【0010】
また本発明は、人物情報自動収集システムにおける人物情報自動収集方法であって、顔画像情報取得部が、新たに読み込んだフレームデータ内の1つまたは複数の顔画像を示す新顔画像特定情報と、当該新顔画像特定情報で示される顔画像の出現する前記フレームデータ内の新出現領域を取得し、比較部が、前記新たに読み込んだフレームデータの前に読み込んだ前フレームデータ内の顔画像を示す前顔画像特定情報とその出現領域を示す前出現領域と、前記新たに読み込んだフレームデータ内の顔画像を示す前記新顔画像特定情報とその出現領域を示す前記新出現領域とをそれぞれ比較し、データベース管理部が、前記新出現領域と前記前出現領域とが異なる出現領域であるか又は前記新出現領域に一致する前出現領域がなく、認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、新たな人物の顔画像であるとして、前記新顔画像特定情報を新たに認識データベースへ登録し、前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録し、前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている前記前顔画像特定情報以外の他の顔画像特定情報のうちのいずれかと、前記新顔画像特定情報とが一致する場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録すると共に、前記新顔画像特定情報と一致する前記他の顔画像特定情報を前記認識データベースから削除することを特徴とする人物情報自動収集方法である。
【0011】
また本発明は、人物情報自動収集システムにおける人物情報自動収集方法であって、顔画像情報取得部が、新たに読み込んだフレームデータ内の1つまたは複数の顔画像を示す新顔画像特定情報と、当該新顔画像特定情報で示される顔画像の出現する前記フレームデータ内の新出現領域を取得し、比較部が、前記新たに読み込んだフレームデータの前に読み込んだ前フレームデータ内の顔画像を示す前顔画像特定情報とその出現領域を示す前出現領域と、前記新たに読み込んだフレームデータ内の顔画像を示す前記新顔画像特定情報とその出現領域を示す前記新出現領域とをそれぞれ比較し、データベース管理部が、前記新出現領域と前記前出現領域とが異なる出現領域であるか又は前記新出現領域に一致する前出現領域がなく、認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、新たな人物の顔画像であるとして、前記新顔画像特定情報を新たに認識データベースへ登録するとともに、前記新顔画像特定情報と当該新顔画像特定情報で示される顔画像の人物を識別するための新たに生成した人物識別情報とを対応付けて人物特定データベースへ登録し、前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録するとともに、前記新顔画像特定情報と前記前顔画像特定情報で示される顔画像の人物を識別するための人物識別情報とを対応付けて人物特定データベースへ登録し、前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている前記前顔画像特定情報以外の他の顔画像特定情報のうちのいずれかと、前記新顔画像特定情報とが一致する場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、人物特定データベースにおいて全ての前記新顔画像特定情報の顔画像の人物を識別するための人物識別情報を前記前顔画像特定情報の顔画像の人物を識別するための人物識別情報に書き換えることを特徴とする人物情報自動収集方法である。
【0012】
また本発明は、人物情報自動収集システムのコンピュータを、新たに読み込んだフレームデータ内の1つまたは複数の顔画像を示す新顔画像特定情報と、当該新顔画像特定情報で示される顔画像の出現する前記フレームデータ内の新出現領域を取得する顔画像情報取得手段、前記新たに読み込んだフレームデータの前に読み込んだ前フレームデータ内の顔画像を示す前顔画像特定情報とその出現領域を示す前出現領域と、前記新たに読み込んだフレームデータ内の顔画像を示す前記新顔画像特定情報とその出現領域を示す前記新出現領域とをそれぞれ比較する比較手段、前記新出現領域と前記前出現領域とが異なる出現領域であるか又は前記新出現領域に一致する前出現領域がなく、認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、新たな人物の顔画像であるとして、前記新顔画像特定情報を新たに認識データベースへ登録し、前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録し、前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている前記前顔画像特定情報以外の他の顔画像特定情報のうちのいずれかと、前記新顔画像特定情報とが一致する場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録すると共に、前記新顔画像特定情報と一致する前記他の顔画像特定情報を前記認識データベースから削除するデータベース管理手段、として機能させることを特徴とするプログラムである。
【0013】
また本発明は、人物情報自動収集システムのコンピュータを、新たに読み込んだフレームデータ内の1つまたは複数の顔画像を示す新顔画像特定情報と、当該新顔画像特定情報で示される顔画像の出現する前記フレームデータ内の新出現領域を取得する顔画像情報取得手段、前記新たに読み込んだフレームデータの前に読み込んだ前フレームデータ内の顔画像を示す前顔画像特定情報とその出現領域を示す前出現領域と、前記新たに読み込んだフレームデータ内の顔画像を示す前記新顔画像特定情報とその出現領域を示す前記新出現領域とをそれぞれ比較する比較手段、前記新出現領域と前記前出現領域とが異なる出現領域であるか又は前記新出現領域に一致する前出現領域がなく、認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、新たな人物の顔画像であるとして、前記新顔画像特定情報を新たに認識データベースへ登録するとともに、前記新顔画像特定情報と当該新顔画像特定情報で示される顔画像の人物を識別するための新たに生成した人物識別情報とを対応付けて人物特定データベースへ登録し、前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録するとともに、前記新顔画像特定情報と前記前顔画像特定情報で示される顔画像の人物を識別するための人物識別情報とを対応付けて人物特定データベースへ登録し、前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている前記前顔画像特定情報以外の他の顔画像特定情報のうちのいずれかと、前記新顔画像特定情報とが一致する場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、人物特定データベースにおいて全ての前記新顔画像特定情報の顔画像の人物を識別するための人物識別情報を前記前顔画像特定情報の顔画像の人物を識別するための人物識別情報に書き換えるデータベース管理手段、として機能させることを特徴とするプログラムである。
【発明の効果】
【0014】
本発明によれば、同一人物の顔画像として登録されるべき情報が別人物の顔画像として登録されてしまう可能性を軽減し、これにより、連続して入力される複数のフレームデータ内に出現する顔画像から、当該出現した人物を特定する処理の精度を向上させるとともに、当該出現した人物の人数をより正確に把握することのできるデータベースを作成することができる。また、これによりデータベースに登録されるレコード数を削減することができる。
【図面の簡単な説明】
【0015】
【図1】第1の実施形態による人物情報自動収集システムの構成を示すブロック図である。
【図2】顔認識エンジンの処理フローを示す図である。
【図3】第1の実施形態による一時記憶部と認識DBの記憶するデータテーブルの情報を示す図である。
【図4】第1の実施形態人物情報収集システムの処理フローを示す第1の図である。
【図5】第1の実施形態人物情報収集システムの処理フローを示す第2の図である。
【図6】第2の実施形態による人物情報自動収集システムの構成を示すブロック図である。
【図7】第2の実施形態による一時記憶部、認識DB、人物特定DBの記憶するデータテーブルの情報を示す図である。
【図8】第2の実施形態人物情報収集システムの処理フローを示す第1の図である。
【図9】第2の実施形態人物情報収集システムの処理フローを示す第2の図である。
【図10】第2の実施形態人物情報収集システムの処理フローを示す第3の図である。
【図11】第3の実施形態による第1の実施形態に対応した一時記憶部と認識DBの記憶するデータテーブルの情報を示す図である。
【図12】第3の実施形態による処理を、第1の実施形態に適用した場合の処理フローを示す図である。
【図13】第3の実施形態による処理を、第2の実施形態に適用した場合の処理フローを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0016】
<第1の実施形態>
以下、本発明の第1の実施形態による人物情報自動収集システムを図面を参照して説明する。
図1は第1の実施形態による人物情報自動収集システムの構成を示すブロック図である。
この図において、符号1は人物情報自動収集システムである。また2は顔認識エンジンである。また3はカメラ、4は人物情報自動収集システムからの出力(例えば、グループ内にいる人数の情報、特定人物の出現回数、などを目的に合わせて出力)を利用した処理を行うアプリケーション処理部である。
ここで、顔認識エンジン2はカメラ3から入力した画像や映像から顔認識処理等によって、個人を認識する処理を行い、人物情報収集システム1は、その顔認識エンジン2の処理の結果を用いて、カメラ3から出力される複数のフレームデータ内に出現する人物の整合性を取る等の処理を行う。
【0017】
ここで、本実施形態においては、顔認識エンジン2と人物情報収集システム1は1つのコンピュータ装置内に別々の機能として実装されているものとして説明する。ただし、コンピュータ装置内に実装された人物情報収集システム1内に顔認識エンジン2の機能が備えられるようにしてもよいし、または、顔認識エンジン2に備えられた処理部や記憶部のうちの何れか1つ又は複数の機能のみが人物情報収集システム1内に備えられるようにしてもよい。
また、アプリケーション処理部4についても本実施形態においては顔認識エンジン2や人物情報収集システム1と同じ1つのコンピュータ装置内に実装されているものとして説明するが、人物情報収集システム1、顔認識エンジン2、アプリケーション処理部4が、通信ネットワークや通信ケーブルなどを介して接続された異なるコンピュータ装置内にそれぞれ実装され、通信ネットワークや通信ケーブルを介して人物情報収集システム1や顔認識エンジン2やアプリケーション処理部4がそれぞれ実装されたコンピュータ装置間で情報を送受信するようにしてもよい。
また、カメラ3は専用のケーブル等により顔認識エンジン2の実装されたコンピュータ装置と接続されているものとする。または、カメラ3が顔認識エンジン2や人物情報収集システム1の実装されたコンピュータ装置に内蔵されるようにしてもよい。カメラ3は所定の位置に固定等されており、室内などのある空間を撮影する。
【0018】
そして、本実施形態において、顔認識エンジン2は、図1で示すように、カメラ3から入力したフレームデータを用いて顔画像の特徴量を算出し、その顔画像の特徴量に基づいて過去に入力したフレームデータ内の顔画像の特徴量と一致するかによって、個人認識を行う個人認識部21と、人物情報収集システム1からの出力に基づいて情報を登録する認識DB登録部22、当該認識DB登録部22の処理等によって過去に入力したフレームデータ内の顔画像の特徴量等の情報を記憶する認識DB23を備えている。
【0019】
また、人物情報収集システム1は、顔画像情報取得部11、比較部12、DB管理部13、一時記憶部14を備えている。
ここで顔画像情報取得部11は、新たに読み込んだフレームデータ内において顔認識エンジン2が検出した1つまたは複数の顔画像を示す新顔画像特定情報と、該フレームデータ内において顔認識エンジン2が検出した1つまたは複数の顔画像それぞれに対応する出現領域などの情報を、顔認識エンジン2より取得する処理部である。
また、比較部12は、顔認識エンジン2が新たに読み込んだフレームデータの前に当該顔認識エンジン2が読み込んだ前フレームデータ内の顔画像を示す前顔画像特定情報とその出現領域を示す前出現領域と、新たに顔認識エンジン2が検出した新顔画像特定情報とその出現領域を示す新出現領域とをそれぞれ比較する処理を行う処理部である。
また、DB管理部13は、比較部12の結果に基づいて、顔認識エンジン2の認識DB23で記憶する情報を更新する処理を行う処理部である。
また、一時記憶部14は、顔画像情報取得部11が処理した結果を一時的に記憶する記憶部である。
【0020】
そして、人物情報収集システム1においては、顔画像情報取得部11、比較部12、DB管理部13の処理によって、カメラ3が順次撮影した映像や画像から、当該映像や画像内に写る人物の人数を把握するための情報を認識DB23に登録する。そして、人物情報収集システム1の処理により、当該映像や画像内に写る人物の人数を把握する精度を向上させる。
以下、顔認識エンジン2や人物情報収集システム1の処理の詳細について説明する。
【0021】
図2は顔認識エンジンの処理フローを示す図である。
図2より、まずカメラ3は、撮影した画像のフレームデータを順次、顔認識エンジン2へ出力する。次に、顔認識エンジン2ではカメラ3からフレームデータを入力すると(ステップS11)、個人認識部21がフレームデータ内の顔画像を検出する(ステップS12)。当該顔画像の検出処理は、公知の顔認識技術によって行う。そして、個人認識部21は顔画像の特徴量を算出し、認識DB23内に記録されている過去のフレームデータ内で検出された顔画像の特徴量と比較し(ステップS13)、一致するものがあれば、当該特徴量に対応付けられて認識DB23内に登録されている個人認識IDと特徴量とを人物情報収集システム1へ出力する(ステップS14)。なお、認識DB23内に登録されている個人認識IDは、過去にフレームデータ内で出現された顔画像の特徴量に対して割り当てられた識別情報である。または、個人認識部21は、認識DB23内に記録されている過去のフレームデータ内で検出された顔画像の特徴量と、新たなフレームデータ内で検出された顔画像の特徴量とを比較し、一致するものがなければ、個人認識IDを空欄にして、特徴量を人物情報収集システム1へ出力する(ステップS15)。
【0022】
また、個人認識部21は、顔画像を検出したフレームデータ内の出現領域を検出し、当該出現領域IDを人物情報収集システム1へ出力する(ステップS16)。当該出現領域IDは、フレームデータ内の顔画像の出現領域を特定するための情報であり、フレームデータを複数分割(例えば、横n分割、縦横n分割など(n>0))したときの当該分割領域を特定する情報である。なお、本実施形態においては、顔画像のフレームデータ内の出現位置を出現領域IDによって表現する場合の例を示しているが、出現領域IDの代わりに、フレームデータを複数分割したときの当該分割領域の特定の座標(例えば、矩形の頂点座標)を用いて、顔画像のフレームデータ内の出現位置を表現するようにしてもよい。
個人認識部21は、フレームデータ内で複数の顔画像を検出した場合には、それぞれの顔画像に対して特徴量を算出し、認識DB23内に記録されているものと一致するかの処理と、個人認識IDの読み取りと、出現領域の検出とを行い、それら処理結果の人物情報収集システム1への出力(個人認識IDと、特徴量と、出現領域IDの出力)の処理を同様に行う。また、個人認識部21は、入力したフレームデータそれぞれに対して同様の処理を行う。
【0023】
図3は第1の実施形態による一時記憶部と認識DBの記憶するデータテーブルの情報を示す図である。
この図が示すように一時記憶部14は、フレームデータ毎に、当該フレームデータで検出された顔画像の個人認識IDと、特徴量と、その出現領域IDとを対応付けて記憶している。図3のフレームデータにおいては、まず、1番目のフレームデータを例とすると、当該1番目のフレームデータにおいて、出現領域ID=1で示される領域に「特徴量:TA0」で示される顔画像が、また、出現領域ID=2で示される領域に「特徴量TB0」で示される顔画像が、2つ検出されたことを示している。
また図3で示すように2番目のフレームデータにおいては、出現領域ID=1で示される領域に「特徴量:TA0」で示される顔画像が、また、出現領域ID=2で示される領域に「特徴量TB1」で示される顔画像が、2つ検出されたことを示している。
また図3で示すように3番目のフレームデータにおいては、出現領域ID=1で示される領域に「特徴量:TA0」で示される顔画像が、また、出現領域ID=3で示される領域に「特徴量TC0」で示される顔画像が、2つ検出されたことを示している。
また図3で示すように4番目のフレームデータにおいては、出現領域ID=1で示される領域に「特徴量:TA0」で示される顔画像が、また、出現領域ID=4で示される領域に「特徴量TB0」で示される顔画像が、2つ検出されたことを示している。
また図3で示すように5番目のフレームデータにおいては、出現領域ID=4で示される領域に「特徴量:TC0」で示される顔画像が1つ検出されたことを示している。
また顔認識エンジン2の認識DB23では、個人認識IDと当該IDで示される顔画像の特徴量とを対応付けて記憶する。
【0024】
上述の顔認識エンジンのステップS11〜S16処理によって個人認識IDと、顔画像の特徴量と、出現領域IDとが人物情報収集システムへ出力されると、次に、人物情報収集システム1においては、顔画像情報取得部11が顔認識エンジン2から出力された情報を取得する。そして、比較部12は、顔画像情報取得部11が取得した情報の通知を受けると、一時記憶部14のデータテーブルを読み込む。そして、顔画像情報取得部11が顔認識エンジン2から取得した情報と、一時記憶部14から読み込んだデータテーブルの情報を解析する。そして、比較部12は、顔認識エンジン2が新たに読み込んだフレームデータの1つ前に当該顔認識エンジン2が読み込んだ前フレームデータ内に出現する顔画像を示す「前顔画像特徴量(前顔画像特定情報)」とその出現領域を示す「前出現領域ID」とを特定する。また比較部12は、新たに顔認識エンジン2が検出した「新顔画像特徴量(新顔画像特定情報)」とその出現領域を示す「新出現領域ID」とを特定する。そして比較部12は、特定した「前顔画像特徴量(前顔画像特定情報)」および「前出現領域ID」と、「新顔画像特徴量(新顔画像特定情報)」および「新出現領域ID」とを、それぞれ比較する。また、比較部12は新顔画像特徴量および新出現領域IDと、認識DB23に記録されている顔画像特徴量や出現領域IDとを比較する。そして、DB管理部13は比較部12の比較結果に基づいて、図3で示すように、認識DB23に情報を登録する処理や、既に登録される情報を更新、削除する処理を行う。
【0025】
このDB管理部13の処理において、より具体的には、比較部12において、新出現領域IDと前出現領域IDとが異なり、前フレームデータより前に過去に顔認識エンジン2が読み込んだフレームデータ内の顔画像について認識DB23に登録されている全ての顔画像特徴量の何れにも新顔画像特徴量が一致しないと判定された場合には、DB管理部13は、新たな人物の顔画像であるとして、個人認識IDを新たに発行して当該個人認識IDと新顔画像特徴量とを対応付けて認識DB23に登録する指示を顔認識エンジン2へ出力する<DB管理処理(1a)>。
当該DB管理処理(1a)は、図3で示すように、1番目のフレームデータ内の出現領域ID=1および出現領域ID=2のそれぞれに出現する顔画像、および3番目のフレームデータ内の出現領域ID=3に出現する顔画像について行う(1番目のフレームデータ内の前に顔認識エンジン2が読み込んだフレームデータはないため、当該フレームデータについては、新出現領域IDと前出現領域IDとが異なり、前フレームデータより前に過去に顔認識エンジン2が読み込んだフレームデータ内の顔画像について認識DB23に登録されている全ての顔画像特徴量の何れにも新顔画像特徴量が一致しないと判定する)。
【0026】
またDB管理部13は、比較部12において、新出現領域IDと前出現領域IDとが同じであり、認識DB23に登録されている他の全ての顔画像特徴量の何れにも新顔画像特徴量が一致しないと判定された場合には、DB管理部13は、前顔画像特徴量と新顔画像特徴量とが同一人物の顔画像の特徴量であるとして、前顔画像特徴量が示す顔画像の個人認識IDに新顔画像特徴量をさらに対応付けて認識DB23に登録する指示を顔認識エンジン2へ出力する<DB管理処理(2a)>。
当該DB管理処理(2a)の処理は、図3で示すように、2番目のフレームデータ内の出現領域ID=2に出現する顔画像について行う。
【0027】
またDB管理部13は、比較部12において、新出現領域IDと前出現領域IDとが異なり、認識DB23に登録されている他の全ての顔画像特徴量の何れかに新顔画像特徴量が一致する場合には、DB管理部13は、新顔画像特徴量で示される人物の顔画像が既に登録されていると判断し、認識DB23を更新する処理を停止する<DB管理処理(3a)>。
当該DB管理処理(3a)の処理は、図3で示すように、4番目のフレームデータ内の出現領域4に出現する顔画像について行う。
【0028】
またDB管理部13は、比較部12において、新出現領域IDと前出現領域IDとが同じであり、認識DB23に登録されている前顔画像特徴量と、新顔画像特徴量とが一致する場合には、前顔画像特徴量と新顔画特徴量とが同一人物の顔画像であるため、新顔画像特徴量で示される人物の顔画像が既に登録されていると判断し、認識DB23を更新する処理を停止する<DB管理処理(4a)>。
当該DB管理処理(4a)の処理は、図3で示すように2番目,3番目,4番目のそれぞれのフレームデータ内の出現領域1に出現する顔画像について行う。
【0029】
またDB管理部13は、比較部12において、新出現領域IDと前出現領域IDとが同じであり、認識DB23に登録されている前顔画像特徴量以外の他の顔画像特徴量のうちのいずれかと、新顔画特徴量とが一致する場合には、前顔画像特徴量と新顔画像特徴量とが同一人物の顔画像であるとして、前顔画像特徴量が示す顔画像の個人認識IDに新顔画像特徴量を対応付けて認識DB23に登録すると共に、新顔画像特徴量の顔画像を特定する個人認識IDにより特定される顔画像特徴量の全てを、前顔画像特徴量で示される顔画像に対して算出した特徴量として、当該前顔画像特徴量に対応付けて認識DB23に登録し、かつ、新顔画像特徴量で示される顔画像を特定する個人認識IDに対応付けられて登録されている過去のデータを認識DB23から削除する処理を行う<DB管理処理(5a)>。
つまり、この処理においては、前顔画像特徴量で示される顔画像と、新顔画像特徴量で示される顔画像とが連続する2つのフレームデータ内の同じ領域に出現するため、同一人物であると判定し、また、新顔画像特徴量が示す顔画像の個人認識IDに基づいて、過去に当該個人認識IDを付与した顔画像の情報を認識DB23から削除して、それら過去に当該個人認識IDを付与した顔画像の全ての特徴量が、新顔画像特徴量や前顔画像特徴量が示す顔画像と同一の顔画像を示すものであるとして、認識DB23を更新している。
当該DB管理処理(5a)の処理は、図3で示すように5番目のフレームデータ内の出現領域4に出現する顔画像において行う。
【0030】
なお、上述の比較部12の処理においては、新フレームデータ内の顔画像と、前フレームデータ内の顔画像のフレームデータ内の位置が全く一致する場合だけでなく、各顔画像の位置が多少ずれていても、ずれが一定の範囲内であれば新出現領域IDが示す出現領域と、前出現領域IDが示す出現領域とが一致するとしている。なお、本実施形態においては、新出現領域IDと前出現領域IDが一致するか否かによって、顔画像がフレームデータ内において同一とみなす領域の範囲内にあるかを判定している。しかしながら、顔画像のフレームデータ内における出現範囲が、多少ずれていても、ずれが一定の範囲内であれば、異なるフレームデータ内の顔画像が同一とみなす領域の範囲内にある、と判定できるような処理であれば、出現領域IDを用いなくとも、どのような方法を用いるようにしてもよい。
【0031】
図4は第1の実施形態人物情報収集システムの処理フローを示す第1の図である。
図5は第1の実施形態人物情報収集システムの処理フローを示す第2の図である。
以上、人物情報収集システムの処理について説明したが、次に、当該人物情報収集システムの処理のフローの詳細について順を追って説明する。
まず、人物情報収集システム1の顔画像情報取得部11が、1フレーム内に出現する顔画像を示す個人認識IDと、新顔画像特徴量と、新出現領域IDからなる1フレーム分のデータを取得する(ステップS101)。そして、比較部12が、顔画像情報取得部11より個人認識IDと、新顔画像特徴量と、新出現領域IDの組み合わせを1つまたは複数(1フレーム内に複数の顔画像が出現する場合には複数)入力し、当該新出現領域IDが一時記憶部14から読み取ったデータテーブル内の前出現領域IDと一致するかを判定する(ステップS102)。そして、一致しない場合(No)には、比較部12は、新顔画像特徴量と、認識DB23に登録されている他の全ての顔画像特徴量の何れかとが、一致するかを判定する(ステップS103)。そして、ステップS103において一致しない場合(No)には、DB管理部13は、新顔画像特徴量で示される顔画像が新たな人物の顔画像であるとして、個人認識IDを新たに生成し(ステップS104)、当該個人認識IDと新顔画像特徴量とを対応付けて登録するよう要求する登録要求情報を顔認識エンジン2へ出力する(ステップS105)。顔認識エンジン2の認識DB登録部22は、登録要求情報を受信すると、当該登録要求情報を解析して、当該登録要求情報に含まれる個人認識IDと新顔画像特徴量とを対応付けて認識DB23に登録する。
【0032】
また、ステップS102の処理において新出現領域IDと前出現領域IDとが一致する場合(Yes)には、比較部12は、一致しない場合と同様に新顔画像特徴量と、認識DB23に登録されている他の全ての顔画像特徴量の何れかとが、一致するかを判定する(ステップS106)。そして、ステップS106の処理において一致しないと判定した場合(No)、つまり、新顔画像特徴量と同じ特徴量が未登録の場合には、DB管理部13は、新顔画像特徴量で示される顔画像の出現領域と同一の領域において、前フレームデータ内で出現した顔画像の個人認識IDを読み取り(ステップS107)、当該個人認識IDと、新顔画像特徴量とを対応付けて登録するよう要求する登録要求情報を顔認識エンジン2へ出力する(ステップS108)。つまり、この処理は、前顔画像特徴量と新顔画像特徴量とが同一人物の顔画像の特徴量であるとして、前顔画像特徴量と前出現領域IDとに新顔画像特徴量をさらに対応付けて認識DB23に登録する指示を行う処理である。顔認識エンジン2の認識DB登録部22は、登録要求情報を受信すると、当該登録要求情報を解析して、当該登録要求情報に含まれる個人認識IDと新顔画像特徴量とを対応付けて認識DB23に登録する。
【0033】
そして、ステップS103の処理において、新顔画像特徴量と認識DB23に登録されている他の全ての顔画像特徴量の何れかとが一致すると判定した場合、また、ステップS105の処理の終了後、また、ステップS108の処理の終了後、比較部12は、顔画像情報取得部11から取得した1フレーム分のデータ内の全ての顔画像の情報について処理を終了したかを判定する(ステップS109)。そして、ステップS109の処理において1フレーム分のデータ内の全ての顔画像の情報について処理を終了したと判定した場合には、比較部12は、顔画像情報取得部から取得した1フレーム分のデータ(1つまたは複数の個人認識IDと、新顔画像特徴量と、新出現領域IDの組み合わせ)を、図3で示すように一時記憶部14のデータテーブルへ登録する(ステップS110)。
【0034】
また図5より、ステップS106の処理において、新顔画像特徴量と認識DB23に登録されている他の全ての顔画像特徴量の何れかとが一致すると判定した場合(Yes)には、次に、比較部12は、新顔画像特徴量で示される顔画像の出現領域と同一の領域において、前フレームデータ内で出現した顔画像の個人認識IDを読み取り(ステップS111)、当該個人認識IDに対応付けられて認識DB23に登録されている前顔画像特徴量を読み取る(ステップS112)。そして比較部12は、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが一致するかを判定する(ステップS113)。そして、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが一致する場合には、前顔画像特徴量と新顔画特徴量とが同一人物の顔画像であるため、新顔画像特徴量で示される人物の顔画像が既に登録されていると判断し、ステップS109の処理へ移行する。
【0035】
また、ステップS113において、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが一致しない場合、ステップS106の処理において前顔画像特徴量以外の他の顔画像特徴量と一致していると判定したにもかかわらず、連続する2つのフレームデータ内の同一領域に顔画像が出現しているため、DB管理部13は、それら新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが同一人物の顔画像を示すと判定する。そして、DB管理部13は、新顔画像特徴量が示す顔画像の個人認識IDを認識DB23から読み取り(ステップS114)、当該個人認識IDに対応付けられて認識DBに登録されている全ての顔画像特徴量を認識DB23から取得する(ステップS115)。そして、DB管理部13は、それら取得した顔画像特徴量と、前顔画像特徴量が示す顔画像の個人認識IDとを対応付けて登録するよう要求する登録要求情報を顔認識エンジン2へ出力する(ステップS116)。顔認識エンジン2の認識DB登録部22は、登録要求情報を受信すると、当該登録要求情報を解析して、当該登録要求情報に含まれる前顔画像特徴量が示す顔画像の個人認識IDと、新顔画像特徴量が示す顔画像の個人認識IDに関連して過去に認識DB23に登録された顔画像特徴量とを対応付けて認識DB23に登録する。また、DB管理部13は、新顔画像特徴量が示す顔画像の個人認識IDに対応付けられて認識DB23に過去に登録されたレコードを削除するよう要求する削除要求情報を顔認識エンジン2へ出力する(ステップS117)。顔認識エンジン2の認識DB登録部22は、削除要求情報を受信すると、当該削除要求情報を解析して、当該削除要求情報に含まれる個人認識IDに対応付けられて認識DB23に過去に登録されたレコードを削除する。この後、ステップS109の処理に移行する。
【0036】
以上の処理によれば、連続する2つのフレームデータ内の同一の出現領域に出現した顔画像については、顔画像特徴量が異なっていても同一の人物の顔画像について検出したものであるとして認識DB23内の情報を更新し、また、連続する2つのフレームデータ内の同一の出現領域に出現した顔画像のうちの後のフレームデータ内の顔画像の特徴量と同一の過去に認識DBに登録された顔画像についても同一の人物の顔画像について検出したものであるとして認識DB内の情報を更新している。これにより、認識DB23に登録される情報が、同一人物の顔画像として登録されるべき情報が別人物の顔画像として登録されてしまう可能性を軽減し、これにより、連続して入力される複数のフレームデータ内に出現する顔画像から、当該出現した人物を特定する処理の精度を向上させるとともに、当該出現した人物の人数をより正確に把握することのできる認識DB23を作成することができる。また、これにより認識DB23に登録されるレコード数を削減することができる。
【0037】
<第2の実施形態>
図6は第2の実施形態による人物情報自動収集システムの構成を示すブロック図である。
図6は、図1で示した人物情報収集システム1において、さらに人物特定DB15を備えた場合の例を示している。人物特定DB15は、連続する複数のフレームデータ内に出現する人物について整合を取った情報を、人物情報収集システム1側でのみ保持するために利用されるデータベースである。
【0038】
図7は第2の実施形態による一時記憶部、認識DB、人物特定DBの記憶するデータテーブルの情報を示す図である。
この図において、一時記憶部14の記憶状態を示す例は、図3で示したものと同様である。一方、本実施形態において、認識DB23と人物特定DB15の記憶状態については、図7で示すように、図3とは異なるものとなる。つまり、第2の実施形態による人物情報収集システム1においては、DB管理部13が、連続する複数のフレームデータ内に出現する人物について整合を取って人物特定DB15内の情報を更新し、またDB管理部13は、認識DB23については従来と同様の更新を行う。
【0039】
このDB管理部13の処理は、より具体的には、比較部12において、新出現領域IDと前出現領域IDとが異なり、前フレームデータより前に過去に顔認識エンジン2が読み込んだフレームデータ内の顔画像について認識DB23に登録されている全ての顔画像特徴量の何れにも新顔画像特徴量が一致しないと判定された場合には、DB管理部13は、新たな人物の顔画像であるとして、個人認識IDを新たに発行して当該個人認識IDと新顔画像特徴量とを対応付けて認識DB23に登録する指示を顔認識エンジン2へ出力するとともに、生成した個人認識IDに対応する人物IDを新たに生成して、個人認識IDと人物IDとを対応付けて人物特定DB15へ登録する処理を行う<DB管理処理(1b)>。
当該DB管理処理(1b)は、第1の実施形態と同様に、1番目のフレームデータ内の出現領域ID=1および出現領域ID=2のそれぞれに出現する顔画像、および3番目のフレームデータ内の出現領域ID=3に出現する顔画像について行う(1番目のフレームデータ内の前に顔認識エンジン2が読み込んだフレームデータはないため、当該フレームデータについては、新出現領域IDと前出現領域IDとが異なり、前フレームデータより前に過去に顔認識エンジン2が読み込んだフレームデータ内の顔画像について一時記憶部14に登録されている全ての顔画像特徴量の何れにも新顔画像特徴量が一致しないと判定する)。
【0040】
またDB管理部13は、比較部12において、新出現領域IDと前出現領域IDとが同じであり、認識DB23に登録されている他の全ての顔画像特徴量の何れにも新顔画像特徴量が一致しないと判定された場合には、DB管理部13は、個人認識IDを新たに発行して当該個人認識IDと新顔画像特徴量とを対応付けて認識DB23に登録する指示を顔認識エンジン2へ出力するとともに、前顔画像特徴量と新顔画像特徴量とが同一人物の顔画像の特徴量であるとして、新たに発行した個人認識IDと前顔画像特徴量が示す顔画像に対して付与した人物IDとを対応付けて人物特定DB15へ登録する処理を行う。<DB管理処理(2b)>。
当該DB管理処理(2b)は、図7で示すように、2番目のフレームデータ内の出現領域2に出現する顔画像について行う。
【0041】
またDB管理部13は、比較部12において、新出現領域IDと前出現領域IDとが同じであり、認識DB23に登録されている他の全ての顔画像特徴量の何れかに新顔画像特徴量が一致する場合には、DB管理部13は、新顔画像特徴量で示される人物の顔画像が既に登録されていると判断し、認識DB23を更新する処理を停止する<DB管理処理(3b)>。
当該DB管理処理(3b)は、図7で示すように、4番目のフレームデータ内の出現領域4に出現する顔画像について行う。
【0042】
またDB管理部13は、比較部12において、新出現領域IDと前出現領域IDとが同じであり、認識DB23に登録されている前顔画像特徴量と、新顔画像特徴量とが一致する場合には、前顔画像特徴量と新顔画特徴量とが同一人物の顔画像であるため、新顔画像特徴量で示される人物の顔画像が既に登録されていると判断し、認識DB23を更新する処理を停止する<DB管理処理(4b)>。
当該DB管理処理(4b)は、図7で示すように2番目,3番目,4番目のそれぞれのフレームデータ内の出現領域1に出現する顔画像について行う。
【0043】
またDB管理部13は、比較部12において、新出現領域IDと前出現領域IDとが同じであり、認識DB23に登録されている前顔画像特徴量以外の他の顔画像特徴量のうちのいずれかと、新顔画特徴量とが一致する場合には、前顔画像特徴量と新顔画像特徴量とが同一人物の顔画像であるとして、新顔画像特徴量が示す顔画像の個人認識IDに、前顔画像特徴量が示す顔画像の人物IDを対応付けて人物特定DB15へ登録する処理を行う。<DB管理処理(5b)>。このとき、DB管理部13は認識DB23を更新する処理については停止する。
つまり、この処理においては、前顔画像特徴量で示される顔画像と、新顔画像特徴量で示される顔画像とが連続する2つのフレームデータ内の同じ領域に出現するため、同一人物であると判定し、人物特定DB15においてそのような整合を取る更新を行っている。
当該DB管理処理(5b)の処理は、図7で示すように5番目のフレームデータ内の出現領域4に出現する顔画像において行う。
【0044】
なお、上述の比較部12の処理においては、第1の実施形態と同様に、新フレームデータ内の顔画像と、前フレームデータ内の顔画像のフレームデータ内の位置が全く一致する場合だけでなく、各顔画像の位置が多少ずれていても、ある範囲を示す出現領域が同じであれば新出現領域IDが示す出現領域と、前出現領域IDが示す出現領域とが一致するとしている。
【0045】
図8は第2の実施形態人物情報収集システムの処理フローを示す第1の図である。
図9は第2の実施形態人物情報収集システムの処理フローを示す第2の図である。
図10は第2の実施形態人物情報収集システムの処理フローを示す第3の図である。
次に、当該人物情報収集システムの第2の実施形態による処理のフローの詳細について順を追って説明する。
まず、人物情報収集システム1の顔画像情報取得部11が、1フレーム内に出現する顔画像を示す個人認識IDと、新顔画像特徴量と、新出現領域IDからなる1フレーム分のデータを取得する(ステップS201)。そして、比較部12が、顔画像情報取得部11より個人認識IDと、新顔画像特徴量と、新出現領域IDの組み合わせを1つまたは複数(1フレーム内に複数の顔画像が出現する場合には複数)入力し、それら情報のうちの1つの顔画像についての新顔画像特徴量が、認識DB23内の何れかの顔画像特徴量と一致するかを判定する(ステップS202)。そして、一致しない場合には、DB管理部13は、当該顔画像特徴量に対して個人認識IDを生成して付与する(ステップS203)。一方、ステップS202において一致しない場合には、顔画像情報取得部11から得た個人認識IDを当該顔画像のIDとして取得する(ステップS204)。そして、DB管理部13は、フレーム内の全ての顔画像について処理をしたかを判定する(ステップS205)。全ての顔画像について処理をしていない場合にはステップS202に戻る。
【0046】
次に、図9より、ステップS205において、フレーム内の全ての顔画像について処理したと判定した場合には、比較部12が、1フレーム内において1つの顔画像を選択し、当該顔画像の新出現領域IDが一時記憶部14から読み取ったデータテーブル内の前出現領域IDと一致するかを判定する(ステップS206)。つまり、一時記憶部14内に登録されているかを判定する。そして、ステップS206において一致しない場合(No)には、比較部12は、新顔画像特徴量が示す顔画像の個人認識IDと、認識DB23内に登録されている他の全ての個人認識IDの何れかとが、一致するかを判定する(ステップS207)。そして、ステップS207において一致しない場合、つまり未登録(Yes)の場合には、DB管理部13は、新顔画像特徴量と、当該新顔画像特徴量で示される顔画像の個人認識IDとを対応付けて登録するよう要求する登録要求情報を顔認識エンジン2へ出力する(ステップS208)。顔認識エンジン2の認識DB登録部22は、登録要求情報を受信すると、当該登録要求情報を解析して、当該登録要求情報に含まれる個人認識IDと新顔画像特徴量とを対応付けて認識DB23に登録する。さらに、DB管理部13は、当該顔画像の個人認識IDに対して人物IDを生成して付与する(ステップS209)。そしてDB管理部13は、それら個人認識IDと人物IDとを対応付けて人物特定DB15へ登録する(ステップS210)。
【0047】
また、ステップS206の処理において新出現領域IDと前出現領域IDとが一致する場合(Yes)には、比較部12は、一致しない場合と同様に新顔画像特徴量が示す顔画像の個人認識IDと、認識DB23内に登録されている他の全ての個人認識IDの何れかとが、一致するかを判定する(ステップS211)。そして、ステップS211の処理において一致しないと判定した場合、つまり、個人認識IDが認識DB23内に未登録の場合(Yes)には、DB管理部13は、ステップS209で付与した個人認識IDと、ステップS206で選択した顔画像の特徴量を示す新顔画像特徴量とを対応付けて登録するよう要求する登録要求情報を顔認識エンジン2へ出力する(ステップS212)。顔認識エンジン2の認識DB登録部22は、登録要求情報を受信すると、当該登録要求情報を解析して、当該登録要求情報に含まれる個人認識IDと新顔画像特徴量とを対応付けて認識DB23に登録する。
【0048】
またDB管理部13は、ステップS206で選択した顔画像の出現領域を示す新出現領域IDと一致する前出現領域IDに出現した顔画像の個人認識IDを一時記憶部14から読み取る(ステップS213)。そして、DB管理部13は、当該読み取った個人認識IDに対応する人物IDを人物特定DB15から読み取り(ステップS214)、ステップS202で判定した新顔画像特徴量が示す顔画像の個人認識IDにステップS214で読み取った人物IDを対応付けて人物特定DB15へ登録する(ステップS215)。つまり、この処理は、前顔画像特徴量と新顔画像特徴量とが同一人物の顔画像であるとして、人物特定DB15を更新する処理である。
【0049】
そして、ステップS207の処理において、新顔画像特徴量が示す顔画像の個人認識IDと、認識DB23内に登録されている他の全ての個人認識IDの何れかとが、一致するか場合、つまり未登録(No)の場合、および、ステップS210において個人認識IDと人物IDとを対応付けて人物特定DB15へ登録した場合、および、ステップS215において個人認識IDと人物IDを対応付けて人物特定DB15へ登録した場合、次に、フレーム内の全ての顔画像について処理をしたかを判定し(ステップS216)、処理済みでない場合にはステップS206に戻る。また処理済みである場合には、比較部12は、顔画像情報取得部から取得した1フレーム分のデータ(1つまたは複数の個人認識IDと、新顔画像特徴量と、新出現領域IDの組み合わせ)を、図7で示すように一時記憶部14のデータテーブルへ登録する(ステップS217)。また処理を終了しない場合にはステップS201に戻る。
【0050】
また図10より、ステップS211において、新顔画像特徴量が示す顔画像の個人認識IDと、認識DB23内に登録されている他の全ての個人認識IDの何れかとが、一致すると判定した場合、つまり未登録でない場合には、次に、ステップS206で選択した顔画像の出現領域を示す新出現領域IDと一致する前出現領域IDに出現した顔画像の個人認識IDを一時記憶部14から読み取る(ステップS218)。そして、DB管理部13は、当該読み取った個人認識IDに対応する顔画像を示す前顔画像特徴量を認識DB23から読み取り(ステップS219)、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが一致するかを判定する(ステップS220)。そして、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが一致する場合には、前顔画像特徴量と新顔画特徴量とが同一人物の顔画像であるため、新顔画像特徴量で示される人物の顔画像が既に登録されていると判断し、ステップS215の処理へ移行する。
【0051】
また、ステップS220において、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが一致しない場合、連続する2つのフレームデータ内の同一領域に顔画像が出現しているため、DB管理部13は、それら新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが同一人物の顔画像を示すと判定する。そして、DB管理部13は、新顔画像特徴量で示される顔画像の新出現領域IDと一致する前出現領域IDの出現領域に出現する前フレームデータ内の顔画像の個人認識IDに対応する人物IDを人物特定DB15から読み取り(ステップS221)、当該読み取った人物IDを、新顔画像特徴量の個人認識IDに対応付けて人物特定DB15に登録する(ステップS222)。この後、ステップS216の処理に移行する。またステップS220において、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが一致した場合には、前顔画像特徴量と新顔画特徴量とが同一人物の顔画像であるため、新顔画像特徴量で示される人物の顔画像が既に登録されていると判断し、ステップS216の処理へ移行する。
【0052】
以上の処理によれば、連続する2つのフレームデータ内の同一の出現領域に出現した顔画像については、顔画像特徴量が異なっていても同一の人物の顔画像について検出したものであるとして人物特定DB15内の情報を更新し、また、連続する2つのフレームデータ内の同一の出現領域に出現した顔画像のうちの後のフレームデータ内の顔画像の特徴量と同一の過去に認識DB23に登録された顔画像についても同一の人物の顔画像について検出した顔であるとして人物特定DB15内の情報を更新している。これにより、人物特定DB15に登録される情報が、同一人物の顔画像として登録されるべき情報が別人物の顔画像として登録されてしまう可能性を軽減し、これにより、連続して入力される複数のフレームデータ内に出現する顔画像から、当該出現した人物を特定する処理の精度を向上させるとともに、当該出現した人物の人数を正確に把握することのできる人物特定DB15を作成することができる。また、これにより人物特定DB15に登録されるレコード数を削減することができる。
【0053】
<第3の実施形態>
次に、上記第1の実施形態および第2の実施形態において、顔認識エンジン2が新たに読み込んだフレームデータの1つ前に当該顔認識エンジン2が読み込んだ前フレームデータ内の顔画像を示す「前顔画像特徴量(前顔画像特定情報)」とその出現領域を示す「前出現領域ID」と、新たに顔認識エンジン2が検出した「新顔画像特徴量(新顔画像特定情報)」とその出現領域を示す「新出現領域ID」とのそれぞれの比較によって、比較部12が、新出現領域IDと前出現領域IDとが同じであり、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが、過去に同一のフレームデータ内で別々の顔として出現していたと判定した場合の処理について説明する。
このような場合には、過去には、同一フレームデータ内で別々の顔として出現していたため、別人として登録されているにもかかわらず、新たに読み込んだフレームデータと、その直前のフレームデータとでは、同一の出現領域に出現しているため、別人なのか、同一人物なのかの判定をしなければならない。
ここで、このように、新出現領域IDと前出現領域IDとが同じであり、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが、過去に同一のフレームデータ内で別々の顔として出現していた場合には、過去に別々の顔として出現していたことを重視し、新顔画像特徴量が示す顔画像と前顔画像特徴量が示す顔画像は、同一人物ではないとして登録する処理を行う。
【0054】
図11は第3の実施形態による第1の実施形態に対応した一時記憶部と認識DBの記憶するデータテーブルの情報を示す図である。
この図において、一時記憶部14の記憶状態を示す例は、図3で示したものと同様である。一方、本実施形態において、認識DB23については、図11で示すように、図3とは異なるものとなる。つまり、第3の実施形態においては、人物情報収集システム1は、フレームデータ4の出現領域4に出現した顔画像と、フレームデータ5の出現領域4に出現した顔画像とを、同一人物の顔画像として登録せずに、フレームデータ1において別人物の顔画像として登録した情報をそのまま残すことにより、別人物のデータとして管理する処理を行う。
【0055】
図12は第3の実施形態による処理を、第1の実施形態に適用した場合の処理フローを示す図である。
この図が示すように、第3の実施形態による処理を、第1の実施形態に適用した場合には、ステップS113の処理までは、第1の実施形態の処理と同様である。つまり、ステップS113において、比較部12が新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが一致するかを判定し、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが一致する場合には、前顔画像特徴量と新顔画特徴量とが同一人物の顔画像であるため、新顔画像特徴量で示される人物の顔画像が既に登録されていると判断し、ステップS109の処理へ移行する。
【0056】
また、ステップS113において、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが一致しない場合(No)、比較部12は、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量の組み合わせと、認識DB23に登録されている過去のフレームデータ内の2つの顔画像特徴量との組み合わせとを比較し、当該過去のフレームデータ内の2つの顔画像特徴量の組み合わせと、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量の組み合わせとが一致するかを判定する(ステップS118)。そしてこの判定において、一致する場合には、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量は別々の人物の顔画像を示す顔画像特徴量であると判定し、認識DB23の更新を停止してステップS109へ処理を移行する。また、ステップS118の判定において、一致しない場合には、第1の実施形態におけるステップS114の処理へ移行する。
【0057】
図13は第3の実施形態による処理を、第2の実施形態に適用した場合の処理フローを示す図である。
この図が示すように、第3の実施形態による処理を、第2の実施形態に適用した場合には、ステップS220の処理までは、第2の実施形態の処理と同様である。つまり、ステップS220において、比較部12が新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが一致するかを判定し、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが一致する場合には、前顔画像特徴量と新顔画特徴量とが同一人物の顔画像であるため、新顔画像特徴量で示される人物の顔画像が既に登録されていると判断し、ステップS215の処理へ移行する。
【0058】
また、ステップS220において、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが一致しない場合、比較部12は、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量の組み合わせと、認識DB23に登録されている過去のフレームデータ内の2つの顔画像特徴量との組み合わせとを比較し、当該過去のフレームデータ内の2つの顔画像特徴量の組み合わせと、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量の組み合わせとが一致するかを判定する(ステップS223)。そしてこの判定において、一致する場合には、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量は別々の人物の顔画像を示す顔画像特徴量であると判定し、認識DB23の更新を停止してステップS215へ処理を移行する。また、ステップS223の判定において、一致しない場合には、第2の実施形態におけるステップS221の処理へ移行する。
【0059】
以上の第3の実施形態による処理について説明したが、当該処理によれば、新出現領域IDと前出現領域IDとが同じであり、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが、過去に同一のフレームデータ内で別々の顔として出現していた場合には、過去に別々の顔として出現していたことを重視し、新顔画像特徴量が示す顔画像と前顔画像特徴量が示す顔画像は、同一人物ではないとして登録する処理を行う。これにより、例えば、双子などのように顔の特徴が酷似している場合において、過去に同一フレームデータ内に別々の顔画像として写されている場合には、後日、異なる顔画像特徴量が連続する前後のフレームデータ内の同一出現領域に出現したとしても、それらを別々の人物として登録することができる。
【0060】
なお上述の処理においては、新たなフレームデータ内の顔画像と、前のフレームデータ内の顔画像との出現位置が完全一致しなくても、所定の領域分割によって特定されたいずれか出現領域が一致しているかどうかによって判定しているが、特徴量に関しても、完全一致でなくともある程度の幅を持たせて近似値であれば、特徴量が一致していると判定するようにしてもよい。
【0061】
上述の顔認識エンジンや人物情報収集システムを備えた装置は内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述した各処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、CD−ROM、DVD−ROM、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
【0062】
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であっても良い。
【産業上の利用可能性】
【0063】
上述の人物情報収集システムの処理により、例えば、テレビの前に集まる家族の画像を撮影して、当該家族に何人の人物いるのかを判定し、その人数によって詳細なテレビの視聴率を算出するなどの処理に利用することができる。またその他、特定の空間を撮影した際に画像に出現した人物の人数の把握を精度良く行うことが可能となる。
【符号の説明】
【0064】
1・・・人物情報収集システム
2・・・顔認識エンジン
3・・・カメラ
4・・・アプリケーション処理部
11・・・顔画像情報取得部
12・・・比較部
13・・・DB管理部
14・・・一時記憶部
15・・・人物特定DB
21・・・個人認識部
22・・・認識DB登録部
23・・・認識DB
【技術分野】
【0001】
本発明は、撮影された画像のフレームデータから人物情報を収集する人物情報自動収集システム及び人物情報自動収集方法並びにそのプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
文字や画像、音声などをコンピュータにより解析して情報を認識する技術について、多くの研究がなされ、また、当該認識技術を応用した技術が存在する。特に画像から目的とする対象物(オブジェクト)を認識・抽出する画像認識技術は、ここ数年で目覚ましい進歩を遂げている。画像認識技術の中でも、人物の顔を認識する顔認識技術は、近年最も広く普及した技術の1つであるといえる。顔認識技術は、単に映像から顔の領域を抽出するだけでなく、性別、年齢や顔の向きを認識し、個人を特定することが可能である。そして、個人を特定する機能(個人認識技術)は、セキュリティ・チェックなどで使われており、当該セキュリティ・チェックの処理において、例えば事前に人物の画像から特徴量を抽出し、その後撮影される映像に類似する特徴量を有する顔画像が存在するかで個人を特定している。しかし、映像から特徴量を抽出する技術は、撮影の方向(顔の向き)や光源の位置による影の影響といった外部環境に特徴量が大きく依存してしまうため、多くの場合誤認識(他人受理・本人棄却)を起こすという問題があった。なお、関連する技術として、パターン認識において、偽の認識対象のパターンが与えられても、その偽学習が回避できるようセキュリティを充分に確保できるようにする技術が特許文献1に開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開2000−137818号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
ところで、家族などの特定グループを撮影した映像において、そのグループに何人の人物が存在するのか、またどのような年齢・性別の人物が存在するのかを正確に把握する技術の確立が望まれている。既存の技術では、RFIDタグなどを所持させるといった取組みにより、グループ内に何人の人物がいるかを検出する技術が存在するが、グループの構成が変動した場合に自動的な対応ができなかったり、RFIDを所持し忘れた場合に正確な人数が取得できないといった課題があった。
また、上述の個人認識技術を用い、グループに何人存在するかを計算機で判定する場合、先に記載した特徴量の誤認識により、従来はグループ内の実際の人数より多い数の人数がグループ内に存在すると誤認識してしまうことが多かった。
【0005】
そこでこの発明は、映像からグループ内の人物の誤認識を無くすことで人物を判定する精度を向上させ、また当該グループ内の人物の人数を把握する精度を向上させることのできる人物情報自動収集システム及び人物情報自動収集方法並びにそのプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【0006】
上記目的を達成するために、本発明は、新たに読み込んだフレームデータ内の1つまたは複数の顔画像を示す新顔画像特定情報と、当該新顔画像特定情報で示される顔画像の出現する前記フレームデータ内の新出現領域を取得する顔画像情報取得部と、前記新たに読み込んだフレームデータの前に読み込んだ前フレームデータ内の顔画像を示す前顔画像特定情報とその出現領域を示す前出現領域と、前記新たに読み込んだフレームデータ内の顔画像を示す前記新顔画像特定情報とその出現領域を示す前記新出現領域とをそれぞれ比較する比較部と、前記新出現領域と前記前出現領域とが異なる出現領域であるか又は前記新出現領域に一致する前出現領域がなく、認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、新たな人物の顔画像であるとして、前記新顔画像特定情報を新たに認識データベースへ登録し、前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録し、前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている前記前顔画像特定情報以外の他の顔画像特定情報のうちのいずれかと、前記新顔画像特定情報とが一致する場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録すると共に、前記新顔画像特定情報と一致する前記他の顔画像特定情報を前記認識データベースから削除するデータベース管理部と、を備えることを特徴とする人物情報自動収集システムである。
【0007】
また本発明は、新たに読み込んだフレームデータ内の1つまたは複数の顔画像を示す新顔画像特定情報と、当該新顔画像特定情報で示される顔画像の出現する前記フレームデータ内の新出現領域を取得する顔画像情報取得部と、前記新たに読み込んだフレームデータの前に読み込んだ前フレームデータ内の顔画像を示す前顔画像特定情報とその出現領域を示す前出現領域と、前記新たに読み込んだフレームデータ内の顔画像を示す前記新顔画像特定情報とその出現領域を示す前記新出現領域とをそれぞれ比較する比較部と、前記新出現領域と前記前出現領域とが異なる出現領域であるか又は前記新出現領域に一致する前出現領域がなく、認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、新たな人物の顔画像であるとして、前記新顔画像特定情報を新たに認識データベースへ登録するとともに、前記新顔画像特定情報と当該新顔画像特定情報で示される顔画像の人物を識別するための新たに生成した人物識別情報とを対応付けて人物特定データベースへ登録し、前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録するとともに、前記新顔画像特定情報と前記前顔画像特定情報で示される顔画像の人物を識別するための人物識別情報とを対応付けて人物特定データベースへ登録し、前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている前記前顔画像特定情報以外の他の顔画像特定情報のうちのいずれかと、前記新顔画像特定情報とが一致する場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、人物特定データベースにおいて全ての前記新顔画像特定情報の顔画像の人物を識別するための人物識別情報を前記前顔画像特定情報の顔画像の人物を識別するための人物識別情報に書き換えるデータベース管理部と、を備えることを特徴とする人物情報自動収集システムである。
【0008】
また本発明は、上述の人物情報自動収集システムにおいて、前記データベース管理部は、前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記新顔画像特定情報と前記前顔画像特定情報とが一致せず、さらに、前記前フレームデータより更に前に読み込んだ過去の同一のフレームデータ内において検出した別の顔画像を示す情報として、前記新顔画像特定情報と前記前顔画像特定情報とが前記認識データベースに登録されていると判定した場合には、前記新顔画像特定情報についての前記認識データベースへの登録を停止することを特徴とする。
【0009】
また本発明は、上述の人物情報自動収集システムにおいて、前記データベース管理部は、前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記新顔画像特定情報と前記前顔画像特定情報とが一致せず、さらに、前記前フレームデータより更に前に読み込んだ過去の同一のフレームデータ内において検出した別の顔画像を示す情報として、前記新顔画像特定情報と前記前顔画像特定情報とが前記認識データベースに登録されていると判定した場合には、前記新顔画像特定情報についての前記人物特定データベースへの登録を停止することを特徴とする。
【0010】
また本発明は、人物情報自動収集システムにおける人物情報自動収集方法であって、顔画像情報取得部が、新たに読み込んだフレームデータ内の1つまたは複数の顔画像を示す新顔画像特定情報と、当該新顔画像特定情報で示される顔画像の出現する前記フレームデータ内の新出現領域を取得し、比較部が、前記新たに読み込んだフレームデータの前に読み込んだ前フレームデータ内の顔画像を示す前顔画像特定情報とその出現領域を示す前出現領域と、前記新たに読み込んだフレームデータ内の顔画像を示す前記新顔画像特定情報とその出現領域を示す前記新出現領域とをそれぞれ比較し、データベース管理部が、前記新出現領域と前記前出現領域とが異なる出現領域であるか又は前記新出現領域に一致する前出現領域がなく、認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、新たな人物の顔画像であるとして、前記新顔画像特定情報を新たに認識データベースへ登録し、前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録し、前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている前記前顔画像特定情報以外の他の顔画像特定情報のうちのいずれかと、前記新顔画像特定情報とが一致する場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録すると共に、前記新顔画像特定情報と一致する前記他の顔画像特定情報を前記認識データベースから削除することを特徴とする人物情報自動収集方法である。
【0011】
また本発明は、人物情報自動収集システムにおける人物情報自動収集方法であって、顔画像情報取得部が、新たに読み込んだフレームデータ内の1つまたは複数の顔画像を示す新顔画像特定情報と、当該新顔画像特定情報で示される顔画像の出現する前記フレームデータ内の新出現領域を取得し、比較部が、前記新たに読み込んだフレームデータの前に読み込んだ前フレームデータ内の顔画像を示す前顔画像特定情報とその出現領域を示す前出現領域と、前記新たに読み込んだフレームデータ内の顔画像を示す前記新顔画像特定情報とその出現領域を示す前記新出現領域とをそれぞれ比較し、データベース管理部が、前記新出現領域と前記前出現領域とが異なる出現領域であるか又は前記新出現領域に一致する前出現領域がなく、認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、新たな人物の顔画像であるとして、前記新顔画像特定情報を新たに認識データベースへ登録するとともに、前記新顔画像特定情報と当該新顔画像特定情報で示される顔画像の人物を識別するための新たに生成した人物識別情報とを対応付けて人物特定データベースへ登録し、前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録するとともに、前記新顔画像特定情報と前記前顔画像特定情報で示される顔画像の人物を識別するための人物識別情報とを対応付けて人物特定データベースへ登録し、前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている前記前顔画像特定情報以外の他の顔画像特定情報のうちのいずれかと、前記新顔画像特定情報とが一致する場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、人物特定データベースにおいて全ての前記新顔画像特定情報の顔画像の人物を識別するための人物識別情報を前記前顔画像特定情報の顔画像の人物を識別するための人物識別情報に書き換えることを特徴とする人物情報自動収集方法である。
【0012】
また本発明は、人物情報自動収集システムのコンピュータを、新たに読み込んだフレームデータ内の1つまたは複数の顔画像を示す新顔画像特定情報と、当該新顔画像特定情報で示される顔画像の出現する前記フレームデータ内の新出現領域を取得する顔画像情報取得手段、前記新たに読み込んだフレームデータの前に読み込んだ前フレームデータ内の顔画像を示す前顔画像特定情報とその出現領域を示す前出現領域と、前記新たに読み込んだフレームデータ内の顔画像を示す前記新顔画像特定情報とその出現領域を示す前記新出現領域とをそれぞれ比較する比較手段、前記新出現領域と前記前出現領域とが異なる出現領域であるか又は前記新出現領域に一致する前出現領域がなく、認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、新たな人物の顔画像であるとして、前記新顔画像特定情報を新たに認識データベースへ登録し、前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録し、前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている前記前顔画像特定情報以外の他の顔画像特定情報のうちのいずれかと、前記新顔画像特定情報とが一致する場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録すると共に、前記新顔画像特定情報と一致する前記他の顔画像特定情報を前記認識データベースから削除するデータベース管理手段、として機能させることを特徴とするプログラムである。
【0013】
また本発明は、人物情報自動収集システムのコンピュータを、新たに読み込んだフレームデータ内の1つまたは複数の顔画像を示す新顔画像特定情報と、当該新顔画像特定情報で示される顔画像の出現する前記フレームデータ内の新出現領域を取得する顔画像情報取得手段、前記新たに読み込んだフレームデータの前に読み込んだ前フレームデータ内の顔画像を示す前顔画像特定情報とその出現領域を示す前出現領域と、前記新たに読み込んだフレームデータ内の顔画像を示す前記新顔画像特定情報とその出現領域を示す前記新出現領域とをそれぞれ比較する比較手段、前記新出現領域と前記前出現領域とが異なる出現領域であるか又は前記新出現領域に一致する前出現領域がなく、認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、新たな人物の顔画像であるとして、前記新顔画像特定情報を新たに認識データベースへ登録するとともに、前記新顔画像特定情報と当該新顔画像特定情報で示される顔画像の人物を識別するための新たに生成した人物識別情報とを対応付けて人物特定データベースへ登録し、前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録するとともに、前記新顔画像特定情報と前記前顔画像特定情報で示される顔画像の人物を識別するための人物識別情報とを対応付けて人物特定データベースへ登録し、前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている前記前顔画像特定情報以外の他の顔画像特定情報のうちのいずれかと、前記新顔画像特定情報とが一致する場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、人物特定データベースにおいて全ての前記新顔画像特定情報の顔画像の人物を識別するための人物識別情報を前記前顔画像特定情報の顔画像の人物を識別するための人物識別情報に書き換えるデータベース管理手段、として機能させることを特徴とするプログラムである。
【発明の効果】
【0014】
本発明によれば、同一人物の顔画像として登録されるべき情報が別人物の顔画像として登録されてしまう可能性を軽減し、これにより、連続して入力される複数のフレームデータ内に出現する顔画像から、当該出現した人物を特定する処理の精度を向上させるとともに、当該出現した人物の人数をより正確に把握することのできるデータベースを作成することができる。また、これによりデータベースに登録されるレコード数を削減することができる。
【図面の簡単な説明】
【0015】
【図1】第1の実施形態による人物情報自動収集システムの構成を示すブロック図である。
【図2】顔認識エンジンの処理フローを示す図である。
【図3】第1の実施形態による一時記憶部と認識DBの記憶するデータテーブルの情報を示す図である。
【図4】第1の実施形態人物情報収集システムの処理フローを示す第1の図である。
【図5】第1の実施形態人物情報収集システムの処理フローを示す第2の図である。
【図6】第2の実施形態による人物情報自動収集システムの構成を示すブロック図である。
【図7】第2の実施形態による一時記憶部、認識DB、人物特定DBの記憶するデータテーブルの情報を示す図である。
【図8】第2の実施形態人物情報収集システムの処理フローを示す第1の図である。
【図9】第2の実施形態人物情報収集システムの処理フローを示す第2の図である。
【図10】第2の実施形態人物情報収集システムの処理フローを示す第3の図である。
【図11】第3の実施形態による第1の実施形態に対応した一時記憶部と認識DBの記憶するデータテーブルの情報を示す図である。
【図12】第3の実施形態による処理を、第1の実施形態に適用した場合の処理フローを示す図である。
【図13】第3の実施形態による処理を、第2の実施形態に適用した場合の処理フローを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0016】
<第1の実施形態>
以下、本発明の第1の実施形態による人物情報自動収集システムを図面を参照して説明する。
図1は第1の実施形態による人物情報自動収集システムの構成を示すブロック図である。
この図において、符号1は人物情報自動収集システムである。また2は顔認識エンジンである。また3はカメラ、4は人物情報自動収集システムからの出力(例えば、グループ内にいる人数の情報、特定人物の出現回数、などを目的に合わせて出力)を利用した処理を行うアプリケーション処理部である。
ここで、顔認識エンジン2はカメラ3から入力した画像や映像から顔認識処理等によって、個人を認識する処理を行い、人物情報収集システム1は、その顔認識エンジン2の処理の結果を用いて、カメラ3から出力される複数のフレームデータ内に出現する人物の整合性を取る等の処理を行う。
【0017】
ここで、本実施形態においては、顔認識エンジン2と人物情報収集システム1は1つのコンピュータ装置内に別々の機能として実装されているものとして説明する。ただし、コンピュータ装置内に実装された人物情報収集システム1内に顔認識エンジン2の機能が備えられるようにしてもよいし、または、顔認識エンジン2に備えられた処理部や記憶部のうちの何れか1つ又は複数の機能のみが人物情報収集システム1内に備えられるようにしてもよい。
また、アプリケーション処理部4についても本実施形態においては顔認識エンジン2や人物情報収集システム1と同じ1つのコンピュータ装置内に実装されているものとして説明するが、人物情報収集システム1、顔認識エンジン2、アプリケーション処理部4が、通信ネットワークや通信ケーブルなどを介して接続された異なるコンピュータ装置内にそれぞれ実装され、通信ネットワークや通信ケーブルを介して人物情報収集システム1や顔認識エンジン2やアプリケーション処理部4がそれぞれ実装されたコンピュータ装置間で情報を送受信するようにしてもよい。
また、カメラ3は専用のケーブル等により顔認識エンジン2の実装されたコンピュータ装置と接続されているものとする。または、カメラ3が顔認識エンジン2や人物情報収集システム1の実装されたコンピュータ装置に内蔵されるようにしてもよい。カメラ3は所定の位置に固定等されており、室内などのある空間を撮影する。
【0018】
そして、本実施形態において、顔認識エンジン2は、図1で示すように、カメラ3から入力したフレームデータを用いて顔画像の特徴量を算出し、その顔画像の特徴量に基づいて過去に入力したフレームデータ内の顔画像の特徴量と一致するかによって、個人認識を行う個人認識部21と、人物情報収集システム1からの出力に基づいて情報を登録する認識DB登録部22、当該認識DB登録部22の処理等によって過去に入力したフレームデータ内の顔画像の特徴量等の情報を記憶する認識DB23を備えている。
【0019】
また、人物情報収集システム1は、顔画像情報取得部11、比較部12、DB管理部13、一時記憶部14を備えている。
ここで顔画像情報取得部11は、新たに読み込んだフレームデータ内において顔認識エンジン2が検出した1つまたは複数の顔画像を示す新顔画像特定情報と、該フレームデータ内において顔認識エンジン2が検出した1つまたは複数の顔画像それぞれに対応する出現領域などの情報を、顔認識エンジン2より取得する処理部である。
また、比較部12は、顔認識エンジン2が新たに読み込んだフレームデータの前に当該顔認識エンジン2が読み込んだ前フレームデータ内の顔画像を示す前顔画像特定情報とその出現領域を示す前出現領域と、新たに顔認識エンジン2が検出した新顔画像特定情報とその出現領域を示す新出現領域とをそれぞれ比較する処理を行う処理部である。
また、DB管理部13は、比較部12の結果に基づいて、顔認識エンジン2の認識DB23で記憶する情報を更新する処理を行う処理部である。
また、一時記憶部14は、顔画像情報取得部11が処理した結果を一時的に記憶する記憶部である。
【0020】
そして、人物情報収集システム1においては、顔画像情報取得部11、比較部12、DB管理部13の処理によって、カメラ3が順次撮影した映像や画像から、当該映像や画像内に写る人物の人数を把握するための情報を認識DB23に登録する。そして、人物情報収集システム1の処理により、当該映像や画像内に写る人物の人数を把握する精度を向上させる。
以下、顔認識エンジン2や人物情報収集システム1の処理の詳細について説明する。
【0021】
図2は顔認識エンジンの処理フローを示す図である。
図2より、まずカメラ3は、撮影した画像のフレームデータを順次、顔認識エンジン2へ出力する。次に、顔認識エンジン2ではカメラ3からフレームデータを入力すると(ステップS11)、個人認識部21がフレームデータ内の顔画像を検出する(ステップS12)。当該顔画像の検出処理は、公知の顔認識技術によって行う。そして、個人認識部21は顔画像の特徴量を算出し、認識DB23内に記録されている過去のフレームデータ内で検出された顔画像の特徴量と比較し(ステップS13)、一致するものがあれば、当該特徴量に対応付けられて認識DB23内に登録されている個人認識IDと特徴量とを人物情報収集システム1へ出力する(ステップS14)。なお、認識DB23内に登録されている個人認識IDは、過去にフレームデータ内で出現された顔画像の特徴量に対して割り当てられた識別情報である。または、個人認識部21は、認識DB23内に記録されている過去のフレームデータ内で検出された顔画像の特徴量と、新たなフレームデータ内で検出された顔画像の特徴量とを比較し、一致するものがなければ、個人認識IDを空欄にして、特徴量を人物情報収集システム1へ出力する(ステップS15)。
【0022】
また、個人認識部21は、顔画像を検出したフレームデータ内の出現領域を検出し、当該出現領域IDを人物情報収集システム1へ出力する(ステップS16)。当該出現領域IDは、フレームデータ内の顔画像の出現領域を特定するための情報であり、フレームデータを複数分割(例えば、横n分割、縦横n分割など(n>0))したときの当該分割領域を特定する情報である。なお、本実施形態においては、顔画像のフレームデータ内の出現位置を出現領域IDによって表現する場合の例を示しているが、出現領域IDの代わりに、フレームデータを複数分割したときの当該分割領域の特定の座標(例えば、矩形の頂点座標)を用いて、顔画像のフレームデータ内の出現位置を表現するようにしてもよい。
個人認識部21は、フレームデータ内で複数の顔画像を検出した場合には、それぞれの顔画像に対して特徴量を算出し、認識DB23内に記録されているものと一致するかの処理と、個人認識IDの読み取りと、出現領域の検出とを行い、それら処理結果の人物情報収集システム1への出力(個人認識IDと、特徴量と、出現領域IDの出力)の処理を同様に行う。また、個人認識部21は、入力したフレームデータそれぞれに対して同様の処理を行う。
【0023】
図3は第1の実施形態による一時記憶部と認識DBの記憶するデータテーブルの情報を示す図である。
この図が示すように一時記憶部14は、フレームデータ毎に、当該フレームデータで検出された顔画像の個人認識IDと、特徴量と、その出現領域IDとを対応付けて記憶している。図3のフレームデータにおいては、まず、1番目のフレームデータを例とすると、当該1番目のフレームデータにおいて、出現領域ID=1で示される領域に「特徴量:TA0」で示される顔画像が、また、出現領域ID=2で示される領域に「特徴量TB0」で示される顔画像が、2つ検出されたことを示している。
また図3で示すように2番目のフレームデータにおいては、出現領域ID=1で示される領域に「特徴量:TA0」で示される顔画像が、また、出現領域ID=2で示される領域に「特徴量TB1」で示される顔画像が、2つ検出されたことを示している。
また図3で示すように3番目のフレームデータにおいては、出現領域ID=1で示される領域に「特徴量:TA0」で示される顔画像が、また、出現領域ID=3で示される領域に「特徴量TC0」で示される顔画像が、2つ検出されたことを示している。
また図3で示すように4番目のフレームデータにおいては、出現領域ID=1で示される領域に「特徴量:TA0」で示される顔画像が、また、出現領域ID=4で示される領域に「特徴量TB0」で示される顔画像が、2つ検出されたことを示している。
また図3で示すように5番目のフレームデータにおいては、出現領域ID=4で示される領域に「特徴量:TC0」で示される顔画像が1つ検出されたことを示している。
また顔認識エンジン2の認識DB23では、個人認識IDと当該IDで示される顔画像の特徴量とを対応付けて記憶する。
【0024】
上述の顔認識エンジンのステップS11〜S16処理によって個人認識IDと、顔画像の特徴量と、出現領域IDとが人物情報収集システムへ出力されると、次に、人物情報収集システム1においては、顔画像情報取得部11が顔認識エンジン2から出力された情報を取得する。そして、比較部12は、顔画像情報取得部11が取得した情報の通知を受けると、一時記憶部14のデータテーブルを読み込む。そして、顔画像情報取得部11が顔認識エンジン2から取得した情報と、一時記憶部14から読み込んだデータテーブルの情報を解析する。そして、比較部12は、顔認識エンジン2が新たに読み込んだフレームデータの1つ前に当該顔認識エンジン2が読み込んだ前フレームデータ内に出現する顔画像を示す「前顔画像特徴量(前顔画像特定情報)」とその出現領域を示す「前出現領域ID」とを特定する。また比較部12は、新たに顔認識エンジン2が検出した「新顔画像特徴量(新顔画像特定情報)」とその出現領域を示す「新出現領域ID」とを特定する。そして比較部12は、特定した「前顔画像特徴量(前顔画像特定情報)」および「前出現領域ID」と、「新顔画像特徴量(新顔画像特定情報)」および「新出現領域ID」とを、それぞれ比較する。また、比較部12は新顔画像特徴量および新出現領域IDと、認識DB23に記録されている顔画像特徴量や出現領域IDとを比較する。そして、DB管理部13は比較部12の比較結果に基づいて、図3で示すように、認識DB23に情報を登録する処理や、既に登録される情報を更新、削除する処理を行う。
【0025】
このDB管理部13の処理において、より具体的には、比較部12において、新出現領域IDと前出現領域IDとが異なり、前フレームデータより前に過去に顔認識エンジン2が読み込んだフレームデータ内の顔画像について認識DB23に登録されている全ての顔画像特徴量の何れにも新顔画像特徴量が一致しないと判定された場合には、DB管理部13は、新たな人物の顔画像であるとして、個人認識IDを新たに発行して当該個人認識IDと新顔画像特徴量とを対応付けて認識DB23に登録する指示を顔認識エンジン2へ出力する<DB管理処理(1a)>。
当該DB管理処理(1a)は、図3で示すように、1番目のフレームデータ内の出現領域ID=1および出現領域ID=2のそれぞれに出現する顔画像、および3番目のフレームデータ内の出現領域ID=3に出現する顔画像について行う(1番目のフレームデータ内の前に顔認識エンジン2が読み込んだフレームデータはないため、当該フレームデータについては、新出現領域IDと前出現領域IDとが異なり、前フレームデータより前に過去に顔認識エンジン2が読み込んだフレームデータ内の顔画像について認識DB23に登録されている全ての顔画像特徴量の何れにも新顔画像特徴量が一致しないと判定する)。
【0026】
またDB管理部13は、比較部12において、新出現領域IDと前出現領域IDとが同じであり、認識DB23に登録されている他の全ての顔画像特徴量の何れにも新顔画像特徴量が一致しないと判定された場合には、DB管理部13は、前顔画像特徴量と新顔画像特徴量とが同一人物の顔画像の特徴量であるとして、前顔画像特徴量が示す顔画像の個人認識IDに新顔画像特徴量をさらに対応付けて認識DB23に登録する指示を顔認識エンジン2へ出力する<DB管理処理(2a)>。
当該DB管理処理(2a)の処理は、図3で示すように、2番目のフレームデータ内の出現領域ID=2に出現する顔画像について行う。
【0027】
またDB管理部13は、比較部12において、新出現領域IDと前出現領域IDとが異なり、認識DB23に登録されている他の全ての顔画像特徴量の何れかに新顔画像特徴量が一致する場合には、DB管理部13は、新顔画像特徴量で示される人物の顔画像が既に登録されていると判断し、認識DB23を更新する処理を停止する<DB管理処理(3a)>。
当該DB管理処理(3a)の処理は、図3で示すように、4番目のフレームデータ内の出現領域4に出現する顔画像について行う。
【0028】
またDB管理部13は、比較部12において、新出現領域IDと前出現領域IDとが同じであり、認識DB23に登録されている前顔画像特徴量と、新顔画像特徴量とが一致する場合には、前顔画像特徴量と新顔画特徴量とが同一人物の顔画像であるため、新顔画像特徴量で示される人物の顔画像が既に登録されていると判断し、認識DB23を更新する処理を停止する<DB管理処理(4a)>。
当該DB管理処理(4a)の処理は、図3で示すように2番目,3番目,4番目のそれぞれのフレームデータ内の出現領域1に出現する顔画像について行う。
【0029】
またDB管理部13は、比較部12において、新出現領域IDと前出現領域IDとが同じであり、認識DB23に登録されている前顔画像特徴量以外の他の顔画像特徴量のうちのいずれかと、新顔画特徴量とが一致する場合には、前顔画像特徴量と新顔画像特徴量とが同一人物の顔画像であるとして、前顔画像特徴量が示す顔画像の個人認識IDに新顔画像特徴量を対応付けて認識DB23に登録すると共に、新顔画像特徴量の顔画像を特定する個人認識IDにより特定される顔画像特徴量の全てを、前顔画像特徴量で示される顔画像に対して算出した特徴量として、当該前顔画像特徴量に対応付けて認識DB23に登録し、かつ、新顔画像特徴量で示される顔画像を特定する個人認識IDに対応付けられて登録されている過去のデータを認識DB23から削除する処理を行う<DB管理処理(5a)>。
つまり、この処理においては、前顔画像特徴量で示される顔画像と、新顔画像特徴量で示される顔画像とが連続する2つのフレームデータ内の同じ領域に出現するため、同一人物であると判定し、また、新顔画像特徴量が示す顔画像の個人認識IDに基づいて、過去に当該個人認識IDを付与した顔画像の情報を認識DB23から削除して、それら過去に当該個人認識IDを付与した顔画像の全ての特徴量が、新顔画像特徴量や前顔画像特徴量が示す顔画像と同一の顔画像を示すものであるとして、認識DB23を更新している。
当該DB管理処理(5a)の処理は、図3で示すように5番目のフレームデータ内の出現領域4に出現する顔画像において行う。
【0030】
なお、上述の比較部12の処理においては、新フレームデータ内の顔画像と、前フレームデータ内の顔画像のフレームデータ内の位置が全く一致する場合だけでなく、各顔画像の位置が多少ずれていても、ずれが一定の範囲内であれば新出現領域IDが示す出現領域と、前出現領域IDが示す出現領域とが一致するとしている。なお、本実施形態においては、新出現領域IDと前出現領域IDが一致するか否かによって、顔画像がフレームデータ内において同一とみなす領域の範囲内にあるかを判定している。しかしながら、顔画像のフレームデータ内における出現範囲が、多少ずれていても、ずれが一定の範囲内であれば、異なるフレームデータ内の顔画像が同一とみなす領域の範囲内にある、と判定できるような処理であれば、出現領域IDを用いなくとも、どのような方法を用いるようにしてもよい。
【0031】
図4は第1の実施形態人物情報収集システムの処理フローを示す第1の図である。
図5は第1の実施形態人物情報収集システムの処理フローを示す第2の図である。
以上、人物情報収集システムの処理について説明したが、次に、当該人物情報収集システムの処理のフローの詳細について順を追って説明する。
まず、人物情報収集システム1の顔画像情報取得部11が、1フレーム内に出現する顔画像を示す個人認識IDと、新顔画像特徴量と、新出現領域IDからなる1フレーム分のデータを取得する(ステップS101)。そして、比較部12が、顔画像情報取得部11より個人認識IDと、新顔画像特徴量と、新出現領域IDの組み合わせを1つまたは複数(1フレーム内に複数の顔画像が出現する場合には複数)入力し、当該新出現領域IDが一時記憶部14から読み取ったデータテーブル内の前出現領域IDと一致するかを判定する(ステップS102)。そして、一致しない場合(No)には、比較部12は、新顔画像特徴量と、認識DB23に登録されている他の全ての顔画像特徴量の何れかとが、一致するかを判定する(ステップS103)。そして、ステップS103において一致しない場合(No)には、DB管理部13は、新顔画像特徴量で示される顔画像が新たな人物の顔画像であるとして、個人認識IDを新たに生成し(ステップS104)、当該個人認識IDと新顔画像特徴量とを対応付けて登録するよう要求する登録要求情報を顔認識エンジン2へ出力する(ステップS105)。顔認識エンジン2の認識DB登録部22は、登録要求情報を受信すると、当該登録要求情報を解析して、当該登録要求情報に含まれる個人認識IDと新顔画像特徴量とを対応付けて認識DB23に登録する。
【0032】
また、ステップS102の処理において新出現領域IDと前出現領域IDとが一致する場合(Yes)には、比較部12は、一致しない場合と同様に新顔画像特徴量と、認識DB23に登録されている他の全ての顔画像特徴量の何れかとが、一致するかを判定する(ステップS106)。そして、ステップS106の処理において一致しないと判定した場合(No)、つまり、新顔画像特徴量と同じ特徴量が未登録の場合には、DB管理部13は、新顔画像特徴量で示される顔画像の出現領域と同一の領域において、前フレームデータ内で出現した顔画像の個人認識IDを読み取り(ステップS107)、当該個人認識IDと、新顔画像特徴量とを対応付けて登録するよう要求する登録要求情報を顔認識エンジン2へ出力する(ステップS108)。つまり、この処理は、前顔画像特徴量と新顔画像特徴量とが同一人物の顔画像の特徴量であるとして、前顔画像特徴量と前出現領域IDとに新顔画像特徴量をさらに対応付けて認識DB23に登録する指示を行う処理である。顔認識エンジン2の認識DB登録部22は、登録要求情報を受信すると、当該登録要求情報を解析して、当該登録要求情報に含まれる個人認識IDと新顔画像特徴量とを対応付けて認識DB23に登録する。
【0033】
そして、ステップS103の処理において、新顔画像特徴量と認識DB23に登録されている他の全ての顔画像特徴量の何れかとが一致すると判定した場合、また、ステップS105の処理の終了後、また、ステップS108の処理の終了後、比較部12は、顔画像情報取得部11から取得した1フレーム分のデータ内の全ての顔画像の情報について処理を終了したかを判定する(ステップS109)。そして、ステップS109の処理において1フレーム分のデータ内の全ての顔画像の情報について処理を終了したと判定した場合には、比較部12は、顔画像情報取得部から取得した1フレーム分のデータ(1つまたは複数の個人認識IDと、新顔画像特徴量と、新出現領域IDの組み合わせ)を、図3で示すように一時記憶部14のデータテーブルへ登録する(ステップS110)。
【0034】
また図5より、ステップS106の処理において、新顔画像特徴量と認識DB23に登録されている他の全ての顔画像特徴量の何れかとが一致すると判定した場合(Yes)には、次に、比較部12は、新顔画像特徴量で示される顔画像の出現領域と同一の領域において、前フレームデータ内で出現した顔画像の個人認識IDを読み取り(ステップS111)、当該個人認識IDに対応付けられて認識DB23に登録されている前顔画像特徴量を読み取る(ステップS112)。そして比較部12は、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが一致するかを判定する(ステップS113)。そして、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが一致する場合には、前顔画像特徴量と新顔画特徴量とが同一人物の顔画像であるため、新顔画像特徴量で示される人物の顔画像が既に登録されていると判断し、ステップS109の処理へ移行する。
【0035】
また、ステップS113において、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが一致しない場合、ステップS106の処理において前顔画像特徴量以外の他の顔画像特徴量と一致していると判定したにもかかわらず、連続する2つのフレームデータ内の同一領域に顔画像が出現しているため、DB管理部13は、それら新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが同一人物の顔画像を示すと判定する。そして、DB管理部13は、新顔画像特徴量が示す顔画像の個人認識IDを認識DB23から読み取り(ステップS114)、当該個人認識IDに対応付けられて認識DBに登録されている全ての顔画像特徴量を認識DB23から取得する(ステップS115)。そして、DB管理部13は、それら取得した顔画像特徴量と、前顔画像特徴量が示す顔画像の個人認識IDとを対応付けて登録するよう要求する登録要求情報を顔認識エンジン2へ出力する(ステップS116)。顔認識エンジン2の認識DB登録部22は、登録要求情報を受信すると、当該登録要求情報を解析して、当該登録要求情報に含まれる前顔画像特徴量が示す顔画像の個人認識IDと、新顔画像特徴量が示す顔画像の個人認識IDに関連して過去に認識DB23に登録された顔画像特徴量とを対応付けて認識DB23に登録する。また、DB管理部13は、新顔画像特徴量が示す顔画像の個人認識IDに対応付けられて認識DB23に過去に登録されたレコードを削除するよう要求する削除要求情報を顔認識エンジン2へ出力する(ステップS117)。顔認識エンジン2の認識DB登録部22は、削除要求情報を受信すると、当該削除要求情報を解析して、当該削除要求情報に含まれる個人認識IDに対応付けられて認識DB23に過去に登録されたレコードを削除する。この後、ステップS109の処理に移行する。
【0036】
以上の処理によれば、連続する2つのフレームデータ内の同一の出現領域に出現した顔画像については、顔画像特徴量が異なっていても同一の人物の顔画像について検出したものであるとして認識DB23内の情報を更新し、また、連続する2つのフレームデータ内の同一の出現領域に出現した顔画像のうちの後のフレームデータ内の顔画像の特徴量と同一の過去に認識DBに登録された顔画像についても同一の人物の顔画像について検出したものであるとして認識DB内の情報を更新している。これにより、認識DB23に登録される情報が、同一人物の顔画像として登録されるべき情報が別人物の顔画像として登録されてしまう可能性を軽減し、これにより、連続して入力される複数のフレームデータ内に出現する顔画像から、当該出現した人物を特定する処理の精度を向上させるとともに、当該出現した人物の人数をより正確に把握することのできる認識DB23を作成することができる。また、これにより認識DB23に登録されるレコード数を削減することができる。
【0037】
<第2の実施形態>
図6は第2の実施形態による人物情報自動収集システムの構成を示すブロック図である。
図6は、図1で示した人物情報収集システム1において、さらに人物特定DB15を備えた場合の例を示している。人物特定DB15は、連続する複数のフレームデータ内に出現する人物について整合を取った情報を、人物情報収集システム1側でのみ保持するために利用されるデータベースである。
【0038】
図7は第2の実施形態による一時記憶部、認識DB、人物特定DBの記憶するデータテーブルの情報を示す図である。
この図において、一時記憶部14の記憶状態を示す例は、図3で示したものと同様である。一方、本実施形態において、認識DB23と人物特定DB15の記憶状態については、図7で示すように、図3とは異なるものとなる。つまり、第2の実施形態による人物情報収集システム1においては、DB管理部13が、連続する複数のフレームデータ内に出現する人物について整合を取って人物特定DB15内の情報を更新し、またDB管理部13は、認識DB23については従来と同様の更新を行う。
【0039】
このDB管理部13の処理は、より具体的には、比較部12において、新出現領域IDと前出現領域IDとが異なり、前フレームデータより前に過去に顔認識エンジン2が読み込んだフレームデータ内の顔画像について認識DB23に登録されている全ての顔画像特徴量の何れにも新顔画像特徴量が一致しないと判定された場合には、DB管理部13は、新たな人物の顔画像であるとして、個人認識IDを新たに発行して当該個人認識IDと新顔画像特徴量とを対応付けて認識DB23に登録する指示を顔認識エンジン2へ出力するとともに、生成した個人認識IDに対応する人物IDを新たに生成して、個人認識IDと人物IDとを対応付けて人物特定DB15へ登録する処理を行う<DB管理処理(1b)>。
当該DB管理処理(1b)は、第1の実施形態と同様に、1番目のフレームデータ内の出現領域ID=1および出現領域ID=2のそれぞれに出現する顔画像、および3番目のフレームデータ内の出現領域ID=3に出現する顔画像について行う(1番目のフレームデータ内の前に顔認識エンジン2が読み込んだフレームデータはないため、当該フレームデータについては、新出現領域IDと前出現領域IDとが異なり、前フレームデータより前に過去に顔認識エンジン2が読み込んだフレームデータ内の顔画像について一時記憶部14に登録されている全ての顔画像特徴量の何れにも新顔画像特徴量が一致しないと判定する)。
【0040】
またDB管理部13は、比較部12において、新出現領域IDと前出現領域IDとが同じであり、認識DB23に登録されている他の全ての顔画像特徴量の何れにも新顔画像特徴量が一致しないと判定された場合には、DB管理部13は、個人認識IDを新たに発行して当該個人認識IDと新顔画像特徴量とを対応付けて認識DB23に登録する指示を顔認識エンジン2へ出力するとともに、前顔画像特徴量と新顔画像特徴量とが同一人物の顔画像の特徴量であるとして、新たに発行した個人認識IDと前顔画像特徴量が示す顔画像に対して付与した人物IDとを対応付けて人物特定DB15へ登録する処理を行う。<DB管理処理(2b)>。
当該DB管理処理(2b)は、図7で示すように、2番目のフレームデータ内の出現領域2に出現する顔画像について行う。
【0041】
またDB管理部13は、比較部12において、新出現領域IDと前出現領域IDとが同じであり、認識DB23に登録されている他の全ての顔画像特徴量の何れかに新顔画像特徴量が一致する場合には、DB管理部13は、新顔画像特徴量で示される人物の顔画像が既に登録されていると判断し、認識DB23を更新する処理を停止する<DB管理処理(3b)>。
当該DB管理処理(3b)は、図7で示すように、4番目のフレームデータ内の出現領域4に出現する顔画像について行う。
【0042】
またDB管理部13は、比較部12において、新出現領域IDと前出現領域IDとが同じであり、認識DB23に登録されている前顔画像特徴量と、新顔画像特徴量とが一致する場合には、前顔画像特徴量と新顔画特徴量とが同一人物の顔画像であるため、新顔画像特徴量で示される人物の顔画像が既に登録されていると判断し、認識DB23を更新する処理を停止する<DB管理処理(4b)>。
当該DB管理処理(4b)は、図7で示すように2番目,3番目,4番目のそれぞれのフレームデータ内の出現領域1に出現する顔画像について行う。
【0043】
またDB管理部13は、比較部12において、新出現領域IDと前出現領域IDとが同じであり、認識DB23に登録されている前顔画像特徴量以外の他の顔画像特徴量のうちのいずれかと、新顔画特徴量とが一致する場合には、前顔画像特徴量と新顔画像特徴量とが同一人物の顔画像であるとして、新顔画像特徴量が示す顔画像の個人認識IDに、前顔画像特徴量が示す顔画像の人物IDを対応付けて人物特定DB15へ登録する処理を行う。<DB管理処理(5b)>。このとき、DB管理部13は認識DB23を更新する処理については停止する。
つまり、この処理においては、前顔画像特徴量で示される顔画像と、新顔画像特徴量で示される顔画像とが連続する2つのフレームデータ内の同じ領域に出現するため、同一人物であると判定し、人物特定DB15においてそのような整合を取る更新を行っている。
当該DB管理処理(5b)の処理は、図7で示すように5番目のフレームデータ内の出現領域4に出現する顔画像において行う。
【0044】
なお、上述の比較部12の処理においては、第1の実施形態と同様に、新フレームデータ内の顔画像と、前フレームデータ内の顔画像のフレームデータ内の位置が全く一致する場合だけでなく、各顔画像の位置が多少ずれていても、ある範囲を示す出現領域が同じであれば新出現領域IDが示す出現領域と、前出現領域IDが示す出現領域とが一致するとしている。
【0045】
図8は第2の実施形態人物情報収集システムの処理フローを示す第1の図である。
図9は第2の実施形態人物情報収集システムの処理フローを示す第2の図である。
図10は第2の実施形態人物情報収集システムの処理フローを示す第3の図である。
次に、当該人物情報収集システムの第2の実施形態による処理のフローの詳細について順を追って説明する。
まず、人物情報収集システム1の顔画像情報取得部11が、1フレーム内に出現する顔画像を示す個人認識IDと、新顔画像特徴量と、新出現領域IDからなる1フレーム分のデータを取得する(ステップS201)。そして、比較部12が、顔画像情報取得部11より個人認識IDと、新顔画像特徴量と、新出現領域IDの組み合わせを1つまたは複数(1フレーム内に複数の顔画像が出現する場合には複数)入力し、それら情報のうちの1つの顔画像についての新顔画像特徴量が、認識DB23内の何れかの顔画像特徴量と一致するかを判定する(ステップS202)。そして、一致しない場合には、DB管理部13は、当該顔画像特徴量に対して個人認識IDを生成して付与する(ステップS203)。一方、ステップS202において一致しない場合には、顔画像情報取得部11から得た個人認識IDを当該顔画像のIDとして取得する(ステップS204)。そして、DB管理部13は、フレーム内の全ての顔画像について処理をしたかを判定する(ステップS205)。全ての顔画像について処理をしていない場合にはステップS202に戻る。
【0046】
次に、図9より、ステップS205において、フレーム内の全ての顔画像について処理したと判定した場合には、比較部12が、1フレーム内において1つの顔画像を選択し、当該顔画像の新出現領域IDが一時記憶部14から読み取ったデータテーブル内の前出現領域IDと一致するかを判定する(ステップS206)。つまり、一時記憶部14内に登録されているかを判定する。そして、ステップS206において一致しない場合(No)には、比較部12は、新顔画像特徴量が示す顔画像の個人認識IDと、認識DB23内に登録されている他の全ての個人認識IDの何れかとが、一致するかを判定する(ステップS207)。そして、ステップS207において一致しない場合、つまり未登録(Yes)の場合には、DB管理部13は、新顔画像特徴量と、当該新顔画像特徴量で示される顔画像の個人認識IDとを対応付けて登録するよう要求する登録要求情報を顔認識エンジン2へ出力する(ステップS208)。顔認識エンジン2の認識DB登録部22は、登録要求情報を受信すると、当該登録要求情報を解析して、当該登録要求情報に含まれる個人認識IDと新顔画像特徴量とを対応付けて認識DB23に登録する。さらに、DB管理部13は、当該顔画像の個人認識IDに対して人物IDを生成して付与する(ステップS209)。そしてDB管理部13は、それら個人認識IDと人物IDとを対応付けて人物特定DB15へ登録する(ステップS210)。
【0047】
また、ステップS206の処理において新出現領域IDと前出現領域IDとが一致する場合(Yes)には、比較部12は、一致しない場合と同様に新顔画像特徴量が示す顔画像の個人認識IDと、認識DB23内に登録されている他の全ての個人認識IDの何れかとが、一致するかを判定する(ステップS211)。そして、ステップS211の処理において一致しないと判定した場合、つまり、個人認識IDが認識DB23内に未登録の場合(Yes)には、DB管理部13は、ステップS209で付与した個人認識IDと、ステップS206で選択した顔画像の特徴量を示す新顔画像特徴量とを対応付けて登録するよう要求する登録要求情報を顔認識エンジン2へ出力する(ステップS212)。顔認識エンジン2の認識DB登録部22は、登録要求情報を受信すると、当該登録要求情報を解析して、当該登録要求情報に含まれる個人認識IDと新顔画像特徴量とを対応付けて認識DB23に登録する。
【0048】
またDB管理部13は、ステップS206で選択した顔画像の出現領域を示す新出現領域IDと一致する前出現領域IDに出現した顔画像の個人認識IDを一時記憶部14から読み取る(ステップS213)。そして、DB管理部13は、当該読み取った個人認識IDに対応する人物IDを人物特定DB15から読み取り(ステップS214)、ステップS202で判定した新顔画像特徴量が示す顔画像の個人認識IDにステップS214で読み取った人物IDを対応付けて人物特定DB15へ登録する(ステップS215)。つまり、この処理は、前顔画像特徴量と新顔画像特徴量とが同一人物の顔画像であるとして、人物特定DB15を更新する処理である。
【0049】
そして、ステップS207の処理において、新顔画像特徴量が示す顔画像の個人認識IDと、認識DB23内に登録されている他の全ての個人認識IDの何れかとが、一致するか場合、つまり未登録(No)の場合、および、ステップS210において個人認識IDと人物IDとを対応付けて人物特定DB15へ登録した場合、および、ステップS215において個人認識IDと人物IDを対応付けて人物特定DB15へ登録した場合、次に、フレーム内の全ての顔画像について処理をしたかを判定し(ステップS216)、処理済みでない場合にはステップS206に戻る。また処理済みである場合には、比較部12は、顔画像情報取得部から取得した1フレーム分のデータ(1つまたは複数の個人認識IDと、新顔画像特徴量と、新出現領域IDの組み合わせ)を、図7で示すように一時記憶部14のデータテーブルへ登録する(ステップS217)。また処理を終了しない場合にはステップS201に戻る。
【0050】
また図10より、ステップS211において、新顔画像特徴量が示す顔画像の個人認識IDと、認識DB23内に登録されている他の全ての個人認識IDの何れかとが、一致すると判定した場合、つまり未登録でない場合には、次に、ステップS206で選択した顔画像の出現領域を示す新出現領域IDと一致する前出現領域IDに出現した顔画像の個人認識IDを一時記憶部14から読み取る(ステップS218)。そして、DB管理部13は、当該読み取った個人認識IDに対応する顔画像を示す前顔画像特徴量を認識DB23から読み取り(ステップS219)、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが一致するかを判定する(ステップS220)。そして、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが一致する場合には、前顔画像特徴量と新顔画特徴量とが同一人物の顔画像であるため、新顔画像特徴量で示される人物の顔画像が既に登録されていると判断し、ステップS215の処理へ移行する。
【0051】
また、ステップS220において、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが一致しない場合、連続する2つのフレームデータ内の同一領域に顔画像が出現しているため、DB管理部13は、それら新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが同一人物の顔画像を示すと判定する。そして、DB管理部13は、新顔画像特徴量で示される顔画像の新出現領域IDと一致する前出現領域IDの出現領域に出現する前フレームデータ内の顔画像の個人認識IDに対応する人物IDを人物特定DB15から読み取り(ステップS221)、当該読み取った人物IDを、新顔画像特徴量の個人認識IDに対応付けて人物特定DB15に登録する(ステップS222)。この後、ステップS216の処理に移行する。またステップS220において、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが一致した場合には、前顔画像特徴量と新顔画特徴量とが同一人物の顔画像であるため、新顔画像特徴量で示される人物の顔画像が既に登録されていると判断し、ステップS216の処理へ移行する。
【0052】
以上の処理によれば、連続する2つのフレームデータ内の同一の出現領域に出現した顔画像については、顔画像特徴量が異なっていても同一の人物の顔画像について検出したものであるとして人物特定DB15内の情報を更新し、また、連続する2つのフレームデータ内の同一の出現領域に出現した顔画像のうちの後のフレームデータ内の顔画像の特徴量と同一の過去に認識DB23に登録された顔画像についても同一の人物の顔画像について検出した顔であるとして人物特定DB15内の情報を更新している。これにより、人物特定DB15に登録される情報が、同一人物の顔画像として登録されるべき情報が別人物の顔画像として登録されてしまう可能性を軽減し、これにより、連続して入力される複数のフレームデータ内に出現する顔画像から、当該出現した人物を特定する処理の精度を向上させるとともに、当該出現した人物の人数を正確に把握することのできる人物特定DB15を作成することができる。また、これにより人物特定DB15に登録されるレコード数を削減することができる。
【0053】
<第3の実施形態>
次に、上記第1の実施形態および第2の実施形態において、顔認識エンジン2が新たに読み込んだフレームデータの1つ前に当該顔認識エンジン2が読み込んだ前フレームデータ内の顔画像を示す「前顔画像特徴量(前顔画像特定情報)」とその出現領域を示す「前出現領域ID」と、新たに顔認識エンジン2が検出した「新顔画像特徴量(新顔画像特定情報)」とその出現領域を示す「新出現領域ID」とのそれぞれの比較によって、比較部12が、新出現領域IDと前出現領域IDとが同じであり、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが、過去に同一のフレームデータ内で別々の顔として出現していたと判定した場合の処理について説明する。
このような場合には、過去には、同一フレームデータ内で別々の顔として出現していたため、別人として登録されているにもかかわらず、新たに読み込んだフレームデータと、その直前のフレームデータとでは、同一の出現領域に出現しているため、別人なのか、同一人物なのかの判定をしなければならない。
ここで、このように、新出現領域IDと前出現領域IDとが同じであり、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが、過去に同一のフレームデータ内で別々の顔として出現していた場合には、過去に別々の顔として出現していたことを重視し、新顔画像特徴量が示す顔画像と前顔画像特徴量が示す顔画像は、同一人物ではないとして登録する処理を行う。
【0054】
図11は第3の実施形態による第1の実施形態に対応した一時記憶部と認識DBの記憶するデータテーブルの情報を示す図である。
この図において、一時記憶部14の記憶状態を示す例は、図3で示したものと同様である。一方、本実施形態において、認識DB23については、図11で示すように、図3とは異なるものとなる。つまり、第3の実施形態においては、人物情報収集システム1は、フレームデータ4の出現領域4に出現した顔画像と、フレームデータ5の出現領域4に出現した顔画像とを、同一人物の顔画像として登録せずに、フレームデータ1において別人物の顔画像として登録した情報をそのまま残すことにより、別人物のデータとして管理する処理を行う。
【0055】
図12は第3の実施形態による処理を、第1の実施形態に適用した場合の処理フローを示す図である。
この図が示すように、第3の実施形態による処理を、第1の実施形態に適用した場合には、ステップS113の処理までは、第1の実施形態の処理と同様である。つまり、ステップS113において、比較部12が新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが一致するかを判定し、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが一致する場合には、前顔画像特徴量と新顔画特徴量とが同一人物の顔画像であるため、新顔画像特徴量で示される人物の顔画像が既に登録されていると判断し、ステップS109の処理へ移行する。
【0056】
また、ステップS113において、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが一致しない場合(No)、比較部12は、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量の組み合わせと、認識DB23に登録されている過去のフレームデータ内の2つの顔画像特徴量との組み合わせとを比較し、当該過去のフレームデータ内の2つの顔画像特徴量の組み合わせと、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量の組み合わせとが一致するかを判定する(ステップS118)。そしてこの判定において、一致する場合には、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量は別々の人物の顔画像を示す顔画像特徴量であると判定し、認識DB23の更新を停止してステップS109へ処理を移行する。また、ステップS118の判定において、一致しない場合には、第1の実施形態におけるステップS114の処理へ移行する。
【0057】
図13は第3の実施形態による処理を、第2の実施形態に適用した場合の処理フローを示す図である。
この図が示すように、第3の実施形態による処理を、第2の実施形態に適用した場合には、ステップS220の処理までは、第2の実施形態の処理と同様である。つまり、ステップS220において、比較部12が新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが一致するかを判定し、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが一致する場合には、前顔画像特徴量と新顔画特徴量とが同一人物の顔画像であるため、新顔画像特徴量で示される人物の顔画像が既に登録されていると判断し、ステップS215の処理へ移行する。
【0058】
また、ステップS220において、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが一致しない場合、比較部12は、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量の組み合わせと、認識DB23に登録されている過去のフレームデータ内の2つの顔画像特徴量との組み合わせとを比較し、当該過去のフレームデータ内の2つの顔画像特徴量の組み合わせと、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量の組み合わせとが一致するかを判定する(ステップS223)。そしてこの判定において、一致する場合には、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量は別々の人物の顔画像を示す顔画像特徴量であると判定し、認識DB23の更新を停止してステップS215へ処理を移行する。また、ステップS223の判定において、一致しない場合には、第2の実施形態におけるステップS221の処理へ移行する。
【0059】
以上の第3の実施形態による処理について説明したが、当該処理によれば、新出現領域IDと前出現領域IDとが同じであり、新顔画像特徴量と前顔画像特徴量とが、過去に同一のフレームデータ内で別々の顔として出現していた場合には、過去に別々の顔として出現していたことを重視し、新顔画像特徴量が示す顔画像と前顔画像特徴量が示す顔画像は、同一人物ではないとして登録する処理を行う。これにより、例えば、双子などのように顔の特徴が酷似している場合において、過去に同一フレームデータ内に別々の顔画像として写されている場合には、後日、異なる顔画像特徴量が連続する前後のフレームデータ内の同一出現領域に出現したとしても、それらを別々の人物として登録することができる。
【0060】
なお上述の処理においては、新たなフレームデータ内の顔画像と、前のフレームデータ内の顔画像との出現位置が完全一致しなくても、所定の領域分割によって特定されたいずれか出現領域が一致しているかどうかによって判定しているが、特徴量に関しても、完全一致でなくともある程度の幅を持たせて近似値であれば、特徴量が一致していると判定するようにしてもよい。
【0061】
上述の顔認識エンジンや人物情報収集システムを備えた装置は内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述した各処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、CD−ROM、DVD−ROM、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
【0062】
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であっても良い。
【産業上の利用可能性】
【0063】
上述の人物情報収集システムの処理により、例えば、テレビの前に集まる家族の画像を撮影して、当該家族に何人の人物いるのかを判定し、その人数によって詳細なテレビの視聴率を算出するなどの処理に利用することができる。またその他、特定の空間を撮影した際に画像に出現した人物の人数の把握を精度良く行うことが可能となる。
【符号の説明】
【0064】
1・・・人物情報収集システム
2・・・顔認識エンジン
3・・・カメラ
4・・・アプリケーション処理部
11・・・顔画像情報取得部
12・・・比較部
13・・・DB管理部
14・・・一時記憶部
15・・・人物特定DB
21・・・個人認識部
22・・・認識DB登録部
23・・・認識DB
【特許請求の範囲】
【請求項1】
新たに読み込んだフレームデータ内の1つまたは複数の顔画像を示す新顔画像特定情報と、当該新顔画像特定情報で示される顔画像の出現する前記フレームデータ内の新出現領域を取得する顔画像情報取得部と、
前記新たに読み込んだフレームデータの前に読み込んだ前フレームデータ内の顔画像を示す前顔画像特定情報とその出現領域を示す前出現領域と、前記新たに読み込んだフレームデータ内の顔画像を示す前記新顔画像特定情報とその出現領域を示す前記新出現領域とをそれぞれ比較する比較部と、
前記新出現領域と前記前出現領域とが異なる出現領域であるか又は前記新出現領域に一致する前出現領域がなく、認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、新たな人物の顔画像であるとして、前記新顔画像特定情報を新たに認識データベースへ登録し、
前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録し、
前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている前記前顔画像特定情報以外の他の顔画像特定情報のうちのいずれかと、前記新顔画像特定情報とが一致する場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録すると共に、前記新顔画像特定情報と一致する前記他の顔画像特定情報を前記認識データベースから削除するデータベース管理部と、
を備えることを特徴とする人物情報自動収集システム。
【請求項2】
新たに読み込んだフレームデータ内の1つまたは複数の顔画像を示す新顔画像特定情報と、当該新顔画像特定情報で示される顔画像の出現する前記フレームデータ内の新出現領域を取得する顔画像情報取得部と、
前記新たに読み込んだフレームデータの前に読み込んだ前フレームデータ内の顔画像を示す前顔画像特定情報とその出現領域を示す前出現領域と、前記新たに読み込んだフレームデータ内の顔画像を示す前記新顔画像特定情報とその出現領域を示す前記新出現領域とをそれぞれ比較する比較部と、
前記新出現領域と前記前出現領域とが異なる出現領域であるか又は前記新出現領域に一致する前出現領域がなく、認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、新たな人物の顔画像であるとして、前記新顔画像特定情報を新たに認識データベースへ登録するとともに、前記新顔画像特定情報と当該新顔画像特定情報で示される顔画像の人物を識別するための新たに生成した人物識別情報とを対応付けて人物特定データベースへ登録し、
前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録するとともに、前記新顔画像特定情報と前記前顔画像特定情報で示される顔画像の人物を識別するための人物識別情報とを対応付けて人物特定データベースへ登録し、
前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている前記前顔画像特定情報以外の他の顔画像特定情報のうちのいずれかと、前記新顔画像特定情報とが一致する場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、人物特定データベースにおいて全ての前記新顔画像特定情報の顔画像の人物を識別するための人物識別情報を前記前顔画像特定情報の顔画像の人物を識別するための人物識別情報に書き換えるデータベース管理部と、
を備えることを特徴とする人物情報自動収集システム。
【請求項3】
前記データベース管理部は、
前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記新顔画像特定情報と前記前顔画像特定情報とが一致せず、さらに、前記前フレームデータより更に前に読み込んだ過去の同一のフレームデータ内において検出した別の顔画像を示す情報として、前記新顔画像特定情報と前記前顔画像特定情報とが前記認識データベースに登録されていると判定した場合には、前記新顔画像特定情報についての前記認識データベースへの登録を停止する
ことを特徴とする請求項1に記載の人物情報自動収集システム。
【請求項4】
前記データベース管理部は、
前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記新顔画像特定情報と前記前顔画像特定情報とが一致せず、さらに、前記前フレームデータより更に前に読み込んだ過去の同一のフレームデータ内において検出した別の顔画像を示す情報として、前記新顔画像特定情報と前記前顔画像特定情報とが前記認識データベースに登録されていると判定した場合には、前記新顔画像特定情報についての前記人物特定データベースへの登録を停止する
ことを特徴とする請求項2に記載の人物情報自動収集システム。
【請求項5】
人物情報自動収集システムにおける人物情報自動収集方法であって、
顔画像情報取得部が、新たに読み込んだフレームデータ内の1つまたは複数の顔画像を示す新顔画像特定情報と、当該新顔画像特定情報で示される顔画像の出現する前記フレームデータ内の新出現領域を取得し、
比較部が、前記新たに読み込んだフレームデータの前に読み込んだ前フレームデータ内の顔画像を示す前顔画像特定情報とその出現領域を示す前出現領域と、前記新たに読み込んだフレームデータ内の顔画像を示す前記新顔画像特定情報とその出現領域を示す前記新出現領域とをそれぞれ比較し、
データベース管理部が、
前記新出現領域と前記前出現領域とが異なる出現領域であるか又は前記新出現領域に一致する前出現領域がなく、認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、新たな人物の顔画像であるとして、前記新顔画像特定情報を新たに認識データベースへ登録し、
前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録し、
前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている前記前顔画像特定情報以外の他の顔画像特定情報のうちのいずれかと、前記新顔画像特定情報とが一致する場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録すると共に、前記新顔画像特定情報と一致する前記他の顔画像特定情報を前記認識データベースから削除する
ことを特徴とする人物情報自動収集方法。
【請求項6】
人物情報自動収集システムにおける人物情報自動収集方法であって、
顔画像情報取得部が、新たに読み込んだフレームデータ内の1つまたは複数の顔画像を示す新顔画像特定情報と、当該新顔画像特定情報で示される顔画像の出現する前記フレームデータ内の新出現領域を取得し、
比較部が、前記新たに読み込んだフレームデータの前に読み込んだ前フレームデータ内の顔画像を示す前顔画像特定情報とその出現領域を示す前出現領域と、前記新たに読み込んだフレームデータ内の顔画像を示す前記新顔画像特定情報とその出現領域を示す前記新出現領域とをそれぞれ比較し、
データベース管理部が、
前記新出現領域と前記前出現領域とが異なる出現領域であるか又は前記新出現領域に一致する前出現領域がなく、認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、新たな人物の顔画像であるとして、前記新顔画像特定情報を新たに認識データベースへ登録するとともに、前記新顔画像特定情報と当該新顔画像特定情報で示される顔画像の人物を識別するための新たに生成した人物識別情報とを対応付けて人物特定データベースへ登録し、
前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録するとともに、前記新顔画像特定情報と前記前顔画像特定情報で示される顔画像の人物を識別するための人物識別情報とを対応付けて人物特定データベースへ登録し、
前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている前記前顔画像特定情報以外の他の顔画像特定情報のうちのいずれかと、前記新顔画像特定情報とが一致する場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、人物特定データベースにおいて全ての前記新顔画像特定情報の顔画像の人物を識別するための人物識別情報を前記前顔画像特定情報の顔画像の人物を識別するための人物識別情報に書き換える
ことを特徴とする人物情報自動収集方法。
【請求項7】
人物情報自動収集システムのコンピュータを、
新たに読み込んだフレームデータ内の1つまたは複数の顔画像を示す新顔画像特定情報と、当該新顔画像特定情報で示される顔画像の出現する前記フレームデータ内の新出現領域を取得する顔画像情報取得手段、
前記新たに読み込んだフレームデータの前に読み込んだ前フレームデータ内の顔画像を示す前顔画像特定情報とその出現領域を示す前出現領域と、前記新たに読み込んだフレームデータ内の顔画像を示す前記新顔画像特定情報とその出現領域を示す前記新出現領域とをそれぞれ比較する比較手段、
前記新出現領域と前記前出現領域とが異なる出現領域であるか又は前記新出現領域に一致する前出現領域がなく、認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、新たな人物の顔画像であるとして、前記新顔画像特定情報を新たに認識データベースへ登録し、
前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録し、
前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている前記前顔画像特定情報以外の他の顔画像特定情報のうちのいずれかと、前記新顔画像特定情報とが一致する場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録すると共に、前記新顔画像特定情報と一致する前記他の顔画像特定情報を前記認識データベースから削除するデータベース管理手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項8】
人物情報自動収集システムのコンピュータを、
新たに読み込んだフレームデータ内の1つまたは複数の顔画像を示す新顔画像特定情報と、当該新顔画像特定情報で示される顔画像の出現する前記フレームデータ内の新出現領域を取得する顔画像情報取得手段、
前記新たに読み込んだフレームデータの前に読み込んだ前フレームデータ内の顔画像を示す前顔画像特定情報とその出現領域を示す前出現領域と、前記新たに読み込んだフレームデータ内の顔画像を示す前記新顔画像特定情報とその出現領域を示す前記新出現領域とをそれぞれ比較する比較手段、
前記新出現領域と前記前出現領域とが異なる出現領域であるか又は前記新出現領域に一致する前出現領域がなく、認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、新たな人物の顔画像であるとして、前記新顔画像特定情報を新たに認識データベースへ登録するとともに、前記新顔画像特定情報と当該新顔画像特定情報で示される顔画像の人物を識別するための新たに生成した人物識別情報とを対応付けて人物特定データベースへ登録し、
前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録するとともに、前記新顔画像特定情報と前記前顔画像特定情報で示される顔画像の人物を識別するための人物識別情報とを対応付けて人物特定データベースへ登録し、
前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている前記前顔画像特定情報以外の他の顔画像特定情報のうちのいずれかと、前記新顔画像特定情報とが一致する場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、人物特定データベースにおいて全ての前記新顔画像特定情報の顔画像の人物を識別するための人物識別情報を前記前顔画像特定情報の顔画像の人物を識別するための人物識別情報に書き換えるデータベース管理手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項1】
新たに読み込んだフレームデータ内の1つまたは複数の顔画像を示す新顔画像特定情報と、当該新顔画像特定情報で示される顔画像の出現する前記フレームデータ内の新出現領域を取得する顔画像情報取得部と、
前記新たに読み込んだフレームデータの前に読み込んだ前フレームデータ内の顔画像を示す前顔画像特定情報とその出現領域を示す前出現領域と、前記新たに読み込んだフレームデータ内の顔画像を示す前記新顔画像特定情報とその出現領域を示す前記新出現領域とをそれぞれ比較する比較部と、
前記新出現領域と前記前出現領域とが異なる出現領域であるか又は前記新出現領域に一致する前出現領域がなく、認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、新たな人物の顔画像であるとして、前記新顔画像特定情報を新たに認識データベースへ登録し、
前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録し、
前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている前記前顔画像特定情報以外の他の顔画像特定情報のうちのいずれかと、前記新顔画像特定情報とが一致する場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録すると共に、前記新顔画像特定情報と一致する前記他の顔画像特定情報を前記認識データベースから削除するデータベース管理部と、
を備えることを特徴とする人物情報自動収集システム。
【請求項2】
新たに読み込んだフレームデータ内の1つまたは複数の顔画像を示す新顔画像特定情報と、当該新顔画像特定情報で示される顔画像の出現する前記フレームデータ内の新出現領域を取得する顔画像情報取得部と、
前記新たに読み込んだフレームデータの前に読み込んだ前フレームデータ内の顔画像を示す前顔画像特定情報とその出現領域を示す前出現領域と、前記新たに読み込んだフレームデータ内の顔画像を示す前記新顔画像特定情報とその出現領域を示す前記新出現領域とをそれぞれ比較する比較部と、
前記新出現領域と前記前出現領域とが異なる出現領域であるか又は前記新出現領域に一致する前出現領域がなく、認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、新たな人物の顔画像であるとして、前記新顔画像特定情報を新たに認識データベースへ登録するとともに、前記新顔画像特定情報と当該新顔画像特定情報で示される顔画像の人物を識別するための新たに生成した人物識別情報とを対応付けて人物特定データベースへ登録し、
前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録するとともに、前記新顔画像特定情報と前記前顔画像特定情報で示される顔画像の人物を識別するための人物識別情報とを対応付けて人物特定データベースへ登録し、
前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている前記前顔画像特定情報以外の他の顔画像特定情報のうちのいずれかと、前記新顔画像特定情報とが一致する場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、人物特定データベースにおいて全ての前記新顔画像特定情報の顔画像の人物を識別するための人物識別情報を前記前顔画像特定情報の顔画像の人物を識別するための人物識別情報に書き換えるデータベース管理部と、
を備えることを特徴とする人物情報自動収集システム。
【請求項3】
前記データベース管理部は、
前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記新顔画像特定情報と前記前顔画像特定情報とが一致せず、さらに、前記前フレームデータより更に前に読み込んだ過去の同一のフレームデータ内において検出した別の顔画像を示す情報として、前記新顔画像特定情報と前記前顔画像特定情報とが前記認識データベースに登録されていると判定した場合には、前記新顔画像特定情報についての前記認識データベースへの登録を停止する
ことを特徴とする請求項1に記載の人物情報自動収集システム。
【請求項4】
前記データベース管理部は、
前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記新顔画像特定情報と前記前顔画像特定情報とが一致せず、さらに、前記前フレームデータより更に前に読み込んだ過去の同一のフレームデータ内において検出した別の顔画像を示す情報として、前記新顔画像特定情報と前記前顔画像特定情報とが前記認識データベースに登録されていると判定した場合には、前記新顔画像特定情報についての前記人物特定データベースへの登録を停止する
ことを特徴とする請求項2に記載の人物情報自動収集システム。
【請求項5】
人物情報自動収集システムにおける人物情報自動収集方法であって、
顔画像情報取得部が、新たに読み込んだフレームデータ内の1つまたは複数の顔画像を示す新顔画像特定情報と、当該新顔画像特定情報で示される顔画像の出現する前記フレームデータ内の新出現領域を取得し、
比較部が、前記新たに読み込んだフレームデータの前に読み込んだ前フレームデータ内の顔画像を示す前顔画像特定情報とその出現領域を示す前出現領域と、前記新たに読み込んだフレームデータ内の顔画像を示す前記新顔画像特定情報とその出現領域を示す前記新出現領域とをそれぞれ比較し、
データベース管理部が、
前記新出現領域と前記前出現領域とが異なる出現領域であるか又は前記新出現領域に一致する前出現領域がなく、認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、新たな人物の顔画像であるとして、前記新顔画像特定情報を新たに認識データベースへ登録し、
前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録し、
前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている前記前顔画像特定情報以外の他の顔画像特定情報のうちのいずれかと、前記新顔画像特定情報とが一致する場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録すると共に、前記新顔画像特定情報と一致する前記他の顔画像特定情報を前記認識データベースから削除する
ことを特徴とする人物情報自動収集方法。
【請求項6】
人物情報自動収集システムにおける人物情報自動収集方法であって、
顔画像情報取得部が、新たに読み込んだフレームデータ内の1つまたは複数の顔画像を示す新顔画像特定情報と、当該新顔画像特定情報で示される顔画像の出現する前記フレームデータ内の新出現領域を取得し、
比較部が、前記新たに読み込んだフレームデータの前に読み込んだ前フレームデータ内の顔画像を示す前顔画像特定情報とその出現領域を示す前出現領域と、前記新たに読み込んだフレームデータ内の顔画像を示す前記新顔画像特定情報とその出現領域を示す前記新出現領域とをそれぞれ比較し、
データベース管理部が、
前記新出現領域と前記前出現領域とが異なる出現領域であるか又は前記新出現領域に一致する前出現領域がなく、認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、新たな人物の顔画像であるとして、前記新顔画像特定情報を新たに認識データベースへ登録するとともに、前記新顔画像特定情報と当該新顔画像特定情報で示される顔画像の人物を識別するための新たに生成した人物識別情報とを対応付けて人物特定データベースへ登録し、
前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録するとともに、前記新顔画像特定情報と前記前顔画像特定情報で示される顔画像の人物を識別するための人物識別情報とを対応付けて人物特定データベースへ登録し、
前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている前記前顔画像特定情報以外の他の顔画像特定情報のうちのいずれかと、前記新顔画像特定情報とが一致する場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、人物特定データベースにおいて全ての前記新顔画像特定情報の顔画像の人物を識別するための人物識別情報を前記前顔画像特定情報の顔画像の人物を識別するための人物識別情報に書き換える
ことを特徴とする人物情報自動収集方法。
【請求項7】
人物情報自動収集システムのコンピュータを、
新たに読み込んだフレームデータ内の1つまたは複数の顔画像を示す新顔画像特定情報と、当該新顔画像特定情報で示される顔画像の出現する前記フレームデータ内の新出現領域を取得する顔画像情報取得手段、
前記新たに読み込んだフレームデータの前に読み込んだ前フレームデータ内の顔画像を示す前顔画像特定情報とその出現領域を示す前出現領域と、前記新たに読み込んだフレームデータ内の顔画像を示す前記新顔画像特定情報とその出現領域を示す前記新出現領域とをそれぞれ比較する比較手段、
前記新出現領域と前記前出現領域とが異なる出現領域であるか又は前記新出現領域に一致する前出現領域がなく、認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、新たな人物の顔画像であるとして、前記新顔画像特定情報を新たに認識データベースへ登録し、
前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録し、
前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている前記前顔画像特定情報以外の他の顔画像特定情報のうちのいずれかと、前記新顔画像特定情報とが一致する場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録すると共に、前記新顔画像特定情報と一致する前記他の顔画像特定情報を前記認識データベースから削除するデータベース管理手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項8】
人物情報自動収集システムのコンピュータを、
新たに読み込んだフレームデータ内の1つまたは複数の顔画像を示す新顔画像特定情報と、当該新顔画像特定情報で示される顔画像の出現する前記フレームデータ内の新出現領域を取得する顔画像情報取得手段、
前記新たに読み込んだフレームデータの前に読み込んだ前フレームデータ内の顔画像を示す前顔画像特定情報とその出現領域を示す前出現領域と、前記新たに読み込んだフレームデータ内の顔画像を示す前記新顔画像特定情報とその出現領域を示す前記新出現領域とをそれぞれ比較する比較手段、
前記新出現領域と前記前出現領域とが異なる出現領域であるか又は前記新出現領域に一致する前出現領域がなく、認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、新たな人物の顔画像であるとして、前記新顔画像特定情報を新たに認識データベースへ登録するとともに、前記新顔画像特定情報と当該新顔画像特定情報で示される顔画像の人物を識別するための新たに生成した人物識別情報とを対応付けて人物特定データベースへ登録し、
前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている他の全ての顔画像特定情報の何れにも前記新顔画像特定情報が一致しない場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とを対応付けて前記認識データベースに登録するとともに、前記新顔画像特定情報と前記前顔画像特定情報で示される顔画像の人物を識別するための人物識別情報とを対応付けて人物特定データベースへ登録し、
前記新出現領域と前記前出現領域とが同じ出現領域であり、前記認識データベースに登録されている前記前顔画像特定情報以外の他の顔画像特定情報のうちのいずれかと、前記新顔画像特定情報とが一致する場合には、前記前顔画像特定情報と前記新顔画像特定情報とが同一人物の顔画像であるとして、人物特定データベースにおいて全ての前記新顔画像特定情報の顔画像の人物を識別するための人物識別情報を前記前顔画像特定情報の顔画像の人物を識別するための人物識別情報に書き換えるデータベース管理手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【公開番号】特開2011−248754(P2011−248754A)
【公開日】平成23年12月8日(2011.12.8)
【国際特許分類】
【出願番号】特願2010−123167(P2010−123167)
【出願日】平成22年5月28日(2010.5.28)
【出願人】(397065480)エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社 (187)
【Fターム(参考)】
【公開日】平成23年12月8日(2011.12.8)
【国際特許分類】
【出願日】平成22年5月28日(2010.5.28)
【出願人】(397065480)エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社 (187)
【Fターム(参考)】
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