人物追跡装置、人物追跡方法およびそのプログラム
【課題】本発明は、人物追跡装置に関し、動画像情報をコンピュータが解析容易な情報へ変換することができる人物追跡装置を提供することを目的とする。
【解決手段】ＰＣ３の画像入力部３１は、カメラ１で撮像されたアナログの動画像データをデジタルデータに変換し、演算処理部３２は、画像入力部３１で変換した画像データから、人物の位置を、座標位置と画像中央を結ぶ直線の基準方向（水平右方向）からの偏角（角度）と、画像中央からの距離（画素）として算出し、人物の動きを、次の時刻（前の時刻でもよい）での座標位置との間の速度ベクトルの基準方向（水平右方向）からの角度と、該ベクトルの長さ（画素）として算出し、演算処理部３２の算出した情報は、ハードディスクなどの記憶媒体からなるデータベース３３に記憶されるとともに、横軸に角度をとり、縦軸に所在距離、移動量をとった追跡空間にプロットされる。
【解決手段】ＰＣ３の画像入力部３１は、カメラ１で撮像されたアナログの動画像データをデジタルデータに変換し、演算処理部３２は、画像入力部３１で変換した画像データから、人物の位置を、座標位置と画像中央を結ぶ直線の基準方向（水平右方向）からの偏角（角度）と、画像中央からの距離（画素）として算出し、人物の動きを、次の時刻（前の時刻でもよい）での座標位置との間の速度ベクトルの基準方向（水平右方向）からの角度と、該ベクトルの長さ（画素）として算出し、演算処理部３２の算出した情報は、ハードディスクなどの記憶媒体からなるデータベース３３に記憶されるとともに、横軸に角度をとり、縦軸に所在距離、移動量をとった追跡空間にプロットされる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人物追跡装置に関し、特に、動画像から人物の動きを検出し、追跡する人物追跡装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、カメラで撮像した画像を用いて、人物の検出や追跡を行うものが知られており、ビデオ画像から人物を抽出し、各人物の位置を示す座標を時系列に結ぶことによって人物の動線を復元するもの（例えば、特許文献１参照）などがある。
【特許文献１】特開２００３−２５６８４３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、コンピュータが動画像から人間の動きを解析するには膨大な計算量が必要となる。したがって、実時間で動画像から人間の動きを解析し、例えばアラームを鳴らすなどの自動処理を行うことは困難である。
【０００４】
そこで、本発明は、動画像情報をコンピュータが解析容易な情報へ変換することができる人物追跡装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決する第１の発明は、鉛直下向きに取り付けられたカメラと、前記カメラが撮像した画像から人物の位置を特定し、前記人物の位置に基づいて該位置と画像中央とを結ぶ直線の基準方向からの偏角を所在方向、画像中央からの距離を所在距離として求めるとともに、前または後のフレームでの位置と前記位置とを結ぶ直線の基準方向からの偏角を移動方向、前または後のフレームでの位置と前記位置との距離を移動量として求め、横軸に角度、縦軸に所在距離および移動量をとった追跡空間に、所在方向および所在距離に基づいて所在位置をプロットし、移動方向および移動量に基づいて移動情報をプロットする演算処理手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００６】
この発明では、検出された人物の位置が所在方向、所在距離として求められ、検出された人物の動きが移動方向、移動量として求められる。したがって、人の移動形態についての数値化または記号化が容易となり、コンピュータが解析容易な情報となる。
【０００７】
上記課題を解決する第２の発明は、上記第１の発明の構成に加え、前記カメラに魚眼レンズを付けたことを特徴とするものである。
【０００８】
この発明では、魚眼レンズにより標準的画角カメラでは得られない広いエリアを監視エリアとするこがとができる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、人の位置を所在方向、所在距離により表し、人の動きを移動方向、移動量により表しているので、人の移動形態についての数値化または記号化が容易となり、コンピュータが解析容易な情報を提供することができる。
【００１０】
また、カメラに魚眼レンズを付ければ、標準的画角カメラでは得られない広いエリアを監視エリアとすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明を図面を参照して説明する。
【００１２】
図１は本発明の一実施形態の人物追跡装置を示す図である。
【００１３】
図１において、本実施形態の人物追跡装置は、鉛直下向きに取り付けられ、魚眼レンズ２を付けられたカメラ１と、カメラ１で撮像された動画像を処理し、人物の位置および動きを、角度と距離と移動量で表現する追跡空間の情報へ変換するパーソナルコンピュータ（ＰＣ）３とを備えている。
【００１４】
ＰＣ３で動作するプログラムにより、ＰＣ３は、カメラ１で撮像されたアナログの動画像データをデジタルデータに変換する画像入力部３１、画像入力部３１で変換した画像データから追跡空間の情報への変換を行う演算処理部３２として動作し、演算処理部３２の算出した追跡空間の情報は、ハードディスクなどの記憶媒体からなるデータベース３３に記憶される。
【００１５】
図２は、本実施形態の人物追跡装置の人物追跡処理を説明するためのフローチャートである。
【００１６】
図２に示すように、まず、１フレームの画像データが入力され（Ｓ１１）、予め設定された初期状態の画像（人物が映っていない状態での画像）である背景画像と入力画像データの差分から変化領域を抽出し（Ｓ１２）、抽出した変化領域の画像データについて雑音除去およびクラスタリングを行い、隣同士の画素を連結することにより画素の集団としての塊を検出し、連番を付ける（Ｓ１３）。
【００１７】
そして、各塊に対して慣性等価楕円を当てはめ、楕円の画像中央側端点の座標位置を検出する（Ｓ１４）。
【００１８】
塊の各画素の平面的座標位置についての０次モーメントをｍ00、１次モーメントをｍ10、ｍ01、２次モーメントをｍ20、ｍ11、ｍ02として画素の塊の領域の重心Ｇ（ｘg，ｙg）および慣性主軸の傾きａを数１、数２により求め、長径ｌおよび短径ｓを数３により求める。
【００１９】
【数１】
【００２０】
【数２】
【００２１】
【数３】
【００２２】
Ｍmin、Ｍmajは重心Ｇを通る直線の周りの慣性モーメントの最小値と最大値を示す。
【００２３】
このようにして得られる楕円は、図３に示すように、データ点（画素）の広がり具合とそのサイズを、おおよそではあるが知ることができるため、効率のよいモデルである。
【００２４】
この楕円情報において、長径の長さは人の高さを、また短径は人の幅をそれぞれ示す。また主軸の傾きは像の向きを示し、これは、実空間では、人が立っている（または移動している）場合とその他の姿勢（例えば、横たわっている場合）との区別に利用することができる。重心位置は、主に垂直方向での姿勢変化（立っている、しゃがむ、屈む、転倒など）の検出に利用することができる。
【００２５】
塊が複数検出されれば、それぞれについて楕円情報を求める。また、複数人が連結して（または重なって）撮像されている場合は、長径の長さ、塊の面積が大きいことから、一人では無いと判断する。この場合、それぞれの人がいる位置を検出することは難しいことから、集団としての大きさの検出のみを行う。
【００２６】
カメラ１を鉛直下向きに取り付けた場合、視野内に移動する人については、画像中央付近において肩より上が撮像され、中央付近以外の領域では、足下から頭頂部までが観測エリアの広い範囲において撮像される。また、立っている人の像は、頭頂部と足下とを結ぶ直線が画像中央に向く。
【００２７】
すなわち、人が普通に立っている場合は、楕円長軸が画像中央に向く。しかし、足の開き具合や手の振り具合などによって、必ずしも長軸が画像中央に向くとは限らない。そこで、長軸の傾きを用いて長軸を画像中央に向ける楕円傾き変換を行う。
【００２８】
図４に示すように、重心をＧ（ｘg，ｙg）、楕円の傾きをθ、長径の長さをｌ、短径の長さをｓ、画像中央Ｏ（０，０）と重心Ｇを結んだ直線と長径との角度をβl、短径との角度をβsとし、βlとβsの角度の大きさを比較し、βsが大きければ長軸を採用し、βlが大きければ短軸を採用する。
【００２９】
そして、採用した軸（主軸）を画像中央に向ける。図４の場合、線分を画像中央に向けるための修正角度βlは、数４で求められ、主軸の傾きをθから修正角度βlを引いた角度に修正することで、主軸を画像中央に向ける。
【００３０】
【数４】
【００３１】
こうして採用された軸の長さを人物領域の表現モデルの線分の長さとし、採用されなかった軸の長さの半分を線分の太さとする。このように決定する線分は、画像上での人物領域の長さと幅を示す。
【００３２】
この線分の画像中心側の端点座標を人物位置として以降の処理を行う。
【００３３】
次に、線分の画像中心側の端点座標を、魚眼レンズ２の撮像式の逆の計算を行うことによって、魚眼画像のゆがみを解消した補正画像での座標位置に変換する（Ｓ１５）。
【００３４】
端点の座標を（ｕ1，ｖ1）、焦点距離をｆ、補正平面と撮像面（ＣＣＤ）との距離をＡとすると、魚眼撮像式ｒ＝ｆθより、数５となり、補正平面上での端点の座標を（ｕ2，ｖ2）とし、その角度をφとすると、数６、数７となる。この座標変換は、毎回の入力画像について行う。
【００３５】
【数５】
【００３６】
【数６】
【００３７】
【数７】
【００３８】
次に、変換した補正画像での座標位置に基づいて、人物の位置および動きを、角度と距離と移動量で表現する追跡空間の情報である行動情報を作成する（Ｓ１６）。
【００３９】
補正画像での座標位置と補正画像中央を結ぶ直線の基準方向（水平右方向）からの偏角（角度）を所在方向とし、補正画像中央からの距離（画素）を所在距離として求める。図５（ａ）の線分Ａの場合、所在方向はα、所在距離はｄとなる。
【００４０】
また、次の時刻（前の時刻でもよい）の画像データから得られる同一人の位置情報も用いて、両者間の速度ベクトルを計算し、該ベクトルの基準方向（水平右方向）からの角度を移動方向とし、該ベクトルの長さを移動量（画素）として求める。図５（ａ）の線分Ａから線分Ｂへの移動の場合、移動方向はβ、移動量はρとなる。
【００４１】
このようにして求めた所在方向、所在距離、移動方向、移動量は、関連付けられて時刻情報とともにデータベース３３に記憶される。
【００４２】
また、このようにして求めた所在方向、所在距離、移動方向、移動量に基づいて、図５（ｂ）に示すような、横軸に所在方向および移動方向の角度をとり、左側の縦軸に所在距離、右側の縦軸に移動量（移動の速さ）をとった追跡空間に所在位置（●）および移動情報（▲）をプロットし表示する（Ｓ１７）。
【００４３】
この追跡空間は、位置と移動の情報を同時に扱えるというだけでなく、更に、移動情報に一つの有用な特徴がある。それは、追跡空間でのプロットの単調な挙動が、人の移動形態を一義的に表現していることである。
【００４４】
図６は、実空間での人の移動と追跡空間でのプロット点の挙動の例を示す図である。なお、図６は、人が等速運動をしている場合を想定した例である。
【００４５】
また、図６の左側の図は実空間での人の移動（ＡからＢへの移動）を示しており、本実施形態の魚眼レンズ２を付けたカメラ１での撮像範囲は、地面において半径約２０ｍである。
【００４６】
図６の右側の図は追跡空間での所在位置（●）および移動情報（▲）の動き（ＡからＢへの移動）を示している。
【００４７】
図６（ａ）は、人が直進している場合であり、この動きは、追跡空間の移動情報（▲）では一点に留まることとなる。
【００４８】
図６（ｂ）は、人がクランク状に進んでいる場合であり、この動きは、追跡空間の移動情報（▲）では二点間を切り替えて留まることとなる。
【００４９】
図６（ｃ）は、人が弧を描いて進んでいる場合であり、この動きは、追跡空間の移動情報（▲）では横方向に一定の速さで直進することとなる。
【００５０】
また、人が四角を描いて歩く場合は、追跡空間の移動情報では横方向へ四ヶ所に場所を変えて留まり、円を描いて歩く場合は、追跡空間の移動情報では横方向に一定の速さで移動して元の位置に戻り、Ｓ字を描いて歩く場合は、追跡空間の移動情報では横方向でほぼ１８０度異なる場所の間を一定の速さで往復する。
【００５１】
人が複雑な移動をする場合は、上記の単純な歩行の場合の移動情報の挙動を組み合わせればよい。
【００５２】
このような追跡空間で人の挙動を検出するには、人の移動の速さにより決まる縦方向での位置から、横方向への移動を検出すればよく、その横方向での位置により人の移動形態を検出できる。
【００５３】
このように、特定座標位置に注目して点の比較的単調な挙動を解釈するだけで人の移動形態を検出することができる。これは、画像データについて軌道解析を行うことによって移動形態を検出する従来の方法に比べて、扱いやすく、また移動形態を一義的に知ることができる。
【００５４】
人の移動形態についての数値化または記号化が容易であるため、動画像から実時間で人の動きを解析し処理を行いたいシステムにとって、扱い易くまた組み込み易いデータを提供することができる。
【００５５】
また、魚眼レンズ２を使っているので、標準的画角カメラでは得られない広いエリアを監視エリアとすることができる。
【００５６】
また、人の移動の速さも情報として収集することができるので、人の行動をより詳細に分析することができる。分析結果の利用として、店舗設計、公園設計、工場設備配置設計、オフィス設計など様々な設計への利用が考えられる。
【００５７】
なお、人の移動の速さを不要とする場合、追跡空間へ移動情報をプロットする際、移動の速さに対応するパラメータの値を０としてプロットすればよい。その場合、追跡空間での移動情報の挙動は、下辺上での挙動となり、移動情報の取り扱いが更に容易になる。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】本発明の一実施形態における人物追跡装置の全体構成図
【図２】本発明の一実施形態における人物追跡装置の人物追跡処理を説明するためのフローチャート
【図３】本発明の一実施形態における人物追跡装置の楕円当てはめを示す図
【図４】本発明の一実施形態における人物追跡装置の線分の角度補正を示す図
【図５】本発明の一実施形態における人物追跡装置の追跡空間へのプロット例を示す図
【図６】本発明の一実施形態における人物追跡装置の人の動きに対応した追跡空間での移動情報の動きを示す図
【符号の説明】
【００５９】
１ カメラ
２ 魚眼レンズ
３ パーソナルコンピュータ
３１ 画像入力部
３２ 演算処理部
３３ データベース
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人物追跡装置に関し、特に、動画像から人物の動きを検出し、追跡する人物追跡装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、カメラで撮像した画像を用いて、人物の検出や追跡を行うものが知られており、ビデオ画像から人物を抽出し、各人物の位置を示す座標を時系列に結ぶことによって人物の動線を復元するもの（例えば、特許文献１参照）などがある。
【特許文献１】特開２００３−２５６８４３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、コンピュータが動画像から人間の動きを解析するには膨大な計算量が必要となる。したがって、実時間で動画像から人間の動きを解析し、例えばアラームを鳴らすなどの自動処理を行うことは困難である。
【０００４】
そこで、本発明は、動画像情報をコンピュータが解析容易な情報へ変換することができる人物追跡装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決する第１の発明は、鉛直下向きに取り付けられたカメラと、前記カメラが撮像した画像から人物の位置を特定し、前記人物の位置に基づいて該位置と画像中央とを結ぶ直線の基準方向からの偏角を所在方向、画像中央からの距離を所在距離として求めるとともに、前または後のフレームでの位置と前記位置とを結ぶ直線の基準方向からの偏角を移動方向、前または後のフレームでの位置と前記位置との距離を移動量として求め、横軸に角度、縦軸に所在距離および移動量をとった追跡空間に、所在方向および所在距離に基づいて所在位置をプロットし、移動方向および移動量に基づいて移動情報をプロットする演算処理手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００６】
この発明では、検出された人物の位置が所在方向、所在距離として求められ、検出された人物の動きが移動方向、移動量として求められる。したがって、人の移動形態についての数値化または記号化が容易となり、コンピュータが解析容易な情報となる。
【０００７】
上記課題を解決する第２の発明は、上記第１の発明の構成に加え、前記カメラに魚眼レンズを付けたことを特徴とするものである。
【０００８】
この発明では、魚眼レンズにより標準的画角カメラでは得られない広いエリアを監視エリアとするこがとができる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、人の位置を所在方向、所在距離により表し、人の動きを移動方向、移動量により表しているので、人の移動形態についての数値化または記号化が容易となり、コンピュータが解析容易な情報を提供することができる。
【００１０】
また、カメラに魚眼レンズを付ければ、標準的画角カメラでは得られない広いエリアを監視エリアとすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明を図面を参照して説明する。
【００１２】
図１は本発明の一実施形態の人物追跡装置を示す図である。
【００１３】
図１において、本実施形態の人物追跡装置は、鉛直下向きに取り付けられ、魚眼レンズ２を付けられたカメラ１と、カメラ１で撮像された動画像を処理し、人物の位置および動きを、角度と距離と移動量で表現する追跡空間の情報へ変換するパーソナルコンピュータ（ＰＣ）３とを備えている。
【００１４】
ＰＣ３で動作するプログラムにより、ＰＣ３は、カメラ１で撮像されたアナログの動画像データをデジタルデータに変換する画像入力部３１、画像入力部３１で変換した画像データから追跡空間の情報への変換を行う演算処理部３２として動作し、演算処理部３２の算出した追跡空間の情報は、ハードディスクなどの記憶媒体からなるデータベース３３に記憶される。
【００１５】
図２は、本実施形態の人物追跡装置の人物追跡処理を説明するためのフローチャートである。
【００１６】
図２に示すように、まず、１フレームの画像データが入力され（Ｓ１１）、予め設定された初期状態の画像（人物が映っていない状態での画像）である背景画像と入力画像データの差分から変化領域を抽出し（Ｓ１２）、抽出した変化領域の画像データについて雑音除去およびクラスタリングを行い、隣同士の画素を連結することにより画素の集団としての塊を検出し、連番を付ける（Ｓ１３）。
【００１７】
そして、各塊に対して慣性等価楕円を当てはめ、楕円の画像中央側端点の座標位置を検出する（Ｓ１４）。
【００１８】
塊の各画素の平面的座標位置についての０次モーメントをｍ00、１次モーメントをｍ10、ｍ01、２次モーメントをｍ20、ｍ11、ｍ02として画素の塊の領域の重心Ｇ（ｘg，ｙg）および慣性主軸の傾きａを数１、数２により求め、長径ｌおよび短径ｓを数３により求める。
【００１９】
【数１】
【００２０】
【数２】
【００２１】
【数３】
【００２２】
Ｍmin、Ｍmajは重心Ｇを通る直線の周りの慣性モーメントの最小値と最大値を示す。
【００２３】
このようにして得られる楕円は、図３に示すように、データ点（画素）の広がり具合とそのサイズを、おおよそではあるが知ることができるため、効率のよいモデルである。
【００２４】
この楕円情報において、長径の長さは人の高さを、また短径は人の幅をそれぞれ示す。また主軸の傾きは像の向きを示し、これは、実空間では、人が立っている（または移動している）場合とその他の姿勢（例えば、横たわっている場合）との区別に利用することができる。重心位置は、主に垂直方向での姿勢変化（立っている、しゃがむ、屈む、転倒など）の検出に利用することができる。
【００２５】
塊が複数検出されれば、それぞれについて楕円情報を求める。また、複数人が連結して（または重なって）撮像されている場合は、長径の長さ、塊の面積が大きいことから、一人では無いと判断する。この場合、それぞれの人がいる位置を検出することは難しいことから、集団としての大きさの検出のみを行う。
【００２６】
カメラ１を鉛直下向きに取り付けた場合、視野内に移動する人については、画像中央付近において肩より上が撮像され、中央付近以外の領域では、足下から頭頂部までが観測エリアの広い範囲において撮像される。また、立っている人の像は、頭頂部と足下とを結ぶ直線が画像中央に向く。
【００２７】
すなわち、人が普通に立っている場合は、楕円長軸が画像中央に向く。しかし、足の開き具合や手の振り具合などによって、必ずしも長軸が画像中央に向くとは限らない。そこで、長軸の傾きを用いて長軸を画像中央に向ける楕円傾き変換を行う。
【００２８】
図４に示すように、重心をＧ（ｘg，ｙg）、楕円の傾きをθ、長径の長さをｌ、短径の長さをｓ、画像中央Ｏ（０，０）と重心Ｇを結んだ直線と長径との角度をβl、短径との角度をβsとし、βlとβsの角度の大きさを比較し、βsが大きければ長軸を採用し、βlが大きければ短軸を採用する。
【００２９】
そして、採用した軸（主軸）を画像中央に向ける。図４の場合、線分を画像中央に向けるための修正角度βlは、数４で求められ、主軸の傾きをθから修正角度βlを引いた角度に修正することで、主軸を画像中央に向ける。
【００３０】
【数４】
【００３１】
こうして採用された軸の長さを人物領域の表現モデルの線分の長さとし、採用されなかった軸の長さの半分を線分の太さとする。このように決定する線分は、画像上での人物領域の長さと幅を示す。
【００３２】
この線分の画像中心側の端点座標を人物位置として以降の処理を行う。
【００３３】
次に、線分の画像中心側の端点座標を、魚眼レンズ２の撮像式の逆の計算を行うことによって、魚眼画像のゆがみを解消した補正画像での座標位置に変換する（Ｓ１５）。
【００３４】
端点の座標を（ｕ1，ｖ1）、焦点距離をｆ、補正平面と撮像面（ＣＣＤ）との距離をＡとすると、魚眼撮像式ｒ＝ｆθより、数５となり、補正平面上での端点の座標を（ｕ2，ｖ2）とし、その角度をφとすると、数６、数７となる。この座標変換は、毎回の入力画像について行う。
【００３５】
【数５】
【００３６】
【数６】
【００３７】
【数７】
【００３８】
次に、変換した補正画像での座標位置に基づいて、人物の位置および動きを、角度と距離と移動量で表現する追跡空間の情報である行動情報を作成する（Ｓ１６）。
【００３９】
補正画像での座標位置と補正画像中央を結ぶ直線の基準方向（水平右方向）からの偏角（角度）を所在方向とし、補正画像中央からの距離（画素）を所在距離として求める。図５（ａ）の線分Ａの場合、所在方向はα、所在距離はｄとなる。
【００４０】
また、次の時刻（前の時刻でもよい）の画像データから得られる同一人の位置情報も用いて、両者間の速度ベクトルを計算し、該ベクトルの基準方向（水平右方向）からの角度を移動方向とし、該ベクトルの長さを移動量（画素）として求める。図５（ａ）の線分Ａから線分Ｂへの移動の場合、移動方向はβ、移動量はρとなる。
【００４１】
このようにして求めた所在方向、所在距離、移動方向、移動量は、関連付けられて時刻情報とともにデータベース３３に記憶される。
【００４２】
また、このようにして求めた所在方向、所在距離、移動方向、移動量に基づいて、図５（ｂ）に示すような、横軸に所在方向および移動方向の角度をとり、左側の縦軸に所在距離、右側の縦軸に移動量（移動の速さ）をとった追跡空間に所在位置（●）および移動情報（▲）をプロットし表示する（Ｓ１７）。
【００４３】
この追跡空間は、位置と移動の情報を同時に扱えるというだけでなく、更に、移動情報に一つの有用な特徴がある。それは、追跡空間でのプロットの単調な挙動が、人の移動形態を一義的に表現していることである。
【００４４】
図６は、実空間での人の移動と追跡空間でのプロット点の挙動の例を示す図である。なお、図６は、人が等速運動をしている場合を想定した例である。
【００４５】
また、図６の左側の図は実空間での人の移動（ＡからＢへの移動）を示しており、本実施形態の魚眼レンズ２を付けたカメラ１での撮像範囲は、地面において半径約２０ｍである。
【００４６】
図６の右側の図は追跡空間での所在位置（●）および移動情報（▲）の動き（ＡからＢへの移動）を示している。
【００４７】
図６（ａ）は、人が直進している場合であり、この動きは、追跡空間の移動情報（▲）では一点に留まることとなる。
【００４８】
図６（ｂ）は、人がクランク状に進んでいる場合であり、この動きは、追跡空間の移動情報（▲）では二点間を切り替えて留まることとなる。
【００４９】
図６（ｃ）は、人が弧を描いて進んでいる場合であり、この動きは、追跡空間の移動情報（▲）では横方向に一定の速さで直進することとなる。
【００５０】
また、人が四角を描いて歩く場合は、追跡空間の移動情報では横方向へ四ヶ所に場所を変えて留まり、円を描いて歩く場合は、追跡空間の移動情報では横方向に一定の速さで移動して元の位置に戻り、Ｓ字を描いて歩く場合は、追跡空間の移動情報では横方向でほぼ１８０度異なる場所の間を一定の速さで往復する。
【００５１】
人が複雑な移動をする場合は、上記の単純な歩行の場合の移動情報の挙動を組み合わせればよい。
【００５２】
このような追跡空間で人の挙動を検出するには、人の移動の速さにより決まる縦方向での位置から、横方向への移動を検出すればよく、その横方向での位置により人の移動形態を検出できる。
【００５３】
このように、特定座標位置に注目して点の比較的単調な挙動を解釈するだけで人の移動形態を検出することができる。これは、画像データについて軌道解析を行うことによって移動形態を検出する従来の方法に比べて、扱いやすく、また移動形態を一義的に知ることができる。
【００５４】
人の移動形態についての数値化または記号化が容易であるため、動画像から実時間で人の動きを解析し処理を行いたいシステムにとって、扱い易くまた組み込み易いデータを提供することができる。
【００５５】
また、魚眼レンズ２を使っているので、標準的画角カメラでは得られない広いエリアを監視エリアとすることができる。
【００５６】
また、人の移動の速さも情報として収集することができるので、人の行動をより詳細に分析することができる。分析結果の利用として、店舗設計、公園設計、工場設備配置設計、オフィス設計など様々な設計への利用が考えられる。
【００５７】
なお、人の移動の速さを不要とする場合、追跡空間へ移動情報をプロットする際、移動の速さに対応するパラメータの値を０としてプロットすればよい。その場合、追跡空間での移動情報の挙動は、下辺上での挙動となり、移動情報の取り扱いが更に容易になる。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】本発明の一実施形態における人物追跡装置の全体構成図
【図２】本発明の一実施形態における人物追跡装置の人物追跡処理を説明するためのフローチャート
【図３】本発明の一実施形態における人物追跡装置の楕円当てはめを示す図
【図４】本発明の一実施形態における人物追跡装置の線分の角度補正を示す図
【図５】本発明の一実施形態における人物追跡装置の追跡空間へのプロット例を示す図
【図６】本発明の一実施形態における人物追跡装置の人の動きに対応した追跡空間での移動情報の動きを示す図
【符号の説明】
【００５９】
１ カメラ
２ 魚眼レンズ
３ パーソナルコンピュータ
３１ 画像入力部
３２ 演算処理部
３３ データベース
【特許請求の範囲】
【請求項１】
鉛直下向きに取り付けられたカメラと、前記カメラが撮像した画像から人物の位置を特定し、前記人物の位置に基づいて該位置と画像中央とを結ぶ直線の基準方向からの偏角を所在方向、画像中央からの距離を所在距離として求めるとともに、前または後のフレームでの位置と前記位置とを結ぶ直線の基準方向からの偏角を移動方向、前または後のフレームでの位置と前記位置との距離を移動量として求め、横軸に角度、縦軸に所在距離および移動量をとった追跡空間に、所在方向および所在距離に基づいて所在位置をプロットし、移動方向および移動量に基づいて移動情報をプロットする演算処理手段とを備えたことを特徴とする人物追跡装置。
【請求項２】
前記カメラに魚眼レンズを付けたことを特徴とする請求項１に記載の人物追跡装置。
【請求項３】
鉛直下向きに取り付けられたカメラが撮像した画像から人物の位置を特定するステップと、
前記人物の位置に基づいて該位置と画像中央とを結ぶ直線の基準方向からの偏角を所在方向、画像中央からの距離を所在距離として求めるステップと、
前または後のフレームでの位置と前記位置とを結ぶ直線の基準方向からの偏角を移動方向、前または後のフレームでの位置と前記位置との距離を移動量として求めるステップと、
横軸に角度、縦軸に所在距離および移動量をとった追跡空間に、所在方向および所在距離に基づいて所在位置をプロットし、移動方向および移動量に基づいて移動情報をプロットするステップとを備えたことを特徴とする人物追跡方法。
【請求項４】
コンピュータに、鉛直下向きに取り付けられたカメラが撮像した画像から人物の位置を特定するステップ、
前記人物の位置に基づいて該位置と画像中央とを結ぶ直線の基準方向からの偏角を所在方向、画像中央からの距離を所在距離として求めるステップ、
前または後のフレームでの位置と前記位置とを結ぶ直線の基準方向からの偏角を移動方向、前または後のフレームでの位置と前記位置との距離を移動量として求めるステップ、
横軸に角度、縦軸に所在距離および移動量をとった追跡空間に、所在方向および所在距離に基づいて所在位置をプロットし、移動方向および移動量に基づいて移動情報をプロットするステップ、を実行させるためのプログラム。
【請求項１】
鉛直下向きに取り付けられたカメラと、前記カメラが撮像した画像から人物の位置を特定し、前記人物の位置に基づいて該位置と画像中央とを結ぶ直線の基準方向からの偏角を所在方向、画像中央からの距離を所在距離として求めるとともに、前または後のフレームでの位置と前記位置とを結ぶ直線の基準方向からの偏角を移動方向、前または後のフレームでの位置と前記位置との距離を移動量として求め、横軸に角度、縦軸に所在距離および移動量をとった追跡空間に、所在方向および所在距離に基づいて所在位置をプロットし、移動方向および移動量に基づいて移動情報をプロットする演算処理手段とを備えたことを特徴とする人物追跡装置。
【請求項２】
前記カメラに魚眼レンズを付けたことを特徴とする請求項１に記載の人物追跡装置。
【請求項３】
鉛直下向きに取り付けられたカメラが撮像した画像から人物の位置を特定するステップと、
前記人物の位置に基づいて該位置と画像中央とを結ぶ直線の基準方向からの偏角を所在方向、画像中央からの距離を所在距離として求めるステップと、
前または後のフレームでの位置と前記位置とを結ぶ直線の基準方向からの偏角を移動方向、前または後のフレームでの位置と前記位置との距離を移動量として求めるステップと、
横軸に角度、縦軸に所在距離および移動量をとった追跡空間に、所在方向および所在距離に基づいて所在位置をプロットし、移動方向および移動量に基づいて移動情報をプロットするステップとを備えたことを特徴とする人物追跡方法。
【請求項４】
コンピュータに、鉛直下向きに取り付けられたカメラが撮像した画像から人物の位置を特定するステップ、
前記人物の位置に基づいて該位置と画像中央とを結ぶ直線の基準方向からの偏角を所在方向、画像中央からの距離を所在距離として求めるステップ、
前または後のフレームでの位置と前記位置とを結ぶ直線の基準方向からの偏角を移動方向、前または後のフレームでの位置と前記位置との距離を移動量として求めるステップ、
横軸に角度、縦軸に所在距離および移動量をとった追跡空間に、所在方向および所在距離に基づいて所在位置をプロットし、移動方向および移動量に基づいて移動情報をプロットするステップ、を実行させるためのプログラム。
【図２】
【図４】
【図１】
【図３】
【図５】
【図６】
【図４】
【図１】
【図３】
【図５】
【図６】
【公開番号】特開２００８−２５０４３０（Ｐ２００８−２５０４３０Ａ）
【公開日】平成２０年１０月１６日（２００８．１０．１６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−８８０７８（Ｐ２００７−８８０７８）
【出願日】平成１９年３月２９日（２００７．３．２９）
【出願人】（０００００６７４７）株式会社リコー (37,907)
【出願人】（３０４０２８３４６）国立大学法人 香川大学 (285)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年１０月１６日（２００８．１０．１６）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年３月２９日（２００７．３．２９）
【出願人】（０００００６７４７）株式会社リコー (37,907)
【出願人】（３０４０２８３４６）国立大学法人 香川大学 (285)
【Ｆターム（参考）】
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