JP6917293B2

JP6917293B2 - 画像監視装置

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Publication number: JP6917293B2
Application number: JP2017242960A
Authority: JP
Inventors: 高田　直幸; 直幸高田; 健糸賀; 裕子世木
Original assignee: Secom Co Ltd
Current assignee: Secom Co Ltd
Priority date: 2017-12-19
Filing date: 2017-12-19
Publication date: 2021-08-11
Anticipated expiration: 2037-12-19
Also published as: JP2019109760A

Description

本発明は、着衣に注目して不審者を監視する画像監視装置に関する。

昨今、空港、駅、イベント会場のように不特定多数の人物が集まるエリアにおいては様々な業者やイベントスタッフが出入りしているため、作業着やスタッフジャンパーを着用した不審者に対して監視員の注意力が低下するおそれがある。例えば、スタッフの制服のような服を着ているスタッフ風の集団は無意識に信用され、同じ場所を行き来していても怪しまれ難くなるおそれがある。また、例えば、清掃員の制服のような服を着ている清掃員風の人物はゴミ箱を探っていても怪しまれ難くなるおそれがある。そのため服装を偽装した不審者の存在可能性を効果的に注意喚起できる機能が有用であると考えられる。

従来、着衣に注目して不審者を監視するために、撮影画像中の人物の着衣を予め登録した制服のパターンと比較することで不審者を検出していた。例えば、金庫等が設置された空間を撮影した画像から抽出した人物の像を、予め登録した制服のパターンと比較することによって、制服を着用していない不審者を検出していた（特許文献１）。

特開２０１２−０３３０５３号公報

しかしながら、不特定多数の人物が集まる公共性の高いエリアでは、制服を着用していない人物が多数派であり、これら多数派の人物の服装は様々である。したがって、従来技術のように不審者が着用しない服装を予め登録しておくことによって不審者を検出することは困難であった。また、仮に不審者の服装を登録しようとしても、不審者が偽装して着用する未知の服装を予め登録しておくことも困難であった。

そのため、従来技術では、不特定多数の人物が集まるエリアにおいては出入り業者やイベントスタッフ等の服装を偽装した不審者を効率的に監視することが困難であった。

本発明は、上記問題を鑑みてなされたものであり、不特定多数の人物が集まるエリアであっても、出入り業者やイベントスタッフ等の服装を偽装した可能性のある不審者を検出して監視員による監視効率を向上させることができる画像監視装置を提供することを目的とする。

本発明の１つの態様は、複数の人物が存在する所定のエリアが撮影された撮影画像を取得する画像取得手段と、前記エリアで着用される制服の画像特徴量を予め記憶している制服情報記憶手段と、前記撮影画像から前記人物毎に人物画像を抽出する人物画像抽出手段と、前記人物画像同士を比較して着衣の画像特徴量の類似度が所定の第一閾値を超えている着衣類似者を計数して計数値を求める着衣類似者計数手段と、前記人物画像が前記制服の画像特徴量を有する度合いが所定の第二閾値未満である制服未着用者を検出する制服未着用者検出手段と、前記着衣類似者の前記計数値が下限数を超えており且つ前記着衣類似者に前記制服未着用者が含まれている場合に不審者の存在可能性を警告する警告手段と、を備えたことを特徴とする画像監視装置である。

ここで、前記警告手段は、前記着衣類似者の前記計数値が前記下限数を超えると共に上限数以下であり且つ前記着衣類似者に前記制服未着用者が含まれている場合に前記警告を行うことが好適である。

また、前記下限数及び前記上限数の少なくとも１つは、前記人物画像抽出手段により抽出された人物の数又は人物の密度に応じて設定されることが好適である。また、前記下限数は、前記制服未着用者検出手段において前記制服未着用者の判定に使用された制服に対する類似度に応じて設定されることが好適である。また、前記下限数は、前記制服未着用者検出手段において前記制服未着用者の判定に使用された制服に対する注視領域を前記制服未着用者の判定のときよりも軽視した類似度に応じて設定されることが好適である。

本発明によれば、不特定多数の人物が集まるエリアであっても、出入り業者やイベントスタッフ等の服装を偽装した不審者を効率的に監視できる。

本発明の実施の形態における画像監視装置の構成を示す図である。本発明の実施の形態における画像監視装置の機能ブロックスを示す図である。本発明の実施の形態における画像監視処理を示すフローチャートである。本発明の実施の形態における画像監視処理の別例を示すフローチャートを示す図である。

本発明の実施の形態における画像監視装置１００は、図１の構成図に示すように、撮影部１０、通信部１２、画像処理部１４、記憶部１６及び表示部１８を含んで構成される。画像監視装置１００は、図２に示す機能ブロックとして機能する。本実施の形態における画像監視装置１００は、監視領域において出入り業者やイベントスタッフ等に見せかけて不審な行動をするグループを検出する。

撮影部１０は、ＣＣＤ素子やＣ−ＭＯＳ素子等の撮像素子、光学系部品、アナログ／デジタル変換器等を含んで構成される所謂監視カメラ等の撮影装置を備える。撮影部１０は、監視領域となる所定のエリアを所定時間間隔にて撮影し、通信部１２を介してその画像（以下、撮影画像という）を画像処理部１４へ出力する。撮影部１０に含まれる撮影装置は、１つに限定されるものではなく、複数の撮影装置によって監視領域を分割して撮影した撮影画像を出力するようにしてもよい。各撮影画像で取得される撮影画像は、モノクロであってもよいし、カラーであってもよい。

通信部１２は、撮影部１０、画像処理部１４及び表示部１８の間で情報を伝達する通信手段を備える。通信部１２は、撮影部１０において取得された撮影画像を画像処理部１４へ入力するためのインターフェースを備える画像取得手段２０として機能する。また、通信部１２は、画像処理部１４において処理された情報を表示部１８において表示させるためのインターフェースを備える。

画像処理部１４は、撮影部１０において取得された撮影画像に基づいて出入り業者やイベントスタッフ等の服装を偽装した不審者を検出する処理を行う。画像処理部１４は、図２の機能ブロック図における人物画像抽出手段２２、着衣類似者計数手段２４、制服未着用者検出手段２６及び警告手段２８として機能する。これらの各手段については後述する。

記憶部１６は、半導体メモリやハードディスク等のメモリ装置で構成される。記憶部１６は、画像監視装置１００で使用される監視プログラムや各種データを記憶している。記憶部１６は、図２の機能ブロック図における制服情報記憶手段３０として機能する。記憶部１６は、監視領域で着用される正規の制服の画像特徴量を制服データベース（制服ＤＢ）として予め記憶している。制服ＤＢには、登録される制服毎に、特徴的なデザインを有する領域を注視領域として登録しておくことが好適である。注視領域としては、例えば、胸ポケットのエンブレム、スカーフ、腕章等の形状、模様、色（色分布、色配置を含む）等の画像特徴量が挙げられる。すなわち、警備員なら胸ポケットのエンブレムや腕章、清掃員なら袖と身ごろの色の違い、キャビンアテンダントならスカーフ等の特徴量を予め登録しておくことが好適である。また、制服ＤＢには、注視領域以外にも注視領域よりも大局的な特徴量を制服毎に登録しておく。注視領域以外の特徴量としては、制服全体の及び／又は頭部、頸部、腕部、胴部、脚部といった部位毎の形状、模様、色（色分布、色配置）等の画像特徴量が挙げられる。

表示部１８は、ディスプレイ、プリンタ等の表示装置を備え、画像処理部１４において処理された情報を出力する。表示部１８は、画像処理部１４において不審者が存在する可能性を示す検出結果が得られた場合、当該不審者が存在する可能性を監視員等に呈示する。例えば、撮影画像と共に、そこに含まれる不審者の可能性がある人物の画像領域にマークを付して表示する。

以下、画像処理部１４における人物画像抽出手段２２、着衣類似者計数手段２４、制服未着用者検出手段２６、警告手段２８及び制服情報記憶手段３０について説明する。画像処理部１４は、通信部１２における画像取得手段２０によって撮影部１０からの撮影画像の入力を受けて、以下の処理を実行する。

人物画像抽出手段２２は、撮影画像から人物を撮影した領域である人物画像を抽出する。人物画像抽出手段２２は、画像取得手段２０により取得した撮影画像と監視領域に人物が居ない状態で撮影された背景画像との差分である変化領域を抽出し、変化領域の大きさや縦横比等が人間らしい特徴を有しているかに基づいて人物が写っている領域の画像を人物画像として抽出する。人物画像抽出手段２２における人物画像の抽出処理は、これに限定されるものではなく、画像取得手段２０により取得した撮影画像のフレーム間の差分に基づいて人物画像を抽出するフレーム差分法や人物の画像の特徴量を学習した識別器を利用する方法等の種々の方法を選択することができる。

着衣類似者計数手段２４は、人物画像抽出手段２２において抽出された人物画像に基づいて着衣の画像特徴量の類似度を求め、当該類似度に基づいて類似する着衣の人物を計数する。着衣類似者計数手段２４は、人物画像抽出手段２２において抽出された人物画像毎に人物を注目人物として順次設定し、注目人物以外の人物を比較対象人物に設定する。そして、注目人物の人物画像と比較対象人物の人物画像とを比較して、その着衣の類似度を着衣間類似度として算出し、注目人物の人物画像と着衣が類似する人物画像を有する比較対象人物の数を計数する。例えば、注目人物に対して比較対象人物を順次変更しながら人物画像同士の着衣類似度が所定の第一閾値ｔｈＳを超えているときに着衣類似者数を１増加させていって注目人物毎に着衣類似者数を計数する。

着衣間類似度を算出する際、着衣類似者計数手段２４は、人物画像から頭部、胴部、腕部、脚部等の部位画像を抽出し、各部位の部位画像から着衣画像を抽出して、部位毎に注目人物の着衣画像と比較対象人物の着衣画像の画像特徴量を比較して類似度を求め、部位毎の類似度を組み合わせて着衣間類似度を算出してもよい。着衣画像の画像特徴量には、形状、模様（テクスチャ）、模様の形状、色（色分布、色配置を含む）等うちの１又は複数の画像特徴量を用いればよい。

人物画像から部位画像を抽出する処理は、例えば、人物の各部位に特有の画像特徴量を予め学習させた識別器を用いればよい。

また、胴部・腕部及び脚部の着衣画像は、例えば、当該各部位の部位画像から肌色領域を除去することで抽出できる。また、頭部の着衣画像は、例えば、頭部の部位画像に対して、帽子に特有の画像特徴量を予め学習させた帽子識別器を用いて抽出できる。

また、部位毎の類似度を組み合わせとしては、例えば、部位毎に算出された類似度の和を全体の類似度としたり、類似度の平均値を全体の類似度としたりすればよい。また、例えば、胴部には着衣の類似性が高く反映されていると考えられる場合には胴部同士の類似度の重み付けを他の部位の類似度の重み付けよりも大きくすればよい。同様に、他の部位間においても類似度の重み付けを変えるようにしてもよい。

なお、本実施の形態では、着衣の類似性が高いほど低い値となる人物画像間の着衣間相違度を用いて処理を行ってもよい。この場合、着衣間相違度と第一閾値ｔｈＳとの比較では大小関係を反対にして考えればよい。

制服未着用者検出手段２６は、撮影画像に写されている人物の着衣が制服ＤＢに登録されている正規の制服の画像特徴量を有する度合いを算出し、当該度合いに基づいて制服を着ていない人物を制服未着用者として検出する。具体的には、制服未着用者検出手段２６は、人物画像抽出手段２２において抽出された人物画像の画像特徴量と制服情報記憶手段３０に制服ＤＢとして登録されている正規の制服の各々の画像特徴量（制服特徴量）とを比較して、当該人物画像の画像特徴量と制服ＤＢに登録されている制服特徴量との類似度を算出する。このとき、制服ＤＢに登録されている制服毎に類似度を算出し、人物毎に最も高い類似度を示した制服の類似度をその人物に対する類似度とする。そして、人物毎に類似度が所定の第二閾値ｔｈＳ’未満である場合には当該人物画像の人物を制服未着用者として検出し、そうでない場合には制服着用者として検出する。

人物画像と制服ＤＢとの類似度を算出する際、制服を構成する所定の装飾の画像特徴量、当該装飾と制服を着用したときの人体における所定の部位との相対位置を含めた制服の画像特徴量を記憶し、人物画像から人体の部位を検出して当該部位を基準とする人物画像内の相対位置に装飾の画像特徴量が現れている度合いを算出することが好適である。具体的には、人物画像から制服ＤＢに登録されている制服毎の注視領域を抽出し、当該注視領域が制服ＤＢに予め登録されている注視領域の形状、模様、色（色分布、色配置を含む）等の画像特徴量を有している度合いを算出すればよい。例えば、制服ＤＢに警備員の制服が登録されており、その注視領域が胸ポケットのエンブレムである場合、処理対象の人物画像から胸ポケットの部分を抽出して登録されている胸ポケットの画像特徴量との比較を行うことで類似度を算出する。また、例えば、制服ＤＢにキャビンアテンダントの制服が登録されており、その注視領域がスカーフである場合、処理対象の人物画像からスカーフの部分を抽出して登録されているスカーフの画像特徴量との比較を行うことで類似度を算出する。１つの制服に対して複数の注視領域が設定されている場合、制服毎に注視領域毎に対して算出された類似度を組み合わせて全体の類似度とすればよい。例えば、制服毎に注視領域毎に対して算出された類似度の和を全体の類似度としたり、類似度の平均値を全体の類似度としたりすればよい。また、例えば、注視領域毎に類似度を重み付けしてもよい。また、制服毎に注視領域と注視領域以外の領域の類似度の両方を考慮して全体の類似度を算出してもよい。この場合、注視領域の類似度をそれ以外の領域の類似度よりも高い重み付けとして全体の類似度を算出することが好適である。

なお、本実施の形態では、人物画像と制服ＤＢとの類似性が高いほど低い値となる相違度を用いて処理を行ってもよい。この場合、相違度と第二閾値ｔｈＳ’との比較では大小関係を反対にして考えればよい。

警告手段２８は、着衣類似者計数手段２４で求められた着衣類似者数と制服未着用者検出手段２６で検出された制服未着用者か否かの情報に基づいて警告を発する。警告手段２８は、人物毎に着衣類似者数が下限数ｔｈＭｉｎＮを超えており且つ当該人物が制服未着用者であれば、当該人物を不審者の可能性があると判定する。すなわち、人物毎に、当該人物と類似する着衣である者が下限数ｔｈＭｉｎＮを超える人数のグループとして監視領域内に存在し、当該人物の着衣が正規の制服でない場合に当該グループの人物を不審者として判定する。

また、警告手段２８は、人物毎に着衣類似者数が下限数ｔｈＭｉｎＮを超えており且つ上限数ｔｈＭａｘＮ未満であり、さらに当該人物が制服未着用者であれば、当該人物を不審者の可能性があると判定してもよい。すなわち、類似する着衣の者が上限数ｔｈＭａｘＮ以上である場合、修学旅行生等の団体である可能性が高く、目立つのでこのような団体に含まれる人物を不審者の可能性がある者として判定する必要がないからである。

なお、下限数ｔｈＭｉｎＮ及び上限数ｔｈＭａｘＮは、予め設定して、警告手段２８のプログラムとともに記憶部１６に記憶させておき、警告手段２８は設定値を読み出して判定に用いる。また、下限数ｔｈＭｉｎＮ及び上限数ｔｈＭａｘＮは、制服ごと或いは制服の種類ごとに予め設定してもよい。

ここで、警告手段２８は、下限数ｔｈＭｉｎＮ及び上限数ｔｈＭａｘＮの少なくとも１つを、人物画像抽出手段２２によって抽出された人物の数に応じて設定してもよい。例えば、撮影された撮影画像に含まれる人物の数が多いほど下限数ｔｈＭｉｎＮ及び上限数ｔｈＭａｘＮの少なくとも１つを大きくすることが好適である。すなわち、監視領域に配置される警備員やスタッフの数が、当該監視領域の集客数に応じた数とされることに対応して、記憶部１６に記憶している下限数や上限数を更新する。これにより、監視領域に存在する人の数に応じて不審者であると判定するグループの人数の範囲を定めることができる。

また、警告手段２８は、下限数ｔｈＭｉｎＮ及び上限数ｔｈＭａｘＮの少なくとも１つを、人物画像抽出手段２２によって抽出された人物の密度（監視領域の面積に対する人物数）に応じて設定してもよい。なお、監視領域の面積は事前に計測して予め記憶部１６に記憶させておく。例えば、撮影された撮影画像に含まれる人物の密度が高いほど下限数ｔｈＭｉｎＮ及び上限数ｔｈＭａｘＮの少なくとも１つを大きくすることが好適である。すなわち、監視領域に配置される警備員やスタッフの数が、当該監視領域の混雑度合いに応じた数とされることに対応して、記憶部１６に記憶している下限数や上限数を更新する。これにより、監視領域に存在する人の密度に応じて不審者であると判定するグループの人数の範囲を定めることができる。

また、警告手段２８は、下限数ｔｈＭｉｎＮ及び上限数ｔｈＭａｘＮの少なくとも１つを監視領域に応じて設定してもよい。例えば、予め監視領域ごとの名称を表す複数の名称データのそれぞれと対応付けて、或いは監視領域のカテゴリを表す複数のカテゴリ名データのそれぞれと対応付けて下限数ｔｈＭｉｎＮ及び上限数ｔｈＭａｘＮを記憶部１６に記憶させておく。また、表示部１８と不図示のキーボード、マウス等から構成されて、名称データ或いはカテゴリ名データの一覧を表示するとともに一覧の中からの名称データ或いはカテゴリ名データの選択操作を受け付ける設定選択手段を設けておく。そして、監視領域が変更された場合に画像監視装置１の管理者が選択操作を行う。設定選択手段は選択された名称データ或いはカテゴリ名データに対応する下限数及び／または上限数を選択値として記憶部１６に記憶させ、警告手段２８は選択値を読み出して判定に用いる。これにより、監視領域の変更に応じて不審者であると判定するグループの人数の範囲を定めることができる。

警告手段２８は、人物が不審者である可能性があると判定したときに警告を出力する。警告手段２８は、例えば、撮影画像において不審者の可能性がある人物の画像領域にマークを付して表示させる。

以下、図３のフローチャートを参照して、画像監視装置１００における不審者の可能性がある人物の検出処理について説明する。

撮影部１０において撮影された撮影画像が画像処理部１４に入力される（ステップＳ１０）。画像処理部１４では、人物画像抽出手段２２において撮影画像から人物が抽出される（ステップＳ１２）。撮影画像から抽出された人物が１名以下であった場合（ステップＳ１４のｎｏ）には処理を終了する。撮影画像から抽出された人物が１名を超える場合（ステップＳ１４のｙｅｓ）には、抽出された人物を順次注目人物に設定する（ステップＳ１６）と共に注目人物以外の人物を順次比較対象人物に設定して（ステップＳ１８）、ステップＳ２０〜Ｓ３８の処理を実行する。なお、ステップＳ１６において、注目人物に対する着衣類似者数は０にリセットされる。

画像処理部１４では、着衣類似者計数手段２４において注目人物の人物画像と比較対象人物の人物画像とから着衣間類似度を計算する（ステップＳ２０）。着衣間類似度が第一閾値ｔｈＳを超えていれば（ステップＳ２２のｙｅｓ）、注目人物に対する着衣類似者数を１増加させる（ステップＳ２４）。着衣間類似度が第一閾値ｔｈＳ以下であれば（ステップＳ２２のｎｏ）、注目人物に対する着衣類似者数を増加させない。そして、注目人物以外のすべての人物を比較対象人物として処理済みでなければ（ステップＳ２６のｎｏ）、次の比較対象人物についての処理を繰り返す（ステップＳ１８に戻る）。注目人物以外のすべての人物を比較対象人物として処理済みであれば（ステップＳ２６のｙｅｓ）、注目人物に対する着衣類似者数が下限数ｔｈＭｉｎＮを超えており且つ上限数ｔｈＭａｘＮ未満であるか判定する（ステップＳ２８）。着衣類似者数が下限数ｔｈＭｉｎＮ以下である、又は、上限数ｔｈＭａｘＮ以上であれば（ステップＳ２８のｎｏ）、注目人物は不審者である可能性はないものとして、次の人物を注目人物として処理を繰り返す（ステップＳ１６）。

注目人物に対する着衣類似者数が下限数ｔｈＭｉｎＮを超えており且つ上限数ｔｈＭａｘＮ未満であれば（ステップＳ２８のｙｅｓ）、画像処理部１４の制服未着用者検出手段２６において注目人物の着衣と制服ＤＢに登録されている正規の制服との類似度が算出される（ステップＳ３０）。そして、最も高い類似度が所定の第二閾値ｔｈＳ’未満である場合には（ステップＳ３２のｙｅｓ）、注目人物を制服未着用者として検出し（ステップＳ３６）、そうでない場合には制服着用者として検出する（ステップＳ３４）。

撮影画像から抽出されたすべての人物についてステップＳ１６からの処理を繰り返して行う（ステップＳ３８）。なお、当該ステップにおいて、既に類似度を算出した注目人物と比較対象人物の組み合わせについては重複した類似度算出処理を避けることで、処理負担を軽減させることができる。

また、図４のフローチャートに示すように、着衣類似者計数手段２４での処理と制服未着用者検出手段２６での処理を入れ替えてもよい。

撮影部１０において撮影された撮影画像が画像処理部１４に入力される（ステップＳ１０）。画像処理部１４では、人物画像抽出手段２２において撮影画像から人物が抽出される（ステップＳ１２）。撮影画像から抽出された人物が１名以下であった場合（ステップＳ１４のｎｏ）には処理を終了する。撮影画像から抽出された人物が１名を超える場合（ステップＳ１４のｙｅｓ）には、抽出された人物を順次注目人物に設定する（ステップＳ１６）と共に注目人物に対する着衣類似者数を０にリセットする。

次に、画像処理部１４の制服未着用者検出手段２６において注目人物の着衣と制服ＤＢに登録されている正規の制服との類似度が算出される（ステップＳ３０）。そして、最も高い類似度が所定の第二閾値ｔｈＳ’以上である場合には（ステップＳ３２のｎｏ）、注目人物を制服着用者として検出する（ステップＳ３４）。第二閾値ｔｈＳ’未満である場合には（ステップＳ３２のｙｅｓ）、注目人物以外の人物を順次比較対象人物に設定して、画像処理部１４の着衣類似者計数手段２４において注目人物の人物画像と比較対象人物の人物画像とから着衣間類似度を計算する（ステップＳ２０）。着衣間類似度が第一閾値ｔｈＳを超えていれば（ステップＳ２２のｙｅｓ）、注目人物に対する着衣類似者数を１増加させる（ステップＳ２４）。着衣間類似度が第一閾値ｔｈＳ以下であれば（ステップＳ２２のｎｏ）、注目人物に対する着衣類似者数を増加させない。そして、注目人物以外のすべての人物を比較対象人物として処理済みでなければ（ステップＳ２６のｎｏ）、次の比較対象人物についての処理を繰り返す（ステップＳ１８に戻る）。注目人物以外のすべての人物を比較対象人物として処理済みであれば（ステップＳ２６のｙｅｓ）、注目人物に対する着衣類似者数が下限数ｔｈＭｉｎＮを超えており且つ上限数ｔｈＭａｘＮ未満であるか判定する（ステップＳ２８）。着衣類似者数が下限数ｔｈＭｉｎＮ以下である、又は、上限数ｔｈＭａｘＮ以上であれば（ステップＳ２８のｎｏ）、注目人物は不審者である可能性はないものとして、次の人物を注目人物として（ステップＳ３８）、処理を繰り返す（ステップＳ１６）。注目人物に対する着衣類似者数が下限数ｔｈＭｉｎＮを超えており且つ上限数ｔｈＭａｘＮ未満であれば（ステップＳ２８のｙｅｓ）、注目人物を制服未着用者として検出する（ステップＳ３６）。そして、撮影画像から抽出されたすべての人物についてステップＳ１６からの処理を繰り返して行う（ステップＳ３８）。

なお、本実施の形態では、注目人物毎に着衣類似者数を計数したが、着衣の画像特徴量でクラスタリングするようにしてもよい。例えば、着衣類似者計数手段２４は、人物画像抽出手段２２が抽出した全人物の着衣の画像特徴量を算出して着衣の画像特徴量で人物のクラスタリングを行い、クラスタ（人物のグループに相当）ごとの要素数を着衣類似者数とする。このときのクラスタリングは、例えば、互いに類似する要素（人物に相当）同士、互いに類似するクラスタと要素、互いに類似するクラスタ同士を順次統合すること、すなわち、要素同士の着衣の画像特徴量の類似度、クラスタにおける着衣の画像特徴量の代表値と要素の着衣の画像特徴量の類似度、クラスタ同士での着衣の画像特徴量の代表値の類似度がそれぞれ第一閾値ｔｈＳを超えるものを順次統合することにより行うことができる。この場合、例えば、着衣類似者計数手段２４が全人物を対象にした計数を終えた後に、制服未着用者検出手段２６がクラスタ毎に当該クラスタの要素である人物の中から制服未着用者を検出する。そして、警告手段２８が、制服未着用者を含んだクラスタ毎に着衣類似者数が下限数ｔｈＭｉｎＮを超え、上限数ｔｈＭａｘＮ未満であるか否かを判定する。

また、警告手段２８は、制服未着用者検出手段２６において制服未着用者の判定に使用された制服に対する類似度に応じて下限数ｔｈＭｉｎＮを設定（記憶部１６に記憶している下限数を更新）してもよい。例えば、警告手段２８は、人物画像抽出手段２２によって抽出された全人物の着衣の、制服未着用者検出手段２６で算出された制服に対する類似度のうち最も高い値の類似度（最高類似度ｓＭａｘ）に応じて下限数ｔｈＭｉｎＮを設定してもよい。なお、この場合、例えば、制服未着用者検出手段２６が全人物を対象に制服未着用者の検出を行った後に、又は制服未着用者の検出と並行して、着衣類似者計数手段２４が着衣類似者の計数を行う。そして、警告手段２８が、下限数ｔｈＭｉｎＮの設定を行って、制服未着用者を含んだグループ毎に着衣類似者数が下限数ｔｈＭｉｎＮを超え、上限数ｔｈＭａｘＮ未満であるか否かを判定する。

具体的には、最高類似度ｓＭａｘに対して適用する閾値（ｔｈＳ’−Δ）を予め定めておく。ただしΔ＞０である。警告手段２８は、制服未着用者検出手段２６が算出した類似度を集計して最高類似度ｓＭａｘを算出し、（ｔｈＳ’−Δ）＜ｓＭａｘ＜ｔｈＳ’である場合、監視領域には正規の制服に似ているが正規ではない服を着ている不審者が存在している可能性があり正規の制服の着用者と不審者を混同し易い状態であるとしてｔｈＭｉｎＮを１に設定する。他方、警告手段２８はｓＭａｘ＜（ｔｈＳ’−Δ）＜ｔｈＳ’である場合、監視領域には正規の制服に似ている着衣の人物は居ないがイベントスタッフなどを偽装して架空のスタッフジャンパーを着た不審者集団などが存在している可能性があるとしてｔｈＭｉｎＮを５に設定する。

なお、警告手段２８は、制服ＤＢに登録されている制服ごとに最高類似度ｓＭａｘを算出してもよいし、制服ＤＢに登録されている全ての制服に対して最高類似度ｓＭａｘを算出してもよい。

また、制服に対する類似度に代えて、制服に対する相違度を用いる場合、Δは減算値ではなく加算値となり、閾値と最高類似度ｓＭａｘの大小関係は反対となる。

これによって、偽装の可能性の程度に応じて不審者らしいと判断するべきグループの人数の範囲を適切に設定することができるため、誤報を減じつつ高精度に不審者を判定することが可能となる。

また、最高類似度ｓＭａｘに応じて下限数ｔｈＭｉｎＮを設定する場合に、制服未着用者検出手段２６が注視領域を重視した類似度と注視領域を軽視した２通りの類似度を算出して注視領域を重視した類似度を用いて制服未着用者を検出し、警告手段２８が注視領域を軽視した類似度を集計して最高類似度ｓＭａｘを算出してもよい。注視領域を重視した類似度は、例えば、注視領域以外の類似度よりも注視領域の類似度に大きな重み係数で重み付けてこれらの類似度を加算した類似度であり、または、注視領域以外を用いずに注視領域についてのみ算出した類似度である。注視領域を軽視した類似度は、例えば、注視領域の類似度と注視領域以外の類似度に等しい重み係数で重み付けてこれらの類似度を加算した類似度であり、または、注視領域を用いずに注視領域以外についてのみ算出した類似度である。

これによって、大局的には似て見える制服偽装者を、より確実に不審者と判定することが可能となる。

以上のように、本実施の形態における画像監視装置１００によれば、不特定多数の人物が集まるエリアであっても、出入り業者やイベントスタッフ等の服装を偽装した不審者を効率的に監視することが可能になる。

１０撮影部、１２通信部、１４画像処理部、１６記憶部、１８表示部、２０画像取得手段、２２人物画像抽出手段、２４着衣類似者計数手段、２６制服未着用者検出手段、２８警告手段、１００画像監視装置。

Claims

複数の人物が存在する所定のエリアが撮影された撮影画像を取得する画像取得手段と、
前記エリアで着用される制服の画像特徴量を予め記憶している制服情報記憶手段と、
前記撮影画像から前記人物毎に人物画像を抽出する人物画像抽出手段と、
前記人物画像同士を比較して着衣の画像特徴量の類似度が所定の第一閾値を超えている着衣類似者を計数して計数値を求める着衣類似者計数手段と、
前記人物画像が前記制服の画像特徴量を有する度合いが所定の第二閾値未満である制服未着用者を検出する制服未着用者検出手段と、
前記着衣類似者の前記計数値が下限数を超えており且つ前記着衣類似者に前記制服未着用者が含まれている場合に不審者の存在可能性を警告する警告手段と、
を備えたことを特徴とする画像監視装置。
前記警告手段は、前記着衣類似者の前記計数値が前記下限数を超えると共に上限数以下であり且つ前記着衣類似者に前記制服未着用者が含まれている場合に前記警告を行う、請求項１に記載の画像監視装置。
前記下限数及び前記上限数の少なくとも１つは、前記人物画像抽出手段により抽出された人物の数又は人物の密度に応じて設定されることを特徴とする、請求項２に記載の画像監視装置。
前記下限数は、前記制服未着用者検出手段において前記制服未着用者の判定に使用された制服に対する類似度に応じて設定されることを特徴とする、請求項１または請求項２に記載の画像監視装置。
前記下限数は、前記制服未着用者検出手段において前記制服未着用者の判定に使用された制服に対する注視領域を前記制服未着用者の判定のときよりも軽視した類似度に応じて設定されることを特徴とする、請求項１または請求項２に記載の画像監視装置。