JP2014002462A - 映像処理装置、映像処理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 映像中から特定の被写体を検出するための精度を向上させることを目的とする。
【解決手段】 動画像から動体を検知する検知部と、動画像から所定の形状を有する物体を検出する検出部と、動画像において検出部が物体を検出した領域の一部の領域を抽出する抽出部と、動画像において検知部が動体を検知した領域と抽出部が抽出した抽出領域とが重複する重複領域の大きさの抽出領域の大きさに対する割合に応じて、検出部が検出した物体が特定の物体であるか判定する判定部とを有する。
【選択図】 図６

Description

本発明は、映像内の動体を検出する映像処理装置、映像処理方法、及びプログラムに関する。

従来、映像内の動体を検出する方法として、基準画像と現在の画像との差に基づいて動体を検知する方法が知られている。
また、映像から特定の特徴を有する物体を検出する方法として、映像中の物体と所定のパターンとを比較して、当該パターンと相関が高い物体を映像中から検出する方法が知られている。
特許文献１には、基準画像と現在の画像との差に基づいて撮像装置が撮像した映像から動体を検知し、検出した複数の動体のうち、大きさや移動速度等について所定の条件を満たす動体をさらに検出する監視システムが記載されている。
特許文献２には、照合パターンを画像全域と照合して画像から人体を検出する際に、照合パターンから抽出した複数の局所特徴量を用いて検出を行う画像処理装置が記載されている。

特開２０１１−１６６２４３号公報 特開２００９−２１１３１１号公報

従来の動体を検知する方法（以下、動体検知）のみ用いる方法では、本来検知しようとしていない動体を検知してしまう場合があった。
また従来の、所定のパターンと相関が高い物体を検出する方法（以下、物体検出）のみ用いる方法では、動体を検出することができなかった。
これらの課題を解決するためには動体検知と、物体検出を併せて用いることが望ましいが、そのためには、以下のような課題がある。
すなわち、映像中に特定の形状を有する動体が存在する場合、動体検知により当該動体が検知される領域と、物体検出により当該動体が検出される領域は必ずしも一致しない。従って、動体検知の結果と、物体検出の結果を照合して精度よく特定の動体を検出することができなかった。
例えば、動体検知では、映像中の特定の動体のうち、動きのある一部分しか検知されない場合があった。
本発明は上述の課題を解決し、映像中から特定の動体を精度よく検出することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の映像処理装置は以下の構成を備える。

すなわち、動画像から動体を検知する検知手段と、前記動画像から所定の形状を有する物体を検出する検出手段と、前記動画像において前記検出手段が物体を検出した領域の一部の領域を抽出する抽出手段と、前記動画像において前記検知手段が動体を検知した領域と前記抽出手段が抽出した抽出領域とが重複する重複領域の大きさの前記抽出領域の大きさに対する割合に応じて、前記検出手段が検出した物体が特定の物体であるか判定する判定手段とを有する。

以上の構成からなる本発明によれば、映像中から精度よく特定の被写体を検出することができる。

検出処理装置の構成を示す図。 実施形態１における制御部１０３の構成を示す図。 実施形態１における検出処理装置の処理フロー図。 実施形態１における決定処理の処理フロー図。 決定処理の例を示す図。 実施形態１における判定処理の処理フロー図。 動体領域、物体領域、及び、抽出領域を説明するための図。 重複領域を説明するための図。

以下、添付の図面を参照して、本発明をその好適な実施形態に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。

＜実施形態１＞
本実施形態にかかる映像処理装置１００の構成を、図１を用いて説明する。取得部１０１は、カメラ、サーバ、外部メモリなどから映像を取得する。

記憶部１０２は、取得部１０１が取得した映像を保持する。また後述の制御部１０３がＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサを内蔵する場合には、当該プロセッサに実行させるためのプログラムを記憶する。さらに、記憶部１０２は、制御部１０３がプロセッサを内蔵する場合には、当該プロセッサがプログラムを実行する際に用いるパラメータを一時的に保存するために用いられる。記憶部１０２は例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等により構成される。また、記憶部１０２には外部記憶装置やリムーバブルメディアが用いられてもよい。記憶部１０２は、複数のハードウェアにより構成されてもよい。例えば、一時的なデータの記憶に用いる一時記憶部と、上述のプログラム等を記憶する補助記憶部などにより構成されてもよい。

制御部１０３は、取得部１０１が取得した映像から動体を検知する。また制御部１０３は、取得部１０１が取得した映像から所定のパターンと一致する物体を検出する。さらに制御部１０３は、動体の検知結果と物体の検出結果を用いて、取得部１０１が取得した映像から所定の動体を特定する。そして制御部１０３は、特定した動体が映像上に設定された検知線を通過したか否かを判定する。また制御部１０３は、本実施例にかかる映像処理装置１００の各構成の動作を制御する。

出力部１０５は、制御部が判定した判定結果を外部装置に出力する。バス１０５は、上述の各構成を接続する。

次に、制御部１０３の機能ブロック図を図２（ａ）に示す。制御部１０３がプロセッサを内蔵する場合、図２（ａ）の各ブロックに示す各機能は、当該プロセッサが記憶部１０２に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。あるいは、図２（ａ）の各ブロックに示す各機能の一部又は全体は、個別のハードウェアにより実現されることとしてもよい。

取得制御部２０１は、取得部１０１を制御して外部から映像を取得し、記憶部１０２に記憶させる制御を行う。

検知部２０２は、取得部１０１が取得した映像（動画像）から動体の領域（動体領域）を検知する。映像中の動体を検知する方法として、例えば背景差分法を用いることができるがこれに限られない。検知部２０２が行う検知は、映像中の動体の位置及び大きさを特定できるものであればよい。動体の大きさとして、動体の外接矩形の高さや幅を特定することとしてもよい。動体の領域（動体領域）は、例えば検知部２０２が検知した動体の外接矩形の領域とすることができる。

決定部２０３は、検知部２０２の検知結果に応じて、所定の物体の検出処理を実施する映像画面上（動画像上）の検出領域を決定する。決定部２０３の機能ブロック図を図２（ｂ）に示す。特定部２１１は、検知部２０２が検出した各動体の領域（外接矩形）を設定する。領域設定部２１２は、特定部２１１が設定した領域を所定の設定値に基づいて拡大して、拡大領域を作成する。重複判断部２１３は、複数の拡大領域同士が重複するか否かを判断する。合成部２１４は、複数の拡大領域が重複する場合、それらの拡大領域を包含する新たな拡大領域（例えば、複数の拡大領域を包含する矩形）を設定する。決定部２０３が検出領域を決定する処理の詳細については図４及び図５を用いて後述する。

検出部２０４は、決定部２０３が決定した検出領域において所定の物体を検出する検出処理を行う。ここで所定の物体とは、物体の一部又は全体に特定の特徴量を有する物体である。例えば、人体を検出する場合、人体の頭部に相当する円形の特徴を有し、さらに、人体の肩に相当する形状の特徴を有する物体であるか判断して、検出を行うことができる。物体検出処理は、例えば、パターンマッチング処理を用いることができる。ただし、検出部２０４が行う検出処理はパターンマッチング処理に限られず、所定の形状を有する物体の位置及び大きさを特定できるものであればよい。物体の大きさとして、検出した物体の外接矩形の高さや幅を特定することとしてもよい。検出処理により検出される物体は、例えば、人体、顔、車、又は動物等とすることができる。

抽出部２０５は、映像中の検出部２０４が検出した物体の領域のうちから、抽出領域を抽出する。ここで、検出部２０４が検出した物体の領域（物体領域）は、例えば検出部２０４が検出した物体の外接矩形の領域とすることができる。

ここで抽出領域とは、検出部２０４が所定の物体を検出した物体領域の一部の領域であって、後述の判定部２０６が判定処理に用いる領域である。

例えば抽出領域は、物体領域において所定の割合を占める領域とすることができる。あるいは抽出領域は、物体領域において所定の位置にあり所定の高さを持つ矩形領域とすることができる。例えば抽出領域は、検出部２０４が検出した物体領域の上部２分の１の高さを有する矩形領域とすることができる。すなわち、検出部２０４が人体を検出する場合、人体の上半身を表す領域を抽出領域とすることができる。

あるいは抽出領域は、検出した物体の一部であって、所定の形状（局所特徴量）を有する部分又はその外接矩形の領域とすることができる。例えば、検出部２０４が人体を検出する場合、頭、顔、顔器官、肩、腕、胸部、又は、足の領域など人体の部位のいずれかを表す領域を抽出領域とすることができる。

また、検出部２０４が顔を検出する場合、目、鼻、又は、耳などを表す領域を抽出領域とすることができる。また、検出部２０４が車を検出する場合、ナンバープレート、ヘッドライト、又は、サイドミラーなどを表す領域を抽出領域とすることができる。また、検出部２０４が動物を検出する場合、動物の顔、動体、又は、尻尾などを表す領域を抽出領域とすることができる。

判定部２０６は、検出部２０４の検出結果が正検出であるか、誤検出であるかを判定する。判定部２０６の機能ブロック図を図２（ｃ）に示す。サイズ判定部２２１は、検出部２０４によって検出された特定の物体の大きさが、後述の設定部２０８で設定される物体サイズ範囲値が示す大きさの範囲内であるか判断する。また、重複判定部２２２は、抽出部２０５が抽出した抽出領域と、検知部２０２が検知した動体の領域が重複する重複領域の抽出領域に対する割合が、重複領域範囲値の示す範囲内であるか判定する。動体の領域（動体領域）は、例えば検知部２０２が検知した動体の外接矩形の領域である。ここで、重複領域範囲値とは、後述の設定部２０８によって設定される値である。判定部２０６が行う判定処理の詳細については、図６を用いて後述する。

追尾部２０７は、判定部２０６が正検出であると判定した検出物体について、映像を構成する第１のフレーム画像における当該検出物体と、当該映像を構成する第２のフレーム画像における当該検出物体とを対応付ける。追尾部２０７は、第１のフレーム画像における検出物体の画像と、第２のフレーム画像における検出物体の画像に同じ追尾ＩＤ（識別子）を付与する。また、追尾部２０７は、検出部２０４が新規に検出した物体には新規に固有の追尾ＩＤを付与する。

設定部２０８は、上述の抽出部２０５が抽出すべき物体領域上の領域を設定する。たとえば、検出部２０４が検出した物体領域の外接矩形領域の上部２分の１の高さの矩形領域を抽出領域と設定することができる。または、物体領域のうち特定の特徴量を有する領域を抽出領域と設定することができる。設定方法はこれに限られない。

設定部２０８は、検出部２０４によって検出した物体の大きさが所定の大きさの範囲内であるかを判定部２０６が判定するために用いる物体サイズ範囲値を設定する。例えば、物体サイズ範囲値として、検出された物体の外接矩形の幅や高さの最大値及び最小値を設定する。

また設定部２０８は、判定部２０６が上述の判定処理を行うために用いる重複領域範囲値を設定する。ここで重複領域範囲値とは、抽出部２０５が抽出した抽出領域と検出部２０４が検出した領域が重複する重複領域の抽出領域に対する割合の範囲を示す値である。例えば、重複領域範囲値は抽出部が抽出した抽出領域における重複領域の割合の範囲とすることができる。例えば、重複領域範囲値は、抽出領域の面積の６０％以上１００％以下というように設定することができる。重複領域範囲値は重複領域の割合の上限値又は下限値のどちらか一方を設定するものであってもよい。

さらに設定部２０８は、後述する通過判定部２０９が通過判定を行うために用いる検知線を設定する。

設定部２０８が設定する各設定値は、映像処理装置１００を操作する操作者が設定することができる。あるいは、設定部２０８が予め設定値を保持することとしてもよい。

通過判定部２０９は、追尾部２０７が追尾する物体が設定部２０８で設定された検知線を通過したか否かを判定する。通過の判定は、映像を構成する第１のフレーム画像から第１のフレーム画像よりも後に撮影された第２のフレーム画像までの物体の軌跡と、検知線とが交差したか否かにより判定する。ここで、通過判定部２０９は追尾した物体が検知線を通過した回数をカウントすることとしてもよい。

出力制御部２１０は、出力部１０５に通過判定部２０９による通過判定の結果を出力させる。

次に、本実施例にかかる映像処理装置１００の動作を、図３を用いて説明する。制御部１０３がプロセッサを内蔵する形態では、図３の処理フローは、図３に示す手順を当該プロセッサに実行させるためのプログラムを示す。制御部１０３が内蔵するプロセッサはコンピュータであり、映像処理装置１００が内蔵するメモリから読み出したプログラムを実行する。

まず、制御部１０３の取得制御部２０１は、取得部１０１に映像を取得させる（Ｓ３０１）（取得手順）。

次に、検知部２０２は取得した映像から動体を検知する動体検知処理を行う（Ｓ３０２）（検知手順）。動体検知処理は例えば、背景差分法を用いることができる。

制御部１０３は、検知部２０２が映像中に動体を検知したか判定する（Ｓ３０３）。検知部２０２が映像中に動体を検知しない場合（Ｓ３０３でＮｏの場合）、制御部１０３は処理を終了する。一方、検知部２０２が映像中に動体を検知した場合（Ｓ３０３でＹｅｓの場合）、決定部２０３は映像中の領域のうち検出部２０４が検出を行う検出領域を決定する（Ｓ３０４）（決定手順）。

検出領域は、ステップＳ３０２において検知部２０２が検知した動体検知の結果に基づいて決定する。検出部２０４が検出を行う領域を限定することで、検出処理の負荷を軽減することができる。また、検出領域を動体検知の結果に基づいて決定することにより、検出対象が存在する可能性が高い領域を検出領域とすることができる。検出領域を決定する処理の詳細については図４を用いて後述する。

決定部２０３が検出領域を決定すると、検出部２０４は、決定部２０３が決定した検出領域において所定の物体の検出処理を行う（Ｓ３０５）（検出手順）。この検出処理には、例えばパターンマッチング処理を用いることができる。

制御部１０３は、検出部２０４が検出領域内に所定の物体を検出したか判定する（Ｓ３０６）。検出部２０４が所定の物体を検出しない場合（Ｓ３０６においてＮｏの場合）、制御部１０３は処理を終了する。一方、検出部２０４が所定の物体を検出した場合（Ｓ３０６においてＹｅｓの場合）、抽出部２０５は検出した所定の物体の領域から上述の抽出領域を抽出する（Ｓ３０７）（抽出手順）。例えば、検出部２０４が人体を検出する場合、人体の上半身を表す領域を抽出領域とすることができる。

次に、判定部２０６は、ステップＳ３０７において抽出した抽出領域の位置及び大きさと、検知部２０２が検知した動体の位置及び大きさに基づいて、検出部２０４の検出結果が正しいか否かを判定する（Ｓ３０８）（判定手順）。ステップＳ３０８における判定処理については図６を用いて詳細を後述する。

次に、追尾部２０７はステップＳ３０８において、検出部２０４が検出した物体であって、判定部２０６が正検出であると判定した検出物体の追尾処理を行う。すなわち追尾部２０７は、判定部２０６が正検出であると判定した検出物体について、映像を構成する第１のフレーム画像における当該検出物体と、当該映像を構成する第２のフレーム画像における当該検出物体とを対応付ける処理を行う。

通過判定部２０９は、追尾部２０７が追尾する物体が、所定の検知線を通過したか否かを判定する（Ｓ３１０）（通過判定手順）。そして、出力制御部２１０は、通過判定部２０９の判定結果を出力部１０５から出力する制御を行う（Ｓ３１１）（出力制御手順）。そして制御部１０３は処理を終了する。

次に、ステップＳ３０４において決定部２０３が行う検出領域の決定処理について図４のフロー図を用いて説明する。制御部１０３がプロセッサを内蔵する形態では、図４の処理フローは、図４に示す手順を当該プロセッサに実行させるためのプログラムを示す。制御部１０３が内蔵するプロセッサはコンピュータであり、映像処理装置１００が内蔵するメモリから読み出したプログラムを実行する。

本実施例において、まず決定部２０３の特定部２１１は、検知部２０２が検出した各動体の外接矩形を設定する（Ｓ４０１）。図５に検知結果の例を示す。図５の例では、動体は取得した映像の画面を複数の領域に区分した区分領域の集合領域として表される。各区分領域は映像中の動きの有無を検知する最小単位である。区分領域は１画素としてもよいし、複数の画素からなる領域としてもよい。図５に示した色つきの領域５０６、５０７は動体の領域を示す。そして、動体を表す領域５０６、５０７に外接する矩形５０１、５０２が動体の外接矩形である。

検知部２０２が検出した動体について外接矩形を設定すると、続いて決定部２０３の領域設定部２１２は設定した外接矩形５０１、５０２を拡大して、拡大領域５０３、５０４を設定する（Ｓ４０２）。領域設定部２１２は、設定部２０８に設定された拡大設定値に基づいて外接矩形５０１、５０２を拡大する。例えば拡大設定値は、外接矩形を４頂点の方向に拡大するための拡大率とすることができる。拡大設定値は、外接矩形を４辺の各方向に拡大する幅の大きさとしてもよい。

次に決定部２０３は、検知部２０２が検出した全ての動体について外接矩形の拡大を終えたか判断する（Ｓ４０３）。外接矩形の拡大を行っていない動体がある場合（Ｓ４０３でＮｏの場合）、決定部２０３はステップＳ４０１及びステップＳ４０２の処理を繰り返す。

一方決定部２０３は検知部２０２が検出した全ての動体について外接矩形の拡大を終えたと判断すると（Ｓ４０３でＹｅｓ）、複数の拡大領域同士が重複するか否かを判定する（Ｓ４０４）。

複数の拡大領域が重複する場合、決定部２０３の合成部２１４は、それらの拡大領域を包含する新たな拡大領域（例えば、複数の拡大領域を包含する矩形）を設定する（Ｓ４０５）。図５の例では、拡大領域５０３と拡大領域５０４が重複している。そこで、拡大領域５０３及び拡大領域５０４を包含する新たな拡大領域５０５を作成する。

ステップＳ４０４及びステップＳ４０５の処理を繰り返し、重複する拡大領域がなくなった場合、決定部２０３は処理を終了する。決定部２０３は、このようにして作成された拡大領域を、人体検出処理を実施する検出領域として決定する。

このようにして、決定部２０３は、第１の拡大領域と第２の拡大領域が重複する場合に、第１の拡大領域と第２の拡大領域を包含する領域を、検出部２０４が検出を行うための検出領域として決定する。

第１の拡大領域とは、検知部２０２が映像において第１の動体を検知した第１の領域を拡大した領域である。また、第２の拡大領域とは、検知部２０２が映像において第２の動体を検知した第２の領域を拡大した領域である。

このようにして、検出部２０４が検出を行う領域を限定することで、検出処理にかかる負荷を軽減することができる。また、検出領域を動体検知の結果に基づいて決定することにより、検出対象が存在する可能性が高い領域を検出領域とすることができる。

次に、図３のステップＳ３０８の処理において判定部２０６が行う判定処理について、図６のフロー図を用いて説明する。制御部１０３がプロセッサを内蔵する形態では、図６の処理フローは、図６に示す手順を当該プロセッサに実行させるためのプログラムを示す。制御部１０３が内蔵するプロセッサはコンピュータであり、映像処理装置１００が内蔵するメモリから読み出したプログラムを実行する。

まず判定部２０６のサイズ判定部２２１は、検出部２０４によって検出された特定の物体の大きさが、設定部２０８で設定された物体サイズ範囲値が示す大きさの範囲内であるか判断する（Ｓ６０１）。例えば、検出部２０４によって検出された物体の外接矩形の幅及び高さが、設定部２０８で設定された範囲値が示す幅及び高さの範囲内であるか判断する。このようにして、検出部２０４が検出した検出物体のうち、所定の大きさの物体だけを検出することができる。

検出部２０４が検出した物体の大きさが、範囲値が示す大きさの範囲外である場合（Ｓ６０１でＮｏの場合）、判定部２０６は当該検出が誤検出であると判定する。一方、検出部２０４で検出した物体の大きさが範囲値が示す大きさの範囲内である場合（Ｓ６０１でＹｅｓの場合）、ステップＳ６０２の処理を行う。

ステップＳ６０２では、判定部２０６の重複判定部２２２は抽出部２０５が抽出した抽出領域と検知部２０２が検知した動体の領域が重複する重複領域の抽出領域に対する割合が、重複領域範囲値の示す範囲内であるか判定する。重複領域範囲は上限と下限を定める場合に限られず、所定の割合以上を重複領域範囲値としてもよい。

ここで、重複領域について、図７及び図８を用いて説明する。図７の動体領域７０１は、検知部２０２が動体を検知した領域を示している。図７に示した動体領域７０１は、人体の上半身のみ動きが検知された場合の検知結果の例である。例えば、背景差分法などによる動体検知方法では、動体が人体等の特定の物体であるかを区別しないので、図７に示した動体領域７０１のように、特定の物体の一部しか動体として検知されない場合がある。

物体領域７０２は、検出部２０４が特定の物体（図７の例では人体）を検出した領域を示している。また、抽出領域７０３は、物体領域７０２から一部の領域を抽出部２０５が抽出した領域を示している。図７の例では、物体領域７０２は検出部２０４が検出した物体の外接矩形によって示される領域である。また、抽出領域７０３は、物体領域７０２の上部に位置し、物体領域７０２の高さに対して所定の割合の高さの矩形によって示される領域である。図７の抽出領域７０３は、検出された人体の上半身部分の領域を抽出した場合の例を示している。

図８の画面８０１は、取得部１０１が取得した映像を構成する１枚の画面を示している。また、検出領域８０２及び検出領域８０３は、画面８０１において決定部２０３が上述の方法により決定した、物体検出を行うための領域を示している。検出領域８０２は、互いに重複する拡大領域５０５及び８０４を包含する矩形である。さらに拡大領域５０５は、図５を用いて説明したように、互いに重複する拡大領域５０３及び５０４を包含する矩形である。検出領域８０３は、互いに重複する拡大領域８０５及び８０６を包含する矩形である。

図８の例は、検出領域８０２内において、動体領域７０１が検知され、同じ位置に、物体領域７０２が検出された場合の例を示している。ここで、動体領域７０１と抽出領域７０３が重複している領域が重複領域である。この重複領域の大きさの、抽出領域７０３の大きさに対する割合に基づいて、物体領域７０２の検出が正検出であるか判定される。図８に示したその他の動体領域についても、同様にして検出された物体領域との照合が行われる。ここで、重複領域の大きさとは例えば重複領域の面積とすることができる。また、抽出領域の大きさとは、例えば抽出領域の面積とすることができる。

図８の例では動体領域７０１が物体領域７０３に含まれる例について説明したが、これに限らず、動体領域７０１が物体領域７０３からはみ出す場合もあり得る。たとえば、人体及びその影が１かたまりの動体として検知された場合、動体領域７０１が物体領域７０３からはみ出す場合がある。

抽出領域７０３における重複領域の割合が、重複領域範囲値の示す範囲の範囲内である場合、当該検出は正検出であると判断して（Ｓ６０３）処理を終了する。一方、重複領域の割合が、重複領域範囲値の示す範囲の範囲外である場合、当該検出は誤検出であると判定して（Ｓ６０４）処理を終了する。

このようにすれば、例えば、重複領域の抽出領域７０３に対する割合が大きい場合、検知部２０２が検知した動体は、目的の検出対象である可能性が高いと判定することができる。一方、重複領域の抽出領域に対する割合が小さい場合、検知部２０２が検知した動体は、目的の検出対象ではない可能性が高いと判定することができる。

動体検知処理又は物体検出処理のいずれか一方による物体検出を行う場合、目的としない検出対象を検出してしまうことがある。しかし、本実施例にかかる方法によれば、動体検知処理の結果と物体検出処理の結果とを比較した結果に基づいて、検出対象を決定する。したがって、より精度よく目的の物体を検出することができる。

さらに、本実施形態においては、物体検出処理によって検出された物体の領域７０２から一部の領域を抽出した抽出領域７０３と、動体領域７０１とを比較する。このようにして、より精度よく目的の物体を検出することができる。

動体検知では、被写体が撮影された状況によって、必ずしも被写体の全体が検知されるとは限らない。たとえば、人体の場合、上半身部分は動きがあったため検知部２０２に検知されるが、下半身部分は動きが無いため検知部２０２に検知されない場合等がある。

このような場合、検出部２０４が検出した物体領域７０２（人体全体）と、検知部２０２が検知した動体領域７０１（上半身部分のみ検知した場合）の重複領域の物体領域７０２（人体全体）に対する割合は相対的に小さくなる。例えば、抽出領域７０３ではなく物体領域７０２全体に対する重複領域の割合が所定の割合以上である場合に正検出と判定する方法によると、誤検出と判定されてしまう場合がある。

一方、本実施形態によれば、検出部２０４が検出した物体領域７０２から一部を抽出した抽出領域７０３と検知した動体領域７０１を比較する。このようにすれば、抽出部２０５が抽出した抽出領域７０３（上半身部分）と、検知部２０２が検知した動体領域７０１（上半身部分のみ検知した場合）との重複領域の、抽出領域７０３に対する割合は相対的に大きくなる。したがって、本実施形態によれば、動体領域７０１として本来の物体の一部しか検知されていない場合でも、正検出と判定することができる。

また、抽出部２０５が抽出する領域は、検出対象の物体の部分のうち特に注目する部分の形状を有する領域を抽出するようにしてもよい。例えば、人体全体のうち、頭の部分を抽出するようにしてもよい。このようにすれば、動体領域７０１と抽出領域７０３が重複する領域の面積が小さい場合でも、頭部における動き領域の割合がおおきければ、正検出として検出することができる。

このようにして、本発明の実施形態１によれば、精度よく目的の動体を検出することができる。従って、検出結果を追尾処理や通過検知処理に用いる場合にも、より精度よく物体の追尾や通過の検知、通過カウント等を行うことができる。

＜実施形態２＞
本実施形態では、検出領域を決定する処理において、重複した拡大領域であっても、各拡大領域を検出領域とする構成について説明する。また、このような場合に、同一の被写体を重複して検出してしまうことを防ぐための構成について説明する。

第１の実施形態で述べたように、検出部２０４は、決定部２０３が決定した検出領域において特定の物体の検出を行う。決定部２０３が映像上に第１の検出領域と第２の検出領域を設定した場合、それぞれの領域において特定の物体の検出が行われる。

従って、第１の検出領域と第２の検出領域が重複した場合に、重複した領域に特定の物体が存在すると、同一の被写体を重複して検出してしまう。

例えば、重複した領域に特定の物体Ａが存在する場合、検出部２０３は第１の検出領域において特定の物体Ａを検出する。さらに検出部２０３は第２の検出領域においても特定の物体Ａを検出する。

このように、各拡大領域を検出領域とする場合には、同一の物体を重複して検出してしまう場合がある。そこで本実施形態では、それらを同一の物体として判断する構成を備えることにより、同一の物体が重複して検出されないようにする。

本実施形態の構成について説明する。本実施形態における決定部２０３は、拡大領域が重複した場合に拡大領域の合成を行わない。また、本実施形態にかかる映像処理装置１００の検出部２０４は、同一の被写体である第１の物体及び第２の物体を検出した場合、それらを同一の物体として判断する判断部を有する。その他の構成は実施例１において説明した内容と同一であるため、説明を省略する。

次に、本実施例の映像処理装置１００の動作について説明する。

本実施形態における決定部２０３は、検出領域決定処理（Ｓ３０４）において、図４のステップＳ４０４の処理とステップＳ４０５の処理を行わない。

また本実施例にかかる映像処理装置１００は、図３に示したステップＳ３０５の処理において、同一の被写体を重複して検出した場合、それらを同一の物体として判断する。そして、第１の検出領域において検出した被写体と第２の検出領域において検出した被写体とを、１つの被写体として検出する。

検出部２０４は、決定部２０３が決定した複数の決定領域が重複したか否かを判定する。複数の決定領域が重複したと判定した場合、検出部２０４は、同一の被写体を検出しているか判定する。

検出部２０４は、検出した複数の物体の物体領域の外接矩形同士の重複する割合が所定の割合以上である場合に、複数の検出結果を同一の物体の検出と判断する。すなわち、検出部２０３は第１の検出領域において検出した特定の物体の外接矩形の領域と、第２の検出領域において検出した特定の物体の外接矩形の領域の重複する割合を判断する。そして、重複する割合が所定の割合以上である場合には、第１の検出領域において検出した物体と、第２の検出領域において検出した物体は同一の物体であると判断する。

同一の物体であるかの判断は、人体検出部１０４から得た画面上の位置、および幅、高さから外接矩形を作成し、外接矩形同士の重畳率が所定の範囲内であるか否かにより判断することができる。ここで、重畳率とは、一方の物体領域の外接矩形領域に対する、重複領域の占める割合のことをいう。

本実施例によれば、同一の被写体を重複して検出してしまうことを防ぐことができる。したがって、より精度よく目的の被写体を検出することができる。

＜その他の実施形態＞
以上、実施形態例を詳述したが、本発明は例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記録媒体（記憶媒体）等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器（例えば、ホストコンピュータ、インタフェース機器、撮像装置、ｗｅｂアプリケーション等）から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。

また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。

２０２ 検知部
２０３ 決定部
２０４ 検出部
２０５ 抽出部
２０６ 判定部
２０７ 追尾部
２１２ 領域設定部

Claims (15)

1. 動画像から動体を検知する検知手段と、
   前記動画像から所定の形状を有する物体を検出する検出手段と、
   前記動画像において前記検出手段が物体を検出した領域の一部の領域を抽出する抽出手段と、
   前記動画像において前記検知手段が動体を検知した領域と前記抽出手段が抽出した抽出領域とが重複する重複領域の大きさの前記抽出領域の大きさに対する割合に応じて、前記検出手段が検出した物体が特定の物体であるか判定する判定手段と
   を有することを特徴とする映像処理装置。
2. 前記判定手段は、前記重複領域の大きさの前記抽出領域の大きさに対する割合が所定の割合以上である場合、前記検出手段が検出した物体が前記特定の物体であると判定することを特徴とする請求項１に記載の映像処理装置。
3. 前記判定手段は、前記検出手段が検出した物体の大きさが所定の大きさ以上であって、前記重複領域の大きさの前記抽出領域の大きさに対する割合が所定の割合以上である場合に、前記検出手段が検出した物体が前記特定の物体であると判定することを特徴とする請求項１に記載の映像処理装置。
4. 前記検知手段が前記動画像において第１の動体を検知した第１の領域を拡大した領域である第１の拡大領域と、前記検知手段が前記動画像において第２の動体を検知した第２の領域を拡大した領域である第２の拡大領域とを設定する領域設定手段と、
   前記第１の拡大領域と前記第２の拡大領域が重複する場合に、前記第１の拡大領域と前記第２の拡大領域を包含する領域を、前記検出手段が検出を行うための検出領域として決定する決定手段を有し、
   前記検出手段は、前記決定手段が決定した前記検出領域において前記所定の形状を有する物体を検出することを特徴とする請求項１に記載の映像処理装置。
5. 前記動画像は第１のフレーム画像と第２のフレーム画像を含み、
   前記第１のフレーム画像における前記判定手段が前記特定の物体であると判定した物体と、前記第２のフレーム画像における前記判定手段が前記特定の物体であると判定した物体とを対応付ける追尾手段を有することを特徴とする請求項１に記載の映像処理装置。
6. 前記動画像において前記検知手段が第１の動体を検知した第１の領域を拡大した領域を前記検出手段が検出を行うための第１の検出領域として決定し、前記動画像において前記検知手段が第２の動体を検知した第２の領域を拡大した領域を前記検出手段が検出を行うための第２の検出領域として決定する決定手段と、
   前記動画像における第１の検出領域と第２の検出領域が重複し、前記第１の検出領域において前記検出手段が検出した第１の物体の前記動画像における領域と前記第２の検出領域において第２の物体の前記動画像における領域とが重複する割合が所定の割合以上である場合、前記検出手段は第１の物体及び第２の物体を同一の物体として判断する判断手段を有することを特徴とする請求項１に記載の映像処理装置。
7. 前記抽出手段は、前記検出手段が前記所定の物体を検出した前記動画像における領域の大きさに対して所定の割合の大きさの領域を抽出することを特徴とする請求項１に記載の映像処理装置。
8. 前記抽出手段は、前記検出手段が前記所定の物体のうち所定の形状を有する部分が存在する領域を抽出することを特徴とする請求項１に記載の映像処理装置。
9. 前記重複領域の大きさは前記重複領域の面積であり、前記抽出領域の大きさは前記抽出領域の面積であることを特徴とする請求項１に記載の映像処理装置。
10. 動画像から動体を検知する検知ステップと、
    前記動画像から所定の形状を有する物体を検出する検出ステップと、
    前記検出ステップにおいて前記動画像において物体を検出した領域の一部の領域を抽出する抽出ステップと、
    前記検知ステップにおいて前記動画像において動体を検知した領域と前記抽出ステップにおいて抽出した抽出領域とが重複する重複領域の大きさの前記抽出領域の大きさに対する割合に応じて、前記検出ステップにおいて検出した物体が特定の物体であるか判定する判定ステップと
    を有することを特徴とする映像処理方法。
11. 前記重複領域の大きさの前記抽出領域の大きさに対する割合が所定の割合以上である場合、前記検出ステップにおいて検出した物体が前記特定の物体であると前記判定ステップにおいて判定することを特徴とする請求項１０に記載の映像処理方法。
12. 前記判定ステップにおいて、前記検出ステップにおいて検出した物体の大きさが所定の大きさ以上であって、前記重複領域の大きさの前記抽出領域の大きさに対する割合が所定の割合以上である場合に、前記検出ステップにおいて検出した物体が前記特定の物体であると判定することを特徴とする請求項１０に記載の映像処理方法。
13. コンピュータに、
    動画像から動体を検知する検知手順と、
    前記動画像から所定の形状を有する物体を検出する検出手順と、
    前記検出手順において前記動画像において物体を検出した領域の一部の領域を抽出する抽出手順と、
    前記検知手順において前記動画像において動体を検知した領域と前記抽出手順において抽出した抽出領域とが重複する重複領域の大きさの前記抽出領域の大きさに対する割合に応じて、前記検出手順において検出した物体が特定の物体であるか判定する判定手順と
    を実行させるためのプログラム。
14. コンピュータに、
    前記判定手順において、前記重複領域の大きさの前記抽出領域の大きさに対する割合が所定の割合以上である場合、前記検出手順において検出した物体が前記特定の物体であると判定する処理を実行させるための請求項１３に記載のプログラム。
15. コンピュータに、
    前記検出手順において検出した物体の大きさが所定の大きさ以上であって、前記重複領域の大きさの前記抽出領域の大きさに対する割合が所定の割合以上である場合に、前記検出手順において検出した物体が前記特定の物体であると前記判定手順において判定する処理を実行させるための請求項１３に記載のプログラム。

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