JPH0433066A - 個人識別装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、その歩行動画像を分析し、動画像に含まれる
個人ごとの違いを利用して１個人認識や個人照合を行う
個人識別装置に関するものである。

〔従来技術〕

人間の歩行に見られる癖は、その人物の過去の体験やそ
の人物の体形、年齢、性別等によって異なることが知ら
れている。

従来、個人識別を行う装置には、画像情報を使用するも
の、画像以外の特殊な情報を利用するもの等が提案され
ている。前者には、顔画像、筆跡。

手の形状、指紋、眼底写真などを利用する方式が、また
、後者としては、音声、筆記字の筆圧変化等を利用する
方式が提案されている。

〔発明が解決しようとする課題〕

しかしながら、前記従来のそれぞれの手法は、適用する
環境によって長所短所がある。例えは、遠方から捉えた
画像しか利用できずに、手の形状や顔などがはっきり確
認できない場合などには。

前記従来の手段の適用は困難であった。

本発明は、前記問題点を解決するためになされたもので
あり、その目的は１歩行の動的な特徴を利用することに
より、個人を識別することが可能な技術を提供すること
にある。

本発明の他の目的は、遠方から捉えた画像しか利用でき
なくて顔や手などの細かい特徴が確認できない場合でも
、個人を識別することが可能な技術を提供することにあ
る。

本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴は１本
明細書の記述及び添付図面によって明らかになるであろ
う。

〔課題を解決するための手段〕

前記目的を達成するために、本発明は、人間の歩行動を
捉えた動画像を利用して、入力された歩行者が予め登録
されている人物の中であるかを判定する個人認識、ある
いは予め登録されている人物と一致するかどうかを判定
する個人識別装置において、入力された画像からシルエ
ットを作成するシルエット作成手段と、この作成された
シルエットの輪郭から特徴量を抽出する特徴抽出手段と
、予め個人情報が格納されている個人用辞書と特徴抽出
手段から送出された特徴とを比較する波形照合手段とで
構成されることを最も主要な特徴とする 〔作用〕 前述の手段によれば、歩行の動的な特徴は個人により異
なる点に着目し、その動画像を分析することによって入
力された歩行者が予め登録されている人物の誰であるか
を判定する個人認識、あるいは予め登録されている人物
と一致するかどうかを判定する個人照合を行うので、例
えば、遠方から捉えた画像しか利用できなくて顔や手な
どの細かい特徴が確認できない場合でも１個人を識別す
ることができる。

〔発明の実施例〕

以下１本発明の一実施例を図面を用いて具体的に説明す
る。

第１図は、本発明の一実施例の個人識別装置の概略構成
を示すブロック図、第２図は１本実施例の観測形態の一
例を示す図、第３図は１画素の濃度値のヒストグラムの
一例を示す図、第４図は。

連続したシルエットの一例を示す図、第５図は。

個人の特徴抽出のためのスリット型窓の一例を示す図、
第６図は１個人の特徴波形の一例を示す図。

第７図は１個人の特徴波形切出し動作を説明するための
図である。

本実施例の個人識別装置は、第１図に示すように、画像
入力装置１、シルエット作成袋［１２，特徴抽出装置３
、切出し装置１１４、個人辞書作成装置５、個人用辞書
６、波形照合装置７から構成されている。

なお１本実施例の場合には、第２図が示すように１人物
１０がカメラ（テレビカメラ）２０に対して真横に横切
る方向に動く場合を仮定している。

本実施例の個人識別装置の処理は、学習する段階と識別
する段階の２段階があり、前記画像入力袋ｗ１から切出
し装置４までの装置は２つの段階ともに共通に使用する
。学習段階では切出し装置４から送出されたデータが直
接波形照合装置７に転送される。

次に、第１図に示す各装置について説明する。

画像入力装置ｉ１は、テレビ（ＴＶ）カメラとアナログ
・デジタル（Ａ／Ｄ）コンバータなどから構成される装
置で一定時間間隔（例えば３０分の１秒間隔）で２次元
画像を取り込み、これをディジタルデータに変換し、そ
のデータをシルエット作成装置２に送出する。この画像
入力装置１は公知の技術を用いて構成できる。

シルエット作成装置２は、画像入力装置１から送出され
てきた時間的に連続的な画像系列から各画像毎のシルエ
ットを作成する装置である６そのシルエット作成装置１
２としては、入力した画像から予め撮影した背景画像を
引く手段や１画素の濃淡値などを利用して２値化する手
段など各種の手段が考えられるが、ここでは、その一つ
の具体例として２値化を利用する手段を示す。

また、ここでは、白い壁の前を人物が歩行する場合など
のように、背景の濃度が人物の各部の濃度に比較して明
るい場合を想定する。

まず、濃度のヒストグラムを作成する１人物の濃度分布
と背景の濃度分布の２峰性の分布が得られる。その結果
の一例を第３図に示す。

次に、その分布から谷の部分を探しだし、その濃度値を
ａとする。原画像の画素の値がａよりも暗い点をシルエ
ット（値１）とし、明るい点を背景（値Ｏ）とする、そ
の後、雑音除去を施して、最終的なシルエット画像を作
成する。

雑音除去としては、例えば、値１の画素の周囲が全て値
０の場合（値１の画素が画面上で孤立している場合）は
、それを０とし、逆に値０の画素の周囲が全て値１の場
合には、これを１とする処理などが適用できる。値１の
領域が最終的なシルエットである。第４図にシルエット
の一例を示す。

抽出されたシルエットデータは、特徴抽出装置３に送出
される。

特徴抽出袋［３は、シルエット作成装置２から送出され
たデータからシルエットの輪郭の時間的な変化を抽出す
る装置で本発明の重要な箇所である。その実現例を以下
に示す。

まず、時系列的に複数枚得られたシルエット画像からシ
ルエットの平均的な高さを求める。その高さが一定値に
なるようにシルエットの拡大縮小を行い大きさの正規化
を行う。

次に、シルエットの高さ方向をＮ分割して各スリット状
の窓に入るシルエットのＸ方向の最大値と最小値を求め
る。その際、シルエットの重心を計算し、そのＸ座標が
原点に来るように位置の正規化を行う。スリット型の窓
を用いて特徴を抽出する例を第５図に示す。この例では
分割数Ｎは８である。時間的に連続する各画像ごとにこ
の値を求め、これを時間方向につなぐと第６図に示すよ
うな各特徴量ｉの時間ｊに関する関数Ｆｉ（ｊ）が得ら
れる。但し、第６図には特徴の一部（Ｆ３゜Ｆ４．　Ｆ
、、　Ｆ、・・・）を示す。

上記の特徴抽出装置３の構成例では、スリット型の窓を
用いて特徴量を抽出したが、その方式以外にシルエット
の輪郭を形成する線分を複数の点で近似し、この点の座
標値を特徴量として利用する手段などもある。このデー
タは切出し装置４に送出される。

切出し装置４は、時間方向に連続する特徴関数（以下、
特徴波形と呼ぶ）の中から必要な箇所を切出し、更に時
間方向に長さの正規化を行う装置である。切出し処理は
、次段階の照合処理において特徴波形の位相を揃えるた
めに行うものである。

時間方向の正規化処理は、歩行時の速度は個人内でも変
化しやすいために、それを吸収するために施す。例えば
１脚部の動作に着目して２歩分を切出し、それを時間方
向に一定になるように特徴波形の拡大収縮を行う、その
際、左（右）足から呂した場合と、特徴波形で１周期遅
らせた右（左）足から出した場合の２つの場合について
切出す。

その理由は、シルエットを利用しているため右と左の区
別に関する情報がこの段階でなくなっていることと、そ
れに加え人間の動作は左と右でかなり異なる（例えば、
ある人物は右手は大きく振るが左手はあまり振らない）
ため、対応付けの誤りをなくし、更にこの左右の差をも
識別に利用するためである。第６図の例ではＦ１８等に
着目す九ば脚部の動作が分る。そこから、例えば、第７
図のように各特徴について２波形分を切出す。それぞれ
の特徴波形をｆ’１（ｔ）＋　ｆ”ｘ　（ｔ）と名付け
る。但し、ｔは正規化された時間でＯからＴまで変化す
ることとする。また、ｉは特徴に付けた名前である。処
理結果は、学習段階では個人辞書作成装置５に、識別段
階では波形照合装置７に送出される。

個人辞書作成装置５は、切出し装置４から送出されてき
た特徴波形の個人毎の平均波形を計算し、個人用辞書６
を作成する装置である。その際、波形切出し装置４では
２つの位相で切出した特徴波形を送出しているが、ここ
では人間が介在することにより１例えば、右足から開始
するデータだけを使用する。もし、ある個人についてＭ
回分のデータが入力された場合には、個人ｐのｍ番目の
データの第ｉ特徴をｆ　ｐｉｍ（ｔ　）とすると１個人
ｐの第１特徴の平均波形ｇＰｔ（ｔ）は で計算される。計算された平均波形ｇ　　（ｔ）は個人
毎に分類されて個人辞書６に格納される。

このデータは識別段階で、波形照合装置７に送出される
。

波形照合装置７は、切出し装置４から送出されてきた入
力波形と個人辞書６から送出されてきた標準波形との間
で照合をとる装置で照合結果を出力する。ここで入力波
形の位相にと個人ｐとの相異度り、は。

で計算される。もし前記波形照合装置！７を個人認識に
適用するのならば、この相異度Ｄ　が最小となるｐを認
識結果として出力する。また、もし波形照合装置７を個
人照合に適用するのならば、Ｄ　があるいは値以下なら
ばその人物が人物ｐとして許容されたと判定し、あるい
き値以上ならば棄却されたと判定し、その結果を出力し
て、処理は終了する。

以上の説明かられかるように、本実施例によれば、歩行
の動的な癖を利用して１個人を識別することができる。

また、予備実験では７名の歩行者に対して９１゜４％の
識別率が得られた。

この結果から本発明は１個人を遠方からとらえた顔や手
等の情報がはっきり確認できない場合などに適用できる
ことがわかる。

また、既在の個人識別技術との併用などを行えば個人識
別の精度を更に高めることが可能となる。

なお１本実施例の場合には、人物がカメラに対して真横
に横切る方向に動く場合を仮定したが、本発明は必ずし
もカメラに対して真横に横切る方向への歩行の場合に限
定されない、真横に横切る場合以外では特徴抽出装置３
と切出し装置４の構成を入力画像の性質に合せて修正す
る必要がある。

以上、本発明を実施例にもとづき具体的に説明したが１
本発明は、前記実施例に限定されるものではなく、その
要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能であること
は言うまでもない。

〔発明の効果〕

以上、説明したように、本発明によれば、歩行の動的な
癖を利用して、個人を識別することができる。

また、個人を遠方からとらえ顔や手等の情報がはっきり
確認できない場合などに適用できる。

また、既在の個人識別技術との併用などを行なえば個人
識別の精度を更に高めることが可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図は１本発明の一実施例の個人識別装置の概略構成
を示すブロック図、 第２図は、本実施例の観測形態の一例を示す図。 第３図は１画素の濃度値のヒストグラムの一例を示す図
、 第４図は、連続したシルエットの一例を示す図。 第５図は１個人の特徴抽出のためのスリット型窓の一例
を示す図、 第６図は、個人の特徴波形の一例を示す図。 第７図は、個人の特徴波形切出し動作を説明するための
図である。 図中、１・・・画像入力装置、２・・・シルエット作成
装置、３・・・特徴抽出装置、４・・・切出し装置、５
・・・個人辞書作成装置、６・・・個人用辞書、７・・
・波形照合装置。 第２図 濃度値

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）人間の歩行動を捉えた動画像を利用して、入力さ
   れた歩行者が予め登録されている人物の中で誰であるか
   を判定する個人認識、あるいは予め登録されている人物
   と一致するかどうかを判定する個人識別装置において、
   入力された画像からシルエットを作成するシルエット作
   成手段と、この作成されたシルエットの輪郭から特徴量
   を抽出する特徴抽出手段と、予め個人情報が格納されて
   いる個人用辞書と特徴抽出手段から送出された特徴とを
   比較する波形照合手段とで構成されることを特徴とする
   個人識別装置。