JPH0686295A - 監視カメラ装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 本発明は顔を隠した者の入場を許さず、防犯
効果の大きい監視カメラ装置を提供することを目的とす
る。 【構成】 扉開閉手段、画像を入力する手段、顔を検出
する手段、顔が見えているか判定する手段からなる。 【効果】 本発明では、顔が確実に記録されたものだけ
入場を許すことにより、防犯効果が大きく、また犯罪の
抑止効果も高くなる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は監視カメラに関する。

【０００２】

【従来の技術】店舗や銀行等の金融機関には防犯用に監
視カメラが多数設置されるようになってきている。それ
らは入店は自由に許し、入ってきた人の画像を撮るよう
になっている。しかし、一般には犯罪者は顔が見られな
いようにつとめるので、カメラで対象者の顔がはっきり
と撮像されない場合が多いため、監視カメラとしての役
割りをあまり果していない。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】上述にように、従来の
監視カメラでは、犯罪の抑止効果はあるものの、実際に
犯罪が起こったときの有効性は十分ではなかった。この
発明はこのような従来の問題点に鑑みて成されたもの
で、監視カメラとしての役割りを正確に実行する監視カ
メラ装置を提供することを目的とする。

【０００４】

【課題を解決するための手段】前記した課題を解決する
ために本発明は、扉開閉手段、画像入力手段、顔部分検
出手段、顔が明らかに見えているか判定する手段を有し
てなる監視カメラ装置である。

【０００５】

【作用】本発明によれば、入力された画像から、顔の部
分を求め、その部分に対し顔が見えているか判定する。
そして、顔が見えていると判定できるときだけ、扉開閉
手段により扉が開くようにする。又、さらに、内部に入
る人の顔はすべて明らかに記録されることになり、犯罪
が起こった場合には犯人の顔の画像が得られる。

【０００６】

【実施例】以下、この発明の実施例を図に基づいて詳説
する。

【０００７】図１はこの発明の一実施例を示している。
このシステムは、テレビカメラ１、Ａ／Ｄ変換器２、マ
イクロプロセッサ回路３、自動ドアセンサ４、ドア開閉
器５、ドア６、画像記録装置７、音声合成装置８、スピ
ーカ９からなる。各種判断処理はマイクロプロセッサ回
路３により、実現されている。以下、この発明の動作例
にそって、各部の詳細を説明する。

【０００８】ドア６、自動ドアセンサ４、ドア開閉器５
は一般に用いられている自動ドアを構成している。自動
ドアの方式としては、どのような方式のものでもよい。
ただし、人１０が対象空間に入ろうとドアの外側に立っ
た場合は、自動ドアセンサ４が人を検知しても、通常の
自動ドアと違い、そのままドア開閉器５を通じてドア６
を開けることはしない。

【０００９】自動ドアセンサ４が外側の人を検知する
と、その信号はマイクロプロセッサ回路３に送られる。
マイクロプロセッサ回路３での処理のフローチャートを
図２に示す。

【００１０】はじめに、後述の再確認の処理のために繰
返し計数カウンタをリセットしておく（０にする）（ス
テップ２０１）。そしてテレビカメラ１から画像を入力
し、画像中から人間を見つけだし、顔の部分を取り出す
（ステップ２０２）。この部分のマイクロプロセッサで
の処理法は後述する。もし、顔の部分が検出されたら
（ステップ２０３ＹＥＳ）、顔が見えているかの判定処
理を行う（ステップ２０４）。この部分の処理法も後述
する。もし顔が見えていると判定されたら（ステップ２
０５ＹＥＳ）、ドア開閉器５にドアを開ける信号を送
り、ドア６が開けられる（ステップ２０６）。そして、
その顔の写った画像を画像記録装置７に記録する。記録
装置はアナログのビデオテープ録画装置でもディジタル
画像を記録しても、どのようなものであってもよい。

【００１１】顔の部分が検出できなかったり（ステップ
２０３ＮＯ）、顔が見えていると判定されなかった場合
は（ステップ２０５ＮＯ）、まず繰返し計数カウンタを
調べる。もしカウンタが所定の数より小さかったら（た
とえば繰返し回数を１回だけとするなら、所定数は１、
従ってカウンタが０なら）（ステップ２０８ＹＥＳ）、
音声合成装置８により音声を合成し、スピーカ９に出力
する（ステップ２０９）。音声の内容は、例えば、「す
みませんが、帽子やヘルメットなどをおとりになって、
マークの方を見ていただけませんでしょうか、申し訳在
りませんが、サングラス等をご着用なら、それをはずし
ていただけませんでしょうか」というようなものであ
る。この実施例では図３のようにテレビカメラ１として
は小型カメラをドアの中に埋め込むように取り付けてあ
る。そして取り付け部分はマーク）例えばお店なら、そ
のお店のマーク等）の中、あるいは近辺になるようにし
てある。そして、繰返し計数カウンタを一つ進めて（ス
テップ２１０）、顔部分検出処理に戻る。なお、音声合
成装置８の代わりに、テープやメモリに記録した音声を
再生してもよい。顔等が検出できない場合として、人が
自動ドアセンサ４に検知されても、中に入るつもりがな
くてすぐ行ってしまう場合がある。このような場合に、
顔が検出されないとして、後述の店員の指示をあおぐ処
理に移っては、店員の負担が増えるので、それを防ぐた
めに、マイクロプロセッサ回路３での処理の最中に自動
ドアセンサ４からの人がいるという信号がなくなった場
合は処理に割り込みがかかり、繰返し計数カウンタもリ
セットされ初期状態に戻るようにしてある。これはフロ
ーチャートの流れの中に入らないので、図２で（ステッ
プ２９９）として流れの外側に書いてある。

【００１２】繰返し計数カウンタが所定数以上だった場
合は（ステップ２０８ＮＯ）、定員１３のもとにあるス
ピーカ１１に警報音を出す（ステップ２１１）。店員１
３は手元にあるモニタ１４でテレビカメラ１、あるいは
別のテレビカメラ１４の画像を見るか、あるいは、もし
できるような環境なら直接ドアの方を見て、不審者かど
うか判定する。すなわち、ドアの外にいる人が意図的に
顔を見えにくくしているのか、装置の処理の誤りかを判
定する。そして手元スイッチ１５で判定結果を装置に伝
える（ステップ２１２）。装置の判断の誤りと判定した
場合（ステップ２１２Ａ）は、ドア６を開ける（ステッ
プ２０６）。同時に、ドアの外にいる人の画像を記録す
る指示を出し、記録装置７に記録し（ステップ２０
７）、終了する。図４に手元スイッチ４の例を示す。

【００１３】店員がモニタや外を見たときに人がだれも
いない場合は、手元のスイッチでリセットのボタンを押
す（ステップ２１２Ｂ）。この場合はドアを開けずに、
処理を終了する。これは処理に何等かの誤りがあったよ
うな場合に起こる。

【００１４】顔を隠したような不審な人物がいる場合
は、店員は手元のスイッチ１５の警報のボタンをまず１
度押す（ステップ２１２Ｃ）。そして再確認を行う。こ
れは音声合成装置８を再度動作させてもよいし、あるい
は店員がマイク１６を使いアンプ１７を通してスピーカ
９に音を出し、外部の人に話しかけてもよいし、直接ド
ア越しに話してもよい。もし、それで不審者でないとわ
かれば手元スイッチでドアを開くことを指示し、ステッ
プ２１２Ａの部分に行く（ステップ２１３Ａ）。それで
も判断できない場合、あるいは再確認をするまでもなく
怪しいと判断した場合は再確認の処理を飛ばして警報の
ボタンをもう一度押す（ステップ２１３Ｂ）。これを行
うと警備会社や警察へ緊急の通報が伝わるようにしてお
くと安全である（ステップ２１４）。警報の最初のボタ
ンの一押しでも緊急の可能性があることを警備会社に伝
えるようにしておくとさらに安全である。例えば、警報
ボタンが一度押されたのにその後しばらくドアを開くボ
タンが押されない場合などは緊急の可能性がある。これ
はボタンの操作状況が警備会社に伝わるようにしておい
てもよいし、あるいは簡単には、警報ボタンが１回操作
された後、他のボタンが暫くの間押されなければ、警報
ボタンが２度押されたのと同様の扱いがされるようにス
イッチを作っておいてもよい。なお、誤って警報ボタン
を押したなどの場合に備えて、リセットボタンを押せば
初期状態に戻るようにしておく。

【００１５】繰返し数については所定数が０でもよい。
この場合は、音声等による確認が無く、すぐに店員さん
の判断で処理が進められる。お客さんの来店頻度や時刻
により、繰返し数を容易に変えられるようにしておくと
便利である。例えば、図４でスイッチの中の開閉扉の下
の押しボタンなどで店員さんが、設定を変えられるよう
にしておくこともできる。なお、対象の画像が良好に入
力できるように、必要に応じて照明１８を取り付ける。

【００１６】以上の実施例の説明はコンビニエンススト
アのような店舗を例にしているが、金融機関の無人店舗
（自動預金引出機）等の場合はそばに店員がいないの
で、店員の判断の部分はテレビカメラ１あるいはモニタ
１４の画像を、警備会社等に送り、そちらで判定を行う
ようにすればよい。以上で、実施例の全体の動作を説明
したが、以下、前述の説明の中で省略した、顔部分検出
と顔が明らかに見えているかの判定部分の処理について
説明する。

【００１７】まず顔部分検出（ステップ２０２）の中の
処理について図５を用いて説明する。自動ドアセンサ４
の信号を受けると、近接した２時点で画像をテレビカメ
ラ１で取り、Ａ／Ｄ変換器２を通してディジタル画像を
入力する（ステップ５０１、５０２）。図６（ａ）に説
明用に一時点の画像の例を示す。そして両画像の各画素
について差の絶対値を求める（ステップ５０３）。２時
点の間で対象になる人は少し動いているので、図６
（ｂ）のように輪郭を中心に差の大きい部分が生じる。
そして差の絶対値が適当なしきい値より大きい部分を２
値化により抽出する（ステップ５０４）。以下の説明で
は、説明の都合上、２値化により取り出された点を画素
の値１とする。

【００１８】次に２値化結果に対して、Ｘ軸への射影を
求める（ステップ５０５）。すなわち、画像の縦の１列
ごとに、２値化で取り出された部分の画素数を数える。
そうすると、図７（ａ）のように人のいる部分に射影結
果の中に山ができるので、その両端を検出する（ステッ
プ５０６）。具体的には、射影値が適当なしきい値以上
になる連続する部分を、射影の中から求める。この際、
少しのギャップ（しきい値以下になる点）があっても連
続と判定するようにしてもよい。もし、一定の幅以上の
このような山がなければ（ステップ５０７ＮＯ）、人間
が検出できない従って顔も検出できないという結果を出
力して（ステップ５０８）、処理を終了する。

【００１９】山があった場合は（ステップ５０７ＹＥ
Ｓ）、図７（ｂ）のように、山の両端の間で、画像を横
に１行ずつ調べ、一番左側の１の位置と、一番右側の１
の位置を求め、その位置の差を対象物体の幅とする（ス
テップ５０９）。なお、下部の方で、幅が両端に達した
後は、幅は、設定した両端の間の幅とする。

【００２０】そして、幅を上から調べて、その値が変化
する部分を求める（ステップ５１０）。通常の人の場合
は、幅は図８（ａ）のようになる。そこで、幅が大きく
なり始める前の適当な位置（図８のＢ）を求め、上端の
Ａとの間を顔の位置とする。ただし、上端は上から調べ
て最初に１が現われる部分をそのまま使うとノイズの影
響を受けやすいので、それ以後連続して１の部分が現わ
れるようになる最初の位置とする。

【００２１】髪の長い人などでは、図８（ａ）のように
幅の値が顕著な極小値から増大するのでなく、図８
（ｂ）のように、なだらかに幅が変わる場合がある。こ
の場合は、幅の大きさが飽和する少し前の適当な位置Ｃ
を顔の下端とする。以上の説明で“適当な”という言葉
を用いた部分は、あらかじめ人間の画像への写り方を調
べて定めておく。カメラの設置環境により一定の値でよ
い場合もある。あるいは、画像中での物体の大きさ（図
８に示すＷやＨなどにより定める）の関数として、それ
らの値を定めるようにしてもよい。関数関係は解析的あ
るいは実験的に定めＷやＨに対する表として蓄えておい
て使ってもよい。

【００２２】幅が図８（ａ），（ｂ）のようなモデルに
合い、下端が求められたときは（ステップ５１１ＹＥ
Ｓ）、顔が検出できたとして、顔の位置を出力して終了
する（ステップ５１２）。そうでない場合は（ステップ
５１１ＮＯ）、顔が検出できないとしてステップ５０８
に進む。

【００２３】この実施例では、顔の位置をきちんと求め
ているが、簡略法として、射影から山を求めた後、山の
幅と２値化結果の中の上端から図７に示すＷとＨを求
め、その関数として顔の下端を定め、顔の部分を切り出
してもよい。この関数関係も前述の場合と同様にあらか
じめ求めて表にしておいてもよい。この場合は、物体が
検出されれば顔の位置が求められる事になり、この段で
は顔が検出できないという判断はなくなる（物体が検出
できないということはある）。ただし、顔の部分が正し
く検出されていなければ、次の処理で、顔が見えていな
いと判定されるので、全体の動作に対しては問題ない。
次に、顔が見えているか判定する部分の処理法について
述べる。図９に、処理のフローチャートを示す。

【００２４】はじめに、顔の中心付近の位置を求める
（ステップ１１０１）。中心付近というのは目と口を含
む部分をいう。顔検出処理のステップ５０９で幅を求め
たときの画像の各行の左右端の値と、顔検出処理で定め
た顔の上下端より、顔の輪郭の概略の位置が求められて
いることになる。その顔の輪郭に対して顔の中心部分の
相対的な位置関係をあらかじめ実験的に求めておいて、
その関係を利用して、顔の中心部分を定める。具体的な
方法の例としては、図１０のように顔の上下端と最左
端、最右端を通る長方形ＲＴを考え、それに対する顔の
中心部分の長方形ＲＣの相対位置を実験的に求めてお
き、それを利用して定める。最左端、最右端として、本
当に１番左あるいは右の画素の位置を使うとノイズの影
響を受けやすいので、適当な選択処理をした方がよい。
例えば、ｎ番目のデータを使うとか、ｎ番までの（最大
からいくつかは除いて）平均を使うなどである。さらに
正確に定めたい場合には、上下端の間についてＸ軸への
射影をとり、射影の山の幅を求めればよい。

【００２５】顔の中心部分の位置が定められたら、以後
の処理は２時点のうち１時点の画像中で顔の中心部分と
定められた長方形領域の内部を処理の対象とする。１時
点の画像としては、差分処理で使った２枚の画像のうち
の１枚のどちらでもよいが、一般には後の時点の方が若
干顔が大きく写っているので、こちらを使う方がよい。

【００２６】その中心部分の原画像に対して、エッジ検
出を行う（ステップ１１０２）。エッジ検出はソーベル
オペレータ等、適当な微分処理を使い、その結果を２値
化して、値の大きい部分を取り出す（ステップ１１０
３）。取り出した画素は以下の説明では１の値を持つ画
素として扱う。他の部分は０の値を持つとする。

【００２７】次に図１１（ａ）のように対象部分の画像
を小領域に分け（あらかじめ、適当な分割数を定めてお
く）、各小領域ごとに、中に含まれる１の画素の数を数
える（ステップ１１０４）。この画素数のことをエッジ
の密度と呼ぶことにする。

【００２８】そして、対象領域の下部（図１１（ｂ）の
Ａの部分のように、あらかじめ定めておいた部分）にエ
ッジ密度の大きい部分がないか調べる。もし下部にエッ
ジ密度の大きい部分が固まってあれば、それは口が見え
ているとして次の処理に進む（ステップ１１０５ＹＥ
Ｓ）。そういう部分がなければ、顔がはっきりと見えて
いないと判定して（ステップ１１０５ＮＯ）、処理を終
了する（ステップ１１０６）。

【００２９】口の位置がほぼ見つかったら、図１１
（ｂ）のＢで示すように、その少し上方から、エッジ密
度を小領域の横一行について加算し、一行の和を求める
（ステップ１１０７）。言い方を変えれば、エッジ密度
の垂直軸への射影を求める。これにより図１１（ｂ）の
ような分布が得られる。それを下から調べて最初のピー
クを作る分布を求める（図中のＣ）（ステップ１１０
８）。もしピークがなければ、顔がよく見えていないと
してステップ１１０６に進む（ステップ１１０８Ｎ
Ｏ）。

【００３０】ピークがある場合（ステップ１１０８ＹＥ
Ｓ）、その部分について元の画像の濃度（明るさ）を調
べる（ステップ１１０９）。調べ方は図１２に示すよう
に、縦に画像を区分し、それぞれの領域について、その
中の画素の平均濃度を求める。すると図１２の下側のよ
うな結果が得られるが、その結果を調べて、ステップ１
１０５で求めた口部分を中心位置を、この領域の中心と
呼ぶとき、中心と左右の端部分の濃度が小さく、その間
に濃度の濃い部分があるかどうかをチェックする。こう
なっていれば（ステップ１１０９ＹＥＳ）、最終的に顔
が見えていると判定して処理を終了する（ステップ１１
１０）。両側に濃度の山が検出されない場合は、顔が見
えていないと判定する（ステップ１１０９ＮＯ）。以上
述べたように画像の処理により、判断部分を実現するこ
とができる。

【００３１】上述の実施例では顔等を検出するのに、２
時点の画像の差を使ったが、これは１時点の画像から、
２値化やエッジ検出により顔の部分あるいは輪郭を求め
て、同様な処理を行ってもよい。背景が簡単な条件の場
合はこれでもよい。背景に多くの物体があり複雑な場合
は実施例の方法が適している。あるいは、顔検出は実施
例のように差分を使い、顔の位置が決まったら、その周
辺部分内に限定して、１時点の画像に対して２値化やエ
ッジ検出を行い、それから顔の部分を決め、そして、顔
が見えているかの判定処理を行ってもよい。この方法
は、２時点間に顔がかなり動いてしまうような場合があ
っても、再び１時点の画像で顔の位置を決め直している
ので、顔の中心部分の検出が正確になる。

【００３２】一時点の画像を用いて、確実な装置を構成
したい場合は、照明１８にストロボ照明を用い、自動ド
アセンサ４が人間を検知したら、ストロボを発光して画
像を入力するようにすればよい。照明の位置としては、
カメラの近くにおいて、顔がよく照らされるようにする
のもよい。

【００３３】また、上述の実施例では、人が一時には一
人しか来ないとして説明している。複数の人が並んで来
た場合は、顔検出の部分で射影に山が複数できるか、あ
るいは幅の広い山ができる。前者の場合はその各々の山
に対して、以後の顔検出、顔が見えているかの判定を行
い、すべての人の顔が検出できて顔も見えていると判定
されたとき、ドアを開けるようにすればよい。後者の場
合に対処するには、幅の広い山が検出されたら、図１３
に示すように、画像の途中に水平線を考え、それより上
の部分に対して、その水平線への射影を考える。物体の
上端を求め、それより少し下の水平線Ｌ１をまず調べ、
人間の頭部ぐらいの幅の山を検出する。もし、これによ
り複数の山が検出され、それらの位置が最初に求めた幅
の広い山のほぼ全域に渡るなら、それで顔検出ができた
ことになる。もし、最初の山の一部に当たる部分にしか
山が検出されなかった場合は、水平線をＬ２のように下
げて調べる。以下、必要なら同様の処理を続ける。

【００３４】あるいは、図１４のように画像を上から調
べ、１の点を見付けたら、図に示すようにその点のＹ座
標を求める。こうして求めたＹ座標の点列から図１４に
示すように頭部の大きさと考えられるような極大値を示
す部分（図中のＰ１、Ｐ２）を求めれば、顔部分の検出
ができる。

【００３５】このような複雑な処理を避けるためには、
店に入る部分の環境を一人ずつ入って来るようにしてお
けばよい。例えば、図１５のようにドアの前に人がひと
り通るのにちょうどよいくらいの間隔でポールを立てて
おけば、自然にひとりずつ入店することになる。

【００３６】実施例では音声によりお願いを出していた
が、これは動画やその他の表示により行ってもよい。ま
た、それらを任意に併用してもよい。顔が良く見えない
と判定してからのお願いに加え、あらかじめ、音声もし
くは掲示などで、マーク等を（そこにカメラが付けられ
ている、あるいはそちらを見てもらうと、カメラで顔部
分がとりやすい）見てくださいと案内を出してもよい。

【００３７】動画を用いてお願いを表示する場合は、図
１６（ａ）のように液晶やＬＥＤ等の平面表示ディスプ
レイをドアに埋め込むのもよい。そして、ディスプレイ
回りにカメラを取り付けておけばよい。こうしておけ
ば、カメラの方を自然に向いてくれる。音声で案内する
場合も、図１６（ａ）のようにスピーカをカメラの近く
のドアに取り付けておくか、音がカメラの方から聞こえ
るように、ステレオで音を出すようにするとよい。

【００３８】また、図１６（ｂ）のようにマスコット人
形をドアの近くに置き、それが音声を出して（例えば口
から）案内するようにしてもよい。この場合、その人形
の目あるいは鼻等、顔の部分にカメラをつけておくとよ
い。カメラを明らかにすると犯罪抑止効果は増すが、カ
メラの存在を強調するのを好まないような場合には、こ
のような方法が適している。

【００３９】以上の説明では、外部から内部へ入る人に
対する装置の説明を行ったが、内部から外部へ出る人に
ついては、普通の自動ドアと同じように動作するように
しておけばよい。ただし、入退室を同一のドアで行う
と、だれかが出ようとしてドアが開いたときに、チェッ
クを受けないで、外から人が入ることが可能である。こ
れを防ぐ根本的な方法は、入室と退室のドアを別にする
ことである。同一の場合でも、図１５のようにひとりず
つしか入りにくいようにしておくと、だれかが出ようと
しているのが見えると、入ろうとしている人は、よけな
ければならないので、問題は軽減できる。

【００４０】完全な防犯を考えた場合は、犯意のない人
によりドアが開いた後に直ぐ続けて入る人の問題があ
る。これを完全に防ぐには、図１７のように回転ドアの
ようなものをドアの前に設け、ドアの前には一人しか立
てないようにすればよい。この部分の機構としては、図
１８のように人の通過を検知するセンサ（赤外線センサ
等）を遮断機の前後に置き、人が遮断機の前に来たのを
一つのセンサが検知したら遮断機を開き、遮断機の向こ
うのセンサが人を検知したら、すぐに遮断機を閉めるよ
うに、自動化したものを用いてもよい。これらの方法
は、前に述べた、人が並んで入るのを防ぐ目的にも利用
できる。また、図１５のようなポールを設けておけば、
入り口が狭ければ、すぐ続いては入りにくくなるので、
完全ではないが効果はある。なお、実施例では自動ドア
を用いて説明したが、開閉は自動でなく手動で、施錠の
開閉だけを判断結果に基づいて行ってもよい。

【００４１】また、自動ドアセンサを用いずに、常にテ
レビカメラ画像から差分処理を行い、物体を検出した
ら、以降の顔検出から顔が見えているかの判定処理に進
むようにして、すべて画像処理によって、発明を実施す
ることもできる。

【００４２】さらに、本発明はドアを開閉するという利
用の他に、各種の応用も可能である。例えば、顔が見え
ていると判断される場合だけ画像を記録して、来店者の
画像によるリストを作成したりするなどの用途に使用で
きる。また、店内の防犯カメラで顔が見えているときを
検出して記録するという使用もできる。

【００４３】

【発明の効果】以上、実施例に基づいて具体的に説明し
たように本発明によれば、入場者の顔を確実に記録で
き、防犯機能および犯罪抑止効果の大きい監視カメラを
実現できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の実施例の概略構成図。

【図２】 本発明の実施例の全体の処理のフローチャー
ト。

【図３】 カメラの取り付け例を示す図。

【図４】 手元スイッチの例を示す図。

【図５】 顔検出処理のフローチャート。

【図６】 入力画像及び差分絶対値結果を示す図。

【図７】 Ｘ軸への射影及び幅の求め方を示す図。

【図８】 幅の変化パタンのモデルを示す図。

【図９】 顔が見えているかの判定処理のフローチャー
ト。

【図１０】 顔の中心付近の決定の説明図。

【図１１】 小領域への分割及び口と目の位置を調べる
方法の説明図。

【図１２】 目の存在の調査方法の説明。

【図１３】 複数の人が並んで来た場合の説明のための
図。

【図１４】 複数の人が並んで来た場合の説明のための
図。

【図１５】 一人ずつ入るようにする方法を示す図。

【図１６】 平面ディスプレイによるお願い表示及び人
形等のマスコットへのカメラの組み込み方を示す図。

【図１７】 人が続けて入らないようにする方法を示す
図。

【図１８】 人が続けて入らないようにする方法を示す
図。

【符号の説明】

１ テレビカメラ ３ マイクロプロセッサ回路 ５ ドア開閉器 ７ 画像記録装置

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 人物画像を入力するための画像入力手段
   と、この画像入力手段から入力された人物画像中に顔が
   見えているか否かを判定する判定手段と、この判定手段
   により顔が見えていると判断された場合に、この画像を
   記録する記録手段とを有することを特徴とする監視カメ
   ラ装置。
2. 【請求項２】 請求項１記載の判定手段により顔が見え
   ていないと判断された場合に、異常であると判断し、異
   常を知らせることを特徴とする監視カメラ装置。