JP2024035625A - 画像処理装置、画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 撮像画像における特定領域に対する解析の精度向上と該解析に要する時間を軽減させるための技術を提供すること。
【解決手段】 撮像画像における人体の頭部サイズの分布に基づいて該撮像画像を複数の分割領域に分割する。該撮像画像における特定領域の枠部に複数の人体が位置した場合に推定される該複数の人体のそれぞれの頭部領域を該分布に基づいて特定し、該複数の人体の頭部領域を包含する包含領域を求める。該複数の分割領域のうち該包含領域に含まれている第１領域と、該複数の分割領域のうち該包含領域に含まれていない第２領域と、を識別可能に表示させる。
【選択図】 図５

Description

本発明は、画像処理技術に関するものである。

近年、撮像装置で所定の領域を撮影し、該撮影した画像を解析することによって、特定の領域（以降、侵入領域と称する）に侵入する人体を検知する侵入検知システムが提案されている。このような侵入検知システムのユースシーンとして、監視対象物に近づく人物の検知が挙げられる。

侵入検知において、監視対象物や障害物などによって人体に隠れが生じた場合、画像解析に影響を与えるため、正しく侵入を判定できない場合がある。そのため、画像解析によって検出する対象を人体の全身ではなく頭部とし、頭部の検出結果から足元位置を推定することで、人体の身体に隠れが生じたとしても足元位置を基準とした侵入検知が可能である。また、画像全体を解析対象とするのではなく、解析対象を限定することで、解析処理に要する時間を短縮する技術がある。例えば、特許文献１には、検出すべき物体のサイズ情報に基づいて、ユーザが設定した領域を拡大し、その領域に対して検出処理を行う技術が開示されている。

特開２０２０－１３５６０９号公報

侵入検知においても解析対象を限定することで、解析処理に要する時間を短縮することができる。しかしながら、解析処理に要する時間の短縮のために侵入領域を解析対象とする場合、頭部の検出結果から足元位置を推定するため、足元は侵入領域内にあるが頭部が侵入領域外の場合に、侵入の見逃しが発生する。また、特許文献１に開示された技術では、物体のサイズ情報に基づいて解析する領域を拡大するが、拡大のみでは前述した見逃しを回避できない。本発明では、撮像画像における特定領域に対する解析の精度向上と該解析に要する時間を軽減させるための技術を提供する。

本発明の一様態は、撮像画像における人体の頭部サイズの分布に基づいて該撮像画像を複数の分割領域に分割する分割手段と、前記撮像画像における特定領域の枠部に複数の人体が位置した場合に推定される該複数の人体のそれぞれの頭部領域を前記分布に基づいて特定し、該複数の人体の頭部領域を包含する包含領域を求める処理手段と、前記複数の分割領域のうち前記包含領域に含まれている第１領域と、前記複数の分割領域のうち前記包含領域に含まれていない第２領域と、を識別可能に表示させる表示制御手段とを備えることを特徴とする。

本発明によれば、撮像画像における特定領域に対する解析の精度向上と該解析に要する時間を軽減させることができる。

システムの構成例を示すブロック図。 撮像装置１１０の構成例を示すブロック図。 撮像装置１１０の機能構成例を示すブロック図。 サーバ１３０のハードウェア構成例を示すブロック図。 サーバ１３０の機能構成例を示すブロック図。 撮像画像の分割例を示す図。 （ａ）は撮像画像７０１の一例を示す図、（ｂ）は解析領域を示す図、（ｃ）は撮像画像の表示例を示す図。 サーバ１３０が行う処理のフローチャート。 サーバ１３０の機能構成例を示すブロック図。 サーバ１３０が行う処理のフローチャート。 （ａ）は撮像画像１１０１の一例を示す図、（ｂ）は解析領域を示す図、（ｃ）は撮像画像の表示例を示す図。

以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。尚、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。実施形態には複数の特徴が記載されているが、これらの複数の特徴の全てが発明に必須のものとは限らず、また、複数の特徴は任意に組み合わせられてもよい。さらに、添付図面においては、同一若しくは同様の構成に同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。

［第１の実施形態］
本実施形態では、撮像画像中の特定領域への人体の侵入を検知するためのシステムについて説明する。本実施形態に係るシステムは、図１のブロック図に示す如く、撮像装置１１０およびサーバ１３０を含み、撮像装置１１０とサーバ１３０とがネットワーク１２０を介して互いにデータ通信が可能なように構成されている。

先ず、撮像装置１１０について説明する。撮像装置１１０は、ネットワークカメラ、カメラ付きのノート型ＰＣ、カメラ付きのタブレット端末装置、スマートフォン、などの撮像装置であり、動画像を撮像するもしくは定期的若しくは不定期的に静止画像を撮像する。撮像装置１１０は動画像を撮像する場合、該動画像における各フレームを撮像画像とし、該撮像画像を処理する、および／または該撮像画像をネットワーク１２０を介してサーバ１３０に対して送信する。一方、撮像装置１１０は定期的若しくは不定期的に静止画像を撮像する場合、該静止画像を撮像画像とし、該撮像画像を処理する、および／または該撮像画像をネットワーク１２０を介してサーバ１３０に対して送信する。

本実施形態では、撮像装置１１０は、各種の演算処理を実行可能な構成を有するものとして説明する。しかしこれに限らず、例えば、該撮像装置１１０に接続されたＰＣ（パーソナルコンピュータ）等の外部装置に該演算処理を行わせ、該撮像装置１１０は該演算処理の結果に応じて動作するものとしても良い。また、撮像装置１１０はズーム機能を有し、且つパンおよびチルトを制御するための雲台を有していてもよい。

次に、サーバ１３０について説明する。サーバ１３０は、ＰＣ、タブレット端末装置、スマートフォンなどのコンピュータ装置である。

次に、ネットワーク１２０について説明する。ネットワーク１２０は、例えばＥｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）等の通信規格を満たす複数のルータ、スイッチ、ケーブル等を含んで構成される。本実施形態では、ネットワーク１２０は、撮像装置１１０とサーバ１３０との間の通信を可能にする任意のネットワークであってよく、任意の規模や構成、準拠する通信規格によって構築されうる。例えば、ネットワーク１２０は、インターネットや有線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、無線ＬＡＮ、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等でありうる。また、ネットワーク１２０は、例えば、ＯＮＶＩＦ（Ｏｐｅｎ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｖｉｄｅｏ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｆｏｒｕｍ）規格に準拠した通信プロトコルでの通信が可能なように構成されうる。ただし、これに限られず、ネットワーク１２０は、例えば、独自の通信プロトコル等の他の通信プロトコルでの通信が可能なように構成されてもよい。

なお、図１では以降の説明を簡単にするために、撮像装置１１０およびサーバ１３０の数を１としている。しかし、撮像装置１１０やサーバ１３０の数は１に限らず、特定の数に限らない。

次に、撮像装置１１０の構成例について、図２のブロック図を用いて説明する。以下では、図２の各機能部は何れもハードウェアで実装されているものとするが、例えば、画像処理部２０２や演算処理部２０３の一部若しくは全部の機能をソフトウェア（コンピュータプログラム）で実装しても良い。その場合、該ソフトウェアは、撮像装置１１０の不図示のメモリに格納され、撮像装置１１０の不図示のコントローラによって実行され、これにより対応する機能部の機能が実現される。

撮像部２０１は、光を結像するためのレンズ部、該レンズ部により結像された光をアナログ信号に変換する撮像素子、該アナログ信号をディジタル信号（画像信号）に変換するＡ／Ｄ変換部、を有する。レンズ部は、画角を調整するズーム機能や、光量の調整を行う絞り機能などを有する。撮像素子は、光をアナログ信号に変換する際の感度調整を行うゲイン機能を有する。これらの機能は、画像処理部２０２から通知された設定値に基づいて調整される。

画像処理部２０２は、画像処理エンジンと、その周辺デバイスなどを含む。周辺デバイスは、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）や、各Ｉ／Ｆ（インタフェース）のドライバ等を含む。画像処理部２０２では、撮像部２０１から取得した画像信号に対して、例えば、現像処理、フィルタ処理、センサ補正、ノイズ除去等の画像処理を施して撮像画像を生成する。また、画像処理部２０２は、レンズ部や撮像素子へ設定値を通知し、適切な露出の撮像画像を取得できるように、露出調整を実行しうる。

演算処理部２０３は、ＣＰＵやＭＰＵ等の１つ以上のプロセッサ、ＲＡＭやＲＯＭ等のメモリ、各Ｉ／Ｆのドライバなどを有する。なお、ＣＰＵはＣｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔの、ＭＰＵはＭｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔの、ＲＡＭはＲａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙの、ＲＯＭはＲｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙの、頭字語である。演算処理部２０３は、撮像装置１１０における各種の動作制御を行う。

配信部２０４は、ネットワーク配信エンジンと、例えば、ＲＡＭやＥＴＨ ＰＨＹモジュールなどの周辺デバイス等を含んで構成される。ＥＴＨ ＰＨＹモジュールは、Ｅｔｈｅｒｎｅｔの物理（ＰＨＹ）レイヤの処理を実行するモジュールである。配信部２０４は、画像処理部２０３から取得した撮像画像や、演算処理部２０３による処理結果を、ネットワーク１２０へ配信可能な形式に変換し、変換後のデータをネットワーク１２０へ出力する。

撮像装置１１０の機能構成例について、図３のブロック図を用いて説明する。以下では、図３の各機能部は何れもハードウェアで実装されているものとするが、例えば、撮像制御部３０１、信号処理部３０２、通信部３０４の一部若しくは全部の機能をソフトウェア（コンピュータプログラム）で実装しても良い。その場合、該ソフトウェアは、記憶部３０３に格納され、制御部３０５によって実行され、これにより対応する機能部の機能が実現される。

撮像制御部３０１は、撮像部２０１が周囲の環境を撮像するようにする制御を実行する。信号処理部３０２は、撮像部２０１から取得した画像信号に対して上記の画像処理を施して撮像画像を生成する。信号処理部３０２は、例えば、撮像画像を符号化する。信号処理部３０２は、撮像画像が静止画像であれば、該静止画像に対して、例えば、ＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ Ｅｘｐｅｒｔｓ Ｇｒｏｕｐ）等の符号化方式を用いて符号化を行う。また、信号処理部３０２は、撮像画像が動画像の各フレームであれば、該動画像に対して、Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ－４ ＡＶＣ（以下では「Ｈ．２６４」と呼ぶ。）、ＨＥＶＣ（Ｈｉｇｈ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ Ｖｉｄｅｏ Ｃｏｄｉｎｇ）等の符号化方式を用いて符号化を行う。また、信号処理部３０２は、予め設定された複数の符号化方式の中から、例えば撮像装置１１０の不図示の操作部を介してユーザにより選択された符号化方式を用いて、撮像画像を符号化してもよい。記憶部３０３は、一時的にデータを格納するためのメモリである。通信部３０４は、ネットワーク１２０を介してサーバ１３０との間の通信を行う。制御部３０５は、撮像装置１１０全体の動作制御を行う。

次に、サーバ１３０のハードウェア構成例について、図４のブロック図を用いて説明する。

プロセッサ４０１は、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵなどのプロセッシングユニットであり、ＲＡＭ４０２やＲＯＭ４０３に格納されたコンピュータプログラムやデータを用いて各種の処理を実行する。これによりプロセッサ４０１はサーバ１３０全体の動作制御を行うと共に、サーバ１３０が行う処理として説明する各種の処理を実行もしくは制御する。

ＲＡＭ４０２は、ＲＯＭ４０３やＨＤＤ（ハードディスクドライブ）４０４からロードされたコンピュータプログラムやデータを格納するためのエリア、Ｉ／Ｆ４０５を介して撮像装置１１０から受信したデータを格納するためのエリア、を有する。さらにＲＡＭ４０２は、プロセッサ４０１が各種の処理を実行する際に用いるワークエリアを有する。このようにＲＡＭ４０２は、各種のエリアを適宜提供することができる。

ＲＯＭ４０３には、サーバ１３０の設定データ、サーバ１３０の起動に係るコンピュータプログラムやデータ、サーバ１３０の基本動作に係るコンピュータプログラムやデータ、などが格納されている。

ＨＤＤ４０４には、ＯＳ（オペレーティングシステム）、サーバ１３０が行う処理として説明する各種の処理をプロセッサ４０１に実行もしくは制御させるためのコンピュータプログラムやデータ、などが保存されている。ＨＤＤ４０４に保存されているコンピュータプログラムやデータは、プロセッサ４０１による制御に従って適宜ＲＡＭ４０２にロードされ、プロセッサ４０１による処理対象となる。

Ｉ／Ｆ４０５は、ネットワーク１２０を介して撮像装置１１０との間のデータ通信を行うための通信インターフェースである。

操作部４０６は、キーボード、マウス、タッチパネルなどのユーザインターフェースであり、ユーザが操作することで各種の指示をプロセッサ４０１に対して入力することができる。なお、操作部４０６はマイクであっても良く、その場合、操作部４０６はユーザが発した音声を収集し、プロセッサ４０１が該音声を認識することで対応する指示を受け付けることができる。

表示部４０７は、液晶画面やタッチパネル画面を有し、プロセッサ４０１による処理結果を画像や文字などでもって表示することができる。なお、表示部４０７は、画像や文字を投影するプロジェクタなどの投影装置であっても良い。

プロセッサ４０１、ＲＡＭ４０２、ＲＯＭ４０３、ＨＤＤ４０４、Ｉ／Ｆ４０５、操作部４０６、表示部４０７、は何れもシステムバス４０８に接続されている。なお、図４に示した構成は、サーバ１３０に適用可能なハードウェア構成の一例に過ぎず、適宜変形／変更が可能である。

サーバ１３０の機能構成例を図５のブロック図に示す。以下では、図５に示した各機能部はソフトウェア（コンピュータプログラム）で実装されているものとする。このコンピュータプログラムはＨＤＤ４０４に保存されており、プロセッサ４０１による制御の元、必要に応じてＲＡＭ４０２に読み出される。そしてプロセッサ４０１がＲＡＭ４０２に読み出されたコンピュータプログラムを実行することで、対応する機能部の機能が実現される。しかし、図５に示した機能部のうち１以上をハードウェアで実装しても良い。

以下では図５の機能部を処理の主体として説明するが、実際には該機能部に対応するコンピュータプログラムをプロセッサ４０１が実行することで、該機能部に対応する機能が実現される。

次に、撮像装置１１０による撮像画像において指定されている指定領域に対する人体の侵入を検知するためにサーバ１３０が行う処理について、図８のフローチャートに従って説明する。

ステップＳ８０１では、設定部５０４は、ＨＤＤ４０４に保存されている頭部サイズ分布（頭部サイズ分布の設定値）を取得する。頭部サイズ分布は以下のような処理によって予め生成されてＨＤＤ４０４に保存されている。

画像取得部５０１は、撮像装置１１０からネットワーク１２０を介して送信された撮像画像を取得する。以下では説明を簡単にするために、撮像装置１１０からは符号化されていない撮像画像が送信されたものとして説明する。

そして分布取得部５０３は、画像取得部５０１が取得した撮像画像上の各位置において想定される頭部サイズの分布を頭部サイズ分布として生成する。例えば、ユーザは操作部４０６を操作して該撮像画像上の様々な位置における頭部サイズを指定する。撮像画像において頭部サイズが指定されていない位置については、分布取得部５０３は、該位置の近傍にて指定されている頭部サイズから補間により該位置における頭部サイズを推定する。また、撮像画像中の様々な位置に人体の頭部が写っている場合には、分布取得部５０３は、それぞれの位置における頭部のサイズ（例えば、頭部を包含する矩形のサイズ）を求める。撮像画像において頭部サイズを求めていない位置については、分布取得部５０３は、該位置の近傍にて求めた頭部サイズから補間により該位置における頭部サイズを推定する。

補間による頭部サイズの推定方法は、例えば、撮像画像上の位置（ｘ，ｙ）における頭部サイズをｓとしたとき、ｓは、ｘ、ｙおよび未知の１個以上のパラメータによって表せると仮定する。例えば、ｓ＝ａｘ＋ｂｙ＋ｃと仮定する。この例では、未知のパラメータは、ａ、ｂ、ｃである。分布取得部５０３は、ユーザが指定した頭部の位置およびサイズの集合、または、顔検出により検出された顔（頭部）の位置およびサイズの集合、を用いて、未知のパラメータを例えば最小二乗法等の統計処理により求めることができる。

このようにして分布取得部５０３は、撮像画像上の各位置における頭部サイズを表す情報を、頭部サイズ分布として生成する。そして分布取得部５０３は、このようにして生成した頭部サイズ分布をＨＤＤ４０４に保存する。ステップＳ８０１では、設定部５０４は、このようにして生成されてＨＤＤ４０４に保存された頭部サイズ分布を取得する。

また、取得部５０５は、人体の頭部サイズから該人体の全身サイズを得るための情報である人体サイズ情報（人体サイズ情報の設定値）をＨＤＤ４０４から取得する。人体の頭部サイズ（垂直方向のサイズ）に規定の垂直倍率を乗じることで、該人体を包含する矩形（人体枠）の垂直サイズを得ることができる。また、人体の頭部サイズ（水平方向のサイズ）に規定の水平倍率を乗じることで、該人体を包含する矩形（人体枠）の水平サイズを得ることができる。取得部５０５は、この垂直倍率および水平倍率を人体サイズ情報として取得する。人体サイズ情報は、ユーザが操作部４０６を操作して入力した情報であっても良いし、人体の平均頭部サイズおよび平均身長から撮像装置の角度に基づいて決定しても良く、人体サイズ情報を取得するための方法は特定の方法に限らない。

また、決定部５０６は、撮像画像において「人体の侵入の検知を行う領域（侵入領域）として指定された指定領域」を規定する設定値をＨＤＤ４０４から取得する。該設定値は、例えば、ユーザが操作部４０６を操作して撮像画像上で指定した指定領域を規定する設定値であっても良いし、撮像画像から特定物体を検知した領域を規定する設定値であっても良い。

ここで、指定領域は「侵入領域に侵入する人体の足下の位置」を基準にして設定されるケースがあり、このような場合、従来では上記の如く、指定領域への侵入判定を正確に行うことは困難である。これに対し、本実施形態では、人体の頭部領域を考慮した領域を変換領域として求め、該変換領域から検出される頭部領域の人物についてのみ指定領域への侵入判定を行う。これにより、従来よりも高い精度でかつ高速に該侵入判定を行うことができる。

ステップＳ８０２では、設定部５０４は、画像取得部５０１が撮像装置１１０から取得した撮像画像を、ステップＳ８０１で取得した頭部サイズ分布に基づいて複数の分割領域に分割する（撮像画像に複数の分割領域を設定する）。機械学習モデルでは、入力画像に対する検出対象の割合に対して、検出精度の高い範囲が存在する場合がある。撮像画像を頭部サイズ分布に基づいて複数の分割領域に分割し、該分割領域を頭部検出部５０２に入力することで、検出精度の高い結果を得ることが期待できる。

撮像画像を複数の分割領域に分割する方法として、例えば、頭部サイズ分布において水平方向（ｘ方向）の頭部サイズの変化が無視できるほど小さいと仮定した時、頭部サイズ分布において垂直方向（ｙ方向）の頭部サイズの変化に基づいて、撮像画像を複数の分割領域に分割する。図６（ａ）では、撮像画像をｙ方向に分割した場合の例を示している。図６（ａ）では、ｘ方向における頭部サイズの変化は無視できるほど小さく、ｙ方向に頭部サイズが３段階に変化している。そこで図６（ａ）では、最上段の頭部６０２を包含する分割領域６０５、中段の頭部６０３を包含する分割領域６０６、最下段の頭部６０４を包含する分割領域６０７、を設定している。分割領域６０５において頭部６０２が占める割合、分割領域６０６において頭部６０３が占める割合、分割領域６０７において頭部６０４が占める割合、が何れも同じとなるように、分割領域６０５，６０６，６０７のサイズが決定される。そして図６（ｂ）に示す如く、分割領域６０２、６０３，６０４のそれぞれをｘ方向に並べることで、分割領域６０２のサイズを有する領域がｘ方向に並ぶ最上段の領域列、分割領域６０３のサイズを有する領域がｘ方向に並ぶ中段の領域列、分割領域６０４のサイズを有する領域がｘ方向に並ぶ最下段の領域列、が得られる。このとき、撮像画像外にはみ出てしまう領域は他の領域と重複させて撮像画像内に収まるように設定してもよい。そして、図６（ｂ）に示したそれぞれの領域を分割領域とし、撮像画像６０１を分割領域に分割する。

ステップＳ８０３では、決定部５０６は、ステップＳ８０２で得られた複数の分割領域のうち、頭部を検出する対象となる分割領域を解析領域として特定（決定）する。先ず、決定部５０６は、撮像画像における指定領域（ステップＳ８０１で取得した「指定領域を規定する設定値」によって規定される領域）の枠部に人体が位置した場合に推定される該人体の頭部領域を頭部サイズ分布に基づいて求める。この処理を図７（ａ）を例にとり説明する。

図７（ａ）は複数の分割領域に分割されている撮像画像７０１の一例を示している。決定部５０６は、指定領域７０２の枠部の一例である該指定領域７０２の左上隅の位置Ｐ１を足下の位置として人体７０３が直立した場合における頭部領域７０７を求める。また、決定部５０６は、指定領域７０２の枠部の一例である該指定領域７０２の左下隅の位置Ｐ２を足下の位置として人体７０６が直立した場合における頭部領域７１０を求める。また、決定部５０６は、指定領域７０２の枠部の一例である該指定領域７０２の右上隅の位置Ｐ３を足下の位置として人体７０４が直立した場合における頭部領域７０８を求める。また、決定部５０６は、指定領域７０２の枠部の一例である該指定領域７０２の右下隅の位置Ｐ４を足下の位置として人体７０５が直立した場合における頭部領域７０９を求める。

より詳しくは、決定部５０６は、位置Ｐｎ（ｎ＝１，２，３，４）が属する分割領域Ｒｎを対象分割領域とし、該対象分割領域に対応する頭部サイズＳを頭部サイズ分布から取得する。そして決定部５０６は、頭部サイズＳの矩形を、水平方向に「人体サイズ情報が示す水平倍率」だけ拡大し、下方に「人体サイズ情報が示す垂直倍率」だけ拡大（延長）した矩形を、人体枠として求める。そして決定部５０６は、人体枠の下辺を位置Ｐｎに合わせてから、該人体枠における頭部領域（頭部サイズＳの矩形から人体枠を求める為の上記の演算の逆演算により特定可能）を「位置Ｐｎを足下の位置として人体が直立した場合における該人体の頭部領域」として特定する。

なお、人体枠の下辺を位置Ｐｎに合わせた場合に該人体枠が対象分割領域から上方にはみ出ている場合には、決定部５０６は、対象分割領域よりも１つ上の分割領域を対象分割領域として上記の処理を再度行って新たに人体枠を求める。そして、決定部５０６は、この新たに求めた人体枠の下辺を位置Ｐｎに合わせてから、該人体枠における頭部領域を「位置Ｐｎを足下の位置として人体が直立した場合における該人体の頭部領域」として特定する。

なお、撮像画像における指定領域の枠部に人体が位置した場合に推定される該人体の頭部領域を頭部サイズ分布に基づいて求める方法には様々な方法があり、上記の方法に限らない。

そして決定部５０６は、頭部領域７０７～７１０を包含する包含領域を変換領域７１１として求める。例えば、決定部５０６は、頭部領域７０７～７１０を包含するように指定領域７０２を変換した領域を変換領域７１１として求める。変換は、たとえば、平行移動、拡大、縮小、回転などの処理の１以上を含む。

そして決定部５０６は、図７（ｂ）に示す如く、撮像画像７０１における分割領域のうち変換領域７１１に含まれる分割領域を解析領域７１２として決定（特定）する。図７（ｂ）では、分割領域の一部でも変換領域７１１に含まれていれば該分割領域を解析領域としている。しかし、例えば、変換領域７１１に含まれている割合が規定割合以上の分割領域を解析領域としても良く、分割領域と変換領域とに基づいて解析領域を特定する方法は特定の方法に限らない。

そして決定部５０６は、撮像画像におけるそれぞれの分割領域の位置およびサイズを示す情報、該それぞれの分割領域のうち解析領域を示す情報（例えば、それぞれの分割領域の識別情報のうち解析領域の識別情報）、を含む情報を領域設定情報として生成する。

ステップＳ８０４では、画像取得部５０１は、撮像装置１１０からネットワーク１２０を介して送信された撮像画像を取得する。そして表示制御部５０９は、上記の領域設定情報から、該撮像画像におけるそれぞれの分割領域を特定し、さらに上記の領域設定情報から、該特定したそれぞれの分割領域のうち解析領域を特定する。そして表示制御部５０９は、該撮像画像を表示部４０７に表示させるのであるが、その際、解析領域と、非解析領域（解析領域以外の分割領域）と、を識別可能に表示する。撮像画像の表示例を図７（ｃ）に示す。

図７（ｃ）は、撮像画像を表示するためのＧＵＩ（グラフィカルユーザインターフェース）７１３の表示例を示す図である。このようなＧＵＩの表示や、ユーザ操作に応じたＧＵＩの表示制御は、表示制御部５０９によって行われる。

図７（ｃ）では、ステップＳ８０４で取得した撮像画像７９９における解析領域７１２を非解析領域７１４とは異なる色で表示している。なお、解析領域と非解析領域とを識別可能に表示するための方法には様々な方法があり、特定の表示方法に限らない。例えば、解析領域の枠を点線で表示し、非解析領域の枠を実線で表示するようにしても良いし、解析領域の枠を塗りつぶして表示し、非解析領域の枠を塗りつぶさずに表示するようにしても良い。分割領域（解析領域７１２および非解析領域７１４）の枠の表示の有無はボタン７２０に対するユーザ操作に応じて切り変えることができる。ユーザが操作部４０６を操作してボタン７２０における「ＯＮ」を指示すると分割領域の枠は表示され、ユーザが操作部４０６を操作してボタン７２０における「ＯＦＦ」を指示すると分割領域の枠は表示されない。

また、撮像画像７９９には、変換領域７１１の枠が表示されている。変換領域７１１の枠の表示の有無はボタン７２１に対するユーザ操作に応じて切り変えることができる。ユーザが操作部４０６を操作してボタン７２１における「ＯＮ」を指示すると変換領域７１１の枠は表示され、ユーザが操作部４０６を操作してボタン７２１における「ＯＦＦ」を指示すると変換領域７１１の枠は表示されない。

また、撮像画像７９９には、指定領域７０２（ステップＳ８０１で取得した「指定領域を規定する設定値」によって規定される領域）の枠を重ねて表示している。また、撮像画像７９９には、人体７１５，７１６，７１７が含まれている。

なお、図７（ｃ）に示したＧＵＩの構成は一例であり、この構成に限らない。例えば、上記の設定値を設定可能な操作部を設けても良いし、解析領域および非解析領域のそれぞれに係る情報を表示可能な表示部を設けても良い。

ステップＳ８０５では、頭部検出部５０２は、ステップＳ８０４で画像取得部５０１が取得した撮像画像における解析領域（ステップＳ８０４で特定した解析領域）から人体の頭部を検出する。本実施形態では、頭部検出部５０２は、画像から人体の頭部を検出できるように予め学習が行われた機械学習モデルを用いて、画像から人体の頭部を検出する。機械学習モデルによる頭部の検出は、例えば、下記の文献に記載の技術を適用することで実現できる。

Ｊ．Ｒｅｄｍｏｎ，Ａ．Ｆａｒｈａｄｉ，”ＹＯＬＯ９０００：Ｂｅｔｔｅｒ Ｆａｓｔｅｒ Ｓｔｒｏｎｇｅｒ”，Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ （ＣＶＰＲ） ２０１６．
頭部検出部５０２は、解析領域から人体の頭部を検出すると、該頭部を包含する矩形の位置およびサイズを示す情報を頭部検出情報として出力する。例えば、頭部検出部５０２は、頭部を包含する矩形の左上隅の位置および該矩形の縦横サイズを頭部検出情報として出力しても良いし、該矩形の左上隅の位置および右下隅の位置を頭部検出情報として出力しても良い。

また、機械学習モデルでは、入力するデータのサイズが予め決められている。そのため、入力するデータのサイズが異なる撮像画像が与えられた場合、頭部検出部５０２は一般的に知られているバイキュービック法等の任意の手法を用いて撮像画像のリサイズや変形処理を行う。

ステップＳ８０６では、侵入判定部５０７は、頭部検出情報が示す位置およびサイズを有する矩形を、水平方向に「人体サイズ情報が示す水平倍率」だけ拡大し、下方に「人体サイズ情報が示す垂直倍率」だけ拡大（延長）した矩形を、人体枠として求める。そして表示制御部５０９は、侵入判定部５０７が求めた人体枠を表示する。

図７（ｃ）の例では、人体７１５，７１６，７１７のうち解析領域７１２に含まれている人体は人体７１５，７１６である。よって、ステップＳ８０５では、人体７１５，７１６のそれぞれの頭部が検出されることになり、ステップＳ８０６では、人体７１５の人体枠７１８および人体７１６の検出枠７１９を求めることになる。よってステップＳ８０６では、人体７１５の人体枠７１８および人体７１６の人体枠７１９が表示される。人体７１７は解析領域７１２に含まれていないため、該人体７１７の頭部は検出されず、よって該人体７１７の人体枠は求めないので、人体７１７の人体枠は表示されない。

そして侵入判定部５０７は、求めた人体枠が指定領域内に侵入したか否か（侵入の有無）を判定する。本実施形態では、侵入判定部５０７は、人体枠の下辺の一部もしくは全部が指定領域内に入った場合に「侵入した」と判定する。これにより、人体の足元の位置を基準とした侵入判定ができる。なお、侵入判定の方法は、上記の方法に限らず、例えば、人体枠の一部分でも指定領域に入った場合に「侵入した」と判定しても良いし、人体枠の全部が指定領域に入った場合に「侵入した」と判定しても良い。

そしてこのような判定の結果、「侵入した」と判定した場合には、処理はステップＳ８０７を介してステップＳ８０８に進み、「侵入した」と判定しなかった場合には、処理はステップＳ８０７を介してステップＳ８０９に進む。

ステップＳ８０８では、表示制御部５０９は、人体が指定領域内に侵入した旨を通知するべく、人体が指定領域内に侵入した旨を示す情報を表示部４０７に表示させる。例えば、表示制御部５０９は、人体が指定領域内に侵入した旨を示す文字列を表示させても良い。また、表示制御部５０９は、下辺の一部が指定領域内に入った人体枠を対象人体枠とし、対象人体枠と、非対象人体枠と、を識別可能に表示させても良い。また、表示制御部５０９は、対象人体枠に対応する人体の頭部に係る情報（頭部検出部５０２が該頭部の検出時に推定した性別や年齢などの人体情報）を表示させても良い。

なお、人体が指定領域内に侵入した旨の通知方法は表示に限らず、音声や振動などの方法で通知しても良い。例えば、通信部５１０は、人体が指定領域内に侵入した旨のメッセージを他の機器に対して送信しても良い。また、通信部５１０は、人体枠が指定領域内に侵入したと判定された場合には、ＬＥＤなどの発光体を点灯／点滅させるようにしても良い。

ステップＳ８０９では、制御部５１２は、図８のフローチャートに従った処理を終了するか否かを判断する。例えば、ユーザが操作部４０６を操作して処理を終了させるための操作指示を入力した場合には、制御部５１２は図８のフローチャートに従った処理を終了すると判断する。一方、このような操作指示を入力していない限りは、図８のフローチャートに従った処理を終了すると判断しない。

このような判断の結果、図８のフローチャートに従った処理を終了すると判断した場合には、図８のフローチャートに従った処理は終了する。一方、図８のフローチャートに従った処理を終了すると判断しなかった場合には、処理はステップＳ８１０に進む。

ステップＳ８１０では、制御部５１２は、上記の各種の設定値のうち１以上の設定値の更新があったか否かを判断する。例えば、制御部５１２は、ユーザが操作部４０６を操作して上記の各種の設定値のうち１以上を更新するための操作を行った場合には「更新有り」と判断し、何れの設定値も更新されていない場合には、「更新無し」と判断する。

このような判断の結果、上記の各種の設定値のうち１以上の設定値の更新があった場合には、処理はステップＳ８０１に進む。一方、上記の各種の設定値のうち何れの設定値も更新されていない場合には、処理はステップＳ８０４に進む。

このように本実施形態によれば、解析領域に含まれる人物のみについて頭部領域を特定し、該頭部領域に基づいて足下の位置を基準とする侵入判定を行うため、人物の侵入の見逃しを抑制しつつ、侵入の検知に要する時間をより短縮することができる。

＜変形例＞
第１の実施形態では、解析領域に含まれる人体について指定領域に対する侵入の検知を行うケースについて説明したが、解析領域の用途は指定領域に対する侵入の検知に限らず、様々な解析処理に適用可能である。例えば、解析領域に含まれる頭部の数をカウントすることで指定領域を通過する人体の数をカウントする実施形態も考え得る。また、解析領域に含まれる頭部に係る情報（該頭部の検出時に推定した性別や年齢などの人体情報）を収集することで指定領域を通過する人体に係る情報を収集する実施形態も考え得る。

［第２の実施形態］
以下では、第１の実施形態との差分について説明し、以下で特に触れない限りは、第１の実施形態と同様であるものとする。第１の実施形態では、人体枠の下辺の一部が指定領域に入ったか否かを判定することで、人体の足元を基準とした侵入判定を行った。しかし、覗き込みのような動作による侵入を検知したい場合は、頭部を基準にして解析領域を設定し、頭部の侵入を検知した方が状況に即している。本実施形態では、侵入判定を行う部位および条件に応じた解析領域の設定及び侵入判定について説明する。

本実施形態に係るサーバ１３０の機能構成例を図９のブロック図に示す。図９において図５に示した機能部と同様の機能部には同じ参照番号を付しており、該機能部に係る説明は省略する。図９に示した構成は、図５に示した構成に取得部９０１および取得部９０２を加えた構成となっている。

取得部９０１は、侵入判定部位の設定値を取得する。侵入判定部位の設定値は、「上辺」、「下辺」のように人体枠の一部を示す値であり、人体枠において侵入判定の対象となる部分を示す値である。なお、侵入判定部位の設定値は「上部」、「下部」のようにそれぞれ「上辺」および「下辺」に対してある程度の幅を持った部分を示す値でも良い。なお、侵入判定部位の設定値の設定方法は特定の設定方法に限らない。

例えば、表示部４０７に人体枠を表す矩形を表示する。そして、ユーザが操作部４０６を操作して該矩形の上辺を指定した場合は、侵入判定部位の設定値として「上辺」が設定され、ユーザが操作部４０６を操作して該矩形の下辺を指定した場合には、侵入判定部位の設定値として「下辺」が設定される。

また例えば、表示部４０７に人体を表す画像を表示する。そして、ユーザが操作部４０６を操作して該画像における頭部を指定した場合は、侵入判定部位の設定値として「上辺」が設定され、ユーザが操作部４０６を操作して該画像における足下を指定した場合には、侵入判定部位の設定値として「下辺」が設定される。

このような設定方法によって設定された侵入判定部位の設定値はＨＤＤ４０４に保存される。そして、取得部９０１は、ＨＤＤ４０４に保存された侵入判定部位の設定値を取得する。

取得部９０２は、侵入判定条件の設定値を取得する。侵入判定条件の設定値は、侵入判定部位がどの程度指定領域に入った場合に「侵入した」と判定するのかを示す値であり、「侵入した」と判定するために侵入判定部位が満たすべき条件を示す値である。本実施形態では、侵入判定条件は「一部」または「全部」を設定可能である。侵入判定条件として「一部」が設定された場合、侵入判定部５０７は侵入判定部位の一部でも指定領域に入った場合に「侵入有り」と判定する。一方、侵入判定条件として「全部」が設定された場合、侵入判定部５０７は侵入判定部位の全てが指定領域に内包された場合に「侵入有り」と判定する。なお、侵入判定条件の設定方法は特定の設定方法に限らない。

例えば、ユーザが操作部４０６を操作して侵入判定条件を設定しても良いし、侵入検知処理の種類などに応じて対応する侵入判定条件が設定されても良い。また例えば、侵入判定条件は割合で指定されても良い。その場合、侵入判定部５０７は侵入判定部位において指定領域に入った部分の該侵入判定部位に占める割合が侵入判定条件（割合）を超えた場合に、「侵入有り」と判定する。

次に、撮像装置１１０による撮像画像における指定領域に対する人体の侵入を検知するためにサーバ１３０が行う処理について、図１０のフローチャートに従って説明する。図１０において図８に示した処理ステップと同様の処理ステップには同じステップ番号を付しており、該処理ステップに係る説明は省略する。

ステップＳ１００１では、ステップＳ８０１の処理に加えて、取得部９０１は侵入判定部位の設定値を取得し、取得部９０２は侵入判定条件の設定値を取得する。ステップＳ１００２では、決定部５０６は、ステップＳ８０２で得られた複数の分割領域のうち、頭部を検出する対象となる分割領域を解析領域として決定する。侵入判定部位の設定値として「下辺」が設定されており、且つ侵入判定条件の設定値として「一部」が設定されている場合には、決定部５０６は、第１の実施形態と同様にして解析領域を決定する。

侵入判定部位の設定値として「上辺」が設定されており、且つ侵入判定条件の設定として「一部」が設定されている場合には、決定部５０６は、以下のようにして解析領域を決定する。

先ず、決定部５０６は、撮像画像における指定領域（ステップＳ８０１で取得した「指定領域を規定する設定値」によって規定される領域）の枠部に人体が位置した場合に推定される該人体の頭部領域を頭部サイズ分布に基づいて求める。この処理を図１１（ａ）を例にとり説明する。

図１１（ａ）は分割領域に分割されている撮像画像１１０１の一例を示している。決定部５０６は、指定領域１１０２の枠部の一例である該指定領域１１０２の左下隅の位置Ｐ１を含む分割領域に対応する頭部サイズを頭部サイズ分布から取得する。そして決定部５０６は、該取得した頭部サイズの矩形を、水平方向に「人体サイズ情報が示す水平倍率」だけ拡大し、下方に「人体サイズ情報が示す垂直倍率」だけ拡大（延長）した矩形を、人体枠として求める。そして決定部５０６は、位置Ｐ１に接する人体枠１１１１，１１１２を設定する。人体枠１１１１の左上隅は位置Ｐ１と接しており、人体枠１１１２の右上隅は位置Ｐ１と接している。

同様に決定部５０６は、指定領域１１０２の左上隅の位置Ｐ２を含む分割領域に対応する頭部サイズを頭部サイズ分布から取得する。そして決定部５０６は、該取得した頭部サイズの矩形を、水平方向に「人体サイズ情報が示す水平倍率」だけ拡大し、下方に「人体サイズ情報が示す垂直倍率」だけ拡大（延長）した矩形を、人体枠として求める。そして決定部５０６は、位置Ｐ２に接する人体枠１１０３，１１０４を設定する。人体枠１１０４の左上隅は位置Ｐ２と接しており、人体枠１１０３の右上隅は位置Ｐ２と接している。

同様に決定部５０６は、指定領域１１０２の上隅の位置Ｐ３を含む分割領域に対応する頭部サイズを頭部サイズ分布から取得する。そして決定部５０６は、該取得した頭部サイズの矩形を、水平方向に「人体サイズ情報が示す水平倍率」だけ拡大し、下方に「人体サイズ情報が示す垂直倍率」だけ拡大（延長）した矩形を、人体枠として求める。そして決定部５０６は、位置Ｐ３に接する人体枠１１０５，１１０６を設定する。人体枠１１０６の左上隅は位置Ｐ３と接しており、人体枠１１０５の右上隅は位置Ｐ３と接している。

同様に決定部５０６は、指定領域１１０２の右上隅の位置Ｐ４を含む分割領域に対応する頭部サイズを頭部サイズ分布から取得する。そして決定部５０６は、該取得した頭部サイズの矩形を、水平方向に「人体サイズ情報が示す水平倍率」だけ拡大し、下方に「人体サイズ情報が示す垂直倍率」だけ拡大（延長）した矩形を、人体枠として求める。そして決定部５０６は、位置Ｐ４に接する人体枠１１０７，１１０８を設定する。人体枠１１０８の左上隅は位置Ｐ４と接しており、人体枠１１０７の右上隅は位置Ｐ４と接している。

同様に決定部５０６は、指定領域１１０２の右下隅の位置Ｐ５を含む分割領域に対応する頭部サイズを頭部サイズ分布から取得する。そして決定部５０６は、該取得した頭部サイズの矩形を、水平方向に「人体サイズ情報が示す水平倍率」だけ拡大し、下方に「人体サイズ情報が示す垂直倍率」だけ拡大（延長）した矩形を、人体枠として求める。そして決定部５０６は、位置Ｐ５に接する人体枠１１０９，１１１０を設定する。人体枠１１０９の左上隅は位置Ｐ５と接しており、人体枠１１１０の右上隅は位置Ｐ５と接している。

そして決定部５０６は、人体枠１１０３～１１１２のそれぞれにおける頭部領域を第１の実施形態と同様にして求め、人体枠１１０３～１１１２の頭部領域を包含する包含領域を変換領域１１１３として求める。例えば、決定部５０６は、人体枠１１０３～１１１２の頭部領域を包含するように指定領域１１０２を第１の実施形態と同様にして変換処理した領域を変換領域１１１３として求める。そして決定部５０６は、図１１（ｂ）に示す如く、撮像画像１１０１における分割領域のうち変換領域１１１３に含まれる分割領域を解析領域１１１４として決定（特定）する。

なお、侵入判定部位の設定値として「下辺」が設定されており、侵入判定条件の設定値として「一部」が設定されている場合、決定部５０６は、次のようにして解析領域を求めても良い。

決定部５０６は、指定領域１１０２の各頂点の位置に対応する人体枠を第１の実施形態と同様にして求め、該位置に接する人体枠（一方の人体枠の左下隅は該位置と接しており、他方の人体枠の右下隅は該位置と接している）を設定する。そして決定部５０６は、第１の実施形態と同様にして、それぞれの人体枠における頭部サイズの矩形を「該人体枠に対応する人体の頭部領域」とする。そして決定部５０６は、全ての人体枠に対応する頭部領域を包含する包含領域を変換領域として求め、撮像画像における分割領域のうち変換領域に含まれる分割領域を解析領域として決定（特定）する。

なお、侵入判定部位の設定値として「下辺」が設定されており、且つ侵入判定条件の設定値として「全部」が設定されている場合、人体枠の全体が指定領域に含まれるように設定し、以降は第１の実施形態と同様にして解析領域を決定する。図７（ａ）の例では、人物７０６の人物枠の下辺が指定領域７０２の下辺と重なり、且つ該人体枠の全体が該指定領域７０２に含まれるように該人体枠を設定する。また、人物７０５の人物枠の下辺が指定領域７０２の下辺と重なり、且つ該人体枠の全体が該指定領域７０２に含まれるように該人体枠を設定する。また、人物７０３の人物枠の上辺が指定領域７０２の上辺と重なり、且つ該人体枠の全体が該指定領域７０２に含まれるように該人体枠を設定する。また、人物７０４の人物枠の上辺が指定領域７０２の上辺と重なり、且つ該人体枠の全体が該指定領域７０２に含まれるように該人体枠を設定する。人体枠の設定後は第１の実施形態と同様にして解析領域を決定する。

なお、侵入判定部位の設定値として「上辺」が設定されており、且つ侵入判定条件の設定値として「全部」が設定されている場合、人体枠の全体が指定領域に含まれるように設定し、以降は第１の実施形態と同様にして解析領域を決定する。図１１（ａ）の例では、人物枠１１０９～１１１２の下辺が指定領域１１１３の下辺と重なり、且つ該人体枠１１０９～１１１２の全体が該指定領域１１１３に含まれるように該人体枠を設定する。また、人物枠１１０３～１１０８の全体が対応する頂点の近傍に位置し且つ該指定領域１１１３に含まれるように該人体枠を設定する。人体枠の設定後は第１の実施形態と同様にして解析領域を決定する。

このように本実施形態では、人体を包含する枠において判定の対象となる部分、該判定の条件、に応じた配置で複数の人体が撮像画像における指定領域の枠部に位置した場合に推定される該複数の人体のそれぞれの頭部領域を頭部サイズ分布に基づいて取得する。そして、該複数の人体の頭部領域を包含する包含領域を変換領域として求め、該変換領域に含まれる分割領域を解析領域として特定する。

本実施形態でもステップＳ８０４では、第１の実施形態と同様、表示制御部５０９は解析領域と非解析領域とを識別可能に表示する。撮像画像の表示例を図１１（ｃ）に示す。

図１１（ｃ）は、撮像画像を表示するためのＧＵＩ１１１５の表示例を示す図である。このようなＧＵＩの表示や、ユーザ操作に応じたＧＵＩの表示制御は、表示制御部５０９によって行われる。

図１１（ｃ）では、ステップＳ８０４で取得した撮像画像１１９９における解析領域１１１４を非解析領域１１１６とは異なる色で表示している。また、撮像画像１１９９には、変換領域１１１３の枠が表示されている。また、撮像画像１１９９には、指定領域１１０２（ステップＳ８０１で取得した「指定領域を規定する設定値」によって規定される領域）の枠を重ねて表示している。また、撮像画像１１９９には、人体１１１７，１１１８が含まれている。

分割領域の枠の表示／非表示は第１の実施形態と同様、ボタン７２０によって切り替えることができ、変換領域の枠の表示／非表示は第１の実施形態と同様、ボタン７２１によって切り替えることができる。

図７（ｃ）の例では、人体１１１７，１１１８のうち人体１１１７が解析領域１１１４に含まれているので、ステップＳ８０５では、人体１１１７の頭部が検出されることになり、ステップＳ８０６では、人体１１１７の人体枠１１１９を求めることになる。よってステップＳ８０６では、人体１１１７の人体枠１１１９が表示される。人体１１１８は解析領域１１１４に含まれていないため、該人体１１１８の頭部は検出されず、よって該人体１１１８の人体枠は求めないので、人体１１１８の人体枠は表示されない。

さらに侵入判定部位に基づいて、人体枠１１１９の一部を強調表示しても良い。図１１（ｃ）では、侵入判定部位の設定値として「上辺」が設定されているため、人体枠１１１９の上辺を強調表示している。

ステップＳ８０７では、侵入判定部５０７は上記の如く、侵入判定条件の設定値に基づいて侵入検知を行う。ステップＳ８０８では、表示制御部５０９は、上記の強調表示を行っても良いし、侵入判定部位の設定値および侵入判定条件の設定値を表示部４０７に表示しても良い。

このように、本実施形態によれば、侵入判定部位と侵入判定条件とを設定することで、それぞれの状況に応じた解析領域の設定及び侵入判定が可能となる。

＜変形例＞
表示制御部５０９は、ユーザが操作部４０６を操作して指定領域を設定すると、上記の処理を行って変換領域を求め、該変換領域の一部が撮像画像からはみ出てしまう場合には、その旨を表示部４０７に表示するなどしてユーザに通知するようにしても良い。

［第３の実施形態］
第１の実施形態および第２の実施形態では、指定領域に対する人物の侵入検知は画像処理装置１３０が行うものとして説明したが、これに限らず、例えば、撮像装置１１０が行っても良い。この場合、画像処理装置１３０は、指定領域の設定値、領域設定情報、侵入判定部位の設定値、侵入判定条件の設定、などを撮像装置１１０に対して送信する。撮像装置１１０は、自身が撮像した撮像画像における解析領域を、画像処理装置１３０から受信した領域設定情報から判断し、解析領域に含まれる人体について指定領域（画像処理装置１３０から受信した指定領域の設定値から判断可能）への侵入検出を行う。

また、第１の実施形態や第２の実施形態では、人体枠は矩形であるものとしているが、人体枠の形状は矩形に限らず、人体を包含する楕円であっても良いし、人体の形状に沿った形状であっても良い。この場合、人体枠の「上辺」や「下辺」はそれぞれ「上部（人体枠の上側の領域）」、「下部（人体枠の下側の領域）」と称しても良い。

また、上記の各実施形態や各変形例で使用した数値、処理タイミング、処理順、処理の主体、データ（情報）の取得方法／送信先／送信元／格納場所などは、具体的な説明を行うために一例として挙げたもので、このような一例に限定することを意図したものではない。

また、以上説明した各実施形態や各変形例の一部若しくは全部を適宜組み合わせて使用しても構わない。また、以上説明した各実施形態や各変形例の一部若しくは全部を選択的に使用しても構わない。

（その他の実施形態）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

本明細書の発明は、以下の画像処理装置、画像処理方法、コンピュータプログラムを含む。

（項目１）
撮像画像における人体の頭部サイズの分布に基づいて該撮像画像を複数の分割領域に分割する分割手段と、
前記撮像画像における特定領域の枠部に複数の人体が位置した場合に推定される該複数の人体のそれぞれの頭部領域を前記分布に基づいて特定し、該複数の人体の頭部領域を包含する包含領域を求める処理手段と、
前記複数の分割領域のうち前記包含領域に含まれている第１領域と、前記複数の分割領域のうち前記包含領域に含まれていない第２領域と、を識別可能に表示させる表示制御手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。

（項目２）
前記処理手段は、前記撮像画像における特定領域の枠部に複数の人体のそれぞれの枠の下部が位置した場合に推定される該複数の人体のそれぞれの頭部領域を前記分布に基づいて特定し、該複数の人体の頭部領域を包含する包含領域を求めることを特徴とする項目１に記載の画像処理装置。

（項目３）
前記処理手段は、人体を包含する枠において判定の対象となる部分、該判定の条件、に応じた配置で複数の人体が前記撮像画像における特定領域の枠部に位置した場合に推定される該複数の人体のそれぞれの頭部領域を前記分布に基づいて取得し、該複数の人体の頭部領域を包含する包含領域を求めることを特徴とする項目１に記載の画像処理装置。

（項目４）
前記処理手段は、前記特定領域を変換して前記包含領域を求めることを特徴とする項目１ないし３の何れか１項目に記載の画像処理装置。

（項目５）
前記変換は、平行移動、拡大、縮小、回転の１以上を含むことを特徴とする項目４に記載の画像処理装置。

（項目６）
さらに、
ユーザ操作に応じて撮像画像に対して前記特定領域が設定された場合、該特定領域に対応する前記包含領域を求め、該求めた包含領域の一部が前記撮像画像からはみ出てしまう場合には通知する手段を備えることを特徴とする項目１ないし５の何れか１項目に記載の画像処理装置。

（項目７）
さらに、
前記第１領域から人体の頭部を検出し、該頭部に基づいて前記特定領域に対する解析処理を行う解析処理手段を備えることを特徴とする項目１ないし６の何れか１項目に記載の画像処理装置。

（項目８）
前記解析処理手段は、前記第１領域から人体の頭部を検出し、該頭部に基づいて、該人体の前記特定領域への侵入の有無を判定することを特徴とする項目７に記載の画像処理装置。

（項目９）
更に、
前記侵入があった場合には、前記侵入があった旨を通知する通知手段を備えることを特徴とする項目８に記載の画像処理装置。

（項目１０）
画像処理装置が行う画像処理方法であって、
前記画像処理装置の分割手段が、撮像画像における人体の頭部サイズの分布に基づいて該撮像画像を複数の分割領域に分割する分割工程と、
前記画像処理装置の処理手段が、前記撮像画像における特定領域の枠部に複数の人体が位置した場合に推定される該複数の人体のそれぞれの頭部領域を前記分布に基づいて特定し、該複数の人体の頭部領域を包含する包含領域を求める処理工程と、
前記画像処理装置の表示制御手段が、前記複数の分割領域のうち前記包含領域に含まれている第１領域と、前記複数の分割領域のうち前記包含領域に含まれていない第２領域と、を識別可能に表示させる表示制御工程と
を備えることを特徴とする画像処理方法。

（項目１１）
コンピュータを、項目１ないし９の何れか１項目に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのコンピュータプログラム。

発明は上記実施形態に制限されるものではなく、発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、発明の範囲を公にするために請求項を添付する。

１３０：画像処理装置 ５０１：画像取得部 ５０２：頭部検出部 ５０３：分布取得部 ５０４：設定部 ５０５：取得部 ５０６：決定部 ５０７：侵入判定部 ５０９：表示制御部 ５１０：通信部 ５１２：制御部

Claims (11)

1. 撮像画像における人体の頭部サイズの分布に基づいて該撮像画像を複数の分割領域に分割する分割手段と、
   前記撮像画像における特定領域の枠部に複数の人体が位置した場合に推定される該複数の人体のそれぞれの頭部領域を前記分布に基づいて特定し、該複数の人体の頭部領域を包含する包含領域を求める処理手段と、
   前記複数の分割領域のうち前記包含領域に含まれている第１領域と、前記複数の分割領域のうち前記包含領域に含まれていない第２領域と、を識別可能に表示させる表示制御手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記処理手段は、前記撮像画像における特定領域の枠部に複数の人体のそれぞれの枠の下部が位置した場合に推定される該複数の人体のそれぞれの頭部領域を前記分布に基づいて特定し、該複数の人体の頭部領域を包含する包含領域を求めることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記処理手段は、人体を包含する枠において判定の対象となる部分、該判定の条件、に応じた配置で複数の人体が前記撮像画像における特定領域の枠部に位置した場合に推定される該複数の人体のそれぞれの頭部領域を前記分布に基づいて取得し、該複数の人体の頭部領域を包含する包含領域を求めることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記処理手段は、前記特定領域を変換して前記包含領域を求めることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
5. 前記変換は、平行移動、拡大、縮小、回転の１以上を含むことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
6. さらに、
   ユーザ操作に応じて撮像画像に対して前記特定領域が設定された場合、該特定領域に対応する前記包含領域を求め、該求めた包含領域の一部が前記撮像画像からはみ出てしまう場合には通知する手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
7. さらに、
   前記第１領域から人体の頭部を検出し、該頭部に基づいて前記特定領域に対する解析処理を行う解析処理手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
8. 前記解析処理手段は、前記第１領域から人体の頭部を検出し、該頭部に基づいて、該人体の前記特定領域への侵入の有無を判定することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
9. 更に、
   前記侵入があった場合には、前記侵入があった旨を通知する通知手段を備えることを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
10. 画像処理装置が行う画像処理方法であって、
    前記画像処理装置の分割手段が、撮像画像における人体の頭部サイズの分布に基づいて該撮像画像を複数の分割領域に分割する分割工程と、
    前記画像処理装置の処理手段が、前記撮像画像における特定領域の枠部に複数の人体が位置した場合に推定される該複数の人体のそれぞれの頭部領域を前記分布に基づいて特定し、該複数の人体の頭部領域を包含する包含領域を求める処理工程と、
    前記画像処理装置の表示制御手段が、前記複数の分割領域のうち前記包含領域に含まれている第１領域と、前記複数の分割領域のうち前記包含領域に含まれていない第２領域と、を識別可能に表示させる表示制御工程と
    を備えることを特徴とする画像処理方法。
11. コンピュータを、請求項１ないし９の何れか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのコンピュータプログラム。

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