JP4613558B2 - 画像を用いた人体検知装置 - Google Patents

Description

本発明は、所望の検知領域を撮像手段により撮像することにより得られる時間順に並んだ複数枚の画像を用いて検知領域内の人の存否を検出する画像を用いた人体検知装置に関するものである。

従来から、所望の検知領域をＴＶカメラのような撮像手段により撮像した画像を用い、検知領域内の人の存否を検出する人体検知装置が提案されている。この種の人体検知装置では、検知領域内で移動物体を背景から分離し、さらに移動物体について人と人以外とを分離する必要がある。移動物体を背景から分離する技術としては、検知領域について背景の画像をあらかじめ登録した基準画像と撮像手段により撮像した現画像とを比較するか、撮像手段により撮像した過去の画像と現画像とを比較することが考えられている（たとえば、特許文献１参照）。いずれの場合も、比較する２枚の画像の画素ごとの輝度値の差分を画素値とする差分画像を生成し、差分画像の中で所定の閾値よりも差分値の大きい画素からなる領域である変化領域を生成する。変化領域では、１人が複数領域に分割されていたり人以外のノイズが変化領域として生成されていたりするから、特許文献１に記載の技術では、変化領域のうち面積が規定の閾値以下の微小な領域をノイズとして除去し、残った変化領域の中で隣接する変化領域を統合することによって１人の人に相当する変化領域とみなしている。統合された変化領域に対しては、当該変化領域を包含する外接矩形（垂直方向と水平方向との辺からなる外接矩形）を生成することによって、外接矩形内を統合領域とする。このようにして求めた統合領域は、人が存在する可能性のある領域であって、統合領域について人に対応する領域か否かの評価がなされる。統合領域の評価には相関が用いられ、比較する２枚の画像間において、統合領域の相関が大きい（類似度が高い）ときには外乱とみなし、相関が小さければ移動物体、つまり人として検出している。

また、統合領域の類似度の評価に際して相関を用いると演算量が多くなるから、簡易的な類似度の評価技術としては、画像内で統合領域である外接矩形の垂直方向と水平方向との辺の長さ寸法の比（縦横比）を求め、あらかじめ設定されている人に相当する縦横比と比較して類似度が高ければ（縦横比の差が規定値以下であれば）、当該統合領域内の変化領域を人に対応すると判定することが考えられている。統合領域内の変化領域の評価に縦横比を用いることができるのは、直立した人に対応して生成される統合領域では縦長（縦寸法＞横寸法）になるから、犬のような小動物に対応する統合領域が横長（縦寸法＜横寸法）になる物体と区別することができる。

同様にして、画像内で統合領域である外接矩形の面積を求め、あらかじめ設定されている人に相当する面積と比較して類似度が高ければ（面積差が規定値以下であれば）、当該統合領域内の変化領域を人に対応すると判定することが考えられている。統合領域内の変化領域の評価に面積を用いるのは、自動車のような大型の物体とネズミのような小型の物体とを区別するためである。

統合領域の類似度の評価に際して、統合領域の縦横比を用いる技術と統合領域の面積を用いる技術とは、いずれも統合領域の特徴量を簡易的に表すことができるから、特徴量を演算する演算量が少なく、演算処理に特別な高速性を要求することなく実時間での類似度の評価が可能になる。
特開平１１−４１５８９号公報

ところで、統合領域が人か人以外かの評価に相関を用いる技術は演算量が多く、実時間で類似度を評価しようとすれば処理能力の高い演算装置が必要になる。一方、縦横比や面積による評価を行えば、処理量が少なくなるから処理能力の高い演算装置を必要とすることなく実時間で類似度を評価することができる。

しかしながら、縦横比を用いる技術では、たとえば、犬のような小動物が画像の奥行方向に移動している場合、つまり撮像手段の視野内で遠近のみが変化するように移動している場合には、統合領域が縦長になることがあり、人と区別することができなくなることがある。また、画像内で複数人が重なり合っているときに、統合領域が横長になることがあり、この場合には人を小動物と誤認する可能性がある。

これに対して、面積を用いる技術では、たとえば自動車と人とのように、大きさが明らかに異なっていれば容易に区別することができるが、同物体であっても撮像手段との距離に応じて画像内での占有面積が異なるから、たとえば撮像素子の近傍に存在する犬と撮像素子から遠方に存在する人とが画像内で占める面積が略等しくなり、人と犬とを区別できない場合がある。

本発明は上記事由に鑑みて為されたものであり、その目的は、画像から抽出した領域が人に対応しているか否かを少ない処理量で精度よく区別することができる画像を用いた人体検知装置を提供することにある。

請求項１の発明は、所定の視野を撮像する撮像手段と、撮像手段により異なる時刻に撮像された各画像からそれぞれエッジを抽出した２値画像であるエッジ画像を用い時系列の３枚以上のエッジ画像を組み合わせて背景を除去する論理演算を行うことにより着目する時点のエッジ画像において移動した物体に相当する領域を抽出する移動領域抽出手段と、移動領域抽出手段により抽出した領域についてエッジ上の画素の方向コードの度数分布を求めるとともに、求めた度数分布とあらかじめ人のエッジ画像について求めたエッジ上の画素の方向コードの度数分布である基準データとの類似度を用いることにより、移動領域抽出手段により抽出した領域が人に対応する領域か否かを評価する領域解析手段とを備えることを備えることを特徴とする。

この構成によれば、撮像手段により撮像した画像から人に対応する領域を抽出する際にエッジ画像を用いており、エッジ画像は２値の画像であるから３枚以上のエッジ画像を用いて簡単な論理演算を行うだけで移動した物体に対応する領域を抽出することができる。また、抽出した領域のエッジ上の画素について方向コードの度数分布を作成し、基準データである度数分布と撮像手段により撮像した画像から求めた度数分布との類似度によって人か否かを判断するから、類似度の判断に用いる情報量を少なくして処理量を低減することができ、しかも方向コードの度数分布を用いることで精度よく人か否かを区別することができる。

請求項２の発明では、請求項１の発明において、前記度数分布は対象とする各エッジ上の画素の総数で正規化され、前記類似度の評価値には各方向コード別の度数の差の２乗和を用い、前記領域解析手段は、評価値が規定の閾値以下のときに前記移動領域抽出手段で抽出した領域を人に対応する領域と判断することを特徴とする。

この構成によれば、度数分布を正規化しているから、撮像手段により撮像した画像から得られる度数分布と、基準データとしてあらかじめ作成してある度数分布との類似度の評価を簡単に行うことができ、各方向コード別の度数の差の２乗和を評価値に用いる程度の簡単な演算で類似度の判断が可能になる。

請求項３の発明では、請求項１または請求項２の発明において、前記領域解析手段は、前記移動領域抽出手段により抽出した領域について求めた前記度数分布の各方向コードの度数に上限値および下限値による正常範囲を設定してあり、度数が正常範囲を逸脱する方向コードを含む度数分布が得られる領域は人以外の外乱とみなすことを特徴とする。

この構成によれば、方向コードの度数に上限値と下限値とを設けて外乱を判断するから、外乱を簡単に除去することができ、人に対応する可能性が高い領域についてのみ類似度の評価を行うことになって類似度の演算に要する時間を短縮することができる。

請求項４の発明では、請求項１ないし請求項３の発明において、前記領域解析手段は、時系列の複数枚のエッジ画像について前記移動領域抽出手段により抽出した領域ごとにエッジ上の画素の方向コードについて各エッジ上の画素の総数で正規化した度数分布を求め、次に時系列で隣接する各一対のエッジ画像間で前記度数分布の類似度を評価することにより異なるエッジ画像間で同物体に相当する領域を対応付け、対応付けられた領域について前記基準データとの類似度を用いて評価することを特徴とする。

この構成によれば、時系列で隣接するエッジ画像間において度数分布の類似度を評価して同物体に相当する領域を対応付けるので、エッジ画像内で複数の物体が隣接している場合でも正しい対応付けが可能になり、対応付けが可能になった領域についてのみ基準データとの比較を行うことによって、当該領域が人を示しているか否かを正しくかつ効率よく判断することができる。

請求項５の発明では、請求項１ないし請求項４の発明において、前記撮像手段の視野内に存在する人の像が撮像面の各部位に占める大きさに応じた比率で撮像手段の視野を複数の領域に分割するとともに、各領域ごとに有効領域と無効領域との別を指定する機能を有し、有効領域を人の存否を検出する監視領域とする監視領域設定手段が付加されたことを特徴とする。

この構成によれば、撮像手段の視野を複数の領域に分割し、各領域ごとに人の監視を行う有効領域と人の監視を行わない無効領域とに指定することを可能としているから、たとえば外乱が生じることがわかっている領域について無効領域に指定しておくことで、外乱の影響を低減することができ、人を検出する精度が高くなる。

請求項６の発明では、請求項１ないし請求項４の発明において、人の存否を検出する監視領域を設定する領域設定モードを選択可能であって、領域設定モードでは前記撮像手段は視野内で監視領域の境界線に沿って移動させた光源からの特定波長の光のみを受光し、領域設定モードにおいて撮像手段から時系列で得られる複数の画像内で濃度値が最大になる位置を時間順に連結することにより得られる閉領域の内側と外側との一方を有効領域として他方を無効領域とし、有効領域を人の存否を検出する監視領域とする監視領域設定手段が付加されたことを特徴とする。

この構成によれば、撮像手段の視野内で人の存否を検出する必要のない部位や外乱の生じやすい部位を監視対象から除外して無効領域に指定することができるから、たとえば外乱が生じることがわかっている領域について無効領域に指定しておくことで、外乱の影響を低減することができ、人を検出する精度が高くなる。

請求項７の発明では、請求項１ないし請求項６の発明において、前記撮像装置による撮像毎の画像を一時的に記憶する画像用メモリと、前記領域解析手段により人に対応する領域が抽出されると当該領域について画像用メモリに格納された画像を切り出して保存する保存用メモリとを備えることを特徴とする。

この構成によれば、人に対応する領域が抽出されたときに、この領域を画像から切り出して保存用メモリに保存するから、人に対応する領域が存在しない無駄な画像を保存することがなく、しかも必要な画像のうち人に対応する領域のみを切り出しているから、保存するデータ量がを大幅に低減することができ、その上、必要な画像については詳細な画像を保存しておくことが可能になる。

請求項８の発明では、請求項１ないし請求項６の発明において、前記撮像装置による撮像毎の画像を一時的に記憶する画像用メモリと、前記領域解析手段により人に対応する領域が抽出されると当該領域について画像用メモリに格納された画像を切り出して他装置に転送する画像送信部とを備えることを特徴とする。

この構成によれば、人に対応する領域が抽出されたときに、この領域を画像から切り出して画像送信部を介して他装置に転送するから、人に対応する領域が存在しない無駄な画像を他装置に転送することがなく伝送路のトラフィックを低減することができる。しかも、必要な画像のうち人に対応する領域のみを切り出しているから、転送するデータ量がを大幅に低減することができ、その上、必要な画像については詳細な画像を転送することが可能になる。

請求項９の発明では、請求項１ないし請求項８の発明において、前記領域解析手段において人に対応する領域と評価された領域が存在するときに検知信号を出力する検知信号出力手段と、検知信号出力手段から検知信号が出力されると領域解析手段が人に対応する領域と評価した領域の追跡を開始するとともに当該領域を他の領域よりも拡大した部分拡大画像を画像表示手段の画面に表示させる画像出力手段とが付加されていることを特徴とする。

この構成によれば、撮像手段の視野内に人に対応する領域が検出されると侵入者があると判断し、当該領域を追跡しかつ画像表示手段の画面に他の領域よりも拡大して表示するから、監視カメラのように撮像手段の視野の監視に用いる場合に、侵入者の特徴を画面で容易に捉えることができ、画像表示手段の画面を監視している監視者の負担が少なくなる。

請求項１０の発明では、請求項９の発明において、前記画像出力手段は、前記部分拡大画像を前記画像表示手段の画面の大きさに合わせた拡大率で画像表示手段の画面に表示させるとともに、画像表示手段の画面の一部に前記撮像手段の視野全体である全体画像を表示させることを特徴とする。

この構成によれば、部分拡大画像によって侵入者の特徴を画面で容易に捉えることができる上に、画面の一部に全体画像を表示していることによって、撮像手段の視野内において侵入者がどこに存在しているかを同時に知ることができる。

請求項１１の発明では、請求項９の発明において、前記画像出力手段は、前記画像表示手段の画面に前記撮像手段の視野全体である全体画像を表示させる状態から、画像表示手段の画面の大きさに合わせた拡大率で前記部分拡大画像を表示させる状態まで、領域解析手段が人に対応する領域と最初に評価した領域を起点にして部分拡大画像の拡大率を時間経過に伴って徐々に大きくすることを特徴とする。

この構成によれば、画像表示手段の画面に表示する画像を全体画像から一定の拡大率の部分拡大画像に急に切り換えるのではなく、画面上で人を最初に検出した場所から始めて部分拡大画像の拡大率を時間経過に伴って増加させるので、画面上で人を最初に検出した場所から部分拡大画像が時間経過に伴ってズームアップされることになり、一定の拡大率の部分拡大画像に急に切り換える場合に比較して侵入者の存在する位置を把握するのが容易になる。

請求項１２の発明では、請求項９の発明において、前記領域解析手段において人に対応する領域と評価された領域が複数個存在するときに、前記画像出力手段は、各領域に対応する前記部分拡大画像を前記画像表示手段の画面に一定時間毎に切り換えて表示することを特徴とする。

この構成によれば、人に対応する領域が複数存在するときに、各領域の部分拡大画像を一定時間毎に切り換えて表示するから、複数の侵入者についてそれぞれの特徴を確認するのが容易になる。

請求項１３の発明では、請求項９の発明において、前記領域解析手段において人に対応する領域と評価された領域が複数個存在するときに、前記画像出力手段は、前記画像表示手段の画面を領域の個数分の区画に分割し、各領域に対応する前記部分拡大画像を各区画にそれぞれ表示することを特徴とする。

この構成によれば、複数の侵入者の行動を１画面内で一覧することができるから、複数人の特徴および行動を一度に監視することができ、行動が不審な侵入者の有無を把握するのが容易になる。

本発明の構成によれば、撮像手段により撮像した画像から人に対応する領域を抽出する際にエッジ画像を用いており、エッジ画像は２値の画像であるから、簡単な論理演算のみで人に対応する領域を抽出することができるという利点がある。また、抽出した領域のエッジ上の画素について方向コードの度数分布を作成し、基準データである度数分布と撮像手段により撮像した画像から求めた度数分布との類似度によって人か否かを判断するから、類似度の判断に用いる情報量を少なくして処理量を低減することができ、しかも方向コードの度数分布を用いることで精度よく人か否かを区別することができるという利点がある。

（実施形態１）
本実施形態は、図１に示すように、所望の視野を撮像する撮像手段１と、撮像手段１により異なる時刻に撮像された複数枚の画像を用いて移動した物体に相当する領域を抽出する移動領域抽出手段２と、移動領域抽出手段２により抽出した領域について人に対応する領域か否かを評価する領域解析手段３とを備える。移動領域抽出手段２および領域解析手段３は、コンピュータに適宜のプログラムを実行させることにより実現される。

撮像手段１は、所定時間間隔で撮像した画像を出力するカメラ１１と、カメラ１１で撮像した画像のアナログ情報をデジタル情報に変換するＡ／Ｄ変換器１２とを備える。カメラ１１としては、ＣＣＤイメージセンサやＣＭＯＳイメージセンサのような固体撮像素子を用いている。デジタル信号を出力する機能を備えたＣＭＯＳイメージセンサをカメラ１１に用いる場合には、Ａ／Ｄ変換器１２は不要になる。カメラ１１で撮像する画像としては、カラー画像を用いることも可能であるが、本実施形態ではモノクロの濃淡画像を採用する。撮像手段１が撮像する時間間隔は、当該時間間隔で得られる時系列の画像から移動物体の存否を判断できる程度の範囲で適宜に設定すればよく、滑らかな動画像を得ることが目的ではないから、１秒間に３０フレームの画像を出力することが必要というわけではない。

移動領域抽出手段２は、撮像手段１から出力される濃淡画像と濃淡画像に後述する処理を施した画像とを一時的に記憶する画像用メモリ２１を備える。本実施形態では、濃淡画像に対して微分処理部２２において微分値と方向コードとを求める処理を行い、各画素の画素値が微分値となる微分画像と、各画素の画素値が方向コードとなる方向コード画像とを濃淡画像とともに画像用メモリ２１に記憶させる。

微分値を求める手法は種々提案されているが、基本的には、着目する画素の近傍画素（８近傍が広く採用されている）について、画像の垂直方向に関する濃度差を水平方向に関する濃度差で除算した値を微分値として用いる。ただし、濃淡画像から微分画像を生成するのは、画像内の物体と背景との濃度値の相違によって物体と背景との境界付近で微分値が大きくなることを利用し、物体の輪郭線の候補を抽出するためであるから、本実施形態では、輪郭線の強調のためにソーベル（Ｓｏｂｅｌ）フィルタを用いた重み付きの微分処理を行う。

また、方向コードは、微分値を濃度値の変化方向に対応付けた値であって４５度を単位として８方向に整数値のコードを対応付けたものである（ここでは、８近傍の画素から求めた通常の微分値に方向コードを対応付けている）。各画素の方向コードは、画像内において濃度値の変化が最大になる方向に直交する方向を表すように設定される。したがって、各画素において方向コードが示す方向は輪郭線の延長方向にほぼ一致する（各画素の方向コードが示す方向に対して±４５度の範囲内で隣接する３画素が物体の輪郭線上の画素になる可能性が高い）。

上述のように微分処理部２２において求めた微分画像では、コントラストの大きい部位が強調されるから、適宜の閾値で微分画像を二値化することによって、微分画像に含まれる物体の輪郭線の候補を抽出することができる。微分処理部２２では、抽出した輪郭線の候補となる領域を１画素幅に細線化して輪郭線の候補となるエッジの候補を抽出する。エッジの候補は途切れている可能性があるから、エッジの候補について方向コードを用いて画素を追跡し、物体の輪郭線とみなせるエッジの候補を連結したエッジからなるエッジ画像を生成して画像用メモリ２１に格納する。画像用メモリ２１はエッジ画像を求める際の作業領域としても用いられる。

本実施形態では、論理合成部２３において３枚または５枚のエッジ画像を用いて移動物体に対応するエッジを抽出する。ここでは、図２を用いて３枚のエッジ画像を用いて移動物体に対応するエッジを抽出する技術について説明する。いま、図２（ａ）〜（ｃ）のように、時刻Ｔ−ΔＴ、Ｔ、Ｔ＋ΔＴに撮像された３枚のエッジ画像Ｅ（Ｔ−ΔＴ）、Ｅ（Ｔ）、Ｅ（Ｔ＋ΔＴ）が論理合成部２３に与えられるものとする。図示例では、各エッジ画像Ｐに、それぞれ移動物体Ｏｂが含まれている。

論理合成部２３では、まず、時系列において隣接する各一対のエッジ画像（つまり、Ｅ（Ｔ−ΔＴ）とＥ（Ｔ）、Ｅ（Ｔ）とＥ（Ｔ＋ΔＴ））の差分を求める（この画像は、エッジ画像の差分であるから、以下では「差分エッジ画像」と呼ぶ）。ただし、エッジ画像は、エッジの部分とエッジ以外の部分とで異なる画素値を持つ２値画像であるから、論理合成部２３では各一対のエッジ画像について同じ位置の一対の画素ごとに排他的論理和を求める論理演算を行えば、着目する一対のエッジ画像の差分を求めたことになる。図示例のエッジ画像から求めた２枚の差分エッジ画像では、各差分エッジ画像にそれぞれ移動物体Ｏｂが２回ずつ現れることになる。

論理合成部２３では、時刻Ｔのエッジ画像Ｅ（Ｔ）に含まれる移動物体Ｏｂを抽出するために、２枚の差分エッジ画像について同じ位置の一対の画素ごとに論理積を求める論理演算を行い、結果の画像を図２（ｄ）のような候補画像として出力する。すなわち、２枚の差分エッジ画像では背景はほぼ除去されているから、２枚の差分エッジ画像について論理積の演算を行うと共通部分である時刻Ｔのエッジ画像Ｅ（Ｔ）について背景を除去した候補画像が得られ、この候補画像には移動物体Ｏｂのほかにはノイズを含むだけになると考えられる。

ここに、本実施形態では３枚のエッジ画像Ｅ（Ｔ−ΔＴ）、Ｅ（Ｔ）、Ｅ（Ｔ＋ΔＴ）を用いる例を示しているが、４枚以上のエッジ画像を用いて候補画像を生成することも可能である。たとえば、５枚のエッジ画像Ｅ（Ｔ−２ΔＴ）、Ｅ（Ｔ−ΔＴ）、Ｅ（Ｔ）、Ｅ（Ｔ＋ΔＴ）、Ｅ（Ｔ＋２ΔＴ）を用いる場合には、まず２枚ずつのエッジ画像（Ｅ（Ｔ−２ΔＴ）とＥ（Ｔ＋２ΔＴ）、Ｅ（Ｔ−ΔＴ）とＥ（Ｔ＋ΔＴ））について、それぞれ論理積を求める論理演算によって移動物体Ｏｂを除去した背景のエッジ画像を生成する。このようにして得られる２枚のエッジ画像をそれぞれ反転してエッジ画像Ｅ（Ｔ）との論理積を求める論理演算を行うと、エッジ画像Ｅ（Ｔ−２ΔＴ）、Ｅ（Ｔ＋２ΔＴ）において移動物体Ｏｂにより隠れていた背景とエッジ画像Ｅ（Ｔ）における移動物体Ｏｂを含むエッジ画像と、エッジ画像Ｅ（Ｔ−ΔＴ）、Ｅ（Ｔ＋ΔＴ）において移動物体Ｏｂにより隠れていた背景とエッジ画像Ｅ（Ｔ）における移動物体Ｏｂを含むエッジ画像とが得られる。両エッジ画像について論理積を求める論理演算によって共通部分を抽出すれば、エッジ画像Ｅ（Ｔ）における移動物体Ｏｂのエッジを含むエッジ画像（候補画像）が得られる。このほかに、４枚以上のエッジ画像を種々に組み合わせることによって、候補画像を生成することができる。

候補画像では濃淡画像から差分を求めるのではなく２値のエッジ画像について論理演算を行っており、しかも２枚の画像から移動物体Ｏｂを抽出するのではなく、３枚以上のエッジ画像を用いて特定時刻のエッジ画像に含まれる移動物体Ｏｂを抽出するようにしているから、候補画像の中では同じ移動物体Ｏｂが２箇所に現れることがなく、移動物体Ｏｂを含む変化の生じた領域のみを抽出することができる。上述のように、論理合成部２３から出力される候補画像には、移動物体Ｏｂのほかにノイズも含まれるから、画素が連結されている領域（連結領域）ごとにラベリングを施す。ここに、各連結領域に対して図２（ｅ）のように外接矩形Ｄ１を設定し、外接矩形Ｄ１に対してラベリングを施すようにすれば、画素ごとにラベルを付与する場合に比較してデータ量を低減することができる。

移動領域抽出手段２における論理合成部２３から出力された図２（ｄ）のような候補画像と、画像用メモリ２１に格納された方向コード画像とは領域解析手段３に設けた度数分布作成部３１に与えられる。領域解析手段３は、移動領域抽出手段２により抽出された領域が、人に対応する領域か人以外の外乱かを評価する機能を有する。領域解析手段３では、まず度数分布作成部３１において、論理合成部２３の出力として得られた候補画像の中でラベルが付された領域ごとに、画像用メモリ２１に格納された方向コード画像を参照してエッジ上の画素の方向コードを求め、ラベルが付された領域ごとに方向コードに関する度数分布を生成する。ここに、度数分布は対象とする各エッジ上の画素の総数で正規化しておく。また、方向コードは、８種類の方向コードを用いるのではなく、同方向で互いに逆向きになる方向コードについては同じ方向コードにまとめ、４種類の方向コードについて度数分布を生成する。つまり、０度と１８０度とに対応する方向コード、４５度と２２５度とに対応する方向コード、９０度と２７０度とに対応する方向コード、１３５度と３１５度とに対応する方向コードとの４種類の方向コードを用いる。図３に度数分布作成部３１で生成した度数分布の一例を示す。

領域解析手段３には、度数分布作成部３１において生成された各領域ごとの度数分布は外乱除去部３２に入力され、度数分布の形によって外乱か否かが判断される。つまり、外乱除去部３２では、領域が人に対応するときの各方向コードの度数に関して各方向コードごとに上限値および下限値による正常範囲を設定してあり、各領域ごとに求めた度数分布について、各方向コードの度数のうちの１つでも正常範囲を逸脱するものがあるときには、当該領域を人以外の外乱とみなす。つまり、領域内の方向コードの度数が正常範囲を逸脱するときには、領域内の移動物体が特定方向に傾いたものであり、人以外のノイズとみなすのである。これは、人に対応するエッジには直線部分より曲線部分が多く、しかも人に対応するエッジは形状が複雑であるから、エッジの上の画素には方向コードのすべての値が出現する頻度が比較的高いのに対して、影やカメラ１１で生じるフリッカによるノイズのエッジは特定の方向に偏った分布を示すことが多いという経験則を利用したものである。要するに、外乱除去部３２は、各領域内のエッジ上の画素の方向コードに関する度数分布を特徴量として用い、移動物体が人に対応する領域か人以外のノイズになるかを判断し、ノイズと判断した領域については次段の分布比較処理部３３に与えずに除去する。

外乱除去部３２においてノイズではないと評価された領域については、分布比較処理部３３に与えられ、当該領域が人を含むか否かを評価する。分布比較処理部３３では、人に関するエッジの方向コードの度数分布を基準データとしてあらかじめ登録してある基準データ格納部３４を用い、外乱除去部３２で除去されずに残された各領域ごとの度数分布を、基準データ格納部３４に格納された基準データの度数分布と比較し、以下の演算によって両者の類似度を評価する。

すなわち、外乱除去部３２においてノイズではないと評価された領域に関する度数分布に関して各方向コードごとの度数をＨ１ｉ（ｉ＝１，２，３，４）とし、基準データ格納部３４に格納された度数分布に関して各方向コードごとの度数をＨ２ｉ（ｉ＝１，２，３，４）とするとき、類似度の評価値ｅ^２は数１によって求める。

数１により求めた評価値ｅ^２を適宜に設定した閾値と比較し、評価値ｅ^２が閾値以下である場合には類似度が高いから、候補画像から得られた当該領域を人に対応する領域と判断し、評価値ｅ^２が閾値を越える場合には類似度が低いから候補画像から得られた当該領域は人以外の外乱であると判断する。

以上説明したように、時系列のエッジ画像に関してフレーム間で論理演算を行うことにより移動物体Ｏｂの領域を背景から分離し、さらに移動物体Ｏｂの領域に含まれるエッジの方向コードの度数分布を特徴量とし、人に関する方向コードの度数分布である基準データとの評価値ｅ^２を評価することで、人である可能性の高い領域を抽出しているから、比較的簡単な演算で移動物体Ｏｂが人か否かを判別することができる。

本実施形態の構成を外接矩形の縦横比や面積を用いる従来構成と比較すると、従来構成では、複数人が１つの統合領域を形成するような場合に、当該統合領域を人に対応しないと判断する可能性があったのに対して、上述した本実施形態の構成では、外乱除去部３２から出力される領域に複数人が含まれている場合であっても、エッジ上の画素の方向コードの度数分布を正規化すると、１人の場合と同様の傾向を示すから、領域内の人数に関わりなく人か人以外かを評価することが可能になる。

さらに、本実施形態では、度数分布の類似度の評価値ｅ^２を各方向コード別の度数の差の２乗和（つまり、比較する度数分布間の距離の２乗）を用いているから、テンプレートマッチングを行う場合に比較すると、基準データのデータ量が少ない上に比較演算の演算量も少なくなる。また、テンプレートマッチングでは、対象となる物体が変形しなければテンプレートと一致する形状のときに相関が大きくなるが、人のように画像内の形状が変化する物体に対してはテンプレートと一致させることが困難であって大きな相関を得るのが困難になる。また、テンプレートマッチングでは対象となる物体の画像内での大きさとテンプレートとの大きさを合わせるために、拡大縮小の処理が必要になったり、同形状で大きさの異なる複数のテンプレートが必要になったりする。これに対して、本実施形態では方向コードの度数分布を用いているから、画像内で対象となる物体の形状が変化しても、度数分布に大きな変化はなく、基準データとの相関を容易に評価することができる。

なお、図１において画像用メモリ２１を移動領域抽出手段２に設ける例を示したが、画像用メモリ２１を設ける場所についてとくに制限はなく、領域解析手段３に設けたり、移動領域抽出手段２と領域解析手段３との両方に設けたり、画像用メモリ２１のみを別途に設けるようにしてもよい。

また、図１に示した構成では方向コードを移動領域抽出手段２に設けた微分処理部２２において求めるようにし、方向コードを実際に用いる領域解析手段３で方向コードを求める構成とはしていないが、これは方向コードは微分値から求めるものであって、微分処理部２２において微分値を求める際に方向コードも求める処理とするほうが計算上効率的であるからである。ただし、エッジの抽出のために用いる微分値を求める演算とは別に、領域解析手段３において方向コードを求めるようにしてもよい。

さらに、上述の例では、基準データ格納部３４に１種類の基準データを格納しているが、カメラ１１に対する人の向きやカメラ１１の視野内で人が存在する位置によっては、基準データとなる度数分布に変化が生じる。そこで、基準データ格納部３４に複数種類の度数分布を基準データとして格納しておき、外乱除去部３２から出力された各領域ごとの度数分布と各基準データとの間の類似度を求めるようにしてもよい。この場合、いずれかの基準データに対する評価値ｅ^２が閾値以下になるときに、当該領域を人に対応する領域とみなす。

上述の例では、エッジ画像から得られる移動物体Ｏｂの各領域の特徴量として４種類の方向コードに関する度数分布を用いているが、簡易的には画像の水平方向と垂直方向との２方向の方向コードのみを用いて特徴量としてもよい。この場合、領域ごとに２方向の方向コードの比率を用い、比率の大きさによって人に対応する領域か否かを判断することが可能である。たとえば、２方向の方向コードの度数がＨ１１、Ｈ１２であるときに、Ｈ１１とｋ・Ｈ１２（ｋ：倍率定数）との大小を比較し、Ｈ１１＜ｋ・Ｈ１２であるときに、当該領域を人に対応する領域と判断するのである。外乱除去部３２から出力される各領域に対して上述のようにして人に対応する領域か否かを評価する場合には、分布比較処理部３３および基準データ格納部３４は不要になる。

（実施形態２）
本実施形態では、時系列のエッジ画像間でラベル付けがなされた領域を対応付け、対応付けられない領域を光の変化のように単発的に生じる外乱（ノイズ）として除去する処理について説明する。つまり、一般に視野内において問題になる外乱の多くは光の差込みや変化であって、エッジ画像の中では、この種の外乱に対応する領域の形状は、人に対応する領域の形状に比較して短時間で大きく変化するから、本実施形態ではこの性質を利用して外乱を除去する。

いま、論理合成部２３において移動物体Ｏｂの領域を抽出するのに用いる時系列のエッジ画像Ｅ（１）、Ｅ（２）、Ｅ（３）、Ｅ（４）が図４のように与えられているものとする。図示するエッジ画像Ｅ（１）、Ｅ（２）、Ｅ（３）、Ｅ（４）は、人に対応する領域Ｐ１１〜Ｐ１４と、窓などに光が反射することにより生じる外乱に対応する領域Ｎ１２、Ｎ１３とを含んでいる例を示している。このようなエッジ画像Ｅ（１）、Ｅ（２）、Ｅ（３）、Ｅ（４）においては、領域Ｐ１１〜Ｐ１４は対応付ける必要があり、領域Ｎ１２、Ｎ１３は対応付けずに除去する必要がある。

そこで、本実施形態では、各エッジ画像Ｅ（１）、Ｅ（２）、Ｅ（３）、Ｅ（４）を時間順で各一対ずつ用い（時系列で隣接する各一対のエッジ画像Ｅ（１）、Ｅ（２）、Ｅ（３）、Ｅ（４）を用い）、各領域ごとに方向コードの度数分布をそれぞれ比較する。つまり、まず領域Ｐ１１の方向コードについて度数分布を求め、領域Ｐ１２と領域Ｎ１２との方向コードについてもそれぞれ度数分布を求めて類似度（実施形態１において基準データとの比較に用いた評価値ｅ^２と同様に演算する）を求める。ここに、各エッジ画像Ｅ（１）に含まれる領域Ｐ１１と、Ｅ（２）に含まれる領域Ｐ１２、Ｎ１２との距離を求めて対応付けのための制約条件に加えてもよい。つまり、対応付けられる移動物体が隣接する一対のエッジ画像Ｅ（１）、Ｅ（２）の間で移動する距離範囲に制約条件を設定しておき、当該距離範囲を逸脱するときには両者は対応付けられないものと判断する。このような制約条件を設定すれば、各エッジ画像Ｅ（１）、Ｅ（２）に複数の領域が存在していても度数分布を比較すべき領域の組合せを少なくすることができるから、演算処理の高速化につながる。上述の処理によって、領域Ｐ１１と領域Ｐ１２との対応付けが可能になる。

次に、エッジ画像Ｅ（２）、Ｅ（３）について、同様の処理を行うと、領域Ｎ１２と領域Ｎ１３とは方向コードの度数分布が大幅に異なるから対応付けがなされず、領域Ｐ１２と領域Ｐ１３との対応付けがなされる。さらに、エッジ画像Ｅ（３）、Ｅ（４）について、同様の処理を行うことにより、領域Ｐ１３と領域Ｐ１４とが対応付けられる。

上述のようにして各エッジ画像Ｅ（１）、Ｅ（２）、Ｅ（３）、Ｅ（４）において領域Ｐ１１〜Ｐ１４が互いに対応付けられるのであって、単発的に生じるノイズのような領域Ｎ１２、Ｎ１３は対応付けがなされにくいから、外乱として除去可能になる。すなわち、時系列で隣接するエッジ画像Ｅ（１）、Ｅ（２）、Ｅ（３）、Ｅ（４）間において度数分布の類似度を用いて評価して同物体に相当する領域を対応付け、対応付けることができた領域を基準データと比較することで人に対応すると判断できる領域が得られたときに、当該領域を人に対応する領域と判断するのであり、画像間の領域の対応付けによってノイズを除去できる可能性が高くなる。

たとえば、光のように形状が一定でない領域の方向コードの度数分布は、人が占める領域の方向コードの度数分布に近似している場合があるが、時系列のエッジ画像の関係を用いて上述のような対応付けを行うことによって、この種の外乱を除去することが可能になる。

さらに、時系列のエッジ画像において対応付けられた各領域について、分布比較処理部３３において基準データとの照合を行うことによって、人に対応する領域が連続して得られたエッジ画像の枚数を計数し、この枚数が所定時間のうちで規定の閾値以上であるときに、当該領域を人に対応する領域と判定するのが望ましい。たとえば閾値を３に設定するとすれば、上述した図４に示す例では、４枚のエッジ画像Ｅ（１）、Ｅ（２）、Ｅ（３）、Ｅ（４）のすべてにおいて人に対応する領域Ｐ１１〜Ｐ１４が連続して存在していることから、上述の条件を満たすことになり、３枚のエッジ画像Ｅ（１）、Ｅ（２）、Ｅ（３）における領域Ｐ１１〜Ｐ１３を人に対応する領域と判定することができる。

また、図５に示す例では、５枚のエッジ画像Ｅ（１）〜Ｅ（５）について、２枚のエッジ画像Ｅ（１）、Ｅ（２）において対応付けられる領域Ｎ１１、Ｎ１２が存在し、５枚のエッジ画像Ｅ（１）〜Ｅ（５）において対応付けられる領域Ｐ１１〜Ｐ１５が存在している。いま、最初の２枚のエッジ画像Ｅ（１）、Ｅ（２）について着目する。従来技術では、隣接するエッジ画像間で各領域の代表点（重心など）の距離が最小になる領域を対応付ける技術があり、この場合に図示例ではエッジ画像Ｅ（１）の領域Ｐ１１に対して、エッジ画像Ｅ（２）の領域Ｐ１２と領域Ｎ１２とのうち距離の近いほうが対応付けられることになる。つまり、領域Ｐ１１に対して領域Ｐ１２を対応付けなければならないにもかかわらず、ノイズの存在によって領域Ｎ１２が対応付けられる可能性が生じる。これに対して、本実施形態では、領域Ｐ１１と領域Ｐ１２または領域Ｎ１２とのエッジ方向値の度数分布の類似度によって距離とは関係なく対応付けるから、エッジの特徴が異なる領域を対応付けることがなく、領域Ｐ１１と領域Ｐ１２とを正しく対応付けることが可能になる。しかも、対応付けた領域Ｐ１１，Ｐ１２について基準データと比較することによって人か否かを判断するから、ノイズを除去し人に対応する領域を確実に検出することができる。

さらに、上述のように、４枚のエッジ画像が得られる時間（上述の所定時間）内において、互いに対応付けられた領域であってかつ人に対応する領域が連続して得られるエッジ画像の枚数が３枚（上述の閾値）以上であるときに、当該領域を人に対応すると確定するのが望ましい。たとえば、図示例では領域Ｐ１１〜Ｐ１５は人に対応すると判定され、領域Ｎ１２、Ｎ１３が連続して得られるのは２枚のエッジ画像のみであるから、外乱として除去される。

ところで、複数枚のエッジ画像について領域を追跡して対応付けを行う際に、人に対応する領域が柱の影などに隠れて領域を対応付けることができなかったり、人がまったく移動せずに背景とともに除去されたりする場合がある。図６に示す例では、７枚のエッジ画像Ｅ（１）〜Ｅ（７）のうち２枚のエッジ画像Ｅ（４）、Ｅ（７）において人に対応する領域を検出できなかった状態を示している。

この場合も、光のように形状が一定でない領域が生じた場合と同様の処理で対応することが可能である。つまり、時系列のエッジ画像において対応付けられた各領域について、分布比較処理部３３において基準データとの照合を行うことによって、人に対応する領域が得られたエッジ画像の枚数を計数し、この枚数が所定時間のうちで規定の閾値以上であるときに、当該領域を人に対応する領域と判定するのである。

たとえば、図６に示す例では、７枚のエッジ画像Ｅ（１）〜Ｅ（７）について、エッジ画像Ｅ（１）〜（３）、Ｅ（５）、Ｅ（６）において対応付けられる領域Ｐ１１〜Ｐ１３、Ｐ１５、Ｐ１６が存在しているが、２枚のエッジ画像Ｅ（４）、Ｅ（７）においては対応付ける領域が存在していない。ただし、５枚のエッジ画像が得られる時間（上述の所定時間）内において、互いに対応付けられた領域であってかつ人に対応する領域が得られるエッジ画像の枚数が２枚（上述の閾値）以上であるときに、当該領域を人に対応すると判定することによって、領域Ｐ１１〜Ｐ１３を人に対応すると判定することができ、また領域Ｐ１５、Ｐ１６を人に対応すると判定することが可能になる。ここに、５枚のエッジ画像のうち２枚以上のエッジ画像において基準データを用いて人に対応する領域が得られたときに、当該領域を人に対応する領域と判定しているから、基準データとの類似度の判定によって人に対応する領域が検出されない画像が５枚のエッジ画像のうち３枚含まれていたとしても、人の存在を検出することが可能になる。他の構成および動作は実施形態１と同様である。

（実施形態３）
本実施形態は、上述した処理に加えてカメラ１１に関する条件を設定することにより、人に対応する領域の抽出を容易にしたものである。

いま、図７に示すように、カメラ１１を高さｈの位置に光軸の俯角がθとなるように設置しているものとする。また、カメラ１１の画角（視野角）はφとする。ここで、カメラ１１に設けた光学系の中心の直下の床面Ｆを原点とする直交座標系を考えると、カメラ１１の光学系の中心の座標は（０、ｈ）になり、床面Ｆにおける視野の限界位置Ｌ１、Ｌ２は、それぞれＬ１（ｈ／ｔａｎ（θ＋φ／２），０）、Ｌ２（ｈ／ｔａｎ（θ−φ／２），０）になる。視野の限界位置Ｌ１、Ｌ２の間の床面Ｆを４つの区画に等分し、各区画をカメラ１１から見込む角度を求めると、カメラ１１に近い部位は角度が大きく、カメラ１１から離れるほど角度が小さくなる。つまり、撮像した物体の大きさに変化がなくとも画像内での見かけの大きさはカメラに近い部位ほど大きくなる。

図７に示した床面Ｆの上の４区画の長さは等しく、ｈ｛１／ｔａｎ（θ−φ／２）−１／ｔａｎ（θ＋φ／２）｝／４になる。視野の限界位置Ｌ１を一方の端点とする区画の他方の端点の座標を（ａ，０）とし、視野の限界位置Ｌ２を一方の端点とする区画の他方の端点の座標を（ｂ，０）とすると、両区画を見込む弧の長さＳａ，Ｓｂの比には以下の関係が成立する。
Ｓａ：Ｓｂ＝（θ＋φ／２）−ｔａｎ^−１（ｈ／ａ）：ｔａｎ^−１（ｈ／ｂ）−（θ−φ／２）
なお、視野を上方から俯瞰するカメラ１１を想定しており、θ＋φ／２≦９０°が成立しているものとする。ここに、長さＳａ，Ｓｂの比は各区画を見込む弧の長さの比であるが、床面Ｆの各区画をカメラ１１の撮像面に投影した長さの比に近似することができるから（図７では近似した状態で示してある）、上述のようにして求めたカメラ１１の撮像面上での各区画の比でカメラ１１の視野の各領域を分割する。言い換えると、床面Ｆの各区画をカメラ１１の撮像面に投影した長さは、床面Ｆに立つ人の像が撮像面に占める大きさに相当するから、撮像面上での人のみかけ上の寸法に応じてカメラ１１の視野を複数区画に分割したことになる。たとえば、カメラ１１の視野における垂直方向を４分割し、上述のようにして求めた各区画の比率で視野を分割する。つまり、視野の上部に形成される領域よりも下部に形成される領域が広幅になる。また、分割後の視野内での垂直方向の長さを水平方向にも適用して正方形の領域を形成する。この方法で視野を分割することにより形成される矩形状の領域Ｄ２の分割例を図８（ａ）に示す。図示例では水平方向についてはカメラ１１からの距離に関係なく視野に一定幅の領域を設定しているが、水平方向についても垂直方向と同様の分割方法を適用すれば、水平方向の両端部の左右幅よりも中央部の左右幅のほうが広幅になる。

本実施形態では、上述のようにして視野を複数個の領域Ｄ２に分割し、移動領域抽出手段２において各領域Ｄ２ごとに監視を行うか否かを選択できるようにしてある。図８（ｂ）において斜線を付した領域Ｄ２は監視を行わない無効領域を示し、斜線を付していない領域Ｄ２は有効領域を示す。ここに、領域Ｄ２を指定するために、移動領域抽出手段２に保存用テーブルを設けておき、保存用テーブルに領域Ｄ２ごとの画素の範囲を規定し、領域Ｄ２ごとに移動領域抽出手段２から後の処理を行うか否かを選択できるようにしてある。各領域Ｄ２について監視を行うか否か、つまり領域Ｄ２の有効と無効との指定に際しては、領域ごとに付した符号で領域Ｄ２を指定したり領域を画面上に表示してポインティングデバイスで領域Ｄ２指定したりし、指定した領域Ｄ２についてスイッチ操作により無効を指定すればよい。このように領域Ｄ２の有効と無効とを指定する機能を有したプログラムにより実現される手段を監視領域設定手段と呼ぶ。

領域Ｄ２を決めるに際しては、上述のような簡易な方法で幾何学的に決定するほか、光学系の収差などを考慮してシミュレーションを行い、実空間での寸法が等しくなるように領域Ｄ２を厳密に分割してもよい。

上述のように領域Ｄ２を幾何学的に決定する場合には、カメラ１１の俯角を与える必要があるから、カメラ１１の向きを調節するためのチルト機構に角度目盛りを設けておき、カメラ１１の向きを調節する際に角度目盛りを目視した値を俯角として手入力で与えるようにすればよい。また、俯角の入力を自動化する場合には、チルト機構にロータリエンコーダのような角度センサを配置しておき、角度センサの出力を俯角として与えるようにすればよい。

カメラ１１の高さ位置については、数値キーやサムホイールスイッチを用いて手入力で与えるか、あるいは巻尺型の接触式の距離センサや光学的な非接触式の距離センサを用いることによって自動的に高さ寸法を与えるようにする。

本実施形態では、監視領域設定手段によって、カメラ１１の視野を床面Ｆでの寸法が等しくなるように複数の領域Ｄ２に分割し、各領域Ｄ２ごとに監視を行うか否かを指定するから、窓のように外乱の生じやすい領域Ｄ２のみを無効にしておけば、人に対応する領域に影響を与えることなくノイズを除去することが可能になり、人に対応する領域を精度よく検出することができる。

なお、カメラ１１の俯角に応じた基準データを設定しておけば、カメラ１１の俯角に応じて適正な基準データを用いて、人に対応する領域の検出精度を高めることができる。他の構成および動作は実施形態１と同様である。

（実施形態４）
実施形態３では、カメラ１１の視野を矩形状の複数の領域Ｄ２に分割しているが、本実施形態では視野内に存在する物体に応じて人を監視する領域（有効領域）と監視しない領域（無効領域）とに分離するものである。言い換えると、カメラ１１の視野内で任意形状の監視領域を規定するものである。

実施形態１において説明したように、移動領域抽出手段２および領域解析手段３はコンピュータにより実現されるものであって、監視領域を規定する機能もコンピュータで実行されるプログラムにより実現される。したがって、本実施形態の人体検知装置は、移動物体（人）を監視する監視モードと、監視領域を規定する領域設定モードとを有することになる。監視モードと領域設定モードとの切換や領域設定モードでの設定開始の指示は、スイッチのような入力手段を用いて行う。

コンピュータがディスプレイ装置を備え、マウスのようなポインティングデバイスを用いることができる場合には、ディスプレイ装置の画面上で監視領域を設定する。いま、図９（ａ）のように、カメラ１１により撮像する視野内に窓Ｗのような外乱の発生しやすい部位や人を検知する必要のない部位が存在する場合を想定する。この場合、ディスプレイ装置には、カメラ１１で撮像された図９（ａ）ような画像（濃淡画像またはカラー画像）Ｉｂが表示されるから、図９（ｂ）のように、カメラ１１により撮像される画像内で使用者が位置を確認しながら有効領域Ｄ３と無効領域Ｄ４とを設定する。すなわち、カメラ１１により撮像した画像Ｉｂをディスプレイ装置に表示し、使用者がポインティングデバイスを用いて、有効領域Ｄ３と無効領域Ｄ４との境界線Ｌｂを設定する。境界線Ｌｂは多点Ｔ１〜Ｔ９で折れ線近似すればよく、図９（ｂ）に示す例では境界線Ｌｂの内側を有効領域Ｄ３とし、境界線Ｌｂの外側を窓Ｗが存在する無効領域Ｄ４としている。このように有効領域Ｄ３を監視領域として抽出する機能を有したプログラムにより実現される手段を監視領域設定手段と呼ぶ。

上述のように、監視領域設定手段では画像Ｉｂにおいて監視対象となる有効領域Ｄ３と監視対象にしない無効領域Ｄ４とを指定するから、カメラ１１の視野内において外乱が発生する可能性の高い領域を無効領域Ｄ４として排除することができ、結果的に人に対応する領域を精度よく検出することが可能になる。

ところで、監視領域設定手段としては、領域設定モードにおいてディスプレイ装置の画面上で有効領域Ｄ３と無効領域Ｄ４との間の境界線Ｌｂを指定する代わりに、カメラ１１の視野内で境界線Ｌｂ上を人が実際に移動することによって、有効領域Ｄ３と無効領域Ｄ４とを分離してもよい。この方法を採用する場合には、カメラ１１の視野内において人が移動した位置を追跡する必要があるから、人に光源を携帯させ、光源の位置を追跡する技術を採用する。光源は他の外光と識別可能になるように、特定波長を含む光を発光するものを用い、カメラ１１ではフィルタを用いて特定波長の光のみを選択的に撮像する。

上述したように、カメラ１１には特定波長の光のみを透過させるフィルタを装着し、カメラ１１が特定波長の光に対してのみ感度を持つようにする。フィルタはカメラ１１に手作業で装着してもよいが、フィルタを着脱する機構をカメラ１１に設けてフィルタの装着を自動化すれば高所作業を伴わずにフィルタの着脱が可能になる。特定波長の光として近赤外線を用いる場合には、カメラ１１の撮像素子には近赤外線に感度を有するＣＣＤイメージセンサやＣＭＯＳイメージセンサを用い、可視光を遮断し近赤外線を透過させるフィルタをカメラ１１に装着する。

一方、境界線Ｌｂに沿って移動する人が携帯する光源には、近赤外線を発光する専用の光源を用いたり、近赤外線を伝送媒体とするリモコン送信器を代用したりすることができる。ここに、リモコン送信器は、カメラ１１により撮像される画像のフレーム間の時間間隔よりも点滅周期の短いものを用いる。

上述した有効領域Ｄ３と無効領域Ｄ４との境界線Ｌｂを設定する作業手順をまとめると以下のようになる。すなわち、まず領域設定モードに切り換えた後、カメラ１１に手作業でフィルタを装着するか、または領域設定モードに切り換えることによってカメラ１１にフィルタが自動的に装着される。フィルタの装着後に、境界線Ｌｂの設定作業の開始や終了をコンピュータに指示する。設定作業の指示は、キーボードやポインティングデバイスを備えるコンピュータを用いる場合にはキーボードやポインティングデバイスによって行えばよく、マイクロコンピュータを用いて専用装置を構成している場合には設定作業の開始や終了を指示する押釦スイッチなどを設けておけばよい。

設定作業が開始されると、カメラ１１によって所定の時間間隔で視野内が撮像され、撮像された画像Ｉｂが画像メモリ２１に保存される。ここに、カメラ１１では監視モードと同様の時間間隔で撮像を行い、所望位置で光源を点灯させ、光源の点灯と画像Ｉｂの保存とを連動させることによって光源が点灯したときの画像Ｉｂのみを画像メモリ２１に保存するようにしてもよい。

一方、光源を携帯する人は有効領域Ｄ３と無効領域Ｄ４との境界線Ｌｂに沿って移動する。このとき、カメラ１１によって撮像された画像Ｉｂを光源を携帯する人が視認できる場所に表示して位置の確認を行わせるようにすれば、より適正な境界線Ｌｂを設定することが可能になる。とくに、光源を手で把持している場合には、人の足位置に対して前後左右に移動し、また床面からの高さ位置も変化するから、人が境界線Ｌｂと想定した線上を通ってもカメラ１１の視野内で設定しようとする境界線Ｌｂとはずれが生じることがある。したがって、画像Ｉｂを確認しながら光源の位置を調節することによって所望の境界線Ｌｂを設定することが可能になる。

上述のようにして光源が境界線Ｌｂの上を通るすべての画像（ここでは、図９（ｂ）に示す点Ｔ１〜Ｔ９に対応する位置の複数の画像を想定する）Ｉｂの保存が終了した後に終了を指示すると、保存された各画像Ｉｂについて濃度値（輝度値）が最大になる位置を抽出する。つまり、各画像Ｉｂにおいては光源の位置の輝度が最大と考えられるから、各画像Ｉｂにおける光源の位置を抽出することになる。ここで、画像Ｉｂ内で光源以外のノイズを抽出することがないように、濃度値が最大になる位置を求めるだけではなく、適宜の画像フィルタを併用してもよい。このようにして各画像Ｉｂから抽出した濃度値が最大になる位置を時間順に連結し、さらに時系列の最初の画像Ｉｂと最後の画像Ｉｂとから得られた位置を結ぶと閉領域が形成され、この閉領域を有効領域Ｄ３または無効領域Ｄ４に指定することができる（例では有効領域Ｄ３に指定している）。このようにして設定した有効領域Ｄ３はディスプレイ装置に表示された画像を用いて微調整することが可能になっている。

上述の例ではカメラ１１の視野内に１個の閉領域のみを形成しているが、複数個の閉領域を設定するようにしてもよい。その場合、各閉領域の設定毎に閉領域の終了を指示可能とし、すべての閉領域の設定が終了した後に領域設定の終了を指示できるようにしておけばよい。他の構成および動作は実施形態１と同様である。

（実施形態５）
本実施形態は、人を検知するにあたって、カメラ１１により撮像した画像のみを用いるのではなく、人から放射される熱線を検知する熱線式の人感センサを併用することによって、検知精度を高めた人体検知装置を例示する。

すなわち、図１０に示すように、人感センサとして焦電形赤外線センサ（以下、「焦電センサ」と略称する）４１を備える熱感知手段４を設けている。熱感知手段４は、焦電センサ４１により熱変化を検出すると、一定時間幅のパルス信号を発生するように構成してある。焦電センサ４１は、微分型センサであって受光した熱線の変化量に応じた電圧信号を出力し、この電圧信号に適宜の閾値を設定しておくことによって、熱感知手段４からパルス信号を出力することが可能になる。焦電センサ４１が熱線を受光する範囲（受光領域）は、レンズやミラーのような光学要素との組合せによって設定され、さらに光学要素によって受光領域内に感度むらを生じさせることにより、受光領域内での熱源（人など）の移動に伴って焦電センサ４１で受光する熱線量に変化が生じるようにしてある。

焦電センサ４１の受光領域はカメラ１１の視野（または監視領域）にほぼ一致させてあり、カメラ１１の視野（焦電センサ４１の受光領域）内において図１１（ｂ）のような変化が生じると、熱感知手段４は図１１（ａ）のようなパルス信号を出力する。図１１において（イ）は、視野内に人が存在せず窓際で日差しの急激な変化やカーテンＲの揺れなどによって生じている熱線量の変化で、熱感知手段４から１個のパルス信号が出力された場合を示している。また、図１１の（ロ）は視野内に人Ｍが出現した状態、図１１の（ハ）〜（ホ）は人が移動したり微動（手足が動くような状態）したりしている状態を示している。図１１（ａ）のパルス信号は図１１の（ロ）〜（ホ）のように人Ｍが視野内に存在する間には繰り返し発生する。つまり、外乱による熱線量の変化は単発的に生じ、人の検知による熱線量の変化は断続的に生じることが多い。

そこで、熱感知手段４から出力されるパルス信号を監視する熱変化解析手段５を設け、熱変化解析手段５に設けた時系列熱変化信号解析部５１において、一定の検知期間Ｔｄ１（図１１（ａ）参照）ごとのパルス信号の発生数を計数し、パルス信号の発生数が規定の閾値以上であるときに視野内に人が存在すると判断する。つまり、熱感知手段４に設けた焦電センサ４１からなる人感センサの出力から人の存否を判定する解析手段として時系列熱変化信号解析部５１を備える。

さらに、熱変化解析手段５では、パルス信号の発生数が規定の閾値以上であって視野内に人が存在すると判断すると、その判断時点ＴＳからさらに一定の確認期間Ｔｄ２（検知期間Ｔｄ１と確認期間Ｔｄ２とは等しくてもよい）におけるパルス信号の有無を確認し、確認期間Ｔｄ２において１個以上のパルス信号の発生が確認されると、視野内に人が存在するという判断結果を維持する。また、確認期間Ｔｄ２においてパルス信号が１個も検出されなければ視野内に人が存在するという判断結果を解除する。

熱変化解析手段５の判断結果は、領域解析手段３での判断結果とともに統合演算部６に入力され、統合演算部６では両者の判断結果から視野（または監視領域）内に人が存在するか否かを確定する。統合演算部６では、両者の判断結果の論理積を求めるのがもっとも簡単な方法であって、領域解析手段３と熱変化解析手段５との両方において人が視野（または監視領域）に存在するという判断結果が得られたときに、統合演算部６でも視野（または監視領域）に人が存在するという結果を出力するようにすれば、一方のみで人の存在を判断する場合よりも判断結果の信頼性が高くなる。つまり、視野（または監視領域）に人が存在するという判断結果が統合演算部６で得られるときに、領域解析手段３の出力により特定の画像内での人の位置を確定することが可能になる。また、カメラ１１での撮像内容を用いて侵入監視を行う場合には、視野（または監視領域）内への人の侵入を確実に検知することができ誤報を防止することができる。

ここに、撮像手段１を用いた人の監視と熱感知手段４を用いた人の監視とは、一方のみを常時行い、監視中に何らかの移動物体の存在の可能性が検知されたときに他方の検知動作を開始するようにしてもよい。たとえば、熱感知手段４を常時動作させておき、熱感知手段４がパルス信号を１個でも発生すると撮像手段１による撮像を開始するようにしたり、撮像手段１を常時動作させておき、移動領域抽出手段２から得られる候補画像において移動物体とみなせる画素数が規定の閾値以上になるときに熱感知手段４による人の検知を開始するようにしたりすればよい。このように、常時は撮像手段１と熱感知手段４との一方のみを動作させることによって、両者を常時動作させる場合に比較すると消費電力を低減することが可能になる。なお、上述のように撮像手段１と熱感知手段４との一方の出力で人の存在の可能性が判断される前に他方の動作を開始しているのは、一方で人の存在の可能性が判断されるまで待つと他方で人の存在の可能性を判断するまでの時間に遅れが生じるからである。

上述した例では、統合演算部６において、領域解析手段３と熱変化解析手段５との両者の出力の論理積を採用しているが、統合演算部６において論理和を用いるようにしてもよい。つまり、領域解析手段３と熱変化解析手段５との一方でも人の存在の可能性があると判断すると、人が存在するという結果を出力するのである。統合演算部６としてこの構成を採用すると、視野（または監視領域）内への人の侵入に対する失報の可能性が低減する。たとえば、侵入監視を行うために、カメラ１１で撮像した画像をビデオレコーダなどの記録装置に記録する場合には、撮像手段１と熱感知手段４とのいずれか一方の出力で人の存在の可能性があると判断されたときのすべての画像を記録することができ、記録装置を常時作動させることなく、視野内に人が存在する可能性のあるすべての期間の画像を記録することが可能になる。つまり、カメラ１１の視野内に人が存在する可能性があるときの画像をすべて記録しながらも、記録装置を常時作動させる場合に比較して記憶容量を低減することができる。

カメラ１１で撮像される画像を記録装置に保存する技術としては、一定時間ごとに画像を格納する技術と、別途に設けたセンサにより人が検知されている期間に画像を格納する技術とが知られているが、前者の技術では人の存否にかかわらず画像が保存されるから、必要な画像が得られない場合や無駄な画像が撮像されたりする可能性があり、また後者の技術であっても一般に１種類のセンサでの検知であるから失報を生じる可能性があり必要な画像を得られないことがある。これに対して本実施形態の構成では、人が存在する可能性がある期間には確実に画像を保存することができ、必要な画像がすべて保存されることになるのである。他の構成および動作は実施形態１と同様である。なお、本実施形態において人感センサとして焦電センサ４１を用いているが、赤外線の投受光を行う光電センサや超音波の送受波を行う超音波センサなどを人感センサに用いることが可能である。この場合、人感センサの出力を熱変化解析手段に相当する解析手段に与えて、視野（または監視領域）における人の存否を判断することになる。

（実施形態６）
本実施形態は、図１２に示すように、図１に示した実施形態１の構成に画像用メモリ２１とは別に保存用メモリ７を付加したものである。保存用メモリ７は、所定期間にわたって得られた画像を記録し保存する目的で設けられている。また、撮像手段１に設けたＡ／Ｄ変換器１２からの濃淡画像を画像用メモリ２１に記録する経路と、画像用メモリ２１から保存用メモリ７に画像を転送する経路とを図示している。

一般に、この種の目的で画像を記録し保存する場合に、カメラ１１で撮像した画像（濃淡画像またはカラー画像）について全視野の画像を保存しているから、ビデオレコーダのように記憶容量の大きい記録装置を必要としている。

本実施形態では、侵入監視のような目的では画像内のうち移動物体（人）に相当する領域の画像のみが得られればよいことに着目し、領域解析手段３において人の存在の可能性が検知された領域のみを、カメラ１１で撮像した画像から切り出して保存用メモリ７に格納するようにし、また画像用メモリ２１に格納された画像を保存用メモリ７に転送可能としている。切り出す領域としては、図２（ｄ）のように移動物体Ｏｂと考えられる領域としてもよいが、図２（ｅ）に示した外接矩形Ｄ１の範囲とすれば、外接矩形Ｄ１の対角位置の座標を指定するだけで切り出す領域を指定することができるから処理が簡単になる。なお、保存用メモリ７に格納する画像には、撮像日時のような標識を対応付けるのが望ましい。

このような構成を採用することにより、従来構成に比較して大幅に少ない記憶容量で必要な画像の保存が可能になるのであって、結果的に保存用メモリ７のような比較的小容量の記録装置を用いて画像の保存が可能になっている。移動領域抽出手段２に用いる画像用メモリ２１は作業用のメモリであるから揮発性メモリを用いればよく、保存用メモリ７は保存用であるから不揮発性メモリ（フラッシュメモリなど）を用いる。また、保存用メモリ７として着脱可能なメモリを用いれば、保存用メモリ７の内容を他のコンピュータによって読み出すことが可能になる。

ところで、上述したように画像内において移動物体が人か否かを評価するために、エッジ画像における方向コードの度数分布を用いているから、移動物体の存否を評価するための画像には高い解像度は要求されない。しかしながら、侵入監視に用いるとすれば、保存用メモリ７に格納する画像は顔などが識別できる程度の解像度が要求されることになる。そこで、カメラ１１では比較的高い解像度の画像を撮像して、この画像を画像用メモリ２１に一時的に記憶しておき、移動物体が人か否かの評価を行う処理は低解像度で行うことによって処理を高速化し、移動物体が人である可能性が高いと認識された領域について、高解像度の画像を画像用メモリ２１から読み出して保存用メモリ７に格納するようにするのが望ましい。この処理によって、処理の高速性と所要領域における高解像度とを満足しながらも、保存用メモリ７の記憶容量の増加を抑制することが可能になる。他の構成および機能は実施形態１と同様である。

（実施形態７）
本実施形態は、図１３に示すように、実施形態６の構成において保存用メモリ７に代えて所要の画像を伝送路を介して他装置に伝送するための画像送信部８を設けたものである。画像送信部８が送信する画像は、実施形態６における保存用メモリ７に格納する画像と同様であって、カメラ１１により撮像された画像のうち、移動物体が人である可能性が高いと判断された領域のみの画像を切り出して他装置に転送するのである。画像を転送するタイミングは、移動物体が人である可能性が高いと判断された時点であって、不定期になるから、撮像日時を付加して転送する必要がある。

上述のように本実施形態の構成では、人と考えられる領域の画像のみを他装置に転送するから、カメラ１１により撮像した画像を他装置に常時転送する場合に比較すると、伝送路のトラフィックを大幅に低減することができる。しかも、着目する領域については画像の解像度を低下させることなく、他装置に画像を転送することが可能になる。その結果、他装置として無線携帯端末（画像送受信機能を有する移動体電話機など）のようなデータの記憶容量が小さい装置であってもカメラ１１により撮像した画像を転送することが可能になる。

他装置としては、上述した無線携帯端末のほか、監視用のディスプレイ装置、画像を保存する記憶装置、通信機能を有するコンピュータなどを用いることができ、画像送信部８は他装置との通信仕様に応じて適宜に構成すればよい。たとえば、画像送信部８から他装置に転送する画像は、アナログ画像でもデジタル画像でもよく、伝送路も有線か無線かを問わない。さらに、画像送信部８での処理として、他装置や伝送路の仕様に応じて画像の間引きを行うようにしてもよい。とくに、動画像を他装置に転送する場合には、伝送路の通信速度や他装置での画像に対する処理速度に応じて、適宜のフレームを抜くようにすれば、解像度を低下させることなく、画像を転送することが可能である。

本実施形態の構成は侵入監視においてとくに有効であって、視野（または監視領域）を常時監視して他装置に画像を転送するのではなく、人が存在すると判断される期間にのみ画像を他装置に転送し、しかも転送する画像は人が存在する可能性のある領域のみであるから、他装置との間の伝送路のトラフィックを大幅に低減することができ、通信に要するコストを低減することができる上に、送受信のためのバッファ容量を小さくすることが可能であり、しかも画像の解像度を低下させないから侵入者の顔などの識別が可能になる。他の構成および機能は実施形態６と同様である。

（実施形態８）
上述した各実施形態により人の存在する可能性のある領域を抽出することができるから、撮像手段１の視野を監視領域として侵入者の有無を監視することができる。このような目的で用いる場合には、図１４に示すように、撮像手段１で撮像した画像の監視者による監視を可能とするためにＣＲＴあるいは液晶表示器のようなディスプレイ装置からなる画像表示手段４０を設ける。画像表示手段４０には、画像用メモリ２１に格納されている濃淡画像に基づく画像が表示される。画像表示手段４０にどのような画像を表示するかは画像出力手段４１により制御される。また、上述した領域解析手段３が人に対応する領域と評価した領域が存在するときに検知信号を出力する検知信号出力手段４２を設けている。画像出力手段４１は、領域解析手段３が人に対応する領域と評価した領域を画像用メモリ２１から読み出し、画像表示手段４０の画面の大きさに合わせた拡大率で拡大した部分拡大画像を画像表示手段４０の画面に表示する。

画像表示手段４０の画面の大きさに合わせた拡大率とは、たとえば人に対応する領域の高さが画像表示手段４０の画面の高さの３分の２程度になるような拡大率を意味する。ただし、この拡大率は目安であって、画像表示手段４０の画面から必要な部分がはみ出さないように表示するように設定すればよい。さらに、拡大率は、撮像手段１の視野内での侵入者の位置に応じて変化し、侵入者の姿勢が変化しなければ、撮像手段１から侵入者までの距離が遠いほど拡大率が大きくなる。ただし、部分拡大画像を生成する領域について撮像手段１からの距離範囲を制限している場合には、侵入者を拡大しさえすれば侵入者の特徴を把握するという目的を達成することができるから、拡大率を一定にしてもよい。この場合には、拡大率をプログラムで規定値として設定するか、監視者が操作部（図示せず）を操作して設定すればよい。人に対応する領域の撮像手段１の視野内での位置によっては、拡大ではなく縮小が必要になる場合もあるが、縮小の場合でも元の大きさに対する比率を拡大率と呼ぶことにする。なお、人に対応する領域の縦横比は一定ではなく、画像表示手段４０の画面の縦横比は一定であるから、人に対応する領域については高さ寸法のみを画面の大きさに応じて調節し、この高さに対して画面の縦横比に応じた横幅寸法を有する領域を抽出して部分拡大画像に用いる。

本実施形態では、検知信号出力手段４２が検知信号を出力すると、画像出力手段４１において、領域解析手段３が人に対応する領域と評価した領域の追跡を開始し、この領域を画像表示手段４０の画面の大きさに合わせた拡大率で拡大した部分拡大画像を画像表示手段４０に表示させる。その後、領域解析手段３で人に対応する領域と評価した領域が検出されなくなれば、部分拡大画像の表示を解除し、撮像手段１の視野全体である全体画像を画像表示手段４０に表示する状態に復帰する。すなわち、図１５（ａ）のように、常時は全体画像Ｘ１を表示しておき、人に対応する領域Ｐｘが検出されると、図１５（ｂ）のように、当該領域Ｐｘを含む部分拡大画像Ｘ２を画像表示手段４０に表示する。

ところで、部分拡大画像は画像表示手段４０の画面の大きさに合わせた拡大率で表示され、しかも部分拡大画像に対応する領域は撮像手段１の視野内で侵入者の移動とともに移動するから、部分拡大画像が撮像手段１の視野内におけるどの部位であるかを監視者に示すことが望ましい。そこで、画像表示手段４０を２台のディスプレイ装置で構成し、一方のディスプレイ装置に撮像手段１の視野全体である全体画像を表示し、他方のディスプレイ装置に部分拡大画像を表示するか、あるいは１台のディスプレイ装置を用いるとともに監視者による操作が可能な操作部（図示せず）を設けておき、全体画像の表示状態と部分拡大画像の表示状態とを操作部の操作で切り換えるようにする。

２台のディスプレイ装置を用いると、コスト高になるものの特別な操作を行うことなく全体画像と部分拡大画像とを同時に見ることができ監視作業が容易になる。また、１台のディスプレイ装置を全体画像と部分拡大画像との表示に共用すれば、画像を切り換える操作が必要になるもののコストを低減することができる。しかも、部分拡大画像は、撮像手段１の視野内に侵入者が入ると画像表示手段４０に自動的に表示されるから、画像表示手段４０に表示されている画像が部分拡大画像に切り換わると侵入者の特徴を確認することができ、その後、全体画像に切り換えて侵入者の位置を確認することができる。

画像表示手段４０によって部分拡大画像と全体画像とを表示するために、図１５（ｃ）のように、部分拡大画像Ｘ２を表示している画面の一部に全体画像Ｘ１を表示するように画像出力手段４１を構成してもよい。すなわち、部分拡大画像Ｘ２の画面内に全体画像Ｘ１をスーパーインポーズによって表示する。この構成を採用すれば、１台のディスプレイ装置を用いながらも、部分拡大画像Ｘ２を用いて侵入者の特徴を画面で確認すると同時に、全体画像Ｘ１を用いて撮像手段１の視野内のどこに侵入者が存在しているかを知ることが可能になる。つまり、監視作業が容易になる上に低コストで提供することが可能になる。

上述したように、画像表示手段４０には、常時は全体画像が表示されており、領域解析手段３が人に対応する領域と評価した領域が検出されると部分拡大画像が画面の大きさに合わせた拡大率で表示されるから、画面が変化した直後においては、侵入者の存在する位置を把握することができないことがある。そこで、画像出力手段４１において、画像表示手段４０の画面に全体画像を表示させている状態から部分拡大画像に切り換える際に、図１６に示すように、画像表示手段４０の画面の大きさに合わせた拡大率で部分拡大画像Ｘ２を表示させる状態まで部分拡大画像Ｘ２の拡大率を時間経過に伴って徐々に大きくするように制御するのが望ましい。つまり、全体画像Ｘ１の中に人に対応する領域Ｐｘが発生すると、この領域Ｐｘを全体画像Ｘ１の中にスーパーインポーズによって表示し、領域Ｐｘが最初に表示された位置を起点にして領域Ｐｘが全体画像Ｘ１の中に占める面積を時間経過に伴って徐々に大きくし、最終的に所望の拡大率の部分拡大画像Ｘ２を画面一杯に表示するのである。この動作によって、領域Ｐｘは画面の中央からではなく、最初に表示された位置から拡がるから、部分拡大画像Ｘ２があたかも全体画像Ｘ１からズームアップされたかのように表示され、全体の中で侵入者の存在する位置を把握するのが容易になる。なお、部分拡大画像Ｘ２は画像用メモリ２１から読み出した画像を用いるから、デジタル信号処理によるズームアップになるのはいうまでもない。

撮像手段１の視野内において人に対応する領域と評価された領域が複数存在するとき、つまり侵入者が複数人存在するときには、複数の部分拡大画像が生成されることになる。このような場合には、画像出力手段４１は、各部分拡大画像を画像表示手段４０の画面に一定時間毎に自動的に切り換えて順に表示することによって、すべての部分拡大画像を１台のディスプレイ装置に表示する。表示する順序はディスプレイ装置のラスタスキャンの順とすればよい。つまり、各領域の左上角の座標位置をラスタスキャンの順で探索し、検出された領域に対応する部分拡大画像を順に表示すればよい。

複数の部分拡大画像を順に自動的に表示することによって、複数の侵入者についてそれぞれ特徴を確認することができ、複数人の中に不審者かいるか否かを容易に識別することができる。なお、部分拡大画像に対応する領域は侵入者の移動に伴って移動するから、部分拡大画像を表示する時点の侵入者の位置に応じた部分拡大画像を表示し、また部分拡大画像に合わせて全体画像を表示するのが望ましい。複数の部分拡大画像を表示する際に、全体画像の表示状態から部分拡大画像をズームアップし、一定時間後に全体画像を表示する状態に戻して別の領域の部分拡大画像をズームアップするという処理を繰り返すようにすることも可能である。ただし、このような表示がやや見にくい場合は、部分拡大画像を順に切り換えるとともに、画面の一部に全体画像を表示する表示を選択すればよい。

さらに、部分拡大画像を画像表示手段４０の画面に一定時間毎に順に表示するのではなく、図１７（ａ）のように画像表示手段４０の画面を人に対応する領域Ｐｘ１，Ｐｘ２の個数分の区画に分割し、各領域Ｐｘ１，Ｐｘ２に対応する部分拡大画像Ｘ２１，Ｘ２２を各区画にそれぞれ表示してもよい。つまり、画像表示手段４０の画面を、撮像手段１の視野内に存在する侵入者の人数分に分割した部分画面を生成し、各部分画面にそれぞれ部分拡大画像Ｘ２１，Ｘ２２を表示する。この構成は侵入者が比較的少ない場合に有効であって、多人数になるときには部分拡大画像を順に切り換えて表示するのが望ましい。また、画像表示手段４０の画面の分割数の上限を制限しておき、分割数の上限内の人数では人数分に分割した部分画面を生成し、分割数の上限を超える人数に対しては上限の分割数で分割した画面を切り換えて人数分の表示を行うようにしてもよい。画像表示手段４０の画面を分割して複数人を１画面に表示すれば、複数の侵入者の行動を１画面内で一覧することができ、複数の侵入者の特徴と行動とを一度に把握することができる。

なお、侵入者の存在使用目的によっては、複数の侵入者が検出されたときに全侵入者を追跡するのではなく、侵入者のうちの１人のみを追跡すればよい場合もある。このような場合には、撮像手段１の視野内において最初に検出された侵入者のみを追跡し、この侵入者のみの部分拡大画像を表示するようにしてもよい。また、監視した画像を後日に利用するために記憶しておく場合には、画像表示手段４０に部分拡大画像の表示を開始してから部分拡大画像の表示を終了するまでの期間のみの画像を記録すれば目的を達成できるから、記憶媒体の記憶容量を低減することができる。

実施形態１を示すブロック図である。 同上の動作説明図である。 同上の動作説明図である。 実施形態２の動作説明図である。 実施形態２の動作説明図である。 実施形態２の動作説明図である。 実施形態３の動作説明図である。 実施形態３の動作説明図である。 実施形態４の動作説明図である。 実施形態５を示すブロック図である。 同上の動作説明図である。 実施形態６を示すブロック図である。 実施形態７を示すブロック図である。 実施形態８を示すブロック図である。 同上の動作説明図である。 同上の動作説明図である。 同上の動作説明図である。

符号の説明

１ 撮像手段
２ 移動領域抽出手段
３ 領域解析手段
４ 熱感知手段
５ 熱変化解析手段
６ 統合演算部
７ 保存用メモリ
８ 画像送信部
２１ 画像用メモリ
４０ 画像表示手段
４１ 画像出力手段
４２ 検知信号出力手段

Claims (13)

1. 所定の視野を撮像する撮像手段と、撮像手段により異なる時刻に撮像された各画像からそれぞれエッジを抽出した２値画像であるエッジ画像を用い時系列の３枚以上のエッジ画像を組み合わせて背景を除去する論理演算を行うことにより着目する時点のエッジ画像において移動した物体に相当する領域を抽出する移動領域抽出手段と、移動領域抽出手段により抽出した領域についてエッジ上の画素の方向コードの度数分布を求めるとともに、求めた度数分布とあらかじめ人のエッジ画像について求めたエッジ上の画素の方向コードの度数分布である基準データとの類似度を用いることにより、移動領域抽出手段により抽出した領域が人に対応する領域か否かを評価する領域解析手段とを備えることを特徴とする画像を用いた人体検知装置。
2. 前記度数分布は対象とする各エッジ上の画素の総数で正規化され、前記類似度の評価値には各方向コード別の度数の差の２乗和を用い、前記領域解析手段は、評価値が規定の閾値以下のときに前記移動領域抽出手段で抽出した領域を人に対応する領域と判断することを特徴とする請求項１記載の画像を用いた人体検知装置。
3. 前記領域解析手段は、前記移動領域抽出手段により抽出した領域について求めた前記度数分布の各方向コードの度数に上限値および下限値による正常範囲を設定してあり、度数が正常範囲を逸脱する方向コードを含む度数分布が得られる領域は人以外の外乱とみなすことを特徴とする請求項１または請求項２記載の画像を用いた人体検知装置。
4. 前記領域解析手段は、時系列の複数枚のエッジ画像について前記移動領域抽出手段により抽出した領域ごとにエッジ上の画素の方向コードについて各エッジ上の画素の総数で正規化した度数分布を求め、次に時系列で隣接する各一対のエッジ画像間で前記度数分布の類似度を評価することにより異なるエッジ画像間で同物体に相当する領域を対応付け、対応付けられた領域について前記基準データとの類似度を用いて評価することを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の画像を用いた人体検知装置。
5. 前記撮像手段の視野内に存在する人の像が撮像面の各部位に占める大きさに応じた比率で撮像手段の視野を複数の領域に分割するとともに、各領域ごとに有効領域と無効領域との別を指定する機能を有し、有効領域を人の存否を検出する監視領域とする監視領域設定手段が付加されたことを特徴とする請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の画像を用いた人体検知装置。
6. 人の存否を検出する監視領域を設定する領域設定モードを選択可能であって、領域設定モードでは前記撮像手段は視野内で監視領域の境界線に沿って移動させた光源からの特定波長の光のみを受光し、領域設定モードにおいて撮像手段から時系列で得られる複数の画像内で濃度値が最大になる位置を時間順に連結することにより得られる閉領域の内側と外側との一方を有効領域として他方を無効領域とし、有効領域を人の存否を検出する監視領域とする監視領域設定手段が付加されたことを特徴とする請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の画像を用いた人体検知装置。
7. 前記撮像装置による撮像毎の画像を一時的に記憶する画像用メモリと、前記領域解析手段により人に対応する領域が抽出されると当該領域について画像用メモリに格納された画像を切り出して保存する保存用メモリとを備えることを特徴とする請求項１ないし請求項６のいずれか１項に記載の画像を用いた人体検知装置。
8. 前記撮像装置による撮像毎の画像を一時的に記憶する画像用メモリと、前記領域解析手段により人に対応する領域が抽出されると当該領域について画像用メモリに格納された画像を切り出して他装置に転送する画像送信部とを備えることを特徴とする請求項１ないし請求項６のいずれか１項に記載の画像を用いた人体検知装置。
9. 前記領域解析手段において人に対応する領域と評価された領域が存在するときに検知信号を出力する検知信号出力手段と、検知信号出力手段から検知信号が出力されると領域解析手段が人に対応する領域と評価した領域の追跡を開始するとともに当該領域を他の領域よりも拡大した部分拡大画像を画像表示手段の画面に表示させる画像出力手段とが付加されていることを特徴とする請求項１ないし請求項８のいずれか１項に記載の画像を用いた人体検知装置。
10. 前記画像出力手段は、前記部分拡大画像を前記画像表示手段の画面の大きさに合わせた拡大率で画像表示手段の画面に表示させるとともに、画像表示手段の画面の一部に前記撮像手段の視野全体である全体画像を表示させることを特徴とする請求項９記載の画像を用いた人体検知装置。
11. 前記画像出力手段は、前記画像表示手段の画面に前記撮像手段の視野全体である全体画像を表示させる状態から、画像表示手段の画面の大きさに合わせた拡大率で前記部分拡大画像を表示させる状態まで、領域解析手段が人に対応する領域と最初に評価した領域を起点にして部分拡大画像の拡大率を時間経過に伴って徐々に大きくすることを特徴とする請求項９記載の画像を用いた人体検知装置。
12. 前記領域解析手段において人に対応する領域と評価された領域が複数個存在するときに、前記画像出力手段は、各領域に対応する前記部分拡大画像を前記画像表示手段の画面に一定時間毎に切り換えて表示することを特徴とする請求項９記載の画像を用いた人体検知装置。
13. 前記領域解析手段において人に対応する領域と評価された領域が複数個存在するときに、前記画像出力手段は、前記画像表示手段の画面を領域の個数分の区画に分割し、各領域に対応する前記部分拡大画像を各区画にそれぞれ表示することを特徴とする請求項９記載の画像を用いた人体検知装置。

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