特開 2024-147862 判定装置、判定方法、及び判定プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024147862

(43)【公開日】2024-10-17

(54)【発明の名称】判定装置、判定方法、及び判定プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06V 40/20 20220101AFI20241009BHJP

   G06T 7/20 20170101ALI20241009BHJP

   H04N 7/18 20060101ALI20241009BHJP

   B61L 23/00 20060101ALN20241009BHJP

【ＦＩ】

G06V40/20

G06T7/20 300A

H04N7/18 D

H04N7/18 K

B61L23/00 Z

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023060541

(22)【出願日】2023-04-04

(71)【出願人】

【識別番号】000005234

【氏名又は名称】富士電機株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110004185

【氏名又は名称】インフォート弁理士法人

(74)【代理人】

【識別番号】100121083

【弁理士】

【氏名又は名称】青木 宏義

(74)【代理人】

【識別番号】100138391

【弁理士】

【氏名又は名称】天田 昌行

(74)【代理人】

【識別番号】100132067

【弁理士】

【氏名又は名称】岡田 喜雅

(74)【代理人】

【識別番号】100157967

【弁理士】

【氏名又は名称】管田 洋明

(72)【発明者】

【氏名】石河 範明

(72)【発明者】

【氏名】野間 拓耶

(72)【発明者】

【氏名】植草 秀明

【テーマコード（参考）】

5C054

5H161

5L096

【Ｆターム（参考）】

5C054CC02

5C054EA01

5C054EA05

5C054EA07

5C054FC01

5C054FC12

5C054FC13

5C054FC14

5C054FE12

5C054GB01

5C054GB05

5C054HA19

5C054HA31

5H161AA01

5H161MM01

5H161MM15

5H161NN10

5L096CA04

5L096DA03

5L096FA18

5L096FA64

5L096FA66

5L096FA67

5L096FA77

5L096HA02

(57)【要約】

【課題】映像に写っている人物が所定の動作を行ったか否かを容易に判定する。
【解決手段】追跡部は、映像に写っている人物を追跡し、人物を包含する図形を生成する。判定部は、図形の所定方向における長さに関する指標の時間変化に基づいて、人物が所定の動作を行ったか否かを判定する。所定の動作は、腕を振る動作、倒れる動作、又は屈む動作の何れかである。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

映像に写っている人物を追跡し、前記人物を包含する図形を生成する追跡部と、
前記図形の所定方向における長さに関する指標の時間変化に基づいて、前記人物が所定の動作を行ったか否かを判定する判定部と、
を備え、
前記所定の動作は、腕を振る動作、倒れる動作、又は屈む動作の何れかであることを特徴とする判定装置。

【請求項2】

前記図形は矩形であり、
前記図形の所定方向における長さは、前記矩形の幅又は高さであることを特徴とする請求項１記載の判定装置。

【請求項3】

前記所定の動作は、前記腕を振る動作であり、
前記判定部は、前記矩形の幅と前記矩形の高さとを用いて前記指標を計算し、前記指標の時間変化の変化量が閾値よりも大きい場合、前記人物が前記腕を振る動作を行ったと判定することを特徴とする請求項２記載の判定装置。

【請求項4】

前記所定の動作は、前記腕を振る動作であり、
前記判定部は、前記矩形の幅と前記矩形の高さとを用いて前記指標を計算し、前記指標の時間変化の周波数に基づいて、前記指標の周波数スペクトルを求め、所定の周波数範囲における前記指標の最大値が閾値よりも大きい場合、前記人物が前記腕を振る動作を行ったと判定することを特徴とする請求項２記載の判定装置。

【請求項5】

前記指標は、前記矩形の高さに対する前記矩形の幅の比率、又は前記矩形の幅に対する前記矩形の高さの比率であることを特徴とする請求項３又は４記載の判定装置。

【請求項6】

前記所定の動作は、前記倒れる動作又は前記屈む動作であり、
前記指標は、前記矩形の高さに対する前記矩形の幅の比率であり、
前記判定部は、前記指標が閾値よりも小さな値から前記閾値よりも大きな値に変化し、かつ、前記指標が前記閾値よりも大きくなっている時間が所定時間よりも長い場合、前記人物が前記倒れる動作又は前記屈む動作を行ったと判定することを特徴とする請求項２記載の判定装置。

【請求項7】

前記所定の動作は、前記倒れる動作又は前記屈む動作であり、
前記指標は、前記矩形の幅に対する前記矩形の高さの比率であり、
前記判定部は、前記指標が閾値よりも大きな値から前記閾値よりも小さな値に変化し、かつ、前記指標が前記閾値よりも小さくなっている時間が所定時間よりも長い場合、前記人物が前記倒れる動作又は前記屈む動作を行ったと判定することを特徴とする請求項２記載の判定装置。

【請求項8】

前記判定部は、第１時刻における前記矩形の代表点の座標と、前記第１時刻よりも後の第２時刻における前記矩形の代表点の座標とに基づいて、前記人物が特定の地点に留まっているか否かを判定することを特徴とする請求項２記載の判定装置。

【請求項9】

映像に写っている人物を追跡し、
前記人物を包含する図形を生成し、
前記図形の所定方向における長さに関する指標の時間変化に基づいて、前記人物が所定の動作を行ったか否かを判定する、
処理をコンピュータが実行し、
前記所定の動作は、腕を振る動作、倒れる動作、又は屈む動作の何れかであることを特徴とする判定方法。

【請求項10】

映像に写っている人物を追跡し、
前記人物を包含する図形を生成し、
前記図形の所定方向における長さに関する指標の時間変化に基づいて、前記人物が所定の動作を行ったか否かを判定する、
処理をコンピュータに実行させ、
前記所定の動作は、腕を振る動作、倒れる動作、又は屈む動作の何れかであることを特徴とする判定プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、人物の動作を判定する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

駅のホーム等にいる人や人に付随する物等について検出をする技術が知られている（例えば、特許文献１を参照）。鉄道の車両のドアの監視システムも知られている（例えば、特許文献２を参照）。人がドアに挟まれることを防止する技術も知られている（例えば、特許文献３を参照）。異常状態を網羅的に検知する技術も知られている（例えば、特許文献４を参照）。被監視者を監視する技術も知られている（例えば、特許文献５を参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２０－１３８６３０号公報

【特許文献2】国際公開第２０１８／１８０３１１号

【特許文献3】特開２０２１－１０９６３２号公報

【特許文献4】特開２０２０－９８６０６号公報

【特許文献5】国際公開第２０１７／１４１６２９号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

特許文献１～特許文献３の技術では、撮影された画像に写っている人物の動作を認識する際に、誤認識が発生したり、ハードウェアコスト又は作業負荷が大きくなったりすることがある。

【0005】

１つの側面において、本発明は、映像に写っている人物が所定の動作を行ったか否かを容易に判定することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

１つの実施形態によれば、判定装置は、追跡部及び判定部を含む。追跡部は、映像に写っている人物を追跡し、人物を包含する図形を生成する。判定部は、図形の所定方向における長さに関する指標の時間変化に基づいて、人物が所定の動作を行ったか否かを判定する。所定の動作は、腕を振る動作、倒れる動作、又は屈む動作の何れかである。

【発明の効果】

【0007】

１つの側面において、映像に写っている人物が所定の動作を行ったか否かを容易に判定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】実施形態の判定装置の機能的構成図である。

【図2】判定処理のフローチャートである。

【図3】認識システムの構成図である。

【図4】認識装置の機能的構成図である。

【図5】映像に含まれる画像を示す図である。

【図6】両腕を振っている人物の画像を示す図である。

【図7】片腕を振っている人物の画像を示す図である。

【図8】人物が腕を振っているときの角度θと矩形の幅及び高さとの関係を示す図である。

【図9】人物が両腕を振っているときの角度θと指標との関係を示す図である。

【図10】人物が片腕を振っているときの角度θと指標との関係を示す図である。

【図11】人物が両腕を振っているときの比率ｗ／ｈの第１の時間変化を示す図である。

【図12】第１の認識処理のフローチャートである。

【図13】人物を包含する矩形の突発的な変化を示す図である。

【図14】人物が歩いているときの比率ｗ／ｈの時間変化を示す図である。

【図15】矩形上に設定されたマーカを示す図である。

【図16】人物が両腕を振っているときの比率ｗ／ｈの第２の時間変化を示す図である。

【図17】周波数スペクトルを示す図である。

【図18】第２の認識処理のフローチャートである。

【図19】倒れる人物の画像を示す図である。

【図20】屈む人物の画像を示す図である。

【図21】人物が倒れる動作又は屈む動作を行ったときの比率ｗ／ｈの時間変化を示す図である。

【図22】人物が倒れる動作又は屈む動作を行った後に立ち上がったときの比率ｗ／ｈの時間変化を示す図である。

【図23】第３の認識処理のフローチャートである。

【図24】移動する人物を包含する矩形の位置変化を示す図である。

【図25】移動する途中で立ち止まる人物を包含する矩形の位置変化を示す図である。

【図26】矩形の代表点を示す図である。

【図27】情報処理装置のハードウェア構成図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。

【0010】

鉄道の駅における映像表示システムは、プラットホームに設置された監視システムの映像を、プラットホームに設置された表示装置の画面に表示することができる。運転士、車掌等の乗務員又は駅係員は、映像表示システムを用いて、鉄道の車両に乗り降りする乗降客を監視することができる。また、車両の運転のワンマン化に伴って、監視システムの映像が車両の乗務員室の表示装置へ送信され、運転士が映像を確認することもある。

【0011】

特許文献１の検出システムでは、撮影された画像における複数の分割領域の移動ベクトルが、オプティカルフローによって抽出される。そして、抽出された移動ベクトルを比較することで、発車する列車のドアによる、ホーム上の人等の物体の挟み込みの有無、又はホームから線路内への人等の転落等が検出される。

【0012】

しかしながら、オプティカルフローを用いる検出方法では、天候、影等による外乱が動きとして誤認識されることがある。

【0013】

特許文献２の監視システムでは、予め撮影された、車両ドアに何も挟み込んでいない正常な状態の静止画（基準画像）と、車両ドアの閉扉後に所定の取得時間で最初に取得した静止画（観測画像）との差分比較が行われる。差分がある場合は、一定時間経過後に取得した静止画（観測画像）と基準画像との差分比較が行われ、差分領域を囲む四角形の中心点の動きから、挟み込みが発生しているか否かが検出される。

【0014】

しかしながら、様々な種類の車両が走行している路線の場合、車両形式を認識して、適切な基準画像を選択する必要がある。また、車両の停止位置のずれ、天候、影等による外乱が差分として誤認識されることがある。

【0015】

特許文献３の技術では、鉄道車両のドア毎に設置されたカメラでドア周囲に存在する人が撮影され、ニューラルネットワークを用いて人が認識される。そして、ドアから人までの距離と、人の移動速度とから、人がドアに挟まれ得る状態にあるか否かが予測され、人がドアに挟まれ得る状態にあると予測された場合は、ドアの閉動作が制御される。

【0016】

しかしながら、車両のすべてのドアにカメラを設置する必要があるため、ハードウェアコストが増大するとともに、既存の車両にカメラを設置する場合は、車両の改造が必要となる。また、認識した人の移動速度が変化した場合、ドアに挟まれ得るか否かを正しく予測することが難しくなる。さらに、ニューラルネットワークの機械学習を行う際に、学習用画像に写っているすべての人をアノテーションする必要があるため、作業負荷が大きくなる。

【0017】

図１は、実施形態の判定装置の機能的構成例を示している。図１の判定装置１０１は、追跡部１１１及び判定部１１２を含む。

【0018】

図２は、図１の判定装置１０１が行う判定処理の例を示すフローチャートである。まず、追跡部１１１は、映像に写っている人物を追跡し（ステップ２０１）、人物を包含する図形を生成する（ステップ２０２）。次に、判定部１１２は、図形の所定方向における長さに関する指標の時間変化に基づいて、人物が所定の動作を行ったか否かを判定する（ステップ２０３）。所定の動作は、腕を振る動作、倒れる動作、又は屈む動作の何れかである。

【0019】

図１の判定装置１０１によれば、映像に写っている人物が所定の動作を行ったか否かを容易に判定することができる。

【0020】

図３は、図１の判定装置１０１を含む認識システムの構成例を示している。図３の認識システムは、撮像装置３１１及び認識装置３１２を含む。認識装置３１２は、図１の判定装置１０１に対応する。

【0021】

撮像装置３１１は、例えば、監視カメラである。撮像装置３１１は、監視領域３２１の映像を撮影して、認識装置３１２へ送信する。

【0022】

例えば、鉄道の駅において車両に乗り降りする乗降客を監視する場合、監視領域３２１は、プラットホーム及び線路を含む領域である。監視領域３２１は、駅構内の通路であってもよい。監視領域３２１は、鉄道の駅に限られるわけではなく、道路、歩道、工場内の作業室、店舗内の通路、オフィス等であってもよい。

【0023】

認識装置３１２は、撮像装置３１１から映像を受信し、受信した映像を解析することで、映像に写っている監視対象の人物３３１－ｉ（ｉ＝１，２）を認識する。認識装置３１２は、認識された人物３３１－ｉの動作を判定し、人物３３１－ｉが所定の動作を行ったと判定された場合、その旨を管理者に通知する。

【0024】

所定の動作は、例えば、腕を振る動作、倒れる動作、又は屈む動作である。監視領域３２１が鉄道の駅である場合、管理者は、車両の乗務員、駅係員等であり、腕を振る動作は、乗降客がプラットホームから転落したこと等を管理者に知らせる合図である。

【0025】

図４は、図３の認識装置３１２の機能的構成例を示している。図４の認識装置３１２は、取得部４１１、解析部４１２、判定部４１３、通知部４１４、及び記憶部４１５を含む。解析部４１２及び判定部４１３は、図１の追跡部１１１及び判定部１１２にそれぞれ対応する。

【0026】

取得部４１１は、撮像装置３１１から送信される映像４２１を取得して、記憶部４１５に格納する。映像４２１は、時系列の複数の画像を含む。各時刻における画像はフレームと呼ばれることもある。

【0027】

解析部４１２は、映像４２１を解析することで、映像４２１に含まれる各時刻の画像に写っている人物３３１－ｉを認識し、複数の時刻それぞれの画像に写っている同じ人物３３１－ｉを追跡する。そして、解析部４１２は、各時刻の画像に写っている人物３３１－ｉを包含する矩形を生成し、生成された矩形を示す矩形情報４２２を記憶部４１５に格納する。

【0028】

矩形情報４２２は、矩形の幅及び高さを含む。人物３３１－ｉを包含する矩形は、人物を包含する図形に対応する。

【0029】

図５は、映像４２１に含まれる画像の例を示している。矩形情報４２２は、矩形５０１－１及び矩形５０１－２の情報を含む。矩形５０１－１は、人物３３１－１を包含する矩形であり、矩形５０１－２は、人物３３１－２を包含する矩形である。矩形５０１－１の幅ｗ１及び高さｈ１は、人物３３１－１を包含する図形の所定方向における長さに対応する。矩形５０１－２の幅ｗ２及び高さｈ２は、人物３３１－２を包含する図形の所定方向における長さに対応する。

【0030】

判定部４１３は、矩形情報４２２が示す矩形５０１－ｉの幅ｗｉ及び高さｈｉを用いて、矩形５０１－ｉに関する指標を計算する。そして、判定部４１３は、計算された指標の時間変化に基づいて、人物３３１－ｉが所定の動作を行ったか否かを判定する。矩形５０１－ｉに関する指標としては、例えば、幅ｗｉに対する高さｈｉの比率、又は高さｈｉに対する幅ｗｉの比率が用いられる。

【0031】

図６は、撮像装置３１１に向かって両腕を振っている人物３３１－１の画像の例を示している。ｗ（ｔ）は、時刻ｔの画像において人物３３１－１を包含する矩形の幅を表し、ｈ（ｔ）は、その矩形の高さを表す。

【0032】

図６（ａ）は、時刻ｔ１における画像の例を示している。人物３３１－１を包含する矩形６０１は、幅ｗ（ｔ１）及び高さｈ（ｔ１）を有する。

【0033】

図６（ｂ）は、時刻ｔ２における画像の例を示している。人物３３１－１を包含する矩形６０２は、幅ｗ（ｔ２）及び高さｈ（ｔ２）を有する。角度θは、水平線と人物３３１－１の腕とが成す角度を表す。

【0034】

人物３３１－１が両腕を振ることで、図６（ａ）の状態と図６（ｂ）の状態とが交互に繰り返される場合、角度θの時間変化に伴って、人物３３１－１を包含する矩形の幅及び高さが周期的に変動する。

【0035】

図７は、撮像装置３１１に向かって片腕を振っている人物３３１－１の画像の例を示している。図７（ａ）は、時刻ｔ１における画像の例を示している。人物３３１－１を包含する矩形７０１は、幅ｗ（ｔ１）及び高さｈ（ｔ１）を有する。

【0036】

図７（ｂ）は、時刻ｔ２における画像の例を示している。人物３３１－１を包含する矩形７０２は、幅ｗ（ｔ２）及び高さｈ（ｔ２）を有する。角度θは、水平線と人物３３１－１の腕とが成す角度を表す。

【0037】

人物３３１－１が片腕を振ることで、図７（ａ）の状態と図７（ｂ）の状態とが交互に繰り返される場合、角度θの時間変化に伴って、人物３３１－１を包含する矩形の幅及び高さが周期的に変動する。

【0038】

図８は、人物３３１－１が腕を振っているときの角度θと矩形の幅及び高さとの関係の例を示している。図８（ａ）は、人物３３１－１が両腕を振っているときの角度θと矩形の幅及び高さとの関係の例を示している。横軸は、図６（ｂ）の角度θを表し、縦軸は、幅ｗ及び高さｈを表す。角度θの単位は度であり、幅ｗ及び高さｈの単位はピクセル（画素数）である。

【0039】

曲線８０１は、幅ｗの変化を示している。幅ｗは、角度θが０度のときに最大となり、角度θが９０度のときに最小となる。曲線８０２は、高さｈの変化を示している。高さｈは、両腕が頭よりも低い位置にあるときは一定であり、両腕が頭よりも高い位置にあるときは、角度θが大きくなるほど大きくなる。

【0040】

図８（ｂ）は、人物３３１－１が片腕を振っているときの角度θと矩形の幅及び高さとの関係の例を示している。横軸は、図７（ｂ）の角度θを表し、縦軸は、幅ｗ及び高さｈを表す。

【0041】

曲線８１１は、幅ｗの変化を示している。幅ｗは、角度θが０度のときに最大となり、角度θが９０度のときに最小となる。曲線８１２は、高さｈの変化を示している。高さｈは、腕が頭よりも低い位置にあるときは一定であり、腕が頭よりも高い位置にあるときは、角度θが大きくなるほど大きくなる。

【0042】

角度θが０度から９０度まで増加する間の幅ｗの変化量は、片腕を振る場合よりも両腕を振る場合の方が大きくなる。

【0043】

同一人物３３１－１であっても、撮像装置３１１から人物３３１－１までの距離によって、画像内の矩形の大きさが変動するため、幅ｗに対する高さｈの比率ｈ／ｗ、又は高さｈに対する幅ｗの比率ｗ／ｈが、矩形に関する指標として用いられる。

【0044】

図９は、人物３３１－１が両腕を振っているときの角度θと指標との関係の例を示している。図９（ａ）は、角度θと比率ｈ／ｗとの関係の例を示している。横軸は、図６（ｂ）の角度θを表し、縦軸は、比率ｈ／ｗを表す。曲線９０１は、比率ｈ／ｗの変化を示している。比率ｈ／ｗは、角度θが０度のときに最小となり、角度θが９０度のときに最大となる。

【0045】

図９（ｂ）は、角度θと比率ｗ／ｈとの関係の例を示している。横軸は、図６（ｂ）の角度θを表し、縦軸は、比率ｗ／ｈを表す。曲線９０２は、比率ｗ／ｈの変化を示している。比率ｗ／ｈは、角度θが０度のときに最大となり、角度θが９０度のときに最小となる。

【0046】

図１０は、人物３３１－１が片腕を振っているときの角度θと指標との関係の例を示している。図１０（ａ）は、角度θと比率ｈ／ｗとの関係の例を示している。横軸は、図７（ｂ）の角度θを表し、縦軸は、比率ｈ／ｗを表す。曲線１００１は、比率ｈ／ｗの変化を示している。比率ｈ／ｗは、角度θが０度のときに最小となり、角度θが９０度のときに最大となる。

【0047】

図１０（ｂ）は、角度θと比率ｗ／ｈとの関係の例を示している。横軸は、図７（ｂ）の角度θを表し、縦軸は、比率ｗ／ｈを表す。曲線１００２は、比率ｗ／ｈの変化を示している。比率ｗ／ｈは、角度θが０度のときに最大となり、角度θが９０度のときに最小となる。図１０（ｂ）における比率ｗ／ｈの最大値は、図９（ｂ）における比率ｗ／ｈの最大値よりも小さい。

【0048】

判定部４１３は、所定の監視時間における指標の時間変化の変化量を計算し、計算された変化量が閾値よりも大きい場合、人物３３１－１が撮像装置３１１に向かって両腕又は片腕を振る動作を行ったと判定する。

【0049】

図１１は、人物３３１－１が両腕を振っているときの比率ｗ／ｈの第１の時間変化の例を示している。横軸は、時間（秒）を表し、縦軸は、比率ｗ／ｈを表す。この例では、角度θが６０度から９０度までの範囲で変化し、角度θの変化の周波数は１Ｈｚである。したがって、比率ｗ／ｈは、周波数１Ｈｚで周期的に変動する。人物３３１－１が片腕を振っているときの比率ｗ／ｈの時間変化も、図１１と同様である。

【0050】

判定部４１３は、指標の変化量として、監視時間ＴＣの間における比率ｗ／ｈの最大値と最小値との差分Δを計算し、差分Δを閾値ＴＨ１と比較する。差分ΔがＴＨ１よりも大きい場合、判定部４１３は、人物３３１－１が撮像装置３１１に向かって両腕又は片腕を振る動作を行ったと判定する。差分ΔがＴＨ１以下である場合、判定部４１３は、人物３３１－１が両腕又は片腕を振る動作を行っていないと判定する。

【0051】

人物３３１－１が両腕又は片腕を振っているときの比率ｈ／ｗの時間変化も、図１１と同様である。比率ｗ／ｈの代わりに比率ｈ／ｗを用いた場合、判定部４１３は、指標の変化量として、監視時間ＴＣの間における比率ｈ／ｗの最大値と最小値との差分を計算し、差分を閾値ＴＨ２と比較する。

【0052】

差分がＴＨ２よりも大きい場合、判定部４１３は、人物３３１－１が撮像装置３１１に向かって両腕又は片腕を振る動作を行ったと判定する。差分がＴＨ２以下である場合、判定部４１３は、人物３３１－１が両腕又は片腕を振る動作を行っていないと判定する。

【0053】

人物３３１－ｉが両腕又は片腕を振る動作を行ったと判定された場合、通知部４１４は、映像、音声等によって、監視領域３２１内の人物が腕を振っていることを管理者に通知する。

【0054】

図３の認識システムによれば、鉄道の車両のドアにカメラを設置する必要がなく、ニューラルネットワークの学習用画像に写っているすべての人をアノテーションする必要もない。したがって、ハードウェアコスト及び作業負荷を抑えて、映像に写っている人物が腕を振る動作を行ったか否かを容易に判定することができる。

【0055】

図１２は、図４の認識装置３１２が行う第１の認識処理の例を示すフローチャートである。まず、取得部４１１は、撮像装置３１１から送信される映像４２１を取得する（ステップ１２０１）。

【0056】

次に、解析部４１２は、映像４２１を解析することで、映像４２１に含まれる各時刻の画像に写っている人物を認識し、複数の時刻それぞれの画像に写っている同じ人物を追跡する（ステップ１２０２）。そして、解析部４１２は、各時刻の画像に写っている人物を包含する矩形を生成し、生成された矩形を示す矩形情報４２２を生成する（ステップ１２０３）。

【0057】

次に、判定部４１３は、矩形情報４２２が示す各矩形の幅ｗ及び高さｈを用いて、比率ｗ／ｈ又は比率ｈ／ｗを計算する（ステップ１２０４）。そして、判定部４１３は、監視時間の間における比率の最大値と最小値との差分を計算し（ステップ１２０５）、差分を閾値と比較する（ステップ１２０６）。ステップ１２０６において、比率ｗ／ｈに対しては閾値ＴＨ１が用いられ、比率ｈ／ｗに対しては閾値ＴＨ２が用いられる。

【0058】

差分が閾値よりも大きい場合（ステップ１２０６，ＹＥＳ）、判定部４１３は、人物が腕を振る動作を行ったと判定する（ステップ１２０７）。そして、通知部４１４は、監視領域３２１内の人物が腕を振っていることを管理者に通知する（ステップ１２０８）。

【0059】

差分が閾値以下である場合（ステップ１２０６，ＮＯ）、判定部４１３は、人物が腕を振る動作を行っていないと判定する（ステップ１２０９）。

【0060】

ところで、映像４２１を解析する処理において、追跡中の人物３３１－１を見失ったり、人物３３１－１の身体の一部のみを包含する矩形が生成されたりすることがある。

【0061】

図１３は、追跡中の人物３３１－１を包含する矩形の突発的な変化の例を示している。図１３（ａ）は、正常な矩形の例を示している。矩形１３０１は、人物３３１－１の全身を包含しており、矩形１３０１の幅ｗ及び高さｈは、人物３３１－１の正しい幅及び高さを表している。

【0062】

図１３（ｂ）は、誤った矩形の例を示している。矩形１３０２は、図１３（ａ）の画像の次の時刻における画像から生成された矩形である。矩形１３０２は、人物３３１－１の上半身のみを包含している。このため、矩形１３０２の幅ｗは、人物３３１－１の正しい幅を表しているが、矩形１３０２の高さｈは、人物３３１－１の正しい高さを表していない。

【0063】

矩形１３０２のような誤った矩形が生成された場合、比率ｗ／ｈ又は比率ｈ／ｗが大幅に変動するため、人物３３１－１が腕を振っていないのに、腕を振る動作を行ったと判定される可能性がある。

【0064】

図１４は、人物３３１－１が歩いているときの比率ｗ／ｈの時間変化の例を示している。横軸は、時間（秒）を表し、縦軸は、比率ｗ／ｈを表す。監視時間ＴＣの間における比率ｗ／ｈの最大値は、人物３３１－１を包含する矩形の高さｈが突発的に小さくなった時刻に対応している。

【0065】

この場合、監視時間ＴＣの間における比率ｗ／ｈの最大値と最小値との差分Δが閾値ＴＨ１よりも大きいため、誤って、人物３３１－１が撮像装置３１１に向かって腕を振る動作を行ったと判定される。

【0066】

そこで、判定部４１３は、人物３３１－１を包含する矩形上に１つ又は複数のマーカを設定し、各マーカの移動量に基づいて、矩形が正しいか否かを判定し、誤った矩形を差分Δの計算対象から除外する。例えば、時刻ｋにおける画像内のマーカと、次の時刻ｋ＋１における画像内の同じマーカとの距離が、所定値よりも大きい場合、時刻ｋ＋１における画像から生成された矩形は、誤った矩形であると判定される。

【0067】

図１５は、矩形上に設定されたマーカの例を示している。図１５（ａ）は、時刻ｋにおける画像から生成された矩形１５０１上に設定されたマーカの例を示している。矩形１５０１は、幅ｗ及び高さｈを有する。

【0068】

マーカｍ１は、矩形１５０１の上辺の中点に設定されており、マーカｍ２は、矩形１５０１の底辺の中点に設定されている。領域１５０２－１は、マーカｍ１を中心とする直径ｗの円であり、領域１５０２－２は、マーカｍ２を中心とする直径ｗの円である。

【0069】

図１５（ｂ）は、時刻ｋ＋１における画像から生成された矩形１５０３上に設定されたマーカの例を示している。この場合、マーカｍ１は、領域１５０２－１の内側に留まっているが、マーカｍ２は、領域１５０２－２の外側に移動している。このため、矩形１５０３は、誤った矩形であると判定され、差分Δの計算対象から除外される。

【0070】

このように、人物３３１－１の追跡中に突発的に生成された誤った矩形を計算対象から除外することで、腕を振っていない人物３３１－１が腕を振る動作を行ったと誤判定される可能性が減少する。

【0071】

映像４２１を解析する処理において、人物３３１－１を包含する矩形の幅及び高さが不規則に変動することもある。矩形の幅及び高さが不規則に変動した場合、比率ｗ／ｈ又は比率ｈ／ｗも不規則に変動するため、人物３３１－１が腕を振っていないのに、腕を振る動作を行ったと判定される可能性がある。

【0072】

そこで、判定部４１３は、指標の時間変化の周波数を解析し、解析結果に基づいて、人物３３１－１が腕を振る動作を行ったか否かを判定してもよい。この場合、判定部４１３は、指標の時間変化の周波数を解析することで、指標の周波数スペクトルを求め、所定の周波数範囲における指標の最大値が閾値よりも大きい場合、人物３３１－１が腕を振る動作を行ったと判定する。

【0073】

所定の周波数範囲としては、人物３３１－１が腕を振っているときの角度θの変化の周波数が属する周波数範囲が用いられる。所定の周波数範囲は、例えば、０．２Ｈｚから５Ｈｚまでの範囲の一部又は全部であってもよい。

【0074】

図１６は、人物３３１－１が両腕を振っているときの比率ｗ／ｈの第２の時間変化の例を示している。図１６（ａ）は、幅ｗ及び高さｈから計算された比率ｗ／ｈの時間変化の例を示している。横軸は、時間（秒）を表し、縦軸は、比率ｗ／ｈを表す。図１６（ｂ）は、図１６（ａ）の時間変化から直流成分を除去した後の比率ｗ／ｈの時間変化の例を示している。

【0075】

図１７は、図１６（ｂ）の時間変化の周波数を解析することで求められた周波数スペクトルの例を示している。横軸は、周波数（Ｈｚ）を表し、縦軸は、比率ｗ／ｈを表す。周波数範囲ｆＣは、所定の周波数範囲の一例である。

【0076】

判定部４１３は、周波数範囲ｆＣにおける比率ｗ／ｈの最大値を閾値ＴＨ３と比較する。比率ｗ／ｈの最大値が閾値ＴＨ３よりも大きい場合、判定部４１３は、人物３３１－１が撮像装置３１１に向かって腕を振る動作を行ったと判定する。比率ｗ／ｈの最大値が閾値ＴＨ３以下である場合、判定部４１３は、人物３３１－１が腕を振る動作を行っていないと判定する。

【0077】

このように、比率ｗ／ｈの時間変化の周波数を解析することで、矩形の幅ｗ及び高さｈが不規則に変動する場合であっても、人物３３１－１が腕を振る動作を行ったか否かを精度良く判定することができる。比率ｗ／ｈの代わりに比率ｈ／ｗを用いた場合も、同様にして、比率ｈ／ｗの時間変化の周波数を解析することで、人物３３１－１が腕を振る動作を行ったか否かを判定することができる。

【0078】

図１８は、図４の認識装置３１２が行う第２の認識処理の例を示すフローチャートである。ステップ１８０１～ステップ１８０４の処理は、図１２のステップ１２０１～ステップ１２０４の処理と同様である。

【0079】

判定部４１３は、各矩形の比率ｗ／ｈ又は比率ｈ／ｗを計算した後、比率の時間変化から直流成分を除去し（ステップ１８０５）、直流成分が除去された時間変化の周波数を解析することで、周波数スペクトルを求める（ステップ１８０６）。そして、判定部４１３は、所定の周波数範囲における比率の最大値を閾値と比較する（ステップ１８０７）。

【0080】

比率の最大値が閾値よりも大きい場合（ステップ１８０７，ＹＥＳ）、判定部４１３は、人物が腕を振る動作を行ったと判定する（ステップ１８０８）。そして、通知部４１４は、監視領域３２１内の人物が腕を振っていることを管理者に通知する（ステップ１８０９）。

【0081】

比率の最大値が閾値以下である場合（ステップ１８０７，ＮＯ）、判定部４１３は、人物が腕を振る動作を行っていないと判定する（ステップ１８１０）。

【0082】

図１９は、倒れる人物３３１－１の画像の例を示している。図１９（ａ）は、直立している人物３３１－１の画像の例を示しており、図１９（ｂ）は、倒れている人物３３１－１の画像の例を示している。図１９（ｂ）の矩形１９０２における比率ｗ／ｈは、図１９（ａ）の矩形１９０１における比率ｗ／ｈよりも大きい。図１９（ｂ）の矩形１９０２における比率ｈ／ｗは、図１９（ａ）の矩形１９０１における比率ｈ／ｗよりも小さい。

【0083】

図２０は、屈む人物３３１－１の画像の例を示している。図２０（ａ）は、直立している人物３３１－１の画像の例を示しており、図２０（ｂ）は、屈んでいる人物３３１－１の画像の例を示している。図２０（ｂ）の矩形２００２における比率ｗ／ｈは、図２０（ａ）の矩形２００１における比率ｗ／ｈよりも大きい。図２０（ｂ）の矩形２００２における比率ｈ／ｗは、図２０（ａ）の矩形２００１における比率ｈ／ｗよりも小さい。

【0084】

図２１は、人物３３１－１が倒れる動作又は屈む動作を行ったときの比率ｗ／ｈの時間変化の例を示している。横軸は、時間を表し、縦軸は、比率ｗ／ｈを表す。時刻ｔａにおいて人物３３１－１が倒れたか又は屈んだ場合、時刻ｔａにおいて、比率ｗ／ｈが閾値ＴＨ４よりも小さな値から閾値ＴＨ４よりも大きな値に変化する。

【0085】

そこで、判定部４１３は、比率ｗ／ｈがＴＨ４よりも小さな値からＴＨ４よりも大きな値に変化し、かつ、比率ｗ／ｈがＴＨ４よりも大きくなっている時間が監視時間ＴＭよりも長い場合、人物３３１－１が倒れる動作又は屈む動作を行ったと判定する。それ以外の場合、判定部４１３は、人物３３１－１が倒れる動作又は屈む動作を行っていないと判定する。監視時間ＴＭは、所定時間の一例である。

【0086】

人物３３１－ｉが倒れる動作又は屈む動作を行ったと判定された場合、通知部４１４は、映像、音声等によって、監視領域３２１内の人物が倒れているか又は屈んでいることを管理者に通知する。

【0087】

図２２は、人物３３１－１が倒れる動作又は屈む動作を行った後に立ち上がったときの比率ｗ／ｈの時間変化の例を示している。横軸は、時間を表し、縦軸は、比率ｗ／ｈを表す。時刻ｔａにおいて人物３３１－１が倒れたか又は屈んだ場合であっても、時刻ｔｂにおいて人物３３１－１が立ち上がった場合、時刻ｔｂにおいて、比率ｗ／ｈが閾値ＴＨ４よりも大きな値から閾値ＴＨ４よりも小さな値に変化する。

【0088】

そこで、比率ｗ／ｈがＴＨ４よりも大きくなっている時間が監視時間ＴＭ以下である場合、判定部４１３は、人物３３１－１が倒れる動作又は屈む動作を行っていないと判定する。これにより、一時的に倒れたか又は屈んだ後に自力で立ち上がった人物が管理者に通知されなくなるため、管理者の監視負荷が軽減される。

【0089】

図３の認識システムによれば、ハードウェアコスト及び作業負荷を抑えて、映像に写っている人物が倒れる動作又は屈む動作を行ったか否かを容易に判定することができる。

【0090】

比率ｗ／ｈの代わりに比率ｈ／ｗを用いた場合も、同様にして、比率ｈ／ｗの時間変化に基づいて、人物３３１－１が倒れる動作又は屈む動作を行ったか否かを判定することができる。

【0091】

判定部４１３は、比率ｈ／ｗが閾値ＴＨ５よりも大きな値から閾値ＴＨ５よりも小さな値に変化し、かつ、比率ｈ／ｗがＴＨ５よりも小さくなっている時間が監視時間ＴＭよりも長い場合、人物３３１－１が倒れる動作又は屈む動作を行ったと判定する。それ以外の場合、判定部４１３は、人物３３１－１が倒れる動作又は屈む動作を行っていないと判定する。

【0092】

図２３は、図４の認識装置３１２が行う第３の認識処理の例を示すフローチャートである。ステップ２３０１～ステップ２３０４の処理は、図１２のステップ１２０１～ステップ１２０４の処理と同様である。

【0093】

判定部４１３は、各矩形の比率ｗ／ｈ又は比率ｈ／ｗを計算した後、比率の時間変化から、比率が閾値を跨いで変化したか否かをチェックする（ステップ２３０５）。ステップ２３０５において、比率ｗ／ｈが用いられる場合、判定部４１３は、比率ｗ／ｈがＴＨ４よりも小さな値からＴＨ４よりも大きな値に変化したか否かをチェックする。比率ｈ／ｗが用いられる場合、判定部４１３は、比率ｈ／ｗが閾値ＴＨ５よりも大きな値から閾値ＴＨ５よりも小さな値に変化したか否かをチェックする。

【0094】

比率が閾値を跨いで変化した場合（ステップ２３０５，ＹＥＳ）、判定部４１３は、変化後の状態が継続している継続時間を監視時間と比較する（ステップ２３０６）。ステップ２３０６において、比率ｗ／ｈが用いられる場合、変化後の状態は、比率ｗ／ｈがＴＨ４よりも大きくなっている状態であり、比率ｈ／ｗが用いられる場合、変化後の状態は、比率ｈ／ｗがＴＨ５よりも小さくなっている状態である。

【0095】

継続時間が監視時間よりも長い場合（ステップ２３０６，ＹＥＳ）、判定部４１３は、人物が倒れる動作又は屈む動作を行ったと判定する（ステップ２３０７）。そして、通知部４１４は、監視領域３２１内の人物が倒れているか又は屈んでいることを管理者に通知する（ステップ２３０８）。

【0096】

比率が閾値を跨いで変化していない場合（ステップ２３０５，ＮＯ）、又は継続時間が監視時間以下である場合（ステップ２３０６，ＮＯ）、判定部４１３は、人物が倒れる動作又は屈む動作を行っていないと判定する（ステップ２３０９）。

【0097】

図４の認識装置３１２は、監視領域３２１内において、歩行者が特定の地点で立ち止まる行動を検出して、管理者に通知することもできる。

【0098】

図２４は、映像４２１内で左から右へ向かって移動する人物を包含する矩形の位置変化の例を示している。横軸は、画像のｘ座標を表し、縦軸は、画像のｙ座標を表す。

【0099】

点２４０１は、時刻ｔ１における矩形の代表点を表し、点２４０２は、時刻ｔ２における矩形の代表点を表す。点２４０３は、時刻ｔ３における矩形の代表点を表し、点２４０４は、時刻ｔ４における矩形の代表点を表す。時刻ｔｊと時刻ｔ（ｊ＋１）との間隔（ｊ＝１～３）は、数枚の画像に相当する規定時間であってもよい。

【0100】

各点の周りの破線の円は、その点を中心とする半径ｒの円を表す。この例では、人物が左から右へ向かって立ち止まることなく移動しているため、円と円が重なっていない。

【0101】

図２５は、映像４２１内で左から右へ向かって移動する途中で立ち止まる人物を包含する矩形の位置変化の例を示している。点２５０１は、時刻ｔ１における矩形の代表点を表し、点２５０２は、時刻ｔ２における矩形の代表点を表し、点２５０３は、時刻ｔ３における矩形の代表点を表す。点２５０４は、時刻ｔ４における矩形の代表点を表し、点２５０５は、時刻ｔ５における矩形の代表点を表す。

【0102】

この例では、点２５０３、点２５０４、及び点２５０５それぞれを中心とする３つの円が互いに重なっているため、時刻ｔ３～時刻ｔ５において、人物が特定の地点で立ち止まっていると推定される。

【0103】

図２６は、矩形の代表点の例を示している。この例では、人物を包含する矩形２６０１の中心点２６０２が代表点として用いられる。矩形２６０１の代表点は、矩形２６０１の何れかの頂点、又は矩形２６０１の何れかの辺上の点であってもよい。

【0104】

判定部４１３は、規定時間毎に人物を包含する矩形の代表点の座標を求め、代表点を中心とする半径ｒの円を生成する。そして、判定部４１３は、時刻ｔｊにおける円と時刻ｔ（ｊ＋１）における円とが重なっている否かをチェックする。時刻ｔｊは、第１時刻の一例であり、時刻ｔ（ｊ＋１）は、第１時刻よりも後の第２時刻の一例である。

【0105】

何れかの時刻ｔｊにおける円が時刻ｔ（ｊ＋１）における円と重なっている場合、判定部４１３は、人物が特定の地点に留まっていると判定する。何れの時刻ｔｊにおける円も時刻ｔ（ｊ＋１）における円と重なっていない場合、判定部４１３は、人物が特定の地点に留まっていないと判定する。

【0106】

人物が特定の地点に留まっていると判定された回数が規定回数よりも多い場合、通知部４１４は、映像、音声等によって、監視領域３２１内の人物が立ち止まっていることを管理者に通知する。これにより、疑わしい行動を取っている人物の存在を管理者に通報することができる。

【0107】

判定部４１３は、代表点を中心とする円の代わりに、代表点を中心とする矩形等の他の図形を用いてもよい。

【0108】

判定部４１３は、図形同士の重なりをチェックする代わりに、代表点の移動距離をチェックしてもよい。この場合、判定部４１３は、時刻ｔｊにおける代表点と時刻ｔ（ｊ＋１）における代表点との距離を計算し、計算された距離を閾値と比較する。計算された距離が閾値よりも小さい場合、判定部４１３は、人物が特定の地点に留まっていると判定する。計算された距離が閾値以上である場合、判定部４１３は、人物が特定の地点に留まっていないと判定する。

【0109】

監視領域３２１が鉄道の駅である場合、認識装置３１２は、人物の動作を判定した結果に基づいて、車両のドアの閉扉制御を行うことも可能である。

【0110】

人物が所定の動作を行ったと判定された場合、通知部４１４は、ドアを閉めることができない状態であることを示す制御信号を車両の制御装置に送信し、制御装置は、ドアの閉扉を抑止する。人物が所定の動作を行っていないと判定された場合、通知部４１４は、ドアを閉めることができる状態であることを示す制御信号を車両の制御装置に送信し、制御装置は、ドアの閉扉を許可する。

【0111】

図１の判定装置１０１の構成は一例に過ぎず、判定装置１０１の用途又は条件に応じて、一部の構成要素を省略又は変更してもよい。

【0112】

図３の認識システムの構成は一例に過ぎず、認識システムの用途又は条件に応じて、一部の構成要素を省略又は変更してもよい。

【0113】

図４の認識装置３１２の構成は一例に過ぎず、認識システムの用途又は条件に応じて、一部の構成要素を省略又は変更してもよい。例えば、人物の動作を管理者に通知する必要がない場合は、通知部４１４を省略することができる。

【0114】

図２、図１２、図１８、及び図２３に示したフローチャートは一例に過ぎず、判定装置１０１又は認識システムの構成又は条件に応じて、一部の処理を省略又は変更してもよい。例えば、人物の動作を管理者に通知する必要がない場合は、図１２のステップ１２０８、図１８のステップ１８０９、及び図２３のステップ２３０８の処理を省略することができる。

【0115】

図５～図７、図１３、図１５、図１９、図２０、及び図２６に示した画像は一例に過ぎず、映像４２１に含まれる画像は、撮影された映像４２１に応じて変化する。人物を包含する図形として、円、楕円等の他の図形を用いてもよい。図８に示した角度θと矩形の幅及び高さとの関係は一例に過ぎず、角度θと矩形の幅及び高さとの関係は、人物に応じて変化する。図９及び図１０に示した角度θと比率との関係は一例に過ぎず、角度θと比率との関係は、人物に応じて変化する。

【0116】

図１１、図１４、図１６、図２１、及び図２２に示した比率ｗ／ｈの時間変化は一例に過ぎず、比率ｗ／ｈの時間変化は、人物の動作に応じて変化する。図１７に示した周波数スペクトルは一例に過ぎず、周波数スペクトルは、比率ｗ／ｈの時間変化に応じて変化する。図２４及び図２５に示した矩形の位置変化は一例に過ぎず、矩形の位置変化は、人物の動作に応じて変化する。

【0117】

図２７は、図１の判定装置１０１及び図４の認識装置３１２として用いられる情報処理装置（コンピュータ）のハードウェア構成例を示している。図２７の情報処理装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２７０１、メモリ２７０２、入力装置２７０３、出力装置２７０４、補助記憶装置２７０５、媒体駆動装置２７０６、及びネットワーク接続装置２７０７を含む。これらの構成要素はハードウェアであり、バス２７０８により互いに接続されている。

【0118】

図３の撮像装置３１１は、通信ケーブルを介して、バス２７０８に接続されていてもよい。

【0119】

メモリ２７０２は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の半導体メモリであり、処理に用いられるプログラム及びデータを記憶する。メモリ２７０２は、図４の記憶部４１５として動作してもよい。

【0120】

ＣＰＵ２７０１（プロセッサ）は、例えば、メモリ２７０２を利用してプログラムを実行することにより、図１の追跡部１１１及び判定部１１２として動作する。ＣＰＵ２７０１は、メモリ２７０２を利用してプログラムを実行することにより、図４の取得部４１１、解析部４１２、判定部４１３、及び通知部４１４としても動作する。

【0121】

入力装置２７０３は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス等であり、オペレータ又はユーザからの指示又は情報の入力に用いられる。出力装置２７０４は、例えば、表示装置、プリンタ、スピーカ等であり、オペレータ又はユーザへの問い合わせ又は指示、及び処理結果の出力に用いられる。

【0122】

補助記憶装置２７０５は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置、テープ装置等である。補助記憶装置２７０５は、ハードディスクドライブ又はＳＳＤ（Solid State Drive）であってもよい。情報処理装置は、補助記憶装置２７０５にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ２７０２にロードして使用することができる。補助記憶装置２７０５は、図４の記憶部４１５として動作してもよい。

【0123】

媒体駆動装置２７０６は、可搬型記録媒体２７０９を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬型記録媒体２７０９は、メモリデバイス、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク等である。可搬型記録媒体２７０９は、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等であってもよい。オペレータ又はユーザは、可搬型記録媒体２７０９にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ２７０２にロードして使用することができる。

【0124】

このように、処理に用いられるプログラム及びデータを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、メモリ２７０２、補助記憶装置２７０５、又は可搬型記録媒体２７０９のような、物理的な（非一時的な）記録媒体である。

【0125】

ネットワーク接続装置２７０７は、通信ネットワークに接続され、通信に伴うデータ変換を行う通信インタフェース回路である。情報処理装置は、プログラム及びデータを外部の装置からネットワーク接続装置２７０７を介して受信し、それらをメモリ２７０２にロードして使用することができる。

【0126】

なお、情報処理装置が図２７のすべての構成要素を含む必要はなく、用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略することも可能である。例えば、オペレータ又はユーザとのインタフェースが不要な場合は、入力装置２７０３及び出力装置２７０４を省略してもよい。可搬型記録媒体２７０９又は通信ネットワークを使用しない場合は、媒体駆動装置２７０６又はネットワーク接続装置２７０７を省略してもよい。

【0127】

開示の実施形態とその利点について詳しく説明したが、当業者は、特許請求の範囲に明確に記載した本発明の範囲から逸脱することなく、様々な変更、追加、省略をすることができるであろう。

【符号の説明】

【0128】

１０１ 判定装置
１１１ 追跡部
１１２、４１３ 判定部
３１１ 撮像装置
３１２ 認識装置
３２１ 監視領域
３３１－１、３３１－２ 人物
４１１ 取得部
４１２ 解析部
４１４ 通知部
４１５ 記憶部
４２１ 映像
４２２ 矩形情報
５０１－１、５０１－２、６０１、６０２、７０１、７０２、１３０１、１３０２、１５０１、１５０３、１９０１、１９０２、２００１、２００２、２６０１ 矩形
８０１、８０２、８１１、８１２、９０１、９０２、１００１、１００２ 曲線
１５０２－１、１５０２－２ 領域
２４０１～２４０４、２５０１～２５０５ 点
２６０２ 中心点
２７０１ ＣＰＵ
２７０２ メモリ
２７０３ 入力装置
２７０４ 出力装置
２７０５ 補助記憶装置
２７０６ 媒体駆動装置
２７０７ ネットワーク接続装置
２７０８ バス
２７０９ 可搬型記録媒体

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】

【図23】

【図24】

【図25】

【図26】

【図27】