知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」
(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】P2024160549
(43)【公開日】2024-11-14
(54)【発明の名称】画像解析装置、画像解析方法およびプログラム
(51)【国際特許分類】
H04N 7/18 20060101AFI20241107BHJP
G06T 7/00 20170101ALI20241107BHJP
【ＦＩ】
H04N7/18 K
G06T7/00 660A
G06T7/00 660B
【審査請求】未請求
【請求項の数】11
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023075670
(22)【出願日】2023-05-01
(71)【出願人】
【識別番号】000232221
【氏名又は名称】日本電気航空宇宙システム株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100110928
【弁理士】
【氏名又は名称】速水 進治
(72)【発明者】
【氏名】杉泊 大輔
(72)【発明者】
【氏名】大内 浩
【テーマコード（参考）】
5C054
5L096
【Ｆターム（参考）】
5C054CA04
5C054CC02
5C054FC01
5C054FC12
5C054HA19
5L096BA08
5L096CA25
5L096DA01
5L096DA04
5L096FA02
5L096FA09
5L096FA52
5L096FA66
5L096FA67
5L096FA69
5L096GA51
5L096JA11
(57)【要約】
【課題】映像から識別される特定の人物とその人物に関連する人物との関係を容易に把握できるようにする。
【解決手段】画像解析装置１０は、属性情報取得部１１０、指定入力受付部１２０、関連人物特定部１３０及び表示出力部１４０を備える。属性情報取得部１１０は、複数の画像を処理することにより、各画像に写る個々の人物について当該人物の属性を示す属性情報を取得する。指定入力受付部１２０は、指定人物を示す人物指定入力を受け付ける。関連人物特定部１３０は、個々の人物について取得された属性情報を用いて、指定人物と関連する人物である関連人物を特定する。表示出力部１４０は、指定人物と関連人物との関係を示す人物関係情報と、指定人物および関連人物のそれぞれが属する組織に関する組織情報と、を含む画面を出力する。
【選択図】図１
【解決手段】画像解析装置１０は、属性情報取得部１１０、指定入力受付部１２０、関連人物特定部１３０及び表示出力部１４０を備える。属性情報取得部１１０は、複数の画像を処理することにより、各画像に写る個々の人物について当該人物の属性を示す属性情報を取得する。指定入力受付部１２０は、指定人物を示す人物指定入力を受け付ける。関連人物特定部１３０は、個々の人物について取得された属性情報を用いて、指定人物と関連する人物である関連人物を特定する。表示出力部１４０は、指定人物と関連人物との関係を示す人物関係情報と、指定人物および関連人物のそれぞれが属する組織に関する組織情報と、を含む画面を出力する。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
複数の画像を処理することにより、各画像に写る個々の人物について当該人物の属性を示す属性情報を取得する属性情報取得手段と、
指定人物を示す人物指定入力を受け付ける指定入力受付手段と、
前記個々の人物について取得された前記属性情報を用いて、前記指定人物と関連する人物である関連人物を特定する関連人物特定手段と、
前記指定人物と前記関連人物との関係を示す人物関係情報と、前記指定人物および前記関連人物のそれぞれが属する組織に関する組織情報と、を含む画面を出力する表示出力手段と、
を備える画像解析装置。
指定人物を示す人物指定入力を受け付ける指定入力受付手段と、
前記個々の人物について取得された前記属性情報を用いて、前記指定人物と関連する人物である関連人物を特定する関連人物特定手段と、
前記指定人物と前記関連人物との関係を示す人物関係情報と、前記指定人物および前記関連人物のそれぞれが属する組織に関する組織情報と、を含む画面を出力する表示出力手段と、
を備える画像解析装置。
【請求項2】
前記表示出力手段は、
前記指定人物が属する組織の第１の組織図と前記関連人物が属する組織の第２の組織図とを前記組織情報として前記画面に含め、
前記第１の組織図と前記第２の組織図とを用いて前記人物関係情報を生成する、
請求項１に記載の画像解析装置。
前記指定人物が属する組織の第１の組織図と前記関連人物が属する組織の第２の組織図とを前記組織情報として前記画面に含め、
前記第１の組織図と前記第２の組織図とを用いて前記人物関係情報を生成する、
請求項１に記載の画像解析装置。
【請求項3】
前記表示出力手段は、前記第１の組織図と前記第２の組織図の間で前記指定人物と前記関連人物とを対応付けるラインを、前記人物関係情報として生成する、
請求項２に記載の画像解析装置。
請求項２に記載の画像解析装置。
【請求項4】
前記表示出力手段は、前記第１の組織図と前記第２の組織図の間で前記指定人物と前記関連人物とを対応付ける共通のマークを、前記人物関係情報として生成する、
請求項２に記載の画像解析装置。
請求項２に記載の画像解析装置。
【請求項5】
前記表示出力手段は、前記第１の組織図において前記指定人物に対応する第１の部分と前記第２の組織図において前記関連人物に対応する第２の部分とを共通の表示態様に設定することで前記人物関係情報を生成する、
請求項２に記載の画像解析装置。
請求項２に記載の画像解析装置。
【請求項6】
前記表示出力手段は、前記人物関係情報に対応する部分を前記画面上で選択する入力を受け付けたことに応じて、選択された前記人物関係情報により示される前記指定人物と前記関連人物とが共に写っている１以上の画像を表示する、
請求項２から５のいずれか一項に記載の画像解析装置。
請求項２から５のいずれか一項に記載の画像解析装置。
【請求項7】
前記関連人物特定手段は、
各画像から取得される前記個々の人物の前記属性情報に基づいて、前記指定人物と共にいる時間および前記指定人物と共に出現した回数の少なくとも一方を人物毎に算出し、
人物毎に算出された前記時間および前記回数の少なくとも一方と、時間および回数の少なくとも一方について予め設定された基準と、を比較した結果に基づいて、前記指定人物に対する前記関連人物を特定する、
請求項１から５のいずれか一項に記載の画像解析装置。
各画像から取得される前記個々の人物の前記属性情報に基づいて、前記指定人物と共にいる時間および前記指定人物と共に出現した回数の少なくとも一方を人物毎に算出し、
人物毎に算出された前記時間および前記回数の少なくとも一方と、時間および回数の少なくとも一方について予め設定された基準と、を比較した結果に基づいて、前記指定人物に対する前記関連人物を特定する、
請求項１から５のいずれか一項に記載の画像解析装置。
【請求項8】
前記関連人物特定手段は、前記基準を変更する基準変更入力を受け付けたことに応じて、前記基準変更入力により変更された新たな基準に基づいて前記指定人物に対する前記関連人物の特定結果を更新する、
請求項７に記載の画像解析装置。
請求項７に記載の画像解析装置。
【請求項9】
前記人物の属性は、前記人物の身体的特徴に関する属性を含む、
請求項１から５のいずれか一項に記載の画像解析装置。
請求項１から５のいずれか一項に記載の画像解析装置。
【請求項10】
少なくとも一つのコンピュータが、
複数の画像を処理することにより、各画像に写る個々の人物について当該人物の属性を示す属性情報を取得し、
指定人物を示す人物指定入力を受け付け、
前記個々の人物について取得された前記属性情報を用いて、前記指定人物と関連する人物である関連人物を特定し、
前記指定人物と前記関連人物との関係を示す人物関係情報と、前記指定人物および前記関連人物のそれぞれが属する組織に関する組織情報と、を含む画面を出力する、
ことを含む画像解析方法。
複数の画像を処理することにより、各画像に写る個々の人物について当該人物の属性を示す属性情報を取得し、
指定人物を示す人物指定入力を受け付け、
前記個々の人物について取得された前記属性情報を用いて、前記指定人物と関連する人物である関連人物を特定し、
前記指定人物と前記関連人物との関係を示す人物関係情報と、前記指定人物および前記関連人物のそれぞれが属する組織に関する組織情報と、を含む画面を出力する、
ことを含む画像解析方法。
【請求項11】
少なくとも一つのコンピュータを、
複数の画像を処理することにより、各画像に写る個々の人物について当該人物の属性を示す属性情報を取得する属性情報取得手段、
指定人物を示す人物指定入力を受け付ける指定入力受付手段、
前記個々の人物について取得された前記属性情報を用いて、前記指定人物と関連する人物である関連人物を特定する関連人物特定手段、
前記指定人物と前記関連人物との関係を示す人物関係情報と、前記指定人物および前記関連人物のそれぞれが属する組織に関する組織情報と、を含む画面を出力する表示出力手段、
として機能させるためのプログラム。
複数の画像を処理することにより、各画像に写る個々の人物について当該人物の属性を示す属性情報を取得する属性情報取得手段、
指定人物を示す人物指定入力を受け付ける指定入力受付手段、
前記個々の人物について取得された前記属性情報を用いて、前記指定人物と関連する人物である関連人物を特定する関連人物特定手段、
前記指定人物と前記関連人物との関係を示す人物関係情報と、前記指定人物および前記関連人物のそれぞれが属する組織に関する組織情報と、を含む画面を出力する表示出力手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、画像解析装置、画像解析方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
画像を解析して特定の人物を識別する技術が様々なシーンにおいて活用されている。
【0003】
画像を解析して特定の人物を識別する技術の一例が、下記特許文献１に開示されている。特許文献１は、入力された映像を基に、特定の人物とその人物の潜在的な仲間を識別する技術を開示されている。例えば、特許文献１は、特定の人物とその他の人物とが同時に出現する回数に基づいて、特定の人物に対する潜在的な仲間を決定する手法を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２０２３－０１８１１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
ある映像から特定の人物とその人物に関連する人物が識別された場合、それらの人物の関係性を把握したいというニーズがある。引用文献１の技術では、この関係までは判定されていない。
【0006】
本発明の目的の一例は、上述した課題を鑑み、映像から識別される特定の人物とその人物に関連する人物との関係を容易に把握できるようにするための画像解析装置、画像解析方法およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本発明の一態様によれば、
複数の画像を処理することにより、各画像に写る個々の人物について当該人物の属性を示す属性情報を取得する属性情報取得手段と、
指定人物を示す人物指定入力を受け付ける指定入力受付手段と、
前記個々の人物について取得された前記属性情報を用いて、前記指定人物と関連する人物である関連人物を特定する関連人物特定手段と、
前記指定人物と前記関連人物との関係を示す人物関係情報と、前記指定人物および前記関連人物のそれぞれが属する組織に関する組織情報と、を含む画面を出力する表示出力手段と、
を備える画像解析装置が提供される。
複数の画像を処理することにより、各画像に写る個々の人物について当該人物の属性を示す属性情報を取得する属性情報取得手段と、
指定人物を示す人物指定入力を受け付ける指定入力受付手段と、
前記個々の人物について取得された前記属性情報を用いて、前記指定人物と関連する人物である関連人物を特定する関連人物特定手段と、
前記指定人物と前記関連人物との関係を示す人物関係情報と、前記指定人物および前記関連人物のそれぞれが属する組織に関する組織情報と、を含む画面を出力する表示出力手段と、
を備える画像解析装置が提供される。
【0008】
本発明の一態様によれば、
少なくとも一つのコンピュータが、
複数の画像を処理することにより、各画像に写る個々の人物について当該人物の属性を示す属性情報を取得し、
指定人物を示す人物指定入力を受け付け、
前記個々の人物について取得された前記属性情報を用いて、前記指定人物と関連する人物である関連人物を特定し、
前記指定人物と前記関連人物との関係を示す人物関係情報と、前記指定人物および前記関連人物のそれぞれが属する組織に関する組織情報と、を含む画面を出力する、
ことを含む画像解析方法が提供される。
少なくとも一つのコンピュータが、
複数の画像を処理することにより、各画像に写る個々の人物について当該人物の属性を示す属性情報を取得し、
指定人物を示す人物指定入力を受け付け、
前記個々の人物について取得された前記属性情報を用いて、前記指定人物と関連する人物である関連人物を特定し、
前記指定人物と前記関連人物との関係を示す人物関係情報と、前記指定人物および前記関連人物のそれぞれが属する組織に関する組織情報と、を含む画面を出力する、
ことを含む画像解析方法が提供される。
【0009】
本発明の一態様によれば、
少なくとも一つのコンピュータを、
複数の画像を処理することにより、各画像に写る個々の人物について当該人物の属性を示す属性情報を取得する属性情報取得手段、
指定人物を示す人物指定入力を受け付ける指定入力受付手段、
前記個々の人物について取得された前記属性情報を用いて、前記指定人物と関連する人物である関連人物を特定する関連人物特定手段、
前記指定人物と前記関連人物との関係を示す人物関係情報と、前記指定人物および前記関連人物のそれぞれが属する組織に関する組織情報と、を含む画面を出力する表示出力手段、
として機能させるためのプログラムが提供される。
少なくとも一つのコンピュータを、
複数の画像を処理することにより、各画像に写る個々の人物について当該人物の属性を示す属性情報を取得する属性情報取得手段、
指定人物を示す人物指定入力を受け付ける指定入力受付手段、
前記個々の人物について取得された前記属性情報を用いて、前記指定人物と関連する人物である関連人物を特定する関連人物特定手段、
前記指定人物と前記関連人物との関係を示す人物関係情報と、前記指定人物および前記関連人物のそれぞれが属する組織に関する組織情報と、を含む画面を出力する表示出力手段、
として機能させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【0010】
本発明の一態様によれば、例えば映像の確認業務を行う人物が、映像から識別される複数の人物の関係を容易に把握できる。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【図1】第１実施形態に係る画像解析装置の概要を示す図である。
【図2】画像解析装置を含んで構成される画像解析システムのシステム構成を例示する図である。
【図3】データベースに記憶される情報の一例を示す図である。
【図4】画像解析装置を実現するコンピュータのハードウェア構成を例示する図である。
【図5】第２実施形態に係る画像解析装置により実行される処理を例示するフローチャートである。
【図6】表示出力部が出力する画面の一例を示す図である。
【図7】表示出力部が出力する画面の他の一例を示す図である。
【図8】表示出力部が出力する画面の他の一例を示す図である。
【図9】第２実施形態の第１の変形例に係る画像解析装置（表示出力部）の動作を説明するための図である。
【図10】第２実施形態の第１の変形例に係る画像解析装置（表示出力部）の動作を説明するための図である。
【図11】第２実施形態の第２の変形例に係る画像解析装置（関連人物特定部および表示出力部）の動作を説明するための図である。
【図12】基準変更入力に応じて更新された画面を例示する図である。
【図13】第２実施形態の第３の変形例に係る画像解析装置（関連人物特定部および表示出力部）の動作を説明するための図である。
【図14】基準変更入力に応じて更新された画面を例示する図である。
【図15】第３実施形態に係る画像解析システム１のシステム構成を例示する図である。
【図16】姿勢情報データベースに記憶される情報の一例を示す図である。
【図17】第３実施形態に係る画像解析装置（関連人物特定部および表示出力部）の動作を説明するための図である。
【図18】第３実施形態に係る画像解析装置（関連人物特定部および表示出力部）の動作を説明するための図である。
【図19】第３実施形態に係る画像解析装置（関連人物特定部および表示出力部）の動作を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【0012】
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。また、特に説明する場合を除き、各ブロック図において、各ブロックは、ハードウェア単位の構成ではなく、機能単位の構成を表している。また、図中のブロックといった要素が矢印によってリンクされる場合において、その矢印の向きは、情報の流れを分かり易くするためのものに過ぎない。この場合において、矢印の向きは、特に説明のない限り、通信の方向（一方向通信／双方向通信）を限定しない。
【0013】
また、以下の説明において「取得」とは、自装置が他の装置や記憶媒体に格納されているデータまたは情報を取りに行くこと（能動的な取得）、および、自装置に他の装置から出力されるデータまたは情報を入力すること（受動的な取得）の少なくとも一方を含む。能動的な取得の例は、他の装置にリクエストまたは問い合わせしてその返信を受信すること、及び、他の装置や記憶媒体にアクセスして読み出すこと等がある。また、受動的な取得の例は、配信（または、送信、プッシュ通知等）される情報を受信すること等がある。さらに、「取得」とは、受信したデータまたは情報の中から選択して取得すること、または、配信されたデータまたは情報を選択して受信することであってもよい。
【0014】
・第１実施形態
図１は、第１実施形態に係る画像解析装置１０の概要を示す図である。本図に例示される画像解析装置１０は、属性情報取得部１１０、指定入力受付部１２０、関連人物特定部１３０及び表示出力部１４０を備える。
図１は、第１実施形態に係る画像解析装置１０の概要を示す図である。本図に例示される画像解析装置１０は、属性情報取得部１１０、指定入力受付部１２０、関連人物特定部１３０及び表示出力部１４０を備える。
【0015】
属性情報取得部１１０は、複数の入力画像を処理する。属性情報取得部１１０は、各画像の処理結果に基づき、各画像に写る個々の人物について当該人物の属性を示す属性情報を取得する。指定入力受付部１２０は、ある人物を示す人物指定入力を受け付ける。以下の説明において、人物指定入力によって示される人物を「指定人物」とも表記する。関連人物特定部１３０は、個々の人物について取得された属性情報を用いて、指定人物と関連する人物を特定する。以下の説明において、指定人物と関連する人物を「関連人物」とも表記する。表示出力部１４０は、人物関連情報と組織情報とを含む画面を、ディスプレイなどの出力装置に出力する。ここで「人物関連情報」とは、指定人物と関連人物との関係を示す情報である。また「組織情報」とは、指定人物および関連人物のそれぞれが属する組織に関する情報である。人物関連情報および組織情報の具体例については後述する。
【0016】
本実施形態によれば、複数の画像の各々を処理することによって、個々の人物の属性情報が画像毎に取得される。そして、ある人物が指定人物として特定された場合、画像毎に取得される属性情報に基づいて、当該指定人物と関連する人物が特定される。そして、指定人物と特定人物との関係を示す人物関係情報と、各人物が属する組織に関する組織情報とを含む画面が出力される。すなわち、特定の人物とその人物に関連する人物との関係を容易に把握できるようにするための画像解析装置および画像解析方法が提供される。また、後述の第２実施形態の説明からも分かるとおり、上記問題を解決する手段である画像解析装置１０の機能を少なくとも一つのコンピュータ上で実現するためのプログラム、並びに、当該プログラムを記憶する非一時的なコンピュータ可読記録媒体が提供される。
【0017】
以下、別の実施形態において、画像解析装置１０の詳細例について説明する。
【0018】
・第２実施形態
図２は、画像解析装置１０を含んで構成される画像解析システム１のシステム構成を例示する図である。図２に例示される画像解析システム１は、画像解析装置１０、データベース２０およびディスプレイ３０を含んで構成されている。画像解析装置１０およびデータベース２０はネットワーク４０を介して接続されている。また、ディスプレイ３０は、画像解析装置１０用のディスプレイとして、画像解析装置１０の入力インターフェース（図示せず）を介して接続されている。なお、画像解析システム１の構成は本図に示される例に限定されない。例えば、データベース２０は、画像解析装置１０の内部の記憶領域において構築されてもよい。また、例えば、ディスプレイ３０は、画像解析装置１０とネットワーク４０を介して接続された図示しないコンピュータのディスプレイであってもよい。
図２は、画像解析装置１０を含んで構成される画像解析システム１のシステム構成を例示する図である。図２に例示される画像解析システム１は、画像解析装置１０、データベース２０およびディスプレイ３０を含んで構成されている。画像解析装置１０およびデータベース２０はネットワーク４０を介して接続されている。また、ディスプレイ３０は、画像解析装置１０用のディスプレイとして、画像解析装置１０の入力インターフェース（図示せず）を介して接続されている。なお、画像解析システム１の構成は本図に示される例に限定されない。例えば、データベース２０は、画像解析装置１０の内部の記憶領域において構築されてもよい。また、例えば、ディスプレイ３０は、画像解析装置１０とネットワーク４０を介して接続された図示しないコンピュータのディスプレイであってもよい。
【0019】
データベース２０は、図３に例示されるように、様々な人物に関する各種情報を記憶している。図３は、データベース２０に記憶される情報の一例を示す図である。図３の例では、データベース２０は、顔認識用の登録情報、人物の氏名、人物属性および所属組織情報を記憶している。ここで、顔認識用の登録情報は、顔画像および顔画像に基づいて抽出可能な特徴量の少なくとも一方を含む。また、人物属性は、顔特徴以外の属性であって、画像から少なくとも一人の人物を識別するために使用可能な任意の属性を含む。例えば、人物属性は、人物の身体的特徴（骨格の形状、身長、体の大きさ、髪の色、肌の色といった様々な特徴の組み合わせ）に関する情報を含む。なお人物属性は、これらの任意の属性に加えて、年齢や性別といったその他の属性を更に含んでいてもよい。また、所属組織情報は、対象とする人物が属する組織を識別する情報、組織内の役職や序列を示す情報などを含む。また、所属組織情報は、該当する組織の体系（構造）を示す情報を更に含んでいてもよい。
【0020】
図３に例示されるような情報は、例えば、次のように蓄積される。まず、画像解析装置１０または図示しない管理用端末が、対象とする人物の顔画像と共に、その人物の属性に関する情報および所属組織に関する情報を入力として受け付ける。そして、画像解析装置１０または図示しない管理用端末が、入力として受け付けた情報をまとめて１つのレコードを生成する。そして、画像解析装置１０または図示しない管理用端末が、生成されたレコードをデータベース２０に記憶する。このようにして、図３に例示されるような情報がデータベース２０に蓄積される。
【0021】
画像解析装置１０は、第１実施形態で説明した属性情報取得部１１０、指定入力受付部１２０、関連人物特定部１３０および表示出力部１４０を少なくとも備える。
【0022】
図４は、画像解析装置１０を実現するコンピュータ１０００のハードウェア構成を例示する図である。
【0023】
コンピュータ１０００は、バス１０１０、プロセッサ１０２０、メモリ１０３０、ストレージデバイス１０４０、入出力インタフェース１０５０、およびネットワークインタフェース１０６０を有する。
【0024】
バス１０１０は、プロセッサ１０２０、メモリ１０３０、ストレージデバイス１０４０、入出力インタフェース１０５０、およびネットワークインタフェース１０６０が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ１０２０などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。
【0025】
プロセッサ１０２０は、Central Processing Unit（ＣＰＵ）やGraphics Processing Unit（ＧＰＵ）などである。
【0026】
メモリ１０３０は、Random Access Memory（ＲＡＭ）などで実現される主記憶装置である。
【0027】
ストレージデバイス１０４０は、Hard Disk Drive（ＨＤＤ）、Solid State Drive（ＳＳＤ）、メモリカード、又はRead Only Memory（ＲＯＭ）などで実現される補助記憶装置である。ストレージデバイス１０４０は、少なくとも、上述した画像解析システム１の機能（属性情報取得部１１０、指定入力受付部１２０、関連人物特定部１３０および表示出力部１４０）を実現するプログラムモジュールを記憶している。また、ストレージデバイス１０４０は、データベース２０としての役割を果たしてもよい。
【0028】
プロセッサ１０２０は、ストレージデバイス１０４０から読み出したプログラムモジュールをメモリ１０３０上に展開して実行することにより、そのプログラムモジュールに対応する機能を実現する。例えば、プロセッサ１０２０は、属性情報取得部１１０に対応するプログラムモジュールをメモリ１０３０上に読み出して実行することにより、本開示において説明される属性情報取得部１１０の機能を実現する。同様に、プロセッサ１０２０は、指定入力受付部１２０に対応するプログラムモジュールをメモリ１０３０上に読み出して実行することにより、本開示において説明される指定入力受付部１２０の機能を実現する。同様に、プロセッサ１０２０は、関連人物特定部１３０に対応するプログラムモジュールをメモリ１０３０上に読み出して実行することにより、本開示において説明される関連人物特定部１３０の機能を実現する。同様に、プロセッサ１０２０は、表示出力部１４０に対応するプログラムモジュールをメモリ１０３０上に読み出して実行することにより、本開示において説明される表示出力部１４０の機能を実現する。このプロセッサ１０２０の動作は、本開示に含まれる各実施形態において共通している。
【0029】
上述したプログラムモジュールは、ストレージデバイス１０４０以外の記録媒体に記録されてもよい。プログラムモジュールを記録する記録媒体は、非一時的な有形のコンピュータ１０００が使用可能な任意の媒体を含む。プログラムモジュールを記録する記録媒体には、コンピュータ１０００（プロセッサ１０２０）が読み取り可能なプログラムコードが埋め込まれてよい。
【0030】
入出力インタフェース１０５０は、コンピュータ１０００（画像解析装置１０）と各種入出力機器とを接続するためのインタフェースである。例えば、ディスプレイ３０といった出力装置が、入出力インタフェース１０５０を介してコンピュータ１０００（画像解析装置１０）と接続される。
【0031】
ネットワークインタフェース１０６０は、コンピュータ１０００（画像解析装置１０）をネットワークに接続するためのインタフェースである。このネットワークは、例えばLocal Area Network（ＬＡＮ）、Wide Area Network（ＷＡＮ）などを含む。ネットワークインタフェース１０６０は、無線または有線接続によって、コンピュータ１０００（画像解析装置１０）を各種ネットワークに接続させる。コンピュータ１０００（画像解析装置１０）は、ネットワークインタフェース１０６０を介して、例えばデータベース２０と通信できる。
【0032】
また、コンピュータ１０００（画像解析装置１０）は、入出力インタフェース１０５０またはネットワークインタフェース１０６０を介して、図示しない各種機器とも接続できる。ここでいう「各種機器」とは、特に限定されないが、例えば、操作ボタン、キーボード、タッチパネル、マウスといった入力装置、および、スピーカー、マイクロフォン、プリンタといった出力装置などである。
【0033】
図５は、第２実施形態に係る画像解析装置１０により実行される処理を例示するフローチャートである。
【0034】
まず、属性情報取得部１１０は、処理対象とする複数の画像（例えば、動画データなど）を取得し、各画像を解析する（ステップＳ１０２）。属性情報取得部１１０は、各画像の解析処理の結果として、個々の人物の属性情報を画像毎に取得する。
【0035】
一例として、属性情報取得部１１０は、個々の人物の顔画像または当該顔画像に基づく顔特徴量、個々の人物の全身画像または当該全身画像に基づく骨格情報などを、個々の人物の属性情報として取得する。この場合、属性情報取得部１１０は、まず、処理対象となる複数の画像に写っている人物それぞれに対応する画像領域（以下、「人物領域」とも表記）を特定する。属性情報取得部１１０は、各人物について特定された人物領域から、各人物の骨格情報を生成する。なお、属性情報取得部１１０は、既知の画像処理アルゴリズム（例えば、人物の画像から人物の関節部位等を特定する画像処理アルゴリズム等）を用いて、人物領域から骨格情報を生成できる。また、属性情報取得部１１０は、人物領域の中から顔部分の領域（以下、「顔領域」とも表記）を更に抽出できる。なお、属性情報取得部１１０は、既知の顔認識アルゴリズムを用いて、個々の人物の顔領域を抽出できる。この場合において、属性情報取得部１１０は、個々の人物の顔領域から顔特徴量情報を生成してもよい。そして、属性情報取得部１１０は、個々の人物について得られた情報（顔領域、顔特徴情報、骨格情報など）を、個々の人物の属性情報として取得する。属性情報取得部１１０により取得された個々の人物の属性情報は、データベース２０内の各人物に関する情報と照合される。照合の結果、各画像に写っている個々の人物が識別される。個々の人物の識別結果は、例えば、メモリ１０３０やストレージデバイス１０４０といった、画像解析装置１０の記憶領域に格納される。
【0036】
なお、画像解析装置１０は、個々の人物の識別結果を基に識別された人物のリストを生成し、ディスプレイ３０に出力する機能を更に有していてもよい。また、画像解析装置１０は、個々の人物の領域を示す情報（例えば、矩形の枠）を各画像に付与する処理を行い、当該処理後の画像を含む画面をディスプレイ３０に出力する機能を更に有していてもよい。
【0037】
次に、指定入力受付部１２０は人物指定入力を取得する（ステップＳ１０４）。例えば、指定入力受付部１２０は、指定人物を特定する情報の入力操作を、入出力インタフェース１０５０に接続された入力装置を介して受け付ける。当該入力操作は、例えば、ディスプレイ３０に表示された人物リストの中から指定人物を選択する操作やディスプレイ３０に表示された画像内で指定人物に対応する領域を選択する操作等を含む。また、指定入力受付部１２０は、指定人物に関する他の画像（クエリ画像）を入力として受け付けてもよい。
【0038】
次に、関連人物特定部１３０は、人物指定入力により示される指定人物に対する関連人物を特定する（ステップＳ１０６）。関連人物特定部１３０は、ステップＳ１０２の処理において、各画像から取得された個々の人物の属性情報を用いて、指定人物に対する関連人物を特定する。
【0039】
例えば、関連人物特定部１３０は、次のようにして関連人物を特定できる。まず、関連人物特定部１３０は、各画像から取得される個々の人物の属性情報に基づいて、指定人物と共にいる時間および指定人物と共に出現した回数の少なくとも一方を算出する。例えば、３０ｆｐｓで撮影された動画データ（複数の画像）を属性情報取得部１１０が処理した結果、指定人物に対応する第１の人物の属性情報と、指定人物とは異なる第２の人物の属性情報が、動画内の３つの区間において同時に取得されたとする。また、当該３つの区間は、第１の区間（３００フレーム）、第２の区間（９００フレーム）、第３の区間（６００フレーム）であったとする。この場合、関連人物特定部１３０は、各区間に対応する時間を合算することにより、第１の人物と第２の人物とが共にいる時間を算出できる。すなわち、関連人物特定部１３０は、第１の区間に対応する時間「１０秒」と、第２の区間に対応する時間「３０秒」と、第３の区間に対応する時間「２０秒」とを合算することにより、第１の人物（指定人物）と第２の人物とが共にいる時間を「６０秒」と算出できる。また、関連人物特定部１３０は、動画内の区間の数「３」を、第１の人物（指定人物）と第２の人物とが共に出現した回数として算出できる。そして、関連人物特定部１３０は、第２の人物について算出された、第１の人物（指定人物）と共にいる時間および第１の人物（指定人物）と共に出現した回数の少なくとも一方を、関連人物を判断するために予め設定された基準と比較する。当該基準は、関連人物と判断する基準時間および関連人物と判断する出現回数の少なくとも一方を定めている。また、当該基準は、ストレージデバイス１０４０といった関連人物特定部１３０がアクセス可能な記憶領域に予め記憶されている。例えば、第２の人物について算出された時間の長さが予め設定された基準時間の長さ以上である場合、関連人物特定部１３０は、当該第２の人物を関連人物として特定してもよい。また例えば、第２の人物について算出された出現回数が予め設定された基準回数以上である場合、関連人物特定部１３０は、当該第２の人物を関連人物として特定してもよい。また例えば、第２の人物について算出された時間および出現回数の双方がそれぞれについて設定された基準を超えている場合、関連人物特定部１３０は、当該第２の人物を関連人物として特定してもよい。
【0040】
次に、表示出力部１４０は、指定人物と関連人物との関係を示す人物関係情報および組織情報を生成する（ステップＳ１０８）。そして、表示出力部１４０は、人物関係情報および組織情報を含む画面をディスプレイ３０に出力する（ステップＳ１１０）。例えば、表示出力部１４０は以下のような動作を行う。
【0041】
まず、表示出力部１４０は、指定入力受付部１２０が受け付けた人物指定入力により特定される指定人物の組織情報をデータベース２０から読み出す。また、表示出力部１４０は、関連人物特定部１３０により関連人物として特定された人物の組織情報をデータベース２０から読み出す。ここで、指定人物の組織情報が第１の組織を示しており、関連人物の組織情報が第１の組織とは異なる第２の組織を示していたとする。この場合、表示出力部１４０は、指定人物が属する第１の組織の組織図（第１の組織図）と、関連人物が属する第２の組織の組織図（第２の組織図）とを取得する。なお、各組織の組織図に関するデータは、例えばストレージデバイス１０４０といった、表示出力部１４０がアクセス可能な記憶領域に予め記憶されている。表示出力部１４０は、第１の組織図および第２の組織図それぞれのデータを当該記憶領域から取得した後、第１の組織図および第２の組織図を上述の組織情報として含む画面の描画データを生成する。
【0042】
さらに、表示出力部１４０は、第１の組織図と第２の組織図とを用いて、指定人物と関連人物との関係を示す人物関係情報を生成する。例えば、表示出力部１４０は、指定人物について取得された組織情報に基づいて、第１の組織図上で当該指定人物に対応する部分（役職や序列などで決まる組織図上での位置）を特定する。また、表示出力部１４０は、関連人物について取得された組織情報に基づいて、第２の組織図上で当該関連人物に対応する部分（役職や序列などで決まる組織図上での位置）を特定する。そして、表示出力部１４０は、第１の組織図上の指定人物の位置と、第２の組織図上の関連人物との位置を用いて、２つの組織図の間で人物関係情報を生成する。表示出力部１４０は、生成した人物特定情報を画面の描画データと組み合わせて、ディスプレイ３０に出力する。
【0043】
一例として、表示出力部１４０は、図６に例示するような画面をディスプレイ３０に出力する。図６は、表示出力部１４０が出力する画面の一例を示す図である。本図に例示される画面は、第１の組織図と第２の組織図との間において、指定人物（人物Ｈ）の位置と関連人物（人物Ｃおよび人物Ｆ）の位置とを対応付けるラインを含んでいる。このようなラインによって、指定人物と関連人物との関係が視覚化される。例えば、本図の例では、指定人物Ｈと関連する人物として、人物Ｃおよび人物Ｆが特定されている状態が、２本のラインＬ１およびＬ２によって視覚化されている。このような画面を活用することで、入力される映像の解析結果から特定される指定人物と関連人物との組織間での関係を容易に把握することができる。
【0044】
他の一例として、表示出力部１４０は、図７に例示するような画面をディスプレイ３０に出力する。図７は、表示出力部１４０が出力する画面の他の一例を示す図である。本図に示される画面は、第１の組織図と第２の組織図との間において、指定人物と関連人物とを対応付ける共通のマークとして、星形のマークを含んでいる。なお共通のマークは、指定人物と関連人物との対応関係が識別できれば任意のマークでよい。このように、指定人物と関連人物とに共通のマークを付与することによって、指定人物と関連人物との関係が視覚化される。例えば、本図の例では、指定人物Ｈと関連する人物として、人物Ｃおよび人物Ｆが特定されている状態が、各々の人物の位置に付与された星形のマークによって視覚化されている。このような画面を活用することで、入力される映像の解析結果から特定される指定人物と関連人物との組織間での関係を容易に把握することができる。
【0045】
他の一例として、表示出力部１４０は、図８に例示するような画面をディスプレイ３０に出力する。図８は、表示出力部１４０が出力する画面の他の一例を示す図である。本図に例示される画面について、表示出力部１４０は、第１の組織図において指定人物に対応する部分と、第２の組織図において関連人物に対応する第２の部分と、を共通の表示態様（共通の背景パターン）に設定している。なお共通の表示態様は、指定人物と関連人物との対応関係が識別できれば任意である。このような画面を活用することで、入力される映像の解析結果から特定される指定人物と関連人物との組織間での関係を容易に把握することができる。
【0046】
【0047】
以上、本実施形態によれば、指定人物と関連人物との関係を示す人物関係情報と、指定人物および関連人物がそれぞれ属する組織に関する組織情報とを含む画面がディスプレイ３０に出力される。このような画面により、画像を確認する業務を行う人物（業務担当者）が、指定人物と関連人物との関係をより詳細に把握できる。例えば、業務担当者は表示出力部１４０により出力される画面を確認することによって、組織内や組織間の指揮命令系統を容易に把握するができる。その他にも、例えば業務担当者が捜査関係者である場合、表示出力部１４０により出力される画面によって、複数のメンバによる集団犯罪捜査の効率化が図れる。
【0048】
・第２実施形態の変形例
第１の変形例として、表示出力部１４０は、図６から図８に例示されるような画面上で、人物関係情報を選択する入力を受け付けた場合に、選択された人物関係情報に対応する追加の情報を出力するように構成されていてもよい。一例として、表示出力部１４０は、画面上で人物関係情報に対応する部分を選択する入力を受け付ける。そして、表示出力部１４０は、選択された人物関係情報によって示される指定人物および関連人物を特定する。そして、表示出力部１４０は、指定人物と関連人物とが共に写っている１以上の画像を、複数の画像の中から特定する。そして、表示出力部１４０は、特定した１以上の画像をディスプレイ３０に表示させる。
第１の変形例として、表示出力部１４０は、図６から図８に例示されるような画面上で、人物関係情報を選択する入力を受け付けた場合に、選択された人物関係情報に対応する追加の情報を出力するように構成されていてもよい。一例として、表示出力部１４０は、画面上で人物関係情報に対応する部分を選択する入力を受け付ける。そして、表示出力部１４０は、選択された人物関係情報によって示される指定人物および関連人物を特定する。そして、表示出力部１４０は、指定人物と関連人物とが共に写っている１以上の画像を、複数の画像の中から特定する。そして、表示出力部１４０は、特定した１以上の画像をディスプレイ３０に表示させる。
【0049】
第１の変形例に係る画像解析装置１０（表示出力部１４０）の動作について図を用いて説明する。図９および図１０は、第２実施形態の第１の変形例に係る画像解析装置１０（表示出力部１４０）の動作を説明するための図である。まず、表示出力部１４０は、図９に例示されるように、ディスプレイ３０に表示されている画面上で、人物関係情報に対応する部分（例えば、ラインＬ１／ラインＬ２）を選択する入力を受け付ける。本図では、指定人物（人物Ｈ）と第１の関連人物（人物Ｃ）との関係を示す人物関係情報に対応するラインＬ１が選択されている状態が描かれている。表示出力部１４０は、図９に例示されるような選択入力に応じて、例えば、図１０に例示されるような画面を更に出力する。図１０の画面は、人物Ｈと人物Ｃとが共に写っている画像と、当該画像内での各人物の領域を示す情報とを含んでいる。なお、図１０に例示される画面に含まれる画像は、属性情報取得部１１０により処理された複数の画像の中から代表的な画像が選択される。例えば、表示出力部１４０は、各人物が最も大きく映っている画像を代表画像として選択することができる。また、図１０に例示されるように、表示出力部１４０は、他の画像に切り替えるためのボタンを画面に更に含めてもよい。また、図１０に例示される画面に含まれる画像は、大元の動画データから各人物が共に写っている部分を切り抜いた部分動画データであってもよい。
【0050】
第１の変形例によれば、映像を確認する人物が、指定人物と関連人物とが共に写っている実際の画像を容易に閲覧できるようになる。
【0051】
第２の変形例として、表示出力部１４０は、関連人物特定部１３０において関連人物を特定するために使用される基準を変更するための要素を画面上に出力するように構成されていてもよい。この場合、表示出力部１４０は、例えば図１１に示されるような画面をディスプレイ３０に出力する。図１１は、第２実施形態の第２の変形例に係る画像解析装置１０（関連人物特定部１３０および表示出力部１４０）の動作を説明するための図である。図１１に例示される画面は、右上部分に関連人物を特定するための基準を設定および変更するための要素Ｅを備えている。ユーザは、例えば、入出力インタフェース１０５０に接続された入力機器を介して、時間および回数の少なくとも一方に関する基準を変更する入力を要素Ｅ上で行う。
【0052】
図１１に例示される要素Ｅにおいて基準を変更する入力が行われた場合、関連人物特定部１３０は、当該入力により変更された新たな基準に基づいて、指定人物に対する関連人物の特定結果を更新する。例えば、図１１に例示される画面では、指定人物（人物Ｈ）に対して、二人の関連人物（人物Ｃおよび人物Ｆ）が特定されている。ここで、属性情報取得部１１０による各画像の処理結果（各画像から取得される個々の人物の属性情報）に基づいて、人物Ｃが人物Ｈと共にいた時間および人物Ｃが人物Ｈと共に出現した回数が、それぞれ「１００秒」および「３回」と算出されていたとする。また、同様に、人物Ｆが人物Ｈと共にいた時間および人物Ｆが人物Ｈと共に出現した回数が、それぞれ「２００秒」および「５回」と算出されていたとする。そして、図１１に例示される画面の要素Ｅにおいて、基準時間を「２００秒」に変更する入力、または、基準回数を「５回」に変更する入力が行われたとする。この場合、人物Ｃは、入力により変更された新たな基準を満たさなくなる。この結果、関連人物特定部１３０は、人物Ｃを関連人物から除外し、画面表示を例えば図１２に示されるように更新する。図１２は、基準変更入力に応じて更新された画面を例示する図である。図１２の画面では、図１１の画面とは異なり、人物Ｈ（指定人物）と人物Ｆ（関連人物）との関係を示す人物関係情報（ラインＬ２）のみが残されている。
【0053】
第２の変形例で説明したように関連人物を特定する基準を変更可能とすることにより、指定人物に関連する人物をより柔軟に特定することができる。
【0054】
第３の変形例として、関連人物特定部１３０は、「人物間の距離」を更に用いて関連人物を特定するように構成されていてもよい。この場合、属性情報取得部１１０は、処理対象とする画像の解析結果として、例えば各人物の位置（画像座標系の位置、または、画像座標系の位置に対応する現実世界の座標系での位置）を更に取得する。属性情報取得部１１０は、画像に写る物体の位置を算出する手法として、様々な既知の手法を利用できる。そして、関連人物特定部１３０は、各画像から取得される個々の人物の位置に関する情報に基づいて、指定人物とその他の各人物との間の距離を算出できる。例えば、関連人物特定部１３０は、指定人物と共にいる各人物について各画像から取得される位置情報に基づいて、指定人物までの距離（距離の平均値）を算出する。そして、関連人物特定部１３０は、ある人物について算出された距離が、予め定められた基準を満たす（例えば、算出された距離が基準距離以下である）場合、当該人物を「関連人物」として特定する。
【0055】
この場合、表示出力部１４０、図１３に例示するような画面を出力するように構成されていてもよい。図１３は、第２実施形態の第３の変形例に係る画像解析装置１０（関連人物特定部１３０および表示出力部１４０）の動作を説明するための図である。図１３に例示される画面は、右上部分に関連人物を特定するための基準を設定および変更するための要素Ｅを備えている。本図における要素Ｅは、第２の変形例に係る図（図１１および図１２）と異なり、「距離」に関する基準を変更する入力を受け付け可能に構成されている。ユーザは、例えば、入出力インタフェース１０５０に接続された入力機器を介して、時間、回数および距離の少なくとも一つに関する基準を変更する入力を要素Ｅ上で行う。
【0056】
図１３に例示される要素Ｅにおいて基準を変更する入力が行われた場合、関連人物特定部１３０は、当該入力により変更された新たな基準に基づいて、指定人物に対する関連人物の特定結果を更新する。例えば、図１３に例示される画面では、指定人物（人物Ｈ）に対して、二人の関連人物（人物Ｃおよび人物Ｆ）が特定されている。ここで、属性情報取得部１１０による各画像の処理結果（各画像から取得される個々の人物の属性情報）に基づいて、人物Ｃが人物Ｈと共にいた時間、人物Ｃが人物Ｈと共に出現した回数、および、人物Ｃが人物Ｈと共にいたときの距離が、それぞれ「１００秒」、「３回」、「０．５ｍ」と算出されていたとする。また、同様に、人物Ｆが人物Ｈと共にいた時間、人物Ｆが人物Ｈと共に出現した回数、および、人物Ｆが人物Ｈと共にいたときの距離が、それぞれ「２００秒」、「５回」、「１．０ｍ」と算出されていたとする。そして、図１３に例示される画面の要素Ｅにおいて、基準距離を「０．５ｍ」に変更する入力が行われたとする。この場合、人物Ｆは、入力により変更された新たな基準を満たさなくなる。この結果、関連人物特定部１３０は、人物Ｆを関連人物から除外する。この結果、表示出力部１４０は画面表示を例えば図１４に示されるように更新する。図１４は、基準変更入力に応じて更新された画面を例示する図である。図１４の画面では、図１３の画面とは異なり、人物Ｈ（指定人物）と人物Ｃ（関連人物）との関係を示す人物関係情報（ラインＬ１）のみが残されている。
【0057】
第３の変形例によれば、「人物間の距離」という新たな指標により、指定人物に関連する可能性の高い人物を精度よく特定することができる。
【0058】
なお、画像解析装置１０は、第１の変形例に係る構成と、第２の変形例に係る構成または第３の変形例に係る構成と、を組み合わせて有していてもよい。
【0059】
・第３実施形態
図１５は、第３実施形態に係る画像解析システム１のシステム構成を例示する図である。本図の例において、データベース２０は、姿勢情報データベース２２を含んでいる。姿勢情報データベース２２は、例えば図１６に示すように、人物がとり得る様々な姿勢に関する情報を記憶している。図１６は、姿勢情報データベースに記憶される情報の一例を示す図である。本図に例示される姿勢情報データベース２２は、姿勢画像、姿勢特徴量（骨格情報）および姿勢名称を含む姿勢情報を複数記憶している。
図１５は、第３実施形態に係る画像解析システム１のシステム構成を例示する図である。本図の例において、データベース２０は、姿勢情報データベース２２を含んでいる。姿勢情報データベース２２は、例えば図１６に示すように、人物がとり得る様々な姿勢に関する情報を記憶している。図１６は、姿勢情報データベースに記憶される情報の一例を示す図である。本図に例示される姿勢情報データベース２２は、姿勢画像、姿勢特徴量（骨格情報）および姿勢名称を含む姿勢情報を複数記憶している。
【0060】
本実施形態に係る画像解析装置１０は、以下で説明する点を除き、第１実施形態および第２実施形態と同様の機能構成（例：図１）を有している。
【0061】
本実施形態に係る属性情報取得部１１０は、処理対象の画像に写っている個々の人物の骨格情報を用いて、個々の人物の姿勢または行動を更に特定する。例えば、属性情報取得部１１０は、ある対象人物の画像領域から抽出可能な骨格情報と、姿勢情報データベース２２に登録されている各種姿勢の骨格情報（以下、「登録骨格情報」とも表記）とを比較する。属性情報取得部１１０は、比較の結果に基づいて、複数の登録骨格情報の中から類似度の最も高い登録骨格情報を特定する。そして、属性情報取得部１１０は、特定した登録骨格情報に対応する姿勢や行動の名称（例えば、「手渡し」や「座り」など）を、対象人物の姿勢や行動を示す情報として取得する。属性情報取得部１１０は、このような処理を各画像について実行し、各画像に写る個々の人物の姿勢や行動を特定できる。そして、属性情報取得部１１０は、各画像に写っている個々の人物について特定された姿勢や行動を示す情報を、その人物の属性情報に追加する。また、本実施形態に関連人物特定部１３０は、個々の人物の属性情報に含まれる人物の姿勢や行動に基づいて、指定人物に対する関連人物を絞り込むことができるように構成される。
【0062】
本実施形態に係る画像解析装置１０の動作について、図１７乃至図１９を用いて説明する。図１７乃至図１９は、第３実施形態に係る画像解析装置１０（関連人物特定部１３０および表示出力部１４０）の動作を説明するための図である。
【0063】
まず、関連人物特定部１３０は、特定の姿勢または行動を指定する入力を受け付ける。この場合、表示出力部１４０は、姿勢または行動を指定する入力を受け付けるために、例えば図１７に例示するような画面を表示する。図１７に例示される画面は、右上部分に関連人物を特定するための基準を設定および変更するための要素Ｅを備えている。本図における要素Ｅは、先に説明した例で示す画面と異なり、「姿勢／行動」に関する基準を変更する入力を受け付け可能に構成されている。ユーザは、例えば、入出力インタフェース１０５０に接続された入力機器を介して、姿勢または行動に関する基準を変更する入力を要素Ｅ上で行うことができる。
【0064】
ここで、図１８に例示されるように、「（何らかの物体の）手渡し」という特定の姿勢（行動）がユーザにより指定されたとする。この場合、関連人物特定部１３０は、各画像からそれぞれ取得される指定人物の属性情報を用いて、「手渡し」の姿勢を取っている指定人物が写っている画像を特定する。例えば、関連人物特定部１３０は、図１９に示すような画像を特定できる。図１９に例示される画像では、指定人物（人物Ｈ）が「手渡し」の姿勢を取っている。また、図１９に例示される画像では、他の人物として「人物Ｃ」が写っている。関連人物特定部１３０は、このように特定した画像において共に写っている他の人物（図１９の例では「人物Ｃ」）を関連人物として絞り込む。この結果、人物Ｆが関連人物から除外される。表示出力部１４０は、この結果に応じて、図１８に示されるように画面表示を更新する。図１８の画面では、図１７の画面とは異なり、人物Ｈ（指定人物）と人物Ｃ（関連人物）との関係を示す人物関係情報（ラインＬ１）のみが残されている。
【0065】
「人物の姿勢」という新たな指標により、指定人物に関連する可能性の高い人物を精度よく特定することができる。
【0066】
なお本実施形態において、関連人物特定部１３０は、第２実施形態の変形例で説明したように、「距離」に関する基準によって関連人物を更に詳細に絞り込んでもよい。
【0067】
以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。
【0068】
また、上述の説明で用いたフローチャートでは、複数の工程（処理）が順番に記載されているが、各実施形態で実行される工程の実行順序は、その記載の順番に制限されない。各実施形態では、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。また、上述の各実施形態は、内容が相反しない範囲で組み合わせることができる。
【0069】
上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下に限られない。
１．
複数の画像を処理することにより、各画像に写る個々の人物について当該人物の属性を示す属性情報を取得する属性情報取得手段と、
指定人物を示す人物指定入力を受け付ける指定入力受付手段と、
前記個々の人物について取得された前記属性情報を用いて、前記指定人物と関連する人物である関連人物を特定する関連人物特定手段と、
前記指定人物と前記関連人物との関係を示す人物関係情報と、前記指定人物および前記関連人物のそれぞれが属する組織に関する組織情報と、を含む画面を出力する表示出力手段と、
を備える画像解析装置。
２．
前記表示出力手段は、
前記指定人物が属する組織の第１の組織図と前記関連人物が属する組織の第２の組織図とを前記組織情報として前記画面に含め、
前記第１の組織図と前記第２の組織図とを用いて前記人物関係情報を生成する、
１．に記載の画像解析装置。
３．
前記表示出力手段は、前記第１の組織図と前記第２の組織図の間で前記指定人物と前記関連人物とを対応付けるラインを、前記人物関係情報として生成する、
２．に記載の画像解析装置。
４．
前記表示出力手段は、前記第１の組織図と前記第２の組織図の間で前記指定人物と前記関連人物とを対応付ける共通のマークを、前記人物関係情報として生成する、
２．に記載の画像解析装置。
５．
前記表示出力手段は、前記第１の組織図において前記指定人物に対応する第１の部分と前記第２の組織図において前記関連人物に対応する第２の部分とを共通の表示態様に設定することで前記人物関係情報を生成する、
２．に記載の画像解析装置。
６．
前記表示出力手段は、前記人物関係情報に対応する部分を前記画面上で選択する入力を受け付けたことに応じて、選択された前記人物関係情報により示される前記指定人物と前記関連人物とが共に写っている１以上の画像を表示する、
２．から５．のいずれか一つに記載の画像解析装置。
７．
前記関連人物特定手段は、
各画像から取得される前記個々の人物の前記属性情報に基づいて、前記指定人物と共にいる時間および前記指定人物と共に出現した回数の少なくとも一方を人物毎に算出し、
人物毎に算出された前記時間および前記回数の少なくとも一方と、時間および回数の少なくとも一方について予め設定された基準と、を比較した結果に基づいて、前記指定人物に対する前記関連人物を特定する、
１．から６．のいずれか一つに記載の画像解析装置。
８．
前記関連人物特定手段は、前記基準を変更する基準変更入力を受け付けたことに応じて、前記基準変更入力により変更された新たな基準に基づいて前記指定人物に対する前記関連人物の特定結果を更新する、
７．に記載の画像解析装置。
９．
前記人物の属性は、前記人物の身体的特徴に関する属性を含む、
１．から８．のいずれか一つに記載の画像解析装置。
１０．
少なくとも一つのコンピュータが、
複数の画像を処理することにより、各画像に写る個々の人物について当該人物の属性を示す属性情報を取得し、
指定人物を示す人物指定入力を受け付け、
前記個々の人物について取得された前記属性情報を用いて、前記指定人物と関連する人物である関連人物を特定し、
前記指定人物と前記関連人物との関係を示す人物関係情報と、前記指定人物および前記関連人物のそれぞれが属する組織に関する組織情報と、を含む画面を出力する、
ことを含む画像解析方法。
１１．
前記少なくとも一つのコンピュータが、
前記指定人物が属する組織の第１の組織図と前記関連人物が属する組織の第２の組織図とを前記組織情報として前記画面に含め、
前記第１の組織図と前記第２の組織図とを用いて前記人物関係情報を生成する、
ことを含む１０．に記載の画像解析方法。
１２．
前記少なくとも一つのコンピュータが、
前記第１の組織図と前記第２の組織図の間で前記指定人物と前記関連人物とを対応付けるラインを、前記人物関係情報として生成する、
ことを含む１１．に記載の画像解析方法。
１３．
前記少なくとも一つのコンピュータが、
前記第１の組織図と前記第２の組織図の間で前記指定人物と前記関連人物とを対応付ける共通のマークを、前記人物関係情報として生成する、
ことを含む１１．に記載の画像解析方法。
１４．
前記少なくとも一つのコンピュータが、
前記第１の組織図において前記指定人物に対応する第１の部分と前記第２の組織図において前記関連人物に対応する第２の部分とを共通の表示態様に設定することで前記人物関係情報を生成する、
ことを含む１１．に記載の画像解析方法。
１５．
前記少なくとも一つのコンピュータが、
前記人物関係情報に対応する部分を前記画面上で選択する入力を受け付けたことに応じて、選択された前記人物関係情報により示される前記指定人物と前記関連人物とが共に写っている１以上の画像を表示する、
ことを含む１１．から１４．のいずれか一つに記載の画像解析方法。
１６．
前記少なくとも一つのコンピュータが、
各画像から取得される前記個々の人物の前記属性情報に基づいて、前記指定人物と共にいる時間および前記指定人物と共に出現した回数の少なくとも一方を人物毎に算出し、
人物毎に算出された前記時間および前記回数の少なくとも一方と、時間および回数の少なくとも一方について予め設定された基準と、を比較した結果に基づいて、前記指定人物に対する前記関連人物を特定する、
ことを含む１０．から１５．のいずれか一つに記載の画像解析方法。
１７．
前記少なくとも一つのコンピュータが、
前記基準を変更する基準変更入力を受け付けたことに応じて、前記基準変更入力により変更された新たな基準に基づいて前記指定人物に対する前記関連人物の特定結果を更新する、
ことを含む１６．に記載の画像解析方法。
１８．
前記人物の属性は、前記人物の身体的特徴に関する属性を含む、
１０．から１７．のいずれか一つに記載の画像解析方法。
１９．
少なくとも一つのコンピュータを、
複数の画像を処理することにより、各画像に写る個々の人物について当該人物の属性を示す属性情報を取得する属性情報取得手段、
指定人物を示す人物指定入力を受け付ける指定入力受付手段、
前記個々の人物について取得された前記属性情報を用いて、前記指定人物と関連する人物である関連人物を特定する関連人物特定手段、
前記指定人物と前記関連人物との関係を示す人物関係情報と、前記指定人物および前記関連人物のそれぞれが属する組織に関する組織情報と、を含む画面を出力する表示出力手段、
として機能させるためのプログラム。
２０．
前記表示出力手段は、
前記指定人物が属する組織の第１の組織図と前記関連人物が属する組織の第２の組織図とを前記組織情報として前記画面に含め、
前記第１の組織図と前記第２の組織図とを用いて前記人物関係情報を生成する、
１９．に記載のプログラム。
２１．
前記表示出力手段は、前記第１の組織図と前記第２の組織図の間で前記指定人物と前記関連人物とを対応付けるラインを、前記人物関係情報として生成する、
２０．に記載のプログラム。
２２．
前記表示出力手段は、前記第１の組織図と前記第２の組織図の間で前記指定人物と前記関連人物とを対応付ける共通のマークを、前記人物関係情報として生成する、
２０．に記載のプログラム。
２３．
前記表示出力手段は、前記第１の組織図において前記指定人物に対応する第１の部分と前記第２の組織図において前記関連人物に対応する第２の部分とを共通の表示態様に設定することで前記人物関係情報を生成する、
２０．に記載のプログラム。
２４．
前記表示出力手段は、前記人物関係情報に対応する部分を前記画面上で選択する入力を受け付けたことに応じて、選択された前記人物関係情報により示される前記指定人物と前記関連人物とが共に写っている１以上の画像を表示する、
２０．から２３．のいずれか一つに記載のプログラム。
２５．
前記関連人物特定手段は、
各画像から取得される前記個々の人物の前記属性情報に基づいて、前記指定人物と共にいる時間および前記指定人物と共に出現した回数の少なくとも一方を人物毎に算出し、
人物毎に算出された前記時間および前記回数の少なくとも一方と、時間および回数の少なくとも一方について予め設定された基準と、を比較した結果に基づいて、前記指定人物に対する前記関連人物を特定する、
１９．から２４．のいずれか一つに記載のプログラム。
２６．
前記関連人物特定手段は、前記基準を変更する基準変更入力を受け付けたことに応じて、前記基準変更入力により変更された新たな基準に基づいて前記指定人物に対する前記関連人物の特定結果を更新する、
２５．に記載のプログラム。
２７．
前記人物の属性は、前記人物の身体的特徴に関する属性を含む、
１９．から２６．のいずれか一つに記載のプログラム。
１．
複数の画像を処理することにより、各画像に写る個々の人物について当該人物の属性を示す属性情報を取得する属性情報取得手段と、
指定人物を示す人物指定入力を受け付ける指定入力受付手段と、
前記個々の人物について取得された前記属性情報を用いて、前記指定人物と関連する人物である関連人物を特定する関連人物特定手段と、
前記指定人物と前記関連人物との関係を示す人物関係情報と、前記指定人物および前記関連人物のそれぞれが属する組織に関する組織情報と、を含む画面を出力する表示出力手段と、
を備える画像解析装置。
２．
前記表示出力手段は、
前記指定人物が属する組織の第１の組織図と前記関連人物が属する組織の第２の組織図とを前記組織情報として前記画面に含め、
前記第１の組織図と前記第２の組織図とを用いて前記人物関係情報を生成する、
１．に記載の画像解析装置。
３．
前記表示出力手段は、前記第１の組織図と前記第２の組織図の間で前記指定人物と前記関連人物とを対応付けるラインを、前記人物関係情報として生成する、
２．に記載の画像解析装置。
４．
前記表示出力手段は、前記第１の組織図と前記第２の組織図の間で前記指定人物と前記関連人物とを対応付ける共通のマークを、前記人物関係情報として生成する、
２．に記載の画像解析装置。
５．
前記表示出力手段は、前記第１の組織図において前記指定人物に対応する第１の部分と前記第２の組織図において前記関連人物に対応する第２の部分とを共通の表示態様に設定することで前記人物関係情報を生成する、
２．に記載の画像解析装置。
６．
前記表示出力手段は、前記人物関係情報に対応する部分を前記画面上で選択する入力を受け付けたことに応じて、選択された前記人物関係情報により示される前記指定人物と前記関連人物とが共に写っている１以上の画像を表示する、
２．から５．のいずれか一つに記載の画像解析装置。
７．
前記関連人物特定手段は、
各画像から取得される前記個々の人物の前記属性情報に基づいて、前記指定人物と共にいる時間および前記指定人物と共に出現した回数の少なくとも一方を人物毎に算出し、
人物毎に算出された前記時間および前記回数の少なくとも一方と、時間および回数の少なくとも一方について予め設定された基準と、を比較した結果に基づいて、前記指定人物に対する前記関連人物を特定する、
１．から６．のいずれか一つに記載の画像解析装置。
８．
前記関連人物特定手段は、前記基準を変更する基準変更入力を受け付けたことに応じて、前記基準変更入力により変更された新たな基準に基づいて前記指定人物に対する前記関連人物の特定結果を更新する、
７．に記載の画像解析装置。
９．
前記人物の属性は、前記人物の身体的特徴に関する属性を含む、
１．から８．のいずれか一つに記載の画像解析装置。
１０．
少なくとも一つのコンピュータが、
複数の画像を処理することにより、各画像に写る個々の人物について当該人物の属性を示す属性情報を取得し、
指定人物を示す人物指定入力を受け付け、
前記個々の人物について取得された前記属性情報を用いて、前記指定人物と関連する人物である関連人物を特定し、
前記指定人物と前記関連人物との関係を示す人物関係情報と、前記指定人物および前記関連人物のそれぞれが属する組織に関する組織情報と、を含む画面を出力する、
ことを含む画像解析方法。
１１．
前記少なくとも一つのコンピュータが、
前記指定人物が属する組織の第１の組織図と前記関連人物が属する組織の第２の組織図とを前記組織情報として前記画面に含め、
前記第１の組織図と前記第２の組織図とを用いて前記人物関係情報を生成する、
ことを含む１０．に記載の画像解析方法。
１２．
前記少なくとも一つのコンピュータが、
前記第１の組織図と前記第２の組織図の間で前記指定人物と前記関連人物とを対応付けるラインを、前記人物関係情報として生成する、
ことを含む１１．に記載の画像解析方法。
１３．
前記少なくとも一つのコンピュータが、
前記第１の組織図と前記第２の組織図の間で前記指定人物と前記関連人物とを対応付ける共通のマークを、前記人物関係情報として生成する、
ことを含む１１．に記載の画像解析方法。
１４．
前記少なくとも一つのコンピュータが、
前記第１の組織図において前記指定人物に対応する第１の部分と前記第２の組織図において前記関連人物に対応する第２の部分とを共通の表示態様に設定することで前記人物関係情報を生成する、
ことを含む１１．に記載の画像解析方法。
１５．
前記少なくとも一つのコンピュータが、
前記人物関係情報に対応する部分を前記画面上で選択する入力を受け付けたことに応じて、選択された前記人物関係情報により示される前記指定人物と前記関連人物とが共に写っている１以上の画像を表示する、
ことを含む１１．から１４．のいずれか一つに記載の画像解析方法。
１６．
前記少なくとも一つのコンピュータが、
各画像から取得される前記個々の人物の前記属性情報に基づいて、前記指定人物と共にいる時間および前記指定人物と共に出現した回数の少なくとも一方を人物毎に算出し、
人物毎に算出された前記時間および前記回数の少なくとも一方と、時間および回数の少なくとも一方について予め設定された基準と、を比較した結果に基づいて、前記指定人物に対する前記関連人物を特定する、
ことを含む１０．から１５．のいずれか一つに記載の画像解析方法。
１７．
前記少なくとも一つのコンピュータが、
前記基準を変更する基準変更入力を受け付けたことに応じて、前記基準変更入力により変更された新たな基準に基づいて前記指定人物に対する前記関連人物の特定結果を更新する、
ことを含む１６．に記載の画像解析方法。
１８．
前記人物の属性は、前記人物の身体的特徴に関する属性を含む、
１０．から１７．のいずれか一つに記載の画像解析方法。
１９．
少なくとも一つのコンピュータを、
複数の画像を処理することにより、各画像に写る個々の人物について当該人物の属性を示す属性情報を取得する属性情報取得手段、
指定人物を示す人物指定入力を受け付ける指定入力受付手段、
前記個々の人物について取得された前記属性情報を用いて、前記指定人物と関連する人物である関連人物を特定する関連人物特定手段、
前記指定人物と前記関連人物との関係を示す人物関係情報と、前記指定人物および前記関連人物のそれぞれが属する組織に関する組織情報と、を含む画面を出力する表示出力手段、
として機能させるためのプログラム。
２０．
前記表示出力手段は、
前記指定人物が属する組織の第１の組織図と前記関連人物が属する組織の第２の組織図とを前記組織情報として前記画面に含め、
前記第１の組織図と前記第２の組織図とを用いて前記人物関係情報を生成する、
１９．に記載のプログラム。
２１．
前記表示出力手段は、前記第１の組織図と前記第２の組織図の間で前記指定人物と前記関連人物とを対応付けるラインを、前記人物関係情報として生成する、
２０．に記載のプログラム。
２２．
前記表示出力手段は、前記第１の組織図と前記第２の組織図の間で前記指定人物と前記関連人物とを対応付ける共通のマークを、前記人物関係情報として生成する、
２０．に記載のプログラム。
２３．
前記表示出力手段は、前記第１の組織図において前記指定人物に対応する第１の部分と前記第２の組織図において前記関連人物に対応する第２の部分とを共通の表示態様に設定することで前記人物関係情報を生成する、
２０．に記載のプログラム。
２４．
前記表示出力手段は、前記人物関係情報に対応する部分を前記画面上で選択する入力を受け付けたことに応じて、選択された前記人物関係情報により示される前記指定人物と前記関連人物とが共に写っている１以上の画像を表示する、
２０．から２３．のいずれか一つに記載のプログラム。
２５．
前記関連人物特定手段は、
各画像から取得される前記個々の人物の前記属性情報に基づいて、前記指定人物と共にいる時間および前記指定人物と共に出現した回数の少なくとも一方を人物毎に算出し、
人物毎に算出された前記時間および前記回数の少なくとも一方と、時間および回数の少なくとも一方について予め設定された基準と、を比較した結果に基づいて、前記指定人物に対する前記関連人物を特定する、
１９．から２４．のいずれか一つに記載のプログラム。
２６．
前記関連人物特定手段は、前記基準を変更する基準変更入力を受け付けたことに応じて、前記基準変更入力により変更された新たな基準に基づいて前記指定人物に対する前記関連人物の特定結果を更新する、
２５．に記載のプログラム。
２７．
前記人物の属性は、前記人物の身体的特徴に関する属性を含む、
１９．から２６．のいずれか一つに記載のプログラム。
【符号の説明】
【0070】
１ 画像解析システム
１０ 画像解析装置
１０００ コンピュータ
１０１０ バス
１０２０ プロセッサ
１０３０ メモリ
１０４０ ストレージデバイス
１０５０ 入出力インタフェース
１０６０ ネットワークインタフェース
１１０ 属性情報取得部
１２０ 指定入力受付部
１３０ 関連人物特定部
１４０ 表示出力部
２０ データベース
２２ 姿勢情報データベース
３０ ディスプレイ
４０ ネットワーク
１０ 画像解析装置
１０００ コンピュータ
１０１０ バス
１０２０ プロセッサ
１０３０ メモリ
１０４０ ストレージデバイス
１０５０ 入出力インタフェース
１０６０ ネットワークインタフェース
１１０ 属性情報取得部
１２０ 指定入力受付部
１３０ 関連人物特定部
１４０ 表示出力部
２０ データベース
２２ 姿勢情報データベース
３０ ディスプレイ
４０ ネットワーク
【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】