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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-01-05
(45)【発行日】2024-01-16
(54)【発明の名称】画像処理方法
(51)【国際特許分類】
G06T 7/00 20170101AFI20240109BHJP
【ＦＩ】
G06T7/00 660A
【請求項の数】
7
(21)【出願番号】P 2021565195
(86)(22)【出願日】2019-12-17
(86)【国際出願番号】 JP2019049335
(87)【国際公開番号】W WO2021124435
(87)【国際公開日】2021-06-24
【審査請求日】2022-04-15
(73)【特許権者】
【識別番号】000004237
【氏名又は名称】日本電気株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100124811
【弁理士】
【氏名又は名称】馬場 資博
(74)【代理人】
【識別番号】100088959
【弁理士】
【氏名又は名称】境 廣巳
(74)【代理人】
【識別番号】100097157
【弁理士】
【氏名又は名称】桂木 雄二
(74)【代理人】
【識別番号】100187724
【弁理士】
【氏名又は名称】唐鎌 睦
(72)【発明者】
【氏名】高橋 祐介
【審査官】片岡 利延
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１２－０２９３３８（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１１－１３０３８２（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１９－０２９８８６（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０１４／１７４７３７（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特開平０７－２２２１３７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００７－２０９００８（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１８－０５０１４６（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１１－２４４４５４（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００５－３１２０１８（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００９－１７１４２８（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｔ ７／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
画像内の人物の顔の位置と、当該人物の目間距離と、を検出し、前記画像を複数の領域に分割した分割領域のうち、前記画像内における前記人物の顔が位置する前記分割領域を表す情報を、前記人物の顔の前記画像内における分布として生成する際に、前記分割領域毎に、当該分割領域に位置する前記人物の前記目間距離に基づく値を対応付け、前記目間距離の前記画像内における前記分布を生成し、
前記分布に基づいて、前記人物の顔が位置する全ての前記分割領域を結合した結合領域を生成する際に、前記対応付けた値が予め設定された値である全ての前記分割領域を結合した前記結合領域を生成し、前記画像内における前記結合領域の重心の位置を算出し、当該重心の位置に基づいて新たな画像を撮像する際に用いられる情報を生成する、
画像処理方法。
【請求項2】
画像内の人物の顔の位置と、当該人物の目間距離と、を検出し、前記画像を複数の領域に分割した分割領域のうち、前記画像内における前記人物の顔が位置する前記分割領域を表す情報を、前記人物の顔の前記画像内における分布として生成する際に、前記分割領域毎に、当該分割領域に位置する前記人物の前記目間距離の最小値から最大値までの値を対応付け、前記目間距離の前記画像内における前記分布を生成し、
前記分布に基づいて、前記人物の顔が位置する全ての前記分割領域を結合した結合領域を生成する際に、前記対応付けた値が予め設定された値である全ての前記分割領域を結合した前記結合領域を生成し、前記画像内における前記結合領域の重心の位置を算出し、当該重心の位置に基づいて新たな画像を撮像する際に用いられる情報を生成する、
画像処理方法。
【請求項3】
請求項１又は２に記載の画像処理方法であって、前記分布に基づいて、撮像装置により前記新たな画像を撮像する際の設定を変更する情報を生成する、
画像処理方法。
【請求項4】
画像内の人物の顔の位置と、当該人物の目間距離と、を検出する位置検出手段と、前記画像を複数の領域に分割した分割領域のうち、前記画像内における前記人物の顔が位置する前記分割領域を表す情報を、前記人物の顔の前記画像内における分布として生成する際に、前記分割領域毎に、当該分割領域に位置する前記人物の前記目間距離に基づく値を対応付け、前記目間距離の前記画像内における前記分布を生成する分布生成手段と、
前記分布に基づいて、前記人物の顔が位置する全ての前記分割領域を結合した結合領域を生成する際に、前記対応付けた値が予め設定された値である全ての前記分割領域を結合した前記結合領域を生成し、前記画像内における前記結合領域の重心の位置を算出し、当該重心の位置に基づいて新たな画像を撮像する際に用いられる情報を生成する撮像情報生成手段と、
を備えた画像処理装置。
【請求項5】
画像内の人物の顔の位置と、当該人物の目間距離と、を検出する位置検出手段と、前記画像を複数の領域に分割した分割領域のうち、前記画像内における前記人物の顔が位置する前記分割領域を表す情報を、前記人物の顔の前記画像内における分布として生成する際に、前記分割領域毎に、当該分割領域に位置する前記人物の前記目間距離の最小値から最大値までの値を対応付け、前記目間距離の前記画像内における前記分布を生成する分布生成手段と、
前記分布に基づいて、前記人物の顔が位置する全ての前記分割領域を結合した結合領域を生成する際に、前記対応付けた値が予め設定された値である全ての前記分割領域を結合した前記結合領域を生成し、前記画像内における前記結合領域の重心の位置を算出し、当該重心の位置に基づいて新たな画像を撮像する際に用いられる情報を生成する撮像情報生成手段と、
を備えた画像処理装置。
【請求項6】
画像内の人物の顔の位置と、当該人物の目間距離と、を検出し、前記画像を複数の領域に分割した分割領域のうち、前記画像内における前記人物の顔が位置する前記分割領域を表す情報を、前記人物の顔の前記画像内における分布として生成する際に、前記分割領域毎に、当該分割領域に位置する前記人物の前記目間距離に基づく値を対応付け、前記目間距離の前記画像内における前記分布を生成し、
前記分布に基づいて、前記人物の顔が位置する全ての前記分割領域を結合した結合領域を生成する際に、前記対応付けた値が予め設定された値である全ての前記分割領域を結合した前記結合領域を生成し、前記画像内における前記結合領域の重心の位置を算出し、当該重心の位置に基づいて新たな画像を撮像する際に用いられる情報を生成する、
処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項7】
画像内の人物の顔の位置と、当該人物の目間距離と、を検出し、前記画像を複数の領域に分割した分割領域のうち、前記画像内における前記人物の顔が位置する前記分割領域を表す情報を、前記人物の顔の前記画像内における分布として生成する際に、前記分割領域毎に、当該分割領域に位置する前記人物の前記目間距離の最小値から最大値までの値を対応付け、前記目間距離の前記画像内における前記分布を生成し、
前記分布に基づいて、前記人物の顔が位置する全ての前記分割領域を結合した結合領域を生成する際に、前記対応付けた値が予め設定された値である全ての前記分割領域を結合した前記結合領域を生成し、前記画像内における前記結合領域の重心の位置を算出し、当該重心の位置に基づいて新たな画像を撮像する際に用いられる情報を生成する、
処理をコンピュータに実行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、画像から物体検出を行う画像処理方法、画像処理装置、プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
近年、画像処理技術の進歩に伴い、様々な場所に監視カメラを設置し、監視カメラにて撮影した画像から人物を検出することが行われている。例えば、空港や駅、商業施設、イベント会場などの多くの人物が集まる場所に監視カメラを設置し、人物の人数や混雑具合を調べたり、犯罪者など予め登録された人物との照合処理を行うなどの目的から、人物を検出することが行われている。
【0003】
ここで、画像から人物を検出する処理の一例が特許文献１に記載されている。特許文献１では、入力画像の画像サイズを変更して、予め設定された検出顔サイズの顔を検出している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特開２０１１－８７０４号公報
【発明の概要】
【0005】
しかしながら、上述した特許文献１の技術では、入力画像の全体領域に対して顔検出処理を行う必要があるが、かかる画像が所望の人物検出処理を行うことができるような適切な質であるとは限らない、という問題が生じる。例えば、撮像画像が人物検出に適切な領域を撮像できていない場合や、人物検出に十分な画質で撮像できていない、といった問題が生じる。また、画像内から人物を検出する場合のみならず、画像内からあらゆる物体を検出する場合にも、物体検出処理を行う上で適切な質の画像を撮像しているとは限らない、という問題が生じる。
【0006】
このため、本発明の目的は、上述した課題である、物体検出処理を行う上で適切な質の画像を得ることができない、ことを解決することができる画像処理方法、画像処理装置、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】
本発明の一形態である画像処理方法は、
画像内の特定の物体の位置を検出し、
前記特定の物体の前記画像内における分布を生成し、
前記分布に基づいて新たな画像を撮像する際に用いられる情報を生成する、
という構成をとる。
画像内の特定の物体の位置を検出し、
前記特定の物体の前記画像内における分布を生成し、
前記分布に基づいて新たな画像を撮像する際に用いられる情報を生成する、
という構成をとる。
【0008】
また、本発明の一形態である画像処理装置は、
画像内の特定の物体の位置を検出する位置検出手段と、
前記特定の物体の前記画像内における分布を生成する分布生成手段と、
前記分布に基づいて新たな画像を撮像する際に用いられる情報を生成する撮像情報生成手段と、
を備えた、
という構成をとる。
画像内の特定の物体の位置を検出する位置検出手段と、
前記特定の物体の前記画像内における分布を生成する分布生成手段と、
前記分布に基づいて新たな画像を撮像する際に用いられる情報を生成する撮像情報生成手段と、
を備えた、
という構成をとる。
【0009】
また、本発明の一形態であるプログラムは、
情報処理装置のプロセッサに、
画像内の特定の物体の位置を検出し、
前記特定の物体の前記画像内における分布を生成し、
前記分布に基づいて新たな画像を撮像する際に用いられる情報を生成する、
ことを実行させる、
という構成をとる。
情報処理装置のプロセッサに、
画像内の特定の物体の位置を検出し、
前記特定の物体の前記画像内における分布を生成し、
前記分布に基づいて新たな画像を撮像する際に用いられる情報を生成する、
ことを実行させる、
という構成をとる。
【発明の効果】
【0010】
本発明は、以上のように構成されることにより、物体検出処理を行う上で適切な質の画像を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【図1】本発明の実施形態１における情報処理システムの全体構成を示す図である。
【図13】本発明の実施形態２における物体検出装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図14】本発明の実施形態２における物体検出装置の構成を示すブロック図である。
【図15】本発明の実施形態２における物体検出装置の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0012】
＜実施形態１＞
本発明の第１の実施形態を、図１乃至図１２を参照して説明する。図１乃至２は、情報処理システムの構成を説明するための図であり、図３乃至図１２は、情報処理システムの処理動作を説明するための図である。
本発明の第１の実施形態を、図１乃至図１２を参照して説明する。図１乃至２は、情報処理システムの構成を説明するための図であり、図３乃至図１２は、情報処理システムの処理動作を説明するための図である。
【0013】
本発明における情報処理システムは、空港や駅、商業施設、イベント会場などの多くの人物が集まる場所に存在する人物Ｐの顔を検出するために利用される。例えば、情報処理システムは、対象となる場所に存在する人物Ｐの顔を検出することで、かかる場所における人物Ｐの人数や混雑具合を調べたり、犯罪者など予め登録された人物との照合処理を行うこととなる。但し、本発明における情報処理システムは、上述した目的で人物Ｐの顔を検出することに限定されず、いかなる目的で人物Ｐの顔を検出することに用いられてもよい。また、本発明における情報処理システムは、人物Ｐの顔を検出することに限定されず、いかなる物体を検出してもよい。
【0014】
［構成］
図１に示すように、本実施形態における情報処理システムは、対象場所となる空間を撮影するためのカメラＣと、撮影画像内の人物Ｐの顔を検出する画像処理を行う検出装置１０（画像処理装置）と、を備えている。なお、検出装置１０は、演算装置（プロセッサ）と記憶装置とを備えた１台又は複数台の情報処理装置にて構成される。
図１に示すように、本実施形態における情報処理システムは、対象場所となる空間を撮影するためのカメラＣと、撮影画像内の人物Ｐの顔を検出する画像処理を行う検出装置１０（画像処理装置）と、を備えている。なお、検出装置１０は、演算装置（プロセッサ）と記憶装置とを備えた１台又は複数台の情報処理装置にて構成される。
【0015】
上記検出装置１０は、図２に示すように、演算装置がプログラムを実行することで構築された、画像取得部１１、位置検出部１２、分布生成部１３、撮像情報生成部１４、を備える。また、検出装置１０は、記憶装置に形成された画像記憶部１５、分布記憶部１６、を備える。以下、各構成について詳述する。
【0016】
上記画像取得部１１は、まず、カメラＣにて撮影された対象場所の撮影画像を一定の時間間隔で受け付ける。例えば、図３に示すように、複数の人物Ｐの顔が含まれる撮影画像を受け付けて、画像記憶部１５に一時的に記憶しておく。なお、本実施形態では、検出装置１０にカメラＣが１台しか接続されていないが、複数台のカメラＣが接続され、それぞれのカメラＣにて撮影された撮影画像に対して、以下に説明するような処理が行われてもよい。
【0017】
上記位置検出部１２（位置検出手段）は、撮影画像内に映る物体の動きや形状、色などから、撮影画像内の人物Ｐを抽出すると共に、抽出した人物Ｐの顔（特定の物体）の位置及び顔のサイズを検出する。ここで、特に本実施形態では、位置検出部１２は、人物Ｐの顔サイズとして、人物Ｐの目間距離を検出する。例えば、位置検出部１２は、上述したように撮影画像内の物体の動きや形状、色などから、人物Ｐの目を検出して、同一人物の２つの目の間の距離を検出する。一例として、位置検出部１２は、図３に示すように、撮影画像内に映る各人物Ｐａ，Ｐｂ，Ｐｃについて、それぞれの撮影画像上における目間距離を算出する。図３では、撮影画像の上側に位置する２つの人物Ｐａの目間距離が１００ｐｉｘ（ピクセル）であり、撮影画像の左側に位置する人物Ｐｂの目間距離が１４０ｐｉｘ（ピクセル）であり、撮影画像の右手前に位置する人物Ｐｃの目間距離が２００ｐｉｘ（ピクセル）である場合を示している。
【0018】
そして、位置検出部１２は、検出した人物Ｐの目間距離と、撮影画像上における検出した人物Ｐの顔の位置と、を対応付けて、画像記憶部１５に記憶する。このとき、位置検出部１２は、図４の点線に示すように、撮影画像Ｇ全体を複数の領域に分割した分割領域ｒを設定し、かかる分割領域ｒ内に位置する人物Ｐの目の目間距離を、当該分割領域ｒに対応付けて記憶する。つまり、本実施形態では、人物Ｐの顔の位置を分割領域ｒの位置で表すこととしている。但し、位置検出部１２は、人物Ｐの顔の位置を撮影画像上の座標で表すなど他の方法で表してもよい。
【0019】
なお、位置検出部１２は、複数の撮影画像に対して上述同様に人物Ｐの目間距離を検出し、分割領域ｒに対応付けて記憶する。このため、画像記憶部１５には、分割領域ｒ毎に、当該分割領域ｒに位置する人物Ｐの目間距離が対応付けられて記憶されることとなる。その結果、人物Ｐが検出されなかった分割領域ｒには、１つも目間距離が対応付けられず、人物Ｐが複数検出された分割領域ｒには、複数の目間距離が対応付けられることとなる。
【0020】
但し、位置検出部１２は、人物Ｐの目間距離を検出することに限定されず、人物Ｐの顔に関するいかなる情報を検出してもよい。例えば、位置検出部１２は、人物Ｐの顔の向きや顔領域の画質、などを検出してもよい。
【0021】
上記分布生成部１３（分布生成手段）は、上述したように検出した人物Ｐの顔の位置及び目間距離の分布を生成する。具体的に、分布生成部１３は、以下のようにして検出領域Ｒの設定を行う。まず、分布生成部１３は、撮影画像を分割した分割領域ｒ毎に、当該分割領域ｒに対応付けられた目間距離の分布ｄを生成する。例えば、分布生成部１３は、図４に示すように、各分割領域ｒに対応付けて、かかる分割領域ｒで検出された目間距離を、縦軸上に最小値から最大値まで延びる棒状体で表すよう、目間距離の分布ｄを生成する。
【0022】
但し、分布生成部１３は、人物Ｐの目間距離の分布ｄを生成することに限定されず、単に各分割領域ｒに対する人物Ｐの顔の有無を表す人物Ｐの顔の位置の分布を生成してもよい。また、分布生成部１３は、分割領域ｒ毎における人物Ｐの顔に関するいかなる分布を生成してもよい。例えば、分布生成部１３は、分割領域ｒ毎に、人物Ｐの顔の向きの分布や、人物Ｐの顔領域の画質の分布、などを生成してもよい。一例として、人物Ｐの顔の向きの分布としては、正面を向いている人物Ｐの割合を生成し、人物Ｐの顔領域の画質の分布としては、予め設定された鮮明度合いを満たす割合を生成する。
【0023】
上記撮像情報生成部１４（撮像情報生成手段）は、図５に示すように、基準となる目間距離１５０ｐｉｘについて、当該目間距離の高さ位置を表す平面Ｆを設定する。そして、撮像情報生成部１４は、平面Ｆと目間距離の分布ｄを表す棒状体との位置関係に応じて、人物Ｐの顔が位置する人物領域Ｒを設定する。例えば、分布生成部１３は、目間距離の分布ｄを平面Ｆに対して投影、つまり、高さ方向である目間距離方向に投影する。これにより、平面Ｆに平行である撮影画像Ｇ内において、棒状体で表される分布ｄが位置する分割領域ｒを特定でき、特定した全ての分割領域ｒを結合した結合領域を人物領域Ｒとして生成することができる。一例として、図６に、撮影画像Ｇ内における人物領域Ｒを生成した例をグレー領域で示す。
【0024】
続いて、撮像情報生成部１４は、上述したように生成した撮影画像Ｇ上における人物領域Ｒについて、かかる領域Ｒの重心を算出する。ここで、撮像画像Ｇから、図７に示すような人物の目間距離の分布ｄが生成されたとする。このような分布ｄは、例えば図９左図に示すように、撮影画像Ｇの右側領域に人物の顔が偏って位置する場合を示している。そして、図７に示すような人物の顔の分布ｄから、上述したように人物領域Ｒを生成した例を、図８のグレー領域で示す。さらに、撮像情報生成部１４は、人物領域Ｒの情報から当該人物領域Ｒの重心Ａの位置を算出する。例えば、撮像情報生成部１４は、図８に示すように、人物領域Ｒの全体形状に対する重心Ａの位置を算出する。
【0025】
なお、撮像情報生成部１４は、人物領域Ｒの全体形状に加えて、撮影画像内における位置毎の人物の顔の検出状況を考慮して、重心Ａの位置を算出してもよい。例えば、撮像情報生成部１４は、人物領域Ｒ内の分割領域ｒ毎や位置毎に、人物の顔の検出数に相当する重みを付加して重心Ａを算出してもよく、人物の目間距離の最小値から最大値までの検出範囲に相当する重みを付加して重心Ａを算出してもよい。
【0026】
さらに、撮像情報生成部１４は、算出した人物領域Ｒの重心Ａの位置に基づいて、カメラＣにて新たに画像を撮像する際の設定情報を生成する。例えば、図７及び図８のように、撮影画像Ｇの右側に偏って人物領域Ｒの重心Ａの位置が算出された場合には、かかる方向に多数の人物Ｐが位置していると判断できる。このため、撮像情報生成部１４は、カメラＣにてさらに右側の領域を撮影できるよう、「カメラの位置を右側に移動する」というカメラの位置の設定を変更するよう指示する情報を、設定情報として生成する。あるいは、撮像情報生成部１４は、「カメラの向きを右方向に向ける」というカメラの画角の設定を変更するよう指示する情報を、設定情報として生成する。そして、撮像情報生成部１４は、上述したように生成した設定情報を、情報処理システムのユーザに通知するよう出力する。これにより、ユーザによって実際にカメラＣを右側に移動した場合には、図９右図に示すように多数の人物が撮影画像Ｇ内に映るようになる。また、ユーザによって実際にカメラＣを右方向に向けた場合には、図１０右図に示すように多数の人物が撮影画像内に映るようになる。
【0027】
ここで、カメラＣにて新たに撮影される撮影画像Ｇに対しては、上述したように常に人物領域Ｒの生成と重心Ａの位置の算出が行われる。これに応じて、撮像情報生成部１４は、人物領域Ｒの重心Ａの位置が、図１１に示すように撮影画像の中心に位置するまで、上述同様にカメラＣにて撮影する際の設定情報の生成及び出力を行う。
【0028】
また、撮像情報生成部１４は、必ずしも上述したような設定情報を生成して出力することに限定されず、撮影の際に必要な情報であればいかなる情報を生成して出力してもよい。例えば、撮像情報生成部１４は、人物領域Ｒが撮影画像Ｇの中心に集中している場合や、人物領域Ｒが撮影画像Ｇの全体に広がっている場合には、カメラＣのズームを変更する情報を生成して出力してもよい。
【0029】
また、撮像情報生成部１４は、必ずしも上述したように人物領域Ｒの重心Ａの位置に基づいて設定情報を生成することに限定されず、人物Ｐのいかなる分布に基づいて、撮影の際に必要な情報を生成して出力してもよい。例えば、撮像情報生成部１４は、上述したように人物Ｐの顔の向きの分布が生成された場合には、かかる分布に基づいてカメラＣの向きやズームを変更する情報を生成して出力してもい。また、例えば、撮像情報生成部１４は、上述したように人物Ｐの顔領域の画質の分布が生成された場合には、かかる分布に基づいてカメラＣの向きやズーム、焦点距離（ピント）、を変更する情報を生成して出力してもい。例えば、カメラＣのズームや焦点距離を変更することで、撮影画像が鮮明になるなど、撮影画像の質を変更することができる。
【0030】
また、撮像情報生成部１４は、図７に示す人物Ｐの目間距離の分布そのものや、図７及び図８に示す人物領域Ｒやその重心Ａの位置を表す情報そのものを、新たに画像を撮像する際に用いる情報として出力してもよい。これにより、かかる情報を見たユーザは、カメラＣの位置を移動したり、カメラＣの向きを変更するなど、適切な画像を得ることができるよう操作することができる。
【0031】
［動作］
次に、上述した情報処理システムの動作を、主に図１２のフローチャートを参照して説明する。まず、情報処理システムは、カメラＣにて対象場所を撮影し、検出装置１０が撮影画像を取得する（ステップＳ１）。そして、検出装置１０は、撮影画像内の人物Ｐの顔の位置及び顔のサイズを検出する（ステップＳ２）。ここでは、検出装置１０は、図３に示すように、人物Ｐの目間距離を検出して、検出した人物Ｐの目間距離と、撮影画像上における検出した人物Ｐの顔の位置を表す情報である分割領域ｒと、を対応付けて記憶する。なお、検出装置１０は、複数の撮影画像に対して人物Ｐの目間距離を検出して、その位置を記憶する。
次に、上述した情報処理システムの動作を、主に図１２のフローチャートを参照して説明する。まず、情報処理システムは、カメラＣにて対象場所を撮影し、検出装置１０が撮影画像を取得する（ステップＳ１）。そして、検出装置１０は、撮影画像内の人物Ｐの顔の位置及び顔のサイズを検出する（ステップＳ２）。ここでは、検出装置１０は、図３に示すように、人物Ｐの目間距離を検出して、検出した人物Ｐの目間距離と、撮影画像上における検出した人物Ｐの顔の位置を表す情報である分割領域ｒと、を対応付けて記憶する。なお、検出装置１０は、複数の撮影画像に対して人物Ｐの目間距離を検出して、その位置を記憶する。
【0032】
続いて、検出装置１０は、検出した人物Ｐの顔の位置及び目間距離の分布を生成する（ステップＳ３）。例えば、検出装置１０は、図４に示すように、撮影画像Ｇを分割した分割領域ｒ毎に、当該分割領域ｒに対応付けられた目間距離の分布ｄを生成する。なお、検出装置１０は、人物Ｐの目間距離の分布ｄに限らず、人物Ｐに関するいかなる分布を生成してもよい。
【0033】
続いて、検出装置１０は、図５及び図６に示すように、人物Ｐの目間距離の分布ｄから、撮影画像Ｇ内において人物Ｐが存在する人物領域Ｒを生成する（ステップＳ４）。そして、検出装置１０は、図７及び図８に示すように、人物領域Ｒの重心Ａの位置を算出する（ステップＳ５）。
【0034】
続いて、検出装置１０は、算出した人物領域Ｒの重心Ａの位置に基づいて、カメラＣにて新たに画像を撮像する際の設定情報を生成する（ステップＳ６）。例えば、図７及び図８のように、撮影画像の右側に偏って人物領域Ｒの重心Ａの位置が算出された場合には、カメラＣの位置や画角の設定を変更するような情報を生成して出力する。そして、かかる情報の出力を受けて、ユーザにてカメラＣの位置や画角の設定が変更されることで、図９や図１０に示すように、多数の人物が撮影画像Ｇ内に映るようになる。
【0035】
その後、検出装置１０は、カメラＣにて新たに撮影画像が撮影される毎に人物領域Ｒの生成と重心Ａの位置の算出を行い、当該人物領域Ｒの重心Ａの位置が、図１１に示すように撮影画像の中心に位置するまで、上述同様にカメラＣにて撮影する際の設定情報の生成及び出力を行ってもよい。なお、検出装置１０は、必ずしも上述したようなカメラＣの設定情報を生成して出力することに限定されず、撮影の際に必要な情報であればいかなる情報を生成して出力してもよい。
【0036】
以上のように、本実施形態では、まず、撮影した画像に対して出現する人物の位置を検出し、撮影画像内における人物の分布を生成する。そして、かかる分布に基づいて、新たな画像を撮像する際に用いられる情報を生成する。このように、既に撮影した画像に出現する人物の位置に応じて新たな画像を撮像する際に用いられる設定などの情報を生成しているため、かかる情報を用いて新たな画像を撮像することができる。その結果、人物検出処理を行う上で適切な質の新たな画像を取得することができる。
【0037】
なお、上記では、検出装置１０が撮影画像内から人物Ｐの顔を検出する場合を例示したが、検出する対象はいかなる物体でもよい。この場合、検出装置１０は、上述した人物Ｐの目間距離を検出することで人物Ｐの顔の位置を検出することに代えて、検出対象となる物体の位置を検出し、かかる位置に応じて物体の画像内における分布を生成して、分布に基づいて新たな画像を撮像する際に用いられる情報を生成してもよい。
【0038】
＜実施形態２＞
次に、本発明の第２の実施形態を、図１３乃至図１５を参照して説明する。図１３乃至図１４は、実施形態２における画像処理装置の構成を示すブロック図であり、図１５は、画像処理装置の動作を示すフローチャートである。なお、本実施形態では、実施形態１で説明した検出装置１０及び画像処理方法の構成の概略を示している。
次に、本発明の第２の実施形態を、図１３乃至図１５を参照して説明する。図１３乃至図１４は、実施形態２における画像処理装置の構成を示すブロック図であり、図１５は、画像処理装置の動作を示すフローチャートである。なお、本実施形態では、実施形態１で説明した検出装置１０及び画像処理方法の構成の概略を示している。
【0039】
まず、図１３を参照して、本実施形態における画像処理装置１００のハードウェア構成を説明する。画像処理装置１００は、１台又は複数台の一般的な情報処理装置にて構成されており、一例として、以下のようなハードウェア構成を装備している。
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１（演算装置）
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１０２（記憶装置）
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０３（記憶装置）
・ＲＡＭ３０３にロードされるプログラム群１０４
・プログラム群３０４を格納する記憶装置１０５
・情報処理装置外部の記憶媒体１１０の読み書きを行うドライブ装置１０６
・情報処理装置外部の通信ネットワーク１１１と接続する通信インタフェース１０７
・データの入出力を行う入出力インタフェース１０８
・各構成要素を接続するバス１０９
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１（演算装置）
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１０２（記憶装置）
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０３（記憶装置）
・ＲＡＭ３０３にロードされるプログラム群１０４
・プログラム群３０４を格納する記憶装置１０５
・情報処理装置外部の記憶媒体１１０の読み書きを行うドライブ装置１０６
・情報処理装置外部の通信ネットワーク１１１と接続する通信インタフェース１０７
・データの入出力を行う入出力インタフェース１０８
・各構成要素を接続するバス１０９
【0040】
そして、画像処理装置１００は、プログラム群１０４をＣＰＵ１０１が取得して当該ＣＰＵ１０１が実行することで、図１４に示す位置検出手段１２１と分布生成手段１２２と撮像情報生成手段１２３とを構築して装備することができる。なお、プログラム群１０４は、例えば、予め記憶装置１０５やＲＯＭ１０２に格納されており、必要に応じてＣＰＵ１０１がＲＡＭ１０３にロードして実行する。また、プログラム群１０４は、通信ネットワーク１１１を介してＣＰＵ１０１に供給されてもよいし、予め記憶媒体１１０に格納されており、ドライブ装置１０６が該プログラムを読み出してＣＰＵ１０１に供給してもよい。但し、上述した位置検出手段１２１と分布生成手段１２２と撮像情報生成手段１２３とは、電子回路で構築されるものであってもよい。
【0041】
なお、図１３は、画像処理装置１００のハードウェア構成の一例を示しており、画像処理装置１００のハードウェア構成は上述した場合に限定されない。例えば、画像処理装置１００は、ドライブ装置１０６を有さないなど、上述した構成の一部から構成されてもよい。
【0042】
そして、画像処理装置１００は、上述したようにプログラムによって構築された位置検出手段１２１と分布生成手段１２２と撮像情報生成手段１２３との機能により、図１５のフローチャートに示す画像処理方法を実行する。
【0043】
図１５に示すように、画像処理装置１００は、
画像内の特定の物体の位置を検出し（ステップＳ１１）、
特定の物体の画像内における分布を生成し（ステップＳ１２）、
分布に基づいて新たな画像を撮像する際に用いられる情報を生成する（ステップＳ１３）。
画像内の特定の物体の位置を検出し（ステップＳ１１）、
特定の物体の画像内における分布を生成し（ステップＳ１２）、
分布に基づいて新たな画像を撮像する際に用いられる情報を生成する（ステップＳ１３）。
【0044】
本実施形態は、以上のように構成されることにより、既に撮影した画像に出現する人物の位置に基づく分布に応じて、新たな画像を撮像する際に用いられる設定などの情報を生成している。そして、生成した情報を用いて新たな画像を撮像することで、人物検出処理を行う上で適切な質の新たな画像を取得することができる。
【0045】
＜付記＞
上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。以下、本発明における画像処理装置、画像処理方法、プログラムの構成の概略を説明する。但し、本発明は、以下の構成に限定されない。
上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。以下、本発明における画像処理装置、画像処理方法、プログラムの構成の概略を説明する。但し、本発明は、以下の構成に限定されない。
【0046】
（付記１）
画像内の特定の物体の位置を検出し、
前記特定の物体の前記画像内における分布を生成し、
前記分布に基づいて新たな画像を撮像する際に用いられる情報を生成する、
画像処理方法。
画像内の特定の物体の位置を検出し、
前記特定の物体の前記画像内における分布を生成し、
前記分布に基づいて新たな画像を撮像する際に用いられる情報を生成する、
画像処理方法。
【0047】
（付記２）
付記１に記載の画像処理方法であって、
前記画像を複数の領域に分割した分割領域のうち、前記画像内における前記特定の物体が位置する前記分割領域を表す情報を前記分布として生成する、
画像処理方法。
付記１に記載の画像処理方法であって、
前記画像を複数の領域に分割した分割領域のうち、前記画像内における前記特定の物体が位置する前記分割領域を表す情報を前記分布として生成する、
画像処理方法。
【0048】
（付記３）
付記２に記載の画像処理方法であって、
前記分布に基づいて、前記特定の物体が位置する全ての前記分割領域を結合した結合領域を生成し、当該結合領域に基づいて、前記新たな画像を撮像する際に用いられる情報を生成する、
画像処理方法。
付記２に記載の画像処理方法であって、
前記分布に基づいて、前記特定の物体が位置する全ての前記分割領域を結合した結合領域を生成し、当該結合領域に基づいて、前記新たな画像を撮像する際に用いられる情報を生成する、
画像処理方法。
【0049】
（付記４）
付記３に記載の画像処理方法であって、
前記画像内における前記結合領域の重心の位置を算出し、当該重心の位置に基づいて前記新たな画像を撮像する際に用いられる情報を生成する、
画像処理方法。
付記３に記載の画像処理方法であって、
前記画像内における前記結合領域の重心の位置を算出し、当該重心の位置に基づいて前記新たな画像を撮像する際に用いられる情報を生成する、
画像処理方法。
【0050】
（付記５）
付記４に記載の画像処理方法であって、
前記分割領域毎の前記特定の物体の検出状況に応じて、前記画像内における前記結合領域の重心の位置を算出する、
画像処理方法。
付記４に記載の画像処理方法であって、
前記分割領域毎の前記特定の物体の検出状況に応じて、前記画像内における前記結合領域の重心の位置を算出する、
画像処理方法。
【0051】
（付記６）
付記１乃至５のいずれかに記載の画像処理方法であって、
前記分布に基づいて、撮像装置により前記新たな画像を撮像する際の設定を変更する情報を生成する、
画像処理方法。
付記１乃至５のいずれかに記載の画像処理方法であって、
前記分布に基づいて、撮像装置により前記新たな画像を撮像する際の設定を変更する情報を生成する、
画像処理方法。
【0052】
（付記７）
付記６に記載の画像処理方法であって、
前記分布に基づいて、前記撮像装置により前記新たな画像を撮像する際の撮影範囲を変更する情報を生成する、
画像処理方法。
付記６に記載の画像処理方法であって、
前記分布に基づいて、前記撮像装置により前記新たな画像を撮像する際の撮影範囲を変更する情報を生成する、
画像処理方法。
【0053】
（付記８）
付記６又は７に記載の画像処理方法であって、
前記分布に基づいて、前記撮像装置により前記新たな画像を撮像する際の質を変更する情報を生成する、
画像処理方法。
付記６又は７に記載の画像処理方法であって、
前記分布に基づいて、前記撮像装置により前記新たな画像を撮像する際の質を変更する情報を生成する、
画像処理方法。
【0054】
（付記９）
付記１乃至８のいずれかに記載の画像処理方法であって、
複数の前記画像に対して当該画像内の前記特定の物体の位置を検出し、
複数の前記画像から検出された前記特定の物体の位置に基づいて、当該特定の物体の前記画像内における前記分布を生成する、
画像処理方法。
付記１乃至８のいずれかに記載の画像処理方法であって、
複数の前記画像に対して当該画像内の前記特定の物体の位置を検出し、
複数の前記画像から検出された前記特定の物体の位置に基づいて、当該特定の物体の前記画像内における前記分布を生成する、
画像処理方法。
【0055】
（付記１０）
付記１乃至９のいずれかに記載の画像処理方法であって、
前記特定の物体である人物の顔の位置を検出する、
画像処理方法。
付記１乃至９のいずれかに記載の画像処理方法であって、
前記特定の物体である人物の顔の位置を検出する、
画像処理方法。
【0056】
（付記１１）
画像内の特定の物体の位置を検出する位置検出手段と、
前記特定の物体の前記画像内における分布を生成する分布生成手段と、
前記分布に基づいて新たな画像を撮像する際に用いられる情報を生成する撮像情報生成手段と、
を備えた画像処理装置。
画像内の特定の物体の位置を検出する位置検出手段と、
前記特定の物体の前記画像内における分布を生成する分布生成手段と、
前記分布に基づいて新たな画像を撮像する際に用いられる情報を生成する撮像情報生成手段と、
を備えた画像処理装置。
【0057】
（付記１２）
付記１１に記載の画像処理装置であって、
前記分布生成手段は、前記画像を複数の領域に分割した分割領域のうち、前記画像内における前記特定の物体が位置する前記分割領域を表す情報を前記分布として生成する、
画像処理装置。
付記１１に記載の画像処理装置であって、
前記分布生成手段は、前記画像を複数の領域に分割した分割領域のうち、前記画像内における前記特定の物体が位置する前記分割領域を表す情報を前記分布として生成する、
画像処理装置。
【0058】
（付記１３）
付記１２に記載の画像処理装置であって、
前記撮像情報生成手段は、前記分布に基づいて、前記特定の物体が位置する全ての前記分割領域を結合した結合領域を生成し、当該結合領域に基づいて、前記新たな画像を撮像する際に用いられる情報を生成する、
画像処理装置。
付記１２に記載の画像処理装置であって、
前記撮像情報生成手段は、前記分布に基づいて、前記特定の物体が位置する全ての前記分割領域を結合した結合領域を生成し、当該結合領域に基づいて、前記新たな画像を撮像する際に用いられる情報を生成する、
画像処理装置。
【0059】
（付記１４）
付記１３に記載の画像処理装置であって、
前記撮像情報生成手段は、前記画像内における前記結合領域の重心の位置を算出し、当該重心の位置に基づいて前記新たな画像を撮像する際に用いられる情報を生成する、
画像処理装置。
付記１３に記載の画像処理装置であって、
前記撮像情報生成手段は、前記画像内における前記結合領域の重心の位置を算出し、当該重心の位置に基づいて前記新たな画像を撮像する際に用いられる情報を生成する、
画像処理装置。
【0060】
（付記１５）
付記１４に記載の画像処理装置であって、
前記撮像情報生成手段は、前記分割領域毎の前記特定の物体の検出状況に応じて、前記画像内における前記結合領域の重心の位置を算出する、
画像処理装置。
付記１４に記載の画像処理装置であって、
前記撮像情報生成手段は、前記分割領域毎の前記特定の物体の検出状況に応じて、前記画像内における前記結合領域の重心の位置を算出する、
画像処理装置。
【0061】
（付記１６）
付記１１乃至１５のいずれかに記載の画像処理装置であって、
前記撮像情報生成手段は、前記分布に基づいて、撮像装置により前記新たな画像を撮像する際の設定を変更する情報を生成する、
画像処理装置。
付記１１乃至１５のいずれかに記載の画像処理装置であって、
前記撮像情報生成手段は、前記分布に基づいて、撮像装置により前記新たな画像を撮像する際の設定を変更する情報を生成する、
画像処理装置。
【0062】
（付記１７）
情報処理装置のプロセッサに、
画像内の特定の物体の位置を検出し、
前記特定の物体の前記画像内における分布を生成し、
前記分布に基づいて新たな画像を撮像する際に用いられる情報を生成する、
ことを実行させるためのプログラム。
情報処理装置のプロセッサに、
画像内の特定の物体の位置を検出し、
前記特定の物体の前記画像内における分布を生成し、
前記分布に基づいて新たな画像を撮像する際に用いられる情報を生成する、
ことを実行させるためのプログラム。
【0063】
なお、上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【0064】
以上、上記実施形態等を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。
【符号の説明】
【0065】
１０ 検出装置
１１ 画像取得部
１２ 位置検出部
１３ 分布生成部
１４ 撮像情報生成部
１５ 画像記憶部
１６ 分布記憶部
Ｃ カメラ
Ｐ 人物
１００ 画像処理装置
１０１ ＣＰＵ
１０２ ＲＯＭ
１０３ ＲＡＭ
１０４ プログラム群
１０５ 記憶装置
１０６ ドライブ装置
１０７ 通信インタフェース
１０８ 入出力インタフェース
１０９ バス
１１０ 記憶媒体
１１１ 通信ネットワーク
１２１ 位置検出手段
１２２ 分布生成手段
１２３ 撮像情報生成手段
１１ 画像取得部
１２ 位置検出部
１３ 分布生成部
１４ 撮像情報生成部
１５ 画像記憶部
１６ 分布記憶部
Ｃ カメラ
Ｐ 人物
１００ 画像処理装置
１０１ ＣＰＵ
１０２ ＲＯＭ
１０３ ＲＡＭ
１０４ プログラム群
１０５ 記憶装置
１０６ ドライブ装置
１０７ 通信インタフェース
１０８ 入出力インタフェース
１０９ バス
１１０ 記憶媒体
１１１ 通信ネットワーク
１２１ 位置検出手段
１２２ 分布生成手段
１２３ 撮像情報生成手段
【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】