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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】2024-04-19
(45)【発行日】2024-04-30
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
(51)【国際特許分類】
G06T 7/60 20170101AFI20240422BHJP
G06T 7/00 20170101ALI20240422BHJP
G08B 21/24 20060101ALI20240422BHJP
G08B 25/00 20060101ALI20240422BHJP
H04N 7/18 20060101ALI20240422BHJP
【ＦＩ】
G06T7/60 180B
G06T7/00 660Z
G08B21/24
G08B25/00 510M
H04N7/18 D
H04N7/18 K
【請求項の数】
15
(21)【出願番号】P 2020147156
(22)【出願日】2020-09-01
(65)【公開番号】P2022041755
(43)【公開日】2022-03-11
【審査請求日】2023-08-31
(73)【特許権者】
【識別番号】000001007
【氏名又は名称】キヤノン株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100126240
【弁理士】
【氏名又は名称】阿部 琢磨
(74)【代理人】
【識別番号】100223941
【弁理士】
【氏名又は名称】高橋 佳子
(74)【代理人】
【識別番号】100159695
【弁理士】
【氏名又は名称】中辻 七朗
(74)【代理人】
【識別番号】100172476
【弁理士】
【氏名又は名称】冨田 一史
(74)【代理人】
【識別番号】100126974
【弁理士】
【氏名又は名称】大朋 靖尚
(72)【発明者】
【氏名】大矢 崇
【審査官】山田 辰美
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１５－８７８４１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１９ー２００７１８（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２０－８６９９４（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｔ ７／００－７／９０
Ｇ０８Ｂ ２１／２４
Ｇ０８Ｂ ２５／００
Ｈ０４Ｎ ７／１８
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
撮像された画像に含まれる人物を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された人物のマスク着用の有無、および、当該人物の年齢の少なくともいずれか一方を判定する判定手段と、
前記画像において前記検出手段により検出された人物間の距離を前記判定手段による判定結果に応じて補正する補正手段と、
前記補正手段により補正された前記人物間の距離に応じて、所定の情報を出力する出力制御手段とを有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項2】
前記出力制御手段は、前記補正手段により補正された前記人物間の距離と、閾値とを比較した結果に応じて、前記所定の情報を出力することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記出力制御手段は、前記補正手段により補正された前記人物間の距離が前記閾値未満である場合、前記所定の情報を出力することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記補正手段は、前記検出された人物がマスク着用有の場合、前記人物間の距離が大きくなるよう前記人物間の距離を補正することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記補正手段は、前記検出された人物が所定年齢以上である場合、前記人物間の距離が小さくなるよう前記人物間の距離を補正することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記検出手段は、待ち行列を撮像する撮像手段により得られた前記画像に含まれる前記待ち行列における前記人物を検出し、前記補正手段は、前記判定手段による判定結果に基づき、前記待ち行列における前記人物間の距離を補正することを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記人物間の距離は、前記待ち行列の前後に並ぶ人物同士の距離の平均値であり、前記補正手段は、前記待ち行列に並ぶ人物の数に対するマスクを着用している人物の数、及び、前記待ち行列に並ぶ人物の数に対する所定年齢未満の人物の数、の少なくともいずれか一方に基づき、前記人物間の距離を補正することを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記補正手段は、前記マスクを着用している数が多いほど、又は、前記所定年齢未満の人物の数が多いほど、前記人物間の距離が大きくなるよう、当該人物間の距離を補正することを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項9】
画像に含まれる人物を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された人物のマスク着用の有無を判定する判定手段と、
所定の情報を出力するかを判定するために用いる閾値を、前記判定手段による判定結果に応じて補正する補正手段と、
前記検出手段により検出された人物間の距離と、前記補正手段により補正された閾値とに基づき、前記所定の情報を出力する出力制御手段を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項10】
前記出力制御手段は、前記検出手段により検出された人物間の距離が、前記補正手段により補正された閾値を下回る場合、前記所定の情報を出力することを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項11】
前記補正手段は、前記検出手段により検出された人物がマスク着用している場合、前記閾値が小さくなるよう前記閾値を補正することを特徴とする請求項９又は１０に記載の情報処理装置。
【請求項12】
前記人物間の距離は、前記検出手段により検出された第１人物と第２人物との間の距離であり、前記補正手段は、前記第１人物および前記第２人物がマスク着用していると判定された場合の閾値が、前記第１人物および前記第２人物のいずれか一方がマスク着用していると判定された場合の閾値よりも小さくなるよう、前記閾値を補正することを特徴とする請求項１１に記載の情報処理装置。
【請求項13】
撮像された画像に含まれる人物を検出する検出工程と、前記検出工程において検出された人物のマスク着用の有無、および、当該人物の年齢の少なくともいずれか一方を判定する判定工程と、
前記画像において前記検出工程において検出された人物間の距離を前記判定工程における判定結果に応じて補正する補正工程と、
前記補正工程において補正された前記人物間の距離に応じて、所定の情報を出力する出力制御工程とを有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項14】
画像に含まれる人物を検出する検出工程と、前記検出工程において検出された人物のマスク着用の有無を判定する判定工程と、
所定の情報を出力するかを判定するために用いる閾値を、前記判定工程における判定結果に応じて補正する補正工程と、
前記検出工程において検出された人物間の距離と、前記補正工程において補正された閾値とに基づき、前記所定の情報を出力する出力制御工程とを有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項15】
コンピュータを、請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の情報処理装置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、情報処理技術に関する。
【背景技術】
【0002】
撮像装置に撮像された画像に含まれる人物間の距離と閾値とを比較し、当該距離が閾値未満である場合、当該距離は注意すべき距離としてアラートをユーザに通知する技術がある。特許文献１では、少数グループに属する人物と多数グループに属する人物との距離が、予め設定された閾値未満である場合、警告を出力する旨の方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０１９－２００７１８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、特許文献１では、人物間の距離が注意すべき距離かを判定するために用いる閾値が一律固定であるため、当該人物の特徴によっては本来アラートを通知しなくてよい場合であってもユーザにアラートを通知してしまうことがある。
【0005】
そこで本発明は、人物間の距離が注意すべき距離かを適切にユーザへ提示できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
上記課題を解決するために、例えば、本発明に係る画像処理装置は、以下の構成を備える。すなわち、撮像された画像に含まれる人物を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された人物のマスク着用の有無、および、当該人物の年齢の少なくともいずれか一方を判定する判定手段と、前記画像において前記検出手段により検出された人物間の距離を前記判定手段による判定結果に応じて補正する補正手段と、前記補正手段により補正された前記人物間の距離に応じて、所定の情報を出力する出力制御手段とを有する。
【発明の効果】
【0007】
本発明によれば、人物間の距離が注意すべき距離かを適切にユーザへ提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】システム構成の一例を示す図である。
【図2】情報処理装置の機能ブロックを示す図である。
【図3】行列を撮像した様子を示す図である。
【図4】人物間の距離が注意すべき距離かを判定する処理を説明するための図である。
【図5】人物間の距離が注意すべき距離かを判定する処理の流れを示すフローチャートである。
【図6】人物情報の一例を示す図である。
【図7】人物間の距離が注意すべき距離かを判定する処理を説明するための図である。
【図8】人物間の距離を補正する処理を説明するための図である。
【図9】各装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下、添付図面を参照しながら、本発明に係る実施形態について説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、図示された構成に限定されるものではない。
【0010】
（実施形態１）
図１は、本実施形態におけるシステム構成を示す図である。本実施形態におけるシステムは、情報処理装置１００、撮像装置１１０、記録装置１２０、およびディスプレイ１３０を有している。
図１は、本実施形態におけるシステム構成を示す図である。本実施形態におけるシステムは、情報処理装置１００、撮像装置１１０、記録装置１２０、およびディスプレイ１３０を有している。
【0011】
情報処理装置１００、撮像装置１１０、および記録装置１２０は、ネットワーク１４０を介して相互に接続されている。ネットワーク１４０は、例えばＥＴＨＥＲＮＥＴ（登録商標）等の通信規格に準拠する複数のルータ、スイッチ、ケーブル等から実現される。
【0012】
なお、ネットワーク１４０は、インターネットや有線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、無線ＬＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｌａｎ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等により実現されてもよい。
【0013】
情報処理装置１００は、例えば、後述する情報処理の機能を実現するためのプログラムがインストールされたパーソナルコンピュータ等によって実現される。撮像装置１１０は、画像を撮像する装置であり、撮像手段として機能する。撮像装置１１０は、撮像した画像の画像データと、画像を撮像した撮像日時の情報と、撮像装置１１０を識別する情報である識別情報とを関連付けて、ネットワーク１４０を介し、情報処理装置１００や記録装置１２０等の外部装置へ送信する。なお、本実施形態に係るシステムにおいて、撮像装置１１０は１つとするが、複数であってもよい。すなわち、複数の撮像装置１１０が、ネットワーク１４０を介して、情報処理装置１００や記録装置１２０と接続されてもよい。この場合、情報処理装置１００および記録装置１２０は、例えば、送信された画像と関連付けられた識別情報を用いて、送信された当該画像は、複数の撮像装置１１０のうちどの撮像装置１１０により撮像されたかを判断する。
【0014】
記録装置１２０は、撮像装置１１０が撮像した画像の画像データと、画像を撮像した撮像日時の情報と、撮像装置１１０を識別する識別情報とを関連付けて記録する。そして、情報処理装置１００からの要求に従って、記録装置１２０は、記録したデータ（画像、識別情報など）を情報処理装置１００へ送信する。
【0015】
ディスプレイ１３０は、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）等により構成されており、撮像装置１１０が撮像した画像などを表示する。ディスプレイ１３０は、ＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）等の通信規格に準拠したディスプレイケーブルを介して情報処理装置１００と接続されている。なお、ディスプレイ１３０、情報処理装置１００、および記録装置１２０の少なくともいずれか２つ又は全ては、単一の筐体に設けられてもよい。
【0016】
なお、撮像装置１１０により撮像された画像は、情報処理装置１００にディスプレイケーブルを介して接続されたディスプレイ１３０に限らず、例えば、次のような外部装置が有するディスプレイに表示されてもよい。すなわち、ネットワーク１４０を介して接続されたスマートフォン、タブレット端末などのモバイルデバイスが有するディスプレイに表示されていてもよい。
【0017】
次に、図２に示す本実施形態に係る情報処理装置１００の機能ブロックを参照して、本実施形態に係る情報処理装置１００の情報処理について説明する。なお、図２に示す各機能は、本実施形態の場合、図９を参照して後述するＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）９２０とＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９１０とＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９００とを用いて、次のようにして実現されるものとする。すなわち、図２に示す各機能は、情報処理装置１００のＲＯＭ９２０に格納されたコンピュータプログラムを情報処理装置１００のＣＰＵ９００がＲＡＭ９１０に展開して実行することにより実現される。
【0018】
取得部１０１は、撮像装置１１０に撮像された動画像を構成する各フレームの画像を順次取得する。なお、取得部１０１は、撮像装置１１０から送信された動画像を取得してもよいし、記録装置１２０から送信された動画像を取得してもよい。
【0019】
記憶部２０１は、図９を参照して後述するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９００やＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）９３０等によって実現でき、例えば、取得部２００が取得した画像の画像データを記憶（保持）する。操作受付部２０２は、キーボードやマウス等の入力装置（不図示）を介して、ユーザが行った操作を受け付ける。
【0020】
検出部２０３は、取得部２００が取得した画像に含まれる人物を検出する処理を実行する。なお本実施形態における検出部２０３は、照合パターン（辞書）を使用したパターンマッチング処理を行うことで、画像における人物を検出する。なお、人物が正面向きである場合の照合パターンと横向きである場合の照合パターンなど複数の照合パターンを用いて画像から人物を検出するようにしてもよい。このように、複数の照合パターンを用いた検出処理を実行することで、検出精度の向上が期待できる。なお、照合パターンとして、斜め方向からや上方向からなど他の角度から特定の物体を見た場合の照合パターンを用意しておいてもよい。また、人物を検出するにあたって、必ずしも全身の特徴を示す照合パターン（辞書）を用意しておく必要はなく、上半身、下半身、頭部、顔、足などの人物の一部について照合パターンを用意してもよい。なお、本実施形態における検出部２０３は、画像から人物を検出する方法として、パターンマッチング処理を用いるが、他の従来技術を用いて画像から人物を検出してもよい。
【0021】
追尾部２０４は、検出部２０３により検出された人物を追尾する。本実施形態における追尾部２０４は、検出部２０３が着目フレームよりも１つ以上前のフレームの画像から検出した人物と同じ人物を着目フレームの画像から検出した場合、それぞれのフレームにおける人物同士を対応づける。すなわち、時間的に近い複数のフレームについて画像間で人物を追尾する。
【0022】
追尾部２０４が複数のフレームの画像にわたって同じ人物であると判断する方法として、例えば、検出された人物の移動ベクトルを用いて人物の移動予測位置と検出した人物位置が一定距離内であれば同一人物であるとする。また、追尾部２０４は、人物の色、形状、大きさ（画素数）等を用いて、複数のフレームの画像間で相関の高い人物を対応付けてもよい。このように、追尾部２０４は、複数のフレームの画像にわたって同じ人物であると判断し追尾する処理を実行できればよく、特定の方法に限定されるものではない。なお、追尾部２０４は、追尾する対象となる人物ごとに固有のＩＤを付与する。例えば、追尾部２０４は、着目フレームよりも１つ以上前のフレームの画像から検出部２０３が検出した人物に対してＩＤ“ａ”を付与したとする。そして、検出部２０３が着目フレームからも当該人物を検出した場合、追尾部２０４は、当該人物にも同一のＩＤ“ａ”を付与する。なお、追尾部２０４は、着目フレームにおいて新規に検出された人物が存在する場合、当該人物に対して新規に固有のＩＤを付与する。
【0023】
判定部２０５は、検出部２０３により画像から検出された人物のマスク着用の有無、および、当該人物の年齢の少なくともいずれか一方を判定する。なお、画像から検出された人物がマスクを着用しているか否かの判定の処理は、マスク着用の有無を判定する公知技術を用いてよい。具体的には、判定部２０５は、例えば、マスクを着用した人物の顔の画像を学習データとして機械学習により学習された識別器を用いて、次のような処理を実行する。すなわち、判定部２０５は、検出部２０３により画像から検出された人物の顔の画像を当該識別器に入力することで、当該人物がマスクを着用しているか否かの情報を出力として取得する。また、画像から検出された人物の年齢の判定の処理は、公知技術を用いてよい。例えば、判定部２０５は、年齢が異なる人物の顔の画像を学習データとして機械学習により学習された識別器に対し、検出部２０３により画像から検出された人物の顔の画像を入力することで、当該人物の年齢の情報を出力として取得する。
【0024】
算出部２０６は、画像に含まれる人物間の距離を算出する。また、算出部２０６は、算出した人物間の距離と、閾値とを比較する。なお、算出部２０６による処理の詳細については後述する。出力制御部２０７は、算出部２０６により算出された人物間の距離と、判定部２０５によるマスク着用の有無および年齢の少なくともいずれか一方の判定結果とに基づき、所定の情報を出力する。
【0025】
次に、図３および図４を参照して、本実施形態における情報処理装置１００による情報処理について説明する。図３は、行列に並ぶ人物が撮像装置１１０により撮像される様子を示す図である。なお、本実施形態では、ガイドポール等によって列が規制され、入口と出口のある行列を想定する。利用者は、行列の入口である行列入口３０１から待ち行列に入場し、ガイド３００に沿って進み、行列の出口である行列出口３０２から退場する。すなわち、待ち行列は、行列出口３０２を先頭に、ガイド３００に沿って、入口３０１に向かって形成される。本実施形態における撮像装置１１０は、ガイド３００において形成される行列を撮像するように設置されているものとする。本実施形態における情報処理装置１００は、撮像装置１１０に撮像された行列に含まれる人物を検出し、検出した人物の数をカウントすることで、行列に並ぶ人数を取得する。なお、図２に示す例では、撮像装置１１０は１つであるが、複数の撮像装置１１０を用いて待ち行列を複数の部分に分けて撮像してもよい。この場合、検出部２０３は、待ち行列を分割した複数の部分各々を撮像することで得られた複数の画像各々に対し人物を検出し、算出部２０６は、検出された人物の数の合計を算出することで、行列人数を求めるようにしてもよい。
【0026】
次に、図４を参照して、本実施形態における情報処理装置１００による情報処理について説明する。行列において、前後の人物との間隔（人物間の距離）が短いほど、人物間でウイルスの感染が広まる可能性（以下、感染可能性）が高まることがある。そこで、本実施形態における情報処理装置１００は、人物間の距離に応じて、ユーザに対しアラート（所定の情報）を通知する。
【0027】
図４に示す例において、本実施形態における検出部２０３は、図４に示す行列を撮像した画像から、当該行列に含まれる人物を検出する。そして、算出部２０６は、画像における人物の検出結果に基づき、式（１）を用いて、行列における前後の人物の距離の平均Ｄａｖｒを算出する。
【0028】
Ｄａｖｒ＝Ｌ／（Ｎ－１）・・・式（１）
Ｌは行列長、Ｎは行列人数
式（１）において、「行列人数」とは行列に並ぶ人数の合計である。本実施形態において、検出部２０３は、撮像装置１１０に撮像された行列に含まれる人物を検出し、算出部２０６は、検出した人物の数をカウントすることで、行列人数を取得する。この場合、算出部２０６は、例えば、画像において設定された領域Ｒ１（領域４１１）から領域Ｒ５（領域４１５）の各々において検出部２０３により検出された人物の数の総和を算出し、算出した総和を行列人数Ｎとして取得する。なお、情報処理装置１００は、例えば、次のような処理を実行することで行列人数を取得してもよい。すなわち、情報処理装置１００は、行列入口３０１を通過した通過人数Ｎｉｎから行列出口３０２を通過した通過人数Ｎｏｕｔの差Ｎｉｎ－Ｎｏｕｔにより行列人数を算出するようにしてよい。このとき、算出部２０６は、例えば、追尾部２０４により追尾される人物が行列入口３０１を通過したかを判定し、通過したと判定された人物の数を通過人数Ｎｉｎとして取得する。同様に、追尾部２０４により追尾される人物が行列出口３０２を通過したかを判定し、通過したと判定された人物の数を通過人数Ｎｏｕｔとして取得する。そして、算出部２０６は、取得したＮｉｎからＮｏｕｔを差し引くことで、行列人数Ｎを取得する。
Ｌは行列長、Ｎは行列人数
式（１）において、「行列人数」とは行列に並ぶ人数の合計である。本実施形態において、検出部２０３は、撮像装置１１０に撮像された行列に含まれる人物を検出し、算出部２０６は、検出した人物の数をカウントすることで、行列人数を取得する。この場合、算出部２０６は、例えば、画像において設定された領域Ｒ１（領域４１１）から領域Ｒ５（領域４１５）の各々において検出部２０３により検出された人物の数の総和を算出し、算出した総和を行列人数Ｎとして取得する。なお、情報処理装置１００は、例えば、次のような処理を実行することで行列人数を取得してもよい。すなわち、情報処理装置１００は、行列入口３０１を通過した通過人数Ｎｉｎから行列出口３０２を通過した通過人数Ｎｏｕｔの差Ｎｉｎ－Ｎｏｕｔにより行列人数を算出するようにしてよい。このとき、算出部２０６は、例えば、追尾部２０４により追尾される人物が行列入口３０１を通過したかを判定し、通過したと判定された人物の数を通過人数Ｎｉｎとして取得する。同様に、追尾部２０４により追尾される人物が行列出口３０２を通過したかを判定し、通過したと判定された人物の数を通過人数Ｎｏｕｔとして取得する。そして、算出部２０６は、取得したＮｉｎからＮｏｕｔを差し引くことで、行列人数Ｎを取得する。
【0029】
また式（１）において、「行列長」とは行列の先頭から末尾までの距離を経路に沿って求めたものである。図４において、本実施形態における情報処理装置１００は、画像に映る行列の経路上に領域Ｒ１から領域Ｒ５を設定し、各々の領域について行列の経路に沿った距離を保持する。例えば、ユーザ操作に従って画像上に領域Ｒｎを設定するととともに、当該領域Ｒｎの実空間における行列の経路に沿った距離の情報を取得する。次に、検出部２０３は、画像における各領域内で人物を検出する処理を実行し、算出部２０６は、静止している人物が存在する領域Ｒｎのうちｎが最大の領域Ｒｅｎｄを特定する。そして、算出部２０６は、Ｒ１からＲｅｎｄまで順に経路に沿った距離を加算すると全体の行列長を求めることができる。なお行列長を求める方法としては、他にも行列待ち中の人物間の位置を個別に計測して距離を算出する手法など、他の公知技術を用いてもよい。
【0030】
算出部２０６は、更に、式（１）を求めて算出した人物間の距離の平均Ｄａｖｒと、閾値とを比較する。そして、出力制御部２０７は、平均Ｄａｖｒが閾値未満である場合、感染可能性が高く人物間の距離は注意すべき距離であるとして、所定の情報をユーザに通知する。一方、出力制御部２０７は、平均Ｄａｖｒが閾値以上である場合、感染可能性が低く人物間の距離は注意すべき距離でないとして、所定の情報をユーザに通知しない。なお、出力制御部２０７は、所定の情報として警告を示すメッセージやマークなどをディスプレイ１３０に表示させるようにしてもよい。また、出力制御部２０７は、所定の情報をユーザに通知する方法として、警告を示す音声がスピーカ（不図示）から流れるようにしてもよい。
【0031】
なお、本実施形態における算出部２０６は、式（１）を用いて所定時間ごとに最新の平均Ｄａｖｒを算出し、算出した最新の平均Ｄａｖｒと閾値とを比較するようにしてもよい。そして、平均Ｄａｖｒが所定回数連続して閾値未満である場合、出力制御部２０７は、所定の情報をユーザに通知するようにしてもよい。例えば出力制御部２０７は、平均Ｄａｖｒが３回連続して閾値未満である場合、所定の情報として警告を示すメッセージをディスプレイ１３０に表示させる。一方、出力制御部２０７は、平均Ｄａｖｒが３回連続して閾値未満でなかった場合、警告を示すメッセージをディスプレイ１３０に表示させないようにしてもよい。
【0032】
また、本実施形態における算出部２０６は、マスク着用の有無に応じて、平均Ｄａｖｒを補正してもよい。具体的には、本実施形態における算出部２０６は、人物がマスク着用をしている場合、ウイルスの感染可能性が低減されるとして、算出した平均Ｄａｖｒの値が大きくなるよう補正する。算出部２０６は、例えば、式（２）を用いて、平均ｄａｖｒを補正した値である補正平均Ｄａｖｒ’を算出する。
【0033】
Ｄａｖｒ’＝（１＋Ｃｍ）Ｄａｖｒ・・・式（２）
但し、０≦Ｃｍ≦１
なお、式（２）におけるＣｍは、行列における人物のうちマスクを着用している者の割合「マスク着用率」を示す。本実施形態における判定部２０５は、図４に示す行列入口３０１から行列出口３０２まで経路に沿って位置する人物の各々について、マスクを着用しているかを判定する。そして、算出部２０６は、判定部２０５によりマスクを着用していると判定された人数を行列人数Ｎで割ることでマスク着用率Ｃｍを算出する。式（２）に示すように、本実施形態における算出部２０６は、マスク着用率が高いほど、算出した人物間の距離の平均Ｄａｖｒの値が大きくなるよう補正することで、補正平均Ｄａｖｒ’を算出する。そして、算出部２０６は、補正平均Ｄａｖｒ’と閾値とを比較する。出力制御部２０７は、補正平均Ｄａｖｒ’が閾値未満である場合、感染可能性が高く注意すべき距離であるとして、所定の情報として警告を示すメッセージをユーザに通知する。そして、出力制御部２０７は、補正平均Ｄａｖｒ’が閾値以上である場合、感染可能性が低く注意すべき距離ではないとして、警告を示すメッセージをユーザに通知しない。このように、本実施形態における情報処理装置１００は、人物間の距離の平均Ｄａｖｒをマスク着用率に応じて補正平均Ｄａｖｒ’と閾値とを比較した結果に応じてユーザに所定の情報（アラート）を通知するようにしてもよい。このようにすることで、マスク着用率が高く本来ユーザにアラートを通知する必要がない場合、ユーザにアラートを通知してしまうことを低減することができる。言い換えれば、人物間の距離が注意すべき距離かを適応的に判定し、当該判定の結果に基づき、ユーザにアラートを通知することができる。
但し、０≦Ｃｍ≦１
なお、式（２）におけるＣｍは、行列における人物のうちマスクを着用している者の割合「マスク着用率」を示す。本実施形態における判定部２０５は、図４に示す行列入口３０１から行列出口３０２まで経路に沿って位置する人物の各々について、マスクを着用しているかを判定する。そして、算出部２０６は、判定部２０５によりマスクを着用していると判定された人数を行列人数Ｎで割ることでマスク着用率Ｃｍを算出する。式（２）に示すように、本実施形態における算出部２０６は、マスク着用率が高いほど、算出した人物間の距離の平均Ｄａｖｒの値が大きくなるよう補正することで、補正平均Ｄａｖｒ’を算出する。そして、算出部２０６は、補正平均Ｄａｖｒ’と閾値とを比較する。出力制御部２０７は、補正平均Ｄａｖｒ’が閾値未満である場合、感染可能性が高く注意すべき距離であるとして、所定の情報として警告を示すメッセージをユーザに通知する。そして、出力制御部２０７は、補正平均Ｄａｖｒ’が閾値以上である場合、感染可能性が低く注意すべき距離ではないとして、警告を示すメッセージをユーザに通知しない。このように、本実施形態における情報処理装置１００は、人物間の距離の平均Ｄａｖｒをマスク着用率に応じて補正平均Ｄａｖｒ’と閾値とを比較した結果に応じてユーザに所定の情報（アラート）を通知するようにしてもよい。このようにすることで、マスク着用率が高く本来ユーザにアラートを通知する必要がない場合、ユーザにアラートを通知してしまうことを低減することができる。言い換えれば、人物間の距離が注意すべき距離かを適応的に判定し、当該判定の結果に基づき、ユーザにアラートを通知することができる。
【0034】
また、本実施形態における算出部２０６は、人物の年齢に応じて、平均Ｄａｖｒを補正してもよい。本実施形態において、人物の年齢が高いと、ウイルスに感染したときに重症化の可能性が高いと想定する。そこで、本実施形態における算出部２０６は、高齢者の数が多いほど、ユーザにアラートの通知が行われやすいよう、算出した平均Ｄａｖｒの値が小さくなるよう補正する。具体的には、算出部２０６は、例えば、式（３）を用いて、平均Ｄａｖｒを補正した値である補正平均Ｄａｖｒ’を算出する。
【0035】
Ｄａｖｒ’＝（１－Ｃｋ／２）Ｄａｖｒ・・・式（３）
但し、０≦Ｃｋ≦１
なお、式（３）におけるＣｋは、行列における人物のうち高齢者の割合「高齢者率」を示す。本実施形態における判定部２０５は、図４に示す行列入口３０１から行列出口３０２まで経路に沿った行列に並ぶ人物の各々について、年齢を判定し、判定した年齢に基づき、高齢者かを判定する。このとき、判定部２０５は、例えば、行列に並ぶ人物の各々について年齢を判定し、所定年齢以上の人物を高齢者と判定し、所定年齢未満の人物を高齢者ではないと判定する。なお、本実施形態において、所定年齢を７０歳とするが、６５歳や７５歳など他の基準に従ってもよい。そして、算出部２０６は、判定部２０５により高齢者と判定された人数を行列人数Ｎで割ることで高齢者率Ｃｋを算出する。式（３）に示すように、本実施形態における算出部２０６は、高齢者率Ｃｋが高いほど、算出した人物間の距離の平均Ｄａｖｒの値が小さくなるよう補正することで、補正平均Ｄａｖｒ’を算出する。そして、算出部２０６は、補正平均Ｄａｖｒ’と閾値とを比較する。出力制御部２０７は、補正平均Ｄａｖｒ’が閾値未満である場合、注意すべき距離であるとして、所定の情報をユーザに通知する。そして、出力制御部２０７は、補正平均Ｄａｖｒ’が閾値以上である場合、注意すべき距離ではないとして、所定の情報をユーザに通知しない。このように、本実施形態における情報処理装置１００は、人物間の距離の平均Ｄａｖｒを人物の年齢に応じて補正平均Ｄａｖｒ’と閾値とを比較した結果に応じてユーザにアラートを通知するようにしてもよい。このようにすることで、人物の年齢が高いために本来ユーザにアラートを通知すべきときに、ユーザにアラートを通知されないことを低減することができる。言い換えれば、人物間の距離が注意すべき距離かを適応的に判定し、当該判定の結果に基づき、ユーザにアラートを通知することができる。
但し、０≦Ｃｋ≦１
なお、式（３）におけるＣｋは、行列における人物のうち高齢者の割合「高齢者率」を示す。本実施形態における判定部２０５は、図４に示す行列入口３０１から行列出口３０２まで経路に沿った行列に並ぶ人物の各々について、年齢を判定し、判定した年齢に基づき、高齢者かを判定する。このとき、判定部２０５は、例えば、行列に並ぶ人物の各々について年齢を判定し、所定年齢以上の人物を高齢者と判定し、所定年齢未満の人物を高齢者ではないと判定する。なお、本実施形態において、所定年齢を７０歳とするが、６５歳や７５歳など他の基準に従ってもよい。そして、算出部２０６は、判定部２０５により高齢者と判定された人数を行列人数Ｎで割ることで高齢者率Ｃｋを算出する。式（３）に示すように、本実施形態における算出部２０６は、高齢者率Ｃｋが高いほど、算出した人物間の距離の平均Ｄａｖｒの値が小さくなるよう補正することで、補正平均Ｄａｖｒ’を算出する。そして、算出部２０６は、補正平均Ｄａｖｒ’と閾値とを比較する。出力制御部２０７は、補正平均Ｄａｖｒ’が閾値未満である場合、注意すべき距離であるとして、所定の情報をユーザに通知する。そして、出力制御部２０７は、補正平均Ｄａｖｒ’が閾値以上である場合、注意すべき距離ではないとして、所定の情報をユーザに通知しない。このように、本実施形態における情報処理装置１００は、人物間の距離の平均Ｄａｖｒを人物の年齢に応じて補正平均Ｄａｖｒ’と閾値とを比較した結果に応じてユーザにアラートを通知するようにしてもよい。このようにすることで、人物の年齢が高いために本来ユーザにアラートを通知すべきときに、ユーザにアラートを通知されないことを低減することができる。言い換えれば、人物間の距離が注意すべき距離かを適応的に判定し、当該判定の結果に基づき、ユーザにアラートを通知することができる。
【0036】
なお、本実施形態における算出部２０６は、マスク着用の有無と人物の年齢とに応じて、平均Ｄａｖｒを補正してもよい。このとき、算出部２０６は、例えば、式（４）を用いて、算出した平均Ｄａｖｒを補正した補正平均Ｄａｖｒ’を取得してもよい。
Ｄａｖｒ’＝（１＋Ｃｍ）（１－Ｃｋ／２）Ｄａｖｒ・・・式（４） 式（４）の例において、マスク着用率が高いほど平均Ｄａｖｒが大きくなるよう補正され、また、高齢者率が高いほど平均Ｄａｖｒが小さくなるよう補正される。
Ｄａｖｒ’＝（１＋Ｃｍ）（１－Ｃｋ／２）Ｄａｖｒ・・・式（４） 式（４）の例において、マスク着用率が高いほど平均Ｄａｖｒが大きくなるよう補正され、また、高齢者率が高いほど平均Ｄａｖｒが小さくなるよう補正される。
【0037】
続いて図５を参照して、本実施形態における情報処理装置１００による情報処理について説明する。なお、図５に示すフローの処理は、例えば、ユーザによる指示に従って、開始又は終了するものとする。なお、図５に示すフローチャートの処理は、例えば、情報処理装置１００のＲＯＭ９２０に格納されたコンピュータプログラムを情報処理装置１００のＣＰＵ９００が実行して実現される図２に示す機能ブロックにより実行されるものとする。
【0038】
まず、Ｓ５０１にて、取得部２００は、撮像装置１２０に撮像された画像を取得する。このとき、取得部２００は、撮像装置１１０に撮像された動画像を構成する複数のフレームの画像のうち、１つのフレームの画像を処理対象の画像（以下、処理対象画像）として取得する。次に、Ｓ５０２にて、検出部２０３は、処理対象画像に含まれる人物を検出する。このとき、検出部２０３は、例えば人物の照合パターンを用いたパターンマッチング処理により、処理対象画像に含まれる人物を検出する。次に、Ｓ５０３にて、追尾部２０４は、検出部２０３により検出された人物を追尾する。追尾部２０４は、処理対象画像よりも１つ以上前のフレームの画像から検出部２０３により検出された人物と同じ人物が検出部２０３により処理対象画像から検出された場合、それぞれのフレームにおける人物同士を対応付けることで、当該人物の追尾を行う。なお、追尾部２０４は、追尾する対象となる人物ごとに固有のＩＤを付与する。例えば、追尾部２０４は、処理対象画像よりも１つ以上前のフレームの画像から検出部２０３が検出した人物に対してＩＤ“ａ”を付与したとする。そして、検出部２０３が処理対象画像からも当該人物を検出した場合、追尾部２０４は、当該人物にも同一のＩＤ“ａ”を付与する。なお、処理対象画像において新規に検出された人物が存在する場合、追尾部２０４は、当該人物に対して新規に固有のＩＤを付与する。また、記憶部２０１は、現在行列に並ぶ人物に対して追尾部２０４により付与されたＩＤを、図６に示す人物情報６００に記憶する。なお、図６に示す人物情報６００は、現在行列に並ぶ人物に関する情報が記憶（保持）される。具体的には、人物情報６００において、追尾部２０４により付与された人物のＩＤ６０１と、当該人物の年齢の情報である年齢情報６０２と、当該人物のマスク着用の有無の情報であるマスク情報６０３とを関連付けて記録（保持）される。なお、人物情報６００は、図６に示す例に限らず、例えば、ＩＤ６０１が付与された人物各々について、フレームごとの当該人物のサイズおよび位置の情報を含むようにしてもよい。Ｓ５０３にて、新規に検出された人物に対し固有のＩＤが付与された場合、記憶部２０１は、人物情報６００のＩＤ６０１に新規に付与されたＩＤを新たに格納する。なお、本実施形態における追尾部２０４により追尾される人物が行列出口３０２を通過して行列から退場した場合、記憶部２０１は、当該人物に関する情報（ＩＤ６０１、年齢情報６０２、マスク情報６０３）を人物情報６００から削除する。
【0039】
次に、Ｓ５０４にて、判定部２０５は、追尾部２０４により追尾される人物について、マスク着用の有無を判定する。なお、Ｓ５０４にて、本実施形態における判定部２０５は、まだマスク着用の有無が判定されてない人物に対してのみ、マスク着用の有無を判定するようにしてもよい。本実施形態において、図６に示す人物情報６００にて、ＩＤ６０１が“ｃ”の人物のマスク情報６０３がブランクとなっており、ＩＤ６０１“ｃ”の人物に対して未だマスク着用の有無が判定されていないことを示している。これは、当該人物の正面顔の顔画像が取得されていない場合など、適切にマスク着用の有無の判定がなされていない場合に起こり得る。Ｓ５０４にて、判定部２０５は、マスク有無の判定がなされていない人物ＩＤ“ｃ”の人物について、マスク着用の有無の判定を行うようにしてもよい。またこの場合、判定部２０５は、既にマスク着用の有無の判定がなされたＩＤ６０１“ａ，ｂ，ｄ”の人物についてはマスク着用の有無の判定は行わない。ここで、判定部２０５による判定に従って人物ＩＤ“ｃ”についてマスク着用の有無の情報が得られた場合、記憶部２０１は、当該マスク着用の有無の情報をマスク情報６０３に格納する。
【0040】
次に、Ｓ５０５にて、判定部２０５は、追尾部２０４により追尾される人物について、年齢を判定する。なお、Ｓ５０５にて、本実施形態における判定部２０５は、まだ年齢が判定されてない人物に対してのみ、年齢を判定するようにしてもよい。図６に示す人物情報６００にて、ＩＤ６０１が“ｄ”の人物の年齢情報６０２がブランクとなっており、ＩＤ６０１“ｄ”の人物に対して未だ年齢が判定されていないことを示している。これは、当該人物の正面顔の顔画像が取得されていない場合など、適切に年齢の判定がなされていない場合に起こり得る。Ｓ５０５にて、判定部２０５は、年齢の判定がなされていない人物ＩＤ“ｄ”の人物について、年齢の判定を行い、既に年齢の判定がなされたＩＤ６０１“ａ，ｂ，ｃ”の人物については年齢の判定は行わないようにしてもよい。ここで、判定部２０５による判定に従って人物ＩＤ“ｄ”について年齢の情報が得られた場合、当該年齢の情報を年齢情報６０２に格納する。
【0041】
次に、Ｓ５０６にて、算出部２０６は、行列に並ぶ人数である行列人数Ｎを算出する。例えば、算出部２０６は、行列入口３０１を通過した通過人数Ｎｉｎから行列出口３０２を通過した通過人数Ｎｏｕｔの差Ｎｉｎ－Ｎｏｕｔにより求めることができる。
【0042】
次に、Ｓ５０７にて、算出部２０６は、行列の先頭から末尾までの行列の経路に沿った距離である行列長を特定する。本実施形態における算出部２０６は、例えば、図４に示す例において、静止している人物が存在する領域Ｒｎのうちｎが最大の領域Ｒｍａｘを特定する。そして、領域Ｒ１～Ｒ５の各々について予め保持していた、行列の経路に沿った距離の情報に基づき、算出部２０６は、Ｒ１からＲｍａｘまで順に距離を加算すると全体の行列長を求めることができる。
【0043】
次に、Ｓ５０８にて、算出部２０６は、人物間の距離の平均Ｄａｖｒを算出する。本実施形態における算出部２０６は、式（１）を用いて、平均Ｄａｖｒを算出するものとするが、他の方法を用いて、人物間の距離の平均Ｄａｖｒを算出してもよい。
【0044】
次に、Ｓ５０９にて、平均Ｄａｖｒの補正を行うか否かを判定する。例えば、平均Ｄａｖｒの補正を行う指示がユーザに予めされていた場合（Ｓ５０９にてＹｅｓ）、Ｓ５１０へ遷移し、平均Ｄａｖｒの補正を行う指示がユーザにされていない場合（Ｓ５０９にてＮｏ）、Ｓ５１１へ遷移する。Ｓ５１０にて、算出部２０６は、人物のマスク着用の有無、および、人物の年齢、の少なくともいずれか一方に基づき、平均Ｄａｖｒの補正を行う。ここで例えば、算出部２０６は、式（２）～式（４）のいずれかを用いて、平均Ｄａｖｒの補正を行うことで、補正平均Ｄａｖｒ’を取得する。
【0045】
Ｓ５１１にて、算出部２０６は、算出した平均Ｄａｖｒ、または、平均Ｄａｖｒを補正した補正平均Ｄａｖｒ’と、閾値とを比較する比較処理を実行する。なお、Ｓ５１０における平均Ｄａｖｒの補正が行われなかった場合（Ｓ５０９からＳ５１１へ遷移した場合）、Ｓ５１１にて、算出部２０６は、算出した平均Ｄａｖｒと閾値とを比較する。一方、Ｓ５１０における平均Ｄａｖｒの補正が行われた場合（Ｓ５０９からＳ５１０へ遷移した場合）、Ｓ５１１にて、算出部２０６は、平均Ｄａｖｒを補正して得られた平均Ｄａｖｒ’と閾値とを比較する。なお、ここでの閾値は、ユーザによって予め設定されているものであり、適宜変更可能なパラメータであるものとする。
【0046】
平均Ｄａｖｒ（または補正平均Ｄａｖｒ’）が閾値未満である場合（Ｓ５１２にてＹｅｓ）、Ｓ５１３へ遷移し、Ｓ５１３にて、出力制御部２０７は、所定の情報として警告を示すメッセージをユーザに通知する。一方、平均Ｄａｖｒ（または補正平均Ｄａｖｒ’）が閾値以上である場合（Ｓ５１２にてＮｏ）、Ｓ５１４へ遷移する。Ｓ５１４にて、ユーザにより終了の指示がされている場合（Ｓ５１４にてＹｅｓ）、図５に示すフローの処理を終了する。一方、ユーザにより終了の指示がされていない場合、（Ｓ５１４にてＮＯ）、Ｓ５０１へ遷移し、取得部２００は、次に処理対象とする画像を新たに取得する。
【0047】
以上説明したように、本実施形態における情報処理装置１００は、人物間の距離の平均Ｄａｖｒを算出し、人物のマスク着用の有無、および、人物の年齢、の少なくともいずれか一方に基づき、算出した平均Ｄａｖｒを補正する。そして、情報処理装置１００は、平均Ｄａｖｒを補正することで得た補正平均Ｄａｖｒ’と閾値とを比較し、比較結果に応じて、所定の情報として警告を示すメッセージをユーザに通知する。このようにすることで、人物間の距離が注意すべき距離かを適応的に判定し、当該判定の結果に基づき、ユーザにアラートを通知することができる。
【0048】
なお、上述の説明では、情報処理装置１００は、人物間の距離の平均Ｄａｖｒを用いて、閾値との比較結果に応じた所定の情報のユーザへの通知を実行したが、これに限らない。例えば、人物間の距離の平均ではなく、或る２人の人物間の距離だけを用いてもよい。具体的には、算出部２０６は、図４に示す例において、行列に並ぶ人物のうち、第１人物と、当該第１人物の前または後ろに位置する第２人物との距離Ｄを算出する。このとき、算出部２０６は、例えば、画像から検出された第１人物の位置と第２人物の位置とを特定し、画像上の第１人物の位置から第２人物の位置までの画像上の距離を距離Ｄとする。なお、算出部２０６は、画像上の第１人物の位置から第２人物までの画像上の距離を、実空間上の距離に変換し、当該実空間上の距離を距離Ｄとしてもよい。なお、画像上の距離を、実空間上の距離に変換する処理は、公知の技術を用いて実行するものとする。更に、判定部２０５は、第１人物および第２人物の各々について、マスク着用の有無、および、年齢の少なくともいずれか一方を判定する。そして、算出部２０６は、マスク着用の有無、および、年齢の少なくともいずれか一方に基づき、第１人物と第２人物との間の距離Ｄを補正する。このとき、例えば、算出部２０６は、式（５）を用いて、距離Ｄの補正を行う。
【0049】
Ｄ’＝（１＋Ｍ×Ｒｍ）（１－Ｋ×Ｒｋ）Ｄ・・・式（５）
ここで、Ｍは、第１人物および第２人物のうちマスクを着用している人物の割合を示し、例えば、２人ともマスクを着用していれば１、１人だけがマスクを着用していれば１／２、マスク着用者がいない場合は０となる。また、Ｋは、第１人物および第２人物のうち高齢者の割合を示し、例えば、２人とも高齢者であれば１、１人だけが高齢者であれば１／２、高齢者がいない場合は０となる。また、ＲｍおよびＲｋは、それぞれ所定の係数を示す。ここで、例えば、ＲｍがゼロでありＲｋが所定の値である場合、Ｋが高いほど、第１人物と第２人物との距離Ｄは小さくなるよう補正され、アラートが通知されやすくなる。また、Ｒｍが所定の値でありＲｋがゼロである場合、Ｍが高いほど、第１人物と第２人物との距離Ｄは大きくなるよう補正され、アラートが通知されにくくなる。そして、出力制御部２０７は、第１人物と第２人物との距離Ｄを補正した距離Ｄ’が閾値未満である場合、所定の情報として警告を示すメッセージをユーザに通知し、距離Ｄ’が閾値以上である場合、当該メッセージを通知しないようにする。このように、本実施形態における情報処理装置１００は、或る人物（第１人物）と他の人物（第２人物）との間の距離を、マスク着用の有無および年齢の少なくともいずれか一方の判定結果に基づき、補正する。そして、情報処理装置１００は、第１人物および第２人物の間の距離を補正した補正距離と閾値との比較結果に応じて、所定の情報をユーザに通知する。このようにすることで、人物間の距離が注意すべき距離かを適応的に判定し、当該判定の結果に基づき、ユーザにアラートを通知することができる。
ここで、Ｍは、第１人物および第２人物のうちマスクを着用している人物の割合を示し、例えば、２人ともマスクを着用していれば１、１人だけがマスクを着用していれば１／２、マスク着用者がいない場合は０となる。また、Ｋは、第１人物および第２人物のうち高齢者の割合を示し、例えば、２人とも高齢者であれば１、１人だけが高齢者であれば１／２、高齢者がいない場合は０となる。また、ＲｍおよびＲｋは、それぞれ所定の係数を示す。ここで、例えば、ＲｍがゼロでありＲｋが所定の値である場合、Ｋが高いほど、第１人物と第２人物との距離Ｄは小さくなるよう補正され、アラートが通知されやすくなる。また、Ｒｍが所定の値でありＲｋがゼロである場合、Ｍが高いほど、第１人物と第２人物との距離Ｄは大きくなるよう補正され、アラートが通知されにくくなる。そして、出力制御部２０７は、第１人物と第２人物との距離Ｄを補正した距離Ｄ’が閾値未満である場合、所定の情報として警告を示すメッセージをユーザに通知し、距離Ｄ’が閾値以上である場合、当該メッセージを通知しないようにする。このように、本実施形態における情報処理装置１００は、或る人物（第１人物）と他の人物（第２人物）との間の距離を、マスク着用の有無および年齢の少なくともいずれか一方の判定結果に基づき、補正する。そして、情報処理装置１００は、第１人物および第２人物の間の距離を補正した補正距離と閾値との比較結果に応じて、所定の情報をユーザに通知する。このようにすることで、人物間の距離が注意すべき距離かを適応的に判定し、当該判定の結果に基づき、ユーザにアラートを通知することができる。
【0050】
（実施形態２）
実施形態１における情報処理装置１００では、マスク着用率や人物の年齢に応じて人物間の距離を補正し、補正後の人物間の距離と閾値とを比較したが、実施形態２では、人物間の距離の比較対象となる閾値を補正する。すなわち、実施形態２における情報処理装置１００は、人物のマスク着用率や人物の年齢に応じて閾値を補正し、補正した閾値と人物間の距離とを比較し、比較した結果に応じて、所定の情報として警告を示すメッセージをユーザに通知する。なお、実施形態１と異なる部分を主に説明し、実施形態１と同一または同等の構成要素、および処理には同一の符号を付すとともに、重複する説明は省略する。
実施形態１における情報処理装置１００では、マスク着用率や人物の年齢に応じて人物間の距離を補正し、補正後の人物間の距離と閾値とを比較したが、実施形態２では、人物間の距離の比較対象となる閾値を補正する。すなわち、実施形態２における情報処理装置１００は、人物のマスク着用率や人物の年齢に応じて閾値を補正し、補正した閾値と人物間の距離とを比較し、比較した結果に応じて、所定の情報として警告を示すメッセージをユーザに通知する。なお、実施形態１と異なる部分を主に説明し、実施形態１と同一または同等の構成要素、および処理には同一の符号を付すとともに、重複する説明は省略する。
【0051】
図４に示す例において、本実施形態における算出部２０６は、式（１）を用いて、行列における前後の人物の距離の平均Ｄａｖｒを算出する。なお、平均Ｄａｖｒを算出する処理は、実施形態１と同様であるため説明を省略する。そして、本実施形態における算出部２０６は、式（６）を用いて閾値ｒの補正することで、閾値ｒ’を取得する。
【0052】
閾値ｒ’＝ｒ－Ｃｍ＊Ｒｍ＋Ｃｋ＊Ｒｋ・・・式（６）
なお、式（５）と同様、Ｃｍはマスク着用率、Ｃｋは高齢者率を示し、また、ＲｍおよびＲｋはそれぞれ所定の係数を示す。ここで、例えば、ＲｍがゼロでありＲｋが所定の値である場合、高齢者率Ｃｋが高いほど、閾値ｒは大きくなるよう補正される。つまり、高齢者率Ｃｋが高いほど、閾値ｒが大きくなるため、アラートがユーザに通知されやすくなる。また、Ｒｍが所定の値でありＲｋがゼロである場合、マスク着用率Ｃｍが高いほど、閾値ｒは小さくなるよう補正される。言い換えれば、マスク着用率が高いほど、閾値ｒが小さくなるよう補正されるため、アラートがユーザに通知されにくくなる。なお、ＲｍおよびＲｋのそれぞれが所定の値を有するようにしてもよい。すなわち、マスク着用率および高齢者率の両方に閾値ｒ’が依存するようにしてもよい。
なお、式（５）と同様、Ｃｍはマスク着用率、Ｃｋは高齢者率を示し、また、ＲｍおよびＲｋはそれぞれ所定の係数を示す。ここで、例えば、ＲｍがゼロでありＲｋが所定の値である場合、高齢者率Ｃｋが高いほど、閾値ｒは大きくなるよう補正される。つまり、高齢者率Ｃｋが高いほど、閾値ｒが大きくなるため、アラートがユーザに通知されやすくなる。また、Ｒｍが所定の値でありＲｋがゼロである場合、マスク着用率Ｃｍが高いほど、閾値ｒは小さくなるよう補正される。言い換えれば、マスク着用率が高いほど、閾値ｒが小さくなるよう補正されるため、アラートがユーザに通知されにくくなる。なお、ＲｍおよびＲｋのそれぞれが所定の値を有するようにしてもよい。すなわち、マスク着用率および高齢者率の両方に閾値ｒ’が依存するようにしてもよい。
【0053】
算出部２０６は、人物間の距離の平均Ｄａｖｒと、補正後の閾値ｒ’とを比較する。このとき、出力制御部２０７は、人物間の距離の平均Ｄａｖｒが、補正後の閾値ｒ’未満である場合、警告を示すメッセージをアラートとしてユーザに通知する。一方、出力制御部２０７は、人物間の距離の平均Ｄａｖｒが、補正後の閾値ｒ’以上である場合、警告を示すメッセージをユーザに通知しない。
【0054】
なお、上述の例では、人物間の距離の平均Ｄａｖｒと補正後の閾値ｒ’とを比較したが、これに限らない。例えば、本実施形態における算出部２０６は、或る人物（第１人物）と他の人物（第２人物）との距離Ｄと、補正後の閾値ｒ’とを比較するようにしてもよい。このとき、出力制御部２０７は、第１人物と第２人物との間の距離Ｄが、補正後の閾値ｒ’未満である場合、警告を示すメッセージをアラートとしてユーザに通知する。一方、出力制御部２０７は、第１人物と第２人物との間の距離Ｄが、補正後の閾値ｒ’以上である場合、警告を示すメッセージをユーザに通知しない。
【0055】
このように本実施形態における情報処理装置１００は、人物の年齢および人物のマスク着用の有無、の少なくともいずれか一方に基づき補正した閾値と、人物間の距離（平均Ｄａｖｒや距離Ｄ）とを比較し、当該比較の結果に応じて、ユーザにアラートを通知する。このようにすることで、人物間の距離が注意すべき距離かを適応的に判定し、当該判定の結果に基づき、ユーザにアラートを通知することができる。
【0056】
（実施形態３）
実施形態３における情報処理装置１００は、行列長や待ち人数の情報に加え、待ち時間の情報を用いて、人物間の距離は注意すべき距離かを示す指標である注意度を算定する方法について説明する。なお、注意度が低いほど、人物間の距離は注意すべき距離ではなく、注意度が高いほど、人物間の距離は注意すべき距離となる。例えば、行列において、前後の人物との間隔が短いほど、また、待ち時間が長いほど、感染可能性が高まる場合が考えられるため、注意度が高くなる。なお、上述の各実施形態と異なる部分を主に説明し、上述の各実施形態と同一または同等の構成要素、および処理には同一の符号を付すとともに、重複する説明は省略する。
実施形態３における情報処理装置１００は、行列長や待ち人数の情報に加え、待ち時間の情報を用いて、人物間の距離は注意すべき距離かを示す指標である注意度を算定する方法について説明する。なお、注意度が低いほど、人物間の距離は注意すべき距離ではなく、注意度が高いほど、人物間の距離は注意すべき距離となる。例えば、行列において、前後の人物との間隔が短いほど、また、待ち時間が長いほど、感染可能性が高まる場合が考えられるため、注意度が高くなる。なお、上述の各実施形態と異なる部分を主に説明し、上述の各実施形態と同一または同等の構成要素、および処理には同一の符号を付すとともに、重複する説明は省略する。
【0057】
本実施形態における算出部２０６は、式（７）を用いて、注意度Ｒを算出する。
【0058】
Ｒ＝Ｃ１×Ｔａｖｒ／Ｄａｖｒ・・・式（７）
式（７）において、人物間の距離の平均Ｄａｖｒは式（１）により求める。また、Ｔａｖｒは、待ち行列の待ち時間を推定した結果である「推定待ち時間」を示し、図４に示す例において、或る人物が行列入口３０１から行列に入場してから行列出口３０２から退場するまでの時間を推定した結果に対応する。また、定数Ｃ１は、注意度Ｒを所定の範囲におさめるための正規化係数である。
式（７）において、人物間の距離の平均Ｄａｖｒは式（１）により求める。また、Ｔａｖｒは、待ち行列の待ち時間を推定した結果である「推定待ち時間」を示し、図４に示す例において、或る人物が行列入口３０１から行列に入場してから行列出口３０２から退場するまでの時間を推定した結果に対応する。また、定数Ｃ１は、注意度Ｒを所定の範囲におさめるための正規化係数である。
【0059】
ここで、図４を参照して、推定待ち時間Ｔａｖｒを算出する方法について説明する。図４に示す例において、本実施形態における算出部２０６は、或る所定時間内に行列出口３０２を通過して行列から退場した人物の数を取得する。そして、算出部２０６は、取得した人物の数を所定時間で割ることで、単位時間当たりに行列から退場する人物の数を算出する。このとき、単位時間当たりに行列から退場する人物の数を退場頻度とする。そして算出部２０６は、行列入口３０１から行列出口３０２まで経路に沿って形成される行列に並ぶ人物の数である行列人数Ｎを取得する。行列人数Ｎの算出方法については、実施形態１と同様であるため説明を省略する。算出部２０６は、行列人数Ｎを退場頻度で割ることで、推定待ち時間Ｔａｖｒを算出する。
【0060】
なお、推定待ち時間Ｔａｖｒを算出する方法は、他の公知技術を用いてもよい。例えば、追尾部２０４は、行列入口３０１から行列出口３０２まで人物を追尾し、算出部２０６は、当該人物が行列入口３０１から行列出口３０２まで移動するのに要した移動時間を取得する。そして、算出部２０６は、複数の人物の各々について取得した移動時間の平均値を算出し、当該平均値を推定待ち時間Ｔａｖｒとして取得してもよい。
【0061】
そして、本実施形態における算出部２０６は、式（７）を用いて算出した注意度Ｒと、閾値とを比較する比較処理を実行する。出力制御部２０７は、注意度Ｒが閾値未満である場合、人物間の距離は注意すべき距離でないとして、警告を示すメッセージをアラートとしてユーザに通知しない。一方、出力制御部２０７は、注意度Ｒが閾値以上である場合、人物間の距離は注意すべき距離であるとして、警告を示すメッセージをアラートとしてユーザに通知する。なお、本実施形態における算出部２０６は、式（７）を用いて、所定時間ごとに最新の注意度Ｒを算出し、算出した最新の注意度Ｒと閾値とを比較するようにしてもよい。そして、注意度Ｒが所定回数連続して閾値以上である場合、出力制御部２０７は、警告を示すメッセージをアラートとしてユーザに通知するようにしてもよい。例えば出力制御部２０７は、注意度Ｒが３回連続して閾値以上である場合、警告を示すメッセージをディスプレイ１３０に表示させる。一方、出力制御部２０７は、注意度Ｒが３回連続して閾値以上でなかった場合、警告を示すメッセージをディスプレイ１３０に表示させない。
【0062】
また、本実施形態における算出部２０６は、マスク着用の有無に応じて注意度Ｒを補正してもよい。具体的には、本実施形態における算出部２０６は、人物がマスク着用をしている場合、ウイルスの感染可能性が低減されるとして、算出した注意度Ｒの値が小さくなるよう補正する。算出部２０６は、例えば、式（８）を用いて、注意度Ｒを補正した値である補正注意度Ｒ’を算出する。
【0063】
Ｒ’＝Ｒ／（１＋Ｃｍ）・・・式（８）
実施形態１と同様、Ｃｍは行列に並ぶ人物のマスク着用率を示す。また式（８）の例では、行列に並ぶ全ての人物がマスクを着用した場合、行列の注意度Ｒが半分となる場合を想定している。
実施形態１と同様、Ｃｍは行列に並ぶ人物のマスク着用率を示す。また式（８）の例では、行列に並ぶ全ての人物がマスクを着用した場合、行列の注意度Ｒが半分となる場合を想定している。
【0064】
また、本実施形態における算出部２０６は、人物の年齢に応じて、注意度Ｒを補正するようにしてもよい。ここで、行列に並ぶ人物が高齢者である場合、ウイルスに感染すると重症化の可能性が比較的高いと想定する。そこで、本実施形態における算出部２０６は、高齢者の数が多いほど、ユーザにアラートの通知が行われやすいよう、算出した注意度Ｒの値が大きくなるよう補正する。具体的には、算出部２０６は、例えば、式（９）を用いて、注意度Ｒを補正した値である補正注意度Ｒ’を算出する。
【0065】
Ｒ’＝Ｒ＊（１＋Ｃｋ／２）・・・式（９）
なお、Ｃｋは実施形態１と同様、行列に並ぶ人物のうち高齢者の割合である高齢者率を示す。
なお、Ｃｋは実施形態１と同様、行列に並ぶ人物のうち高齢者の割合である高齢者率を示す。
【0066】
また、本実施形態における算出部２０６は、人物のマスク着用の有無および人物の年齢に基づき、注意度Ｒを補正するようにしてもよい。このとき、算出部２０６は、例えば、式（１０）を用いて、注意度Ｒを補正した補正注意度を算出する。
【0067】
Ｒ’＝Ｒ＊（１－Ｃｍ／２＋Ｃｋ／２）・・・式（１０）
式（１０）の例では、行列に並ぶ人物のマスク着用率が高いほど注意度は低くなり、また、行列に並ぶ人物のうち高齢者の数が多いほど注意度は大きくなる。
式（１０）の例では、行列に並ぶ人物のマスク着用率が高いほど注意度は低くなり、また、行列に並ぶ人物のうち高齢者の数が多いほど注意度は大きくなる。
【0068】
以上説明したように、算出部２０６は、人物のマスク着用の有無、および人物の年齢、の少なくともいずれか一方に基づき、算出した注意度Ｒを補正することで補正注意度Ｒ’を算出する。そして、算出部２０６は、注意度Ｒを補正することで取得した補正注意度Ｒ’と閾値とを比較する比較処理を実行する。出力制御部２０７は、補正注意度Ｒ’が閾値未満である場合、人物間の距離は注意すべき距離でないとして、警告を示すメッセージをアラートとしてユーザに通知しない。一方、出力制御部２０７は、補正注意度Ｒ’が閾値以上である場合、人物間の距離は注意すべき距離であるとして、警告を示すメッセージをアラートとしてユーザに通知する。このように、本実施形態における情報処理装置１００は、人物のマスク着用の有無、および、人物の年齢の少なくともいずれか一方に基づき注意度Ｒを補正し、補正して得られた補正注意度Ｒ’と閾値との比較の結果に応じて、ユーザにアラートを通知する。このようにすることで、人物間の距離が注意すべき距離かを適応的に判定し、当該判定の結果に基づき、ユーザにアラートを通知することができる。
【0069】
（実施形態４）
実施形態４における情報処理装置１００は、行列中の人物の各々について、当該人物の周辺の人物との距離を算出し、算出した距離に基づき、行列の密集度を算出する。そして、情報処理装置１００は、算出した密集度と閾値とを比較した結果に応じて、ユーザにアラートを通知する。なお、上述の各実施形態と異なる部分を主に説明し、上述の各実施形態と同一または同等の構成要素、および処理には同一の符号を付すとともに、重複する説明は省略する。
実施形態４における情報処理装置１００は、行列中の人物の各々について、当該人物の周辺の人物との距離を算出し、算出した距離に基づき、行列の密集度を算出する。そして、情報処理装置１００は、算出した密集度と閾値とを比較した結果に応じて、ユーザにアラートを通知する。なお、上述の各実施形態と異なる部分を主に説明し、上述の各実施形態と同一または同等の構成要素、および処理には同一の符号を付すとともに、重複する説明は省略する。
【0070】
図８は、本実施形態における人物間の距離の算出方法を説明するための図である。行列において先頭に位置する人物Ｐ１（人物７１１）から順に並んでいるものとする。ここでｉ番目の人物の位置をＰｉ（ｘ，ｙ）とすると、ｉ番目の人物とｊ番目の人物の距離はＤｉｊ＝｜Ｐｉ―Ｐｊ｜である。なお、人物の位置は画面上の位置でもよいし、実空間上に変換した位置でもよい。つぎに、人物ｉについて、周囲の人物との距離が所定の値Ｄｔｈ未満の人数を、Ｎｉ人と定義すると、
Ｎｉ＝ＣＯＵＮＴＩＦ（Ｄｉｊ＜Ｄｔｈ），（ｊ≠ｉ、ｊ＝１、２、・・・ｎ） ．．． 式（１１）
と表記できる。なお、ｎは、待ち行列に並ぶ人物の数を示すものとする。また所定の値Ｄｔｈは、例えば１．８ｍなど予めユーザに指定された数値とする。ここで行列の密集度Ｄｅｎを、周囲の人物との距離がＤｔｈ未満の延べ人数とすると、
Ｄｅｎ＝ΣＮｉ，（ｉ＝１、２、・・・ｎ） 式（１２）
である。そして、算出部２０６は、算出した密集度Ｄｅｎと閾値とを比較し、密集度Ｄｅｎが閾値以上である場合、行列における人物間の距離は注意すべき距離であると判定する。そして、出力制御部２０７は、ユーザにアラートを通知する。一方、算出部２０６は、算出した密集度Ｄｅｎが閾値未満である場合、行列における人物間の距離は注意すべき距離ではないと判定する。そして、出力制御部２０７は、ユーザにアラートを通知する。
Ｎｉ＝ＣＯＵＮＴＩＦ（Ｄｉｊ＜Ｄｔｈ），（ｊ≠ｉ、ｊ＝１、２、・・・ｎ） ．．． 式（１１）
と表記できる。なお、ｎは、待ち行列に並ぶ人物の数を示すものとする。また所定の値Ｄｔｈは、例えば１．８ｍなど予めユーザに指定された数値とする。ここで行列の密集度Ｄｅｎを、周囲の人物との距離がＤｔｈ未満の延べ人数とすると、
Ｄｅｎ＝ΣＮｉ，（ｉ＝１、２、・・・ｎ） 式（１２）
である。そして、算出部２０６は、算出した密集度Ｄｅｎと閾値とを比較し、密集度Ｄｅｎが閾値以上である場合、行列における人物間の距離は注意すべき距離であると判定する。そして、出力制御部２０７は、ユーザにアラートを通知する。一方、算出部２０６は、算出した密集度Ｄｅｎが閾値未満である場合、行列における人物間の距離は注意すべき距離ではないと判定する。そして、出力制御部２０７は、ユーザにアラートを通知する。
【0071】
また、本実施形態における算出部２０６は、ｉ番目の人物とｊ番目の人物との距離Ｄｉｊを算出し、更に、マスク着用の有無および年齢の少なくともいずれか一方に基づき、算出したＤｉｊを補正してもよい。具体的には、算出部２０６は、式（１３）を用いて、距離Ｄｉｊを補正することで補正距離Ｄｉｊ’を算出するようにしてもよい。
【0072】
Ｄｉｊ’＝（１＋Ｍｉｊ×Ｒｍ）（１－Ｋｉｊ×Ｒｋ）Ｄｉｊ・・・・式（１３）
なお、ここでのＭｉｊは、ｉ番目およびｊ番目の２人の人物のうちマスクを着用している人物の割合を示し、例えば、２人ともマスクを着用していれば１、１人だけがマスクを着用していれば１／２、マスク着用者がいない場合は０となる。また、Ｋｉｊは、ｉ番目およびｊ番目の２人の人物のうち高齢者の割合を示し、例えば、２人とも高齢者であれば１、１人だけが高齢者であれば１／２、高齢者がいない場合は０となる。また、ＲｍおよびＲｋはそれぞれ所定の係数を示す。ここで、例えば、ＲｍがゼロでありＲｋが所定の値である場合、高齢者率Ｋｉｊが高いほど、ｉ番目の人物とｊ番目の人物との距離Ｄｉｊは小さくなるよう補正される。すなわち、高齢者率Ｋｉｊが高いほど、アラートがユーザに通知されやすいようにする。また、Ｒｍが所定の値でありＲｋがゼロである場合、マスク着用率Ｍｉｊが高いほど、ｉ番目の人物とｊ番目の人物との距離Ｄｉｊは大きくなるよう補正される。言い換えれば、マスク着用率Ｍｉｊが高いほど、アラートがユーザに通知されにくくなる。
なお、ここでのＭｉｊは、ｉ番目およびｊ番目の２人の人物のうちマスクを着用している人物の割合を示し、例えば、２人ともマスクを着用していれば１、１人だけがマスクを着用していれば１／２、マスク着用者がいない場合は０となる。また、Ｋｉｊは、ｉ番目およびｊ番目の２人の人物のうち高齢者の割合を示し、例えば、２人とも高齢者であれば１、１人だけが高齢者であれば１／２、高齢者がいない場合は０となる。また、ＲｍおよびＲｋはそれぞれ所定の係数を示す。ここで、例えば、ＲｍがゼロでありＲｋが所定の値である場合、高齢者率Ｋｉｊが高いほど、ｉ番目の人物とｊ番目の人物との距離Ｄｉｊは小さくなるよう補正される。すなわち、高齢者率Ｋｉｊが高いほど、アラートがユーザに通知されやすいようにする。また、Ｒｍが所定の値でありＲｋがゼロである場合、マスク着用率Ｍｉｊが高いほど、ｉ番目の人物とｊ番目の人物との距離Ｄｉｊは大きくなるよう補正される。言い換えれば、マスク着用率Ｍｉｊが高いほど、アラートがユーザに通知されにくくなる。
【0073】
つぎに、ｉ番目の人物について、補正距離Ｄｉｊ’が所定の値Ｄｔｈ未満の人数を、Ｎｉ’人と定義すると、
Ｎｉ’＝ＣＯＵＮＴＩＦ（Ｄｉｊ’＜Ｄｔｈ），（ｊ≠ｉ、ｊ＝１、２、・・・ｎ） ．．． 式（１４）
と表記できる。ここで行列の密集度Ｄｅｎ’を、補正距離Ｄｉｊ’がＤｔｈ未満の延べ人数とすると、
Ｄｅｎ’＝ΣＮｉ’（ｉ＝１、２、・・・ｎ） 式（１５）
である。そして、算出部２０６は、補正距離Ｄｉｊ’に基づき算出した密集度Ｄｅｎ’と閾値とを比較し、密集度Ｄｅｎ’が閾値以上である場合、行列における人物間の距離は注意すべき距離であると判定する。そして、出力制御部２０７は、ユーザにアラートを通知する。一方、算出部２０６は、算出した密集度Ｄｅｎ’が閾値未満である場合、行列における人物間の距離は注意すべき距離ではないと判定する。そして、出力制御部２０７は、ユーザにアラートを通知しない。このようにすることで、人物間の距離が注意すべき距離かを適応的に判定し、当該判定の結果に基づき、ユーザにアラートを通知することができる。
Ｎｉ’＝ＣＯＵＮＴＩＦ（Ｄｉｊ’＜Ｄｔｈ），（ｊ≠ｉ、ｊ＝１、２、・・・ｎ） ．．． 式（１４）
と表記できる。ここで行列の密集度Ｄｅｎ’を、補正距離Ｄｉｊ’がＤｔｈ未満の延べ人数とすると、
Ｄｅｎ’＝ΣＮｉ’（ｉ＝１、２、・・・ｎ） 式（１５）
である。そして、算出部２０６は、補正距離Ｄｉｊ’に基づき算出した密集度Ｄｅｎ’と閾値とを比較し、密集度Ｄｅｎ’が閾値以上である場合、行列における人物間の距離は注意すべき距離であると判定する。そして、出力制御部２０７は、ユーザにアラートを通知する。一方、算出部２０６は、算出した密集度Ｄｅｎ’が閾値未満である場合、行列における人物間の距離は注意すべき距離ではないと判定する。そして、出力制御部２０７は、ユーザにアラートを通知しない。このようにすることで、人物間の距離が注意すべき距離かを適応的に判定し、当該判定の結果に基づき、ユーザにアラートを通知することができる。
【0074】
（変形例）
以下、実施形態４の変形例として、補正距離Ｄｉｊ’を算出する他の方法について説明する。本変形例に係る算出部２０６は、ｉ番目の人物およびｊ番目の人物の各々の顔の向きに基づき、行列におけるｉ番目の人物とｊ番目の人物との間の距離Ｄｉｊを補正する。なお、本実施形態における判定部２０５は、画像から検出部２０３により検出された人物の顔の向きを判定するものとする。なお、顔の向きの判定は公知技術を用いてよい。例えば、情報処理装置１００は、例えば、顔の向きが異なる顔画像を学習データとして機械学習により学習させた識別器を予め作成する。そして、判定部２０５は、例えば、検出部２０３により画像から検出された人物の顔画像を当該識別機に入力し、当該人物の顔の向きの情報を出力として得る。ここで、待ち行列に並ぶ人物について通常みられるような同一の向きを基準として、人物同士が互いに向き合っている場合は距離Ｄｉｊが小さくなるように、逆に背中合わせの場合は距離Ｄｉｊが大きくなるように補正する。
以下、実施形態４の変形例として、補正距離Ｄｉｊ’を算出する他の方法について説明する。本変形例に係る算出部２０６は、ｉ番目の人物およびｊ番目の人物の各々の顔の向きに基づき、行列におけるｉ番目の人物とｊ番目の人物との間の距離Ｄｉｊを補正する。なお、本実施形態における判定部２０５は、画像から検出部２０３により検出された人物の顔の向きを判定するものとする。なお、顔の向きの判定は公知技術を用いてよい。例えば、情報処理装置１００は、例えば、顔の向きが異なる顔画像を学習データとして機械学習により学習させた識別器を予め作成する。そして、判定部２０５は、例えば、検出部２０３により画像から検出された人物の顔画像を当該識別機に入力し、当該人物の顔の向きの情報を出力として得る。ここで、待ち行列に並ぶ人物について通常みられるような同一の向きを基準として、人物同士が互いに向き合っている場合は距離Ｄｉｊが小さくなるように、逆に背中合わせの場合は距離Ｄｉｊが大きくなるように補正する。
【0075】
ここで図８を参照して距離Ｄｉｊを補正する処理について説明する。図８に示す例において、i番目の人物８０１の顔領域の中心位置からｊ番目の人物８０２の顔領域の中心位置に向けて引いた直線に対して反時計回りを正方向とする。このとき、当該直線をｘ軸とする単位円において、ｉ番目の人物８０１の顔領域の中心を原点とした人物８０１の顔向きを当該直線に対する弧度Θｉ、ｊ番目の人物８０２の顔領域の中心を原点とした人物８０２の顔向きを当該直線に対する弧度Θｊとする。このとき、本変形例における算出部２０６は、式（１６）を用いて、距離Ｄｉｊを補正することで補正距離Ｄ’ｉｊを算出する。
【0076】
Ｄ’ｉｊ＝｛ｓｉｎ（（Θｉ-Θｊ）／２．０）／２．０＋１．０｝＊Ｄｉｊ・・・式（１６）
なお、補正距離Ｄ’ｉｊを用いて、実施形態４にて説明した式（１４）および式（１５）を用いて、算出部２０６は、密集度Ｄｅｎ’を算出する。そして、本実施形態における出力制御部２０７は、密集度Ｄｅｎ’が閾値以上である場合、行列における人物間の距離は注意すべき距離であるとして、ユーザにアラートを通知する。一方、出力制御部２０７は、算出した密集度Ｄｅｎ’が閾値未満である場合、行列における人物間の距離は注意すべき距離ではないとして、ユーザにアラートを通知しない。人物間の距離が注意すべき距離かを適応的に判定し、当該判定の結果に基づき、ユーザにアラートを通知することができる。
なお、補正距離Ｄ’ｉｊを用いて、実施形態４にて説明した式（１４）および式（１５）を用いて、算出部２０６は、密集度Ｄｅｎ’を算出する。そして、本実施形態における出力制御部２０７は、密集度Ｄｅｎ’が閾値以上である場合、行列における人物間の距離は注意すべき距離であるとして、ユーザにアラートを通知する。一方、出力制御部２０７は、算出した密集度Ｄｅｎ’が閾値未満である場合、行列における人物間の距離は注意すべき距離ではないとして、ユーザにアラートを通知しない。人物間の距離が注意すべき距離かを適応的に判定し、当該判定の結果に基づき、ユーザにアラートを通知することができる。
【0077】
（その他の実施形態）
次に図９を参照して、各実施形態の各機能を実現するための情報処理装置１００のハードウェア構成を説明する。なお、以降の説明において情報処理装置１００のハードウェア構成について説明するが、記録装置１２０および撮像装置１１０も同様のハードウェア構成によって実現されるものとする。
次に図９を参照して、各実施形態の各機能を実現するための情報処理装置１００のハードウェア構成を説明する。なお、以降の説明において情報処理装置１００のハードウェア構成について説明するが、記録装置１２０および撮像装置１１０も同様のハードウェア構成によって実現されるものとする。
【0078】
本実施形態における情報処理装置１００は、ＣＰＵ９００と、ＲＡＭ９１０と、ＲＯＭ９２０、ＨＤＤ９３０と、Ｉ／Ｆ９４０と、を有している。
【0079】
ＣＰＵ９００は情報処理装置１００を統括制御する中央処理装置である。ＲＡＭ９１０は、ＣＰＵ９００が実行するコンピュータプログラムを一時的に記憶する。また、ＲＡＭ９１０は、ＣＰＵ９００が処理を実行する際に用いるワークエリアを提供する。また、ＲＡＭ９１０は、例えば、フレームメモリとして機能したり、バッファメモリとして機能したりする。
【0080】
ＲＯＭ９２０は、ＣＰＵ９００が情報処理装置１００を制御するためのプログラムなどを記憶する。ＨＤＤ９３０は、画像データ等を記録する記憶装置である。
【0081】
Ｉ／Ｆ９１０は、ネットワーク１４０を介して、ＴＣＰ／ＩＰやＨＴＴＰなどに従って、外部装置との通信を行う。
【0082】
なお、上述した各実施形態の説明では、ＣＰＵ９００が処理を実行する例について説明するが、ＣＰＵ９００の処理のうち少なくとも一部を専用のハードウェアによって行うようにしてもよい。例えば、ディスプレイ１３０にＧＵＩ（ＧＲＡＰＨＩＣＡＬ ＵＳＥＲ ＩＮＴＥＲＦＡＣＥ）や画像データを表示する処理は、ＧＰＵ（ＧＲＡＰＨＩＣＳ ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ ＵＮＩＴ）で実行してもよい。また、ＲＯＭ９２０からプログラムコードを読み出してＲＡＭ９１０に展開する処理は、転送装置として機能するＤＭＡ（ＤＩＲＥＣＴ ＭＥＭＯＲＹ ＡＣＣＥＳＳ）によって実行してもよい。
【0083】
なお、本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを１つ以上のプロセッサが読出して実行する処理でも実現可能である。プログラムは、ネットワーク又は記憶媒体を介して、プロセッサを有するシステム又は装置に供給するようにしてもよい。また、本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。また、情報処理装置１００の各部は、図９に示すハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェアにより実現することもできる。
【0084】
なお、上述した各実施形態に係る情報処理装置１００の１以上の機能を他の装置が有していてもよい。例えば、各実施形態に係る情報処理装置１００の１以上の機能を撮像装置１１０が有していてもよい。なお、上述した各実施形態を組み合わせて、例えば、上述した実施形態を任意に組み合わせて実施してもよい。
【0085】
以上、本発明を実施形態と共に説明したが、上記実施形態は本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲は限定的に解釈されるものではない。すなわち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱しない範囲において、様々な形で実施することができる。例えば、各実施形態を組み合わせたものも本明細書の開示内容に含まれる。
【符号の説明】
【0086】
１００ 情報処理装置
１２０ 行列入口
１３０ 行列出口
２００ 取得部
２０１ 記憶部
２０２ 操作受付部
２０３ 検出部
２０４ 追尾部
２０５ 判定部
２０６ 算出部
２０７ 出力制御部
１２０ 行列入口
１３０ 行列出口
２００ 取得部
２０１ 記憶部
２０２ 操作受付部
２０３ 検出部
２０４ 追尾部
２０５ 判定部
２０６ 算出部
２０７ 出力制御部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】