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】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-07-08
(45)【発行日】2024-07-17
(54)【発明の名称】検出装置
(51)【国際特許分類】
H04N 7/18 20060101AFI20240709BHJP
G06T 7/00 20170101ALI20240709BHJP
【ＦＩ】
H04N7/18 D
H04N7/18 K
H04N7/18 E
G06T7/00 660A
【請求項の数】
5
(21)【出願番号】P 2022512519
(86)(22)【出願日】2020-03-30
(86)【国際出願番号】 JP2020014484
(87)【国際公開番号】W WO2021199124
(87)【国際公開日】2021-10-07
【審査請求日】2022-09-01
(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】望月 紫穂野
(72)【発明者】
【氏名】伊藤 陽平
(72)【発明者】
【氏名】寺澤 哲
【審査官】益戸 宏
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１６－１４３１５７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１１－０６６８２８（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１４－２０４３７５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００８－１９９５１４（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００６－１６５８２２（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｈ０４Ｎ ７／１８
Ｇ０６Ｔ ７／００
Ｈ０４Ｎ ２３／００
Ｇ０８Ｂ １３／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
検出装置が、人物の服の色を含む人物の特徴を検出し、人物の特徴を検出した結果に基づいて顔認証済みでないと判断される場合に、顔認証済みでないと判断される人物を拡大した状態で画像データを取得するよう所定の撮影装置に対して指示し、
前記所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行い、
前記所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行うことができなかった場合に、他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更し、
前記他の撮影装置が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行う
検出方法。
【請求項2】
請求項１に記載の検出方法であって、前記所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行うことができなかった場合に、前記他の撮影装置が画像データを取得する際に用いるパラメータを調整するよう、当該他の撮影装置に対して指示する
検出方法。
【請求項3】
請求項１または請求項２に記載の検出方法であって、前記所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行うことができなかった場合に、前記他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際に用いる顔検出閾値を調整する
検出方法。
【請求項4】
人物の服の色を含む人物の特徴を検出する特徴検出部と、
前記特徴検出部が人物の特徴を検出した結果に基づいて顔認証済みでないと判断される場合に、顔認証済みでないと判断される人物を拡大した状態で画像データを取得するよう所定の撮影装置に対して指示する拡大指示部と、
前記所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行う検出部と、
前記所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて前記検出部が顔領域の検出を行うことができなかった場合に、他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更する設定変更部と、
を有し、
前記検出部は、前記設定変更部により前記他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更した後、前記他の撮影装置が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行う
検出装置。
【請求項5】
検出装置に、人物の服の色を含む人物の特徴を検出し、人物の特徴を検出した結果に基づいて顔認証済みでないと判断される場合に、顔認証済みでないと判断される人物を拡大した状態で画像データを取得するよう所定の撮影装置に対して指示し、
前記所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行い、
前記所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行うことができなかった場合に、他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更し、
前記他の撮影装置が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行う
処理を実現す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、検出装置、検出方法、記録媒体に関する。
【背景技術】
【0002】
顔領域を検出して、検出した顔領域の特徴量に基づく認証を行う顔認証などの認証技術が知られている。
【0003】
顔領域の検出を行う際に用いられる技術の一つとして、例えば、特許文献１がある。特許文献１には、検出判定手段と、補正手段と、算出手段と、解除判定手段と、を有する撮像装置（撮影装置）が記載されている。特許文献１によると、検出判定手段は、複数種の識別器に基づいて被写体領域を検出できるか否か判定する。また、補正手段は、被写体領域が検出できないと判定されたときに画像データを補正処理する。そして、解除判定手段は、補正前後の画像データと識別器との類似度を算出する算出手段が算出した結果を比較して、比較した結果に基づいて補正処理を解除するか否か判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特開２０１３－１９８０１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
特許文献１に記載されているように、検出手段により顔領域などの領域を検出することが出来ない場合、画像データを補正するという方法がある。しかしながらターゲットがカメラに映っている時間が短い場合、例えば画像データを取得するカメラのパラメータを調整することで画像データの補正を行おうとしても、調整を行っている最中にターゲットが画角外に出てしまうおそれがあった。その結果、顔領域に検出漏れが生じる可能性がある。
【0006】
このように、顔領域の検出漏れを抑制することが難しい、という課題が生じていた。
【0007】
そこで、本発明の目的は、顔領域の検出漏れを抑制することが難しい、という課題を解決する検出装置、検出方法、記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0008】
かかる目的を達成するため本開示の一形態である検出方法は、
検出装置が、
所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行い、
検出した結果に基づいて、他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更する
という構成をとる。
検出装置が、
所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行い、
検出した結果に基づいて、他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更する
という構成をとる。
【0009】
また、本開示の他の形態である検出装置は、
所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行う検出部と、
前記検出部が検出した結果に基づいて、他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更する設定変更部と、
を有する
という構成をとる。
所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行う検出部と、
前記検出部が検出した結果に基づいて、他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更する設定変更部と、
を有する
という構成をとる。
【0010】
また、本開示の他の形態である記録媒体は、
検出装置に、
所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行う検出部と、
前記検出部が検出した結果に基づいて、他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更する設定変更部と、
を実現するためのプログラムを記録した、コンピュータが読み取り可能な記録媒体である。
検出装置に、
所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行う検出部と、
前記検出部が検出した結果に基づいて、他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更する設定変更部と、
を実現するためのプログラムを記録した、コンピュータが読み取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【0011】
上述したような各構成によると、顔領域の検出漏れを抑制することが可能な検出装置、検出方法、記録媒体を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【図1】本開示の第１の実施形態における顔認証システムの構成例を示す図である。
【図5】顔領域推定部の処理を説明するための図である。
【図7】本開示の第１の実施形態における顔認証装置の動作例を示すフローチャートである。
【図8】本開示の第２の実施形態における顔認証システムの構成例を示す図である。
【図11】本開示の第２の実施形態における顔認証装置の動作例を示すフローチャートである。
【図12】本開示の第２の実施形態における顔認証装置の他の構成例を示すブロック図である。
【図13】本開示の第３の実施形態における顔認証システムの構成例を示す図である。
【図17】本開示の第３の実施形態における顔認証装置の動作例を示すフローチャートである。
【図18】本開示の第４の実施形態における検出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】
【0013】
［第１の実施形態］
本開示の第１の実施形態について、図１から図７までを参照して説明する。図１は、顔認証システム１００の構成例を示す図である。図２は、顔認証装置２００の構成例を示すブロック図である。図３は、画像情報２３４の一例を示す図である。図４は、姿勢情報２３５の一例を示す図である。図５は、顔領域推定部２４４の処理を説明するための図である。図６は、カメラ３００の構成例を示すブロック図である。図７は、顔認証装置２００の動作例を示すフローチャートである。
本開示の第１の実施形態について、図１から図７までを参照して説明する。図１は、顔認証システム１００の構成例を示す図である。図２は、顔認証装置２００の構成例を示すブロック図である。図３は、画像情報２３４の一例を示す図である。図４は、姿勢情報２３５の一例を示す図である。図５は、顔領域推定部２４４の処理を説明するための図である。図６は、カメラ３００の構成例を示すブロック図である。図７は、顔認証装置２００の動作例を示すフローチャートである。
【0014】
本開示の第１の実施形態では、顔領域の検出を行って顔認証を行う顔認証システム１００について説明する。後述するように、顔認証システム１００は、カメラ３００－１が取得した画像データに基づいて認証対象の人物の顔領域を検出できなかった場合、姿勢検出の結果に基づいて推定される領域などのパラメータ調整を行うとともに、推定される領域で顔領域が検出されるか再度確認する。また、再度の確認によっても顔領域が検出されなかった場合、顔認証システム１００は、移動先のカメラであるカメラ３００－２に対するパラメータ調整の指示を行ったり、顔領域を検出する際に用いる顔検出閾値の調整を行ったりする。そして、顔認証システム１００は、パラメータ調整されたカメラ３００－２が取得した画像データに基づいて、調整後の顔検出閾値を用いた顔領域の検出を行う。このように、顔認証システム１００は、所定の撮影装置であるカメラ３００－１が取得した画像データに基づいて顔領域の検出が出来なかった場合に、他の撮影装置であるカメラ３００－２が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更する。また、変更する設定には、例えば、カメラ３００が画像データを取得する際に用いるパラメータと顔検出閾値のうち少なくとも一方が含まれている。
【0015】
図１は、顔認証システム１００の全体の構成例を示している。図１を参照すると、顔認証システム１００は、例えば、顔認証装置２００と、２台のカメラ３００（カメラ３００－１、カメラ３００－２。以下、特に区別しない場合はカメラ３００と表記する）と、を有している。図１で示すように、顔認証装置２００とカメラ３００－１とは、互いに通信可能なよう接続されている。また、顔認証装置２００とカメラ３００－２とは、互いに通信可能なよう接続されている。
【0016】
顔認証システム１００は、例えば、ショッピングモール、空港、商店街などに配備され、顔認証を行うことにより不審者や迷子などを探し出す。顔認証システム１００を配備する場所や顔認証システム１００が顔認証を行う目的は、上記例示した以外であっても構わない。
【0017】
顔認証装置２００は、カメラ３００－１やカメラ３００－２が取得した画像データに基づいて顔認証を行う情報処理装置である。例えば、顔認証装置２００は、カメラ３００－１が取得した画像データに基づいて顔領域を検出できなかった場合、カメラ３００－２が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行う。図２は、顔認証装置２００の構成例を示している。図２を参照すると、顔認証装置２００は、主な構成要素として、例えば、画面表示部２１０と、通信Ｉ／Ｆ部２２０と、記憶部２３０と、演算処理部２４０と、を有している。
【0018】
画面表示部２１０は、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ、液晶ディスプレイ）などの画面表示装置からなる。画面表示部２１０は、演算処理部２４０からの指示に応じて、認証結果情報２３６などの記憶部２３０に格納された情報を画面表示する。
【0019】
通信Ｉ／Ｆ部２２０は、データ通信回路からなる。通信Ｉ／Ｆ部２２０は、通信回線を介して接続されたカメラ３００や外部装置との間でデータ通信を行う。
【0020】
記憶部２３０は、ハードディスクやメモリなどの記憶装置である。記憶部２３０は、演算処理部２４０における各種処理に必要な処理情報やプログラム２３７を記憶する。プログラム２３７は、演算処理部２４０に読み込まれて実行されることにより各種処理部を実現する。プログラム２３７は、通信Ｉ／Ｆ部２２０などのデータ入出力機能を介して外部装置や記録媒体から予め読み込まれ、記憶部２３０に記憶されている。記憶部２３０で記憶される主な情報としては、例えば、検出用情報２３１、学習済みモデル２３２、特徴量情報２３３、画像情報２３４、姿勢情報２３５、認証結果情報２３６などがある。
【0021】
検出用情報２３１は、顔領域検出部２４２が顔領域を検出する際に用いる情報である。後述するように、顔領域検出部２４２は一般的な顔検出技術を用いて顔検出を行って構わない。そのため、検出用情報２３１に含まれる情報も、顔領域検出部２４２が顔検出を行う方法に応じたものであって構わない。例えば、検出用情報２３１には、輝度勾配情報などに基づいて学習したモデルなどであって構わない。検出用情報２３１は、例えば、通信Ｉ／Ｆ部２２０などを介して外部装置などから予め取得され、記憶部２３０に格納されている。
【0022】
学習済みモデル２３２は、姿勢検出部２４３が姿勢検出を行う際に用いる、学習済みのモデルである。学習済みモデル２３２は、例えば、外部装置などにおいて、骨格座標が入った画像データなどの教師データを用いた学習により予め生成されており、通信Ｉ／Ｆ部２２０などを介して外部装置などから取得され、記憶部２３０に格納されている。
【0023】
特徴量情報２３３は、顔認証部２４６が顔認証を行う際に用いる顔特徴量を示す情報を含んでいる。特徴量情報２３３では、例えば、人物を識別するための識別情報と、顔特徴量を示す情報と、が対応づけられている。特徴量情報２３３は、例えば、通信Ｉ／Ｆ部２２０などを介して外部装置などから予め取得され、記憶部２３０に格納されている。
【0024】
画像情報２３４は、カメラ３００が取得した画像データを含んでいる。画像情報２３４においては、例えば、画像データと、画像データをカメラ３００が取得した日時を示す情報などと、が対応づけられている。
【0025】
【0026】
姿勢情報２３５は、姿勢検出部２４３が検出した人物の姿勢を示す情報を含んでいる。例えば、姿勢情報２３５は、人物の各部位の座標を示す情報を含んでいる。図４は、姿勢情報２３５の一例を示している。図４を参照すると、姿勢情報２３５では、識別情報と部位座標とが対応づけられている。
【0027】
なお、部位座標に含まれる部位は、学習済みモデル２３２に応じたものである。例えば、図４では、背骨上部、右肩、左肩、……、が例示されている。部位座標には、例えば、３０か所程度の部位を含むことが出来る（例示した以外でも構わない）。部位座標に含まれる部位は、図４などで例示した以外であっても構わない。
【0028】
認証結果情報２３６は、顔認証部２４６による認証の結果を示す情報が含まれている。顔認証部２４６による処理の詳細は後述する。
【0029】
演算処理部２４０は、ＭＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部２３０からプログラム２３７を読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラム２３７とを協働させて各種処理部を実現する。演算処理部２４０で実現される主な処理部としては、例えば、画像取得部２４１、顔領域検出部２４２、姿勢検出部２４３、顔領域推定部２４４、パラメータ調整部２４５、顔認証部２４６、出力部２４７などがある。
【0030】
画像取得部２４１は、通信Ｉ／Ｆ部２２０を介して、カメラ３００から当該カメラ３００が取得した画像データを取得する。そして、画像取得部２４１は、取得した画像データを、例えば画像データの取得日時と対応付けて、画像情報２３４として記憶部２３０に格納する。
【0031】
本実施形態の場合、画像取得部２４１は、カメラ３００－１から画像データを取得するとともに、カメラ３００－２から画像データを取得する。なお、画像取得部２４１は、カメラ３００－１とカメラ３００－２から常に画像データを取得しても構わないし、例えば、所定の条件を満たすまでカメラ３００－２から画像データを取得しなくても構わない。例えば、顔認証装置２００は、カメラ３００－１が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行うことが出来なかった場合に、カメラ３００－２が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行う。そのため、画像取得部２４１は、カメラ３００－１が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行うことが出来なかった場合に、カメラ３００－２から画像データを取得するよう構成しても構わない。
【0032】
顔領域検出部２４２は、画像情報２３４に含まれる画像データに基づいて人物の顔領域を検出する。上述したように、顔領域検出部２４２は、既知の技術を用いて顔領域を検出することが出来る。例えば、顔領域検出部２４２は、検出用情報２３１と顔検出用閾値とを用いた顔領域の検出を行う。換言すると、顔領域検出部２４２は、検出用情報２３１との類似度などが顔検出用閾値以上となる領域を顔領域として検出することが出来る。
【0033】
本実施形態の場合、まず、顔領域検出部２４２は、画像情報２３４に含まれる画像データのうち、カメラ３００－１から取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行う。
【0034】
また、カメラ３００－１から取得した画像データに基づいて顔領域を検出することが出来なかった場合、姿勢検出の結果に基づいて推定される領域のパラメータ調整をパラメータ調整部２４５が行う。顔領域検出部２４２は、上記パラメータ調整の後、姿勢検出の結果に基づいて顔領域推定部２４４が推定する領域に顔領域があるか否か確認することが出来る。換言すると、顔領域検出部２４２は、顔領域推定部２４４により推定される領域のパラメータ調整をパラメータ調整部２４５が行った状態で、顔領域推定部２４４が推定した領域に対する顔領域の検出を行うことが出来る。
【0035】
また、再度の確認によっても顔領域が検出されなかった場合（例えば、予め定められた時間の間、顔領域が検出できなかった場合）、パラメータ調整部２４５によりカメラ３００－２に対するパラメータ調整の指示が行われたり、顔検出閾値の調整が行われたりする。例えば、パラメータ調整部２４５により顔検出閾値が下げられる。顔領域検出部２４２は、パラメータ調整されたカメラ３００－２が取得した画像データに基づいて、調整後の顔検出閾値を用いた顔領域の検出を行うことが出来る。顔検出閾値を下げた状態で顔検出を行うことで、顔検出を行うことが出来る確率が上がることになる。
【0036】
例えば、以上のように、顔領域検出部２４２は、カメラ３００－１から取得した画像データに基づく顔領域の検出、パラメータ調整されたカメラ３００－１やカメラ３００－２から取得した画像データに基づく顔領域の検出、など、様々な方法で顔領域の検出を行うことが出来る。
【0037】
姿勢検出部２４３は、学習済みモデル２３２を用いて、画像データ中において認証対象となった人物の骨格を認識することで人物の姿勢を検出する。例えば、姿勢検出部２４３は、図４で示すように、背骨上部、右肩、左肩、……、などの各部位を認識する。また、姿勢検出部２４３は、認識した各部位の画面データにおける座標を算出する。そして、姿勢検出部２４３は、認識・算出した結果と、識別情報と、を対応付けて、姿勢情報２３５として記憶部２３０に格納する。
【0038】
なお、姿勢検出部２４３が認識する部位は、学習済みモデル２３２（学習済みモデル２３２を学習する際に用いられた教師データ）に応じたものとなる。そのため、姿勢検出部２４３は、学習済みモデル２３２に応じて、上記例示した以外の部位を認識しても構わない。
【0039】
顔領域推定部２４４は、姿勢検出部２４３が検出した結果に基づいて、顔領域が存在すると推定される領域を推定する。例えば、顔領域推定部２４４は、姿勢検出部２４３が姿勢を検出しているものの顔領域検出部２４２が顔領域を検出できなかった場合などに、領域の推定を行う。顔領域推定部２４４は、上記例示した以外のタイミングで領域の推定を行っても構わない。
【0040】
図５は、顔領域推定部２４４による推定の一例を説明するための図である。図５で示すように、肩などの部位からみて、腰や足などがある側とは反対側であって肩や首などの近傍に顔領域があるものと推定することが出来る。そこで、顔領域推定部２４４は、姿勢情報２３５を参照して各部位の座標を確認することで、顔領域が存在するであろう領域を推定することが出来る。
【0041】
パラメータ調整部２４５は、カメラ３００が画像データを取得する際に用いるパラメータや顔検出閾値など、顔認証処理の際に用いられるパラメータの調整を行う。
【0042】
例えば、パラメータ調整部２４５は、カメラ３００－１から取得した画像データに基づいて顔領域検出部２４２が顔領域を検出することが出来なかった場合、顔領域推定部２４４が推定した領域に対するパラメータの調整を行う。具体的には、例えば、パラメータ調整部２４５は、カメラ３００－１が画像データを取得する際に用いるパラメータの調整を顔領域推定部２４４が推定した領域に対して行うようカメラ３００－１に対して指示する。これにより、カメラ３００－１はパラメータの修正を行って、修正したパラメータを用いて画像データを取得する。
【0043】
なお、パラメータ調整部２４５は、画像データ全体に対するパラメータの修正を行うようカメラ３００－１に対して指示しても構わない。また、パラメータ調整部２４５は、上述したカメラ３００－１に対する指示とともに、顔検出閾値を下げるなど顔領域検出部２４２が顔領域を検出する際に用いるパラメータの調整を行っても構わない。
【0044】
また、パラメータ調整部２４５は、再度の確認によっても顔領域検出部２４２が顔領域を検出できなかった場合、カメラ３００－２に対して画像データを取得する際に用いるパラメータの調整を行うよう指示する。カメラ３００－１が取得した画像データに基づく顔領域の検出結果に基づいて、カメラ３００－２に対してパラメータを調整するようパラメータ調整部２４５が指示することで、カメラ３００－２が取得する画像データに認証対象の人物が映る前など、事前に予めパラメータの調整を行うことが出来る。また、パラメータ調整部２４５は、顔検出閾値を下げるなど顔領域検出部２４２が顔領域を検出する際に用いるパラメータの調整を行うことが出来る。
【0045】
例えば、以上のように、パラメータ調整部２４５は、顔領域検出部２４２の検出結果に基づいて顔認証を行う際に用いられるパラメータの調整を行う。
【0046】
なお、パラメータ調整部２４５がカメラ３００に対して調整を指示するパラメータには、例えば、ブライトネス（輝度）、シャープネス、コントラストなどや、単位時間あたりの画像データ取得数を示すフレームレートなどがある。例えば、逆光により輝度値が高すぎることで顔検出に失敗したと想定される場合、パラメータ調整部２４５はブライトネスを下げるよう指示することになる。なお、パラメータ調整部２４５が調整するパラメータは、上記例示したうちの少なくとも一部であって構わないし、また、上記例示した以外であっても構わない。
【0047】
また、パラメータ調整部２４５は、カメラ３００－１やカメラ３００－２に対して、パラメータ調整を指示するとともに、パラメータ調整を行う時間を指示することが出来る。例えば、カメラ３００－１やカメラ３００－２の設置位置を示す情報や歩行速度を示す情報などから、カメラ３００－１が取得する画像データに認証対象の人物が映ってからカメラ３００－２が取得する画像データに認証対象の人物が映るまでの時間を予め算出しておくことが出来る。そこで、パラメータ調整部２４５は、カメラ３００－２に認証対象の人物が映っていると推定される時間の間、パラメータの調整を行うようカメラ３００－２に対して指示しても構わない。なお、カメラ３００－２に対してパラメータの調整を行うよう指示する時間は、例えば、一般的な歩行速度などを用いて予め推定されていても構わないし、カメラ３００－１が取得した画像データに基づいて算出される人物の歩行速度などに基づいて算出しても構わない。
【0048】
顔認証部２４６は、顔領域検出部２４２の検出結果を用いて顔認証を行う。そして、顔認証部２４６は、顔認証の結果を認証結果情報２３６として記憶部２３０に格納する。
【0049】
例えば、顔認証部２４６は、顔領域検出部２４２が検出した顔領域内において、人物の目、鼻、口などの特徴点を抽出するとともに、抽出した結果に基づいて特徴量を算出する。そして、顔認証部２４６は、算出した特徴量と、特徴量情報２３３に含まれる顔特徴量と、の類似度が顔比較閾値を超えているか否かを調べることなどにより、算出した特徴量と記憶部２３０に格納されている特徴量との照合を行い、照合の結果に基づく認証を行う。このように顔認証を行うことで、顔認証部２４６は、例えば、迷子などの特定対象の人物を特定することが出来る。
【0050】
出力部２４７は、顔認証部２４６による認証処理の結果を示す認証結果情報２３６を出力する。出力部２４７による出力は、例えば、画面表示部２１０に画面表示したり、通信Ｉ／Ｆ部２２０を介して外部装置に対して送信したりすることで行われる。
【0051】
以上が、顔認証装置２００の構成例である。
【0052】
カメラ３００は、画像データを取得する撮影装置であり、例えば、監視カメラなどである。図６は、カメラ３００の構成例を示している。図６を参照すると、カメラ３００は、例えば、送受信部３１０と設定部３２０と撮影部３３０とを有している。
【0053】
例えば、カメラ３００は、ＣＰＵなどの演算装置と記憶装置とを有している。カメラ３００は、記憶装置に格納されたプログラムを演算装置が実行することで、上記各処理部を実現することが出来る。
【0054】
送受信部３１０は、顔認証装置２００などとの間でデータの送受信を行う。例えば、送受信部３１０は、撮影部３３０が取得した画像データを顔認証装置２００に対して送信する。また、送受信部３１０は、顔認証装置２００からパラメータ調整の指示などを受信する。
【0055】
設定部３２０は、顔認証装置２００から受信したパラメータ調整の指示に基づいて、撮影部３３０が画像データを取得する際に用いるパラメータの調整を行う。例えば、設定部３２０は、顔認証装置２００から受信した指示に基づいて、ブライトネス、シャープネス、コントラスト、フレームレートなどの調整を行う。なお、設定部３２０は、指示に応じて、指示された領域に対するパラメータの調整を行うことが出来る。
【0056】
撮影部３３０は、設定部３２０が設定したパラメータを用いて、画像データを取得する。撮影部３３０が取得した画像データは、撮影部３３０が画像データを取得した日時などを対応付けて、送受信部３１０を介して顔認証装置２００へと送信することが出来る。
【0057】
以上が、カメラ３００の構成例である。続いて、図７を参照して顔認証装置２００の動作例について説明する。
【0058】
図７を参照すると、顔領域検出部２４２は、画像情報２３４に含まれる画像データのうち、カメラ３００－１から取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行う（ステップＳ１０１）。
【0059】
例えば予め定められた時間など顔領域の検出が出来なかった場合（ステップＳ１０２、Ｎｏ）、顔領域推定部２４４は、姿勢検出部２４３が検出した結果に基づいて、顔領域が存在すると推定される領域を推定する（ステップＳ１０３）。また、パラメータ調整部２４５は、カメラ３００－１が画像データを取得する際に用いるパラメータの調整を顔領域推定部２４４が推定した領域に対して行うようカメラ３００－１に対して指示する（ステップＳ１０４）。これにより、カメラ３００－１がパラメータの修正を行う。
【0060】
顔領域検出部２４２は、顔領域推定部２４４が推定した領域に対する顔領域の検出を行う（ステップＳ１０５）。
【0061】
例えば予め定められた時間など顔領域の検出が出来なかった場合（ステップＳ１０６、Ｎｏ）、パラメータ調整部２４５は、カメラ３００－２に対して画像データを取得する際に用いるパラメータの調整を行うよう指示する。また、パラメータ調整部２４５は、顔検出閾値を下げるなど顔領域検出部２４２が顔領域を検出する際に用いるパラメータの調整を行う（ステップＳ１０７）。
【0062】
顔領域検出部２４２は、パラメータ調整されたカメラ３００－２が取得した画像データに基づいて、調整後の顔検出閾値を用いた顔領域の検出を行う（ステップＳ１０８）。
【0063】
顔領域検出部２４２が顔領域を検出すると、顔認証部２４６は、顔領域検出部２４２の検出結果を用いて顔認証を行う（ステップＳ１０９）。
【0064】
以上が、顔認証装置２００の動作例である。
【0065】
このように、顔認証装置２００は、顔領域検出部２４２とパラメータ調整部２４５とを有している。このような構成によると、パラメータ調整部２４５は、カメラ３００－１が取得した画像データに基づく顔領域の検出結果に基づいて、カメラ３００－２に対してパラメータを調整するよう指示することが出来る。また、パラメータ調整部２４５は、事前に顔検出閾値を下げることが出来る。その結果、顔領域検出部２４２は、事前にパラメータが調整された状態で取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行うことが出来る。これにより、適切にパラメータ調整を行って顔領域の検出漏れを抑制することが可能となる。
【0066】
また、上記構成によると、例えば、カメラ３００－２が取得した画像データに基づく顔領域の検出が必要となったタイミングでのみカメラ３００－２のフレームレートを上げることなどが可能となる。その結果、データ通信量などが不必要に上がることを抑制することができ、効率的な処理を実現することが出来る。
【0067】
また、顔認証装置２００は、姿勢検出部２４３と顔領域推定部２４４とを有している。このような構成によると、顔領域推定部２４４は、姿勢検出部２４３による検出結果に基づいて顔領域が存在すると推定される領域を推定することが出来る。その結果、例えば、パラメータ調整部２４５によるパラメータ調整の範囲や顔領域検出部２４２が顔領域を検出する範囲を絞ることが可能となり、効率的なパラメータ調整や顔領域検出を実現することが可能となる。
【0068】
なお、本実施形態において、パラメータ調整部２４５は、再度の確認によっても顔領域検出部２４２が顔領域を検出できなかった場合に、カメラ３００－２に対して画像データを取得する際に用いるパラメータの調整を行うよう指示するとした。しかしながら、パラメータ調整部２４５は、カメラ３００－１から取得した画像データに基づく顔領域の検出が出来なかった場合に、再度の確認を行わずにカメラ３００－２に対するパラメータ補正の指示を行うよう構成しても構わない。この場合、例えば、図７を参照して説明したステップＳ１０３からステップＳ１０５までの処理は行わなくても構わない。また、ステップＳ１０３からステップＳ１０５までの処理を行わない場合、顔認証装置２００は、姿勢検出部２４３や顔領域推定部２４４を有さなくても構わない。例えば、以上のように、顔認証装置２００は、図２で例示した構成の一部のみを有していても構わない。
【0069】
また、図２では、顔認証装置２００としての機能を１台の情報処理装置を用いて実現する場合について例示した。しかしながら、顔認証装置２００としての機能は、例えば、ネットワークを介して接続された複数台の情報処理装置により実現されても構わない。
【0070】
［第２の実施形態］
次に、本開示の第２の実施形態について、図８から図１２までを参照して説明する。図８は、顔認証システム４００の構成例を示す図である。図９は、顔認証装置５００の構成例を示すブロック図である。図１０は、移動先推定部５４８の処理例を説明するための図である。図１１は、顔認証装置５００の動作例を示すフローチャートである。図１２は、顔認証装置５００の他の構成例を示すブロック図である。
次に、本開示の第２の実施形態について、図８から図１２までを参照して説明する。図８は、顔認証システム４００の構成例を示す図である。図９は、顔認証装置５００の構成例を示すブロック図である。図１０は、移動先推定部５４８の処理例を説明するための図である。図１１は、顔認証装置５００の動作例を示すフローチャートである。図１２は、顔認証装置５００の他の構成例を示すブロック図である。
【0071】
本開示の第２の実施形態では、第１の実施形態で説明した顔認証システム１００の変形例である顔認証システム４００について説明する。第１の実施形態では、カメラ３００－１とカメラ３００－２の２台のカメラ３００を有する顔認証システム１００について説明した。本実施形態においては、３台以上のカメラ３００を有する顔認証システム４００について説明する。後述するように、顔認証システム４００は、カメラ３００－１が取得した画像データに基づいて顔領域を検出することが出来なかった場合、姿勢検出の結果に基づいて移動先となるカメラを推定する。そして、顔認証システム４００は、推定したカメラ３００に対して、パラメータ調整の指示を行う。
【0072】
図８は、顔認証システム４００の全体の構成例を示している。図８を参照すると、顔認証システム４００は、例えば、顔認証装置５００と、３台のカメラ３００（カメラ３００－１、カメラ３００－２、カメラ３００－３）と、を有している。図１で示すように、顔認証装置５００とカメラ３００－１とは、互いに通信可能なよう接続されている。また、顔認証装置５００とカメラ３００－２とは、互いに通信可能なよう接続されている。また、顔認証装置５００とカメラ３００－３とは、互いに通信可能なよう接続されている。
【0073】
なお、図８では顔認証システム４００が３台のカメラ３００を有する場合について例示している。しかしながら、顔認証システム４００が有するカメラ３００の数は３台に限定されない。顔認証システム４００は、４台以上のカメラ３００を有しても構わない。
【0074】
顔認証装置５００は、第１の実施形態で説明した顔認証装置２００と同様に顔認証を行う情報処理装置である。図９は、顔認証装置５００の構成例を示している。図９を参照すると、顔認証装置５００は、主な構成要素として、例えば、画面表示部２１０と、通信Ｉ／Ｆ部２２０と、記憶部２３０と、演算処理部５４０と、を有している。以下、本実施形態に特徴的な構成について説明する。
【0075】
演算処理部５４０は、ＭＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部２３０からプログラム２３７を読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラム２３７とを協働させて各種処理部を実現する。演算処理部５４０で実現される主な処理部としては、例えば、画像取得部２４１、顔領域検出部２４２、姿勢検出部２４３、顔領域推定部２４４、パラメータ調整部５４５、顔認証部２４６、出力部５４７、移動先推定部５４８などがある。
【0076】
移動先推定部５４８は、姿勢検出部２４３が検出した結果に基づいて、顔領域を検出することが出来なかった人物の移動先に位置するカメラ３００を推定する。例えば、移動先推定部５４８は、再度の確認によっても顔領域検出部２４２が顔領域を検出できなかった場合、姿勢情報２３５を参照するとともに、カメラ３００の設置位置を示す情報を取得する。そして、移動先推定部５４８は、姿勢情報２３５と、カメラ３００の設置位置を示す情報と、に基づいて、人物の移動先に位置するカメラ３００を推定する。
【0077】
図１０は、移動先推定部５４８による推定の一例を説明するための図である。図１０で示すように、一般に人物の体は移動方向に向いている。そのため、姿勢情報２３５に基づいて判断する人物の体が向いている方向が人物の移動方向であると推定することが出来る。移動先推定部５４８は、姿勢情報２３５と、カメラ３００の設置位置を示す情報と、に基づいて、推定される人物の移動方向の先にあるカメラ３００が人物の移動先に位置するカメラ３００であると推定する。
【0078】
なお、移動先推定部５４８は、複数フレームの画像データに基づいて人物の移動軌跡などを抽出し、抽出した移動軌跡に基づいて移動先に位置するかカメラ３００を推定するよう構成しても構わない。移動先推定部５４８は、姿勢検出部２４３が検出した結果に基づく推定と移動軌跡に基づく推定などとを組み合わせた推定を行っても構わない。
【0079】
パラメータ調整部５４５は、カメラ３００が画像データを取得する際に用いるパラメータや顔検出閾値など顔認証処理の際に用いられるパラメータの調整を行う。
【0080】
例えば、パラメータ調整部５４５は、カメラ３００－１から取得した画像データに基づいて顔領域検出部２４２が顔領域を検出することが出来なかった場合、顔領域推定部２４４が推定した領域に対するパラメータの調整を行う。具体的には、例えば、パラメータ調整部２４５は、カメラ３００－１が画像データを取得する際に用いるパラメータの調整を顔領域推定部２４４が推定した領域に対して行うようカメラ３００－１に対して指示する。これにより、カメラ３００－１はパラメータの修正を行って、修正したパラメータを用いて画像データを取得する。
【0081】
また、パラメータ調整部５４５は、再度の確認によっても顔領域検出部２４２が顔領域を検出できなかった場合、移動先推定部５４８が推定したカメラ３００に対して画像データを取得する際に用いるパラメータの調整を行うよう指示する。また、パラメータ調整部５４５は、顔検出閾値を下げるなど顔領域検出部２４２が顔領域を検出する際に用いるパラメータの調整を行うことが出来る。
【0082】
例えば、以上のように、パラメータ調整部５４５は、移動先のカメラ３００のパラメータ調整を行う場合、移動先推定部５４８が推定したカメラ３００に対してパラメータ調整の指示を行う。
【0083】
出力部５４７は、顔認証部２４６による認証処理の結果を示す認証結果情報２３６を出力する。出力部５４７による出力は、例えば、画面表示部２１０に画面表示したり、通信Ｉ／Ｆ部２２０を介して外部装置に対して送信したりすることで行われる。
【0084】
また、出力部５４７は、顔認証部２４６による認証により特定した特定対象の人物などの情報を出力するとともに、移動先推定部５４８が推定する人物の移動方向を示す情報などを出力することが出来る。特定した特定対象の人物などの情報とともに移動方向を示す情報を出力することで、出力部５４７による出力を受信した人物などが特定対象の移動方向を知ることができ、より迅速に特定対象の人物を見つけることが可能となる。
【0085】
以上が、顔認証装置５００の構成のうち本実施形態に特徴的な構成の説明である。続いて、図１１を参照して、顔認証装置５００の動作例について説明する。以下においては、顔認証装置５００の動作のうち本実施形態に特徴的な動作について説明する。
【0086】
ステップＳ１０５の処理までは、第１の実施形態で説明した顔認証装置２００の動作と同様である。ステップＳ１０５の処理の後、予め定められた時間など顔領域の検出が出来なかった場合（ステップＳ１０６、Ｎｏ）、移動先推定部５４８は、人物の移動先に位置するカメラ３００を推定する（ステップＳ２０１）。
【0087】
パラメータ調整部５４５は、移動先推定部５４８が推定したカメラ３００に対して画像データを取得する際に用いるパラメータの調整を行うよう指示する。また、パラメータ調整部２４５は、顔検出閾値を下げるなど顔領域検出部２４２が顔領域を検出する際に用いるパラメータの調整を行う（ステップＳ１０７）。以降の処理は、第１の実施形態で説明した顔認証装置２００の動作と同様である。
【0088】
以上が、顔認証装置５００の動作例のうち本実施形態に特徴的な動作である。
【0089】
このように、顔認証装置５００は、移動先推定部５４８とパラメータ調整部２４５とを有している。このような構成によると、パラメータ調整部２４５は、移動先推定部５４８が推定したカメラ３００に対して画像データを取得する際に用いるパラメータの調整を行うよう指示することが出来る。その結果、必要なカメラ３００のパラメータのみを事前に調整することが可能となり、３台以上のカメラ３００を有する場合でもより的確な調整を行うことが可能となる。また、移動先ではないカメラ３００のフレームレートを上げることなどを抑制することが出来るため、データ通信量を無駄に上げてしまう事態などを抑制することが出来る。
【0090】
なお、移動先推定部５４８は、移動先に位置するカメラ３００を推定する際、図１２で示すように、記憶部２３０に格納された移動先推定用情報２３８を活用しても構わない。移動先推定用情報２３８は、カメラ３００の位置を示す情報の他、例えば、朝の時間帯にはこの方向に向かう人物が多いなど時間帯別の人物の移動傾向を示す情報や、服装、持ち物、性別、年齢などの人物の属性ごとの移動傾向を示す情報などを含むことが出来る。移動先推定用情報２３８には、移動先の推定を行う際に用いる上記例示した以外の情報を含めても構わない。
【0091】
また、顔認証システム４００や顔認証装置５００は、第１の実施形態で説明した場合と同様に、様々な変形例をとることが出来る。
【0092】
［第３の実施形態］
次に、本開示の第３の実施形態について、図１３から図１７までを参照して説明する。図１３は、顔認証システム６００の構成例を示す図である。図１４は、顔認証装置７００の構成例を示すブロック図である。図１５は、認証関連情報７３２の一例を示す図である。図１６は、カメラ８００の構成例を示すブロック図である。図１７は、顔認証装置７００の動作例を示すフローチャートである。
次に、本開示の第３の実施形態について、図１３から図１７までを参照して説明する。図１３は、顔認証システム６００の構成例を示す図である。図１４は、顔認証装置７００の構成例を示すブロック図である。図１５は、認証関連情報７３２の一例を示す図である。図１６は、カメラ８００の構成例を示すブロック図である。図１７は、顔認証装置７００の動作例を示すフローチャートである。
【0093】
本開示の第３の実施形態では、顔領域の検出を行って顔認証を行う顔認証システム６００について説明する。後述するように、顔認証システム６００は、顔認証済みの人物の服の色や持ち物など人物関連情報を管理する。また、顔認証システム６００は、人物関連情報に基づいて未認証の特徴を持つ人物が画像データに映ったと判断される場合、当該人物に対して光学ズームやデジタルズームなどにより当該人物の顔を拡大するようカメラ８００に対して指示する。
【0094】
図１３は、顔認証システム６００の全体の構成例を示している。図１３を参照すると、顔認証システム６００は、顔認証装置７００と、カメラ８００と、を有している。図１３で示すように、顔認証装置７００とカメラ８００とは、互いに通信可能なよう接続されている。
【0095】
なお、図１３では顔認証システム６００が１台のカメラ８００を有する場合について例示している。しかしながら、顔認証システム６００が有するカメラ８００の数は１台に限定されない。顔認証システム６００は、２台以上の複数のカメラ８００を有しても構わない。また、顔認証システム６００が２台以上のカメラ８００を有する場合、顔認証装置７００は、第１の実施形態や第２の実施形態で説明した顔認証装置２００や顔認証装置５００としての機能を有しても構わない。
【0096】
顔認証装置７００は、カメラ８００が取得した画像データに基づいて顔認証を行う情報処理装置である。例えば、顔認証装置７００は、管理する人物関連情報に基づいて未認証の特徴を持つ人物が画像データに映ったと判断される場合、当該人物に対して光学ズームやデジタルズームなどにより当該人物や人物の顔を拡大するようカメラ８００に対して指示する。そして、顔認証装置７００は、人物が拡大された画像データに基づいて、顔領域の検出を行ったり顔認証を行ったりする。図１４は、顔認証装置７００の構成例を示している。図１４を参照すると、顔認証装置７００は、主な構成要素として、例えば、画面表示部７１０と、通信Ｉ／Ｆ部７２０と、記憶部７３０と、演算処理部７４０と、を有している。
【0097】
画面表示部７１０、通信Ｉ／Ｆ部７２０の構成は、第１の実施形態や第２の実施形態で説明した画面表示部２１０や通信Ｉ／Ｆ部２２０と同様で構わない。そのため、説明を省略する。
【0098】
記憶部７３０は、ハードディスクやメモリなどの記憶装置である。記憶部７３０は、演算処理部７４０における各種処理に必要な処理情報やプログラム７３４を記憶する。プログラム７３４は、演算処理部７４０に読み込まれて実行されることにより各種処理部を実現する。プログラム７３４は、通信Ｉ／Ｆ部７２０などのデータ入出力機能を介して外部装置や記録媒体から予め読み込まれ、記憶部７３０に記憶されている。記憶部７３０で記憶される主な情報としては、例えば、検出用情報７３１、認証関連情報７３２、画像情報７３３などがある。
【0099】
検出用情報７３１は、第１の実施形態や第２の実施形態で説明した検出用情報２３１と同様で構わない。そのため、説明を省略する。
【0100】
認証関連情報７３２は、顔認証部７４５が顔認証を行う際に用いる顔特徴量を示す情報を含んでいる。また、認証関連情報７３２は、認証済みであるか否かを示す情報や、人物の服の色や持ち物など人物関連情報などを含んでいる。
【0101】
図１５は、認証関連情報７３２の一例を示している。図１５を参照すると、認証関連情報７３２では、例えば、人物の特徴量を示す情報と、名前などの識別情報と、認証済みであるか否かを示す検出の有無と、服の色と、持ち物と、が対応づけられている。なお、認証関連情報７３２は、服の色や持ち物以外の人物関連情報を含んでも構わない。
【0102】
画像情報７３３は、カメラ８００が取得した画像データを含んでいる。画像情報７３３においては、例えば、画像データと、画像データをカメラ８００が取得した日時を示す情報などと、が対応づけられている。上述したように、カメラ８００は、顔認証装置７００からの指示に応じて、人物や顔を拡大した画像データを取得することがある。そのため、画像情報７３３には、人物や顔を拡大した画像データが含まれている。
【0103】
演算処理部７４０は、ＭＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部７３０からプログラム７３４を読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラム７３４とを協働させて各種処理部を実現する。演算処理部７４０で実現される主な処理部としては、例えば、画像取得部７４１、特徴検出部７４２、拡大指示部７４３、顔領域検出部７４４、顔認証部７４５などがある。
【0104】
画像取得部７４１は、通信Ｉ／Ｆ部７２０を介して、カメラ８００から当該カメラ８００が取得した画像データを取得する。そして、画像取得部７４１は、取得した画像データを、例えば画像データの取得日時と対応付けて、画像情報７３３として記憶部７３０に格納する。
【0105】
特徴検出部７４２は、画像情報７３３に含まれる画像データに基づいて、人物が着ている服の色や人物の持ち物などの人物の特徴となる情報である人物関連情報を検出する。特徴検出部７４２は、既知の技術を用いて人物の服の色や持ち物などを示す検出して構わない。例えば、顔認証装置７００が姿勢検出部（第１の実施形態で説明した姿勢検出部２４３）などの機能を有する場合、姿勢検出部が検出した結果を用いて、人物の服の色や持ち物などを検出しても構わない。
【0106】
拡大指示部７４３は、特徴検出部７４２が検出した人物関連情報が認証関連情報７３２に認証済みとして格納されているか否か確認する。そして、特徴検出部７４２が検出した人物関連情報が認証関連情報７３２に認証済みとして格納されていない場合、拡大指示部７４３は、格納されていない特徴を有する人物を拡大するようカメラ８００に対して指示する。例えば、拡大指示部７４３は、人物周辺を拡大するよう指示しても構わないし、人物の顔周辺を拡大するよう指示しても構わない。
【0107】
顔領域検出部７４４は、画像情報７３３に含まれる画像データに基づいて人物の顔領域を検出する。顔領域検出部２４２と同様に、顔領域検出部７４４は、既知の技術を用いて顔領域を検出することが出来る。
【0108】
上述したように、画像情報７３３には、人物や顔を拡大した画像データが含まれている。そのため、顔領域検出部７４４は、人物や顔を拡大した画像データに基づいて人物の顔領域を検出することが出来る。
【0109】
顔認証部７４５は、顔領域検出部７４４の検出結果を用いて顔認証を行う。そして、顔認証部７４５は、顔認証の結果と認証した人物の人物関連情報とを関連付けて、認証関連情報７３２として記憶部７３０に格納する。
【0110】
なお、顔認証部７４５が顔認証を行う際の処理は、第１の実施形態や第２の実施形態で説明した顔認証部２４６と同様で構わない。そのため、説明は省略する。
【0111】
以上が、顔認証装置７００の構成例である。
【0112】
カメラ８００は、画像データを取得する撮影装置である。図１６は、カメラ８００の構成例を示している。図１６を参照すると、カメラ８００は、例えば、送受信部８１０とズーム設定部８２０と撮影部８３０とを有している。
【0113】
例えば、カメラ８００は、ＣＰＵなどの演算装置と記憶装置とを有している。カメラ８００は、記憶装置に格納されたプログラムを演算装置が実行することで、上記各処理部を実現することが出来る。
【0114】
送受信部８１０は、顔認証装置７００などとの間でデータの送受信を行う。例えば、送受信部８１０は、撮影部８３０が取得した画像データを顔認証装置７００に対して送信する。また、送受信部８１０は、顔認証装置７００からズームの指示などを受信する。
【0115】
ズーム設定部８２０は、顔認証装置７００から受信したズームの指示に基づいて、指示された人物や顔拡大する。ズーム設定部８２０は、ズームの指示に基づいて、光学ズームを行っても構わないし、デジタルズームを行っても構わない。
【0116】
撮影部８３０は、画像データを取得する。ズーム設定部８２０がズームの指示を受け付けていた場合、撮影部８３０は、人物や顔を拡大した画像データを取得する。撮影部８３０が取得した画像データは、撮影部８３０が画像データを取得した日時などを対応付けて、送受信部８１０を介して顔認証装置７００へと送信することが出来る。
【0117】
以上が、カメラ８００の構成例である。続いて、図１７を参照して顔認証装置７００の動作例について説明する。
【0118】
図１７を参照すると、特徴検出部７４２は、画像情報７３３に含まれる画像データに基づいて、人物が着ている服の色や人物の持ち物などの人物の特徴となる情報である人物関連情報を検出する（ステップＳ３０１）。
【0119】
拡大指示部７４３は、特徴検出部７４２が検出した人物関連情報が認証関連情報７３２に認証済みとして格納されているか否か確認する（ステップＳ３０２）。
【0120】
特徴検出部７４２が検出した人物関連情報が認証関連情報７３２に認証済みとして格納されていない場合（ステップＳ３０３）、拡大指示部７４３は、格納されていない特徴を有する人物を拡大するようカメラ８００に対して指示する（ステップＳ３０３）。例えば、拡大指示部７４３は、人物周辺を拡大するよう指示しても構わないし、人物の顔周辺を拡大するよう指示しても構わない。
【0121】
顔領域検出部７４４は、画像情報７３３に含まれる画像データに基づいて人物の顔領域を検出する（ステップＳ３０４）。ステップＳ３０３の処理によりズーム指示されているため、顔領域検出部７４４は、人物や顔が拡大された画像データに基づいて人物の顔領域を検出することが出来る。
【0122】
顔認証部７４５は、顔領域検出部７４４の検出結果を用いて顔認証を行う（ステップＳ３０５）。そして、顔認証部７４５は、顔認証の結果と認証した人物の人物関連情報とを関連付けて、認証関連情報７３２として記憶部７３０に格納する。
【0123】
以上が、顔認証装置７００の動作例である。
【0124】
このように、顔認証装置７００は、特徴検出部７４２と拡大指示部７４３と顔領域検出部７４４とを有している。このような構成により、拡大指示部７４３は、特徴検出部７４２が検出した結果に基づいて、人物や顔を拡大するようカメラ８００に指示することが出来る。その結果、顔領域検出部７４４は、人物や顔が拡大された画像データを用いて、顔領域の検出を行うことが可能になる。これにより、より精度よく顔領域の検出を行うことが可能となる。
【0125】
なお、上述したように、顔認証システム６００は、複数台のカメラ８００を有することが出来る。また、顔認証装置７００は、第１の実施形態や第２の実施形態で説明した顔認証装置２００や顔認証装置５００が有する機能を有することが出来る。顔認証システム６００や顔認証装置７００は、第１の実施形態や第２の実施形態と同様の変形例をとっても構わない。
【0126】
【0127】
検出装置９００は、画像データに基づいて人物の顔領域を検出する。図１８は、検出装置９００のハードウェア構成例を示している。図１８を参照すると、検出装置９００は、一例として、以下のようなハードウェア構成を有している。
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９０１（演算装置）
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）９０２（記憶装置）
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９０３（記憶装置）
・ＲＡＭ９０３にロードされるプログラム群９０４
・プログラム群９０４を格納する記憶装置９０５
・情報処理装置外部の記録媒体９１０の読み書きを行うドライブ装置９０６
・情報処理装置外部の通信ネットワーク９１１と接続する通信インタフェース９０７
・データの入出力を行う入出力インタフェース９０８
・各構成要素を接続するバス９０９
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９０１（演算装置）
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）９０２（記憶装置）
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９０３（記憶装置）
・ＲＡＭ９０３にロードされるプログラム群９０４
・プログラム群９０４を格納する記憶装置９０５
・情報処理装置外部の記録媒体９１０の読み書きを行うドライブ装置９０６
・情報処理装置外部の通信ネットワーク９１１と接続する通信インタフェース９０７
・データの入出力を行う入出力インタフェース９０８
・各構成要素を接続するバス９０９
【0128】
また、検出装置９００は、プログラム群９０４をＣＰＵ９０１が取得して当該ＣＰＵ９０１が実行することで、図３０に示す検出部９２１、設定変更部９２２としての機能を実現することが出来る。なお、プログラム群９０４は、例えば、予め記憶装置９０５やＲＯＭ９０２に格納されており、必要に応じてＣＰＵ９０１がＲＡＭ９０３などにロードして実行する。また、プログラム群９０４は、通信ネットワーク９１１を介してＣＰＵ９０１に供給されてもよいし、予め記録媒体９１０に格納されており、ドライブ装置９０６が該プログラムを読み出してＣＰＵ９０１に供給してもよい。
【0129】
なお、図１８は、検出装置９００のハードウェア構成例を示している。検出装置９００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、検出装置９００は、ドライブ装置９０６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。
【0130】
検出部９２１は、所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行う。
【0131】
設定変更部９２２は、検出部９２１が検出した結果に基づいて、他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更する。
【0132】
このように、検出装置９００は、検出部９２１と設定変更部９２２とを有している。このような構成により、設定変更部９２２は、検出部９２１が検出した結果に基づいて、他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更することが出来る。その結果、適切にパラメータ調整を行って顔領域の検出漏れを抑制することが可能となる。
【0133】
なお、上述した検出装置９００は、当該検出装置９００に所定のプログラムが組み込まれることで実現できる。具体的に、本発明の他の形態であるプログラムは、画像データに基づいて顔領域の検出を行う検出装置９００に、所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行う検出部９２１と、検出部９２１が検出した結果に基づいて、他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更する設定変更部９２２と、を実現するためのプログラムである。
【0134】
また、上述した検出装置９００により実行される検出方法は、画像データに基づいて顔領域の検出を行う検出装置９００が、所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行い、検出した結果に基づいて、他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更する、という方法である。
【0135】
上述した構成を有する、プログラム（プログラムを記録した記録媒体）、又は、検出方法、の発明であっても、上述した検出装置９００と同様の作用・効果を有するために、上述した本発明の目的を達成することが出来る。
【0136】
＜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、本発明における検出方法などの概略を説明する。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、本発明における検出方法などの概略を説明する。但し、本発明は、以下の構成に限定されない。
【0137】
（付記１）
検出装置が、
所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行い、
検出した結果に基づいて、他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更する
検出方法。
（付記２）
付記１に記載の検出方法であって、
検出した結果に基づいて、他の撮影装置が画像データを取得する際に用いるパラメータを調整するよう、当該他の撮影装置に対して指示する
検出方法。
（付記３）
付記１または付記２に記載の検出方法であって、
検出した結果に基づいて、他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際に用いる顔検出閾値を調整する
検出方法。
（付記４）
付記１から付記３までのいずれか１項に記載の検出方法であって、
所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行うことが出来なかった場合に、他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更する
検出方法。
（付記５）
付記１から付記４までのいずれか１項に記載の検出方法であって、
所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行うことが出来なかった場合、所定の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更して顔領域の検出を行った後、他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更する
検出方法。
（付記６）
付記５に記載の検出方法であって、
所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行うことが出来なかった場合、人物の姿勢を検出した結果に基づいて推定される領域の設定を変更するとともに、人物の姿勢を検出した結果に基づいて推定される領域に対する顔領域の検出を行う
検出方法。
（付記７）
付記１から付記６までのいずれか１項に記載の検出方法であって、
他の撮影装置が複数ある場合、人物の姿勢を検出した結果に基づいて人物の進行方向にある撮影装置を推定し、推定した撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更する
検出方法。
（付記８）
付記１から付記７までのいずれか１項に記載の検出方法であって、
人物の特徴を検出し、検出した結果に基づいて人物を拡大した状態で画像データを取得するよう撮影装置に対して指示する
検出方法。
（付記９）
付記８に記載の検出方法であって、
未検出の人物の特徴を検出した場合に、人物を拡大した状態で画像データを取得するよう撮影装置に対して指示する
検出方法。
（付記１０）
付記１から付記９までのいずれか１項に記載の検出方法であって、
顔領域を検出した結果に基づいて顔認証を行い、
顔認証の結果と、顔認証の結果特定される人物の姿勢を検出した結果に基づいて推定される進行方向を示す情報と、を出力する
検出方法。
（付記１１）
所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行う検出部と、
前記検出部が検出した結果に基づいて、他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更する設定変更部と、
を有する
検出装置。
（付記１２）
付記１１に記載の検出装置であって、
前記設定変更部は、前記検出部が検出した結果に基づいて、他の撮影装置が画像データを取得する際に用いるパラメータを調整するよう、当該他の撮影装置に対して指示する
検出装置。
（付記１３）
付記１２に記載の検出装置であって、
前記設定変更部は、前記検出部が検出した結果に基づいて、他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際に用いる顔検出閾値を調整する
検出装置。
（付記１４）
付記１１から付記１３までのいずれか１項に記載の検出装置であって、
前記設定変更部は、所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて前記検出部が顔領域の検出を行うことが出来なかった場合に、他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更する
検出装置。
（付記１５）
付記１１から付記１４までのいずれか１項に記載の検出装置であって、
前記設定変更部は、所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて前記検出部が顔領域の検出を行うことが出来なかった場合、所定の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更して前記検出部が顔領域の検出を行った後、他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更する
検出装置。
（付記１６）
付記１５に記載の検出装置であって、
前記設定変更部は、所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて前記検出部が顔領域の検出を行うことが出来なかった場合、人物の姿勢を検出した結果に基づいて推定される領域の設定を変更し、
前記検出部は、人物の姿勢を検出した結果に基づいて推定される領域に対する顔領域の検出を行う
検出装置。
（付記１７）
付記１１から付記１６までのいずれか１項に記載の検出装置であって、
人物の姿勢を検出した結果に基づいて人物の進行方向にある撮影装置を推定する移動先推定部を有し、
前記設定変更部は、前記移動先推定部が推定した撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更する
検出装置。
（付記１８）
付記１１から付記１７までのいずれか１項に記載の検出装置であって、
人物の特徴を検出する特徴検出部と、
前記特徴検出部が検出した結果に基づいて、人物を拡大した状態で画像データを取得するよう撮影装置に対して指示する拡大指示部と、
を有する
検出装置。
（付記１９）
付記１８に記載の検出装置であって、
前記拡大指示部は、前記検出部が未検出の人物の特徴を検出した場合に、人物を拡大した状態で画像データを取得するよう撮影装置に対して指示する
検出装置。
（付記２０）
付記１１から付記１９までのいずれか１項に記載の検出装置であって、
顔領域を検出した結果に基づいて顔認証を行う顔認証部と、
前記顔認証部による顔認証の結果と、前記顔認証部による顔認証の結果特定される人物の姿勢を検出した結果に基づいて推定される進行方向を示す情報と、を出力する出力部と、
を有する
検出装置。
（付記２１）
検出装置に、
所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行う検出部と、
前記検出部が検出した結果に基づいて、他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更する設定変更部と、
を実現するためのプログラムを記録した、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
検出装置が、
所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行い、
検出した結果に基づいて、他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更する
検出方法。
（付記２）
付記１に記載の検出方法であって、
検出した結果に基づいて、他の撮影装置が画像データを取得する際に用いるパラメータを調整するよう、当該他の撮影装置に対して指示する
検出方法。
（付記３）
付記１または付記２に記載の検出方法であって、
検出した結果に基づいて、他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際に用いる顔検出閾値を調整する
検出方法。
（付記４）
付記１から付記３までのいずれか１項に記載の検出方法であって、
所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行うことが出来なかった場合に、他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更する
検出方法。
（付記５）
付記１から付記４までのいずれか１項に記載の検出方法であって、
所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行うことが出来なかった場合、所定の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更して顔領域の検出を行った後、他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更する
検出方法。
（付記６）
付記５に記載の検出方法であって、
所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行うことが出来なかった場合、人物の姿勢を検出した結果に基づいて推定される領域の設定を変更するとともに、人物の姿勢を検出した結果に基づいて推定される領域に対する顔領域の検出を行う
検出方法。
（付記７）
付記１から付記６までのいずれか１項に記載の検出方法であって、
他の撮影装置が複数ある場合、人物の姿勢を検出した結果に基づいて人物の進行方向にある撮影装置を推定し、推定した撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更する
検出方法。
（付記８）
付記１から付記７までのいずれか１項に記載の検出方法であって、
人物の特徴を検出し、検出した結果に基づいて人物を拡大した状態で画像データを取得するよう撮影装置に対して指示する
検出方法。
（付記９）
付記８に記載の検出方法であって、
未検出の人物の特徴を検出した場合に、人物を拡大した状態で画像データを取得するよう撮影装置に対して指示する
検出方法。
（付記１０）
付記１から付記９までのいずれか１項に記載の検出方法であって、
顔領域を検出した結果に基づいて顔認証を行い、
顔認証の結果と、顔認証の結果特定される人物の姿勢を検出した結果に基づいて推定される進行方向を示す情報と、を出力する
検出方法。
（付記１１）
所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行う検出部と、
前記検出部が検出した結果に基づいて、他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更する設定変更部と、
を有する
検出装置。
（付記１２）
付記１１に記載の検出装置であって、
前記設定変更部は、前記検出部が検出した結果に基づいて、他の撮影装置が画像データを取得する際に用いるパラメータを調整するよう、当該他の撮影装置に対して指示する
検出装置。
（付記１３）
付記１２に記載の検出装置であって、
前記設定変更部は、前記検出部が検出した結果に基づいて、他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際に用いる顔検出閾値を調整する
検出装置。
（付記１４）
付記１１から付記１３までのいずれか１項に記載の検出装置であって、
前記設定変更部は、所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて前記検出部が顔領域の検出を行うことが出来なかった場合に、他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更する
検出装置。
（付記１５）
付記１１から付記１４までのいずれか１項に記載の検出装置であって、
前記設定変更部は、所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて前記検出部が顔領域の検出を行うことが出来なかった場合、所定の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更して前記検出部が顔領域の検出を行った後、他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更する
検出装置。
（付記１６）
付記１５に記載の検出装置であって、
前記設定変更部は、所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて前記検出部が顔領域の検出を行うことが出来なかった場合、人物の姿勢を検出した結果に基づいて推定される領域の設定を変更し、
前記検出部は、人物の姿勢を検出した結果に基づいて推定される領域に対する顔領域の検出を行う
検出装置。
（付記１７）
付記１１から付記１６までのいずれか１項に記載の検出装置であって、
人物の姿勢を検出した結果に基づいて人物の進行方向にある撮影装置を推定する移動先推定部を有し、
前記設定変更部は、前記移動先推定部が推定した撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更する
検出装置。
（付記１８）
付記１１から付記１７までのいずれか１項に記載の検出装置であって、
人物の特徴を検出する特徴検出部と、
前記特徴検出部が検出した結果に基づいて、人物を拡大した状態で画像データを取得するよう撮影装置に対して指示する拡大指示部と、
を有する
検出装置。
（付記１９）
付記１８に記載の検出装置であって、
前記拡大指示部は、前記検出部が未検出の人物の特徴を検出した場合に、人物を拡大した状態で画像データを取得するよう撮影装置に対して指示する
検出装置。
（付記２０）
付記１１から付記１９までのいずれか１項に記載の検出装置であって、
顔領域を検出した結果に基づいて顔認証を行う顔認証部と、
前記顔認証部による顔認証の結果と、前記顔認証部による顔認証の結果特定される人物の姿勢を検出した結果に基づいて推定される進行方向を示す情報と、を出力する出力部と、
を有する
検出装置。
（付記２１）
検出装置に、
所定の撮影装置が取得した画像データに基づいて顔領域の検出を行う検出部と、
前記検出部が検出した結果に基づいて、他の撮影装置が取得した画像データによる顔領域検出処理を行う際の設定を変更する設定変更部と、
を実現するためのプログラムを記録した、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
【0138】
なお、上記各実施形態及び付記において記載したプログラムは、記憶装置に記憶されていたり、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録されていたりする。例えば、記録媒体は、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、及び、半導体メモリ等の可搬性を有する媒体である。
【0139】
以上、上記各実施形態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出来る。
【符号の説明】
【0140】
１００ 顔認証システム
２００ 顔認証装置
２１０ 画面表示部
２２０ 通信Ｉ／Ｆ部
２３０ 記憶部
２３１ 検出用情報
２３２ 学習済みモデル
２３３ 特徴量情報
２３４ 画像情報
２３５ 姿勢情報
２３６ 認証結果情報
２３７ プログラム
２３８ 移動先推定用情報
２４０ 演算処理部
２４１ 画像取得部
２４２ 顔領域検出部
２４３ 姿勢検出部
２４４ 顔領域推定部
２４５ パラメータ調整部
２４６ 顔認証部
２４７ 出力部
３００ カメラ
３１０ 送受信部
３２０ 設定部
３３０ 撮影部
４００ 顔認証システム
５００ 顔認証装置
５４０ 演算処理部
５４５ パラメータ調整部
５４７ 出力部
５４８ 移動先推定部
６００ 顔認証システム
７００ 顔認証装置
７１０ 画面表示部
７２０ 通信Ｉ／Ｆ部
７３０ 記憶部
７３１ 検出用情報
７３２ 認証関連情報
７３３ 画像情報
７３４ プログラム
７４０ 演算処理部
７４１ 画像取得部
７４２ 特徴検出部
７４３ 拡大指示部
７４４ 顔領域検出部
７４５ 顔認証部
８００ カメラ
８１０ 送受信部
８２０ ズーム設定部
８３０ 撮影部
９００ 検出装置
９０１ ＣＰＵ
９０２ ＲＯＭ
９０３ ＲＡＭ
９０４ プログラム群
９０５ 記憶装置
９０６ ドライブ装置
９０７ 通信インタフェース
９０８ 入出力インタフェース
９０９ バス
９１０ 記録媒体
９１１ 通信ネットワーク
９２１ 検出部
９２２ 設定変更部
２００ 顔認証装置
２１０ 画面表示部
２２０ 通信Ｉ／Ｆ部
２３０ 記憶部
２３１ 検出用情報
２３２ 学習済みモデル
２３３ 特徴量情報
２３４ 画像情報
２３５ 姿勢情報
２３６ 認証結果情報
２３７ プログラム
２３８ 移動先推定用情報
２４０ 演算処理部
２４１ 画像取得部
２４２ 顔領域検出部
２４３ 姿勢検出部
２４４ 顔領域推定部
２４５ パラメータ調整部
２４６ 顔認証部
２４７ 出力部
３００ カメラ
３１０ 送受信部
３２０ 設定部
３３０ 撮影部
４００ 顔認証システム
５００ 顔認証装置
５４０ 演算処理部
５４５ パラメータ調整部
５４７ 出力部
５４８ 移動先推定部
６００ 顔認証システム
７００ 顔認証装置
７１０ 画面表示部
７２０ 通信Ｉ／Ｆ部
７３０ 記憶部
７３１ 検出用情報
７３２ 認証関連情報
７３３ 画像情報
７３４ プログラム
７４０ 演算処理部
７４１ 画像取得部
７４２ 特徴検出部
７４３ 拡大指示部
７４４ 顔領域検出部
７４５ 顔認証部
８００ カメラ
８１０ 送受信部
８２０ ズーム設定部
８３０ 撮影部
９００ 検出装置
９０１ ＣＰＵ
９０２ ＲＯＭ
９０３ ＲＡＭ
９０４ プログラム群
９０５ 記憶装置
９０６ ドライブ装置
９０７ 通信インタフェース
９０８ 入出力インタフェース
９０９ バス
９１０ 記録媒体
９１１ 通信ネットワーク
９２１ 検出部
９２２ 設定変更部
【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】