Vol. 44No. SIG 14(TOM 9)情報処理学会論文誌：数理モデル化と応用Nov. 2003
3 層ニューラルネットワークと変形テンプレート 法による動画像の人物検出
舘俊太†武藤佳恭††
動画像から人物を検知する画像処理システムを提案する．カメラを用いた自動検知システムはノイズの多い屋外の監視環境では誤判別を起こすことが多く，多様な監視環境下でも正確に作動するシステムの実現が望まれている．本手法では人物の見かけの大きさや姿勢，部分的な遮蔽，検知対象外の移動物体の混入，照明の急激な変動などに左右されない判別を実現するために，以下の手法を組み合わせて用いた．まず動物体の領域を抽出するためにフレーム間の差分を計算し，これを輪郭の画像に変換する．変形テンプレート法を用いて複数のテンプレートとこの輪郭とを比較する．比較した結果すべてを入力として 3 層ニューラルネットワークに与え，教師付き学習をさせて判別を行う．本手法は個々の移動物体を追跡して同定することはせず，画像中の侵入者の有無のみを輪郭形状を手がかりに判定する点を特徴とする．屋内と屋外の様々なシーンで実験を行い，手法の有効性を示した．
Detecting Human Shapes in Video Imagesby Three-layered Neural Network and Deformable Templates
Shunta Tate† and Yoshiyasu Takefuji††
We propose a visual surveillance system for detecting an intruding person in video images.In this system, a boundary contour image of moving objects is extracted from inter frame dif-ference and it is compared with several templates of human body outline based on deformabletemplate method. After the template matchings, all likelihood values of these matchings aregiven to a three-layered neural network and the network determines whether the video framecontains a person or not. The aim of the system is neither tracking nor identifying individualmoving objects, but rather discriminating video frames that contain an outline of a personfrom those that don’t. The experimental result shows that the system can distinguish an in-truding person from other moving objects and can be tolerant of sudden illumination changes,occlusion and body posture variation.
1.は じ め に
動画像を用いた侵入者の自動検知システムは，監視
の業務を行う人間の負担軽減が期待できるうえ，設置
条件の自由度の高さやコストの面でも有利なため，市
場の潜在的需要が大きい．関連研究も広範にわたり，
様々な画像処理技法を用いたシステムが提案されてい
る．使用するカメラも提案手法のように単一カメラを
使う手法から，複数カメラを用いる手法1)∼3)まで様々
だが，ここでは設置が容易でコストの安い単一カメラ
を用いた研究4)∼11)を中心に概説する．単一カメラに
よる屋内と屋外の動画像の例を図 1 に示す．
† 慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科GraduateSchoolofMediaandGovernance,KeioUniversity†† 慶應義塾大学環境情報学部Faculty of Environmental Information, Keio University
提案手法と従来手法について，各々がベースとして
いる画像処理技法と検出対象が複数か単一か，監視環
境が屋内か屋外かなどを表 1 にまとめた．〔ただし表 1
中で略されている記号はそれぞれ，(I) 屋内の監視，(O) 屋
外の監視，(S) 単独の人物を検出可能，(M) 複数の移動物体
が重なっていても人物の検出が可能，を意味する．〕
オプティカルフローによる方法4),5)は，樹木など反
射率の変動の大きい屋外シーンでの対象の追跡に効果
的であるが，計算コストが大きいという特徴を持つ．
また形の判定を別に行うなどして人物と人物以外の移
動物体をなんらかの方法で分離する必要がある．
伊藤らのモデル6)はテンプレートを上下 2 つに分け
ることによって，見た目の大きさが変動する人物や車
などの対象に対しても 1 組のテンプレートで検出でき
るような工夫をしている．ただしテンプレートの形状
が固定されているため，ある程度以上の姿勢の変化に
は追随できない．
Vol. 44No. SIG 14(TOM 9)3 層ニューラルネットワークと変形テンプレート法による動画像の人物検出49
表 1従来手法と提案手法の特性の比較Table 1Classiﬁcation of previous systems and proposed system according totheir methods and advantages.
SystemMethod ofmotiondetection
Method ofhuman shaperecognition
Operation
area※ 1Recognition
target ※ 2
Tolerance ofocclusionand posturevariation
Toleranceof drasticilluminationchange
Tracking
ProposedmodelInter framediﬀerenceMultiple templates& Neural networkI/OS/M○○-
Ito, et al.6)Inter framediﬀerenceSplitted singletemplateI/OS△△○
Tabb,et al.8)Inter framediﬀerenceActive Contour model& Neural networkI/OS△△○
Sakuma,
et al.9)Inter framediﬀerencePixel labelling& Object size analysisIS△○○
W 410)BackgroundsubtractionSilhouette analysis& Histogram analysisI/OS/M○△○
Pﬁnder11)BackgroundsubtractionBody parts analysisIS○△○
Iketani,
et al.5)Optical ﬂow-I/O--○○
※ 1 (I)...Indoor scene (O)...Outdoor scene※ 2 (S)...Single isolated object (M)...Multiple overlapped objects
図 1屋内と屋外の動画像の例Fig. 1Examples of video images of an indoor and anoutdoor scene.
一種のテンプレートマッチング法である動的輪郭モ
デル7)を用いた Tabb らによる研究8)は，輪郭を動物
体に収束させた後，外周の輪郭線の離心率で形状を数
値化する．次にこの数値をニューラルネットワークに
入力として与えて人物と人物以外の移動物体を判定し
ている．この方法では複数の歩行者が重なった場合に，
シルエットが単独の歩行者の一般的な形状から大きく
変化してしまうために誤判別を起こしやすい．そのた
め表 1 では判別対象は単独の人物となっている．また，
動物体の領域をある程度綺麗に切り出せるという前提
で動的輪郭を収束させているので，急激な照明変動が
起こると歩行者の周囲の変動領域が混入してうまく判
別できなくなる．そのため表中では急激な照明の変動
についての耐性がやや劣るとしている．
提案手法と同じくフレーム間差分を用いた佐久間ら
の手法9)では，差分画像から画像中の動物体の外接矩
形を推定し，時間的な前後の関係からパラメータの判
定を行って人物か否かを判別する．ただし形状を考慮
MotionDetectionLine Process
Three-LayeredNeural Network
Video Image
Output
Preprocess
MultipleDeformableTemplateMatching
図 2提案システムの構成Fig. 2Diagram of proposed system.
していないことと，人物と人物以外の小動物の判別に
見かけの大きさを用いているため，動物体が重なって
出現したり，照度変化などの外乱要因の大きな環境で
は正確に領域が同定できずに，物体の距離や大きさの
判定を誤る可能性がある．Haritaoglu らの W 4 と呼ばれる監視システム10)で
は背景の輝度の統計モデルを保持してこれを更新する
ことで，前景の移動物体の領域を精度良く切り出して
いる．また移動物体のシルエットを分析することで人
物の姿勢を推定しているが，W 4 のように背景モデル
を用いた手法は，急激な全体的な照明の変化が起こっ
たときに，背景モデルのパラメータが更新されるまで
の間動作が不安定になることがある．Wren らの提案した Pﬁnder 11)では，人体を複数の
部分に分けて人物の姿勢を精度良く推定しているが，
ノイズの多い屋外画像や複数人体には適さない．
ここで図 2 に提案手法の概略を示す．本手法では
まずフレーム間差分などの前処理をして移動物体の輪
50情報処理学会論文誌：数理モデル化と応用Nov. 2003
郭を抽出し，変形テンプレート法12),13)により複数テ
ンプレートとの比較を行い，ニューラルネットワーク
で結果を最終的に判別する．本手法の前提となった変
形テンプレート法は，回転や形状の変形をともなった
複数の対象図形を高い精度で検出する成果を出してい
る．一方，侵入者検知システムは対象とする人間の姿
勢や形状が多様なので 1 枚のテンプレートでは対応で
きない．そこで複数の変形テンプレートを用いるとこ
ろと，その結果をニューラルネットワークで総合的に
判定するところに提案手法の新規性がある．また動物
体の追跡（トラッキング）を行う他のいくつかの手法
と異なり，本手法は正確な物体の追跡を行わない．本
手法では，侵入者すべてを同定することは目的にせず，
各フレーム画像中に侵入者が 1 人以上存在するかどう
かを判定することを主眼としている．
また同じくニューラルネットワークを用いて形状を
判定する Tabb らの手法と比較すると，Tabb らの手
法では人物が別の動物体と重なったり周囲のノイズに
接すると，外周の離心率が大きく変化するのに対して，
提案手法が手がかりとする輪郭形状の線分はそれほど
変化しないため，このような外乱の多い状況下では提
案手法の方がより安定して判別できる特長がある．
2.手法の概要
2.1フレーム間差分と輪郭線の抽出
前処理としてフレーム間差分の計算と輪郭線の抽出
を行う（図 3）．
動画像の各フレームを t0, t1, t2, ...tn とする．前後
のフレーム間で輝度の差の絶対値をとって差分画像
s0, s1, s2, ...sn−1 を求める．ここで，t0 と t1 の差分
画像を s0，t1 と t2 の差分画像を s1 とする．s0 とs1 の画像間の積を求めることによって t1 の画像中の
動部分のみを抽出した画像が得られる．
上の処理で得られた画像にラプラシアンガウスフィ
ルタ ∇2G をかけて平滑化と微分処理を行う．次に零
交差点（zero cross）を求めてエッジを抽出し，最終
的に輪郭のみの二値画像を得る．
2.2変形テンプレート法
変形テンプレート法12),13)は，局所変形する二次元の
テンプレートを用いて緩和計算を行ってテンプレート
マッチングを行う手法である．対象への近似の度合い
と，収束した時点の変形の大きさによってテンプレー
トと対象画像が一致するかどうかの尤度（評価値）が
決まる．図 4 にテンプレートマッチングが収束した例
を示す．図中の数値 L はテンプレートと画像の一致
の評価値である．
DifferenceProductEdge detection
図 3フレーム間差分と輪郭線の抽出の模式図Fig. 3Diagram of computation of inter frame diﬀerenceand edge detection.
Template imageInitial positionAfter 30 steps
L=0.364L=0.118
図 4変形テンプレートが収束した例Fig. 4Example of template matching process, which dis-plays the deformable template successfully ﬁttingthe given image.
テンプレート画像を二次元空間 [0, 1]2 上の輝度値
の集合とする．この二次元空間上に変形のための関数
Dξ(x, y) : R2 → R2 を次のように定める．
Dξ(x, y) =
ξxmn · exmn + ξymn · eymn
exmn(x, y) = (2 sin (πnx) cos (πmy), 0),eymn(x, y) = (0, 2 cos (πmx) sin (πny)).(2)
ただし ，ξxmn，ξymn(m, n=1, 2, ...) は正規分布N(0, σ2) に従う互いに独立なパラメータ，λmn はλmn = απ2(n2 + m2)(m, n = 1, 2, ...) となる正規化
のための定数である．exmn，eymn は直交基底の関数で，
三角関数を用いてスムーズな変形を可能にしている．
M と N は変形の直交基底関数の最大の次数である．m，n は m = n = 1, 2, 3... をとる添数で，変形の各
段階に対応している．
パラメータ ξxmn，ξymn(m, n = 1, 2, ...) の集合を ξ
と表す．ξ の各要素に適当な実数を代入すれば，関
数 Dξ(x, y) は二次元空間上で任意の連続な変形を実
現することができる．なお，あるパラメータセットξ′ = {(ξxmn, ξymn), m, n = 1, 2, ...} の生起確率 Pr(ξ′)
は下式で与えられる．
Pr(ξ′) = ΠM,Nm,n=11
2πσ2 exp {−ξxmn2 + ξymn2
Vol. 44No. SIG 14(TOM 9)3 層ニューラルネットワークと変形テンプレート法による動画像の人物検出51
ここで，σ は ξ の確率分布の分散の大きさである．
テンプレート T を変形して得られる Tξ と入力画
像 Υ の類似度の評価値 E を以下の式で与える．
E(Tξ, Υ) =1nT
�(1 + Φ(x, y) | cos(β(x, y)) |). (4)
ただし Φ(x, y) は画像上の (x, y) の点におけるエッジ
のポテンシャルを表し，
Φ(x, y) = − exp {−ρ(δx2 + δy2)
12 }(5)
である．なお (δx, δy) は点 (x, y) から最近傍のエッジ
までの距離の成分であり，ρ はエッジどうしの対応を
スムーズにするための正の係数である．β(x, y) はテ
ンプレート上の (x, y) のエッジの傾きと入力画像上
の最近傍のエッジの傾きとがなす角度，nT はテンプ
レートの線分を構成するピクセルの数である．評価値E は，テンプレートが完全に画像に一致したときを 0
として 0～1 の間で得られる．
入力画像 Υ が与えられたときの，ξ の事後確率Pr(ξ | Υ) はベイズ則に従って以下のように変形され
る．ただし κ は正規化のための係数である．
Pr(ξ | Υ) = Pr(Υ | ξ)Pr(ξ)
Pr(Υ),(6)
Pr(Υ | ξ) = κ exp {−E(Tξ, Υ)}.(7)
あるテンプレート T に最適な変形を施したときに
得られる最大の類似度を求める問題は上式 (7) の最大
事後確率推定である．式の変型の結果，さらに
L(Tξ, Υ) = E(Tξ, Υ)
n=1(ξxmn2 + ξymn2)(8)
を導くことにより，最大事後確率推定は最終的に上式
(8) の右辺を最小化する ξ を求める問題として与えら
れる．ただし，L(Tξ, Υ) は変形の尤度も含めたテン
プレートマッチングの評価値であり，最大の類似度を0 とする．また γ = 1/2σ2 である．式 (8) の右辺を
最小化するような ξ は解析的に求められないので，ξ
による L の偏微分値を数値的に求め，下式の勾配法
に従って ξ を更新する．
∆ξ = −η ∂L(Tξ, Υ)
∂ξ.(9)
ただし， η は正の微小な係数である．
2.3テンプレート 集合
複数のテンプレートをあらかじめ用意しておき，テ
ンプレート 1 つ 1 つについて変形テンプレート法でテ
ンプレートマッチングを行う．侵入者の判別に有効な
図 5クラス III) のテンプレートの例Fig. 5Examples of class III) template.
テンプレートは主にI) 侵入者の輪郭形状II) 侵入者の部分的形状
III) 侵入者以外の物体の形状
の 3 つのクラスに分類できる．クラス III) のテンプ
レートの形状としては，あらかじめ監視環境に混入す
る可能性が高いことが分かっているような小動物など
があげられる．クラス III) の具体的な例としてここで
は鳩の形状のテンプレートの例を図 5 に示す．2.43 層ニューラルネットワーク
入力画像とすべてのテンプレートとの類似度をニュー
ラルネットワークで教師付き学習させ，侵入者の有無
を判別する．本手法では 3 層で全結合型の誤差逆伝搬
法のニューラルネットワーク14)を用いた．
なお，テンプレートのセットにクラス III) のテン
プレートを含める場合も，テンプレート自体を正事例
と負事例に分けて学習させる必要はない．入力画像の
データについて教師値を正しく与えてさえいれば，後
はニューラルネットワークがテンプレートマッチング
の結果を自動的に学習し，侵入者を判別してくれる．
3.実験の条件
3.1前処理CCD カメラによって得た動画像を 500 msec 間隔で
サンプリングし，16 シーンの合計 438 フレームにつ
いて，160 × 120 画素，256 階調のグレースケールの
フレームとして得た．続いてフレーム間差分の計算お
よび輪郭抽出の前処理を行った．図 10 の中段の画像
が前処理の後得られた画像の例である．3.2テンプレートマッチング
今回の実験ではテンプレート画像として図 6 のよう
に 17 種類のビットマップ画像を用意した．初めの 12
個がクラス I)，残り 5 個がクラス II) のテンプレート
にあたる．今回はクラス III) のテンプレートは用いて
いない．テンプレートを作成するにあたっては，実験
データとは別に撮影された人物の画像を任意に選び，
輪郭線の中から高いコントラストの線分を手書きで書
き出す方法を用いた．この生成方法は直感的で不確実
性が強く，テンプレート間の冗長性も大きいので，判
52情報処理学会論文誌：数理モデル化と応用Nov. 2003
34567821
12131415161110
図 6作成したテンプレートのセット（各升目は 67 × 133 画素）Fig. 6Prepared template set (The size of each template’scell is 67 × 133 pixels).
別に必要と思われる数をカバーするために 17 個と多
少多めに用意している．なお，クラス I) のテンプレー
トの数を 12 個から多少変化させても精度に大きく影
響することはないが，クラス II) のテンプレートの数
を少なくすると遮蔽された人物の判別精度が大きく下
がることが分かっている．
テンプレートマッチングは段階的に解像度を変えて
行った．アルゴリズムは以下である．( 1 )テンプレートを画面上の 1/8 単位でシフトさせ，
最も類似度の評価値の高い位置を探索する．こ
れを 3 方向の回転（30 度，0 度，−30 度）と
左右反転像の計 6 つの回転について行い，その
中で最も評価値の高かった回転と位置を初期値
とする．( 2 )勾配法でテンプレートを変形する．
( 3 )開始時は M = N = 1 の段階であり，以降処
理が進むごとに M = N = 2，M = N = 3 と
する．入力画像を 3 段階にぼやけさせるために
式 (5) の ρ の値を段階的に変更する．
( 4 )M = N = 1 の段階のみ勾配法でテンプレート
の移動を行う．( 5 )類似度の評価値 L が閾値を超えれば次の段階
の処理に進む．その前に繰返し数の上限を超え
たらそこでテンプレートマッチングを終了する．
( 6 )収束したら終了．していなければ ( 2 ) に戻って
計算を繰り返す．
なお，実験では人物のサイズの大小をカバーするた
めに，縮小率を変えて 1 つのテンプレートにつき 4 つ
のサイズを用いた．結果的に 17 × 4 で計 68 個の評価
値 L の値が得られる．これは 1 つの入力画像が R68
の特徴空間上の 1 点に変換されることを意味する．テ
ンプレートマッチングの各パラメータを表 2 に記す．
なお，文献 13) では 12 方向の回転画像を用い，初
期位置を複数定めて入力画像中の複数の対象を同時に
検出させているのに対して，提案手法では計算コスト
の理由で初期位置を 1 つしかとっていない．初期位置
表 2テンプレートマッチングのパラメータTable 2Parameter set of template matching.
各段階の繰返し計算の上限回数：(10, 15)各段階の L の閾値：(0.70, 0.50)α = 0.18，γ = 0.2，η = 0.008，ρ = (12, 8, 3)縮小率：(1.0, 0.86, 0.7, 0.5)
Input layer
Hidden layer
Output layer
図 7ニューラルネットワークモジュールの構成Fig. 7Diagram of the neural network component.
が 1 つのみだと結果が局所解に陥りやすくなるが，提
案手法は複数のテンプレートでテンプレートマッチン
グを行うことと，侵入者をすべて同定するのではなく，
侵入者が 1 人以上存在するかどうかを最終的に判別す
ることが目的なので，このように簡略した手法でも十
分目的を達成できる．3.33 層ニューラルネットワークによる学習
ニューラルネットワークを図 7 のように構成する．
ニューロンの数はそれぞれ，入力層 68，中間層 20，出
力層 1 とする．1 つの入力画像につきテンプレートマッ
チングの評価値 68 個を入力値とし，人物が含まれて
いるならば 1，含まれていなければ 0 の教師値を与え
て学習を行う14)．入力画像 438 フレーム中 100 フレー
ムを選んでトレーニング用のデータセットとし，残り
338 フレームを検定用のデータセットとした．なおト
レーニングデータ中 50 フレームに侵入者が含まれ，残
り 50 フレームは侵入者が含まれない画像である．ト
レーニングデータは屋内と屋外の環境の両方を含むが，
屋内では部屋の照明を明滅させることによって急激な
照明の変化を学習させ，屋外では外乱要因となる樹木
と天候変化による照明の変化のあるシーンを用いた．
検定用のデータにも同様の外乱要因のある画像を用い
たが，加えて，遮蔽の影響をテストするために検定用
のデータのみに歩行者が昇降する階段付近や，歩行者
の体が半分以上隠れるような家屋の門などのシーンを
図 8 を見ると，中間層の数は = 8～20 程度の範囲
なら局所解に陥らず，いずれも問題なく学習が収束す
Vol. 44No. SIG 14(TOM 9)3 層ニューラルネットワークと変形テンプレート法による動画像の人物検出53
表 3屋内画像と屋外画像における判別の精度Table 3Detection accuracy in terms of indoor scenes and outdoor scenes.
Operating on indoor imagesOperateing on outdoor images
Positiveexample dataNegativeexample data
Positiveexample dataNegativeexample data
Detection success / Trial101 / 10888 / 9249 / 7262 / 66
Detection accuracy94.50%80.43%
100020003000Iteration of Learning
Root Mean Squared Error
Learning Success Rate (%)
Hidden Layer = 20
Hidden Layer = 8
Single Layered Perceptron
 Linear Discriminant  Analysis
図 8誤差逆伝搬法と単層パーセプトロンによる学習曲線Fig. 8Learningcurveandtrainingerrorofback-propagation methods and a single-layer Perceptron.
ることが分かる．今回は今後の事例の追加などを考え
て多めに m = 20 とした．同図より単層パーセプトロ
ンや線形判別分析手法では実験データを完全には学習
できていないため，学習には非線形の識別面が必要で
あることが分かる．
4.実 験 結 果
4.1判別の精度
学習終了後，検定用のデータセットを用いて侵入者
を判別させた．判別の閾値は 0.5 とした．表 3 に屋内
画像と屋外画像それぞれの判別精度を示す．屋内画像
では 94%，屋外画像全体では 80%程度が正しく判別
できた．なお，表中の Positive example data と Neg-
ative example data はそれぞれ正事例（侵入者あり）
と負事例（侵入者なし ）のデータを意味する．
図 9 に判別の閾値を動かしたときの判別精度の変化
を示す．なお，図 9 中の Detection accuracy は 338
の検定データのうち，侵入者の有無を正確に判別で
きたデータの割合，False positive rate は侵入者のな
いデータのうち，誤ってありと判定されたデータの割
合，False negative rate は侵入者のあるデータのう
ち，誤ってなしと判定されたデータの割合，をそれぞ
00.10.20.30.40.50.60.70.80.91Threshold
Detection accuracy
False positive rateFalse negative rate
Rate (%)
図 9閾値の変化による判別の精度Fig. 9Detection accuracy with respect to threshold.
れ意味する．学習時に 0.5 を閾値として学習させたた
め，0.5 をピークに最も判別の精度が高いという結果
になった．4.2照明光源の変化に対する耐性
図 10 に実際の判別の例を示す．画像の上段は入力
画像，中段は差分画像から抽出した輪郭線の画像，下
段はそれぞれの画像に L < 0.3 の類似度で一致した
テンプレートのうち，最大の類似度のものを示した．
ただし，6 番目のフレームに関してのみマッチングし
たテンプレートを複数示している．各列の下の数値は
ニューラルネットワークの出力値であり，この値が 0
に近ければ侵入者がいないと，1 に近ければ侵入者が
いるとニューラルネットワークが判定したことを意味
この例では監視中に室内の電灯を消して，照明条件
を急激に変化させた．そのため 6 番目のフレームで背
景の線分のすべてが変動領域として抽出されている．
しかしニューラルネットワークはあらかじめこのよう
な画像を学習しているので，0.055 と低い値を出力し
ており，人物がいないことを正しく判定できている．
差分画像を用いた従来手法では照明の急激な変動時
に誤検出を起こすことが多かったため，これを学習に
よって正しく判別できるのは提案手法の特長といえる．4.3代表的な判別の成功例と失敗例
図 11 に代表的な判別の成功例と失敗例を示す．
ニューラルネットワークが侵入者ありと判定した画
像については最大の類似度で適合したテンプレートの
位置を四角の枠で示した．
54情報処理学会論文誌：数理モデル化と応用Nov. 2003
0.0570.8980.8910.9100.1970.0550.0650.341
12345678Frame no.
Original image
Frame Difference+Edge detecition
Template match
Output of neuralnetwork
図 10実験例．画像の上段は入力画像，中段は抽出された輪郭線の画像，下段はそれぞれの画像に適合したテンプレートFig. 10Experimental result. The top row of the images shows the original videoframes, the middle row shows boundary contour images, the bottom rowshows deformable templates ﬁtting respective frames.
acbdef
Detectionsuccess
Detectionfailure
0.8360.6180.6520.8950.7440.055
0.0610.3210.4350.725
図 11代表的な判別の成功例と失敗例Fig. 11Examples of detection success and detection failure.
成功例では図中 a，c，e の遮蔽された人物，b の姿
勢の変動のある人物，d の樹木の反射の変動によるノ
イズを含む屋外画像中の人物，f の室内照明を消灯・
点灯したときに生じる急激な変動，をそれぞれ正しく
判別している．
失敗例では g は人物が近すぎたため，h は人物が遠
くて見かけの大きさがどのサイズのテンプレートにも
適合しなかったため，i は人物の見かけの大きさが小
さいことと樹木の反射の変動によって頭部が切れ，樹
木と区別がつかなくなってしまっているため，それぞ
れ人物を検出できなかった．また j は動物（猫）の輪
郭形状が人物の遮蔽された上半身の形状に似ているた
め，侵入者と誤って判定してしまった例である．
4.4変形テンプレート 法の効果
表 4 に変形テンプレートを用いた場合と，テンプ
レートをいっさい変形させずに回転と位置だけを変え
てテンプレートマッチングして判別させた場合の結果
を比較して示す．判別には屋内と屋外の両方の画像を
用いた．変形テンプレート法を用いた場合，判別の精
度が 10%以上良いことが分かる．
Vol. 44No. SIG 14(TOM 9)3 層ニューラルネットワークと変形テンプレート法による動画像の人物検出55
表 4変形テンプレートを使った場合と使わなかった場合の判別の精度Table 4Detection accuracy in terms of deformable templates and normal templates.
Using deformable templatesUsing normal templates
Positiveexample dataNegativeexample data
Positiveexample dataNegativeexample data
Detection success / Trial150 / 180150 / 158114 / 180146 / 158
Detection accuracy88.76%76.92%
画像による侵入者検知システムの外乱要因として，
主に表 5 のような項目が知られている9)．提案手法で
用いたフレーム間差分による方法は，背景モデルを保
持する手法10),11)に比べると，表 5 の 3)，4) の外乱
要因によるノイズが混入しやすい9)．また，表 5 の 1)
の外乱が起きるとフレーム間で大きな差異が生じるた
め，一時的に監視領域の全域で変動部分が抽出される
ことがある．
検知対象である人物が画像中，どのような姿勢と位
置と見かけの大きさで出現するかをあらかじめ決定す
ることはできないので，このような外乱要因が増せば
増すほど，また検知対象の形状の自由度が増せば増す
ほど，両者の区別が難しくなる．従来手法はこの困難
を避けるために，特定の対象のみを検知対象とするか，
動作環境を限定することで精度を上げることが多かっ
た．たとえば図 1 上段の通路のように歩行者の見かけ
の大きさが変化しない角度と位置にカメラの設置場所
を制限したり，Pﬁnder 11)のように人間以外の動物が
監視領域に侵入しない前提で設計するような方法がこ
れにあたる．本研究では，テンプレートマッチングと
ニューラルネットワークの形状認識の処理によって，
侵入人物が画像中に起こす変動とこれらの外乱とを区
別することができるので，特定の制約を行わずに外乱
要因の多い環境でも侵入者を検出できた．
また提案手法は他の手法と異なり，動物体の正確な
追跡を行わない．代わりに，変動の起こった領域のあ
らゆる場所で人物らしき輪郭形状がないかど うかパ
ターンマッチングすることに主眼を置いている．その
ため結果的に，部分的に遮蔽された人物，重なった複
数物体の移動，前処理で排除できなかった樹木のノイ
ズなどがある状況下でも侵入者を検知することができ
る．対して，W 4 などのシステムでは動物体が何かを
正しく判別するためには，背景から動物体のシルエッ
トが正確に切り出せていることが前提となっている．
この点に相違がある．
また，監視システムの運用時には，設置環境の特徴
として図 11 j の例のように猫や鳥といった既知の特
表 5侵入者検知システムの外乱要因の分類Table 5Classiﬁcation of external noises whichdeteriorate the accuracy of surveillance system.
1)照明光源の変化
雲の動きや日周変化などによって起こる照度の変化，室内監視時に照明を点灯/消灯したときに起こる画像全体に生じる変化
2)移動光源による光の入射巡回する警備員の懐中電灯や窓の外の車のヘッドライト
3)影や反射の変動侵入物体やそれ以外の物体の影や反射率の変動
4)監視領域中の既存物の動き
風になびく樹木やカーテン，切れかかった蛍光灯の明滅など 1) よりも狭い範囲に現れる変動
5)監視中の背景の変化駐車車両が動き去った場合などに起こる背景の変化
6)監視象以外の移動物体の混入小動物や風に飛ぶゴミ袋やカメラの傍を飛ぶ昆虫等
表 6計算時間の平均Table 6Average of the runtime.
CPU: Pentium III 667 Mhz
Average timeStandarddeviation
Preprocess0.10 sec0.034 secTemplate matching0.90 sec0.54 secNeural network0.0091 sec0.00036 sec
Total1.01 sec0.54 sec
定の外乱要因が高い確率で出現することがあらかじめ
分かっているような場合がある．その場合，猫や鳥の
形状のビットマップのテンプレートを複数書き出して
つけ加え，ニューラルネットワークを再学習させるこ
とにより，判別の精度を向上させることができる．こ
のように検出対象以外の負事例の対象についてもテン
プレートを用意できる点に提案手法の利点がある．
6.お わ り に
侵入者検知のための手法を提案した．提案手法は輪
郭形状を手がかりとしてテンプレートマッチングと学
習を行うため，人間の姿勢の変化や身体の一部の遮蔽，
または照明の消灯・点灯によって起こる背景の変化に
対処できることが示された．
また提案手法は監視対象の形状特徴をテンプレート
56情報処理学会論文誌：数理モデル化と応用Nov. 2003
として可視化して保持している点に特徴があり，監視
対象以外の負事例の物体についてもテンプレートを用
意して判別の精度を上げることができる．
また，1 フレームにかかる処理時間を示した表 6 を
見ると，システム運用時の計算時間の大部分をテンプ
レートマッチングの計算が占めている．今後，並列処
理による高速化や，冗長性を小さくするために統計的
な手法でテンプレートを取捨選択するなどの改善が必
参 考 文 献
1) Collins, R., Lipton, A., Fujiyoshi, H. andKanade, T.: Algorithms for cooperative multi-sensor surveillance, Proc. IEEE, Vol.89, No.10,pp.1456–1477 (2001).2) Stauﬀer, C. and Tieu, K.: Automated multi-camera planar tracking correspondence mod-eling, Proc. IEEE Conference on ComputerVision and Pattern Recognition (CVPR’03),Vol.1, pp.259–266 (2003).3) Khan, S., Javed, O., Rasheed, Z. and Shah,M.: Human tracking in multiple cameras, Proc.8th IEEE International Conference on Com-puter Vision (ICCV’01), Vol.1, pp.331–336(2001).4) 谷内田正彦：ロボットビジョン，8 章，昭晃堂，東京 (1990).5) Iketani, A., Nagai, A., Kuno, Y. and Shirai,Y.: Real-Time Surveillance System DetectingPersons in Complex Scenes, Real-Time Imag-ing, Vol.7, No.5, pp.433–446 (2001).6) 伊藤渡，上田博唯：物体の見かけの大きさ変動に追随できるテンプレートマッチング法，信学技報（PRMU 96-43 ），Vol.96, No.141, pp.45–50(1996).7) Kass, M., Witkin, A. and Terzopoulos, D.:Snakes: active contour models, Int. J. of Com-puter Vision, Vol.1, No.4, pp.321–331 (1987).8) Tabb, K., Davey, N., Adams, R. and George,S.: The Recognition and Analysis of Ani-mate Objects using Neural Networks and Ac-tive Contour Models, Neurocomputing, Vol.43,pp.145–172 (2002).9) 佐久間喜朗，伊東潔，増田功：フレーム間差分を用いた侵入物体検出法，テレビ 学技報，Vol.14, No.49, pp.1–6 (1990)．10) Haritaoglu, I., Harwood, D. and Davis, L.S.:W4: real-time surveillance of people and theiractivities, IEEE Trans. Pattern Analysis andMachine Intelligence, Vol.22, No.8, pp.809–830(2000).11) Wren, C., Azarbayejani, A., Darrell, T. and
Pentland, A.: Pﬁnder: Real-time tracking ofthe human body, IEEE Trans. Pattern Anal-ysis and Machine Intelligence, Vol.19, No.7,pp.780–785 (1997).12) Amit, Y. Grenander, U. and Piccioni, M.:Structuralimagerestorationthroughde-formable template, J. of the American Statis-tical Association, Vol.86, No.414, pp.376–387(1991).13) Jain, A.K., Zhong, Y. and Lakshmanan, S.:Object matching using deformable templates,IEEE Trans.Pattern Analysis and Machine In-telligence, Vol.18, No.3, pp.267–277 (1996).14) Rumelhart, D.E. and McClelland, J.L.: Paral-lel Distributed Processing, The MIT Press, Uni-versity of California, San Diego (1986).
(平成 15 年 2 月 5 日受付)
(平成 15 年 3 月 31 日採録)
舘俊太（正会員）
1997 年慶應義塾大学環境情報学
部卒業．1999 年同大学院修士課程了
（政策・メディア）．2003 年同大大学
院博士課程了（学術）．現在，大阪
大学生命機能研究科研究員（COE）．
ニューラルネットワーク，視覚脳機能のモデルとデー
タ解析の研究に従事．
慶應義塾大学工学部電気工学科卒
業（1978），同大学院修士課程修了
（1980），同博士課程修了（1983）．工
学博士（1983）．南フロリダ大学コン
ピュータ学科助教授（1983～1985），
南カロライナ大学コンピュータ工学科助教授（1985～1988），ケースウエスターンリザーブ大学電気工学科准
教授（1988～1996）．tenured 受賞（1992）．慶應義塾
大学環境情報学部助教授（1992～1997），同大学教授
（1997～現在）．研究：ニューラルコンピューティング，
セキュリティ．NSF–RIA 賞（1989），IEEE Trans. onNN 功労賞（1992），IPSJ 論文賞（1980），TEPCO 賞
（1993），KAST 賞（1993），高柳賞（1995），KDD 賞
（1997），NTT tele-education courseware 賞（1999）．
政府顧問：NCC（フィリピン），VITTI（ベトナム），
CTTISC（ジョルダン），タイ，スリランカ，マルチ
メディア大学（マレーシア）．22 冊の本と 200 編以上