【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、不審人物を検出して通報を行う装置に係り、不特定多数の人が利用し防犯対策の必要な装置、たとえば銀行の現金自動支払い機等に利用される警報装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】現在、銀行の現金自動支払いコーナー等では防犯上テレビカメラを設置して、管理人が映像を監視するか、ビデオテープレコーダーに録画を行なっている。 しかし、管理人が映像を監視する場合、常時監視していなければならず効率的でない。 又、ビデオテープレコーダーに録画する場合は、ユーザーが現金自動支払い機を操作している時間だけに限っても、利用者の多いところともなると、ほとんど１日中利用されており、録画時間も膨大となる。 又、ビデオテープレコーダーへの録画は、事後のチェックならば良いが、リアルタイムでの防犯という意味では効果があまり期待できない。

【０００３】現金自動支払いコーナーでの防犯上の問題とは、その場所での犯罪の発生というのも１つの重要な問題であるが、キャッシュカードと暗証番号を入手して他人の口座から現金を引き出すという犯罪の発生が多い。

【０００４】この場合、盗まれたキャッシュカードがあらかじめ通報されておれば、その番号の使用を管理人がカメラで常時監視することにより防げるが、通常は通報及び監視体制ができ上るまでに引き出される例が多く、
その場合は役に立たない。 しかも、犯人はビデオカメラによる録画や公衆の目撃の可能性を少なくするため、帽子をかぶったり、サングラスをかけたりマスクをしたりして顔が容易に判別できないような対策を取っている場合が多く、ビデオに録画された映像を後で再生しても、
犯人逮捕の手掛かりにはなりにくいのが実状であった。

【０００５】本発明は、カメラ等で取り込んだ来訪者の顔の映像を画像処理することにより、不審人物の可能性があると判断されたとき、リアルに管理者等に通報が行える警報装置を提供することを目的とするものである。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明の第１項記載の警報装置は、来訪者の顔の映像を取り込む画像取り込み手段と、取り込んだ画像情報より顔の特徴部分を抽出する特徴抽出手段と、各特徴部分の抽出度合を判定する判定手段と、判定結果に従い通報を発する通報手段とを備えてなることを特徴とする。

【０００７】またさらに、請求項１に記載において、各特徴部分の検出度合を重み付けして判定する判定手段を有してなることを特徴とする。

【０００８】

【作用】たとえば、盗すまれたキャッシュカードを使用する者は、他人やカメラに顔を識別されにくいように帽子，サングラス，マスク等で顔の一部をかくすことが多い。 本発明は、上記構成により、カメラ等で取り込んだ映像を画像処理し、人の顔の目，耳，鼻等が検出できない時、不審人物の可能性があると判断し、管理者等に通報する。

【０００９】また、検出度合を重み付けして判定することにより、個人差等を考慮して、より正確に不審人物の可能性を判断するものである。

【００１０】

【実施例】本例は、不特定多数の人が利用する施設において、来訪者の顔の映像を取り込むカメラ部と、取り込んだ画像情報を処理し目，耳，鼻，口等の顔の特徴部分を抽出し、サングラスやマスクのためにそれらが抽出できない時、不審人物候補として、秘かに管理人に通報するシステムである。 キャッシュコーナーにてカメラで取り込んだ映像を処理し、顔の要素である目，鼻，口を検出し、それらが正しく検出できない時は、上記理由で不審人物である可能性が高く、この場合、リアルタイムでの検出と同時に管理者に通報することにより、即座に適切な措置がとれる。 例えば秘かに通報音を聞いた管理者は、カメラにてその人物の行動等を詳細に監視するとともにビデオテープレコーダー等に録画する。 上記操作は通報時のみ行えば良く、常時監視したりすべて録画したりする必要がないので無駄が省け、万一犯罪人であった場合、後からの検索も容易となる。

【００１１】以下、図面に従って本例の詳細を説明する。

【００１２】図１はシステム構成例を示す図である。

【００１３】１は現金自動支払いコーナー、２は管理室である。 １２は現金自動支払い機本体、１３はその操作部、１１はそれを利用する人間を示す。 １４は利用者１
１を監視するビデオカメラ、１８は映像信号線、１５は本発明の中心を成す画像処理装置、１６はモニタディスプレイ、１７はビデオテープレコーダ、１９は外部への通報ラインである。

【００１４】図２に画像処理装置１５の詳細なブロック図を示す。

【００１５】カメラ１４からの画像は、画像入力部２２
にまず取り込まれ画像処理部２４に送られる。 画像処理部２４では一旦、画像を画像メモリ２５に蓄え、後に述べる画像処理をほどこす。 ＶＴＲ１７（図１）は管理者（図示しない）の操作あるいは全体を管理するＣＰＵ２
６によって、必要な場合カメラ１４の映像を録画する。
モニタディスプレイ１６はＶＴＲ映像の再生処理画像の再生等に使用される。 ＣＰＵ２６は更に、メインパネル（画像処理装置１５の表面部分）に警報表示をしたり音を鳴らせたり外部へ通報するための表示・通報部２７を制御する。

【００１６】図３及び図４は、本発明の不審人物検出時の画像変化を示す例で、図３（ａ）〜（ｄ）は不審人物でない場合、図４（ａ）〜（ｄ）は不審人物の可能性がある場合である。

【００１７】図５はその検出アルゴリズムを示すフローチャートである。

【００１８】以下図３，４，５にしたがって検出の具体例を説明する。

【００１９】まず図３，図５を参照して不審人物でない場合を示す。

【００２０】通常、利用者が現金自動支払い機を利用する場合、キャッシュカードを入れ暗証番号を入れ、照合が終わった時点で利用が可能となる。 図５のスタート（ステップｎ１）はその時点である。 図２のＣＰＵ２６
はそのスタート信号を現金自動支払い機１２より受けることにより、画像取込（図５：ステップｎ２）を行なう。

【００２１】そうして取り込まれた画像は、図３（ａ）
に示す階調を持った画像である。 画像処理部２４ではその画像に２値化、エッジ検出、細線化処理（図５：ステップｎ３）を行って、図３（ｂ）に示すような線画にする。

【００２２】次にほぼ画面中央にある楕円もしくは円形の線を顔の輪郭と判定し、その輪郭より顔の重心を導出する（図５：ステップｎ４）。 必要があれば重心を中心に、顔の拡大、顔以外の部分の消去を行ない、図３
（ｃ）を得る。

【００２３】重心からの距離、方向によって、まゆ毛，
目，鼻，口のそれぞれの存在領域を決め、大きさ、形を標準図形とのパターンマッチング等の処理によって、まゆ毛，目，鼻，口を検出する（図５：ステップｎ５，ｎ
６，ｎ７）。 この場合、図３（ｄ）のように、まゆ毛２
個，目２個，鼻１個，口１個が正常に検出できるので、
図５：ステップｎ１２の「不審人物でない」という結論を得る。

【００２４】この場合、図２のＣＰＵ２６は特に不審人物であるための対策を取る必要はなく、何もしない。

【００２５】次に図４，図５を参照しての不審人物の可能性が有る場合を示す。

【００２６】画像を取り込み、（図４（ａ））、２値化，エッジ検出，細線化処理をして線画にし（図４
（ｂ））、顔の輪郭を決定し、重心を求め，拡大，削除をして顔だけ取り出す（図４（ｃ））ところまでは、前記の場合と同様である。

【００２７】ここで、重心からの距離，方向，大きさ，
形によって、２個のまゆ毛，２個の目，１個の鼻，１個の口を検出しようとするのであるが、図４（ｄ）に示すように、サングラスのエッジ、マクスのエッジしか検出されない。 従って、図５のフローチャートにおいては、
まゆ毛，目，鼻，口が正常に検出できないので、ステップｎ６からｎ７を経てｎ８に進む。 ステップｎ８では、
検出程度に応じて不審度ｇを算出し、ステップｎ９にてあらかじめスレッショルド値ｇｏとの比較を行なう。 図４の例の場合、まゆ毛，目，鼻，口が全く検出できないので、当然ｇ＞ｇｏとなり、ステップｎ１１にて不審人物の可能性有と判断する。

【００２８】図４のステップｎ８〜ｎ１０の処理は、まゆ毛，目，鼻，口等の顔の要素は個人差もあり、すべてを確実に検出することがむずかしいことによる。 たまたままゆ毛が薄かったり、ひげをはやしていたり、普通のメガネをかけていたりすると、顔の要素が図３（ａ）〜
（ｄ）に示したように、すべて確実に検出できるとは限らない。 したがって、前述したように各々の要素がどれだけ確実に検出できたかを重みをつけて不審度ｇを算出する。

【００２９】たとえば、 ｇ＝１／（ｋ ₁ ｘ ₁ ＋ｋ ₂ ｘ ₂ ＋ｋ ₃ ｘ ₃ ＋ｋ ₄ ｘ ₄ ＋ｋ ₅ ｘ ₅ ＋ｋ ₆ ｘ ₆ ） ｘ ₁ ：右まゆ毛の確実性、 ｘ ₂ ：左まゆ毛の確実性、 ｘ ₃ ：右目の確実性、 ｘ ₂ ：左目の確実性、 ｘ ₅ ：鼻の確実性、 ｘ ₆ ：口の確実性、 ｋ ₁ ＝ｋ ₂ ：まゆ毛の重み、 ｋ ₃ ＝ｋ ₄ ：目の重み、 ｋ ₅ ：鼻の重み、 ｋ ₆ ：口の重み、 のような算出方法を用いる。

【００３０】ここで、ｘ ₁ 〜ｘ ₆は画像処理を行なって検出した顔の要素の確からしさであり、ｋ ₁ 〜ｋ ₆はそれぞれの顔の要素が人間を判別するのに重要である（したがって不審者は隠そうとするから）度合を示す重み定数である。 以上のように算出したｇを評価するのに、あらかじめｇｏとの大小比較を行なって不審人物かどうかの判定を行なう。

【００３１】ｋ ₁ 〜ｋ ₆はあらかじめ定数として組み込んでおくが、学習的に修正することが可能である。 ｇｏについては実際に運用してテストを繰り返したのち、最適なものを決められるよう、管理者による設定が可能であるようにする。

【００３２】サングラスだけをかけた人、マスクだけをした人、あるいは両方をしている人が、上記アルゴリズムに従って不審人物であると判定されても、必ずしも本当の犯罪人であるとはいえない。 現金自動支払い機をサングラスをかけて使用するというのは、通常考えにくいというだけであるので、ただ不審人物の可能性が、沿うでない場合よりも高いというだけである。

【００３３】したがって、不審人物という判定があった場合は、その旨を管理者に通報、警告することにより、
管理者がその人物を詳細にチェックする、あるいはビデオテープレコーダーに録画するという行動をとる。 あるいは、キャッシュカードの番号を照合したり、引き出し金額を記録したり、その人物の行先、方向、車ならばそのナンバー等を記録する。 その時点では可能性だけのことなので、プライバシーの侵害にならない範囲でのあらゆる記録、チェックを行なうことになる。 もし、後で盗用キャッシュカードであることが判明した場合、犯罪走査に非常に役に立つ。

【００３４】なお、実施例のように現金自動支払コーナーでの利用の他、玄関、入口等各種の場所での利用も可能であることはいうまでもない。

【００３５】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、現金自動支払いコーナーの監視等において、不審人物を画像処理にてその候補者を自動的に検出し、その時にのみ、管理者が詳細にチェックしたり、録画をしたりするだけで良いので、常時管理者がビデオ映像を監視したり、常時ビデオテープレコーダーに録画する必要がない。 又、その時には映像を見る、録画すること以上の詳細な監視対策がとれる。 本装置は、盗用カード利用に対する犯罪走査に役立ち、現金自動支払いコーナーの防犯対策等ともなる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例を示すシステム構成図である。

【図２】図１の主要部分のブロック図である。

【図３】アルゴリズムによって画像処理を行う画像変化の一例を説明する図である。

【図４】他の画像変化の例を説明する図である。

【図５】アルゴリズムの一例を示すフローチャートである。

【符号の説明】

１４ ビデオカメラ １５ 画像処理装置 １９ 通報ライン

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