動体検知の原理は、二枚のキャプチャ画像を比較(演算合成）し、その差分の絶対値を検出用の画像とします。 差分画像にはピクセル毎に２５６階調×ＲＧＢ３色分の濃度を持っています。ＲＧＢそれぞれが０の黒から２５５の白までです。 差分画像のヒストグラムテーブルの判定用濃度、つまり敷居値以上のビットを各色毎にカウントすることで、 動体レベルを簡単に算出出来ます。

もっとも、たとえば侵入者検知の場合、検知対象となる人間の動きは、被写界でかなりの面積を占める事は言うまでもなく、そのような カメラの設置方法を取ることも当たり前なので（人が小さく写るようなカメラレンズや被写界を選択すること自体、システムとしては ナンセンスだ）、光学迷彩でもしていない限り、検出値の激しい上昇を、人物検知の状況として設定する事で、難しい微調整を行わずとも 比較的簡易に侵入者を検知することは出来るでしょう。

ただ、感度と敷居値という概念をＧＵＩに数値で直接表現してしまうと、どうしても難解さが伴いますので、次回バージョンでは GeoVisionのような環境値表示と設定値を組み合わせたバーグラフか円グラフで設定可能にしようかと考えています。バーグラフ だとそのまんまなので、オーディオ系のＶＵメーター風が格好良いかなと思ってます。（真似すんなよ＾＾）

検出対象としてヒストグラムテーブルを選定したのは、差分合成後の任意の輝度値を自由に検査可能だからです。 カメラによっては、蛍光灯などによって、色調が断続的に変化したり、ビデオノイズ、ゴーストなどにより検出値が頻繁に変化します。 鋭敏な輪郭領域の検査などでは、平面全体の変化と不安定要素の区別を行う為に、非常に無駄で無意味な処理を重ねなければならないと 考えています。そこで、画像そのものの変化ではなく、変化によって生じたヒストグラムテーブルの変化を調査対象にすることで 不定形要素を排除しようと考えた訳です。まぁ、やってることは結果的には、簡易動体検知のプロセスでは当たり前の ローパスフィルター処理と同等ですので、難しい計算無しに、特徴抽出の一種である敷居値法を使ってしまっているとも言えます。 基本的に私はシグマなんぞの計算式が出て来る学術書は読みたく無いので、実用本位で画像ライブラリの機能の組み合わせだけで 処理する方向で進めてます。（パターン認識専攻の先生方ごめんなさい）。 ただし、この方法ではオプティカルフローは検出出来ませんので、領域分割による別の方法を 併用して検査する事を考えています。

設定が複雑だと、「動かない」とか「正しく判定出来ない」と設定不良をソフトの問題に転化する人が途端に 増えますし(笑)。使う人がすべて好奇心と研究心を持って使ってくれればいいんですけどね。フリーで出してる以上は無理かな。

また、メディアン処理のピクセル範囲を大きくしたり、モザイク処理、ポスタリゼーション（減色）処理と併用する事で 検出パターンを変化させる事も出来ます。MoDeCaの場合は処理は実装してますが、ＧＵＩの取扱が複雑になるので、内部で固定処理 しています。実際の利用では有効なシーンはほとんどありませんから（シャワー室や、雨の日とか雪の日には有効かも）。 こんなことがリアルタイムに出来るのも、昔に比べるとＣＰＵの演算速度が飛躍的に向上した成果でしょう。

比較する画像については、基準画像を保持し現在の画像と比較する方法と、随時に前後２枚の画像を比較する 方法がありますが、MoDeCaでは、どちらか選択するようにしています。人工光源下での侵入者検知は基準画像比較が良い と言えますが、自然環境では、雲の動きや天候、太陽の動きで基準画像が変化しますので、定期的に基準画像を撮り直すか 後者の方法による前後比較が良いでしょう 差分画像を使う手法は、ソフトウェアで行う動体検知では、処理手順の差はあれ、極めて一般的な方法です。

MoDeCaは、ビデオストリームを直接内部でオンメモリー処理しています。 そのため、３２０ｘ２４０のサイズの画像であれば毎秒１０〜１５コマ程度の検知動作が可能です。 ソフトハウスの製品版では何社かが出しているようですが、開発コストの割にはハードウェア搭載の動体検知の方が良さそうな感じでした。 差分検出法はありふれた手法です。オプティカルフロー解析以外で動体検知の特許取ろうとしている会社は時代遅れの馬鹿ってもんです。ましてや、防衛特許のような後ろ向きな戦略は、企業として度量と経営者の性格の矮小さを表明しているだけでしょう。

さて、このような差分画像検知にも弱点はあります。つまり光学迷彩が有効な事です。 背景画像を物体表面に投影し擬似透明化（まだ発明されて無いってば！）している場合は検知不能ですが、 赤外線照明など、迷彩装置の特性を逆手にとれば大丈夫でしょう。 グレイの色調の拡散環境光化でグレイの衣装の人物の検知は非常に困難です。 感度を上げるとビデオノイズや蛍光灯照明のバラツキ、電子シャッターの変化までも感知してしまいます。 そのような場合には、二値化したマスク画像をはさむ事で、動体を容易に抽出できます。しかし、処理の階層が増える度に 当然のごとくＣＰＵパワーを消費しますので、妥協点を見つけるのが良いでしょう。

また、基底画像を用いた動体検知では、動く物体３フレーム分のマスク画像の合成によって、動体そのものを抽出可能です。これらは 画像処理工学分野では当たり前に使われる手法ですが、パソコンレベルではＣＰＵの負荷が高過ぎてフレーム内の動体が逃げてしまう 場合もあり、中々実現しませんでした。昨今の強力なＣＰＵを用いれば十分可能な手法ですので、そのうち実装しようと思ってます。 動体そのものを抽出することが出来れば、その重心点のを求めて軌跡を描く事も簡単です。フレーム内の遠近に応じたスケールテーブル を持たせれば、人物の身長算出や車両の識別も出来ます。また人間工学で用いる動線調査でも便利に利用できるでしょう。 オプティカルフローと組み合わせた、モブシーンでの複数人物の識別も夢では無いかもしれません。現在のＰＣのパワーですと ＶＧＡサイズで毎秒５コマ〜１０コマの能力ですが、１０倍になればミサイルの迎撃も可能かも(笑)

MoDeCaはノイズなどで、常に３０％程度はカウントされますが、動体を検知すると、一気に８０％程度まで値が 上がるので、動体を検知したとしています。蛍光灯や草木の動きはしきい値、及び感度調整で最適化します。 現在は、数値処理や隣接画素判定及びベクトル判定は行っておりませんが、ほぼ実用精度に達しています。

実験的には、任意の時点でキャプチャした固定元画像を使ったり、元画像にメディアンフィルターを掛けて ノイズマージンを減らしたり、ListCamでおなじみの多重加算合成による多フレーム差分を利用したりしましたが、 一般的なユーザーのＣＰＵパワーを対象にすると、レスポンスが悪化するだけで、平均的な利用方法であまり大きな効果も みられませんでしたので、手動による感度調整で最適化する仕様になっています。

とりあえず、実験結果から判断すると、基準画像を固定とする比較方法では、ListCamなどでもノイズ軽減の為に搭載している 複数画像フレームの平均加算合成を用いる事で、ビデオノイズやスポット、微細な画像のゆらぎ、水面の反射、風、蛍光灯の明滅、雨などの 自然現象による差分はかなり軽減出来ることが判明している。これに加えて、感度と敷居値をアジャストすれば、必要な実用設定 は得られるだろう。

その他、多フレーム（３フレームでも可能）による多重演算マスク処理で、動体のみを切り出す事も可能ですが、 これもやはりＣＰＵパワーを食いますので、実験だけにしてあります。将来的に一般ユーザーのＰＣのパワーが高まれば ぜひ実装したいと思っています。

動体抽出を行う為には、さらにこの差分画像から二値化したマスク画像を作成します。 マスク画像の作成は、水平成分と垂直成分を比較し、差分を得ることで、影が出来るだけ生じないようにします。 スネーク処理やマジックワンドの使えるOpenCVライブラリーをお持ちの方は簡単ですね。

最後に、２コマ目の画像とＡＮＤ合成することで、完全な抽出画像を得る事が出来ます。 どれだけ正確な抽出画像を得る事が出来るかは、マスク画像の作成方法にかかっています。オプティカルフローによる動体方向の 重なりを反映させる事がベストでしょう。

それにしてもこの手法。よく考えると動体を分別するMPEGの圧縮過程にもそっくり似てますね。

また、差分抽出領域の逆の領域、つまり背景領域を何度かにわたって置換合成することで、静的背景画像を得る事も出来る。 要するに、動く物体の無い部分だけを継ぎ接ぎ的に次々と合成する事で、 全体として、激しく動く物がほとんど存在しない背景を作り出す事が出来る訳だ。 ベース画像固定の動体検知を行う際に、道路など車両の往来が激しい場所で、ベース画像を生成する手法として有効だろう。

● 赤外線センサーや超音波センサーと比較した短所
・単一監視対象では基本システムのコストが若干掛る
・定期的メンテナンスが必要（Windowsの安定性の問題）
・人命にかかわる場面での信頼性（MS社Windows製品全般の問題）

■ 利用例
・圃場（農場）の鳥獣害の監視と排除システムの起動
・立ち入り禁止地区の警備
・工事現場や工場の機械周辺や移動物体の安全確保
・防護柵の見通し監視
・離れた建造物の灯火、ドアの開閉などの監視
・落石、落盤、崩落、泥流、決壊などの危険検知
・画像記録システム
・各種警戒警報装置との連動

★ 本格的な動体監視システムは、大手電機メーカーなどでも販売しています。それらは、ハードウェアを使った高速映像追尾 システムや、カメラを電動チルトパンヘッドに載せて、対象物を追跡したり、クロスゲージを合せたりと非常に高度で、価格も 数百万円と高価です。また、背景分離処理や移動ベクトル検知なども行い、自然界の動きを分離することも出来るシステムも あります。今回試作したシステムでは、特殊な画像処理ボードやＤＳＰや周波数変換などを用いずに市販されているホビー用 周辺機器とパソコンでどこまで実現可能かという点を調査し、なにか面白い遊びが出来ないかを考えてみたいと思っています。

★ 高性能なDSPボードや専用画像解析ハードウェアを使ったシステムと違って、MoCa には難しい事があります。たとえば、 背景に車が行き来する道路での歩行者が赤信号で交差点に侵入するのを警戒するシステムは、余程カメラの角度を工夫 しなければ無理です。風に揺れる草木に隠れて侵入する動物の検知も対象の色調が著しく異なる場合を除けば難しいでしょう。 細かいチェック模様の壁紙の前を非常に遅い速度で移動する物体の検知も、しきい値が上がりすぎて無理だと思います。 移動する車内から、道路を横切る人間を検知するのも無理です。カメラの角度を工夫し、検知エリアを絞りこむことで、工夫して みると結構なんとかなる場合もあります。部屋への入退室を検知する場合、ドア付近全体に検知エリアを設定すると、室内で ドア付近を横切る人間の動きまで検知してしまいます。そんな時は、ドア上部の縁辺りに検知エリアを設定すると上手く行きます。

●Videocap.ocx のバージョンは v1.61 を対象としております。バージョン
　が異なる場合「ライセンスがありません」というエラーが表示されるなど、
  起動することは出来ません。他のバージョンのVideocap.ocxを使うアプリ
  との共存にご注意下さい。
●IE5.5環境で開発しております。同梱ライブラリにより、systemライブラリがの
　一部が新しいバージョンに更新され、不都合が生じると思われる場合は、事前に
　必要な措置をお取り下さい。
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■MoDeCaの著作権関係
    1) 本ソフトの著作権は Muse Ishikawa が自然発生的に有します。
　　2) 本ソフトは自由にコピーし、使用なさってかまいません。
    3) 本ソフトの転載、掲載に関しては、転載・掲載場所ご知らせ下さい。
    4) 雑誌、ＣＤＲＯＭへの掲載も歓迎いたしますが、納本を条件とさせて下さい。
    5) 本ソフトを利用して課金することはご遠慮下さい。
    6) 本ソフトを利用したＷｅｂサイトは是非お知らせください。リンク集に掲載
       させて頂ければ幸いです。
    7）テロ支援国家、米国国防省、Unisys関係者の利用は倫理的側面でお断りします。

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    1) 本ソフトを使用して発生したいかなる障害にも一切の責任を負えません。
       また作者は不具合修正には可能な限り対応しますが義務は負えません。
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       はお答えしかねる部分が多い事をご了承下さい。
    5) 違法な用途に利用されることについては、作者は関知しようがありません。

■ 商用・業務利用について
　MoDeCa はそれを使った方が便利だと感じていただける事を目的に製作しています。
法人が直接利益を得る為に製作したソフトではありません。しかし性能も安定して来ま
したので、「本ソフトウェア自体の販売禁止」「映像への課金禁止」「コピーライト
の明示」「特許出願案件への利用禁止」等を条件に今後は商用利用も可能とさせて
頂きます。システムとしての販売や顧客のサイト構築の一部に利用する事も構いません。
是非ご連絡下さい。ただ、サポートや著作権、免責事項については従来通りですので
ご了承下さい。

　なお、法人での利用であっても、社員が個人的に本人の業務で使用する場合はなんら
制限はございません。大いに利用し、得して頂けると幸いです。また取得した企業が地
域の情報発信の為に自らインターネットＷｅｂ等に画像を供給する用途については、公
共性のある直接的利用として、ご自由に使って頂いて結構です。　また教育機関、研究
機関での使用にも自由にご利用いただいて結構ですし、再配布も自由です。必要であれ
ば、ソースリストの利用もご自由にどうぞ。さまざまな場所での利用に際し、ご意見な
どフィードバックして頂けると至高の喜びです。

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本ソフトは Microsoft Visual Studio 97(VisualBasic 5.0) SP2 にて作成しました。
なお、ＭＳ社製以外の使用外販OCXには以下の物が含まれております。

LEAD32.OCX	LEADTOOLS OLEカスタムコントロール  (C)文化オリエント株式会社
VideoCap.OCX    Video Capture OLE Control Copyright (c) 1996 ABI(IICCJ)
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改編履歴  バグ：コーディングミスによる物　不具合：致命的実害は無いが不本意な物
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v1.1
・動作チェックボタンが起動時には正しく表示されないバグを修正。
・キャプチャサイズを変更してもラバーバンドのクリッピングエリアが更新されずに
　以前のサイズと位置を保持し続ける不具合を、エリア初期化という方法で対処。
・作動時間指定モードが正常に動作していなかったバグを修正（クリティカル）。
・画像２ファイル名オプションの変更が即座に表示に反映されない不具合を修正。
・フォームサイズが大きくて不評だったので、若干縮小。
・作動時刻指定の場合、待機中の表示が出るようにした。
・インターバルタイマーと検知間隔設定を分離した。
・処理を若干軽くした。
・感度設定の定数を若干修正。

v1.1a
・設定保存の際にテロップヘッダに余計なスペースが加わるバグを修正。

v1.1b
・稼働時間帯指定の機能にバグが有って日付を越せなかったのを修正。
・検知感度の敷居値設定を設け、設定検知レベル以下のノイズをフィルタリング。
・処理をちょっと軽くした。
・スーパーインポーズの設定状況をモニタ画面上に表示するようにした。

v1.1b2
・稼働時間帯指定の機能のバグ修正で一部修正漏れが有ったので直して再掲載。

v1.2
・画像処理で仕様上無視出来る処理の基本を省略して、処理速度を大幅に向上。
・VideoCap.OCXのバージョンアップに伴い、クリップボードの使用を中止。
　カット＆ペーストと共存可能になる。
・保存動作時にタイマーを停止する（処理が早くなったので画像が競合する為）。
・IE5.0に対応して GDIの関係を再コンパイル。

v1.3β1
・Videocap.ocx v1.61 を使用した仕様に変更。
・フォームデザインをタブ形式に変更、絵柄を縮小した。
・外部プログラムとの連動機能を装備。
・保存パス指定をダイヤログで指定可能にした。
・フォームデザインがダサイく、中途半端なのでβ扱いとした。

v1.3β2
・ビデオデバイスの選択ダイヤログの設定が正しく反映されない場合がある点を修正。
・ＧＵＩの表示色などを若干修正

v1.4
Version 1.3系からの変更点
・COMポートのDSR、CTSの変化をキャプチャのトリガーにする機能を追加。変化はレベルとエッジの二者択一。
・テストショットボタンが付いた(ファイル有効チェックの必要有り)
・タイムスタンプやファイル名にミリ秒単位を採用
・検知方式を「基準画像比較」「前後画像比較」から選択可能にした
・元画像固定の場合、２フレーム平均化処理
・検知アルゴリズムをＸＯＲとＳＵＢＳＲＣから選択可能にした
・検知処理を軽くしたので、ＣＩＦサイズだと最大毎秒１０コマ程度はキャプチャ可能
・検知間隔を０．２秒〜１０秒まで５段階に変更
・検知モードの拡充(非動体検知等の静体検知キャプチャ)
・ワンショット動作（連続検知の場合、最初の一コマだけ保存）
・感度と敷居値設定を簡略化した。
・複数起動時の設定を個々に持てるようにした
・画像ファイルネームが通し番号の時、日付越えでの番号リセット機能
・検知領域の複数化
・自動メール通報が可能
・遅延スタート機能
・プライバシ保護の画像情報抽象図案化機能（モザイクで代用）
・外部実行ファイルの実行が終了するまでMoDeCaを待たせるようにAPIコールに変更した。
・ファイルパス自動生成処理をWindows2000対応に修正（あまり奇麗なコードじゃないぞ）
・Exif(JPEG)ファイルのコメントエリアにキャプチャドライバー名などを追加。
・不正なキャプチャドライバーが指定された時のエラー表示。
・画像をＢＭＰで記録する設定を追加。
・未使用変数・関数の掃除
・ダイアログＯＣＸ関係をＡＰＩ使用に変更。

Version 1.4c
・アクティブじゃない状態でTestShotすると「ビットマップが無い」のエラーを回避
・パスの第二ヘッダが打ち込めないバグを修正
・タイムスタンプのフォーマット指定が機能しないバグを修正
・プレビューウインドウを閉じてる時は処理を軽減するように改良
・検知間隔設定が正常に機能していなかったバグを修正
・メールクライアントの設定枠の表示が無いミスを修正