WO2018037665A1

WO2018037665A1 - 情報処理装置、情報処理システム、制御方法、及びプログラム

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Publication number: WO2018037665A1
Application number: PCT/JP2017/021090
Authority: WO
Inventors: 康治齋藤; 有史金田
Original assignee: 日本電気株式会社
Priority date: 2016-08-22
Filing date: 2017-06-07
Publication date: 2018-03-01
Also published as: JPWO2018037665A1; US10878272B2; JP7255841B2; US20190188514A1

Abstract

第１解析部（２０２）は、第２画像データを取得する。第２画像データは、第１画像データを所定の符号化方式によって圧縮することで生成される。さらに第１解析部（２０２）は、取得した第２画像データを画像解析することで、第１所定条件を満たす第２画像データを検出する。デコーディング部（２０４）は、第１解析部（２０２）によって検出された第２画像データを、第２画像データよりも解像度が高い第３画像データにデコードする。第２解析（２０６）は、第３画像データについて画像解析を行う。

Description

情報処理装置、情報処理システム、制御方法、及びプログラム

　本発明は、情報処理装置、情報処理システム、制御方法、及びプログラムに関する。

　建物の監視などにカメラが用いられている。例えば、或る建物の近辺で事件が起こった際に、その建物の監視カメラの映像が利用される。

　カメラの映像に関する先行技術を開示する文献として、例えば特許文献１がある。特許文献１では、玄関の外に設置されているカメラが来訪者を撮像する。この際、来訪者の映像は、映像の変化が大きい場合には圧縮率が低い高解像度の映像で記憶又は表示され、映像の変化が小さい場合には圧縮率が高い低解像度の映像で記憶又は表示される。

特開２００４－２６０４６２号公報

　カメラの映像を計算機で画像解析することがある。このような場合、高い精度で画像解析を行うためには高解像度の画像が利用される。そのため、画像解析を行う計算機の処理負荷が大きくなる。特許文献１は、画像解析の処理負荷を減らすことについては言及していない。

　本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものである。本発明の目的は、カメラの映像の画像解析に要する処理負荷を軽減する技術を提供することである。

　本発明の第１の情報処理装置は、（１）第１画像データを所定の符号化方式によって圧縮することで生成される第２画像データを取得して、前記第２画像データを画像解析し、第１所定条件を満たす前記第２画像データを検出する第１解析手段と、（２）前記検出された第２画像データを、前記第２画像データよりも解像度が高い第３画像データにデコードするデコーディング手段と、（３）前記第３画像データの画像解析を行う第２解析手段と、を有する。

　本発明の情報処理システムは、通信可能に接続されている第１情報処理装置と第２情報処理装置を有する情報処理システムである。
　前記第１情報処理装置は、第１画像データを所定の符号化方式で圧縮して、第２画像データを生成する圧縮手段を有する。
　前記第２情報処理装置は、（１）前記第２画像データを取得して、前記第２画像データを画像解析し、第１所定条件を満たす第２画像データを検出する第１解析手段と、（２）前記検出された第２画像データを、前記第２画像データよりも解像度が高い第３画像データにデコードするデコーディング手段と、（３）前記第３画像データの画像解析を行う第２解析手段と、を有する。

　本発明の第１の制御方法は、コンピュータによって実行される。
　当該制御方法は、（１）第１画像データを所定の符号化方式によって圧縮することで生成される第２画像データを取得して、前記第２画像データを画像解析し、第１所定条件を満たす第２画像データを検出する第１解析ステップと、（２）前記検出された第２画像データを、前記第２画像データよりも解像度が高い第３画像データにデコードするデコーディングステップと、（３）前記第３画像データの画像解析を行う第２解析ステップと、を有する。

　本発明の第２の制御方法は、通信可能に接続されている第１情報処理装置と第２情報処理装置を有する情報処理システムにおいて実行される。
　当該制御方法は、（１）前記第１情報処理装置が、第１画像データを所定の符号化方式で圧縮して、第２画像データを生成する圧縮ステップと、（２）前記第２情報処理装置が、前記第２画像データを取得して、前記第２画像データを画像解析し、第１所定条件を満たす前記第２画像データを検出する第１解析ステップと、（３）前記第２情報処理装置が、前記検出された第２画像データを、前記第２画像データよりも解像度が高い第３画像データにデコードするデコーディングステップと、（４）前記第２情報処理装置が、前記第３画像データの画像解析を行う第２解析ステップと、を有する。

　本発明のプログラムは、本発明の第１の制御方法の各ステップをコンピュータに実行させる。

　本発明の第２の情報処理装置は、（１）第１画像データを所定の符号化方式によって符号化された画像データを取得する取得手段と、（２）取得した前記画像データを、第２画像データに復号する第１デコーディング手段と、（３）復号した前記第２画像データを画像解析し、第１所定条件を満たす第２画像データを検出する第１解析手段と、（４）前記検出された第２画像データを、前記第２画像データよりも解像度が高い第３画像データに復号する第２デコーディング手段と、（５）前記第３画像データの画像解析を行う第２解析手段と、を有する。

　本発明によれば、カメラの映像の画像解析に要する処理負荷を軽減する技術が提供される。

　上述した目的、およびその他の目的、特徴および利点は、以下に述べる好適な実施の形態、およびそれに付随する以下の図面によってさらに明らかになる。

実施形態１の情報処理装置を例示するブロック図である。各画像データの解像度の関係を例示する図である。実施形態１の情報処理装置の動作を概念的に例示する図である。情報処理装置を実現するための計算機を例示する図である。実施形態１の情報処理装置によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。多段階のデコードが可能な第２画像データ０をデコードする様子を例示する図である。一部の画像領域が復号された第２画像データ２０を例示する図である。実施例１の情報処理装置をその周囲の環境と共に例示する図である。実施形態２の情報処理装置を、その利用環境と共に例示する図である。第４画像データと他の画像データとの関係を例示する図である。実施形態２の情報処理装置によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。実施形態２の情報処理装置によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。実施例２の情報処理装置をその周囲の環境と共に例示する図である。

　以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。また各ブロック図において、特に説明がない限り、各ブロックは、ハードウエア単位の構成ではなく機能単位の構成を表している。

［実施形態１］
　図１は、実施形態１の情報処理装置２００を例示するブロック図である。情報処理装置２００は、第１解析部２０２、デコーディング部２０４、及び第２解析２０６を有する。

　第１解析部２０２は第２画像データを取得する。第２画像データは、第１画像データを所定の符号化方式によってエンコード（符号化）することで圧縮した画像が生成される。さらに第１解析部２０２は、取得した第２画像データを画像解析する。これにより、第１解析部２０２は、第１所定条件を満たす第２画像データを検出する。第１所定条件を満たす第２画像データ２０は、より解像度が高い画像データにデコード（復号）してさらなる画像解析を行う必要がある画像データである。なお、第１解析部２０２によって行われる画像解析、及び第１所定条件についての詳細は後述する。

　デコーディング部２０４は、第１所定条件を満たす第２画像データを、第２画像データよりも解像度が高い第３画像データにデコードする。図２は、各画像データの解像度の関係を例示する図である。第２画像データ２０の解像度は、第１画像データ１０の解像度よりも低い。また、第３画像データ３０の解像度は、第２画像データ２０の解像度よりも高い。第３画像データ３０の解像度は、第１画像データ１０の解像度より低くてもよいし（図２（ａ）参照）、第１画像データ１０の解像度と同じであってもよい（図２（ｂ）参照）。

　第２解析２０６は、第３画像データ３０の画像解析を行う。第２解析２０６によって行われる画像解析の詳細については後述する。

　図３は、実施形態１の情報処理装置２００の動作を概念的に例示する図である。前述したように、第２画像データ２０は、第１画像データ１０を圧縮することで生成された画像データである。例えば図３において、第２画像データ２０－１は、第１画像データ１０－１を圧縮することで生成されたものである。

　第１解析部２０２は、各第２画像データ２０を画像解析することで、第１所定条件を満たす第２画像データ２０を検出する。図３では、第２画像データ２０－２及び第２画像データ２０－５が、第１所定条件を満たしている。そこでデコーディング部２０４は、第２画像データ２０－２及び第２画像データ２０－５それぞれをデコードして、第３画像データ３０－１及び第３画像データ３０－２を生成する。第２解析２０６は、第３画像データ３０－１及び第３画像データ３０－２について画像解析を行う。

　このように、本実施形態の情報処理装置２００は、解像度が比較的低い第２画像データ２０を画像解析することで、第１所定条件を満たす第２画像データ２０（より解像度が高い画像データにデコードしてさらなる画像解析を行う必要がある第２画像データ２０）を検出する。そして情報処理装置２００は、検出された第２画像データ２０をデコードして第３画像データ３０を生成し、その第３画像データ３０についてさらに画像解析を行う。

　第３画像データ３０は第２画像データ２０よりも解像度が高いため、第３画像データ３０の画像解析の処理負荷は第２画像データ２０の画像解析の処理負荷よりも大きい。本実施形態の情報処理装置２００によれば、全ての第３画像データ３０について画像解析を行うケースと比較して、画像解析が行われる第３画像データ３０の数が少なくなる。そのため、本実施形態によれば、画像解析によって情報処理装置２００にかかる処理負荷が小さくなる。また、画像解析に要する時間が短くなる。

　以下、本実施形態についてさらに詳細を述べる。

＜情報処理装置２００を実現するハードウエアの例＞
　情報処理装置２００の各機能構成部は、各機能構成部を実現するハードウエア（例：ハードワイヤードされた電子回路など）で実現されてもよいし、ハードウエアとソフトウエアとの組み合わせ（例：電子回路とそれを制御するプログラムの組み合わせなど）で実現されてもよい。

　図４は、情報処理装置２００を実現するための計算機１００を例示する図である。計算機１００は任意の計算機である。例えば計算機１００は、Personal Computer（PC）、サーバマシン、又は携帯端末（タブレット端末やスマートフォン）などである。計算機１００は、情報処理装置２００を実現するために設計された専用の計算機であってもよいし、汎用の計算機であってもよい。

　計算機１００は、バス１０２、プロセッサ１０４、メモリ１０６、ストレージデバイス１０８、入出力インタフェース１１０、及びネットワークインタフェース１１２を有する。バス１０２は、プロセッサ１０４、メモリ１０６、ストレージデバイス１０８、入出力インタフェース１１０、及びネットワークインタフェース１１２が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ１０４などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。

　プロセッサ１０４は、CPU（Central Processing Unit）や GPU（Graphics Processing Unit）などの演算処理装置である。メモリ１０６は、RAM（Random Access Memory）などを用いて実現されるメモリである。ストレージデバイス１０８は、ハードディスク、SSD（Solid State Drive）、ROM（Read Only Memory）、又はフラッシュメモリなどを用いて実現されるストレージデバイスである。

　入出力インタフェース１１０は、計算機１００を周辺デバイスと接続するためのインタフェースである。ネットワークインタフェース１１２は、計算機１００を通信網に接続するためのインタフェースである。ネットワークインタフェース１１２が通信網に接続する方法は、無線接続であってもよいし、有線接続であってもよい。

　ストレージデバイス１０８は、情報処理装置２００の各機能を実現するためのプログラムモジュールを記憶している。プロセッサ１０４は、このプログラムモジュールをメモリ１０６に読み出して実行することで、情報処理装置２００の各機能を実現する。

＜処理の流れ＞
　図５は、実施形態１の情報処理装置２００によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。第１解析部２０２は、第２画像データ２０を取得する（Ｓ１０２）。第１解析部２０２は、取得した第２画像データ２０について画像解析を行って、第１所定条件を満たす第２画像データ２０を検出する（Ｓ１０４）。デコーディング部２０４は、検出された第２画像データ２０をデコードして、第３画像データ３０を生成する（Ｓ１０６）。第２解析２０６は、第３画像データ３０に画像解析を施す（Ｓ１０８）。

＜第１画像データ１０について＞
　前述したように、第２画像データ２０は、第１画像データ１０を圧縮することで生成される。第１画像データ１０は、カメラによる撮像結果に基づいて生成される。このカメラは、周囲を撮像して画像データを生成することができる任意のカメラである。例えばこのカメラは、種々の場所に設けられている監視カメラである。例えばこの監視カメラは、スーパーやコンビニエンスストアなどの小売店、又はオフィスや住宅などに設けられる。

　例えば第１画像データ１０は、撮像を行ったカメラによって生成される非圧縮の画像データである。また例えば、第１画像データ１０は、この非圧縮の画像データを圧縮することで生成された画像データであってもよい。以下、撮像を行ったカメラによって生成される非圧縮の画像データを、ソース画像データと表記する。

＜第２画像データの生成＞
　第２画像データ２０は、第１画像データ１０を圧縮することで生成される。第２画像データ２０の生成は、ソース画像データを生成するカメラによって行われてもよいし、このカメラ以外の装置によって行われてもよい。

　生成された第２画像データ２０は記憶装置に記憶される。この記憶装置を、第２画像データ記憶装置と呼ぶ。第２画像データ記憶装置は、第２画像データ２０を生成する装置の内部に設けられていてもよいし、外部に設けられていてもよい。

　第１画像データ１０から第２画像データ２０を生成する符号化の方式は任意である。例えばこの符号化の方式は、JPEG や StarPixel（登録商標）などである。

　ここで、複数の第１画像データ１０によって動画（監視カメラの映像など）が構成されるとする。この場合、第２画像データ２０は、これら複数の第１画像データ１０を個々に符号化することで生成されてもよいし、第１画像データ１０によって構成される動画を符号化することで生成されてもよい。動画の符号化方式には、例えば MPEG や H.261 などの符号化方式がある。

＜第２画像データ２０の取得：Ｓ１０２＞
　第１解析部２０２は、第２画像データ２０を取得する（Ｓ１０２）。第１解析部２０２が第２画像データ２０を取得する方法は様々である。例えば第１解析部２０２は、前述した第２画像データ記憶装置から第２画像データ２０を読み出すことで、第２画像データ２０を取得する。また例えば、第１解析部２０２は、他の装置（例えば第２画像データ２０を生成する装置）によって送信される第２画像データ２０を受信することで、第２画像データ２０を取得してもよい。

＜第２画像データ２０の画像解析：Ｓ１０４＞
　第１解析部２０２は、第２画像データ２０について画像解析を行うことで、第１所定条件を満たす第２画像データ２０を検出する（Ｓ１０４）。この画像解析は、例えば差分検出処理やオブジェクト検出処理である。以下、それぞれについて具体的に説明する。なお、第２画像データについて行われる画像解析は、第２画像データ自体を解析する処理であってもよいし、第２画像データを復号することで得られる画像データを解析する処理であってもよい。以下では、まず第２画像データ自体を解析する処理について説明し、第２画像データを復号することで得られる画像データの解析については後述する。

＜＜差分検出処理＞＞
　第１解析部２０２は、時系列の複数の第２画像データ２０を取得する。具体的には、各第２画像データ２０は、カメラが繰り返し行う撮像の結果生成される時系列の複数の第１画像データ１０それぞれを圧縮した画像データである。

　第１解析部２０２は、複数の第２画像データ２０それぞれについて、時系列において前又は後ろに位置する他の第２画像データ２０との差分を検出する。そして、第１解析部２０２は、検出された差分が所定度合い以上である第２画像データ２０を、第１所定条件を満たす第２画像データ２０として検出する。つまり、第１所定条件は、「時系列において前又は後ろに位置する他の第２画像データ２０との差分が所定度合い以上である」という条件である。なお、差分検出処理のアルゴリズムには、既知のアルゴリズムを利用することができる。

　ここで、差分の度合いを表す方法は任意である。例えば差分の度合いは、第２画像データ２０に含まれる領域のうち、前又は後の第２画像データ２０と差異がある領域の面積の大きさで表される。この場合、「差分が所定度合い以上である」とは、「差分領域の面積の大きさが所定値以上である」と言い換えることができる。所定度合いを示す情報は、第１解析部２０２に予め設定されていてもよいし、第１解析部２０２からアクセス可能な記憶装置に記憶されていてもよい。

　このような第１所定条件の下で第２画像データ２０の検出を行えば、撮像された景色に所定度合い以上の変化がある第２画像データ２０が検出される。そして、このように景色に所定度合い以上の変化があった第２画像データ２０については、より解像度が高い第３画像データ３０にデコードしてさらなる画像解析を行うことが有用であると言える。例えば、第２画像データ２０が監視カメラの映像を構成する画像データである場合、第２画像データ２０に写っている景色に大きな変化があれば、その第２画像データ２０に不審人物などが写っている可能性があるためである。そこで、景色に所定度合い以上の変化があった第２画像データ２０を第１解析部２０２において検出することにより、第２解析２０６による画像解析において、このような景色の変化を表す画像データが解析されるようにする。

　なお、第１所定条件は、「差分が所定度合い以下である」という条件であってもよい。カメラによって撮像される場所によっては、景色に変化があることが通常である場合もある。このような場合においては、景色に変化がなくなったことを検出し、変化がなくなっている景色を表す画像データを解析することが有用である。

＜＜オブジェクト検出処理＞＞
　第１解析部２０２は、第２画像データ２０について、所定のオブジェクトを検出するためのオブジェクト検出処理を行う。そして、第１解析部２０２は、所定のオブジェクトが検出された第２画像データ２０を、第１所定条件を満たす第２画像データ２０として検出する。つまり、第１所定条件は、「所定のオブジェクトが含まれる」という条件である。なお、オブジェクト検出処理のアルゴリズムには、既知のアルゴリズムを利用することができる。

　ここで、「所定のオブジェクト」として扱う物は、任意の物とすることができる。例えば所定のオブジェクトは、人や車などである。所定のオブジェクトを表す情報（例えば所定のオブジェクトの特徴量）は、第１解析部２０２に予め設定されていてもよいし、第１解析部２０２からアクセス可能な記憶装置に記憶されていてもよい。

　このような第１所定条件の下で第２画像データ２０の検出を行えば、所定のオブジェクトが写っている第２画像データ２０が検出される。そして、このように所定のオブジェクトが写っている第２画像データ２０については、より解像度が高い第３画像データ３０にデコードしてさらなる画像解析を行うことが有用であると言える。例えば、第２画像データ２０が監視カメラの映像を構成する画像データであり、所定のオブジェクトが人であるとする。この場合、人が写っている第２画像データ２０について、より解像度が高い第３画像データ３０にデコードしてさらに画像解析を行うことで、写っている人が不審人物であるかどうかの判定などが可能となる。そこで、所定のオブジェクトが写っている第２画像データ２０を第１解析部２０２において検出することにより、第２解析２０６による画像解析において、このような所定のオブジェクトが写っている画像データが解析されるようにする。

　なお、第１所定条件は、「所定のオブジェクトが含まれない」という条件であってもよい。この場合、第１解析部２０２は、所定のオブジェクトが含まれていない第２画像データ２０を、第１条件を満たす第２画像データ２０として検出する。

　第１解析部２０２が行う画像解析は、前述した差分検出処理やオブジェクト検出処理に限定されない。第２解析２０６による画像解析は、第１解析部２０２によって検出された第２画像データ２０から生成される第３画像データ３０について行われる。そのため、第１解析部２０２が行う画像解析は、第２解析２０６に解析させたい景色が写っている第２画像データ２０を検出できる任意の処理とすることができる。

　第２画像データ２０に対してどの種類の画像解析を行うかは、第１解析部２０２に予め設定されていてもよいし、情報処理装置２００のユーザの設定によって変更可能であってもよい。後者の場合、例えば情報処理装置２００のユーザは、第２画像データ２０に対して行う画像解析の種類を示す情報を、第１解析部２０２からアクセス可能な記憶装置に記憶させておく。第１解析部２０２は、その情報を読み出すことで、設定された画像解析を第２画像データ２０に対して行う。

＜＜第２画像データを復号することで得られる画像データの解析＞＞
　前述したように、第１解析部２０２によって行われる画像解析は、第２画像データを復号することで得られる画像データの解析であってもよい。以下、この画像解析について説明する。

　例えば第１解析部２０２は、デコーディング部２０４に第２画像データ２０を復号させ、復号の結果生成された画像データを解析する。この復号では、第１画像データ１０の解像度よりも低い解像度を持つ画像データが生成される。この場合、デコーディング部２０４は、第２画像データ２０をデコードして第１画像データ１０を生成する際に、多段階でデコードすることができる。

　多段階のデコードが可能な画像データを生成する符号化方式は、例えばプログレッシブ符号化方式である。また、このように多段階のデコードが可能な画像データを段階的に復号する復号方式は、例えばプログレッシブ復号方式である。プログレッシブ符号化方式及びプログレッシブ復号方式に分類されるコーデックとして、例えば StarPixel（登録商標）がある。

　図６は、多段階のデコードが可能な第２画像データ２０をデコードする様子を例示する図である。図６の例において、第２画像データ２０は３段階のデコードが可能である。各画像データの解像度は、第２画像データ２０、第１段階目のデコードがなされた画像データ、第２段階目のデコードがなされた画像データ、第３段階目のデコードがなされた画像データ（第１画像データ１０）の順に高い。

　第１解析部２０２は、デコーディング部２０４に、第１段階目のデコードがなされた画像データ、又は第２段階目のデコードがなされた画像データを生成させる。そして第１解析部２０２は、生成された画像データについて画像解析を行う。

　また、別の復号方式であれば以下のような手法を採用することもできる。まずデコーディング部２０４が、第２画像データ２０の一部の画像領域を復号する。そして第１解析部２０２は、復号された画像領域の解析を行う。図７は、一部の画像領域が復号された第２画像データ２０を例示する図である。図７では、第２画像データ２０の上半分の画像領域について復号が行われている。そこで第１解析部２０２は、第２画像データ２０に含まれる画像領域のうち、復号が行われた上半分の画像領域について画像解析を行う。こうすることで、第２画像データ２０の全ての画像領域について復号を行ってから画像解析を行うケースと比較し、第２画像データ２０の画像解析に要する時間が短くなる。

　ここで情報処理装置２００が、第２画像データ２０を復号することによってカメラの映像を復元し、その映像をユーザに提供する機能を有するとする。例えば、監視カメラの映像をディスプレイに表示して、監視員に閲覧させるケースなどである。この場合、情報処理装置２００は、カメラの映像を復元するために、第２画像データ２０を復号して第１画像データ１０を生成する処理を行う。第２画像データ２０についてプログレッシブ復号が途中まで行われた画像データ（図６参照）や、第２画像データ２０の一部の画像領域について復号が行われた画像データ（図７参照）は、例えばこのようにカメラの映像を復元する処理の過程で生成される。そこで第１解析部２０２は、このような処理の過程で生成される画像データを取得して、その画像データについて画像解析を行ってもよい。

　なお、第２画像データを復号することで得られる画像データに対して行う解析処理の内容は、前述した差分検出処理やオブジェクト検出処理の内容と同様である。

＜第３画像データ３０の生成：Ｓ１０６＞
　デコーディング部２０４は、検出された第２画像データ２０をデコードして、第３画像データ３０を生成する（Ｓ１０６）。第２画像データ２０から生成される第３画像データ３０は、その第２画像データ２０の元となった第１画像データ１０と同じ画像データであってもよいし、その第１画像データ１０とは異なる画像データであってもよい。

　例えばデコーディング部２０４は、第２画像データ２０を元の第１画像データ１０にデコードする処理を行う。そして、元の第１画像データ１０を第３画像データ３０とする。圧縮された画像を元の画像にデコードする処理には、既知の処理を利用することができる。

　また、第２画像データが、多段階のデコードが可能な符号化方式によって生成されているとする（図６参照）。この場合、デコーディング部２０４は、第２画像データ２０を任意の段階までデコードし、デコードされた画像データを第３画像データ３０とする。例えば図６の例の場合、デコーディング部２０４は、第１段階目のデコードがなされた画像データ、第２段階目のデコードがなされた画像データ、又は第３段階目のデコードがなされた画像データを、第３画像データ３０として生成する。

　ここで、前述したように、第１解析部２０２が、第１画像データ１０の解像度よりも低い解像度を持つように第２画像データ２０を復号することで生成された画像データ（図６参照）に画像解析を行うとする。この場合、デコーディング部２０４は、第１解析部２０２による解析に使われた画像データをさらに復号することで、第３画像データを生成する。

　例えば図６の例において、第１解析部２０２が、第１段階目のデコードがなされた画像データについて画像解析を行ったとする。この場合、デコーディング部２０４は、この第１段階目のデコードがなされた画像データをさらに復号することで、第３画像データ３０を生成する。したがって、第３画像データ３０は、第２段階目のデコードがなされた画像データ、又は第３段階目のデコードがなされた画像データとなる。

　また例えば、図６の例において、第１解析部２０２が、第２段階目のデコードがなされた画像データについて画像解析を行ったとする。この場合、デコーディング部２０４は、この第２段階目のデコードがなされた画像データをさらに復号することで、第３画像データ３０を生成する。したがって、第３画像データ３０は、第３段階目のデコードがなされた画像データとなる。

　また、第２画像データ２０の一部の画像領域が復号され、第１解析部２０２がこの復号された画像領域について画像解析について解析を行うとする（図７参照）。この場合、デコーディング部２０４は、第１解析部２０２によって復号されなかった残りの画像領域について復号を行うことで、第３画像データ３０を生成する。

＜第３画像データ３０の画像解析：Ｓ１０８＞
　第２解析２０６は、第３画像データ３０に画像解析を施す（Ｓ１０８）。前述したように、第３画像データ３０は、第１解析部２０２による解析が行われた画像データの解像度よりも高い。そのため、第２解析２０６による画像解析では、第１解析部２０２による画像解析よりも精度の高い解析が行える。

　第２解析２０６によって行われる画像解析は任意であり、情報処理装置２００の利用目的などに応じて任意に採用することができる。例えば第２解析２０６によって行われる画像解析は、所定の特徴を持つオブジェクトを検出する処理である。例えば検出対象のオブジェクトが人であるとする。この場合、所定の特徴は、例えば年齢層、性別、身につけている物などで表される。

　ここで、或る特定の人を検出したい場合、所定の特徴は、その人の特徴を表す。特定の人を検出したい場合とは、例えば或る事件の犯人が特定されている場合に、その犯人を監視カメラの画像から探し出したい場合などである。

　また第２解析２０６は、特定の人ではなく、或る特徴を持った人を検出してもよい。或る特徴を持った人物を検出したい場合とは、例えば監視カメラの画像から、怪しい人物（例えばサングラス、マスク、及び帽子を着用している人物）を探し出したい場合などである。

　検出対象のオブジェクトは、人には限定されない。例えば検出対象のオブジェクトは、車であってもよい。この場合、所定の特徴は、例えば車種、色、ナンバープレートのナンバーなどである。

　なお、オブジェクト検出のアルゴリズムは、検出対象のオブジェクトの種類（例えば人や車）に応じて異なるものに設定されることが好適である。

　第２解析２０６によって行われる画像解析の種類は、予め第２解析２０６に設定されていてもよいし、情報処理装置２００のユーザの設定によって変更可能であってもよい。後者の場合、例えば情報処理装置２００のユーザは、第２解析２０６によって行われる画像解析の種類を示す情報を、第２解析２０６からアクセス可能な記憶装置に記憶させておく。第２解析２０６は、その情報を読み出すことで、設定された種類の画像解析を行う。

＜実施例１＞
　実施形態１の具体的な実現例を、実施例１として説明する。図８は、実施例１の情報処理装置２００をその周囲の環境と共に例示する図である。

　カメラ６０は、周囲の景色を撮像することで、ソース画像データ５０を生成する。例えばカメラ６０は、建物に設置されている監視カメラである。さらにカメラ６０は、ソース画像データ５０を圧縮して第１画像データ１０を生成する。

　ゲートウェイ７０は、WAN（Wide Area Network）を介してデータの送受信を行う機能を有する任意の装置である。ゲートウェイ７０は、LAN（Local Area Network）を介して、カメラ６０から第１画像データ１０を取得する。さらにゲートウェイ７０は、第１画像データ１０を圧縮して第２画像データ２０を生成する。そしてゲートウェイ７０は、WAN を介し、第２画像データ２０をクラウドストレージ８０へ送信する。

　クラウドストレージ８０は、WAN を介して利用可能な任意のストレージデバイスである。クラウドストレージ８０は、ゲートウェイ７０から受信した第２画像データ２０を記憶する。

　ここで、クラウドストレージ８０へ第２画像データ２０を送信する際、ゲートウェイ７０は、各第２画像データ２０を個別に送信してもよいし、複数の第２画像データ２０を１つのファイルにアーカイブして送信してもよい。後者の場合、ゲートウェイ７０は、例えば所定期間内（１分間など）の撮像結果を表す複数の第２画像データ２０を１つのファイルにアーカイブする。より具体的には、カメラ６０によって所定期間内に生成された各ソース画像データ５０に対応する第２画像データ２０を、１つのファイルにアーカイブする。

　上記構成によれば、カメラ６０によって撮影される景色を表す第２画像データ２０が、クラウドストレージ８０へ記憶されていく。例えばカメラ６０が監視カメラであれば、監視場所の様子を表す一連の画像がクラウドストレージ８０へ記憶されることとなる。

　クラウドサーバ９０は、実施形態１の情報処理装置２００を実現するサーバマシンである。クラウドサーバ９０は、クラウドストレージ８０に記憶されている第２画像データ２０を取得して、前述した一連の処理（図５参照）を行う。なお、複数の第２画像データ２０が１つのファイルにアーカイブされている場合、クラウドサーバ９０は、Ｓ１０２で取得する複数の第２画像データ２０として、１つ以上のアーカイブファイルを取得する。

　図８の構成において、WAN を介して送受信される画像データは、第２画像データ２０である。ここで第２画像データ２０は、第１画像データ１０や第３画像データ３０よりも解像度が低い画像である。そのため、LAN よりも通信速度が遅い WAN では、比較的サイズの小さい画像データが送受信される。こうすることで、画像データの送受信に要する時間を短くすることができる。また、WAN に要求される通信速度が小さくなる。

［実施形態２］
　図９は、実施形態２の情報処理装置２００を、その利用環境と共に例示する図である。以下で説明する点を除き、実施形態２の情報処理装置２００は、実施形態１の情報処理装置２００と同様の機能を有する。

　実施形態２の情報処理装置２００は、情報処理装置３００と共に、情報処理システム４００を構成している。情報処理装置２００は、情報処理装置３００によって生成される特定情報を利用する。情報処理装置３００は解析部３０２及び特徴情報生成部３０４を有する。解析部３０２は、第４画像データを画像解析して、第２所定条件を満たす第４画像データを検出する。第２所定条件については後述する。

　ここで、第４画像データについて説明する。図１０は、第４画像データと他の画像データとの関係を例示する図である。第４画像データ４０は、ソース画像データ５０を圧縮することで生成される。また、第１画像データ１０も、ソース画像データ５０を圧縮することで生成される。つまり、或る第１画像データ１０と或る第４画像データ４０は、共に同じソース画像データ５０から生成される。以下、このように同じソース画像データ５０から生成されたという関係にある第１画像データ１０と第４画像データ４０をそれぞれ、「第４画像データ４０に対応する第１画像データ１０」や「第１画像データ１０に対応する第４画像データ４０」と表記する。

　ここでソース画像データ５０は、前述したように、カメラによって生成される非圧縮の画像データである。第１画像データ１０及び第４画像データ４０は、この非圧縮の画像データをそれぞれ異なる解像度に圧縮することで生成される。第４画像データ４０の解像度は、対応する第１画像データ１０の解像度よりも低い。なお、第４画像データ４０は、第１画像データ１０を生成する装置と同じ装置によって生成されてもよいし、それとは異なる装置によって生成されてもよい。

　特徴情報生成部３０４は、検出された第４画像データに対応する第２画像データを特定する特定情報を生成する。或る第４画像データに対応する第２画像データは、その第４画像データに対応する第１画像データを圧縮することで生成された第２画像データである。なお、第４画像データ４０と第２画像データ２０の解像度は同じであってもよいし、異なってもよい。

　実施形態２の第１解析部２０２は、情報処理装置３００によって生成された特定情報を取得する。さらに、実施形態２の第１解析部２０２は、特定情報によって特定される第２画像データ２０について画像解析を行う。

＜処理の流れ＞
　図１１は、実施形態２の情報処理装置３００によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。解析部３０２は、第４画像データを取得する（Ｓ２０２）。解析部３０２は、第４画像データ４０について画像解析を行って、第２所定条件を満たす第４画像データ４０を検出する（Ｓ２０４）。特徴情報生成部３０４は、検出された第４画像データ４０に対応する第２画像データを特定する特定情報を生成する（Ｓ２０６）。

　図１２は、実施形態２の情報処理装置２００によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。Ｓ３０２において、第１解析部２０２は、特定情報を取得する。Ｓ３０４において、第１解析部２０２は、特定情報によって特定される第２画像データ２０を取得する。Ｓ１０４からＳ１０８において行われる処理については、前述した通りである。

＜第４画像データ４０の取得：Ｓ２０２＞
　解析部３０２は、第４画像データ４０を取得する（Ｓ２０２）。解析部３０２が第４画像データ４０を取得する方法は様々である。例えば解析部３０２は、第４画像データ４０が記憶されている記憶装置から第４画像データ４０を読み出すことで、第４画像データ４０を取得する。また例えば、解析部３０２は、他の装置（例えば第４画像データ４０を生成する装置）によって送信される第４画像データ４０を受信することで、第４画像データ４０を取得してもよい。

＜第４画像データ４０の画像解析：Ｓ２０４－Ｓ２０６＞
　解析部３０２は、第４画像データ４０を画像解析することで、第２所定条件を満たす第４画像データ４０を検出する（Ｓ２０４、Ｓ２０６）。第２所定条件を満たす第４画像データ４０は、対応する第２画像データ２０の画像解析を情報処理装置２００で行う必要がある第４画像データ４０である。

　解析部３０２が第４画像データ４０について行う画像解析は任意の処理である。例えば解析部３０２は、実施形態１の第１解析部２０２と同様に、差分検出処理やオブジェクト検出処理を行う。

　解析部３０２と第１解析部２０２が行う画像解析は、異なる種類の処理であることが好適である。例えば解析部３０２は差分検出処理を行い、第１解析部２０２はオブジェクト検出処理を行う。こうすることで、「写っている景色に所定度合い以上の変化があり、なおかつ所定のオブジェクトが写っている」という第２画像データ２０が第１解析部２０２によって検出されるようになる。逆に、解析部３０２がオブジェクト検出処理を行い、第１解析部２０２が差分検出処理を行ってもよい。また、解析部３０２と第１解析部２０２が行う処理は同じ種類の処理であってもよい。ただしこの場合、第１解析部２０２における解析処理は、解析部３０２による解析処理よりも詳細な解析処理とする。

＜特定情報の生成：Ｓ２０８＞
　特徴情報生成部３０４は、検出された第４画像データ４０に対応する第２画像データ２０の特定情報を生成する。ここで、特定情報は、第２画像データを特定できる任意の情報である。例えば特定情報は、第２画像データ２０に付与された識別子、その第２画像データ２０が生成された時点、又はその第２画像データ２０の元となる第１画像データ１０やソース画像データが生成された時点などである。特徴情報生成部３０４は、生成した特定情報を任意の記憶装置に記憶させておく。

　或る第４画像データ４０に対応する第２画像データ２０を把握する方法は任意である。例えば、各種類の画像データを生成する際、元となるソース画像データ５０が互いに同じである各画像データのメタデータに、共通の識別子を含めるようにする。この場合、互いに対応する第４画像データ４０と第２画像データ２０のメタデータは、同じ識別子を含む。よって、特徴情報生成部３０４は、この識別子を利用することで、解析部３０２によって検出された第４画像データ４０に対応する第２画像データ２０を把握できる。

　また例えば、各画像データのメタデータに、元となるソース画像データ５０を特定できる情報（ソース画像データ５０の識別子や生成時点）を含めるようにする。この場合、互いに対応する第４画像データ４０と第２画像データ２０のメタデータは、互いに同じソース画像データ５０を特定する情報を含む。よって、特徴情報生成部３０４は、この情報を利用することで、解析部３０２によって検出された第４画像データ４０に対応する第２画像データ２０を把握できる。

＜特定情報の取得：Ｓ３０２＞
　第１解析部２０２は、特定情報を取得する（Ｓ３０２）。第１解析部２０２が特定情報を取得する方法は様々である。例えば第１解析部２０２は、特定情報が記憶されている記憶装置から特定情報を読み出すことで、特定情報を取得する。また例えば、第１解析部２０２は、他の装置（例えば情報処理装置３００）によって送信される特定情報を受信することで、特定情報を取得してもよい。

＜第２画像データ２０の画像解析：Ｓ３０４＞
　第１解析部２０２は、特定情報によって特定される第２画像データ２０の中から、第１所定条件を満たす第２画像データ２０を検出する（３０４）。第１所定条件を満たす第２画像データ２０の検出方法は、実施形態１で述べた通りである。

＜ハードウエアの構成例＞
　実施形態２の情報処理装置２００は、実施形態１の情報処理装置２００と同様に、計算機１００を用いて実現される（図３参照）。本実施形態において、前述したストレージデバイス１０８に記憶される各プログラムモジュールには、本実施形態の情報処理装置２００の各機能を実現するプログラムが含まれる。

　以上、本実施形態によれば、情報処理装置３００が第４画像データ４０を画像解析することで、対応する第２画像データ２０について画像解析をする必要がある第４画像データ４０が検出される。そして情報処理装置２００は、その第４画像データ４０に対応する第２画像データ２０について画像解析を行う。このように、情報処理装置２００とは異なる装置において、情報処理装置２００が画像解析すべき第２画像データ２０を特定しておく。こうすることで、情報処理装置２００における画像解析の処理負荷が軽減される。

＜実施例２＞
　実施形態２の具体的な実現例を、実施例２として説明する。図１３は、実施例２の情報処理装置２００をその周囲の環境と共に例示する図である。

　カメラ６０は、ソース画像データ５０から第１画像データ１０を生成することに加え、ソース画像データ５０から第４画像データ４０を生成する。

　実施例２において、情報処理装置３００はゲートウェイ７０として実現されている。ゲートウェイ７０は、第１画像データ１０及び第４画像データ４０をカメラ６０から取得する。第１画像データ１０の扱いについては、実施例１と同様である。

　ゲートウェイ７０は、第４画像データ４０を画像解析することで第２所定条件を満たす第４画像データ４０を検出する。さらにゲートウェイ７０は、検出された第４画像データ４０に対応する第２画像データ２０を特定する特定情報２２を生成する。そして、ゲートウェイ７０は、特定情報２２をクラウドストレージ８０へ送信する。

　クラウドストレージ８０は、ゲートウェイ７０から受信した第２画像データ２０及び特定情報２２を取得して記憶する。

　ここで、クラウドストレージ８０へ第２画像データ２０を送信する際、ゲートウェイ７０は、第２画像データ２０と同様に、特定情報２２についてもアーカイブを行ってよい。例えばゲートウェイ７０は、所定数の特定情報２２をアーカイブして、１つのアーカイブファイルを生成する。

　クラウドサーバ９０は、クラウドストレージ８０に記憶されている特定情報２２を取得する。さらにクラウドサーバ９０は、特定情報２２によって特定される第２画像データ２０をクラウドストレージ８０から取得する。

　図１３の構成によれば、特定情報２２の生成がゲートウェイ７０によって行われる。つまり、第１画像データ１０から第２画像データ２０を生成する装置と、第４画像データ４０を画像解析して特定情報２２を生成する装置が一つにまとめられている。よって、装置の用意にかかるコストを軽減することができる。

　また、クラウドサーバ９０が特定情報２２によって特定される第２画像データ２０のみを画像解析すればよいため、クラウドサーバ９０によって消費される計算機リソースの量が軽減される。クラウドサーバ９０がレンタルサーバである場合、クラウドサーバ９０のレンタル費用は、クラウドサーバ９０が消費した計算機リソースの量に応じて決定されることが多い。そのため、クラウドサーバ９０によって消費される計算機リソースの量を軽減することにより、クラウドサーバ９０のレンタル費用を安くすることができる。

　以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記各実施形態の組み合わせ、又は上記以外の様々な構成を採用することもできる。

　この出願は、２０１６年８月２２日に出願された日本出願特願２０１６－１６１７２６号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

Claims

　第１画像データを所定の符号化方式によって圧縮することで生成される第２画像データを取得して、前記第２画像データを画像解析し、第１所定条件を満たす第２画像データを検出する第１解析手段と、
　前記検出された第２画像データを、前記第２画像データよりも解像度が高い第３画像データにデコードするデコーディング手段と、
　前記第３画像データの画像解析を行う第２解析手段と、を有する情報処理装置。
　前記所定の符号化方式はプログレッシブ符号化方式に属する、請求項１に記載の情報処理装置。
　前記第１解析手段は、複数の前記第２画像データを取得し、
　複数の前記第２画像データは、時系列の画像データであり、
　前記第１解析手段は、複数の前記第２画像データについて差分検出処理を行い、所定度合い以上の差分が検出された第２画像データを、前記第１所定条件を満たす第２画像データとして検出する、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
　前記第１解析手段は、前記第２画像データについてオブジェクト検出処理を行い、第１所定オブジェクトが含まれる第２画像データを、前記第１所定条件を満たす第２画像データとして検出する、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
　前記第１解析手段は、前記第２画像データを復号することで得られる画像データについて画像解析を行うことで、第１所定条件を満たす第２画像データを検出する、請求項１乃至４いずれか一つに記載の情報処理装置。
　前記第１解析手段は、前記第２画像データの一部の画像領域を復号することで得られる画像データについて、前記復号された一部の画像領域の画像解析を行うことで、第１所定条件を満たす第２画像データを検出する、請求項１乃至４いずれか一つに記載の情報処理装置。
　前記第１解析手段は、
　　第２所定条件を満たしている第２画像データを特定する特定情報を取得し、
　　前記特定情報によって特定される第２画像データを画像解析することで、前記第１所定条件を満たす第２画像データを検出する、請求項１乃至６いずれか一つに記載の情報処理装置。
　前記第１解析手段は、複数の前記第２画像データを取得し、
　複数の前記第２画像データは、時系列の画像データであり、
　前記第１画像データよりも解像度が低い第４画像データが生成されており、
　前記第１画像データと前記第４画像データは、共通の画像データをそれぞれ異なる解像度に圧縮することで生成されており、
　前記第２所定条件を満たす第２画像データは、複数の前記第２画像データそれぞれに対応する第４画像データについて差分検出処理を行うことにより、第２所定度合い以上の差分が検出された第４画像データに対応する第２画像データであり、
　前記第４画像データに対応する第２画像データは、その第４画像データと同じ画像データから生成された第１画像データを圧縮することで生成されている、請求項７に記載の情報処理装置。
　前記第１画像データよりも解像度が低い第４画像データが生成されており、
　前記第１画像データと前記第４画像データは、共通の画像データをそれぞれ異なる解像度に圧縮することで生成されており、
　前記第２所定条件を満たす第２画像データは、第２所定オブジェクトが含まれる第４画像データに対応する第２画像データであり、
　前記第４画像データに対応する第２画像データは、その第４画像データと同じ画像データから生成された第１画像データを圧縮することで生成された第２画像データである、請求項７に記載の情報処理装置。
　通信可能に接続されている第１情報処理装置と第２情報処理装置を有する情報処理システムであって、
　前記第１情報処理装置は、第１画像データを所定の符号化方式で圧縮して第２画像データを生成する圧縮手段を有し、
　前記第２情報処理装置は、
　　前記第２画像データを取得して、前記第２画像データを画像解析し、第１所定条件を満たす前記第２画像データを検出する第１解析手段と、
　　前記検出された第２画像データを、前記第２画像データよりも解像度が高い第３画像データにデコードするデコーディング手段と、
　　前記第３画像データの画像解析を行う第２解析手段と、を有する情報処理システム。
　前記所定の符号化方式はプログレッシブ符号化方式に属する、請求項１０に記載の情報処理システム。
　前記第１解析手段は、複数の前記第２画像データを取得し、
　複数の前記第２画像データは、時系列の画像データであり、
　前記第１解析手段は、複数の前記第２画像データについて差分検出処理を行い、所定度合い以上の差分が検出された第２画像データを、前記第１所定条件を満たす第２画像データとして検出する、請求項１０又は１１に記載の情報処理システム。
　前記第１解析手段は、前記第２画像データについてオブジェクト検出処理を行い、第１所定オブジェクトが含まれる第２画像データを、前記第１所定条件を満たす第２画像データとして検出する、請求項１０又は１１に記載の情報処理システム。
　前記第１解析手段は、前記第２画像データを復号することで得られる画像データについて画像解析を行うことで、第１所定条件を満たす第２画像データを検出する、請求項１０乃至１３いずれか一つに記載の情報処理システム。
　前記第１解析手段は、前記第２画像データの一部の画像領域を復号することで得られる画像データについて、前記復号された一部の画像領域の画像解析を行うことで、第１所定条件を満たす第２画像データを検出する、請求項１０乃至１４いずれか一つに記載の情報処理システム。
　前記第１画像データよりも解像度が低い第４画像データが生成されており、
　前記第１画像データと前記第４画像データは、共通の画像データをそれぞれ異なる解像度に圧縮することで生成されており、
　前記第１情報処理装置は、
　　第４画像データを画像解析して、第２所定条件を満たす第４画像データを検出する第３解析手段と、
　　前記検出された第４画像データに対応する第２画像データを特定する特定情報を生成する特定情報生成手段と、を有し、
　前記第１解析手段は、前記特定情報を取得し、前記特定情報によって特定される第２画像データを画像解析することで、前記第１所定条件を満たす第２画像データを検出し、
　前記第４画像データに対応する第２画像データは、その第４画像データと同じ画像データから生成された第１画像データを圧縮することで生成された第２画像データである、請求項１０乃至１５いずれか一つに記載の情報処理システム。
　前記第３解析手段は、複数の前記第４画像データについて差分検出処理を行い、第２所定度合い以上の差分が検出された第４画像データを、前記第２所定条件を満たす第４画像データとして検出し、
　複数の前記第４画像データは、時系列の画像データである、請求項１６に記載の情報処理システム。
　前記第３解析手段は、前記第４画像データについてオブジェクト検出処理を行い、第２所定オブジェクトが含まれる第４画像データを、前記第２所定条件を満たす第４画像データとして検出する、請求項１６に記載の情報処理システム。
　請求項１６乃至１８いずれか一つに記載の情報処理システムが有する第１情報処理装置。
　コンピュータによって実行される制御方法であって、
　第１画像データを所定の符号化方式によって圧縮することで生成される第２画像データを取得して、前記第２画像データを画像解析し、第１所定条件を満たす前記第２画像データを検出する第１解析ステップと、
　前記検出された第２画像データを、前記第２画像データよりも解像度が高い第３画像データにデコードするデコーディングステップと、
　前記第３画像データの画像解析を行う第２解析ステップと、を有する制御方法。
　前記所定の符号化方式はプログレッシブ符号化方式に属する、請求項２０に記載の制御方法。
　前記第１解析ステップにおいて、複数の前記第２画像データを取得し、
　複数の前記第２画像データは、時系列の画像データであり、
　前記第１解析ステップにおいて、複数の前記第２画像データについて差分検出処理を行い、所定度合い以上の差分が検出された第２画像データを、前記第１所定条件を満たす第２画像データとして検出する、請求項２０又は２１に記載の制御方法。
　前記第１解析ステップにおいて、前記第２画像データについてオブジェクト検出処理を行い、第１所定オブジェクトが含まれる第２画像データを、前記第１所定条件を満たす第２画像データとして検出する、請求項２０又は２１に記載の制御方法。
　前記第１解析ステップにおいて、前記第２画像データを復号することで得られる画像データについて画像解析を行うことで、第１所定条件を満たす第２画像データを検出する、請求項２０乃至２３いずれか一つに記載の制御方法。
　前記第１解析ステップにおいて、前記第２画像データの一部の画像領域を復号することで得られる画像データについて、前記復号された一部の画像領域の画像解析を行うことで、第１所定条件を満たす第２画像データを検出する、請求項２０乃至２３いずれか一つに記載の制御方法。
　前記第１解析ステップにおいて、
　　第２所定条件を満たしている第２画像データを特定する特定情報を取得し、
　　前記特定情報によって特定される第２画像データを画像解析することで、前記第１所定条件を満たす第２画像データを検出する、請求項２０乃至２５いずれか一つに記載の制御方法。
　前記第１解析ステップにおいて、複数の前記第２画像データを取得し、
　複数の前記第２画像データは、時系列の画像データであり、
　前記第１画像データよりも解像度が低い第４画像データが生成されており、
　前記第１画像データと前記第４画像データは、共通の画像データをそれぞれ異なる解像度に圧縮することで生成されており、
　前記第２所定条件を満たす第２画像データは、複数の前記第２画像データそれぞれに対応する第４画像データについて差分検出処理を行うことにより、第２所定度合い以上の差分が検出された第４画像データに対応する第２画像データであり、
　前記第４画像データに対応する第２画像データは、その第４画像データと同じ画像データから生成された第１画像データを圧縮することで生成されている、請求項２６に記載の制御方法。
　前記第１画像データよりも解像度が低い第４画像データが生成されており、
　前記第１画像データと前記第４画像データは、共通の画像データをそれぞれ異なる解像度に圧縮することで生成されており、
　前記第２所定条件を満たす第２画像データは、第２所定オブジェクトが含まれる第４画像データに対応する第２画像データであり、
　前記第４画像データに対応する第２画像データは、その第４画像データと同じ画像データから生成された第１画像データを圧縮することで生成された第２画像データである、請求項２６に記載の制御方法。
　通信可能に接続されている第１情報処理装置と第２情報処理装置を有する情報処理システムにおいて実行される制御方法であって、
　前記第１情報処理装置が、第１画像データを所定の符号化方式で圧縮して、第２画像データを生成する圧縮ステップと、
　前記第２情報処理装置が、前記第２画像データを取得して、前記第２画像データを画像解析し、第１所定条件を満たす前記第２画像データを検出する第１解析ステップと、
　前記第２情報処理装置が、前記検出された第２画像データを、前記第２画像データよりも解像度が高い第３画像データにデコードするデコーディングステップと、
　前記第２情報処理装置が、前記第３画像データの画像解析を行う第２解析ステップと、を有する制御方法。
　前記所定の符号化方式はプログレッシブ符号化方式に属する、請求項２９に記載の制御方法。
　前記第１解析ステップにおいて、複数の前記第２画像データを取得し、
　複数の前記第２画像データは、時系列の画像データであり、
　前記第１解析ステップにおいて、複数の前記第２画像データについて差分検出処理を行い、所定度合い以上の差分が検出された第２画像データを、前記第１所定条件を満たす第２画像データとして検出する、請求項２９又は３０に記載の制御方法。
　前記第１解析ステップにおいて、前記第２画像データについてオブジェクト検出処理を行い、第１所定オブジェクトが含まれる第２画像データを、前記第１所定条件を満たす第２画像データとして検出する、請求項２９又は３０に記載の制御方法。
　前記第１解析ステップにおいて、前記第２画像データを復号することで得られる画像データについて画像解析を行うことで、第１所定条件を満たす第２画像データを検出する、請求項２９乃至３２いずれか一つに記載の制御方法。
　前記第１解析ステップにおいて、前記第２画像データの一部の画像領域を復号することで得られる画像データについて、前記復号された一部の画像領域の画像解析を行うことで、第１所定条件を満たす第２画像データを検出する、請求項２９乃至３２いずれか一つに記載の制御方法。
　前記第１画像データよりも解像度が低い第４画像データが生成されており、
　前記第１画像データと前記第４画像データは、共通の画像データをそれぞれ異なる解像度に圧縮することで生成されており、
　前記第１情報処理装置が、第４画像データを画像解析して、第２所定条件を満たす第４画像データを検出する第３解析ステップと、
　前記第１情報処理装置が、前記検出された第４画像データに対応する第２画像データを特定する特定情報を生成する特定情報生成ステップと、を有し、
　前記第１解析ステップにおいて、前記特定情報を取得し、前記特定情報によって特定される第２画像データを画像解析することで、前記第１所定条件を満たす第２画像データを検出し、
　前記第４画像データに対応する第２画像データは、その第４画像データと同じ画像データから生成された第１画像データを圧縮することで生成された第２画像データである、請求項２９乃至３４いずれか一つに記載の制御方法。
　前記第３解析ステップにおいて、複数の前記第４画像データについて差分検出処理を行い、第２所定度合い以上の差分が検出された第４画像データを、前記第２所定条件を満たす第４画像データとして検出し、
　複数の前記第４画像データは、時系列の画像データである、請求項３５に記載の制御方法。
　前記第３解析ステップにおいて、前記第４画像データについてオブジェクト検出処理を行い、第２所定オブジェクトが含まれる第４画像データを、前記第２所定条件を満たす第４画像データとして検出する、請求項３５に記載の制御方法。
　請求項２０乃至２８いずれか一つに記載の制御方法が有する各ステップをコンピュータに実行させるプログラム。
　第１画像データを所定の符号化方式によって符号化された画像データを取得する取得手段と、
　取得した前記画像データを、第２画像データに復号する第１デコーディング手段と、
　復号した前記第２画像データを画像解析し、第１所定条件を満たす第２画像データを検出する第１解析手段と、
　前記検出された第２画像データを、前記第２画像データよりも解像度が高い第３画像データに復号する第２デコーディング手段と、
　前記第３画像データの画像解析を行う第２解析手段と、を有する情報処理装置。