これまでのセキュリティサービスにおける侵入者監視では導入するにあたり多くの人員や高価な機材を必要としてきた。本研究では、個人でも手軽に活用できるWEBカメラを用いた画像監視システムを開発した。手法としては、監視対象画像(原画像)を用意して平均化処理、二値化を行う。WEBカメラからリアルタイムに読み込まれるフレーム画像に平均化、二値化を行い、リアルタイム画像と監視対象画像の差分を取ることで、画像上に生ずる変化を検知することができる。ただし、通常の差分を行った場合、物体輪郭周辺でちらつきが発生するため、工夫をする必要がある。そこで監視対象画像から輪郭を抽出し、二値化、太線化を行う。この画像をマスク画像とし、差分時に監視対象画像とANDを取ることで、輪郭周辺のちらつきを解消する。このように開発した画像監視システムを用いて監視をする際に環境にいくつかの条件を設け実験を行い、実用性を検証した。ノイズを減少することに成功したが処理の高速化、新しい侵入者判定アルゴリズムの導入など課題も残っている。