(57)【要約】【課題】情報提供対象者のなかのグループを特定して情報提供を可能とする。【解決手段】制御装置１００は、情報提供対象者のグループの属性およびコンテンツを関連付けて記憶する広告サーバ（コンテンツサーバ）３４０とディスプレイ３２０とが接続され、所定の方法で情報提供対象者のなかからグループを特定するグループ判定部と、グループの属性を所定の方法で特定して広告サーバ３４０に送信し、広告サーバ３４０からグループの属性に適合したコンテンツを取得して、ディスプレイ３２０に出力する広告提供部（情報提供部）とを備える。【選択図】図１
2020016696.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報提供対象者のグループの属性に関連付けてコンテンツを格納しているコンテンツサーバと、ディスプレイと通信可能なコンピュータを、
所定の方法で前記情報提供対象者のなかからグループを判定するグループ判定部と、
所定の方法で判定した前記グループの属性を前記コンテンツサーバに送信し、前記コンテンツサーバから前記グループの属性に適合したコンテンツを取得して、前記ディスプレイに出力する情報提供部として機能させる
ための情報提供プログラム。
【請求項２】
カメラとさらに通信可能な前記コンピュータを、
前記カメラが撮影した前記情報提供対象者の画像から、前記情報提供対象者の年齢、性別、服装、顔を向けている相手の情報提供対象者を示す注視対象者、顔を向けて口を動かしている相手の情報提供対象者を示す会話対象者、接触している相手の情報提供対象者を示す接触対象者、同じ車から下車した情報提供対象者を示す同乗対象者、所定の距離内に所定の時間以上存在する情報提供対象者を示す同伴対象者、および同じテーブルに着席した情報提供対象者を示す同席対象者の何れかを特定する情報提供対象者特定部として機能させ、
前記グループ判定部は、前記注視対象者、前記会話対象者、前記接触対象者、前記同乗対象者、前記同伴対象者および前記同席対象者の何れかが当該情報提供対象者と同じグループに属すると判定すること
を特徴とする請求項１に記載の情報提供プログラム。
【請求項３】
前記情報提供部は、前記グループに属する情報提供対象者の年齢、性別、服装の何れかに基づいて当該グループの属性を判定すること
を特徴とする請求項２に記載の情報提供プログラム。
【請求項４】
前記情報提供対象者特定部は、前記カメラが撮影した前記情報提供対象者の画像から、前記会話対象者に顔を向けて口を動かしている時間を示す会話時間、前記ディスプレイに顔を向けている時間を示す視聴時間の何れかを計測し、
前記情報提供部は、前記グループ判定部が特定したグループのなかの情報提供対象者であって、前記会話時間、前記視聴時間、および前記会話時間と前記視聴時間との和の何れかが最大の情報提供対象者が見やすいディスプレイに前記コンテンツを出力すること
を特徴とする請求項２に記載の情報提供プログラム。
【請求項５】
前記情報提供対象者は、座席予約が必要な乗り物の乗客であって、
前記コンピュータを、
前記コンピュータに接続されたカメラが撮影した前記情報提供対象者の画像から特定された、または、前記座席予約時に取得された、前記情報提供対象者の年齢および性別の何れかを特定する情報提供対象者特定部として機能させ、
前記グループ判定部は、同時に座席予約された前記情報提供対象者を同じグループに属すると判定し、
前記情報提供部は、前記グループに属する情報提供対象者の年齢および性別の何れかに基づいて当該グループの属性を判定すること
を特徴とする請求項１に記載の情報提供プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報提供対象者のグループに適した情報を提供する情報提供プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コンテンツの取替えが手間なくできる、動画での情報配信が可能である、および設置場所や時間帯に応じてコンテンツを変えることができるなどの利点があるために、デジタルサイネージ（電子看板）の普及が進んでいる。さらに、カメラを用いて視聴者の顔を撮影し、性別や年齢を推定して、視聴者に応じた広告表示を可能とする発明が公開されている。
【０００３】
例えば、特許文献１に記載の発明では、「撮影された広告視聴候補者Ｋが何れの視聴者層データに対応するか顔認証によって判定し、判定した視聴者層データと一致する視聴者層データに関連付けられた広告データを選択して、その選択した広告データを電子看板本体１に出力（表示及び音声出力）させる。」（明細書の段落００３５）。なお、「視聴者層データとは、性別分類データや年齢分類等のデータである。」（段落００１７）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開２０１３／１２５０３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載の発明では、カメラ画像から推定した１人の広告視聴候補者の視聴者層データ（属性）に基づいて広告を表示している。このため、例えば、家族連れ向けにファミリーレストランの広告を表示したり、学生のグループ向けに割引料金で入場できる施設の広告を表示したりするなど、広告視聴候補者のグループに応じた広告を表示させることができない。
【０００６】
このような背景を鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、情報提供対象者のなかからグループを特定して、そのグループ向けの情報を提供することを可能とする情報提供プログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記した課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、情報提供対象者のグループの属性に関連付けてコンテンツを格納しているコンテンツサーバと、ディスプレイと通信可能なコンピュータを、所定の方法で前記情報提供対象者のなかからグループを判定するグループ判定部と、所定の方法で判定した前記グループの属性を前記コンテンツサーバに送信し、前記コンテンツサーバから前記グループの属性に適合したコンテンツを取得して、前記ディスプレイに出力する情報提供部として機能させるための情報提供プログラムとした。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、情報提供対象者のなかからグループを特定して、そのグループ向けの情報を提供することを可能とする情報提供プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１の実施形態に係る広告提供システムの全体構成を例示する図である。
【図２】第１の実施形態に係る制御装置の全体構成を例示する図である。
【図３】第１の実施形態に係る対象者データベースのデータ構成例を示す図である。
【図４】第１の実施形態に係るグループデータベースのデータ構成例を示す図である。
【図５】第１の実施形態に係る制御装置が実行する処理の概要を示すフローチャートである。
【図６】第１の実施形態に係る、対象者特定部が実行する対象者特定処理のフローチャートである。
【図７】第１の実施形態に係る、グループ判定部が実行するグループ判定処理のフローチャートである。
【図８】第１の実施形態に係る、広告提供部が実行する広告提供処理のフローチャートである。
【図９】第１の実施形態の変形例に係る対象者データベースのデータ構成例を示す図である。
【図１０】第１の実施形態の変形例に係る、広告提供部が実行する広告提供処理のフローチャートである。
【図１１】第２の実施形態に係る広告提供システムの全体構成を例示する図である。
【図１２】第２の実施形態に係る制御装置の全体構成を例示する図である。
【図１３】第２の実施形態に係る対象者データベースのデータ構成例を示す図である。
【図１４】第２の実施形態に係る制御装置が実行する処理の概要を示すフローチャートである。
【図１５】第２の実施形態に係る、対象者特定部が実行する対象者特定処理のフローチャートである。
【図１６】第２の実施形態に係る、グループ判定部が実行するグループ判定処理のフローチャートである。
【図１７】第３の実施形態に係る広告提供システムの全体構成を例示する図である。
【図１８】第３の実施形態に係る制御装置の全体構成を例示する図である。
【図１９】第３の実施形態に係る対象者データベースのデータ構成例を示す図である。
【図２０】第３の実施形態に係る制御装置が実行する処理の概要を示すフローチャートである。
【図２１】第３の実施形態に係る、対象者特定部が実行する対象者特定処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下の実施形態の説明では、広告提供（情報提供）の対象者を、情報（広告、コンテンツ）提供対象者、情報（広告、コンテンツ）提供対象候補者、または単に対象者と記す。
≪第１の実施形態（電車における広告提供システム）の全体構成≫
図１は、第１の実施形態に係る広告提供システム１の全体構成を例示する図である。広告提供システム１は、車両１０内にいる乗客（広告提供対象者、対象者）のなかでグループを特定して、そのグループに適合した広告を提供する。広告提供システム１は、制御装置１００、カメラ（３００Ａ、３００Ｂ）、ディスプレイ（３２０Ａ、３２０Ｂ）および広告サーバ（コンテンツサーバ）３４０を含んで構成される。なお、カメラ３００Ａとカメラ３００Ｂとを区別しないときには、単にカメラ３００と記す。ディスプレイ（３２０Ａ、３２０Ｂ）についても、同様にディスプレイ３２０と記す。
【００１１】
制御装置１００とカメラ３００とディスプレイ３２０とは、ネットワーク４５０により接続されている。図１において、ネットワーク４５０は、有線ネットワークとして記載されているが、無線ネットワークであってもよい。ネットワーク４５０は、ルータ４００を介して、車両１０の外部にある広告サーバ３４０と接続されており、制御装置１００とカメラ３００とディスプレイ３２０と広告サーバ３４０とは、相互に通信可能である。
【００１２】
カメラ３００は、車両１０に１つまたは複数台設置され、電車の乗客（対象者）を撮影する。ディスプレイ３２０は、車両１０に１つまたは複数台設置され、対象者のグループに適合した広告を表示する。制御装置１００は、カメラ３００で撮影した対象者の映像から、グループを特定して、このグループに適した広告を広告サーバ３４０から取得して、グループに近いディスプレイ３２０に表示する。なお、ディスプレイ３２０にはスピーカが付属していて、映像（画像）だけではなく音を出力するようにしてもよい。
【００１３】
図２は、第１の実施形態に係る制御装置１００の全体構成を例示する図である。制御装置１００は、入出力部１１０、記憶部１２０および制御部１３０を含んで構成される。入出力部１１０は、通信インタフェースから構成され、カメラ３００から車両１０内の対象者の映像を受信したり、広告サーバ３４０から広告データを受信したり、ディスプレイ３２０に広告データを送信したりする。
【００１４】
制御部１３０は、カメラ３００の映像から対象者を特定する対象者特定部１３１、対象者のなかのグループを判定するグループ判定部１３２およびグループに適合したコンテンツを広告サーバ３４０から取得してディスプレイに出力する広告提供部１３３を含む。対象者特定部１３１、グループ判定部１３２および広告提供部１３３の詳細は後記する。
【００１５】
記憶部１２０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリなどから構成され、制御装置１００を制御するためのプログラム（情報提供プログラム）、制御に必要な一時的なデータ、対象者データベース２１０（後記する図３参照）およびグループデータベース２３０（後記する図４参照）などを記憶する。
【００１６】
≪第１の実施形態の全体構成：対象者データベース≫
図３は、第１の実施形態に係る対象者データベース２１０のデータ構成例を示す図である。対象者データベース２１０は、例えば表形式のデータであって、１つのレコード（行）は、カメラ３００により撮影された１人の対象者（車両１０の乗客）を表し、対象者識別子２１１、乗車駅２１２、顔特徴情報２１３、映像内位置２１４、服装情報２１５、年齢２１６、性別２１７、ペア情報２１８およびグループ識別子２１９の属性（列）を含んで構成される。
【００１７】
対象者識別子２１１は、対象者に対して、例えば追番や乱数などにより割り振られた識別子である。
乗車駅２１２は、対象者（乗客）が乗車してきた駅を示す識別子である。
顔特徴情報２１３は、対象者の顔の特徴情報であり、後記する対象者特定部１３１がカメラ３００の画像から検出した目や口の両端と中点と上下点、鼻の先、鼻孔、眉の両端と中点などの点の相対位置関係、目と口の相対的大きさ、目と口と鼻の周辺のしわやほうれい線などの情報を含む。
【００１８】
映像内位置２１４は、カメラ３００の画像における対象者が写っている領域を示し、カメラ３００の識別子、領域の左上端の座標、および領域の幅と高さを含むタプルを格納する。複数のカメラ３００に対象者が写っているときには、映像内位置２１４に複数のタプルが格納される。
【００１９】
服装情報２１５は、対象者の服装の特徴情報であり、対象者特定部１３１がカメラ３００の画像から検出した服装の色や種別、メガネや帽子の有無などを含む。
年齢２１６は、顔特徴情報２１３や服装情報２１５から対象者特定部１３１が推定した、対象者の年齢である。
性別２１７は、顔特徴情報２１３や服装情報２１５から対象者特定部１３１が推定した、対象者の性別である。
【００２０】
ペア情報２１８は、後記するグループ判定部１３２が判定した、対象者と同じグループに属すると推定される対象者の識別子や判定の信頼度、判定の根拠を示すタプルを格納する。グループが３人以上でペアとなる対象者が複数いる場合には、ペア情報２１８は、複数のタプルを含む。根拠には、「顔向き」や「会話」、「接触」、「服装」などがある。１つのタプルに複数の根拠が含まれる場合がある。
【００２１】
グループ識別子２１９は、グループ判定部１３２が判定した、対象者が属するグループの識別子である。ペア情報２１８に含まれるタプルの信頼度が所定の閾値以上の場合には、対象者識別子２１１で示される対象者と、タプルに含まれる対象者識別子で示される対象者とは、同一のグループに属すると判断され、同じグループの識別子が割り当てられて、グループ識別子２１９に格納される。
【００２２】
レコード２２９は、対象者識別子２１１が「Ｐ００４９５３」である対象者を示すレコードである。この対象者が乗車した駅は「Ｓ０３９」で識別される駅であって、「Ｃ０３」で識別されるカメラに写っていて、着衣は紺色の長袖とズボンであり、３０代の男性と推定されている。レコード２２９の対象者は、「Ｐ００４９５１」で識別される対象者と会話していて、「Ｇ００３４」で識別されるグループに属していると判断されている。なお、服装情報２１５の衣服の色は名称で表しているが、ＲＧＢ（Red-Green-Blue）値で表してもよい。
【００２３】
≪第１の実施形態の全体構成：グループデータベース≫
図４は、第１の実施形態に係るグループデータベース２３０のデータ構成例を示す図である。グループデータベース２３０は、例えば表形式のデータであって、１つのレコードは１つのグループを表し、グループ識別子２３１、構成対象者２３２、グループ属性２３３および表示情報２３４の属性を含んで構成される。
【００２４】
グループ識別子２３１は、グループに割り振られた識別子である。
構成対象者２３２は、グループを構成する対象者の識別子であり、対象者データベース２１０の対象者識別子２１１に対応する。
グループ属性２３３は、グループの属性である。グループ属性としては、「ファミリー」や「男女ペア」などがある。
表示情報２３４は、グループ向けに提供された広告の識別子と、広告が表示されたディスプレイ３２０の識別子と、表示された時刻とからなるタプルを含む。複数回表示されると、複数のタプルが含まれる。
【００２５】
レコード２３９は、グループ識別子２３１が「Ｇ００３４」であるグループであり、構成員となる対象者の識別子は「Ｐ００４９５３」と「Ｐ００４９５１」であって、グループ属性２３３は「男女ペア」である。また、レコード２３９は、このグループ向けに、「ＡＤ８９３２１」で識別される広告が、１４時４０分３４秒に、「Ｄ０３２」で識別されるディスプレイ３２０に表示されたことを示している。
【００２６】
≪第１の実施形態の全体構成：制御部≫
図２に戻って、制御部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）から構成され、記憶部１２０に記憶される情報提供プログラム（不図示）を実行することで、制御装置１００を制御する。制御部１３０は、対象者特定部１３１、グループ判定部１３２および広告提供部（情報提供部）１３３を含んで構成される。
【００２７】
対象者特定部（情報提供対象者特定部）１３１は、カメラ３００の映像から個々の対象者（乗客）を特定し、対象者識別子２１１を割り振って、対象者データベース２１０に格納する。また、対象者が車両１０のドアから乗車した時点で、乗車駅２１２に乗車した駅の識別子を格納する。さらに、顔特徴情報２１３、映像内位置２１４、服装情報２１５、年齢２１６、性別２１７を検出した時点で対象者データベース２１０に格納する。対象者特定部１３１が実行する対象者特定処理の詳細は、図６を参照して後記する。
【００２８】
グループ判定部１３２は、カメラ３００の映像から、対象者とペアになる（対象者と同じグループに属する）対象者を検出して、検出の信頼度と根拠と合わせてタプルとして対象者データベース２１０のペア情報２１８に格納する。信頼度が所定の閾値以上であれば、グループと判定してグループ識別子２１９を割り振る。なお、対象者「Ｐ００４９５３」と対象者「Ｐ００４９５１」とが信頼度が閾値上のペアであり、対象者「Ｐ００４９５３」と対象者「Ｐ００４９５４」とが信頼度が閾値上のペアである場合には、対象者「Ｐ００４９５３」と対象者「Ｐ００４９５１」と対象者「Ｐ００４９５４」とは１つのグループと見做して、１つのグループ識別子を割り振る。グループ判定部１３２が実行するグループ判定処理の詳細は、図７を参照して後記する。
【００２９】
広告提供部１３３は、判定された対象者のグループについて、グループデータベース２３０に登録し、グループの属性を特定して、グループの属性に応じた広告を広告サーバ３４０から取得し、グループに近いディスプレイ３２０に表示する。広告提供部１３３が実行する広告提供処理は、図８を参照して後記する。
【００３０】
≪第１の実施形態の処理概要≫
図５は、第１の実施形態に係る制御装置１００が実行する処理の概要を示すフローチャートである。ステップＳ１０１の対象者特定処理、ステップＳ１０２のグループ判定処理およびステップＳ１０３の広告提供処理が同時並行に実行される。以下、それぞれの処理を説明する。
【００３１】
≪第１の実施形態の対象者特定処理≫
図６は、第１の実施形態に係る、対象者特定部１３１が実行する対象者特定処理（図５記載のステップＳ１０１）のフローチャートである。ステップＳ１１１〜Ｓ１１３の処理と、ステップＳ１１４〜Ｓ１１６の処理とは、個々の対象者に対して同時並行に繰り返し処理される。
【００３２】
ステップＳ１１１〜Ｓ１１３は、新しい対象者を対象者データベース２１０に登録する処理である。
ステップＳ１１１において、対象者特定部１３１は、カメラ３００の映像から、対象者データベース（図６では対象者ＤＢと記載）２１０に登録されていない対象者を検出しようとする。
【００３３】
ステップＳ１１２において、対象者特定部１３１は、ステップＳ１１１で検出に成功すれば（ステップＳ１１２→Ｙ）ステップＳ１１３に進み、失敗すれば（ステップＳ１１２→Ｎ）ステップＳ１１１に戻る。
【００３４】
ステップＳ１１３において、対象者特定部１３１は、ステップＳ１１１で検出した対象者を対象者データベース２１０に登録する。登録するときには、対象者特定部１３１は、対象者データベース２１０に新たなレコードを追加し、新たな識別子を生成して対象者識別子２１１に格納する。さらに、対象者が写っているカメラ３００の映像内の領域を、カメラ３００の識別子と合わせて、映像内位置２１４に格納する。さらに、乗車駅２１２に乗車した駅の識別子を格納する。他の属性は、ヌル値（無効値）を格納する。
【００３５】
ステップＳ１１４〜Ｓ１１６は、対象者の属性を検出して、対象者データベース２１０に登録する処理である。
ステップＳ１１４において、対象者特定部１３１は、カメラ３００の映像から、対象者データベース２１０に登録済みの対象者の属性を検出しようとする。属性としては、顔特徴、映像内の位置、服装情報、年齢および性別がある。
【００３６】
顔特徴としては、目や口の両端と中点と上下点、鼻の先、鼻孔、眉の両端と中点などの点の相対位置関係、目と口の相対的大きさ、目と口と鼻の周辺のしわやほうれい線などがある。さらに、目と眉と口と鼻の相対的位置関係、目と口の相対的大きさ、しわの情報から機械学習技術を用いて性別や年齢を推定（検出）する。
【００３７】
服装情報としては、上と下の衣服の色、種別（長袖、半袖、袖なし、ズボン、短パン、スカートなど）、メガネや帽子の有無やその色などがあり、機械学習技術を用いて検出される。
ステップＳ１１５において、対象者特定部１３１は、ステップＳ１１４で属性の検出に成功すれば（ステップＳ１１５→Ｙ）ステップＳ１１６に進み、失敗すれば（ステップＳ１１５→Ｎ）ステップＳ１１４に戻る。
【００３８】
ステップＳ１１６において、対象者特定部１３１は、ステップＳ１１４で検出した対象者の属性を対象者データベース２１０に登録する。対象者特定部１３１は、顔特徴を検出した場合には顔特徴情報２１３に、服装情報を検出した場合には服装情報２１５に、年齢を検出した場合には年齢２１６に、性別を検出した場合には性別２１７に格納する。また、対象者が移動した場合には、対象者特定部１３１は、新たな対象者の位置を映像内位置２１４に格納する。
【００３９】
≪第１の実施形態のグループ判定処理≫
図７は、第１の実施形態に係る、グループ判定部１３２が実行するグループ判定処理（図５記載のステップＳ１０２）のフローチャートである。ステップＳ１３１〜Ｓ１３７の処理と、ステップＳ１３８〜Ｓ１４０の処理と、ステップＳ１４１〜Ｓ１４５の処理とは、個々の対象者に対して同時並行に繰り返し処理される。
【００４０】
ステップＳ１３１〜Ｓ１３７は、顔の向きや会話によって対象者のペアを検出する処理である。
ステップＳ１３１において、グループ判定部１３２は、対象者の顔の向きを検出して、その先に別の対象者が存在するかを検出しようとする。顔の向きは、顔特徴情報２１３に含まれる、目と眉と鼻の先との位置関係から推定される。さらに、目の端点と瞳孔の位置関係から視線を検出し、視線と顔の向きと合わせた方向を顔の向きとしてもよい。
【００４１】
ステップＳ１３２において、グループ判定部１３２は、ステップＳ１３１で顔が向いた先の対象者の検出に成功すれば（ステップＳ１３２→Ｙ）ステップＳ１３３に進み、失敗すれば（ステップＳ１３２→Ｎ）ステップＳ１３１に戻る。
ステップＳ１３３において、グループ判定部１３２は、対象者の口が動いているか否かを検出して、対象者が向いている先の対象者と会話しているかを判定する。グループ判定部１３２は、会話していると判定すれば（ステップＳ１３３→Ｙ）ステップＳ１３７に進み、会話していないと判定すれば（ステップＳ１３３→Ｎ）ステップＳ１３４に進む。
【００４２】
ステップＳ１３４において、グループ判定部１３２は、顔が向いている先の対象者（注視対象者）のペア情報を登録する。詳しくは、グループ判定部１３２は、顔が向いている先の対象者の対象者識別子２１１を対象者データベース２１０から取得し、この対象者識別子と、信頼度の「３」と、根拠の「顔向き」とを含むタプルを生成して、顔の向きが検出された対象者のレコードのペア情報２１８に格納する。
【００４３】
なお、既に、顔が向いている先の対象者の対象者識別子を含んだタプルが格納済みで、タプルに含まれる根拠が「顔向き」以外であれば、グループ判定部１３２は、このタプルを、信頼度に３を加え、根拠に「顔向き」に加えたタプルに更新する。タプルの根拠に「顔向き」が含まれていれば、グループ判定部１３２は、ペア情報２１８を更新しない。グループ判定部１３２は、顔が向いている先の対象者を示すレコードのペア情報２１８についても、同様の処理を行う。
【００４４】
ステップＳ１３５において、グループ判定部１３２は、ステップＳ１３４において登録または更新したタプルの信頼度が所定の閾値以上か否かを判定し、閾値以上ならば（ステップＳ１３５→Ｙ）ステップＳ１３６に進み、閾値未満ならば（ステップＳ１３５→Ｎ）ステップＳ１３１に戻る。
【００４５】
ステップＳ１３６において、グループ判定部１３２は、グループ識別子（図７ではグループＩＤと記載）を対象者データベース２１０に登録する。詳しくは、グループ判定部１３２は、対象者のグループ識別子２１９がヌル値であって、ペア情報２１８のタプルに含まれる対象者識別子のレコードのグループ識別子２１９もヌル値ならば、新たなグループ識別子を生成してグループ識別子２１９と、ペア情報２１８のタプルに含まれる対象者識別子のレコードのグループ識別子２１９とに格納する。
【００４６】
なお、対象者のグループ識別子２１９がヌル値であって、タプルに含まれる対象者識別子のレコードのグループ識別子２１９がヌル値でないならば、グループ判定部１３２は、タプルに含まれる対象者識別子のレコードのグループ識別子２１９にあるグループ識別子をグループ識別子２１９に格納する。対象者のグループ識別子２１９がヌル値ではなく、タプルに含まれる対象者識別子のレコードのグループ識別子２１９がヌル値ならば、グループ判定部１３２は、グループ識別子２１９にあるグループ識別子をタプルに含まれる対象者識別子のレコードのグループ識別子２１９に格納する。
【００４７】
また、対象者のグループ識別子２１９とタプルに含まれる対象者識別子のレコードのグループ識別子２１９との双方がヌル値ではなく、同じグループ識別子ならば、グループ判定部１３２は、グループ識別子を更新しない。対象者のグループ識別子２１９とタプルに含まれる対象者識別子のレコードのグループ識別子２１９との双方がヌル値ではなく、異なるグループ識別子ならば、グループ判定部１３２は、対象者のグループ識別子２１９をタプルに含まれる対象者識別子のレコードのグループ識別子２１９に変更する。この対象者のグループ識別子２１９の変更は、同じグループ識別子２１９である他のレコードについても変更する。
【００４８】
ステップＳ１３７において、グループ判定部１３２は、顔が向いて会話している先の対象者（会話対象者）のペア情報を登録する。詳しくは、グループ判定部１３２は、顔が向いて会話している先の対象者の対象者識別子２１１を対象者データベース２１０から取得し、この対象者識別子と、信頼度の「７」と、根拠の「顔向き」と「会話」とを含むタプルを生成して、顔の向きが検出された対象者のレコードのペア情報２１８に格納する。
【００４９】
なお、既に、顔が向いて会話している先の対象者の対象者識別子を含んだタプルが格納済みで、タプルに含まれる根拠が「顔向き」と「会話」以外であれば、グループ判定部１３２は、このタプルを、信頼度に７を加え、根拠に「顔向き」と「会話」に加えたタプルに更新する。タプルの根拠に「顔向き」があり「会話」がなければ、グループ判定部１３２は、信頼度に４を加え、根拠に「会話」に加えたタプルに更新する。タプルに含まれる根拠に「顔向き」と「会話」とが含まれれば、グループ判定部１３２は、更新しない。グループ判定部１３２は、顔が向いている先の対象者を示すレコードのペア情報２１８についても、同様の処理を行う。
続いて、グループ判定部１３２は、ステップＳ１３６と同様に、グループ識別子を登録する。
【００５０】
ステップＳ１３８〜Ｓ１４０は、対象者の接触によりペアを検出する処理である。
ステップＳ１３８において、グループ判定部１３２は、カメラ３００の画像から、対象者が別の対象者と接触しているかを検出しようとする。接触とは、単に体が接触しているのではなく、手をつないでいる、腕を組んでいる、子供を抱っこしているなど、意図的な接触である。
【００５１】
ステップＳ１３９において、グループ判定部１３２は、ステップＳ１３８で接触の検出に成功すれば（ステップＳ１３９→Ｙ）ステップＳ１４０に進み、失敗すれば（ステップＳ１３９→Ｎ）ステップＳ１３８に戻る。
ステップＳ１４０において、グループ判定部１３２は、対象者と接触している対象者（以下、接触対象者とも記す）のペア情報を登録する。詳しくは、グループ判定部１３２は、接触対象者の対象者識別子２１１を対象者データベース２１０から取得し、この対象者識別子と、信頼度の「７」と、根拠の「接触」とを含むタプルを生成して、接触が検出された対象者のレコードのペア情報２１８に格納する。
【００５２】
なお、既に、接触対象者の対象者識別子を含んだタプルが格納済みで、タプルに含まれる根拠が「接触」以外であれば、グループ判定部１３２は、このタプルを、信頼度に７を加え、根拠に「接触」に加えたタプルに更新する。タプルに含まれる根拠に「接触」が含まれれば、グループ判定部１３２は、更新しない。グループ判定部１３２は、接触対象者を示すレコードのペア情報２１８についても、同様の処理を行う。
続いて、グループ判定部１３２は、ステップＳ１３６と同様に、グループ識別子を登録する。
【００５３】
ステップＳ１４１〜Ｓ１４５は、対象者の服装が類似していることによりペアを検出する処理である。
ステップＳ１４１において、グループ判定部１３２は、対象者データベース２１０の服装情報２１５を検索して、類似する服装の対象者を検出する。服装が類似するとは、衣服の上下の色と種別が一致することである。
【００５４】
ステップＳ１４２において、グループ判定部１３２は、ステップＳ１４１で検出に成功すれば（ステップＳ１４２→Ｙ）ステップＳ１４３に進み、失敗すれば（ステップＳ１４２→Ｎ）ステップＳ１４１に戻る。
ステップＳ１４３において、グループ判定部１３２は、対象者と類似した服装の対象者（以下、服装類似対象者とも記す）のペア情報を登録する。詳しくは、グループ判定部１３２は、服装類似対象者の対象者識別子２１１を対象者データベース２１０から取得し、この対象者識別子と、信頼度の「２」と、根拠の「服装」とを含むタプルを生成して、服装の類似が検出された対象者のレコードのペア情報２１８に格納する。
【００５５】
なお、既に、服装類似対象者の対象者識別子を含んだタプルが格納済みで、タプルに含まれる根拠が「服装」以外であれば、グループ判定部１３２は、このタプルを、信頼度に２を加え、根拠に「服装」に加えたタプルに更新する。タプルに含まれる根拠に「服装」が含まれれば、グループ判定部１３２は、更新しない。グループ判定部１３２は、服装類似対象者を示すレコードのペア情報２１８についても、同様の処理を行う。
【００５６】
ステップＳ１４４において、グループ判定部１３２は、ステップＳ１４３において登録または更新したタプルの信頼度が所定の閾値以上か否かを判定し、閾値以上ならば（ステップＳ１４４→Ｙ）ステップＳ１４５に進み、閾値未満ならば（ステップＳ１４４→Ｎ）ステップＳ１４１に戻る。
ステップＳ１４５は、ステップＳ１３６と同様の処理である。
【００５７】
≪第１の実施形態の広告提供処理≫
図８は、第１の実施形態に係る、広告提供部１３３が実行する広告提供処理（図５記載のステップＳ１０３）のフローチャートである。
ステップＳ１６１において、広告提供部１３３は、対象者データベース２１０を検索して、新たにグループ識別子２１９が登録された対象者のレコードを検索する。
【００５８】
ステップＳ１６２において、広告提供部１３３は、Ｓ１６１の検索に成功すれば（ステップＳ１６２→Ｙ）ステップＳ１６３に進み、失敗ならば（ステップＳ１６２→Ｎ）ステップＳ１６５に進む。
ステップＳ１６３において、広告提供部１３３は、グループデータベース２３０を更新する。詳しくは、広告提供部１３３は、ステップＳ１６１で検索されたレコードのグループ識別子２１９が、グループデータベース２３０に未登録であれば、新たにレコードを追加して、グループ識別子２３１に対象者データベース２１０のレコードのグループ識別子２１９を格納する。他の属性はヌル値とする。
【００５９】
ステップＳ１６１で検索されたレコードのグループ識別子２１９が、グループデータベース２３０に登録済みであれば、この登録済みのレコードの構成対象者２３２に、ステップＳ１６１で検索されたレコードの対象者識別子２１１を追加して、レコードを更新する。
ステップＳ１６４において、広告提供部１３３は、グループの属性を判定して、ステップＳ１６３において追加または更新したレコードのグループ属性２３３を更新する。詳しくは、広告提供部１３３は、以下の（１）から（７）の順に判定する。
【００６０】
（１）グループの構成対象者２３２が２人であり、２人の対象者データベース２１０の性別２１７が「男」と「女」であって、年齢２１６の差が所定の閾値以下であれば、「男女ペア」と判定する。
（２）グループの構成対象者２３２が３人以上であり、そのうちの２人の性別２１７が「男」と「女」であって、年齢２１６の差が所定の閾値以下であって、この２人以外の構成対象者２３２の年齢２１６が、２人の男女の年齢２１６と比較して所定の閾値以下であれば、「ファミリー」と判定する。
【００６１】
（３）グループの構成対象者２３２が２人以上であり、１人を除いた他の構成対象者の年齢２１６が所定の閾値以下であって、除いた１人の年齢２１６が、他の構成対象者の年齢２１６と比較して所定の閾値以上であれば、「親子連れ」と判定する。
（４）グループの構成対象者２３２の年齢２１６が所定の閾値以下であり、かつ構成対象者２３２間の年齢２１６の差が所定の閾値内であって、ペア情報２１８に含まれるタプルの根拠に「服装」が含まれるならば、「学生グループ」と判定する。
【００６２】
（５）グループの構成対象者２３２にある対象者識別子に対応する対象者データベース２１０の性別２１７が同一であるならば、「同性別グループ」と判定する。
（６）グループの構成対象者２３２にある対象者識別子に対応する対象者データベース２１０の年齢２１６の差が処置の閾値内であるならば、「同年代グループ」と判定する。
（７）上記の（１）〜（６）のいずれでもない場合には、「その他グループ」と判定する。
【００６３】
ステップＳ１６５において、広告提供部１３３は、グループデータベース２３０のレコードから、広告のターゲットとする対象グループを選定する。選定方法の１つとして、表示情報２３４がヌル値であり、一度も対象グループとして選定されていないグループを選定する方法、表示情報２３４の前回の広告表示時刻を参照して、前回広告から最も時間が経過しているグループを選定する方法などがある。
【００６４】
ステップＳ１６６において、広告提供部１３３は、ステップＳ１６５で選定したグループのレコードのグループ属性２３３と構成対象者２３２の数を広告サーバ３４０に送信して、広告データをダウンロードする。このとき、広告サーバ３４０は、グループ属性２３３と対象者の数に基づいてグループに適合した広告を選定して、制御装置１００に送信する。
【００６５】
ステップＳ１６７において、広告提供部１３３は、広告を表示するディスプレイ３２０を選定する。選定する方法として、対象者データベース２１０の映像内位置２１４から、車両１０内でのグループの構成対象者２３２に対応する対象者の位置を特定して、この位置から最も近いディスプレイ３２０を選定する。
【００６６】
ステップＳ１６８において、広告提供部１３３は、グループデータベース２３０に広告情報を登録して、広告を表示する。詳しくは、グループデータベース２３０の表示情報２３４に、ステップＳ１６６で取得した広告データの識別子と、ステップＳ１６７で選定したディスプレイ３２０の識別子と、現在時刻とのタプルを生成して、表示情報２３４に追加する。続いて、広告提供部１３３は、ステップＳ１６６で取得した広告データをステップＳ１６７で選定したディスプレイ３２０に出力する。
【００６７】
≪第１の実施形態の特徴≫
制御装置１００は、対象者特定処理において、車両１０内に設置されているカメラ３００を用いて撮影された映像から、対象者（乗客）やその属性を特定して、対象者データベース２１０に登録する。次に、制御装置１００は、グループ判定処理において、対象者データベース２１０に登録された対象者のなかで、顔を向けている、会話している、接触しているなどの動作から対象者が同じグループに属する可能性があると推定してペア情報２１８に登録し、推定の信頼度が所定の閾値以上なら同じグループと判断する。続いて、制御装置１００は、広告提供処理において、グループを構成する対象者の年齢や性別から、「男女ペア」、「ファミリー」といったグループの属性を判定して、属性に応じた広告を広告サーバ３４０から取得して、グループに近いディスプレイ３２０に表示する。
【００６８】
従来の広告提供システムでは、個々の対象者の属性を判定して、個々の対象者に向けた広告を提供しているのみである。これに対して、第１の実施形態の制御装置１００は、グループを特定して、特定したグループに適合した広告を提供しているので、グループを構成するメンバ（対象者）に適した広告を提供することができ、広告の効果を向上させることができるようになる。例えば、次のような効果の例がある。
【００６９】
（１）子供がいる親に子供向けの広告を提供することができる。例えば、幼児向けの知育玩具など、子供自身より親が望んでいる物品の広告を、子供連れの親に向けて提供できるようになる。
（２）グループの人数に応じた広告を提供することができる。例えば、４人以上でお得となるコース料理や施設入場などの物品やサービスの広告を、その人数を満たすグループ向けに提供することができる。
（３）グループの属性に応じた広告を提供することができる。両親と子供のグループ（ファミリー）や学生のグループなどに、そのグループ向けのイベントの広告を提供することができる。
【００７０】
≪第１の実施形態の変形例≫
第１の実施形態では、グループ向けの広告を、グループに近いディスプレイ３２０に表示していた（図８のステップＳ１６７〜Ｓ１６８を参照）。これに対して、変形例では、グループのなかで最も会話しているメンバ（対象者）がリーダであると判断して、このリーダである対象者が最も見やすいディスプレイ３２０に広告を表示するようにする。
【００７１】
図９は、第１の実施形態の変形例に係る対象者データベース２１０Ａのデータ構成例を示す図である。第１の実施形態の対象者データベース２１０（図３参照）に、会話時間２２０の属性が追加されている。会話時間２２０は、対象者が他の対象者と会話している累積時間である。
会話時間２２０の属性は、グループ判定処理に含まれるステップＳ１３３（図７参照）の対象者の会話を検出する処理において登録される。詳しくは、ステップＳ１３３において、グループ判定部１３２は、カメラ３００の映像から、他の対象者に顔を向けて会話している（口を動かしている）時間を計測して、その時間を会話時間２２０に加算して更新する。
【００７２】
図１０は、第１の実施形態の変形例に係る、広告提供部１３３が実行する広告提供処理（図５のステップＳ１０３参照）のフローチャートである。ステップＳ１８１〜Ｓ１８６は、それぞれステップＳ１６１〜Ｓ１６６（図８参照）と同様の処理である。
ステップＳ１８７において、広告提供部１３３は、グループのリーダを推定する。詳しくは、広告提供部１３３は、グループの構成対象者２３２（図４参照）に含まれる識別子を対象者識別子２１１としてもつ対象者データベース２１０（図３参照）のレコードで、会話時間２２０が最大のレコードの対象者をリーダと推定する。
【００７３】
ステップＳ１８８において、広告提供部１３３は、広告を表示するディスプレイ３２０を選定する。選定する方法として、ステップＳ１８７で推定したリーダである対象者が最も見やすいディスプレイ３２０を選定する。
ステップＳ１８９において、広告提供部１３３は、ステップＳ１６８と同様に、グループデータベース２３０に広告情報を登録して、広告を表示する。
【００７４】
≪第１の実施形態の変形例の特徴≫
第１の実施形態の変形例において、制御装置１００は、グループのなかで最も会話している（口を動かしている）対象者をリーダであると推定して、このリーダが最も見やすいディスプレイ３２０に広告を表示する。グループの行動を決定する可能性が高いリーダの目に留まるように広告を表示することで、より広告の効果を高めることができるようになる。
【００７５】
≪第２の実施形態（商業施設における広告提供システム）の全体構成≫
図１１は、第２の実施形態に係る広告提供システム１Ｂの全体構成を例示する図である。広告提供システム１Ｂは、商業施設の店舗１２や駐車場１３にいる来店客（対象者）のなかでグループを特定して、そのグループに適合した広告を提供する。
第１の実施形態には含まれないグループの特定の根拠として、対象者が同じ車から降りる動作、店舗１２ないしは駐車場１３において一緒に（一定の距離を保って）移動する動作がある。
【００７６】
広告提供システム１Ｂは、制御装置１００Ｂ、店舗１２内に設置されたカメラ３００Ｃ、駐車場１３に設置されたカメラ３００Ｄ、ディスプレイ３２０および広告サーバ３４０Ｂを含んで構成される。なお、カメラ３００Ｃとカメラ３００Ｄとを区別しないときには、単にカメラ３００と記す。図１１において、店舗１２内にはカメラ３００Ｃとディスプレイ３２０が１つずつ、駐車場１３にカメラ３００Ｄが１つ記載されているが、それぞれ複数台設置されてもよい。また、駐車場１３にディスプレイ３２０が設置されてもよい。
広告サーバ３４０Ｂは、店舗１２内に設置されている。制御装置１００Ｂ、カメラ３００、ディスプレイ３２０および広告サーバ３４０Ｂは、ネットワーク４５０Ｂを介して接続されている。
【００７７】
図１２は、第２の実施形態に係る制御装置１００Ｂの全体構成を例示する図である。第１の実施形態の制御装置１００と比較して、対象者データベース２１０Ｂの構成（後記する図１３参照）、対象者特定部１３１Ｂが実行する対象者特定処理（後記する図１５参照）およびグループ判定部１３２Ｂが実行するグループ判定処理（後記する図１６参照）が異なる。
【００７８】
≪第２の実施形態の全体構成：対象者データベース≫
図１３は、第２の実施形態に係る対象者データベース２１０Ｂのデータ構成例を示す図である。第１の実施形態の対象者データベース２１０（図３参照）と比較すると、乗車駅２１２の属性が削除され、歩容特徴情報２２１、近傍対象者２２２および駐車２２３の属性が追加されている。
【００７９】
歩容特徴情報２２１は、歩き方の特徴を示す情報であり、腕の振り、歩幅、姿勢、動きの左右非対称性などの情報を含む。歩容特徴情報２２１を用いることで、同一の対象者を特定することができ、対象者が移動してカメラ３００の撮影領域から外に出て、別のカメラ３００に撮影された場合に、顔特徴情報２１３と歩容特徴情報２２１とにより同一の対象者を同定して、対象者の移動を追跡することができる。
【００８０】
近傍対象者（同伴対象者）２２２は、対象者の所定の距離内に存在する対象者の対象者識別子２１１と近傍内に存在し始めた時刻を示すタプルを含む。複数の対象者が所定の距離内に存在する場合には、複数のタプルが格納される。
駐車２２３は、駐車場１３において対象者が降りた車が駐車された位置を示す識別子を格納する。
【００８１】
歩容特徴情報２２１、近傍対象者２２２および駐車２２３は、対象者特定部１３１Ｂにより、登録され、更新される。また、グループ判定部１３２Ｂは、顔を向けて会話する動作や接触する動作の他に、近傍対象者２２２および駐車２２３を参照して、連れ立って移動する動作と同じ車で施設に来場した動作とから、対象者が同一グループに属することを判定する。
【００８２】
≪第２の実施形態の処理概要≫
図１４は、第２の実施形態に係る制御装置１００Ｂが実行する処理の概要を示すフローチャートである。ステップＳ２０１の対象者特定処理、ステップＳ２０２のグループ判定処理およびステップＳ２０３の広告提供処理が同時並行に実行される。広告提供処理は、第１の実施形態の広告提供処理（図８参照）と同様である。以下、対象者特定処理とグループ判定処理とを説明する。
【００８３】
≪第２の実施形態の対象者特定処理≫
図１５は、第２の実施形態に係る、対象者特定部１３１Ｂが実行する対象者特定処理（図１４記載のステップＳ２０１）のフローチャートである。ステップＳ２１１〜Ｓ２１３の処理と、ステップＳ２１４〜Ｓ２１６の処理とは、個々の対象者に対して同時並行に繰り返し処理される。
【００８４】
ステップＳ２１１〜Ｓ２１３は、新しい対象者を対象者データベース２１０Ｂに登録する処理である。
ステップＳ２１１〜Ｓ２１２は、それぞれステップＳ１１１〜Ｓ１１２（図６参照）と同様の処理である。
ステップＳ２１３は、ステップＳ１１３と同様の処理である。但し、第１の実施形態の乗車駅２１２に替わって駐車２２３に、駐車場１３において対象者が降りた車が駐車された位置を示す識別子を格納する。
【００８５】
ステップＳ２１４〜Ｓ２１６は、対象者の属性を検出して、対象者データベース２１０Ｂに登録する処理である。
ステップＳ２１４において、対象者特定部１３１Ｂは、カメラ３００の映像から、対象者データベース２１０Ｂに登録済みの対象者の属性を検出しようとする。属性としては、第１の実施形態における顔特徴、映像内の位置、服装情報、年齢および性別に加えて、歩容特徴と近傍対象者とがある。
【００８６】
歩容特徴は、腕の振り、歩幅、姿勢、動きの左右非対称性など、対象者の歩き方の特徴を表す情報である。
近傍対象者（同伴対象者）は、対象者の所定の距離内に存在する対象者に関する情報である。
ステップＳ２１５〜Ｓ２１６は、それぞれステップＳ１１５〜Ｓ１１６と同様の処理である。但し、ステップＳ２１６においては、対象者特定部１３１Ｂは、ステップＳ２１４で歩容特徴を検出した場合には歩容特徴情報２２１に、近傍対象者を検出した場合には近傍対象者２２２に格納する。近傍対象者の情報は、所定の距離内に存在する対象者を示すレコードの対象者識別子２１１と、存在が確認され始めた時刻とをタプルにして、近傍対象者２２２に格納される。
【００８７】
≪第２の実施形態のグループ判定処理≫
図１６は、第２の実施形態に係る、グループ判定部１３２Ｂが実行するグループ判定処理（図１４記載のステップＳ２０２）のフローチャートである。ステップＳ２３１〜Ｓ２３７の処理と、ステップＳ２３８〜Ｓ２４０の処理と、ステップＳ２４１〜Ｓ２４５の処理と、ステップＳ２４６〜Ｓ２４８の処理とは、個々の対象者に対して同時並行に繰り返し処理される。
【００８８】
ステップＳ２３１〜Ｓ２３７は、顔の向きや会話によって対象者のペアを検出する処理であり、第１の実施形態のステップＳ１３１〜Ｓ１３７（図７参照）とそれぞれ同様の処理である。
ステップＳ２３８〜Ｓ２４０は、対象者の接触によりペアを検出する処理であり、第１の実施形態のステップＳ１３８〜Ｓ１４０とそれぞれ同様の処理である。
ステップＳ２４１〜Ｓ２４５は、対象者の服装が類似していることによりペアを検出する処理であり、第１の実施形態のステップＳ１４１〜Ｓ１４５とそれぞれ同様の処理である。
【００８９】
ステップＳ２４６〜Ｓ２４８は、同じ車から降りる動作または連れ立って歩く動作から同じグループに属する対象者のペアを検出処理である。
ステップＳ２４６において、グループ判定部１３２Ｂは、対象者データベース２１０Ｂの近傍対象者２２２と駐車２２３を検索して、所定の時間以上に近傍対象者２２２に格納されているタプルの対象者と、同じ識別子の駐車２２３の対象者とを検出する。
所定の時間以上に近傍対象者２２２に格納されているタプルとは、タプルに含まれる時刻が現在時刻と比較して所定の時間以前であるタプルである。
【００９０】
ステップＳ２４７において、グループ判定部１３２Ｂは、ステップＳ２４６で検出に成功すれば（ステップＳ２４７→Ｙ）ステップＳ２４８に進み、失敗すれば（ステップＳ２４７→Ｎ）ステップＳ２４６に戻る。
ステップＳ２４８において、グループ判定部１３２Ｂは、ステップＳ２４６で検出されたペアとなる対象者のペア情報を登録する。詳しくは、グループ判定部１３２Ｂは、所定の時間以上に近傍対象者２２２に格納されているタプルが検出された場合には、このタプルに含まれる対象者識別子と、信頼度の「６」と、根拠の「近傍」とを含むタプルを生成して、ペア情報２１８に格納する。
【００９１】
なお、既に、同じ対象者識別子を含んだタプルがペア情報２１８に格納済みで、タプルに含まれる根拠が「近傍」以外であれば、グループ判定部１３２Ｂは、このタプルを、信頼度に６を加え、根拠に「近傍」に加えたタプルに更新する。タプルに含まれる根拠に「近傍」が含まれれば、グループ判定部１３２Ｂは、更新しない。グループ判定部１３２Ｂは、近傍対象者２２２に含まれる対象者を示すレコードのペア情報２１８についても、同様の処理を行う。続いて、グループ判定部１３２Ｂは、ステップＳ２３６と同様であって、ステップＳ１３６と同様にグループ識別子を登録して、ステップＳ２４６に戻る。
【００９２】
続いて、ステップＳ２４６で同じ識別子の駐車２２３が検出された場合の、ステップＳ２４８におけるグループ判定部１３２Ｂの処理を説明する。グループ判定部１３２Ｂは、駐車２２３が同じ識別子を含むレコードの対象者識別子２１１と、信頼度の「７」と、根拠の「車」とを含むタプルを生成して、ペア情報に格納する。
【００９３】
なお、既に、同じ対象者識別子を含んだタプルがペア情報２１８に格納済みで、タプルに含まれる根拠が「車」以外であれば、グループ判定部１３２Ｂは、このタプルを、信頼度に７を加え、根拠に「車」に加えたタプルに更新する。タプルに含まれる根拠に「車」が含まれれば、グループ判定部１３２Ｂは、更新しない。グループ判定部１３２Ｂは、同じ識別子を駐車２２３に含むレコードのペア情報２１８についても、同様の処理を行う。続いて、グループ判定部１３２Ｂは、ステップＳ２３６と同様にグループ識別子を登録して、ステップＳ２４６に戻る。
【００９４】
≪第２の実施形態の特徴≫
制御装置１００Ｂは、対象者特定処理において、駐車場１３に設置されているカメラ３００を用いて撮影された映像から、同じ車から降りた来店客（対象者、同乗対象者）を特定して、対象者データベース２１０Ｂに登録する。また、制御装置１００Ｂは、所定の時間以上に所定の距離内にいる対象者を検出して、対象者データベース２１０Ｂに登録する。
【００９５】
また、制御装置１００Ｂは、グループ判定処理において、対象者データベース２１０Ｂに登録された対象者のなかで、顔を向けている、会話している、接触しているなどの動作に加えて、同じ車から降りた動作や所定の時間以上に所定の距離内にいる動作から対象者が同じグループに属する可能性があると推定してペア情報２１８に登録し、推定の信頼度が所定の閾値以上なら同じグループと判断する。
【００９６】
以上の対象者特定処理とグループ判定処理により、制御装置１００Ｂは、第１の実施形態における車両１０のように閉じた空間ではなく、商業施設のような広い領域を人が歩きまわる空間においてもグループを特定して、グループに適合した広告を提供することができるようになる。
【００９７】
≪第３の実施形態（飲食店における広告提供システム）の全体構成≫
図１７は、第３の実施形態に係る広告提供システム１Ｃの全体構成を例示する図である。広告提供システム１Ｃは、飲食店の来店客（対象者）のなかでグループを特定して、そのグループに適合した広告を提供する。
第１の実施形態には含まれないグループの特定の根拠として、対象者が同じテーブルに着席する動作がある。
【００９８】
広告提供システム１Ｃは、制御装置１００Ｃ、店舗１４内に設置されたカメラ３００Ｅ、注文端末３２０Ｄおよび広告サーバ３４０Ｃを含んで構成される。なお、カメラ３００Ｅは、店舗１４内を撮影するカメラであり、店舗１４内のテーブルに着席した来店客を撮影する。図１７では、１台のカメラ３００Ｅが記載されているが、複数台のカメラ３００Ｅが設置されてもよい。なお、カメラ３００Ｅを単にカメラ３００と記す場合がある。
【００９９】
注文端末３２０Ｄは、来店客が飲食物を注文するときに利用する端末であり、店舗１４内のテーブルごとに配置されている。注文端末３２０Ｄで入力された注文内容は、ルータ４００Ｃを経由して注文受付装置３６０に送信される。注文端末３２０Ｄは、第１と第２の実施形態におけるディスプレイ３２０に相当する装置であり、注文端末３２０Ｄが配置されているテーブルに着席した来店客のグループに向けた広告が表示される。
広告サーバ３４０Ｃは、店舗１４外に設置されている。制御装置１００Ｃ、カメラ３００、注文端末３２０Ｄ、注文受付装置３６０および広告サーバ３４０Ｃは、ルータ４００Ｃ、ネットワーク４５０Ｃおよび店舗１４の外部のネットワークを介して接続されている。
【０１００】
図１８は、第３の実施形態に係る制御装置１００Ｃの全体構成を例示する図である。第１の実施形態の制御装置１００と比較して、対象者データベース２１０Ｃの構成（後記する図１９参照）、対象者特定部１３１Ｃが実行する対象者特定処理（後記する図２１参照）が異なる。
グループ判定処理については、同じテーブルに着席した来店客（対象者）をグループと見做しており、対象者特定処理に含まれる。これに伴い、グループ判定部は対象者特定部１３１Ｃに含まれることになり、図１８には記載していない。
【０１０１】
≪第３の実施形態の全体構成：対象者データベースの構成≫
図１９は、第３の実施形態に係る対象者データベース２１０Ｃのデータ構成例を示す図である。第１の実施形態の対象者データベース２１０（図３参照）と比較すると、乗車駅２１２、映像内位置２１４、服装情報２１５およびペア情報２１８の属性が削除され、着席テーブル２２４の属性が追加されている。
着席テーブル２２４は、対象者（来店客）が着席した店舗１４内のテーブルを示す識別子を格納する。着席テーブル２２４は、対象者特定部１３１Ｃにより、登録される。
【０１０２】
≪第３の実施形態の処理概要≫
図２０は、第３の実施形態に係る制御装置１００Ｃが実行する処理の概要を示すフローチャートである。ステップＳ３０１の対象者特定処理およびステップＳ３０２の広告提供処理が同時並行に実行される。
【０１０３】
広告提供処理は、第１の実施形態の広告提供処理（図８参照）と同様である。但し、ディスプレイを選定する処理（ステップＳ１６７参照）は、グループが着席しているテーブルに配置された注文端末３２０Ｄを選定する処理である。
以下、対象者特定処理を説明する。
【０１０４】
≪第３の実施形態の対象者特定処理≫
図２１は、第３の実施形態に係る、対象者特定部１３１Ｃが実行する対象者特定処理（図２０記載のステップＳ３０１）のフローチャートである。ステップＳ３１１〜Ｓ３１３の処理と、ステップＳ３１４〜Ｓ３１６の処理とは、個々の対象者に対して同時並行に繰り返し処理される。
【０１０５】
ステップＳ３１１〜Ｓ３１３は、新しい対象者を対象者データベース２１０Ｃに登録する処理である。
ステップＳ３１１〜Ｓ３１２は、それぞれステップＳ１１１〜Ｓ１１２（図６参照）と同様の処理である。
ステップＳ３１３は、ステップＳ１１３と同様の処理である。但し、第１の実施形態の乗車駅２１２に替わって着席テーブル２２４に、対象者が着席しているテーブルを示す識別子を格納する。さらに、着席テーブルが同じレコードのグループ識別子２１９に同じグループ識別子を格納する。
【０１０６】
詳しくは、対象者特定部１３１Ｃは、着席テーブル２２４に格納したテーブル識別子と同じテーブル識別子を着席テーブル２２４にもつレコードを検索する。レコードが存在すれば、対象者特定部１３１Ｃは、そのレコードのグループ識別子２１９にあるグループ識別子を、対象者を示すレコードのグループ識別子２１９に格納する。レコードが存在しなければ、新たにグループ識別子を生成して、対象者を示すレコードのグループ識別子２１９に格納する。
【０１０７】
ステップＳ３１４〜Ｓ３１６は、対象者の属性を検出して、対象者データベース２１０Ｂに登録する処理である。
ステップＳ３１４において、対象者特定部１３１Ｂは、カメラ３００の映像から、対象者データベース２１０Ｂに登録済みの対象者の属性を検出しようとする。属性としては、顔特徴、年齢および性別がある。
ステップＳ３１５〜Ｓ３１６は、それぞれステップＳ１１５〜Ｓ１１６と同様の処理である。
【０１０８】
≪第３の実施形態の特徴≫
制御装置１００Ｃは、対象者特定処理において、店舗１４に設置されているカメラ３００を用いて撮影された映像から、同じテーブルに着席している来店客（対象者）を同じグループに属すると判定して、対象者データベース２１０Ｃに登録する。
【０１０９】
第３の実施形態におけるグループ特定の根拠は、同じテーブルに着席していることであり、第１、第２の実施形態と比較して、グループの構成対象者（同席者、同席対象者）を漏れなく特定することができるようになる。このために、グループ属性２３３（図４参照）を推定する精度を向上させることができ、グループに適合した広告を提供することができるようになる。
【０１１０】
≪変形例：座席予約情報に基づいたグループ判定≫
第１〜３の実施形態では、制御装置１００は、カメラで撮影された映像から、会話している、接触している、一緒に移動する、同じテーブルに着席するなどの動作を根拠にしてグループを特定している。座席予約して搭乗または乗車する航空機や列車などにおいては、制御装置１００は、座席予約情報からグループを特定したり、乗客の属性を判定したりするようにしてもよい。
【０１１１】
また、制御装置１００は、グループに適合した広告をグループの各乗客の座席に設置されたディスプレイに表示するようにしてもよい。さらに、制御装置１００は、座席予約した乗客をグループのリーダと見做して、リーダの座席に配置されたディスプレイにグループ向けの広告を表示してもよい。
【０１１２】
≪変形例：広告サーバへの送信データ≫
広告提供処理（図８参照）のステップＳ１６６において、広告提供部１３３は、グループデータベース２３０のグループ属性２３３と構成対象者２３２の数を広告サーバ３４０に送信して、グループに適合した広告データをダウンロードする。これに対して、広告提供部１３３が構成対象者２３２の数の他に、グループに属する各対象者の性別や年齢を送信するようにして、グループへの適合度がより高い広告データを広告サーバ３４０から取得するようにしてもよい。広告提供部１３３が、年齢の平均値や男女の割合を広告サーバ３４０に送信するようにしてもよい。
【０１１３】
≪変形例：広告サーバでのグループ属性判定≫
第１〜３の実施形態では、広告提供部１３３が、対象者データベース２１０にある年齢２１６や性別２１７などの対象者の属性から、グループの属性を判定する（図８のステップＳ１６４）。この判定処理を広告サーバ３４０で実行するようにしてもよい。この場合には、判定に必要な、対象者データベース２１０に格納されるデータが広告サーバ３４０に送信される。また、制御装置１００と広告サーバ３４０を１つの装置にして、制御装置１００が、自身が格納している広告データのなかから、グループの属性に適合した広告データを選択して、ディスプレイ３２０に送信するようにしてもよい。
【０１１４】
≪変形例：ディスプレイの選択方法≫
第１の実施形態の変形例では、広告提供部１３３は、グループのなかで最も会話している対象者がリーダであると判断して、このリーダの対象者が最も見やすいディスプレイ３２０に広告を表示するようにする。これに対して、グループのなかで最も長い時間ディスプレイを見ている（ディスプレイに顔を向けている）対象者（視聴時間が長い対象者）が最も見やすいディスプレイ３２０に広告を表示するようにしてもよい。また、グループのより多くのメンバが視聴できるように、複数のディスプレイに表示してもよい。
【０１１５】
≪変形例：広告サーバからディスプレイへの直接出力≫
第１〜３の実施形態では、広告提供部１３３が、広告サーバ３４０から広告データを取得し、ディスプレイ３２０に出力して表示していた。制御装置１００を介することなく、広告サーバ３４０が、ディスプレイ３２０に広告データを出力して表示するようにしてもよい。
【０１１６】
≪変形例：広告提供対象グループの選定方法≫
広告提供処理（図８参照）のステップＳ１６５において広告対象のグループを選定する際に、広告提供部１３３は、前回広告から最も時間が経過しているグループを選定している。カメラ３００でディスプレイ３２０に顔を向けている対象者が多いグループを優先して選定するようにしてもよい。
【０１１７】
≪変形例：提供情報の種別≫
第１〜３の実施形態では、広告提供部（情報提供部）１３３が、対象者（乗客、来店客）に広告を提供していたが、商業広告に限定されるものではなく、他の種類の情報を提供してもよい。例えば、子供に対するワクチン接種の呼びかけを、子供を連れた親（親子連れ）に対して提供するようにしてもよい。また、献血の呼びかけであって、若年層向けに制作されたコンテンツを、その年代のグループ（同年代グループ）に提供するようにしてもよい。
【０１１８】
≪変形例：対象者の属性判定の学習≫
複数の制御装置１００から顔画像のデータを収集して、年齢や性別を判定するのに用いられる機械学習モデルの学習データとして用いるようにしてもよい。
１人の対象者の画像は、乗車または来店している間に複数のカメラ３００を用いて、複数の角度（顔の向き）や照明条件のもとで撮影される。顔の正面に近い角度から撮影された画像から顔特徴情報を取得して年齢や性別を推定するのが望ましいが、カメラ３００の設置場所には制約があるため、正面から撮影可能な場合は限られる。
【０１１９】
そこで、以下のようにして推定の精度を向上させてもよい。最初に、１人の対象者の画像を複数収集した画像データのセットが学習サーバに収集され、各セットのなかで正面に最も近い画像から取得した顔特徴情報をもとに推定された年齢と性別とが正解のラベルとして他の画像から取得した顔特徴情報に付与される。次に、正解のラベルが付与された顔特徴情報を用いて教師あり学習が実行される。
このようにして、年齢や性別を推定する機械学習モデルの精度を向上させることができるようになる。精度が向上した機械学習モデルを制御装置１００に反映させることで、人手を介することなく年齢や性別の判定精度を向上させることができるようになる。
【０１２０】
また、制御装置１００は、顔特徴情報から年齢や性別を推定するのではなく、顔画像から直接に機械学習技術を用いて年齢や性別を推定するようにしてもよい。この場合でも、対象者の顔画像のなかで正面に近い画像から推定した年齢や性別が正解のラベルとして他の顔画像に付与され、ラベルが付与された顔画像を用いて教師あり学習が実行されてもよい。
服装情報についても、対象者の画像のなかで正面に近い画像から推定した服装が正解のラベルとして他の画像に付与され、ラベルが付与された画像を用いて教師あり学習が実行されてもよい。
【０１２１】
≪変形例：広告視聴率の改善≫
複数の制御装置１００から広告を視聴している（ディスプレイに顔を向けている）視聴者の年齢や性別を収集することで、各広告の年齢や性別ごとの視聴率（視聴人数）を計測して、広告サーバ３４０におけるグループ属性や視聴者属性に応じた広告選択用のデータとしてもよい。
【０１２２】
広告サーバ３４０は、制御装置１００が送信したグループ属性やグループの対象者の性別や年齢に応じて広告を選択して、制御装置１００に送信している（図８のステップＳ１６６参照）。これに対して、広告サーバ３４０は、各広告に予め関連付けられるグループ属性や年齢、性別の他に、実際にその広告を視聴している対象者の年齢や性別を制御装置１００から取得して、各広告に関連付けられる年齢や性別に加えるようにしてもよい。こうすることにより、現実の視聴率（視聴人数）に基づいた広告が選択されるようになり、広告の効果を向上させることができるようになる。
【符号の説明】
【０１２３】
１００、１００Ｂ〜１００Ｃ  制御装置
１１０  入出力部
１２０  記憶部
２１０、２１０Ａ〜２１０Ｃ  対象者データベース
２３０  グループデータベース
１３０  制御部
１３１、１３１Ｂ、１３１Ｃ  対象者特定部（情報提供対象者特定部）
１３２、１３２Ｂ  グループ判定部
１３３  広告提供部（情報提供部）
３００、３００Ａ〜３００Ｄ  カメラ
３２０、３２０Ａ〜３２０Ｄ  ディスプレイ（注文端末）
３４０、３４０Ｂ、３４０Ｃ  広告サーバ（コンテンツサーバ）
【図１】
2020016696.tif 000003
【図２】
2020016696.tif 000004
【図３】
2020016696.tif 000005
【図４】
2020016696.tif 000006
【図５】
2020016696.tif 000007
【図６】
2020016696.tif 000008
【図７】
2020016696.tif 000009
【図８】
2020016696.tif 000010
【図９】
2020016696.tif 000011
【図１０】
2020016696.tif 000012
【図１１】
2020016696.tif 000013
【図１２】
2020016696.tif 000014
【図１３】
2020016696.tif 000015
【図１４】
2020016696.tif 000016
【図１５】
2020016696.tif 000017
【図１６】
2020016696.tif 000018
【図１７】
2020016696.tif 000019
【図１８】
2020016696.tif 000020
【図１９】
2020016696.tif 000021
【図２０】
2020016696.tif 000022
【図２１】
2020016696.tif 000023