(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象エリアにいる人を複数のグループに分けた各グループについて、そのグループの属性を、そのグループに含まれる人の属性から推定するグループ属性推定部と、
前記各グループに含まれる人の属性を、前記グループ属性推定部が推定したそのグループの属性と、その人の行動とから推定する人属性推定部と
を備え、
前記グループ属性推定部は、前記各グループについて、そのグループの属性を、前記人属性推定部が推定したそのグループに含まれる人の属性から推定する
属性推定装置。
【請求項２】
前記グループ属性推定部は、前記各グループについて、そのグループの属性を、そのグループに含まれる一部の人の属性から推定する
請求項１に記載の属性推定装置。
【請求項３】
前記人の行動は、人が立ち寄った場所を含む
請求項１又は２に記載の属性推定装置。
【請求項４】
前記人の行動は、人が立ち寄った場所の順序を含む
請求項１から３までのいずれか１項に記載の属性推定装置。
【請求項５】
前記属性には、基本属性と付加属性とがあり、
前記人属性推定部は、ある人について推定した属性が基本属性である場合には、過去に推定したその人についての基本属性を、推定した基本属性に変更し、ある人について推定した属性が付加属性である場合には、その人についての付加属性に推定した付加属性を追加する
請求項１から４までのいずれか１項に記載の属性推定装置。
【請求項６】
前記属性推定装置は、さらに、
前記対象エリアを異なる時刻に撮像した複数の画像データを取得する画像データ取得部と、
前記画像データ取得部が取得した複数の画像データから、前記対象エリアにいる人の行動を特定する行動特定部と
を備え、
前記人属性推定部は、人の属性を、前記行動特定部が特定したその人の行動から推定する
請求項１から５までのいずれか１項に記載の属性推定装置。
【請求項７】
対象エリアにいる人を複数のグループに分けた各グループについて、そのグループの属性を、そのグループに含まれる人の属性から推定するグループ属性推定処理と、
前記各グループに含まれる人の属性を、前記グループ属性推定処理で推定したそのグループの属性と、その人の行動とから推定する人属性推定処理と
をコンピュータに実行させ、
前記グループ属性推定処理では、前記各グループについて、そのグループの属性を、前記人属性推定処理で推定したそのグループに含まれる人の属性から推定する
属性推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、空港やショッピングモール等の対象エリアにいる人の属性を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
対象エリアにいる人の属性を推定して、推定した属性に応じたサービスを提供する試みがされている。属性に応じたサービスを提供することにより、各人に適したサービスを提供することが可能になり、サービスレベルを向上させることが可能になる。
【０００３】
特許文献１には、店舗にいる人をグループ分けし、店舗にいる人の性別や年齢を推定した上で、各グループについて、そのグループに属する人に対して推定された性別や年齢からそのグループが親子であるか、カップルであるか等を推定することについて記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−５４３７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
各人の属性を、早期かつ正確に推定することが、サービスレベル向上に寄与する。しかし、一部の人についての属性が推定できない状況もある。その結果、属性が推定できない人に対するサービスレベルを向上させることが難しい。
この発明は、人の属性を早期に推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る属性推定装置は、
対象エリアにいる人を複数のグループに分けた各グループについて、そのグループの属性を、そのグループに含まれる人の属性から推定するグループ属性推定部と、
前記各グループに含まれる人の属性を、前記グループ属性推定部が推定したそのグループの属性から推定する人属性推定部と
を備える。
【０００７】
前記グループ属性推定部は、前記各グループについて、そのグループの属性を、そのグループに含まれる一部の人の属性から推定する。
【０００８】
前記人属性推定部は、各グループに含まれる人の属性を、前記グループ属性推定部が推定したそのグループの属性と、その人の行動とから推定し、
前記グループ属性推定部は、前記各グループについて、そのグループの属性を、前記人属性推定部が推定したそのグループに含まれる人の属性から推定する。
【０００９】
前記人の行動は、人が立ち寄った場所を含む。
【００１０】
前記人の行動は、人が立ち寄った場所の順序を含む。
【００１１】
前記属性には、基本属性と付加属性とがあり、
前記人属性推定部は、ある人について推定した属性が基本属性である場合には、過去に推定したその人についての基本属性を、推定した基本属性に変更し、ある人について推定した属性が付加属性である場合には、その人についての付加属性に推定した付加属性を追加する。
【００１２】
前記属性推定装置は、さらに、
前記対象エリアを異なる時刻に撮像した複数の画像データを取得する画像データ取得部と、
前記画像データ取得部が取得した複数の画像データから、前記対象エリアにいる人の行動を特定する行動特定部と
を備え、
前記人属性推定部は、人の属性を、前記行動特定部が特定したその人の行動から推定する。  
【００１３】
この発明に係る属性推定プログラムは、
対象エリアにいる人を複数のグループに分けた各グループについて、そのグループの属性を、そのグループに含まれる人の属性から推定するグループ属性推定処理と、
前記各グループに含まれる人の属性を、前記グループ属性推定処理で推定したそのグループの属性から推定する人属性推定処理と
をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１４】
この発明では、グループに含まれる人の行動からグループの属性を推定し、グループの属性からグループに含まれる人の属性を推定する。これにより、グループに含まれる一部の人の行動から、グループに含まれる他の人の属性を推定することが可能となる。その結果、人の属性を早期に推定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】実施の形態１に係る属性推定装置１００の概要の説明図。
【図２】実施の形態１に係る属性推定装置１００の構成図。
【図３】実施の形態１に係る属性推定装置１００の動作を示すフローチャート。
【図４】規則記憶部１６０が記憶した規則４２の例を示す図。
【図５】推定情報記憶部１７０が記憶した情報の例を示す図。
【図６】推定情報記憶部１７０が記憶した情報の例を示す図。
【図７】規則記憶部１６０が記憶した規則４２の例を示す図。
【図８】推定情報記憶部１７０が記憶した情報の例を示す図。
【図９】推定情報記憶部１７０が記憶した情報の例を示す図。
【図１０】規則記憶部１６０が記憶した規則４２の例を示す図。
【図１１】規則記憶部１６０が記憶した規則４２の例を示す図。
【図１２】実施の形態１，２に係る属性推定装置１００のハードウェア構成例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
実施の形態１．
実施の形態１では、空港を対象エリア１０とした場合の例を説明する。
対象エリア１０は、空港に限らず、ショッピングモール等の多くの人が集まる他のエリアであってもよい。
【００１７】
＊＊＊概要の説明＊＊＊
図１に基づき、実施の形態１に係る属性推定装置１００の概要を説明する。
空港には、様々な人２０が来る。例えば、空港には、航空機に搭乗する搭乗者、搭乗者を見送りに来た見送り客、搭乗者を迎えに来た出迎え客、航空機の見学等をしに来た見学者、目的不明の不審者等が来る。
空港に来た人２０には、空港に慣れている人もいれば、慣れていない人もいる。空港に来た人２０には、その空港がある国の人もいれば、外国から来た人もいる。空港に来た人２０には、身体が不自由な人もいる。
このように、空港には、様々な目的で、様々な特徴の人２０が来る。ここでは、空港に来た人２０の目的及び特徴を人２０の属性２１と呼ぶ。
【００１８】
空港には、人２０は一人で来る場合もあるが、同行者とともにグループ３０で来る場合が多い。ここでは、グループ３０の目的及び特徴をグループ３０の属性３１と呼ぶ。
【００１９】
空港には、チェックイン手続き等を行うカウンタ１１と、各種サービスや案内等を行うヘルプデスク１２と、土産物等を販売する店舗があるショッピングエリア１３と、飲食店があるレストランエリア１４と、離着陸する航空機を見学できる展望エリア１５等の様々な場所がある。
なおカウンタ１１やヘルプデスク１２は、実際の占有スペースに、例えば前方１メートルおよび左右１メートルに含まれるスペースを加えて、該当のエリアと設定してもよい。このとき後方のエリアを該当のエリアに含めないのは、後方エリアはスタッフが作業するスペースであり、空港に来た人２０は立ち入らないエリアであるからである。ショッピングエリア１３やレストランエリア１４等は、実際の占有スペースを該当のエリアと設定することが考えられるが、占有スペースに任意の大きさのスペースを加えて設定しても良い。また緊急時は、エリアの設定を変更する等、任意のタイミングでエリア設定を行うことができる。
【００２０】
属性推定装置１００は、以下の（１）〜（３）の推定を行う。
（１）属性推定装置１００は、人２０の行動によって、その人２０の属性２１を推定する。ここでは、人２０の行動は、人２０が立ち寄った場所である。つまり、属性推定装置１００は、人２０が立ち寄った場所によって、その人２０の属性２１を推定する。
これは、人２０が立ち寄った場所が、その人２０の属性２１を特徴付けている可能性が高いためである。
【００２１】
例えば、カウンタ１１に立ち寄った人２０は、搭乗者である可能性が高い。ヘルプデスク１２に立ち寄った人２０は、何らかの手助けが必要な人２０である可能性が高い。ショッピングエリア１３に立ち寄った人２０は、土産物等の買い物に興味がある人２０である可能性が高い。
【００２２】
（２）属性推定装置１００は、グループ３０に含まれる少なくとも一部の人２０の行動によって、そのグループ３０の属性３１を推定する。つまり、属性推定装置１００は、グループ３０に含まれる少なくとも一部の人２０が立ち寄った場所によって、そのグループ３０の属性３１を推定する。
これは、グループ３０に含まれる人２０が立ち寄った場所が、そのグループ３０の属性３１を特徴付けている可能性が高いためである。
【００２３】
例えば、カウンタ１１に立ち寄った人２０がいるグループ３０は、搭乗者のグループ３０である可能性が高い。ヘルプデスク１２に立ち寄った人２０がいるグループ３０は、何らかの手助けが必要な人２０が含まれるグループ３０である可能性が高い。ショッピングエリア１３に立ち寄った人２０がいるグループ３０は、買い物に興味がある人２０のグループ３０である可能性が高い。
【００２４】
（３）属性推定装置１００は、各グループ３０に含まれる人２０の属性２１を、そのグループ３０の属性３１から推定する。つまり、属性推定装置１００は、グループ３０に含まれる少なくとも一部の人２０が立ち寄った場所の情報を利用して、グループ３０に含まれる他の人２０の属性２１を推定する。
これは、グループ３０の属性３１が、そのグループ３０に含まれる各人２０の属性２１を特徴付けている可能性が高いためである。
【００２５】
例えば、上述した通り、カウンタ１１に立ち寄った人２０がいるグループ３０は、搭乗者のグループ３０である可能性が高い。この場合、カウンタ１１に立ち寄った人２０がいるからと言って、グループ３０の全ての人２０が搭乗者である場合だけでなく、グループ３０の一部の人２０だけが搭乗者で残りの人２０は見送り客である場合もある。しかし、カウンタ１１に立ち寄った人２０がいるグループ３０は、少なくとも搭乗者が含まれるグループ３０である可能性が高く、グループ３０に含まれる全ての人２０が少なからず搭乗に関心を持つ人２０である可能性が高い。つまり、グループ３０に含まれる全ての人２０が少なからず、航空機の搭乗ゲートの場所や、航空機の遅延及び欠航といった運行情報等に関心を持つ人２０である可能性が高い。
したがって、そのグループ３０に含まれる人２０の属性２１として、搭乗者を設定することは妥当である可能性が高い。
【００２６】
また、上述した通り、ヘルプデスク１２に立ち寄った人２０がいるグループ３０は、障害者、妊婦、高齢者、赤ちゃんや、子供だけで旅行する場合など、何らかの手助けが必要な人２０が含まれるグループ３０である可能性が高い。この場合、ヘルプデスク１２に立ち寄った人２０自身が手助けが必要な人２０である場合もあるし、ヘルプデスク１２に立ち寄った人２０以外のグループ３０に含まれる人２０が手助けが必要な人２０である場合もある。いずれにしても、そのグループ３０に含まれる人２０の属性２１として、手助けが必要であることを設定することは妥当である可能性が高い。
【００２７】
また、上述した通り、ショッピングエリア１３に立ち寄った人２０がいるグループ３０は、買い物に興味がある人２０のグループ３０である可能性が高い。この場合、グループ３０の全ての人２０が買い物に興味がある場合だけでなく、グループ３０の一部の人２０だけが買い物に興味がある場合もある。しかし、グループ３０に買い物に興味がある人２０が含まれることにより、他の人２０も買い物に関心を持つ可能性がある。そのため、グループ３０に含まれる全ての人２０が少なからず買い物に関心を持つ人２０である可能性が高い。
したがって、そのグループ３０に含まれる人２０の属性２１として、買い物に関心があることを設定することは妥当である可能性が高い。
【００２８】
このように、属性推定装置１００は、グループ３０に含まれる一部の人２０の行動からグループ３０の属性３１を推定し、さらにグループ３０に含まれる他の人の属性２１を推定する。そのため、グループ３０に含まれる一部の人２０だけが属性２１を推定可能な行動し、他の人２０が属性２１を推定可能な行動をしない場合にも、他の人２０の属性２１を推定することが可能になる。その結果、早期に人２０の属性２１を推定することが可能になる。
【００２９】
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図２に基づき、実施の形態１に係る属性推定装置１００の構成について説明する。
属性推定装置１００は、空港内に設置された撮像装置２００とネットワークを介して接続されている。なお、図２では、撮像装置２００を１台だけ示しているが、撮像装置２００は、空港内に複数設置されていてもよい。
属性推定装置１００は、画像データ取得部１１０と、行動特定部１２０と、グループ推定部１３０と、人属性推定部１４０と、グループ属性推定部１５０と、規則記憶部１６０と、推定情報記憶部１７０とを備える。
【００３０】
画像データ取得部１１０は、対象エリア１０を異なる時刻に撮像した複数の画像データ４０を取得する。
ここでは、画像データ取得部１１０は、撮像装置２００によって、対象エリア１０である空港内を異なる時刻に撮像した複数の画像データ４０を取得する。また画像データ取得部１１０が取得する画像データ４０は、連続した画像データ（動画データ）でもよい。
【００３１】
行動特定部１２０は、画像データ取得部１１０が取得した複数の画像データ４０から、対象エリア１０にいる人２０を特定し、特定した人２０の行動４１を特定する。行動特定部１２０は、画像データ４０に基づき、顔認識等により人２０を特定し、特定した各人２０を追跡することにより、各人２０の行動４１を特定する。人２０の行動４１とは、上述した通り人２０が立ち寄った場所である。
例えば、行動特定部１２０は、カウンタ１１やヘルプデスク１２の前に基準時間以上滞在した場合には、カウンタ１１やヘルプデスク１２に立ち寄ったと特定する。また、行動特定部１２０は、ショッピングエリア１３やレストランエリア１４や展望エリア１５内に基準時間以上滞在した場合には、ショッピングエリア１３やレストランエリア１４や展望エリア１５に立ち寄ったと判断する。なお、ここで用いた基準時間は場所毎に異なる時間としてもよい。
【００３２】
グループ推定部１３０は、画像データ取得部１１０が取得した複数の画像データ４０と、行動特定部１２０が特定した対象エリア１０にいる人２０の行動４１とから、対象エリア１０にいる人２０のグループ３０を推定する。
例えば、グループ推定部１３０は、基準距離以内に継続して基準時間以上滞在している人２０を同じグループ３０に属すると推定する。また、グループ推定部１３０は、荷物を渡す、会話をする等の特定の共同作業をした人２０を同じグループに属すると推定する。
【００３３】
人属性推定部１４０は、後述する規則記憶部１６０に記憶された規則４２に従い、行動特定部１２０が特定した人２０の行動４１から、対象エリア１０にいる人２０の属性２１を推定する。
また、人属性推定部１４０は、後述するグループ属性推定部１５０が推定した、その人２０が含まれるグループ３０の属性３１も考慮して、その人の属性２１を推定する。
【００３４】
グループ属性推定部１５０は、後述する規則記憶部１６０に記憶された規則４２に従い、対象エリア１０にいる人２０を複数のグループ３０に分けた各グループ３０について、そのグループ３０の属性３１を、そのグループ３０に含まれる少なくとも一部の人２０の行動４１から推定する。
【００３５】
規則記憶部１６０は、属性２１及び属性３１を推定するための規則４２を記憶した記憶装置である。
【００３６】
推定情報記憶部１７０は、グループ推定部１３０と人属性推定部１４０とグループ属性推定部１５０とが推定した内容を記憶する記憶装置である。
【００３７】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
図３に基づき、実施の形態１に係る属性推定装置１００の動作について説明する。
実施の形態１に係る属性推定装置１００の動作は、実施の形態１に係る属性推定方法に対応する。また、実施の形態１に係る属性推定装置１００の動作は、実施の形態１に係る属性推定プログラムの処理に対応する。
【００３８】
属性推定装置１００は、Ｓ１からＳ５の処理を任意の間隔で繰り返し実行する。
【００３９】
Ｓ１の画像データ取得処理では、画像データ取得部１１０は、前回の画像データ取得処理後に撮像された複数の画像データ４０を取得する。
【００４０】
Ｓ２の行動特定処理では、行動特定部１２０は、Ｓ１で取得された複数の画像データ４０から、対象エリア１０にいる人２０を特定し、特定した人２０の行動４１を特定する。
【００４１】
Ｓ３のグループ推定処理では、グループ推定部１３０は、Ｓ１で取得された複数の画像データ４０と、Ｓ２で特定された人２０の行動４１とから、対象エリア１０にいる人２０のグループ３０を推定する。
グループ推定部１３０は、推定したグループ３０の情報を推定情報記憶部１７０に格納する。
【００４２】
Ｓ４の人属性推定処理では、人属性推定部１４０は、Ｓ３で特定された対象エリア１０にいる人２０の行動４１から、対象エリア１０にいる人２０の属性２１を推定する。また、人属性推定部１４０は、属性２１を推定する対象の人２０が含まれるグループ３０の属性３１が後述するＳ５で推定されている場合には、つまり対象の人２０が含まれるグループ３０の属性３１が推定情報記憶部１７０に記憶されている場合には、そのグループ３０の属性３１も考慮して、対象の人２０の属性２１を推定する。
人属性推定部１４０は、推定した属性２１を推定情報記憶部１７０に格納する。
【００４３】
Ｓ５のグループ属性推定処理では、グループ属性推定部１５０は、各グループ３０について、そのグループ３０の属性３１を、そのグループ３０に含まれる人２０についてＳ４で人２０の属性２１が推定されている場合には、人２０の属性２１から推定する。
グループ属性推定部１５０は、推定した属性３１を推定情報記憶部１７０に格納する。
【００４４】
図４に基づき、規則記憶部１６０が記憶した規則４２の例を説明する。
規則記憶部１６０は、規則Ａと規則Ｂとの２つの規則４２を記憶している。
規則Ａは、人２０の行動４１と、属性２１及び属性３１との関係を定めた規則４２である。規則Ａでは、人２０が立ち寄った場所毎に属性２１及び属性３１が定められている。
規則Ｂは、属性３１と属性２１との関係を定めた規則４２である。
【００４５】
図５及び図６に基づき、図４に示す規則Ａ，Ｂによる属性２１及び属性３１の推定方法について説明する。
図５及び図６は、推定情報記憶部１７０が記憶した情報の例を示しており、図５は、各人２０が含まれるグループ３０と属性２１とを示し、図６は、各グループ３０の属性３１を示す。
図５に示す通り、人２０Ａと人２０Ｂと人２０Ｃとがグループ３０Ｘに含まれる。
人２０Ａがカウンタ１１に立ち寄った場合、規則Ａに従い、人２０Ａの属性２１は搭乗者と推定される。また、規則Ａに従い、人２０Ａが含まれるグループ３０Ｘの属性３１は搭乗者と推定される。また、規則Ｂに従い、グループ３０Ｘに含まれる他の人２０Ｂ及び人２０Ｃの属性２１は搭乗者と推定される。
その後、人２０Ｂがヘルプデスク１２に立ち寄った場合、規則Ａに従い、人２０Ｂの属性２１は搭乗者に加え、手助けが必要と推定される。また、規則Ａに従い、人２０Ｂが含まれるグループ３０Ｘの属性３１は搭乗者に加え、手助けが必要と推定される。また、規則Ｂに従い、グループ３０Ｘに含まれる他の人２０Ａ及び人２０Ｃの属性２１は搭乗者に加え、手助けが必要と推定される。
【００４６】
なお、推定情報記憶部１７０には、推定された属性２１及び属性３１とともに、推定された時刻が記憶されるようにしてもよい。
【００４７】
以上のように、実施の形態１に係る属性推定装置１００は、人２０の行動４１から人２０が含まれるグループ３０の属性３１を推定し、グループ３０の属性３１からグループ３０に含まれる他の人２０の属性２１を推定する。
これにより、グループ３０に含まれる一部の人２０だけが属性２１を推定可能な行動し、他の人２０が属性２１を推定可能な行動をしない場合にも、他の人２０の属性２１を推定することが可能になる。その結果、早期に人２０の属性２１を推定することが可能になる。
【００４８】
上記説明では、人属性推定部１４０は、人２０の属性２１を、その人２０の行動４１と、その人２０が含まれるグループ３０の属性３１とから推定するとした。しかし、さらに、画像データ４０から得られる他の情報も考慮して、人２０の属性２１を推定してもよい。
他の情報とは、人２０が持っている荷物の種類及び荷物の大きさと、体格と、顔と、姿勢と、服装と等である。また、人２０が位置を特定可能な端末を所持している場合には、その端末により特定された位置を利用して、人２０の属性２１を推定してもよい。
【００４９】
また、上記説明では、人２０の行動４１は、人２０が立ち寄った場所であるとした。しかし、人２０の行動４１は、人２０が立ち寄った場所の順序としてもよい。つまり、単にどこの場所に立ち寄ったかだけでなく、どの順序でどの場所に立ち寄ったかまでも考慮して、人２０の属性２１を特定してもよい。
また、画像データ４０から人２０の視線を特定可能な場合には、人２０の行動４１として、人２０が何を見たかを含めてもよい。これにより、人２０の関心がある対象が推定でき、属性２１の推定の精度を高くすることができる。
撮像した複数の画像データ４０は、連続した動きをとらえることができ、これによって、人２０の行動（立つ／座る、倒れる、キョロキョロする、など）を判断できるものである。
【００５０】
なお、例えば、属性推定装置１００は、各人２０について推定した属性２１を、その人２０の位置情報とともに、デジタルサイネージの制御装置へ送信する。そして、属性推定装置１００は、制御装置に、属性２１と位置情報とに基づき、表示データを決定させる。これにより、適切な表示データを表示させ、空港の案内情報（フライト情報など）の周知度や、広告効果等を高めることができる。
また、例えば、属性推定装置１００は、各人２０について推定した属性２１を、その人２０の画像及び位置情報とともに、空港のスタッフの端末へ送信する。例えば、属性２１が不審者となっている場合には、スタッフがその人２０を監視することができ、犯罪等の発生を未然に防止できる。
【００５１】
実施の形態２．
実施の形態１では、人２０の属性２１を早期に推定する方法について説明した。しかし、実施の形態１では、属性２１及び属性３１を推定するための規則４２については単純な例を用いて説明した。実施の形態２では、属性２１及び属性３１を推定するための規則４２について説明する。
実施の形態２では、実施の形態１と異なる部分を説明する。
【００５２】
属性２１及び属性３１には、基本属性５１と付加属性５２とがある。
基本属性５１は、人２０及びグループ３０の基本的な属性である。基本属性５１は、一旦推定された結果が、その後の人２０の行動４１やグループ３０の属性３１等によって変更されることはある。しかし、原則として、１人の人２０及び１つのグループ３０に対して、複数の基本属性５１が同時に成立することはない。例えば、人２０が空港に来た目的が基本属性５１に当たる。
付加属性５２は、人２０及びグループ３０の付加的な属性である。付加属性５２は、人２０の行動４１やグループ３０の属性３１等が条件を満たした場合、追加で設定される。例えば、人２０の興味がある対象や身体的特徴等が付加属性５２に当たる。またグループの付加属性５２は、グループに属する人２０の人の付加属性５２が追加、変更されることに伴い、追加、変更される。
【００５３】
人属性推定部１４０は、ある人２０について推定した属性２１が基本属性５１である場合には、過去に推定したその人２０についての基本属性５１を、推定した基本属性５１に変更する。また、人属性推定部１４０は、ある人２０について推定した属性２１が付加属性５２である場合には、その人２０についての付加属性５２に推定した付加属性５２を追加する。
【００５４】
同様に、グループ属性推定部１５０は、あるグループ３０について推定した属性３１が基本属性５１である場合には、過去に推定したそのグループ３０についての基本属性５１を、推定した基本属性５１に変更する。また、グループ属性推定部１５０は、あるグループ３０について推定した属性３１が付加属性５２である場合には、そのグループ３０についての付加属性５２に推定した付加属性５２を追加する。
【００５５】
図７に基づき、規則記憶部１６０が記憶した規則４２の例を説明する。
図４と同様に、規則記憶部１６０は規則Ａと規則Ｂとの２つの規則４２を記憶している。但し、規則Ａについては、属性２１及び属性３１に基本属性５１であるか付加属性５２であるかを示す種別が設定されている。
【００５６】
図８及び図９に基づき、図７に示す規則Ａ，Ｂによる属性２１及び属性３１の推定方法について説明する。
図８及び図９は、推定情報記憶部１７０が記憶した情報の例を示しており、図８は、各人２０が含まれるグループ３０と属性２１とを示し、図９は、各グループ３０の属性３１を示す。
まずグループ３０Ｘについて説明する。
図８に示す通り、人２０Ａと人２０Ｂと人２０Ｃとがグループ３０Ｘに含まれることが、グループ推定部１３０により推定されたとする。
空港に到着した後、人２０Ａ及び人２０Ｂが展望エリア１５に立ち寄った場合、規則Ａに従い、人２０Ａ及び人２０Ｂの属性２１は基本属性５１が見学者と推定される。また、規則Ａに従い、人２０Ａ及び人２０Ｂが含まれるグループ３０Ｘの属性３１は基本属性５１が見学者と推定される。また、規則Ｂに従い、グループ３０Ｘに含まれる他の人２０Ｃの属性２１は基本属性５１が見学者と推定される。
一方、空港に到着した後、人２０Ｃがショッピングエリアに立ち寄った場合、規則Ａに従い、人２０Ｃの属性２１は付加属性５２が買い物に興味ありと推定される。また、規則Ａに従い、人２０Ｃが含まれるグループ３０Ｘの属性３１は付加属性５２が買い物に興味ありと推定される。また、規則Ｂに従い、グループ３０Ｘに含まれる他の人２０Ａ及び人２０Ｂの属性２１は付加属性５２が買い物に興味ありと推定される。
【００５７】
その後、人２０Ａがカウンタ１１に立ち寄った場合、規則Ａに従い、人２０Ａの属性２１は基本属性５１が搭乗者と推定される。つまり、人２０Ａの属性２１は基本属性５１が見学者から搭乗者に変更される。また、規則Ａに従い、人２０Ａが含まれるグループ３０Ｘの属性３１は搭乗者と推定される。つまり、グループ３０の属性３１は基本属性５１が見学者から搭乗者に変更される。また、規則Ｂに従い、グループ３０Ｘに含まれる他の人２０Ｂ及び２０Ｃの属性が搭乗者と推定される。つまり、人２０Ｂ及び人２０Ｃの属性２１は基本属性５１が見学者から搭乗者に変更される。
【００５８】
さらに、その後、人２０Ｂがヘルプデスク１２に立ち寄った場合、規則Ａに従い、人２０Ｂの属性２１は付加属性５２が買い物に興味ありに加え、手助けが必要と推定される。また、規則Ａに従い、人２０Ｂが含まれるグループ３０Ｘの属性３１は付加属性５２が買い物に興味ありに加え、手助けが必要と推定される。また、規則Ｂに従い、グループ３０Ｘに含まれる他の人２０Ａ及び人２０Ｃの属性２１は付加属性５２が買い物に興味ありに加え、手助けが必要と推定される。
【００５９】
次に、グループ３０Ｙについて説明する。
なお、ここでは、図７に示す規則Ａ，Ｂにおいて、上に記載された基本属性５１ほど優先度が高いものとする。
空港に到着した時点では、人２０Ｄと人２０Ｅと人２０Ｆとが同じグループ３０Ｙであることは推定されていないとする。そして、グループ３０Ｙの推定がされていない状態で、人２０Ｄ及び人２０Ｆが、展望エリア１５に立ち寄った場合、規則Ａに従い、人２０Ｄ及び人２０Ｆの属性２１は基本属性５１が見学者と推定される。また、人２０Ｅが、カウンタ１１に立ち寄った場合、規則Ａに従い、人２０Ｅの属性２１は基本属性５１が搭乗者と推定される。
また、人２０Ｄがショッピングエリアに立ち寄った場合、規則Ａに従い、人２０Ｄの属性２１は付加属性５２が買い物に興味ありと推定される。また、人２０Ｅがレストランエリア１４に立ち寄った場合、人２０Ｅの属性２１は付加属性５２が飲食に興味ありと推定される。また、人２０Ｆがヘルプデスク１２に立ち寄った場合、人２０Ｆの属性２１は付加属性５２が手助けが必要と推定される。
【００６０】
その後、人２０Ｄと人２０Ｅと人２０Ｆとはグループ３０Ｙであると推定されたとする。すると、規則Ｂに従い、人２０Ｅの基本属性５１である搭乗者がグループ３０Ｙの基本属性５１として推定される。ここで、人２０Ｄ及び人２０Ｆの基本属性５１ではなく、人２０Ｅの基本属性５１がグループ３０Ｙの基本属性５１として推定されるのは、規則Ｂにおいて、人２０Ｅの基本属性５１である搭乗者の方が、人２０Ｄ及び人２０Ｆの基本属性５１である見学者よりも優先度が高いためである。また、人２０Ｄと人２０Ｅと人２０Ｆとの付加属性５２がグループ３０Ｙの付加属性５２として推定される。。また、規則Ｂに従い、人２０Ｅの基本属性５１である搭乗者が人２０Ｄ及び人２０Ｆの基本属性５１として推定される。つまり、人２０Ｄ及び人２０Ｆの属性２１は基本属性５１が見学者から搭乗者に変更される。
【００６１】
規則４２に記憶される基本属性５１間の優先度は、例えば、明らかな不審者が一番優先され、次に搭乗者、見学者、不審な行動あり、基本属性不明の順番で優先されるように定めることができる。なお明らかな不審者とは、凶器となりうるものを所持している人２０等が考えられる。
【００６２】
なお、図８及び図９に基づく説明では、図８に示すように、グループ３０Ｘに含まれる人２０Ａ、人２０Ｂ、人２０Ｃは、同じグループ３０Ｘに含まれる人２０の付加属性を共有し、同じ付加属性５２を有するようにした。一方、グループ３０Ｙに含まれる人２０Ｄ、人２０Ｅ、人２０Ｆは、同じグループ３０Ｙに含まれる人２０の付加属性を共有しないようにし、それぞれ異なる付加属性５２を有するようにした。このように、同じグループ３０に含まれる人２０の付加属性５２を同じグループ３０内で共有するか否かは、目的により、任意に定めることができる。例えば、属性推定装置１００を利用する場所、利用する時期が繁忙期であるか否か等によって、付加属性５２を同じグループ３０内で共有するか否かを設定すればよい。
グループ３０の付加属性５２を完全に人２０に反映したいときは、人２０の付加属性をグループ３０で共有するようにすればよい。一方、人２０がいずれ別のグループ３０に推定される可能性を考え、人２０の付加属性５２を優先したいときは、人２０の付加属性をグループ３０で共有しないようにすればよい。
【００６３】
以上のように、実施の形態２に係る属性推定装置１００は、属性２１及び属性３１を、基本属性５１と付加属性５２とに分け、それぞれの推定のされ方を変えた。これにより、より適切な属性２１及び属性３１を推定することが可能になる。
【００６４】
上記説明では、空港の利用者のみを対象としていた。しかし、空港には、空港で働くスタッフもいる。利用者であるかスタッフであるかは、制服を着ているか否か、及び、スタッフだけが入れるスタッフエリアに入ったか否かよって判定可能である。なお、顔認識等により同じ人が服装を変えた場合であっても、一旦スタッフとして判定された場合には利用者と判定されないようにすることも可能である。
スタッフの場合には、搭乗者や見学者等の利用者に対応した属性２１は推定されないように制御し、スタッフ用に用意した属性２１が推定されるように制御すればよい。
【００６５】
また、上記説明では、原則として、１人の人２０に対して、複数の基本属性５１が推定されることはないとした。しかし、複数の種別の基本属性５１があり、１人の人２０に対して、種別毎に１つの基本属性５１が推定されるとしてもよい。
【００６６】
また、上記説明では、１つの条件により属性２１及び属性３１が定義された。しかし、複数の条件により属性２１及び属性３１が定義されてもよい。
例えば、単に展望エリア１５に立ち寄った場合には見学者と推定されるが、一旦搭乗者と推定された後に展望エリア１５に立ち寄った場合には見送り客と推定されるようにしてもよい。また、例えば、カウンタ１１に立ち寄った場合には、搭乗者あるいは見送り客と推定され、その後検査場内に入った人２０は搭乗者と推定され、展望エリア１５に入った人２０は見送り客と推定されるようにしてもよい。また、到着空港では、搭乗者が到着したことが検知され到着者と推定されるようにしてもよい。
【００６７】
また、立ち寄り回数、滞在時間、属性推定後の経過時間等を条件として属性２１及び属性３１が定義されてもよい。
例えば、滞在時間がＡ時間以上で、トイレと椅子と展望エリア１５との少なくともいずれかにＢ回以上立ち寄るが、カウンタ１１と検査場とには立ち寄らない人２０は不審者であると推定されてもよい。
また、例えば、搭乗者や見送り客と推定された人２０であっても、その後長時間滞在していたら不審者と推定されてもよい。同様に、カウンタ１１に立ち寄っても、その後長時間滞在していたら、搭乗者でなく、見学者と推定されてもよい。また、国際線ターミナルと国内線ターミナルとでは、滞在時間が異なることが一般的であるため、規則４２を変えてもよい。
【００６８】
例えば、図１０に示すような規則４２を用いてもよい。
図１０に示す規則４２では、カウンタ１１以外にも、ヘルプデスク１２と、検査場入口と、マイレージ登録端末とに立ち寄った場合に、基本属性５１が搭乗者又は見送り客であると推定される。また、検査場内部に入った場合に、基本属性５１が搭乗者であると推定される。また、ショッピングエリア１３やレストランエリア１４や展望エリア１５に立ち寄った場合に、基本属性５１が見学者であると推定される。
併せて、ヘルプデスク１２に立ち寄った場合には、付加属性５２が手助けが必要と推定され、マイレージ登録端末に立ち寄った場合には、カード保持者であると推定される。また、インフォメーションデスクに立ち寄った場合には、付加属性５２として空港に不慣れであると推定され、ショッピングエリア１３やレストランエリア１４や展望エリア１５に立ち寄った場合には、付加属性５２として興味がある対象が推定される。また、椅子にいる場合には、待機中であると推定される。
また、人２０の行動、例えば走っている行動から、急いでいるという付加属性５２を推定したり、キョロキョロしているという行動から、迷っているという付加属性５２を推定するように設定することができる。さらに、人２０の立ち寄りの速度により、平均速度以上のときは急いでいる等、緊急度を推定するように設定することができる。
つまり、図１０に示す規則４２では、ある行動４１により、基本属性５１とともに、付加属性５２が推定される場合がある。
【００６９】
さらに、図１０に示す規則４２とともに、図１１に示す規則４２を用いてもよい。図１１では、外見に基づく規則４２が示されている。
図１１に示す規則４２では、画像データ４０から車椅子に乗っていると特定された場合に、交通弱者であると推定され、赤ちゃんを抱いている又は子供を連れていると特定された場合に、子連れであると推定される。
【００７０】
なお、上記説明では、空港を対象エリア１０とした。しかし、対象エリア１０は、空港に限らず、ショッピングモール等の多くの人が集まる他のエリアであってもよい。
規則記憶部１６０が記憶する規則４２は、対象エリア１０に応じて設定する必要がある。例えば、空港では、買い物に興味ありは付加属性５２であった。しかし、ショッピングモールであれば、子供服売り場へ立ち寄った人２０は子供服を買いに来た可能性が高いため、基本属性５１として子供服を買いに来たという属性２１が設定される方がふさわしい。
【００７１】
また、上記説明では、属性推定装置１００は、行動特定部１２０と、グループ推定部１３０とを備えるとした。しかし、行動特定部１２０と、グループ推定部１３０とは、属性推定装置１００が備えるのではなく、撮像装置２００等の外部の装置が備えていてもよい。そして、属性推定装置１００は、外部の装置から、行動特定部１２０が特定した人２０の行動４１と、グループ推定部１３０が推定したグループ３０の情報とを取得してもよい。
【００７２】
さらに、行動特定部１２０は、画像データ取得部１１０の画像データ４０以外の音声情報や特定端末の無線信号の強度等により、対象エリア１０にいる人２０を特定し、特定した人２０の行動４１を特定してもよい。またグループ推定部１３０は、行動特定部１２０が特定した人２０の行動４１によりグループ３０を推定するように動作してもよい。
【００７３】
図１２に基づき、実施の形態１，２に係る属性推定装置１００のハードウェア構成例を説明する。
属性推定装置１００はコンピュータである。
属性推定装置１００は、プロセッサ９０１、補助記憶装置９０２、メモリ９０３、通信装置９０４、入力インタフェース９０５、ディスプレイインタフェース９０６といったハードウェアを備える。
プロセッサ９０１は、信号線９１０を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
入力インタフェース９０５は、ケーブル９１１により入力装置９０７に接続されている。
ディスプレイインタフェース９０６は、ケーブル９１２によりディスプレイ９０８に接続されている。
【００７４】
プロセッサ９０１は、プロセッシングを行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。プロセッサ９０１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）である。
補助記憶装置９０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）である。
メモリ９０３は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）である。
通信装置９０４は、データを受信するレシーバー９０４１及びデータを送信するトランスミッター９０４２を含む。通信装置９０４は、例えば、通信チップ又はＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃａｒｄ）である。
入力インタフェース９０５は、入力装置９０７のケーブル９１１が接続されるポートである。入力インタフェース９０５は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）端子である。
ディスプレイインタフェース９０６は、ディスプレイ９０８のケーブル９１２が接続されるポートである。ディスプレイインタフェース９０６は、例えば、ＵＳＢ端子又はＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ  Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）端子である。
入力装置９０７は、例えば、マウス、キーボード又はタッチパネルである。
ディスプレイ９０８は、例えば、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）である。
【００７５】
補助記憶装置９０２には、上述した画像データ取得部１１０、行動特定部１２０、グループ推定部１３０、人属性推定部１４０、グループ属性推定部１５０（以下、画像データ取得部１１０、行動特定部１２０、グループ推定部１３０、人属性推定部１４０、グループ属性推定部１５０をまとめて「部」と表記する）の機能を実現するプログラムが記憶されている。
このプログラムは、メモリ９０３にロードされ、プロセッサ９０１に読み込まれ、プロセッサ９０１によって実行される。
更に、補助記憶装置９０２には、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）も記憶されている。
そして、ＯＳの少なくとも一部がメモリ９０３にロードされ、プロセッサ９０１はＯＳを実行しながら、「部」の機能を実現するプログラムを実行する。
図１２では、１つのプロセッサ９０１が図示されているが、属性推定装置１００が複数のプロセッサ９０１を備えていてもよい。そして、複数のプロセッサ９０１が「部」の機能を実現するプログラムを連携して実行してもよい。
また、「部」の処理の結果を示す情報やデータや信号値や変数値と、規則記憶部１６０、推定情報記憶部１７０が記憶する情報やデータや信号値や変数値とが、メモリ９０３、補助記憶装置９０２、又は、プロセッサ９０１内のレジスタ又はキャッシュメモリにファイルとして記憶される。
【００７６】
「部」を「サーキットリー」で提供してもよい。また、「部」を「回路」又は「工程」又は「手順」又は「処理」に読み替えてもよい。「回路」及び「サーキットリー」は、プロセッサ９０１だけでなく、ロジックＩＣ又はＧＡ（Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）又はＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）又はＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）といった他の種類の処理回路をも包含する概念である。
【符号の説明】
【００７７】
１０  対象エリア、１１  カウンタ、１２  ヘルプデスク、１３  ショッピングエリア、１４  レストランエリア、１５  展望エリア、２０  人、２１  属性、３０  グループ、３１  属性、４０  画像データ、４１  行動、４２  規則、５１  基本属性、５２  付加属性、１００  属性推定装置、１１０  画像データ取得部、１２０  行動特定部、１３０  グループ推定部、１４０  人属性推定部、１５０  グループ属性推定部、１６０  規則記憶部、１７０  推定情報記憶部、２００  撮像装置。
【要約】
【課題】対象エリアにいる人の属性を早期に推定することを目的とする。
【解決手段】グループ属性推定部１５０は、対象エリアにいる人を複数のグループ３０に分けた各グループ３０について、そのグループ３０の属性３１を、そのグループ３０に含まれる少なくとも一部の人の属性から推定する。人属性推定部１４０は、各グループ３０に含まれる人の属性２１を、グループ属性推定部１５０が推定したそのグループ３０の属性３１から推定する。
【選択図】図２【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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