(57)【要約】【課題】従来技術にともなう問題の少なくとも緩和または解決を目的とする。【解決手段】人の検出を含む方法を開示する。例えば、実施形態では、画像センサから、検出空間の画像（例えば、熱画像、赤外線画像、可視光画像、３次元画像）を受け取る。実施形態では、この１つ以上の画像に基づき、検出空間に人がいることを検出する。また、実施形態では、検出した人の１つ以上の特徴を決定する。特徴の例としては、１つ以上のデモグラフィックカテゴリへの所属及び／またはその人の動作などを含むが、これらに限定されない。さらに、実施形態では、こうした人検出と特徴決定に基づき、出力装置へのコンテンツの配信を制御する。【選択図】図４
2011239403.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像センサから、検出空間の１つ以上の画像を受け取る段階と、
前記１つ以上の画像に基づき、前記検出空間に人がいることを検出する段階と、
前記人の特徴を決定する段階とを有する方法。
【請求項２】
少なくとも前記検出する段階と決定する段階に基づいて、出力デバイスへのコンテンツの配信を制御する段階をさらに有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記制御する段階は前記出力デバイスにコンテンツをターゲット（target）する段階を有する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記制御する段階は前記出力デバイスからコンテンツをブロック（block）する段階を有する、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記検出空間は前記出力デバイスの視聴空間に対応する、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記検出する段階は、
前記１つ以上の画像と背景画像との間の差異に基づき分析画像を決定する段階と、
前記分析画像中の、前記人を示すオブジェクトを識別する段階とを有し、
前記背景画像は前記１つ以上の受信画像に基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記人の特徴を決定する段階は、前記人がデモグラフィックカテゴリに属するか決定する段階を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記人の特徴を決定する段階は、前記人がある動作に関与しているか決定する段階を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記画像センサからの前記１つ以上の画像は３次元熱画像である、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
検出空間の１つ以上の画像を生成する画像センサと、
前記１つ以上の画像に基づき、前記検出空間に誰か人がいるか検出する画像処理モジュールと、
コンテンツを表示する出力装置と、
前記出力デバイスのために１つ以上のコンテンツの決定をするアプリケーションモジュールとを有し、前記１つ以上のコンテンツの決定は前記検出空間に誰か人がいるか検出した結果に少なくとも基づく、装置。
【請求項１１】
前記検出空間の前記１つ以上の画像は３次元熱画像である、請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記画像処理モジュールは前記検出空間中に検出された人の１つ以上の特徴を決定するものである、請求項１０に記載の装置。
【請求項１３】
前記出力デバイスのための前記１つ以上のコンテンツの決定は、前記検出された人の前記１つ以上の特徴に少なくとも基づく、請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
前記１つ以上の特徴は前記検出された人の動作を含む、請求項１２に記載の装置。
【請求項１５】
前記１つ以上の特徴は前記検出された人がデモグラフィックカテゴリへの所属を含む、請求項１２に記載の装置。
【請求項１６】
コンテンツプロバイダをさらに有し、
前記１つ以上のコンテンツの決定は、前記コンテンツプロバイダが前記アプリケーションモジュールから情報を受け取り、前記情報に基づき、前記出力デバイスにコンテンツを配信するか決定する段階を含み、
前記情報は前記検出空間中に誰か人がいるかを示す、請求項１０に記載の装置。
【請求項１７】
前記情報は前記検出空間中に検出された人の１つ以上の特徴を示す、請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記１つ以上のコンテンツの決定は、前記アプリケーションモジュールがコンテンツプロバイダからコンテンツを受け取り、受け取ったコンテンツを前記出力デバイスに提供するか決定する段階を含む、請求項１０に記載の装置。
【請求項１９】
機械により実行されると、前記機械に次の段階を実行させる命令を記憶した機械アクセス可能媒体を有する製品：
画像センサから、検出空間の１つ以上の画像を受け取る段階と、
前記１つ以上の画像に基づき、前記検出空間に人がいることを検出する段階と、
前記人の特徴を決定する段階。
【請求項２０】
前記命令は、機械により実行されると、前記機械に次の段階を実行させる請求項１８に記載の製品：
少なくとも前記検出する段階と決定する段階に基づいて、出力デバイスへのコンテンツの配信を制御する段階。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は人検出方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
実世界環境において人がいることを自動的に検出することがますます重要になりつつある。また、検出した人の特徴を判断することも望ましい。かかる特徴には、例えば性別や年齢が含まれる。また、かかる特徴には、例えばその人の行う動作（料理、宿題、部屋の行き来など）が含まれる。しかし、このようなタスクの実行は困難である。家庭などの場所に複数の人がいる場合には、特に困難である。
【０００３】
現在、人検出方法には能動的なものと受動的なものとがある。これらの方法にはユーザの意図的な動作（例えば、ログイン、バイオメトリックリーダに指をかざすこと）を必要とする。対照的に、受動的人検出方法はこのような意図的な動作は必要としない。
【０００４】
現在試みられている受動的人検出は、一般的に、高解像度カメラによる顔認識や高忠実度オーディオによる話者識別が使われている。しかし、このような受動的人検出方法にはプライバシの問題がある。その理由は、これらの方法が、人がいることを検出するだけではなく、その人が誰であるかを示す情報を収集するものだからである。
【０００５】
現状の方法にはその他にも欠点がある。例えば、照明や頭の位置が変化すると、顔認識は不正確になる。また、複数の人の会話、マイクロホンへの距離、背景雑音、付近のメディア源により発生される音声などにより話者識別が不正確になる。よって、このような受動的人検出方法は失敗しがちである。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、従来技術にともなう上記の問題の少なくとも緩和または解決を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様による方法は、画像センサから、検出空間の１つ以上の画像を受け取る段階と、前記１つ以上の画像に基づき、前記検出空間に人がいることを検出する段階と、前記人の特徴を決定する段階とを有する方法である。
【０００８】
本発明の他の一態様による装置は、検出空間の１つ以上の画像を生成する画像センサと、前記１つ以上の画像に基づき、前記検出空間に誰か人がいるか検出する画像処理モジュールと、コンテンツを表示する出力装置と、前記出力デバイスのために１つ以上のコンテンツの決定をするアプリケーションモジュールとを有し、前記１つ以上のコンテンツの決定は前記検出空間に誰か人がいるか検出した結果に少なくとも基づく、装置である。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
図中、同様の参照数字は同一の要素、機能的に類似した要素、及び／または構造てきに類似した要素を示す。ある要素が最初に現れる図面は、その要素の参照番号の一番左の桁で示した。添付した図面を参照して本発明を説明する。
【図１】動作環境例を示す図である。
【図２】実施例を示す図である。
【図３】画像処理モジュールの実施例を示す図である。
【図４】論理フローを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
実施形態は、人がいること（presence  of  persons）を検出する方法を提供する。例えば、実施形態では、画像センサから、検出空間の１つ以上の画像（例えば、熱画像、赤外線画像、可視光画像、３次元画像）を受け取る。実施形態では、この１つ以上の画像に基づき、検出空間に人がいることを検出する。また、実施形態では、検出した人の１つ以上の特徴（characteristics）を決定する。特徴の例としては、１つ以上のデモグラフィックカテゴリへの所属及び／またはその人の動作などを含むが、これらに限定されない。さらに、実施形態では、こうした人検出と特徴決定に基づき、出力装置へのコンテンツの配信を制御する。
【００１１】
かかる方法は、ある番組の視聴者推定に用いる、電話調査や郵便調査に依存する従来の視聴者データ収集方法（例えば、ニールセンレーティング）よりも有利である。このような従来の方法は非常に不正確であり得る。さらに、このような従来の方法は、より正確な時間ベースの視聴（例えば、番組中のコマーシャル、あるセグメントの放送中に人が部屋にいたか部屋を離れたか）の指標を与えるものではない。
【００１２】
さらに、実施形態における人検出方法は、非常に制約的であり得る従来のセンサ方法よりも有利である。従来の方法は、人に何らかのバッテリ駆動のタグを身につけさせ、それを能動的に無線信号で追跡することを必要とする。他の従来の方法は、人があるパスを横切ったことを示す動きセンサを利用する。
【００１３】
しかし、このような動きセンサを利用する方法は、人の特徴（例えば、デモグラフィックカテゴリへの所属）を決定するものではない。また、このような動きセンサを利用する方法は、人が動かないと（例えば、座ったりじっと立っていたりすると）、その人が部屋にまだいるのか検出できない。また、これらの動きセンサは、人ではなくペットにより動作してしまうこともある。
【００１４】
さらに別の従来の方法は、短距離無線技術（例えば、ブルートゥース）を利用して、付近にある携帯電話などのデバイスを検出するものである。この場合、これらのデバイスはその所有者の近くにあると仮定している（家庭では、携帯電話を充電する場合にはこの仮定が成り立たない場合も多い）。
【００１５】
本明細書において「一実施形態」とは、その実施形態に関して説明する機能、構造、特徴が少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味している。本明細書ではいろいろな箇所で「一実施形態では」と記載するが、必ずしもすべてが同じ実施形態を指すものではない。さらに、その機能、構造、または特徴は、１つ以上の実施形態において適宜組み合わせることができる。
【００１６】
実施形態の動作を、以下の図面と実施例を参照しつつさらに説明する。一部の図面には論理フローを含んでいる。これらの図面は論理フローを含んでいるが、言うまでもなく、これらの論理フローはここに説明する一般的な機能をいかに実施できるかという例を提供するだけのものである。さらに、特に断らなければ、論理フローは必ずしも説明した順序で実行しなくともよい。また、論理フローは、ハードウェア要素、プロセッサにより実行されるソフトウェア要素、またはこれらの組み合わせで実行できる。実施形態はこの前後関係に限定されない。
【００１７】
図１は動作環境１００の一例を示す図である。動作環境１００はいろいろな場所にあり得る。場所の例としては、家の部屋、会社や機関内の空間などがある。
【００１８】
図１に示したように、動作環境１００は出力デバイス１０２を含む。出力デバイス１０２は、ユーザにビジュアル出力及び／またはオーティオビジュアル出力を提供する様々なタイプのデバイスであり得る。例えば、実施形態によっては、コンテンツ出力デバイス１０２はテレビジョン、パーソナルコンピュータなどのデバイスである。
【００１９】
図１には視聴空間１０４を示した。視聴空間１０４内では、デバイス１０２が出力するコンテンツを視聴できる。視聴空間１０４にはいろいろな静的オブジェクトがある。具体的には、図１にはソファ１０６、椅子１０８、コーヒーテーブル１１０が示されている。これらのオブジェクトは例示を目的としたものであり、本発明の限定を目的としたものではない。視聴空間１０４には人がいてもよい。例えば、ある時間に（１人または複数の）人が視聴空間１０４に入り、及び／または視聴空間１０４から出ることがある。
【００２０】
このように、ある時刻に視聴空間１０４にいる人の数は０以上である。さらに、各人はいろいろなデモグラフィックカテゴリ（例えば、子供、大人、女性、男性）に入る。さらに、各人はいろいろな動作に関与していてもよい。動作の例としては、デバイス１０２が出力するコンテンツの視聴、視聴空間１０４を通る歩行、運動などがある。
【００２１】
実施形態によっては、視聴空間１０４などの空間内に人がいるか判断することもできる。また、実施形態によっては、その人（複数の場合もある）の１つ以上の特徴（characteristics）を判断してもよい。かかる特徴には、デモグラフィックカテゴリへの帰属、及び／または動作を含んでいてもよい。
【００２２】
実施形態によっては、上記の判断（決定）に基づき、デバイス（出力デバイス１０２など）が出力するコンテンツを制御することができる。これには、出力するコンテンツのカスタマイズや指定（コンテンツのターゲティングともいう）、及び／または特定のコンテンツの出力のブロックが含まれる。
【００２３】
図２は実施形態で利用され得る実施例２００を示す図である。実施例２００はさまざまな要素を含んでいる。例えば、図２に示す実施例２００は、出力デバイス２０２、画像センサ２０３、記憶媒体２０４、画像処理モジュール２０６、アプリケーションモジュール２０８を含む。これらの構成要素は、ハードウェア及び／またはソフトウェアの任意の組み合わせで実施できる。
【００２４】
出力デバイス２０２はビジュアルコンテンツ及び／またはオーディオビジュアルコンテンツを出力する。視聴空間２０１にいる人は、このコンテンツを視聴できる。視聴空間２０１は図１の視聴空間１０４と同様のものであってもよい。しかし、実施形態はこの前後関係に限定されなくてもよい。出力デバイス２０２により出力されるコンテンツの例には、ビデオ及び／またはグラフィックスが含まれる。このように、実施形態によっては、出力デバイス２０２はテレビジョン、パーソナルコンピュータなどのデバイスである。
【００２５】
画像センサ２０３は検出空間２０５の画像を生成する。検出空間２０５は視聴空間２０１に一致してもよい。例えば、検出空間２０５は視聴空間２０１の一部の空間、または視聴空間２０１を含む空間である。一例として、図２に示した検出空間２０５は、視聴空間２０１を含む。しかし、実施形態はこの例に限定されない。
【００２６】
画像センサ２０３は、これらの画像に基づき対応する画像データ２２０を生成する。実施形態によっては、画像データ２２０は複数の画像を含むものであってもよい。例えば、画像データ２２０は、周期的に集めた一連の画像を含み得る。図２に示したように、画像データ２２０は記憶媒体２０４に送られる。
【００２７】
画像センサ２０３はいろいろな方法で実施することができる。例えば、画像センサ２０３は熱感知カメラや赤外線カメラであってもよい。これらのカメラは熱的な違いを色データでエンコードする。実施形態によっては、壁を透過するくらい（enough  to  permeate  walls）感度の高い赤外線カメラを利用してもよい。このようなカメラの利用により、検出空間２０５は複数の部屋をカバー（して、出力デバイス２０２の視聴空間を超越）することができる。この特徴により、複数の部屋における人の在否（multi-room  person  localization）を少数のカメラで判断することができ、有利である。結果として、より多くの状況データ（contextual  data）を集めて、動作を推測できる。
【００２８】
あるいは、画像センサ２０３は３次元（３D）画像化カメラであってもよい。このようなカメラは各画素の奥行きの違いをエンコードして、奥行き値を色データとして可視化する。さらに別の例として、画像センサ２０３は２次元（２D）可視光カメラ（ＲＧＢカメラと呼ばれることが多いもの）であってもよい。しかし、実施形態はこれらの例に限定されない。例えば、実施形態によっては、いろいろなタイプのカメラや画像センサを、いくつでも、任意に組み合わせて利用できる。
【００２９】
記憶媒体２０４は、画像処理モジュール２０６による処理のために、画像画像データ２２０を記憶する。記憶媒体２０４はいろいろな方法で実施することができる。例えば、記憶媒体２０４は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、フラッシュメモリ、磁気記憶装置（例えばディスクドライブ）などのいろいろなタイプのメモリを含み得る。しかし、実施形態はこれらの例に限定されない。
【００３０】
画像処理モジュール２０６は、記憶媒体２０４に記憶された画像に係わるいろいろな動作を行う。例えば、画像処理モジュール２０６は検出空間２０５内の人の在否（existence）を検出できる。また、画像処理モジュール２０６は検出した人の特徴を判断（決定）できる。
【００３１】
実施形態では、人の検出には、背景画像の決定と、現在画像からの背景画像の減算とを含み得る。この減算の結果として分析画像が得られる。この分析画像にいろいろなアルゴリズム及び／または演算を行い、人の在否を判断（決定）できる。このような技術に関する詳細を以下に説明する。
【００３２】
実施形態によっては、画像処理モジュール２０６は画像データ２２０に基づき背景画像を決定できる。これには、画像データ２２０中の画像が比較的静的である時間の特定を含み得る。画像処理モジュール２０６は、この時間の画像から、一画像を背景画像として選択できる。あるいは、画像処理モジュール２０６は、かかる時間内の画像に基づき背景画像を生成してもよい。
【００３３】
さらに、実施形態では、時間によって、異なる背景画像を利用してもよい。例えば、画像処理モジュール２０６は新しい背景画像を定期的に決めてもよい。例えば、これは画像データ２２０内の画像が比較的静的な時間があるたびに行ってもよい。この特徴により、照明状態の変化や、検出空間２０５内のオブジェクト（例えば家具）の再配置に備えられる。
【００３４】
上記の通り、画像処理モジュール２０６は、検出した人の特徴を決定できる。例えば、画像処理モジュール２０６は、検出した人が（もしいれば）動作（例えば、歩いている、運動しているなど）に係わっているか判断（決定）する。かかる動作決定では、画像処理モジュール２０６が、ある時間をカバーする複数の画像内における対応するオブジェクトの動きの特徴を決定することが必要であるかもしれない。
【００３５】
追加的または代替的に、かかる特徴の決定では、画像処理モジュール２０６が、検出した人があるデモグラフィックカテゴリ（例えば、大人、子供、男性、女性など）に属するかどうか判断することを必要としてもよい。これは、画像化処理モジュール２０６が、検出した人の姿形と大きさをテンプレートと比較することを含み得る。しかし、実施形態はこのような方法に限定されない。
【００３６】
図２に示したように、画像処理モジュール２０６は、結論データ２２２をアプリケーションモジュール２０８に提供する。結論データ２２２は、画像処理モジュール２０６が行った人検出動作の結果を示す。また、結論データ２２２は、画像処理モジュール２０６が実行した特徴決定動作（がもしあれば）の結果を示す。
【００３７】
実施形態では、画像処理モジュール２０６が実行する検出動作には統計的推定（結論）を含んでもよい。このように、尤度確率（likelihood  probabilities）は人の検出（または不検出）及び／または特徴の決定に対応する。かかる推定（inferences）と尤度確率は、画像処理モジュール２０６からアプリケーションモジュール２０８に結論データ２２２として送られる。
【００３８】
上記の通り、コンテンツプロバイダがコンテンツの源となり（originate）、出力デバイス２０２が出力してもよい。非限定的な例として、図２は、通信媒体２１０を通してコンテンツを配信するコンテンツプロバイダ２１２を示す。
【００３９】
アプリケーションモジュール２０８は、結論データ２２２に基づき、出力デバイス２０２へのかかるコンテンツの配信に影響する動作を実行する。例えば、アプリケーションモジュール２０８は、コンテンツを出力デバイス２０２にターゲティング（targeting）し、及び／または出力デバイスへのコンテンツの配信をブロック（blocking）できる。
【００４０】
実施形態ではいろいろなやりかたでターゲティング（targeting）及び／またはブロッキング（blocking）を提供できる。例えば、上流においてコンテンツ制御するアプローチ（stream  content  control  approach）では、アプリケーションモジュール２０８はコンテンツプロバイダ（例えばコンテンツプロバイダ２１２）に結論データ２２２に関する情報を提供する。次に、コンテンツプロバイダは、少なくともこの情報に基づき、コンテンツを出力デバイス２０２に配信するか、またはその配信をやめる。
【００４１】
追加的または代替的に、ローカルでコンテンツ制御するアプローチ（localized  content  control  approach）では、アプリケーションモジュール２０８が配信及び／またはブロッキングを行ってもよい。かかる場合、アプリケーションモジュール２０８は、コンテンツプロバイダからコンテンツを受け取り、そのコンテンツを出力デバイス２０２に提供するか判断（決定）する。
【００４２】
このようなローカルなアプローチでは、アプリケーションモジュール２０８はいろいろな方法で出力デバイス２０２にコンテンツを提供できる。例えば、アプリケーションモジュール２０８は、コンテンツをコンテンツプロバイダから受け取り、それを「ライブ（live）」で出力デバイス２０２に転送する。あるいは、アプリケーションモジュール２０８は、コンテンツをコンテンツプロバイダから受け取り、それを（例えば記憶媒体２０４に）記憶する。次に、アプリケーションモジュール２０８は、（例えば後で、）記憶したコンテンツにアクセスして、少なくとも結論データ２２２に基づき、そのコンテンツを出力デバイス２０２に配信する。
【００４３】
図２は、このようなアプローチによるコンテンツ配信経路２５０ａと２５０ｂを示す。コンテンツ配信経路２５０ａは、コンテンツプロバイダ２１２から出力デバイス２０２に直接コンテンツを提供するものである。この経路は、上記の上流においてコンテンツ制御するアプローチで利用できる。対照的に、コンテンツ配信経路２５０ｂは、コンテンツプロバイダ２１２と出力デバイス２０２との間の中継として、アプリケーションモジュール２０８を設けている。この経路は、上記のローカルでコンテンツ制御するアプローチで利用できる。
【００４４】
通信媒体２１０は有線及び／または無線のリソースの組み合わせを含んでいてもよい（が含んでいなくてもよい）。例えば、通信媒体２１０は、ケーブルテレビジョンネットワーク、直接ビデオ放送ネットワーク、衛星ネットワーク、セルラーネットワーク、有線電話ネットワーク、無線データネットワーク、インターネットなどの組み合わせにより提供されるリソースを含む。
【００４５】
コンテンツプロバイダ２１２は、ユーザデバイスが消費するコンテンツを提供できる構成要素（entities）を含んでいてもよい。コンテンツプロバイダ２１２の例としては、テレビジョン放送局、サーバ、ピア・ツー・ピアネットワーキング構成要素（例えばピアデバイス）などが含まれる（がこれに限定されない）。
【００４６】
上記の通り、図２に示した実施形態では、画像データ２２０から結論データ２２２を生成する。より具体的には、画像処理モジュール２０６は、人がいることを検出して、検出した人の特徴を決定（判断）できる。実施形態によっては、画像処理モジュール２０６は、アプリケーションモジュール２０８に結論データ２２２のみを提供することにより、人に関する情報をプロテクトする。
【００４７】
さらに、実施形態によっては、ある要素（例えば、画像処理モジュール２０６及び／または記憶媒体２０４）が１つのチップ上の別システムとして実施でき、他の処理構成要素には生データ（例えば画像データ２２０）及びその中間的な処理結果が利用できないようにしてもよい。他の処理構成要素には、アプリケーションモジュール２０８の機能を実行するプロセッサと記憶媒体を含み得る（がこれに限定されない）。
【００４８】
図３は、画像処理モジュール２０６の実施例３００を示す図である。図３に示したように、実施例３００は、背景決定モジュール３０２と、背景比較モジュール３０３と、背景減算モジュール３０４と、オブジェクト抽出モジュール３０６と、オブジェクト分類モジュール３０８と、オブジェクトデータベース３０９と、特徴決定モジュール３１０と、出力インタフェースモジュール３１２とを含む。これらの構成要素は、ハードウェア及び／またはソフトウェアの任意の組み合わせで実施できる。
【００４９】
図３に示したように、実施例３００は画像シーケンス３２０を受け取る。このシーケンスは画像センサ（例えば画像センサ２０３）から受け取るものでもよい。あるいは、このシーケンスは記憶媒体（例えば記憶媒体２０４）から受け取ってもよい。画像シーケンス３２０は複数の画像を含み、その画像は背景決定モジュール３０２に提供される。
【００５０】
背景決定モジュール３０２は、このシーケンスから、背景画像３２２を決定する。実施形態によっては、背景決定モジュール３０２は、画像シーケンス３２０内の画像が比較的静的な時間を特定する。背景決定モジュール３０２は、その時間の画像から、一画像を背景画像３２２として選択できる。あるいは、背景決定モジュール３０２は、かかる時間内の画像に基づき背景画像を生成してもよい。
【００５１】
背景比較モジュール３０３は、背景画像３２２を受け取り、それを画像シーケンス３２０内の現在画像（current  image）と比較する。この比較の結果、現在画像と背景画像が実質的に同じ（substantially  similar）であれば、現在画像中に人は検出されないと結論する。この比較はいろいろな方法で実施することができる。
【００５２】
しかし、この比較により現在画像と背景画像とが実質的に異なることが分かれば、（相違インジケータ３２３として示したように）相違点を示す。背景減算モジュール３０４は、これにより、現在画像から背景画像３２２を減算する。図３では、この減算結果は分析画像３２４に含まれ、オブジェクト抽出モジュール３０６に提供される。
【００５３】
オブジェクト抽出モジュール３０６は、分析画像３２４内のパターンを強調するいろいろな演算を実行する。こうした演算には、分析画像３２４に対するカラーフィルタリング及び／またはエッジ強調などが含まれる（が、これに限定されない）。これらの演算により強調画像（enhanced  image）３２６を生成し、オブジェクト分類モジュール３０８に送る。
【００５４】
オブジェクト分類モジュール３０８は強調画像３２６内のオブジェクトを識別する。これには、人を人でないオブジェクトと識別する形状マッチング動作の実行が含まれる。このような形状マッチング動作には、強調画像３２６内のオブジェクトを所定のオブジェクトテンプレートと比較することが含まれる。実施形態によっては、かかるオブジェクトテンプレートはオブジェクトデータベース３０９に記憶されている。
【００５５】
オブジェクト分類モジュール３０８は、これらの演算の結果としてオブジェクトデータ３２８を生成する。オブジェクトデータ３２８は分類画像３２４内の識別されたオブジェクトを記述する。例えば、オブジェクトデータ３２８は、抽出されたオブジェクトが人であることを示す。また、オブジェクトデータ３２８は、形状、大きさ、位置などを含む（がこれらに限定されない）、オブジェクトに関する別のデータを提供してもよい。また、オブジェクトデータ３２８は、これらの結果の精度を示す信頼性マージン（尤度推定）を含むものであってもよい。図３に示すように、オブジェクトデータ３２８はオブジェクトデータベース３０９と特徴決定モジュール３１０と出力インタフェースモジュール３１２とに送る。
【００５６】
オブジェクト３０９は、オブジェクトデータ３２８を受信すると、それを記憶する。この機能により、オブジェクトデータベース３０９は、時間とともにオブジェクトに関する情報を提供できるようになる。例えば、かかる情報は、時間とともにオブジェクトの動きを示し得る。実施形態によっては、オブジェクトデータベース３０９は記憶媒体を含み得る。記憶媒体の例は後述する。
【００５７】
特徴決定モジュール３１０は、検出した人の特徴を決定（判断）する。上述の通り、特徴には、例えばある人が１つ以上のデモグラフィックカテゴリに入るかどうかという情報を含む。また、かかる特徴はその人が関与している動作を含み得る。これらの特徴の決定は、オブジェクトデータ３２８及び／またはオブジェクトデータベース３０９でアクセスできる記憶データ３３０に基づく。また、特徴の決定はパラメータ及び／または（オブジェクトデータベース３０９に記憶された）テンプレートに基づくものであってもよい。結果として、特徴決定モジュール３１０は特徴データ３３２を生成し、出力インタフェースモジュール３１２に送る。
【００５８】
出力インタフェースモジュール３１２は、人がいないことの検出または１人以上の人の検出（０人以上の人の検出）を示す結論データ３３４を生成する。また、結論データ３３４は検出された人の特徴を示す。さらに、結論データ３３４はかかる検出と特徴に関連する尤度確率（likelihood  probabilities）を提供し得る。このように、結論データ３３４は、図２を参照して上記した結論データ２２２と同様のものであり得る。
【００５９】
図４は、上記の実施形態により実行される動作を表す論理フロー例４００を示す。そのため、このフローは図１乃至３の実施形態とともに利用することができる。しかし、実施形態は図１乃至３の実施形態には限定されない。また、図４ではある順序を示したが、別の順序で利用してもよい。さらに、図示した動作は、並行して実行することもできるし、順次的に実行することもできる。
【００６０】
ブロック４０２において、画像センサは一連の画像を生成する。これらの画像は検出空間のものである。実施形態によっては、検出空間は出力デバイスの視聴空間に対応する。その対応の例は図２に示した通りである。しかし、実施形態はこの例に限定されない。
【００６１】
これらの画像はブロック４０４において記憶媒体に記憶される。例えば、図２の実施形態とともに利用する場合、画像は記憶媒体２０４に記憶される。しかし、実施形態はこの例に限定されない。
【００６２】
ブロック４０６において、検出空間に誰か人がいるか検出する。この検出は少なくとも１つ以上の画像に基づく。例えば、既述の通り、ブロック４０６において現在画像を背景画像と比較してもよい。背景画像は１つ以上の画像から選択または生成できる。
【００６３】
ブロック４０６では、この比較の結果の差異に基づき、オブジェクトを抽出し、それが人に対応するかどうか結論を出す様々な動作を含み得る。かかる動作にはエッジ強調、テンプレートマッチングなどが含まれる（がこれらに限定されない）。
【００６４】
ブロック４０８において、検出された人の特徴を決定する。特徴の例には、１つ以上のデモグラフィックカテゴリに入るかどうか、及びその人が関与している様々な動作が含まれる。
【００６５】
ブロック４１０において、出力デバイスへのコンテンツの配信が制御される。この制御は少なくともブロック４０６で行った人の検出に基づく。また、この制御はブロック４０８において実行する特徴の決定に基づくものであってもよい。かかる制御はローカルアプローチ及び／または上流アプローチにより行うこともできる。
【００６６】
既述の通り、実施形態はハードウェア要素、ソフトウェア要素、またはそれらの組み合わせで実施することができる。ハードウェア要素の例としては、プロセッサ、マイクロプロセッサ、回路、回路要素（例えば、トランジスタ、抵抗、キャパシタ、インダクタなど）、集積回路、ＡＳＩＣ、ＰＬＤ、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ、論理ゲート、レジスタ、半導体装置、チップ、マイクロチップ、チップセット等を含む。
【００６７】
ソフトウェアの例としては、ソフトウェアコンポーネント、プログラム、アプリケーション、コンピュータプログラム、アプリケーションプログラム、システムプログラム、マシンプログラム、オペレーティングシステムソフトウェア、ミドルウェア、ファームウェア、ソフトウェアモジュール、ルーチン、サブルーチン、関数、メソッド、プロシージャ、ソフトウェアインタフェース、アプリケーションプログラムインタフェース、命令セット、コンピューティングコード、コンピュータコード、コードセグメント、コンピュータコードセグメント、ワード、値、シンボル、またはこれらの組み合わせが含まれる。
【００６８】
一部の実施形態は、記憶媒体や機械読み取り可能製品（article）などを用いて実施できる。記憶媒体は、機械により実行されるとその機械に上記実施形態による方法及び／または動作を実行させる命令を記憶できる。かかる機械には、例えば、好適な処理プラットフォーム、コンピューティングプラットフォーム、コンピューティングデバイス、処理デバイス、コンピューティングシステム、処理システム、コンピュータプロセッサ等を含んでもよいし、好適なハードウェア及び／またはソフトウェアの組み合わせを用いて実施してもよい。
【００６９】
既述の通り、実施形態は記憶媒体または機械読み取り可能製品（machine-readable  articles）を含む。これらには、例えば、任意の適切なタイプのメモリユニット、メモリデバイス、メモリ製品、メモリメディア、記憶デバイス、記憶製品、記憶メディア及び／または記憶ユニット、例えば、メモリ、リムーバブルまたは非リムーバブルメディア、消去可能または非消去可能メディア、書き込み可能または非書き込み可能メディア、デジタルまたはアナログメディア、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、光ディスク、磁気メディア、光磁気メディア、リムーバブルメモリカードまたはディスク、様々なタイプのＤＶＤ、テープ、カセット等が含まれる。命令には、ハイレベル、ローレベル、オブジェクト指向、ビジュアル、コンパイル済み、及び／またはインタープリット済みプログラミング言語など好適な言語を用いて実装される、ソースコード、コンパイル済みコード、インタープリットコード、実行コード、スタティックコード、ダイナミックコード、暗号化コードなどの好適な任意のコードを含む。
本発明の様々な実施形態を説明したが、言うまでもなく、これらの実施形態は例示であり限定ではない。
【００７０】
したがって、当業者には言うまでもないが、本発明の精神と範囲から逸脱することなく、形式及び詳細に関するいろいろな変更をすることが可能である。よって、本発明の範囲は上記の実施形態では限定されず、以下の特許請求の範囲とその等価範囲によってのみ画定されるべきものである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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