(57)【要約】【課題】予め登録されていない対象の情報を効率的に取得する情報処理装置、ロボット、情報処理方法及びプログラムを提供する。【解決手段】情報処理装置は、対象情報取得手段と対象判定手段と関係判定手段とを備える。対象情報取得手段は、判定対象に関する情報を取得する。対象判定手段は、対象情報取得手段により取得された情報に基づいて、判定対象が、予め登録されたユーザ又はユーザ以外の予め登録された所定の対象に該当するか否かを判定する。関係判定手段は、判定対象とユーザ又は所定の対象との間の関係を判定する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
判定対象に関する情報を取得する対象情報取得手段と、
前記対象情報取得手段により取得された前記情報に基づいて、前記判定対象が、予め登録されたユーザ又は前記ユーザ以外の予め登録された所定の対象に該当するか否かを判定する対象判定手段と、
前記判定対象と前記ユーザ又は前記所定の対象との間の関係を判定する関係判定手段と、
を備える、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記対象判定手段により前記判定対象が前記ユーザ又は前記所定の対象に該当しないと判定された場合、
前記関係判定手段は、前記判定対象と前記ユーザ又は前記所定の対象との間の親密度を示す指標に基づいて、前記判定対象を判別すると共に、前記判定対象と前記ユーザ又は前記所定の対象とが親密であるか否かを判定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記関係判定手段により前記判定対象と前記ユーザ又は前記所定の対象とが親密であると判定されると、前記判定対象を新規の所定の対象として自動的に登録する登録手段を更に備える、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記関係判定手段は、撮像手段で撮像された前記判定対象が写る画像を取得し、撮像した画像に前記ユーザ又は前記所定の対象と前記所定の対象に該当しないと判定された前記判定対象とが写っている場合に、
前記判定対象と前記ユーザ又は前記所定の対象との間の距離を、親密度を示す指標として、前記判定対象と前記ユーザ又は前記所定の対象との前記距離が一定距離以下である場合に、前記判定対象と前記ユーザ又は前記所定の対象との関係が親密であると判定する、  又は、
前記判定対象と前記ユーザ又は前記所定の対象との間の前記距離が前記一定距離以下で経過した時間を、親密度を示す指標として、前記一定距離以下で経過した前記時間が一定時間以上である場合に、前記判定対象と前記ユーザ又は前記所定の対象との関係が親密であると判定する、
ことを特徴とする、請求項１乃至３の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記対象情報取得手段は、撮像手段で撮像した前記判定対象の画像又は収音手段で収音した前記判定対象の音声から特徴量を抽出し、抽出した前記特徴量により前記判定対象を判別する、
ことを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
自装置とは異なる他の装置と通信をする通信手段を更に備え、
前記関係判定手段は、前記通信手段を介して前記他の装置から、前記所定の対象に該当しないと判定された前記判定対象と前記ユーザ又は前記所定の対象との間の関係を取得し、前記判定対象と前記ユーザ又は前記所定の対象とが親密であるか否かを判定する、
ことを特徴とする、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記関係判定手段は、前記他の装置において、前記所定の対象が前記ユーザ又は前記判定対象と友達登録をしている場合に、前記判定対象と前記ユーザ又は前記所定の対象とが親密であると判定する、
ことを特徴とする、請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記他の装置は、前記ユーザ又は前記所定の対象がアカウントを有する、ソーシャルネットワークサーバ（ＳＮＳ）である、
ことを特徴とする、請求項６又は７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記関係判定手段は、前記通信手段を介して前記ＳＮＳにおける前記ユーザ又は前記所定の対象の前記アカウントにログインが可能である、
ことを特徴とする、請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記他の装置において、前記所定の対象が前記ユーザ又は前記判定対象と友達登録をしている場合には、
前記ＳＮＳにおける前記ユーザ又は前記所定の対象の前記アカウントには、前記判定対象の顔写真、前記判定対象の声、前記判定対象の個人情報が含まれ、
前記関係判定手段は、前記通信手段を介して前記判定対象の前記顔写真、前記判定対象の前記声、前記判定対象の前記個人情報を入手する、
ことを特徴とする、請求項８又は９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記判定対象及び前記所定の対象は、人又は動物又はロボットである、
ことを特徴とする請求項１乃至１０の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
請求項１乃至１１の何れか１項に記載の前記情報処理装置と、
自装置を自律走行させる移動装置と、
前記自装置を動作させる動作装置と、
前記自装置を制御する制御装置と、
を備える、ことを特徴とするロボット。
【請求項１３】
前記情報処理装置の前記関係判定手段により前記所定の対象と前記ユーザ又は前記判定対象との関係が親密であると判定された場合には、
前記制御装置は、前記移動装置を制御して前記自装置を前記判定対象に近づかせて、前記動作装置を制御して前記自装置に前記判定対象に対して所定の動作をさせて、前記判定対象に感情表現をさせる、
ことを特徴とする請求項１２に記載のロボット。
【請求項１４】
判定対象に関する情報を取得する対象情報取得ステップと、
前記対象情報取得ステップにより取得された前記情報に基づいて、前記判定対象が、予め登録されたユーザ又は前記ユーザ以外の予め登録された所定の対象に該当するか否かを判定する対象判定ステップと、
前記判定対象と前記ユーザ又は前記所定の対象との間の関係を判定する関係判定ステップと、
を含む、ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１５】
コンピュータを、
判定対象に関する情報を取得する対象情報取得手段、
前記対象情報取得手段により取得された前記情報に基づいて、前記判定対象が、予め登録されたユーザ又は前記ユーザ以外の予め登録された所定の対象に該当するか否かを判定する対象判定手段、
前記判定対象と前記ユーザ又は前記所定の対象との間の関係を判定する関係判定手段、
として機能させる、ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、ロボット、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットにおいて予め登録された情報を取得する技術が知られている。
【０００３】
特許文献１には、人物登録サーバと人物登録サーバに予め登録された人物情報とを備え、予め登録された人物情報を取得するネットワーク・コミュニティシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−０４８２８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１のネットワーク・コミュニティシステムは、人物登録サーバに予め登録されている人物情報を取得するものであり、人物登録サーバに予め登録されていない人物情報を取得することはできず、予め登録されていない人物情報を取得するためには新たに登録する必要があるため手間がかかるという問題がある。
【０００６】
本発明は、前記のような課題を解決するためになされたものであり、予め登録されていない対象の情報を効率的に取得する情報処理装置、ロボット、情報処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の目的を達成するため、本発明に係る情報処理装置の一様態は、
判定対象に関する情報を取得する対象情報取得手段と、
前記対象情報取得手段により取得された前記情報に基づいて、前記判定対象が、予め登録されたユーザ又は前記ユーザ以外の予め登録された所定の対象に該当するか否かを判定する対象判定手段と、
前記判定対象と前記ユーザ又は前記所定の対象との間の関係を判定する関係判定手段と、
を備える、
ことを特徴とする。
【０００８】
本発明の目的を達成するため、本発明に係るロボットの一様態は、
前記に記載の情報処理装置と、
自装置を自律走行させる移動装置と、
前記自装置を動作させる動作装置と、
前記自装置を制御する制御装置と、
を備える、ことを特徴とする。
【０００９】
本発明の目的を達成するため、本発明に係る情報処理方法の一様態は、
判定対象に関する情報を取得する対象情報取得ステップと、
前記対象情報取得ステップにより取得された前記情報に基づいて、前記判定対象が、予め登録されたユーザ又は前記ユーザ以外の予め登録された所定の対象に該当するか否かを判定する対象判定ステップと、
前記判定対象と前記ユーザ又は前記所定の対象との間の関係を判定する関係判定ステップと、
を含む、ことを特徴とする。
【００１０】
本発明の目的を達成するため、本発明に係るプログラムの一様態は、
コンピュータを、
判定対象に関する情報を取得する対象情報取得手段、
前記対象情報取得手段により取得された前記情報に基づいて、前記判定対象が、予め登録されたユーザ又は前記ユーザ以外の予め登録された所定の対象に該当するか否かを判定する対象判定手段、
前記判定対象と前記ユーザ又は前記所定の対象との間の関係を判定する関係判定手段、
として機能させる、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、予め登録されていない対象の情報を効率的に取得する情報処理装置、ロボット、情報処理方法及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施の形態に係るロボットを示す図である。
【図２】本発明の実施の形態に係るロボットの構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係るロボットのユーザ記憶部が記憶する情報を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態に係るサーバの構成を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態に係るサーバのデータベースが記憶する情報を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る動作処理を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態に係る登録処理を示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態に係るデータ送信処理を説明する図である。
【図９】本発明の実施の形態に係る動作処理及び登録処理を説明する図である。
【図１０】本発明の変形例に係るサーバのデータベースが記憶する情報を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明を実施するための形態に係る情報処理装置を備えたロボットとサーバとから構成される情報処理システムを、図面を参照しながら説明する。
【００１４】
（実施の形態）
本発明の実施の形態に係る情報処理システム１は、図１に示すように、ロボット１００とサーバ（他の装置）２００とから構成される。ロボット１００は、画像を撮像する撮像部１０３を有し、判定対象である例えば人の顔を撮像し自律的に動作するロボット装置である。人は、ロボット１００に予め登録されたユーザ又は所定の対象である例えば登録人及びロボット１００に登録されていない例えば未登録人を含む。サーバ２００は、例えばＳＮＳ（Social Networking Service）用のサーバ装置であり、ＳＮＳに登録された人のアカウント情報を記憶する。ＳＮＳに登録された人には、ロボット１００に予め登録された登録人及びロボット１００に登録されていない未登録人を含む。アカウント情報は、人の名前、顔の特徴量及び友達登録をされた人の情報を含む。ロボット１００とサーバ２００とは、有線回線又は無線回線を通じて相互に通信可能に構成される。
【００１５】
ロボット１００は、図１に示すように、例えば人をデフォルメした形状を有し、目と口と鼻とを模した部材が配置された頭部１０１と、手と足とを模した部材が配置された胴体部（筐体）１０２と、頭部１０１に配置された撮像部１０３及びスピーカ１０４と、底部に配置された移動手段（移動装置）１０５と、胴体部１０２の背中に設けられた操作ボタン１５０と、を備え、胴体部１０２の内部には、制御部１１０と通信部（通信手段）１２０とユーザ記憶部１３０と電源部１４０とを有する。制御部１１０は、情報処理装置および制御装置として機能する。
【００１６】
撮像部１０３は、頭部１０１の前面の下部、人の顔でいうところの鼻の位置に設けられている。撮像部１０３は、後述する制御部１１０の制御に基づいて、人などを撮像し、撮像した画像を示すデータを制御部１１０に出力する。撮像部１０３は、撮像手段として機能する。
【００１７】
スピーカ１０４は、頭部１０１の口の位置に設けられ、制御部１１０の制御に基づいて、音声を発話する。
【００１８】
移動手段１０５は、モータとタイヤとから構成され、制御部１１０の制御に基づいて、ロボット１００を移動するものである。
【００１９】
制御部１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）から構成される。ＲＯＭは、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリから構成され、制御部１１０が各種機能を実現するためのプログラムを記憶する。ＲＡＭは、揮発性メモリから構成され、制御部１１０が各種処理を行うためのプログラムを実行するための作業領域として用いられる。また、ＲＡＭは、取得画像のデータを記憶する。制御部１１０は、ＣＰＵがＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出してＲＡＭ上で実行することにより、図２に示すように、画像取得部（対象情報取得手段）１１１と、画像解析部（対象判定手段）１１２と、判定部（関係判定手段）１１３と、動作制御部（動作装置）１１４、登録部（登録手段）１１５として機能する。
【００２０】
画像取得部１１１は、撮像部１０３の撮像動作を制御し、撮像部１０３が撮像した画像を示すデータを取得し、取得した画像のデータを取得画像のデータとしてＲＡＭに記憶する。
【００２１】
画像解析部１１２は、ＲＡＭに記憶された取得画像を解析し、取得画像に写る人の人数ｍ（ｍは自然数）を検出する。また、画像解析部１１２は、取得画像に写る人の顔の特徴量が予めユーザ記憶部１３０に登録した登録人の顔の特徴量に一致しているか否かを判定する。詳細には、画像解析部１１２は、顔認識により取得画像から人の顔を抽出し、抽出した顔の数から撮像した画像に写る人の人数ｍを検出する。次に、画像解析部１１２は、取得画像からｎ人目の顔の特徴量を抽出する。ｎは１からｍまでの自然数である。ｎ人目の人は、任意に決定することができ、例えば画像の右に写る人を１人目とし、画像の左に写る人をｍ人目とする。次に、画像解析部１１２は、１人目からｍ人目の人の顔の特徴量がそれぞれ予めユーザ記憶部１３０に登録した登録人の顔の特徴量に一致しているか否かを判定する。
【００２２】
判定部１１３は、画像解析部１１２により取得画像に写る人が登録人の顔の特徴量に一致していないと判定されると、取得画像に写る人と登録人との間の関係を判定する。詳細には、通信部１２０を介してサーバ２００に記憶された登録人のアカウントにアクセス（ログイン）し、サーバ２００から送信された登録人のアカウント情報を取得する。次に、登録人のアカウント情報から、取得画像に写る人と登録人とが親密であるか否かを判定する。例えば、登録人のアカウント情報に含まれる友達登録をされているか否かを、親密度を示す指標とし、友達登録をされている人を登録人と親密である関係人として抽出する。次に、判定部１１３は、サーバ２００から送信された関係人のアカウント情報を取得する。ここで取得するアカウント情報は、関係人の名前及び顔の特徴量である。顔の特徴量は、アカウント情報に含まれる顔の写真から抽出してもよい。次に、判定部１１３は、取得画像に写る人の顔の特徴量と関係人の顔の特徴量とが一致するか否かにより、取得画像に写る人と登録人とが親密であるか否かを判定する。
【００２３】
動作制御部１１４は、画像解析部１１２により取得画像に写る人の顔の特徴量が予めユーザ記憶部１３０に登録した登録人の顔の特徴量に一致していると判定されると、第１のロボット動作を実行する。詳細には、第１のロボット動作は、一致していると判定された人の近くに移動手段１０５により移動し、スピーカ１０４からこの人の名前を発話することなどである。また、動作制御部１１４は、判定部１１３により取得画像に写る人の顔の特徴量と、サーバ２００から取得した関係人の顔の特徴量と、が一致すると判定されると、第２のロボット動作（所定の動作）を実行する。詳細には、第２のロボット動作は、例えば、取得画像に写る人の近くに移動手段１０５により移動し、スピーカ１０４からこの人の名前を発話し、「初めまして宜しく」と挨拶して感情表現をすることなどである。
【００２４】
登録部１１５は、判定部１１３により取得画像に写る人の顔の特徴量とサーバ２００から取得した関係人の顔の特徴量とが一致し、関係人であると判定されると、その人のアカウントに記憶された名前と顔の特徴量とを示すデータを新規の所定の対象として自動的にユーザ記憶部１３０に登録する。
【００２５】
通信部１２０は、サーバ２００と通信し、登録人のアカウント情報及び登録人と友達登録をした人のアカウント情報を受信する。通信部１２０は、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線通信モジュールから構成される。
【００２６】
ユーザ記憶部１３０は、フラッシュメモリなどの不揮発性メモリから構成され、図３に示すように、予め登録した登録人の名前、顔の特徴量などを記憶する。
【００２７】
図２に戻って、電源部１４０は、胴体部１０２に内蔵された充電池から構成され、ロボット１００の各部に電力を供給する。
【００２８】
操作ボタン１５０は、胴体部１０２の背中に設けられ、ロボット１００を操作するためのボタンであり、電源ボタンを含む。
【００２９】
サーバ２００は、図４に示すように、制御部２１０と、通信部２２０と、データベース２３０と、を備える。
【００３０】
制御部２１０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭから構成される。ＲＯＭは、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリから構成され、制御部２１０が各種機能を実現するためのプログラムを記憶する。ＲＡＭは、揮発性メモリから構成され、制御部２１０が各種処理を行うためのプログラムを実行するための作業領域として用いられる。制御部２１０は、ＣＰＵがＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出してＲＡＭ上で実行することによりアカウント情報送信部２１１として機能する。
【００３１】
アカウント情報送信部２１１は、通信部２２０を介して、ロボット１００から送信された登録人のアカウントの名前を示す情報を取得し、登録人のアカウントをデータベース２３０から検索し、登録人のアカウント情報をロボット１００に送信する。アカウント情報には、登録人と友達登録をした人である関係人を示す情報を含む。ロボット１００から送信された関係人を示す情報を取得すると、関係人のアカウントを検索する。次に、関係人のアカウント情報をロボット１００に送信する。アカウント情報は、人の名前及び顔の特徴量を含む。
【００３２】
通信部２２０は、ロボット１００の通信部１２０と通信し、登録人のアカウント情報及び関係人のアカウント情報を送信する。通信部２２０は、無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線通信モジュールを備える。
【００３３】
データベース２３０は、図５に示すように、Ａ、Ｂ・・・Ｘ、Ｙ・・・のアカウントを記憶するＳＮＳ用のデータベースから構成される。Ａ、Ｂ・・・Ｘ、Ｙ・・・のアカウントは、それぞれ名前などの個人情報、顔の特徴量（顔写真）、友達登録をした人などを記憶する。例えば、Ａのアカウントは、Ａの名前、Ａの顔の特徴量、Ａと友達登録をした人Ｂ、Ｓ、Ｔ・・・を含む。
【００３４】
次に、以上の構成を有するロボット１００が実行する動作処理、登録処理及びサーバ２００が実行するデータ送信処理について説明する。動作処理は、撮像した人が登録人である場合、ロボット１００は、所定の動作を実行する処理を含む。登録処理は、撮像した人が未登録人である場合、ロボット１００がサーバ２００にアクセスし登録人と親密な人であるか否かを判定し、親密な人である場合、所定の動作を実行する。
【００３５】
ユーザが操作ボタン１５０を操作し電源をＯＮにすると、ロボット１００は電源をＯＮにする指示に応答し、図６に示す動作処理を開始する。サーバ管理者がサーバ２００の電源をＯＮすると、図８に示すデータ送信処理を開始する。以下、ロボット１００が実行する動作処理を、フローチャートを用いて説明する。
【００３６】
まず、画像取得部１１１は、撮像部１０３に撮像を開始させ（ステップＳ１０１）、撮像した画像を取得画像としてＲＡＭに記憶する。次に、画像解析部１１２は、取得画像に写る人の人数ｍを検出する（ステップＳ１０２）。詳細には、画像解析部１１２は、顔認識により画像から人の顔を抽出し、抽出した顔の数から取得画像に写る人の人数ｍを検出する。次に、変数ｎ＝１に設定する（ステップＳ１０３）。次に、画像解析部１１２は、取得画像からｎ人目の顔の特徴量を抽出する（ステップＳ１０４）。ｎ人目の人は、任意に決定することができ、例えば画像の右に写る人を１人目とし、画像の左に写る人をｍ人目とする。次に、画像解析部１１２は、ｎ人目の人の顔の特徴量が予めユーザ記憶部１３０に登録した登録人の顔の特徴量に一致しているか否かを判定する（ステップＳ１０５）。
【００３７】
一致していると判定すると（ステップＳ１０５；Ｙｅｓ）、動作制御部１１４は、第１のロボット動作を実行する（ステップＳ１０６）。詳細には、第１のロボット動作は、ｎ人目の人の近くに移動し、ｎ人目の人の名前を発話することを含む。次に、変数ｎをインクリメントする（ステップＳ１０７）。次に、動作制御部１１４が変数ｎ＞人数ｍであるか否かを判定する（ステップＳ１０８）。変数ｎ＞人数ｍでないと判定すると（ステップＳ１０８；Ｎｏ）、ステップＳ１０４に戻り、ｎ人目の顔の特徴量を抽出する。
【００３８】
画像解析部１１２が、ｎ人目の人の顔の特徴量が予めユーザ記憶部１３０に登録した登録人の顔の特徴量に一致していないと判定すると（ステップＳ１０５；Ｎｏ）、図７に示す登録処理を実施する（ステップＳ１０９）。判定部１１３は、通信部１２０を介してサーバ２００にアクセスする（ステップＳ２０１）。次に、判定部１１３は、登録人のアカウントにアクセスし、登録人のアカウント情報を取得する（ステップＳ２０２）。次に、登録人のアカウント情報から登録人と友達登録をした人を抽出する（ステップＳ２０３）。次に、判定部１１３は、友達登録をした人のアカウントからアカウント情報を取得する（ステップＳ２０４）。ここで取得する情報は、友達登録をした人の名前及び顔の特徴量である。顔の特徴量は、アカウントに記憶された顔の写真から抽出してもよい。次に、判定部１１３は、取得画像に写るｎ人目の人の顔の特徴量と、サーバ２００から取得した友達登録をした人の顔の特徴量と、が一致するか否かを判定する（ステップＳ２０５）。
【００３９】
一致すると判定した場合（ステップＳ２０５；Ｙｅｓ）、登録部１１５は、ｎ人目の人が登録人と親密な人として、名前と顔の特徴量を示すデータをユーザ記憶部１３０に自動的に登録する（ステップＳ２０６）。その後、登録処理を終了し図６に示す動作処理に戻る。また、一致しないと判定した場合（ステップＳ２０５；Ｎｏ）、登録処理を終了し図６に示す動作処理に戻る。
【００４０】
次に、動作制御部１１４は、ｎ人目の人を示すデータを登録したか否かを判定する（ステップＳ１１０）。登録したと判定した場合（ステップＳ１１０；Ｙｅｓ）、第２のロボット動作を実行する（ステップＳ１１１）。詳細には、第２のロボット動作は、例えば、ｎ人目の人の近くに移動し、ｎ人目の人の名前を発話し、「初めまして宜しく」と挨拶して感情表現をすることなどである。登録しなかったと判定した場合（ステップＳ１１０；Ｎｏ）、変数ｎをインクリメントし（ステップＳ１０７）、変数ｎ＞人数ｍでないと判定すると（ステップＳ１０８；Ｎｏ）、ステップＳ１０４に戻る。変数ｎ＞人数ｍであると判定すると（ステップＳ１０８；Ｙｅｓ）、動作処理を終了する。
【００４１】
次に、サーバ２００が実行する図８に示すデータ送信処理を説明する。
【００４２】
サーバ２００のアカウント情報送信部２１１は、通信部２２０を介してロボット１００からアクセスがあったか否かを判定する（ステップＳ３０１）。アクセスがなかったと判定すると（ステップＳ３０１；Ｎｏ）、ステップＳ３０１を繰り返す。アクセスがあったと判定すると（ステップＳ３０１；Ｙｅｓ）、ロボット１００から登録人のアカウントに送信されたアクセスする情報を取得すると、登録人のアカウントを検索する（ステップＳ３０２）。次に、登録人のアカウント情報をロボット１００に送信する（ステップＳ３０３）。
【００４３】
次に、ロボット１００から送信された登録人と友達登録をされた人にアクセスする情報を取得すると、登録人と友達登録をされた人のアカウントを検索する（ステップＳ３０４）。次に、友達登録をされた人のアカウント情報を送信する（ステップＳ３０５）。アカウント情報は、友達登録をされた人の名前及び顔の特徴量を含む。次に、終了指示があったか否かを判定する（ステップＳ３０６）。終了指示がなかった判定すると（ステップＳ３０６；Ｎｏ）、ステップＳ３０１に戻る。終了指示があったと判定すると（ステップＳ３０６；Ｙｅｓ）、データ送信処理を終了する。
【００４４】
次に、本実施の形態に係るロボット１００及びサーバ２００が実行する処理を具体例に基づいて図３、図５、図９を参照しながら説明する。この例では、ロボット１００には、図３に示すように、ＡさんとＢさんとが登録されている。ロボット１００の撮像部１０３に撮像される位置に３人の人が存在し、図９に示す取得画像Ｉの右に写るＡさんは、ロボット１００に予め登録された登録人である。中央に写るＴさんは、図５に示すように、サーバ２００のデータベース２３０において、Ａさんのアカウントに友達登録をされており、Ａさんと親密な人である。左に写るＶさんは、ロボット１００に予め登録されておらず、サーバ２００のデータベース２３０において、Ａさん及びＢさんと友達登録をされていない人である。
【００４５】
まず、画像取得部１１１は、撮像部１０３に撮像を開始させ（ステップＳ１０１；図６）、撮像した画像を取得画像ＩとしてＲＡＭに記憶する。次に、画像解析部１１２は、取得画像Ｉに写る人の人数ｍを検出する（ステップＳ１０２；図６）。ここでは、ｍ＝３と検出する。次に、変数ｎ＝１に設定する（ステップＳ１０３；図６）。次に、画像解析部１１２は、取得画像から１人目の顔の特徴量を抽出する（ステップＳ１０４；図６）。この例では、画像の右に写る人（Ａ）を１人目、真ん中の人（Ｔ）を２人目、画像の左に写る人（Ｖ）を３人目とする。次に、画像解析部１１２は、１人目の人の顔の特徴量が予めユーザ記憶部１３０に登録した登録人の顔の特徴量に一致しているか否かを判定する（ステップＳ１０５；図６）。
【００４６】
１人目は右に写るＡさんであるので、一致していると判定する（ステップＳ１０５；Ｙｅｓ；図６）、動作制御部１１４は、Ａさんの近くに移動し、Ａさんの名前を発話する第１のロボット動作を実行する（ステップＳ１０６；図６）。次に、変数ｎをインクリメントする（ステップＳ１０７；図６）。次に、変数ｎは２であり、人数ｍは３であるので、変数ｎ＞人数ｍでないと判定し（ステップＳ１０８；Ｎｏ；図６）、ステップＳ１０４に戻り、２人目であるＴさんの顔の特徴量を抽出する。
【００４７】
Ｔさんは、予めユーザ記憶部１３０に登録されていないので、画像解析部１１２は、Ｔさんの顔の特徴量が予めユーザ記憶部１３０に登録した登録人の顔の特徴量に一致していないと判定し（ステップＳ１０５；Ｎｏ；図６）、登録処理を実施する（ステップＳ１０９；図６）。判定部１１３は、通信部１２０を介してサーバ２００の登録人であるＡさんとＢさんとのアカウントにアクセスし、ＡさんとＢさんとのアカウント情報を取得する（ステップＳ２０２；図７）。次に、ＡさんとＢさんとのアカウント情報から登録人と友達登録をされている人を抽出する（ステップＳ２０３；図７）。ここでは、Ａさんのアカウントに友達登録をされているＢ、Ｓ、Ｔさんを、Ｂさんのアカウントに友達登録をされているＡ、Ｘ、Ｙさんを、抽出する。次に、判定部１１３は、友達登録をされている人のアカウントからアカウント情報を取得する（ステップＳ２０４；図７）。ここで取得する情報は、友達登録をされている人であるＳ、Ｔ、Ｘ、Ｙさんの名前及び顔の特徴量を示す情報である。次に、判定部１１３は、取得画像に写るＴさんの顔の特徴量とＳ、Ｔ、Ｘ、Ｙさんの顔の特徴量とが一致するか否かを判定する（ステップＳ２０５；図７）。
【００４８】
Ｔさんは、Ａさんのアカウントに友達登録をされているＴさんと同一人であるので、一致すると判定される（ステップＳ２０５；Ｙｅｓ；図７）、登録部１１５は、Ｔさんを登録人と親密な人として、Ｔさんの名前と顔の特徴量とをユーザ記憶部１３０に自動的に登録する（ステップＳ２０６；図７）。その後、登録処理を終了し動作処理に戻る。次に、動作制御部１１４は、Ｔさんを登録したと判定するので（ステップＳ１１０；Ｙｅｓ；図６）、Ｔさんの近くに移動し、Ｔさんの名前を発話し、「初めまして宜しく」と挨拶して感情表現をする第２のロボット動作を実行する（ステップＳ１１１；図６）。
【００４９】
次に、変数ｎをインクリメントする（ステップＳ１０７；図６）。ここで変数ｎは３であり、人数ｍは３であるので、変数ｎ＞人数ｍでないと判定し（ステップＳ１０８；Ｎｏ；図６）、ステップＳ１０４に戻る。３人目は、左に写るＶさんである。Ｖさんは、予めユーザ記憶部１３０に登録されていないので、画像解析部１１２は、Ｖさんの顔の特徴量が予めユーザ記憶部１３０に登録した登録人の顔の特徴量に一致していないと判定し（ステップＳ１０５；Ｎｏ；図６）、登録処理を実施する（ステップＳ１０９；図６）。判定部１１３は、通信部１２０を介してサーバ２００に記憶されたＡさんとＢさんとのアカウント情報を取得する（ステップＳ２０２；図７）。次に、ＡさんとＢさんとのアカウント情報から登録人と友達登録をされたＳ、Ｔ、Ｘ及びＹさんを抽出する（ステップＳ２０３；図７）。次に、判定部１１３は、Ｓ、Ｔ、Ｘ及びＹさんのアカウントからアカウント情報を取得する（ステップＳ２０４；図７）。次に、判定部１１３は、取得画像に写るＶさんの顔の特徴量とＳ、Ｔ、Ｘ及びＹさんの顔の特徴量とが一致するか否かを判定する（ステップＳ２０５；図７）。Ｖさんは、ＡさんとＢさんとのアカウントに友達登録をされているＳ、Ｔ、Ｘ及びＹさんに含まれないので、一致しないと判定され（ステップＳ２０５；Ｎｏ；図７）、登録処理を終了し図６に示す動作処理に戻る。次に、動作制御部１１４は、Ｖさんを登録しなかったと判定し（ステップＳ１１０；Ｎｏ；図６）、変数ｎをインクリメントする（ステップＳ１０７）。ここで、変数ｎは４であり、人数ｍは３であるので、変数ｎ＞人数ｍであると判定し（ステップＳ１０８；Ｙｅｓ；図６）、動作処理を終了する。
【００５０】
以上のように、本実施の形態のロボット１００によれば、ユーザ記憶部１３０に予め登録されていない未登録人であっても、サーバ２００のデータベース２３０を参照し、登録人と未登録人との親密度を示す指標に基づいて、ユーザ記憶部１３０に登録した登録人と親密な人であれば、この人の名前、顔の特徴量などを自動的にユーザ記憶部１３０に登録することができる。このため、ロボット１００は、ユーザとして１人登録すれば、サーバ２００のデータベース２３０を参照し、登録人と親密な人を容易にユーザ登録でき、ユーザ登録の手間を省くことができる。また、ロボット１００は、ユーザ記憶部１３０に新たに登録した人の近くに移動し、名前を発話し、「初めまして宜しく」と挨拶して感情表現をすることができ、新たに登録されたことを知ることができる。また、次回起動時に、ロボット１００が新たに登録した人を撮像すると、新たに登録した人に対して、予め登録した人に対する応答と同様の応答を実行することができる。
【００５１】
（変形例）
前述の実施の形態では、ロボット１００が、取得画像に写る顔の特徴量がそれぞれ予めユーザ記憶部１３０に登録した登録人の顔の特徴量に一致しているか否かを判定して人を判別する例について説明した。ロボット１００は、人を判別することができれば、収音部（収音手段）としてのマイクで収音した音声を音声認識などの方法により人を判別してもよい。
【００５２】
前述の実施の形態では、ロボット１００の判定部１１３が、登録人と親密な人であると判定すると、親密な人であると判定された人の名前、顔の特徴量などをユーザ記憶部１３０に登録する例について説明した。ロボット１００は、登録人と親密な人であると判定すると、その人の名前、顔の特徴量などをユーザ記憶部１３０に登録せず、登録人に応答する動作と同様の動作を実行してもよい。また、ロボット１００は、ユーザや予め登録された登録人と親密な人であると判定された人を登録し、新たに自動的に登録された人と親密な人であると判定された人を登録しないようにしてもよい。このようにすることで、ユーザや予め登録された登録人と直接親密な人のみを登録できる。また、ロボット１００は、ユーザや予め登録された登録人と親密な人であると判定され、新たに自動的に登録された人と親密な人であると判定された人を登録するようにしてもよい。このようにすることで、ユーザや予め登録された登録人と親密な人と親密な人を登録できる。未登録人を新たに登録するか否かを判定する場合、ユーザや予め登録された登録人と未登録人の間に親密な人が何人介在してもよいかは任意に設定できるようにしてもよい。
【００５３】
前述の実施の形態では、サーバ２００に記憶された登録人のアカウント情報に含まれる友達登録をされているか否かを、親密度を示す指標として用い、登録人と親密な人であると判定した。登録人と親密な人であると判定する基準は、親密度を示す指標に基づいていれば、友達登録をされている人に限定されない。例えば、登録人から未登録人のアカウントにアクセスした回数、未登録人から登録人のアカウントにアクセスした回数等を、親密度を示す指標として判定してもよい。登録人のアカウントからの未登録人のアカウントのフォロー、未登録人のアカウントからの登録人のアカウントのフォロー、登録人と未登録人とのアカウントの相互フォローなどを、親密度を示す指標として判定してもよい。
【００５４】
前述の実施の形態では、サーバ２００がＳＮＳ用のサーバから構成される例について説明した。サーバ２００は、未登録人が登録人と親密度を示す指標を記憶している装置であればよい。例えば、サーバ２００’は、複数のロボット１００から送信されたアカウント情報を有し、このアカウント情報には、ロボット１００に登録された人の名前と顔の特徴量とが含まれる。同一アカウント情報内に登録された人を親密な人としてもよい。詳細には、サーバ２００’は、図１０に示すように、第１のロボット１００Ａから送信されたアカウント情報と、第１のロボット１００Ａ以外の第２のロボット１００Ｂから送信されたアカウント情報と、第１のロボット１００Ａ及び第２のロボット１００Ｂ以外の第３のロボット１００Ｃから送信されたアカウント情報と、を記憶する。第１のロボットから第３のロボット１００Ａ〜１００Ｃは、ロボット１００と同様の構成を有するとする。それぞれのアカウントには、第１のロボットから第３のロボット１００Ａ〜１００Ｃに登録された登録人の名前と顔の特徴量が記憶されている。この場合、第１のロボットから第３のロボット１００Ａ〜１００Ｃのアカウント内で記憶された人を親密な人とする。第１のロボット１００Ａのアカウントでは、ＡさんとＢさんとが登録されているので、ＡさんとＢさんとは親密な人である。第２のロボット１００Ｂのアカウントでは、ＳさんとＴさんとＡさんとが登録されているので、ＳさんとＴさんとＡさんとは親密な人である。第３のロボット１００Ｃのアカウントでは、ＸさんとＹさんとが登録されているので、ＸさんとＹさんとは親密な人である。
【００５５】
第１のロボット１００Ａが取得した取得画像に第１のロボット１００Ａに登録されていない人の顔が写っている場合、第１のロボット１００Ａは、サーバ２００’のデータベース２３０’にアクセスし、第１のロボット１００Ａに登録されたＡさんとＢさんとに親密な人を検索する。サーバ２００’では、Ａさんと親密な人は第１のロボット１００Ａのアカウントに登録されたＢさんと第２のロボット１００Ｂのアカウントに登録されたＳさんとＴさんとである。第１のロボット１００Ａは、サーバ２００’からＢさんとＳさんとＴさんとの名前と顔の特徴量の情報とを取得する。第１のロボット１００Ａが取得した取得画像に写る人がＢさん、Ｓさん又はＴさんであるか顔認識により判別する。第１のロボット１００Ａは、取得画像に写る人がＳさんであると判別すると、サーバ２００’から取得したＳさんの名前と顔の特徴量の情報とを記憶する。このように、第１のロボット１００Ａは、サーバ２００’を介して第２のロボット１００Ｂに登録されているＳさんの名前と顔の特徴量とを取得することができる。
【００５６】
前述の実施の形態では、ロボット１００、第１のロボットから第３のロボット１００Ａ〜１００Ｃが、サーバ２００のデータベース２３０、サーバ２００’のデータベース２３０’を参照し、ユーザ記憶部１３０に登録した登録人との関係が親密な人であるか否かを判定する例について説明した。ロボット１００は、ユーザ記憶部１３０に登録した登録人と親密な人であるか否かを判定できれば、サーバ２００のデータベース２３０、サーバ２００’のデータベース２３０’を参照しなくてもよい。例えば、ロボット１００の画像解析部１１２が、ユーザ記憶部１３０に登録した登録人と、ユーザ記憶部１３０に登録されていない未登録人と、を取得画像に検出した場合、判定部１１３は、登録人と未登録人との位置関係を、親密度を示す指標として用い、未登録人と登録人とが親密であるか否かを判定してもよい。例えば、判定部１１３は、取得画像に写る登録人と未登録人との間の距離を測定し、その距離を、親密度を示す指標としてもよい。即ち、その距離が一定距離以下の場合、未登録人と登録人とが親密であると判定してもよい。また、その距離が一定距離以下で経過した時間を測定し、その時間を、親密度を示す指標としてもよい。例えば１ｍ以下の距離で３分経過した場合、未登録人と登録人とが親密であると判定してもよい。即ち、その時間が一定時間以上の場合、未登録人と登録人とが親密であると判定してもよい。未登録人と登録人とが親密であると判定されると、未登録人の顔の特徴量をユーザ記憶部１３０に登録する。
【００５７】
前述の実施の形態では、ロボット１００、第１のロボットから第３のロボット１００Ａ〜１００Ｃが人を対象として判別する例について説明した。ロボット１００、第１のロボットから第３のロボット１００Ａ〜１００Ｃが判別する対象は、人以外の犬や猫などの動物であってもよく、他のロボットなどの物体であってもよい。
【００５８】
前述の実施の形態では、撮像部１０３が、頭部１０１の鼻の位置に設けられる例について説明したが、撮像部１０３は、何れの位置に設けられてもよく、例えば、右目又は左目に設けられてもよく、右目と左目との間の位置又は額の位置に設けられてもよい。また、撮像部１０３を右目及び左目に設け、３次元画像を取得するようにしてもよい。
【００５９】
前述の実施の形態では、ロボット１００が、人を模した形状を有する例について説明したが、ロボット１００の形状は、特に限定されず、例えば、犬又は猫を含む動物を模した形状を有してもよく、アニメーションのキャラクタや想像上の生き物を模した形状であってもよい。
【００６０】
また、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等から構成される制御部１１０、２１０が実行する処理を行う中心となる部分は、専用のシステムによらず、通常の情報携帯端末（スマートフォン、タブレットＰＣ（Personal Computer））、パーソナルコンピュータなどを用いて実行可能である。たとえば、前述の動作を実行するためのコンピュータプログラムを、コンピュータが読み取り可能な記録媒体（フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）等）に格納して配布し、このコンピュータプログラムを情報携帯端末などにインストールすることにより、前述の処理を実行する情報携帯端末を構成してもよい。また、インターネット等の通信ネットワーク上のサーバ装置が有する記憶装置にこのコンピュータプログラムを格納しておき、通常の情報携帯端末などがダウンロード等することで情報処理装置を構成してもよい。
【００６１】
また、制御部１１０、２１０の機能を、ＯＳ（Operating System）とアプリケーションプログラムとの分担、又はＯＳとアプリケーションプログラムとの協働により実現する場合などには、アプリケーションプログラム部分のみを記録媒体や記憶装置に格納してもよい。
【００６２】
また、搬送波にコンピュータプログラムを重畳し、通信ネットワークを介して配信することも可能である。例えば、通信ネットワーク上の掲示板（ＢＢＳ：Bulletin Board System）にこのコンピュータプログラムを掲示し、ネットワークを介してこのコンピュータプログラムを配信してもよい。そして、このコンピュータプログラムを起動し、ＯＳの制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、前述の処理を実行できるように構成してもよい。
【００６３】
本発明は、本発明の広義の精神と範囲とを逸脱することなく、様々な実施の形態及び変形が可能とされるものである。また、前述した実施の形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。つまり、本発明の範囲は、実施の形態ではなく、請求の範囲によって示される。そして、請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
【００６４】
（付記１）
判定対象に関する情報を取得する対象情報取得手段と、
前記対象情報取得手段により取得された前記情報に基づいて、前記判定対象が、予め登録されたユーザ又は前記ユーザ以外の予め登録された所定の対象に該当するか否かを判定する対象判定手段と、
前記判定対象と前記ユーザ又は前記所定の対象との間の関係を判定する関係判定手段と、
を備える、
ことを特徴とする情報処理装置。
【００６５】
（付記２）
前記対象判定手段により前記判定対象が前記ユーザ又は前記所定の対象に該当しないと判定された場合、
前記関係判定手段は、前記判定対象と前記ユーザ又は前記所定の対象との間の親密度を示す指標に基づいて、前記判定対象を判別すると共に、前記判定対象と前記ユーザ又は前記所定の対象とが親密であるか否かを判定する、
ことを特徴とする付記１に記載の情報処理装置。
【００６６】
（付記３）
前記関係判定手段により前記判定対象と前記ユーザ又は前記所定の対象とが親密であると判定されると、前記判定対象を新規の所定の対象として自動的に登録する登録手段を更に備える、
ことを特徴とする付記１又は２に記載の情報処理装置。
【００６７】
（付記４）
前記関係判定手段は、撮像手段で撮像された前記判定対象が写る画像を取得し、撮像した画像に前記ユーザ又は前記所定の対象と前記所定の対象に該当しないと判定された前記判定対象とが写っている場合に、
前記判定対象と前記ユーザ又は前記所定の対象との間の距離を、親密度を示す指標として、前記判定対象と前記ユーザ又は前記所定の対象との前記距離が一定距離以下である場合に、前記判定対象と前記ユーザ又は前記所定の対象との関係が親密であると判定する、  又は、
前記判定対象と前記ユーザ又は前記所定の対象との間の前記距離が前記一定距離以下で経過した時間を、親密度を示す指標として、前記一定距離以下で経過した前記時間が一定時間以上である場合に、前記判定対象と前記ユーザ又は前記所定の対象との関係が親密であると判定する、
ことを特徴とする、付記１乃至３の何れか１つに記載の情報処理装置。
【００６８】
（付記５）
前記対象情報取得手段は、撮像手段で撮像した前記判定対象の画像又は収音手段で収音した前記判定対象の音声から特徴量を抽出し、抽出した前記特徴量により前記判定対象を判別する、
ことを特徴とする付記１乃至４の何れか１つに記載の情報処理装置。
【００６９】
（付記６）
自装置とは異なる他の装置と通信をする通信手段を更に備え、
前記関係判定手段は、前記通信手段を介して前記他の装置から、前記所定の対象に該当しないと判定された前記判定対象と前記ユーザ又は前記所定の対象との間の関係を取得し、前記判定対象と前記ユーザ又は前記所定の対象とが親密であるか否かを判定する、
ことを特徴とする、付記１に記載の情報処理装置。
【００７０】
（付記７）
前記関係判定手段は、前記他の装置において、前記所定の対象が前記ユーザ又は前記判定対象と友達登録をしている場合に、前記判定対象と前記ユーザ又は前記所定の対象とが親密であると判定する、
ことを特徴とする、付記６に記載の情報処理装置。
【００７１】
（付記８）
前記他の装置は、前記ユーザ又は前記所定の対象がアカウントを有する、ソーシャルネットワークサーバ（ＳＮＳ）である、
ことを特徴とする、付記６又は７に記載の情報処理装置。
【００７２】
（付記９）
前記関係判定手段は、前記通信手段を介して前記ＳＮＳにおける前記ユーザ又は前記所定の対象の前記アカウントにログインが可能である、
ことを特徴とする、付記８に記載の情報処理装置。
【００７３】
（付記１０）
前記他の装置において、前記所定の対象が前記ユーザ又は前記判定対象と友達登録をしている場合には、
前記ＳＮＳにおける前記ユーザ又は前記所定の対象の前記アカウントには、前記判定対象の顔写真、前記判定対象の声、前記判定対象の個人情報が含まれ、
前記関係判定手段は、前記通信手段を介して前記判定対象の前記顔写真、前記判定対象の前記声、前記判定対象の前記個人情報を入手する、
ことを特徴とする、付記８又は９に記載の情報処理装置。
【００７４】
（付記１１）
前記判定対象及び前記所定の対象は、人又は動物又はロボットである、
ことを特徴とする付記１乃至１０の何れか１つに記載の情報処理装置。
【００７５】
（付記１２）
付記１乃至１１の何れか１つに記載の前記情報処理装置と、
自装置を自律走行させる移動装置と、
前記自装置を動作させる動作装置と、
前記自装置を制御する制御装置と、
を備える、ことを特徴とするロボット。
【００７６】
（付記１３）
前記情報処理装置の前記関係判定手段により前記所定の対象と前記ユーザ又は前記判定対象との関係が親密であると判定された場合には、
前記制御装置は、前記移動装置を制御して前記自装置を前記判定対象に近づかせて、前記動作装置を制御して前記自装置に前記判定対象に対して所定の動作をさせて、前記判定対象に感情表現をさせる、
ことを特徴とする付記１２に記載のロボット。
【００７７】
（付記１４）
判定対象に関する情報を取得する対象情報取得ステップと、
前記対象情報取得ステップにより取得された前記情報に基づいて、前記判定対象が、予め登録されたユーザ又は前記ユーザ以外の予め登録された所定の対象に該当するか否かを判定する対象判定ステップと、
前記判定対象と前記ユーザ又は前記所定の対象との間の関係を判定する関係判定ステップと、
を含む、ことを特徴とする情報処理方法。
【００７８】
（付記１５）
コンピュータを、
判定対象に関する情報を取得する対象情報取得手段、
前記対象情報取得手段により取得された前記情報に基づいて、前記判定対象が、予め登録されたユーザ又は前記ユーザ以外の予め登録された所定の対象に該当するか否かを判定する対象判定手段、
前記判定対象と前記ユーザ又は前記所定の対象との間の関係を判定する関係判定手段、
として機能させる、ことを特徴とするプログラム。
【符号の説明】
【００７９】
１００…ロボット、１００Ａ…第１のロボット、１００Ｂ…第２のロボット、１００Ｃ…第３のロボット、１０１…頭部、１０２…胴体部、１０３…撮像部、１０４…スピーカ、１０５…移動手段、１１０、２１０…制御部、１１１…画像取得部、１１２…画像解析部、１１３…判定部、１１４…動作制御部、１１５…登録部、１２０、２２０…通信部、１３０…ユーザ記憶部、１４０…電源部、１５０…操作ボタン、２００、２００’…サーバ、２１１…アカウント情報送信部、２３０…データベース、Ｉ…取得画像
【図１】
2019111625.tif 000003
【図２】
2019111625.tif 000004
【図３】
2019111625.tif 000005
【図４】
2019111625.tif 000006
【図５】
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【図６】
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【図７】
2019111625.tif 000009
【図８】
2019111625.tif 000010
【図９】
2019111625.tif 000011
【図１０】
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