(57)【要約】【課題】サービス提供端末のステータス情報に適応的に判定辞書の追加学習を行うことが可能な、異常検知システム、情報処理装置、及び、異常検知方法を提供する。【解決手段】サービス提供端末の利用時の利用者の撮像映像を取得する映像取得部と、前記サービス提供端末のステータス情報を取得するステータス情報取得部と、前記利用者の行動の異常度合いに関する、前記撮像映像と異常行動判定辞書とに基づいた判定結果と、前記ステータス情報とに基づいて、前記異常行動判定辞書の追加学習を前記撮像映像を用いて行う追加学習部と、を備える、異常検知システム。【選択図】図１
2019053384.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サービス提供端末の利用時の利用者の撮像映像を取得する映像取得部と、
前記サービス提供端末のステータス情報を取得するステータス情報取得部と、
前記利用者の行動の異常度合いに関する、前記撮像映像と異常行動判定辞書とに基づいた判定結果と、前記ステータス情報とに基づいて、前記異常行動判定辞書の追加学習を前記撮像映像を用いて行う追加学習部と、
を備える、異常検知システム。
【請求項２】
前記利用者の行動は、正常行動、異常行動、および、異常行動候補のうちのいずれかと判定され、
前記利用者の行動が前記異常行動候補であると判定された場合には、前記追加学習部は、前記ステータス情報に基づいて、前記異常行動判定辞書の追加学習を前記撮像映像を用いて行う、請求項１に記載の異常検知システム。
【請求項３】
前記利用者の行動が前記正常行動または前記異常行動であると判定された場合には、前記追加学習部は、前記異常行動判定辞書の追加学習を行わない、請求項２に記載の異常検知システム。
【請求項４】
前記追加学習部は、前記撮像映像のうち、前記利用者の行動が前記異常行動候補であると判定された部分である異常候補映像を用いて前記異常行動判定辞書の追加学習を行う、請求項２または３に記載の異常検知システム。
【請求項５】
前記ステータス情報のうち前記異常候補映像に対応する選出ステータス情報と、前記異常候補映像とを監視者に対して提示し、かつ、前記異常候補映像内の前記利用者の行動が前記異常行動であるか否かを前記監視者に対して問い合わせる問い合わせ部をさらに備え、
前記追加学習部は、前記問い合わせ部による問い合わせに対する前記監視者の回答に基づいて、前記異常行動判定辞書の追加学習を行う、請求項４に記載の異常検知システム。
【請求項６】
前記利用者の行動が前記異常行動であると回答された場合には、前記追加学習部は、前記異常候補映像内の前記利用者の行動が前記異常行動であると判定されるように、前記異常行動判定辞書の追加学習を行い、
前記利用者の行動が前記異常行動ではないと回答された場合には、前記追加学習部は、前記異常候補映像内の前記利用者の行動が前記正常行動であると判定されるように、前記異常行動判定辞書の追加学習を行う、請求項５に記載の異常検知システム。
【請求項７】
前記選出ステータス情報は、前記異常候補映像に対応する撮像期間中に前記サービス提供端末において実行されていた処理の終了後に取得された情報を含む、請求項６に記載の異常検知システム。
【請求項８】
前記ステータス情報のうち前記異常候補映像に対応する選出ステータス情報と、前記異常候補映像とを監視者に対して提示し、かつ、前記異常行動判定辞書の追加学習の要否を前記監視者に対して問い合わせる問い合わせ部をさらに備え、
前記追加学習部は、前記問い合わせ部による問い合わせに対する前記監視者の回答に基づいて、前記異常行動判定辞書の追加学習を行う、請求項４に記載の異常検知システム。
【請求項９】
前記ステータス情報のうち前記異常候補映像に対応する選出ステータス情報を分析することにより、前記異常候補映像内の前記利用者の行動が前記異常行動であるか否かを判断する異常行動判断部をさらに備え、
前記追加学習部は、さらに、前記異常行動判断部による判断結果に基づいて、前記異常行動判定辞書の追加学習を行い、
前記選出ステータス情報は、前記異常候補映像に対応する撮像期間中に前記サービス提供端末において実行されていた処理の終了後に取得された情報である、請求項４に記載の異常検知システム。
【請求項１０】
前記異常候補映像内の前記利用者の行動が前記異常行動であると前記異常行動判断部により判断された場合には、前記追加学習部は、前記異常候補映像内の前記利用者の行動が前記異常行動であると判定されるように、前記異常行動判定辞書の追加学習を行い、
前記異常候補映像内の前記利用者の行動が前記異常行動ではないと前記異常行動判断部により判断された場合には、前記追加学習部は、前記異常候補映像内の前記利用者の行動が前記正常行動であると判定されるように、前記異常行動判定辞書の追加学習を行う、請求項９に記載の異常検知システム。
【請求項１１】
前記異常行動判定辞書を用いて前記撮像映像を分析することにより前記利用者の行動の異常度合いを判定し、かつ、
前記撮像映像のうち、前記利用者の行動が前記異常行動候補であると判定された部分を前記異常候補映像として抽出する異常行動検知部をさらに備える、請求項４〜１０のいずれか一項に記載の異常検知システム。
【請求項１２】
前記異常行動判定辞書を記憶する記憶部をさらに備える、請求項１１に記載の異常検知システム。
【請求項１３】
サービス提供端末の利用時の利用者の撮像映像を取得する映像取得部と、
前記サービス提供端末のステータス情報を取得するステータス情報取得部と、
前記利用者の行動の異常度合いに関する、前記撮像映像と第１の異常行動判定辞書とに基づいた判定結果と、前記ステータス情報とに基づいて、前記第１の異常行動判定辞書の追加学習を前記撮像映像を用いて行う追加学習部と、
前記サービス提供端末が使用する第２の異常行動判定辞書の内容を、前記追加学習後の前記第１の異常行動判定辞書に応じて更新させるための更新要求を前記サービス提供端末に対して通信部に送信させる送信制御部と、
を備える、情報処理装置。
【請求項１４】
サービス提供端末の利用時の利用者の撮像映像を取得するステップと、
前記サービス提供端末のステータス情報を取得するステップと、
前記利用者の行動の異常度合いに関する、前記撮像映像と異常行動判定辞書とに基づいた判定結果と、前記ステータス情報とに基づいて、前記異常行動判定辞書の追加学習を前記撮像映像を用いて行うステップと、
を含む、異常検知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常検知システム、情報処理装置、及び、異常検知方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、機械学習により事前学習された辞書を用いて、画像認識を行う方法が各種提案されている。
【０００３】
また、辞書の追加学習を行う方法も提案されている。例えば、下記特許文献１には、識別精度の向上を図るために、新規導入シーン映像との適合度の高い既存シーン映像の検出器に基づいて辞書を追加学習する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−１５０４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、利用者がサービス提供端末を利用する状況において、当該利用者の行動の異常度合いを判定可能であることも望まれる。このような場面に特許文献１に記載の技術を適用することを想定すると、特許文献１に記載の技術では、サービス提供端末のステータス情報によらずに、判定用の辞書の追加学習を行う。このため、例えば、ステータス情報が異なる場合であっても、判定用の辞書の内容が画一的に変更されてしまう。
【０００６】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、サービス提供端末のステータス情報に適応的に判定辞書の追加学習を行うことが可能な、新規かつ改良された異常検知システム、情報処理装置、及び、異常検知方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、サービス提供端末の利用時の利用者の撮像映像を取得する映像取得部と、前記サービス提供端末のステータス情報を取得するステータス情報取得部と、前記利用者の行動の異常度合いに関する、前記撮像映像と異常行動判定辞書とに基づいた判定結果と、前記ステータス情報とに基づいて、前記異常行動判定辞書の追加学習を前記撮像映像を用いて行う追加学習部と、を備える、異常検知システムが提供される。
【０００８】
前記利用者の行動は、正常行動、異常行動、および、異常行動候補のうちのいずれかと判定され、前記利用者の行動が前記異常行動候補であると判定された場合には、前記追加学習部は、前記ステータス情報に基づいて、前記異常行動判定辞書の追加学習を前記撮像映像を用いて行ってもよい。
【０００９】
前記利用者の行動が前記正常行動または前記異常行動であると判定された場合には、前記追加学習部は、前記異常行動判定辞書の追加学習を行わなくてもよい。
【００１０】
前記追加学習部は、前記撮像映像のうち、前記利用者の行動が前記異常行動候補であると判定された部分である異常候補映像を用いて前記異常行動判定辞書の追加学習を行ってもよい。
【００１１】
前記ステータス情報のうち前記異常候補映像に対応する選出ステータス情報と、前記異常候補映像とを監視者に対して提示し、かつ、前記異常候補映像内の前記利用者の行動が前記異常行動であるか否かを前記監視者に対して問い合わせる問い合わせ部をさらに備え、前記追加学習部は、前記問い合わせ部による問い合わせに対する前記監視者の回答に基づいて、前記異常行動判定辞書の追加学習を行ってもよい。
【００１２】
前記利用者の行動が前記異常行動であると回答された場合には、前記追加学習部は、前記異常候補映像内の前記利用者の行動が前記異常行動であると判定されるように、前記異常行動判定辞書の追加学習を行い、前記利用者の行動が前記異常行動ではないと回答された場合には、前記追加学習部は、前記異常候補映像内の前記利用者の行動が前記正常行動であると判定されるように、前記異常行動判定辞書の追加学習を行ってもよい。
【００１３】
前記選出ステータス情報は、前記異常候補映像に対応する撮像期間中に前記サービス提供端末において実行されていた処理の終了後に取得された情報を含んでもよい。
【００１４】
前記ステータス情報のうち前記異常候補映像に対応する選出ステータス情報と、前記異常候補映像とを監視者に対して提示し、かつ、前記異常行動判定辞書の追加学習の要否を前記監視者に対して問い合わせる問い合わせ部をさらに備え、前記追加学習部は、前記問い合わせ部による問い合わせに対する前記監視者の回答に基づいて、前記異常行動判定辞書の追加学習を行ってもよい。
【００１５】
前記ステータス情報のうち前記異常候補映像に対応する選出ステータス情報を分析することにより、前記異常候補映像内の前記利用者の行動が前記異常行動であるか否かを判断する異常行動判断部をさらに備え、前記追加学習部は、さらに、前記異常行動判断部による判断結果に基づいて、前記異常行動判定辞書の追加学習を行い、前記選出ステータス情報は、前記異常候補映像に対応する撮像期間中に前記サービス提供端末において実行されていた処理の終了後に取得された情報であってもよい。
【００１６】
前記異常候補映像内の前記利用者の行動が前記異常行動であると前記異常行動判断部により判断された場合には、前記追加学習部は、前記異常候補映像内の前記利用者の行動が前記異常行動であると判定されるように、前記異常行動判定辞書の追加学習を行い、前記異常候補映像内の前記利用者の行動が前記異常行動ではないと前記異常行動判断部により判断された場合には、前記追加学習部は、前記異常候補映像内の前記利用者の行動が前記正常行動であると判定されるように、前記異常行動判定辞書の追加学習を行ってもよい。
【００１７】
前記異常行動判定辞書を用いて前記撮像映像を分析することにより前記利用者の行動の異常度合いを判定し、かつ、前記撮像映像のうち、前記利用者の行動が前記異常行動候補であると判定された部分を前記異常候補映像として抽出する異常行動検知部をさらに備えてもよい。
【００１８】
前記異常行動判定辞書を記憶する記憶部をさらに備えてもよい。
【００１９】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、サービス提供端末の利用時の利用者の撮像映像を取得する映像取得部と、前記サービス提供端末のステータス情報を取得するステータス情報取得部と、前記利用者の行動の異常度合いに関する、前記撮像映像と第１の異常行動判定辞書とに基づいた判定結果と、前記ステータス情報とに基づいて、前記第１の異常行動判定辞書の追加学習を前記撮像映像を用いて行う追加学習部と、前記サービス提供端末が使用する第２の異常行動判定辞書の内容を、前記追加学習後の前記第１の異常行動判定辞書に応じて更新させるための更新要求を前記サービス提供端末に対して通信部に送信させる送信制御部と、を備える、情報処理装置が提供される。
【００２０】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、サービス提供端末の利用時の利用者の撮像映像を取得するステップと、前記サービス提供端末のステータス情報を取得するステップと、前記利用者の行動の異常度合いに関する、前記撮像映像と異常行動判定辞書とに基づいた判定結果と、前記ステータス情報とに基づいて、前記異常行動判定辞書の追加学習を前記撮像映像を用いて行うステップと、を含む、異常検知方法が提供される。
【発明の効果】
【００２１】
以上説明したように本発明によれば、サービス提供端末のステータス情報に適応的に判定辞書の追加学習を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の各実施形態に共通する異常検知システムの構成例を示した図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係るＡＴＭ２０の構成例を示した機能ブロック図である。
【図３】利用者の行動の異常度合いの例を示した図である。
【図４】第１の実施形態に係るサーバ１０‐１の構成例を示した機能ブロック図である。
【図５】第１の実施形態に係る処理の流れの一部を示したシーケンス図である。
【図６】第１の実施形態に係る処理の流れの一部を示したシーケンス図である。
【図７】本発明の第２の実施形態に係るサーバ１０‐２の構成例を示した機能ブロック図である。
【図８】第２の実施形態に係る処理の流れの一部を示したシーケンス図である。
【図９】第２の実施形態に係る処理の流れの一部を示したシーケンス図である。
【図１０】各実施形態に共通するサーバ１０のハードウェア構成例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００２４】
また、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素を、同一の符号の後に異なるアルファベットを付して区別する場合もある。例えば、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素を、必要に応じてＡＴＭ２０ａおよびＡＴＭ２０ｂのように区別する。ただし、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。例えば、ＡＴＭ２０ａおよびＡＴＭ２０ｂを特に区別する必要が無い場合には、単にＡＴＭ２０と称する。
【００２５】
また、以下に示す項目順序に従って当該「発明を実施するための形態」を説明する。
１．背景
２．異常検知システムの構成
３．実施形態の詳細な説明
４．ハードウェア構成
５．変形例
【００２６】
なお、以下では、本発明の第１の実施形態に係るサーバ１０‐１、および、本発明の第２の実施形態に係るサーバ１０‐２を総称して、サーバ１０と称する場合がある。
【００２７】
＜＜１．背景＞＞
最初に、本発明を創作するに至った背景について説明する。従来、例えばＡＴＭ（Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  Ｔｅｌｌｅｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）などのサービス提供端末を利用する利用者の異常行動を画像解析などにより自動的に検知可能であることが望まれている。ここで、異常行動は、例えば、犯罪動作（例えば、カード挿入口にスキミング装置を取り付ける動作など）、利用者がＡＴＭの操作方法にとまどっている動作、または、ＡＴＭの周辺で利用者に物理的な支障が生じている場合（例えば、ＡＴＭのケーブルに利用者の携帯物がからまっている場合など）の行動などである。
【００２８】
利用者の行動が異常行動であるか正常行動であるかをシステムが自動的に判断するための方法として、教師データを用いた機械学習を利用する方法が考えられる。ところで、一般的に、「正常行動」の教師データの作成は比較的容易であるが、「異常行動」の教師データの作成は困難である。この理由は、例えば犯罪者などが、どのような異常行動を行うかを事前に予想することは難しいからである。従って、全ての異常行動を網羅した教師データを作成することは難しい。そこで、異常行動の検知精度を高めるためには、当該サービス提供端末の実際の利用中に検出された利用者の異常行動も教師データとして抽出することにより、異常行動の判定用の辞書の追加学習を行うことが望ましい。
【００２９】
そこで、上記事情を一着眼点にして、本発明の各実施形態に係る異常検知システムを創作するに至った。各実施形態に係る異常検知システムは、ＡＴＭ２０の利用時の利用者の撮像映像を取得し、ＡＴＭ２０のステータス情報を取得し、そして、当該利用者の行動の異常度合いに関する、当該撮像映像と異常行動判定辞書とに基づいた判定結果と、当該ステータス情報とに基づいて、当該異常行動判定辞書の追加学習を当該撮像映像を用いて行う。このため、ＡＴＭ２０のステータス情報に適応的に、異常行動判定辞書を適切に追加学習することができる。ここで、異常行動判定辞書は、例えば撮像画像内の利用者の行動が異常行動であるか、または、正常行動であるかを画像認識に基づいて判定するための辞書であり得る。
【００３０】
＜＜２．異常検知システムの構成＞＞
次に、本発明の各実施形態に共通する異常検知システムの構成例について、図１を参照して説明する。図１に示すように、当該異常検知システムは、ＡＴＭ２０、サーバ１０、監視端末２２、および、専用網２４を有する。図１に示したように、例えば、金融機関２内に複数のＡＴＭ２０が設置されており、かつ、監視センタ４内にサーバ１０および監視端末２２が設置されている。
【００３１】
＜２−１．ＡＴＭ２０＞
ＡＴＭ２０は、本発明に係るサービス提供端末の一例である。ＡＴＭ２０は、利用者（例えば金融機関の顧客など）の操作に基づいて現金の入出金の取引を実行する顧客操作型端末である。このＡＴＭ２０は、図１に示したように、例えば金融機関２の支店内に設置される。但し、かかる例に限定されず、ＡＴＭ２０は、コンビニエンスストア、駅構内、ホテル、病院、アミューズメントパーク、飲食店、オフィスビルディングなどの多様な施設に設置され得る。
【００３２】
＜２−２．サーバ１０＞
サーバ１０は、本発明に係る情報処理装置の一例である。サーバ１０は、後述する異常行動判定辞書１２４の追加学習を行う装置である。例えば、サーバ１０は、後述する専用網２４を介して任意のＡＴＭ２０から受信される当該ＡＴＭ２０の利用時の利用者の撮像映像に基づいて、異常行動判定辞書１２４の追加学習を行う。
【００３３】
＜２−３．監視端末２２＞
監視端末２２は、監視センタ４に勤務する監視員により使用される端末である。詳細については後述するが、例えば、監視端末２２は、任意のＡＴＭ２０から、当該ＡＴＭ２０を利用中の利用者の撮像映像を受信し、そして、表示する。そして、監視員は、当該撮像映像を見ることにより、当該撮像映像に映っている利用者の行動が異常行動であるか正常行動であるかを判断する。
【００３４】
＜２−４．専用網２４＞
専用網２４は、金融機関２内の情報の送受信に利用されるネットワークである。専用網２４は、例えばＩＰ−ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ−Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｐｒｉｖａｔｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの専用回線網により構成される。
【００３５】
以上、各実施形態に共通する異常検知システムの構成例について説明した。後述するように、各実施形態によれば、異常行動および正常行動の検知精度が向上するように、異常行動判定辞書１２４の追加学習を適切に行うことができる。以下、各実施形態の内容について順次詳細に説明する。
【００３６】
＜＜３．実施形態の詳細な説明＞＞
＜３−１．第１の実施形態＞
｛３−１−１．構成：ＡＴＭ２０｝
まず、第１の実施形態について説明する。最初に、第１の実施形態に係るＡＴＭ２０の構成について説明する。図２は、第１の実施形態に係るＡＴＭ２０の構成例を示した機能ブロック図である。図２に示したように、ＡＴＭ２０は、制御部２００、通信部２２０、操作表示部２２２、入力部２２４、カードリーダ２２６、撮像部２２８、および、記憶部２３０を有する。
【００３７】
（３−１−１−１．制御部２００）
制御部２００は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）などのハードウェアを用いて、ＡＴＭ２０の動作を全般的に制御する。また、図２に示したように、制御部２００は、映像取得部２０２、異常行動検知部２０４、ステータス情報取得部２０６、および、送信制御部２０８を有する。
【００３８】
（３−１−１−２．映像取得部２０２）
映像取得部２０２は、例えば、後述する撮像部２２８により撮像された、該当のＡＴＭ２０を利用中の利用者の撮像映像を取得する。例えば、映像取得部２０２は、撮像部２２８により現在撮像されている映像をリアルタイムに取得する。
【００３９】
（３−１−１−３．異常行動検知部２０４）
異常行動検知部２０４は、映像取得部２０２により取得された撮像映像と、例えば、後述する記憶部２３０に記憶されている異常行動判定辞書２３２とに基づいて、当該撮像映像内の利用者の行動の異常度合いを判定する。例えば、異常行動検知部２０４は、映像取得部２０２により取得された撮像映像を異常行動判定辞書２３２を用いて分析することにより、当該撮像映像内の利用者の行動が、正常行動、異常行動、および、異常行動候補のうちのいずれかであるかを判定する。なお、詳細については後述するが、異常行動判定辞書２３２の内容は、サーバ１０内の異常行動判定辞書１２４の内容と同期され得る。
【００４０】
さらに、異常行動検知部２０４は、当該撮像映像のうち、当該利用者の行動が異常行動候補であると判定された部分を異常候補映像として当該撮像映像から抽出することが可能である。
【００４１】
なお、図３に示したように、これら３種類の行動では、異常行動、異常行動候補、正常行動の順に異常度合いが高い。例えば、正常行動は、異常度合いが第１の閾値以下である行動であり、かつ、異常行動は、異常度合いが（第１の閾値よりも大きい）第２の閾値以上である行動であってよい。
【００４２】
（３−１−１−４．ステータス情報取得部２０６）
ステータス情報取得部２０６は、該当のＡＴＭ２０のステータス情報を取得する。ここで、ステータス情報は、例えば、該当のＡＴＭ２０の動作情報、該当のＡＴＭ２０における取引の実行結果（例えば個々の取引に関する実行日時および当該取引が正常に終了したか否かの情報など）、および、該当のＡＴＭ２０の保守点検結果（例えば保守担当者による該当のＡＴＭ２０に対する保守点検の結果など）などを含み得る。
【００４３】
例えば、異常行動検知部２０４により異常候補映像が抽出された場合には、ステータス情報取得部２０６は、ＡＴＭ２０のステータス情報のうち、当該異常候補映像に対応するステータス情報（以下、異常候補ステータス情報と称する場合がある）を取得する。ここで、異常候補ステータス情報は、本発明に係る選出ステータス情報の一例である。また、異常候補ステータス情報は、基本的には、当該撮像期間中にＡＴＭ２０において実行されていた処理の終了後（例えば所定の時間経過後など）に取得されたステータス情報であり得る。一例として、当該処理が取引処理である場合、当該異常候補ステータス情報は、当該取引処理の実行結果を示す情報を含んでもよい。また、当該異常候補ステータス情報は、当該処理の終了後の（例えば最初の）該当のＡＴＭ２０の保守点検結果を含んでもよい。また、当該処理の負荷が高く、かつ、処理の結果が得られるまでに一定の時間がかかる場合（例えばディープラーニングに基づく画像解析処理など）、当該異常候補ステータス情報は、当該処理の終了後に得られた処理結果を示す情報を含んでもよい。
【００４４】
但し、かかる例に限定されず、当該異常候補ステータス情報は、当該異常候補映像に対応する撮像期間中のＡＴＭ２０のステータス情報をさらに含んでもよい。
【００４５】
（３−１−１−５．送信制御部２０８）
送信制御部２０８は、他の装置に対する各種の情報の送信を制御する。例えば、送信制御部２０８は、映像取得部２０２により取得された撮像映像の一部、および、ステータス情報取得部２０６により取得されたステータス情報の一部をサーバ１０へ通信部２２０に送信させる。一例として、送信制御部２０８は、異常行動検知部２０４により抽出された異常候補映像と、ステータス情報取得部２０６により取得された異常候補ステータス情報とのみをサーバ１０へ通信部２２０に送信させてもよい。
【００４６】
（３−１−１−６．通信部２２０）
通信部２２０は、他の装置との間で各種の情報を送受信する。例えば、通信部２２０は、送信制御部２０８の制御に従って、異常候補映像および異常候補ステータス情報をサーバ１０へ送信する。
【００４７】
（３−１−１−７．操作表示部２２２）
操作表示部２２２は、取引画面などの各種表示画面を表示する表示部、および、利用者による操作を検出する操作部としての機能を包含する。表示部としての機能は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）ディスプレイ装置、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）装置、または、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）装置などにより実現される。また、操作部としての機能は例えばタッチパネルにより実現される。
【００４８】
（３−１−１−８．入力部２２４）
入力部２２４は、文字や数字の入力を受け付ける。例えば、入力部２２４は、キーパッドまたはピンパッドであってもよい。
【００４９】
（３−１−１−９．カードリーダ２２６）
カードリーダ２２６は、ＡＴＭ２０に設けられたカード挿入口（図示省略）に挿入されたカードに関して、当該カードの例えば磁気ストライプやＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）チップなどに記録されたデータの読み取りを行う。
【００５０】
（３−１−１−１０．撮像部２２８）
撮像部２２８は、カメラを含んで構成される。例えば、撮像部２２８は、ＡＴＭ２０を利用する利用者の映像を撮像する。なお、変形例として、撮像部２２８は、ＡＴＭ２０に含まれる代わりに、該当のＡＴＭ２０の周辺の場所（例えば天井における該当のＡＴＭ２０の近辺など）に設置されてもよい。
【００５１】
（３−１−１−１１．記憶部２３０）
記憶部２３０は、各種のデータや各種のソフトウェアを記憶する。例えば、図２に示したように、記憶部２３０は、異常行動判定辞書２３２を記憶する。
【００５２】
｛３−１−２．構成：サーバ１０‐１｝
次に、第１の実施形態に係るサーバ１０‐１の構成について説明する。図４は、第１の実施形態に係るサーバ１０‐１の構成例を示した機能ブロック図である。図４に示したように、サーバ１０‐１は、制御部１００、通信部１２０、および、記憶部１２２を有する。
【００５３】
（３−１−２−１．制御部１００）
制御部１００は、例えば、後述するＣＰＵ１５０や、後述するＲＡＭ１５４などのハードウェアを用いて、サーバ１０‐１の動作を全般的に制御する。また、図４に示したように、制御部１００は、映像取得部１０２、ステータス情報取得部１０４、問い合わせ部１０６、追加学習部１０８、および、送信制御部１１０を有する。
【００５４】
（３−１−２−２．映像取得部１０２）
映像取得部１０２は、ＡＴＭ２０から受信された、異常候補映像などの映像を取得する。例えば、異常候補映像がＡＴＭ２０から受信された際に、映像取得部１０２は、当該異常候補映像を取得する。
【００５５】
（３−１−２−３．ステータス情報取得部１０４）
ステータス情報取得部１０４は、ＡＴＭ２０から受信された、異常候補ステータス情報などのステータス情報を取得する。例えば、異常候補ステータス情報がＡＴＭ２０から受信された際に、ステータス情報取得部１０４は、当該異常候補ステータス情報を取得する。
【００５６】
（３−１−２−４．問い合わせ部１０６）
問い合わせ部１０６は、映像取得部１０２により取得された異常候補映像と、ステータス情報取得部１０４により取得された異常候補ステータス情報とを監視者に対して提示する。例えば、問い合わせ部１０６は、当該異常候補映像と、当該異常候補ステータス情報とを監視端末２２に同時に表示させる。
【００５７】
さらに、問い合わせ部１０６は、当該異常候補映像内の利用者の行動が異常行動であるか否かを監視者に対して問い合わせることが可能である。この場合、監視者は、当該異常候補ステータス情報を参照しつつ、当該利用者の行動が異常行動であるか正常行動であるかを判断し、そして、判断結果を監視端末２２に対して入力（回答）し得る。
【００５８】
なお、異常候補映像内の利用者の行動が異常行動であるか、あるいは、正常行動であるかを異常候補映像を見るだけでは監視者は判定し難い場合が多い。上記の表示例によれば、監視者は、異常候補映像とともに、当該異常候補映像に対応するステータス情報を参照することができるので、当該利用者の行動が異常行動であるか正常行動であるかをより正確に判断することができる。
【００５９】
（３−１−２−５．追加学習部１０８）
追加学習部１０８は、ＡＴＭ２０により撮像された撮像映像内の利用者の行動の異常度合いに関するＡＴＭ２０の判定結果に基づいて、例えば、後述する記憶部１２２に記憶されている異常行動判定辞書１２４の追加学習を当該撮像映像を用いて行う。例えば、当該撮像映像のうち、利用者の行動が正常行動または異常行動であるとＡＴＭ２０により判定された部分に関しては、追加学習部１０８は、異常行動判定辞書１２４の追加学習を行わない。また、当該撮像映像のうち、利用者の行動が異常行動候補であるとＡＴＭ２０により判定された部分（つまり、異常候補映像）に関しては、追加学習部１０８は、問い合わせ部１０６による問い合わせの結果に基づいて、異常行動判定辞書１２４の追加学習を当該異常候補映像を用いて行う。
【００６０】
例えば、追加学習部１０８は、問い合わせ部１０６による問い合わせに対する監視者の回答に基づいて、異常行動判定辞書１２４の追加学習を当該異常候補映像を用いて行う。一例として、当該異常候補映像内の利用者の行動が異常行動であると回答された場合には、追加学習部１０８は、当該異常候補映像内の利用者の行動が異常行動であると判定されるように、異常行動判定辞書１２４の追加学習を当該異常候補映像を用いて行う。また、当該異常候補映像内の利用者の行動が異常行動ではない（または正常行動である）と回答された場合には、追加学習部１０８は、当該異常候補映像内の利用者の行動が正常行動であると判定されるように、異常行動判定辞書１２４の追加学習を当該異常候補映像を用いて行う。
【００６１】
なお、変形例として、追加学習部１０８は、異常候補映像を用いて異常行動判定辞書１２４の追加学習を行う代わりに、異常候補映像から抽出される特徴量を用いて異常行動判定辞書１２４の追加学習を行ってもよい。
【００６２】
（３−１−２−６．送信制御部１１０）
送信制御部１１０は、他の装置に対する各種の情報の送信を制御する。例えば、送信制御部１１０は、個々のＡＴＭ２０内の異常行動判定辞書２３２の内容を、追加学習部１０８による追加学習後の異常行動判定辞書１２４に応じて更新させるための更新要求を個々のＡＴＭ２０へ通信部１２０に送信させる。一例として、当該更新要求は、異常行動判定辞書２３２の内容を、追加学習後の異常行動判定辞書１２４の内容に置き換えるための要求である。
【００６３】
（３−１−２−７．通信部１２０）
通信部１２０は、他の装置との間で各種の情報を送受信する。例えば、通信部１２０は、送信制御部１１０の制御に従って、異常行動判定辞書２３２の更新要求を、専用網２４に接続されている全てのＡＴＭ２０の各々へ送信する。
【００６４】
（３−１−２−８．記憶部１２２）
記憶部１２２は、各種のデータや各種のソフトウェアを記憶する。例えば、図４に示したように、記憶部１２２は、異常行動判定辞書１２４を記憶する。
【００６５】
｛３−１−３．処理の流れ｝
以上、第１の実施形態の構成について説明した。次に、第１の実施形態に係る処理の流れについて、図５および図６を参照して説明する。図５および図６は、第１の実施形態に係る処理の流れを示したシーケンス図である。
【００６６】
図５に示したように、まず、ＡＴＭ２０の撮像部２２８は、ＡＴＭ２０を利用中の利用者を例えば常時撮像する。そして、映像取得部２０２は、当該撮像映像を例えばリアルタイムに取得する（Ｓ１０１）。
【００６７】
続いて、異常行動検知部２０４は、Ｓ１０１で取得された撮像映像を異常行動判定辞書２３２を用いて分析する（Ｓ１０３）。そして、異常行動検知部２０４は、当該分析結果に基づいて、当該撮像映像内の利用者の行動が、正常行動、異常行動、および、異常行動候補のうちのいずれかであるかを判定する（Ｓ１０５）。当該撮像映像内の利用者の行動の全てが正常行動または異常行動であると判定された場合には（Ｓ１０７：Ｎｏ）、ＡＴＭ２０は、Ｓ１０１以降の処理を再び繰り返す。
【００６８】
一方、当該撮像映像のうちの一部における利用者の行動が異常行動候補であると判定された場合には（Ｓ１０７：Ｙｅｓ）、異常行動検知部２０４は、当該撮像映像のうち、当該利用者の行動が異常行動候補であると判定された部分を異常候補映像として当該撮像映像から抽出する（Ｓ１０９）。
【００６９】
続いて、ステータス情報取得部２０６は、当該異常候補映像に対応する撮像期間以降のステータス情報を異常候補ステータス情報として取得する（Ｓ１１１）。
【００７０】
続いて、通信部２２０は、送信制御部２０８の制御に従って、Ｓ１０９で抽出された異常候補映像、および、Ｓ１１１で取得された異常候補ステータス情報をサーバ１０‐１へ送信する（Ｓ１１３）。
【００７１】
その後、サーバ１０‐１の問い合わせ部１０６は、受信された異常候補映像および異常候補ステータス情報を監視者に対して提示する（Ｓ１１５）。
【００７２】
ここで、図６を参照して、Ｓ１１５より後の処理の流れについて説明する。図６に示したように、Ｓ１１５の後、監視者は、Ｓ１１５で提示された異常候補ステータス情報を参照しつつ、Ｓ１１５で提示された異常候補映像内の利用者の行動が異常行動であるか否かを判断する。そして、監視者は、判断結果を監視端末２２に対して入力する（Ｓ１２１）。当該利用者の行動が異常行動であると入力された場合には（Ｓ１２３：Ｙｅｓ）、追加学習部１０８は、当該利用者の行動が異常行動であると判定されるように、異常行動判定辞書１２４の追加学習を行う（Ｓ１２５）。そして、サーバ１０‐１は、後述するＳ１２９の処理を行う。
【００７３】
一方、当該利用者の行動が正常行動であると入力された場合には（Ｓ１２３：Ｎｏ）、追加学習部１０８は、当該利用者の行動が正常行動であると判定されるように、異常行動判定辞書１２４の追加学習を行う（Ｓ１２７）。
【００７４】
続いて、送信制御部１１０は、ＡＴＭ２０内の異常行動判定辞書２３２の内容を、追加学習後の異常行動判定辞書１２４の内容に置き換えるための更新要求をＡＴＭ２０へ通信部１２０に送信させる（Ｓ１２９）。
【００７５】
その後、ＡＴＭ２０の制御部２００は、受信された更新要求に基づいて異常行動判定辞書２３２の内容を更新する（Ｓ１３１）。
【００７６】
｛３−１−４．効果｝
以上説明したように、第１の実施形態に係るサーバ１０‐１は、ＡＴＭ２０の利用時の利用者の撮像映像のうちの異常候補映像と、当該異常候補映像に対応するステータス情報とを監視者に対して提示し、当該異常候補映像内の利用者の行動が異常行動であるか否かを監視者に問い合わせ、そして、当該問い合わせに対する当該監視者の回答に基づいて、異常行動判定辞書１２４の追加学習を行う。このため、異常行動および正常行動の検知精度が向上するように、異常行動判定辞書１２４の追加学習を行うことができる。その結果、例えば異常行動の教師データおよび正常行動の教師データをそれぞれ増やすことができるので、異常行動および正常行動の検知精度を向上させることができる。
【００７７】
また、サーバ１０‐１は、異常候補映像だけでなく、当該異常候補映像に対応するステータス情報も一緒に監視者に対して提示するので、当該異常候補映像内の利用者の行動が異常行動であるか正常行動であるかを、監視者は、より正確に判断することができる。従って、異常行動判定辞書１２４を精度良く追加学習することができる。
【００７８】
｛３−１−５．変形例｝
なお、第１の実施形態は、前述した例に限定されない。例えば、上記の説明では、問い合わせ部１０６が、異常候補映像内の利用者の行動が異常行動であるか否かを監視者に対して問い合わせる例について説明したが、かかる例に限定されない。問い合わせ部１０６は、（この代わりに）異常行動判定辞書１２４の追加学習の要否を監視者に対して問い合わせてもよい。この場合、異常行動判定辞書１２４の追加学習が必要であることが当該監視者により回答された場合にのみ、追加学習部１０８は、異常行動判定辞書１２４の追加学習を行ってもよい。
【００７９】
＜３−２．第２の実施形態＞
以上、第１の実施形態について説明した。次に、第２の実施形態について説明する。後述するように、第２の実施形態によれば、異常候補映像内の利用者の行動が異常行動であるか正常行動であるかを自動的に判断し、そして、当該判断結果に基づいて異常行動判定辞書１２４の追加学習を行うことができる。
【００８０】
｛３−２−１．構成：ＡＴＭ２０｝
第２の実施形態に係るＡＴＭ２０に含まれる構成要素は、第１の実施形態と同様である。以下では、第１の実施形態と異なる機能を有する構成要素についてのみ説明を行う。
【００８１】
（３−２−１−１．ステータス情報取得部２０６）
第２の実施形態に係るステータス情報取得部２０６は、（異常行動検知部２０４により抽出された）異常候補映像に対応する撮像期間中にＡＴＭ２０において実行されていた処理の終了後に取得されたステータス情報のみを異常候補ステータス情報として取得する。つまり、第２の実施形態では、異常候補ステータス情報は、異常候補映像に対応する撮像期間中のステータス情報を含まない。
【００８２】
｛３−２−２．構成：サーバ１０‐２｝
次に、第２の実施形態に係るサーバ１０‐２の構成について説明する。図７は、第２の実施形態に係るサーバ１０‐２の構成例を示した機能ブロック図である。図７に示したように、サーバ１０‐２は、第１の実施形態に係るサーバ１０‐１と比較して、異常行動判断部１１２をさらに有し、かつ、問い合わせ部１０６を有しない。以下では、第１の実施形態と異なる機能を有する構成要素についてのみ説明を行う。
【００８３】
（３−２−２−１．異常行動判断部１１２）
異常行動判断部１１２は、ステータス情報取得部１０４により取得された異常候補ステータス情報を分析することにより、映像取得部１０２により取得された異常候補映像内の利用者の行動が異常行動であるか否かを判断する。
【００８４】
ここで、上記の判断例について具体的に説明する。例えば、ＡＴＭ２０のカード挿入口に対する利用者のぎこちないカードの挿入動作がＡＴＭ２０により検知され、かつ、当該動作が異常行動候補として検知されたとする。また、ＡＴＭ２０は、当該動作の終了後に取得された取引のログ情報を異常候補ステータス情報の一部として取得したとする。この場合、当該動作に対応する取引が実行され、かつ、当該取引が正常終了したことを当該ログ情報が示す場合には、異常行動判断部１１２は、当該動作が正常行動であると判断してもよい。また、当該動作に対応する取引の実行の記録がないことを当該ログ情報が示す場合には、異常行動判断部１１２は、当該動作が異常行動であると判断してもよい。
【００８５】
または、ＡＴＭ２０は、当該動作の終了後に行われたＡＴＭ２０の保守点検の結果を示す情報を当該異常候補ステータス情報の一部として取得したとする。この場合、ＡＴＭ２０のカード挿入口の周辺に異常がなかったことを当該保守点検の結果が示す場合には、異常行動判断部１１２は、当該動作が正常行動であると判断してもよい。また、ＡＴＭ２０のカード挿入口の周辺に異常があったこと（例えば当該カード挿入口にスキミング装置が取り付けられていたことなど）を当該保守点検の結果が示す場合には、異常行動判断部１１２は、当該動作が異常行動であると判断してもよい。
【００８６】
（３−２−２−２．追加学習部１０８）
第２の実施形態に係る追加学習部１０８は、異常行動判断部１１２による判断結果に基づいて、（映像取得部１０２により取得された）異常候補映像を用いて異常行動判定辞書１２４の追加学習を行う。例えば、当該異常候補映像内の利用者の行動が異常行動であると異常行動判断部１１２により判断された場合には、追加学習部１０８は、当該異常候補映像内の利用者の行動が異常行動であると判定されるように、異常行動判定辞書１２４の追加学習を行う。また、当該異常候補映像内の利用者の行動が異常行動ではない（または正常行動である）と異常行動判断部１１２により判断された場合には、追加学習部１０８は、当該異常候補映像内の利用者の行動が正常行動であると判定されるように、異常行動判定辞書１２４の追加学習を行う。
【００８７】
｛３−２−３．処理の流れ｝
以上、第２の実施形態の構成について説明した。次に、第２の実施形態に係る処理の流れについて、図８および図９を参照して説明する。図８および図９は、第２の実施形態に係る処理の流れを示したシーケンス図である。なお、図８に示したＳ２０１〜Ｓ２０９の処理は、第１の実施形態に係るＳ１０１〜Ｓ１０９と同様である。
【００８８】
Ｓ２０９の後、ＡＴＭ２０のステータス情報取得部２０６は、当該異常候補映像に対応する撮像期間中の処理の終了後のステータス情報を異常候補ステータス情報として取得する（Ｓ２１１）。
【００８９】
なお、図８に示したＳ２１３の処理は、第１の実施形態に係るＳ１１３と同様である。
【００９０】
ここで、図９を参照して、Ｓ２１３より後の処理の流れについて説明する。図９に示したように、Ｓ２１３の後、サーバ１０‐２の異常行動判断部１１２は、Ｓ２１３で受信された異常候補映像と、Ｓ２１３で受信された異常候補ステータス情報とに基づいて、当該異常候補映像内の利用者の行動が異常行動であるか否かを判断する（Ｓ２２１）。当該利用者の行動が異常行動であると判断された場合には（Ｓ２２３：Ｙｅｓ）、追加学習部１０８は、当該利用者の行動が異常行動であると判定されるように、異常行動判定辞書１２４の追加学習を行う（Ｓ２２５）。
【００９１】
一方、当該利用者の行動が正常行動であると判断された場合には（Ｓ２２３：Ｎｏ）、追加学習部１０８は、当該利用者の行動が正常行動であると判定されるように、異常行動判定辞書１２４の追加学習を行う（Ｓ２２７）。
【００９２】
なお、図９に示したＳ２２９〜Ｓ２３１の処理は、第１の実施形態に係るＳ１２９〜Ｓ１３１と同様である。
【００９３】
｛３−２−４．効果｝
以上説明したように、第２の実施形態に係るサーバ１０‐２は、ＡＴＭ２０の利用時の利用者の撮像映像のうちの異常候補映像と、当該異常候補映像に対応するステータス情報とに基づいて、当該異常候補映像内の利用者の行動が異常行動であるか否かを判断し、そして、当該判断結果に基づいて異常行動判定辞書１２４の追加学習を行う。このため、異常行動および正常行動の検知精度が向上するように、異常行動判定辞書１２４の追加学習を行うことができる。
【００９４】
また、第２の実施形態によれば、異常候補映像に対応する撮像期間中の処理の終了後に取得されたステータス情報（異常候補ステータス情報）を分析することにより、当該異常候補映像内の利用者の行動が異常行動であるか正常行動であるかを自動的に判断することができる。従って、異常行動判定辞書１２４の追加学習をより効率化させることができる。さらに、追加学習後の、ＡＴＭ２０内の異常行動判定辞書２３２の更新処理も自動的に実行可能であるので、異常行動の検知精度を自動的に向上させていくことができる。
【００９５】
＜＜４．ハードウェア構成＞＞
次に、各実施形態に係るサーバ１０のハードウェア構成について、図１０を参照して説明する。図１０に示したように、サーバ１０は、ＣＰＵ１５０、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１５２、ＲＡＭ１５４、内部バス１５６、入出力インターフェース１５８、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）１６０、および、ネットワークインターフェース１６２を備える。
【００９６】
ＣＰＵ１５０は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従ってサーバ１０内の動作全般を制御する。また、ＣＰＵ１５０は、制御部１００の機能を実現する。なお、ＣＰＵ１５０は、マイクロプロセッサなどのプロセッサにより構成される。
【００９７】
ＲＯＭ１５２は、ＣＰＵ１５０が使用するプログラムや演算パラメータなどを記憶する。
【００９８】
ＲＡＭ１５４は、ＣＰＵ１５０の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータなどを一時記憶する。
【００９９】
内部バス１５６は、ＣＰＵバスなどから構成される。この内部バス１５６は、ＣＰＵ１５０、ＲＯＭ１５２、およびＲＡＭ１５４を相互に接続する。
【０１００】
入出力インターフェース１５８は、ＨＤＤ１６０およびネットワークインターフェース１６２を、内部バス１５６と接続する。
【０１０１】
ＨＤＤ１６０は、データ格納用の装置である。このＨＤＤ１６０は、例えば、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置、および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含む。また、ＨＤＤ１６０は、ＣＰＵ１５０が実行するプログラムや各種データを格納する。このＨＤＤ１６０は、記憶部１２２として機能する。
【０１０２】
ネットワークインターフェース１６２は、例えば専用網２４に接続するための通信デバイスなどで構成された通信インターフェースである。このネットワークインターフェース１６２は、通信部１２０として機能する。なお、ネットワークインターフェース１６２は、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）対応通信装置、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）対応通信装置、または有線による通信を行うワイヤー通信装置であってもよい。
【０１０３】
＜＜５．変形例＞＞
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１０４】
＜５−１．変形例１＞
例えば、前述した各実施形態では、ＡＴＭ２０が異常行動検知部２０４を有する例について説明したが、かかる例に限定されず、（ＡＴＭ２０の代わりに）サーバ１０が異常行動検知部２０４を有してもよい。この場合、例えば、ＡＴＭ２０は、ＡＴＭ２０の利用時の利用者の全ての撮像映像、および、ＡＴＭ２０の全てのステータス情報をサーバ１０へ送信してもよい。そして、サーバ１０（の異常行動検知部２０４）は、受信された撮像映像を（現在の）異常行動判定辞書１２４に基づいて分析することにより、当該撮像映像内の利用者の行動の異常度合いを判定し、そして、当該撮像映像のうち、当該利用者の行動が異常行動候補であると判定された部分を異常候補映像として抽出してもよい。
【０１０５】
＜５−２．変形例２＞
また、各実施形態では、本発明に係るサービス提供端末がＡＴＭ２０（現金預払機）である例について説明したが、かかる例に限定されない。例えば、当該サービス提供端末は、店舗（小売店など）に設置されているＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ  Ｏｆ  Ｓａｌｅｓ）レジスタなどであってもよい。この場合、本発明に係るサービス提供端末の利用者および／または監視者は、当該店舗において物品などを購入する顧客であってもよいし、当該ＰＯＳレジスタなどを操作する従業員であってもよい。
【０１０６】
＜５−３．変形例３＞
また、各実施形態に係る処理の流れにおける各ステップは、必ずしも記載された順序に沿って処理されなくてもよい。例えば、各ステップは、適宜順序が変更されて処理されてもよい。また、各ステップは、時系列的に処理される代わりに、一部並列的に又は個別的に処理されてもよい。また、記載されたステップのうちの一部が省略されたり、または、別のステップがさらに追加されてもよい。
【０１０７】
また、本発明の各実施形態によれば、ＣＰＵ１５０、ＲＯＭ１５２、およびＲＡＭ１５４などのハードウェアを、各実施形態に係るサーバ１０の構成と同等の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも提供可能である。また、当該コンピュータプログラムが記録された記憶媒体も提供される。
【符号の説明】
【０１０８】
１０‐１、１０‐２  サーバ
２０  ＡＴＭ
２２  監視端末
２４  専用網
１００、２００  制御部
１０２、２０２  映像取得部
１０４、２０６  ステータス情報取得部
１０６  問い合わせ部
１０８  追加学習部
１１０、２０８  送信制御部
１１２  異常行動判断部
１２０、２２０  通信部
１２２、２３０  記憶部
１２４、２３２  異常行動判定辞書
２０４  異常行動検知部
２２２  操作表示部
２２４  入力部
２２６  カードリーダ
２２８  撮像部
【図１】
2019053384.tif 000003
【図２】
2019053384.tif 000004
【図３】
2019053384.tif 000005
【図４】
2019053384.tif 000006
【図５】
2019053384.tif 000007
【図６】
2019053384.tif 000008
【図７】
2019053384.tif 000009
【図８】
2019053384.tif 000010
【図９】
2019053384.tif 000011
【図１０】
2019053384.tif 000012