(57)【要約】【課題】小売環境において、トランザクションおよび映像データを処理する方法を提供する。【解決手段】小売環境において、全ての精算所を常時監視する代わりに、精算所のサブセットを任意の所与の時に監視する。精算所のサブセットは、限定されるものではないが、レジ係の記録、ユーザからの入力パラメータ、現在のレーンでの行動、過去のレーンでの行動、時刻などに従って動的に判断される。このやり方に沿ってレーン選択のプロセスを導く統計モデル（例えば、有効な母集団サンプリングもしくは母集団仮説検定またはその両方）が展開され、それにより、問題にしている事象の発生時に特定のレーンを監視し損なったことに起因する偽陰性率の増加が制御される。監視する精算所を少なくすることによって、目標の性能精度は保ちながらも、エンド・ユーザが扱わねばならないデータ量を大幅に減少させる。【選択図】図１
2013518334.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
小売環境において、トランザクションおよび映像データを処理する方法であって、
１つ以上のハードウェア・デバイスから、映像およびトランザクション・データのストリームを得るステップと、
前記映像およびトランザクション・データのストリームを組み合わせて個別トランザクション・ユニット群にするステップと、
前記個別トランザクション・ユニット群の各トランザクション・ユニットについて処理の優先順位を判断するステップと、
各トランザクション・ユニットの前記優先順位に基づいて、前記個別トランザクション・ユニット群の一部分を処理するステップと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記各トランザクション・ユニットについて処理の優先順位を判断するステップは、一連のルールを適用するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記一連のルールは、トランザクション・データによって動的に更新される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記各トランザクション・ユニットについて処理の優先順位を判断するステップは、前記トランザクション・ユニットの特徴間の相関関係を判断するべく１つ以上の統計モデルを使用するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
１つ以上の統計モデルは、ガウス・モデル、ポアソン・モデル、指数モデル、一様モデルまたは他の統計モデルを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記トランザクション・ユニットを、相対的優先順位の順序でトランザクション優先順位キューに入れるステップをさらに含む、先行する請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
処理済みトランザクション・ユニットを、処理後に、前記トランザクション優先順位キューからアーカイバル・キューへ移すステップをさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
未処理のトランザクション・ユニットを、前記トランザクション優先順位キューから前記アーカイバル・キューへ一定の時間間隔で移すステップをさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記トランザクション・ユニットを前記アーカイバル・キューにアーカイブするステップと、アーカイブ後に、前記アーカイバル・キューにある前記トランザクション・ユニットを永続ストレージに入れるステップと、をさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記小売環境は、各々がハードウェア・デバイスを備えた複数のレジ精算所を含み、前記方法は、レジ係によって犯された不正行動を検出するステップを含む、先行する請求項１のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
監視される精算所を、前記精算所における現在および過去の１つ以上の行動に基づいて動的に選択するステップをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
映像およびトランザクション・データを処理するコンピュータ・プログラム製品であって、コンピュータ可読ストレージ媒体を含み、前記ストレージ媒体は内部に具現化されたコンピュータ可読プログラム・コードを有しており、前記コンピュータ・プログラム・コードは、実行されると、請求項１乃至１１のいずれかに記載の前記ステップをコンピュータに実施させる、コンピュータ・プログラム製品。
【請求項１３】
映像を処理するシステムであって、
メモリと、
前記メモリに連結されて、請求項１乃至１１のいずれかに記載の前記ステップを実施するようになっている少なくとも１つのプロセッサと、
を含む、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、全般的に映像監視に関し、特に、コンピュータ・インフラを用いて複数の映像ストリームの処理に優先順位を付けることに関する。
【背景技術】
【０００２】
小売環境における映像監視は、ごく一般的なことである。一方、捕捉された映像を処理して不正な行動を自動的に検出することには、依然として膨大なリソースが必要とされている。小売環境では、精算レーンにおけるレジ係の詐欺行為などといった不正（ｉｒｒｅｇｕｌａｒ）行動を自動的に捕捉するために、高性能でリソース集約型のコンピュータ式パターン認識アルゴリズムを実行しなければならない。レーンの規模（各店舗あたり１０乃至２０、全国規模で幾千もの数）を掛けると、複雑なコンピュータ処理によってもたらされる膨大な量の出力を取り扱うには、かなりの量の計算能力が必要になる。
【０００３】
加えて、各店舗では通常、全ての販売時点管理（ＰＯＳ：ｐｏｉｎｔ−ｏｆ−ｓａｌｅ）トランザクションおよび関連映像ストリーム（ｓｔｒｅａｍ）を取り扱うのに、限られたスペースおよびリソースしか備えていない。利用可能なスペースは、レーンが少数の小規模店舗には十分かもしれないが、レーンが１５乃至２０、あるいはもっと多い大規模店舗には不十分である。それに加え、小売業者は常々、ニーズに追随するのに必要なハードウェア、ソフトウェアおよびサービスへのさらなる投資については消極的である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
結果的に、利用可能な計算リソースではニーズに追随できない場合、こうした不足に起因して、例えば映像ストリームのフレーム（ｆｒａｍｅ）が削除されたり、もしくは映像ストリームの或るサブセットだけに処理が限定されたり、またはその両方が生じたりするなど、有用な情報が削除されてしまうことになる。このために多数の不正行動を見逃しかねず、結局は小売業者にとって深刻な損害となる。
【０００５】
上記に鑑み、関連技術における１つ以上の欠陥に対処することが必要である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様では、方法が、プログラミング命令を備えたコンピュータ可読ストレージ媒体上に有形に具現化されたコンピュータ実行可能なコードを有するコンピュータ・インフラにて実現される。本方法は、１つ以上のハードウェア・デバイスから映像およびトランザクション・データのストリームを得るステップと、映像およびトランザクション・データのストリームを組み合わせて個別トランザクション・ユニット群にするステップと、個別トランザクション・ユニット群の各トランザクション・ユニットについて処理の優先順位を判断するステップと、各トランザクション・ユニットの優先順位に基づいて、個別トランザクション・ユニット群の一部分を処理するステップと、を含む。
【０００７】
本発明の別の態様では、コンピュータ可読ストレージ媒体を含むコンピュータ・プログラム製品が提供され、該ストレージ媒体は内部に具現化されたコンピュータ可読プログラム・コードを有しており、本コンピュータ・プログラム製品は、以下のこと：１つ以上のハードウェア・デバイスから、映像およびトランザクション・データのストリームを得ること；映像およびトランザクション・データのストリームを組み合わせて個別トランザクション・ユニット群にすること；個別トランザクション・ユニット群の各トランザクション・ユニットについて処理の優先順位を判断すること；および、各トランザクション・ユニットの優先順位に基づいて、個別トランザクション・ユニット群の一部分を処理すること、を行うように動作可能な少なくとも１つのモジュールを含む。
【０００８】
本発明のさらに別の態様では、映像を処理するシステムが提供され、本システムは、メモリと、上記メモリに連結して以下のこと：１つ以上のハードウェア・デバイスから映像およびトランザクション・データのストリームを得ること；映像およびトランザクション・データのストリームを組み合わせて個別トランザクション・ユニット群にすること；個別トランザクション・ユニット群の各トランザクション・ユニットについて処理の優先順位を判断すること；および、各トランザクション・ユニットの優先順位に基づいて、個別トランザクション・ユニット群の一部分を処理すること、を行うように動作する少なくとも１つのプロセッサと、を含む。
【０００９】
ここで、単なる例示として、本発明の実施形態を添付の図面に関連して説明する。
【００１０】
なお、図面は原寸に比例するものではない。図面は本発明の代表的な態様を表すためのものであり、本発明の範囲を限定しているものと考えるべきではない。図面において、同じ番号は図面間で同じ要素を示す。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施形態による複数の映像ストリーム処理に優先順位を付けるシステムの例示的な環境を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態による複数の映像ストリーム処理に優先順位を付けるシステムの例示的な環境の詳細な図である。
【図３】本発明の一実施形態による典型的なインテリジェント・スイッチング・プログラムの系統図である。
【図４】様々なトランザクション・ユニットの優先順位を計算する例を示す図である。
【図５】様々なトランザクション・ユニットの優先順位を計算する例を示す図である。
【図６】本発明の一実施形態による複数の映像ストリーム処理に優先順位を付ける典型的なステップ群のフロー図である。
【図７】複数の映像ストリームに対して優先順位を割り当てる典型的なステップ群のフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明の態様は、特に活況を呈する期間中（例えば、祝祭日のショッピング・シーズン中など）、レジ係の詐欺行為などといった不正行動について全精算レーンを同時に監視するには計算能力が不足しがちな小売店舗で生じる、スケーラビリティの問題に対処することを目的としている。
【００１３】
本発明の態様は、インテリジェント・スイッチング・プログラムの実現を含み、これにより精算所の監視に必要とされる処理能力が大幅に減少する。一実施形態では、本発明は、全ての精算所を常時監視する代わりに、精算所のサブセットを任意の所与の時に監視する。精算所のサブセットは、限定されるものではないが、レジ係の記録、管理者による入力パラメータ、現在のレーンでの行動、過去のレーンでの行動、時刻などに従って動的に判断されるとよい。例えば、有効な母集団サンプリングもしくは母集団仮説検定またはその両方といった統計モデルが、レーン選択のプロセスを導くように上述の変数に基づいて展開され、それにより、問題にしている事象の発生時に特定のレーン群を監視し損なったことに起因する偽陰性率の増加が制御される。監視する精算所を少なくすることによって、目標の性能精度は保ちながらも、エンド・ユーザが扱わねばならないデータ量を大幅に減少させる。
【００１４】
本発明の一実施形態によれば、監視対象の精算レーンがＮ個あり、不正行動捕捉用モジュールを備えた処理マシンが１台あると仮定される。このシステムは、例えば１０秒といった任意の単位期間に、所望の数のトランザクションを処理することができるとよい。従って本発明は、レーン選択用のインテリジェント・スイッチング・プログラムを開発し、別々のレーンに対しその時々に動的に処理能力を割り当てる。本システムはさらに、入ってくるリアルタイムのデータに基づいて動的に割り当てを調整することもできる。
【００１５】
本発明の一実施形態では、処理能力が精算レーンとは異なる場所に設置されることが可能であり、様々な場所にある１つ以上の店舗の精算レーンを監視することができる。この処理能力は、リアルタイムのデータに加えて、履歴データを処理することもできる。
【００１６】
本発明の一実施形態によると、別々の小売店舗の間で共有される計算リソースがあってもよい。例えば、地域的または全国的な処理センタが、過負荷状態になった任意の個別店舗に対してバックアップを提供するとよい。この場合、最初に各店舗は、それ自体のトランザクションを取り扱う各自のスケジューリングおよび優先順位付けのプロシージャを持っている。ローカルの計算リソースでは取り扱うことのできない、優先順位の高いトランザクションがある場合、その負荷を処理するように地域的または全国的な処理センタへ要求が送られる。別々の店舗では問題定義が異なっていることもあるため、上位レベルの処理ユニットは、必ずしも個別店舗と同じ分析モジュールを含むとは限らない。
【００１７】
地域的または全国的な処理センタでの処理ユニットは、単に計算能力を提供してもよく、何を計算するのかについては個別店舗が送る要求によって定義される。個別店舗によって送られる要求は、トランザクション・データ、映像ストリームおよびタスク定義を含む。トランザクション・データとは、ＰＯＳデバイスからのデータを指し、顧客番号、価格、商品番号、数量、割引、取り消しなどが含まれる。処理ユニット群は、同じ物理的場所にあることも可能であるし、あるいは分散した形になっていて、仮想／論理アドレスで参照されるようにすることも可能であろう。
【００１８】
本発明のさらなる実施形態は、別々の場所からの処理のほか別々の小売業者からの処理を統合するオープン・アーキテクチャを提供する。１つのベンダの計算リソースが限られている場合、上位レベルの処理ユニットが、その負担を肩代わりするべく、別のベンダからの空いているリソースを割り当てることもできよう。
【００１９】
複数の映像ストリームの処理に優先順位を付けるにあたり、処理能力は、動的に更新可能な一連の初期ルールに依拠すればよい。監視システムの初期入力としては、以下のものが含まれ得るが、これらに限定されるものではない：例えば、１０番レーンは慎重な扱いを要すると考えられるので他のレーン以上に焦点を当てる必要があること、特定のレジ係が勤務中の場合はその人により多く焦点を置く必要があることなどといった、ユーザ選好；例えば、過去の日曜日、通常の時間帯、日付、曜日などに関するトランザクション量などといった、履歴データ。優先順位付けプロセスの信頼度をさらに高めるべく、一連の統計的サンプリングおよび個体数推定技術（例えば、仮説検定など）が用いられる。
【００２０】
上述した初期のシステム入力に基づき、当該レーンあるいは或る特定のレジ係が従事しているレーンには他のレーンよりも多く焦点が当てられるように、選択的な監視ユニットが統計的サンプリング・プロセスを開始して計算リソースを割り当てるとよい。サンプリング・プロセスは、コンテキスト（小売）を意識した事前情報と数学モデルとを用いた統計的推測技術に基づいている。
【００２１】
本発明の一実施形態では、システムに新しい情報が与えられ続けているときに、システムが、その計算リソース割り当てを動的に調整することができる。目標の捕捉精度を維持するために、インテリジェント・スイッチング・プログラムが、各レーンへの焦点を速い処理速度で調整するとよい。本システムは、一日の中の異なる時間帯に関して異なるプロファイルを備えている必要がある。これは、初期入力としてあらかじめ定義することができよう。加えて、特定タイプのトランザクションの量によってインテリジェント・スイッチング・プログラムをトリガし、焦点を変えることもできる。例えば、或るレーンが他のレーンに比べ「取り消しトランザクション」イベントを多く発生させている場合、システムが、このレーンからのトランザクションをより多く処理するように焦点を調整するとよい。言い換えれば、或るレーン／レジ係に、レジ係の詐欺行為などといった不正行動と「思われるもの」がより多く見られる場合、システムは、そのレーンもしくはレジ係またはその両方になおいっそう焦点を合わせるようにすればよい。
【００２２】
本発明の一実施形態では、焦点を切り替えるインテリジェント・スイッチング・プログラムに対するイベント・トリガが、相互に独立に評価されなくてもよい。むしろイベント・トリガは、イベント・トリガ間に強い相関関係があり得るように、結合分布としてモデル化され得る。ガウス・モデル、ポアソン・モデル、指数モデル、一様（ｕｎｉｆｏｒｍ）モデルなどの、一般的な特徴モデルが使用されればよい。
【００２３】
仮説検定および統計的サンプリングのプロセスは、例えば７５％の捕捉率を保つには或るレーンもしくはレジ係またはその両方に由来するアイテムをいくつシステムが処理する必要があるか、というように、目標の不正行動捕捉精度が保たれるように慎重に設計される。これはコンテキストに非常に関連があるので、標準の統計的方法が用途に合わせて変更される。
【００２４】
加えて、プレスケジューリング・モジュールが、或る特定のレーンを任意の所与の時に監視する必要があるか否かを、当該レーンが開いているか否かに基づいて判断する。映像ストリーム処理に優先順位を付けるべくインテリジェント・スイッチング・プログラムが処理を行うのに先立ち、前処理モジュールによって、全てのレーンに対し何らかの前処理が行われ、中間トランザクションが発生する。この中間トランザクションは、後続処理用のトランザクション・ユニットをもたらす。トランザクション・ユニットは、一期間に一人の顧客によって購入された一連の商品に対応するトランザクション映像を含む。
【００２５】
事前情報のほか上記の中間特徴を用いて、（例えば、レジ係の不正行動を捕らえるために）どのトランザクションを優先的に処理する必要があるのかが決定される。結果は、人間が目を通し確認するためにアーカイブされる。
【００２６】
図面に目を向けると、図１は、本発明の一実施形態による複数の映像ストリームの処理に優先順位を付けるシステムの例示的な環境を示す。ここでは、少なくとも１つのカメラ４２が、或る精算レーンにおける行動を捕捉する。カメラ４４およびカメラ４６は、各々異なる精算レーンにおける行動を捕捉する。従って、本明細書にて述べたように、カメラ４２からのデジタル映像入力４１、カメラ４４からのデジタル映像入力４３、カメラ４６からのデジタル映像入力Ｎが得られ、例えばインテリジェント・スイッチング・プログラム３０、データ５０、パラメータ５２、出力５４もしくは同様のものまたはそのいずれかの組み合わせなどを含むシステム１２へ送信される。精算レーン各々からのトランザクション・データ４７、４８およびＭが、処理を受けるためにシステム１２へ送信される。
【００２７】
図２は、本発明の一実施形態による複数の映像ストリームの処理に優先順位を付けるシステムの例示的な環境１０のさらに詳細な図を示す。ここでは、環境１０は、異常な精算行動を検出するために本明細書に記載されたプロセスを実施することのできる、コンピュータ・システム１２を含む。具体的には、インテリジェント・スイッチング・プログラム３０を備えたコンピューティング・デバイス１４を含むコンピュータ・システム１２が示されている。該インテリジェント・スイッチング・プログラムは、本明細書に記載のプロセスを実施することにより、コンピューティング・デバイス１４が複数の映像ストリームの処理に優先順位を付けることができるようにする。
【００２８】
図には、プロセッサ２０、メモリ２２Ａ、入力／出力（Ｉ／Ｏ：ｉｎｐｕｔ／ｏｕｔｐｕｔ）インターフェース２４、およびバス２６を含むコンピューティング・デバイス１４が示されている。さらに、外部Ｉ／Ｏデバイス／リソース２８およびストレージ・デバイス２２Ｂと通信するコンピューティング・デバイス１４が示されている。一般に、プロセッサ２０は、メモリ２２Ａもしくはストレージ・デバイス２２Ｂまたはその両方などのストレージ・システムに保存されている、例えばインテリジェント・スイッチング・プログラム３０などのプログラム・コードを実行する。プロセッサ２０は、プログラム・コードを実行しながら、メモリ２２Ａ、ストレージ・デバイス２２Ｂ、もしくはＩ／Ｏインターフェース２４またはそのいずれかの組み合わせと、データ３６などのデータの読み出しもしくは書き込みまたはその両方を行うことができる。バス２６は、コンピューティング・デバイス１４にある各コンポーネント間に通信リンクを設ける。Ｉ／Ｏデバイス２８には、ユーザ１６とコンピューティング・デバイス１４との間、もしくはデジタル映像入力４１、４３、Ｎおよびトランザクション・データ入力４７、４８、Ｍとコンピューティング・デバイス１４との間、またはその両方で情報を伝達する、任意のデバイスを含めることができる。このため、Ｉ／Ｏデバイス２８には、個別のユーザ１６がコンピューティング・デバイス１４と対話することを可能にするユーザＩ／Ｏデバイス、もしくはデジタル映像入力４１、４３、Ｎおよびトランザクション・データ入力４７、４８、Ｍなどの要素が任意のタイプの通信リンクを使ってコンピューティング・デバイス１４と対話することを可能にする通信デバイス、またはその両方を含めることができる。
【００２９】
いずれにしても、コンピューティング・デバイス１４には、それ自体にインストールされているプログラム・コードを実行することのできる任意の汎用コンピューティング製品を含めることができる。一方、当然のことながら、コンピューティング・デバイス１４およびインテリジェント・スイッチング・プログラム３０は、本明細書に記載されたプロセスを実施することのできる多様なあり得る同等コンピューティング・デバイスの代表例に過ぎない。このため、別の実施形態では、コンピューティング・デバイス１４およびインテリジェント・スイッチング・プログラム３０によって提供される機能は、汎用もしくは専用またはその両方のハードウェア、もしくはプログラム・コード、あるいはその両方の任意の組み合わせを含むコンピューティング製品によって実現することができる。各実施形態において、プログラム・コードおよびハードウェアは、標準のプログラミングおよびエンジニアリング技術をそれぞれ用いて作り出すことができる。上述のような標準のプログラミングおよびエンジニアリング技術は、別々の小売業者からの処理を統合することを可能にするオープン・アーキテクチャを含む。このようなオープン・アーキテクチャは、クラウド・コンピューティングを含む。
【００３０】
同様に、コンピュータ・システム１２は、本発明の態様を実現する多様なタイプのコンピュータ・システムの単なる例示に過ぎない。例えば、一実施形態では、コンピュータ・システム１２には、ネットワーク、共有メモリなど任意のタイプの通信リンクで通信して本明細書に記載されたプロセスを実施する、２つ以上のコンピューティング・デバイスが含まれる。さらに、本明細書に記載されたプロセスを実施している間に、コンピュータ・システム１２の中の１つ以上のコンピューティング・デバイスが、コンピュータ・システム１２の外部にある１つ以上の他のコンピューティング・デバイスと、任意のタイプの通信リンクを用いて通信することもできる。いずれの場合も、上記の通信リンクは、多様なタイプの有線もしくはワイヤレスまたはその両方のリンクの任意の組み合わせを含むこと、１つ以上のタイプのネットワークの任意の組み合わせを含むこと、または多様なタイプの伝送技術およびプロトコルの任意の組み合わせを利用すること、あるいはそのいずれかの組み合わせが可能である。
【００３１】
本明細書で述べるように、インテリジェント・スイッチング・プログラム３０は、コンピュータ・システム１２が異常な精算行動を検出できるようにする。このため、プレスケジューリング・モジュール３２、前処理モジュール３４、優先順位付けモジュール３６、処理モジュール３７、クリーンアップ・モジュール３８、およびアーカイビング・モジュール３９を含むインテリジェント・スイッチング・プログラム３０が示されている。これらのモジュール各々の動作については本明細書にてさらに述べる。一方、当然のことながら、図２に示された多様なモジュールの一部は、独立して実装することもできるし、組み合わせることもできるし、もしくはコンピュータ・システム１２に含まれている１つ以上の別個のコンピューティング・デバイスのメモリに保存することもできるし、またはそのいずれかの組み合わせも可能である。さらに、当然のことながら、一部のモジュールもしくは機能またはその両方は実装されなくてもよく、あるいは追加のモジュールもしくは機能またはその両方がコンピュータ・システム１２の一部として含まれてもよい。
【００３２】
図３は、典型的な映像トランザクション用インテリジェント・スイッチング・プログラム３０（図２）の系統図を示す。本発明は、１つ以上の小売店舗における複数のレーンを考慮している。この限定されない例は、或る小売店舗に導入された、複数の映像ストリームの処理に優先順位を付けるシステムを表している。ここでは、この小売店舗は、任意の数のレーンを維持している。各レーンにおけるトランザクション行動を捕捉するようにカメラが導入されている。各トランザクションの映像捕捉と共に、トランザクション・データ（例えば、価格、商品番号、数量など）が送信される。トランザクションには、トランザクション・データと映像ストリームとの両方が含まれる。この限定されない例では、プレスケジューリング・モジュール３２（図２）による判断により、処理されるレーンがＮ個（レーン１からレーンＮ）であると仮定している。プレスケジューリング・モジュールでは、プレスケジューリング・フィルタ１１１がレーン１用に導入されている。同様に、別のフィルタ１１２がレーン２用に導入されており、フィルタ１１３がレーンＮ−１用に、さらにフィルタ１１４がレーンＮ用に導入されている。
【００３３】
プレスケジューリング・フィルタは、特定のレーンからのトランザクションを監視する必要があるか否かを、そのレーンが開いているか否かに基づいて判断する。レーンからのトランザクションは全て、前処理モジュール３４（図２）へ送信される。前処理モジュール３４は、各トランザクションが別個になって一意のＩＤが与えられるようにトランザクションを整理する。次いで、全てのトランザクションが優先順位付けモジュール３６に呈示される。優先順位付けモジュール３６は、動的な更新も可能である所定ルールを用いて、各トランザクションの優先順位点数を計算する。
【００３４】
優先順位付けモジュール３６は、優先順位点数の付いたトランザクションが入っているトランザクション優先順位キュー１４０を維持する。トランザクション優先順位キュー１４０の中には、トランザクションが優先順位点数の順にリストされている。処理モジュール３７が、トランザクション優先順位キュー１４０の中にある優先順位点数の最も高いトランザクションを最初に処理する。処理モジュール３７は、各トランザクションを分析してその特定トランザクションに関して不正行動が発生していたか否かを発見するための相対的には計算集約型である不正行動検出ソフトウェアを含む。トランザクションが処理モジュール３７によって処理されると、そのトランザクションのトランザクション・ユニットはアーカイバル・キュー１７０へ移される。
【００３５】
クリーンアップ・モジュール３８は、一定の時間間隔でトランザクション優先順位キュー１４０を監視する。或るトランザクションが所定の時間（例えば、１０秒間）を超えてトランザクション優先順位キュー１４０にあり続け、そのトランザクションの優先順位点数が低い場合、クリーンアップ・モジュール３８は該トランザクションをアーカイバル・キュー１７０へ移すことになる。
【００３６】
アーカイビング・モジュール３９は、アーカイバル・キュー１７０にあるトランザクション・ユニットを永続ストレージ１９０へ移すことによって、アーカイバル・キュー１７０にあるトランザクション・ユニットを処理する。永続ストレージ１９０からは、データを取り出して、優先順位付けルール１９５の一部を作ることができる。人のオペレータ１６も、優先順位付けルール１９５を提供することができる。優先順位付けルール１９５は、優先順位付けモジュール３６によって、トランザクションに優先順位を付けるのに使用される。
【００３７】
本発明の一実施形態によれば、処理モジュール３７に未使用の容量がある場合（例えば、客が少数しかいない深夜、あるいは店舗が閉まっているときなど）、永続ストレージ１９０にある未処理のトランザクションを優先順位付けモジュール３６へ送り返し再処理されるようにすることができる。
【００３８】
図４および図５は、トランザクション間の優先順位設定の２つの段階を示す。図４は、トランザクションに優先順位を付ける第１段階を示す。この第１段階では、レーン１乃至３からのトランザクションが優先順位付けモジュール３６へ送信される。優先順位付けモジュール３６は、人のオペレータ１６と各トランザクションの特性とによってもたらされた優先順位付けルールに基づき、優先順位が最も高いものをＴ１としてＴ１からＴＮの順にトランザクションに優先順位を付ける。
【００３９】
例えば、レーン１を操作しているレジ係は管理者によってフラグが付けられているので、レーン１からのＴ１は優先順位が最も高い。レーン２からのＴ２には、このトランザクションに取り消された商品が３つ含まれているため、高い優先順位が付けられている。レーン３からのＴ３も、このトランザクション全体が取り消されているため、同様に高い優先順位が付けられている。ただし、システムのルール設計により、１つのトランザクション内に取り消された商品が３つあることは、トランザクション全体を取り消すことよりも不正な行動であるとみなされるため、Ｔ２に付けられた優先順位はＴ３の優先順位よりも高い。レーン２からのＴ４は、このトランザクションには、異常に長い商品スキャン間隔が含まれているので、優先順位が高い。スキャン間隔が長いということは、トランザクションに入力されている商品と商品との間で、レジ係がトランザクションに商品を入力せぬまま入口ベルトから出口ベルトへ移動させている商品がある（言い換えれば、商品が購入されずに、客によって袋詰めされ持ち去られている）ということの手がかりとなり得る。商品と商品との間に長い時間が空いている理由は、他にも多数（例えば、レジ係が、商品を袋詰めするために中断しているなど）あるため、Ｔ４は、Ｔ１乃至Ｔ３よりも低い優先順位が付けられている。対照的に、レーン２からのＴＮは、見たところ普通のトランザクションであるため、低い優先順位が付けられている。
【００４０】
図５は、トランザクションに優先順位を付ける第２段階を示す。この第２段階では、優先順位付けルールが、第１段階からのトランザクション・データを用いて更新されている。第１段階では、レーン２のレジ係が、複数の不審なトランザクションを行った。そのため、この情報に基づいて優先順位付けルールが更新された。
【００４１】
図５によって示される第２段階では、新たなトランザクションＴ１乃至ＴＮが、優先順位付けモジュール３６によって処理される。レーン２からのＴ１は、第１段階で、同一のレジ係による複数の不審なトランザクションおよび多数の高価な商品が見られたために、最も高い優先順位が付けられる。レーン３からのＴ２は、レーン３の同一レジ係が管理者による上書きを２回生じさせたため、高い優先順位が付けられている。レーン３からのＴ３は、同一のレジ係が不審とみなされるため、高い優先順位が付けられている。Ｔ４は、客が現金を支払っているという理由で、高い優先順位が付けられている。現金で支払いをするということは、例えばクレジット・カードのトランザクションであれば記録されるような購入者の身元が記録されないことを意味し、それだけ現金購入と詐欺行為との間には相関関係がある。ただしこの相関関係は、これより優先順位が先のアイテムに比べるとそれほど強いものではない。ＴＮは、現在レーン１で別のレジ係が作業しており、このレジ係には、不審だというフラグが付いていないため、低い優先順位が付けられている。加えて、トランザクションＴＮは、普通の、不審な点のないトランザクションである。
【００４２】
図６は、トランザクション・ユニットに対し優先順位を割り当てる典型的なステップのフロー図を示す。ステップ５０１にて、インテリジェント・スイッチング・プログラムが、優先順位の割り当てに用いる初期入力を取得する。ステップ５０２にて、インテリジェント・スイッチング・プログラムは、組み合わされてトランザクション・ユニットとなるトランザクションのデータと映像ストリームとを処理する統計的サンプリング・モデルを開始する。ステップ５０３にて、インテリジェント・スイッチング・プログラムは、各トランザクション・ユニットの特徴を分析する。特徴としては、以下のものが挙げられるが、これらに限定されない：例えば、オブジェクト検出および追跡アルゴリズムを分析することによって得られる、各レーンにおける行動のレベル；トランザクション数および合計金額の双方から見たトランザクション量；および、後々のトランザクションの優先順位付けに影響を及ぼすように履歴データを更新するのにも使用される、最近の履歴中の不正行動検出結果。ステップ５０４にて、このインテリジェントなシステムは、統計モデル（例えば、ガウス・モデル、ポアソン・モデル、指数モデル、一様モデルなど）を用いて、トランザクション・ユニットの特徴間の相関関係を判断する。ステップ５０５にて、各トランザクション・ユニットは、分析結果に基づいて優先順位点数を与えられ、トランザクション優先順位キューに入れられる。
【００４３】
図７は、本発明に従ってトランザクションを処理する、典型的なステップのフロー図を示す。ステップ６０１にて、監視システムが、映像捕捉とトランザクション・データとを前処理し、特定可能な個別トランザクション・ユニット群にする。ステップ６０２にて、優先順位付けシステムが、優先順位ルールに基づいて、個別トランザクション・ユニット群に優先順位を付ける。ステップ６０３にて、システムは、或るトランザクション・ユニットが処理対象となるのに足りるほど高い優先順位を有しているか否かを判断する。当該トランザクション・ユニットが相対的に高い優先順位を有している場合、ステップ６０４にて、トランザクションが処理される。ステップ６０３にて当該トランザクション・ユニットが高い優先順位を有していなかった場合、このトランザクション・ユニットは直接ステップ６０５にてアーカイブされる。ステップ６０４にてトランザクション・ユニットが処理されたら、ステップ６０６にて、不正行動が捕捉され報告される。ステップ６０４からの処理済みトランザクションも、ステップ６０５にてアーカイブされる。ステップ６０５からの全トランザクションを分析すると、ステップ６０７にて優先順位付けルールを更新するためのベースが得られる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【国際調査報告】
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