(57)【要約】【課題】商品・顧客にＩＣチップを設置することなく、潜在商品の消費動向を分析することが可能な消費者行動分析装置を実現する事を目的とする。【解決手段】買い物かごに設置されたかごＩＤを記憶するＲＦＩＤタグと通信可能なＲＦＩＤリーダー装置と撮影装置とからなるシステムであって、ＲＦＩＤリーダー装置がＲＦＩＤタグに対応するかごＩＤを検出した場合に、検出したＲＦＩＤリーダー装置に対応するリーダー装置ＩＤとかごＩＤと検出時間とを対応付けて登録し、検知エリアを撮影するように撮影装置を制御し、画像データを画像解析技術を用いて解析することにより撮影された各人物の特徴抽出を行い、各人物について人物特徴ＩＤと抽出された特徴情報とかごＩＤとを対応付けて登録し、人物特徴ＩＤとかごＩＤとが１対１に対応する場合があるかを判定し、かごＩＤに対応する人物特徴ＩＤが一意に決定した場合にかごＩＤに対応する人物特徴ＩＤを登録する。【選択図】図１
2008015577.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
買い物かごに設置され当該買い物かごに対応するかごＩＤを記憶するＲＦＩＤタグと通信可能な複数のＲＦＩＤリーダー装置と、１つまたは複数の撮影装置と、に接続された消費者行動分析装置であって、
上記ＲＦＩＤリーダー装置が上記ＲＦＩＤタグに対応する上記かごＩＤを検出した場合に、検出した当該ＲＦＩＤリーダー装置に対応するリーダー装置ＩＤと上記かごＩＤと検出時間とを動線分析データベースに対応付けて登録するかごＩＤ検出登録手段と、
上記かごＩＤ検出登録手段にて上記かごＩＤを検出した場合に、当該検出した上記ＲＦＩＤリーダー装置に対応する検知エリアを撮影するように上記撮影装置を制御する撮影制御手段と、
上記撮影制御手段にて撮影された画像データを画像解析技術を用いて解析することにより撮影された各人物の特徴抽出を行い、各人物について人物特徴ＩＤと抽出された特徴情報と上記かごＩＤとを人物特徴データベースに対応付けて登録する人物特徴抽出登録手段と、
上記人物特徴データベースに登録された上記人物特徴ＩＤと上記かごＩＤとが１対１に対応する場合があるかを判定し、上記かごＩＤに対応する上記人物特徴ＩＤが一意に決定した場合に上記かごＩＤに対応する上記人物特徴ＩＤを上記動線分析データベースに登録する人物特定手段と、
を備えたことを特徴とする消費者行動分析装置。
【請求項２】
請求項１に記載の消費者行動分析装置において、
上記ＲＦＩＤタグに対応する上記かごＩＤが予め定めた時間以上同一の上記検知エリアで検知されているか判定することにより滞留を判定し、滞留していると判定した場合に、上記かごＩＤおよび滞留時間を上記動線分析データベースに対応付けて登録する滞留判定登録手段、
をさらに備えたことを特徴とする消費者行動分析装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の消費者行動分析装置において、
上記撮影制御手段にて撮影された画像データを画像解析技術を用いて解析することにより、撮影された各人物について、体の少なくとも一部と商品との間の距離に基づいて当該商品に対する興味指数を設定し、人物特徴ＩＤと当該商品に対する商品ＩＤと設定された当該興味指数とを上記人物特徴データベースに対応付けて登録する商品興味指数設定登録手段、
をさらに備えたことを特徴とする消費者行動分析装置。
【請求項４】
買い物かごに設置され当該買い物かごに対応するかごＩＤを記憶するＲＦＩＤタグと通信可能な複数のＲＦＩＤリーダー装置と、１つまたは複数の撮影装置と、に接続された消費者行動分析装置において実行される消費者行動分析方法であって、
上記ＲＦＩＤリーダー装置が上記ＲＦＩＤタグに対応する上記かごＩＤを検出した場合に、検出した当該ＲＦＩＤリーダー装置に対応するリーダー装置ＩＤと上記かごＩＤと検出時間とを動線分析データベースに対応付けて登録するかごＩＤ検出登録ステップと、
上記かごＩＤ検出登録ステップにて上記かごＩＤを検出した場合に、当該検出した上記ＲＦＩＤリーダー装置に対応する検知エリアを撮影するように上記撮影装置を制御する撮影制御ステップと、
上記撮影制御ステップにて撮影された画像データを画像解析技術を用いて解析することにより撮影された各人物の特徴抽出を行い、各人物について人物特徴ＩＤと抽出された特徴情報と上記かごＩＤとを人物特徴データベースに対応付けて登録する人物特徴抽出登録ステップと、
上記人物特徴データベースに登録された上記人物特徴ＩＤと上記かごＩＤとが１対１に対応する場合があるかを判定し、上記かごＩＤに対応する上記人物特徴ＩＤが一意に決定した場合に上記かごＩＤに対応する上記人物特徴ＩＤを上記動線分析データベースに登録する人物特定ステップと、
を含んだことを特徴とする消費者行動分析方法。
【請求項５】
請求項４に記載の消費者行動分析方法において、
上記ＲＦＩＤタグに対応する上記かごＩＤが予め定めた時間以上同一の上記検知エリアで検知されているか判定することにより滞留を判定し、滞留していると判定した場合に、上記かごＩＤおよび滞留時間を上記動線分析データベースに対応付けて登録する滞留判定登録ステップ、
をさらに含んだことを特徴とする消費者行動分析方法。
【請求項６】
請求項４または５に記載の消費者行動分析方法において、
上記撮影制御ステップにて撮影された画像データを画像解析技術を用いて解析することにより、撮影された各人物について、体の少なくとも一部と商品との間の距離に基づいて当該商品に対する興味指数を設定し、人物特徴ＩＤと当該商品に対する商品ＩＤと設定された当該興味指数とを上記人物特徴データベースに対応付けて登録する商品興味指数設定登録ステップ、
をさらに含んだことを特徴とする消費者行動分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、消費者行動分析装置、および消費者行動分析方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来のＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ  Ｏｆ  Ｓａｌｅｓ）システムでは、顧客が実際に商品をレジで購入しなければデータベースに記録されず、顧客が迷った末に買わなかった商品（潜在購入商品）等の潜在ニーズについて推し量ることができないという問題がある。
【０００３】
ここで、（特許文献１）は、顧客が商品売り場に持ち寄ったポイントカードの情報を読み取って、年齢・性別等の情報を収集し、消費性向を分析するものである。
【０００４】
また、（特許文献２）は、顧客毎、商品毎に付けられたＩＣチップから情報を受信し、顧客と商品との距離を計測することで、顧客が手に取った商品の情報を収集するものである。
【０００５】
また、（特許文献３）は、商品毎に商品ＩＤタグを設け、来店した顧客にはＩＤタグリーダを配布することで、顧客と商品との距離を計測し、顧客が手に取った商品の情報を収集するものである。
【特許文献１】特開２００４−２１８４６号公報
【特許文献２】特開２００４−３４８６８１号公報
【特許文献３】特開平１０−２６９２８７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述した（特許文献１）に記載の消費性向分析方法においては、ポイントカードを発行した顧客からの情報しか収集できないという問題が生じる。
【０００７】
また、（特許文献２）および（特許文献３）の何れの方法を使用した場合でも、顧客毎、商品毎にＩＣチップまたはＩＣチップリーダを設ける必要があり、ランニングコストが高いという問題がある。
【０００８】
特に、上記の方法では、顧客が売り場をどのように通過したかという動線分析をすることができるが、どのような目的で立ち止まったのか、または、手を伸ばしたが買わなかった商品について、情報を収集することができないという問題がある。
【０００９】
本発明が解決しようとする課題には上述した問題が一例として挙げられる。
【００１０】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、商品および顧客にＩＣチップを設置することなく、動線分析と画像解析とを組み合わせ、潜在商品等の消費動向を分析することを可能とする消費者行動分析装置、および消費者行動分析方法を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決するために本発明は、買い物かごに設置され当該買い物かごに対応するかごＩＤを記憶するＲＦＩＤタグと通信可能な複数のＲＦＩＤリーダー装置と、１つまたは複数の撮影装置と、に接続された消費者行動分析装置であって、上記ＲＦＩＤリーダー装置が上記ＲＦＩＤタグに対応する上記かごＩＤを検出した場合に、検出した当該ＲＦＩＤリーダー装置に対応するリーダー装置ＩＤと上記かごＩＤと検出時間とを動線分析データベースに対応付けて登録するかごＩＤ検出登録手段と、上記かごＩＤ検出登録手段にて上記かごＩＤを検出した場合に、当該検出した上記ＲＦＩＤリーダー装置に対応する検知エリアを撮影するように上記撮影装置を制御する撮影制御手段と、上記撮影制御手段にて撮影された画像データを画像解析技術を用いて解析することにより撮影された各人物の特徴抽出を行い、各人物について人物特徴ＩＤと抽出された特徴情報と上記かごＩＤとを人物特徴データベースに対応付けて登録する人物特徴抽出登録手段と、上記人物特徴データベースに登録された上記人物特徴ＩＤと上記かごＩＤとが１対１に対応する場合があるかを判定し、上記かごＩＤに対応する上記人物特徴ＩＤが一意に決定した場合に上記かごＩＤに対応する上記人物特徴ＩＤを上記動線分析データベースに登録する人物特定手段と、を備えたものである。
【００１２】
また、本発明は、買い物かごに設置され当該買い物かごに対応するかごＩＤを記憶するＲＦＩＤタグと通信可能な複数のＲＦＩＤリーダー装置と、１つまたは複数の撮影装置と、に接続された消費者行動分析装置において実行される消費者行動分析方法であって、上記ＲＦＩＤリーダー装置が上記ＲＦＩＤタグに対応する上記かごＩＤを検出した場合に、検出した当該ＲＦＩＤリーダー装置に対応するリーダー装置ＩＤと上記かごＩＤと検出時間とを動線分析データベースに対応付けて登録するかごＩＤ検出登録ステップと、上記かごＩＤ検出登録ステップにて上記かごＩＤを検出した場合に、当該検出した上記ＲＦＩＤリーダー装置に対応する検知エリアを撮影するように上記撮影装置を制御する撮影制御ステップと、上記撮影制御ステップにて撮影された画像データを画像解析技術を用いて解析することにより撮影された各人物の特徴抽出を行い、各人物について人物特徴ＩＤと抽出された特徴情報と上記かごＩＤとを人物特徴データベースに対応付けて登録する人物特徴抽出登録ステップと、上記人物特徴データベースに登録された上記人物特徴ＩＤと上記かごＩＤとが１対１に対応する場合があるかを判定し、上記かごＩＤに対応する上記人物特徴ＩＤが一意に決定した場合に上記かごＩＤに対応する上記人物特徴ＩＤを上記動線分析データベースに登録する人物特定ステップと、を含んだものである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、商品毎、顧客毎にＩＤタグを設けることなく、設置カメラ等の撮像情報との組み合わせにより消費者行動の分析をすることができる消費者行動分析装置、および消費者行動分析方法が得られる。
【００１４】
また、本発明によれば、何の商品にどのような顧客が興味を示しているかを検出することができ、潜在的な消費性向を分析することができる消費者行動分析装置、および消費者行動分析方法が得られる。
【００１５】
また、本発明によれば、商品と顧客との位置関係を撮像情報から画像処理により割り出すことができ、潜在購入商品等を抽出することができる消費者行動分析装置、および消費者行動分析方法が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
本発明の第１の発明の消費者行動分析装置、および消費者行動分析方法は、買い物かごに設置され当該買い物かごに対応するかごＩＤを記憶するＲＦＩＤタグと通信可能な複数のＲＦＩＤリーダー装置と、１つまたは複数の撮影装置と、に接続された消費者行動分析装置（において実行される消費者行動分析方法）であって、上記ＲＦＩＤリーダー装置が上記ＲＦＩＤタグに対応する上記かごＩＤを検出した場合に、検出した当該ＲＦＩＤリーダー装置に対応するリーダー装置ＩＤと上記かごＩＤと検出時間とを動線分析データベースに対応付けて登録するかごＩＤ検出登録手段（ステップ）と、上記かごＩＤ検出登録手段（ステップ）にて上記かごＩＤを検出した場合に、当該検出した上記ＲＦＩＤリーダー装置に対応する検知エリアを撮影するように上記撮影装置を制御する撮影制御手段（ステップ）と、上記撮影制御手段（ステップ）にて撮影された画像データを画像解析技術を用いて解析することにより撮影された各人物の特徴抽出を行い、各人物について人物特徴ＩＤと抽出された特徴情報と上記かごＩＤとを人物特徴データベースに対応付けて登録する人物特徴抽出登録手段（ステップ）と、上記人物特徴データベースに登録された上記人物特徴ＩＤと上記かごＩＤとが１対１に対応する場合があるかを判定し、上記かごＩＤに対応する上記人物特徴ＩＤが一意に決定した場合に上記かごＩＤに対応する上記人物特徴ＩＤを上記動線分析データベースに登録する人物特定手段（ステップ）と、を備えた（含んだ）ものであり、ＲＦＩＤリーダー装置がＲＦＩＤタグに対応するかごＩＤを検出した場合に、検出したＲＦＩＤリーダー装置に対応するリーダー装置ＩＤとかごＩＤと検出時間とを動線分析データベースに対応付けて登録し、かごＩＤを検出した場合に、検出したＲＦＩＤリーダー装置に対応する検知エリアを撮影するように撮影装置を制御し、撮影された画像データを画像解析技術を用いて解析することにより撮影された各人物の特徴抽出を行い、各人物について人物特徴ＩＤと抽出された特徴情報とかごＩＤとを人物特徴データベースに対応付けて登録し、人物特徴データベースに登録された人物特徴ＩＤとかごＩＤとが１対１に対応する場合があるかを判定し、かごＩＤに対応する人物特徴ＩＤが一意に決定した場合にかごＩＤに対応する人物特徴ＩＤを動線分析データベースに登録するので、商品毎顧客毎にＩＤタグを設けることなく、設置カメラ等の撮像情報との組み合わせにより消費者行動の分析をすることができるという作用を有する。
【００１７】
本発明の第２の発明の消費者行動分析装置、および消費者行動分析方法は、上記発明において、上記ＲＦＩＤタグに対応する上記かごＩＤが予め定めた時間以上同一の上記検知エリアで検知されているか判定することにより滞留を判定し、滞留していると判定した場合に、上記かごＩＤおよび滞留時間を上記動線分析データベースに対応付けて登録する滞留判定登録手段（ステップ）、をさらに備えた（含んだ）ものであり、ＲＦＩＤタグに対応するかごＩＤが予め定めた時間以上同一の検知エリアで検知されているか判定することにより滞留を判定し、滞留していると判定した場合に、かごＩＤおよび滞留時間を動線分析データベースに対応付けて登録するので、商品に興味を示している顧客を検出することができ、潜在的な消費性向を分析することができるという作用を有する。
【００１８】
本発明の第３の発明の消費者行動分析装置、および消費者行動分析方法は、上記発明において、上記撮影制御手段（ステップ）にて撮影された画像データを画像解析技術を用いて解析することにより、撮影された各人物について、体の少なくとも一部と商品との間の距離に基づいて当該商品に対する興味指数を設定し、人物特徴ＩＤと当該商品に対する商品ＩＤと設定された当該興味指数とを上記人物特徴データベースに対応付けて登録する商品興味指数設定登録手段（ステップ）、をさらに備えた（含んだ）ものであり、撮影された画像データを画像解析技術を用いて解析することにより、撮影された各人物について、体の少なくとも一部と商品との間の距離に基づいて商品に対する興味指数を設定し、人物特徴ＩＤと商品に対する商品ＩＤと設定された興味指数とを人物特徴データベースに対応付けて登録するので、商品と顧客との位置関係を撮像情報から画像処理により割り出すことができ、潜在購入商品を抽出することができるという作用を有する。
【００１９】
特に、第３の発明による商品興味指数設定登録手段（ステップ）は、第２の発明において、滞留判定登録手段（ステップ）によって滞留していると判定した場合に、実行されてもよい。これにより、より正確に潜在購入商品を抽出することができるという作用を奏する。
【００２０】
以下に、本発明にかかる消費者行動分析装置、および消費者行動分析方法の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
［本発明の概要］
以下、本発明の概要について説明し、その後、本発明の構成および処理等について詳細に説明する。図１は、本発明の基本原理を示すシステム概要図である。
【００２１】
図１に示すように、本発明は、概略的に、以下の基本的特徴を有する。
【００２２】
すなわち、本発明は、（１）買い物かご５にはＲＦＩＤタグ１が設置されており、顧客が買い物かご５を持って入店すると、ＲＦＩＤリーダー装置１０はＲＦＩＤタグ１のＩＤを受信し、新たなＩＤを検出すると、カメラ２０により撮像されたデータから人物特徴を抽出し、ＩＤと人物特徴との関連付けを開始する。
【００２３】
そして、（２）買い物かご５が店内各所に設けられたＲＦＩＤリーダー装置１０の検知エリアに入ると、滞留時間の計測を開始する。この際、本システムは、ＩＤと人物特徴の関連付けが１対１に対応するよう制御する。
【００２４】
また、（３）顧客が長時間滞留している場合等には、カメラ２０により人物の各部位を計測し、興味指数を設定する。
【００２５】
最後に、（４）清算時にポイントカードなどにより個人名等を特定し、ＰＯＳシステムと組み合わせ、特定の商品に興味はあるが未購入である商品（潜在購入商品）を個々人毎に抽出する。
【００２６】
上記概略したシステムを技術的に実現するため、本発明は以下の特徴を有する。
【００２７】
すなわち、本発明は、買い物かご５に設置され、買い物かご５に対応するかごＩＤを記憶するＲＦＩＤタグ１と通信可能な複数のＲＦＩＤリーダー装置１０と、１つまたは複数のカメラ２０と、に接続された消費者行動分析装置であって、ＲＦＩＤリーダー装置１０がＲＦＩＤタグ１に対応するＩＤを検出した場合に、検出したカメラ２０に対応するリーダー装置ＩＤ（以下「装置ＩＤ」）とかごＩＤと検出時間とを動線分析データベースに対応付けて登録する。
【００２８】
ここで、買い物かご５に設置され買い物かご５に対応するかごＩＤを記憶するＲＦＩＤタグ１は、例えば、図２のように、買い物かごに設置される。図２は、買い物かごに設置されたＲＦＩＤの例を示す図である。なお、図２に示すように、カート型買い物かごに設置する場合に限らず、手提げ型買い物かご等に設置してもよい。
【００２９】
そして、本発明は、かごＩＤを検出した場合に、検出したＲＦＩＤリーダー装置１０に対応する検知エリアを撮影するようにカメラ２０を制御する。
【００３０】
さらに、本発明は、撮影された画像データを画像解析技術を用いて解析することにより撮影された各人物の特徴抽出を行い、各人物について人物特徴ＩＤと抽出された特徴情報とかごＩＤとを人物特徴データベースに対応付けて登録する。
【００３１】
最後に、本発明は、人物特徴データベースに登録された人物特徴ＩＤとかごＩＤとが１対１に対応する場合があるかを判定し、かごＩＤに対応する人物特徴ＩＤが一意に決定した場合にかごＩＤに対応する人物特徴ＩＤを動線分析データベースに登録する。
【００３２】
ここで、本発明は、ＲＦＩＤタグ１に対応するかごＩＤが予め定めた時間以上同一の検知エリアで検知されているか判定することにより滞留を判定し、滞留していると判定した場合に、かごＩＤおよび滞留時間を動線分析データベースに対応付けて登録する。
【００３３】
また、本発明は、カメラ２０によって撮影された画像データを画像解析技術を用いて解析することにより、撮影された各人物について、体の少なくとも一部と商品との間の距離に基づいて商品に対する興味指数を設定し、人物特徴ＩＤと商品に対する商品ＩＤと設定された興味指数とを人物特徴データベースに対応付けて登録してもよい。
【００３４】
これにて、本発明の概要の説明を終える。
［システム構成］
本発明の本システムの構成について説明する。図３は、本発明が適用される本システムの構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。ここで、以下の実施の形態においては、本発明に係る消費者行動分析装置は、動線分析装置１００と、撮影制御装置２００と、人物特徴分析装置４００と、顧客データベース装置５００とを少なくとも備えて構成される場合を一例として説明する。
【００３５】
図３に示すように、本システムは、概略的に、買い物かご５に設置され買い物かご５に対応するかごＩＤを記憶するＲＦＩＤタグ１と通信可能な複数のＲＦＩＤリーダー装置１０と、１つまたは複数のカメラ２０と、動線分析装置１００と、撮影制御装置２００と、人物特徴分析装置４００と、顧客データベース装置５００と、ＰＯＳシステム６００とを、ネットワーク３００を介して通信可能に接続して構成されている。
【００３６】
このうち、ＲＦＩＤタグ１は、買い物かご５に設置され、個々の買い物かご５を識別するためのＩＤデータを電波等により発信するよう構成される。
【００３７】
また、ＲＦＩＤリーダー装置１０は、ＲＦＩＤタグ１からかごＩＤを電波等により受信し、かごに対応するかごＩＤを検知するかごＩＤ検知手段である。また、ＲＦＩＤリーダー装置１０は、入り口や商品棚等に設置され、所定の検知エリア内にあるＲＦＩＤタグ１を検知するよう構成される。
【００３８】
また、カメラ２０は、店内の画像データを収集する撮影装置であり、例えば防犯カメラ等である。また、カメラ２０は、撮影制御装置２００からの要求に応じ、各検知エリアを撮影するよう複数台設置されてもよく、また、要求に応じて撮影角度を変更することができるよう構成してもよい。
【００３９】
また、動線分析装置１００は、動線分析データベース１０６と、かごＩＤ検出登録手段１０２ａと、動線分析定常手段１０２ｂと、滞留判定登録手段１０２ｃとを、備えて構成される。
【００４０】
このうち、動線分析データベース１０６は、ＲＦＩＤリーダー装置１０によって検出されたＲＦＩＤタグ１に対応するかごＩＤと、検出したＲＦＩＤリーダー装置１０に対応する装置ＩＤと、検出時間とを、対応付けて記憶する動線分析結果蓄積手段である。
【００４１】
このうち、かごＩＤ検出登録手段１０２ａは、ＲＦＩＤリーダー装置１０がＲＦＩＤタグ１に対応するかごＩＤを検出した場合に、検出したＲＦＩＤリーダー装置１０に対応する装置ＩＤとかごＩＤと検出時間とを動線分析データベース１０６に対応付けて登録するかごＩＤ検出手段である。
【００４２】
また、動線分析定常手段１０２ｂは、かごＩＤ検出登録手段１０２ａによって動線分析データベース１０６に記憶された情報から、所定の時間ごとに、動線分析装置１００、撮影制御装置２００、人物特徴分析装置４００、顧客データベース装置５００、ＰＯＳシステム６００に処理要求を送る定常処理を行い、かごＩＤ毎の動線情報と結び付けて消費者行動を分析する動線分析定常手段である。
【００４３】
また、滞留判定登録手段１０２ｃは、ＲＦＩＤタグ１に対応するかごＩＤが予め定めた時間以上同一の検知エリアで検知されているか判定することにより滞留を判定し、滞留していると判定した場合に、かごＩＤおよび滞留時間を動線分析データベース１０６に対応付けて登録する滞留判定登録手段である。
【００４４】
また、図３に示すように、撮影制御装置２００は、撮影制御手段２０２ａと、人物特徴抽出登録手段２０２ｂと、商品興味指数設定登録手段２０２ｃとを、備えている。
【００４５】
このうち、撮影制御手段２０２ａは、かごＩＤを検出した場合に、検出したＲＦＩＤリーダー装置１０に対応する検知エリアを撮影するようにカメラ２０を制御する撮影制御手段である。
【００４６】
また、人物特徴抽出登録手段２０２ｂは、撮影された画像データを、画像解析技術を用いて解析することにより撮影された各人物の特徴抽出を行い、各人物について人物特徴ＩＤと抽出された特徴情報とかごＩＤとを人物特徴データベース４０６に対応付けて登録する人物特徴抽出登録手段である。
【００４７】
また、商品興味指数設定登録手段２０２ｃは、カメラ２０によって撮影された画像データを画像解析技術を用いて解析することにより、撮影された各人物について、体の少なくとも一部と商品との間の距離に基づいて商品に対する興味指数を設定し、人物特徴ＩＤと、商品に対する商品ＩＤと、設定された興味指数とを人物特徴データベース４０６に対応付けて登録する。
【００４８】
また、図３に示すように、ネットワーク３００は、ＲＦＩＤリーダー装置１０とカメラ２０と動線分析装置１００と撮影制御装置２００と人物特徴分析装置４００と顧客データベース装置５００とＰＯＳシステム６００とを相互に接続する機能を有し、例えば、屋内ＬＡＮ等である。
【００４９】
また、図３に示すように、人物特徴分析装置４００は、人物特徴データベース４０６と人物特定手段４０２ａを備えて構成される。
【００５０】
このうち、人物特徴データベース４０６は、人物特徴抽出登録手段２０２ｂの処理により抽出された各人物の特徴を、各人物について人物特徴ＩＤと、かごＩＤと、を対応付けて記憶する人物特徴データベースである。また、人物特徴データベース４０６は、さらに、商品興味指数設定登録手段２０２ｃの処理により設定された興味指数と、人物特徴ＩＤと、商品ＩＤと、に対応付けて記憶する。
【００５１】
また、人物特定手段４０２ａは、人物特徴データベース４０６に登録された人物特徴ＩＤとかごＩＤとが１対１に対応する場合があるかを判定し、かごＩＤに対応する人物特徴ＩＤが一意に決定した場合にかごＩＤに対応する人物特徴ＩＤを動線分析データベース１０６に登録する人物特定手段である。
【００５２】
また、顧客データベース装置５００は、買い物客の動線情報、商品購入情報と、興味商品情報とを記憶する顧客データベース５０６を備えて構成される顧客特徴蓄積装置である。
【００５３】
また、ＰＯＳシステム６００は、レジで商品を清算する際に個々の商品の販売情報を格納し、集計結果を分析し、利用者に在庫管理やマーケティング材料として用いるよう制御するＰＯＳシステムである。
【００５４】
以上が、本発明の本システムの各部の詳細である。
【００５５】
ここで、動線分析装置１００、撮影制御装置２００、人物特徴分析装置４００、顧客データベース装置５００またはＰＯＳシステム６００は、ＷＥＢサーバやＡＳＰサーバ等として構成していてもよく、そのハードウェア構成は、一般に市販されるワークステーション、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置およびその付属装置により構成していてもよい。また、動線分析装置１００、撮影制御装置２００、人物特徴分析装置４００、顧客データベース装置５００、またはＰＯＳシステム６００の各機能は、ハードウェア構成中のＣＰＵ、ディスク装置、メモリ装置、入力装置、出力装置、通信制御装置等およびそれらを制御するプログラム等により実現される。
【００５６】
また、動線分析装置１００、撮影制御装置２００、人物特徴分析装置４００、顧客データベース装置５００、またはＰＯＳシステム６００の制御部は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、各種の処理手順等を規定したプログラム、および所要データを格納するための内部メモリを有し、これらのプログラム等により、種々の処理を実行するための情報処理を行う。
【００５７】
以上で、本発明のシステム構成の説明を終える。
［システムの処理］
次に、このように構成された本実施の形態における本システムの処理の一例について、以下に図４〜図２０を参照して詳細に説明する。
［入店時人物特徴抽出登録処理］
入店時人物特徴抽出登録処理の詳細について図４を参照して説明する。図４は、本実施の形態における本システムの入店時人物特徴抽出登録処理の一例を示す制御シーケンス図である。
【００５８】
入店時人物特徴抽出登録処理は、動線分析定常手段１０２ｂの処理による、後述する一定時間毎に起動される人物特徴抽出登録処理とは異なり、入り口に設置されたＲＦＩＤリーダー装置１０から、かごＩＤ情報を受信すると処理を開始するものである。
【００５９】
まず、動線分析装置１００は、かごＩＤ検出登録手段１０２ａの処理により、入り口に設置されたＲＦＩＤリーダー装置１０からのかごＩＤを検出する（ＳＡ−１）。
【００６０】
処理が開始されると、図４に示すように、動線分析装置１００は、かごＩＤ検出登録手段１０２ａの処理により、撮影制御装置２００に対してかごＩＤと人物特徴抽出要求を送信する（ＳＡ−２）。
【００６１】
また、動線分析装置１００は、かごＩＤ検出登録手段１０２ａの処理により、動線分析データベース１０６にかごＩＤと検出時間を登録する（ＳＡ−３）。ここで、図５は、動線分析データベース１０６に格納されるデータベース構造の一例を示す図である。
【００６２】
図５に示すように、データベース構造には、かごＩＤと、人物特徴ＩＤと、装置ＩＤ（ＲＦＩＤ）と、検出時刻と、滞留時間と、滞留フラグとを、入力する項目が設けられている。このうち、人物特徴ＩＤは、人物特定手段４０２ａの処理により一意に決定した場合に登録される。また、滞留時間と滞留フラグは滞留判定登録手段１０２ｃの処理により登録される。
【００６３】
つぎに、撮影制御装置２００は、撮影制御手段２０２ａの処理により、入り口付近を撮影するカメラ２０−１に撮像要求を送る（ＳＡ−４）。
【００６４】
撮像要求を受けると、カメラ２０−１は、撮像画像データを撮影制御装置２００に送信する（ＳＡ−５）。
【００６５】
そして、撮影制御装置２００は、人物特徴抽出登録手段２０２ｂの処理により、特徴抽出処理を開始する（ＳＡ−６）。すなわち、撮影制御装置２００は、人物特徴抽出登録手段２０２ｂの処理により、撮影された画像データを画像解析技術を用いて解析することにより撮影された各人物の特徴抽出を行う。
【００６６】
特徴抽出処理を終えると、撮影制御装置２００は、人物特徴抽出登録手段２０２ｂの処理により、人物の特徴データとかごＩＤを送信し（ＳＡ−７）、人物特徴データベース４０６に登録し（ＳＡ−８）、特徴抽出処理が終了する。ここで、図６は、人物特徴データベース４０６に格納されるデータベース構造の一例を示す図である。
【００６７】
図６に示すように、人物特徴データベース４０６に格納されるデータベース構造には、人物特徴ＩＤと、かご色と、服１（色）と、服２（色）と、商品ＩＤと、興味指数と、候補かごＩＤと、検出かごＩＤとを、入力する項目が設けられている。このうち、人物特徴ＩＤ、かご色、服１、服２の項目には、人物特徴抽出登録手段２０２ｂによる処理結果が登録される。また、商品ＩＤと興味指数は、後述する商品興味指数設定登録手段２０２ｃによる処理結果が登録される。また、検出かごＩＤには、かごＩＤ検出登録手段１０２ａの処理よるかごＩＤの検出結果が登録される。また、候補かごＩＤとして、複数の検出かごＩＤ（Ｋ００１、Ｋ００２）が検出された場合に、後述する人物特定手段４０２ａの処理より、人物特徴ＩＤと１対１に対応するように処理された結果が登録される。
【００６８】
これにて、入店時人物特徴抽出処理の説明を終える。
［動線分析定常処理］
まず、動線分析定常処理の詳細について図７を参照して説明する。図７は、本実施の形態における本システムの動線分析定常処理の一例を示す制御シーケンス図である。
【００６９】
動線分析定常処理とは、動線分析定常手段１０２ｂが、所定の時間ごとに、動線分析装置１００、撮影制御装置２００、人物特徴分析装置４００に対し、かごＩＤ検出登録処理、人物特定処理（連鎖的に起動する撮影制御処理、人物特徴抽出登録処理から人物特定処理に至るまでの処理）、滞留判定登録処理、商品興味指数設定登録処理の各処理を起動させる処理を行うことである。
【００７０】
まず、動線分析装置１００は、動線分析定常手段１０２ｂの処理により、タイマーＴ１を起動し、計測を開始する（ＳＢ−１）。ここで、Ｔ１は、例えば３０秒としてもよい。
【００７１】
つぎに、動線分析装置１００は、動線分析定常手段１０２ｂの処理により、タイマーがＴ１を経過するまで処理をウエイトする（ＳＢ−２）。
【００７２】
そして、時刻Ｔ１が経過すると（ＳＢ−３）、動線分析装置１００は、動線分析定常手段１０２ｂの処理により、ＲＦＩＤリーダー装置１０−１〜ｎに対し、かごＩＤ情報要求を送る（ＳＢ−４）。
【００７３】
かごＩＤ情報要求を受けた各ＲＦＩＤリーダー装置１０は、受信したＲＦＩＤタグ１のかごＩＤ情報を動線分析装置１００に応答する（ＳＢ−５）。
【００７４】
そして、動線分析装置１００は、かごＩＤ検出登録手段１０２ａの処理により、応答を受けたＲＦＩＤリーダー装置１０の装置ＩＤと、かごＩＤと、検出時間とを、対応付けて動線分析データベース１０６に格納する（ＳＢ−６）。
【００７５】
つぎに、動線分析装置１００は、動線分析定常手段１０２ｂの処理により、人物特定要求を撮影制御装置２００に対し送信することにより、人物特定処理を開始する（ＳＢ−７）。これにより、撮影制御装置２００は、撮影制御手段２０２ａの処理を開始し、次に、人物特徴抽出登録手段２０２ｂによる処理を行う。そして、撮影制御装置２００は、人物特徴抽出登録手段２０２ｂの処理により、人物特定要求を人物特徴分析装置４００に送信し、人物特徴分析装置４００は、人物特定手段４０２ａの処理により、人物特定処理を実行し、その結果を動線分析装置１００に返す。この人物特定処理の詳細は後述する。
【００７６】
つづいて、動線分析装置１００は、滞留判定登録手段１０２ｃの処理により、滞留判定登録処理を実行する（ＳＢ−８）。
【００７７】
最後に、動線分析装置１００は、動線分析定常手段１０２ｂの処理により、興味指数取得要求を撮影制御装置２００に対し送信することにより、商品興味指数設定登録処理を開始する（ＳＢ−９）。
【００７８】
そして、再び動線分析装置１００は、動線分析定常手段１０２ｂの処理により、タイマーＴ１を起動し、計測を開始し（ＳＢ−１）、以後、Ｔ１周期で上記処理を定常的に実行する。
【００７９】
これにて、動線分析定常処理の説明を終える。
［撮影制御処理〜人物特定処理］
動線分析定常手段１０２ｂの処理により連鎖的に起動する撮影制御処理、人物特徴抽出登録処理から人物特定処理に至るまでの処理の流れについて図８を参照して説明する。図８は、本実施の形態における本システムの人物特定処理の流れの一例を示す制御シーケンス図である。
【００８０】
図８に示すように、まず、動線分析装置１００は、動線分析定常手段１０２ｂの処理による所定時間の処理のウエイトの後、動線分析定常手段１０２ｂの処理により、撮影制御装置２００に対して、かごＩＤと、かごＩＤが検出された装置ＩＤと、人物特徴抽出要求とを送信する（ＳＣ−１）。
【００８１】
ここで、送信するかごＩＤは、人物特徴ＩＤが一意に決定していない人物未確定かごＩＤのみについて、送信するよう構成してもよく、滞留判定登録手段１０２ｃの処理による滞留フラグがついているかごＩＤに関してのみ、送信するよう構成してもよい。
【００８２】
つぎに、撮影制御装置２００は、撮影制御手段２０２ａの処理により、かごＩＤを検出したＲＦＩＤリーダー装置１０に対応する検出エリアを撮影させるように、カメラ２０に対して撮像要求を送る（ＳＣ−２）。このとき、撮影制御手段２０２ａは、装置ＩＤに対応するＲＦＩＤリーダー装置１０の位置に基づいて撮影角度（右方向、左方向等）を制御するよう特定のカメラ２０を制御してもよい。
【００８３】
撮像要求を受けると、対応するカメラ２０は、撮像要求に基づいて撮像画像を撮影制御装置２００に送信する（ＳＣ−３）。
【００８４】
そして、撮影制御装置２００は、人物特徴抽出登録手段２０２ｂの処理により、特徴抽出処理を開始する（ＳＣ−４）。すなわち、撮影制御装置２００は、人物特徴抽出登録手段２０２ｂの処理により、撮影された画像データを画像解析技術を用いて解析することにより撮影された各人物の特徴抽出を行う。人物特徴抽出登録手段２０２ｂの処理による画像解析の例については、後述する。
【００８５】
特徴抽出処理を終えると、撮影制御装置２００は、人物特徴抽出登録手段２０２ｂの処理により、人物の特徴データと、かごＩＤと、人物特定要求とを、人物特徴分析装置４００に送信する（ＳＣ−５）。このとき、人物特定手段４０２ａの処理のため、カメラ２０の撮像領域にあるＲＦＩＤリーダー装置１０の情報を人物特徴分析装置４００に送信するよう構成してもよい。
【００８６】
次に、人物特徴分析装置４００は、人物特定手段４０２ａの処理により、人物特定処理を開始する（ＳＣ−６）。すなわち、人物特徴分析装置４００は、人物特定手段４０２ａの処理により、人物特徴データベース４０６に登録された人物特徴ＩＤとかごＩＤとが１対１に対応する場合があるかを判定する。
【００８７】
そして、人物特徴分析装置４００は、人物特定手段４０２ａの処理により、かごＩＤに対応する人物特徴ＩＤが一意に決定した場合にかごＩＤに対応する人物特徴ＩＤを動線分析装置１００に送信し（ＳＣ−７）、動線分析データベース１０６に登録する（ＳＣ−８）。また、人物特徴分析装置４００は、人物特定手段４０２ａの処理により、人物特徴データベース４０６の情報を更新する（ＳＣ−９）。
【００８８】
以上が、連鎖的に起動する撮影制御処理、人物特徴抽出登録処理から人物特定処理に至るまでの処理の流れの説明である。
［人物特定処理］
ここで、人物特定手段４０２ａの処理による人物特定処理の詳細について、図９を用いて説明する。図９は、人物特定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００８９】
すなわち、人物特定処理は、店内が混雑した状況や、カメラ視野が広い場合などのように、複数の人物が撮像画像に含まれ、特徴抽出による人物特徴ＩＤとかごＩＤが１対１に対応しない場合に、同じ人物特徴（服の色など）で、異なる時間の複数の検出かごＩＤを含むデータ間で、ＡＮＤ処理を行い、人物特徴ＩＤとかごＩＤを一意に決定させる処理である。
【００９０】
図９に示すように、人物特徴分析装置４００は、人物特定手段４０２ａの処理により、撮影制御装置２００から受信した人物特徴抽出登録手段２０２ｂの処理結果（人物特徴ＩＤ、人物特徴（かご色、服１、服２）、（複数の）装置ＩＤ、等）から、人物のカメラ位置（Ｎｏ）と撮像方向を判定する（ＳＤ−１）。
【００９１】
そして、人物特徴分析装置４００は、人物特定手段４０２ａの処理により、カメラ２０−１に対応するＩ＝１を初期設定する（ＳＤ−２）。
【００９２】
つぎに、人物特徴分析装置４００は、人物特定手段４０２ａの処理により、カメラ２０−Ｉの撮像結果に人物が写っているか、判断する（ＳＤ−３）。人物が写っていない場合には（ＳＤ−３、Ｎｏ）、ＳＤ−８に進み、人物が写っている場合には（ＳＤ−３、Ｙｅｓ）、ＳＤ−４の処理に進む。
【００９３】
そして、人物特徴分析装置４００は、人物特定手段４０２ａの処理により、カメラ２０−Ｉの撮像範囲に含まれるＲＦＩＤリーダー装置１０の装置ＩＤを取得する（ＳＤ−４）。
【００９４】
つづいて、人物特徴分析装置４００は、人物特定手段４０２ａの処理により、取得した装置ＩＤに対応するＲＦＩＤリーダー装置１０が検出したかごＩＤを取得する（ＳＤ−５）。
【００９５】
つぎに、人物特徴分析装置４００は、人物特定手段４０２ａの処理により、人物特徴と検出かごＩＤとを含む前回撮影の人物特徴ＩＤと、今回の撮像結果による人物特徴ＩＤとを、検出かごＩＤについて積和をとること（ＡＮＤ処理）により、複数の検出かごＩＤと人物特徴ＩＤとを対応付けるよう制御する（ＳＤ−６）。
【００９６】
このとき、人物特徴ＩＤとかごＩＤが一意に決定した場合は、人物特徴分析装置４００は、人物特定手段４０２ａの処理により、その人物特徴ＩＤを動線分析装置１００に送信し、動線分析データベース１０６の、該当するかごＩＤテーブルの人物特徴ＩＤの項目に該当人物特徴ＩＤを登録し（ＳＤ−６）人物特定処理を終了させる。
【００９７】
そして、人物特徴分析装置４００は、人物特定手段４０２ａの処理により、処理結果を人物特徴データベース４０６に反映するため更新する。すなわち、一意に決定しなかった場合でも、複数のかごＩＤのうち絞り込めた場合に、候補かごＩＤの項目に記録する（ＳＤ−７）。
【００９８】
つづいて、人物特徴分析装置４００は、人物特定手段４０２ａの処理により、Ｉ＝ｍ（全カメラの数）に達したか否かを判断する（ＳＤ−８）。
【００９９】
Ｉ＝ｍ（全カメラの数）に達していない場合には（ＳＤ−８、Ｎｏ）、人物特徴分析装置４００は、人物特定手段４０２ａの処理により、Ｉをインクリメントし、ＳＤ−３に戻る（ＳＤ−９）。
【０１００】
Ｉ＝ｍ（全カメラの数）に達している場合には（ＳＤ−８、Ｙｅｓ）、人物特徴分析装置４００は、人物特定手段４０２ａの処理により、人物特定処理を終える。ここで、検出かごＩＤと人物特徴からの人物特定方法の例を、図１０を用いて説明する。図１０は、人物特定方法の一例を示す概念図である。
【０１０１】
図１０上図に示すように、時間Ｔ１において、ＲＦＩＤリーダー装置１０−１は、かごＩＤ００２を検出し、ＲＦＩＤリーダー装置１０−２は、かごＩＤ００１と００５を検出し、ＲＦＩＤリーダー装置１０−３は、かごＩＤ００３と００６を検出し、ＲＦＩＤリーダー装置１０−４は、かごＩＤ００４を検出した。
【０１０２】
このとき、人物特定手段４０２ａは、まずカメラ２０−１を選択し、カメラ２０−１に対応するＲＦＩＤリーダー装置１０の装置ＩＤ（１０−１、１０−２）を取得する。
【０１０３】
そして、人物特定手段４０２ａは、ＲＦＩＤリーダー装置１０−１、１０−２で検出されたかごＩＤ（００１、００２、００５）を取得し、人物特徴に割り当てる。
【０１０４】
すなわち、人物特定手段４０２ａは、人物Ａ、Ｂ、Ｃにそれぞれ候補ＩＤ（００１，００２、００５）を割り当てる。
【０１０５】
つぎに、人物特定手段４０２ａは、Ｉをインクリメントし、カメラ２０−２を選択し、カメラ２０−２に対応するＲＦＩＤリーダー装置１０の装置ＩＤ（１０−３，１０−４）を取得する。
【０１０６】
そして、人物特定手段４０２ａは、ＲＦＩＤリーダー装置１０−３、１０−４で検出されたかごＩＤ（００３、００４、００６）を取得し、人物特徴に割り当てる。
【０１０７】
すなわち、人物特定手段４０２ａは、人物Ｄ、Ｅ、Ｆにそれぞれ候補ＩＤ（００３，００４、００６）を割り当てる。
【０１０８】
一定時間経過後、図１０下図に示すように、時間Ｔ２において、ＲＦＩＤリーダー装置１０−１は、かごＩＤ００２を検出し、ＲＦＩＤリーダー装置１０−２は、かごＩＤ００５を検出し、ＲＦＩＤリーダー装置１０−３は、かごＩＤ００１と００６を検出し、ＲＦＩＤリーダー装置１０−４は、かごＩＤ００３と００４を検出した。
【０１０９】
このとき、人物特定手段４０２ａは、まずカメラ２０−１を選択し、カメラ２０−１に対応するＲＦＩＤリーダー装置１０の装置ＩＤ（１０−１、１０−２）を取得する。
【０１１０】
そして、人物特定手段４０２ａは、ＲＦＩＤリーダー装置１０−１、１０−２で検出されたかごＩＤ（００２、００５）を取得し、人物特徴に割り当てる。
【０１１１】
すなわち、人物特定手段４０２ａは、人物Ａ、Ｃにそれぞれ候補ＩＤ（００２、００５）を割り当てる。
【０１１２】
つぎに、人物特定手段４０２ａは、Ｉをインクリメントし、カメラ２０−２を選択し、カメラ２０−２に対応するＲＦＩＤリーダー装置１０の装置ＩＤ（１０−３，１０−４）を取得する。
【０１１３】
そして、人物特定手段４０２ａは、ＲＦＩＤリーダー装置１０−３、１０−４で検出されたかごＩＤ（００１、００３、００４、００６）を取得し、人物特徴に割り当てる。
【０１１４】
すなわち、人物特定手段４０２ａは、人物Ｂ、Ｄ、Ｅ、Ｆにそれぞれ候補ＩＤ（００１、００３，００４、００６）を割り当てる。ここで、時間Ｔ１とＴ２で得られたデータが人物特定手段４０２ａによって処理された結果を、図１１を用いて説明する。図１１は、時間Ｔ１とＴ２において人物特定手段４０２ａが処理した結果を表す模式図である。
【０１１５】
図１１上図に示すように、上記人物特定手段４０２ａの処理により、人物特徴と時間と検出されたかごＩＤとが対応付けられて記憶される。
【０１１６】
次に、前回（時間Ｔ１）と今回（時間Ｔ２）との間でＡＮＤ処理を実行する。すなわち、図１１下図に示すように、人物ＡのＴ１における検出かごＩＤ（００１，００２，００５）とＴ２における検出かごＩＤ（００２，００５）の積和をとると、候補かごＩＤ（００２，００５）という結果が得られる（網掛け部分参照）。
【０１１７】
また、人物ＢのＴ１における検出かごＩＤ（００１，００２，００５）とＴ２における検出かごＩＤ（００１，００３，００４，００６）の積和をとると、候補かごＩＤ（００１）という結果が得られる。すなわち、人物ＢとかごＩＤ００１が１対１に対応付けられる。
【０１１８】
ここで、一意に決定しなかったその他の人物（Ａ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ）については、人物特定手段４０２ａは、人物Ａおよび人物Ｃを、それぞれ候補ＩＤ（００２、００５）と絞り込み、人物Ｄ、人物Ｅおよび人物Ｆを、それぞれ候補かごＩＤ（００３、００４，００６）と絞り込む。この絞込み処理により、一度の処理で１対１に対応しない場合でも、何回かの処理でかごＩＤに対応する人物特徴ＩＤを一意に決定することができる。
【０１１９】
ここで、人物特定処理の説明にあたっては、主に人物の色を人物特徴として説明したが、これに限られず、予めかごに着色を施しておき、かご色との組み合わせにより、人物特徴の精度を高めてもよく、また、体上部と体下部で部分わけし、認識しやすい複数パターンを設定し、認識精度を高めてもよい。
【０１２０】
以上が、人物特定処理の詳細である。
［人物特徴抽出処理］
人物特徴抽出処理の詳細について図１２と図１３を参照して説明する。図１２は、本実施の形態における本システムの人物特徴抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【０１２１】
図１２に示すように、まず、撮影制御装置２００は、人物特徴抽出登録手段２０２ｂの処理により、予め開店前等の人物がいない画像データを取得する（ＳＥ−１）。
【０１２２】
つぎに、撮影制御装置２００は、撮影制御手段２０２ａの処理により、カメラ２０から画像データを受信する（ＳＥ−２）。この際、ＳＥ−１の画像データと同アングルであるとよい。
【０１２３】
そして、ＳＥ−１の画像データと、ＳＥ−２で取得した画像データの差分を取ることにより、人物を抽出する（ＳＥ−３）。
【０１２４】
また、撮影制御装置２００は、人物特徴抽出登録手段２０２ｂの処理により、人物のみを抽出した画像データに対し、２次元微分処理を実行し、輪郭を抽出する（ＳＥ−４）。ここで、図１３は、２枚の撮像画像から人物領域を抽出する背景差分法の画像処理例を示す図である。
【０１２５】
図１３に示すように、２枚の撮像画像の差分をとると、変化のあった人物のみを抽出でき、さらに、２次元微分処理を実行することにより、図１３下図に示すように、人物領域を示す輪郭を得ることができる。
【０１２６】
図１２の説明に戻って、撮影制御装置２００は、人物特徴抽出登録手段２０２ｂの処理により、抽出した輪郭情報に対して、楕円形パターン認識処理を行うことにより、頭部領域を抽出し、抽出した頭部領域の中心点の座標を求める（ＳＥ−５）。
【０１２７】
つぎに、撮影制御装置２００は、人物特徴抽出登録手段２０２ｂの処理により、頭部領域と人物領域全体の位置関係から胴体領域を求める（ＳＥ−６）。例えば、頭部中心座標から何ピクセル下を腰部と推定することにより、胴体領域を判定する。
【０１２８】
そして、撮影制御装置２００は、人物特徴抽出登録手段２０２ｂの処理により、ＳＥ−２で抽出した人物データと、ＳＥ−６で求めた胴体領域を重ね合わせることにより、胴体部色を判定する（ＳＥ−７）。
【０１２９】
つぎに、撮影制御装置２００は、人物特徴抽出登録手段２０２ｂの処理により、胴体領域と人物領域全体の位置関係から足位置を求める（ＳＥ−８）。
【０１３０】
そして、撮影制御装置２００は、人物特徴抽出登録手段２０２ｂの処理により、ＳＥ−２で抽出した人物データと、ＳＥ−６で求めた足位置を重ね合わせることにより、足色を判定する（ＳＥ−９）。
【０１３１】
つぎに、撮影制御装置２００は、人物特徴抽出登録手段２０２ｂの処理により、多角形パターン認識処理を行うことにより、かご位置を求める（ＳＥ−１０）。
【０１３２】
そして、撮影制御装置２００は、人物特徴抽出登録手段２０２ｂの処理により、ＳＥ−２で抽出した人物データと、ＳＥ−１０で求めたかご位置を重ね合わせることにより、かご色を判定する（ＳＥ−１１）。
【０１３３】
これにて、人物特徴抽出処理の一例の説明を終了する。
［滞留判定処理］
次に、滞留判定処理の詳細について図１４を参照して説明する。図１４は、本実施の形態における本システムの滞留判定処理の一例を示すフローチャートである。
【０１３４】
図１４に示すように、まず、動線分析装置１００は、動線分析定常手段１０２ｂの処理により、所定時間Ｔ１周期ごとに、滞留判定登録手段１０２ｃの処理を起動する（ＳＦ−１）。
【０１３５】
つぎに、動線分析装置１００は、動線分析定常手段１０２ｂの処理により、店内のＨ番目のかごを示すＨに初期値（Ｈ＝０）を設定する（ＳＦ−２）。
【０１３６】
そして、動線分析装置１００は、動線分析定常手段１０２ｂの処理により、Ｈが連続ｐ回同じ場所（同じＲＦＩＤリーダー装置１０）で検出されたかを判定する（ＳＦ−３）。
【０１３７】
動線分析装置１００は、動線分析定常手段１０２ｂの処理により、ｐ回同じ場所で検出されていないと判定した場合は（ＳＦ−３、Ｎｏ）、ＳＦ−６の処理に進める。
【０１３８】
一方、連続ｐ回同じ場所で検出された場合は（ＳＦ−３、Ｙｅｓ）、動線分析装置１００は、動線分析定常手段１０２ｂの処理により、かごＨを有する顧客が滞留していると判断する（ＳＦ−４）。
【０１３９】
そして、動線分析装置１００は、動線分析定常手段１０２ｂの処理により、動線分析データベース１０６に記憶された、かごＨに対応するかごＩＤのテーブルを読み出し、滞留フラグを立てる（セットする）（ＳＦ−５）。ここで、図１５は、動線分析データベース１０６に格納されるテーブルの更新情報を示す図である。
【０１４０】
図１５に示すように、所定の時間（この例では９０秒）以上、同じ装置ＩＤのＲＦＩＤリーダー装置１０でＲＦＩＤタグ１を検出した場合には、表の灰色で示したように、動線分析定常手段１０２ｂにより、滞留フラグの項目にフラグ（Ｙ）が立てられている。このフラグ（Ｙ）は、商品興味指数設定登録手段２０２ｃによる処理のトリガーとなる。
【０１４１】
再び図１４の説明に戻って、動線分析装置１００は、動線分析定常手段１０２ｂの処理により、Ｈ＝ｑ（店内にある全てのかごの数）に達したか否かを判定する（ＳＦ−６）。
【０１４２】
Ｈ＝ｑでない場合は（ＳＦ−６、Ｎｏ）、動線分析装置１００は、動線分析定常手段１０２ｂの処理により、Ｈをインクリメントし（ＳＦ−７）、ＳＦ−３の処理に戻る。
【０１４３】
Ｈ＝ｑに達した場合は（ＳＦ−６、Ｙｅｓ）、動線分析装置１００は、動線分析定常手段１０２ｂの処理により、滞留判定処理を終了する。
【０１４４】
以上が、滞留判定処理の詳細である。
［興味指数設定処理］
次に、興味指数設定処理の詳細について図１６と図１７を参照して説明する。図１６は、本実施の形態における本システムの興味指数設定処理の一例を示す制御シーケンス図である。
【０１４５】
まず、動線分析装置１００は、動線分析定常手段１０２ｂの処理により、周期的に動線分析データベース１０６を参照し、滞留フラグの立っているテーブルを抽出する（ＳＧ−１）。
【０１４６】
そして、動線分析装置１００は、動線分析定常手段１０２ｂの処理により、撮影制御装置２００に対し、人物がいるＲＦＩＤ番号（かごＩＤ）と滞留人物特徴ＩＤとを送信する（ＳＧ−２）。
【０１４７】
つぎに、撮影制御装置２００は、商品興味指数設定登録手段２０２ｃの処理により、カメラ２０に対し、全体画像取得要求を送信する（ＳＧ−３）。ここで、要求を送信するカメラ２０は、かごＩＤが検出された検出エリアに対応するカメラ２０に対してでもよい。
【０１４８】
そして、カメラ２０は、人物の全体画像を撮像し（ＳＧ−４）、撮影制御装置２００に全体画像取得データとして、送信する（ＳＧ−５）。
【０１４９】
つぎに、撮影制御装置２００は、商品興味指数設定登録手段２０２ｃの処理により、全体画像取得データを画像解析技術を用いて解析することにより、撮影された各人物について、体の各部位と商品の画像上の位置情報を取得する（ＳＧ−６）。
【０１５０】
つづいて、撮影制御装置２００は、商品興味指数設定登録手段２０２ｃの処理により、人物の各部位の３次元計測要求をカメラ２０に送信する（ＳＧ−７）。
【０１５１】
３次元計測要求を受けたカメラ２０は、人物の３次元計測を開始する（ＳＧ−８）。
【０１５２】
そして、カメラ２０は、撮影制御装置２００に対して、人物の各部位の精密３次元計測によって得られた各部位の座標を通知する（ＳＧ−９）。ここで、全体画像は、画像上の人物の配置を取得することが主な目的であるのに対し、３次元計測は、人物の商品との位置関係（手を伸ばしているか、頭と商品との距離等）を精密に計測することが目的であるという違いがある。
【０１５３】
つづいて、撮影制御装置２００は、商品興味指数設定登録手段２０２ｃの処理による、興味指数の信頼性を高めるために、全体画像取得データと３次元計測データを複数回取得するよう、ＳＧ−３からＳＧ−９までの処理を数回定期的（例えば数秒間隔）に繰り返し実行する（ＳＧ−１０）。
【０１５４】
つぎに、撮影制御装置２００は、商品興味指数設定登録手段２０２ｃの処理により、得られた全体画像取得データと３次元計測データとを画像解析技術を用いて解析することにより、撮影された各人物について、体の少なくとも一部と商品との間の距離に基づいて商品に対する興味指数を設定する（ＳＧ−１１）。
【０１５５】
ここで、特定された人物の興味対象である商品の商品ＩＤを求めるための特定方法について説明する。すなわち、撮影制御装置２００は、予め、商品ＩＤと商品位置（ｘ，ｙ，ｚ）を対応付けて格納した商品棚陳列情報を格納した商品棚陳列データベースを備えている。そして、撮影制御装置２００は、人物特徴抽出登録手段２０２ｂの処理により、精密３次元計測で得られた商品棚位置情報（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を、商品棚データベースに対し検索することにより商品ＩＤを特定する。ここで、商品棚データベースは、ＰＯＳシステム６００において、記憶されていてもよく、この場合、撮影制御装置２００は、商品興味指数設定登録手段２０２ｃの処理により、ＰＯＳシステム６００の商品棚データベースにアクセスし、商品ＩＤを取得する。ここで、商品興味指数の設定方法の例を、図１７を用いて説明する。図１７は、人物と商品の位置関係から興味指数を設定する方法例を示す概念図である。
【０１５６】
一例として図１７に示すように、店内は、両サイドの商品棚と２ｍの通路とから構成される。顧客である人物１〜５の位置が、カメラ２０によって計測される。
【０１５７】
人物の頭が、商品（棚）から３０ｃｍ未満、離れていると計測される場合（人物１）、撮影制御装置２００は、商品興味指数設定登録手段２０２ｃの処理により、当該商品に対応する商品ＩＤの興味指数を「Ｂ」と判定し設定する。
【０１５８】
また、人物の頭が、商品（棚）から３０ｃｍ以上６０ｃｍ未満、離れていると計測される場合（人物２）、撮影制御装置２００は、商品興味指数設定登録手段２０２ｃの処理により、当該商品に対応する商品ＩＤの興味指数を「Ｃ」と判定し設定する。
【０１５９】
また、人物の頭が、商品（棚）から６０ｃｍ以上、離れていると計測される場合（人物３）、撮影制御装置２００は、商品興味指数設定登録手段２０２ｃの処理により、当該商品に対応する商品ＩＤの興味指数を「Ｄ」と判定し設定する。
【０１６０】
また、図１７に示すように、人物の手が、商品（棚）から３０ｃｍ未満、離れていると計測される場合（人物４）、撮影制御装置２００は、商品興味指数設定登録手段２０２ｃの処理により、当該商品に対応する商品ＩＤの興味指数を「Ｂ」と判定し設定する。
【０１６１】
さらに、人物の手が、商品（棚）から０ｃｍ離れていると計測される場合（人物５）、撮影制御装置２００は、商品興味指数設定登録手段２０２ｃの処理により、当該商品に対応する商品ＩＤの興味指数を「Ａ」と判定し設定する。
【０１６２】
このように、商品興味指数設定登録手段２０２ｃは、人物の体の少なくとも一部と商品との間の距離に基づいて商品（商品ＩＤ）に対する興味指数を設定するよう構成されている。
【０１６３】
再び図１６の説明に戻って、次に、撮影制御装置２００は、商品興味指数設定登録手段２０２ｃの処理により、得られた興味指数を人物特徴分析装置４００に対して通知し（ＳＧ−１２）、人物特徴ＩＤと特定した商品ＩＤと設定した興味指数を、人物特徴データベース４０６に対応付けて格納する（ＳＧ−１３）。ここで、４０２に記憶された興味指数を含むデータベースの構造を、図１８を用いて説明する。図１８は、商品興味指数設定登録処理により格納されたデータベース構造を示す図である。
【０１６４】
図１８上図に示すように、人物特徴ＩＤと、候補かごＩＤが１対１になるよう人物特定手段４０２ａによる処理と並行して、図１８下図に示すように、人物特徴ＩＤには、それぞれ興味指数と商品ＩＤが格納される。例えば、人物特徴ＩＤ「Ｔ００３」では、商品ＩＤ「Ｓ０１７」に対し興味指数「Ａ」、商品ＩＤ「Ｓ１７０」に対し興味指数「Ａ」が格納されている。このような興味商品は、レジで求められる清算商品と比較することにより、潜在ニーズのある商品を割り出すことができる。
【０１６５】
以上で、興味指数設定処理の説明を終える。
［ＰＯＳ連携処理］
清算時に行われる、ＰＯＳシステムとの連携処理と顧客データベースの更新処理について、図１９を参照して説明する。図１９は、ＰＯＳシステムとの連携し顧客データベースを更新する際の制御シーケンス図である。
【０１６６】
図１９に示すように、動線分析装置１００は、かごＩＤ検出登録手段１０２ａの処理により、かごＩＤが清算レジに到達したことを検出すると（ＳＨ−１）、当該かごＩＤのテーブル情報を人物特徴分析装置４００に情報を送信する（ＳＨ−２）。
【０１６７】
一方、ＰＯＳシステム６００は、従業員等にレジ等を介して商品の清算を実行させ（ＳＨ−３）、顧客の使用にかかるポイントカード等から個人を特定する（ＳＨ−４）。
【０１６８】
つぎに、ＰＯＳシステム６００は、購入商品情報を人物特徴分析装置４００と顧客データベース装置５００に送信する（ＳＨ−５、７）。
【０１６９】
そして、人物特徴分析装置４００は、動線分析装置１００から送信されたかごＩＤのテーブル情報に基づいて、ＰＯＳシステム６００からの購入商品情報との差分をとり、興味はあるが購入しなかった商品（潜在購入商品）の抽出を実行する（ＳＨ−６）。
【０１７０】
つづいて、人物特徴分析装置４００は、顧客データベース装置５００に得られた潜在購入商品情報を送信する（ＳＨ−９）。
【０１７１】
また、動線分析装置１００は、動線情報を顧客データベース装置５００に送信する（ＳＨ−１１）。
【０１７２】
そして、顧客データベース装置５００は、ＰＯＳシステム６００から受信した購入商品情報、人物特徴分析装置４００から受信した潜在購入商品情報、動線分析装置１００から受信した動線情報を対応付けて顧客データベース５０６に格納する（ＳＨ−８、１０、１２）。ここで、図２１は、顧客データベース５０６に格納されたデータベースの一部を示す図である。
【０１７３】
図２１に示すように、顧客データベース５０６は、特定の顧客「例えば、Ｆ００３」が、いつ入店／清算し「１５：０２：０２／１５：０６：０４」、どのような服を着て「灰／緑」、店内のどの場所「ＲＦＩＤ  Ｎｏ．６」に、どのくらいの時間滞留したか「９０秒」、そして、どの商品を購入し「Ｓ１００  ｘ１」、どの商品に興味を示したか「Ｓ００３  Ｃ」、等という情報をデータベースとして保持する。
【０１７４】
これにより、例えば、動線情報により全体傾向を分析すれば、店舗内の陳列等を見直すことができる。商品購入情報や興味商品情報等の情報を、商品生産者に対して、売れ筋等のための情報分析用に提供してもよい。また、商品購入情報と興味商品情報から差分をとることにより潜在購入商品を割り出すことができるので、ポイントカードによって特定することができる顧客に対し、次回来店時に潜在購入商品の割引サービスを行うよう構成してもよい。
【０１７５】
これにて、ＰＯＳ連携処理の説明を終える。
【０１７６】
以上が、本実施の形態における本システムの処理である。これにより、商品毎、顧客毎にＩＤタグを設けることなく、顧客（来店者）の個々の好み（興味）情報を蓄積することができ、販売拡大・販売促進のための情報を店舗運営者や商品生産者に提供することができる。また、購買結果のみに基づいた従来のＰＯＳシステムでは、把握できなかった潜在ニーズ情報を得ることができる。
［実施例］
ここで、図１５、図１８、および図２０を用いて、消費者行動分析装置が、混雑した店内で、どのように人物を特定するか、即ち、いかに、かごＩＤに対応する人物特徴ＩＤを一意に決定するかを、実施例を用いて説明する。図２０は、時刻００１〜００６における、カメラ等で撮影された店内の上図を示す図である。また、図１５および図１８は、そのときデータベースに格納されたデータの例である。
【０１７７】
図２０に示すように、時刻００１においては、人物特徴Ｔ００１〜Ｔ００３を持った人物がカメラ２０により撮像され、この時、撮影エリアで検出されたかごＩＤは、Ｋ００１〜Ｋ００３である。以下の時刻においては、検出かごＩＤと人物特徴ＩＤは図示の通りであるので、説明は省略する。
【０１７８】
時刻００３では、Ｔ００１は、Ｋ００２と一意に決定される。同時に、Ｔ００２とＴ００３は、人物特定手段４０２ａにより、Ｋ００１またはＫ００３と絞り込まれる。
【０１７９】
つぎに、時刻００４では、時刻００２のデータとＡＮＤ処理を行うことによりＴ００５＝Ｋ００６と抽出する。ここで、時刻００４でデータがどのように動線分析データベースに登録されているかを図１５を用いて説明する。
【０１８０】
図１５に示すように、時刻００４（１４：５８：００）において、Ｋ００２は、ＲＦＩＤ位置「５」で検出されたことが登録され、Ｋ００１とＫ００３とＫ００６は、同じＲＦＩＤ位置「３」で検出され、Ｋ００４とＫ００５は、同じＲＦＩＤ位置「０」で検出されたことが登録されている。
【０１８１】
また、時刻００５では、時刻００４のデータとＡＮＤ処理を行うことにより、Ｔ００４＝Ｋ００４と抽出される、また、Ｔ００６＝Ｋ００５も確定する。
【０１８２】
最後に、時刻００６では、Ｔ００２＝Ｋ００３と、Ｔ００３＝Ｔ００１と、が確定する。ここで、図１８上図は、人物特定手段４０２ａによりＴ００２とＴ００３が特定された場合の人物特徴データベース更新状況を表す図である。
【０１８３】
図１８上図で白抜きで表したように、Ｔ００２（黒・黒・白）は、時刻００６でＫ００３と一意に決定したため、候補かごＩＤ（Ｋ００１、Ｋ００３）のうち、Ｋ００３（網掛け）であることが登録され、他方、Ｔ００３（赤・黒・白）は、時刻００６でＫ００１と一意に決定したため、候補かごＩＤ（Ｋ００１、Ｋ００３）のうち、Ｋ００１（網掛け）であることが登録されている。
【０１８４】
また、上記特定された各人物特徴ＩＤは、対応するかごＩＤの人物特徴ＩＤの項目に登録されることとなる。例えば、図１５に示すように、かごＩＤ「Ｋ００１」のテーブルの人物特徴ＩＤの項目は「Ｔ００３」と、かごＩＤ「Ｋ００２」のテーブルの人物特徴ＩＤの項目は「Ｔ００１」と、かごＩＤ「Ｋ００３」のテーブルの人物特徴ＩＤの項目は「Ｔ００２」と、かごＩＤ「Ｋ００４」のテーブルの人物特徴ＩＤの項目は「Ｔ００４」と、かごＩＤ「Ｋ００５」のテーブルの人物特徴ＩＤの項目は「Ｔ００６」と、かごＩＤ「Ｋ００６」のテーブルの人物特徴ＩＤの項目は「Ｔ００５」と、登録されている。
【０１８５】
これにて、実施例の説明を終える。
［他の実施の形態］
さて、これまで本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上述した実施の形態以外にも、上記特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施の形態にて実施されてよいものである。
【０１８６】
例えば、上記実施の形態においては、本発明に係る消費者行動分析装置は、動線分析装置１００と、撮影制御装置２００と、人物特徴分析装置４００と、顧客データベース装置５００と、ＰＯＳシステム６００とを少なくとも備えて構成される場合を一例として説明したが、これらが同一筐体として構成されてもよい。
【０１８７】
また、上記本実施の形態の本システムは、スーパーなどの店舗内で用いることを想定して説明を行ったが、上記以外にも種々のシチュエーション（スキー場、老人ホーム、病院、商店街、ショッピングモール、マンション）で用いてもよい。この場合、スキー場では、怪我をした人はいないか等の安全確認や、立ち入り禁止エリアの監視の目的に用いることができ、また、老人ホームや病院では、立ち止まっているのか倒れているのかを監視するための使用することが可能である。また、商店街やショッピングモールでは、商品ごとの興味指数ではなく、テナントごとの興味指数を計測する目的で使用することができる。また、マンションでは、不審者がドアの前で滞留しているか否かを監視する目的で用いることも可能である。
【０１８８】
また、実施の形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。
【０１８９】
このほか、上記文献中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各処理の登録データやパラメータを含む情報、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【０１９０】
また、動線分析装置１００、撮影制御装置２００、人物特徴分析装置４００、顧客データベース装置５００、またはＰＯＳシステム６００に関して、図示の各構成要素は機能概略的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。
【０１９１】
例えば、動線分析装置１００、撮影制御装置２００、人物特徴分析装置４００、顧客データベース装置５００、またはＰＯＳシステム６００の各装置が備える各処理機能については、その全部または任意の一部を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）および当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現することができ、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現することも可能である。尚、プログラムは、後述する記録媒体に記録されており、必要に応じて動線分析装置１００、撮影制御装置２００、人物特徴分析装置４００、顧客データベース装置５００、またはＰＯＳシステム６００に機械的に読み取られる。すなわち、ＲＯＭまたはＨＤなどのストレージ手段は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）として協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭにロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部を構成する。
【０１９２】
また、このコンピュータプログラムは、動線分析装置１００、撮影制御装置２００、人物特徴分析装置４００、顧客データベース装置５００、またはＰＯＳシステム６００に対して任意のネットワーク３００を介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記憶されていてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。
【０１９３】
また、本発明に係るプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等の任意の「可搬用の物理媒体」、あるいは、ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネットに代表されるネットワークを介してプログラムを送信する場合の通信回線や搬送波のように、短期にプログラムを保持する「通信媒体」を含むものとする。
【０１９４】
また、「プログラム」とは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードやバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）に代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施の形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成、読み取り手順、あるいは、読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。
【０１９５】
動線分析装置１００、撮影制御装置２００、人物特徴分析装置４００、顧客データベース装置５００、またはＰＯＳシステム６００の各記憶部に格納される各種のデータベース等（動線分析データベース１０６や人物特徴データベース４０６、顧客データベース５０６など）は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラムやテーブルやデータベースやウェブページ用ファイル等を格納する。
【０１９６】
また、動線分析装置１００、撮影制御装置２００、人物特徴分析装置４００、顧客データベース装置５００、またはＰＯＳシステム６００は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等の情報処理装置を接続し、該情報処理装置に本発明の方法を実現させるソフトウェア（プログラム、データ等を含む）を実装することにより実現してもよい。
【０１９７】
更に、装置の分散・統合の具体的形態は図示するものに限られず、その全部または一部を、各種の付加等に応じた任意の単位で、機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１９８】
本発明は、特に商品管理、販売促進に関する経営分野に有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１９９】
【図１】本発明の基本原理を示すシステム概要図
【図２】買い物かごに設置されたＲＦＩＤの例を示す図
【図３】本発明が適用される本システムの構成の一例を示すブロック図
【図４】本実施の形態における本システムの入店時人物特徴抽出登録処理の一例を示す制御シーケンス図
【図５】動線分析データベースに格納されるデータベース構造の一例を示す図
【図６】人物特徴データベースに格納されるデータベース構造の一例を示す図
【図７】本実施の形態における本システムの動線分析定常処理の一例を示す制御シーケンス図
【図８】本実施の形態における本システムの人物特定処理の流れの一例を示す制御シーケンス図
【図９】人物特定処理の流れの一例を示すフローチャート
【図１０】人物特定方法の一例を示す概念図
【図１１】時間Ｔ１とＴ２において人物特定手段が処理した結果を表す模式図
【図１２】本実施の形態における本システムの人物特徴抽出処理の一例を示すフローチャート
【図１３】２枚の撮像画像から人物領域を抽出する背景差分法の画像処理例を示す図
【図１４】本実施の形態における本システムの滞留判定処理の一例を示すフローチャート
【図１５】動線分析データベースに格納されるテーブルの更新情報を示す図
【図１６】本実施の形態における本システムの興味指数設定処理の一例を示す制御シーケンス図
【図１７】人物と商品の位置関係から興味指数を設定する方法例を示す概念図
【図１８】商品興味指数設定登録処理により格納されたデータベース構造を示す図
【図１９】ＰＯＳシステムとの連携し顧客データベースを更新する際の制御シーケンス図
【図２０】時刻００１〜００６における、カメラ等で撮影された店内の上図を示す図
【図２１】顧客データベースに格納されたデータベースの一部を示す図
【符号の説明】
【０２００】
１    ＲＦＩＤタグ
５    買い物かご
１０    ＲＦＩＤリーダー装置
２０    カメラ
１００    動線分析装置
１０２ａ    かごＩＤ検出登録手段
１０２ｂ    動線分析定常手段
１０２ｃ    滞留判定登録手段
１０６    動線分析データベース
２００    撮影制御装置
２０２ａ    撮影制御手段
２０２ｂ    人物特徴抽出登録手段
２０２ｃ    商品興味指数設定登録手段
３００    ネットワーク
４００    人物特徴分析装置
４０２ａ    人物特定手段
４０６    人物特徴データベース
５００    顧客データベース装置
５０６    顧客データベース
６００    ＰＯＳシステム
【図１】
2008015577.tif 000003
【図２】
2008015577.tif 000004
【図３】
2008015577.tif 000005
【図４】
2008015577.tif 000006
【図５】
2008015577.tif 000007
【図６】
2008015577.tif 000008
【図７】
2008015577.tif 000009
【図８】
2008015577.tif 000010
【図９】
2008015577.tif 000011
【図１０】
2008015577.tif 000012
【図１１】
2008015577.tif 000013
【図１２】
2008015577.tif 000014
【図１３】
2008015577.tif 000015
【図１４】
2008015577.tif 000016
【図１５】
2008015577.tif 000017
【図１６】
2008015577.tif 000018
【図１７】
2008015577.tif 000019
【図１８】
2008015577.tif 000020
【図１９】
2008015577.tif 000021
【図２０】
2008015577.tif 000022
【図２１】
2008015577.tif 000023