(57)【要約】【課題】目立たない形でのビジネスプロセス調査を可能にするためにビデオ記録技術を利用する。【解決手段】それぞれが定められた視野を有する数台のカメラ１５０Ａ−Ｄを配置する。各カメラについて視野内１６２に関心領域を定め、関心領域１６４、１６６について背景画像を決める。関心領域内の動きは、各フレームと背景画像を比較することで検出される。そしてビデオ記録をセグメント化し、動き検出にしたがってインデックスを作成する。【選択図】図１（Ｃ）
2008047110.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセスフローの分析方法であって、該方法は、
前記プロセスフローの影響を受ける領域をカバーする視野を有する少なくとも１台のビデオカメラを使用してビデオ記録を作成するステップと、
前記ビデオ記録の視野において少なくとも１つの関心領域を特定するステップと、
前記関心領域において背景画像を決定するステップと、
前記関心領域における動きのある部分を検出することで、前記ビデオ記録をそれぞれが、動きの検出時に始まり、動きの停止時に終わる、セグメントにセグメント化するステップと
を含む。
【請求項２】
前記セグメント化ステップが、前記動きの検出のために、前記背景画像と現行フレームとの差を示す複数の特徴を組み合わせるステップを含む、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記差が所定の閾値より大きいときだけ動きが検出される、請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記セグメント化ステップが、前記動きの検出のために、前記ビデオ記録の色相チャンネルに差分絶対値和フィルタをかけるステップを含む、請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記差分絶対値和が前記ビデオ記録の彩度に応じて重み付けされる、請求項４記載の方法。
【請求項６】
前記セグメント化ステップが、前記動きの検出のために、前記ビデオ記録の前記背景画像と現行画像との正規化相関を検出するステップを含む、請求項１記載の方法。
【請求項７】
セグメント化されたセッションにインデックスを作成するステップをさらに含む、請求項１記載の方法。
【請求項８】
検出された動きのある部分それぞれの軌跡のトレースを作成するステップをさらに含む、請求項１記載の方法。
【請求項９】
前記トレースが、複数のカメラで検出した動きを組み合わせたものを使用して作成される、請求項８記載の方法。
【請求項１０】
作成されたトレースが定義済みパラメータにしたがってクラスタ化される、請求項８記載の方法。
【請求項１１】
前記パラメータが、動きのある部分の領域、動きの頻度、動きの速度、動きの時刻から選ばれる、請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
前記セグメント化ステップが、前記動きの検出のために、前記ビデオ記録に差分絶対値和、Ｌｕｃａｓ−Ｋａｎａｄｅオプティカルフロー、正規化相関による分析を適用することで得た結果を組み合わせるステップを含む、請求項１記載の方法。
【請求項１３】
前記結果を組み合わせるステップが、２値分類器の教師あり学習プロセスを前記差分絶対値和、Ｌｕｃａｓ−Ｋａｎａｄｅオプティカルフロー、正規化相関の結果に適用するステップを含む、請求項１２記載の方法。
【請求項１４】
単位時間当たりの前記関心領域にいた顧客数をプロットするステップをさらに含む、請求項１記載の方法。
【請求項１５】
単位時間当たりの従業員１人に対する顧客数の比を求めるステップをさらに含む、請求項１４記載の方法。
【請求項１６】
前記関心領域で検出された取引当たりの時間の長さをプロットするステップをさらに含む、請求項１記載の方法。
【請求項１７】
各取引時間当たりの取引の数をプロットするステップをさらに含む、請求項１記載の方法。
【請求項１８】
ビジネスプロセスを調査するためのシステムであって、該システムは、
ビデオモニタと、
前記モニタに接続するプロセッサと、
前記プロセッサに接続し、それぞれが視野を有する複数のカメラと、
前記プロセッサによって制御されて前記カメラからのビデオ信号を受信し前記モニタにビデオ画像を表示するビデオドライバと、
前記モニタに表示された画像の関心領域を定めるユーザインタフェースと、
前記関心領域内に定められた背景画像を記憶するメモリと
を含み、
前記プロセッサは、前記ビデオ信号のフレームと前記背景画像とを比較することで、前記ビデオ信号に含まれる部分の動きを検出する、該システム。
【請求項１９】
前記プロセッサがさらに、検出された動きにしたがって前記ビデオ信号をセッションにセグメント化する、請求項１８記載のシステム。
【請求項２０】
前記プロセッサが前記ビデオ信号において検出された動きのトレースを作成する、請求項１８記載のシステム。
【請求項２１】
前記プロセッサが、複数のカメラからのビデオ信号において検出された動きを組み合わせることで、検出された動きのトレースを作成する、請求項２０記載のシステム。
【請求項２２】
前記プロセッサが、差分絶対値和、Ｌｕｃａｓ−Ｋａｎａｄｅオプティカルフロー、正規化相関による分析を前記ビデオ信号に適用し、前記差分絶対値和、Ｌｕｃａｓ−Ｋａｎａｄｅオプティカルフロー、正規化相関による分析から得た結果を組み合わせることで動きを検出する、請求項１８記載のシステム。
【請求項２３】
前記プロセッサが、２値分類器の教師あり学習プロセスを前記差分絶対値和、Ｌｕｃａｓ−Ｋａｎａｄｅオプティカルフロー、正規化相関の結果に適用することで前記結果を組み合わせる、請求項２２記載のシステム。
【請求項２４】
ビデオストリームにおいて動きを検出する方法であって、
ビデオストリームを入手するステップと、
前記ビデオストリームに差分絶対値和による分析を適用して差分絶対値和の結果を得るステップと、
前記ビデオストリームにＬｕｃａｓ−Ｋａｎａｄｅオプティカルフローによる分析を適用してＬｕｃａｓ−Ｋａｎａｄｅオプティカルフローの結果を得るステップと、
前記ビデオストリームに正規化相関による分析を適用して正規化相関の結果を得るステップと、
前記差分絶対値和の結果、前記Ｌｕｃａｓ−Ｋａｎａｄｅオプティカルフローの結果、前記正規化相関の結果を組み合わせてビデオストリームの画像に含まれる部分の動き検出を得るステップと、を含む方法。
【請求項２５】
２値分類器の教師あり学習を前記差分絶対値和の結果、前記Ｌｕｃａｓ−Ｋａｎａｄｅオプティカルフローの結果、前記正規化相関の結果に適用するステップをさらに含む、請求項２４記載の方法。
【請求項２６】
コンピュータにプロセスフローの分析処理を実行させるためのプログラムであって、コンピュータに、
前記プロセスフローの影響を受ける領域をカバーする視野を有する少なくとも１台のビデオカメラを使用してビデオ記録を作成するステップと、
前記ビデオ記録の視野において少なくとも１つの関心領域を特定するステップと、
前記関心領域において背景画像を決定するステップと、
前記関心領域における動きのある部分を検出することで、前記ビデオ記録をそれぞれが、動きの検出時に始まり、動きの停止時に終わるセグメントにセグメント化するステップと
を実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ビデオカメラを使用したビジネスプロセスの分析、即ち、プロセスフローの分析方法及びプログラム、ビジネスプロセスを調査するためのシステム、及びビデオストリームにおいて動きを検出する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
防犯ビデオカメラや監視ビデオカメラは、当業界でよく知られている。カメラを作動させるのに動き検出を使用することも当業界で知られており、カメラの視野で動きが検出されたときだけビデオ撮影を行う。知られているように、このようなシステムは、特に銀行、宝石店、百貨店、オフィスビスなどの場所で防犯上の目的に使用する。
【０００３】
もう１つの従来技術は、ビジネスプロセスの分析と開発に関する技術である。即ち、従来技術では、あるビジネスプロセスを分析し、ことによってはこれを改善するニーズが存在することがあった。ビジネスプロセスとは、顧客に価値（商品、サービスなど）を提供するために統合され得る、論理的に関連するビジネス活動のセットである。ビジネスプロセスの戦術上の展望を分析するために、調査員は、このプロセスをサポートする活動を理解し、あるビジネスが顧客に価値を提供するための方法に関する合理化された包括モデルを生み出そうとする。こういったプロジェクトの完成品は、組織内で行われるプロセスや活動のセット、各プロセスと活動のテキスト記述、ワークフロー図、各プロセスのインプットとアウトプットのリスト、各プロセスの重要業績評価指標を含むであろう。テキスト記述には、各プロセスの目的、要因、タイミング、期間、資源要件などに関する詳細な情報が含まれる。
【０００４】
また、下記非特許文献１に監視追跡アルゴリズムが開示される。
【非特許文献１】ニルス・ティー・シーベル、”人の追跡（PeopleTracking）”、[online]、英国レディング大学、[平成19年4月24日検索]、インターネット<URL:http://www.cvg.rdg.ac.uk/~nts/PeopleTracking/>
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
こういったプロジェクトを実行するためのこれまでの方法は大きな労働力を要し、ビジネスプロセスに関わる人物との面談、ビジネス業務を遂行する人々の観察などが必要となる。理解できるように、こういったプロジェクトは非常に時間を浪費するものであり、かなりの時間を費やすにもかかわらずビジネスプロセスの理解にはほとんど役に立たない。例えば、調査対象の活動が新しい銀行口座の開設（終了までに１０分ほどかかるプロセス）であるとする。けれども、調査員は顧客が新しい口座を開設するために銀行へ入ってくるまで長時間待たなければならないであろう。この待ち時間は、調査員がプロセスを理解するのに役立たない。さらに、プロセスを観察する調査員がいることで、例えば通常は活用することのない効率の良さを示そうとして、従業員が通常の手順から外れてしまう可能性がある。したがって、従来技術には、目立たない形でのビジネスプロセス調査を可能にし、調査に要する時間を短縮する方法を提供するニーズが存在する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の種々の実施形態によると、目立たない形でのビジネスプロセス調査を可能にし、調査に要する時間を短縮するためにビデオ記録技術を利用する。
【０００７】
本発明の種々の実施形態によると、視野がビジネスプロセスの対象となる領域をカバーするようにビデオカメラを配置する。そしてこのカメラを、連続的にまたは動き検出のトリガの際に作動させる。次いでこのビデオ記録を分析し、調査対象のビジネスプロセスに関する有意義な情報を獲得する。種々の実施形態によると、各取引に関するデータ、例えば取引の時間、持続時間、空間位置などを記録する。他の実施形態によると、取引のデータに統計的方法を適用し、例えば、取引のクラスタ化を行ったり発生の頻度などを求めたりする。さらに、統計的方法を適用することで、異常に長時間かかる取引、ほとんど生じないかまたは異常なほど頻繁に生じる取引といった異常値を識別できる。
【０００８】
本発明のさらに別の特徴によると、スクリーントラッカーが設けられる。このスクリーントラッカーは視野において検出された動きをたどり、そうすることでプロセスにおける各移動オブジェクトの動きを描く。こういった動きをプロットし分析することができる。統計的方法を動きの集合に適用し、分析対象のプロセスに関する分析情報を提供する。幾つかの実施形態によると、その動きが閾値サイズおよび／または速度を越えたオブジェクトの動きであると判定されたときだけ、トラッカーを起動する。さらに別の実施形態によると、監視領域の表示をモニタで行い、グラフィック表示によって各監視カメラの視野を特定する。したがって、スクリーンは監視領域全体を示すように設定され、各監視カメラの撮影範囲はスクリーン上で重なっている。
【０００９】
本発明の第１の態様によれば、プロセスフローの分析方法は、前記プロセスフローの影響を受ける領域をカバーする視野を有する少なくとも１台のビデオカメラを使用してビデオ記録を作成するステップと、前記ビデオ記録の視野において少なくとも１つの関心領域を特定するステップと、前記関心領域において背景画像を決定するステップと、前記関心領域における動きのある部分を検出することで、前記ビデオ記録をそれぞれが、動きの検出時に始まり、動きの停止時に終わる、セグメントにセグメント化するステップとを含む。
【００１０】
本発明の第２の態様によれば、上記第１の態様において、前記セグメント化ステップが、前記動きの検出のために、前記背景画像と現行フレームとの差を示す複数の特徴を組み合わせるステップを含む。
【００１１】
本発明の第３の態様によれば、上記第２の態様において、前記差が所定の閾値より大きいときだけ動きが検出される。
【００１２】
本発明の第４の態様によれば、上記第１の態様において、前記セグメント化ステップが、前記動きの検出のために、前記ビデオ記録の色相チャンネルに差分絶対値和フィルタをかけるステップを含む。
【００１３】
本発明の第５の態様によれば、上記第４の態様において、前記差分絶対値和が前記ビデオ記録の彩度に応じて重み付けされる。
【００１４】
本発明の第６の態様によれば、上記第１の態様において、前記セグメント化ステップが、前記動きの検出のために、前記ビデオ記録の前記背景画像と現行画像との正規化相関を検出するステップを含む。
【００１５】
本発明の第７の態様によれば、上記第１の態様において、セグメント化されたセッションにインデックスを作成するステップをさらに含む。
【００１６】
本発明の第８の態様によれば、上記第１の態様において、検出された動きのある部分それぞれの軌跡のトレースを作成するステップをさらに含む。
【００１７】
本発明の第９の態様によれば、上記第８の態様において、前記トレースが、複数のカメラで検出した動きを組み合わせたものを使用して作成される。
【００１８】
本発明の第１０の態様によれば、上記第８の態様において、作成されたトレースが定義済みパラメータにしたがってクラスタ化される。
【００１９】
本発明の第１１の態様によれば、上記第１０の態様において、前記パラメータが、動きのある部分の領域、動きの頻度、動きの速度、動きの時刻から選ばれる。
【００２０】
本発明の第１２の態様によれば、上記第１の態様において、前記セグメント化ステップが、前記動きの検出のために、前記ビデオ記録に差分絶対値和、Ｌｕｃａｓ−Ｋａｎａｄｅオプティカルフロー、正規化相関による分析を適用することで得た結果を組み合わせるステップを含む。
【００２１】
本発明の第１３の態様によれば、上記第１２の態様において、前記結果を組み合わせるステップが、２値分類器の教師あり学習プロセスを前記差分絶対値和、Ｌｕｃａｓ−Ｋａｎａｄｅオプティカルフロー、正規化相関の結果に適用するステップを含む。
【００２２】
本発明の第１４の態様によれば、上記第１の態様において、単位時間当たりの前記関心領域にいた顧客数をプロットするステップをさらに含む。
【００２３】
本発明の第１５の態様によれば、上記第１４の態様において、単位時間当たりの従業員１人に対する顧客数の比を求めるステップをさらに含む。
【００２４】
本発明の第１６の態様によれば、上記第１の態様において、前記関心領域で検出された取引当たりの時間の長さをプロットするステップをさらに含む。
【００２５】
本発明の第１７の態様によれば、上記第１の態様において、各取引時間当たりの取引の数をプロットするステップをさらに含む。
【００２６】
本発明の第１８の態様によれば、ビジネスプロセスを調査するためのシステムは、ビデオモニタと、前記モニタに接続するプロセッサと、前記プロセッサに接続し、それぞれが視野を有する複数のカメラと、前記プロセッサによって制御されて前記カメラからのビデオ信号を受信し前記モニタにビデオ画像を表示するビデオドライバと、前記モニタに表示された画像の関心領域を定めるユーザインタフェースと、前記関心領域内に定められた背景画像を記憶するメモリとを含み、前記プロセッサは、前記ビデオ信号のフレームと前記背景画像とを比較することで、前記ビデオ信号に含まれる部分の動きを検出する。
【００２７】
本発明の第１９の態様によれば、上記第１８の態様において、前記プロセッサがさらに、検出された動きにしたがって前記ビデオ信号をセッションにセグメント化する。
【００２８】
本発明の第２０の態様によれば、上記第１８の態様において、前記プロセッサが前記ビデオ信号において検出された動きのトレースを作成する。
【００２９】
本発明の第２１の態様によれば、上記第２０の態様において、前記プロセッサが、複数のカメラからのビデオ信号において検出された動きを組み合わせることで、検出された動きのトレースを作成する。
【００３０】
本発明の第２２の態様によれば、上記第１８の態様において、前記プロセッサが、差分絶対値和、Ｌｕｃａｓ−Ｋａｎａｄｅオプティカルフロー、正規化相関による分析を前記ビデオ信号に適用し、前記差分絶対値和、Ｌｕｃａｓ−Ｋａｎａｄｅオプティカルフロー、正規化相関による分析から得た結果を組み合わせることで動きを検出する。
【００３１】
本発明の第２３の態様によれば、上記第２２の態様において、前記プロセッサが、２値分類器の教師あり学習プロセスを前記差分絶対値和、Ｌｕｃａｓ−Ｋａｎａｄｅオプティカルフロー、正規化相関の結果に適用することで前記結果を組み合わせる。
【００３２】
本発明の第２４の態様によれば、ビデオストリームにおいて動きを検出する方法は、  ビデオストリームを入手するステップと、前記ビデオストリームに差分絶対値和による分析を適用して差分絶対値和の結果を得るステップと、前記ビデオストリームにＬｕｃａｓ−Ｋａｎａｄｅオプティカルフローによる分析を適用してＬｕｃａｓ−Ｋａｎａｄｅオプティカルフローの結果を得るステップと、前記ビデオストリームに正規化相関による分析を適用して正規化相関の結果を得るステップと、前記差分絶対値和の結果、前記Ｌｕｃａｓ−Ｋａｎａｄｅオプティカルフローの結果、前記正規化相関の結果を組み合わせてビデオストリームの画像に含まれる部分の動き検出を得るステップとを含む。
【００３３】
本発明の第２５の態様によれば、上記第２４の態様において、２値分類器の教師あり学習を前記差分絶対値和の結果、前記Ｌｕｃａｓ−Ｋａｎａｄｅオプティカルフローの結果、前記正規化相関の結果に適用するステップをさらに含む。
【００３４】
本発明の第２６の態様によれば、コンピュータにプロセスフローの分析処理を実行させるためのプログラムであって、コンピュータに、前記プロセスフローの影響を受ける領域をカバーする視野を有する少なくとも１台のビデオカメラを使用してビデオ記録を作成するステップと、前記ビデオ記録の視野において少なくとも１つの関心領域を特定するステップと、前記関心領域において背景画像を決定するステップと、前記関心領域における動きのある部分を検出することで、前記ビデオ記録をそれぞれが、動きの検出時に始まり、動きの停止時に終わるセグメントにセグメント化するステップとを実行させる。
【発明の効果】
【００３５】
目立たない形でのビジネスプロセス調査を可能にし、調査に要する時間を短縮することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
本発明の他の態様や特徴は、以下の図面を参照して作成した詳細な説明から明らかになるであろう。この詳細な説明と図面は、添付の特許請求の範囲によって定められる本発明の種々の実施形態の種々の非限定的な例を提供していることを理解されたい。
【００３７】
図１（Ａ）は、調査対象のビジネスプロセスに対して定められた視野をカバーするように配置された数台のカメラを有する本発明の１実施形態を示す。この調査対象のビジネスプロセスは、手前のセクション１０５と、例えば倉庫１１０などの奥の部屋とを有する閉鎖した領域１００内で行われる。顧客の出入口１１５が手前の領域１０５に通じ、従業員用ドア１２０が奥の部屋に通じる。手前の部屋には幾つかの商品陳列棚１４０Ａ−１４０Ｅがあり、顧客はこれらの棚には手が届く。もう１つの商品陳列棚１３５がカウンター１２５の後ろに設けられており、顧客はこの棚には手が届かない。商品陳列棚１３５にある商品に手が届くのは、破線で示した楕円形１５５で特定した領域内で働くとされる従業員だけである。この従業員が、レジ１３０を含むカウンター１２５も受け持つ。この例では、この環境内で行われるビジネスプロセスを調査することが望まれる。そのためには、一般的な顧客の行動、例えば、顧客は店に入ってからまずどのカウンターを見るのか、どの商品カウンターが最高の売り上げを出すのか、どの領域が最も無視されやすいか、顧客が所望の商品を見つけるまでにどのくらい時間がかかるか、といったことを研究することが有益である。また、従業員の行動、例えば、従業員が平均的な顧客を接客するのにどのくらい時間がかかるか、どういった種類の取引が受け入れがたいほどに長時間かかるか、などといったことを研究することも有益である。
【００３８】
こういった研究を実行するためには、本発明の本実施形態によると、種々のカメラ１５０Ａ−１５０Ｄを種々の場所に配置し、それぞれが定められた視野をカバーする。図示されていないが、床領域を視野としてカバーするように下を向いた天井カメラを使用して、さらなる撮影範囲を得ることもできる。各カメラについて、視野内の関心領域（ＲＯＩ,
region of interest）を定める。関心領域は、予め画像の特徴部分を設定しておき、それを画像中から探索して特定する、画像処理により特定色の分布の面積が所定値以上の部分を関心領域として設定するなど、公知の方法を使用することができる。最高の結果を得るためには、関心領域内に動的な背景が現れないように関心領域を選択するとよい。背景画像は、各関心領域について決められる。そして、種々の周知の方法を使用して、背景画像と比較して動きを検出することができる。周知の方法には、例えば、差分絶対値和（ＳＡＤ, sub of absolute difference)、Ｌｕｃａｓ−Ｋａｎａｄｅオプティカルフロー（ＬＫＦ, Lucas-Kanade Optical Flow)、正規化相関（ＮＣ, Normalized Correlation)などがある。即ち、現行フレームと背景フレームとの差を検出することで、関心領域における動きを検出する。この動きを追跡して、動きの軌跡をプロットすることができる。動き検出を使用して、ビデオを検出された動きのセッションにセグメント化する。調査員がセッションをナビゲートするのを助けるために、こういったセッションのインデックスを作成することができる。また、調査員がセッションをナビゲートするのを助けるために、例えば、モニタスクリーン上にグラフィック形式でタイムラインを提供することもできる。本発明での使用に適した監視追跡アルゴリズムの１つが、英国のレディング大学のニルス・ティー・シーベルによって開発された人の追跡を読み取る（Reading People Tracker）である。
【００３９】
１実施形態によると、背景フレームと動き検出との比較は赤−緑−青（ＲＧＢ）の色空間で行われるが、別の実施形態によると色相−彩度−輝度（ＨＩＳ）空間で実行される。１実施形態によると、誘導雑音を減らすためだけに差分絶対値和法を色相チャンネルに適用する。さらに別の実施形態によると、色相チャンネルの差の加重和が計算されるように、この方法を変更する。１実施形態によると、この加重は現行画像における現行ピクセルの彩度値に相関する。
【００４０】
さらに別の実施形態によると、雑音は、輝度チャンネルのばらつきに対して信号を正規化することで、除去される。この目的のために、正規化相関法を使用できる。図２は、関心領域内の背景画像と現行画像との正規化相関の一例を示し、ここでＹ軸は１−正規化相関値であり、Ｘ軸はフレーム番号である。よく分かるように、曲線が０に近いときは現行画像が背景画像に似ていることを示し、何の動きもないことを意味する。しかしながら曲線が高くなったときは、現行画像と背景との間に差があることを示し、したがって現行画像内の動きがあることを示す。
【００４１】
図３は、Ｌｕｃａｓ−Ｋａｎａｄｅオプティカルフロー法を使用した動き検出の一例を示す。図２と図３の比較から分かるように、正規化相関による結果とＬｕｃａｓ−Ｋａｎａｄｅオプティカルフロー法による結果が常に一致するとは限らない。即ち、いずれかの方法のみによる動きの表示では、十分に信頼性のあるものとはいえない。したがって、動きの自動検出に対する高い信頼性を実現するために改善された方法が必要となる。本発明の１実施形態によると、よりよい結果を得るために、差分絶対値和、Ｌｕｃａｓ−Ｋａｎａｄｅオプティカルフロー、正規化相関の結果を組み合わせる。こういった３つの方法による結果の最適な組み合わせを決定するために、２値分類器の教師あり学習法を使用している。主要フレームの関心領域に顧客がいるかどうかを示すのに、２つのクラスラベル（１と０）を使用する。
【００４２】
図４は、本発明の１実施形態に係るシステムを示す。ビデオカメラ４１０、４２０、４３０がビジネスプロセスの行われる領域に配置され、それぞれの視野がそのビジネスプロセスの関心点をカバーするように位置している。こういったカメラ４１０、４２０、４３０は、モニタ４００を有するＰＣ４６０などのプロセッサに接続する。ＰＣ４６０は、カメラを制御し本発明の方法を実行するようにプログラムされる。任意で、カメラ４１０、４２０、４３０が撮影したビデオのための大きな記憶領域を提供するために、ストレージシステム４４０がＰＣ４６０に接続する。また、遠隔処理のために任意でＰＣをサーバ４５０に接続してもよい。
【００４３】
図１（Ｂ）は、検出された動きをプロットした軌跡の一例を示す。上述のように、動きの軌跡は動きを使用して描くことができる。この例では、顧客が最初に商品陳列棚１４０Ｂの中央セクションに近づいたことを示している。そしてこの顧客はカウンター１２５に進み、すぐに商品陳列棚１４０Ｅへと向かい、カウンター１２５に戻っている。そしてこの顧客は手前の領域から出ていく。もしこういった軌跡が時間と共に繰り返されていることが分かったら、棚１４０Ｅにある商品を探している顧客は最初に棚１４０Ｂに引き付けられ、従業員に問い合わせた場合のみ棚１４０Ｅにある商品を探しに進む、ということを意味している可能性がある。したがって、棚１４０Ｂが誤解を招きやすいのかもしれないし、または棚１４０Ｅの特定の商品の配置が不適切でこの商品をカウンター１４０Ｂに移動したほうがいいのかもしれない。複数のトレースを提供するために、各動き検出をスクリーン上で異なる色を使用して描くなどしてもよい。さらに、本発明の１実施形態によると、こういったトレースを定義済みパラメータにしたがってクラスタ化して、動きのクラスタを作成する。クラスタ化のパラメータは、例えば、動きの領域、動きの頻度、動きの速度、動きの時刻、などでよい。もちろん、クラスタを作成するのに幾つかのパラメータを一緒に使用することもできる。
【００４４】
図１（Ｃ）は、１台のカメラについて視野と関心領域を設定する一例を示す。図１（Ｃ）に示すように、カメラ１５０Ｄは破線の矩形１６２によって示される視野を有する。即ち、カメラ１５０Ｄに接続するモニタ上に示される画像は、矩形１６２の視野内の要素からなる。一例として、２つの関心領域が破点線の矩形１６４と１６６によって示されている。関心領域１６４内で動きが検出された場合、顧客がカウンターに近づいてきたと理解できる。その一方で関心領域１６６において動きが検出された場合は、従業員が持ち場領域内にいることを示し、関心領域１６６内で何の動きも検出されない場合は、その従業員が持ち場領域を離れていることを示す。
【００４５】
本明細書中で説明した方法およびシステムを２つの場所でテストし、この２つの場所で撮影した種々のビデオを使用してビジネス方法を研究した。例えば、図５は、それぞれの場所にいた顧客の平均数を３０分ごとの増加で表す図表である。その一方で図６は、それぞれの場所にいた顧客の最大数を３０分ごとの増加で表す図表である。こういった図は、例えば、各関心領域で顧客の数（検出された動き）に注意することで作成できる。図７は、顧客対応可能な従業員の数を表す図表である。顧客の数を顧客対応可能な従業員の数で割り、図８に示すように１日の種々の時間帯における顧客対従業員比を求める。これによって、顧客の量と従業員の許容範囲に関する情報がもたらされる。
【００４６】
第２の尺度は、顧客取引の長さである。図９は、取引の持続時間（秒）にしたがってグループ化された取引の数を表す図表である。よく分かるように、取引の大部分は約１分間持続し、ほとんど全ての取引は３分未満持続する。顧客の滞在の平均的な長さ、ある取引のカテゴリー（例えば、手紙の投函、荷物の発送、切手の購入など)に対する顧客の滞在の平均的な長さなどにしたがって、これをさらに分析することができる。待ち時間対実際の取引時間を分析することで、取引の時間をさらに分析することができる。即ち、待ち時間に対する取引時間の比を計算し追跡することで、顧客の不満の潜在的原因を理解することができる。例えば、この比が０．１ならば、顧客は実際の取引がかかる時間の１０倍の時間待たなければならないことを意味する。
【００４７】
従業員の配置を決めるために種々のタスクを分析することもできる。例えば、図１０はサービスルームへの出入りを示す。この図が示すところによると、その多くが朝に生じ、もう１つの群は午後１２：２０−２：３０に生じている。したがって、これにしたがって従業員の配置を計画することができる。即ち、こういった時間帯にサービスルームに追加の応援を提供すればよい。
【００４８】
繰り返しとやり直しの問題を研究するために本発明の方法を使用することもできる。即ち、ビデオストリームを分析することで、完了するまでに反復行動をとる取引に注目することができる。こういったプロセスは、行動の繰り返しを避けるために行動を整理してまとめることで、改善する可能性がある。同様に、前の誤りを正すためにやり直しを繰り返すことになるプロセスを分析することで、非効率性や質の改善について研究することができる。
【００４９】
本発明のほんの幾つかの実施形態を本明細書中で具体的に説明してきたが、多数の変更を本発明の趣旨や範囲から逸脱することなく行えることは明らかであろう。さらに、明細書と特許請求の範囲の読みやすさを高めるという目的だけのために、幾つかの用語を交換可能に使用してきた。これは使用している用語の一般性を低下させることを意図しておらず、こういった用語は、特許請求の範囲を本明細書中で説明した実施形態に制限するものと解釈されるべきではないことに注目されたい。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１（Ａ）】調査対象のビジネスプロセスに対して定められた視野をカバーするように配置された数台のカメラを有する本発明の１実施形態を示す。
【図１（Ｂ）】検出された動きをプロットした軌跡の一例を示す。
【図１（Ｃ）】１台のカメラについて視野と関心領域を設定する一例を示す。
【図２】関心領域内の背景画像と現行画像との正規化相関の一例を示す。
【図３】Ｌｕｃａｓ−Ｋａｎａｄｅオプティカルフロー法を使用した動き検出の一例を示す。
【図４】本発明の１実施形態に係るシステムを示す。
【図５】それぞれの場所にいた顧客の平均数を３０分ごとの増加で表す図表である。
【図６】それぞれの場所にいた顧客の最大数を３０分ごとの増加で表す図表である。
【図７】顧客に対応可能な従業員数を表す図表である。
【図８】１日の種々の時間帯の顧客対従業員比を示す。
【図９】取引の持続時間（秒）に応じてグループ化された取引の数を表す図表である。
【図１０】サービスルームへの出入りを表す図表である。
【図１（Ａ）】
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【図１（Ｂ）】
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【図１（Ｃ）】
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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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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