(57)【要約】【課題】人の行動を分析する行動分析システムを提供することで、例えば、目視により検出や収集や分析を行う場合にかかっていた作業負担を無くす。【解決手段】人の行動を分析する行動分析システムでは、人を検出する複数のセンサＡ１〜Ａ４をそれぞれ異なる位置を検出対象位置として備えるとともに、複数のセンサＡ１〜Ａ４による検出結果の情報を収集する収集手段と、収集手段により収集された情報に基づいて人の行動を分析する分析手段と、を備えた。図示の例では、商品棚１１の棚板１２の下側に複数のセンサＡ１〜Ａ４を内蔵したセンサボックス１が設置されており、情報処理装置３がセンサ監視装置２を介して複数のセンサＡ１〜Ａ４による検出結果の情報を収集して分析する。【選択図】  図１
2008033401.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人の行動を分析する行動分析システムにおいて、
人を検出する複数のセンサをそれぞれ異なる位置を検出対象位置として備えるとともに、
前記複数のセンサによる検出結果の情報を収集する収集手段と、
前記収集手段により収集された情報に基づいて人の行動を分析する分析手段と、を備えた、
ことを特徴とする行動分析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人の行動を分析する行動分析システムに関し、例えば、商品棚に置かれた商品を見る人（消費者）の行動を分析するのに適した行動分析システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、商品棚に置かれた商品を見る消費者の行動として、商品棚の前における消費者の動きの線（動線）を記録することは、消費者の商品への関心などを推測するために大いに役に立つ。しかしながら、従来では、主に、消費者の行動を人の目視により記録することが有効な手段であり、その負担が非常に大きかった。
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−９７５１２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述のように、商品棚の前における消費者の行動などを分析することを人により行うと大きな負担がかかるため、このような分析をシステム化することが要求されており、更に、良好な分析を行うための構成が必要とされていた。
本発明は、このような従来の事情に鑑み為されたもので、人の行動を分析する行動分析システムを提供することを目的とし、良好な分析を行うことを図る。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するため、本発明に係る行動分析システムでは、次のような構成により、人の行動を分析する。
すなわち、それぞれ異なる位置を検出対象位置として設けられた複数のセンサが人を検出し、収集手段が前記複数のセンサによる検出結果の情報を収集し、分析手段が前記収集手段により収集された情報に基づいて人の行動を分析する。
従って、人の検出、人の検出結果の収集、人の検出結果に基づく人の行動の分析をシステムにより自動的に行うことができ、例えば、目視により検出や収集や分析を行う場合にかかっていた作業負担を無くすことができる。
【０００６】
ここで、複数のセンサの数としては、種々な数が用いられてもよい。
また、複数のセンサのそれぞれの検出対象位置としては、種々な位置が用いられてもよく、例えば、複数のセンサによる検出結果の全体により人の行動パターンを分析し易い位置が用いられるのが好ましい。具体例として、監視対象となる領域における複数の異なる位置を各センサによる検出対象位置とする態様が用いられ、一例として、人が通過や滞在などすると予想される横方向或いは他の方向に等間隔又は任意の間隔で並ぶ複数の異なる位置を各センサによる検出対象位置とする態様を用いることができる。
【０００７】
また、各センサによる検出結果の情報に基づいて、各センサによる検出対象位置に人が存在していたときと人が存在していなかったときが特定される。
また、複数のセンサによる検出結果の情報に基づいて人の行動を分析する手法としては、種々な手法が用いられてもよく、例えば、各センサにより検出された人の検出時間帯を単純に合成してパターン化（グループ化）する手法や、或いは、各センサにより検出された人の検出時間帯を所定の条件に基づいて合成してパターン化（グループ化）する手法などを用いることができる。
【発明の効果】
【０００８】
以上説明したように、本発明に係る行動分析システムによると、それぞれ異なる位置を検出対象位置として設けられた複数のセンサにより人を検出し、これら複数のセンサによる検出結果の情報を収集し、収集された情報に基づいて人の行動を分析するようにしたため、人の検出、人の検出結果の収集、人の検出結果に基づく人の行動の分析をシステムにより自動的に行うことができ、例えば、目視により検出や収集や分析を行う場合にかかっていた作業負担を無くすことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
本発明に係る実施例を図面を参照して説明する。
本実施例では、商品棚の前における消費者の行動を分析するシステムに本発明を適用した場合を示す。ここで、消費者は、店の中に設置された商品棚の前を移動することや商品棚の前に立ち止まって商品を手に取ることなどを行う客である。
【００１０】
図１には、本発明の一実施例に係る行動分析システムの構成例を示してある。
本例の行動分析システムは、人（人物）を検出するための４個のセンサＡ１〜Ａ４を並列して内蔵したセンサボックス１と、センサ監視装置２と、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）から構成されてセンサＡ１〜Ａ４による検出結果の収集機能や分析機能を有する情報処理装置３を備えている。
各センサＡ１〜Ａ４とセンサ監視装置２とはＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの有線のケーブルで接続されており、センサ監視装置２と情報処理装置３とはＬＡＮなどの有線のケーブルで接続されている。なお、有線のケーブルを介した通信の代わりに、無線の回線を介した無線通信が用いられてもよい。
【００１１】
また、管理の対象となる商品棚１１が有する複数の棚板のうちの或る棚板１２の下側に、センサボックス１が設置されている。４個のセンサＡ１〜Ａ４は、商品棚１１を正面から見たときに横方向（幅方向）に並べられるように配置される。本例では、センサボックス１は細長い一体型の筐体から構成されており、その内部に４個のセンサＡ１〜Ａ４が等間隔で並べられている。
商品棚１１の各棚板の上側には、商品が陳列される。
【００１２】
ここで、本例では、４個のセンサＡ１〜Ａ４として、同じ種類のセンサが用いられており、例えば、光遮断式の赤外線センサが用いられている。
なお、センサとしては、種々なものが用いられてもよく、例えば、温度感知式の赤外線センサなどが用いられてもよい。また、２種類以上のセンサが組み合わせて用いられてもよい。また、複数のセンサの数や配置の仕方としては、種々な態様が用いられてもよい。
【００１３】
また、複数のセンサＡ１〜Ａ４は、例えば、常時オン（検出する状態）にされてもよく、或いは、各センサ毎に時間的にオンとオフ（検出しない状態）が切り替えられてもよい。
また、１個のセンサに複数（例えば、８個など）の検出素子が設けられている構成が用いられてもよく、各検出素子が時間的にオンオフ切替されてもよい。
【００１４】
また、本例では、各センサＡ１〜Ａ４により人を検出することが主な目的であるため、人以外の物を検出してしまう（誤検出してしまう）ことを少なくするような位置にセンサＡ１〜Ａ４が設置されるのが好ましく、例えば、各センサＡ１〜Ａ４を消費者が押すカートより高い位置となるように設置することも好ましく、また、商品棚１１を正面から見たときの縦方向（高さ方向）の複数箇所にセンサを設けて人の検出精度を高めるような構成が用いられてもよい。
【００１５】
本例の行動分析システムにより行われる動作の概要を示す。
各センサＡ１〜Ａ４は、それぞれの設置位置に対応した位置について、商品棚１１の前に存在する人を検出するための赤外線を発信し、その反射波の受信信号をセンサ監視装置２へ出力する。ここで、本例では、センサＡ１〜Ａ４は人が存在するときも存在しないときもその検出結果の信号をセンサ監視装置２へ出力する構成としたが、他の構成例として、センサＡ１〜Ａ４が人を検出したときにのみその検出結果の信号をセンサ監視装置２へ出力するようなイベント起動型の信号発信の構成を用いることも可能である。
【００１６】
センサ監視装置２は、例えば、Ａ／Ｄ（Ａｎａｌｏｇ  ｔｏ  Ｄｉｇｉｔａｌ）変換機能を有しており、各センサＡ１〜Ａ４から入力された検出結果の信号をアナログ信号からデジタル信号へ変換して、情報処理装置３へ出力する。
情報処理装置３は、上位の装置であり、センサ監視装置２から入力された各センサＡ１〜Ａ４による検出結果の情報を取得（収集）し、取得した情報をメモリに記録することや、取得した情報を分析するための情報処理を実行することや、取得した情報などを表示画面に表示することなどを行う。情報処理装置３は、例えば、情報処理を実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）や、情報を記録するメモリや、情報を表示する表示画面や、キーボードやマウスなどからなり情報や指示を入力する入力部などを備えている。
【００１７】
ここで、情報処理装置３では、消費者の行動を分析するための処理手順を記述したプログラムが予めメモリに記憶されており、ＣＰＵが当該プログラムに従って、取得された複数のセンサＡ１〜Ａ４による検出結果の情報を用いて各種の分析を行う。同様に、情報の記録や表示などの他の処理についても、例えば、その処理手順を規定するプログラムが情報処理装置３のメモリに予め記憶されており、そのプログラムに従って各種の処理が実行される。
また、情報処理装置３では、例えば、ユーザ（人）からの指示に応じて情報の検索或いは情報の表示などを行うといったように、ユーザからの入力に応じてそれに従った処理を実行することも可能である。
【００１８】
情報処理装置３では、例えば、各センサＡ１〜Ａ４による検出結果の情報を時間の経過と共にメモリに逐一記録した後に、所定の期間における検出結果の情報をメモリから読み出し、その情報を分析して、消費者の通過や滞在（立ち止まり）を特定する動線データを抽出することや、或いは、消費者の人数を推定することなどを行う。
なお、本例のように、各センサＡ１〜Ａ４が人の存在の有無に関係なく検出結果の情報を情報処理装置３へ送る構成では、例えば、人が存在しないときの背景の情報と人が存在するときの情報との差分の情報を取得し、当該差分の情報に基づいて人の有無を特定することが可能である。また、他の構成例として、各センサＡ１〜Ａ４が人が存在するときにのみ検出結果の情報を情報処理装置３へ送る構成では、その情報により人の有無を特定することが可能である。
【００１９】
以上のように、本例の行動分析システムでは、商品棚１１の前における消費者の存在を複数のセンサＡ１〜Ａ４により検出（測定）し、各センサＡ１〜Ａ４による消費者の検出順序や検出時間などに基づいて消費者の行動パターン（動き）を分析することができ、消費者の行動パターンに関する各種の情報について記録や編集や分析（解析）や表示などを行うことができる。
従って、本例の行動分析システムでは、例えば人海戦術によって商品棚の前における消費者の行動を目視により逐一記録するような負担の大きい作業を省略することができ、機械主導で自動的に同等な動線データを取得して記録することが可能である。そして、消費者が取る行動パターン（動き）に基づいて、陳列された商品に対する消費者の関心度を算出することなどが可能である。
【実施例１】
【００２０】
本発明の第１実施例を説明する。
本例では、図１に示される行動分析システムの情報処理装置３により行われる分析処理の一例を示す。
なお、本例では、センサＡ１を左側に設置されたセンサ１とし、センサＡ２を中央左側に設置されたセンサ２とし、センサＡ３を中央右側に設置されたセンサ３とし、センサＡ４を右側に設置されたセンサ４として、説明する。
本例の分析処理では、４個のセンサＡ１〜Ａ４により消費者を検出した時間帯についてパターンマッチング（グループ化）を行い、パターンマッチングの手法として、４個のセンサＡ１〜Ａ４により消費者を検出した時間帯について単純に和を取る手法を用いる。
【００２１】
図２（ａ）、（ｂ）を参照して、本例のパターンマッチング処理の手法を説明する。
図２（ａ）には、センサ検出結果の一例を示してある。グラフの横軸は或る日付における連続した時間帯の時刻を表しており、縦軸は４個のセンサ１〜４のそれぞれによる検出結果を表しており、各センサ１〜４について人が検出された時間帯が黒線で表されている。
図２（ｂ）には、図２（ａ）に示されるセンサ検出結果についてパターンマッチング処理を行った結果を示してある。グラフの横軸は図２（ａ）と同様な時刻を表しており、縦軸にはパターンマッチング結果のパターン（黒線）を表示する行を２つ設けてある。なお、本例では、この行として２つの行（パターン１、パターン２）を設けたが、他の構成例として、１つ或いは３つ以上の行が設けられてもよい。
【００２２】
図示されるように、本例のパターンマッチング処理では、図２（ａ）に示される左側から１〜４番目の４個の黒線は４個のセンサ１〜４により時間的に重複部分をもって検出されたものであることから、図２（ｂ）の左側に示されるように、１個の連続した黒線（パターン１）とされ、つまり、１人の消費者がその間ずっと商品棚１１の前にいたとされる。なお、具体的には、パターンマッチング処理後の黒線は、合成される複数の黒線について、時間的に最初の黒線の開始時刻から時間的に最後の黒線の終了時刻までを連続させてつなげたものとなる。
【００２３】
同様に、本例のパターンマッチング処理では、図２（ａ）に示される左側から５〜８番目の４個の黒線は４個のセンサ１〜４により時間的に重複部分をもって検出されたものであることから、図２（ｂ）の右側に示されるように、１個の連続した黒線（パターン２）とされ、つまり、１人の消費者がその間ずっと商品棚１１の前にいたとされる。
また、図２（ａ）に示される左側から４番目の黒線と５番目の黒線とは時間的に重複部分を有しておらず間隔が空いているため、これらの黒線の間は１個にはまとめず、例えば、パターン１とパターン２とは別の消費者（或いは、同じ消費者であるが一度離れた後に戻ってきた者）を検出したものであると推定する。
【００２４】
ここで、本例のパターンマッチング処理では、基本的には、時間的に離隔した人の検出時間帯（図２（ａ）における黒線）はまとめないが、例えば、２個の検出時間帯の間の時間間隔が所定の閾値以下（又は、所定の閾値未満）である場合には、時間間隔が空いていないとみなして、これら２個の検出時間帯をつなげるような処理を行うことも可能である。この処理は、例えば、同一のセンサによる検出結果について適用されてもよく、或いは、異なるセンサによる検出結果について適用されてもよく、或いは、これら両方について適用されてもよい。
以上のように、本例のパターンマッチング処理では、簡易な処理により消費者の行動を分析することができ、例えば、消費者が１人であるときにはその行動パターンを完全に捉えることができる。
【実施例２】
【００２５】
本発明の第２実施例を説明する。
本例では、図１に示される行動分析システムの情報処理装置３により行われる分析処理の一例を示す。
なお、本例では、センサＡ１を左側に設置されたセンサ１とし、センサＡ２を中央左側に設置されたセンサ２とし、センサＡ３を中央右側に設置されたセンサ３とし、センサＡ４を右側に設置されたセンサ４として、説明する。
本例の分析処理では、４個のセンサＡ１〜Ａ４により消費者を検出した時間帯についてパターンマッチング（グループ化）を行い、パターンマッチングの手法として、所定の条件（条件０）〜（条件４）に基づく手法を用いる。
【００２６】
本例のパターンマッチング処理の条件を説明する。
本例では、（条件０）〜（条件４）を満たす場合に、１人のパターン（１個のパターン）とする。また、本例では、センサ１〜４による検出開始時刻の順に処理を行っていく、つまり、検出開始時刻が早い方から順に処理を行っていく。
（条件０）は、複数のセンサ１〜４のうちで、検出開始時刻が最小である（つまり、時間的に最も早い）データ（本例では、人の検出時間帯）を検出したセンサを、最初の基準となるセンサとする条件である。
【００２７】
また、１人の消費者の通過や滞在がある場合には、連続した位置及び連続した時間にセンサによる人の検出が発生すると推測されるため、（条件１）及び（条件２）を設ける。
（条件１）は、基準となるセンサにより検出されたデータに対して、パターンマッチング処理の対象とするデータとしては、基準となるセンサに対して隣り合うセンサにより検出されたデータを用いる条件である。本例では、センサ１に隣り合うのはセンサ２であり、センサ２に隣り合うのはセンサ１及びセンサ３であり、センサ３に隣り合うのはセンサ２及びセンサ４であり、センサ４に隣り合うのはセンサ３であり、このような隣り合うセンサを識別する情報が予め情報処理装置３などに設定されて記憶されている。
【００２８】
（条件２）は、基準となるセンサにより検出されたデータに対して、パターンマッチング処理の対象とするデータとしては、基準となるセンサにより検出されたデータに対して検出時間帯が連続している（本例では、検出時間帯に重複部分がある）データを用いる条件である。
ここで、２個のデータが連続している条件として、本例では、（基準となるセンサにより検出されたデータの開始時刻≦パターンマッチング処理の対象とするデータの開始時刻≦基準となるセンサにより検出されたデータの終了時刻）という条件を用いる。
【００２９】
また、人が通過や滞在する場合には、検出された時刻がより遅い位置に対応したセンサの方へ移動したと推測されるため、（条件３）を設ける。
（条件３）は、パターンマッチング処理の対象とするデータの検出終了時刻が、基準となるセンサにより検出されたデータの検出終了時刻より大きい（つまり、時間的に遅い）場合には、当該パターンマッチング処理の対象とするデータを検出したセンサを次の基準センサとする条件である。
また、分析に当たってデータから人の行動パターンを過剰に換算しないようにするため、（条件４）を設ける。
（条件４）は、１個の検出データ（同一の検出データ）は、複数のパターンにマッチングされないようにする条件である。
【００３０】
本例では、処理対象となる最初の検出データ（本例では、人の検出時間帯）から開始して、上記した（条件０）〜（条件４）に基づいて、センサ１〜４による検出データをグループ化していき、パターンの連続性が途切れた場合には、そこまでを１人の消費者の行動パターンとしてカウントする。
そして、その途切れた時刻を基準として、再び、同様にパターンマッチング処理を続けていき、処理対象となる最後の検出データまで処理を行う。つまり、同時に２人以上の通過や滞在がある場合には、１回のパターンマッチング処理ではカウントできない検出データ（未カウントのログ）が発生するが、この場合には、未カウントのログに対して、（条件０）〜（条件４）に基づいて、２回目（或いは、３回目以降）のパターンマッチング処理を行う。
【００３１】
図３（ａ）、（ｂ）を参照して、（条件１）に基づくパターンマッチング処理の具体例を示す。
図３（ａ）には、センサ検出結果の一例を示してある。グラフの横軸は或る日付における連続した時間帯の時刻を表しており、縦軸は４個のセンサ１〜４のそれぞれによる検出結果を表しており、各センサ１〜４について人が検出された時間帯が黒線で表されている。また、基準となるセンサが星印で示されており、１個にまとめる検出時間帯（図３（ａ）における黒線）が点線で囲まれている。
図３（ｂ）には、図３（ａ）に示されるセンサ検出結果についてパターンマッチング処理を行った結果を示してある。グラフの横軸は図３（ａ）と同様な時刻を表しており、縦軸にはパターンマッチング結果のパターン（黒線）を表示する行を２つ設けてある。なお、本例では、この行として２つの行（パターン１、パターン２）を設けたが、他の構成例として、１つ或いは３つ以上の行が設けられてもよい。
【００３２】
図３（ａ）に示される左側から１番目の黒線はセンサ２により検出されたものであることから、（条件０）により、当該センサ２が最初の基準となるセンサとなる。そして、図３（ａ）に示される左側から２番目の黒線はセンサ１により検出されたものであり、センサ２とセンサ１とは隣り合うセンサであるため、図３（ｂ）に示されるように、これら２個の黒線は１人の消費者のパターンとしてパターンマッチング（グループ化）されて、１個の黒線にまとめられる。
同様に、図３（ａ）に示される左側から３番目の黒線と４番目の黒線についても、図３（ｂ）に示されるように、１個の黒線にまとめられる。
これに対して、図３（ａ）に示される左側から５番目の黒線はセンサ２により検出されたものであり、６番目の黒線はセンサ４により検出されたものであり、これらのセンサ２、４は隣り合うセンサではないため、図３（ｂ）に示されるように、これら２個の黒線は１個にはまとめられず、例えば別の人（或いは、同じ人でも一度離れた人）の検出結果であると推測される（パターン１、２）。
【００３３】
図４（ａ）、（ｂ）を参照して、（条件２）に基づくパターンマッチング処理の具体例を示す。
図４（ａ）には、センサ検出結果の一例を示してある。
図４（ｂ）には、図４（ａ）に示されるセンサ検出結果についてパターンマッチング処理を行った結果を示してある。
なお、図４（ａ）、（ｂ）に示されるグラフの表示の仕方は、図３（ａ）、（ｂ）の場合と同様である。
【００３４】
図４（ａ）に示される左側から１番目の黒線と２番目の黒線は時間的に連続しているため、図４（ｂ）に示されるように、これら２個の黒線は１人の消費者の行動パターンとしてパターンマッチング（グループ化）されて、１個の黒線にまとめられる。
同様に、図４（ａ）に示される左側から３番目の黒線と４番目の黒線についても、図４（ｂ）に示されるように、１個の黒線にまとめられる。
これに対して、図４（ａ）に示される左側から５番目の黒線と６番目の黒線は時間的に連続していないため、図４（ｂ）に示されるように、これら２個の黒線は１個にはまとめられず、例えば別の人（或いは、同じ人でも一度離れた人）の検出結果であると推測される。
【００３５】
図５（ａ）、（ｂ）を参照して、（条件３）に基づくパターンマッチング処理の具体例を示す。
図５（ａ）には、センサ検出結果の一例を示してある。
図５（ｂ）には、図５（ａ）に示されるセンサ検出結果についてパターンマッチング処理を行った結果を示してある。
なお、図５（ａ）、（ｂ）に示されるグラフの表示の仕方は、図３（ａ）、（ｂ）の場合と同様である。
【００３６】
図５（ａ）に示される左側から１〜３番目の黒線については、１番目の黒線に対応したセンサ２が最初の基準となるセンサになり、これに対してセンサ３により検出された２番目の黒線がパターンマッチング対象となり、２番目の黒線の方が１番目の黒線より検出終了時刻が大きいため、基準となるセンサがセンサ２からセンサ３へ移動する。続いて、センサ３を基準となるセンサとして、センサ４により検出された３番目の黒線がパターンマッチング対象となり、３番目の黒線の方が２番目の黒線より検出終了時刻が大きいため、基準となるセンサがセンサ３からセンサ４へ移動する。そして、センサ４を基準とすると、本例では、それにパターンマッチングする他の黒線は無く、図５（ｂ）に示されるように、１〜３番目の３個の黒線が１個の黒線にまとめられる。
【００３７】
これに対して、図５（ａ）に示される左側から４〜６番目の黒線については、４番目の黒線に対応したセンサ２が基準となるセンサになり、これに対してセンサ３により検出された５番目の黒線がパターンマッチング対象となり、図５（ｂ）に示されるように、これら２個の黒線は１個の黒線（パターン１）にまとめられるが、５番目の黒線の方が４番目の黒線より検出終了時刻が小さいため、基準となるセンサは移動しない。このため、基準となるセンサはセンサ２のままとなり、本例では、それにパターンマッチングする他の黒線は無い。そして、次の６番目の黒線に対応したセンサ４が次の基準となるセンサとされ、図５（ｂ）に示されるように、６番目の黒線は４、５番目の黒線とは別のパターン（パターン２）としてグループ化される。
【００３８】
図６（ａ）、（ｂ）を参照して、（条件４）に基づくパターンマッチング処理の具体例を示す。
図６（ａ）には、センサ検出結果の一例を示してある。
図６（ｂ）には、図６（ａ）に示されるセンサ検出結果についてパターンマッチング処理を行った結果を示してある。
なお、図６（ａ）、（ｂ）に示されるグラフの表示の仕方は、図３（ａ）、（ｂ）の場合と同様である。
【００３９】
図６（ａ）に示される１番目の黒線に対応したセンサ１が最初の基準となるセンサになり、本例のパターンマッチング処理の条件（条件０）〜（条件４）に従って、点線で囲まれた１番目の黒線、３番目の黒線、４番目の黒線、５番目の黒線の順に、パターンマッチング（グループ化）されて、図６（ｂ）に示されるように、これら４個の黒線が１個の黒線（パターン１）にまとめられる。
次に、残った左側から２番目の黒線についてパターンマッチング処理を行うと、まず、２番目の黒線に対応したセンサ４が基準となるセンサとなり、（条件４）が無ければセンサ３による４番目の黒線がパターンマッチング対象になるが、（条件４）により１回目のパターンマッチングでグループ化された４番目の黒線は除かれるため、パターンマッチング対象にはならず、図６（ｂ）に示されるように、２番目の黒線はそれのみで別のパターン（パターン２）とされる。
【実施例３】
【００４０】
本発明の第３実施例を説明する。
本例では、図１に示される行動分析システムの情報処理装置３により行われる検索処理や表示処理について説明する。なお、分析処理としては、例えば各実施例（第１実施例〜第２実施例）で説明されるものなど、種々なものが用いられてもよい。
【００４１】
（１）検索処理について説明する。
本例の情報処理装置３では、各センサＡ１〜Ａ４により検出された情報や、その情報を分析して取得した分析結果の情報などをメモリに記録してあり、これらの過去の情報をユーザからの指示に応じて検索して、検索した情報を画面に表示すること或いはプリンタにより印刷することなどを行う。
具体的には、情報処理装置３では、ユーザにより入力部が操作されて検索キーや検索指示が入力されると、入力された検索キーを用いてメモリの記録内容から対応する情報を検索し、検索した情報を画面に表示することなどを行う。
ここで、検索キーとしては、種々なものが用いられてもよく、例えば、ユーザ名、データ名、対象とした商品棚１１の名称或いは識別情報、検出した日付や時間、他の属性などを用いることができる。
【００４２】
（２）センサ検出量の表示処理について説明する。
本例では、全てのセンサＡ１〜Ａ４について、所定の期間において、人の存在が検出された時間の長さを合計した値をセンサ検出量とする。なお、他の構成例として、１個又は２個以上の任意の数のセンサについて、所定の期間において、人の存在が検出された時間の長さを合計した値をセンサ検出量とすることも可能である。
図７には、ユーザにより指定された日付におけるセンサ検出量の表示の一例を示してある。グラフの横軸は時刻を表しており、本例では、１時間が１２分割されて、つまり、５分を単位時間として、単位時間毎のセンサ検出量が示されている。単位時間毎のセンサ検出量は、その単位時間内に人の存在が検出された時間の合計値となる。
【００４３】
本例では、センサ検出量に関して３個の閾値（１２０秒、２４０秒、６００秒）が情報処理装置３に設定されて記憶されており、センサ検出量の大きさに応じて色分けして表示する。なお、閾値としては、種々な値に設定や変更することが可能である。
色分けとしては、種々な態様が用いられてもよく、一例として、６００秒超は赤色、２４０〜６００秒はオレンジ色、１２０〜２４０秒は黄色、０〜１２０秒は黄緑色、０秒はグラフ背景色（例えば、ラベンダー色）といった態様を用いることができる。
【００４４】
また、情報処置装置３では、ユーザにより任意の５分間の部分が指定（例えば、クリック）されると、画面の下部に、例えば単位時間を１分とした場合におけるセンサ検出量のように、指定された部分について、より詳細な検出結果のグラフを表示する。
また、情報処理装置３では、ユーザにより「前の５分」、「次の５分」、又は、「前の１分」、「次の１分」などが指定されると、指定に従って表示範囲を変更（一例として、スクロール）する。
【００４５】
（３）パターンマッチング結果の表示処理について説明する。
情報処理装置３では、例えば、図７に示されるグラフにおいて所定の時間範囲がパターンマッチング結果の表示対象としてユーザにより指定されると、或いは、他の態様により所定の日付の所定の時間範囲がパターンマッチング結果の表示対象としてユーザにより指定されると、指定された時間範囲についてパターンマッチング結果を表示する。
【００４６】
図８（ａ）、（ｂ）には、情報処理装置３により画面に表示されるパターンマッチング結果の表示内容の一例を示してある。本例では、図８（ａ）に示される表示内容と図８（ｂ）に示される表示内容が同一の画面に横軸の時刻が一致するように上下に並べられて表示される。
図８（ａ）には、センサ検出結果の表示内容の一例を示してある。グラフの横軸は指定された時間範囲における時刻を表しており、縦軸は４個のセンサ１〜４のそれぞれによる検出結果を表しており、各センサ１〜４について人が検出された時間帯が黒線で表されている。また、１個にまとめる検出時間帯（図８（ａ）における黒線）が点線で囲まれている。
図８（ｂ）には、図８（ａ）に示されるセンサ検出結果についてパターンマッチング処理を行った結果の表示内容の一例を示してある。グラフの横軸は図８（ａ）と同様な時刻を表しており、縦軸にはパターンマッチング結果のパターン（黒線）を表示する行を２つ設けてある。なお、本例では、この行として２つの行（パターン１、パターン２）を設けたが、他の構成例として、１つ或いは３つ以上の行が設けられてもよい。
また、本例では、一例として、第２実施例で説明した分析処理（パターンマッチング処理）を行った結果を示してある。
【００４７】
ここで、本例では、人の検出時間帯を全て黒線で表示したが、例えば、各センサＡ１〜Ａ４毎に色分けして表示することや、センサＡ１〜Ａ４による検出結果（図８（ａ））とパターンマッチング結果（図８（ｂ））とで色分けして表示することや、各パターン（パターン１、２）毎に色分けして表示することや、これらの色分け表示を組み合わせることも可能である。
また、情報処理装置３では、ユーザにより「前の５分」、「次の５分」、又は、「前の１分」、「次の１分」などが指定されると、指定に従って表示範囲を変更（一例として、スクロール）する。
【００４８】
（４）パターンマッチング集計結果の表示処理について説明する。
情報処理装置３は、ユーザからの要求などに応じて、パターンマッチング集計結果を画面に表示する。
図９には、パターンマッチング集計結果の表示内容の一例を示してある。
本例では、パターンマッチング集計結果として、例えば３０分などの集計単位時間毎について、各集計単位時間の開始時間と、分析処理により推定された通過人数の値と、分析処理により推定された滞在人数の値と、分析処理により推定された滞在時間の値を表示する。
【００４９】
ここで、通過人数は、パターンマッチング結果に基づいて対象時間内における通過人数を分析した結果であり、本例では、任意の長さのパターンデータを集計対象としている。
また、滞在人数は、パターンマッチング結果に基づいて対象時間内における滞在人数を分析した結果であり、本例では、例えば５秒などの所定の閾値以上の長さ（又は、所定の閾値を超える長さ）のパターンデータを集計対象としている。
また、滞在時間は、パターンマッチング結果に基づいて対象時間内における滞在者の滞在時間の合計値を分析した結果であり、本例では、例えば５秒などの所定の閾値以上の長さ（又は、所定の閾値を超える長さ）のパターンデータを集計対象としている。
【００５０】
なお、２つ以上の集計単位時間をまたぐパターンデータについては、例えば、時間的に早い方の集計単位時間の集計結果に含められてもよく、或いは、時間的に遅い方の集計単位時間の集計結果に含められてもよく、或いは、両方の集計単位時間の集計結果に含められてもよい。
また、本例では、商品棚１１の前を通過した消費者の人数を通過人数とし、商品棚１１の前に滞在していた消費者の人数を滞在人数とし、当該滞在していた各消費者の滞在時間の合計時間を滞在時間として表示したが、必ずしも通過人数と滞在人数とが分離して分析されなくともよく、他の種々な分析や表示が行われてもよい。
【００５１】
ここで、本発明に係るシステムや装置などの構成としては、必ずしも以上に示したものに限られず、種々な構成が用いられてもよい。また、本発明は、例えば、本発明に係る処理を実行する方法或いは方式や、このような方法や方式を実現するためのプログラムや当該プログラムを記録する記録媒体などとして提供することも可能であり、また、種々なシステムや装置として提供することも可能である。
また、本発明の適用分野としては、必ずしも以上に示したものに限られず、本発明は、種々な分野に適用することが可能なものである。
また、本発明に係るシステムや装置などにおいて行われる各種の処理としては、例えばプロセッサやメモリ等を備えたハードウエア資源においてプロセッサがＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）に格納された制御プログラムを実行することにより制御される構成が用いられてもよく、また、例えば当該処理を実行するための各機能手段が独立したハードウエア回路として構成されてもよい。
また、本発明は上記の制御プログラムを格納したフロッピー（登録商標）ディスクやＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）−ＲＯＭ等のコンピュータにより読み取り可能な記録媒体や当該プログラム（自体）として把握することもでき、当該制御プログラムを当該記録媒体からコンピュータに入力してプロセッサに実行させることにより、本発明に係る処理を遂行させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本発明の一実施例に係る行動分析システムの構成例を示す図である。
【図２】本発明の第１実施例に係るパターンマッチング処理の一例を示す図である。
【図３】本発明の第２実施例に係るパターンマッチング条件１を説明するための図である。
【図４】本発明の第２実施例に係るパターンマッチング条件２を説明するための図である。
【図５】本発明の第２実施例に係るパターンマッチング条件３を説明するための図である。
【図６】本発明の第２実施例に係るパターンマッチング条件４を説明するための図である。
【図７】本発明の第３実施例に係るセンサ検出量の表示の一例を示す図である。
【図８】本発明の第３実施例に係るパターンマッチング結果の表示の一例を示す図である。
【図９】本発明の第３実施例に係るパターンマッチングの集計結果の表示の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００５３】
１・・センサボックス、  ２・・センサ監視装置、  ３・・情報処理装置、  １１・・商品棚、  １２・・棚板、  Ａ１〜Ａ４・・センサ、
【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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【図８】
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【図９】
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