(57)【要約】【課題】  利用者がどの対象物に対してどのような感情や意識などを生じたかを示す対象物情報を作成することで推論結果の信頼性を高め、かつその利用範囲を広げること。【解決手段】  対象物特定装置１では、利用者の体温を計測する体温センサ１８２，発汗を計測する発汗センサ１８３，心拍数を計測する心拍数センサ１８４と、利用者が任意にオ・オフできる意思伝達スイッチ１５２とが、入力検知部１８０を介して接続される。ＲＦＩＤタグリーダ１６０により、外部の展示物に付与されるＲＦＩＤタグから対象物ＩＤが取得される。各センサからの計測値と、意思伝達スイッチ１５２からのスイッチ情報とに基づく推論結果である推論データが作成され、この推論データと対象物ＩＤとを含む対象物情報が作成される。この対象物情報が解析されて、各展示物の人気や利用者の嗜好を示す解析情報が作成される。【選択図】  図１  
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物を検知して、該対象物の識別データを取得する識別データ取得手段と、
少なくとも１個以上のセンサから、計測値を取得する計測値取得手段と、
前記計測値取得手段により取得された前記計測値に基づいて、該計測値とは異なる指標値である推論データを作成する推論データ作成手段と、
前記識別データ取得手段により取得された前記識別データと、前記推論データ作成手段により作成された前記推論データとを含む対象物情報を作成する対象物情報作成手段と、
前記対象物作成手段により作成された前記対象物情報を出力する対象物情報出力手段とを備えることを特徴とする対象物特定装置。
【請求項２】
前記識別データ取得手段は、前記対象物又は対象物近傍に付与される被記録媒体から前記識別データを取得することを特徴とする請求項１に記載の対象物特定装置。
【請求項３】
前記識別データ取得手段は、前記被記録媒体であるＲＦＩＤタグから、前記識別データを読取るＲＦＩＤタグリーダであることを特徴とする請求項２に記載の対象物特定装置。
【請求項４】
利用者自身が操作して利用者情報を入力するための利用者情報入力手段を備え、
前記推論データ作成手段は、前記計測値取得手段により取得された前記計測値と、前記利用者情報入力手段から入力された前記利用者情報とに基づいて、前記推論データを作成することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の対象物特定装置。
【請求項５】
前記推論データ作成手段は、前記利用者情報入力手段のオン・オフの状態遷移を示す利用者情報の内容がオンである場合、前記利用者の強い推論を示すように前記推論データを作成することを特徴とする請求項４に記載の対象物特定装置。
【請求項６】
前記識別データ取得手段が複数の前記対象物から各々前記識別データを取得した場合に、前記対象物情報の出力対象とすべき前記対象物の特定方法を定義した複数の出力モードのうち、任意の一を選択するための出力モード選択手段を備えることを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の対象物特定装置。
【請求項７】
前記識別データ取得手段は、前記対象物に対して定期的かつ複数回の検知を実行し、該検知によって取得される時系列データの前後の連続性に基づいて、該対象物を前記対象物情報の出力対象とするか否かを判定することを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の対象物特定装置。
【請求項８】
前記識別データ取得手段は、前記対象物に対して定期的かつ複数回の検知を実行し、該検知によって取得される前記時系列データが、所定回数連続して検知されたことを示す場合には、該対象物を前記対象物情報の出力対象とすることを特徴とする請求項７に記載の対象物特定装置。
【請求項９】
現在日時を計測する計時手段を備え、
前記対象物情報作成手段は、前記推論データ作成手段により前記推論データが作成された場合、前記計時手段により計測された前記現在日時に関する日時データを取得して、該日時データを含めて前記対象物情報を作成することを特徴とする請求項１乃至８のいずれかに記載の対象物特定装置。
【請求項１０】
請求項１乃至９のいずれかに記載の対象物特定装置と、
前記対象物情報出力手段により出力された前記対象物情報を取得する対象物情報取得手段と、
前記対象物情報取得手段により収集された前記対象物情報を記憶する対象物情報記憶手段とを備えることを特徴とする対象物特定システム。
【請求項１１】
前記対象物情報記憶手段に記憶された前記対象物情報に基づいて、前記対象物と利用者との関係を示す解析情報を作成する解析情報作成手段を備えることを特徴とする請求項１０に記載の対象物特定システム。
【請求項１２】
対象物情報を作成する対象物特定装置と、前記対象物情報に基づいて前記対象物の人気度を解析する人気度解析装置とが、ネットワークを介して接続された人気投票システムであって、
前記対象物特定装置は、
前記対象物を検知して、該対象物の識別データを取得する識別データ取得手段と、
少なくとも１個以上のセンサから、計測値を取得する計測値取得手段と、
利用者自身が操作して利用者情報を入力するための利用者情報入力手段とを備え、
前記計測値取得手段により取得された前記計測値と、前記利用者情報入力手段から入力された前記利用者情報とに基づいて、前記推論データを作成する推論データ作成手段と、
前記識別データ取得手段により取得された前記識別データと、前記推論データ作成手段により作成された前記推論データとを含む前記対象物情報を作成する対象物情報作成手段と、
前記対象物情報作成手段により作成された前記対象物情報を、前記人気度解析装置へ送信する対象物情報送信手段とを備え、
前記人気度解析装置は、
前記対象物特定装置から送信された前記対象物情報を受信する対象物情報受信手段と、
前記対象物情報受信手段により受信された前記対象物情報を記憶する対象物情報記憶手段と、
前記対象物情報記憶手段に記憶された前記対象物情報に基づいて、前記対象物の人気度を解析する人気度解析手段とを備えることを特徴とする人気投票システム。
【請求項１３】
前記人気度解析手段は、前記対象物の人気度を解析して該対象物の配置を最適化し、前記対象物の最適な配置を示す最適化情報を作成することを特徴とする請求項１２に記載の人気投票システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、利用者の意識や感情などを推論する装置に関し、詳細には、利用者がどの対象物に対してどのような感情や意識などを生じたかを示す対象物情報を作成する対象物特定装置、対象物特定システム及び人気投票システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、利用者の生理情報や生体情報などを計測するセンサを設けて、このセンサから計測される各種情報に基づいて、利用者の意識や感情などを推論する装置が各種提案されている。
【０００３】
そして、心拍や皮膚インピーダンスなどの生理情報を計測するセンサに加えて、利用者の姿勢や運動状態を検出するためのＣＣＤカメラや、利用者が発する音声を検出するためのマイクロホンを設けて、利用者の意識レベルが特定の状態にあるか否かを、より正確に検出することができる意識レベル検出装置が知られている。さらに、利用者が意図的にみずからの心理状態をより正確に入力することができるゲーム制御装置が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【特許文献１】特開平１０−５７３５５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、利用者の関心が特定の対象物に向けられている場合、利用者の感情や意識などはその対象物によって大きく左右されることが知られている。例えば、利用者が美術館や博物館などを見学する場合、特定の展示品に対しては強く感動するものの、その他の展示品にはほとんど感動しない場合がある。また、ある展示品に対しては「悲しみ」の感情が生じる一方、別の展示品には「喜び」の感情が生じるなど、対象物によって発せられる利用者の感情や意識が異なることがある。そのため、利用者が何に対して「感動」や「興奮」といった感情や意識などを生じたかが不明であると、利用者の感情や意識を推論しても、その推論結果を活用することが難しいという問題があった。
【０００５】
特許文献１に記載の発明では、ゲームについての利用者の意識レベルを検出しているが、利用者の関心が向けられる対象物がゲームに限定されており、他の対象物について利用者の意識レベル等を推論することはできなかった。
【０００６】
本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、利用者がどの対象物に対してどのような感情や意識などを生じたかを示す対象物情報を作成することで、推論結果の信頼性を高め、かつその利用範囲を広げることができる対象物特定装置、対象物特定システム及び人気投票システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、請求項１に係る発明の対象物特定装置は、対象物を検知して、該対象物の識別データを取得する識別データ取得手段と、少なくとも１個以上のセンサから、計測値を取得する計測値取得手段と、前記計測値取得手段により取得された前記計測値に基づいて、該計測値とは異なる指標値である推論データを作成する推論データ作成手段と、前記識別データ取得手段により取得された前記識別データと、前記推論データ作成手段により作成された前記推論データとを含む対象物情報を作成する対象物情報作成手段と、前記対象物作成手段により作成された前記対象物情報を出力する対象物情報出力手段とを備えている。
【０００８】
また、請求項２に係る発明の対象物特定装置は、請求項１に記載の発明の構成に加え、前記識別データ取得手段は、前記対象物又は対象物近傍に付与される被記録媒体から前記識別データを取得することを特徴とする。
【０００９】
また、請求項３に係る発明の対象物特定装置は、請求項２に記載の発明の構成に加え、前記識別データ取得手段は、前記被記録媒体であるＲＦＩＤタグから、前記識別データを読取るＲＦＩＤタグリーダであることを特徴とする。
【００１０】
また、請求項４に係る発明の対象物特定装置は、請求項１乃至３のいずれかに記載の発明の構成に加え、利用者自身が操作して利用者情報を入力するための利用者情報入力手段を備え、前記推論データ作成手段は、前記計測値取得手段により取得された前記計測値と、前記利用者情報入力手段から入力された前記利用者情報とに基づいて、前記推論データを作成することを特徴とする。
【００１１】
また、請求項５に係る発明の対象物特定装置は、請求項４に記載の発明の構成に加え、前記推論データ作成手段は、前記利用者情報入力手段のオン・オフの状態遷移を示す利用者情報の内容がオンである場合、前記利用者の強い推論を示すように前記推論データを作成することを特徴とする。
【００１２】
また、請求項６に係る発明の対象物特定装置は、請求項１乃至５のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記識別データ取得手段が複数の前記対象物から各々前記識別データを取得した場合に、前記対象物情報の出力対象とすべき前記対象物の特定方法を定義した複数の出力モードのうち、任意の一を選択するための出力モード選択手段を備えている。
【００１３】
また、請求項７に係る発明の対象物特定装置は、請求項１乃至６のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記識別データ取得手段は、前記対象物に対して定期的かつ複数回の検知を実行し、該検知によって取得される時系列データの前後の連続性に基づいて、該対象物を前記対象物情報の出力対象とするか否かを判定することを特徴とする。
【００１４】
また、請求項８に係る発明の対象物特定装置は、請求項７に記載の発明の構成に加え、前記識別データ取得手段は、前記対象物に対して定期的かつ複数回の検知を実行し、該検知によって取得される前記時系列データが、所定回数連続して検知されたことを示す場合には、該対象物を前記対象物情報の出力対象とすることを特徴とする。
【００１５】
また、請求項９に係る発明の対象物特定装置は、請求項１乃至８のいずれかに記載の発明の構成に加え、現在日時を計測する計時手段を備え、前記対象物情報作成手段は、前記推論データ作成手段により前記推論データが作成された場合、前記計時手段により計測された前記現在日時に関する日時データを取得して、該日時データを含めて前記対象物情報を作成することを特徴とする。
【００１６】
また、請求項１０に係る発明の対象物特定システムは、請求項１乃至９のいずれかに記載の対象物特定装置と、前記対象物情報出力手段により出力された前記対象物情報を取得する対象物情報取得手段と、前記対象物情報取得手段により収集された前記対象物情報を記憶する対象物情報記憶手段とを備えている。
【００１７】
また、請求項１１に係る発明の対象物特定システムは、請求項１０に記載の発明の構成に加え、前記対象物情報記憶手段に記憶された前記対象物情報に基づいて、前記対象物と利用者との関係を示す解析情報を作成する解析情報作成手段を備えている。
【００１８】
また、請求項１２に係る発明の人気投票システムは、対象物情報を作成する対象物特定装置と、前記対象物情報に基づいて前記対象物の人気度を解析する人気度解析装置とが、ネットワークを介して接続された人気投票システムであって、前記対象物特定装置は、前記対象物を検知して、該対象物の識別データを取得する識別データ取得手段と、少なくとも１個以上のセンサから、計測値を取得する計測値取得手段と、利用者自身が操作して利用者情報を入力するための利用者情報入力手段とを備え、前記計測値取得手段により取得された前記計測値と、前記利用者情報入力手段から入力された前記利用者入力情報とに基づいて、前記推論データを作成する推論データ作成手段と、前記識別データ取得手段により取得された前記識別データと、前記推論データ作成手段により作成された前記推論データとを含む前記対象物情報を作成する対象物情報作成手段と、前記対象物情報作成手段により作成された前記対象物情報を、前記人気度解析装置へ送信する対象物情報送信手段とを備え、前記人気度解析装置は、前記対象物特定装置から送信された前記対象物情報を受信する対象物情報受信手段と、前記対象物情報受信手段により受信された前記対象物情報を記憶する対象物情報記憶手段と、前記対象物情報記憶手段に記憶された前記対象物情報に基づいて、前記対象物の人気度を解析する人気度解析手段とを備えている。
【００１９】
また、請求項１３に係る発明の人気投票システムは、請求項１２に記載の発明の構成に加え、前記人気度解析手段は、前記対象物の人気度を解析して該対象物の配置を最適化し、前記対象物の最適な配置を示す最適化情報を作成することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２０】
請求項１に係る発明の対象物特定装置では、各センサから取得される計測値と、対象物から取得される識別データとに基づいて、計測値とは異なる指標値である推論データが作成され、この推論データを含む対象物情報が出力される。対象物に対する利用者の意識や感情などが推論された対象物情報を作成することができ、推論結果の信頼性を高めることができる。
【００２１】
また、請求項２に係る発明の対象物特定装置では、請求項１に係る発明の効果に加え、対象物又は対象物近傍に付与される被記録媒体から識別データが取得されるので、被記録媒体から識別データを的確に取得することができる。
【００２２】
また、請求項３に係る発明の対象物特定装置では、請求項２に係る発明の効果に加え、ＲＦＩＤタグリーダによって被記録媒体であるＲＦＩＤタグから識別データが取得されるので、ＲＦＩＤタグに記憶された識別データを的確に取得することができる。
【００２３】
また、請求項４に係る発明の対象物特定装置では、請求項１乃至３のいずれかに係る発明の効果に加え、利用者が任意に入力可能な利用者情報入力手段を設けたので、利用者は意図的に感情や意識などを対象物情報に反映させることができ、対象物情報の精度を向上させることができる。また、特定の対象物に対する人気投票を行うことができる。
【００２４】
また、請求項５に係る発明の対象物特定装置では、請求項１乃至４のいずれかに係る発明の効果に加え、利用者情報入力手段がオンである場合、強い推論を示す推論データが作成されるので、利用者は意図的に感情や意識などを対象物情報に反映させることができる。また、特定の対象物に対する人気投票を行うことができる。
【００２５】
また、請求項６に係る発明の対象物特定装置では、請求項１乃至５のいずれかに係る発明の効果に加え、複数の対象物が検知された場合の出力モードを、利用者が任意に選択できる出力モード選択手段を設けたので、利用者が任意に選択した出力モードに従って最適な対象物が出力され、対象物情報を簡易にかつ正確に作成できる。
【００２６】
また、請求項７に係る発明の対象物特定装置では、請求項１乃至６のいずれかに係る発明の効果に加え、検知される時系列データの前後の連続性に基づいて、対象物を出力対象とするか否かを判定するので、対象物を正確に検知することができる。
【００２７】
また、請求項８に係る発明の対象物特定装置では、請求項７に係る発明の効果に加え、所定回数連続して検知された場合は対象物を出力対象とするので、対象物を正確に検知することができる。
【００２８】
また、請求項９に係る発明の対象物特定装置では、請求項１乃至８のいずれかに係る発明の効果に加え、対象物情報に現在日時を示す日時データが含まれるようにしたので、対象物情報が作成された日時を明確にして、時間による推論結果の変化を解析することを可能とすることで、推論結果が有する情報価値を高めることができる。
【００２９】
また、請求項１０に係る発明の対象物特定システムでは、対象物特定装置から出力された対象物情報を取得して記憶するようにしたので、対象物情報を収集・管理することができる。
【００３０】
また、請求項１１に係る発明の対象物特定システムでは、請求項１０に係る発明の効果に加え、対象物情報に基づいて対象物と利用者の関係を示す解析情報が作成されるので、対象物と利用者の関係を把握でき、かつ対象物の利用範囲を広げることができる。
【００３１】
また、請求項１２に係る発明の人気投票システムでは、対象物特定装置で作成された対象物情報が人気度解析装置に送信されて、人気度解析装置では対象物情報に基づいて対象物の人気度が解析される。よって、対象物情報に基づいて、利用者の嗜好や対象物の人気を把握することができ、かつ対象物の利用範囲を広げることができる。
【００３２】
また、請求項１３に係る発明の人気投票システムでは、請求項１２に係る発明の効果に加え、対象物の最適な配置を示す最適化情報を作成するので、対象物の最適な配置を把握することができ、かつ対象物の利用範囲を広げることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
以下、本発明の第１の実施の形態を図面を参照して説明する。第１の実施の形態に係る対象物特定装置は、利用者に携行される小型の携帯端末装置である。
【００３４】
本実施の形態では、利用者が対象物作成装置を携行しながら美術館などで展示物を見学すると、各展示品に対する利用者の意識や感情などが推論されて対象物情報が作成される場合を例示する。
【００３５】
以下では、センサから計測される情報として、体温，発汗，心拍数の各計測値を例示する。また、利用者により入力された情報として、所定のスイッチを利用者が任意にオン・オフした情報を例示する。なお、ここにおける対象物情報とは、特定の展示物に対する利用者の意識や感情などに関する情報である。本実施の形態では、利用者がどの展示物に対して、どの程度「感動」したかを示す対象物情報が作成される場合を説明する。
【００３６】
まず、図１乃至図４を参照して、第１の実施の形態に係る対象物特定装置１の構成について説明する。図１は、対象物特定装置１についての全体構成図である。図２は、対象物特定装置１の構成を示すブロック図である。図３は、対象物特定装置１のＲＡＭ１３０の記憶エリアの構成を示す概念図である。図４は、対象物特定装置１のＨＤＤ１４０の記憶エリアの構成を示す概念図である。
【００３７】
図１に示すように、対象物特定装置１は利用者に携帯または装着され、体温センサ、発汗センサ及び心拍数センサなどの複数のセンサが接続される。これらのセンサの読み取り部は利用者の皮膚等に接触して、適切に利用者を計測可能な状態に設けられる（図１中の斜線部）。そのため、対象物特定装置１では常に利用者がセンサにより計測される状態に保持される。また、利用者は対象物情報に自らの意思を反映させるための意思伝達スイッチ１５２を任意に押下可能である。
【００３８】
利用者が展示物９に接近すると、対象物特定装置１は展示物９と有効に接続可能な構成となっている。本実施の形態では、展示物９に設けられたＲＦＩＤタグ８と、ＲＦＩＤタグリーダ１６０との間で近距離無線通信が実行される。これにより、ＲＦＩＤタグ８に記憶される展示物９に固有の識別データが、対象物特定装置１により取得される。
【００３９】
図２に示すように、対象物特定装置１には、対象物特定装置１の制御を司るＣＰＵ１１０が設けられている。このＣＰＵ１１０には、バス１１５を介し、ＣＰＵ１１０が実行するＢＩＯＳ等のプログラムを記憶したＲＯＭ１２０と、データを一時的に記憶するＲＡＭ１３０と、データの記憶装置であるハードディスクドライブ（以下、「ＨＤＤ」という。）１４０とが接続されている。また、現在日時や時間間隔をカウントするための計時装置１９０が、バス１１５を介してＣＰＵ１１０に接続されている。計時装置１９０は、時計機能を備えたＩＣチップである。また、計時装置１９０は、インターネットや無線によって日時を取得するように構成してもよい。
【００４０】
また、各種機器からの入力の検知を行う入力検知部１８０が、バス１１５を介してＣＰＵ１１０に接続されており、この入力検知部１８０には、利用者が対象物特定装置１を操作するためのボタンやスイッチを備えた入力パネル１８１と、利用者の体温を計測する体温センサ１８２と、利用者の発汗状態を計測するための発汗センサ１８３と、利用者の心拍数を計測するための心拍数センサ１８４とが接続されている。体温センサ１８２、発汗センサ１８３及び心拍数センサ１８４は、有効に利用者の体温、発汗、心拍数を測定できれば、その位置や計測手法は問わないが、好適には、利用者の皮膚にこれらのセンサの読み取り部が設けられている。なお、体温センサ１８２では計測値として０〜５０℃が計測され、発汗センサ１８３では計測値として０〜１００％ＲＨが計測され、心拍数センサ１８４では計測値として０〜２００拍が計測されるものとする。体温センサ１８２，発汗センサ１８３，心拍数センサ１８４から計測される情報が、本発明の「計測値」に相当する。
【００４１】
各センサは、対象物特定装置１に電源が投入されて起動されると、自動的に定期的な計測を実行するように制御される。各センサの計測値が、各センサ内部の所定の記憶エリアに保存されて、対象物特定装置１では入力検知部１８０を介してこの所定の記憶エリアから最新の計測値が取得される。なお、対象物特定装置１のＲＡＭ１３０やＨＤＤ１４０にセンサ毎の計測値記憶エリア（図示外）を設けて、各センサの計測値が入力検知部１８０を介して計測値記憶エリアに保存される一方、対象物特定装置１ではこの計測値記憶エリアが参照されて最新の計測値が取得されるようにしてもよい。
【００４２】
また、近傍の展示物９に設けられたＲＦＩＤタグ８と接続して、近距離無線通信を実行するＲＦＩＤタグリーダ１６０を備える。ＲＦＩＤタグリーダ１６０は、所定の問い合わせ信号に基づいて搬送波を送出することでＲＦＩＤタグ８を検知し、ＲＦＩＤタグ８から返送される反射波を復調して、ＲＦＩＤタグ８から展示物９に固有の識別データである対象物ＩＤを取得する。
【００４３】
また、入力パネル１８１には、対象物特定装置１の電源を入切したり、起動し直すための電源リセットスイッチ１５１と、利用者がみずからの意思を意図的に入力するために、利用者自身がオン・オフしてスイッチ情報を入力するための意思伝達スイッチ１５２と、対象物特定装置１の推論モードを選択するための推論モード選択スイッチ１５３と、複数のＲＦＩＤタグ８が検知された場合に実行される出力モードを選択するための出力モード選択スイッチ１５４とが、少なくとも設けられる。
【００４４】
利用者はみずからの意思を意図的に対象物特定装置１に伝達するために、意思伝達スイッチ１５２をオン又はオフする。例えば、本実施の形態では、対象物特定装置１は利用者の「感動」について推論するものであるから、利用者はある展示物９に感動した場合には意思伝達スイッチ１５２をオンしてスイッチ情報「ＯＮ」を入力し、感動しない場合には意思伝達スイッチ１５２をオンせずに（オフして）スイッチ情報「ＯＦＦ」を入力する。
【００４５】
なお、各センサから計測された情報に基づいて、利用者の意識や感情などを推論する機能を具備するのが推論エンジンである。推論エンジンには、推論手法や設定条件が定義されており、この定義内容に従って各センサからの計測値に基づいて利用者の意識等を推論するためのプログラムであり、推論モード選択スイッチ１５３から選択された推論モードに対応する推論エンジンがＣＰＵ１１０により実行される。本実施の形態では、複数の推論エンジンがＨＤＤ１４０に記憶され、利用者は任意の推論モードを選択可能である。
【００４６】
このような構成によって、第１の実施の形態の対象物特定装置１では、体温センサ１８２，発汗センサ１８３，心拍数センサ１８４からのセンサ情報と、意思伝達スイッチ１５２からのスイッチ情報と、ＲＦＩＤタグ８からの識別データとに基づいて、利用者がどの対象物に対してどのような感情や意識などを生じたかを示す対象物情報が作成される。なお、本実施の形態の対象物特定装置１で実行されるモジュールの一つとして、対象物情報作成プログラムが実行される。対象物情報作成プログラムは、あらかじめＨＤＤ１４０上のプログラム記憶エリア１４２（図４参照）に記憶されているものとする。また、図示外のＣＤ−ＲＯＭドライブ、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、各種インタフェースを介して、導入時に、ＣＤ−ＲＯＭ等の外部の記憶媒体やネットワークを介して外部の記憶装置から、ＨＤＤ１４０上のプログラム記憶エリア１４２や情報記憶エリア１４３（図４参照）に、対象物情報作成プログラムがセットアップされてもよい。
【００４７】
図３に示すように、対象物特定装置１のＲＡＭ１３０には、プログラムの実行中の一時的なデータを記憶するワークエリア１３１と、入力された各種情報を一時的に記憶する入力情報記憶エリア１３２と、出力すべき各種情報を一時的に記憶する出力情報記憶エリア１３３とが設けられている。さらに、ＲＡＭ１３０には、図示外の各種記憶エリアが設けられる。
【００４８】
図４に示すように、対象物特定装置１のＨＤＤ１４０には、対象物特定装置１の動作を制御するためＣＰＵ１１０が実行する各種のプログラム等を記憶したオペレーティングシステム（ＯＳ）記憶エリア１４１と、対象物特定装置１で実行される各種のプログラムや対象物情報作成プログラムを記憶したプログラム記憶エリア１４２と、プログラムの実行に必要な設定や初期値、データ等の情報を記憶した情報記憶エリア１４３と、作成された対象物情報を記憶する対象物情報記憶エリア１４４とが設けられる。なお、情報記憶エリア１４３には、後述の推論定義テーブルや補正テーブル等が記憶される。
【００４９】
以下、本発明の対象物特定装置１での処理の流れを、図５乃至図１５を参照して説明する。図５は、対象物情報作成処理のメインフローチャートである。図６は、推論エンジン初期化処理（Ｓ１）の詳細を示すフローチャートである。図７は、推論データ作成処理（Ｓ３）の詳細を示すフローチャートである。図８は、推論実行処理（Ｓ１６４）の詳細を示すフローチャートである。図９は、推論定義テーブル１３のデータ構成を示す図である。図１０は、ＲＦＩＤタグ検知処理（Ｓ４）の詳細を示すフローチャートである。図１１は、出力モード別処理（Ｓ２１３）の詳細を示すフローチャートである。図１２は、複数のＲＦＩＤタグ８の領域分布のイメージ図である。図１３は、対象物ＩＤ特定テーブル１８のデータ構成を示す図である。図１４は、対象物情報出力処理（Ｓ１１）の詳細を示すフローチャートである。図１５は、対象物情報１０のデータ構成を示す図である。
【００５０】
図５に示す対象物情報作成処理のメインフローチャートは、利用者が電源リセットスイッチ１５１（図２参照）を操作して、対象物特定装置１の電源がオンされた場合、又は対象物特定装置１のリセットがなされた場合に、その処理が開始される。
【００５１】
図５に示すように、まず、推論エンジン初期化処理（Ｓ１）が実行される。推論エンジン初期化処理は、後述の推論データ作成処理の際に参照される各センサ毎の基準値を初期化する処理である。
【００５２】
図６に示すように、推論エンジン初期化処理（Ｓ１）では、変数ＳＴ，変数ＳＨ，変数ＳＭにそれぞれ「０」が代入され（Ｓ１０１）、変数Ｔに「３」が代入される（Ｓ１０２）。そして、各センサから計測値が取得される（Ｓ１０３）。すなわち、体温センサ１８２，発汗センサ１８３，心拍数センサ１８４によって、利用者の体温，発汗，心拍数が計測されて、これらセンサから計測値が各々取得される。
【００５３】
各センサから取得された体温，発汗，心拍数の各計測値が、それぞれ変数ＳＴ，変数ＳＨ，変数ＳＭに加算される（Ｓ１０４）。なお、Ｓ１０３による計測値の取得が１回目であれば、Ｓ１０２により変数ＳＴ，変数ＳＨ，変数ＳＭには「０」が代入されているため、Ｓ１０３により取得された体温，発汗，心拍数の各計測値が、そのまま変数ＳＴ，変数ＳＨ，変数ＳＭに代入される。
【００５４】
そして、変数Ｔが「１」減算されて（Ｓ１０５）、Ｔが「０」でなければ（Ｓ１０６：ＮＯ）、Ｓ１０３に戻り、再び各センサによる計測値が取得される。このように、Ｓ１０２で変数Ｔに設定された回数（ここでは３回）に至るまで、Ｓ１０３の計測値の取得が実行されて、Ｓ１０３〜Ｓ１０６の処理が繰り返される。その結果、変数ＳＴ，変数ＳＨ，変数ＳＭには、変数Ｔに設定された回数分の計測値の合計値が記憶される。
【００５５】
変数ＳＴ，変数ＳＨ，変数ＳＭは、変数Ｔに設定された値である「３」で各々除算されて、それぞれ変数ＣＴ，変数ＣＨ，変数ＣＭに代入される（Ｓ１０７）。すなわち、各センサ毎の計測値の合計値を、その計測回数で除算することで、各センサの１回の計測値の平均値（＝平常時の基準値）が取得される。
【００５６】
変数ＣＴは体温センサ１８２の基準値であり、変数ＣＨは発汗センサ１８３の基準値であり、変数ＣＭは心拍数センサ１８４の基準値である。これらの各センサの基準値は、ＲＡＭ１３０に設けられた基準値エリア（図示外）に保存される。
【００５７】
図５に戻り、推論モードの選択が実行される（Ｓ２）。対象物特定装置１では複数の推論モードから任意のものを選択可能であり、各推論モードによって推論データ作成処理（Ｓ３）の処理内容が異なる。各推論モードに対応する推論エンジンが、プログラム記憶エリア１４２に記憶されており、Ｓ２において推論データ作成処理（Ｓ３）を実行する推論エンジンが決定される。推論モードの選択（Ｓ２）は、利用者が入力パネル１８１の推論モード選択スイッチ１５３から任意のものを選択することにより実行される。また、対象物特定装置１において実行される推論モードがあらかじめ設定されている場合は、その設定済みの推論モードが自動的に読込まれて選択される。利用者による推論モードの選択がない場合は、自動的にデフォルトの推論モードが設定される。
【００５８】
次に、Ｓ２で選択された推論モードに従って、センサから計測された情報に基づいて推論データを作成する推論データ作成処理（Ｓ３）が実行される。本実施の形態では、一例として、各センサからの計測値に基づいて推論定義テーブルを参照して推論データを作成する推論モードによる推論データ作成処理を示す。
【００５９】
図７に示すように、推論データ作成処理（Ｓ３）では、体温センサ１８２，発汗センサ１８３，心拍数センサ１８４の各センサで計測された利用者の体温，発汗，心拍数の計測値が、各々取得される（Ｓ１６１）。次に、意思伝達スイッチ１５２が「ＯＮ」か否かが判定される（Ｓ１６２）。意思伝達スイッチ１５２が「ＯＮ」であれば（Ｓ１６２：ＹＥＳ）、あらかじめ定められた補正値によってＳ１６１で取得された各センサ計測値が補正される（Ｓ１６３）。補正値は各センサごとにあらかじめ定められており、この補正処理は各センサの計測値ごとに実行される。例えば、体温計測値「３６℃」に対しては体温補正値「１℃」が加算されて体温計測値「３７℃」に補正され、同様に、発汗計測値は発汗補正値により補正され、心拍数計測値は心拍数補正値により補正される。そして、この補正後の各センサ計測値に基づいて、推論実行処理が実行される（Ｓ１６４）。一方、意思伝達スイッチ１５２が「ＯＦＦ」であれば（Ｓ１６２：ＮＯ）、Ｓ１６１で取得された各センサ計測値に基づいて、後述の推論実行処理が実行される（Ｓ１６４）。そして、Ｓ１６４で取得された推論種別及び推論値を含む推論データが作成される（Ｓ１６５）。
【００６０】
図８に示すように、推論実行処理（Ｓ１６４）では、各センサからの計測値の状態変化を示すフラグである状態変数がクリアされる（Ｓ１７１）。本実施の形態では、体温センサ１８２が計測する体温についての第２ｂｉｔ、発汗センサ１８３が計測する発汗についての第１ｂｉｔ、心拍数センサ１８４が計測する心拍数についての第０ｂｉｔ、の３つのビットを状態変数として有している。そして、ＲＡＭ１３０の基準値エリア（図示外）を参照して、Ｓ１０７（図６参照）で算出された各センサの基準値に基づいて、各センサからの計測値の変化を判定する。
【００６１】
最初に、体温センサ１８２から取得された体温計測値と、体温に関する基準値（体温閾値）とが比較される（Ｓ１７２）。基準値（閾値）は、ＲＡＭ１３０の基準値エリア（図示外）に保存された値である。その結果、体温計測値が体温閾値よりも大きければ（Ｓ１７２：ＹＥＳ）、第２ｂｉｔが「ＵＰ」にセットされる（Ｓ１７３）。一方、体温計測値が体温閾値よりも大きくない場合（Ｓ１７２：ＮＯ）、そのまま次のステップ（Ｓ１７４）へ進む。同様に、発汗センサ１８３から取得された発汗計測値と、発汗に関する基準値（発汗閾値）とが比較され（Ｓ１７４）、その結果、発汗計測値が発汗閾値よりも大きければ（Ｓ１７４：ＹＥＳ）、第１ｂｉｔが「ＵＰ」にセットされる（Ｓ１７５）。一方、発汗計測値が発汗閾値よりも大きくない場合（Ｓ１７４：ＮＯ）、そのまま次のステップ（Ｓ１７６）へ進む。また、心拍数センサ１８４から取得された心拍数計測値も、心拍数に関する基準値（心拍数閾値）と比較され（Ｓ１７６）、その結果、心拍数計測値が心拍数閾値よりも大きければ（Ｓ１７６：ＹＥＳ）、第０ｂｉｔが「ＵＰ」にセットされる（Ｓ１７７）。一方、心拍数計測値が心拍数閾値よりも大きくない場合（Ｓ１７６：ＮＯ）、そのまま次のステップ（Ｓ１７８）へ進む。
【００６２】
その後、状態変数の第２ｂｉｔ，第１ｂｉｔ，第０ｂｉｔまでのパターンに対応する推論種別及び推論値が、推論定義テーブル１３から取得される（Ｓ１７８）。図９に示すように、推論定義テーブル１３は、推論の種別を示す推論種別１３ａと、各センサからの計測値の変化状態を示すセンサ状態１３ｂと、利用者の推論の強弱を数値で示す推論値１３ｃとをデータ項目として具備している。そして、各々のデータ項目の対応を、テーブル形式で定義している。先述のように、本実施の形態では利用者の「感動」に関する推論データが作成されるから、参照される推論定義テーブル１３も「感動」に関するものである。よって、その推論種別１３ａは「感動」に関する種別が定義されており、利用者の「感動」の強弱によって「大興奮」から「無感動（平常）」までの複数の種別が存在している。また、その「感動」の強弱を数値で表した推論値１３ｃが定義され、例えば、推論種別１３ａが「大興奮」であれば、その推論値１３ｃは最大値の「１００」である。なお、図９に示す推論定義テーブル１３は「感動」に関するものであるから、推論値１３ｃは感動度（Ｅ）とも表示される。そして、Ｓ１７８では、Ｓ１７２〜Ｓ１７７によりセットされた状態変数によってセンサ状態１３ｂが特定されるから、このセンサ状態１３ｂに対応する推論種別１３ａや推論値１３ｃが取得される。
【００６３】
図５に戻り、ＲＦＩＤタグ検知処理が実行される（Ｓ４）。ＲＦＩＤタグ検知処理は、対象物特定装置１の近傍に存在するＲＦＩＤタグを検知し、その展示物９に固有の対象物ＩＤを取得する処理である。
【００６４】
図１０に示すように、ＲＦＩＤタグ検知処理（Ｓ４）では、ＲＦＩＤタグリーダ１６０によりＲＦＩＤタグ８の検知（検知タグ数＝ｔｎ）と、検知されたＲＦＩＤタグ毎に連続検知回数ｓｅｑ［０］〜ｓｅｑ［ｔｎ］の演算が実行される（Ｓ２０１）。すなわち、検知されたＲＦＩＤタグ８の総数を検知タグ数ｔｎとし、検知されたＲＦＩＤタグ８から取得された対象物ＩＤが検知順にＩＤ［０］，ＩＤ［１］，ＩＤ［２］・・・ＩＤ［ｔｎ］として識別される。また、対象物ＩＤ毎に時系列に連続検知された回数ｓｅｑ［０］〜ｓｅｑ［ｔｎ］が演算される。
【００６５】
そして、ＲＦＩＤタグ８が検知されたか否かが判定され（Ｓ２０２）、ＲＦＩＤタグ８が検知された場合（ｔｎ>０）（Ｓ２０２：ＹＥＳ）、変数ｃｎｔには「０」が、変数ｔｎｔｅｍｐには検知タグ数ｔｎが設定される（Ｓ２０３）。そして、変数ｃｎｔが検知タグ数ｔｎよりも小か否かが判定され（Ｓ２０４）、変数ｃｎｔが検知タグ数ｔｎよりも小である場合は（ｃｎｔ<ｔｎ）（Ｓ２０４：ＹＥＳ）、ＩＤ［ｃｎｔ］が所定回数連続で検知されているか否かが判定される（Ｓ２０５）。すなわち、ＲＦＩＤタグリーダ１６０との間で、所定回数以上の搬送波と反射波の送受信が行われたＲＦＩＤタグ８のみが、適切に検知されたＲＦＩＤタグ８とみなされる。本実施の形態では５回以上連続して時系列に連続検知された場合（ｓｅｑ［ｃｎｔ］≧５）、そのＲＦＩＤタグ８は適切に検知されたとされる。
【００６６】
ＩＤ［ｃｎｔ］が所定回数連続で検知されていない場合（Ｓ２０５：ＮＯ）、ＩＤ［ｃｎｔ］にエラーを示す情報（ｅｒｒｏｒ値）が設定され（Ｓ２０６）、変数ｔｎｔｅｍｐが「１」減算され（Ｓ２０７）、変数ｃｎｔが「１」加算されて（Ｓ２０８）、Ｓ２０４に戻る。一方、ＩＤ［ｃｎｔ］が所定回数連続で検知されている場合（Ｓ２０５：ＹＥＳ）、そのまま変数ｃｎｔが「１」加算されて（Ｓ２０８）、Ｓ２０４に戻る。
【００６７】
このようにＳ２０４〜Ｓ２０８の処理が、変数ｃｎｔが検知タグ数ｔｎよりも小でなくなるまで繰り返されたら（ｃｎｔ≧ｔｎ）（Ｓ２０４：ＮＯ）、検知タグ数ｔｎに変数ｔｎｔｅｍｐが設定される（Ｓ２０９）。その結果、検知されたＲＦＩＤタグ８のうち、不適切なものにはエラーを示す情報（ｅｒｒｏｒ値）が設定され、また、検知タグ数ｔｎには適切に検知されたＲＦＩＤタグ８の数量が設定される。
【００６８】
そして、ＲＦＩＤタグ８が検知されたか否かが判定される（Ｓ２１０）。検知されない場合（ｔｎ＝０）（Ｓ２１０：ＮＯ）、図５に戻る。ＲＦＩＤタグ８が検知された場合（ｔｎ>０）（Ｓ２１０：ＹＥＳ）、ＲＦＩＤタグ８が複数検知されたか否かが判定される（Ｓ２１１）。複数検知されない場合（ｔｎ＝１）（Ｓ２１１：ＮＯ）、検知された対象物ＩＤが出力されて（Ｓ２１２）、図５に戻る。ＲＦＩＤタグ８が複数検知された場合（ｔｎ>１）（Ｓ２１１：ＹＥＳ）、出力モード別処理（Ｓ２１３）が実行されて、図５に戻る。なお、ＲＦＩＤタグ８が検知されない場合も（ｔｎ＝０）（Ｓ２０２：ＮＯ）、図５に戻る。
【００６９】
図１１に示すように、出力モード別処理（Ｓ２１３）では、複数検知時の出力モードが判定される（Ｓ２２１）。本実施の形態では、複数検知時の出力モードとして「テーブルモード」，「全出力モード」，「検知順モード」が存在し、いずれかの出力モードがあらかじめ出力モード選択スイッチ１５４から選択されている。Ｓ２２１では選択済みの出力モードが判定される。なお、出力モードの種類は上記のものに限定されず、利用者が複数の出力モードから任意のものを選択可能とすればよい。
【００７０】
Ｓ２２１で「全出力モード」と判定された場合、検知された全ての対象物ＩＤが出力されて（Ｓ２２２）、図１０に戻る。
【００７１】
Ｓ２２１で「テーブルモード」と判定された場合、次の処理がなされる。図１２に示すように、複数のＲＦＩＤタグ８の領域分布のイメージ図では、展示物９「Ａ」には対象物ＩＤ「タグ１」のＲＦＩＤタグ８が、展示物９「Ｂ」には対象物ＩＤ「タグ２」のＲＦＩＤタグ８が、展示物９「Ｃ」には対象物ＩＤ「タグ３」のＲＦＩＤタグ８が、それぞれ付与される。そして、各ＲＦＩＤタグ８の無線通信可能な通信領域（図１２で円形表示される領域）が相互に重複しているので、どのＲＦＩＤタグ８の通信領域が重複しているかで対象物特定装置１の位置を特定できる。例えば、全ての展示物９のＲＦＩＤタグリーダ１６０から対象物ＩＤが検知された場合、対象物特定装置１は各ＲＦＩＤタグリーダ１６０の通信領域が全て重複する「領域ｓ」に存在することを特定できる。
【００７２】
図１３に示すように、対象物ＩＤ特定テーブル１８には、検知された対象物ＩＤと特定される領域との対応がテーブル形式で定義される。検知された対象物ＩＤに基づき対象物ＩＤ特定テーブル１８を参照することで、対象物特定装置１が存在する領域が特定され、その特定された領域に対応する対象物ＩＤが取得される。例えば、複数のＲＦＩＤタグ８から対象物ＩＤ「タグ１」及び「タグ２」が検知された場合、この２つの対象物ＩＤが検知される領域は「領域Ｐ」である（図１２参照）。よって、対象物特定装置１は「領域Ｐ」に存在し、「領域Ｐ」に対応する対象物ＩＤ「タグ４」が取得される。
【００７３】
以上のように、複数検知時の出力モードが「テーブルモード」であれば、対象物ＩＤ特定テーブル１８から対象物ＩＤが取得されて（Ｓ２２３）、その取得された対象物ＩＤが出力され（Ｓ２２４）、図１０に戻る。なお、各ＲＦＩＤタグ８が相互に重複する通信領域やいずれも通信できない通信領域などの干渉領域に関する情報を、あらかじめ対象物特定装置１に記憶させておけば、より詳細に利用者の位置を特定することができる。
【００７４】
Ｓ２２１で「検知順モード」と判定された場合、まず、変数ｃｎｔに「０」、変数ｍａｘに「−１」が各々設定され（Ｓ２２５）、変数ｃｎｔが検知タグ数ｔｎよりも小か否かが判定される（Ｓ２２６）。変数ｃｎｔが変数ｔｎよりも小である場合（ｃｎｔ<ｔｎ）（Ｓ２２６：ＹＥＳ）、連続検知回数ｓｅｑ［ｃｎｔ］が変数ｍａｘよりも大か否かが判定される（Ｓ２２７）。連続検知回数ｓｅｑ［ｃｎｔ］が変数ｍａｘよりも大である場合（ｓｅｑ［ｃｎｔ］>ｍａｘ）（Ｓ２２７：ＹＥＳ）、そのＩＤ［ｃｎｔ］が対象物ＩＤとして設定されて（Ｓ２２８）、変数ｍａｘにその連続検知回数ｓｅｑ［ｃｎｔ］が設定される（Ｓ２２９）。
【００７５】
連続検知回数ｓｅｑ［ｃｎｔ］が変数ｍａｘよりも大でない場合（ｓｅｑ［ｃｎｔ］≦ｍａｘ）（Ｓ２２７：ＮＯ）、又はＳ２２９の実行後、変数ｃｎｔが「１」加算されて（Ｓ２３０）、Ｓ２２６に戻る。このようにＳ２２６〜Ｓ２３０の処理が、変数ｃｎｔが検知タグ数ｔｎよりも小でなくなるまで繰り返されて（ｃｎｔ≧ｔｎ）（Ｓ２２６：ＮＯ）、最も大きい連続検知回数ｓｅｑ［ｃｎｔ］に対応するＩＤ［ｃｎｔ］が対象物ＩＤとして設定される。この設定された対象物ＩＤが出力されて（Ｓ２３１）、図１０に戻る。
【００７６】
図５に戻り、クロックの検知が実行されて（Ｓ５）、計時装置１９０が参照されて現在日時を示す日時データが取得され、対象物情報出力処理が実行される（Ｓ１１）。図１４に示すように、対象物情報出力処理（Ｓ１１）では、推論データ作成処理（Ｓ３）で作成された推論データ，利用者に固有の識別データであるユーザＩＤ，ＲＦＩＤの検知（Ｓ４）で取得された対象物ＩＤ，クロックの検知（Ｓ５）で取得された日時データに基づいて対象物情報が作成される（Ｓ３０１）。図１５に示すように、対象物情報１０には、少なくともユーザＩＤ１０ａ，日時データ１０ｂ，推論値１０ｃ，推論種別１０ｄ，対象物ＩＤ１０ｅ，スイッチ情報１０ｆが含まれている。推論値１０ｃと推論種別１０ｄは、推論データに含まれる推論値１３ｃ及び推論種別１３ａに各々対応する。また、対象物特定装置１にあらかじめ記憶された利用者に固有のユーザＩＤ１０ａや、利用者による意思伝達スイッチ１５２のオン又はオフを示すスイッチ情報１０ｆが含まれる。Ｓ３０１で作成された対象物情報１０は、ＨＤＤ１４０の対象物情報記憶エリア１４４（図４参照）に保存される（Ｓ３０２）。
【００７７】
その後、図５に戻り、所定時間が経過したか否かが判定される（Ｓ１２）。この所定時間は、あらかじめ計時装置１９０にセットされている時間であり、Ｓ１２では計時装置１９０を参照して、所定時間の経過が判定される。計時装置１９０にセットされる所定時間は、利用者又は設計者によって任意の時間を設定可能である。
【００７８】
そして、所定時間が経過していなければ（Ｓ１２：ＮＯ）、意思伝達スイッチ１５２が「ＯＮ」か否かが判定される（Ｓ１３）。意思伝達スイッチ１５２が「ＯＮ」でない、すなわち「ＯＦＦ」である場合には（Ｓ１３：ＮＯ）、Ｓ１２に戻る。よって、所定時間が経過するか、意思伝達スイッチ１５２が「ＯＮ」されるまで、Ｓ１２〜Ｓ１３の処理が繰り返される。
【００７９】
一方、所定時間が経過した場合（Ｓ１２：ＹＥＳ）又は意思伝達スイッチ１５２が「ＯＮ」である場合（Ｓ１３：ＹＥＳ）、Ｓ３に戻って推論データが作成され、さらに対象物情報１０が出力される（Ｓ１１）。すなわち、対象物特定装置１では、所定時間毎に又は意思伝達スイッチ１５２が「ＯＮ」される毎に、最新の対象物情報１０が出力される処理が繰り返される。その結果、ＨＤＤ１４０の対象物情報記憶エリア１４４（図４参照）には、複数の対象物情報１０が時系列に保存される。
【００８０】
以上説明したように、第１の実施の形態の対象物特定装置によれば、利用者が美術館などで展示物９を見て回ると、各センサからの計測値と、ＲＦＩＤタグ８から取得された対象物ＩＤとに基づいて、利用者がどの展示物９に対してどのような感情や意識などを生じたかを示す対象物情報１０を作成することができ、推論結果の信頼性を高めることができる。
【００８１】
また、利用者が特定の展示物９に「感動」した場合には、意思伝達スイッチ１５２から任意にスイッチ情報を入力することで、意図的に自分が「感動」していることを対象物情報１０に反映させることができ、対象物情報１０の精度を向上させることができる。
【００８２】
また、ＲＦＩＤタグリーダ１６０により近傍のＲＦＩＤタグ８から自動的に対象物ＩＤが検知され、複数の対象物ＩＤが検知された場合は、利用者が任意に選択した出力モードに従って最適な対象物ＩＤが出力されるため、対象物情報１０を簡易にかつ正確に作成できる。
【００８３】
次に、本発明の第２の実施の形態を図面を参照して説明する。第２の実施の形態に係る人気投票システムは、利用者に携行される小型の携帯端末装置である対象物特定装置と、固定されたコンピュータ機器である人気度解析装置とが、ネットワークを介して接続されたシステムである。
【００８４】
本実施の形態の人気投票システムでは、対象物特定装置を携行する利用者が、美術館などで展示物をみて感動したら、その展示物の近傍で所定のスイッチを押して、その展示物への人気投票を行う。そして、複数の対象物特定装置の各々で作成された対象物情報が、ネットワークを介して人気度解析装置に収集されて、展示物の人気投票結果等が解析される場合を例示する。
【００８５】
まず、図１６乃至図１８を参照して、第２の実施の形態に係る人気投票システムの構成について説明する。図１６は、人気投票システムの全体構成図である。図１７は、対象物特定装置１の他の構成を示すブロック図である。図１８は、人気度解析装置２の構成を示すブロック図である。
【００８６】
図１６に示すように、本実施の形態に係る人気投票システムは、複数の対象物特定装置１の各々と人気度解析装置２とが、ネットワーク９０を介して接続されている。利用者は対象物特定装置１を携行して、美術館などで複数の展示物９を各々見て回る。なお、ネットワーク９０は、有線又は無線を問わず、各々の端末間でデータ送受信可能であるように有効に接続されていればよい。
【００８７】
図１７に示すように、対象物特定装置１の各々は、基本的には第１の実施の形態のもの（図２参照）と同一構成であるが、外部のネットワーク９０と接続するための通信部１７０とを備える点で異なる。通信部１７０は、外部のネットワーク９０と有線又は無線によって有効に接続できればよいが、例えば、本実施の形態では通信部１７０は、ネットワーク９０と無線ＬＡＮによる接続を実行するための無線ＬＡＮアダプタである。
【００８８】
図１８に示すように、人気度解析装置２には、ＣＰＵ２１０，ＲＯＭ２２０，ＲＡＭ２３０，ＨＤＤ２４０，ディスプレイ２６１が接続された表示制御部２６０，マイク２７１及びスピーカ２７２が接続された音声制御部２７０，マウス２８１及びキーボード２８２が接続された入力検知部２８０が、バス２１５を介して具備されている。このような人気度解析装置２の構成は、通常のコンピュータ機器の構成として公知のものであるから、詳細は省略する。なお、人気度解析装置２には、外部のネットワーク９０と有線又は無線によって有効に接続するための通信インタフェース２９１が設けられている。通信インタフェース２９１はネットワーク９０と有効に接続可能であればよいが、例えば、本実施の形態では通信インタフェース２９１は、有線ＬＡＮにケーブル接続するためのＬＡＮカードである。また、後述の人気度解析処理を実行するための人気度解析プログラムが、ＨＤＤ２４０のプログラム記憶エリア（図示外）に記憶される。
【００８９】
以下、本発明の人気投票システムでの処理の流れを、図１９乃至図２４を参照して説明する。図１９は、対象物特定装置１における、対象物情報出力処理（Ｓ１１）の他の詳細を示すフローチャートである。図２０は人気度解析装置２における、人気度解析処理のメインフローチャートである。図２１は、解析実行処理（Ｓ２２）を説明するための図である。図２２は、時間遷移情報２３の内容を示す図である。図２３は、解析実行処理（Ｓ２２）による展示最適化の詳細を示すフローチャートである。図２４は、最適化情報２４の内容を示す図である。
【００９０】
まず、対象物特定装置１における処理を説明する。対象物特定装置１における処理は図５と基本的に同じであるが、対象物情報出力処理（Ｓ１１）が異なる。図１９に示すように、対象物情報出力処理（Ｓ１１）では、図１４と同様に対象物情報が作成される（Ｓ３０１）。そして、Ｓ３０１で作成された対象物情報は、通信部１７０からネットワーク９０を介して人気度解析装置２に送信される（Ｓ３０３）。人気度解析装置２に送信される対象物情報は、図１５に示す対象物情報１０と同じである。
【００９１】
なお、Ｓ３０３の送信処理の実行タイミングは、対象物情報１０の作成時に限定されず、Ｓ３０１で作成された対象物情報１０をＨＤＤ１４０の対象物情報記憶エリア１４４（図４参照）に保存しておき、所定期間ごとに又は利用者からの指示がある場合に、Ｓ３０３の送信処理が実行されてもよい。なお、人気度解析装置２に送信された対象物情報１０は、ネットワーク９０を介して、通信インタフェース２９１により受信されて、人気度解析装置２のＨＤＤ２４０に設けられた対象物情報記憶エリア（図示外）に保存される。
【００９２】
次に、人気度解析装置２における処理を説明する。人気度解析装置２では、対象物情報記憶エリア（図示外）に収集された複数の対象物情報１０に基づいて、展示物９の人気投票結果等を解析する人気度解析処理が実行される。人気度解析処理は、あらかじめ定められた時間間隔毎に定期的に実行され、又はマウス２８１やキーボード２８２から処理実行が指示されると実行される。
【００９３】
図２０に示すように、人気度解析処理では、対象物情報記憶エリア（図示外）から解析対象となる対象物情報１０が読み出される（Ｓ２１）。ここで、対象物情報記憶エリア（図示外）に保存されている全ての対象物情報１０を読み出してもよいし、一部のみを読み出してもよい。また、読み出し対象となる対象物情報１０を、利用者が選択できるようにしてもよい。
【００９４】
次に、Ｓ２１で読み出された対象物情報１０に基づいて、解析実行処理（Ｓ２２）が実行されて、展示物９の人気度に関する解析情報が作成される。Ｓ２２で作成された解析情報は、ＨＤＤ２４０の解析情報記憶エリア（図示外）に保存される（Ｓ２３）。ここで、対象物情報１０に基づいて解析情報を作成する手法としては、その目的や利用形態に応じて各種手法を適用可能であり、どのような内容の解析情報を作成するかも利用者又は設計者の任意である。以下では、Ｓ２２における処理の例を示す。
【００９５】
利用者がどの展示物９について「感動」し、またどの展示物９に人気投票を行ったかを示す利用者別人気投票について解析情報を作成する場合は、ユーザＩＤ１０ａ（図１５参照）に基づいて対象物情報１０が利用者毎に集計される。その結果、図２１に示すように、「感動」についての推論値１０ｃを示す感動度（Ｅ）２１ａ，スイッチ情報１０ｆを示す人気投票スイッチ（意思伝達スイッチ１５２）のＯＮ／ＯＦＦ２１ｂ，対象物ＩＤ１０ｅに対応する展示物９を示す展示物２１ｃが対応付けられた利用者別人気度情報２１が、利用者ごとに作成される。このような利用者別人気度情報２１を活用すれば、利用者の嗜好を把握できる。
【００９６】
また、どの展示物９が利用者に「感動」を与えたか、またどの展示物９に人気投票が集まったかを示す展示物別人気投票について解析情報を作成する場合は、対象物ＩＤ１０ｅ（図１５参照）に基づいて対象物情報１０が展示物９ごとに集計される。その結果、図２１に示すように、展示物９への感動度（Ｅ）の全利用者の総計を利用者数で除算した平均感動度（Ｅ）２２ａと、全利用者に対する人気投票スイッチ（意思伝達スイッチ１５２）をＯＮした人の割合２２ｂとが対応付けられた展示物別人気度情報２２が、展示物９ごとに作成される。このような展示物別人気度情報２２を活用すれば、展示物９の人気を把握できる。
【００９７】
また、各展示物９の時間による人気度の遷移を示す解析情報を作成する場合は、さらに日時データ１０ｂ（図１５参照）に基づいて、単位時間ごとの展示物別人気度情報２２を作成する。そして、単位時間ごとに展示物９への感動度（Ｅ）の全利用者の総計を利用者数で除算した平均感動度（Ｅ）を求めて、それらを時系列にグラフ化すると図２２に示す時間遷移情報２３を作成できる。図２２では、展示物９「Ａ」と展示物９「Ｂ」について、８時から２２時までの２時間ごとの平均感動度（Ｅ）の遷移を示す。このような時間遷移情報２３を活用すれば、展示物９の時間帯ごとの人気を把握できる。同様にして、単位時間ごとの全利用者に対する人気投票スイッチ（意思伝達スイッチ１５２）をＯＮした人の割合で、時間遷移情報２３を作成してもよい。
【００９８】
さらに、解析実行処理（Ｓ２２）として、各展示物９の配置を最適化する展示最適化処理を実行できる。以下では、一例として図２２に示す展示物９「Ａ」と展示物９「Ｂ」についての展示最適化の例を示す。図２３に示すように、展示最適化処理では、まず上述のように時間遷移情報２３（図２２参照）が作成される（Ｓ４０１）。次に、本処理に必要な各パラメータが初期化され、時間ｔに「８」が設定される（Ｓ４０２）。そして、時間ｔが「２２」よりも大か否かが判定される（Ｓ４０３）。時間ｔが「２２」よりも大でなければ（ｔ≦２２）（Ｓ４０３：ＮＯ）、その時間ｔにおいて、展示物９「Ａ」の感動度（Ｅ）が展示物９「Ｂ」の感動度（Ｅ）よりも大か否かが判定される（Ｓ４０４）。展示物９「Ａ」の感動度（Ｅ（Ａ））が展示物９「Ｂ」の感動度（Ｅ（Ｂ））よりも大であれば（Ｅ（Ａ）>Ｅ（Ｂ））（Ｓ４０４：ＹＥＳ）、時間ｔにおける変数Ｓ［ｔ］に感動度（Ｅ（Ａ））が設定される（Ｓ４０５）。一方、展示物９「Ａ」の感動度（Ｅ（Ａ））が展示物９「Ｂ」の感動度（Ｅ（Ｂ））よりも大でなければ（Ｅ（Ａ）≦Ｅ（Ｂ））（Ｓ４０４：ＮＯ）、時間ｔにおける変数Ｓ［ｔ］に感動度（Ｅ（Ｂ））設定される（Ｓ４０６）。その後、時間ｔに「２」加算されて（Ｓ４０７）、Ｓ４０３に戻る。このようにＳ４０３〜Ｓ４０７が繰り返されて、１０時から２２時までの２時間毎の最大感動度（Ｅ）が変数Ｓ［ｔ］に設定される。そして、時間ｔが「２２」よりも大であれば（ｔ>２２）（Ｓ４０３：ＹＥＳ）、変数Ｓ［ｔ］についてのパラメータ配列Ｓが最適化情報２４として出力される（Ｓ４０８）。
【００９９】
図２４に示すように、最適化情報２４では、展示物９「Ａ」と展示物９「Ｂ」のうち、時間帯ごとに感動度（Ｅ）が高い方が表示される。このような最適化情報２４を活用すれば、どの時間帯にどの展示物を展示すれば最大の効用を得ることができるか等を把握できる。
【０１００】
以上説明したように、第２の実施の形態の人気投票システムによれば、各利用者が美術館などで展示物９を見て回ると、各対象物特定装置１では利用者がどの展示物９に対してどのような感情や意識などを生じたかを示す対象物情報１０が作成されて、人気度解析装置２に送信されるので、対象物情報１０を人気度解析装置２に収集管理できる。
【０１０１】
また、人気度解析装置２では、展示物９の人気投票結果等を解析する人気度解析処理が実行されるので、その解析結果を利用すれば、利用者の嗜好や展示物９の人気を把握することができ、対象物情報１０の利用範囲を広げることができる。
【０１０２】
また、利用者は展示物９の近傍で意思伝達スイッチ１５２を押すことで、その展示物９に人気投票することができ、人気投票された（意思伝達スイッチ１５２が「ＯＮ」された）ことが反映された対象物情報１０を作成できる。
【０１０３】
ところで、上記第１及び第２の実施の形態において、体温センサ１８２，発汗センサ１８３，心拍数センサ１８４からの計測値の入力を検知する入力検知部１８０（図１）が、本発明の「計測値取得手段」に相当する。図７に示す推論データ作成処理（Ｓ３）に対応する推論エンジンを実行するＣＰＵ１１０が、本発明の「推論データ作成手段」に相当する。図１４又は図１９に示す対象物情報出力処理（Ｓ１１）でＳ３０１を実行するＣＰＵ１１０が、本発明の「対象物情報作成手段」に相当し、Ｓ３０２又はＳ３０３を実行するＣＰＵ１１０が、本発明の「対象物情報出力手段」に相当する。また、意思伝達スイッチ１５２が本発明の「利用者情報入力手段」に相当し、出力モード選択スイッチ１５４が本発明の「出力モード選択手段」に相当する。
【０１０４】
また、展示物９が本発明における「対象物」に相当し、対象物ＩＤが本発明の「識別データ」である。ＲＦＩＤタグ８が本発明における「被記録媒体」であり、ＲＦＩＤタグリーダ１６０が本発明の「識別データ取得手段」に相当する。通信部１７０が本発明の「対象物情報送信手段」に相当し、通信インタフェース２９１が本発明の「対象物情報取得手段」及び「対象物情報受信手段」に相当する。ＨＤＤ１４０及びＨＤＤ２４０が本発明の「対象物情報記憶手段」に相当する。図２１〜図２４に示す解析実行処理（Ｓ２２）を実行するＣＰＵ２１０が、本発明の「解析情報作成手段」及び「人気度解析手段」に相当する。
【０１０５】
なお、本発明は、以上詳述した第１及び第２の実施の形態に限定されるものではなく、各種の変形が可能なことはいうまでもない。
【０１０６】
例えば、上記実施の形態では、図１０に示すＲＦＩＤタグの検知（Ｓ４）において、ＲＦＩＤタグリーダ１６０によってＲＦＩＤタグ８から対象物ＩＤが取得される。しかし、他の手段によって展示物９の対象物ＩＤが取得されてもよい。例えば、展示物９に付与されたバーコードから対象物ＩＤを読み出すバーコードリーダによって本発明を実現してもよいし、展示物９に付与された２次元バーコードから対象物ＩＤを読みとるＣＣＤカメラによって本発明を実現してもよい。また、ＲＦＩＤタグリーダ１６０にＲＦＩＤタグ８までの距離を測定する機能や、対象物特定装置１にＲＦＩＤタグ８までの距離を測定する手段を設けて、ＲＦＩＤタグ８までの距離値を求めて最も近い距離にあるものを、検知対象の展示物９として特定してもよい。
【０１０７】
また、図５に示す対象物情報作成処理は、定期的又は利用者からの指示などで実行されるが、他のタイミングで実行されてもよい。例えば、ＲＦＩＤタグリーダ１６０により検知されるＲＦＩＤタグ８が、他のＲＦＩＤタグ８に変化したときに、対象物情報作成処理が実行されてもよい。また、対象物特定装置１で作成された対象物情報１０が人気度解析装置２へ送信されているが、対象物特定装置１から人気度解析装置２へ各センサからの計測値が直接送信されて、人気度解析装置２でまとめて対象物情報作成処理（図５）と人気度解析処理（図２０）が実行されてもよい。
【０１０８】
また、本実施の形態では、対象物情報１０が人気度解析装置２へリアルタイムに送信されているが、人気度解析装置２に対象物情報１０を収集する方法としては各種手法が適用できる。例えば、美術館や博物館などの入口で、見学者に対象物特定装置１を貸し出し、出口で対象物特定装置１を回収し、対象物特定装置１に蓄積された対象物情報１０を一括して人気度解析装置２に取り出してもよい。また、美術館や博物館などの出口に、対象物特定装置１と通信して対象物情報１０を取り出すための通信ユニットを設けて、対象物特定装置１を携行した見学者が出口を通る際に、対象物特定装置１から自動的に対象物情報１０が収集されるようにしてもよい。
【０１０９】
また、利用者が携行する対象物特定装置１は様々な形態が可能である。例えば、利用者の手首に巻きつけられるリストバンド型でもよいし、利用者の耳内部に嵌入される小型のイヤホン型でもよい。また、対象物特定装置１がデジタルカメラと一体として形成されれば、先述のように、展示物９に付与される２次元バーコードから対象物ＩＤを読みとることも可能である。
【０１１０】
また、推論データ作成処理（Ｓ１１）は図７に示すものに限定されず、推論モードの選択（Ｓ２）で選択された推論モードによって、様々な処理が可能である。図２５は補正テーブル１４のデータ構成を示す図であり、この補正テーブル１４を用いて、以下のように処理してもよい。各センサからの計測値に基づいてＳ１６４の推論実行処理（図８）を実行して推論種別１３ａ及び推論値１３ｃを取得する。意思伝達スイッチ１５２がＯＮされていれば、補正テーブル１４を参照して、推論種別１３ａ（１４ａ）及び推論値１３ｃ（１４ｂ）に対応するスイッチＯＮ時補正値１４ｃを取得する。このスイッチＯＮ時補正値１４ｃにより、補正後の推論種別１４ｄ及び推論値１４ｅを取得する。
【０１１１】
また、上記実施の形態では、対象物情報１０が「感動」について推論される場合を説明しているが、利用者の感情や意識の他にも、雰囲気や重要度等のように、事象の文脈や状況の前後関係などを示すものであって、事実や証拠のみでは把握できない抽象的な概念（コンテクストともいう。）について、対象物情報１０が推論されてもよい。そのため、「悲しみ」，「怒り」，「楽しさ」，「賑やかさ」，「忙しさ」等について推論された対象物情報１０が作成されてもよい。そして、各対象物情報１０の推論内容に対応する推論定義テーブル１３が設定されればよい。例えば、利用者の「悲しみ」に基づいて、対象物情報１０を作成したい場合は、「悲しみ」に対応する推論定義テーブル１３が設定されればよい。
【０１１２】
また、推論定義テーブル１３には、あらかじめ任意の推論内容についてのテーブルが利用者又は設計者によって設定されていてもよいし、複数の推論内容の各々に対応する複数のテーブルが推論定義テーブル１３にあらかじめ設定されており、推論データ作成処理（図７）において、自動的に最適なテーブルが選択されるようにしてもよい。
【０１１３】
また、推論エンジン初期化処理（図６）では、サンプリング値を測定してその平均値を基準値として算定しているが、サンプリング値の時系列データを取得して、その推移の特徴に基づいて基準値を算定するようにしてもよい。また、異常なサンプリング値は除外して基準値を算定するようにしてもよい。また、推論実行処理（図８）での比較処理（Ｓ１７２，Ｓ１７４，Ｓ１７６）では、各センサ毎に変化閾値εを設けておき、閾値を変化閾値εで補正した補正値で、各センサからの計測値との比較を実行してもよい。例えば、変化閾値εの誤差許容範囲として、閾値の５％程度を設定する等である。また、本実施の形態では、各センサからの計測値を閾値と比較して状態変化を判定しているが、各センサからの計測値から所定の基準値を減算して増分値を求めて、この増分値が閾値よりも大か小かを比較して状態変化を判定するようにしてもよい。
【０１１４】
また、各センサからの計測値は、体温、発汗及び心拍数に限定されないことはいうまでもない。例えば、利用者の振動、脳波、呼吸、加速度、傾き、バイオリズムなどを利用者から計測するようにしてもよい。さらに、各センサ（体温センサ１８２，発汗センサ１８３，心拍数センサ１８４）や入力パネル１８１は、対象物特定装置１に一体として構成されている必要はなく、ＵＳＢやネットワークなどのインタフェースを介して入力検知部１８０に遠隔接続して、有効に計測値や入力情報を取得できればよい。
【０１１５】
同様に、人気度解析装置２では、ディスプレイ２６１，マイク２７１，スピーカ２７２，マウス２８１，キーボード２８２は必ずしも必要な構成ではないため、ＵＳＢやネットワークなどのインタフェースを介して、外部の表示装置，マイク，スピーカなどと遠隔接続してリモート制御するようにしてもよい。
【０１１６】
また、人気投票システムに人気度解析装置２を複数設けてもよい。また、対象物特定装置１と人気度解析装置２とが一体として構成された装置としてもよい。逆に、対象物特定装置１が１つであってもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１１７】
本発明の対象物特定装置、対象物特定システム及び人気投票システムは、特定の対象物に対する利用者の意識や感情などを推論するためのコンピュータ機器に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１１８】
【図１】対象物特定装置１についての全体構成図である。
【図２】対象物特定装置１の構成を示すブロック図である。
【図３】対象物特定装置１のＲＡＭ１３０の記憶エリアの構成を示す概念図である。
【図４】対象物特定装置１のＨＤＤ１４０の記憶エリアの構成を示す概念図である。
【図５】対象物情報作成処理のメインフローチャートである。
【図６】推論エンジン初期化処理（Ｓ１）の詳細を示すフローチャートである。
【図７】推論データ作成処理（Ｓ３）の詳細を示すフローチャートである。
【図８】推論実行処理（Ｓ１６４）の詳細を示すフローチャートである。
【図９】推論定義テーブル１３のデータ構成を示す図である。
【図１０】ＲＦＩＤタグ検知処理（Ｓ４）の詳細を示すフローチャートである。
【図１１】出力モード別処理（Ｓ２１３）の詳細を示すフローチャートである。
【図１２】複数のＲＦＩＤタグ８の領域分布のイメージ図である。
【図１３】対象物ＩＤ特定テーブル１８のデータ構成を示す図である。
【図１４】対象物情報出力処理（Ｓ１１）の詳細を示すフローチャートである。
【図１５】対象物情報１０のデータ構成を示す図である。
【図１６】人気投票システムの全体構成図である。
【図１７】対象物特定装置１の他の構成を示すブロック図である。
【図１８】人気度解析装置２の構成を示すブロック図である。
【図１９】対象物特定装置１における、対象物情報出力処理（Ｓ１１）の他の詳細を示すフローチャートである。
【図２０】人気度解析装置２における、人気度解析処理のメインフローチャートである。
【図２１】解析実行処理（Ｓ２２）を説明するための図である。
【図２２】時間遷移情報２３の内容を示す図である。
【図２３】解析実行処理（Ｓ２２）による展示最適化の詳細を示すフローチャートである。
【図２４】最適化情報２４の内容を示す図である。
【図２５】補正テーブル１４のデータ構成を示す図である。
【符号の説明】
【０１１９】
１    対象物特定装置
２    人気度解析装置
８    ＲＦＩＤタグ
９    展示物
１０    対象物情報
１３    推論定義テーブル
１４    補正テーブル
１８    対象物ＩＤ特定テーブル
２１    利用者別人気度情報
２２    展示物別人気度情報
２３    時間遷移情報
２４    最適化情報
９０    ネットワーク
１１０      ＣＰＵ
１１５      バス
１２０      ＲＯＭ
１３０      ＲＡＭ
１４０      ＨＤＤ
１５１    電源リセットスイッチ
１５２    意思伝達スイッチ
１５３    推論モード選択スイッチ
１５４      出力モード選択スイッチ
１６０      ＲＦＩＤタグリーダ
１７０    通信部
１８０    入力検知部
１８１    入力パネル
１８２    体温センサ
１８３    発汗センサ
１８４    心拍数センサ
１９０    計時手段
２１０      ＣＰＵ
２１５      バス
２２０      ＲＯＭ
２３０      ＲＡＭ
２４０      ＨＤＤ
２６０    表示制御部
２６１    ディスプレイ
２７０    音声制御部
２７１    マイク
２７２    スピーカ
２８０    入力検知部
２８１    マウス
２８２    キーボード
２９１    通信インタフェース
【図１】
2005275960.tif 000003
【図２】
2005275960.tif 000004
【図３】
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【図４】
2005275960.tif 000006
【図５】
2005275960.tif 000007
【図６】
2005275960.tif 000008
【図７】
2005275960.tif 000009
【図８】
2005275960.tif 000010
【図９】
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【図１０】
2005275960.tif 000012
【図１１】
2005275960.tif 000013
【図１２】
2005275960.tif 000014
【図１３】
2005275960.tif 000015
【図１４】
2005275960.tif 000016
【図１５】
2005275960.tif 000017
【図１６】
2005275960.tif 000018
【図１７】
2005275960.tif 000019
【図１８】
2005275960.tif 000020
【図１９】
2005275960.tif 000021
【図２０】
2005275960.tif 000022
【図２１】
2005275960.tif 000023
【図２２】
2005275960.tif 000024
【図２３】
2005275960.tif 000025
【図２４】
2005275960.tif 000026
【図２５】
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