(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが集まるテーブルに設置されて、ユーザＩＤ取得時にユーザを含むテーブル周囲の画像を撮影する画像取得装置、
前記テーブルにて前記画像取得装置の周りに配置されて、各々の前方に居るユーザからユーザＩＤを取得する複数のＩＤ取得装置、
前記ＩＤ取得装置により取得されたユーザＩＤと、当該ユーザＩＤを持つユーザが前記画像取得装置により取得された画像中のどの部分に存在するかを示すデータと、時間を示すデータとを、タグデータとして前記画像に付加するタグ付加装置、
前記ＩＤ取得装置により取得されたユーザＩＤをユーザノードUi(i=1…Nu)、前記画像取得装置により取得された画像を画像ノードIi(i=1…Ni)としてランダムに配置し、且つ同じユーザＩＤを持つユーザノードおよび画像ノードをエッジで繋いで、初期画像ネットワークを作成し、当該初期画像ネットワークをばねモデルを用いてエネルギー極小の画像ネットワークに修正する画像ネットワーク作成装置、および
前記画像取得装置による前記画像および前記画像ネットワーク作成装置による前記画像ネットワークを表示する画像表示装置
を備えたことを特徴とするテーブルトップコミュニティシステム。
【請求項２】
前記複数のＩＤ取得装置は、前記テーブルにて前記画像取得装置の周りに設置され、且つ、ユーザＩＤ取得時に各ＩＤ取得装置の前方に居る実際のユーザと前記画像中のユーザとが前記画像取得装置から見て同じ位置になるように配置されている
ことを特徴とする請求項１記載のテーブルトップコミュニティシステム。
【請求項３】
前記画像取得装置が、全方位センサであることを特徴とする請求項１記載のテーブルトップコミュニティシステム。
【請求項４】
前記画像取得装置が、広角レンズ、パノラマレンズまたは魚眼レンズを持つカメラであることを特徴とする請求項１記載のテーブルトップコミュニティシステム。
【請求項５】
前記ＩＤ取得装置が、ユーザが所持するＩＣカードからユーザＩＤを読み取るカードリーダであることを特徴とする請求項１記載のテーブルトップコミュニティシステム。
【請求項６】
前記ＩＤ取得装置が、ユーザが所持するバーコードからユーザＩＤを読み取るバーコードリーダであることを特徴とする請求項１記載のテーブルトップコミュニティシステム。
【請求項７】
前記ＩＤ取得装置が、ユーザが所持するＲＦＩＤタグからユーザＩＤを読み取るＲＦＩＤタグリーダであることを特徴とする請求項１記載のテーブルトップコミュニティシステム。
【請求項８】
前記ＩＤ取得装置が、ユーザがユーザＩＤを入力可能なキーボードもしくはボタンであることを特徴とする請求項１記載のテーブルトップコミュニティシステム。
【請求項９】
ユーザＩＤの取得時にユーザを含むテーブル周囲の音を収集する音収集装置をさらに備えており、
前記タグ付加装置は、収集された音データを前記タグデータとして前記画像に付加することを特徴とする請求項１記載のテーブルトップコミュニティシステム。
【請求項１０】
前記音収集装置が、全方向指向性のマイクロホンであることを特徴とする請求項９記載のテーブルトップコミュニティシステム。
【請求項１１】
前記音収集装置が、前記ＩＤ取得装置毎に設置されたマイクロホンであることを特徴とする請求項９記載のテーブルトップコミュニティシステム。
【請求項１２】
前記音収集装置が、マイクロホンアレイであることを特徴とする請求項９記載のテーブルトップコミュニティシステム。
【請求項１３】
前記収集された音の特徴抽出を行う音処理装置をさらに備えており、
前記タグ付加装置は、前記抽出された音特徴データを前記タグデータとして前記画像に付加する
ことを特徴とする請求項９記載のテーブルトップコミュニティシステム。
【請求項１４】
前記音の特徴が、音の強度、突発音、特定の音色のいずれかであることを特徴とする請求項１３記載のテーブルトップコミュニティシステム。
【請求項１５】
ユーザＩＤの取得時にテーブル周囲の明るさを測定する照度センサをさらに備えており、
前記タグ付加装置は、測定された明るさデータを前記タグデータとして前記画像に付加する
ことを特徴とする請求項１記載のテーブルトップコミュニティシステム。
【請求項１６】
ユーザＩＤの取得時にテーブルの振動を測定する振動センサをさらに備えており、
前記タグ付加装置は、測定された振動データを前記タグデータとして前記画像に付加する
ことを特徴とする請求項１記載のテーブルトップコミュニティシステム。
【請求項１７】
ユーザＩＤの取得時にテーブル周囲に居るユーザの発熱度合いを測定する赤外線センサをさらに備えており、
前記タグ付加装置は、測定された発熱データを前記タグデータとして前記画像に付加する
ことを特徴とする請求項１記載のテーブルトップコミュニティシステム。
【請求項１８】
前記画像取得装置により取得された静止画の前記画像からユーザの顔を抽出する画像処理装置をさらに備えており、
前記タグ付加装置は、抽出された顔データを前記タグデータとして前記画像に付加することを特徴とする請求項１記載のテーブルトップコミュニティシステム。
【請求項１９】
前記画像取得装置により取得された動画の前記画像から時間変化特徴または人数変化情報を抽出する画像処理装置をさらに備えており、
前記タグ付加装置は、抽出された時間変化特徴データまたは人数変化情報データを前記タグデータとして前記画像に付加する
ことを特徴とする請求項１記載のテーブルトップコミュニティシステム。
【請求項２０】
前記画像ネットワーク作成装置は、前記ばねモデルを用いた修正処理において、
ユーザノードUiと繋がっている全ての画像ノードIiとの間のエッジに対して、ばね力を表す移動ピクセル値Sfを算出し、一回の算出毎に当該移動ピクセル値SfだけユーザノードUiの位置を動かし、且つ、
上記移動ピクセル値Sfを算出した画像ノードIiと、それ以外の画像ノードIj(j≠i)との間に関して、反発力を表す移動ピクセル値Rfを算出し、一回の算出毎に当該移動ピクセル値Rfだけユーザノードの位置を動かし、
これらの処理を繰り返すことを特徴とする請求項１記載のテーブルトップコミュニティシステム。
【請求項２１】
ユーザが集まるテーブルに設置された画像取得装置によりユーザＩＤ取得時に撮影されたユーザを含むテーブル周囲の画像と、前記テーブルにて画像取得装置の周りに設置された複数のＩＤ取得装置により各々の前方に居るユーザから取得したユーザＩＤとを入力するステップ、
入力されたユーザＩＤと、当該ユーザＩＤを持つユーザが前記画像中のどの部分に存在するかを示すデータと、時間を示すデータとを、タグデータとして前記入力された画像に付加するステップ、
前記ユーザＩＤをユーザノードUi(i=1…Nu)、前記画像を画像ノードIi(i=1…Ni)としてランダムに配置し、且つ同じユーザＩＤを持つユーザノードおよび画像ノードをエッジで繋いで、初期画像ネットワークを作成するステップ、および
当該初期画像ネットワークをばねモデルを用いてエネルギー極小の画像ネットワークに修正するステップ
を有することを特徴とする画像ネットワーク作成方法。
【請求項２２】
請求項２１記載の画像ネットワーク作成方法をコンピュータに実行させる画像ネットワーク作成プログラム。
【請求項２３】
請求項２２記載の画像ネットワーク作成プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願発明は、学会、展示会、博覧会、パーティ等のイベント空間において有用なテーブルトップコミュニティシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、各種イベントに参加した人々の情報交換は、偶然見つけた展示物の担当者や出会った知り合いと話をするといった形で情報交換が行われるのが一般的である。
【０００３】
一方、情報技術は今や生活に欠かせないものとなっており、特に、時間、場所、状況を問わないユビキタス情報環境が注目を集めるようになってきている。
【０００４】
限られた空間に多数の参加者が集まるイベント空間（イベント会場とも呼べる）は、このようなユビキタス情報環境の実現が求められている場所であり、また、生身の人間同士の交流が発生する実世界のイベント空間における参加者の活動を支援することは重要になってきている。
【０００５】
このようなユビキタス情報環境および活動支援を実現するシステムとして、本願発明の発明者等は既にイベント空間情報支援システムを提案している（非特許文献１，２参照）。
【非特許文献１】西村拓一，濱崎 雅弘，松尾 豊，大向 一輝，友部 博教，武田 英明：2003年度人工知能学会全国大会支援統合システム，人工知能学会誌, Vol.10, No.1,pp.43-51, Jan. 2004.
【非特許文献２】“System Design of Event Space InformationSupport UtilizingCoBITs,'” T. Nishimura, Y. Nakamura, H. Itoh, and H.Nakashima, Proc. of IEEE International Conference on Distributed ComputingSystems Workshops (ICDCS2004),pp.384-387, (2004.3)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本願発明は、以上のとおりの事情に鑑み、上記システムの他に、イベント空間におけるユビキタス情報環境および活動支援を実現するシステムの一つとして、テーブルの周囲に居る人の写真を撮影し、この写真を時間を経て積み重なるコミュニティの姿として可視化し、テーブル上のモニタに表示することにより、従来にはない全く新しい形で、参加者間の情報交換等のコミュニケーションを支援して、人と人が触れ合えるコミュニティ空間を実現することのできる、テーブルトップコミュニティシステム、ならびに当該システムに用いられる画像ネットワーク作成方法、そのプログラムおよび記録媒体を提供することを課題としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の課題を解決するものとして、第１には、本願発明のテーブルトップコミュニティシステムは、ユーザが集まるテーブルに設置されて、ユーザＩＤ取得時にユーザを含むテーブル周囲の画像を撮影する画像取得装置、前記テーブルにて前記画像取得装置の周りに配置されて、各々の前方に居るユーザからユーザＩＤを取得する複数のＩＤ取得装置、ＩＤ取得装置により取得されたユーザＩＤと、当該ユーザＩＤを持つユーザが画像取得装置により取得された画像中のどの部分に存在するかを示すデータと、時間を示すデータとを、タグデータとして前記画像に付加するタグ付加装置、前記ＩＤ取得装置により取得されたユーザＩＤをユーザノードUi(i=1…Nu)、前記画像取得装置により取得された画像を画像ノードIi(i=1…Ni)としてランダムに配置し、且つ同じユーザＩＤを持つユーザノードおよび画像ノードをエッジで繋いで、初期画像ネットワークを作成し、当該初期画像ネットワークをばねモデルを用いてエネルギー極小の画像ネットワークに修正する画像ネットワーク作成装置、および前記画像取得装置による前記画像および前記画像ネットワーク作成装置による前記画像ネットワークを表示する画像表示装置を備えたことを特徴とする。
【０００８】
第２には、前記複数のＩＤ取得装置は、前記テーブルにて前記画像取得装置の周りに設置され、且つ、ユーザＩＤ取得時に各ＩＤ取得装置の前方に居る実際のユーザと前記画像中のユーザとが前記画像取得装置から見て同じ位置になるように配置されていることを特徴とする。
【０００９】
第３−第４には、前記画像取得装置が、全方位センサや、広角レンズ、パノラマレンズまたは魚眼レンズを持つカメラなどであることを特徴とする。
【００１０】
第５−第８には、前記ＩＤ取得装置が、ユーザが所持するＩＣカードからユーザＩＤを読み取るカードリーダや、ユーザが所持するバーコードからユーザＩＤを読み取るバーコードリーダ、ユーザが所持するＲＦＩＤタグからユーザＩＤを読み取るＲＦＩＤタグリーダ、ユーザがユーザＩＤを入力可能なキーボードもしくはボタンなどであることを特徴とする。
【００１１】
第９−第１２には、ユーザＩＤの取得時にユーザを含むテーブル周囲の音を収集する音収集装置をさらに備えており、前記タグ付加装置は、収集された音データを前記タグデータとして前記画像に付加することを特徴とし、また、音収集装置が、全方向指向性のマイクロホンや、前記ＩＤ取得装置毎に設置されたマイクロホン、マイクロホンアレイなどであることを特徴とする。
【００１２】
第１３−第１４には、前記収集された音の特徴抽出を行う音処理装置をさらに備えており、前記タグ付加装置は、抽出された音特徴データを前記タグデータとして前記画像に付加することを特徴とし、また、音の特徴が音の強度、突発音、特定の音色のいずれかであることを特徴とする。
【００１３】
第１５−第１７には、ユーザＩＤの取得時にテーブル周囲の明るさを測定する照度センサや、ユーザＩＤの取得時にテーブルの振動を測定する振動センサ、ユーザＩＤの取得時にテーブル周囲に居るユーザの発熱度合いを測定する赤外線センサなどをさらに備えており、前記タグ付加装置は、測定された明るさデータや、振動データ、発熱データなどを前記タグデータとして前記画像に付加することを特徴とする。
【００１４】
第１８には、前記画像取得装置により取得された静止画の前記画像からユーザの顔を抽出する画像処理装置をさらに備えており、前記タグ付加装置は、抽出された顔データを前記タグデータとして前記画像に付加することを特徴とする。
【００１５】
第１９には、前記画像取得装置により取得された動画の前記画像から時間変化特徴または人数変化情報を抽出する画像処理装置をさらに備えており、前記タグ付加装置は、抽出された時間変化特徴データまたは人数変化情報データを前記タグデータとして前記画像に付加することを特徴とする。
【００１７】
第２０には、前記画像ネットワーク作成装置は、前記ばねモデルを用いた修正処理において、ユーザノードUiと繋がっている全ての画像ノードIiとの間のエッジに対して、ばね力を表す移動ピクセル値Sfを算出し、一回の算出毎に当該移動ピクセル値SfだけユーザノードUiの位置を動かし、且つ、上記移動ピクセル値Sfを算出した画像ノードIiと、それ以外の画像ノードIj(j≠i)との間に関して、反発力を表す移動ピクセル値Rfを算出し、一回の算出毎に当該移動ピクセル値Rfだけユーザノードの位置を動かし、これらの処理を繰り返すことを特徴とする。
【００１９】
また、第２１には、本願発明の画像ネットワーク作成方法は、ユーザが集まるテーブルに設置された画像取得装置によりユーザＩＤ取得時に撮影されたユーザを含むテーブル周囲の画像と、前記テーブルにて画像取得装置の周りに設置された複数のＩＤ取得装置により各々の前方に居るユーザから取得したユーザＩＤとを入力するステップ、入力されたユーザＩＤと、当該ユーザＩＤを持つユーザが前記画像中のどの部分に存在するかを示すデータと、時間を示すデータとを、タグデータとして前記入力された画像に付加するステップ、前記ユーザＩＤをユーザノードUi(i=1…Nu)、前記画像を画像ノードIi(i=1…Ni)としてランダムに配置し、且つ同じユーザＩＤを持つユーザノードおよび画像ノードをエッジで繋いで、初期画像ネットワークを作成するステップ、および当該初期画像ネットワークをばねモデルを用いてエネルギー極小の画像ネットワークに修正するステップを有することを特徴とする。
【００２０】
また、第２２−第２３には、本願発明は、前記画像ネットワーク作成方法をコンピュータに実行させる画像ネットワーク作成プログラム、および当該画像ネットワーク作成プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００２１】
上記第１−第２１の本願発明によれば、イベント空間におけるユビキタス情報環境および活動支援を実表するシステムの一つとして、テーブルの周囲に居る人を撮影し、得られた画像（映像または写真とも呼べる。以下同じ。）を時間を経て積み重なるコミュニティの姿として可視化し、テーブル上のモニタに表示することにより、従来にはない全く新たな形で参加者間の情報交換等のコミュニケーションを支援することのできるテーブルトップコミュニティシステム、ならびにこのシステムに用いられる画像ネットワーク作成方法が実現される。
【００２２】
また、上記第２２および上記第２３の本願発明の画像ネットワーク作成プログラムおよびその記録媒体によれば、上記第２３の画像ネットワーク作成方法と同様な効果が得られるコンピュータプログラムおよびそれを記録したフレキシブルディスクやＣＤ、ＤＶＤなどの記録媒体が実現される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
［画像取得に関する実施形態１］
図１および図２は、各々、本願発明の一実施形態を示したものである。
【００２４】
これら図１および図２に例示したように、本願発明のテーブルトップコミュニティシステムでは、まず、イベント空間においてユーザＡ，Ｂ，Ｃ…が集まるテーブル１に、画像取得装置２０およびＩＤ取得装置３０を予め設置しておく。
【００２５】
本実施形態では、画像取得装置２０として全方位センサ２、ＩＤ取得装置３０としてカードリーダ３ａ，３ｂ，３ｃ…が、テーブル１上に設置されている。
【００２６】
全方位センサ２は、テーブル１の略中央に設置されており、カードリーダ３ａ，３ｂ，３ｃ…がテーブル１周囲に居るユーザＡ，Ｂ，Ｃ…からユーザＩＤを取得したときに、ユーザＡ，Ｂ，Ｃ…を含むテーブル１周囲の画像を撮影する。
【００２７】
より具体的には、各カードリーダ３ａ，３ｂ，３ｃ…との間で信号送受可能となっており、いずれか一つのカードリーダ３ａ，３ｂ，３ｃ…によるユーザＩＤ取得をトリガーとして、撮影が行われる。撮影範囲は、全方位センサ２を中心としたテーブル１周囲の３６０°画像であり、テーブル１周囲に集まって座ったり立ったりした状態のユーザＡ，Ｂ，Ｃ…が映るように調整されている。
【００２８】
全方位センサ２自身は、３６０度視野角の画像を撮影することができるものであり、図１に例示したようなドーナツ型の画像データが得られる。本実施形態では、このドーナツ型の画像１００に、ユーザＡ，Ｂ，Ｃ・・・がテーブル１周囲での並びどおりに映し出される。なお、ドーナツ型データは横長方形のパノラマ型データに変換することもできる。
【００２９】
他方、カードリーダ３ａ，３ｂ，３ｃ…は、テーブル１上にて全方位センサ２の周りに設置され、且つ、ユーザＩＤ取得時に各々の前方に居る実際のユーザＡ，Ｂ，Ｃ…と画像１００中のユーザＡ，Ｂ，Ｃ…とが全方位センサ２から見て同じ位置になるように配置されており、各々の前方に居るユーザＡ，Ｂ，Ｃ…が所持するユーザデバイスとしてのＩＣカード４からユーザＩＤを適宜取得する。
【００３０】
より具体的には、図１および図２に示した５つのカードリーダ３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄ，３ｅを設置する例で説明すると、全方位センサ２により撮影されるドーナツ型の画像１００を予め５つの扇形エリアに等分割して考え、ある一つのエリアに映し出される絵がリーダ３ａの前方のテーブル１周囲の絵となるようにカードリーダ３ａを設置し、隣のエリアに映し出される絵がカードリーダ３ｂの前方のテーブル１周囲の絵となるようにカードリーダ３ｂを設置し、同様にして、順に残りの各エリアに対応させてカードリーダ３ｃ，３ｄ，３ｅを設置する。
【００３１】
この設置形態によれば、カードリーダ３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄ，３ｅは、全方囲センサ２をぐるりと囲む適宜位置に配置されて、カードリーダ３ａの前に居るユーザＡは画像１００中の上記対応するエリアに映し出され、隣のリーダ３ｂの前に居るユーザＢは画像１００中の次のエリアに映し出され、同様にして、順にカードリーダ３ｃ，３ｄ，３ｅの前に居るユーザＣ，Ｄ，Ｅは画像１００中の上記対応するエリアに映し出されて、ドーナツ型の画像１００にて、ユーザＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅがカードリーダ３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄ，３ｅの並びどおりに映し出される。
【００３２】
したがって、たとえば、画像１００中の分割エリアの位置とカードリーダ３ａ，３ｂ，３ｃ・・・（各々に個別に付されているリーダＩＤで識別する）の位置とを対応付けたデータを、予め設定し記憶しておくことで、ユーザＩＤ取得を行ったカードリーダ３ａ，３ｂ，３ｃ・・・からユーザＩＤとリーダＩＤとを受け取り、そのリーダＩＤに基づいて、カードリーダ３ａ，３ｂ，３ｃ・・・に対応した画像１００中のエリアに映し出されているユーザＡ，Ｂ，Ｃ・・・が、読み取られたユーザＩＤを持つユーザであることを自動的に判別できるようになる。
【００３３】
そして、画像１００には、読み取ったユーザＩＤと、そのユーザＩＤを持つユーザが画像中のどの部分に存在するかを示すデータ（リーダＩＤなど）を加えることができる。
【００３４】
ここでのデータ付加処理は、システム側に別途用意されたタグ付加装置４０により実行される。
【００３５】
より具体的には、図９は、タグ付加装置４０のシステム構成図である。このシステム構成では、ディスプレイ等の表示部４１、キーボードやマウス等の入力部４２、ＣＰＵ等の処理部４３、ＲＡＭ等の記憶部４４、Ｉ／Ｏポート等の通信部４５、画像データベース４６、タグデータベース４７およびそれらを接続するバス４８を備えており、処理部４３が、記憶部４４に記憶されているタグ付加プログラムの指令を受けてタグ付加処理を実行し、適宜通信部４５等を制御する。
【００３６】
タグ付加処理では、カードリーダ３ａ，３ｂ，３ｃ…により取得されたユーザＩＤと、当該ユーザＩＤを持つユーザＡ，Ｂ，Ｃ・・・が全方位センサ２により取得された画像１００中のどの部分に存在するかを示すデータと、時間を示すデータとを、タグデータとして画像１００に付加する。
【００３７】
対象となる画像１００やタグデータは、通信部４５を介して上記全方位センサ２などの画像取得装置２０および上記カードリーダ３ａ，３ｂ，３ｃ・・・などのＩＤ取得装置３０から直接受信したり、システム管理者等が入力部４２を介して入力したりできる。画像１００は画像データベース４６に蓄積され、タグデータはタグデータベース４７に蓄積される。各データベースは、タグ付加装置４０内に構築しても、別体として構築してもよい。
【００３８】
もちろん、このタグ付加装置４０は、コンピュータにタグ付加処理を実行させるプログラム形態とすることも可能である。
【００３９】
以上のとおりの全方位センサ２、カードリーダ３ａ，３ｂ，３ｃ・・・、タグ付加装置４０による全体の処理を、図１１および図１２のフローチャートを適宜参酌しながら説明すると、テーブル１の周囲にユーザＡ，Ｂ，Ｃ・・・が集まり、それぞれカードリーダ３ａ，３ｂ，３ｃ・・・の前に立っているまたは座っている状況にて、たとえばユーザＡ（もちろん他の誰でもよい）が、自分のＩＣカード４を自分の前にあるカードリーダ３ａにかざしてユーザＩＤを読み取らせると（図１１のステップS1）、全方位センサ２が、ユーザＩＤ取得をトリガーとして、ユーザＡ，Ｂ，Ｃ・・・を含むテーブル１周囲のドーナツ型の画像１００を撮影する（図１１のステップS2）。そして、タグ付加装置４０が、読み取ったユーザＩＤと（図１２のステップS3.1）、読み取られたユーザＩＤを持つユーザＡが画像１００中のカードリーダ３ａに対応するエリアに映し出されていることを示すリーダＩＤ等のデータと（図１２のステップS3.2）、ＩＤ取得時間もしくは撮影時間などの時間を示すデータと（図１２のステップS3.3）を、タグデータとして画像１００に付加する（図１１のステップS3および図１２のステップS3.4）。
【００４０】
以上のユーザＩＤデータ、画像データ、タグデータ関連の一連の処理を、ユーザＩＤ取得の度に行い、得られたタグ付きの画像１００はデータベース等に蓄積される。
【００４１】
そして、このタグ付きの画像１００を、テーブル１上に設置したディスプレイ５等の画像表示装置に表示させることで、ユーザＩＤにより自己の画像１００を検索したり、自分が誰と良く一緒に行動していたか、どれだけの時間滞在したかなどを調べるなど、イベント空間におけるテーブル１を中心とした自分の活動やコミュニティの姿を、それを可視化した画像１００から簡単に把握することができる。この画像１００を見ながら他の参加者等と情報交換もできる。
【００４２】
画像１００の表示に関しては、たとえば、表示した画像１００中の自分が傾かないように画像１００を回転させるなどの処理も可能である。自分のユーザＩＤを入力して、そのユーザＩＤを持つユーザの絵が真っ直ぐ上を向くように画像１００を回転させればよい。
【００４３】
［画像取得に関する実施形態２］
図３および図４は、各々、本願発明の別の一実施形態を示したものである。
【００４４】
上述した実施形態１では、撮影するテーブル１周囲の画像１００を全方位センサ２による３６０°画像としているが、本実施形態のように、広角レンズカメラ２’を用いて、テーブル１周囲の前方範囲をパノラマ形式に撮影することもできる。
【００４５】
より具体的には、テーブル１上の奥側に広角レンズカメラ２’を設置し、その広角レンズカメラ２’によって、それよりも前方のテーブル１周囲を撮影して、横長方形のパノラマ型の画像１００を得る。
【００４６】
この場合においても、テーブル１周囲に居る実際のユーザＡ，Ｂ，Ｃ…と撮影された画像１００中のユーザＡ，Ｂ，Ｃ…とが広角レンズカメラ２’から見て同じ位置となるように、カードリーダ３ａ，３ｂ，３ｃ…が広角レンズカメラ２’の周囲前方に配置されている。
【００４７】
図３および図４の一例で説明すると、広角レンズカメラ２’により撮影されるパノラマ型の画像１００を予め４つのエリアに等分割して、右端のエリアに映し出される絵が右端のカードリーダ３ａの前方の絵となるようにカードリーダ３ａを設置し、次のエリアに映し出される絵がカードリーダ３ｂの前方の絵となるようにカードリーダ３ｂを設置し、さらに次のエリアに映し出される絵がカードリーダ３ｃの前方の絵となるようにカードリーダ３ｂを設置し、そして左端のエリアに映し出される絵が左端のカードリーダ３ｄよりも前方の絵となるようにカードリーダ３ｄを設置する。
【００４８】
この設置形態によれば、右端のカードリーダ３ａの前に居るユーザＡは画像１００中の右端のエリアに映し出され、隣のカードリーダ３ｂの前に居るユーザＢは画像１００中の次のエリアに映し出され、さらに隣のカードリーダ３ｃの前に居るユーザＣは画像１００中のさらに次のエリアに映し出され、そして左端のカードリーダ３ｄの前に居るユーザＤは画像１００中の左端のエリアに映し出される。
【００４９】
後は、上述した実施形態１と同様に、テーブル１の周囲にユーザＡ，Ｂ，Ｃ・・・が集まり、それぞれカードリーダ３ａ，３ｂ，３ｃ・・・の前に立っているまたは座っている状況にて、たとえばユーザＡ（もちろん他の誰でもよい）が、自分のＩＣカード４を自分の前にあるカードリーダ３ａにかざしてユーザＩＤを読み取らせると（図１１のステップS1）、広角レンズカメラ２’が、ユーザＩＤ取得をトリガーとして、ユーザＡ，Ｂ，Ｃ・・・を含むテーブル１周囲のパノラマ型の画像１００を撮影する（図１１のステップS2）。
【００５０】
そして、タグ付加装置４０が、読み取ったユーザＩＤと（図１２のステップS3.1）、読み取られたユーザＩＤを持つユーザＡが画像１００中のカードリーダ３ａに対応するエリアに映し出されていることを示すリーダＩＤ等のデータと（図１２のステップS3.2）、ＩＤ取得時間もしくは撮影時間などの時間を示すデータと（図１２のステップS3.3）を、タグデータとして画像１００に付加する（図１１のステップS3および図１２のステップS3.4）。
【００５１】
以上のユーザＩＤデータ、画像データ、タグデータに関連の一連の処理を、ユーザＩＤ取得の度に行い、得られたタグ付きの画像１００は、データベース等に蓄積され、また適宜テーブル１上のディスプレイ５に表示される。
【００５２】
［画像取得装置に関する他の実施形態］
画像取得装置２０については、上記各実施形態では全方位センサ２または広角レンズカメラ２’を用いているが、テーブル１周囲の画像を得ることができる装置であれば特に限定されない。
【００５３】
たとえば、３６０°画像を取得するには、複数のカメラを設置してそれぞれの画像をつなげてもよいし、パノラマレンズや魚眼レンズを用いたカメラで撮影してもよい。
【００５４】
前者の場合には、たとえば、数枚の写真を極座標変換によって全方位センサ画像を模したものに加工するなどの処理が可能である。加工処理については、別途の画像処理装置を設けてもよいし、画像取得装置２０に画像処理機能を付加しておいてもよい。
【００５５】
広角レンズカメラ２’のように一定範囲のテーブル１周囲の画像を撮影するのであれば、複数のカメラでその範囲をカバーできるように構成してもよい。
【００５６】
また、上記各実施形態では、ユーザＩＤ取得をトリガーとして撮影を実行しているが、テーブル１周囲の人数が変化したときに撮影するようにシステム構築することもできる。
【００５７】
［ＩＤ取得装置に関する他の実施形態］
上記各実施形態では、ＩＤ取得装置３０として、ユーザデバイスとしてのＩＣカード４に対応したカードリーダ３ａ，３ｂ，３ｃ・・・を用いているが、ユーザデバイスやユーザＩＤの形態に従って様々な装置を採用することができる。
【００５８】
たとえば、ユーザＩＤがバーコード形態でユーザデバイスに付されている場合には、そのバーコードを読み取ることができるバーコードリーダを採用する。
【００５９】
ユーザデバイスにユーザＩＤを記憶したＲＦＩＤタグが組み込まれている場合には、ＲＦＩＤタグと電波送受してユーザＩＤを読み取るＲＦＩＤタグリーダを採用する。
【００６０】
あるいは、ユーザがユーザデバイスを持っていない場合においてもユーザＩＤを入力できるようにすべく、テーブル１上にてユーザが入力操作可能な入力キーボードや入力ボタンを置いておいてもよい。
【００６１】
その他、指紋認証や声紋認証など、個人を識別するユーザＩＤを読み取って認識できる形態であれば特に限定されない。
［ユーザデバイスに関する他の実施形態］
ユーザデバイスについても、その形態や種類等は特に限定されない。
【００６２】
ＩＣカード、携帯電話、ＰＤＡ、ノートパソコンなどや、さらには会員証、参加証、ネームプレートなどの身に着けるものも考慮できる。もちろんイベント会場にて参加者が携帯できる小型軽量のものが好ましい。
【００６３】
ユーザＩＤも、磁気、ＩＣ、バーコード、ＲＦ−ＩＤ、光ＩＤなど、様々な形態を考慮できる。
【００６４】
システム側がユーザＩＤを認識できれば良いのである。
【００６５】
［タグデータに関する他の実施形態］
上記各実施形態では、撮影された画像に対して付加するタグデータとして、ＩＤ取得装置３０により取得されたユーザＩＤと、当該ユーザＩＤを持つユーザが画像取得装置２０により取得された画像１００中のどの部分に存在するかを示すデータと、時間を示すデータとを考慮しているが、これらのデータとともに、下記のような様々なデータをもタグデータとして付加してもよい。各種タグデータは、ユーザが画像を選択する場合やシステムが自動的に最適な画像を提示する場合などに有用なタグとなる。
【００６６】
１．音データ
ユーザＩＤの取得時にユーザを含むテーブル１周囲の音を収集する音収集装置を設けて、収集された音データをタグデータとして画像に付加する。
【００６７】
この音収集装置としては、全方向指向性のマイクロホン、ＩＤ取得装置３０毎つまりユーザ毎に設置したマイクロホン、またはマイクロホンアレイなどを採用できる。
【００６８】
２．音特徴データ
上記音収集装置により収集された音の特徴抽出を行う音処理装置を設けて、抽出された音特徴データをタグデータとして画像に付加する。
【００６９】
音の特徴としては、音の強度、突発音、特定の音色などを考慮できる。
【００７０】
このタグは、たとえば、盛り上がっていたときの画像を特に選択表示させる場合や、自分が歌を歌った画像のみ選択表示させる場合などに利用できる。
【００７１】
３．明るさデータ
ユーザＩＤの取得時にテーブル１周囲の明るさを測定する照度センサを設けて、測定された明るさデータをタグデータとして画像に付加する。
【００７２】
４．振動データ
ユーザＩＤの取得時にテーブル１の振動を測定する振動センサを設けて、測定された振動データをタグデータとして画像に付加する。
【００７３】
５．発熱データ
ユーザＩＤの取得時にテーブル１周囲に居るユーザの発熱度合いを測定する赤外線センサを設けて、測定された発熱データをタグデータとして画像に付加する。
【００７４】
６．顔データ
画像取得装置２０により取得されたテーブル１周囲の静止画画像からそれに映し出されているユーザの顔を抽出する画像処理装置を設けて、抽出された顔データをタグデータとして画像に付加する。
【００７５】
７．時間変化特徴データ／人数変化情報データ
画像取得装置２０により取得されたテーブル１周囲の動画画像から時間変化特徴または人数変化情報を抽出する画像処理装置を設けて、抽出された時間変化特徴データまたは人数変化情報データをタグデータとして画像に付加する。
【００７６】
［テーブルに関する実施形態］
本願発明でいうテーブル１に関しては、人々がその周りに集まってそれを囲んで座った状態や立った状態で話をしたり打合せをしたりする場を提供できるものであれば、形態や種類、呼び名などは特に限定されない。ここでは「テーブル」と総称しているだけである。
【００７７】
テーブルトップコミュニティシステムを構成する上記各装置も、各種テーブルに合わせて構築すればよい。
【００７８】
［画像ネットワーク表現に関する実施形態］
本願発明では、以上のとおりに取得されたテーブル１周囲の画像１００を、図５〜図７に例示したような画像ネットワークとして可視化することができる（図１１のステップS4参照）。
【００７９】
より具体的には、まず、初期画像ネットワークとして、ＩＤ取得装置３０により取得されたユーザＩＤをユーザノードUi(i=1…Nu)、前記画像取得装置により取得された画像を画像ノードIi(i=1…Ni)としてランダムに配置し、且つ同じユーザＩＤを持つユーザノードUiおよび画像ノードIiをエッジで繋いでなる画像を作成する（図１３のステップS4.1参照）。
【００８０】
続いて、初期画像ネットワークをばねモデルを用いてエネルギー極小の画像ネットワークに修正する。すなわち、ばねモデルによるノードUiと画像ノードIiの自動最適配置を行う。
【００８１】
より具体的には、ユーザノードUiと繋がっている全ての画像ノードIiとの間のエッジに対して、ばね力（引力とも呼ぶ）を表す移動ピクセル値Sfを算出し、一回の算出毎に当該移動ピクセル値fだけ画像ノードの位置を動かす（図１３のステップS4.3-S4.4参照）。
【００８２】
また、上記移動ピクセル値Sfを算出した画像ノードIiと、それ以外の画像ノードIj  (j≠i)との間に関して、反発力（斥力とも呼ぶ）を表す移動ピクセル値Rfを算出し、一回の算出毎に当該移動ピクセル値Rfだけ画像ノードの位置を動かす（図１３のステップS4.5-S4.6参照）。
【００８３】
そして、これらの処理を繰り返す（図１３のステップS4.7-S4.2参照）。
【００８４】
すなわち、以下のすべてのiについて計算し、各Iiの力の総和[pixel]分だけ次回移動する。
｛Uiと繋がっているすべてのIiとの間のエッジに対して、
// Shift by Spring force（ばね力による移動）
// Shift = Sf = FOOK_FOR_EDGES * ( l - Natual_length ) [pixel / step]
// Sf : Spring force（ばね力）,
l : length between edges（エッジ間距離）,
double FOOK_FOR_EDGES = 0.3d（関数定数）,
Natural_length：ばねの自然長;
というSfを求め、一回の計算ごとにSf[pixel]動かす。
Iiと他のIj(j<>i)との間に関して
// Shift by Repulsion force（引力による移動）
// if( REPULSION_TOP < l) Shift = Rf = (REPULSION_BASE / l)^2 [pixel / step]
// else Shift = Rf = (REPULSION_BASE / REPULSION_TOP)^2 [pixel / step] 
// Rf : Repulsion force（反発力）, 
l : length between nodes（エッジ間距離）,
double REPULSION_BASE = 400.0d; // [pixel]（関数定数），double
REPULSION_TOP = 40.0d; // [pixel]（関数定数）；
となるRfを計算し、一回の計算ごとにSf[pixel]動かす。｝
これにより、画像ノードIiとユーザノードUiの距離は一定になろうとし、画像同士は近づきすぎると反発する。
【００８５】
なお、上記Rfの算出式では、基本的に、各ノードが近づけば近づくほど距離の２乗に反比例した反発力が働くことで、各画像ノードIiが重ならないように処理している。
【００８６】
初期配置やユーザが移動させたときに、画像ノードIi同士の距離が非常に近く（たとえば０ピクセル）になると、無限に近い力が働き、一気に画像ノードIiが飛んでいったり振動したりする。そこで、ある程度近くなったらそれ以上の力が増加しないように、定数REPULSION_TOPより近づいても、それ以上増加しないように処理する。また、二つの画像ノードIi間の距離が定数REPULSION_BASEピクセルのときに、基本的な力（一回の移動で1ピクセル）が働くように設定する。
【００８７】
もちろん、以上の算出式は一例に過ぎず、様々な算出式を採用できることは言うまでもなく、自動最適配置が実現できれば特に限定されない。
【００８８】
図５は、ユーザノードU1-U5、画像ノードI1-I7、およびそれらをつなぐエッジによりなる画像ネットワークの一例を示している。
【００８９】
図中のユーザノードUiについて、人名が現れているものは、ユーザ名とユーザＩＤとが予めシステムに登録されており、取得されたユーザＩＤに対応するユーザ名がデータベースから検索されて、それがユーザノードとして表示されている。他方、ユーザＩＤが現れているものは、ユーザ名のシステム登録がまだ行われていないため、取得されたユーザＩＤがそのままユーザノードとして表示されている。
【００９０】
図中の画像ノードIiについて、２つのエッジを持つ画像ノードが５つ(I2,I3,I4,I6,I7)、３つのエッジを持つ画像ノードが１つ(I1)、４つのエッジを持つ画像ノードが１つ(I8)、５つのエッジを持つ画像ノードが１つ(I5)、現れている。エッジの本数が多いほど、その画像ノードIiにはユーザＩＤ認識されたユーザが多く映し出されていることになる。
【００９１】
図６は、ユーザノードUiと画像ノードIiとを結ぶエッジをノード同士の求心力用のばねモデルで表し、画像ノードIiにノード回転・反転用のばねモデルを付加した一例を示している。ユーザノードUiと画像ノードIiを結ぶエッジの距離、つまりノード間距離は、一つのテーブルでの滞在時間、時間経過（情報の新しさ、古さ）、インタラクション頻度などの各種パラメータによって決まる。
【００９２】
たとえば、滞在時間が長いほどノード間距離を短くして、ノードを互いに近づかせる。また、時間経過が古いほどノード間距離を長くして、ノードを遠くに位置させる。また、どれだけ画面などを操作したか、別のセンサ入力をしたかなどのインタラクション頻度に基づいて、各ノードの位置や大きさなどを調整または指定できるようにする。
【００９３】
図７は、画像ノードIiを中心としたユーザノードUiの配置角度の一例を示している。画像ノードIi中に映し出されている右側のユーザと真ん中（左隣）のユーザとは互いに６０°の角度で位置しているので、右側のユーザに対応するSakamotoというユーザノードUiと左隣のユーザに対応するFID=xxxxxxというユーザノードUiも画像ノードIiを中心に互いに６０度の角度を持って配置されている。左側のユーザと真ん中（右隣）のユーザとの関係も角度６０°で配置されている。
【００９４】
以上の画像ネットワーク作成は、図１０にシステム構成図を例示したような画像ネットワーク作成装置５０により行われる。より具体的には、図１０のシステム構成では、ディスプレイ等の表示部５１、キーボードやマウス等の入力部５２、ＣＰＵ等の処理部５３、ＲＡＭ等の記憶部５４、Ｉ／Ｏポート等の通信部５５、画像データベース５６およびそれらを接続するバス５７を備えており、処理部５３が、記憶部５４に記憶されている画像ネットワーク作成プログラムの指令を受けて画像ネットワーク作成処理を実行し、適宜通信部５５等を制御する。
【００９５】
画像ネットワーク作成処理では、前述したタグ付加装置４０により作成されたタグ付きの画像１００を、通信部５５や入力部５２を介して入力し、各画像１００に付されているタグデータに基づいて、上述したとおりの画像ネットワークを作成する。画像ネットワークは画像データベース５６に蓄積される。
【００９６】
もちろん、この画像ネットワーク作成装置５０は、コンピュータに画像ネットワーク作成処理を実行させるプログラム形態とすることも可能である。
【００９７】
後は、テーブル１上に設けたディスプレイ５等の画像表示装置により、画像ネットワークを表示すればよい。
【００９８】
この画像ネットワークは、ユーザＡ，Ｂ，Ｃ・・・が集まるテーブル１周囲の姿を、時間を経て積み重なるコミュニティの姿として可視化したものといえ、これを見たユーザＡ，Ｂ，Ｃ・・・は、たとえば、自分がどのような人と会話をしていたか、あるいは誰がどのような人と会話をしていたかなどを知ることができ、またその画像１００を見ながらさらに別の人と情報交換を行うこともできる。
【００９９】
したがって、コミュニティの姿の可視化という従来にはない全く新しい形で、イベント参加者等のユーザＡ，Ｂ，Ｃ・・・間のコミュニケーションを支援して、イベント空間におけるより有意義なコミュニティ空間を提供することとなる。
【０１００】
［画像ネットワーク表現に関する実施形態２］
図８は、本願発明による画像ネットワークの別の一例を示したコンピュータディスプレイ表示のスクリーンショットの図である。
【０１０１】
この図８に例示した画像ネットワークでは、３人のユーザＡ，Ｂ，Ｃについて撮影した画像データをネットワーク可視化したものであり、上記ばねモデルによる自動最適配置によって、３人の共通の画像ノードIiが真ん中に集まり、一人にしか関係ない画像ノードIiが外側に散った状態となっている。
【０１０２】
ばね力と反発力を上記のように作用させることで、このような配置の表示が可能になる。
【０１０３】
［画像選択に関する実施形態］
本願発明では、たとえば、上記画像１００に関して、各種タグデータに基づいた次のような実施形態も可能である。
【０１０４】
１．画像１００に付されている時間データに基づき、画像１００を新しい順に表示し、全体でＮ個分選択する。
【０１０５】
２．画像１００に付されている時間データに基づき、一日一定個数分、全体でＮ個分選択する。
【０１０６】
３．画像１００に付されている時間データに基づき、画像１００を新しい順に確率的に表示し、古いものも時々表示する。たとえば、i番目の画像１００について、最も古い画
像１００からの差分時刻tiを用いて、選択確率Pi=ti/Σiを算出し、その値に基づいて各
画像１００を表示する。
【０１０７】
４．画像１００に付されているユーザＩＤや顔データ等に基づき、なるべく多くの人が映し出されている画像１００を選択する。
【０１０８】
５．画像１００に付されている音特徴データ等に基づき、なるべく盛り上がっている画像１００を選択する。
【０１０９】
６．画像１００に付されているタグデータとしての振動データ等に基づき、テーブルが叩かれまくっている画像１００を選択する。
【０１１０】
［画像加工に関する実施形態］
以下の評価基準により画像１００の大きさの変化、半透明化レベルの変化、回転を行う。
【０１１１】
１．時間的に新しいか、古いかなど。
【０１１２】
２．音量が大きいか、小さいか、ある音色が含まれているか、歌が入っているかなど。
【０１１３】
３． 何人で撮影されているか、どれだけ長時間滞在したかなど。
【０１１４】
４．自分から何ホップの画像１００、またはユーザか遠いと小さくするなど。
【０１１５】
５．人間関係が近いかどうか。
【０１１６】
６．活動履歴に応じて、活発に動いている人は大きく表示、透明化少ないなど。
【０１１７】
［画像ノード回転に関する実施形態］
たとえば、画像ノードIi中のユーザの位置と方向を基準とし、この画像ノードIiから見たユーザノードUiの方向をθi[rad]、距離をli[pixel]とすると、次式のfを求めることができる。
【０１１８】
f = Σ θi×(Multiply/(li+Bias))  [rad]
Multiply = 0.1
Bias = 10
これにより、画像ネットワークにおいて、相手のユーザノードUiが近いほど影響力が強く、方向の差が大きいほど早く回転するように画像ノードIiを表示させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０１１９】
【図１】本願発明の一実施形態について説明するための図。
【図２】本願発明の一実施形態について説明するための図。
【図３】本願発明の別の一実施形態について説明するための図。
【図４】本願発明の別の一実施形態について説明するための図。
【図５】本願発明による画像ネットワークの一例を示した図。
【図６】本願発明による画像ネットワークについて説明するための図。
【図７】本願発明による画像ネットワークについて説明するための図。
【図８】本願発明による画像ネットワークの別の一例について説明するための図。
【図９】本願発明におけるタグ付加装置のシステム構成図。
【図１０】本願発明における画像ネットワーク作成装置のシステム構成図。
【図１１】本願発明について説明するためのフローチャート。
【図１２】本願発明におけるタグ付加処理のフローチャート。
【図１３】本願発明における画像ネットワーク作成処理のフローチャート。
【符号の説明】
【０１２０】
１  テーブル
２  全方位センサ
２’広角レンズカメラ
３ａ，３ｂ，３ｃ・・・  カードリーダ
４  ＩＣカード
５  ディスプレイ
２０  画像取得装置
３０  ＩＤ取得装置
４０  タグ付加装置
４１  表示部
４２  入力部
４３  処理部
４４  記憶部
４５  通信部
４６  画像データベース
４７  タグデータベース
４８  バス
５０  画像ネットワーク作成装置
５１  表示部
５２  入力部
５３  処理部
５４  記憶部
５５  通信部
５６  画像データベース
５７  バス
１００  画像
【図２】
0004543157.tif 000002
【図４】
0004543157.tif 000003
【図９】
0004543157.tif 000004
【図１１】
0004543157.tif 000005
【図１】
0004543157.tif 000006
【図３】
0004543157.tif 000007
【図５】
0004543157.tif 000008
【図６】
0004543157.tif 000009
【図７】
0004543157.tif 000010
【図８】
0004543157.tif 000011
【図１０】
0004543157.tif 000012
【図１２】
0004543157.tif 000013
【図１３】
0004543157.tif 000014