(57)【要約】たとえば、大画面ディスプレイ又は情報キオスクで提示される情報のコンテンツを観客に合わせる方法及び装置が提案される。開示されたコンテンツ選択及び駆動システムは、（ｉ）観客に関する関係特性データを抽出し、（ｉｉ）特性データを解析し、（ｉｉｉ）解析結果に基づいて提示されるコンテンツを変更し、（ｉｖ）報告用の関係統計データを記録する。視聴覚データ・アナライザは、オーディオ情報、ビデオ情報又は両方の情報を解析することにより、提示された広告又は情報に対する公衆の反応に基づく観客特性データ及びその他の情報を獲得する。抽出された特性データは、提示される広告又は情報のコンテンツを、現在の観客の特性データに合わせるために利用される。報告モジュールは、実時間観客統計データと、選択されたコンテンツの標識を受け取る。提示されたコンテンツに対する種々の集団区分の意見、並びに、提示されたコンテンツに対する観客の反応を示す報告が、広告主のようなコンテンツ・プロバイダーのために生成される。【特許請求の範囲】
【請求項１】
観客に情報を提示する方法であって、
該観客に関する特性を抽出するため、該観客へ集中的に向けられた視聴覚データ収集装置によって生成されたオーディオ信号とビデオ信号のうちの少なくとも一方の信号を処理する手順と、
該抽出された特性を解析する手順と、
解析結果に基づいて該提示される情報を変更する手順と、
を有する方法。
【請求項２】
該抽出された特性は一つ以上の人口統計データを含む、請求項１記載の方法。
【請求項３】
該抽出された特性は、
現在の観客の規模と、
観客が時間的に入れ替わる速さの評価と、
観客が提示された情報に注目する度合いの評価と、
のうちの少なくとも一つを含む、
請求項１記載の方法。
【請求項４】
観客へ提示された情報を評価する方法であって、
該観客に関する特性を抽出するため、該観客へ集中的に向けられた視聴覚データ収集装置によって生成されたオーディオ信号とビデオ信号のうちの少なくとも一方の信号を処理する手順と、
該観客に関する該抽出された特性を示す報告を生成する手順と、
を有する方法。
【請求項５】
該抽出された特性は、
観客の規模と、
少なくとも一つの人口統計データ区分に対する観客の規模と、
少なくとも一つの人口統計データ区分に対する観客の入れ替わりの速さと、
少なくとも一つの人口統計データ区分に対する観客の注目度と、
のうちの少なくとも一つを含む、
請求項４記載の方法。
【請求項６】
情報を観客へ提示するシステムであって、
該観客へ集中的に向けられた視聴覚データ収集装置と、
コンピュータ読み取り可能なプログラムを格納するメモリと、
該メモリに動作的に接続されたプロセッサと、
を具備し、
該プロセッサは、
該観客に関する特性を抽出するため、該視聴覚データ収集装置によって生成されたオーディオ信号とビデオ信号のうちの少なくとも一方の信号を処理し、
該抽出された特性を解析し、
解析結果に基づいて該提示される情報を変更する、
ように構成されている、システム。
【請求項７】
該抽出された特性は一つ以上の人口統計データを含む、請求項６記載のシステム。
【請求項８】
該抽出された特性は、
観客が時間的に入れ替わる速さの評価と、
観客が提示された情報に注目する度合いの評価と、
のうちの少なくとも一つを含む、
請求項６記載のシステム。
【請求項９】
観客へ提示された情報を評価するシステムであって、
該観客へ集中的に向けられた視聴覚データ収集装置と、
コンピュータ読み取り可能なプログラムを格納するメモリと、
該メモリに動作的に接続されたプロセッサと、
を具備し、
該プロセッサは、
該観客に関する特性を抽出するため、該視聴覚データ収集装置によって生成されたオーディオ信号とビデオ信号のうちの少なくとも一方の信号を処理し、
該観客に関する該抽出された特性を示す報告を生成する、
よう構成されている、システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
［発明の分野］
本発明は、情報を観客に提示する方法及び装置に係り、特に、たとえば、大画面ディスプレイ若しくは情報キオスクで提示される情報のコンテンツを観客に合わせる方法及び装置に関する。
【０００２】
［発明の背景］
広告及びその他の提示情報の影響は、コンテンツを所定の目標観客へ適合させることができるならば、著しく高められる。広告キャンペーンを成功させるためには、たとえば、広告を目標観客へ到達させる必要がある。一般的に、特定の広告若しくは情報メッセージは、メディア・プランナーが目標観客へ到達させるための最良の方法を決定することによって、一つ以上の集団の区分へ向けられる。
【０００３】
典型的に、広告キャンペーンを実行する前に、メディア・プランナーは、目標観客へ到達させるために最良のメディア・オプションの予測を試みる。その上、所定の広告キャンペーン中に、広告メッセージに対する目標観客の意見を測ることは参考になる。なぜならば、メディア・プランナーは、メディア計画の実施を最適化するため修正を行なう場合があるからである。同様に、所定の広告キャンペーン後に、メディア・プランナーは、屡々、広告メッセージが目標観客へ到達したことを確認するため、広告キャンペーンを解析する。
【０００４】
殆どのメディア媒体と関連した観客人口統計データは明確であるが、一部のメディア媒体の動的性質は、事前の観客人口統計データの予測を、不可能ではないにしても困難にさせる。たとえば、情報キオスクのような大型画面ディスプレイは、広告及びその他の情報をディスプレイの側を通行する人々に提示するため、屡々、公共の場で利用される。典型的に、このようなディスプレイで公衆へ提示されるコンテンツは、一般的に、ディスプレイが設置された場所に好適である。たとえば、空港やその他の交通機関のターミナルは、屡々、乗客の関心のあるスケジュール及びその他の情報を提示するためこのようなディスプレイを使用する。
【０００５】
かくして、動態的な観客にコンテンツを合わせることは困難である。このようなディスプレイ及び情報キオスクは、一般的な情報を大量の観客へ提示するために効率的であるが、多数の制限を伴うので、これらの制限を解決することができれば、これらのディスプレイ及び情報キオスクの有用性及び効果は著しく拡張されるであろう。特に、このような公共の場における観客の人口統計データは、前もって正確に予測することができないので、提示されるコンテンツは、集団の全体に対して一様に訴えるものでなければならない。
【０００６】
したがって、観客の人口統計データを実時間で自動的に評価し、大画面ディスプレイ若しくは情報キオスクで提示される情報のコンテンツを現在の観客に合わせる方法及び装置が必要になる。
【０００７】
また、提示されたコンテンツに対する観客の反応を実時間で評価する方法及び装置が必要になる。
【０００８】
さらに、観客の規模を実時間で評価する方法及び装置が必要である。
【０００９】
最後に、種々の集団区分の提示されたコンテンツに対する意見に関する報告を生成する方法及び装置が必要である。このようにして、報告は、コンテンツ・プロバイダー及び広告主が効率的に目標観客へ到達できるようにさせるフィードバック機構を提供する。
【００１０】
［発明の概要］
本発明は、一般的に、たとえば、大画面ディスプレイ又は情報キオスクへ提示される情報のコンテンツを観客に合わせる方法及び装置である。開示されたコンテンツ選択及び駆動システムは、（ｉ）観客に関する関係特性データを抽出し、（ｉｉ）特性データを解析し、（ｉｉｉ）解析結果に基づいて提示されるコンテンツを変更し、（ｉｖ）報告用の関係統計データを記録する。
【００１１】
コンテンツ選択及び駆動システムは、ディスプレイに表示された広告若しくは情報の影響を評価する。視聴覚データ・アナライザは、オーディオ情報、ビデオ情報又はその両方の情報を解析することにより、提示された広告若しくは情報に対する公衆の反応に基づく観客特性データ及びその他の情報を抽出する。一実施例において、視聴覚データ・アナライザは、（ｉ）性別、人種若しくは年齢の統計を含む種々の人口統計データの統計データと、（ｉｉ）現在の観客の規模と、（ｉｉｉ）観客が変化する迅速性と、（ｉｖ）提示された広告若しくは情報に対する観客の注目度と、を抽出することができる。
【００１２】
抽出された特性データは、動的コンテンツ・セレクタによって、提示される広告若しくは情報のコンテンツを、現在の観客の特性データに合わせるために利用される。動的コンテンツ・セレクタは、コンテンツ・データベースの中から現在の観客に対し適切なコンテンツを選択するため、抽出された観客統計データと、随意的には局所的な環境に関するオフライン統計データとを利用する。
【００１３】
開示されている報告モジュールは、視聴覚データ・アナライザからの実時間観客統計データと、動的コンテンツ・セレクタからの選択されたコンテンツの標識を受け取る。広告主のようなコンテンツ・プロバイダーのために、提示されたコンテンツに対する種々の集団区分の意見、並びに、提示されたコンテンツに対する観客の反応を示す報告が生成される。
【００１４】
本発明並びに本発明の更なる特徴及び利点は、以下の詳細な説明及び図面を参照することによって十分に理解されるであろう。
【００１５】
［実施例の詳細な説明］
図１には、本発明によるコンテンツ選択及び駆動システム１００が示されている。概略的に説明すると、コンテンツ選択及び駆動システム１００は、（ｉ）観客に関する関係特性データを抽出し、（ｉｉ）特性データを解析し、（ｉｉｉ）解析結果に基づいて提示されるコンテンツを変更し、（ｉｖ）報告用の関係統計データを記録する。
【００１６】
図１に示されるように、１台以上の視聴覚データ収集装置１２０−１〜１２０−Ｎ（以下では、全体として視聴覚データ収集装置１２０と呼ぶ）は、大画面ディスプレイ若しくは情報キオスクのようなディスプレイ１１０を視聴する観客１３０に焦点を合わされる。一実施例において、ディスプレイ１１０は、Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ， Ｎ．Ａ．から市販されているＡｃｃｅｓｓ ＰｏｉｎｔＴＭ情報キオスクによって実現される。典型的に、ディスプレイ１１０は、空港、交通機関のターミナル、ショッピングモール、美術館などの公共の場に設置される。視聴覚データ収集装置１２０は、たとえば、映像情報を捕捉するパン・チルト・ズーム（ＰＺＴ）カメラ、音声情報を捕捉するマイクロホンのアレイ、或いは、その両方を含む。
【００１７】
観客１３０の構成は、少なくともディスプレイ１１０が設置された場所の性質に依存して、時間的に変化することに注意する必要がある。図７を参照して後述する本発明の一つの特徴は、観客１３０が入れ替わる速さ（回転率）を評価することである。このようにして、観客が直ぐに入れ替わらない場合には、コンテンツ選択及び駆動システム１００は、比較的長い広告メッセージ若しくは番組、或いは、より詳細な情報を選択することができる。コンテンツ選択及び駆動システム１００が、観客は非常に短い時間のうちに移動し入れ替わっていると判定した場合、より短い広告メッセージ若しくは番組、或いは、あまり詳細ではない情報が提示される。
【００１８】
コンテンツ選択及び駆動システム１００は、ディスプレイ１１０に表示された広告若しくは情報の影響を評価する。図１に示されるように、コンテンツ選択及び駆動システム１００は、図２を参照して後述する視聴覚データ・アナライザ２００を含む。視聴覚データ・アナライザ２００は、オーディオ情報、ビデオ情報、又は、それらの両方の情報を解析することによって、提示された広告若しくは情報に対する公衆の反応に基づいて観客特性データ及びその他の情報を抽出する。図５乃至８を参照して後述するように、視聴覚データ・アナライザ２００は、オーディオ情報、ビデオ情報、又は、それらの両方の情報から観客に関する多種多様な情報を抽出することが可能である。一実施例において、視聴覚データ・アナライザ２００は、（ｉ）性別、人種若しくは年齢の統計を含む種々の人口統計データの統計データと、（ｉｉ）現在の観客の規模と、（ｉｉｉ）観客が変化する迅速性と、（ｉｖ）提示された広告若しくは情報に対する観客の注目度と、を抽出することができる。
【００１９】
抽出された特性データは、図３を参照して後述する動的コンテンツ・セレクタ３００によって、提示される広告若しくは情報のコンテンツを現在の観客の特性データに合わせるため利用される。たとえば、コンテンツ選択及び駆動システム１００は、ある一つの製品に対して２通りのバージョンの広告を保持する。一方の広告バージョンは男性を目標（ターゲット）とし、もう一方の広告バージョンは女性を目標（ターゲット）とする。コンテンツ選択及び駆動システム１００は、現在の観客１３０の性別構成の動的判定に基づいて、一方のバージョンよりも他方のバージョンを動的に選択することができる。図１に概略的に示され、かつ、後述するように、動的コンテンツ・セレクタ３００は、抽出された観客統計データと、履歴的な観客人口統計データ、又は、フライトスケジュール若しくは列車時刻表のような局所的な環境に関するオフライン統計データと、を利用して、コンテンツ・データベース４００から現在の観客に適切なコンテンツを選択する。
【００２０】
さらに、コンテンツ選択及び駆動システム１００は、視聴覚データ・アナライザ２００から実時間観客統計データを受け取り、動的コンテンツ・セレクタ３００から選択されたコンテンツの標識を受け取る報告モジュール１５０を含む。報告モジュール１５０は、図１０を参照して後述するように、広告主のようなコンテンツ・プロバイダーのための報告書を生成する報告生成器１６０を具備する。一般的に、報告書には、提示されたコンテンツに対する多数の集団区分の意見や、提示されたコンテンツに対する観客の反応が示され、これにより、コンテンツ・プロバイダー及び広告主が目標観客に効率的に到達できるようになるフィードバックメカニズムが提供される。たとえば、報告モジュール１５０によって生成された報告書は、観客の規模、及び、観客の回転率、並びに、年齢、人種若しくは性別のような観客の種々の人口統計データを示し得る。図２を参照して後述するように、これらの観客統計データは視聴覚データ・アナライザ２００によって生成される。
【００２１】
図２は、本発明による視聴覚データ・アナライザ２００の一実施例のアーキテクチャを示す図である。視聴覚データ・アナライザ２００は、図２に示された汎用コンピュータシステムのような汎用コンピュータシステムとして実現される。図２に示されるように、視聴覚データ・アナライザ２００は、好ましくは、プロセッサ２００と、データ記憶装置２２０のような関連したメモリと、を含み、メモリは分散型メモリ、或いは、局所型メモリでもよい。プロセッサ２１０は、単独のプロセッサとして実現してもよいが、並列動作する多数の局所型若しくは分散型プロセッサとして実現してもよい。データ記憶装置２２０及び／又は読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）（図示せず）は一つ以上の命令を保持し、プロセッサ２１０は、この命令を取得し、解釈し、実行するよう動作する。視聴覚データ・アナライザ２００は、視聴覚データ収集装置１２０からオーディオ信号、ビデオ信号、或いは、両方の信号を受け取る。視聴覚情報から視聴覚データ・アナライザ２００によって抽出された観客特性データは、動的コンテンツ・セレクタ３００へ与えられ、後で処理される。
【００２２】
図５乃至８を参照して後述するように、データ記憶装置２２０は、観客人口統計データ解析プロセス５００と、観客計数プロセス６００と、観客入替率評価プロセス７００と、観客注目度評価プロセス８００と、を含む。一般的に、観客人口統計データ解析プロセス５００は、年齢、人種若しくは性別のような一つ以上の希望の人工統計データに基づいて観客を区分するため、観客の顔及び身体の特徴を評価する。観客計数プロセス６００は、身体、頭及び顔の特徴階層構造のような人の顕著な特徴を識別するためビデオ画像を解析し、観客の規模を評価すべく画像中の個人を計数する。観客入替率評価プロセス７００は、観客が入れ替わる迅速性を評価する。観客注目度評価プロセス８００は、観客が提示された広告若しくは情報に注目しているかどうかを示す動作、たとえば、新聞を読む動作、ゲームで遊ぶ動作、話をする動作、或いは、ディスプレイに顔を向ける動作を識別するため、オーディオ情報、ビデオ情報、或いは、その両方の情報を評価する。
【００２３】
図３は、本発明による動的コンテンツ・セレクタ３００の一実施例のアーキテクチャを示すブロック図である。動的コンテンツ・セレクタ３００は、図３に示されるような汎用コンピュータシステムとして実現される。動的コンテンツ・セレクタ３００は、プロセッサ３１０のような標準的なハードウエアと、図２において視聴覚データ・アナライザ２００に関して既に説明したデータ記憶装置３２０のような関連したメモリと、を含む。視聴覚データ・アナライザ２００と、動的コンテンツ・セレクタ３００は、随意的に、単独の汎用コンピュータシステムを用いて統合してもよい、ことに注意する必要がある。
【００２４】
図３に示されるように、データ記憶装置３２０は、オフライン統計データ・データベース３４０と、コンテンツ選択及び駆動プロセス９００と、動的コンテンツ評価プロセス１０００と、を含む。一般的に、オフライン統計データ・データベース３４０は、ディスプレイ１１０が設置された局所的環境に関する情報を保持する。たとえば、オフライン統計データ・データベース３４０は、この場所における観客１３０に関する（過去の）履歴的人口統計情報を格納する。かくして、コンテンツは、直前の情報が得られ無い場合には、このような履歴的情報に基づいて選択することができる。更なる一変形例として、ディスプレイ１１０が交通機関のターミナルに設置されている場合には、オフライン統計データ・データベース３４０は、運航、バス若しくは列車スケジュール情報を収容する。このようにして、動的コンテンツ選択は、乗客の目的地予想を用いて補完される。
【００２５】
図９を参照して後述するように、コンテンツ選択及び駆動プロセス９００は、現在の観客の特性、オフライン情報、或いは、両者に基づいて、観客１３０へ提示する広告若しくはその他の情報を選択する。
【００２６】
図４には、観客１３０へ提示することができる広告に関する情報及びその他の情報を記憶するコンテンツ・データベース４００の一例が示されている。コンテンツ・データベース４００は、レコード４０５乃至４２０のような複数のレコードを保持し、各レコードは異なるコンテンツ選択と関連付けられる。フィールド４３０に一覧されたコンテンツ識別子毎に、コンテンツ・データベース４００は、フィールド４４０に簡単な説明を収容し、フィールド４５０に対応した目標観客を示し、フィールド４６０には対応した長さを示す。このようにして、コンテンツ選択及び駆動プロセス９００は、コンテンツ・データベース４００おｎフィールド４５０乃至４８０に保持された情報に基づいて現在の観客に適したコンテンツを選択できる。
【００２７】
［プロセス］
上述の通り、視聴覚データ・アナライザ２００は、図５に示されるように、年齢、人種若しくは性別のような一つ以上の希望の人口統計データに基づいて観客を区分するため、観客人口統計データ解析プロセス５００を実行する。図５に示されるように、観客人口統計データ解析プロセス５００は、一つ以上のビデオ画像を受け取り、ステップ５１０で顔の特徴を識別する。次に、ステップ５２０で、観客人口合計データ解析プロセス５００は、年齢、人種若しくは性別のような一つ以上の希望の人口統計データに基づいて観客を区分するため、画像中の顔の特徴、或いは、個人の身長を解析する。
【００２８】
観客は、たとえば、Ｌｏｂｏ外に発行された米国特許第５，７８１，６３０号で教示された技術を用いて、年齢に基づいて区分される。さらに、年齢の平均分布は、たとえば、文献：Ａｎｔｏｎｉｏ Ｃｒｉｍｉｎｉｓｉ ｅｔ ａｌ．， ”Ａ Ｎｅｗ Ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ Ｏｂｔａｉｎ Ｈｉｇｈｔ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ ｆｒｏｍ Ｖｉｄｅｏ”， Ｐｒｏｃ． ｏｆ ＳＰＥＩ， Ｂｏｓｔｏｎ， ＭＡ， Ｖｏｌ．３５７６（Ｎｏｖｅｍｂｅｒ １−６， １９９８）に記載されているように、身長情報を評価することによって獲得される。
【００２９】
観客は、たとえば、参考のため引用する文献：Ｆａｃｅ Ｇｕａｒｄｉａｎ： Ｒｅａｌ−Ｔｉｍｅ Ｆａｃｅ Ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｓｏｆｔｗａｒｅ ｔｈａｔ Ｒｅｃｏｇｎｉｚｅｓ Ｗｈｏ Ｙｏｕ Ａｒｅ， ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｋｅｙｗａｒｅｕｓａ．ｃｏｍ／３００＿ｐｒｏｄｕｃｔｓ／ｆａｃｅ＿ｆｓ．ｈｔｍｌによって教示される皮膚色調技術を用いて、人種に基づいて区分される。
【００３０】
また、観客は、たとえば、文献：Ｂａｂａｃｋ Ｍｏｇｈａｄｄａｍ ａｎｄ Ｍｉｎｇ−Ｈｓｕａｎ Ｙａｎｇ， ”Ｇｅｎｄｅｒ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅｓ，” Ｐｒｏｃ． ｏｆ ｔｈｅ ｆｏｕｒｔｈ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｆａｃｅ ａｎｄ Ｇｅｓｔｕｒｅ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ， ３０６−１１， Ｇｒｅｎｏｂｌｅ， Ｆｒａｎｃｅ（Ｍａｒｃｈ， ２０００）によって教示されるような技術を用いて、性別に基づいて区分される。性別及び年齢情報は、身長情報から抽出することも可能である点に注意する必要がある。
【００３１】
最後に、観客人口統計データ解析プロセス５００は、プログラム制御が終了する前に、ステップ５３０で現在の観客のプロフィールを生成する。
【００３２】
上述の通り、視聴覚データ・アナライザ２００は、身体、頭部、顔の特徴階層構造のような顕著な人の特徴を識別すべくビデオ画像を解析し、観客の規模を評価すべく画像中の個人（たとえば、頭部）を計数するため、図６に示されるような観客計数プロセス６００を実行する。図６に示されるように、観客計数プロセス６００は、最初に一つ以上のビデオ画像を受け取り、ステップ６１０で人の身体、頭部、及び／又は、顔の特徴を識別する。
【００３３】
次に、ステップ６２０で、観客計数プロセス６００は、たとえば、画像中の頭部の数をカウントする。身体／頭部の計数は、たとえば、本願と同一譲受人に譲受された、国際公開特許ＷＯ９９３２９５９号、発明の名称”Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｇｅｓｔｕｒｅ Ｂａｓｅｄ Ｏｐｔｉｏｎ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ”と、Ｄａｍｉａｎ Ｌｙｏｎｓ ａｎｄ Ｄａｎｉｅｌ Ｐｅｌｌｅｔｉｅｒ， ”Ａ Ｌｉｎｅ−Ｓｃａｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ Ｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇ Ｈｕｍａｎ Ｂｏｄｙ Ｆｅａｔｕｒｅｓ，” Ｇｅｓｔｕｒｅ’９９， ８５−９６ Ｆｒａｎｃｅ（１９９９）と、Ｍｉｎｇ−Ｈｓｕａｎ Ｙａｎｇ ｎｄ Ｎａｒｅｎｄｒａ Ａｈｕｊａ， ”Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ Ｈｕｍａｎ Ｆａｃｅｓ ｉｎ Ｃｏｌｏｒ Ｉｍａｇｅｓ，” Ｐｒｏｃ． ｏｆ ｔｈｅ １９８８ ＩＥＥＥ Ｉｎｔ’ｌ Ｃｏｎｆ． ｏｎ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ（ＩＣＩＰ ９８）， Ｖｏｌ．１， １２７−１３０， （Ｏｃｔｏｅｒ， １９９８）と、Ｉ．Ｈａｒｉｔａｏｇｌｕ， Ｄ．Ｈａｒｗｏｏｄ， ａｎｄ Ｌ．Ｄａｖｉｓ， ”Ｈｙｄｒａ： Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｐｅｏｐｌｅ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｔｒａｃｋｉｎｇ Ｕｓｉｎｇ Ｓｉｌｈｏｕｅｔｔｅｓ，” Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ， Ｓｅｃｏｎｄ Ｗｏｒｋｓｈｏｐ ｏｆ Ｖｉｄｅｏ Ｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅ （ＣＶＰＲ， １９９９）とに記載されているような技術を用いて実行される。
【００３４】
最後に、観客計数プロセス６００は、プログラム制御が終了する前に、ステップ６３０で、観客１３０の規模を近似的に求める。
【００３５】
上述の通り、視聴覚データ・アナライザ２００は、観客が入れ替わる速さの評価データを生成するため、図７に示されるように、観客入替率評価プロセス７００を実行する。観客入替率プロセス７００は、最初に、ビデオ情報を解析し、所定の時間内にディスプレイ１１０の前を通る個人の人数を判定するため、フロー率ルーチンを実行する。フロー率ルーチンは、頭部を追跡し、所定時間にディスプレイを通り過ぎた人の人数を計算するため、前節で説明した参考文献によって教示される身体／頭部計数技術を用いて実行してもよい。
【００３６】
次に、観客入替率評価プロセス７００は、たとえば、ディスプレイの前を通過した人の人数によって、観客１３０の入替率の評価データを生成する。
【００３７】
前述の通り、視聴覚データ・アナライザ２００は、オーディオ情報、ビデオ情報、又は、両方の情報を評価し、観客が提示された広告若しくは情報に注目しているかどうかを示す動作、たとえば、新聞を読む動作、ゲームで遊ぶ動作、話をする動作、又は、顔をディスプレイの方へ向ける動作などを識別するため、図８に示されるように、観客注目度評価プロセス８００を実行する。
【００３８】
図８に示されるように、観客注目度評価プロセス８００は、最初に、観客が大体静止しているかどうかを、たとえば、観客入替率評価プロセス８００によって生成された観客１３０の入替率の評価データに基づいて判定するため、ステップ８１０でテストを実行する。ステップ８１０で、観客があまり静止していないと判定された場合、プログラム制御は、観客が略静止するまでステップ８１０へ戻る。このようにして、本発明は、観客の入替率が所定の既知を超えたとき、観客は十分に注目していないので、更なる評価の正当性を保証できない、とみなす。
【００３９】
しかし、ステップ８１０で、観客が略静止していると判定された場合、観客注目度評価プロセス８００は、ステップ８２０で、オーディオ情報、ビデオ情報、或いは、両方の情報を評価し、識別する。たとえば、ある人が、新聞を読むか、ゲームをして遊ぶか、話をするか、或いは、ディスプレイの方へ顔を向けていない場合、その人は、提示されたコンテンツに対し注目していないであろうと考えられる。
【００４０】
かくして、本発明は、観客が提示されたコンテンツに注目しているかどうかを推論するため使用される特定の動作を識別する。たとえば、ディスプレイの方へ顔を向ける動作、ディスプレイの方へ顔を向けるため体勢を変える動作、身体の表情を変える動作（身体特徴の視覚的な追跡）、メッセージが表示されたときに顔の表情を変える動作（視覚的）、突然に沈黙する動作（聴覚レベル低下）、コンテンツによって笑い始めたり集中し始めたりする動作（聴覚変化）のような動作は、個人がコンテンツに注目している可能性があるかどうかを示唆する。
【００４１】
観客注目度評価プロセス８００は、たとえば、Ｊ．Ｆ． Ｃｏｈｎ ａｎｄ Ｇ．Ｓ． Ｋａｔｚ， ”Ｂｉｍｏｄａｌ Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｏｆ Ｅｍｏｔｉｏｎ ｂｙ Ｆａｃｅ ａｎｄ Ｖｏｉｃｅ，” Ｗｏｒｋｓｈｏｐ ｏｎ Ｆａｃｅ／Ｇｅｓｔｕｒｅ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａｎｄ Ｔｈｅｉｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ， ６ｔｈＡＣＭ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ （Ｓｅｐｔ．， １９９８） に記載された技術を用いて、顔の表情の識別（顔の表情の変化の認識）が可能である。観客注目度評価プロセス８００は、たとえば、Ｓ．Ｂａｋｅｒ ａｎｄ Ｔ．Ｋａｎａｄｅ， ”Ｈａｌｌｕｃｉｎａｔｉｎｇ Ｆａｃｅｓ，” ４ｔｈＩｎｔ’ｌ Ｃｏｎｆ． ｏｎ Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｆａｃｅ ａｎｄ Ｇｅｓｔｕｒｅ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ （Ｍａｒｃｈ， ２０００） に記載された技術を用いて”Ｈａｌｌｕｃｉｎａｔｉｎｇ Ｆａｃｅｓ”を識別することが可能である。観客関心度評価プロセス８００は、たとえば、Ａｎｔｏｎｉｏ Ｃｏｌｍｅｎａｒｅｚ ｅｔ ａｌ， ”Ｅｍｂｅｄｄｅｄ Ｆａｃｅ ａｎｄ Ｆａｃｉａｌ Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｓ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，” Ｉｎｔ’ｌ Ｃｏｎｆ． ｏｎ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ， Ｋｏｂｅ， Ｊａｐａｎ（１９９９）に記載された技術を用いて埋め込まれた顔及び顔の表現を識別することができる。
【００４２】
観客関心度評価プロセス８００は、たとえば、Ｄ．Ａｎｄｅｒｓｏｎ， ”Ｏｃｃｕｐａｔｉｏｎａｌ Ｂｉｏｍｅｔｒｉｃｓ”， Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ａｎｄ Ｓｏｎ （２ｎｄＥｄｉｔｉｏｎ， １９９１）と、Ｓ．Ｉｗａｓａｗａ ｅｔ ａｌ．， ”Ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ， ３Ｄ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｏｆ Ｈｕｍａｎ Ｂｏｄｙ Ｐｏｓｔｕｒｅｓ ｆｒｏｍ Ｔｒｉｎｏｃｕｌａｒ Ｉｍａｇｅｓ，” ＩＣＣＶ’９９， Ｗｏｒｋｓｈｏｐ ｏｎ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ Ｐｅｏｐｌｅ， Ｃｏｒｆｕ， Ｇｒｅｅｃｅ（１９９９）とに記載された技術を用いて、身体の姿勢／態度を識別することができる。観客関心度評価プロセス８００は、たとえば、Ｄａｍｉａｎ Ｌｙｏｎｓ ａｎｄ Ｄａｎｉｅｌ Ｐｅｌｌｅｔｉｅｒ， ”Ａ Ｌｉｎｅ−Ｓｃａｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ Ｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇ Ｈｕｍａｎ Ｂｏｄｙ Ｆｅａｔｕｒｅｓ，” Ｇｅｓｔｕｒｅ’９９ Ｆｒａｎｃｅ （１９９９）に記載された技術を用いて、身体表情の変化を検出するため、身体の特徴（たとえば、頭部、手又は足）を識別することができる。
【００４３】
最後に、観客関心度評価プロセス８００は、プログラム制御が終了する前に、ステップ８３０で、観客関心度の評価データを生成する。
【００４４】
上述の通り、動的コンテンツ・セレクタ３００は、図９に示されるように、現在の観客の特性に基づいて観客１３０へ提示する広告若しくはその他の情報を選択するため、コンテンツ選択及び駆動プロセス９００を実行する。本例のコンテンツ選択及び駆動プロセス９００は、例示的なルールに対するルールベース方式の実施例を説明するため記載されている。実際上、各ルールは、当業者には明白であるように、所与のアプリケーションに適合させられる。
【００４５】
図９に示されるように、コンテンツ選択及び駆動プロセス９００は、最初に、ステップ９１０で視聴覚データ・アナライザ２００から観客統計データを受け取る。コンテンツ選択及び駆動プロセス９００は、次に、ステップ９２０で、冤罪の観客が主に所定の区分（若しくは、人口統計データ）によって構成されているかどうかを判定するためテストを実行する。ステップ９２０において、現在の観客が主として所与の区分（若しくは、人口統計データ）によって構成されている、と判定された場合、識別された区分に相応しいコンテンツが、コンテンツ・データベース４００の目標観客フィールド４５０に基づいて、ステップ９３０で選択される。しかし、ステップ９２０において、現在の観客は主として所与の区分（若しくは、人口統計データ）によって構成されていない、と判定された場合、ステップ９４０で、観客の構成の変化がゆっくりとしていることが入替率によって示されるかどうかを判定するため更なるテストを行なう。
【００４６】
ステップ９４０において、観客構成が少しずつ変化していることが入替率によって示されている、と判定された場合、コンテンツ・データベース４００のフィールド４６０で示されるように比較的に時間の長いコンテンツがステップ９５０で選択される。しかし、ステップ９４０で、観客構成がゆっくり変化していることが入替率によって示唆されない、と判定された場合、ステップ９６０で、平均的な長さの一般的なコンテンツがコンテンツ・データベース４００から選択される、次に、プログラム制御が終了する。
【００４７】
上述の通り、本発明の一つの特徴によれば、報告モジュール１５０は、視聴覚データ・アナライザ２００から実時間観客統計データを取得し、動的コンテンツ・セレクタ３００から選択されたコンテンツの標識を受け取る。報告モジュール１５０は、提示されたコンテンツに対する種々の集団区分の意見、及び、提示されたコンテンツに対する観客の反応を示す報告書を生成し、コンテンツ・プロバイダー及び広告主が目標観客へ効率的に到達できるようなフィードバックメカニズムを提供する。
【００４８】
一般的に、生成された報告書は、所与のコンテンツ・プロバイダーの要求に応じてカスタマイズされ、図５乃至８を参照して説明した観客人口統計データ解析プロセス５００、観客計数プロセス６００、観客入替率評価プロセス７００及び観客注目度評価プロセス８００を用いて視聴覚データ・アナライザ２００によって生成された統計データを収容する。
【００４９】
図１０には、本発明によって生成され、提示されたコンテンツに対する種々の集団区分の意見、及び、提示されたコンテンツに対する観客の反応を表わす、報告書１０００の一例が示されている。例示された報告書１０００は、行１００５乃至１０１３のような複数の行を含み、各行には、異なる統計データが関連付けられている。更に、例示された報告書１０００は、列１０５１乃至１０５３のような複数の列を含み、各列には、異なる時間間隔Ｔが関連付けられている。たとえば、Ｔは、５分の長さを有するコンテンツの場合には３０秒であり、長さが１分のコンテンツに対するＴは５秒である。
【００５０】
行１００５乃至１０１３に記載された例示的な統計データは、図５乃至８に関して説明した方法によって獲得される。
【００５１】
上記の実施例及びそれらの変形は、本発明の原理を例示的に説明するため列挙されたものであり、当業者は、本発明の範囲及び精神を逸脱することなく、種々の変形をなし得ることが理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【図１】
本発明によるコンテンツ選択及び駆動システムの構成図である。
【図２】
図１の視聴覚データ・アナライザのブロック図である。
【図３】
図１の動的コンテンツ・セレクタのブロック図である。
【図４】
図１のコンテンツ・データベースの一例を説明する表の説明図である。
【図５】
図２の視聴覚データ・アナライザによって利用され、本発明の原理を具現化する、観客人口統計データ解析プロセスの一例を説明するフローチャートである。
【図６】
図２の視聴覚データ・アナライザによって利用され、本発明の原理を具現化する、観客計数プロセスの一例を説明するフローチャートである。
【図７】
図２の視聴覚データ・アナライザによって利用され、本発明の原理を具現化する、観客入替率評価プロセスの一例を説明するフローチャートである。
【図８】
図２の視聴覚データ・アナライザによって利用され、本発明の原理を具現化する、観客注目度評価プロセスの一例を説明するフローチャートである。
【図９】
図３の動的コンテンツ・セレクタによって利用され、本発明の原理を具現化する、コンテンツ選択及び駆動プロセスの一例を説明するフローチャートである。
【図１０】
本発明によって生成され、提示されたコンテンツに対する種々の集団区分の意見及び提示されたコンテンツに対する観客の反応を示す報告の一例を示す図である。
【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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【図１０】
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【国際公開パンフレット】
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