(57)【要約】【課題】利用価値の高いデータを生成可能な電子機器を提供する。【解決手段】電子機器は、撮像装置により撮像された画像を取得する取得部と、前記画像の撮像位置の情報を特定する特定部と、前記画像から所定の特徴データを抽出し、前記特定部が特定した前記撮像位置の情報と関連付ける処理部と、前記処理部による関連付け結果に基づいて、前記特定部が特定した前記撮像位置の情報が異なる複数の画像から得られる前記特徴データの差異に関するデータを生成する生成部と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像装置により撮像された画像を取得する取得部と、
前記画像の撮像位置の情報を特定する特定部と、
前記画像から所定の特徴データを抽出し、前記特定部が特定した前記撮像位置の情報と関連付ける処理部と、
前記処理部による関連付け結果に基づいて、前記特定部が特定した前記撮像位置の情報が異なる複数の画像から得られる前記特徴データの差異に関するデータを生成する生成部と、を備えたことを特徴とする電子機器。
【請求項２】
前記処理部が前記特徴データに関連付ける前記撮像位置の情報は、前記画像の撮像位置が含まれる地域名であることを特徴とする請求項１に記載の電子機器。
【請求項３】
前記特定部は、前記画像の撮像日時の情報を特定し、
前記処理部は、前記特徴データを前記撮像位置の情報と前記撮像日時の情報とに関連付け、
前記生成部は、前記処理部による関連付け結果に基づいて、前記特定部が特定した前記撮像位置の情報及び前記撮像日時の情報が異なる複数の画像から得られる前記特徴データの差異に関するデータを生成する、ことを特徴とする請求項１または２に記載の電子機器。
【請求項４】
前記特徴データには、前記撮像位置における人物に関する情報が含まれることを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の電子機器。
【請求項５】
前記人物に関する情報には、人物の表情、人物の服装、人物の性別、人物の年齢、人物の人種、人物の移動速度、及び人数の少なくとも１つに関する情報が含まれていることを特徴とする請求項４記載の電子機器。
【請求項６】
前記特徴データには、前記画像中の色彩に関する情報が含まれていることを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の電子機器。
【請求項７】
前記色彩に関する情報には、色彩の種類、分布、及び面積の少なくとも１つを示す情報が含まれていることを特徴とする請求項６記載の電子機器。
【請求項８】
前記特徴データには、前記画像中の移動手段の種類、移動速度の少なくとも１つに関する情報が含まれていることを特徴とする請求項１から７のいずれか一項に記載の電子機器。
【請求項９】
前記特徴データには、前記画像中の店舗に関する情報が含まれていることを特徴とする請求項１から８のいずれか一項に記載の電子機器。
【請求項１０】
音情報取得装置により録音された音情報を取得する音情報取得部と、
前記音情報の録音位置の情報及び録音日時の情報の少なくとも一方を特定する音情報特定部と、
前記音情報から所定の特徴データを取得し、前記音情報特定部が特定した前記録音位置の情報及び前記録音日時の情報の少なくとも一方と関連付ける音情報処理部と、
前記音情報処理部による関連付け結果に基づいて、前記音情報特定部が特定した前記録音位置の情報及び前記録音日時の情報の少なくとも一方が異なる複数の音情報から得られる特徴データの差異に関するデータを生成する音情報生成部とを備えたことを特徴とする請求項１から９のいずれか一項に記載の電子機器。
【請求項１１】
前記撮像位置と前記録音位置とが同一であることを特徴とする請求項１０記載の電子機器。
【請求項１２】
前記音情報処理部が前記音情報から取得する特徴データは、人物の発する音声に関するデータを含むことを特徴とする請求項１０または１１記載の電子機器。
【請求項１３】
前記音情報処理部は、前記人物の発する音量から前記録音場所に存在する人物の人数に関する情報を検出することを特徴とする請求項１２記載の電子機器。
【請求項１４】
前記音情報処理部が前記音情報から取得する特徴データは、音楽に関する情報を含むことを特徴とする請求項１０から１３のいずれか一項に記載の電子機器。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子機器に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、カメラにより撮像された画像を利用した情報分析に関する技術として、自動販売機に内蔵されたカメラにより自動販売機の利用者の顔を撮像して、年齢や性別を推定する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８-１２３１６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記特許文献１では、自動販売機毎の利用者の年齢や性別など、局所的な消費動向しか分からないため、利用価値の高いものとは必ずしもいえなかった。
【０００５】
そこで、本発明は上記の課題に鑑みてなされたものであり、利用価値の高いデータを生成することが可能な電子機器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】
【０００６】
本発明の電子機器（１）は、撮像装置（１０，３０）により撮像された画像を取得する取得部（４，２）と、前記画像の撮像位置の情報を特定する特定部（２）と、前記画像から所定の特徴データを抽出し、前記特定部が特定した前記撮像位置の情報と関連付ける処理部（２）と、前記処理部による関連付け結果に基づいて、前記特定部が特定した前記撮像位置の情報が異なる複数の画像から得られる前記特徴データの差異に関するデータを生成する生成部（２）と、を備えたことを特徴とする電子機器である。
【０００７】
この場合において、前記処理部が前記特徴データに関連付ける前記撮像位置の情報は、前記画像の撮像位置が含まれる地域名であってもよい。また、前記特定部は、前記画像の撮像日時の情報を特定し、前記処理部は、前記特徴データを前記撮像位置の情報と前記撮像日時の情報とに関連付け、前記生成部は、前記処理部による関連付け結果に基づいて、前記特定部が特定した前記撮像位置の情報及び前記撮像日時の情報が異なる複数の画像から得られる前記特徴データの差異に関するデータを生成することとしてもよい。また、前記特徴データには、前記撮像位置における人物に関する情報が含まれることとしてもよい。この場合、前記人物に関する情報には、人物の表情、人物の服装、人物の性別、人物の年齢、人物の人種、人物の移動速度、及び人数の少なくとも１つに関する情報が含まれていてもよい。
【０００８】
また、本発明の電子機器では、前記特徴データには、前記画像中の色彩に関する情報が含まれていてもよい。この場合、前記色彩に関する情報には、色彩の種類、分布、及び面積の少なくとも１つを示す情報が含まれていてもよい。
【０００９】
また、本発明の電子機器では、前記特徴データには、前記画像中の移動手段の種類、移動速度の少なくとも１つに関する情報が含まれていてもよい。また、前記特徴データには、前記画像中の店舗に関する情報が含まれていてもよい。
【００１０】
また、本発明の電子機器は、音情報取得装置（１０（１２），３０（３２））により録音された音情報を取得する音情報取得部（４）と、前記音情報の録音位置の情報及び録音日時の情報の少なくとも一方を特定する音情報特定部（２）と、前記音情報から所定の特徴データを取得し、前記音情報特定部が特定した前記録音位置の情報及び前記録音日時の情報の少なくとも一方と関連付ける音情報処理部（２）と、前記音情報処理部による関連付け結果に基づいて、前記音情報特定部が特定した前記録音位置の情報及び前記録音日時の情報の少なくとも一方が異なる複数の音情報から得られる特徴データの差異に関するデータを生成する音情報生成部（２）とを備えていてもよい。この場合、前記撮像位置と前記録音位置とが同一であってもよい。また、前記音情報処理部が前記音情報から取得する特徴データは、人物の発する音声に関するデータを含んでいてもよい。この場合、前記音情報処理部は、前記人物の発する音量から前記録音場所に存在する人物の人数に関する情報を検出することとしてもよい。また、前記音情報処理部が前記音情報から取得する特徴データは、音楽に関する情報を含むこととしてもよい。
【００１１】
なお、本発明をわかりやすく説明するために、上記においては一実施形態を表す図面の符号に対応つけて説明したが、本発明は、これに限定されるものではなく、後述の実施形態の構成を適宜改良しても良く、また、少なくとも一部を他の構成物に代替させても良い。更に、その配置について特に限定のない構成要件は、実施形態で開示した配置に限らず、その機能を達成できる位置に配置することができる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の電子機器は、利用価値の高いデータを生成することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】一実施形態に係る地域情報分析システムの概要図である。
【図２】カメラの構成図である。
【図３】防犯カメラの構成図である。
【図４】人物の表情と地域との相関関係を分析し、出力する処理（実施例１）を示すフローチャートである。
【図５】図４の処理の出力結果を示す図である。
【図６】動画における人物の表情、音声と地域との相関関係を分析し、出力する処理（実施例２）を示すフローチャートである。
【図７】人物の移動速度と地域との相関関係を分析し、出力する処理（実施例３）を示すフローチャートである。
【図８】図７の処理の出力結果を示す図である。
【図９】移動手段の移動速度と地域との相関関係を分析し、出力する処理（実施例４）を示すフローチャートである。
【図１０】図９の処理の出力結果を示す図である。
【図１１】人数と地域との相関関係を分析し、出力する処理（実施例５）を示すフローチャートである。
【図１２】図１１の処理の出力結果を示す図である。
【図１３】地域と地域の色彩との相関関係を分析し、出力する処理（実施例６）を示すフローチャートである。
【図１４】図１３の処理の出力結果を示す図である。
【図１５】人物の服装と地域との相関関係を分析し、出力する処理（実施例７）を示すフローチャートである。
【図１６】図１５の処理の出力結果を示す図である。
【図１７】自動車の種類と地域との相関関係を分析し、出力する処理（実施例８）を示すフローチャートである。
【図１８】図１７の処理の出力結果を示す図である。
【図１９】録音された音に含まれる楽曲情報と地域との相関関係を分析し、出力する処理（実施例９）を示すフローチャートである。
【図２０】図１９の処理の出力結果を示す図である。
【図２１】店舗の開店、閉店の状況と地域との相関関係を分析し、出力する処理（実施例１０）を示すフローチャートである。
【図２２】図２１の処理の出力結果を示す図である。
【図２３】人物の性別、及び年齢と地域との相関関係を分析し、出力する処理（実施例１１）を示すフローチャートである。
【図２４】図２３の処理の出力結果を示す図である。
【図２５】人物の人種と地域との相関関係を分析し、出力する処理（実施例１２）を示すフローチャートである。
【図２６】図２５の処理の出力結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、一実施形態に係る地域情報分析システム１００について、図１〜図２６に基づいて詳細に説明する。図１には、地域情報分析システム１００の概略構成がブロック図にて示されている。
【００１５】
本実施形態の地域情報分析システム１００は、各都道府県、各地方（東北地方、首都圏など）、各市町村などのような地域毎の動向を分析し、出力するシステムである。この地域情報分析システム１００は、図１に示すように、サーバ１と、カメラ１０と、防犯カメラ３０と、パーソナルコンピュータ（以下、パソコンと呼ぶ）４０と、情報格納サーバ５０と、を備える。これら、地域情報分析システム１００に含まれる各装置は、通信ネットワーク５に接続されている。通信ネットワーク５としては、イーサネット（登録商標）規格に準じた通信や３Ｇ回線による通信が可能なネットワークを採用することができる。
【００１６】
サーバ１は、処理部２と、記憶装置３と、通信インターフェース４と、を備える。なお、サーバ１はクラウドサーバであってもよい。
【００１７】
処理部２は、カメラ１０や防犯カメラ３０により撮像された画像から種々の特徴データを抽出し、当該特徴データの地域毎、時期毎の動向（遷移）を示すデータを生成・出力する。また、処理部２は、防犯カメラ３０の処理部３４（図３参照）に対して制御指示を出力する。
【００１８】
記憶装置３は、処理部２において生成された分析データを記憶する。通信インターフェース４は、通信ネットワーク５を介した他の装置との情報のやり取りを行う。
【００１９】
カメラ１０は、携帯電話などの携帯端末に設けられたカメラ機能、コンパクトカメラ、一眼レフカメラ、ビデオカメラなどの撮像装置であり、静止画及び／又は動画の撮像が可能な撮像装置であるものとする。なお、図１では、カメラ１０が１台のみ図示されているが、カメラ１０は多数台あってもよい。
【００２０】
図２は、カメラ１０の構成を示すブロック図である。カメラ１０は、図２に示すように、撮像部１１、マイク１２、エンコーダ１３、処理部１４、デコーダ２１、出力部２６、センサ部２７、操作スイッチ１７、通信回路１８、及び不揮発性メモリ２０、を有する。
【００２１】
撮像部１１は、撮影レンズ、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）などの撮像素子、及び撮像素子を制御する制御回路などを有する。撮像部１１で撮像された画像は、エンコーダ１３に対して入力される。
【００２２】
マイク１２は、周辺の音や音声を集音するものである。マイク１２により集音された音や音声は、エンコーダ１３に対して入力される。
【００２３】
エンコーダ１３は、撮像部１１で撮像された画像及びマイク１２で集音された音や音声を符号化して、当該符号化したデータ（電子データ（画像データや音データ））を処理部１４に対して送信する。
【００２４】
処理部１４は、エンコーダ１３から送信されてきた符号化された画像データや音データを不揮発性メモリ２０に格納する。この場合、処理部１４は、画像データと音データに関連付けて、画像データや音データが取得された日時の情報（不図示のカレンダ部から取得されるものとする）を不揮発性メモリ２０に記憶する。また、処理部１４は、不揮発性メモリ２０に格納されている画像データや音データをデコーダ２１に対して出力する。なお、処理部１４には、エンコーダ１３及びデコーダ２１のほか、操作スイッチ１７、センサ部２７、通信回路１８、及び不揮発性メモリ２０が接続されている。
【００２５】
デコーダ２１は、処理部１４から入力されたデータを復号化し、出力部２６に対して送信する。
【００２６】
出力部２６は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）２３と、ＬＣＤドライバ２２と、スピーカ２５と、スピーカアンプ２４と、を有する。デコーダ２１で復号化された画像は、ＬＣＤドライバ２２を介して、ＬＣＤ２３上に表示される。また、デコーダ２１で復号化された音声は、スピーカ２５から出力される。
【００２７】
センサ部２７は、カメラ１０の位置情報を得るためのＧＰＳセンサ１６と、角速度を測定可能なジャイロセンサ１９と、を有している。各センサ１６，１９の検出結果は、処理部１４に送信される。なお、処理部１４では、各センサ１６，１９の検出結果を、画像データや音データに関連付けて不揮発性メモリ２０に記憶する。
【００２８】
操作スイッチ１７は、シャッターボタンや操作ボタン、タッチパネルなどを含み、静止画や動画を撮像するための操作や、設定操作などの各種操作をユーザが行うために用いられる。
【００２９】
通信回路１８は、通信ネットワーク５を介して、他の装置（サーバ１、パソコン４０、情報格納サーバ５０など）と通信を行うための回路である。
【００３０】
上記のように構成されるカメラ１０によると、操作者が操作スイッチ１７を操作すると、処理部１４の制御の下、撮像部１１が画像（静止画又は動画）を撮像したり、マイク１２が音や音声を集音したりする。撮像された画像及び集音された音声は、エンコーダ１３で電子データ（画像データ及び音データ）とされた後、処理部１４を介して不揮発性メモリ２０に記録される。また、電子データの記憶時には、不揮発性メモリ２０に、位置情報、角速度情報、及び日時情報が電子データに関連付けた状態で記録される。
【００３１】
不揮発性メモリ２０に記録された画像データや音データ、位置情報、角速度情報、日時情報は、通信回路１８を介して通信ネットワーク５に接続されているサーバ１やパソコン４０、あるいは情報格納サーバ５０に送信される。
【００３２】
なお、不揮発性メモリ２０内に記録されている画像データは、操作者による操作スイッチ１７の操作に応じて、処理部１４、デコーダ２１、ＬＣＤドライバ２２を介してＬＣＤ２３上に表示される。また、不揮発性メモリ２０内に記録されている音データは、操作者による操作スイッチ１７の操作に応じて、処理部１４、デコーダ２１、スピーカアンプ２４を介してスピーカ２５から出力される。
【００３３】
図１に戻り、防犯カメラ３０は、街頭や施設内などに設置され、特定地点の画像（映像）や音を取得する装置である。なお、図１には、防犯カメラ３０が１台のみ図示されているが、防犯カメラ３０は多数台あってもよい。
【００３４】
図３には、防犯カメラ３０の構成がブロック図にて示されている。防犯カメラ３０は、撮像部３１、マイク３２、エンコーダ３３、処理部３４、及び通信回路３８を備える。撮像部３１、マイク３２、エンコーダ３３の機能は、カメラ１０の各部と同様となっている。なお、撮像部３１の撮像する画像は、静止画であっても動画であってもよい。
【００３５】
処理部３４は、通信ネットワーク５及び通信回路３８を介して、サーバ１の処理部２から送信される制御信号により制御される。処理部３４は、処理部２の制御の下、撮像部３１で撮像された画像のデータ（画像データ）及びマイク３２で集音された音及び音声のデータ（音データ）に、防犯カメラ３０の固有情報と撮像又は集音（録音）日時を示す日時情報とを関連付けて、通信回路３８を介して、サーバ１に対して送信する。なお、サーバ１は、防犯カメラ３０の識別情報と、設置位置とを関連付けて管理するデータベースを参照することにより、防犯カメラ３０から送信されてきた識別情報から防犯カメラ３０の位置を特定することができる。したがって、防犯カメラ３０には、カメラ１０のようにＧＰＳセンサを設けなくてよい。ただし、これに限らず、カメラ１０と同様、防犯カメラ３０にＧＰＳセンサを設け、当該ＧＰＳセンサにより検出された位置情報を画像データや音データに関連付けることとしてもよい。
【００３６】
パソコン４０は、個別に通信ネットワーク５に接続されているコンピュータである。パソコン４０は、例えば、家庭用のパソコンやネットカフェなどに設置されているパソコンであるものとする。パソコン４０に保存されている画像データや音データには、位置情報（撮像又は集音（録音）位置の情報）や日時情報（撮像又は集音（録音）日時の情報）が関連付けられているものとする。また、パソコン４０からは、通信ネットワーク５を介して、サーバ１に画像データや音データをアップロードすることができるようになっている。なお、図１には、パソコン４０が１台のみ図示されているが、パソコン４０は多数台あってもよい。
【００３７】
情報格納サーバ５０は、カメラ１０又はパソコン４０から投稿（アップロード）される画像データや音データを格納（アーカイブ）するサーバである。情報格納サーバ５０は、例えば、ブログや画像投稿サイト（オンラインアルバムなど）の運営サーバなどであるものとする。情報格納サーバ５０は、カメラ１０やパソコン４０から画像データや音データを取得する際に、画像データや音データに関連付けられている位置情報及び日時情報も取得する。また、情報格納サーバ５０は、画像データや音データ、及びこれらに関連付けられている位置情報や日時情報を、通信ネットワーク５を介してサーバ１へ送信する。なお、図１には、情報格納サーバ５０が１台のみ図示されているが、情報格納サーバ５０は多数台あってもよい。
【００３８】
次に、サーバ１の処理について、図４〜図２６に基づいて、実施例ごとに説明する。なお、以下の各実施例においては、処理部２は、画像データや音声データを、カメラ１０、防犯カメラ３０、パソコン４０、情報格納サーバ５０のいずれかから取得する。これらカメラ１０、防犯カメラ３０、パソコン４０、情報格納サーバ５０を、以下においてはデータ提供元と呼ぶものとする。
【００３９】
（実施例１）
本実施例１では、処理部２は、画像から所定の特徴データとして人物の表情を抽出し、当該人物の表情と地域との相関関係を分析し、出力する処理を実行する。図４は、本実施例１の処理を示すフローチャートである。
【００４０】
図４の処理では、まず、ステップＳ１１において、処理部２が、サーバ１の通信インターフェース４を介して、データ提供元から画像データ、位置情報、及び日時情報を取得する。なお、画像にＧＰＳ情報が関連付けられている場合には、当該ＧＰＳ情報が位置情報であり、画像に防犯カメラ３０の識別情報が関連付けられている場合には、当該識別情報からわかる防犯カメラ３０の設置場所の情報が位置情報である。
【００４１】
次いで、ステップＳ１２では、処理部２が、各画像データの位置情報から画像の撮影地域を特定する。なお、撮影地域としては、例えば、東日本や西日本という地域や、都道府県、市町村、市町村内の各地区のような種々の範囲で設定することができる。
【００４２】
次いで、ステップＳ１３では、処理部２が、画像中の人物の表情に関する情報を検出する。例えば、処理部２は、口元や目元などの形状に基づいて笑顔や困った顔、怒った顔、泣き顔のいずれであるかを検出する。この場合、処理部２は、各表情のリファレンス画像を記憶装置３に記憶しておき、当該リファレンス画像と撮像された画像内の人物との比較（テンプレートマッチング）を行うことで、いずれの表情であるかを検出する。なお、これに限らず、その他の方法で、表情の検出をすることとしてもよい。処理部２は、顔の表情の検出結果を、ステップＳ１２において特定した地域情報と関連付けて、記憶装置３に格納する。また、処理部２は、複数の画像を用いて、表情の検出を行うものとする。
【００４３】
次いで、ステップＳ１４では、処理部２が、記憶装置３に格納されているステップＳ１３で検出した各表情の数を地域毎に集計する。例えば、処理部２は、笑顔の数、困った顔の数、怒り顔の数、泣き顔の数を地域毎にカウントする。なお、所定時間内に同一地域内で撮像された複数の画像において、同一人物の同一の表情が検出された場合には、２回目以降のカウントは行わないようにする。このようにするのは、特定の地域で特定の時間に特定の人物ばかりが同じ表情で撮影された場合のデータの偏りを防止するためである。なお、所定時間とは１時間、１日、１年のように、種々設定することができる。
【００４４】
次いで、ステップＳ１５では、処理部２が、撮像位置が異なる複数の画像から得られる特徴データの差異に関するデータとして、日付毎の各表情と地域との相関を出力する。例えば、処理部２は、図５に示すような、Ａ県〜Ｅ県で検出された笑顔の数の時期毎（月毎）の遷移を示すデータを出力する。
【００４５】
ここで、図５の出力を見た人は、Ａ県は７月に笑顔が多いのに対し、Ｂ県は年末年始に笑顔が多い、などの分析を行うことができる。したがって、図５の出力を見た人は、例えば、ある時期に笑いの少ない地域に対してコメディー番組を放映して視聴率の向上を図るなど、地域や季節に特化したサービスを提供することができる。また、図５の出力結果を見た人は、当該出力結果を商品販売のプロモーションなどの立案に用いたり、警備を強化するか否かの判断に用いたりすることもできる。例えば、笑顔が多く検出される地域は、住みやすいことから今後多くの人々が移住してくると予測できる。したがって、店舗の経営者などは、このような地域を、将来的に新たな店舗を開店する候補地域として把握することができる。また、笑顔が多く検出される地域は、上記理由から今後の地価の上昇が予測できるので、当該予測に応じて様々な事業展開や対策を講じることが可能となる。
【００４６】
なお、上記実施例１では、処理部２は、図５のような、各県の月毎の笑顔の数の遷移を出力することとしたが、これに限らず、ある地域の月毎の表情別の数の遷移を出力することとしてもよい。
【００４７】
なお、上記実施例１では、県毎、月毎の笑顔の数をカウントしたが、これに限らず、例えば、県毎、月毎の、時間帯毎（例えば昼間と夜間別）のある表情（例えば笑顔）の数を算出してもよい。また、上記の例では、笑顔の数を結果として出力しているが、検出した各表情の総和に対する笑顔の数の割合を算出して出力することとしてもよい。このようにすることで、地域や日時毎に取得できる画像データの数が変化しても、適切な出力を得ることが可能となる。
【００４８】
なお、上記実施形態１では、地域として、遊園地の各アトラクション近傍ごとなどの狭い範囲を設定することとしてもよい。この場合、処理部２が、各アトラクションから出てきた客の笑顔の割合を算出し、出力することで、遊園地の経営者等は、各アトラクションのける客の満足度を推定することができるようになる。また、表情をカウントする地域を、ショッピングセンタの各店舗の近傍ごとに設定してもよい。なお、顔の表情としてマスクの着用有無を検出することもできる。この場合、マスクを着用している人の数から風邪などの感染症の流行をいち早く推定し、予防情報を作成することができる。
【００４９】
（実施例２）
次に、実施例２について説明する。実施例２では、処理部２は、特徴データとして動画における人物の表情及び音データにおける音声を抽出し、当該人物の表情及び音声と、地域との相関関係を分析し、出力する。図６は、実施例２の処理を示すフローチャートである。
【００５０】
図６の処理では、まず、ステップＳ２１において、処理部２が、通信インターフェース４を介して、データ提供元から画像データ（動画）及び音データと、これらに関連付けられている位置情報とを取得する。
【００５１】
次いで、ステップＳ２２では、処理部２が、取得した位置情報に基づいて、画像の撮像地域を特定する。このステップＳ２２の処理は、図４のステップＳ１２と同様の処理である。
【００５２】
次いで、ステップＳ２３では、処理部２が、動画に含まれる人物の顔を検出し、各顔における表情（笑顔や泣き顔など）の継続時間の積分値を算出する。なお、本処理では、実施例１のステップＳ１４とは異なり、同一人物であっても積分値の算出に利用するものとする。動画では、人物の動作が継続した状態で映るため、表情のトータルの継続時間を算出すれば、同一人物であっても問題は生じないからである。なお、各表情の継続時間は、ステップＳ２２で特定した地域情報と関連付けて、記憶装置３に格納される。
【００５３】
次いで、ステップＳ２４では、処理部２が、音データの中から、例えば笑い声のような声による感情を抽出し、各感情の継続時間の積分値を算出する。ここで、例えば、複数の人から同時に起こった笑い声を選別できる場合には、各笑い声の継続時間を別々に積算することとしてもよい。このように声による感情の検出を行うことにより、画像に映らない範囲の情報も取得することが可能となる。なお、各感情の継続時間は、ステップＳ２２で特定した地域情報と関連付けて、記憶装置３に格納される。
【００５４】
次いで、ステップＳ２５では、処理部２が、記憶装置３に格納されているステップＳ２３、Ｓ２４で検出された表情・感情（笑い、泣きなど）と、地域との相関を出力する。この場合、処理部２は、実施例１と同様の相関（縦軸は、例えば笑いの継続時間の積分値になる）を出力することができる。
【００５５】
このように、本実施例２では、動画データと音データとから、地域毎・日時毎の人の感情の統計データが取得できる。これにより、本実施例２では、静止画のみでは取得できない情報を取得することが可能となる。
【００５６】
（実施例３）
次に、実施例３について説明する。実施例３では、処理部２は、特徴データとして画像データ（動画）における人物の移動速度を抽出し、当該人物の移動速度と、地域との相関関係を分析し、出力する。図７は、実施例３の処理を示すフローチャートである。なお、ステップＳ３１、Ｓ３２は、上記実施例２のステップＳ２１、Ｓ２２と同様であるので、説明を省略するものとする。
【００５７】
図７の処理では、ステップＳ３１、Ｓ３２の後、ステップＳ３３において、処理部２が、動画中の人物を検出し、当該人物が数コマの間に移動した距離とそのコマ間の時間差から、当該人物の移動速度を算出する。例えば、処理部２は、同一人物と想定される画像イメージが２コマの間に移動した距離と、２コマの撮影時間間隔とから移動速度を算出することができる。これに代えて、処理部２は、ジャイロセンサ１９で計測される鉛直方向加速度の時系列データに基づいて移動速度を演算するようにしてもよい。なお、本処理では、同一人物の移動速度は複数回算出しないようにする。なお、算出された移動速度は、それぞれ、ステップＳ３２で特定した地域情報と関連付けて、記憶装置３に格納される。
【００５８】
次いで、ステップＳ３４では、処理部２が、記憶装置３に格納されているステップＳ３３で検出された人物の移動速度を、地域毎、時期毎（月毎）に集計したデータを生成し、出力する。本実施例３では、処理部２は、一例として、図８に示すようなＡ地区〜Ｅ地区で検出された人物の移動速度の平均値の月毎の遷移を示すデータを出力する。
【００５９】
この図８の例では、Ｂ地区は夏場に歩行速度が遅く、またＥ地区は冬場の歩行速度が遅いことがわかる。この場合、例えば、夏場に歩行速度が遅くなる地区は暑い地区であり、冬場の歩行速度が遅い地区は頻繁に積雪がある地区であるなどと推測できる。このように、歩行速度が遅くなる理由には、何らかの環境的な影響があると考えられる。したがって、例えば交通機関の運営会社等は、図８のデータに基づいて、バス路線の変更を行ったり、タクシーを重点的に配備する地区を特定したりすることが可能となる。また、年間を通じて歩行速度が遅い地域は、子供又はお年寄りが多い地域であると推測することができる。したがって、事業者等は、このような推測に基づいて、様々な事業展開を行ったり、対策を講じたりすることが可能である。
【００６０】
以上のように、本実施例３では、人の速度と地域や時期との相関が明確になるので、これに基づいた商品やサービスのプロモーションなどを有効に行うことが可能となる。
【００６１】
（実施例４）
次に、実施例４について説明する。実施例４では、処理部２は、特徴データとして動画における移動手段の移動速度を抽出し、当該移動手段の移動速度と、地域との相関関係を分析し、出力する。なお、移動手段には、自動車、バイク、自転車などが含まれる。図９は、実施例４の処理を示すフローチャートである。なお、ステップＳ４１、Ｓ４２は、上記実施例２のステップＳ２１、Ｓ２２と同様であるので、説明を省略するものとする。
【００６２】
図９の処理では、ステップＳ４１、Ｓ４２の後、ステップＳ４３において、処理部２が、動画中から移動手段（自動車、バイク、自転車のいずれかとする）を検出し、当該移動手段の移動速度を算出する。なお、移動手段の検出には、移動手段の画像（予め記憶装置３に格納しておく）を利用したテンプレートマッチング等を用いることができる。また、移動手段の移動速度の算出方法は、上記実施例３の人物の移動速度と同様の算出方法であるものとする。なお、本処理では、同一の移動手段の移動速度は複数回算出しないようにしてもよい。また、同一の移動手段であっても、異なる人物が運転する移動手段である場合もあるので、同一の移動手段の移動速度を複数回算出するようにしてもよい。なお、いずれを採用するかをユーザ等が選択できるようにしてもよい。なお、ステップＳ４３で算出された移動速度は、それぞれ、ステップＳ４２で特定した地域情報と関連付けて、記憶装置３に格納される。
【００６３】
次いで、ステップＳ４４では、処理部２が、記憶装置３に格納されているステップＳ４３で検出された移動手段の移動速度を、地域毎、時期毎（月毎）に集計したデータを生成し、出力する。本実施例４では、処理部２は、一例として、図１０に示すようなＦ、Ｇ地区で検出された自動車、バイク、自転車の移動速度の平均値の月毎の遷移を示すデータを出力する。
【００６４】
このように、本実施例４では、移動手段の移動速度の、地域や時期（各月）に対する相関が明確になるので、この相関を用いることで、様々な対応を取ることが可能となる。例えば、図１０の場合、冬場において、Ｇ地区に比べるとＦ地区の自動車の移動速度が落ちていることから、例えば、事業者は、秋頃にＦ地区においてスタッドレスタイヤの販売プロモーションを重点的に行うようにするなどの計画を立てることが可能となる。
【００６５】
（実施例５）
次に、実施例５について説明する。実施例５は、処理部２が、特徴データとして画像中の人物の人数を抽出し、当該人数と、地域との相関関係を分析し、出力する。図１１は、実施例５の処理を示すフローチャートである。
【００６６】
図１１の処理では、まずステップＳ５１において、処理部２が、通信インターフェース４を介して、データ提供元から画像データ、音データ、及びこれらに関連付けられている位置情報、日時情報を受信する。なお、このステップＳ５１で処理部２が取得する画像データは、静止画のデータ及び動画のデータのいずれであってもよい。
【００６７】
次いで、ステップＳ５２では、処理部２が、取得した位置情報に基づいて、画像の撮像地域を特定する。
【００６８】
次いで、ステップＳ５３では、処理部２が、静止画又は動画の中に映っており、人と認識できる被写体の人数を算出する。この場合、処理部２は、人のリファレンス画像を用いて、人か否かの認識を行うものとする。また、動画に人物が映っていないが、動画に音声が含まれている場合には、各個人を認識できる声紋から人数を算出する。なお、本処理では、処理部２は、所定時間内に検出された同一人物については、複数回のカウントを行わないようにする。なお、画像から算出された人数は、それぞれステップＳ５２で特定した地域情報と関連付けて、記憶装置３に格納される。
【００６９】
次いで、ステップＳ５４では、処理部２が、記憶装置３に格納されているステップＳ５３で検出された人数の、地域毎、時期毎（月毎）の遷移を示すデータを出力する。本実施例４では、処理部２は、一例として、図１２に示すようなＨ、Ｉ地区で検出された人数の月毎の遷移を示すデータを出力する。なお、図１２からは、Ｈ地区では、１月、５月、８月などに人数が減っていることがわかる。これは、例えば、学校や企業が長期休暇に入っているときに地区の人数が減っていることが考えられる。こうした地域の人数の情報に基づいて、商店、スーパー、コンビニなど小売業関係者は、商品の仕入れの計画を立てるなどすることが可能である。このように、本実施例５では、人数と地域及び時期との相関が明確になるので、この情報を用いることで、商品のプロモーションなどを有効に行うことが可能となる。
【００７０】
なお、複数の人物が会話している場合には、音量が全体的に大きくなる。したがって、実施例５では、人物の音声の総音量に基づいて、人物の人数を推定するようにしてもよい。
【００７１】
（実施例６）
次に、実施例６について説明する。実施例６では、処理部２が、特徴データとして画像中における地域の色彩を抽出し、当該色彩と、地域との相関関係を分析し、出力する。図１３は、実施例６の処理を示すフローチャートである。なお、ステップＳ６１、Ｓ６２は、上記実施例５のステップＳ５１、Ｓ５２とほぼ同様であるので、説明を省略するものとする。ただし、ステップＳ６１では、処理部２は、音データを取得しないものとする。
【００７２】
図１３の処理では、ステップＳ６１、Ｓ６２の後、ステップＳ６３において、処理部２が、静止画や動画の中の代表的な色彩を判定する。この場合、処理部２は、静止画の画像中、又は動画の任意の１コマの画像中における色の種類と面積、各色の分布を、例えばピクセル単位で算出し、ピクセル数の多い色彩をその画像の代表する色彩として判定する。なお、各画像から判定された代表する色彩は、それぞれ、ステップＳ６２で特定した地域情報と関連付けて、記憶装置３に格納される。
【００７３】
次いで、ステップＳ６４では、処理部２が、記憶装置３に格納されているステップＳ６３で判定された色彩の、地域毎、時期毎（月毎）の遷移を示すデータを出力する。本実施例６では、処理部２は、一例として、図１２に示すように、Ｊ市とＫ市で判定された代表する色彩の月毎の遷移を示すデータを出力する。
【００７４】
図１２の例では、Ｋ市は、冬に白や黒、春から夏にかけて黄色や緑、秋には橙色、茶色といった色彩で表現されるため、冬場は雪に覆われ、夏は樹木が生い茂り、秋は紅葉が楽しめるような自然が豊かな地域であることがわかる。一方、Ｊ市は、Ｋ市のような自然豊かな地域ではなく、主に人の服装やネオンの影響が色彩にあらわれていることが分かる。これにより、例えば、Ｋ市では、自然の景観を利用した観光スポットとしてのＰＲを行うなどすることができる。
【００７５】
（実施例７）
次に、実施例７について説明する。実施例７では、処理部２が、特徴データとして画像中の人物の服装を抽出し、当該人物の服装の種類と、地域との相関関係を分析し、出力する。図１５は、実施例７の処理を示すフローチャートである。なお、図１５のステップＳ７１、Ｓ７２は、上記実施例６のステップＳ６１、Ｓ６２と同様であるので、説明を省略するものとする。
【００７６】
図１５の処理では、ステップＳ７１、Ｓ７２の後、ステップＳ７３において、処理部２が、静止画や動画中の人物の服装の種類（例えば、パンツとスカートのいずれであるか）を検出する。なお、服装の種類の検出は、予め用意しておいたパンツやスカートのリファレンス画像を用いたテンプレートマッチングにより行うこととすればよい。なお、本処理では、処理部２は、所定時間内に検出された同一人物については、複数回のカウントを行わないようにする。なお、画像から検出された各人物の服装の種類は、それぞれ、ステップＳ７２で特定した地域情報と関連付けて、記憶装置３に格納される。
【００７７】
次いで、ステップＳ７４では、処理部２が、ステップＳ７３で検出された人物の服装の種類（パンツ、スカート）の人口比率の、地域毎、時期毎（月毎）の遷移を示すデータを生成し、出力する。本実施例７では、処理部２は、図１６に示す、Ｌ地区とＭ地区で検出された人物の服装の種類の人口比率の月毎の遷移を示すデータを出力する。
【００７８】
図１６によると、Ｍ地区においては、冬場にスカートが多く履かれていることがわかる。したがって、アパレルメーカ等は、Ｍ地区においては、冬場に多く着用されているスカートの拡販を行う一方で、冬場における高価格帯のパンツのプロモーションを行うなどの計画を立てることが可能となる。また、図１６からは、服装の地域情報を取得することにより、地域の流行を予測することが可能である。また、都会で流行した服装が数ヵ月後に地方都市で流行することや、衣替えの様子などから季節の移り変わりを予測することが可能である。したがって、アパレルメーカ等は、これらの予測結果を考慮し、販売時期や販売促進の計画を立てることが可能である。
【００７９】
（実施例８）
次に、実施例８について説明する。実施例８では、処理部２が、特徴データとして画像中における自動車の種類を抽出し、自動車の種類と、地域との相関関係を分析し、出力する。図１７は、実施例８の処理を示すフローチャートである。なお、図１７のステップＳ８１、Ｓ８２は、上記実施例６のステップＳ６１、Ｓ６２と同様であるので、説明を省略するものとする。
【００８０】
図１７の処理では、ステップＳ８１、Ｓ８２の後、ステップＳ８３において、処理部２が、静止画や動画の中に映っている自動車の種類（車種）を検出する。この場合にも、処理部２は、予め用意しておいた各車種の画像を用いたテンプレートマッチングにより車種の検出を行うこととすればよい。なお、本処理では、処理部２は、所定時間内に検出された同一の自動車（車種、型式、色が同一の自動車）については、複数回のカウントを行わないようにする。なお、検出された車種のそれぞれは、ステップＳ８２で特定した地域情報と関連付けて、記憶装置３に格納される。
【００８１】
次いで、ステップＳ８４では、処理部２が、記憶装置３に格納されているステップＳ８３で検出された車種の数の、地域毎、時期毎（月毎）の遷移を示すデータを生成し、出力する。本実施例８では、処理部２は、図１８に示す、Ｎ地区とＯ地区で検出された車種の数の月毎の遷移を示すデータを出力する。
【００８２】
本実施例８では、図１８に基づいて、Ｎ地区では、他の月に比べ４月にトラックの台数が増加し、５月に乗用車の台数が増加することが分かる。したがって、例えば、図１８のデータに基づいて、警察等は、各車種の増減に応じたきめ細やかな交通安全対策を立てるなどすることが可能となる。また、警察等は、Ｎ地区とＯ地区を比較することによって、交通安全対策に必要な予算の配分を適切に行うことが可能となる。
【００８３】
なお、車種は、音からも判別できる場合がある。例えば、トラックのほうが乗用車よりも低音の排気音であるため、トラックと乗用車の判別が可能である。したがって、上記実施例８においては、画像データに代えて、又はこれとともに、音データを分析して、図１８のようなデータを出力するようにしてもよい。
【００８４】
（実施例９）
次に、実施例９について説明する。実施例９では、処理部２が、特徴データとして音データに含まれる楽曲情報を抽出し、当該楽曲情報と、地域との相関関係を分析し、出力する。図１９は、実施例９の処理を示すフローチャートである。なお、サーバ１は楽曲を特定する情報に関するデータベースを備えているか、あるいは外部の、楽曲を特定する情報（データベース）にアクセスできるものとする。
【００８５】
図１９の処理では、まずステップＳ９１において、処理部２が、通信インターフェース４を介して、データ提供元から音データ、及びこれらに関連付けられている位置情報、日時情報を受信する。
【００８６】
次いで、ステップＳ９２では、処理部２が、取得した位置情報に基づいて、音の集音（録音）地域を特定する。
【００８７】
次いで、ステップＳ９３では、処理部２が、音データの中から楽曲を検出し、データベースを検索する。なお、楽曲の検索には、歌詞や旋律、リズムなどの楽曲の特徴を利用することができる。そして、処理部２は、検索によりヒットした楽曲の流れている時間（頻度）を取得する。なお、楽曲が検索によりヒットしなかった場合には、未検出として頻度を算出してもよいし、その楽曲に関する情報をデータベースに登録し、頻度を算出してもよい。さらに、その楽曲が男性が歌っているのか、女性が歌っているのか、また楽器から発せられた楽曲なのかを分析してもよい。なお、各楽曲の頻度は、ステップＳ９２で特定した地域情報と関連付けて、記憶装置３に格納される。
【００８８】
次いで、ステップＳ９４では、処理部２が、記憶装置３に格納されているステップＳ９３の取得結果に基づいて、各ジャンルの楽曲が街に流れている頻度の、地域毎、時期毎の遷移を示すデータを生成し、出力する。本実施例９では、図２０に示すように、Ｐ地区とＱ地区に流れている楽曲（Ｊ（Japanese）ポップとＫ（Korean）ポップ）の頻度の、地域毎、時期毎の遷移を示すデータを出力する。
【００８９】
本実施例９では、図２０から、Ｐ地区の６月と９月にＪポップが多く流れている、または人によって歌われていることがわかる。これより、商店街等は、６月と９月において商品のプロモーションにＪポップを利用すればよいと推測できる。また、図２０からは、Ｐ地区よりもＱ地区の方がＪポップの人気が高いことがわかるので、商店街等は、Ｊポップの販促予算をＰ地区よりもＱ地区に多くかけるなどの計画を立案することができる。
【００９０】
（実施例１０）
次に、実施例１０について説明する。実施例１０では、処理部２が、特徴データとして画像中における店舗の開店、閉店の状況を抽出し、当該店舗の開店、閉店の状況と、地域との相関関係を分析し、出力する。図２１は、実施例１０の処理を示すフローチャートである。なお、図２１のステップＳ１０１、Ｓ１０２は、上記実施例６のステップＳ６１、Ｓ６２と同様であるので、説明を省略するものとする。
【００９１】
図２１の処理では、ステップＳ１０１、Ｓ１０２の後、ステップＳ１０３に移行する。そして、ステップＳ１０３では、処理部２は、動画や静止画から、店舗において、１日の間に定期的な変化（例えば１０時間シャッターが開いているとともに照明が点灯しており、残りの１４時間シャッターが閉まっているとともに照明が消灯しているという変化）があるかを判断し、当該変化が所定期間（例えば１週間程度）無い場合に、その店舗が閉店していると推定する。
【００９２】
次いで、ステップＳ１０４では、処理部２は、動画や静止画から、特にそれまで変化が見られなかった店舗に、上記１日の間の定期的な変化が出てきた場合に、その店舗が開店したと推定する。なお、閉店している店舗や開店した店の情報は、ステップＳ１０２で特定した地域情報と関連付けて、記憶装置３に格納される。
【００９３】
次いで、ステップＳ１０５では、処理部２が、記憶装置３に格納されているステップＳ１０３で検出された閉店数と、ステップＳ１０４で検出された開店数の、地域毎、時期毎（月毎）の遷移を示すデータを生成し、出力する。本実施例１０では、処理部２は、図２２に示すように、Ｒ地区とＳ地区における閉店数と開店数の、月毎の遷移を示すデータを出力する。
【００９４】
本実施例１０では、図２２から、Ｓ地区における年末にかけての開店数が閉店数に比べて少ない一方、Ｒ地区における開店数は閉店数に比べて多いことがわかる。これより、Ｒ地区は年末において活性化していることが分かるので、地価の決定などに活用することが可能である。
【００９５】
（実施例１１）
次に、実施例１１について説明する。実施例１１では、処理部２が、特徴データとして画像中における人物の性別及び年齢を抽出し、当該性別及び年齢と、地域との相関関係を分析し、出力する。図２３は、実施例１１の処理を示すフローチャートである。なお、図２３のステップＳ１１１、Ｓ１１２は、上記実施例６のステップＳ６１、Ｓ６２と同様であるので、説明を省略するものとする。
【００９６】
図２３の処理では、ステップＳ１１１、Ｓ１１２の後、ステップＳ１１３において、処理部２は、画像中の人物を検出し、当該人物の性別を推定する。例えば、画像中の人物の性別は、男性および女性の代表的な顔画像と比較することにより推定することができる。また、服装、髪型の画像との比較により性別を推定してもよい。また、音データに含まれる人物の音声の高低や振動数から性別を推定してもよい。そして、処理部２は、推定した性別の人数をカウントする。なお、本処理では、処理部２は、所定時間内に検出された同一人物については、複数回のカウントを行わないようにする。
【００９７】
次いで、ステップＳ１１４では、処理部２が、画像中の人物の年齢を推定する。例えば、画像中の人物の年齢は、年齢毎の男性及び女性の代表的な顔画像と比較することにより推定してもよい。また、音データに含まれる人物の音声の高低、振動数から性別を推定してもよい。そして、処理部２は、推定した性別の人数をカウントする。なお、各画像における性別・年齢毎のカウント結果は、ステップＳ１１２で特定した地域情報と関連付けて、記憶装置３に格納される。
【００９８】
次いで、ステップＳ１１５では、処理部２が、記憶装置３に格納されているステップＳ１１３、Ｓ１１４でカウントした各性別、各年齢の人物の数の地域毎、時刻毎の遷移を示すデータを生成し、出力する。本実施例１１では、処理部２は、図２４に示すように、Ｔ地区とＵ地区における３０代の男性及び女性の人数の、時刻毎の遷移を示すデータを出力する。
【００９９】
本実施例１１では、図２４から、Ｕ地区よりもＴ地区のほうが比較的深夜まで特に男性の往来が活発であることから、男性向けの２４時間営業のファーストフードチェーンを出展するにはＵ地区よりもＴ地区の方が好ましいと判断することができる。なお、ここでは、３０代の男女の人数を示したが、３０代に限られず、１０代、２０代、４０代、５０代、…のデータを生成、出力することとしてもよい。また、２０代女性と３０代女性のような同性の世代間の差異を示すようなデータを生成してもよい。
【０１００】
（実施例１２）
次に、実施例１２について説明する。実施例１２では、処理部２が、特徴データとして画像中における人物の人種を抽出し、当該人種と、地域との相関関係を分析し、出力する。図２５は、実施例１２の処理を示すフローチャートである。なお、図２５のステップＳ１２１、Ｓ１２２は、上記実施例６のステップＳ６１、Ｓ６２と同様であるので、説明を省略するものとする。
【０１０１】
図２５の処理では、ステップＳ１２１、Ｓ１２２の後、ステップＳ１２３において、処理部２は、画像中の人物を検出し、当該人物の人種を推定する。例えば、画像中の人物の人種は、アジア系人種と欧米系人種の代表的な顔画像と比較することにより推定してもよい。そして、処理部２は、推定した人種の人数をカウントする。なお、各画像における人種毎のカウント結果は、ステップＳ１２２で特定した地域情報と関連付けて、記憶装置３に格納される。
【０１０２】
次いで、ステップＳ１２４では、処理部２が、記憶装置３に格納されているステップＳ１２３で推定した各人種の人数の、地域毎、時期毎（月毎）の遷移を示すデータを生成し、出力する。本実施例１２では、処理部２は、図２６に示すように、Ｖ地区とＷ地区アジア系人種の人数と欧米系人種の人数の月毎の遷移を示すデータを出力する。
【０１０３】
本実施例１２によると、図２６から、Ｗ地区における欧米系人種の人数が増加している。この結果から、Ｗ地区の商店等は、欧米系の人々に対応した商品の品揃えを豊富にするなどの対策を講じることができる。一方、Ｖ地区ではそのような対応は不要であることがわかる。このように、図２６のデータは、ビジネス等に有効に利用することが可能である。
【０１０４】
以上、実施例１〜１２を例に採り説明したが、これらの実施例を組み合わせることで、適宜必要な情報を取得するようにしてもよい。なお、出力するデータは、異なる複数の地域で取得された画像、または音から地域毎の特徴を示したデータを出力してもよいし、異なる季節、月日、時間帯で取得された画像、または音から時期毎の特徴を示したデータを出力してもよいし、地域、時期の両方が異なる画像、音から地域毎、かつ時期毎の特徴を示したデータを出力してもよい。
【０１０５】
以上詳細に説明したように、本実施形態によると、サーバ１の処理部２は、データ提供元の画像データを通信インターフェース４を介して取得し、画像データの撮像位置と画像データから抽出される特徴データとを関連付け、関連付けた結果に基づいて、撮像位置（地域）の異なる複数の画像から得られる特徴データの差異に関するデータ（例えば、図５、図８など）を生成する。これにより、撮像位置（地域）毎の特徴データの傾向を考慮した利用価値の高いデータを生成することが可能となる。この利用価値の高いデータを利用する人は、特徴データに基づいた対策を講じることが可能となる。また、本実施形態では、地域名毎に特徴データの差異に関するデータを生成するので、地域間を比較することによる地域の特徴を際立たせた対策を講じることが可能となる。
【０１０６】
また、本実施形態では、処理部２は、特徴データを、画像の撮像日時の情報（日時情報）にも関連付け、当該関連付け結果に基づいて特徴データの差異に関するデータを生成するので、同一地域における時期に応じた変化、すなわち、季節、月日、時刻に応じた変化に関する利用価値の高いデータを生成することが可能となる。
【０１０７】
また、本実施形態では、処理部２は、音データの特徴データに位置情報や日時情報に関連付け、この関連付け結果に基づいて、位置情報及び日時情報の少なくとも一方が異なる複数の音データから得られる特徴データの差異に関するデータを生成する。これにより、位置（地域）毎及び／又は日時毎の音の特徴データの傾向を考慮した利用価値の高いデータを生成することが可能となる。
【０１０８】
上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。
【符号の説明】
【０１０９】
１  サーバ
２  処理部
３  記憶装置
４  通信インターフェース
５  通信ネットワーク
１０  カメラ
３０  防犯カメラ
４０  パーソナルコンピュータ
５０  情報格納サーバ
１００  地域情報分析システム
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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