(57)【要約】【課題】人物の行動を、個々人の特性を反映して予測することができる行動予測装置を提供する。【解決手段】行動予測装置１００は、撮影された人物の行動および状態を分析し、分析情報を出力し、人物の識別子と識別情報とを対応づけて人物情報として出力する映像分析部１１０と、人物情報を格納する人物情報格納部１２０と、人物が撮影された状況を示す条件情報、および分析情報を収集する情報収集部１３０と、条件情報および分析情報を対応付けて格納する観測情報格納部１４０と、人物の行動に関するルールを作成するルール生成部１５０と、ルールを格納するルール格納部１６０と、特定の人物に対して情報収集部１６０が収集した条件情報および分析情報と予め作成された人物に関するルールとを照合し、ルールを用いた行動予測情報を生成するルール照合部１７０とを備える。【選択図】図１
2013186556.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人物が撮影された映像データを入力し、当該人物を識別して当該人物の特徴を表す識別情報を抽出し、当該映像データから当該人物の行動および状態を分析し、当該人物に割り当てた識別子と行動および状態とを対応付けて分析情報として出力し、当該人物の識別子と識別情報とを対応づけて人物情報として出力する映像分析部と、
前記人物情報を格納する人物情報格納部と、
前記人物が撮影された状況を示す条件情報、および前記分析情報を収集する情報収集部と、
前記条件情報および前記分析情報を対応付けて格納する観測情報格納部と、
前記条件情報および前記分析情報に基づいて、前記人物の行動に関するルールを作成するルール生成部と、
前記ルールを格納するルール格納部と、
特定の人物に対して前記情報収集部が収集した条件情報および分析情報と予め作成された当該人物に関する前記ルールとを照合し、照合結果に基づいて、当該ルールを用いた行動予測情報を生成するルール照合部とを備えた
ことを特徴とする行動予測装置。
【請求項２】
ルール生成部は、
特定の条件情報および分析情報の組合せが発生する確率が所定の値以上である場合、当該条件情報と当該分析情報とを組み合わせたルールを生成する
請求項１記載の行動予測装置。
【請求項３】
条件情報は、
映像データが撮影された時刻、ならびに映像データが撮影された場所の位置、気温および天候のうちの少なくとも一つを含む
請求項１または請求項２記載の行動予測装置。
【請求項４】
人物を撮影するカメラと、
前記人物が撮影された状況を検出するセンサと、
前記人物が撮影された映像データを入力し、当該人物を識別して当該人物の特徴を表す識別情報を抽出し、当該映像データから当該人物の行動および状態を分析し、当該人物に割り当てた識別子と行動および状態とを対応付けて分析情報として出力し、当該人物の識別子と識別情報とを対応づけて人物情報として出力する映像分析部と、
前記人物情報を格納する人物情報格納部と、
前記人物が撮影された状況を示す条件情報、および前記分析情報を収集する情報収集部と、
前記条件情報および前記分析情報を対応付けて格納する観測情報格納部と、
前記条件情報および前記分析情報に基づいて、前記人物の行動に関するルールを作成するルール生成部と、
前記ルールを格納するルール格納部と、
特定の人物に対して前記情報収集部が収集した条件情報および分析情報と予め作成された当該人物に関する前記ルールとを照合し、照合結果に基づいて、当該ルールを用いた行動予測情報を生成するルール照合部と、
前記行動予測情報を提示する出力装置とを備えた
ことを特徴とする行動予測システム。
【請求項５】
人物が撮影された映像データを入力し、当該人物を識別して当該人物の特徴を表す識別情報を抽出し、当該映像データから当該人物の行動および状態を分析し、当該人物に割り当てた識別子と行動および状態とを対応付けて分析情報として出力し、当該人物の識別子と識別情報とを対応づけて人物情報として出力し、
前記人物情報を格納し、
前記人物が撮影された状況を示す条件情報、および前記分析情報を収集し、
前記条件情報および前記分析情報を対応付けて格納し、
前記条件情報および前記分析情報に基づいて、前記人物の行動に関するルールを作成し、
前記ルールを格納し、
特定の人物に対して収集した条件情報および分析情報と予め作成された当該人物に関する前記ルールとを照合し、照合結果に基づいて、当該ルールを用いた行動予測情報を生成する
ことを特徴とする行動予測方法。
【請求項６】
コンピュータに、
人物が撮影された映像データを入力し、当該人物を識別して当該人物の特徴を表す識別情報を抽出し、当該映像データから当該人物の行動および状態を分析し、当該人物に割り当てた識別子と行動および状態とを対応付けて分析情報として出力し、当該人物の識別子と識別情報とを対応づけて人物情報として出力する映像分析処理と、
前記人物情報を格納する人物情報格納処理と、
前記人物が撮影された状況を示す条件情報、および前記分析情報を収集する情報収集処理と、
前記条件情報および前記分析情報を対応付けて格納する観測情報格納処理と、
前記条件情報および前記分析情報に基づいて、前記人物の行動に関するルールを作成するルール生成処理と、
前記ルールを格納するルール格納処理と、
特定の人物に対して前記情報収集処理で収集した条件情報および分析情報と予め作成された当該人物に関する前記ルールとを照合し、照合結果に基づいて、当該ルールを用いた行動予測情報を生成するルール照合処理とを
実行させるための行動予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力した映像を用いて人物の行動を予測する行動予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
企業や国におけるマーケティングや戦略立案活動のために、人々の行動を予測する技術や手法が求められている。例えば、店舗などの内部において、顧客がどのような導線（動線）で移動するかを予測することは、店舗設計や陳列設計において有用である。
【０００３】
人物の行動を予測する一般的な方法として、人物の行動の観察データに基づいて予測を行う方法がある（例えば、非特許文献１参照）。例えば、店舗において、特定の分岐路における顧客の導線を予測したい場合、カメラまたは観測員を当該の分岐路近傍に配置し、その分岐路を通行する顧客の導線を一定期間に渡って計測する。次に、その計測データを集計し、そのデータ内の傾向を分析する。
【０００４】
このデータの分析により、例えば、「多数の割合の顧客が右の路を選択する」という傾向が得られた場合、その傾向情報に基づき、「顧客は分岐路において右の路を選択する」ということを予測することができる。このように、人物の行動データを多く観察し、そこから傾向を導出することにより、人物の行動を予測することが可能である。
【０００５】
また、映像から人物の行動および状態の情報を取得する方法は、例えば、特許文献１や非特許文献２に開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１０-２３７８７３号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】佐藤暁子、他２名、“屋内ＧＰＳや無線ＬＡＮを利用して来店者の行き先を予測できる動線解析技術”、[online]、平成23年3月10日、日立製作所  研究開発本部  中央研究所、[平成24年2月29日検索]、インターネット<URL：http://www.hitachi.co.jp/rd/pdf/topics/hitac2011_03_crl.pdf>
【非特許文献２】大石京治、他４名、「動画像中の人物像のリアルタイムアニメーション化」、電子情報通信学会技術研究報告．PRMU  パターン認識・メディア理解  98(678)、1999年3月19日、P73-80
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、上記に記載した方法では、人物を集団として捉えて傾向を分析するため、人物の個々人の行動の特性を予測に反映させることは困難である。例えば、上記の例であれば、「ある特定の顧客については必ず左の路を選択する」という事実があったとしてもそれを予測に反映させることは困難である。
【０００９】
そこで本発明は、人物の行動を、個々人の特性を反映して予測することができる行動予測装置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】
【００１０】
本発明による行動予測装置は、人物が撮影された映像データを入力し、当該人物を識別して当該人物の特徴を表す識別情報を抽出し、当該映像データから当該人物の行動および状態を分析し、当該人物に割り当てた識別子と行動および状態とを対応付けて分析情報として出力し、当該人物の識別子と識別情報とを対応づけて人物情報として出力する映像分析部と、前記人物情報を格納する人物情報格納部と、前記人物が撮影された状況を示す条件情報、および前記分析情報を収集する情報収集部と、前記条件情報および前記分析情報を対応付けて格納する観測情報格納部と、前記条件情報および前記分析情報に基づいて、前記人物の行動に関するルールを作成するルール生成部と、前記ルールを格納するルール格納部と、特定の人物に対して前記情報収集部が収集した条件情報および分析情報と予め作成された当該人物に関する前記ルールとを照合し、照合結果に基づいて、条件情報当該ルールを用いた行動予測情報を生成するルール照合部とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
本発明による行動予測システムは、人物を撮影するカメラと、前記人物が撮影された状況を検出するセンサと、前記人物が撮影された映像データを入力し、当該人物を識別して当該人物の特徴を表す識別情報を抽出し、当該映像データから当該人物の行動および状態を分析し、当該人物に割り当てた識別子と行動および状態とを対応付けて分析情報として出力し、当該人物の識別子と識別情報とを対応づけて人物情報として出力する映像分析部と、前記人物情報を格納する人物情報格納部と、前記人物が撮影された状況を示す条件情報、および前記分析情報を収集する情報収集部と、前記条件情報および前記分析情報を対応付けて格納する観測情報格納部と、前記条件情報および前記分析情報に基づいて、前記人物の行動に関するルールを作成するルール生成部と、前記ルールを格納するルール格納部と、特定の人物に対して前記情報収集部が収集した条件情報および分析情報と予め作成された当該人物に関する前記ルールとを照合し、照合結果に基づいて、当該ルールを用いた行動予測情報を生成するルール照合部と、前記行動予測情報を提示する出力装置とを備えたことを特徴とする。
【００１２】
本発明による行動予測方法は、人物が撮影された映像データを入力し、当該人物を識別して当該人物の特徴を表す識別情報を抽出し、当該映像データから当該人物の行動および状態を分析し、当該人物に割り当てた識別子と行動および状態とを対応付けて分析情報として出力し、当該人物の識別子と識別情報とを対応づけて人物情報として出力し、前記人物情報を格納し、前記人物が撮影された状況を示す条件情報、および前記分析情報を収集し、前記条件情報および前記分析情報を対応付けて格納し、前記条件情報および前記分析情報に基づいて、前記人物の行動に関するルールを作成し、前記ルールを格納し、特定の人物に対して収集した条件情報および分析情報と予め作成された当該人物に関する前記ルールとを照合し、照合結果に基づいて、当該ルールを用いた行動予測情報を生成することを特徴とする。
【００１３】
本発明による行動予測プログラムは、コンピュータに、人物が撮影された映像データを入力し、当該人物を識別して当該人物の特徴を表す識別情報を抽出し、当該映像データから当該人物の行動および状態を分析し、当該人物に割り当てた識別子と行動および状態とを対応付けて分析情報として出力し、当該人物の識別子と識別情報とを対応づけて人物情報として出力する映像分析処理と、前記人物情報を格納する人物情報格納処理と、前記人物が撮影された状況を示す条件情報、および前記分析情報を収集する情報収集処理と、前記条件情報および前記分析情報を対応付けて格納する観測情報格納処理と、前記条件情報および前記分析情報に基づいて、前記人物の行動に関するルールを作成するルール生成処理と、前記ルールを格納するルール格納処理と、特定の人物に対して前記情報収集処理で収集した条件情報および分析情報と予め作成された当該人物に関する前記ルールとを照合し、照合結果に基づいて、当該ルールを用いた行動予測情報を生成するルール照合処理とを実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、人物の行動を、個々人の特性を反映して予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明による行動予測システムの実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】人物情報格納部が格納するデータの例を示す説明図である。
【図３】観測情報格納部が格納する人物に関する情報の例を示す説明図である。
【図４】ルール格納部が格納する特定の人物に関するルールの例を示す説明図である。
【図５】予測の生成処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明による行動予測装置および行動予測システムの実施形態を、図面を参照して詳細に説明する。図１は、本実施形態の行動予測システムの構成を示すブロック図である。本実施形態の行動予測システムは、人物を含む映像データを取得する１つ以上のカメラ２００と、カメラ２００の撮影対象の周辺情報を取得するセンサ３００とを備える。また、本実施形態の行動予測システムは、カメラ２００やセンサ３００から取得した情報に基づいて人物の行動を予測する行動予測装置１００と、行動予測装置１００が出力する予測結果をユーザに提示する出力装置４００とを備える。
【００１７】
カメラ２００は、設置形態は利用者の任意の形態でよい。例えば、カメラ２００は、監視カメラのように特定の場所に設置されてもよく、携帯型のカメラとしてユーザに付随して移動してもよい。後者の携帯型のカメラの例としては、例えば、ユーザが装着可能な眼鏡型のカメラがある。
【００１８】
センサ３００は、カメラ２００の設置箇所、またはカメラ２００の撮影範囲の状況を検出するセンサであれば、任意のセンサでよい。センサ３００は、例えば、時計、温度計、気象計、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）などの測位装置である。
【００１９】
出力装置４００は、行動予測装置１００の出力結果をユーザに提示する装置であれば任意の装置でよい。出力装置４００は、例えば、ディスプレイである。
【００２０】
行動予測装置１００は、映像分析部１１０、人物情報格納部１２０、情報収集部１３０、観測情報格納部１４０、ルール生成部１５０、ルール格納部１６０、ルール照合部１７０、および予測出力部１８０を有する。
【００２１】
映像分析部１１０は、カメラ２００から取得した映像データを分析し、人物の識別子（ＩＤ：Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）と、その人物の識別情報、およびその人物の行動および状態に関する分析情報を出力する。
【００２２】
映像分析部１１０の動作を具体的に説明する。映像分析部１１０は、顔認識などの人物認識技術を用いて、映像内に映っている人物を識別するための識別情報を抽出し、人物の識別を行う。識別情報とは、例えば、顔認識により抽出される顔の特徴量情報である。また、映像分析部１１０は、人物毎に割り当てた人物ＩＤと当該人物ＩＤに対応付けられた識別情報とを人物情報として人物情報格納部１２０に格納する。
【００２３】
図２は、人物情報格納部１２０が格納するデータの例を示す説明図である。図２に示すように、人物情報格納部１２０には、人物毎に割り当てられた人物ＩＤと、当該人物に対応づけられた識別情報とが格納される。また、映像分析部１１０は、識別情報を取得した際に、その識別情報に対応する人物ＩＤが人物情報格納部１２０に既に格納されている場合、その人物ＩＤを取得し、識別情報をその人物ＩＤに対応付けて人物情報格納部１２０に登録する。また、映像分析部１１０は、識別情報に対応する人物ＩＤが人物情報格納部１２０に格納されていない場合、新たに人物ＩＤを割り当てて、その人物ＩＤとその人物ＩＤに対応付けた識別情報とを人物情報格納部１２０に格納する。
【００２４】
次に、映像分析部１１０は、映像内の人物のそれぞれに対して、その行動および状態の情報の取得を試みる。映像から人物の行動および状態の情報を取得する方法としては、例えば非特許文献１または特許文献１に記載された方法を用いるが、人物の行動、状態、姿勢等を取得する方法であれば任意の方法を用いて構わない。
【００２５】
そして、映像分析部１１０は、映像内の人物ＩＤと、その人物ＩＤに対応付けた行動および状態とを分析情報として情報収集部１３０に出力する。映像分析部１１０が出力する分析情報の内容は、例えば、「人物ＩＤ：０００００３、行動および状態：着席」という情報、または「人物ＩＤ：０００００６、行動および状態：歩行（北方向）」という情報である。
【００２６】
映像分析部１１０は、カメラ２００から映像情報を入力している間、定期的に上記の動作を行い、分析情報の出力を継続する。
【００２７】
情報収集部１３０は、映像分析部１１０が出力する分析情報、およびセンサ３００が出力する時刻、位置、気温、天候等の条件情報を入力する。そして、情報収集部１３０は、分析情報と条件情報とを観測情報格納部１４０に出力する。情報収集部１３０は、例えば、あるタイミングにおいて、センサ３００から、『時刻が「２０１１／１１／３０  １１：２８：４９」、位置が「（Ｎ３５．６４５８，Ｅ１３９．７４７５）」、気温が「１４．４℃」、天候が「晴れ」』という条件情報を入力し、映像分析部１１０から、「人物ＩＤ：０００００１、行動および状態：歩行（南方向）」という分析情報を入力する。そして、情報収集部１３０は、これらを対応付けて、「人物ＩＤが０００００１である人物の行動および状態が、『時刻が「２０１１／１１／３０  １１：２８：４９」、位置が「（Ｎ３５．６４５８，Ｅ１３９．７４７５）」、気温が「１４．４℃」、天候が「晴れ」』という条件下において、「歩行（南方向）」であった」という情報を観測情報格納部１４０に出力する。また、情報収集部１３０は、収集した情報をルール照合部１７０に送信する。
【００２８】
また、観測情報格納部１４０は、情報収集部１３０が収集し、対応づけた分析情報と条件情報とを格納する。具体的には、観測情報格納部１４０には、カメラ２００により観測された各々の人物がどのような条件下でどのような行動および状態にあったかという情報が格納される。
【００２９】
図３は、観測情報格納部１４０が格納する人物に関する情報の例を示す説明図である。図３に示す例では、人物ＩＤが０００００１である人物に関する、条件情報（時刻、位置、気温、天候）と行動および状態に関する情報（人物状態）とが格納されている。例えば、「２０１１／１１／３０  １１：２８：４９，（Ｎ３５．６４５８，Ｅ１３９．７４７５），１４．４℃，晴れ，歩行（南方向）」という行は、「人物ＩＤが０００００１である人物の行動および状態は、『時刻が「２０１１／１１／３０  １１：２８：４９」、位置が「（Ｎ３５．６４５８，Ｅ１３９．７４７５）」、気温が「１４．４℃」、天候が「晴れ」』という条件下において、「歩行（南方向）」であった」ということを示している。
【００３０】
なお、上記の例では、条件情報として「時刻、位置、気温、天候」が用いられているが、センサまたはカメラで取得可能な情報であれば任意の情報を条件として用いて構わない。なお、この観測情報格納部１４０に格納される情報の記載方法、格納方法は一例であり、システムが認識可能な方法であれば任意の方法であって構わない。
【００３１】
ルール生成部１５０は、観測情報格納部１４０に格納された情報に基づいて、人物の行動に関するルールを生成する。具体的には、ルール生成部１５０は、観測情報格納部１４０に格納された人物毎の行動および状態の情報を分析し、各条件と行動および状態との相関を調べ、相関性の高い組み合わせをルールとして抽出する。
【００３２】
例えば、ルール生成部１５０は、ある人物が、特定範囲内の位置Ａにいる際に特定の行動Ｂを取る確率が所定の値より高い場合、その人物に関してその位置Ａと行動Ｂとの組み合わせをルールとして抽出する。または、例えば、ある人物が、周囲の気温が一定範囲Ｃ内である際に特定の行動Ｄを取る確率が所定の値より高い場合、その人物に関してその気温範囲Ｃと行動Ｄとの組み合わせをルールとして抽出する。
【００３３】
ルール生成部１５０は、ルールの抽出において時間的に連続する条件と行動の情報の関係も含めて分析を行うことも可能である。例えば、ある人物が、特定範囲内の位置Ｅにいて、かつ、５分前のその人物の状態が特定の行動Ｆである場合に、特定の行動Ｇを取る割合が高い場合、その「位置Ｅと過去状態Ｆ」と行動Ｇとの組み合わせをルールとして抽出する。また、ルールの抽出において、同条件下でその行動および状態に至る確率を過去のデータから抽出してもよい。
【００３４】
ルール生成部１５０が抽出するルールは、例えば、
「人物ＩＤ：０００００１、
条件「位置：（Ｎ３５．６４５９，Ｅ１３９．７４７６）周辺、時刻：１２時〜２１時、
状態：着席」、
予測される行動（予測行動）：歩行（北方向）、
行動が発生するタイミング（時間）：５分以内、
行動が発生する可能性（確率）：８０％」と記述される。
【００３５】
ルール格納部１６０には、ルール生成部１５０が生成したルールが格納される。図４は、ルール格納部１６０が格納する特定の人物に関するルールの例を示す説明図である。例えば、図４の１行目に記載されている「条件「位置：（Ｎ３５．６４５９，Ｅ１３９．７４７６）周辺、時刻：１２時〜２１時、状態：着席」、歩行（北方向）、５分以内、８０％」という情報は、「人物ＩＤ：０００００１の人物が、条件が「位置：（Ｎ３５．６４５９，Ｅ１３９．７４７６）周辺、時刻：１２時〜２１時、状態：着席」である場合に、「歩行（北方向）」の行動を取ることが、５分以内に、８０％の確率で予想される」というルールを示す。なお、このルールの記載方法、格納方法は一例であり、システムが認識可能な方法であれば任意の方法であって構わない。
【００３６】
ルール照合部１７０は、情報収集部１３０が収集した情報と、ルール格納部１６０に格納されたルール情報とを照合し、行動予測情報を生成する。
【００３７】
予測出力部１８０は、ルール照合部１７０が出力した行動予測情報を用いて、任意の表示形式で出力装置４００に提示させる。なお、本実施形態の行動予測装置１００は、予測出力部１８０を備えず、予測出力部１８０が有する機能をルール照合部１７０が有するように構成されていてもよい。
【００３８】
次に、本実施形態の行動予測システムの動作を詳細に説明する。本実施形態の行動予測システムの動作は、ルールの生成および蓄積と、予測の生成との２つに分けられる。以下、それぞれの動作を詳細に説明する。
【００３９】
ルールの生成および蓄積における動作を説明する。定常状態において、情報収集部１３０は継続的に条件情報および分析情報を観測情報格納部１４０に格納する。また、ルール生成部１５０は、定期的に観測情報格納部１４０の情報を用いてルール生成処理を行う。このような情報収集部１３０およびルール生成部１５０の動作が行われることにより、動作時間の経過に従い、ルール格納部１６０にルール情報が蓄積される。
【００４０】
次に、予測の生成の動作を説明する。予測の生成とは、主にルール照合部１７０が実行する動作である。図５は、予測の生成処理の流れを示すフローチャートである。
【００４１】
ルール照合部１７０は、情報収集部１３０から、映像分析部１１０が出力した分析情報とセンサ３００が出力した条件情報とを取得する（ステップＳ１１）。そして、その分析情報と条件情報に含まれる人物ＩＤに関するルールがルール格納部１６０内に有るかどうかを確認する。
【００４２】
次に、ルール照合部１７０は、取得した情報に含まれる人物ＩＤに関するルールがルール格納部１６０内に有る場合、ステップＳ１１で取得した情報とルール格納部１６０内のルール情報とを照合し、条件が合致するルール情報の有無を確認する（ステップＳ１２）。具体的には、ルール照合部１７０は、ルール格納部１６０内のすべてのルール情報の条件（例えば時刻、位置、気温および天候）と、情報収集部１３０から得られた条件情報とを比較し、合致する情報が有るか否かを確認する。なお、合致するかの判定において、ルール照合部１７０は、条件情報が完全に同一でなくても、差異が所定の範囲内であれば合致したとみなしてもよい。
【００４３】
ステップＳ１２において、合致するルール情報が無いと判定された場合、ルール照合部１７０は、処理を終了する。ステップＳ１２において、合致するルール情報があると判定された場合、ルール照合部１７０は、合致したルールを含む行動予測情報を予測出力部１８０に出力する（ステップＳ１３）。
【００４４】
ステップＳ１３において、ルール照合部１７０は、例えば、情報収集部１３０から取得した人物ＩＤが０００００１である人物に関する条件情報および分析情報が、図４の１行目に示す「条件「位置：（Ｎ３５．６４５９，Ｅ１３９．７４７６）周辺、時刻：１２時〜２１時、状態：着席」、歩行（北方向）、５分以内、８０％」というルールの条件に合致した場合、「人物ＩＤが０００００１である人物が８０％の確率で５分以内に「着席」します」という行動予測情報を生成する。
【００４５】
なお、ステップＳ１３において、ルール照合部１７０または予測出力部１８０が人物の識別情報を何らかの方法で補完してもよい。具体的には、例えば、予測出力部１８０が、人物情報格納部１２０に格納された人物ＩＤに対応する識別情報を人物ＩＤに添えて示すことにより、ユーザによる人物ＩＤの識別を簡易化させてもよい。または、例えば、人物ＩＤに対応する人物がカメラ２００で撮影された映像のどの部分に映っているかを示す情報を付随して提供してもよい。
【００４６】
ルール照合部１７０および予測出力部１８０は、例えば、上記の一連の処理を定期的に繰り返し、定期的に行動予測情報を出力する。
【００４７】
以上のように、本実施形態の行動予測装置は、予め格納した人物ＩＤに対応付けられたルール情報とセンサ３００から取得した条件情報およびカメラ２００から取得した分析情報とに基づいて、カメラ２００が撮影した人物の行動予測情報を出力する。これにより、個々人の特性を反映して予測することができる。
【００４８】
また、上記の実施形態では、以下の（１）〜（４）に示すような行動予測装置および行動予測システムも開示されている。
【００４９】
（１）人物が撮影された映像データを入力し、当該人物を識別して当該人物の特徴を表す識別情報を抽出し、当該映像データから当該人物の行動および状態を分析し、当該人物に割り当てた識別子と行動および状態とを対応付けて分析情報として出力し、当該人物の識別子と識別情報とを対応づけて人物情報として出力する映像分析部（例えば、映像分析部１１０）と、人物情報を格納する人物情報格納部（例えば、人物情報格納部１２０）と、人物が撮影された状況を示す条件情報、および分析情報を収集する情報収集部（情報収集部１３０）と、条件情報および分析情報を対応付けて格納する観測情報格納部（例えば、観測情報格納部１４０）と、条件情報および分析情報に基づいて、人物の行動に関するルールを作成するルール生成部（例えば、ルール生成部１５０）と、ルールを格納するルール格納部（例えば、ルール格納部１６０）と、特定の人物に対して情報収集部が収集した条件情報および分析情報と予め作成された当該人物に関するルールとを照合し、照合結果に基づいて、当該ルールを用いた行動予測情報を生成するルール照合部（例えば、ルール照合部１７０）とを備えたことを特徴とする行動予測装置（例えば、行動予測装置１００）。
【００５０】
（２）行動予測装置は、ルール生成部が、特定の条件情報および分析情報の組合せが発生する確率が所定の値以上である場合、当該条件情報と当該分析情報とを組み合わせたルールを生成するように構成されていてもよい。このような行動予測装置によれば、当該所定の値を調整することにより行動予測情報の精度を調整することができる。
【００５１】
（３）行動予測装置は、条件情報が、映像データが撮影された時刻、ならびに映像データが撮影された場所の位置、気温および天候のうちの少なくとも一つを含むように構成されていてもよい。このような行動予測装置によれば、用途に応じて使用する条件情報を変更することでその用途に合った行動予測情報を生成することができる。
【００５２】
（４）行動予測システムは、人物を撮影するカメラ（例えば、カメラ２００）と、人物が撮影された状況を検出するセンサ（例えば、センサ３００）と、人物が撮影された映像データを入力し、当該人物を識別して当該人物の特徴を表す識別情報を抽出し、当該映像データから当該人物の行動および状態を分析し、当該人物に割り当てた識別子と行動および状態とを対応付けて分析情報として出力し、当該人物の識別子と識別情報とを対応づけて人物情報として出力する映像分析部と、人物情報を格納する人物情報格納部と、人物が撮影された状況を示す条件情報、および分析情報を収集する情報収集部と、条件情報および分析情報を対応付けて格納する観測情報格納部と、条件情報および分析情報に基づいて、人物の行動に関するルールを作成するルール生成部と、ルールを格納するルール格納部と、特定の人物に対して情報収集部が収集した条件情報および分析情報と予め作成された当該人物に関するルールとを照合し、照合結果に基づいて、当該ルールを用いた行動予測情報を生成するルール照合部と、行動予測情報を提示する出力装置（例えば、出力装置４００）とを備える。
【産業上の利用可能性】
【００５３】
本発明は、店舗設計や陳列設計に適用することができる。
【符号の説明】
【００５４】
１００  行動予測装置
１１０  映像分析部
１２０  人物情報格納部
１３０  情報収集部
１４０  観測情報格納部
１５０  ルール生成部
１６０  ルール格納部
１７０  ルール照合部
１８０  予測出力部
２００  カメラ
３００  センサ
４００  出力装置
【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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