(57)【要約】【課題】見込み客と判定された人物と実際に乗車した人物とが同一人物であったかどうかについて効率的に検証できる同一人物検証システム、同一人物検証方法および同一人物検証プログラムを提供する。【解決手段】同一人物検証システムは、判定手段８１を備えている。判定手段８１は、画像データから抽出された見込み客を示す見込み客情報により特定される人物と、タクシーに設置された撮影装置で撮影される人物とが同一人物か否か判定する。【選択図】図１３
2016218895.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データから抽出された見込み客を示す見込み客情報により特定される人物と、タクシーに設置された撮影装置で撮影される人物とが同一人物か否か判定する判定手段を備えた
ことを特徴とする同一人物検証システム。
【請求項２】
見込み客情報の抽出元の画像データが撮影された位置を示す位置情報を当該見込み客情報とともに送信する見込み客情報送信手段を備え、
判定手段は、受信した位置情報が示す位置で撮影される人物と前記見込み客情報により特定される人物とが同一人物か否か判定する
請求項１記載の同一人物検証システム。
【請求項３】
タクシーに設置された撮影装置で撮影された画像データを、判定手段を含むサーバに送信する画像送信手段を備え、
判定手段は、受信した画像データから抽出される人物と、前記サーバが保持する見込み客情報により特定される人物とが同一人物か否か判定する
請求項１記載の同一人物検証システム。
【請求項４】
画像送信手段は、見込み客情報の抽出元の画像データが撮影された位置を示す位置情報を受信して、当該位置情報が示す位置で撮影した画像データをサーバに送信し、
判定手段は、受信した画像データから抽出される人物と、前記サーバが保持する見込み客情報により特定される人物とが同一人物か否か判定する
請求項３記載の同一人物検証システム。
【請求項５】
教師データに基づいて、画像データから見込み客を抽出する抽出手段と、
判定手段による判定結果に基づいて教師データを生成する教師データ生成手段とを備え、
前記抽出手段は、生成された教師データに基づいて見込み客を抽出する
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の同一人物検証システム。
【請求項６】
判定手段は、撮影されてからの期間が所定の期間以内の画像データから特定される人物と、タクシーに設置された撮影装置で撮影される人物とが同一人物か否か判定する
請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の同一人物検証システム。
【請求項７】
画像データから抽出された見込み客を示す見込み客情報により特定される人物と、タクシーに設置された撮影装置で撮影される人物とが同一人物か否か判定する
ことを特徴とする同一人物検証方法。
【請求項８】
見込み客情報の抽出元の画像データが撮影された位置を示す位置情報を当該見込み客情報とともに送信し、
受信した位置情報が示す位置で撮影される人物と前記見込み客情報により特定される人物とが同一人物か否か判定する
請求項７記載の同一人物検証方法。
【請求項９】
タクシーに設置された撮影装置で撮影された画像データをサーバに送信し、
前記サーバが、受信した画像データから抽出される人物と、前記サーバが保持する見込み客情報により特定される人物とが同一人物か否か判定する
請求項７記載の同一人物検証方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
画像データから抽出された見込み客を示す見込み客情報により特定される人物と、タクシーに設置された撮影装置で撮影される人物とが同一人物か否か判定する判定処理
を実行させるための同一人物検証プログラム。
【請求項１１】
コンピュータに、
判定処理で、見込み客情報の抽出元の画像データが撮影された位置を示す位置情報を当該見込み客情報とともに受信させ、受信した位置情報が示す位置で撮影される人物と前記見込み客情報により特定される人物とが同一人物か否か判定させる
請求項１０記載の同一人物検証プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、見込み客と判定された人物と実際の乗客とが同一人物か否か検証する同一人物検証システム、同一人物検証方法および同一人物検証プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
タクシーの運転手は、一般に、経験や勘、口コミなどに基づいて、タクシー待ちをしている利用者が居そうな場所を判断する。タクシー乗り場には、一定の利用者が存在することは想定されるが、いわゆる「流し」の場合、タクシー待ちをしている利用者がどこにいるのか判断することは難しい。
【０００３】
そこで、タクシーを最適に配車するため、タクシーの利用者が乗車しそうな場所を各タクシーに提供する方法が提案されている。
【０００４】
特許文献１には、タクシーの需要と供給とのミスマッチを解消するタクシーサービス支援システムが記載されている。特許文献に１記載されたシステムでは、車載センサ情報、タクシーの運行に関する情報、ウェブ（World Wide Web）情報を基にして、タクシー乗車の増加が見込まれるイベントが発生しそうなロケーションを求め、ロケーション毎に乗車人数（量）、現在地からの到達時間を求める。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１４−１３０５５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、経験や勘、口コミに依存する営業の場合、必ずしもその場所に乗客がいるとは限らないため、正確性に欠けるという問題がある。また、仮にタクシー待ちをしている見込み客の存在を把握した運転手が存在したとしても、その運転手が他のタクシーに対して積極的に情報提供するモチベーションがないため、見込み客の居る場所を運転手の自主性に依存して把握することも困難である。
【０００７】
また、特許文献１に記載されたシステムは、タクシーやウェブ等から取得できる情報に基づいて、タクシー乗車の増加が見込まれるロケーションを特定するものであるため、実際に見込み客が存在するか否かまで判断するものではない。すなわち、特許文献１に記載されたシステムを用いたとしても、実際に存在する見込み客の位置を正確に把握することは困難である。
【０００８】
以上の知見に基づいて、本発明の発明者は、位置情報と関連付けられた画像データから人物画像を抽出し、その人物画像に含まれる人物が見込み客と判定された場合に、関連付けられた位置情報をタクシーに通知する方法等に係る発明をした。この発明により、タクシーの運転手は、実際に存在する見込み客の位置を正確に把握することが可能になる。
【０００９】
一方、見込み客と判定する精度を向上させるためには、見込み客と判定された人物とその人物が実際に乗車したかを示す多くの教師データを得られることが好ましい。また、タクシー業務の性質上、人物が撮影された時間と通知を受けて移動するまでの時間には一定のタイムラグが発生するため、指定された位置で乗せた客が、必ずしも見込み客と判定された客であるとは限らない。このような背景から、指定された位置に移動したタクシーの乗客と通知を受けた見込み客とが同一人物であったかどうかを効率的に検証できることが好ましい。
【００１０】
そこで、本発明は、見込み客と判定された人物と実際に乗車した人物とが同一人物であったかどうかを効率的に検証できる同一人物検証システム、同一人物検証方法および同一人物検証プログラ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】
【００１１】
本発明による同一人物検証システムは、画像データから抽出された見込み客を示す見込み客情報により特定される人物と、タクシーに設置された撮影装置で撮影される人物とが同一人物か否か判定する判定手段を備えたことを特徴とする。
【００１２】
本発明による同一人物検証方法は、画像データから抽出された見込み客を示す見込み客情報により特定される人物と、タクシーに設置された撮影装置で撮影される人物とが同一人物か否か判定することを特徴とする。
【００１３】
本発明による同一人物検証プログラムは、コンピュータに、画像データから抽出された見込み客を示す見込み客情報により特定される人物と、タクシーに設置された撮影装置で撮影される人物とが同一人物か否か判定する判定処理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、見込み客と判定された人物と実際に乗車した人物とが同一人物であったかどうかを効率的に検証できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明による同一人物検証システムの第１の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態の同一人物検証システムの動作例を示すフローチャートである。
【図３】本発明による同一人物検証システムの第２の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図４】第２の実施形態の同一人物検証システムの動作例を示すフローチャートである。
【図５】見込み客位置情報検出システムの第１の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図６】見込み客位置情報検出システムの一動作例を示すフローチャートである。
【図７】第１の実施形態の見込み客位置情報検出システムの変形例を示すブロック図である。
【図８】見込み客位置情報検出システムの第２の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図９】本発明による同一人物検証システムの第３の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図１０】見込み客位置情報検出システムの第１の具体例を示す説明図である。
【図１１】見込み客位置情報検出システムの第２の具体例を示す説明図である。
【図１２】見込み客位置情報検出システムの第３の具体例を示す説明図である。
【図１３】本発明による同一人物検証システムの概要を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。本発明は、タクシーの見込み客と判定された人物と実際の乗客とが同一人物か否か検証するものである。ここで、見込み客とは、タクシーに乗車する可能性が高い利用者を意味する。また、以下の説明におけるタクシーとは、客の求めに応じて目的地まで客を運び、距離や時間に応じて料金を取る営業用自動車のことを示す。そのため、本発明の適用対象は、タクシーのような業務形態で客を運ぶものであれば、タクシーという呼称のものに限定されない。
【００１７】
実施形態１．
図１は、本発明による同一人物検証システムの第１の実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態の同一人物検証システムは、情報処理装置４２と、サーバ５２とを備えている。情報処理装置４２は、タクシーに搭載される装置である。情報処理装置４２は、単独の装置として実現されていてもよく、タクシーの車載装置の一部として組み込まれていてもよい。情報処理装置４２とサーバ５２とは、例えば、無線通信網１００を介して相互に通信可能である。
【００１８】
情報処理装置４２は、受信手段４２１と、撮影手段４２２と、判定手段４２３と、送信手段４２４とを含む。
【００１９】
受信手段４２１は、見込み客を示す見込み客情報を受信する。見込み客情報は、撮影された画像データから抽出される情報であり、見込み客が撮影された画像そのものであってもよく、見込み客を示す画像から抽出される特徴量であってもよい。見込み客の抽出方法は、後述する人物抽出手段１１および判定手段１２が画像データから人物画像を抽出して見込み客を判定する方法と同様である。なお、見込み客の抽出方法は後述される。画像データは、例えば、他のタクシーの外向きカメラで撮影された画像であってもよいし、街頭に設置された定点カメラにより撮影された画像であってもよい。
【００２０】
また、見込み客情報には、見込み客の判定に用いられた画像を識別する情報や、見込み客か否かを判定した装置の識別情報など、見込み客を判定した処理に関連する各種情報が付加される。以下、この各種情報のことを、判定付加情報と記す。すなわち、判定付加情報は、見込み客情報を生成する処理に関連する情報であることから、見込み客情報に対応する情報と言うこともできる。
【００２１】
撮影手段４２２は、タクシーの乗客を撮影するカメラやドライブレコーダなどの装置である。撮影手段４２２は、例えば、タクシーの内向きに設置され、実際に乗車した客を撮影する。この場合、撮影手段４２２は、乗客が位置するタクシーの車内を撮影可能な画角に設定される。また、撮影手段４２２は、タクシーの外向きに設置され、乗車直前の人物を撮影してもよい。
【００２２】
判定手段４２３は、見込み客情報により特定される人物と撮影手段４２２（すなわち、タクシーに設置された撮像装置）で撮影される人物とが同一人物か否か判定する。ここで、判定に用いられる見込み客情報は、他の装置によって判定された情報であり、受信手段４２１によって受信された情報である。
【００２３】
人物の判定方法は任意である。判定手段４２３は、例えば、撮影された両方の画像を比較して、同一人物か否かの結果を、１または０の２値で表わしてもよく、見込み客を示す度合いを示す尤度または確率で表わしてもよい。判定結果が尤度または確率で表わされている場合、判定手段４２３は、一定の閾値以上の尤度または確率の場合に、両方の人物が同一人物と判定してもよい。
【００２４】
また、判定手段４２３は、見込み客情報が示す特徴量（特徴点）と、撮影手段４２２で撮影された画像より抽出される人物の特徴量（特徴点）とを比較して、両方の人物が同一人物か否か判定してもよい。なお、同一人物か否かを判定する方法は広く知られているため、詳細な説明は省略する。
【００２５】
また、判定手段４２３は、撮影されてからの期間が所定の期間以内（例えば、数時間以内）の画像データから特定される人物と、撮影手段４２２で撮影される人物とが同一人物か否か判定してもよい。撮影されてから長時間が経過した画像データに含まれる人物が同一人物である可能性は低いからである。このような画像データを比較対象から除外することで、判定手段４２３による処理負荷を軽減できる。
【００２６】
送信手段４２４は、判定結果をサーバ５２に送信する。判定結果には、同一人物か否かの判定結果のほか、見込み客情報に対応する判定付加情報が含まれる。
【００２７】
受信手段４２１と、判定手段４２３と、送信手段４２４とは、プログラム（同一人物検証プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。例えば、プログラムは、情報処理装置４２の記憶部（図示せず）に記憶され、ＣＰＵは、そのプログラムを読み込み、プログラムに従って、受信手段４２１、判定手段４２３および送信手段４２４として動作してもよい。
【００２８】
サーバ５２は、制御部５２１を含む。制御部５２１は、情報処理装置４２から判定結果を受信して、見込み客の判定結果を検証する。制御部５２１は、例えば、判定結果および判定付加情報から教師データを生成してもよく、その教師データに基づいて再学習処理を行ってもよい。具体的には、制御部５２１は、判定結果および判定付加情報に基づいて教師データを生成し、生成された教師データに基づいて画像データから見込み客情報を抽出してもよい。
【００２９】
次に、本実施形態の同一人物検証システムの動作例を説明する。図２は、本実施形態の同一人物検証システムの動作例を示すフローチャートである。受信手段４２１は、見込み客情報を受信する（ステップＳ１０１）。一方、撮影手段４２２は、タクシーに設置され、タクシーの乗客を撮影する（ステップＳ１０２）。判定手段４２３は、見込み客情報により特定される人物と、撮影手段４２２で撮影される人物とが同一人物か否か判定する（ステップＳ１０３）。送信手段４２４は、判定結果をサーバ５２に送信する（ステップＳ１０４）。
【００３０】
以上のように、本実施形態では、判定手段４２３が、画像データから抽出された見込み客を示す見込み客情報により特定される人物と撮影手段４２２が撮影した人物とが同一人物か否か判定する。よって、見込み客と判定された人物と実際に乗車した人物とが同一人物であったかどうかを効率的に検証できる。
【００３１】
実施形態２．
第１の実施形態では、タクシー側で同一人物か否かの判定処理が行われたが、サーバ側で同一人物か否かの判定処理が行われてもよい。本実施形態では、同一人物か否かの判定処理がサーバ側で行われる構成を説明する。
【００３２】
図３は、本発明による同一人物検証システムの第２の実施形態の構成例を示すブロック図である。なお、第１の実施形態と同様の構成については、図１と同一の符号を付し、説明を省略する。本実施形態の同一人物検証システムは、情報処理装置４３と、サーバ５３とを備えている。情報処理装置４３も、第１の実施形態の情報処理装置４２と同様、タクシーに搭載される装置である。また、情報処理装置４３とサーバ５３とは、例えば、無線通信網１００を介して相互に通信可能である。
【００３３】
情報処理装置４３は、受信手段４３１と、撮影手段４２２と、送信手段４３３とを含む。すなわち、情報処理装置４３は、第１の実施形態の情報処理装置４２と比較し、判定手段４２３を含まず、受信手段４２１の代わりに受信手段４３１を含み、送信手段４２４の代わりに送信手段４３３を含む点において、第１の実施形態と異なる。それ以外の構成は、第１の実施形態と同様である。
【００３４】
受信手段４３１は、タクシーの乗客を撮影するトリガとなる通知を受信する。なお、この通知の送信元の装置は、比較対象とする見込み客情報を保持している。この通知は、明示的な撮影要求指示であってもよく、所定の位置への移動指示と共に行われるものであってもよい。なお、このトリガとなる通知の詳細は後述される。
【００３５】
送信手段４３３は、撮影手段４２２が撮影したタクシーの乗客の画像をサーバ５３に送信する。なお、後述するサーバ５３の判定手段５３２が、同一人物の比較に人物の特徴量を用いる場合、送信手段４３３は、撮影されたタクシーの乗客の画像から人物の特徴量を抽出し、その特徴量をサーバ５３に送信してもよい。
【００３６】
サーバ５３は、判定手段５３２と、制御部５２１とを含む。すなわち、サーバ５３は、第１の実施形態のサーバ５２と比較し、判定手段５３２を含む点において、第１の実施形態と異なる。それ以外の構成は、第１の実施形態と同様である。また、サーバ５３は、画像データから抽出された見込み客を示す見込み客情報を保持する。
【００３７】
判定手段５３２は、見込み客情報により特定される人物と受信した画像に含まれる人物（すなわち、撮影手段４２２で撮影された人物）とが同一人物か否か判定する。なお、情報処理装置４３から人物の特徴量を受信した場合、判定手段５３２は、見込み客情報により特定される人物と受信した特徴量が示す人物とが同一人物か否か判定してもよい。なお、判定方法は、第１の実施形態の判定手段４２３が同一人物か否か判定する方法と同様である。
【００３８】
なお、判定手段５３２も、第１の実施形態と同様、プログラム（同一人物検証プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。
【００３９】
次に、本実施形態の同一人物検証システムの動作例を説明する。図４は、本実施形態の同一人物検証システムの動作例を示すフローチャートである。受信手段４３１は、タクシーの乗客を撮影するトリガとなる通知を受信する（ステップＳ１１１）。一方、撮影手段４２２は、タクシーの乗客を撮影する（ステップＳ１１２）。送信手段４３３は、撮影手段４２２が撮影したタクシーの乗客の画像をサーバ５３に送信する（ステップＳ１１３）。なお、送信手段４３３は、画像から抽出される人物画像や人物の特徴量を送信してもよい。そして、判定手段５３２は、見込み客情報により特定される人物と、撮影手段４２２で撮影された人物とが同一人物か否か判定する（ステップＳ１１２）。
【００４０】
以上のように、本実施形態では、判定手段５３２が、画像データから抽出された見込み客を示す見込み客情報により特定される人物と撮影手段４２２が撮影した人物とが同一人物か否か判定する。よって、第１の実施形態の効果と同様、見込み客と判定された人物と実際に乗車した人物とが同一人物であったかどうかを効率的に検証できる。
【００４１】
実施形態３．
次に、本発明の同一人物検証システムを、見込み客の位置情報を検出するシステム（以下、見込み客位置情報検出システムと記す。）に適用する実施形態を説明する。まず初めに、見込み客位置情報検出システムの実施形態を説明する。
【００４２】
図５は、見込み客位置情報検出システムの第１の実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態の見込み客位置情報検出システム１０は、人物抽出手段１１と、判定手段１２と、送信先決定手段１３と、送信手段１４と、記憶手段１５とを備えている。
【００４３】
記憶手段１５は、乗客の特徴を記憶する。ここで、乗客の特徴は、実際にタクシーに乗車した客の特徴だけでなく、タクシーに乗車する可能性が高い客の特徴も含む。タクシーに乗車する可能性が高い客として、例えば、手を挙げている人物や、覗き込む動作をしている人物などが挙げられる。記憶手段１５は、このような人物の特徴を乗客の特徴として記憶する。
【００４４】
人物の特徴は、例えば、乗客と推定される人物の特徴量として表されていてもよく、乗客の判別（分類）に用いられる判別（分類）モデルで表されていてもよい。また、人物の特徴は、人物の特徴点を示す情報（例えば、目や鼻、口の位置を示す情報、顔の向きを示す情報、目や口の開閉状況を示す情報など）で表されていてもよい。なお、人物の特徴を表わす方法は広く知られているため、ここでは詳細な説明を省略する。
【００４５】
また、記憶手段１５は、乗客の特徴に、その特徴を有する人物が乗車する可能性を表わす乗車確率を関連付けて記憶してもよい。例えば、手を挙げている人物の方が覗き込む動作をしている人物よりも乗車する可能性が高い場合、手を挙げている人物の乗車確率が、より高く設定される。
【００４６】
人物抽出手段１１は、画像データから人物画像を抽出する。人物抽出手段１１は、例えば、他の装置（図示せず）から送信される画像データを受信して人物画像を抽出してもよい。本実施形態において、人物抽出手段１１が抽出する画像データには、その画像を撮影した位置を表わす位置情報が関連付けられており、抽出された人物画像が撮影された位置を特定することが可能である。この位置情報は、特定の位置を示す情報であってもよく、特定の範囲を示す情報であってもよい。
【００４７】
また、本実施形態で抽出される人物画像は、人物のみを特定する画像であってもよく、その人物に付随する範囲を含む画像であってもよい。付随する範囲の画像は、抽出される人物と一体として判別できる画像であり、例えば、その人物の荷物や同行者を示す画像などが挙げられる。このように、人物抽出手段１１は、位置情報と関連付けられた画像データから人物画像を抽出する。
【００４８】
判定手段１２は、抽出された人物画像を、記憶手段１５に記憶された乗客の特徴と比較して、抽出された人物画像が見込み客を示しているか判定する。判定手段１２は、判定方法に、一般的に知られた方法を用いることが可能である。判定手段１２は、例えば、人物画像が見込み客を示しているか否かの結果を、１または０の２値で表わしてもよく、見込み客を示す度合いを示す尤度または確率で表わしてもよい。判定結果が尤度または確率で表わされている場合、判定手段１２は、一定の閾値以上の尤度または確率の場合に、人物画像が見込み客を示していると判定してもよい。
【００４９】
判定手段１２は、抽出された人物画像の特徴量と、乗客の特徴を示す特徴量とを比較して、抽出された人物画像が見込み客を示しているか判定してもよい。また、例えば、記憶手段１５にタグ付きの教師画像が乗客の特徴として記憶されている場合、判定手段１２は、教師画像にタグ付けする方法と同様の方法を用いて人物画像にタグ付けを行い、そのタグを比較することにより、人物画像が見込み客を示しているか否か判定してもよい。
【００５０】
また、記憶手段１５が人物の特徴点を示す情報を乗客の特徴として記憶している場合、判定手段１２は、抽出された人物画像から特徴点を抽出し、抽出された特徴点と人物の特徴点とを比較して、その人物画像が見込み客を示しているか判定してもよい。このように、判定手段１２は、人物画像から乗客の特徴を特定できる方法であれば、任意の方法を用いて見込み客の判定をすればよい。なお、画像の特徴を判定する方法は広く知られているため、ここでは詳細な説明を省略する。
【００５１】
送信手段１４は、抽出された人物画像が見込み客を示していると判定された場合、その人物画像を含む画像データに関連付けられた位置情報を送信する。位置情報の送信先は任意である。送信手段１４は、例えば、自装置内に備えるディスプレイ装置などの出力手段（図示せず）に位置情報を送信して、見込み客の位置情報を出力させてもよい。また、送信手段１４は、予め定められた処理サーバ（図示せず）に見込み客の位置情報を送信してもよい。また、送信手段１４は、後述する送信先決定手段１３により決定された送信先に位置情報を送信してもよい。
【００５２】
また、送信する位置情報の候補が複数あった場合、送信手段１４は、全ての位置情報を送信してもよく、一部の位置情報のみ送信してもよい。例えば、記憶手段１５が乗客の特徴に乗車確率を関連付けて記憶している場合、送信手段１４は、送信対象の位置情報に関連付けられた画像データから抽出された人物画像の判定に用いられた乗客の特徴を特定し、特定された乗客の特徴に関連付けられた乗車確率がより高い位置情報を送信してもよい。
【００５３】
送信先決定手段１３は、送信手段１４が見込み客の位置情報を送信する送信先を決定する。例えば、各タクシーがＧＰＳ（Global Positioning System ）を利用して自身の位置を提供している場合、送信先決定手段１３は、位置情報が示す位置に近いタクシーに、見込み客の位置情報を送信すると決定してもよいし、エリア全体にタクシーをバランスよく配置することを考慮した最適化手法を用いて位置情報の送信先を決定してもよい。
【００５４】
なお、送信先が予め定められている場合、見込み客位置情報検出システム１０は、送信先決定手段１３を備えていなくてもよい。また、送信先決定手段１３は、タクシー全体のバランスを考慮した送信先を一般的な方法を用いて決定してもよい。
【００５５】
人物抽出手段１１と、判定手段１２と、送信先決定手段１３と、送信手段１４とは、プログラム（見込み客位置情報検出プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。例えば、プログラムは、見込み客位置情報検出システム１０の記憶手段１５に記憶され、ＣＰＵは、そのプログラムを読み込み、プログラムに従って、人物抽出手段１１、判定手段１２、送信先決定手段１３および送信手段１４として動作してもよい。また、記憶手段１５は、例えば、磁気ディスク装置などにより実現される。
【００５６】
また、人物抽出手段１１と、判定手段１２と、送信先決定手段１３と、送信手段１４とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。具体的には、２つ以上の物理的に分離した装置が有線または無線で接続されることにより見込み客位置情報検出システム１０が実現されていてもよい。
【００５７】
次に、第１の実施形態の見込み客位置情報検出システムの動作を説明する。図６は、見込み客位置情報検出システム１０の動作例を示すフローチャートである。
【００５８】
人物抽出手段１１は、位置情報と関連付けられた画像データから人物画像を抽出する（ステップＳ１１）。判定手段１２は、抽出された人物画像を、記憶手段１５に記憶された乗客の特徴と比較して、その人物画像が見込み客を示しているか判定する（ステップＳ１２）。人物画像が見込み客を示していると判定された場合、送信先決定手段１３は、その人物画像により特定される位置情報の送信先を決定する（ステップＳ１３）。そして、送信手段１４は、決定された送信先に見込み客の位置情報を送信する（ステップＳ１４）。
【００５９】
以上のように、第１の実施形態の見込み客位置情報検出システムは、人物抽出手段１１が、位置情報と関連付けられた画像データから人物画像を抽出し、判定手段１２が、抽出された人物画像を乗客の特徴と比較して、その人物画像が見込み客を示しているか判定する。そして、送信手段１４が、見込み客を示していると判定された人物画像を含む画像データに関連付けられた位置情報を送信する。以上のような構成により、実際に存在する見込み客の位置を正確に把握することができる。
【００６０】
また、例えば、乗客を乗せているタクシーが見込み客を発見したとしても、その客を乗せることができないため、一般的にはタクシー会社に機会損失が発生してしまう。しかし、第１の実施形態の見込み客位置情報検出システムでは、例えば、タクシーが撮影する画像および位置情報を受信することにより、他のタクシーに、その見込み客の位置情報を提供できるため、タクシー会社にとっても機会損失を解消できる。
【００６１】
次に、第１の実施形態の見込み客位置情報検出システムの変形例を説明する。第１の実施形態の見込み客位置情報検出システムは、他の装置（図示せず）から送信される画像データを受信したが、見込み客位置情報検出システムが画像データを取得する手段を備えていてもよい。図７は、第１の実施形態の見込み客位置情報検出システムの変形例を示すブロック図である。
【００６２】
図７に例示する見込み客位置情報検出システム２０は、第１の実施形態の見込み客位置情報検出システム１０と比較して、画像取得手段１６をさらに備えている。
【００６３】
画像取得手段１６は、画像を撮影し、その画像を撮影した位置情報を関連付けた画像データを取得する。例えば、見込み客位置情報検出システム２０がタクシーに搭載される車載器として実現される場合、画像取得手段１６は、車載器に含まれる車載カメラ（ドライブレコーダ）により実現される。この場合、画像取得手段１６は、車載カメラによってタクシーの前方の画像を撮影するとともに、ＧＰＳを利用して取得される位置情報を含めた画像データを生成してもよい。
【００６４】
このように、タクシーの車載器に画像取得手段１６を含めることにより、様々な場所を移動するタクシーの行動を利用して、多くの見込み客の情報を収集することが可能になる。
【００６５】
図８は、見込み客位置情報検出システムの第２の実施形態の構成例を示すブロック図である。なお、第１の実施形態の見込み客位置情報検出システムと同様の構成については、図５と同一の符号を付し、説明を省略する。第２の実施形態の見込み客位置情報検出システム３０は、人物抽出手段１１と、判定手段１２と、送信先決定手段１３と、送信手段１４と、記憶手段１５と、特徴学習手段１７と、特徴登録手段１８とを備えている。
【００６６】
すなわち、第２の実施形態の見込み客位置情報検出システム３０は、第１の実施形態の見込み客位置情報検出システム１０と比較すると、特徴学習手段１７および特徴登録手段１８をさらに備えている。なお、見込み客位置情報検出システム３０は、第１の実施形態の見込み客位置情報検出システムの変形例で示した画像取得手段１６を備えていてもよい。
【００６７】
特徴学習手段１７は、乗客を撮影したと判定される画像データから人物画像を抽出し、抽出された人物画像に基づいて乗客の特徴を学習する。特徴を学習する方法は任意であり、特徴学習手段１７は、ディープラーニングなど、一般的に知られた方法を用いて人物画像から乗客の特徴を学習する。
【００６８】
特徴学習手段１７は、乗客を撮影したと判定される画像データを様々な方法で取得できる。例えば、タクシーに搭載済みのドライブレコーダでタクシーの前方の画像を定期的に撮影しているとする。そのような状況でタクシーに客を乗せた場合、特徴学習手段１７は、その客を撮影していた画像を、乗客を撮影した画像データとして取得してもよい。具体的には、特徴学習手段１７は、タクシーに客を乗せたときに撮影されていた画像を、乗客を撮影した画像データと特定してもよい。
【００６９】
特徴学習手段１７は、乗客を撮影したと判定される画像データから人物画像を抽出し、その乗客の直前の振る舞いや持ち物を特定し、学習データとして蓄積する。乗客の振る舞いとして、手を挙げている、道路を覗き込んでいる、などの例が挙げられる。また、乗客の持ち物として、大きなバッグや買い物袋を持っている、小さい子供を連れている、などの例が挙げられる。そして、特徴学習手段１７は、蓄積された学習データに基づいて、乗車待ちしている人の特徴（すなわち、乗客の特徴）を学習する。
【００７０】
なお、上記説明では、ドライブレコーダで画像データを収集する場合を例示したが、画像データを収集する装置は、ドライブレコードに限定されない。画像データの収集に、例えば、街角に設置されているカメラが用いられてもよい。この場合、収集された画像から、自動的に、または、人の判断により乗客を撮影した画像が抽出されるようにすればよい。
【００７１】
また、乗客を撮影したと判定される画像データは、実際の乗客を撮影した画像でなくてもよく、見込み客を示す画像であってもよい。
【００７２】
特徴登録手段１８は、学習された乗客の特徴を記憶手段１５に登録する。特徴登録手段１８は、乗客の特徴そのものを示す情報を記憶手段１５に登録してもよく、学習により生成された新たなモデルを記憶手段１５に登録してもよい。すなわち、特徴登録手段１８は、判定手段１２が判定に利用することができる乗客の特徴を記憶手段１５に登録する。
【００７３】
以上のように、第２の実施形態の見込み客位置情報検出システムは、特徴学習手段１７が、乗客を撮影したと判定される画像データから人物画像を抽出し、抽出された人物画像に基づいて乗客の特徴を学習する。そして、特徴登録手段１８が、学習された乗客の特徴を記憶手段１５に登録する。よって、第１の実施形態の見込み客位置情報検出システムの効果に加え、実際に存在する見込み客の判定精度を向上させることができる。
【００７４】
また、特徴学習手段１７は、見込み客の位置情報の送信先であるタクシーから受信する画像データから人物画像を抽出し、抽出された人物画像に基づいて乗客の特徴を学習してもよい。見込み客の情報を利用するタクシーから送信される画像データは、学習データとして精度が高いと考えられるため、特徴学習手段１７がこのような画像データを利用して乗客の特徴を学習することにより、実際に存在する見込み客の判定精度をより向上させることができる。
【００７５】
次に、第２の実施形態の見込み客位置情報検出システムを、本発明の同一人物検証システムに適用した実施形態を説明する。本実施形態の同一人物検証システムに適用される見込み客位置情報検出システムは、位置情報を送信した送信先からのフィードバック情報を受信して再学習することにより、見込み客の判定精度を向上させるものであり、特徴学習手段１７および特徴登録手段１８が、位置情報の送信先から受信するフィードバック情報に基づいて再学習する。
【００７６】
図９は、本発明による同一人物検証システムの第３の実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態の同一人物検証システムは、見込み客位置情報検出システム４０と情報処理装置４１とを含む。図９に例示する見込み客位置情報検出システム４０が、第１の実施形態のサーバ５２または第２の実施形態のサーバ５３に対応する。また、図９に例示する情報処理装置４１が第１の実施形態の情報処理装置４２または第２の実施形態の情報処理装置４３に対応する。
【００７７】
見込み客位置情報検出システム４０は、情報処理装置４１に位置情報を送信し、情報処理装置４１からフィードバック情報を受信する。本実施形態では、情報処理装置４１の具体例としてタクシー（具体的には、タクシーに搭載される装置）を例示する。ただし、情報処理装置４１はタクシーに限定されず、以下に示すフィードバック情報を送信できる装置であれば、他の装置であってもよい。
【００７８】
本実施形態では、まず送信手段１４が位置情報を送信すると、送信先のタクシーが、その位置情報に基づいて移動を行う。すなわち、送信手段１４によって送信される位置情報が、第２の実施形態におけるタクシーの乗客を撮影するトリガとなる通知に相当する。そして、特徴学習手段１７は、送信した位置情報により特定される位置で、送信された見込み客が乗ったか否かを示すフィードバック情報を、位置情報を送信したタクシーから受信する。
【００７９】
送信された見込み客か否かの判断は、第１の実施形態で示すように送信先のタクシーが行ってもよく、第２の実施形態で示すようにフィードバック情報を受信した見込み客位置情報検出システムが行ってもよい。例えば、送信された見込み客か否かを送信先のタクシーが判断する場合、送信手段１４が、位置情報と共に見込み客情報を送信する。タクシーが位置情報および見込み客情報を受信すると、タクシーがその位置情報が示す位置に移動後、情報処理装置４１の車載カメラ（上記実施形態の撮影手段４２２に対応）が乗客を撮影する。そして、情報処理装置４１（上記実施形態の判定手段４２３に対応）が撮影された画像の人物と、受信した見込み客情報により特定される人物とを比較して、送信された見込み客か否かを判断すればよい。
【００８０】
また、例えば、送信された見込み客か否かを見込み客位置情報検出システムが判断する場合、特徴学習手段１７（上記実施形態の判定手段５３２に対応）は、タクシーから乗客を撮影した画像を受信し、見込み客情報と撮影された画像とを比較して、送信された見込み客か否か判断すればよい。
【００８１】
また、乗車の有無は、タクシーからの通知に基づいて判断できる。特徴学習手段１７は、例えば、タクシーからの通知があったときに、乗車が有ったと判断してもよいし、タクシーからの明示的な乗車の有無を受信して判断してもよい。
【００８２】
特徴学習手段１７は、送信した位置情報により特定される位置での見込み客の乗車有無を示すフィードバック情報を受信する。そして、特徴学習手段１７は、受信したフィードバック情報に基づいて、記憶手段１５に記憶された乗客の特徴に対応する乗車確率を更新する。
【００８３】
具体的には、特徴学習手段１７は、位置情報に関連付けられていた画像データに含まれる人物画像が見込み客を示していると判定された際に用いられた乗客の特徴に関連する乗車確率を更新する。
【００８４】
このように、特徴登録手段１８が、送信された位置情報により特定される位置での見込み客の乗車有無を示すフィードバック情報に基づいて乗車確率を更新するため、実際に存在する見込み客の判定精度をさらに向上させることが可能になる。その際、本実施形態によれば、情報処理装置４１または特徴学習手段１７が、画像データから抽出された見込み客を示す見込み客情報により特定される人物と車載カメラで撮影した人物とが同一人物か否か判定する。よって、見込み客と判定された人物と実際に乗車した人物とが同一人物であったかどうかを効率的に検証できる。
【００８５】
以下、見込み客位置情報検出システムの具体的態様を説明する。
【００８６】
まず、第１の具体例を説明する。第１の具体例では、街頭などに設置された定点カメラやタクシーの車載カメラで取得した画像データを、サーバとして動作する見込み客位置情報検出システムが収集し、解析結果を各タクシーへ送信するものである。
【００８７】
図１０は、見込み客位置情報検出システムの第１の具体例を示す説明図である。図１０に例示する定点カメラ１５１や、車載カメラ１５２が定期的に画像を撮影し、サーバ５０に送信する。サーバ５０の構成は、第１の実施形態の見込み客位置情報検出システムと同様である。
【００８８】
人物抽出手段１１は、定点カメラ１５１から、設置された場所の位置情報と撮影された画像とを含む画像データを受信する。また、人物抽出手段１１は、車載カメラ１５２から、ＧＰＳを利用して取得された位置情報と撮影された画像とを含む画像データを受信する。
【００８９】
人物抽出手段１１が画像データから人物画像を抽出すると、判定手段１２が、抽出された人物画像が見込み客を示しているか判定する。人物画像が見込み客を示していると判定された場合、送信先決定手段１３が、位置情報の送信先を決定し、送信手段１４が、決定された送信先であるタクシーに位置情報を送信する。
【００９０】
次に、第２の具体例を説明する。第２の具体例では、タクシーの車載器が見込み客位置情報検出システムとして動作し、タクシーの車載カメラで取得した画像データに基づいて見込み客を判断し、他のタクシーへ位置情報を送信するものである。
【００９１】
図１１は、見込み客位置情報検出システムの第２の具体例を示す説明図である。図１１に例示する車載器６０の構成は、第１の実施形態の変形例の見込み客位置情報検出システムと同様であり、画像取得手段１６が車載カメラ１５２に置き換わったものである。
【００９２】
図１１に例示する車載器６０の車載カメラ１５２がタクシーの移動に応じて定期的に画像を撮影する。このとき、車載カメラ１５２または他の手段（図示せず）が、ＧＰＳを利用して位置情報を取得し、取得した位置情報と撮影された画像とを含む画像データを取得する。
【００９３】
人物抽出手段１１が、画像データから人物画像を抽出すると、判定手段１２が、抽出された人物画像が見込み客を示しているか判定する。人物画像が見込み客を示していると判定された場合、送信先決定手段１３が、位置情報の送信先を決定し、送信手段１４が、決定された送信先である他のタクシーに位置情報を送信する。
【００９４】
次に、第３の具体例を説明する。第３の具体例では、タクシーの車載器が見込み客位置情報検出システムとして動作し、他の装置から受信した画像データに基づいて見込み客を判断しその結果を出力するものである。他の装置として、例えば、定点カメラや他のタクシー、画像を収集するサーバなどが挙げられる。
【００９５】
図１２は、見込み客位置情報検出システムの第３の具体例を示す説明図である。図１２に例示する車載器７０の構成は、出力手段７１をさらに備える以外、第１の実施形態の見込み客位置情報検出システムと同様である。
【００９６】
図１２に例示する車載器７０が、他の装置から位置情報を含む画像データを受信する。人物抽出手段１１が、受信した画像データから人物画像を抽出すると、判定手段１２が、抽出された人物画像が見込み客を示しているか判定する。
【００９７】
人物画像が見込み客を示していると判定された場合、送信先決定手段１３が、位置情報の送信先を決定する。具体的には、送信先決定手段１３は、車載器の出力設定に応じて、位置情報の出力先を決定する。出力設定として、例えば、ディスプレイ装置への表示設定や、スピーカへの音声出力設定などが挙がられる。送信手段１４は、決定された出力先である出力手段７１に位置情報を送信する。出力手段７１は、例えば、ディスプレイ装置やスピーカ、音声処理装置などである。
【００９８】
第１の具体例から第３の具体例のいずれの場合も、通知を受けたタクシーが、設置されたカメラで乗客を撮影し、撮影された人物と見込み客とが同一人物か否か判定することで、両人物が同一人物であったかどうかを効率的に検証できる。
【００９９】
次に、本発明の概要を説明する。図１３は、本発明による同一人物検証システムの概要を示すブロック図である。本発明による同一人物検証システムは、画像データから抽出された見込み客を示す見込み客情報により特定される人物と、タクシーに設置された撮影装置（例えば、車内を内向きに撮影するカメラ、ドライブレコーダなど）で撮影される人物とが同一人物か否か判定する判定手段８１（例えば、判定手段４２３、判定手段５３２）を備えている。
【０１００】
そのような構成により、見込み客と判定された人物と実際に乗車した人物とが同一人物であったかどうかを効率的に検証できる。
【０１０１】
また、同一人物検証システムは、見込み客情報の抽出元の画像データが撮影された位置を示す位置情報を、その見込み客情報とともに送信する見込み客情報送信手段（例えば、送信手段１４）を備えていてもよい。そして、判定手段８１（例えば、判定手段４２３）は、受信した位置情報が示す位置で撮影される人物と、見込み客情報により特定される人物とが同一人物か否か判定してもよい。そのような構成により、見込み客が撮影された位置で実際に乗車した人物が、判定した人物と同一人物か否かを効率的に検証できる。
【０１０２】
また、同一人物検証システムは、タクシーに設置された撮影装置で撮影された画像データを、判定手段８１（例えば、判定手段５３２）を含むサーバ（例えば、サーバ５３）に送信する画像送信手段（例えば、送信手段４３３）を備えていてもよい。そして、判定手段８１は、受信した画像データから抽出される人物と、サーバが保持する見込み客情報により特定される人物とが同一人物か否か判定してもよい。そのような構成によれば、同一人物か否かの判定処理をサーバで一括で行うことが可能になる。
【０１０３】
このとき、画像送信手段（例えば、受信手段４３１および送信手段４３３）は、見込み客情報の抽出元の画像データが撮影された位置を示す位置情報（例えば、トリガとなる通知）を受信して、その位置情報が示す位置で撮影した画像データをサーバに送信してもよい。そして、判定手段８１は、受信した画像データから抽出される人物と、前記サーバが保持する見込み客情報により特定される人物とが同一人物か否か判定してもよい。そのような構成によれば、見込み客が撮影された位置で実際に乗車した人物が、判定した人物と同一人物か否かの判定処理を、サーバで一括で行うことが可能になる。
【０１０４】
また、同一人物検証システムは、教師データに基づいて、画像データから見込み客を抽出する抽出手段（例えば、制御部５２１）と、判定手段８１による判定結果に基づいて教師データを生成する教師データ生成手段（例えば、制御部５２１）とを備えていてもよい。そして、抽出手段は、生成された教師データに基づいて見込み客を抽出してもよい。
【０１０５】
また、判定手段８１は、撮影されてからの期間が所定の期間以内（例えば、数時間以内）の画像データから特定される人物と、タクシーに設置された撮影装置で撮影される人物とが同一人物か否か判定してもよい。そのような構成によれば、撮影されてから長時間経過した画像データを比較対象から除外できるため、処理負荷を軽減することが可能になる。
【符号の説明】
【０１０６】
１０，２０，３０，４０  見込み客位置情報検出システム
１１  人物抽出手段
１２  判定手段
１３  送信先決定手段
１４  送信手段
１５  記憶手段
１６  画像取得手段
１７  特徴学習手段
１８  特徴登録手段
４１，４２，４３  情報処理装置
４２１，４３１  受信手段
４２２  撮影手段
４２３，５３２  判定手段
４２４，４３３  送信手段
５２１  制御部
５０，５２，５３  サーバ
６０，７０  車載器
７１  出力手段
１００  無線通信網
【図１】
2016218895.tif 000003
【図２】
2016218895.tif 000004
【図３】
2016218895.tif 000005
【図４】
2016218895.tif 000006
【図５】
2016218895.tif 000007
【図６】
2016218895.tif 000008
【図７】
2016218895.tif 000009
【図８】
2016218895.tif 000010
【図９】
2016218895.tif 000011
【図１０】
2016218895.tif 000012
【図１１】
2016218895.tif 000013
【図１２】
2016218895.tif 000014
【図１３】
2016218895.tif 000015