(57)【要約】      （修正有）【課題】ランニングコストの高騰を招くことなく、万引きの検知精度を高め万引きを効果的に防止でき、プライバシー侵害の問題のおそれが無い万引き予防システムを提供する。【解決手段】入店した人物８を撮影する撮影手段２ａ〜２ｄと、前記入店した人物８の歩容及び／又は着衣の特徴に基づいて該人物を把握する把握手段３と、該把握した人物のうちから、前記撮影手段２ａ〜２ｄによって撮影したデータに基づいて、不審な行動を行った人物であるか否かを判定し、不審人物８ａを特定する特定手段４と、該特定した人物８ａを追跡する追跡手段５とを備え、該追跡した人物８ａが退店する前に、該追跡した人物に対して支払意志を確認する７ことを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入店した人物を撮影する撮影手段と、前記入店した人物の歩容及び／又は着衣の特徴に基づいて該人物を把握する把握手段と、該把握した人物のうちから、前記撮影手段によって撮影したデータに基づいて、不審な行動を行った人物であるか否かを判定し、不審人物を特定する特定手段と、該特定した人物を追跡する追跡手段とを備え、
該追跡した人物が退店する前に、該追跡した人物に対して支払意志を確認することを特徴とする、万引き予防システム。
【請求項２】
前記不審な行動を行った人物であるか否かの判定は、データマイニングの手法によって作成されたデータベース中に登録された不審な行動特徴と、前記把握した人物の行動とを照合することで行われることを特徴とする、請求項１に記載の万引き予防システム。
【請求項３】
前記データマイニングは、時系列データマイニングであることを特徴とする、請求項２に記載の万引き予防システム。
【請求項４】
前記データベースは、前記万引き予防システムの設置店の個別の万引きデータに基づいて更新されることを特徴とする、請求項２又は３に記載の万引き予防システム。
【請求項５】
前記不審な行動を行った人物であるか否かの判定は、前記把握した人物の歩容及び／又は着衣の状態の変化を加味して行われることを特徴とする、請求項１に記載の万引き予防システム。
【請求項６】
前記不審な行動を行った人物であるか否かの判定は、前記把握した人物の頭の動き、胴体の動き及び膝の動きのうち少なくとも１つの動作を加味して行われることを特徴とする、請求項１又は５に記載の万引き予防システム。
【請求項７】
前記歩容の特徴は、前記人物の歩行時の頭部、腕及び下肢部の運動であることを特徴とする、請求項１に記載の万引き予防システム。
【請求項８】
前記着衣の特徴は、前記人物の着衣の模様、色彩及び形状であることを特徴とする、請求項１に記載の万引き予防システム。
【請求項９】
前記把握手段は、前記入店した人物を着衣の特徴に基づいて大別し、該大別した該人物を歩容の特徴に基づいて把握することを特徴とする、請求項１に記載の万引き予防システム。
【請求項１０】
前記万引き予防システムは、前記追跡した人物がレジに来た時又は退店する時に、設定した場所に通知する通知手段をさらに備えることを特徴とする、請求項１〜９のいずれか１項に記載の万引き予防システム。
【請求項１１】
電子計算機に組み込むことで、入店した人物を撮影する撮影手段と、前記入店した人物の歩容及び／又は着衣の特徴に基づいて該人物を把握し、前記把握した人物のうちから、前記撮影手段によって撮影したデータに基づいて、不審な行動を行った人物であるか否かを判定し、不審人物を特定し、該特定した人物を追跡し、該追跡した人物が退店する前に該追跡した人物に対して支払意志を確認する万引き予防システムを機能させることを特徴とする、ソフトウエア。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、万引き予防システム、特に、ランニングコストの高騰を招くことなく、万引きを効果的に防止でき、プライバシー侵害の問題のおそれがない万引き予防システム及びソフトウエアに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、小売業における万引きの総数は、警察庁によると年間９万件以上あり、ＮＨＫによると、年間の被害額は、４６００億円にのぼると言われている。特に小売業やサービス業などの店頭で多発しており、主として小規模な販売を行っている小売店にとっては深刻な経営問題になっている。また、青少年や高齢者の犯罪予防の面から、社会問題にもなっている。
【０００３】
このため、近年、万引き対策の必要性が増してきている。例えば、出入り口に警報音を発する万引き防止ゲートを設置し、商品に電波を受けて共振するタグを付け、清算レジでタグを取り外すか又はタグを無効化する処理を行わずにゲートを通過した場合、タグを検知して警報音を発することで万引き犯を捕まえる電子商品監視システム（ＥＡＳシステム）も普及し、万引き取り締まりが強化されてきている。
【０００４】
しかしながら、現在のＥＡＳシステムでは、万引き犯によるタグの取り外し又はタグの無効化によって、該システムが有効に機能しないという問題があった。また、タグを商品に貼るための高いランニングコストを要するという問題もあった。
そのため、ランニングコストの高騰を招くことなく、十分な万引き防止効果がある万引き防止システムについての要求が増している。
【０００５】
そのため、ランニングコストの高騰を招くことなく、万引き防止効果の高い万引き防止システムを提供することを目的として、カメラ等を用いて個人を特定する技術が開発されている。
例えば、特許文献１には、管理対象の物品に取り付けられたタグを検出し、カメラを備えるゲートと、店舗内に設置された監視カメラと、前記監視カメラ等で撮影された映像を保存する記憶装置を備える管理装置とを有する万引き防止システムであって、前記ゲートからの画像から、顔の特徴を表わす顔情報を取得する顔検出手段と、前記記憶装置に保存されている監視カメラで撮影された映像を、前記顔情報を用いて検索し、前記顔情報に対応する人物の映像が含まれるか否かを判別する探索手段とを有することを特徴とする万引き防止システムが、開示されている。
この技術によれば、ある店舗において万引き犯の可能性のある人物が、別の店舗に来店したような場合は、顔認識によって個人認証がされるため、要注意人物としてあらかじめ知ることができる。
【０００６】
また、特許文献２には、顧客が入店した時点で、顧客を特定する個人特定手段によって特定された顧客コードと、重量測定手段によって測定された重量データとを記憶手段に格納させ、前記顧客が商品の清算を行う時点で前記重量データを、前記商品の重量が加算された重量データに更新し、前記更新された重量データと、重量測定手段によって測定された退店する顧客の重量データとを比較し、許容範囲を超えて相違している場合に、警報を発生させる万引き検出システム、が開示されている。
この技術によれば、商品に対する事前のタグの取り付けなどの作業が不要になるため、システムのランニングコストを低減できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１１−２３３１３３号公報
【特許文献２】特開２００４−１５７８４９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１の技術では、顔情報を用いて検索するため、個人認証が可能であるが、プライバシー侵害のおそれがあるという問題があった。また、管理対象の物品には、従来と同様、タグを取り付ける必要があるため、タグ貼りのためのコストが嵩みシステムのランニングコストの高騰を招くという問題、また、万引き熟練者によってタグを外された場合には、ゲートにおいてタグを検出できない、という問題があった。
また、顔情報を用いた顔検出は、検出しようとする人物がカメラの近くに来ないと検出できず、例えば、該人物が早足で顔を見難い状態でカメラの前を通過する場合には、顔検出の精度が劣るという問題があった。さらに、帽子やヘルメットで顔を見えなくしている場合においては検出できないという問題があった。
【０００９】
また、特許文献２の技術では、すべての商品の重量を前もって測定する必要があり、まだ、システムのランニングコストを十分に低減できないという問題があった。また、個人特定手段として整理券、タグ付き専用カゴ、又は声紋や顔を用いたため、整理券を店内で管理する煩雑性の問題、及び専用カゴのタグが万引き熟練者によって外される問題、及び声紋や顔を用いた個人特定によるプライバシー侵害の問題も依然として残されていた。
さらに、顧客及び商品の重量測定の誤差があるため、万引き検知警報手段の警報の誤作動が起きやすく、万引きか否かの判定の精度が劣るという問題があった。
【００１０】
上記課題を鑑みて、本発明の目的は、ランニングコストの高騰を招くことなく、万引きを効果的に防止でき、プライバシー侵害の問題のおそれが無い万引き予防システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明者らは、上記課題を解決すべく鋭意研究を重ねた結果、入店した人物の歩容及び着衣の特徴を捉えることで、その人物を精度高く識別できることを見出し、その結果、顔によって個人認識をする場合に比べ、プライバシー侵害の問題のおそれが無く、人物の顔の認識が困難な場合でも識別できるため、精度の高い識別が可能であり、商品にタグを貼り付けるような煩雑な作業が必要ないため、ランニングコストを低減できることを見出し、本発明を完成するに至った。
【００１２】
本発明は、このような知見に基づきされたもので、その要旨は以下の通りである。
（１）入店した人物を撮影する撮影手段と、前記入店した人物の歩容及び／又は着衣の特徴に基づいて該人物を把握する把握手段と、該把握した人物のうちから、前記撮影手段によって撮影したデータに基づいて、不審な行動を行った人物であるか否かを判定し、不審人物を特定する特定手段と、該特定した人物を追跡する追跡手段とを備え、該追跡した人物が退店する前に、該追跡した人物に対して支払意志を確認することを特徴とする万引き予防システム。
【００１３】
（２）前記不審な行動を行った人物であるか否かの判定は、データマイニングの手法によって作成されたデータベース中に登録された不審な行動特徴と、前記把握した人物の行動とを照合することで行われることを特徴とする、上記（１）に記載の万引き予防システム。
【００１４】
（３）前記データマイニングは、時系列データマイニングであることを特徴とする、上記（２）に記載の万引き予防システム。
【００１５】
（４）前記データベースは、前記万引き予防システムの設置店の個別の万引きデータに基づいて更新されることを特徴とする、上記（２）又は（３）に記載の万引き予防システム。
【００１６】
（５）前記不審な行動を行った人物であるか否かの判定は、前記把握した人物の歩容及び／又は着衣の状態の変化を加味して行われることを特徴とする、上記（１）に記載の万引き予防システム。
【００１７】
（６）前記不審な行動を行った人物であるか否かの判定は、前記把握した人物の頭の動き、胴体の動き及び膝の動きのうち少なくとも１つの動作を加味して行われることを特徴とする、上記（１）又は（５）に記載の万引き予防システム。
【００１８】
（７）前記歩容の特徴は、前記人物の歩行時の頭部、腕及び下肢部の運動であることを特徴とする、上記（１）に記載の万引き予防システム。
【００１９】
（８）前記着衣の特徴は、前記人物の着衣の模様、色彩及び形状であることを特徴とする、上記（１）に記載の万引き予防システム。
【００２０】
（９）前記把握手段は、前記入店した人物を着衣の特徴に基づいて大別し、該大別した該人物を歩容の特徴に基づいて把握することを特徴とする、上記（１）に記載の万引き予防システム。
【００２１】
（１０）前記万引き予防システムは、前記追跡した人物がレジに来た時又は退店する時に、設定した場所に通知する通知手段をさらに備えることを特徴とする、上記（１）〜（９）のいずれかに記載の万引き予防システム。
【００２２】
（１１）電子計算機に組み込むことで、入店した人物を撮影する撮影手段と、前記入店した人物の歩容及び／又は着衣の特徴に基づいて該人物を把握し、前記把握した人物のうちから、前記撮影手段によって撮影したデータに基づいて、不審な行動を行った人物であるか否かを判定し、不審人物を特定し、該特定した人物を追跡し、該追跡した人物が退店する前に該追跡した人物に対して支払意志を確認する万引き予防システムを機能させることを特徴とするソフトウエア。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、ランニングコストの高騰を招くことなく、万引きを効果的に防止でき、プライバシー侵害の問題のおそれが無い万引き予防システムを提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明に従う万引き予防システムの一実施形態について模式的に示した図である。
【図２】本発明に従う歩容の特徴の抽出と人物の把握の流れの一例を示したフロー図である。
【図３】本発明に従う着衣の特徴の抽出と人物の把握の流れの一例を示したフロー図である。
【図４Ａ】時系列データマイニングによる不審な行動の探索の一例を説明するための店のレイアウト図である。
【図４Ｂ】時系列データマイニングによる不審な行動の探索の一例を説明するための店の売り場を碁盤の目状に分割した図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
＜万引き予防システム＞
本発明に従う万引き予防システムの一実施形態について、図面を用いて説明する。
本発明による万引き予防システムは、図１に示すように、入店した人物を撮影する撮影手段２ａ〜２ｄと、前記入店した人物８の歩容及び／又は着衣の特徴に基づいて該人物を把握する把握手段３と、該把握した人物のうちから、前記撮影手段２ａ〜２ｄによって撮影したデータに基づいて、不審な行動を行った人物であるか否かを判定し、不審人物８ａを特定する特定手段４と、該特定した人物８ａを追跡する追跡手段５とを備え、該追跡した人物８ａが退店する前に、該追跡した人物８ａに対して支払意志を確認する7ことを特徴とする。
【００２６】
ここで、前記万引き予防システムは、入店した人物の歩容及び着衣の特徴（人間の歩行時の身体運動の様子、及び着衣の模様、色彩、形状、ブランドのマーク及び帽子の色と形等の特徴）を抽出し、その人物を把握できるため、顔によって個人認識をする場合と異なり、プライバシー侵害の問題のおそれが無い識別が可能となる。また、人物の顔が良く見えず認識が困難な場合でも識別できるため、精度の高い識別が可能であり、商品にタグを貼り付けるような煩雑な作業が必要ないため、ランニングコストを低減することができる。
以下、手段について、説明する。
【００２７】
（撮影手段）
本発明の万引き予防システム１は、図１に示すように、撮影手段２ａ〜２ｄを備える。  ここで、該撮影手段２ａ〜２ｄとは、入店した人物８の入店時及び店内における歩容と着衣の特徴を含めた姿を撮影し、保存する手段のことをいう。前記撮影手段２ａ〜２ｄは、人物の動きを撮影できるものであれば特に限定されないが、例えば、監視カメラ、業務用及び民生用ビデオカメラ、又は一眼レフカメラを用いることができる。
【００２８】
なお、該撮影は、前記人物が店の入り口から入店し、前記人物が店の出口から退店するまで行う。また、該撮影手段の数は、特に限定されない。図１では、例えば、説明の便宜のため、撮影手段が４つである場合を示し、図４Ａにおいては、例えば、監視カメラ２０ａ〜２０ｐの数が１６つである場合を示す。  
【００２９】
（把握手段）
本発明の万引き予防システム１は、図１に示すように、前記入店した人物８の歩容及び／又は着衣の特徴に基づいて該人物を把握する把握手段３を備える。
ここで、該人物を把握するとは、入店した全員の人物を区別するために、識別に必要な情報を付加することをいい、入店した人物の個々人が誰であるかを認識することではない。
該歩容及び／又は着衣の特徴に基づいて該人物を把握することで、顔認識によって人物を認識する場合に比べ、顔がはっきり見えない場合又はカメラから離れている場合のように、顔の認識が困難な場合においても人物を識別できるため、人物の把握が効率的に行われる。
【００３０】
万引きをしようとする人物は、帽子を深くかぶり、又はマスクをすることで顔を覆うことがあり、また、防犯カメラ等で顔が撮影されないように、顔を防犯カメラからそらすことがあるため、顔認識に基づいて人物の把握ができない場合があった。身体を撮影することで歩容又は着衣の特徴をとらえることが可能であり、歩容又は着衣を監視カメラから隠すことが難しいため、該人物の顔が見えない状態でも精度良く該人物を把握できる。そのため、歩容又は着衣の特徴に基づいて把握することで、高精度に人物を把握できる。
【００３１】
なお、前記歩容とは、人間の歩行時の身体運動の様子のことであり、人間の歩行時の背面、側面及び正面の姿勢と四肢の運動形態を意味する。
前記歩容の特徴とは、前記人物の歩容の特徴的な動きのことを言い、例えば、歩幅の大きさ、片足の踵が接地して同じ足の踵が接地するまでの距離である重複歩距離の大きさ、単位時間の歩数である歩行率の大きさ、人間の重心位置の上下移動及び左右移動の振幅の大きさ、足及び膝の曲げの大きさ、腕の振りの大きさ、手の動きの大きさ、又は頭の上下移動及び左右移動の大きさ等が挙げられる。
前記歩容の特徴は、人で違いがあるため、前記人物を把握し易い。そのため、前記歩容の特徴に基づいて個人の区別が可能となる。
【００３２】
前記抽出とは、必要な情報を抜き出すことであり、前記歩容の特徴の抽出とは、前記人物の歩容の特徴を、前記撮影した映像データから抜き出すことである。
前記歩容の特徴の抽出の一例について説明する。図２に示すように、入店した人物を前記撮影手段によって撮影した映像データ３１から、入店した人物の映った領域を切り出す（図２（ａ））。該切り出された人物領域に基づいて、特に動きの大きい局所領域における歩容の特徴を抽出する（図２（ｂ））。該抽出された歩容の特徴は、後に、入店した人物の把握に用いられる（図２（ｃ））。
ここで、前記映像データ３１は、前記撮影手段によって撮影された画像の単位であるフレーム画像から構成される。
【００３３】
さらに、前記抽出は、図２に示すように、前記映像データ３１から、人のシルエット３２を切り出し、人物のフレーム画像を適当な大きさのリサイズされた人物のフレーム画像３３に変えることが好ましい。歩容の特徴の抽出を行い易くするためである。また、前記リサイズされる前の前記シルエット３２の人物のフレーム画像、又は前記リサイズされた後の人物のフレーム画像３３から、歩容の特徴を表わす後述するＧＥＩ（Ｇａｉｔ Ｅｎｅｒｇｙ Ｉｍａｇｅ）３４を作成し、作成したＧＥＩの勾配を算出しＧＥＩ勾配画像３５ａ及び３５ｂを作成し、歩容の動作の変化の大きな局所領域の特徴を抽出する。
【００３４】
ここで、前記ＧＥＩは、人物のフレーム画像を時間で平均した画像である（Ｊ．Ｈａｎ、Ｂ．Ｂｈａｎｕ、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．ｏｎ ＰＡＭＩ、Ｖｏｌ．２８、Ｎｏ．２、ｐｐ．３１６−３２２（２００６））。
前記ＧＥＩでは、歩容の動きが可視化され、例えば、図２のＧＥＩ３４では、静的な部分が白く、動的な部分は点の集まりで表わされ、手と足の膝の下の部分が動いていることがわかり、人物の歩容の動きの特徴的な部分を抽出できる。例えば、手や頭を大きく振りながら歩く等の人物の場合は、手や頭の動きのような該人物の歩容の動きの大きなところを抽出できる。
【００３５】
また、前記ＧＥＩ勾配画像では、歩容の動きの激しさが可視化され、前記ＧＥＩ勾配画像３５ａ及びＧＥＩ勾配画像３５ｂは、それぞれ、例えば、ＧＥＩの水平方向と鉛直方向の勾配を表わしている。正及び負の勾配の部分を、それぞれ、濃淡の違う線の集合で表示し、正の値の勾配は淡く、負の値の勾配は濃くなっている。該ＧＥＩ勾配画像によって、人物の身体の部分の左右及び上下の運動がどの程度激しいかが表わされ、歩容の特徴を表現することができる。
これにより、例えば、手や頭をどの程度早く振りながら歩いているか等の歩容の動きの変化の特徴がわかり、手や頭等の局所領域の歩容の特徴をより正確に抽出できる。
なお、図２のＧＥＩ勾配画像においては、前記ＧＥＩ勾配画像３５ａ及びＧＥＩ勾配画像３５ｂの前記抜き出された局所領域を、四角形で囲み示し、歩容の特徴が、該囲まれた局所領域において、前記歩容の正及び負の勾配を表わす領域の各々の分布によって表わされる。
【００３６】
さらに、前記歩容の特徴は、前記人物の歩行時の頭部、腕、及び下肢部の運動の特徴であることが好ましい。人間の歩容の中で、特に、手の振り方、又は大股若しくは内股で歩く等の身体の動かし方が個人によって異なるため、前記人物の歩行時の頭部、腕、及び下肢部の運動に特徴が現れるからである。
【００３７】
また、着衣の特徴の抽出について説明する。前記入店した人物を前記撮影手段によって撮影した前記映像データから、前記人物の着衣の特徴を抽出する。該抽出された特徴に基づいて、入店した人物を把握することができる。例えば、入店した人物の服装の色は、遠くからでも容易に識別が可能であるから、顔によって認識をする場合に比べ、入店した人物を、遠くからでも短い時間で識別し把握することができる。
また、前記着衣の特徴とは、前記人物の着衣の模様、色彩、形状、及びブランドのマーク、並びに履物の種類、並びに帽子の色及び形、並びに身に付けた時計及びアクセサリーの特徴のことである。
ここで、着衣の形状としては、例えば、半袖の服、長袖の服、学生服、背広、スカート、ズボン及びコートの形状がある。
また、履物の種類としては、例えば、革靴、ハイヒール、スニーカー、及びサンダルの履物がある。
【００３８】
なお、前記着衣の特徴は、前記人物の着衣の模様、色彩及び形状であることが好ましい。前記着衣の模様、色彩及び形状は、遠方からでも明瞭に撮影が可能で識別ができるため、前記入店した人物を把握し易く、前記入店した人物を把握するまでに必要な時間が短くなるからである。特に、入店した人数は限られているので、遠方からでも把握し易い前記着衣の模様、色彩及び形状に基づいて、該人物を把握することは効率的である。  
【００３９】
ここで、前記着衣の特徴の抽出の一例について説明する。図３に示すように、入店した人物を前記撮影手段によって撮影した映像データ３１から、入店した人物の映った領域を抜き出す（図３（ａ））。該抜き出された人物領域に基づいて、該人物の着衣の色彩の特徴３６及び形状の特徴３７及び模様の特徴３８を抽出する（図３（ｄ））。該抽出された特徴に基づいて、入店した人物を把握することができる（図３（ｃ））。
【００４０】
さらに、該人物の着衣の色彩の特徴３６を抽出する場合には、例えば、デジタル画像処理の手法を用い、該画像を構成する画素を解析し、画像にどの色がどのくらいの割合で含まれているかを調べることにより、着衣の色彩の特徴を抽出する。
また、該人物の着衣の形状の特徴３７を抽出する場合には、例えば、デジタル画像処理の手法により、ズボン、スカート、ワンピース、Ｔシャツ、背広、又は学生服等の着衣の種類を調べることにより、着衣の形状の特徴を抽出する。特に、入店した人物の着衣の形状は、歩いている姿勢における着衣の形状を画像処理により調べるため、任意の姿勢の着衣の形状を解析する場合と比較して、高速で処理できる。
さらに、該人物の着衣の模様の特徴３８を抽出する場合には、例えば、デジタル画像処理の手法により、着衣に描かれた水玉模様、縞模様、唐草模様、人物画像の模様、自然を模した模様等の模様の種類を調べることにより、着衣の模様の特徴を抽出する。該模様の解析において、典型的な模様の種類のデータベースを作成し、該データベースと解析する該模様を比較することが好ましい。該模様を高速に解析できるからである。  
【００４１】
ここで、前記人物の把握について説明する。前記抽出された歩容及び／又は着衣の特徴に基づいて、該人物を把握する。
該人物を把握する方法は、限定されないが、例えば、各人物に番号を付与し把握する方法が好ましい。入店した人物全員について、番号を付与することによって、前記不審人物の特定及び前記特定した人物の追跡が、容易になるからである。  
【００４２】
さらに、前記把握手段は、前記入店した人物を着衣の特徴に基づいて大別し、該大別した該人物を、さらに歩容の特徴に基づいて把握することが好ましい。前記入店した人物を、まず、遠くから把握の容易な着衣の色等の特徴に基づいて、短時間で把握し大別してから、次にさらに、歩容の特徴に基づいて把握することによって、前記入店した人物を把握するまでに必要な時間を、短くすることができ、効率的に人物を把握できるからである。
【００４３】
（特定手段）
本発明の万引き予防システム１は、図１に示すように、前記入店した人物の歩容及び／又は着衣の特徴によって該人物を把握した後、前記撮影手段２ａ〜２ｄによって撮影したデータに基づいて、不審な行動を行った人物であるか否かを判定し、不審人物を特定する特定手段４を備える。  
【００４４】
ここで、前記判定とは、前記入店した人物の行動から、万引き又は万引きにつながる不審な行動を行った人物であるか否かを判別して決定することである。
また、前記特定とは、前記不審な行動を行った人物であると判定された人物を、前記入店した人物全員の中から、特に、前記不審な行動を行った人物として指定することである。
例えば、前記把握手段によって識別され付与された番号を利用することが好ましい。前記指定された人物を簡単に管理できるからである。
【００４５】
なお、前記不審人物を判定する方法は、特に限定されないが、例えば、前記撮影手段によって撮影した映像データを、前記不審な行動として記録されたデータベースと、前記映像データに撮影された人物の実際の行動とを照合し、電子計算機の画像処理により解析することで、不審な行動を行った人物であるか否かを判定することが好ましい。人が常時監視する必要がないからである。
【００４６】
なお、前記特定手段の方法には、前記監視カメラの映像データをリアルタイムで監視することにより不審人物を特定する方法、又は、詳細を後述する前記データマイニングの手法によって作成されたデータベース中に登録された不審な行動特徴と前記把握した人物の行動とを照合することにより不審人物を特定する方法がある。
これらの方法の中で、前記データマイニングの手法によって作成されたデータベース中に登録された不審な行動特徴と前記把握した人物の行動とを照合することにより不審人物を特定する方法が好ましい。過去に蓄積された大規模データから、前記データマイニングの手法によって、万引きを行った人物の不審な行動との相関ルールを探し出し、該不審な行動の特徴をデータベースに登録し、該データベースを使用し、不審な行動特徴と前記把握した人物の実際の行動とを照合することによって、不審な行動の判定の精度がさらに上がるからである。
【００４７】
ここで、データマイニングとは、大量に蓄積されるデータを解析して、該データに潜む事象の未知の相関関係を探し出す技術である。
監視カメラで撮影された映像データには、入店した人物の行動の大量のデータが蓄積されており、後述するように、データマイニングにより該データを解析することによって、各行動と万引きとの相関関係を探し出すことができる。このため、高い確率で万引きを引き起こす行動を探し出すことができる。
【００４８】
なお、入店した人物の行動としては、店内を移動する行動、商品を選定する行動、商品を試着する行動、商品棚の前で座る行動、監視カメラを気にする行動、店の死角となる場所に移動する行動、又は店内をうろうろと歩き回る行動、トイレに入る行動、商品を手にとる行動、買い物かごに商品を入れる行動等がある。
また、前記人物の行動には、複数の行動の組合せの行動群が含まれる。例えば、「店内をうろうろと歩き回る行動」と「商品を手に取る行動」と「トイレに入る行動」の組合せの行動を行った場合、高い確率で万引きを引き起こすことがあり得る。
【００４９】
具体的に、前記データマイニングの手法によって作成されたデータベースの使用による判定について、例を挙げて説明する。ある店の複数の店内カメラで撮影された入店した多数の人物の行動の大規模データを例として考える。
【００５０】
ここで、「条件Ｘを満たす人物は、高い確率で万引きをしている」というルールを考え、下記の条件式で記述する。
Ｘ＝＞（万引き＝ｙｅｓ）
条件Ｘの例としては、試着をする、店の死角となる場所に移動する、又は防犯カメラを気にする、等がある。
前記データマイニングによって、条件Ｘを自動的に大規模データから探し出すことができる。例えば、条件Ｘの例としては、（店の死角となる場所に移動する行動＝１）又は、（店の死角となる場所に移動する行動＝１）かつ（試着をする行動＝１）等がある。「１」は、その行動を行ったことを表す。
入店した前記多数の人物の行動は、例えば、数十から数百以上ある場合は、その組合せは膨大になるので、前記データマイニングの手法で、大規模データから自動的に探し出すと、短い時間で効率的に不審な行動の特徴を探し出すことができる。
【００５１】
また、例えば、条件Ｘ１の場合に万引きをしている可能性は５０％あり、条件Ｘ２の場合は可能性が７０％あり、また、条件Ｘ３の場合は可能性が８０％ある等と、条件によって万引きをしている可能性が異なる。そのため、前記データマイニングの手法によって作成されたデータベース中に登録された不審な行動特徴と前記把握した人物の行動とを照合し、不審な行動を行った人物であるか否かを判定し、不審人物を特定する場合、該不審な人物が実際に万引きを行った可能性があるかないか、該可能性の確率がどのくらいであるか算出できる。
具体的には、例えば、上述の場合に対して、万引きをしていない可能性は、条件Ｘ１の場合は５０％であり、条件Ｘ２の場合は３０％であり、条件Ｘ３の場合は２０％であるから、条件Ｘ１〜Ｘ３が独立と仮定して、条件Ｘ１及び条件Ｘ２及び条件Ｘ３の３つの行動を全て行った人物が、実際に万引きを行った可能性は、下記の計算から９７％と算出できる。
（１−０．５×０．３×０．２）×１００＝９７
【００５２】
さらに、前記データマイニングは、時系列データマイニングであることが好ましい。前記入店した人物の行動は、店の中を移動しながら行われるため、時間的に変化する時系列データに対して、不審な行動の特徴のデータベースを作成することで、不審な行動の判定が、さらに精度良くできるからである。
【００５３】
ここで、時系列データマイニングとは、時間的に変化する大量に蓄積されるデータを解析して、該データに潜む事象の未知の相関関係を探し出す技術である。
例えば、上述した多数の人物の行動には、小物商品売り場に行き、その後、店の死角となる場所に移動し、しばらくそこにいた後、再度、高額商品売り場に移動し、また、店の死角となる場所に移動し、その後レジに向かうというような時間的に変化する行動パターンがある。このような時間的に変化する時系列データに対しても、データマイニングの手法によって、不審な行動の特徴のデータベースを作成することができる。
また、時系列データマイニングの手法によって作成されたデータベースに基づく、前記不審な行動を行った人物であるか否かの判定は、前記把握した人物の頭の動き、胴体の動き又は膝の動きをさらに加味して、行うことが好ましい。さらにより精度の高い前記判定ができるからである。
【００５４】
ここで、前記時系列データマイニングの手法によって作成されたデータベースを用いた判定について、具体例を挙げて説明する。図４Ｂに示すように、商品棚９ａ〜９ｄが並ぶ売り場を碁盤の目状に、Ａ１１、Ａ１２〜Ａ９５の領域に分ける。なお、商品棚の数及び碁盤の目状の領域の数は、個々の店の商品棚等のレイアウトの状況、又は該店の広さ等で決まり、特に限定されるものでない。例えば、万引きを行わない通常の人物は、Ａ３３、Ａ３２及びＡ３１を通りまっすぐレジに行くのに対し、万引きを行う人物は、周囲の様子をうかがいながら、Ａ３３、Ａ３２、Ａ２２、Ａ３２と通り一度曲がってから元に戻り、Ａ３３、Ａ３２及びＡ３１を通りレジに行くというパターンを取り易いことがあり得る。そのため、時系列データマイニングの手法によって、万引きを行う人物が、どのような領域移動のパターンをとる可能性が高いかを、探し出すことができる。  
【００５５】
また、前記データベースは、前記万引き予防システムの設置店の個別の万引きデータに基づいて更新されることが好ましい。万引きを行う人物の不審な行動は、地域又は店によって異なることがあり得るため、前記設置店の個別の前記万引きデータに基づいて、前記データマイニングの手法によって前記データベースを更新することによって、不審な行動の判定が、地域又は店によって異なる万引きにも対応できるからである。
さらに、前記万引き予防システムの設置店の個別の万引きデータに基づいて更新されることにより、データマイニングの手法によって、前記データベース中に登録されていない新しい不審な行動特徴も登録されることになり、今後起こり得る万引きにも対応ができる。
【００５６】
前記個別の万引きデータに基づく更新の方法について、具体例を挙げて説明する。
前記データベースは、上述したように、前記万引き予防システムを対象とする各店に設置する前に、まず初めに、任意の店の前記過去に蓄積された大規模データから、前記データマイニングの手法によって、万引きを行う人物の不審な行動の特徴を探して抽出する。  このように該抽出することで作成された該不審な行動の特徴のデータベースは、前記万引き予防システムのデータベースとして各店に導入される。
次に、該データベースを用いた前記万引き予防システムを、各店に設置した後、各設置店においては、さらに、該設置店における前記不審な行動の新しいデータが撮影され保存される。該保存される個別の新しいデータを用いて、上述したように、データマイニングの手法によって、さらに新しい前記相関ルールを探し出す。該新しく探し出された相関ルールによって見出された該不審な行動の特徴を、該設置店のデータベースに新たに登録する。これにより、前記設置店の個別の万引きデータに基づいて、各前記設置店のデータベースを更新することができる。  
【００５７】
なお、時系列データマイニングは、時間的に変化する大量に蓄積されるデータを解析するため、前記データベースを作成する際、どの時間帯又はどの時間帯の組合せのデータが万引きに関与するかを特定するかことが好ましい。すべての時間のデータを解析すると、解析にかかる時間が膨大となるためである。
例を挙げて説明すると、前記入店した人物が入店してから退店するまでの時間を、例えば、５つに等間隔に分割して、ｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４及びｔ５とする場合、店内を移動し回るｔ２〜ｔ４の時間帯が万引きに関与するかを特定するか、又は入店直後ｔ１と支払直前ｔ４の２つ時間帯の組合せのみが万引きに関与するかを特定する。該特定をした後で、例えば、入店直後と支払直前の行動に限って、大量に蓄積されるデータを解析することで、どのような領域移動のパターンをとる可能性が高いかを、より効率的に探し出すことができる。
【００５８】
なお、前記不審な行動を行った人物であるか否かの判定は、前記把握した人物の歩容及び／又は着衣の状態の変化を加味して行うことが好ましい。  万引きを行う時又は行った後は、人間は早足になる等の歩き方が変化することがあり、また着衣の袖口又はポケットが膨らむことがあるため、人間の歩容及び／又は着衣の状態がどのように変化したかを加味することで、前記不審な行動を行った人物であるか否かの判定を効果的にできるからである。 
【００５９】
また、前記不審な行動を行った人物であるか否かの判定は、前記把握した人物の頭の動き、胴体の動き及び膝の動きのうち少なくとも１つの動作をさらに加味して、前記不審な行動を行った人物であるか否かの判定を行うことが好ましい。
万引きを行う時又は行った後は、商品に手を伸ばす際に頭や首を振って周囲を確認する行動、売り場で後方を確認する行動、又は、しゃがみこむ行動等の頭の動き、胴体の動き及び膝の動きが多い傾向にある。そのため、頭の動き、胴体の動き及び膝の動きのうち少なくとも１つの動作を加味することで、前記不審な行動を行った人物であるか否かの判定を、さらに効果的にできるからである。
【００６０】
（追跡手段）
本発明の万引き予防システム１は、図１に示すように、前記特定した不審人物を追跡する前記追跡手段５を備える。不審人物を追跡するができる。
【００６１】
ここで、追跡手段は、前記特定した不審人物が、店内を移動するに伴い、前記撮影手段に指示を与え、前記撮影手段によって該不審人物を撮影し、該不審人物がどこにいるかを把握することによって、該不審人物を撮影手段を使って追跡する手段のことである。
このため、追跡手段によって、該不審人物が店内を移動しても、見失うことなく、該不審人物を追跡できる。
該追跡手段の方法は、特に限定されないが、例えば、後述するように、撮影手段によって撮影された不審人物が、店内を移動するに伴い、隣接する撮影手段が該不審人物を撮影し、予め付与された番号を、次の別の撮影手段に受け渡しながら、該不審人物を追跡していく方法がある。また、撮影された不審人物が、店内を移動するに伴い、同一の撮影手段が、該不審人物撮影しながら、該不審人物を追跡していく方法もある。
また、追跡するために、該不審人物を把握し続ける必要がある。そのため、例えば、前記把握手段によって、該不審人物の歩容及び／又は着衣の特徴に基づいて該不審人物を把握し続ける。該不審人物の把握が高精度で行われるため、前記特定した不審人物を確実に把握できるため、該不審人物を見失うことがないからである。
【００６２】
前記追跡手段について、具体例を挙げて説明する。図４Ａに示すように、前記追跡手段は、店内に設置された監視カメラ２０ａ〜２０ｐに指示を与え、前記不審人物を撮影し、前記不審人物の店内の移動に追随して追跡する。
例えば、図４Ａ及び図４Ｂに示すように、前記不審人物が、周囲の様子をうかがいながら、Ａ３３、Ａ３２、Ａ２２、Ａ３２と通り一度曲がってから元に戻り、Ａ３３、Ａ３２及びＡ３１を通りレジに行く場合、初めは監視カメラ２０ｂが前記不審人物を撮影し、次に監視カメラ２０ｆが撮影し、その次に再び監視カメラ２０ｂが撮影する。これらの撮影によって、前記不審人物を把握し店内の移動を追跡することができる。
この場合、例えば、監視カメラ２０ｂが撮影した前記不審人物の歩容及び／又は着衣の特徴の情報と、前記不審人物に予め付与された番号とを、追跡手段の指示によって、次の監視カメラ２０ｆに受け渡すことによって、監視カメラ２０ｆが前記不審人物を追跡することができる。
【００６３】
（支払意志の確認）
本発明の万引き予防システム１は、図１に示すように、前記追跡した人物８ａが退店する前に、前記追跡した人物に対して支払意志を確認する７。該支払意志の確認７によって、支払がされれば万引きの発生を防止できることになり、万引きによる損害の発生を防ぐことができるからである。
前記追跡した人物は、万引きを行った可能性の高い不審な行動を行った人物である。例えば、店員又は警備員が、すべての商品の支払を済ませたかとの質問をすることで、万引きをした可能性のある商品の支払意志があるか確認し、支払を促すことができる。また、該質問及び該確認及び該支払の促しは、万引き予防システムが自動的に音声を発し、人間が関わらずに行うこともできる。
【００６４】
前記万引き予防システムは、前記追跡した人物がレジに来た時又は退店する時に、設定した場所に通知する通知手段をさらに備えることが好ましい。
前記追跡した人物がレジに来た時又は退店する時に、設定した場所に通知することで、店員が、どの人物が万引きを行った可能性が高いかを知ることができるため、前記追跡した人物に対して支払意思の確認が容易になるからである。
また、図１に示すように、レジ６で店員が前記支払意志の確認７をすることによって、万引きを行う可能性のある人物を引き止め、金銭の支払い促すことができる。万引きを行う可能性のある人物の中には、前記金銭の支払いを促されることで、万引きを諦める人物もいるため、店内で万引き犯を捕まえ警察への連絡する場合に比べ、警察への連絡及び調書の作成の手間と時間を少なくすることができる。
【００６５】
なお、通知手段は特に限定されないが、例えば、図４Ａに示すように、警備室又は防災センター１５に設置された無線送信機１６及びレジ６０ａ〜ｄの近くに設置された受信機１７ａ〜ｄ及び出口近くに設置された受信機１７ｅを用いることができる。
ここで、受信手段の数は、レジの数や店の広さ等で決まり、特に限定されるものでない。
【００６６】
また、前記通知手段は、前記追跡手段によって、前記追跡した人物が、どこのレジに入るかを特定し、該レジに通知する機能を、さらに有することが好ましい。レジの店員が、前記追跡した人物を容易に知ることができ、前記追跡した人物に対して支払意思の確認が容易になるからである。
【００６７】
（その他の手段）
さらに、前記万引き予防システムは、該システムによって抽出された、入店した人物の歩容、着衣、履物及び身に付けた時計若しくはアクセサリーの特徴と、前記撮影手段によって撮影したデータとに基づいて、前記人物が購入した商品と、手に取ったが購入しなかった商品と、前記人物の特徴との関係付けを行うマーケッティング手段を、さらに備えることが好ましい。該関係に基づいて、品揃え又は商品レイアウトをより効果的に行うことで販売を向上できるからである。
【００６８】
＜ソフトウエア＞
次に、本発明による「前記万引き予防システムを機能させるためのソフトウエア」について説明する。
本発明の万引き予防システムを機能させるためのソフトウエアは、電子計算機に組み込むことで、入店した人物を撮影する撮影手段と、前記入店した人物の歩容及び／又は着衣の特徴に基づいて該人物を把握し、前記把握した人物のうちから、前記撮影手段によって撮影したデータに基づいて、不審な行動を行った人物であるか否かを判定し、不審人物を特定し、該特定した人物を追跡し、該追跡した人物が退店する前に該追跡した人物に対して支払意志を確認する万引き予防システムを機能させることを特徴とする。
【００６９】
上記構成を具備するソフトウエアを電子計算機に組み込むことで、上述した本願発明に係る万引き予防システムを機能させることができる。
なお、前記ソフトウエアをインストールする具体的な方法としては、万引き予防システム製造において、付帯する電子計算機回路等に記録する方法や、該ソフトウエアを、媒体を用いてインストールする方法、又は、インターネット等でダウンロードによってインストール方法等がある。ここで、媒体には、例えば、DVD、CD、USBメモリーやハードディスク等があるが、特にこれらに限られない。
【産業上の利用可能性】
【００７０】
本発明によれば、ランニングコストの高騰を招くことなく、万引きを効果的に防止でき、プライバシー侵害の問題のおそれが無い万引き予防システムを提供することが可能となる。その結果、タグ貼り等のランニングコストがかからず、タグを外されるため万引き防止が不可能になるという問題のない、効果的な万引き防止を行うことが可能となり、産業上有用である。
【符号の説明】
【００７１】
１                                  万引き予防システム
２ａ、２ｂ、２ｃ、２ｄ              撮影手段
３                                  把握手段
４                                  特定手段
５                                  追跡手段
６、６０ａ、６０ｂ、６０ｃ、６０ｄ  レジ
７                                  支払意志の確認
８                                  入店した人物
８ａ                                不審人物として特定した人物
８ｂ、８ｃ                          不審人物でないと判断された人物
９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄ              商品棚
１２                                モニター
１３                                画像処理装置
１４                                ストレージ
１５                                警備員室又は防災センター  
１６                                無線送信機
１７ａ〜ｅ                          受信機
１８                                入口
１９                                出口
２０ａ〜２０ｐ                      監視カメラ
２１                                作業テーブル
３１                                撮影手段によって撮影した映像データ
３２                                人のシルエット
３３                                リサイズされた人物のフレーム画像
３４                                ＧＥＩ
３５ａ                              水平方向のＧＥＩ勾配画像
３５ｂ                              鉛直方向のＧＥＩ勾配画像
３６                                着衣の色彩の特徴
３７                                着衣の形状の特徴    
３８                                着衣の模様の特徴
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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