(57)【要約】【課題】監視カメラによって撮影した顧客の動きに基づいて、顧客の行動を判定する方法について、顧客の動きを観察し、顧客の例外行動の有無を、自動で且つ高精度に判定することを目的とする。【解決手段】  過去に撮影した顧客の動きを格納したデータベースから、過去に問題が起きなかった顧客である一般顧客の動きの時系列データを抽出し、該時系列データを蓄積した一般顧客ルールを作成し、さらに、前記顧客の動きのデータベースから、選択した範囲の顧客の動きの時系列データを抽出し、該時系列データを蓄積した選択顧客ルールを作成し、該選択顧客ルールから前記一般顧客ルールと重複する部分を除いた範囲を、例外顧客ルールとして認定する、例外顧客ルール認定工程と、その後、前記監視カメラによって実際の顧客の動きを撮影し、前記例外顧客ルール中の時系列データと一致するか否かを判断する、例外行動判定工程と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視カメラによって撮影した顧客の動きに基づいて、顧客の行動を判定する方法であって、
過去に撮影した顧客の動きを格納したデータベースから、過去に問題が起きなかった顧客である一般顧客の動きの時系列データを抽出し、該時系列データを蓄積した一般顧客ルールを作成し、さらに、前記顧客の動きのデータベースから、選択した範囲の顧客の動きの時系列データを抽出し、該時系列データを蓄積した選択顧客ルールを作成し、該選択顧客ルールから前記一般顧客ルールと重複する部分を除いた範囲を、例外顧客ルールとして認定する、例外顧客ルール認定工程と、
その後、前記監視カメラによって実際の顧客の動きを撮影し、撮影した顧客の動きの少なくとも一部が、前記例外顧客ルール中の顧客の動きの時系列データと一致するか否かを判断することで、例外行動の有無を判定する、例外行動判定工程と、
を備えることを特徴とする、例外行動顧客の判定方法。
【請求項２】
前記顧客の動きを、商業施設、駅又は公共交通機関の車内で撮影することを特徴とする、請求項１に記載の例外行動顧客の判定方法。
【請求項３】
前記顧客の動きの時系列データが、顧客の動線の時系列データであることを特徴とする、請求項１又は２に記載の例外行動顧客の判定方法。
【請求項４】
前記選択した範囲の顧客が、犯罪者、高齢者、子供又は外国人旅行客であることを特徴とする、請求項１〜３のいずれか１項に記載の例外行動顧客の判定方法。
【請求項５】
前記例外行動の有無の判定は、さらに、前記監視カメラによって撮影した実際の顧客の歩容、着衣の状態及び荷物の状態を加味して行うことを特徴とする、請求項１〜４のいずれか１項に記載の例外行動顧客の判定方法。
【請求項６】
前記一般顧客ルール及び前記選択顧客ルールは、その後に撮影した顧客の動きのデータに基づいて更新することを特徴とする、請求項１〜５のいずれか１項に記載の例外行動顧客の判定方法。
【請求項７】
監視カメラによって撮影した顧客の動きに基づいて、顧客の行動を判定する装置であって、
過去に撮影した顧客の動きを格納したデータベースから、過去に問題が起きなかった顧客である一般顧客の動きの時系列データを抽出し、該時系列データを蓄積した一般顧客ルールを作成し、さらに、前記顧客の動きのデータベースから、選択した範囲の顧客の動きの時系列データを抽出し、該時系列データを蓄積した選択顧客ルールを作成し、該選択顧客ルールから前記一般顧客ルールと重複する部分を除いた範囲を、例外顧客ルールとして認定する、例外顧客ルール認定手段と、
その後、前記監視カメラによって実際の顧客の動きを撮影し、撮影した顧客の動きの少なくとも一部が、前記例外顧客ルール中の顧客の動きの時系列データと一致するか否かを判断することで、例外行動の有無を判定する、例外行動判定手段と、
を備えることを特徴とする、例外行動顧客の判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、監視カメラによって撮影した顧客の動きのデータに基づいて、顧客の行動を判定する方法、特に、顧客の例外行動の有無を、自動で且つ高精度に判定できる方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
総務省の統計によると、日本は、2013年9月には、65歳以上の高齢者の総人口に占める割合が25％になり、4人に1人が高齢者となっている。
また、国土交通省の統計によると、2014年の訪日外国人旅行者数は、1341万人を記録し過去最高記録を更新している。
【０００３】
これらの事実に伴って、高齢者や外国人旅行者が、電車、駅、銀行やデパート等の施設、各種のイベント施設やスポーツ施設において、道に迷うこと、体調を崩して気分が悪くなること、迷惑になる行動を起こすこと等の、第三者の助けが必要になる事象が増加している。
また、近年、商業施設や鉄道での事件が報道されており、防犯や安全確保の観点から、不審者を監視するシステムが望まれている。
【０００４】
そのため、公共の施設において、人の動きを観察し、サポートが必要な状況を把握できる技術の開発が望まれている。
例えば、特許文献１には、撮像手段とセンサ手段とを一体化し、相互一体制御することにより、犯罪の行われる監視対象の物体の場所、位置の現場映像と、その犯行現場における摘発映像を撮像手段により確実に撮像し、その映像を現場に設ける画像表示管理装置に表示する防犯監視システムが開示されている。
また、特許文献２には、人物の顔の向き又は用途のプロファイルを判別要素に加えた推論をすることにより、不審者の判別を行うシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−２０８２８８号公報
【特許文献２】特開２００８−５２６８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１の技術では、予め監視対象を設定する必要があり、監視対象となっていない不特定多数の人間の動きから、サポートが必要な状況等の例外行動の有無を把握することはできなかった。
また、特許文献２の技術では、人物のプロファイルデータが過去の不審行動・条件と一致する場合のみに不審者と判別するため、データが少ない場合には十分に不審者を特定することができないという問題があった。
そのため、依然として、公共の施設において、顧客等の動きから、サポートが必要な状況等の例外行動の有無を判定し、把握できる技術の開発が望まれていた。
【０００７】
上記課題を鑑みて、本発明の目的は、顧客の動きを観察し、顧客の例外行動の有無を、自動で且つ高精度に判定できる、例外行動顧客の判定方法及び例外行動顧客の判定装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明者らは、上記課題を解決すべく鋭意研究を行った結果、過去に撮影した顧客の動きを格納したデータベースから、過去に問題が起きなかった顧客である一般顧客における動きの時系列データを抽出し、該時系列データを蓄積した一般顧客ルールを作成し、さらに、前記顧客の動きのデータベースから、選択した範囲の顧客の動きの時系列データを抽出し、該時系列データを蓄積した選択顧客ルールを作成し、この選択顧客ルールから、一般顧客ルールと重複する部分を除いたルール範囲を、例外顧客ルールと認定することによって、例外的な動きを行った顧客のみに適用される特定のルールを得ることができることを見出した。さらに、撮影した実際の顧客の動きが、過去の不審者等との動きと完全に一致しない場合であっても、上記例外顧客ルールを満たすか否かで、例外行動を判定できるため、従来の技術に比べて、多くの例外行動顧客を高精度に特定できることを見出し、本発明を完成するに至った。
【０００９】
本発明は、このような知見に基づきなされたもので、その要旨は以下の通りである。
（１）監視カメラによって撮影した顧客の動きに基づいて、顧客の行動を判定する方法であって、
過去に撮影した顧客の動きを格納したデータベースから、過去に問題が起きなかった顧客である一般顧客の動きの時系列データを抽出し、該時系列データを蓄積した一般顧客ルールを作成し、さらに、前記顧客の動きのデータベースから、選択した範囲の顧客の動きの時系列データを抽出し、該時系列データを蓄積した選択顧客ルールを作成し、該選択顧客ルールから前記一般顧客ルールと重複する部分を除いた範囲を、例外顧客ルールとして認定する、例外顧客ルール認定工程と、
その後、前記監視カメラによって実際の顧客の動きを撮影し、撮影した顧客の動きの少なくとも一部が、前記例外顧客ルール中の顧客の動きの時系列データと一致するか否かを判断することで、例外行動の有無を判定する、例外行動判定工程と、
を備えることを特徴とする、例外行動顧客の判定方法。
【００１０】
（２）前記顧客の動きを、商業施設、駅又は公共交通機関の車内で撮影することを特徴とする、上記（１）に記載の例外行動顧客の判定方法。
【００１１】
（３）前記顧客の動きの時系列データが、顧客の動線の時系列データであることを特徴とする、上記（１）又は（２）に記載の例外行動顧客の判定方法。
【００１２】
（４）前記選択した範囲の顧客が、犯罪者、高齢者、子供又は外国人旅行客であることを特徴とする、上記（１）〜（３）のいずれか１つに記載の例外行動顧客の判定方法。
【００１３】
（５）前記例外行動の有無の判定は、さらに、前記監視カメラによって撮影した実際の顧客の歩容、着衣の状態及び荷物の状態を加味して行うことを特徴とする、上記（１）〜（４）のいずれか１つに記載の例外行動顧客の判定方法。
【００１４】
（６）前記一般顧客ルール及び前記選択顧客ルールは、その後に撮影した実際の顧客の動きのデータに基づいて更新することを特徴とする、上記（１）〜（５）のいずれか１つに記載の例外行動顧客の判定方法。
【００１５】
（７）監視カメラによって撮影した顧客の動きに基づいて、顧客の行動を判定する装置であって、
上述した例外顧客ルールを認定する、例外顧客ルール認定手段と、
その後、上述した例外行動の有無を判定する、例外行動判定手段と、
を備えることを特徴とする、例外行動顧客の判定装置。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、顧客の動きを観察し、顧客の例外行動の有無を、自動で且つ高精度に判定できる、例外行動顧客の判定方法及び例外行動顧客の判定装置を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の例外行動顧客の判定方法における、一般顧客ルール、選択顧客ルール及び例外顧客ルールの関係を説明するための図である。
【図２】本発明の例外行動顧客の判定方法における、一般顧客の動きの時系列データ、及び、選択顧客ルールの動きの時系列データの一例を模式的に示した図である。
【図３】本発明の例外行動顧客の判定方法における、一般顧客の動きの時系列データ及び道に迷う顧客ルールの動きの時系列データから、例外顧客ルールの１つを作成する流れの一例を模式的に示した図である。
【図４】本発明の例外行動顧客の判定方法における、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。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明に従う例外行動顧客の判定方法及び例外行動顧客の判定装置について、必要に応じて図面を用いて説明する。
＜例外行動顧客の判定方法＞
本発明による例外行動顧客の判定方法は、監視カメラによって撮影した顧客の動きに基づいて、顧客の行動を判定する方法であって、後述するように、例外顧客ルール認定工程と、例外行動判定工程とを備える。
【００１９】
ここで、前記顧客の動きを撮影する監視カメラについては、顧客の動きや、歩容、着衣等の特徴を含めた姿を撮影できるものであれば特に限定はされない。顧客の動きを撮影する状況に応じ、例えば、監視カメラ、業務用及び民生用ビデオカメラ、一眼レフカメラ等を用いることができる。
【００２０】
なお、本発明による例外行動顧客の判定方法における顧客とは、監視カメラによって撮影された人間のうち、商業施設内の顧客や、駅の利用者等の、従業員を除く人間を意味している。
また、顧客の動きとは、前記顧客の動作（歩行、跳躍、走行、転倒、這いずり、転動、休止等の状態）や、動線、移動する方向などの、動きの全てを含むものである。
【００２１】
（例外顧客ルール認定工程）
本発明による例外行動顧客の判定方法は、過去に撮影した顧客の動きを格納したデータベースから、過去に問題が起きなかった顧客である一般顧客の動きの時系列データを抽出し、該時系列データを蓄積した一般顧客ルールを作成し、さらに、前記顧客の動きのデータベースから、選択した範囲の顧客の動きの時系列データを抽出し、該時系列データを蓄積した選択顧客ルールを作成し、該選択顧客ルールから前記一般顧客ルールと重複する部分を除いた範囲を、例外顧客ルールとして認定する、例外顧客ルール認定工程を備える。
【００２２】
ここで、図１は、上述した一般顧客ルール、選択顧客ルール及び例外顧客ルールの関係を示したものである。図１に示すように、前記選択顧客ルールから前記一般顧客ルールと重複する部分（領域Ａ）を除くことによって、前記例外顧客ルール（斜線部分）を得る。
そして、本発明では、この例外顧客ルール認定工程によって、例外的な動きを行った顧客のみに適用される特定のルール（例外顧客ルール）を得ることができる。
【００２３】
前記過去に撮影した顧客の動きを格納したデータベースとは、後述する例外行動判定工程に先立って、予め、監視カメラによって撮影した顧客の動きを含むデータを格納したデータベースのことである。
前記一般顧客ルールや前記選択顧客ルールを構成する顧客の動きの時系列データについては、このデータベースに格納した顧客の動きから抽出し、作成する。
【００２４】
前記一般顧客ルールとは、前記顧客の動きを格納したデータベースから、過去に問題が起きなかった顧客（一般顧客）の動きの時系列データを抽出し、蓄積することで構成したデータの集合体である。多くの一般顧客の動きの時系列データから構成することで、前記一般顧客ルールには、一般顧客の動きに関連する多種のルールが存在している。
【００２５】
ここで、前記顧客の動きの時系列データについて説明する。前記顧客の動きの時系列データは、例えば図２に示すような顧客の動線等の、顧客の動きの少なくとも一部を、時系列的に示したデータのことである。前記一般顧客の動きの時系列データは、動きを時系列的に示したデータであれば、顧客の動線に限られず、その他の動きの時系列データ（例えば、歩様の時系列データや、歩く速度の時系列データなど）を用いることもできる。ただし、前記選択顧客ルールから前記一般顧客ルールとの重複部分を除くことが容易であり、前記例外顧客ルールの認定をより確実に行えるという点からは、前記顧客の動きの時系列データとして、顧客の動線の時系列データを用いることが好ましい。
【００２６】
前記選択顧客ルールについては、前記顧客の動きを格納したデータベースから、例えば「高齢者の動きのルール」というように、任意に選択した範囲の（任意に選択したルールを有する）顧客（選択顧客）の動きの時系列データを蓄積することで構成されたデータの集合体である。多くの選択した範囲の顧客の動きの時系列データから構成することで、前記選択顧客ルールには、選択した範囲の顧客の動きに関連する多種のルールが存在している。なお、前記選択した範囲における「範囲」とは、エリアを示す物理的な範囲ではなく、データベース内の「ルール群」のことを意味する。
【００２７】
さらに、前記選択顧客ルールを設定するための、顧客の選択範囲については、特に限定はされず、例外顧客として認定する顧客の範囲に応じて適宜変更することができる。例えば、前記選択した範囲の顧客として、犯罪者、高齢者、子供、外国人旅行客等が挙げられる。また、選択範囲を前記データベースに格納された全ての顧客とすることもできる。全ての顧客を選択範囲とすることで、上述した一般顧客ルールと重複する部分を除いた場合に、一般的な動き以外の広い例外行動を把握することができる。
【００２８】
なお、前記選択顧客ルールの作成は、時系列データマイニングの手法によって作成することが好ましい。ここで、前記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。
監視カメラで撮影された顧客の動きのデータを、データマイニングにより解析することによって、選択した範囲の顧客と、その動きの時系列データとの相関関係を探し出すことができる。このため、高い確率で選択した範囲の顧客が引き起こす行動（例えば、高齢者のトラブル、万引き犯の場合の万引き、外国人旅行者の場合の迷子など）を探し出すことができる。
【００２９】
また、前記一般顧客ルール及び前記選択顧客ルールは、その後に撮影した顧客の動きのデータに基づいて更新することが好ましい。更新を行うことで、顧客の動きの時系列データが増えるため、より高精度に一般顧客ルール及び選択顧客ルールを作成できる。
【００３０】
そして、前記例外顧客ルール認定工程では、選択顧客ルールから前記一般顧客ルールと重複する部分を除いた範囲を、例外顧客ルールとして認定する。
得られた例外顧客ルールについては、例外的な動きを行った顧客のみに適用される特定のルールであり、後述する例外行動判定工程における例外行動の有無の判定に用いることで、判定精度を高めることができる。
【００３１】
前記例外顧客ルールの一部の認定の例について説明する。図３に示すように、選択顧客ルールを道に迷う顧客のルールとした場合、道に迷う顧客は、ある地点で、ｔ-4〜ｔ0の間、矢印で示す方向に進む時系列データを含む。一方、一般顧客ルールは、ある地点で、ｔ-3〜ｔ-1の間、矢印で示す方向に進む時系列データを含む。そして、道に迷う顧客のルール中の時系列データから、一般顧客ルール中の時系列データを除いた結果、ｔ-4〜ｔ-3の動線及びｔ-1〜ｔ0の動線が、例外顧客ルールの１つの時系列データとして得られる。
なお、図３では、説明の便宜のため、道に迷う顧客の動線及び一般顧客の動線を簡略化して示しているが、実際の動線は、図３に示した動線よりも長く複雑なものである。
【００３２】
このようにして得られた例外顧客の動きの時系列データの作成は、選択顧客ルール中の全ての時系列データ及び一般顧客ルール中の全ての時系列データについて行い、得られた結果を蓄積することによって、例外顧客ルールを作成する。
得られた例外顧客ルールは、選択顧客の動きの特徴を抜き出したものであるが、選択顧客ルールよりも縛りが少ないものとなる。例えば、図３に示すように、従来の手法では、対象となる顧客の動線が、ｔ-4〜ｔ0の間、矢印で示す方向に進む時系列データが一致しなければ道に迷う顧客の判定をできなかったが、本発明の方法では、ｔ-3〜ｔ-1の動線については限定されず、対象となる顧客の動線がｔ-4〜ｔ-3の動線及びｔ-1〜ｔ0の動線と一致する場合に道に迷う顧客の判定を行うことができる。
【００３３】
（例外行動判定工程）
本発明による例外行動顧客の判定方法は、前記例外顧客ルール認定工程の後、前記監視カメラによって実際の顧客の動きを撮影し、撮影した顧客の動きの少なくとも一部が、前記例外顧客ルール中の顧客の動きの時系列データと一致するか否かを判断することで、例外行動の有無を判定する、例外行動判定工程を備える。
この例外行動判定工程によって、実際に撮影した顧客の動きが例外行動に該当するか否かを高精度に把握することが可能となる。
【００３４】
前記例外行動の有無の判定は、撮影した顧客の動きの少なくとも一部が、上述した例外顧客ルール中の顧客の動きの時系列データと一致するか否かを判断することによって行われる。これは、具体的には、撮影した顧客の動きの中に、例外顧客ルール中に含まれる動きの時系列データと同じものを含んでいるかどうかということである。例えば図３で示した例外顧客ルールで考えると、撮影した顧客の動きの（動線）がｔ-4〜ｔ-3の動線及びｔ-1〜ｔ0の動線と一致する場合に、例外行動を行っているという判定を出す。なお、その場合、ｔ-3〜ｔ-1については、撮影した顧客がどのような動線をとっても構わない。
【００３５】
また、前記例外行動の有無の判定は、撮影した顧客の動きの少なくとも一部が、前記例外顧客ルール中の顧客の動きの時系列データと一致するか否かで判断しているが、顧客の選択範囲に応じて、一致する数の下限を設定することで、より高精度に判定を行うことができる。例えば、道に迷った旅行者等を選択範囲とした場合には、緊急性が低いことから、一致する数が多くなるまで、例外行動を行っているという判断をしないこともできるが、重大犯罪をした顧客を選択範囲とした場合には、未然に防ぐ必要性が高いため、少ない数の一致で例外行動の判定を行うこともできる。
【００３６】
さらに、前記例外行動の有無の判定は、さらに、前記監視カメラによって撮影した実際の顧客の歩容、着衣の状態及び荷物の状態を加味して行うことが好ましい。顧客の把握が容易になるため、より高精度に顧客の例外行動の判定を行えるからである。例えば、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が、歩容又は着衣を監視カメラから隠すことが難しいため、該人物の顔や動きがわかり難い状態でも顧客を把握できる。
【００３７】
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顧客の区別が可能となる。
また、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より好ましい。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。
【００３８】
さらに、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。なお、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挙げられ、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挙げられる。
さらにまた、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４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４（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４（ｂ））。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４（ｃ））。
【００４０】
なお、前記監視カメラによる、実際の顧客の動きの撮影は、特に限定はされないが、商業施設、駅又は公共交通機関の車内で行うことが好ましい。これらの場所は、人の出入りが多く、係員等の人間による監視では、例外行動顧客を十分に把握することが難しいため、本発明の例外行動顧客の判定方法による効果がより発揮される。
【００４１】
（その他）
また、本発明の例外行動顧客の判定方法では、さらに、例外行動判定を行った後、判定結果を出力する工程をさらに備えることが好ましい。監視者が、例外行動顧客の状況を把握できるようにするためである。
なお、前記出力の方法については、特に限定はされない。例えば、画面による出力、印刷による出力、音声による出力、光や熱を発生することによる出力等が挙げられる。
【００４２】
さらに、通信によって、前記判定された例外行動顧客の情報を外部へと出力することが好ましい。これによって、何らかの異常があった場合には迅速に外部（例えば、施設の従業員や警備会社等）へ通報できるためである。
なお、前記通信については、外部へと連絡できれば特に限定はされず、例えば、優先又は無線による電気通信、電話・電信による通信、インターネット・パソコンによる通信等が挙げられる。
【００４３】
＜例外行動顧客の判定装置＞
次に、本発明の例外行動顧客の判定装置について説明する。
本発明の判定装置は、監視カメラによって撮影した顧客の動きに基づいて、顧客の行動を判定する装置であって、過去に撮影した顧客の動きを格納したデータベースから、過去に問題が起きなかった顧客である一般顧客の動きの時系列データを抽出し、該時系列データを蓄積した一般顧客ルールを作成し、さらに、前記顧客の動きのデータベースから、選択した範囲の顧客の動きの時系列データを抽出し、該時系列データを蓄積した選択顧客ルールを作成し、該選択顧客ルールから前記一般顧客ルールと重複する部分を除いた範囲を、例外顧客ルールとして認定する、例外顧客ルール認定手段と、その後、前記監視カメラによって実際の顧客の動きを撮影し、撮影した顧客の動きの少なくとも一部が、前記例外顧客ルール中の顧客の動きの時系列データと一致するか否かを判断することで、例外行動の有無を判定する、例外行動判定手段と、を備えることを特徴とする。
上記構成によって、顧客の動きを観察し、顧客の例外行動の有無を、自動で且つ高精度に判定できる
【００４４】
なお、本発明の例外行動顧客の判定装置の具体的な構成については、上述した、例外行動顧客の判定方法の内容と同様である。
【００４５】
＜例外顧客ルール認定ソフトウェア＞
次に、例外顧客ルール認定ソフトウェアについて説明する。
本発明のソフトウェアは、計算機等に組み込むことで、過去に撮影した顧客の動きを格納したデータベースから、過去に問題が起きなかった顧客である一般顧客の動きの時系列データを抽出し、該時系列データを蓄積した一般顧客ルールを作成し、さらに、前記顧客の動きのデータベースから、選択した範囲の顧客の動きの時系列データを抽出し、該時系列データを蓄積した選択顧客ルールを作成し、該選択顧客ルールから前記一般顧客ルールと重複する部分を除いた範囲を例外顧客ルールとして認定する、例外顧客ルール認定手段を形成するものである。
【産業上の利用可能性】
【００４６】
本発明によれば、顧客の動きを観察し、顧客の例外行動の有無を、自動で且つ高精度に判定できる、例外行動顧客の判定方法及び例外行動顧客の判定装置を提供できる。
【符号の説明】
【００４７】
３１    監視カメラ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
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４】
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