(57)【要約】【課題】人物の所定反応の検出結果を用いた表示制御の実行精度を向上させることができる表示制御装置、方法及びプログラムを提供する。【解決手段】人物を観測した観測データを取得する取得部１３と、観測データに基づいて、人物の属性を識別する識別部１５と、属性に応じた検出方法で、観測データから人物の所定反応の有無を検出する検出部１９と、検出結果に基づく表示制御を行う表示制御部２３と、を備える。【選択図】図１
2017054241.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人物を観測した観測データを取得する取得部と、
前記観測データに基づいて、前記人物の属性を識別する識別部と、
前記属性に応じた検出方法で、前記観測データから前記人物の所定反応の有無を検出する検出部と、
検出結果に基づく表示制御を行う表示制御部と、
を備える表示制御装置。
【請求項２】
前記属性は、性別、年齢、年代、人種、及び氏名の少なくともいずれかを含む請求項１に記載の表示制御装置。
【請求項３】
前記検出部は、属性毎に当該属性に応じた１以上の検出方法を対応付けて記憶する記憶部から、前記人物の属性に対応付けられた１以上の検出方法を取得し、当該１以上の検出方法で前記所定反応を検出する請求項１又は２に記載の表示制御装置。
【請求項４】
前記検出方法は、前記所定反応を示唆する表情変化、顔の動作、及び手の動作の少なくともいずれかを検出する請求項１〜３のいずれか１つに記載の表示制御装置。
【請求項５】
前記表示制御部は、前記所定反応が検出された場合、前記表示制御を行う請求項１〜４のいずれか１つに記載の表示制御装置。
【請求項６】
前記表示制御部は、表示画像を表示部に表示し、前記所定反応が検出された場合、前記表示画像を前記属性に基づく表示形態に変更して前記表示部に表示する請求項５に記載の表示制御装置。
【請求項７】
前記表示制御部は、第１表示画像を表示部に表示し、前記所定反応が検出された場合、第２表示画像を前記表示部に表示する請求項５に記載の表示制御装置。
【請求項８】
前記表示制御部は、前記第２表示画像を前記属性に基づく表示形態に変更して前記表示部に表示する請求項７に記載の表示制御装置。
【請求項９】
前記表示制御部は、表示部上で動画像を表示し、前記検出結果に基づく表示制御を行う請求項１〜４のいずれか１つに記載の表示制御装置。
【請求項１０】
前記観測データは、前記人物を撮像した撮像画像を含む請求項１〜９のいずれか１つに記載の表示制御装置。
【請求項１１】
前記観測データは、前記人物が発生した音声、及び前記人物の個人情報の少なくともいずれかを更に含む請求項１０に記載の表示制御装置。
【請求項１２】
人物を観測した観測データを取得する取得ステップと、
前記観測データに基づいて、前記人物の属性を識別する識別ステップと、
前記属性に応じた検出方法で、前記観測データから前記人物の所定反応の有無を検出する検出ステップと、
検出結果に基づく表示制御を行う表示制御ステップと、
を含む表示制御方法。
【請求項１３】
人物を観測した観測データを取得する取得ステップと、
前記観測データに基づいて、前記人物の属性を識別する識別ステップと、
前記属性に応じた検出方法で、前記観測データから前記人物の所定反応の有無を検出する検出ステップと、
検出結果に基づく表示制御を行う表示制御ステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、表示制御装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
動画等を見た人物がする笑顔などの所定反応を検出する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−２３９１５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述したような従来技術では、どのような人物の所定反応を検出する場合であっても画一的な検出方法を用いることになるが、所定反応を表す場合の動作が、全ての人物で共通であることは少ない。このため、上述したような従来技術では、検出対象の人物によっては、所定反応を正しく検出できないおそれがあり、所定反応の検出結果を利用するような技術への適用は難しい。
【０００５】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、人物の所定反応の検出結果を用いた表示制御の実行精度を向上させることができる表示制御装置、方法及び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】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の一態様にかかる表示制御装置は、取得部と、識別部と、検出部と、表示制御部と、を備える。取得部は、人物を観測した観測データを取得する。識別部は、前記観測データに基づいて、前記人物の属性を識別する。検出部は、前記属性に応じた検出方法で、前記観測データから前記人物の所定反応の有無を検出する。表示制御部は、検出結果に基づく表示制御を行う。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本実施形態の表示制御装置の例を示す構成図。
【図２】本実施形態の顔検出手法の例の説明図。
【図３】本実施形態の第１記憶部に記憶されている情報の例を示す図。
【図４】本実施形態の第１記憶部に記憶されている情報の例を示す図。
【図５】本実施形態の処理例を示すフローチャート。
【図６】本実施形態の表示制御装置の適用例を示す図。
【図７】本実施形態の表示制御装置の適用例を示す図。
【図８】本実施形態の表示制御装置の適用例を示す図。
【図９】本実施形態の表示制御装置の適用例を示す図。
【図１０】本実施形態の表示制御装置のハードウェア構成例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、添付図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。
【０００９】
図１は、本実施形態の表示制御装置１０の一例を示す構成図である。図１に示すように、表示制御装置１０は、入力部１１と、取得部１３と、識別部１５と、第１記憶部１７と、検出部１９と、第２記憶部２１と、表示制御部２３と、表示部２５と、を備える。
【００１０】
入力部１１は、例えば、動画像を撮像可能なビデオカメラや静止画を連続して撮像可能なカメラなどの撮像装置により実現できる。取得部１３、識別部１５、検出部１９、及び表示制御部２３は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）などの処理装置にプログラムを実行させること、即ち、ソフトウェアにより実現してもよいし、ＩＣ（Integrated  Circuit）などのハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェア及びハードウェアを併用して実現してもよい。第１記憶部１７及び第２記憶部２１は、例えば、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）、ＳＳＤ（Solid  State  Drive）、メモリカード、光ディスク、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、及びＲＡＭ（Random  Access  Memory）などの磁気的、光学的、又は電気的に記憶可能な記憶装置により実現できる。表示部２５は、例えば、ディスプレイなどの表示装置により実現できる。
【００１１】
入力部１１は、所定反応の検出対象の人物を観測した観測データを入力する。観測データは、所定反応の検出対象の人物を撮像した撮像画像を含む。また、観測データは、所定反応の検出対象の人物が発生した音声、及び当該人物の個人情報の少なくともいずれかを更に含んでいてもよい。個人情報は、例えば、性別、年齢、国籍、及び氏名などが挙げられるが、これらに限定されるものではない。
【００１２】
観測データが音声を含む場合、入力部１１を、撮像装置に加え、マイクなどの音声入力装置で実現してもよいし、音声入力も可能な（音声入力装置を備える）撮像装置で実現してもよい。
【００１３】
また、観測データが個人情報を含み、所定反応の検出対象の人物が所持するスマートフォン、タブレット端末、携帯電話、及びＩＣカードなどの記憶媒体に当該個人情報が記憶されている場合、入力部１１を、撮像装置に加え、近距離無線通信装置などの通信装置で実現し、当該記憶媒体から近距離無線通信で当該個人情報を取得するようにすればよい。
【００１４】
また、観測データが個人情報を含み、表示制御装置１０が備える記憶装置に当該個人情報が記憶されている場合、入力部１１を、撮像装置に加え、当該記憶装置で実現すればよい。
【００１５】
所定反応は、人物が行う反応であればどのような反応であってもよく、例えば、笑う、驚く、困る（困惑する）、しかめる、感心する、注視する、文字を読む、及び立ち去るなどが挙げられるが、これらに限定されるものではない。
【００１６】
取得部１３は、所定反応の検出対象の人物を観測した観測データを取得する。具体的には、取得部１３は、入力部１１から、所定反応の検出対象の人物の観測データを取得する。
【００１７】
識別部１５は、取得部１３により取得された観測データに基づいて、所定反応の検出対象の人物の属性を識別する。属性としては、性別、年齢、年代（子供、成人、老人などの年代によるカテゴリ含む）、人種、及び氏名の少なくともいずれかなどが挙げられる。
【００１８】
例えば、識別部１５が、観測データに含まれる撮像画像から所定反応の検出対象の人物の属性を識別する場合、図２に示すように、撮像画像３１から顔矩形３３を検出し、検出した顔矩形３３内の顔画像に基づいて、属性を識別する。
【００１９】
なお、顔矩形の検出は、例えば、Takeshi  Mita,  Toshimitsu  Kaneko,  Bjorn  Stenger,  Osamu  Hori:  “Discriminative  Feature  Co-Occurrence  Selection  for  Object  Detection”.  IEEE  Transaction  Pattern  Analysis  and  Machine  Intelligence  Volume  30,  Number  7,  July  2008,  pp.  1257-1269に開示された手法を用いればよい。
【００２０】
また、顔画像に基づく属性の識別は、例えば、Tomoki  Watanabe,  Satoshi  Ito,  Kentaro  Yoko:  “Co-occurrence  Histogram  of  Oriented  Gradients  for  Human  Detection”,  IPSJ  Transaction  on  Computer  Vision  and  Applications  Volume  2  March  2010,  pp.39-47（以下、「参考文献」と称する場合がある）に開示された手法を応用すればよい。なお、参考文献は、２クラス識別器を用いて、入力されたパターンが「人物」であるか「非人物」であるかを識別するものであるため、３種類以上を識別する場合には、２クラス識別器を２以上用いればよい。
【００２１】
例えば、属性が性別の場合、男性か女性かを識別できればよいため、「男性」であるか「女性」であるかを識別する２クラス識別器を用いて、顔矩形３３内の顔画像の人物が「男性」であるか「女性」であるかを識別すればよい。
【００２２】
また例えば、属性が年代であり、２０才未満、２０才以上かつ６０才未満、６０才以上の３カテゴリを識別するのであれば、「２０才未満」であるか「２０才以上」であるかを識別する２クラス識別器と、「６０才未満」であるか「６０才以上」であるかを識別する２クラス識別器と、を用いて、顔矩形３３内の顔画像の人物が「２０才未満」であるか、「２０才以上かつ６０才未満」であるか、「６０才以上」であるかを識別すればよい。
【００２３】
なお、属性が氏名である場合、顔画像に基づく属性の識別として、例えば、特開２００６−２２１４７９号公報に開示された顔認識による個人識別手法を用いればよい。
【００２４】
また例えば、観測データに個人情報が含まれる場合、識別部１５が、当該個人情報を用いて属性を識別してもよい。
【００２５】
第１記憶部１７は、属性毎に当該属性に応じた検出方法を対応付けて記憶する。これは、同一の所定反応であっても当該所定反応を表す動作が人物の属性に応じて異なることが多く、単一の検出方法では、所定反応を正しく検出できないためである。なお本実施形態では、動作には、顔や手など体の部位の動きだけでなく、表情変化も含まれる。
【００２６】
例えば、所定反応が笑うという反応である場合、子供であれば、大きな口を開け大声をあげるなどの動作で笑うという反応を表現し、大人であれば、口元が動く程度の表情変化で笑うという反応を表現する。また、欧米人であれば、目を見開いて手を叩くなどの動作で笑うという反応を表現し、アジア人に比べ笑う際の動作が大きくなる傾向にある。
【００２７】
このように、同一の反応であっても人物の属性に応じて当該反応を表現する動作は異なるため、本実施形態では、属性毎に、所定反応を表現する当該属性特有の動作を検出することで、当該所定反応を検出する検出方法を用意している。所定反応を表現する動作としては、例えば、所定反応を示唆する表情変化、顔の動作、及び手の動作の少なくともいずれかなどが挙げられるが、これらに限定されるものではない。
【００２８】
ここで、例えば、所定反応の有無を検出するアルゴリズムや検出器が属性毎に異なる場合には、属性に対応付けられている検出方法は、当該アルゴリズムや当該検出器そのものとなる。
【００２９】
また例えば、アルゴリズムや検出器そのものは属性によらず共通であるが、当該アルゴリズムや当該検出器で用いる辞書データが属性によって異なる場合には、属性に対応付けられている検出方法は、当該属性用の辞書データとなる。辞書データは、大量のサンプルデータを統計処理（学習）することで得られるトレーニングデータなどが挙げられる。
【００３０】
なお、第１記憶部１７は、図３に示すように、属性毎に当該属性に応じた１つの検出方法を対応付けて記憶してもよいし、図４に示すように、属性毎に当該属性に応じた１つ以上の検出方法を対応付けて記憶してもよい。
【００３１】
属性に１つ以上の検出方法を対応付ける例としては、所定反応の有無を単一の検出方法で検出できない場合が挙げられる。例えば、所定反応が笑うである場合、笑うには大笑いや微笑が含まれるが、単一の検出方法では、大笑いについては正しく検出できるが、微笑については正しく検出できないような場合には、大笑い用の検出方法と、微笑用の検出方法と、を属性に対応付ける。
【００３２】
但し、全ての属性で、大笑い用の検出方法と微笑用の検出方法とを対応付ける必要はなく、単一の検出方法では大笑い及び微笑の双方を正しく検出できない属性については、大笑い用の検出方法と微笑用の検出方法とを対応付け、単一の検出方法で大笑い及び微笑の双方を正しく検出できる属性については、笑い用の単一の検出方法を対応付ければよい。
【００３３】
また、属性に１つ以上の検出方法を対応付ける他の例としては、所定反応の有無を複数の検出方法で検出できる場合が挙げられる。例えば、所定反応が笑うである場合に、笑い用の検出方法が複数存在する場合などである。
【００３４】
検出部１９は、識別部１５により識別された属性に応じた検出方法で、取得部１３により取得された観測データから、検出対象の人物の所定反応の有無を検出する。具体的には、検出部１９は、第１記憶部１７から、識別部１５により識別された属性に対応付けられた１以上の検出方法を取得し、当該１以上の検出方法で、取得部１３により取得された観測データ（詳細には、撮像画像）から、検出対象の人物の所定反応の有無を検出する。
【００３５】
本実施形態では、第１記憶部１７に記憶されている検出方法が辞書データであり、検出部１９が、共通の検出器に第１記憶部１７から取得した辞書データを用いて、検出対象の人物の所定反応の有無を検出するものとする。また、検出部１９が用いる検出器の検出手法については、参考文献で説明したような２クラス識別器による検出手法とすることができる。
【００３６】
この場合、検出部１９の検出結果は、０〜１の間の値で表され、値が１に近いほど、検出対象の人物の所定反応を検出したという確度が高くなり、値が０に近いほど、検出対象の人物の所定反応を検出したという確度が低くなる。このため、検出部１９は、例えば、検出結果が閾値を超えれば、検出対象の人物の所定反応を検出し、検出結果が閾値未満であれば、検出対象の人物の所定反応を検出しなかったとなる。
【００３７】
なお、取得部１３により取得された観測データに音声が含まれる場合、検出部１９は、撮像画像を用いた検出対象の人物の所定反応の有無の検出、及び音声を用いた検出対象の人物の所定反応の有無の検出の少なくともいずれかを用いればよい。
【００３８】
例えば、所定反応が笑うという反応であり、属性が子供（例えば、年齢が２０才未満）であれば、撮像画像を用いた検出対象の人物の所定反応の有無の検出は、大きな口を開けるという動作を検出することによる笑いの有無の検出となり、音声を用いた検出対象の人物の所定反応の有無の検出は、大声をあげるという動作を検出することによる笑いの有無の検出となる。
【００３９】
例えば、検出部１９は、撮像画像を用いた検出対象の人物の所定反応の有無の検出結果と、音声を用いた検出対象の人物の所定反応の有無の検出結果と、を統合して、閾値処理し、検出対象の人物の所定反応の有無を判定してもよい。
【００４０】
また例えば、検出部１９は、撮像画像を用いた検出対象の人物の所定反応の有無の検出結果と、音声を用いた検出対象の人物の所定反応の有無の検出結果とを、それぞれ閾値処理し、双方の検出結果が閾値を超えた場合やいずれかの検出結果が閾値を超えた場合に、検出対象の人物の所定反応を検出したとしてもよい。
【００４１】
なお、検出部１９は、複数の検出方法を用いて検出対象の人物の所定反応の有無を検出した場合にも、観測データに音声が含まれる場合と同様の手法で、検出対象の人物の所定反応の検出有無を確定すればよい。
【００４２】
第２記憶部２１は、１以上の表示画像それぞれの画像データを記憶する。表示画像は動画像であっても静止画像であってもよい。
【００４３】
表示制御部２３は、検出部１９の検出結果に基づく表示制御を行う。
【００４４】
ここで、表示画像が動画像であり、表示制御部２３は、第２記憶部２１から動画像の画像データを取得し、当該画像データに基づいて動画像を表示部２５に表示（再生）しておく。この場合、所定反応の検出対象の人物は再生されている動画像を見ており、当該人物が当該動画像を見たうえで所定反応をしたか否かが検出部１９により検出される。そして表示制御部２３は、検出部１９の検出結果に基づく表示制御を行うようにしてもよい。
【００４５】
例えば、表示制御部２３は、検出部１９により所定反応（例えば、笑うという反応）が検出された場合、当該所定反応が検出された動画像の再生時刻や再生フレームを記録した旨の表示画像を生成し、動画像に重畳して表示部２５に表示してもよい。
【００４６】
また例えば、表示制御部２３は、検出部１９により所定反応（例えば、笑うという反応）が検出された場合、当該所定反応が検出された動画像の再生時刻や再生フレームを記録するか否かを問い合わせる表示画像を生成し、動画像に重畳して表示部２５に表示してもよい。
【００４７】
なお、上記の例では、表示制御部２３が生成する表示画像は静止画像を想定しているが、これに限定されるものではない。
【００４８】
また例えば、表示制御部２３は、検出部１９により所定反応（例えば、笑うという反応）が検出されなかった場合、動画像の表示（再生）を中止し、検出部１９により所定反応が検出された場合、動画像の表示（再生）を再開したり、継続したりしてもよい。このようにすれば、所定反応の検出対象の人物に、例えば、笑顔で動画像を見させることが可能となる。
【００４９】
また、表示制御部２３は、検出部１９により所定反応が検出された場合、表示部２５に対する表示制御を行うようにしてもよい。
【００５０】
例えば、表示制御部２３は、第２記憶部２１から表示画像の画像データを取得し、当該画像データに基づいて表示画像を表示部２５に表示しておく。この場合、所定反応の検出対象の人物は表示画像を見ており、当該人物が当該表示画像を見たうえで所定反応をしたか否かが検出部１９により検出される。そして表示制御部２３は、検出部１９により所定反応が検出された場合、表示部２５に表示している表示画像を検出部１９により検出された属性に基づく表示形態に変更して表示する。
【００５１】
ここで、第１表示画像が表示制御装置１０の使用手順や機能を説明する画像であり、所定反応が困惑するという反応であり、属性が人種であるとする。この場合、表示制御部２３は、検出部１９により困惑するという反応が検出されると、表示画像の言語を属性が示す人種の言語に変更して表示する。
【００５２】
このようにすれば、所定反応の検出対象の人物が表示画像中の文字の言語が分からず困惑した場合であっても、表示画像中の文字の言語を当該人物がより分かり易いと思われる言語に自動的に変更することができる。
【００５３】
また、第１表示画像が表示制御装置１０の使用手順や機能を説明する画像であり、所定反応が困惑するという反応であり、属性が年代であるとする。この場合、表示制御部２３は、検出部１９により困惑するという反応が検出され、年代が「子供」であると、表示画像の漢字をひらがなに変更して表示する。
【００５４】
このようにすれば、所定反応の検出対象の人物が表示画像中の漢字が分からず困惑した場合であっても、表示画像中の漢字を当該人物がより分かり易いと思われるひらがなに自動的に変更することができる。
【００５５】
また、第１表示画像が表示制御装置１０の使用手順や機能を説明する画像であり、所定反応が困惑するという反応であり、属性が年代であるとする。この場合、表示制御部２３は、検出部１９により困惑するという反応が検出され、年代が「老人」であると、表示画像の文字の大きさを拡大して表示する。
【００５６】
このようにすれば、所定反応の検出対象の人物が表示画像中の文字が見にくくて困惑した場合であっても、表示画像中の文字を当該人物が見やすいように自動的に拡大することができる。
【００５７】
また例えば、表示制御部２３は、第２記憶部２１から第１表示画像の画像データを取得し、当該画像データに基づいて第１表示画像を表示部２５に表示しておく。この場合、所定反応の検出対象の人物は第１表示画像を見ており、当該人物が当該第１表示画像を見たうえで所定反応をしたか否かが検出部１９により検出される。そして表示制御部２３は、検出部１９により所定反応が検出された場合、第２記憶部２１から第２表示画像の画像データを取得し、当該画像データに基づいて第２表示画像を表示部２５に表示する。
【００５８】
ここで、第１表示画像が表示制御装置１０の使用手順や機能を説明する画像であり、所定反応が困惑するという反応であり、第２表示画像が第１表示画像の説明を詳細化又は簡略化して説明する画像とする。このようにすれば、所定反応の検出対象の人物が第１表示画像の説明内容が分からず困惑した場合により分かり易い説明内容の第２表示画像を自動的に表示することができる。なお、第２表示画像は、第１表示画像の説明を詳細化又は簡略化した表示画像を表示するか問い合わせる画像としてもよい。
【００５９】
また、表示制御部２３は、第２表示画像を表示部２５に表示するだけでなく、上述したように、第２表示画像を検出部１９により検出された属性に基づく表示形態に変更して表示してもよい。
【００６０】
図５は、本実施形態の処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。
【００６１】
まず、取得部１３は、入力部１１から、所定反応の検出対象の人物の観測データを取得する（ステップＳ１０１）。
【００６２】
続いて、識別部１５は、取得部１３により取得された観測データに含まれる撮像画像に対する顔検出を行う（ステップＳ１０３）。顔検出により顔を検出できなかった場合（ステップＳ１０３でＮｏ）、処理は終了となる。
【００６３】
一方、顔検出により顔を検出できた場合、即ち、所定反応の検出対象の人物の顔を検出できた場合（ステップＳ１０３でＹｅｓ）、識別部１５は、検出した顔（顔画像）に基づいて、所定反応の検出対象の人物の属性を識別する（ステップＳ１０５）。
【００６４】
続いて、検出部１９は、第１記憶部１７から、識別部１５により識別された属性に対応付けられた１以上の検出方法を取得し、所定反応の検出方法を当該１以上の検出方法に決定する（ステップＳ１０７）。
【００６５】
続いて、検出部１９は、決定した１以上の検出方法で、検出対象の人物の所定反応の有無を検出する（ステップＳ１０９）。
【００６６】
続いて、表示制御部２３は、検出部１９の検出結果に基づく表示制御を行う（ステップＳ１１１）。
【００６７】
以上のように本実施形態によれば、所定反応の検出対象の人物の属性に応じた検出方法で当該所定反応の有無を検出するので、人物の所定反応の検出精度を向上させることができる。特に本実施形態によれば、人物の属性に応じて所定反応を表現する動作が異なるような場合であっても、人物に依存せずに、所定反応の有無を正しく検出することができるので、人物の所定反応の検出結果を用いた表示制御の実行精度も向上させることができる。
【００６８】
（適用例）
本実施形態で説明した表示制御装置１０の具体的な適用例について説明する。
【００６９】
本実施形態で説明した表示制御装置１０は、例えば、図６に示すような、タブレット端末やスマートフォンなどのスマートデバイス１００に適用できる。なお、図６に示す例では、入力部１１及び表示部２５は、表示制御装置１０に外付けされている。図６に示すように、表示制御装置１０をスマートデバイス１００に適用した場合、当該スマートデバイス１００を所持する人物１が所定反応の検出対象の人物となる。
【００７０】
また本実施形態で説明した表示制御装置１０は、例えば、図７に示すような、自動販売機２００に適用できる。なお、図７に示す例では、入力部１１及び表示部２５は、表示制御装置１０に外付けされている。図７に示すように、表示制御装置１０を自動販売機２００に適用した場合、自動販売機２００を利用する人物１が所定反応の検出対象の人物となる。なお、本実施形態で説明した表示制御装置１０は、自動販売機２００同様、切符などを自動販売する券売機にも適用できる。
【００７１】
また本実施形態で説明した表示制御装置１０は、例えば、図８及び図９に示すような、複合機（ＭＦＰ：Multifunction  Peripheral）、複写機、及び印刷装置などの画像形成装置３００に適用できる。図８は、本実施形態の画像形成装置３００の全体構成の模式図を示し、図９は、本実施形態の画像形成装置３００の入力部１１及び表示部２５の模式図を示す。なお、図８に示す例では、入力部１１及び表示部２５は、表示制御装置１０に外付けされている。図８に示すように、表示制御装置１０を画像形成装置３００に適用した場合、画像形成装置３００を利用する人物１が所定反応の検出対象の人物となる。
【００７２】
（ハードウェア構成）
図１０は、本実施形態の表示制御装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。図１０に示すように、本実施形態の表示制御装置１０は、ＣＰＵなどの制御装置９０１と、ＲＯＭやＲＡＭなどの主記憶装置９０２と、ＨＤＤやＳＳＤなどの補助記憶装置９０３と、ディスプレイなどの表示装置９０４と、ビデオカメラやマイクなどの入力装置９０５と、通信インタフェースなどの通信装置９０６と、を備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。
【００７３】
本実施形態の表示制御装置１０で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disk）、フレキシブルディスク（ＦＤ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供される。
【００７４】
また、本実施形態の表示制御装置１０で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、本実施形態の表示制御装置１０で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。また、本実施形態の表示制御装置１０で実行されるプログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するようにしてもよい。
【００７５】
本実施形態の表示制御装置１０で実行されるプログラムは、上述した各部をコンピュータ上で実現させるためのモジュール構成となっている。実際のハードウェアとしては、ＣＰＵがＲＯＭやＨＤＤなどからプログラムをＲＡＭ上に読み出して実行することにより、上記各部がコンピュータ上で実現されるようになっている。
【００７６】
本発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成することができる。例えば、上記実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせても良い。
【００７７】
例えば、実施形態のフローチャートにおける各ステップを、その性質に反しない限り、実行順序を変更し、複数同時に実施し、あるいは実施毎に異なった順序で実施してもよい。
【００７８】
以上のように、本実施形態によれば、人物の所定反応の検出結果を用いた表示制御の実行精度を向上させることができる。
【符号の説明】
【００７９】
１０  表示制御装置
１１  入力部
１３  取得部
１５  識別部
１７  第１記憶部
１９  検出部
２１  第２記憶部
２３  表示制御部
２５  表示部
【図１】
2017054241.tif 000003
【図２】
2017054241.tif 000004
【図３】
2017054241.tif 000005
【図４】
2017054241.tif 000006
【図５】
2017054241.tif 000007
【図６】
2017054241.tif 000008
【図７】
2017054241.tif 000009
【図８】
2017054241.tif 000010
【図９】
2017054241.tif 000011
【図１０】
2017054241.tif 000012