(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
不特定の通行人に情報を提供する情報提供装置であって、
通行人の顔、半身または全身の画像情報を取得する撮像手段と、
前記取得した画像情報から顔の構成をパラメータ化し、特徴量として抽出する特徴量抽出手段と、
前記抽出した特徴量に基づいて当該通行人に提供すべき提供情報を決定する情報決定手段と、
前記決定した提供情報を前記通行人に向けて出力する情報出力手段と、
を備える情報提供装置において、
前記撮像手段で取得した画像情報から前記通行人の顔もしくは視線の向きを求め、前記通行人の顔もしくは視線が装置設置側を向いている場合に当該通行人に情報を提供することを特徴とする情報提供装置。
【請求項２】
不特定の通行人に情報を提供する情報提供装置であって、
通行人の顔、半身または全身の画像情報を取得する撮像手段と、
前記取得した画像情報から顔の構成をパラメータ化し、特徴量として抽出する特徴量抽出手段と、
前記抽出した特徴量に基づいて当該通行人に提供すべき提供情報を決定する情報決定手段と、
前記決定した提供情報を前記通行人に向けて出力する情報出力手段と、
を備える情報提供装置において、
前記撮像手段で取得した画像情報から前記通行人の移動速度を求め、前記通行人の移動速度が所定値以下の場合に当該通行人に情報を提供することを特徴とする情報提供装置。
【請求項３】
所定の時間間隔をあけて取得した複数の画像情報から前記通行人の移動速度を求める請求項２に記載の情報提供装置。
【請求項４】
同一の通行人を含む画像情報を所定数取得できた場合に、前記通行人の移動速度が前記所定値以下であるとする請求項３に記載の情報提供装置。
【請求項５】
前記情報決定手段は、
前記抽出した特徴量に基づいて当該通行人を所定のカテゴリに分類する分類手段と、
前記通行人の属するカテゴリに応じて前記提供すべき提供情報を選択する情報選択手段と、
を有する請求項１〜４のいずれかに記載の情報提供装置。
【請求項６】
前記カテゴリに対応して予め分類された複数種類の提供情報を記憶する提供情報記憶手段を備え、
前記情報選択手段は、前記通行人の属するカテゴリに対応する種類の提供情報を前記提供情報記憶手段から選択する請求項５に記載の情報提供装置。
【請求項７】
前記情報出力手段が出力する提供情報は、情報の内容の要旨を示す概略情報と、より詳しい内容の取得方法を示す参照情報とを含む請求項１〜６のいずれかに記載の情報提供装置。
【請求項８】
不特定の通行人に情報を提供する情報提供方法であって、
通行人の顔、半身または全身の画像情報を撮像手段によって取得するステップと、
前記取得した画像情報から顔の構成をパラメータ化し、特徴量として抽出するステップと、
前記抽出した特徴量に基づいて当該通行人に提供すべき提供情報を決定するステップと、
前記決定した提供情報を前記通行人に向けて出力するステップと、
を含む情報提供方法において、
前記撮像手段で取得した画像情報から前記通行人の顔もしくは視線の向きを求め、前記通行人の顔もしくは視線が装置設置側を向いている場合に当該通行人に情報を提供することを特徴とする情報提供方法。
【請求項９】
不特定の通行人に情報を提供する情報提供方法であって、
通行人の顔、半身または全身の画像情報を撮像手段によって取得するステップと、
前記取得した画像情報から顔の構成をパラメータ化し、特徴量として抽出するステップと、
前記抽出した特徴量に基づいて当該通行人に提供すべき提供情報を決定するステップと、
前記決定した提供情報を前記通行人に向けて出力するステップと、
を含む情報提供方法において、
前記撮像手段で取得した画像情報から前記通行人の移動速度を求め、前記通行人の移動速度が所定値以下の場合に当該通行人に情報を提供することを特徴とする情報提供方法。
【請求項１０】
所定の時間間隔をあけて取得した複数の画像情報から前記通行人の移動速度を求める請求項９に記載の情報提供方法。
【請求項１１】
同一の通行人を含む画像情報を所定数取得できた場合に、前記通行人の移動速度が前記所定値以下であるとする請求項１０に記載の情報提供方法。
【請求項１２】
前記提供すべき提供情報を決定するステップは、
前記抽出した特徴量に基づいて当該通行人を所定のカテゴリに分類するステップと、
前記通行人の属するカテゴリに応じて前記提供すべき提供情報を選択するステップと、を含む請求項８〜１１のいずれかに記載の情報提供方法。
【請求項１３】
前記提供すべき提供情報を選択するステップでは、
前記カテゴリに対応して予め分類された複数種類の提供情報を記憶する提供情報記憶手段から、前記通行人の属するカテゴリに対応する種類の提供情報を選択する請求項１２に記載の情報提供方法。
【請求項１４】
前記出力する提供情報は、情報の内容の要旨を示す概略情報と、より詳しい内容の取得方法を示す参照情報とを含む請求項８〜１３のいずれかに記載の情報提供方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、不特定の通行人に情報を提供する情報提供装置および情報提供方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の情報提供装置または情報提供方法は、不特定の者を対象にして情報提供を行うタイプのものと、特定の者を対象にして情報提供を行うタイプのものに大別することができる。
【０００３】
前者の例としては、店頭または街頭などに設置される電光掲示板・ディスプレイなどを有する情報提供装置が知られている。この種の装置は、主に通行人の興味をひいて顧客の拡大を図るために用いられ、たとえばお店の紹介やおすすめ商品の案内、新製品・新刊本などの情報を繰り返し表示する構成になっている。他の用途としては、施設内での案内表示をする目的などにも利用されている。
【０００４】
また、後者の例としては、インターネットや携帯電話を用いた情報提供サービスなどが知られている。たとえば、特開２００１−２０３８１１号公報では、携帯電話のユーザが自己のライフスタイルや嗜好に合った情報提供サービスを享受可能なシステムが提案されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、前者のタイプでは、不特定者を対象としている関係上、個々人の嗜好に合わせた情報を提供することはできない。また、通行人も受動的に情報提供を受けるだけなので、表示された情報に興味をひかれることは稀である。したがって、広告宣伝情報などを表示しても高い訴求効果は得られないという課題があった。
【０００６】
その点、後者のタイプでは特定者を対象としているため、個々人の嗜好に合わせた情報提供サービスを行うことができるという利点がある。しかしながら、この場合には個人情報の登録が必須となることから、ユーザの拡大が難しいという課題があった。すなわち、プライバシー保護の観点および個人情報の漏洩・流出・悪用などの危機感から、個人情報の登録に抵抗を感じる者は少なくなく、そのような者は当該情報提供サービスの利用そのものをためらってしまうケースが多いのである。
【０００７】
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、不特定の通行人に対しても、その者の嗜好に合った内容の情報を提供することができる情報提供装置および情報提供方法を実現することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明の情報提供装置は、不特定の通行人に情報を提供する情報提供装置であって、通行人の像情報を取得する像情報取得手段と、前記取得した像情報から、人の有する属性に係る特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記抽出した特徴量に基づいて当該通行人に提供すべき提供情報を決定する情報決定手段と、前記決定した提供情報を前記通行人に向けて出力する情報出力手段と、を備える構成を採用する。
【０００９】
この構成によれば、プライバシーにかかわる個人情報を取得することなしに不特定の通行人（の特徴量）からその者固有の属性を推定することができる。属性としては種々のものが採用でき、たとえば、性別、年齢層（年代）、人種、身長、体格、髪型、服装、歩き方、持ち物、一人で歩いているか複数人で連れ立っているかなどの属性が好適である。このような属性を知ることができれば、属性に基づきその者の嗜好やライフスタイルの傾向を推定することができ、さらには、その嗜好やライフスタイルの傾向に合った提供情報を決定することができる。したがって、不特定の通行人に対して、個人情報を取得することなく、その者の嗜好に合った内容の情報の提供が可能となる。
【００１０】
これにより、情報提供者にとっては効率的に訴求効果の高い情報提供ができるようになり、他方、通行人にとっては特段の手間をかけることなく、自分に有益な情報を取得することができるので、両者にとっての利益が大きい。
【００１１】
前記情報決定手段は、前記抽出した特徴量に基づいて当該通行人を所定のカテゴリに分類する分類手段と、前記通行人の属するカテゴリに応じて前記提供すべき提供情報を選択する情報選択手段と、を有することが好適である。
【００１２】
この構成によれば、プライバシーにかかわる個人情報を取得することなしに不特定の通行人を所定のカテゴリに分類することができる。分類のしかたとしては種々考えられるが、たとえば上記属性ごとに又は複数の属性の組み合わせなどで分類してもよい。このように通行人を分類すれば、そのカテゴリごとに嗜好やライフスタイルの傾向を容易に推定することができる（換言すれば、嗜好やライフスタイルの傾向などに基づいてカテゴリを設定すればよい）。そして、カテゴリに応じてその嗜好やライフスタイルの傾向に合った提供情報を選択することができる。したがって、不特定の通行人に対して、個人情報を取得することなく、その者の嗜好に合った内容の情報の提供が可能となる。
【００１３】
前記カテゴリに対応して予め分類された複数種類の提供情報を記憶する提供情報記憶手段を備え、前記情報選択手段は、前記通行人の属するカテゴリに対応する種類の提供情報を前記提供情報記憶手段から選択することが好適である。
【００１４】
上記のようにカテゴリごとに嗜好やライフスタイルの傾向を推定することができるので、カテゴリに対応して予め提供情報を分類し提供情報記憶手段に記憶させておけば、情報決定手段における情報決定処理が簡易になる。そうすると通行人の像情報を取得してから情報提供までに要する処理時間を短縮することができるので、移動中の通行人に対してもリアルタイムに最適な情報の提供が可能となる。なお、提供情報を分類する処理は自動で行ってもよいし、情報提供者（装置管理者）が手動で行ってもよい。
【００１５】
前記情報出力手段が出力する提供情報は、情報の内容の要旨を示す概略情報と、より詳しい内容の取得方法を示す参照情報とを含むことが好ましい。
【００１６】
概略情報を含めたことで、移動中の通行人に対しても瞬時に情報の内容の要旨を伝達することができる。したがって、出力した提供情報が通行人の注意をひく可能性が高くなる。また、概略情報によって興味をもった通行人は参照情報に基づいてより詳しい内容を取得することができるので、量的にも質的にも充実した内容の情報を提供することができる。したがって、高い訴求効果を得ることができる。
【００１７】
前記通行人の像情報を取得する像情報取得手段としては、通行人の顔、半身または全身を撮像して画像情報を取得するカメラなどの撮像手段を好適に用いることができる。また、通行人の顔、半身または全身の形状情報や凹凸情報を取得する赤外線センサ、距離センサなどの検知手段も好適に用いることができる。なお、像情報取得手段としては、ここで例示したものに限られず、人の有する属性に係る特徴量を抽出することのできる像情報を取得可能な手段であれば種々のものを好適に用いることができる。
【００１８】
前記情報出力手段としては、文字または画像で情報を出力する電光掲示板やディスプレイなどの表示手段、音声で情報を出力するスピーカなどの音声出力手段、通行人が所持する携帯電話や携帯情報端末などの移動体端末にデジタル情報を送信する送信手段、情報を紙媒体などに印字出力する印字手段、その他これに類する情報出力手段を好適に用いることができる。
【００１９】
前記通行人の移動速度を検知する移動速度検知手段を備え、前記検知した移動速度が所定値以下の場合のみ当該通行人に情報を提供する構成も好適である。比較的速い速度で移動する通行人は出力される情報にあまり興味をひかれないことが予想され、他方、比較的遅い速度で移動する通行人や立ち止まっている通行人は出力される情報を受け取る可能性が高いと考えられる。したがって、通行人の移動速度に基づいて通行人に情報を提供するか否かを決定すれば、効率的かつ訴求効果の高い情報提供が可能となる。
【００２０】
前記移動速度検知手段は、所定の時間間隔をあけて取得した複数の像情報に基づいて前記通行人の移動速度を算出することが好ましい。像情報取得手段で取得した像情報を用いて移動速度を検出するようにすれば、通行人の移動速度を測定するためのセンサなどを別途設ける必要がなくなるので、装置構成が簡易になり、低コスト化を図ることができる。
【００２１】
なお、上記本発明の情報提供装置は、単体構成の装置として実現することもできるし、端末とサーバの複数の情報処理装置で構成したシステムとして実現することもできる。たとえば、その一実施態様たる情報提供装置（システム）としては、不特定の通行人に情報を提供する情報提供装置であって、端末とサーバとを備えて構成され、前記端末は、通行人の像情報を取得する像情報取得手段と、前記取得した像情報を前記サーバに送信する像情報送信手段と、前記サーバから受信した提供情報を前記通行人に向けて出力する情報出力手段と、を備え、前記サーバは、前記端末から像情報を受信する像情報受信手段と、前記受信した像情報から、人の有する属性に係る特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記抽出した特徴量に基づいて当該通行人に提供すべき提供情報を決定する情報決定手段と、前記決定した提供情報を前記端末に送信する提供情報送信手段と、を備える構成が好適である。
【００２２】
また、本発明の情報提供方法は、不特定の通行人に情報を提供する情報提供方法であって、通行人の像情報を取得するステップと、前記取得した像情報から、人の有する属性に係る特徴量を抽出するステップと、前記抽出した特徴量に基づいて当該通行人に提供すべき提供情報を決定するステップと、前記決定した提供情報を前記通行人に向けて出力するステップと、を含むことを特徴とする。
【００２３】
前記提供すべき提供情報を決定するステップは、前記抽出した特徴量に基づいて当該通行人を所定のカテゴリに分類するステップと、前記通行人の属するカテゴリに応じて前記提供すべき提供情報を選択するステップと、を含むことが好適である。
【００２４】
前記提供すべき提供情報を選択するステップでは、前記カテゴリに対応して予め分類された複数種類の提供情報を記憶する提供情報記憶手段から、前記通行人の属するカテゴリに対応する種類の提供情報を選択することが好適である。
【００２５】
前記出力する提供情報は、情報の内容の要旨を示す概略情報と、より詳しい内容の取得方法を示す参照情報とを含むことが好ましい。
【００２６】
前記通行人の移動速度を検知するステップと、前記検知した移動速度が所定値以下の場合のみ当該通行人に情報を提供するステップと、を含むことも好適である。
【００２７】
【発明の実施の形態】
以下に図面を参照して、この発明の好適な実施の形態を例示的に説明する。
【００２８】
まず、図１を参照して、本発明の実施形態に係る情報提供装置１の概略構成を説明する。図１は、本発明の実施形態に係る情報提供装置１の概念図である。
【００２９】
同図に示すように、情報提供装置１は、通行人３の顔、半身、全身等の像情報を取得する像情報取得手段１００と、取得した像情報から人の有する属性に係る特徴量を抽出する特徴量抽出手段１０１と、抽出した特徴量に基づいて通行人３に提供すべき提供情報を決定する情報決定手段１０２と、決定した提供情報を通行人３に向けて出力する情報出力手段１０３とを備える。
【００３０】
この構成によれば、プライバシーにかかわる個人情報を取得することなしに不特定の通行人３（の特徴量）からその者固有の属性を推定し、その属性に基づきその者の嗜好やライフスタイルの傾向を推定することができる。つまり、情報決定手段１０２によって、特徴量から推定される嗜好やライフスタイルに合った提供情報を決定すれば、不特定の通行人３に対して、個人情報を取得することなく、その者の嗜好に合った内容の情報の提供が可能となる。
【００３１】
これにより、情報提供者にとっては効率的に訴求効果の高い情報提供ができるようになり、他方、通行人３にとっては特段の手間をかけることなく、自分に有益な情報を取得することができるので、両者にとっての利益が大きい。
【００３２】
では次に、上記情報提供装置１を具現化するための詳細な構成について説明する。
【００３３】
ここでは、本発明を、書店やコンビニエンスストアなどにおいて新刊雑誌に関する広告情報を提供するために用いられる情報提供装置に適用した一例について説明する。なお、本発明の適用範囲はこれに限られるものではなく、たとえば、店頭または街頭などに設置して、お店の紹介やおすすめ商品の案内、新製品の情報などの広告情報を提供するために用いられる装置、テーマパークやショッピングモールなどに設置して、施設内の案内情報を提供するために用いられる装置、その他不特定の通行人に対して情報提供サービスを行う装置に好適に適用することができる。
【００３４】
（第１の実施形態）
まず、図２および図３を参照して、本発明の第１の実施形態に係る情報提供装置のハードウェア構成について説明する。
【００３５】
図２は、本実施形態に係る情報提供装置１の内部構成を模式的に示すブロック図であり、図３は、同情報提供装置１の設置例を模式的に示す説明図である。
【００３６】
情報提供装置１は、概略、カメラ１１、ディスプレイ１２、通信部１３、メモリ部１４、ＣＰＵ１５、記憶部１６を有して構成される。これらの各構成要素は、バス２０を介して相互に接続されている。具体的には、パーソナルコンピュータなどの情報処理装置に、カメラ１１およびディスプレイ１２を接続することで構成可能である。
【００３７】
このような構成の情報提供装置１は、図３に示すような態様で設置される。図３は、書店の店内Ｉと通路Ｏとを上方からみた様子を表している。この例では、書店の店内Ｉに２台の情報提供装置１ａ，１ｂが設置されている。情報提供装置１ａは、上記通信部１３、メモリ部１４、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１５、記憶部１６を内蔵する情報処理装置１０ａに、カメラ１１ａおよびディスプレイ１２ａが接続された構成である。他方、情報提供装置１ｂは、同様の構成の情報処理装置１０ｂに、カメラ１１ｂおよびディスプレイ１２ｂが接続された構成である。
【００３８】
なお、以下の説明では、２台の情報提供装置１ａ，１ｂの両方に共通な構成または作用については、「ａ」，「ｂ」の符号を用いずに説明し、いずれかの装置に特有の構成または作用については、「ａ」または「ｂ」の符号を明示して説明することとする。
【００３９】
カメラ１１は、店外の通路Ｏを通行する通行人３（３ａ，３ｂ）の像情報を取得するための像情報取得手段である。カメラ１１は、通路Ｏに面したショーウィンドウ２内に設置され、その画角（図の一点鎖線）内に存在する通行人３の顔、半身または全身を撮像して画像情報を取得する。撮像して得た画像情報は情報処理装置１０に入力される。なお、カメラ１１としては、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラ、ビデオカメラ、デジタルカメラなど、通行人３を撮像しデジタルデータとして装置に取り込むことの可能な種々の撮像手段を用いることができる。
【００４０】
ディスプレイ１２は、ショーウィンドウ２に隣接して設置され、提供情報を通行人３に向けて出力するための情報出力手段である。ディスプレイ１２としては、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）、ＦＥＤ（Field Emission Display）、プロジェクタなど、文字または画像で情報を出力可能な種々の表示手段を好適に用いることができる。また、ディスプレイの代わりに電光掲示板などの表示手段を用いてもよい。
【００４１】
なお、本実施形態では、情報出力手段として表示手段（ディスプレイ１２）を用いた例を示しているが、表示手段の代わりに、音声で情報を出力するスピーカなどの音声出力手段、通行人が所持する携帯電話や携帯情報端末などの移動体端末にデジタル情報を送信する送信手段、情報を紙媒体などに印字出力する印字手段、その他これに類する情報出力手段を用いても構わない。
【００４２】
通信部１３は、インターネットやイントラネットなどのコンピュータネットワークを利用したデータ通信を制御するための通信手段であり、例えばネットワークアダプタ、ターミナルアダプタ、モデムなどが該当する。情報提供装置１は、通信部１３を介して、サーバや他の情報提供装置とデータの送受信を行うことができる。
【００４３】
メモリ部１４は、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの読み書き可能なメモリとＲＯＭ（Read Only Memory）などの読み出し専用のメモリとから構成される主記憶手段である。ＲＯＭには、情報処理装置１０のＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）などが格納されている。一方、ＲＡＭは、ＣＰＵ１５の実行対象となっているプログラムやデータを一時的に格納・保持するものであって、後述の処理を実行するプログラムの実行エリアとなる部位である。
【００４４】
ＣＰＵ１５は、記憶部１６に記憶されているデータ、カメラ１１から入力されたデータ若しくは通信部１３を介して受信したデータ、またはＲＯＭや記憶部１６に記憶されているプログラム若しくは通信部１３を介して受信したプログラムをＲＡＭに読み込み、この読み込んだ内容に基づいて演算処理などを行う演算手段である。また、ＣＰＵ１５は、この演算処理の結果に基づき、カメラ１１、ディスプレイ１２などのデバイスの制御を行う制御手段でもある。
【００４５】
記憶部１６は、メモリ部１４の記憶容量を補うための補助記憶手段である。例えば磁気ディスク装置（ハードディスク等）、光ディスク装置（ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−Ｒ／Ｗ，ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−ＲＡＭ等）、光磁気ディスク装置（ＭＯ等）、半導体ディスク装置（メモリカード等）などが該当する。記憶部１６には、当該装置の利用目的を達成するために必要なプログラム、すなわち後述する一連の処理を実行するために必要なプログラムが格納されている。オペレーションシステムやデバイスドライバなどの基本ソフトも記憶部１６に格納されている。また、記憶部１６には、属性カテゴリデータベース１７、顧客データベース１８および提供情報データベース１９などのデータベースが構築されている。これらのデータベースの詳しい説明は後述する。
【００４６】
次に、図４を参照して、情報提供装置１の機能構成について説明する。図４は、本実施形態に係る情報提供装置１の機能ブロック図である。
【００４７】
同図に示すように、情報提供装置１は、概略、特徴量抽出部３０および情報決定部３１などの機能ブロックを有している。
【００４８】
これらの機能ブロックは、記憶部１６に格納されたプログラムおよびデータがメモリ部１４に読み込まれＣＰＵ１５で処理されることで実現される。なお、これらの機能ブロックを実現するためのプログラムは、単一のプログラムで構成してもよいし、複数のモジュールプログラムを組み合わせて実現したものであっても構わない。
【００４９】
特徴量抽出部３０は、画像入力部３２、顔検出部３３および顔特徴抽出部３４の機能ブロックから構成されており、カメラ１１で取得した画像情報から、人の有する属性に係る特徴量を抽出する特徴量抽出手段として機能する。
【００５０】
人の分類のしかた、すなわち属性の選び方は種々のものが考えられるが、いずれを選択するかは、提供する情報の内容や情報提供の対象となるターゲット層などに応じて適宜決めればよい。たとえば、性別、年齢層、人種、身長、体格、髪型、服装などの属性に基づいて人を分類することが考えられる。本実施形態では、このうち性別と年齢層の２つの属性を用いることとする。
【００５１】
画像入力部３２は、カメラ１１で撮像して得た画像情報をデジタル処理可能な形式にて装置内に取り込む画像入力手段として機能する。たとえば、カメラ１１としてアナログ方式の撮像手段を用いた場合には、画像入力部３２でデジタル画像（以降、デジタル化された画像情報を「画像データ」と称する。）に変換する。あるいは、カメラ１１としてビデオカメラなどの動画の撮像手段を用いた場合には、画像入力部３２で１フレーム分の画像データを取り込む。
【００５２】
顔検出部３３は、画像データのなかから通行人の顔に相当するエリアを検出し、当該エリアを表す座標点などの情報（顔領域情報）を生成する顔領域検出手段として機能する。また、顔検出部３３は、顔領域における、眉・目・鼻・口などの顔を構成するパーツの位置などから顔の中心線を算出し、顔の向きを推定する機能、および目の部分における黒目領域と白目領域の割合などから視線の向きを推定する機能などを有してもよい。なお、このような機能は、たとえば「徘徊者保護支援システム, OMRON TECHNICS, Vol.39, No.2, pp.108-113, (1999)」にて開示されている技術を適用することで実現可能である。
【００５３】
顔特徴抽出部３４は、顔領域情報にて定まる顔領域画像データから上記属性に係る特徴量を抽出する顔特徴抽出手段として機能する。特徴量とは、たとえば眉・目・鼻・口などの顔を構成するパーツの大きさ・位置・相対配置や、顔の輪郭などをパラメータ化したものである。このような機能は、たとえば「Classifying Facial Attributes using a 2-D Gabor Wavelet Representation and Discriminant Analysis, Proceedings of the 4th International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition, pp.202-207, (2000)」や「Modeling the Process of Ageing in Face Images, Proceedings of the International Conference on Computer Vision, pp.131-136, (1999)」にて開示されている技術を適用することで実現可能である。
【００５４】
情報決定部３１は、カテゴリ分類部３５および情報選択部３６の機能ブロックから構成されており、特徴量抽出部３０で抽出した特徴量に基づいて通行人に提供すべき提供情報を決定する情報決定手段として機能する。
【００５５】
カテゴリ分類部３５は、特徴量抽出部３０で抽出した特徴量に基づいて通行人を所定のカテゴリに分類する分類手段として機能する。具体的には、予め属性カテゴリデータベース１７に格納されている属性カテゴリ情報を参照して、上記抽出した特徴量に係る通行人がどのカテゴリに属しているかを推定する。
【００５６】
属性カテゴリデータベース１７に格納されている属性カテゴリ情報は、図５に示すように、属性（性別、年齢層）、カテゴリおよびパラメータが互いに関連付けられたデータ構造となっている。
【００５７】
カテゴリ分類部３５は、抽出した特徴量を各カテゴリに係るパラメータと比較し、特徴量がどのカテゴリのパラメータに最も合致するかを演算する。
【００５８】
なお、図中のａ〜ｏ，Ａ〜Ｏは、パラメータを便宜的に表したものである。パラメータの持ち方としては、男女推定用パラメータ、年齢層推定用パラメータ、人種推定用パラメータなど、属性ごとにパラメータを持つ方法や、それらを組み合わせたカテゴリ推定用パラメータとして１つのパラメータを持つ方法など、種々の方法を採用できる。また、各パラメータは、１つまたは複数の数値若しくは数値範囲から構成されるものである。
【００５９】
一例を挙げれば、年齢層推定用パラメータとして、０．０〜０．２は１５歳未満、０．２〜０．４は１５〜２５歳、０．４〜０．６は２５〜４０歳、０．６〜０．８は４０〜６０歳、０．８〜１．０は６０歳以上となるように、０．０〜１．０の数値範囲で正規化されたパラメータを採用する。このとき、カテゴリ分類部３５は、抽出した特徴量のうち年齢層に係る特徴量の値が、いずれの数値範囲に含まれるか調べる。たとえば「０．１２」であった場合には、「１５歳未満」に該当すると判定する。そして、他のパラメータについても同様に判定処理を行い、最終的に、抽出した特徴量に係る通行人がいずれのカテゴリに属するかを決定するのである。
【００６０】
情報選択部３６は、通行人の属するカテゴリに応じて提供すべき提供情報を選択する情報選択手段として機能する。具体的には、情報選択部３６は、通行人の属するカテゴリをキーとして、提供情報記憶手段たる提供情報データベース１９から当該カテゴリに対応する種類の提供情報を選択する。
【００６１】
提供情報データベース１９には、各カテゴリに対応して予め分類された複数種類の提供情報が格納されている。図６は、そのデータ構造の一例を表形式で表したものである。図中、各列は性別に基づく分類を、各行は年齢層に基づく分類を表し、行と列が交差する各セルに各カテゴリに対応した提供情報が表されている。たとえば、「女子学生層」というカテゴリに対応する提供情報は、「ファッションＡ（３／１０号）」，「ヘアーＨ（３／１０月号）」，「インテリアＭ（隔週）」の３つの雑誌に関する情報である。なお、雑誌の分類は、出版社側の想定する読者層に対応して設定する。
【００６２】
カテゴリ分類部３５と情報選択部３６は、それぞれ通行人の属するカテゴリとそのカテゴリに対応して選択された提供情報を、顧客データとして顧客データベース１８に格納する。このとき、画像データを取得した日時やこの装置が設置されている店鋪名などを一緒に格納する。このようにして蓄積される顧客データは、店側の有益なマーケティング情報として活用することができる。
【００６３】
次に、図３および図７〜図９を参照して、上記構成の情報提供装置１に係る情報提供方法の一具体例を説明する。
【００６４】
図７〜図９は、情報提供装置１の処理の流れを示すフローチャートであり、図７は特徴量抽出処理を、図８はカテゴリ分類処理を、図９は情報選択処理を示す。また、図３は、２人の通行人３ａ，３ｂがショーウィンドウ２の前方を通行している状態を示している。通行人３ａ，３ｂは図中の矢印方向に移動していて、通行人３ａはカメラ１１ａの画角内に、通行人３ｂはカメラ１１ｂの画角内にさしかかったところである。ここで、通行人３ａは４０代の女性、通行人３ｂは２０代の男性であるとする。
【００６５】
情報提供装置１ａ（１ｂ）が起動されると、ＣＰＵ１５は、記憶部１６に格納されたプログラムおよびデータをメモリ部１４に読み込んで、特徴量抽出処理を開始する。なお、カテゴリ分類処理は特徴量抽出処理が正常終了した場合に続けて実行され、情報選択処理はカテゴリ分類処理が正常終了した場合に続けて実行されるものである。
【００６６】
特徴量抽出処理がスタートすると、まず、カメラ１１ａ（１１ｂ）が撮像を行い、通行人３ａ（３ｂ）の画像情報を取得する（ステップＳ１００）。この画像情報は、画像入力部３２によりデジタル画像データとして情報処理装置１０ａ（１０ｂ）内に取り込まれる（ステップＳ１０１）。
【００６７】
続いて、顔検出部３３は、画像データから顔に相当するエリアを検出して、顔領域情報を生成する（ステップＳ１０２）。このとき、顔の向きや視線方向を推定してもよい。ここで、顔領域情報の生成に失敗した場合（画像中に通行人が存在しなかった場合など）や、通行人がショーウィンドウ２の方向を向いていないと判断した場合には、顔部分の検出に失敗したものとみなす。顔部分の検出に失敗した場合には、現在の画像データの処理は中止し、ステップＳ１００に戻って新たな画像情報を取得する（ステップＳ１０３）。
【００６８】
顔部分の検出に成功した場合には、顔特徴抽出部３４が、顔領域画像データから特徴量を抽出し（ステップＳ１０４）、その特徴量を記憶部１６に保存する（ステップＳ１０５）。保存された特徴量は、次工程のカテゴリ分類処理に用いられる他、記憶部１６に設けられた人物特徴情報データベース（図示せず）に蓄積される。このように蓄積された特徴量データは、顔の特徴量の傾向やばらつきなどを把握するためのサンプルデータ、顔検出および顔特徴抽出の精度を向上させるための学習用データなどに活用される。
【００６９】
次に、カテゴリ分類部３５が起動し、カテゴリ分類処理を開始する。カテゴリ分類部３５は、記憶部１６からステップＳ１０４で抽出した特徴量を読み込む（ステップＳ１１０）とともに、属性カテゴリデータベース１７から属性カテゴリ情報を読み込む（ステップＳ１１１）。そして、特徴量と各カテゴリに係るパラメータを比較することで、カテゴリを推定する（ステップＳ１１２）。
【００７０】
情報提供装置１ａの場合には、通行人３ａの特徴量はパラメータ「ｊ，ｋ，ｌ」に最も合致すると判断され、性別は「女性」、年齢層は「４０〜６０歳」、カテゴリは「中年主婦層」であると分類される。一方、情報提供装置１ｂの場合には、通行人３ｂの特徴量はパラメータ「Ｄ，Ｅ，Ｆ」に最も合致すると判断され、性別は「男性」、年齢層は「１５〜２５歳」、カテゴリは「学生層」であると分類される。
【００７１】
カテゴリ分類部３５は、通行人３ａ，３ｂの属するカテゴリを顧客データベース１８に格納して（ステップＳ１１３）、処理を終了する。
【００７２】
次に、情報選択部３６が起動し、情報選択処理を開始する。情報選択部３６は、顧客データベース１８からステップＳ１１２で推定されたカテゴリを読み込み（ステップＳ１２０）、このカテゴリをキーとして提供情報データベース１９から提供すべき提供情報を選択する（ステップＳ１２１）。
【００７３】
情報提供装置１ａの場合には、通行人３ａの属するカテゴリは「中年主婦層」なので、提供情報として「料理Ｂ（４月号）」，「健康Ａ（４月号）」，「女性Ｃ（毎週月）」の３つの雑誌名に関する情報が選択される。一方、情報提供装置１ｂの場合には、通行人３ｂの属するカテゴリは「学生層」なので、提供情報として「ファッションＭ（４月号）」，「スポーツＳ（４月号）」，「コミックＢ（毎週月）」の３つの雑誌に関する情報が選択される。
【００７４】
このようにして決定した提供情報をディスプレイ１２に表示することで、通行人３ａ，３ｂに向けて提供情報の出力を行う（ステップＳ１２２）。図１０は、ディスプレイ１２ａの表示例、図１１は、ディスプレイ１２ｂの表示例を示す。ディスプレイ１２ａには、「本日の発売雑誌情報」として「料理Ｂ（４月号）」，「健康Ａ（４月号）」，「女性Ｃ（毎週月）」の３つの雑誌名が表示される。一方、ディスプレイ１２ｂには、「本日の発売雑誌情報」として「ファッションＭ（４月号）」，「スポーツＳ（４月号）」，「コミックＢ（毎週月）」の３つの雑誌名が表示される。
【００７５】
ここでは雑誌の具体的な内容までは表示せずに、情報の内容の要旨を示す概略情報４０として雑誌名のみを表示する（雑誌名と併せて特集ページの見出しなどの概略情報を表示してもよい）。そして、より詳しい内容の取得方法を示す参照情報４１として、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）「http://www.xxx.net」や（図１０）、店内での販売場所（図１１）などを表示する。雑誌名をみて興味をひかれた通行人３ａ，３ｂは、携帯電話や携帯情報端末などから上記ＵＲＬのホームページにアクセスすることで、雑誌の目次や紹介記事などの詳しい情報を取得することができるし、販売場所に足を運んだり店員に尋ねたりすることで雑誌の詳細を知ることができる。
【００７６】
以上で、情報提供処理は完了する。
【００７７】
以上述べた本実施形態の構成によれば、カメラ１１で取得した顔画像情報から特徴量を抽出し、その特徴量に基づいて通行人の属性を自動的に推定するので、プライバシーにかかわる個人情報を取得することなしに不特定の通行人を所定のカテゴリに分類することができる。そして、通行人を、性別および年齢層の２つの属性により、女子若年層、女子学生層、主婦・会社員層、中年主婦層、女性高齢者層、若年層、学生層、ビジネスマン層、中年男性層、男性高齢者層の１０個のカテゴリに分類したので、そのカテゴリごとに嗜好やライフスタイルの傾向を推定することができ、カテゴリに応じてその嗜好やライフスタイルの傾向に合った提供情報を選択することができる。したがって、不特定の通行人に対して、個人情報を取得することなく、その者の嗜好に合った内容の情報の提供が可能となる。
【００７８】
これにより、情報提供者にとっては効率的に訴求効果の高い情報提供ができるようになり、他方、通行人にとっては店内に入ったり情報検索を自ら行うという手間をかけることなく、自分に有益な情報を取得することができるので、両者にとっての利益が大きい。
【００７９】
また、通行人の顔の向きや視線方向を推定し、ショーウィンドウ２（装置設置側）の方向を向いていると判断した場合に情報提供を行うこととすれば、出力した提供情報が通行人の目にとまり興味をひく可能性が高まるので、より効率的な情報提供が可能となる。
【００８０】
また、カテゴリに対応して予め提供情報を分類し提供情報データベース１９に記憶しておき、そこからカテゴリをキーとして提供すべき提供情報を選択することとしたので、情報決定処理が簡易になる。そうすると通行人の画像情報を取得してから情報提供までに要する処理時間を短縮することができるので、移動中の通行人に対してもリアルタイムに最適な情報の提供が可能となる。
【００８１】
また、ディスプレイ１２に雑誌名などの概略情報４０を表示したことで、移動中の通行人に対しても瞬時に情報の内容の要旨を伝達することができる。したがって、出力した提供情報が通行人の注意をひく可能性が高くなる。また、概略情報４０に併せてＵＲＬなどの参照情報４１を表示したことで、雑誌名によって興味をもった通行人はＵＲＬに基づいてより詳しい内容を取得することができるので、量的にも質的にも充実した内容の情報を提供することができる。したがって、高い訴求効果を得ることができる。
【００８２】
さらに、通行人の属するカテゴリ、そのカテゴリに対応して選択した提供情報、画像データの取得日時などを顧客データとして自動的に蓄積するので、人件費をかけずにマーケティング調査が可能である。また、この顧客データに基づいて、カテゴリの数や分け方などを変更したり、提供情報の内容を更新したりすれば、より通行人の嗜好に合った内容の情報提供が可能となる。
【００８３】
（第２の実施形態）
図１２には、本発明の第２の実施形態が示されている。上記第１の実施形態では、単体構成の情報提供装置を示したが、本実施形態では、カメラおよびディスプレイを備える端末と、特微量抽出処理や情報決定処理を受け持つサーバとで構成した情報提供装置たる情報提供システムを示す。
【００８４】
その他の構成および作用については第１の実施の形態と同一なので、同一の構成部分については同一の符号を用いて、その説明は省略する。
【００８５】
図１２は、本実施形態に係る情報提供システム４のシステム構成図である。
【００８６】
同図に示すように、情報提供システム４は、端末５とサーバ６とをインターネットなどのコンピュータネットワーク７を介して接続することで構成される。
【００８７】
端末５は、パーソナルコンピュータなどの情報処理装置１０にカメラ１１とディスプレイ１２を接続した構成である。情報処理装置１０は、第１の実施形態の図４に示した画像入力部３２の機能の他、取得した画像データをサーバ６に送信する機能、サーバ６から提供情報を受信する機能、および受信した提供情報をディスプレイ１２に出力する機能を有する。
【００８８】
一方、サーバ６は、１台または複数台のパーソナルコンピュータ、ワークステーションまたはホストコンピュータなどの情報処理装置によって構成され、属性カテゴリデータベース１７、顧客データベース１８および提供情報データベース１９を備えている。サーバ６は、第１の実施形態の図４に示した顔検出部３３、顔特徴抽出部３４、カテゴリ分類部３５および情報選択部３６の機能の他、端末５から画像データを受信する機能、および決定した提供情報を端末５に送信する機能を有する。
【００８９】
上記構成の情報提供システム４では、店頭などに設置された端末５のカメラ１１で取り込まれた画像情報は、コンピュータネットワーク７を通じてサーバ６に送信される。そして、サーバ６にて通行人の特微量抽出処理ならびに提供情報決定処理が行われ、提供情報はコンピュータネットワーク７を通じて端末５に送信される。端末５では受信した提供情報をディスプレイ１２に表示し、通行人に向けて提供情報を出力する。
【００９０】
以上述べた本実施形態の構成によっても、上記第１の実施形態と同様の効果を奏することができる。
【００９１】
さらに本実施形態では、端末５とサーバ６に機能を切り分けたので、１つのサーバに対して複数の端末を設置する構成が可能となる。この構成によれば、提供情報が一元的に管理されるので、提供情報の更新などが容易となる。また、複数の端末からの顧客データがサーバに蓄積されるので、マーケティング情報としての価値が増大する。さらに、端末の設備コストが低く抑えられるので、当該装置の導入が促進される。
【００９２】
逆に、１つの端末が複数のサーバに対して画像データを送信し、複数のサーバから提供情報を取得する構成も可能となる。サーバごとに提供情報データベース１９のコンテンツを変えておけば、端末利用者は、目的や用途に応じて利用するサーバを選択することで、種々のコンテンツの提供情報を取得することが可能となる。
【００９３】
（第３の実施形態）
図１３には、本発明の第３の実施形態が示されている。図１３は、本実施形態に係る情報提供装置の情報提供処理のうち、移動速度検出処理および特徴量検出処理の流れを示すフローチャートである。
【００９４】
本実施形態の情報提供装置は、通行人の移動速度を検知する移動速度検知手段を有する。その他の構成および作用については第１の実施の形態と同一なので、同一の構成部分については同一の符号を用いて、その説明は省略する。
【００９５】
本実施形態では、図４における特徴量抽出部３０のなかに移動速度検知手段として機能する移動速度検知部をさらに設ける（図示せず）。移動速度検知部は、所定の時間間隔（コンマ数秒〜数秒）をあけてカメラ１１で撮像して得た複数の画像情報（時系列画像）に基づき、通行人の移動速度を算出する。その具体的な方法を、図１３のフローチャートを参照して説明する。
【００９６】
特徴量抽出処理がスタートすると、まず、移動速度検知部が枚数カウンタを０にリセットする（ステップＳ１３０）。そして、カメラ１１が撮像を行い、通行人３の画像情報を取得する（ステップＳ１３１）。この画像情報は、画像入力部３２によりデジタル画像データとして情報処理装置１０内に取り込まれる（ステップＳ１３２）。
【００９７】
続いて、顔検出部３３は、画像データから顔に相当するエリアを検出して、顔領域情報を生成する（ステップＳ１３３）。このとき、移動速度検知部は、枚数カウンタが１以上のときには、検出した顔が前回処理した画像データに含まれていた顔と同一の通行人のものかどうかの判断を行う。この処理は、さほど厳密に行う必要はなく、顔領域画像データ同士を比較し、類似度が所定のしきい値を超えているかどうかで判断すれば足りる。また、顔の向きなどから通行人の移動方向を推定することが可能なので、検出された顔領域の位置の推移に基づいて同一通行人か否かを判断してもよい。
【００９８】
ここで、顔領域情報の生成に失敗した場合（画像中に通行人が存在しなかった場合など）や、顔領域情報の生成に成功した場合であっても同一の通行人のものではなかった場合には、顔部分の検出に失敗したものとみなす。顔部分の検出に失敗した場合には、現在の処理は中止し、ステップＳ１３０に戻って新たな処理を開始する（ステップＳ１３４）。
【００９９】
一方、ステップＳ１３４において顔部分の検出に成功した場合には、移動速度検知部は枚数カウンタに１をプラスし（ステップＳ１３５）、枚数カウンタのカウント値が所定枚数に達したか否かを判断する（ステップＳ１３６）。所定枚数に達していない場合には、ステップＳ１３１〜Ｓ１３５の処理を繰り返し、所定枚数に達した場合には、当該通行人の顔の特徴量を抽出する処理に移行する（ステップＳ１０４）。以降の処理は上記第１の実施形態のものと同様である。
【０１００】
上述した移動速度検知部による処理は次のような意味を持つ。すなわち、同一の通行人が所定枚数の時系列画像に含まれているかどうかを調べることは、それらの画像を撮像した間、当該通行人がカメラ１１の画角内に存在していたか、換言すれば、当該通行人の移動速度が所定値よりも遅いかを検知していることに相当する。
【０１０１】
そして、移動速度が所定値以下の場合（所定枚数取得できた場合）には、ステップＳ１０４の処理を続行することで、当該通行人に情報を提供することとし、逆に移動速度が所定値よりも早い場合（所定枚数取得できなかった場合）には、処理を中止してステップＳ１３０に戻ることで、当該通行人への情報提供を行わないのである。
【０１０２】
比較的速い速度で移動する通行人は出力される情報にあまり興味をひかれないことが予想され、他方、比較的遅い速度で移動する通行人や立ち止まっている通行人は出力される情報を受け取る可能性が高いと考えられる。したがって、本実施形態のごとく通行人の移動速度に基づいて通行人に情報を提供するか否かを決定すれば、効率的かつ訴求効果の高い情報提供が可能となる。
【０１０３】
また、本実施形態の構成にあっても、上記第１の実施形態と同様の効果を奏することができることはいうまでもない。
【０１０４】
さらに、本実施形態では、複数の画像情報に基づいて通行人の移動速度を算出する構成にしたことで、通行人の移動速度を測定するためのセンサなどを別途設ける必要をなくした。これにより、装置構成が簡易になり、低コスト化を図ることができる。
【０１０５】
なお、装置構成は複雑になるものの、通行人の移動速度を測定するためのセンサなどを別途設ける構成を採用しても構わない。この場合も、通行人の移動速度に基づいて情報を提供するか否かを決定する制御は可能であり、効率的かつ訴求効果の高い情報提供ができるという効果を奏することができるからである。
【０１０６】
また、本実施形態では、同一通行人に係る画像データが所定枚数取得できたか否かをもって、当該通行人の移動速度を検知する構成としたが、たとえば、複数の画像データに含まれる同一通行人の顔部分の移動距離と画像の撮像間隔に基づいて移動速度を算出する手法を採用することも好適である。
【０１０７】
以上、本発明の一具体例として第１〜第３の実施形態を例示したが、本発明の適用範囲はこれらの実施形態に限られることなく、上述した技術的思想に基づいて種々の変形が可能である。
【０１０８】
たとえば、上記各実施形態では、通行人の顔画像を用いて特徴量の抽出を行っているが、顔に加えて又は顔の代わりに、人物の半身または全身の画像を用いて特徴量の抽出を行うことも好適である。半身または全身の画像を用いれば、体格や服装、歩き方、持ち物、一人で歩いているか複数人で連れ立っているかなど、顔画像からは得られない種々の属性を取得できるようになるので、分類するカテゴリの細分化を図れ、より訴求効果の高い情報提供が可能になる。
【０１０９】
また、上記実施形態では、像情報取得手段として１台のカメラを用いたが、カメラを複数台にしたり、カメラに加えて又はカメラの代わりに、他の像情報取得手段を用いることも好適である。像情報取得手段としては、たとえば、通行人の顔、半身または全身の形状情報や凹凸情報を取得する赤外線センサ、距離センサなどの検知手段、その他これに類する像情報を取得可能な手段であれば種々のものを適用可能である。
【０１１０】
また、上記第１の実施形態では一枚の画像データから通行人の顔の向きや視線方向を推定することとしたが、複数枚の時系列画像データに基づき通行人が装置設置側の方向を向いている時間を調べ、所定時間以上向いていると判断した場合のみ当該通行人に情報を提供するようにすることも好適である。
【０１１１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、不特定の通行人に対して、個人情報を取得することなく、その者の嗜好に合った内容の情報の提供が可能となる。これにより、情報提供者にとっては効率的に訴求効果の高い情報提供ができるようになり、他方、通行人にとっては特段の手間をかけることなく、自分に有益な情報を取得することができるので、両者にとっての利益が大きい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態に係る情報提供装置の概念図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る情報提供装置の内部構成を模式的に示すブロック図である。
【図３】図１の情報提供装置の設置例を模式的に示す説明図である。
【図４】図１の情報提供装置の機能ブロック図である。
【図５】属性カテゴリデータベースのデータ構造の一例を表形式で表した図である。
【図６】提供情報データベースのデータ構造の一例を表形式で表した図である。
【図７】図１の情報提供装置の情報提供処理のうち、特徴量抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】図１の情報提供装置の情報提供処理のうち、カテゴリ分類処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】図１の情報提供装置の情報提供処理のうち、情報選択処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】提供情報のディスプレイへの表示例である。
【図１１】提供情報のディスプレイへの表示例である。
【図１２】本発明の第２の実施形態に係る情報提供システムのシステム構成図である。
【図１３】本発明の第３の実施形態に係る情報提供装置の情報提供処理のうち、移動速度検出処理および特徴量検出処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
１，１ａ，１ｂ  情報提供装置
２  ショーウィンドウ
３，３ａ，３ｂ  通行人
４  情報提供システム
５  端末
６  サーバ
７  コンピュータネットワーク
１０，１０ａ，１０ｂ  情報処理装置
１１，１１ａ，１１ｂ  カメラ
１２，１２ａ，１２ｂ  ディスプレイ
１３  通信部
１４  メモリ部
１５  ＣＰＵ
１６  記憶部
１７  属性カテゴリデータベース
１８  顧客データベース
１９  提供情報データベース
２０  バス
３０  特徴量抽出部
３１  情報決定部
３２  画像入力部
３３  顔検出部
３４  顔特徴抽出部
３５  カテゴリ分類部
３６  情報選択部
４０  概略情報
４１  参照情報
１００  像情報取得手段
１０１  特徴量抽出手段
１０２  情報決定手段
１０３  情報出力手段
Ｉ  店内
Ｏ  通路
【図１】
0004165095.tif 000002
【図２】
0004165095.tif 000003
【図３】
0004165095.tif 000004
【図４】
0004165095.tif 000005
【図５】
0004165095.tif 000006
【図６】
0004165095.tif 000007
【図７】
0004165095.tif 000008
【図８】
0004165095.tif 000009
【図９】
0004165095.tif 000010
【図１０】
0004165095.tif 000011
【図１１】
0004165095.tif 000012
【図１２】
0004165095.tif 000013
【図１３】
0004165095.tif 000014