WISS 2016

通行客の閲覧可能性を考慮したファッションサイネージの配信
中澤 満徐玖益子 宗 ∗概要. 洋服店の店頭に，商品広告を動的に表示できるデジタルサイネージを導入する事例が増えている．
そのような事例の中でも，サイネージの前を行き交う通行客に沿ったコンテンツを提示できるように，センサから通行客の属性を読み取り，その属性に合わせてコンテンツを提示するシステムが提案されている．
しかしながら，通行客の中にサイネージに興味がない人物も含まれる場合，提示されたコンテンツがサイネージを閲覧したい，もしくこれから閲覧したいと思う可能性がある通行客にとって興味を抱きにくいものになる可能性がある．そこで本研究では，このようなサイネージを閲覧する可能性が高いユーザに考慮するために，センサより通行客個々のサイネージへの閲覧可能性を算出し，それに応じてコンテンツを切り替えるサイネージシステムを提案する．

1

はじめに

洋服店の店頭には通行人の興味関心を引くために，古くから商品の実物がショーケースに展示されてきた．しかしながら，展示した商品は入れ替えるまで変更することができない，また入れ替えには手間がかかるといった問題点があった．そこで近年，ショーケースの代わりに，コンテンツの変更が容易にできるデジタルサイネージを導入する事例が増えてきている．
デジタルサイネージのコンテンツを変更する方法として，ただランダムに変更する方法だけならず，通行客が興味を抱きやすいコンテンツを提示できるよう，時間帯や日時に応じて適切に変更する方法 [1]やサイネージに近づくなど特定の動作に応じて変更する方法 [2] が提案されてきた. 更に，通行客の個々に沿ったコンテンツを提示する「コンテンツのパーソナライズ化」を目指し，センサから通行客の属性を読み取り，その属性に合わせてコンテンツを提示するシステム [3] が提案されている．しかしながら，通行客の中にサイネージに興味がない人物も含まれる場合，サイネージを閲覧したい，もしくこれから閲覧したいと思う可能性がある通行客にとって興味を抱きにくいコンテンツになる可能性がある．
そこで本研究では，このようなサイネージを閲覧する可能性が高いユーザ（ポテンシャルユーザ）を考慮するために，通行客個々のサイネージへの閲覧可能性を算出し，それに応じてコンテンツを切り替えるサイネージシステムを提案する（図 1）．具体
的には，まず RBGD カメラを用いて，通行者属性として歩行速度や顔向きといった時系列に変化する
人物属性（動的属性）と，性別といった時系列変化が少ない属性（静的属性）をそれぞれ取得する．次∗Copyright is held by the author(s).
楽天株式会社 楽天技術研究所

RGBD camera

Dynamic
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StaticStaticStaticfeaturesfeaturesfeatures
Shop
Item DB

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Item
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yz

Owx

Signage contents

図 1. 提案システムの概要に，動的属性を元に通行客個々のサイネージへの閲覧可能性を算出する．また，静的属性をキーにサイネージに表示するコンテンツ候補を商品アイテムのデータベースから検索する．最後に，算出した閲覧可能性を重みとして考慮した上で一定時間間隔でコンテンツを選出し，サイネージの画面を更新する．

2

提案システム本研究では図 1 で示すように，デジタルサイネージの前に通行客が無作為に行き交うという状況を想定する．通行客の人物属性を取得するために，通行客を俯瞰できるサイネージの上部にセンサを設置する．今回センサには，実寸の人物属性が容易に取得できる RGBD カメラを採用した．以下，RBGD カメラから得られる時系列の三次元点群データを入力として，提案手法の詳細を示す．

2.1

人物属性推定人物属性を推定する前処理として，入力データから人物ごとの時系列点群データを抽出する．具体的には，まず入力データの座標系をカメラ座標系から
図 1 に示すような xy 平面がサイネージ平面，xz 平面が床平面，原点がサイネージ中央下部とする世界座標系 Ow に変換する．次に，頭部形状に注目した

WISS 2016

Basso らの手法 [4] を用いて，人物ごとの点群データを抽出する．そして，過去の歩行軌跡から人物の現在位置を予測し，その位置から最も近くにある点群データと対応付けすることで人物追跡を行う．
得られた人物ごとの時系列点群データから動的属性と静的属性を取得する．動的属性として世界座標系における人物の位置 x，歩行速度ベクトル v ，ならびに顔向き θ を取得した．今回顔向き θ は，RGBDカメラから得られるカラー画像に対して正面顔の検出 [5] を行い，正面であるば 1，そうでなければ 0 と定めた．静的属性は，性別，人物の上・下半身に現れる代表色，ならびに色彩理論に基づき推測される代表色二色に合うアクセントカラーと定めた．

2.2

3

通行客のサイネージ閲覧可能性の算出

2.1 節で取得された動的属性から個々の通行客のサイネージ閲覧可能性 p を算出する．今回，p を「どの場所にて，どのような状態で，どの程度サイネージを見ていたか」という通行客の様子を反映できるように式 1 で定義した．

p (x, v, θN ) = f (x) g (|v|) h (θN )

図 2. CEATEC JAPAN 2016 で展示した提案システムのプロトタイプ(1)

ここで θN は，現在から過去 N フレーム分の時系列の顔向き情報である．f (x) は，サイネージ平面から人物の位置までの距離に応じた単調減少関数であり，サイネージに近い位置にいる人物に高い値を与える．g (|v|) は，速度に応じた単調減少関数であり，歩行速度が遅い人物に高い値を与える．h (θN )は，過去 N フレーム中で正面顔が現れる頻度に応じた単調増加関数であり，サイネージを見ているだろう人物に高い値を与える.

おわりに

本稿では，サイネージのポテンシャルユーザを考慮するために，通行客のサイネージへの閲覧可能性を算出し，それに応じてコンテンツを切り替えるサイネージシステムを提案した．具体的には，まず人物の時系列点群データから動的・静的属性を取得した．
次に，取得した動的属性から通行客個々のサイネージへの閲覧可能性を算出し，また静的属性をキーに商品アイテムのデータベースからコンテンツの候補を検索した．そして，閲覧可能性を重み付けとして考慮した上で一定時間間隔でコンテンツを選出し，サイネージの画面を更新した．
これまでに著者らは本システムのプロトタイプを構築し，CEATEC JAPAN 2016 にて展示発表した（図 2）．今後は 2.3 節のコンテンツの候補選出において，性別やアクセントカラーだけでなく，人物の年代や着ている洋服のファッション系統などの情報を加えられるようにシステムを改良し，コンテンツのパーソナライズ化の促進を図る．

参考文献
2.3

サイネージコンテンツの表示

サイネージにコンテンツを表示するために，事前に商品アイテムのデータベースを構築する．今回，データベースは商品のコンテンツデータに商品アイテムが男性・女性向けなのかという性別属性，そしてその商品アイテムに現れる代表色を付与することで構築した．
次に，2.1 節で取得された静的属性である人物の性別，アクセントカラーをキーに，商品アイテムのデータベースからコンテンツの候補を検索する．そして，検索されたコンテンツの候補に対して，2.2
節で算出した通行客のサイネージ閲覧可能性 p で重み付けをする．この重み付けを考慮した上で一定時間間隔で M 個のコンテンツを選出し，サイネージの画面を更新する．ここで M はサイネージに表示できるコンテンツの総数である．

[1] ディサイン株式会社. デジタルサイネージソリューション.
http://www.disign-store.com/
digital_signage/disitalsignage.html (Accessed Oct. 23, 2016).
[2] ImpactTV. Pista シリーズ. http://impacttv.
co.jp/product/ (Accessed Oct. 23, 2016).
[3] 株式会社ブイシンク. 属性認識技術を応用したサービス.
http://www.v-sync.co.jp/solution/segment.html (Accessed Oct. 23, 2016).
[4] Matteo Munaro, Filippo Basso, and Emanuele
Menegatti. Tracking people within groups with
rgb-d data. In IEEE/RSJ International Conference on IROS, 2012.
[5] Paul Viola and Michael Jones. Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. In IEEE Conference on CVPR, Vol. 1, pp.
I–511–I–518, 2001.