"広告の可視範囲内外に存在する人の画像を取得する画像取得手段と、前記画像から、前記人の将来の予想移動範囲を算出する予想移動範囲算出手段と、前記広告の可視範囲と算出された前記予想移動範囲との関係からスコアを算出するスコア算出手段と、算出されたスコアから広告を配信する対象となる人を特定する広告配信対象者特定手段と、を含むことを特徴とする広告配信対象者特定装置。前記予想移動範囲算出手段は、前記人の位置情報、前記人の進行情報及び前記人の属性情報から将来の予想移動範囲を算出することを特徴とする、請求項1記載の広告配信対象者特定装置。前記スコア算出手段が、前記可視範囲の環境情報を加えてスコアを算出することを特徴とする、請求項1または2記載の広告配信対象者特定装置。前記スコア算出手段が、前記人について重み付けをしてスコアを算出することを特徴とする、請求項1から3のいずれか一項に記載の広告配信対象者特定装置。前記予想移動範囲算出手段が、前記人のグリッドマップ作成手段を含むことを特徴とする、請求項1から4のいずれか一項に記載の広告配信対象者特定装置。広告配信対象者特定手段と、広告配信手段とを含み、前記広告配信手段は、前記広告配信対象者特定手段で特定された広告配信対象者の属性に応じて配信する広告を選択し、前記広告配信対象者特定手段が、請求項1から5のいずれか一項に記載の広告配信対象者特定装置であることを特徴とする広告配信装置。広告の可視範囲内外に存在する人の画像を取得する画像取得工程と、前記画像から、前記人の将来の予想移動範囲を算出する予想移動範囲算出工程と、前記広告の可視範囲と算出された前記予想移動範囲との関係からスコアを算出するスコア算出工程と、算出されたスコアから広告を配信する対象となる人を特定する広告配信対象者特定工程と、を含むことを特徴とする広告配信対象者特定方法。前記予想移動範囲算出工程において、前記人の位置情報、前記人の進行情報及び前記人の属性情報から将来の予想移動範囲を算出することを特徴とする、請求項7記載の広告配信対象者特定方法。前記スコア算出工程において、前記可視範囲の環境情報を加えてスコアを算出することを特徴とする、請求項7または8記載の広告配信対象者特定方法。前記スコア算出工程において、前記人について重み付けをしてスコアを算出することを特徴とする、請求項7から9のいずれか一項に記載の広告配信対象者特定方法。前記予想移動範囲算出工程が、前記人のグリッドマップ作成工程を含むことを特徴とする、請求項7から10のいずれか一項に記載の広告配信対象者特定方法。広告配信対象者特定工程と、広告配信工程とを含み、前記広告配信工程において、前記広告配信対象者特定工程で特定された広告配信対象者の属性に応じて配信する広告を選択し、前記広告配信対象者特定工程が、請求項7から11のいずれか一項に記載の広告配信対象者特定方法を用いるものであることを特徴とする広告配信方法。請求項7から11のいずれか一項に記載の広告配信対象者特定方法をコンピュータに実行させることを特徴とする、プログラム。請求項12記載の広告配信方法をコンピュータに実行させることを特徴とする、プログラム。請求項13記載のプログラムを記録していることを特徴とする記録媒体。請求項14記載のプログラムを記録していることを特徴とする記録媒体。従来の電子広告では、撮影された画像内に複数の人物が存在する場合や、画像内の人物が画面を見る状況にない場合等においては、配信対象者とすべきでない人物を特定してしまう場合があった。そのため、広告を配信すべき対象者に向けた広告の配信ができず、その結果、広告効果が十分とは言えない。そこで、本発明は、広告の配信対象者を特定することで広告効果を向上させることが可能な広告配信対象者特定装置、広告配信装置、広告配信対象者特定方法、広告配信方法、プログラムおよび記録媒体の提供を目的とする。前記目的を達成するために、本発明の広告配信対象者特定装置は、広告の可視範囲内外に存在する人の画像を取得する画像取得手段と、前記画像から、前記人の将来の予想移動範囲を算出する予想移動範囲算出手段と、前記広告の可視範囲と算出された前記予想移動範囲との関係からスコアを算出するスコア算出手段と、算出されたスコアから広告を配信する対象となる人を特定する広告配信対象者特定手段と、を含むことを特徴とする。また、本発明の広告配信装置は、広告配信対象者特定手段と、広告配信手段とを含み、前記広告配信手段は、前記広告配信対象者特定手段で特定された広告配信対象者の属性に応じて配信する広告を選択し、前記広告配信対象者特定手段が、前記本発明の広告配信対象者特定装置であることを特徴とする。本発明の広告配信対象者特定方法は、広告の可視範囲内外に存在する人の画像を取得する画像取得工程と、前記画像から、前記人の将来の予想移動範囲を算出する予想移動範囲算出工程と、前記広告の可視範囲と算出された前記予想移動範囲との関係からスコアを算出するスコア算出工程と、算出されたスコアから広告を配信する対象となる人を特定する広告配信対象者特定工程と、を含むことを特徴とする。また、本発明の広告配信方法は、広告配信対象者特定工程と、広告配信工程とを含み、前記広告配信工程において、前記広告配信対象者特定工程で特定された広告配信対象者の属性に応じて配信する広告を選択し、前記広告配信対象者特定工程が、前記本発明の広告配信対象者特定方法を用いるものであることを特徴とする。本発明のプログラムは、前記本発明の広告配信対象者特定方法、または、前記本発明の広告配信方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。本発明の記録媒体は、前記本発明のプログラムを記録していることを特徴とする。本発明によれば、広告の配信対象者を特定することで広告効果を向上させることが可能な広告配信対象者特定装置、広告配信装置、広告配信対象者特定方法、広告配信方法、プログラムおよび記録媒体を提供できる。本発明の広告配信対象者特定装置において、前記予想移動範囲算出手段は、前記人の位置情報、前記人の進行情報及び前記人の属性情報から将来の予想移動範囲を算出することが好ましい。本発明の広告配信対象者特定装置において、前記スコア算出手段が、前記可視範囲の環境情報を加えてスコアを算出することが好ましい。本発明の広告配信対象者特定装置において、前記スコア算出手段が、前記人について重み付けをしてスコアを算出することが好ましい。本発明の広告配信対象者特定装置において、前記予想移動範囲算出手段が、前記人のグリッドマップ作成手段を含むことが好ましい。以下、本発明の広告配信対象者特定装置、広告配信装置、広告配信対象者特定方法、広告配信方法について、詳細に説明する。ただし、本発明は、以下の実施形態に限定されない。なお、以下の図1から図14において、同一部分には、同一符号を付している。実施形態1図1は、実施形態1に係る広告配信対象者特定装置10の概念を説明する図である。図1aは、電子広告配信装置広告配信装置が外壁等に設けられている状態の図である。本実施形態においては、前記電子広告配信装置を構成する大画面のディスプレイ100aおよびカメラ100bが、前記外壁の外側に設置されている。直方体形状に囲んだ線の内部は、広告の可視範囲空間を示している。前記可視範囲は、ディスプレイの大きさ、屋根等の障害物の有無、車道の位置等を勘案して、ディスプレイの設置場所毎に定めることができる。前記可視範囲内では、一般に、多数の人が通り、または、立ち止まることが可能である。図1aにおいては、代表的にA、Bの2名の人物が前記可視範囲内にいる様子を示している。人物Aは、ディスプレイ100aから離れた場所ディスプレイ100aが見えにくい場所をゆっくり歩いており、人物Bは、ディスプレイ100aに比較的近い場所ディスプレイ100aが見えやすい場所を速く歩いている。人物A、Bとも、カメラ100bにより画像情報が取得される状態である。図1bは、人物AおよびBの動きを上から見た様子を示す図である。図1b中の矢印は、各人物が動いている方向と速さを示している。ここで、矢印の長さが長い方が、移動速度が速いことを意味する。図1bにおいて、斜線を付した囲みは、各人物の将来の移動位置を予想した範囲である。このように、例えば複数の人物が、広告の可視範囲内もしくは可視範囲内に入ってくる可能性のある範囲にいる場合に、どの人物を対象ターゲットとして広告を配信すると効果的であるかの決定を可能とすることが、本発明の特徴である。以下、広告配信対象者特定装置のブロック図、および広告配信対象者特定装置が行う処理を示すフローチャートで、本実施形態を説明する。図2に、本実施形態における広告配信対象者特定装置の構成のブロック図を示す。また、図3に、本実施形態における広告配信対象者特定方法のフローチャートを示す。図2に示すように、本実施形態の広告配信対象者特定装置10は、画像取得手段11と、予想移動範囲算出手段12と、スコア算出手段13と、広告配信対象者特定手段14と、属性情報データベース15と、スコア算出情報データベース16とを備える。画像取得手段11は、予想移動範囲算出手段12に接続されている。予想移動範囲算出手段12は、スコア算出手段13に接続されている。スコア算出手段13は、広告配信対象者特定手段14に接続されている。そして、予想移動範囲算出手段12は、属性情報データベース15に接続されている。スコア算出手段13は、スコア算出情報データベース16に接続されている。本実施形態の広告配信対象者特定装置は、任意の構成要素として出力手段を備えていることも好ましい。図2において、画像取得手段11、予想移動範囲算出手段12、スコア算出手段13および広告配信対象者特定手段14の各構成要素は、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。広告配信対象者特定装置10の各構成要素は、任意のコンピュータの中央処理装置CPU、メモリ、メモリにロードされた本図の構成要素を実現するプログラム、そのプログラムを格納するランダムアクセスメモリRAM、読み出し専用メモリROM、ハードディスクHD、光ディスク、フロッピー登録商標ディスクFD等などの記憶ユニット、ネットワーク接続用インターフェイスを中心にハードウエアとソフトウエアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置には様々な変形例がある。属性情報データベース15およびスコア算出情報データベース16は、装置内蔵型であってもよいし、外部記憶装置のような外付け型であってもよい。また、前記両データベースは、前記ネットワーク接続用インターフェイスを介したネットワーク上のサーバに格納されていてもよい。前記出力手段としては、例えば、映像により出力するモニター例えば、液晶ディスプレイLCD、ブラウン管CRTディスプレイ等の各種画像表示装置等、印刷により出力するプリンター等があげられる。画像取得手段11は、広告の可視範囲内外に存在する人の画像情報を取得するステップS10。画像情報は、例えば、位置情報および進行情報等を含む。前記進行情報は、例えば、進行速度、進行方向等を含むことができる。画像取得手段11は、例えば、CCDChargeCoupledDeviceカメラ、CMOSComplementaryMetalOxideSemiconductorカメラ、イメージスキャナ等を備えている。ここで画像取得手段11は、2つ以上のカメラを備えるのが好ましい。このようにすると、画像取得手段11は、2つ以上のカメラそれぞれで生成された画像情報を互いに関連付けながら処理することにより、位置情報を高い精度で算出できる。また、後述の予想移動範囲算出手段における属性情報とのマッチングの精度も高くすることができる。特定の人の進行速度、進行方向は、例えば、前記人の位置情報の履歴から算出できる。人の位置情報の履歴は、その人を特定する情報、例えば、その人の顔の特徴データに対応付けて記憶される。例えば、画像取得手段11は、人の位置情報を検出するときに、その人の顔の特徴データも検出する。そして画像取得手段11は、今回検出した顔の特徴データと同一の特徴データを、画像取得手段11が記憶しているデータから探す。そして画像取得手段11は、探した特徴データに対応付けて、新たに検出した位置情報を記憶する。この処理が繰り返されることにより、画像取得手段11には、人の位置情報の履歴が記憶される。また人の位置情報の履歴を示す情報は、例えば、以下のように、移動距離、予測位置との比較、頭部の大きさ、頭部の向き、服装の共通性、顔の類似度、性別度、および年齢といったパラメータに基づいて算出されてもよい。以下のトラッキング処理は、画像取得手段11によって行われる。人物の同一性を判定するための対象物データのパラメータとしては、例えば、以下のものをあげることができる。ただし、前記対象物データのパラメータは、これらのパラメータに限定されない。<移動距離>通常、同一人物の位置は、連続するフレーム間で急激に変化しない。例えば、図5に示すように、n-1番目のフレームにおける任意の候補者の位置をXn-1,Yn-1、n番目のフレームにおける人物の位置をXn,Ynとした場合に、これらの2点間の距離diffdist=[Xn-1-Xn2Yn-1-Yn2]1/2が小さいほど、人物の同一性が高いと考えられる。<予測位置との比較>あるフレームの画像に写っている人物が、次のフレームの画像においてどの位置に移動するかは、予測可能である。例えば、n-1番目のフレームの画像に写っている人物が次のn番目のフレームでどの位置に移動するかは、n-1番目のフレームの画像およびn-2番目以前のフレームの画像から予測可能である。n-1番目のフレームにおいて予測したn番目のフレーム画像での人物の位置と、n番目のフレームにおける実際の位置との2点間の距離が小さいほど、人物の同一性が高いと考えられる。<頭部の大きさ>通常、同一人物の頭部の大きさは、連続するフレーム間で急激に変化しない。例えば、図6に示すように、n-1番目のフレームにおける任意の人物の頭部の大きさをhn-1、n番目のフレームにおける頭部の大きさをhnとすると、これらの大きさの差diffhead-sizeが小さいほど、人物の同一性が高いと考えられる。<頭部の向き>一般的に、人間は一定の方向を向いて移動するため、あるフレームにおける頭部の向きとその次のフレームにおける頭部の向きが極端に異なることは稀である。よって、n-1番目のフレームにおける頭部の向きと、n番目のフレームにおける頭部の向きとを比較することで、人物の同一性を判定可能である。n-1番目のフレームにおける頭部の向きと、n番目のフレームにおける頭部の向きとの差が小さいほど、人物の同一性が高いと考えられる。また、移動時に頭部が向いている方向は、その人物の進行方向と一致すると考えられる。したがって、n-1番目のフレームの頭部の向きから予測した移動方向と、n-1番目のフレームからn番目のフレームの間に移動した方向とを比較することによって、人物の同一性を判定できる。n-1番目のフレームにおける頭部の向きと、n-1番目のフレームからn番目のフレームの間に移動した方向との差が小さいほど、人物の同一性が高いと考えられる。<服装の共通性>同一人物の衣服は、連続するフレーム間で急激に変化しない。よって、フレーム画像に写っている人物の服装を基に、人物の同一性を判定可能である。フレーム画像において人物の頭部を検出した場合、その直下の部分はその人物の胸部であると推定できる。したがって、あるフレーム画像における人物の頭部の直下の部分胸部領域における色成分のヒストグラム分布と、その後のフレーム画像における胸部領域における色成分のヒストグラム分布とは、同一人物であればほぼ同じとなる。したがって、n-1番目のフレームにおける胸部領域の色成分のヒストグラム分布と、n番目のフレームにおける胸部領域の色成分のヒストグラム分布との差が小さいほど、人物の同一性が高いと考えられる。<顔の類似度>同一人物の顔は、連続するフレーム間で急激に変化しない。よって、フレーム画像に写っている人物の顔を基に、人物の同一性を判定可能である。フレーム間での人物の顔の相違は、テンプレートマッチング等によって数値化できる。これらの方法で数値化した値が小さいほど、人物の同一性が高いと考えられる。<性別度>同一人物の顔の女性らしさや男性らしさは、連続するフレーム間で急激に変化しない。よって、フレーム画像に写っている人物の女性らしさや男性らしさを基に、人物の同一性を判定可能である。ここで、女性らしさや男性らしさを性別度として定義すると、性別度は識別器によって顔画像を基に出力可能である。例えば、フレーム画像に写っている人物の顔が女性らしいほど0に近い値を出力し、男性らしいほど1に近い値を出力するようにすればよい。上記のように性別度を出力する場合、n-1番目のフレームにおける性別度と、n番目のフレームにおける性別度との差が小さいほど、人物の同一性が高いと考えられる。<年齢>同一人物の年齢は、連続するフレーム間で急激に変化しない。よって、フレーム画像に写っている人物の年齢を基に、人物の同一性を判定可能である。人間の年齢は連続量を扱う識別器によって、顔画像を基に推定可能である。n-1番目のフレームにおいて推定された年齢と、n番目のフレームにおいて推定された年齢との差が小さいほど、人物の同一性が高いと考えられる。上記のような各パラメータに関しては、人物の追跡に用いるか否かを個別に設定可能である。複数のフレーム間で検出された複数の画像が同じ人物かどうかを判定する際、上記の各パラメータの情報のうち複数の情報を用いて決定することが好ましい。あるフレーム画像に写っている人物が、前のフレーム画像において写っているか否かは、例えば、前記対象物データの相関の高低によって判断することができる。例えば、n番目のフレーム画像に1名の人物Wが検出されており、n-1番目のフレーム画像に3名の人物A、BおよびCが検出されているとする。この場合、人物Wの対象物データWnと、n-1番目のフレーム画像に写っている人物A、BおよびCの各々の対象物データAn-1、Bn-1およびCn-1とを比較する。その結果、人物A、BおよびCのうち、最も相関が高いと判断された人物が、人物Wと同一人物と判定され、n-1番目とn番目の両フレーム間での人物Wの移動が追跡される。予想移動範囲算出手段12は、画像取得手段11で得られた画像情報から前記人の将来の予想移動範囲を算出するステップS20。予想移動範囲算出手段12は、前記画像情報の位置情報および進行情報、ならびに、前記人の属性情報から、前記人の将来の予想移動範囲を算出することが好ましい。前記位置情報は、前述の位置情報の履歴も含む。前記人の属性情報は、画像取得手段11で得られた画像情報を、属性情報データベース15に参照し、当該画像情報とマッチングすることにより取得される。前記人の属性情報は、年齢、性別、向き正面、背面などおよび過去の履歴等から選ばれる情報を含むが、本実施形態において、属性は少なくとも年齢を含んでいる。予想移動範囲算出手段12は、属性情報データベース15が記憶している位置情報の履歴に基づいて算出された人の移動方向、好ましくは移動速度を用いて、予想移動範囲を算出する。図7の各図は、予想移動範囲算出手段12が保持している予想移動範囲定義情報を示す図である。図7に示す例において、予想移動範囲定義情報は、年齢層による属性別のグリッドマップである。このグリッドマップは、人の周りの領域にどのような確率分布にするかを示している。各グリッドマップは、人の現在位置に該当するグリッドが最も移動の確率が高く、現在位置から離れるに従って移動の確率が低くなっている。この確率の低下の割合は、例えば、年齢層によって異なっている。すなわち予想移動範囲算出手段12は、年齢層に応じて予想移動範囲を変える。例えば、図7aに示すように0歳児の場合は、自力で動く場合は少ないことから、現在地のみを予想移動範囲として定めればよい。しかし、図7bに示すように、10歳以下の幼児、例えば、3歳~7歳の子供は、どの方向に移動するかは不明であり、また突然移動方向を変えることもある。このため、現在位置を中心に、広めに予想移動範囲を取る必要がある。すなわち10歳以下の幼児の場合は、現在位置を中心として、その周囲のグリッドは均一の確率分布になっている。年齢が上がって20歳以上の大人になると、突然移動方向を変えることはなくなり、また周囲に注意を払う場合が多い。このため、図7cに示すように、幼児の場合と比較して予想移動範囲を狭くしても問題はない。すなわち20歳以上の大人の場合は、現在位置から離れると移動の確率がある程度急速に低下するようになっている。ただし、高齢になると、注意力が低下し、また俊敏性も低下する傾向がある。このため、例えば、50歳代の場合は、図7dに示すように20歳代と比較して、予想移動範囲を広く設定することができる。前記年齢層による属性別の予想移動範囲定義情報に、前記位置情報の履歴に基づいて算出された人の進行情報を加味したグリッドマップの一例を図8に示す。これらのグリッドマップでは、確率が高い領域は、算出された移動方向に広がっている。進行情報を加味した場合でも、大人よりも幼児のほうが、確率が高い領域が大きくなっている。予想移動範囲算出手段12は、人の移動方向別に、年齢層別の予想移動範囲情報を記憶していてもよい。また予想移動範囲算出手段12は、年齢層別の予想移動範囲情報と、人の移動方向に応じてどのように予想移動範囲を変形させるかを示す情報とを記憶していてもよい。これらの情報は、例えば、属性情報データベース15に記憶させておいてもよい。スコア算出手段13は、前記広告の可視範囲と前記算出された人の予想移動範囲との関係からスコアを算出するステップS30。具体的には、例えば、得られたグリッドマップと、可視範囲との重複面積の大小からスコアを算出できる。前記可視範囲に関する情報は、スコア算出情報データベース16に格納されていてもよい。この場合、スコア算出手段13は、スコア算出情報データベース16に格納されたデータを参照して、スコアを算出する。広告配信対象者特定手段14は、画像が取得された人毎に算出された複数のスコアから、最も高いスコアを選択する。そして、最も高いスコアに該当する人物を、広告配信対象者として特定するステップS40。高いスコアを持つ人物は、予想移動範囲で示される動きのパターンや属性から、広告映像に特に関心を持っている可能性が高いと判断できる。図4は、図3に示した予想移動範囲算出のステップS20の詳細フローチャートの一例である。予想移動範囲算出手段12は、まず、画像取得手段11で取得された画像情報を取得するステップS21。取得した画像情報から、属性情報データベース15を参照して、位置情報、進行情報および画像が取得された人の属性情報を生成するステップS22。さらに、生成した情報から、グリッドマップを作成するステップS23。そして、前記グリッドマップを、予想移動範囲情報としてスコア算出手段13に出力するステップS24。たとえば、ステップS22において人の移動方向および年齢層の情報が生成されている場合、予想移動範囲算出手段12は、人の移動方向および年齢層を用いて予想移動範囲を算出する。ステップS22において、さらに移動速度を算出している場合、予想移動範囲算出手段12は、人の移動方向および移動速度、ならびに年齢層を用いて予想移動範囲を算出する。なお本実施形態において予想移動範囲算出手段12は、人の属性を用いずに移動方向好ましくは移動速度のみを用いて予想移動範囲を定めてもよい。実施形態2実施形態2は、前記スコア算出手段が、前記可視範囲の環境情報を加えてスコアを算出する態様である。図9は、実施形態2に係る広告配信対象者特定装置20の概念を説明する図である。図9aは、電子広告配信装置広告配信装置が外壁等に設けられている状態の図であり、図9bは図9aを上から見た状態の図である。図9aにおいては、前記可視範囲内に駅の改札口が存在する以外は、図1と同様である。図示した駅の構内からも、距離的には広告が見える状態にある。しかし、駅構内にいる人物Bは、カメラ100bにより画像情報が取得されるものの、改札口が障害となってディスプレイ100aは見えにくい状況にある。図10に、本実施形態における広告配信対象者特定装置20の構成のブロック図を示す。また、図11に、本実施形態における広告配信対象者特定方法のフローチャートを示す。本実施形態における広告配信対象者特定装置20は、スコア算出情報データベース26内に、前記可視範囲の環境情報データ等を有している点を除いて、実施形態1に係る広告配信対象者特定装置10と同様の構成である。本実施形態における広告配信対象者特定方法は、前記広告の可視範囲と前記算出された人の予想移動範囲との関係からスコアを算出するステップS30前に、前記可視範囲の環境情報がある場合にはステップS26:Yesその情報を取得しステップS28、得られた前記可視範囲の環境情報を加味してスコアを算出するステップS30。実施形態1で説明した予想移動範囲定義情報に、前記可視範囲の環境情報を加味したグリッドマップの一例を、図12に示す。図12において、黒色に塗りつぶされた部分は、駅の改札を表わす。図面において、改札口の右側が駅構内である。図中、白丸は人物X、Yを表わす。ここで、人物XおよびYは、同一の属性を有している仮想人物であり、人物Xは、駅の外のディスプレイ100aが見えやすい場所におり、人物Yは、ディスプレイ100aからの距離は近いものの、駅構内であるためにディスプレイ100aが見えにくい場所にいる。このような状態では、前記可視範囲の環境情報としては、駅構内では、駅の外に比べて、スコアが低くなるような係数を有するデータとなる。したがって、人物Yの予想移動範囲定義情報に、前記可視範囲の環境情報を加味したグリッドマップは、全体に確率が低いものとなる。そのため、スコア算出においては、人物Xに比べて低スコアとなる。なお、人物Yの予想移動範囲定義情報は、改札があるために、改札に沿って変形した形となっている。前記環境情報は、例えば、付近に壁や改札口等があるといった空間環境データ、時間、天気、季節等のデータがあげられる。本実施形態において、前記環境情報は、例えば、可視範囲内において、ディスプレイの正面付近は高スコア、真横付近は低スコアとなるような係数によって構成される可視範囲データとすることもできる。このようなデータを使用すると、より広告が見やすい位置にいる人物のスコアが高くなり、広告配信対象者として、より広告を見やすい人物を特定することができる。スコア算出情報データベース26には、環境情報の他に、広告配信対象者情報等を格納しておき、この情報をスコア算出時に使用してもよい。スコア算出手段13は、前記広告の可視範囲と前記算出された人の予想移動範囲との関係からスコアを算出するステップS30。具体的には、例えば、得られたグリッドマップと、可視範囲との重複面積の大小からスコアを算出できる。前記可視範囲に関する情報は、スコア算出情報データベース26に格納されていてもよい。この場合、スコア算出手段13は、スコア算出情報データベース26に格納されたデータ可視範囲データ、グリッドマップにおける面積の大小、人の属性、環境情報等を参照して、スコアを算出する。本実施形態によっても、実施形態1と同様の効果を得ることができる。また環境情報を用いてスコアを算出しているため、広告配信対象者をさらに精度よく特定できる。重み付けのスコア算出スコア算出手段13は、スコア算出情報データベース26に格納されたデータを参照し、予め定められたルールに従って重み付けをして、スコアを算出することもできる。例えば、人の位置情報に基づき、ディスプレイからの距離が一定の範囲内の正面付近にいる人物については、属性にかかわらず一律にスコア加算したり、また、人の属性情報に基づき、15歳以下の子供を除く人物全員には、位置情報にかかわらず一律にスコア加算したりすることができる。重み付けをしてスコア算出を行うことにより、広告配信対象者を精度よく特定できる。実施形態3図13は、本発明の広告配信装置の一例の構成を示すブロック図である。また、図14は、本実施形態の広告配信装置が行う処理を示すフローチャートである。図13に示すように、本実施形態の広告配信装置100は、広告配信対象者特定手段110と、広告配信手段120と、広告データベース130とを備える。広告配信対象者特定手段110は、広告配信手段120に接続されている。広告配信手段120は、広告データベース130に接続されている。本実施形態における広告配信対象者特定手段110は、上述した実施形態1の広告配信対象者特定装置であり、広告の可視範囲内外に存在する人の画像情報を取得するステップS10から、広告を配信する対象となる人広告配信対象者を特定するステップS40までを行う。そして、広告配信手段120は、広告配信対象者特定手段110で特定された広告配信対象者の属性に応じて配信する広告を、広告データベース130から選択しステップS50、配信するステップS60。例えば、特定された広告配信対象者が20歳代の男性ならば、若い男性向け商品の広告映像を選択して、広告画面に表示させればよい。広告配信対象者特定手段110において、環境情報が加味されている場合は、例えば、寒いという環境情報があれば、特定された広告配信対象者の属性に応じた温かい飲料、保温衣類等の広告を配信することもでき、より広告効果を向上させることができる。実施形態4本実施形態は、前述の広告配信対象者特定方法または、前述の広告配信方法を、コンピュータ上で実行可能なプログラムである。本実施形態のプログラムは、例えば、記録媒体に記録されてもよい。前記記録媒体は、特に限定されず、例えば、ランダムアクセスメモリRAM、読み出し専用メモリROM、ハードディスクHD、光ディスク、フロッピー登録商標ディスクFD等があげられる。以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。この出願は、2010年9月30日に出願された日本出願特願2010-222361を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。"