小売環境において、トランザクションおよび映像データを処理する方法であって、1つ以上のハードウェアデバイスから、映像およびトランザクションデータのストリームを得るステップと、前記映像およびトランザクションデータのストリームを組み合わせて個別トランザクションユニット群にするステップと、前記個別トランザクションユニット群の各トランザクションユニットについて処理の優先順位を判断するステップと、各トランザクションユニットの前記優先順位に基づいて、前記個別トランザクションユニット群の一部分を処理するステップと、を含む、方法。前記各トランザクションユニットについて処理の優先順位を判断するステップは、一連のルールを適用するステップを含む、請求項1に記載の方法。前記一連のルールは、トランザクションデータによって動的に更新される、請求項2に記載の方法。前記各トランザクションユニットについて処理の優先順位を判断するステップは、前記トランザクションユニットの特徴間の相関関係を判断するべく1つ以上の統計モデルを使用するステップを含む、請求項1に記載の方法。1つ以上の統計モデルは、ガウスモデル、ポアソンモデル、指数モデル、一様モデルまたは他の統計モデルを含む、請求項4に記載の方法。前記トランザクションユニットを、相対的優先順位の順序でトランザクション優先順位キューに入れるステップをさらに含む、先行する請求項のいずれかに記載の方法。処理済みトランザクションユニットを、処理後に、前記トランザクション優先順位キューからアーカイバルキューへ移すステップをさらに含む、請求項6に記載の方法。未処理のトランザクションユニットを、前記トランザクション優先順位キューから前記アーカイバルキューへ一定の時間間隔で移すステップをさらに含む、請求項7に記載の方法。前記トランザクションユニットを前記アーカイバルキューにアーカイブするステップと、アーカイブ後に、前記アーカイバルキューにある前記トランザクションユニットを永続ストレージに入れるステップと、をさらに含む、請求項8に記載の方法。前記小売環境は、各々がハードウェアデバイスを備えた複数のレジ精算所を含み、前記方法は、レジ係によって犯された不正行動を検出するステップを含む、先行する請求項1のいずれかに記載の方法。監視される精算所を、前記精算所における現在および過去の1つ以上の行動に基づいて動的に選択するステップをさらに含む、請求項10に記載の方法。映像およびトランザクションデータを処理するコンピュータプログラム製品であって、コンピュータ可読ストレージ媒体を含み、前記ストレージ媒体は内部に具現化されたコンピュータ可読プログラムコードを有しており、前記コンピュータプログラムコードは、実行されると、請求項1乃至11のいずれかに記載の前記ステップをコンピュータに実施させる、コンピュータプログラム製品。映像を処理するシステムであって、メモリと、前記メモリに連結されて、請求項1乃至11のいずれかに記載の前記ステップを実施するようになっている少なくとも1つのプロセッサと、を含む、システム。結果的に、利用可能な計算リソースではニーズに追随できない場合、こうした不足に起因して、例えば映像ストリームのフレームframeが削除されたり、もしくは映像ストリームの或るサブセットだけに処理が限定されたり、またはその両方が生じたりするなど、有用な情報が削除されてしまうことになる。このために多数の不正行動を見逃しかねず、結局は小売業者にとって深刻な損害となる。上記に鑑み、関連技術における1つ以上の欠陥に対処することが必要である。本発明の一態様では、方法が、プログラミング命令を備えたコンピュータ可読ストレージ媒体上に有形に具現化されたコンピュータ実行可能なコードを有するコンピュータインフラにて実現される。本方法は、1つ以上のハードウェアデバイスから映像およびトランザクションデータのストリームを得るステップと、映像およびトランザクションデータのストリームを組み合わせて個別トランザクションユニット群にするステップと、個別トランザクションユニット群の各トランザクションユニットについて処理の優先順位を判断するステップと、各トランザクションユニットの優先順位に基づいて、個別トランザクションユニット群の一部分を処理するステップと、を含む。本発明の別の態様では、コンピュータ可読ストレージ媒体を含むコンピュータプログラム製品が提供され、該ストレージ媒体は内部に具現化されたコンピュータ可読プログラムコードを有しており、本コンピュータプログラム製品は、以下のこと:1つ以上のハードウェアデバイスから、映像およびトランザクションデータのストリームを得ること;映像およびトランザクションデータのストリームを組み合わせて個別トランザクションユニット群にすること;個別トランザクションユニット群の各トランザクションユニットについて処理の優先順位を判断すること;および、各トランザクションユニットの優先順位に基づいて、個別トランザクションユニット群の一部分を処理すること、を行うように動作可能な少なくとも1つのモジュールを含む。本発明のさらに別の態様では、映像を処理するシステムが提供され、本システムは、メモリと、上記メモリに連結して以下のこと:1つ以上のハードウェアデバイスから映像およびトランザクションデータのストリームを得ること;映像およびトランザクションデータのストリームを組み合わせて個別トランザクションユニット群にすること;個別トランザクションユニット群の各トランザクションユニットについて処理の優先順位を判断すること;および、各トランザクションユニットの優先順位に基づいて、個別トランザクションユニット群の一部分を処理すること、を行うように動作する少なくとも1つのプロセッサと、を含む。ここで、単なる例示として、本発明の実施形態を添付の図面に関連して説明する。なお、図面は原寸に比例するものではない。図面は本発明の代表的な態様を表すためのものであり、本発明の範囲を限定しているものと考えるべきではない。図面において、同じ番号は図面間で同じ要素を示す。本発明の態様は、特に活況を呈する期間中例えば、祝祭日のショッピングシーズン中など、レジ係の詐欺行為などといった不正行動について全精算レーンを同時に監視するには計算能力が不足しがちな小売店舗で生じる、スケーラビリティの問題に対処することを目的としている。本発明の態様は、インテリジェントスイッチングプログラムの実現を含み、これにより精算所の監視に必要とされる処理能力が大幅に減少する。一実施形態では、本発明は、全ての精算所を常時監視する代わりに、精算所のサブセットを任意の所与の時に監視する。精算所のサブセットは、限定されるものではないが、レジ係の記録、管理者による入力パラメータ、現在のレーンでの行動、過去のレーンでの行動、時刻などに従って動的に判断されるとよい。例えば、有効な母集団サンプリングもしくは母集団仮説検定またはその両方といった統計モデルが、レーン選択のプロセスを導くように上述の変数に基づいて展開され、それにより、問題にしている事象の発生時に特定のレーン群を監視し損なったことに起因する偽陰性率の増加が制御される。監視する精算所を少なくすることによって、目標の性能精度は保ちながらも、エンドユーザが扱わねばならないデータ量を大幅に減少させる。本発明の一実施形態によれば、監視対象の精算レーンがN個あり、不正行動捕捉用モジュールを備えた処理マシンが1台あると仮定される。このシステムは、例えば10秒といった任意の単位期間に、所望の数のトランザクションを処理することができるとよい。従って本発明は、レーン選択用のインテリジェントスイッチングプログラムを開発し、別々のレーンに対しその時々に動的に処理能力を割り当てる。本システムはさらに、入ってくるリアルタイムのデータに基づいて動的に割り当てを調整することもできる。本発明の一実施形態では、処理能力が精算レーンとは異なる場所に設置されることが可能であり、様々な場所にある1つ以上の店舗の精算レーンを監視することができる。この処理能力は、リアルタイムのデータに加えて、履歴データを処理することもできる。本発明の一実施形態によると、別々の小売店舗の間で共有される計算リソースがあってもよい。例えば、地域的または全国的な処理センタが、過負荷状態になった任意の個別店舗に対してバックアップを提供するとよい。この場合、最初に各店舗は、それ自体のトランザクションを取り扱う各自のスケジューリングおよび優先順位付けのプロシージャを持っている。ローカルの計算リソースでは取り扱うことのできない、優先順位の高いトランザクションがある場合、その負荷を処理するように地域的または全国的な処理センタへ要求が送られる。別々の店舗では問題定義が異なっていることもあるため、上位レベルの処理ユニットは、必ずしも個別店舗と同じ分析モジュールを含むとは限らない。地域的または全国的な処理センタでの処理ユニットは、単に計算能力を提供してもよく、何を計算するのかについては個別店舗が送る要求によって定義される。個別店舗によって送られる要求は、トランザクションデータ、映像ストリームおよびタスク定義を含む。トランザクションデータとは、POSデバイスからのデータを指し、顧客番号、価格、商品番号、数量、割引、取り消しなどが含まれる。処理ユニット群は、同じ物理的場所にあることも可能であるし、あるいは分散した形になっていて、仮想/論理アドレスで参照されるようにすることも可能であろう。本発明のさらなる実施形態は、別々の場所からの処理のほか別々の小売業者からの処理を統合するオープンアーキテクチャを提供する。1つのベンダの計算リソースが限られている場合、上位レベルの処理ユニットが、その負担を肩代わりするべく、別のベンダからの空いているリソースを割り当てることもできよう。複数の映像ストリームの処理に優先順位を付けるにあたり、処理能力は、動的に更新可能な一連の初期ルールに依拠すればよい。監視システムの初期入力としては、以下のものが含まれ得るが、これらに限定されるものではない:例えば、10番レーンは慎重な扱いを要すると考えられるので他のレーン以上に焦点を当てる必要があること、特定のレジ係が勤務中の場合はその人により多く焦点を置く必要があることなどといった、ユーザ選好;例えば、過去の日曜日、通常の時間帯、日付、曜日などに関するトランザクション量などといった、履歴データ。優先順位付けプロセスの信頼度をさらに高めるべく、一連の統計的サンプリングおよび個体数推定技術例えば、仮説検定などが用いられる。上述した初期のシステム入力に基づき、当該レーンあるいは或る特定のレジ係が従事しているレーンには他のレーンよりも多く焦点が当てられるように、選択的な監視ユニットが統計的サンプリングプロセスを開始して計算リソースを割り当てるとよい。サンプリングプロセスは、コンテキスト小売を意識した事前情報と数学モデルとを用いた統計的推測技術に基づいている。本発明の一実施形態では、システムに新しい情報が与えられ続けているときに、システムが、その計算リソース割り当てを動的に調整することができる。目標の捕捉精度を維持するために、インテリジェントスイッチングプログラムが、各レーンへの焦点を速い処理速度で調整するとよい。本システムは、一日の中の異なる時間帯に関して異なるプロファイルを備えている必要がある。これは、初期入力としてあらかじめ定義することができよう。加えて、特定タイプのトランザクションの量によってインテリジェントスイッチングプログラムをトリガし、焦点を変えることもできる。例えば、或るレーンが他のレーンに比べ取り消しトランザクションイベントを多く発生させている場合、システムが、このレーンからのトランザクションをより多く処理するように焦点を調整するとよい。言い換えれば、或るレーン/レジ係に、レジ係の詐欺行為などといった不正行動と思われるものがより多く見られる場合、システムは、そのレーンもしくはレジ係またはその両方になおいっそう焦点を合わせるようにすればよい。本発明の一実施形態では、焦点を切り替えるインテリジェントスイッチングプログラムに対するイベントトリガが、相互に独立に評価されなくてもよい。むしろイベントトリガは、イベントトリガ間に強い相関関係があり得るように、結合分布としてモデル化され得る。ガウスモデル、ポアソンモデル、指数モデル、一様uniformモデルなどの、一般的な特徴モデルが使用されればよい。仮説検定および統計的サンプリングのプロセスは、例えば75の捕捉率を保つには或るレーンもしくはレジ係またはその両方に由来するアイテムをいくつシステムが処理する必要があるか、というように、目標の不正行動捕捉精度が保たれるように慎重に設計される。これはコンテキストに非常に関連があるので、標準の統計的方法が用途に合わせて変更される。加えて、プレスケジューリングモジュールが、或る特定のレーンを任意の所与の時に監視する必要があるか否かを、当該レーンが開いているか否かに基づいて判断する。映像ストリーム処理に優先順位を付けるべくインテリジェントスイッチングプログラムが処理を行うのに先立ち、前処理モジュールによって、全てのレーンに対し何らかの前処理が行われ、中間トランザクションが発生する。この中間トランザクションは、後続処理用のトランザクションユニットをもたらす。トランザクションユニットは、一期間に一人の顧客によって購入された一連の商品に対応するトランザクション映像を含む。事前情報のほか上記の中間特徴を用いて、例えば、レジ係の不正行動を捕らえるためにどのトランザクションを優先的に処理する必要があるのかが決定される。結果は、人間が目を通し確認するためにアーカイブされる。図面に目を向けると、図1は、本発明の一実施形態による複数の映像ストリームの処理に優先順位を付けるシステムの例示的な環境を示す。ここでは、少なくとも1つのカメラ42が、或る精算レーンにおける行動を捕捉する。カメラ44およびカメラ46は、各々異なる精算レーンにおける行動を捕捉する。従って、本明細書にて述べたように、カメラ42からのデジタル映像入力41、カメラ44からのデジタル映像入力43、カメラ46からのデジタル映像入力Nが得られ、例えばインテリジェントスイッチングプログラム30、データ50、パラメータ52、出力54もしくは同様のものまたはそのいずれかの組み合わせなどを含むシステム12へ送信される。精算レーン各々からのトランザクションデータ47、48およびMが、処理を受けるためにシステム12へ送信される。図2は、本発明の一実施形態による複数の映像ストリームの処理に優先順位を付けるシステムの例示的な環境10のさらに詳細な図を示す。ここでは、環境10は、異常な精算行動を検出するために本明細書に記載されたプロセスを実施することのできる、コンピュータシステム12を含む。具体的には、インテリジェントスイッチングプログラム30を備えたコンピューティングデバイス14を含むコンピュータシステム12が示されている。該インテリジェントスイッチングプログラムは、本明細書に記載のプロセスを実施することにより、コンピューティングデバイス14が複数の映像ストリームの処理に優先順位を付けることができるようにする。図には、プロセッサ20、メモリ22A、入力/出力I/O:input/outputインターフェース24、およびバス26を含むコンピューティングデバイス14が示されている。さらに、外部I/Oデバイス/リソース28およびストレージデバイス22Bと通信するコンピューティングデバイス14が示されている。一般に、プロセッサ20は、メモリ22Aもしくはストレージデバイス22Bまたはその両方などのストレージシステムに保存されている、例えばインテリジェントスイッチングプログラム30などのプログラムコードを実行する。プロセッサ20は、プログラムコードを実行しながら、メモリ22A、ストレージデバイス22B、もしくはI/Oインターフェース24またはそのいずれかの組み合わせと、データ36などのデータの読み出しもしくは書き込みまたはその両方を行うことができる。バス26は、コンピューティングデバイス14にある各コンポーネント間に通信リンクを設ける。I/Oデバイス28には、ユーザ16とコンピューティングデバイス14との間、もしくはデジタル映像入力41、43、Nおよびトランザクションデータ入力47、48、Mとコンピューティングデバイス14との間、またはその両方で情報を伝達する、任意のデバイスを含めることができる。このため、I/Oデバイス28には、個別のユーザ16がコンピューティングデバイス14と対話することを可能にするユーザI/Oデバイス、もしくはデジタル映像入力41、43、Nおよびトランザクションデータ入力47、48、Mなどの要素が任意のタイプの通信リンクを使ってコンピューティングデバイス14と対話することを可能にする通信デバイス、またはその両方を含めることができる。いずれにしても、コンピューティングデバイス14には、それ自体にインストールされているプログラムコードを実行することのできる任意の汎用コンピューティング製品を含めることができる。一方、当然のことながら、コンピューティングデバイス14およびインテリジェントスイッチングプログラム30は、本明細書に記載されたプロセスを実施することのできる多様なあり得る同等コンピューティングデバイスの代表例に過ぎない。このため、別の実施形態では、コンピューティングデバイス14およびインテリジェントスイッチングプログラム30によって提供される機能は、汎用もしくは専用またはその両方のハードウェア、もしくはプログラムコード、あるいはその両方の任意の組み合わせを含むコンピューティング製品によって実現することができる。各実施形態において、プログラムコードおよびハードウェアは、標準のプログラミングおよびエンジニアリング技術をそれぞれ用いて作り出すことができる。上述のような標準のプログラミングおよびエンジニアリング技術は、別々の小売業者からの処理を統合することを可能にするオープンアーキテクチャを含む。このようなオープンアーキテクチャは、クラウドコンピューティングを含む。同様に、コンピュータシステム12は、本発明の態様を実現する多様なタイプのコンピュータシステムの単なる例示に過ぎない。例えば、一実施形態では、コンピュータシステム12には、ネットワーク、共有メモリなど任意のタイプの通信リンクで通信して本明細書に記載されたプロセスを実施する、2つ以上のコンピューティングデバイスが含まれる。さらに、本明細書に記載されたプロセスを実施している間に、コンピュータシステム12の中の1つ以上のコンピューティングデバイスが、コンピュータシステム12の外部にある1つ以上の他のコンピューティングデバイスと、任意のタイプの通信リンクを用いて通信することもできる。いずれの場合も、上記の通信リンクは、多様なタイプの有線もしくはワイヤレスまたはその両方のリンクの任意の組み合わせを含むこと、1つ以上のタイプのネットワークの任意の組み合わせを含むこと、または多様なタイプの伝送技術およびプロトコルの任意の組み合わせを利用すること、あるいはそのいずれかの組み合わせが可能である。本明細書で述べるように、インテリジェントスイッチングプログラム30は、コンピュータシステム12が異常な精算行動を検出できるようにする。このため、プレスケジューリングモジュール32、前処理モジュール34、優先順位付けモジュール36、処理モジュール37、クリーンアップモジュール38、およびアーカイビングモジュール39を含むインテリジェントスイッチングプログラム30が示されている。これらのモジュール各々の動作については本明細書にてさらに述べる。一方、当然のことながら、図2に示された多様なモジュールの一部は、独立して実装することもできるし、組み合わせることもできるし、もしくはコンピュータシステム12に含まれている1つ以上の別個のコンピューティングデバイスのメモリに保存することもできるし、またはそのいずれかの組み合わせも可能である。さらに、当然のことながら、一部のモジュールもしくは機能またはその両方は実装されなくてもよく、あるいは追加のモジュールもしくは機能またはその両方がコンピュータシステム12の一部として含まれてもよい。図3は、典型的な映像トランザクション用インテリジェントスイッチングプログラム30図2の系統図を示す。本発明は、1つ以上の小売店舗における複数のレーンを考慮している。この限定されない例は、或る小売店舗に導入された、複数の映像ストリームの処理に優先順位を付けるシステムを表している。ここでは、この小売店舗は、任意の数のレーンを維持している。各レーンにおけるトランザクション行動を捕捉するようにカメラが導入されている。各トランザクションの映像捕捉と共に、トランザクションデータ例えば、価格、商品番号、数量などが送信される。トランザクションには、トランザクションデータと映像ストリームとの両方が含まれる。この限定されない例では、プレスケジューリングモジュール32図2による判断により、処理されるレーンがN個レーン1からレーンNであると仮定している。プレスケジューリングモジュールでは、プレスケジューリングフィルタ111がレーン1用に導入されている。同様に、別のフィルタ112がレーン2用に導入されており、フィルタ113がレーンN-1用に、さらにフィルタ114がレーンN用に導入されている。プレスケジューリングフィルタは、特定のレーンからのトランザクションを監視する必要があるか否かを、そのレーンが開いているか否かに基づいて判断する。レーンからのトランザクションは全て、前処理モジュール34図2へ送信される。前処理モジュール34は、各トランザクションが別個になって一意のIDが与えられるようにトランザクションを整理する。次いで、全てのトランザクションが優先順位付けモジュール36に呈示される。優先順位付けモジュール36は、動的な更新も可能である所定ルールを用いて、各トランザクションの優先順位点数を計算する。優先順位付けモジュール36は、優先順位点数の付いたトランザクションが入っているトランザクション優先順位キュー140を維持する。トランザクション優先順位キュー140の中には、トランザクションが優先順位点数の順にリストされている。処理モジュール37が、トランザクション優先順位キュー140の中にある優先順位点数の最も高いトランザクションを最初に処理する。処理モジュール37は、各トランザクションを分析してその特定トランザクションに関して不正行動が発生していたか否かを発見するための相対的には計算集約型である不正行動検出ソフトウェアを含む。トランザクションが処理モジュール37によって処理されると、そのトランザクションのトランザクションユニットはアーカイバルキュー170へ移される。クリーンアップモジュール38は、一定の時間間隔でトランザクション優先順位キュー140を監視する。或るトランザクションが所定の時間例えば、10秒間を超えてトランザクション優先順位キュー140にあり続け、そのトランザクションの優先順位点数が低い場合、クリーンアップモジュール38は該トランザクションをアーカイバルキュー170へ移すことになる。アーカイビングモジュール39は、アーカイバルキュー170にあるトランザクションユニットを永続ストレージ190へ移すことによって、アーカイバルキュー170にあるトランザクションユニットを処理する。永続ストレージ190からは、データを取り出して、優先順位付けルール195の一部を作ることができる。人のオペレータ16も、優先順位付けルール195を提供することができる。優先順位付けルール195は、優先順位付けモジュール36によって、トランザクションに優先順位を付けるのに使用される。本発明の一実施形態によれば、処理モジュール37に未使用の容量がある場合例えば、客が少数しかいない深夜、あるいは店舗が閉まっているときなど、永続ストレージ190にある未処理のトランザクションを優先順位付けモジュール36へ送り返し再処理されるようにすることができる。図4および図5は、トランザクション間の優先順位設定の2つの段階を示す。図4は、トランザクションに優先順位を付ける第1段階を示す。この第1段階では、レーン1乃至3からのトランザクションが優先順位付けモジュール36へ送信される。優先順位付けモジュール36は、人のオペレータ16と各トランザクションの特性とによってもたらされた優先順位付けルールに基づき、優先順位が最も高いものをT1としてT1からTNの順にトランザクションに優先順位を付ける。例えば、レーン1を操作しているレジ係は管理者によってフラグが付けられているので、レーン1からのT1は優先順位が最も高い。レーン2からのT2には、このトランザクションに取り消された商品が3つ含まれているため、高い優先順位が付けられている。レーン3からのT3も、このトランザクション全体が取り消されているため、同様に高い優先順位が付けられている。ただし、システムのルール設計により、1つのトランザクション内に取り消された商品が3つあることは、トランザクション全体を取り消すことよりも不正な行動であるとみなされるため、T2に付けられた優先順位はT3の優先順位よりも高い。レーン2からのT4は、このトランザクションには、異常に長い商品スキャン間隔が含まれているので、優先順位が高い。スキャン間隔が長いということは、トランザクションに入力されている商品と商品との間で、レジ係がトランザクションに商品を入力せぬまま入口ベルトから出口ベルトへ移動させている商品がある言い換えれば、商品が購入されずに、客によって袋詰めされ持ち去られているということの手がかりとなり得る。商品と商品との間に長い時間が空いている理由は、他にも多数例えば、レジ係が、商品を袋詰めするために中断しているなどあるため、T4は、T1乃至T3よりも低い優先順位が付けられている。対照的に、レーン2からのTNは、見たところ普通のトランザクションであるため、低い優先順位が付けられている。図5は、トランザクションに優先順位を付ける第2段階を示す。この第2段階では、優先順位付けルールが、第1段階からのトランザクションデータを用いて更新されている。第1段階では、レーン2のレジ係が、複数の不審なトランザクションを行った。そのため、この情報に基づいて優先順位付けルールが更新された。図5によって示される第2段階では、新たなトランザクションT1乃至TNが、優先順位付けモジュール36によって処理される。レーン2からのT1は、第1段階で、同一のレジ係による複数の不審なトランザクションおよび多数の高価な商品が見られたために、最も高い優先順位が付けられる。レーン3からのT2は、レーン3の同一レジ係が管理者による上書きを2回生じさせたため、高い優先順位が付けられている。レーン3からのT3は、同一のレジ係が不審とみなされるため、高い優先順位が付けられている。T4は、客が現金を支払っているという理由で、高い優先順位が付けられている。現金で支払いをするということは、例えばクレジットカードのトランザクションであれば記録されるような購入者の身元が記録されないことを意味し、それだけ現金購入と詐欺行為との間には相関関係がある。ただしこの相関関係は、これより優先順位が先のアイテムに比べるとそれほど強いものではない。TNは、現在レーン1で別のレジ係が作業しており、このレジ係には、不審だというフラグが付いていないため、低い優先順位が付けられている。加えて、トランザクションTNは、普通の、不審な点のないトランザクションである。図6は、トランザクションユニットに対し優先順位を割り当てる典型的なステップのフロー図を示す。ステップ501にて、インテリジェントスイッチングプログラムが、優先順位の割り当てに用いる初期入力を取得する。ステップ502にて、インテリジェントスイッチングプログラムは、組み合わされてトランザクションユニットとなるトランザクションのデータと映像ストリームとを処理する統計的サンプリングモデルを開始する。ステップ503にて、インテリジェントスイッチングプログラムは、各トランザクションユニットの特徴を分析する。特徴としては、以下のものが挙げられるが、これらに限定されない:例えば、オブジェクト検出および追跡アルゴリズムを分析することによって得られる、各レーンにおける行動のレベル;トランザクション数および合計金額の双方から見たトランザクション量;および、後々のトランザクションの優先順位付けに影響を及ぼすように履歴データを更新するのにも使用される、最近の履歴中の不正行動検出結果。ステップ504にて、このインテリジェントなシステムは、統計モデル例えば、ガウスモデル、ポアソンモデル、指数モデル、一様モデルなどを用いて、トランザクションユニットの特徴間の相関関係を判断する。ステップ505にて、各トランザクションユニットは、分析結果に基づいて優先順位点数を与えられ、トランザクション優先順位キューに入れられる。図7は、本発明に従ってトランザクションを処理する、典型的なステップのフロー図を示す。ステップ601にて、監視システムが、映像捕捉とトランザクションデータとを前処理し、特定可能な個別トランザクションユニット群にする。ステップ602にて、優先順位付けシステムが、優先順位ルールに基づいて、個別トランザクションユニット群に優先順位を付ける。ステップ603にて、システムは、或るトランザクションユニットが処理対象となるのに足りるほど高い優先順位を有しているか否かを判断する。当該トランザクションユニットが相対的に高い優先順位を有している場合、ステップ604にて、トランザクションが処理される。ステップ603にて当該トランザクションユニットが高い優先順位を有していなかった場合、このトランザクションユニットは直接ステップ605にてアーカイブされる。ステップ604にてトランザクションユニットが処理されたら、ステップ606にて、不正行動が捕捉され報告される。ステップ604からの処理済みトランザクションも、ステップ605にてアーカイブされる。ステップ605からの全トランザクションを分析すると、ステップ607にて優先順位付けルールを更新するためのベースが得られる。