JP6260979B1 - 事象評価支援システム、事象評価支援装置、及び事象評価支援プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
前記評価手段は、前記参照データベースを参照し、前記画像データ、前記音データ、及び前記テキストデータの組み合わせと、前記参照データとの間の前記第1連関度を算出することを特徴とする。
図1を参照して、本実施形態における事象評価支援システム100の構成の一例について説明する。図1は、本実施形態における事象評価支援システム100の全体構成を示すブロック図である。
図5(a)は、事象評価支援装置1の構成の一例を示す模式図である。事象評価支援装置1として、パーソナルコンピュータ(PC)等の電子機器が用いられる。事象評価支援装置1は、例えば評価用映像データを取得できる任意の装置と一体に形成されてもよい。事象評価支援装置1は、筐体10と、CPU101と、ROM102と、RAM103と、記憶部104と、I/F105〜107とを備える。各構成101〜107は、内部バス110により接続される。
情報DB11には、予め取得された過去の映像データ、及び過去の映像データに用いられた参照データが記憶された参照データベースが記憶される。情報DB11には、例えば評価用映像データ、評価用映像データと参照データとの間の第1連関度を含む評価データ、評価データに基づき生成された評価結果、及び評価結果を表示するフォーマット等の各種情報が記憶される。参照データベース及び各種情報は、HDDやSSD等で具現化された記憶部104に、各種情報のデータベースとして保存される。各構成12〜16は、必要に応じて情報DB11に各種情報を記憶させ、又は各種情報を取出す。
取得部12は、評価の対象となる評価用映像データを取得する。取得部12は、撮影装置3により一定期間に撮影された評価用映像データを取得するほか、例えば公衆通信網4や可搬メモリ等の記憶媒体を介して、一定期間に撮影された評価用映像データを取得してもよい。なお、評価用映像データの形式は任意であり、例えば取得部12が任意のファイル形式に変換してもよい。
評価部13は、評価用映像データと、参照データとの間における3段階以上の第1連関度を含む評価データを取得する。評価部13は、例えば参照データベースを参照して、評価用映像データと一致又は類似する過去の映像データを選択し、選択された過去の映像データに紐づけられた連関度を第1連関度として算出する。このほか、評価部13は、例えば参照データベースを分類器のアルゴリズムとして用い、評価用映像データと参照データとの間における第1連関度を算出してもよい。
出力部14は、評価データに基づき評価結果を生成し、評価結果を出力する。出力部14は、例えば評価データの第1連関度に基づいて、評価用映像データに対する評価結果を生成する。また、出力部14は、例えば評価データの加工処理等を行わずに評価結果として生成してもよい。
入力部15は、I/F105を介して撮影装置3から送信された評価用映像データを受信するほか、例えばI/F106を介して入力部分108から入力された各種情報を受信する。そのほか、入力部15は、例えばサーバ2に記憶された評価用映像データを受信してもよい。入力部15は、例えば可搬メモリ等の記憶媒体を介して、評価用映像データ等を受信してもよい。入力部15は、例えば利用者が評価結果に基づいて作成した更新用データや、連関度を更新するために用いられる学習用データ等を受信する。
更新部16は、例えば過去の映像データと、参照データとの間の関係を新たに取得した場合には、関係を連関度に反映させる。連関度に反映させるデータとして、例えば利用者が新たに作成した映像データと、映像データに対応する参照データとを含む更新データが用いられる。このほか、連関度に反映させるデータとして、例えば利用者が評価結果に基づいて作成した学習用データが用いられる。
サーバ2には、各種情報に関するデータ(データベース)が記憶されている。このデータベースには、例えば公衆通信網4を介して送られてきた情報が蓄積される。サーバ2には、例えば情報DB11と同様の情報が記憶され、公衆通信網4を介して事象評価支援装置1と各種情報の送受信が行われてもよい。サーバ2として、例えばネットワーク上のデータベースサーバが用いられてもよい。サーバ2は、上述した記憶部104や情報DB11の代わりに用いられてもよい。
撮影装置3は、評価用映像データを撮影し、事象評価支援装置1に送信する。撮影装置3として、例えば防犯カメラやピンホールカメラ等の画像及び音を含んだ映像を取得できる装置が用いられる。撮影装置3として、例えばカメラを備えたドローンや、カメラ付きの携帯端末等が用いられてもよい。なお、撮影装置3は、例えば事象評価支援装置1の構成を含んでもよい。
公衆通信網4(ネットワーク)は、事象評価支援装置1及び撮影装置3等が通信回路を介して接続されるインターネット網等である。公衆通信網4は、いわゆる光ファイバ通信網で構成されてもよい。また、公衆通信網4は、有線通信網には限定されず、無線通信網で実現してもよい。
次に、本実施形態における事象評価支援システム100の動作の一例について説明する。図11は、本実施形態における事象評価支援システム100の動作の一例を示すフローチャートである。
先ず、評価の対象となる評価用映像データを取得する(取得手段S110)。取得部12は、入力部15を介して、撮影装置3により生成された評価用映像データを取得するほか、例えば公衆通信網4や可搬メモリ等の記憶媒体を介して、評価用映像データを取得してもよい。取得部12は、評価用映像データに加え、例えば人物情報を取得してもよい。なお、取得部12は、取得した評価用映像データ等を情報DB11に記憶させてもよい。
次に、参照データベースを参照し、評価用映像データと、参照データとの間の第1連関度を含む評価データを取得する(評価手段S120)。評価部13は、取得部12又は情報DB11から評価用映像データを取得し、情報DB11から参照データベースを取得する。
次に、評価データに基づき評価結果を生成し、評価結果を出力する(出力手段S130)。出力部14は、評価部13又は情報DB11から評価データを取得し、例えば情報DB11から評価結果を表示するフォーマットを取得してもよい。
その後、例えば過去の映像データと、参照データとの間の関係を新たに取得した場合には、関係を連関度に反映させてもよい(更新手段:S140)。更新部16は、例えば利用者が新たに作成した更新データを取得し、類似度に反映させる。このほか、更新部16は、例えば利用者が評価結果に基づいて作成した学習用データを取得し、類似度に反映させる。更新部16は、例えば機械学習を用いて類似度の算出及び更新を行い、機械学習には、例えば畳込みニューラルネットワークが用いられる。なお、更新部16は、例えば画像データと合成データとの間の関係、音データと合成データとの間の関係、及びテキストデータと合成データとの間の関係の少なくとも何れかを新たに取得した場合には、関係を類似度に更新させてもよい。類似度を更新させる場合、連関度を更新させる必要が無い。このため、参照データベースの更新に伴う負荷を最小限に抑えることが可能となる。
次に、評価用映像データ、過去の映像データ、及び参照データについて説明する。評価用映像データ、過去の映像データ、及び参照データは、図3及び図4に示すように、事象評価支援システム100の利用環境(カテゴリ)毎に異なるデータを含む。参照データベースには、各カテゴリに対応するデータが状況に応じて記憶される。以下、カテゴリ別の特徴を説明する。なお、図3及び図4には、各カテゴリに対応するデータの一例が記載されている。
事象評価支援システム100は、カテゴリ「テレビ番組制作」において、制作中のテレビ番組に基づいて視聴率の予測等を出力する(例えば図12(a))。ここで「テレビ番組」とは、地上デジタルテレビ放送で放送される番組のほか、例えばインターネットを介して配信されるインターネットテレビ等の番組を示す。
事象評価支援システム100は、カテゴリ「経済情報」において、公開映像に基づいて経済情報の予測等を出力する(例えば図12(b))。ここで「経済情報」とは、株式、為替、又は商品取引等における経時推移を示す。また、「公開映像」とは、経済ニュース番組、IPO(Initial Public Offering)時における企業の会見、FOMC(Federal Open Market Committee)における会見等の経済情報に関する映像を示す。
事象評価支援システム100は、カテゴリ「犯行現場」において、例えば防犯カメラ等の撮影装置3に撮影された映像に基づいて、犯行に及ぶ可能性のある人を特定する情報等を出力する(例えば図2(b))。ここで、「犯行現場」とは、例えばコンビニエンスストア内の万引き等が挙げられ、防犯カメラ等を設置できる場所で発生し得る犯罪を示す。
事象評価支援システム100は、カテゴリ「ゲーム制作」において、ユーザが開発中のゲームを実施しているときに撮影された映像に基づいて、ゲームへの課金量の予測等を評価結果として出力する。
事象評価支援システム100は、カテゴリ「取り調べ」において、取り調べ室で撮影された映像に基づいて、容疑者が有罪か無罪かの推定結果等を出力する。
事象評価支援システム100は、カテゴリ「人間関係」において、評価対象者と評価者との会話中に撮影された映像に基づいて、評価者が受ける印象の予測等を評価結果として出力する。
事象評価支援システム100は、カテゴリ「販売、接客」において、販売員が顧客に接客を行っているときに撮影された映像に基づいて、売上予測等を評価結果として出力する。
事象評価支援システム100は、カテゴリ「カウンセリング」において、相談員と相談者とのカウンセリング時に撮影された映像に基づいて、相談者の容体の予測等を評価結果として出力する。
事象評価支援システム100は、カテゴリ「公演」において、公演時に撮影された映像に基づいて、観客の満足度の予測を評価結果として出力する。ここで、「公演」とは、複数の観客を動員する芝居の公演、音楽コンサート、講演、セミナー等を示す。
事象評価支援システム100は、カテゴリ「診察」において、患者の診察時に撮影された映像に基づいて、患者の容体の予測等を評価結果として出力する。
事象評価支援システム100は、カテゴリ「手術後の容体」において、患者の手術時に撮影された映像に基づいて、患者の容体の予測等を評価結果として出力する。
事象評価支援システム100は、カテゴリ「映像コンテンツ」において、制作中の映像コンテンツに基づいて興味を引くコンテンツの予測等を出力する。ここで「映像コンテンツ」とは、DVD等の記録媒体に収録されて販売される映画、ドキュメント映像、プロモーション用映像、企業紹介用映像等を示す。
事象評価支援システム100は、カテゴリ「交通渋滞」において、撮影された道路の映像に基づいて、交通渋滞の予測等を評価結果として出力する。
事象評価支援システム100は、カテゴリ「空撮」において、撮影された空撮の映像に基づいて、穀物、野菜、果実等の収穫率の予測等を評価結果として出力する。
2 :サーバ
3 :撮影装置
4 :公衆通信網
10 :筐体
12 :取得部
13 :評価部
14 :出力部
15 :入力部
16 :更新部
100 :事象評価支援システム
101 :CPU
102 :ROM
103 :RAM
104 :記憶部
105 :I/F
106 :I/F
107 :I/F
108 :入力部分
109 :出力部分
110 :内部バス
DB11 :情報
S110 :取得手段
S120 :評価手段
S130 :出力手段
S140 :更新手段
Claims (16)
- 画像及び音を含む映像データに基づき、将来起こり得る事象の評価を支援する事象評価支援システムであって、
評価用映像データを取得する取得手段と、
予め取得された過去の映像データ、前記過去の映像データの評価に用いられた参照データ、及び、前記過去の映像データと前記参照データとの間における3段階以上の連関度が記憶された参照データベースと、
前記参照データベースを参照し、前記評価用映像データと、前記参照データとの間の3段階以上の第1連関度を含む評価データを取得する評価手段と、
前記評価データに基づき評価結果を生成し、前記評価結果を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする事象評価支援システム。 - 前記評価用映像データは、
撮影された人、動物、背景、及び説明資料の少なくとも何れかを含む画像データと、
撮影された人の声、動物の声、効果音、及び挿入曲の少なくとも何れかを含む音データと、
を含み、
前記評価手段は、前記参照データベースを参照し、前記画像データ及び前記音データの組み合わせと、前記参照データとの間の前記第1連関度を算出すること
を特徴とする請求項1記載の事象評価支援システム。 - 前記評価手段は、前記参照データベースを参照し、一定期間に撮影された前記評価用映像データに対して時系列で算出された前記第1連関度を含む前記評価データを取得すること
を特徴とする請求項2記載の事象評価支援システム。 - 前記取得手段は、前記評価用映像データの撮影された時間に対応し、株式、為替、及び先物取引の少なくとも何れかの値動きを示す評価用値動きを取得し、
前記参照データは、過去の株式、為替、及び先物取引の少なくとも何れかの過去の値動きの経時推移を含み、
前記出力手段は、前記第1連関度に基づく前記評価用値動きの経時推移の評価を含む前記評価結果を生成すること
を特徴とする請求項3記載の事象評価支援システム。 - 前記評価用映像データ及び前記過去の映像データは、経済情報に関する映像であること
を特徴とする請求項4記載の事象評価支援システム。 - 前記出力手段は、予め設定された報知基準値と、前記第1連関度とを比較した結果に基づき、前記評価結果を出力すること
を特徴とする請求項3記載の事象評価支援システム。 - 前記過去の映像データは、犯行現場における犯行前後の映像を含み、
前記参照データは、犯罪の種類に関する情報であり、
前記出力手段は、前記評価用映像データに撮影された人のうち、犯行に及ぶ可能性のある人を特定する情報を含む前記評価結果を生成すること
を特徴とする請求項6記載の事象評価支援システム。 - 前記過去の映像データは、複数の視聴者に公開された映像であり、
前記参照データは、公開された前記過去の映像データに対応する視聴率であり、
前記評価用映像データは、未公開の映像データであり、
前記出力手段は、前記第1連関度に基づく視聴率の経時推移の評価を含む前記評価結果を生成すること
を特徴とする請求項3記載の事象評価支援システム。 - 前記過去の映像データは、ゲームの進行に関する進行情報を含み、
前記評価用映像データは、開発中のゲームの進行に関する開発進行情報を含み、
前記参照データは、前記ゲームの進行情報に対する課金量、ログイン数、及びプレイ時間の少なくとも何れかを含み、
前記出力手段は、前記第1連関度に基づいて、前記開発進行情報に対する課金量、ログイン数、プレイ時間の少なくとも何れかの経時推移の評価を含む前記評価結果を生成すること
を特徴とする請求項3記載の事象評価支援システム。 - 前記評価手段は、前記参照データベースを参照し、一定期間に撮影された前記評価用映像データの全体に対して算出された前記第1連関度を含む前記評価データを取得すること
を特徴とする請求項2記載の事象評価支援システム。 - 前記評価用映像データ及び前記過去の映像データは、防犯カメラの映像、取り調べ室における映像、会話中の映像、接客時の映像、カウンセリング時の映像、公演時の映像、診察時の映像、又は、手術時の映像を含むこと
を特徴とする請求項10記載の事象評価支援システム。 - 前記過去の映像データは、
過去に撮影された人、動物、及び背景の少なくとも何れかを含む過去の画像データと、
過去に撮影された人の声、動物の声、効果音、及び挿入曲の少なくとも何れかを含む過去の音データと、
前記参照データとの間に前記連関度を有する合成データと、
前記過去の画像データと前記合成データとの間、及び、前記過去の音データと前記合成データとの間における3段階以上の類似度と、
を含み、
前記参照データベースには、前記合成データと、前記参照データとの間における前記連関度が記憶されること
を特徴とする請求項1〜11の何れか1項記載の事象評価支援システム。 - 前記過去の映像データと、前記参照データとの間の関係を新たに取得した場合には、前記関係を前記連関度に反映させる更新手段をさらに備えること
を特徴とする請求項1〜12の何れか1項記載の事象評価支援システム。 - 前記評価用映像データは、前記音データの内容に対応するテキストデータを含み、
前記評価手段は、前記参照データベースを参照し、前記画像データ、前記音データ、及び前記テキストデータの組み合わせと、前記参照データとの間の前記第1連関度を算出すること
を特徴とする請求項2記載の事象評価支援システム。 - 画像及び音を含む映像データに基づき、将来起こり得る事象の評価を支援する事象評価支援装置であって、
評価用映像データを取得する取得部と、
予め取得された過去の映像データ、前記過去の映像データの評価に用いられた参照データ、及び、前記過去の映像データと前記参照データとの間における3段階以上の連関度が記憶された参照データベースと、
前記参照データベースを参照し、前記評価用映像データと、前記参照データとの間の3段階以上の第1連関度を含む評価データを取得する評価部と、
前記評価データに基づき評価結果を生成し、前記評価結果を出力する出力部と、
を備えることを特徴とする事象評価支援装置。 - 画像及び音を含む映像データに基づき、将来起こり得る事象の評価を支援する事象評価支援プログラムであって、
評価用映像データを取得し、
予め取得された過去の映像データ、前記過去の映像データの評価に用いられた参照データ、及び、前記過去の映像データと前記参照データとの間における3段階以上の連関度が記憶された参照データベースを参照し、前記評価用映像データと、前記参照データとの間の3段階以上の第1連関度を含む評価データを取得し、
前記評価データに基づき評価結果を生成し、前記評価結果を出力すること
をコンピュータに実行させることを特徴とする事象評価支援プログラム。
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