CN107847195B - 关心度估计装置、关心度估计方法以及记录介质 - Google Patents

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Abstract

在本发明中，输入拍摄有受到对象刺激的人群的动态图像(S1)。根据该动态图像对构成人群的各个人的存在进行识别(S2)。根据该动态图像中的各个人的皮肤的亮度变化来求出各个人的脉搏(S3)。对该动态图像中的各个人的属性进行识别(S4、S5)。分别校正各个人的脉搏以消除取决于该属性的脉搏差异(S6)。对该校正后的各个人的脉搏进行统计处理而求出人群的脉搏的统计处理值(S7)。将与人群的脉搏的统计处理值对应的数值指标作为关心度而输出(S9、S10)。

Description

关心度估计装置、关心度估计方法以及记录介质
技术领域
本发明涉及关心度估计装置，更详细地说，涉及评价人群对事件等对象的关心度的关心度估计装置和关心度估计方法。另外，本发明涉及记录有程序的计算机可读取的记录介质，该程序用于使计算机执行这样的关心度估计方法。
背景技术
以往，作为这种关心度估计装置，公知有例如像专利文献1(日本特开2009-24775号公报)所公开的那样根据人的视线速度和皮肤电位来估计人对对象的关心度的装置和方法。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2009-24775号公报
发明内容
发明要解决的课题
近年来，产生了评价人群对事件等对象的关心度的需求。
然而，据本申请人所知，到目前为止，没有评价人群对于对象的关心度的技术。例如，在专利文献1中的关心度估计装置中，由于需要在人的皮肤上安装电极，因此集中人群的关心度来进行评价是不适合的。另外，考虑到假设若直接对各个人的测定结果进行统计处理而求出统计处理值(平均值等)，则会在所得到的统计处理值中包含平时(未受到对象刺激时)的个体差异变化而导致估计的精度不好。
因此，本发明的课题在于提供能够适当地评价人群对于对象的关心度的关心度估计装置和关心度估计方法。另外，本发明的课题在于提供记录有程序的计算机可读取的记录介质，该程序用于使计算机执行这样的关心度估计方法。
用于解决课题的手段
为了解决上述课题，本发明的关心度估计装置评价人群对对象的关心度，其中，该关心度估计装置具有：
动态图像输入部，其输入拍摄有人群的动态图像，该人群从上述对象受到刺激；
人识别部，其根据上述动态图像对构成上述人群的各个人的存在进行识别；
脉搏获取部，其根据上述动态图像中的上述各个人的皮肤的亮度变化来求出上述各个人的脉搏；
属性识别部，其对上述动态图像中的上述各个人的属性进行识别；
第一脉搏校正部，其分别校正上述各个人的脉搏，以消除取决于上述属性的脉搏差异；
统计处理部，其对上述校正后的上述各个人的脉搏进行统计处理而求出上述人群的脉搏的统计处理值；以及
关心度输出部，其将与上述人群的脉搏的上述统计处理值对应的数值指标作为关心度而输出。
在本说明书中，所谓“对象”是指事件等人群所关心的对象。
所谓“从对象受到刺激”是指通过五感中的至少一个即视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉中的至少一个而受到刺激。
“动态图像输入部”例如是指输入动态图像的输入接口。
另外，所谓“脉搏”是指每单位时间的脉搏数，例如每分钟的脉搏数即【次/分】(或者也表示为【bpm】)。
所谓“统计处理”是指求出平均值、方差等的处理。
在本发明的关心度估计装置中，动态图像输入部输入拍摄有人群的动态图像，该人群从对象受到刺激。人识别部根据上述动态图像对构成上述人群的各个人的存在进行识别。接着，脉搏获取部根据上述动态图像中的上述各个人的皮肤的亮度变化来求出上述各个人的脉搏。另外，属性识别部对上述动态图像中的上述各个人的属性进行识别。接下来，第一脉搏校正部分别校正上述各个人的脉搏，以消除取决于上述属性的脉搏差异。由此，上述校正后的上述各个人的脉搏表示在消除了基于属性的偏差的状态下从上述对象受到刺激时的脉搏相对于上述各个人的平时(未从上述对象受到刺激时)的脉搏的变化量。接下来，统计处理部对上述校正后的上述各个人的脉搏进行统计处理而求出上述人群的脉搏的统计处理值。其结果是，人群的脉搏的上述统计处理值表示在消除了基于属性的偏差的状态下从上述对象受到刺激时的脉搏相对于上述人群的平时的脉搏的变化量。然后，关心度输出部将与上述人群的脉搏的上述统计处理值对应的数值指标作为关心度而输出。这样，根据该关心度估计装置，能够适当地评价人群对对象的关心度。
例如，上述统计处理部求出某一时刻的第一人群的脉搏的统计处理值和第二人群的脉搏的统计处理值，上述关心度输出部将与上述第一人群的脉搏的统计处理值与上述第二人群的脉搏的统计处理值的差分对应的数值指标作为上述关心度而输出。或者，上述统计处理部针对某个人群求出第一时刻的脉搏的统计处理值和第二时刻的脉搏的统计处理值，上述关心度输出部将与上述第一时刻的脉搏的统计处理值与上述第二时刻的脉搏的统计处理值的差分对应的数值指标作为上述关心度而输出。
在一个实施方式的关心度估计装置中，其特征在于，该关心度估计装置具有：
环境信息输入部，其输入表示上述拍摄到的上述人群的周围环境的环境信息；以及
第二脉搏校正部，其根据上述环境信息输入部所求出的环境信息，校正上述人群的脉搏的上述统计处理值，以消除取决于上述环境的脉搏差异。
这里，所谓“环境信息”例如是指上述人群的周围的气温。
在该一个实施方式的关心度估计装置中，环境信息输入部输入表示上述拍摄到的上述人群的周围环境的环境信息。第二脉搏校正部根据上述环境信息输入部所求出的环境信息，校正上述人群的脉搏的上述统计处理值，以消除取决于上述环境的脉搏差异。该校正后的统计处理值为消除了取决于环境的偏差后的统计处理值。然后，关心度输出部将与上述人群的脉搏的上述统计处理值对应的数值指标作为关心度而输出。因此，根据该关心度估计装置，能够更加适当地评价人群对对象的关心度。
在一个实施方式的关心度估计装置中，其特征在于，上述各个人的属性是年龄和性别中的至少一个。
在该一个实施方式的关心度估计装置中，上述第一脉搏校正部所校正的上述各个人的脉搏处于消除了基于年龄和性别中的至少一个的偏差后的状态。其结果是，能够适当地评价人群对对象的关心度。
在一个实施方式的关心度估计装置中，其特征在于，上述第一脉搏校正部以如下方式进行校正：根据上述属性识别部所识别的上述各个人的年龄和性别中的至少一个，对上述脉搏获取部所求出的上述各个人的脉搏乘以预先确定的基于年龄的脉搏校正系数和基于性别的脉搏校正系数。
在该一个实施方式的关心度估计装置中，上述第一脉搏校正部以如下方式进行校正：根据上述属性识别部所识别的上述各个人的年龄和性别中的至少一个，对上述脉搏获取部所求出的上述各个人的脉搏乘以预先确定的基于年龄的脉搏校正系数和基于性别的脉搏校正系数。因此，能够简单地进行脉搏的校正。
在一个实施方式的关心度估计装置中，其特征在于，该关心度估计装置具有摄像部，该摄像部对从上述对象受到刺激的人群进行拍摄而获取动态图像。
在该一个实施方式的关心度估计装置中，摄像部对从上述对象受到刺激的人群进行拍摄而获取动态图像。
在另一方面中，本发明的关心度估计方法评价人群对对象的关心度，其中，该关心度估计方法进行如下步骤：
输入拍摄有人群的动态图像，该人群从上述对象受到刺激，
根据上述动态图像对构成上述人群的各个人的存在进行识别，
根据上述动态图像中的上述各个人的皮肤的亮度变化来求出上述各个人的脉搏，
对上述动态图像中的上述各个人的属性进行识别，
分别校正上述各个人的脉搏，以消除取决于上述属性的脉搏差异，
对上述校正后的上述各个人的脉搏进行统计处理而求出上述人群的脉搏的统计处理值，
将与上述人群的脉搏的上述统计处理值对应的数值指标作为关心度而输出。
在本发明的关心度估计方法中，通过“分别校正上述各个人的脉搏，以消除取决于上述属性的脉搏差异”的处理，上述校正后的上述各个人的脉搏表示在消除了基于属性的偏差的状态下从上述对象受到刺激时的脉搏相对于上述各个人的平时(未从上述对象受到刺激时)的脉搏的变化量。其结果是，通过“对上述校正后的上述各个人的脉搏进行统计处理而求出上述人群的脉搏的统计处理值”的处理而得到的人群的脉搏的统计处理值，表示在消除了基于属性的偏差的状态下从上述对象受到刺激时的脉搏相对于上述人群的平时的脉搏的变化量。然后，将与上述人群的脉搏的上述统计处理值对应的数值指标作为关心度而输出。这样，根据该关心度估计方法，能够适当地评价人群对对象的关心度。
另外，在“根据上述动态图像中的上述各个人的皮肤的亮度变化来求出上述各个人的脉搏”的处理和“对上述动态图像中的上述各个人的属性进行识别”的处理中，可以先执行任意的处理，也可以并行地执行两个处理。
在又一方面中，本发明的记录介质是记录有程序的计算机可读取的记录介质，该程序用于使计算机执行上述发明的关心度估计方法。
如果将记录于本发明的记录介质的程序安装在计算机中，则能够使计算机执行上述发明的关心度估计方法。
发明效果
根据以上可知，根据本发明的关心度估计装置和关心度估计方法，能够适当地评价人群对对象的关心度。另外，根据记录于本发明的记录介质的程序，能够使计算机执行上述发明的关心度估计方法。
附图说明
图1是示出本发明的一个实施方式的关心度估计装置的块结构的图。
图2是示出上述关心度估计装置所执行的关心度估计方法的整个处理流程的图。
图3是示出图2中的对人群的脉搏平均值进行比较的步骤S9的一个例子的图。
图4是示出某一时刻t1的第一人群B1的脉搏平均值B11、第二人群B2的脉搏平均值B21的图。
图5是示出图2中的对人群的脉搏平均值进行比较的步骤S9的另一例的图。
图6是分别示出人群C1、C2的脉搏平均值的时间经过的图。
图7是示出图2中的步骤S9～S10的变形例的流程的图。
图8的(A)是分别示出人群D1、D2的脉搏分布的图。
图8的(B)是分别示出人群D1’、D2’的脉搏分布的图。
图9是示出图2中的步骤S9～S10的另一变形例的流程的图。
具体实施方式
下面，参照附图对本发明的实施方式进行详细地说明。
(装置的概略结构)
图1示出本发明的一个实施方式的关心度估计装置的块结构。
该关心度估计装置具有控制部11、数据输入部12、操作部13、存储部14以及输出部18。在该例子中，在数据输入部12上连接有摄像部30。
摄像部30对受到对象刺激的人群进行拍摄而获取动态图像。在该例子中，摄像部30由市售的摄像机构成，但不限于此。
控制部11包含通过软件而进行动作的CPU(中央运算处理单元)，执行后述的各种处理。
数据输入部12由公知的输入接口构成，在该例子中，实时地依次输入摄像部30获取到的动态图像数据。
操作部13包含公知的键盘和鼠标，用于输入来自用户的指令、各种信息。作为指令，包含指示处理的开始的指令、指示运算结果的记录的指令等。作为所输入的信息，包含拍摄动态图像的时期(日期和时刻)、用于分别识别所输入的多个动态图像数据的信息等。
在该例子中，存储部14由可以非临时存储数据的硬盘驱动器或EEPROM(电可改写的非易失性存储器)构成，包含校正系数存储部15、动态图像数据存储部16以及运算结果存储部17。
校正系数存储部15存储有脉搏校正系数，该脉搏校正系数用于分别校正上述各个人的脉搏，以消除取决于构成人群的各个人的属性的脉搏差异。在该例子中，存储有下面的表1所示的“基于年龄的脉搏校正系数表”和表2所示的“基于性别的脉搏校正系数表”。这些脉搏校正系数被设定为：根据小孩的平时(未受到对象刺激时)的脉搏平均值有比成年人的平时的脉搏平均值高的趋势、女性与男性相比有脉搏平均值高的趋势、老年人的最大脉搏数低等一般见解，而消除这些脉搏平均值间的偏差。具体而言，表1中的基于年龄的脉搏校正系数α相当于如下用途的因数：以成年人(19～59岁)的脉搏平均值为基准，使成年人以外的人(包含0～6岁的婴幼儿、7～12岁的儿童/小学生、13～18岁的初中/高中生、以及60岁以上的老年人。)的脉搏平均值与成年人的脉搏平均值一致。另外，表2中的基于性别的脉搏校正系数β相当于如下用途的因数：以男性的脉搏平均值为基准，使女性的脉搏平均值与男性的脉搏平均值一致。
(表1)基于年龄的脉搏校正系数表
Figure GDA0001568913430000071
(表2)基于性别的脉搏校正系数表
Figure GDA0001568913430000072
图1中的动态图像数据存储部16按照动态图像，将经由数据输入部12输入的动态图像数据与该动态图像的识别编号对应地进行存储。
运算结果存储部17按照动态图像，将表示通过后述的处理而得到的人群对对象的关心度的数值指标与该动态图像的识别编号对应地进行存储。
在该例子中，输出部18由LCD(液晶显示元件)构成，显示控制部11的运算结果等各种信息。另外，输出部18也可以具有打印机(驱动器)，将运算结果打印到纸上并输出。
温度传感器31是非必需的任意的附加要素，对气温【℃】进行检测，作为表示所拍摄的人群的周围的环境的环境信息。数据输入部12作为环境信息输入部而进行工作，将所检测的气温【℃】输入给控制部11。
(关心度估计方法)
该关心度估计装置通过控制部11的控制而整体按照图2所示的处理流程进行动作。
(1)动态图像的输入
首先，如图2中的步骤S1所示，控制部11经由数据输入部12输入摄像部30所拍摄的动态图像的数据。
动态图像为拍摄有受到对象刺激的人群的动态图像。在该例子中，为拍摄有观看展览会/演讲会等事件的人群的动态图像。
在该例子中，摄像部30所拍摄的动态图像的数据经由数据输入部12实时地被依次输入，通过控制部11的控制而与动态图像的识别编号对应地存储到动态图像数据存储部16中。
另外，在该例子中，动态图像的数据由摄像部30依次拍摄，但不限于此。也可以是，数据输入部12经由例如互联网等未图示的网络而依次或者大致同时地接收并输入在该关心度估计装置的外部预先获取的动态图像的数据。
(2)各个人的存在的识别
接下来，控制部11作为人识别部而进行工作，如图2中的步骤S2所示，根据动态图像对构成人群的各个人的存在进行识别。该各个人的存在的识别是在构成动态图像的各图像中例如通过Paul Viola et al.“Rapid Object Detection using a Boosted Cascadeof Simple Features”Computer Vision and Pattern Recognition，2001.CVPR2001.Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on 2001，P.I-511-I-518 vol.1所公开的公知的方法来进行的。
在该例子中，如后述的表3中的左端栏所示，针对某个人群识别No.1～6的人。
(3)脉搏的获取
接下来，控制部11作为脉搏获取部而进行工作，如图2中的步骤S3所示，根据动态图像中的各个人的皮肤的亮度变化来求出各个人的脉搏。具体而言，例如通过Xiaobai Liet al.“Remote Heart Rate Measurement From Face Videos Under RealisticSituations”Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR)，2014 IEEE Conferenceon 23-28June 2014，P.4264-4271所公开的公知的方法，根据各个人的皮肤的绿色成分的亮度变化来求出各个人的脉搏。
在该例子中，如后述的表3中的“原来的脉搏”栏所示，某一时刻的No.1～6的各个人的脉搏分别为110【bpm】、90【bpm】、75【bpm】、63【bpm】、75【bpm】、70【bpm】。
(4)各个人的年龄的识别
接下来，控制部11作为属性识别部而进行工作，如图2中的步骤S4所示，作为属性的一种，例如通过日本特开2005-148880号公报所公开的公知的方法来识别动态图像中的各个人的年龄。
在该例子中，如后述的表3中的“年龄”栏所示，No.1～6的各个人的年龄分别为5【岁】、10【岁】、15【岁】、20【岁】、30【岁】、70【岁】。这意味着，No.1的人属于上述的表1中的婴幼儿(0～6岁)的组，No.2的人属于儿童/小学生(7～12岁)的组，No.3的人属于初中/高中生(13～18岁)的组，No.4的人和No.5的人属于成年人(19～59岁)的组，No.6的人属于老年人(60岁以上)的组。
(5)各个人的性别的识别
接下来，控制部11作为属性识别部而进行动作，如图2中的步骤S5所示，作为属性的另一种，例如通过日本特开2010-33474号公报所公开的公知的方法来识别动态图像中的各个人的年龄。
在该例子中，如后述的表3中的“性别”栏所示，No.1～6的各个人的性别分别为男性、女性、女性、男性、女性、男性。
另外，对于上述(3)～(5)的处理，可以先实施任意一个处理，也可以相互并行地实施。
(6)各个人的脉搏的校正
接下来，控制部11作为第一脉搏校正部而进行动作，如图2中的步骤S6所示，分别校正通过上述(3)的处理而求出的各个人的脉搏。具体而言，使用以下所示的式EQ1来分别校正各个人的脉搏，以消除取决于作为属性的年龄、性别的脉搏差异。
即，将通过上述(3)的处理而求出的各个人的脉搏(将该脉搏称为“原来的脉搏”)设为n0【bpm】，将校正后的各个人的脉搏设为n1【bpm】，通过
n1＝n0×α×β···(EQ1)
来分别校正各个人的脉搏。这里，α表示表1中所示的基于年龄的脉搏校正系数。β表示表2中所示的基于性别的脉搏校正系数。
在该例子中，关于No.1的人，由于属于上述的表1中的婴幼儿(0～6岁)的组，因此基于年龄的脉搏校正系数α＝0.583333333。关于No.2的人，由于属于儿童/小学生(7～12岁)的组，因此基于年龄的脉搏校正系数α＝0.777777778。关于No.3的人，由于属于初中/高中生(13～18岁)的组，因此基于年龄的脉搏校正系数α＝0.875。关于No.4的人和No.5的人，由于属于成年人(19～59岁)的组，因此基于年龄的脉搏校正系数α＝1。关于No.6的人，由于属于老年人(60岁以上)的组，因此基于年龄的脉搏校正系数α＝1。
另外，在该例子中，No.1～6的各个人的性别分别为男性、女性、女性、男性、女性、男性。由此，关于No.1的人、No.4的人、No.6的人，基于性别的脉搏校正系数β＝1。关于No.2的人、No.3的人、No.5的人，基于性别的脉搏校正系数β＝0.928571429。
因此，如果可以像式EQ1那样进行校正，则校正后的各个人的脉搏n1如下面的表3中所示，关于No.1的人，n1＝64.16666663。关于No.2的人，n1＝65.00000005。关于No.3的人，n1＝60.93750003。关于No.4的人，n1＝63。关于No.5的人，n1＝69.64285717。另外，关于No.6的人，n1＝70。
(表3)基于属性的脉搏校正例
Figure GDA0001568913430000101
如上所述，表1中的基于年龄的脉搏校正系数α相当于如下用途的因数：以成年人(19～59岁)的脉搏平均值为基准，使成年人以外的人(包含0～6岁的婴幼儿、7～12岁的儿童/小学生、13～18岁的初中/高中生、以及60岁以上的老年人)的脉搏平均值与成年人的脉搏平均值一致。另外，表2中的基于性别的脉搏校正系数β相当于如下用途的因数：以男性的脉搏平均值为基准，使女性的脉搏平均值与男性的脉搏平均值一致。因此，像式EQ1那样，通过对原来的脉搏n0乘以基于年龄的脉搏校正系数α和基于性别的脉搏校正系数β，校正后的各个人的脉搏n1表示在消除了年龄和性别导致的偏差的状态下受到上述对象刺激时的脉搏相对于各个人平时(未从上述对象受到刺激时)的脉搏的变化量。由此，能够简单地进行脉搏的校正。
另外，对于各个人的原来的脉搏，也可以不对年龄和性别这两者进行校正，而仅对年龄和性别中的任意一方进行校正。
另外，各个人的脉搏的校正的方法也可以不是乘以基于年龄的校正系数α、基于性别的校正系数β的方法，而是加上或减去预先确定的校正用的脉搏数的方法。
(7)人群的脉搏平均值的计算
接下来，控制部11作为统计处理部而进行工作，如图2中的步骤S7所示，对通过上述(6)的处理而求出的校正后的各个人的脉搏n1进行统计处理，而求出上述人群的脉搏的统计处理值。在该例子中，求出平均值作为统计处理值。将所求出的平均值称为“人群的脉搏平均值”(用标号n1表示。单位为【bpm】。)。
在该例子中，包含No.1～6的人的人群的某一时刻的脉搏平均值n1为n1＝(64.16666663+65.00000005+60.93750003+63+69.64285717+70)/6＝65.45783731【bpm】。
另外，作为所求出的人群的脉搏的统计处理值，也可以代替平均值，而采用中值、方差等其他统计处理值。
(8)人群的脉搏平均值的校正
接下来，控制部11作为第二脉搏校正部而进行工作，如图2中的步骤S8所示，对通过上述(7)的处理而求出的人群的脉搏平均值n1进行校正。另外，步骤S8为不是必需的任意的附加步骤，为了表示该步骤，用虚线记载步骤S8的框。
具体而言，控制部11经由数据输入部12接收气温【℃】作为表示温度传感器31所检测的人群周围环境的环境信息。然后，控制部11作为第二脉搏校正部而进行工作，例如通过日本特开平8-080287号公报(对温度变化对脉搏数的影响量进行校正，显示一定条件下的脉搏数)所公开的公知的方法，对上述人群的脉搏平均值n1进行校正，以消除取决于上述气温【℃】的脉搏差异。
另外，作为表示人群周围环境的环境信息，也可以代替气温而采用氧气浓度，或除了气温之外还采用氧气浓度。在这种情况下，对上述人群的脉搏平均值n1进行校正，以消除取决于上述氧气浓度的脉搏差异。
以下，用标号N2表示通过该步骤S8的处理而校正的人群的脉搏平均值。在省略步骤S8的情况下，校正后人群的脉搏平均值N2当然与未校正的人群的脉搏平均值N1相等。
(9)人群的脉搏平均值的比较
接下来，如图2中的步骤S9所示，控制部11对通过上述(8)的处理而求出的人群的脉搏平均值N2进行比较。
作为一个例子，如图4中所示，在某一时刻t1，第一人群B1的脉搏平均值N2、第二人群B2的脉搏平均值N2分别为B11、B21。在这种情况下，如图3中的步骤S11所示，控制部11首先求出该时刻t1的第一人群的脉搏平均值B11和第二人群的脉搏平均值B21。接下来，如步骤S12所示，求出这些脉搏平均值彼此的差分(用标号ΔN表示该差分)。在这种情况下，脉搏平均值彼此的差分ΔN为
ΔN＝|B11-B21|。
另外，以使ΔN的标号为正的方式设定减法的朝向。
作为另一个例子，如图6中所示，关于某个人群C1，第一时刻t1的脉搏平均值N2、第二时刻t2的脉搏平均值N2分别为C11、C12。在这种情况下，如图5中的步骤S21所示，控制部11首先针对该人群C1求出第一时刻t1的脉搏平均值C11、第二时刻t2的脉搏平均值C12。接下来，如步骤S22所示，求出这些脉搏平均值彼此的差分ΔN。在这种情况下，脉搏平均值彼此的差分ΔN为
ΔN＝|C11-C12|。
(10)关心度的计算和输出
接下来，控制部11和输出部18作为关心度输出部而进行工作，如图2中的步骤S10所示，将与通过上述(9)的处理而求出的脉搏平均值彼此的差分ΔN对应的数值指标，作为人群对对象的关心度(用标号X表示该关心度)而输出。
在该例子中，如下面的表4所示，预先准备将脉搏平均值彼此的差分ΔN和关心度X对应起来的对应表(例如，存储在图1中的存储部14中)。该对应表表示脉搏平均值彼此的差分ΔN越大则越分阶段提高关心度X。具体而言，如果差分ΔN小于5，则关心度X＝1。如果差分ΔN为5以上且小于15，则关心度X＝2。如果差分ΔN为15以上且小于25，则关心度X＝3。如果差分ΔN为25以上且小于35，则关心度X＝4。如果差分ΔN为35以上，则关心度X＝5。
(表4)脉搏平均值彼此的差分与关心度的对应表
Figure GDA0001568913430000131
例如，在图4所示的例子中，在某一时刻t1，第一人群B1的脉搏平均值N2、第二人群B2的脉搏平均值N2分别为B11、B21。参照图4的纵轴，脉搏平均值彼此的差分ΔN为
ΔN＝B11-B21≒20【bpm】。
此时，在该时刻t1，根据表4的对应表，评价为第一人群B1的关心度X比第二人群B2的关心度高3。
另外，在图6所示的例子中，关于某个人群C1，第一时刻t1的脉搏平均值N2、第二时刻t2的脉搏平均值N2分别为C11、C12。参照图6的纵轴，脉搏平均值彼此的差分ΔN为
ΔN＝C11-C12≒20【bpm】。
此时，关于该人群C1，根据表4的对应表，评价为第一时刻t1的关心度X比第二时刻t2的关心度高3。
这样，根据该关心度估计装置，能够适当地评价人群对对象的关心度。
(变形例1)
图7示出图2中的步骤S9～S10的变形例的流程。在该变形例的流程中，如图7中的步骤S31所示，控制部11首先对某个人群求出第一时刻的脉搏平均值和之后的时刻的脉搏平均值。接下来，如步骤S32所示，求出这些脉搏平均值彼此的差分ΔN。如步骤S33所示，对该人群累积脉搏平均值彼此的差分ΔN的时间序列的信息。然后，如步骤S34所示，对该人群求出关心度X及其变化趋势并输出。
在图6所示的例子中，关于某个人群C1，第一时刻t1的脉搏平均值N2、第二时刻t2的脉搏平均值N2、第三时刻t3的脉搏平均值N2分别为C11、C12、C13。如上所述，在第一时刻t1与第二时刻t2之间，脉搏平均值彼此的差分ΔN为
ΔN＝C11-C12≒20【bpm】。
此时，关于该人群C1，根据表4的对应表，评价为第一时刻t1的关心度X比第二时刻t2的关心度高3。反言之，可以说第二时刻t2的关心度X比第一时刻t1的关心度低3。接下来，在第二时刻t2与第三时刻t3之间，脉搏平均值彼此的差分ΔN为
ΔN＝C12-C13≒20【bpm】。
此时，关于该人群C1，根据表4的对应表，评价为第二时刻t2的关心度X比第三时刻t3的关心度高3。反言之，可以说第三时刻t3的关心度X比第二时刻t2的关心度低3。其结果是，可知关于人群C1，关心度随着时间的经过呈降低的趋势(逐渐厌倦)。
另外，关于图6中的另一个人群C2，第一时刻t1的脉搏平均值N2、第二时刻t2的脉搏平均值N2、第三时刻t3的脉搏平均值N2分别为C21、C22、C23，在保持低的状态下几乎不变化(C21＝C22＝C23＝60【bpm】)。在这种情况下，可知关于该人群C2没有关心度。
在该例子中，控制部11输出这样求出的关心度X及其变化趋势。因此，能够更加适当地评价人群对于对象的关心度。
(变形例2)
图9示出图2中的步骤S9～S10的另一变形例的流程。另外，在图2中的步骤S7中，作为人群的脉搏的统计处理值，不仅求出脉搏平均值，还求出脉搏分布。
这里，所谓脉搏分布，例如是指针对图8(A)中所示的人群D1、D2横轴表示各个人的脉搏【次/分】，纵轴表示频数【人】时的分布。在该例子中，设想人群D1、D2的尺寸(人数)足够大，各自的脉搏分布被看作正态分布的情况。在该情况下，各自的脉搏分布的形状由脉搏平均值D1ave、D2ave、脉搏分布的归一化后的幅度(半值宽度/频数)确定。关于图8(A)中所示的人群D1、D2，这些脉搏平均值D1ave、D2ave彼此相互相等，为D1ave＝D2ave。人群D1、D2的脉搏分布的归一化后的幅度(D1w/f1)、(D2w/f2)相互不同，为(D1w/f1)＜(D2w/f2)。在这样的情况下，仅根据脉搏平均值D1ave、D2ave来求出关心度X的话，无法评价构成人群的各个人的关心度的偏差。
因此，在该变形例的流程中，如图9中的步骤S41所示，控制部11首先求出某一时刻的第一人群的脉搏分布和第二人群的脉搏分布。接下来，如步骤S42所示，求出这些脉搏平均值彼此的差分ΔN。并且，如步骤S43所示，求出脉搏分布的归一化后的幅度彼此之间的比。然后，如步骤S44所示，计算关心度X并且选择表示关心度的偏差的消息并输出。
例如，关于图8(A)中所示的人群D2，虽然相对于人群D1没有关心度X的差异，但输出“关心度的偏差较大“这样的消息。
另外，关于图8(B)中所示的人群D2’，为相对于图8(A)中的人群D2，脉搏平均值D2ave’较大，脉搏分布的归一化后的幅度(D2w’/f2’)相等的例子。在该情况下，关于人群D2’，相对于人群D1，表示关心度X并且输出“关心度的偏差较大”这样的消息。
另外，期望的是，预先准备“关心度的偏差较大”、“关心度的偏差较小”这样的各种消息(存储在图1中的存储部14中)，控制部11根据脉搏分布的归一化后的幅度彼此的比来选择这些消息。
在本实施方式中，相互独立地设定基于年龄的脉搏校正系数α和基于性别的脉搏校正系数β，以消除取决于作为属性的年龄、性别的脉搏差异，但并不限于此。例如，也可以在行方向上取年龄，在列方向上取性别，作为组合了年龄和性别而成的矩阵的要素来设定脉搏校正系数。在这样的情况下，例如能够校正50岁以上的女性的脉搏容易上升这样的组合了年龄和性别而成的特定的趋势。即，对于50岁以上的女性，如果以减小脉搏的上升幅度的方式进行校正，能够消除取决于作为属性的年龄、性别的脉搏差异。
另外，在本实施方式中，通过拍摄而获取动态图像，但不限于此。也可以经由例如互联网或局域网等网络等输入而获取所拍摄的动态图像。
上述的关心度估计方法可以作为应用软件(计算机程序)而记录于CD(光盘)、DVD(数字万能盘)、闪存等能够非临时存储数据的记录介质中。通过将记录在这样的记录介质中的应用软件安装于个人计算机、PDA(个人数字助理)、智能手机等实质的计算机装置中，能够使这些计算机装置执行上述的关心度估计方法。
以上的实施方式是例示，可以在不脱离本发明的范围的情况下进行各种变形。上述的多个实施方式可以分别单独成立，但也可以是实施方式彼此的组合。另外，不同的实施方式中的各种特征也可以分别单独成立，但也可以是不同的实施方式中的特征彼此的组合。
标号说明
11：控制部；12：数据输入部；13：操作部；14：存储部；18：输出部；30：摄像部；31：温度传感器。

Claims (7)

1.一种关心度估计装置，其评价人群对于对象的关心度，其具有：
动态图像输入部，其输入拍摄有人群的动态图像，该人群从上述对象受到刺激；
人识别部，其根据上述动态图像对构成上述人群的各个人的存在进行识别；
脉搏获取部，其根据上述动态图像中的上述各个人的皮肤的亮度变化来求出上述各个人的脉搏；
属性识别部，其对上述动态图像中的上述各个人的属性进行识别；
第一脉搏校正部，其分别校正上述各个人的脉搏，以消除取决于上述属性的脉搏差异；
统计处理部，其对上述校正后的上述各个人的脉搏进行统计处理而求出上述人群的脉搏的统计处理值；以及
关心度输出部，其将与上述人群的脉搏的上述统计处理值对应的数值指标作为关心度而输出。
2.根据权利要求1所述的关心度估计装置，其特征在于，该关心度估计装置具有：
环境信息输入部，其输入表示上述拍摄到的上述人群的周围环境的环境信息；以及
第二脉搏校正部，其根据上述环境信息输入部所求出的环境信息，校正上述人群的脉搏的上述统计处理值，以消除取决于上述环境的脉搏差异。
3.根据权利要求1或2所述的关心度估计装置，其特征在于，
上述各个人的属性是年龄和性别中的至少一个。
4.根据权利要求3所述的关心度估计装置，其特征在于，
上述第一脉搏校正部以如下方式进行校正：根据上述属性识别部所识别的上述各个人的年龄和性别中的至少一个对上述脉搏获取部所求出的上述各个人的脉搏乘以预先确定的基于年龄的脉搏校正系数和基于性别的脉搏校正系数。
5.根据权利要求1或2所述的关心度估计装置，其特征在于，
该关心度估计装置具有摄像部，该摄像部对从上述对象受到刺激的人群进行拍摄而获取动态图像。
6.一种关心度估计方法，评价人群对于对象的关心度，其中，该关心度估计方法进行如下步骤：
输入拍摄有人群的动态图像，该人群从上述对象受到刺激，
根据上述动态图像对构成上述人群的各个人的存在进行识别，
根据上述动态图像中的上述各个人的皮肤的亮度变化来求出上述各个人的脉搏，
对上述动态图像中的上述各个人的属性进行识别，
分别校正上述各个人的脉搏，以消除取决于上述属性的脉搏差异，
对上述校正后的上述各个人的脉搏进行统计处理而求出上述人群的脉搏的统计处理值，
将与上述人群的脉搏的上述统计处理值对应的数值指标作为关心度而输出。
7.一种记录介质，其中，
该记录介质是记录有程序的计算机可读取的记录介质，所述程序用于使计算机执行权利要求6所述的关心度估计方法。
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