JP2000200357A - 人物動線情報の収集方法及び収集装置 - Google Patents

人物動線情報の収集方法及び収集装置

Info

Publication number
JP2000200357A
JP2000200357A JP25159299A JP25159299A JP2000200357A JP 2000200357 A JP2000200357 A JP 2000200357A JP 25159299 A JP25159299 A JP 25159299A JP 25159299 A JP25159299 A JP 25159299A JP 2000200357 A JP2000200357 A JP 2000200357A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
person
information
feature vector
stored
flow line
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP25159299A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2000200357A5 (ja
Inventor
Hitoshi Iizaka
仁志 飯坂
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba TEC Corp
Original Assignee
Toshiba TEC Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toshiba TEC Corp filed Critical Toshiba TEC Corp
Priority to JP25159299A priority Critical patent/JP2000200357A/ja
Priority to US09/422,003 priority patent/US6654047B2/en
Priority to KR1019990046560A priority patent/KR20000029317A/ko
Publication of JP2000200357A publication Critical patent/JP2000200357A/ja
Publication of JP2000200357A5 publication Critical patent/JP2000200357A5/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • H04N7/181—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a plurality of remote sources

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Time Recorders, Dirve Recorders, Access Control (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

(57)【要約】 【課題】顧客に負担をかけずに顧客の動線情報を効率よ
く自動的に収集する。 【解決手段】カメラ５ａ〜７ｕから画像を取込む画像入
力部８と、取込んだ画像から人物の存在を検出する人物
検出部９と、検出した画像から人物像を抽出する人物抽
出部１０と、抽出した人物像を画像処理して顧客固有の
特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成部１１と、入
店時に生成した特徴ベクトルに識別コード、入店時刻等
を付した入店情報を記憶する入店情報記憶部と、移動時
や退店時に取込んだ顧客画像から生成した特徴ベクトル
と入店情報記憶部に記憶した特徴ベクトルを照合する顧
客照合部１３と、この照合から同一顧客を判定し、その
識別コード、撮影時刻、撮影位置等を動線情報として動
線情報記憶部に記憶する顧客判定部１４と、記憶した入
店情報及び動線情報から識別コード別に情報を取出し集
計する集計部１５と、集計結果を出力する出力部１６と
を備えている。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、施設内において人
物の移動状況を把握するための動線情報、例えば、百貨
店、スーパーマーケット等の店舗内においては顧客の移
動状況を把握するための動線情報を収集する人物動線情
報収集方法及び収集装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、人の動線データを収集する装置と
しては、特開平７−２３４５２号公報に記載されたもの
が知られている。これは、無線の送受信機を利用したも
ので、設置された位置を表わす位置データを周期的に発
信する複数の発信手段を、発信領域が重ならない位置に
それぞれ設置し、各発信手段からの位置データを受信手
段にて受信してその位置データとその位置データを受信
した時刻データを記憶し、受信手段が記憶した位置デー
タと時刻データをデータ収集手段にて収集し、このデー
タ収集手段にて収集した位置データと時刻データをデー
タ分析手段で分析して動線を求めるというものである。
従って、受信手段を移動体に取付けることによって移動
体が発信手段の発信領域に入る毎に発信手段からの位置
データを受信手段で受信して位置データと時刻データを
記憶することで、移動体が何時どこを通過したかを把握
することができ、移動体の動線データが収集できること
になる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】このような動線データ
収集装置を大型店舗の顧客の移動情報収集に適用した場
合、受信手段を顧客が携帯したり、あるいはカートや買
物籠などに取付けなければならず使い勝手が悪いという
問題があった。また、受信手段は個々に分離独立してい
るため、各受信手段が記憶した位置データと時刻データ
をデータ収集手段にて収集する場合に各受信手段を１つ
ずつデータ収集手段に接続するなどして収集しなければ
ならずデータの収集効率が悪いという問題があった。
【０００４】そこで、請求項１乃至８記載の発明は、顧
客等の人物に何ら負担をかけることなく人物の動線情報
を効率よく自動的に収集できる人物動線情報の収集方法
を提供する。また、請求項２記載の発明は、さらに、人
物の属性別の動線情報も自動的に収集できる人物動線情
報の収集方法を提供する。また、請求項３記載の発明
は、さらに、人物の来場頻度や来場時刻等の来場パター
ンも自動的に収集できる人物動線情報の収集方法を提供
する。
【０００５】また、請求項４記載の発明は、さらに、人
物の過去来場時の動線情報も自動的に収集できる人物動
線情報の収集方法を提供する。また、請求項５記載の発
明は、さらに、人物の属性別の動線情報及び人物の属性
別の過去の来店パターンも自動的に収集できる人物動線
情報の収集方法を提供する。
【０００６】また、請求項６記載の発明は、さらに、人
物の属性別の動線情報、人物の属性別の過去の来店パタ
ーン及び属性別の過去の動線情報も自動的に収集できる
人物動線情報の収集方法を提供する。また、請求項７記
載の発明は、さらに、人物の識別率を高めることができ
る人物動線情報の収集方法を提供する。また、請求項８
記載の発明は、さらに、照合の高速化及び記憶容量の低
減化を図ることができる人物動線情報の収集方法を提供
する。
【０００７】また、請求項９乃至１４記載の発明は、顧
客等の人物に何ら負担をかけることなく人物の動線情報
を効率よく自動的に収集できる人物動線情報の収集装置
を提供する。また、請求項１０記載の発明は、さらに、
人物の属性別の動線情報も自動的に収集できる人物動線
情報の収集装置を提供する。また、請求項１１記載の発
明は、さらに、人物の来場頻度や来場時刻等の来場パタ
ーンも自動的に収集できる人物動線情報の収集装置を提
供する。
【０００８】また、請求項１２記載の発明は、さらに、
人物の過去来場時の動線情報も自動的に収集できる人物
動線情報の収集装置を提供する。また、請求項１３記載
の発明は、さらに、人物の属性別の動線情報及び人物の
属性別の過去の来店パターンも自動的に収集できる人物
動線情報の収集装置を提供する。また、請求項１４記載
の発明は、さらに、人物の属性別の動線情報、人物の属
性別の過去の来店パターン及び属性別の過去の動線情報
も自動的に収集できる人物動線情報の収集装置を提供す
る。
【０００９】
【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明は、
出入口を含む施設内の複数の位置にそれぞれ撮影手段を
設置し、この撮影手段で取込んだ画像から人物の存在を
検出して人物像を抽出し、この抽出した人物像を画像処
理して人物固有の特徴ベクトルを生成するようにして、
先ず、人物の入場時に撮影手段で取込んだ人物画像から
特徴ベクトルを生成し、この生成した特徴ベクトルに、
人物の識別コード、入場時刻等を付して入場情報として
記憶し、施設内移動時及び退場時に撮影手段で取込んだ
人物画像から生成した特徴ベクトルを入場時に記憶した
特徴ベクトルと照合し、同一人物を識別したときにはそ
の人物の識別コード、撮影時刻、撮影位置等を動線情報
として記憶し、この記憶した動線情報から同一識別コー
ドの動線情報を取出して人物個々の動線情報を収集する
人物動線情報の収集方法にある。
【００１０】請求項２記載の発明は、出入口を含む施設
内の複数の位置にそれぞれ撮影手段を設置し、この撮影
手段で取込んだ画像から人物の存在を検出して人物像を
抽出し、この抽出した人物像を画像処理して人物固有の
特徴ベクトルを生成するようにして、先ず、人物の入場
時に撮影手段で取込んだ人物画像から特徴ベクトルを生
成するとともに、この生成した特徴ベクトルと予め設定
した人物の属性別の特徴ベクトルと照合してこの人物の
属性を判定し、生成した特徴ベクトル及び判定した属性
情報に、人物の識別コード、入場時刻等を付して入場情
報として記憶し、施設内移動時及び退場時に撮影手段で
取込んだ人物画像から生成した特徴ベクトルを入場時に
記憶した特徴ベクトルと照合し、同一人物を識別したと
きにはその人物の識別コード、撮影時刻、撮影位置等を
動線情報として記憶し、この記憶した動線情報から同一
識別コードの動線情報を取出して人物個々の動線情報を
収集するとともに各人物の入場情報の属性情報を使用し
て属性別の動線情報を収集する人物動線情報の収集方法
にある。
【００１１】請求項３記載の発明は、出入口を含む施設
内の複数の位置にそれぞれ撮影手段を設置し、この撮影
手段で取込んだ画像から人物の存在を検出して人物像を
抽出し、この抽出した人物像を画像処理して人物固有の
特徴ベクトルを生成するようにして、先ず、人物の入場
時に撮影手段で取込んだ人物画像から特徴ベクトルを生
成し、この生成した特徴ベクトルに、人物の識別コー
ド、入場時刻等を付して入場情報として記憶し、施設内
移動時及び退場時に撮影手段で取込んだ人物画像から生
成した特徴ベクトルを入場時に記憶した特徴ベクトルと
照合し、同一人物を識別したときにはその人物の識別コ
ード、撮影時刻、撮影位置等を動線情報として記憶し、
この記憶した動線情報から同一識別コードの動線情報を
取出して人物個々の動線情報を収集するとともに、記憶
した各人物の入場情報に来場日等を付加したものを過去
来場情報として保存しておき、この保存した過去来場情
報の特徴ベクトルと入場時に生成した特徴ベクトルを照
合することにより同一人物の来場頻度や来場時刻等の来
場パターンを収集する人物動線情報の収集方法にある。
【００１２】請求項４記載の発明は、出入口を含む施設
内の複数の位置にそれぞれ撮影手段を設置し、この撮影
手段で取込んだ画像から人物の存在を検出して人物像を
抽出し、この抽出した人物像を画像処理して人物固有の
特徴ベクトルを生成するようにして、先ず、人物の入場
時に撮影手段で取込んだ人物画像から特徴ベクトルを生
成し、この生成した特徴ベクトルに、人物の識別コー
ド、入場時刻等を付して入場情報として記憶し、施設内
移動時及び退場時に撮影手段で取込んだ人物画像から生
成した特徴ベクトルを入場時に記憶した特徴ベクトルと
照合し、同一人物を識別したときにはその人物の識別コ
ード、撮影時刻、撮影位置等を動線情報として記憶し、
この記憶した動線情報から同一識別コードの動線情報を
取出して人物個々の動線情報を収集するとともに、記憶
した各人物の入場情報及び動線情報に来場日等を付加し
たものを過去来場情報として保存しておき、この保存し
た過去来場情報の特徴ベクトルと入場時に生成した特徴
ベクトルを照合することにより同一人物の過去の動線情
報を収集する人物動線情報の収集方法にある。
【００１３】請求項５記載の発明は、出入口を含む施設
内の複数の位置にそれぞれ撮影手段を設置し、この撮影
手段で取込んだ画像から人物の存在を検出して人物像を
抽出し、この抽出した人物像を画像処理して人物固有の
特徴ベクトルを生成するようにして、先ず、人物の入場
時に撮影手段で取込んだ人物画像から特徴ベクトルを生
成するとともに、この生成した特徴ベクトルと予め設定
した人物の属性別の特徴ベクトルと照合してこの人物の
属性を判定し、生成した特徴ベクトル及び判定した属性
情報に、人物の識別コード、入場時刻等を付して入場情
報として記憶し、施設内移動時及び退場時に撮影手段で
取込んだ人物画像から生成した特徴ベクトルを入場時に
記憶した特徴ベクトルと照合し、同一人物を識別したと
きにはその人物の識別コード、撮影時刻、撮影位置等を
動線情報として記憶し、この記憶した動線情報から同一
識別コードの動線情報を取出して人物個々の動線情報を
収集するとともに、記憶した入場情報に来場日等を付加
したものを過去来場情報として保存しておき、この保存
した過去来場情報を集計することにより、過去の人物属
性別の来場頻度や来場時刻等の来場パターンを収集する
人物動線情報の収集方法にある。
【００１４】請求項６記載の発明は、出入口を含む施設
内の複数の位置にそれぞれ撮影手段を設置し、この撮影
手段で取込んだ画像から人物の存在を検出して人物像を
抽出し、この抽出した人物像を画像処理して人物固有の
特徴ベクトルを生成するようにして、先ず、人物の入場
時に撮影手段で取込んだ人物画像から特徴ベクトルを生
成するとともに、この生成した特徴ベクトルと予め設定
した人物の属性別の特徴ベクトルと照合してこの人物の
属性を判定し、生成した特徴ベクトル及び判定した属性
情報に、人物の識別コード、入場時刻等を付して入場情
報として記憶し、施設内移動時及び退場時に撮影手段で
取込んだ人物画像から生成した特徴ベクトルを入場時に
記憶した特徴ベクトルと照合し、同一人物を識別したと
きにはその人物の識別コード、撮影時刻、撮影位置等を
動線情報として記憶し、この記憶した動線情報から同一
識別コードの動線情報を取出して人物個々の動線情報を
収集するとともに、各人物の入場情報の属性情報を使用
して属性別の動線情報を収集し、また、記憶した入場情
報、動線情報に来場日等を付加したものを過去来場情報
として保存しておき、この保存した過去来場情報を集計
することにより、過去の人物属性別の来場頻度や来場時
刻等の来場パターンを収集するとともに過去の人物属性
別の動線パターンを収集する人物動線情報の収集方法に
ある。
【００１５】請求項７記載の発明は、請求項１乃至６の
いずれか１記載の人物動線情報の収集方法において、人
物像の抽出は、人物の顔画像のみを抽出することにあ
る。請求項８記載の発明は、請求項１乃至７のいずれか
１記載の人物動線情報の収集方法において、人物固有の
特徴ベクトルの生成は、主成分分析を行って低次元の特
徴ベクトルを生成することにある。
【００１６】請求項９記載の発明は、出入口を含む施設
内の複数の位置に設置した複数の撮影手段と、この各撮
影手段から画像を随時取込む画像入力部と、この画像入
力部が取込んだ画像から人物の存在を検出する人物検出
部と、この人物検出部が人物の存在を検出した画像から
人物像を抽出する人物抽出部と、この人物抽出部が抽出
した人物像を画像処理して人物固有の特徴ベクトルを生
成する特徴ベクトル生成部と、人物の入場時に生成した
その人物固有の特徴ベクトルに人物の識別コード、入場
時刻等を付した入場情報を記憶する入場情報記憶部と、
施設内移動時及び退場時に撮影手段で取込んだ人物画像
から生成した特徴ベクトルと入場情報記憶部に記憶した
入場時の特徴ベクトルを照合する人物照合部と、この人
物照合部による照合結果として両特徴ベクトルが一定の
条件を満たしたとき同一人物と判定し、その人物の識別
コード、撮影時刻、撮影位置等を動線情報として動線情
報記憶部に記憶する人物判定部と、入場情報記憶部に記
憶した入場情報及び動線情報記憶部に記憶した動線情報
から識別コード別に情報を取出し集計する集計部と、こ
の集計部が集計した結果を出力する出力部とを備えた人
物動線情報の収集装置にある。
【００１７】請求項１０記載の発明は、出入口を含む施
設内の複数の位置に設置した複数の撮影手段と、この各
撮影手段から画像を随時取込む画像入力部と、この画像
入力部が取込んだ画像から人物の存在を検出する人物検
出部と、この人物検出部が人物の存在を検出した画像か
ら人物像を抽出する人物抽出部と、この人物抽出部が抽
出した人物像を画像処理して人物固有の特徴ベクトルを
生成する特徴ベクトル生成部と、予めサンプル画像を用
いて求めた人物の属性別の特徴ベクトルを記憶した属性
情報記憶部と、人物の入場時に生成したその人物固有の
特徴ベクトルと属性情報記憶部に記憶してある属性別の
特徴ベクトルを照合し、その人物の属性を判定する属性
判定部と、人物の入場時に生成したその人物固有の特徴
ベクトルに人物の識別コード、入場時刻、属性判定部に
て判定した属性等を付した入場情報を記憶する入場情報
記憶部と、施設内移動時及び退場時に撮影手段で取込ん
だ人物画像から生成した特徴ベクトルと入場情報記憶部
に記憶した入場時の特徴ベクトルを照合する人物照合部
と、この人物照合部による照合結果として両特徴ベクト
ルが一定の条件を満たしたとき同一人物と判定し、その
人物の識別コード、撮影時刻、撮影位置等を動線情報と
して動線情報記憶部に記憶する人物判定部と、入場情報
記憶部に記憶した入場情報及び動線情報記憶部に記憶し
た動線情報から識別コード別に情報を取出し集計すると
ともに属性別に情報を取出し集計する集計部と、この集
計部が集計した結果を出力する出力部とを備えた人物動
線情報の収集装置にある。
【００１８】請求項１１記載の発明は、出入口を含む施
設内の複数の位置に設置した複数の撮影手段と、この各
撮影手段から画像を随時取込む画像入力部と、この画像
入力部が取込んだ画像から人物の存在を検出する人物検
出部と、この人物検出部が人物の存在を検出した画像か
ら人物像を抽出する人物抽出部と、この人物抽出部が抽
出した人物像を画像処理して人物固有の特徴ベクトルを
生成する特徴ベクトル生成部と、人物の入場時に生成し
たその人物固有の特徴ベクトルに人物の識別コード、入
場時刻等を付した入場情報を記憶する入場情報記憶部
と、施設内移動時及び退場時に撮影手段で取込んだ人物
画像から生成した特徴ベクトルと入場情報記憶部に記憶
した入場時の特徴ベクトルを照合する人物照合部と、こ
の人物照合部による照合結果として両特徴ベクトルが一
定の条件を満たしたとき同一人物と判定し、その人物の
識別コード、撮影時刻、撮影位置等を動線情報として動
線情報記憶部に記憶する人物判定部と、入場情報記憶部
に記憶した入場情報に来場日等を付加して過去来場情報
として保存する過去来場情報記憶部と、入場時に生成し
たその人物固有の特徴ベクトルと過去来場情報記憶部に
保存されている過去来場情報の特徴ベクトルを照合し、
同一人物を識別したときにはその人物の過去来場情報の
特徴ベクトルに対応した過去来場情報記憶部に保存され
ている来場日、識別コード等の過去来場情報を今回の入
力情報に付加し、入場情報記憶部へ記憶させる来場パタ
ーン照合部と、入場情報記憶部に記憶した入場情報及び
動線情報記憶部に記憶した動線情報から識別コード別に
情報を取出し集計するとともに入場情報記憶部に記憶し
た人物固有の過去来場情報を取出し集計する集計部と、
この集計部が集計した結果を出力する出力部とを備えた
人物動線情報の収集装置にある。
【００１９】請求項１２記載の発明は、出入口を含む施
設内の複数の位置に設置した複数の撮影手段と、この各
撮影手段から画像を随時取込む画像入力部と、この画像
入力部が取込んだ画像から人物の存在を検出する人物検
出部と、この人物検出部が人物の存在を検出した画像か
ら人物像を抽出する人物抽出部と、この人物抽出部が抽
出した人物像を画像処理して人物固有の特徴ベクトルを
生成する特徴ベクトル生成部と、人物の入場時に生成し
たその人物固有の特徴ベクトルに人物の識別コード、入
場時刻等を付した入場情報を記憶する入場情報記憶部
と、施設内移動時及び退場時に撮影手段で取込んだ人物
画像から生成した特徴ベクトルと入場情報記憶部に記憶
した入場時の特徴ベクトルを照合する人物照合部と、こ
の人物照合部による照合結果として両特徴ベクトルが一
定の条件を満たしたとき同一人物と判定し、その人物の
識別コード、撮影時刻、撮影位置等を動線情報として動
線情報記憶部に記憶する人物判定部と、入場情報記憶部
及び動線情報記憶部に記憶した入場情報、動線情報に来
場日等を付加して過去来場情報として保存する過去来場
情報記憶部と、入場時に生成したその人物固有の特徴ベ
クトルと過去来場情報記憶部に保存した過去来場情報の
特徴ベクトルを照合し、同一人物を識別したときにはそ
の人物の過去来場情報の特徴ベクトルに対応した過去来
場情報記憶部に保存されている来場日、識別コード等の
過去来場情報を今回の入力情報に付加し、入場情報記憶
部へ記憶させる来場パターン照合部と、入場情報記憶部
に記憶した入場情報及び動線情報記憶部に記憶した動線
情報から識別コード別に情報を取出して集計し、また、
入場情報記憶部に記憶した人物固有の過去来場情報に基
づいて過去来場情報記憶部に保存した過去の動線情報を
取出して集計する集計部と、この集計部が集計した結果
を出力する出力部とを備えた人物動線情報の収集装置に
ある。
【００２０】請求項１３記載の発明は、出入口を含む施
設内の複数の位置に設置した複数の撮影手段と、この各
撮影手段から画像を随時取込む画像入力部と、この画像
入力部が取込んだ画像から人物の存在を検出する人物検
出部と、この人物検出部が人物の存在を検出した画像か
ら人物像を抽出する人物抽出部と、この人物抽出部が抽
出した人物像を画像処理して人物固有の特徴ベクトルを
生成する特徴ベクトル生成部と、予めサンプル画像を用
いて求めた人物の属性別の特徴ベクトルを記憶した属性
情報記憶部と、人物の入場時に生成したその人物固有の
特徴ベクトルと属性情報記憶部に記憶してある属性別の
特徴ベクトルを照合し、その人物の属性を判定する属性
判定部と、人物の入場時に生成したその人物固有の特徴
ベクトルに人物の識別コード、入場時刻、前記属性判定
部にて判定した属性等を付した入場情報を記憶する入場
情報記憶部と、施設内移動時及び退場時に撮影手段で取
込んだ人物画像から生成した特徴ベクトルと入場情報記
憶部に記憶した入場時の特徴ベクトルを照合する人物照
合部と、この人物照合部による照合結果として両特徴ベ
クトルが一定の条件を満たしたとき同一人物と判定し、
その人物の識別コード、撮影時刻、撮影位置等を動線情
報として動線情報記憶部に記憶する人物判定部と、入場
情報記憶部に記憶した入場情報に来場日等を付加して過
去来場情報として保存する過去来場情報記憶部と、入場
情報記憶部に記憶した入場情報及び動線情報記憶部に記
憶した動線情報から識別コード別に情報を取出し集計す
るとともに、過去来場情報記憶部に保存した過去の入場
情報に基づいて属性別に情報を取出し集計する集計部
と、この集計部が集計した結果を出力する出力部とを備
えた人物動線情報の収集装置にある。
【００２１】請求項１４記載の発明は、出入口を含む施
設内の複数の位置に設置した複数の撮影手段と、この各
撮影手段から画像を随時取込む画像入力部と、この画像
入力部が取込んだ画像から人物の存在を検出する人物検
出部と、この人物検出部が人物の存在を検出した画像か
ら人物像を抽出する人物抽出部と、この人物抽出部が抽
出した人物像を画像処理して人物固有の特徴ベクトルを
生成する特徴ベクトル生成部と、予めサンプル画像を用
いて求めた人物の属性別の特徴ベクトルを記憶した属性
情報記憶部と、人物の入場時に生成したその人物固有の
特徴ベクトルと属性情報記憶部に記憶してある属性別の
特徴ベクトルを照合し、その人物の属性を判定する属性
判定部と、人物の入場時に生成したその人物固有の特徴
ベクトルに人物の識別コード、入場時刻、属性判定部に
て判定した属性等を付した入場情報を記憶する入場情報
記憶部と、施設内移動時及び退場時に撮影手段で取込ん
だ人物画像から生成した特徴ベクトルと入場情報記憶部
に記憶した入場時の特徴ベクトルを照合する人物照合部
と、この人物照合部による照合結果として両特徴ベクト
ルが一定の条件を満たしたとき同一人物と判定し、その
人物の識別コード、撮影時刻、撮影位置等を動線情報と
して動線情報記憶部に記憶する人物判定部と、入場情報
記憶部及び動線情報記憶部に記憶した入場情報、動線情
報に来場日等を付加して過去来場情報として保存する過
去来場情報記憶部と、入場情報記憶部に記憶した入場情
報及び動線情報記憶部に記憶した動線情報から識別コー
ド別に情報を取出し集計するとともに、過去来場情報記
憶部に保存した過去の入場情報及び動線情報に基づいて
属性別に情報を取出し集計する集計部と、この集計部が
集計した結果を出力する出力部とを備えた人物動線情報
の収集装置にある。
【００２２】
【発明の実施の形態】本発明の実施の形態を図面を参照
して説明する。なお、この実施の形態は、百貨店、スー
パーマーケット等の店舗内において人物である顧客の移
動状況を把握するための動線情報を収集する場合を例と
して述べる。
【００２３】（第１の実施の形態）図１は本発明を適用
する店舗内のレイアウトを示す図で、１ａ，１ｂは顧客
が店舗売り場内に出入りする出入口、２ａ〜２ｉは商品
を陳列した商品陳列棚、３ａ〜３ｄはＰＯＳ（ポイント
・オブ・セールス）端末等を配置した精算台、４ａ〜４
ｄは購入した商品を袋詰めなどするサッカー台である。
【００２４】前記各出入口１ａ，１ｂの上方には、顧客
の入店を撮影する撮影手段としての入店者用カメラ５
ａ，５ｂを設置するとともに顧客の退店を撮影する撮影
手段としての退店者用カメラ６ａ，６ｂを設置してい
る。前記各商品陳列棚２ａ〜２ｉによって作られる通路
の上方には、顧客の店舗内移動状況を撮影する撮影手段
としての移動者用カメラ７ａ〜７ｕを設置している。
【００２５】図２は本発明の人物動線情報収集装置の構
成を示すブロック図で、前記各カメラ５ａ，５ｂ，６
ａ，６ｂ，７ａ〜７ｕで撮影した画像を画像入力部８に
随時入力するようになっている。そして、前記画像入力
部８が取込んだ画像から人物、すなわち、顧客の存在を
人物検出部９で検出して人物抽出部１０に供給してい
る。前記人物検出部９による顧客の検出は、例えば、予
め取込んでおいた各カメラ位置における背景画像との差
分を求めることで顧客の存在を検出する。
【００２６】前記人物抽出部１０は、前記人物検出部９
が顧客の存在を検出した画像から背景部を除いて人物像
の顔部分のみを抽出し、その抽出した人物顔画像を特徴
ベクトル生成部１１に供給している。前記特徴ベクトル
生成部１１は入力する人物顔画像を画像処理し、顧客固
有の特徴ベクトルを生成して情報記憶部１２に記憶する
ようになっている。この場合、特徴ベクトル生成部１１
は、人物の顔画像を要素とする多次元の画像データを主
成分分析により低次元の特徴ベクトルに圧縮して生成す
る。なお、生成される特徴ベクトルの次元数ｋは、主成
分分析で変換に利用される固有ベクトルの数で決まる。
ｋ個の固有ベクトルは、予めサンプル画像等の共分散行
列から求めることができる。
【００２７】なお、特徴ベクトル生成部として、予め顔
の部位として決められた目、鼻、口等をテンプレート画
像等を用いて抽出し、各部位の大きさ、色、相対的位置
関係等の特徴量を数値化して特徴ベクトルを生成しても
よい。
【００２８】前記情報記憶部１２は、図３に示すよう
に、入場情報記憶部としての入店情報記憶部１２ａと動
線情報記憶部１２ｂを設け、前記特徴ベクトル生成部１
１が特徴ベクトルを生成した元の画像が前記入店者用カ
メラ５ａ，５ｂからの画像のときには生成した特徴ベク
トルを前記入店情報記憶部１２ａに記憶するようになっ
ている。そして、このとき、前記入店情報記憶部１２ａ
には、図５に示すように、特徴ベクトルに識別コードで
ある識別ＩＤ、入店時刻、入店位置の各情報を付加して
入店情報として記憶するようになっている。なお、識別
ＩＤは顧客の入店毎に順次付加される連番コードになっ
ている。
【００２９】また、前記特徴ベクトル生成部１１が特徴
ベクトルを生成した元の画像が前記退店者用カメラ６
ａ，６ｂあるいは前記移動者用カメラ７ａ〜７ｕからの
画像のときには人物照合部としての顧客照合部１３にて
この生成した特徴ベクトルを前記入店情報記憶部１２ａ
に記憶した入店時の各顧客の特徴ベクトルと照合する。
すなわち、入店情報記憶部１２ａに記憶した各顧客の特
徴ベクトルを順次読出し、今生成した特徴ベクトルとの
類似度を算出する。もし、同一人物であれば類似度の値
は極めて高くなり、それ以外の場合は値は低くなる。
【００３０】前記顧客照合部１３にて前記入店情報記憶
部１２ａに記憶した全ての顧客の特徴レベルとの類似度
算出が終了すると、人物判定部としての顧客判定部１４
にて今撮影した画像の顧客が前記入店情報記憶部１２ａ
に記憶した顧客のいずれかと同一人物か否かの判定を行
う。同一人物の判定は、例えば、類似度が一定の基準値
を越えているか否かにより行う。
【００３１】前記顧客判定部１４が同一人物の判定を行
うと、前記動線情報記憶部１２ｂに動線情報を記憶す
る。すなわち、図６に示すように、入店情報の識別Ｉ
Ｄ、撮影時刻、すなわち、通過時刻、撮影位置の位置情
報を動線情報として記憶する。前記動線情報記憶部１２
ｂへの動線情報の記憶は、顧客判定部１４が判定した順
に行われる。
【００３２】前記情報記憶部１２の入店情報記憶部１２
ａに記憶した入店情報及び動線情報記憶部１２ｂに記憶
した動線情報をある決められた時刻あるいは一定時間毎
に集計部１５に集計するようになっている。そして、前
記集計部１５は、集計した入店情報と動線情報とから同
一の識別ＩＤの情報をピックアップすることで顧客の動
線を求めるようになっている。そして、前記集計部１５
が求めた動線情報を表示装置やプリンタ等の出力部１６
に出力するようになっている。
【００３３】このような構成においては、図４に示すよ
うに、Ｓ１にて、画像入力部８でカメラ５ａ，５ｂ，６
ａ，６ｂ，７ａ〜７ｕからの画像を取込み、Ｓ２にて、
人物検出部９で顧客の検出処理を行い、顧客が検出され
ると、Ｓ３にて、人物抽出部１０が人物顔画像を抽出す
る。そして、Ｓ４にて、特徴ベクトル生成部１１がその
顧客の特徴ベクトルを生成する。
【００３４】この生成した顧客の特徴ベクトルが入店者
用カメラ５ａ，５ｂからの画像により生成した特徴ベク
トルのときには、Ｓ５にて、この特徴ベクトルに連番の
識別ＩＤ、入店時刻、入店位置の各情報を付加した入店
情報を入店情報記憶部１２ａに記憶させる。
【００３５】また、この生成した顧客の特徴ベクトルが
退店者用カメラ６ａ，６ｂあるいは移動者用カメラ７ａ
〜７ｕからの画像により生成した特徴ベクトルのときに
は、Ｓ６にて、顧客照合部１３がこの生成した特徴ベク
トルを入店情報記憶部１２ａに記憶した入店時の各顧客
の特徴ベクトルと照合する。そして、同一人物を識別す
ると、Ｓ７にて、顧客の識別ＩＤ、通過時刻、撮影位置
の情報を動線情報として動線情報記憶部１２ｂに記憶す
る。
【００３６】その後、動線計測のタイミングになると、
Ｓ８にて、入店情報記憶部１２ａに記憶した入店情報及
び動線情報記憶部１２ｂに記憶した動線情報を集計部１
５が集計する。そして、集計部１５は、集計した入店情
報と動線情報とから同一の識別ＩＤの情報をピックアッ
プすることで顧客の動線を求める。
【００３７】従って、入店情報記憶部１２ａに対して図
５に示すように入店情報が記憶され、動線情報記憶部１
２ｂに対して図６に示すように動線情報が記憶されてい
る場合には、識別ＩＤ「１００００１」の情報をピック
アップすることで、この識別ＩＤに該当する顧客は、１
０時に出入口１ａから店内に入り、その後、１０時１分
にカメラ７ａの位置を通過し、さらに、１０時３分にカ
メラ７ｋの位置を通過し、さらに、１０時６分にカメラ
７ｓの位置を通過し、さらに、１０時１０分にカメラ７
ｈの位置を通過して１０時１５分に出入口１ａから退店
した動線が得られることになる。そして、この動線は表
示装置やプリンタ等の出力部１６により出力されて確認
されることになる。
【００３８】このように、顧客の入店、退店及び店内の
移動を全てカメラで撮影し、撮影した画像から人物像の
特徴ベクトルを生成し、この生成した特徴ベクトルを照
合して同一の顧客か否かを判定し、同一の顧客のときに
は同一の識別ＩＤを付してこの顧客の動線情報を記憶
し、後で同一の識別ＩＤの情報を集計することで、この
顧客の動線が得られるようにしているので、顧客に何ら
負担をかけることなく顧客の動線情報を効率よく自動的
に収集できる。このようにして収集した各顧客の動線情
報は、店舗経営において、店舗レイアウト、商品陳列、
店員配置等戦略的な経営意思決定のために重要な資料と
して利用されることになる。
【００３９】また、人物抽出部１０で人物の顔画像のみ
を抽出し、この顔画像の特徴ベクトルを特徴ベクトル生
成部１１で生成して照合するようにしているので、人物
像全体を抽出して照合する場合に比べて照合領域が限定
され、しかも顔という個人個人特徴の強い部分を照合す
ることになり、顧客の識別率を高めることができる。
【００４０】また、特徴ベクトル生成部１１は、人物の
顔画像を要素とする多次元の画像データを主成分分析に
より低次元の特徴ベクトルに圧縮して生成しているの
で、照合の高速化及び照合時に使用する記憶容量の低減
化を図ることができる。しかも、顔画像はどの人もその
レイアウトは同じであり、画像間に強い相関があるので
少ない固有ベクトルの線形結合で効率よく顔画像を表現
でき、従って、低次元の特徴ベクトルでも精度の高い照
合ができる。
【００４１】（第２の実施の形態）なお、前述した第１
の実施の形態と同一の部分には同一の符号を付し異なる
部分について説明する。この実施の形態は、図７に示す
ように、特徴ベクトル生成部１１と情報記憶部１２との
間に属性判定部１７を設けるとともに、図８に示すよう
に、前記情報記憶部１２に、さらに属性情報記憶部１２
ｃを設けたものである。
【００４２】前記属性情報記憶部１２ｃは予めサンプル
画像を用いて求めた人物の属性別の特徴ベクトル、例え
ば、図１０に示すように、男性・２０歳代、男性・３０
歳代、男性・４０歳代、男性・５０歳代、男性・６０歳
以上、女性・２０歳代、女性・３０歳代、女性・４０歳
代、女性・５０歳代、女性・６０歳以上の属性別の特徴
ベクトルが記憶されている。
【００４３】前記属性判定部１７は、顧客の入店時に前
記特徴ベクトル生成部１１が生成したその顧客固有の特
徴ベクトルと前記属性情報記憶部１２ｃに記憶してある
属性別の特徴ベクトルを照合し、最も類似度の高い属性
をその顧客の属性として判定するようになっている。
【００４４】このような構成においては、図９に示すよ
うに、Ｓ１１にて、画像入力部８でカメラ５ａ，５ｂ，
６ａ，６ｂ，７ａ〜７ｕからの画像を取込み、Ｓ１２に
て、人物検出部９で顧客の検出処理を行い、顧客が検出
されると、Ｓ１３にて、人物抽出部１０が人物顔画像を
抽出する。そして、Ｓ１４にて、特徴ベクトル生成部１
１がその顧客の特徴ベクトルを生成する。
【００４５】この生成した顧客の特徴ベクトルが入店者
用カメラ５ａ，５ｂからの画像により生成した特徴ベク
トルのときには、Ｓ１５にて、属性判定部１７が生成し
た特徴ベクトルと属性情報記憶部１２ｃに記憶してある
属性別の特徴ベクトルを照合し、最も類似度の高い属性
をその顧客の属性として判定する。そして、Ｓ１６に
て、入店情報記憶部１２ａに対して、図１１に示すよう
に、生成した特徴ベクトルに連番の識別ＩＤ、入店時
刻、入店位置の各情報を付加し、さらに、性別情報及び
年代情報の属性情報を付加した入店情報を記憶させる。
【００４６】また、生成した顧客の特徴ベクトルが退店
者用カメラ６ａ，６ｂあるいは移動者用カメラ７ａ〜７
ｕからの画像により生成した特徴ベクトルのときには、
Ｓ１７にて、顧客照合部１３がこの生成した特徴ベクト
ルを入店情報記憶部１２ａに記憶した入店時の各顧客の
特徴ベクトルと照合する。そして、同一人物を識別する
と、Ｓ１８にて、顧客の識別ＩＤ、通過時刻、撮影位置
の情報を動線情報として動線情報記憶部１２ｂに記憶す
る。
【００４７】その後、動線計測のタイミングになると、
Ｓ１９にて、入店情報記憶部１２ａに記憶した入店情報
及び動線情報記憶部１２ｂに記憶した動線情報を集計部
１５が集計する。そして、集計部１５は、集計した入店
情報と動線情報とから同一の識別ＩＤの情報をピックア
ップすることで顧客の動線を求める。
【００４８】従って、この実施の形態においても前述し
た第１の実施の形態と同様に、顧客に何ら負担をかける
ことなく顧客の動線情報を効率よく自動的に収集できる
とともに顧客の識別率を高めることができ、しかも、照
合の高速化及び照合時に使用する記憶容量の低減化を図
ることができる。
【００４９】また、集計した入店情報に性別、年代別の
属性情報を含んでいるので、顧客別とは異なった性別及
び年代別の動線情報も自動的に収集することができ、店
舗経営においてより汎用性の高い資料を提供できる。な
お、この実施の形態においては、属性情報を性別及び年
代別の情報とした場合について述べたがこれに限定する
ものでないのは勿論である。
【００５０】（第３の実施の形態）なお、前述した第１
の実施の形態と同一の部分には同一の符号を付し異なる
部分について説明する。この実施の形態は、図１２に示
すように、特徴ベクトル生成部１１と情報記憶部１２と
の間に来場パターン照合部としての来店パターン照合部
１８を設けるとともに、図１３に示すように、前記情報
記憶部１２に、さらに過去来場情報記憶部としての過去
来店情報記憶部１２ｄを設けたものである。
【００５１】前記過去来店情報記憶部１２ｄは、図１４
の(a)に示すように、入店情報記憶部１２ａに記憶した
入店情報にさらに来店日を付加した過去来店情報Ｄ１
を、例えば、１週間単位あるいは１ヶ月単位で保存する
ようになっている。また、図１４の(b)に示すように、
動線情報記憶部１２ｂに記憶した動線情報にさらに来店
日を付加した過去来店情報Ｄ２を、例えば、１週間単位
あるいは１ヶ月単位で保存するようになっている。
【００５２】前記過去来店情報記憶部１２ｄに対するあ
る顧客の入店情報の記憶は、前記入店情報記憶部１２ａ
にある顧客の入店情報を記憶する時、ある顧客が退店す
る時、あるいは予め設定された時刻に行われ、また、前
記過去来店情報記憶部１２ｄに対するある顧客の動線情
報の記憶は、前記動線情報記憶部１２ｂにある顧客の動
線情報を記憶する時、ある顧客が退店する時、あるいは
予め設定された時刻に行われるようになっている。
【００５３】なお、図１４では記憶部１２ｄへ記憶する
量を少なくするため、来店日毎に入店情報、動線情報を
それぞれ１つのグループとして記憶しているが、必ずし
もこれに限られるものではなく、入店情報、動線情報を
記憶する毎に来店日を付加して記憶してもよい。
【００５４】前記来店パターン照合部１８は、顧客の入
店時に前記特徴ベクトル生成部１１が生成したその顧客
固有の特徴ベクトルと前記過去来店情報記憶部１２ｄに
保存してある入店情報の特徴ベクトルを照合し、同一人
物を識別したときには、入店情報記憶部１２ａに対し
て、図１５に示すように、識別ＩＤ、入店時刻、位置情
報、特徴ベクトルからなる入店情報に、前記過去来店情
報記憶部１２ｄに保存してある過去来店情報の中から該
当する人物の前回の来店日、前回の識別ＩＤを付加した
ものを記憶するようになっている。
【００５５】このような構成においては、図１６に示す
ように、Ｓ２１にて、画像入力部８でカメラ５ａ，５
ｂ，６ａ，６ｂ，７ａ〜７ｕからの画像を取込み、Ｓ２
２にて、人物検出部９で顧客の検出処理を行い、顧客が
検出されると、Ｓ２３にて、人物抽出部１０が人物顔画
像を抽出する。そして、Ｓ２４にて、特徴ベクトル生成
部１１がその顧客の特徴ベクトルを生成する。
【００５６】この生成した顧客の特徴ベクトルが入店者
用カメラ５ａ，５ｂからの画像により生成した特徴ベク
トルのときには、Ｓ２５にて、来店パターン照合部１８
が、生成した特徴ベクトルと過去来店情報記憶部１２ｄ
に保存してある過去来店情報の特徴ベクトルを照合す
る。そして、Ｓ２６にて、生成した特徴ベクトルに連番
の識別ＩＤ、入店時刻、入店位置の各情報を付加した入
店情報に、さらに、前記来店パターン照合部１８で同一
人物を識別したときには、該当する人物の前回の来店
日、前回の識別ＩＤを付加して、前記入店情報記憶部１
２ａに記憶する。
【００５７】また、生成した顧客の特徴ベクトルが退店
者用カメラ６ａ，６ｂあるいは移動者用カメラ７ａ〜７
ｕからの画像により生成した特徴ベクトルのときには、
Ｓ２７にて、顧客照合部１３がこの生成した特徴ベクト
ルを入店情報記憶部１２ａに記憶した入店時の各顧客の
特徴ベクトルと照合する。そして、同一人物を識別する
と、Ｓ２８にて、顧客の識別ＩＤ、通過時刻、撮影位置
の情報を動線情報として動線情報部１２ｂに記憶する。
【００５８】その後、動線計測のタイミングになると、
Ｓ２９にて、入店情報記憶部１２ａに記憶した入店情報
及び動線情報記憶部１２ｂに記憶した動線情報を集計部
１５が集計する。そして、集計部１５は、集計した入店
情報と動線情報とから同一の識別ＩＤの情報をピックア
ップすることで顧客の動線を求める。
【００５９】従って、この実施の形態においても前述し
た実施の形態と同様に、顧客に何ら負担をかけることな
く顧客の動線情報を効率よく自動的に収集できるととも
に顧客の識別率を高めることができ、しかも、照合の高
速化及び照合時に使用する記憶容量の低減化を図ること
ができる。
【００６０】また、集計した入店情報に前回来店日、前
回識別ＩＤという過去の来店情報を含んでいるので、例
えば、前回来店日及び前回識別ＩＤの情報に基づいて逐
次過去の来店情報を辿ることによって、ある顧客が週何
回、あるいは月何回の割合で来店しているのか、そし
て、来店する時間帯は何時頃なのか、さらにはどの曜日
に多く来店しているかなどのデータを収集することが可
能となる。
【００６１】また、同様に前回来店日及び前回識別ＩＤ
の情報に基づいて過去来店情報記憶部１２ｄに保存され
ている過去の動線情報を逐次辿ることによって、同一顧
客の過去の動線を得ることができ、今回の動線と過去の
動線との相関を分析することも可能となる。また、過去
の来店情報に基づく来店パターンと過去の動線との相関
を分析することも可能となる。
【００６２】従って、店舗経営においてより汎用性の高
い資料を提供できる。なお、この実施の形態において
は、来店情報を前回来店日及び前回識別ＩＤとした場合
について述べたがこれに限定するものでないのは勿論で
ある。
【００６３】（第４の実施の形態）この実施の形態は第
２の実施の形態の図７と同様の構成で、異なる点は、図
１７に示すように、情報記憶部１２に、入店情報記憶部
１２ａ、動線情報記憶部１２ｂ、属性情報記憶部１２ｃ
及び過去来店情報記憶部１２ｄを設けた点である。な
お、入店情報記憶部１２ａ、動線情報記憶部１２ｂ、属
性情報記憶部１２ｃが記憶する情報内容については第２
の実施の形態と同じである。
【００６４】前記過去来店情報記憶部１２ｄは、図１８
の(a)に示すように、前記入店情報記憶部１２ａに記憶
した属性情報を含む入店情報にさらに来店日を付加した
過去来店情報Ｄ１１を、例えば、１週間単位あるいは１
ヶ月単位で保存するようになっている。また、図１８の
(b)に示すように、動線情報記憶部１２ｂに記憶した動
線情報にさらに来店日を付加した過去来店情報Ｄ１２
を、例えば、１週間単位あるいは１ヶ月単位で保存する
ようになっている。
【００６５】前記過去来店情報記憶部１２ｄに対するあ
る顧客の入店情報の記憶は、前記入店情報記憶部１２ａ
にある顧客の入店情報を記憶する時、ある顧客が退店す
る時、あるいは予め設定された時刻に行われ、また、前
記過去来店情報記憶部１２ｄに対するある顧客の動線情
報の記憶は、前記動線情報記憶部１２ｂにある顧客の動
線情報を記憶する時、ある顧客が退店する時、あるいは
予め設定された時刻に行われるようになっている。
【００６６】なお、図１８では記憶部１２ｄへ記憶する
量を少なくするため、来店日毎に入店情報、動線情報を
それぞれ１つのグループとして記憶しているが、必ずし
もこれに限られるものではなく、入店情報、動線情報を
記憶する毎に来店日を付加して記憶してもよい。
【００６７】このような構成においては、動線の計測タ
イミングになると、入店情報記憶部１２ａに記憶した入
店情報及び動線情報記憶部１２ｂに記憶した動線情報を
集計部１５が集計する。集計部１５は、集計した入店情
報と動線情報から同一の識別ＩＤの情報をピックアップ
することで顧客毎の動線情報を収集する。
【００６８】また、入店情報に付加された属性情報から
性別、年代別の動線情報も自動的に収集することができ
る。さらに、属性情報に基づいて過去来店情報記憶部１
２ｄに保存された過去の入店情報の来店日、来店時間を
集計することによって、過去の属性情報に基づいた性
別、年代別の来店パターンを自動的に収集でき、例え
ば、性別、年代別での月毎、週毎の来店人数や来店時間
帯等のデータ収集が可能となる。
【００６９】また、属性情報に基づいて過去来店情報記
憶部１２ｄに保存された過去の動線情報を集計すること
によって、過去の属性情報に基づいた性別、年代別の動
線も自動的に収集することが可能となり、今回の属性別
動線と過去の属性別動線との相関を分析することも可能
となる。
【００７０】また、入店情報に付加された属性情報に基
づいた来店パターンと属性別の動線との相関を分析する
ことも可能となる。従って、店舗経営において、より汎
用性の高い資料を提供できる。なお、この実施の形態に
おいては、属性情報を性別及び年代別の情報とした場合
について述べたがこれに限定するものでないのは勿論で
ある。
【００７１】なお、前述した各実施の形態は本発明を店
舗内での顧客の入店から退店までの動線収集に適用した
ものについて説明したが、必ずしもこれに限定するもの
ではなく、出入口の有る施設、例えば、美術館などの展
示施設、テーマパーク等についての人物の入場から退場
までの動線収集においても適用できるものである。例え
ば、本発明を美術館に適用した場合は、収集した入場情
報、動線情報を用いることで人の流れがスムーズになる
ような展示品の配置や最適な見学ルートの検討が可能に
なるとともに、属性別の入場情報、動線情報を今後の展
示企画の重要な資料として利用できる。
【００７２】
【発明の効果】請求項１乃至８記載の発明によれば、顧
客等の人物に何ら負担をかけることなく人物の動線情報
を効率よく自動的に収集できる人物動線情報の収集方法
を提供できる。また、請求項２記載の発明によれば、さ
らに、人物の属性別の動線情報も自動的に収集できる人
物動線情報の収集方法を提供できる。また、請求項３記
載の発明によれば、さらに、人物の来場頻度や来場時刻
等の来場パターンも自動的に収集できる人物動線情報の
収集方法を提供できる。
【００７３】また、請求項４記載の発明によれば、さら
に、人物の過去来場時の動線情報も自動的に収集できる
人物動線情報の収集方法を提供できる。また、請求項５
記載の発明によれば、さらに、人物の属性別の動線情報
及び人物の属性別の過去の来店パターンも自動的に収集
できる人物動線情報の収集方法を提供できる。
【００７４】また、請求項６記載の発明によれば、さら
に、人物の属性別の動線情報、人物の属性別の過去の来
店パターン及び属性別の過去の動線情報も自動的に収集
できる人物動線情報の収集方法を提供できる。また、請
求項７記載の発明によれば、さらに、人物の識別率を高
めることができる人物動線情報の収集方法を提供でき
る。また、請求項８記載の発明によれば、さらに、照合
の高速化及び記憶容量の低減化を図ることができる人物
動線情報の収集方法を提供できる。
【００７５】請求項９乃至１４記載の発明によれば、顧
客等の人物に何ら負担をかけることなく人物の動線情報
を効率よく自動的に収集できる人物動線情報の収集装置
を提供できる。また、請求項１０記載の発明によれば、
さらに、人物の属性別の動線情報も自動的に収集できる
人物動線情報の収集装置を提供できる。また、請求項１
１記載の発明によれば、さらに、人物の来場頻度や来場
時刻等の来場パターンも自動的に収集できる人物動線情
報の収集装置を提供できる。
【００７６】また、請求項１２記載の発明によれば、さ
らに、人物の過去来場時の動線情報も自動的に収集でき
る人物動線情報の収集装置を提供できる。また、請求項
１３記載の発明によれば、さらに、人物の属性別の動線
情報及び人物の属性別の過去の来店パターンも自動的に
収集できる人物動線情報の収集装置を提供できる。ま
た、請求項１４記載の発明によれば、さらに、人物の属
性別の動線情報、人物の属性別の過去の来店パターン及
び属性別の過去の動線情報も自動的に収集できる人物動
線情報の収集装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態における店舗内レイ
アウトを示す図。
【図２】同実施の形態における収集装置の構成を示すブ
ロック図。
【図３】同実施の形態における情報記憶部の構成を示す
図。
【図４】同実施の形態における収集装置の処理を説明す
るための流れ図。
【図５】同実施の形態における入店情報記憶部が記憶す
るデータ例を示す図。
【図６】同実施の形態における動線情報記憶部が記憶す
るデータ例を示す図。
【図７】本発明の第２の実施の形態における収集装置の
構成を示すブロック図。
【図８】同実施の形態における情報記憶部の構成を示す
図。
【図９】同実施の形態における収集装置の処理を説明す
るための流れ図。
【図１０】同実施の形態における属性情報記憶部に記憶
した属性情報の例を示す図。
【図１１】同実施の形態における入店情報記憶部が記憶
するデータ例を示す図。
【図１２】本発明の第３の実施の形態における収集装置
の構成を示すブロック図。
【図１３】同実施の形態における情報記憶部の構成を示
す図。
【図１４】同実施の形態における過去来店情報記憶部が
記憶するデータ例を示す図。
【図１５】同実施の形態における入店情報記憶部が記憶
するデータ例を示す図。
【図１６】同実施の形態における収集装置の処理を説明
するための流れ図。
【図１７】本発明の第４の実施の形態における情報記憶
部の構成を示す図。
【図１８】同実施の形態における過去来店情報記憶部が
記憶するデータ例を示す図。
【符号の説明】
５ａ，５ｂ，６ａ，６ｂ，７ａ〜７ｕ…カメラ ８…画像入力部 ９…人物検出部 １０…人物抽出部 １１…特徴ベクトル生成部 １２ａ…入店情報記憶部 １２ｂ…動線情報記憶部 １３…顧客照合部 １４…顧客判定部 １５…集計部 １６…出力部

Claims (14)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 出入口を含む施設内の複数の位置にそれ
    ぞれ撮影手段を設置し、この撮影手段で取込んだ画像か
    ら人物の存在を検出して人物像を抽出し、この抽出した
    人物像を画像処理して人物固有の特徴ベクトルを生成す
    るようにして、先ず、人物の入場時に前記撮影手段で取
    込んだ人物画像から特徴ベクトルを生成し、この生成し
    た特徴ベクトルに、人物の識別コード、入場時刻等を付
    して入場情報として記憶し、施設内移動時及び退場時に
    前記撮影手段で取込んだ人物画像から生成した特徴ベク
    トルを入場時に記憶した特徴ベクトルと照合し、同一人
    物を識別したときにはその人物の識別コード、撮影時
    刻、撮影位置等を動線情報として記憶し、この記憶した
    動線情報から同一識別コードの動線情報を取出して人物
    個々の動線情報を収集することを特徴とする人物動線情
    報の収集方法。
  2. 【請求項２】 出入口を含む施設内の複数の位置にそれ
    ぞれ撮影手段を設置し、この撮影手段で取込んだ画像か
    ら人物の存在を検出して人物像を抽出し、この抽出した
    人物像を画像処理して人物固有の特徴ベクトルを生成す
    るようにして、先ず、人物の入場時に前記撮影手段で取
    込んだ人物画像から特徴ベクトルを生成するとともに、
    この生成した特徴ベクトルと予め設定した人物の属性別
    の特徴ベクトルと照合してこの人物の属性を判定し、前
    記生成した特徴ベクトル及び判定した属性情報に、人物
    の識別コード、入場時刻等を付して入場情報として記憶
    し、施設内移動時及び退場時に前記撮影手段で取込んだ
    人物画像から生成した特徴ベクトルを入場時に記憶した
    特徴ベクトルと照合し、同一人物を識別したときにはそ
    の人物の識別コード、撮影時刻、撮影位置等を動線情報
    として記憶し、この記憶した動線情報から同一識別コー
    ドの動線情報を取出して人物個々の動線情報を収集する
    とともに各人物の入場情報の属性情報を使用して属性別
    の動線情報を収集することを特徴とする人物動線情報の
    収集方法。
  3. 【請求項３】 出入口を含む施設内の複数の位置にそれ
    ぞれ撮影手段を設置し、この撮影手段で取込んだ画像か
    ら人物の存在を検出して人物像を抽出し、この抽出した
    人物像を画像処理して人物固有の特徴ベクトルを生成す
    るようにして、先ず、人物の入場時に前記撮影手段で取
    込んだ人物画像から特徴ベクトルを生成し、この生成し
    た特徴ベクトルに、人物の識別コード、入場時刻等を付
    して入場情報として記憶し、施設内移動時及び退場時に
    前記撮影手段で取込んだ人物画像から生成した特徴ベク
    トルを入場時に記憶した特徴ベクトルと照合し、同一人
    物を識別したときにはその人物の識別コード、撮影時
    刻、撮影位置等を動線情報として記憶し、この記憶した
    動線情報から同一識別コードの動線情報を取出して人物
    個々の動線情報を収集するとともに、記憶した各人物の
    入場情報に来場日等を付加したものを過去来場情報とし
    て保存しておき、この保存した過去来場情報の特徴ベク
    トルと入場時に生成した特徴ベクトルを照合することに
    より同一人物の来場頻度や来場時刻等の来場パターンを
    収集することを特徴とする人物動線情報の収集方法。
  4. 【請求項４】 出入口を含む施設内の複数の位置にそれ
    ぞれ撮影手段を設置し、この撮影手段で取込んだ画像か
    ら人物の存在を検出して人物像を抽出し、この抽出した
    人物像を画像処理して人物固有の特徴ベクトルを生成す
    るようにして、先ず、人物の入場時に前記撮影手段で取
    込んだ人物画像から特徴ベクトルを生成し、この生成し
    た特徴ベクトルに、人物の識別コード、入場時刻等を付
    して入場情報として記憶し、施設内移動時及び退場時に
    前記撮影手段で取込んだ人物画像から生成した特徴ベク
    トルを入場時に記憶した特徴ベクトルと照合し、同一人
    物を識別したときにはその人物の識別コード、撮影時
    刻、撮影位置等を動線情報として記憶し、この記憶した
    動線情報から同一識別コードの動線情報を取出して人物
    個々の動線情報を収集するとともに、記憶した各人物の
    入場情報及び動線情報に来場日等を付加したものを過去
    来場情報として保存しておき、この保存した過去来場情
    報の特徴ベクトルと入場時に生成した特徴ベクトルを照
    合することにより同一人物の過去の動線情報を収集する
    ことを特徴とする人物動線情報の収集方法。
  5. 【請求項５】 出入口を含む施設内の複数の位置にそれ
    ぞれ撮影手段を設置し、この撮影手段で取込んだ画像か
    ら人物の存在を検出して人物像を抽出し、この抽出した
    人物像を画像処理して人物固有の特徴ベクトルを生成す
    るようにして、先ず、人物の入場時に前記撮影手段で取
    込んだ人物画像から特徴ベクトルを生成するとともに、
    この生成した特徴ベクトルと予め設定した人物の属性別
    の特徴ベクトルと照合してこの人物の属性を判定し、前
    記生成した特徴ベクトル及び判定した属性情報に、人物
    の識別コード、入場時刻等を付して入場情報として記憶
    し、施設内移動時及び退場時に前記撮影手段で取込んだ
    人物画像から生成した特徴ベクトルを入場時に記憶した
    特徴ベクトルと照合し、同一人物を識別したときにはそ
    の人物の識別コード、撮影時刻、撮影位置等を動線情報
    として記憶し、この記憶した動線情報から同一識別コー
    ドの動線情報を取出して人物個々の動線情報を収集する
    とともに、記憶した入場情報に来場日等を付加したもの
    を過去来場情報として保存しておき、この保存した過去
    来場情報を集計することにより、過去の人物属性別の来
    場頻度や来場時刻等の来場パターンを収集することを特
    徴とする人物動線情報の収集方法。
  6. 【請求項６】 出入口を含む施設内の複数の位置にそれ
    ぞれ撮影手段を設置し、この撮影手段で取込んだ画像か
    ら人物の存在を検出して人物像を抽出し、この抽出した
    人物像を画像処理して人物固有の特徴ベクトルを生成す
    るようにして、先ず、人物の入場時に前記撮影手段で取
    込んだ人物画像から特徴ベクトルを生成するとともに、
    この生成した特徴ベクトルと予め設定した人物の属性別
    の特徴ベクトルと照合してこの人物の属性を判定し、前
    記生成した特徴ベクトル及び判定した属性情報に、人物
    の識別コード、入場時刻等を付して入場情報として記憶
    し、施設内移動時及び退場時に前記撮影手段で取込んだ
    人物画像から生成した特徴ベクトルを入場時に記憶した
    特徴ベクトルと照合し、同一人物を識別したときにはそ
    の人物の識別コード、撮影時刻、撮影位置等を動線情報
    として記憶し、この記憶した動線情報から同一識別コー
    ドの動線情報を取出して人物個々の動線情報を収集する
    とともに、各人物の入場情報の属性情報を使用して属性
    別の動線情報を収集し、また、記憶した前記入場情報、
    動線情報に来場日等を付加したものを過去来場情報とし
    て保存しておき、この保存した過去来場情報を集計する
    ことにより、過去の人物属性別の来場頻度や来場時刻等
    の来場パターンを収集するとともに過去の人物属性別の
    動線パターンを収集することを特徴とする人物動線情報
    の収集方法。
  7. 【請求項７】 人物像の抽出は、人物の顔画像のみを抽
    出することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１記
    載の人物動線情報の収集方法。
  8. 【請求項８】 人物固有の特徴ベクトルの生成は、主成
    分分析を行って低次元の特徴ベクトルを生成することを
    特徴とする請求項１乃至７のいずれか１記載の人物動線
    情報の収集方法。
  9. 【請求項９】 出入口を含む施設内の複数の位置に設置
    した複数の撮影手段と、この各撮影手段から画像を随時
    取込む画像入力部と、この画像入力部が取込んだ画像か
    ら人物の存在を検出する人物検出部と、この人物検出部
    が人物の存在を検出した画像から人物像を抽出する人物
    抽出部と、この人物抽出部が抽出した人物像を画像処理
    して人物固有の特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生
    成部と、人物の入場時に生成したその人物固有の特徴ベ
    クトルに人物の識別コード、入場時刻等を付した入場情
    報を記憶する入場情報記憶部と、施設内移動時及び退場
    時に前記撮影手段で取込んだ人物画像から生成した特徴
    ベクトルと前記入場情報記憶部に記憶した入場時の特徴
    ベクトルを照合する人物照合部と、この人物照合部によ
    る照合結果として両特徴ベクトルが一定の条件を満たし
    たとき同一人物と判定し、その人物の識別コード、撮影
    時刻、撮影位置等を動線情報として動線情報記憶部に記
    憶する人物判定部と、前記入場情報記憶部に記憶した入
    場情報及び前記動線情報記憶部に記憶した動線情報から
    識別コード別に情報を取出し集計する集計部と、この集
    計部が集計した結果を出力する出力部とを備えたことを
    特徴とする人物動線情報の収集装置。
  10. 【請求項１０】 出入口を含む施設内の複数の位置に設
    置した複数の撮影手段と、この各撮影手段から画像を随
    時取込む画像入力部と、この画像入力部が取込んだ画像
    から人物の存在を検出する人物検出部と、この人物検出
    部が人物の存在を検出した画像から人物像を抽出する人
    物抽出部と、この人物抽出部が抽出した人物像を画像処
    理して人物固有の特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル
    生成部と、予めサンプル画像を用いて求めた人物の属性
    別の特徴ベクトルを記憶した属性情報記憶部と、人物の
    入場時に生成したその人物固有の特徴ベクトルと前記属
    性情報記憶部に記憶してある属性別の特徴ベクトルを照
    合し、その人物の属性を判定する属性判定部と、人物の
    入場時に生成したその人物固有の特徴ベクトルに人物の
    識別コード、入場時刻、前記属性判定部にて判定した属
    性等を付した入場情報を記憶する入場情報記憶部と、施
    設内移動時及び退場時に前記撮影手段で取込んだ人物画
    像から生成した特徴ベクトルと前記入場情報記憶部に記
    憶した入場時の特徴ベクトルを照合する人物照合部と、
    この人物照合部による照合結果として両特徴ベクトルが
    一定の条件を満たしたとき同一人物と判定し、その人物
    の識別コード、撮影時刻、撮影位置等を動線情報として
    動線情報記憶部に記憶する人物判定部と、前記入場情報
    記憶部に記憶した入場情報及び前記動線情報記憶部に記
    憶した動線情報から識別コード別に情報を取出し集計す
    るとともに属性別に情報を取出し集計する集計部と、こ
    の集計部が集計した結果を出力する出力部とを備えたこ
    とを特徴とする人物動線情報の収集装置。
  11. 【請求項１１】 出入口を含む施設内の複数の位置に設
    置した複数の撮影手段と、この各撮影手段から画像を随
    時取込む画像入力部と、この画像入力部が取込んだ画像
    から人物の存在を検出する人物検出部と、この人物検出
    部が人物の存在を検出した画像から人物像を抽出する人
    物抽出部と、この人物抽出部が抽出した人物像を画像処
    理して人物固有の特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル
    生成部と、人物の入場時に生成したその人物固有の特徴
    ベクトルに人物の識別コード、入場時刻等を付した入場
    情報を記憶する入場情報記憶部と、施設内移動時及び退
    場時に前記撮影手段で取込んだ人物画像から生成した特
    徴ベクトルと前記入場情報記憶部に記憶した入場時の特
    徴ベクトルを照合する人物照合部と、この人物照合部に
    よる照合結果として両特徴ベクトルが一定の条件を満た
    したとき同一人物と判定し、その人物の識別コード、撮
    影時刻、撮影位置等を動線情報として動線情報記憶部に
    記憶する人物判定部と、前記入場情報記憶部に記憶した
    入場情報に来場日等を付加して過去来場情報として保存
    する過去来場情報記憶部と、入場時に生成したその人物
    固有の特徴ベクトルと前記過去来場情報記憶部に保存さ
    れている過去来場情報の特徴ベクトルを照合し、同一人
    物を識別したときにはその人物の過去来場情報の特徴ベ
    クトルに対応した前記過去来場情報記憶部に保存されて
    いる来場日、識別コード等の過去来場情報を今回の入力
    情報に付加し、前記入場情報記憶部へ記憶させる来場パ
    ターン照合部と、前記入場情報記憶部に記憶した入場情
    報及び前記動線情報記憶部に記憶した動線情報から識別
    コード別に情報を取出し集計するとともに前記入場情報
    記憶部に記憶した人物固有の過去来場情報を取出し集計
    する集計部と、この集計部が集計した結果を出力する出
    力部とを備えたことを特徴とする人物動線情報の収集装
    置。
  12. 【請求項１２】 出入口を含む施設内の複数の位置に設
    置した複数の撮影手段と、この各撮影手段から画像を随
    時取込む画像入力部と、この画像入力部が取込んだ画像
    から人物の存在を検出する人物検出部と、この人物検出
    部が人物の存在を検出した画像から人物像を抽出する人
    物抽出部と、この人物抽出部が抽出した人物像を画像処
    理して人物固有の特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル
    生成部と、人物の入場時に生成したその人物固有の特徴
    ベクトルに人物の識別コード、入場時刻等を付した入場
    情報を記憶する入場情報記憶部と、施設内移動時及び退
    場時に前記撮影手段で取込んだ人物画像から生成した特
    徴ベクトルと前記入場情報記憶部に記憶した入場時の特
    徴ベクトルを照合する人物照合部と、この人物照合部に
    よる照合結果として両特徴ベクトルが一定の条件を満た
    したとき同一人物と判定し、その人物の識別コード、撮
    影時刻、撮影位置等を動線情報として動線情報記憶部に
    記憶する人物判定部と、前記入場情報記憶部及び動線情
    報記憶部に記憶した入場情報、動線情報に来場日等を付
    加して過去来場情報として保存する過去来場情報記憶部
    と、入場時に生成したその人物固有の特徴ベクトルと前
    記過去来場情報記憶部に保存した過去来場情報の特徴ベ
    クトルを照合し、同一人物を識別したときにはその人物
    の過去来場情報の特徴ベクトルに対応した前記過去来場
    情報記憶部に保存されている来場日、識別コード等の過
    去来場情報を今回の入力情報に付加し、前記入場情報記
    憶部へ記憶させる来場パターン照合部と、前記入場情報
    記憶部に記憶した入場情報及び前記動線情報記憶部に記
    憶した動線情報から識別コード別に情報を取出して集計
    し、また、前記入場情報記憶部に記憶した人物固有の過
    去来場情報に基づいて前記過去来場情報記憶部に保存し
    た過去の動線情報を取出して集計する集計部と、この集
    計部が集計した結果を出力する出力部とを備えたことを
    特徴とする人物動線情報の収集装置。
  13. 【請求項１３】 出入口を含む施設内の複数の位置に設
    置した複数の撮影手段と、この各撮影手段から画像を随
    時取込む画像入力部と、この画像入力部が取込んだ画像
    から人物の存在を検出する人物検出部と、この人物検出
    部が人物の存在を検出した画像から人物像を抽出する人
    物抽出部と、この人物抽出部が抽出した人物像を画像処
    理して人物固有の特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル
    生成部と、予めサンプル画像を用いて求めた人物の属性
    別の特徴ベクトルを記憶した属性情報記憶部と、人物の
    入場時に生成したその人物固有の特徴ベクトルと前記属
    性情報記憶部に記憶してある属性別の特徴ベクトルを照
    合し、その人物の属性を判定する属性判定部と、人物の
    入場時に生成したその人物固有の特徴ベクトルに人物の
    識別コード、入場時刻、前記属性判定部にて判定した属
    性等を付した入場情報を記憶する入場情報記憶部と、施
    設内移動時及び退場時に前記撮影手段で取込んだ人物画
    像から生成した特徴ベクトルと前記入場情報記憶部に記
    憶した入場時の特徴ベクトルを照合する人物照合部と、
    この人物照合部による照合結果として両特徴ベクトルが
    一定の条件を満たしたとき同一人物と判定し、その人物
    の識別コード、撮影時刻、撮影位置等を動線情報として
    動線情報記憶部に記憶する人物判定部と、前記入場情報
    記憶部に記憶した入場情報に来場日等を付加して過去来
    場情報として保存する過去来場情報記憶部と、前記入場
    情報記憶部に記憶した入場情報及び前記動線情報記憶部
    に記憶した動線情報から識別コード別に情報を取出し集
    計するとともに、前記過去来場情報記憶部に保存した過
    去の入場情報に基づいて属性別に情報を取出し集計する
    集計部と、この集計部が集計した結果を出力する出力部
    とを備えたことを特徴とする人物動線情報の収集装置。
  14. 【請求項１４】 出入口を含む施設内の複数の位置に設
    置した複数の撮影手段と、この各撮影手段から画像を随
    時取込む画像入力部と、この画像入力部が取込んだ画像
    から人物の存在を検出する人物検出部と、この人物検出
    部が人物の存在を検出した画像から人物像を抽出する人
    物抽出部と、この人物抽出部が抽出した人物像を画像処
    理して人物固有の特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル
    生成部と、予めサンプル画像を用いて求めた人物の属性
    別の特徴ベクトルを記憶した属性情報記憶部と、人物の
    入場時に生成したその人物固有の特徴ベクトルと前記属
    性情報記憶部に記憶してある属性別の特徴ベクトルを照
    合し、その人物の属性を判定する属性判定部と、人物の
    入場時に生成したその人物固有の特徴ベクトルに人物の
    識別コード、入場時刻、前記属性判定部にて判定した属
    性等を付した入場情報を記憶する入場情報記憶部と、施
    設内移動時及び退場時に前記撮影手段で取込んだ人物画
    像から生成した特徴ベクトルと前記入場情報記憶部に記
    憶した入場時の特徴ベクトルを照合する人物照合部と、
    この人物照合部による照合結果として両特徴ベクトルが
    一定の条件を満たしたとき同一人物と判定し、その人物
    の識別コード、撮影時刻、撮影位置等を動線情報として
    動線情報記憶部に記憶する人物判定部と、前記入場情報
    記憶部及び動線情報記憶部に記憶した入場情報、動線情
    報に来場日等を付加して過去来場情報として保存する過
    去来場情報記憶部と、前記入場情報記憶部に記憶した入
    場情報及び前記動線情報記憶部に記憶した動線情報から
    識別コード別に情報を取出し集計するとともに、前記過
    去来場情報記憶部に保存した過去の入場情報及び動線情
    報に基づいて属性別に情報を取出し集計する集計部と、
    この集計部が集計した結果を出力する出力部とを備えた
    ことを特徴とする人物動線情報の収集装置。
JP25159299A 1998-10-27 1999-09-06 人物動線情報の収集方法及び収集装置 Pending JP2000200357A (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP25159299A JP2000200357A (ja) 1998-10-27 1999-09-06 人物動線情報の収集方法及び収集装置
US09/422,003 US6654047B2 (en) 1998-10-27 1999-10-20 Method of and device for acquiring information on a traffic line of persons
KR1019990046560A KR20000029317A (ko) 1998-10-27 1999-10-26 사람 이동선 정보의 수집 방법 및 수집 장치

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP10-305431 1998-10-27
JP30543198 1998-10-27
JP25159299A JP2000200357A (ja) 1998-10-27 1999-09-06 人物動線情報の収集方法及び収集装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2000200357A true JP2000200357A (ja) 2000-07-18
JP2000200357A5 JP2000200357A5 (ja) 2006-03-23

Family

ID=26540264

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP25159299A Pending JP2000200357A (ja) 1998-10-27 1999-09-06 人物動線情報の収集方法及び収集装置

Country Status (3)

Country Link
US (1) US6654047B2 (ja)
JP (1) JP2000200357A (ja)
KR (1) KR20000029317A (ja)

Cited By (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004348618A (ja) * 2003-05-26 2004-12-09 Nec Soft Ltd 顧客情報収集管理方法及びそのシステム
JP2006309280A (ja) * 2005-04-26 2006-11-09 Hitachi Software Eng Co Ltd 非接触ｉｃタグを利用した店舗内顧客購買行動分析システム
JP2007082197A (ja) * 2006-08-18 2007-03-29 Nec Corp モニタリングシステムおよびその方法
JP2007102482A (ja) * 2005-10-04 2007-04-19 Fujifilm Corp 自動計数装置、プログラムおよび方法
JP2007202993A (ja) * 2006-02-06 2007-08-16 Omron Corp 情報処理装置および方法、並びにプログラム
WO2008035411A1 (fr) * 2006-09-20 2008-03-27 Fujitsu Limited Dispositif de détection d'informations de corps mobile, procédé de détection d'informations de corps mobile et programme de détection d'informations de corps mobile
JP2008152810A (ja) * 2008-03-17 2008-07-03 Nec Soft Ltd 顧客情報収集管理システム
WO2009001827A1 (ja) * 2007-06-26 2008-12-31 Toshiba Tec Kabushiki Kaisha 顧客行動管理装置，方法及びプログラム
JP2009265922A (ja) * 2008-04-24 2009-11-12 Toshiba Tec Corp 人物動線追跡システム
JP2010002997A (ja) * 2008-06-18 2010-01-07 Toshiba Tec Corp 人物行動分析装置及び人物行動分析プログラム
JP2010055594A (ja) * 2008-07-31 2010-03-11 Nec Software Kyushu Ltd 動線管理システムおよびプログラム
JP2010282590A (ja) * 2009-06-08 2010-12-16 Jr East Mechatronics Co Ltd 情報処理装置及び情報処理方法
JP2011170564A (ja) * 2010-02-17 2011-09-01 Toshiba Tec Corp 動線連結方法，装置及び動線連結プログラム
JP2011170563A (ja) * 2010-02-17 2011-09-01 Toshiba Tec Corp 動線連結方法，装置及び動線連結プログラム
WO2012042940A1 (ja) * 2010-09-29 2012-04-05 オムロン株式会社 情報処理装置および方法、並びにプログラム
WO2012042946A1 (ja) * 2010-09-29 2012-04-05 オムロン株式会社 情報処理装置および方法、並びにプログラム
KR101198386B1 (ko) 2010-02-01 2012-11-07 박은경 유아의 행동 양식 분석을 이용한 키즈 카페 운영 방법
JP2016012215A (ja) * 2014-06-27 2016-01-21 東芝テック株式会社 情報処理装置及びプログラム
JP2016070756A (ja) * 2014-09-29 2016-05-09 アズビル株式会社 制御システム
JP2016130920A (ja) * 2015-01-13 2016-07-21 東芝テック株式会社 ドライブスルーシステム
JP2017111587A (ja) * 2015-12-16 2017-06-22 日本電気株式会社 移動時間記憶システム、移動時間記憶方法および移動時間記憶プログラム
JP2017174343A (ja) * 2016-03-25 2017-09-28 富士ゼロックス株式会社 入店者属性抽出装置及び入店者属性抽出プログラム
US9891798B2 (en) 2014-07-15 2018-02-13 Toshiba Tec Kabushiki Kaisha Face image tracking system
JP2018116681A (ja) * 2016-10-18 2018-07-26 アクシス アーベー 画定された領域内で物体を追跡するための方法及びシステム
JP2019020986A (ja) * 2017-07-14 2019-02-07 パナソニック株式会社 人流分析方法、人流分析装置、及び人流分析システム
JP2019185083A (ja) * 2018-04-02 2019-10-24 パナソニック株式会社 買物支援システム及び買物支援方法
JP2020064675A (ja) * 2015-12-16 2020-04-23 日本電気株式会社 移動時間記憶システム、移動時間記憶方法および移動時間記憶プログラム
JP2021168216A (ja) * 2020-01-09 2021-10-21 日本電気株式会社 情報処理システム、方法およびプログラム
JP2021185533A (ja) * 2016-03-23 2021-12-09 日本電気株式会社 動線判定装置、動線判定システム、動線判定方法及びプログラム

Families Citing this family (44)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7319479B1 (en) * 2000-09-22 2008-01-15 Brickstream Corporation System and method for multi-camera linking and analysis
US7062749B2 (en) * 2000-12-15 2006-06-13 Promenix, Inc. Measuring, monitoring and tracking enterprise communications and processes
JP3801870B2 (ja) * 2001-02-16 2006-07-26 株式会社モノリス 多変量空間処理装置
GB0112990D0 (en) * 2001-05-26 2001-07-18 Central Research Lab Ltd Automatic classification and/or counting system
US7167576B2 (en) * 2001-07-02 2007-01-23 Point Grey Research Method and apparatus for measuring dwell time of objects in an environment
US20030040925A1 (en) * 2001-08-22 2003-02-27 Koninklijke Philips Electronics N.V. Vision-based method and apparatus for detecting fraudulent events in a retail environment
US7688349B2 (en) * 2001-12-07 2010-03-30 International Business Machines Corporation Method of detecting and tracking groups of people
US20030107650A1 (en) * 2001-12-11 2003-06-12 Koninklijke Philips Electronics N.V. Surveillance system with suspicious behavior detection
US20030133614A1 (en) * 2002-01-11 2003-07-17 Robins Mark N. Image capturing device for event monitoring
US7039237B2 (en) * 2002-10-14 2006-05-02 Eastman Kodak Company Method and system for preventing abduction of a person
AU2003286778A1 (en) * 2002-10-30 2004-06-07 Premier Wireless, Inc. Queuing management and vessel recognition
US7127083B2 (en) * 2003-11-17 2006-10-24 Vidient Systems, Inc. Video surveillance system with object detection and probability scoring based on object class
US7088846B2 (en) * 2003-11-17 2006-08-08 Vidient Systems, Inc. Video surveillance system that detects predefined behaviors based on predetermined patterns of movement through zones
US7136507B2 (en) * 2003-11-17 2006-11-14 Vidient Systems, Inc. Video surveillance system with rule-based reasoning and multiple-hypothesis scoring
US7148912B2 (en) * 2003-11-17 2006-12-12 Vidient Systems, Inc. Video surveillance system in which trajectory hypothesis spawning allows for trajectory splitting and/or merging
US7171024B2 (en) * 2003-12-01 2007-01-30 Brickstream Corporation Systems and methods for determining if objects are in a queue
US7319779B1 (en) * 2003-12-08 2008-01-15 Videomining Corporation Classification of humans into multiple age categories from digital images
JP2005196522A (ja) * 2004-01-08 2005-07-21 Nec Infrontia Corp 混雑状況管理装置、混雑状況管理システム、及び混雑状況管理装置用プログラム
US7889381B2 (en) * 2004-05-28 2011-02-15 Fujifilm Corporation Photo service system
US7957565B1 (en) * 2007-04-05 2011-06-07 Videomining Corporation Method and system for recognizing employees in a physical space based on automatic behavior analysis
US8229781B2 (en) * 2007-04-27 2012-07-24 The Nielson Company (Us), Llc Systems and apparatus to determine shopper traffic in retail environments
US8068986B1 (en) 2007-04-27 2011-11-29 Majid Shahbazi Methods and apparatus related to sensor signal sniffing and/or analysis
JP4510112B2 (ja) * 2008-04-11 2010-07-21 東芝テック株式会社 動線解析装置
JP2010113692A (ja) * 2008-11-10 2010-05-20 Nec Corp 顧客行動記録装置及び顧客行動記録方法並びにプログラム
GB2490660A (en) * 2011-05-04 2012-11-14 Infared Integrated Systems Ltd Queue monitoring system
EP2677460B1 (de) * 2012-06-20 2015-07-08 Xovis AG Verfahren zur Bestimmung der Länge einer Warteschlange
US9600711B2 (en) 2012-08-29 2017-03-21 Conduent Business Services, Llc Method and system for automatically recognizing facial expressions via algorithmic periocular localization
US9641763B2 (en) 2012-08-29 2017-05-02 Conduent Business Services, Llc System and method for object tracking and timing across multiple camera views
US10839227B2 (en) 2012-08-29 2020-11-17 Conduent Business Services, Llc Queue group leader identification
US9213900B2 (en) 2013-06-06 2015-12-15 Xerox Corporation Automated vision-based clutter detector and notifier
JP5834249B2 (ja) * 2013-11-20 2015-12-16 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 人物移動分析装置、人物移動分析システムおよび人物移動分析方法
JP5834254B2 (ja) * 2014-04-11 2015-12-16 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 人数計測装置、人数計測システムおよび人数計測方法
US9483838B2 (en) 2014-04-24 2016-11-01 Xerox Corporation Method and system for automated sequencing of vehicles in side-by-side drive-thru configurations via appearance-based classification
US9779331B2 (en) 2014-04-24 2017-10-03 Conduent Business Services, Llc Method and system for partial occlusion handling in vehicle tracking using deformable parts model
US9940633B2 (en) 2014-04-25 2018-04-10 Conduent Business Services, Llc System and method for video-based detection of drive-arounds in a retail setting
US9576371B2 (en) 2014-04-25 2017-02-21 Xerox Corporation Busyness defection and notification method and system
DE102014009686A1 (de) * 2014-07-02 2016-01-07 Csb-System Ag Verfahren zur Erfassung schlachttierbezogener Daten an einem Schlachttier
US10984355B2 (en) 2015-04-17 2021-04-20 Xerox Corporation Employee task verification to video system
CN108875490A (zh) * 2017-09-30 2018-11-23 北京旷视科技有限公司 人员流量分析的方法、装置及计算机存储介质
US11328513B1 (en) * 2017-11-07 2022-05-10 Amazon Technologies, Inc. Agent re-verification and resolution using imaging
EP3740894A1 (en) * 2018-08-17 2020-11-25 Kepler Vision Technologies B.V. A method and system for automatically annotating and identifying a living being or an object with an identifier providing a subject identification
NL2021481B1 (en) * 2018-08-17 2020-02-24 Kepler Vision Tech Bv A method for automatically annotating and identifying a living being or an object with an identifier, such as RFID, and computer vision.
US11704782B2 (en) * 2018-10-03 2023-07-18 The Toronto-Dominion Bank Computerized image analysis for automatically determining wait times for a queue area
DE102020203461A1 (de) * 2020-03-18 2021-09-23 Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung Überwachungsanlage, Verfahren, Computerprogramm und Speichermedium

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5274714A (en) * 1990-06-04 1993-12-28 Neuristics, Inc. Method and apparatus for determining and organizing feature vectors for neural network recognition
JP3093346B2 (ja) * 1991-08-16 2000-10-03 株式会社東芝 運動物体検出装置
US5550928A (en) * 1992-12-15 1996-08-27 A.C. Nielsen Company Audience measurement system and method
WO1994027408A1 (en) 1993-05-14 1994-11-24 Rct Systems, Inc. Video traffic monitor for retail establishments and the like
JPH0723452A (ja) 1993-06-18 1995-01-24 Kuukan Senriyaku Kenkyusho:Kk 動線データ収集装置
JPH07249138A (ja) 1994-03-09 1995-09-26 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 滞留時間計測方法
JPH07325906A (ja) * 1994-05-31 1995-12-12 Hitachi Ltd 移動体検出・追跡装置
JPH08212351A (ja) * 1995-02-08 1996-08-20 Fujitsu General Ltd 動画像認識装置
CN1184542A (zh) * 1995-03-20 1998-06-10 Lau技术公司 识别图象的系统和方法
US6188777B1 (en) * 1997-08-01 2001-02-13 Interval Research Corporation Method and apparatus for personnel detection and tracking
JPH1166319A (ja) * 1997-08-21 1999-03-09 Omron Corp 移動体検出方法及び装置並びに移動体認識方法及び装置並びに人間検出方法及び装置
US6054928A (en) * 1998-06-04 2000-04-25 Lemelson Jerome H. Prisoner tracking and warning system and corresponding methods

Cited By (41)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004348618A (ja) * 2003-05-26 2004-12-09 Nec Soft Ltd 顧客情報収集管理方法及びそのシステム
JP2006309280A (ja) * 2005-04-26 2006-11-09 Hitachi Software Eng Co Ltd 非接触ｉｃタグを利用した店舗内顧客購買行動分析システム
JP4732849B2 (ja) * 2005-10-04 2011-07-27 富士フイルム株式会社 自動計数装置、プログラムおよび方法
JP2007102482A (ja) * 2005-10-04 2007-04-19 Fujifilm Corp 自動計数装置、プログラムおよび方法
JP2007202993A (ja) * 2006-02-06 2007-08-16 Omron Corp 情報処理装置および方法、並びにプログラム
JP2007082197A (ja) * 2006-08-18 2007-03-29 Nec Corp モニタリングシステムおよびその方法
WO2008035411A1 (fr) * 2006-09-20 2008-03-27 Fujitsu Limited Dispositif de détection d'informations de corps mobile, procédé de détection d'informations de corps mobile et programme de détection d'informations de corps mobile
JPWO2008035411A1 (ja) * 2006-09-20 2010-01-28 富士通株式会社 移動体情報検出装置、移動体情報検出方法および移動体情報検出プログラム
JP4667508B2 (ja) * 2006-09-20 2011-04-13 富士通株式会社 移動体情報検出装置、移動体情報検出方法および移動体情報検出プログラム
JP4892609B2 (ja) * 2007-06-26 2012-03-07 東芝テック株式会社 顧客行動管理装置，方法及びプログラム
WO2009001827A1 (ja) * 2007-06-26 2008-12-31 Toshiba Tec Kabushiki Kaisha 顧客行動管理装置，方法及びプログラム
JP2008152810A (ja) * 2008-03-17 2008-07-03 Nec Soft Ltd 顧客情報収集管理システム
JP2009265922A (ja) * 2008-04-24 2009-11-12 Toshiba Tec Corp 人物動線追跡システム
JP4585580B2 (ja) * 2008-04-24 2010-11-24 東芝テック株式会社 人物動線追跡システム
JP2010002997A (ja) * 2008-06-18 2010-01-07 Toshiba Tec Corp 人物行動分析装置及び人物行動分析プログラム
JP2010055594A (ja) * 2008-07-31 2010-03-11 Nec Software Kyushu Ltd 動線管理システムおよびプログラム
JP2010282590A (ja) * 2009-06-08 2010-12-16 Jr East Mechatronics Co Ltd 情報処理装置及び情報処理方法
KR101198386B1 (ko) 2010-02-01 2012-11-07 박은경 유아의 행동 양식 분석을 이용한 키즈 카페 운영 방법
JP2011170563A (ja) * 2010-02-17 2011-09-01 Toshiba Tec Corp 動線連結方法，装置及び動線連結プログラム
JP2011170564A (ja) * 2010-02-17 2011-09-01 Toshiba Tec Corp 動線連結方法，装置及び動線連結プログラム
WO2012042946A1 (ja) * 2010-09-29 2012-04-05 オムロン株式会社 情報処理装置および方法、並びにプログラム
JP2012094105A (ja) * 2010-09-29 2012-05-17 Omron Corp 情報処理装置および方法、並びにプログラム
WO2012042940A1 (ja) * 2010-09-29 2012-04-05 オムロン株式会社 情報処理装置および方法、並びにプログラム
US8897509B2 (en) 2010-09-29 2014-11-25 Omron Corporation Information processing apparatus, method, and program
JP2012094104A (ja) * 2010-09-29 2012-05-17 Omron Corp 情報処理装置および方法、並びにプログラム
JP2016012215A (ja) * 2014-06-27 2016-01-21 東芝テック株式会社 情報処理装置及びプログラム
US9891798B2 (en) 2014-07-15 2018-02-13 Toshiba Tec Kabushiki Kaisha Face image tracking system
JP2016070756A (ja) * 2014-09-29 2016-05-09 アズビル株式会社 制御システム
JP2016130920A (ja) * 2015-01-13 2016-07-21 東芝テック株式会社 ドライブスルーシステム
JP2020064675A (ja) * 2015-12-16 2020-04-23 日本電気株式会社 移動時間記憶システム、移動時間記憶方法および移動時間記憶プログラム
JP2017111587A (ja) * 2015-12-16 2017-06-22 日本電気株式会社 移動時間記憶システム、移動時間記憶方法および移動時間記憶プログラム
JP2021185533A (ja) * 2016-03-23 2021-12-09 日本電気株式会社 動線判定装置、動線判定システム、動線判定方法及びプログラム
US12033167B2 (en) 2016-03-23 2024-07-09 Nec Corporation Traffic flow determination device, traffic flow determination system, traffic flow determination method, and program
JP7521807B2 (ja) 2016-03-23 2024-07-24 日本電気株式会社 動線判定装置、動線判定システム、動線判定方法及びプログラム
JP2017174343A (ja) * 2016-03-25 2017-09-28 富士ゼロックス株式会社 入店者属性抽出装置及び入店者属性抽出プログラム
JP2018116681A (ja) * 2016-10-18 2018-07-26 アクシス アーベー 画定された領域内で物体を追跡するための方法及びシステム
JP2019020986A (ja) * 2017-07-14 2019-02-07 パナソニック株式会社 人流分析方法、人流分析装置、及び人流分析システム
JP2019185083A (ja) * 2018-04-02 2019-10-24 パナソニック株式会社 買物支援システム及び買物支援方法
JP7109141B2 (ja) 2018-04-02 2022-07-29 パナソニックホールディングス株式会社 買物支援システム及び買物支援方法
JP2021168216A (ja) * 2020-01-09 2021-10-21 日本電気株式会社 情報処理システム、方法およびプログラム
JP7218778B2 (ja) 2020-01-09 2023-02-07 日本電気株式会社 情報処理システム、方法およびプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
KR20000029317A (ko) 2000-05-25
US6654047B2 (en) 2003-11-25
US20030164878A1 (en) 2003-09-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2000200357A (ja) 人物動線情報の収集方法及び収集装置
US20110199486A1 (en) Customer behavior recording device, customer behavior recording method, and recording medium
JP7038543B2 (ja) 情報処理装置、システム、情報処理装置の制御方法、及び、プログラム
US8010402B1 (en) Method for augmenting transaction data with visually extracted demographics of people using computer vision
JP2000200357A5 (ja)
JP4125634B2 (ja) 顧客情報収集管理方法及びそのシステム
US20110176005A1 (en) Information providing apparatus, information providing method, and recording medium
US20080040278A1 (en) Image recognition authentication and advertising system
US20080040277A1 (en) Image Recognition Authentication and Advertising Method
JP5193215B2 (ja) 集計システム、集計装置、及び集計方法
US20140316915A1 (en) Visually adaptive process improvement system for order taking
JP2008152810A (ja) 顧客情報収集管理システム
JP2016143334A (ja) 購買分析装置及び購買分析方法
US20020010622A1 (en) System and method capable of appropriately managing customer information and computer-readable recording medium having customer information management program recorded therein
JP2017102846A (ja) 接客対応評価装置及び接客対応評価方法
US20160307215A1 (en) Server and method for determining attribute information of customer by the same
JP2003263641A (ja) 移動分析装置
JP5461893B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
JP6557702B2 (ja) 顧客分析システム
KR20240101455A (ko) 정보 처리 프로그램, 정보 처리 방법 및 정보 처리 장치
JP2023162229A (ja) 監視装置及びプログラム
JP7375079B2 (ja) 対象検出方法
JP2003150773A (ja) 販売支援システム、販売支援装置およびプログラム
CN116324846A (zh) 信息处理装置、信息处理装置的工作方法、信息处理装置的工作程序及信息管理系统
JP7184089B2 (ja) 顧客情報登録装置

Legal Events

Date Code Title Description
A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20051115

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20051117

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20060124

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20060327

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20060418