JP2003216938A

JP2003216938A - 情報収集装置

Info

Publication number: JP2003216938A
Application number: JP2002014345A
Authority: JP
Inventors: Yohei Ishii; 洋平石井
Original assignee: Sanyo Electric Co Ltd
Current assignee: Sanyo Electric Co Ltd
Priority date: 2002-01-23
Filing date: 2002-01-23
Publication date: 2003-07-31

Abstract

(57)【要約】【課題】視線情報のみならず行動パターン情報をも解
析・蓄積することによって、情報提示物の広告評価をよ
り精度よく行い得る情報収集装置を提供する【解決手段】人物検出部２は、カメラ１ａ、１ｂによ
って取得されたフレーム情報に基づきフレーム中の人物
を検出する。位置算出部３は各人物が情報提示物に対し
「通過」、「停滞」、「接近」したかを推定する。視線
検出部６は各人物が情報提示物を見たか否かを検出す
る。注目判定部７は、かかる移動推定情報と視線情報と
に基づき、各人物の注目度を判定する。かかる注目度情
報は情報蓄積部８に逐次蓄積される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、情報提示物に注目
した人物についてその注目度合を検出・解析し、その結
果得られる注目情報を逐次蓄積する情報収集装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】情報提示物に対する注目情報の収集装置
として、例えば、特開平１１−２４６０３号公報に記載
のものが公知である。かかる情報収集装置は、カメラか
ら得られた画像情報を用いて人物の視線検出を行い、人
物の視線が情報提示物に向けられている場合にカウンタ
を増加させるものである。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】すなわち、かかる従来
装置においては、情報提示物を「見たかどうか」が注目
情報として蓄積される。しかしながら、情報提示物に対
する注目度合は視線のみから判断されるものではなく、
その他の行動パターンからも把握されるものである。た
とえば、情報提示物の前を通過するに際し、ちらっと
見た、立ち止まって凝視した、見ながら近寄った場
合には、それぞれ注目度合が異なっており、かかる行動
パターン情報も、視線情報と共に、当該情報提示物の広
告評価を行うに際し有力な情報となり得る。

【０００４】そこで、本発明は、視線情報のみならず行
動パターン情報をも解析・蓄積することによって、情報
提示物の広告評価をより精度よく行い得る情報収集装置
を提供するものである。

【０００５】

【課題を解決するための手段】各請求項における発明の
特徴は以下の通りである。

【０００６】請求項１の発明は、画像取得部からの画像
情報を処理して当該画像情報中に存在する人物を検出す
る人物検出手段と、当該人物検出手段からの検出結果に
基づき人物の位置を記憶する人物位置記憶手段と、当該
人物位置記憶手段に記憶された位置情報に基づいて人物
の行動パターンを解析する行動パターン解析手段と、前
記画像情報に基づいて人物の視線を検出すると共に当該
視線が情報提示物に向けられているか否かを判別する視
線検出手段と、前記行動パターン解析手段からの行動パ
ターン情報と前記視線検出手段からの判別情報にもとづ
いて前記情報提示物に対する注目度合を判定する注目判
定手段と、当該注目判定手段からの判定結果情報を蓄積
する注目情報蓄積手段と、を有することを特徴とする情
報収集装置である。

【０００７】請求項２の発明は、請求項１の情報収集装
置において、前記行動パターン解析手段は、前記位置情
報に基づいて、人物の通過、停滞および／若しくは接近
を判定することを特徴とする。

【０００８】請求項３の発明は、請求項１または２の情
報収集装置において、前記注目判定手段は、前記行動パ
ターン毎に、前記情報提示物に対する視線の有無を振り
分けることを特徴とする。

【０００９】請求項４の発明は、請求項１から３の何れ
かの情報収集装置において、前記注目情報蓄積手段に蓄
積された情報に基づいて当該情報提示物の広告評価値を
算出する広告評価値算出手段をさらに備えることを特徴
とする。

【００１０】請求項５の発明は、請求項４の情報収集装
置において、前記広告評価値算出手段は、前記行動パタ
ーンに重み付けを設定し、当該重み付けと前記視線の有
無とに基づいて当該情報提示物の広告評価値を算出する
ことを特徴とする。

【００１１】本発明の特徴は、以下に示す実施の形態の
説明により更に明らかとなろう。

【００１２】なお、請求項における「人物検出手段」は
実施の形態における人物検出部２が対応する。請求項に
おける「人物位置記憶手段」は実施の形態における位置
情報記憶部４が対応する。請求項における「行動パター
ン解析手段」は実施の形態における移動推定部５が対応
する。請求項における「視線検出手段」は実施の形態に
おける視線検出部６が対応する。請求項における「注目
判定手段」は実施の形態における注目判定部７が対応す
る。請求項における「注目情報蓄積手段」は実施の形態
における情報蓄積部８が対応する。請求項における「広
告評価値算出手段」は実施の形態における情報提示制御
部９が対応する。

【００１３】ただし、以下の実施の形態は、あくまで
も、本発明の一つの実施形態であって、本発明ないし各
構成要件の用語の意義は、以下の実施の形態に記載され
たものに制限されるものではない。

【００１４】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につき
図面を参照して説明する。

【００１５】まず、図１に実施の形態に係る情報収集装
置の構成を示す。図において、１ａ、１ｂはカメラで、
情報提示物の前の一定領域を情報提示物側からステレオ
視できるように、情報提示物の近傍に配されている。

【００１６】２は人物検出部で、カメラ１ａ、１ｂから
供給される１フレーム毎の映像情報に基づいて、当該領
域中に含まれる人物および各人物の顔領域をフレーム毎
に特定・検出する。かかる人物検出および顔検出は、色
情報やエッジ（輪郭）情報を処理することによって行わ
れる。例えば、映像情報から肌色領域を抽出し、かかる
肌色領域内の暗い領域（目や眉等）の割合に基づいて顔
部分を検出する。なお、かかる人物検出および顔検出の
詳細については、例えば、特開平１１−１５９７９号公
報および論文「ＨｅａｄＦｉｎｄｅｒ：フレーム間差分
をベースにした人物追跡」（馬場功淳、他４名：画像セ
ンシングシンポジウム２０００、ｐｐ３２９−３３４、
２０００）に記載されている。

【００１７】３は位置算出部で、人物検出部２からの人
物検出情報に基づいて、当該人物の位置を算出する。か
かる位置算出部２では、まず各人物の識別・特定を行
う。例えば、１フレーム中に４人の人物が存在する場
合、各人物の色情報や大きさ・高さ情報等（特徴情報）
に基づいて、各人物Ａ〜Ｄを識別する。そして、各人物
Ａ〜Ｄの当該領域中における位置を、各人物毎に算出す
る。

【００１８】ここで、算出される位置情報は、情報提示
物の前を通過する方向（横方向）の位置と、情報提示物
に近接・離間する方向（前後方向）の位置とを組とする
情報である。この内、横方向の位置は、例えば、２つの
カメラ１ａ、１ｂの内、一方のカメラ１ａにおける当該
フレーム中の人物位置をそのまま採用する。また、前後
方向の位置は、当該一方のカメラ１ａにおける当該人物
の横方向位置と、もう一方のカメラ１ｂにおける当該人
物の横方向位置とのズレに基づいて算出する。

【００１９】４は位置情報記憶部で、位置算出部３によ
って算出された上記位置情報と特徴情報が、人物毎に区
分して記憶される。かかる記憶は、移動推定部５におけ
る処理（後述）が終了したタイミングで行われる。この
際、先に記憶されていた情報は消去され、新たな情報が
上書きされる。従って、次に位置算出部３によって上記
位置情報と特徴情報が算出されたタイミングにおいて
は、位置情報記憶部４には、１フレーム前の位置情報等
が記憶されている。

【００２０】５は移動推定部で、位置算出部３によって
算出された当該フレーム中の人物情報（位置情報、特徴
情報）と、位置情報記憶部５に記憶された１フレーム前
の人物情報に基づいて、当該フレーム中の各人物の移動
方向を、各人物毎に推定する。具体的には、まず、人物
情報を参照して両フレーム中においてどの人物とどの人
物とが同一人物であるかを推定する。すなわち、１フレ
ーム前の人物位置から現フレームの人物位置を予測し、
予測位置に最も近い位置に存在する人物を現フレームに
おける当該人物と推定する。この際、頭頂部の高さや衣
服の色の分布等の特徴情報をも比較し、人物特定の精度
を向上させる。かかる人物特定の詳細については、例え
ば、論文「非同期多視点画像を利用したカメラの位置・
姿勢の自動校正法」（山添大丈、他３名：画像の認識・
理解シンポジウムＭＩＲＵ２０００講演論文集１、ｐ
ｐ．５７−６２）に記載されている。なお、前フレーム
に対応する人物が存在しない場合、当該人物は初めてフ
レーム（撮影領域）に進入したと推定される。

【００２１】このようにして現フレームと前フレームの
人物特定がなされると、次に、同一であると推定された
人物の位置情報を比較して、当該人物の移動パターンを
推定する。移動パターンとしては、「通過」、「停
滞」、「接近」の３種類が推定される。この内、「通
過」は提示対象物の前を横切るもの、「接近」は提示対
象物に接近するもの、「停滞」は「通過」も「接近」も
行わずその位置に立ち止まるものである。

【００２２】移動推定部５は、位置情報の内、横方向の
位置情報と前後方向の位置情報とを両フレーム間でそれ
ぞれ比較して各方向の移動量を算出する。そして、横方
向の移動量（絶対値）が所定の閾値を越えている場合に
「通過」と推定する。また、前後方向の移動量（接近方
向の移動量を正とする）が閾値Ａ（正の値）を越えてい
る場合に「接近」と推定し、閾値Ｂ（負の値）を下回っ
ている場合に「通過」と推定する。横方向および前後方
向の何れの移動量も上記閾値を超えていない場合に、
「停滞」と推定する。「通過」と「接近」が同時に推定
された場合、すなわち当該人物が横方向に移動しながら
接近方向にも移動した場合には、「接近」と推定する。

【００２３】なお、位置算出部３によって識別・特定さ
れた人物の特徴情報が位置情報記憶部４に記憶されてい
ない場合（先のフレーム中には存在しない場合）には、
当該人物は初めて撮影領域に進入したと推定する。かか
る場合、当該人物の移動パターンは「通過」と推定され
る。

【００２４】推定された移動パターンは、移動推定情報
として、当該フレーム中の人物毎に区分された状態で注
目判定部７に供給される。

【００２５】６は視線検出部で、人物検出部２から供給
された顔情報に基づいて、当該人物の視線が情報提示物
に向いているか否かを判別する。かかる視線検出は、例
えば、目じりや口の両端、眼球などのような顔の特徴点
を検出することで当該人物の視線を検出するものであ
る。かかる視線検出方法については、例えば、論文「リ
アルタイム視線検出・動作認識システムの開発」（松本
吉央、他２名：電子情報通信学会技術報告、ＰＲＭＵ９
９−１５１、ｐｐ９−１４）に記載されている。その
他、論文「適応的判別空間生成による顔認識手法の提
案」（本郷仁志、他３名：電子情報通信学会技術報告、
ＰＲＭＵ２００１−１２１、ｐｐ５５−６２）に記載さ
れている手法を用いることもできる。これは、顔画像の
４方向面特徴を利用して顔方向の推定を行うものであ
る。かかる手法は、顔画像が比較的小さくとも顔の向き
を検出することができる。

【００２６】かかる視線検出部６には、位置算出部３か
ら各人物の位置情報が供給されている。視線検出部６
は、かかる位置情報を参照して、上記視線の有無（情報
提示物に視線が向けられているか否か）の情報を当該フ
レーム中の人物毎に区分して、注目判定部７に供給す
る。

【００２７】７は注目判定部で、移動推定部５からの移
動推定情報と、視線検出部６からの視線検出情報とに基
づいて、当該フレーム中の各人物の注目度合を判定す
る。具体的には、移動推定部５によって推定された「通
過」、「停滞」、「接近」の情報と、視線検出部６によ
って検出された「見た」、「見なかった」の情報と組と
して出力する。たとえば、当該フレーム中の人物Ａにつ
いて、移動推定部５による推定結果が「通過」で、視線
検出部６による検出結果が「見た」であれば、当該人物
Ａについては「通過」＋「見た」の情報を出力する。か
かる処理を、当該フレーム中の全ての人物について実行
する。

【００２８】８は情報蓄積部で、注目判定部７からの情
報を、図３に示すようなマトリックス上にマッピングし
ながら、逐次記憶する。すなわち、当該フレーム中の人
物Ａの判定結果が「通過」＋「見た」であれば、「通
過」と「見た」の交わる欄（ａ欄）に１をカウントアッ
プする。かかる処理を、リセット指令がなされるまで、
全てのフレームについて実行する。

【００２９】９は情報提示制御部で、情報蓄積部８に蓄
積された注目情報に基づいて、当該情報提示物に対する
注目度合を統計処理し、情報提示物の提示方法を変更・
修正する。ここで、注目度合は、図３の各欄中の数値を
単純に比較するのではなく、各欄の数値に重み付け値を
乗算した結果を比較して判定する。

【００３０】例えば、重み付け値として、「通過」＋
「見た」＝１点、「停滞」＋「見た」＝２点、「近寄
る」＋「見た」＝３点、その他＝１点を設定した場合、
「見た」の欄（欄ａ、ｂ、ｃ）の総得点Ｌ１は、Ｌ１＝
Ｃａ＋２・Ｃｂ＋３・Ｃｃ（Ｃａ、Ｃｂ、Ｃｃは欄ａ、
ｂ、ｃのカウント値）で算出され、「見なかった」の欄
（欄ｄ、ｅ、ｆ）の総得点Ｌ２は、Ｌ２＝Ｃｄ＋Ｃｅ＋
Ｃｆ（Ｃｄ、Ｃｅ、Ｃｆは欄ｄ、ｅ、ｆのカウント値）
で算出される。かかる算出値を用いて、例えば、注目度
合Ｍを、Ｍ＝Ｌ１／Ｌ２として算出し、これを情報提示
制御部９の評価値として利用する。

【００３１】上記注目情報の蓄積処理動作のフレーチャ
ートを図２に示す。ステップＳ１０にて当該フレームの
画像情報が取得されると、ステップＳ２０にてフレーム
中の人物検出がなされる。しかる後、Ｋ＝０が設定さ
れ、当該フレーム中における第１番目の人物の注目判定
がなされる。すなわち、ステップＳ４０にて当該第１番
目の人物の移動推定がなされ（移動推定部５）、その推
定結果が出力される。同時に、ステップＳ５０にて当該
第１番目の人物の視線検出がなされ（視線検出部６）、
検出結果が出力される。しかる後、かかる移動推定結果
と視線検出結果に基づいて、ステップＳ６０にて当該代
番目の人物の注目判定がなされ（注目判定部７）、その
判定結果が出力される。そして、かかる判定結果に応じ
て、ステップＳ７０にて図３の各欄のうち何れかの欄の
値がカウントアップされる（情報蓄積部８）。

【００３２】しかして、当該フレーム中における第１番
目の人物の注目情報が蓄積されると、ステップＳ８０に
て、当該フレーム中に他の人物が存在するかが判別され
る。そして、当該フレーム中に他の人物が存在する場合
には、ステップＳ９０にてＫ＝Ｋ＋１が実行され、Ｋ＝
２すなわち２番目の人物についての注目情報の取得・蓄
積が上記ステップＳ４０〜Ｓ７０に従って実行される。

【００３３】以下同様にして、当該フレーム中に存在す
る最後の人物まで注目情報の取得・蓄積が繰り返され
る。そして、当該フレーム中の全ての人物について注目
情報の取得・蓄積が終了すると、ステップＳ８０からス
テップＳ１０に戻り、次のフレームに対する画像情報の
取得が実行される。以下、上記と同様に、ステップＳ２
０〜Ｓ９０に従って当該次のフレーム中の人物について
注目情報の取得・蓄積が実行される。

【００３４】かかる注目情報の取得・蓄積は、リセット
指令が入力されるまでの期間、繰り返し実行される。こ
れにより、情報蓄積部８には、当該期間の注目情報が、
次第に蓄積されて行く。

【００３５】次に、上記情報収集装置による注目情報の
蓄積例について、図４〜図７を参照して説明する。な
お、各図は、情報提示物に対する人物の横方向移動（情
報提示物の前を横切る方向）および前後方向（情報提示
物に接近・離間する方向）の移動が同時に分かるよう
に、便宜上、撮影領域を情報提示物の上方から見たもの
として示してある。また各図において、○および●はフ
レーム中の人物を示し、この内、○は情報提示物を「見
なかった」場合、●は情報提示物を「見た」場合を示
す。

【００３６】まず、図４は、情報提示物に接近すること
なく当該領域を通過した場合の情報蓄積例を示すもので
ある。同図の場合、フレームｔ＋１において初めて当該
領域に人物が進入した。しかる後、当該人物は、立ち止
まることなく提示対象物の前を横切り、フレームｔ＋２
のタイミングにおいてのみ情報提示物に視線を向けた。
したがって、フレームｔ＋２においてのみ「通過」＋
「見た」と判定され、フレームｔ＋１、ｔ＋３、ｔ＋４
においては「通過」＋「見なかった」と判定される。よ
って、当該フレームｔ〜フレームｔ＋４の期間における
注目情報のカウントアップ（情報蓄積部８）は、同図の
右下の表のようになる。

【００３７】図５は、一定期間立ち止まって情報提示物
を見た場合の情報蓄積例を示すものである。同図の場
合、フレームｔにおいて初めて当該領域に人物が進入し
た。しかる後、当該人物は、フレームｔ＋１〜フレーム
ｔ＋５の期間において情報提示物に視線を向けた。ま
た、フレームｔ＋２〜フレームｔ＋４の期間は情報提示
物の前に立ち止まった。したがって、フレームｔ＋１と
フレームｔ＋５において「通過」＋「見た」と判定さ
れ、フレームｔ＋２、ｔ＋３、ｔ＋４においては「停
滞」＋「見た」と判定され、フレームｔ、ｔ＋６におい
ては「通過」＋「見なかった」と判定される。よって、
当該フレームｔ〜ｔ＋６の期間における注目情報のカウ
ントアップ（情報蓄積部８）は、同図の右下の表のよう
になる。

【００３８】図６は、情報提示物に接近し、しかる後一
定期間立ち止まって情報提示物を見た場合の情報蓄積例
を示すものである。同図の場合、フレームｔにおいて初
めて当該領域に人物が進入した。しかる後、当該人物
は、フレームｔ＋１〜フレームｔ＋５の期間において情
報提示物に視線を向けた。また、フレームｔ＋２〜フレ
ームｔ＋３の期間は情報提示物に接近した。さらに、フ
レームｔ＋４のタイミングでは情報提示物の前に立ち止
まった。したがって、フレームｔ＋１とフレームｔ＋５
において「通過」＋「見た」と判定され、フレームｔ＋
２、ｔ＋３において「接近」＋「見た」と判定され、ｔ
＋４においては「停滞」＋「見た」と判定され、フレー
ムｔ、ｔ＋６においては「通過」＋「見なかった」と判
定される。よって、当該フレームｔ〜ｔ＋６の期間にお
ける注目情報のカウントアップ（情報蓄積部８）は、同
図の右下の表のようになる。

【００３９】図７は、２人の人物が当該領域を通過した
場合の蓄積例を示すものである。人物１はフレームｔに
おいて当該領域に進入し、フレームｔ＋２〜ｔ＋４まで
の間、立ち止まった。また、フレームｔ＋１とフレーム
ｔ＋２においては情報提示物に視線を向けた。したがっ
て、当該人物１については、フレームｔ＋１において
「通過」＋「見た」と判定され、フレームｔ＋２におい
て「停滞」＋「見た」と判定され、フレームｔ＋３とｔ
＋４においては「停滞」＋「見なかった」と判定され、
フレームｔ、ｔ＋５、ｔ＋６においては「通過」＋「見
なかった」と判定される。

【００４０】次に、人物２がフレームｔ＋７において当
該領域に進入した。当該人物２は、フレームｔ＋９およ
びｔ＋１０において情報提示物に接近し、しかる後、フ
レームｔ＋１１において停滞した。また、フレームｔ＋
８、ｔ＋９、ｔ＋１１においては情報提示物に視線を向
けた。したがって、当該人物２については、フレームｔ
＋８において「通過」＋「見た」と判定され、フレーム
ｔ＋９において「接近」＋「見た」と判定され、フレー
ムｔ＋１０において「接近」＋「見なかった」と判定さ
れ、フレームｔ＋１１において「停滞」＋「見た」と判
定され、フレームｔ＋７、ｔ＋１２、ｔ＋１３において
「通過」＋「見なかった」と判定される。

【００４１】よって、当該フレームｔ〜ｔ＋１３の期間
における注目情報のカウントアップ（情報蓄積部８）
は、同図の右下の表のようになる。

【００４２】以上、本実施の形態によれば、人物を特定
しながら、各人物が情報提示物に視線を向けたか否かと
いう情報のみならず、その際の移動パターン（「通
過」、「停滞」、「接近」の３種のパターン）をも併せ
て蓄積するものであるから、視線情報のみの場合と比較
して、より効果的に且つ精度よく注目度合の評価を行う
ことが可能となる。

【００４３】なお、本発明は上記実施の形態に制限され
るものではなく、他に種々の変更が可能であることは言
うまでもない。例えば、上記実施の形態では、情報提示
物から離間する方向の移動を「通過」と判定したが、上
記「通過」、「停滞」、「接近」の３種の移動パターン
の他に「離間」の移動パターンを設定し、情報提示物か
ら離間する方向の移動がなされた場合には、「離間」と
して情報を蓄積するようにしてもよい。また、上記実施
の形態では、「通過」と「接近」が同時に推定された
（通過しながら接近した）場合には「接近」と推定する
ようにしたが、これに代えて、「通過」と「接近」の２
つの移動を推定するようにしても良い。さらに、上記実
施の形態では、蓄積された注目度情報に重み付けを情報
提示制御部７にて設定するようにしたが、これに代え
て、かかる重み付けの設定を注目判定部７に行い、各注
目情報のカウント値に重み付け値を乗算した数値を情報
蓄積部８に蓄積するようにしてもよい。

【００４４】その他、本発明の実施の形態は、本発明の
技術的思想の範囲内において、適宜、種々の変更が可能
である。

【００４５】

【発明の効果】以上、本発明によれば、視線情報のみな
らず行動パターン情報をも解析・蓄積するものであるか
ら、視線情報のみの場合に比べ、「どのように情報提示
物を見たか」をも併せて判定することができ、よって情
報提示物の広告評価をより効果的且つ精度よく行うこと
ができるようになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施の形態に係る情報収集装置の機能ブロッ
ク図

【図２】実施の形態に係る注目情報蓄積処理を示すフ
ローチャート

【図３】実施の形態に係る注目情報の蓄積形態を示す
図

【図４】実施の形態に係る注目情報の蓄積例を示す図

【図５】実施の形態に係る注目情報の蓄積例を示す図

【図６】実施の形態に係る注目情報の蓄積例を示す図

【図７】実施の形態に係る注目情報の蓄積例を示す図

【符号の説明】

１カメラ２人物検出部４位置情報記憶部５移動推定部６視線検出部７注目判定部８情報蓄積部９情報提示制御部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】画像取得部からの画像情報を処理して当
該画像情報中に存在する人物を検出する人物検出手段
と、当該人物検出手段からの検出結果に基づき人物の位置を
記憶する人物位置記憶手段と、当該人物位置記憶手段に記憶された位置情報に基づいて
人物の行動パターンを解析する行動パターン解析手段
と、前記画像情報に基づいて人物の視線を検出すると共に当
該視線が情報提示物に向けられているか否かを判別する
視線検出手段と、前記行動パターン解析手段からの行動パターン情報と前
記視線検出手段からの判別情報にもとづいて前記情報提
示物に対する注目度合を判定する注目判定手段と、当該注目判定手段からの判定結果情報を蓄積する注目情
報蓄積手段と、を有することを特徴とする情報収集装置。
【請求項２】請求項１において、前記行動パターン解
析手段は、前記位置情報に基づいて、人物の通過、停滞
および／若しくは接近を判定することを特徴とする情報
収集装置。
【請求項３】請求項１または２において、前記注目判
定手段は、前記行動パターン毎に、前記情報提示物に対
する視線の有無を振り分けることを特徴とする情報収集
装置。
【請求項４】請求項１から３の何れかにおいて、前記
注目情報蓄積手段に蓄積された情報に基づいて当該情報
提示物の広告評価値を算出する広告評価値算出手段をさ
らに備えることを特徴とする情報収集装置。
【請求項５】請求項４において、前記広告評価値算出
手段は、前記行動パターンに重み付けを設定し、当該重
み付けと前記視線の有無とに基づいて当該情報提示物の
広告評価値を算出することを特徴とする情報収集装置。