JP2010026871A - 情報処理装置及び情報処理システム - Google Patents

Abstract

【課題】視聴者を所定の項目ごとに分類し、分類に応じた興味データを作成すること。
【解決手段】情報処理装置１０３は、コンテンツを視聴する視聴者が撮像された画像の入力を外部装置から通信回線を介して受け付ける入力部２１１と、視聴者が視聴しているコンテンツを識別するコンテンツ識別部２１３と、入力された画像と、視聴者データベース３０１に記録されている視聴者情報とに基づいて、視聴者を特定する視聴者特定部２１４と、特定された視聴者を分類する分類部２１５と、入力された視聴者画像と、識別されたコンテンツの情報とに基づいて、視聴者の興味の対象を解析する興味対象解析部２１６と、分類された視聴者の分類情報と、解析された視聴者の興味の対象とに基づいて、視聴者の分類に応じた興味データを作成するデータ作成部２１８と、を備える。
【選択図】図２

Description

本発明は、視聴者の興味の対象を解析する情報処理装置及び情報処理システムに関する。

従来、コンテンツを視聴する視聴者の興味領域を示す興味データを取得する視聴者情報測定システム及びこれを用いたマッチングシステムが知られている（例えば、下記特許文献１参照）。この視聴者情報測定システムは、コンテンツを視聴する視聴者の画像を撮像し、撮像した画像から視聴者の感情データ、視聴者の視線等を検出する。そして、これらの感情データ、視線の検出データを用いて、視聴者の興味データを作成するものである。
特開２００７−３６８７４号公報

しかしながら上述した特許文献１に記載の技術では、コンテンツを視聴する視聴者をある項目ごとに分類することができなかった。例えば、視聴者を所有物ごと分類することができなかった。そのため、コンテンツを配信する際に、視聴者が所有している所有物の広告コンテンツを配信することもあり、適切に視聴者の購買意欲を促進させるような広告コンテンツを配信することができなかった。

また、特許文献１に記載の技術では、コンテンツを視聴する複数の視聴者の興味データを作成することができる。しかし、視聴者を、通常の視聴者であるか、特定視聴者であるかを分類することができなかった。そのため、例えば、スポーツの解説者のような特定視聴者の興味データを作成し、当該データに基づいて、新たなコンテンツを作成することができなかった。

また、視聴者を所有物ごとに分類することができなかったため、所有物ごとに分類される視聴者のグループごとの興味データを作成することができなかった。

上記目的を達成するために、請求項１に係る発明は、コンテンツを視聴する視聴者が撮像された画像の入力を外部装置から通信回線を介して受け付ける入力手段と、前記視聴者が視聴しているコンテンツを識別するコンテンツ識別手段と、前記入力手段によって入力された画像と、視聴者データベースに記憶されている視聴者情報とに基づいて、前記視聴者を特定する視聴者特定手段と、前記視聴者特定手段によって特定された視聴者を分類する分類手段と、前記入力手段によって入力された視聴者の画像と、前記コンテンツ識別手段によって識別されたコンテンツの情報とに基づいて、前記視聴者の興味の対象を解析する興味対象解析手段と、前記分類手段よって分類された前記視聴者の分類情報と、前記興味対象解析手段によって解析された前記視聴者の興味の対象とに基づいて、前記視聴者の分類に応じた興味データを作成するデータ作成手段と、を備えることを特徴とする。

請求項２に係る発明は、請求項１に記載の発明において、前記視聴者の興味の対象に基づいて、前記コンテンツ（以下、「第１のコンテンツ」という）と異なる第２のコンテンツをコンテンツデータベースから検索する検索手段と、前記検索手段によって検索された第２のコンテンツを、前記第１のコンテンツを視聴している視聴者に配信する配信手段と、を備えたことを特徴とする。

請求項３に係る発明は、請求項２に記載の発明において、前記検索手段は、前記視聴者の興味の対象と前記分類情報とに基づいて、前記第２のコンテンツを検索することを特徴とする。

請求項４に係る発明は、請求項２または３に記載の発明において、前記第１のコンテンツ及び第２のコンテンツは画像を含み、前記コンテンツ識別手段によって識別される前記第１のコンテンツの画像中から所定の領域を特定する領域特定手段と、前記第２のコンテンツの画像を、前記領域特定手段によって特定された領域に合致するように前記第１のコンテンツの画像に合成して合成コンテンツを生成するコンテンツ編集手段と、を備え、前記配信手段は、前記合成コンテンツを配信することを特徴とする。

請求項５に係る発明は、請求項１に記載の発明において、前記データ生成手段は、前記分類手段によって特定視聴者に分類された視聴者の興味データを作成し、前記特定視聴者の興味データに基づいて、前記コンテンツを編集するコンテンツ編集手段と、前記コンテンツ編集手段によって編集されたコンテンツを、前記特定視聴者以外の視聴者に配信する配信手段を更に備えたことを特徴とする。

請求項６に係る発明は、コンテンツを視聴する視聴者を撮像するカメラと、前記カメラに通信回線を介して接続される情報処理装置とによって構成される情報処理システムにおいて、前記カメラは、前記視聴者を撮像する撮像手段と、前記撮像手段によって撮像された視聴者の画像を前記情報処理装置に送信する送信手段と、を備え、前記情報処理装置は、前記カメラから送信された前記視聴者の画像の入力を受け付ける入力手段と、前記視聴者が視聴しているコンテンツを識別するコンテンツ識別手段と、前記入力手段によって入力された視聴者の画像と、視聴者データベースに記憶されている視聴者情報とに基づいて、前記視聴者を特定する視聴者特定手段と、前記視聴者特定手段によって特定された視聴者を分類する分類手段と、前記入力手段によって入力された視聴者の画像と、前記コンテンツ識別手段によって識別されたコンテンツの情報とに基づいて、前記視聴者の興味の対象を解析する興味対象解析手段と、前記分類手段よって分類された前記視聴者の分類情報と、前記興味対象解析手段によって解析された前記視聴者の興味の対象とに基づいて、前記視聴者の分類に応じた興味データを作成するデータ作成手段と、を備えることを特徴とする。

請求項７に係る発明は、コンテンツを視聴する視聴者を撮像するカメラと、前記カメラに通信回線を介して接続される情報処理装置とによって構成される情報処理システムにおいて、前記カメラは、前記視聴者を撮像する撮像手段と、前記撮像手段によって撮像された視聴者の画像から前記視聴者を特定する視聴者特定手段と、前記視聴者特定手段によって特定された視聴者の特定情報と、撮像された前記視聴者の画像とを前記情報処理装置に送信する送信手段と、を備え、前記情報処理装置は、前記カメラから送信された特定情報及び前記視聴者の画像の入力を受け付ける入力手段と、前記視聴者が視聴しているコンテンツを識別するコンテンツ識別手段と、前記入力手段によって入力された特定情報によって特定される視聴者を分類する分類手段と、前記入力手段によって入力された前記視聴者の画像と、前記コンテンツ識別手段によって識別されたコンテンツの情報とに基づいて、前記視聴者の興味の対象を解析する興味対象解析手段と、前記分類手段よって分類された前記視聴者の分類情報と、前記興味対象解析手段によって解析された前記視聴者の興味の対象とに基づいて、前記視聴者の分類に応じた興味データを作成するデータ作成手段と、を備えることを特徴とする。

請求項８に係る発明は、請求項１〜７のいずれかに記載の発明において、前記興味対象解析手段は、入力された前記視聴者の画像から前記視聴者の視線を検出して視線検出情報を生成する視線検出手段を備え、前記視線情報と、前記コンテンツの情報とに基づいて、前記視聴者の興味の対象を解析することを特徴とする。

請求項９に係る発明は、請求項１〜７のいずれかに記載の発明において、前記興味対象解析手段は、入力された前記視聴者の画像から前記視聴者の表情を検出して表情検出情報を生成し、前記表情検出情報と、前記コンテンツの情報とに基づいて、前記視聴者の興味の対象を解析することを特徴とする。

本発明によれば、コンテンツを視聴する視聴者を、所定の項目ごとに分類することができる。さらに、視聴者の興味の対象を解析し、視聴者の興味データを作成することができる。これにより、視聴者を所有物で分類し、視聴者の興味データを作成することができるため、視聴者に合ったコンテンツを配信することができる。

また、視聴者を通常の視聴者あるいは特定視聴者に分類することができるため、スポーツの解説者のような特定視聴者の興味の対象を反映した興味データに基づく、新たなコンテンツを作成することができる。

さらに、視聴者を所有物で分類し、分類された視聴者のグループごとの興味データを自動で作成することができる。

（実施の形態１）
本発明の実施の形態１に係る情報処理装置及び情報処理システムについて説明する。図１は、実施の形態１に係る情報処理システムのシステム構成の一例を示す説明図である。図１において、情報処理システム１００は、複数の視聴者端末１０１と、当該視聴者端末１０１とネットワーク１０２を介して接続された情報処理装置１０３とにより構成されている。

視聴者端末１０１は、通信機能を備えたパーソナルコンピュータ（以下、ＰＣという。）やテレビなどである。さらに、視聴者端末１０１は、コンテンツを視聴する視聴者の画像を撮像するためのカメラ１０４を備えている。カメラ１０４は、視聴者端末１０１に接続されている。カメラ１０４によって撮像された画像は、視聴者端末１０１からネットワーク１０２を介して情報処理装置１０３に送信される。

次に、実施の形態１に係る情報処理装置の機能的構成について説明する。図２は、実施の形態１に係る情報処理装置の機能的構成の一例を示すブロック図である。なお、図２は、実施の形態１及び実施の形態２において共通である。

図２において、情報処理装置１０３は、ＣＰＵ２０１と、ＲＯＭ２０２と、ＲＡＭ２０３と、ハードディスクドライブ（以下、「ＨＤＤ」という）２０４と、表示装置２０５と、入力装置２０６と、通信部２０７と、により構成されている。なお、これらのＣＰＵ２０１と、ＲＯＭ２０２と、ＲＡＭ２０３と、ＨＤＤ２０４と、表示装置２０５と、入力装置２０６と、通信部２０７とは、バス２１０を介して接続されている。

ＣＰＵ２０１は、情報処理装置１０３の全体の制御を司る。ＣＰＵ２０１の詳細については後述する。ＲＯＭ２０２は、ブートプログラムなどのプログラムを記録している。ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１のワークエリアとして使用される揮発性の記憶媒体である。ハードディスクドライブ（以下、「ＨＤＤ」という）２０４は、ＣＰＵ２０１の制御にしたがってデータを記録する不揮発性の記憶媒体である。ＨＤＤ２０４は、変わりにＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等の光ディスク、光磁気ディスク（ＭＯ）、半導体メモリを内蔵するメモリーカードなどの着脱可能な記憶媒体を用いてもよい。

表示装置２０５は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。この表示装置２０５は、たとえば、ＣＲＴ、ＴＦＴ液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。入力装置２０６は、キーボード及びマウスなどにより構成される。

通信部２０７は、通信回線を通じてインターネットなどのネットワーク１０２に接続され、このネットワーク１０２を介して他の装置（視聴者端末１０１）に接続される。通信部２０７は、入力部２１１と、配信部２１２とを備えている。また、通信部２０７は、所定の情報をネットワーク１０２を介して視聴者端末１０１に出力する出力部としての機能を備えている。これらの詳細については後述する。

次に、上述した視聴者端末１０１の機能的構成について説明する。図３は、視聴者端末１０１の機能的構成を示すブロック図である。図３において、視聴者端末は、ＣＰＵ２５１と、ＲＯＭ２５２と、ＲＡＭ２５３と、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）２５４と、ディスプレイ２５５と、Ｉ／Ｆ（インターフェース）２５６と、入力装置２５７と、を備えている。また、各構成部はバス２６０によってそれぞれ接続されている。

ここで、ＣＰＵ２５１は、視聴者端末１０１の全体の制御を司る。ＲＯＭ２５２は、ブートプログラムなどのプログラムを記録している。ＲＡＭ２５３は、ＣＰＵ２５１のワークエリアとして使用される揮発性の記憶媒体である。ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）２５４は、ＣＰＵ２５１の制御にしたがってデータを記録する不揮発性の記憶媒体である。ＨＤＤ２５４は、変わりにＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等の光ディスク、光磁気ディスク（ＭＯ）、半導体メモリを内蔵するメモリーカードなどの着脱可能な記憶媒体を用いてもよい。

ディスプレイ２５５は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。このディスプレイ２５５は、たとえば、ＣＲＴ、ＴＦＴ液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。入力装置２５７は、キーボード及びマウスなどにより構成される。

Ｉ／Ｆ２５６は、通信回線を通じてインターネットなどのネットワーク１０２に接続され、このネットワーク１０２を介して他の装置（情報処理装置１０３）に接続される。

次に、実施の形態１に係る情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１の機能的構成及び通信部２０７の機能的構成について説明する。図２−１に示すように、ＣＰＵ２０１は、コンテンツ識別部２１３と、視聴者特定部２１４と、分類部２１５と、興味対象解析部２１６と、データ作成部２１８と、検索部２１９と、領域特定部２２０と、コンテンツ編集部２２１とにより構成されている。

入力部２１１は、カメラにより撮像された視聴者の画像（以下、「視聴者画像」という）の入力を視聴者端末１０１から通信回線を介して受け付ける。具体的には、視聴者端末１０１に取り付けられたカメラ１０４によって撮像された視聴者画像の入力を受け付ける。ここで、入力部２１１に入力される視聴者画像は静止画である。カメラ１０４は、撮像した視聴者の視聴者画像を所定の間隔で、視聴者端末１０１を介して出力する。視聴者端末１０１から出力された視聴者画像は、ネットワーク１０２を介して入力部２１１に入力される。

また、入力部２１１は、視聴者画像と共に視聴者端末１０１を識別する識別情報の入力も受け付ける。さらに、入力部２１１には、当該静止画が撮像された際に、視聴者端末１０１のディスプレイ２５５に表示されていた画像を特定するための情報が視聴者画像に関連付けられて入力される。画像を特定するための情報とは、例えば、コンテンツの開始後から計時された時間の情報（以下、「時間情報」という。）である。入力された画像、視聴者端末１０１の識別情報、及び時間情報はＲＡＭ２０３に記録される。

コンテンツ識別部２１３は、視聴者が視聴しているコンテンツを識別する。コンテンツは、情報処理装置１０３のＨＤＤ１０４に記録されている。また、コンテンツは、視聴者端末１０１側で視聴者からチャンネルの選択があった場合に、ＣＰＵ２０１によって配信部２１２から配信される。チャンネルの選択情報は、視聴者端末１０１の識別情報などと共にＲＡＭ２０３に記録される。コンテンツ識別部２１３は、視聴者端末１０１の識別情報及びチャンネル選択情報により視聴者が視聴しているコンテンツを識別する。

視聴者特定部２１４は、入力部２１１によって入力された画像と、視聴者データベースに記録されている視聴者情報とに基づいて、視聴者を特定する。視聴者データベースはＲＯＭ２０２あるいはＨＤＤ２０４などに記録されている。視聴者データベースとは、視聴者に関する情報（以下、「視聴者情報」という）を、視聴者ごとに関連付けてデータベース化した情報の集合である。視聴者情報とは、具体的には、例えば、視聴者のＩＤ情報、年齢、趣味、嗜好、生年月日、顔画像などの情報である。視聴者データベースは、これらの視聴者情報のうち、任意の視聴者情報がそれぞれ関連付けられて作成される。図４に視聴者データベースの一例を示す。図４の視聴者データベース３０１は、「視聴者のＩＤ」と、「視聴者の顔画像」と、「視聴者の所有物」と、その他の項目として「熟練視聴者である旨」とがそれぞれ関連付けられてデータベース化されている。

視聴者の特定方法は、例えば、入力部２１１に入力された視聴者画像から視聴者の顔領域を特定する。そして、特定された視聴者の顔画像と、視聴者データベース３０１に記録されている顔画像とを比較することにより視聴者の特定を行う。

また、視聴者の顔画像と類似する画像が視聴者データベース３０１に複数記録されているため、候補となる視聴者が複数いる場合には、視聴者の年齢、生年月日、その他の視聴者情報を併用して視聴者の特定を行う。

分類部２１５は、視聴者特定部２１４によって特定された視聴者を分類する。具体的には、視聴者を所定の項目別に分類する。所定の項目とは、例えば、性別、年代、趣味、所有物、興味のある分野、過去に視聴したコンテンツなどの項目である。分類部２１５は、視聴者をこれらの任意の項目ごと、あるいはこれらの項目を任意に組み合わせた項目ごとに分類する。分類部２１５は、視聴者データベース３０１の情報を参照して、視聴者を分類することができる。実施の形態１では、分類部２１５は、視聴者データベース３０１に基づいて、視聴者を所有物ごとに分類する。具体的には、例えば、視聴者特定部２１４によって視聴者が「Ａ」であると特定された場合には、視聴者「Ａ」を、視聴者データベース３０１に基づいて「カメラ」を所有する者、あるいはカメラの機種として「Ａ１」を所有する者に分類する。

興味対象解析部２１６は、入力部２１１に入力された視聴者画像と、コンテンツ識別部２１３によって識別されたコンテンツの情報とに基づいて、視聴者の興味の対象を解析する。興味の対象の解析方法は、例えば、入力された視聴者画像から、視聴者の感情の状態を推定する。具体的には、視聴者が笑っている状態（笑顔）を推定する。感情の状態の推定は、公知の技術により行うことができるため、説明を省略する。また、推定する感情の状態は「笑顔」だけでなく、その他の感情の状態であっても良い。次に、興味対象解析部２１６は、入力部２１１に視聴者画像と共に入力された時間情報から、視聴者の笑顔が推定された画像が撮像された際に、視聴者端末１０１のディスプレイ２５５に表示されていた画像（以下、「表示画像」という。）を特定する。そして、興味対象解析部２１６は、特定された表示画像から視聴者の興味の対象を解析する。具体的には、例えば、興味対象解析部２１６は、視聴者画像から笑顔が検出された際の表示画像が野球であれば、視聴者の興味の対象は野球であると解析する。

また、興味対象解析部２１６は、配信する一つのコンテンツ（例えば、ドラマ）を通して、視聴者画像から特定の表情を検出し、当該検出結果に基づいて、視聴者の興味の対象を解析する。ここで、視聴者がコンテンツを視聴中にコンテンツ中の携帯電話を見たときに特定の表情が検出された場合を例として興味対象解析部２１６の興味対象解析手法について説明する。図５は、特定の表情の検出結果の一例を示す図である。図５では、視聴者の特定の表情が検出されたコンテンツの「シーン」と、携帯電話の「色」との関係を示している。なお、各項目の数値は、視聴者の特定の表情が検出された検出回数を示している。

図５において、「シーン」の項目の「電話」とは、例えば、コンテンツ中において、携帯電話により電話をかけたシーンを示しており、このシーンにおいて、視聴者の特定の表情が１回検出されたことを示している。この「電話」の検出回数が所定値を超えた場合に、興味対象解析部２１６は、視聴者は携帯電話の電話機能に興味があると解析することができる。同様に、「シーン」の項目の「写真撮影」は、コンテンツ中において、携帯電話により写真撮影を行っていたシーンを示している。この「写真撮影」の検出回数が所定値を超えれば、興味対象解析部２１６は、視聴者は携帯電話のカメラ機能に興味があると解析することができる。また、「色」の項目の「白」は、コンテンツ中において、「白」の携帯電話が表示された場面で、視聴者の特定の表情が検出されたことを示している。このように、興味対象解析部２１６は、コンテンツ中に携帯電話が登場した各シーンあるいは携帯電話の各色に対してそれぞれ視聴者の特定の表情が検出された検出回数を算出し、当該検出回数が所定値を超えた項目を視聴者の興味の対象と解析することができる。

また、興味対象解析部２１６は、入力された視聴者画像から視聴者の視線を検出して視線検出情報を生成する視線検出部２１７を備えている。興味対象解析部２１６は、視線検出部２１７によって生成された視線検出情報と、コンテンツの情報とに基づいて、視聴者の興味の対象を解析することもできる。視線検出情報とは、視聴者端末１０１のディスプレイ２５５上の視聴者の視線の位置（以下、「視線位置」という。）を特定するための情報であり、視線位置の情報と、視線位置が検出された時間情報とを含む情報である。視線検出方法に関しては、特開２００７−３６８７４号公報に開示されているため、説明を省略する。

また、興味対象解析部２１６は、視線検出情報と、コンテンツの情報とに基づいて、視聴者の興味の対象を解析する。具体的には、例えば、興味対象解析部２１６は、視聴者の視線が検出されたディスプレイ２５５上の位置に表示されている表示物を視聴者の興味の対象とする。表示物の特定は、視聴者画像と共に入力された時間情報を用いることにより特定することができる。具体的には、興味対象解析部２１６は、時間情報により、視線が検出された際の表示画像を特定する。そして、興味対称解析部２１６は、特定された表示画像上の視線が検出された位置を特定する。これにより、興味対象解析部２１６は、表示物を特定することができる。

具体的には、例えば、視聴者が、人物と花とが表示されたコンテンツを視聴している場合に、視聴者の視線が花の位置に検出されれば、興味対象解析部２１６は、視聴者の興味の対象は花であると解析する。

データ作成部２１８は、分類部２１５よって分類された視聴者の分類情報と、興味対象解析部２１６によって解析された視聴者の興味の対象とに基づいて、視聴者の分類に応じた興味データを作成する。例えば、図４の例において、視聴者「Ａ」は、カメラＡ１を所有していると分類される。そして、興味対象解析部２１６によって「Ａ」の興味の対象が花であると解析された場合には、「カメラＡ１の所有者は、花に興味を持っている」というデータを作成する。

さらに、データ作成部２１８は、視聴者の興味の対象に基づいて、視聴者ごとに、図６に示すような、視聴者個人の興味の対象に関する第１の興味データ４０１を作成する。図６の例において、第１の興味データとは、視聴者の「所有物」と興味の対象とを示すデータである。具体的には、例えば、視聴者「Ａ」は、「カメラＡ１」を所有する者に分類されており、興味の対象が「Ｎｉｋｏｎ」、「携帯電話（カメラ機能）」「花」、「風景」であることを示している。また、各項目の下の数値は、興味の度合いを数値により表したものである。第１の興味データ４０１は、ＨＤＤ２０４に記録される。

検索部２１９は、視聴者の興味の対象に基づいて、配信されている第１のコンテンツ（以下、単に「コンテンツ」という。）と異なる第２のコンテンツをコンテンツデータベースから検索する。第２のコンテンツ（以下、「広告コンテンツ」という。）とは、具体的には、例えば、視聴者端末１０１に配信されているコンテンツ中に配信する広告コンテンツである。広告コンテンツは、コンテンツ配信中のディスプレイ２５５に、当該コンテンツに重ねて表示される広告画像である。

コンテンツデータベースとは、具体的には、広告社と、当該広告社の広告コンテンツとを関連付けてデータベース化した情報の集合である。コンテンツデータベースは、図７に具体例を示すように、広告社と、当該広告社の製品名と、当該製品の画像とを関連付けてデータベース化した情報の集合である。コンテンツデータベース５０１は、ＲＯＭ２０２あるいはＨＤＤ２０４などに記録されている。

また、検索部２１９は、視聴者の興味の対象と分類情報とに基づいて、第２のコンテンツ（広告コンテンツ）を検索する。視聴者の興味の対象は、例えば、図６に示される第１の興味データ４０１によって示されるものである。ＣＰＵ２０１は、図６の第１の興味データ４０１の項目を興味の対象とする。さらに、視聴者が視聴中のコンテンツから解析された興味の対象も用いる。分類情報とは、分類部２１５によって分類された、例えば、「Ａ１の所有者は、花に興味を持っている」のような情報である。検索部２１９は、例えば、興味対象解析部２１６によって、視聴者が視聴中のコンテンツから「Ｎｉｋｏｎ」に興味を持っていると解析され、「カメラＡ１の所有者であり、花に興味を持っている」と分類されていれば、「Ｎｉｋｏｎ」の製品であり、マクロレンズのような花を撮影するために用いられるカメラの関連製品、あるいは「Ｎｉｋｏｎ」の製品のカメラＡ１以外のカメラを検索する。

配信部２１２は、検索部２１９によって検索された第２のコンテンツ（広告コンテンツ）を、コンテンツを視聴している視聴者に配信する。配信部２１２は、広告コンテンツを配信中のコンテンツに重ねて配信する。広告コンテンツを、配信中のコンテンツに重ねて配信する場合は、後述するように、視聴者の視線が検出された広告主の広告の位置に、当該広告主の製品の画像を合成して配信する。

領域特定部２２０は、コンテンツ識別部２１３によって識別されるコンテンツの画像の中から所定の領域を特定する。配信されるコンテンツ中には、各広告会社が広告の画像を貼ることができる広告領域が予め定まっており、この広告領域が所定の領域となる。図８は、所定の領域について示す説明図である。図８の例おいて、点線の枠に囲まれる領域が、「Ｎｉｋｏｎ」の画像が貼られた所定の領域６０１である。領域特定部２２０は、「Ｎｉｋｏｎ」の画像上に視聴者の視線が検出された場合には、「Ｎｉｋｏｎ」の画像が貼られている広告領域を所定の領域６０１として特定する。

コンテンツ編集部２２１は、第２のコンテンツ（広告コンテンツ）の画像を、領域特定部２２０によって特定された領域（所定の領域６０１）に合致するようにコンテンツの画像に合成して合成コンテンツを生成する。本実施の形態１において、第２のコンテンツ（広告コンテンツ）とは、具体的には、例えば、図７に示した製品の画像である。コンテンツ編集部２２１は、検索された製品の画像の中から所定の領域６０１に合成する製品の画像を一つ特定する。次に、コンテンツ編集部２２１は、特定された画像を任意の方向に拡大、縮小して、所定の領域６０１に合致する大きさに編集する。そして、コンテンツ編集部２２１は、編集した広告コンテンツを所定の領域６０１に合成することにより合成コンテンツを生成する。図９は、生成された合成コンテンツの表示例を示す説明図である。図９において、図８に示した所定の領域６０１には、広告コンテンツが合成されている。この合成コンテンツは、配信部２１２によってネットワーク１０２を介して視聴者端末１０１に配信される。
（情報処理装置のＣＰＵの処理手順）
次に、実施の形態１にかかる情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１により実行される処理手順について説明する。図１０は、実施の形態１にかかる情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１により実行される処理手順の一例について示すフローチャートである。図１０に示すフローチャートのプログラムは、ＨＤＤ２０４に記録されている。なお、本フローチャートでは、視聴者に配信されるコンテンツとして野球の試合のコンテンツが配信されるものとする。また、視聴者の視線が、「Ｎｉｋｏｎ」の広告領域に検出されるものとして説明を行う。さらに、本フローチャートにおいて、図６に示した興味データが作成されているものとして説明を行う。図１０のフローチャートにおいて、情報処理装置１０３と視聴者端末１０１とがネットワーク１０２を介して接続されると本処理手順が開始される。

ステップＳ８０１において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、入力部２１１に視聴者端末１０１からネットワーク１０２を介して視聴者画像が入力されるのを待つ。そして、ＣＰＵ２０１が、視聴者画像が入力されたと判断した場合には、ステップＳ８０２に進む。

ステップＳ８０２において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、入力された視聴者画像から視聴者を特定できたか否かを判断する。ＣＰＵ２０１が、視聴者を特定できないと判断した場合には、ステップＳ８０３に進む。一方、ＣＰＵ２０１が、視聴者を特定できたと判断した場合には、ステップＳ８０４に進む。

ステップＳ８０３において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、視聴者情報を作成する。視聴者情報の作成の際には、ＣＰＵ２０１は、視聴者が所定の項目に対して入力可能な視聴者情報入力リストを視聴者端末１０１に送信する。所定の項目とは、具体的には、例えば、視聴者の氏名、年齢、趣味、嗜好、生年月日などの項目である。視聴者情報入力リストは視聴者端末１０１のディスプレイ２５５に表示される。視聴者は、ディスプレイ２５５に表示された視聴者情報入力リストを参照しながら、所定の項目に対して入力装置２５７により入力することができる。そして、入力部２１１は、視聴者端末１０１から返信された視聴者情報入力リストの入力を受け付ける。そして、ＣＰＵ２０１は、視聴者情報入力リストに基づいて視聴者情報を作成する。作成された視聴者情報は、ＨＤＤ２０４などに視聴者データベース３０１として記録される。

ステップＳ８０４において、検索部２１９は、視聴者に配信するコンテンツ候補を検索する。検索部２１９は、視聴者データベース３０１を参照して、視聴者の興味の対象に関係するコンテンツを検索する。

ステップＳ８０５において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、検索したコンテンツのリストデータを、ネットワーク１０２を介して視聴者端末１０１に送信する。視聴者端末１０１は、コンテンツのリストデータを受信すると、ディスプレイ２５５にコンテンツリストを表示させる。視聴者は、ディスプレイ２５５に表示されたコンテンツリストの中から、入力装置２５７により視聴するコンテンツのチャンネルを入力することができる。

ステップＳ８０６において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、入力部２１１にコンテンツのチャンネルが入力されたか否かを判断する。具体的には、視聴者端末１０１で視聴者により入力されたチャンネルの情報を入力部２１１が入力を受け付けた場合に、ＣＰＵ２０１は、コンテンツのチャンネルが入力されたと判断する。ＣＰＵ２０１が、コンテンツのチャンネルが入力されていないと判断した場合には、ステップＳ８０７に進む。一方、ＣＰＵ２０１が、コンテンツのチャンネルが入力されたと判断した場合にはステップ８１０に進む。

ステップＳ８０７において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、コンテンツリストデータを配信してから所定時間が経過したか否かを判断する。ＣＰＵ２０１が、所定時間が経過していないと判断した場合には、ステップＳ８１２に進む。一方、ＣＰＵ２０１が、所定時間が経過したと判断した場合には、ステップＳ８０８に進む。

ステップＳ８０８において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、視聴者端末１０１にエラー表示画面のコンテンツを配信する。エラー表示画面のコンテンツとは、所定時間内にコンテンツの配信ができなかったため通信を切断する旨を視聴者に確認させるための表示である。

ステップＳ８０９において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、視聴者端末１０１との通信を切断する。これにより、一連の処理を終了する。

ステップＳ８１０において、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、配信部２１２からネットワーク１０２を介して視聴者端末１０１へのコンテンツの配信を開始させる。上述のように情報処理装置１０３は、野球の試合のコンテンツの配信を開始する。

ステップＳ８１１において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、視聴者が視聴しているコンテンツが終了したか否かを判断する。ＣＰＵ２０１が、視聴者が視聴しているコンテンツが終了したと判断した場合には、ステップＳ８１２に進む。一方、ＣＰＵ２０１が、視聴者が視聴しているコンテンツが終了していないと判断した場合には、ステップＳ８１３に進む。

ステップＳ８１２において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、視聴者端末１０１との通信を終了するか否かを判断する。具体的には、例えば、情報処理装置１０３と視聴者端末１０１との通信が切断された場合、視聴者端末１０１から通信を終了する旨の入力情報を受け付けた場合などに通信を終了すると判断する。ＣＰＵ２０１が、視聴者端末１０１との通信を終了しないと判断した場合には、ステップＳ８０６に戻る。一方、ＣＰＵ２０１が、視聴者端末１０１との通信を終了すると判断した場合には、視聴者端末１０１との回線の接続を切断して、一連の処理を終了する。

ステップＳ８１３において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、入力部２１１にコンテンツを視聴する視聴者画像が入力されたか否かを判断する。ここで、カメラ１０４からは、撮像した視聴者画像（静止画）を、予め定められた所定の間隔で送信するものであり、入力部２１１は、送信された画像の入力を受け付ける。ＣＰＵ２０１が、視聴者画像が入力されたと判断した場合には、ステップＳ８１４に進む。一方、ＣＰＵ２０１が、視聴者画像が入力されてないと判断した場合には、ステップＳ８１１に戻る。

ステップＳ８１４において、視聴者特定部２１４は、入力された視聴者画像から視聴者を特定する。本ステップでは、特定した視聴者画像から視聴者の表情、視線を検出するために特定を行う。

ステップＳ８１５において、分類部２１５は、視聴者を所定の項目ごとに分類する。具体的には、分類部２１５は、視聴者データベース３０１に基づいて、視聴者を所有物ごとに分類する。より具体的には、例えば、視聴者特定部２１４によって視聴者が「Ａ」であると特定された場合には、視聴者「Ａ」を、視聴者データベース３０１に基づいて「カメラ」を所有する者、あるいはカメラの機種として「Ａ１」を所有する者に分類する。

ステップＳ８１６において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、入力部２１１に入力された画像から視聴者の特定の表情が検出されたか否かを判断する。ＣＰＵ２０１が、視聴者の特定の表情が検出されたと判断した場合には、ステップＳ８１７に進む。一方、ＣＰＵ２０１が、特定の表情が検出されていないと判断した場合には、ステップＳ８１８に進む。

ステップＳ８１７において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、視聴者の表情検出情報を生成する。表情検出情報とは、視聴者画像から推定された感情の状態と、視聴者画像の時間情報とが関連付けられた情報である。

ステップＳ８１８において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、入力部２１１に入力された画像から視聴者の視線が検出されたか否かを判断する。ＣＰＵ２０１が、視聴者の視線が検出されたと判断した場合には、ステップＳ８１９に進む。一方、ＣＰＵ２０１が、視聴者の視線が検出されていないと判断した場合には、ステップＳ８２０に進む。

ステップＳ８１９において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、視線検出情報を生成する。視線検出情報とは、視聴者端末１０１の表示画面上の視聴者の視線の位置（以下、「視線位置」という。）を特定するための情報であり、視線位置の情報と、視線位置が検出された時間情報とを含む情報である。

ステップＳ８２０において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、表情検出情報あるいは視線検出情報のうち少なくともいずれか一方が生成されたか否かを判断する。ＣＰＵ２０１が、表情検出情報及び視線検出情報のいずれも生成されていないと判断した場合には、ステップＳ８１１に戻る。一方、ＣＰＵ２０１が、表情検出情報あるいは視線検出情報のうち少なくともいずれか一方が生成されたと判断した場合には、ステップ８２１に進む。

ステップＳ８２１において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、検出された視線は、分類情報に関連する所定の広告であるか否かを判断する。所定の広告とは、例えば、野球場のフェンスに張られている広告などである。本フローチャートにおいて、視聴者は「カメラを所有している」と分類されており、視聴者の視線はカメラメーカーである「Ｎｉｋｏｎ」の広告領域上に検出されているため、ＣＰＵ２０１は、所定の広告であると判断する。ＣＰＵ２０１が、検出された視線が所定の広告でないと判断した場合には、ステップＳ８２３に進む。ここで、ステップＳ８２１において、視線検出情報が生成されていない場合には、検出された視線が所定の広告でないと判断され、ステップＳ８２３に進む。一方、検出された視線が所定の広告であると判断された場合には、ステップＳ８２２に進む。

ステップＳ８２２において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、視線が検出された所定の広告の広告主を特定する。具体的には、図７の例においては、広告主は「Ｎｉｋｏｎ」であると特定される。

ステップＳ８２３において、興味対象解析部２１６は、視聴者の興味の対象を解析する。具体的には、視聴者は、野球のコンテンツを視聴しているため、興味の対象が野球であると解析される。また、上述したように視聴者の視線が、図８に示したように「Ｎｉｋｏｎ」の広告領域上に特定されていれば、興味の対象は「Ｎｉｋｏｎ」であると解析される。また、興味対象解析部２１６は、視線検出情報に基づいて、図５に示したような特定の表情の検出結果（以下、「特定表情検出結果」という）を、例えばシーン毎に作成することにより、視聴者の興味の対象を解析する。興味対称解析部２１６は、例えば、野球のコンテンツにおいて、ディスプレイに野球選手Ａがアップで表示された際に視聴者の特定の表情が検出された場合には、図５に示した特定表情検出結果に「野球選手Ａ」の項目を作成し、検出回数として数値１を付与する。また、興味対象解析部２１６は、野球のコンテンツの途中に配信されるＣＭにおいて、視聴者の特定の表情が検出された場合には、表情検出情報に基づいて、ＣＭに関する視聴者の興味の対象を解析することができる。具体的には、例えば、野球のコンテンツの間のＣＭにおいて、「Ｎｉｋｏｎ」のＣＭが配信され、視聴者の特定の表情が検出されれば、興味対象解析部２１６は、図５に示した特定表情検出結果に、「Ｎｉｋｏｎ」の項目を作成し、検出回数として数値１を付与する。さらに、当該ＣＭにおいて、「女優Ｍ」が、カメラにより「スポーツ」を撮影しているシーンの時に視聴者の特定の表情が検出されれば、興味対象解析部２１６は、図５に示した特定表情の検出結果に「女優Ｍ」及び「スポーツ」の項目を作成し、検出回数として数値１を付与する。このように興味対象解析部２１６は、一つのコンテンツを配信中に視聴者の特定の表情を検出し、各項目に対して検出回数の数値の付与及び更新をしていく。そして、興味対象解析部２１６は、検出回数が所定値を超えた項目を視聴者の興味の対象であると解析する。

ステップＳ８２４において、データ作成部２１８は、視聴者の第１の興味データを作成する。具体的には、視聴者は野球のコンテンツを視聴しているため、データ作成部２１８は、図６に示した第１の興味データの「野球」の項目の数値を更新する。さらに、データ作成部２１８は、「その他」のカテゴリーに、「Ｎｉｋｏｎ」、「カメラ」の項目を追加し、数値を付与する。さらに、図５に示した特定表情検出結果において、コンテンツ配信中にある項目の検出回数が所定値を超えた場合には、第１の興味データ４０１にその項目を追加し、数値を付与する。具体的には、例えば、「女優Ｍ」の検出回数が所定値を超えた場合には、「女優Ｍ」の項目を追加し、数値を付与する。

ステップＳ８２５において、ＣＰＵ２０１は、広告主が特定されているか否かを判断する。ＣＰＵ２０１が、広告主が特定されていると判断した場合には、ステップＳ８２６に進む。一方、ＣＰＵ２０１が、広告主が特定されていないと判断した場合には、ステップＳ８１１に戻る。

ステップＳ８２６において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、コンテンツデータベース５０１の中から、視聴者の分類情報及び第１の興味データに基づいて特定された広告主の製品を検索する。例えば、視聴者は、「カメラを所有している」と分類されており、図４の第１の興味データにより花に興味を持っているため、カメラによって花を撮影するための、「Ｎｉｋｏｎ」の製品であるマクロレンズが、図７のコンテンツデータベース５０１から検索される。また、野球のコンテンツ配信中に、例えば、図５に示した項目「スポーツ」の数値が所定の値を超えた場合には、例えば、カメラによってスポーツを撮影するための、「Ｎｉｋｏｎ」の製品である望遠レンズが、図５のコンテンツデータベース５０１から検索される。

ステップＳ８２７において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、検索された製品の中から視聴者に配信するコンテンツの製品を決定する。なお、検索された製品が複数ある場合には、第１の興味データに示される項目の数値の大きい項目と関連する製品を優先して決定する。

ステップＳ８２８において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、コンテンツ中の広告主の広告領域を特定する。この広告領域とされる領域は、予め定められている。また、各広告領域に対しては、その領域内に広告を貼ることができる広告主が定められている。そのため、ユーザの視線がその広告領域内に検出されれば、ＣＰＵ２０１は、その広告領域を特定することにより、ユーザが見ていた広告主を特定することができる。具体的には、例えば、図８に示した点線の枠によって囲まれる領域内に視聴者の視線が検出されれば、ＣＰＵ２０１は、「Ｎｉｋｏｎ」の広告領域（所定の領域６０１）であると特定する。

ステップＳ８２９において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、ステップＳ８２７で決定された製品の画像を、ステップＳ８２８で特定された「Ｎｉｋｏｎ」の画像が貼られた領域に合成及び挿入を行う。広告コンテンツは、配信中のコンテンツの、視聴者の視線が検出された広告主の広告の位置に、当該広告主の製品の画像を合成して配信する。具体的には、図７に示すような編集されたコンテンツが視聴者端末１０１に配信される。そして、ステップＳ８１１に戻る。また、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、ステップＳ８２７で決定された製品の画像を、広告コンテンツを貼るための領域として、予め定められている領域に広告コンテンツを貼り付けることとしてもよい。予め定められた場所は、例えば、画面の左下、右下などである。

以上説明したように、実施の形態１の情報処理装置によれば、コンテンツを視聴する視聴者画像から、視聴者を特定し、当該視聴者を所有物ごとに分類することができる。さらに、コンテンツを視聴する視聴者の画像と、配信しているコンテンツの識別情報から、視聴者の興味の対象がコンテンツのどの部分であるかを解析することができる。そして、視聴者を分類した分類情報と、視聴者の興味の対象に基づいて、視聴者の興味データを作成することができる。

また、情報処理装置によれば、視聴者の興味の対象に基づいて、視聴者が視聴している第１のコンテンツとは異なる第２のコンテンツ検索し、配信することができる。これにより、視聴者の興味に合致した第２のコンテンツを配信することができる。

また、情報処理装置によれば、視聴者の興味の対象と、視聴者の所有物による分類情報に基づいて、第２のコンテンツを検索し、配信することができる。これにより、視聴者の購買意欲を促進するようなコンテンツを配信することができる。

また、情報処理装置によれば、第１のコンテンツの画像の中から所定の領域を特定し、第２のコンテンツの画像を、特定した所定の領域に合致するように第１のコンテンツを編集して合成することができる。これにより、視聴者は、第１のコンテンツを視聴しながら、自身が興味のある製品情報を得ることができる。

また、情報処理装置によれば、入力された視聴者の画像から視聴者の視線を検出して視線検出情報を生成し、視線検出情報と、コンテンツの情報とに基づいて、視聴者の興味の対象を解析することができる。これにより、コンテンツを視聴する視聴者の興味の対象を自動的に解析することができる。

また、情報処理装置によれば、入力された視聴者の画像から視聴者の表情を検出して表情検出情報を生成し、表情検出情報と、コンテンツの情報とに基づいて、視聴者の興味の対象を解析することができる。これにより、コンテンツを視聴する視聴者の興味の対象を自動的に解析することができる。
（変形例）
上述した実施の形態１において、視聴者特定部２１４は、画像の撮像と共に視聴者の声を録音して解析し、声の解析情報により視聴者を特定することとしても良い。

また、興味対象解析部２１６は、視聴者の感情の状態のみを取得し、視聴者の興味の対象を解析したが、視聴者の感情の度合いの情報を取得し、興味の対象に反映させることとしても良い。感情の度合いの情報の取得方法としては、例えば、視聴者端末１０１を操作する操作部材に、視聴者の発汗の度合いを検出する発汗センサを設け、当該発汗センサにより、感情の度合いを推定する。

また、検索部２１９は、例えば、視聴者の興味の対象が「野球」である場合には、野球の商品に関する広告コンテンツ、あるいは野球選手が出演している広告コンテンツなどをコンテンツデータベース５０１から検索することもできる。また、検索部２１９は、興味対象解析部２１６によってコンテンツ中に表示される広告社に興味を持っていると解析された場合には、当該広告社の商品の広告コンテンツを検索することもできる。さらに、コンテンツ配信中に図５に示したある項目の検出回数が所定値を超えた場合には、検索部２１９は、当該項目に関連する広告コンテンツを検索することもできる。具体的には、例えば、検索部２１９は、項目「女優Ｍ」の検出回数が所定値を超えた場合には、「女優Ｍ」が出演している広告コンテンツなどをコンテンツデータベース５０１から検索することもできる。このとき、配信部２０７は、コンテンツ間のＣＭとして、検索された、「女優Ｍ」が出演している広告コンテンツを配信することができる。
（実施の形態２）
次に、実施の形態２に係る情報処理装置及び情報処理システムについて説明する。実施の形態２において、情報処理装置１０３の機能的構成及び情報処理システム１００のシステム構成については、実施の形態１と同様のため図示を省略する。また、情報処理装置１０３の機能的構成の説明については、実施の形態１と重複する部分については説明を省略し、実施の形態１と異なる部分について以下に説明する。

データ作成部２１８は、分類部２１５によって熟練視聴者に分類された視聴者の興味データ（以下、「第２の興味データ」という）を作成する。熟練視聴者とは、具体的には、例えば、スポーツ中継の解説者あるいは、解説者に順ずる知識を有する者などである。第２の興味データとは、実施の形態２においては、表示画像上の、特定視聴者が注視する位置を示す情報である。第２の興味データは、ＨＤＤ２０４に記録され、後述するように、コンテンツの編集に用いられる。また、第２の興味データは、第１の興味データとは、別々に記録される。

ここで、熟練視聴者の分類方法について説明する。分類部２１５は、図４に示した第１の興味データ４０１の「熟練度」の項目を参照して、視聴者を熟練視聴者に分類する。例えば、分類部２１５は、配信されるコンテンツの「熟練度」の値が所定の値よりも高い視聴者を熟練視聴者に分類する。

コンテンツ編集部２２１は、熟練視聴者の第２の興味データに基づいて、コンテンツを編集する。具体的には、例えば、コンテンツの表示画像の、熟練視聴者が注視していた位置に、点あるいは枠などを合成することによりコンテンツを編集する。コンテンツ編集部２２１は、コンテンツ全体を通して熟練視聴者の注視点を合成して編集する。また、コンテンツ編集部２２１は、例えば、リプレイ映像のようにコンテンツの一部分のみの編集も行う。

これにより、コンテンツ全体を通して、視聴者の注視点が合成されたコンテンツを配信可能となる。また、コンテンツの一部のみを編集すれば、リプレイ映像を配信する際に、熟練視聴者の注視点が合成されたリプレイ映像のコンテンツを配信することができる。編集されたコンテンツは、ＨＤＤ２０４に記録される。

配信部２１２は、コンテンツ編集部２２１によって編集されたコンテンツを、熟練視聴者以外の視聴者に配信する。配信部２１２は、例えば、スポーツのコンテンツの配信中に、熟練視聴者の視線検出情報が反映された編集コンテンツ（例えば、リプレイ映像）を、熟練視聴者以外の視聴者に配信することができる。また、熟練視聴者の注視点を反映して新たに作成した編集コンテンツを視聴者のチャンネルの選択に応じて配信する。
（情報処理装置のＣＰＵの情報処理手順）
次に、実施の形態２に係る情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１により実行される情報処理手順の一例について説明する。図１１は、実施の形態２に係る情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１により実行される情報処理手順の一例について示すフローチャートである。図１１に示すフローチャートのプログラムは、ＨＤＤ２０４に記録されている。図１１のフローチャートにおいて、情報処理装置１０３と視聴者端末１０１とがネットワーク１０２を介して接続されると本処理手順が開始される。

ステップＳ９０１において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、入力部２１１に視聴者端末１０１からネットワーク１０２を介して視聴者画像が入力されるのを待つ。そして、ＣＰＵ２０１が、視聴者画像が入力されたと判断した場合には、ステップＳ９０２に進む。

ステップＳ９０２において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、入力された視聴者画像から視聴者を特定できたか否かを判断する。ＣＰＵ２０１が、視聴者を特定できないと判断した場合にはステップＳ９０３に進む。一方、ＣＰＵ２０１が、視聴者を特定できたと判断した場合には、ステップＳ９０４に進む。

ステップＳ９０３において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、視聴者情報を作成する。視聴者情報の作成の際には、ＣＰＵ２０１は、視聴者が所定の項目に対して入力可能なリストを視聴者端末１０１に送信する。所定の項目とは、具体的には、例えば、視聴者の氏名、年齢、趣味、嗜好、生年月日などの項目である。視聴者情報入力リストは視聴者端末のディスプレイに表示される。視聴者は、ディスプレイに表示された視聴者情報入力リストを参照しながら、所定の項目に対して入力装置により入力することができる。そして、入力部２１１は、視聴者端末１０１から返信されたリストの入力を受け付ける。そして、ＣＰＵ２０１は、当該リストに基づいて視聴者情報を作成する。作成された視聴者情報は、ＨＤＤ２０４などに視聴者データベース３０１として記録される。

ステップＳ９０４において、検索部２１９は、視聴者に配信するコンテンツ候補を検索する。検索部２１９は、視聴者データベース３０１を参照して、視聴者の興味の対象に関係するコンテンツを検索する。また、視聴者から配信するコンテンツに関して入力があった場合には、その入力情報に関係するコンテンツを検索する。

ステップＳ９０５において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、検索したコンテンツのリストデータを、ネットワーク１０２を介して視聴者端末１０１に送信する。視聴者端末１０１は、コンテンツのリストデータを受信すると、当該視聴者端末１０１のディスプレイ２５５にコンテンツリストを表示させる。視聴者は、視聴者端末１０１のディスプレイ２５５に表示されたコンテンツリストの中から、入力装置により視聴するコンテンツのチャンネルを入力することができる。

ステップＳ９０６において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、入力部２１１にコンテンツのチャンネルが入力されたか否かを判断する。具体的には、視聴者端末１０１で視聴者により入力されたチャンネル情報を入力部２１１が入力を受け付けた場合に、ＣＰＵ２０１は、コンテンツのチャンネルが入力されたと判断する。ＣＰＵ２０１が、コンテンツのチャンネルが入力されていないと判断した場合には、ステップＳ９０７に進む。一方、ＣＰＵ２０１が、コンテンツのチャンネルが入力されたと判断した場合にはステップ９１０に進む。

ステップＳ９０７において、情報処理装置のＣＰＵ２０１は、コンテンツリストデータを配信してから所定時間が経過したか否かを判断する。ＣＰＵ２０１が、所定時間が経過していないと判断した場合には、ステップＳ９１４に進む。一方、ＣＰＵ２０１が、所定時間が経過したと判断した場合には、ステップＳ９０８に進む。

ステップＳ９０８において、情報処理装置のＣＰＵ２０１は、視聴者端末１０１にエラー表示画面のコンテンツを配信する。エラー表示画面のコンテンツとは、所定時間内にコンテンツの配信ができなかったため通信を切断する旨を視聴者に確認させるための表示である。

ステップＳ９０９において、情報処理装置のＣＰＵ２０１は、視聴者端末１０３との通信を切断する。これにより、一連の処理を終了する。

ステップＳ９１０において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、視聴者により入力されたコンテンツは過去に編集されたコンテンツ（以下、「編集コンテンツ」という。）であるか否かを判断する。編集コンテンツとは、具体的には、例えば、熟練視聴者の興味データが反映されたコンテンツである。ＣＰＵ２０１が、視聴者により入力されたコンテンツが編集コンテンツであると判断した場合には、ステップＳ９１１に進む。一方、ＣＰＵ２０１が、視聴者により入力されたコンテンツが編集コンテンツでないと判断した場合には、ステップＳ９１２に進む。

ステップＳ９１１において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、配信部２１２からネットワーク１０２を介して視聴者端末１０１に編集コンテンツの配信を開始する。そして、ステップＳ９１３に進む。

ステップＳ９１２において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、配信部２１２からネットワーク１０２を介して視聴者端末１０１に通常のコンテンツの配信を開始する。通常のコンテンツとは、熟練視聴者の興味データが反映されていないコンテンツである。

ステップＳ９１３において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、視聴者端末１０１に配信しているコンテンツが終了したか否かを判断する。ＣＰＵ２０１が、コンテンツが終了したと判断した場合には、ステップＳ９１４に進む。一方、ＣＰＵ２０１が、コンテンツが終了していないと判断した場合には、ステップＳ９１５に戻る。

ステップＳ９１４において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、視聴者端末１０１との通信を終了するか否かを判断する。具体的には、例えば、ＣＰＵ２０１は、視聴者端末１０１との通信が切断された場合、視聴者端末１０１から通信を終了する旨の入力情報を受け付けた場合などに通信を終了すると判断する。ＣＰＵ２０１が、視聴者端末１０１との通信を終了しないと判断した場合には、ステップＳ９０６に進む。一方、ＣＰＵ２０１が、視聴者端末１０１との通信を終了すると判断した場合には、視聴者端末１０１との回線の接続を切断して、一連の処理を終了する。

ステップＳ９１５において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、入力部２１１に視聴者画像が入力されたか否かを判断する。ＣＰＵ２０１が、視聴者画像が入力されたと判断した場合には、ステップＳ９１６に進む。一方、ＣＰＵ２０１が、視聴者画像が入力されていないと判断した場合には、ステップＳ９１３に戻る。

ステップＳ９１６において、視聴者特定部２１４は、入力された視聴者画像から視聴者を特定する。本ステップでは、特定した視聴者画像から視聴者の表情、視線を検出するために特定を行う。

ステップＳ９１７において、分類部２１５は、視聴者を分類する。本ステップは、分類部２１５は、視聴者を通常視聴者あるいは熟練視聴者に分類する。分類部２１５は、図４に示した第１の興味データ４０１の「熟練度」の項目を参照して、視聴者を熟練視聴者に分類する。例えば、分類部２１５は、配信されるコンテンツの「熟練度」の値が所定の値よりも高い視聴者を熟練視聴者に分類する。

ステップＳ９１８において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、視聴者は熟練視聴者であるか否かを判断する。ＣＰＵ２０１が、熟練視聴者でないと判断した場合には、ステップＳ９１３に進む。一方、ＣＰＵ２０１が、熟練視聴者であると判断した場合には、ステップＳ９１９に進む。

ステップＳ９１９において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、入力部２１１に入力された画像から熟練視聴者の特定の表情が検出されたか否かを判断する。ＣＰＵ２０１が、熟練視聴者の特定の表情が検出されたと判断した場合には、ステップＳ９２０に進む。一方、ＣＰＵ２０１が、特定の表情が検出されていないと判断した場合には、ステップＳ９２１に進む。

ステップＳ９２０において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、熟練視聴者の表情検出情報を生成する。表情検出情報とは、熟練視聴者画像から推定された感情の状態と、視聴者画像の時間情報とが関連付けられた情報である。

ステップＳ９２１において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、入力部２１１に入力された画像から熟練視聴者の視線が検出されたか否かを判断する。ＣＰＵ２０１が、熟練視聴者の視線が検出されたと判断した場合には、ステップＳ９２２に進む。一方、ＣＰＵ２０１が、熟練視聴者の視線を検出されていないと判断した場合には、ステップＳ９２３に進む。

ステップＳ９２２において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、熟練視聴者の視線検出情報を生成する。視線検出情報とは、視聴者端末１０１の表示画面上の視聴者の視線の位置（以下、「視線位置」という。）を特定するための情報であり、視線位置の情報と、視線位置が検出された時間情報とを含む情報である。

ステップＳ９２３において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、表情検出情報及び視線検出情報のうち少なくともいずれか一方が生成されたか否かを判断する。ＣＰＵ２０１が、表情検出情報及び視線検出情報のいずれも生成されていないと判断した場合には、ステップＳ９１３に戻る。一方、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１が、表情検出情報あるいは視線検出情報のうち少なくともいずれか一方が生成されたと判断した場合には、ステップ９２４に進む。

ステップＳ９２４において、興味対象解析部２１６は、熟練視聴者の興味の対象を解析する。具体的には、興味対象解析部２１６は、視線検出情報に基づいて、熟練視聴者が注視していたディスプレイ２５５上の位置（以下、「注視点」という）を解析する。また、興味対象解析部２１６は、表情検出情報に基づいて、視聴者の特定の表情が検出された時間を特定する。興味対象解析部２１６は、特定した時間帯に熟練視聴者に配信されていたコンテンツを熟練視聴者の興味の対象と解析する。図１２は、熟練視聴者の興味の対象について説明する図である。図１２は、コンテンツの開始から終了までを時間軸のみで表している。また、時間軸上に示した区間「Ａ」、「Ｂ」及び「Ｃ」は、それぞれ熟練視聴者の特定の表情が検出された時間を示している。つまり、興味対象解析部２１６は、区間「Ａ」、「Ｂ」及び「Ｃ」の時間帯を熟練視聴者の興味の対象と解析する。

ステップＳ９２５において、データ作成部２１８は、熟練視聴者の第２の興味データを作成する。具体的には、データ作成部２１８は、解析した注視点の位置に基づいて、表示画像上の注視点を特定するための情報を作成する。また、データ作成部２１８は、表情検出情報に基づいて、視聴者の特定の表情が検出されたシーンを特定するための情報を作成する。具体的には、区間「Ａ」、「Ｂ」及び「Ｃ」を特定するための時間情報である。

ステップＳ９２６において、コンテンツ編集部２２１は、コンテンツを編集する。コンテンツ編集部２１３は、コンテンツ全体を通して熟練視聴者の注視点を合成してコンテンツを編集する。また、コンテンツ編集部２２１は、リプレイ映像配信用にコンテンツの一部のみの編集も行う。さらに、コンテンツ編集部２１８は、図１２（ａ）に示したように、熟練視聴者の興味の対象と解析された時間部分のみのコンテンツをつなぎ合わせてコンテンツを編集する。具体的には、例えば、区間「Ａ」、「Ｂ」及び「Ｃ」部分をつなぎ合わせて、図１２（ｂ）に示すようなコンテンツを編集する。編集されたコンテンツは、ＨＤＤ２０４に記録される。

ステップＳ９２７において、ＣＰＵ２０１は、リプレイ配信指示があったか否かを判断する。ＣＰＵ２０１が、リプレイ配信指示があったと判断した場合には、ステップＳ９２８へ進む。一方、ＣＰＵ２０１が、リプレイ配信指示がないと判断した場合には、ステップＳ９１３に戻る。

ステップＳ９２８において、ＣＰＵ２０１は、配信部を介してリプレイ映像の配信を開始する。そしてステップＳ９１３に戻る。

以上説明したように、実施の形態２の情報処理装置によれば、コンテンツを視聴する視聴者画像から、当該視聴者を特定し、視聴者を通常の視聴者かあるいは熟練視聴者に分類
する。そして、熟練視聴者に分類された視聴者の興味の対象を解析し、第２の興味データを作成することができる。これにより、熟練視聴者の注視点をコンテンツに反映した編集コンテンツを作成することができる。
（実施の形態３）
次に、実施の形態３に係る情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１により実行される情報処理手順について説明する。図１３は、実施の形態３に係る情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１により実行される情報処理手順の一例を示す説明図である。図１３に示すフローチャートのプログラムは、ＨＤＤ２０４に記録されている。

実施の形態３では、視聴者に配信されるコンテンツは、静止画である。実施の形態３では、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、視聴者が、ディスプレイ２５５に表示される静止画のどの部分に興味を持っているかを解析する。ＣＰＵ２０１は、視聴者を所有物ごとに分類し、所有物と、視聴者の興味の対象についての第３の興味データを作成する。第３の興味データは、ＨＤＤ２０４に記録される。また、第３の興味データは、第１の興味データ、第２の興味データとは別々に記録される。

なお、実施の形態３において、視聴者の所有物をカメラ（Ａ１）とし、興味の対象を暗部のノイズとして説明する。図１３のフローチャートにおいて、情報処理装置１０３と視聴者端末１０１とがネットワーク１０２を介して接続されると本処理手順が開始される。

ステップＳ１００１において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、入力部２１１に視聴者端末１０１からネットワーク１０２を介して視聴者画像が入力されるのを待つ。そして、ＣＰＵ２０１が、視聴者画像が入力されたと判断した場合には、ステップＳ１００２に進む。

ステップＳ１００２において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、入力された視聴者画像から視聴者を特定できたか否かを判断する。ＣＰＵ２０１が、視聴者を特定できないと判断した場合にはステップＳ１００３に進む。一方、ＣＰＵ２０１が、視聴者を特定できたと判断した場合には、ステップＳ１００４に進む。

ステップＳ１００３において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、視聴者情報を作成する。視聴者情報の作成の際には、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、視聴者が所定の項目に対して入力可能なリストを視聴者端末１０１に送信する。所定の項目とは、具体的には、例えば、視聴者の氏名、年齢、趣味、嗜好、生年月日などの項目である。視聴者情報入力リストは視聴者端末のディスプレイに表示される。視聴者は、ディスプレイに表示された視聴者情報入力リストを参照しながら、所定の項目に対して入力装置により入力することができる。そして、入力部２１１は、視聴者端末１０１から返信されたリストの入力を受け付ける。そして、ＣＰＵ２０１は、当該リストに基づいて視聴者情報を作成する。作成された視聴者情報は、ＨＤＤ２０４などに視聴者データベース３０１として記録される。

ステップＳ１００４において、検索部２１９は、視聴者に配信するコンテンツ候補を検索する。検索部２１９は、視聴者データベース３０１を参照して、視聴者の興味の対象に関係するコンテンツを検索する。また、視聴者から配信するコンテンツに関して入力があった場合には、その入力情報に関係するコンテンツを検索する。

ステップＳ１００５において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、検索したコンテンツのリストデータを、ネットワーク１０２を介して視聴者端末１０１に送信する。視聴者端末１０１は、コンテンツのリストデータを受信すると、当該視聴者端末１０１のディスプレイ２５５にコンテンツリストを表示させる。視聴者は、視聴者端末１０１の表示画面に表示されたコンテンツリストの中から、入力装置２５７により視聴するコンテンツを指定することができる。

ステップＳ１００６において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、視聴者によりコンテンツが指定されたか否かを判断する。ＣＰＵ２０１が、コンテンツが指定されていないと判断した場合には、ステップＳ１００７に進む。一方、ＣＰＵ２０１が、コンテンツが指定されたと判断した場合にはステップ１０１１に進む。

ステップＳ１００７において、情報処理装置のＣＰＵ２０１は、コンテンツリストデータを配信してから所定時間が経過したか否かを判断する。ＣＰＵ２０１が、所定時間が経過したと判断した場合には、ステップＳ１００８に進む。一方、ＣＰＵ２０１が、所定時間が経過していないと判断した場合には、ステップＳ１０１０に進む。

ステップＳ１００８において、ＣＰＵ２０１は、視聴者端末１０１にエラー表示画面のコンテンツを配信する。エラー表示画面のコンテンツとは、所定時間内にコンテンツの配信ができなかったため通信を切断する旨を視聴者に確認させるための表示である。

ステップＳ１００９において、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、視聴者端末１０１との通信を切断する。これにより、一連の処理を終了する。

ステップＳ１０１０において、情報処理装置のＣＰＵ２０１は、視聴者端末１０１との通信を終了するか否かを判断する。ＣＰＵ２０１が、視聴者端末との通信を終了しないと判断した場合には、ステップＳ１００６に戻る。一方、ＣＰＵ２０１が、視聴者端末１０１との通信を終了すると判断した場合には、視聴者端末１０１との回線の接続を切断して、一連の処理を終了する。

ステップＳ１０１１において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、配信部２１２からネットワーク１０２を介して視聴者端末１０１に指定されたコンテンツを配信する。

ステップＳ１０１２において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、視聴者によって他のコンテンツが指定されたか否かを判断する。ＣＰＵ２０１が、視聴者端末１０１に配信されているコンテンツとは異なる他のコンテンツが指定されたと判断した場合には、ステップＳ１０１１に戻る。一方、ＣＰＵ２０１が、他のコンテンツが指定されないと判断した場合には、ステップＳ１０１３に進む。

ステップＳ１０１３において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、視聴者端末１０１との通信を終了するか否かを判断する。具体的には、例えば、ＣＰＵ２０１は、視聴者端末１０１との通信が切断された場合、視聴者端末１０１から通信を終了する旨の入力情報を受け付けた場合などに通信を終了すると判断する。ＣＰＵ２０１が、視聴者端末１０１との通信を終了しないと判断した場合には、ステップＳ１０１４に進む。一方、ＣＰＵ２０１が、視聴者端末１０１との通信を終了すると判断した場合には、視聴者端末１０１との回線の接続を切断して、一連の処理を終了する。

ステップＳ１０１４において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、配信したコンテンツの画像表示領域情報を初期値に設定する。画像表示領域情報とは、視聴者端末１０１のディスプレイに表示させるコンテンツの表示領域を座標により表した情報である。図１４（ａ）に画像表示領域の一例を示す。ＣＰＵ２０１は、視聴者端末１０１のディスプレイ２５５に最初に表示された表示領域の各座標を初期値として設定する。具体的には、ＣＰＵ２０１は、図１４（ｂ）に示すように、（０，０）、（ａ１，ａ２）、（ｂ１，ｂ２）、（ｃ１，ｃ２）を画像表示領域１１０１の初期値として設定する。ここで、図示は省略するが、ディプレイ上には、画像表示領域１１０１の原点（０，０）の位置を特定するための座標が割り振られている。ＣＰＵ２０１は、ディスプレイ２５５上の座標と画像表示領域情報に基づいて、画像表示領域１１０１の位置や大きさを特定することができる。視聴者端末１０１のディスプレイ２５５にコンテンツが表示されると、視聴者端末１０１のＣＰＵ２５１は、最初に表示されたコンテンツの画像表示領域１１０１の座標情報を、Ｉ／Ｆ２５６を介して情報処理装置１０３に送信する。入力部２１１は、画像表示領域１１０１の座標情報の入力を受け付ける。そして、ＣＰＵ２０１は、当該情報に基づいて、画像表示領域情報の初期値を設定する。

ステップＳ１０１５において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、入力部２１１に視聴者画像が入力されたか否かを判断する。ＣＰＵ２０１が、視聴者画像が入力されたと判断しない場合には、ステップＳ１０１６に進む。一方、ＣＰＵ２０１が、視聴者画像が入力されたと判断した場合には、ステップＳ１０１８に進む。

ステップＳ１０１６において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、入力部２１１に画像の表示領域の操作情報が入力されたか否かを判断する。操作情報とは、例えば、コンテンツの表示領域の拡大、縮小などの情報である。図１４（ｃ）は、視聴者による操作後の拡大時の画像表示領域を示す図である。図１４（ｃ）は、視聴者の操作により、図１４（ｂ）に示す、座標（ｄ１，ｄ２）、（ｅ１，ｅ２）、（ｆ１，ｆ２）、（ｇ１，ｇ２）によって囲まれる枠１１０２部分が拡大された図である。具体的には、拡大後のコンテンツ上の座標（ｄ１，ｄ２）が（０，０）と、（ｅ１，ｅ２）が（ａ１，ａ２）と、（ｆ１，ｆ２）が（ｂ１，ｂ２）と、（ｇ１，ｇ２）が（ｃ１，ｃ２）とがぞれぞれ一致するように拡大された図である。

ＣＰＵ２５１は、枠１１０２の四隅の座標情報及び拡大率を特定し、ネットワーク１０２を介して情報処理装置１０３に枠１１０２の四隅の座標情報及び拡大率を送信する。そして、情報処理装置１０３の入力部２１１が四隅の座標情報及び拡大率の入力を受け付ける。

また、図１１（ｃ）に示すように、コンテンツの拡大により、画像表示領域１１０１にコンテンツの一部のみが表示されている場合には、スクロールバー１１０３を移動する操作により、コンテンツの表示部分を変更することができる。スクロールバー１１０３の操作により、画像表示領域１１０１に表示されているコンテンツが変更された場合には、ＣＰＵ２５１は、変更後の画像表示領域１１０１の四隅の座標情報を情報処理装置１０３に送信する。ＣＰＵ２０１が、操作情報が入力されたと判断しない場合には、ステップＳ１０１５に戻る。一方、ＣＰＵ２０１が、操作情報が入力されたと判断した場合には、ステップＳ１０１７に進む。

ステップＳ１０１７において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、画像表示領域情報の値を変更する。ＣＰＵ２０１は、入力された表示領域の操作情報に基づいて、画像表示領域情報の値を変更する。具体的には、ＣＰＵ２０１は、初期値の座標情報を拡大後に各初期値の座標と一致させた四隅の座標情報に変更する。より具体的には、例えば、図１１の（ｂ）の例において、ＣＰＵ２０１は、画像表示領域情報の値を（ｄ１，ｄ２）、（ｅ１，ｅ２）、（ｆ１，ｆ２）、（ｇ１，ｇ２）に変更し、更に拡大率を付加する。これらの情報により、ＣＰＵ２０１は配信したコンテンツのうち、表示領域１１０１に表示されるコンテンツを特定することができる。そのため、後述するように、ＣＰＵ２０１は、視聴者の視線が検出された位置に表示されている表示物を特定することができる。画像表示領域情報の変更を行ったら、ステップＳ１０１５に戻る。

ステップＳ１０１８において、視聴者特定部２１４は、入力された視聴者画像から視聴者を特定する。本ステップでは、特定した視聴者画像から視聴者の視線を検出するために特定を行う。

ステップＳ１０１９において、分類部２１５は、視聴者を所定の項目ごとに分類する。具体的には、分類部２１５は、視聴者データベース３０１に基づいて、視聴者を所有物ごとに分類する。より具体的には、例えば、視聴者特定部２１４によって視聴者が「Ａ」であると特定された場合には、視聴者「Ａ」を、視聴者データベース３０１に基づいて「カメラ」を所有する者、あるいはカメラの機種として「Ａ１」を所有する者に分類する。

ステップＳ１０２０において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、視線検出部２１７によって視聴者の視線が検出されたか否かを判断する。ＣＰＵ２０１が、視聴者の視線が検出されていないと判断した場合には、ステップＳ１０１５に戻る。一方、ＣＰＵ２０１が、視聴者の視線が検出されたと判断した場合には、ステップＳ１０２１に進む。

ステップＳ１０２１において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、視聴者端末１０１のディスプレイ２５５に表示されている画像領域を特定する。ＣＰＵ２０１は、設定されている画像表示領域情報に基づいて、視聴者端末１０１の表示画面の画像領域を特定する。

ステップＳ１０２２において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、視聴者の視線検出情報を生成する。視線検出情報とは、画像表示領域１１０１内のコンテンツ上の視聴者の視線の位置（以下、「視線位置」という。）を特定するための情報である。より具体的には、視線検出情報は、視聴者の視線が検出された位置の座標情報である。

ステップＳ１０２３において、興味対象解析部２１６は、視聴者の興味の対象を解析する。興味対象解析部２１６は、視線検出情報の座標情報により視聴者の視線が検出された位置に表示されている表示物を視聴者の興味の対象として解析する。具体的には、例えば、図１４（ａ）の例において、視聴者の視線が、暗部１１０４に検出されれば、視聴者の興味の対象は、暗部１１０４のノイズ部分にあると解析される。

ステップＳ１０２４において、情報処理装置１０３のＣＰＵ２０１は、視聴者の第３の興味データを作成する。ステップＳ１０２２で作成される第３の興味データは、例えば、分類部２１５よって分類された視聴者の分類情報と、興味対象解析部２１６によって解析された視聴者の興味の対象とに基づいて作成される興味データである。具体的には、本実施の形態３においては、「カメラＡ１の所有者は、暗部のノイズ部分に興味を持っている」というデータである。データ作成部２１８は、複数の視聴者の興味データを作成することにより、視聴者の興味の対象に関する統計的な興味データを作成することができる。図１５に統計的な興味データの一例を示す。図１５の例において、「カメラの中級機の所有者のうち、主要被写体に興味を持っている人は３５％、暗部のノイズ部分に興味を持っている人が２５％、・・」、「カメラの高級機の所有者のうち、主要被写体に興味を持っている人は２０％、暗部のノイズ部分に興味を持っている人が４５％、・・」のような情報である。そして、ステップＳ１０１２に戻る。

以上説明したように、実施の形態３の情報処理装置によれば、コンテンツを視聴する視聴者画像から、当該視聴者を特定し、視聴者が視聴している静止画のどの部分に興味の対象があるかを解析することができる。そして、情報処理装置は、解析された興味の対象に基づいて、第３の興味データを作成することができる。これにより、例えば、カメラの開発者は、新たな製品を開発する際に、顧客の興味の対象を考慮して、どのように製品を開発するか、あるいはどの部分に力を注ぐかなどを認識することができる。
（実施の形態１〜３の変形例）
なお、上述した実施の形態１〜３では、視聴者端末１０１側に備えられたカメラ１０４によって撮像された画像から、情報処理装置１０３が視聴者を特定する例について説明したが、実施の形態はこれらに限られない。ここで、視聴者端末１０１に備えられたカメラ１０４が撮像した画像から、当該カメラ１０４が視聴者を特定する変形例について説明する。

図１６は、変形例に係る情報処理システム１００のカメラ１０４の機能的構成について示す説明図である。図１６のカメラ１０４は、接続部１２０８を介して視聴者端末１０１に接続されているものである。図１２において、カメラ１０４は、ＣＰＵ１２０１と、ＲＡＭ１２０２と、ＲＯＭ１２０３と、フラッシュメモリ１２０４と、操作部１２０５と、撮像部１２０６と、送信部１２０７と、接続部１２０８と、を有している。なお、各構成部はバス１２１０によってそれぞれ接続されている。

図１６において、ＣＰＵ１２０１は、ＲＯＭ１２０３等に記録されているプログラムから、ＲＡＭ１２０２にロードしたプログラムに従って、カメラ１０４の全体の動作を制御する。また、ＲＡＭ１２０３には、ＣＰＵ１２０１が各種の処理を実行する上において必要なデータなどが適宜記録される。

フラッシュメモリ１２０４は、不揮発性で書き換え可能なメモリである。フラッシュメモリ１２０４は、ＣＰＵ１２０１が実行するプログラムデータや、プログラム実行時に読み込まれる種々のパラメータ等が記録されている。また、フラッシュメモリ１２０４は、画像データ、個体情報などの書き込み、書き換えの必要があるデータを記録している。また、フラッシュメモリ１２０４は、視聴者を特定するための視聴者の顔画像を記録している。

操作部１２０５は、録画ボタンおよび日時設定スイッチなどによって構成される。操作部１２０５は、各操作スイッチが操作されると、対応する操作信号をＣＰＵ１２０１へ出力する。

撮像部１２０６は、コンテンツを視聴する視聴者を撮像し、所定の処理により視聴者画像を生成する。撮像部１２０６は、ＣＰＵ１２０１の制御により、所定の間隔で、視聴者を撮像する。

また、ＣＰＵ１２０１は、撮像部１２０６によって撮像された画像から視聴者を特定する。視聴者の特定は、撮像部１２０６により撮像された視聴者画像から視聴者の顔領域を特定する。そして、特定された視聴者の顔画像と、フラッシュメモリ１２０４に記録されている顔画像とを比較することにより視聴者の特定を行う。なお、ＣＰＵ１２０１が視聴者の特定を行うのは、情報処理装置１０３からコンテンツの配信が開始される前である。具体的には、情報処理装置１０３と視聴者端末１０１とがネットワーク１０２を介して接続され、最初に撮像された視聴者画像により視聴者の特定を行う。

送信部１２０７は、ＣＰＵ１２０１の制御により、撮像部１２０６によって撮像された視聴者画像及び特定された視聴者特定情報をネットワーク１０２を介して情報処理装置１０３に送信する。視聴者特定情報とは、具体的には、ＣＰＵ１２０１によって特定された視聴者のＩＤ情報である。

そして、情報処理装置１０３は、入力された視聴者の特定情報に基づいて、視聴者を分類することとなる。

実施の形態１に係る情報処理システムのシステム構成の一例を示す説明図である。 実施の形態１に係る情報処理装置の機能的構成の一例を示すブロック図である。 視聴者端末の機能的構成の一例を示すブロック図である。 視聴者データベースの一例を示す図である。 特定の表情の検出結果の一例を示す図である。 視聴者個人の興味の対象に関する興味データを示す図である。 コンテンツデータベースの一例を示す図である。 所定の領域について示す説明図である。 合成コンテンツの一例について示す説明図である。 実施の形態１にかかる情報処理装置の処理手順の一例について示すフローチャートである。 実施の形態２に係る情報処理装置の情報処理手順の一例について示すフローチャートである。 熟練視聴者の興味の対象について説明する図である。 実施の形態３に係る情報処理装置の情報処理手順の一例を示すフローチャートである。 画像表示領域について示す説明図である。 統計的な興味データの一例を示す図である。 カメラの機能的構成について示すブロック図である。

符号の説明

１００ 情報処理システム
１０１ 視聴者端末
１０２ ネットワーク
１０３ 情報処理装置
２０１ ＣＰＵ
２０７ 通信部
２１１ 入力部
２１２ 配信部
２１３ コンテンツ識別部
２１４ 視聴者特定部
２１５ 分類部
２１６ 興味対象解析部
２１７ 視線検出部
２１８ データ作成部
２１９ 検索部
２２０ 領域特定部
２１１ コンテンツ編集部

Claims (9)

1. コンテンツを視聴する視聴者が撮像された画像の入力を外部装置から通信回線を介して受け付ける入力手段と、
   前記視聴者が視聴しているコンテンツを識別するコンテンツ識別手段と、
   前記入力手段によって入力された画像と、視聴者データベースに記憶されている視聴者情報とに基づいて、前記視聴者を特定する視聴者特定手段と、
   前記視聴者特定手段によって特定された視聴者を分類する分類手段と、
   前記入力手段によって入力された視聴者の画像と、前記コンテンツ識別手段によって識別されたコンテンツの情報とに基づいて、前記視聴者の興味の対象を解析する興味対象解析手段と、
   前記分類手段よって分類された前記視聴者の分類情報と、前記興味対象解析手段によって解析された前記視聴者の興味の対象とに基づいて、前記視聴者の分類に応じた興味データを作成するデータ作成手段と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 請求項１に記載の情報処理装置において、
   さらに、前記視聴者の興味の対象に基づいて、前記コンテンツ（以下、「第１のコンテンツ」という）と異なる第２のコンテンツをコンテンツデータベースから検索する検索手段と、
   前記検索手段によって検索された第２のコンテンツを、前記第１のコンテンツを視聴している視聴者に配信する配信手段と、
   を備えたことを特徴とする情報処理装置。
3. 請求項２に記載の情報処理装置において、
   前記検索手段は、前記視聴者の興味の対象と前記分類情報とに基づいて、前記第２のコンテンツを検索することを特徴とする情報処理装置。
4. 請求項２または３に記載の情報処理装置において、
   前記第１のコンテンツ及び第２のコンテンツは画像を含み、
   前記コンテンツ識別手段によって識別される前記第１のコンテンツの画像中から所定の領域を特定する領域特定手段と、
   前記第２のコンテンツの画像を、前記領域特定手段によって特定された領域に合致するように前記第１のコンテンツの画像に合成して合成コンテンツを生成するコンテンツ編集手段と、を備え、
   前記配信手段は、前記合成コンテンツを配信することを特徴とする情報処理装置。
5. 請求項１に記載の情報処理装置において、
   前記データ生成手段は、前記分類手段によって特定視聴者に分類された視聴者の興味データを作成し、
   前記特定視聴者の興味データに基づいて、前記コンテンツを編集するコンテンツ編集手段と、
   前記コンテンツ編集手段によって編集されたコンテンツを、前記特定視聴者以外の視聴者に配信する配信手段を更に備えたことを特徴とする情報処理装置。
6. コンテンツを視聴する視聴者を撮像するカメラと、前記カメラに通信回線を介して接続される情報処理装置とによって構成される情報処理システムにおいて、
   前記カメラは、
   前記視聴者を撮像する撮像手段と、
   前記撮像手段によって撮像された視聴者の画像を前記情報処理装置に送信する送信手段と、を備え、
   前記情報処理装置は、
   前記カメラから送信された前記視聴者の画像の入力を受け付ける入力手段と、
   前記視聴者が視聴しているコンテンツを識別するコンテンツ識別手段と、
   前記入力手段によって入力された視聴者の画像と、視聴者データベースに記憶されている視聴者情報とに基づいて、前記視聴者を特定する視聴者特定手段と、
   前記視聴者特定手段によって特定された視聴者を分類する分類手段と、
   前記入力手段によって入力された視聴者の画像と、前記コンテンツ識別手段によって識別されたコンテンツの情報とに基づいて、前記視聴者の興味の対象を解析する興味対象解析手段と、
   前記分類手段よって分類された前記視聴者の分類情報と、前記興味対象解析手段によって解析された前記視聴者の興味の対象とに基づいて、前記視聴者の分類に応じた興味データを作成するデータ作成手段と、
   を備えることを特徴とする情報処理システム。
7. コンテンツを視聴する視聴者を撮像するカメラと、前記カメラに通信回線を介して接続される情報処理装置とによって構成される情報処理システムにおいて、
   前記カメラは、
   前記視聴者を撮像する撮像手段と、
   前記撮像手段によって撮像された視聴者の画像から前記視聴者を特定する視聴者特定手段と、
   前記視聴者特定手段によって特定された視聴者の特定情報と、撮像された前記視聴者の画像とを前記情報処理装置に送信する送信手段と、を備え、
   前記情報処理装置は、
   前記カメラから送信された特定情報及び前記視聴者の画像の入力を受け付ける入力手段と、
   前記視聴者が視聴しているコンテンツを識別するコンテンツ識別手段と、
   前記入力手段によって入力された特定情報によって特定される視聴者を分類する分類手段と、
   前記入力手段によって入力された前記視聴者の画像と、前記コンテンツ識別手段によって識別されたコンテンツの情報とに基づいて、前記視聴者の興味の対象を解析する興味対象解析手段と、
   前記分類手段よって分類された前記視聴者の分類情報と、前記興味対象解析手段によって解析された前記視聴者の興味の対象とに基づいて、前記視聴者の分類に応じた興味データを作成するデータ作成手段と、
   を備えることを特徴とする情報処理システム。
8. 請求項１〜７のいずれかに記載の情報処理装置において、
   前記興味対象解析手段は、入力された前記視聴者の画像から前記視聴者の視線を検出して視線検出情報を生成する視線検出手段を備え、前記視線検出情報と、前記コンテンツの情報とに基づいて、前記視聴者の興味の対象を解析することを特徴とする情報処理装置。
9. 請求項１〜７のいずれかに記載の情報処理装置において、
   前記興味対象解析手段は、入力された前記視聴者の画像から前記視聴者の表情を検出して表情検出情報を生成し、前記表情検出情報と、前記コンテンツの情報とに基づいて、前記視聴者の興味の対象を解析することを特徴とする情報処理装置。