JP2011017883A - Target specifying system, target specifying method, advertisement output system, and advertisement output method - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a system for specifying a person most suitable as an advertising target and displaying an advertisement suitable for the person in real time.SOLUTION: An advertisement output system 1 includes an output device 10 for outputting advertisement video, an advertisement distribution device 30 for distributing contents related to the advertisement video to the output device 10, an image pickup device 20 for acquiring images in a region wherein the advertisement video output from the output device 10 can be viewed, and a target specifying device 40 which analyses the image acquired by the image pickup device 20 to detect viewers of the advertisement video and, specifies a person most suitable as an advertising target among the detected viewers. The advertisement distribution device 30 selects, out of a plurality of contents for advertisement, a content suitable for the person specified by the target specifying device 40 and distributes the content to the output device 10.

Description

本発明は、訴求対象として最も適する人物を特定するための技術に関する。   The present invention relates to a technique for specifying a person who is most suitable as an appeal target.

従来より、公衆の目に触れる場所に設置した表示装置に広告映像を表示させることで広告を展開する手法(いわゆる、デジタルサイネージ)はよく知られている。   2. Description of the Related Art Conventionally, a technique (so-called digital signage) that develops an advertisement by displaying an advertisement video on a display device installed in a place that can be seen by the public is well known.

このようなデジタルサイネージに関し、例えば、特許文献1には、表示装置に表示された広告映像の効果を把握することを目的とした技術(広告配信システム)が開示されている。   With regard to such digital signage, for example, Patent Document 1 discloses a technique (advertisement distribution system) aimed at grasping the effect of an advertisement video displayed on a display device.

この広告配信システムは、カメラにより表示装置の近傍を撮影し、撮影された画像を分析することで、人数や視線方向等を取得し、これらに基づいて、表示された広告映像の注目度(広告効果)を測定する。   This advertisement distribution system captures the vicinity of the display device with a camera and analyzes the captured image to acquire the number of people, the direction of the line of sight, etc., and based on these, the degree of attention (advertisement) of the displayed advertisement video Effect).

特開2002−269290号公報JP 2002-269290 A

ところで、広告映像の観察者達(即ち、表示装置の表示画面を見ている不特定多数の人達)において、当該広告映像に対する関心の度合いは、個々人で様々であるといえる。即ち、意識して広告映像に見入る人もいれば、たまたま表示装置近傍を通行中に無意識に表示装置の表示画面に目を向ける人もいる。   By the way, it can be said that the degree of interest in the advertisement video varies among the observers of the advertisement video (that is, an unspecified number of people watching the display screen of the display device). That is, some people consciously look into the advertisement video, and some people accidentally look at the display screen of the display device while walking in the vicinity of the display device.

例えば、表示された広告映像に対して最も強い関心を示した人物を特定でき、その人物に適した広告映像をリアルタイムで表示させることができたら、当該広告映像の訴求効果を高めることが期待できる。   For example, if the person who showed the strongest interest in the displayed advertisement video can be identified and the advertisement video suitable for the person can be displayed in real time, the appeal effect of the advertisement video can be expected to be enhanced. .

しかしながら、上記特許文献1には、このような人物の特定について一切の言及はなく、他の従来技術においても、このような技術思想の開示はなされていない。   However, the above-mentioned Patent Document 1 does not make any mention of the identification of such a person, and no other prior art discloses such a technical idea.

本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、訴求対象として最も適する人物を特定する訴求対象特定システム及び訴求対象特定方法、並びに、その特定した人物に適した広告映像を表示する広告出力システム及び広告出力方法を提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above circumstances, and an appeal target identification system and an appeal target identification method for identifying a person most suitable as an appeal target, and an advertisement output for displaying an advertisement video suitable for the identified person It is an object to provide a system and an advertisement output method.

本発明に係る訴求対象特定システムは、
広告出力装置から出力される広告映像を観察し得る領域の画像を取得する撮像装置と、
該撮像装置で取得した画像を解析して、当該画像に写り込んでいる人物の顔画像を検出することで、前記広告映像の観察者を検出し、所定条件に基づいて、検出した全ての観察者の中から訴求対象として最も適する人物を特定する訴求対象特定手段と、を備えることを特徴とする。
The appeal target identification system according to the present invention is:
An imaging device that acquires an image of a region where the advertisement video output from the advertisement output device can be observed;
By analyzing the image acquired by the imaging device and detecting a face image of a person reflected in the image, an observer of the advertisement video is detected, and all the detected observations are performed based on a predetermined condition. And an appeal target specifying means for specifying a person most suitable as an appeal target from among the persons.

また、本発明に係る訴求対象特定方法は、
広告出力装置から出力される広告映像を観察し得る領域の画像を取得し、
該取得した画像を解析して、当該画像に写り込んでいる人物の顔画像を検出することで、前記広告映像の観察者を検出し、所定条件に基づいて、検出した全ての観察者の中から訴求対象として最も適する人物を特定することを特徴とする。
Further, the appeal target identification method according to the present invention is:
Obtain an image of the area where you can observe the advertisement video output from the advertisement output device,
By analyzing the acquired image and detecting a face image of a person reflected in the image, an observer of the advertisement video is detected, and based on a predetermined condition, among the detected observers The most suitable person to be appealed is identified from the above.

また、本発明に係る広告出力システムは、
広告映像を出力する広告出力装置と、
該広告出力装置から出力される前記広告映像を観察し得る領域の画像を取得する撮像装置と、
該撮像装置で取得した画像を解析して、当該画像に写り込んでいる人物の顔画像を検出することで、前記広告映像の観察者を検出し、所定条件に基づいて、検出した全ての観察者の中から訴求対象として最も適する人物を特定する訴求対象特定手段と、
広告用の複数のコンテンツの中から前記訴求対象特定手段で特定した人物に適するコンテンツを選択し、前記広告出力装置に配信する広告配信手段と、を備え、
前記広告出力装置は、前記広告配信手段から配信されたコンテンツに係る広告映像を出力することを特徴とする。
Moreover, the advertisement output system according to the present invention includes:
An advertisement output device for outputting an advertisement video;
An imaging device for acquiring an image of a region where the advertisement video output from the advertisement output device can be observed;
By analyzing the image acquired by the imaging device and detecting a face image of a person reflected in the image, an observer of the advertisement video is detected, and all the detected observations are performed based on a predetermined condition. Appeal target identification means for identifying the most suitable person to appeal from among the persons,
An advertisement distribution unit that selects content suitable for the person identified by the appeal target identification unit from a plurality of content for advertisement, and distributes the content to the advertisement output device;
The advertisement output device outputs an advertisement video related to the content distributed from the advertisement distribution means.

また、本発明に係る広告出力方法は、
広告出力装置から出力される広告映像を観察し得る領域の画像を取得し、
該取得した画像を解析して、当該画像に写り込んでいる人物の顔画像を検出することで、前記広告映像の観察者を検出し、所定条件に基づいて、検出した全ての観察者の中から訴求対象として最も適する人物を特定し、
広告用の複数のコンテンツの中から前記特定した人物に適するコンテンツを選択し、前記広告出力装置に配信することを特徴とする。
An advertisement output method according to the present invention includes:
Obtain an image of the area where you can observe the advertisement video output from the advertisement output device,
By analyzing the acquired image and detecting a face image of a person reflected in the image, an observer of the advertisement video is detected, and based on a predetermined condition, among the detected observers To identify the most appropriate person to appeal,
Content suitable for the specified person is selected from a plurality of content for advertisement and distributed to the advertisement output device.

本発明によれば、訴求対象として最も適する人物を高精度で特定することが可能になる。また、その特定した人物に適した広告映像を表示することで、当該広告映像の訴求効果を高めることが可能になる。   According to the present invention, it is possible to specify a person most suitable as a appeal target with high accuracy. In addition, by displaying an advertisement video suitable for the specified person, it is possible to increase the appeal effect of the advertisement video.

本発明の一実施形態に係る広告出力システムの構成図である。It is a lineblock diagram of an advertising output system concerning one embodiment of the present invention. 撮像装置による撮影範囲を説明するための図であり、(a)は地面と垂直方向の撮影範囲を示し、(b)は地面と水平方向の撮影範囲を示す。It is a figure for demonstrating the imaging range by an imaging device, (a) shows the imaging range of a perpendicular direction with the ground, (b) shows the imaging range of the ground and a horizontal direction. 広告配信装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of an advertisement delivery apparatus. コンテンツ選択用テーブルを説明するための図である。It is a figure for demonstrating the table for content selection. 訴求対象特定装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of a appeal target specific apparatus. モデルDBのデータ構成例を示す図である。It is a figure which shows the data structural example of model DB. (a)は位置コスト変換テーブルを説明するための図であり、(b)は注視コスト変換テーブルを説明するための図であり、(c)は滞留コスト変換テーブルを説明するための図である。(A) is a figure for demonstrating a position cost conversion table, (b) is a figure for demonstrating a gaze cost conversion table, (c) is a figure for demonstrating a stay cost conversion table. . 訴求対象特定処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of appeal target specific processing. 観察者情報テーブルを説明するための図である。It is a figure for demonstrating an observer information table.

以下、本発明に係る広告出力システムの一実施形態について図面を参照して説明する。   Hereinafter, an embodiment of an advertisement output system according to the present invention will be described with reference to the drawings.

図1に示すように、本実施形態に係る広告出力システム1は、出力装置10と、撮像装置20と、広告配信装置30と、訴求対象特定装置40と、から構成されている。なお、撮像装置20及び訴求対象特定装置40は、本発明の本実施形態に係る訴求対象特定システムを構成する。   As illustrated in FIG. 1, the advertisement output system 1 according to the present embodiment includes an output device 10, an imaging device 20, an advertisement distribution device 30, and a appeal target identification device 40. The imaging device 20 and the appeal target specifying device 40 constitute a appeal target specifying system according to the present embodiment of the present invention.

出力装置10は、例えば、プラズマディスプレイ、液晶ディスプレイ等の比較的大型の表示装置と、スピーカ等の音響装置と、から構成され、街頭や公共交通機関等、公衆の目に触れる場所に設置されている。出力装置10は、広告配信装置30からのマルチメディアデータを受信し、受信したマルチメディアデータに含まれる広告映像を表示すると共に音声を放音して、観察者OBに提供する。   The output device 10 is composed of, for example, a relatively large display device such as a plasma display or a liquid crystal display, and an acoustic device such as a speaker. The output device 10 is installed in a place where it can be seen by the public such as a street or public transportation. Yes. The output device 10 receives the multimedia data from the advertisement distribution device 30, displays the advertisement video included in the received multimedia data, emits sound, and provides it to the observer OB.

撮像装置20は、CCD(Charge Coupled Device)カメラ、CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)センサカメラ等から構成され、出力装置10の近傍に設置される。本実施形態では、撮像装置20は、図2(a)、(b)に示すように、出力装置10の上面(地表からの高さL(cm)の位置)中央に、出力装置10の前方側を見下ろす態様で設置され、前方下側の所定領域を撮影する。撮像装置20は、出力装置10から出力される広告映像及び音声を観察者OBが視聴し得る領域を撮影する。本実施形態では、高さLが約195cm、俯角θ1が約12度、画角θ2が約60度となっている。   The imaging device 20 includes a CCD (Charge Coupled Device) camera, a CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor) sensor camera, and the like, and is installed in the vicinity of the output device 10. In the present embodiment, as shown in FIGS. 2A and 2B, the imaging device 20 is positioned in front of the output device 10 at the center of the upper surface of the output device 10 (position of height L (cm) from the ground surface). It is installed in such a manner that it looks down on the side, and photographs a predetermined area on the front lower side. The imaging device 20 captures an area where the observer OB can view the advertisement video and audio output from the output device 10. In the present embodiment, the height L is about 195 cm, the depression angle θ1 is about 12 degrees, and the angle of view θ2 is about 60 degrees.

撮像装置20は、上記領域を常時撮影し、例えば、1/30秒のフレーム周期でフレーム画像を取得して、訴求対象特定装置40に供給する。   The imaging device 20 always captures the above-described area, acquires a frame image with a frame period of 1/30 seconds, for example, and supplies the frame image to the appeal target identification device 40.

広告配信装置30は、所定のネットワークを介して出力装置10に接続され、訴求対象特定装置40からの情報に従って、特定の広告を選択し、選択した広告に対応するマルチメディアデータを出力装置10に供給する。   The advertisement distribution device 30 is connected to the output device 10 via a predetermined network, selects a specific advertisement according to information from the appeal target specifying device 40, and outputs multimedia data corresponding to the selected advertisement to the output device 10. Supply.

図3は、広告配信装置30の構成の一例を示すブロック図である。図3に示すように、広告配信装置30は、コンテンツ選択用メモリ300と、コンテンツDB301と、通信部302と、入出力部303と、制御部304と、を備える。   FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of the configuration of the advertisement distribution device 30. As illustrated in FIG. 3, the advertisement distribution device 30 includes a content selection memory 300, a content DB 301, a communication unit 302, an input / output unit 303, and a control unit 304.

コンテンツ選択用メモリ300は、コンテンツ選択用テーブルを記憶する。コンテンツ選択用テーブルは、図4に示すように、コンテンツ(即ち、配信対象のマルチメディアデータ)の格納位置を示すアドレス(URL(Uniform Resource Locator))と、その表示時間と、そのコンテンツの視聴対象者として最も適した人物属性(本実施形態では、年齢層と性別)と、を対応付けたデータテーブルである。ここで、「コンテンツの視聴対象者として最も適した人物」とは、当該コンテンツに係る広告の訴求効果が最も見込める人物という意味を示す。   The content selection memory 300 stores a content selection table. As shown in FIG. 4, the content selection table includes an address (URL (Uniform Resource Locator)) indicating the storage position of the content (that is, multimedia data to be distributed), its display time, and the viewing target of the content. It is a data table in which person attributes (in this embodiment, age group and sex) most suitable as a person are associated with each other. Here, “a person most suitable as a content viewing target person” means a person who is most likely to have an advertising appeal related to the content.

コンテンツDB301は、配信対象のコンテンツ(例えば、MPEGフォーマットの音声付動画)を格納する。コンテンツDB301に格納されている各コンテンツは、URLで特定される。   The content DB 301 stores content to be distributed (for example, moving images with audio in MPEG format). Each content stored in the content DB 301 is specified by a URL.

通信部302は、インターネット等の所定のネットワークを介して、出力装置10、訴求対象特定装置40等と通信を行う。   The communication unit 302 communicates with the output device 10, the appeal target specifying device 40, and the like via a predetermined network such as the Internet.

入出力部303は、キーボード、マウス、表示装置などから構成され、制御部304に種々の指示やデータを入力し、また、制御部304から出力される情報を表示する。   The input / output unit 303 includes a keyboard, a mouse, a display device, and the like, inputs various instructions and data to the control unit 304, and displays information output from the control unit 304.

制御部304は、プロセッサなどから構成され、図示しないROM(Read Only Memory)に記憶されている制御プログラムに従って動作する。例えば、制御部304は、次に配信すべきコンテンツを決定するため、人物属性情報の送信を要求するメッセージ(人物属性情報要求メッセージ)を訴求対象特定装置40に通信部302を介して送信する。   The control unit 304 includes a processor and operates according to a control program stored in a ROM (Read Only Memory) (not shown). For example, the control unit 304 transmits a message requesting transmission of person attribute information (person attribute information request message) to the appeal target identification device 40 via the communication unit 302 in order to determine the content to be distributed next.

制御部304は、この人物属性情報要求メッセージに応答して、訴求対象特定装置40から送られてくる人物属性情報を受信すると、かかる人物属性情報が示す人物属性(年齢層及び性別)をキーにして、コンテンツ選択用テーブルから対応するコンテンツのURLを取得する。そして、取得したURLを使用して、コンテンツDB301から配信すべきコンテンツを読み出し、通信部302を介して出力装置10に供給する。   When the control unit 304 receives the person attribute information sent from the appeal target identification device 40 in response to the person attribute information request message, the control unit 304 uses the person attribute (age group and gender) indicated by the person attribute information as a key. Thus, the URL of the corresponding content is acquired from the content selection table. Then, using the acquired URL, the content to be distributed is read from the content DB 301 and supplied to the output device 10 via the communication unit 302.

図1の訴求対象特定装置40は、広告配信装置30からの上述した人物属性情報要求メッセージを受信すると、訴求対象特定処理を開始する。この訴求対象特定処理が開始されると、訴求対象特定装置40は、撮像装置20の撮影画像をフレーム単位に解析し、出力装置10に表示された広告映像を見ている人(観察者OB)を検出する。そして、検出した1又は複数の観察者OBの中から、所定条件に基づいて、特定の一人を訴求対象として選出する。なお、検出した観察者OBが一人の場合は、当該観察者OBが訴求対象として選出されることになる。   When the appeal target specifying device 40 in FIG. 1 receives the above-described person attribute information request message from the advertisement distribution device 30, the appeal target specifying device 40 starts the appeal target specifying process. When the appeal target specifying process is started, the appeal target specifying device 40 analyzes a captured image of the imaging device 20 in units of frames and is watching a advertisement video displayed on the output device 10 (observer OB). Is detected. And one specific person is elected as a subject of appeal from one or a plurality of detected observers OB based on a predetermined condition. In addition, when the detected observer OB is one person, the observer OB is selected as an appeal target.

訴求対象特定装置40は、訴求対象となる人物を選出すると、その属性(年齢層、性別)を含む応答情報(即ち、人物属性情報)を生成し、広告配信装置30に送信する。   When the appeal target specifying device 40 selects a person to be appealed, the appeal target specifying device 40 generates response information (that is, person attribute information) including the attribute (age group, gender) and transmits the response information to the advertisement distribution device 30.

図5は、訴求対象特定装置40の構成の一例を示すブロック図である。図5に示すように、訴求対象特定装置40は、モデルDB400と、フレームメモリ401と、ワークメモリ402と、コスト算出用メモリ403と、入出力部404と、通信部405と、制御部406と、から構成される。   FIG. 5 is a block diagram illustrating an example of the configuration of the appeal target specifying device 40. As shown in FIG. 5, the appeal target identification device 40 includes a model DB 400, a frame memory 401, a work memory 402, a cost calculation memory 403, an input / output unit 404, a communication unit 405, and a control unit 406. Is composed of.

モデルDB400は、図6に例示するように、多種多様な顔画像のモデル(母集団)を解析して得られた各種特徴量の組み合わせと、年齢層及び性別との対応関係を記憶する。   As illustrated in FIG. 6, the model DB 400 stores a correspondence relationship between combinations of various feature amounts obtained by analyzing models (populations) of various face images, and age groups and genders.

フレームメモリ401は、撮像装置20から供給される各フレーム画像を順次記憶する。   The frame memory 401 sequentially stores each frame image supplied from the imaging device 20.

ワークメモリ402は、制御部406のワークエリアとして機能する。   The work memory 402 functions as a work area for the control unit 406.

コスト算出用メモリ403は、図7に示すように、各種のコスト変換テーブルを記憶する。コスト変換テーブルは、フレーム画像を解析した結果からコストを導出するためのデータテーブルである。ここでいうコストとは、訴求対象を選出する際に指標となる値である。   The cost calculation memory 403 stores various cost conversion tables as shown in FIG. The cost conversion table is a data table for deriving the cost from the result of analyzing the frame image. The cost here is a value that serves as an index when selecting an appeal target.

位置コスト変換テーブルは、観察者OBの位置コストを求めるために使用するコスト変換テーブルであり、フレーム画像(例えば、640×480(ピクセル)のビットマップ画像)における位置と位置コストとの対応関係を示す(図7(a)参照)。   The position cost conversion table is a cost conversion table used for obtaining the position cost of the observer OB, and shows the correspondence between the position and the position cost in the frame image (for example, a 640 × 480 (pixel) bitmap image). This is shown (see FIG. 7A).

図7(a)から判るように、位置コストは、観察者OBが出力装置10に表示された広告映像を最も見やすい場所(領域)に位置する場合に最も大きくなり、観察者OBがその場所を離れるに従って小さくなる。つまり、出力装置10に表示された広告映像をより見やすい場所に位置する観察者OBほど、より高い値の位置コストが付与されることになる。   As can be seen from FIG. 7A, the position cost becomes the highest when the observer OB is located in the place (area) where the advertisement image displayed on the output device 10 is most easily seen. It gets smaller as you leave. That is, a higher position cost is given to an observer OB located in a place where the advertisement image displayed on the output device 10 is easier to see.

制御部406は、フレーム画像を解析して、検出した観察者OBの顔画像の中心部の座標を取得し、位置コスト変換テーブルを用いて、当該観察者OBの今回の(即ち、当該フレーム画像における)位置コストを求める。制御部406は、各フレーム画像の解析処理毎に当該観察者OBの位置コストを求め、これを平均することで、訴求対象となる人物を特定する際の指標となる最終的な位置コストを求める。   The control unit 406 analyzes the frame image, obtains the coordinates of the center part of the detected face image of the observer OB, and uses the position cost conversion table for the current time of the observer OB (that is, the frame image). Determine the location cost. The control unit 406 obtains the position cost of the observer OB for each analysis process of each frame image, and obtains the final position cost that serves as an index when identifying the person to be appealed by averaging the cost. .

図7(b)に示す注視コスト変換テーブルは、観察者OBの注視コストを求めるために使用するコスト変換テーブルであり、観察者OBの平均移動量と注視コストとの対応関係を示す。制御部406は、各フレーム画像の解析処理毎に、当該フレーム画像における観察者OBの顔画像の中心座標(x,y)と、1つ前に解析したフレーム画像における当該観察者OBの顔画像の中心座標(x−1,y−1)と間の距離(ピクセル)を求め、これを平均することで、フレーム周期間における当該観察者OB(の顔画像)の平均移動量を求める。平均移動量が求まると、制御部406は、注視コスト変換テーブルを用いて、当該観察者OBの注視コストを取得する。 The gaze cost conversion table shown in FIG. 7B is a cost conversion table used for obtaining the gaze cost of the observer OB, and shows a correspondence relationship between the average movement amount of the observer OB and the gaze cost. For each frame image analysis process, the control unit 406 determines the center coordinates (x i , y i ) of the face image of the observer OB in the frame image and the observer OB in the frame image analyzed immediately before. The distance (pixel) between the center coordinates (x i -1, y i -1) of the face image is obtained and averaged to obtain the average movement amount of the observer OB (the face image) during the frame period. Ask for. When the average movement amount is obtained, the control unit 406 acquires the gaze cost of the observer OB using the gaze cost conversion table.

図7(b)に示すように、この注視コスト変換テーブルでは、平均移動量の値が小さくなる程、対応する注視コストの値は大きくなる。これは、一般に、広告映像を注視している人は、動きが少ないと推測できることによる。   As shown in FIG. 7B, in this gaze cost conversion table, the corresponding gaze cost value increases as the average movement amount value decreases. This is because, in general, a person who is watching an advertisement video can be estimated to have little movement.

図7(c)に示す滞留コスト変換テーブルは、観察者OBの滞留コストを求めるために使用するコスト変換テーブルであり、訴求対象特定処理において、同一の観察者OBが検出されたフレーム画像の枚数と滞留コストとの対応関係を示す。この滞留コスト変換テーブルの内容から判るように、検出枚数が増加する程、対応する滞留コストの値は大きくなる。   The stay cost conversion table shown in FIG. 7C is a cost conversion table used for obtaining the stay cost of the observer OB, and the number of frame images in which the same observer OB is detected in the appeal target specifying process. Shows the correspondence between the cost and residence cost. As can be seen from the contents of this stay cost conversion table, the corresponding stay cost value increases as the number of detected sheets increases.

図5に戻り、入出力部404は、キーボード、マウス、表示装置などから構成され、制御部に406に種々の指示やデータを入力し、また、制御部406から出力される情報を表示する。   Returning to FIG. 5, the input / output unit 404 includes a keyboard, a mouse, a display device, and the like, and inputs various instructions and data to the control unit 406 and displays information output from the control unit 406.

通信部405は、撮像装置20と所定の通信ケーブルを介して接続すると共に、インターネット等の所定のネットワークを介して広告配信装置30等と通信を行う。   The communication unit 405 is connected to the imaging device 20 via a predetermined communication cable and communicates with the advertisement distribution device 30 and the like via a predetermined network such as the Internet.

制御部406は、プロセッサなどから構成され、図示しないROMに記憶されている制御プログラムに従って動作し、撮像装置20から出力されるフレーム画像を通信部405を介して受信して、フレームメモリ401に格納する。   The control unit 406 includes a processor and the like, operates according to a control program stored in a ROM (not shown), receives a frame image output from the imaging device 20 via the communication unit 405, and stores the frame image in the frame memory 401. To do.

また、制御部406は、広告配信装置30からの人物属性情報要求メッセージを受信すると、訴求対象特定処理を実行する。以下、訴求対象特定処理の詳細について、図8のフローチャートに沿って説明する。   In addition, when receiving the person attribute information request message from the advertisement distribution device 30, the control unit 406 executes appeal target identification processing. Hereinafter, the details of the appeal target specifying process will be described along the flowchart of FIG.

まず、制御部406は、フレームメモリ401から1枚のフレーム画像を取得し、ワークメモリ402に展開する(ステップS101)。   First, the control unit 406 acquires one frame image from the frame memory 401 and develops it in the work memory 402 (step S101).

次に、制御部406は、取得したフレーム画像を解析して、表示装置20に表示中の広告映像を見ている人物(即ち、観察者OB)の顔画像を抽出する(ステップS102)。   Next, the control unit 406 analyzes the acquired frame image, and extracts a face image of a person (that is, an observer OB) who is viewing the advertising video being displayed on the display device 20 (step S102).

観察者OBの顔画像を抽出する手法は任意である。例えば、フレーム画像全体の平均輝度に基づいて定めた閾値により画像を二値化し、二値化画像中で一定の距離(10〜18cm相当)にある2つの黒点(目の画像と推定されるもの)の組を抽出し、続いて、元のフレーム画像中で、抽出された黒点の組を基準として一定範囲の画像を抽出し、これを予め用意されている顔の画像のサンプルとマッチングし、一致する場合に、その抽出画像を観察者OBの顔画像として認識する。   The method for extracting the face image of the observer OB is arbitrary. For example, the image is binarized with a threshold value determined based on the average luminance of the entire frame image, and two black spots (estimated as an eye image) at a certain distance (equivalent to 10 to 18 cm) in the binarized image ), And then, in the original frame image, extract a range of images based on the extracted set of black spots, and match this with a sample of facial images prepared in advance, If they match, the extracted image is recognized as the face image of the observer OB.

なお、観察者OBの検出精度を高めるため、抽出した顔画像から目線の方向を求め、その方向が表示装置20の表示画面に向いている場合に、当該顔画像を観察者OBの顔画像として認識する仕様にしてもよい。   In order to improve the detection accuracy of the observer OB, the direction of the line of sight is obtained from the extracted face image, and when the direction is directed to the display screen of the display device 20, the face image is used as the face image of the observer OB. The specification may be recognized.

次に、制御部406は、各顔画像について、その中心位置(x、y座標)と、顔を識別するための複数の特徴量を求める(ステップS103)。   Next, the control unit 406 obtains a center position (x, y coordinates) and a plurality of feature quantities for identifying the face for each face image (step S103).

「特徴量」とは、顔画像の特徴を表すパラメータを指し、その画像における各画素の濃度勾配を表す勾配ベクトル、各画素の色情報(色相、彩度)、濃度、テクスチャーの特徴、奥行情報、その画像に含まれるエッジの特徴等、いかなる特徴を表すものであってもよい。この特徴量としては、既知の種々の特徴量を使用できる。例えば、両目と鼻の頂点との距離などを使用することも可能である。   The “feature amount” refers to a parameter representing the feature of the face image, a gradient vector representing the density gradient of each pixel in the image, color information (hue, saturation), density, texture feature, depth information of each pixel. Any feature such as a feature of an edge included in the image may be expressed. As this feature value, various known feature values can be used. For example, the distance between both eyes and the apex of the nose can be used.

制御部406は、各観察者OBの顔画像の中心位置と特徴量を取得すると、これらの情報を用いて、観察者情報テーブルの内容を更新する(ステップS104)。観察者情報テーブルは、当該訴求対象特定処理の間、制御部406によって一時的にワークメモリ402に展開され、識別した各観察者の情報が格納されるデータテーブルである。図9に示すように、観察者情報テーブルは、「No.」、「属性」、「継続検出数」、「通算位置コスト」、「通算移動量」、「顔位置」、「特徴量1〜m」等のデータ項目を有する。   When the control unit 406 acquires the center position and the feature amount of the face image of each observer OB, the control unit 406 updates the contents of the observer information table using these pieces of information (step S104). The observer information table is a data table in which information of each identified observer is stored in the work memory 402 temporarily by the control unit 406 during the appeal target specifying process. As shown in FIG. 9, the observer information table includes “No.”, “attribute”, “number of continuous detections”, “total position cost”, “total movement amount”, “face position”, “feature amounts 1 to 3”. m ”and other data items.

この観察者情報テーブルにおいて、「継続検出数」には、各フレーム画像の解析で、同一の観察者OBの顔画像が検出された連続数、つまり、同一の観察者OBの顔画像が写り込んだ時系列的に連続するフレーム画像の枚数を示す数値が格納される。   In this observer information table, “continuous detection number” includes the continuous number in which the face image of the same observer OB was detected in the analysis of each frame image, that is, the face image of the same observer OB. A numerical value indicating the number of continuous frame images is stored.

「通算位置コスト」には、同一の観察者OBの時系列的に連続する各フレーム画像毎の位置コストの総和を示す数値が格納される。   Stored in the “total position cost” is a numerical value indicating the total position cost of each frame image of the same observer OB in time series.

「通算移動量」には、時系列的に連続する各フレーム画像毎(より詳細には、2枚目以降のフレーム画像毎)に求めた同一の観察者OBの顔画像の中心位置の移動距離(ピクセル)の総和を示す数値が格納される。   The “total movement amount” includes the movement distance of the center position of the face image of the same observer OB obtained for each frame image continuous in time series (more specifically, for each frame image after the second frame). A numerical value indicating the total sum of (pixels) is stored.

「顔位置」には、今回解析したフレーム画像における当該観察者OBの顔画像の中心位置を示す座標(x,y)がピクセル単位で格納される。   In “face position”, coordinates (x, y) indicating the center position of the face image of the observer OB in the frame image analyzed this time are stored in units of pixels.

制御部406は、観察者情報テーブルの各レコードを検索して、今回取得した各観察者OBの顔画像の中心位置及び特徴量と一致するレコードが含まれているか否かを判定する。フレーム周期(例えば、1/30秒)の間に、人間はほとんど移動できないものといえる。例えば、通常の歩行では、この時間内に10cm程度しか移動できない。そこで、制御部406は、従前の位置から10cm程度の移動範囲内にあって、特徴量がほぼ一致するものがあれば、同一人物の顔であると判定する。一方、位置がほぼ一致しても、特徴量が大きく異なっている場合や、特徴量がほぼ一致しても、位置が大きくずれている場合には、異なる人物の顔であると判別する。   The control unit 406 searches each record in the observer information table and determines whether or not a record that matches the center position and the feature amount of the face image of each observer OB acquired this time is included. It can be said that a human can hardly move during a frame period (for example, 1/30 second). For example, in normal walking, only about 10 cm can move within this time. Therefore, the control unit 406 determines that the faces of the same person are within the moving range of about 10 cm from the previous position and have features that substantially match. On the other hand, if the feature amounts are largely different even if the positions are almost the same, or if the positions are greatly shifted even if the feature amounts are substantially the same, it is determined that the faces are different people.

一致するレコードがある場合、制御部406は、当該レコードの該当するデータ項目の内容を更新する。以下、具体的に説明する。   If there is a matching record, the control unit 406 updates the content of the corresponding data item in the record. This will be specifically described below.

制御部406は、今回解析したフレーム画像における当該観察者OBの位置コスト(今回の位置コスト)を求める。また、制御部406は、当該レコードの「顔位置」に格納されている座標(即ち、前回のフレーム画像における顔画像の中心座標)と、今回取得した顔画像の中心座標との間の距離(即ち、今回の移動量)を求める。   The control unit 406 obtains the position cost (current position cost) of the observer OB in the frame image analyzed this time. Further, the control unit 406 determines the distance between the coordinates stored in the “face position” of the record (that is, the center coordinates of the face image in the previous frame image) and the center coordinates of the face image acquired this time ( That is, the current movement amount) is obtained.

そして、制御部406は、当該レコードの「継続検出数」の格納値を+1し、「通算位置コスト」の格納値に今回の位置コストを加え、「通算移動量」の格納値に今回の移動量を加える。そして、「顔位置」に今回取得した顔画像の中心座標を上書きする。   Then, the control unit 406 adds +1 to the stored value of “continuous detection number” of the record, adds the current position cost to the stored value of “total position cost”, and moves the current value to the stored value of “total movement amount”. Add the amount. Then, the center coordinates of the face image acquired this time are overwritten in “face position”.

以上のようにして、観察者情報テーブルの該当レコードが更新される。   As described above, the corresponding record in the observer information table is updated.

一方、一致するレコードが観察者情報テーブルに存在しない場合、観察者情報テーブルに当該観察者OB用のレコードが新規に追加される。以下、この場合について具体的に説明する。   On the other hand, if no matching record exists in the observer information table, a new record for the observer OB is added to the observer information table. Hereinafter, this case will be specifically described.

制御部406は、今回求めた特徴量の組と、モデルDB400に格納されている特徴量の組(図6参照))量の組とを比較し、当該観察者OBの年齢層と性別を求め、観察者情報テーブル(図9参照)における新たなレコードの「属性」に格納する。また、制御部406は、「継続検出数」に1を格納し、「通算位置コスト」に今回の位置コストを格納し、「通算移動量」に0を格納する。そして、「顔位置」に今回取得した顔画像の中心座標を格納し、「特徴量1〜m」に今回取得した特徴量の組を格納する。   The control unit 406 compares the feature amount group obtained this time with the feature amount group stored in the model DB 400 (see FIG. 6), and obtains the age group and gender of the observer OB. And stored in the “attribute” of the new record in the observer information table (see FIG. 9). Further, the control unit 406 stores “1” in “continuous detection number”, stores the current position cost in “total position cost”, and stores “0” in “total movement amount”. Then, the center coordinates of the face image acquired this time are stored in “face position”, and the set of feature amounts acquired this time is stored in “feature amounts 1 to m”.

以上のようにして新規レコードが追加される。   A new record is added as described above.

また、前回まで検出されていた観察者OBの顔画像が、今回のフレーム画像から検出されなかった場合、制御部406は、当該観察者OBを訴求対象から外すため、観察者情報テーブルの該当レコードを削除する。   When the face image of the observer OB that has been detected until the previous time is not detected from the current frame image, the control unit 406 removes the observer OB from the appeal target, so that the corresponding record in the observer information table Is deleted.

以上のようにして観察者情報テーブルの内容を更新すると、制御部406は、本処理(訴求対象特定処理)が開始してからの経過時間(処理時間)が、所定時間(例えば、5秒)を超えたか否かを判定する(ステップS105)。処理時間が所定時間を超えていない場合(ステップS105でNO)、制御部406は、フレームメモリ401から次のフレーム画像を取得し(ステップS101)、ワークメモリ402に展開し、上述した処理を繰り返し行う。   When the contents of the observer information table are updated as described above, the control unit 406 determines that the elapsed time (processing time) from the start of this processing (appeal target specifying processing) is a predetermined time (for example, 5 seconds). Is determined (step S105). If the processing time does not exceed the predetermined time (NO in step S105), the control unit 406 acquires the next frame image from the frame memory 401 (step S101), develops it in the work memory 402, and repeats the above-described processing. Do.

一方、処理時間が所定時間を超えている場合(ステップS105でYES)、制御部406は、観察者情報テーブルの各レコードの内容に基づいて、各観察者OBのコスト(最終コスト)を算出する(ステップS106)。最終コストの算出式を以下に示す。   On the other hand, when the processing time exceeds the predetermined time (YES in step S105), the control unit 406 calculates the cost (final cost) of each observer OB based on the contents of each record in the observer information table. (Step S106). The formula for calculating the final cost is shown below.

最終コスト=α×位置コスト+β×注視コスト+γ×滞留コスト
α、β、γは、重み調整用の係数
Final cost = α x position cost + β x gaze cost + γ x dwell cost α, β, and γ are weight adjustment factors

上記式において、位置コストは、「通算位置コスト」を「継続検出数」で除算することで求まる。また、注視コストは、「通算移動量」を「継続検出数」−1で除算して平均移動量を求め、この平均移動量と注視コスト変換テーブル(図7(b)参照)を用いることで導出される。また、滞留コストは、「継続検出数」を検出フレーム数とし、滞留コスト変換テーブル(図7(c)参照)を用いて変換することで導出される。   In the above formula, the position cost is obtained by dividing the “total position cost” by the “continuous detection number”. Further, the gaze cost is obtained by dividing the “total movement amount” by the “continuous detection number” −1 to obtain an average movement amount, and using this average movement amount and the gaze cost conversion table (see FIG. 7B). Derived. Further, the stay cost is derived by converting the “continuation detection number” as the number of detected frames and using the stay cost conversion table (see FIG. 7C).

制御部406は、以上のようにして、各観察者OBの最終コストを算出し、最終コストが最も大きい観察者OBを訴求対象として選出する。そして、制御部406は、当該観察者OBに対応するレコードの「属性」を含む人物属性情報を生成し、人物属性情報要求メッセージの応答として広告配信装置30に送信する(ステップS107)。   As described above, the control unit 406 calculates the final cost of each observer OB, and selects the observer OB having the highest final cost as the appeal target. Then, the control unit 406 generates person attribute information including the “attribute” of the record corresponding to the observer OB, and transmits it to the advertisement distribution apparatus 30 as a response to the person attribute information request message (step S107).

以上で訴求対象特定処理は終了する。   Thus, the appeal target specifying process ends.

広告配信装置30は、訴求対象特定装置40からの人物属性情報を受信すると、かかる人物属性情報が示す人物属性(年齢層及び性別)に適したコンテンツを選択し、通信部302を介して出力装置10に供給する。これにより、訴求対象として選出された観察者OBに適した広告映像が出力装置10から出力され、当該観察者OBにリアルタイムで提供することができる。   Upon receiving the person attribute information from the appeal target specifying device 40, the advertisement distribution device 30 selects content suitable for the person attribute (age group and gender) indicated by the person attribute information, and outputs the content via the communication unit 302. 10 is supplied. Thereby, the advertisement image suitable for the observer OB selected as the appeal target is output from the output device 10 and can be provided to the observer OB in real time.

以上説明したように、本実施形態の広告出力システム1によれば、出力装置10の近傍に設置した撮像装置20にて、出力装置10の表示画面側前方の所定領域を撮影し、それにより得られたフレーム画像を解析することで、広告映像を視聴していると推定できる人物(観察者OB)を検出する。そして、検出した各観察者OBの中から訴求対象とする人物を一人選出する。かかる選出では、図7に示す各種のコスト変換テーブルを用いて取得した各種のコストが指標として使用される。   As described above, according to the advertisement output system 1 of the present embodiment, the imaging device 20 installed in the vicinity of the output device 10 captures a predetermined area in front of the display screen of the output device 10 and obtains it. By analyzing the obtained frame image, a person (observer OB) who can be estimated to be viewing the advertisement video is detected. Then, one person to be appealed is selected from the detected observers OB. In such selection, various costs acquired using various cost conversion tables shown in FIG. 7 are used as indices.

本実施形態では、各観察者OB毎に、広告映像を視認しやすい位置にいるかどうかの指標となる位置コスト、広告映像を注視しているかどうかの指標となる注視コスト及び視聴時間の指標となる滞留コストをそれぞれ求める。そして、求めたこれら各種のコストに基づいて、訴求対象とする人物を選出する。このように、複数の観点に基づく指標を取り入れて訴求対象を選出するため、訴求対象として最も適する人物を高精度で特定することが可能になる。   In the present embodiment, for each observer OB, a position cost that is an index as to whether or not the advertisement video is easily visible, a gaze cost that is an index as to whether or not the advertisement video is being watched, and a viewing time index. Find the residence cost. Then, based on the various costs obtained, a person to be appealed is selected. In this way, since the appeal target is selected by incorporating the indexes based on a plurality of viewpoints, it becomes possible to specify the person most suitable as the appeal target with high accuracy.

そして、このように選出した訴求対象者に適した広告映像をリアルタイムで表示することができるので、当該広告映像の訴求効果を高めることが可能となる。   And since the advertisement video suitable for the appeal target person selected in this way can be displayed in real time, it becomes possible to enhance the appeal effect of the advertisement video.

なお、本発明は、上記実施形態に限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲での種々の変更は勿論可能である。   In addition, this invention is not limited to the said embodiment, Of course, the various change in the range which does not deviate from the summary of this invention is possible.

例えば、上記実施形態では、訴求対象特定装置40により特定された訴求対象者の情報(人物属性)を次に配信する広告映像の訴求効果を高める観点で利用しているが、特定した訴求対象者の情報の利用態様は様々である。例えば、特定した訴求対象者は、表示した広告映像に対して最も強い関心を示した人物ともいえるため、その情報を広告効果を分析する際のデータとして利用してもよく、その価値は十分にあるといえる。   For example, in the above embodiment, the information (person attribute) of the appeal target person specified by the appeal target specifying device 40 is used from the viewpoint of enhancing the appeal effect of the advertisement video to be distributed next. There are various ways of using the information. For example, the identified appeal target person can be said to be the person who showed the strongest interest in the displayed advertisement video, so that information may be used as data when analyzing the advertising effectiveness, and its value is sufficiently It can be said that there is.

また、広告効果の分析に利用することを主たる目的として訴求対象者を特定する場合では、上記実施形態のように、訴求対象特定システム(撮像装置20と訴求対象特定装置40とから構成される)を広告表示システム1に組み込まずに、単独のシステムで流通させてもよい。この場合、分析対象の広告は、表示装置に表示される映像に係る広告でなくても構わない。例えば、撮像装置20を公衆の目に触れる場所に設置された広告用の看板やポスター等の近傍に設置し、訴求対象特定装置40が、当該看板等が示す広告を観察する複数の人物の中から訴求対象者を特定してもよい。   Further, in the case where the person to be appealed is specified mainly for use in the analysis of the advertising effect, the object to be appealed identification system (comprised of the imaging device 20 and the appeal target identification apparatus 40) as in the above embodiment. May be distributed in a single system without being incorporated into the advertisement display system 1. In this case, the advertisement to be analyzed does not have to be an advertisement relating to the video displayed on the display device. For example, the imaging device 20 is installed in the vicinity of an advertising billboard or poster installed in a place where it can be seen by the public, and the appeal target identification device 40 is among a plurality of persons who observe the advertisement indicated by the billboard or the like. From the above, the person to be appealed may be specified.

また、上記実施形態では、訴求対象特定処理は、その開始後、所定時間が経過すると終了するが、処理を終了させるタイミングは任意である。例えば、解析したフレーム画像の枚数が所定数に達した場合に処理を終了させるようにしてもよい。さらに、訴求対象特定処理の開始タイミングについても様々である。例えば、訴求対象特定装置40は、周期的に訴求対象特定処理を実行してもよいし、広告映像の切り替わりに同期して訴求対象特定処理を開始してもよい。   Moreover, in the said embodiment, although the appeal target specific process is complete | finished when predetermined time passes after the start, the timing which complete | finishes a process is arbitrary. For example, the processing may be terminated when the number of analyzed frame images reaches a predetermined number. Furthermore, there are various timings for starting the appeal target identification process. For example, the appeal target specifying device 40 may periodically execute the appeal target specifying process, or may start the appeal target specifying process in synchronization with the switching of the advertisement video.

また、上記実施形態では、位置コスト、注視コスト及び滞留コストの3種類のコストを用いて訴求対象者を選出しているが、これらの内の1つ又は2つのコストを用いて訴求対象者を選出してもよい。   Moreover, in the said embodiment, although the object person of appeal is selected using three types of costs, a position cost, a gaze cost, and a stay cost, an object person of appeal is selected using one or two of these costs. May be elected.

また、滞留コスト変換テーブルが、観察者OBの滞留時間と滞留コストとを対応付けたものであってもよい。   Further, the stay cost conversion table may associate the stay time of the observer OB with the stay cost.

また、上記実施形態では、訴求対象特定処理における観察者情報テーブルの更新の際(図8のフロチャートのステップS104)、前回まで検出されていた観察者OBの顔画像の検出が1回でも途絶えると、観察者情報テーブル(図9参照)の該当レコードを削除していたが、一旦検出された観察者OBを訴求対象から除外するための条件に限定はない。例えば、ある観察者OBの顔画像が、所定回数以上連続して検出できなかった場合に、当該観察者OBに対応するレコードを削除する等、一定の猶予期間を設けてもよい。   In the above embodiment, when updating the observer information table in the appeal target specifying process (step S104 in the flowchart of FIG. 8), the detection of the face image of the observer OB that has been detected until the previous time is interrupted even once. The corresponding record in the observer information table (see FIG. 9) has been deleted, but there is no limitation on the conditions for excluding the detected observer OB from the appeal target. For example, when a face image of a certain observer OB cannot be detected continuously for a predetermined number of times, a certain grace period may be provided such as deleting a record corresponding to the observer OB.

1 広告出力システム
10 出力装置
20 撮像装置
30 広告配信装置
40 訴求対象特定装置
300 コンテンツ選択用メモリ
301 コンテンツDB
302 通信部
303 入出力部
304 制御部
400 モデルDB
401 フレームメモリ
402 ワークメモリ
403 コスト算出用メモリ
404 入出力部
405 通信部
406 制御部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Advertisement output system 10 Output device 20 Imaging device 30 Advertisement distribution apparatus 40 Appeal target specific device 300 Content selection memory 301 Content DB
302 Communication Unit 303 Input / Output Unit 304 Control Unit 400 Model DB
401 Frame memory 402 Work memory 403 Cost calculation memory 404 Input / output unit 405 Communication unit 406 Control unit

Claims (7)

広告出力装置から出力される広告映像を観察し得る領域の画像を取得する撮像装置と、
該撮像装置で取得した画像を解析して、当該画像に写り込んでいる人物の顔画像を検出することで、前記広告映像の観察者を検出し、所定条件に基づいて、検出した全ての観察者の中から訴求対象として最も適する人物を特定する訴求対象特定手段と、を備える、
ことを特徴とする訴求対象特定システム。
An imaging device that acquires an image of a region where the advertisement video output from the advertisement output device can be observed;
By analyzing the image acquired by the imaging device and detecting a face image of a person reflected in the image, an observer of the advertisement video is detected, and all the detected observations are performed based on a predetermined condition. An appeal target identification means for identifying a person most suitable as an appeal target from among the persons,
A target identification system characterized by that.
前記訴求対象特定手段は、前記撮像装置の取得画像における各観察者の顔画像の位置に基づいて、訴求対象として最も適する人物を特定する、
ことを特徴とする請求項1に記載の訴求対象特定システム。
The appeal target specifying means specifies the person most suitable as the appeal target based on the position of the face image of each observer in the acquired image of the imaging device.
The appeal target identification system according to claim 1, wherein:
前記訴求対象特定手段は、前記撮像装置の取得画像における各観察者の顔画像の位置の移動量を検出し、その検出結果に基づいて、訴求対象として最も適する人物を特定する、
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の訴求対象特定システム。
The appeal target specifying means detects the amount of movement of the position of each observer's face image in the acquired image of the imaging device, and based on the detection result, specifies the person most suitable as the appeal target.
The appeal target identification system according to claim 1 or 2, characterized in that
前記訴求対象特定手段は、各観察者の当該広告映像の観察時間に基づいて、訴求対象として最も適する人物を特定する、
ことを特徴とする請求項1乃至3の何れか1項に記載の訴求対象特定システム。
The appeal target specifying means specifies the most suitable person as the appeal target based on the observation time of the advertisement video of each observer.
The appeal target identification system according to any one of claims 1 to 3, wherein
広告出力装置から出力される広告映像を観察し得る領域の画像を取得し、
該取得した画像を解析して、当該画像に写り込んでいる人物の顔画像を検出することで、前記広告映像の観察者を検出し、所定条件に基づいて、検出した全ての観察者の中から訴求対象として最も適する人物を特定する、
ことを特徴とする訴求対象特定方法。
Obtain an image of the area where you can observe the advertisement video output from the advertisement output device,
By analyzing the acquired image and detecting a face image of a person reflected in the image, an observer of the advertisement video is detected, and based on a predetermined condition, among the detected observers To identify the most suitable person to appeal for,
The appeal target identification method characterized by this.
広告映像を出力する広告出力装置と、
該広告出力装置から出力される前記広告映像を観察し得る領域の画像を取得する撮像装置と、
該撮像装置で取得した画像を解析して、当該画像に写り込んでいる人物の顔画像を検出することで、前記広告映像の観察者を検出し、所定条件に基づいて、検出した全ての観察者の中から訴求対象として最も適する人物を特定する訴求対象特定手段と、
広告用の複数のコンテンツの中から前記訴求対象特定手段で特定した人物に適するコンテンツを選択し、前記広告出力装置に配信する広告配信手段と、を備え、
前記広告出力装置は、前記広告配信手段から配信されたコンテンツに係る広告映像を出力する、
ことを特徴とする広告出力システム。
An advertisement output device for outputting an advertisement video;
An imaging device for acquiring an image of a region where the advertisement video output from the advertisement output device can be observed;
By analyzing the image acquired by the imaging device and detecting a face image of a person reflected in the image, an observer of the advertisement video is detected, and all the detected observations are performed based on a predetermined condition. Appeal target identification means for identifying the most suitable person to appeal from among the persons,
An advertisement distribution unit that selects content suitable for the person identified by the appeal target identification unit from a plurality of content for advertisement, and distributes the content to the advertisement output device;
The advertisement output device outputs an advertisement video related to the content distributed from the advertisement distribution means;
An advertisement output system characterized by that.
広告出力装置から出力される広告映像を観察し得る領域の画像を取得し、
該取得した画像を解析して、当該画像に写り込んでいる人物の顔画像を検出することで、前記広告映像の観察者を検出し、所定条件に基づいて、検出した全ての観察者の中から訴求対象として最も適する人物を特定し、
広告用の複数のコンテンツの中から前記特定した人物に適するコンテンツを選択し、前記広告出力装置に配信する、
ことを特徴とする広告出力方法。
Obtain an image of the area where you can observe the advertisement video output from the advertisement output device,
By analyzing the acquired image and detecting a face image of a person reflected in the image, an observer of the advertisement video is detected, and based on a predetermined condition, among the detected observers To identify the most appropriate person to appeal,
Selecting content suitable for the specified person from among a plurality of contents for advertisement, and delivering to the advertisement output device;
An advertisement output method characterized by the above.
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