JP2011137905A - 投影システム、投影処理プログラムおよび投影システムの制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】開示の投影システムは、簡単な構成で移動中の人に対して情報を見易く出力することを目的とする。
【解決手段】情報画像を投影する投影システムの一観点によれば、投影面に対して投影画像を投影する投影手段と、該投影面に対する人の位置、移動の速さおよび移動方向を検出する検出手段と、該検出手段で検出した該人の移動の速さに応じて配置すべき画像と人との距離を決定し、該検出手段で検出した該人の位置から該移動方向に該決定した距離を離した位置に画像を配置して該投影手段に投影させる制御手段と、を有することを特徴とする。
【選択図】図１

Description

本発明は画像を用いて情報を提示する技術に関する。

従来より、人の動きを検出し、検出した動きに合わせて投影装置を移動させ、人の見易い位置に画像を投影する技術がある。

しかし、人の移動に合わせて投影装置を移動させるためには大掛かりな装置が必要である。また、複数の人がそれぞれ別に移動している場合、人毎に画像を提示するためには人数分の装置が必要である。

関連する従来技術として以下の文献がある。

特開平０８−９４３２０号公報 特開２００７−１５６３２５号公報 特開２００５−１２３８５５号公報

ＷＩＳＳ２００６ 壁型ディスプレイを用いた日接触対話型電子広告システム

開示の投影システムは、簡単な構成で移動中の人に対して情報を見易く出力することを目的とする。

情報画像を投影する投影システムの一観点によれば、投影面に対して投影画像を投影する投影手段と、該投影面に対する人の位置、移動の速さおよび移動方向を検出する検出手段と、該検出手段で検出した該人の移動の速さに応じて配置すべき画像と人との距離を決定し、該検出手段で検出した該人の位置から該移動方向に該決定した距離を離した位置に画像を配置して該投影手段に投影させる制御手段と、を有することを特徴とする。

開示の投影システムは簡単な構成で移動中の人に対して情報を見易く出力することが可能になる効果を奏する。

本実施の形態の投影システムである。 投影画像を説明する図である。 投影システム１の全体の処理のフローチャートである。 背景差分法による人の抽出処理を説明する図である。 背景差分法による人の抽出処理を説明する図である。 背景差分法による人の抽出処理を説明する図である。 人の位置、速度の定義を説明する図である。 現在の画像から検出した人のリストＬ（ｔ）である。 過去の画像から検出した人のリストＬ（ｔーΔｔ）である。 位置速度決定部１０１による関連付け後の現在のリストＬ（ｔ）である。 ＩＤの関連付け処理のメインフローチャートである。 Ｓ２２の予測位置ｑ（ｔ−Δｔ）を利用した関連付けの処理のフローチャートである。 Ｓ２３の位置ｐ（ｔ−Δｔ）を利用した関連付けの処理のフローチャートである。 新たに検出した人か否かを判別する処理のフローチャートである。 残りの人を関連付ける処理のフローチャートである。 情報提示領域９９２の位置を決定する処理のフローチャートである。 人と情報提示領域９９２の位置の関係を説明する図である。 人と情報提示領域９９２の位置の関係を説明する図である。 情報提示画像９８２の幾何変換を説明する図である。 画像生成処理のフローチャートである。 状態毎の画像を説明する図である。 状態毎の画像を説明する図である。 状態毎の画像を説明する図である。 状態毎の画像を説明する図である。 状態毎の画像を説明する図である。 情報画像の例である。 情報画像の例である。 情報画像の例である。 情報画像の例である。 複数の人が投影領域９９０内に存在する場合の投影画像９８０である。 複数の投影モジュール１０が表示する場合を説明する図である。 複数の投影モジュール１０の内の一つに対して出力する画像の例である。 情報処理モジュール３０のハードウェア構成図である。

以下、本発明の実施の一形態について、図面を参照して説明する。

［投影システム］
図１は本実施の形態の投影システムの機能ブロック図である。投影システム１は画像を投影する投影モジュール１０と、投影範囲を撮影する撮影モジュール２０と、撮影モジュール２０で撮影した画像から投影範囲内の人を検出し、投影モジュール１０で人毎に情報を投影するための画像を生成する情報処理モジュール３０とを含む。本実施例の人は情報を提示する対象の人間を示す。

投影モジュール１０は例えばプロジェクタである。投影モジュール１０がプロジェクタである場合、投影モジュール１０は例えば、建物８００の天井８０１等、情報を見る人の上方に設置される。本実施例の形態では、投影モジュール１０は人の上方から床面８０２に画像を投影する。

ここで、投影モジュール１０が投影する投影画像について図２を用いて投影画像を説明する。投影画像９８０は投影モジュール１０が投影する画像である。投影画像９８０は背景画像９８１と情報提示画像９８２とが合成された画像である。背景画像９８１は背景となる画像であり、床に対応する色あるいは黒色である。情報提示画像９８２は人向けに提示される情報の画像である。投影画像９８０が投影される領域を投影領域９９０とし、投影領域９９０内で背景画像９８１が表示される領域を背景領域９９１とし、投影領域９９０内で情報提示画像９８２が人向けに表示される領域を情報提示領域９９２とする。

図１の撮影モジュール２０は例えば動画あるいは静止画を取得するカメラである。撮影モジュール２０は投影モジュール１０と同様に、例えば、建物８００の天井８０１等、情報を見る人の上方に設置される。撮影モジュール２０は床面８０２上を移動する人を撮影する。

情報処理モジュール３０は、位置速度情報テーブル２０１、再生情報テーブル２０２、映像テーブル２０３を有する。位置速度情報テーブル２０１は撮影モジュール２０が取得した画像から特定した人の位置、および過去の位置をリストとして記憶するテーブルである。また、位置速度情報テーブル２０１は現在の人の位置と過去の人の位置の差分から、特定した人の移動の速さおよび移動方向を含む速度情報を記憶する。再生情報テーブル２０２は情報を再生した再生位置、幾何学変換を行った場合の再生位置の投影領域９９０内での位置情報等を記憶する。映像テーブル２０３は人に表示すべき情報を記憶する。

情報処理モジュール３０は、位置速度決定部１０１、投影位置算出部１０２、画像生成部１０３、画像投影装置選択部１０４として機能する。位置速度決定部１０１は、撮影モジュール２０が撮影した画像を受信して、受信した画像中から人の位置を検出する。位置速度決定部１０１は検出した人と過去に受信した画像から検出した人とを対応付ける。位置速度決定部１０１は対応付けた人の位置の差分から人の移動の速さ、方向を特定する。投影位置算出部１０２は人の位置、速さ、および方向に応じて、投影領域９９０内の情報を投影する部分領域を決定する。画像生成部１０３は情報から投影位置算出部１０２が決定した部分領域に表示するための画像を生成する。画像投影装置選択部１０４は投影装置が複数ある場合に機能する。画像投影装置選択部１０４は生成した画像を複数の領域に分割して複数の投影装置に分割した画像を出力する。

［投影システムの動作］
図３は投影システム１の全体の処理のフローチャートであり、このフローチャートを用いて投影システム１の動作を説明する。投影システム１は、例えば図３のＳ０１乃至Ｓ０９の各ステップを繰り返し実行することで、人向けに情報を提示する。

まず、撮影モジュール２０は投影領域９９０を含む領域を撮像する（Ｓ０１）。

位置速度決定部１０１は撮影モジュール２０が撮像した画像内に写る人を検出する（Ｓ０２）。位置速度決定部１０１は画像に写る人を検出できない場合（Ｓ０２：Ｎｏ）、投影システム１はＳ０１の処理に戻る。一方、画像に写る人を検出できた場合（Ｓ０２：Ｙｅｓ）、位置速度決定部１０１は人の位置を算出する（Ｓ０３）。

Ｓ３の処理の後、位置速度決定部１０１は過去に取得した画像と比較することで、今回検出した人は初めて検出した人か否かを判別する（Ｓ０４）。ここで、過去に取得した画像とは例えば動画像の場合数フレーム前の画像である。初めて定義した人とは投影領域内の人で過去に取得した画像には存在しない人である。過去の画像と現在の画像に存在する人の関連付けの処理については後述する。位置速度決定部１０１が初めて検出した人であると判別した場合（Ｓ０５：Ｙｅｓ）、位置速度決定部１０１はＳ０１の処理を実行する。

一方、初めて検出した人間ではないと判別した場合（Ｓ０５：Ｎｏ）、位置速度決定部１０１は過去の画像から今回検出した画像までの人間の位置の履歴を基に、速度と加速度を算出する（Ｓ０６）。ここで、位置速度決定部１０１はＳ０６で算出した現在の位置、速度、加速度などの情報を位置速度情報テーブル２０１に記憶する。また、位置速度決定部１０１は画像内に複数の人を検出する場合、検出した全員について位置、速度、加速度などを決定する。位置速度決定部１０１は画像内の人の位置の座標と算出した速度および加速度とから将来の人間の位置、速度を推定する。

投影位置算出部１０２は推定した位置、速度に応じて情報提示領域の投影領域９９０内の位置を決定する（Ｓ０７）。

画像生成部１０３は投影領域９９０全体に投影する黒地の画像の中の情報提示領域に、検出した人向けの情報を画像として配置・合成する（Ｓ０８）。検出した人向けに投影する画像は、投影モジュール１０が投影する時の情報提示領域の位置に合うように、黒地の画像の中に配置される。画像生成部１０３は、検出した人向けに投影する画像を再生情報テーブル２０２に基づき映像テーブル２０３から選択する。画像生成部１０３は、必要であれば、情報提示領域に画像を投影した時に、歪みのない画像となるように幾何変換する。画像生成部１０３は、画像の再生位置情報を再生情報テーブル２０２に記憶する。また、情報を提示する対象となる人が複数存在する場合、画像生成部１０３は複数の人それぞれに向けて提示する情報提示画像９８２の幾何変換処理およびそれぞれの情報提示画像９８２を背景画像９８１に合成する処理を行い、１つの投影画像９８０を生成する。

複数の投影モジュール１０によって一つの大きな投影画像９８０を投影する場合、画像投影装置選択部１０４は、それぞれの投影モジュール１０で投影する部分投影画像を生成する。

投影モジュール１０は生成された画像を投影する（Ｓ０９）。以上の処理を繰り返すことにより、投影システム１は複数の移動している人毎の適した位置に個別の画像を提示することが可能となる。

［位置、速度の算出処理］
次に、投影領域９９０内の人の検出、人の位置、速度、および加速度の算出処理を説明する。本実施例では、投影システム１は撮影モジュール２０が撮像した画像から、投影領域９９０内の人を検出する。

投影システム１は例えば背景差分法や物体の移動方向を示すオプティカルフローを用いる方法で人の検出および人の位置、速度、加速度を特定する。本実施例では背景差分法を用いた実施の例を示す。背景差分法は、予め特定の対象を特定の条件で撮影した背景画像と、背景画像と別途同一条件で撮影した入力画像とを比較して差分を求めた差分画像から、観測対象を検出する処理である。図４乃至図６は背景差分法による人の抽出処理を説明する図である。図４は撮影モジュール２０が撮像する人がいない状態の背景画像３００である。背景画像３００の座標系はｆａ（ｘ，ｙ）とする。投影システム１は撮影モジュール２０で予め背景画像３００を撮像しておく。図５は撮影モジュール２０が取得する人がいる状態の入力画像３１０である。入力画像３１０の座標系はｆｂ（ｘ，ｙ）である。投影システム１は例えば撮影モジュール２０で所定の時間間隔で入力画像を取得する。３１１、３１２、３１３は人である。図６は図４と図５の差分から特定した差分画像３２０である。差分画像３２０の座標系はＦ（ｘ，ｙ）である。差分画像は位置速度決定部１０１によって特定される。位置速度決定部１０１は背景画像３００と入力画像３１０との特徴の差分から差分画像３２０を生成する。位置速度決定部１０１は例えば差分画像３２０についてノイズ除去処理を実行する。例えば、予め有する人の領域情報をメモリ２００に格納しておき、位置速度決定部１０１は予め有する人の領域情報と比較することにより、差分画像に存在する領域が人か人以外の物体かを判別することも可能である。位置速度決定部１０１はノイズ除去後に残った独立した領域について人が存在すると判断する。背景差分法で検出した背景から独立した領域の重心位置は、人の重心位置に対応する。

なお、人に提示する情報画像も差分として検出されるため差分画像は情報画像の存在する領域も含む。この場合、例えば、位置速度決定部１０１は以下のようにして情報画像の領域を差分画像から除去する。位置速度決定部１０１は直前の投影画像作成時での投影領域内の情報提示領域を配置した情報提示領域の重心の座標を記憶しておく。位置速度決定部１０１は差分画像から人の存在領域を抽出する。位置速度決定部１０１は、抽出した各存在領域の重心座標を特定する。位置速度決定部１０１は情報提示領域の重心座標に合致する差分画像で抽出した人の重心座標を特定する。位置速度決定部１０１は特定した重心座標の人は情報提示領域と推定する。以上のようにして位置速度決定部１０１は情報画像の領域を差分画像から除去することができる。

さらに、撮影モジュール２０が撮像する画像の座標系と投影モジュールが投影している画像の座標系とがずれている場合、位置速度決定部１０１は、撮影モジュール２０が取得した差分画像の座標系から、投影モジュール１０が投影する投影領域９９０の座標系に変換する。破線３２１は投影領域９９０の座標系である。撮像画像の座標系と投影画像の座標系のずれ量は予め計測しておく。位置速度決定部１０１は事前に計測したずれ量に基づき、抽出した差分画像３２０の座標を投影領域９９０の座標に変換する。位置速度決定部１０１は、座標変換後の差分画像から人の位置を取得する。

次に位置速度決定部１０１は人の位置に基づき移動速度、加速度、移動方向を算出する。人の移動速度および加速度の算出処理の説明の前に、以下のように定義する。図７は人の位置、速度の定義を説明する図である。現在の画像を取得した時刻を時刻ｔとする。時刻ｔでの人の位置をｐ（ｔ）とする。時刻ｔでの人の移動速度及び方向を速度ｖ（ｔ）とする。時刻ｔでの人の加速度及び方向を加速度ａ（ｔ）とする。過去に画像を取得した時刻を過去時刻（ｔ−Δｔ）とする。Δｔは例えば所定の時間である。「ｔ−Δｔ」は時刻ｔよりもΔｔだけ過去の時間であることを示す。過去時刻（ｔ−Δｔ）での人の位置をｐ（ｔ−Δｔ）とする。過去時刻（ｔ−Δｔ）での人の移動速度及び方向を速度ｖ（ｔ−Δｔ）とする。過去時刻（ｔ−Δｔ）での人の加速度及び方向を加速度ａ（ｔ−Δｔ）とする。過去時刻（ｔ−Δｔ）で推定した人が将来存在する位置を予測位置ｑ（ｔ−Δｔ）とする。予測位置の算出方法については後述する。

位置速度決定部１０１は現在時刻ｔで取得した画像から検出した人のリストＬ（ｔ）、および過去時刻（ｔ−Δｔ）で取得した画像から検出した人のリストＬ（ｔ−Δｔ）を作成する。図８は現在の画像から検出した人のリストＬ（ｔ）である。図１０において４１０はリストＬ（ｔ）である。リストＬ（ｔ）は、人のＩＤ４１１、人の位置４１２、速度４１３、加速度４１４、予測位置４１５、および過去のリストＬ（ｔ−Δｔ）での人のＩＤ４１６を含む。

人のＩＤ４１１は現在の画像に存在する人を識別する情報である。位置速度決定部１０１は例えば現在の画像から人を検出した順に人のＩＤ４１１を付与する。人の現在位置４１２は人のＩＤ４１１の人が存在する位置を投影領域９９０上の座標で示した情報である。位置速度決定部１０１は例えば人のＩＤ４１１毎に現在の画像内の人の位置の座標を取得する。速度４１３はＩＤ４１１に対応する人の速度を示す情報である。速度４１３は速度の大きさと移動方向とを含む例えばベクトルのような情報である。位置速度決定部１０１は過去の人の位置と現在の人の位置の差異によって、人のＩＤ４１１毎に現在の画像内の人の速度情報を推定する。加速度４１４はＩＤ４１１に対応する人の加速度を示す情報である。加速度４１４は加速度の大きさと方向とを含む例えばベクトルのような情報である。位置速度決定部１０１は過去の人の速度と現在の人の速度の差異によって、人のＩＤ４１１毎に現在の画像内の人の加速度情報を推定する。予測位置４１５はＩＤ４１１の人の将来の画像内の位置を投影領域９９０上の座標で示す情報である。位置速度決定部１０１は人のＩＤ４１１毎に将来の位置を推定する。なお、本実施例ではΔｔ秒後の位置を予測する。ＩＤ４１６は、ＩＤ４１１の人に対応する過去のリストＬ（ｔ−Δｔ）での人のＩＤである。よって、過去のリストＬ（ｔ−Δｔ）での人のＩＤ４１６の人と現在の人のＩＤ４１１の人とは同一人物である。位置速度決定部１０１は、現在の人のＩＤ４１１の位置に近い、過去の画像から推定した人の将来位置を現在の人のＩＤ４１１に対応する過去の人のＩＤ４０１として対応付ける。位置速度決定部１０１は、現在のリストＬ（ｔ）を位置速度情報テーブル２０１に格納する。

図９は過去の画像から検出した人のリストＬ（ｔ−Δｔ）である。例えば、撮影モジュール２０が最新の画像を取得する際、位置速度決定部１０１は、直前まで現在の画像として処理していた画像を過去の画像として扱う。過去に画像を取得した時刻は、現在からΔｔだけ前の時間であるとする。その際、位置速度決定部１０１は、直前まで現在の画像であった画像に対する現在のリストＬ（ｔ）を過去のリストＬ（ｔ−Δｔ）として扱う。４００は過去の画像から検出した人のリストＬ（ｔ−Δｔ）である。

リストＬ（ｔ−Δｔ）は、人の過去ＩＤ４０１、人の過去位置４０２、人の過去速度４０３、過去の加速度４０４、人の予測位置４０５、および更なる過去のリストＬ（ｔ−２Δｔ）での人のＩＤ４０６を含む。過去ＩＤ４０１は過去の画像に存在する人を識別する情報である。位置速度決定部１０１は例えば過去の画像から人を検出した順に人のＩＤ４０１を付与する。過去位置４０２は過去ＩＤ４０１の人が存在する過去の画像内の位置を投影領域９９０上の座標で示す情報である。位置速度決定部１０１は人のＩＤ４０１毎に過去の画像内の人の位置の座標を取得する。過去速度４０３は過去ＩＤ４０１の人の速度を示す情報である。速度４０３は速度の大きさと移動方向とを含む例えばベクトルのような情報である。位置速度決定部１０１は人のＩＤ４０１毎に速度を取得する。過去の加速度４０４はＩＤ４０１に対応する人の加速度を示す情報である。加速度４０４は加速度の大きさと方向とを含む例えばベクトルのような情報である。位置速度決定部１０１は過去の人の速度と更なる過去の人の速度の差異によって、人のＩＤ４０１毎に現在の画像内の人の加速度情報を推定する。予測位置４０５は過去ＩＤ４０１の人の将来の画像内の位置の座標を投影領域９９０上の示す情報である。位置速度決定部１０１は人のＩＤ４０１毎に将来の位置を推定する。なお、本実施例のリストＬ（ｔ−Δｔ）に対する将来はリストＬ（ｔ）である。よって、予測位置４０５が予測する位置は、リストＬ（ｔ）の現在位置４１２に対応する。ＩＤ４０６は、過去のリストＬ（ｔ−Δｔ）の人に対応する更なる過去のリストＬ（ｔ−２Δｔ）での人のＩＤである。過去のリストＬ（ｔ−Δｔ）の人のＩＤ４０１の人とＩＤ４０６の人とは同一人物である。位置速度決定部１０１は、位置速度情報テーブル２０１に格納してあった現在のリストＬ（ｔ）を過去のリストＬ（ｔ−Δｔ）として読み出す。

次に、位置速度決定部１０１は撮像時刻の異なる画像間での人の関連付けを行う。撮影モジュール２０が動画像を撮像する場合、位置速度決定部１０１は動画のフレーム間で人を関連付ける。位置速度決定部１０１は過去に取得した差分画像と現在取得した差分画像とを比較することで人の移動速度、加速度、移動方向を算出する。

位置速度決定部１０１は過去の差分画像と現在の差分画像とを比較することにより、人の移動速度および加速度を算出する。なお、位置速度決定部１０１は、例えば３つ以上の撮像時間の異なる複数の画像を比較することも可能である。

図８の現在のリストＬ（ｔ）は、位置速度決定部１０１による関連付け処理により、図１０のようになる。図１０では、現在ＩＤ４１１と同人物と推定される過去のリストＬ（ｔ−Δｔ）の過去ＩＤ４０１が過去ＩＤ４１６に格納されることで、過去のリストのＩＤ４０１と現在のＩＤ４１１とが対応付けられる
図１１はＩＤの関連付け処理のメインフローチャートである。以降、現在の時刻「ｔ」に対する過去の時刻「ｔ−Δｔ」を「１フレーム前の時刻」とし、過去に撮影モジュール２０が取得した画像を「１フレーム前の画像」とする。

位置速度決定部１０１は、現在時刻ｔで検出された人のリストＬ（ｔ）と１フレーム前の時刻（ｔ−Δｔ）で検出された人のリストＬ（ｔ−Δｔ）を作成する（Ｓ２１）。位置速度決定部１０１は、リストＬ（ｔ）の位置４１２とリストＬ（ｔ−Δｔ）の予測位置４０５を利用して、リストＬ（ｔ）のＩＤ４１１とリストＬ（ｔ−Δｔ）のＩＤ４０１を関連付ける（Ｓ２２）。また、位置速度決定部１０１は、リストＬ（ｔ）の位置４１２とリストＬ（ｔ−Δｔ）の位置４０２と過去の時刻での速度４０３によって、リストＬ（ｔ）のＩＤ４１１とリストＬ（ｔ−Δｔ）のＩＤ４０１を関連付ける（Ｓ２３）。また、位置速度決定部１０１は、投影領域９９０外への最短距離に基づき、新たに検出した人か否かを判別する（Ｓ２４）。また、リストＬ（ｔ）およびリストＬ（ｔ−Δｔ）に残った人同士の位置４１２および位置４０２から求まる距離で、最短の人同士を関連付ける（Ｓ２５）。以上の処理によって、現在の画像に存在する人と過去の画像に存在した人の対応付けを行う。

次に、Ｓ２２、Ｓ２３、Ｓ２４およびＳ２５の各対応付けの処理の詳細を説明する。ステップ（Ｓ２２）において、位置速度決定部１０１はＳ２１の予測位置ｑ（ｔ−Δｔ）を利用して関連付ける。図１２は、Ｓ２２の予測位置ｑ（ｔ−Δｔ）を利用した関連付けの処理のフローチャートである。まず、位置速度決定部１０１はリストＬ（ｔ）をリストＬ１（ｔ）に、リストＬ（ｔ−Δｔ）をリストＬ１（ｔ−Δｔ）にコピーする。

位置速度決定部１０１はリストＬ１（ｔ）から一人を選択する（Ｓ３１）。以降、本フローチャートにおいてＳ３１で選択された一人の人を「人Ｘ」とする。位置速度決定部１０１はリストＬ１（ｔ）の人Ｘの現在位置ｐ（ｔ）とリストＬ１（ｔ−Δｔ）の予測位置ｑ（ｔ−Δｔ）との距離があらかじめ定めた閾値ε１以下である人をリストＬ１（ｔ−Δｔ）から検索する（Ｓ３２）。なお、予測位置ｑ（ｔ−Δｔ）が定義されていないデータについて、位置速度決定部１０１はＳ３２の検索処理の対象外とする。

位置速度決定部１０１は閾値ε１以下の距離である人を検索した結果が０人である否かを判別する（Ｓ３３）。検索結果が０人である場合（Ｓ３３：Ｙｅｓ）、位置速度決定部１０１は人ＸをリストＬ２（ｔ）に追加登録する（Ｓ３４）。リストＬ２（ｔ）は、Ｓ２２の処理で対象者を検出できない現在のリストＬ１（ｔ）の中の人を格納したリストである。位置速度決定部１０１は人ＸをリストＬ２（ｔ）に追加登録した後、Ｓ３９以降の処理を実行する。

位置速度決定部１０１は検索結果が一人以上である場合（Ｓ３３：Ｎｏ）、検索された閾値ε１以下の距離である人は一人か否かを判別する（Ｓ３５）。以降、本フローチャートにおいてＳ３５で選択された閾値ε１以下の距離である人を「人Ｙ」とする。
検索結果が一人である場合（Ｓ３５：Ｙｅｓ）、位置速度決定部１０１は人Ｘと人Ｙとを関連付ける（Ｓ３６）。検索結果が一人より多い場合（Ｓ３５：Ｎｏ）、検索結果の中で、最も距離が近い人Ｙを人Ｘと関連付ける（Ｓ３７）。なお、最も距離が近い人Ｙが複数の場合、位置速度決定部１０１は位置ｐ（ｔ）と直線「ｑ（ｔ−Δｔ）＋ｈｖ（ｔ−Δｔ）」との距離が最小になる人Ｙを人Ｘと関連付ける。ｈは所定の定数である。

位置速度決定部１０１はＳ３６あるいはＳ３７で関連付けた人ＹをリストＬ１（ｔ−Δｔ）から削除する（Ｓ３８）。位置速度決定部１０１はＳ３６あるいはＳ３７で関連付けた人ＹをリストＬ（ｔ）に登録する。位置速度決定部１０１はＳ３１で選択した人ＸをリストＬ１（ｔ）から削除する（Ｓ３９）。位置速度決定部１０１はリストＬ１（ｔ）のデータが全て削除されたか否かを判別する（Ｓ４０）。リストＬ１（ｔ）のデータが空である場合（Ｓ４０：Ｙｅｓ）、位置速度決定部１０１は処理後のリストＬ１（ｔ−Δｔ）をリストＬ２（ｔ−Δｔ）にコピーする（Ｓ４１）。一方、リストＬ１（ｔ）のデータが空でない場合（Ｓ４０：Ｎｏ）、位置速度決定部１０１はＳ３１からの処理に戻る。

次に、位置速度決定部１０１はステップ（Ｓ２３）を実行する。ステップ（Ｓ２３）において、位置速度決定部１０１は過去の時刻（ｔ−Δｔ）での位置ｐ（ｔ−Δｔ）を利用して現在の人Ｘと過去の人Ｙとを関連付ける。図１３は、Ｓ２３の位置ｐ（ｔ−Δｔ）を利用した関連付けの処理のフローチャートである。位置速度決定部１０１はリストＬ２（ｔ）から一人の人を選択する（Ｓ５１）。以降、本フローチャートにおいてＳ５１で選択された一人の人を「人Ｘ」とする。

位置速度決定部１０１はリストＬ２（ｔ）の人Ｘの現在位置ｐ（ｔ）とリストＬ２（ｔ−Δｔ）の位置ｐ（ｔ−Δｔ）との距離があらかじめ定めた閾値ε２以下である人をリストＬ２（ｔ−Δｔ）から検索する（Ｓ５２）。

位置速度決定部１０１は閾値ε２以下の距離である人が０人検索されたか否かを判別する（Ｓ５３）。位置速度決定部１０１は検索結果が０人である場合（Ｓ５３：Ｙｅｓ）は、人ＸをリストＬ３（ｔ）に追加登録する（Ｓ５４）。リストＬ３（ｔ）は、Ｓ２３の処理で対象者を検出できない現在のリストＬ２（ｔ）の中の人を格納したリストである。位置速度決定部１０１は人ＸをリストＬ３（ｔ）に追加登録した後、Ｓ５９以降の処理を実行する。

位置速度決定部１０１は検索結果が０人ではない場合（Ｓ５３：Ｎｏ）、検索された閾値ε２以下の距離である人は一人か否かを判別する（Ｓ５５）。以降、本フローチャートにおいてＳ５５で選択された閾値ε２以下の距離である人を「人Ｙ」とする。検索結果が一人である場合（Ｓ５５：Ｙｅｓ）、位置速度決定部１０１はＳ５２で検索された人Ｙを人Ｘに関連付ける（Ｓ５６）。検索結果が一人よりも多い場合（Ｓ５５：Ｎｏ）、位置速度決定部１０１はＳ５２で取得した検索結果の中で、最も距離が近い人Ｙを人Ｘに関連付ける（Ｓ５７）。なお、最も距離が近い人Ｙが複数の場合、位置速度決定部１０１は位置ｐ（ｔ）と直線「ｑ（ｔ−Δｔ）＋ｈｖ（ｔ−Δｔ）」との距離が最小になる人Ｙを人Ｘと関連付ける。ｈは所定の定数である。位置速度決定部１０１はＳ５６あるいはＳ５７で関連付けた人ＹをリストＬ２（ｔ−Δｔ）から削除する（Ｓ５８）。位置速度決定部１０１はＳ５６あるいはＳ５７で関連付けた人ＹをリストＬ（ｔ）に登録する。位置速度決定部１０１はＳ５１で選択した人ＸをリストＬ２（ｔ）から削除する（Ｓ５９）。

位置速度決定部１０１はリストＬ２（ｔ）のデータが全て削除されたか否かを判別する（Ｓ６０）。リストＬ２（ｔ）のデータが空である場合（Ｓ６０：Ｙｅｓ）、位置速度決定部１０１は処理後のリストＬ２（ｔ−Δｔ）をリストＬ３（ｔ−Δｔ）にコピーする（Ｓ６１）。一方、リストＬ２（ｔ）のデータが空でない場合（Ｓ６０：Ｎｏ）、位置速度決定部１０１はＳ５１からの処理に戻る。

次に、位置速度決定部１０１はステップ（Ｓ２４）を実行する。ステップ（Ｓ２４）において、位置速度決定部１０１は投影領域９９０外への最短距離に基づき、新たに検出した人か否かを判別する。図１４は、新たに検出した人か否かを判別する処理のフローチャートである。

位置速度決定部１０１は、ステップ（Ｓ２３）で生成したリストＬ３（ｔ）から一人を選択する（Ｓ７１）。以降、本フローチャートにおいてＳ７１で選択された一人の人を「人Ｘ」とする。

位置速度決定部１０１は、人Ｘの位置ｐ（ｔ）から投影領域９９０外までの最短距離を算出する（Ｓ７２）。位置速度決定部１０１は、Ｓ７２で算出した距離が予め定めた閾値ε３より大きいか否かを判別する（Ｓ７３）。距離が閾値ε３より大きい場合（Ｓ７３：Ｙｅｓ）、位置速度決定部１０１は人ＸをリストＬ４（ｔ）に登録する（Ｓ７４）。リストＬ４（ｔ）は、Ｓ２４の処理で対象者を検出できない現在のリストＬ３（ｔ）の中の人を格納したリストである。一方、距離が閾値ε３以下の場合（Ｓ７３：Ｎｏ）、位置速度決定部１０１は人Ｘを新たに検出された人であるとみなす（Ｓ７５）。位置速度決定部１０１は人ＸをリストＬ３（ｔ）から削除する（Ｓ７６）。

位置速度決定部１０１はリストＬ３（ｔ）のデータが全て削除されたか否かを判別する（Ｓ７７）。リストＬ３（ｔ）のデータが空でない場合（Ｓ７７：Ｎｏ）、位置速度決定部１０１はＳ７１からの処理に戻る。リストＬ３（ｔ）のデータが空である場合（Ｓ７７：Ｙｅｓ）、Ｓ２５以降の処理を実行する。

次に、位置速度決定部１０１はステップ（Ｓ２５）を実行する。ステップ（Ｓ２５）では、位置速度決定部１０１はリストＬ４（ｔ）およびリストＬ３（ｔ−Δｔ）に残った人同士の距離で、最短の人同士を関連付ける（Ｓ２５）。図１５は、残りの人を関連付ける処理のフローチャートである。

位置速度決定部１０１はリストＬ４（ｔ）に含まれる人とリストＬ３（ｔ−Δｔ）に含まれる人の各組合せから、それぞれの距離を算出する（Ｓ８１）。位置速度決定部１０１はリストＬ４（ｔ）に含まれる人とリストＬ３（ｔ−Δｔ）に含まれる人間の距離が最短となる組合せを特定して関連付ける（Ｓ８２）。以降、特定したリストＬ４（ｔ）に含まれる人を人Ｘとし、リストＬ３（ｔ−Δｔ）に含まれる人を人Ｙとする。位置速度決定部１０１はＳ８２で関連付けた人ＹをリストＬ（ｔ）に登録する。位置速度決定部１０１は人ＹをリストＬ３（ｔ−Δｔ）から削除する（Ｓ８３）。位置速度決定部１０１は人ＸをリストＬ４（ｔ）から削除する（Ｓ８４）。

位置速度決定部１０１はリストＬ３（ｔ−Δｔ）にデータが存在するか否かを判定する（Ｓ８５）。位置速度決定部１０１はリストＬ３（ｔ−Δｔ）にデータが存在しない場合（Ｓ８５：Ｎｏ）、リストＬ４（ｔ）に残る人を新たに撮像領域内に入ってきた人であるとする（Ｓ８６）。その後、処理を終了する。

一方、位置速度決定部１０１はリストＬ３（ｔ−Δｔ）にデータが存在する場合（Ｓ８５：Ｙｅｓ）、リストＬ４（ｔ）にデータが存在するか否かを判定する（Ｓ８７）。リストＬ４（ｔ）にデータが存在する場合（Ｓ８７：Ｙｅｓ）、位置速度決定部１０１はＳ８２の処理に戻る。一方、リストＬ４（ｔ）にデータが存在しない場合（Ｓ８７：Ｎｏ）、位置速度決定部１０１は処理を終了する。

以上の処理によって、過去の画像から得られた人と現在の画像の人とを関連づける。位置速度決定部１０１は、関連づけた過去の画像から得られた人と現在の画像の人とから各人に対して速度、加速度を算出する。具体的には、位置速度決定部１０１は関連付けられた人の位置ｐ（ｔ）と過去のｐ（ｔ−Δｔ）の差と画像取得の時間間隔Δｔとから現在速度ｖ（ｔ）を算出する。また、位置速度決定部１０１は関連付けられた人の速度ｖ（ｔ）とｖ（ｔ−Δｔ）の差と画像取得の時間間隔Δｔとから加速度ａ（ｔ）を算出する。なお、位置速度決定部１０１は数フレーム前の差分画像を利用して加速度ａ（ｔ）を算出することも可能である。位置速度決定部１０１は算出した速度、加速度をリストＬ（ｔ）に格納する。

［情報提示領域の位置の決定処理］
次に、情報提示領域９９２の位置の決定処理について説明する。本実施例の投影位置算出部１０２は、人の現在の位置、方向、速さに応じて情報提示画像９８２の表示位置を決定する。以下、投影位置算出部１０２が実行する一人についての情報提示領域９９２の位置を決定する処理を説明する。投影位置算出部１０２は、投影領域９９０に複数の人が存在する場合、人毎に情報提示領域９９２を決定する処理を行うことで、複数の人についての情報提示領域９９２を決定することができる。

投影位置算出部１０２は現在時刻ｔの人の位置ｐ（ｔ）、速度ｖ（ｔ）、および加速度ａ（ｔ）から将来（Δｔ秒後）の人の予測位置ｑ（ｔ）を決定する。Δｔ秒後までの人の速度が加速度ａ（ｔ）で線形変化する場合、Δｔ秒後の人の予測速度ｕ（ｔ）は次式（数１）で表される。

このとき、投影位置算出部１０２は予測位置ｑ（ｔ）を次式（数２）で求める。

投影位置算出部１０２は、予測位置ｑ（ｔ）が投影領域９９０の外にある場合、画像を投影しない。投影位置算出部１０２は、予測位置ｑ（ｔ）が投影領域９９０の内にある場合、図１６のフローチャートに従い、情報提示領域９９２の位置を決定する。投影位置算出部１０２は、人の速度をリストＬ（ｔ）から読み出す（Ｓ９１）。投影位置算出部１０２は、人が走っているか、歩いているか、静止しているかの状態を判別する。具体的には、投影位置算出部１０２は、速度ｖ（ｔ）のノルムとあらかじめ決めた閾値ε３、ε４（ただしε３＜ε４）とを比較する（Ｓ９２およびＳ９５）。投影位置算出部１０２は、速度ｖ（ｔ）のノルムがε３以下である場合（Ｓ９５：Ｙｅｓ）に静止状態と判別し、速度ｖ（ｔ）のノルムがε４以上である場合（Ｓ９２：Ｙｅｓ）に走行状態と判別し、速度ｖ（ｔ）のノルムがε３よりも大きくかつε４未満である場合（Ｓ９５：Ｎｏ）に歩行状態と判別する。投影位置算出部１０２は、現在時刻ｔの人の予測速度ｖ（ｔ）、予測位置ｑ（ｔ）から次式（数３）によって、歩行状態の情報提示領域９９２の位置ｒ（ｔ）を決定する（Ｓ９６）。

数３のスカラ関数λ（ｕ）は予測位置からどれだけ離れた場所に画像を投影するかを決定する関数である。スカラ関数λ（ｕ）は、速度ｕに応じて決まり、例えば次式（数４）を用いる。これにより投影システム１は人の移動速度が小さい場合でもある程度離れた距離に、大きい場合でも離れすぎない距離に画像を投影できる。

投影位置算出部１０２はＳ９６あるいはＳ９７で情報提示領域９９２の位置ｒ（ｔ）を決定した後、情報提示領域９９２が投影領域９９０内に収まるか否かを判定する（Ｓ９８）。投影位置算出部１０２は画像投影位置ｒ（ｔ）が投影領域９９０内にあるか否かを、情報提示領域９９２の重心の座標位置から投影領域９９０外への最短距離が指定された最小の情報提示画像の対角線長より大きいか否かによって判断する。投影位置算出部１０２は情報提示領域９９２が投影領域９９０外にある場合（Ｓ９８：Ｎｏ）、投影する情報提示画像９８０全体が投影領域内に入るようにスカラ関数λを小さくする（Ｓ１０１）。投影位置算出部１０２はＳ１０１で距離を調整した後の情報提示領域９９２が投影領域９９０内にあるか否かを判定する（Ｓ９９）。投影位置算出部１０２はＳ１０１で距離を調整した後の情報提示領域９９２が投影領域９９０外にある場合（Ｓ９９：Ｎｏ）、情報提示画像９８２を提示しないものと判定する（Ｓ９４）。投影位置算出部１０２は、例えば修正されたスカラ関数λがＣ１より小さくなる場合に情報提示画像９８２を提示しないものと判定する。

一方、投影位置算出部１０２は情報提示領域９９２が投影領域９９０内にある場合（Ｓ９８：ＹｅｓあるいはＳ９９：Ｙｅｓ）、情報提示領域９９２を決定する（Ｓ１００）。人が走行状態である場合（Ｓ９２：Ｙｅｓ）、投影位置算出部１０２は情報提示領域９９２の位置ｒ（ｔ）を次の方法で決定する。

投影位置算出部１０２はΔｔ時間前の人の状態を過去のリストから読出す（Ｓ１０２）。投影位置算出部１０２は過去のリストの人が走行状態か否かを判別する（Ｓ９３）。投影位置算出部１０２は、速度ｖ（ｔ）のノルムがε４以上か否かによって走行状態か否かを判別する。投影位置算出部１０２は過去のリストの人が走行状態ではない場合（Ｓ９３：Ｎｏ）は、Ｓ９６以降の歩行状態のときと同じ方法で決定する。一方、過去のリストの人が歩行状態である場合（Ｓ９３：Ｙｅｓ）、投影位置算出部１０２は情報提示画像を提示しないと決定する（Ｓ９４）。

人が静止状態である場合（Ｓ９５：Ｙｅｓ）、投影位置算出部１０２は情報提示領域９９２の位置ｒ（ｔ）を次の方法で決定する。投影位置算出部１０２は人の状態を過去のリストから読出す（Ｓ１０３）。投影位置算出部１０２は人の過去のリストの速度情報から歩行状態時の方向を検出して、検出した方向を情報提示領域９９２に決定する（Ｓ９７）。

なお、人毎の好みに応じた表示を行うことも可能である。例えば、それぞれの人は自分の好みの情報をデータベースなどに登録する。それぞれの人は予め人を識別可能な情報を格納した無線タグを有しており、投影領域内の人を位置ごとに特定できるようなセンサを設ける。画像生成部１０３はセンサで検出した位置に対応する人を特定する。こうすることにより人毎が有する識別情報を加味した表示をすることが可能になる。

［投影画像の提示処理］
次に、画像生成部１０３が投影領域９９０内に情報提示領域９９２を配置する処理について説明する。図１７および図１８は、人と情報提示領域９９２の位置の関係を説明する図である。図１７は人９９３の位置と情報提示領域９９２の位置関係を示す図である。９８０は投影領域である。図１７の９９３は人の現在位置である。図１７の９９４は情報提示領域９９２の中心位置（重心）である。図１８は投影画像９８０と人に提示する情報提示画像９８２の関係を示す図である。本実施例の背景領域９８１は黒地である。

図１９は情報提示画像９８２の幾何変換を説明する図である。９９５は情報提示画像９８２のＹ軸方向の中心線である。９９６は情報提示画像９８２のＸ軸方向の中心線である。９９７は情報提示画像９８２の重心位置である。９９８は人９９３の移動する速度の大きさのベクトルである。本実施例の画像生成部１０３は、図１８のように背景画像９８１にそれぞれの人向けの情報提示画像９８２を配置・合成した１つの投影画像９８０を生成する。このとき画像生成部１０３はそれぞれの人向けの情報提示領域９９２をそれぞれの人にとって適切な位置に配置する。

ここで、情報提示画像９８２の決定処理について説明する。画像生成部１０３は、投影領域９９０内にいる人９９３向けの提示情報を映像テーブル２０３から選択し取得する。画像生成部１０３は、再生情報テーブル２０２に保持された再生位置の情報に基づき、適切な提示情報の中の画像を選択する。ここでの適切な提示情報の中の画像とは、例えば、提示情報が複数の画像の組合せの場合や動画像である場合に、ある一連の動画像の適切なフレームに対応する画像を示す。画像生成部１０３は、例えば動画像の終わりまで再生し終わったときは、人３３１が動きを止めていれば、直前まで提示していた映像と類似し、再生時間の長いものを選択する。また、人３３１が映像の提示後に速度を上げている場合は、提示をやめるなどの処理をすることも可能である。また、動画像の再生が終了した場合に他の動画像を再生することや、同じ動画像を最初から再度表示することも可能である。

次に画像生成部１０３による投影画像９８０を生成する処理を説明する。まず、投影領域９９０内にいる人が一人だけである場合を説明する。

画像生成部１０３は情報提示画像９８２に対して例えば下記の３つの条件を満たすように回転、平行移動、拡大・縮小などの幾何変換（アフィン変換）を施す。第一の条件は、投影する情報提示画像９８２のＹ軸方向の中心線９９５の方向と人９９３の速度ベクトルの方向９９８が平行であることである。第二の条件は、情報提示領域９９２の重心９９４と情報提示画像９８２の重心９９７が一致することである。第三の条件は、情報提示領域９９２のサイズが指定したサイズの条件を満たすことである。

画像生成部１０３は投影画像９８０全体に投影される背景画像９８１に、幾何変換を施した情報提示画像９８２を配置する。以上により画像生成部１０３は、背景画像９８１の適切な位置に情報提示画像９８２を配置した投影画像９８０を生成する。

ここで、幾何変換による画像の生成および配置について、更に説明する。図２０は画像生成処理のフローチャートである。図２１乃至２５は状態毎の画像を説明する図である。図２１乃至２５の４３０は投影画像である。４３１は背景画像である。４３２は人に表示すべき情報提示画像である。４３３は背景画像４３１の座標系である。４３４は情報提示画像４３２の重心位置である。４３５は人の速度ベクトルの方向である。４３６は方向４３５に沿うように回転させた情報提示画像４３２である。４３７は回転済みの情報提示画像４３６の重心位置である。４３８は情報提示画像４３６を平行移動させた情報提示画像である。４３９は情報提示画像４３８を縮小した情報提示領域である。

画像生成部１０３は、図２１のように、情報提示画像４３２と背景画像４３１の座標系４３３を揃える（Ｓ１１１）。

画像生成部１０３は、図２２のように、情報提示画像４３２のＹ軸方向の中心線と人の速度ｖ（ｔ）が平行になるように情報提示画像４３２を回転させた情報提示画像４３６を作成する（Ｓ１１２）。なお、回転処理は、情報提示画像４３２の重心を中心として回転することも可能である。

画像生成部１０３は、図２３のように、Ｓ１１２で回転させた情報提示画像４３６の重心４３７の座標値を重心位置４３４の座標値に一致するように平行移動させる（Ｓ１１３）。

画像生成部１０３は、図２４のように、投影された際に指定サイズとなるように情報提示画像４３８の重心を中心に拡大あるいは縮小する（Ｓ１１４）。拡大の例としては移動速度が大きい人向けには拡大した情報提示画像を提示することがある。縮小の例としては、投影画像４３０の外にはみ出る場合や、他人向けの情報提示画像あるいは、他人の存在領域に重なる場合に縮小した画像を提示することがある。

画像生成部１０３は、指定サイズが指定した許容される最小提示サイズより大きいかを判定する（Ｓ１１５）。なお、指定した許容される最小提示サイズは、人の移動速度に応じて変更することも可能である。例えば、移動速度が遅い人の場合、情報提示画像が小さくても情報提示画像内に提示された情報を閲覧することが可能であると考えられるためである。画像生成部１０３は、指定サイズが指定した許容される最小提示サイズより大きい場合（Ｓ１１５：Ｙｅｓ）、情報提示画像４３８が投影画像４３０内に収まっているか判定する（Ｓ１１６）。

情報提示画像４３８が投影画像４３０内に収まっていない場合（Ｓ１１６：Ｎｏ）、画像生成部１０３は、情報提示画像４３８が投影画像４３０内に収まるように指定サイズを変更する（Ｓ１１７）。画像生成部１０３はＳ１１４の処理を再度実行する。

情報提示画像４３８が投影画像４３０内に収まっている場合（Ｓ１１６：Ｙｅｓ）、画像生成部１０３は情報提示画像４３８が他人向けの情報提示画像と干渉するか否かを判定する（Ｓ１１８）。なお、本実施例では、画像生成部１０３は、指定サイズが指定した許容される最小提示サイズ以下の大きさである場合（Ｓ１１５：Ｎｏ）、Ｓ１１８の処理を実行する。しかしながら、画像生成部１０３は、投影画像４３０から情報提示画像４３８の一部がはみ出す場合は表示しないように判定することや、投影画像４３０に収まるように平行および回転移動させることも可能である。

情報提示画像４３８が他人向けの情報提示画像と干渉しない場合（Ｓ１１８：Ｎｏ）、画像生成部１０３は投影画像４３０内の他の人が存在する領域と情報提示画像４３８が干渉するかを判定する（Ｓ１１９）。

投影画像４３０内の他の人が存在する領域と情報提示画像４３８が干渉する場合（Ｓ１１９：Ｙｅｓ）および情報提示画像４３８が他人向けの情報提示画像と干渉する場合（Ｓ１１８：Ｙｅｓ）、画像生成部１０３は、情報提示画像の位置を決定するスカラ関数を変更して、他人向けの情報提示画像あるいは他人の存在する領域に対する現在の処理の対象の情報提示画像の干渉を回避できるかを調べる（Ｓ１２０）。スカラ関数の例えば、人と情報提示画像間の距離を長くあるいは短く変更する、情報提示画像の表示範囲を拡大あるいは縮小する、情報提示画像の重心位置の座標を平行移動させる等の処理である。

画像生成部１０３は、Ｓ１２０においてスカラ関数の変更によって干渉を回避できる場合（Ｓ１２１：Ｙｅｓ）、情報提示画像の重心位置を変更する（Ｓ１２２）。その後Ｓ１１３以降の処理を再度実行する。

Ｓ１２０で回避できないと判定した場合（Ｓ１２１：ＮＯ）あるいは情報提示画像が他人と干渉していない場合（Ｓ１１９：Ｎｏ）、画像生成部１０３は変換後の情報提示画像を配置する（Ｓ１２３）。例えば、画像生成部１０３は変換後の情報提示画像と背景画像とを合成して投影画像を生成する。画像生成部１０３は例えばメモリ２００の投影画像を格納する領域を参照する。そして画像生成部１０３は、上記のステップで特定した座標情報に対応するように、情報提示画像を、投影画像を格納する領域に書き込む。

本実施例では、Ｓ１２０で干渉の回避ができない場合でも表示する構成とした。この構成は、情報提示画像同士は干渉するが、人への提示をやめるよりは干渉させた方が、将来に干渉を回避できるようになったときに処理が容易になるためである。図２５は情報提示画像４３９と背景画像４３１とが合成された投影画像である。

ここで、投影システム１が人に提示する情報の画像の例を示す。図２６、図２７、図２８、および図２９は情報画像の例である。情報画像は図２６のように図（絵）のみでも良いし、図２７のように文字のみでも良いし、図２８のようにそれらを組み合わせたものでもよい。また、図２９のように情報提示領域内の背景を投影領域に設定した背景色と同じ色とすることで、任意の形状の画像として提示することも可能である。本実施例では、背景は黒色であるため、情報提示領域の背景を黒色にすることで任意形状の情報提示領域とすることができる。また、情報提示領域の一部が背景となる場合、その一部の領域について他の情報提示領域との干渉が許容される。よって、他人向けの情報提示領域との干渉の判定時に判断の基準として使用することも可能である。

次に投影領域３３０に複数の人がいる場合を説明する。図３０は複数の人が投影領域３３０内に存在する場合の投影画像９８０である。複数の人が投影領域３３０内に存在する場合、画像生成部１０３は投影画像９８０の背景画像９８１に複数の情報提示画像９８２を合成する。

画像生成部１０３は、投影領域３３０に複数の人がいる場合、上記で説明した一人向けの処理をそれぞれの人毎に行う。画像生成部１０３は、最終的に１つの投影用の画像３４０を生成する。画像生成部１０３は、投影する際にあらかじめ指定したサイズとなるように、それぞれの人に提示される画像３４２のサイズを決定する。画像生成部１０３は、投影領域３３０内に多くの人がいて画像が重なる場合、サイズを変更することも可能である。

また、プロジェクタなどの画像投影装置が複数ある場合には、それぞれの画像投影装置が投影する領域ごとに、生成した画像からそれぞれの画像投影装置向けの画像を生成する。例えば画像投影装置が４つある場合について説明する。複数の投影モジュール１０が図３０のような投影画像９８０を投影する場合を説明する。このとき、画像投影装置選択部１０４は図３１のように図３０の投影画像９８０を複数の領域に分割する。

図３１は複数の投影モジュール１０が表示する場合を説明する図である。９７１乃至９７４は投影モジュール１０（１）乃至（４）が投影する領域である。本実施例では各投影モジュール１０（１）乃至（４）間で投影が重なる領域を持たせる。投影が重なる領域は各投影モジュール１０（１）乃至（４）の投影する領域の端近傍としている。投影する領域の端近傍に投影が重なる領域９７５、９７６、９７７、９７８を設けることで、投影画像が人の影によって見えなくなることを防止する効果がある。

次に画像投影装置選択部１０４は、分割した投影画像９８０の一部を対応する投影モジュール１０に送って投影画像９８０を床に投影する。図３２は複数の投影モジュール１０の内の一つに対して出力する画像の例である。９７１は複数の投影モジュール１０の内の一つ（ここでは投影モジュール１０（１））に投影させる画像である。

図３３は情報処理モジュール３０のハードウェア構成図である。情報処理モジュール３０は、例えば、コンピュータシステムであり、ＣＰＵ等のプロセッサ１００、データおよびプログラムを一時的に格納するメモリ２００、データおよびプログラムを格納するストレージモジュール２１０、プロセッサ１００からの指示により画像を表示するディスプレイ９０２、コンピュータシステムに種々の情報を入力するためのキーボード９０３、ディスプレイ９０２の表示画面上の任意の位置を指定するマウス９０４、外部のデータベース等にアクセスして他のコンピュータシステムに記憶されているプログラム等をダウンロードする通信装置９０５、および投影システム１の撮影モジュール２０や投影モジュール１０との間でデータの送受信が可能なインターフェース９０６を有する。通信装置９０５は、例えば、ネットワーク通信カード、モデムなどが考えられる。

プロセッサ１００は例えばストレージモジュール２１０からメモリ２００に読み出された画像投影プログラムを実行することにより、位置速度決定部１０１、投影位置算出部１０２、画像生成部１０３、画像投影装置選択部１０４として機能する。

ストレージモジュール２１０は位置速度情報テーブル２０１、再生情報テーブル２０２、映像テーブル２０３、画像投影プログラム等を記憶する。ストレージモジュールは例えば、ＣＤ、ＤＶＤ等の光ディスク装置、ハードディスクなどの磁気ディスク装置、あるいはフラッシュメモリなどの半導体メモリ装置を含む。ストレージモジュール２１０は読み取り可能な記憶媒体から画像投影プログラムを読み出す。読取り可能な記録媒体は、例えば、ＲＯＭやＲＡＭ等のコンピュータに内部実装される内部記憶装置、ＣＤ−ＲＯＭやフレキシブルディスク、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカード等の可搬型記憶媒体や、コンピュータプログラムを保持するデータベース、或いは、他のコンピュータ並びにそのデータベースや、更に回線上の伝送媒体をも含む。

メモリ２００は、位置速度情報テーブル２０１、再生情報テーブル２０２、映像テーブル２０３、画像投影プログラム、画像投影プログラム実行中の情報などをストレージモジュール２１０から読み出して一時的に記憶する。また、メモリ２００は画像メモリを含む。画像メモリは、投影モジュール１０に出力するための画像のデータを格納するメモリである。

以上の処理により、画像生成部１０３は、他人および他人向けの画像との干渉を避けた背景画像４３１上の位置に情報提示画像４３９を配置した投影用の画像を生成することができる。

１ 投影システム
１０ 投影モジュール
２０ 撮影モジュール
３０ 情報処理モジュール
１００ プロセッサ
１０１ 位置速度決定部
１０２ 投影位置算出部
１０３ 画像生成部
１０４ 画像投影装置選択部
２００ メモリ
２０１ 位置速度情報テーブル
２０２ 再生情報テーブル
２０３ 映像テーブル

Claims (8)

1. 情報画像を投影する投影システムであって、
   投影面に対して投影画像を投影する投影手段と、
   該投影面に対する人の位置、移動の速さおよび移動方向を検出する検出手段と、
   該検出手段で検出した該人の移動の速さに応じて配置すべき画像と人との距離を決定し、該検出手段で検出した該人の位置から該移動方向に該決定した距離を離した位置に画像を配置して該投影手段に投影させる制御手段と、
   を有することを特徴とする投影システム。
2. 該人と表示された情報画像間が所定の間隔となる位置に該情報画像が表示されるように該情報画像を所定の背景画像に合成することで画像を生成することを特徴とする請求項１に記載の投影システム。
3. 該検出手段は更に今回検出した該人の位置と過去に検出した該人の位置との差分から、該人の移動方向、移動の速さを決定することを特徴とする請求項１に記載の投影システム。
4. 該検出手段は更に該決定した該人の移動方向、移動の速さから将来の移動先の位置を推定することを特徴とする請求項２に記載の投影システム。
5. 該制御手段は更に該人の移動方向の先の位置を該情報画像を表示する位置として決定することを特徴とする請求項２に記載の投影システム。
6. 投影面は床であることを特徴とすることを特徴とする請求項１に記載の投影システム。
7. 情報画像を投影する投影システムの投影処理プログラムであって、
   該投影面に対する人の位置、移動の速さ、および移動方向を検出する検出手段、
   該検出手段で検出した該人の移動の速さに応じて配置すべき画像と人との距離を決定し、該検出手段で検出した該人の位置から該移動方向に該決定した距離に対応する位置に画像を配置して該投影手段に投影させる制御手段、
   として該投影システムを機能させることを特徴とする投影処理プログラム。
8. 情報画像を投影する投影システムの制御方法であって、
   該投影面に対する人の位置、移動の速さ、および移動方向を検出し、
   該検出手段で検出した該人の移動の速さに応じて配置すべき画像と人との距離を決定し、該検出手段で検出した該人の位置から該移動方向に該決定した距離に対応する位置に画像を配置して該投影手段に投影させることで該投影画像を投影する
   ことを特徴とする投影システムの制御方法。