JP2011248548A - コンテンツ決定プログラムおよびコンテンツ決定装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】コンテンツ決定装置は、時系列に撮影された複数の撮影画像から人物画像を検出し、人物画像についての人物の速度ベクトルを算出する算出手段、複数の人物の算出した速度ベクトルに応じて、複数の人物を一つのグループに関連付ける関連付手段、関連付けられたグループ内の複数の人物画像を画像処理して、グループの属性情報を取得する取得手段、属性情報と記憶部に記憶された投影画像を特定する画像情報との対応関係に基づき、属性情報に対応する投影画像を決定する決定手段を有する。
【選択図】図1
Description
図1は、本実施例のコンテンツ決定装置10の機能ブロック図である。
次に、コンテンツ決定装置10の全体の動作について説明する。図8は、コンテンツ決定装置10の全体の動作フローチャートである。
コンテンツ画像選択部15は、S04で算出した人物の移動速度およびS08で特定したグループの属性に応じて、提示するコンテンツ画像の再生時間の長さ、提示する画像サイズ、情報量を決定する(S10)。コンテンツ提示装置は、一つのコンテンツに対して、再生時間の長さ、提示する画像サイズ、情報量の異なる複数のコンテンツ画像を記憶可能である。同一のコンテンツに対して複数のコンテンツ画像を有する場合、コンテンツ提示装置は、最適なコンテンツ画像を選択する。コンテンツ画像の決定方法については後述する。
[移動速度の算出方法]
次に、図8のS02乃至S04の撮影部11が撮影した画像上の人物の検出処理、および検出した人物の位置、移動方向、移動速度の算出処理について説明する。人物の位置、移動速度の算出は、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などがある。本実施例では背景差分法を用いた実施の例を示す。
[グループの関連付け処理]
次に、S07のグループの関連付け処理について説明する。本実施例のグループは、なんらかの関係を有する複数の人物の集合体を示す。属性情報取得部14は差分画像から得られた各人物のグループを判別し、グループ情報を特定する。グループ情報は、グループに含まれる複数の人物の特定情報を含む。属性情報取得部14は、あらかじめ設定した各人物がグループか否かを判断する基準(ルール)を満たすか否かによって、複数の人物間の関係の有無を判別する。
次に、S08の属性情報99の取得処理について説明する。画像内に新たな人物を検出した場合、属性情報取得部14は属性情報99に新たに検出した人物のレコードを登録する。属性情報取得部14は、属性情報99にレコードを登録するため、新たに検出した人物に視聴者IDを付与する。属性情報取得部14は、視聴者IDが付与された人物の属性を取得し、属性情報99に登録する処理を実行する。なお、動作状態の変更があると、属性情報取得部14は属性情報99の一部の情報を更新する。
次に、人物がコンテンツ画像を注視しているかを判定する処理について説明する。コンテンツ提示装置は、注視情報を取得する。注視情報は、視聴者が画像を注視していたかどうかについての情報である。注視情報を取得する方法は、コンテンツ画像の投影位置の操作によって取得する方法や人物の視線を取得する方法、人物の顔の方向を検出する方法を用いて取得する方法がある。
図37は、視聴者の進行方向に対して左右方向に投影位置を変更した状態である。注視情報計測部12は、図36のコンテンツ画像の投影位置を図YY2の投影位置に変更する。図38は、図36から図37にコンテンツ画像の投影位置を変更後、一定時間Tより小さい適当な時間tが経過した時の状態である。なお、図38は、コンテンツ画像と視聴者との距離を投影位置の変更前の距離よりも大きくする変更も行っている。図38において、変更後の投影位置の移動方向と視聴者の移動方向とは同じである。
注視情報計測部12は、例えばひとつのコンテンツ画像の表示が終了した後、人物がどの程度終了したコンテンツ画像を見ていたかの注視率を算出する。注視情報計測部12は、S35で一時的に記憶した注視情報を読み出し、コンテンツ画像を注視した割合を算出する。
次に、各グループ向けに提示するコンテンツ画像の決定処理について説明する。本実施例では、コンテンツ画像選択部15はコンテンツ画像が切り替わる毎にコンテンツ画像の決定処理を実行するものとする。コンテンツ画像選択部15はコンテンツ画像の提示の終了前に次のコンテンツ画像を決定してもよい。なお、本実施例では、コンテンツ画像選択部15はコンテンツ画像の決定処理をグループ単位で実行する。
次に、グループの動作状態に応じたコンテンツ画像の選択処理を説明する。
次に、コンテンツ決定装置10のハードウェア構成を説明する。
51 プロセッサ
52 メモリ
53 ストレージモジュール
54 入力モジュール
55 出力モジュール
56 撮影モジュール
57 投影モジュール
Claims (7)
- 時系列に撮影された複数の撮影画像から人物画像を検出し、該人物画像についての速度ベクトルを算出し、
算出した該速度ベクトルに応じて、複数の人物画像を一つのグループに関連付け、
一つのグループに関連付けられた複数の人物画像の画像処理結果から、該グループの属性情報を取得し、
該グループの属性情報と記憶部に記憶されたコンテンツ画像の属性情報との対応関係に基づき、投影に用いられるコンテンツ画像を決定する、
処理をコンピュータに実行させるためのコンテンツ決定プログラム。 - 該関連付手段は、該複数の人物の該速度ベクトルの差が所定値以下の場合に、該複数の人物を一つのグループに関連付ける
ことを特徴とする請求項1に記載のコンテンツ決定プログラム。 - 該算出手段は、更に人物の位置を特定し、
該関連付手段は、該複数の人物間の距離が所定値以下の場合に、該複数の人物を一つのグループに関連付ける
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載のコンテンツ決定プログラム。 - 該算出手段は、更に人物の位置を特定し、
該関連付手段は、該複数の人物間の距離が所定値以下の場合かつ該複数の人物の該速度ベクトルの差が所定値以下の場合に、該複数の人物を一つのグループに関連付ける
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載のコンテンツ決定プログラム。 - さらに、該撮影画像から該人物画像の顔の画像部分を検出し、検出結果に基づき視線方向を抽出し、抽出した該視線方向に該記憶部に記憶されたいずれかの該投影画像が存在する時間から、注視率を算出し、
該算出した注視率と該属性情報に応じて投影画像を決定する
ことを特徴とする請求項1乃至4に記載のコンテンツ決定プログラム。 - 該算出した優先度と該属性情報に応じて投影画像を決定する
ことを特徴とする請求項1乃至5に記載のコンテンツ決定プログラム。 - 時系列に複数の画像を撮影する撮影部と、
該撮影部で撮影された該画像から人物画像を検出し、該人物画像についての人物の速度ベクトルを算出する算出手段、
複数の人物の該算出した該速度ベクトルに応じて、複数の人物を一つのグループに関連付ける関連付手段、
該関連付けられた該グループ内の該複数の人物画像を画像処理して、該グループの属性情報を取得する取得手段、
該グループの属性情報と予め記憶部に記憶されたコンテンツ画像の属性情報との対応関係に基づき、投影するコンテンツ画像を決定する決定手段、
該決定したグループに対して、該決定手段で決定した該投影画像を投影する投影部と
を有することを特徴とするコンテンツ決定装置。
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