JP2012123727A - 広告効果測定サーバ、広告効果測定装置、プログラム、広告効果測定システム - Google Patents

Abstract

【課題】看板やデジタルサイネージ等の広告媒体において、テレビの視聴率と同じように、広告媒体の前にいる人のうち何割が広告を視聴していたかを表す広告視聴率を測定する。
【解決手段】広告媒体Ａの広告効果を測定する広告効果測定サーバＢであって、広告媒体Ａの前方を撮影する撮影部によって撮影された画像から検出された人の顔に基づいて視聴人数を計測する視聴人数計算部と、前記撮影部によって撮影された画像から検出された人の形に基づいて周辺人数を計算する周辺人数計算部と、前記視聴人数計算部が計測した視聴人数と、前記周辺人数計測部が計測した周辺人数と、に基づいて、広告視聴率を計算する視聴率計算部１１１とを有する。
【選択図】図１

Description

本発明は、広告効果測定技術に関し、看板やデジタルサイネージなどの広告媒体を監視し、その結果を分析することで広告の効果測定を行う技術に関する。

看板やデジタルサイネージなどの広告媒体による広告の効果測定について、下記特許文献１に記載の技術が知られている。当該技術では、撮影されたエリアに存在する人物の顔画像を認識し、認識した顔画像から人物の視線方向を抽出し、抽出した視線方向と人物のエリアにおける座標位置情報により顔画像の認識情報を生成するものである。この認識情報に基づき、表示されている広告コンテンツを視聴している人数を測定することにより、広告コンテンツを視聴している人数を計測して、広告コンテンツの広告効果を測定することができる。より詳細には、顔検出技術を利用して、広告を視聴している人の数や、性別、年齢などの属性を取得することで、広告効果を測定することができる旨の記載がある。

特開２００８−１１２４０１号公報

上記特許文献１に記載の顔検出技術を利用した広告効果測定では、広告を視聴している人の人数を計測することで、広告効果の測定を行っていた。しかし、たとえ同じ人数が広告を視聴したとしても、周囲にいる人の人数が異なれば、広告媒体への注目度は同じではなく、周囲にいる人の中で広告を視聴している人の割合が高いほど広告効果が高い。従って、顔検出技術を利用した広告効果測定では、広告媒体の効果を判断するのが困難であり、また、カメラに対して横向きや後ろ向きの人や、カメラから離れた人など顔を認識できない人については、人数を計測することができず、広告媒体周辺の人数を知ることはできないという問題があった。
本発明の目的は、広告媒体の効果測定をより精度良く行う技術を提供することにある。

本発明に係る刻々効果測定技術は、テレビにおける視聴率のように、広告媒体の前にいる人のうち何割が広告を視聴していたかを求め、それに基づいて広告視聴率を測定することを特徴とする。

本発明の一観点によれば、広告媒体の広告効果を測定する広告効果測定サーバであって、広告媒体の前方を撮影する撮影部によって撮影された画像から検出された人の顔に基づいて視聴人数を計測する視聴人数計算部と、前記撮影部によって撮影された画像から検出された人の形に基づいて周辺人数を計算する周辺人数計算部と、前記視聴人数計算部が計測した視聴人数と、前記周辺人数計測部が計測した周辺人数と、に基づいて、広告視聴率を計算する視聴率計算部と、を有する広告効果測定サーバが提供される。

また、本発明は、広告効果用データを測定可能な広告表示装置であって、前記広告表示装置の前方を撮影する撮影部と、前記撮影部によって撮影された画像から、人の顔を検出する顔検出部と、前記顔検出部が検出した顔のデータを格納する顔検出データベースと、前記撮影部によって撮影された画像から、人の形を検出する人検出部と、前記人検出部が検出した人のデータを格納する人検出データベースと、前記顔のデータと前記人のデータを広告効果測定サーバに送信する通信部と、を有することを特徴とする広告表示装置である。

本発明の他の観点によれば、広告効果用データを測定可能な広告表示装置による広告表示方法であって、前記広告表示装置の前方を撮影する撮影部によって撮影された画像から、人の顔を検出する顔検出ステップと、前記顔検出ステップが検出した顔のデータを顔検出データベースに格納するステップと、前記撮影部によって撮影された画像から、人の形を検出する人検出ステップと、前記人検出ステップが検出した人のデータを人検出データベースに格納するステップと、前記顔のデータと前記人のデータを広告効果測定サーバに送信するステップと、を有することを特徴とする広告表示方法が提供される。

また、本発明は、上記に記載の広告表示方法等をコンピュータに実行させるためのプログラム、当該プログラムを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体であっても良い。

本発明によれば、看板やデジタルサイネージなどの広告媒体の効果を客観的に判断できる。

本発明の一実施形態における広告効果測定システムの一構成例を示す機能ブロック図である。 サーバ装置の一構成例を示す機能ブロック図である。 広告効果測定装置における、顔検出と人検出との検出内容を説明するための図である。 本発明の一実施形態における広告効果測定処理の流れを示すフローチャート図である。 顔検出部によって検出した情報を保持する顔検出ＤＢのデータ構成例を示す図である。 顔の傾きを測定する仕組みの一例を示す図である。 広告の幅と視聴者から広告までの距離との関係を示す図である。 広告までの距離と撮影画像との関係の一例を示す図である。 広告効果演算処理の詳細な処理の流れを示すフローチャート図である。 人検出部によって検出した情報を保持する人検出ＤＢのデータ構成例を示す図である。 視聴率計測部における視聴人数の計算処理の流れを示すフローチャート図である。 視聴率計測部によって計測された情報を保持する広告視聴率ＤＢのデータ構成例を示す図である。

以下、本発明を実施の一実施の形態による広告効果測定技術について、図面を参照しながら詳細に説明する。

図１は、本発明の実施の形態における広告効果測定システムの一構成例を示す機能ブロック図である。図１に示すように、広告効果測定システムは、広告媒体（広告表示装置）Ａと、サーバ装置Ｂと、が例えばネットワーク接続されている。広告媒体Ａには、広告媒体の前方を撮影するためのカメラなどの撮影装置１０７が設けられている。

広告媒体Ａには、カメラ１０７で撮影した画像から人の顔を検出するプログラムにより顔を検出する顔検出部１０１と、カメラ１０７で撮影した画像から人の形を検出して画像内の人数を測定するプログラムにより人を検出する人検出部１０２と、広告媒体Ａ全体を制御する制御部（ＣＰＵ）１０５と、プログラム等を格納する記憶部（ＲＡＭ、ＲＯＭ等）１０６と、通信部１０８と、が設けられている。記憶部１０６には、広告媒体（広告表示装置）Ａの横幅や字の大きさなどを格納しておくことができる。

顔検出部１０１は、人の顔の特徴から人の顔を検出し、時間毎に検出した人の情報を顔検出ＤＢ（データベース）１０３に格納する。

人検出部１０２は、人の全身や半身など人の形に近いものを人と認識し、時間毎に検出した人数を人検出ＤＢ（データベース）１０４に格納する。

広告媒体Ａの通信部１０８とネットワークＮＴを介してサーバ装置Ｂが接続されている。サーバ装置Ｂは、視聴率計測部１１１と、広告視聴率ＤＢ１１２と、を有している。

視聴率計測部１１１は、顔検出ＤＢ１０３及び人検出ＤＢ１０４からのデータから、同一時間帯のデータを組み合わせて、時間帯毎の平均視聴率を計算し、広告視聴率ＤＢ１１２に格納する。

図２は、視聴率計測部１１１の一構成例を示す機能ブロック図である。図２に示すように、視聴率計測部１１１は、視聴率を演算する演算部１２１と、ＲＡＭなどの高速な主記憶部１２２と、通信部１０８と通信することができる通信部１２３と、ＲＯＭなどの記憶部１２４と、視聴率計算処理を行うための視聴率計算部１２５とを有し、視聴率計測部１１１は、広告視聴率ＤＢ１１２と接続されている。

視聴率計算部１２５は、人検出ＤＢ１０４から周辺の人数を計算する周辺人数計算部１２６と、顔検出ＤＢ１０３から視聴人数を計算する視聴人数計算部１２８と、を有している。さらに、時間毎の（時間的に前後の）周辺人数を比較する周辺人数比較部１２７と、時間毎の（時間的に前後の）視聴人数を比較する視聴人数比較部１２９と、を有している。

図１の顔検出部１０１と人検出部１０２とにおける検出内容の違いについて、図３を参照しながら説明する。図３は、広告装置（媒体）３００の前方を撮影できるように本実施の形態による広告効果測定システムの広告装置３００にカメラ３０１を取り付け、広告視聴率を測定している様子を示す図である。顔検出部１０１は、顔の特徴から顔を検出するので、人３０３のようにカメラ３０１に対して後ろを向いていたり、人３０４のようにカメラ３０１に対して横を向いている人を検出しないようにする。矢印は、視線方向を示す。顔の特徴とは、例えば、表示装置に対する傾き、画像に映った顔の大きさなどである。

また、人３０５のようにカメラ３０１の方を向いていても、カメラ３０１から遠く離れている人も検出対象としないようにする。これらの点については、後述する。

図３の例では、顔検出部１０１は、人３０２のみ検出対象とする。一方、人検出部１０２は、人の全身もしくは半身の形等から人を検出するので、基本的には、人の顔の向きや大きさに関わらず人３０２、人３０３、人３０４、人３０５の全ての人を検出する。

図４は、本実施の形態における広告効果評価システムの全体の処理の流れを示すフローチャート図である。このシステムが測定・評価を開始すると（ＳＴＡＲＴ）、顔検出部１０１が起動して、検出したデータを顔検出ＤＢ１０３に格納する（ステップＳ４０１）。次に、人検出部１０２が起動し、検出したデータを人検出ＤＢ１０４に格納する（ステップＳ４０２）。本実施の形態による広告効果評価システムを設置した店舗の閉店時間など、あらかじめ指定していた時刻になるまで、ステップＳ４０１とステップＳ４０２を繰り返し実行する。指定していた時刻になると（Ｙ）、視聴率計測部１０５が起動し、広告視聴率ＤＢ１１２に計測データを格納し（ステップＳ４０４）、処理を終了する（ＥＮＤ）。上記の処理により、顔検出ＤＢ１０３と、人検出ＤＢ１０４とに、それぞれ検出された人数等が格納されるとともに、広告視聴率ＤＢ１１２に、評価対象である広告の視聴率が格納される。

図５は、顔検出部１０１によって検出した情報を保持する顔検出ＤＢ１０３内のデータ構成例をテーブル形式で示した図である。顔検出部１０１は、時間毎に検出した全ての人の情報を顔検出ＤＢ１０３に格納する。格納する情報は、例えば、日時５０１、性別５０２、推定年齢５０３、広告装置の法線方向からの傾きで示される顔の向き５０４、顔から広告装置への垂線と広告装置との交点で示される顔の座標５０５、画像における顔の大きさ５０６、顔検出人数５０７がある。一度に複数の人を認識した場合は、日時５０１が同一のデータを、検出した数だけ格納する。ここでは、期間Ｔ１（２０１０年８月１日の８：３１〜８：３４まで）、期間Ｔ２（同日８：３５〜８：４０まで）、期間Ｔ３（８：４１〜８：４５）など、期間毎に区別できるように検出結果を格納している。これにより、ある期間内に検出された顔の数と、それぞれの属性データを格納することができる。ここでは、期間Ｔ１における顔検出人数が１人、期間Ｔ２における顔検出人数が４人、期間Ｔ３における顔検出人数が３人と求められている。

図６から図８までを参照しながら、顔検出処理の詳細について説明する。図６は、顔の傾きを推定する様子を示す図である。基本的には、顔の特徴である目、鼻、口を検出することができるが、主として目の映り方により傾きを決定することができる。例えば、顔の輪郭と、その縦方向に延びる中央線（点線）と、両目との位置関係により、傾きを検出することができる。図６（ａ）は、中央線を軸に対照に両眼が配置されている様子を示しており、傾きは約０度である。図６（ｂ）は、中央線付近に片眼が配置されており、傾きは４５度程度と推定される。図６（ｃ）は、片眼のみと鼻の側面が見えており、９０度の傾きと推定される。図６（ｄ）は、目が全く見えておらず、ほぼ１８０度の傾きと推定される。実際には、９０度以上の傾きであれば、広告装置を見ることはできないので、９０度から１８０度の間の顔の傾きの精度を高くする必要はない。このように、カメラにより撮影された顔画像の目の位置等により、顔の傾きを推定することができる。

図７は、広告装置の横幅Ｗと、人の顔の広告装置からの垂線に沿った距離Ｌとの関係を示す図である。図７（ａ）は、Ｗ＝１ｍ、Ｌ＝１ｍで、人の顔の位置が広告装置の真ん中である場合の様子を示す図であり、この場合には、傾きが±３０度以内であれば広告を見ていると判断できる。図７（ｂ）に示すように、Ｗ＝２ｍの場合には、傾きが±４５度以内であれば広告を見ていると判断できる。図７（ｃ）のように、Ｗ＝１ｍ、Ｌ＝２ｍの場合には、±１４〜１５度の傾きまでが広告を見ていると判断できる。図７（ｄ）に示すように、Ｗ＝１ｍ、Ｌ＝１ｍの場合でも、広告装置の右端に人がいる場合には、左方向に４５度、右方向には０度の傾きまで、広告装置を見ていると判定できる。すなわち、以下のように定義できる。

顔が広告装置の真ん中の位置にある場合には、θ１＝θ２＝ａｒｃｔａｎ（Ｗ／２Ｌ）
顔が広告装置の右端にある場合には、θ１＝０、θ２＝ａｒｃｔａｎ（Ｗ／Ｌ）
顔が広告装置の左端にある場合には、θ１＝ａｒｃｔａｎ（Ｗ／Ｌ）、θ２＝０である。
このような演算により、広告を見ているとされる許容傾きが計算できる。

図８は、画像に映る顔の大きさによる、Ｌの推定の様子を示す図である。顔の大きさの相対値を５０とし、これを、広告装置からの距離Ｌが１ｍ程度の場合の顔の大きさの平均値とすると、顔の大きさの相対値４５の場合には、Ｌ＝１．２ｍ、顔の大きさの相対値５の場合には、Ｌ＝１０ｍ、顔の大きさの相対値１０の場合には、Ｌ＝５ｍと推定できる。すなわち、顔の大きさと距離はほぼ反比例する。また、顔の大きさの相対値が非常に小さい場合には、広告装置の方向を向いてはいるものの、実際には広告が見えていない状態であると判断することもでき、広告装置を見ていると判定できる顔の大きさのしきい値を広告毎に格納しておくこともできる。例えば、期間Ｔ１における顔検出の結果、広告を視聴していると推定される人数は、この欄の一番上の行の１人である。尚、このような場合には、広告の字の大きさも考慮し、より大きな字の場合には、遠くでも広告を見ていると判断することができる。

以上のようにして、視線の傾きを推定するとともに、広告装置からの距離も推定することができ、実際にその人が広告を見ているかの目安とすることができる。

図９は、上記の仕組みに基づく広告を見ている人数の計算処理の流れを示すフローチャート図であり、後述する図１１の広告を視聴している人数を求める詳細な処理の一例を示す図である。図９に示すように、ステップＳ９０１で処理を開始し、ステップＳ９０２において、広告の大きさ（Ｗ）を、図１の記憶部１０６などから読み込み、ステップＳ９０３において、顔検出ＤＢ１０３から、それぞれの顔のデータを読み込む。ステップＳ９０４において、各顔について、顔の傾きを計算し、さらに、顔の大きさを計算する。ステップＳ９０５において、顔の大きさが小さく、広告を見ていないと推定される顔を除外する。ステップＳ９０６において、顔の大きさから、広告までの距離Ｌを計算する。ステップＳ９０７において、顔の座標と距離Ｌと、幅Ｗとから、顔の傾きが上記のような許容範囲に入っているか否かを計算する。ステップＳ９０８において、傾きの許容範囲と顔の傾き（計算値）から、広告を見ているか否かを計算する。ステップＳ９０９において、広告を見ている人数（視聴人数）の合計を計算し、顔検出ＤＢ１０３に格納して処理を終了する（ステップＳ９１０）。

以上の処理により、実際に広告を見ていると高い確率で推定できる人数の合計を求めることができる。

次に、広告を視聴しているか否かに依存しない広告の周囲にいる人数を求める。図１０は、人検出部１０２によって検出した情報を保持する人検出ＤＢ１０４内のデータの一構成例を示す図である。人検出部１０２は、時間毎に検出した人の数を、人数１００２の欄に格納する。図１０では、日時欄１００１における、２０１０年８月１日の８時３１分の人検出部１０２により検出された人数１００２が７人、２０１０年８月１日の８時３２分の人検出部１０２により検出された人数１００２が１１人、２０１０年８月１日の８時３３分の人検出部１０２により検出された人数１００２が３２人、…であることが示されている。ここで、期間Ｔ１（８時３１分から８時３５分まで）の平均人数１００３が２１人であるとする。同様に、期間Ｔ２の平均人数１００３が２５人、期間Ｔ３の平均人数１００３が２３人とする。これらの平均人数の値を周辺人数と称する。

次に、視聴率計測部１１１の視聴人数計算部１２８における視聴人数の計算処理方法の一例について、図１１のフローチャートを用いて説明する。

処理を開始すると（ステップＳ１１０１：ＳＴＡＲＴ）、視聴率計測部１１１は、顔検出ＤＢ１０３から、計算対象の日時のデータを読み込む(ステップＳ１１０２)。ステップＳ１１０３で広告を視聴しているか否かを判定する。ここでは、図５で説明したように、計算対象の日時のデータから、顔の向き５０４と顔の大きさ５０６とが既定の設定内に入るなどの条件が揃えば、図９の処理で説明したように、広告を視聴しているものとする(ステップＳ１１０３でＹｅｓ)。ステップＳ１１０３でＮｏの場合には、処理を終了する（ＥＮＤ）。

ステップＳ１１０３においてＹＥＳでステップＳ１１０４に進んだ場合には、前の時間の視聴者と同一人物か否かを判定し、一つ前の日時の計算結果と、性別５０２、年齢５０３、顔の向き５０４、顔の座標５０５、顔の大きさ５０６のズレが小さいものがある場合は同一人物として（ステップＳ１１０４でＹｅｓ）、ステップＳ１１０５に進み、その人物の視聴時間を時間差の分だけプラスし、処理を終了する（ＥＮＤ）。ステップＳ１１０４でＮの場合にはステップＳ１１０６に進み、視聴者数をプラスし、処理を終了する（ＥＮＤ）。

ステップＳ１１０４の処理において、視聴人数比較部１２９において、例えば、図５のＴ１の期間において、２０１０年８月１日の８時３１分の第１の男が年齢３２歳、顔の向き＋１０°、顔の座標（３２，５６）で、顔の大きさが５０であり、２０１０年８月１日の８時３４分の第３の男が年齢３２歳、顔の向き＋１０°、顔の座標（３２，５３）で、顔の大きさが４７である場合には、第１の男と第３の男とは同一の人と見なすことができ、一方、図５のＴ１の期間において、２０１０年８月１日の８時３１分の第２の男が年齢６３歳、顔の向き−２０°、顔の座標（４４，６３）で、顔の大きさが１０であり、２０１０年８月１日の８時３５分の第４の男が年齢５０歳、顔の向き−２５°、顔の座標（１０，２６）で、顔の大きさが２５である場合には、ズレが大きいため、第２の男と第４の男とは同一人物とはみなさない。もちろん、第２、第４の男と第１、３の男も同一人物とはみなさない。このように、視聴者の顔の属性のズレが大きい場合は、異なる人物と推定できるため、広告を視聴していると図１１で見なされる場合には、視聴人数としてプラスする(ステップＳ１１０６)。これらの処理を繰り返すことで、視聴人数と、視聴者ごとの視聴時間が得られ、一定時間以上、広告を視聴していた人の人数、すなわち、視聴人数を測定することができる。

図１２は、視聴率計測部１１１によって計測された情報を保持する広告視聴率ＤＢ１１２のデータ構成例を示す図である。時間帯１２０１毎に、視聴率計測部１１１は、人検出ＤＢ１０４から一定期間内に周辺にいた人の数を計算した値、すなわち図１０の平均人数１００３を周辺人数１２０２として、顔検出ＤＢ１０３から一定の期間内に広告を視聴していた人数の平均値を計算したものを視聴人数１２０３として格納する。視聴人数は、図１１の処理等で求めることができる。

この視聴人数１２０３を周辺人数１２０２で割った値が、広告媒体の広告視聴率１２０４となる。ここでは、図１０で説明したように、期間Ｔ１における周辺人数１２０２が２１人、視聴人数１２０３が１人であるから、期間Ｔ１における広告視聴率１２０４は約４．７６％、期間Ｔ２における広告視聴率１２０４が１６．００％、期間Ｔ３における広告視聴率１２０４は１３．０４％と求まる。

尚、上記の顔検出人数（視聴人数）１２０３、平均人数（周辺人数）１２０２、広告視聴率１２０４の、時間毎の求め方は一例を示したものであり、期間Ｔは１分ごととしても良いし、また、平均人数（周辺人数）は、周辺人数計算部１２６により、期間Ｔ１における周辺人数の単純平均とする以外に、例えば期間Ｔ１における各時間（ここでは１分間）における周辺人数を求め、そこから視聴率を求めてから、視聴率の平均を期間Ｔ毎に求めるなどの様々な方法を用いることができる。また、周辺人数比較部１２７により、近い時間の前後のフレームで、人が大きく顔が移動している場合には、単なる通りすがりと判定して、平均人数のカウントには入れないようにして周辺人数計算部１２６の計算において考慮するようにしても良い。

以上に説明したように、本実施の形態によれば、看板やデジタルサイネージなどの広告媒体の効果を客観的に判断することができる。

顔の大きさが大きいほど、広告を見ている可能性が高いため、重み付けの係数を大きくするなどのアルゴリズムや、顔の傾きが０度の近いほど、広告を見ている可能性が高いために、重み付け係数が大きくなるなどのアルゴリズムを用いると、より、精度の高い視聴率を求めることができる。

尚、上記の実施の形態において、添付図面に図示されている構成等については、これらに限定されるものではなく、本発明の効果を発揮する範囲内で適宜変更することが可能である。その他、本発明の目的の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜変更して実施することが可能である。

また、本実施の形態で説明した機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。

本発明は、広告効果測定装置として利用可能である。

Ａ…広告媒体（広告表示装置）
Ｂ…サーバ装置
１０１…顔検出部
１０２…人検出部
１０３…顔検出ＤＢ
１０４…人検出ＤＢ
１０７…カメラ
１０８…通信部
１１１…視聴率計測部
１１２…広告視聴率ＤＢ
３００…広告媒体
３０１…カメラ
３０２〜３０５…人

Claims (14)

1. 広告媒体の広告効果を測定する広告効果測定サーバであって、
   広告媒体の前方を撮影する撮影部によって撮影された画像から検出された人の顔に基づいて視聴人数を計測する視聴人数計算部と、
   前記撮影部によって撮影された画像から検出された人の形に基づいて周辺人数を計算する周辺人数計算部と、
   前記視聴人数計算部が計測した視聴人数と、前記周辺人数計測部が計測した周辺人数と、に基づいて、広告視聴率を計算する視聴率計算部と
   を有することを特徴とする広告効果測定サーバ。
2. 前記視聴人数計算部は、
   前記検出された人の顔の傾きが、所定の幅を有する広告を視聴可能であると判断される傾きの範囲内にある人のみをカウントすることを特徴とする請求項１に記載の広告効果測定サーバ。
3. 前記視聴人数計算部は、
   前記検出された人の顔の傾きと顔の位置座標とに基づいて、所定の幅を有する広告を見ていると判断される傾きの範囲内にある人のみをカウントすることを特徴とする請求項１に記載の広告効果測定サーバ。
4. 前記視聴人数計算部は、
   前記検出された人の顔が、所定の値よりも大きい人のみカウントすることを特徴とする請求項１に記載の広告効果測定サーバ。
5. 前記視聴人数計算部は、
   時間的に前後の顔の傾き又は人の顔の大きさを比較する視聴人数比較部を有し、
   前記視聴人数計算部は、前記視聴人数比較部により、前後の傾き又は人の顔の大きさを比較した結果が近似する場合には、同じ視聴者として視聴人数に加えないことを特徴とする請求項２又は３に記載の広告効果測定サーバ。
6. 前記視聴人数計算部は、
   時間的に前後の周辺人数の座標位置を比較する周辺人数比較部を有し、
   前記周辺人数計算部は、前記周辺人数比較部により、時間的に大きく位置が動いている人を、周辺人数としてカウントしないことを特徴とする請求項１に記載の広告効果測定サーバ。
7. 前記視聴率計算部は、所定の時間範囲内における視聴率を計算することを特徴とする請求項１に記載の広告効果サーバ。
8. 広告効果用データを測定可能な広告表示装置であって、
   前記広告表示装置の前方を撮影する撮影部と、
   前記撮影部によって撮影された画像から、人の顔を検出する顔検出部と、
   前記顔検出部が検出した顔のデータを格納する顔検出データベースと、
   前記撮影部によって撮影された画像から、人の形を検出する人検出部と、
   前記人検出部が検出した人のデータを格納する人検出データベースと、
   前記顔のデータと前記人のデータを広告効果測定サーバに送信する通信部と
   を有することを特徴とする広告表示装置。
9. 前記顔検出部は、
   前記撮影された画像から、少なくとも、顔の大きさと、顔の傾きと、顔の座標とを求めることを特徴とする請求項８に記載の広告表示装置。
10. 前記顔検出部と前記人検出部は、ある時間毎に抽出する顔と人を集計することを特徴とする請求項８又は９に記載の広告表示装置。
11. 広告媒体の広告効果を測定する広告効果測定方法であって、
    広告媒体の前方を撮影する撮影部によって撮影された画像から検出された人の顔に基づいて視聴人数を計測する視聴人数計算ステップと、
    前記撮影部によって撮影された画像から検出された人の形に基づいて周辺人数を計算する周辺人数計算ステップと、
    前記視聴人数計算ステップが計測した視聴人数と、前記周辺人数計測ステップが計測した周辺人数と、に基づいて、広告視聴率を計算する視聴率計算ステップと
    を有する
    ことを特徴とする広告効果測定方法。
12. 広告効果用データを測定可能な広告表示装置による広告表示方法であって、
    前記広告表示装置の前方を撮影する撮影部によって撮影された画像から、人の顔を検出する顔検出ステップと、
    前記顔検出ステップが検出した顔のデータを顔検出データベースに格納するステップと、
    前記撮影部によって撮影された画像から、人の形を検出する人検出ステップと、
    前記人検出ステップにおいて検出された人のデータを人検出データベースに格納するステップと、
    前記顔のデータと前記人のデータを広告効果測定サーバに送信するステップと
    を有することを特徴とする広告表示方法。
13. 請求項１１又は１２に記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
14. 広告媒体の広告効果を測定する広告効果測定システムであって、
    広告媒体の前方を撮影する撮影部によって撮影された画像から検出された人の顔に基づいて視聴人数を計測する視聴人数計算部と、
    前記撮影部によって撮影された画像から検出された人の形に基づいて周辺人数を計算する周辺人数計算部と、
    前記視聴人数計算部が計測した視聴人数と、前記周辺人数計測部が計測した周辺人数と、に基づいて、広告視聴率を計算する視聴率計算部と
    を有する広告効果測定サーバと、
    広告効果用データを測定可能な広告表示装置であって、
    前記広告表示装置の前方を撮影する撮影部と、
    前記撮影部によって撮影された画像から、人の顔を検出する顔検出部と、
    前記顔検出部が検出した顔のデータを格納する顔検出データベースと、
    前記撮影部によって撮影された画像から、人の形を検出する人検出部と、
    前記人検出部が検出した人のデータを格納する人検出データベースと、
    前記顔のデータと前記人のデータを広告効果測定サーバに送信する通信部と
    を有することを特徴とする広告表示装置と、
    を有することを特徴とする広告効果測定システム。

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