JP2013114689A - 対話型広告のための使用測定技法およびシステム - Google Patents

Abstract

【課題】広告システムを提供すること。
【解決手段】一実施形態において、システムは、広告を見込み客に提供するように構成された広告ディスプレイと、見込み客が広告ディスプレイを通るときに、見込み客の画像を捕えるように構成されたカメラとを含む。システムはまた、プロセッサおよびメモリを有する画像処理システムを含むことができる。メモリは、プロセッサが実行するためのアプリケーション命令を含むことができ、画像処理システムは、捕えた画像の解析を通して、広告ディスプレイに関する見込み客の使用特性を導出するために、アプリケーション命令を実行するように構成されていてよい。追加の方法、システム、および製造物品もまた開示される。
【選択図】図１

Description

本開示は、一般に、広告に関し、いくつかの実施形態においては、対話型広告の有効性を測定すること、または向上させることに関する。

製品およびサービスの広告は、至るところに見られる。ビルボード、看板、および他の広告媒体が、見込み客の注意を得るために競い合う。最近では、ユーザの参加を促す対話型広告システムが取り入れられている。広告が普及している一方で、広告の特定の形式の効力を判定するのは難しいことがある。たとえば、広告主（または広告主に支払いをするクライアント）にとって、特定の広告が、広告された製品またはサービスの売上または関心の向上を事実上もたらしているかどうかを判定するのは難しいことがある。これは、看板または対話型の広告システムにとりわけ当てはまることがある。

製品またはサービスに対する注意を引き、それらの売上を向上させる広告の有効性は、そのような広告の価値の決定に重要であることから、そのようなやり方で提供される広告の有効性をよりよく評価し、判定する必要がある。さらに、対話型広告システムによって提供される広告コンテンツにおいて、見込み客の関心を向上させ、それをつなぎ止めておく必要がある。

当初特許請求された本発明の範囲と同等である特定の態様を以下に説明する。これらの態様は、単に、目下開示される主題のさまざまな実施形態が取り得る特定の形態の概要を、読者に提供するために提示されているにすぎず、これらの態様は、本発明の範囲を限定することを意図しないことを理解されたい。実際、本発明は、以下で説明されていない可能性のある、さまざまな態様を包含することができる。

本開示のいくつかの実施形態は、一般に、広告に関してよく、そのような広告の有効性をモニタし、向上させることに関してよい。さらに、いくつかの実施形態は、対話型広告コンテンツによるユーザ体験を高めることに関する。たとえば、一実施形態において、システムは、広告を見込み客に提供するように構成された広告ディスプレイと、見込み客が広告ディスプレイを通るときに、見込み客の画像を捕えるように構成されたカメラとを含む。システムはまた、プロセッサおよびメモリを有する画像処理システムを含むことができる。メモリは、プロセッサが実行するためのアプリケーション命令を含むことができ、画像処理システムは、捕えた画像の解析を通して、広告ディスプレイに関する見込み客の使用特性を導出するために、アプリケーション命令を実行するように構成されていてよい。

別の実施形態において、方法は、観察範囲（ｖｉｅｗｅｄ ａｒｅａ）のイメージをカメラから受信するステップを含む。１人または複数の見込み客が観察範囲内にいるときに、１人または複数の見込み客が広告ステーションから広告を受け取ることができるように、観察範囲は、広告システムの広告ステーションに近接していてよい。方法はまた、広告ステーションについての使用特性を判定するために、受信したイメージを電子的に処理するステップを含むことができる。

追加の実施形態において、製造物は、実行可能な命令を記憶した、１つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。実行可能な命令は、広告ステーション付近の１人または複数の見込み客を示す画像データを受信するようになされた命令を含むことができる。実行可能な命令はまた、広告ステーションにおける見込み客遭遇の数を判定し、見込み客の人口統計情報を判定し、広告ステーションによって提供されるコンテンツに対する見込み客による感情反応を判定し、広告ステーションと多数回遭遇した見込み客を識別し、見込み客のうちの少なくとも１人と広告ステーションとの多数回の遭遇を検出するために、画像データを電子的に処理するようになされた命令を含むことができる。

上で触れた特徴のさまざまな改善点が、本明細書で説明する主題のさまざまな態様に関連して存在してもよい。さらなる特徴がまた、これらのさまざまな態様に同様に組み込まれてもよい。これらの改善点および追加の特徴は、個々に、または任意の組合せにおいて存在してもよい。たとえば、説明される実施形態のうちの１つまたは複数に関連して以下で論じるさまざまな特徴が、本開示の説明される実施形態のうちのいずれかに、単独で、または任意の組合せにおいて、組み込まれてもよい。重ねて、上で提示した概要は、特許請求される主題に限定することなく、本明細書で開示する主題のいくつかの態様およびコンテクストに読者を精通させることのみを意図している。

本技法のこれらの、ならびに他の特徴、態様、および効果は、添付の図面を参照して以下の詳細な説明を読むときに、よりよく理解されるであろう。図面全体を通して、同様の文字は、同様の部品を表す。

本開示の実施形態に従った、データ処理システムを有する広告ステーションを含む広告システムのブロック図である。 本開示の実施形態に従った、ネットワーク上で通信するデータ処理システムおよび広告ステーションを含む広告システムのブロック図である。 本開示で説明する、かつ本開示の実施形態に従った機能を提供するための、プロセッサベースのデバイスまたはシステムのブロック図である。 本開示の実施形態に従った広告ステーションのそばを歩く人物を示す図である。 本開示の実施形態に従ったデータ処理システムのルーチンおよび動作を表すブロック図である。 本開示の実施形態に従って、画像データを特徴付けるのに使用されてよい、オブジェクトの階層型分類法のブロック図である。 本開示の実施形態に従って、画像解析に基づいた広告コンテンツを選択し、出力するための流れ図である。 本開示の実施形態に従って、広告ステーション付近の見込み客についての使用特性を導出し、そのような情報を使用するための流れ図である。 本開示の実施形態に従った広告ステーションに遭遇する個人のグループを示す図である。 本開示の実施形態に従って、見込み客が対話することができる多数の広告ステーションを示す図である。 本開示の一実施形態に従って、見込み客が１つまたは複数の広告ステーションと多数回遭遇したことを判定するための方法をおおまかに表す図である。 本開示の実施形態に従って、見込み客を識別し、顧客の対話を追跡するためのルーチンを表すブロック図である。 本開示の実施形態に従って、以前の対話に基づいて、見込み客に出力するためのコンテンツを選択するための方法を表す流れ図である。 本開示の実施形態に従った、見込み客による広告ステーションとの一連の遭遇をおおまかに示す図である。 本開示の実施形態に従った、見込み客による広告ステーションとの一連の遭遇をおおまかに示す図である。 本開示の実施形態に従った、見込み客による広告ステーションとの一連の遭遇をおおまかに示す図である。 本開示の実施形態に従って、１つまたは複数の仮想キャラクターを通して見込み客と対話するための方法を表す流れ図である。 本開示の実施形態に従った、仮想キャラクターと見込み客との対話をおおまかに示す図である。 本開示の実施形態に従った、仮想キャラクターと見込み客との対話をおおまかに示す図である。

目下開示されている主題の１つまたは複数の特定の実施形態を以下で説明することにする。これらの実施形態の簡潔な説明を提供する目的で、実際の実装形態のすべての特徴が本明細書において説明されるわけではない。あらゆるそのような実際の実装形態の開発においては、あらゆるエンジニアリングまたは設計プロジェクトと同様に、数多くの実装形態固有の決定が、実装形態ごとに異なることがあるシステム関連およびビジネス関連の規制の準拠などの、開発者の固有の目標を達成するために行われなければならないことを認識されたい。さらに、そのような開発の取り組みは、複雑で時間のかかることがあるが、それでも、本開示の利益を得る当業者にとって、設計、製作、および製造の日常の業務であり得ることを認識されたい。本技法のさまざまな実施形態の要素を導入する際、冠詞「ａ」、「ａｎ」、「ｔｈｅ」、および「ｓａｉｄ」は、要素のうちの１つまたは複数が存在することを意味することを意図する。用語「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ（備える）」、「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ（含む）」、および「ｈａｖｉｎｇ（有する）」は、包括的であり、列挙された要素以外に追加の要素が存在し得ることを意味することを意図する。

一実施形態に従ったシステム１０を図１に示す。システム１０は、近くにいる人物（すなわち、見込み客）に対して広告を出力するための広告ステーション１２を含む広告システムであってよい。示した広告ステーション１２は、見込み客に広告コンテンツ１８を出力するためのディスプレイ１４およびスピーカ１６を含む。いくつかの実施形態において、広告コンテンツ１８は、ビデオおよび音声の両方によるマルチメディアコンテンツを含むことができる。たとえば、ビデオのみ、音声のみ、および音声を有する、または音声を有さない静止画像を含む任意の好適な広告コンテンツ１８が、広告ステーション１２によって出力されてよい。

広告ステーション１２は、広告ステーション１２のさまざまなコンポーネントを制御して広告コンテンツ１８を出力するためのコントローラ２０を含む。示した実施形態において、広告ステーション１２は、ディスプレイ１４付近の領域から画像データを捕えるための１つまたは複数のカメラ２２を含む。たとえば、１つまたは複数のカメラ２２は、ディスプレイ１４を使用する、または通りかかる見込み客のイメージを捕えるように位置付けられてよい。カメラ２２は、少なくとも１つの固定カメラ、または少なくとも１つのパンチルトズーム（ＰＴＺ）カメラのうちのいずれか、または両方を含むことができる。たとえば、一実施形態において、カメラ２２は、４つの固定カメラと、４つのＰＴＺカメラとを含む。

図１におおまかに示すように、構造化された光要素２４がまた、広告ステーション１２に含まれてもよい。たとえば、構造化された光要素２４は、ビデオプロジェクタ、赤外線エミッタ、スポットライト、またはレーザポインタのうちの１つまたは複数を含むことができる。そのようなデバイスは、ユーザ対話を積極的に促進するために使用することができる。たとえば、投射された光（レーザ、スポットライト、またはなんらかの他の有向光の形態のいずれであれ）を、（たとえば、特定のコンテンツを見るための、または特定のコンテンツと対話するための）特定の場所に、広告ステーション１２のユーザの注意を導くために使用すること、ユーザを驚かすために使用すること、などができる。さらに、構造化された光要素２４は、カメラ２２からの画像データの解析において理解およびオブジェクト認識を促進するように、環境に追加の点灯を提供するために使用されてもよい。これは、標準的なステレオ法の使用を通して、場面にあるオブジェクトの３次元形状を確認する目的のために、構造化された光の使用に加えて、基本的な照明の形態を取ることができる。図１において、カメラ２２は、広告ステーション１２の一部として示され、構造化された光要素２４は、広告ステーション１２から離れて示されているが、これらの、およびシステム１０の他のコンポーネントは、他のやり方で提供されてもよいことが認識されるであろう。たとえば、一実施形態において、ディスプレイ１４、１つまたは複数のカメラ２２、およびシステム１０の他のコンポーネントは、共用ハウジングにおいて提供されてよいが、他の実施形態においては、これらのコンポーネントはまた、別個のハウジングにおいて提供されてもよい。

さらに、（たとえば、カメラ２２からの）画像データを受信し、処理するために、データ処理システム２６が、広告ステーション１２に含まれてもよい。とりわけ、いくつかの実施形態において、画像データが処理されて、さまざまなユーザ特性を判定し、カメラ２２の視域内のユーザを追跡することができる。たとえば、データ処理システム２６は、画像データを解析して、各人物のポジション、動き方向、追跡歴、身体の姿勢方向、および（たとえば、動き方向または身体の姿勢方向に対する）注視方向または注視角度を判定することができる。さらに、そのような特性は次いで、個人の広告ステーション１２への関心または関わりのレベルを推測するために使用されてもよい。

図１において、データ処理システム２６は、コントローラ２０に組み込まれるように示されているが、他の実施形態においては、データ処理システム２６は、広告ステーション１２から分離していてもよいことに留意されたい。たとえば、図２において、システム１０は、ネットワーク２８を介して１つまたは複数の広告ステーション１２に接続するデータ処理システム２６を含む。そのような実施形態においては、広告ステーション１２のカメラ２２（または、そのような広告ステーションのまわりの他のカメラのモニタリング範囲）は、ネットワーク２８を介して、データ処理システム２６に画像データを提供することができる。データは次いで、データ処理システム２６によって処理されて、以下で論じるように、広告コンテンツにおける、所望の特性および画像化された人物による関心のレベルを判定することができる。そしてデータ処理システム２６は、そのような解析の結果、または解析に基づいた命令を、ネットワーク２８を介して、広告ステーション１２に出力することができる。

コントローラ２０およびデータ処理システム２６のいずれか、または両方は、一実施形態に従って、図３でおおまかに示すような、プロセッサベースのシステム３０（たとえば、コンピュータ）の形態で提供されてもよい。そのようなプロセッサベースのシステムは、データ解析、顧客識別、顧客追跡、使用特性判定、コンテンツ選択、身体の姿勢および注視方向の判定、ならびに広告コンテンツにおけるユーザの関心の判定などの、本開示で説明する機能を実施することができる。図示したプロセッサベースのシステム３０は、本明細書で説明する機能のすべて、または一部を実装するソフトウェアを含むさまざまなソフトウェアを動作させるように構成された、パーソナルコンピュータなどの汎用コンピュータであってよい。あるいは、プロセッサベースのシステム３０は、とりわけ、システムの一部として提供される特殊化したソフトウェアおよび／またはハードウェアに基づいて、本技法のすべて、または一部を実装するように構成された、メインフレームコンピュータ、分散コンピューティングシステム、または特定用途のコンピュータもしくはワークステーションを含むことができる。さらに、プロセッサベースのシステム３０は、目下開示される機能の実装形態を円滑化するための、単一のプロセッサ、または複数のプロセッサのいずれかを含むことができる。

一般的に、プロセッサベースのシステム３０は、システム３０のさまざまなルーチンおよび処理機能を実行することができる中央処理装置（ＣＰＵ）などの、マイクロコントローラまたはマイクロプロセッサ３２を含むことができる。たとえば、マイクロプロセッサ３２は、さまざまなオペレーティングシステム命令、ならびに特定のプロセスをもたらすように構成されたソフトウェアルーチンを実行することができる。ルーチンは、メモリ３４（たとえば、パーソナルコンピュータのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ））、または１つもしくは複数のマスストレージデバイス３６（たとえば、内部もしくは外部のハードドライブ、ソリッドステートストレージデバイス、光学ディスク、磁気ストレージデバイス、または任意の他の好適なストレージデバイス）などの、１つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む製造物品に記憶されてもよく、または製造物品によってルーチンが提供されてもよい。ルーチン（実行可能な命令またはアプリケーション命令とも呼ばれてよい）は、単一の非一時的なコンピュータ可読媒体に一緒に記憶されてもよいし、または実行可能な命令を一括して記憶する、多数の非一時的なコンピュータ可読媒体にわたって分散されてもよい。加えて、マイクロプロセッサ３２は、コンピュータベースの実装形態において本技法の一部として提供されるデータ（たとえば、メモリ３４またはストレージデバイス３６に記憶された広告コンテンツ１８、およびカメラ２２が捕えた画像データ）などの、さまざまなルーチンまたはソフトウェアプログラムのための入力として提供されるデータを処理する。

そのようなデータは、メモリ３４もしくはマスストレージデバイス３６に記憶されても、またはメモリ３４もしくはマスストレージデバイス３６によって提供されてもよい。あるいは、そのようなデータは、１つまたは複数の入力デバイス３８を介して、マイクロプロセッサ３２に提供されてもよい。入力デバイス３８は、キーボード、マウス、その他などの手操作の入力デバイスを含むことができる。加えて、入力デバイス３８は、有線もしくはワイヤレスのイーサネット（商標）カード、ワイヤレスネットワークアダプタなどのネットワークデバイス、または、ローカルエリアネットワークもしくはインターネットなどの任意の好適な通信ネットワーク２８を介して、他のデバイスとの通信を円滑化するように構成された、さまざまなポートもしくはデバイスのいずれかを含むことができる。そのようなネットワークデバイスを通して、システム３０は、他のネットワーク化された電子的なシステムと、それがシステム３０に近接していてもシステム３０からリモートでも、データを交換し、通信することができる。ネットワーク２８は、スイッチ、ルータ、サーバもしくは他のコンピュータ、ネットワークアダプタ、通信ケーブル、その他を含む、通信を円滑化するさまざまなコンポーネントを含むことができる。

１つまたは複数の記憶されたルーチンに従ってデータを処理することによって得られた結果などの、マイクロプロセッサ３２によって生成された結果を、ディスプレイ４０またはプリンタ４２などの１つまたは複数の出力デバイスを介して、オペレータに報告することができる。表示された、または印刷された出力に基づいて、オペレータは、入力デバイス３８などを介して、追加のもしくは代替の処理を要求する、または追加のもしくは代替のデータを提供することができる。プロセッサベースのシステム３０のさまざまなコンポーネント間の通信は、通常、チップセット、およびシステム３０のコンポーネントを電気的に接続する１つまたは複数のバスまたはインターコネクトを介して、実現されてよい。

広告システム１０、広告ステーション１２、およびデータ処理システム２６の動作は、広告環境５０をおおまかに示す図４を参照して、よりよく理解することができる。図示した実施形態において、人物５２が、壁５４に取り付けられた広告ステーション１２を通っている。１つまたは複数のカメラ２２は、広告ステーション１２のディスプレイ１４のハウジング内などの環境５０において提供されても、またはそのようなハウジングから離れて設けられてもよい。たとえば、１つまたは複数のカメラ２２を、広告ステーション１２の内部（たとえば、ディスプレイ１４のまわりのフレームにおいて）、広告ステーション１２から歩道をまたいで、広告ステーション１２から離れた壁５４の上、その他に設置することができる。カメラ２２は、人物５２のイメージを捕えることができる。人物５２が広告ステーション１２のそばを歩くとき、人物５２は、方向５６に移動することができる。また、人物５２が方向５６に歩くとき、人物５２の身体の姿勢は、方向５８にあってよく、一方、人物５２の注視方向は、広告ステーション１２のディスプレイ１４に向かう方向６０にあってよい（たとえば、その人物はディスプレイ１４の広告コンテンツを見ていてよい）。

対話型広告アプリケーションが、ビデオコンテンツエンジンと、ユーザ行動を取得するための解析メカニズムとが混合した結果である以前のアプローチ（これは、大規模配置には適さない、一連の単発的な展開によるその場限りのアプローチになり得る）とは異なり、本開示の少なくとも一実施形態においては、コンテンツエンジンは、解析エンジンから分離される。解析エンジンとコンテンツエンジンとの間で情報転送を円滑化するために、インターフェース仕様をさらに使用することができる。それに応じて、図５におおかまに示すそのような一実施形態では、データ処理システム２６が、ビジュアル解析エンジン６２と、コンテンツエンジン６４と、インターフェースモジュール６６と、出力モジュール６８とを含むことができる。これらのエンジンおよびモジュールは、特定の機能を実行するために、データ処理システムのプロセッサによって実行可能な（たとえば、メモリ３４またはストレージデバイス３６に記憶されている）アプリケーション命令における形態で提供されてよい。ビジュアル解析エンジン６２は、データ処理システム２６が受信したビジュアル情報７０の解析を実施することができる。ビジュアル情報７０は、広告ステーション１２と対話する見込み客などの、（たとえば、ビデオまたは静止画像での）人間活動の表現を含むことができる。一般に、ビジュアル解析エンジン６２は、捕えられ、量子化され、ビジュアル解析エンジン６２に提示され得るさまざまな顧客の活動を、受信し、処理するようになされている。

ビジュアル解析エンジン６２は、所望の解析（たとえば、顔検出、ユーザ識別、およびユーザ追跡）を実施し、解析の結果７２をインターフェースモジュール６６に提供することができる。一実施形態において、結果７２は、ポジション、位置、動きの方向、身体の姿勢の方向、注視方向、バイオメトリックデータ、その他などの、ビジュアル情報７０に示された個人に関する情報を含む。インターフェースモジュール６６は、転送仕様７４に従って、結果７２の一部、またはすべてをコンテンツエンジン６４に入力することを可能にする。とりわけ、一実施形態において、インターフェースモジュール６６は、ビジュアル情報７０に示されたオブジェクト、およびそのようなオブジェクトの属性を分類する特徴付け７６を出力する。これらの入力に基づいて、コンテンツエンジン６４は、出力モジュール６８を介して、ユーザに出力するための広告コンテンツ７８を選択することができる。

いくつかの実施形態において、転送仕様７４は、階層型のオブジェクト指向のデータ構造であってよく、解析されたビジュアル情報７０を特徴付けるために、オブジェクトの定義された分類法および関連した記述子を含むことができる。たとえば、図６のブロック図８６でおおまかに表す実施形態において、オブジェクトの分類法は、場面オブジェクト８８、グループオブジェクト９０、人物オブジェクト９２、および人物９２をさらに特徴付ける１つまたは複数の身体部分オブジェクトを含むことができる。一実施形態において、そのような身体部分オブジェクトは、顔オブジェクト９４と、胴体オブジェクト９６と、腕および手オブジェクト９８と、脚および足オブジェクト１００とを含む。

さらに、各オブジェクトは、オブジェクトを記述する関連した属性（記述子とも呼ばれる）を有することができる。これらの属性のうちのいくつかは、静的で経時的に不変であり、一方他のいくつかは、時間とともに発展するという点において動的であり、時間によってインデックスされ得る時系列として表すことができる。たとえば、場面オブジェクト８８の属性は、時系列の未加工２Ｄイメージ、時系列の未加工３Ｄ距離イメージ、人または他の一時的なオブジェクトのない背景の推定（これは拡張現実のさまざまな形態のためにコンテンツエンジンによって使用され得る）、および場面の静的３Ｄサイトモデル（ゲームのようなやり方で場面の新しい眺めを作成するために使用され得る、たとえば、床、壁、および家具）を含むことができる。

場面オブジェクト８８は、オブジェクト自体の属性を有する１つまたは複数のグループオブジェクト９０を含むことができる。たとえば、各グループ９０の属性は、時系列のグループのサイズ（たとえば、個人の数）、時系列の（たとえば、２Ｄピクセルおよび３Ｄ空間次元の観点からの）グループの重心、および時系列の（たとえば、２Ｄおよび３Ｄの両方での）グループの境界ボックスを含むことができる。さらに、グループオブジェクト９０の属性は、グループに関連付けられた時系列の動きフィールド（または動きキュー）を含むことができる。たとえば、時間における各点について、これらの動きキューは、（オプティカルフローなどの）高密度表現、または（特徴点に関連付けられた動きなどの）低密度表現を含むことができる、またはこれらの表現から構成することができる。高密度表現では、ピクセル位置に基づいてインデックスされ得る多次元マトリックスを使用することができ、マトリックスの各要素が、上下左右の動き推定量を維持することができる。低密度表現では、特徴点の一覧を維持することができ、ここで各特徴点は、２Ｄ位置および２Ｄ動き推定量を含む。

グループオブジェクト９０は次いで、１つまたは複数の人物オブジェクト９２を含むことができる。人物オブジェクト９２の属性は、時系列の人物の２Ｄおよび３Ｄ位置、（たとえば、人物の再取得およびコンテンツエンジンへの意味記述の提供を可能にするための）人物の全体の外見記述子、時系列の人物の周辺に関連付けられた動きキュー（たとえば低密度または高密度）、人口統計情報（たとえば、年齢、性別、または文化的な所属）、および人物の推定される人口統計記述に関連付けられた確率分布を含むことができる。さらなる属性は、人物を先の遭遇と結び付けるために使用され得る一連のバイオメトリック署名、および時系列の身体の可動性の樹状記述もまた含むことができる。加えて、より高いレベルの動きおよび外見のキューが、各特徴点に関連付けられてもよい。

各人物の特定の解剖学的構造を、顔オブジェクト９４、胴体オブジェクト９６、腕および手オブジェクト９８、ならびに脚および足オブジェクト１００などの、追加のオブジェクトとして定義することができる。顔オブジェクト９４に関連付けられた属性は、時系列の３Ｄ注視方向、時系列の顔の表情推定、時系列の（たとえば、２Ｄおよび３Ｄでの）顔の位置、および認識のために使用され得るバイオメトリック署名を含むことができる。胴体オブジェクト９６の属性は、時系列の胴体の位置、および時系列の胴体の向き（たとえば、身体の姿勢）を含むことができる。腕および手オブジェクト９８の属性は、時系列の（たとえば、２Ｄおよび３Ｄでの）手のポジション、時系列の（たとえば、２Ｄおよび３Ｄでの）腕の可動性、ならびに腕および手の可能なしぐさおよび行動の推定量を含むことができる。さらに、脚および足オブジェクト１００の属性は、時系列の人物の足の位置を含むことができる。説明の目的で、上では多くの属性および記述子を提供してきたが、他のオブジェクトまたは属性もまた、本技法に十分に従って使用されてよいことが認識されるであろう。

対話型広告を円滑化するための方法を、一実施形態に従って、図７に示す流れ図１０６でおおまかに表す。方法は、広告ステーション１２のまわりの観察範囲のイメージを受信するステップを含むことができ（ブロック１０８）、観察範囲は、見込み客が、広告ステーション１２から広告を受け取るように位置付けられてよい範囲などである。特定の実施形態において、受信したイメージは、固定位置カメラ、または（たとえば、そのカメラによって観察される範囲を経時的に変化させる）可変位置カメラなどの、１つまたは複数のカメラ２２によって捕えられてよい。

方法は、受信したイメージを解析するステップをさらに含むことができる（ブロック１１０）。たとえば、イメージの解析は、上で説明した解析エンジン６２によって実施されてよく、受信したイメージを特徴付けるために、階層的仕様記述を使用することができる。そのような特徴付けのために、解析は、個人のポジション、個人のグループの存在、個人の表情、個人の注視方向または注視角度、および個人の人口統計情報などの、イメージからの、かつイメージの中の人物についての特定情報を認識するステップを含むことができる。

解析に基づいて、さまざまなオブジェクト（たとえば、場面、グループ、および人物）を、オブジェクトの属性を判定することによって特徴付けることができ、属性をコンテンツエンジンに伝達することができる（ブロック１１２）。このようにして、コンテンツエンジンは、場面レベルの記述、グループレベルの記述、人物レベルの記述、および身体部分レベルの記述を、階層的なやり方で、画像化した眺め（およびその中のオブジェクト）を表す、意味的にリッチなコンテクストで受信することができる。いくつかの実施形態において、コンテンツエンジンは次いで、伝達された属性に基づいて、複数のそのようなコンテンツから広告コンテンツを選択することができ（ブロック１１４）、選択された広告コンテンツを見込み客に出力することができる（ブロック１１６）。選択された広告コンテンツは、ビデオ広告、マルチメディア広告、音声広告、静止画像広告、またはそれらの組合せなどの、任意の好適なコンテンツを含むことができる。さらに、広告ステーション１２が対話型広告ステーションである実施形態においては、選択されたコンテンツは、対話型広告コンテンツであってよい。

いくつかの実施形態において、広告システム１０は、１つまたは複数の広告ステーション１２の使用特性を（たとえば、いろいろなコンピュータビジョン技法のうちのいずれかを通して）判定して、広告ステーション１２がどのように使用されているかについて、かつ広告ステーション１２の有効性について、フィードバックを提供することができる。たとえば、図８の流れ図１２２でおおまかに表す一実施形態において、方法は、広告ステーション１２に遭遇する（たとえば、それと対話する、または単に通りかかる）見込み客の１つまたは複数の画像（たとえば、静止画像またはビデオ画像）を捕えるステップを含むことができる（ブロック１２４）。捕えた画像は、使用特性１２８を導出するために、いろいろなコンピュータビジョン技法を使用して、解析されてよい（ブロック１２６）。たとえば、捕えたイメージの解析は、人物検出、人物追跡、人口統計解析、情緒解析、およびソーシャルネットワーク解析を含むことができる。使用特性は、一般に、広告ステーション１２およびその出力コンテンツの有効性を測定することに関連したマーケティング情報を獲得することができる。

使用特性は、画像を捕えた時点で、ユーザに提供されるコンテンツと相関されて（ブロック１３０）、所与の広告ステーション１２および関連した広告コンテンツの有効性の測定値を詳述するレポートの生成および出力を可能にすることができる（ブロック１３２）。そのような情報に基づいて、広告ステーション１２の所有者は、クライアントへの広告料金を請求する、または変更することができる（ブロック１３４）。同様に、そのような情報に基づいて、所有者（または代理者）は、よりよいパフォーマンスおよび結果を達成するなどのために、広告ステーションの配置、提示方法、またはコンテンツを変更することができる（ブロック１３６）。

一実施形態に従って、個人のグループ１４０が広告ステーション１２と対話している図９を参照して、そのような特性の使用の例が以下に提供される。示された実施形態において、グループ１４０は、広告ステーション１２と対話している個人の人物１４２、１４４、および１４６を含む。カメラ２２は、グループ１４０が位置している範囲のビデオデータまたは静止画像データを捕えることができる。上で触れたように、広告ステーション１２は、いくつかの実施形態において、対話型広告ステーションであってよい。

広告ステーション１２に関連付けられたデータ処理システム２６は、カメラ２２からのイメージを解析して、広告ステーション１２の有効性を示す測定値を提供することができる。たとえば、データ処理システム２６は、人物検出性能を使用して捕えたイメージを解析し、広告ステーション１２と対話する見込みを有する人の数（たとえば、所与の期間にわたって観察範囲に入る人の数）、および各遭遇に関連付けられた滞留時間（すなわち、広告ステーション１２を見る、または広告ステーション１２と対話するのに人物が費やす時間）に関する統計値を生成することができる。さらに、データ処理システム２６は、（たとえば、顔認識からの）ソフトバイオメトリックの特徴または測定を使用して、（たとえば、大人対子供、男性対女性、若年者対年配者、その他などの、人口統計グループによって使用特性および有効性の獲得を可能にする）各個人の年齢、性別、および文化的な所属を推定することができる。グループのサイズ、および個人のグループのリーダシップ役もまた、ソーシャル解析方法を使用して判定することができる。

さらに、データ処理システム２６は、受信した画像データの情緒解析を提供することができる。たとえば、画像データの中に示された人物に顔解析を実施して、広告ステーションディスプレイ１４に対するそれらの人物の時系列の注視方向を判定して、ディスプレイ１４に提供されるさまざまな仮想オブジェクトに対する推定される関心（たとえば、関心は、見込み客が特定のオブジェクトを見る、または広告コンテンツを見る時間の長さから推測され得る）の解析を可能にすることができる。顔の表情データおよび身体の姿勢データを使用して、対話型広告ステーション１２が生み出すコンテンツに対する各個人の感情反応を推測することもできる。

使用特性はまた、ある期間にわたる関係性を含むことができる。たとえば、距離測度におけるバイオメトリックの使用、ならびに広告ステーション１２付近の人物の電子デバイスから検出され得るＲＦ信号を通して、所与の広告ステーション１２と多数回遭遇した個人に対する関連性を作ることができる。さらに、そのような情報はまた、広告システム１０の多数の広告ステーション１２にわたって個人を結び付けるために使用されてもよい。そのような情報は、顧客と広告システム１０との間の、長期間の時空関係性に関する統計値の生成を可能にする。さらに、一実施形態において、広告ステーション１２は、所与のサービスまたはいくつかの商品のための、コード化したクーポンを個人に出力することができる。そのような実施形態においては、そのようなクーポンの使用を広告システム１０が受信することができ、所与の広告ステーション１２およびその出力コンテンツの有効性を直接測定することを可能にする。

一実施形態に従って図１０におおまかに示すように、一実施形態において、広告環境１５２は、複数の広告ステーション１２を含むことができる。目下示している実施形態において、環境１５２は、歩道１５４と、広告ステーション１２を含む壁とを含む。見込み客１５８が歩道１５４に沿って進むときに、広告ステーション１２を通りかかる、または広告ステーション１２と対話する、その個人の画像を捕えるように、カメラ２２を提供することができる。本説明図では、広告ステーション１２のそれぞれが互いにいくぶん接近しているが、他の実施形態においては、広告ステーション１２は、任意の距離によって（たとえば、建物内の異なるポジション、異なる建物内、またはさらには異なる市または国において）、互いに離れて位置していてもよいことが認識されるであろう。

上で触れたように、広告ステーション１２付近の人物の電子デバイスからは、無線周波数信号、またはそのような人物の携帯電話からの他のワイヤレス信号などの、ワイヤレス信号が検出されてよい。図１１におおまかに示す一実施形態において、（流れ図１６４で表す）方法は、広告ステーション１２と遭遇している間に、人物から第１のワイヤレス信号を検出するステップ（ブロック１６６）と、しばらく後で同じ広告ステーション１２と、または異なる広告ステーション１２と改めて遭遇している間に、人物から第２のワイヤレス信号を検出するステップ（ブロック１６８）とを含む。データ処理システム２６（またはなんらかの他のデバイス）は、異なる遭遇の間に受信した第１のワイヤレス信号と第２のワイヤレス信号とが、同一である、または互いに関連していることを検出し、そのような情報を使用して、検出を、特定の見込み客による多数回の遭遇に関連付けることができる（ブロック１７０）。このようにして、広告システム１０は、見込み客が以前に遭遇したことがあるのを検出することができ、この情報を使用して、広告ステーション１２からの出力を、その見込み客に応じて合わせることができる。

いくつかの実施形態において、広告システム１０は、顧客の関心と、広告システム１０の有効性の両方を向上させるために、エピソード的なコンテンツを提供することができる。たとえば、広告システム１０は、発展するストーリーラインを有するコンテンツを含むことができ、そのプレーバックは、広告システム１０の１つまたは複数の広告ステーション１２と対話する見込み客によって左右される。一実施形態において、広告システム１０は、特定のユーザへのコンテンツ出力が、以前の対話に基づいてそのユーザをターゲットとするように、個人および広告ステーション１２との遭遇を識別し、追跡して、顧客遭遇が、見込み客による以前の遭遇および体験の上に基づくようにさせる。これは、ひいては、広告ステーション１２と見込み客との長期間の対話をより熱中させ、見込み客への広告効果をより大きくし、広告主と見込み客との情報交換の量を潜在的に引き上げることにつながり得る。

たとえば、図１２のブロック図１７６でおおまかに表す一実施形態において、広告システム１０は、識別エンジン１７８、追跡エンジン１８０、上で説明したようなコンテンツエンジン６４、および出力モジュール６８を含む。識別エンジン１７８および追跡エンジン１８０はまた、見込み客を識別し、追跡するように実行可能なアプリケーション命令の形態で提供されてもよく、広告システム１０のデバイスに（たとえば、データ処理システム２６のメモリ３４もしくはストレージデバイス３６、またはなんらかの他のデバイスに）、ルーチンとして記憶されてもよい。とりわけ、識別エンジン１７８は、そこから見込み客を識別することができる画像データまたは他の電子データなどの、データ１８２を受信することができる。見込み客の識別は、見込み客が広告システム１０の１つまたは複数の広告ステーション１２と以前に遭遇したかどうかの判定を可能にするために、見込み客の一意の署名（たとえば、顔の特徴、見込み客のデバイスからの電子信号など）を認識するステップを含むことに留意されたい。同様に、本明細書で使用されるとき、そのような見込み客に対する識別という用語は、見込み客の名前識別を必要としないが、そのような固有の識別は、本技法に矛盾するものではない。

見込み客の識別は、識別エンジン１７８によって、追跡エンジン１８０に出力されてよく、追跡エンジン１８０は、顧客遭遇のログ１８４を参照して、識別された顧客が、以前に広告システム１０の広告ステーション１２と対話したことがあるかどうかを判定することができる。対話したことがある場合、以前の遭遇の存在に基づいて、コンテンツエンジン６４は、出力モジュール６８を介して出力するための、適切な広告コンテンツ７８を選択することができる。たとえば、連続して見られることを意図した１０のエピソードを含むエピソード的なコンテンツを用いて、広告システム１０は、（たとえば、ログ１８４を介して）過去において、エピソードのうちの何個がそのユーザに出力されているかを判定することができるようになり、広告ステーション１２のディスプレイ１４を介して、現在の出力に適切なエピソード（すなわち、連続における次のエピソード）を選択することができる。あるいは、エピソードは、以前の対話の結果に基づいて選択されてもよい。たとえば、広告システム１０は、ユーザが特定の行動を取る（たとえば、特定のやり方で対話する、パズルを解く、クーポンを取って使用するなど）まで、ユーザにコンテンツの特定のエピソードを出力し続けることができる。

そのような選択の一例を、一実施形態に従って、図１３の流れ図１８８で表す。詳細には、広告システム１０は、ユーザを識別することができる（ブロック１９０）。そのような識別性は、任意の好適な方法を通して確立されてよい。たとえば、顔認識もしくは虹彩認識などのバイオメトリック情報を通して、または識別されることになる人物が持ち運ぶ電子デバイスから電子署名（たとえば、ＲＦ信号）を取得することによって、識別性を確立することができる。さらに、識別性は、そのような電子デバイスから（たとえば、ウェブサイト、テキストメッセージ、通話、またはサーバ通信を通して）識別情報を送信するように、顧客を促すことによって確立されてもよい。たとえば、広告ステーション１２のディスプレイ１４は、見込み客が（たとえば、カメラ電話を介して）獲得し、識別情報または他の情報をリモートコンピュータと通信するのに使用することができる、クイックレスポンスコードを提供することができる。あるいは、広告ステーション１２は、ポータブル電子デバイスから（たとえば、顧客の携帯電話から特定の番号に電話をする、またはテキストを送るように顧客に要求することによって）識別情報を送信するように、見込み客に頼むことができる。

データ処理システム２６（たとえば、コンテンツエンジン６４）は、追跡情報を受信することができ（ブロック１９２）、ならびに１つまたは複数の以前の遭遇についてのデータを受信することができる（ブロック１９４）。そのような情報およびデータに基づいて、コンテンツエンジン６４は、識別された見込み客のための適切なコンテンツを選択することができる（ブロック１９６）。たとえば、コンテンツエンジン６４は、エピソード的なコンテンツにおける異なる箇所（たとえば、ストーリーラインの中の異なる箇所）を選択することができ、または、識別された見込み客との以前の対話に基づいて、全体的に異なる広告を選択することもできる（たとえば、顧客が以前の遭遇でコンテンツに関心を示さなかったと思われる場合は、異なる製品またはサービスについての新たなコンテンツを選択することができる）。選択されたコンテンツはまた、上で論じた要因（たとえば、識別された人口統計情報）などの、他の要因に基づいていてもよい。

図１４〜図１６を参照すると、エピソード的なコンテンツの異なる部分を、参照番号２０４、２０６、および２０８でおおまかに表す異なる時間において、見込み客２０２に提供することができる。たとえば、図１４において、見込み客２０２は、目的地へと移動しながら、広告ステーション１２に遭遇し、その目的地から戻るときに、再び広告ステーション１２に遭遇することができる（図１５）。同様に、図１６に示すしばらく後で（たとえば、翌日または翌週など）、見込み客２０２は、再び広告ステーション１２に遭遇することができる。エピソード的なコンテンツの使用により、広告ステーション１２は、これらの遭遇のそれぞれの間に、異なるコンテンツを見込み客２０２に提示して、見込み客の注目を捕える可能性を向上させ、かつ広告ステーション１２の有効性を向上させることが可能になる。

一実施形態において、広告ステーション１２は、見込み客を、１つもしくは複数の仮想エンティティまたは仮想キャラクターに紹介するために使用されてよく、仮想エンティティまたは仮想キャラクターは、顧客との関係性、またはそれぞれ互いの関係性を形成する。それぞれの遭遇の間に、これらの関係性を発展させる、一連の調整されたイベントを行うことができる。さらに、顧客の対話もまた、そのような関係性を発展させることができる。続く遭遇において、広告ステーション１２（または広告システム１０の他の広告ステーション１２）は、見込み客の識別性を再確立することができ、それに続いて、仮想エンティティは、先の遭遇に基づいて（たとえば、先の遭遇の存在、または先の遭遇から獲得したデータに基づいて）、見込み客を引き付け続けることができる。

たとえば、図１７の流れ図２１６でおおまかに表す一実施形態において、仮想キャラクターが、見込み客に表示されてよい（ブロック２１８）。広告システム１０は、見込み客を識別し（ブロック２２０）、１つまたは複数の仮想キャラクターを顧客と、または仮想キャラクター同士を互いに対話させることができる（ブロック２２２）。さらに、広告システム１０は、後の使用のために、対話および顧客遭遇に関するデータを記憶することができる（ブロック２２４）。さらに、広告システム１０は、見込み客に関連した追加のデータを受信し、記憶することができ（ブロック２２６）、追加のデータは、以前に顧客に表示したクーポンが回収されたという識別、広告コンテンツに関連付けられたウェブページが見込み客によってアクセスされたという識別、ソーシャルネットワークからの情報、その他などである。たとえば、一実施形態において、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）などのソーシャルネットワークメカニズムが、愛好者関係を介した対話を可能にすることができる。あるいは、見込み客は、広告ステーション１２により提供される画像を撮影し、次いでその画像をアップロードして、ユーザまたは広告されたコンテンツに合わせたさまざまなウェブページにアクセスすることができる。そのような技法はまた、上で説明したような識別を円滑化するために使用されてもよい。また、これらの対話により、顧客は、クーポンを受け取ったり、広告システム１０によって提供されるコンテンツのストーリーラインまたは仮想キャラクターの関係性（または特性）を左右するように広告システム１０に入力を提供したりすることができる。さらに、一実施形態において、見込み客は、ソーシャルメディアを介して、仮想キャラクターの進捗を追跡することができる。たとえば、見込み客が、インターネットを介してそのようなキャラクターの進捗に関する情報にアクセスし、それについて更新することを可能にするために、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）ページまたは他のソーシャルメディアページが提供されてもよい。続いて、広告ステーション１２との新たな遭遇において、広告システム１０は、見込み客を識別し（ブロック２２８）、以前の遭遇、対話、または追加のデータに基づいて、仮想キャラクターに、見込み客とそれまでとは違った対話をさせることができる（ブロック２３０）。

さらなる例として、見込み客２４２と広告ステーション１２とのある遭遇２４０を、一実施形態に従って、図１８におおまかに示す。仮想キャラクター２４４が、広告ステーション１２によって表示され、二者択一製品（これらは、ディスプレイ１４の領域２４６および２４８に示されてよい）についての情報を提供することができる。見込み客２４２は、仮想キャラクター２４４と対話することができ、二者択一製品のうちの１つ、製品Ｂなどを選択することができる。さらに、広告された商品を購入するときに見込み客が使用するためのクーポン２５０および２５２を、見込み客２４２に表示する、または送ることができる。

製品Ｂのためのクーポン２５２の使用、および（たとえば、関連付けられた商品またはサービスの売り手から）広告システム１０への通知の後で、図１９に示すその後の遭遇２６０において、仮想キャラクター２４４は、そのようなクーポンの使用を把握して、見込み客２４２と対話することができる。たとえば、仮想キャラクター２４４は、製品Ｂ（これはディスプレイ１４の領域２６２に示されてよい）への顧客２４２の満足感について尋ねることができ、次いで、顧客の満足レベルに基づいて、ディスプレイ１４の領域２６４にあるような、追加の製品を勧めることができる。たとえば、顧客が製品Ｂに満足感を示す場合、仮想キャラクター２４４は、製品Ｂに類似した製品、または製品Ｂもまた好む他の人が好んでいる製品を勧めることができる。そして顧客が不満を示す場合には、仮想キャラクター２４４は、代替製品を勧めることができる。その後の遭遇２６０は、以前の遭遇２４０と同じ広告ステーション１２で行われても、または広告システム１０の異なる広告ステーション１２で行われてもよい。

本発明の技術効果は、対話型広告の効率、体験、および有効性における改良を含む。たとえば、一実施形態において、本明細書で説明したような、転送仕様の使用とともに、コンテンツエンジンから解析エンジンを分離することは、以前のアプローチと比較して、よりスケーラブルな提案を与えることができる。いくつかの実施形態において、使用特性を獲得することにより、オペレータまたは広告主は、広告コンテンツおよび広告ステーションの有効性の判定を可能にすることができる。さらに、いくつかの実施形態においては、ユーザ遭遇の追跡、およびエピソード的なコンテンツの提供により、広告ステーションおよびその出力コンテンツの有効性を向上させることができる。

本明細書において、本発明の特定の特徴のみを図示し、説明してきたが、当業者であれば、多くの修正および変更を思いつくであろう。したがって、添付の特許請求の範囲は、本発明の真の趣旨のうちに入るものとして、すべてのそのような修正および変更を含むよう意図することが理解されるべきである。

１０ システム
１２ 広告ステーション
１４ ディスプレイ
１６ スピーカ
１８ 広告コンテンツ
２０ コントローラ
２２ カメラ
２４ 構造化された光要素
２６ データ処理システム
２８ ネットワーク
３０ プロセッサベースのシステム
３２ マイクロプロセッサ
３４ メモリ
３６ マスストレージデバイス
３８ 入力デバイス
４０ ディスプレイ
４２ プリンタ
５０ 広告環境
５２ 人物
５４ 壁
５６ 方向
５８ 方向
６０ 方向
６２ ビジュアル解析エンジン
６４ コンテンツエンジン
６６ インターフェースモジュール
６８ 出力モジュール
７０ ビジュアル情報
７２ 結果
７４ 転送仕様
７６ 特徴付け
７８ 広告コンテンツ
８８ 場面オブジェクト
９０ グループオブジェクト
９２ 人物オブジェクト
９４ 顔オブジェクト
９６ 胴体オブジェクト
９８ 腕および手オブジェクト
１００ 脚および足オブジェクト
１２８ 使用特性
１４０ グループ
１４２ 人物
１４４ 人物
１４６ 人物
１５２ 広告環境
１５４ 歩道
１７８ 識別エンジン
１８０ 追跡エンジン
１８２ データ
１８４ ログ
２０２ 見込み客
２４０ 遭遇
２４２ 見込み客
２４４ 仮想キャラクター
２４６ 領域
２４８ 領域
２５０ クーポン
２５２ クーポン
２６０ その後の遭遇
２６２ 領域
２６４ 領域

Claims (22)

1. 対話型広告を円滑化するためのシステムであって、
   広告を見込み客に提供するように構成された広告ディスプレイと、
   前記見込み客が前記広告ディスプレイを通るときに、前記見込み客の画像を捕えるように構成されたカメラと、
   プロセッサ、および前記プロセッサが実行するためのアプリケーション命令を有するメモリ含む画像処理システムであって、捕えた画像の解析を通して、前記広告ディスプレイに関する前記見込み客の使用特性を導出するために、前記アプリケーション命令を実行するように構成された画像処理システムと
   を備えるシステム。
2. 前記見込み客が前記広告ディスプレイを通るときに、前記見込み客の追加の画像を捕えるように構成された、少なくとも１つの追加のカメラを備える請求項１記載のシステム。
3. 前記広告または異なる広告を、前記見込み客または追加の見込み客に提供するように構成された、少なくとも１つの追加の広告ディスプレイを備える請求項１記載のシステム。
4. 前記少なくとも１つの追加の広告ディスプレイを通るときに、前記見込み客または前記追加の見込み客の画像を捕えるように構成された、１つまたは複数の追加のカメラを備える請求項３記載のシステム。
5. 前記広告ディスプレイが、対話型広告ディスプレイである、請求項１記載のシステム。
6. 前記画像処理システムが、導出された使用特性に基づいて、レポートをユーザに出力するように構成された、請求項１記載のシステム。
7. 対話型広告を円滑化するための方法であって、
   １人または複数の見込み客が観察範囲内にいるときに、前記１人または複数の見込み客が広告ステーションから広告を受け取ることができるように、広告システムの前記広告ステーションに近接した前記観察範囲のイメージをカメラから受信するステップと、
   前記広告ステーションについての使用特性を判定するために、受信したイメージを電子的に処理するステップと
   を含む方法。
8. 前記受信したイメージを電子的に処理するステップが、所与の期間にわたって前記観察範囲に入った人の数の統計値を生成するステップを含む、請求項７記載の方法。
9. 前記受信したイメージを電子的に処理するステップが、前記広告ステーションと前記人の数との遭遇に関連付けられた時間の量を測定するステップを含む、請求項８記載の方法。
10. 前記受信したイメージを電子的に処理するステップが、ソフトバイオメトリック特徴を使用して、前記受信したイメージに示された個人の年齢および性別を推定するステップを含む、請求項７記載の方法。
11. 前記受信したイメージを電子的に処理するステップが、ソフトバイオメトリック特徴を使用して、前記受信したイメージに示された個人の文化的な所属を推定するステップを含む、請求項７記載の方法。
12. 前記受信したイメージを電子的に処理するステップが、前記観察範囲における個人の注視方向を判定するステップを含む、請求項７記載の方法。
13. 前記広告ステーションによって提供されるコンテンツにおける前記個人の関心レベルを推定するために、前記個人の判定された注視方向を解析するステップと、
    特定のコンテンツの広告有効性の判定を円滑化するために、前記個人の前記関心レベルを、前記広告ステーションによって提供される前記特定のコンテンツと相関させるステップと
    を含む請求項１２記載の方法。
14. 前記受信したイメージを電子的に処理するステップが、前記個人の顔の表情および身体の姿勢を解析するステップを含む、請求項１２記載の方法。
15. 前記顔の表情および前記身体の姿勢の解析に基づいて、前記広告ステーションによって提供されるコンテンツに対する前記個人の感情反応を推測するステップを含む請求項１４記載の方法。
16. 前記受信したイメージを電子的に処理するステップが、前記１人または複数の見込み客のうちの少なくとも１人の見込み客を前記広告ステーションとの多数回の遭遇に関連付けるステップを含む、請求項７記載の方法。
17. 前記広告システムが、複数の広告ステーションを含み、観察範囲のイメージをカメラから受信するステップが、前記複数の広告ステーションに近接した多数の観察範囲のイメージを多数のカメラから受信するステップを含み、前記受信したイメージを電子的に処理するステップが、前記複数の広告ステーションについての使用特性を判定するために前記受信したイメージを電子的に処理するステップと、前記１人または複数の見込み客のうちの少なくとも１人の見込み客を前記複数の広告ステーションとの多数回の遭遇に関連付けるステップとを含む、請求項７記載の方法。
18. 前記観察範囲内の前記１人または複数の見込み客のうちの少なくとも１人の見込み客が持ち運ぶポータブルデバイスから、第１のワイヤレス信号を検出するステップと、
    前記観察範囲内の、または前記広告システムの追加の広告ステーションに近接した別の範囲内の前記ポータブルデバイスから、第２のワイヤレス信号を検出するステップと、
    前記第１のワイヤレス信号および前記第２のワイヤレス信号の検出を、前記少なくとも１人の見込み客による、前記広告ステーションとの、または前記広告ステーションおよび前記追加の広告ステーションとの多数回の遭遇に関連付けるステップと
    を含む請求項７記載の方法。
19. 前記広告ステーションを介して、特定の製品またはサービスのためのコード化されたクーポンを、前記１人または複数の見込み客のうちの少なくとも１人の見込み客に表示するステップと、
    前記コード化されたクーポンが、前記少なくとも１人の見込み客によって回収されたという通知を受信するステップと
    を含む請求項７記載の方法。
20. 判定された使用特性に基づいて、コンテンツを表示するための金額を請求するステップを含む請求項７記載の方法。
21. 判定された使用特性に基づいて、前記広告ステーションの配置を変更するステップを含む請求項７記載の方法。
22. 広告ステーション付近の１人または複数の見込み客を示す画像データを受信するようになされた命令と、
    前記広告ステーションにおける見込み客遭遇の数を判定し、前記見込み客の人口統計情報を判定し、前記広告ステーションによって提供されるコンテンツに対する前記見込み客による感情反応を判定し、前記広告ステーションと多数回遭遇した見込み客を識別し、前記見込み客のうちの少なくとも１人と前記広告ステーションとの多数回の遭遇を検出するために、前記画像データを電子的に処理するようになされた命令と
    を含む実行可能な命令
    を記憶した１つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む製造物。