JP2013196642A - 特性判定装置、特性判定方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】履歴情報が収集されていない人物又は人物以外の物に対してもその特性を判定し得る、特性判定装置、特性判定方法、及びプログラムを提供することにある。
【解決手段】特性判定装置は、人物又は人物以外の物の特性を判定するため、撮影画像から特性判定の対象の特徴を抽出する、特徴抽出部１１と、抽出された特徴を、人物又は物毎にその人物又は物の特徴を登録しているデータベース２０に照合して、抽出された特徴を有している人物又は物を特定し、特定した人物又は物の特性から、対象の特性を判定する、特性判定部１２とを備えている。
【選択図】図１

Description

本発明は、人物、更には人物以外の物（動物等）の特性を自動的に判定するための、特性判定装置、及び特性判定方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。

近年、広告宣伝の分野においては、ユーザの趣味、嗜好といった特性を判定し、判定結果に応じて、そのユーザに最適な商品情報等を提供することが行なわれている。例えば、Ｗｅｂサイトを介した電子商取引サービスにおいては、ユーザ毎に、Ｗｅｂページの閲覧履歴、商品の購入履歴といった行動に関する履歴が取得されている。そして、個々のユーザに対して、取得された履歴に基づいて、趣味、嗜好といったユーザの特性が判定され、これらに基づいて、提案される商品情報が選択される。

また、デジタルサイネージの分野では、ディスプレイを見ているユーザに応じて、最適化なコンテンツ（広告内容）を表示することが行なわれている。例えば、特許文献１に開示された広告提供装置は、ユーザの撮影画像から、顔認識によってユーザを特定し、特定したユーザに予め紐付けられている個人情報（趣味、嗜好等に関する情報）に基づいて、画面に表示する広告を選択する。

特開２００８−２１７４５８号公報

ところで、上記特許文献１を含む従来からの技術では、予め、ユーザの行動履歴等から、ユーザに関する情報を取得し、取得した情報に基づいて、ユーザの趣味、嗜好といった特性が判定される。このため、情報が取得されていないユーザに対しては特性を判定できず、結果、最適な商品情報及び広告等を提供できないという問題がある。

また、ユーザの行動は突発的であり、行動履歴等からのユーザに関する情報の取得には、一定の期間が必要となることから、上記特許文献１を含む従来からの技術には、即時性に乏しいという問題もある。

本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、履歴情報が収集されていない人物又は人物以外の物に対してもその特性を判定し得る、特性判定装置、特性判定方法、及びプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明の一側面における特性判定装置は、人物又は人物以外の物の特性を判定するための装置であって、
撮影画像から特性判定の対象の特徴を抽出する、特徴抽出部と、
抽出された前記特徴を、人物又は物毎にその人物又は物の特徴を登録しているデータベースに照合して、抽出された前記特徴を有している人物又は物を特定し、特定した人物又は物の特性から、前記対象の特性を判定する、特性判定部と、
を備えている、ことを特徴とする。

また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における特性判定方法は、人物又は人物以外の物の特性を判定するための方法であって、
（ａ）撮影画像から特性判定の対象の特徴を抽出する、ステップと、
（ｂ）前記（ａ）のステップで抽出された前記特徴を、人物又は物毎にその人物又は物の特徴を登録しているデータベースに照合して、抽出された前記特徴を有している人物又は物を特定し、特定した人物又は物の特性から、前記対象の特性を判定する、ステップと、
を有する、ことを特徴とする。

更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、コンピュータによって、人物又は人物以外の物の特性を判定するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）撮影画像から特性判定の対象の特徴を抽出する、ステップと、
（ｂ）前記（ａ）のステップで抽出された前記特徴を、人物又は物毎にその人物又は物の特徴を登録しているデータベースに照合して、抽出された前記特徴を有している人物又は物を特定し、特定した人物又は物の特性から、前記対象の特性を判定する、ステップと、
を実行させることを特徴とする。

以上のように、本発明によれば、履歴情報が収集されていない人物又は人物以外の物に対してもその特性を判定することができる。

図１は、本発明の実施の形態における特性判定装置の構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の実施の形態で用いられるデータベースの構造を示す図である。 図３は、本発明の実施の形態における特性判定装置によるデータベース構築時のコンテナ作成処理を示すフロー図である。 図４は、本発明の実施の形態における特性判定装置によるデータベース構築時の位置情報付加処理を示すフロー図である。 図５は、本発明の実施の形態における特性判定装置による特性判定処理を示すフロー図である。 図６は、本発明の実施の形態における特性判定装置１０を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。

（実施の形態１）
以下、本発明の実施の形態における、特性判定装置、特性判定方法、及びプログラムについて、図１〜図６を参照しながら説明する。

［装置構成］
最初に、本実施の形態における特性判定装置の構成について図１を用いて説明する。図１は、本発明の実施の形態における特性判定装置の構成を示すブロック図である。

図１に示す本実施の形態における特性判定装置１０は、人物の特性、例えば、趣味、嗜好、性格等を判定するための装置である。図１に示すように、特定判定装置１０は、特徴抽出部１１と、特性判定部１２と、データベース２０とを備えている。但し、データベース２０は、特性判定装置１０に接続された別の装置（コンピュータ）に備えられていても良い。

特徴抽出部１１は、撮影画像から、特性判定の対象となる人物（以下「判定対象者」と表記する。）の特徴を抽出する。また、特性判定部１２は、抽出された特徴を、人物毎にその人物の特徴を登録しているデータベース２０に照合して、抽出された特徴を有している人物を特定する。そして、特性判定部１２は、特定した人物の特性から、判定対象者の特性を判定する。

このように、特性判定装置１０では、撮影画像から特徴が捉えられ、捉えられた特徴と同様の特徴を持った人物が特定される。そして、特徴が似ている人物同士は、趣味、嗜好、性格等の特性も似ている傾向にあるという前提の元、特定された人物の特性から、撮影された人物の特性が判定される。特性判定装置１０によれば、撮影された人物の行動についての履歴情報が収集されていなくても、この人物の特性を判定できる。

続いて、図１に加えて図２を用いて、本実施の形態における特性判定装置１０の構成を更に具体的に説明する。図２は、本発明の実施の形態で用いられるデータベースの構造を示す図である。

まず、本実施の形態では、特性判定装置１０には、複数台のカメラ３０が接続されている。特徴抽出部１１は、各カメラ３０から撮影画像を取得する。また、カメラ３０の具体例としては、動画又は静止画を連続的に送信可能なＩＰカメラが挙げられる。更に、カメラ３０は、動画を撮像可能なカムコーダであっても良いし、静止画のみを撮影可能なデジタルスチルカメラであっても良い。

また、本実施の形態では、図２に示すように、データベース２０には、人物毎に、その人物に紐付けられた個人コンテナ２１が登録されている。更に、各個人コンテナ２１には、特徴コンテナ２２が登録されている。特徴コンテナ２２は、各個人コンテナが紐付けられた人物の特徴を表わす情報（以下「特徴情報」と表記する。）を格納する。また、個人コンテナ２１に登録できる特徴コンテナ２２の数は特に限定されない。更に、各特徴コンテナ２２が格納できる特徴情報の数も特に限定されない。

このように、本実施の形態では、データベース２０は、多段構成となるため、データの格納効率が高められると共に、個人の嗜好等の特性を広範囲で推定することが可能となる。更に、特徴情報もコンテナ化されているため、類似する特徴情報を有する特徴コンテナを利用して、新たなデータベースを構築することも可能である。

また、本実施の形態では、特徴コンテナ２２は、その登録先の個人コンテナが紐付けられている人物に関係する位置情報を格納することができる。図２の例では、いずれの個人コンテナにも、位置情報を格納した特徴コンテナが登録されており、例えば、個人コンテナ（Ａ）では、特徴コンテナ（１）に位置情報が格納されている。

更に、図１に示すように、本実施の形態においては、特性判定装置１０は、データベース２０を構築するためのデータベース構築部１３も備えている。本実施の形態では、データベース構築部１３は、後述するように、カメラ３０で撮影された各人物の撮影画像を用いて、個人コンテナ２１及び特徴コンテナ２２を作成して、データベース２０を構築する。この場合、上述の位置情報としては、カメラ３０が設置されている位置の位置情報（以下「撮影位置情報」と表記する。）が用いられる。

また、本実施の形態では、特性判定部１２は、特徴抽出部１１によって抽出された特徴と一致する情報が格納された特徴コンテナ２２を特定し、更に、特定した特徴コンテナ２２の登録先の個人コンテナ２１が紐付けられている人物を特定する。

そして、特性判定部１２は、例えば、位置情報に基づいて、特定した人物の特性を推定し、推定した特性から、判定対象となる人物の特性を判定する。例えば、位置情報が、個人コンテナ２５に紐付けられた人物を撮影したカメラ３０の撮影位置情報であり、カメラ３０が、百貨店といった大規模小売店の各売場に設置されていたとすると、この人物は、この売場の商品に興味があると考えられる。よって、この場合、特性判定部１２は、特定した人物は当該売場の商品に興味があると推定し、更に、同じ特徴を持つ判定対象となる人物も、当該売場の商品に興味があると判定する。

［装置動作］
次に、本発明の実施の形態における特性判定装置１０の動作について図３〜図４を用いて説明する。以下の説明においては、適宜図１及び図２を参酌する。また、本実施の形態１では、特性判定装置１０を動作させることによって、特性判定方法が実施される。よって、本実施の形態における特性判定方法の説明は、以下の特性判定装置１０の動作説明に代える。

なお、以下の説明では、データベース構築部１３は、カメラ３０で撮影された各人物の撮影画像を用いて、個人コンテナ２１及び特徴コンテナ２２を作成して、データベース２０を構築するとする。また、カメラ３０は、百貨店といった大規模小売店の各売場に設置されており、各撮影位置情報には、各売場の情報又は商品の情報が紐付けられているとする。

最初に、図３を用いて、データベース２０を構築する際の特性判定装置１０の動作について説明する。図３は、本発明の実施の形態における特性判定装置によるデータベース構築時のコンテナ作成処理を示すフロー図である。

図３に示すように、まず、特徴抽出部１１は、いずれかのカメラ３０から撮影画像を受け取り、受け取った画像に対して画像認識処理を行って、撮影された人物の特徴を抽出し、抽出した特徴をデータベース構築部１３に出力する（ステップＡ１）。

次に、データベース構築部１３は、出力されてきた人物の特徴に基づいて、撮影された人物が、いずれかの個人コンテナ２１に紐付けられている人物かどうかを判定する（ステップＡ２）。ステップＡ２の判定の結果、撮影された人物が、いずれかの個人コンテナ２１に紐付けられている人物でない場合は、データベース構築部１３によって、ステップＡ３が実行される。

ステップＡ３では、データベース構築部１３は、新たな個人コンテナ２１を作成し、これをデータベース２０に登録する。次に、データベース構築部１３は、新たな特徴コンテナ２２を作成し、これを先に作成した個人コンテナ２１に登録する（ステップＡ４）。

次に、データベース構築部１３は、ステップＡ１で抽出された特徴を用いて、特徴情報を作成し、作成した特徴情報を、ステップＡ４で新たに登録した特徴コンテナ２２に格納する（ステップＡ５）。

また、ステップＡ２の判定の結果、撮影された人物が、いずれかの個人コンテナ２１に紐付けられている人物である場合は、データベース構築部１３は、ステップＡ６を実行する。ステップＡ６では、データベース構築部１３は、この個人コンテナ２１に、ステップＡ１で抽出された特徴を特徴情報として格納している特徴コンテナ２２が、登録されているかどうかを判定する（ステップＡ６）。

ステップＡ６の判定の結果、特徴コンテナが登録されている場合は、データベース構築部１３は、データベース２０のタイムスタンプを更新する（ステップＡ８）。一方、ステップＡ６の判定の結果、特徴コンテナ２２が登録されていない場合は、データベース構築部１３は、新たな特徴コンテナ２２を作成し、これを、ステップＡ２で人物が紐付けられていると判定された個人コンテナ２１に新たに登録する（ステップＡ７）。

次に、データベース構築部１３は、再度ステップＡ５を実行し、ステップＡ１で抽出された特徴を用いて、特徴情報を作成し、作成した特徴情報を、ステップＡ７で新たに登録した特徴コンテナ２２に格納する。

ステップＡ５又はステップＡ８が実行されると、データベース２０の構築処理は一旦終了する。その後、カメラ３０から新たな撮影画像が送信されてくると、再度、ステップＡ１〜Ａ８が実行される。

次に、図４を用いて、データベース２０に位置情報を付加する場合の特性判定装置１０の動作について説明する。図４は、本発明の実施の形態における特性判定装置によってデータベース構築時に位置情報を付加する場合のフロー図である。

図４に示すように、まず、特徴抽出部１１は、いずれかのカメラ３０から撮影画像を受け取り、受け取った画像に対して画像認識処理を行って、撮影された人物の特徴を抽出し、抽出した特徴と、撮影を行ったカメラの識別情報とをデータベース構築部１３に出力する（ステップＢ１）。

次に、データベース構築部１３は、出力されてきた人物の特徴に基づいて、撮影された人物が、いずれかの個人コンテナ２１に紐付けられている人物かどうかを判定する（ステップＢ２）。ステップＢ２の判定の結果、撮影された人物が、いずれかの個人コンテナ２１に紐付けられている人物である場合は、データベース構築部１３によって、ステップＢ３が実行される。

一方、ステップＢ２の判定の結果、撮影された人物が、いずれかの個人コンテナ２１に紐付けられている人物でない場合は、データベース構築部１３は、新たな個人コンテナ２１を作成し、これをデータベース２０に登録する（ステップＢ５）。その後、データベース構築部１３は、ステップＢ３を実行する。

ステップＢ３では、データベース構築部１３は、ステップＢ１で出力されたカメラの識別情報に基づいて、カメラの位置を特定し、そして、撮影位置情報を生成する。続いて、データベース構築部１３は、ステップＢ２で人物が紐付けられていると判定された個人コンテナ２１、又はステップＢ５で新たに作成された個人コンテナ２１に、特徴コンテナ２２が登録されているかどうかを判定する（ステップＢ３）。

ステップＢ３の判定の結果、特徴コンテナ２２が登録されている場合は、データベース構築部１３は、ステップＢ４を実行する。一方、ステップＢ３の判定の結果、特徴コンテナ２２が登録されていない場合は、データベース構築部１３は、新たな特徴コンテナ２２を作成して、これを個人コンテナ２１に登録し（ステップＢ６）、その後、ステップＢ４を実行する。

ステップＢ４では、データベース構築部１３は、ステップＢ２で人物が紐付けられていると判定された個人コンテナ２１、又はステップＢ５で新たに作成された個人コンテナ２１に登録されている特徴コンテナ２２に、撮影位置情報を格納させる。

以上のステップＢ１〜Ｂ６の実行により、データベース２０に構築された個人コンテナ２１に、それに紐付けられた人物の特性を表す位置情報が格納されたことになる。

続いて、図５を用いて、特性判定装置１０による人物の特性判定処理について説明する。図５は、本発明の実施の形態における特性判定装置による特性判定処理を示すフロー図である。

図５に示すように、まず、特徴抽出部１１は、いずれかのカメラ３０から撮影画像を受け取り、受け取った画像に対して画像認識処理を行って、撮影された人物の特徴を抽出し、抽出した特徴を特性判定部１２に出力する（ステップＳ１）。

次に、特性判定部１２は、出力されてきた人物の特徴に基づいて、撮影された人物が、いずれかの個人コンテナ２１に紐付けられている人物かどうかを判定する（ステップＳ２）。ステップＳ２の判定の結果、撮影された人物が、いずれかの個人コンテナ２１に紐付けられている人物である場合は、特性判定部１２は、ステップＳ５を実行する。

ステップＳ５では、特性判定部１２は、特定した個人コンテナ２１に登録されている特徴コンテナ２２から、撮影位置情報を特定する。そして、特性判定部１２は、撮影位置情報に紐付けられている売場の商品の情報を、判定対象となる人物の特性と判定し、判定結果を出力する。

ステップＳ２の判定の結果、撮影された人物が、いずれかの個人コンテナに紐付けられている人物でない場合は、特性判定部１２は、既存の特徴コンテナ２２の中から、出力されてきた人物の特徴を特徴情報として格納している特徴コンテナ２２を特定する。更に、特性判定部１２は、特定した特徴コンテナ２２が登録されている個人コンテナ２１も特定する（ステップＳ３）。

次に、特性判定部１２は、ステップＳ３で特定した個人コンテナ２１に紐付けられている人物の特性を推定する（ステップＳ４）。具体的には、ステップＳ４では、特性判定部１２は、ステップＳ３で特定した個人コンテナ２１に登録されている特徴コンテナ２２から、撮影位置情報を取得し、撮影位置情報に紐付けられている売場の商品の情報を特定する。そして、特性判定部１２は、特定した商品を個人コンテナ２１に紐付けられている人物の特性と推定する。

その後、特性判定部１２は、ステップＳ５を実行する。この場合、特性判定部１２は、ステップＳ４で推定した人物の特性を、判定対象となる人物の特性と判定し、判定結果を出力する。ステップＳ１〜Ｓ５の実行により、判定対象となる人物の特性が判定される。

［実施の形態における効果］
以上のように、本実施の形態によれば、判定対象となる人物の履歴等の情報が無くても、当該人物の特性が判定される。例えば、本実施の形態における特性判定装置１０を、小売店等に適用すれば、来店が初めての客、入店間もない客等、履歴が蓄積されていない状態の客に対しても、既存客の特徴及び履歴を用いて、特性を判定することができるようになる。結果、来店が初めての客、入店間もない客等に対して、必要な販売及び宣伝のための行動をとることができるようになる。

具体的には、多種多様な商品を販売する百貨店においては、特性判定装置１０は、入り口付近に設置されたカメラからの撮影画像に基づいて、来店が初めての客、入店間もない客等の特性を判定できる。この場合、特性判定装置１０が、当該客の近くに設置されたデジタルサイネージ又は当該客が所有する情報端末に判定結果を送信すると、デジタルサイネージ又は情報端末は、判定結果に基づいて、最適な広告を表示したり、売場への案内を表示したり、することができる。

［変形例］
また、本実施の形態では、特性判定装置１０は、例えば、各売場に設置されたカメラからの撮影画像から、判定対象となる人物の特徴を抽出した場合は、抽出した特徴に基づいて、当該売場の商品の中からお勧めの商品を特定することもできる。具体的には、この場合、データベース２０には、予め、売場の商品の商品情報毎に、人物の特徴が登録される。そして、特性判定部１２は、特徴抽出部１１によって抽出された特徴を用いて、データベースを検索し、対応する商品情報を特定し、特定した商品をデジタルサイネージ又は当該人物の情報端末に送信する。例えば、特性判定装置１０は、石鹸売り場で購入思案中の人物の特徴が「薄毛」である場合は、新発売の発毛促進剤の情報を、送信することができる。

また、本実施の形態では、判定対象は、人物に限定されず、例えば、動物等であっても良い。例えば、特定判定装置１０が、ペットショップにおいては、客が連れてくるペットの種類を特性として判定することができる。この場合、特定判定装置１０は、店内のデジタルサイネージ又は飼い主の情報端末に、判定されたペットの種類に最適な商品情報を送信する。

［プログラム］
本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図３に示すステップＡ１〜Ａ８、図４に示すステップＢ１〜Ｂ６、図５に示すステップＳ１〜Ｓ５を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における特性判定装置１０と特性判定方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、特徴抽出部１１、特性判定部１２、及びデータベース構築部１３として機能し、処理を行なう。また、コンピュータに備えられたハードディスク等の記憶装置が、データベース２０として機能する。

ここで、本実施の形態におけるプログラムを実行することによって、特性判定装置１０を実現するコンピュータについて図６を用いて説明する。図６は、本発明の実施の形態における特性判定装置１０を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。

図６に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。

ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。

また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。

データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。

また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記憶媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記憶媒体が挙げられる。

上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）〜（付記１５）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。

（付記１）
人物又は人物以外の物の特性を判定するための装置であって、
撮影画像から特性判定の対象の特徴を抽出する、特徴抽出部と、
抽出された前記特徴を、人物又は物毎にその人物又は物の特徴を登録しているデータベースに照合して、抽出された前記特徴を有している人物又は物を特定し、特定した人物又は物の特性から、前記対象の特性を判定する、特性判定部と、
を備えている、ことを特徴とする特性判定装置。

（付記２）
前記特性判定の対象が人物であり、
前記データベースに、人物毎に、その人物に紐付けられた個人コンテナが登録されており、更に、各個人コンテナには、当該個人コンテナが紐付けられた人物の特徴を表わす情報を格納する、特徴コンテナが登録されており、
前記特性判定部が、抽出された前記特徴と一致する情報を格納している特徴コンテナを特定し、更に、特定した特徴コンテナの登録先の個人コンテナが紐付けられている人物を特定し、特定した人物の特性から、前記対象となる人物の特性を判定する、
付記１に記載の特性判定装置。

（付記３）
前記特徴コンテナが、その登録先の個人コンテナが紐付けられている人物に関係する位置情報を格納しており、
前記特性判定部が、前記位置情報に基づいて、特定した人物の特性を推定し、推定した特性から、前記対象となる人物の特性を判定する、
付記２または３に記載の特性判定装置。

（付記４）
前記データベースを構築するためのデータベース構築部を更に備え、
前記データベース構築部は、人物が撮影されている撮影画像から、撮影された人物が、いずれかの前記個人コンテナに紐付けられている人物かどうかを判定し、
いずれかの前記個人コンテナに紐付けられている場合に、前記個人コンテナに登録されている特徴コンテナに、前記撮影画像から抽出された特徴を格納し、
いずれかの前記個人コンテナに紐付けられていない場合に、撮影された人物に紐付けられた個人コンテナを前記データベースに新たに登録し、更に、前記撮影画像から抽出された特徴を格納する特徴コンテナを作成し、作成した特徴コンテナを、新たに登録された前記個人コンテナに登録する、
付記２に記載の特性判定装置。

（付記５）
前記データベース構築部が、前記撮影画像の撮影位置を特定し、特定した撮影位置の情報を特徴コンテナに格納し、
前記特性判定部が、特定した人物に紐付けられている個人コンテナに登録され、且つ、前記撮影位置の情報を格納する、特徴コンテナを特定し、特定した特徴コンテナに格納されている前記撮影位置の情報に基づいて、特定した人物の特性を推定し、推定した特性から、前記対象となる人物の特性を判定する、
付記４に記載の特性判定装置。

（付記６）
人物又は人物以外の物の特性を判定するための方法であって、
（ａ）撮影画像から特性判定の対象の特徴を抽出する、ステップと、
（ｂ）前記（ａ）のステップで抽出された前記特徴を、人物又は物毎にその人物又は物の特徴を登録しているデータベースに照合して、抽出された前記特徴を有している人物又は物を特定し、特定した人物又は物の特性から、前記対象の特性を判定する、ステップと、
を有する、ことを特徴とする特性判定方法。

（付記７）
前記特性判定の対象が人物であり、
前記データベースに、人物毎に、その人物に紐付けられた個人コンテナが登録されており、更に、各個人コンテナには、当該個人コンテナが紐付けられた人物の特徴を表わす情報を格納する、特徴コンテナが登録されており、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記（ａ）のステップで抽出された前記特徴と一致する情報を格納している特徴コンテナを特定し、更に、特定した特徴コンテナの登録先の個人コンテナが紐付けられている人物を特定し、特定した人物の特性から、前記対象となる人物の特性を判定する、
付記６に記載の特性判定方法。

（付記８）
前記特徴コンテナが、その登録先の個人コンテナが紐付けられている人物に関係する位置情報を格納しており、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記位置情報に基づいて、特定した人物の特性を推定し、推定した特性から、前記対象となる人物の特性を判定する、
付記７または８に記載の特性判定方法。

（付記９）
（ｃ）人物が撮影されている撮影画像から、撮影された人物が、いずれかの前記個人コンテナに紐付けられている人物かどうかを判定し、
いずれかの前記個人コンテナに紐付けられている場合に、前記個人コンテナに登録されている特徴コンテナに、前記撮影画像から抽出された特徴を格納し、
いずれかの前記個人コンテナに紐付けられていない場合に、撮影された人物に紐付けられた個人コンテナを前記データベースに新たに登録し、更に、前記撮影画像から抽出された特徴を格納する特徴コンテナを作成し、作成した特徴コンテナを、新たに登録された前記個人コンテナに登録する、ステップを更に有する、
付記７に記載の特性判定方法。

（付記１０）
前記（ｃ）のステップで、前記撮影画像の撮影位置を特定し、特定した撮影位置の情報を特徴コンテナに格納し、
前記（ｂ）のステップにおいて、特定した人物に紐付けられている個人コンテナに登録され、且つ、前記撮影位置の情報を格納する、特徴コンテナを特定し、特定した特徴コンテナに格納されている前記撮影位置の情報に基づいて、特定した人物の特性を推定し、推定した特性から、前記対象となる人物の特性を判定する、
付記９に記載の特性判定方法。

（付記１１）
コンピュータによって、人物又は人物以外の物の特性を判定するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）撮影画像から特性判定の対象の特徴を抽出する、ステップと、
（ｂ）前記（ａ）のステップで抽出された前記特徴を、人物又は物毎にその人物又は物の特徴を登録しているデータベースに照合して、抽出された前記特徴を有している人物又は物を特定し、特定した人物又は物の特性から、前記対象の特性を判定する、ステップと、
を実行させるプログラム。

（付記１２）
前記特性判定の対象が人物であり、
前記データベースに、人物毎に、その人物に紐付けられた個人コンテナが登録されており、更に、各個人コンテナには、当該個人コンテナが紐付けられた人物の特徴を表わす情報を格納する、特徴コンテナが登録されており、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記（ａ）のステップで抽出された前記特徴と一致する情報を格納している特徴コンテナを特定し、更に、特定した特徴コンテナの登録先の個人コンテナが紐付けられている人物を特定し、特定した人物の特性から、前記対象となる人物の特性を判定する、
付記１１に記載のプログラム。

（付記１３）
前記特徴コンテナが、その登録先の個人コンテナが紐付けられている人物に関係する位置情報を格納しており、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記位置情報に基づいて、特定した人物の特性を推定し、推定した特性から、前記対象となる人物の特性を判定する、
付記１２または１３に記載のプログラム。

（付記１４）
（ｃ）人物が撮影されている撮影画像から、撮影された人物が、いずれかの前記個人コンテナに紐付けられている人物かどうかを判定し、
いずれかの前記個人コンテナに紐付けられている場合に、前記個人コンテナに登録されている特徴コンテナに、前記撮影画像から抽出された特徴を格納し、
いずれかの前記個人コンテナに紐付けられていない場合に、撮影された人物に紐付けられた個人コンテナを前記データベースに新たに登録し、更に、前記撮影画像から抽出された特徴を格納する特徴コンテナを作成し、作成した特徴コンテナを、新たに登録された前記個人コンテナに登録する、ステップを更に前記コンピュータに実行させる、
付記１２に記載のプログラム。

（付記１５）
前記（ｃ）のステップで、前記撮影画像の撮影位置を特定し、特定した撮影位置の情報を特徴コンテナに格納し、
前記（ｂ）のステップにおいて、特定した人物に紐付けられている個人コンテナに登録され、且つ、前記撮影位置の情報を格納する、特徴コンテナを特定し、特定した特徴コンテナに格納されている前記撮影位置の情報に基づいて、特定した人物の特性を推定し、推定した特性から、前記対象となる人物の特性を判定する、
付記１４に記載のプログラム。

以上のように、本発明によれば、履歴情報が収集されていない人物又は人物以外の物に対してもその特性を判定することができる。また、本発明は、種々の小売業において、店舗での客の特性判定に有用である。

１０ 特性判定装置
１１ 特徴抽出部
１２ 特性判定部
１３ データベース構築部
２０ データベース
２１ 個人コンテナ
２２ 特徴コンテナ
３０ カメラ
１１０ コンピュータ
１１１ ＣＰＵ
１１２ メインメモリ
１１３ 記憶装置
１１４ 入力インターフェイス
１１５ 表示コントローラ
１１６ データリーダ／ライタ
１１７ 通信インターフェイス
１１８ 入力機器
１１９ ディスプレイ装置
１２０ 記録媒体
１２１ バス

Claims (7)

1. 人物又は人物以外の物の特性を判定するための装置であって、
   撮影画像から特性判定の対象の特徴を抽出する、特徴抽出部と、
   抽出された前記特徴を、人物又は物毎にその人物又は物の特徴を登録しているデータベースに照合して、抽出された前記特徴を有している人物又は物を特定し、特定した人物又は物の特性から、前記対象の特性を判定する、特性判定部と、
   を備えている、ことを特徴とする特性判定装置。
2. 前記特性判定の対象が人物であり、
   前記データベースに、人物毎に、その人物に紐付けられた個人コンテナが登録されており、更に、各個人コンテナには、当該個人コンテナが紐付けられた人物の特徴を表わす情報を格納する、特徴コンテナが登録されており、
   前記特性判定部が、抽出された前記特徴と一致する情報を格納している特徴コンテナを特定し、更に、特定した特徴コンテナの登録先の個人コンテナが紐付けられている人物を特定し、特定した人物の特性から、前記対象となる人物の特性を判定する、
   請求項１に記載の特性判定装置。
3. 前記特徴コンテナが、その登録先の個人コンテナが紐付けられている人物に関係する位置情報を格納しており、
   前記特性判定部が、前記位置情報に基づいて、特定した人物の特性を推定し、推定した特性から、前記対象となる人物の特性を判定する、
   請求項２または３に記載の特性判定装置。
4. 前記データベースを構築するためのデータベース構築部を更に備え、
   前記データベース構築部は、人物が撮影されている撮影画像から、撮影された人物が、いずれかの前記個人コンテナに紐付けられている人物かどうかを判定し、
   いずれかの前記個人コンテナに紐付けられている場合に、前記個人コンテナに登録されている特徴コンテナに、前記撮影画像から抽出された特徴を格納し、
   いずれかの前記個人コンテナに紐付けられていない場合に、撮影された人物に紐付けられた個人コンテナを前記データベースに新たに登録し、更に、前記撮影画像から抽出された特徴を格納する特徴コンテナを作成し、作成した特徴コンテナを、新たに登録された前記個人コンテナに登録する、
   請求項２に記載の特性判定装置。
5. 前記データベース構築部が、前記撮影画像の撮影位置を特定し、特定した撮影位置の情報を特徴コンテナに格納し、
   前記特性判定部が、特定した人物に紐付けられている個人コンテナに登録され、且つ、前記撮影位置の情報を格納する、特徴コンテナを特定し、特定した特徴コンテナに格納されている前記撮影位置の情報に基づいて、特定した人物の特性を推定し、推定した特性から、前記対象となる人物の特性を判定する、
   請求項４に記載の特性判定装置。
6. 人物又は人物以外の物の特性を判定するための方法であって、
   （ａ）撮影画像から特性判定の対象の特徴を抽出する、ステップと、
   （ｂ）前記（ａ）のステップで抽出された前記特徴を、人物又は物毎にその人物又は物の特徴を登録しているデータベースに照合して、抽出された前記特徴を有している人物又は物を特定し、特定した人物又は物の特性から、前記対象の特性を判定する、ステップと、
   を有する、ことを特徴とする特性判定方法。
7. コンピュータによって、人物又は人物以外の物の特性を判定するためのプログラムであって、
   前記コンピュータに、
   （ａ）撮影画像から特性判定の対象の特徴を抽出する、ステップと、
   （ｂ）前記（ａ）のステップで抽出された前記特徴を、人物又は物毎にその人物又は物の特徴を登録しているデータベースに照合して、抽出された前記特徴を有している人物又は物を特定し、特定した人物又は物の特性から、前記対象の特性を判定する、ステップと、
   を実行させるプログラム。

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