JP2017010524A - 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】表示媒体による宣伝効果が期待できる人数のみを、該表示媒体を注目している人数としてカウントする。【解決手段】実施形態の情報処理装置は、測定部と制御部とカウント部とを備える。測定部は、表示媒体の前方に存在する人物ごとに、表示媒体を視聴する時間を示す視聴時間を測定する。制御部は、表示媒体の内容に応じて、視聴時間の閾値を可変に制御する。カウント部は、視聴時間が閾値以上の人物を示す対象人物の数をカウントする。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。

従来、カメラ等で撮像した画像を解析して、看板や映像（デジタルサイネージ等）などの表示媒体に注目している人数を測定し、その測定結果を用いて広告効果（表示媒体による宣伝効果）を測定する技術が知られている。

特開２０１２−１２３７２７号公報 特開２０１０−２０６６６号公報 特開２０１０−２０６４４０号公報

しかしながら、表示媒体の形態は多様化しており、視聴者が表示媒体の宣伝内容（広告内容）を理解するまでに要する時間（説明の便宜上、「注目必要時間」と称する）は、表示媒体によって異なる。従来技術では、表示媒体の注目必要時間を一切考慮せずに、該表示媒体の視聴時間が注目必要時間を下回っている視聴者も、該表示媒体に注目している視聴者としてカウントしていた。このため、該表示媒体による宣伝効果が期待できない人数も、該表示媒体を注目している人数に含まれてしまう。すなわち、従来技術では、表示媒体による宣伝効果が期待できる人数のみを、該表示媒体を注目している人数としてカウントすることができないので、広告効果の測定結果の精度が低いという問題がある。

実施形態の情報処理装置は、測定部と制御部とカウント部とを備える。測定部は、表示媒体の前方に存在する人物ごとに、表示媒体を視聴する時間を示す視聴時間を測定する。制御部は、表示媒体の内容に応じて、視聴時間の閾値を可変に制御する。カウント部は、視聴時間が閾値以上の人物を示す対象人物の数をカウントする。

第１の実施形態の情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図。 第１の実施形態の情報処理装置が有する機能の一例を示す図。 第１の実施形態のカメラの設置の一例を示す図。 第１の実施形態の視聴人物の検出方法を説明するための図。 第１の実施形態の測定部による測定結果の一例を示す図。 第１の実施形態の表示媒体に含まれる要素の一例を示す図。 第１の実施形態の対応情報の一例を示す図。 第１の実施形態における閾値の決定方法を説明するための図。 第１の実施形態における閾値の決定方法を説明するための図。 第１の実施形態における閾値の決定方法を説明するための図。 第１の実施形態における閾値の決定方法を説明するための図。 第１の実施形態における閾値の決定方法を説明するための図。 第１の実施形態における閾値の決定方法を説明するための図。 第１の実施形態における注目人物の測定方法を説明するための図。 第１の実施形態の情報処理装置による処理の一例を示す図。 第２の実施形態の情報処理装置が有する機能の一例を示す図。 第２の実施形態における注目人物の測定方法を説明するための図。 第３の実施形態の情報処理装置が有する機能の一例を示す図。 第４の実施形態の情報処理装置が有する機能の一例を示す図。 第４の実施形態の測定部による測定結果の一例を示す図。 第４の実施形態における注目人物の測定方法を説明するための図。 第５の実施形態の情報処理装置が有する機能の一例を示す図。 第５の実施形態の注目測定の単位を説明するための図。 第５の実施形態の表示方法を説明するための図。 第５の実施形態のフラグテーブルを示す図。 変形例の情報処理装置が有する機能の一例を示す図。 変形例の注目測定の対象を説明するための図。 変形例の表示方法を説明するための図。

以下、添付図面を参照しながら、実施形態に係る情報処理装置、情報処理方法およびプログラムの実施形態を詳細に説明する。

（第１の実施形態）
図１は、本実施形態の情報処理装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。本実施形態に係る情報処理装置１は、例えば人通りがある場所や電車などに設置される看板、デジタルサイネージ、テレビコマーシャル、Ｗｅｂ広告などの表示媒体による宣伝効果の測定に用いられる注目度（後述）を算出する機能を有する。以下の説明では、表示媒体として映像を用いる場合を例に挙げて説明するが、その映像は、静止画像であってもよいし、動画であってもよい。なお、表示媒体（コンテンツ）の形態は任意であり、映像に限られるものではない。

図１に示すように、情報処理装置１は、ＣＰＵ１０と、ＲＯＭ１１と、ＲＡＭ１２と、表示装置１３と、入力装置１４と、Ｉ／Ｆ部１５とを備え、これらはバス１６を介して相互に接続される。

ＣＰＵ１０は、情報処理装置１の動作を統括的に制御する。ＲＯＭ１１は、プログラムや各種のデータを記憶する不揮発性のメモリである。ＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１０が実行する各種の演算の処理の作業領域（ワークエリア）として機能する揮発性のメモリである。表示装置１３は、各種の情報を表示するディスプレイ装置であり、例えば液晶型ディスプレイ装置で構成される。入力装置１４は、各種の操作に用いられる装置であり、例えばマウスやキーボード等で構成される。Ｉ／Ｆ部１５は、外部機器（例えばカメラ等）やネットワーク等と接続するためのインタフェースである。

図２は、情報処理装置１が有する機能の一例を示す図である。図２に示すように、情報処理装置１は、測定部１０１と、解析部１０２と、制御部１０３と、カウント部１０４と、注目度算出部１０５とを有する。図２の例では、本実施形態に係る機能を主に例示しているが、情報処理装置１が有する機能はこれに限られるものではない。例えば情報処理装置１は、表示媒体（この例では映像）を表示する機能を有していてもよい。

本実施形態では、情報処理装置１が有する機能（測定部１０１、解析部１０２、制御部１０３、カウント部１０４、注目度算出部１０５等）は、ＣＰＵ１０がＲＯＭ１１等の記憶装置に格納されたプログラムを実行することにより実現されるが、これに限らず、例えば情報処理装置１が有する機能のうちの少なくとも一部が専用のハードウェア回路（例えば半導体集積回路等）で実現されてもよい。また、例えば測定部１０１、解析部１０２、制御部１０３、カウント部１０４、注目度算出部１０５等の機能が、複数の装置に分散されて搭載される形態であってもよい。例えば測定部１０１の機能が、上述の情報処理装置１とは別の装置に搭載され、情報処理装置１は、後述する測定部１０１の測定結果（視聴時間）を取得する形態であってもよい。すなわち、情報処理装置１は、少なくとも制御部１０３とカウント部１０４とを有する形態であってもよい。

測定部１０１は、表示媒体の前方に存在する人物ごとに、表示媒体を視聴する時間を示す視聴時間を測定する。この例では、表示媒体は映像（広告の映像）であるので、測定部１０１は、まず、表示媒体を表示する広告表示装置（例えば情報処理装置１自体であってもよいし、情報処理装置１とは別の装置であってもよい）の前方に存在する人物を検出し、その後、該表示媒体を注目している人物を検出して視聴時間を測定する。

広告表示装置の前方に存在する人物の検出方法としては、例えば、広告表示装置の前方の領域を撮像するカメラを設置し、該カメラが撮像した画像（以下、「撮像画像」と称する）を解析することによって、撮像画像に映り込んだ人物を検出するという方法を用いることができる。なお、カメラの設置場所は任意であり、例えば図３の（Ａ）に示すように、広告表示装置に直接カメラが設置され、広告表示装置の前方に存在する人物の正面を撮像する形態であってもよいし、例えば図３の（Ｂ）に示すように、広告表示装置とは別の場所にカメラが設置され、広告表示装置の前方に存在する人物の側面を撮像する形態であってもよい。何れの形態であっても、カメラは、広告表示装置の前方の領域を連続的に（一定の周期で）撮像し、測定部１０１は、カメラによる撮像が行われるたびに、その撮像で得られた撮像画像を取得する。

説明の便宜上、以下では、図３の（Ａ）の形態であることを前提として説明する。測定部１０１は、カメラから撮像画像を取得するたびに、その取得した撮像画像を解析し、撮像画像に映り込んだ人物を検出する。画像から人物を検出する方法としては、公知の様々な技術（例えば「T. Watanabe et al.: Co-occurrence histograms of oriented gradients for pedestrian detection, 2009.」に開示された技術等）を利用することができる。また、測定部１０１は、撮像画像に映り込んだ人物の顔や顔の向きを検出し、表示媒体に顔を向けている人物を、表示媒体を視聴している人物（以下、「視聴人物」と称する場合がある）として検出することができる。画像に映り込んだ人物の顔や顔の向きを検出する方法としては、公知の様々な技術（例えば「T. Kozakaya et al.: Face Recognition by Projection-based 3D Normalization and Shading Subspace Orthogonalization, 2006」に開示された技術等）を利用することができる。

上述したように、この例では、図３の（Ａ）に示すように、広告表示装置に直接カメラが設置され、広告表示装置の前方に存在する人物の正面を撮像する形態であるので、撮像画像に映り込んだ人物のうち、顔が検出された人物は、表示媒体に顔を向けている視聴人物として検出することができる。例えば図４の例では、撮像画像に映り込んだ２つの人物（ＩＤ１に対応する人物とＩＤ２に対応する人物）のうち、顔が検出された方の人物（図４の例ではＩＤ１に対応する人物）を、視聴人物として検出することができる。

なお、例えば図３の（Ｂ）に示すように、広告表示装置とは別の場所にカメラが設置され、広告表示装置の前方に存在する人物の側面を撮像する形態においては、撮像画像に映り込んだ人物の顔の向きを検出し、検出した顔の向きが、所定の方向（予め定められた、顔が表示媒体を向いていると判断可能な方向）に対応する場合は、該人物を視聴人物として検出することもできる。

次に、測定部１０１は、視聴時間を測定するために、検出された人物ごとにＩＤを付与し、各フレーム画像にわたって追従する。人物を追従する方法としては、公知の様々な技術（例えば「V. Q. Pham et al.: DIET: Dynamic Integration of Extended Tracklets for Tracking Multiple Persons, 2014.」に開示された技術等）を利用することができる。また、顔認識の技術を用いることで同様の機能が実現できる。検出された顔から各フレームで顔認識を行い、同一人物である顔に対してＩＤを付与することで追従と同様の結果が得られる。そして、追従した人物ごとに、視聴人物として検出されたフレーム数と、撮像画像の取得間隔を示す時間とから、該人物の視聴時間を測定（算出）することができる。図５は、測定部１０１による測定結果の一例を示す図である。

図２の説明を続ける。解析部１０２は、上述の広告表示装置（例えば情報処理装置１自体であってもよいし、情報処理装置１とは別の装置であってもよい）から表示媒体（この例では映像）を取得し、取得した表示媒体に含まれる要素を解析する。表示媒体に含まれる要素とは、文字や写真、絵、図形、表などの１つの単位（表示単位）を指し、文字であれば１つの文字を１つの要素と呼び、写真、絵、図形、表であれば分離可能な１つの塊を１つの要素と呼ぶ。

まず、表示媒体が静止画である場合を例に挙げて説明する。表示媒体が画像ファイルではなく、Microsoft Power PointやAdobe PDF、Adobe Illustratorなどのレイアウトや要素の情報のメタ情報を含んだファイルであれば、メタ情報から要素を解析することができる。メタ情報は、例えば、Microsoft Power Pointのファイルであれば、Open XML形式で記述されており、XMLファイルを解析することで、レイアウトや文字のサイズなどを解析することができる。また、表示媒体が画像ファイルであれば、例えば、公知文献(S. Saha et al.: A Hough Transform based Technique for Text Segmentation, 2010.)に開示された手法で、文字部分を検出し、OCR(Optical Character Recognition)によって文字を判別することによって、表示媒体に含まれる要素として、文字を特定することができる（位置や大きさも特定することができる）。また、表示媒体に人物の絵または写真が含まれている場合は、上述の人物検出、顔検出手法や公知の様々な技術を利用することにより、表示媒体に含まれる要素として、人物の写真や絵を特定することができる（位置や大きさも特定することができる）。

次に、解析部１０２は、表示媒体に含まれる要素の種類（カテゴリー）ごとに、対応する数をカウントする。例えば要素の種類が「文字」であれば、表示媒体に含まれる文字数（図６の例では「８」）をカウントし、例えば要素の種類が「絵または写真」であれば、表示媒体に含まれる絵または写真の数（図６の例では「１」）をカウントする。そして、解析部１０２は、表示媒体に含まれる要素の種類および数（種類ごとの数）を示す情報を後述の制御部１０３へ出力する。

なお、これに限らず、例えば解析部１０２は、同じ種類の要素の集合（例えば文字の集合や絵または写真の集合）ごとに、表示媒体のうち該集合が占める割合を示す情報や、表示媒体に含まれる要素ごとに、該要素のサイズを示す情報（該要素のサイズそのものを示す情報であってもよいし、該要素が属する集合（同じ種類を示す要素の集合または同じ種類と大きさを示す要素の集合）のうち該要素が占める割合を示す情報であってもよいし、表示媒体のうち該要素が占める割合を示す情報であってもよい）を解析して後述の制御部１０３へ出力することもできる。

次に、表示媒体が動画である場合を例に挙げて説明する。解析部１０２は、動画を複数のセグメントに区切る。ここでは、セグメントとは、直前のフレームからの画像変化量が基準量未満のフレームの集合であると捉えることもできる。セグメント間の区切りとしては、例えば、動画のシーンが移り変わったタイミングを区切りとしてもよい。動画のシーンの移り変わりは、動画作成時の編集ファイルより抽出してもよいし、動画を解析して検出してもよい。動画のシーンを検出する方法としては、公知の様々な技術（例えば「D. Lelescu et al.: Statistical Sequential Analysis for Real-Time Video Scene Change Detection on Compressed Multimedia Bitstream, 2003.」に開示された技術等)を、利用することができる。この例では、解析部１０２は、複数のセグメントごとに、該セグメントに属する複数のフレームのうち要素の数が最も多いフレームを代表フレームとして特定する。そして、複数のセグメントと１対１に対応する複数の代表フレームの各々に含まれる要素の種類および数を示す情報を後述の制御部１０３へ出力することができる。

図２の説明を続ける。制御部１０３は、表示媒体の内容に応じて、視聴時間の閾値を可変に制御する。より具体的には、制御部１０３は、表示媒体に含まれる要素の数に応じて、視聴時間の閾値を可変に制御する。さらに言えば、制御部１０３は、要素の数が多いほど大きい値を示すように、閾値を制御する。本実施形態では、要素の種類ごとに、予め定められた時間を示す設定時間を対応付けた対応情報に基づいて、表示媒体に含まれる要素ごとに、該要素の種類に対応する設定時間を特定する。そして、要素ごとに特定した設定時間の総和に応じて、閾値を制御する。ここでは、設定時間は、対応する種類の要素（１つの要素）を理解するのに要する時間を示す。つまり、設定時間は、平均的な人物が、対応する種類の１つの要素を視聴して該１つの要素を理解するのに要する時間に設定される。

図７は、対応情報の一例を示す図である。説明の便宜上、図７の例では、要素の種類として、「文字」と「絵または写真」の２つを挙げているが、これに限られるものではない。図７の例では、「文字」に対応する設定時間は、日本人が１文字を読むのに要する平均的な時間に相当する「０．１５秒」であり、「絵または写真」に対応する設定時間は、「０．５秒」であるが、これに限られるものではない。

以下、表示媒体が静止画である場合を例に挙げて、閾値の制御方法を説明する。例えば図８に示すように、表示媒体（この例では静止画）に含まれる「文字」の数が「８」であり、「絵または写真」の数が「１」である場合、設定時間の総和は、０．１５×８＋０．５×１＝１．７（秒）と算出される。また、例えば図９に示すように、表示媒体に含まれる「文字」の数が「６７」であり、「絵または写真」の数が「１」である場合、設定時間の総和は、０．１５×６７＋１×０．５＝１０．５５（秒）と算出される。

なお、例えば上述の対応情報は、要素の種類とサイズとの組み合わせごとに、設定時間を対応付けた情報であってもよい。この場合、制御部１０３は、表示媒体に含まれる要素ごとに、該要素の種類とサイズとの組み合わせに対応する設定時間を特定することができる。この場合の対応情報において、要素の種類が「文字」である場合、文字のサイズが小さいほど、対応する設定時間は大きい値を示し、要素の種類が「絵または写真」である場合、絵または写真のサイズが大きいほど、対応する設定時間は大きい値を示す形態であってもよい。

本実施形態では、制御部１０３は、最終的に、設定時間の総和×定数Ｃを閾値として制御（決定）する。定数Ｃは、表示媒体の何割を視聴した場合に、後述の注目人物としてカウントするかを表す値である。表示媒体の全部（１０割）を視聴した人物を後述の注目人物としてカウントするのであれば、定数Ｃは「１．０」となる。定数Ｃは、ユーザの指示に応じて可変に設定可能である。また、例えば定数Ｃは、表示媒体を視聴している人物の位置と表示媒体の大きさに応じて変化させてもよい。例えば、大きな表示媒体の近くに人物がいた場合は、視線を大きく動かす必要があり、表示媒体の全体を見渡すまでに時間を要するので、定数Ｃを大きくしてもよい。また、例えば通路に設置されるような横長な表示媒体も、表示媒体の横長の方向（幅方向）にわたって歩行しなければ全体を視認できず、表示媒体の全体を見渡すまでに時間を要するので、定数Ｃを大きくしてもよい。さらに、例えば定数Ｃを省略し、設定時間の総和をそのまま閾値として制御することもできる。

また、例えば制御部１０３は、同じ種類と大きさを示す要素の集合ごとに、該集合に属する要素に対応する設定時間と、該集合のサイズに応じた重みとの乗算結果の総和を示す第１の情報を算出し、集合ごとの第１の情報の総和を示す第２の情報を算出し、第２の情報に応じて閾値を制御することもできる。

例えば対応情報が図７で表され、図１０に示すように、表示媒体のうち、フォントｘの文字の集合（図１０の例では８個の文字）が占める面積の割合が３０％であり、絵または写真の集合（図１０の例では１個の絵または写真）が占める面積の割合が７０％である場合を想定する。この場合、制御部１０３は、フォントｘの文字の集合に対応する第１の情報として、０．１５×８（文字数）×０．３（該集合のサイズに応じた重みに相当）＝０．３６（秒）を算出し、絵または写真の集合に対応する第１の情報として、０．５×１（絵または写真の数）×０．７（該集合のサイズに応じた重みに相当）＝０．３５（秒）を算出する。そして、第２の情報として、０．３６＋０．３５＝０．７１（秒）を算出し、第２の情報に対して、上記定数Ｃを乗算した結果を閾値として制御することもできるし、第２の情報をそのまま閾値として制御することもできる。

また、例えば対応情報が図７の対応で表され、図１１に示すように、表示媒体のうち、フォントｘの文字の集合（図１１の例では５個の文字）が占める面積の割合が１０％であり、フォントｙ（＜ｘ）の文字の集合（図１１の例では２８個の文字）が占める面積の割合が２０％であり、フォントｚ（＜ｙ）の文字の集合（図１１の例では３４個の文字）が占める面積の割合が２５％であり、絵または写真の集合（図１１の例では１個の絵または写真）が占める面積の割合が４５％の場合を想定する。この場合、制御部１０３は、フォントｘの文字の集合に対応する第１の情報として、０．１５×５（該集合に属する文字数）×０．１（該集合のサイズに応じた重みに相当）＝０．０７５（秒）を算出し、フォントｙの文字の集合に対応する第１の情報として、０．１５×２８（該集合に属する文字数）×０．２（該集合のサイズに応じた重みに相当）＝０．８４（秒）を算出し、フォントｚの文字の集合に対応する第１の情報として、０．１５×３４（該集合に属する文字数）×０．２５（該集合のサイズに応じた重みに相当）＝１．２７５（秒）を算出し、絵または写真の集合に対応する第１の情報として、０．５×１（該集合に属する絵または写真の数）×０．４５（該集合のサイズに応じた重みに相当）＝０．２２５（秒）を算出する。そして、第２の情報として、０．０７５＋０．８４＋１．２７５＋０．２２５＝２．４１５（秒）を算出し、第２の情報に対して、上記定数Ｃを乗算した結果を閾値として制御することもできるし、第２の情報をそのまま閾値として制御することもできる。

また、制御部１０３は、同じ種類を示す要素の集合のうち、該集合に属する要素に対応する設定時間の総和が最も大きい集合を特定し、特定した集合に対応する設定時間の総和に応じて、閾値を制御することもできる。例えば図８の例では、文字の集合に対応する設定時間の総和は、０．１５×８＝１．２（秒）であり、絵または写真の集合に対応する設定時間の総和は、０．５×１＝０．５（秒）であるので、設定時間の総和が最も大きい集合は文字の集合となる。このため、文字の集合に対応する設定時間の総和に応じて、閾値を制御することができる。例えば上記定数Ｃを用いずに、文字の集合に対応する設定時間の総和（＝１．２秒）を閾値として制御することができる。

なお、例えば制御部１０３は、同じ種類と大きさを示す要素の集合のうち、集合に属する要素に対応する設定時間の総和が最も大きい集合を特定し、特定した集合に対応する設定時間の総和に応じて、閾値を制御することもできる。例えば図１１の例では、フォントｘの文字の集合に対応する設定時間の総和は、０．１５×５（該集合に属する文字数）＝０．７５（秒）であり、フォントｙの文字の集合に対応する設定時間の総和は、０．１５×２８（該集合に属する文字数）＝４．２（秒）であり、フォントｚの文字の集合に対応する設定時間の総和は、０．１５×３４（該集合に属する文字数）＝５．１（秒）であり、絵または写真の集合に対応する設定時間の総和は、０．５×１（該集合に属する絵または写真の数）＝０．５（秒）であるので、設定時間の総和が最も大きい集合は、フォントｚの文字の集合となる。このため、フォントｚの文字の集合に対応する設定時間の総和に応じて、閾値を制御することができる。例えば上記定数Ｃを用いずに、フォントｚの文字の集合に対応する設定時間の総和（＝５．１秒）を閾値として制御することができる。

また、例えば図１２に示すように、制御部１０３は、基準値以下の大きさを示す要素は用いずに、閾値を制御することもできる。表示媒体には、注釈などの宣伝の内容とは直接関係のない領域が含まれることがあるため、表示媒体に含まれる要素のうち、基準値以下の大きさを示す要素は用いずに、基準値を超える要素のみを用いて閾値を制御してもよい。

次に、表示媒体が動画である場合を想定する。この場合、図１３に示すように、制御部１０３は、セグメントごとに、対応する閾値を制御する。例えば制御部１０３は、セグメントに属する複数のフレームのうち、要素の数が最も多いフレーム（代表フレーム）を用いて、該セグメントに対応する閾値を制御することができる。この場合の閾値の制御方法は、静止画における閾値の制御方法と同様である。

以上のようにして、制御部１０３は、表示媒体に含まれる要素の数が多いほど大きい値を示すように、閾値を制御する。すなわち、表示媒体ごとに、視聴者が該表示媒体の宣伝内容（広告内容）を理解するまでに要する時間に相当する時間を、閾値として制御することができる。

図２の説明を続ける。カウント部１０４は、視聴時間が閾値以上の人物を示す対象人物（以下の説明では「注目人物」と称する）の数をカウントする。本実施形態では、カウント部１０４は、撮像画像に映り込んだ人物（測定部１０１によって検出された人物）のうち、測定部１０１により測定された視聴時間が、制御部１０３により制御された閾値以上の人物を注目人物として特定し、その特定した注目人物の数をカウントする。ここでは、注目人物は、表示媒体の宣伝内容を理解するまでに要する時間（閾値に相当）以上にわたって該表示媒体を視聴した人物であり、表示媒体による宣伝効果が期待できる人物であると考えることができる。

例えば図１４の（Ａ）の例では、制御部１０３により制御された閾値は１．７秒であり、表示媒体（この例では静止画）の前方に存在する人物（ＩＤ１に対応する人物、ＩＤ２に対応する人物、ＩＤ３に対応する人物）のうち、測定部１０１により測定された視聴時間が閾値を超える人物は、ＩＤ１に対応する人物（視聴時間：３．４秒）とＩＤ３に対応する人物（視聴時間：１１秒）であるので、注目人物の数は「２」であるとカウントされる。

また、図１４の（Ｂ）の例では、制御部１０３により制御された閾値は１０．５５秒であり、表示媒体（この例では静止画）の前方に存在する人物（ＩＤ１に対応する人物、ＩＤ２に対応する人物、ＩＤ３に対応する人物）のうち、測定部１０１により測定された視聴時間が閾値以上の人物は、ＩＤ３に対応する人物（視聴時間：１１秒）のみであるので、注目人物の数は「１」であるとカウントされる。

また、例えば表示媒体が動画である場合には、動画の再生時間がセグメントを跨ぐタイミングで、すべての人物の視聴時間を０にリセットし、セグメントごとに視聴時間が閾値以上であるか否かを判定して注目人物の数をカウントする。つまり、カウント部１０４は、表示媒体の前方に存在する人物（測定部１０１により検出・追従された人物）ごとに、視聴時間が閾値以上のセグメントの数をカウントする。次に、表示媒体の前方に存在する人物のうち、視聴時間が閾値以上のセグメントの数をセグメントの総数で除算した値Ｖ１が定数Ｖ０を超える人物を注目人物として、注目人物の数をカウントする。また、例えば上記Ｖ１の代わりに、視聴時間が閾値以上のセグメントごとに、該セグメントの再生時間に対して、動画全体の再生時間のうち該セグメントの再生時間が占める割合を乗算した結果の総和Ｖ２を使用してもよい。上記Ｖ１、上記Ｖ２は、動画全体のうち注目したセグメント（視聴時間が閾値以上のセグメント）の占める割合であり、例えば定数Ｖ０が０．５であれば、動画全体の５割以上を注目した人物を注目人物としてカウントすることを意味する。定数Ｖ０は動画ごとにあらかじめ設定しておいてもよいし、定数Ｖ０を複数用意し、複数種類の注目人物の数を出力してもよい。動画全体を注目した人物を注目人物としてカウントする場合は、定数Ｖ０は１．０に設定される。なお、例えば定数Ｖ０を用いずに、複数のセグメントの中から、対応する閾値が最大のセグメントのみを選択し、表示媒体の前方に存在する人物（測定部１０１により検出・追従された人物）のうち、視聴時間が該閾値以上の人物を、注目人物としてカウントしてもよい。

何れの態様も、「カウント部１０４は、視聴時間が閾値以上の人物を示す対象人物の数をカウントする」という概念に含まれる。

図２の説明を続ける。注目度算出部１０５は、カウント部１０４によりカウントされた注目人物の数を、単位時間Ｔ（例えば１分、１時間等）で除算した結果を、注目度として算出する。この場合の注目度とは、単位時間Ｔ当たりの注目人物の数であると定義される。また、これに限らず、例えば注目度算出部１０５は、カウント部１０４によりカウントされた注目人物の数を、表示媒体の前方に存在する人物の数（測定部１０１により検出・追従された人物の数）で除算した値を、注目度として算出することもできる。この場合の注目度とは、表示媒体の前方に存在する人物のうち注目人物の占める割合であると定義される。

図１５は、情報処理装置１による処理の一例を示すフローチャートである。図１５に示すように、制御部１０３は、表示媒体に含まれる要素の数に応じて、視聴時間の閾値を制御する（ステップＳ１）。具体的な内容は上述したとおりである。測定部１０１は、表示媒体の前方に存在する人物ごとに視聴時間を測定する（ステップＳ２）。具体的な内容は上述したとおりである。次に、カウント部１０４は、視聴時間が閾値以上の人物を示す注目人物の数をカウントする（ステップＳ３）。具体的な内容は上述したとおりである。そして、注目度算出部１０５は、ステップＳ３で測定された注目人物の数を用いて、注目度を算出する（ステップＳ４）。具体的な内容は上述したとおりである。

以上に説明したように、本実施形態では、表示媒体に含まれる要素の数に応じて視聴時間の閾値を制御し、表示媒体の前方に存在する人物のうち、該表示媒体の視聴時間が閾値以上の人物を示す注目人物の数をカウントする。ここでは、表示媒体に含まれる要素の数が多いほど大きい値を示すように閾値を制御することにより、表示媒体ごとに、視聴者が該表示媒体の宣伝内容（広告内容）を理解するまでに要する時間に相当する時間を閾値として制御することができる。これにより、表示媒体の前方に存在する人物のうち、該表示媒体の宣伝内容を理解するまでに要する時間（閾値に相当）以上にわたって該表示媒体を視聴した人物、すなわち、該表示媒体による宣伝効果が期待できる人物のみを注目人物としてカウントすることができる。したがって、注目人物の数を用いて広告効果の測定をする場合において、その測定結果の精度を高めることができる。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。上述の第１の実施形態と共通する部分については適宜に説明を省略する。本実施形態では、表示媒体の前方に存在する人物の属性に基づいて、視聴時間が閾値以上であるか否かを判断する対象となる人物を絞り込むことができる点で上述の第１の実施形態と相違する。

図１６は、本実施形態の情報処理装置１が有する機能の一例を示す図である。図１６に示すように、情報処理装置１は、属性を指定する属性指定部１０６と、属性推定部１０７とをさらに備える点で上述の第１の実施形態と相違する。例えば属性指定部１０６は、ユーザの操作に応じて、年齢や性別などの属性を指定することができる。この例では、属性は、年齢と性別との組み合わせであるが、これに限られるものではない。

属性推定部１０７は、カメラから取得した撮像画像に映り込んだ人物（表示媒体の前方に存在する人物）ごとに、該人物の属性を推定する。なお、人物の年齢や性別を推定する方法としては、公知の様々な技術（例えば「山本他:顔画像を用いた顔向きの変化に頑健な人物属性(年齢・性別)推定技術,2014.」に開示された技術等)を利用することができる。

測定部１０１は、表示媒体の前方に存在する人物のうち、属性指定部１０６により指定された属性を示す人物の視聴時間を測定する。この例では、測定部１０１は、カメラから取得した撮像画像に映り込んだ人物のうち、属性推定部１０７により推定された属性が、属性指定部１０６により指定された属性に合致する人物のみを視聴時間の測定対象とする。なお、例えば測定部１０１が属性推定部１０７の機能を兼ねる形態であってもよい。

また、カウント部１０４は、属性指定部１０６により指定された属性を示す人物のうち、視聴時間が閾値以上の人物の数を注目人数としてカウントする。なお、閾値の制御方法は上述の第１の実施形態と同様である。

例えば図１７の（Ａ）に示すように、属性指定部１０６により、性別「女性」と、年齢「１０代〜４０代」との組み合わせを表す「Ｆ１〜Ｆ４」が属性として指定された場合を想定する。図１７の（Ａ）の例では、表示媒体の前方に存在する人物（ＩＤ１に対応する人物、ＩＤ２に対応する人物、ＩＤ３に対応する人物）のうち、「Ｆ１〜Ｆ４」を示す人物は、ＩＤ３に対応する人物のみであるので、測定部１０１は、ＩＤ３に対応する人物の視聴時間のみを測定する。また、図１７の（Ａ）の例では、「Ｆ１〜Ｆ４」を示す人物はＩＤ３に対応する人物のみであり、ＩＤ３に対応する人物の視聴時間（１１秒）は、閾値（１０．５５秒）以上であるので、カウント部１０４は、注目人物の数は「１」であるとカウントする。

また、例えば図１７の（Ｂ）に示すように、属性指定部１０６により、性別「男性」と、年齢「２０代〜４０代」との組み合わせを表す「Ｍ２〜Ｍ４」が属性として指定された場合を想定する。図１７の（Ｂ）の例では、表示媒体の前方に存在する人物（ＩＤ１に対応する人物、ＩＤ２に対応する人物、ＩＤ３に対応する人物）のうち、「Ｍ２〜Ｍ４」を示す人物は、ＩＤ１に対応する人物のみであるので、測定部１０１は、ＩＤ１に対応する人物の視聴時間のみを測定する。また、図１７の（Ｂ）の例では、「Ｍ２〜Ｍ４」を示す人物はＩＤ１に対応する人物のみであり、ＩＤ１に対応する人物の視聴時間（３．４秒）は、閾値（１．７秒）以上であるので、カウント部１０４は、注目人物の数は「１」であるとカウントする。

以上の本実施形態では、例えば属性指定部１０６により、表示媒体の宣伝対象となる属性を指定することで、該表示媒体の宣伝対象として想定され、かつ、該表示媒体による宣伝効果が期待できる人物のみを注目人物としてカウントすることができる。

（第３の実施形態）
次に、第３の実施形態について説明する。上述の第１の実施形態と共通する部分については適宜に説明を省略する。本実施形態では、表示媒体の前方に存在する人物ごとに、表示媒体に含まれる要素の数と、該人物の属性とに応じて、該人物に対応する閾値を制御する点で上述の第１の実施形態と相違する。

図１８は、本実施形態の情報処理装置１が有する機能の一例を示す図である。図１８に示すように、情報処理装置１は、属性推定部１０７をさらに備える点で上述の第１の実施形態と相違する。属性推定部１０７は、カメラから取得した撮像画像に映り込んだ人物（表示媒体の前方に存在する人物）ごとに、該人物の属性を推定する。上述の第２の実施形態と同様、人物の年齢や性別を推定する方法としては、公知の様々な技術を利用することができる。また、例えば測定部１０１が、属性推定部１０７の機能を兼ねる形態であってもよい。

制御部１０３は、表示媒体の前方に存在する人物ごとに、表示媒体に含まれる要素の数と、該人物の属性とに応じて、該人物に対応する閾値を制御する。つまり、本実施形態では、表示媒体の前方に存在する人物ごとに閾値が個別に設定される。例えば制御部１０３は、人物の属性が基準範囲外の年齢を示す場合は、基準範囲内の年齢を示す場合に比べて大きい値を示すよう、該人物に対応する閾値を制御することができる。その他の構成は上述の第１の実施形態と同様であるので、詳細な説明は省略する。

（第４の実施形態）
次に、第４の実施形態について説明する。上述の第１の実施形態と共通する部分については適宜に説明を省略する。

図１９は、本実施形態の情報処理装置１が有する機能の一例を示す図である。図１９に示すように、情報処理装置１は、視線位置推定部１０８をさらに備える点で上述の第１の実施形態と相違する。視線位置推定部１０８は、表示媒体のうち人物の視線が向けられている位置を推定する。この例では、視線位置推定部１０８は、カメラから取得した撮像画像に映り込んだ人物（表示媒体の前方に存在する人物）ごとに、表示媒体のうち該人物の視線が向けられている位置を推定する。表示媒体のうち人物の視線が向けられている位置を推定する方法としては、公知の様々な技術（例えば「T. Ohno: FreeGaze: A Gaze Tracking System for Everyday Gaze Interaction, 2002.」に開示された技術等)を利用することができる。また、例えば測定部１０１が、視線位置推定部１０８の機能を兼ねる形態であってもよい。

また、測定部１０１は、表示媒体の前方に存在する人物ごとに、表示媒体のうち該人物の視線が向けられている位置に対応する要素を視聴する時間を、該要素が属する集合（同じ種類を示す要素の集合）を視聴する要素視聴時間として測定する。例えば図２０の例においては、文字の集合に対応する要素視聴時間を「要素視聴時間１」、絵または写真の集合に対応する要素視聴時間を「要素視聴時間２」と表記する。図２０の例では、ＩＤ１に対応する人物の要素視聴時間１は「１．５秒」、要素視聴時間２は「０．７秒」、合計視聴時間（要素視聴時間１と要素視聴時間２の和）は「２．２秒」である。また、ＩＤ２に対応する人物の要素視聴時間１は「０秒」、要素視聴時間２は「２．５秒」、合計視聴時間は「２．５秒」である。

本実施形態では、制御部１０３は、要素の種類ごとに、予め定められた設定時間を対応付けた対応情報に基づいて、表示媒体に含まれる要素ごとに、該要素の種類に対応する設定時間を特定する。そして、同じ種類を示す要素の集合ごとに、該集合に属する要素に対応する設定時間の総和に応じた閾値を制御する。例えば、ある集合に属する要素に対応する設定時間の総和を、該ある集合に対応する閾値として制御することもできる。

また、カウント部１０４は、予め定められた複数の集合の各々に対応する要素視聴時間が、該集合に対応する閾値以上の人物を注目人物としてカウントする。例えば図２１に示すように、文字の集合に対応する閾値が「１．２秒」、絵または写真の集合に対応する閾値が「０．５秒」であり、予め定められた複数の集合として、文字の集合、および、絵または写真の集合が選択されている場合を想定する。図２１の例では、要素視聴時間１が、文字の集合に対応する閾値以上であり、かつ、要素視聴時間２が、絵または写真の集合に対応する閾値以上である人物は、ＩＤ１に対応する人物のみであるので、カウント部１０４は、注目人数の数は「１」であるとカウントする。

以上の本実施形態では、例えば表示媒体に含まれる複数の集合（同じ種類を示す要素の集合）のうち高い宣伝効果が期待できる一定数の集合を予め定めておき、その定めた一定数の集合の各々に対応する要素視聴時間が、該集合に対応する閾値以上の人物を注目人物としてカウントすることにより、表示媒体による宣伝効果が期待できる人物のみを高い精度でカウントすることができる。

（第４の実施形態の変形例）
また、例えばカウント部１０４は、特定の集合（例えば重要度の高い集合）に対応する要素視聴時間が、該特定の集合に対応する閾値以上の人物を注目人物として、注目人物の数をカウントすることもできる。また、例えばカウント部１０４は、表示媒体に含まれる複数の集合（同じ種類を示す要素の集合）のうち、要素の数（属する要素の数）が最も多い集合に対応する要素視聴時間が、該集合に対応する閾値以上の人物を注目人物として、注目人物の数をカウントすることもできる。

（第５の実施形態）
上述の各実施形態では、表示媒体は広告であったが、これに限定されるものではない。例えば、表示媒体は、電子デバイスに表示されるマニュアルであってもよい。つまり、本実施形態の情報処理装置１は、作業マニュアルを確認しながら作業を進めたかを記録に残す装置として用いることもできる。

図２２は、本実施形態の情報処理装置が有する機能の一例を示す図である。図２２に示すように、本実施形態の情報処理装置１は、作業者からの入力を受け付ける入力部１１１と、作業者が注目したかどうかを管理するフラグ管理部１１２と、マニュアルや後述する注意を表示装置に表示する制御を行う表示制御部１１３と、をさらに有する。

本実施形態では、測定部１０１は、マニュアルの各段落や各ページを１つの注目測定の単位として、作業者が該単位を視聴した時間を示す視聴時間を測定する（図２３）。制御部１０３は、上述の各実施形態と同様に、マニュアルの内容から注目時間（視聴時間）の閾値を算出し、フラグ管理部１１２は、視聴時間が閾値以上を示す要素（注目測定の単位）に対しては、該要素に注目したことを示すフラグを設定する。注目測定の単位が段落等のページに対する一部である場合は、上述の第４の実施形態と同様に、視線を検出して、注目部位を推定してもよい。

本実施形態では、作業者がページ送りの操作を行った際に、表示している注目測定の単位すべてにフラグが設定されていない場合には、表示制御部１１３は、作業を行ったかどうかの確認表示を行う。確認表示は、図２４のように、「この手順を行いましたか？」というメッセージを表示してもよいし、フラグが設定されていない部分を強調表示してもよい。また、注目された部分（視聴時間が閾値以上の部分）に関して、一定時間の経過後に色を薄くするなどの、抑制表示をしてもよい。

フラグの管理は、図２５に示すように、表示媒体（この例では表示されるマニュアル）の前方に存在する人物として検出された人物ごとに割り振られたＩＤごとにフラグテーブルを分けて管理する。作業者が作業手順を忘却することを考えて、フラグを一定時間経過後にシステムが未設定にしてもよい。マニュアルの同一部分に関して、フラグが設定された回数に応じて、未設定にする時間を長くなるように設定してもよい。

（第５の実施形態の変形例）
この例では、カメラなどの撮像装置と、情報を表示する表示装置とは同一デバイスに統合されている必要はない。例えば、メガネ等に撮像装置があり、マニュアルを表示する電子デバイスは卓上等にある場合である。その場合、マニュアルは、電子デバイスに表示される画像に限定されない。図２６に示すように、本変形例の情報処理装置１は、撮像装置による撮像で得られた画像（撮像画像）を取得する画像取得部１１４と、撮像装置から取得した撮像画像から、マニュアルを特定する認識部１１５と、をさらに有する。例えばテンプレートを用いた認識やＯＣＲによって、マニュアルの内容を認識し、注目時間の閾値を可変に制御し、視聴時間が閾値以上であるかどうか（注目したかどうか）を判断してもよい。

また、本変形例では、注目測定の対象は、マニュアルに限らない。例えば、作業場所や点検個所等の特定の場所を注目測定の対象としてもよい（図２７）。例えば作業者が使用するメガネ等に撮像装置（カメラ等）を設け、撮像装置による撮像で得られた撮像画像から、注目測定の対象となる場所を認識することもできる。場所の認識をする方法は、認識する場所に文字があるならば、ＯＣＲの技術を用いて認識した文字列で比較し判定してもよいし、計器等であるならば、テンプレートを用いたマッチングによって認識してもよい。注目時間の閾値は、文字に対して注目を計測する場合は、ＯＣＲによって認識された文字数、計器等の場合は、計器の数等を要素の数として閾値を決定する。計器の数によって閾値を算出する場合は、スイッチ等の２値状態を表すものであれば１秒、メータなどの多値を取り得るものであれば３秒というように算出してもよい。また、作業や点検の時間があらかじめ決定されている場合は、その時間を外部から指定してもよい。上述の第４の実施形態と同様に、視線の位置を推定し、作業や点検をすべき位置のみの視聴時間を計測する形態であってもよい。

また、上述の第５の実施形態と同様に、作業や点検をした場所をフラグ管理しておき、タブレットやメガネ型表示装置に、注目していなかった場所を地図上に重畳して表示してもよい。また、図２８に示すように、注目したことを示すフラグが設定された後に、次に作業や点検を行うべき場所を表示してもよい。この例によれば、作業者や点検者が正しい順序で正しく作業や点検を行ったかを計測することができる。

以上、本発明の実施形態を説明したが、上述の実施形態は例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら新規な実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

また、上述の各実施形態および各変形例の情報処理装置１で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、上述の各実施形態および各変形例の情報処理装置１で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。また、上述の各実施形態および各変形例の情報処理装置１で実行されるプログラムを、ＲＯＭ等の不揮発性の記録媒体に予め組み込んで提供するようにしてもよい。

さらに、上述の各実施形態および各変形例は、任意に組み合わせることも可能である。

１ 情報処理装置
１０ ＣＰＵ
１１ ＲＯＭ
１２ ＲＡＭ
１３ 表示装置
１４ 入力装置
１５ Ｉ／Ｆ部
１６ バス
１０１ 測定部
１０２ 解析部
１０３ 制御部
１０４ カウント部
１０５ 注目度算出部
１０６ 属性指定部
１０７ 属性推定部
１０８ 視線位置推定部
１１１ 入力部
１１２ フラグ管理部
１１３ 表示制御部
１１４ 画像取得部
１１５ 認識部

Claims (20)

1. 表示媒体の前方に存在する人物ごとに、前記表示媒体を視聴する時間を示す視聴時間を測定する測定部と、
   前記表示媒体の内容に応じて、前記視聴時間の閾値を可変に制御する制御部と、
   前記視聴時間が前記閾値以上の人物を示す対象人物の数をカウントするカウント部と、を備える、
   情報処理装置。
2. 前記制御部は、前記表示媒体に含まれる要素の数に応じて、前記視聴時間の閾値を可変に制御する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記制御部は、前記要素の数が多いほど大きい値を示すように、前記閾値を制御する、
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記制御部は、前記要素の種類ごとに、予め定められた時間を示す設定時間を対応付けた対応情報に基づいて、前記表示媒体に含まれる前記要素ごとに、該要素の種類に対応する前記設定時間を特定する、
   請求項２または３に記載の情報処理装置。
5. 前記対応情報は、前記要素の種類とサイズとの組み合わせごとに、前記設定時間を対応付けた情報であり、
   前記制御部は、前記表示媒体に含まれる前記要素ごとに、該要素の種類とサイズとの組み合わせに対応する前記設定時間を特定する、
   請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記制御部は、前記要素ごとに特定した前記設定時間の総和に応じて、前記閾値を制御する、
   請求項４または５に記載の情報処理装置。
7. 前記制御部は、同じ種類と大きさを示す前記要素の集合ごとに、前記集合に属する前記要素に対応する前記設定時間と、前記集合のサイズに応じた重みとの乗算結果の総和を示す第１の情報を算出し、前記集合ごとの前記第１の情報の総和を示す第２の情報を算出し、前記第２の情報に応じて前記閾値を制御する、
   請求項４または５に記載の情報処理装置。
8. 前記制御部は、同じ種類を示す前記要素の集合のうち、前記集合に属する前記要素に対応する前記設定時間の総和が最も大きい前記集合を特定し、特定した前記集合に対応する前記設定時間の総和に応じて、前記閾値を制御する、
   請求項４または５に記載の情報処理装置。
9. 前記制御部は、基準値以下の大きさを示す前記要素は用いずに、前記閾値を制御する、
   請求項６乃至８のうちの何れか１項に記載の情報処理装置。
10. 前記表示媒体は動画であり、
    前記制御部は、直前のフレームからの画像変化量が基準量未満のフレームの集合を単位とするセグメントごとに、対応する前記閾値を制御し、
    前記カウント部は、前記セグメントごとに、前記視聴時間が前記閾値以上であるか否かを判定して、前記対象人物の数をカウントする、
    請求項１乃至９のうちの何れか１項に記載の情報処理装置。
11. 前記制御部は、前記セグメントに属する複数のフレームのうち、前記要素の数が最も多いフレームを用いて、前記セグメントに対応する前記閾値を制御する、
    請求項１０に記載の情報処理装置。
12. 属性を指定する属性指定部をさらに備え、
    前記測定部は、前記表示媒体の前方に存在する人物のうち、前記属性指定部により指定された属性を示す人物の前記視聴時間を測定し、
    前記カウント部は、前記属性指定部により指定された属性を示す人物のうち、前記視聴時間が前記閾値以上の人物の数を前記対象人物の数としてカウントする、
    請求項１乃至１１のうちの何れか１項に記載の情報処理装置。
13. 前記制御部は、前記表示媒体の前方に存在する人物ごとに、前記表示媒体に含まれる要素の数と、該人物の属性とに応じて、該人物に対応する前記閾値を制御する、
    請求項１２に記載の情報処理装置。
14. 前記制御部は、人物の属性が基準範囲外の年齢を示す場合は、基準範囲内の年齢を示す場合に比べて大きい値を示すよう、該人物に対応する前記閾値を制御する、
    請求項１３に記載の情報処理装置。
15. 前記制御部は、
    前記要素の種類ごとに、予め定められた設定時間を対応付けた対応情報に基づいて、前記表示媒体に含まれる前記要素ごとに、該要素の種類に対応する前記設定時間を特定し、
    同じ種類を示す前記要素の集合ごとに、前記集合に属する前記要素に対応する前記設定時間の総和に応じた前記閾値を制御する、
    請求項１に記載の情報処理装置。
16. 前記測定部は、前記表示媒体の前方に存在する人物ごとに、前記表示媒体のうち該人物の視線が向けられている位置に対応する前記要素を視聴する時間を、該要素が属する前記集合を視聴する要素視聴時間として測定し、
    前記カウント部は、予め定められた複数の前記集合の各々に対応する前記要素視聴時間が、前記集合に対応する前記閾値以上の人物を前記対象人物として、前記対象人物の数をカウントする、
    請求項１５に記載の情報処理装置。
17. 前記測定部は、前記表示媒体の前方に存在する人物ごとに、前記表示媒体のうち該人物の視線が向けられている位置に対応する前記要素を視聴する時間を、該要素が属する集合を視聴する要素視聴時間として測定し、
    前記カウント部は、特定の前記集合に対応する前記要素視聴時間が、該特定の前記集合に対応する前記閾値以上の人物を前記対象人物として、前記対象人物の数をカウントする、
    請求項１５に記載の情報処理装置。
18. 表示媒体の前方に存在する人物ごとに、前記表示媒体を視聴する時間を示す視聴時間を測定する測定ステップと、
    前記表示媒体の内容に応じて、前記視聴時間の閾値を可変に制御する制御ステップと、
    前記視聴時間が前記閾値以上の人物を示す対象人物の数をカウントするカウントステップと、を含む、
    情報処理方法。
19. コンピュータに、
    表示媒体の前方に存在する人物ごとに、前記表示媒体を視聴する時間を示す視聴時間を測定する測定ステップと、
    前記表示媒体の内容に応じて、前記視聴時間の閾値を可変に制御する制御ステップと、
    前記視聴時間が前記閾値以上の人物を示す対象人物の数をカウントするカウントステップと、を実行させるためのプログラム。
20. 表示媒体の内容に応じて、前記表示媒体を視聴する時間を示す視聴時間の閾値を可変に制御する制御部と、
    前記表示媒体の前方に存在する人物のうち、前記視聴時間が前記閾値以上の人物を示す対象人物の数をカウントするカウント部と、を備える、
    情報処理装置。

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