JP2019004434A - 情報処理方法、情報処理プログラム及び情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】少ないイベントの伝送で、異なるセンサの計測対象に関して対応関係をより早く判別できるようにする情報処理方法、情報処理プログラム及び情報処理装置を提供する。【解決手段】情報処理方法は、第１センサによる計測結果に基づいて生成され、第１状態への遷移を示す第１イベントを受け付けた後に、遷移後の第１状態の継続を示す第２イベントを生成し、第２センサによる計測結果に基づいて生成され、第２状態への遷移を示す第３イベントを受け付けた後に、遷移後の第２状態の継続を示す第４イベントを生成し、第１イベント及び第２イベントの一方と、第３イベント及び第４イベントの一方とが同期する場合に、第１状態の対象と第２状態の対象とが共通である尤度を算出し、尤度に基づいて、第１センサの計測対象と第２センサの計測対象とを紐付ける処理を含む。【選択図】なし

Description

本発明は、複数系統のイベントを関連付ける技術に関する。

或るシステムでは、カメラで撮影した画像に写っている人物の移動状態に係るイベントを収集し、更に人物が保持する携帯端末で計測された慣性データに基づく携帯端末の移動状態に係るイベントを収集する。そして、両イベントの同期に着目して、当該人物と当該携帯端末とを紐付ける。

但し、イベントの伝送量を抑制しようとすれば、当該人物と当該携帯端末との迅速な紐付けが行えないという問題がある。

特開２０００−２９５２４２号公報 特開２０１６−６６３１４号公報 特開２０１６−１２９３０９号公報

本発明の目的は、一側面では、少ないイベントの伝送で、異なるセンサの計測対象に関して対応関係をより早く判別できるようにすることである。

一態様に係る情報処理方法は、（Ａ）第１センサによる計測結果に基づいて生成され、第１状態への遷移を示す第１イベントを受け付けた後に、遷移後の第１状態の継続を示す第２イベントを生成し、（Ｂ）第２センサによる計測結果に基づいて生成され、第２状態への遷移を示す第３イベントを受け付けた後に、遷移後の第２状態の継続を示す第４イベントを生成し、（Ｃ）第１イベント及び第２イベントの一方と、第３イベント及び第４イベントの一方とが同期する場合に、第１状態の対象と第２状態の対象とが共通である尤度を算出し、（Ｄ）尤度に基づいて、第１センサの計測対象と第２センサの計測対象とを紐付ける処理を含む。

一側面としては、少ないイベントの伝送で、異なるセンサの計測対象に関して対応関係をより早く判別できる。

図１は、監視システムの適用例を示す図である。 図２は、監視システムの構成例を示す図である。 図３は、人物イベントテーブルの例を示す図である。 図４は、端末イベントテーブルの例を示す図である。 図５は、パターンテーブルの例を示す図である。 図６は、パターン尤度テーブルの例を示す図である。 図７は、紐付けテーブルの例を示す図である。 図８は、実イベントの発生タイミングを示す図である。 図９は、組合せ尤度テーブルの例を示す図である。 図１０は、第１スコアテーブルの例を示す図である。 図１１は、第２スコアテーブルの例を示す図である。 図１２は、パターン尤度の変化例を示す図である。 図１３は、擬似イベントの発生タイミングを示す図である。 図１４は、監視装置のモジュール構成例を示す図である。 図１５は、第１ルーチン処理フローを示す図である。 図１６は、人物イベント処理（Ａ）フローを示す図である。 図１７は、端末イベント処理（Ａ）フローを示す図である。 図１８は、第２ルーチン処理フローを示す図である。 図１９は、組合せ尤度算出処理フローを示す図である。 図２０は、第１スコア算出処理フローを示す図である。 図２１は、基礎確率テーブルの例を示す図である。 図２２は、第１確率テーブルの例を示す図である。 図２３は、第２確率テーブルの例を示す図である。 図２４は、第２スコア算出処理フローを示す図である。 図２５は、第３確率テーブルの例を示す図である。 図２６は、第４確率テーブルの例を示す図である。 図２７は、組合せ尤度算出処理フローを示す図である。 図２８は、第３スコア算出処理フローを示す図である。 図２９は、第５確率テーブルの例を示す図である。 図３０は、第６確率テーブルの例を示す図である。 図３１は、第４スコア算出処理フローを示す図である。 図３２は、第７確率テーブルの例を示す図である。 図３３は、第８確率テーブルの例を示す図である。 図３４は、紐付け処理フロー例を示す図である。 図３５は、実施の形態２における擬似イベントの発生タイミングを示す図である。 図３６Ａは、人物イベント処理（Ｂ）フローを示す図である。 図３６Ｂは、人物イベント処理（Ｂ）フローを示す図である。 図３７Ａは、端末イベント処理（Ｂ）フローを示す図である。 図３７Ｂは、端末イベント処理（Ｂ）フローを示す図である。 図３８は、実施の形態３における擬似イベントの発生タイミングを示す図である。 図３９は、人物イベント処理（Ｃ）フローを示す図である。 図４０は、端末イベント処理（Ｃ）フローを示す図である。 図４１は、実施の形態４における擬似イベントの発生タイミングを示す図である。 図４２は、コンピュータの機能ブロック図である。

［実施の形態１］
図１に、監視システムの適用例を示す。カメラ１０５は、赤外線によって室内を撮影する。撮影された動画のフレーム画像には、室内にいる人物１０１ａ乃至ｃが写っている。

図示したように、人物１０１ａ乃至ｃは、それぞれ携帯型の端末１０３ａ乃至ｃを１台ずつ保持している。端末１０３ａ乃至ｃは、慣性センサ（例えば加速度センサ又は地磁気センサ）を有している。端末１０３ａ乃至ｃは、端末１０３を識別するＩＤ（端末ＩＤ）と慣性センサで計測した慣性データとを含む無線信号を発信する。アクセスポイント１０７は、端末１０３ａ乃至ｃから送られる無線信号を受信する。

図２に、監視システムの構成例を示す。人物イベント装置２０１は、カメラ１０５に接続している。人物イベント装置２０１は、カメラ１０５によって撮影されたフレーム画像に基づいて、室内における人物１０１ａ乃至ｃの各位置を特定する。人物イベント装置２０１は、時間の経過と共に人物１０１の位置を追跡する。このようにして得られる人物の軌跡を動線ということもある。

そして、人物イベント装置２０１は、人物１０１が移動状態であるか停止状態であるかを判別する。人物イベント装置２０１は、移動状態から停止状態へ切り替わった時点で、「停止開始」のイベントを監視装置２０５へ送る。また、人物イベント装置２０１は、停止状態から移動状態へ切り替わった時点で、「移動開始」のイベントを監視装置２０５へ送る。人物イベント装置２０１において、一連のフレーム画像に基づいて人物１０１に関するイベントを生成する方法は、従来技術であってもよい。

監視装置２０５は、人物イベント装置２０１から送られる人物１０１に関するイベントを受信する。人物１０１に関するイベントには、人物１０１を識別するＩＤ（人物ＩＤ）が付されている。人物イベント装置２０１は、人物１０１に関するイベントに当該イベントに関する信頼の程度を示す値を付するようにしてもよい。

端末イベント装置２０３は、アクセスポイント１０７に接続している。端末イベント装置２０３は、アクセスポイント１０７から、端末１０３が発信した無線信号に含まれる端末ＩＤと慣性データを受信する。端末イベント装置２０３は、慣性データに基づいて、発信元の端末１０３が移動状態であるか停止状態であるかを判定する。そして、端末イベント装置２０３は、移動状態から停止状態へ切り替わった時点で、「停止開始」のイベントを監視装置２０５へ送る。また、端末イベント装置２０３は、停止状態から移動状態へ切り替わった時点で、「移動開始」のイベントを監視装置２０５へ送る。端末イベント装置２０３において、慣性データに基づいて端末１０３に関するイベントを生成する方法は、従来技術であってもよい。

監視装置２０５は、端末イベント装置２０３から送られる端末１０３に関するイベントを受信する。端末１０３に関するイベントには、端末１０３を識別するＩＤ（端末ＩＤ）が付されている。端末イベント装置２０３は、端末１０３に関するイベントに当該イベントに関する信頼の程度を示す値を付するようにしてもよい。

監視装置２０５は、受信した人物１０１に関するイベントを、自ら保持する人物イベントテーブルに格納する。図３に、人物イベントテーブルの例を示す。この例における人物イベントテーブルは、人物１０１に関するイベントに対応するレコードを有している。人物イベントテーブルのレコードは、日付時刻が格納されるフィールドと、人物ＩＤが格納されるフィールドと、人物１０１に関するイベントが格納されるフィールドとを有している。

日付時刻は、人物１０１に関するイベントを受信した時点、つまり当該イベントが発生した時点を特定する。人物ＩＤは、追跡対象の人物１０１を識別する。人物１０１に関するイベントのフィールドには、実イベントである「停止開始」又は「移動開始」が格納される。また、後述する実施例では、実イベントの他に、擬似イベントである「停止中」又は「移動中」も格納される。擬似イベントについては、後述する。

また、監視装置２０５は、受信した端末１０３に関するイベントを、自ら保持する端末イベントテーブルに格納する。図４に、端末イベントテーブルの例を示す。この例における端末イベントテーブルは、端末１０３に関するイベントに対応するレコードを有している。端末イベントテーブルのレコードは、日付時刻が格納されるフィールドと、端末ＩＤが格納されるフィールドと、端末１０３に関するイベントが格納されるフィールドとを有している。

日付時刻は、端末１０３に関するイベントを受信した時点、つまり当該イベントが発生した時点を特定する。端末ＩＤは、アクセスポイント１０７によって検出された端末１０３を識別する。端末１０３に関するイベントのフィールドには、実イベントである「停止開始」又は「移動開始」が格納される。後述する実施例では、実イベントの他に、擬似イベントである「停止中」又は「移動中」も格納される。

上述した人物イベントテーブルにおける人物ＩＤと、端末イベントテーブルにおける端末ＩＤとの対応は不明である。監視装置２０５は、人物１０１に関するイベントと端末１０３に関するイベントとに基づいて、人物ＩＤと端末ＩＤとの紐付けを行う。

各人物１０１がそれぞれ異なる端末１０３を１台ずつ保持していることを前提とすれば、人物ＩＤと端末ＩＤとを漏れなく組み合わせるパターンは、限定される。図５に、監視装置２０５によって生成されるパターンテーブルの例を示す。人物ＩＤの数及び端末ＩＤの数が共に３である場合には、人物ＩＤと端末ＩＤとの組合せの数が３である。また、人物ＩＤと端末ＩＤとを重複無く組み合わせるパターンの数は、６である。

この例におけるパターンテーブルは、パターンに対応するレコードを有している。パターンテーブルのレコードは、パターンＩＤが格納されるフィールドと、第１組合せに係る人物ＩＤと端末ＩＤとが格納されるフィールドと、第２組合せに係る人物ＩＤと端末ＩＤとが格納されるフィールドと、第３組合せに係る人物ＩＤと端末ＩＤとが格納されるフィールドとを有している。

監視装置２０５は、正しい紐付けを行うために各パターンについて尤度を算出する。パターンの尤度（以下、パターン尤度という。）は、パターンの各組合せについての尤度の合計である。図６に、パターン尤度を集計するためのパターン尤度テーブルの例を示す。

この例におけるパターン尤度テーブルは、パターンに対応するレコードを有している。パターン尤度テーブルのレコードは、パターンＩＤが格納されるフィールドと、第１組合せの尤度が格納されるフィールドと、第２組合せの尤度が格納されるフィールドと、第３組合せの尤度が格納されるフィールドと、パターン尤度が格納されるフィールドとを有している。

最大のパターン尤度が閾値を超えている場合に、監視装置２０５は、当該パターン尤度を有するパターンの各組合せによって、人物ＩＤと端末ＩＤとの紐付けを行う。

図７に、紐付けの結果として生成される紐付けテーブルの例を示す。この例における紐付けテーブルは、人物ＩＤと端末ＩＤとの組に対応するレコードを有している。紐付けテーブルのレコードは、人物ＩＤが格納されるフィールドと、端末ＩＤが格納されるフィールドとを有している。同じレコードに格納されている人物ＩＤと端末ＩＤとが紐付けられていることを示している。図７は、パターンＩＤ：Ｐ１に係るパターン尤度：Ｒ１が最大であって、閾値を超えていた場合の例を示している。

図６に示した人物ＩＤと端末ＩＤとの組合せに関する尤度は、同じ時期に発生した人物１０１に関するイベントと端末１０３に関するイベントとに基づいて算出される。

図８に、実イベントの発生タイミングを示す。この例では、人物ＩＤ：Ｈ１で特定される人物１０１が、端末ＩＤ：Ｍ１で特定される端末１０３を保持することを想定する。当該人物１０１が立ち止まった場合、つまり移動状態から停止状態に移った場合に、監視装置２０５は、近いタイミングで人物ＩＤ：Ｈ１を含む「停止開始」のイベントと端末ＩＤ：Ｍ１を含む「停止開始」のイベントとを受信する。この事象が生じたときに、人物ＩＤ：Ｈ１と端末ＩＤ：Ｍ１との組合せに係る尤度が高まるようにする。

また、当該人物１０１が歩き始めた場合、つまり停止状態から移動状態に移った場合に、監視装置２０５は、近いタイミングで、人物ＩＤ：Ｈ１を含む「移動開始」のイベントと端末ＩＤ：Ｍ１を含む「移動開始」のイベントとを受信する。この事象が生じたときに、人物ＩＤ：Ｈ１と端末ＩＤ：Ｍ１との組合せに係る尤度が高まるようにする。

この例における監視装置２０５は、同じ時間長を有する複数の期間を連続して設定し、同じ期間内に生じたイベントの組に基づいて、当該組で特定される人物ＩＤと端末ＩＤとの組合せに係る尤度を更新する。図８に示した例で、まず期間Ｔ１が経過した時点で、人物ＩＤ：Ｈ１と端末ＩＤ：Ｍ１との組合せに係る尤度が更新され、その後、期間Ｔ５が経過した時点で、当該尤度が更に更新される。実イベントが発生したタイミングに限って尤度の更新を行うようにした場合には、実イベントが発生しない期間（この例では、Ｔ２乃至Ｔ４）において、当該組合せに係る尤度が更新されない。

上述した通り、いずれかの組合せに係る尤度が更新されたタイミングで、紐付けも更新されるので、図８に示した例では紐付けの更新機会が疎らになりやすい。その結果、紐付けが行われるタイミングが遅れやすくなるという問題がある。

尚、各組合せに係る尤度は、監視装置２０５で保持する組合せ尤度テーブルに格納される。図９に、組合せ尤度テーブルの例を示す。この例における組合せ尤度テーブルは、人物ＩＤに対応するレコードを有している。組合せ尤度テーブルのレコードは、端末（Ｍ１）との組合せの尤度が格納されるフィールドと、端末（Ｍ２）との組合せの尤度が格納されるフィールドと、端末（Ｍ３）との組合せの尤度が格納されるフィールドとを有している。

組合せ尤度テーブルに格納される各組合せに係る尤度は、当該組合せにおける停止状態スコア及び移動状態スコアに基づいて算出される。

停止状態スコアは、当該組合せに係る人物１０１の静止状態と同じく端末１０３の静止状態との関連を示す値である。つまり、停止状態スコアが大きければ、人物１０１の静止状態と端末１０３の静止状態との同期の程度が高いことを意味する。各組合せにおける停止状態スコアは、監視装置２０５で保持する第１スコアテーブルに格納される。

図１０に、第１スコアテーブルの例を示す。この例における第１スコアテーブルは、人物ＩＤに対応するレコードを有している。第１スコアテーブルのレコードは、端末（Ｍ１）との組合せにおける停止状態スコアが格納されるフィールドと、端末（Ｍ２）との組合せにおける停止状態スコアが格納されるフィールドと、端末（Ｍ３）との組合せにおける停止状態スコアが格納されるフィールドとを有している。

一方、移動状態スコアは、当該組合せに係る人物１０１の移動状態と同じく端末１０３の移動状態との関連を示す値である。つまり、移動状態スコアが大きければ、人物１０１の移動状態と端末１０３の移動状態との同期の程度が高いことを意味する。各組合せにおける移動状態スコアは、監視装置２０５で保持する第２スコアテーブルに格納される。

図１１に、第２スコアテーブルの例を示す。この例における第２スコアテーブルは、人物ＩＤに対応するレコードを有している。第２スコアテーブルのレコードは、端末（Ｍ１）との組合せにおける移動状態スコアが格納されるフィールドと、端末（Ｍ２）との組合せにおける移動状態スコアが格納されるフィールドと、端末（Ｍ３）との組合せにおける移動状態スコアが格納されるフィールドとを有している。

上述した組合せに係る尤度、組合せにおける停止状態スコア及び移動状態スコアの算出方法については、後に詳述する。

ここで、パターン尤度の変化について説明する。図１２に、パターン尤度の変化例を示す。ｔ₁乃至ｔ₅は、パターン尤度が更新されるタイミングを示している。図１２に示すように、パターン尤度は、段階的に増加を繰り返して、累積の結果として閾値を超えるようになる。従って、組合せの尤度に関する更新を或る程度繰り返さなければ、紐付けが行われない。

しかし、図８に示したように「停止開始」及び「移動開始」による実イベントだけに基づけば、組合せの尤度に関する更新の頻度が低い。従って、紐付けの結果が得られるまでに時間がかかる。

本実施の形態では、図１３に示すように、監視装置２０５が擬似イベントを発生させるようにする。「停止開始」の実イベントを受信した場合には、監視装置２０５は、その後一定間隔で「停止中」の擬似イベントを内部的に発生させる。また、「移動開始」の実イベントを受信した場合には、監視装置２０５は、その後一定間隔で「移動中」の擬似イベントを内部的に発生させる。

このようにすれば、イベントの発生頻度が高まるので、各組合せに係る尤度の算出機会が増える。その結果、パターン尤度の増加に関する累積速度が高くなる。従って、比較的早い段階で、紐付けの結果が得られるようになる。以上で本実施の形態における概要の説明を終える。

以下、監視装置２０５の動作について説明する。図１４に、監視装置２０５のモジュール構成例を示す。監視装置２０５は、受信部１４０１、送信部１４０３、第１受付部１４０５、第１生成部１４０７、第２受付部１４０９、第２生成部１４１１、算出部１４１３、紐付け部１４１５及び出力部１４１７を有する。

受信部１４０１は、人物イベント装置２０１及び端末イベント装置２０３から実イベントを受信する。送信部１４０３は、人物イベント装置２０１、端末イベント装置２０３或いは他のサーバ装置宛に、紐付けテーブルを送信する。第１受付部１４０５は、人物１０１に関する実イベントを受け付ける。第１生成部１４０７は、人物１０１に関する擬似イベントを生成する。第２受付部１４０９は、端末１０３に関する実イベントを受け付ける。第２生成部１４１１は、端末１０３に関する擬似イベントを生成する。算出部１４１３は、周期的に組合せ尤度算出処理を実行する。組合せ尤度算出処理については、図１９を用いて後述する。紐付け部１４１５は、紐付け処理を実行する。紐付け処理については、図３４を用いて後述する。出力部１４１７は、紐付けテーブルを出力する。

監視装置２０５は、更に人物イベント記憶部１４３１、端末イベント記憶部１４３３、パターン記憶部１４３５、パターン尤度記憶部１４３７、紐付け記憶部１４３９、組合せ尤度記憶部１４４１、第１スコア記憶部１４４３、第２スコア記憶部１４４５及び確率記憶部１４４７を有する。

人物イベント記憶部１４３１は、図３を用いて説明した人物イベントテーブルを記憶する。端末イベント記憶部１４３３は、図４を用いて説明した端末イベントテーブルを記憶する。パターン記憶部１４３５は、図５を用いて説明したパターンテーブルを記憶する。パターン尤度記憶部１４３７は、図６を用いて説明したパターン尤度テーブルを記憶する。紐付け記憶部１４３９は、図７を用いて説明した紐付けテーブルを記憶する。組合せ尤度記憶部１４４１は、図９を用いて説明した組合せ尤度テーブルを記憶する。第１スコア記憶部１４４３は、図１０を用いて説明した第１スコアテーブルを記憶する。第２スコア記憶部１４４５は、図１１を用いて説明した第２スコアテーブルを記憶する。確率記憶部１４４７は、基礎確率テーブル、第１確率テーブル乃至第８確率テーブルを記憶する。基礎確率テーブル、第１確率テーブル乃至第８確率テーブルについては、後述する。

上述した受信部１４０１、送信部１４０３、第１受付部１４０５、第１生成部１４０７、第２受付部１４０９、第２生成部１４１１、算出部１４１３、紐付け部１４１５及び出力部１４１７は、ハードウエア資源（例えば、図４２）と、以下で述べる処理をプロセッサに実行させるプログラムとを用いて実現される。

上述した人物イベント記憶部１４３１、端末イベント記憶部１４３３、パターン記憶部１４３５、パターン尤度記憶部１４３７、紐付け記憶部１４３９、組合せ尤度記憶部１４４１、第１スコア記憶部１４４３、第２スコア記憶部１４４５及び確率記憶部１４４７は、ハードウエア資源（例えば、図４２）を用いて実現される。

監視装置２０５における処理の説明に移る。まず、第１ルーチン処理について説明する。第１ルーチン処理は、人物１０１に関するイベント及び端末１０３に関するイベントを蓄えるための処理である。第１ルーチン処理は、後述する人物イベント処理、同じく端末イベント処理及び第２ルーチン処理と並行に実行される。

図１５に、第１ルーチン処理フローを示す。第１受付部１４０５は、受信部１４０１において、新しい人物１０１に関する実イベントを受信したか否かを判定する（Ｓ１５０１）。人物１０１に関する実イベントに未知の人物ＩＤが付加されている場合に、第１受付部１４０５は、新しい人物１０１に関する実イベントであると判定する。

新しい人物１０１に関する実イベントを受信していないと判定した場合には、Ｓ１５０５に示した処理に移る。一方、新しい人物１０１に関する実イベントを受信したと判定した場合には、第１受付部１４０５は、人物イベント処理を起動する（Ｓ１５０３）。人物イベント処理は、当該人物ＩＤに関するイベントの処理を行う。人物イベント処理は、第１ルーチン処理、後述する第２ルーチン処理、他の人物ＩＤに係る人物イベント処理及び端末イベント処理と並行に実行される。従って、人物イベント処理を起動した後、当該人物イベント処理の終了を待たずに、Ｓ１５０５の処理に移る。

図１６に、人物イベント処理（Ａ）フローを示す。第１受付部１４０５は、人物イベントテーブルに新しいレコードを設ける（Ｓ１６０１）。第１受付部１４０５は、新しいレコードに、当日日付と現在時刻、人物ＩＤ及び実イベントを格納する（Ｓ１６０３）。

第１生成部１４０７は、経過時間の計測を開始する（Ｓ１６０５）。経過時間は、擬似イベントを発生させるタイミングを特定するために用いられる。既に、経過時間の計測を行っている場合には、改めて経過時間の計測を開始する。

第１受付部１４０５は、受信部１４０１において、当該人物ＩＤに関する実イベントを受信したか否かを判定する（Ｓ１６０７）。当該人物ＩＤに関する実イベントを受信したと判定した場合には、Ｓ１６０１に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。

一方、当該人物ＩＤに関する実イベントを受信していないと判定した場合には、第１生成部１４０７は、経過時間が閾値を超えたか否かを判定する（Ｓ１６０９）。閾値は、擬似イベントを発生させる間隔に相当する。経過時間が閾値を超えていないと判定した場合には、Ｓ１６０７に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。

一方、経過時間が閾値を超えたと判定した場合には、第１生成部１４０７は、直近の実イベントに従って、擬似イベントを決定する（Ｓ１６１１）。直近の実イベントが「移動開始」である場合には、擬似イベントは「移動中」である。直近の実イベントが「停止開始」である場合には、擬似イベントは「停止中」である。

第１生成部１４０７は、人物イベントテーブルに新しいレコードを設ける（Ｓ１６１３）。そして、第１生成部１４０７は、当日日付と現在時刻、人物ＩＤ及び擬似イベントを格納する（Ｓ１６１５）。

第１生成部１４０７は、経過時間の計測を開始する（Ｓ１６１７）。既に、経過時間の計測を行っている場合には、改めて経過時間の計測を開始する。そして、Ｓ１６０７に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。

図１５の説明に戻る。第２受付部１４０９は、受信部１４０１において、新しい端末１０３に関する実イベントを受信したか否かを判定する（Ｓ１５０５）。端末１０３に関する実イベントに、未知の端末ＩＤが付加されている場合に、第２受付部１４０９は、新しい端末１０３に関する実イベントであると判定する。

新しい端末１０３に関する実イベントを受信していないと判定した場合には、Ｓ１５０１に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。一方、新しい端末１０３に関する実イベントを受信したと判定した場合には、第２受付部１４０９は、端末イベント処理を起動する（Ｓ１５０７）。端末イベント処理は、第１ルーチン処理、後述する第２ルーチン処理、人物イベント処理及び他の端末ＩＤに係る端末イベント処理と並行に実行される。従って、端末イベント処理を起動した後、当該端末イベント処理の終了を待たずに、Ｓ１５０１に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。

図１７に、端末イベント処理（Ａ）フローを示す。第２受付部１４０９は、端末イベントテーブルに新しいレコードを設ける（Ｓ１７０１）。第２受付部１４０９は、当日日付と現在時刻、端末ＩＤ及び実イベントを格納する（Ｓ１７０３）。

第２生成部１４１１は、経過時間の計測を開始する（Ｓ１７０５）。経過時間は、擬似イベントを発生させるタイミングを特定するために用いられる。既に、経過時間の計測を行っている場合には、改めて経過時間の計測を開始する。

そして、第２受付部１４０９は、受信部１４０１において、当該端末ＩＤに関する実イベントを受信したか否かを判定する（Ｓ１７０７）。当該端末ＩＤに関する実イベントを受信したと判定した場合には、Ｓ１７０１に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。

一方、当該端末ＩＤに関する実イベントを受信していないと判定した場合には、第２生成部１４１１は、経過時間が閾値を超えたか否かを判定する（Ｓ１７０９）。閾値は、上述の通り、擬似イベントを発生させる間隔に相当する。経過時間が閾値を超えていないと判定した場合には、Ｓ１７０７に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。

一方、経過時間が閾値を超えたと判定した場合には、第２生成部１４１１は、擬似イベントを決定する（Ｓ１７１１）。上述の通り、直近の実イベントが「移動開始」である場合には、擬似イベントは「移動中」である。同じく、直近の実イベントが「停止開始」である場合には、擬似イベントは「停止中」である。

第２生成部１４１１は、端末イベントテーブルに新しいレコードを設ける（Ｓ１７１３）。そして、第２生成部１４１１は、当日日付と現在時刻、端末ＩＤ及び擬似イベントを格納する（Ｓ１７１５）。

第２生成部１４１１は、経過時間の計測を開始する（Ｓ１７１７）。既に、経過時間の計測を行っている場合には、改めて経過時間の計測を開始する。そして、Ｓ１７０７に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。以上で、第１ルーチン処理とそれに関連する処理の説明を終える。

続いて、第２ルーチン処理について説明する。第２ルーチン処理では、周期的にパターン尤度を算出し、紐付けを行う。第２ルーチン処理は、第１ルーチン処理、人物イベント処理及び端末イベント処理と並行に実行される。

図１８に、第２ルーチン処理フローを示す。算出部１４１３は、新しい期間の経過を待つ（Ｓ１８０１）。期間は、所定長の周期である。新しい期間の終了時点に至ると、算出部１４１３は、当該期間に含まれる、人物１０１に関するイベントを特定する（Ｓ１８０３）。更に、算出部１４１３は、当該期間に含まれる、端末１０３に関するイベントを特定する（Ｓ１８０５）。

算出部１４１３は、Ｓ１８０３で特定した人物１０１に関するイベントとＳ１８０５で特定した端末１０３に関するイベントとの組合せを１つ特定する（Ｓ１８０７）。算出部１４１３は、当該イベントの組合せに基づいて、組合せ尤度算出処理を実行する（Ｓ１８０９）。算出部１４１３は、組合せ尤度算出処理において、人物ＩＤと端末ＩＤとの組合せの尤度を算出する。

図１９に、組合せ尤度算出処理フローを示す。算出部１４１３は、人物イベントテーブルのレコードで、人物１０１に関する当該イベントに対応する人物ＩＤを特定する（Ｓ１９０１）。算出部１４１３は、端末イベントテーブルのレコードで、端末１０３に関する当該イベントに対応する端末ＩＤを特定する（Ｓ１９０３）。

算出部１４１３は、第１スコア算出処理を実行する（Ｓ１９０５）。算出部１４１３は、第１スコア算出処理において、人物ＩＤと端末ＩＤとの組合せにおける停止状態の継続に関する第１スコアを算出する。第１スコアは、人物ＩＤの人物１０１と端末ＩＤの端末１０３とが、同じタイミングで停止状態を継続させる見込みを示す値である。

図２０に、第１スコア算出処理フローを示す。算出部１４１３は、基礎確率テーブルに基づいて、停止状態が継続される基礎確率を特定する（Ｓ２００１）。基礎確率は、人物の行動傾向を基準として定められた、状態移行に関する確率である。

図２１に、基礎確率テーブルの例を示す。この例における基礎確率テーブルは、前回の状態に対応するレコードを有している。前回の状態は、停止状態又は移動状態である。基礎確率テーブルのレコードは、今回の状態が停止状態である基礎確率が格納されるフィールドと、今回の状態が移動状態である基礎確率が格納されるフィールドとを有している。

この例は、前回の判定時点において人物１０１が停止状態であった場合に、今回の判定時点において当該人物１０１が再び停止状態である確率、つまり停止状態を継続させる確率が０．５であることを示している。また、前回の判定時点において人物１０１が停止状態であった場合に、今回の判定時点において当該人物１０１が移動状態に移る確率が０．５であることを示している。また、前回の判定時点において人物１０１が移動状態であった場合に、今回の判定時点において当該人物１０１が停止状態に移る確率が０．５であることを示している。また、前回の判定時点において人物１０１が移動状態であった場合に、今回の判定時点において当該人物１０１が再び停止状態である確率、つまり移動状態を継続させる確率が０．５であることを示している。

基礎確率の値は、例えば監視システムが適用される場所や人物の特性に応じて、予め定められているものとする。

図２０の説明に戻る。算出部１４１３は、第１確率テーブルに基づいて、停止状態が継続されるときに、人物１０１に関する当該イベントが発生する第１確率を特定する（Ｓ２００３）。

図２２に、第１確率テーブルの例を示す。この例における第１確率テーブルは、人物１０１に関するイベントに対応するレコードを有している。人物１０１に関するイベントは、「停止中」、「移動中」、「停止開始」及び「移動開始」のいずれかである。

第１確率テーブルのレコードは、停止状態が継続されるときに、人物１０１に関する当該イベントが発生する第１確率が格納されるフィールドを有している。

この例は、停止状態が継続されるときに、人物１０１に関するイベントとして「停止中」が発生する確率が０．９７であることを示している。また、停止状態が継続されるときに、人物１０１に関するイベントとして「移動中」が発生する確率が０．０１であることを示している。また、停止状態が継続されるときに、人物１０１に関するイベントとして「停止開始」が発生する確率が０．０１であることを示している。また、停止状態が継続されるときに、人物１０１に関するイベントとして「移動開始」が発生する確率が０．０１であることを示している。

図２０の説明に戻る。算出部１４１３は、第２確率テーブルに基づいて、停止状態が継続されるときに、端末１０３に関する当該イベントが発生する第２確率を特定する（Ｓ２００５）。

図２３に、第２確率テーブルの例を示す。この例における第２確率テーブルは、端末１０３に関するイベントに対応するレコードを有している。端末１０３に関するイベントは、「停止中」、「移動中」、「停止開始」及び「移動開始」のいずれかである。

第３確率テーブルのレコードは、停止状態が継続されるときに、端末１０３に関する当該イベントが発生する第２確率が格納されるフィールドを有している。

この例は、停止状態が継続されるときに、端末１０３に関するイベントとして「停止中」が発生する確率が０．９７であることを示している。また、停止状態が継続されるときに、端末１０３に関するイベントとして「移動中」が発生する確率が０．０１であることを示している。また、停止状態が継続されるときに、端末１０３に関するイベントとして「停止開始」が発生する確率が０．０１であることを示している。また、停止状態が継続されるときに、端末１０３に関するイベントとして「移動開始」が発生する確率が０．０１であることを示している。

図２０の説明に戻る。算出部１４１３は、第１スコアテーブルにおいて、当該人物ＩＤと当該端末ＩＤとの組合せに係る前回の停止状態スコアを特定する（Ｓ２００７）。そして、算出部１４１３は、第１スコアを算出する（Ｓ２００９）。この例における第１スコアは、前回の停止状態スコア、基礎確率、第１確率及び第２確率の積である。そして、第１スコアテーブルにおいて、当該停止状態スコアが更新される。第１スコア算出処理を終えると、呼び出し元の組合せ尤度算出処理に復帰する。

図１９の説明に戻る。第１スコア算出処理を終えると、算出部１４１３は、第２スコア算出処理を実行する（Ｓ１９０７）。算出部１４１３は、第２スコア算出処理において、人物ＩＤと端末ＩＤとの組合せにおける移動状態から停止状態への遷移に関する第２スコアを算出する。第２スコアは、人物ＩＤの人物１０１と端末ＩＤの端末１０３とが、同じタイミングで移動状態から停止状態へ遷移する見込みを示す値である。

図２４に、第２スコア算出処理フローを示す。算出部１４１３は、基礎確率テーブルに基づいて、移動状態から停止状態へ遷移する基礎確率を特定する（Ｓ２４０１）。

算出部１４１３は、第３確率テーブルに基づいて、移動状態から停止状態へ遷移するときに、人物１０１に関する当該イベントが発生する第３確率を特定する（Ｓ２４０３）。

図２５に、第３確率テーブルの例を示す。この例における第３確率テーブルは、人物１０１に関するイベントに対応するレコードを有している。

第３確率テーブルのレコードは、移動状態から停止状態へ遷移するときに、人物１０１に関する当該イベントが発生する第３確率が格納されるフィールドを有している。

この例は、移動状態から停止状態へ遷移するときに、人物１０１に関するイベントとして「停止中」が発生する確率が０．１であることを示している。また、移動状態から停止状態へ遷移するときに、人物１０１に関するイベントとして「移動中」が発生する確率が０．１であることを示している。また、移動状態から停止状態へ遷移するときに、人物１０１に関するイベントとして「停止開始」が発生する確率が０．７であることを示している。また、移動状態から停止状態へ遷移するときに、人物１０１に関するイベントとして「移動開始」が発生する確率が０．１であることを示している。

図２４の説明に戻る。算出部１４１３は、第４確率テーブルに基づいて、移動状態から停止状態へ遷移するときに、端末１０３に関する当該イベントが発生する第４確率を特定する（Ｓ２４０５）。

図２６に、第４確率テーブルの例を示す。この例における第４確率テーブルは、端末１０３に関するイベントに対応するレコードを有している。

第４確率テーブルのレコードは、移動状態から停止状態へ遷移するときに、端末１０３に関する当該イベントが発生する第４確率が格納されるフィールドを有している。

この例は、移動状態から停止状態へ遷移するときに、端末１０３に関するイベントとして「停止中」が発生する確率が０．１であることを示している。また、移動状態から停止状態へ遷移するときに、端末１０３に関するイベントとして「移動中」が発生する確率が０．１であることを示している。また、移動状態から停止状態へ遷移するときに、端末１０３に関するイベントとして「停止開始」が発生する確率が０．７であることを示している。また、移動状態から停止状態へ遷移するときに、端末１０３に関するイベントとして「移動開始」が発生する確率が０．１であることを示している。

図２４の説明に戻る。算出部１４１３は、第２スコアテーブルにおいて、当該人物ＩＤと当該端末ＩＤとの組合せに係る前回の移動状態スコアを特定する（Ｓ２４０７）。

算出部１４１３は、第２スコアを算出する（Ｓ２４０９）。この例における第２スコアは、前回の移動状態スコア、基礎確率、第３確率及び第４確率の積である。そして、第２スコアテーブルにおいて、当該移動状態スコアが更新される。第２スコア算出処理を終えると、呼び出し元の組合せ尤度算出処理に復帰する。

図１９の説明に戻る。算出部１４１３は、人物ＩＤと端末ＩＤとの組合せに係る今回の停止状態スコアを算出し、第１スコアテーブルにおける当該停止状態スコアを更新する（Ｓ１９０９）。尚、この例で、今回の停止状態スコアは、第１スコアと第２スコアとの合計である。端子Ａを介して、図２７に示したＳ２７０１の処理に移る。

図２７の説明に移る。算出部１４１３は、第３スコア算出処理を実行する（Ｓ２７０１）。算出部１４１３は、第３スコア算出処理において、人物ＩＤと端末ＩＤとの組合せにおける移動状態の継続に関する第３スコアを算出する。第３スコアは、人物ＩＤの人物１０１と端末ＩＤの端末１０３とが、同じタイミングで移動状態を継続させる見込みを示す値である。

図２８に、第３スコア算出処理フローを示す。算出部１４１３は、基礎確率テーブルに基づいて、移動状態が継続される基礎確率を特定する（Ｓ２８０１）。

算出部１４１３は、第５確率テーブルに基づいて、移動状態が継続されるときに、人物１０１に関する当該イベントが発生する第５確率を特定する（Ｓ２８０３）。

図２９に、第５確率テーブルの例を示す。この例における第５確率テーブルは、人物１０１に関するイベントに対応するレコードを有している。

第５確率テーブルのレコードは、移動状態が継続されるときに、人物１０１に関する当該イベントが発生する第５確率が格納されるフィールドを有している。

この例は、移動状態が継続されるときに、人物１０１に関するイベントとして「停止中」が発生する確率が０．０１であることを示している。また、移動状態が継続されるときに、人物１０１に関するイベントとして「移動中」が発生する確率が０．９７であることを示している。また、移動状態が継続されるときに、人物１０１に関するイベントとして「停止開始」が発生する確率が０．０１であることを示している。また、移動状態が継続されるときに、人物１０１に関するイベントとして「移動開始」が発生する確率が０．０１であることを示している。

図２８の説明に戻る。算出部１４１３は、第６確率テーブルに基づいて、移動状態が継続されるときに、端末１０３に関する当該イベントが発生する第６確率を特定する（Ｓ２８０５）。

図３０に、第６確率テーブルの例を示す。この例における第６確率テーブルは、端末１０３に関するイベントに対応するレコードを有している。

第６確率テーブルのレコードは、移動状態が継続されるときに、端末１０３に関する当該イベントが発生する第６確率が格納されるフィールドを有している。

この例は、移動状態が継続されるときに、端末１０３に関するイベントとして「停止中」が発生する確率が０．０１であることを示している。また、移動状態が継続されるときに、端末１０３に関するイベントとして「移動中」が発生する確率が０．９７であることを示している。また、移動状態が継続されるときに、端末１０３に関するイベントとして「停止開始」が発生する確率が０．０１であることを示している。また、移動状態が継続されるときに、端末１０３に関するイベントとして「移動開始」が発生する確率が０．０１であることを示している。

図２８の説明に戻る。算出部１４１３は、第２スコアテーブルにおいて、当該人物ＩＤと当該端末ＩＤとの組合せに係る前回の移動状態スコアを特定する（Ｓ２８０７）。算出部１４１３は、第３スコアを算出する（Ｓ２８０９）。この例における第３スコアは、前回の移動状態スコア、基礎確率、第５確率及び第６確率の積である。そして、第２スコアテーブルにおいて、当該移動状態スコアが更新される。第３スコア算出処理を終えると、呼び出し元の組合せ尤度算出処理に復帰する。

図２７の説明に戻る。第３スコア算出処理を終えると、算出部１４１３は、第４スコア算出処理を実行する（Ｓ２７０３）。算出部１４１３は、第４スコア算出処理において、人物ＩＤと端末ＩＤとの組合せにおける停止状態から移動状態への遷移に関する第４スコアを算出する。第４スコアは、人物ＩＤの人物１０１と端末ＩＤの端末１０３とが、同じタイミングで停止状態から移動状態へ遷移する見込みを示す値である。

図３１に、第４スコア算出処理フローを示す。算出部１４１３は、基礎確率テーブルに基づいて、停止状態から移動状態へ遷移する基礎確率を特定する（Ｓ３１０１）。

算出部１４１３は、第７確率テーブルに基づいて、停止状態から移動状態へ遷移するときに、人物１０１に関する当該イベントが発生する第７確率を特定する（Ｓ３１０３）。

図３２に、第７確率テーブルの例を示す。この例における第７確率テーブルは、人物１０１に関するイベントに対応するレコードを有している。

第７確率テーブルのレコードは、停止状態から移動状態へ遷移するときに、人物１０１に関する当該イベントが発生する第７確率が格納されるフィールドを有している。

この例は、停止状態から移動状態へ遷移するときに、人物１０１に関するイベントとして「停止中」が発生する確率が０．１であることを示している。また、停止状態から移動状態へ遷移するときに、人物１０１に関するイベントとして「移動中」が発生する確率が０．１であることを示している。また、停止状態から移動状態へ遷移するときに、人物１０１に関するイベントとして「停止開始」が発生する確率が０．１であることを示している。また、停止状態から移動状態へ遷移するときに、人物１０１に関するイベントとして「移動開始」が発生する確率が０．７であることを示している。

図３１の説明に戻る。算出部１４１３は、第８確率テーブルに基づいて、停止状態から移動状態へ遷移するときに、端末１０３に関する当該イベントが発生する第８確率を特定する（Ｓ３１０５）。

図３３に、第８確率テーブルの例を示す。この例における第８確率テーブルは、端末１０３に関するイベントに対応するレコードを有している。

第８確率テーブルのレコードは、停止状態から移動状態へ遷移するときに、端末１０３に関する当該イベントが発生する第８確率が格納されるフィールドを有している。

この例は、停止状態から移動状態へ遷移するときに、端末１０３に関するイベントとして「停止中」が発生する確率が０．１であることを示している。また、停止状態から移動状態へ遷移するときに、端末１０３に関するイベントとして「移動中」が発生する確率が０．１であることを示している。また、停止状態から移動状態へ遷移するときに、端末１０３に関するイベントとして「停止開始」が発生する確率が０．１であることを示している。また、停止状態から移動状態へ遷移するときに、端末１０３に関するイベントとして「移動開始」が発生する確率が０．７であることを示している。

図３１の説明に戻る。算出部１４１３は、第１スコアテーブルにおいて、当該人物ＩＤと当該端末ＩＤとの組合せに係る前回の停止状態スコアを特定する（Ｓ３１０７）。算出部１４１３は、第４スコアを算出する（Ｓ３１０９）。この例における第４スコアは、前回の停止状態スコア、基礎確率、第７確率及び第８確率の積である。そして、第１スコアテーブルにおいて、当該停止状態スコアが更新される。第４スコア算出処理を終えると、呼び出し元の組合せ尤度算出処理に復帰する。

図２７の説明に戻る。算出部１４１３は、人物ＩＤと端末ＩＤとの組合せに係る今回の移動状態スコアを算出し、第２スコアテーブルにおける当該移動状態スコアを更新する（Ｓ２７０５）。尚、この例で、今回の移動状態スコアは、第３スコアと第４スコアとの合計である。

算出部１４１３は、今回の停止状態スコアと今回の移動状態スコアとのうち、大きい方のスコアを選択する（Ｓ２７０７）。算出部１４１３は、組合せ尤度テーブルにおいて、人物ＩＤと端末ＩＤとの組合せの尤度を更新する（Ｓ２７０９）。この例で、新しい尤度は、Ｓ２７０７で選択された大きい方のスコアである。但し、今回の停止状態スコアと今回の移動状態スコアとの合計を、組合せの尤度としてもよい。組合せ尤度算出処理を終えると、呼び出し元の第２ルーチン処理に復帰する。

図１８の説明に戻る。組合せ尤度算出処理を終えると、算出部１４１３は、未特定の組合せがあるか否かを判定する（Ｓ１８１１）。未特定の組合せがあると判定した場合には、Ｓ１８０７に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。

一方、未特定の組合せがないと判定した場合には、紐付け部１４１５は、紐付け処理を実行する（Ｓ１８１３）。紐付け部１４１５は、紐付け処理において、更新された組合せ尤度テーブルに基づいて、人物ＩＤと端末ＩＤとの紐付けを更新する。

図３４に、紐付け処理フロー例を示す。紐付け部１４１５は、人物ＩＤと端末ＩＤとの組合せに係るパターンを１つ特定する（Ｓ３４０１）。具体的には、紐付け部１４１５は、上述したパターンテーブルを生成し、当該パターンテーブルにおけるレコードを順次処理対象とする。

紐付け部１４１５は、組合せ尤度テーブルに基づいて、当該パターンにおける各組合せの尤度を特定する（Ｓ３４０３）。そして、紐付け部１４１５は、パターン尤度を算出する（Ｓ３４０５）。上述した通り、パターン尤度は、当該パターンにおける各組合せの尤度の合計である。

紐付け部１４１５は、未特定のパターンがあるか否かを判定する（Ｓ３４０７）。未特定のパターンがあると判定した場合には、Ｓ３４０１に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。

一方、未特定のパターンがないと判定した場合には、紐付け部１４１５は、各組合せにおけるパターン尤度のうち、最大のパターン尤度を特定する（Ｓ３４０９）。そして、紐付け部１４１５は、最大のパターン尤度が閾値を超えているか否かを判定する（Ｓ３４１１）。

最大のパターン尤度が閾値を超えていないと判定した場合には、紐付けを更新せずに、そのまま紐付け処理を終える。つまり、現在の紐付けテーブルが維持される。

一方、最大のパターン尤度が閾値を超えていると判定した場合には、紐付け部１４１５は、最大のパターン尤度を有するパターンに係る各組合せによって、人物ＩＤと端末ＩＤとの紐付けを特定する（Ｓ３４１３）。具体的には、各組合せに係る人物ＩＤと端末ＩＤとを紐付けた紐付けテーブルが生成される。紐付け処理を終えると、呼び出し元の第２ルーチン処理に復帰する。

図１８の説明に戻る。紐付け処理を終えると、出力部１４１７は、紐付けテーブルを出力する（Ｓ１８１５）。出力部１４１７は、例えば送信部１４０３を介して紐付けテーブルを人物イベント装置２０１、端末イベント装置２０３或いはその他のサーバ装置へ送信する。但し、Ｓ１８１５の処理を省くようにしてもよい。そして、Ｓ３９０５に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。

本実施の形態によれば、実イベントの伝送だけで、人物１０１と端末１０３とに関して対応関係をより早く判別できる。

［実施の形態２］
本実施の形態では、実イベントを受け付けた後の一定期間に限って、擬似イベントの生成を繰り返す例について説明する。

実イベントが誤りであれば、擬似イベントも誤りとなる。従って、実イベントが誤りである率が比較的高い人物イベント装置２０１及び端末イベント装置２０３を用いる場合には、実イベントが誤りである場合を考慮して、尤度の精度が低くならないようにする。

具体的には、図３５の破線枠に示した、実イベントを受け付けた後の一定期間を経過した後は、擬似イベントが生成されないようにする。このようにすれば、擬似イベントに基づく尤度の算出機会を制限できるので、誤りである実イベントによる悪影響の拡大を防げる。

本実施の形態では、人物イベント処理（Ａ）に代えて、人物イベント処理（Ｂ）を実行する。図３６Ａに、人物イベント処理（Ｂ）フローを示す。Ｓ１６０１及びＳ１６０３の処理は、図１６の場合と同様である。

第１生成部１４０７は、第１経過時間の計測を開始する（Ｓ３６０１）。第１経過時間は、擬似イベントを発生させるタイミングを特定するために用いられる。既に、第１経過時間の計測を行っている場合には、改めて第１経過時間の計測を開始する。更に、第１生成部１４０７は、第２経過時間の計測を開始する（Ｓ３６０３）。第２経過時間は、擬似イベントの発生を終わらせるタイミングを特定するために用いられる。既に、第２経過時間の計測を行っている場合には、改めて第２経過時間の計測を開始する。

第１受付部１４０５は、受信部１４０１において、当該人物ＩＤに関する実イベントを受信したか否かを判定する（Ｓ３６０５）。当該人物ＩＤに関する実イベントを受信したと判定した場合には、Ｓ１６０１に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。

一方、当該人物ＩＤに関する実イベントを受信していないと判定した場合には、第１生成部１４０７は、第２経過時間が閾値を超えたか否かを判定する（Ｓ３６０７）。第２経過時間が閾値を超えたと判定した場合には、擬似イベントを発生させないので、Ｓ３６０５に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。

一方、第２経過時間が閾値を超えていないと判定した場合には、第１生成部１４０７は、第１経過時間が閾値を超えたか否かを判定する（Ｓ３６０９）。第１経過時間が閾値を超えていないと判定した場合には、擬似イベントを発生させるタイミングに至っていないので、Ｓ３６０５に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。

一方、第１経過時間が閾値を超えたと判定した場合には、端子Ｂを介して、図３６Ｂに示したＳ１６１１の処理に移る。

図３６Ｂに示したＳ１６１１乃至Ｓ１６１５の処理は、図１６の場合と同様である。第１生成部１４０７は、第１経過時間の計測を開始する（Ｓ３６１１）。既に、第１経過時間の計測を行っている場合には、改めて第１経過時間の計測を開始する。そして、端子Ｃを介して、図３６Ａに示したＳ３６０５の処理に戻る。

また、本実施の形態では、端末イベント処理（Ａ）に代えて、端末イベント処理（Ｂ）を実行する。図３７Ａに、端末イベント処理（Ｂ）フローを示す。Ｓ１７０１及びＳ１７０３の処理は、図１７の場合と同様である。

第２生成部１４１１は、第１経過時間の計測を開始する（Ｓ３７０１）。第１経過時間は、上述の通り、擬似イベントを発生させるタイミングを特定するために用いられる。第２生成部１４１１は、第２経過時間の計測を開始する（Ｓ３７０３）。第２経過時間は、上述の通り、擬似イベントの発生を終わらせるタイミングを特定するために用いられる。

第２受付部１４０９は、受信部１４０１において、当該端末ＩＤに関する実イベントを受信したか否かを判定する（Ｓ３７０５）。当該端末ＩＤに関する実イベントを受信したと判定した場合には、Ｓ１７０１に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。

一方、当該端末ＩＤに関する実イベントを受信していないと判定した場合には、第２生成部１４１１は、第２経過時間が閾値を超えたか否かを判定する（Ｓ３７０７）。第２経過時間が閾値を超えたと判定した場合には、擬似イベントを発生させないので、Ｓ３７０５に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。

一方、第２経過時間が閾値を超えていないと判定した場合には、第２生成部１４１１は、第１経過時間が閾値を超えたか否かを判定する（Ｓ３７０９）。第１経過時間が閾値を超えていないと判定した場合には、擬似イベントを発生させるタイミングに至っていないので、Ｓ３７０５に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。

一方、第１経過時間が閾値を超えたと判定した場合には、端子Ｄを介して、図３７Ｂに示したＳ１７１１の処理に移る。

図３７Ｂに示したＳ１７１１乃至Ｓ１７１５の処理は、図１７の場合と同様である。第２生成部１４１１は、第１経過時間の計測を開始する（Ｓ３７１１）。既に、第１経過時間の計測を行っている場合には、改めて第１経過時間の計測を開始する。そして、端子Ｅを介して、図３７Ａに示したＳ３７０５の処理に戻る。

本実施の形態によれば、実イベントが誤りである場合に、その影響による尤度の誤差を抑制し、紐付けの精度を高めることができる。

［実施の形態３］
本実施の形態では、擬似イベントを生成する間隔を都度増しつつ、擬似イベントの生成を繰り返す例について説明する。

直近の実イベントが切り替わらなければ、当該実イベントに基づく擬似イベントは同一である。従って、擬似イベントが発生するタイミングを前倒しすれば、紐付けの結果が早く得られるようになる。実イベントが誤りである可能性が低い人物イベント装置２０１及び端末イベント装置２０３を用いる場合には、擬似イベントが発生するタイミングを早めても、尤度の精度が低くなるリスクは少ない。

図３８に、実施の形態３における擬似イベントの発生タイミングを示す。図示したように、本実施の形態では、実イベントが発生した直後が最も間隔が狭く、段階的に間隔を広げるようにする。

本実施の形態では、人物イベント処理（Ａ）に代えて、人物イベント処理（Ｃ）を実行する。図３９に、人物イベント処理（Ｃ）フローを示す。Ｓ１６０１及びＳ１６０３の処理は、図１６の場合と同様である。

第１生成部１４０７は、第１経過時間の計測を開始する（Ｓ３９０１）。第１経過時間は、擬似イベントを発生させるタイミングの候補を特定するために用いられる。既に、第１経過時間の計測を行っている場合には、改めて第１経過時間の計測を開始する。第１生成部１４０７は、第２経過時間の計測を開始する（Ｓ３９０３）。第２経過時間は、後述する非発生確率を算出するために用いられる。既に、第２経過時間の計測を行っている場合には、改めて第２経過時間の計測を開始する。

第１受付部１４０５は、受信部１４０１において、当該人物ＩＤに関する実イベントを受信したか否かを判定する（Ｓ３９０５）。当該人物ＩＤに関する実イベントを受信したと判定した場合には、Ｓ１６０１に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。

一方、当該人物ＩＤに関する実イベントを受信していないと判定した場合には、第１生成部１４０７は、第１経過時間が閾値を超えたか否かを判定する（Ｓ３９０７）。第１経過時間が閾値を超えていないと判定した場合には、擬似イベントを発生させるタイミングに至っていないので、Ｓ３９０５に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。

一方、第１経過時間が閾値を超えたと判定した場合には、第１生成部１４０７は、非発生確率を算出する（Ｓ３９０９）。非発生確率は、擬似イベントを発生させない確率である。非発生確率は、以下の式に従って算出される。

ｔは、当日の現在時刻である。ｔ₀は、直近の実イベントを取得した日付時刻である。つまり、ｔ−ｔ₀は、第２経過時間に相当する。Ｔは、擬似イベントを発生させる期間長である。γは、直近の実イベントに関する信頼の程度を示す値である。当該値は、実イベントに付加されているものとする。

第１生成部１４０７は、非発生確率に基づいて、擬似イベントを発生させるか否かを判定する（Ｓ３９１１）。

擬似イベントを発生させないと判定した場合には、第１生成部１４０７は、第１経過時間の計測を開始する（Ｓ３９１３）。既に、第１経過時間の計測を行っている場合には、改めて第１経過時間の計測を開始する。そして、Ｓ３９０５に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。

一方、擬似イベントを発生させると判定した場合には、端子Ｂを介して、図３６Ｂに示したＳ１６１１の処理に移る。図３６Ｂに示した処理については、実施の形態２の場合と同様である。

本実施の形態では、端末イベント処理（Ａ）に代えて、端末イベント処理（Ｃ）を実行する。図４０に、端末イベント処理（Ｃ）フローを示す。Ｓ１７０１及びＳ１７０３の処理は、図１７の場合と同様である。

第２生成部１４１１は、第１経過時間の計測を開始する（Ｓ４００１）。第１経過時間は、上述の通り、イベント発生させるタイミングの候補を特定するために用いられる。既に、第１経過時間の計測を行っている場合には、改めて第１経過時間の計測を開始する。第２生成部１４１１は、第２経過時間の計測を開始する（Ｓ４００３）。第２経過時間は、上述の通り、非発生確率を算出するために用いられる。既に、第２経過時間の計測を行っている場合には、改めて第２経過時間の計測を開始する。

第２受付部１４０９は、受信部１４０１において、当該端末ＩＤに関する実イベントを受信したか否かを判定する（Ｓ４００５）。当該端末ＩＤに関する実イベントを受信したと判定した場合には、Ｓ１７０１に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。

一方、当該端末ＩＤに関する実イベントを受信していないと判定した場合には、第２生成部１４１１は、第１経過時間が閾値を超えたか否かを判定する（Ｓ４００７）。第１経過時間が閾値を超えていないと判定した場合には、擬似イベントを発生させるタイミングに至っていないので、Ｓ４００５に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。

一方、第１経過時間が閾値を超えたと判定した場合には、第２生成部１４１１は、非発生確率を算出する（Ｓ４００９）。非発生確率の算出については、図３９のＳ３９０９に示した処理の場合と同様である。

第２生成部１４１１は、非発生確率に基づいて、擬似イベントを発生させるか否かを判定する（Ｓ４０１１）。

擬似イベントを発生させないと判定した場合には、第２生成部１４１１は、第１経過時間の計測を開始する（Ｓ４０１３）。既に、第１経過時間の計測を行っている場合には、改めて第１経過時間の計測を開始する。そして、Ｓ４００５に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。

一方、擬似イベントを発生させると判定した場合には、端子Ｄを介して、図３７Ｂに示したＳ１７１１の処理に移る。図３７Ｂに示した処理については、実施の形態２の場合と同様である。

本実施の形態によれば、擬似イベントの生成タイミングを前倒しすることによって、尤度の累積的な変化を早め、より早く紐付けが行われるようにできる。

［実施の形態４］
本実施の形態では、擬似イベントを生成する間隔を都度減じつつ、擬似イベントの生成を繰り返した後に、擬似イベントを生成する間隔を都度増しつつ、擬似イベントの生成を繰り返す例について説明する。

実施の形態３に示したように、擬似イベントの生成タイミングを前倒しすれば、誤りの実イベントの影響によって尤度の精度が低くなるリスクがある。実イベントが誤りである可能性がある人物イベント装置２０１及び端末イベント装置２０３を用いる場合には、誤りの実イベントが訂正されやすい期間を過ぎた時点で、擬似イベントの生成タイミングが蜜になるようにする。

この例では、誤りである実イベントが発生した場合には、その後に別の実イベントが連続的に発生することが多いことに着目し、実イベントが発生した後の所定期間は、誤りの実イベントが訂正されやすいと想定する。

図４１に、実施の形態４における擬似イベントの発生タイミングを示す。本実施の形態では、実イベントが発生した直後から段階的に間隔を狭めるようにする。また、或る時点から段階的に間隔を広げるようにする。

実施の形態３における図３９に示したＳ３９０９の処理及び図４０に示したＳ４００９の処理において、以下の式に従って非発生確率が算出される。

各パラメータは、実施の形態３の場合と同様である。この式は、ｐｏｉｓｓｏｎ分布に基づいている。尚、他の分布（例えば、ｇａｍｍａ分布）に基づく式を用いるようにしてもよい。その他の処理は、実施の形態３の場合と同様である。

本実施の形態によれば、実イベントが訂正される可能性が低くなった時期に擬似イベントの生成を集中させ、尤度の累積的な変化を的確に早め、正しい紐付けがより早く行われるようにできる。

尚、上述した人物は移動体の例であって、人物以外の移動体（例えば、動物や自動車）に本実施の形態を適用するようにしてもよい。また、上述した端末は、移動体における慣性を計測する装置の例であって、端末以外の装置（例えば、自動車や家電機器）に、本実施の形態を適用するようにしてもよい。

以上本発明の実施の形態を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、上述の機能ブロック構成はプログラムモジュール構成に一致しない場合もある。

また、上で説明した各記憶領域の構成は一例であって、上記のような構成でなければならないわけではない。さらに、処理フローにおいても、処理結果が変わらなければ、処理の順番を入れ替えることや複数の処理を並列に実行させるようにしても良い。

なお、上で述べた監視装置２０５は、コンピュータ装置であって、図４２に示すように、メモリ２５０１とＣＰＵ（Central Processing Unit）２５０３とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。ＣＰＵ２５０３は、アプリケーション・プログラムの処理内容に応じて表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリ２５０１に格納されるが、ＨＤＤ２５０５に格納されるようにしてもよい。本発明の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブル・ディスク２５１１に格納されて頒布され、ドライブ装置２５１３からＨＤＤ２５０５にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部２５１７を経由して、ＨＤＤ２５０５にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及びアプリケーション・プログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。

以上述べた本発明の実施の形態をまとめると、以下のようになる。

本実施の形態に係る情報処理方法は、（Ａ）第１センサによる計測結果に基づいて生成され、第１状態への遷移を示す第１イベントを受け付けた後に、遷移後の第１状態の継続を示す第２イベントを生成し、（Ｂ）第２センサによる計測結果に基づいて生成され、第２状態への遷移を示す第３イベントを受け付けた後に、遷移後の第２状態の継続を示す第４イベントを生成し、（Ｃ）第１イベント及び第２イベントの一方と、第３イベント及び第４イベントの一方とが同期する場合に、第１状態の対象と第２状態の対象とが共通である尤度を算出し、（Ｄ）尤度に基づいて、第１センサの計測対象と第２センサの計測対象とを紐付ける処理を含む。

このようにすれば、少ないイベントの伝送で、異なるセンサの計測対象に関して対応関係をより早く判別できる。

更に、第１イベントを受け付けた後の一定期間に限って、第２イベントの生成を繰り返すようにしてもよい。また、第３イベントを受け付けた後の一定期間に限って、第４イベントの生成を繰り返すようにしてもよい。

このようにすれば、第１イベント又は第３イベントが誤りである場合に、その影響による尤度の誤差を抑制し、紐付けの精度を高めることができる。

更に、第２イベントを生成する間隔を都度増しつつ、第２イベントの生成を繰り返すようにしてもよい。また、第４イベントを生成する間隔を都度増しつつ、第４イベントの生成を繰り返すようにしてもよい。

このようにすれば、第２イベント及び第４イベントの生成タイミングを前倒しすることによって、尤度の累積的な変化を早め、より早く紐付けが行われるようにできる。

更に、第２イベントを生成する間隔を都度減じつつ、第２イベントの生成を繰り返した後に、第２イベントを生成する間隔を都度増しつつ、第２イベントの生成を繰り返すようにしてもよい。また、第４イベントを生成する間隔を都度減じつつ、第４イベントの生成を繰り返した後に、第４イベントを生成する間隔を都度増しつつ、第４イベントの生成を繰り返すようにしてもよい。

このようにすれば、第１イベント又は第３イベントが訂正される可能性が低くなった時期に第２イベント及び第４イベントの生成を集中させ、尤度の累積的な変化を的確に早め、正しい紐付けがより早く行われるようにできる。

なお、上記方法による処理をコンピュータ行わせるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納されるようにしてもよい。尚、中間的な処理結果は、一般的にメインメモリ等の記憶装置に一時保管される。

以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）
第１センサによる計測結果に基づいて生成され、第１状態への遷移を示す第１イベントを受け付けた後に、前記遷移後の前記第１状態の継続を示す第２イベントを生成し、
第２センサによる計測結果に基づいて生成され、第２状態への遷移を示す第３イベントを受け付けた後に、前記遷移後の前記第２状態の継続を示す第４イベントを生成し、
前記第１イベント及び前記第２イベントの一方と、前記第３イベント及び前記第４イベントの一方とが同期する場合に、前記第１状態の対象と前記第２状態の対象とが共通である尤度を算出し、
前記尤度に基づいて、前記第１センサの計測対象と前記第２センサの計測対象とを紐付ける
処理を含み、コンピュータにより実行される情報処理方法。

（付記２）
前記第１イベントを受け付けた後の一定期間に限って、前記第２イベントの生成を繰り返し、
前記第３イベントを受け付けた後の一定期間に限って、前記第４イベントの生成を繰り返す
付記１記載の情報処理方法。

（付記３）
前記第２イベントを生成する間隔を都度増しつつ、前記第２イベントの生成を繰り返し、
前記第４イベントを生成する間隔を都度増しつつ、前記第４イベントの生成を繰り返す
付記１記載の情報処理方法。

（付記４）
前記第２イベントを生成する間隔を都度減じつつ、前記第２イベントの生成を繰り返した後に、前記第２イベントを生成する間隔を都度増しつつ、前記第２イベントの生成を繰り返し、
前記第４イベントを生成する間隔を都度減じつつ、前記第４イベントの生成を繰り返した後に、前記第４イベントを生成する間隔を都度増しつつ、前記第４イベントの生成を繰り返す
付記１記載の情報処理方法。

（付記５）
第１センサによる計測結果に基づいて生成され、第１状態への遷移を示す第１イベントを受け付けた後に、前記遷移後の前記第１状態の継続を示す第２イベントを生成し、
第２センサによる計測結果に基づいて生成され、第２状態への遷移を示す第３イベントを受け付けた後に、前記遷移後の前記第２状態の継続を示す第４イベントを生成し、
前記第１イベント及び前記第２イベントの一方と、前記第３イベント及び前記第４イベントの一方とが同期する場合に、前記第１状態の対象と前記第２状態の対象とが共通である尤度を算出し、
前記尤度に基づいて、前記第１センサの計測対象と前記第２センサの計測対象とを紐付ける
処理をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。

（付記６）
第１センサによる計測結果に基づいて生成され、第１状態への遷移を示す第１イベントを受け付けた後に、前記遷移後の前記第１状態の継続を示す第２イベントを生成する第１生成部と、
第２センサによる計測結果に基づいて生成され、第２状態への遷移を示す第３イベントを受け付けた後に、前記遷移後の前記第２状態の継続を示す第４イベントを生成する第２生成部と
前記第１イベント及び前記第２イベントの一方と、前記第３イベント及び前記第４イベントの一方とが同期する場合に、前記第１状態の対象と前記第２状態の対象とが共通である尤度を算出する算出部と、
前記尤度に基づいて、前記第１センサの計測対象と前記第２センサの計測対象とを紐付ける紐付け部と
を有する情報処理装置。

１０１ 人物
１０３ 端末
１０５ カメラ
１０７ アクセスポイント
２０１ 人物イベント装置
２０３ 端末イベント装置
２０５ 監視装置
１４０１ 受信部
１４０３ 送信部
１４０５ 第１受付部
１４０７ 第１生成部
１４０９ 第２受付部
１４１１ 第２生成部
１４１３ 算出部
１４１５ 紐付け部
１４１７ 出力部
１４３１ 人物イベント記憶部
１４３３ 端末イベント記憶部
１４３５ パターン記憶部
１４３７ パターン尤度記憶部
１４３９ 紐付け記憶部
１４４１ 組合せ尤度記憶部
１４４３ 第１スコア記憶部
１４４５ 第２スコア記憶部
１４４７ 確率記憶部

Claims (6)

1. 第１センサによる計測結果に基づいて生成され、第１状態への遷移を示す第１イベントを受け付けた後に、前記遷移後の前記第１状態の継続を示す第２イベントを生成し、
   第２センサによる計測結果に基づいて生成され、第２状態への遷移を示す第３イベントを受け付けた後に、前記遷移後の前記第２状態の継続を示す第４イベントを生成し、
   前記第１イベント及び前記第２イベントの一方と、前記第３イベント及び前記第４イベントの一方とが同期する場合に、前記第１状態の対象と前記第２状態の対象とが共通である尤度を算出し、
   前記尤度に基づいて、前記第１センサの計測対象と前記第２センサの計測対象とを紐付ける
   処理を含み、コンピュータにより実行される情報処理方法。
2. 前記第１イベントを受け付けた後の一定期間に限って、前記第２イベントの生成を繰り返し、
   前記第３イベントを受け付けた後の一定期間に限って、前記第４イベントの生成を繰り返す
   請求項１記載の情報処理方法。
3. 前記第２イベントを生成する間隔を都度増しつつ、前記第２イベントの生成を繰り返し、
   前記第４イベントを生成する間隔を都度増しつつ、前記第４イベントの生成を繰り返す
   請求項１記載の情報処理方法。
4. 前記第２イベントを生成する間隔を都度減じつつ、前記第２イベントの生成を繰り返した後に、前記第２イベントを生成する間隔を都度増しつつ、前記第２イベントの生成を繰り返し、
   前記第４イベントを生成する間隔を都度減じつつ、前記第４イベントの生成を繰り返した後に、前記第４イベントを生成する間隔を都度増しつつ、前記第４イベントの生成を繰り返す
   請求項１記載の情報処理方法。
5. 第１センサによる計測結果に基づいて生成され、第１状態への遷移を示す第１イベントを受け付けた後に、前記遷移後の前記第１状態の継続を示す第２イベントを生成し、
   第２センサによる計測結果に基づいて生成され、第２状態への遷移を示す第３イベントを受け付けた後に、前記遷移後の前記第２状態の継続を示す第４イベントを生成し、
   前記第１イベント及び前記第２イベントの一方と、前記第３イベント及び前記第４イベントの一方とが同期する場合に、前記第１状態の対象と前記第２状態の対象とが共通である尤度を算出し、
   前記尤度に基づいて、前記第１センサの計測対象と前記第２センサの計測対象とを紐付ける
   処理をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
6. 第１センサによる計測結果に基づいて生成され、第１状態への遷移を示す第１イベントを受け付けた後に、前記遷移後の前記第１状態の継続を示す第２イベントを生成する第１生成部と、
   第２センサによる計測結果に基づいて生成され、第２状態への遷移を示す第３イベントを受け付けた後に、前記遷移後の前記第２状態の継続を示す第４イベントを生成する第２生成部と
   前記第１イベント及び前記第２イベントの一方と、前記第３イベント及び前記第４イベントの一方とが同期する場合に、前記第１状態の対象と前記第２状態の対象とが共通である尤度を算出する算出部と、
   前記尤度に基づいて、前記第１センサの計測対象と前記第２センサの計測対象とを紐付ける紐付け部と
   を有する情報処理装置。

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