JP2020109709A - 制御方法、個人認証装置、及び、記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】推定した感情に基づいて、よりユーザに適した情報を提示する。【解決手段】予め決められたユーザの認証情報を格納した個人認証装置の制御方法であって、センサにより取得した物理量に基づいて対象ユーザが抱いている感情を推定し、センサにより取得した物理量、又は、提示部により対象ユーザに提示された提示情報に基づいて、対象ユーザに、推定した感情を引き起こした対象物を特定する特定情報を生成し、推定した感情と、生成した特定情報と、予め決められたユーザの認証情報に基づいて、対象ユーザが予め決められたユーザであるかどうかを判定する。【選択図】図２

Description

本発明は、制御方法、個人認証装置、及び、記録媒体に関する。

被験者に予め刺激を付与し、付与した刺激に対する被験者の生体情報の変化を学習し、学習した生体情報の変化に基づいて被験者の心理状態を推定する装置が開示されている（特許文献１参照）。

特開２００９−１８０４７号公報

しかしながら、特許文献１に開示される装置は、被験者の心理状態を推定するに留まる。被験者の心理状態を推定するだけでは、実際のユーザ等がその心理状態になった対象が不明であるので、ユーザ等に提供し得るサービスが限定されてしまうという問題がある。

そこで、本発明は、推定した感情に基づいて、よりユーザに適した情報を提示する制御方法等を提供する。

本発明の一態様に係る制御方法は、予め決められたユーザの認証情報を格納した個人認証装置の制御方法であって、センサにより取得した物理量に基づいて対象ユーザが抱いている感情を推定し、センサにより取得した物理量、又は、提示部により前記対象ユーザに提示された提示情報に基づいて、前記対象ユーザに、推定した前記感情を引き起こした対象物を特定する特定情報を生成し、推定した前記感情と、生成した前記特定情報と、前記予め決められたユーザの認証情報に基づいて、前記対象ユーザが前記予め決められたユーザであるかどうかを判定する。

なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

本発明の制御方法は、推定した感情に基づいて、よりユーザに適した情報を提示することができる。

図１は、実施の形態１における情報提示装置の機能ブロックを示すブロック図である。 図２は、実施の形態１における情報提示装置の制御方法を示すフロー図である。 図３は、実施の形態２における情報提示装置の利用場面を示す説明図である。 図４は、実施の形態２における情報提示装置の機能ブロックを示すブロック図である。 図５は、実施の形態２における情報提示装置の制御方法を示すフロー図である。 図６は、実施の形態２における情報提示装置の動作の決定に用いる動作決定テーブルを示す説明図である。 図７は、実施の形態３における情報提示装置の利用場面を示す説明図である。 図８は、実施の形態３における情報提示装置の機能ブロックを示すブロック図である。 図９は、実施の形態３における情報提示装置の制御方法を示すフロー図である。 図１０は、実施の形態３における顧客状況の分析方法を示す説明図である。 図１１は、実施の形態３における顧客状況テーブルを示す説明図である。 図１２は、実施の形態３における接客方針を示す説明図である。 図１３は、実施の形態３における接客方針の提示の一例を示す説明図である。 図１４は、実施の形態３における情報提示装置の利用場面の変形例を示す説明図である。 図１５は、実施の形態４における情報提示装置の利用場面を示す説明図である。 図１６は、実施の形態４における情報提示装置の機能ブロックを示すブロック図である。 図１７は、実施の形態４における情報提示装置の制御方法を示すフロー図である。 図１８は、実施の形態４における嗜好ベクトルの導出方法を示す説明図である。 図１９は、実施の形態４における料理の決定方法を示す説明図である。 図２０は、実施の形態４における料理の提示の一例を示す説明図である。 図２１は、実施の形態５における情報提示装置の利用場面を示す説明図である。 図２２は、実施の形態５における情報提示装置の機能ブロックを示すブロック図である。 図２３は、実施の形態５における情報提示装置の制御方法を示すフロー図である。 図２４は、実施の形態５における言語選択テーブルの一例を示す説明図である。 図２５は、実施の形態５における言語選択テーブルの変形例を示す説明図である。

本発明の一態様に係る情報提示装置の制御方法は、センサにより取得した物理量に基づいてユーザが抱いている感情を推定し、センサにより取得した物理量、又は、前記情報提示装置が備える提示部により前記ユーザに提示した情報に基づいて、前記ユーザに、推定した前記感情を引き起こした対象を特定する特定情報を生成し、推定した前記感情と、生成した前記特定情報とを用いた所定の処理を実行することで取得した情報を用いて、前記情報提示装置による提示を制御する。

上記態様によれば、情報提示装置は、ユーザの感情と、その感情をユーザが抱いた対象とを取得し、これらに基づいた情報の提示を行う。ここで、情報提示装置がユーザの感情だけでなく、その感情をユーザが抱いた対象を取得しているので、ユーザの感情だけを取得する場合に比べて、より適切な情報をユーザに提示することができる。このように、情報提示装置は、推定した感情に基づいて、よりユーザに適した情報を提示することができる。

なお、予め定められた対象により引き起こされるユーザの感情を推定する装置も想定し得る。しかしながら、このような装置は、予め定められた対象についてのユーザの感情を推定するだけであり、つまり上記対象以外の対象についての感情を推定することがなく、提供できるサービスが限定されてしまうことに変わりはない。本発明に係る情報提示装置は、ユーザの感情を推定するとともに、その対象を特定する処理を行い、その感情と対象とに基づいて、より適切な情報をユーザに提示することができるのである。

例えば、前記所定の処理の実行では、人が抱いている感情と当該人に前記感情を引き起こした対象との１以上の組それぞれが候補情報に対応付けられたテーブルから一の情報を選択する選択処理、又は、前記ユーザが抱いている感情と前記ユーザに前記感情を引き起こした前記対象とを用いて情報を生成する生成処理を実行することで、前記情報を取得してもよい。

上記態様によれば、情報提示装置は、選択処理又は生成処理を用いて、より具体的に提示の制御のための情報を生成することができる。

例えば、前記感情は、ポジティブな感情とネガティブな感情とを含み、前記所定の処理の実行では、推定した前記感情がネガティブな感情であるときには、前記対象を取り除くために前記ユーザに提示する提示情報を取得し、推定した前記感情がポジティブな感情であるときには、前記感情を維持するために前記ユーザに提示する提示情報を取得し、前記提示の制御では、取得した前記提示情報を前記情報提示装置により提示してもよい。

上記態様によれば、情報提示装置は、ユーザの感情とその対象とに基づいて、ユーザの感情を変化又は維持させるための情報をユーザに提示する。具体的には、ユーザの感情がネガティブであり、ユーザがその感情を維持するのが適当でないと考えられる場合には、ユーザにその感情を引き起こした対象を取り除くための情報をユーザに提示する。一方、ユーザの感情がポジティブであり、ユーザがその感情を維持するのが良いと考えられる場合には、ユーザの感情を維持させるための情報をユーザに提示する。このように、情報提示装置は、よりユーザに適した情報を提示することができる。

例えば、前記情報提示装置は、車両のナビゲーション装置であり、前記ナビゲーション装置は、人が抱いている感情と、当該人の視線の向きを示す情報との１以上の組それぞれが、前記ナビゲーション装置による道案内又は音声出力についての制御情報に対応付けられたテーブルを記憶しているメモリを備え、前記特定情報の生成では、前記センサとしてのカメラにより取得した、前記物理量を提供する画像から得られる前記ユーザの視線の向きを示す情報に基づいて、前記特定情報を生成し、前記所定の処理の実行では、推定した前記感情と、生成した前記特定情報により特定される前記対象との組に前記テーブルにおいて対応付けられている前記制御情報を選択することで、前記情報を取得し、前記提示の制御では、選択した前記制御情報に従って前記ナビゲーション装置による道案内又は音声出力を制御してもよい。

上記態様によれば、情報提示装置は、車両のナビゲーション装置として、ユーザの感情と視線の向きとに基づいて取得される情報をユーザに提示する。一般に、ユーザの視線は、その感情を引き起こした対象である物事に向けられる。よって、ユーザの感情を推定するだけでなく、その感情をユーザが抱いた対象をユーザの視線の向きから特定することで、その感情の推定だけをする場合に比べて、より適切な情報を提示することができる。

例えば、前記テーブルでは、前記人が抱いている前記感情と、前記人の視線の向きを示す前記情報と、前記ナビゲーション装置により取得した道路状況に関する情報との組に、前記ナビゲーション装置の前記制御情報を対応付けており、前記所定の処理では、前記ナビゲーション装置により、道路状況に関する道路情報を取得し、推定した前記感情と、生成した前記特定情報により特定される前記対象と、取得した前記道路情報との組に、前記テーブルにおいて対応付けられている前記制御情報を選択することで、前記制御情報を取得してもよい。

上記態様によれば、情報提示装置は、ユーザの感情及び視線の向きに加えて、道路状況にも基づいて、ユーザに適切な情報を提示することができる。

例えば、前記対象は、商品の性質、及び、前記商品の価格のいずれかであり、前記特定情報の生成では、前記センサとしてのカメラにより取得した、前記物理量を提供する画像から得られる前記ユーザの視線の延長上に前記商品があるか、又は、前記商品の価格表示があるかに基づいて、前記性質及び前記価格のうちの一方を示す前記特定情報を生成し、前記所定の処理の実行では、推定した前記感情と、生成した前記特定情報とに基づいて、前記ユーザの購入行動を促すための提示情報を生成することで、前記情報を取得し、前記提示の制御では、生成した前記提示情報を提示してもよい。

上記態様によれば、情報提示装置は、接客方針を提示する装置として、商品の性質と価格表示についてのユーザの感情に基づいて取得される情報をユーザに提示する。一般に、商品の性質と価格とのそれぞれに対してのユーザの満足が得られる場合に購入行動が行われる。しかしながら、商品の性質と価格とのいずれか又は両方についての満足しない限り購入行動は行わない。そこで、商品の性質と価格とについてのユーザの感情を分析して、購入行動を促す情報を生成することで、ユーザの購入行動につなげることができる利点がある。

例えば、前記感情の推定、及び、前記特定情報の生成では、（ａ）前記対象としての前記性質について前記ユーザが抱いている満足の度合いを前記感情として推定するとともに、前記性質を示す情報を前記特定情報として生成し、（ｂ）前記対象としての前記価格について前記ユーザが抱いている満足の度合いを前記感情として推定するとともに、前記価格を示す情報を前記特定情報として生成し、前記所定の処理の実行では、前記（ａ）及び前記（ｂ）それぞれにより推定した前記感情、及び、生成した前記特定情報に基づいて、前記ユーザの購入行動を促すために前記ユーザに提示すべき提示情報を生成してもよい。

上記態様によれば、情報提示装置は、商品の性質と価格表示についてのユーザの満足度に基づいて、満足が得られていないものについて満足が得られるような情報を取得して、ユーザに提供する。これにより、具体的に、ユーザの購入行動を起こさせることができる。

例えば、前記対象は、複数の第一料理のいずれかであり、前記感情の推定では、前記複数の第一料理のそれぞれについて前記ユーザが抱いている好意の度合いを前記感情として推定し、前記特定情報の生成では、前記センサとしてのカメラにより取得した、前記物理量を提供する画像から得られる情報であって、前記ユーザが前記複数の第一料理のうちのどれを口に入れたかを示す情報を、前記特定情報として生成し、前記所定の処理の実行では、前記ユーザに提供する料理の候補である複数の第二料理のうち、前記ユーザが抱いた好意の度合いから算定される前記ユーザの嗜好に属性が近い第二料理を、より優先的に含む提示情報を生成することで、前記情報を取得し、前記提示の制御では、生成した前記提示情報を提示してもよい。

上記態様によれば、情報提示装置は、ユーザに提供する料理を提示する装置として、ユーザの感情と、ユーザが口に運んだ料理とに基づいてユーザの嗜好を分析し、ユーザの嗜好に比較的近い料理を示す情報をユーザに提示する。これにより、情報提示装置は、ユーザの感情を良くすることができる。

例えば、前記情報提示装置は、前記複数の第一料理それぞれの属性ごとの属性値を記憶しているメモリを備え、前記所定の処理の実行では、前記複数の第一料理それぞれについて前記ユーザが抱いた好意の度合いに基づいて、前記複数の第一料理それぞれの属性ごとのユーザの嗜好を各成分とする嗜好ベクトルを導出し、前記複数の第二料理のうち、当該第二料理の属性ごとの属性値を各成分とする属性ベクトルと前記嗜好ベクトルとの内積値が小さい第二料理を、より優先的に含む前記提示情報を生成してもよい。

上記態様によれば、情報提示装置は、料理の属性ごとの属性値を用いたベクトル演算により、具体的にユーザの嗜好を分析し、提供する料理を決定することができる。

例えば、前記対象は、前記提示部による音声出力により前記ユーザに提示した一の言語による音声データであり、前記感情の推定では、前記提示部が提示した前記音声データについて前記ユーザが示した理解の度合いを前記感情として推定し、前記特定情報の生成では、前記提示部が提示した前記音声データを特定する情報を、前記特定情報として生成し、前記所定の処理の実行では、推定した前記理解の度合いが所定より低い場合に、前記一の言語とは異なる言語による音声データを取得し、前記提示の制御では、取得した当該音声データを前記提示部による音声出力により提示してもよい。

上記態様によれば、情報提示装置は、複数の言語による音声案内を行う装置として、言語に対するユーザの感情に基づいて、ユーザが理解できる言語を決定して音声案内を行うことができる。ここで、情報提示装置がユーザに提示した言語に対するユーザの推定される感情を用いることで、ユーザが理解できる言語をより適切に判定することができる。

例えば、前記情報提示装置は、それぞれが一の言語による音声案内データである複数の音声案内データを記憶しているメモリを備え、前記所定の処理の実行では、（ａ）推定した前記理解の度合いが所定より低い場合に、前記メモリに記憶された前記複数の音声案内データのうち、前記提示部が提示した前記音声案内データの前記一の言語とは異なる言語による音声案内データを選択することで取得し、（ｂ）推定した前記理解の度合いが所定以上である場合に、前記提示部が提示した前記一の言語が、前記ユーザが理解できる言語であると判定してもよい。

上記態様によれば、情報提示装置は、言語に対するユーザの理解度に基づいてユーザが理解できる言語を具体的に判定することができる。

また、本発明の一態様に係る情報提示装置は、センサにより取得した物理量に基づいてユーザが抱いている感情を推定する感情推定部と、センサにより取得した物理量、又は、前記情報提示装置により前記ユーザに提示した情報に基づいて、推定した前記感情を前記ユーザに引き起こした対象を特定する特定情報を生成する対象特定部と、推定した前記感情と、生成した前記特定情報とを用いた所定の処理を実行することで取得した情報を用いて、前記情報提示装置による提示を制御する制御部とを備える。

これにより、上記と同様の効果を奏する。

なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたは記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。

なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。

（実施の形態１）
実施の形態１において、推定した感情に基づいて、よりユーザに適した情報を提示する情報提示装置等について説明する。

図１は、本実施の形態における情報提示装置１の機能ブロックを示すブロック図である。

図１に示されるように、情報提示装置１は、感情推定部１１と、対象特定部１３と、制御部１４と、提示部１６とを備える。また、情報提示装置１は、センサ１０及び１２を備えてもよい。

センサ１０は、感情推定部１１が用いるセンサの一例であり、具体例は、可視光線又は赤外線による撮像により画像を取得するカメラ、心拍計、血圧計などである。なお、センサ１０は、情報提示装置１に必須の構成ではない。

感情推定部１１は、センサにより取得した物理量に基づいてユーザＵが抱いている感情を推定する処理部である。感情推定部１１が上記で用いるセンサは、例えばセンサ１０であるが、これに限られない。感情推定部１１は、センサにより取得した物理量を情報提示装置１の外部から取得してもよい。感情推定部１１は、例えば、センサとしてのカメラによる撮像により取得した物理量を提供する画像におけるユーザＵの表情を分析することで、ユーザＵが抱いている感情を推定し得る。ここで、表情（より具体的には、目、口及び鼻などのパーツの特徴点の位置）を分析することで感情を得る方法は周知技術を採用し得る。

センサ１２は、対象特定部１３が用いるセンサの一例であり、具体例は、可視光線又は赤外線による撮像により画像を取得するカメラである。なお、センサ１２は、情報提示装置１に必須の構成ではない。

対象特定部１３は、センサにより取得した物理量、又は、情報提示装置１が備える提示部１６によりユーザＵに提示した情報に基づいて、ユーザＵに、感情推定部１１が推定した上記感情を引き起こした対象を特定する処理部である。なお、対象特定部１３が上記で用いるセンサは、例えばセンサ１２であるが、これに限られない。対象特定部１３は、センサにより取得した物理量を情報提示装置１の外部から取得してもよい。対象特定部１３は、例えば、センサとしてのカメラによる撮像により取得した物理量を提供する画像におけるユーザＵの視線の向きを分析することで、上記対象を特定する。ここで、画像に基づいてユーザＵの視線の向きを分析する方法は、周知技術を採用し得る。

制御部１４は、感情推定部１１が推定した上記感情と、対象特定部１３が生成した上記特定情報（以下で説明する）とを用いた所定の処理を実行することで取得した情報を用いて、情報提示装置１による提示、つまり提示部１６による提示を制御する処理部である。

提示部１６は、制御部１４による制御に基づいて、所定の情報の提示を行う出力インタフェースである。具体的には、提示部１６は、表示画面（不図示）による画像の表示、又は、スピーカによる音声の出力により提示を行う。

なお、感情推定部１１、対象特定部１３、制御部１４及び提示部１６の一部又は全部は、情報提示装置１が備えるプロセッサ（不図示）がプログラムを実行することでソフトウェア的に実現されてもよいし、専用回路によりハードウェア的に実現されてもよい。また、上記構成要素が処理に用いる情報は、情報提示装置１が備えるメモリ（不図示）又はストレージ（不図示）に格納されているとする。

図２は、本実施の形態における情報提示装置１の制御方法を示すフロー図である。

ステップＳ１０１において、センサ１０が物理量を取得する。なお、センサ１０の代わりに、情報提示装置１の外部のセンサを用いてもよく、その場合には、本ステップにおいて、情報提示装置１は、外部のセンサにより取得された物理量を取得する。

ステップＳ１０２において、感情推定部１１は、センサ１０（又は外部のセンサ）により取得した物理量に基づいてユーザが抱いている感情を推定する。

ステップＳ１０３において、センサ１２が物理量を取得する。なお、上記と同様、センサ１２の代わりに、情報提示装置１の外部のセンサを用いてもよく、その場合には、本ステップにおいて、情報提示装置１は、外部のセンサにより取得された物理量を取得する。

ステップＳ１０４において、対象特定部１３は、センサ１２（又は外部のセンサ）により取得した物理量、又は、提示部１６によりユーザＵに提示した情報に基づいて、ユーザＵに、ステップＳ１０２で推定した上記感情を引き起こした対象を特定する特定情報を生成する。

ステップＳ１０５において、ステップＳ１０２で推定した上記感情と、ステップＳ１０４で生成した上記特定情報とを用いた所定の処理を実行することで取得した情報を用いて、情報提示装置１による提示を制御する。

なお、上記所定の処理の実行では、ユーザＵの感情を、推定した感情から変化又は維持させるための提示情報を、上記情報として取得してもよい。その場合、上記提示の制御では、取得した提示情報を情報提示装置１（提示部１６）により提示する。

また、上記所定の処理の実行では、人が抱いている感情と当該人に感情を引き起こした対象との１以上の組それぞれが候補情報に対応付けられたテーブルから一の情報を選択する選択処理、又は、ユーザＵが抱いている感情とユーザＵに上記感情を起こした対象とを用いて情報を生成する生成処理を実行することで、上記情報を取得してもよい。上記生成処理では、ユーザＵが抱いている感情と上記感情の対象とを用いて、所定のアルゴリズムにより情報を生成する。

また、上記感情は、ポジティブな感情とネガティブな感情とを含み、上記所定の処理の実行では、推定した感情がネガティブな感情であるときには、対象を取り除くためにユーザＵに提示する提示情報を取得し、推定した感情がポジティブな感情であるときには、感情を維持するためにユーザＵに提示する提示情報を取得してもよい。この場合、上記提示の制御では、取得した提示情報を情報提示装置１により提示してもよい。「対象を取り除くためにユーザＵに提示する提示情報」は、「ユーザＵのネガティブな感情をポジティブな感情に変化させるための情報」ということもできる。

以上のように、本実施の形態の情報提示装置１は、ユーザの感情と、その感情をユーザが抱いた対象とを取得し、これらに基づいた情報の提示を行う。ここで、情報提示装置１がユーザの感情だけでなく、その感情をユーザが抱いた対象を取得しているので、ユーザの感情だけを取得する場合に比べて、より適切な情報をユーザに提示することができる。このように、情報提示装置１は、推定した感情に基づいて、よりユーザに適した情報を提示することができる。

また、情報提示装置１は、選択処理又は生成処理を用いて、より具体的に提示の制御のための情報を生成することができる。

また、情報提示装置１は、ユーザの感情とその対象とに基づいて、ユーザの感情を変化又は維持させるための情報をユーザに提示する。具体的には、ユーザの感情がネガティブであり、ユーザがその感情を維持するのが適当でないと考えられる場合には、ユーザにその感情を引き起こした対象を取り除くための情報をユーザに提示する。一方、ユーザの感情がポジティブであり、ユーザがその感情を維持するのが良いと考えられる場合には、ユーザの感情を維持させるための情報をユーザに提示する。このように、情報提示装置１は、よりユーザに適した情報を提示することができる。

（実施の形態２）
実施の形態２において、推定した感情に基づいて、よりユーザに適した情報を提示する情報提示装置等について、より具体的に説明する。本実施の形態の情報提示装置２は、実施の形態１の情報提示装置１における構成及び処理を、車両のナビゲーション装置に適用する例である。

図３は、本実施の形態における情報提示装置２の利用場面を示す説明図である。図４は、本実施の形態における情報提示装置２の機能ブロックを示すブロック図である。

情報提示装置２は、図３に示されるように運転者であるユーザＵの感情を推定するとともに、その感情をユーザＵに引き起こした対象をユーザＵの視線の向きに基づいて特定し、ユーザＵに適切な情報を提示する。この情報は、ユーザＵの感情がネガティブ感情であるときにはポジティブ感情に変化させるための情報であり、ユーザＵの感情がポジティブ感情であるときにはその感情を維持させるための情報であってもよい。

図４に示されるように、情報提示装置２は、感情推定部１１Ａと、対象特定部１３Ａと、制御部１４Ａと、提示部１６と、カメラ２０と、道路状況取得部２２とを備える。なお、感情推定部１１Ａ、対象特定部１３Ａ、制御部１４Ａ及びカメラ２０は、それぞれ、情報提示装置１の感情推定部１１、対象特定部１３、制御部１４及びセンサ１０及び１２の具体例である。

カメラ２０は、ユーザＵの顔を撮像する可視光線カメラ又は赤外線カメラである（図３参照）。カメラ２０は、物理量を提供する画像を取得するセンサとして機能する。

感情推定部１１Ａは、センサとしてのカメラ２０が取得した画像におけるユーザＵの表情に基づいて、ユーザＵが抱いている感情を推定する処理部である。ここで、ユーザＵが抱いている感情は、ポジティブ感情とネガティブ感情とを含むものとする。ポジティブ感情とは、元気で生き生きとした状態を示す感情であり、具体的には、覚醒、興奮、又は、幸福のような感情である。ネガティブ感情とは、ポジティブ感情の反対の感情であり、元気がなく消極的な状態を示す感情であり、具体的には、怒り、悲しみ、又は、恐れのような感情である。

対象特定部１３Ａは、センサとしてのカメラ２０が取得した画像に基づいて、ユーザＵに、感情推定部１１Ａが推定した感情を引き起こした対象を特定する処理部である。より具体的には、対象特定部１３Ａは、ユーザＵの視線の向きを上記対象として取得する。対象特定部１３Ａは、例えば、カメラにより取得した画像におけるユーザＵの顔を抽出したうえで、ユーザＵの顔の向き、及び、眼球の位置を分析することでユーザＵの視線の向きを特定する。この場合、ユーザＵの視線の先が指す物事が、上記対象として特定される。視線の向きは、例えば、下向きか、前向きか、又は、横向きかのいずれかに判定される。下向きは、ユーザＵがナビゲーション装置の表示パネルを見ている場合に相当し、前向きは、ユーザＵが車両の進行方向を見ている場合に相当し、横向きは、ユーザＵが景色又は助手席を見ている場合に相当する。ここで、画像における顔の向き、及び、眼球の位置から、視線の向きを得る方法は周知技術を採用し得る。

制御部１４Ａは、感情推定部１１Ａが推定した感情と、対象特定部１３Ａが生成した特定情報とを用いた所定の処理を実行することで取得した情報を用いて、提示部１６による提示を制御する処理部である。制御部１４Ａは、その内部構成として、心情推定部２４と、動作決定部２６と、案内生成部２８とを備える。

心情推定部２４は、ユーザＵの心情を推定する処理部である。心情推定部２４は、感情推定部１１Ａが推定したユーザＵの感情と、対象特定部１３Ａが生成した特定情報と、道路状況取得部２２が取得した渋滞情報に基づいて、ユーザＵの心情を推定する。

動作決定部２６は、心情推定部２４が推定したユーザＵの心情に基づいて、情報提示装置２（ナビゲーション装置）が行う動作を決定する処理部である。動作決定部２６は、メモリが保有している動作決定テーブルＴ１を用いて、例えば道案内、又は、音声出力などの動作を決定する。

案内生成部２８は、動作決定部２６による制御に基づいて、車両の道案内情報を生成する処理部である。案内生成部２８は、情報提示装置２に保有している地図データ、及び、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等により取得する現在位置情報に基づいて、車両が今後進行する道を案内する案内情報を生成する。

提示部１６は、制御部１４Ａによる制御に基づいて、所定の情報の表示又は音声出力を行う出力インタフェースである。提示部１６は、具体的には、ナビゲーション装置の表示パネルである液晶ディスプレイである。

道路状況取得部２２は、車両の周囲の道路の状況（道路状況ともいう）を示す情報を外部から取得する処理部である。車両の周囲の道路の状況は、具体的には、車両の周囲の道路の渋滞の有無、車両が現在走行している道路の幅、車両の周囲にあるランドマーク、及び、車両の周囲の街の種別（ビジネス街又はレストラン街など）などを含む情報である。道路状況取得部２２は、例えばＶＩＣＳ（登録商標）（Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）により渋滞情報を取得することができる。また、情報提示装置２に保有している地図データ、及び、ＧＰＳ等により取得する現在位置情報に基づいて道路の幅、ランドマーク、及び、街の種別などの情報を取得することができる。

以上のように構成された情報提示装置２の処理を以下で説明する。

図５は、本実施の形態における情報提示装置２の制御方法を示すフロー図である。図６は、本実施の形態における情報提示装置２の動作の決定に用いる動作決定テーブルＴ１を示す説明図である。これらの図を参照しながら、情報提示装置２の動作を説明する。

ステップＳ２０１において、カメラ２０による撮像により、ユーザＵの顔を含む画像を取得する。

ステップＳ２０２において、感情推定部１１Ａは、カメラ２０が取得した画像におけるユーザＵの表情から、ユーザＵが抱いている感情を推定する。

ステップＳ２０３において、対象特定部１３Ａは、カメラ２０が取得した画像におけるユーザＵの視線の向きに基づいて、ユーザＵの感情の対象を特定する特定情報を生成する。

ステップＳ２０４において、道路状況取得部２２は、車両の周囲の道路の状況を取得する。

ステップＳ２０５において、心情推定部２４は、ステップＳ２０２で推定したユーザＵの感情、ステップＳ２０３で生成した特定情報、及び、ステップＳ２０４で取得した道路状況に基づいて、動作決定テーブルＴ１を用いてユーザＵの心情を推定する（図６参照）。

図６に示されるように、動作決定テーブルＴ１において、人である運転者の感情（ネガティブ、又は、ポジティブ）と、運転者の視線の向き（下向き、前向き、又は、横向き）と、道路状況との組に対して、当該運転者の推定される心情と動作決定部２６が決定する動作とが予め対応付けられている。運転者の視線の向きとしての下向き、前向き、又は、横向きは、それぞれ、運転者の感情を引き起こした対象としての、ナビゲーション装置の表示パネル（情報提示装置２の提示部１６）、進行方向の光景、又は、周囲の状況に対応している。

例えば、運転者がネガティブ感情を有しており、視線が下向きであり、道路が渋滞中であることが、「渋滞が嫌だ。他のルートはないか？」という心情と対応付けられており、また、「抜け道の探索」という動作に対応付けられている。

心情推定部２４は、感情推定部１１Ａが推定したユーザＵの感情と、対象特定部１３Ａが特定したユーザＵの視線の向き（下向き、前向き、又は、横向き）と、道路状況取得部２２が取得した道路状況との組を取得すると、当該組に動作決定テーブルＴ１において対応付けられている心情を選択することで、ユーザＵの心情を推定する。上記の例では、ユーザＵが「渋滞が嫌だ。他のルートはないか？」という心情を有していると推定される。

図５に戻り、ステップＳ２０６において、動作決定部２６は、ステップＳ２０５で推定したユーザＵの心情に基づいて、動作決定テーブルＴ１を用いて情報提示装置２の動作を決定する。動作決定部２６は、心情推定部２４がユーザＵの心情を推定すると、この心情に動作決定テーブルＴ１において対応付けられている動作を選択することで、情報提示装置２の動作を決定する。上記の例では、「抜け道の探索」という動作に決定され、情報提示装置２は、案内生成部２８により現在案内している行路とは異なる渋滞の少ない行路を探索し、道案内のための画像を生成する。

ステップＳ２０７において、提示部１６は、ステップＳ２０６で決定された動作に基づいて、情報提示装置２の動作として、道案内のための画像表示、又は、音声出力を制御する。

なお、動作決定テーブルＴ１は、運転者の感情と視線の向きとの組に対して、当該運転者の推定される心情と動作決定部２６が決定する動作とが予め対応付けられていてもよい。つまり、動作決定テーブルＴ１は、道路状況を含まないものであってもよい。この場合、心情推定部２４は、感情と視線の向きとの組に基づいて、動作を決定する。これにより、道路状況を取得できない場合であっても、ユーザＵに適切な情報を提示することができる。

なお、心情推定部２４は、感情と視線の向きと道路情報との組に基づいて、動作を決定するとしたが、その組には、そのときの天気、再生されている楽曲などに関する運転者の好みを抽出した情報を含めてもよい。

また、感情推定部１１Ａは、運転者だけでなく同乗者を含めて感情推定してもよい。特に助手席の同乗者が、運転者の異性であった場合で、運転者がポジティブな感情を有しており、意識（視線や会話）が助手席に向けられていたときには、動作決定部２６は、（ａ）助手席の同乗者がポジティブな感情を有している場合、回り道できるルートに誘導する、あるいは一緒に過ごせる施設（ホテル等）に誘導する、又は、（ｂ）助手席の同乗者がネガティブな感情を有している場合、まっすぐ帰る道を選ぶ、というように動作を決定してもよい。

また、感情推定部１１Ａは、ポジティブ及びネガティブとは異なる感情を推定してもよい。例えば、感情として、覚醒及び眠気の度合いを判定した場合は、覚醒の度合いが大きければ学習によって判定した落ち着く曲を再生するようにし、眠気の度合いが大きければ学習によって判定したポジティブ感情になれる曲を再生するようにしてもよい。

また、車両が一定時間の停車状態から、運転状態になった直後の感情を推定し、停車時の施設と紐付けをして、施設の好みを学習したり、施設へ顧客満足度をフィードバックしたりするものであってもよい。例えば車両がガソリンスタンドから出てきたときの運転者の感情を推定し、ガソリンスタンドの満足度をガソリンスタンドにフィードバックしてもよい。

また、カーシェアリングしている車両で運転者の感情を推定し、車両の好みを学習したり、高い満足度が多く得られた車をより多くシェアしたりするなどのマーケティングに利用してもよい。

以上のように、本実施の形態の情報提示装置は、車両のナビゲーション装置として、ユーザの感情と視線の向きとに基づいて取得される情報をユーザに提示する。一般に、ユーザの視線は、その感情を引き起こした対象である物事に向けられる。よって、ユーザの感情を推定するだけでなく、その感情をユーザが抱いた対象をユーザの視線の向きから特定することで、その感情の推定だけをする場合に比べて、より適切な情報を提示することができる。

また、情報提示装置は、ユーザの感情及び視線の向きに加えて、道路状況にも基づいて、ユーザに適切な情報を提示することができる。

（実施の形態３）
実施の形態３において、推定した感情に基づいて、よりユーザに適した情報を提示する情報提示装置等について、より具体的に説明する。本実施の形態の情報提示装置３は、実施の形態１の情報提示装置１における構成及び処理を、商品を購入しようとするユーザに対する接客方針を提示する装置に適用する例である。

図７は、本実施の形態における情報提示装置３の利用場面を示す説明図である。図８は、本実施の形態における情報提示装置３の機能ブロックを示すブロック図である。

情報提示装置３は、例えば店舗に配置され、図７に示されるような商品５１と、商品５１に取り付けられた価格表示５３とのそれぞれについてのユーザＵの満足度を、感情として推定する。そして、情報提示装置３は、推定した満足度に基づいて、ユーザＵの購入行動を促す情報を接客方針として販売員に提示する。つまり、情報提示装置３は、ユーザＵが商品５１の性質又は価格について満足していない感情を有するときには、満足に近づけるように感情を変化させる情報を提示し、ユーザＵが商品５１の性質及び価格について満足している感情を有するときには、その感情を維持させる情報を提示する。

図８に示されるように、情報提示装置３は、感情推定部１１Ｂと、対象特定部１３Ｂと、制御部１４Ｂと、提示部１６と、カメラ２０と、カメラ位置取得部４２とを備える。なお、感情推定部１１Ｂ、対象特定部１３Ｂ、制御部１４Ｂ及びカメラ２０は、それぞれ、情報提示装置１の感情推定部１１、対象特定部１３、制御部１４及びセンサ１０及び１２の具体例である。

カメラ２０は、ユーザＵを撮像する可視光線カメラ又は赤外線カメラである（図７参照）。カメラ２０は、物理量を提供する画像を取得するセンサとして機能する。

カメラ位置取得部４２は、カメラ２０が設置されている位置を示す情報を、メモリ又は外部から取得する処理部である。

感情推定部１１Ｂは、センサとしてのカメラ２０が取得した画像におけるユーザＵの表情に基づいて、ユーザＵが抱いている感情を推定する処理部である。ここで、ユーザＵが抱いている感情は、商品の性質又は価格に満足している度合いである満足度を含む。満足度は、例えば、満足していることを１で示し、不満である（全く満足していない）ことを０で示し、満足と不満との間の満足度を０から１の間の数値で示すものである。表情から満足度を算定する方法は、周知技術を採用し得る。

対象特定部１３Ｂは、センサとしてのカメラ２０が取得した画像に基づいて、ユーザＵに、感情推定部１１Ｂが推定した感情を引き起こした対象を特定する処理部である。より具体的には、対象特定部１３Ｂは、カメラ２０が取得した画像からユーザＵの視線の向きを取得し、取得したユーザＵの視線の延長上に商品５１があるか、又は、商品５１の価格表示５３があるかに基づいて、商品の性質及び価格のうちの一方を示す特定情報を生成する。また、対象特定部１３Ｂは、カメラ位置取得部４２からカメラ２０が設置されている位置の位置情報を取得し、ユーザＵが視線を向けている商品が、複数の商品（不図示）のうちのどの商品であるかを特定する。

例えば、図７の（ａ）の場面では、感情推定部１１Ｂは、商品の性質についてユーザＵが満足していると推定し、１に比較的近い満足度を算定する。対象特定部１３Ｂは、商品の性質と価格とのうち、商品の性質を示す特定情報を生成する。

また、例えば、図７の（ｂ）の場面では、感情推定部１１Ｂは、商品の価格についてユーザＵが満足していないと推定し、０に比較的近い満足度を算定する。対象特定部１３Ｂは、商品の性質と価格とのうち、商品の価格を示す特定情報を生成する。

制御部１４Ｂは、感情推定部１１Ｂが推定した感情と、対象特定部１３Ｂが生成した特定情報とを用いた所定の処理を実行することで取得した情報を用いて、提示部１６による提示を制御する処理部である。制御部１４Ｂは、その内部構成として、心情推定部４４と、方針決定部４６とを備える。

心情推定部４４は、ユーザＵの心情を推定する処理部である。心情推定部４４は、感情推定部１１Ｂ及び対象特定部１３Ｂから、商品の性質及び価格のそれぞれについてのユーザＵの満足度を取得し、メモリが保有している心情テーブルＴ２を用いてユーザＵの心情を推定する。

方針決定部４６は、心情推定部４４が推定したユーザＵの心情を取得し、メモリが保有している提示情報テーブルＴ３を用いて接客方針を決定する処理部である。

提示部１６は、制御部１４Ｂによる制御に基づいて、所定の情報の表示又は音声出力を行う出力インタフェースである。

以上のように構成された情報提示装置３の処理を以下で説明する。

図９は、本実施の形態における情報提示装置３の制御方法を示すフロー図である。図１０は、本実施の形態における顧客状況の分析方法を示す説明図である。図１１は、本実施の形態における顧客状況テーブルを示す説明図である。図１２は、本実施の形態における接客方針を示す説明図である。図１３は、本実施の形態における接客方針の提示の一例を示す説明図である。これらの図を参照しながら、情報提示装置３の動作を説明する。

ステップＳ３０１において、カメラ２０による撮像により、ユーザＵの顔を含む画像を取得する。このとき、ユーザＵの視線が商品５１に向いているとする（図７の（ａ））。

ステップＳ３０２において、対象特定部１３Ｂは、ステップＳ３０１で取得した画像から、ユーザＵの視線が商品５１に向いていることを認識し、商品を示す特定情報を生成する。

ステップＳ３０３において、感情推定部１１Ｂは、カメラ２０が取得した画像におけるユーザＵの表情から、ユーザＵが商品の品質について抱いている満足度を推定する。

ステップＳ３０４において、カメラ２０による撮像により、ユーザＵの顔を含む画像を取得する。このとき、ユーザＵの視線が価格表示５３に向いているとする（図７の（ｂ））。

ステップＳ３０５において、対象特定部１３Ｂは、ステップＳ３０４で取得した画像から、ユーザＵの視線が価格表示５３に向いていることを認識し、価格表示を示す特定情報を生成する。

ステップＳ３０６において、感情推定部１１Ｂは、カメラ２０が取得した画像におけるユーザＵの表情から、ユーザＵが商品の価格について抱いている満足度を推定する。

ステップＳ３０７において、心情推定部４４は、ユーザＵの心情を推定する（図１０及び図１１参照）。

図１０には、商品及び価格それぞれについてのユーザＵの満足度を座標軸に示すグラフである。ステップＳ３０３で取得した満足度を「商品」軸にとり、ステップＳ３０６で取得した満足度を「価格」軸にとることで示される点Ｐが、ユーザＵの商品５１についての満足度に対応付けられる。例えば、図７の（ａ）及び（ｂ）から推定されるユーザＵの満足度は、図１０の点Ｐで示される。

図１１は、点Ｐが、図１０に示されるグラフの第１象限から第４象限のどれにあるかと、ユーザＵの心情とを予め対応付けて示す心情テーブルＴ２である。例えば、点Ｐが第２象限にあることは、ユーザＵは、商品の性質には満足しているが、商品の価格に不満がある、という心情を有していることに対応付けられている。

図９に戻り、ステップＳ３０８において、方針決定部４６は、ステップＳ３０７で心情推定部４４が推定した心情に基づいて接客方針の決定を行うことで、ユーザＵの購入行動を促すための提示情報を生成する（図１２参照）。

図１２は、点Ｐが、図１０に示されるグラフの第１象限から第４象限のどれにあるかと、ユーザＵの購入行動を促すための提示情報とを予め対応付けて示す提示情報テーブルＴ３である。例えば、点Ｐが第２象限にあることは、価格についての課題を解決すること、すなわち、ユーザＵが抱いている価格に対する不満を解消する接客方針に対応付けられている。この場合、具体的には、有効な接客方針として、商品の値引きをする、又は、クーポン（特典）を贈呈するなどの提案をすることが示されている。

方針決定部４６は、点Ｐが図１０に示されるグラフの第１象限から第４象限のどれにあるかに応じて、提示情報テーブルＴ３から接客方針（及びその具体例）を選択することで、提示情報を生成する。

図９に戻り、ステップＳ３０９において、提示部１６は、制御部１４Ｂによる制御に基づいて、提示情報を提示する（図１３参照）。

図１３には、提示部１６による提示情報の提示の一例が示されている。図１３に示される例は、ユーザＵを接客している販売員に対して示すための提示情報の例である。提示部１６は、ユーザＵの、商品の性質及び価格それぞれの満足度を示すグラフ５５と、接客方針を示す文字列５７とを提示している。販売員は、提示部１６に提示されたグラフ５５を視認することで、ユーザＵの商品の性質及び価格それぞれについての満足度を知ることができるとともに、文字列５７を視認することで、ユーザＵの購入行動を促すためにどのような方針で接客すればよいかを知ることができる利点がある。

なお、上記では、ユーザＵが商品５１の実物を見ながら買い物をする場面を例として説明したが、情報端末を通じたオンラインショッピングにおいても同様の機能を奏する。

図１４は、本実施の形態における情報提示装置３の利用場面の変形例を示す説明図である。

図１４に示される情報提示装置３Ａは、情報提示装置３の機能を備えるとともに、オンラインショッピングの機能をユーザＵに提供する装置である。

情報提示装置３Ａは、提示部１６により商品５１の画像５１Ａ、及び、商品５１の価格表示の画像５３Ａを表示している。また、カメラ２０により、オンラインショッピングをしているユーザＵの顔を含む画像を取得する。

この場合においても、情報提示装置３Ａは、情報提示装置３と同様に、ユーザＵの商品の性質及び価格それぞれについての満足度を知ることができる。そして、これらの満足度に基づいてユーザＵの購入行動を促すための処理を行うことができる。

なお、感情推定部１１Ｂによる表情判定は、画像における特徴点を用いるとしたがその限りではない。感情推定部１１Ｂは、鼻の表面温度を放射温度計で測定し、温度上昇により快の感情を、また、温度下降により不快の感情を推定してもよい。

また、対象特定部１３Ｂによる視線の向きの判定は可視光線カメラを用いた画像処理以外にも、赤外線カメラを用いた画像処理を用いてもよい。

また、対象特定部１３Ｂによる対象の特定は、ユーザＵの視線の検出を用いるとしたが、ユーザＵの手を接触させる、又は、ユーザＵの顔を近づけさせるなどのジェスチャを用いてもよい。

また、心情推定部４４は第１象限から第４象限の４つの象限による分類としたが、もっと細かい分類でもよく、また、もっと粗い分類でもよい。

また、方針決定部４６は、接客方針を決定する際に、商品情報を用いるものとしたが、商品情報によらずに、４象限に分類した顧客状況に応じた接客方針を決定してもよい。また、対象となる商品５１は、ある種別のジーンズのように個別の商品としてもよいし、商品カテゴリ（パンツ、シャツ若しくはジャケットなどの衣類分類、又は、商品、食品、食器若しくは家具などの商品分類）であってもよい。

また、顔画像認証と組み合わせ、ユーザＵを一の顧客として特定した上で、当該一の顧客の過去の購買履歴を用いてお勧め商品又はサービスを選択することで、接客方針を決定してもよい。

また、顔画像認証でユーザＵを一の顧客を特定した上で、購買履歴と共に、特定した顧客の心情をネットワーク上のサーバで管理し、他の店舗に当該顧客が現れた場合に、同等の接客方針に基づく接客を提供できるようにすることも可能である。

以上のように、本実施の形態の情報提示装置は、接客方針を提示する装置として、商品の性質と価格表示についてのユーザの感情に基づいて取得される情報をユーザに提示する。一般に、商品の性質と価格とのそれぞれに対してのユーザの満足が得られる場合に購入行動が行われる。しかしながら、商品の性質と価格とのいずれか又は両方についての満足しない限り購入行動は行われない。そこで、商品の性質と価格とについてのユーザの感情を分析して、購入行動を促す情報を生成することで、ユーザの購入行動につなげることができる利点がある。

また、情報提示装置は、商品の性質と価格表示についてのユーザの満足度に基づいて、満足が得られていないものについて満足が得られるような情報を取得して、ユーザに提供する。これにより、具体的に、ユーザの購入行動を起こさせることができる。

（実施の形態４）
実施の形態４において、推定した感情に基づいて、よりユーザに適した情報を提示する情報提示装置等について、より具体的に説明する。本実施の形態の情報提示装置４は、実施の形態１の情報提示装置１における構成及び処理を、人に提供する料理を決定する装置に適用する例である。

図１５は、本実施の形態における情報提示装置４の利用場面を示す説明図である。図１６は、本実施の形態における情報提示装置４の機能ブロックを示すブロック図である。

情報提示装置４は、図１５に示されるような料理Ａ及び料理Ｂを提供されたユーザＵの食事行動の際のユーザＵの好意度を、感情として推定する。そして、情報提示装置４は、推定した好意度に基づいて、ユーザＵの食べ物の嗜好の分析、及び、次にユーザＵに提供することが推奨される料理を、料理提供者に提示する。つまり、情報提示装置４は、次にユーザＵに提供する料理によってユーザＵの好意度を上昇させる、又は、既に好意度が比較的高い場合には維持させる。

図１６に示されるように、情報提示装置４は、感情推定部１１Ｃと、対象特定部１３Ｃと、制御部１４Ｃと、提示部１６と、カメラ２０とを備える。なお、感情推定部１１Ｃ、対象特定部１３Ｃ、制御部１４Ｃ及びカメラ２０は、それぞれ、情報提示装置１の感情推定部１１、対象特定部１３、制御部１４及びセンサ１０及び１２の具体例である。

カメラ２０は、ユーザＵを撮像する可視光線カメラ又は赤外線カメラである（図１５参照）。カメラ２０は、物理量を提供する画像を取得するセンサとして機能する。より具体的には、カメラ２０は、ユーザＵ、料理Ａ及びＢ、並びに、料理Ａ及びＢそれぞれが盛られた器ＤＡ及びＤＢを含む画像を撮像により取得する。

感情推定部１１Ｃは、センサとしてのカメラ２０が取得した画像におけるユーザＵの表情に基づいて、ユーザＵが抱いている感情を推定する処理部である。ここで、ユーザＵが抱いている感情は、料理が好きである、料理がおいしいと感じている、又は、料理に満足しているというような料理の対する好意の度合いである好意度を含むものである。表情から好意度を算定する方法は、周知技術を採用し得る。

対象特定部１３Ｃは、センサとしてのカメラ２０が取得した画像に基づいて、ユーザＵに、感情推定部１１Ｃが推定した感情を引き起こした対象を特定する処理部である。より具体的には、対象特定部１３Ｃは、カメラ２０が撮像により取得した画像に対する分析に基づいて、ユーザＵが、器ＤＡに盛られた料理Ａを口に運んだのか、又は、器ＤＢに盛られた料理Ｂを口に運んだのかを判別する。そして、ユーザＵが口に運んだ料理（料理Ａ及びＢのいずれか一方）を示す特定情報を生成する。画像の分析では、例えば、器ＤＡと器ＤＢとの色又は形、ユーザＵの口の位置を判別し、どちらの器からユーザＵの口に物体が運ばれたかに基づいて、ユーザＵが口に運んだ料理を特定する。

上記により、感情推定部１１Ｃと対象特定部１３Ｃとは、料理Ａ及びＢそれぞれについてユーザＵが抱いている好意度を推定するとともに、その好意度を抱いた料理Ａ又はＢを示す特定情報を生成する。

制御部１４Ｃは、感情推定部１１Ｃが推定した感情と、対象特定部１３Ｃが生成した特定情報とを用いた所定の処理を実行することで取得した情報を用いて、提示部１６による提示を制御する処理部である。制御部１４Ｃは、その内部構成として、嗜好判定部６２と、料理決定部６４とを備える。

嗜好判定部６２は、ユーザＵの食べ物の嗜好を判定する処理部である。嗜好判定部６２は、感情推定部１１Ｃ及び対象特定部１３Ｃから、ユーザＵの料理Ａ及びＢのそれぞれについての好意度を取得し、取得した好意度に基づいて所定の算定方法により、ユーザＵの食べ物の嗜好を判定する。

料理決定部６４は、嗜好判定部６２が判定したユーザＵの食べ物の嗜好に基づいて所定の算定方法により、ユーザＵに次に提供する料理を、メモリに保有している複数の候補から決定する処理部である。

提示部１６は、制御部１４Ｃによる制御に基づいて、所定の情報の表示又は音声出力を行う出力インタフェースである。

以上のように構成された情報提示装置４の処理を以下で説明する。

図１７は、本実施の形態における情報提示装置４の制御方法を示すフロー図である。図１８は、本実施の形態における嗜好ベクトルの導出方法を示す説明図である。図１９は、本実施の形態における料理の決定方法を示す説明図である。図２０は、本実施の形態における料理の提示の一例を示す説明図である。

ステップＳ４０１において、カメラ２０がユーザＵ、料理Ａ及びＢ、並びに、器ＤＡ及びＤＢを含む画像を取得する。このとき、ユーザＵが器ＤＡから料理Ａを口に運ぶ場面（例えば図１５の（ａ））の画像が取得されたとする。

ステップＳ４０２において、対象特定部１３Ｃは、ステップＳ４０１で取得した画像から、ユーザＵが料理Ａを口に運んだことを判別する。これにより、対象特定部１３Ｃは、ユーザＵが抱いている感情を引き起こした対象が料理Ａであることを特定し、料理Ａを示す特定情報を生成する。

ステップＳ４０３において、感情推定部１１Ｃは、ステップＳ４０１で取得した画像におけるユーザＵの表情から、ユーザＵが抱いている感情を推定する。ユーザＵが料理Ａを口に運ぶ場面であるので、感情推定部１１Ｃが推定する感情は、ユーザＵが料理Ａについて抱いている感情、より具体的には、料理Ａに対する好意度である。

ステップＳ４０４、Ｓ４０５及びＳ４０６において、上記と同様に、カメラ２０により取得したユーザＵが器ＤＢから料理Ｂを口に運ぶ場面（例えば図１５の（ｂ））の画像に基づいて、対象特定部１３Ｃ及び感情推定部１１Ｃにより、ユーザＵの料理Ｂに対する好意度を取得する。

ステップＳ４０７において、嗜好判定部６２は、ユーザＵの食べ物の嗜好を示す嗜好ベクトルを生成する（図１８参照）。

図１８には、料理Ａ及びＢについてのユーザＵの好意度からユーザＵの嗜好ベクトル（多次元ベクトル）を導出する導出方法が示されている。

前提として、料理Ａ及びＢそれぞれについて、属性ごとの属性値が予め定められているとする。属性には、例えば、肉又は野菜のように料理の材料に由来するものと、甘み又は辛味のように料理の味に由来するものとが含まれる。属性ごとの属性値とは、当該属性の大きさを示す指標であり、例えば、０以上１以下の値をとる。例えば、材料として肉が多く含まれている料理の「肉」の属性の属性値は相対的に高い値（例えば０．８）をとる。また、甘みが少ない料理の「甘み」の属性の属性値は相対的に低い値（例えば０．３）をとる。なお、各属性を各成分とするベクトルのことを属性ベクトルともいう。

嗜好判定部６２は、ステップＳ４０３及びステップＳ４０６で推定された、料理Ａ及びＢそれぞれの好意度を重みとして、料理Ａ及びＢの属性値それぞれの加重平均をとることで嗜好ベクトルを生成する。生成される嗜好ベクトルは、属性の個数と同じ次元を有し、属性値の加重平均を各成分とするベクトルである。例えば、料理Ａ及びＢそれぞれの「肉」の属性の属性値がそれぞれ０．８及び０．２であり、ユーザＵの好意度が料理Ａについて０．９、料理Ｂについて０．１であるとき、嗜好ベクトルの「肉」の成分は、０．８×０．９＋０．２×０．１＝０．７４と算出される。他の属性及び成分についても同様である。嗜好ベクトルの成分のそれぞれは、ユーザＵが、各属性を有する料理に好意を抱く度合いを示しているので、嗜好ベクトルは、ユーザＵの嗜好を示しているといえる。

図１７に戻り、ステップＳ４０８において、料理決定部６４は、ユーザＵに次に提供する料理を決定する。具体的には、料理決定部６４は、複数の料理候補のそれぞれの属性ベクトルとステップＳ４０８で算出した嗜好ベクトルとの内積値に基づいて、次にユーザＵに提供する料理を決定する（図１９参照）。

図１９には、属性ベクトルと嗜好ベクトルとの内積値に基づいて料理を決定する方法が示されている。

前提として、情報提示装置４は、ユーザＵに提供する料理の候補である複数の料理候補（図１９における料理Ｃ及びＤ）を保有しているとする。料理Ｃ及びＤについては、料理Ａ及びＢと同様に、属性ごとの属性値が予め定められているとする。

料理決定部６４は、ユーザの嗜好に属性が近い料理を、より優先的に含む提示情報を生成する。より具体的には、料理決定部６４は、ステップＳ４０７で生成した嗜好ベクトルと、料理Ｃ及びＤの属性ベクトルとの内積値（この例ではそれぞれ１．８０１及び０．９９８）を算出する。そして、より大きな内積値を有する料理（この例では料理Ｃ）を、次にユーザＵに提供する料理として優先的に選択することで決定する。属性ベクトルと嗜好ベクトルとの内積値が大きいことは、各ベクトルの成分が比較的近い値をとっていることを示しているので、上記のように決定することで、複数の料理候補のうちからユーザＵの嗜好に近い料理が選択される。

図１７に戻り、ステップＳ４０９において、提示部１６は、制御部１４Ｃによる制御に基づいて、ステップＳ４０８で決定したユーザＵに次に提供する料理を提示する（図２０参照）。

図２０には、提示部１６により提示される提示情報の一例が示されている。図２０に示される例は、ユーザＵの嗜好が、料理候補である料理Ｃ及びＤのうち、料理Ｃに近いことを示す文字列７１と、料理Ｃのレシピを示す文字列７３とが示されている。これらの文字列を見た料理提供者は、ユーザＵに次に料理Ｃを提供するのが適切であると考えることができ、また、料理Ｃの提供にあたりそのレシピを知ることができる。なお、文字列７１及び文字列７３のいずれか一方のみが表示されてもよい。

なお、感情推定部１１Ｃによる表情判定は画像処理を用いるとしたがその限りではない。鼻の表面温度を放射温度計で測定し、温度上昇により快の感情を、また、温度下降により不快の感情を判定してもよい。

また、対象特定部１３Ｃによる視線の向きの判定は可視光線カメラを用いた画像処理以外にも、赤外線カメラを用いた画像処理を用いてもよい。

また、対象特定部１３Ｃによる対象の特定は、ユーザＵの視線の検出を用いるとしたが、ユーザＵの手を接触させる、又は、ユーザＵの顔を近づけさせるなどのジェスチャを用いてもよい。

また、対象特定部１３Ｃは、料理が入っている器を特定することで料理の判定をするとしたが、ユーザＵの口に運ばれる物体そのものを物体認識することで判定してもよい。例えば料理がラーメンである場合、構成物は、スープ、麺、チャーシュー、メンマ及びネギ等があり得るので、この５種を、口に運ばれる物体の形及び色に基づいて判定してもよい。

また、情報提示装置４は、次に提供する料理を決定するだけでなく、ユーザＵの嗜好を特定した上で、その嗜好に基づいて商品のレコメンドを行うシステムであれば、どんなものにも応用できる。情報提示装置４は、例えば、パソコン上で様々な商品をユーザＵに提示し、その時のユーザＵの感情を、パソコンに付属したカメラが取得した映像から判定することで、ユーザＵが本当に欲しいものを提示するシステムに応用できる。

また、上記では、好意度つまりポジティブ感情が相対的に高い対象物を重く評価する（対象物の多次元ベクトルの重み付けを大きくする）としたが、その反対に、好意度が低い、つまり、ネガティブ感情が相対的に高い対象物を重く評価してもよい。この場合、利用者が嫌悪する対象を判定できる。例えば、教室において、生徒がネガティブ感情を有する対象物としての勉強科目を重く評価することにすれば、生徒の苦手科目を判定することができ、その科目を繰り返し説明するなどのより効果的な教育を実現できる。この場合、対象特定部１３Ｃがプレゼンテーションソフトと連動しており、生徒に説明するプレゼンテーションのページから対象物を決定してもよい。このようにすると、プレゼンテーションのページと、生徒の感情との組み合わせにより、生徒の苦手科目を判定することができる利点がある。

以上のように、本実施の形態の情報提示装置は、ユーザに提供する料理を提示する装置として、ユーザの感情と、ユーザが口に運んだ料理とに基づいてユーザの嗜好を分析し、ユーザの嗜好に比較的近い料理を示す情報をユーザに提示する。これにより、情報提示装置は、ユーザの感情を良くすることができる。

また、情報提示装置は、料理の属性ごとの属性値を用いたベクトル演算により、具体的にユーザの嗜好を分析し、提供する料理を決定することができる。

（実施の形態５）
実施の形態５において、推定した感情に基づいて、よりユーザに適した情報を提示する情報提示装置等について、より具体的に説明する。本実施の形態の情報提示装置５は、実施の形態１の情報提示装置１における構成及び処理を、複数の言語による情報提供（例えば観光案内）を行う装置に適用する例である。

図２１は、本実施の形態における情報提示装置５の利用場面を示す説明図である。図２２は、本実施の形態における情報提示装置５の機能ブロックを示すブロック図である。

情報提示装置５は、図２１に示されるように、複数の言語それぞれによる音声を提示されたユーザＵの理解度を、感情として推定する。そして、情報提示装置５は、推定した理解度に基づいて、ユーザＵが理解できる言語を決定し、ユーザＵが理解できる言語により情報提供を行う。つまり、情報提示装置５は、ユーザＵに提供する情報の言語によってユーザＵの理解度を上昇させる、又は、既に理解度が比較的高い場合には維持させる。

図２２に示されるように、情報提示装置５は、感情推定部１１Ｄと、対象特定部１３Ｄと、制御部１４Ｄと、提示部１６と、カメラ２０と、人種特定部８０とを備える。なお、感情推定部１１Ｄ、対象特定部１３Ｄ、制御部１４Ｄ及びカメラ２０は、それぞれ、情報提示装置１の感情推定部１１、対象特定部１３、制御部１４及びセンサ１０の具体例である。

カメラ２０は、ユーザＵを撮像する可視光線カメラ又は赤外線カメラである（図２１参照）。カメラ２０は、物理量を提供する画像を取得するセンサとして機能する。より具体的には、カメラ２０は、ユーザＵの顔を含む画像を撮像により取得する。

感情推定部１１Ｄは、センサとしてのカメラ２０が取得した画像におけるユーザＵの表情に基づいて、ユーザＵが抱いている感情を推定する処理部である。ここで、ユーザＵが抱いている感情は、提示部１６が提示した言語が理解できる、又は、理解できないというような言語についての理解の度合いである理解度を含む。理解度は、例えば、理解している状態を１で示し、理解していない状態を０で示し、これらの間の理解度を０から１の間の数値で示すものである。表情から理解度を算定する方法は、周知技術を採用し得る。

対象特定部１３Ｄは、提示部１６によりユーザＵに提示した情報に基づいて、ユーザＵに、感情推定部１１Ｄが推定した感情を引き起こした対象を特定する処理部である。より具体的には、対象特定部１３Ｄは、提示部１６が提示した音声の言語種別を上記対象として取得し、その言語種別を示す情報を生成する。

制御部１４Ｄは、感情推定部１１Ｄが推定した感情と、対象特定部１３Ｄが生成した特定情報とを用いた所定の処理を実行することで取得した情報を用いて、提示部１６による提示を制御する処理部である。制御部１４Ｄは、その内部構成として、理解度判定部８２と、言語決定部８４とを備える。

理解度判定部８２は、提示部１６が提示した音声の言語についてのユーザＵの理解度を判定する処理部である。理解度判定部８２は、感情推定部１１Ｄが推定した理解度を取得し、また、対象特定部１３Ｄから言語種別を示す情報を取得する。そして、感情推定部１１Ｄが取得した理解度を、提示部１６が提示した音声の言語についてのユーザＵの理解度であると判定する。

言語決定部８４は、理解度判定部８２が判定したユーザＵの理解度と所定値との大小比較に基づいて、提示部１６が提示した言語をユーザＵが理解できるか否かを決定する処理部である。また、言語決定部８４は、提示部１６が提示した言語が、ユーザＵが理解できない言語であった場合には、次にユーザＵに提示する音声の言語を、メモリが保有している言語選択テーブルＴ４又はＴ５を用いて決定する。次にユーザＵに提示する音声の言語を決定する際には、人種特定部８０から得られる人種情報を用いてもよい。

提示部１６は、制御部１４Ｄによる制御に基づいて、所定の言語による情報提供を音声により行う出力インタフェースである。

人種特定部８０は、ユーザＵの人種を特定する処理部である。人種特定部８０は、カメラ２０が取得した画像に含まれるユーザＵの顔、体格、肌の色などの特徴を抽出し、ユーザＵの人種（黄色人種、白色人種など）を特定する人種情報を生成する。人種特定部８０が生成した人種情報は、言語決定部８４に提供される。なお、人種特定部８０は、情報提示装置５に必須の構成要素ではない。

以上のように構成された情報提示装置５の処理を以下で説明する。

図２３は、本実施の形態における情報提示装置５の制御方法を示すフロー図である。図２４は、本実施の形態における言語選択テーブルＴ４を示す説明図である。

ステップＳ５０１において、カメラ２０によりユーザＵの顔を含む画像を取得する。

ステップＳ５０２において、人種特定部８０は、カメラ２０が取得した画像に含まれるユーザＵの顔（より具体的には、目、口及び鼻などのパーツの特徴点の位置）、体格、並びに、肌の色等に基づいて、ユーザＵの人種を特定し、人種情報を生成する。ここでは、ユーザＵの人種が、白色人種であると特定されたとする。

ステップＳ５０３において、言語決定部８４は、人種特定部８０から人種情報を取得すると、人種情報により特定される人種の人が話す言語として予め定められた複数の言語のうちから一の言語を選択することで、ユーザＵに提供する情報の言語を決定する。言語の決定方法について、図２４を参照しながら詳しく説明する。

図２４には、複数の言語から言語を選択する際に用いる言語選択テーブルＴ４が示されている。言語選択テーブルＴ４には、人種別に、当該人種の人が理解できると推測される言語が所定の順序で示されている。この順序は、任意の順序であってよいが、例えば、当該人種の人が理解することができる言語が多い順に上から示される順序とすれば、ユーザＵが理解できる言語をより早く特定することができる利点がある。

上記ステップＳ５０３では、言語決定部８４は、言語選択テーブルＴ４に記載された人種情報のうち、人種特定部８０から取得した人種情報に対応する言語を上から順に特定する。例えば、人種特定部８０から白色人種を示す人種情報を取得した場合には、言語決定部８４は、言語選択テーブルＴ４に記載された「英語」を選択する。

ステップＳ５０４において、提示部１６は、ステップＳ５０３で決定した言語による音声データを音声出力により提示する。

ステップＳ５０５において、カメラ２０によりユーザＵの顔を含む画像を取得する。

ステップＳ５０６において、感情推定部１１Ｄ及び対象特定部１３Ｄは、ステップＳ５０５でカメラ２０により取得した画像におけるユーザＵの表情から、ステップＳ５０４で提示した情報に対するユーザＵの理解度を推定する。

ステップＳ５０７において、言語決定部８４は、ステップＳ５０６で推定した理解度が所定値（例えば０．８）以上であるか否かを判定する。理解度が所定値以上である場合（ステップＳ５０７でＹｅｓ）にはステップＳ５０８へ、理解度が所定値未満である場合（ステップＳ５０７でＮｏ）にはステップＳ５０９に進む。

ステップＳ５０８において、言語決定部８４は、ステップＳ５０４でユーザＵに提示した情報の言語をユーザＵが理解できると判定する。言語決定部８４は、その後、この言語を用いてユーザＵへの情報提供を継続することができる。

ステップＳ５０９において、言語決定部８４は、ユーザＵに提供する情報の言語を他の言語に決定する。他の言語の決定の際には、言語選択テーブルＴ４を用いる。ステップＳ５０３で白色人種に対して英語を選択した後であれば、言語決定部８４は、言語選択テーブルＴ４において英語の次に記載されたフランス語を、次にユーザＵに提供する情報の言語として決定することができる。この後、情報提示装置５は、ステップＳ５０４に戻り処理を続ける。

以上のような一連の処理により、情報提示装置５は、ユーザＵが理解することができる言語を決定し、その後、決定した言語による情報提供を行うことができる。

なお上記では、言語選択テーブルＴ４として人種ごとに言語が対応付けられたテーブルを用いる例を示したが、人種ごとの対応付けがない言語選択テーブルＴ５を用いてもよい（図２５参照）。言語選択テーブルＴ５を用いる場合、情報提示装置５は、ユーザＵの人種を特定することなく、言語の選択を行う。このようにすると、よりシンプルな言語選択テーブルＴ５を用いて、ユーザＵに提供する情報の言語を決定することができるので、処理量の削減、処理に係る消費電力の削減の効果がある。なお、この場合、人種特定部８０及び、ユーザＵの人種を特定する処理（ステップＳ５０１〜Ｓ５０２）は不要である。

なお、上記では、情報提示装置５が起こしたイベントの後に変化したユーザＵの感情の変化を推定することで、ユーザＵの感情を引き起こした対象を特定している。特に、挨拶のような、特定の意味を持たない言葉を提示した後にユーザＵがネガティブな感情を有するときは、そもそも言語が理解できていない状況であると状況判定し、使用する言語を変えるものである。

ここで、イベントは他のものであってもかまわない。例えば観光客に対し、お勧めの観光地を提示し、その後の観光客の表情を判定する。観光客がネガティブな感情を有していると、その観光地は観光客の好みではないと考えられるので、他の観光地をさらにお勧めする。観光客の観光についての嗜好を判定する方法には、実施の形態４の多次元ベクトルを用いる方法を適用可能である。

また、イベントは発話だけではなく、動作でもかまわない。

また、情報提示装置５の用途は、観光案内のための情報提供に限定されるものではない。学習型ロボットであって、ロボットが行った発話や動作の後のユーザＵの感情を推定し、その感情がネガティブであるか又はポジティブであるかを判定し、ユーザＵの嗜好に合わせて、ロボットの振舞い方を学習していくものであってもよい。

また、情報提示装置５の用途は、生体認証システムであってもよい。この場合、情報提示装置５は、あらかじめユーザＵの嗜好を学習しておく。そして、その嗜好に基づく感情の変化をユーザＵの生体認証の一つの情報として用いる。例えば、まず、顔認証で、認証候補を絞り込む。その上で、本当に本人かどうか確認するために、本人の嗜好に合わせた画像の提示を行う。例えば、猫は好きだが犬は嫌い、といった嗜好を持つ人に対して猫のかわいい画像を見せて、そのタイミングでの感情を推定する。本人であれば、ポジティブな感情が推定されるはずである。また、犬の画像を見せたときは、ネガティブな感情が推定されるはずである。このように、対象物（猫又は犬）と感情との組み合わせによって、本人か否かを判定することができる。この方法は、顔だけではなく、その人物の心の内面まで踏み込んで判定する点で、従来の生体認証より優位である。この場合、利用者と生体認証システムとの間で、認証のための特殊な感情についての取り決めをしておいてもよい。例えば、犬の画像を提示したときは怒り出す、という、通常ではありえない感情の変化を、認証キーとして取り決めておいてもよい。

また、情報提示装置５の用途は、税関における犯罪者の判定であってもよい。税関で犯罪者を発見する際に、質問と、当該質問を提示した後の感情の変化の組み合わせにより、ネガティブな感情がどのような質問で起こったかを集計することで、犯罪者の判定を行ってもよい。

また、情報提示装置５の用途は、ソーシャルゲームであってもよい。他のユーザのキャラクタと出会ったタイミングの後の感情がポジティブであった場合には、そのキャラクタに好意を持っているということだから、そのキャラクタと二人でのイベントが起こるようにゲーム内容を変更するものであってもよい。また、相手のキャラクタへの好意に応じて、自分のキャラクタの表示が変化するものであってもよい。また、ソーシャルゲームの戦闘イベントのタイミングの感情が非常にポジティブであった場合には、自分のキャラクタの能力が向上するものであってもよい。

以上のように、本実施の形態の情報提示装置は、複数の言語による音声案内を行う装置として、言語に対するユーザの感情に基づいて、ユーザが理解できる言語を決定して音声案内を行うことができる。ここで、情報提示装置がユーザに提示した言語に対するユーザの推定される感情を用いることで、ユーザが理解できる言語をより適切に判定することができる。

また、情報提示装置は、言語に対するユーザの理解度に基づいてユーザが理解できる言語を具体的に判定することができる。

なお、上記各実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。ここで、上記各実施の形態の情報提示装置などを実現するソフトウェアは、次のようなプログラムである。

すなわち、このプログラムは、コンピュータに、情報提示装置の制御方法であって、センサにより取得した物理量に基づいてユーザが抱いている感情を推定し、センサにより取得した物理量、又は、前記情報提示装置が備える提示部により前記ユーザに提示した情報に基づいて、前記ユーザに、推定した前記感情を引き起こした対象を特定する特定情報を生成し、推定した前記感情と、生成した前記特定情報とを用いた所定の処理を実行することで取得した情報を用いて、前記情報提示装置による提示を制御する制御方法を実行させる。

以上、一つまたは複数の態様に係る情報提示装置などについて、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、一つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。

本発明は、推定した感情に基づいて、よりユーザに適した情報を提示する情報提示装置に利用可能である。具体的には、車両のナビゲーション装置、顧客に対する接客方針を提示する装置、人に提供する料理を決定する装置、複数の言語により情報提供を行う装置などに利用可能である。

１、２、３、３Ａ、４、５ 情報提示装置
１０、１２ センサ
１１、１１Ａ、１１Ｂ、１１Ｃ、１１Ｄ 感情推定部
１３、１３Ａ、１３Ｂ、１３Ｃ、１３Ｄ 対象特定部
１４、１４Ａ、１４Ｂ、１４Ｃ、１４Ｄ 制御部
１６ 提示部
２０ カメラ
２２ 道路状況取得部
２４、４４ 心情推定部
２６ 動作決定部
２８ 案内生成部
４２ カメラ位置取得部
４６ 方針決定部
５１ 商品
５１Ａ、５３Ａ 画像
５３ 価格表示
５５ グラフ
５７、７１、７３ 文字列
６２ 嗜好判定部
６４ 料理決定部
８０ 人種特定部
８２ 理解度判定部
８４ 言語決定部
ＤＡ、ＤＢ 器
Ｐ 点
Ｔ１ 動作決定テーブル
Ｔ２ 心情テーブル
Ｔ３ 提示情報テーブル
Ｔ４、Ｔ５ 言語選択テーブル
Ｕ ユーザ

Claims (14)

1. 予め決められたユーザの認証情報を格納した個人認証装置の制御方法であって、
   センサにより取得した物理量に基づいて対象ユーザが抱いている感情を推定し、
   センサにより取得した物理量、又は、提示部により前記対象ユーザに提示された提示情報に基づいて、前記対象ユーザに、推定した前記感情を引き起こした対象物を特定する特定情報を生成し、
   推定した前記感情と、生成した前記特定情報と、前記予め決められたユーザの認証情報に基づいて、前記対象ユーザが前記予め決められたユーザであるかどうかを判定する、
   制御方法。
2. 前記認証情報は、前記予め決められたユーザの嗜好に基づく情報である、
   請求項１に記載の制御方法。
3. 前記情報は、（ｉ）第１感情と、（ｉｉ）前記ユーザである第１ユーザに前記第１感情を引き起こす第１対象物を含む第１情報を含み、
   推定された前記感情が前記第１情報に含まれる前記第１感情であり、前記特定された対象物が、前記第１情報に含まれる前記第１対象物である場合、前記判定は、前記対象ユーザが前記予め決められたユーザであると判定する、
   請求項２に記載の制御方法。
4. 前記予め決められたユーザの嗜好は、あらかじめ学習されたものである、
   請求項２に記載の制御方法。
5. 前記予め決められたユーザの認証情報は、複数の予め決められたユーザの複数の認証情報であり、
   前記制御方法は、さらに、
   前記対象ユーザの顔を含む画像を用いて顔認証を行い、前記複数の予め決められたユーザの絞り込みを行い、
   前記判定は、前記対象ユーザが絞り込まれた前記複数の予め決められたユーザの１人であるかどうかを判定する、
   請求項１に記載の制御方法。
6. 前記提示部は、前記提示情報として、前記予め決められたユーザに前記第１感情を引き起こす前記第１対象物の第１画像を提示する、
   請求項３に記載の制御方法。
7. 前記提示部が、前記第１対象物の第１画像を提示するとき、前記感情が推定される、
   請求項６に記載の制御方法。
8. 前記情報は、（ｉ）第１感情と、（ｉｉ）前記予め決められたユーザに前記第１感情を引き起こす第１対象物を含む第１情報および、（ｉ）前記第１感情とは異なる第２感情と、（ｉｉ）前記予め決められたユーザに前記第２感情を引き起こす第２対象物を含む第２情報を含み、
   前記第２対象物は、前記第１対象物とは異なり、
   前記制御方法は、さらに、
   前記感情を推定した後、前記センサにより取得した新たな物理量に基づいてユーザが抱いている新たな感情を推定し、
   前記センサにより取得した新たな物理量、又は、提示部により前記対象ユーザに提示された新たな提示情報に基づいて、前記対象ユーザに、推定した前記新たな感情を引き起こした第２対象物を特定する新たな特定情報を生成し、
   前記推定された感情が前記第１情報に含まれる前記第１感情であり、前記特定された対象物が、前記第１情報に含まれる前記第１対象物であり、前記推定された新たな感情が前記第２情報に含まれる前記第２感情であり、かつ特定された前記新たな対象物が前記第２情報に含まれる前記第２対象物である場合、前記対象ユーザが予め決められたユーザであると判定する、
   請求項２に記載の制御方法。
9. 前記提示部は、前記提示情報として、前記予め決められたユーザに前記第１感情を引き起こす前記第１対象物の第１画像を提示し、
   前記新たな提示情報として、前記予め決められたユーザに前記第２感情を引き起こす前記第２対象物の第２画像を提示する、
   請求項８に記載の制御方法。
10. 前記提示部が、前記第１対象物の第１画像を提示するとき、前記感情が推定され、
    前記提示部が、前記第２対象物の第２画像を提示するとき、前記新たな感情が推定される、
    請求項９に記載の制御方法。
11. 前記推定、前記生成および前記判定のうちの少なくとも１つは、個人認証装置のプロセッサにより行われる、
    請求項１に記載の制御方法。
12. 予め決められたユーザの個人情報を格納する個人認証装置であって、
    センサにより取得した物理量に基づいて対象ユーザが抱いている感情を推定する推定部と、
    センサにより取得した物理量、又は、提示部により前記対象ユーザに提示された提示情報に基づいて、前記対象ユーザに、推定した前記感情を引き起こした対象物を特定する特定情報を生成する生成部と、
    推定した前記感情と、生成した前記特定情報と、前記予め決められたユーザの認証情報に基づいて、前記対象ユーザが前記予め決められたユーザであるかどうかを判定する判定部と、
    を備える個人認証装置。
13. 前記推定部、前記生成部および前記判定部のうちの少なくとも１つは、プロセッサを含む、
    請求項１２に記載の個人認証装置。
14. プログラムを記録した記録媒体であって、前記プログラムは、予め決められたユーザの認証情報を格納したコンピュータが備えるプロセッサに、
    センサにより取得した物理量に基づいて対象ユーザが抱いている感情を推定させ、
    センサにより取得した物理量、又は、提示部により前記対象ユーザに提示された提示情報に基づいて、前記対象ユーザに、推定した前記感情を引き起こした対象物を特定する特定情報を生成させ、
    推定した前記感情と、生成した前記特定情報と、前記予め決められたユーザの認証情報に基づいて、前記対象ユーザが前記予め決められたユーザであるかどうかを判定させる、
    プログラムを記録した記録媒体。

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