JP5590049B2

JP5590049B2 - 物品陳列棚、人物行動調査方法および人物行動調査用プログラム

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Publication number: JP5590049B2
Application number: JP2012005223A
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Inventors: 達朗細川
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Publication date: 2014-09-17
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Description

本発明は、陳列された物品に対して人物が行う行動の調査に用いられる物品陳列棚、人物行動調査方法および人物行動調査用プログラムに関する。

小売店において、特定の商品がどのような購買層に興味をもたれているか調査をすること、また、特定の商品がどのように売れているかを調査することは、マーケティングにおいて重要である。

現在、購買層の調査において、小売店の店員等が清算時等に消費者の年代や性別を目視で判断して記録する方法がとられている。また、商品の販売元などが小売店に調査員を派遣し、その商品に興味を持ったり購入したりした消費者の年代や性別を目視で判断して記録する方法もとられている。

特許文献１には、店舗内で表示した広告と、その広告が示す商品に関する顧客の購買行動との関係を分析する購買行動分析装置が記載されている。特許文献１に記載された購買行動分析装置は、広告を表示する装置から所定距離内にいる顧客が携帯するＲＦＩＤタグを読み出す。さらに、ＲＦＩＤタグを読み出す装置が、商品の陳列場所の近くに設置され、顧客がその商品の近くに来たときに、顧客が携帯するＲＦＩＤタグを読み取る。このようにすることで、店舗内での顧客の行動が捕捉される。

特許文献２には、不特定多数の顧客の購買行動を蓄積する方法が記載されている。特許文献２に記載された方法では、商品収納棚の上部の天井にビデオカメラが配置され、そのビデオカメラが収納棚の前面部を主たる範囲として撮影する。撮影された画像をもとに、その画像中の動体が収納棚の前に滞留するか通過するか、また、収納棚に載置された商品を手に取るか否かが判断される。

なお、非特許文献１には、年代および性別を推定する方法の一例が記載されている。非特許文献１に記載された方法では、顔の特徴量と年齢及び性別とを対応づけた学習データを事前に作成しておき、カメラ画像から抽出される顔画像から算出された特徴量と、学習データの特徴量とを比較して、性別および年齢の推定値を算出する。

特開２０１０−１４０２８７号公報特開２００９−４８４３０号公報

Ming Yang、外３名、"Correspondence driven adaptation for human profile recognition"、Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)、2011 IEEE Conference on、２０１１年６月、p.505-512

人間が目視で他人の年代や性別を推定する場合、特に年代の推定精度については信頼性が乏しいという問題がある。その理由は、一般的に人間は、本人の年代に応じて、目視による年代推定が不得意な年代が存在するためである。

また、小売店の店員等が清算時に年代や性別を推定する方法を用いる場合、店員の実力や、やる気の個人差によって推定精度が大きく変化する場合が多く、また、店舗の繁盛具合によっても推定精度が大きく変化する傾向がある。

また、調査員を派遣して顧客の年代や性別を推定する方法を用いる場合、統計的に信頼できるデータを集計するためには多数の人員を動員する必要があり、そのコストは莫大なものとなる。

一方、特許文献２に記載されているように、コンピュータを用いて年代と性別とを自動的に推定する手法も存在し、その推定精度は実用段階に達している。しかし、このような処理を行うコンピュータを新たに導入する場合、店舗内に設置スペースが必要になる。そのため、特に小型の店舗のように設置スペースを確保できない場合、このようなコンピュータの導入は困難である。

また、特許文献２に記載された方法では、収納棚の上部にビデオカメラを配置する必要がある。このようなビデオカメラの配置は容易ではなく、また、ビデオカメラと収納棚を配置した後は、その位置を変更することも難しいという課題がある。

また、特許文献１に記載された購買行動分析装置を利用する場合、各顧客がＲＦＩＤタグを携帯すること、また、各顧客が広告を見ることが条件となる。そのため、ＲＦＩＤタグを携帯しない顧客や、広告を見ない顧客については分析を行うことが出来ないという問題がある。

そこで、本発明は、調査のための機器の配置を容易に行うことができ、行動調査の対象とする人物が特別な装置や媒体を携帯しなくても、その人物の行動を調査できる物品陳列棚、人物行動調査方法および人物行動調査用プログラムを提供することを目的とする。

本発明による物品陳列棚は、分析対象とする物品が陳列される物品陳列棚であって、物品陳列棚に近接する人物を撮影する撮像素子と、撮像素子が撮影した人物の画像から少なくともその人物の年代および性別を推定する人物推定手段と、人物が物品との関係で予め定めた行動をとったか否かを検知するセンサとを備え、撮像素子および人物推定手段が、物品陳列棚に一体に形成され、撮像素子が、物品陳列棚の正面に配置され、センサが、物品陳列棚に陳列された物品を人物が手に取ったか否かを検知し、人物推定手段が、撮像素子が撮影した人物が分析対象の物品を手に取ったことをセンサが検知した場合に、その人物の少なくとも年代および性別を推定してその物品と推定結果とを関連付けることを特徴とする。

本発明による人物行動調査方法は、分析対象とする物品を陳列する物品陳列棚に一体に形成され、その物品陳列棚の正面に配置された撮像素子が、その物品陳列棚に近接する人物を撮影し、物品陳列棚が備えるセンサが、物品陳列棚に陳列された物品を人物が手に取ったか否かを検知し、物品陳列棚に一体に形成された処理装置が、撮像素子が撮影した人物が分析対象の物品を手に取ったことをセンサが検知した場合に、その人物の少なくとも年代および性別を推定してその物品と推定結果とを関連付けることを特徴とする。

本発明による人物行動調査用プログラムは、近接する人物を撮影する撮像素子が正面に配置され、分析対象とする物品が陳列され、撮像素子が撮影した人物が物品との関係で予め定めた行動をとったか否かを検知するセンサが設けられている物品陳列棚の内部に形成されるコンピュータに適用される人物行動調査プログラムであって、コンピュータに、近接する人物を撮影する撮像素子によって撮影された人物の画像から少なくともその人物の年代および性別を推定する人物推定処理を実行させ、人物推定処理で、撮像素子が撮影した人物が分析対象の物品を手に取ったことをセンサが検知した場合に、その人物の少なくとも年代および性別を推定してその物品と推定結果とを関連付けさせることを特徴とする。

本発明によれば、調査のための機器の配置を容易に行うことができ、行動調査の対象とする人物が特別な装置や媒体を携帯しなくても、その人物の行動を調査できる。

本発明による物品陳列棚の一実施形態の構成例を示す説明図である。商品棚本体に物品陳列棚を接続した例を示す説明図である。演算部４の形態例を示すブロック図である。物品陳列棚の動作例を示すフローチャートである。物品陳列棚の他の動作例を示すフローチャートである。本発明による物品陳列棚の概要を示す説明図である。

以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。

図１は、本発明による物品陳列棚の一実施形態を示す説明図である。本実施形態の物品陳列棚は、本体部１と、接続部２と、撮像素子３と、演算部４と、電源供給手段５と、無線通信アンテナ６と、センサ７とを備えている。なお、図１（ａ）は、物品陳列棚の上面図、図１（ｂ）は、物品陳列棚の正面図、図１（ｃ）は、物品陳列棚の側面図を示している。なお、物品陳列棚は、商品棚と言うこともできる。

本体部１は、商品等の陳列に使用される棚である。接続部２は、本体部１と商品棚本体とを接続する。なお、接続部２が接続される対象は、商品棚本体に限定されない。接続部２は、例えば、壁掛け式のように、本体部１と壁とを接続してもよい。すなわち、接続部２は、本体部１を取り付ける柱と土台の役割を果たすものであり、物品陳列棚に物品を陳列させた状態で他の物品（商品棚本体、壁など）に接続可能に形成される。

接続部２は、本体部１と一体に形成されていてもよく、本体部１から取り外し可能な形状に形成されていてもよい。すなわち、この接続部２を用いて、商品棚本体に本実施形態の物品陳列棚が接続される。

図２は、商品棚本体に本実施形態の物品陳列棚を接続した例を示す説明図である。図２に示す例では、本実施形態の物品陳列棚が商品棚本体に３段接続されている例を示す。なお、商品棚本体に接続される物品陳列棚の段数は、３段に限定されず、１段や２段、４段以上であってもよい。

撮像素子３は、物品陳列棚に近接する消費者などの人物を撮影する。撮像素子３は、本体部１の正面側（消費者側）に配置される。撮像素子３が撮影した画像は、演算部４に入力される。

演算部４は、撮像素子３が撮影した人物の画像から、少なくともその人物の年代および性別を推定する。演算部４は、本体部１の内部に配置される。このように、撮像素子３および演算部４が本体部１と一体に形成されていることにより、物品陳列棚の配置を容易に行うことができる。

演算部４は、例えば、非特許文献１に記載された方法を用いて人物の年代および性別を推定してもよい。具体的には、学習データとして、人の顔の特徴量と、年代および性別とを対応づけた学習データを事前に作成しておく。演算部４は、撮像素子３が撮影した画像から顔を抽出し、抽出した顔の特徴量を算出する。そして、演算部４は、算出した特徴量と学習データの特徴量とを比較し、年代および性別の推定値を算出する。演算部４は、この推定値の高い年代および性別を、撮像素子３が撮影した画像中の人物の年代および性別と推定する。

ただし、演算部４が年代および性別を推定する方法は、非特許文献１に記載された方法に限定されない。なお、非特許文献１に記載された方法のように、小型の演算装置で動作するように工夫されたアルゴリズムを用いて年代および性別を推定する方法を利用する方がより好ましい。

電源供給手段５は、例えば、演算部４に電源を供給する電源供給ケーブルであり、演算部４に接続される。

無線通信アンテナ６は、演算部４と外部装置との通信に用いられるアンテナであり、演算部４に接続される。本実施形態では、演算部４と外部装置との通信に、無線通信アンテナを使用する場合を例に説明する。ただし、演算部４と外部装置との通信は、無線通信に限定されない。演算部４と外部装置との通信は、有線通信や赤外線通信などであってもよい。無線通信や赤外線通信など、有線を用いないことで、物品陳列棚の構成を簡素化できるため、より好ましい。

センサ７は、消費者などの人物が、分析対象の物品との関係で予め定めた行動をとったか否かを検知する。センサ７は、例えば、本体部１上に陳列された商品が手に取られたことを感知するセンサである。センサ７の例として、赤外線センサ、圧電素子式センサ、スイッチ式センサ、温湿度センサ、照度センサなど、様々なセンサが挙げられる。

例えば、センサ７に圧電素子式センサが用いられる場合、センサ７は、センサの上に置かれた商品が手に取られたことなどを検知できる。また、センサ７に赤外線センサが用いられる場合、センサ７は、商品が移動したことなどを検知できる。なお、センサ７と商品との対応付けは、商品の配置時等に予め設定しておけばよい。このように、センサ７は、検知方法や使用目的など、マーケティングに活用する方法に応じて決定される。

センサ７は、本体部１の内部に配置され、演算部４に接続される。なお、撮像素子３が撮影した人物の画像のみから人物の行動を調査する場合、本実施形態の物品陳列棚は、センサ７を備えていなくてもよい。ただし、センサ７を用いることで、人物と分析対象の物品との関係をより明確に検知できるため、より好ましい。

図３は、演算部４の形態例を示すブロック図である。演算部４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit ）８と、記憶素子９と、カメラインタフェース素子１０（以下、カメラＩ／Ｆ素子１０）、拡張インタフェース１１（以下、拡張Ｉ／Ｆ１１）、通信インタフェース素子１２（以下、通信Ｉ／Ｆ素子１２）と、電源回路１３とを含む。

記憶素子９は、ＣＰＵ８が読み込むプログラム（人物行動調査用プログラム）や、ＣＰＵ８による演算結果を記憶する。人物行動調査用プログラムには、年代性別推定アルゴリズムが含まれ、このプログラムを最新のプログラムに更新することで、推定の精度を確保する。

ＣＰＵ８は、演算処理を行う。具体的には、演算部４が電源投入により起動し、ＣＰＵ８は、記憶素子９に記憶されたプログラム（人物行動調査用プログラム）を読み込み、プログラムに従って、演算部４として動作する。ＣＰＵ８は、演算部４内の各素子を制御し、定められた処理を実行させる。

カメラＩ／Ｆ素子１０は、撮像素子３とＣＰＵ８とを接続するインタフェースである。撮像素子３から入力される信号は、カメラＩ／Ｆ素子１０を介してＣＰＵ８に入力される。

拡張Ｉ／Ｆ１１は、外付けの拡張センサ７とＣＰＵ８とを接続するインタフェースである。通信Ｉ／Ｆ素子１２は、無線通信アンテナ６とＣＰＵ８とを接続するインタフェースであり、演算部４と外部装置との情報通信に使用される。

電源回路１３は、電源供給ケーブル５に接続され、演算部４の内部の各素子に電源供給を行う。具体的には、電源回路１３は、演算部４内の各素子に回路接続（図示せず）され、その回路を介して各素子に電源を供給する。なお、撮像素子３および拡張センサ７は、電源回路１３を介して演算部４から電源が供給される。

演算部４は、撮像素子３が撮影した人物が分析対象の物品に対して所定の動作をしている場合に、その人物の年代および性別を推定し、その物品と推定結果とを関連付ける。したがって、演算部４が行う処理には、人物を検出する内容に応じた任意の処理が定められる。

演算部４は、例えば、消費者の年代および性別を推定する際のトリガとして、物品陳列棚上の商品を一定時間以上消費者が注視したことを検出してもよい。演算部４は、例えば、消費者の顔が物品陳列棚の商品に対して正面を向いているか否かを判断し、消費者が一定時間以上商品の方向を向いている場合に、商品を注視していると判断してもよい。

また、演算部４は、消費者の年代および性別を推定する際のトリガとして、消費者が商品を手に取ったか否かを検出してもよい。この場合、演算部４は、センサ７による検出結果を利用してもよい。さらに、演算部４は、上述する例のいずれか一方だけでなく、両方の動作を検知した場合に消費者の年代および性別を推定するようにしてもよい。

このようにして、演算部４は、撮像素子３が撮影した人物が分析対象とする物品に対して所定の動作をしている場合（例えば、商品を注視している場合）に、その人物の年代および性別を推定する。演算部４は、その推定結果と分析対象とする物品とを関連付ける。

演算部４は、年代および性別の推定結果を物品と関連付けて記憶素子９に記憶してもよい。また、演算部４は、通信Ｉ／Ｆ素子１２を介して推定結果を逐次外部に送信しても良い。なお、送信先の装置には、任意の装置を利用することが可能である。外部の装置として、例えば、演算部４から通知される情報を受信可能なパーソナルコンピュータやサーバ装置、携帯電話機などが挙げられる。

次に、本実施形態の物品陳列棚の動作を説明する。図４は、本実施形態の物品陳列棚の動作例を示すフローチャートである。なお、図４に示す動作例は、本実施形態の物品陳列棚の動作の一例である。上述するように、演算部４が行う処理には、人物を検出する内容や目的に応じた任意の処理が定められる。

以下の説明では、消費者が一定時間以上物品陳列棚上の商品を注視した場合に、商品に興味を示したと判断し、その消費者の年代および性別を推定して、推定結果を記録するものとする。また、消費者が商品を手に取った場合も、その消費者の年代および性別を推定して、推定結果を記録するものとする。

また、本実施形態の物品陳列棚は、電源スイッチ（図示せず）を備えているものとし、電源スイッチが押下されると、電源が投入されるものとする。

本実施形態の物品陳列棚の電源が投入されると、記憶素子９からＣＰＵ８に自動的にプログラムが読み込まれ、処理が開始される（ステップＳ１）。

電源投入後、ＣＰＵ８に接続されている各素子、および、演算部４に接続されている各素子の初期化が行われる（ステップＳ２）。具体的には、演算部４は、後述する処理で使用される変数（カウント値）を０に初期化する。

このカウント値は、消費者が商品を注視している時間を示す値であり、消費者が注視をやめない間は、一定の期間（例えば、０．１秒単位など）ごとに予め定めた値が加算される。

演算部４は、撮像素子３が撮影した画像から、消費者が商品を注視しているか否かを判定する（ステップＳ３）。演算部４は、消費者が商品を注視していないと判断すると（ステップＳ３におけるＮ）、カウント値が０より大きいか否か判定する（ステップＳ４）。カウント値が０より大きい場合（ステップＳ４におけるＹ）、演算部４は、カウント値を０にリセットし（ステップＳ５）、ステップＳ３以降の処理を繰り返す。また、ステップＳ４において、カウント値が０である場合（ステップＳ４におけるＹ）も同様に、演算部４は、ステップＳ３以降の処理を繰り返す。

一方、ステップＳ３において、演算部４は、消費者が商品を注視していると判断すると（ステップＳ３におけるＹ）、カウント値に１を加算する（ステップＳ６）。演算部４は、カウント値が予め定めた閾値と一致したか否かを判定する（ステップＳ７）。カウント値と閾値とが一致した場合（ステップＳ７におけるＹ）、演算部４（より具体的には、ＣＰＵ８）は、撮像素子３が撮影した画像をもとに、その消費者の年代および性別を推定する。そして、演算部４（より具体的には、ＣＰＵ８）は、推定結果を記憶素子９に記憶する（ステップＳ８）。

一方、ステップＳ７において、カウント値と閾値とが一致していない場合（ステップＳ７におけるＮ）、演算部４は、ステップＳ３以降の処理を繰り返す。

なお、消費者が商品を注視した後、カウント値が閾値に達する前に注視をやめた場合、ステップＳ４以降の処理が行われることになる。また、消費者が注視をやめない場合、演算部４は、カウント値の加算は続けていくが、カウント値が閾値に達するまで年代および性別の推定は行わない。

図５は、本実施形態の物品陳列棚の他の動作例を示すフローチャートである。図４に例示する処理とは別に、センサによる検知に応じて、図５に例示する割り込み処理が行われる。

演算部４は、定期的にポーリングを行い、商品が手に取られたことをセンサ７が検知したか否かを判定する（ステップＳ１１）。商品が手に取られたことをセンサ７が検知していない場合（ステップＳ１１におけるＮ）、ステップＳ１１の処理が繰り返される。

一方、商品が手に取られたことをセンサ７が検知した場合（ステップＳ１１におけるＹ）、演算部４は、その商品を手に取った消費者の年代および性別を推定し、推定結果を記録する（ステップＳ１２）。なお、演算部４は、ステップＳ８およびステップＳ１２で記録する推定結果を、それぞれ区別できるように記録する。推定結果記録後、演算部４は、もとの処理を復帰させる（ステップＳ１３）。

なお、上記説明では、演算部４が定期的にポーリングを行って割り込み処理を行うことを想定している。他にも、商品が手に取られたことをセンサ７が検知したときに、その検知をトリガとする割り込み処理が行われてもよい。

なお、運用を終了する場合は、ユーザ等により電源スイッチが押下される。電源スイッチが押下されることにより、運用終了処理（図示せず）が実行される。この運用終了処理では、各素子の動作を終了させ、記憶素子９をデータ破損が生じない状態にしてから、動作が終了する。

また、電源供給手段５が電源を供給する間は、再度電源スイッチが押された場合に備え、物品陳列棚の動作が終了している状態（すなわち、電源が投入されていない状態）でも、電源投入処理への移行が行われるためのスタンバイ電源は、常時流れているものとする。

以上のように、本実施形態によれば、物品陳列棚の正面に配置された撮像素子３が、物品陳列棚に近接する人物を撮影し、演算部４が、撮影された人物が分析対象の物品に対して所定の動作をしている場合に、その人物の少なくとも年代および性別を推定して、その物品と推定結果とを関連付ける。そのため、調査のための機器の配置を容易に行うことができ、行動調査の対象とする人物が特別な装置や媒体を携帯しなくても、その人物の行動を調査できる。

具体的には、本実施形態では、機械（具体的には、本実施形態の演算部４）が自動的に対象者の年代および性別を推定するため、人件費をかけず、かつ安定した推定結果を得ることができる。そのため、例えば、陳列された商品をどのような人物が興味を示すか、といった情報を自動的に調査することができる。

また、本実施形態では、演算部４および撮像素子３が物品陳列棚と一体に形成されている。そのため、年代および性別を推定する機能を実現するために、新たな機器の設置スペースを必要としない。すなわち、パーソナルコンピュータを用いて年代や性別を推定する一般的な方法に比べて、導入が容易である。

また、本実施形態の演算部４を小型化するため、一般的なコンピュータのＣＰＵではなく、携帯機器向けのＣＰＵを使用することが望ましい。本実施形態のＣＰＵ８に携帯端末向けのＣＰＵを採用すれば、パーソナルコンピュータを用いて年代や性別を推定する一般的な方法に比べて、購入（販売）価格を大幅に安くすることができ、また、消費電力も少なくすることができる。また、例えば、安価で小型のカメラや演算部４を使用すれば、コンピュータを用いる一般的な方法に比べ、年代および性別を推定する機能を非常に安価に提供できる。

また、本実施形態の物品陳列棚を既存の商品棚板と同じサイズにすれば、目的に応じて自由な配置が可能になる。また、本実施形態の物品陳列棚を用いれば、特定の商品のみについてマーケティング調査をすることも可能であり、また、すべての消費陳列棚の商品についてマーケティング調査を実施することも可能である。

なお、本実施形態の物品陳列棚を、図書館や書店などの本棚にも適用することができる。すなわち、本実施形態の物品陳列棚は、商品棚以外の用途にも利用される。また、このような本棚だけでなく、商品等を載せる棚に使用された場合など、あらゆるシチュエーションにおいて、本実施形態の物品陳列棚を使用してマーケティング調査を行うことができる。この場合も基本的な構成は、本実施形態で説明した構成と同様である。

他にも、例えば、本実施形態の物品陳列棚を、荷物の預け主と取りに来た者の年代および性別が異なる場合に通報する電子式貸しロッカーに適用すれば、防犯目的にも応用できる。いずれの場合も、設置スペースやコストの問題から一般的に設置が困難と思われる場所にも、本実施形態の物品陳列棚を配置することが可能である。

次に、本発明の概要を説明する。図６は、本発明による物品陳列棚の概要を示す説明図である。本発明による物品陳列棚は、分析対象とする物品（例えば、商品）が陳列される物品陳列棚（例えば、商品棚）であって、物品陳列棚に近接する人物を撮影する撮像素子８１（例えば、撮像素子３）と、撮像素子８１が撮影した人物の画像から少なくともその人物の年代および性別を推定する人物推定手段８２（例えば、演算部４）とを備えている。

撮像素子８１および人物推定手段８２は、物品陳列棚に一体に形成され、撮像素子８１は、物品陳列棚の正面（例えば、消費者側）に配置される。人物推定手段８２は、撮像素子８１が撮影した人物が物品に対して所定の動作（例えば、一定時間注視している動作）をしている場合に、その人物の少なくとも年代および性別を推定してその物品と推定結果とを関連付ける。

そのような構成により、調査のための機器の配置を容易に行うことができ、行動調査の対象とする人物が特別な装置や媒体を携帯しなくても、その人物の行動を調査できる。

また、物品陳列棚は、人物が分析対象の物品との関係で予め定めた行動をとったか否か（例えば、商品を手に取ったか否か）を検知するセンサ（例えば、センサ７、赤外線センサや圧電素子式センサなど）を備えていてもよい。そして、人物推定手段８２は、撮像素子８１が撮影した人物が分析対象の物品に対して所定の動作をしたことをセンサが検知した場合に、その人物の少なくとも年代および性別を推定してその物品と分析結果とを関連付けてもよい。

このようなセンサを備えることで、人物と分析対象の物品との関係をより明確に検知できる。

具体的には、センサが、物品陳列棚に陳列された物品を人物が手に取ったか否かを検知し、人物推定手段８２は、撮像素子８１が撮影した人物が分析対象の物品を手に取ったことをセンサが検知した場合に、その人物の少なくとも年代および性別を推定してその物品と分析結果とを関連付けてもよい。

また、人物推定手段８２は、撮像素子８１が撮影した人物が物品陳列棚上に陳列された物品を注視している場合に、その人物の少なくとも年代および性別を推定してその物品と推定結果とを関連付けてもよい。

また、人物推定手段８２が、物品陳列棚の内部に配置されてもよい。

また、物品陳列棚は、物品陳列棚を他の物品に接続させる接続手段（例えば、接続部２）を備えていてもよい。

本発明は、陳列された物品に対して人物が行う行動の調査に用いられる物品陳列棚に好適に適用される。例えば、本発明は、主に小売業界において、商品の購買層についてマーケティング調査を行う装置に適用される。また、本発明は、利用者の年代および性別に応じて、動作を最適化する比較的小型の電子機器にも適用される。

１本体部
２接続部
３撮像素子
４演算部
５電源供給手段
６無線通信アンテナ
７センサ
８ＣＰＵ
９記憶素子
１０カメラＩ／Ｆ素子
１１拡張Ｉ／Ｆ
１２通信Ｉ／Ｆ素子
１３電源回路

Claims

分析対象とする物品が陳列される物品陳列棚であって、
前記物品陳列棚に近接する人物を撮影する撮像素子と、
前記撮像素子が撮影した人物の画像から少なくとも当該人物の年代および性別を推定する人物推定手段と、
前記人物が前記物品との関係で予め定めた行動をとったか否かを検知するセンサとを備え、
前記撮像素子および前記人物推定手段は、前記物品陳列棚に一体に形成され、
前記撮像素子は、前記物品陳列棚の正面に配置され、
前記センサは、前記物品陳列棚に陳列された物品を人物が手に取ったか否かを検知し、
前記人物推定手段は、前記撮像素子が撮影した人物が分析対象の物品を手に取ったことを前記センサが検知した場合に、当該人物の少なくとも年代および性別を推定して当該物品と推定結果とを関連付ける
ことを特徴とする物品陳列棚。
人物推定手段は、撮像素子が撮影した人物が物品陳列棚上に陳列された物品を注視している場合に、当該人物の少なくとも年代および性別を推定して当該物品と推定結果とを関連付ける
請求項１記載の物品陳列棚。
人物推定手段は、物品陳列棚の内部に配置される
請求項１または請求項２記載の物品陳列棚。
物品陳列棚を他の物品に接続させる接続手段を備えた
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の物品陳列棚。
分析対象とする物品を陳列する物品陳列棚に一体に形成され、当該物品陳列棚の正面に配置された撮像素子が、当該物品陳列棚に近接する人物を撮影し、
前記物品陳列棚が備えるセンサが、前記物品陳列棚に陳列された物品を人物が手に取ったか否かを検知し、
前記物品陳列棚に一体に形成された処理装置が、前記撮像素子が撮影した人物が分析対象の物品を手に取ったことを前記センサが検知した場合に、当該人物の少なくとも年代および性別を推定して当該物品と推定結果とを関連付ける
ことを特徴とする人物行動調査方法。
近接する人物を撮影する撮像素子が正面に配置され、分析対象とする物品が陳列され、前記撮像素子が撮影した人物が前記物品との関係で予め定めた行動をとったか否かを検知するセンサが設けられている物品陳列棚の内部に形成されるコンピュータに適用される人物行動調査プログラムであって、
前記コンピュータに、
近接する人物を撮影する撮像素子によって撮影された人物の画像から少なくとも当該人物の年代および性別を推定する人物推定処理を実行させ、
前記人物推定処理で、前記撮像素子が撮影した人物が分析対象の物品を手に取ったことを前記センサが検知した場合に、当該人物の少なくとも年代および性別を推定して当該物品と推定結果とを関連付けさせる
ための人物行動調査用プログラム。