JP7280454B1 - 情報訴求程度情報推定システム、情報訴求程度情報推定装置の制御方法及び情報訴求程度情報推定装置の制御プログラム - Google Patents
情報訴求程度情報推定システム、情報訴求程度情報推定装置の制御方法及び情報訴求程度情報推定装置の制御プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP7280454B1 JP7280454B1 JP2023028417A JP2023028417A JP7280454B1 JP 7280454 B1 JP7280454 B1 JP 7280454B1 JP 2023028417 A JP2023028417 A JP 2023028417A JP 2023028417 A JP2023028417 A JP 2023028417A JP 7280454 B1 JP7280454 B1 JP 7280454B1
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information
- target person
- unit
- display unit
- face
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 35
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims abstract description 34
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 21
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 17
- 239000002537 cosmetic Substances 0.000 description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 description 12
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 235000012489 doughnuts Nutrition 0.000 description 5
- 102100036848 C-C motif chemokine 20 Human genes 0.000 description 2
- 101000713099 Homo sapiens C-C motif chemokine 20 Proteins 0.000 description 2
- 101000911772 Homo sapiens Hsc70-interacting protein Proteins 0.000 description 2
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 2
- 101001139126 Homo sapiens Krueppel-like factor 6 Proteins 0.000 description 1
- 101000710013 Homo sapiens Reversion-inducing cysteine-rich protein with Kazal motifs Proteins 0.000 description 1
- 101000661807 Homo sapiens Suppressor of tumorigenicity 14 protein Proteins 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 108090000237 interleukin-24 Proteins 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
このように、会議等で長時間、同一の場所に着席している参加者の「うなずき」等の動作情報を取得するのは容易であり、また、継続的に同一人等の動作情報を取得し、その動作情報に基づいて、その評価を行うことも容易であった。
そして、興味対象者の顔が、所定時間、継続して、前記情報表示部に向いているとき、その興味対象者を注目対象者情報として記憶する。
さらに、注目対象者の顔が上下に動いたとき、その注目対象者を納得対象者として記憶する。
このように、情報表示部の前を通過する不特定多数人について、その動作等から情報表示部に表示された内容について「興味」を持ったか、「注目」したか、「納得」したか等の訴求程度情報を自動的に精度良く把握することができる。
そして、このような情報に基づいて、情報表示部に表示されている不特定多数人向け情報についての不特定多数人の評価や分析も容易に行うことができる。
そして、部分興味対象者の顔が、所定時間、継続して、当該部分情報表示部に向いているとき、その部分興味対象者を部分注目対象者情報として記憶する。
さらに、部分注目対象者の顔が上下に動いたとき、その部分注目対象者を部分納得対象者として記憶する。
このように、部分情報表示部の前を通過する不特定多数人について、その動作等から当該部分情報表示部に表示された内容について「興味」を持ったか、「注目」したか、「納得」したか等の訴求程度情報を自動的に精度良く把握することができる。
そして、このような情報に基づいて、当該部分情報表示部に表示されている不特定多数人向け情報についての不特定多数人の評価や分析も容易に行うことができる。
そして、部分興味対象者の顔が、所定時間、継続して、当該部分情報表示部に向いているとき、その部分興味対象者を部分注目対象者情報として記憶する。
さらに、部分注目対象者の顔が上下に動いたとき、その部分注目対象者を部分納得対象者として記憶する。
このように、部分情報表示部の前を通過する不特定多数人について、その動作等から全体の単一画像のうち、当該部分情報表示部に表示された内容について「興味」を持ったか、「注目」したか、「納得」したか等の訴求程度情報を自動的に精度良く把握することができる。
そして、このような情報に基づいて、当該部分情報表示部に表示されている不特定多数人向け情報についての不特定多数人の評価や分析も容易に行うことができる。
尚、以下に述べる実施の形態は、本発明の好適な具体例であるから、技術的に好ましい種々の限定が付されているが、本発明の範囲は、以下の説明において特に本発明を限定する旨の記載がない限り、これらの態様に限られるものではない。
(サイネージ効果分析システム1の主な構成)
図1は、本発明の第1の実施の形態及び第2の実施の形態にかかる訴求程度情報推定装置であり、管理部である例えば、管理サーバ10を備える訴求程度情報推定システムである例えば「サイネージ効果分析システム1」を示す概略図である。
図1に示すように、同システム1は、不特定多数人向けの情報を表示する情報表示部である例えば、「ディスプレイ201」を備える表示部である「デジタルサイネージ200」、撮像部である例えば、カメラ300、管理サーバ10を有し、これらはインターネット網2で、相互に通信可能に接続されている。
本実施に形態では、ディスプレイ201の前を通過する対象者である不特定多数人向けの例えば、洋服、ケーキ、ドーナツ、寿司等に関する広告(「不特定多数人向け情報」の一例)等が表示される構成となっている。
本実施の形態では、後述のように「洋服の広告」、「ケーキの広告」、「ドーナツの広告」及び「寿司の広告」を時間帯を違えて表示する。
このため、特定の時間帯における同広告の特定の内容について、通行人である対象者が「注目」や「納得」等をしたかを判断することができる構成ともなっている。
管理サーバ10は、図2に示すように「サーバ側制御部11」を有し、同制御部11は、図1のデジタルサイネージ200やカメラ300等と通信するための「サーバ側通信装置12」、各種情報を表示する表示部である「サーバ側ディスプレイ13」、各種情報を入力する「サーバ側各種情報入力装置14」、「時計15」及び「第1のサーバ側各種情報記憶部100」及び「第2のサーバ側各種情報記憶部1010」を制御している。
図3の「第1のサーバ側各種情報記憶部100」の内容については後述する。
(事前工程)
先ず、本システム1を動作させる前に以下の事前準備を行う。
管理サーバ10は、図3の「広告情報記憶部111」に、デジタルサイネージ200のディスプレイ201に表示させる広告の映像等と、その表示時間帯情報(「時間単位変化情報」の一例)を記憶させる。
同記憶部111に記憶される「広告情報」は、例えば、図4に示すように、時間帯11時50分~12時00分の間は、「洋服の広告」、時間帯12時00分~12時10分の間は「ケーキの広告」、時間帯12時10分~12時20分は「ドーナツの広告」、時間帯12時20分~12時30分は「寿司の広告」を含んでいる。
以下、本システム1において、デジタルサイネージ200の前を通行する通行人(対象者)の注目、納得等の訴求程度情報の分析(推定)の概要について説明する。
図5及び図6は、通行人の注目等の判断方法を示す概略フローチャートであり、図7は、判断方法を示す概略説明図である。
以下、同フローチャート及び図7に沿って、説明する。
ST2では、カメラ300がディスプレイ201の前を通行する通行人を撮像し、図3の「撮像情報記憶部113」に、その時刻情報と共に記憶する。
次いで、ST3へ進む。
ST3では、管理サーバ10の図3「立ち止まり情報取得部(プログラム)114」が動作し、「撮像情報記憶部113」を参照し、ディスプレイ201前で立ち止まった者であるか否かを判断し、立ち止まった者(通行人)を「立ち止まった対象者」として、図3の「立ち止まり情報記憶部115」に、その時刻情報と共に記憶する。
具体的には、カメラ300で撮影された通行人の動作の画像から、通行人の動き等を時系列で測定し、立ち止まったか否かを判断し、記憶する。
ST4では、管理サーバ10の図3の「顔情報取得部(プログラム)116」が動作し、「立ち止まり情報記憶部115」を参照し、立ち止まった対象者の顔の顔情報を「顔情報記憶部117」に、その時刻情報と共に記憶する。
ST5では、管理サーバ10の「顔の向き判断部(プログラム)118」が動作し、「顔情報記憶部117」を参照し、対象者の顔が「ディスプレイ201」に向いているか否かを判断する。
そして、ST6で「ディスプレイ201に向いている」と判断されると、ST7へ進み、当該対象者(通行人)は、ディスプレイ201に表示されている広告に「興味あり(「訴求程度情報」の一例」と判断し、図3の「興味対象者情報記憶部119」に、その時刻情報と共に記憶する。
図7の通行人(対象者)P1は、この「興味あり」と判断される例を示す。
次いで、時系列で測定されたデータをフーリエ変換と2階微分などで任意の時間範囲における振動数分布と変曲点を求め、顔の動き等、例えば、対象者の顔の向き等を判断する(顔の左右の傾きが「0°」のとき)。
図7の通行人P2は、この「興味なし」と判断される例を示す。
ST9では、図3の「注目判断部(プログラム)121」が動作し、「興味対象者情報記憶部119」に記憶されている対象者のうち、顔が「ディスプレイ201」に向いている時間が「5秒以上(「所定時間」の一例)」続いている対象者が存在するか否かを判断する。
ST11では、当該対象者は、「注目対象者情報(「訴求程度情報」の一例)」として図3の「注目対象者情報記憶部122」に、その時刻情報と共に記憶する。
図7の通行人P3は、この「注目」したと判断される例を示す。
ST13では、図3の「納得判断部(プログラム)123」が動作し、「注目対象者情報記憶部122」に記憶された対象者のうち、顔が上下動(うなずき動作)している対象者が存在するか否かを判断する。
図7の通行人P4は、この「納得」したと判断される例を示す。
図8乃至図10は、本実施の形態に係るサイネージ効果分析システム1における具体的な動作例を示す主なフローチャートである。
また、図11及び図12は、具体例を示す概略図である。
すなわち、図1のデジタルサイネージ200が、時間帯によって、その広告を変え、同時に、デジタルサイネージ200の前を通行する通行人の興味なし、興味あり、注目、納得等を自動的に判断し、その結果に基づき当該広告の分析等を行う例で、以下、図8乃至図10のフローチャート及び図11及び図12の概略図を用いて具体的に説明する。
また、当該対象者P1の動作、顔等から性別と年代等を推定する。
そして、当該対象者P1の「興味なし情報」「性別、年代情報」を「時刻情報」と関連付けて、図3の「非興味対象者情報記憶部120」に記憶する。
以上で、「洋服の広告」に関する通行人P2に関する訴求程度情報(興味なし)の判断(推定)が終了する。
「ケーキの広告」の場合、図11(2)に示すように、対象者(通行人)P2の顔が「ディスプレイ201」に向いているので「興味あり」と判断し、次いで、図3の「注目判断部121」が動作し、対象者P2の顔が「5秒以上」連続して、ディスプレイ201に向けられていないので、「注目」ではなく「興味あり」に止まると判断する。
そして、当該対象者P1の「興味あり情報」「性別、年代情報」を「時刻情報」と関連付けて、図3の「興味対象者情報記憶部119」に記憶する。
具体的には、12時10分の場合、「ドーナツの広告」を選択し、ディスプレイ201に表示する。
次いで、図3の「注目判断部121」が動作し、当該対象者P3の顔は5秒以上連続して、ディスプレイ201に向けられているので、「注目」と判断する。
次いで、図3の「納得判断部123」が動作し、同対象者P3の顔が上下動(うなずき動作)しているか否かを判断する。
そして、当該対象者P3の「注目情報」「性別、年代情報」を「時刻情報」と関連付けて、図3の「注目対象者情報記憶部122」に記憶する。
具体的には、12時20分の場合、「寿司の広告」を選択し、ディスプレイ201に表示する。
次いで、図3の「注目判断部121」が動作し、当該対象者P4の顔は5秒以上連続して、ディスプレイ201に向けられているので、「注目」と判断する。
次いで、図3の「納得判断部123」が動作し、同対象者P4の顔が上下動(うなずき動作)しているか否かを判断する。
対象者P4の顔はうなずき動作を行っているので「納得」と判断する。
そして、当該対象者P4の「納得情報」「性別、年代情報」を「時刻情報」と関連付けて、図3の「納得対象者情報記憶部124」に記憶する。
したがって、デジタルサイネージ200に表示する広告の広告主等は、その広告の有効性等を精度良く判断することができる。
すなわち、デジタルサイネージ200に表示された広告等の情報を不特定多数人である通行人等が、どのように評価(関心、注目、納得等)したかの市場情報を精度よく広告主等に提供することができる。
図1の示す本実施の形態に係るサイネージ効果分析システム1000の主な構成は、上述の第1の実施の形態と共通するため、主に相違点を中心に以下説明する。
図13は、同実施の形態に係る通行人の注目等を判断する判断手法を示す概略説明図である。
図13に示すように、本実施の形態では、情報表示部である例えば、ディスプレイ410の画面は、複数、例えば5個に分割された各部分である部分情報表示部、具体的には「分割ディスプレイ411乃至415が配置されている。
これら分割ディスプレイ411等は、それぞれ別個の情報を同時に表示することができる構成となっている。
先ず、図1の本システム1000を動作させる前に以下の事前準備を行う。
図14は、図2の第2のサーバ各種情報記憶部1010の内容を示す概略ブロック図である。
図1の管理サーバ10は、図14の「部分広告情報記憶部1111」に、図13のデジタルサイネージ400のディスプレイ410の分割ディスプレイ411乃至415に表示させる広告の映像等を記憶させる。
同記憶部に1111に記憶される「部分広告情報」は、例えば、図15に示すように、第1分割ディスプレイ411は「黒色のスニーカー」、第2分割ディスプレイ412は「白色のスニーカー」、第3分割ディスプレイ413は「赤色のスニーカー」、第4分割ディスプレイ414は「緑色のスニーカー」そして、第5分割ディスプレイ415は「黄色のスニーカー」で、それぞれ同時に表示する旨の情報を記憶する。
以下、本システム1000において、デジタルサイネージ400の前を通行する通行人(対象者)の注目、納得等の訴求程度情報の分析(推定)の概要について説明する。
図16及び図17は、通行人の注目等の判断方法を示す概略フローチャートである。
以下、同フローチャート等に沿って、説明する。
ST102では、カメラ300がディスプレイ410の前を通行する通行人を撮像し、図3の「撮像情報記憶部113」に、その時刻情報と共に記憶する。
ST103では、管理サーバ10の図3「立ち止まり情報取得部(プログラム)114」が動作し、「撮像情報記憶部113」を参照し、ディスプレイ410の前で立ち止まった者であるか否かを判断し、立ち止まった者(通行人)を「立ち止まった対象者」として、図3の「立ち止まり情報記憶部115」に、その時刻情報と共に記憶する。
具体的には、カメラ300で撮影された通行人の動作の画像から、通行人の動き等を時系列で測定し、立ち止まったか否かを判断し、記憶する。
ST104では、管理サーバ10の図14の「顔情報取得部(プログラム)116」が動作し、「立ち止まり情報記憶部115」を参照し、立ち止まった対象者の顔の顔情報を「顔情報記憶部117」に、その時刻情報と共に記憶する。
ST105では、管理サーバ10の「顔の向き部分判断部(プログラム)1118」が動作し、「顔情報記憶部117」を参照し、対象者の顔が「ディスプレイ410」のどの「分割ディスプレイ411等」に向いているか否かを判断する。
そして、ST106で、「いずれかの分割ディスプレイ411等に向いている」と判断されると、ST107へ進み、当該対象者(通行人)は、向いている分割ディスプレイ411等に表示されている広告に「興味あり(「訴求程度情報」の一例」)と判断され、当該広告又は分割ディスプレイ411等と関連付けて、図14の「部分興味対象者情報記憶部1119」に、その時刻情報と共に記憶する。
図13の通行人(対象者)P1は、「第4分割ディスプレイ414(緑のスニーカー)」に「興味あり」と判断される例を示す。
次いで、時系列で測定されたデータをフーリエ変換と2階微分などで任意の時間範囲における振動数分布と変曲点を求め、顔の動き等、例えば、対象者の顔の向き等を判断する(顔の左右の傾きが「0°」のとき)。
図13の通行人P2は、この「興味なし」と判断される例を示す。
ST109では、図3の「部分注目判断部(プログラム)1121」が動作し、「部分興味対象者情報記憶部1119」に記憶されている対象者のうち、顔が「ディスプレイ410」の当該分割ディスプレイ411等(図13のP1の場合は、第4分割ディスプレイ414)に向いている時間が「5秒以上(「所定時間」の一例)」続いている対象者が存在するか否かを判断する。
ST111では、当該対象者は、特定の分割ディスプレイ411等又は広告と関連つけられた状態で、「部分注目対象者情報(「訴求程度情報」の一例)」として、図14の「部分注目対象者情報記憶部1122」に、その時刻情報と共に記憶される。
図13の通行人P3は、第2分割ディスプレイ412に表示される「白いスニーカー」に「注目」したと判断される例を示すものである。
ST113では、図14の「部分納得判断部(プログラム)1123」が動作し、「部分注目対象者情報記憶部1122」に記憶された対象者のうち、顔が上下動(うなずき動作)している対象者が存在するか否かを判断する。
図13の通行人P4は、この「納得」したと判断される例を示す。
したがって、同じデジタルサイネージ400のディスプレイ410の分割ディスプレイ411等に分割して表示された広告等であっても、各広告について、通行人が、「興味なし」、「興味あり」、「注目」、「納得」等をしたか否かについて個別に精度良く、且つ容易に分析をすることができる。
図18は、本発明の第3の実施の形態に係るサイネージ効果分析システムのデジタルサイネージ500の主な構成を示す概略図である。
図18に示すように、デジタルサイネージ500は、ディスプレイ510を有し、デヴィスプレイ510には、単一の画像情報である例えば、「女優(FM)による化粧品(CT)の宣伝画像」が表示される。
そして、本実施の形態の各分割ディスプレイ511乃至519は、上述の第2の実施の形態と異なり、それぞれ、別個の画像を表示するのではなく、ディスプレイ510で表示している「女優(FM)による化粧品(CT)の宣伝画像」の各部分の画像が表示される。
そして、管理サーバは、上述の第2に実施の形態と同様に、通行人P11等の顔が、図18の分割ディスプレイ511等のいずれに向けられているかを判断する。
したがって、分割ディスプレイ511等毎に、通行人P11等の「興味あり」等を判断することで、ディスプレイ510に表示される全体の画像のうち、通行人P11等が、どの部分に「興味」を持ったか「注目」したか、「納得」したか等を自動的に精度良く判断することができる。
本実施の形態では、カメラ300がディスプレイ201の前の通行人を撮像し、管理サーバ10の「撮像情報記憶部113」に、その時刻情報と共に記憶し、この記憶された情報に基づき、その「興味あり」「注目」「納得」等を判断し、さらに、ディスプレイ411に表示した広告等について分析する構成としたが、本発明は、これに限らず、ディスプレイ411、カメラ300、管理サーバ10の時刻を同期させ、カメラ300が通行人を撮像するのと同時に、その「興味あり」「注目」「納得」等を判断し、ディスプレイ411に表示された広告等について分析する構成としても構わない。
Claims (6)
- 不特定多数人向けの情報である不特定多数人向け情報を表示する表示部に配置される情報表示部と、
前記情報表示部の前を通過する対象者を撮像する撮像部と、
前記情報表示部と前記撮像部を管理する管理部と、を有する訴求程度情報推定システムであって、
前記撮像部が撮像した前記対象者の撮像情報に基づいて、立ち止まった対象者情報を記憶する立ち止まり情報記憶部と、
前記立ち止まった前記対象者の顔情報を撮像し、記憶する顔情報記憶部と、
前記情報表示部に向いている前記顔情報を有する前記立ち止まった対象者情報を前記情報表示部に表示されている前記不特定多数人向け情報に興味がある興味対象者情報として記憶する興味対象者情報記憶部と、
興味対象者の顔が、所定時間、継続して、前記情報表示部に向いているとき、前記興味対象者を前記情報表示部に表示されている前記不特定多数人向け情報に注目している注目対象者情報として記憶する注目対象者情報記憶部と、
前記注目対象者情報の顔が上下に動いたとき、前記注目対象者を前記情報表示部に表示されている前記不特定多数人向け情報に納得している納得対象者情報として記憶する納得対象者情報記憶部と、を備えることを特徴とする訴求程度情報推定システム。 - 前記情報表示部に表示される前記不特定多数人向け情報の内容が、時間毎に変化する時間単位変化情報となり、前記撮像部が撮像した前記対象者の撮像情報が、前記時間単位変化情報と関連付けて記憶され、
前記時間単位変化情報毎に、前記立ち止まった対象者情報、前記立ち止まった前記対象者の前記顔情報、前記興味対象者情報、前記注目対象者情報、前記納得対象者情報を生成することを特徴とする請求項1に記載の訴求程度情報推定システム。 - 不特定多数人向けの情報である不特定多数人向け情報を表示する表示部に配置される情報表示部と、
前記情報表示部の前を通過する対象者を撮像する撮像部と、
前記情報表示部と前記撮像部を管理する管理部と、を有し、
前記情報表示部が、複数に分割された各部分である部分情報表示部を有する訴求程度情報推定システムであって、
前記部分情報表示部に向いている顔情報を有する立ち止まった対象者情報を前記部分情報表示部に表示されている前記不特定多数人向け情報に興味がある部分興味対象者情報として記憶する部分興味対象者情報記憶部と、
部分興味対象者の顔が、所定時間、継続して、前記部分情報表示部に向いているとき、前記部分興味対象者を前記部分情報表示部に表示されている前記不特定多数人向け情報に注目している部分注目対象者情報として記憶する部分注目対象者情報記憶部と、
前記部分注目対象者の顔が上下に動いたとき、前記部分注目対象者を前記部分情報表示部に表示されている前記不特定多数人向け情報に納得している部分納得対象者情報として記憶する部分納得対象者情報記憶部と、を備えることを特徴とする訴求程度情報推定システム。 - 前記情報表示部には、単一の画像情報が表示され、前記部分情報表示部には、前記情報表示部に表示された前記画像情報が分割された分割画像情報が表示され、前記分割画像情報が組み合わされることで、前記単一の画像情報が形成される構成となっていることを特徴とする請求項3に記載の訴求程度情報推定システム。
- 不特定多数人向けの情報である不特定多数人向け情報を表示する表示部に配置される情報表示部と、
前記情報表示部の前を通過する対象者を撮像する撮像部と、
前記情報表示部と前記撮像部を管理する管理部と、を有する訴求程度情報推定システムの制御方法であって、
前記撮像部が撮像した前記対象者の撮像情報に基づいて、立ち止まり情報記憶部に立ち止まった対象者情報を記憶する工程と、
前記立ち止まった前記対象者の顔情報を撮像し、顔情報記憶部に記憶する工程と、
前記情報表示部に向いている前記顔情報を有する前記立ち止まった対象者情報を前記情報表示部に表示されている前記不特定多数人向け情報に興味がある興味対象者情報として興味対象者情報記憶部に記憶する工程と、
興味対象者の顔が、所定時間、継続して、前記情報表示部に向いているとき、前記興味対象者を前記情報表示部に表示されている前記不特定多数人向け情報に注目している注目対象者情報として注目対象者情報記憶部に記憶する工程と、
注目対象者の顔が上下に動いたとき、前記注目対象者を前記情報表示部に表示されている前記不特定多数人向け情報に納得している納得対象者情報として納得対象者情報記憶部に記憶する工程と、を備えることを特徴とする訴求程度情報推定システムの制御方法。 - 不特定多数人向けの情報である不特定多数人向け情報を表示する表示部に配置される情報表示部と、
前記情報表示部の前を通過する対象者を撮像する撮像部と、
前記情報表示部と前記撮像部を管理する管理部と、を有する訴求程度情報推定システムに、
前記撮像部が撮像した前記対象者の撮像情報に基づいて、立ち止まり情報記憶部に立ち止まった対象者情報を記憶させる機能、
前記立ち止まった前記対象者の顔情報を撮像し、顔情報記憶部に記憶させる機能、
前記情報表示部に向いている前記顔情報を有する前記立ち止まった対象者情報を前記情報表示部に表示されている前記不特定多数人向け情報に興味がある興味対象者情報として興味対象者情報記憶部に記憶させる機能、
興味対象者の顔が所定時間、継続して、前記情報表示部に向いているとき、前記興味対象者を前記情報表示部に表示されている前記不特定多数人向け情報に注目している注目対象者情報として注目対象者情報記憶部に記憶させる機能、
注目対象者の顔が上下に動いたとき、前記注目対象者を前記情報表示部に表示されている前記不特定多数人向け情報に納得している納得対象者情報として納得対象者情報記憶部に記憶させる機能、を実現させることを特徴とする訴求程度情報推定システムの制御プログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2023028417A JP7280454B1 (ja) | 2023-02-27 | 2023-02-27 | 情報訴求程度情報推定システム、情報訴求程度情報推定装置の制御方法及び情報訴求程度情報推定装置の制御プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2023028417A JP7280454B1 (ja) | 2023-02-27 | 2023-02-27 | 情報訴求程度情報推定システム、情報訴求程度情報推定装置の制御方法及び情報訴求程度情報推定装置の制御プログラム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP7280454B1 true JP7280454B1 (ja) | 2023-05-23 |
Family
ID=86395872
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2023028417A Active JP7280454B1 (ja) | 2023-02-27 | 2023-02-27 | 情報訴求程度情報推定システム、情報訴求程度情報推定装置の制御方法及び情報訴求程度情報推定装置の制御プログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7280454B1 (ja) |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2015521413A (ja) * | 2012-05-04 | 2015-07-27 | マイクロソフト コーポレーション | 現在提示中のメディア・プログラムの後来部分の決定 |
JP2019164709A (ja) * | 2018-03-20 | 2019-09-26 | ヤフー株式会社 | 出力制御装置、出力制御方法、および出力制御プログラム |
-
2023
- 2023-02-27 JP JP2023028417A patent/JP7280454B1/ja active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2015521413A (ja) * | 2012-05-04 | 2015-07-27 | マイクロソフト コーポレーション | 現在提示中のメディア・プログラムの後来部分の決定 |
JP2019164709A (ja) * | 2018-03-20 | 2019-09-26 | ヤフー株式会社 | 出力制御装置、出力制御方法、および出力制御プログラム |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US20210326931A1 (en) | Digital advertising system | |
US8775252B2 (en) | Electronic media system | |
JP4794453B2 (ja) | インタラクティブ・ビデオ・ディスプレイ・システムを管理する方法及びシステム | |
KR101271483B1 (ko) | 사용자 인식기능을 이용하는 지능형 양방향 광고 단말기 | |
McDuff et al. | Crowdsourcing facial responses to online videos | |
JP6267861B2 (ja) | 対話型広告のための使用測定技法およびシステム | |
JP4778532B2 (ja) | 顧客情報収集管理システム | |
US20090217315A1 (en) | Method and system for audience measurement and targeting media | |
US20130067513A1 (en) | Content output device, content output method, content output program, and recording medium having content output program recorded thereon | |
JP5246752B2 (ja) | 広告管理システム、広告管理装置、広告管理方法、及びプログラム | |
JP2004502222A (ja) | 提示される情報のコンテンツを観客に合わせる方法及び装置 | |
US20110217022A1 (en) | System and method for enriching video data | |
JP5113721B2 (ja) | メディア情報の注目度測定装置、メディア情報の注目度測定方法、メディア情報の注目度測定プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体 | |
JP5353193B2 (ja) | 行動分析装置及び行動分析方法並びにプログラム | |
CA2687348A1 (en) | Method and system for audience measurement and targeting media | |
WO2020093827A1 (zh) | 一种多媒体物料推送方法和装置 | |
JP7280454B1 (ja) | 情報訴求程度情報推定システム、情報訴求程度情報推定装置の制御方法及び情報訴求程度情報推定装置の制御プログラム | |
WO2021038800A1 (ja) | 広告閲覧情報出力方法及び広告閲覧情報出力プログラム、並びに情報処理装置 | |
KR20140068634A (ko) | 지능형 광고를 위한 얼굴 영상 분석시스템 | |
JP2010039726A (ja) | オンデマンドサイネージシステム | |
RU2647689C1 (ru) | Способ построения портрета клиента | |
CN111461758B (zh) | 广告投放的效果预估方法、装置及计算机存储介质 | |
JP2018106229A (ja) | 情報処理装置、情報処理装置の制御方法及びプログラム | |
Oliveira et al. | Video Audience Analysis using Bayesian Networks and Face Demographics | |
KR20200128220A (ko) | 인공지능을 이용한 성과 기반 콘텐츠 스타일 추천방법 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20230227 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20230227 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230411 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230511 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7280454 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |