WO2012141093A1 - ネットワークシステム、機器の制御方法、およびコントローラ - Google Patents

ネットワークシステム、機器の制御方法、およびコントローラ Download PDF

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WO2012141093A1
WO2012141093A1 PCT/JP2012/059507 JP2012059507W WO2012141093A1 WO 2012141093 A1 WO2012141093 A1 WO 2012141093A1 JP 2012059507 W JP2012059507 W JP 2012059507W WO 2012141093 A1 WO2012141093 A1 WO 2012141093A1
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person
controller
control command
camera
devices
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Application number
PCT/JP2012/059507
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English (en)
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Inventor
直 大倉
Original Assignee
シャープ株式会社
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L12/00—Data switching networks
    • H04L12/28—Data switching networks characterised by path configuration, e.g. LAN [Local Area Networks] or WAN [Wide Area Networks]
    • H04L12/2803—Home automation networks
    • H04L12/2823—Reporting information sensed by appliance or service execution status of appliance services in a home automation network
    • H04L12/2827—Reporting to a device within the home network; wherein the reception of the information reported automatically triggers the execution of a home appliance functionality

Definitions

  • the present invention relates to a network system including a controller and devices controlled by the controller, a device control method, and a controller.
  • the present invention relates to a controller technique for controlling a plurality of devices based on an image obtained from at least one camera.
  • Controllers for controlling multiple devices are known. Some of these controllers control devices according to the user's recognition result.
  • Japanese Patent Laid-Open No. 2006-243849 discloses a device control apparatus and a method thereof.
  • the device control apparatus includes a face recognition processing unit, a device setting unit, and a dialogue processing unit, and acquires and acquires personal data related to a user's face image.
  • the personal data is compared with the registered personal dictionary data, the person corresponding to the acquired personal data is recognized, and the registered face image corresponding to the recognized person is based on the registered personal dictionary data.
  • the confirmation information as to whether the displayed person matches the user is received from the user, and is set in the device environment parameter corresponding to the confirmed person.
  • the present invention has been made to solve such a problem, and an object of the present invention is to provide a network system and a device that can appropriately control both a device that is highly necessary to avoid erroneous recognition by a user and a device that is low in necessity.
  • a control method and a controller are provided.
  • a network system including at least one camera for photographing a person, a plurality of devices that operate in response to a control command, and a controller.
  • the controller stores a communication interface for communicating with at least one camera and a plurality of devices, information for specifying a person, and stores an accuracy and a first control command in association with each of the plurality of devices.
  • the processor receives an image including a person from at least one camera via a communication interface, and the accuracy that the person included in the image is specified by information is greater than or equal to the accuracy corresponding to the device for each of the plurality of devices.
  • a first control command corresponding to the device is transmitted to the device via the communication interface.
  • the memory stores the first control command in association with information for specifying a person.
  • the processor for each of a plurality of devices, information for identifying a device and a person via a communication interface when the accuracy that the person included in the image is a person identified by the information is greater than or equal to the accuracy corresponding to the device.
  • a first control command corresponding to is transmitted to the device.
  • At least one camera includes a plurality of cameras.
  • the memory stores a correspondence relationship between the plurality of cameras and the plurality of devices.
  • the processor for each device corresponding to a camera that has transmitted an image including a person among a plurality of devices, when the probability that the person included in the image is a person specified by the information is greater than or equal to the accuracy corresponding to the device.
  • the first control command corresponding to the device is transmitted to the device via the communication interface.
  • the information for specifying a person includes feature amounts created from a plurality of images obtained from a plurality of cameras.
  • the memory stores the second control command in association with at least one of the plurality of devices.
  • the processor for each of the plurality of devices, when the accuracy that the person included in the image is a person specified by the information is less than the accuracy corresponding to the device, a second control command corresponding to the device via the communication interface To the device.
  • At least one camera, a plurality of devices, information for specifying a person is stored, and an accuracy and a first control command are stored in association with each of the plurality of devices.
  • a controller for controlling a device in a network system In the device control method, at least one camera captures a person, a controller receives an image including the person from at least one camera, and a controller is included in the image for each of the plurality of devices.
  • a communication interface for communicating with at least one camera and a plurality of devices, information for specifying a person are stored, and the accuracy and the first are associated with each of the plurality of devices.
  • a controller is provided that includes a memory for storing the control instructions and a processor.
  • the processor receives an image including a person from at least one camera via a communication interface, and the accuracy that the person included in the image is specified by information is greater than or equal to the accuracy corresponding to the device for each of the plurality of devices.
  • a first control command corresponding to the device is transmitted to the device via the communication interface.
  • a communication interface a memory that stores information for specifying a person and stores accuracy and a first control instruction in association with each of a plurality of devices, a processor
  • a method of controlling a device executed by a controller including: The device control method includes a step in which a processor receives an image including a person from at least one camera via a communication interface, and a person in which a person included in the image is specified by information for each of a plurality of devices. Transmitting the first control command corresponding to the device to the device via the communication interface when the certain accuracy is equal to or higher than the accuracy corresponding to the device.
  • the present invention it is possible to provide a network system, a device control method, and a controller that can appropriately control both a device that is highly necessary to avoid erroneous recognition by a user and a device that is low in necessity.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a processing procedure of control processing in a controller 100 according to Embodiment 2.
  • FIG. 1 is an image diagram showing an overall configuration of a network system 1 according to the present embodiment.
  • network system 1 is installed in, for example, a house or an office.
  • the network system 1 includes a key 200A and an illumination 200B arranged at the entrance, a television 200C and an illumination 200D and an air conditioner 200E arranged in a living room, and a key 200F and an illumination 200G arranged in a bath.
  • the key 200A, the lighting 200B, the television 200C, the lighting 200D, the air conditioner 200E, the key 200F, the lighting 200G, and other home appliances are collectively referred to as the device 200.
  • the network system 1 includes cameras 300A and 300B arranged at the entrance, a camera 300C arranged in the living room, and a camera 300D arranged in the bath.
  • the cameras 300A, 300B, 300C, and 300D are collectively referred to as the camera 300.
  • the network system 1 includes a controller 100 for controlling a key 200A, an illumination 200B, a television 200C, an illumination 200D, an air conditioner 200E, a key 200F, an illumination 200G, and other devices.
  • the controller 100 can perform data communication with the key 200A, the lighting 200B, the television 200C, the lighting 200D, the air conditioner 200E, the key 200F, the lighting 200G, and other devices via the wired or wireless network 400.
  • the controller 100 uses, for example, a wired LAN (Local Area Network), a wireless LAN, a PLC (Power Line Communications), Bluetooth (registered trademark), or the like as the network 400.
  • the controller 100 stores data for specifying a user in advance for each user.
  • the data for specifying the user includes data of the user's face image itself obtained from the camera 300 or feature amount data obtained from the user's face image.
  • the data for specifying the user may include data of a plurality of face images of the user obtained from each of a plurality of cameras, feature amount data obtained from the plurality of face images of the user, or the like.
  • storage specifying data data for specifying a user stored in advance.
  • the controller 100 stores a correspondence relationship between the device 200 and the camera 300. More specifically, the cameras 300A and 300B for photographing a person outside the door of the entrance, the key 200A arranged at the entrance, and the illumination 200B are associated with each other. A camera 300C for photographing a person in the living room, a television 200C, an illumination 200D, and an air conditioner 200E arranged in the living room are associated with each other. A camera 300D for photographing a person in the bath or a person outside the bath, a key 200F arranged in the bath, and an illumination 200G are associated with each other.
  • the controller 100 stores the accuracy for each device 200 in advance.
  • high accuracy is associated with a device that is highly necessary to avoid misrecognition of a user
  • low accuracy is associated with a device that is less necessary to avoid misrecognition of a user.
  • the controller 100 stores a user and a control command in association with each other, and stores a guest (person other than the user) and a control command in association with each other.
  • the camera 300 transmits periodically captured images to the controller 100.
  • the camera 300 may take a picture of the person and transmit the photographed image to the controller 100.
  • the controller 100 creates specific data (acquired specific data) based on the face image of the person included in the image received from the camera 300.
  • the controller 100 calculates the degree of similarity between the storage specific data and the acquired specific data (the probability that the detected person is a registered user) for each of a plurality of storage specific data stored in advance.
  • the controller 100 specifies the user (specific user) by specifying the storage specifying data that is most similar to the acquired specifying data.
  • the controller 100 specifies at least one device 200 corresponding to the camera 300.
  • the controller 100 executes the following operation for each at least one device 200 corresponding to the camera 300.
  • the controller 100 determines whether the similarity between the storage specific data most similar to the acquired specific data and the acquired specific data is equal to or higher than the accuracy of the device 200. When the similarity is equal to or higher than the accuracy of the device 200, the controller 100 transmits a control command corresponding to the specific user to the device 200.
  • the controller 100 transmits a control command corresponding to the guest to the device 200.
  • the controller 100 may not transmit a control command to the device 200. That is, the controller 100 may ignore the captured image from the camera 300 regarding the device 200.
  • the network system 1 it is possible to appropriately control both devices that are highly necessary to avoid erroneous recognition by the user and devices that are low in necessity.
  • misrecognizing a user regarding automatic control of a device using personal recognition based on an image from a camera (sensor). And control which a user does not intend based on the result of misrecognition may be performed.
  • the magnitude of the influence of misrecognition differs for each device to be controlled.
  • the network system 1 according to the present embodiment can achieve the effects that cannot be achieved as described above.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a hardware configuration of controller 100 according to the present embodiment.
  • the controller 100 includes a memory 101, a display 102, a tablet 103, a button 104, a communication interface 105, a speaker 107, a clock 108, and a CPU (Central Processing Unit) 110 that is a processor.
  • a memory 101 a memory 101, a display 102, a tablet 103, a button 104, a communication interface 105, a speaker 107, a clock 108, and a CPU (Central Processing Unit) 110 that is a processor.
  • CPU Central Processing Unit
  • the memory 101 is realized by various types of RAM (Random Access Memory), ROM (Read-Only Memory), a hard disk, and the like.
  • the memory 101 stores a control program executed by the CPU 110, storage specific data 101A, a device database 101B, a user database 101C, and the like.
  • the storage specifying data 101A is data for specifying a user for each user.
  • the storage specific data 101A includes, for each user, data of the user's face image itself obtained from the camera 300 and / or feature amount data obtained from the user's face image.
  • the storage specifying data 101A also includes data of a plurality of face images of the user obtained from each of a plurality of cameras or feature amount data obtained from the plurality of face images of the user.
  • the memory 101 stores storage specific data 101A for each of various types corresponding to the type of the camera 300 used for recognition and the number of the cameras 300 used for recognition. In other words, the memory 101 stores the storage specific data 101A in association with the type of specific data and the user ID (or user name).
  • FIG. 3 is an image diagram showing a data structure of device database 101B according to the present embodiment.
  • device database 101B includes, for each device, device ID, device name, accuracy for executing a control command corresponding to the user, corresponding camera ID, specific data type, or specific data address. Is stored.
  • the corresponding accuracy is set high.
  • the living room lighting 200 ⁇ / b> D has a higher merit that it is easier to recognize the user than a demerit that misrecognizes the user, so the corresponding accuracy is set low.
  • FIG. 4 is an image diagram showing a data structure of the user database 101C according to the present embodiment.
  • user database 101C stores a user ID, a user name, and a control command for each device for each user.
  • a control command for each device corresponding to “guest” is stored as a command to be executed when the similarity between the storage specific data and the acquired specific data is less than the accuracy.
  • the user database 101C may store NULL as a control command. That is, for the device 200 corresponding to NULL, the controller 100 may not transmit a control command when the similarity between the storage specific data and the acquired specific data is less than the accuracy.
  • the display 102 displays various types of information under the control of the CPU 110.
  • the tablet 103 detects a touch operation with a user's finger and inputs touch coordinates or the like to the CPU 110.
  • the CPU 110 receives a command from the user via the tablet 103.
  • the tablet 103 is laid on the surface of the display 102. That is, in the present embodiment, display 102 and tablet 103 constitute touch panel 106.
  • the button 104 is disposed on the surface of the controller 100.
  • a plurality of buttons such as a numeric keypad may be arranged on the controller 100.
  • the button 104 receives a command from the user.
  • the button 104 inputs a command from the user to the CPU 110.
  • the communication interface 105 is controlled by the CPU 110 to transmit / receive data to / from the key 200A, the lighting 200B, the television 200C, the lighting 200D, the air conditioner 200E, the key 200F, the lighting 200G, and other home appliances via the network 400.
  • the speaker 107 outputs sound by being controlled by the CPU 110.
  • the CPU 110 notifies that when transmitting a control command to the device 200.
  • the clock 108 measures the current time and the current date.
  • the CPU 110 can acquire the current time and date based on the data from the clock 108.
  • the CPU 110 implements the processing shown in FIG. 7 (FIG. 9) by executing various programs stored in the memory 101.
  • the processing in the controller 100 is realized by each hardware and software executed by the CPU 110.
  • Such software may be stored in the memory 101 in advance.
  • the software may be stored in a storage medium and distributed as a program product.
  • the software may be provided as a program product that can be downloaded by an information provider connected to the so-called Internet.
  • Such software is read from the storage medium by using a reading device (not shown), or downloaded by using the communication interface 105 and temporarily stored in the memory 101.
  • the CPU 110 stores the software in the form of an executable program in the memory 101 and then executes the program.
  • CD-ROM Compact Disc-Read Only Memory
  • DVD-ROM Digital Versatile Disk-Read Only Memory
  • USB Universal Serial Bus
  • memory card memory card
  • FD Flexible Disk
  • hard disk Magnetic tape, cassette tape, MO (Magnetic Optical Disc), MD (Mini Disc), IC (Integrated Circuit) card (excluding memory card), optical card, mask ROM, EPROM, EEPROM (Electronically Erasable Programmable Read-Only Memory) And the like, for example, a medium for storing the program in a nonvolatile manner.
  • the program here includes not only a program directly executable by the CPU but also a program in a source program format, a compressed program, an encrypted program, and the like.
  • CPU 110 receives a captured image from camera 300 via communication interface 105.
  • the CPU 110 creates feature amount data (acquisition specific data) based on a person's face image included in the captured image.
  • CPU110 reads the feature-value data (memory
  • FIG. CPU110 calculates the similarity (accuracy) of storage specific data and acquisition specific data for every user.
  • CPU110 specifies a user (specific user) by specifying the memory
  • the CPU 110 refers to the device database 101B and identifies at least one device 200 corresponding to the camera 300 and the accuracy corresponding to the device 200. CPU110 performs the following operation
  • CPU 110 determines whether or not the similarity between the storage specific data most similar to the acquired specific data and the acquired specific data is equal to or higher than the accuracy corresponding to the device 200. When the similarity is equal to or higher than the accuracy of the device 200, the CPU 110 reads a control command corresponding to the specific user and the device 200 from the user database 101C. The CPU 110 transmits a control command corresponding to the specific user to the device 200 via the communication interface 105.
  • the CPU 110 reads out a control command corresponding to the guest and the device 200 from the user database 101C.
  • the CPU 110 transmits a control command corresponding to the guest to the device 200 via the communication interface 105.
  • the CPU 110 may not transmit a control command to the device 200. That is, the CPU 110 may ignore the data from the camera 300 regarding the device 200. That is, the user database 101C does not have to store data related to guests.
  • FIG. 5 is a block diagram showing a configuration of television 200C according to the present embodiment.
  • television 200 ⁇ / b> C includes a memory 201, a display 202, buttons 204, a communication interface 205, a speaker 207, a remote control receiving unit 209, and a CPU 210.
  • the memory 201 can be realized in the same manner as the memory 101 of the controller 100.
  • the memory 201 stores a control program executed by the CPU 210, data received from the controller 100, and the like.
  • the display 202 is controlled by the CPU 210. More specifically, the display 202 displays a still image or a moving image based on data from a TV tuner or VRAM (Video RAM) (not shown).
  • VRAM Video RAM
  • the button 204 is disposed on the surface of the television 200C.
  • the television 200C may include a plurality of buttons 204 such as a determination key, a direction key, and a numeric keypad.
  • the button 204 receives a command from the user and inputs the command to the CPU 210.
  • the communication interface 205 transmits / receives data to / from the controller 100 via the network 400 under the control of the CPU 210.
  • the communication interface 205 transmits and receives data to and from the controller 100 by using a wireless LAN, ZigBee (registered trademark), Bluetooth (registered trademark), wired LAN (Local Area Network), PLC (Power Line Communications), or the like.
  • the communication interface 205 inputs a control command received from the controller 100 to the CPU 210.
  • Speaker 207 outputs sound based on a command from CPU 210.
  • the CPU 210 causes the speaker 207 to output sound based on the sound data.
  • the remote control receiving unit 209 receives a control signal from the controller 100.
  • the remote control receiving unit 209 receives a signal from the controller 100 by using infrared rays, a wireless LAN, ZigBee (registered trademark), Bluetooth (registered trademark), or the like.
  • the CPU 210 executes various types of information processing by executing various programs stored in the memory 201.
  • CPU 110 controls each unit of television 200 ⁇ / b> C based on a control command input via button 204, communication interface 205, or remote control receiving unit 209.
  • buttons 204 or remote control reception unit 209 or touch panel for receiving a control command from the user
  • controller 100 as in television 200C shown in FIG. It is only necessary to have a communication interface 205 for receiving a control command and a CPU 210 for executing a control command from the button 204, the remote control receiving unit 209, or the controller 100.
  • FIG. 6 is a block diagram showing a configuration of camera 300 according to the present embodiment.
  • camera 300 includes a memory 301, a sensor 302, a communication interface 305, and a CPU 310.
  • the CPU 310 periodically photographs a person using the sensor 302.
  • the CPU 310 sequentially transmits captured images to the controller 100 via the communication interface 305.
  • the CPU 310 may transmit data of the captured image itself to the controller 100 via the communication interface 305, or may extract face image data from the captured image and transmit the face image data to the controller 100. Also good.
  • the camera 300 may be equipped with a human sensor.
  • the CPU 310 operates (photographs) the sensor 302 when a person is detected by the human sensor.
  • the CPU 310 can also temporarily store the captured image in the memory 301.
  • FIG. 7 is a flowchart showing a processing procedure of control processing in the controller 100 according to the present embodiment.
  • CPU 110 determines whether or not a captured image has been received from camera 300 via communication interface 105 (step S102). CPU110 performs the process of step S102, when the picked-up image is not received (when it is NO in step S102).
  • step S102 CPU 110 determines whether or not at least one face is included in the captured image (whether facial image data can be created from the captured image). (Step S104). If the captured image does not include a face (NO in step S104), the processing from step S102 is executed.
  • CPU110 specifies the apparatus 200 corresponding to the camera 300 with reference to the apparatus database 101B, when a face is contained in a picked-up image (when it is YES in step S104) (step S106).
  • the CPU 110 enters the number of devices 200 corresponding to the camera in the variable N of the memory 101 (step S108).
  • CPU 110 creates acquisition specific data from the captured image.
  • the CPU 110 compares the storage specific data 101A in the memory 101 with the acquired specific data for each user.
  • the CPU 110 temporarily stores the user ID corresponding to the storage specific data having the highest similarity with the acquired specific data and the similarity in the memory 101 (step S110).
  • CPU110 puts 1 into the variable n of the memory 101 (step S112).
  • the CPU 110 reads the accuracy of the nth device 200 among the devices 200 corresponding to the camera 300 from the device database 101B.
  • CPU110 judges whether the highest similarity is more than the accuracy of the nth device (step S114). When the highest similarity is not equal to or higher than the accuracy of the nth device (NO in step S114), CPU 110 determines that camera 300 has photographed the guest (step S116). That is, the CPU 110 specifies a guest ID for the nth device 200.
  • CPU110 performs the process from step S120.
  • CPU 110 captures the user corresponding to the stored specific data having the highest similarity with the acquired specific data. It is determined that it has been done (step S118). That is, the CPU 110 specifies the user ID of the user corresponding to the storage specific data having the highest similarity to the acquired specific data for the nth device 200.
  • the CPU 110 reads out the control command corresponding to the specified guest ID or user ID and the nth device 200 from the user database 101C.
  • CPU 110 transmits the control command via communication interface 105 (step S120).
  • CPU110 increments the variable n (step S122).
  • CPU110 determines whether the variable n is larger than N (step S124).
  • CPU110 repeats the process from step S114, when the variable n is N or less (when it is NO in step S124). On the other hand, when variable n is larger than N (YES in step S124), CPU 110 repeats the processing from step S102.
  • a control command is set for each device and for each user.
  • the control command does not need to be associated with the user ID.
  • a control command is associated with each device.
  • the controller 100 for each device, the first control command transmitted when the similarity is greater than or equal to the accuracy, and the second control command transmitted when the similarity is less than the accuracy.
  • the controller is different from the controller according to the first embodiment in that it stores the control command in association with each other. That is, in the present embodiment, the controller 100 does not store the user and the control command in association with each other.
  • the camera 300 transmits periodically captured images to the controller 100.
  • the camera 300 may capture a person and send the captured image to the controller 100.
  • the controller 100 creates acquisition specific data based on the face image of the person included in the image received from the camera 300.
  • the controller 100 calculates the similarity between the storage specific data and the acquired specific data for each of the plurality of storage specific data stored in advance.
  • the controller 100 specifies at least one device 200 corresponding to the camera 300.
  • the controller 100 executes the following operation for each at least one device 200 corresponding to the camera 300.
  • the controller 100 determines whether the similarity between the storage specific data most similar to the acquired specific data and the acquired specific data is equal to or higher than the accuracy of the device 200.
  • the controller 100 transmits a first control command to the device 200. If the similarity is less than the accuracy of the device 200, the controller 100 transmits a second control command to the device 200. However, if the degree of similarity is less than the accuracy of the device 200, the controller 100 may not transmit a control command to the device 200. That is, the controller 100 may ignore the captured image from the camera 300 regarding the device 200.
  • controller 100 The configuration of controller 100 according to the present embodiment is similar to that of the first embodiment shown in FIG. 2, and therefore description thereof will not be repeated here. However, the data stored in the memory 101 according to the present embodiment and the operation of the CPU 110 are different from those of the first embodiment. Hereinafter, data stored in the memory 101 according to the present embodiment and the operation of the CPU 110 will be described.
  • the memory 101 stores a control program executed by the CPU 110, storage specific data 101A, a device database 101D, and the like. That is, the memory 101 according to the present embodiment does not store the device database 101B and the user database 101C according to the first embodiment.
  • the storage specifying data 101A is data for specifying a user for each user.
  • the storage specific data 101A includes, for each user, data of the user's face image itself obtained from the camera 300 and / or feature amount data obtained from the user's face image.
  • the storage specifying data 101A also includes data of a plurality of face images of the user obtained from each of a plurality of cameras or feature amount data obtained from the plurality of face images of the user.
  • the memory 101 stores storage specific data 101A for each of various types corresponding to the type of the camera 300 used for recognition and the number of the cameras 300 used for recognition. In other words, the memory 101 stores the storage specific data 101A in association with the type of specific data and the user ID (or user name).
  • FIG. 8 is an image diagram showing a data structure of the device database 101D according to the present embodiment.
  • the device database 101D includes, for each device, a device ID, a device name, an accuracy for executing the first control command, a corresponding camera ID, a specific data type or a specific data address, A first control command that is employed when the similarity is greater than or equal to the accuracy and a second control command that is employed when the similarity is less than the accuracy are stored.
  • the corresponding accuracy is set high.
  • the living room lighting 200 ⁇ / b> D has a higher merit that it is easier to recognize the user than a demerit that misrecognizes the user, so the corresponding accuracy is set low.
  • the CPU 110 operates as follows according to the control program stored in the memory 101.
  • CPU 110 receives a captured image from camera 300 via communication interface 105.
  • the CPU 110 creates feature amount data (acquisition specific data) based on a person's face image included in the captured image.
  • CPU110 reads the feature-value data (memory
  • FIG. CPU110 calculates the similarity (accuracy) of storage specific data and acquisition specific data for every user.
  • the CPU 110 refers to the device database 101D to identify at least one device 200 corresponding to the camera 300 and the accuracy corresponding to the device 200.
  • CPU110 performs the following operation
  • CPU 110 determines whether or not the similarity between the storage specific data most similar to the acquired specific data and the acquired specific data is equal to or higher than the accuracy corresponding to the device 200. When the similarity is equal to or higher than the accuracy of the device 200, the CPU 110 reads the first control command corresponding to the device 200 from the device database 101D. The CPU 110 transmits a first control command to the device 200 via the communication interface 105.
  • the CPU 110 reads a second control command corresponding to the device 200 from the device database 101D.
  • the CPU 110 transmits a second control command to the device 200 via the communication interface 105.
  • the CPU 110 may not transmit a control command to the device 200. That is, the CPU 110 may ignore the data from the camera 300 regarding the device 200. That is, the device database 101D does not have to store the second control command.
  • FIG. 9 is a flowchart showing a processing procedure of control processing in the controller 100 according to the present embodiment.
  • CPU 110 determines whether or not a photographed image has been received from camera 300 via communication interface 105 (step S202). CPU110 performs the process of step S202, when the picked-up image is not received (when it is NO in step S202).
  • step S202 CPU 110 determines whether or not at least one face is included in the captured image (whether facial image data can be created from the captured image). (Step S204). If the photographed image does not include a face (NO in step S204), the processing from step S202 is executed.
  • CPU 110 refers to device database 101D and identifies device 200 corresponding to camera 300 (step S206). CPU 110 enters the number of devices 200 corresponding to the camera in variable N of memory 101 (step S208).
  • CPU 110 creates acquisition specific data from the captured image.
  • the CPU 110 compares the acquired specific data with the stored specific data 101A for each user.
  • the CPU 110 temporarily stores the user ID corresponding to the stored specific data having the highest similarity with the acquired specific data and the similarity in the memory 101 (step S210).
  • CPU110 puts 1 into the variable n of the memory 101 (step S212).
  • the CPU 110 reads the accuracy of the nth device 200 among the devices 200 corresponding to the camera 300 from the device database 101D.
  • CPU 110 determines whether or not the highest similarity is equal to or higher than the accuracy of the n-th device (step S214). If the highest similarity is not equal to or higher than the accuracy of the nth device (NO in step S214), CPU 110 reads a second control command corresponding to nth device 200 from device database 101D.
  • CPU 110 transmits the second control command via communication interface 105 (step S216).
  • CPU110 performs the process from step S220.
  • the CPU 110 When the highest similarity is equal to or higher than the accuracy of the n-th device, the CPU 110 reads the first control command corresponding to the n-th device 200 from the device database 101D. CPU 110 transmits the first control command via communication interface 105 (step S218). CPU110 increments the variable n (step S222). CPU110 determines whether the variable n is larger than N (step S224).
  • CPU110 repeats the process from step S214, when the variable n is N or less (when it is NO in step S224). On the other hand, when variable n is larger than N (when YES in step S224), CPU 110 repeats the processing from step S202.
  • the present invention can also be applied to a case where the controller 100 is achieved by supplying a program to a mobile phone, a device-dedicated terminal, or the like. Then, a storage medium storing a program represented by software for achieving the present invention is supplied to the system or apparatus, and the computer (or CPU or MPU) of the system or apparatus stores the program code stored in the storage medium It is possible to enjoy the effects of the present invention also by reading and executing.
  • the program code itself read from the storage medium realizes the functions of the above-described embodiment, and the storage medium storing the program code constitutes the present invention.
  • the function expansion is performed based on the instruction of the program code. It goes without saying that the CPU or the like provided in the board or the function expansion unit performs part or all of the actual processing and the functions of the above-described embodiments are realized by the processing.
  • 1 network system 100 controller, 101, 201, 301 memory, 101A storage specific data, 101B, 101D device database, 101C user database, 102, 202 display, 103 tablet, 104, 204 buttons, 105, 205, 305 communication interface, 106 touch panel, 107, 207 speaker, 108 clock, 110, 210, 310 CPU, 200 equipment, 200A, 200F key, 200B, 200D, 200G lighting, 200C television, 200E air conditioner, 209 remote control receiver, 300, 300A, 300B, 300C, 300D camera, 302 sensor, 400 network.

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Abstract

　コントローラ（１００）は、カメラ（３００Ａ～３００Ｄ）から人物を含む画像を受信し、当該画像に含まれる人物が、予め記憶された情報によって特定される人物である確度を算出する。そして、算出された確度が、機器（２００Ａ～２００Ｈ）毎に対応付けられた確度以上である場合には、コントローラ（１００）は、当該確度以上となった機器（２００Ａ～２００Ｈ）に、第１の制御命令を送信する。

Description

ネットワークシステム、機器の制御方法、およびコントローラ
　本発明は、コントローラと当該コントローラによって制御される機器とを含むネットワークシステム、機器の制御方法、およびコントローラに関する。特に、本発明は、少なくとも１つのカメラから得られる画像に基づいて、複数の機器を制御するためのコントローラの技術に関する。
　複数の機器を制御するためのコントローラが知られている。そのようなコントローラの中には、ユーザの認識結果に応じて機器を制御するものがある。
　たとえば、特開２００６－２４３８４９号公報（特許文献１）には、機器制御装置及びその方法が開示されている。特開２００６－２４３８４９号公報（特許文献１）によると、機器制御装置は、顔認識処理部、機器設定部、対話処理部とから構成され、ユーザの顔画像に関する個人データを取得し、取得した個人データと、登録された個人辞書データと比較して、取得した個人データに対応する人物を認識し、認識した人物に対応する登録時の顔画像を、前記登録されている個人辞書データに基づいて表示し、表示した人物が前記ユーザに一致するか否かの確認情報を前記ユーザから受け、確認された人物に対応する前記機器環境パラメータに設定する。
特開２００６－２４３８４９号公報
　しかしながら、カメラからの画像を利用する場合、ユーザを誤認識する可能性がある。コントローラが制御する機器の中には誤認識を避ける必要性が高い機器と低い機器とが存在するが、従来のコントローラではその点が考慮されていない。
　本発明は、かかる問題を解決するためになされたものであり、その目的は、ユーザの誤認識を避ける必要性が高い機器と低い機器の双方を適切に制御することができるネットワークシステム、機器の制御方法、およびコントローラを提供することである。
　この発明のある局面に従うと、人物を撮影するための少なくとも１つのカメラと、制御命令に応じて動作する複数の機器と、コントローラとを備えるネットワークシステムが提供される。コントローラは、少なくとも１つのカメラおよび複数の機器と通信するための通信インターフェイスと、人物を特定するための情報を記憶し、複数の機器の各々に対応付けて確度と第１の制御命令とを記憶するメモリと、プロセッサとを含む。プロセッサは、通信インターフェイスを介して少なくとも１つのカメラから人物を含む画像を受信し、複数の機器毎に、画像に含まれる人物が情報によって特定される人物である確度が機器に対応する確度以上である場合に、通信インターフェイスを介して機器に対応する第１の制御命令を機器へと送信する。
　好ましくは、メモリは、第１の制御命令を人物を特定するための情報に対応付けて記憶する。プロセッサは、複数の機器毎に、画像に含まれる人物が情報によって特定される人物である確度が機器に対応する確度以上である場合に、通信インターフェイスを介して機器と人物を特定するための情報とに対応する第１の制御命令を機器へと送信する。
　好ましくは、少なくとも１つのカメラは複数のカメラを含む。メモリは、複数のカメラと複数の機器との対応関係を記憶する。プロセッサは、複数の機器のうちの人物を含む画像を送信したカメラに対応する機器毎に、画像に含まれる人物が情報によって特定される人物である確度が機器に対応する確度以上である場合に、通信インターフェイスを介して機器に対応する第１の制御命令を機器へと送信する。
　好ましくは、人物を特定するための情報は、複数のカメラから得られる複数の画像から作成される特徴量を含む。
　好ましくは、メモリは、複数の機器の少なくともいずれかに対応付けて第２の制御命令を記憶する。プロセッサは、複数の機器毎に、画像に含まれる人物が情報によって特定される人物である確度が機器に対応する確度未満である場合に、通信インターフェイスを介して機器に対応する第２の制御命令を機器へと送信する。
　この発明の別の局面に従うと、少なくとも１つのカメラと、複数の機器と、人物を特定するための情報を記憶するとともに複数の機器の各々に対応付けて確度と第１の制御命令とを記憶するコントローラと、を含むネットワークシステムにおける機器の制御方法が提供される。機器の制御方法は、少なくとも１つのカメラが、人物を撮影するステップと、コントローラが、少なくとも１つのカメラから人物を含む画像を受信するステップと、コントローラが、複数の機器毎に、画像に含まれる人物が情報によって特定される人物である確度が機器に対応する確度以上である場合に、機器に対応する第１の制御命令を機器へと送信するステップと、機器が、第１の制御命令に応じて動作するステップとを含む。
　この発明の別の局面に従うと、少なくとも１つのカメラおよび複数の機器と通信するための通信インターフェイスと、人物を特定するための情報を記憶するとともに複数の機器の各々に対応付けて確度と第１の制御命令とを記憶するメモリと、プロセッサとを含むコントローラが提供される。プロセッサは、通信インターフェイスを介して少なくとも１つのカメラから人物を含む画像を受信し、複数の機器毎に、画像に含まれる人物が情報によって特定される人物である確度が機器に対応する確度以上である場合に、通信インターフェイスを介して機器に対応する第１の制御命令を機器へと送信する。
　この発明の別の局面に従うと、通信インターフェイスと、人物を特定するための情報を記憶するとともに複数の機器の各々に対応付けて確度と第１の制御命令とを記憶するメモリと、プロセッサと、を含むコントローラによって実行される機器の制御方法が提供される。機器の制御方法は、プロセッサが、通信インターフェイスを介して少なくとも１つのカメラから人物を含む画像を受信するステップと、プロセッサが、複数の機器毎に、画像に含まれる人物が情報によって特定される人物である確度が機器に対応する確度以上である場合に、通信インターフェイスを介して機器に対応する第１の制御命令を機器へと送信するステップとを含む。
　以上のように、本発明によって、ユーザの誤認識を避ける必要性が高い機器と低い機器の双方を適切に制御することができるネットワークシステム、機器の制御方法、およびコントローラが提供される。
本実施の形態に係るネットワークシステム１の全体構成を示すイメージ図である。 本実施の形態に係るコントローラ１００のハードウェア構成を表わすブロック図である。 実施の形態１に係る機器データベース１０１Ｂのデータ構造を示すイメージ図である。 実施の形態１に係るユーザデータベース１０１Ｃのデータ構造を示すイメージ図である。 本実施の形態に係るテレビ２００Ｃの構成を表わすブロック図である。 本実施の形態に係るカメラ３００の構成を表わすブロック図である。 本実施の形態に係るコントローラ１００における制御処理の処理手順を示すフローチャートである。 実施の形態２に係る機器データベース１０１Ｄのデータ構造を示すイメージ図である。 実施の形態２に係るコントローラ１００における制御処理の処理手順を示すフローチャートである。
　以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。
　［実施の形態１］
　＜ネットワークシステムの全体構成＞
　まず、本実施の形態に係るネットワークシステムの全体構成について説明する。図１は、本実施の形態に係るネットワークシステム１の全体構成を示すイメージ図である。
　図１を参照して、本実施の形態に係るネットワークシステム１は、たとえば、住宅やオフィスなどに設置される。ネットワークシステム１は、玄関に配置される鍵２００Ａと照明２００Ｂ、リビングルームに配置されるテレビ２００Ｃと照明２００Ｄとエアコン２００Ｅ、風呂に配置される鍵２００Ｆと照明２００Ｇを含む。なお、以下では、鍵２００Ａ、照明２００Ｂ、テレビ２００Ｃ、照明２００Ｄ、エアコン２００Ｅ、鍵２００Ｆ、照明２００Ｇ、その他の家電などを総称して、機器２００ともいう。
　ネットワークシステム１は、玄関に配置されるカメラ３００Ａ，３００Ｂと、リビングルームに配置されるカメラ３００Ｃと、風呂に配置されるカメラ３００Ｄとを含む。なお、以下では、カメラ３００Ａ，３００Ｂ，３００Ｃ，３００Ｄを総称して、カメラ３００ともいう。
　ネットワークシステム１は、鍵２００Ａ、照明２００Ｂ、テレビ２００Ｃ、照明２００Ｄ、エアコン２００Ｅ、鍵２００Ｆ、照明２００Ｇ、その他の機器を制御するためのコントローラ１００を含む。コントローラ１００は、有線あるいは無線のネットワーク４００を介して、鍵２００Ａ、照明２００Ｂ、テレビ２００Ｃ、照明２００Ｄ、エアコン２００Ｅ、鍵２００Ｆ、照明２００Ｇ、その他の機器とデータ通信が可能である。コントローラ１００は、ネットワーク４００として、たとえば、有線ＬＡＮ（Local　Area　Network）や無線ＬＡＮやＰＬＣ（Power　Line　Communications）やBluetooth（登録商標）などを利用する。
　コントローラ１００は、予めユーザ毎に、ユーザを特定するためのデータを記憶している。なお、ユーザを特定するためのデータは、カメラ３００から得られるユーザの顔画像そのもののデータあるいはユーザの顔画像から得られる特徴量データなどを含む。また、ユーザを特定するためのデータは、複数のカメラのそれぞれから得られるユーザの複数の顔画像そのもののデータあるいはユーザの複数の顔画像から得られる特徴量データなどを含んでもよい。以下、予め記憶されている、ユーザを特定するためのデータを記憶特定データという。
[規則91に基づく訂正 29.06.2012]　
　また、コントローラ１００は、機器２００とカメラ３００との対応関係を記憶している。より詳細には、玄関のドアの外側にいる人を撮影するためのカメラ３００Ａ、３００Ｂと、玄関に配置される鍵２００Ａと照明２００Ｂと、が対応付けられている。リビングルームにいる人を撮影するためのカメラ３００Ｃと、リビングルームに配置されるテレビ２００Ｃと照明２００Ｄとエアコン２００Ｅと、が対応付けられている。風呂にいる人または風呂の外側にいる人を撮影するためのカメラ３００Ｄと、風呂に配置される鍵２００Ｆと照明２００Ｇと、が対応付けられている。
　コントローラ１００は、予め機器２００毎の確度を記憶している。なお、コントローラ１００では、ユーザの誤認識を避ける必要性が高い機器には高い確度が対応付けられ、ユーザの誤認識を避ける必要性が低い機器には低い確度が対応付けられている。コントローラ１００は、機器毎に、ユーザと制御命令とを対応付けて記憶し、ゲスト（ユーザ以外の人物）と制御命令とを対応付けて記憶している。
　＜ネットワークシステムの動作概要＞
　次に、本実施の形態に係るネットワークシステム１の動作概要について説明する。図１を参照して、まず、カメラ３００は、定期的に撮影した画像をコントローラ１００に送信する。ただし、カメラ３００は、人感センサを利用することによって、人を検知したときに、当該人を撮影し、撮影画像をコントローラ１００に送信してもよい。
　コントローラ１００は、カメラ３００から受信した画像に含まれる人物の顔画像に基づいて、特定データ（取得特定データ）を作成する。コントローラ１００は、予め記憶している複数の記憶特定データ毎に、記憶特定データと取得特定データとの類似度（検知された人が登録されているユーザである確度）を計算する。コントローラ１００は、取得特定データに最も類似する記憶特定データを特定することによって、ユーザ（特定ユーザ）を特定する。
　コントローラ１００は、カメラ３００に対応する少なくとも１つの機器２００を特定する。コントローラ１００は、カメラ３００に対応する少なくとも１つの機器２００毎に以下の動作を実行する。
　コントローラ１００は、取得特定データに最も類似する記憶特定データと当該取得特定データとの類似度が機器２００の確度以上であるか否かを判断する。類似度が機器２００の確度以上である場合、コントローラ１００は、当該機器２００に特定ユーザに対応する制御命令を送信する。
　一方、類似度が機器２００の確度未満である場合、コントローラ１００は、機器２００にゲストに対応する制御命令を送信する。ただし、類似度が機器２００の確度未満である場合、コントローラ１００は、当該機器２００に制御命令を送信しなくてもよい。すなわち、コントローラ１００は、機器２００に関して、カメラ３００からの撮影画像を無視してもよい。
　これによって、本実施の形態に係るネットワークシステム１においては、ユーザの誤認識を避ける必要性が高い機器と低い機器の双方を適切に制御することができる。
　より詳細には、カメラ（センサ）からの画像に基づく個人認識を用いた機器の自動制御に関しては、ユーザを誤認識してしまう可能性がある。そして、誤認識の結果に基づいてユーザが意図しない制御が行われる可能性がある。誤認識の影響力の大きさは、制御される機器毎に違なる。
　たとえば、セキュリティの高い制御が必要な機器は重大な誤動作を引き起こす可能性がある。玄関の鍵２００Ａの誤認識を避ける必要性は、部屋の鍵２００Ｆに関する誤認識を避ける必要性よりも高い。一方、快適性を求めた制御をする機器は、誤認識されても大きな問題は生じ難い。むしろ、誤認識を避けるためにユーザが認識され難いという構成にすると不便である。
　本実施の形態に係るネットワークシステム１は、上記のような両立し得ない効果を達成することができる。
　以下、このような機能を実現するためのネットワークシステム１の具体的な構成について詳述する。
　＜コントローラ１００の構成＞
　次に、本実施の形態に係るコントローラ１００の構成の一態様について説明する。図２は、本実施の形態に係るコントローラ１００のハードウェア構成を表わすブロック図である。
　コントローラ１００は、メモリ１０１と、ディスプレイ１０２と、タブレット１０３と、ボタン１０４と、通信インターフェイス１０５と、スピーカ１０７と、時計１０８と、プロセッサであるＣＰＵ（Central　Processing　Unit）１１０とを含む。
　メモリ１０１は、各種のＲＡＭ（Random　Access　Memory）や、ＲＯＭ（Read-Only　Memory）や、ハードディスクなどによって実現される。メモリ１０１は、ＣＰＵ１１０によって実行される制御プログラム、記憶特定データ１０１Ａ、機器データベース１０１Ｂ、ユーザデータベース１０１Ｃなどを記憶する。
　上述したように、記憶特定データ１０１Ａは、ユーザ毎の、ユーザを特定するためのデータである。記憶特定データ１０１Ａは、ユーザ毎の、カメラ３００から得られたユーザの顔画像そのもののデータおよび／あるいはユーザの顔画像から得られる特徴量データを含む。記憶特定データ１０１Ａは、複数のカメラのそれぞれから得られるユーザの複数の顔画像そのもののデータあるいはユーザの複数の顔画像から得られる特徴量データなども含む。
　そして、メモリ１０１は、認識に利用するカメラ３００の種類や認識に利用するカメラ３００の個数に対応した様々な種類毎の、記憶特定データ１０１Ａを記憶する。換言すれば、メモリ１０１は、特定データの種類とユーザＩＤ（またはユーザ名）とに対応づけて、記憶特定データ１０１Ａを記憶する。
　図３は、本実施の形態に係る機器データベース１０１Ｂのデータ構造を示すイメージ図である。図３を参照して、機器データベース１０１Ｂは、機器毎に、機器ＩＤ、機器名、ユーザに対応する制御命令を実行するための確度、対応するカメラのＩＤ、特定データの種類あるいは特定データのアドレスを格納する。
　たとえば、玄関の鍵２００Ａに関しては、ユーザを認識し易いというメリットよりもユーザを誤認識するデメリットの方が大きいため、対応する確度が高く設定されている。一方、リビングルームの照明２００Ｄは、ユーザを誤認識するデメリットよりもユーザを認識し易いというメリットの方が大きいため、対応する確度が低く設定されている。
　図４は、本実施の形態に係るユーザデータベース１０１Ｃのデータ構造を示すイメージ図である。図４を参照して、ユーザデータベース１０１Ｃは、ユーザ毎に、ユーザＩＤ、ユーザ名、機器毎の制御命令を格納する。本実施の形態においては、記憶特定データと取得特定データとの類似度が確度未満である場合に実行される命令として、「ゲスト」に対応する機器毎の制御命令を格納する。なお、ユーザデータベース１０１Ｃは、制御命令として、ＮＵＬＬを格納してもよい。すなわち、ＮＵＬＬに対応する機器２００に関しては、記憶特定データと取得特定データとの類似度が確度未満である場合には、コントローラ１００が制御命令を送信しなくてもよい。
　図２に戻って、ディスプレイ１０２は、ＣＰＵ１１０によって制御されることによって、各種の情報を表示する。タブレット１０３は、ユーザの指によるタッチ操作を検出して、タッチ座標などをＣＰＵ１１０に入力する。ＣＰＵ１１０は、タブレット１０３を介して、ユーザからの命令を受け付ける。
　本実施の形態においては、ディスプレイ１０２の表面にタブレット１０３が敷設されている。すなわち、本実施の形態においては、ディスプレイ１０２とタブレット１０３とがタッチパネル１０６を構成する。
　ボタン１０４は、コントローラ１００の表面に配置される。テンキーなどの複数のボタンがコントローラ１００に配置されても良い。ボタン１０４は、ユーザからの命令を受け付ける。ボタン１０４は、ユーザからの命令をＣＰＵ１１０に入力する。
　通信インターフェイス１０５は、ＣＰＵ１１０によって制御されることによって、ネットワーク４００を介して、鍵２００Ａ、照明２００Ｂ、テレビ２００Ｃ、照明２００Ｄ、エアコン２００Ｅ、鍵２００Ｆ、照明２００Ｇ、その他の家電とデータを送受信する。
　スピーカ１０７は、ＣＰＵ１１０によって制御されることによって、音声を出力する。たとえば、ＣＰＵ１１０は、機器２００に制御命令を送信する際にその旨を通知する。
　時計１０８は、現在時刻や現在日付を計測する。ＣＰＵ１１０は、時計１０８からのデータに基づいて、現在の時刻や日付を取得することができる。
　ＣＰＵ１１０は、メモリ１０１に記憶されている各種のプログラムを実行することによって、図７（図９）に示す処理を実現する。コントローラ１００における処理は、各ハードウェアおよびＣＰＵ１１０により実行されるソフトウェアによって実現される。このようなソフトウェアは、メモリ１０１に予め記憶されている場合がある。また、ソフトウェアは、記憶媒体に格納されて、プログラム製品として流通している場合もある。あるいは、ソフトウェアは、いわゆるインターネットに接続されている情報提供事業者によってダウンロード可能なプログラム製品として提供される場合もある。
　このようなソフトウェアは、図示しない読取装置を利用することによってその記憶媒体から読み取られて、あるいは、通信インターフェイス１０５を利用することによってダウンロードされて、メモリ１０１に一旦格納される。ＣＰＵ１１０は、ソフトウェアを実行可能なプログラムの形式でメモリ１０１に格納してから、当該プログラムを実行する。
　なお、記憶媒体としては、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact　Disc　-　Read　Only　Memory）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Digital　Versatile　Disk　-　Read　Only　Memory）、ＵＳＢ（Universal　Serial　Bus）メモリ、メモリカード、ＦＤ（Flexible　Disk）、ハードディスク、磁気テープ、カセットテープ、ＭＯ（Magnetic　Optical　Disc）、ＭＤ（Mini　Disc）、ＩＣ（Integrated　Circuit）カード（メモリカードを除く）、光カード、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ（Electronically　Erasable　Programmable　Read-Only　Memory）などの、不揮発的にプログラムを格納する媒体が挙げられる。
　ここでいうプログラムとは、ＣＰＵにより直接実行可能なプログラムだけでなく、ソースプログラム形式のプログラム、圧縮処理されたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む。
　ＣＰＵ１１０は、通信インターフェイス１０５を介して、カメラ３００から撮影画像を受信する。ＣＰＵ１１０は、撮影画像に含まれる人物の顔画像に基づいて、特徴量データ（取得特定データ）を作成する。
　ＣＰＵ１１０は、メモリ１０１から、ユーザ毎の特徴量データ（記憶特定データ１０１Ａ）を読み出す。ＣＰＵ１１０は、ユーザ毎に、記憶特定データと取得特定データとの類似度（確度）を計算する。ＣＰＵ１１０は、取得特定データに最も類似する記憶特定データを特定することによって、ユーザ（特定ユーザ）を特定する。
　ＣＰＵ１１０は、機器データベース１０１Ｂを参照して、カメラ３００に対応する少なくとも１つの機器２００と当該機器２００に対応する確度とを特定する。ＣＰＵ１１０は、少なくとも１つの機器２００毎に以下の動作を実行する。
　ＣＰＵ１１０は、取得特定データに最も類似する記憶特定データと当該取得特定データとの類似度が機器２００に対応する確度以上であるか否かを判断する。類似度が機器２００の確度以上である場合、ＣＰＵ１１０は、ユーザデータベース１０１Ｃから、当該特定ユーザと機器２００とに対応する制御命令を読み出す。ＣＰＵ１１０は、通信インターフェイス１０５を介して、機器２００に、特定ユーザに対応する制御命令を送信する。
　一方、類似度が機器２００の確度未満である場合、ＣＰＵ１１０は、ユーザデータベース１０１Ｃから、ゲストと機器２００とに対応する制御命令を読み出す。ＣＰＵ１１０は、通信インターフェイス１０５を介して、機器２００に、ゲストに対応する制御命令を送信する。
　ただし、類似度が機器２００の確度未満である場合、ＣＰＵ１１０は、当該機器２００に制御命令を送信しなくてもよい。すなわち、ＣＰＵ１１０は、機器２００に関して、カメラ３００からのデータを無視してもよい。すなわち、ユーザデータベース１０１Ｃは、ゲストに関するデータを格納しなくてもよい。
　＜テレビ２００Ｃの構成＞
　本実施の形態に係る機器２００の一例としてのテレビ２００Ｃの構成について説明する。図５は、本実施の形態に係るテレビ２００Ｃの構成を表わすブロック図である。
[規則91に基づく訂正 29.06.2012]　
　図５を参照して、テレビ２００Ｃは、メモリ２０１と、ディスプレイ２０２と、ボタン２０４と、通信インターフェイス２０５と、スピーカ２０７と、リモコン受信部２０９と、ＣＰＵ２１０とを含む。
　メモリ２０１は、コントローラ１００のメモリ１０１と同様に実現され得る。メモリ２０１は、ＣＰＵ２１０によって実行される制御プログラムや、コントローラ１００から受信したデータなどを記憶する。
　ディスプレイ２０２は、ＣＰＵ２１０によって制御される。より詳細には、ディスプレイ２０２は、図示しないＴＶチューナやＶＲＡＭ（Video　RAM）からのデータに基づいて、静止画像や動画像を表示する。
　ボタン２０４は、テレビ２００Ｃの表面に配置される。テレビ２００Ｃは、決定キー、方向キー、テンキーなどの複数のボタン２０４を有してもよい。ボタン２０４は、ユーザからの命令を受け付けて、当該命令をＣＰＵ２１０に入力する。
　通信インターフェイス２０５は、ＣＰＵ２１０によって制御されることによって、ネットワーク４００を介して、コントローラ１００とデータを送受信する。通信インターフェイス２０５は、無線ＬＡＮ、ZigBee(登録商標)、Bluetooth（登録商標）、有線ＬＡＮ（Local　Area　Network）、またはＰＬＣ（Power　Line　Communications）などを利用することによって、コントローラ１００とデータを送受信する。
　たとえば、本実施の形態に係る通信インターフェイス２０５は、コントローラ１００から受信した制御命令をＣＰＵ２１０に入力する。
　スピーカ２０７は、ＣＰＵ２１０からの命令に基づいて、音声を出力する。たとえば、ＣＰＵ２１０は、音声データに基づいて、スピーカ２０７に音声を出力させる。
　リモコン受信部２０９は、コントローラ１００から制御信号を受信する。たとえば、リモコン受信部２０９は、赤外線、無線ＬＡＮ、ZigBee(登録商標)、Bluetooth（登録商標）などを利用することによって、コントローラ１００から信号を受信する。
　ＣＰＵ２１０は、メモリ２０１に記憶されている各種のプログラムを実行することによって、各種の情報処理を実行する。ＣＰＵ１１０は、ボタン２０４や通信インターフェイス２０５やリモコン受信部２０９を介して入力された制御命令に基づいて、テレビ２００Ｃの各部を制御する。
　＜その他の機器２００について＞
　本実施の形態に係るその他の機器２００も、図５に示すテレビ２００Ｃと同様に、ユーザからの制御命令を受け付けるための入力部（ボタン２０４あるいはリモコン受信部２０９あるいはタッチパネル）と、コントローラ１００からの制御命令を受信するための通信インターフェイス２０５と、ボタン２０４やリモコン受信部２０９やコントローラ１００からの制御命令を実行するためのＣＰＵ２１０とを有していればよい。
　＜カメラ３００の構成＞
　本実施の形態に係るカメラ３００の構成の一態様について説明する。図６は、本実施の形態に係るカメラ３００の構成を表わすブロック図である。
　図６を参照して、カメラ３００は、メモリ３０１と、センサ３０２と、通信インターフェイス３０５と、ＣＰＵ３１０とを含む。ＣＰＵ３１０は、定期的に、センサ３０２を利用して人を撮影する。ＣＰＵ３１０は、通信インターフェイス３０５を介して、撮影画像を逐次コントローラ１００に送信する。なお、ＣＰＵ３１０は、通信インターフェイス３０５を介して、撮像画像そのもののデータをコントローラ１００に送信しても良いし、撮影画像から顔画像データを抽出して当該顔画像データをコントローラ１００へと送信してもよい。
　また、カメラ３００は、人感センサを搭載してもよい。この場合、ＣＰＵ３１０は、人感センサによって人が検知されたときに、センサ３０２を動作（撮影）させる。ＣＰＵ３１０は、撮影画像をメモリ３０１に一時的に格納することもできる。
　＜コントローラ１００における制御処理＞
　次に、本実施の形態に係るコントローラ１００における制御処理について説明する。図７は、本実施の形態に係るコントローラ１００における制御処理の処理手順を示すフローチャートである。
　図７を参照して、ＣＰＵ１１０は、通信インターフェイス１０５を介して、カメラ３００から撮影画像を受信したか否かを判断する（ステップＳ１０２）。ＣＰＵ１１０は、撮影画像を受信していない場合（ステップＳ１０２においてＮＯである場合）、ステップＳ１０２の処理を実行する。
　ＣＰＵ１１０は、撮影画像を受信した場合（ステップＳ１０２においてＹＥＳである場合）、撮影画像に少なくとも１つの顔が含まれているか否か（撮影画像から顔画像データを作成できるか否か）を判断する（ステップＳ１０４）。撮影画像に顔が含まれていない場合（ステップＳ１０４においてＮＯである場合）、ステップＳ１０２からの処理を実行する。
　ＣＰＵ１１０は、撮影画像に顔が含まれている場合（ステップＳ１０４においてＹＥＳである場合）、機器データベース１０１Ｂを参照して、カメラ３００に対応する機器２００を特定する（ステップＳ１０６）。ＣＰＵ１１０は、メモリ１０１の変数Ｎにカメラに対応する機器２００の個数を入れる（ステップＳ１０８）。
　ＣＰＵ１１０は、撮影画像から取得特定データを作成する。ＣＰＵ１１０は、ユーザ毎に、メモリ１０１の記憶特定データ１０１Ａと取得特定データとを比較する。ＣＰＵ１１０は、取得特定データとの類似度が最も高い記憶特定データに対応するユーザＩＤと、当該類似度とをメモリ１０１に一時的に記憶する（ステップＳ１１０）。ＣＰＵ１１０は、メモリ１０１の変数ｎに１を入れる（ステップＳ１１２）。
　ＣＰＵ１１０は、機器データベース１０１Ｂから、カメラ３００に対応する機器２００のうちのｎ番目の機器２００の確度を読み出す。ＣＰＵ１１０は、最も高い類似度がｎ番目の機器の確度以上であるか否かを判断する（ステップＳ１１４）。最も高い類似度がｎ番目の機器の確度以上でない場合（ステップＳ１１４においてＮＯである場合）、ＣＰＵ１１０は、カメラ３００がゲストを撮影したと判断する（ステップＳ１１６）。すなわち、ＣＰＵ１１０は、ｎ番目の機器２００のためにゲストＩＤを特定する。ＣＰＵ１１０は、ステップＳ１２０からの処理を実行する。
　最も高い類似度がｎ番目の機器の確度以上である場合（ステップＳ１１４においてＹＥＳである場合）、ＣＰＵ１１０は、カメラ３００が取得特定データとの類似度が最も高い記憶特定データに対応するユーザを撮影したと判断する（ステップＳ１１８）。すなわち、ＣＰＵ１１０は、ｎ番目の機器２００のために取得特定データとの類似度が最も高い記憶特定データに対応するユーザのユーザＩＤを特定する。
　ＣＰＵ１１０は、ユーザデータベース１０１Ｃから、特定されたゲストＩＤまたはユーザＩＤと、ｎ番目の機器２００とに対応する制御命令を読み出す。ＣＰＵ１１０は、通信インターフェイス１０５を介して、当該制御命令を送信する（ステップＳ１２０）。ＣＰＵ１１０は、変数ｎをインクリメントする（ステップＳ１２２）。ＣＰＵ１１０は、変数ｎがＮよりも大きいか否かを判断する（ステップＳ１２４）。
　ＣＰＵ１１０は、変数ｎがＮ以下である場合（ステップＳ１２４においてＮＯである場合）、ステップＳ１１４からの処理を繰り返す。一方、ＣＰＵ１１０は、変数ｎがＮよりも大きい場合（ステップＳ１２４においてＹＥＳである場合）、ステップＳ１０２からの処理を繰り返す。
　［実施の形態２］
　次に、本発明の実施の形態２について説明する。上述の実施の形態１に係るネットワークシステム１では、機器毎かつユーザ毎に制御命令が設定されている。しかしながら、制御命令はユーザＩＤに対応付けられている必要はない。本実施の形態に係るネットワークシステム１では、制御命令が機器毎に対応付けられているものである。
　＜ネットワークシステムの全体構成＞
　本実施の形態に係るネットワークシステムの全体構成は、図１に示す実施の形態１のそれと同様であるため、ここでは説明を繰り返さない。ただし、本実施の形態に係るコントローラ１００は、機器毎に、類似度が確度以上である場合に送信される第１の制御命令と、類似度が確度未満である場合に送信される第２の制御命令とを対応付けて記憶している点において、実施の形態１に係るコントローラとは異なる。すなわち、本実施の形態においては、コントローラ１００は、ユーザと制御命令とを対応付けて記憶していない。
　＜ネットワークシステムの動作概要＞
　次に、本実施の形態に係るネットワークシステム１の動作概要について説明する。図１を参照して、まず、カメラ３００は、定期的に撮影した画像をコントローラ１００に送信する。ただし、カメラ３００は、人感センサを利用することによって人を検知したときに、人物を撮影し、撮影画像をコントローラ１００に送信してもよい。
　コントローラ１００は、カメラ３００から受信した画像に含まれる人物の顔画像に基づいて、取得特定データを作成する。コントローラ１００は、予め記憶している複数の記憶特定データ毎に、記憶特定データと取得特定データとの類似度を計算する。
　コントローラ１００は、カメラ３００に対応する少なくとも１つの機器２００を特定する。コントローラ１００は、カメラ３００に対応する少なくとも１つの機器２００毎に以下の動作を実行する。
　コントローラ１００は、取得特定データに最も類似する記憶特定データと当該取得特定データとの類似度が機器２００の確度以上であるか否かを判断する。
　類似度が機器２００の確度以上である場合、コントローラ１００は、当該機器２００に第１の制御命令を送信する。類似度が機器２００の確度未満である場合、コントローラ１００は、機器２００に第２の制御命令を送信する。ただし、類似度が機器２００の確度未満である場合、コントローラ１００は、当該機器２００に制御命令を送信しなくてもよい。すなわち、コントローラ１００は、機器２００に関して、カメラ３００からの撮影画像を無視してもよい。
　これによって、本実施の形態に係るネットワークシステム１においても、ユーザの誤認識を避ける必要性が高い機器と低い機器の双方を適切に制御することができる。
　以下、このような機能を実現するためのネットワークシステム１の具体的な構成について詳述する。
　＜コントローラ１００の構成＞
　本実施の形態に係るコントローラ１００の構成は、図２に示す実施の形態１のそれと同様であるため、ここでは説明を繰り返さない。ただし、本実施の形態に係るメモリ１０１が記憶するデータとＣＰＵ１１０の動作とは、実施の形態１のそれらと異なる。以下では、本実施の形態に係るメモリ１０１が記憶するデータとＣＰＵ１１０の動作とについて説明する。
　まず、メモリ１０１が記憶するデータについて説明する。メモリ１０１は、ＣＰＵ１１０によって実行される制御プログラム、記憶特定データ１０１Ａ、機器データベース１０１Ｄなどを記憶する。すなわち、本実施の形態に係るメモリ１０１は、実施の形態１に係る機器データベース１０１Ｂおよびユーザデータベース１０１Ｃを記憶しない。
　上述したように、記憶特定データ１０１Ａは、ユーザ毎の、ユーザを特定するためのデータである。記憶特定データ１０１Ａは、ユーザ毎の、カメラ３００から得られたユーザの顔画像そのもののデータおよび／あるいはユーザの顔画像から得られる特徴量データを含む。記憶特定データ１０１Ａは、複数のカメラのそれぞれから得られるユーザの複数の顔画像そのもののデータあるいはユーザの複数の顔画像から得られる特徴量データなども含む。
　そして、メモリ１０１は、認識に利用するカメラ３００の種類や認識に利用するカメラ３００の個数に対応した様々な種類毎の、記憶特定データ１０１Ａを記憶する。換言すれば、メモリ１０１は、特定データの種類とユーザＩＤ（またはユーザ名）とに対応づけて、記憶特定データ１０１Ａを記憶する。
　図８は、本実施の形態に係る機器データベース１０１Ｄのデータ構造を示すイメージ図である。図８を参照して、機器データベース１０１Ｄは、機器毎に、機器ＩＤ、機器名、第１の制御命令を実行するための確度、対応するカメラのＩＤ、特定データの種類あるいは特定データのアドレス、類似度が確度以上である場合に採用される第１の制御命令、類似度が確度未満である場合に採用される第２の制御命令を格納する。
　たとえば、玄関の鍵２００Ａに関しては、ユーザを認識し易いというメリットよりもユーザを誤認識するデメリットの方が大きいため、対応する確度が高く設定されている。一方、リビングルームの照明２００Ｄは、ユーザを誤認識するデメリットよりもユーザを認識し易いというメリットの方が大きいため、対応する確度が低く設定されている。
　次に、ＣＰＵ１１０の動作について説明する。ＣＰＵ１１０は、メモリ１０１に格納されている制御プログラムに従って、以下のように動作する。
　ＣＰＵ１１０は、通信インターフェイス１０５を介して、カメラ３００から撮影画像を受信する。ＣＰＵ１１０は、撮影画像に含まれる人物の顔画像に基づいて、特徴量データ（取得特定データ）を作成する。
　ＣＰＵ１１０は、メモリ１０１から、ユーザ毎の特徴量データ（記憶特定データ１０１Ａ）を読み出す。ＣＰＵ１１０は、ユーザ毎に、記憶特定データと取得特定データとの類似度（確度）を計算する。
　ＣＰＵ１１０は、機器データベース１０１Ｄを参照して、カメラ３００に対応する少なくとも１つの機器２００と当該機器２００に対応する確度とを特定する。ＣＰＵ１１０は、少なくとも１つの機器２００毎に以下の動作を実行する。
　ＣＰＵ１１０は、取得特定データに最も類似する記憶特定データと当該取得特定データとの類似度が機器２００に対応する確度以上であるか否かを判断する。類似度が機器２００の確度以上である場合、ＣＰＵ１１０は、機器データベース１０１Ｄから、機器２００に対応する第１の制御命令を読み出す。ＣＰＵ１１０は、通信インターフェイス１０５を介して、機器２００に第１の制御命令を送信する。
　一方、類似度が機器２００の確度未満である場合、ＣＰＵ１１０は、機器データベース１０１Ｄから、機器２００に対応する第２の制御命令を読み出す。ＣＰＵ１１０は、通信インターフェイス１０５を介して、機器２００に第２の制御命令を送信する。
　ただし、類似度が機器２００の確度未満である場合、ＣＰＵ１１０は、当該機器２００に制御命令を送信しなくてもよい。すなわち、ＣＰＵ１１０は、機器２００に関して、カメラ３００からのデータを無視してもよい。すなわち、機器データベース１０１Ｄは、第２の制御命令を格納しなくてもよい。
　＜機器２００の構成＞
　本実施の形態に係るテレビ２００Ｃなどの機器２００の構成は、図５に示す実施の形態１のそれと同様であるため、ここでは説明を繰り返さない。
　＜カメラ３００の構成＞
　本実施の形態に係るカメラ３００の構成は、図６に示す実施の形態１のそれと同様であるため、ここでは説明を繰り返さない。
　＜コントローラ１００における制御処理＞
　次に、本実施の形態に係るコントローラ１００における制御処理について説明する。図９は、本実施の形態に係るコントローラ１００における制御処理の処理手順を示すフローチャートである。
　図９を参照して、ＣＰＵ１１０は、通信インターフェイス１０５を介して、カメラ３００から撮影画像を受信したか否かを判断する（ステップＳ２０２）。ＣＰＵ１１０は、撮影画像を受信していない場合（ステップＳ２０２においてＮＯである場合）、ステップＳ２０２の処理を実行する。
　ＣＰＵ１１０は、撮影画像を受信した場合（ステップＳ２０２においてＹＥＳである場合）、撮影画像に少なくとも１つの顔が含まれているか否か（撮影画像から顔画像データを作成できるか否か）を判断する（ステップＳ２０４）。撮影画像に顔が含まれていない場合（ステップＳ２０４においてＮＯである場合）、ステップＳ２０２からの処理を実行する。
[規則91に基づく訂正 29.06.2012]　
　ＣＰＵ１１０は、撮影画像に顔が含まれている場合（ステップＳ２０４においてＹＥＳである場合）、機器データベース１０１Ｄを参照して、カメラ３００に対応する機器２００を特定する（ステップＳ２０６）。ＣＰＵ１１０は、メモリ１０１の変数Ｎにカメラに対応する機器２００の個数を入れる（ステップＳ２０８）。
　ＣＰＵ１１０は、撮影画像から取得特定データを作成する。ＣＰＵ１１０は、ユーザ毎に、取得特定データと記憶特定データ１０１Ａとを比較する。ＣＰＵ１１０は、取得特定データとの類似度が最も高い記憶特定データに対応するユーザＩＤと、当該類似度とをメモリ１０１に一時的に記憶する（ステップＳ２１０）。ＣＰＵ１１０は、メモリ１０１の変数ｎに１を入れる（ステップＳ２１２）。
[規則91に基づく訂正 29.06.2012]　
　ＣＰＵ１１０は、機器データベース１０１Ｄから、カメラ３００に対応する機器２００のうちのｎ番目の機器２００の確度を読み出す。ＣＰＵ１１０は、最も高い類似度がｎ番目の機器の確度以上であるか否かを判断する（ステップＳ２１４）。最も高い類似度がｎ番目の機器の確度以上でない場合（ステップＳ２１４においてＮＯである場合）、ＣＰＵ１１０は、機器データベース１０１Ｄから、ｎ番目の機器２００に対応する第２の制御命令を読み出す。ＣＰＵ１１０は、通信インターフェイス１０５を介して、第２の制御命令を送信する（ステップＳ２１６）。ＣＰＵ１１０は、ステップＳ２２０からの処理を実行する。
　最も高い類似度がｎ番目の機器の確度以上である場合、ＣＰＵ１１０は、機器データベース１０１Ｄから、ｎ番目の機器２００に対応する第１の制御命令を読み出す。ＣＰＵ１１０は、通信インターフェイス１０５を介して、第１の制御命令を送信する（ステップＳ２１８）。ＣＰＵ１１０は、変数ｎをインクリメントする（ステップＳ２２２）。ＣＰＵ１１０は、変数ｎがＮよりも大きいか否かを判断する（ステップＳ２２４）。
　ＣＰＵ１１０は、変数ｎがＮ以下である場合（ステップＳ２２４においてＮＯである場合）、ステップＳ２１４からの処理を繰り返す。一方、ＣＰＵ１１０は、変数ｎがＮよりも大きい場合（ステップＳ２２４においてＹＥＳである場合）、ステップＳ２０２からの処理を繰り返す。
　＜その他の実施の形態＞
　本発明は、コントローラ１００としての、携帯電話や機器制御専用の端末などにプログラムを供給することによって達成される場合にも適用できることはいうまでもない。そして、本発明を達成するためのソフトウェアによって表されるプログラムを格納した記憶媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、本発明の効果を享受することが可能となる。
　この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施の形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
　また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
　さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
　今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した説明ではなく、請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
　１　ネットワークシステム、１００　コントローラ、１０１，２０１，３０１　メモリ、１０１Ａ　記憶特定データ、１０１Ｂ，１０１Ｄ　機器データベース、１０１Ｃ　ユーザデータベース、１０２，２０２　ディスプレイ、１０３　タブレット、１０４，２０４　ボタン、１０５，２０５，３０５　通信インターフェイス、１０６　タッチパネル、１０７，２０７　スピーカ、１０８　時計、１１０，２１０，３１０　ＣＰＵ、２００　機器、２００Ａ，２００Ｆ　鍵、２００Ｂ，２００Ｄ，２００Ｇ　照明、２００Ｃ　テレビ、２００Ｅ　エアコン、２０９　リモコン受信部、３００，３００Ａ，３００Ｂ，３００Ｃ，３００Ｄ　カメラ、３０２　センサ、４００　ネットワーク。

Claims (8)

  1. 　人物を撮影するための少なくとも１つのカメラ（３００）と、
    　制御命令に応じて動作する複数の機器（２００）と、
    　コントローラ（１００）とを備え、
    　前記コントローラ（１００）は、
    　　前記少なくとも１つのカメラ（３００）および前記複数の機器（２００）と通信するための通信インターフェイス（１０５）と、
    　　人物を特定するための情報を記憶し、前記複数の機器（２００）の各々に対応付けて確度と第１の制御命令とを記憶するメモリ（１０１）と、
    　　プロセッサ（１１０）とを含み、
    　前記プロセッサ（１１０）は、
    　　前記通信インターフェイス（１０５）を介して前記少なくとも１つのカメラ（３００）から人物を含む画像を受信し、
    　　前記複数の機器（２００）毎に、前記画像に含まれる人物が前記情報によって特定される人物である確度が前記機器（２００）に対応する前記確度以上である場合に、前記通信インターフェイス（１０５）を介して前記機器（２００）に対応する前記第１の制御命令を前記機器（２００）へと送信する、ネットワークシステム。
  2. 　前記メモリ（１０１）は、前記第１の制御命令を前記人物を特定するための情報に対応付けて記憶し、
    　前記プロセッサ（１１０）は、前記複数の機器（２００）毎に、前記画像に含まれる人物が前記情報によって特定される人物である確度が前記機器（２００）に対応する前記確度以上である場合に、前記通信インターフェイス（１０５）を介して前記機器（２００）と前記人物を特定するための情報とに対応する前記第１の制御命令を前記機器（２００）へと送信する、請求項１に記載のネットワークシステム。
  3. 　前記少なくとも１つのカメラ（３００）は複数のカメラ（３００）を含み、
    　前記メモリ（１０１）は、前記複数のカメラ（３００）と前記複数の機器（２００）の対応関係を記憶し、
    　前記プロセッサ（１１０）は、前記複数の機器（２００）のうちの前記人物を含む画像を送信したカメラ（３００）に対応する機器（２００）毎に、前記画像に含まれる人物が前記情報によって特定される人物である確度が前記機器（２００）に対応する前記確度以上である場合に、前記通信インターフェイス（１０５）を介して前記機器（２００）に対応する前記第１の制御命令を前記機器（２００）へと送信する、請求項１に記載のネットワークシステム。
  4. 　前記人物を特定するための情報は、前記複数のカメラ（３００）から得られる複数の画像から作成される特徴量を含む、請求項３に記載のネットワークシステム。
  5. 　前記メモリ（１０１）は、前記複数の機器（２００）の少なくともいずれかに対応付けて第２の制御命令を記憶し、
    　前記プロセッサ（１１０）は、前記複数の機器（２００）毎に、前記画像に含まれる人物が前記情報によって特定される人物である確度が前記機器（２００）に対応する前記確度未満である場合に、前記通信インターフェイス（１０５）を介して前記機器（２００）に対応する前記第２の制御命令を前記機器（２００）へと送信する、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載のネットワークシステム。
  6. 　少なくとも１つのカメラ（３００）と、複数の機器（２００）と、人物を特定するための情報を記憶するとともに前記複数の機器（２００）の各々に対応付けて確度と第１の制御命令とを記憶するコントローラ（１００）と、を含むネットワークシステムにおける機器（２００）の制御方法であって、
    　前記少なくとも１つのカメラ（３００）が、人物を撮影するステップと、
    　前記コントローラ（１００）が、前記少なくとも１つのカメラ（３００）から人物を含む画像を受信するステップと、
    　前記コントローラ（１００）が、前記複数の機器（２００）毎に、前記画像に含まれる人物が前記情報によって特定される人物である確度が前記機器（２００）に対応する前記確度以上である場合に、前記機器（２００）に対応する前記第１の制御命令を前記機器（２００）へと送信するステップと、
    　前記機器（２００）が、前記第１の制御命令に応じて動作するステップとを含む、機器（２００）の制御方法。
  7. 　少なくとも１つのカメラ（３００）および複数の機器（２００）と通信するための通信インターフェイス（１０５）と、
    　人物を特定するための情報を記憶するとともに前記複数の機器（２００）の各々に対応付けて確度と第１の制御命令とを記憶するメモリ（１０１）と、
    　プロセッサ（１１０）とを含み、
    　前記プロセッサ（１１０）は、
    　　前記通信インターフェイス（１０５）を介して前記少なくとも１つのカメラ（３００）から人物を含む画像を受信し、
    　　前記複数の機器（２００）毎に、前記画像に含まれる人物が前記情報によって特定される人物である確度が前記機器（２００）に対応する前記確度以上である場合に、前記通信インターフェイス（１０５）を介して前記機器（２００）に対応する前記第１の制御命令を前記機器（２００）へと送信する、コントローラ（１００）。
  8. 　通信インターフェイス（１０５）と、人物を特定するための情報を記憶するとともに複数の機器（２００）の各々に対応付けて確度と第１の制御命令とを記憶するメモリ（１０１）と、プロセッサ（１１０）と、を含むコントローラ（１００）によって実行される機器（２００）の制御方法であって、
    　前記プロセッサ（１１０）が、前記通信インターフェイス（１０５）を介して前記少なくとも１つのカメラ（３００）から人物を含む画像を受信するステップと、
    　前記プロセッサ（１１０）が、前記複数の機器（２００）毎に、前記画像に含まれる人物が前記情報によって特定される人物である確度が前記機器（２００）に対応する前記確度以上である場合に、前記通信インターフェイス（１０５）を介して前記機器（２００）に対応する前記第１の制御命令を前記機器（２００）へと送信するステップとを含む、機器（２００）の制御方法。
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