WO2020208900A1 - リコメンドシステム、及び、リコメンド方法 - Google Patents

リコメンドシステム、及び、リコメンド方法 Download PDF

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person
recommendation
processing unit
gait
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太一 濱塚
貴拓 相原
健吾 和田
貴洋 樋山
佳州 佐藤
湯峯　学
彰 松原
松村　吉浩
嵩 内田
Original Assignee
パナソニックＩｐマネジメント株式会社
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    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
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    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance

Definitions

  • the recommendation method is a recommendation method executed by a computer, which captures a moving image of a person as a subject and obtains the gait information of the person specified based on the captured moving image. Based on this, we make recommendations to the person.
  • the program according to one aspect of the present invention is a program for causing a computer to execute the recommendation method.
  • the recommendation system and the recommendation method of the present invention can make recommendations according to the individual's health condition.
  • FIG. 1 is a diagram showing an outline of a recommendation system according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a functional configuration of the recommendation system according to the embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart of the registration operation of the recommendation system according to the embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a registration completion screen displayed on the communication terminal that has received the registration completion notification.
  • FIG. 5 is a sequence diagram of the operation of accumulating gait information and physical function information of the recommendation system according to the embodiment.
  • FIG. 6 is a flowchart of a recommendation operation example 1 of the recommendation system according to the embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of a display screen for recommending exercise, which is displayed on the communication terminal that has received the recommendation information.
  • FIG. 1 is a diagram showing an outline of a recommendation system according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a functional configuration of the recommendation system according to the embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart of the
  • FIG. 8 is a flowchart of a recommendation operation example 2 of the recommendation system according to the embodiment.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of a display screen for recommending a destination, which is displayed on a communication terminal that has received recommendation information.
  • FIG. 10 is a flowchart of a recommendation operation example 3 of the recommendation system according to the embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of product recommendation standard information.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of a display screen for recommending a product, which is displayed on a communication terminal that has received the recommendation information.
  • FIG. 13 is a flowchart of a recommendation operation example 4 of the recommendation system according to the embodiment.
  • FIG. 14 is a diagram conceptually showing input information to the management device included in the recommendation system according to the embodiment and recommendation information output from the management device.
  • each figure is a schematic diagram and is not necessarily exactly illustrated. Further, in each figure, substantially the same configuration may be designated by the same reference numerals, and duplicate description may be omitted or simplified.
  • FIG. 1 is a diagram showing an outline of a recommendation system according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a functional configuration of the recommendation system according to the embodiment.
  • the recommendation system 10 includes a plurality of imaging systems 20 (only one is shown in FIG. 2) and a management device 50.
  • the communication terminal 60 is also shown in FIGS. 1 and 2.
  • the management device 50 acquires the gait information of a person from each of the plurality of imaging systems 20 installed all over the city, and manages the acquired gait information of the person. Based on the gait information managed in this way, the management device 50 can recommend at least one of goods, services, exercises, and going out to the target person of the gait information.
  • Gait is the state of physical exercise when a person is walking, and the gait information indicating the gait includes walking speed, stride length, stride, walking cycle, cadence, left-right step difference, and walking time. It includes the shaking of the trunk and the amount of change in the joint angle.
  • the recommendation system 10 is a system that accumulates gait information indicating a person's gait and uses it for human health management.
  • the imaging system 20 is installed in a building such as a house, a nursing care facility, an office, or a public institution, or a utility pole, and images the surroundings.
  • the imaging system 20 can image a person passing through the imaging range of the imaging unit 21 included in the imaging system 20.
  • the image pickup system 20 includes an image pickup unit 21, a control unit 22, a storage unit 23, a first communication unit 24, and a person detection unit 25.
  • the imaging unit 21 is a camera such as a security camera or a surveillance camera. It may be a 3D camera that has a function of emitting infrared light in the shooting range and can capture a moving image including depth information.
  • the control unit 22 performs image processing of the moving image captured by the imaging unit 21 and identifies the gait information of the person appearing in the moving image.
  • the control unit 22 is composed of a CPU (Central Processing Unit), a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), and the like.
  • the management device 50 is a server device (cloud server) that acquires gait information from the imaging system 20 and manages the acquired gait information.
  • the management device 50 includes an information processing unit 52, a storage unit 53, and a second communication unit 54.
  • the second communication unit 54 is a communication module (communication circuit) for the management device 50 to communicate with the image pickup system 20 and the communication terminal 60 via a wide area communication network 70 such as the Internet.
  • the communication performed by the second communication unit 54 may be wireless communication or wired communication.
  • the communication standard used for communication is also not particularly limited.
  • the communication terminal 60 is, for example, a portable information terminal such as a smartphone or a tablet terminal, but may be a stationary information terminal such as a personal computer.
  • the recommendation of clothes, meals, or exercise by the management device 50 is performed via the communication terminal 60.
  • the registration processing unit 55 starts the registration process (S12).
  • the registration processing unit 55 of the management device 50 is information in which information such as a login ID, a name, an age, a height, and a gender is associated with an ID of a communication terminal 60 and a face image for registration.
  • the registered identification information is stored in the storage unit 53.
  • the registration processing unit 55 issues a password and sends a registration completion notification including the password to the communication terminal 60.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a registration completion screen displayed on the communication terminal 60 that has received the registration completion notification.
  • the control unit 22 identifies the identification information of the person appearing in the moving image (S24). For example, the control unit 22 identifies the face image of a person appearing in the moving image by the existing face image recognition process. Further, the control unit 22 may specify at least a part of the gait information specified in step S23 as identification information. For example, when a person's face image is not shown in the moving image, at least a part of the gait information is used as identification information. When the person shown in the moving image is walking with his back to the imaging unit 21, or when the person shown in the moving image is wearing a mask, the face image cannot be acquired by the above face image recognition process. There is sex.
  • the recommendation system 10 can make recommendations based on the comparison between the past physical function information and the current physical function information.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of product recommendation standard information. Such recommendation reference information is stored in advance in the storage unit 53.
  • the predetermined store is, for example, a shoe store, and the products sold at the store are shoes.
  • the recommendation processing unit 57 identifies the part number of the shoe suitable for the latest stride of the registered user by referring to the recommendation reference information of FIG. 11, for example, and generates the recommendation information for recommending such a shoe. .. Then, the recommendation processing unit 57 causes the second communication unit 54 to transmit the generated recommendation information to the communication terminal 60.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of a display screen displayed on the communication terminal 60 that has received such recommendation information.
  • the recommendation system 10 is a product sold at the store based on the gait information of the registered user at the timing when the registered user is estimated to be near the store based on the current location information of the registered user. Make a recommendation. As a result, the recommendation system 10 can recommend products in a timely manner.
  • the recommendation system 10 may make recommendations at a timing when it is estimated that the user is stationary.
  • FIG. 13 is a flowchart of the recommendation operation example 4 of the recommendation system 10.
  • the recommendation system 10 further includes a storage unit 53 in which gait information is stored.
  • the information processing unit 52 makes a recommendation to a person based on the comparison between the past gait information and the current gait information stored in the storage unit 53.
  • Such a recommendation system 10 can make recommendations based on an individual's health condition (specifically, the state of physical function).
  • each component may be a circuit (or an integrated circuit). These circuits may form one circuit as a whole, or may be separate circuits from each other. Further, each of these circuits may be a general-purpose circuit or a dedicated circuit.

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Abstract

リコメンドシステム（１０）は、人が被写体として映る動画を撮像する撮像部（２１）と、撮像された動画に基づいて特定される人の歩容情報に基づいて、人に対してリコメンドを行う情報処理部（５２）とを備える。

Description

リコメンドシステム、及び、リコメンド方法
　本発明は、リコメンドシステム、及び、リコメンド方法に関する。
　近年、健康に対する関心が強くなっている。健康寿命を延ばすためには、日々の健康管理が大切である。その中で、自分自身の身体の機能の状態、衰退を知っておくことが健康管理の意識向上につながる。健康に関する技術として、特許文献１には、ユーザの心身状態を検出し、ユーザの行動を制限したり、ユーザにリラクゼーション情報を配信したりする生活管理システムが開示されている。
特開２００５－７４１０７号公報
　本発明は、個人の健康状態に応じたリコメンドを行うことができる、リコメンドシステム、及び、リコメンド方法を提供することを目的とする。
　本発明の一態様に係るリコメンドシステムは、人が被写体として映る動画を撮像する撮像部と、撮像された前記動画に基づいて特定される前記人の歩容情報に基づいて、前記人に対してリコメンドを行う情報処理部とを備える。
　本発明の一態様に係るリコメンド方法は、コンピュータによって実行されるリコメンド方法であって、人が被写体として映る動画を撮像し、撮像された前記動画に基づいて特定される前記人の歩容情報に基づいて、前記人に対してリコメンドを行う。
　本発明の一態様に係るプログラムは、前記リコメンド方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
　本発明のリコメンドシステム、及び、リコメンド方法は、個人の健康状態に応じたリコメンドを行うことができる。
図１は、実施の形態に係るリコメンドシステムの概要を示す図である。 図２は、実施の形態に係るリコメンドシステムの機能構成を示すブロック図である。 図３は、実施の形態に係るリコメンドシステムの登録動作のフローチャートである。 図４は、登録完了通知を受信した通信端末に表示される登録完了画面の一例を示す図である。 図５は、実施の形態に係るリコメンドシステムの歩容情報及び身体機能情報の蓄積動作のシーケンス図である。 図６は、実施の形態に係るリコメンドシステムのリコメンド動作例１のフローチャートである。 図７は、リコメンド情報を受信した通信端末に表示される、運動をリコメンドするための表示画面の一例を示す図である。 図８は、実施の形態に係るリコメンドシステムのリコメンド動作例２のフローチャートである。 図９は、リコメンド情報を受信した通信端末に表示される、外出先をリコメンドするための表示画面の一例を示す図である。 図１０は、実施の形態に係るリコメンドシステムのリコメンド動作例３のフローチャートである。 図１１は、商品のリコメンド基準情報の一例を示す図である。 図１２は、リコメンド情報を受信した通信端末に表示される、商品をリコメンドするための表示画面の一例を示す図である。 図１３は、実施の形態に係るリコメンドシステムのリコメンド動作例４のフローチャートである。 図１４は、実施の形態に係るリコメンドシステムが備える管理装置への入力情報、及び、管理装置から出力されるリコメンド情報を概念的に示す図である。
　以下、実施の形態について、図面を参照しながら説明する。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、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。
　なお、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付し、重複する説明は省略または簡略化される場合がある。
　（実施の形態）
　［構成］
　まず、実施の形態に係るリコメンドシステムの構成について説明する。図１は、実施の形態に係るリコメンドシステムの概要を示す図である。図２は、実施の形態に係るリコメンドシステムの機能構成を示すブロック図である。図１及び図２に示されるように、リコメンドシステム１０は、複数の撮像システム２０（図２では、１つだけ図示）と、管理装置５０とを備える。なお、図１及び図２には、通信端末６０も示されている。
　リコメンドシステム１０において、管理装置５０は、街中のいたるところに設置された複数の撮像システム２０のそれぞれから人の歩容情報を取得し、取得した人の歩容情報を管理する。管理装置５０は、このように管理した歩容情報に基づいて、当該歩容情報の対象者に対して、物品、サービス、運動、及び、外出先の少なくとも１つをリコメンドすることができる。
　歩容とは、人が歩いている時の身体運動の様子であり、歩容を示す歩容情報には、歩行速度、歩幅、歩隔、歩行周期、ケイデンス、左右のステップ差、歩行時の体幹の揺れ、及び、関節角度の変化量などが含まれる。リコメンドシステム１０は、人の歩容を示す歩容情報を蓄積し、人の健康管理に役立てるシステムである。
　撮像システム２０は、住宅、介護施設、オフィス、もしくは、公共機関などの建物、または、電柱などに設置され、周囲を撮像する。撮像システム２０は、当該撮像システム２０が備える撮像部２１の撮像範囲を通行する人を撮像することができる。撮像システム２０は、撮像部２１と、制御部２２と、記憶部２３と、第一通信部２４と、人検知部２５とを備える。
　撮像部２１は、セキュリティカメラまたは監視カメラなどのカメラである。撮影範囲に赤外光を出射する機能を有し、奥行き情報を含む動画を撮像することができる３Ｄカメラであってもよい。
　制御部２２は、撮像部２１によって撮像された動画の画像処理を行い、動画に映る人の歩容情報を特定する。制御部２２は、具体的には、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）及びＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）などによって構成されている。
　記憶部２３は、歩容情報などが蓄積される記憶装置である。記憶部２３には、制御部２２が実行するコンピュータプログラムなども記憶されている。記憶部２３は、具体的には、半導体メモリまたはＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）などによって実現される。
　第一通信部２４は、撮像システム２０がインターネットなどの広域通信網７０を介して管理装置５０と通信を行うための通信モジュール（通信回路）である。第一通信部２４によって行われる通信は、無線通信であってもよいし、有線通信であってもよい。通信に用いられる通信規格についても特に限定されない。
　人検知部２５は、当該人検知部２５の設置場所の周辺において、人の体から発せられる赤外線を検知する焦電センサである。人検知部２５は、可視光または超音波などを用いて人を検出するセンサであってもよい。人検知部２５は、撮像部２１に、撮像を開始するためのトリガを与える装置として機能する。なお、撮像システム２０が人検知部２５を備えることは必須ではなく、撮像部２１は常時動画を撮像し、制御部２２が撮像部２１によって撮像された動画に基づいて人を検知してもよい。
　管理装置５０は、撮像システム２０から歩容情報を取得し、取得した歩容情報を管理するサーバ装置（クラウドサーバ）である。管理装置５０は、情報処理部５２と、記憶部５３と、第二通信部５４とを備える。
　情報処理部５２は、人の歩容情報を管理するための情報処理、及び、歩容情報に基づくリコメンド処理を行う。情報処理部５２は、登録処理部５５と、蓄積処理部５６と、リコメンド処理部５７とを有する。情報処理部５２は、具体的には、ＣＰＵ、ＲＡＭ及びＲＯＭなどによって構成されている。
　記憶部５３は、歩容情報などが蓄積される記憶装置である。記憶部５３には、情報処理部５２が実行するためのコンピュータプログラムなども記憶されている。記憶部５３は、具体的には、半導体メモリまたはＨＤＤなどによって実現される。
　第二通信部５４は、管理装置５０がインターネットなどの広域通信網７０を介して撮像システム２０及び通信端末６０と通信を行うための通信モジュール（通信回路）である。第二通信部５４によって行われる通信は、無線通信であってもよいし、有線通信であってもよい。通信に用いられる通信規格についても特に限定されない。
　通信端末６０は、例えば、スマートフォン、または、タブレット端末などの携帯型の情報端末であるが、パーソナルコンピュータなどの据え置き型の情報端末であってもよい。管理装置５０による衣服、食事、または運動のリコメンドは、通信端末６０を介して行われる。
　［登録動作］
　次に、リコメンドシステム１０の動作について説明する。リコメンドシステム１０は、撮像システム２０によって撮像された人の歩容情報を蓄積するが、このときに、当該人が誰であるかを区別する必要がある。リコメンドシステム１０においては、人を区別するための識別情報として、顔画像（顔の部分の画像情報）、及び、歩容情報が用いられる。まず、識別情報を登録するときの動作について説明する。図３は、リコメンドシステム１０の登録動作のフローチャートである。
　まず、通信端末６０は、登録のための所定の操作を登録希望者から受け付ける。この所定の操作には、ログインＩＤ、名前、年齢、身長、性別などの情報の入力操作が含まれる。また、所定の操作には、通信端末６０が備える撮像部によって登録希望者の顔画像を撮像するための操作が含まれる。一通りの操作が受け付けられると、通信端末６０から登録要求が送信され、送信された登録要求は管理装置５０によって受信される。
　管理装置５０の第二通信部５４によって登録要求が受信されると（Ｓ１１）、登録処理部５５は、登録処理を開始する（Ｓ１２）。管理装置５０の登録処理部５５は、具体的には、ログインＩＤ、名前、年齢、身長、性別などの情報と、通信端末６０のＩＤと、登録用の顔画像とを紐づけた情報である登録済み識別情報を記憶部５３に記憶する。そして、登録処理部５５は、パスワードを発行し、パスワードを含む登録完了通知を通信端末６０に送信する。図４は、登録完了通知を受信した通信端末６０に表示される登録完了画面の一例を示す図である。
　また、上述のように、顔画像の他に、登録希望者の歩容情報が識別情報として登録される。例えば、後述する歩容情報の蓄積動作の際に、初回に特定された歩容情報の少なくとも一部が登録済み識別情報としてさらに登録される。
　［歩容情報及び身体機能情報の蓄積動作］
　次に、リコメンドシステム１０の歩容情報及び身体機能情報の蓄積動作について説明する。図５は、リコメンドシステム１０の歩容情報及び身体機能情報の蓄積動作のシーケンス図である。
　撮像システム２０の人検知部２５によって人が検知されると（Ｓ２１）、制御部２２は、撮像部２１による動画の撮像を開始する（Ｓ２２）。動画は、一時的に記憶部２３に記憶される。
　次に、制御部２２は、記憶部２３に記憶された動画を読み出し、当該動画に基づいて、人の歩容情報を特定する（Ｓ２３）。歩容を特定するに際して、例えば、動画に映る人の３次元骨格モデル（人の膝関節、股関節、くるぶしなどの各関節の３次元座標データ）を既存のアルゴリズムを用いて特定し、３次元骨格モデルの各骨格点の位置変化を用いて歩容情報を特定する。上述のように、歩容情報は、歩行速度、歩幅、歩隔、歩行周期、ケイデンス、左右のステップ差、歩行時の体幹の揺れ、及び、関節角度の変化量などの少なくとも１つを含めばよい。
　次に、制御部２２は、動画に映る人の識別情報を特定する（Ｓ２４）。例えば、制御部２２は、既存の顔画像認識処理により、動画に映る人の顔画像を特定する。また、制御部２２は、ステップＳ２３で特定した歩容情報の少なくとも一部を識別情報として特定してもよい。例えば、動画に人の顔画像が映っていなかった場合などに、歩容情報の少なくとも一部が識別情報として使用される。動画に映る人が撮像部２１に背中を向けて歩行している場合、及び、動画に映る人がマスクを装着しているような場合には、上記顔画像認識処理によって顔画像が取得できない可能性がある。
　また、制御部２２は、ステップＳ２３で特定された歩容情報に基づいて身体機能情報の推定を行う（Ｓ２５）。身体機能情報は、例えば、筋力情報である。蓄積処理部５６は、例えば、歩容情報に含まれる歩行中に前方へ踏み出す脚の膝の曲げ角度に基づいて、当該人の下肢筋力を推定する。また、蓄積処理部５６は、動画に映る歩行中の人が停止するときの歩行速度の変化に基づいて、当該人の下肢筋力を推定する。身体機能情報としては、その他に、歩行中の左右のバランスなどが例示される。また、制御部２２は、このように推定した身体機能情報を、上記登録済み識別情報に紐づけて記憶する（Ｓ３０）。
　次に、制御部２２は、ステップＳ２３で特定された歩容情報、ステップＳ２５で特定された身体機能情報、及び、ステップＳ２４で特定された識別情報を紐づけた情報を第一通信部２４に管理装置５０へ送信させる（Ｓ２６）。
　管理装置５０の第二通信部５４によって情報が受信されると、蓄積処理部５６は、受信された情報を記憶部５３に一時的に記憶する。つまり、蓄積処理部５６は、歩容情報及び識別情報を紐づけた情報を記憶部５３に一時的に記憶する（Ｓ２７）。
　次に、蓄積処理部５６は、ステップＳ２７において一時的に記憶された識別情報が、登録済み識別情報と一致するか否かの判定を行う（Ｓ２８）。蓄積処理部５６は、一時的に記憶された識別情報が、登録済み識別情報と一致しないと判定した場合（Ｓ２８でＮｏ）、一時的に記憶された情報を破棄し（Ｓ２９）、動作は終了となる。
　一方、蓄積処理部５６は、一時的に記憶された識別情報（顔画像または歩容情報の少なくとも一部）が、登録済み識別情報と一致すると判定した場合（Ｓ２８でＹｅｓ）、一時的に記憶された歩容情報、及び、身体機能情報を当該登録済み識別情報に紐づけて記憶（蓄積）する（Ｓ３０）。
　このように、リコメンドシステム１０は、識別情報が、登録済み識別情報と一致する場合には、歩容情報を登録済み識別情報と紐づけて記憶する。これにより、登録ユーザ（登録済みの人）の歩容情報を選択的に記憶部５３に蓄積することができる。また、リコメンドシステム１０は、歩容情報に基づいて身体機能情報を推定し、記憶部５３に蓄積することもできる。なお、身体機能情報が推定されることは必須ではなく、リコメンドシステム１０は、少なくとも歩容情報を蓄積すればよい。
　［リコメンド動作例１］
　上述の蓄積動作によれば、登録ユーザは、街で普通に生活をしているだけで、自身の歩容情報及び身体機能情報を管理装置５０に蓄積することができる。管理装置５０は、このように蓄積された歩容情報または身体機能情報に基づいて、登録ユーザにリコメンド通知を行うことができる。図６は、リコメンドシステム１０のリコメンド動作例１のフローチャートである。リコメンド動作例１では、身体機能情報に基づいて、運動をリコメンドする例について説明する。
　リコメンド処理部５７は、記憶部５３に蓄積されている、登録ユーザの直近の身体機能情報を参照する（Ｓ３１）。身体機能情報は、例えば、登録ユーザの下肢筋力を示す筋力情報であり、リコメンド処理部５７は、例えば、登録ユーザの下肢筋力の強さに応じて、登録ユーザに運動をリコメンドする（Ｓ３２）。リコメンド処理部５７は、具体的には、登録ユーザに運動をリコメンドするためのリコメンド情報を生成し、生成したリコメンド情報を、第二通信部５４に、通信端末６０へ送信させる。図７は、このようなリコメンド情報を受信した通信端末６０に表示される表示画面の一例を示す図である。どのような運動をリコメンドするかは、例えば、記憶部５３にあらかじめ記憶されたリコメンド基準情報に基づいて決定される。リコメンド基準情報は、下肢筋力の強さのレベルと、下肢筋力が当該レベルに属する登録ユーザにリコメンドする運動とを紐づけた情報である。
　このように、リコメンドシステム１０は、身体機能情報に基づいて、運動をリコメンドすることができる。
　［リコメンド動作例２］
　リコメンド動作例１では、リコメンドシステム１０は、登録ユーザの直近の身体機能情報に基づいてリコメンドを行ったが、過去の身体機能情報と現在の身体機能情報（ここでの現在は厳密な意味ではなく、直近に推定された身体機能情報の意味）との比較に基づいてリコメンドを行ってもよい。また、リコメンドシステム１０は、運動に代えて外出先をリコメンドしてもよい。図８は、このようなリコメンドシステム１０のリコメンド動作例２のフローチャートである。
　まず、リコメンド処理部５７は、記憶部５３に蓄積されている、登録ユーザの過去の身体機能情報と現在の身体機能情報を比較する（Ｓ４１）。身体機能情報は、例えば、下肢筋力を示す情報である。リコメンド処理部５７は、例えば、下肢筋力の変化傾向（増加傾向または低下傾向）に応じて登録ユーザに外出先をリコメンドする（Ｓ４２）。リコメンド処理部５７は、具体的には、登録ユーザに外出先をリコメンドするためのリコメンド情報を生成し、生成したリコメンド情報を、第二通信部５４に、通信端末６０へ送信させる。図９は、このようなリコメンド情報を受信した通信端末６０に表示される表示画面の一例を示す図である。どのような外出先をリコメンドするかは、例えば、記憶部５３にあらかじめ記憶されたリコメンド基準情報に基づいて決定される。リコメンド基準情報は、下肢筋力の変化のレベル（変化傾向を含む）と、下肢筋力が当該レベルに属する登録ユーザにリコメンドする外出先とを紐づけた情報である。
　このように、リコメンドシステム１０は、過去の身体機能情報と現在の身体機能情報との比較に基づいてリコメンドを行うことができる。
　［リコメンド動作例３］
　リコメンドシステム１０は、商品（物品の一例）をリコメンドしてもよい。図１０は、リコメンドシステム１０のリコメンド動作例３のフローチャートである。
　まず、管理装置５０の第二通信部５４は、登録ユーザが所持する通信端末６０から通信端末６０の現在位置情報（言い換えれば、登録ユーザの現在位置情報）を取得する（Ｓ５１）。現在位置情報は、通信端末６０が備えるＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）モジュールによって計測され、定期的に管理装置５０へ送信される。なお、現在位置情報は、複数の撮像システム２０が撮像した動画に基づいて登録ユーザの検知を行うことで、管理装置５０に送信されてもよい。
　次に、リコメンド処理部５７は、取得された現在位置情報に基づいて、通信端末６０の現在位置が、所定の店舗の近く（例えば、所定の店舗の位置（座標）を中心とした一定の距離範囲内）であるか否かを判定する（Ｓ５２）。リコメンド処理部５７は、所定の店舗の近くでないと判定すると（Ｓ５２でＮｏ）、現在位置情報の取得を継続する（Ｓ５１）。なお、所定の店舗の位置情報は、あらかじめ記憶部５３に記憶される。
　一方、リコメンド処理部５７は、通信端末６０の現在位置が所定の店舗の近くであると判定すると（Ｓ５２でＹｅｓ）、記憶部５３に蓄積されている、登録ユーザの直近の歩容情報を参照し、当該所定の店舗で販売されている商品のリコメンドを行う（Ｓ５３）。図１１は、商品のリコメンド基準情報の一例を示す図である。このようなリコメンド基準情報は、記憶部５３にあらかじめ記憶される。
　所定の店舗は、例えば、靴販売店であり、店舗で販売される商品は靴である。リコメンド処理部５７は、例えば、図１１のリコメンド基準情報を参照することにより、登録ユーザの直近の歩幅に適した靴の品番を特定し、このような靴をリコメンドするためのリコメンド情報を生成する。そして、リコメンド処理部５７は、生成したリコメンド情報を、第二通信部５４に、通信端末６０へ送信させる。図１２は、このようなリコメンド情報を受信した通信端末６０に表示される表示画面の一例を示す図である。
　以上説明したように、リコメンドシステム１０は、登録ユーザの現在位置情報に基づいて登録ユーザが店舗の近くいると推定されるタイミングに、登録ユーザの歩容情報に基づいて店舗で売られている商品のリコメンドを行う。これにより、リコメンドシステム１０は、タイムリーに商品のリコメンドを行うことができる。
　［リコメンド動作例４］
　リコメンドシステム１０は、ユーザが静止していると推定されるタイミングでリコメンドを行ってもよい。図１３は、リコメンドシステム１０のリコメンド動作例４のフローチャートである。
　まず、管理装置５０の第二通信部５４は、登録ユーザが所持する通信端末６０から通信端末６０の現在位置情報を取得する（Ｓ６１）。
　次に、リコメンド処理部５７は、取得された現在位置情報に基づいて、通信端末６０の現在位置（言い換えれば、登録ユーザの現在位置）の単位時間当たりの変化が所定値よりも小さいか否かを判定する（Ｓ６２）。リコメンド処理部５７は、通信端末６０の現在位置の単位時間当たりの変化が所定値以上であると判定すると（Ｓ６２でＮｏ）、登録ユーザが移動中であると推定し、リコメンドを行わない。
　一方、リコメンド処理部５７は、通信端末６０の現在位置の単位時間当たりの変化が所定値よりも小さいと判定すると（Ｓ６２でＹｅｓ）、登録ユーザが静止していると推定し、歩容情報（または身体機能情報）に基づいて、人に対して、物品、サービス、運動、及び、外出先の少なくとも１つのリコメンドを行う（Ｓ６３）。
　以上説明したように、リコメンドシステム１０は、登録ユーザの現在位置情報に基づいて登録ユーザが静止していると推定されるタイミングに、登録ユーザの歩容情報に基づいてリコメンドを行う。これにより、リコメンドシステム１０は、登録ユーザが通信端末６０を確認しやすいタイミングでタイムリーにリコメンドを行うことができる。
　［変形例］
　以上説明したリコメンド動作例１～４は任意に組み合わされてもよい。リコメンドシステム１０は、歩容情報または歩容情報に基づいて特定される身体機能情報に基づいて、物品、サービス、運動、及び、外出先の少なくとも１つのリコメンドを行えばよい。物品は、言い換えれば、商品であり、具体的には、例えば、身に着けるもの（衣服または履物など）である。サービスは、例えば、食事の提供サービス、医療サービス、または、トレーニング機器の使用を提供するサービス（トレーニングジムの利用サービス）などである。
　また、リコメンドシステム１０は、人の歩容情報に加えて、登録ユーザの行動履歴及び登録ユーザの属性情報の少なくとも一方にさらに基づいて、リコメンドを行ってもよい。図１４は、リコメンドシステム１０が備える管理装置５０への入力情報、及び、管理装置５０から出力されるリコメンド情報を概念的に示す図である。
　登録ユーザの行動履歴情報は、例えば、物品購入履歴、及び、サービス利用履歴の少なくとも１つを含む。このような行動履歴情報は、例えば、通信端末６０から管理装置５０へ提供されるが、登録ユーザが物品購入またはサービス利用の際に通信端末６０を用いてアクセスしたサーバ装置から管理装置５０に提供されてもよい。行動履歴情報は、記憶部５３に記憶される。行動履歴情報の入手経路は特に限定されない。
　行動履歴情報は、リコメンド情報に登録ユーザの嗜好性を反映するために用いられる。例えば、リコメンド動作例３のように歩容情報に基づいて靴がリコメンドされる場合、リコメンドされる靴が行動履歴情報によって絞り込まれてもよいし、行動履歴情報に基づいて靴に優先順位がつけられたうえでリコメンドされてもよい。
　登録ユーザの属性情報は、例えば、上記登録済み識別情報に含まれる、登録ユーザの年齢、身長、性別などの情報である。つまり、属性情報は、記憶部５３に記憶される。属性情報は、登録済み識別情報とは別に管理装置５０に提供されてもよく、属性情報の入手経路は特に限定されない。
　属性情報は、リコメンド情報に登録ユーザの属性を反映するために用いられる。例えば、リコメンド動作例３のように歩容情報に基づいて靴がリコメンドされる場合、リコメンドされる靴が属性情報によって絞り込まれてもよいし、属性情報に基づいて靴に優先順位がつけられたうえでリコメンドされてもよい。
　［効果等］
　以上説明したように、リコメンドシステム１０は、人が被写体として映る動画を撮像する撮像部２１と、撮像された動画に基づいて特定される人の歩容情報に基づいて、人に対してリコメンドを行う情報処理部５２とを備える。
　このようなリコメンドシステム１０は、個人の健康状態（具体的には、歩容の状態）に基づいてリコメンドを行うことができる。
　また、例えば、リコメンドシステム１０は、さらに、歩容情報が記憶される記憶部５３を備える。情報処理部５２は、記憶部５３に記憶された、過去の歩容情報と現在の歩容情報との比較に基づいて人に対してリコメンドを行う。
　このようなリコメンドシステム１０は、歩容情報の経時変化に基づいてリコメンドを行うことができる。
　また、例えば、情報処理部５２は、人の現在位置情報に基づいて、人に対してリコメンドを行うタイミングを決定する。
　このようなリコメンドシステム１０は、人の現在位置情報に基づいてタイムリーにリコメンドを行うことができる。
　また、例えば、情報処理部５２は、人の現在位置情報に基づいて、人の現在位置の変化が小さいと推定されるタイミングに、人に対してリコメンドを行う。
　このようなリコメンドシステム１０は、人が静止していると推定されるタイミング、つまり、登録ユーザが通信端末６０を確認しやすいタイミングでタイムリーにリコメンドを行うことができる。
　また、例えば、情報処理部５２は、人の現在位置情報に基づいて人が店舗の近くいると推定されるタイミングに、人の歩容情報に基づいて、店舗で売られている商品のリコメンドを行う。
　このようなリコメンドシステム１０は、タイムリーに商品のリコメンドを行うことができる。
　また、例えば、情報処理部５２は、さらに、特定された歩容情報に基づいて人の身体機能情報を推定し、推定した人の身体機能情報に基づいて、人に対してリコメンドを行う。
　このようなリコメンドシステム１０は、個人の健康状態（具体的には、身体機能の状態）に基づいてリコメンドを行うことができる。
　また、例えば、情報処理部５２は、人の歩容情報に加えて、人の行動履歴にも基づいて、人へのリコメンドを行う。
　このようなリコメンドシステム１０は、人の嗜好性を反映してリコメンドを行うことができる。
　また、例えば、上記行動履歴は、物品購入履歴、及び、サービス利用履歴の少なくとも１つを含む。
　このようなリコメンドシステム１０は、人の、物品またはサービスに対する嗜好性を反映してリコメンドを行うことができる。
　また、例えば、情報処理部５２は、人の歩容情報に加えて、人の属性情報にも基づいて、人へのリコメンドを行う。
　このようなリコメンドシステム１０は、人の属性情報を反映してリコメンドを行うことができる。
　また、例えば、情報処理部５２は、人の歩容情報に基づいて、人に対して、物品、サービス、運動、及び、外出先の少なくとも１つのリコメンドを行う。
　このようなリコメンドシステム１０は、人に対して、物品、サービス、運動、及び、外出先の少なくとも１つをリコメンドすることができる。
　また、例えば、リコメンドシステム１０は、さらに、通信端末６０と通信する第二通信部５４を備える。情報処理部５２は、第二通信部５４に通信端末６０へリコメンド情報を送信させることにより、人に対してリコメンドを行う。
　このようなリコメンドシステム１０は、通信端末６０を介してリコメンドを行うことができる。
　また、リコメンドシステム１０などのコンピュータによって実行されるリコメンド方法は、人が被写体として映る動画を撮像し、撮像された動画に基づいて特定される人の歩容情報に基づいて、人に対してリコメンドを行う。
　このようなリコメンド方法は、個人の健康状態（具体的には、歩容の状態）に基づいてリコメンドを行うことができる。
　（その他の実施の形態）
　以上、実施の形態に係るリコメンドシステム及びリコメンド方法について説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。
　例えば、上記実施の形態では、識別情報として顔画像及び歩容情報が併用されたが、識別情報としては顔画像及び歩容情報の少なくとも一方が用いられればよい。
　また、上記実施の形態では、リコメンドシステムは、撮像システム（撮像部）を複数備えていたが、少なくとも１つ備えていればよい。撮像システムは屋外に設置されると説明されたが、屋内に設置されてもよい。
　また、上記実施の形態では、リコメンドシステムは、複数の装置によって実現されたが、単一の装置として実現されてもよい。リコメンドシステムが複数の装置によって実現される場合、リコメンドシステムが備える各構成要素は、複数の装置にどのように振り分けられてもよい。
　また、上記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。
　また、各構成要素は、回路（または集積回路）でもよい。これらの回路は、全体として１つの回路を構成してもよいし、それぞれ別々の回路でもよい。また、これらの回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。
　また、本発明の全般的または具体的な態様は、システム、装置、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い。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。例えば、本発明は、上記実施の形態のリコメンド方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現されてもよいし、このようなプログラムが記憶された、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として実現されてもよい。
　また、上記実施の形態において説明されたシーケンス図及びフローチャートにおける複数の処理の順序は一例である。複数の処理の順序は、変更されてもよいし、複数の処理は、並行して実行されてもよい。また、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。
　その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、または、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。
　１０　リコメンドシステム
　５２　情報処理部
　５３　記憶部
　５４　第二通信部（通信部）
　６０　通信端末

Claims (13)

  1. 　人が被写体として映る動画を撮像する撮像部と、
    　撮像された前記動画に基づいて特定される前記人の歩容情報に基づいて、前記人に対してリコメンドを行う情報処理部とを備える
    　リコメンドシステム。
  2. 　さらに、前記歩容情報が記憶される記憶部を備え、
    　前記情報処理部は、前記記憶部に記憶された、過去の前記歩容情報と現在の前記歩容情報との比較に基づいて前記人に対してリコメンドを行う
    　請求項１に記載のリコメンドシステム。
  3. 　前記情報処理部は、前記人の現在位置情報に基づいて、前記人に対してリコメンドを行うタイミングを決定する
    　請求項１または２に記載のリコメンドシステム。
  4. 　前記情報処理部は、前記人の現在位置情報に基づいて、前記人の現在位置の変化が小さいと推定されるタイミングに、前記人に対してリコメンドを行う
    　請求項３に記載のリコメンドシステム。
  5. 　前記情報処理部は、前記人の現在位置情報に基づいて前記人が店舗の近くいると推定されるタイミングに、前記人の歩容情報に基づいて、前記店舗で売られている商品のリコメンドを行う
    　請求項３に記載のリコメンドシステム。
  6. 　前記情報処理部は、さらに、
    　特定された前記歩容情報に基づいて前記人の身体機能情報を推定し、
    　推定した前記人の身体機能情報に基づいて、前記人に対してリコメンドを行う
    　請求項１～５のいずれか１項に記載のリコメンドシステム。
  7. 　前記情報処理部は、前記人の歩容情報に加えて、前記人の行動履歴にも基づいて、前記人へのリコメンドを行う
    　請求項１～６のいずれか１項に記載のリコメンドシステム。
  8. 　前記行動履歴は、物品購入履歴、及び、サービス利用履歴の少なくとも１つを含む
    　請求項７に記載のリコメンドシステム。
  9. 　前記情報処理部は、前記人の歩容情報に加えて、前記人の属性情報にも基づいて、前記人へのリコメンドを行う
    　請求項１～８のいずれか１項に記載のリコメンドシステム。
  10. 　前記情報処理部は、前記人の歩容情報に基づいて、前記人に対して、物品、サービス、運動、及び、外出先の少なくとも１つのリコメンドを行う
    　請求項１～９のいずれか１項に記載のリコメンドシステム。
  11. 　さらに、通信端末と通信する通信部を備え、
    　前記情報処理部は、前記通信部に前記通信端末へリコメンド情報を送信させることにより、前記人に対してリコメンドを行う
    　請求項１～１０のいずれか１項に記載のリコメンドシステム。
  12. 　コンピュータによって実行されるリコメンド方法であって、
    　人が被写体として映る動画を撮像し、
    　撮像された前記動画に基づいて特定される前記人の歩容情報に基づいて、前記人に対してリコメンドを行う
    　リコメンド方法。
  13. 　請求項１２に記載のリコメンド方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009285077A (ja) * 2008-05-28 2009-12-10 Sanyo Electric Co Ltd 生活機能測定装置、生活機能測定プログラム及び生活機能測定システム
JP2014023728A (ja) * 2012-07-27 2014-02-06 Shimizu Corp 生活機能モニタリングシステム
JP2017084083A (ja) * 2015-10-28 2017-05-18 株式会社日立製作所 送客管理装置、および送客管理方法
JP2017123120A (ja) * 2016-01-08 2017-07-13 日本ユニシス株式会社 広告評価装置、広告評価システム、広告評価方法、および、広告評価プログラム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009285077A (ja) * 2008-05-28 2009-12-10 Sanyo Electric Co Ltd 生活機能測定装置、生活機能測定プログラム及び生活機能測定システム
JP2014023728A (ja) * 2012-07-27 2014-02-06 Shimizu Corp 生活機能モニタリングシステム
JP2017084083A (ja) * 2015-10-28 2017-05-18 株式会社日立製作所 送客管理装置、および送客管理方法
JP2017123120A (ja) * 2016-01-08 2017-07-13 日本ユニシス株式会社 広告評価装置、広告評価システム、広告評価方法、および、広告評価プログラム

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