WO2025224906A1 - 旅客案内システム、情報処理装置、情報処理方法、および記録媒体 - Google Patents

旅客案内システム、情報処理装置、情報処理方法、および記録媒体

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WO2025224906A1
WO2025224906A1 PCT/JP2024/016200 JP2024016200W WO2025224906A1 WO 2025224906 A1 WO2025224906 A1 WO 2025224906A1 JP 2024016200 W JP2024016200 W JP 2024016200W WO 2025224906 A1 WO2025224906 A1 WO 2025224906A1
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WO
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person
information
information processing
passenger
processing device
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PCT/JP2024/016200
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English (en)
French (fr)
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伸明 石井
帆夏 鈴木
将和 池永
恒慈 栗原
達之 篠崎
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NEC Corp
Original Assignee
NEC Corp
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; 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
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion

Definitions

  • This disclosure relates to a passenger guidance system, an information processing device, an information processing method, and a recording medium, and in particular to a guidance system, an information processing device, an information processing method, and a recording medium that guide passengers through check-in procedures at airports, etc.
  • a passenger when a passenger inputs their biometric information (e.g., a fingerprint) into an authentication terminal, the input biometric information is compared with biometric information previously registered in the system. If the passenger's biometric information has not yet been registered in the system, the server device issues a token and assigns a token ID to the passenger. After the token is issued, the passenger can use the boarding procedure that uses biometric information.
  • biometric information e.g., a fingerprint
  • the server device issues a token and assigns a token ID to the passenger. After the token is issued, the passenger can use the boarding procedure that uses biometric information.
  • This disclosure has been made in light of the above issues, and its purpose is to ensure smoother immigration procedures without overlooking suspicious travelers.
  • a passenger guidance system comprises an image management server storing photographed images of a person to be guided, a reception machine that accepts input of the person's identification information, and an information processing device.
  • the information processing device acquires the person's identification information acquired by the reception machine, and the image management server calculates a risk value representing the person's degree of suspiciousness based on the person's behavior detected from the photographed image of the person. If the calculated risk value of the person is equal to or greater than a reference value, the information processing device outputs guidance information for guiding the person to a manned inspection table.
  • An information processing device includes an acquisition means for acquiring identification information for identifying a person who is the target of guidance; a calculation means for calculating a risk value representing the degree of suspiciousness of the person based on the behavior of the person detected from an image of the person about whom the identification information has been acquired; and an output means for outputting guidance information for guiding the person to a manned examination table if the calculated risk value of the person is equal to or greater than a reference value.
  • a computer acquires identification information for identifying a person to be guided, calculates a risk value representing the degree of suspiciousness of the person based on the behavior of the person detected in an image of the person about whom the identification information was acquired, and outputs guidance information for guiding the person to a manned examination table if the calculated risk value of the person is equal to or greater than a reference value.
  • a recording medium stores a program for causing a computer to execute the following processes: acquiring identification information for identifying a person who is the target of guidance; calculating a risk value representing the degree of suspiciousness of the person based on the behavior of the person about whom the identification information was acquired and detected from an image of the person; and outputting guidance information for guiding the person to a manned examination table if the calculated risk value of the person is equal to or greater than a reference value.
  • FIG. 1 is a diagram conceptually illustrating an example of a passenger guidance system according to an embodiment. 2 is a sequence diagram showing the flow of operations of each part of the passenger guidance system according to one embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an information processing device according to an embodiment. 10 is a flowchart illustrating a flow of processing executed by an information processing device according to an embodiment. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an information processing device according to an embodiment. 10 is a flowchart illustrating a flow of processing executed by an information processing device according to an embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of an information processing apparatus according to an embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating the configuration and operation of a passenger information system 1 according to the first embodiment.
  • the passenger information system 1 includes an information processing device 10 (20), an image management server 200, and an automatic check-in terminal 300 (an example of a reception machine).
  • information processing device 10 (20) refers to “either information processing device 10 or 20" according to embodiments 2 and 3 described below.
  • the information processing device 10 (20), image management server 200, and automatic check-in terminal 300 can communicate with each other via a communication network (not shown) (e.g., a LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), or the Internet).
  • a communication network e.g., a LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), or the Internet.
  • the image management server 200 is also communicatively connected to a surveillance camera.
  • the image management server 200 stores images captured by cameras installed within airports and other facilities.
  • the images stored in the image management server 200 include images captured by photographing passengers within the facility.
  • the image management server 200 stores images captured by a surveillance camera of passengers using the automatic check-in terminals 300.
  • the image management server 200 may estimate the behavior patterns of passengers shown in the captured images by analyzing the captured images.
  • the image management server 200 may link information indicating the behavior patterns of passengers detected from the captured images to the captured image data.
  • the automatic check-in terminal 300 is used by passengers when they check in (check-in procedures). Passengers have the automatic check-in terminal 300 read their passport and enter their identification information.
  • the passenger's identification information is, for example, a facial image of the passenger taken by the automatic check-in terminal 300.
  • the passenger's identification information is passport information extracted from the passenger's passport by the automatic check-in terminal 300.
  • the passenger's identification information is a two-dimensional code scanned from the display screen of the passenger's terminal (e.g., a smartphone) by the automatic check-in terminal 300.
  • the two-dimensional code is linked to information about the passenger (e.g., the passenger's passport information, facial image) that has been pre-registered in the passenger information system 1.
  • the passenger uses application software installed on the passenger's terminal to obtain the two-dimensional code issued by passenger information system 1 and display it on the display screen of the passenger's terminal.
  • the automatic check-in terminal 300 When the automatic check-in terminal 300 reads the two-dimensional code displayed on the display screen of the passenger's terminal (e.g., a smartphone), it transmits the read two-dimensional code to the information processing device 10 (20) as the passenger's identification information.
  • the information processing device 10 e.g., a smartphone
  • the information processing device 10 (20) obtains passenger identification information from the automatic check-in terminal 300.
  • the information processing device 10 (20) obtains from the image management server 200 an image captured by a surveillance camera of a passenger using the automatic check-in terminal 300. This is because the passenger using the automatic check-in terminal 300 is likely to be the same person as the passenger who entered their identification information into the automatic check-in terminal 300.
  • the information processing device 10 (20) can use the facial image of the passenger for matching to acquire an image of the passenger from among the images stored in the image management server 200. Furthermore, the information processing device 10 (20) may acquire information indicating the passenger's behavior pattern detected from the images of the passenger from the image management server 200.
  • the information processing device 10 (20) calculates a risk value representing the degree of suspiciousness of the identified passenger (hereinafter simply referred to as "passenger") based on the passenger's behavior detected from the captured image.
  • the information processing device 10 (20) may calculate the risk value based on information about the passenger linked to the passenger's identification information, in addition to the passenger's behavior detected from the captured image.
  • the information processing device 10 (20) uses learning data to utilize a classifier that has machine-learned specific behavior patterns (types of passenger behavior) and corresponding risk values (classifications).
  • specific behavior patterns include looking around, looking back, and staring at the surveillance camera.
  • the information processing device 10 (20) may acquire, from the image management server 200, information indicating the passenger's behavior pattern linked to the data of the captured image of the passenger. In this case, the information processing device 10 (20) can calculate the passenger's risk value using a correspondence table between passenger behavior patterns and risk values.
  • the information processing device 10 (20) outputs guidance information to guide the passenger to a manned inspection station.
  • the guidance information includes information indicating the route to the passenger's destination.
  • the passenger's destination could be, for example, an unmanned gate or manned inspection station at immigration or customs.
  • the information processing device 10 (20) transmits guidance information to the automatic check-in terminal 300.
  • the automatic check-in terminal 300 presents the guidance information received from the information processing device 10 (20) to the passenger by display and/or audio, etc.
  • the information processing device 10 (20) transmits guidance information to a preset passenger terminal (e.g., a smartphone).
  • a preset passenger terminal e.g., a smartphone
  • Fig. 2 is a flowchart showing the flow of processing executed by the information processing device 10 (20), the image management server 200, and the automatic check-in terminal 300, which are components of the passenger information system 1.
  • the automatic check-in terminal 300 acquires the identification information (e.g., passport information, biometric information, two-dimensional code) of the passenger completing the boarding procedure (S2011).
  • the automatic check-in terminal 300 transmits the acquired passenger identification information to the information processing device 10 (20).
  • the information processing device 10 (20) acquires the passenger's identification information from the automatic check-in terminal 300 (S1011). If the acquired passenger identification information is the passenger's passport information or two-dimensional code, the information processing device 10 (20) acquires the passenger's facial image linked to the passenger's passport information or two-dimensional code from the information about the passenger that has been registered in advance in the passenger information system 1.
  • the information processing device 10 (20) sends the passenger's facial image to the image management server 200 and requests the image management server 200 to search for photographed images of the passenger (S1012).
  • the image management server 200 searches a database (not shown) for images of passengers and transmits the search results to the information processing device 10 (20) (S3011, S3012).
  • the image management server 200 may transmit images taken by a surveillance camera of passengers using the automatic check-in terminal 300 to the information processing device 10 (20).
  • the information processing device 10 (20) calculates a risk value representing the degree of suspiciousness of the passenger based on the passenger's behavior detected from the captured image (S1013).
  • the information processing device 10 (20) transmits guidance information to the automatic check-in terminal 300 to guide the passenger to a destination that corresponds to the passenger's calculated risk value (S1014). More specifically, in step S1014, if the passenger's calculated risk value is equal to or greater than the reference value, the information processing device 10 (20) outputs guidance information to guide the passenger to a manned inspection station, while if the passenger's calculated risk value is lower than the reference value, it outputs guidance information to guide the passenger to an unmanned gate.
  • the information processing device 10 (20) may output guidance information to guide the passenger to a manned inspection table where a simple inspection is performed without the passenger having to be inspected, whereas if the calculated passenger risk value is equal to or greater than the second reference value, the information processing device 10 (20) may output guidance information to guide the passenger to a manned inspection table where a detailed inspection is performed.
  • the automatic check-in terminal 300 guides the passenger based on the guidance information received from the information processing device 10 (20) (S2012). For example, the automatic check-in terminal 300 guides the passenger to one of multiple gates ( Figure 1) that corresponds to the passenger's risk value calculated by the information processing device 10 (20).
  • the image management server 200 stores photographed images of passengers (persons).
  • the automatic check-in terminal 300 (reception machine) acquires identification information of the passengers (persons).
  • the information processing device 10 (20) acquires the identification information of the passengers (persons) from the automatic check-in terminal 300 (reception machine).
  • the information processing device 10 (20) calculates a risk value representing the degree of suspiciousness of the passengers (persons) based on the behavior of the passengers (persons) detected from the photographed images of the passengers (persons) stored in the image management server 200.
  • the information processing device 10 (20) outputs guidance information to guide the passengers (persons) to a destination according to the calculated risk value of the passengers (persons).
  • passengers (people) are guided to a destination according to their risk score. More specifically, passengers (people) with a risk score lower than the standard value are guided to an unmanned gate, while passengers (people) with a risk score at or above the standard value are guided to a manned inspection table where they undergo detailed inspection. This makes it possible to ensure that suspicious travelers are not overlooked and achieves smoother immigration procedures.
  • (Configuration of information processing device 10) 3 is a block diagram showing the configuration of an information processing device 10 according to embodiment 2. As shown in FIG. 3, the information processing device 10 includes an acquisition unit 11, a calculation unit 12, and an output unit 13.
  • the acquisition unit 11 acquires identification information for identifying passengers (persons) acquired by the automatic check-in terminal 300 ( Figure 1).
  • the acquisition unit 11 is an example of an acquisition means.
  • the acquisition unit 11 acquires a facial image of the passenger taken by the automatic check-in terminal 300 as the passenger's identification information.
  • the acquisition unit 11 acquires passport information extracted from the passenger's passport by the automatic check-in terminal 300 as the passenger's identification information.
  • the acquisition unit 11 acquires, as passenger identification information, a two-dimensional code scanned from the display screen of the passenger's terminal (e.g., a smartphone) by the automatic check-in terminal 300.
  • This two-dimensional code is linked to information about the passenger that has been pre-registered in the passenger information system 1 (e.g., the passenger's passport information and a facial image of the passenger).
  • the acquisition unit 11 acquires a facial image of the identified passenger based on the acquired passenger identification information. For example, the acquisition unit 11 uses the passenger identification information to refer to information about the passenger that has been registered in advance in the passenger information system 1, and acquires a facial image of the passenger from the registered information about the passenger. The acquisition unit 11 then outputs the acquired facial image of the passenger to the calculation unit 12. Alternatively, if the acquisition unit 11 acquires a facial image of the passenger as the passenger identification information, it may output the acquired facial image of the passenger itself to the calculation unit 12.
  • the calculation unit 12 calculates a risk value that represents the degree of suspiciousness of an identified passenger (hereinafter simply referred to as "passenger") based on the behavior of the passenger (person) detected from a captured image linked to the identified passenger (person).
  • the calculation unit 12 is an example of a calculation means.
  • the calculation unit 12 analyzes photographed images of passengers to detect their behavior.
  • the calculation unit 12 uses a classifier that has learned through machine learning to associate specific behavior patterns (types of human behavior) with the risk values of those behavior patterns, and matches the passenger behavior detected from the photographed images with the specific behavior patterns.
  • the calculation unit 12 calculates a risk value that indicates the degree of suspiciousness of the passenger.
  • the calculation unit 12 may acquire information indicating passenger behavior patterns linked to captured image data from the image management server 200 ( Figure 1). In this case, the calculation unit 12 can calculate the passenger risk value using a correspondence table indicating the correspondence between specific behavior patterns (types of human behavior) and the risk values of those behavior patterns.
  • the calculation unit 12 calculates a passenger's risk value based on the passenger's emotions. Specifically, the calculation unit 12 first estimates the passenger's emotions from the passenger's behavior detected from the captured image using related image analysis technology. Then, the calculation unit 12 calculates the passenger's risk value based on the estimated passenger's emotions.
  • the calculation unit 12 outputs information indicating the passenger's risk value calculated in this manner to the output unit 13.
  • the output unit 13 outputs guidance information to guide the passenger (person) to a destination that corresponds to the calculated risk value of the passenger (person).
  • the output unit 13 is an example of an output means.
  • the output unit 13 transmits guidance information to the automatic check-in terminal 300 ( Figure 1).
  • the automatic check-in terminal 300 presents the guidance information received from the information processing device 10 to the passenger by display and/or audio.
  • the output unit 13 may cause on-site signage (not shown) to present the guidance information by display and/or audio.
  • Fig. 4 is a flowchart showing the operation of the information processing device 10.
  • the acquisition unit 11 acquires the identification information of the passenger (the person to whom the guidance is to be given) (S101).
  • the acquisition unit 11 outputs the acquired passenger identification information to the calculation unit 12.
  • the calculation unit 12 calculates a risk value representing the degree of suspiciousness of the passenger based on the passenger's behavior detected from the captured image (S102).
  • the calculation unit 12 outputs information indicating the calculated passenger risk value to the output unit 13.
  • the output unit 13 then outputs guidance information for guiding the passenger according to the passenger's risk value (S103). More specifically, in step S103, if the calculated passenger's risk value is equal to or greater than the reference value, the output unit 13 outputs guidance information for guiding the passenger to a manned inspection station, while if the calculated passenger's risk value is lower than the reference value, the output unit 13 outputs guidance information for guiding the passenger to an unmanned gate.
  • the output unit 13 transmits guidance information to the automatic check-in terminal 300 ( Figure 1).
  • the automatic check-in terminal 300 presents the guidance information received from the information processing device 10 to the passenger by display and/or audio.
  • the acquisition unit 11 acquires identification information for identifying a person to be guided.
  • the calculation unit 12 calculates a risk value representing the degree of suspiciousness of a passenger (person) based on the behavior of the passenger (person) detected from a captured image of the passenger (person).
  • the output unit 13 outputs guidance information for guiding the passenger (person) to a destination according to the calculated risk value of the passenger (person).
  • passengers (people) are guided to a destination according to their risk score. More specifically, passengers (people) with a risk score lower than the standard value are guided to an unmanned gate, while passengers (people) with a risk score at or above the standard value are guided to a manned inspection table where they undergo detailed inspection. This makes it possible to ensure that suspicious travelers are not overlooked and achieves smoother immigration procedures.
  • a third embodiment will be described.
  • a configuration will be described in which, when the risk value of a passenger (a person who is the target of guidance by the passenger guidance system 1) is higher than a threshold, a notification (alert) is issued to the passenger's destination.
  • FIG. 5 is a block diagram showing the configuration of an information processing device 20 according to embodiment 3.
  • the information processing device 20 includes an acquisition unit 11, a calculation unit 12, and an output unit 13. Furthermore, the information processing device 20 includes a notification unit 24.
  • the notification unit 24 notifies the passenger of their destination if the passenger's risk value is higher than the threshold.
  • the notification unit 24 is an example of a notification means.
  • the notification unit 24 receives information indicating the passenger's risk value from the calculation unit 12.
  • the notification unit 24 transmits the information indicating the passenger's risk value to the passenger's destination.
  • the notification unit 24 acquires an image of the passenger or information indicating the passenger's behavior pattern linked to the image from the image management server 200 ( Figure 1). The notification unit 24 then transmits the image of the passenger or information indicating the passenger's behavior pattern linked to the image to the passenger's destination.
  • Fig. 6 is a flowchart showing the operation of the information processing device 20.
  • the acquisition unit 11 acquires the identification information of the passenger (the person to whom the guidance is to be given) (S201).
  • the acquisition unit 11 outputs the acquired passenger identification information to the calculation unit 12.
  • the calculation unit 12 calculates a risk value representing the degree of suspiciousness of the passenger based on the passenger's behavior detected from the captured image (S202).
  • the calculation unit 12 outputs information indicating the calculated passenger risk value to the output unit 13 and the notification unit 24.
  • the output unit 13 then outputs guidance information for guiding the passenger according to the passenger's risk value (S203). More specifically, in step S203, if the calculated passenger's risk value is equal to or greater than the reference value, the output unit 13 outputs guidance information for guiding the passenger to a manned inspection station, while if the calculated passenger's risk value is lower than the reference value, the output unit 13 outputs guidance information for guiding the passenger to an unmanned gate.
  • the output unit 13 transmits guidance information to the automatic check-in terminal 300 ( Figure 1).
  • the automatic check-in terminal 300 presents the guidance information received from the information processing device 10 to the passenger by display and/or audio.
  • the notification unit 24 notifies the passenger's destination (e.g., one of multiple gates) of the image of the passenger or information indicating the passenger's behavior pattern linked to the image (S204).
  • the passenger's destination e.g., one of multiple gates
  • the acquisition unit 11 acquires identification information for identifying a person to be guided.
  • the calculation unit 12 calculates a risk value representing the degree of suspiciousness of a passenger (person) based on the behavior of the passenger (person) detected from a captured image of the passenger (person).
  • the output unit 13 outputs guidance information for guiding the passenger (person) to a destination according to the calculated risk value of the passenger (person).
  • passengers (people) are guided to a destination according to their risk score. More specifically, passengers (people) with a risk score lower than the standard value are guided to an unmanned gate, while passengers (people) with a risk score at or above the standard value are guided to a manned inspection table where they undergo detailed inspection. This makes it possible to ensure that suspicious travelers are not overlooked and achieves smoother immigration procedures.
  • the notification unit 24 notifies the destination of the passenger (person) if the passenger's (person's) risk value is higher than the threshold value. This makes it possible to notify the passenger's destination (e.g., a manned inspection station) that a passenger (person) with a high risk value is arriving. This allows the passenger's destination to make appropriate preparations to deal with the passenger (person).
  • the passenger's destination e.g., a manned inspection station
  • Fig. 7 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the information processing device.
  • the computer 110 comprises a CPU (Central Processing Unit) 111, a main memory 112, a storage device 113, an input interface 114, a display controller 115, a data reader/writer 116, and a communication interface 117. These components are connected to each other via a bus 121 so that they can communicate data with each other.
  • the computer 110 may also comprise a GPU (Graphics Processing Unit) or an FPGA (Field-Programmable Gate Array) in addition to or instead of the CPU 111.
  • GPU Graphics Processing Unit
  • FPGA Field-Programmable Gate Array
  • the CPU 111 performs various calculations by expanding the program (code) of this embodiment, which is stored in the storage device 113, into the main memory 112 and executing it in a predetermined order.
  • the main memory 112 is typically a volatile storage device such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory).
  • the program of this embodiment is provided in a state stored on a computer-readable recording medium 120.
  • the program of this embodiment may also be distributed over the Internet connected via the communication interface 117.
  • the storage device 113 includes a hard disk drive and semiconductor storage devices such as flash memory.
  • the input interface 114 mediates data transmission between the CPU 111 and input devices 118 such as a keyboard and mouse.
  • the display controller 115 is connected to the display device 119 and controls the display on the display device 119.
  • the data reader/writer 116 mediates data transmission between the CPU 111 and the recording medium 120, reads programs from the recording medium 120, and writes the processing results of the computer 110 to the recording medium 120.
  • the communication interface 117 mediates data transmission between the CPU 111 and other computers.
  • recording medium 120 examples include general-purpose semiconductor storage devices such as CF (Compact Flash (registered trademark)) and SD (Secure Digital), magnetic recording media such as flexible disks, or optical recording media such as CD-ROMs (Compact Disk Read Only Memory).
  • CF Compact Flash (registered trademark)
  • SD Secure Digital
  • magnetic recording media such as flexible disks
  • optical recording media such as CD-ROMs (Compact Disk Read Only Memory).
  • An information processing device comprising:
  • Appendix 8 The information processing device described in Appendix 7, characterized in that the calculation means estimates the person's emotions from the behavior of the person detected from the captured image, and calculates the risk value of the person based on the estimated emotion of the person.
  • the computer Acquire identification information for identifying the person to whom the guidance is directed; calculating a risk value representing the degree of suspiciousness of the person based on the behavior of the person detected from a photographed image of the person whose identification information has been acquired; and outputting guidance information for guiding the person to a manned examination table when the calculated risk value of the person is equal to or greater than a reference value.
  • Appendix 20 A process of acquiring identification information for identifying a person who is a target of guidance; a process of calculating a risk value representing the degree of suspiciousness of the person based on the behavior of the person detected from a captured image of the person whose identification information has been acquired; a process of outputting guidance information for guiding the person to a manned examination table when the calculated risk value of the person is equal to or greater than a reference value; A non-transitory recording medium that stores a program for causing a computer to execute the above.
  • This disclosure can be used, for example, to provide guidance to passengers using automated check-in terminals at airports.

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Abstract

不審な渡航者を見逃さずに、よりスムーズな入国手続きを実現する。識別部は、案内の対象である人物を識別するための識別情報を取得し、算出部は、識別された人物が撮影された撮影画像から検出された人物の挙動に基づいて、人物の不審度合いを表すリスク値を算出し、出力部は、算出された人物のリスク値が基準値以上である場合、人物を有人検査台に案内するための案内情報を出力する。

Description

旅客案内システム、情報処理装置、情報処理方法、および記録媒体
　本開示は、旅客案内システム、情報処理装置、情報処理方法、および記録媒体に関し、特に、空港等でチェックインの手続きを行う旅客を案内する案内システム、情報処理装置、情報処理方法、および記録媒体に関する。
　関連する技術は、渡航者（旅客と呼ぶ）の入出国に関する手続き（例えば、入管手続きや税関手続き）を簡素に、かつ便利にするためのサービスを提供している。
　例えば、特許文献１に記載されたシステムでは、旅客が生体情報（例えば、指紋）を認証端末へ入力すると、予めシステムに登録された生体情報と、入力された生体情報とが、照合される。旅客の生体情報が、まだシステムに登録されていない場合、サーバ装置は、トークンを発行して、旅客にトークンＩＤを付与する。トークンを発行された後、旅客は、生体情報を用いる搭乗手続きを利用することができる。
特開２０２３－１０９１３２号公報
　禁輸品や禁制品を国内へ持ち込もうとする者など、不審な渡航者（旅客）を見逃さないために、入管や税関での入国手続きには、多くの時間と人的コストが掛かっている。
　本開示は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、不審な渡航者を見逃さずに、よりスムーズな入国手続きを実現することにある。
　本開示の一態様に係る旅客案内システムは、案内の対象である人物が撮影された撮影画像が保存された画像管理サーバと、前記人物の識別情報の入力を受け付ける受付機と、情報処理装置と、を備え、前記情報処理装置は、前記受付機により取得された前記人物の前記識別情報を取得し、前記画像管理サーバにおいて、前記人物が撮影された前記撮影画像から検出された、前記人物の挙動に基づいて、前記人物の不審度合いを表すリスク値を算出し、算出された前記人物の前記リスク値が基準値以上である場合、前記人物を有人検査台に案内するための案内情報を出力する。
　本開示の一態様に係る情報処理装置は、案内の対象である人物を識別するための識別情報を取得する取得手段と、前記識別情報を取得された前記人物が撮影された撮影画像から検出された、前記人物の挙動に基づいて、前記人物の不審度合いを表すリスク値を算出する算出手段と、算出された前記人物の前記リスク値が基準値以上である場合、前記人物を有人検査台に案内するための案内情報を出力する出力手段と、を備えている。
　本開示の一態様に係る情報処理方法では、コンピュータが、案内の対象である人物を識別するための識別情報を取得し、前記識別情報を取得された前記人物が撮影された撮影画像から検出された、前記人物の挙動に基づいて、前記人物の不審度合いを表すリスク値を算出し、算出された前記人物の前記リスク値が基準値以上である場合、前記人物を有人検査台に案内するための案内情報を出力する。
　本開示の一態様に係る記録媒体は、案内の対象である人物を識別するための識別情報を取得する処理と、前記識別情報を取得された前記人物が撮影された撮影画像から検出された、前記人物の挙動に基づいて、前記人物の不審度合いを表すリスク値を算出する処理と、算出された前記人物の前記リスク値が基準値以上である場合、前記人物を有人検査台に案内するための案内情報を出力する処理と、をコンピュータに実行させるためのプログラムを格納している。
　本開示の一態様によれば、不審な渡航者を見逃さずに、よりスムーズな入国手続きを実現することができる。
一実施形態に係る旅客案内システムの一例を概念的に示す図である。 一実施形態に係る旅客案内システムの各部の動作の流れを示すシーケンス図である。 一実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。 一実施形態に係る情報処理装置我実行する処理の流れを示すフローチャートである。 一実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。 一実施形態に係る情報処理装置我実行する処理の流れを示すフローチャートである。 一実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
　図面を参照して、本開示の実施形態について説明する。
　〔実施形態１〕
　図１から図２を参照して、本開示の実施形態１を説明する。なお、以下の説明において、「旅客」とは、「（本実施形態１に係る旅客案内システム１による）案内の対象となる人物」を意味する。
　（旅客案内システム１）
　図１は、本実施形態１に係る旅客案内システム１の構成および動作を説明する図である。
　図１に示すように、旅客案内システム１は、情報処理装置１０（２０）、画像管理サーバ２００、および、自動チェックイン端末３００（受付機の一例）を備えている。ここでは、「情報処理装置１０（２０）」は、後述する実施形態２～３に係る「情報処理装置１０、２０のいずれか」を意味する。
　情報処理装置１０（２０）、画像管理サーバ２００、および、自動チェックイン端末３００は、図示しない通信ネットワーク（例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネット）を介して、互いに通信可能である。また、画像管理サーバ２００は、監視カメラとも、通信接続されている。
　画像管理サーバ２００には、空港などの場内に設置されているカメラによって取得された撮影画像が保存されている。画像管理サーバ２００に保存されている撮影画像の中には、場内の旅客の姿を撮影することによって得られた撮影画像が含まれている。例えば、画像管理サーバ２００には、自動チェックイン端末３００を使用中の旅客を監視カメラが撮影することによって得られた撮影画像が格納されている。
　さらに、画像管理サーバ２００は、撮影画像を分析することにより、撮影画像に映る旅客の挙動パターンを推定してもよい。画像管理サーバ２００には、撮影画像から検出された旅客の挙動パターンを示す情報が、撮影画像のデータと紐づけられていてもよい。
　自動チェックイン端末３００は、旅客がチェックイン（搭乗手続き）をする際に利用される。旅客は、自動チェックイン端末３００に、旅客自身の旅券を読み取らせるとともに、旅客の識別情報を入力する。
　旅客の識別情報は、例えば、自動チェックイン端末３００により撮影された旅客の顔画像である。他の一例では、旅客の識別情報は、自動チェックイン端末３００により、旅客の旅券から抽出された旅券情報である。
　さらに他の一例では、旅客の識別情報は、自動チェックイン端末３００により、旅客の端末（例えば、スマートフォン）の表示画面からスキャンされた２次元コードである。この場合、２次元コードは、旅客案内システム１に予め登録された、旅客に関する情報（例えば、旅客の旅券情報、顔画像）と紐づけられている。
　本例では、旅客は、旅客の端末にインストールされたアプリケーションソフトウェアを使って、旅客案内システム１が発行した２次元コードを取得して、それを旅客の端末の表示画面に表示する。
　自動チェックイン端末３００は、旅客の端末（例えば、スマートフォン）の表示画面に表示された２次元コードを読み取ると、読み取った２次元コードを、旅客の識別情報として、情報処理装置１０（２０）へ送信する。
　情報処理装置１０（２０）は、自動チェックイン端末３００から、旅客の識別情報を取得する。
　例えば、情報処理装置１０（２０）は、自動チェックイン端末３００を使用中の旅客を、監視カメラが撮影することによって得られた撮影画像を、画像管理サーバ２００から取得する。自動チェックイン端末３００を使用中の旅客は、自動チェックイン端末３００に識別情報を入力している旅客と同一人物であるはずだからである。
　あるいは、自動チェックイン端末３００により取得された旅客の識別情報が、旅客の顔画像である場合、情報処理装置１０（２０）は、旅客の顔画像を照合に用いることにより、画像管理サーバ２００に保存されている撮影画像の中から、旅客が撮影された撮影画像を取得することもできる。さらに、情報処理装置１０（２０）は、旅客が撮影された撮影画像から検出された旅客の挙動パターンを示す情報を、画像管理サーバ２００から取得してもよい。
　そして、情報処理装置１０（２０）は、識別された旅客（以下、単に「旅客」と記載する）が撮影された撮影画像から検出された旅客の挙動に基づいて、旅客の不審度合いを表すリスク値を算出する。あるいは、情報処理装置１０（２０）は、撮影画像から検出された旅客の挙動に加えて、さらに、旅客の識別情報と紐づけられた旅客に関する情報に基づいて、リスク値を算出してもよい。
　例えば、情報処理装置１０（２０）は、学習データを用いて、特定の挙動パターン（旅客の振る舞いの型）と、対応するリスク値（分類）とを機械学習した分類器を利用する。学習済の分類器は、撮影画像を入力されると、撮影画像から検出された旅客の挙動と、特定の挙動パターンとをマッチングすることにより、旅客の不審度合いを表すリスク値を出力する。例えば、特定の挙動パターンには、周囲を見渡す、後ろを振り返る、監視カメラを見つめる等がある。
　他の一例では、情報処理装置１０（２０）は、画像管理サーバ２００から、旅客が撮影された撮影画像のデータと紐づけられている旅客の挙動パターンを示す情報を取得してもよい。この場合、情報処理装置１０（２０）は、旅客の挙動パターンとリスク値との対応表を用いて、旅客のリスク値を算出することができる。
　情報処理装置１０（２０）は、算出された旅客のリスク値が基準値以上である場合、旅客を有人検査台に案内するための案内情報を出力する。例えば、案内情報は、旅客の行先までのルートを示す情報を含む。旅客の行先とは、例えば、入管あるいは税関の、無人ゲートあるいは有人検査台である。
　情報処理装置１０（２０）は、自動チェックイン端末３００へ、案内情報を送信する。自動チェックイン端末３００は、情報処理装置１０（２０）から受信した案内情報を、表示および／または音声などで、旅客に提示する。
　他の一例では、情報処理装置１０（２０）は、予め設定された旅客の端末（例えば、スマートフォン）へ、案内情報を送信する。
　（旅客案内システム１の動作）
　図２を参照して、本実施形態１に係る旅客案内システム１の動作を説明する。図２は、旅客案内システム１の構成要素である情報処理装置１０（２０）、画像管理サーバ２００、および自動チェックイン端末３００が、それぞれ実行する処理の流れを示すフローチャートである。
　図２に示すように、自動チェックイン端末３００は、搭乗手続きを行う旅客の識別情報（例えば、旅券情報、生体情報、２次元コード）を取得する（Ｓ２０１１）。自動チェックイン端末３００は、取得した旅客の識別情報を、情報処理装置１０（２０）へ送信する。
　情報処理装置１０（２０）は、自動チェックイン端末３００から、旅客の識別情報を取得する（Ｓ１０１１）。取得した旅客の識別情報が、旅客の旅券情報あるいは２次元コードである場合、情報処理装置１０（２０）は、予め旅客案内システム１に登録された旅客に関する情報の中から、旅客の旅券情報あるいは２次元コードと紐づけられた旅客の顔画像を取得する。
　情報処理装置１０（２０）は、旅客の顔画像を画像管理サーバ２００へ送信して、旅客が撮影された撮影画像を検索することを、画像管理サーバ２００に要求する（Ｓ１０１２）。
　画像管理サーバ２００は、情報処理装置１０（２０）からの要求に応じて、旅客が撮影された撮影画像を、図示しないデータベースから検索し、情報処理装置１０（２０）へ検索結果を送信する（Ｓ３０１１、Ｓ３０１２）。
　あるいは、画像管理サーバ２００は、自動チェックイン端末３００を使用中の旅客を、監視カメラが撮影することによって得られた撮影画像を、情報処理装置１０（２０）へ送信してもよい。
　次に、情報処理装置１０（２０）は、撮影画像から検出された旅客の挙動に基づいて、旅客の不審度合いを表すリスク値を算出する（Ｓ１０１３）。
　続いて、情報処理装置１０（２０）は、算出された旅客のリスク値に応じた行先を、旅客に案内するための案内情報を、自動チェックイン端末３００へ送信する（Ｓ１０１４）。より詳細には、ステップＳ１０１４において、情報処理装置１０（２０）は、算出された旅客のリスク値が基準値以上である場合、旅客を有人検査台に案内するための案内情報を出力する一方、算出された旅客のリスク値が基準値より低い場合、旅客を無人ゲートに案内するための案内情報を出力する。
　なお、リスク値の基準値は、２つ以上であってもよい。例えば、情報処理装置１０（２０）は、算出された旅客のリスク値が第１の基準値以上かつ第２の基準値より低い場合、旅客を省略した簡単な検査を行う有人検査台に案内するための案内情報を出力する一方、算出された旅客のリスク値が第２の基準値以上である場合、詳細な検査を行う有人検査台に案内するための案内情報を出力してもよい。
　自動チェックイン端末３００は、情報処理装置１０（２０）から受信した案内情報に基づいて、旅客を案内する（Ｓ２０１２）。例えば、自動チェックイン端末３００は、複数のゲート（図１）の内、情報処理装置１０（２０）が算出した旅客のリスク値に応じた１つのゲートを、旅客に案内する。
　以上で、本実施形態１に係る旅客案内システム１の動作は終了する。
　（本実施形態の効果）
　本実施形態の構成によれば、画像管理サーバ２００は、旅客（人物）が撮影された撮影画像を保存する。自動チェックイン端末３００（受付機）は、旅客（人物）の識別情報を取得する。情報処理装置１０（２０）は、自動チェックイン端末３００（受付機）から、旅客（人物）の識別情報を取得する。情報処理装置１０（２０）は、画像管理サーバ２００に保存された、旅客（人物）が撮影された撮影画像から検出された旅客（人物）の挙動に基づいて、旅客（人物）の不審度合いを表すリスク値を算出する。情報処理装置１０（２０）は、算出された旅客（人物）のリスク値に応じた行先を、旅客（人物）に案内するための案内情報を出力する。
　旅客（人物）は、出力された案内情報に基づいて、リスク値に応じた行先へ誘導される。より詳細には、リスク値が基準値よりも低い旅客（人物）は、無人ゲートを案内され、リスク値が基準値またはそれよりも高い旅客（人物）は、有人検査台を案内され、そこで詳細な検査を受ける。これにより、不審な渡航者を見逃さずに、よりスムーズな入国手続きを実現することができる。
　〔実施形態２〕
　図３から図４を参照して、本開示の実施形態２を説明する。本実施形態２では、前記実施形態１において説明した情報処理装置１０の構成および動作の一例を説明する。
　（情報処理装置１０の構成）
　図３は、本実施形態２に係る情報処理装置１０の構成を示すブロック図である。図３に示すように、情報処理装置１０は、取得部１１、算出部１２、および出力部１３を備えている。
　取得部１１は、自動チェックイン端末３００（図１）により取得された旅客（人物）を識別するための識別情報を取得する。取得部１１は、取得手段の一例である。
　例えば、取得部１１は、自動チェックイン端末３００により撮影された旅客の顔画像を、旅客の識別情報として取得する。他の一例では、取得部１１は、自動チェックイン端末３００により旅客の旅券から抽出された旅券情報を、旅客の識別情報として取得する。
　さらに他の一例では、取得部１１は、自動チェックイン端末３００により、旅客の端末（例えば、スマートフォン）の表示画面からスキャンされた２次元コードを、旅客の識別情報として取得する。この２次元コードは、旅客案内システム１において、予め登録された旅客に関する情報（例えば、旅客の旅券情報や、旅客の顔画像）と紐づけられている。
　取得部１１は、取得した旅客の識別情報に基づいて、識別された旅客の顔画像を取得する。例えば、取得部１１は、旅客の識別情報を用いて、旅客案内システム１において、予め登録された旅客に関する情報を参照して、登録された旅客に関する情報の中から、旅客の顔画像を取得する。そして、取得部１１は、取得した旅客の顔画像を、算出部１２へ出力する。あるいは、取得部１１は、旅客の識別情報として、旅客の顔画像を取得した場合、取得した旅客の顔画像そのものを、算出部１２へ出力してもよい。
　算出部１２は、識別された旅客（以下、単に「旅客」と記載する）と紐づけられた撮影画像から検出された旅客（人物）の挙動に基づいて、旅客（人物）の不審度合いを表すリスク値を算出する。算出部１２は、算出手段の一例である。
　例えば、算出部１２は、旅客が撮影された撮影画像を分析して、旅客の挙動を検出する。算出部１２は、特定の挙動パターン（人間の振る舞いの型）と、当該挙動パターンのリスク値とを関連付けることを機械学習した分類器を利用して、撮影画像から検出された旅客の挙動と、特定の挙動パターンとをマッチングする。これにより、算出部１２は、旅客の不審度合いを表すリスク値を算出する。
　他の一例では、算出部１２は、画像管理サーバ２００（図１）から、撮影画像のデータと紐づけられている旅客の挙動パターンを示す情報を取得してもよい。この場合、算出部１２は、特定の挙動パターン（人間の振る舞いの型）と、当該挙動パターンのリスク値との対応関係を示す対応表を用いて、旅客のリスク値を算出することができる。
　さらに他の一例では、算出部１２は、旅客の感情に基づいて、旅客のリスク値を算出する。具体的には、算出部１２は、まず、撮影画像より検出された旅客の挙動から、関連する画像分析技術により、旅客の感情を推定する。そして、算出部１２は、推定された旅客の感情に基づいて、旅客のリスク値を算出する。
　算出部１２は、このようにして算出した旅客のリスク値を示す情報を、出力部１３へ出力する。
　出力部１３は、算出された旅客（人物）のリスク値に応じた行先を、旅客（人物）に案内するための案内情報を出力する。出力部１３は、出力手段の一例である。
　例えば、出力部１３は、自動チェックイン端末３００（図１）へ、案内情報を送信する。自動チェックイン端末３００は、情報処理装置１０から受信した案内情報を、表示および／または音声で、旅客に提示する。あるいは、出力部１３は、場内のサイネージ（図示せず）に、表示および／または音声で、案内情報を提示させてもよい。
　（情報処理装置１０の動作）
　図４を参照して、本実施形態２に係る情報処理装置１０の動作を説明する。図４は、情報処理装置１０の動作を示すフローチャートである。
　図４に示すように、まず、取得部１１は、旅客（案内の対象となる人物）の識別情報を取得する（Ｓ１０１）。取得部１１は、取得した旅客の識別情報を、算出部１２へ出力する。
　次に、算出部１２は、旅客が撮影された撮影画像から検出された旅客の挙動に基づいて、旅客の不審度合いを表すリスク値を算出する（Ｓ１０２）。算出部１２は、算出した旅客のリスク値を示す情報を、出力部１３へ出力する。
　続いて、出力部１３は、旅客のリスク値に応じて、旅客を案内するための案内情報を出力する（Ｓ１０３）。より詳細には、ステップＳ１０３において、出力部１３は、算出された旅客のリスク値が基準値以上である場合、旅客を有人検査台に案内するための案内情報を出力する一方、算出された旅客のリスク値が基準値より低い場合、旅客を無人ゲートに案内するための案内情報を出力する。
　例えば、出力部１３は、自動チェックイン端末３００（図１）へ、案内情報を送信する。自動チェックイン端末３００は、情報処理装置１０から受信した案内情報を、表示および／または音声で、旅客に提示する。
　以上で、本実施形態２に係る情報処理装置１０の動作は終了する。
　（本実施形態の効果）
　本実施形態の構成によれば、取得部１１は、案内の対象である人物を識別するための識別情報を取得する。算出部１２は、旅客（人物）が撮影された撮影画像から検出された旅客（人物）の挙動に基づいて、旅客（人物）の不審度合いを表すリスク値を算出する。出力部１３は、算出された旅客（人物）のリスク値に応じた行先を、旅客（人物）に案内するための案内情報を出力する。
　旅客（人物）は、出力された案内情報に基づいて、リスク値に応じた行先へ誘導される。より詳細には、リスク値が基準値よりも低い旅客（人物）は、無人ゲートを案内される一方、リスク値が基準値またはそれよりも高い旅客（人物）は、有人検査台を案内され、そこで詳細な検査を受ける。これにより、不審な渡航者を見逃さずに、よりスムーズな入国手続きを実現することができる。
　〔実施形態３〕
　図５から図６を参照して、実施形態３を説明する。本実施形態３では、旅客（旅客案内システム１による案内の対象となる人物）のリスク値が閾値よりも高い場合に、旅客の行先に通知（アラート）する構成を説明する。
　本実施形態３では、前記実施形態２と共通する構成要素に対して、前記実施形態２と同じ符号を付して、その説明を省略する。
　（情報処理装置２０の構成）
　図５は、本実施形態３に係る情報処理装置２０の構成を示すブロック図である。図５に示すように、情報処理装置２０は、取得部１１、算出部１２、および出力部１３を備えている。さらに、情報処理装置２０は、通知部２４を備えている。
　通知部２４は、旅客のリスク値が閾値よりも高い場合に、旅客の行先に通知する。通知部２４は、通知手段の一例である。
　例えば、通知部２４は、算出部１２から、旅客のリスク値を示す情報を受信する。通知部２４は、旅客のリスク値を示す情報を、旅客の行先へ送信する。
　他の一例では、通知部２４は、旅客が撮影された撮影画像、あるいは、その撮影画像と紐づけられた旅客の挙動パターンを示す情報を、画像管理サーバ２００（図１）から取得する。そして、通知部２４は、旅客が撮影された撮影画像、あるいは、その撮影画像と紐づけられた旅客の挙動パターンを示す情報を、旅客の行先へ送信する。
　（情報処理装置２０の動作）
　図６を参照して、本実施形態３に係る情報処理装置２０の動作を説明する。図６は、情報処理装置２０の動作を示すフローチャートである。
　図６に示すように、まず、取得部１１は、旅客（案内の対象となる人物）の識別情報を取得する（Ｓ２０１）。取得部１１は、取得した旅客の識別情報を、算出部１２へ出力する。
　次に、算出部１２は、旅客が撮影された撮影画像から検出された旅客の挙動に基づいて、旅客の不審度合いを表すリスク値を算出する（Ｓ２０２）。算出部１２は、算出した旅客のリスク値を示す情報を、出力部１３および通知部２４へ出力する。
　続いて、出力部１３は、旅客のリスク値に応じて、旅客を案内するための案内情報を出力する（Ｓ２０３）。より詳細には、ステップＳ２０３において、出力部１３は、算出された旅客のリスク値が基準値以上である場合、旅客を有人検査台に案内するための案内情報を出力する一方、算出された旅客のリスク値が基準値より低い場合、旅客を無人ゲートに案内するための案内情報を出力する。
　例えば、出力部１３は、自動チェックイン端末３００（図１）へ、案内情報を送信する。自動チェックイン端末３００は、情報処理装置１０から受信した案内情報を、表示および／または音声で、旅客に提示する。
　最後に、通知部２４は、旅客の行先（例えば、複数のゲートのうちの１つ）に、旅客が撮影された撮影画像、あるいは、その撮影画像と紐づけられた旅客の挙動パターンを示す情報を通知する（Ｓ２０４）。
　以上で、本実施形態３に係る情報処理装置２０の動作は終了する。
　（本実施形態の効果）
　本実施形態の構成によれば、取得部１１は、案内の対象である人物を識別するための識別情報を取得する。算出部１２は、旅客（人物）が撮影された撮影画像から検出された旅客（人物）の挙動に基づいて、旅客（人物）の不審度合いを表すリスク値を算出する。出力部１３は、算出された旅客（人物）のリスク値に応じた行先を、旅客（人物）に案内するための案内情報を出力する。
　旅客（人物）は、出力された案内情報に基づいて、リスク値に応じた行先へ誘導される。より詳細には、リスク値が基準値よりも低い旅客（人物）は、無人ゲートを案内される一方、リスク値が基準値またはそれよりも高い旅客（人物）は、有人検査台を案内され、そこで詳細な検査を受ける。これにより、不審な渡航者を見逃さずに、よりスムーズな入国手続きを実現することができる。
　さらに、本実施形態の構成によれば、通知部２４は、旅客（人物）のリスク値が閾値よりも高い場合に、旅客（人物）の行先に通知する。これにより、リスク値の高い旅客（人物）が来ることを、旅客の行先（例えば、有人検査台）に知らせることができる。このため、旅客の行先では、旅客（人物）に対応するための適切な準備をすることができる。
　（ハードウェア構成）
　前記実施形態１～３で説明した情報処理装置１０、２０の各構成要素は、機能単位のブロックを示している。これらの構成要素の一部又は全部は、例えば図７に示すような情報処理装置により実現される。図７は、情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
　図７に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。なお、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１に加えて、又はＣＰＵ１１１に代えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を備えていてもよい。
　ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの揮発性の記憶装置である。また、本実施形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであってもよい。
　また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリなどの半導体記憶装置があげられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。
　データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
　また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）などの汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）などの磁気記録媒体、又はＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記録媒体があげられる。
　（付記）
　上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
　（付記１）
　案内の対象である人物を識別するための識別情報を取得する取得手段と、
　前記識別情報を取得された前記人物が撮影された撮影画像から検出された、前記人物の挙動に基づいて、前記人物の不審度合いを表すリスク値を算出する算出手段と、
　算出された前記人物の前記リスク値が基準値以上である場合、前記人物を有人検査台に案内するための案内情報を出力する出力手段と、
　を備えた情報処理装置。
　（付記２）
　前記識別情報は、前記人物の顔画像である
　ことを特徴とする付記１に記載の情報処理装置。
　（付記３）
　前記識別情報は、前記人物の旅券から抽出された旅券情報である
　ことを特徴とする付記１に記載の情報処理装置。
　（付記４）
　前記識別情報は、前記人物に関する情報と紐づけられた２次元コードである
　ことを特徴とする付記１に記載の情報処理装置。
　（付記５）
　前記取得手段は、前記人物の前記顔画像を用いて、監視カメラが撮影した撮影画像の中から、前記人物が撮影された前記撮影画像を取得する
　ことを特徴とする付記２に記載の情報処理装置。
　（付記６）
　前記算出手段は、前記人物が撮影された前記撮影画像と紐づけられた、前記人物の挙動パターンを示す情報を取得して、前記人物の挙動パターンを示す前記情報を用いて、前記人物の不審度合いを表すリスク値を算出する
　ことを特徴とする付記１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
　（付記７）
　前記算出手段は、前記人物の挙動に加えて、前記人物の感情に基づいて、前記人物の前記リスク値を算出する
　ことを特徴とする付記１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
　（付記８）
　前記算出手段は、前記撮影画像より検出された前記人物の挙動から、前記人物の感情を推定し、推定された前記人物の感情に基づいて、前記人物の前記リスク値を算出する
　ことを特徴とする付記７に記載の情報処理装置。
　（付記９）
　前記出力手段は、算出された前記人物の前記リスク値が基準値よりも低い場合、前記人物を無人ゲートに案内するための案内情報を出力する
　ことを特徴とする付記１から８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
　（付記１０）
　前記人物が撮影された前記撮影画像は、前記人物により前記識別情報を入力される受付機により撮影されたものである
　ことを特徴とする付記１から８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
　（付記１１）
　前記出力手段は、前記人物に案内するための前記案内情報を、前記受付機へ送信する
　ことを特徴とする付記１０に記載の情報処理装置。
　（付記１２）
　前記出力手段は、前記人物に案内するための前記案内情報を、前記人物の端末へ送信する
　ことを特徴とする付記１から１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
　（付記１３）
　前記案内情報は、前記人物の行先までのルートを示す情報を含む
　ことを特徴とする付記１から１２のいずれか１項に記載の情報処理装置。
　（付記１４）
　前記人物の前記行先は、前記人物の前記リスク値に応じて決定された複数のゲートのうちのいずれかである
　ことを特徴とする付記１３に記載の情報処理装置。
　（付記１５）
　前記人物の前記リスク値が閾値よりも高い場合に、前記人物の行先に通知する通知手段をさらに備えた
　ことを特徴とする付記１から１４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
　（付記１６）
　前記通知手段は、前記人物の前記リスク値を示す情報を、前記人物の前記行先へ送信する
　ことを特徴とする付記１５に記載の情報処理装置。
　（付記１７）
　前記通知手段は、前記撮影画像から検出された前記人物の挙動を示す情報を、前記人物の前記行先へ送信する
　ことを特徴とする付記１５に記載の情報処理装置。
　（付記１８）
　案内の対象である人物が撮影された撮影画像が保存された画像管理サーバと、
　前記人物の識別情報の入力を受け付ける受付機と、
　情報処理装置と、を備え、
　前記情報処理装置は、
　　前記受付機により取得された前記人物の前記識別情報を取得し、
　　前記画像管理サーバにおいて、前記人物が撮影された前記撮影画像から検出された、前記人物の挙動に基づいて、前記人物の不審度合いを表すリスク値を算出し、
　　算出された前記人物の前記リスク値が基準値以上である場合、前記人物を有人検査台に案内するための案内情報を出力する
　旅客案内システム。
　（付記１９）
　コンピュータが、
　案内の対象である人物を識別するための識別情報を取得し、
　前記識別情報を取得された前記人物が撮影された撮影画像から検出された、前記人物の挙動に基づいて、前記人物の不審度合いを表すリスク値を算出し、
　算出された前記人物の前記リスク値が基準値以上である場合、前記人物を有人検査台に案内するための案内情報を出力する
　情報処理方法。
　（付記２０）
　案内の対象である人物を識別するための識別情報を取得する処理と、
　前記識別情報を取得された前記人物が撮影された撮影画像から検出された、前記人物の挙動に基づいて、前記人物の不審度合いを表すリスク値を算出する処理と、
　算出された前記人物の前記リスク値が基準値以上である場合、前記人物を有人検査台に案内するための案内情報を出力する処理と、
　をコンピュータに実行させるためのプログラムを格納した、一時的でない記録媒体。
　なお、上述した付記１（情報処理装置）に従属する付記２～付記１７に記載した構成の一部または全ては、付記１９（情報処理方法）、付記２０（プログラム）に対しても付記２～付記１７と同様の従属関係により従属し得る。さらには、上述した各実施の形態から逸脱しない範囲において、様々なハードウェア、ソフトウェア、ソフトウェアを記録するための種々の記録手段、またはシステムに対しても同様に、付記として記載した構成の一部または全てを従属させ得る。
　以上、いくつかの実施の形態を参照して本開示を説明した。しかしながら、本開示は上記実施の形態に限定されない。各実施の形態は、適宜他の実施の形態と組み合わせることができる。また、上記実施形態の構成や詳細には、本開示のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　本開示は、例えば、空港の自動チェックイン端末を用いた旅客への案内に利用することができる。
　　　１　旅客案内システム
　　１０　情報処理装置
　　１１　取得部
　　１２　算出部
　　１３　出力部
　　２０　情報処理装置
　　２４　通知部
　２００　画像管理サーバ
　３００　自動チェックイン端末

Claims (20)

  1. 　案内の対象である人物を識別するための識別情報を取得する取得手段と、
    　前記識別情報を取得された前記人物が撮影された撮影画像から検出された、前記人物の挙動に基づいて、前記人物の不審度合いを表すリスク値を算出する算出手段と、
    　算出された前記人物の前記リスク値が基準値以上である場合、前記人物を有人検査台に案内するための案内情報を出力する出力手段と、
    　を備えた情報処理装置。
  2. 　前記識別情報は、前記人物の顔画像である
    　ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記識別情報は、前記人物の旅券から抽出された旅券情報である
    　ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
  4. 　前記識別情報は、前記人物に関する情報と紐づけられた２次元コードである
    　ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
  5. 　前記取得手段は、前記人物の前記顔画像を用いて、監視カメラが撮影した撮影画像の中から、前記人物が撮影された前記撮影画像を取得する
    　ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
  6. 　前記算出手段は、前記人物が撮影された前記撮影画像と紐づけられた、前記人物の挙動パターンを示す情報を取得して、前記人物の挙動パターンを示す前記情報を用いて、前記人物の不審度合いを表すリスク値を算出する
    　ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  7. 　前記算出手段は、前記人物の挙動に加えて、前記人物の感情に基づいて、前記人物の前記リスク値を算出する
    　ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  8. 　前記算出手段は、前記撮影画像より検出された前記人物の挙動から、前記人物の感情を推定し、推定された前記人物の感情に基づいて、前記人物の前記リスク値を算出する
    　ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
  9. 　前記出力手段は、算出された前記人物の前記リスク値が基準値よりも低い場合、前記人物を無人ゲートに案内するための案内情報を出力する
    　ことを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  10. 　前記人物が撮影された前記撮影画像は、前記人物により前記識別情報を入力される受付機により撮影されたものである
    　ことを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  11. 　前記出力手段は、前記人物に案内するための前記案内情報を、前記受付機へ送信する
    　ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
  12. 　前記出力手段は、前記人物に案内するための前記案内情報を、前記人物の端末へ送信する
    　ことを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  13. 　前記案内情報は、前記人物の行先までのルートを示す情報を含む
    　ことを特徴とする請求項１から１２のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  14. 　前記人物の前記行先は、前記人物の前記リスク値に応じて決定された複数のゲートのうちのいずれかである
    　ことを特徴とする請求項１３に記載の情報処理装置。
  15. 　前記人物の前記リスク値が閾値よりも高い場合に、前記人物の行先に通知する通知手段をさらに備えた
    　ことを特徴とする請求項１から１４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  16. 　前記通知手段は、前記人物の前記リスク値を示す情報を、前記人物の前記行先へ送信する
    　ことを特徴とする請求項１５に記載の情報処理装置。
  17. 　前記通知手段は、前記撮影画像から検出された前記人物の挙動を示す情報を、前記人物の前記行先へ送信する
    　ことを特徴とする請求項１５に記載の情報処理装置。
  18. 　案内の対象である人物が撮影された撮影画像が保存された画像管理サーバと、
    　前記人物の識別情報の入力を受け付ける受付機と、
    　情報処理装置と、を備え、
    　前記情報処理装置は、
    　　前記受付機により取得された前記人物の前記識別情報を取得し、
    　　前記画像管理サーバにおいて、前記人物が撮影された前記撮影画像から検出された、前記人物の挙動に基づいて、前記人物の不審度合いを表すリスク値を算出し、
    　　算出された前記人物の前記リスク値が基準値以上である場合、前記人物を有人検査台に案内するための案内情報を出力する
    　旅客案内システム。
  19. 　コンピュータが、
    　案内の対象である人物を識別するための識別情報を取得し、
    　前記識別情報を取得された前記人物が撮影された撮影画像から検出された、前記人物の挙動に基づいて、前記人物の不審度合いを表すリスク値を算出し、
    　算出された前記人物の前記リスク値が基準値以上である場合、前記人物を有人検査台に案内するための案内情報を出力する
    　情報処理方法。
  20. 　案内の対象である人物を識別するための識別情報を取得する処理と、
    　前記識別情報を取得された前記人物が撮影された撮影画像から検出された、前記人物の挙動に基づいて、前記人物の不審度合いを表すリスク値を算出する処理と、
    　算出された前記人物の前記リスク値が基準値以上である場合、前記人物を有人検査台に案内するための案内情報を出力する処理と、
    　をコンピュータに実行させるためのプログラムを格納した、一時的でない記録媒体。
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WO2020075308A1 (ja) * 2018-10-12 2020-04-16 日本電気株式会社 情報処理装置
WO2020138348A1 (ja) * 2018-12-27 2020-07-02 日本電気株式会社 情報処理装置、情報処理方法及び記録媒体

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