專利名稱：用于規(guī)定作為廣告分發(fā)對象的設備，以及廣告分發(fā)設備的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種廣告?zhèn)鬟f目標識別設備、廣告?zhèn)鬟f設備、廣告?zhèn)鬟f目標識別方法、廣告?zhèn)鬟f方法、程序和記錄介質。
背景技術：
近來，隨著廣告風格的多樣化，例如，在諸如車站廣場之類很多人聚集的位置在大屏幕顯示器上示出廣告的電子廣告得到廣泛應用。電子廣告通常切換要傳遞的廣告。例如，通過向電子廣告?zhèn)鬟f設備安裝攝像機并檢測人在電子廣告?zhèn)鬟f設備面前通過，每當人通過電子廣告?zhèn)鬟f設備前面時，切換要傳遞的廣告。對于切換要傳遞的廣告，存在如下的顯不系統(tǒng):根據(jù)面向觀看電子廣告?zhèn)鬟f設備的屏幕的人的位置的攝像機所拍攝的圖像，檢測人的面部圖像；估計人的性別、年齡等；并且顯示與所估計的性別、年齡等匹配的圖像(例如，參見專利文獻I)?！は嚓P現(xiàn)有文獻[專利文獻][專利文獻I=JP2OO5-25Il7OA

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所解決的技術問題利用傳統(tǒng)的電子廣告，存在以下情況:在所拍攝圖像中存在多個人的情況下，識別了不應該被識別為傳遞目標的人；在圖像中的人不處于觀看屏幕的狀態(tài)；如此等等。因此，無法向應該被傳遞廣告的目標傳遞廣告，并且廣告效果不夠好。因此，本發(fā)明意在提供一種廣告?zhèn)鬟f目標識別設備、廣告?zhèn)鬟f設備、廣告?zhèn)鬟f目標識別方法、廣告?zhèn)鬟f方法、程序和記錄介質，使得通過識別廣告?zhèn)鬟f目標，提升廣告效果。解決技術問題的手段為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的廣告?zhèn)鬟f目標識別設備包括:圖像獲取單元，獲取在廣告的可視范圍內(nèi)外出現(xiàn)的人的圖像；預計移動范圍計算單元，根據(jù)所述圖像來計算此人將來的預計移動范圍；分數(shù)計算單元，根據(jù)廣告的可視范圍和所計算的預計移動范圍之間的關系來計算分數(shù)；以及廣告?zhèn)鬟f目標識別單元，根據(jù)所計算的分數(shù)，識別作為所要傳遞廣告的目標的人。本發(fā)明的廣告?zhèn)鬟f設備包括:廣告?zhèn)鬟f目標識別單元；以及廣告?zhèn)鬟f單元，其中廣告?zhèn)鬟f單元根據(jù)所述廣告?zhèn)鬟f目標識別單元所識別的廣告?zhèn)鬟f目標的屬性，選擇所要傳遞的廣告；以及所述廣告?zhèn)鬟f目標識別單元是本發(fā)明的所述廣告?zhèn)鬟f目標識別設備。
本發(fā)明的廣告?zhèn)鬟f目標識別方法包括:圖像獲取步驟，獲取在廣告的可視范圍內(nèi)外出現(xiàn)的人的圖像；預計移動范圍計算步驟，根據(jù)所述圖像來計算此人將來的預計移動范圍；分數(shù)計算步驟，根據(jù)廣告的可視范圍和所計算的預計移動范圍之間的關系來計算分數(shù)；以及廣告?zhèn)鬟f目標識別步驟，根據(jù)所計算的分數(shù)，識別作為所要傳遞廣告的目標的人。本發(fā)明的廣告?zhèn)鬟f方法包括:廣告?zhèn)鬟f目標識別步驟；以及廣告?zhèn)鬟f步驟，其中在所述廣告?zhèn)鬟f步驟中，根據(jù)在所述廣告?zhèn)鬟f目標識別步驟中識別的廣告?zhèn)鬟f目標的屬性來選擇所要傳遞的廣告，以及所述廣告?zhèn)鬟f目標識別步驟使用本發(fā)明的所述廣告?zhèn)鬟f目標識別方法。本發(fā)明的程序使計算機執(zhí)行本發(fā)明的廣告?zhèn)鬟f目標識別方法或本發(fā)明的廣告?zhèn)鬟f方法。本發(fā)明的記錄介質記錄有本發(fā)明的程序。本發(fā)明的效果

本發(fā)明可以提供能夠通過識別廣告?zhèn)鬟f目標來提升廣告效果的廣告?zhèn)鬟f目標識別設備、廣告?zhèn)鬟f設備、廣告?zhèn)鬟f目標識別方法、廣告?zhèn)鬟f方法、程序和記錄介質。


圖1A和IB是解釋廣告的可視范圍的示意圖。圖2示出了本發(fā)明的廣告?zhèn)鬟f目標識別設備的第一示例性實施例的配置的方框圖。圖3示出了本發(fā)明的第一示例性實施例的廣告?zhèn)鬟f目標識別設備所執(zhí)行的過程的流程圖。圖4示出了圖3中所示的預計移動范圍計算步驟的過程的細節(jié)的流程圖。圖5是解釋幀之間人的移動距離的示意圖示。圖6是解釋幀之間人的頭部大小差別的示意圖示。圖7A至7D示出了預計移動范圍計算裝置所保存的預定移動范圍定義信息的柵格圖的示例的示意圖。圖8A和SB示出了通過將行進信息并入預計移動范圍定義信息所獲得的柵格圖的示例的示意圖。圖9A和9B是解釋第二示例性實施例中廣告的可視范圍的示意圖。圖10示出了本發(fā)明的廣告?zhèn)鬟f目標識別設備的第二示例性實施例的配置的方框圖。圖11示出了本發(fā)明的第二示例性實施例的廣告?zhèn)鬟f目標識別設備所執(zhí)行的過程的流程圖。圖12示出了通過將環(huán)境信息并入預計移動范圍定義信息所獲得的柵格圖的示例的示意圖。
圖13示出了本發(fā)明的第三示例性實施例的廣告?zhèn)鬟f設備的配置的方框圖。圖14示出了第三示例性實施例的廣告?zhèn)鬟f設備所執(zhí)行的過程的流程圖。
具體實施例方式在本發(fā)明的廣告?zhèn)鬟f目標識別設備中，優(yōu)選地，預計移動范圍計算裝置(單元)根據(jù)人的位置信息、人的行進信息和人的屬性信息，來計算將來的預計移動范圍。在本發(fā)明的廣告?zhèn)鬟f目標識別設備中，優(yōu)選地，分數(shù)計算裝置(單元)通過考慮可視范圍的環(huán)境信息，來計算分數(shù)。在本發(fā)明的廣告?zhèn)鬟f目標識別設備中，優(yōu)選地，分數(shù)計算裝置通過向人分配權重，來計算分數(shù)。在本發(fā)明的廣告?zhèn)鬟f目標識別設備中，優(yōu)選地，預計移動范圍計算裝置包括人的柵格圖的形成裝置(單元)。下面，詳細描述本發(fā)明的廣告?zhèn)鬟f目標識別設備、廣告?zhèn)鬟f設備、廣告?zhèn)鬟f目標識別方法以及廣告?zhèn)鬟f方法。然而，本發(fā)明并不局限于以下示例性實施例。注意，在下面的圖1至14中，以相同的數(shù)字和符號標記相同的部分。(示例性實施例1)圖1A和IB是解釋第一示例性實施例的廣告?zhèn)鬟f目標識別設備10的概念的示意圖。圖1A是廣告?zhèn)鬟f目標識別設備在電子廣告?zhèn)鬟f設備(廣告?zhèn)鬟f設備)設置在外壁等的情形下的狀態(tài)的示意圖。在第一示例性實施例中，在外壁外設置具有大屏幕的顯示器IOOa和攝像機100b，顯示器100a和攝像機100b形成電子廣告?zhèn)鬟f設備。矩形平行六面體的線所包圍的空間示出了廣告的可視范圍(空間)。可以針對設置顯示器的每個位置，考慮顯示器的大小、例如屋頂?shù)鹊恼系K物的有無、路線的位置等，定義可視范圍。通常，在可視范圍內(nèi)，多個人可以通過或停留。圖1A示意性地示出了在可視范圍內(nèi)存在兩個人A和B的情形。人A在遠離顯示器IOOa的位置(難以看見顯示器IOOa的位置)緩慢步行，人B在相對靠近顯示器IOOa的位置(可以很好地看見顯示器IOOa的位置)快速步行。人A和B均處于攝像機IOOb獲取圖像信息的狀態(tài)。圖1B示出了人A和B的移動的俯視圖。圖1B中的每個箭頭示出了每個人的方向和速度。注意，在此，較長的箭頭表示更快的移動速度。在圖1B中，每個斜陰影區(qū)域是每個人將來的預計移動位置的范圍。本發(fā)明的特征在于例如，在多個人在廣告的可視范圍內(nèi)，或者可能進入廣告的可視范圍的情況下，確定要被有效地作為傳遞廣告的目標的人。下面，結合廣告?zhèn)鬟f目標識別設備的方框圖和示出了廣告?zhèn)鬟f目標識別設備所執(zhí)行的過程的流程圖來描述第一示例性實施例。圖2示出了第一示例性實施例的廣告?zhèn)鬟f目標識別設備的配置的方框圖。圖3是第一示例性實施例的廣告?zhèn)鬟f目標識別方法的流程圖。如圖2所示，第一示例性實施例的廣告?zhèn)鬟f目標識別設備10包括圖像獲取裝置(單元)11、預計移動范圍計算裝置(單元)12、分數(shù)計算裝置(單元)13、廣告?zhèn)鬟f目標識別裝置(單元)14、屬性信息數(shù)據(jù)庫15以及分數(shù)計算信息數(shù)據(jù)庫16。圖像獲取裝置11與預計移動范圍計算裝置12相連。預計移動范圍計算裝置12與分數(shù)計算裝置13相連。分數(shù)計算裝置13與廣告?zhèn)鬟f目標識別裝置14相連。此外，預計移動范圍計算裝置12與屬性信息數(shù)據(jù)庫15相連。分數(shù)計算裝置13與分數(shù)計算信息數(shù)據(jù)庫16相連。優(yōu)選地，第一示例性實施例的廣告?zhèn)鬟f目標識別設備包括作為可選組件的輸出裝置。對于諸如圖像獲取裝置11、預計移動范圍計算裝置12、分數(shù)計算裝置13以及廣告?zhèn)鬟f目標識別裝置14之類的每個組件，圖2并未以硬件單元示出配置，僅僅以功能單元示出了模塊。廣告?zhèn)鬟f目標識別設備10的每個組件由硬件和軟件的可選組合執(zhí)行，包括計算機的中央處理單元(CPU);存儲器；執(zhí)行圖2所示組件的、加載到存儲器中的程序；存儲程序的存儲單元，例如隨機存取存儲器(RAM)、只讀存儲器(ROM)、硬盤(HD)、光盤和軟盤(注冊商標)(FD);以及針對網(wǎng)絡連接的接口。存在執(zhí)行組件的方法和設備的多種變型。屬性信息數(shù)據(jù)庫15和分數(shù)計算信息數(shù)據(jù)庫16可以是內(nèi)置類型的或外置類型的，例如外部存儲設備。數(shù)據(jù)庫15和16可以經(jīng)由針對網(wǎng)絡連接的接口，存儲在網(wǎng)絡上的服務器上。輸出裝置的示例包括通過圖像來輸出數(shù)據(jù)的監(jiān)視器(例如，液晶顯示器(LCD)和陰極射線管(CRT)顯示器的圖像顯示器)和通過打印來輸出數(shù)據(jù)的打印機。圖像獲取裝置11獲取在廣告的可視范圍內(nèi)外出現(xiàn)的人的圖像信息(步驟S10)。例如，圖像信息包括位置信息和行進信息。例如，行進信息包括行進速度和行進方向。例如，圖像獲取裝置11設置有電荷耦合器件(CXD)攝像機、互補金屬氧化物半導體(CMOS)攝像機以及圖像掃描儀。優(yōu)選地，圖像獲取裝置11設置有一個以上攝像機。這使得可以通過處理分別在彼此相關的一個以上攝像機中產(chǎn)生的多條圖像信息，以更高的精度來計算位置信息。此外，可以利用預計移動范圍計算裝置中的屬性信息來提高匹配精度，這將在后面進行描述?？梢愿鶕?jù)例如人的位置信息的歷史，來計算特定人的行進速度和行進方向。人的位置信息的歷史與識別這個人的信息(例如，這個人的面部特征數(shù)據(jù))相關聯(lián)地存儲。例如，圖像獲取裝置11還在檢測到人的位置信息時檢測這個人的面部特征數(shù)據(jù)。然后，圖像獲取裝置11在圖像獲取裝置11中存儲的數(shù)據(jù)中搜索與所檢測的面部特征數(shù)據(jù)相同的特征數(shù)據(jù)。其后，圖像獲取裝置11存儲與所搜索到的特征數(shù)據(jù)相關聯(lián)的新檢測的位置信息。通過重復該過程，圖像獲取裝置11存儲人的位置信息的歷史。此外，可以根據(jù)例如下 面將描述的諸如移動距離、與預測位置的比較、頭部大小、頭部方向、著裝的共同性、面部的相似性、性別程度以及年齡等之類的參數(shù)，來計算示出了人的位置信息的歷史的信息。以下跟蹤過程由圖像獲取裝置11執(zhí)行。下面描述用于確定人的身份的目標數(shù)據(jù)的參數(shù)的示例。然而，目標數(shù)據(jù)的參數(shù)并不局限于這些參數(shù)。<移動距離>通常，同一個人的位置在連續(xù)幀之間并不會急劇地改變。例如，如圖5所示，當?shù)讦?1幀中的候選人的位置表示為(Xn-PYlri)并且第η幀中的人的位置表示為(Χη，Υη)時，認為，這兩個點之間的距離diffdist = [ (Xlr1-Xn)2+ (Ylr1-Yn)2]1/2越小，則這個人的識別度越高。<與預測位置的比較>一幀圖像所示的人移動到下一幀圖像中的位置是可預測的。例如，第η-1幀圖像所示的人從第η-1幀圖像、以及第n-2幀圖像以及更前面的幀圖像移動到接下來的第η幀中的位置是可預測的?？梢哉J為，第η-1幀中預測的第η幀圖像中的人的位置和第η幀中的實際位置之間的距離越短，則人的識別度越高。〈頭部的大小〉通常，同一個人的頭部的大小在連續(xù)幀之間并不會急劇地改變。例如，如圖6所示，當?shù)趎-1幀中的人的頭部大小表示為Iv1且第η幀中的頭部大小表示為hn時，可以認為，這些大小之間的差別diffhMd_size越小，則人的識別度越高?！搭^部的方向〉由于人通常沿著恒定的方向移動，幀中的頭部方向與下一幀中的頭部方向截然不同的情況很少見。因此，通過比較第η-1幀中頭部的方向與第η幀中頭部的方向，可以確定人的識別度?？梢哉J為，第η -1幀中頭部的方向與第η幀中頭部的方向之間的差越小，則人的識別度越高。此外，可以認為，在移動時頭部的前進方向與這個人的行進方向相匹配。因此，通過比較基于第η-1幀中頭部的方向所預測的移動方向與從第η-1幀至第η幀的實際移動方向，可以確定人的識別度。可以認為，第η-1幀中頭部的方向與從第η-1幀至第η幀的移動方向之間的差越小，則人的識別度越高。〈著裝的共同性〉同一個人的著裝在連續(xù)幀之間不會急劇地改變。因此，可以基于幀中的圖像所示的人的著裝來確定人的識別度。當在一幀中的圖像中檢測到人的頭部時，可以假定緊接在頭部之下的部位是人的胸部。因此，對于同一個人，一幀圖像中緊接在人頭部之下的部位(胸部區(qū)域)中的顏色分量的柱狀圖分布與下一幀圖像中的胸部區(qū)域中的顏色分量的柱狀圖分布幾乎相同。因此，可以認為，第η-1幀中胸部區(qū)域中的顏色分量的柱狀圖分布與第η幀中胸部區(qū)域中的顏色分量的柱狀圖分布之間的差越小，人的識別度越高?！疵娌康南嗨菩浴低粋€人的面部在連續(xù)幀 之間不會急劇地改變。因此，可以基于幀中的圖像所示的人的面部來確定人的識別度?？梢酝ㄟ^模板匹配等，將幀之間的人的面部的差異轉換為數(shù)值。認為，通過這種方法所獲得的值越小，則人的識別度越高。<性別程度>同一個人面部的女性特征和男性特征在連續(xù)幀之間不會急劇地改變。因此，可以根據(jù)幀中的圖像所示的人的女性特征和男性特征來確定人的識別度。在此，在女性特征和男性特征被定義為性別程度的情況下，可以基于面部圖像，由分類器來輸出性別程度。例如，針對一幀圖像所示的人的面部的較高女性特征，輸出更接近O的值，而針對一幀圖像所示的人的面部的較高男性特征，輸出更接近I的值。在按照上述方式輸出性別程度的情況下，可以認為，第η-1幀中的性別程度與第η幀中的性別程度之間的差越小，人的識別度越聞。< 年齡 >同一個人的年齡在連續(xù)幀之間不會急劇地改變。因此，可以基于幀中的圖像所示的人的年齡來確定人的識別度?？梢曰诿娌繄D像，由處理連續(xù)量的分類器來推測人的年齡?？梢哉J為，第η-1幀中推測的年齡與第η幀中推測的年齡之間的差越小，則人的識別度越聞?？梢元毩⒌卦O置是否針對跟蹤人而使用上述參數(shù)。優(yōu)選地，在確定在多個幀中檢測到的多個圖像是否示出了同一個人時，使用多條上述參數(shù)信息中的多條信息來進行確定。例如，可以通過目標數(shù)據(jù)之間的相關等級來確定在一幀圖像所示的人是否在前一幀圖像中示出。例如,在第η幀圖像中檢測到人W并且在第η-1幀圖像中檢測到三個人A、B和C，將人W的目標數(shù)據(jù)Wn與人A、B和C的每個目標數(shù)據(jù)Am、目標數(shù)據(jù)Blri和目標數(shù)據(jù)Clri進行比較。在人A、B、C中，被確定為是與人W具有最高相關性的那個人被確定為是與人W相同的人，并且跟蹤第η-1幀與第η幀之間的人W的移動。預計移動范圍計算裝置12基于圖像獲取裝置11所獲取的圖像信息來計算此人將來的預計移動范圍(步驟S20)。優(yōu)選地，預計移動范圍計算裝置12基于位置信息以及圖像信息的行進信息和人的屬性信息，來計算此人將來的預計移動范圍。位置信息包括上述位置信息的歷史。通過參考屬性信息數(shù)據(jù)庫15，與圖像獲取裝置11所獲得的圖像信息進行匹配來獲取人的屬性信息。人的屬性信息包括年齡、性別、方向(正面、背面等)以及從過去歷史所選的信息等。在第一示例性實施例中，屬性信息至少包括年齡。預計移動范圍計算裝置12利用移動方向，優(yōu)選地基于屬性信息數(shù)據(jù)庫15中存儲的位置信息所計算的人的移動速度，來計算預計移動范圍。圖7Α至7D各示出了預計移動范圍計算裝置12所保存的預計移動范圍定義信息。在圖7Α至7D所示的示例中，預計移動范圍定義信息是按照年齡段的基于屬性的柵格圖。柵格圖示出了人周圍區(qū)域中的概率分布。在每一個柵格圖中，與人的當前位置相對應的柵格示出了最高移動概率，并且移動概率隨著與當前位置的距離增加而降低。概率降低的速率根據(jù)例如年齡段而不同。也即，預計移動范圍計算裝置12根據(jù)年齡段來改變預計移動范圍。 例如，在如圖7Α所示的O歲嬰兒的情況下，由于O歲嬰兒幾乎不會自己移動，所以僅當前位置被定義為預計移動范圍。然而，如圖7Β所示，對于不大于10歲的小孩，例如3歲至7歲的小孩，不可預測它們移動的方向，并且存在他們突然改變移動方向的情況。因此，需要廣泛地定義以當前位置為中心的預計移動范圍。也即，在不大于10歲的小孩的情況下，以當前位置為中心的周圍的柵格示出了均勻概率分布。對于不低于20歲的成年人，他們不會突然地改變移動方向，并且他們通常關注于四周。所以，如圖7C所示，定義比小孩小的預計移動范圍是沒有問題的。也即，在不低于20歲的成年人的情況下，在他們離開當前位置時，移動概率迅速地降低到一定程度。然而，隨著人變老，注意力逐漸下降，并且敏捷度也逐漸下降。因此，例如，在50歲的成年人的情況下，預計移動范圍可以被定義為大于20歲的成年人的預計移動范圍。圖8Α和SB示出了通過將基于位置信息歷史所計算的人的行進信息并入按照年齡段的基于屬性的預計移動范圍定義信息所獲得的柵格圖的示例的示意圖。在每一個柵格圖中，較高移動概率的區(qū)域在所計算的移動方向上伸展。即使在考慮行進信息的情況下，小孩所示出的較高移動概率區(qū)域大于成年人所示出的較高移動概率區(qū)域。預計移動范圍計算裝置12可以針對人的每個移動方向，存儲基于年齡段的預計移動范圍信息。此外，預計移動范圍計算裝置12可以存儲基于年齡段的預計移動范圍信息和示出了如何響應于人的移動方向而變形預計移動范圍的信息。這些信息可以存儲在例如屬性信息數(shù)據(jù)庫15中。分數(shù)計算裝置13基于廣告的可視范圍和所計算的人的預計移動范圍之間的關系來計算分數(shù)(步驟S30)。具體地講，例如，可以基于所獲得的柵格圖和可視范圍的重疊區(qū)域的大小來計算分數(shù)?？梢栽诜謹?shù)計算信息數(shù)據(jù)庫16中存儲與可視范圍有關的信息。在這種情況下，分數(shù)計算裝置13通過參考分數(shù)計算信息數(shù)據(jù)庫16中存儲的數(shù)據(jù)來計算分數(shù)。
廣告?zhèn)鬟f目標識別裝置14從多個分數(shù)中選擇最高分數(shù)，其中每個分數(shù)是針對其圖像被獲取的每個人而計算的。然后，將具有最高分數(shù)的人識別為廣告?zhèn)鬟f目標(步驟S40)?；陬A計移動范圍中示出的移動模式和屬性，可以確定具有較高分數(shù)的人很可能對廣告圖像感興趣。圖4示出了圖3所示的預計移動范圍計算的步驟20的細節(jié)的流程圖示例。首先，預計移動范圍計算裝置12獲取圖像獲取裝置11所獲取的圖像信息(步驟S21)。基于所獲取的圖像信息，通過參考屬性信息數(shù)據(jù)庫15，產(chǎn)生位置信息、行進信息以及其圖像被獲取的人的屬性信息(步驟S22)。此外，基于所產(chǎn)生的信息來形成柵格圖(步驟S23)。然后，向分數(shù)計算裝置13發(fā)送柵格圖，作為預計移動范圍信息(步驟S24)。例如，在步驟22中產(chǎn)生了人的移動方向信息和年齡段信息的情況下，預計移動范圍計算裝置12使用人的移動方向和年齡段，計算預計移動范圍。在步驟S22中，在還計算了移動速度的情況下，預計移動范圍計算裝置12使用人的移動方向、移動速度和年齡段，計算預計移動范圍。需要指出，在第一示例性實施例中，預計移動范圍計算裝置12可以不使用人的屬性，而僅使用移動方向(優(yōu)選地，移動速度)，來定義預計移動范圍。(示例性實施例2)第二示例性實施例是其中分數(shù)計算裝置通過考慮可視范圍的環(huán)境信息來計算分數(shù)的示例性實施例。圖9A和9B是解釋根據(jù)第二示例性實施例的廣告?zhèn)鬟f目標識別設備20的概念的示意圖。圖9A是廣告?zhèn)鬟f目標識別設備在電子廣告?zhèn)鬟f設備(廣告?zhèn)鬟f設備)設置在外壁等的情況下的狀態(tài)示意圖。圖9B是圖9A的俯視圖。除了車站閘門出現(xiàn)在可視范圍內(nèi)之外，圖9A與圖1A相同。就距離而言，還可以從圖9A中所示的車站廣場中看見廣告。然而，盡管攝像機IOOb獲取了車站廣場中人B的圖像信息，但是由于閘門擋道，所以人B集合看不見顯示器100a。圖10示出了第二示例性實施例的廣告?zhèn)鬟f目標識別設備20的配置的方框圖。圖11示出了第二示例性實施例的廣告 傳遞目標識別方法的流程圖。除了分數(shù)計算信息數(shù)據(jù)庫26中包含可視范圍的環(huán)境信息等之外，第二示例性實施例的廣告?zhèn)鬟f目標識別設備20的配置與第一示例性實施例的廣告?zhèn)鬟f目標識別設備10的配置相同。在第二示例性實施例的廣告?zhèn)鬟f目標識別方法中，在基于計算廣告的可視范圍與所計算的人的預計移動范圍之間的關系來計算分數(shù)(步驟S30)之前，如果存在可視范圍的環(huán)境信息(步驟S26:是)，則獲取信息(步驟S28)，并且通過考慮所獲取的可視范圍的環(huán)境信息來計算分數(shù)(步驟S30)。圖12示出了通過將可視范圍的環(huán)境信息并入在第一示例性實施例中描述的預計移動范圍定義信息所獲取的柵格圖的示例的示意圖。在圖12中，實陰影區(qū)域指示車站閘門。在圖12中，閘門的右側是車站廣場。在圖12中，白色圓圈指示人X和Y。在此，人X和Y是具有相同屬性的虛擬人。人X在可以看見顯示器IOOa的車站之外的位置處；人Y在接近顯示器IOOa的位置處，但是由于該位置在車站廣場內(nèi)，所以從其難以看見顯示器100a。在這種情形下，作為可視范圍的環(huán)境信息，向車站廣場中的區(qū)域賦予具有使得分數(shù)低于在車站之外的分數(shù)的系數(shù)的數(shù)據(jù)。因此，通過將可視范圍的環(huán)境信息并入人Y的預計移動范圍定義信息所獲得的柵格圖整體上具有較低的概率。因此，在分數(shù)計算中，人Y顯示出比人X低的分數(shù)。需要指出的是，人Y的預計移動范圍定義信息具有由于閘門的存在而沿著閘門變形的形式。
環(huán)境信息的示例包括空間環(huán)境數(shù)據(jù)，也即附近存在墻壁、閘門等；以及諸如時間、天氣和季節(jié)的數(shù)據(jù)。在第二示例性實施例中，例如，環(huán)境信息可以是包括使得顯示器的正面附近的分數(shù)較高且使得可視范圍內(nèi)顯示器的右側附近的分數(shù)較低的系數(shù)的可視范圍數(shù)據(jù)。使用這種數(shù)據(jù)使得位于可以很好地看見廣告的位置的人具有較高的分數(shù)，并因此將可以很好地看見廣告的人識別為廣告?zhèn)鬟f目標。除了環(huán)境信息之外，分數(shù)計算信息數(shù)據(jù)庫26還可以存儲廣告?zhèn)鬟f目標信息等，并且在計算分數(shù)時可以使用該信息。分數(shù)計算裝置13基于廣告的可視范圍與所計算的人的預計移動范圍之間的關系來計算分數(shù)(步驟S30)。具體地講，例如，可以基于所獲得的柵格圖與可視范圍的重疊區(qū)域的大小來計算分數(shù)?？梢栽诜謹?shù)計算信息數(shù)據(jù)庫26中存儲與可視范圍有關的信息。在這種情況下，分數(shù)計算裝置13通過參考分數(shù)計算信息數(shù)據(jù)庫26中存儲的數(shù)據(jù)(可視范圍數(shù)據(jù)、柵格圖中區(qū)域的大小、人的屬性、環(huán)境信息等)來計算分數(shù)。第二示例性實施例也可以實現(xiàn)與第一示例性實施例相同的效果。此外，由于使用環(huán)境信息來計算分數(shù)，所以可以以更高的精度來識別廣告?zhèn)鬟f目標。(加權分數(shù)的計算)分數(shù)計算裝置13還可通過參考分數(shù)計算信息數(shù)據(jù)庫26中存儲的數(shù)據(jù)，通過根據(jù)預定規(guī)則進行加權，來計算分數(shù)。例如，基于人的位置信息，可以針對在顯示器正面附近且距顯示器預定距離內(nèi)的人，在全域上執(zhí)行分數(shù)相加，而與屬性無關。此外，基于人的屬性信息，可以針對除了不大于15歲的小孩之外的所有人，在全域上執(zhí)行分數(shù)相加，而與位置信息無關。通過加權的分數(shù)計算使得可以以較高精度識別廣告?zhèn)鬟f目標。(示例性實施例3)圖13示出了本發(fā)明的廣告?zhèn)鬟f設備的示例的配置的方框圖。圖14示出了第三示例性實施例的廣告?zhèn)鬟f·設備所執(zhí)行的過程的流程圖。如圖13所示，第三示例性實施例的廣告?zhèn)鬟f設備100包括廣告?zhèn)鬟f目標識別裝置(單元)110、廣告?zhèn)鬟f裝置(單元)120以及廣告數(shù)據(jù)庫130。廣告?zhèn)鬟f目標識別裝置110與廣告?zhèn)鬟f裝置120相連。廣告?zhèn)鬟f裝置120與廣告數(shù)據(jù)庫130相連。第三示例性實施例的廣告?zhèn)鬟f目標識別裝置110是第一示例性實施例的廣告?zhèn)鬟f目標識別設備，并且廣告?zhèn)鬟f目標識別裝置110執(zhí)行從獲取在廣告的可視范圍內(nèi)外出現(xiàn)的人的圖像信息的步驟SlO至被識別作為傳遞廣告的目標(廣告?zhèn)鬟f目標)的人的步驟S40的過程。此外。廣告?zhèn)鬟f裝置120根據(jù)廣告?zhèn)鬟f目標識別裝置110所識別的廣告?zhèn)鬟f目標的屬性，從廣告數(shù)據(jù)庫130中選擇要傳遞的廣告(步驟S50)，并傳遞廣告(步驟S60)。例如，如果所識別的廣告?zhèn)鬟f目標是20歲的男性，則選擇針對年輕男性的商品的廣告圖像，并顯示在廣告屏幕上。對于廣告?zhèn)鬟f目標識別裝置110，在考慮環(huán)境信息的情況下，例如，如果存在“寒冷”的環(huán)境信息，則可以傳遞適用于所識別的廣告?zhèn)鬟f目標的屬性的針對熱飲的廣告、熱服裝等的廣告，并且可以進一步改善廣告效果。(示例性實施例4)第四示例性實施例的程序是使計算機執(zhí)行廣告?zhèn)鬟f目標識別方法或廣告?zhèn)鬟f方法的程序。第四示例性實施例的程序可以記錄在例如記錄介質中。這并不是對記錄介質的特定限制，并且記錄介質的示例包括:隨機存取存儲器(RAM)、只讀存儲器(ROM)、硬盤(HD)、光盤以及軟盤(注冊商標)(FD)。盡管已經(jīng)具體示出并結合示例性實施例描述了本發(fā)明，但是本發(fā)明并不局限于這些實施例。本領域技術人員可以理解，在不脫離所附權利要求所定義的本發(fā)明的精神和范圍的情況下，可以在形式和細節(jié)上做出各種改變。本申請基于并要求2010年9月30日提交的日本專利申請N0.2010-222361的優(yōu)先權，在此通過引用將其公開全部并入于此。工業(yè)實用性根據(jù)本發(fā)明，通過基于廣告的可視范圍與人的預計移動范圍之間的關系來將適合的人識別為廣告?zhèn)鬟f目標，可以改善廣告效果。本發(fā)明的廣告?zhèn)鬟f目標識別設備、廣告?zhèn)鬟f設備、廣告?zhèn)鬟f目標識別方法、廣告?zhèn)鬟f方法、程序以及記錄介質不僅在通過設置在聚集了很多人的位置的顯示器來傳遞廣告的情況下是有效的，而且在希望識別傳遞目標的情況下也是有效的，因此可以應用于廣泛的領域。參考標記的解釋10和20廣告?zhèn)鬟f目標識別設備11圖像獲取裝置12預計移動范圍計算裝置13分數(shù)計算裝置14廣告?zhèn)鬟f目標識別裝置15屬性信息數(shù)據(jù)庫(DB)16和26分數(shù)計算信息數(shù)據(jù)庫(DB)100廣告?zhèn)鬟f設備IOOa 顯示器IOOb 攝像機110廣告?zhèn)鬟f目標識別裝置120廣告?zhèn)鬟f裝置 130廣告數(shù)據(jù)庫(廣告DB)
權利要求
1.一種廣告?zhèn)鬟f目標識別設備，包括 圖像獲取單兀，獲取在廣告的可視范圍內(nèi)外出現(xiàn)的人的圖像； 預計移動范圍計算單元，根據(jù)所述圖像來計算此人將來的預計移動范圍； 分數(shù)計算單元，根據(jù)廣告的所述可視范圍和所計算的預計移動范圍之間的關系來計算分數(shù)；以及 廣告?zhèn)鬟f目標識別單元，根據(jù)所計算的分數(shù)，識別作為所要傳遞廣告的目標的人。
2.根據(jù)權利要求I所述的設備，其中，所述預計移動范圍計算單元基于人的位置信息、人的行進信息和人的屬性信息來計算將來的所述預計移動范圍。
3.根據(jù)權利要求I或2所述的設備，其中，所述分數(shù)計算單元通過考慮所述可視范圍的環(huán)境信息來計算所述分數(shù)。
4.根據(jù)權利要求I至3之一所述的設備，其中，所述分數(shù)計算單元通過向人分配權重來計算所述分數(shù)。
5.根據(jù)權利要求I至4之一所述的設備，其中，所述預計移動范圍計算單元包括人的柵格圖的形成單元。
6.一種廣告?zhèn)鬟f設備，包括 廣告?zhèn)鬟f目標識別單元；以及 廣告?zhèn)鬟f單元，其中 所述廣告?zhèn)鬟f單元根據(jù)所述廣告?zhèn)鬟f目標識別單元所識別的廣告?zhèn)鬟f目標的屬性，選擇要傳遞的廣告；以及 所述廣告?zhèn)鬟f目標識別單元是根據(jù)權利要求I至5之一所述的廣告?zhèn)鬟f目標識別設備。
7.一種廣告?zhèn)鬟f目標識別方法，包括 圖像獲取步驟，獲取在廣告的可視范圍內(nèi)外出現(xiàn)的人的圖像； 預計移動范圍計算步驟，根據(jù)所述圖像來計算此人將來的預計移動范圍； 分數(shù)計算步驟，根據(jù)廣告的所述可視范圍和所計算的預計移動范圍之間的關系來計算分數(shù)；以及 廣告?zhèn)鬟f目標識別步驟，根據(jù)所計算的分數(shù)，識別作為所要傳遞廣告的目標的人。
8.根據(jù)權利要求7所述的方法，其中，在所述預計移動范圍計算步驟中，基于人的位置信息、人的行進信息和人的屬性信息來計算將來的所述預計移動范圍。
9.根據(jù)權利要求7或8所述的方法，其中，在所述分數(shù)計算步驟中，通過考慮所述可視范圍的環(huán)境信息來計算所述分數(shù)。
10.根據(jù)權利要求7至9之一所述的方法，其中，在所述分數(shù)計算步驟中，通過向人分配權重來計算所述分數(shù)。
11.根據(jù)權利要求7至10之一所述的方法，其中，所述預計移動范圍計算步驟包括人的柵格圖的形成步驟。
12.—種廣告?zhèn)鬟f方法，包括 廣告?zhèn)鬟f目標識別步驟；以及 廣告?zhèn)鬟f步驟，其中 在所述廣告?zhèn)鬟f步驟中，根據(jù)在所述廣告?zhèn)鬟f目標識別步驟中識別的廣告?zhèn)鬟f目標的屬性來選擇所要傳遞的廣告，以及 所述廣告?zhèn)鬟f目標識別步驟使用根據(jù)權利要求7至11之一所述的廣告?zhèn)鬟f目標識別方法。
13.一種程序，其中使計算機執(zhí)行根據(jù)權利要求7至11之一所述的廣告?zhèn)鬟f目標識別方法。
14.一種程序，其中使計算機執(zhí)行根據(jù)權利要求12所述的廣告?zhèn)鬟f方法。
15.一種記錄介質，記錄有根據(jù)權利要求13所述的程序。
16.一種記錄介質，記錄有根據(jù)權利要求14所述的程序。
全文摘要
本發(fā)明提供了能夠通過識別廣告?zhèn)鬟f目標來提升廣告效果的廣告?zhèn)鬟f目標識別設備、廣告?zhèn)鬟f設備、廣告?zhèn)鬟f目標識別方法、廣告?zhèn)鬟f方法、程序和記錄介質。一種廣告?zhèn)鬟f目標識別設備，包括圖像獲取單元，獲取在廣告的可視范圍內(nèi)外出現(xiàn)的人的圖像；預計移動范圍計算單元，根據(jù)所述圖像來計算此人將來的預計移動范圍；分數(shù)計算單元，根據(jù)廣告的可視范圍和所計算的預計移動范圍之間的關系來計算分數(shù)；以及廣告?zhèn)鬟f目標識別單元，根據(jù)所計算的分數(shù)，識別作為所要傳遞廣告的目標的人。
文檔編號G06Q30/02GK103238163SQ20118004654
公開日2013年8月7日 申請日期2011年9月20日 優(yōu)先權日2010年9月30日
發(fā)明者檜山百合子, 大坂智之, 植木一也 申請人:日本電氣株式會社, Nec軟件有限公司