JP2011017883A - 訴求対象特定システム、訴求対象特定方法、広告出力システム及び広告出力方法 - Google Patents

Abstract

【課題】訴求対象として最も適する人物を特定し、その人物に適した広告をリアルタイムで表示するシステムを提供する。
【解決手段】広告出力システム１は、広告映像を出力する出力装置１０と、広告映像に係るコンテンツを出力装置１０に配信する広告配信装置３０と、出力装置１０から出力される広告映像を観察し得る領域の画像を取得する撮像装置２０と、撮像装置２０で取得した画像を解析して、広告映像の観察者を検出し、検出した全ての観察者の中から訴求対象として最も適した人物を特定する訴求対象特定装置４０を備える。広告配信装置３０は、広告用の複数のコンテンツの中から、訴求対象特定装置４０により特定された人物に適するコンテンツを選択し、出力装置１０に配信する。
【選択図】図１

Description

本発明は、訴求対象として最も適する人物を特定するための技術に関する。

従来より、公衆の目に触れる場所に設置した表示装置に広告映像を表示させることで広告を展開する手法（いわゆる、デジタルサイネージ）はよく知られている。

このようなデジタルサイネージに関し、例えば、特許文献１には、表示装置に表示された広告映像の効果を把握することを目的とした技術（広告配信システム）が開示されている。

この広告配信システムは、カメラにより表示装置の近傍を撮影し、撮影された画像を分析することで、人数や視線方向等を取得し、これらに基づいて、表示された広告映像の注目度（広告効果）を測定する。

特開２００２−２６９２９０号公報

ところで、広告映像の観察者達（即ち、表示装置の表示画面を見ている不特定多数の人達）において、当該広告映像に対する関心の度合いは、個々人で様々であるといえる。即ち、意識して広告映像に見入る人もいれば、たまたま表示装置近傍を通行中に無意識に表示装置の表示画面に目を向ける人もいる。

例えば、表示された広告映像に対して最も強い関心を示した人物を特定でき、その人物に適した広告映像をリアルタイムで表示させることができたら、当該広告映像の訴求効果を高めることが期待できる。

しかしながら、上記特許文献１には、このような人物の特定について一切の言及はなく、他の従来技術においても、このような技術思想の開示はなされていない。

本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、訴求対象として最も適する人物を特定する訴求対象特定システム及び訴求対象特定方法、並びに、その特定した人物に適した広告映像を表示する広告出力システム及び広告出力方法を提供することを目的とする。

本発明に係る訴求対象特定システムは、
広告出力装置から出力される広告映像を観察し得る領域の画像を取得する撮像装置と、
該撮像装置で取得した画像を解析して、当該画像に写り込んでいる人物の顔画像を検出することで、前記広告映像の観察者を検出し、所定条件に基づいて、検出した全ての観察者の中から訴求対象として最も適する人物を特定する訴求対象特定手段と、を備えることを特徴とする。

また、本発明に係る訴求対象特定方法は、
広告出力装置から出力される広告映像を観察し得る領域の画像を取得し、
該取得した画像を解析して、当該画像に写り込んでいる人物の顔画像を検出することで、前記広告映像の観察者を検出し、所定条件に基づいて、検出した全ての観察者の中から訴求対象として最も適する人物を特定することを特徴とする。

また、本発明に係る広告出力システムは、
広告映像を出力する広告出力装置と、
該広告出力装置から出力される前記広告映像を観察し得る領域の画像を取得する撮像装置と、
該撮像装置で取得した画像を解析して、当該画像に写り込んでいる人物の顔画像を検出することで、前記広告映像の観察者を検出し、所定条件に基づいて、検出した全ての観察者の中から訴求対象として最も適する人物を特定する訴求対象特定手段と、
広告用の複数のコンテンツの中から前記訴求対象特定手段で特定した人物に適するコンテンツを選択し、前記広告出力装置に配信する広告配信手段と、を備え、
前記広告出力装置は、前記広告配信手段から配信されたコンテンツに係る広告映像を出力することを特徴とする。

また、本発明に係る広告出力方法は、
広告出力装置から出力される広告映像を観察し得る領域の画像を取得し、
該取得した画像を解析して、当該画像に写り込んでいる人物の顔画像を検出することで、前記広告映像の観察者を検出し、所定条件に基づいて、検出した全ての観察者の中から訴求対象として最も適する人物を特定し、
広告用の複数のコンテンツの中から前記特定した人物に適するコンテンツを選択し、前記広告出力装置に配信することを特徴とする。

本発明によれば、訴求対象として最も適する人物を高精度で特定することが可能になる。また、その特定した人物に適した広告映像を表示することで、当該広告映像の訴求効果を高めることが可能になる。

本発明の一実施形態に係る広告出力システムの構成図である。 撮像装置による撮影範囲を説明するための図であり、（ａ）は地面と垂直方向の撮影範囲を示し、（ｂ）は地面と水平方向の撮影範囲を示す。 広告配信装置の構成を示すブロック図である。 コンテンツ選択用テーブルを説明するための図である。 訴求対象特定装置の構成を示すブロック図である。 モデルＤＢのデータ構成例を示す図である。 （ａ）は位置コスト変換テーブルを説明するための図であり、（ｂ）は注視コスト変換テーブルを説明するための図であり、（ｃ）は滞留コスト変換テーブルを説明するための図である。 訴求対象特定処理の手順を示すフローチャートである。 観察者情報テーブルを説明するための図である。

以下、本発明に係る広告出力システムの一実施形態について図面を参照して説明する。

図１に示すように、本実施形態に係る広告出力システム１は、出力装置１０と、撮像装置２０と、広告配信装置３０と、訴求対象特定装置４０と、から構成されている。なお、撮像装置２０及び訴求対象特定装置４０は、本発明の本実施形態に係る訴求対象特定システムを構成する。

出力装置１０は、例えば、プラズマディスプレイ、液晶ディスプレイ等の比較的大型の表示装置と、スピーカ等の音響装置と、から構成され、街頭や公共交通機関等、公衆の目に触れる場所に設置されている。出力装置１０は、広告配信装置３０からのマルチメディアデータを受信し、受信したマルチメディアデータに含まれる広告映像を表示すると共に音声を放音して、観察者ＯＢに提供する。

撮像装置２０は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラ、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）センサカメラ等から構成され、出力装置１０の近傍に設置される。本実施形態では、撮像装置２０は、図２（ａ）、（ｂ）に示すように、出力装置１０の上面（地表からの高さＬ（ｃｍ）の位置）中央に、出力装置１０の前方側を見下ろす態様で設置され、前方下側の所定領域を撮影する。撮像装置２０は、出力装置１０から出力される広告映像及び音声を観察者ＯＢが視聴し得る領域を撮影する。本実施形態では、高さＬが約１９５ｃｍ、俯角θ１が約１２度、画角θ２が約６０度となっている。

撮像装置２０は、上記領域を常時撮影し、例えば、１／３０秒のフレーム周期でフレーム画像を取得して、訴求対象特定装置４０に供給する。

広告配信装置３０は、所定のネットワークを介して出力装置１０に接続され、訴求対象特定装置４０からの情報に従って、特定の広告を選択し、選択した広告に対応するマルチメディアデータを出力装置１０に供給する。

図３は、広告配信装置３０の構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、広告配信装置３０は、コンテンツ選択用メモリ３００と、コンテンツＤＢ３０１と、通信部３０２と、入出力部３０３と、制御部３０４と、を備える。

コンテンツ選択用メモリ３００は、コンテンツ選択用テーブルを記憶する。コンテンツ選択用テーブルは、図４に示すように、コンテンツ（即ち、配信対象のマルチメディアデータ）の格納位置を示すアドレス（ＵＲＬ（Uniform Resource Locator））と、その表示時間と、そのコンテンツの視聴対象者として最も適した人物属性（本実施形態では、年齢層と性別）と、を対応付けたデータテーブルである。ここで、「コンテンツの視聴対象者として最も適した人物」とは、当該コンテンツに係る広告の訴求効果が最も見込める人物という意味を示す。

コンテンツＤＢ３０１は、配信対象のコンテンツ（例えば、ＭＰＥＧフォーマットの音声付動画）を格納する。コンテンツＤＢ３０１に格納されている各コンテンツは、ＵＲＬで特定される。

通信部３０２は、インターネット等の所定のネットワークを介して、出力装置１０、訴求対象特定装置４０等と通信を行う。

入出力部３０３は、キーボード、マウス、表示装置などから構成され、制御部３０４に種々の指示やデータを入力し、また、制御部３０４から出力される情報を表示する。

制御部３０４は、プロセッサなどから構成され、図示しないＲＯＭ（Read Only Memory）に記憶されている制御プログラムに従って動作する。例えば、制御部３０４は、次に配信すべきコンテンツを決定するため、人物属性情報の送信を要求するメッセージ（人物属性情報要求メッセージ）を訴求対象特定装置４０に通信部３０２を介して送信する。

制御部３０４は、この人物属性情報要求メッセージに応答して、訴求対象特定装置４０から送られてくる人物属性情報を受信すると、かかる人物属性情報が示す人物属性（年齢層及び性別）をキーにして、コンテンツ選択用テーブルから対応するコンテンツのＵＲＬを取得する。そして、取得したＵＲＬを使用して、コンテンツＤＢ３０１から配信すべきコンテンツを読み出し、通信部３０２を介して出力装置１０に供給する。

図１の訴求対象特定装置４０は、広告配信装置３０からの上述した人物属性情報要求メッセージを受信すると、訴求対象特定処理を開始する。この訴求対象特定処理が開始されると、訴求対象特定装置４０は、撮像装置２０の撮影画像をフレーム単位に解析し、出力装置１０に表示された広告映像を見ている人（観察者ＯＢ）を検出する。そして、検出した１又は複数の観察者ＯＢの中から、所定条件に基づいて、特定の一人を訴求対象として選出する。なお、検出した観察者ＯＢが一人の場合は、当該観察者ＯＢが訴求対象として選出されることになる。

訴求対象特定装置４０は、訴求対象となる人物を選出すると、その属性（年齢層、性別）を含む応答情報（即ち、人物属性情報）を生成し、広告配信装置３０に送信する。

図５は、訴求対象特定装置４０の構成の一例を示すブロック図である。図５に示すように、訴求対象特定装置４０は、モデルＤＢ４００と、フレームメモリ４０１と、ワークメモリ４０２と、コスト算出用メモリ４０３と、入出力部４０４と、通信部４０５と、制御部４０６と、から構成される。

モデルＤＢ４００は、図６に例示するように、多種多様な顔画像のモデル（母集団）を解析して得られた各種特徴量の組み合わせと、年齢層及び性別との対応関係を記憶する。

フレームメモリ４０１は、撮像装置２０から供給される各フレーム画像を順次記憶する。

ワークメモリ４０２は、制御部４０６のワークエリアとして機能する。

コスト算出用メモリ４０３は、図７に示すように、各種のコスト変換テーブルを記憶する。コスト変換テーブルは、フレーム画像を解析した結果からコストを導出するためのデータテーブルである。ここでいうコストとは、訴求対象を選出する際に指標となる値である。

位置コスト変換テーブルは、観察者ＯＢの位置コストを求めるために使用するコスト変換テーブルであり、フレーム画像（例えば、６４０×４８０（ピクセル）のビットマップ画像）における位置と位置コストとの対応関係を示す（図７（ａ）参照）。

図７（ａ）から判るように、位置コストは、観察者ＯＢが出力装置１０に表示された広告映像を最も見やすい場所（領域）に位置する場合に最も大きくなり、観察者ＯＢがその場所を離れるに従って小さくなる。つまり、出力装置１０に表示された広告映像をより見やすい場所に位置する観察者ＯＢほど、より高い値の位置コストが付与されることになる。

制御部４０６は、フレーム画像を解析して、検出した観察者ＯＢの顔画像の中心部の座標を取得し、位置コスト変換テーブルを用いて、当該観察者ＯＢの今回の（即ち、当該フレーム画像における）位置コストを求める。制御部４０６は、各フレーム画像の解析処理毎に当該観察者ＯＢの位置コストを求め、これを平均することで、訴求対象となる人物を特定する際の指標となる最終的な位置コストを求める。

図７（ｂ）に示す注視コスト変換テーブルは、観察者ＯＢの注視コストを求めるために使用するコスト変換テーブルであり、観察者ＯＢの平均移動量と注視コストとの対応関係を示す。制御部４０６は、各フレーム画像の解析処理毎に、当該フレーム画像における観察者ＯＢの顔画像の中心座標（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ）と、１つ前に解析したフレーム画像における当該観察者ＯＢの顔画像の中心座標（ｘ_ｉ−１，ｙ_ｉ−１）と間の距離（ピクセル）を求め、これを平均することで、フレーム周期間における当該観察者ＯＢ（の顔画像）の平均移動量を求める。平均移動量が求まると、制御部４０６は、注視コスト変換テーブルを用いて、当該観察者ＯＢの注視コストを取得する。

図７（ｂ）に示すように、この注視コスト変換テーブルでは、平均移動量の値が小さくなる程、対応する注視コストの値は大きくなる。これは、一般に、広告映像を注視している人は、動きが少ないと推測できることによる。

図７（ｃ）に示す滞留コスト変換テーブルは、観察者ＯＢの滞留コストを求めるために使用するコスト変換テーブルであり、訴求対象特定処理において、同一の観察者ＯＢが検出されたフレーム画像の枚数と滞留コストとの対応関係を示す。この滞留コスト変換テーブルの内容から判るように、検出枚数が増加する程、対応する滞留コストの値は大きくなる。

図５に戻り、入出力部４０４は、キーボード、マウス、表示装置などから構成され、制御部に４０６に種々の指示やデータを入力し、また、制御部４０６から出力される情報を表示する。

通信部４０５は、撮像装置２０と所定の通信ケーブルを介して接続すると共に、インターネット等の所定のネットワークを介して広告配信装置３０等と通信を行う。

制御部４０６は、プロセッサなどから構成され、図示しないＲＯＭに記憶されている制御プログラムに従って動作し、撮像装置２０から出力されるフレーム画像を通信部４０５を介して受信して、フレームメモリ４０１に格納する。

また、制御部４０６は、広告配信装置３０からの人物属性情報要求メッセージを受信すると、訴求対象特定処理を実行する。以下、訴求対象特定処理の詳細について、図８のフローチャートに沿って説明する。

まず、制御部４０６は、フレームメモリ４０１から１枚のフレーム画像を取得し、ワークメモリ４０２に展開する（ステップＳ１０１）。

次に、制御部４０６は、取得したフレーム画像を解析して、表示装置２０に表示中の広告映像を見ている人物（即ち、観察者ＯＢ）の顔画像を抽出する（ステップＳ１０２）。

観察者ＯＢの顔画像を抽出する手法は任意である。例えば、フレーム画像全体の平均輝度に基づいて定めた閾値により画像を二値化し、二値化画像中で一定の距離（１０〜１８ｃｍ相当）にある２つの黒点（目の画像と推定されるもの）の組を抽出し、続いて、元のフレーム画像中で、抽出された黒点の組を基準として一定範囲の画像を抽出し、これを予め用意されている顔の画像のサンプルとマッチングし、一致する場合に、その抽出画像を観察者ＯＢの顔画像として認識する。

なお、観察者ＯＢの検出精度を高めるため、抽出した顔画像から目線の方向を求め、その方向が表示装置２０の表示画面に向いている場合に、当該顔画像を観察者ＯＢの顔画像として認識する仕様にしてもよい。

次に、制御部４０６は、各顔画像について、その中心位置（ｘ、ｙ座標）と、顔を識別するための複数の特徴量を求める（ステップＳ１０３）。

「特徴量」とは、顔画像の特徴を表すパラメータを指し、その画像における各画素の濃度勾配を表す勾配ベクトル、各画素の色情報（色相、彩度）、濃度、テクスチャーの特徴、奥行情報、その画像に含まれるエッジの特徴等、いかなる特徴を表すものであってもよい。この特徴量としては、既知の種々の特徴量を使用できる。例えば、両目と鼻の頂点との距離などを使用することも可能である。

制御部４０６は、各観察者ＯＢの顔画像の中心位置と特徴量を取得すると、これらの情報を用いて、観察者情報テーブルの内容を更新する（ステップＳ１０４）。観察者情報テーブルは、当該訴求対象特定処理の間、制御部４０６によって一時的にワークメモリ４０２に展開され、識別した各観察者の情報が格納されるデータテーブルである。図９に示すように、観察者情報テーブルは、「Ｎｏ．」、「属性」、「継続検出数」、「通算位置コスト」、「通算移動量」、「顔位置」、「特徴量１〜ｍ」等のデータ項目を有する。

この観察者情報テーブルにおいて、「継続検出数」には、各フレーム画像の解析で、同一の観察者ＯＢの顔画像が検出された連続数、つまり、同一の観察者ＯＢの顔画像が写り込んだ時系列的に連続するフレーム画像の枚数を示す数値が格納される。

「通算位置コスト」には、同一の観察者ＯＢの時系列的に連続する各フレーム画像毎の位置コストの総和を示す数値が格納される。

「通算移動量」には、時系列的に連続する各フレーム画像毎（より詳細には、２枚目以降のフレーム画像毎）に求めた同一の観察者ＯＢの顔画像の中心位置の移動距離（ピクセル）の総和を示す数値が格納される。

「顔位置」には、今回解析したフレーム画像における当該観察者ＯＢの顔画像の中心位置を示す座標（ｘ，ｙ）がピクセル単位で格納される。

制御部４０６は、観察者情報テーブルの各レコードを検索して、今回取得した各観察者ＯＢの顔画像の中心位置及び特徴量と一致するレコードが含まれているか否かを判定する。フレーム周期（例えば、１／３０秒）の間に、人間はほとんど移動できないものといえる。例えば、通常の歩行では、この時間内に１０ｃｍ程度しか移動できない。そこで、制御部４０６は、従前の位置から１０ｃｍ程度の移動範囲内にあって、特徴量がほぼ一致するものがあれば、同一人物の顔であると判定する。一方、位置がほぼ一致しても、特徴量が大きく異なっている場合や、特徴量がほぼ一致しても、位置が大きくずれている場合には、異なる人物の顔であると判別する。

一致するレコードがある場合、制御部４０６は、当該レコードの該当するデータ項目の内容を更新する。以下、具体的に説明する。

制御部４０６は、今回解析したフレーム画像における当該観察者ＯＢの位置コスト（今回の位置コスト）を求める。また、制御部４０６は、当該レコードの「顔位置」に格納されている座標（即ち、前回のフレーム画像における顔画像の中心座標）と、今回取得した顔画像の中心座標との間の距離（即ち、今回の移動量）を求める。

そして、制御部４０６は、当該レコードの「継続検出数」の格納値を＋１し、「通算位置コスト」の格納値に今回の位置コストを加え、「通算移動量」の格納値に今回の移動量を加える。そして、「顔位置」に今回取得した顔画像の中心座標を上書きする。

以上のようにして、観察者情報テーブルの該当レコードが更新される。

一方、一致するレコードが観察者情報テーブルに存在しない場合、観察者情報テーブルに当該観察者ＯＢ用のレコードが新規に追加される。以下、この場合について具体的に説明する。

制御部４０６は、今回求めた特徴量の組と、モデルＤＢ４００に格納されている特徴量の組（図６参照））量の組とを比較し、当該観察者ＯＢの年齢層と性別を求め、観察者情報テーブル（図９参照）における新たなレコードの「属性」に格納する。また、制御部４０６は、「継続検出数」に１を格納し、「通算位置コスト」に今回の位置コストを格納し、「通算移動量」に０を格納する。そして、「顔位置」に今回取得した顔画像の中心座標を格納し、「特徴量１〜ｍ」に今回取得した特徴量の組を格納する。

以上のようにして新規レコードが追加される。

また、前回まで検出されていた観察者ＯＢの顔画像が、今回のフレーム画像から検出されなかった場合、制御部４０６は、当該観察者ＯＢを訴求対象から外すため、観察者情報テーブルの該当レコードを削除する。

以上のようにして観察者情報テーブルの内容を更新すると、制御部４０６は、本処理（訴求対象特定処理）が開始してからの経過時間（処理時間）が、所定時間（例えば、５秒）を超えたか否かを判定する（ステップＳ１０５）。処理時間が所定時間を超えていない場合（ステップＳ１０５でＮＯ）、制御部４０６は、フレームメモリ４０１から次のフレーム画像を取得し（ステップＳ１０１）、ワークメモリ４０２に展開し、上述した処理を繰り返し行う。

一方、処理時間が所定時間を超えている場合（ステップＳ１０５でＹＥＳ）、制御部４０６は、観察者情報テーブルの各レコードの内容に基づいて、各観察者ＯＢのコスト（最終コスト）を算出する（ステップＳ１０６）。最終コストの算出式を以下に示す。

最終コスト＝α×位置コスト＋β×注視コスト＋γ×滞留コスト
α、β、γは、重み調整用の係数

上記式において、位置コストは、「通算位置コスト」を「継続検出数」で除算することで求まる。また、注視コストは、「通算移動量」を「継続検出数」−１で除算して平均移動量を求め、この平均移動量と注視コスト変換テーブル（図７（ｂ）参照）を用いることで導出される。また、滞留コストは、「継続検出数」を検出フレーム数とし、滞留コスト変換テーブル（図７（ｃ）参照）を用いて変換することで導出される。

制御部４０６は、以上のようにして、各観察者ＯＢの最終コストを算出し、最終コストが最も大きい観察者ＯＢを訴求対象として選出する。そして、制御部４０６は、当該観察者ＯＢに対応するレコードの「属性」を含む人物属性情報を生成し、人物属性情報要求メッセージの応答として広告配信装置３０に送信する（ステップＳ１０７）。

以上で訴求対象特定処理は終了する。

広告配信装置３０は、訴求対象特定装置４０からの人物属性情報を受信すると、かかる人物属性情報が示す人物属性（年齢層及び性別）に適したコンテンツを選択し、通信部３０２を介して出力装置１０に供給する。これにより、訴求対象として選出された観察者ＯＢに適した広告映像が出力装置１０から出力され、当該観察者ＯＢにリアルタイムで提供することができる。

以上説明したように、本実施形態の広告出力システム１によれば、出力装置１０の近傍に設置した撮像装置２０にて、出力装置１０の表示画面側前方の所定領域を撮影し、それにより得られたフレーム画像を解析することで、広告映像を視聴していると推定できる人物（観察者ＯＢ）を検出する。そして、検出した各観察者ＯＢの中から訴求対象とする人物を一人選出する。かかる選出では、図７に示す各種のコスト変換テーブルを用いて取得した各種のコストが指標として使用される。

本実施形態では、各観察者ＯＢ毎に、広告映像を視認しやすい位置にいるかどうかの指標となる位置コスト、広告映像を注視しているかどうかの指標となる注視コスト及び視聴時間の指標となる滞留コストをそれぞれ求める。そして、求めたこれら各種のコストに基づいて、訴求対象とする人物を選出する。このように、複数の観点に基づく指標を取り入れて訴求対象を選出するため、訴求対象として最も適する人物を高精度で特定することが可能になる。

そして、このように選出した訴求対象者に適した広告映像をリアルタイムで表示することができるので、当該広告映像の訴求効果を高めることが可能となる。

なお、本発明は、上記実施形態に限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲での種々の変更は勿論可能である。

例えば、上記実施形態では、訴求対象特定装置４０により特定された訴求対象者の情報（人物属性）を次に配信する広告映像の訴求効果を高める観点で利用しているが、特定した訴求対象者の情報の利用態様は様々である。例えば、特定した訴求対象者は、表示した広告映像に対して最も強い関心を示した人物ともいえるため、その情報を広告効果を分析する際のデータとして利用してもよく、その価値は十分にあるといえる。

また、広告効果の分析に利用することを主たる目的として訴求対象者を特定する場合では、上記実施形態のように、訴求対象特定システム（撮像装置２０と訴求対象特定装置４０とから構成される）を広告表示システム１に組み込まずに、単独のシステムで流通させてもよい。この場合、分析対象の広告は、表示装置に表示される映像に係る広告でなくても構わない。例えば、撮像装置２０を公衆の目に触れる場所に設置された広告用の看板やポスター等の近傍に設置し、訴求対象特定装置４０が、当該看板等が示す広告を観察する複数の人物の中から訴求対象者を特定してもよい。

また、上記実施形態では、訴求対象特定処理は、その開始後、所定時間が経過すると終了するが、処理を終了させるタイミングは任意である。例えば、解析したフレーム画像の枚数が所定数に達した場合に処理を終了させるようにしてもよい。さらに、訴求対象特定処理の開始タイミングについても様々である。例えば、訴求対象特定装置４０は、周期的に訴求対象特定処理を実行してもよいし、広告映像の切り替わりに同期して訴求対象特定処理を開始してもよい。

また、上記実施形態では、位置コスト、注視コスト及び滞留コストの３種類のコストを用いて訴求対象者を選出しているが、これらの内の１つ又は２つのコストを用いて訴求対象者を選出してもよい。

また、滞留コスト変換テーブルが、観察者ＯＢの滞留時間と滞留コストとを対応付けたものであってもよい。

また、上記実施形態では、訴求対象特定処理における観察者情報テーブルの更新の際（図８のフロチャートのステップＳ１０４）、前回まで検出されていた観察者ＯＢの顔画像の検出が１回でも途絶えると、観察者情報テーブル（図９参照）の該当レコードを削除していたが、一旦検出された観察者ＯＢを訴求対象から除外するための条件に限定はない。例えば、ある観察者ＯＢの顔画像が、所定回数以上連続して検出できなかった場合に、当該観察者ＯＢに対応するレコードを削除する等、一定の猶予期間を設けてもよい。

１ 広告出力システム
１０ 出力装置
２０ 撮像装置
３０ 広告配信装置
４０ 訴求対象特定装置
３００ コンテンツ選択用メモリ
３０１ コンテンツＤＢ
３０２ 通信部
３０３ 入出力部
３０４ 制御部
４００ モデルＤＢ
４０１ フレームメモリ
４０２ ワークメモリ
４０３ コスト算出用メモリ
４０４ 入出力部
４０５ 通信部
４０６ 制御部

Claims (7)

1. 広告出力装置から出力される広告映像を観察し得る領域の画像を取得する撮像装置と、
   該撮像装置で取得した画像を解析して、当該画像に写り込んでいる人物の顔画像を検出することで、前記広告映像の観察者を検出し、所定条件に基づいて、検出した全ての観察者の中から訴求対象として最も適する人物を特定する訴求対象特定手段と、を備える、
   ことを特徴とする訴求対象特定システム。
2. 前記訴求対象特定手段は、前記撮像装置の取得画像における各観察者の顔画像の位置に基づいて、訴求対象として最も適する人物を特定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の訴求対象特定システム。
3. 前記訴求対象特定手段は、前記撮像装置の取得画像における各観察者の顔画像の位置の移動量を検出し、その検出結果に基づいて、訴求対象として最も適する人物を特定する、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の訴求対象特定システム。
4. 前記訴求対象特定手段は、各観察者の当該広告映像の観察時間に基づいて、訴求対象として最も適する人物を特定する、
   ことを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の訴求対象特定システム。
5. 広告出力装置から出力される広告映像を観察し得る領域の画像を取得し、
   該取得した画像を解析して、当該画像に写り込んでいる人物の顔画像を検出することで、前記広告映像の観察者を検出し、所定条件に基づいて、検出した全ての観察者の中から訴求対象として最も適する人物を特定する、
   ことを特徴とする訴求対象特定方法。
6. 広告映像を出力する広告出力装置と、
   該広告出力装置から出力される前記広告映像を観察し得る領域の画像を取得する撮像装置と、
   該撮像装置で取得した画像を解析して、当該画像に写り込んでいる人物の顔画像を検出することで、前記広告映像の観察者を検出し、所定条件に基づいて、検出した全ての観察者の中から訴求対象として最も適する人物を特定する訴求対象特定手段と、
   広告用の複数のコンテンツの中から前記訴求対象特定手段で特定した人物に適するコンテンツを選択し、前記広告出力装置に配信する広告配信手段と、を備え、
   前記広告出力装置は、前記広告配信手段から配信されたコンテンツに係る広告映像を出力する、
   ことを特徴とする広告出力システム。
7. 広告出力装置から出力される広告映像を観察し得る領域の画像を取得し、
   該取得した画像を解析して、当該画像に写り込んでいる人物の顔画像を検出することで、前記広告映像の観察者を検出し、所定条件に基づいて、検出した全ての観察者の中から訴求対象として最も適する人物を特定し、
   広告用の複数のコンテンツの中から前記特定した人物に適するコンテンツを選択し、前記広告出力装置に配信する、
   ことを特徴とする広告出力方法。

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