JP2011060026A - System and device for analyzing face detection result, and computer program - Google Patents
System and device for analyzing face detection result, and computer program Download PDFInfo
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Abstract
Description
本発明は，ディスプレイを用いて表示される広告や商品などを見ている人物の顔をカメラで撮影し，カメラで撮影した映像に含まれる顔を分析する技術に係わる。 The present invention relates to a technique for photographing a face of a person watching an advertisement or a product displayed on a display with a camera and analyzing a face included in an image photographed with the camera.
ディスプレイを用いて広告を表示する広告媒体であるデジタルサイネージ（Digital Signage）が様々な場所に設置され始めている。デジタルサイネージを用いることで，動画や音声を用いた豊かなコンテンツの提供が可能になるばかりか，デジタルサイネージの設置場所に応じた効率的な広告配信が可能になる。 Digital signage, which is an advertising medium for displaying advertisements using a display, has begun to be installed in various places. By using digital signage, not only will it be possible to provide rich content using video and audio, but it will also be possible to efficiently distribute advertisements according to the location of digital signage.
既存のメディア（テレビ，新聞等）と同様に，デジタルサイネージにおいても広告効果を測定することが要求され， デジタルサイネージの広告効果の測定するとき，デジタルサイネージの前にいる人物をカメラで撮影し，非特許文献１，２で述べられているような，白黒のＨａａｒパターンを用いた顔検出技術などを用いて，カメラで撮影された映像のフレームに含まれる顔の位置及び矩形サイズを検出し，顔の位置及び矩形サイズを利用して，デジタルサイネージの広告効果に係わる様々な指標を算出する。
As with existing media (television, newspapers, etc.), digital signage is required to measure advertising effectiveness. When measuring the effectiveness of digital signage advertising, a person in front of digital signage is photographed with a camera, Using face detection technology using a black and white Haar pattern as described in
例えば，特許文献１には，広告媒体（特許文献１ではポスター）に顔の正面が向いている方が，広告媒体に対する注目度が高いことに着目し，顔の位置及び矩形サイズを利用して，広告媒体に対する顔の角度を広告媒体に対する注目度として算出する旨が記載されている。また，特許文献２には，顔の位置及び矩形サイズで特定される領域の画像を解析し，カメラで撮影された人物の属性（年齢・性別）を求め，人物の属性毎に視聴度を算出する旨が記載されている。
For example, in
このように，デジタルサイネーなどの展示物の効果を測定するときなどは，デジタルサイネージなどの展示物の前にいる人物をカメラで撮影し，該カメラで撮影した映像に含まれる顔を検出し，顔画像の検出結果を分析することになるが，特許文献１及び特許文献２も含め，カメラで撮影した映像から検出した顔画像の分析に係わる技術として，デジタルサイネージなどの展示物を閲覧している人物の人数や位置を表示するマップを提供する技術は開示されていなかった。
In this way, when measuring the effects of exhibits such as digital signage, a person in front of the exhibits such as digital signage is photographed with a camera, and a face included in the image photographed with the camera is detected. The results of detection of face images will be analyzed. As a technology related to the analysis of face images detected from images taken by cameras, including
そこで，本発明は，デジタルサイネージや商品などの展示物を閲覧している人物の人数や位置を表示するマップを生成することのできる顔検出結果分析システム等を提供することを目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to provide a face detection result analysis system and the like that can generate a map that displays the number and positions of people who are viewing exhibits such as digital signage and products.
上述した課題を解決する第１の発明は，人物を撮影するカメラと，前記カメラが撮影した映像に含まれる顔画像を検出し，顔画像の検出結果を分析する顔検出結果分析装置とから少なくとも構成される顔検出結果分析システムであって，前記顔検出結果分析装置は，前記カメラが撮影した映像のフレーム毎に顔画像を前記フレームから検出し，前記顔画像に該当する閲覧者の閲覧者ＩＤを付与して，前記フレーム内における前記顔画像の検出枠の位置及び矩形サイズを少なくとも顔検出結果としてログファイルに記憶する顔検出手段と，撮影距離の区分に従い，前記カメラの視野範囲を複数のエリアに分割したエリアマップを記憶し，前記ログファイルに含まれる前記顔画像の検出枠の矩形サイズから撮影距離を少なくとも求めることで，前記閲覧者がいたエリアを前記閲覧者ＩＤ毎に特定し，前記エリアにいた前記閲覧者の総数を前記エリア毎に算出した後，前記エリアにいた前記閲覧者の総数をエリアマップ上に表示する表示データを生成する分析手段と，を備えていることを特徴とする顔検出結果分析システムである。 A first invention that solves the above-described problem includes at least a camera that shoots a person, and a face detection result analyzer that detects a face image included in an image captured by the camera and analyzes a detection result of the face image. A face detection result analysis system configured, wherein the face detection result analysis device detects a face image from the frame for each frame of a video photographed by the camera, and a viewer corresponding to the face image A face detection unit that assigns an ID and stores in a log file at least a position and a rectangular size of the detection frame of the face image in the frame as a face detection result, and a plurality of viewing ranges of the camera according to a shooting distance category The area map divided into the areas is stored, and at least the shooting distance is obtained from the rectangular size of the detection frame of the face image included in the log file. Display data for specifying the area where there was a viewer for each browser ID, and calculating the total number of the viewers in the area for each area, and then displaying the total number of the viewers in the area on an area map And a face detection result analysis system characterized by comprising:
カメラからの撮影距離が遠くなる程，閲覧者の顔は小さく撮影されるため，前記顔画像の検出枠の矩形サイズから撮影距離を求めることができ，前記閲覧者のいた前記エリアを特定することができる。前記閲覧者のいた前記エリアが特定できれば，前記エリアにいた前記閲覧者の総数を前記エリア毎に算出することができ，デジタルサイネージや商品などの展示物を閲覧している人物の人数が記載され，該展示物の前にいる人物を撮影するカメラの撮影距離方向に広がったマップを生成することのできるようになる。 Since the viewer's face is photographed as the shooting distance from the camera increases, the shooting distance can be obtained from the rectangular size of the detection frame of the face image, and the area where the viewer is located is specified. Can do. If the area where the viewer was located can be specified, the total number of the viewers who were in the area can be calculated for each area, and the number of persons browsing the exhibits such as digital signage and products is described. , It is possible to generate a map that spreads in the shooting distance direction of the camera that shoots the person in front of the exhibit.
更に，第２の発明は，前記顔検出結果分析装置の前記分析手段は，前記カメラの視点を中心とした円座標系の角度と撮影距離に設定された区分によって，前記カメラの視野範囲を複数のエリアに分割した前記エリアマップを記憶し，前記顔画像の検出枠の中心位置から前記円座標系の角度の区分を特定し，前記顔画像の検出枠の矩形サイズから前記円座標系の撮影距離の区分を特定することで，前記閲覧者がいた前記エリアを前記閲覧者ＩＤ毎に特定することを特徴とする第１の発明に記載の顔検出結果分析システムである。 Further, according to a second aspect of the present invention, the analysis means of the face detection result analyzing apparatus sets a plurality of field-of-view ranges of the camera according to a division set to an angle of a circular coordinate system centered on the viewpoint of the camera and a shooting distance. The area map divided into areas of the face image is stored, the angular division of the circular coordinate system is specified from the center position of the detection frame of the face image, and the shooting distance of the circular coordinate system is determined from the rectangular size of the detection frame of the face image The face detection result analysis system according to the first invention is characterized in that the area where the viewer is located is specified for each viewer ID by specifying the category.
撮影距離に着目した場合，前記エリアマップは前記カメラの視点を中心とした円座標系に設定されることが望ましく，前記エリアマップを該円座標系に設定した場合，第２の発明のようにすれば，該エリアマップに含まれる一つの前記エリアを特定できる。 When focusing on the shooting distance, the area map is preferably set in a circular coordinate system centered on the viewpoint of the camera. When the area map is set in the circular coordinate system, the second aspect of the invention can be used. , One area included in the area map can be specified.
更に，第３の発明は，前記顔検出結果分析装置の前記分析手段は，前記閲覧者がいた前記エリアを前記閲覧者ＩＤ毎に特定する際に，前記閲覧者がいた前記エリアの頻度を求め，すべての前記閲覧者ＩＤの頻度の合計を前記エリア毎に算出することで，前記エリアにいた前記閲覧者の総数を前記エリア毎に算出することを備えていることを特徴とする第２の発明に記載の顔検出結果分析システムである。 Further, in the third invention, the analysis means of the face detection result analyzing apparatus obtains the frequency of the area where the viewer was present when specifying the area where the viewer was present for each browser ID. And calculating the total number of the viewers in the area for each area by calculating the total frequency of all the viewer IDs for each area. It is a face detection result analysis system described in the invention.
前記エリアにいた前記閲覧者の総数は，前記閲覧者がいた頻度（割合）が考慮されることになる。前記閲覧者がいた頻度が大きい前記エリアは，デジタルサイネージや商品などの展示物を閲覧していた前記エリアと考えられるため，前記エリアにいた前記閲覧者の総数を前記エリア毎に算出する手法として，第３の発明を用いれば，該展示物を閲覧していた前記エリアをより明確にすることができる。 The total number of viewers in the area takes into account the frequency (ratio) of the viewers. The area with a high frequency of the viewer is considered as the area where an exhibit such as a digital signage or a product was browsed. As a method for calculating the total number of the viewers in the area for each area. If the third invention is used, the area where the exhibit has been browsed can be made clearer.
更に，第４の発明は，前記顔検出結果分析装置の前記顔検出手段は，前記閲覧者ＩＤに関連付けて，前記顔画像が検出された前記フレームの撮影日時を前記顔検出結果に含ませ，前記顔検出結果分析装置の前記分析手段は，前記ログファイルに記憶されている前記顔検出結果を日付又は時間帯の区分毎に分類し，日付又は時間帯の区分毎に，前記エリアにいた前記閲覧者の総数を前記エリア毎に算出し，日付又は時間帯の区分毎の前記閲覧者の総数を示す表示データを生成することを特徴とする第３の発明に記載の顔検出結果分析システムである。 Further, in a fourth aspect of the present invention, the face detection means of the face detection result analyzer includes the shooting date and time of the frame in which the face image is detected in the face detection result in association with the viewer ID. The analysis means of the face detection result analyzer categorizes the face detection results stored in the log file for each date or time zone, and is in the area for each date or time zone The face detection result analysis system according to the third aspect of the invention is characterized in that the total number of viewers is calculated for each area, and display data indicating the total number of viewers for each date or time zone is generated. is there.
更に，第５の発明は，前記顔検出結果分析装置の前記分析手段は，前記顔画像が撮影されていた総時間を前記閲覧者ＩＤ毎に算出することで，前記顔画像に対応する前記閲覧者が前記カメラの視野範囲内に滞在した滞留時間を算出し，前記ログファイルに記憶されている前記顔検出結果を滞留時間の区分毎に分類し，滞留時間の区分毎に，前記エリアにいた閲覧者の総数を前記エリア毎に算出し，滞留時間の区分毎の前記閲覧者の総数を示す表示データを生成することを特徴とする第３の発明に記載の顔検出結果分析システムである。 Further, in the fifth invention, the analyzing means of the face detection result analyzing apparatus calculates the total time when the face image was photographed for each viewer ID, so that the browsing corresponding to the face image is performed. Calculates the staying time during which the person stays within the field of view of the camera, classifies the face detection results stored in the log file by staying time category, and stays in the area for each staying time category. The face detection result analysis system according to the third aspect of the invention is characterized in that a total number of viewers is calculated for each area, and display data indicating the total number of viewers for each residence time category is generated.
更に，第６の発明は，前記顔検出結果分析装置の前記分析手段は，前記閲覧者ＩＤで識別される前記閲覧者がいたエリアを特定する前に，前記フレーム内における前記顔画像の検出枠の位置及び矩形サイズから前記円座標系における前記閲覧者の座標値を算出し，前後する前記フレームの前記円座標系における前記閲覧者の座標値から前記閲覧者の動線を求め，規定以下の長さの前記動線が所定回数以上連続している場合，前記閲覧者ＩＤで識別される前記閲覧者が前記カメラの視野範囲内に立ち止まりしたと判定し，規定以下の長さの人物の動線が所定回数以上連続している対応する箇所に対応する前記顔検出結果のみを利用して，前記エリアにいた前記閲覧者の総数を前記エリア毎に算出すること特徴とする第３の発明に記載の顔検出結果分析システムである。 Further, the sixth invention is characterized in that the analysis means of the face detection result analysis device is configured to detect the face image detection frame in the frame before specifying the area where the viewer identified by the viewer ID was present. The coordinate value of the viewer in the circular coordinate system is calculated from the position and rectangular size of the frame, and the flow line of the viewer is determined from the coordinate value of the viewer in the circular coordinate system of the frame before and after the frame, If the flow line of length continues for a predetermined number of times or more, it is determined that the viewer identified by the viewer ID has stopped within the field of view of the camera, and the movement of a person having a length less than a specified length is determined. The third invention is characterized in that the total number of the viewers in the area is calculated for each area by using only the face detection result corresponding to the corresponding portion where the line continues for a predetermined number of times or more. Described face detection results It is an analytical system.
第４の発明のように，前記ログファイルに記憶されている前記顔検出結果を日付又は時間帯の区分毎に分類すれば，日付又は時間帯の傾向を示す前記表示データの生成が可能になる。 If the face detection results stored in the log file are classified by date or time zone as in the fourth aspect of the invention, the display data indicating the trend of the date or time zone can be generated. .
更に，第５の発明のように，前記ログファイルに記憶されている前記顔検出結果を滞留時間の区分毎に分類すれば，滞留時間の傾向を示す前記表示データの生成が可能になる。加えて，第６の発明のように，立ち止まりしたと判定した箇所の前記顔検出結果のみを利用することで，閲覧者が立ち止まりしたときの前記表示データの生成が可能になる。 Furthermore, if the face detection results stored in the log file are classified for each residence time category as in the fifth invention, the display data indicating the residence time tendency can be generated. In addition, as in the sixth aspect of the invention, the display data can be generated when the viewer stops by using only the face detection result at the location determined to have stopped.
なお，本発明では，顔検出結果分析装置及び顔検出結果分析装置としてコンピュータを機能させるコンピュータプログラムについても請求する。 In the present invention, a face detection result analyzer and a computer program that causes a computer to function as the face detection result analyzer are also claimed.
このように，本発明は，デジタルサイネージや商品などの展示物を閲覧している人物の人数や位置を表示するマップを生成することのできる顔検出結果分析システム等を提供できる。 As described above, the present invention can provide a face detection result analysis system and the like that can generate a map that displays the number and positions of persons browsing an exhibit such as digital signage and products.
ここから，本願発明の実施形態について，本願発明の技術分野に係わる当業者が，本願発明の内容を理解し，本願発明を実施できる程度に説明する。 From this, the embodiments of the present invention will be described to the extent that those skilled in the art of the present invention can understand the contents of the present invention and implement the present invention.
図１は，顔検出結果分析システム１の構成を説明する図である。図１で図示したように，顔検出結果分析システム１には，街頭や店舗などに設置され，ディスプレイ３ａを用いて広告を表示する広告媒体であるデジタルサイネージ３が展示物として設置されている。なお，デジタルサイネージ３には，広告映像を再生するディスプレイ３ａの他に，デジタルサイネージ３で再生する広告映像を制御するサーバが含まれるが，該サーバは図１には図示していない。
FIG. 1 is a diagram illustrating the configuration of the face detection
デジタルサイネージ３のディスプレイ３ａには，ディスプレイ３ａで再生されている広告映像を見ている人物の顔が撮影されるようにアングルが設定されたビデオカメラ４が設置され，このビデオカメラ４で撮影された映像は，ＵＳＢポートなどを利用して顔検出結果分析装置２に入力される。
The display 3a of the
顔検出結果分析システム１の顔検出結果分析装置２は，ビデオカメラ４から送信された映像に含まれるフレームを解析し，ディスプレイ３ａで再生されている広告映像を閲覧している人物の顔を検出し，デジタルサイネージ１の閲覧者の数をマップ上に表示する表示データを生成する装置である。
The face detection
図１で図示した顔検出結果分析システム１を構成する装置において，デジタルサイネージ３及びビデオカメラ４は市販の装置を利用できるが，顔検出結果分析装置２は，従来技術にはない特徴を備えているため，ここから，顔検出結果分析装置２についてのみ詳細に説明する。
In the apparatus constituting the face detection
図２は，顔検出結果分析装置２に備えられたハードウェアを説明する図で，図３は，顔検出結果分析装置２の機能ブロック図である。
FIG. 2 is a diagram for explaining hardware provided in the face detection
顔検出結果分析装置２は汎用のコンピュータを利用して実現することができ，汎用のコンピュータと同様なハードウェアを顔検出結果分析装置２は備え，図２では，該ハードウェアとして，ＣＰＵ２ａ（CPU: Central Processing Unit）と、ＢＩＯＳが実装されるＲＯＭ２ｂ（ROM: Read-Only Memory）と、コンピュータのメインメモリであるＲＡＭ２ｃ（RAM: Random Access Memory）と、外部記憶装置として大容量のデータ記憶装置２ｄ（例えば，ハードディスク）と，外部デバイスとデータ通信するための入出力インターフェース２ｅと、ネットワーク通信するためのネットワークインターフェース２ｆと、表示デバイス２ｇ（例えば，液晶ディスプレイ）と，文字入力デバイス２ｈ（例えば，キーボード）と，ポインティングデバイス２ｉ（例えば，マウス）を記載している。
The face
顔検出結果分析装置２のデータ記憶装置２ｄには，ＣＰＵ２ａを動作させるためのコンピュータプログラムが実装され，このコンピュータプログラムによって，顔検出結果分析装置２には図３で図示した手段が備えられる。
A computer program for operating the CPU 2a is installed in the data storage device 2d of the face detection
図３で図示したように，顔検出結果分析装置２には，ビデオカメラ４が撮影した映像のフレームから，両眼が撮影されている顔画像をフレームから検出する顔検出手段２０と，ビデオカメラ４の視野範囲を複数のエリアに分割したエリアマップを記憶し，顔画像の検出枠の位置及び矩形サイズを利用して，閲覧者がいたエリアを閲覧者ＩＤ毎に特定し，エリアにいた閲覧者の総数をエリア毎に算出する分析手段２１とを備えている。
As shown in FIG. 3, the face detection
顔検出結果分析装置２の顔検出手段２０は，例えば，学習アルゴリズムにより白黒の複数のＨａａｒパターンを組み合わせて顔画像を検出する技術を用いて，ビデオカメラ４が撮影した映像のフレーム毎に，両眼が撮影されている顔画像をフレームから検出し，フレームから検出した顔画像に該当する閲覧者の閲覧者ＩＤを付与し，フレーム内における顔画像の検出枠の位置（ここでは，左上隅の座標）及び矩形サイズを少なくとも含む顔検出結果を，データ記憶装置２ｄに生成されたログファイルに記憶する
The face detection means 20 of the face detection
デジタルサイネージ３のディスプレイ３ａで再生されている広告映像を見ている人物の顔が撮影されるようにビデオカメラ４のアングルが設定されているため，ビデオカメラ４が撮影した映像から検出された顔画像は，デジタルサイネージを閲覧している人物（閲覧者）の顔として取り扱うことができる。
Since the angle of the
また，顔検出結果分析装置２の顔検出手段２０は，フレームから検出した顔画像との特徴量（例えば，ＳＵＲＦ特徴量）を記憶しておき，今回のフレームから検出した顔画像の特徴量と比較することで，今回のフレームから検出した顔画像が，これより前のフレームから検出されていないか確認し，これより前のフレームから検出した顔画像の特徴量とほぼ同一である特徴量の顔画像を今回のフレームから検出した場合、これより前のフレームに撮影された該顔画像に付与した閲覧者ＩＤを今回のフレームから検出した該顔画像の顔検出結果に付与する。
Further, the face detection means 20 of the face detection
図４は，顔検出結果分析装置２の顔検出手段２０が生成するログファイルの一例を示した図である。図４で図示したログファイルには，閲覧者ＩＤ、ビデオカメラ４で撮影された映像のフレームが撮影された日時，フレーム上における顔画像の検出枠の左上隅みのＸ座標及びＹ座標，顔画像の検出枠のＸ軸方向及びＹ軸方向のサイズをそれぞれ記憶するカラムが設けられ，顔検出結果分析装置２の顔検出手段２０は、ビデオカメラ４で撮影された映像のフレームから顔画像を検出する毎に，該顔画像の検出枠に対応するレコードをログファイルに追加する。
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a log file generated by the
顔検出結果分析装置２の分析手段２１は，ビデオカメラ４の視野範囲を複数のエリアに分割したエリアマップを記憶し，所定のアルゴリズムに従い，顔画像の検出枠の位置及び矩形サイズから閲覧者がいたエリアを閲覧者ＩＤ毎に特定し，エリアにいた閲覧者の総数をエリア毎に算出し、デジタルサイネージの閲覧者の人数をマップ上に表示する表示データを生成する手段である。
The analysis means 21 of the face detection
顔検出結果分析装置２の分析手段２１は，デジタルサイネージ３の閲覧者の人数を集計するために，予め，ビデオカメラ４の視点を中心とした円座標系の角度と撮影距離に設定された区分によって，ビデオカメラ４の視野範囲を複数のエリアに分割したエリアマップを記憶し、エリアマップに含まれるエリア毎に閲覧者の人数を算出する。
The analysis means 21 of the face
図５は，本実施形態におけるエリアマップを説明する図である。本実施形態では，エリアマップは，ビデオカメラ４の視点４ａを中心とした円座標系に設定され，図５に図示したように，エリアマップの角度の範囲はビデオカメラ４の視野角４ｂで，ビデオカメラ４の視野角４ｂはθ１〜θ１０の１０個に等間隔で区分され，更に，ビデオカメラ４の視野からの撮影距離はｒ１〜ｒ７の７個に区分され，一つのエリアは，角度及び撮影距離の区分の組み合わせで表現できる。
FIG. 5 is a diagram for explaining an area map in the present embodiment. In the present embodiment, the area map is set in a circular coordinate system centered on the viewpoint 4a of the
図６は，ビデオカメラ４の視野角が等間隔で区分される内容を説明する図である。図６に図示しているように，ビデオカメラ４の視野角４ｂを１０個に等間隔で区分することは，映像のフレーム４ｃにおいては，フレーム４ｃのＸ軸方向を１０個に等間隔で区分していることになり，顔検出結果から得られる顔画像の検出枠の中心座標のＸ軸の値から，顔画像の検出枠が属する角度の区分を特定できるため，分析手段２１には，ビデオカメラ４の視野角４ｂの区分に対応するＸ軸方向の画素数の範囲が記憶されている。
FIG. 6 is a diagram for explaining the contents in which the viewing angles of the
表１に，ビデオカメラ４の視野角４ｂの区分に対応するＸ軸方向の画素数の範囲の一例を示しておく。
表２は，本実施形態における撮影距離の区分を示した表である。視野範囲における距離の区分は等間隔でなく，表２では，デジタルサイネージ３を閲覧するのに適切と思われる距離間を細かく区分し，更に，ビデオカメラ４の撮影距離は無限遠方まで考えられるため，４．０ｍ以上を一つの区分としている。
ビデオカメラ４の視点から遠ざかるに連れて顔は小さく撮影されるため，本実施形態において，撮影距離の区分には，平均サイズの顔が撮影されたときの顔画像の検出枠の矩形サイズの範囲が対応付けられて分析手段２１に記憶されている。
Since the face is photographed smaller as it moves away from the viewpoint of the
表３は，本実施形態における撮影距離の区分と顔画像の検出枠の矩形サイズ（Ｘ軸方向のサイズ）の範囲を示す。なお，平均サイズの顔が撮影された時の顔画像の検出枠の矩形サイズは，数式１で求めることができ，顔画像の検出枠の矩形サイズは画素数（pixel）である。
ここから、顔検出結果分析装置２の分析手段２１の一連の動作について説明する。図７は，顔検出結果分析装置２の分析手段２１が表示データを生成するまでの手順を示したフロー図である。顔検出結果分析装置２の分析手段２１は，顔検出結果分析装置２の分析手段２１が表示データを生成するとき，まず，顔検出手段２０が生成したログファイルに含まれる閲覧者ＩＤ毎に繰り返し実行するループ処理Ｌ１を実行する。
From here, a series of operation | movement of the analysis means 21 of the face
このループ処理において，まず，顔検出結果分析装置２の分析手段２１は，ループ処理Ｌ１の対象となる閲覧者ＩＤが含まれるレコードを抽出し，該レコードを時系列にソートすることで，ループ処理Ｌ１の対象となる閲覧者ＩＤが含まれるレコードのみで構成される個別ログファイルを生成する（Ｓ１）。
In this loop process, first, the analysis means 21 of the face
図８は，ループ処理の対象となる閲覧者ＩＤが含まれるレコードのみで構成される個別ログファイルの内容を説明する図で，図８では，閲覧者ＩＤが「H00001」の個別ログファイルを例示し，図８の個別ログファイルに含まれるレコードの閲覧者ＩＤは全て「H00001」である。 FIG. 8 is a diagram for explaining the contents of an individual log file composed only of records including a browser ID to be loop-processed. FIG. 8 illustrates an individual log file with a viewer ID “H00001”. The viewer IDs of the records included in the individual log file in FIG. 8 are all “H00001”.
ループ処理Ｌ１の対象となる閲覧者ＩＤが含まれるレコードのみで構成される個別ログファイルを生成すると，顔検出結果分析装置２の分析手段２１は，個別ログファイルに含まれるレコード毎に，レコードに含まれる顔画像の検出枠の位置及び矩形サイズから，エリアマップに含まれる一つのエリアを特定し，特定したエリアに対応する角度及び撮影距離の区分を個別ログファイルに追加した個別エリアファイルを生成する処理を実行する（Ｓ２）。
When the individual log file composed only of the records including the viewer ID that is the target of the loop processing L1 is generated, the
エリアに対応する角度の区分は，顔画像の検出枠の位置及び矩形サイズから顔画像の検出枠の中心座標を求め，角度の区分を示した表を参照し，顔画像の検出枠の中心座標（ここでは，Ｘ軸の座標値）が含まれる角度の区分になる。また，距離の区分は，撮影距離の区分を示した表を参照し，顔画像の検出枠の矩形サイズのＸ軸方向のサイズが含まれる区分になる。 The angle classification corresponding to the area is obtained by obtaining the center coordinates of the detection frame of the face image from the position of the detection frame of the face image and the rectangular size, and referring to the table showing the angle classification, This is a section of angles including (here, the coordinate value of the X axis). Further, the distance category is a category including the X-axis direction size of the rectangular size of the detection frame of the face image with reference to a table showing the shooting distance category.
図９は，角度・距離の区分が追加された個別エリアファイルを説明する図である。図９で図示した個別エリアファイルは，図８で図示した個別ログファイルに，角度・距離の区分が追加されたファイルで，図９で図示した個別エリアファイルにおいては，図８で図示した個別ログファイルに含まれるレコード毎に，レコードの顔画像の検出枠の位置及び矩形サイズから決定された角度・距離の区分が追加されている。 FIG. 9 is a diagram for explaining the individual area file to which the angle / distance classification is added. The individual area file illustrated in FIG. 9 is a file in which the angle / distance classification is added to the individual log file illustrated in FIG. 8. In the individual area file illustrated in FIG. 9, the individual log illustrated in FIG. For each record included in the file, an angle / distance segment determined from the position of the detection frame of the face image of the record and the rectangular size is added.
顔検出結果分析装置２の分析手段２１は，ループ処理Ｌ１の対象となる閲覧者ＩＤの個別エリアファイルを生成すると，ループ処理Ｌ１の対象となる閲覧者ＩＤの個別エリアファイルにおけるエリアの出現回数を記したマトリックスデータを生成する（Ｓ３）。
When the
図１０は，エリア毎の出現頻度が記憶されたマトリックスデータを説明する図で，図１０で図示したマトリックスデータのカラムは角度の区分，ロウは撮影距離の区分で，図９で図示した個別エリアファイルのレコード毎に，該レコードの角度・撮影距離の区分で特定されるマトリックスデータの要素値を「１」だけ加算することで生成される。 FIG. 10 is a diagram for explaining the matrix data in which the appearance frequency for each area is stored. The column of the matrix data shown in FIG. 10 is the angle section, the row is the shooting distance section, and the individual area shown in FIG. For each record in the file, it is generated by adding “1” to the element value of the matrix data specified by the angle / shooting distance classification of the record.
例えば，図１０で図示した個別エリアファイルの最初のレコードにおいて，角度の区分は「θ５」で，撮影距離の区分は「ｒ５」であるため，角度の区分が「θ５」で，撮影距離の区分が「ｒ５」であるマトリックスデータの要素値に「１」が加算される。 For example, in the first record of the individual area file shown in FIG. 10, the angle classification is “θ5” and the shooting distance classification is “r5”, so the angle classification is “θ5” and the shooting distance classification. “1” is added to the element value of the matrix data having “r5”.
顔検出結果分析装置２の分析手段２１は，ループ処理の対象となる閲覧者ＩＤの個別エリアファイルにおけるエリアの出現回数を記したマトリックスデータを生成すると，該マトリックスデータに含まれる出現回数を，該閲覧者ＩＤの個別エリアファイルに含まれるレコードの総数で除算することで，ループ処理Ｌ１の対象となる閲覧者ＩＤの個別エリアファイルにおけるエリアの頻度（単位はパーセント）を算出し，ループ処理Ｌ１の対象となる閲覧者ＩＤの個別エリアファイルにおけるエリアの頻度が記述されたマトリックスデータから個別頻度ファイルを生成し，ループ処理Ｌ１の対象となる閲覧者ＩＤを付与してデータ記憶装置２ｄに記憶する（Ｓ４）。
When the analysis means 21 of the face detection
図１１は，個別頻度ファイルの内容を説明する図である。図１１で図示した個別頻度ファイルの各フィールドの値は，図１０で図示したマトリックスデータの各要素値を，ループ処理Ｌ１の対象となる閲覧者ＩＤの個別エリアファイルに含まれるレコードの数（ここでは，１０）で除算することで生成される。 FIG. 11 is a diagram for explaining the contents of the individual frequency file. The value of each field of the individual frequency file shown in FIG. 11 is the number of records contained in the individual area file of the viewer ID that is the object of the loop processing L1. Then, it is generated by dividing by 10).
例えば，図１０において，横方向の区分が「θ３」で，距離方向の区分が「ｒ４」のフィールドの値は「３」であるため，ループ処理Ｌ１の対象となる閲覧者ＩＤが含まれるレコードの数で除算することで，図１１において，角度の区分が「θ３」で，撮影距離の区分が「ｒ４」のフィールドの頻度は「０.３」になる。 For example, in FIG. 10, since the value of the field of “θ3” in the horizontal direction and “r4” in the distance direction is “3”, the record including the viewer ID that is the target of the loop process L1 11, the frequency of the field in which the angle division is “θ3” and the shooting distance division is “r4” in FIG. 11 is “0.3”.
個別頻度ファイルに含まれる頻度は，ループ処理Ｌ１の対象となる閲覧者ＩＤの個別エリアファイルに含まれるレコードの数で除算することで求められるため，個別頻度ファイルに含まれる頻度の合計は「１」になる。 Since the frequency included in the individual frequency file is obtained by dividing by the number of records included in the individual area file of the viewer ID that is the target of the loop process L1, the total frequency included in the individual frequency file is “1”. "become.
顔検出結果分析装置２の分析手段２１は，エリアファイルに含まれる閲覧者ＩＤすべてについてループ処理Ｌ１を実行し，閲覧者ＩＤ毎の個別頻度ファイルを生成すると，エリアマップに含まれるエリア毎に，エリアに対応する個別頻度ファイルの頻度の合計値を算出することで，エリアにいた閲覧者の総数をエリア毎に求め，閲覧者の総数がエリア毎に記述された閲覧者人数ファイルを生成する（Ｓ５）。
The analysis means 21 of the face detection
図１２は，閲覧者人数ファイルの内容を説明する図である。上述しているように，一人の閲覧者において，個別頻度ファイルに含まれる頻度の合計は必ず「１．０」になり，頻度の値「１．０」は一人の人数を示すことになるため，エリアマップに含まれるエリア毎に，エリアに対応する個別頻度ファイルの頻度の合計値を算出することで，エリアにいた閲覧者の総数を求めることができる。 FIG. 12 is a diagram for explaining the contents of the browser number file. As described above, for a single viewer, the sum of the frequencies included in the individual frequency file is always “1.0”, and the frequency value “1.0” indicates the number of people. For each area included in the area map, by calculating the total value of the frequencies of the individual frequency files corresponding to the area, the total number of viewers in the area can be obtained.
例えば，図１２において，角度の区分が「θ５」で，撮影距離の区分が「ｒ５」のフィールドの値は「１４７.０」であるため，角度の区分が「θ５」で，撮影距離の区分が「ｒ５」で特定されるエリアにいた閲覧者の総数は１４７．０人となる。 For example, in FIG. 12, since the field value of the angle section “θ5” and the shooting distance section “r5” is “147.0”, the angle section is “θ5” and the shooting distance section. The total number of viewers in the area identified by “r5” is 147.0.
顔検出結果分析装置２の分析手段２１は，閲覧者の総数がエリア毎に記述された閲覧者人数ファイルを生成すると，閲覧者人数ファイルに記載されている閲覧者の総数をエリアマップ上に可視化して表示する表示データを生成し，この手順を終了する。
When the analyzing means 21 of the face detection
図１３は，顔検出結果分析装置２の分析手段２１が生成する表示データの第１例を説明する図である。図１３では，閲覧者人数ファイルのフィールドの値，すなわち，エリアにいた閲覧者の総数に応じた色で，エリアマップの各エリアが塗りつぶされて表示される。
FIG. 13 is a diagram illustrating a first example of display data generated by the
例えば，図１３で示している区分Ａに該当するエリアを塗りつぶす色を赤色，区分Ｂに該当するエリアを塗りつぶす色を橙色，区分Ｃに該当するエリアを塗りつぶす色を黄色，区分Ｄに該当するエリアを塗りつぶす色を緑色，区分Ｄに該当するエリアを塗りつぶす色を青色にし，エリアマップの各エリアにいた人数が分かり易く表示される。 For example, the color that fills the area corresponding to section A shown in FIG. 13 is red, the color that fills the area corresponding to section B is orange, the color that fills the area corresponding to section C is yellow, and the area that corresponds to section D The color that fills the area is green, the color that fills the area corresponding to the section D is blue, and the number of people in each area of the area map is displayed in an easy-to-understand manner.
図１４は，顔検出結果分析装置２の分析手段２１が生成する表示データの第２例を説明するである。図１４では，閲覧者人数ファイルの各フィールドの値，すなわち，エリアにいた閲覧者の総数に応じた高さの棒グラフが，エリアマップの各エリアに表示されている。
FIG. 14 is a diagram illustrating a second example of display data generated by the
このように，ビデオカメラ４からの撮影距離が遠くなる程，閲覧者の顔は小さく撮影されるため，顔画像の検出枠の矩形サイズから撮影距離を求めることができ，閲覧者がいたエリアを特定することができる。閲覧者がいた前記エリアが特定できれば，エリアにいた閲覧者の総数をエリア毎に算出することができ，デジタルサイネージを閲覧している人物の人数が記載され，デジタルサイネージの前にいる人物を撮影するビデオカメラ４の撮影距離方向に広がったマップを生成することのできるようになる。
In this way, as the shooting distance from the
本発明では、顔検出結果分析装置２の分析手段２１のアルゴリズムを変更することで，顔検出結果分析装置２の分析手段２１が生成する表示データが持つ意味を変更することが可能になる。
In the present invention, the meaning of the display data generated by the analysis means 21 of the face detection
例えば，１日や所定間隔（例えば，１時間毎）など日付・時刻に係わる区分毎に閲覧者人数ファイルを生成するアルゴリズムに変更すると，日付や時間帯毎の傾向を示す表示データを生成することができるようになる。 For example, if you change to an algorithm that generates a number of viewers file for each date and time category, such as one day or a predetermined interval (for example, every hour), display data that shows trends for each date or time zone is generated. Will be able to.
図１５は，日付や時間体毎の傾向を示す表示データを生成する手順を説明する図である。日付や時間体毎の傾向を示す表示データを生成するとき，図７のＳ１において，顔検出結果分析装置２の分析手段２１は，ループ処理Ｌ１の対象となる閲覧者ＩＤが含まれるログファイルのレコードの日時を参照して，日付や時間帯毎に係わる区分に従い該レコードを分類し，日付や時間帯毎に係わる区分を属性値として持つ個別ログファイルを日付や時間帯毎に係わる区分毎に生成する。
FIG. 15 is a diagram illustrating a procedure for generating display data indicating a trend for each date and time body. When generating display data indicating a trend for each date and time body, in S1 of FIG. 7, the analysis means 21 of the face detection
図１５では，日付や時間帯毎に係わる区分を曜日とし，曜日を属性値として持つ個別ログファイルとして，曜日の属性値が月曜から日曜までの７つの個別ログファイルが生成される。なお，図１５では，日付や時間帯毎に係わる区分を曜日にしているが，日付や時間帯毎に係わる区分は日付や時間帯であっても構わない。 In FIG. 15, seven individual log files with the attribute value of the day of the week from Monday to Sunday are generated as individual log files having a day and a day as the attribute value for each date and time zone. In FIG. 15, the category related to each date or time zone is set to day of the week, but the category related to each date or time zone may be a date or time zone.
そして，顔検出結果分析装置２の分析手段２１は，日付や時間帯毎に係わる区分を属性値としてもつ個別ログファイルを生成すると，該個別ログファイル毎に図７のＳ１以降の手順を実行し，日付や時間帯毎に係わる区分を属性値にもつ個別頻度ファイルを生成し，日付や時間帯毎に係わる区分毎に個別頻度ファイルに含まれる頻度を集計し，日付や時間帯毎に係わる区分毎に閲覧者人数ファイルを生成し，日付や時間帯の傾向を示す表示データを生成する。
Then, when the analysis means 21 of the face detection
日付や時間帯の傾向を示す表示データは，日付や時間帯に係わる区分毎に図１３及び図１４のような表示データを生成してもよく，また，日付や時間帯に係わる区分毎の閲覧人数の割合を示す棒グラフをエリアマップに表示させてもよい。 Display data indicating the trend of the date and time zone may be generated as shown in FIG. 13 and FIG. 14 for each category related to the date and time zone, and browsing for each category related to the date and time zone. You may display the bar graph which shows the ratio of the number of people on an area map.
更に，顔検出結果分析装置２の分析手段２１のアルゴリズムを，閲覧時間に係わる区分毎に閲覧者人数ファイルを生成するアルゴリズムに変更すると，閲覧時間の傾向を示す表示データを生成することができるようになる。
Furthermore, if the algorithm of the analysis means 21 of the face detection
図１６は，閲覧時間の傾向を示す表示データを生成する手順を説明する図である。顔検出結果分析装置２の分析手段２１は，閲覧時間の傾向を示す表示データを生成するとき，図７のＳ１において，個別ログファイルを生成するときに，ループ処理の対象となる閲覧者ＩＤで識別される閲覧者の閲覧時間を求め，閲覧者の区分を属性値として個別ログファイルに付与する。
FIG. 16 is a diagram for explaining a procedure for generating display data indicating a tendency of browsing time. The analysis means 21 of the face detection
閲覧者ＩＤで識別される閲覧者がデジタルサイネージを閲覧していた閲覧時間は，個別ログファイルの内容から算出できる。例えば，個別ログファイルの最初と最後のレコードに含まれる日時の差から，閲覧者ＩＤで識別される一人の閲覧者がデジタルサイネージを閲覧していた閲覧時間を算出することができる。 The browsing time during which the browser identified by the browser ID was browsing the digital signage can be calculated from the contents of the individual log file. For example, it is possible to calculate the viewing time during which a single viewer identified by the viewer ID was browsing the digital signage from the difference in date and time included in the first and last records of the individual log file.
そして，顔検出結果分析装置２の分析手段２１は，閲覧時間の区分を属性値に持つ個別ログファイルを生成すると，閲覧時間の区分を属性値に持つ個別頻度ファイルを生成し，同じ属性値を持つ個別頻度ファイルを集計することで，閲覧時間の区分毎の閲覧人数ファイルを生成する。
Then, when the
閲覧時間の傾向を示す表示データは，閲覧時間に係わる区分毎に図１３及び図１４のような表示データを生成してもよく，また，閲覧時間に係わる区分毎の閲覧人数の割合を示す棒グラフをエリアマップに表示させてもよい。 Display data indicating the trend of browsing time may be generated as shown in FIG. 13 and FIG. 14 for each category related to browsing time, and a bar graph showing the ratio of the number of viewers for each category related to browsing time May be displayed on the area map.
また，顔検出結果分析装置２の分析手段２１のアルゴリズムを，円座標系における閲覧者の座標を算出し閲覧者の移動速度を求め，閲覧者の立ち止まりを判定するアルゴリズムに変更すると，閲覧者の立ち止まりの傾向を示す表示データを生成することができるようになる。
If the algorithm of the analysis means 21 of the face
図１７は，閲覧者の立ち止まりの傾向を示す表示データを生成する手順を説明する図である。閲覧者の立ち止まりの傾向を示す表示データを生成するとき，顔検出結果分析装置２の分析手段２１は，図７のＳ１において個別ログファイルを生成すると，個別ログファイルに含まれるレコード毎に，顔画像の検出枠の位置及び矩形サイズを利用して，円座標系における座標値を演算し，円座標系における座標値を個別ログファイルに含まれるレコードに付与する。
FIG. 17 is a diagram for explaining a procedure for generating display data indicating a tendency of a viewer to stop. When generating the display data indicating the tendency of the viewer to stop, the analysis means 21 of the face detection
円座標系における角度は，映像のフレームのX軸上における顔画像の検出枠の中心座標の位置と，ビデオカメラ４の視野角とから算出できる。また，円座標系における撮影距離は数式１から算出できる。
The angle in the circular coordinate system can be calculated from the position of the center coordinate of the detection frame of the face image on the X axis of the video frame and the viewing angle of the
個別ログファイルに含まれるレコード毎に円座標系における座標値を付与すると，顔検出結果分析装置２の分析手段２１は，該個別ログファイルの２番目以下のレコードについて，該レコードの位置に閲覧者が移動したときの移動速度を求め，移動速度をレコードに付与する。
When a coordinate value in the circular coordinate system is assigned to each record included in the individual log file, the analysis means 21 of the face detection
なお，閲覧者の移動速度は，閲覧者の移動距離を移動時間で除算することで算出できる。閲覧者の移動距離及び移動時間は数式２から求められる。
顔検出結果分析装置２の分析手段２１は，閲覧者の移動速度を求めると，閲覧者の移動速度が所定速度以下であるレコードが連続している数をカウントし，該数が所定回数以上ある場合，この個別ログファイルに対応する閲覧者は立ち止まりしたと判定し，閲覧者の移動速度が所定速度以下であるレコードが連続している箇所に対応するレコードを抜き出して，閲覧者が立ち止まりしたときの個別ログファイルを生成する。
When the analyzing means 21 of the face detection
そして，顔検出結果分析装置２の分析手段２１は，閲覧者が立ち止まりしたときの個別ログファイルを利用して個別頻度ファイルを生成した後，閲覧者が立ち止まりしたときの閲覧者人数ファイルを生成し，閲覧者が立ち止まりしたときの傾向を示す表示データを生成する。
Then, the analysis means 21 of the face
なお，閲覧者が立ち止まりしたときの傾向を示す表示データは，図１３及び図１４のような表示データを生成すればよい。 In addition, what is necessary is just to produce | generate display data like FIG.13 and FIG.14 as the display data which shows the tendency when a viewer stops.
以上、デジタルサイネージのディスプレイに注目する人物をターゲットとした実施形態を説明したが、本願発明はこれ以外に商品そのものを陳列した商品棚や電子的なディスプレイを用いない看板やPOPに注目する人物をターゲットにして用いることもできる。 As described above, the embodiment targeting the person who pays attention to the display of the digital signage has been described. However, the present invention is not limited to the product shelf displaying the product itself, the sign that does not use the electronic display, and the person paying attention to the POP. It can also be used as a target.
１ デジタルサイネージシステム
２ 広告効果分析装置
２０ 顔検出手段
２１ 分析手段
３ デジタルサイネージ
３ａ ディスプレイ
４ ビデオカメラ
４ａ ビデオカメラの視点
４ｂ ビデオカメラの視野角
DESCRIPTION OF
Claims (8)
A computer program for causing a computer to function as a face detection result analysis apparatus constituting the face detection result analysis system according to any one of claims 1 to 6.
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