JP2014236228A - 人物情報登録装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】特定の所作をすることを利用者に特に意識させなくとも、利用者が人物と対面した機会に、その対面相手の情報を登録できるようにする。
【解決手段】利用者に装着される眼鏡部を有する眼鏡型端末は、眼鏡部の周辺を撮影した撮影画像を取得するとともに、対面相手の情報を登録し表示する機能を有する。眼鏡型端末は、撮影画像から名刺の画像を認識することにより、利用者と対面相手とで行われる自己紹介の行動を検出する（Ｓ４；ＹＥＳ）。眼鏡型端末は、認識した名刺の画像から氏名や所属名等の対面相手の属性情報を認識し、事前に登録した利用者の属性情報を含む利用者情報と比較する（Ｓ５，Ｓ６）。眼鏡型端末は、利用者情報と合致しない属性情報を、対面相手の属性情報としてデータベースに登録し（Ｓ７）、更に、名刺の画像の認識後に、撮影画像から最初に検出した顔の顔モデルを、対面相手の顔モデルとして登録する（Ｓ８〜Ｓ１０）。
【選択図】図７

Description

本発明は、眼鏡型の装置を用いて、対面相手の情報を登録し表示する技術に関する。

撮影画像から人物の顔を認識し、認識した人物について予め登録しておいた情報（例えば、氏名等の個人情報）を表示する発明が、特許文献１〜３に開示されている。特許文献１は、認識した複数の人物の属性情報を表示する場合に、優先度の高い人物の属性情報をより上側に表示することを開示している。特許文献２は、予め登録した人物の顔を撮影データから認識すると、その人物の属性データを用いて撮影データのタイトルを作成することを開示している。特許文献３は、眼鏡装置の装着者の視線の検出結果又は眼鏡装置を介して観察される人物の顔検出条件が検索開始条件を満たした場合に、その人物の顔画像又は顔画像の特徴量を、人物情報と関連付けて登録することを開示している。

特開２０１１−１６０４１３号公報 特開２０１２−１９２６５号公報 特開２０１０−６１２６５号公報

特許文献１，２に記載の発明では、対面相手の情報を登録する際には、対面相手にビデオカメラを向けて撮影し、その対面相手の名前等の属性情報を手入力する必要がある。特許文献３に記載の発明では、利用者が眼鏡装置を装着したまま、対面相手の人物情報を登録することができる。しかしながら、この眼鏡装置の利用者は、人物情報を登録したいタイミングで、前述した検索開始条件を満たす所作をするように意識しなければならない場合がある。また、眼鏡装置の利用者が、偶然に検索開始条件を満たす所作をした場合には、適切でない機会に人物情報を登録する処理が開始される場合がある。
これに対し、本発明の目的は、特定の所作をすることを利用者に特に意識させなくとも、利用者が人物と対面した機会に、その対面相手の情報を登録できるようにすることである。

上述した課題を解決するため、本発明の人物情報登録装置は、利用者に装着される眼鏡部であって、当該眼鏡部の周辺における周辺情報を取得する取得部と、前記利用者に視認される表示コンテンツを表示する表示部とを有する眼鏡部と、前記取得部により取得された周辺情報に基づいて、自己紹介の行動を検出する自己紹介行動検出部と、前記自己紹介行動検出部が検出した自己紹介の行動の中から、人物の属性情報を認識する属性認識部と、前記自己紹介の行動が検出された際に取得された前記周辺情報に基づいて、前記利用者の対面相手の特徴情報を認識する特徴認識部と、前記属性認識部が認識した属性情報と、前記特徴認識部が認識した特徴情報とを対応付けてデータベースに登録する登録処理部と、前記認識した特徴情報に対応付けて前記データベースに登録された前記属性情報に基づいて、前記表示コンテンツを生成する表示コンテンツ生成部とを備えることを特徴とする。

本発明の人物情報登録装置において、前記属性認識部は、前記自己紹介に係る情報を取得して、取得した当該情報から前記属性情報を認識するようにしてもよい。

本発明の人物情報登録装置において、前記周辺情報は、前記眼鏡部の周辺を撮影した撮影画像を含み、前記特徴認識部は、前記自己紹介の行動が検出された後、前記撮影画像から最初に検出した顔の特徴を表す顔モデルを、前記特徴情報として認識するようにしてもよい。

本発明の人物情報登録装置において、前記属性認識部は、前記利用者が自己紹介に利用する利用者情報に基づいて、前記対面相手の前記属性情報を認識するようにしてもよい。
この人物情報登録装置において、前記周辺情報は、前記眼鏡部の周辺を撮影した撮影画像を含み、前記自己紹介行動検出部は、前記撮影画像から名刺の画像を認識して、前記利用者と前記対面相手とで自己紹介の行動が行われていることを検出し、前記属性認識部は、前記名刺の画像から前記対面相手の前記属性情報を認識するようにしてもよい。

本発明の人物情報登録装置において、前記周辺情報は、前記眼鏡部の周辺の音を収音した収音音声を含み、前記属性認識部は、前記収音音声において、前記自己紹介に利用される定型語とともに発声された情報を、前記属性情報として認識するようにしてもよい。

本発明の人物情報登録装置は、利用者に装着される眼鏡部であって、当該眼鏡部の周辺における周辺情報を取得する取得部と、前記利用者に視認される表示コンテンツを表示する表示部とを有する眼鏡部の前記取得部により取得された周辺情報に基づいて、自己紹介の行動を検出する自己紹介行動検出部と、前記自己紹介行動検出部が検出した自己紹介の行動の中から、人物の属性情報を認識する属性認識部と、前記自己紹介の行動が検出された際に取得された前記周辺情報に基づいて、前記利用者の対面相手の特徴情報を認識する特徴認識部と、前記属性認識部が認識した属性情報と、前記特徴認識部が認識した特徴情報とを対応付けてデータベースに登録する登録処理部と、前記認識した特徴情報に対応付けて前記データベースに登録された前記属性情報に基づいて、前記表示コンテンツを生成する表示コンテンツ生成部とを備えることを特徴とする。

本発明のプログラムは、利用者に装着される眼鏡部であって、当該眼鏡部の周辺における周辺情報を取得する取得部と、前記利用者に視認される表示コンテンツを表示する表示部とを有する眼鏡部の前記取得部により取得された周辺情報に基づいて、自己紹介の行動を検出するステップと、検出した前記自己紹介の行動の中から、人物の属性情報を認識するステップと、前記自己紹介の行動が検出された際に取得された前記周辺情報に基づいて、前記利用者の対面相手の特徴情報を認識するステップと、認識した前記属性情報と、認識した前記特徴情報とを対応付けてデータベースに登録するステップと、前記認識した特徴情報に対応付けて前記データベースに登録された前記属性情報に基づいて、前記表示コンテンツを生成するステップとを実行させるためのプログラムである。

本発明によれば、特定の所作をすることを利用者に特に意識させなくとも、利用者が人物と対面した機会に、その対面相手の情報を登録することができる。

第１実施形態の眼鏡型端末の外観構成を示す図。 同眼鏡型端末のハードウェア構成を示すブロック図。 同眼鏡型端末の人物情報ＤＢに登録されるデータの構成例を示す図。 同眼鏡型端末の利用者に視認される表示コンテンツを例示する図。 同眼鏡型端末の機能構成を示すブロック図。 名刺交換を伴う自己紹介の行動の流れを説明する図。 同眼鏡型端末が行う登録処理の流れを示すフローチャート。 同眼鏡型端末が行う表示処理の流れを示すフローチャート。 第２実施形態の眼鏡型端末が行う登録処理の流れを示すフローチャート。 同眼鏡型端末が行う表示処理の流れを示すフローチャート。 変形例２の眼鏡型端末が行う登録処理の流れを示すフローチャート。 変形例９の人物情報登録システムの全体構成を示す図。

以下、図面を参照しつつ本発明の実施形態を説明する。
［第１実施形態］
図１は、本発明の第１実施形態の眼鏡型端末１の外観構成を示す図である。図１に示す眼鏡型端末１は、利用者が対面した人物（すなわち対面相手）の情報を登録し、以降に、利用者が同じ人物と対面した機会に、登録しておいた情報を表示する人物情報登録装置として機能する。図１に示すように、眼鏡型端末１は、利用者の頭部に装着される眼鏡部１０を備え、全体として眼鏡型に形成された端末装置である。

眼鏡部１０は、取得部１１と表示部１２とを備える。取得部１１は、眼鏡部１０の周辺における周辺情報を取得する。ここでは、取得部１１は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）等の撮像素子を備えた撮影部１１１を含み、撮影部１１１により眼鏡部１０の周辺を撮影して、動画像である撮影画像を取得する。撮影部１１１は、眼鏡部１０を通して利用者に観察される像を撮影するように、例えば、眼鏡部１０のレンズ（ここでは左目のレンズ）付近に撮影レンズが位置する。表示部１２は、光学シースルー型のＨＭＤ（Head Mounted Display）を含み、眼鏡部１０を通して利用者に観察される像に重ねて表示コンテンツを表示する。
なお、表示部１２は、利用者の片目又は両目で表示コンテンツが視認されるように配置される。また、図１及び図２で破線を用いて示した収音部１１２は、後述する第２実施形態の眼鏡型端末１の構成要素であり、この第１実施形態には関係ないものとする。

図２は、眼鏡型端末１のハードウェア構成を示すブロック図である。図２に示すようい、眼鏡型端末１は、眼鏡部１０の他に、制御部１０１と、記憶部１０２とを備える。
制御部１０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、及びＲＡＭ（Random Access Memory）を有するマイクロコンピュータを備える。ＣＰＵは、ＲＯＭや記憶部１０２に記憶されたプログラムをＲＡＭに読み出して実行することにより、眼鏡型端末１の各部を制御する。記憶部１０２は、例えばハードディスクを有する記憶装置であり、制御部１０１により実行されるプログラムや、利用者の対面相手の情報を登録する人物情報ＤＢ６０を記憶する。人物情報ＤＢ６０は、利用者情報６１と、相手属性情報６２と、モデル情報６３との各情報を含むデータベースである。眼鏡部１０の取得部１１は、周辺情報（ここでは撮影部１１１の撮影画像）を取得すると、取得した周辺情報を制御部１０１へ供給する。眼鏡部１０の表示部１２は、制御部１０１から表示コンテンツが供給されると、供給された表示コンテンツを表示する。

図３は、人物情報ＤＢ６０に登録されるデータの構成例を示す図である。図３（ａ）は、利用者情報６１の構成例を示す図であり、図３（ｂ）は、相手属性情報６２及びモデル情報６３の構成例を示す図である。
図３（ａ）に示す利用者情報６１は、眼鏡型端末１の利用者が自己紹介に利用する情報で、ここでは利用者の属性を示す属性情報である。人物の属性情報は、その人物の属性を示す情報であり、例えば個人情報を含む。本実施形態では、人物の属性情報は、その人物の所属先を示す所属名（例えば所属企業名）及びその人物の氏名（名前）を示す情報である。図３（ａ）に示す例では、利用者情報６１は、所属名として「△△株式会社」を示し、氏名として「田中二郎」を示す情報である。

図３（ｂ）に示すように、人物情報ＤＢ６０では、眼鏡型端末１の利用者が過去に対面した対面相手毎に、相手属性情報６２とモデル情報６３とが対応付けられている。相手属性情報６２は、対面相手の属性を示す属性情報であり、ここでは対面相手の所属先を示す所属名及び対面相手の氏名を示す情報である。モデル情報６３は、対面相手の顔の特徴を表す特徴情報であり、ここでは、対面相手の顔の複数の顔特徴点に基づいて生成された顔モデルを示す。図３（ｂ）に示す例では、人物情報ＤＢ６０において、所属名として「○○株式会社」を示し、氏名として「山田太郎」を示す相手属性情報６２と、顔モデルとして「Ｐ１０１」を示すモデル情報６３とが対応付けられている。

図４は、眼鏡型端末１が人物情報ＤＢ６０に基づいて表示する表示コンテンツを例示する図である。図４に示すように、眼鏡型端末１は、利用者が眼鏡型端末１を通して対面相手Ｂを観察した際に、対面相手Ｂについての相手属性情報６２に基づいて、表示コンテンツを表示部１２に表示する。対面相手Ｂが、人物情報ＤＢ６０の第１行のレコードに情報が登録された人物である場合に、図４に示す表示コンテンツが表示される。具体的には、この表示コンテンツは、所属名として「○○株式会社」という文字情報（破線枠Ｉｍ１内参照）と、氏名として「山田太郎」という文字情報（破線枠Ｉｍ２内参照）とを含む。

図５は、眼鏡型端末１の機能構成を示すブロック図である。図５に示すように、眼鏡型端末１は、眼鏡部１０と、自己紹介行動解析部２０と、相手特徴解析部３０と、登録処理部４０と、表示コンテンツ生成部５０とに相当する機能を実現する。自己紹介行動解析部２０、相手特徴解析部３０、登録処理部４０及び表示コンテンツ生成部５０の各部は、制御部１０１により実現される機能である。図５に示す矢印は、機能ブロック間で情報が供給される方向を意味する。
眼鏡部１０の取得部１１は、眼鏡部１０の周辺における周辺情報（ここでは撮影部１１１の撮影画像）を取得する。取得部１１は、取得した周辺情報を、自己紹介行動解析部２０及び相手特徴解析部３０へ供給する。表示部１２は、表示コンテンツ生成部５０により生成された表示コンテンツを表示する。

自己紹介行動解析部２０は、自己紹介行動検出部２１と属性認識部２２とを含み、人物によって行われた自己紹介の行動を解析する。
自己紹介行動検出部２１は、取得部１１により取得された周辺情報に基づいて、自己紹介の行動を検出する。ここでは、自己紹介行動検出部２１は、取得部１１により取得された撮影部１１１の撮影画像を解析して、この撮影画像から名刺の画像を認識することにより、利用者と対面相手とで行われる自己紹介の行動を検出する。すなわち、自己紹介行動検出部２１は、利用者と対面相手とからなる２名以上の人物間で行われる、名刺交換を伴う自己紹介の行動を検出する。

属性認識部２２は、自己紹介行動検出部２１が検出した自己紹介の行動の中から、人物の属性情報を認識する。ここでは、属性認識部２２は、取得部１１により取得された周辺情報を自己紹介に係る情報として取得し、取得した情報から属性情報を認識する。自己紹介行動検出部２１により名刺の画像が認識された場合、属性認識部２２は、この名刺の画像から、属性情報を意味する文字列を抽出し、抽出した文字列から属性情報を認識する。名刺の画像から属性情報を認識するためのアルゴリズムは、周知の名刺認識アルゴリズムでよく、その詳細な説明を省略する。

相手特徴解析部３０は、特徴認識部３１と対面相手認識部３２とを含み、対面相手の特徴を解析する。
特徴認識部３１は、自己紹介行動検出部２１により自己紹介の行動が検出された際に取得部１１に取得された周辺情報に基づいて、対面相手の特徴情報を認識する。ここでは、特徴認識部３１は、自己紹介行動検出部２１により名刺の画像が認識された後、撮影部１１１の撮影画像から最初に検出した顔の顔モデルを認識する。
撮影画像から顔を検出して顔モデルを認識するアルゴリズムは、周知の顔認識アルゴリズムでよいが、例えば、特徴認識部３１は、撮影画像から主に肌色と黒とから構成される画像部分を検出して、撮影画像から人間の顔を検出する。そして、特徴認識部３１は、目と目の間隔、顎から額までの長さと、顎から鼻までの長さの比率等の顔特徴点の特徴量に基づいて、顔モデルを認識する。

対面相手認識部３２は、人物情報ＤＢ６０と、特徴認識部３１により認識された特徴情報とに基づいて、対面相手を認識する。対面相手を認識するアルゴリズムは、周知のアルゴリズムでよいが、例えば、対面相手認識部３２は、人物情報ＤＢ６０に登録された各モデル情報６３が示す顔モデルと、特徴認識部３１により認識された顔モデルとの類似度をそれぞれ算出する。類似度の算出においては、例えば、顔特徴点の特徴量の差分和、平均比率又は比率和等を用いることができる。対面相手認識部３２は、算出した類似度に基づいて、特徴認識部３１により認識された特徴情報（ここでは顔モデル）と、人物情報ＤＢ６０に登録されたモデル情報６３とが合致した人物を、対面相手と認識する。例えば、対面相手認識部３２は、算出した類似度が閾値以上であり、且つ、その類似度が最大値となった人物を、対面相手と認識する。

登録処理部４０は、人物情報ＤＢ６０に人物の情報を登録する。例えば、登録処理部４０は、属性認識部２２により利用者の属性情報が認識された場合には、認識した属性情報を利用者情報６１として登録する。また、登録処理部４０は、属性認識部２２が認識した対面相手の属性情報を相手属性情報６２とし、特徴認識部３１が認識した対面相手の特徴情報（ここでは顔モデル）をモデル情報６３として、これらを１つのレコードで対応付けて登録する。

表示コンテンツ生成部５０は、表示部１２で表示される表示コンテンツを生成する。例えば、表示コンテンツ生成部５０は、対面相手認識部３２により対面相手が認識された場合に、その対面相手の顔モデルを示すモデル情報６３に対応付けて人物情報ＤＢ６０に登録された相手属性情報６２を取得する。そして、表示コンテンツ生成部５０は、取得した相手属性情報６２に基づいて、表示コンテンツを生成する。
以上のとおり、眼鏡型端末１は、利用者と対面相手とで行われる自己紹介の行動を検出した場合に、対面相手の情報を人物情報ＤＢ６０に登録する。ここで、名刺交換を伴う自己紹介の行動の流れを説明する。

図６は、利用者Ａと対面相手Ｂとで行われる名刺交換を伴う自己紹介の行動の流れを説明する図である。
（行動１）眼鏡型端末１の利用者Ａ（以下「利用者Ａ」と省略する。）と、対面相手Ｂとが対面する。
（行動２）利用者Ａが、自身の所属名や氏名が記された名刺を対面相手Ｂに渡す。この際に、利用者Ａは、名刺を渡すときに自身の名刺を見る。
（行動３）対面相手Ｂが、利用者Ａから名刺を受け取る。この際に、対面相手Ｂは、利用者Ａから受け取った名刺を見る。
（行動４）対面相手Ｂが利用者Ａの顔を見る。
（行動５）対面相手Ｂが、自身の所属名や氏名が記された名刺を利用者Ａに渡す。この際に、対面相手Ｂは、名刺を渡すときに自身の名刺を見る。
（行動６）利用者Ａが対面相手Ｂから名刺を受け取る。この際に、利用者Ａは、利用者Ｂから受け取った名刺を見る。
（行動７）利用者Ａが対面相手Ｂの顔を見る。

上述した（行動６）及び（行動７）の記載から分かるように、名刺交換を伴う自己紹介が行われる機会には、利用者Ａは、対面相手Ｂから名刺を受け取る際に、対面相手Ｂの名刺を見た後に対面相手Ｂの顔を見る、といった行動をする。名刺交換におけるこの行動は、多くの人物にとって習慣となっている行動である。眼鏡型端末１では、このような名刺交換を伴う自己紹介の行動を検出して対面相手の情報を登録する登録処理を行う。

図７は、眼鏡型端末１が行う登録処理の流れを示すフローチャートである。以下に説明する登録処理前は、人物情報ＤＢ６０には情報が未登録であるものとする。
まず、眼鏡型端末１は、撮影部１１１及び表示部１２を起動し、撮影部１１１による撮影を開始する（ステップＳ１）。次に、眼鏡型端末１は、人物情報ＤＢ６０に利用者情報６１を登録するかどうかを判断する（ステップＳ２）。この時点では、利用者情報６１が未登録であるから、眼鏡型端末１はステップＳ２の処理で「ＹＥＳ」と判断する。

次に、眼鏡型端末１は、人物情報ＤＢ６０に利用者情報６１を登録する（ステップＳ３）。例えば、利用者は、眼鏡型端末１を装着した状態で、自身の名刺を見る。眼鏡型端末１は、撮影部１１１の撮影画像から名刺の画像を認識し、この名刺の画像から、利用者の属性情報を認識する。そして、眼鏡型端末１は、認識した利用者の属性情報を利用者情報６１として、人物情報ＤＢ６０に登録する。このステップＳ３の処理後には、図３（ａ）に示す利用者情報６１が人物情報ＤＢ６０に登録された状態となる。ステップＳ３の利用者情報６１を登録する処理は、１度行われた後は、利用者情報６１を変更する機会が生じるまで省略することができる。すなわち、ステップＳ２の処理では、以降、眼鏡型端末１は「ＮＯ」と判断することとなる。

利用者情報６１の登録後、眼鏡型端末１は、撮影部１１１の撮影画像から、名刺の画像を認識したかどうかを判断する（ステップＳ４）。眼鏡型端末１は、名刺の画像を認識するまでは、ステップＳ４の処理で「ＮＯ」と判断して、撮影画像から名刺の画像を認識するための処理を継続して行う。名刺の画像を認識したと判断すると（ステップＳ４；ＹＥＳ）、眼鏡型端末１は、この名刺の画像から属性情報を認識する（ステップＳ５）。

次に、眼鏡型端末１は、ステップＳ５の処理で認識した属性情報が、人物情報ＤＢ６０に登録された利用者情報６１に一致するかどうかを判断する（ステップＳ６）。属性情報は、前述したように複数種類の情報（ここでは所属名及び氏名）からなる場合がある。この場合、眼鏡型端末１は、ステップＳ６の処理では、これら複数種類の情報が完全一致するかどうかを判断する。ここでは、眼鏡型端末１は、ステップＳ５の処理で認識した属性情報が、所属名として「△△株式会社」を示し、且つ、氏名として「田中二郎」を示す場合には、ステップＳ６の処理で「ＹＥＳ」と判断し、ステップＳ４の処理に戻る。名刺の画像に含まれる属性情報が、利用者情報６１に完全一致するということは、利用者が眼鏡型端末１を装着したまま、自身の名刺を見たと推測されるからである。すなわち、図６で説明した（行動２）の行動を利用者がしたと推測される。この場合には、ステップＳ５の処理で認識した属性情報を人物情報ＤＢ６０に新たに登録する必要がないので、眼鏡型端末１は、ステップＳ６の処理に戻る。

眼鏡型端末１は、ステップＳ６の処理で「ＮＯ」、すなわち、認識した属性情報が利用者情報６１に一致しないと判断した場合には、人物情報ＤＢ６０に新たなレコードを作成し、この属性情報を相手属性情報６２として登録する（ステップＳ７）。名刺の画像から認識した属性情報が、利用者情報６１に一致しないということは、図６で説明した（行動６）の行動を眼鏡型端末１が検知したと推測されるからである。ここでは、眼鏡型端末１が、所属名として「○○株式会社」を示し、氏名として「山田太郎」を示す相手属性情報６２を登録したものとする。
なお、ここでは、利用者の対面相手が１名である場合を想定しているが、対面相手が２名以上の場合であっても、眼鏡型端末１は、ステップＳ６の処理により、名刺の画像から認識した属性情報が、利用者の属性情報であるか、対面相手の属性情報であるかを判断することができる。

次に、眼鏡型端末１は、撮影画像から人物の顔を検出し（ステップＳ８）、名刺の画像の認識後に最初に検出した顔の顔モデルを認識する（ステップＳ９）。ステップＳ８，Ｓ９の処理は、図６で説明した（行動７）に基づいて決められている。すなわち、名刺の画像を認識した後に最初に認識した顔は、その名刺を差し出した人物の顔であると推測することができる。
そして、眼鏡型端末１は、ステップＳ７の処理で登録した相手属性情報６２に対応付けて、ステップＳ９で認識した顔モデルを示すモデル情報６３を登録する（ステップＳ１０）。このステップＳ１０の処理後、人物情報ＤＢ６０には、対面相手の情報として、図３（ｂ）の第１行に相当するレコードの情報が登録された状態となる。
なお、上述した登録処理の説明では、この登録処理前において、人物情報ＤＢ６０に情報が未登録であるものとしていた。人物情報ＤＢ６０に情報が登録されている場合には、眼鏡型端末１は、ステップＳ７の処理で属性情報を登録する前に、ステップＳ５の処理で認識した属性情報が人物情報ＤＢ６０に登録されている属性情報と一致するかどうかを判断し、一致しない場合にのみ、ステップＳ７以降の処理を行うこととしてもよい。かかる処理を行うことで、名刺交換を行った対面相手の情報が既に人物情報ＤＢ６０に登録されている場合に、眼鏡型端末１が同一人物の情報を重複して登録することを防止することができる。
次に、眼鏡型端末１で行われる表示コンテンツの表示処理について説明する。

図８は、眼鏡型端末１が行う表示処理の流れを示すフローチャートである。図８に示す表示処理は、上述した登録処理におけるステップＳ１の処理後、図７で説明した登録処理と並行して眼鏡型端末１により行われる。
まず、眼鏡型端末１は、撮影部１１１の撮影画像から顔を検出して、検出した顔の顔モデルを認識する（ステップＳ１１）。次に、眼鏡型端末１は、ステップＳ１１の処理で認識した顔モデルが、人物情報ＤＢ６０に登録されモデル情報６３が示すいずれかの顔モデルと合致するかどうかを判断する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２の処理で「ＮＯ」と判断した場合、眼鏡型端末１は、ステップＳ１１の処理に戻って、撮影画像から顔を検出し顔モデルを認識するための処理を継続して行う。

ステップＳ１２の処理で「ＹＥＳ」と判断した場合、眼鏡型端末１は、合致すると判断したモデル情報６３に対応付けて人物情報ＤＢ６０に登録された相手属性情報６２を取得し、取得した相手属性情報６２に基づいて表示コンテンツを生成する（ステップＳ１３）。眼鏡型端末１は、生成した表示コンテンツを眼鏡部１０の表示部１２に供給し、表示部１２において表示コンテンツを表示する（ステップＳ１４）。ステップＳ１１の処理で、モデル情報６３として「Ｐ１０１」を示す顔モデルを認識していた場合には、眼鏡型端末１は、図４に示す表示コンテンツを表示する。

以上説明したとおり、この実施形態の眼鏡型端末１は、利用者と対面相手との名刺交換を伴う自己紹介の行動を検出した場合に、名刺の画像から対面相手の属性情報を認識して登録する。このため、眼鏡型端末１の利用者は、習慣となっている名刺交換を伴う自己紹介の行動をするだけで、眼鏡型端末１に対面相手の情報を登録させることができる。よって、眼鏡型端末１の利用者は、自己紹介の行動以外の所作を意識してしなくてもよい。
また、自己紹介の行動が行われる機会は、利用者が面識のない人物と対面している可能性が高く、また、利用者が対面相手のことをよく知らなかったり、人物情報ＤＢ６０にその対面相手の情報が登録されていなかったりする可能性が高い。また、自己紹介の行動は、通常、初対面の人物に対して行われるから、眼鏡型端末１は、同一の対面相手の情報を複数回登録することも防ぐこともできる。よって、眼鏡型端末１によれば、対面相手の情報を登録すべき適切な機会を判別することができる。
また、眼鏡型端末１は、図６で説明した名刺交換を伴う自己紹介における行動の流れに基づき、利用者情報６１を参照して登録処理を行うので、利用者の属性情報を対面相手の属性情報と誤って登録してしまうことがない。また、眼鏡型端末１は、名刺の画像の認識後に最初に認識した顔を、名刺を差し出した対面相手の顔として扱うから、対面相手毎の相手属性情報６２とモデル情報６３との対応付けを正確に行うことができる。

［第２実施形態］
上述した第１実施形態では、眼鏡型端末１は、対面相手の特徴を示す特徴情報として、対面相手の顔の特徴を表す顔モデルを用いていた。これに対し、この実施形態の眼鏡型端末１は、対面相手の特徴を示す特徴情報として、対面相手の声の特徴を表す声モデルを用いる。
この実施形態の眼鏡型端末１は、ハードウェア構成として、上述した第１実施形態の構成に加えて音声処理を行うための構成を有するが、その余の構成は上述した第１実施形態の構成と同じでよい。具体的には、眼鏡型端末１の取得部１１は、図１及び図２に示す収音部１１２を備える。ただし、取得部１１は、この実施形態では撮影部１１１を備えていないものとする。収音部１１２は、眼鏡部１０の周辺における音を収音するマイクロホンであり、その収音音声を示す音声信号を制御部１０１へ供給する。すなわち、取得部１１は、収音部１１２からの音声信号を周辺情報として取得する。
以下の説明において、上述した第１実施形態の構成要素に対応する構成要素については同一の符号を付して表し、その説明を省略する。

次に、この実施形態の眼鏡型端末１の機能構成を説明する。眼鏡型端末１の機能構成は、図５で説明した機能構成と同じであるが、各機能ブロックが、収音部１１２の収音音声に関する機能を実現する点で、上述した第１実施形態とは相違する。
自己紹介行動解析部２０の自己紹介行動検出部２１は、取得部１１が取得した収音音声に対して音声認識処理を行って、その収音音声を解析し、自己紹介の行動を検出する。ここでは、自己紹介行動検出部２１は、自己紹介に利用される定型語（すなわちキーワード）が人物により発声されたことを、自己紹介の行動として検出する。例えば、「はじめまして」という語句が発声された後は、自己紹介の行動が行われると推測される。また、「私の所属は」という語句が発声された後は、所属先が発声される可能性が高く、「私の名前は」という語句が発声された後は、氏名が発声される可能性が高い。このように、発声により自己紹介が行われる際に使用される語句は、或る程度限られている。そこで、自己紹介行動検出部２１は、自己紹介に利用されることが想定される予め決められた定型語を認識した場合に、自己紹介の行動を検出する。
なお、自己紹介に利用される定型語は、日本語以外の言語でも存在し、例えば英語の場合には、「Ｎｉｃｅ ｔｏ ｍｅｅｔ ｙｏｕ」や「Ｍｙ ｎａｍｅ ｉｓ」等を定型語とする。

属性認識部２２は、収音部１１２の収音音声において、自己紹介に利用される定型語とともに発声された情報を、属性情報として認識する。例えば、属性認識部２２は、「私の所属は」という語句の後に発声された情報を所属名と認識し、「私の名前は」という語句の後に発声された情報を氏名と認識する。
なお、自己紹介に利用される定型語と、その定型語とともに発声される属性情報の種類との対応関係は、予め決められていればよい。また、自己紹介に利用される定型語は、属性情報の前に発声されるものに限らず、属性情報の後に発声されるものを含んでいてもよい。例えば、「と申します。」という語句の前には、対面相手の所属先が発声される可能性が高いからである。

相手特徴解析部３０の特徴認識部３１は、人物の声の特徴を認識する。特徴認識部３１は、周知のアルゴリズムにより声の特徴を認識すればよく、例えば、音声周波数の特徴や音声強度パターン（抑揚）の特徴等の、声の特徴を表す声モデルを認識する。この声モデルは、属性情報を意味する音声から認識されてもよいし、属性情報を意味する音声の後の音声から認識されたものであってもよい。対面相手認識部３２は、人物情報ＤＢ６０と、特徴認識部３１により認識された声モデルとに基づいて、対面相手を認識する。対面相手認識部３２は、例えば、声モデルが示す特徴量の類似度を求め、求めた類似度が閾値以上であり、且つ、類似度が最も高かった場合に、特徴認識部３１が認識した声モデルと、人物情報ＤＢ６０のモデル情報６３が示す声モデルとが合致したと判断する。

登録処理部４０は、属性認識部２２が認識した属性情報と、特徴認識部３１が認識した声モデルとを対応付けて、人物情報ＤＢ６０に登録する。利用者情報６１及び相手属性情報６２は、上述した第１実施形態と同じ構成のデータでよい。モデル情報６３は、上述したように、特徴認識部３１が認識した声モデルを示す情報である。

図９は、眼鏡型端末１が行う登録処理の流れを示すフローチャートである。
まず、眼鏡型端末１は、表示部１２を起動し、収音部１１２による収音を開始する（ステップＳ２１）。次に、眼鏡型端末１は、人物情報ＤＢ６０に利用者情報６１を登録するかどうかを判断する（ステップＳ２２）。ステップＳ２２の処理で「ＹＥＳ」と判断した場合、眼鏡型端末１は、人物情報ＤＢ６０に利用者情報６１を登録する処理を行う（ステップＳ２３）。例えば、利用者は眼鏡型端末１を装着した状態で、自身の属性情報を意味する言葉を発声する。眼鏡型端末１は、収音部１１２の収音音声から利用者の属性情報を認識する。そして、眼鏡型端末１は、認識した利用者の属性情報を、利用者情報６１として人物情報ＤＢ６０に登録する。ステップＳ２３の利用者情報６１を登録する処理は、１度行われた後は、利用者情報６１を変更する機会が生じるまでは省略することができる。すなわち、ステップＳ２２の処理では、以降、眼鏡型端末１は「ＮＯ」と判断することとなる。

利用者情報６１の登録後、眼鏡型端末１は、収音部１１２の収音音声に対して音声認識処理を行い、その音声認識処理の結果に基づいて、自己紹介の定型語を認識したかどうかを判断する（ステップＳ２４）。眼鏡型端末１は、自己紹介の定型語を認識するまでは、ステップＳ２４の処理で「ＮＯ」と判断して、自己紹介の定型語を認識するための処理を継続して行う。自己紹介の定型語を認識したと判断すると（ステップＳ２４；ＹＥＳ）、眼鏡型端末１は、この自己紹介の定型語とともに発声された情報に基づいて、属性情報を認識する（ステップＳ２５）。次に、眼鏡型端末１は、認識した属性情報が、ステップＳ２３の処理で登録した利用者情報６１の情報に一致（完全一致）するかどうかを判断する（ステップＳ２６）。ステップＳ２５の処理で認識した属性情報と利用者情報６１とが一致した場合には、眼鏡型端末１は、ステップＳ２６の処理で「ＹＥＳ」と判断し、ステップＳ２４の処理に戻る。ステップＳ２５の処理で認識した属性情報が、利用者情報６１に一致する場合には、この属性情報を新たに登録する必要がないからである。

ステップＳ２６の処理で、眼鏡型端末１は、認識した属性情報が利用者情報６１に一致しないと判断した場合には（ステップＳ２６；ＮＯ）、この属性情報を相手属性情報６２として人物情報ＤＢ６０に登録する（ステップＳ２７）。ステップＳ２７の処理で、眼鏡型端末１が「ＮＯ」と判断したということは、対面相手が自己紹介をしたと推測されるからである。
次に、眼鏡型端末１は、収音音声から声モデルを認識する（ステップＳ２８）。そして、眼鏡型端末１は、そして、眼鏡型端末１は、ステップＳ２７の処理で登録した相手属性情報６２に対応付けて、ステップＳ２８で認識した声モデルを示すモデル情報６３を登録する。
なお、人物情報ＤＢ６０に情報が登録されている場合には、眼鏡型端末１は、ステップＳ２７の処理で属性情報を登録する前に、ステップＳ２５の処理で認識した属性情報が人物情報ＤＢ６０に登録されている属性情報と一致するかどうかを判断し、一致しない場合にのみ、ステップＳ２７以降の処理を行うこととしてもよい。
次に、眼鏡型端末１で行われる表示コンテンツの表示処理について説明する。

図１０は、眼鏡型端末１が行う登録処理の流れを示すフローチャートである。図１０に示す表示処理は、上述した登録処理におけるステップＳ２１の処理後、図９で説明した登録処理と並行して眼鏡型端末１により行われる。
まず、眼鏡型端末１は、収音部１１２の収音音声から声モデルを認識する（ステップＳ３１）。次に、眼鏡型端末１は、ステップＳ３１の処理で認識した声モデルが、人物情報ＤＢ６０に登録されたモデル情報６３が示す声モデルと合致するかどうかを判断する（ステップＳ３２）。ステップＳ３２の処理で「ＮＯ」と判断した場合、眼鏡型端末１は、ステップＳ３１の処理に戻って、収音音声から声モデルを認識するための処理を継続して行う。

ステップＳ３２の処理で「ＹＥＳ」と判断した場合、眼鏡型端末１は、合致すると判断したモデル情報６３に対応付けて人物情報ＤＢ６０に登録された相手属性情報６２を取得し、取得した相手属性情報６２に基づいて、表示コンテンツを生成する（ステップＳ３３）。眼鏡型端末１は、生成した表示コンテンツを眼鏡部１０の表示部１２に供給し、表示部１２において表示コンテンツを表示する（ステップＳ３４）。ステップＳ３３，Ｓ３４の処理で生成され表示される表示コンテンツは、上述した第１実施形態と同じであってよい。

以上説明した第２実施形態において、眼鏡型端末１は、発声による自己紹介の行動が行われたことを検出して、対面相手の属性情報を認識して登録する。このため、眼鏡型端末１の利用者は、習慣となっている自己紹介を行うだけで、眼鏡型端末１にその対面相手の情報を登録させることができる。よって、眼鏡型端末１の利用者は、自己紹介の行動以外に関係のない所作を意識してしなくてもよい。また、眼鏡型端末１は、自己紹介の定型語を認識した場合に、属性情報を認識し登録するので、対面相手の情報を登録すべき適切な機会を判別することができる。
また、眼鏡型端末１は、利用者情報６１を参照して登録処理を行うので、利用者の属性情報を対面相手の属性情報と誤って登録してしまうことがない。

本発明は、上述した実施形態と異なる形態で実施することが可能である。本発明は、例えば、以下のような形態で実施することも可能である。また、以下に示す変形例は、各々を適宜に組み合わせてもよい。
（変形例１）
眼鏡型端末１は、取得部１１が撮影部１１１及び収音部１１２を備える構成の下、上述した第１実施形態で説明した処理と、上述した第２実施形態で説明した処理とを並行して行ってもよい。この構成において、眼鏡型端末１は、属性情報については収音部１１２からの収音音声に基づいて認識し、対面相手の特徴については撮影部１１１の撮影画像から顔モデルにより認識してもよい。この場合、眼鏡型端末１は、収音音声に基づいて属性情報を認識した後に、撮影画像から最初に検出した顔の顔モデルを、この属性情報と対応付けて登録するとよい。

（変形例２）
上述した第１実施形態の眼鏡型端末１は、ステップＳ７の処理で、名刺の画像の認識後に、最初に検出した顔の顔モデルを示すモデル情報６３を登録していたが、眼鏡型端末１は、対面相手毎に複数の顔モデルを示すモデル情報６３を登録してもよい。
図１１は、この変形例の眼鏡型端末１が行う登録処理の流れを示すフローチャートである。図７と同じ処理が行われる処理ステップについては、同じ符号を付して表す。
眼鏡型端末１は、ステップＳ１〜Ｓ８の処理を実行すると、動画像である撮影画像から顔を検出中かどうかを判断する（ステップＳ９１）。すなわち、眼鏡型端末１は、撮影画像から顔を継続して検出しているかどうかを判断することとなる。眼鏡型端末１は、顔を検出中と判断すると（ステップＳ９１；ＹＥＳ）、その顔の特徴を表す顔モデルを認識する（ステップＳ９２）。眼鏡型端末１は、ステップＳ９２の処理で顔モデルを認識すると、ステップＳ９１の処理に戻り、顔を継続して検出しているかどうかを判断する。
すなわち、眼鏡型端末１は、名刺の画像から属性情報を認識した後、顔を検出中の期間においては、顔モデルの認識を複数回にわたって行う。例えば、眼鏡型端末１は、所定期間毎に顔モデルを認識する。

そして、眼鏡型端末１は、撮影画像から顔を検出しなくなったと判断すると（ステップＳ９１；ＮＯ）、ステップＳ７の処理で登録した相手属性情報６２に対応付けて、ステップＳ９２の処理で認識した複数の顔モデルを示すモデル情報６３を、人物情報ＤＢ６０に登録する（ステップＳ１０）。
表示処理においては、眼鏡型端末１は、ステップＳ１２の処理で、ステップＳ１１の処理で認識した顔モデルと、モデル情報６３が示す複数の顔モデルの各々とを比較して、両者が合致するかどうかを判断する。
この変形例の眼鏡型端末１では、同一の対面相手の顔から複数の顔モデルを認識して、人物情報ＤＢ６０に登録するため、同一の対面相手についての顔モデルの認識結果にばらつきがある場合であっても、表示処理における対面相手の認識の精度を高くすることができる。

（変形例３）
同一の対面相手についての声モデルの認識結果にばらつきがある場合であっても、表示処理における対面相手の認識の精度を高くするために、上述した第２実施形態の眼鏡型端末１は、同一の対面相手について複数の声モデルを認識し、認識した複数の声モデルをモデル情報６３として登録するように変形されてもよい。この眼鏡型端末１が実行する登録処理の流れは、上述した変形例２の図１１の説明から類推可能であるから、説明を省略する。

（変形例４）
上述した第２実施形態の眼鏡型端末１は、ステップＳ２３の処理で、利用者の声の特徴を表す声モデルを利用者情報６１として登録するように変形されてもよい。この場合に、眼鏡型端末１は、ステップＳ２４の処理で、利用者情報６１に含まれる声モデルと、収音音声に含まれる声の声モデルとを比較し、利用者以外の人物の声で自己紹介に利用される定型語が発生されたかどうかを判断してもよい。こうすれば、眼鏡型端末１は、ステップＳ２５の処理で認識した属性情報が利用者のものでない、すなわち、対面相手の属性情報と判断することとなり、ステップＳ２６の処理を省略することが可能である。

（変形例５）
人物の属性情報は、その人物の属性を示す情報であればよく、所属名や氏名以外の個人情報であってもよい。この個人情報は、例えば、所属先での役職名、所属先若しくは対面相手の電話番号、又は、所属先若しくは対面相手の住所（居所）等である。また、人物の属性情報は、その人物の容姿の特徴を示す情報を含んでいてもよい。例えば、眼鏡型端末１は、人物を撮影した撮影画像又はその人物の声の収音音声に基づいて、性別や年齢を推定して、属性情報として登録してもよい。性別や年齢を推定するためのアルゴリズムは、周知のアルゴリズムでよい。また、眼鏡型端末１が名刺の画像以外から属性情報を認識する場合には、名刺に記載されていない情報を属性情報として認識してもよい。この属性情報は、例えば、人物の趣味や特技、保有する免許や資格等のプロフィール情報がある。
以上のとおり、人物の属性情報は、人物の属性を示す情報であれば、自己紹介の行動に係る情報から認識されるものであってもよいし、それ以外の方法で認識されるものであってもよい。

（変形例６）
上述した第１実施形態では、眼鏡型端末１は、撮影画像を解析して名刺の画像を認識することにより、自己紹介の行動を検出していた。これに代えて又は組み合わせて、眼鏡型端末１は、撮影画像から人物（具体的には対面相手）の画像を認識して、自己紹介の行動を検出してもよい。自己紹介をする人物は、例えば、お辞儀をしてから、名刺を差し出したり自身の個人情報を発声したりする等、自己紹介をする機会には決まった行動をとることが多い。そこで、眼鏡型端末１は、撮影画像から人物を検出し、更に、この人物の動きが自己紹介に利用される特定の動き（例えば、お辞儀をする動きや名刺を差し出す動き）に合致した場合には、自己紹介の行動を検出する。以上のとおり、眼鏡型端末１は、撮影画像を解析して、自己紹介が行われたことを示す特定の条件の画像（すなわち、自己紹介が行われていることを意味する画像）を認識した場合に、自己紹介の行動を検出することが可能である。

上述した第２実施形態において、眼鏡型端末１は、収音音声を解析して自己紹介に利用される定型語を認識することにより、自己紹介の行動を検出していた。これに代えて又は組み合わせて、眼鏡型端末１は、定型語を認識する方法以外の方法で、収音音声を解析した結果に基づいて自己紹介の行動を検出してもよい。
例えば、眼鏡型端末１は、所定時間長の収音音声から、個人情報等の属性情報を意味する語句を、所定数以上認識した場合には、自己紹介の行動を検出してもよい。すなわち、眼鏡型端末１は、収音音声を解析して、自己紹介が行われたことを示す特定の条件を満たす音声（すなわち、自己紹介が行われていることを意味する音声）を認識した場合に、自己紹介の行動を検出したと判断する。

（変形例７）
上述した各実施形態で表示される表示コンテンツは、属性情報を意味する文字情報であったが、他の情報を含んでいてもよい。例えば、眼鏡型端末１は、対面相手の顔を撮影した撮影画像を人物情報ＤＢ６０に登録しておき、表示処理において、対面相手の撮影画像を表示部１２に表示してもよい。

（変形例８）
眼鏡型端末１は、撮影画像から名刺の画像を認識したことや、撮影画像から顔を検出したこと、対面相手の情報を登録したこと等の特定の処理を行ったことを、表示部１２に表示コンテンツを表示することにより、利用者に報知してもよい。この場合、眼鏡型端末１は、文字の表示、画像（図）の表示、光の点滅等により報知するとよい。

（変形例９）
上述した各実施形態では、眼鏡型端末１は、人物情報ＤＢ６０を記憶し、眼鏡部１０と、自己紹介行動解析部２０と、相手特徴解析部３０と、登録処理部４０と、表示コンテンツ生成部５０とに相当する機能を実現していた。この眼鏡型端末１の構成及び実現される機能を複数の装置に分散させてもよい。
図１２は、この変形例の人物情報登録システム１００の全体構成を示す図である。図１２に示すように、人物情報登録システム１００は、眼鏡型端末１ａと人物情報登録装置７０とを備える。眼鏡型端末１ａは、上述した第１実施形態又は第２実施形態の眼鏡部１０に、送受信部１３を備えた構成である。送受信部１３は、無線通信により人物情報登録装置７０と通信するインタフェースであり、周辺情報を人物情報登録装置７０に送信したり、人物情報登録装置７０から送信された表示コンテンツを受信したりする。人物情報登録装置７０は、自己紹介行動解析部２０と、相手特徴解析部３０と、登録処理部４０と、表示コンテンツ生成部５０とに相当する機能を実現するとともに、人物情報ＤＢ６０を記憶する。人物情報登録装置７０は、各機能ブロックで、上述した第１実施形態又は第２実施形態と同等の機能を実現する。更に、人物情報登録装置７０は、眼鏡型端末１ａの送受信部１３により送信された周辺情報を受信して、自己紹介の行動を検出すると属性情報及び特徴情報を認識して登録し、また、生成した表示コンテンツを無線通信により眼鏡型端末１ａへ送信する。

（変形例１０）
眼鏡部１０の具体的な形状は、図１及び図１２に示した形状に限らない。眼鏡部１０は、利用者に装着されるとともに、眼鏡部１０の周辺における周辺情報を取得するように取得部１１が設けられ、利用者の目の前方に表示部１２が位置する構成であればよい。
本発明では、先に説明した構成や処理の一部が省略されてもよいし、別の構成や処理が追加されてもよい。例えば、眼鏡型端末１は、利用者情報６１を登録し利用する構成が省略されてもよい。
上述した眼鏡型端末１又は上述した変形例９の人物情報登録装置７０の機能がプログラムを用いて実現される場合、このプログラムは、磁気記録媒体（磁気テープ、磁気ディスク（ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＦＤ（Flexible Disk））等）、光記録媒体（光ディスク等）、光磁気記録媒体、半導体メモリ等のコンピュータ読取可能な記録媒体に記憶した状態で提供されてもよいし、ネットワークを介して配信されてもよい。また、本発明は、眼鏡型端末１の制御方法として実施することも可能である。

１，１ａ…眼鏡型端末、１００…人物情報登録システム、１０…眼鏡部、１０１…制御部、１０２…記憶部、１１…取得部、１１１…撮影部、１１２…収音部、１２…表示部、１３…送受信部、２０…自己紹介行動解析部、２１…自己紹介行動検出部、２２…属性認識部、３０…相手特徴解析部、３１…特徴認識部、３２…対面相手認識部、４０…登録処理部、５０…表示コンテンツ生成部、６０…人物情報ＤＢ、７０…人物情報登録装置。

Claims (8)

1. 利用者に装着される眼鏡部であって、当該眼鏡部の周辺における周辺情報を取得する取得部と、前記利用者に視認される表示コンテンツを表示する表示部とを有する眼鏡部と、
   前記取得部により取得された周辺情報に基づいて、自己紹介の行動を検出する自己紹介行動検出部と、
   前記自己紹介行動検出部が検出した自己紹介の行動の中から、人物の属性情報を認識する属性認識部と、
   前記自己紹介の行動が検出された際に取得された前記周辺情報に基づいて、前記利用者の対面相手の特徴情報を認識する特徴認識部と、
   前記属性認識部が認識した属性情報と、前記特徴認識部が認識した特徴情報とを対応付けてデータベースに登録する登録処理部と、
   前記認識した特徴情報に対応付けて前記データベースに登録された前記属性情報に基づいて、前記表示コンテンツを生成する表示コンテンツ生成部と
   を備えることを特徴とする人物情報登録装置。
2. 前記属性認識部は、前記自己紹介に係る情報を取得して、取得した当該情報から前記属性情報を認識する
   ことを特徴とする請求項１に記載の人物情報登録装置。
3. 前記周辺情報は、前記眼鏡部の周辺を撮影した撮影画像を含み、
   前記特徴認識部は、前記自己紹介の行動が検出された後、前記撮影画像から最初に検出した顔の特徴を表す顔モデルを、前記特徴情報として認識する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の人物情報登録装置。
4. 前記属性認識部は、前記利用者が自己紹介に利用する利用者情報に基づいて、前記対面相手の前記属性情報を認識する
   ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の人物情報登録装置。
5. 前記周辺情報は、前記眼鏡部の周辺を撮影した撮影画像を含み、
   前記自己紹介行動検出部は、前記撮影画像から名刺の画像を認識して、前記利用者と前記対面相手とで自己紹介の行動が行われていることを検出し、
   前記属性認識部は、前記名刺の画像から前記対面相手の前記属性情報を認識する
   ことを特徴とする請求項４に記載の人物情報登録装置。
6. 前記周辺情報は、前記眼鏡部の周辺の音を収音した収音音声を含み、
   前記属性認識部は、前記収音音声において、前記自己紹介に利用される定型語とともに発声された情報を、前記属性情報として認識する
   ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の人物情報登録装置。
7. 利用者に装着される眼鏡部であって、当該眼鏡部の周辺における周辺情報を取得する取得部と、前記利用者に視認される表示コンテンツを表示する表示部とを有する眼鏡部の前記取得部により取得された周辺情報に基づいて、自己紹介の行動を検出する自己紹介行動検出部と、
   前記自己紹介行動検出部が検出した自己紹介の行動の中から、人物の属性情報を認識する属性認識部と、
   前記自己紹介の行動が検出された際に取得された前記周辺情報に基づいて、前記利用者の対面相手の特徴情報を認識する特徴認識部と、
   前記属性認識部が認識した属性情報と、前記特徴認識部が認識した特徴情報とを対応付けてデータベースに登録する登録処理部と、
   前記認識した特徴情報に対応付けて前記データベースに登録された前記属性情報に基づいて、前記表示コンテンツを生成する表示コンテンツ生成部と
   を備えることを特徴とする人物情報登録装置。
8. コンピュータに、
   利用者に装着される眼鏡部であって、当該眼鏡部の周辺における周辺情報を取得する取得部と、前記利用者に視認される表示コンテンツを表示する表示部とを有する眼鏡部の前記取得部により取得された周辺情報に基づいて、自己紹介の行動を検出するステップと、
   検出した前記自己紹介の行動の中から、人物の属性情報を認識するステップと、
   前記自己紹介の行動が検出された際に取得された前記周辺情報に基づいて、前記利用者の対面相手の特徴情報を認識するステップと、
   認識した前記属性情報と、認識した前記特徴情報とを対応付けてデータベースに登録するステップと、
   前記認識した特徴情報に対応付けて前記データベースに登録された前記属性情報に基づいて、前記表示コンテンツを生成するステップと
   を実行させるためのプログラム。

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