客層認識装置
【課題】来客数が多くても客層を確実に認識することの可能な客層認識装置を提供する。
【解決手段】カメラで来客を撮影して順次生成された複数フレームの画像を取得し（Ｓ１）、単位時間当たりの来客数に応じて間引き率を決定し（Ｓ２）、来客数が多いほど多数のフレームを間引くことにより画像データを大量に削減し（Ｓ３）、フレームを間引いた画像をバッファメモリ２１に一時的に保存し（Ｓ４）、バッファメモリ２１に保存された画像に基づいてカメラで撮影された来客の客層を認識する（Ｓ６）。
【解決手段】カメラで来客を撮影して順次生成された複数フレームの画像を取得し（Ｓ１）、単位時間当たりの来客数に応じて間引き率を決定し（Ｓ２）、来客数が多いほど多数のフレームを間引くことにより画像データを大量に削減し（Ｓ３）、フレームを間引いた画像をバッファメモリ２１に一時的に保存し（Ｓ４）、バッファメモリ２１に保存された画像に基づいてカメラで撮影された来客の客層を認識する（Ｓ６）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、客層認識装置に関し、さらに詳しくは、自動販売機などに用いられる客層認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特開平９−３１９９４０号公報（特許文献１）には、カメラで顧客を撮影してその客層（年齢や性別等）を判断し、その顧客が興味をひきそうな文字情報を表示するようにした自動販売機が記載されている。また、客層の情報をセンタに送信し、販売促進に利用することも記載されている。しかしながら、顧客をどのように撮影し、客層をどのように判断するのか、その具体的な方法は全く記載されていない。
【０００３】
一方、特開２００６−３１３８７号公報（特許文献２）には、カメラで撮影した画像の中から人物の顔を検出し、その人物を特定（推定）する画像認識装置が記載されている。この装置のアルゴリズムは非常に複雑で、処理コストも高い。したがって、この装置を自動販売機等に単に搭載し、カメラで撮影した画像を全て処理していたのでは、処理コストが高くつき過ぎ、現実味に乏しい。
【０００４】
カメラで撮影した顧客の画像を用いて客層を認識する客層認識処理を行う場合、認識精度を高くするためには、顧客１人につき、できる限り多くの画像を取得するのが望ましい。一方、このような画像処理にはＣＰＵ(Central Processing Unit)が用いられるが、自動販売機のような組み込みシステムに用いられるＣＰＵは一般に、パソコン等に用いられるＣＰＵよりも処理能力が低い。したがって、このようなデータ量の多い客層認識処理をリアルタイムに行うこと、すなわち、現在の画像の処理を次の画像を取得するまでに終了しておくことは困難である。そのため、取得した画像を一時的に保存しておくためのバッファメモリが必要になる。
【０００５】
しかしながら、バッファメモリの容量も有限であるから、一時的に保存された画像が処理される前に次の顧客が来るという状態が続くと、空き容量も次第に少なくなっていき、やがてはなくなってしまう。このような容量不足の状態で次の顧客が来ると、その顧客の画像は保存されない。そのため、その客層は全く認識されないという問題が生じる。
【特許文献１】特開平９−３１９９４０号公報
【特許文献２】特開２００６−３１３８７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、来客数が多くても客層を確実に認識することの可能な客層認識装置を提供することである。
【課題を解決するための手段及び発明の効果】
【０００７】
本発明による客層認識装置は、カメラと、来客数取得手段と、データ削減手段と、バッファメモリと、客層認識手段とを備える。カメラは、来客を撮影して複数フレームの画像を順次生成する。来客数取得手段は、単位時間当たりの来客数を取得する。データ削減手段は、来客数取得手段により取得された来客数が多いほどカメラにより生成された画像のデータ量を多く削減する。バッファメモリは、データ削減手段によりデータ量が削減された画像を記憶する。客層認識手段は、バッファメモリに記憶された画像に基づいてカメラにより撮影された来客の客層を認識する。
【０００８】
本発明によれば、カメラにより生成された画像は来客数が多いほどそのデータ量が多く削減され、バッファメモリに記憶されるので、来客数が多くてもバッファメモリに容量不足が生じることはほとんどなく、客層を確実に認識することができる。
【０００９】
好ましくは、客層認識装置はさらに、バッファメモリの使用容量を取得する使用容量取得手段を含む。データ削減手段はさらに、使用容量取得手段により取得された使用容量が多いほどカメラにより生成された画像のデータ量を多く削減する。
【００１０】
この場合、来客数が多くてもバッファメモリに容量不足が生じることはまずなく、客層をより確実に認識することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照し、本発明の実施の形態を詳しく説明する。図中同一又は相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。
【００１２】
［構成］
図１を参照して、本発明の実施の形態による自動販売機１０は、商品見本１１と、商品選択ボタン１２と、硬貨投入口１３と、商品取出口１４と、硬貨返却口１５とを備える。顧客は必要な硬貨を硬貨投入口１３から投入し、商品見本１１を見ながら欲しい商品を決定し、その商品選択ボタン１２を押す。すると、その商品が商品取出口１４に供給され、必要に応じて釣り銭が硬貨返却口１５に供給される。以上の構成及び動作は周知のものである。
【００１３】
図２を参照して、自動販売機１０はさらに、自動販売機本体制御装置（以下、単に「本体制御装置」と略す。）１６と、客層認識装置１７とを備える。本体制御装置１６は、自動販売機１０全体の制御を統括する。客層認識装置１７は、カメラ１８と、画像キャプチャ装置１９と、間引き装置２０と、バッファメモリ２１と、コンピュータ２２とを備える。
【００１４】
カメラ１８は硬貨投入口１３の周辺に埋設され、自動販売機１０前方に立った顧客、特にその顔を撮影して映像（動画）を生成する。すなわち、カメラ１８は来客を撮影して複数フレームの画像を順次生成する。本実施の形態では、顧客は少なくとも１回硬貨を投入するために硬貨投入口１３に顔を向けることに着目し、カメラ１８を硬貨投入口１３の周辺に埋設している。顧客は少なくとも１回商品を選択するために商品見本１１及び商品選択ボタン１２に顔を向けることになるため、カメラ１８は自動販売機１０前面のほぼ中央で、かつ、商品見本１１と商品選択ボタン１２との間辺りに埋設してもよい。また、顧客は少なくとも１回商品を取り出すために商品取出口１４に顔を向けることに着目し、カメラ１８を商品取出口１４の周辺に埋設してもよい。
【００１５】
画像キャプチャ装置１９は、カメラ１８から順次出力される画像の中から所定時間おきに１フレームずつ画像を抽出する。間引き装置２０は、画像キャプチャ装置１９により抽出されたフレームを来客数に応じて間引き、これによりカメラ１８により生成されかつ画像キャプチャ装置１９により抽出された画像のデータ量を削減する。詳細は後述する。
【００１６】
バッファメモリ２１は、間引き装置２０によるフレーム間引き処理後の画像を一時的に記憶するＦＩＦＯ(First-In First-Out)等の半導体メモリである。コンピュータ２２は、バッファメモリ２１に記憶された画像の中から顧客の顔を検出し、その顔に基づいて客層を認識する客層認識処理などを実行する。
【００１７】
［動作］
次に、自動販売機１０の動作を説明する。自動販売機１０内のコンピュータ２２は、図３に示される画像保存処理及び客層認識処理のための両プログラムを並行して実行する。
【００１８】
まず、画像キャプチャ装置１９は、カメラ１８から出力される映像の中から所定時間おきに画像をキャプチャする（Ｓ１）。
【００１９】
［間引き率決定処理（１）］
続いて、コンピュータ２２は、図４に示した間引き率決定処理を実行する（Ｓ２）。具体的には、コンピュータ２２はまず、最近Ｔ時間（現時点から所定時間Ｔ前まで）の来客数Ｃを取得する（Ｓ２１）。たとえば、本体制御装置１６が最近Ｔ時間以内に行った決済回数を来客数Ｃとして取得する。決済回数とは、本体制御装置１６が硬貨等の対価を受け付け、１又は２回の商品選択ボタン１２の押下に応じて１又は２以上の商品を払い出し、釣り銭を計算する、という一連の動作回数である。決済回数の代わりに、対価の受付回数、商品選択ボタン１２の押下回数、商品の払出回数などを来客数とみなしてもよい。
【００２０】
続いて、コンピュータ２２は次の表１に示した間引き率テーブルを参照し、取得した来客数ＣがＣ０以下（Ｃ≦Ｃ０）か、Ｃ０を超えＣ１以下（Ｃ０＜Ｃ≦Ｃ１）か、Ｃ１を超えＣ２以下（Ｃ１＜Ｃ≦Ｃ２）か、…、Ｃｎ−２を超えＣｎ−１以下（Ｃｎ−２＜Ｃ≦Ｃｎ−１）か、Ｃｎ−１を超える（Ｃ＞Ｃｎ−１）か、を判断する（Ｓ２２）。
【表１】
【００２１】
表１に示した間引き率テーブルは、コンピュータ２２のハードディスク等に記憶される。間引き率テーブルには、あらかじめ定められた最近Ｔ時間の来客数Ｃとあらかじめ定められた間引き率Ｐとが対応付けられて記録される。表１中、Ｃ０＜Ｃ１＜Ｃ２＜…＜Ｃｎ−２＜Ｃｎ−１、Ｐ０（＝０）＜Ｐ１＜Ｐ２＜…＜Ｐｎ−１＜Ｐｎ（＝１）である。Ｃｎ−１には、あり得ないほど多数の来客数を割り当てる。
【００２２】
たとえばＣ≦Ｃ０の場合、コンピュータ２２は間引き率ＰをＰ０（＝０）に設定する（Ｓ２３０）。Ｃ０＜Ｃ≦Ｃ１の場合、コンピュータ２２は間引き率ＰをＰ１（＞Ｐ０）に設定する（Ｓ２３１）。Ｃ＞Ｃｎ−１の場合、コンピュータ２２は間引き率ＰをＰｎ（＝１）に設定する（Ｓ２３ｎ）。
【００２３】
以上の結果、コンピュータ２２は、ステップＳ２１で取得された来客数Ｃが多いほど間引き率Ｐを高く設定する。
【００２４】
［間引き率決定処理（２）］
また、コンピュータ２２は、図４に示した間引き率決定処理の代わりに図５に示した間引き率決定処理を実行してもよい。具体的には、コンピュータ２２は、来客数Ｃの取得（Ｓ２１）後、バッファメモリ２１の使用容量Ｅを取得する（Ｓ２４）。バッファメモリ２１は一定の記憶容量を有するが、間引き装置２０から画像が書き込まれるに連れて既使用の記憶容量が増加し、未使用の記憶容量が減少する。また、コンピュータ２２へ画像が読み出されるに連れて既使用の記憶容量が減少し、未使用の記憶容量が増加する。このようにバッファメモリ２１の使用容量は常に変動するが、コンピュータ２２は現在の使用容量Ｅを取得する。
【００２５】
続いて、コンピュータ２２は次の表２に示した間引き率テーブルを参照し、取得したバッファメモリ２１の使用容量ＥがＥ０以下（Ｅ≦Ｅ０）か、Ｅ０を超えＥ１以下（Ｅ０＜Ｅ≦Ｅ１）か、Ｅｎ−２を超えＥｎ−１以下（Ｅｎ−２＜Ｅ≦Ｅｎ−１）か、Ｅｎ−１を超える（Ｅ＞Ｅｎ−１）か、などを判断する（Ｓ２５）。
【表２】
【００２６】
表２に示した間引き率テーブルには、あらかじめ定められた最近Ｔ時間の来客数Ｃとあらかじめ定められた間引き率Ｐとが対応付けられて記録される。間引き率Ｐはまた、バッファメモリ２１の使用容量Ｅにも対応付けられる。１つのレコード内には、１種類の来客数と、複数種類の間引き率とが記録される。表２中、Ｐ００（＝０）＜Ｐ０１＜Ｐ０２＜…＜Ｐ０ｎ−１＜Ｐ０ｎ、Ｐ１０＜Ｐ１１＜Ｐ１２＜…＜Ｐ１ｎ−１＜Ｐ１ｎ、…、Ｐｎ−１０＜Ｐｎ−１１＜Ｐｎ−１２＜…＜Ｐｎ−１ｎ−１＜Ｐｎ−１ｎ、Ｐｎ０＜Ｐｎ１＜Ｐｎ２＜…＜Ｐｎｎ−１＜Ｐｎｎ（＝１）である。また、Ｐ００（＝０）＜Ｐ１０＜…＜Ｐｎ−１０＜Ｐｎ０、Ｐ０１＜Ｐ１１＜…＜Ｐｎ−１１＜Ｐｎ１、Ｐ０２＜Ｐ１２＜…＜Ｐｎ−１２＜Ｐｎ２、…、Ｐ０ｎ−１＜Ｐ１ｎ−１＜…＜Ｐｎ−１ｎ−１＜Ｐｎｎ−１、Ｐ０ｎ＜Ｐ１ｎ＜…＜Ｐｎ−１ｎ＜Ｐｎｎ（＝１）である。
【００２７】
続いて、コンピュータ２２は、ステップＳ２１で取得した来客数ＣがＣ０以下（Ｃ≦Ｃ０）か、Ｃ０を超えＣ１以下（Ｃ０＜Ｃ≦Ｃ１）か、…、Ｃｎ−１を超える（Ｃ＞Ｃｎ−１）か、を判断する（Ｓ２６０，Ｓ２６１，…，Ｓ２６ｎ）。
【００２８】
Ｅ≦Ｅ０かつＣ≦Ｃ０の場合、コンピュータ２２は間引き率ＰをＰ００（＝０）に設定する（Ｓ２７０）。Ｅ≦Ｅ０かつＣ０＜Ｃ≦Ｃ１の場合、コンピュータ２２は間引き率ＰをＰ０１（＞Ｐ００）に設定する（Ｓ２７１）。Ｅ≦Ｅ０かつＣ＞Ｃｎ−１の場合、コンピュータ２２は間引き率ＰをＰ０ｎに設定する（Ｓ２７ｎ）。
【００２９】
Ｅ０＜Ｅ≦Ｅ１かつＣ≦Ｃ０の場合、コンピュータ２２は間引き率ＰをＰ１０（＞０）に設定する（Ｓ２８０）。Ｅ０＜Ｅ≦Ｅ１かつＣ０＜Ｃ≦Ｃ１の場合、コンピュータ２２は間引き率ＰをＰ１１（＞Ｐ１０）に設定する（Ｓ２８１）。Ｅ０＜Ｅ≦Ｅ１かつＣ＞Ｃｎ−１の場合、コンピュータ２２は間引き率ＰをＰ１ｎに設定する（Ｓ２８ｎ）。
【００３０】
Ｅ＞Ｅｎ−１かつＣ≦Ｃ０の場合、コンピュータ２２は間引き率ＰをＰｎ０に設定する（Ｓ２９０）。Ｅ＞Ｅｎ−１かつＣ０＜Ｃ≦Ｃ１の場合、コンピュータ２２は間引き率ＰをＰｎ１（＞Ｐｎ０）に設定する（Ｓ２９１）。Ｅ＞Ｅｎ−１かつＣ＞Ｃｎ−１の場合、コンピュータ２２は間引き率ＰをＰｎｎ（＝１）に設定する（Ｓ２９ｎ）。
【００３１】
以上の結果、コンピュータ２２は、ステップＳ２１で取得された来客数Ｃが多いほど間引き率Ｐを高く設定する。
【００３２】
［間引き処理（１）］
再び図３を参照して、上述した間引き率決定処理Ｓ２の後、コンピュータ２２は、図６に示した間引き処理を実行する（Ｓ３）。具体的には、コンピュータ２２はまず、間引き率決定処理Ｓ２で設定された間引き率Ｐが「１」か否かを判断する（Ｓ２９）。Ｐ＝１の場合（Ｓ２９でＹＥＳ）、コンピュータ２２は間引き装置２０を制御し、全てのフレームを間引き、画像を全く抽出しない（Ｓ３０）。一方、Ｐ≠１の場合（Ｓ２９でＮＯ）、コンピュータ２２は間引き率Ｐに応じて、画像キャプチャ装置１９でキャプチャされた画像の中から何フレームごとに画像を抽出するかを示すフレーム数Ｎ（Ｐ）を設定する（Ｓ３１）。フレーム数Ｎ（Ｐ）は次の式（１）により算出される。
Ｎ（Ｐ）＝１／（１−Ｐ） …（１）
【００３３】
続いて、コンピュータ２２は間引き装置２０を制御し、画像キャプチャ装置１９でキャプチャされた画像の中からＮ（Ｐ）フレームごとに画像を抽出する。すなわち、間引き装置２０は、画像キャプチャ装置１９から順次出力されるフレームの中からＮ（Ｐ）フレームごとに｛Ｎ（Ｐ）−１｝フレームを間引き、１フレームを抽出する。たとえばＰ＝０．８の場合、Ｎ（Ｐ）＝５となるので、図７に示すように、５フレームごとに４フレームを間引き、１フレームを抽出する。以上の結果、間引き装置２０は、ステップＳ２１で取得された来客数Ｃが多いほど多数のフレームを間引く。
【００３４】
［間引き処理（２）］
また、コンピュータ２２は、図６に示した間引き処理の代わりに図８に示した間引き処理を実行してもよい。具体的には、コンピュータ２２はまず、間引き率決定処理Ｓ２で設定された間引き率Ｐに応じて、画像キャプチャ装置１９でキャプチャされた所定時間Ｔ０分の画像の中から何時間分の画像を抽出するかを示す抽出時間Ｔ（Ｐ）を設定する（Ｓ３３）。抽出時間Ｔ（Ｐ）は次の式（２）により算出される。
Ｔ（Ｐ）＝Ｔ０×（１−Ｐ） …（２）
【００３５】
続いて、コンピュータ２２は間引き装置２０を制御し、画像キャプチャ装置１９でキャプチャされたＴ０分の画像の中からＴ（Ｐ）分の画像を抽出する。すなわち、間引き装置２０は、画像キャプチャ装置１９から出力されるＴ０分のフレームの中から｛Ｔ０−Ｔ（Ｐ）｝分のフレームを間引き、Ｔ（Ｐ）フレームを抽出する。たとえばＰ＝０．３の場合、Ｔ（Ｐ）＝０．７×Ｔ０となるので、図９に示すように、Ｔ０分のフレームの中から０．３×Ｔ０分のフレームを間引き、０．７×Ｔ０分のフレームを抽出する。以上の結果、間引き装置２０は、ステップＳ２１で取得された来客数Ｃが多いほど多数のフレームを間引く。
【００３６】
［圧縮処理］
また、コンピュータ２２は、図２に示した間引き装置２０の代わりに圧縮装置（図示せず）を設け、かつ、図６又は８に示した間引き処理の代わりに、図１０に示した圧縮処理を実行してもよい。具体的には、コンピュータ２２はまず、間引き率決定処理Ｓ２で設定された間引き率Ｐに応じて、画像キャプチャ装置１９でキャプチャされた画像を圧縮する圧縮率ＣＰＲ（Ｐ）を設定する（Ｓ３５）。圧縮率ＣＰＲ（Ｐ）は次の式（３）により算出される。
ＣＰＲ（Ｐ）＝（１−Ｐ）×１００ …（３）
【００３７】
続いて、コンピュータ２２は圧縮装置を制御し、画像キャプチャ装置１９でキャプチャされた画像を圧縮率ＣＰＲ（Ｐ）で圧縮する（Ｓ３６）。ここでの圧縮方法は、圧縮率の高い非可逆圧縮（ＪＰＥＧ、ＭＰＥＧなど）が好ましいが、可逆性圧縮でもよい。以上の結果、圧縮装置は、ステップＳ２１で取得された来客数Ｃが多いほど高い圧縮率ＣＰＲ（Ｐ）で画像を圧縮する。
【００３８】
［画像認識処理］
再び図２を参照してコンピュータ２２は、上述した間引き処理又は圧縮処理によりデータ量が削減された画像をバッファメモリ２１に一時的に保存する（Ｓ４）。
【００３９】
上述した画像保存処理と並行して、コンピュータ２２は客層認識処理を実行する。具体的には、コンピュータ２２は、バッファメモリ２１から画像を読み出し（Ｓ５）、その画像に基づいてカメラ１８で撮影された来客の客層を認識する（Ｓ６）。そして、コンピュータ２２は、その認識結果を出力する（Ｓ７）。具体的には、客層の認識結果を内蔵の記録媒体等に購入履歴として記録したり、電気通信回線を通じてセンタサーバに送信したり、自動販売機１０に接続されるモバイル端末に転送したりする。
【００４０】
［効果］
以上のように本発明の実施の形態によれば、カメラ１８により生成された画像は来客数が多いほどそのデータ量が多く削減され、バッファメモリ２１に記憶されるので、来客数が多くてもバッファメモリ２１に容量不足が生じることはほとんどなく、客層を確実に認識することができる。
【００４１】
なお、上述した実施の形態では客層認識装置１７を自動販売機１０に取り付けているが、たとえば店舗のレジ、イベント会場の受付に設置してもよいなど、特に限定されることはない。
【００４２】
以上、本発明の実施の形態を説明したが、上述した実施の形態は本発明を実施するための例示に過ぎない。よって、本発明は上述した実施の形態に限定されることなく、その趣旨を逸脱しない範囲内で上述した実施の形態を適宜変形して実施することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明の実施の形態による自動販売機の外観構成を示す斜視図である。
【図２】図１に示した自動販売機の内部構成を示す機能ブロック図である。
【図３】図２中のコンピュータに実行させるためのプログラムを示すフロー図である。
【図４】図３中の間引き率決定処理の一例を示すフロー図である。
【図５】図３中の間引き率決定処理の他の例を示すフロー図である。
【図６】図３中の間引き処理の一例を示すフロー図である。
【図７】図６に示した間引き処理を説明するための図である。
【図８】図３中の間引き処理の他の例を示すフロー図である。
【図９】図８に示した間引き処理を説明するための図である。
【図１０】図３中の間引き処理に代わる圧縮処理を示すフロー図である。
【符号の説明】
【００４４】
１０ 自動販売機
１７ 客層認識装置
１８ カメラ
１９ 画像キャプチャ装置
２０ 間引き装置
２１ バッファメモリ
２２ コンピュータ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、客層認識装置に関し、さらに詳しくは、自動販売機などに用いられる客層認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特開平９−３１９９４０号公報（特許文献１）には、カメラで顧客を撮影してその客層（年齢や性別等）を判断し、その顧客が興味をひきそうな文字情報を表示するようにした自動販売機が記載されている。また、客層の情報をセンタに送信し、販売促進に利用することも記載されている。しかしながら、顧客をどのように撮影し、客層をどのように判断するのか、その具体的な方法は全く記載されていない。
【０００３】
一方、特開２００６−３１３８７号公報（特許文献２）には、カメラで撮影した画像の中から人物の顔を検出し、その人物を特定（推定）する画像認識装置が記載されている。この装置のアルゴリズムは非常に複雑で、処理コストも高い。したがって、この装置を自動販売機等に単に搭載し、カメラで撮影した画像を全て処理していたのでは、処理コストが高くつき過ぎ、現実味に乏しい。
【０００４】
カメラで撮影した顧客の画像を用いて客層を認識する客層認識処理を行う場合、認識精度を高くするためには、顧客１人につき、できる限り多くの画像を取得するのが望ましい。一方、このような画像処理にはＣＰＵ(Central Processing Unit)が用いられるが、自動販売機のような組み込みシステムに用いられるＣＰＵは一般に、パソコン等に用いられるＣＰＵよりも処理能力が低い。したがって、このようなデータ量の多い客層認識処理をリアルタイムに行うこと、すなわち、現在の画像の処理を次の画像を取得するまでに終了しておくことは困難である。そのため、取得した画像を一時的に保存しておくためのバッファメモリが必要になる。
【０００５】
しかしながら、バッファメモリの容量も有限であるから、一時的に保存された画像が処理される前に次の顧客が来るという状態が続くと、空き容量も次第に少なくなっていき、やがてはなくなってしまう。このような容量不足の状態で次の顧客が来ると、その顧客の画像は保存されない。そのため、その客層は全く認識されないという問題が生じる。
【特許文献１】特開平９−３１９９４０号公報
【特許文献２】特開２００６−３１３８７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、来客数が多くても客層を確実に認識することの可能な客層認識装置を提供することである。
【課題を解決するための手段及び発明の効果】
【０００７】
本発明による客層認識装置は、カメラと、来客数取得手段と、データ削減手段と、バッファメモリと、客層認識手段とを備える。カメラは、来客を撮影して複数フレームの画像を順次生成する。来客数取得手段は、単位時間当たりの来客数を取得する。データ削減手段は、来客数取得手段により取得された来客数が多いほどカメラにより生成された画像のデータ量を多く削減する。バッファメモリは、データ削減手段によりデータ量が削減された画像を記憶する。客層認識手段は、バッファメモリに記憶された画像に基づいてカメラにより撮影された来客の客層を認識する。
【０００８】
本発明によれば、カメラにより生成された画像は来客数が多いほどそのデータ量が多く削減され、バッファメモリに記憶されるので、来客数が多くてもバッファメモリに容量不足が生じることはほとんどなく、客層を確実に認識することができる。
【０００９】
好ましくは、客層認識装置はさらに、バッファメモリの使用容量を取得する使用容量取得手段を含む。データ削減手段はさらに、使用容量取得手段により取得された使用容量が多いほどカメラにより生成された画像のデータ量を多く削減する。
【００１０】
この場合、来客数が多くてもバッファメモリに容量不足が生じることはまずなく、客層をより確実に認識することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照し、本発明の実施の形態を詳しく説明する。図中同一又は相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。
【００１２】
［構成］
図１を参照して、本発明の実施の形態による自動販売機１０は、商品見本１１と、商品選択ボタン１２と、硬貨投入口１３と、商品取出口１４と、硬貨返却口１５とを備える。顧客は必要な硬貨を硬貨投入口１３から投入し、商品見本１１を見ながら欲しい商品を決定し、その商品選択ボタン１２を押す。すると、その商品が商品取出口１４に供給され、必要に応じて釣り銭が硬貨返却口１５に供給される。以上の構成及び動作は周知のものである。
【００１３】
図２を参照して、自動販売機１０はさらに、自動販売機本体制御装置（以下、単に「本体制御装置」と略す。）１６と、客層認識装置１７とを備える。本体制御装置１６は、自動販売機１０全体の制御を統括する。客層認識装置１７は、カメラ１８と、画像キャプチャ装置１９と、間引き装置２０と、バッファメモリ２１と、コンピュータ２２とを備える。
【００１４】
カメラ１８は硬貨投入口１３の周辺に埋設され、自動販売機１０前方に立った顧客、特にその顔を撮影して映像（動画）を生成する。すなわち、カメラ１８は来客を撮影して複数フレームの画像を順次生成する。本実施の形態では、顧客は少なくとも１回硬貨を投入するために硬貨投入口１３に顔を向けることに着目し、カメラ１８を硬貨投入口１３の周辺に埋設している。顧客は少なくとも１回商品を選択するために商品見本１１及び商品選択ボタン１２に顔を向けることになるため、カメラ１８は自動販売機１０前面のほぼ中央で、かつ、商品見本１１と商品選択ボタン１２との間辺りに埋設してもよい。また、顧客は少なくとも１回商品を取り出すために商品取出口１４に顔を向けることに着目し、カメラ１８を商品取出口１４の周辺に埋設してもよい。
【００１５】
画像キャプチャ装置１９は、カメラ１８から順次出力される画像の中から所定時間おきに１フレームずつ画像を抽出する。間引き装置２０は、画像キャプチャ装置１９により抽出されたフレームを来客数に応じて間引き、これによりカメラ１８により生成されかつ画像キャプチャ装置１９により抽出された画像のデータ量を削減する。詳細は後述する。
【００１６】
バッファメモリ２１は、間引き装置２０によるフレーム間引き処理後の画像を一時的に記憶するＦＩＦＯ(First-In First-Out)等の半導体メモリである。コンピュータ２２は、バッファメモリ２１に記憶された画像の中から顧客の顔を検出し、その顔に基づいて客層を認識する客層認識処理などを実行する。
【００１７】
［動作］
次に、自動販売機１０の動作を説明する。自動販売機１０内のコンピュータ２２は、図３に示される画像保存処理及び客層認識処理のための両プログラムを並行して実行する。
【００１８】
まず、画像キャプチャ装置１９は、カメラ１８から出力される映像の中から所定時間おきに画像をキャプチャする（Ｓ１）。
【００１９】
［間引き率決定処理（１）］
続いて、コンピュータ２２は、図４に示した間引き率決定処理を実行する（Ｓ２）。具体的には、コンピュータ２２はまず、最近Ｔ時間（現時点から所定時間Ｔ前まで）の来客数Ｃを取得する（Ｓ２１）。たとえば、本体制御装置１６が最近Ｔ時間以内に行った決済回数を来客数Ｃとして取得する。決済回数とは、本体制御装置１６が硬貨等の対価を受け付け、１又は２回の商品選択ボタン１２の押下に応じて１又は２以上の商品を払い出し、釣り銭を計算する、という一連の動作回数である。決済回数の代わりに、対価の受付回数、商品選択ボタン１２の押下回数、商品の払出回数などを来客数とみなしてもよい。
【００２０】
続いて、コンピュータ２２は次の表１に示した間引き率テーブルを参照し、取得した来客数ＣがＣ０以下（Ｃ≦Ｃ０）か、Ｃ０を超えＣ１以下（Ｃ０＜Ｃ≦Ｃ１）か、Ｃ１を超えＣ２以下（Ｃ１＜Ｃ≦Ｃ２）か、…、Ｃｎ−２を超えＣｎ−１以下（Ｃｎ−２＜Ｃ≦Ｃｎ−１）か、Ｃｎ−１を超える（Ｃ＞Ｃｎ−１）か、を判断する（Ｓ２２）。
【表１】
【００２１】
表１に示した間引き率テーブルは、コンピュータ２２のハードディスク等に記憶される。間引き率テーブルには、あらかじめ定められた最近Ｔ時間の来客数Ｃとあらかじめ定められた間引き率Ｐとが対応付けられて記録される。表１中、Ｃ０＜Ｃ１＜Ｃ２＜…＜Ｃｎ−２＜Ｃｎ−１、Ｐ０（＝０）＜Ｐ１＜Ｐ２＜…＜Ｐｎ−１＜Ｐｎ（＝１）である。Ｃｎ−１には、あり得ないほど多数の来客数を割り当てる。
【００２２】
たとえばＣ≦Ｃ０の場合、コンピュータ２２は間引き率ＰをＰ０（＝０）に設定する（Ｓ２３０）。Ｃ０＜Ｃ≦Ｃ１の場合、コンピュータ２２は間引き率ＰをＰ１（＞Ｐ０）に設定する（Ｓ２３１）。Ｃ＞Ｃｎ−１の場合、コンピュータ２２は間引き率ＰをＰｎ（＝１）に設定する（Ｓ２３ｎ）。
【００２３】
以上の結果、コンピュータ２２は、ステップＳ２１で取得された来客数Ｃが多いほど間引き率Ｐを高く設定する。
【００２４】
［間引き率決定処理（２）］
また、コンピュータ２２は、図４に示した間引き率決定処理の代わりに図５に示した間引き率決定処理を実行してもよい。具体的には、コンピュータ２２は、来客数Ｃの取得（Ｓ２１）後、バッファメモリ２１の使用容量Ｅを取得する（Ｓ２４）。バッファメモリ２１は一定の記憶容量を有するが、間引き装置２０から画像が書き込まれるに連れて既使用の記憶容量が増加し、未使用の記憶容量が減少する。また、コンピュータ２２へ画像が読み出されるに連れて既使用の記憶容量が減少し、未使用の記憶容量が増加する。このようにバッファメモリ２１の使用容量は常に変動するが、コンピュータ２２は現在の使用容量Ｅを取得する。
【００２５】
続いて、コンピュータ２２は次の表２に示した間引き率テーブルを参照し、取得したバッファメモリ２１の使用容量ＥがＥ０以下（Ｅ≦Ｅ０）か、Ｅ０を超えＥ１以下（Ｅ０＜Ｅ≦Ｅ１）か、Ｅｎ−２を超えＥｎ−１以下（Ｅｎ−２＜Ｅ≦Ｅｎ−１）か、Ｅｎ−１を超える（Ｅ＞Ｅｎ−１）か、などを判断する（Ｓ２５）。
【表２】
【００２６】
表２に示した間引き率テーブルには、あらかじめ定められた最近Ｔ時間の来客数Ｃとあらかじめ定められた間引き率Ｐとが対応付けられて記録される。間引き率Ｐはまた、バッファメモリ２１の使用容量Ｅにも対応付けられる。１つのレコード内には、１種類の来客数と、複数種類の間引き率とが記録される。表２中、Ｐ００（＝０）＜Ｐ０１＜Ｐ０２＜…＜Ｐ０ｎ−１＜Ｐ０ｎ、Ｐ１０＜Ｐ１１＜Ｐ１２＜…＜Ｐ１ｎ−１＜Ｐ１ｎ、…、Ｐｎ−１０＜Ｐｎ−１１＜Ｐｎ−１２＜…＜Ｐｎ−１ｎ−１＜Ｐｎ−１ｎ、Ｐｎ０＜Ｐｎ１＜Ｐｎ２＜…＜Ｐｎｎ−１＜Ｐｎｎ（＝１）である。また、Ｐ００（＝０）＜Ｐ１０＜…＜Ｐｎ−１０＜Ｐｎ０、Ｐ０１＜Ｐ１１＜…＜Ｐｎ−１１＜Ｐｎ１、Ｐ０２＜Ｐ１２＜…＜Ｐｎ−１２＜Ｐｎ２、…、Ｐ０ｎ−１＜Ｐ１ｎ−１＜…＜Ｐｎ−１ｎ−１＜Ｐｎｎ−１、Ｐ０ｎ＜Ｐ１ｎ＜…＜Ｐｎ−１ｎ＜Ｐｎｎ（＝１）である。
【００２７】
続いて、コンピュータ２２は、ステップＳ２１で取得した来客数ＣがＣ０以下（Ｃ≦Ｃ０）か、Ｃ０を超えＣ１以下（Ｃ０＜Ｃ≦Ｃ１）か、…、Ｃｎ−１を超える（Ｃ＞Ｃｎ−１）か、を判断する（Ｓ２６０，Ｓ２６１，…，Ｓ２６ｎ）。
【００２８】
Ｅ≦Ｅ０かつＣ≦Ｃ０の場合、コンピュータ２２は間引き率ＰをＰ００（＝０）に設定する（Ｓ２７０）。Ｅ≦Ｅ０かつＣ０＜Ｃ≦Ｃ１の場合、コンピュータ２２は間引き率ＰをＰ０１（＞Ｐ００）に設定する（Ｓ２７１）。Ｅ≦Ｅ０かつＣ＞Ｃｎ−１の場合、コンピュータ２２は間引き率ＰをＰ０ｎに設定する（Ｓ２７ｎ）。
【００２９】
Ｅ０＜Ｅ≦Ｅ１かつＣ≦Ｃ０の場合、コンピュータ２２は間引き率ＰをＰ１０（＞０）に設定する（Ｓ２８０）。Ｅ０＜Ｅ≦Ｅ１かつＣ０＜Ｃ≦Ｃ１の場合、コンピュータ２２は間引き率ＰをＰ１１（＞Ｐ１０）に設定する（Ｓ２８１）。Ｅ０＜Ｅ≦Ｅ１かつＣ＞Ｃｎ−１の場合、コンピュータ２２は間引き率ＰをＰ１ｎに設定する（Ｓ２８ｎ）。
【００３０】
Ｅ＞Ｅｎ−１かつＣ≦Ｃ０の場合、コンピュータ２２は間引き率ＰをＰｎ０に設定する（Ｓ２９０）。Ｅ＞Ｅｎ−１かつＣ０＜Ｃ≦Ｃ１の場合、コンピュータ２２は間引き率ＰをＰｎ１（＞Ｐｎ０）に設定する（Ｓ２９１）。Ｅ＞Ｅｎ−１かつＣ＞Ｃｎ−１の場合、コンピュータ２２は間引き率ＰをＰｎｎ（＝１）に設定する（Ｓ２９ｎ）。
【００３１】
以上の結果、コンピュータ２２は、ステップＳ２１で取得された来客数Ｃが多いほど間引き率Ｐを高く設定する。
【００３２】
［間引き処理（１）］
再び図３を参照して、上述した間引き率決定処理Ｓ２の後、コンピュータ２２は、図６に示した間引き処理を実行する（Ｓ３）。具体的には、コンピュータ２２はまず、間引き率決定処理Ｓ２で設定された間引き率Ｐが「１」か否かを判断する（Ｓ２９）。Ｐ＝１の場合（Ｓ２９でＹＥＳ）、コンピュータ２２は間引き装置２０を制御し、全てのフレームを間引き、画像を全く抽出しない（Ｓ３０）。一方、Ｐ≠１の場合（Ｓ２９でＮＯ）、コンピュータ２２は間引き率Ｐに応じて、画像キャプチャ装置１９でキャプチャされた画像の中から何フレームごとに画像を抽出するかを示すフレーム数Ｎ（Ｐ）を設定する（Ｓ３１）。フレーム数Ｎ（Ｐ）は次の式（１）により算出される。
Ｎ（Ｐ）＝１／（１−Ｐ） …（１）
【００３３】
続いて、コンピュータ２２は間引き装置２０を制御し、画像キャプチャ装置１９でキャプチャされた画像の中からＮ（Ｐ）フレームごとに画像を抽出する。すなわち、間引き装置２０は、画像キャプチャ装置１９から順次出力されるフレームの中からＮ（Ｐ）フレームごとに｛Ｎ（Ｐ）−１｝フレームを間引き、１フレームを抽出する。たとえばＰ＝０．８の場合、Ｎ（Ｐ）＝５となるので、図７に示すように、５フレームごとに４フレームを間引き、１フレームを抽出する。以上の結果、間引き装置２０は、ステップＳ２１で取得された来客数Ｃが多いほど多数のフレームを間引く。
【００３４】
［間引き処理（２）］
また、コンピュータ２２は、図６に示した間引き処理の代わりに図８に示した間引き処理を実行してもよい。具体的には、コンピュータ２２はまず、間引き率決定処理Ｓ２で設定された間引き率Ｐに応じて、画像キャプチャ装置１９でキャプチャされた所定時間Ｔ０分の画像の中から何時間分の画像を抽出するかを示す抽出時間Ｔ（Ｐ）を設定する（Ｓ３３）。抽出時間Ｔ（Ｐ）は次の式（２）により算出される。
Ｔ（Ｐ）＝Ｔ０×（１−Ｐ） …（２）
【００３５】
続いて、コンピュータ２２は間引き装置２０を制御し、画像キャプチャ装置１９でキャプチャされたＴ０分の画像の中からＴ（Ｐ）分の画像を抽出する。すなわち、間引き装置２０は、画像キャプチャ装置１９から出力されるＴ０分のフレームの中から｛Ｔ０−Ｔ（Ｐ）｝分のフレームを間引き、Ｔ（Ｐ）フレームを抽出する。たとえばＰ＝０．３の場合、Ｔ（Ｐ）＝０．７×Ｔ０となるので、図９に示すように、Ｔ０分のフレームの中から０．３×Ｔ０分のフレームを間引き、０．７×Ｔ０分のフレームを抽出する。以上の結果、間引き装置２０は、ステップＳ２１で取得された来客数Ｃが多いほど多数のフレームを間引く。
【００３６】
［圧縮処理］
また、コンピュータ２２は、図２に示した間引き装置２０の代わりに圧縮装置（図示せず）を設け、かつ、図６又は８に示した間引き処理の代わりに、図１０に示した圧縮処理を実行してもよい。具体的には、コンピュータ２２はまず、間引き率決定処理Ｓ２で設定された間引き率Ｐに応じて、画像キャプチャ装置１９でキャプチャされた画像を圧縮する圧縮率ＣＰＲ（Ｐ）を設定する（Ｓ３５）。圧縮率ＣＰＲ（Ｐ）は次の式（３）により算出される。
ＣＰＲ（Ｐ）＝（１−Ｐ）×１００ …（３）
【００３７】
続いて、コンピュータ２２は圧縮装置を制御し、画像キャプチャ装置１９でキャプチャされた画像を圧縮率ＣＰＲ（Ｐ）で圧縮する（Ｓ３６）。ここでの圧縮方法は、圧縮率の高い非可逆圧縮（ＪＰＥＧ、ＭＰＥＧなど）が好ましいが、可逆性圧縮でもよい。以上の結果、圧縮装置は、ステップＳ２１で取得された来客数Ｃが多いほど高い圧縮率ＣＰＲ（Ｐ）で画像を圧縮する。
【００３８】
［画像認識処理］
再び図２を参照してコンピュータ２２は、上述した間引き処理又は圧縮処理によりデータ量が削減された画像をバッファメモリ２１に一時的に保存する（Ｓ４）。
【００３９】
上述した画像保存処理と並行して、コンピュータ２２は客層認識処理を実行する。具体的には、コンピュータ２２は、バッファメモリ２１から画像を読み出し（Ｓ５）、その画像に基づいてカメラ１８で撮影された来客の客層を認識する（Ｓ６）。そして、コンピュータ２２は、その認識結果を出力する（Ｓ７）。具体的には、客層の認識結果を内蔵の記録媒体等に購入履歴として記録したり、電気通信回線を通じてセンタサーバに送信したり、自動販売機１０に接続されるモバイル端末に転送したりする。
【００４０】
［効果］
以上のように本発明の実施の形態によれば、カメラ１８により生成された画像は来客数が多いほどそのデータ量が多く削減され、バッファメモリ２１に記憶されるので、来客数が多くてもバッファメモリ２１に容量不足が生じることはほとんどなく、客層を確実に認識することができる。
【００４１】
なお、上述した実施の形態では客層認識装置１７を自動販売機１０に取り付けているが、たとえば店舗のレジ、イベント会場の受付に設置してもよいなど、特に限定されることはない。
【００４２】
以上、本発明の実施の形態を説明したが、上述した実施の形態は本発明を実施するための例示に過ぎない。よって、本発明は上述した実施の形態に限定されることなく、その趣旨を逸脱しない範囲内で上述した実施の形態を適宜変形して実施することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明の実施の形態による自動販売機の外観構成を示す斜視図である。
【図２】図１に示した自動販売機の内部構成を示す機能ブロック図である。
【図３】図２中のコンピュータに実行させるためのプログラムを示すフロー図である。
【図４】図３中の間引き率決定処理の一例を示すフロー図である。
【図５】図３中の間引き率決定処理の他の例を示すフロー図である。
【図６】図３中の間引き処理の一例を示すフロー図である。
【図７】図６に示した間引き処理を説明するための図である。
【図８】図３中の間引き処理の他の例を示すフロー図である。
【図９】図８に示した間引き処理を説明するための図である。
【図１０】図３中の間引き処理に代わる圧縮処理を示すフロー図である。
【符号の説明】
【００４４】
１０ 自動販売機
１７ 客層認識装置
１８ カメラ
１９ 画像キャプチャ装置
２０ 間引き装置
２１ バッファメモリ
２２ コンピュータ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
来客を撮影して複数フレームの画像を順次生成するカメラと、
単位時間当たりの来客数を取得する来客数取得手段と、
前記来客数取得手段により取得された来客数が多いほど前記カメラにより生成された画像のデータ量を多く削減するデータ削減手段と、
前記データ削減手段によりデータ量が削減された画像を記憶するためのバッファメモリと、
前記バッファメモリに記憶された画像に基づいて前記カメラにより撮影された来客の客層を認識する客層認識手段とを備えることを特徴とする客層認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の客層認識装置であってさらに、
前記バッファメモリの使用容量を取得する使用容量取得手段を含み、
前記データ削減手段はさらに、前記使用容量取得手段により取得された使用容量が多いほど前記カメラにより生成された画像のデータ量を多く削減する、ことを特徴とする客層認識装置。
【請求項３】
請求項１に記載の客層認識装置であって、
前記データ削減手段は、
前記来客数取得手段により取得された来客数が多いほど多数のフレームを間引くフレーム間引き手段を含む、ことを特徴とする客層認識装置。
【請求項４】
請求項３に記載の客層認識装置であって、
前記フレーム間引き手段は、
前記来客数取得手段により取得された来客数が多いほどフレーム数を多く設定するフレーム数設定手段と、
前記フレーム数設定手段により設定されたフレーム数ごとに１フレームを抽出するフレーム抽出手段とを含む、ことを特徴とする客層認識装置。
【請求項５】
請求項３に記載の客層認識装置であって、
前記フレーム間引き手段は、
前記来客数取得手段により取得された来客数が多いほど抽出時間を短く設定する時間設定手段と、
前記時間設定手段により設定された抽出時間分のフレームを所定時間分のフレームの中から抽出するフレーム抽出手段とを含む、ことを特徴とする客層認識装置。
【請求項６】
請求項１に記載の客層認識装置であって、
前記データ削減手段は、
前記来客数取得手段により取得された来客数が多いほど圧縮率を高く設定する圧縮率設定手段と、
前記圧縮率設定手段により設定された圧縮率で前記カメラにより生成された画像を圧縮する圧縮手段とを含む、ことを特徴とする客層認識装置。
【請求項７】
カメラで来客を撮影して順次生成された複数フレームの画像を取得する画像取得ステップと、
単位時間当たりの来客数を取得する来客数取得ステップと、
前記来客数取得ステップにより取得された来客数が多いほど前記カメラにより生成された画像のデータ量を多く削減するデータ削減ステップと、
前記データ削減ステップによりデータ量が削減された画像をバッファメモリに保存するステップと、
前記バッファメモリに保存された画像に基づいて前記カメラで撮影された来客の客層を認識する客層認識ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項８】
請求項７に記載のプログラムであってさらに、
前記バッファメモリの使用容量を取得する使用容量取得ステップを含み、
前記データ削減ステップはさらに、前記使用容量取得ステップにより取得された使用容量が多いほど前記カメラにより生成された画像のデータ量を多く削減する、ことを特徴とするプログラム。
【請求項９】
請求項７に記載のプログラムであって、
前記データ削減ステップは、
前記来客数取得ステップにより取得された来客数が多いほど多数のフレームを間引くフレーム間引きステップを含む、ことを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のプログラムであって、
前記フレーム間引きステップは、
前記来客数取得ステップにより取得された来客数が多いほどフレーム数を多く設定するフレーム数設定ステップと、
前記フレーム数設定ステップにより設定されたフレーム数ごとに１フレームを抽出するフレーム抽出ステップとを含む、ことを特徴とするプログラム。
【請求項１１】
請求項９に記載のプログラムであって、
前記フレーム間引きステップは、
前記来客数取得ステップにより取得された来客数が多いほど抽出時間を短く設定する時間設定ステップと、
前記時間設定ステップにより設定された抽出時間分のフレームを所定時間分のフレームの中から抽出するフレーム抽出ステップとを含む、ことを特徴とするプログラム。
【請求項１２】
請求項７に記載のプログラムであって、
前記データ削減ステップは、
前記来客数取得ステップにより取得された来客数が多いほど圧縮率を高く設定する圧縮率設定ステップと、
前記圧縮率設定ステップにより設定された圧縮率で前記カメラにより生成された画像を圧縮する圧縮ステップとを含む、ことを特徴とするプログラム。
【請求項１】
来客を撮影して複数フレームの画像を順次生成するカメラと、
単位時間当たりの来客数を取得する来客数取得手段と、
前記来客数取得手段により取得された来客数が多いほど前記カメラにより生成された画像のデータ量を多く削減するデータ削減手段と、
前記データ削減手段によりデータ量が削減された画像を記憶するためのバッファメモリと、
前記バッファメモリに記憶された画像に基づいて前記カメラにより撮影された来客の客層を認識する客層認識手段とを備えることを特徴とする客層認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の客層認識装置であってさらに、
前記バッファメモリの使用容量を取得する使用容量取得手段を含み、
前記データ削減手段はさらに、前記使用容量取得手段により取得された使用容量が多いほど前記カメラにより生成された画像のデータ量を多く削減する、ことを特徴とする客層認識装置。
【請求項３】
請求項１に記載の客層認識装置であって、
前記データ削減手段は、
前記来客数取得手段により取得された来客数が多いほど多数のフレームを間引くフレーム間引き手段を含む、ことを特徴とする客層認識装置。
【請求項４】
請求項３に記載の客層認識装置であって、
前記フレーム間引き手段は、
前記来客数取得手段により取得された来客数が多いほどフレーム数を多く設定するフレーム数設定手段と、
前記フレーム数設定手段により設定されたフレーム数ごとに１フレームを抽出するフレーム抽出手段とを含む、ことを特徴とする客層認識装置。
【請求項５】
請求項３に記載の客層認識装置であって、
前記フレーム間引き手段は、
前記来客数取得手段により取得された来客数が多いほど抽出時間を短く設定する時間設定手段と、
前記時間設定手段により設定された抽出時間分のフレームを所定時間分のフレームの中から抽出するフレーム抽出手段とを含む、ことを特徴とする客層認識装置。
【請求項６】
請求項１に記載の客層認識装置であって、
前記データ削減手段は、
前記来客数取得手段により取得された来客数が多いほど圧縮率を高く設定する圧縮率設定手段と、
前記圧縮率設定手段により設定された圧縮率で前記カメラにより生成された画像を圧縮する圧縮手段とを含む、ことを特徴とする客層認識装置。
【請求項７】
カメラで来客を撮影して順次生成された複数フレームの画像を取得する画像取得ステップと、
単位時間当たりの来客数を取得する来客数取得ステップと、
前記来客数取得ステップにより取得された来客数が多いほど前記カメラにより生成された画像のデータ量を多く削減するデータ削減ステップと、
前記データ削減ステップによりデータ量が削減された画像をバッファメモリに保存するステップと、
前記バッファメモリに保存された画像に基づいて前記カメラで撮影された来客の客層を認識する客層認識ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項８】
請求項７に記載のプログラムであってさらに、
前記バッファメモリの使用容量を取得する使用容量取得ステップを含み、
前記データ削減ステップはさらに、前記使用容量取得ステップにより取得された使用容量が多いほど前記カメラにより生成された画像のデータ量を多く削減する、ことを特徴とするプログラム。
【請求項９】
請求項７に記載のプログラムであって、
前記データ削減ステップは、
前記来客数取得ステップにより取得された来客数が多いほど多数のフレームを間引くフレーム間引きステップを含む、ことを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のプログラムであって、
前記フレーム間引きステップは、
前記来客数取得ステップにより取得された来客数が多いほどフレーム数を多く設定するフレーム数設定ステップと、
前記フレーム数設定ステップにより設定されたフレーム数ごとに１フレームを抽出するフレーム抽出ステップとを含む、ことを特徴とするプログラム。
【請求項１１】
請求項９に記載のプログラムであって、
前記フレーム間引きステップは、
前記来客数取得ステップにより取得された来客数が多いほど抽出時間を短く設定する時間設定ステップと、
前記時間設定ステップにより設定された抽出時間分のフレームを所定時間分のフレームの中から抽出するフレーム抽出ステップとを含む、ことを特徴とするプログラム。
【請求項１２】
請求項７に記載のプログラムであって、
前記データ削減ステップは、
前記来客数取得ステップにより取得された来客数が多いほど圧縮率を高く設定する圧縮率設定ステップと、
前記圧縮率設定ステップにより設定された圧縮率で前記カメラにより生成された画像を圧縮する圧縮ステップとを含む、ことを特徴とするプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【公開番号】特開２００８−２７６６９５（Ｐ２００８−２７６６９５Ａ）
【公開日】平成２０年１１月１３日（２００８．１１．１３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−１２２５２９（Ｐ２００７−１２２５２９）
【出願日】平成１９年５月７日（２００７．５．７）
【出願人】（００００１００７６）ヤマハ発動機株式会社 (3,045)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年１１月１３日（２００８．１１．１３）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年５月７日（２００７．５．７）
【出願人】（００００１００７６）ヤマハ発動機株式会社 (3,045)
【Ｆターム（参考）】
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