所有者識別システム
【課題】無線端末の所有者を識別することができる所有者識別システムを提供する。
【解決手段】所有者識別システム１００は、複数の人間が居るショッピングモールなどに設置された６台のＬＲＦ１６ａ，１６ｂと、ＡＰ１４を有する中央制御装置１０とを含む。中央制御装置１０は、或る人間が所有する携帯端末１２と、ＡＰ１４との電波強度ｒを測定すると共に、ＬＲＦ１６ａ，１６ｂによって検出される複数の人間の位置（ｘ，ｙ）からＡＰ１４までの距離ｄを算出する。また、中央制御装置１０は、事前学習によって作成した分析テーブルから、電波強度ｒに対応する平均距離Ｄと標準偏差σを特定する。そして、中央制御装置１０は、人間毎に、携帯端末１２を所有する確率を求め、最大値かつ所定値以上である人間を携帯端末１２の所有者として推定する。
【解決手段】所有者識別システム１００は、複数の人間が居るショッピングモールなどに設置された６台のＬＲＦ１６ａ，１６ｂと、ＡＰ１４を有する中央制御装置１０とを含む。中央制御装置１０は、或る人間が所有する携帯端末１２と、ＡＰ１４との電波強度ｒを測定すると共に、ＬＲＦ１６ａ，１６ｂによって検出される複数の人間の位置（ｘ，ｙ）からＡＰ１４までの距離ｄを算出する。また、中央制御装置１０は、事前学習によって作成した分析テーブルから、電波強度ｒに対応する平均距離Ｄと標準偏差σを特定する。そして、中央制御装置１０は、人間毎に、携帯端末１２を所有する確率を求め、最大値かつ所定値以上である人間を携帯端末１２の所有者として推定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、所有者識別システムに関し、特にたとえば複数の人間から無線端末を持っている任意の一人を識別することができる、所有者識別システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
非特許文献１には、電波受信強度方式によって無線タグの位置を検出する技術が開示されている。無線タグが発した信号は、複数の無線ノードで受信され、無線ノード毎に電波受信強度（RSSI: Received Signal Strength Indicator）が測定される。そして、電波受信強度に基づいて無線タグの位置が検出される。
【０００３】
また、非特許文献２には、人追跡システムが開示されており、ＬＲＦ（レーザーレンジファインダ）によって人の位置と向きと連続的に推定することで、複数の人を同時に追跡する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】小野昌之,福井潔,柳原健太郎,福永茂,原晋介,北山研一 "無線を使った位置検出"(沖テクニカルレビュー ２００５年１０月/第２０４号Vol.７２ No.４)
【非特許文献２】Dylan F. Glas, Takahiro Miyashita, Hiroshi Ishiguro, and Norihiro Hagita, “Laser Tracking of Human Body Motion Using Adaptive Shape Modeling”
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
非特許文献１に示す背景技術で、無線タグの代わりに携帯電話などを使用する場合に、次に示す問題点が発生する。通常、携帯電話は、１つのＡＰ（アクセスポイント）にしか接続されないため、非特許文献１に示す背景技術を携帯電話に応用するためは、複数のＡＰと接続するための専用ソフトを携帯電話にインストールしなければならず、汎用性に欠けてしまう。また、非特許文献２に示す背景技術では、複数の人間を同時に追跡することはできるが、各人間が所有する携帯端末などに関わる情報を得ることはできない。
【０００６】
それゆえに、この発明の主たる目的は、新規な、所有者識別システムを提供することである。
【０００７】
この発明の他の目的は、無線端末の所有者を識別することができる、所有者識別システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明は、上記の課題を解決するために、以下の構成を採用した。なお、括弧内の参照符号および補足説明等は、この発明の理解を助けるために記述する実施形態との対応関係を示したものであって、この発明を何ら限定するものではない。
【０００９】
第１の発明は、複数の人間の位置をそれぞれ検出する検出手段および無線端末との無線通信を確立する基地局を含む、所有者識別システムであって、無線端末と基地局との第１電波強度を測定する測定手段、複数の人間のそれぞれと基地局との距離を算出する距離算出手段、および複数の人間それぞれの距離と第１電波強度とから、無線端末の所有者を推定する推定手段を備える、所有者識別システムである。
【００１０】
第１の発明では、所有者識別システム（１００）は、複数の人間が居るショッピングモールなどに設置された検出手段（１６）と、無線端末（１２）との無線通信を確立できる基地局（１０，１４）を含む。また、たとえば、検出手段はＬＲＦであり、基地局は１台のＡＰ（１４）を有する中央制御装置（１０）である。
【００１１】
測定手段（１８，Ｓ７５，Ｓ２０５）は、たとえば無線端末とＡＰとの無線通信の第１電波強度を測定する。距離算出手段（１８，Ｓ１２３，Ｓ２３３）は、ＡＰと人間との位置（ｘ，ｙ）から距離を算出する。推定手段（１８，Ｓ９３，Ｓ２２１）は、複数の人間それぞれの距離と第１電波強度との関係から、無線端末の所有者を推定する。
【００１２】
第１の発明によれば、人間の位置と無線通信の電波強度とに基づいて、無線端末の所有者を識別することができる。また、所有者識別システムでは、基地局を１か所にすることで、公共インフラストラクチャをそのまま利用して、複数の人間の中から無線端末の所有者を識別することができる。そのため、この所有者識別システムは、容易に様々な環境で実施することができ、汎用性が高い。
【００１３】
第２の発明は、第１の発明に従属し、基地局までの距離の平均値と標準偏差とを、第１電波強度の強度に応じて対応付けられたデータとして作成する作成手段、およびデータから、測定された第１電波強度に応じて距離の平均値と標準偏差とを特定する特定手段をさらに備え、推定手段は、特定手段によって特定された距離の平均値と標準偏差とから、無線端末の所有者を推定する。
【００１４】
第２の発明では、事前学習として第１電波強度と距離とをデータベース（ＤＢ）化し、作成手段（１８，Ｓ３９）は、そのデータベースから、一定の幅（区間）で第１電波強度が取り得る値を区切り、その区間毎に、距離の平均値（Ｄ）と標準偏差（σ）とが対応付けられたデータ（分析テーブル）として作成する。特定手段（１８，Ｓ７７，Ｓ２０７）は、作成されたデータから、測定された第１電波強度と対応する区間を特定する。そして、推定手段は、特定された区間に対応する距離の平均値と標準偏差とを読み出すことで、無線端末の所有者を推定する。
【００１５】
第２の発明によれば、電波強度に対応する平均値および標準偏差から、無線端末を所有する可能性が高い人間を推定できる。
【００１６】
第３の発明は、第２の発明に従属し、複数の人間毎に、無線端末を所有する所有確率を算出する所有確率算出手段をさらに備え、推定手段は、所有確率算出手段によって算出された所有確率が第１所定値以上、かつ最大値である人間を所有者として推定する第１推定手段を含む。
【００１７】
第３の発明では、所有確率算出手段（１８，Ｓ８１，Ｓ８３，Ｓ８７）は、複数の人間毎に、無線端末を所有する所有確率（Ｐ）を算出する。そして、第１推定手段（１８，Ｓ９３）は、算出された複数の所有確率のうち、最大値であり、かつ第１所定値（閾値ｔｐ）以上であれば、最大値の所有確率である人間を、無線端末の所有者であると推定する。
【００１８】
第３の発明によれば、人間毎に無線端末を所有する確率を算出することで、無線端末の所有者を推定することができる。
【００１９】
第４の発明は、第３の発明に従属し、所有確率算出手段は、第１所定時間毎に瞬間所有確率を算出する瞬間所有確率算出手段および瞬間所有確率算出手段によって算出された瞬間所有確率を記録する記録手段を含み、所有確率算出手段は、記録手段によって第２所定時間分の瞬間所有確率が記録されたとき、第２所定時間分の瞬間所有確率の総積から所有確率を算出する。
【００２０】
第４の発明では、瞬間所有確率算出手段（１８，Ｓ８１）は、たとえば０．１秒の第１所定時間毎に、瞬間所有確率（ｐ）を算出する。また、算出された瞬間所有確率は、記録手段（１８，Ｓ８３）によってメモリ（２０）などに記録される。そして、所有確率算出手段は、瞬間所有確率が、たとえば３秒の第２所定時間、蓄積されると、蓄積された瞬間所有確率の総積を、所有確率として算出する。
【００２１】
第４の発明によれば、所有者の推定において、瞬間所有確率を蓄積することで、ロバスト性のある所有者識別システムとすることができる。
【００２２】
第５の発明は、第４の発明に従属し、第２所定時間の間に、検出手段によって新たな人間が検出された時の第２電波強度に基づいて、新たな人間の瞬間所有確率を設定する設定手段をさらに備える。
【００２３】
第５の発明では、設定手段（１８，Ｓ１２１）は、瞬間所有確率を蓄積している間に、新たに人間が検出されると、その時の第２電波強度に基づいて、新たに検出された人間に対しても瞬間所有確率を設定する。
【００２４】
第５の発明によれば、所有者を推定するまでに変化する人間の位置や人数を考慮して、無線端末の所有者を識別することができる。
【００２５】
第６の発明は、第２の発明に従属し、複数のパーティクルを散布する散布手段、特定手段によって特定された距離の平均値および標準偏差と、無線端末と基地局との第１電波強度および複数の人間の位置とに基づいて、各パーティクルの重みを算出する重み算出手段、および重みに応じて複数のパーティクルを比例配分する配分手段をさらに備え、推定手段は、比例配分され、対応するパーティクルの数が第２所定値以上、かつ最大値の人間を所有者として推定する第２推定手段を含む。
【００２６】
第６の発明では、散布手段（１８，Ｓ２０３）は、複数の人間がいる空間に対応する仮想空間に複数のパーティクルを散布する。重み算出手段（１８，Ｓ２１３）は、たとえば関数（ｆ）によって、特定手段によって特定された距離の平均値および標準偏差から算出される人間の重みと、無線端末と基地局との第１電波強度および複数の人間の位置とから、各パーティクルの重みを算出する。配分手段（１８，Ｓ２１５）は、たとえば所有者である可能性が高い人間の近傍に、パーティクルが集まるように複数のパーティクルを比例配分する。そして、第２推定手段（１８，Ｓ２２１）は、各人間に対応するパーティクルの数において、最大値かつ第２所定値（閾値ｔｐａ）以上である人間を所有者として推定する。
【００２７】
第６の発明によれば、パーティクルフィルタを用いることで、所有者の識別においてロバスト性が高い、所有者識別システムとすることができる。
【００２８】
第７の発明は、第１の発明ないし第６の発明のいずれかに従属し、無線端末は、携帯端末を含み、携帯端末に対して所有者の現在位置を確認する要求がされたとき、現在位置を通知する通知手段をさらに備える。
【００２９】
第７の発明では、携帯端末（１２）は、たとえばキー入力装置（１５２）およびＬＣＤ（１５４）を備えている。たとえば、所有者は、携帯端末によって現在位置を確認する確認要求を中央制御装置に対して送信すると、通知手段（１８，Ｓ１４５）は、所有者の現在位置を示す地図画像データを携帯端末に対して送付（通知）する。
【００３０】
第７の発明によれば、人間は、携帯端末を所持して、所有者識別システムが動作する環境に入るだけで、現在位置を確認できるようになる。
【発明の効果】
【００３１】
この発明によれば、所有者識別システムは、公共インフラストラクチャをそのまま利用して、複数の人間の中から無線端末の所有者を識別することができるようになる。
【００３２】
この発明の上述の目的、その他の目的、特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】図１はこの発明の所有者識別システムの構成の一例を示す図解図である。
【図２】図２は図１に示す中央制御装置の電気的な構成を示すブロック図である。
【図３】図３は図２に示す電波強度履歴ＤＢおよび位置情報履歴ＤＢの構成の一例を示す図解図である。
【図４】図４は図１に示す携帯端末の電気的な構成を示すブロック図である。
【図５】図５は図１および図２に示すＬＲＦの計測領域を示す図解図である。
【図６】図６は図１および図２に示すＬＲＦを利用して取得された人間の移動軌跡の一例を示す図解図である。
【図７】図７は図１に示す中央制御装置１０が推定する所有者の一例を示す図解図である。
【図８】図８は図２に示す中央制御装置のメモリに記憶される区間テーブルおよび分析テーブルの一例を示す図解図である。
【図９】図９は図２に示す分析テーブルの或る区間における平均距離と標準偏差との詳細を示す図解図である。
【図１０】図１０は図２に示す中央制御装置のメモリに記憶される人間ＩＤテーブル、瞬間所有確率テーブルおよび所有確率テーブルの一例を示す図解図である。
【図１１】図１１は図１０に示す瞬間所有確率のガウス分布の一例を示す図解図である。
【図１２】図１２は図１および図２に示すＬＲＦによって検出される人間からＡＰまでの距離およびその距離に対応する瞬間所有確率のガウス分布の一例を示す図解図である。
【図１３】図１３は図２に示すＣＰＵによって設定される瞬間所有確率の変化を示すグラフである。
【図１４】図１４は図４に示すＬＣＤに表示されるＧＵＩの一例を示す図解図である。
【図１５】図１５は図２に示す中央制御装置のメモリのメモリマップの一例を示す図解図である。
【図１６】図１６は図１５に示すメモリマップのデータ記憶領域の一例を示す図解図である。
【図１７】図１７は図２に示す中央制御装置のＣＰＵの電波強度記録処理を示すフロー図である。
【図１８】図１８は図２に示す中央制御装置のＣＰＵの位置情報記録処理を示すフロー図である。
【図１９】図１９は図２に示す中央制御装置のＣＰＵの分析処理を示すフロー図である。
【図２０】図２０は図２に示す中央制御装置のＣＰＵの所有者識別処理を示すフロー図である。
【図２１】図２１は図２に示す中央制御装置のＣＰＵの第１実施例における推定処理を示すフロー図である。
【図２２】図２２は図２に示す中央制御装置のＣＰＵの第１実施例における距離算出処理を示すフロー図である。
【図２３】図２３は図２に示す中央制御装置のＣＰＵの現在位置案内処理を示すフロー図である。
【図２４】図２４は図２に示す中央制御装置のＣＰＵの第２実施例における推定処理を示すフロー図である。
【図２５】図２５は図２に示す中央制御装置のＣＰＵの第２実施例における距離算出処理を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
＜第１実施例＞
図１を参照して、この実施例の所有者識別システム１００は、中央制御装置１０、携帯端末１２、ＡＰ１４および複数のＬＲＦ１６ａ,１６ｂを備える。無線端末である携帯端末１２は、Bluetooth形式の近距離無線通信によってＡＰ１４と接続され、中央制御装置１０とのデータ通信を行う。また、中央制御装置１０は、検出手段であるＬＲＦ１６ａ,１６ｂを含む６台のＬＲＦによって、人間Ａ、人間Ｂおよび人間Ｃの位置を検出する。
【００３５】
なお、ここでは簡単のため人間は３人しか示していないが、中央制御装置１０は３０人の位置を同時に検出することができる。また、中央制御装置１０は３１人以上の位置を同時に検出できるようにされてもよい。また、人間Ａ，Ｂ，Ｃを区別する必要がない場合には、まとめて「人間」と言う。そして、中央制御装置１０およびＡＰ１４は、まとめて「基地局」と呼ばれることがある。
【００３６】
図２は中央制御装置１０の電気的な構成を示すブロック図である。この図２を参照して、中央制御装置１０は、ＡＰ１４，ＬＲＦ１６ａ−１６ｆおよびＣＰＵ１８などを含む。このＣＰＵ１８は、マイクロコンピュータ或いはプロセサとも呼ばれ、先述したＬＲＦ１６ａおよびＬＲＦ１６ｂに加えて、ＬＲＦ１６ｃ，ＬＲＦ１６ｄ，ＬＲＦ１６ｅおよびＬＲＦ１６ｆともそれぞれ接続される。さらに、ＣＰＵ１８は、メモリ２０、電波強度履歴ＤＢ（データベース）２２および位置情報履歴ＤＢ２４ともそれぞれ接続される。なお、ＬＲＦ１６ａ−１６ｆを区別する必要がない場合には、まとめて「ＬＲＦ１６」と言う。
【００３７】
ＡＰ１４は、図示しない近距離無線通信装置を含む。近距離無線通信装置は、Bluetooth形式の無線通信を確立するための装置であり、本実施例では環境内に存在する携帯端末１２との無線通信を確立し、受信データを携帯端末１２から受信したり、送信データを携帯端末１２に送信したりする。たとえば、受信データとしては、携帯端末１２を所有する所有者の現在位置の確認要求であったりし、ＡＰ１４は、受信したデータをＣＰＵ１８に与える。また、送信データとしては、携帯端末１２の所有者の現在位置を示す地図データなどであったりする。そして、ＣＰＵ１８は、ＡＰ１４と携帯端末１２との無線通信における電波強度ｒを測定する。
【００３８】
ＬＲＦ１６は、レーザーを照射し、物体（人間も含む）に反射して戻ってくるまでの時間から当該物体までの距離を計測するものである。たとえば、トランスミッタ（図示せず）から照射したレーザーを回転ミラー（図示せず）で反射させて、前方を扇状に一定角度（たとえば、０．５度）ずつスキャンする。ここで、ＬＲＦ１６としては、SICK社製のレーザーレンジファインダ（型式 LMS200）を用いることができる。このレーザーレンジファインダを用いた場合には、距離８０mを±１５mm程度の誤差で計測可能である。そして、ＬＲＦ１６は、ショッピングモール、会社のフロアまたはアトラクション会場などの様々な環境で設置され、人間の位置を検出する。なお、ＬＲＦ１６の計測距離はモードによって異なるため、中央制御装置１０は他のモードの計測距離で人間の位置を検出するように設定されてもよい。
【００３９】
メモリ２０は、図示は省略をするが、ＲＯＭ，ＨＤＤおよびＲＡＭを含み、ＲＯＭおよびＨＤＤには、近距離無線通信に必要な機器アドレスのデータや、中央制御装置１０の動作を制御するための制御プログラムが予め記憶される。たとえば、ＬＲＦ１６による人間の検出に必要なプログラムや、携帯端末１２との無線通信を確立するためのデータやコマンドを送受信するための通信プログラムなどが記録される。また、ＲＡＭは、ワークメモリやバッファメモリとして用いられる。
【００４０】
電波強度履歴ＤＢ２２は、ＡＰ１４と携帯端末１２との無線通信における電波強度ｒが測定された結果が逐次記録される、データベースである。また、位置情報履歴ＤＢ２４は、ＬＲＦ１６によって検出された人間の位置を蓄積するためのデータベースであり、人間の位置はｘ−ｙ座標で示される。なお、電波強度履歴ＤＢ２２および位置情報履歴ＤＢ２４のそれぞれは、ＨＤＤのような記録媒体を用いて構成される。
【００４１】
図３は電波強度履歴ＤＢ２２および位置情報履歴ＤＢ２４の構成の一例を示す図解図である。図３（Ａ）を参照して、電波強度履歴ＤＢ２２は、一定の時間毎に、測定された時刻ｔｓに対応付けられて電波強度ｒが記録される。たとえば、時刻ｔｓ１には電波強度ｒ１、時刻ｔｓ２には電波強度ｒ２、時刻ｔｓ３には電波強度ｒ３が対応付けられて記録される。また、図３（Ｂ）を参照して、位置情報履歴ＤＢ２４には、一定時間毎に、人間の位置が記録される。たとえば、人間Ａでは、時刻Ｔｓ１には位置（ｘ１，ｙ１）、時刻Ｔｓ２には位置（ｘ２，ｙ２）、時刻Ｔｓ３には位置（ｘ３，ｙ３）が対応付けられて、記録される。そして、人間Ｂおよび人間Ｃについても同様に記録される。
【００４２】
なお、電波強度履歴ＤＢ２２における時刻ｔｓと、位置情報履歴ＤＢ２４における時刻Ｔｓとは、必ずしも同じ時刻を示すものではないため、約６０秒毎に、同期処理が施される。また、本実施例で測定される電波強度ｒが取り得る値は、たとえば０〜１００００である。
【００４３】
図４は携帯端末１２の電気的な構成を示すブロック図である。図４を参照して、携帯端末１２は、ＣＰＵ１５０を含む。ＣＰＵ１５０は、中央制御装置１０のＣＰＵ１８と同様に、マイクロコンピュータ或いはプロセッサとも呼ばれ、キー入力装置１５２、ＬＣＤ１５４、メモリ１５６および近距離無線通信装置１５８のそれぞれと接続される。
【００４４】
キー入力装置１５２は、方向キーおよび決定キーなどから構成され、ＬＣＤ１５４に表示されるＧＵＩに対する、キー操作を受けつける。メモリ１５６は、中央制御装置１０のメモリ２０とは異なり、フラッシュメモリおよびＲＡＭを含み、フラッシュメモリには、近距離無線通信を確立するために必要な機器アドレスのデータや、ＧＵＩを表示するための画像データなどが記憶されると共に、携帯端末１２の動作を制御するための制御プログラムが予め記憶される。また、ＲＡＭは、ワークメモリやバッファメモリとして用いられる。
【００４５】
また、近距離無線通信装置１５８は、同一環境内の中央制御装置１０などとの無線通信を確立するために利用され、その構成はＡＰ１４に含まれる近距離無線通信装置と同じであるため、詳細な説明は省略する。
【００４６】
次にＬＲＦ１６について詳細に説明する。図５を参照して、ＬＲＦ１６の計測範囲は、半径Ｒ（Ｒ≒８０m）の半円形状（扇形）で示される。つまり、ＬＲＦ１６は、その正面方向を中心とした場合に、左右９０°の方向を所定の距離（Ｒ）以内で計測可能である。
【００４７】
また、使用しているレーザーは、日本工業規格 JIS C 6802「レーザー製品の安全基準」におけるクラス１レーザーであり、人の眼に対して影響を及ぼさない安全なレベルである。また、この実施例では、ＬＲＦ１６のサンプリングレートを３７Hzとした。これは、歩行などで移動する人間の位置を連続して検出するためである。
【００４８】
さらに、先述したように、ＬＲＦ１６は、様々な環境に配置される。具体的には、ＬＲＦ１６ａ−１６ｆの各々は、検出領域が重なるように配置され、図示は省略するが、床面から約９０cmの高さに固定される。この高さは、被験者の胴体と腕（両腕）とを検出可能とするためであり、たとえば、日本人の成人の平均身長から算出される。したがって、中央制御装置１０を設ける場所（地域ないし国）や被験者の年齢ないし年代（たとえば、子供，大人）に応じて、ＬＲＦ１６を固定する高さを適宜変更するようにしてよい。なお、本実施例では、設定されるＬＲＦ１６は６台としたが、２台以上であれば、任意の台数のＬＲＦ１６が設置されてもよい。
【００４９】
このような構成の中央制御装置１０では、ＣＰＵ１８がＬＲＦ１６からの出力（距離データ）に基づいて、パーティクルフィルタを用いて、人間の現在位置の変化を推定する。そして、本実施例では、推定された現在位置の変化は移動軌跡と言う。
【００５０】
図６は、ＬＲＦ１６ａ−１６ｆが設置された或る環境の地図を示す図解図である。図６を参照して、地図が対応する場所は或るショッピングモールである。ＬＲＦ１６ａ，１６ｃ，１６ｄの３台は地図の上側に設置されており、ＬＲＦ１６ｂ，１６ｅ，１６ｆの３台は地図の下側に設定されている。また、ＡＰ１４は、ＬＲＦ１６ｃ，ＬＲＦ１６ｄの近隣に設置されている。
【００５１】
そして、２台以上のＬＲＦ１６の検出領域が重なる領域は、検出領域Ｅとして示され、図６では斜線で塗りつぶされた領域である。たとえば、検出領域Ｅ内で、人間Ａが左から右へ移動すると、移動軌跡Ｍが示される。
【００５２】
ここで、本実施例では、携帯端末１２とＡＰ１４との無線通信における電波強度ｒ（第１電波強度）と、ＡＰ１４と各人間の距離（以下、単に距離ｄと言う）とから、携帯端末１２が存在する位置を推定し、その推定された位置に最も近い人物を携帯端末１２の所有者と推定する。
【００５３】
たとえば、図７を参照して、測定された電波強度ｒから携帯端末１２が存在する位置が、推定領域ＳＥで示される場合に、推定領域ＳＥ内に居る人間Ａが携帯端末１２の所有者であると推定される。つまり、所有者識別システム１００は、人間Ａ、人間Ｂおよび人間Ｃの中で、人間Ａが携帯端末１２の所有者であると識別することができる。
【００５４】
まず、本実施例では、携帯端末１２の所有者を推定するために、事前学習を行う。事前学習は、ショッピングモール内に大勢の人間が居る時間帯に実施し、５人の被験者にそれぞれ１台ずつ携帯端末１２を持たせ、時速約３kmで定められたルートを３回ずつ移動させる。そして、被験者がルートを移動するときの電波強度ｒおよび位置のそれぞれを、電波強度履歴ＤＢ２２および位置情報履歴ＤＢ２４のそれぞれに約１分間、記録する。
【００５５】
なお、上記事前学習の手法は一例に過ぎず、他の手法で事前学習が行われてもよい。さらに、上記事前学習の手法によって、所有者識別システム１００の識別結果が左右されることはない。
【００５６】
そして、事前学習によって得られた電波強度ｒおよび各被験者の位置を分析することで、所定の電波強度ｒに対応する、距離ｄの平均値（平均距離Ｄ）および標準偏差σから構成される分析テーブルを作成する。
【００５７】
分析の前処理として、電波強度履歴ＤＢ２２に記録されている時刻ｔｓの数列｛ｔｓ１，ｔｓ２，…｝を作成し、時刻ｔｓの数列に対応する電波強度数列｛ｒ１，ｒ２，…｝を作成する。また、位置情報履歴ＤＢ２４に記録されている位置毎に、距離ｄを三平方の定理によって算出し、電波強度数列と同様に、時刻Ｔｓの数列｛Ｔｓ１，Ｔｓ２，…｝に対応する距離数列｛ｄ１，ｄ２，…｝を作成する。
【００５８】
また、図８（Ａ）を参照して、電波強度ｒが取り得る値（０〜１００００）を、所定値Ｒｓ（たとえば、１００）毎に区切ることで決められる複数の区間（区間１，区間２，…，区間Ｋ，…）と、その区間に対応する距離ｄが格納される区間テーブルを作成する。区間テーブルには、複数の区間を示す複数の列が設定される。また、各区間に対応する列には、その区間内の電波強度ｒに対応する距離ｄがそれぞれ記録される。なお、変数Ｋは、任意の区間を指定するための変数である。
【００５９】
ここで、記録される各距離ｄは、先述した電波強度数列と距離数列とから読み出される。また、本実施例では、或る時刻ｔｓと最も近い時刻Ｔｓと対応する電波強度ｒと距離ｄとを１つの対として読み出し、区間テーブルに記録する。
【００６０】
たとえば、区間１が０〜９９までの電波強度ｒに対応し、区間２が１００〜１９９までの電波強度ｒに対応し、区間３が２００〜２９９までの電波強度ｒに対応する。そして、区間１の列には、０〜９９までの電波強度ｒに対応する距離ｄａおよび距離ｄｂなどが記録される。同様に、区間２の列には、１００〜１９９までの電波強度ｒに対応する距離ｄｅおよび距離ｄｆなどが記録される。そして、区間Ｋの列には、或る区間に属する電波強度ｒに対応する距離ｄｈおよび距離ｄｊなどが記録される。
【００６１】
ここで、図９（Ａ）を参照して、或る時刻ｔｓにおける電波強度ｒｔｓが２５０であり、対応する距離ｄＴｓが４７０mmであれば、区間３に４７０mmが記録される。そして、事前学習によって得られた全ての距離ｄが区間テーブルに記録されると、区間毎に距離ｄの平均距離Ｄと標準偏差σとが算出される。たとえば、区間３では、平均距離Ｄ３が５１０、標準偏差σ３が１００として算出され、区間３における電波強度ｒ３に対する距離ｄ３の確率分布は、図９（Ｂ）に示すグラフのようになる。つまり、平均距離Ｄ３を中心として、標準偏差σ３の幅で山なりとなるグラフで示される。なお、各平均距離Ｄの値については、簡単のため単位を省略して記述する。
【００６２】
このようにして、区間毎に算出された平均距離Ｄと標準偏差σとは、図８（Ｂ）に示す分析テーブルに記録される。図８（Ｂ）を参照して、分析テーブルの各行には電波強度区間として、複数の区間が設定され、各区間に対応して、平均距離の列と標準偏差の列が設定される。たとえば、区間１には平均距離Ｄ１と標準偏差σ１とが対応するように記録され、区間２には平均距離Ｄ２と標準偏差σ２とが対応するように記録され、区間Ｋには平均距離ＤＫと標準偏差σＫとが対応するように記録される。なお、図示はしていないが、区間３には平均距離Ｄ３と標準偏差σ３とが対応するように記録される。
【００６３】
次に、所有者識別システム１００は、事前学習によって得られた分析テーブルを利用して、複数の人間（Ａ，Ｂ，Ｃ）の中から、携帯端末１２の所有者を識別する。具体的な処理としては、検出領域Ｅ内で人間を検出し、かつ携帯端末１２との無線通信が確立されると、連続変数ｔａによって示される時刻ｔａの電波強度ｒｔａを測定し、分析テーブルから電波強度ｒｔａに対応する平均距離Ｄと標準偏差σとを特定して読み出す。
【００６４】
また、検出された複数の人間それぞれに人間ＩＤを設定し、時刻ｔａにおける人間毎の距離ｄを算出する。たとえば、図１０（Ａ）を参照して、複数の人間は人間ＩＤテーブルによって管理され、人間ＩＤの列には設定された複数の人間ＩＤ（１，２，３，…，Ｎ，…）が記録され、各人間ＩＤには距離ｄｔａが記録される。たとえば、人間ＩＤ：１には距離ｄ１ｔａが対応して記録され、人間ＩＤ：２には距離ｄ２ｔａが対応して記録され、人間ＩＤ：３には距離ｄ３ｔａが対応して記録され、人間ＩＤ：Ｎには距離ｄＮｔａが対応して記録される。そして、時刻ｔａにおいて、各人間が携帯端末１２を所有する確率（瞬間所有確率ｐｔａ）は、数１に示す式によって算出される。なお、数１に示す変数ｘは、確率分布グラフの積分範囲の座標を示す変数であり、人間の位置（ｘ，ｙ）とは無関係である。
【００６５】
【数１】
【００６６】
たとえば、図１１を参照して、数１によって算出される瞬間所有確率ｐｔａは、斜線で示される積分領域で表される。
【００６７】
このように算出された瞬間所有確率ｐは、人間ＩＤ毎に記録される。図１０（Ｂ）を参照して、瞬間所有確率テーブルには、人間ＩＤに対応して第１所定時間（たとえば、０．１）秒毎に算出された瞬間所有確率ｐが記録される。たとえば、人間ＩＤ：１に対応して、時刻ｔａ１では瞬間所有確率ｐａが記録され、時刻ｔａ２では瞬間所有確率ｐｂが記録される。また、人間ＩＤ：２に対応して、時刻ｔａ１では瞬間所有確率ｐｅが記録され、時刻ｔａ２では瞬間所有確率ｐｆが記録される。そして、瞬間所有確率ｐは第２所定時間（たとえば、３秒）間、蓄積される。
【００６８】
図１２（Ａ）を参照して、たとえば、時刻ｔａにおいて、ＡＰ１４に対する人間Ａ，Ｂ，Ｃそれぞれの距離ｄが、距離（Ａ）、距離（Ｂ）および距離（Ｃ）である場合に、瞬間所有確率ＰＡ，瞬間所有確率ＰＢおよび瞬間所有確率ＰＣは、図１２（Ｂ）に示す積分領域によって表わすことができる。図１２（Ｂ）を参照して、瞬間所有確率ＰＡ、瞬間所有確率ＰＢおよび瞬間所有確率ＰＣのうち、最も広い（大きい）のは瞬間所有確率ＰＡであるため、或る時刻ｔａでは所有確率ＰＡに対応する人間Ａが携帯端末１２の所有者であると推定される。
【００６９】
ここで、瞬間所有確率ｐを３秒間蓄積している間に、新たに検出された人間については、その時に測定された電波強度ｒに基づいて、瞬間所有確率ｐを設定する。具体的には、新たな人間が検出された時の電波強度ｒ（第２電波強度）を測定し、数２に示す関数ＰＥに基づいて、新たに検出された人間の瞬間所有確率ｐを設定する。なお、数２における定数Ｃｏｎｓｔは所有者管理システム１００が適用される環境に依存する値であり、本実施例では電波強度ｒが約３０００〜５０００の値となるため、定数Ｃｏｎｓｔは１００とする。
【００７０】
［数２］
ＰＥｔａ（ｒｔａ）＝（Ｃｏｎｓｔ／ｒｔａ）
ここで、関数ＰＥが出力する値の変化を、図１３のグラフに示す。図１３を参照して、関数ＰＥが出力する値の変化は反比例のグラフとなり、電波強度ｒの値が小さい場合に瞬間所有確率ｐが大きくなり、電波強度ｒの値が大きい場合に瞬間所有確率ｐが大きくなる。
【００７１】
つまり、測定された電波強度ｒが大きい時には、ＡＰ１４の近くに所有者が居ると考えられるため、新たに検出された人間の瞬間所有確率ｐが小さく設定される。一方、測定された電波強度ｒが小さい時には、ＡＰ１４から遠くに所有者が居ると考えられるため、新たに検出された人間の瞬間所有確率ｐが大きく設定される。
【００７２】
なお、閾値を設定し、新たに検出された時の電波強度ｒが閾値より小さければ、新たに検出された人間の瞬間所有確率ｐを大きく設定し、その電波強度ｒが閾値以上であれば、新たに検出された人間の瞬間所有確率ｐを小さく設定するようにしてもよい。
【００７３】
これによって、所有者識別システム１００は、所有者を推定するまでに変化する人間の位置や人数を考慮して、所有者を識別することができる。つまり、本実施例では、新たに人間が検出された時の電波強度ｒに基づいて、瞬間所有確率ｐを設定することができる。
【００７４】
このように瞬間所有確率ｐが３秒間、蓄積されると、各人間ＩＤに対応する瞬間所有確率ｐの総積を、所有確率Ｐとして算出する。たとえば、連続変数ｔａをインクリメントすることで変化する時間が、たとえば０．１秒（第１所定時間）である場合に、各人間の所有確率Ｐは、数３に示す式によって算出される。なお、本実施例では、数３における定数ＴＡは３０となる。
【００７５】
【数３】
【００７６】
さらに、各人間の所有確率Ｐは、瞬間所有確率ｐと同様に、人間ＩＤ毎に記録される。図１０（Ｃ）を参照して、所有確率テーブルには、人間ＩＤに数３に基づいて算出された所有確率Ｐが記録される。たとえば、人間ＩＤ：１に対応して所有確率Ｐ１が記録され、人間ＩＤ：２に対応して所有確率Ｐ２が記録される。
【００７７】
そして、所有確率テーブルに記録される所有確率Ｐにおいて、閾値ｔｐ（第１所定値）以上、かつ最大値となる所有確率Ｐと対応する人間を、携帯端末１２の所有者として推定する。つまり、所有者識別システム１００は、複数の人間の中から、携帯端末１２の所有者を識別する。
【００７８】
このようにして瞬間所有確率ｐを求める作業を、たとえば３秒間行うことで、他の人間が携帯端末１２を所有する可能性を考慮することができ、所有者の識別においてロバスト性がある、所有者識別システム１００とすることができる。たとえば、或る時刻において、人間Ａの瞬間所有確率ｐＡと、人間Ｂの瞬間所有確率ｐＢとが近似している場合に、この瞬間にどちらか一方を所有者と推定しても、誤った推定である可能性が高い。ところが、３秒間、蓄積した瞬間所有確率ｐＡ（ｐＢ）から所有確率ＰＡ（ＰＢ）を算出すると、所有者の推定の精度が向上する。
【００７９】
ここで、所有者である人間Ａが、所有者識別システム１００に対して、携帯端末１２のキー入力装置１５２を利用して現在位置を確認する要求（確認要求）を行うと、中央制御装置１０は、所有者が推定されていることを確認した後に、ショッピングモールを示す地図に、人間Ａの現在位置を示すアイコンを含む画像データを作成し、携帯端末１２に通知（送付）する。つまり、携帯端末１２のＬＣＤ１５６には、図１４に示すような地図が表示される。これによって、人間Ａは、携帯端末１２を持って検出領域Ｅ内に入るだけで、現在位置を確認できるようになる。
【００８０】
また、所有者識別システム１００は、所有者の現在位置を利用して、様々なサービスを所有者に提供することも可能である。たとえば、所有者識別システム１００は、所有者から所定範囲内にある店舗の情報を携帯端末１２に通知することで、使用者は店舗に近づくだけで、店舗の情報を得ることができるようになる。具体的には、ショッピングモールの店舗で特売セールを行っている場合に、所有者は、その店舗に近づくことで、特売セールの情報を得ることができる。
【００８１】
なお、所有者が携帯端末１２に自身の名前や、性別および趣味などのプロフィールを公開可能なデータとして設定できる場合に、所有者識別システム１００は、所有者のプロフィールに基づいて、携帯端末１２に情報を通知してもよい。たとえば、所有者識別システム１００は、所有者の趣味に基づいて、所有者に情報を通知できるようになる。
【００８２】
図１５は、図２に示した中央制御装置１０のメモリ２０のメモリマップ３００の一例を示す図解図である。図１５に示すように、メモリ２０は、プログラム記憶領域３０２およびデータ記憶領域３０４を含む。プログラム記憶領域３０２には、時刻同期プログラム３１２、電波強度記録プログラム３１４、位置情報記録プログラム３１６、分析プログラム３１８、所有者識別プログラム３２０および現在位置案内プログラム３２２などが記憶される。ただし、所有者識別プログラム３２０は、推定プログラム３２０ａおよび距離算出プログラム３２０ｂを含む。
【００８３】
時刻同期プログラム３１２は、電波強度記録プログラム３１４および位置情報記録プログラム３１６によって記録される電波強度ｒおよび人間の位置のそれぞれに対応する時刻を６０秒毎に同期させるためのプログラムである。
【００８４】
電波強度記録プログラム３１４は、一定時間毎に、ＡＰ１４と携帯端末１２との電波強度ｒを測定し、蓄積するためのプログラムである。位置情報記録プログラム３１６は、一定時間毎に、検出領域Ｅ内に居る各人間の位置を記録するプログラムである。
【００８５】
分析プログラム３１８は、電波強度記録プログラム３１４および位置情報記録プログラム３１６によって記録された電波強度ｒおよび人間の位置から、分析テーブルを作成するためのプログラムである。
【００８６】
所有者識別プログラム３２０は、所定時間毎に、サブルーチンである推定プログラム３２０ａを実行し、携帯端末１２の所有者を識別するためのプログラムである。また、距離算出プログラム３２０ｂは、推定プログラム３２０ａのサブルーチンであり、検出領域Ｅ内に居る人間と、ＡＰ１４との距離ｄをそれぞれ算出するプログラムである。
【００８７】
また、現在位置案内プログラム３２２は、携帯端末１２からの要求に応じて、携帯端末１２の所有者の現在位置を通知するためのプログラムである。
【００８８】
なお、図示は省略するが、中央制御装置１０を動作させるためのプログラムは、近距離無線通信を確立するためのプログラムなども含む。
【００８９】
また、図１６を参照して、データ記憶領域３０４には、区間データ３３０、分析データ３３２、人間ＩＤデータ３３４、瞬間所有確率データ３３６、所有確率データ３３８、所有者データ３４０および地図データ３４２が記憶される。さらに、データ記憶領域３０４には、所有者フラグ３４４が設けられる。
【００９０】
区間データ３３０は、図８（Ａ）に示す区間テーブルデータである。また、分析データ３３２は、図８（Ｂ）に示す分析テーブルデータである。そして、区間データ３３０および分析データ３３２のそれぞれは、分析プログラム３１８が実行されることで作成される。
【００９１】
人間ＩＤデータ３３４は、図１０（Ａ）に示す人間ＩＤテーブルである。また、瞬間所有確率データ３３６は、図１０（Ｂ）に示す瞬間所有確率テーブルである。さらに、所有確率データ３３８は、図１０（Ｃ）に示す所有確率テーブルである。そして、人間ＩＤデータ３３４は、距離算出プログラム３２０ｂが実行されることで作成（更新）される。また、瞬間所有確率データ３３６および所有確率データ３３８のそれぞれは、推定プログラム３２０ａが実行されることで作成（更新）される。
【００９２】
所有者データ３４０は、推定された所有者の人間ＩＤと、現在位置とが対応付けられたデータである。地図データ３４２は、ショッピングモールを示す地図の画像データであり、たとえば図１４に示す地図である。また、地図データ３４２は、携帯端末１２から現在位置の確認要求がされたときに読み出される、
所有者フラグ３４４は、所有者が推定されたか否かを判断するためのフラグである。たとえば、所有者フラグ３４４は、１ビットのレジスタで構成される。所有者フラグ３４４がオン（成立）されると、レジスタにはデータ値「１」が設定される。一方、所有者フラグ３４４がオフ（不成立）されると、レジスタにはデータ値「０」が設定される。また、所有者フラグ３４４は、所有者が推定できればオンになり、所有者が推定できなければオフとなる。
【００９３】
また、図示は省略するが、データ記憶領域３０４には、地図データ３４２に合成されるアイコン画像などが記憶されると共に、中央制御装置１０の動作に必要な他のカウンタやフラグも設けられる。
【００９４】
具体的には、中央制御装置１０のＣＰＵ１８は、図１７−図２３に示す処理を含む、複数の処理を並列的に実行する。
【００９５】
図１７に示すように、中央制御装置１０のＣＵＰ１８は、電波強度記録処理を実行すると、ステップＳ１で、測定した時刻ｔｓを記録する。つまり、電波強度ｒを測定した時刻ｔｓを記録する。続いて、ステップＳ３では、電波強度ｒを記録し、ステップＳ１に戻る。つまり、ステップＳ１で記録した時刻ｔｓと対応付けて、測定した電波強度ｒを電波強度履歴ＤＢ２２に記録する。
【００９６】
図１８は、位置情報記録処理のフロー図である。図１８で示すように、ＣＰＵ１８は、ステップＳ１１で検出した時刻Ｔｓを記録する。つまり、人間の位置を検出した時刻Ｔｓを記録する。続いて、ステップＳ１３では、位置を記録する。つまり、ステップＳ１１で記録した時刻Ｔｓと対応付けて、検出した人間の位置を位置情報履歴ＤＢ２４に記録する。
【００９７】
なお、電波強度記録処理のステップＳ１で記録される時刻ｔｓと、位置情報記録処理のステップＳ１１で記録される時刻Ｔｓとは、時刻同期プログラム３１２の処理によって、６０秒毎に同期される。
【００９８】
図１９は、分析処理のフロー図である。図１９で示すように、ＣＰＵ１８は、ステップＳ３１で、時刻ｔｓに対応する電波強度数列を作成する。つまり、電波強度履歴ＤＢ２２から、電波強度ｒのデータを読み出し、読み出したデータ数を最大値として、時刻ｔｓの変化に対応する電波強度数列を作成する。続いて、ステップＳ３３では、時刻Ｔｓに対応する距離数列を作成する。つまり、位置情報履歴ＤＢ２４から、各時刻における人間の位置から距離ｄを算出し、時刻Ｔｓの変化に対応する距離数列を作成する。
【００９９】
続いて、ステップＳ３５では、電波強度ｒが取り得る値（０〜１００００）を区切り、各区間に対応する距離ｄが記録される区間テーブルを作成する。つまり、所定値Ｒｓを区間幅として、図８（Ａ）に示す、区間テーブルを作成する。続いて、ステップＳ３７では、電波強度ｒと距離ｄとを対にし、区間テーブルに分類する。つまり、電波強度数列の電波強度ｒに対応する時刻ｔｓに近い時刻Ｔｓを求め、求めた時刻Ｔｓと対応する距離ｄを選択する。また、選択された距離ｄと、電波強度ｒとを１つの対として読み出す。そして、読み出した電波強度ｒと距離ｄとを区間テーブルに分類（記録）する。たとえば、時刻ｔｓ１に電波強度ｒ１が対応し、時刻Ｔｓ１に距離ｄ１が対応する場合に、時刻ｔｓ１に近い時刻が時刻Ｔｓ１であれば、電波強度ｒ１と距離ｄ１とが１つの対となる。さらに、電波強度ｒ１が２５０であり、距離ｄ１が４７０mmであれば、区間テーブルにおける区間３の列に距離ｄ１（４７０mm）が記録される。
【０１００】
ステップＳ３９では、区間毎に平均距離Ｄと標準偏差σとを算出し、分析テーブルを作成して、分析処理を終了する。つまり、ステップＳ３９では、区間テーブルから区間毎に距離ｄを読み出し、平均距離Ｄと標準偏差σとを算出する。たとえば、図８（Ｂ）に示すように、区間１に対応して平均距離Ｄ１および標準偏差σ１を算出し、区間２に対応して平均距離Ｄ２および標準偏差σ２を算出し、区間Ｋに対応して平均距離ＤＫおよび標準偏差σＫを算出して、分析テーブルを作成する。なお、ステップＳ３９の処理を実行するＣＰＵ１８は、作成手段として機能する。
【０１０１】
図２０は、所有者識別処理のフロー図である。図２０で示すように、ＣＰＵ１８は、ステップＳ５１で、携帯端末１２とＡＰ１４とが無線接続され、ＬＲＦ１６によって人間が検出されたか否かを判断する。つまり、ＡＰ１４が携帯端末１２との無線通信を確立し、検出領域Ｅ内に居る複数の人間が検出されたか否かを判断する。ステップＳ５１で“ＮＯ”であれば、つまり携帯端末１２とＡＰ１４とが接続されず、ＬＲＦ１６によって人間が検出されなければ、ステップＳ５５に進む。一方、ステップＳ５１で携帯端末１２とＡＰ１４とが無線接続され、ＬＲＦ１６によって人間が検出されれば、ステップＳ５３で推定処理を実行する。また、このステップＳ５３の処理については、後述するため、ここでの詳細な説明は省略する。
【０１０２】
続いて、ステップＳ５５では終了操作か否かを判断する。たとえば、所有者識別システム１００の管理者が図示しない入力装置などによって所有者識別処理を終了させる操作がされたか否かを判断する。ステップＳ５５で“ＮＯ”であれば、つまり終了操作がされていなければステップＳ５１に戻る。一方、ステップＳ５５で“ＹＥＳ”であれば、つまり終了操作がされると所有者識別処理を終了する。
【０１０３】
図２１は、図２０に示したステップＳ５３の推定処理のフロー図である。図２１で示すように、ＣＰＵ１８は、ステップＳ７１で連続変数ｔａを初期化する。つまり、推定処理では、時刻を表わす連続変数ｔａが時間のカウンタとして用いられるため、時間のカウンタをリセットする。続いて、ステップＳ７３では、第２所定時間が経過したか否かを判断する。つまり、ステップＳ７３−Ｓ８５の処理を実行して、たとえば３秒間経過したか否かを判断する。また、具体的には、連続変数ｔａがインクリメントされる毎に０．１秒経過するため、連続変数ｔａの値が３０以上となったか否かを判断する。ステップＳ７３で“ＹＥＳ”であれば、つまり３秒経過していれば、ステップＳ８７に進む。
【０１０４】
一方、ステップＳ７３で“ＮＯ”であれば、つまり３秒経過していなければステップＳ７５で電波強度ｒｔａを測定する。つまり、連続変数ｔａが示す現時刻の電波強度ｒｔａを測定する。なお、ステップＳ７５の処理を実行するＣＰＵ１８は、測定手段として機能する。続いて、ステップＳ７７では、分析テーブルから電波強度ｒｔａと対応する区間を特定する。つまり、電波強度ｒｔａと対応する区間を特定することで、電波強度ｒｔａに対応する距離平均Ｄと標準偏差σとを特定する。たとえば、電波強度ｒｔａが１５０であれば、区間２が特定され、さらに距離平均Ｄ２と標準偏差σ２とが特定される。なお、ステップＳ７７の処理を実行するＣＰＵ１８は特定手段として機能する。
【０１０５】
続いて、ステップＳ７９では距離算出処理を実行する。この距離算出処理については後述するため、ここでの詳細な説明は省略する。続いて、ステップＳ８１では距離ｄが算出された人間毎に、連続変数ｔａが示す時刻における瞬間所有確率ｐｔａを算出する。つまり、連続変数ｔａが示す現時刻の瞬間所有確率ｐｔａを、ステップＳ７７で特定された距離平均Ｄおよび標準偏差σと、ステップＳ７９で人間ＩＤテーブル（図１０（Ａ）参照）に記録された距離ｄとに基づいて、ＬＲＦ１６によって検出された人間毎に算出する。たとえば、人間Ａ，Ｂ，Ｃの３人がＬＲＦ１６によって検出されていれば、瞬間所有確率ｐＡ，ｐＢ，ｐＣのそれぞれが数１に示す式から算出される。なお、ステップＳ８１の処理を実行するＣＰＵ１８は、瞬間所有確率算出手段として機能する。
【０１０６】
続いて、ステップＳ８３では、瞬間所有確率ｐｔａを記録する。つまり、瞬間所有確率テーブル（図１０（Ｂ）参照）に、検出された人間に対応する人間ＩＤに基づいて、算出された瞬間所有確率ｐｔａを記録する。なお、ステップＳ８３の処理を実行するＣＰＵ１８は記録手段として機能する。
【０１０７】
続いて、ステップＳ８５では、連続変数ｔａをインクリメントする。つまり、カウンタとして機能する連続変数ｔａをインクリメント（ｔａ＝ｔａ＋１）する。なお、ステップＳ７５−Ｓ８３の処理時間を第１所定時間（０．１秒）とするために、ステップＳ８３の処理の後に待機処理が実行されてもよい。
【０１０８】
ステップＳ８７では、検出された人間毎に所有確率Ｐを算出し、所有確率テーブル（図１０（Ｃ）参照）に記録する。つまり、瞬間所有確率テーブルから、人間ＩＤ毎に瞬間所有確率ｐを読み出し、数３に示す式に基づいて、３秒間分の瞬間所有確率ｐの総積を所有確率Ｐとして算出する。そして、算出された所有確率Ｐを対応する人間ＩＤに基づいて、所有確率テーブルに記録する。なお、ステップＳ８１，Ｓ８３，Ｓ８７の処理を実行するＣＰＵ１８は所有確率算出手段として機能する。
【０１０９】
続いて、ステップＳ８９では、所有確率Ｐの最大値を特定する。つまり、所有確率テーブルから、最大値となる所有確率Ｐを特定する。続いて、ステップＳ９１では、所有確率Ｐの最大値が閾値ｔｐ（第１所定値）以上であるか否かを判断する。つまり、所有確率Ｐの最大値と対応する人間が、必ずしも所有者であるとは限らないため、閾値処理によって判断する。ステップＳ９１で“ＮＯ”であれば、つまり、所有確率Ｐの最大値が閾値ｔｐ以上でなければ、検出された人間の中には携帯端末１２の所有者が居ないと考え、推定処理を終了して、所有者識別処理に戻る。
【０１１０】
一方、ステップＳ９１で“ＹＥＳ”であれば、つまり所有確率Ｐの最大値が閾値ｔｐ以上であれば、ステップＳ９３で特定された所有確率Ｐと対応する人間が携帯端末１２の所有者として推定される。所有確率Ｐが最大値であり、かつ閾値ｔｐ以上であれば、携帯端末１２の所有者である可能性が高い。そのため、所有者として推定された人間の人間ＩＤと、その人間の現在位置とが対応付けられて、所有者データ３４０として記憶される。なお、ステップＳ９３の処理を実行するＣＰＵ１８は、推定手段に含まれる第１推定手段として機能する。
【０１１１】
続いて、ステップＳ９５では、所有者フラグ３４４をオンにして、推定処理を終了する。つまり、携帯端末１２の所有者が推定されていることを示すために、所有者フラグ３４４をオンにする。
【０１１２】
図２２は、図２１に示したステップＳ７９の距離算出処理のフロー図である。図２２で示すように、ＣＰＵ１８は、ステップＳ１１１で連続変数ｔａが初期値であるか否かを判断する。つまり、連続変数ｔａがステップＳ７１で初期化された値であるか否かを判断する。これにより、瞬間所有確率ｐを３秒間、記録する処理（ステップＳ７３−Ｓ８５）の処理がループしたかを判断することができる。
【０１１３】
ステップＳ１１１で“ＹＥＳ”であれば、つまり１度もループしていなければ、ステップＳ１１３で検出された人間に、人間ＩＤを設定しステップＳ１２３に進む。一方、ステップＳ１１１で“ＮＯ”であれば、つまり１度でもループしていれば、ステップＳ１１５で人間が新たに検出されたか否かを判断する。つまり、検出領域Ｅ内に新たな人間が入ってきたか否かを判断する。ステップＳ１１５で“ＮＯ”であれば、つまり人間が新たに検出されなければ、ステップＳ１２３に進む。
【０１１４】
一方、ステップＳ１１５で“ＹＥＳ”であれば、つまり人間が新たに検出されれば、ステップＳ１１７で新たに検出された人間に人間ＩＤを設定し、人間ＩＤテーブルを更新する。つまり、新たに３人が検出されたときに、人間ＩＤの最大値が３であれば、人間ＩＤを６まで設定し、人間ＩＤテーブルに対して人間ＩＤ：４，人間ＩＤ：５および人間ＩＤ６のそれぞれに対応する行を追加する。
【０１１５】
続いて、ステップＳ１１９では、瞬間所有確率テーブルに新たに検出された人間に対応する行を追加する。たとえば、人間ＩＤの列が人間ＩＤ：３に対応する行までしかなければ、ステップＳ１１７の処理のように、人間ＩＤ：４，人間ＩＤ：５および人間ＩＤ６のそれぞれに対応する行を追加する。
【０１１６】
続いて、ステップＳ１２１では測定された電波強度ｒｔａに基づいて、瞬間所有確率ｐを設定する。つまり、上述した数２に示す関数ＰＥによって、新たに検出された人間の瞬間所有確率ｐを設定する。なお、ステップＳ１２１の処理を実行するＣＰＵ１８は設定手段として機能する。
【０１１７】
続いて、ステップＳ１２３では、検出された人間毎に距離ｄを算出し人間ＩＤテーブルに記録し、上位ルーチンである推定処理に戻る。たとえば、ステップＳ１２３では、人間Ａ，Ｂ，Ｃが検出されていれば、距離ｄＡｔａ、距離ｄＢｔａおよび距離ｄＣｔａが算出され、それぞれの距離が人間ＩＤテーブルに記録される。なお、ステップＳ１２３の処理を実行するＣＰＵ１８は距離算出手段として機能する。
【０１１８】
図２３は、現在位置案内処理のフロー図である。図２３で示すように、ＣＰＵ２０は、ステップＳ１４１で、現在位置の確認要求があるか否かを判断する。たとえば、携帯端末１２が送信する、現在位置の確認要求を含むデータを受信したか否かを判断する。ステップＳ１４１で“ＮＯ”であれば、つまり現在位置の確認要求がなければ、ステップＳ１４１の処理を繰り返し実行する。一方、ステップＳ１４１で“ＹＥＳ”であれば、つまり現在位置の確認要求を受信すれば、ステップＳ１４３で所有者フラグ３４４がオンであるか否かを判断する。つまり、携帯端末１２の所有者が推定されているか否かを判断する。
【０１１９】
ステップ１４３で“ＮＯ”であれば、つまり携帯端末１２の所有者が推定されていなければステップＳ１４１に戻る。一方、ステップＳ１４３で“ＹＥＳ”であれば、携帯端末１２の所有者が推定されていれば、ステップＳ１４５で現在位置を携帯端末１２に通知し、ステップＳ１４１に戻る。たとえば、図１４に示すように、ショッピングモールを表わす地図に、所有者の現在位置を示すアイコンを合成した地図画像データを携帯端末１２に送信（通知）する。なお、所有者の現在位置は、所有者データ３４０から得ることができる。また、ステップＳ１４５の処理を実行するＣＰＵ１８は通知手段として機能する。
【０１２０】
このように、第１実施例では、所定の電波強度ｒに対応する距離平均Ｄおよび標準偏差σが記録される分析テーブルに基づいて、携帯端末１２を所有する可能性が高い人間を推定できるようになる。つまり、所有者識別システム１００は、携帯端末１２を所有する瞬間所有確率ｐおよび所有確率Ｐを算出することで、携帯端末１２の所有者を推定することができる。
【０１２１】
＜第２実施例＞
第１実施例では、複数の人間毎に算出される所有確率Ｐによって、所有者を推定したが、第２実施例では、パーティクルフィルタを用いて所有者を推定する。
【０１２２】
なお、第２実施例では、第１実施例における、図１に示す所有者識別システムの構成を示す図解図、図２に示す中央制御装置１０の電気的な構成を示すブロック図、図３に示す電波強度履歴ＤＢ２２および位置情報履歴ＤＢ２４の構成の一例を示す図解図、図４に示す携帯端末１２の電気的な構成を示すブロック図、図５に示すＬＲＦ１６の計測領域を示す図解図、図６および図７に示すＬＲＦ１６ａ−１６ｆによる検出領域Ｅを示す図解図、図８に示す区間テーブルおよび分析テーブルの一例を示す図解図、図１０（Ａ）に示す人間ＩＤテーブルの図解図、図１４に示すＬＣＤ１５６の表示状態を示す図解図、図１５および図１６に示す中央制御装置１０におけるメモリ２０のメモリマップを示す図解図、図１７に示す電波強度記録処理のフロー図、図１８に示す位置情報記録処理のフロー図、図１９に示す分析処理のフロー図、図２０に示す所有者推定処理のフロー図および図２３に示す現在位置案内処理のフロー図が同じであるため、重複した説明は省略する。
【０１２３】
第２実施例では、図２０に示す所有者識別処理において、ステップＳ５３の処理が実行されると、中央制御装置１０のＣＰＵ１８は、図２１に示す推定処理のフロー図の代わりに、図２４に示す推定処理のフロー図に基づいて処理を開始する。
【０１２４】
図２４に示すように、ＣＰＵ１８は、ステップＳ２０１で散布済みか否かを判断する。つまり、すでに推定処理が実行されて、パーティクル（粒子）が散布さている状態か否かを判断する。ステップＳ２０１で“ＹＥＳ”であれば、つまりパーティクルが散布されていれば、ステップＳ２０５に進む。一方、ステップＳ２０１で“ＮＯ”であれば、つまりパーティクルがまだ散布されていなければ、ステップＳ２０３で、検出領域Ｅ内にパーティクルを散布する。たとえば、ステップＳ２０３では、実空間にパーティクルを散布するのではなく、検出領域Ｅに対応する仮想平面にＰＮ（たとえば１００００）個のパーティクルを散布する。
【０１２５】
なお、ＰＮ個のパーティクルは、相関のない２つの乱数Ｒａｎ１および乱数Ｒａｎ２に基づいて散布される。たとえば、或るパーティクルの座標（位置）は、（Ｒａｎ１，Ｒａｎ２）と表わすことができる。また、乱数Ｒａｎ１および乱数Ｒａｎ２は、ボックス・ミュラー法によって作成される。また、ステップＳ２０３の処理を実行するＣＰＵ１８は散布手段として機能する。
【０１２６】
続いて、ステップＳ２０５では、Ｔｋ（たとえば、０．１）秒間、電波強度ｒを測定して、中央値ｒｃを算出する。たとえば、本実施例では、０．１秒間に、１００個の電波強度ｒのデータを取得することが可能であり、１００個のデータから中央値ｒｃを算出する。なお、電波強度ｒの平均値ｒａでは、以下の問題が考えられるため、本実施例では中央値ｒｃとした。たとえば、測定された１００個の電波強度ｒの中に少数の外れ値があれば、平均値ｒａでは、その外れ値に左右されてしまい、正確な値を得ることができない。ところが、中央値ｒｃでは、外れ値に左右されないため、正確な値を得ることができる。
【０１２７】
続いて、ステップＳ２０７では、分析テーブルから中央値ｒｃと対応する区間を特定する。たとえば、中央値ｒｃと対応する区間を特定することで、中央値ｒｃに対応する平均距離Ｄと標準偏差σを特定する。つまり、中央値ｒｃが２８０であれば区間３が特定され、中央値ｒｃに対応する平均距離Ｄ３と標準偏差σ３とが特定される。なお、第２実施例では、ステップＳ２０５の処理を実行するＣＰＵ１８が測定手段として機能する。
【０１２８】
続いて、ステップＳ２０９では、距離算出手段を実行する。また、第２実施例では、ＣＰＵ１８は、図２２に示す位置算出処理のフロー図の代わりに、図２５に示す位置算出処理のフロー図に基づいて処理を行う。なお、図２５に示す位置算出処理のフロー図について、後述するため、ここでの詳細な説明は省略する。
【０１２９】
続いて、ステップＳ２１１では、人間までの距離が一定値以下のパーティクルを削除する。たとえば、或るパーティクルがどの人間と比べても遠い所にある場合に、そのパーティクルは誰にも属さずに消滅する。続いて、ステップＳ２１３では、パーティクルの重みを算出する。つまり、数４に示す関数ｆの式に基づいて、各パーティクルの重みを算出する。
【０１３０】
【数４】
【０１３１】
ここで、関数ｆにおける（ｘ，ｙ）は、或る位置（ｘ，ｙ）に存在するパーティクルの重さを表わし、変数Ｉｍは、検出された人間の総数を表わす。さらに、人間の位置は（ｘＮ，ｙＮ）で示され、ＷＮは、各人間の重さである。また、関数ｆ（ｘ，ｙ）は、確率分布を表わしており、ＷＮが正規化される。
【０１３２】
なお、本実施例では、ＣＰＵ１８による計算のため、算出された各パーティクルの重みを正規化し、重みの浮動小数点が考慮されるようにしてもよい。また、ステップＳ２１３の処理を実行するＣＰＵ１８は重み算出手段として機能する。
【０１３３】
続いて、ステップＳ２１５では、重みに応じてパーティクルを比例配分（リサンプリング）する。つまり、各パーティクルの重みの応じて、ＰＮ個のパーティクルが比例配分される。たとえば、所有者である可能性が高い人間の近傍には、多くのパーティクルが配分される。なお、ステップＳ２１５の処理を実行するＣＰＵ１８は配分手段として機能する。
【０１３４】
続いて、ステップＳ２１７では、各人間に対応するパーティクルの数を計測する。つまり、各人間の近傍に有るパーティクルを、その人間に対応するパーティクルとし、人間毎に対応するパーティクルの数を計測する。
【０１３５】
続いて、ステップＳ２１９では、最も多いパーティクルの数は、閾値ｔｐａ（第２所定値）以上であるか否かを判断する。つまり、計測された各パーティクルの数のうち最大値を求め、その最大値が閾値ｔｐａ以上であるか否かを判断する。ステップＳ２１９で“ＮＯ”であれば、つまり閾値ｔｐａより小さければステップＳ２２５に進む。一方、ステップＳ２１９で“ＹＥＳ”であれば、つまり閾値ｔｐａ以上であれば、ステップＳ２２１でパーティクルが最も多く対応する人間を所有者として推定する。つまり、携帯端末１２の所有者として推定する。続いて、ステップＳ２２３では所有者フラグ３４４をオンにする。つまり、携帯端末１２の所有者が推定されたことを示すため、所有者フラグ３４４をオンにする。なお、ステップＳ２２１の処理を実行するＣＰＵ１８は、推定手段に含まれる第２推定手段として機能する。
【０１３６】
続いて、ステップＳ２２５では、人間の移動軌跡Ｍに基づいて各パーティクルを移動し、推定処理を終了して、所有者識別処理に戻る。つまり、各パーティクルを状態方程式によって移動させ、人間の動き方を予測する。たとえば、本実施例では、数５に示す状態方程式によって各パーティクルを移動させる。
【０１３７】
【数５】
【０１３８】
移動する人間は、おおよそは前回と同じ動き方をするであろうが、必ずしも前回と同じ行動をとるわけではない。そのため、数５に示す状態方程式では、乱数Ｒａｎ１および乱数Ｒａｎ２のそれぞれによって、ｘ方向およびｙ方向にランダム要素を加えることで、ロバストに人間の移動に対応させる。
【０１３９】
また、状態方程式によって、移動したパーティクルの位置は、次の推定処理で反映される。つまり、次の推定処理で算出されるパーティクルの重みは、今回の推定処理で移動したパーティクルの位置に基づいて算出される。
【０１４０】
このように、第２実施例では、パーティクルフィルタを用いることで、瞬間的に所有者の推定を行うと共に、他の人間が所有者である可能性を残すことができる。これにより、次に推定処理が実行されるときは、他の人間が所有者である可能性も考慮して推定される。
【０１４１】
たとえば、第１実施例では、他の人間が所有者である可能性は、瞬間所有確率ｐを蓄積して残さなければならなかったが、第２実施例では、瞬間所有確率ｐを蓄積しなくて済む。つまり、第２実施例の所有者識別システムは、単純な構成で、ロバスト性の高い、所有者推定を行うことができる。
【０１４２】
図２５は、図２４のステップＳ２０９距離算出処理のフロー図である。ＣＰＵ１８は、ステップＳ２３１では、検出された人間に人間ＩＤを設定する。つまり、ステップＳ１１３（図２２参照）と同様に、人間ＩＤを設定する。続いて、ステップＳ２３３では、検出された人間毎に距離ｄを算出し、人間ＩＤテーブルに記録し、距離算出処理を終了して、推定処理に戻る。つまり、ステップＳ１２７（図２２参照）と同様に、距離ｄを人間ＩＤテーブルに記録する。なお、第２実施例では、ステップＳ２３３の処理を実行するＣＰＵ１８が距離算出手段として機能する。
【０１４３】
なお、第２実施例の所有者識別システムでも、現在位置案内処理によって、所有者の現在位置を通知することができる。
【０１４４】
この実施例によれば、所有者識別システム１００は、複数の人間が居るショッピングモールなどに設置されたＬＲＦ１６と、ＡＰ１４を有する中央制御装置１０を含む。中央制御装置１０では、或る人間が所有する携帯端末１２と、ＡＰ１４との電波強度ｒを測定すると共に、ＬＲＦ１６によって検出される複数の人間の位置（ｘ，ｙ）からＡＰ１４までの距離ｄを算出する。
【０１４５】
また、中央制御装置１０は、事前学習によって作成した分析テーブルから、電波強度ｒに対応する平均距離Ｄと標準偏差σを特定する。そして、中央制御装置１０は、人間毎に、携帯端末１２を所有する確率分布を求め、最大値かつ所定値以上である人間を携帯端末１２の所有者として推定する。
【０１４６】
このように、所有者識別システム１００は、携帯端末１２として市販の携帯電話と、その携帯電話と無線接続されるＡＰ１４とをそのまま利用することで、複数の人間の中から無線端末の所有者を識別することができる。そのため、この所有者識別システムは、容易に様々な環境で実施することができ、汎用性が高い。
【０１４７】
なお、本実施例では、所定値Ｒｓ、第１所定時間および第２所定時間のそれぞれを、１００、０．１（秒）および３（秒）としたが、この数値はあくまで本実施例における数値であるため、所有者識別システム１００が適用される環境や、システム構成などによって、所定値Ｒｓ、第１所定時間および第２所定時間が適宜変更されてもよい。さらに、定数Ｃｏｎｓｔについては、所有者識別システム１００が適用される環境に基づいて、適宜変更されてもよい。
【０１４８】
また、本実施例では、ＬＲＦ１６を用いているが、ＬＲＦ１６に代えて超音波距離センサやミリ波レーダなどを用いて、人間の位置情報を取得してもよい。さらに、人間の位置は、ＧＰＳ衛星を利用した位置推定技術が用いられてもよい。また、ＧＰＳ衛星ではなく、任意に設置されたＧＰＳ基地局を利用して、高精度な位置推定がされてもよい。
【０１４９】
また、近距離無線通信の形式には、Bluetooth形式だけに限らず、ZigBee（登録商標）形式、Wi-Fi（登録商標）形式などの他の無線ＬＡＮ規格などであってもよい。また、携帯端末１２は、携帯電話および携帯音楽プレイヤなどであってもよいし、無線通信を確立できる携帯ゲーム機であってもよい。また、ＬＲＦ１６は、人間の位置だけなく、ロボットなどの移動体の位置も検出できるため、自律移動型のロボットが携帯端末１２を所持していてもよい。
【符号の説明】
【０１５０】
１０ …中央制御装置
１２ …携帯端末
１４ …ＡＰ
１６ａ−１６ｆ …ＬＲＦ
１８ …ＣＰＵ
２０ …メモリ
２２ …電波強度履歴ＤＢ
２４ …位置情報履歴ＤＢ
１００ …所有者識別システム
１５２ …キー入力装置
１５４ …ＬＣＤ
【技術分野】
【０００１】
この発明は、所有者識別システムに関し、特にたとえば複数の人間から無線端末を持っている任意の一人を識別することができる、所有者識別システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
非特許文献１には、電波受信強度方式によって無線タグの位置を検出する技術が開示されている。無線タグが発した信号は、複数の無線ノードで受信され、無線ノード毎に電波受信強度（RSSI: Received Signal Strength Indicator）が測定される。そして、電波受信強度に基づいて無線タグの位置が検出される。
【０００３】
また、非特許文献２には、人追跡システムが開示されており、ＬＲＦ（レーザーレンジファインダ）によって人の位置と向きと連続的に推定することで、複数の人を同時に追跡する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】小野昌之,福井潔,柳原健太郎,福永茂,原晋介,北山研一 "無線を使った位置検出"(沖テクニカルレビュー ２００５年１０月/第２０４号Vol.７２ No.４)
【非特許文献２】Dylan F. Glas, Takahiro Miyashita, Hiroshi Ishiguro, and Norihiro Hagita, “Laser Tracking of Human Body Motion Using Adaptive Shape Modeling”
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
非特許文献１に示す背景技術で、無線タグの代わりに携帯電話などを使用する場合に、次に示す問題点が発生する。通常、携帯電話は、１つのＡＰ（アクセスポイント）にしか接続されないため、非特許文献１に示す背景技術を携帯電話に応用するためは、複数のＡＰと接続するための専用ソフトを携帯電話にインストールしなければならず、汎用性に欠けてしまう。また、非特許文献２に示す背景技術では、複数の人間を同時に追跡することはできるが、各人間が所有する携帯端末などに関わる情報を得ることはできない。
【０００６】
それゆえに、この発明の主たる目的は、新規な、所有者識別システムを提供することである。
【０００７】
この発明の他の目的は、無線端末の所有者を識別することができる、所有者識別システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明は、上記の課題を解決するために、以下の構成を採用した。なお、括弧内の参照符号および補足説明等は、この発明の理解を助けるために記述する実施形態との対応関係を示したものであって、この発明を何ら限定するものではない。
【０００９】
第１の発明は、複数の人間の位置をそれぞれ検出する検出手段および無線端末との無線通信を確立する基地局を含む、所有者識別システムであって、無線端末と基地局との第１電波強度を測定する測定手段、複数の人間のそれぞれと基地局との距離を算出する距離算出手段、および複数の人間それぞれの距離と第１電波強度とから、無線端末の所有者を推定する推定手段を備える、所有者識別システムである。
【００１０】
第１の発明では、所有者識別システム（１００）は、複数の人間が居るショッピングモールなどに設置された検出手段（１６）と、無線端末（１２）との無線通信を確立できる基地局（１０，１４）を含む。また、たとえば、検出手段はＬＲＦであり、基地局は１台のＡＰ（１４）を有する中央制御装置（１０）である。
【００１１】
測定手段（１８，Ｓ７５，Ｓ２０５）は、たとえば無線端末とＡＰとの無線通信の第１電波強度を測定する。距離算出手段（１８，Ｓ１２３，Ｓ２３３）は、ＡＰと人間との位置（ｘ，ｙ）から距離を算出する。推定手段（１８，Ｓ９３，Ｓ２２１）は、複数の人間それぞれの距離と第１電波強度との関係から、無線端末の所有者を推定する。
【００１２】
第１の発明によれば、人間の位置と無線通信の電波強度とに基づいて、無線端末の所有者を識別することができる。また、所有者識別システムでは、基地局を１か所にすることで、公共インフラストラクチャをそのまま利用して、複数の人間の中から無線端末の所有者を識別することができる。そのため、この所有者識別システムは、容易に様々な環境で実施することができ、汎用性が高い。
【００１３】
第２の発明は、第１の発明に従属し、基地局までの距離の平均値と標準偏差とを、第１電波強度の強度に応じて対応付けられたデータとして作成する作成手段、およびデータから、測定された第１電波強度に応じて距離の平均値と標準偏差とを特定する特定手段をさらに備え、推定手段は、特定手段によって特定された距離の平均値と標準偏差とから、無線端末の所有者を推定する。
【００１４】
第２の発明では、事前学習として第１電波強度と距離とをデータベース（ＤＢ）化し、作成手段（１８，Ｓ３９）は、そのデータベースから、一定の幅（区間）で第１電波強度が取り得る値を区切り、その区間毎に、距離の平均値（Ｄ）と標準偏差（σ）とが対応付けられたデータ（分析テーブル）として作成する。特定手段（１８，Ｓ７７，Ｓ２０７）は、作成されたデータから、測定された第１電波強度と対応する区間を特定する。そして、推定手段は、特定された区間に対応する距離の平均値と標準偏差とを読み出すことで、無線端末の所有者を推定する。
【００１５】
第２の発明によれば、電波強度に対応する平均値および標準偏差から、無線端末を所有する可能性が高い人間を推定できる。
【００１６】
第３の発明は、第２の発明に従属し、複数の人間毎に、無線端末を所有する所有確率を算出する所有確率算出手段をさらに備え、推定手段は、所有確率算出手段によって算出された所有確率が第１所定値以上、かつ最大値である人間を所有者として推定する第１推定手段を含む。
【００１７】
第３の発明では、所有確率算出手段（１８，Ｓ８１，Ｓ８３，Ｓ８７）は、複数の人間毎に、無線端末を所有する所有確率（Ｐ）を算出する。そして、第１推定手段（１８，Ｓ９３）は、算出された複数の所有確率のうち、最大値であり、かつ第１所定値（閾値ｔｐ）以上であれば、最大値の所有確率である人間を、無線端末の所有者であると推定する。
【００１８】
第３の発明によれば、人間毎に無線端末を所有する確率を算出することで、無線端末の所有者を推定することができる。
【００１９】
第４の発明は、第３の発明に従属し、所有確率算出手段は、第１所定時間毎に瞬間所有確率を算出する瞬間所有確率算出手段および瞬間所有確率算出手段によって算出された瞬間所有確率を記録する記録手段を含み、所有確率算出手段は、記録手段によって第２所定時間分の瞬間所有確率が記録されたとき、第２所定時間分の瞬間所有確率の総積から所有確率を算出する。
【００２０】
第４の発明では、瞬間所有確率算出手段（１８，Ｓ８１）は、たとえば０．１秒の第１所定時間毎に、瞬間所有確率（ｐ）を算出する。また、算出された瞬間所有確率は、記録手段（１８，Ｓ８３）によってメモリ（２０）などに記録される。そして、所有確率算出手段は、瞬間所有確率が、たとえば３秒の第２所定時間、蓄積されると、蓄積された瞬間所有確率の総積を、所有確率として算出する。
【００２１】
第４の発明によれば、所有者の推定において、瞬間所有確率を蓄積することで、ロバスト性のある所有者識別システムとすることができる。
【００２２】
第５の発明は、第４の発明に従属し、第２所定時間の間に、検出手段によって新たな人間が検出された時の第２電波強度に基づいて、新たな人間の瞬間所有確率を設定する設定手段をさらに備える。
【００２３】
第５の発明では、設定手段（１８，Ｓ１２１）は、瞬間所有確率を蓄積している間に、新たに人間が検出されると、その時の第２電波強度に基づいて、新たに検出された人間に対しても瞬間所有確率を設定する。
【００２４】
第５の発明によれば、所有者を推定するまでに変化する人間の位置や人数を考慮して、無線端末の所有者を識別することができる。
【００２５】
第６の発明は、第２の発明に従属し、複数のパーティクルを散布する散布手段、特定手段によって特定された距離の平均値および標準偏差と、無線端末と基地局との第１電波強度および複数の人間の位置とに基づいて、各パーティクルの重みを算出する重み算出手段、および重みに応じて複数のパーティクルを比例配分する配分手段をさらに備え、推定手段は、比例配分され、対応するパーティクルの数が第２所定値以上、かつ最大値の人間を所有者として推定する第２推定手段を含む。
【００２６】
第６の発明では、散布手段（１８，Ｓ２０３）は、複数の人間がいる空間に対応する仮想空間に複数のパーティクルを散布する。重み算出手段（１８，Ｓ２１３）は、たとえば関数（ｆ）によって、特定手段によって特定された距離の平均値および標準偏差から算出される人間の重みと、無線端末と基地局との第１電波強度および複数の人間の位置とから、各パーティクルの重みを算出する。配分手段（１８，Ｓ２１５）は、たとえば所有者である可能性が高い人間の近傍に、パーティクルが集まるように複数のパーティクルを比例配分する。そして、第２推定手段（１８，Ｓ２２１）は、各人間に対応するパーティクルの数において、最大値かつ第２所定値（閾値ｔｐａ）以上である人間を所有者として推定する。
【００２７】
第６の発明によれば、パーティクルフィルタを用いることで、所有者の識別においてロバスト性が高い、所有者識別システムとすることができる。
【００２８】
第７の発明は、第１の発明ないし第６の発明のいずれかに従属し、無線端末は、携帯端末を含み、携帯端末に対して所有者の現在位置を確認する要求がされたとき、現在位置を通知する通知手段をさらに備える。
【００２９】
第７の発明では、携帯端末（１２）は、たとえばキー入力装置（１５２）およびＬＣＤ（１５４）を備えている。たとえば、所有者は、携帯端末によって現在位置を確認する確認要求を中央制御装置に対して送信すると、通知手段（１８，Ｓ１４５）は、所有者の現在位置を示す地図画像データを携帯端末に対して送付（通知）する。
【００３０】
第７の発明によれば、人間は、携帯端末を所持して、所有者識別システムが動作する環境に入るだけで、現在位置を確認できるようになる。
【発明の効果】
【００３１】
この発明によれば、所有者識別システムは、公共インフラストラクチャをそのまま利用して、複数の人間の中から無線端末の所有者を識別することができるようになる。
【００３２】
この発明の上述の目的、その他の目的、特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】図１はこの発明の所有者識別システムの構成の一例を示す図解図である。
【図２】図２は図１に示す中央制御装置の電気的な構成を示すブロック図である。
【図３】図３は図２に示す電波強度履歴ＤＢおよび位置情報履歴ＤＢの構成の一例を示す図解図である。
【図４】図４は図１に示す携帯端末の電気的な構成を示すブロック図である。
【図５】図５は図１および図２に示すＬＲＦの計測領域を示す図解図である。
【図６】図６は図１および図２に示すＬＲＦを利用して取得された人間の移動軌跡の一例を示す図解図である。
【図７】図７は図１に示す中央制御装置１０が推定する所有者の一例を示す図解図である。
【図８】図８は図２に示す中央制御装置のメモリに記憶される区間テーブルおよび分析テーブルの一例を示す図解図である。
【図９】図９は図２に示す分析テーブルの或る区間における平均距離と標準偏差との詳細を示す図解図である。
【図１０】図１０は図２に示す中央制御装置のメモリに記憶される人間ＩＤテーブル、瞬間所有確率テーブルおよび所有確率テーブルの一例を示す図解図である。
【図１１】図１１は図１０に示す瞬間所有確率のガウス分布の一例を示す図解図である。
【図１２】図１２は図１および図２に示すＬＲＦによって検出される人間からＡＰまでの距離およびその距離に対応する瞬間所有確率のガウス分布の一例を示す図解図である。
【図１３】図１３は図２に示すＣＰＵによって設定される瞬間所有確率の変化を示すグラフである。
【図１４】図１４は図４に示すＬＣＤに表示されるＧＵＩの一例を示す図解図である。
【図１５】図１５は図２に示す中央制御装置のメモリのメモリマップの一例を示す図解図である。
【図１６】図１６は図１５に示すメモリマップのデータ記憶領域の一例を示す図解図である。
【図１７】図１７は図２に示す中央制御装置のＣＰＵの電波強度記録処理を示すフロー図である。
【図１８】図１８は図２に示す中央制御装置のＣＰＵの位置情報記録処理を示すフロー図である。
【図１９】図１９は図２に示す中央制御装置のＣＰＵの分析処理を示すフロー図である。
【図２０】図２０は図２に示す中央制御装置のＣＰＵの所有者識別処理を示すフロー図である。
【図２１】図２１は図２に示す中央制御装置のＣＰＵの第１実施例における推定処理を示すフロー図である。
【図２２】図２２は図２に示す中央制御装置のＣＰＵの第１実施例における距離算出処理を示すフロー図である。
【図２３】図２３は図２に示す中央制御装置のＣＰＵの現在位置案内処理を示すフロー図である。
【図２４】図２４は図２に示す中央制御装置のＣＰＵの第２実施例における推定処理を示すフロー図である。
【図２５】図２５は図２に示す中央制御装置のＣＰＵの第２実施例における距離算出処理を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
＜第１実施例＞
図１を参照して、この実施例の所有者識別システム１００は、中央制御装置１０、携帯端末１２、ＡＰ１４および複数のＬＲＦ１６ａ,１６ｂを備える。無線端末である携帯端末１２は、Bluetooth形式の近距離無線通信によってＡＰ１４と接続され、中央制御装置１０とのデータ通信を行う。また、中央制御装置１０は、検出手段であるＬＲＦ１６ａ,１６ｂを含む６台のＬＲＦによって、人間Ａ、人間Ｂおよび人間Ｃの位置を検出する。
【００３５】
なお、ここでは簡単のため人間は３人しか示していないが、中央制御装置１０は３０人の位置を同時に検出することができる。また、中央制御装置１０は３１人以上の位置を同時に検出できるようにされてもよい。また、人間Ａ，Ｂ，Ｃを区別する必要がない場合には、まとめて「人間」と言う。そして、中央制御装置１０およびＡＰ１４は、まとめて「基地局」と呼ばれることがある。
【００３６】
図２は中央制御装置１０の電気的な構成を示すブロック図である。この図２を参照して、中央制御装置１０は、ＡＰ１４，ＬＲＦ１６ａ−１６ｆおよびＣＰＵ１８などを含む。このＣＰＵ１８は、マイクロコンピュータ或いはプロセサとも呼ばれ、先述したＬＲＦ１６ａおよびＬＲＦ１６ｂに加えて、ＬＲＦ１６ｃ，ＬＲＦ１６ｄ，ＬＲＦ１６ｅおよびＬＲＦ１６ｆともそれぞれ接続される。さらに、ＣＰＵ１８は、メモリ２０、電波強度履歴ＤＢ（データベース）２２および位置情報履歴ＤＢ２４ともそれぞれ接続される。なお、ＬＲＦ１６ａ−１６ｆを区別する必要がない場合には、まとめて「ＬＲＦ１６」と言う。
【００３７】
ＡＰ１４は、図示しない近距離無線通信装置を含む。近距離無線通信装置は、Bluetooth形式の無線通信を確立するための装置であり、本実施例では環境内に存在する携帯端末１２との無線通信を確立し、受信データを携帯端末１２から受信したり、送信データを携帯端末１２に送信したりする。たとえば、受信データとしては、携帯端末１２を所有する所有者の現在位置の確認要求であったりし、ＡＰ１４は、受信したデータをＣＰＵ１８に与える。また、送信データとしては、携帯端末１２の所有者の現在位置を示す地図データなどであったりする。そして、ＣＰＵ１８は、ＡＰ１４と携帯端末１２との無線通信における電波強度ｒを測定する。
【００３８】
ＬＲＦ１６は、レーザーを照射し、物体（人間も含む）に反射して戻ってくるまでの時間から当該物体までの距離を計測するものである。たとえば、トランスミッタ（図示せず）から照射したレーザーを回転ミラー（図示せず）で反射させて、前方を扇状に一定角度（たとえば、０．５度）ずつスキャンする。ここで、ＬＲＦ１６としては、SICK社製のレーザーレンジファインダ（型式 LMS200）を用いることができる。このレーザーレンジファインダを用いた場合には、距離８０mを±１５mm程度の誤差で計測可能である。そして、ＬＲＦ１６は、ショッピングモール、会社のフロアまたはアトラクション会場などの様々な環境で設置され、人間の位置を検出する。なお、ＬＲＦ１６の計測距離はモードによって異なるため、中央制御装置１０は他のモードの計測距離で人間の位置を検出するように設定されてもよい。
【００３９】
メモリ２０は、図示は省略をするが、ＲＯＭ，ＨＤＤおよびＲＡＭを含み、ＲＯＭおよびＨＤＤには、近距離無線通信に必要な機器アドレスのデータや、中央制御装置１０の動作を制御するための制御プログラムが予め記憶される。たとえば、ＬＲＦ１６による人間の検出に必要なプログラムや、携帯端末１２との無線通信を確立するためのデータやコマンドを送受信するための通信プログラムなどが記録される。また、ＲＡＭは、ワークメモリやバッファメモリとして用いられる。
【００４０】
電波強度履歴ＤＢ２２は、ＡＰ１４と携帯端末１２との無線通信における電波強度ｒが測定された結果が逐次記録される、データベースである。また、位置情報履歴ＤＢ２４は、ＬＲＦ１６によって検出された人間の位置を蓄積するためのデータベースであり、人間の位置はｘ−ｙ座標で示される。なお、電波強度履歴ＤＢ２２および位置情報履歴ＤＢ２４のそれぞれは、ＨＤＤのような記録媒体を用いて構成される。
【００４１】
図３は電波強度履歴ＤＢ２２および位置情報履歴ＤＢ２４の構成の一例を示す図解図である。図３（Ａ）を参照して、電波強度履歴ＤＢ２２は、一定の時間毎に、測定された時刻ｔｓに対応付けられて電波強度ｒが記録される。たとえば、時刻ｔｓ１には電波強度ｒ１、時刻ｔｓ２には電波強度ｒ２、時刻ｔｓ３には電波強度ｒ３が対応付けられて記録される。また、図３（Ｂ）を参照して、位置情報履歴ＤＢ２４には、一定時間毎に、人間の位置が記録される。たとえば、人間Ａでは、時刻Ｔｓ１には位置（ｘ１，ｙ１）、時刻Ｔｓ２には位置（ｘ２，ｙ２）、時刻Ｔｓ３には位置（ｘ３，ｙ３）が対応付けられて、記録される。そして、人間Ｂおよび人間Ｃについても同様に記録される。
【００４２】
なお、電波強度履歴ＤＢ２２における時刻ｔｓと、位置情報履歴ＤＢ２４における時刻Ｔｓとは、必ずしも同じ時刻を示すものではないため、約６０秒毎に、同期処理が施される。また、本実施例で測定される電波強度ｒが取り得る値は、たとえば０〜１００００である。
【００４３】
図４は携帯端末１２の電気的な構成を示すブロック図である。図４を参照して、携帯端末１２は、ＣＰＵ１５０を含む。ＣＰＵ１５０は、中央制御装置１０のＣＰＵ１８と同様に、マイクロコンピュータ或いはプロセッサとも呼ばれ、キー入力装置１５２、ＬＣＤ１５４、メモリ１５６および近距離無線通信装置１５８のそれぞれと接続される。
【００４４】
キー入力装置１５２は、方向キーおよび決定キーなどから構成され、ＬＣＤ１５４に表示されるＧＵＩに対する、キー操作を受けつける。メモリ１５６は、中央制御装置１０のメモリ２０とは異なり、フラッシュメモリおよびＲＡＭを含み、フラッシュメモリには、近距離無線通信を確立するために必要な機器アドレスのデータや、ＧＵＩを表示するための画像データなどが記憶されると共に、携帯端末１２の動作を制御するための制御プログラムが予め記憶される。また、ＲＡＭは、ワークメモリやバッファメモリとして用いられる。
【００４５】
また、近距離無線通信装置１５８は、同一環境内の中央制御装置１０などとの無線通信を確立するために利用され、その構成はＡＰ１４に含まれる近距離無線通信装置と同じであるため、詳細な説明は省略する。
【００４６】
次にＬＲＦ１６について詳細に説明する。図５を参照して、ＬＲＦ１６の計測範囲は、半径Ｒ（Ｒ≒８０m）の半円形状（扇形）で示される。つまり、ＬＲＦ１６は、その正面方向を中心とした場合に、左右９０°の方向を所定の距離（Ｒ）以内で計測可能である。
【００４７】
また、使用しているレーザーは、日本工業規格 JIS C 6802「レーザー製品の安全基準」におけるクラス１レーザーであり、人の眼に対して影響を及ぼさない安全なレベルである。また、この実施例では、ＬＲＦ１６のサンプリングレートを３７Hzとした。これは、歩行などで移動する人間の位置を連続して検出するためである。
【００４８】
さらに、先述したように、ＬＲＦ１６は、様々な環境に配置される。具体的には、ＬＲＦ１６ａ−１６ｆの各々は、検出領域が重なるように配置され、図示は省略するが、床面から約９０cmの高さに固定される。この高さは、被験者の胴体と腕（両腕）とを検出可能とするためであり、たとえば、日本人の成人の平均身長から算出される。したがって、中央制御装置１０を設ける場所（地域ないし国）や被験者の年齢ないし年代（たとえば、子供，大人）に応じて、ＬＲＦ１６を固定する高さを適宜変更するようにしてよい。なお、本実施例では、設定されるＬＲＦ１６は６台としたが、２台以上であれば、任意の台数のＬＲＦ１６が設置されてもよい。
【００４９】
このような構成の中央制御装置１０では、ＣＰＵ１８がＬＲＦ１６からの出力（距離データ）に基づいて、パーティクルフィルタを用いて、人間の現在位置の変化を推定する。そして、本実施例では、推定された現在位置の変化は移動軌跡と言う。
【００５０】
図６は、ＬＲＦ１６ａ−１６ｆが設置された或る環境の地図を示す図解図である。図６を参照して、地図が対応する場所は或るショッピングモールである。ＬＲＦ１６ａ，１６ｃ，１６ｄの３台は地図の上側に設置されており、ＬＲＦ１６ｂ，１６ｅ，１６ｆの３台は地図の下側に設定されている。また、ＡＰ１４は、ＬＲＦ１６ｃ，ＬＲＦ１６ｄの近隣に設置されている。
【００５１】
そして、２台以上のＬＲＦ１６の検出領域が重なる領域は、検出領域Ｅとして示され、図６では斜線で塗りつぶされた領域である。たとえば、検出領域Ｅ内で、人間Ａが左から右へ移動すると、移動軌跡Ｍが示される。
【００５２】
ここで、本実施例では、携帯端末１２とＡＰ１４との無線通信における電波強度ｒ（第１電波強度）と、ＡＰ１４と各人間の距離（以下、単に距離ｄと言う）とから、携帯端末１２が存在する位置を推定し、その推定された位置に最も近い人物を携帯端末１２の所有者と推定する。
【００５３】
たとえば、図７を参照して、測定された電波強度ｒから携帯端末１２が存在する位置が、推定領域ＳＥで示される場合に、推定領域ＳＥ内に居る人間Ａが携帯端末１２の所有者であると推定される。つまり、所有者識別システム１００は、人間Ａ、人間Ｂおよび人間Ｃの中で、人間Ａが携帯端末１２の所有者であると識別することができる。
【００５４】
まず、本実施例では、携帯端末１２の所有者を推定するために、事前学習を行う。事前学習は、ショッピングモール内に大勢の人間が居る時間帯に実施し、５人の被験者にそれぞれ１台ずつ携帯端末１２を持たせ、時速約３kmで定められたルートを３回ずつ移動させる。そして、被験者がルートを移動するときの電波強度ｒおよび位置のそれぞれを、電波強度履歴ＤＢ２２および位置情報履歴ＤＢ２４のそれぞれに約１分間、記録する。
【００５５】
なお、上記事前学習の手法は一例に過ぎず、他の手法で事前学習が行われてもよい。さらに、上記事前学習の手法によって、所有者識別システム１００の識別結果が左右されることはない。
【００５６】
そして、事前学習によって得られた電波強度ｒおよび各被験者の位置を分析することで、所定の電波強度ｒに対応する、距離ｄの平均値（平均距離Ｄ）および標準偏差σから構成される分析テーブルを作成する。
【００５７】
分析の前処理として、電波強度履歴ＤＢ２２に記録されている時刻ｔｓの数列｛ｔｓ１，ｔｓ２，…｝を作成し、時刻ｔｓの数列に対応する電波強度数列｛ｒ１，ｒ２，…｝を作成する。また、位置情報履歴ＤＢ２４に記録されている位置毎に、距離ｄを三平方の定理によって算出し、電波強度数列と同様に、時刻Ｔｓの数列｛Ｔｓ１，Ｔｓ２，…｝に対応する距離数列｛ｄ１，ｄ２，…｝を作成する。
【００５８】
また、図８（Ａ）を参照して、電波強度ｒが取り得る値（０〜１００００）を、所定値Ｒｓ（たとえば、１００）毎に区切ることで決められる複数の区間（区間１，区間２，…，区間Ｋ，…）と、その区間に対応する距離ｄが格納される区間テーブルを作成する。区間テーブルには、複数の区間を示す複数の列が設定される。また、各区間に対応する列には、その区間内の電波強度ｒに対応する距離ｄがそれぞれ記録される。なお、変数Ｋは、任意の区間を指定するための変数である。
【００５９】
ここで、記録される各距離ｄは、先述した電波強度数列と距離数列とから読み出される。また、本実施例では、或る時刻ｔｓと最も近い時刻Ｔｓと対応する電波強度ｒと距離ｄとを１つの対として読み出し、区間テーブルに記録する。
【００６０】
たとえば、区間１が０〜９９までの電波強度ｒに対応し、区間２が１００〜１９９までの電波強度ｒに対応し、区間３が２００〜２９９までの電波強度ｒに対応する。そして、区間１の列には、０〜９９までの電波強度ｒに対応する距離ｄａおよび距離ｄｂなどが記録される。同様に、区間２の列には、１００〜１９９までの電波強度ｒに対応する距離ｄｅおよび距離ｄｆなどが記録される。そして、区間Ｋの列には、或る区間に属する電波強度ｒに対応する距離ｄｈおよび距離ｄｊなどが記録される。
【００６１】
ここで、図９（Ａ）を参照して、或る時刻ｔｓにおける電波強度ｒｔｓが２５０であり、対応する距離ｄＴｓが４７０mmであれば、区間３に４７０mmが記録される。そして、事前学習によって得られた全ての距離ｄが区間テーブルに記録されると、区間毎に距離ｄの平均距離Ｄと標準偏差σとが算出される。たとえば、区間３では、平均距離Ｄ３が５１０、標準偏差σ３が１００として算出され、区間３における電波強度ｒ３に対する距離ｄ３の確率分布は、図９（Ｂ）に示すグラフのようになる。つまり、平均距離Ｄ３を中心として、標準偏差σ３の幅で山なりとなるグラフで示される。なお、各平均距離Ｄの値については、簡単のため単位を省略して記述する。
【００６２】
このようにして、区間毎に算出された平均距離Ｄと標準偏差σとは、図８（Ｂ）に示す分析テーブルに記録される。図８（Ｂ）を参照して、分析テーブルの各行には電波強度区間として、複数の区間が設定され、各区間に対応して、平均距離の列と標準偏差の列が設定される。たとえば、区間１には平均距離Ｄ１と標準偏差σ１とが対応するように記録され、区間２には平均距離Ｄ２と標準偏差σ２とが対応するように記録され、区間Ｋには平均距離ＤＫと標準偏差σＫとが対応するように記録される。なお、図示はしていないが、区間３には平均距離Ｄ３と標準偏差σ３とが対応するように記録される。
【００６３】
次に、所有者識別システム１００は、事前学習によって得られた分析テーブルを利用して、複数の人間（Ａ，Ｂ，Ｃ）の中から、携帯端末１２の所有者を識別する。具体的な処理としては、検出領域Ｅ内で人間を検出し、かつ携帯端末１２との無線通信が確立されると、連続変数ｔａによって示される時刻ｔａの電波強度ｒｔａを測定し、分析テーブルから電波強度ｒｔａに対応する平均距離Ｄと標準偏差σとを特定して読み出す。
【００６４】
また、検出された複数の人間それぞれに人間ＩＤを設定し、時刻ｔａにおける人間毎の距離ｄを算出する。たとえば、図１０（Ａ）を参照して、複数の人間は人間ＩＤテーブルによって管理され、人間ＩＤの列には設定された複数の人間ＩＤ（１，２，３，…，Ｎ，…）が記録され、各人間ＩＤには距離ｄｔａが記録される。たとえば、人間ＩＤ：１には距離ｄ１ｔａが対応して記録され、人間ＩＤ：２には距離ｄ２ｔａが対応して記録され、人間ＩＤ：３には距離ｄ３ｔａが対応して記録され、人間ＩＤ：Ｎには距離ｄＮｔａが対応して記録される。そして、時刻ｔａにおいて、各人間が携帯端末１２を所有する確率（瞬間所有確率ｐｔａ）は、数１に示す式によって算出される。なお、数１に示す変数ｘは、確率分布グラフの積分範囲の座標を示す変数であり、人間の位置（ｘ，ｙ）とは無関係である。
【００６５】
【数１】
【００６６】
たとえば、図１１を参照して、数１によって算出される瞬間所有確率ｐｔａは、斜線で示される積分領域で表される。
【００６７】
このように算出された瞬間所有確率ｐは、人間ＩＤ毎に記録される。図１０（Ｂ）を参照して、瞬間所有確率テーブルには、人間ＩＤに対応して第１所定時間（たとえば、０．１）秒毎に算出された瞬間所有確率ｐが記録される。たとえば、人間ＩＤ：１に対応して、時刻ｔａ１では瞬間所有確率ｐａが記録され、時刻ｔａ２では瞬間所有確率ｐｂが記録される。また、人間ＩＤ：２に対応して、時刻ｔａ１では瞬間所有確率ｐｅが記録され、時刻ｔａ２では瞬間所有確率ｐｆが記録される。そして、瞬間所有確率ｐは第２所定時間（たとえば、３秒）間、蓄積される。
【００６８】
図１２（Ａ）を参照して、たとえば、時刻ｔａにおいて、ＡＰ１４に対する人間Ａ，Ｂ，Ｃそれぞれの距離ｄが、距離（Ａ）、距離（Ｂ）および距離（Ｃ）である場合に、瞬間所有確率ＰＡ，瞬間所有確率ＰＢおよび瞬間所有確率ＰＣは、図１２（Ｂ）に示す積分領域によって表わすことができる。図１２（Ｂ）を参照して、瞬間所有確率ＰＡ、瞬間所有確率ＰＢおよび瞬間所有確率ＰＣのうち、最も広い（大きい）のは瞬間所有確率ＰＡであるため、或る時刻ｔａでは所有確率ＰＡに対応する人間Ａが携帯端末１２の所有者であると推定される。
【００６９】
ここで、瞬間所有確率ｐを３秒間蓄積している間に、新たに検出された人間については、その時に測定された電波強度ｒに基づいて、瞬間所有確率ｐを設定する。具体的には、新たな人間が検出された時の電波強度ｒ（第２電波強度）を測定し、数２に示す関数ＰＥに基づいて、新たに検出された人間の瞬間所有確率ｐを設定する。なお、数２における定数Ｃｏｎｓｔは所有者管理システム１００が適用される環境に依存する値であり、本実施例では電波強度ｒが約３０００〜５０００の値となるため、定数Ｃｏｎｓｔは１００とする。
【００７０】
［数２］
ＰＥｔａ（ｒｔａ）＝（Ｃｏｎｓｔ／ｒｔａ）
ここで、関数ＰＥが出力する値の変化を、図１３のグラフに示す。図１３を参照して、関数ＰＥが出力する値の変化は反比例のグラフとなり、電波強度ｒの値が小さい場合に瞬間所有確率ｐが大きくなり、電波強度ｒの値が大きい場合に瞬間所有確率ｐが大きくなる。
【００７１】
つまり、測定された電波強度ｒが大きい時には、ＡＰ１４の近くに所有者が居ると考えられるため、新たに検出された人間の瞬間所有確率ｐが小さく設定される。一方、測定された電波強度ｒが小さい時には、ＡＰ１４から遠くに所有者が居ると考えられるため、新たに検出された人間の瞬間所有確率ｐが大きく設定される。
【００７２】
なお、閾値を設定し、新たに検出された時の電波強度ｒが閾値より小さければ、新たに検出された人間の瞬間所有確率ｐを大きく設定し、その電波強度ｒが閾値以上であれば、新たに検出された人間の瞬間所有確率ｐを小さく設定するようにしてもよい。
【００７３】
これによって、所有者識別システム１００は、所有者を推定するまでに変化する人間の位置や人数を考慮して、所有者を識別することができる。つまり、本実施例では、新たに人間が検出された時の電波強度ｒに基づいて、瞬間所有確率ｐを設定することができる。
【００７４】
このように瞬間所有確率ｐが３秒間、蓄積されると、各人間ＩＤに対応する瞬間所有確率ｐの総積を、所有確率Ｐとして算出する。たとえば、連続変数ｔａをインクリメントすることで変化する時間が、たとえば０．１秒（第１所定時間）である場合に、各人間の所有確率Ｐは、数３に示す式によって算出される。なお、本実施例では、数３における定数ＴＡは３０となる。
【００７５】
【数３】
【００７６】
さらに、各人間の所有確率Ｐは、瞬間所有確率ｐと同様に、人間ＩＤ毎に記録される。図１０（Ｃ）を参照して、所有確率テーブルには、人間ＩＤに数３に基づいて算出された所有確率Ｐが記録される。たとえば、人間ＩＤ：１に対応して所有確率Ｐ１が記録され、人間ＩＤ：２に対応して所有確率Ｐ２が記録される。
【００７７】
そして、所有確率テーブルに記録される所有確率Ｐにおいて、閾値ｔｐ（第１所定値）以上、かつ最大値となる所有確率Ｐと対応する人間を、携帯端末１２の所有者として推定する。つまり、所有者識別システム１００は、複数の人間の中から、携帯端末１２の所有者を識別する。
【００７８】
このようにして瞬間所有確率ｐを求める作業を、たとえば３秒間行うことで、他の人間が携帯端末１２を所有する可能性を考慮することができ、所有者の識別においてロバスト性がある、所有者識別システム１００とすることができる。たとえば、或る時刻において、人間Ａの瞬間所有確率ｐＡと、人間Ｂの瞬間所有確率ｐＢとが近似している場合に、この瞬間にどちらか一方を所有者と推定しても、誤った推定である可能性が高い。ところが、３秒間、蓄積した瞬間所有確率ｐＡ（ｐＢ）から所有確率ＰＡ（ＰＢ）を算出すると、所有者の推定の精度が向上する。
【００７９】
ここで、所有者である人間Ａが、所有者識別システム１００に対して、携帯端末１２のキー入力装置１５２を利用して現在位置を確認する要求（確認要求）を行うと、中央制御装置１０は、所有者が推定されていることを確認した後に、ショッピングモールを示す地図に、人間Ａの現在位置を示すアイコンを含む画像データを作成し、携帯端末１２に通知（送付）する。つまり、携帯端末１２のＬＣＤ１５６には、図１４に示すような地図が表示される。これによって、人間Ａは、携帯端末１２を持って検出領域Ｅ内に入るだけで、現在位置を確認できるようになる。
【００８０】
また、所有者識別システム１００は、所有者の現在位置を利用して、様々なサービスを所有者に提供することも可能である。たとえば、所有者識別システム１００は、所有者から所定範囲内にある店舗の情報を携帯端末１２に通知することで、使用者は店舗に近づくだけで、店舗の情報を得ることができるようになる。具体的には、ショッピングモールの店舗で特売セールを行っている場合に、所有者は、その店舗に近づくことで、特売セールの情報を得ることができる。
【００８１】
なお、所有者が携帯端末１２に自身の名前や、性別および趣味などのプロフィールを公開可能なデータとして設定できる場合に、所有者識別システム１００は、所有者のプロフィールに基づいて、携帯端末１２に情報を通知してもよい。たとえば、所有者識別システム１００は、所有者の趣味に基づいて、所有者に情報を通知できるようになる。
【００８２】
図１５は、図２に示した中央制御装置１０のメモリ２０のメモリマップ３００の一例を示す図解図である。図１５に示すように、メモリ２０は、プログラム記憶領域３０２およびデータ記憶領域３０４を含む。プログラム記憶領域３０２には、時刻同期プログラム３１２、電波強度記録プログラム３１４、位置情報記録プログラム３１６、分析プログラム３１８、所有者識別プログラム３２０および現在位置案内プログラム３２２などが記憶される。ただし、所有者識別プログラム３２０は、推定プログラム３２０ａおよび距離算出プログラム３２０ｂを含む。
【００８３】
時刻同期プログラム３１２は、電波強度記録プログラム３１４および位置情報記録プログラム３１６によって記録される電波強度ｒおよび人間の位置のそれぞれに対応する時刻を６０秒毎に同期させるためのプログラムである。
【００８４】
電波強度記録プログラム３１４は、一定時間毎に、ＡＰ１４と携帯端末１２との電波強度ｒを測定し、蓄積するためのプログラムである。位置情報記録プログラム３１６は、一定時間毎に、検出領域Ｅ内に居る各人間の位置を記録するプログラムである。
【００８５】
分析プログラム３１８は、電波強度記録プログラム３１４および位置情報記録プログラム３１６によって記録された電波強度ｒおよび人間の位置から、分析テーブルを作成するためのプログラムである。
【００８６】
所有者識別プログラム３２０は、所定時間毎に、サブルーチンである推定プログラム３２０ａを実行し、携帯端末１２の所有者を識別するためのプログラムである。また、距離算出プログラム３２０ｂは、推定プログラム３２０ａのサブルーチンであり、検出領域Ｅ内に居る人間と、ＡＰ１４との距離ｄをそれぞれ算出するプログラムである。
【００８７】
また、現在位置案内プログラム３２２は、携帯端末１２からの要求に応じて、携帯端末１２の所有者の現在位置を通知するためのプログラムである。
【００８８】
なお、図示は省略するが、中央制御装置１０を動作させるためのプログラムは、近距離無線通信を確立するためのプログラムなども含む。
【００８９】
また、図１６を参照して、データ記憶領域３０４には、区間データ３３０、分析データ３３２、人間ＩＤデータ３３４、瞬間所有確率データ３３６、所有確率データ３３８、所有者データ３４０および地図データ３４２が記憶される。さらに、データ記憶領域３０４には、所有者フラグ３４４が設けられる。
【００９０】
区間データ３３０は、図８（Ａ）に示す区間テーブルデータである。また、分析データ３３２は、図８（Ｂ）に示す分析テーブルデータである。そして、区間データ３３０および分析データ３３２のそれぞれは、分析プログラム３１８が実行されることで作成される。
【００９１】
人間ＩＤデータ３３４は、図１０（Ａ）に示す人間ＩＤテーブルである。また、瞬間所有確率データ３３６は、図１０（Ｂ）に示す瞬間所有確率テーブルである。さらに、所有確率データ３３８は、図１０（Ｃ）に示す所有確率テーブルである。そして、人間ＩＤデータ３３４は、距離算出プログラム３２０ｂが実行されることで作成（更新）される。また、瞬間所有確率データ３３６および所有確率データ３３８のそれぞれは、推定プログラム３２０ａが実行されることで作成（更新）される。
【００９２】
所有者データ３４０は、推定された所有者の人間ＩＤと、現在位置とが対応付けられたデータである。地図データ３４２は、ショッピングモールを示す地図の画像データであり、たとえば図１４に示す地図である。また、地図データ３４２は、携帯端末１２から現在位置の確認要求がされたときに読み出される、
所有者フラグ３４４は、所有者が推定されたか否かを判断するためのフラグである。たとえば、所有者フラグ３４４は、１ビットのレジスタで構成される。所有者フラグ３４４がオン（成立）されると、レジスタにはデータ値「１」が設定される。一方、所有者フラグ３４４がオフ（不成立）されると、レジスタにはデータ値「０」が設定される。また、所有者フラグ３４４は、所有者が推定できればオンになり、所有者が推定できなければオフとなる。
【００９３】
また、図示は省略するが、データ記憶領域３０４には、地図データ３４２に合成されるアイコン画像などが記憶されると共に、中央制御装置１０の動作に必要な他のカウンタやフラグも設けられる。
【００９４】
具体的には、中央制御装置１０のＣＰＵ１８は、図１７−図２３に示す処理を含む、複数の処理を並列的に実行する。
【００９５】
図１７に示すように、中央制御装置１０のＣＵＰ１８は、電波強度記録処理を実行すると、ステップＳ１で、測定した時刻ｔｓを記録する。つまり、電波強度ｒを測定した時刻ｔｓを記録する。続いて、ステップＳ３では、電波強度ｒを記録し、ステップＳ１に戻る。つまり、ステップＳ１で記録した時刻ｔｓと対応付けて、測定した電波強度ｒを電波強度履歴ＤＢ２２に記録する。
【００９６】
図１８は、位置情報記録処理のフロー図である。図１８で示すように、ＣＰＵ１８は、ステップＳ１１で検出した時刻Ｔｓを記録する。つまり、人間の位置を検出した時刻Ｔｓを記録する。続いて、ステップＳ１３では、位置を記録する。つまり、ステップＳ１１で記録した時刻Ｔｓと対応付けて、検出した人間の位置を位置情報履歴ＤＢ２４に記録する。
【００９７】
なお、電波強度記録処理のステップＳ１で記録される時刻ｔｓと、位置情報記録処理のステップＳ１１で記録される時刻Ｔｓとは、時刻同期プログラム３１２の処理によって、６０秒毎に同期される。
【００９８】
図１９は、分析処理のフロー図である。図１９で示すように、ＣＰＵ１８は、ステップＳ３１で、時刻ｔｓに対応する電波強度数列を作成する。つまり、電波強度履歴ＤＢ２２から、電波強度ｒのデータを読み出し、読み出したデータ数を最大値として、時刻ｔｓの変化に対応する電波強度数列を作成する。続いて、ステップＳ３３では、時刻Ｔｓに対応する距離数列を作成する。つまり、位置情報履歴ＤＢ２４から、各時刻における人間の位置から距離ｄを算出し、時刻Ｔｓの変化に対応する距離数列を作成する。
【００９９】
続いて、ステップＳ３５では、電波強度ｒが取り得る値（０〜１００００）を区切り、各区間に対応する距離ｄが記録される区間テーブルを作成する。つまり、所定値Ｒｓを区間幅として、図８（Ａ）に示す、区間テーブルを作成する。続いて、ステップＳ３７では、電波強度ｒと距離ｄとを対にし、区間テーブルに分類する。つまり、電波強度数列の電波強度ｒに対応する時刻ｔｓに近い時刻Ｔｓを求め、求めた時刻Ｔｓと対応する距離ｄを選択する。また、選択された距離ｄと、電波強度ｒとを１つの対として読み出す。そして、読み出した電波強度ｒと距離ｄとを区間テーブルに分類（記録）する。たとえば、時刻ｔｓ１に電波強度ｒ１が対応し、時刻Ｔｓ１に距離ｄ１が対応する場合に、時刻ｔｓ１に近い時刻が時刻Ｔｓ１であれば、電波強度ｒ１と距離ｄ１とが１つの対となる。さらに、電波強度ｒ１が２５０であり、距離ｄ１が４７０mmであれば、区間テーブルにおける区間３の列に距離ｄ１（４７０mm）が記録される。
【０１００】
ステップＳ３９では、区間毎に平均距離Ｄと標準偏差σとを算出し、分析テーブルを作成して、分析処理を終了する。つまり、ステップＳ３９では、区間テーブルから区間毎に距離ｄを読み出し、平均距離Ｄと標準偏差σとを算出する。たとえば、図８（Ｂ）に示すように、区間１に対応して平均距離Ｄ１および標準偏差σ１を算出し、区間２に対応して平均距離Ｄ２および標準偏差σ２を算出し、区間Ｋに対応して平均距離ＤＫおよび標準偏差σＫを算出して、分析テーブルを作成する。なお、ステップＳ３９の処理を実行するＣＰＵ１８は、作成手段として機能する。
【０１０１】
図２０は、所有者識別処理のフロー図である。図２０で示すように、ＣＰＵ１８は、ステップＳ５１で、携帯端末１２とＡＰ１４とが無線接続され、ＬＲＦ１６によって人間が検出されたか否かを判断する。つまり、ＡＰ１４が携帯端末１２との無線通信を確立し、検出領域Ｅ内に居る複数の人間が検出されたか否かを判断する。ステップＳ５１で“ＮＯ”であれば、つまり携帯端末１２とＡＰ１４とが接続されず、ＬＲＦ１６によって人間が検出されなければ、ステップＳ５５に進む。一方、ステップＳ５１で携帯端末１２とＡＰ１４とが無線接続され、ＬＲＦ１６によって人間が検出されれば、ステップＳ５３で推定処理を実行する。また、このステップＳ５３の処理については、後述するため、ここでの詳細な説明は省略する。
【０１０２】
続いて、ステップＳ５５では終了操作か否かを判断する。たとえば、所有者識別システム１００の管理者が図示しない入力装置などによって所有者識別処理を終了させる操作がされたか否かを判断する。ステップＳ５５で“ＮＯ”であれば、つまり終了操作がされていなければステップＳ５１に戻る。一方、ステップＳ５５で“ＹＥＳ”であれば、つまり終了操作がされると所有者識別処理を終了する。
【０１０３】
図２１は、図２０に示したステップＳ５３の推定処理のフロー図である。図２１で示すように、ＣＰＵ１８は、ステップＳ７１で連続変数ｔａを初期化する。つまり、推定処理では、時刻を表わす連続変数ｔａが時間のカウンタとして用いられるため、時間のカウンタをリセットする。続いて、ステップＳ７３では、第２所定時間が経過したか否かを判断する。つまり、ステップＳ７３−Ｓ８５の処理を実行して、たとえば３秒間経過したか否かを判断する。また、具体的には、連続変数ｔａがインクリメントされる毎に０．１秒経過するため、連続変数ｔａの値が３０以上となったか否かを判断する。ステップＳ７３で“ＹＥＳ”であれば、つまり３秒経過していれば、ステップＳ８７に進む。
【０１０４】
一方、ステップＳ７３で“ＮＯ”であれば、つまり３秒経過していなければステップＳ７５で電波強度ｒｔａを測定する。つまり、連続変数ｔａが示す現時刻の電波強度ｒｔａを測定する。なお、ステップＳ７５の処理を実行するＣＰＵ１８は、測定手段として機能する。続いて、ステップＳ７７では、分析テーブルから電波強度ｒｔａと対応する区間を特定する。つまり、電波強度ｒｔａと対応する区間を特定することで、電波強度ｒｔａに対応する距離平均Ｄと標準偏差σとを特定する。たとえば、電波強度ｒｔａが１５０であれば、区間２が特定され、さらに距離平均Ｄ２と標準偏差σ２とが特定される。なお、ステップＳ７７の処理を実行するＣＰＵ１８は特定手段として機能する。
【０１０５】
続いて、ステップＳ７９では距離算出処理を実行する。この距離算出処理については後述するため、ここでの詳細な説明は省略する。続いて、ステップＳ８１では距離ｄが算出された人間毎に、連続変数ｔａが示す時刻における瞬間所有確率ｐｔａを算出する。つまり、連続変数ｔａが示す現時刻の瞬間所有確率ｐｔａを、ステップＳ７７で特定された距離平均Ｄおよび標準偏差σと、ステップＳ７９で人間ＩＤテーブル（図１０（Ａ）参照）に記録された距離ｄとに基づいて、ＬＲＦ１６によって検出された人間毎に算出する。たとえば、人間Ａ，Ｂ，Ｃの３人がＬＲＦ１６によって検出されていれば、瞬間所有確率ｐＡ，ｐＢ，ｐＣのそれぞれが数１に示す式から算出される。なお、ステップＳ８１の処理を実行するＣＰＵ１８は、瞬間所有確率算出手段として機能する。
【０１０６】
続いて、ステップＳ８３では、瞬間所有確率ｐｔａを記録する。つまり、瞬間所有確率テーブル（図１０（Ｂ）参照）に、検出された人間に対応する人間ＩＤに基づいて、算出された瞬間所有確率ｐｔａを記録する。なお、ステップＳ８３の処理を実行するＣＰＵ１８は記録手段として機能する。
【０１０７】
続いて、ステップＳ８５では、連続変数ｔａをインクリメントする。つまり、カウンタとして機能する連続変数ｔａをインクリメント（ｔａ＝ｔａ＋１）する。なお、ステップＳ７５−Ｓ８３の処理時間を第１所定時間（０．１秒）とするために、ステップＳ８３の処理の後に待機処理が実行されてもよい。
【０１０８】
ステップＳ８７では、検出された人間毎に所有確率Ｐを算出し、所有確率テーブル（図１０（Ｃ）参照）に記録する。つまり、瞬間所有確率テーブルから、人間ＩＤ毎に瞬間所有確率ｐを読み出し、数３に示す式に基づいて、３秒間分の瞬間所有確率ｐの総積を所有確率Ｐとして算出する。そして、算出された所有確率Ｐを対応する人間ＩＤに基づいて、所有確率テーブルに記録する。なお、ステップＳ８１，Ｓ８３，Ｓ８７の処理を実行するＣＰＵ１８は所有確率算出手段として機能する。
【０１０９】
続いて、ステップＳ８９では、所有確率Ｐの最大値を特定する。つまり、所有確率テーブルから、最大値となる所有確率Ｐを特定する。続いて、ステップＳ９１では、所有確率Ｐの最大値が閾値ｔｐ（第１所定値）以上であるか否かを判断する。つまり、所有確率Ｐの最大値と対応する人間が、必ずしも所有者であるとは限らないため、閾値処理によって判断する。ステップＳ９１で“ＮＯ”であれば、つまり、所有確率Ｐの最大値が閾値ｔｐ以上でなければ、検出された人間の中には携帯端末１２の所有者が居ないと考え、推定処理を終了して、所有者識別処理に戻る。
【０１１０】
一方、ステップＳ９１で“ＹＥＳ”であれば、つまり所有確率Ｐの最大値が閾値ｔｐ以上であれば、ステップＳ９３で特定された所有確率Ｐと対応する人間が携帯端末１２の所有者として推定される。所有確率Ｐが最大値であり、かつ閾値ｔｐ以上であれば、携帯端末１２の所有者である可能性が高い。そのため、所有者として推定された人間の人間ＩＤと、その人間の現在位置とが対応付けられて、所有者データ３４０として記憶される。なお、ステップＳ９３の処理を実行するＣＰＵ１８は、推定手段に含まれる第１推定手段として機能する。
【０１１１】
続いて、ステップＳ９５では、所有者フラグ３４４をオンにして、推定処理を終了する。つまり、携帯端末１２の所有者が推定されていることを示すために、所有者フラグ３４４をオンにする。
【０１１２】
図２２は、図２１に示したステップＳ７９の距離算出処理のフロー図である。図２２で示すように、ＣＰＵ１８は、ステップＳ１１１で連続変数ｔａが初期値であるか否かを判断する。つまり、連続変数ｔａがステップＳ７１で初期化された値であるか否かを判断する。これにより、瞬間所有確率ｐを３秒間、記録する処理（ステップＳ７３−Ｓ８５）の処理がループしたかを判断することができる。
【０１１３】
ステップＳ１１１で“ＹＥＳ”であれば、つまり１度もループしていなければ、ステップＳ１１３で検出された人間に、人間ＩＤを設定しステップＳ１２３に進む。一方、ステップＳ１１１で“ＮＯ”であれば、つまり１度でもループしていれば、ステップＳ１１５で人間が新たに検出されたか否かを判断する。つまり、検出領域Ｅ内に新たな人間が入ってきたか否かを判断する。ステップＳ１１５で“ＮＯ”であれば、つまり人間が新たに検出されなければ、ステップＳ１２３に進む。
【０１１４】
一方、ステップＳ１１５で“ＹＥＳ”であれば、つまり人間が新たに検出されれば、ステップＳ１１７で新たに検出された人間に人間ＩＤを設定し、人間ＩＤテーブルを更新する。つまり、新たに３人が検出されたときに、人間ＩＤの最大値が３であれば、人間ＩＤを６まで設定し、人間ＩＤテーブルに対して人間ＩＤ：４，人間ＩＤ：５および人間ＩＤ６のそれぞれに対応する行を追加する。
【０１１５】
続いて、ステップＳ１１９では、瞬間所有確率テーブルに新たに検出された人間に対応する行を追加する。たとえば、人間ＩＤの列が人間ＩＤ：３に対応する行までしかなければ、ステップＳ１１７の処理のように、人間ＩＤ：４，人間ＩＤ：５および人間ＩＤ６のそれぞれに対応する行を追加する。
【０１１６】
続いて、ステップＳ１２１では測定された電波強度ｒｔａに基づいて、瞬間所有確率ｐを設定する。つまり、上述した数２に示す関数ＰＥによって、新たに検出された人間の瞬間所有確率ｐを設定する。なお、ステップＳ１２１の処理を実行するＣＰＵ１８は設定手段として機能する。
【０１１７】
続いて、ステップＳ１２３では、検出された人間毎に距離ｄを算出し人間ＩＤテーブルに記録し、上位ルーチンである推定処理に戻る。たとえば、ステップＳ１２３では、人間Ａ，Ｂ，Ｃが検出されていれば、距離ｄＡｔａ、距離ｄＢｔａおよび距離ｄＣｔａが算出され、それぞれの距離が人間ＩＤテーブルに記録される。なお、ステップＳ１２３の処理を実行するＣＰＵ１８は距離算出手段として機能する。
【０１１８】
図２３は、現在位置案内処理のフロー図である。図２３で示すように、ＣＰＵ２０は、ステップＳ１４１で、現在位置の確認要求があるか否かを判断する。たとえば、携帯端末１２が送信する、現在位置の確認要求を含むデータを受信したか否かを判断する。ステップＳ１４１で“ＮＯ”であれば、つまり現在位置の確認要求がなければ、ステップＳ１４１の処理を繰り返し実行する。一方、ステップＳ１４１で“ＹＥＳ”であれば、つまり現在位置の確認要求を受信すれば、ステップＳ１４３で所有者フラグ３４４がオンであるか否かを判断する。つまり、携帯端末１２の所有者が推定されているか否かを判断する。
【０１１９】
ステップ１４３で“ＮＯ”であれば、つまり携帯端末１２の所有者が推定されていなければステップＳ１４１に戻る。一方、ステップＳ１４３で“ＹＥＳ”であれば、携帯端末１２の所有者が推定されていれば、ステップＳ１４５で現在位置を携帯端末１２に通知し、ステップＳ１４１に戻る。たとえば、図１４に示すように、ショッピングモールを表わす地図に、所有者の現在位置を示すアイコンを合成した地図画像データを携帯端末１２に送信（通知）する。なお、所有者の現在位置は、所有者データ３４０から得ることができる。また、ステップＳ１４５の処理を実行するＣＰＵ１８は通知手段として機能する。
【０１２０】
このように、第１実施例では、所定の電波強度ｒに対応する距離平均Ｄおよび標準偏差σが記録される分析テーブルに基づいて、携帯端末１２を所有する可能性が高い人間を推定できるようになる。つまり、所有者識別システム１００は、携帯端末１２を所有する瞬間所有確率ｐおよび所有確率Ｐを算出することで、携帯端末１２の所有者を推定することができる。
【０１２１】
＜第２実施例＞
第１実施例では、複数の人間毎に算出される所有確率Ｐによって、所有者を推定したが、第２実施例では、パーティクルフィルタを用いて所有者を推定する。
【０１２２】
なお、第２実施例では、第１実施例における、図１に示す所有者識別システムの構成を示す図解図、図２に示す中央制御装置１０の電気的な構成を示すブロック図、図３に示す電波強度履歴ＤＢ２２および位置情報履歴ＤＢ２４の構成の一例を示す図解図、図４に示す携帯端末１２の電気的な構成を示すブロック図、図５に示すＬＲＦ１６の計測領域を示す図解図、図６および図７に示すＬＲＦ１６ａ−１６ｆによる検出領域Ｅを示す図解図、図８に示す区間テーブルおよび分析テーブルの一例を示す図解図、図１０（Ａ）に示す人間ＩＤテーブルの図解図、図１４に示すＬＣＤ１５６の表示状態を示す図解図、図１５および図１６に示す中央制御装置１０におけるメモリ２０のメモリマップを示す図解図、図１７に示す電波強度記録処理のフロー図、図１８に示す位置情報記録処理のフロー図、図１９に示す分析処理のフロー図、図２０に示す所有者推定処理のフロー図および図２３に示す現在位置案内処理のフロー図が同じであるため、重複した説明は省略する。
【０１２３】
第２実施例では、図２０に示す所有者識別処理において、ステップＳ５３の処理が実行されると、中央制御装置１０のＣＰＵ１８は、図２１に示す推定処理のフロー図の代わりに、図２４に示す推定処理のフロー図に基づいて処理を開始する。
【０１２４】
図２４に示すように、ＣＰＵ１８は、ステップＳ２０１で散布済みか否かを判断する。つまり、すでに推定処理が実行されて、パーティクル（粒子）が散布さている状態か否かを判断する。ステップＳ２０１で“ＹＥＳ”であれば、つまりパーティクルが散布されていれば、ステップＳ２０５に進む。一方、ステップＳ２０１で“ＮＯ”であれば、つまりパーティクルがまだ散布されていなければ、ステップＳ２０３で、検出領域Ｅ内にパーティクルを散布する。たとえば、ステップＳ２０３では、実空間にパーティクルを散布するのではなく、検出領域Ｅに対応する仮想平面にＰＮ（たとえば１００００）個のパーティクルを散布する。
【０１２５】
なお、ＰＮ個のパーティクルは、相関のない２つの乱数Ｒａｎ１および乱数Ｒａｎ２に基づいて散布される。たとえば、或るパーティクルの座標（位置）は、（Ｒａｎ１，Ｒａｎ２）と表わすことができる。また、乱数Ｒａｎ１および乱数Ｒａｎ２は、ボックス・ミュラー法によって作成される。また、ステップＳ２０３の処理を実行するＣＰＵ１８は散布手段として機能する。
【０１２６】
続いて、ステップＳ２０５では、Ｔｋ（たとえば、０．１）秒間、電波強度ｒを測定して、中央値ｒｃを算出する。たとえば、本実施例では、０．１秒間に、１００個の電波強度ｒのデータを取得することが可能であり、１００個のデータから中央値ｒｃを算出する。なお、電波強度ｒの平均値ｒａでは、以下の問題が考えられるため、本実施例では中央値ｒｃとした。たとえば、測定された１００個の電波強度ｒの中に少数の外れ値があれば、平均値ｒａでは、その外れ値に左右されてしまい、正確な値を得ることができない。ところが、中央値ｒｃでは、外れ値に左右されないため、正確な値を得ることができる。
【０１２７】
続いて、ステップＳ２０７では、分析テーブルから中央値ｒｃと対応する区間を特定する。たとえば、中央値ｒｃと対応する区間を特定することで、中央値ｒｃに対応する平均距離Ｄと標準偏差σを特定する。つまり、中央値ｒｃが２８０であれば区間３が特定され、中央値ｒｃに対応する平均距離Ｄ３と標準偏差σ３とが特定される。なお、第２実施例では、ステップＳ２０５の処理を実行するＣＰＵ１８が測定手段として機能する。
【０１２８】
続いて、ステップＳ２０９では、距離算出手段を実行する。また、第２実施例では、ＣＰＵ１８は、図２２に示す位置算出処理のフロー図の代わりに、図２５に示す位置算出処理のフロー図に基づいて処理を行う。なお、図２５に示す位置算出処理のフロー図について、後述するため、ここでの詳細な説明は省略する。
【０１２９】
続いて、ステップＳ２１１では、人間までの距離が一定値以下のパーティクルを削除する。たとえば、或るパーティクルがどの人間と比べても遠い所にある場合に、そのパーティクルは誰にも属さずに消滅する。続いて、ステップＳ２１３では、パーティクルの重みを算出する。つまり、数４に示す関数ｆの式に基づいて、各パーティクルの重みを算出する。
【０１３０】
【数４】
【０１３１】
ここで、関数ｆにおける（ｘ，ｙ）は、或る位置（ｘ，ｙ）に存在するパーティクルの重さを表わし、変数Ｉｍは、検出された人間の総数を表わす。さらに、人間の位置は（ｘＮ，ｙＮ）で示され、ＷＮは、各人間の重さである。また、関数ｆ（ｘ，ｙ）は、確率分布を表わしており、ＷＮが正規化される。
【０１３２】
なお、本実施例では、ＣＰＵ１８による計算のため、算出された各パーティクルの重みを正規化し、重みの浮動小数点が考慮されるようにしてもよい。また、ステップＳ２１３の処理を実行するＣＰＵ１８は重み算出手段として機能する。
【０１３３】
続いて、ステップＳ２１５では、重みに応じてパーティクルを比例配分（リサンプリング）する。つまり、各パーティクルの重みの応じて、ＰＮ個のパーティクルが比例配分される。たとえば、所有者である可能性が高い人間の近傍には、多くのパーティクルが配分される。なお、ステップＳ２１５の処理を実行するＣＰＵ１８は配分手段として機能する。
【０１３４】
続いて、ステップＳ２１７では、各人間に対応するパーティクルの数を計測する。つまり、各人間の近傍に有るパーティクルを、その人間に対応するパーティクルとし、人間毎に対応するパーティクルの数を計測する。
【０１３５】
続いて、ステップＳ２１９では、最も多いパーティクルの数は、閾値ｔｐａ（第２所定値）以上であるか否かを判断する。つまり、計測された各パーティクルの数のうち最大値を求め、その最大値が閾値ｔｐａ以上であるか否かを判断する。ステップＳ２１９で“ＮＯ”であれば、つまり閾値ｔｐａより小さければステップＳ２２５に進む。一方、ステップＳ２１９で“ＹＥＳ”であれば、つまり閾値ｔｐａ以上であれば、ステップＳ２２１でパーティクルが最も多く対応する人間を所有者として推定する。つまり、携帯端末１２の所有者として推定する。続いて、ステップＳ２２３では所有者フラグ３４４をオンにする。つまり、携帯端末１２の所有者が推定されたことを示すため、所有者フラグ３４４をオンにする。なお、ステップＳ２２１の処理を実行するＣＰＵ１８は、推定手段に含まれる第２推定手段として機能する。
【０１３６】
続いて、ステップＳ２２５では、人間の移動軌跡Ｍに基づいて各パーティクルを移動し、推定処理を終了して、所有者識別処理に戻る。つまり、各パーティクルを状態方程式によって移動させ、人間の動き方を予測する。たとえば、本実施例では、数５に示す状態方程式によって各パーティクルを移動させる。
【０１３７】
【数５】
【０１３８】
移動する人間は、おおよそは前回と同じ動き方をするであろうが、必ずしも前回と同じ行動をとるわけではない。そのため、数５に示す状態方程式では、乱数Ｒａｎ１および乱数Ｒａｎ２のそれぞれによって、ｘ方向およびｙ方向にランダム要素を加えることで、ロバストに人間の移動に対応させる。
【０１３９】
また、状態方程式によって、移動したパーティクルの位置は、次の推定処理で反映される。つまり、次の推定処理で算出されるパーティクルの重みは、今回の推定処理で移動したパーティクルの位置に基づいて算出される。
【０１４０】
このように、第２実施例では、パーティクルフィルタを用いることで、瞬間的に所有者の推定を行うと共に、他の人間が所有者である可能性を残すことができる。これにより、次に推定処理が実行されるときは、他の人間が所有者である可能性も考慮して推定される。
【０１４１】
たとえば、第１実施例では、他の人間が所有者である可能性は、瞬間所有確率ｐを蓄積して残さなければならなかったが、第２実施例では、瞬間所有確率ｐを蓄積しなくて済む。つまり、第２実施例の所有者識別システムは、単純な構成で、ロバスト性の高い、所有者推定を行うことができる。
【０１４２】
図２５は、図２４のステップＳ２０９距離算出処理のフロー図である。ＣＰＵ１８は、ステップＳ２３１では、検出された人間に人間ＩＤを設定する。つまり、ステップＳ１１３（図２２参照）と同様に、人間ＩＤを設定する。続いて、ステップＳ２３３では、検出された人間毎に距離ｄを算出し、人間ＩＤテーブルに記録し、距離算出処理を終了して、推定処理に戻る。つまり、ステップＳ１２７（図２２参照）と同様に、距離ｄを人間ＩＤテーブルに記録する。なお、第２実施例では、ステップＳ２３３の処理を実行するＣＰＵ１８が距離算出手段として機能する。
【０１４３】
なお、第２実施例の所有者識別システムでも、現在位置案内処理によって、所有者の現在位置を通知することができる。
【０１４４】
この実施例によれば、所有者識別システム１００は、複数の人間が居るショッピングモールなどに設置されたＬＲＦ１６と、ＡＰ１４を有する中央制御装置１０を含む。中央制御装置１０では、或る人間が所有する携帯端末１２と、ＡＰ１４との電波強度ｒを測定すると共に、ＬＲＦ１６によって検出される複数の人間の位置（ｘ，ｙ）からＡＰ１４までの距離ｄを算出する。
【０１４５】
また、中央制御装置１０は、事前学習によって作成した分析テーブルから、電波強度ｒに対応する平均距離Ｄと標準偏差σを特定する。そして、中央制御装置１０は、人間毎に、携帯端末１２を所有する確率分布を求め、最大値かつ所定値以上である人間を携帯端末１２の所有者として推定する。
【０１４６】
このように、所有者識別システム１００は、携帯端末１２として市販の携帯電話と、その携帯電話と無線接続されるＡＰ１４とをそのまま利用することで、複数の人間の中から無線端末の所有者を識別することができる。そのため、この所有者識別システムは、容易に様々な環境で実施することができ、汎用性が高い。
【０１４７】
なお、本実施例では、所定値Ｒｓ、第１所定時間および第２所定時間のそれぞれを、１００、０．１（秒）および３（秒）としたが、この数値はあくまで本実施例における数値であるため、所有者識別システム１００が適用される環境や、システム構成などによって、所定値Ｒｓ、第１所定時間および第２所定時間が適宜変更されてもよい。さらに、定数Ｃｏｎｓｔについては、所有者識別システム１００が適用される環境に基づいて、適宜変更されてもよい。
【０１４８】
また、本実施例では、ＬＲＦ１６を用いているが、ＬＲＦ１６に代えて超音波距離センサやミリ波レーダなどを用いて、人間の位置情報を取得してもよい。さらに、人間の位置は、ＧＰＳ衛星を利用した位置推定技術が用いられてもよい。また、ＧＰＳ衛星ではなく、任意に設置されたＧＰＳ基地局を利用して、高精度な位置推定がされてもよい。
【０１４９】
また、近距離無線通信の形式には、Bluetooth形式だけに限らず、ZigBee（登録商標）形式、Wi-Fi（登録商標）形式などの他の無線ＬＡＮ規格などであってもよい。また、携帯端末１２は、携帯電話および携帯音楽プレイヤなどであってもよいし、無線通信を確立できる携帯ゲーム機であってもよい。また、ＬＲＦ１６は、人間の位置だけなく、ロボットなどの移動体の位置も検出できるため、自律移動型のロボットが携帯端末１２を所持していてもよい。
【符号の説明】
【０１５０】
１０ …中央制御装置
１２ …携帯端末
１４ …ＡＰ
１６ａ−１６ｆ …ＬＲＦ
１８ …ＣＰＵ
２０ …メモリ
２２ …電波強度履歴ＤＢ
２４ …位置情報履歴ＤＢ
１００ …所有者識別システム
１５２ …キー入力装置
１５４ …ＬＣＤ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の人間の位置をそれぞれ検出する検出手段および無線端末との無線通信を確立する基地局を含む、所有者識別システムであって、
前記無線端末と前記基地局との第１電波強度を測定する測定手段、
複数の人間のそれぞれと前記基地局との距離を算出する距離算出手段、および
前記複数の人間それぞれの距離と前記第１電波強度とから、前記無線端末の所有者を推定する推定手段を備える、所有者識別システム。
【請求項２】
前記基地局までの距離の平均値と標準偏差とを、前記第１電波強度の強度に応じて対応付けられたデータとして作成する作成手段、および
前記データから、測定された第１電波強度に応じて距離の平均値と標準偏差とを特定する特定手段をさらに備え、
前記推定手段は、前記特定手段によって特定された距離の平均値と標準偏差とから、前記無線端末の所有者を推定する、請求項１記載の所有者識別システム。
【請求項３】
前記複数の人間毎に、前記無線端末を所有する所有確率を算出する所有確率算出手段をさらに備え、
前記推定手段は、前記所有確率算出手段によって算出された所有確率が第１所定値以上、かつ最大値である人間を前記所有者として推定する第１推定手段を含む、請求項２記載の所有者識別システム。
【請求項４】
前記所有確率算出手段は、第１所定時間毎に瞬間所有確率を算出する瞬間所有確率算出手段および前記瞬間所有確率算出手段によって算出された瞬間所有確率を記録する記録手段を含み、
前記所有確率算出手段は、前記記録手段によって第２所定時間分の瞬間所有確率が記録されたとき、前記第２所定時間分の瞬間所有確率の総積から所有確率を算出する、請求項３記載の所有者識別システム。
【請求項５】
前記第２所定時間の間に、前記検出手段によって新たな人間が検出された時の第２電波強度に基づいて、前記新たな人間の瞬間所有確率を設定する設定手段をさらに備える、請求項４記載の所有者識別システム。
【請求項６】
複数のパーティクルを散布する散布手段、
前記特定手段によって特定された距離の平均値および標準偏差と、前記無線端末と前記基地局との第１電波強度および前記複数の人間の位置とに基づいて、各パーティクルの重みを算出する重み算出手段、および
前記重みに応じて前記複数のパーティクルを比例配分する配分手段をさらに備え、
前記推定手段は、前記比例配分され、対応するパーティクルの数が第２所定値以上、かつ最大値の人間を前記所有者として推定する第２推定手段を含む、請求項２記載の所有者識別システム。
【請求項７】
前記無線端末は、携帯端末を含み、
前記携帯端末に対して前記所有者の現在位置を確認する要求がされたとき、前記現在位置を通知する通知手段をさらに備える、請求項１ないし６のいずれかに記載の所有者識別システム。
【請求項１】
複数の人間の位置をそれぞれ検出する検出手段および無線端末との無線通信を確立する基地局を含む、所有者識別システムであって、
前記無線端末と前記基地局との第１電波強度を測定する測定手段、
複数の人間のそれぞれと前記基地局との距離を算出する距離算出手段、および
前記複数の人間それぞれの距離と前記第１電波強度とから、前記無線端末の所有者を推定する推定手段を備える、所有者識別システム。
【請求項２】
前記基地局までの距離の平均値と標準偏差とを、前記第１電波強度の強度に応じて対応付けられたデータとして作成する作成手段、および
前記データから、測定された第１電波強度に応じて距離の平均値と標準偏差とを特定する特定手段をさらに備え、
前記推定手段は、前記特定手段によって特定された距離の平均値と標準偏差とから、前記無線端末の所有者を推定する、請求項１記載の所有者識別システム。
【請求項３】
前記複数の人間毎に、前記無線端末を所有する所有確率を算出する所有確率算出手段をさらに備え、
前記推定手段は、前記所有確率算出手段によって算出された所有確率が第１所定値以上、かつ最大値である人間を前記所有者として推定する第１推定手段を含む、請求項２記載の所有者識別システム。
【請求項４】
前記所有確率算出手段は、第１所定時間毎に瞬間所有確率を算出する瞬間所有確率算出手段および前記瞬間所有確率算出手段によって算出された瞬間所有確率を記録する記録手段を含み、
前記所有確率算出手段は、前記記録手段によって第２所定時間分の瞬間所有確率が記録されたとき、前記第２所定時間分の瞬間所有確率の総積から所有確率を算出する、請求項３記載の所有者識別システム。
【請求項５】
前記第２所定時間の間に、前記検出手段によって新たな人間が検出された時の第２電波強度に基づいて、前記新たな人間の瞬間所有確率を設定する設定手段をさらに備える、請求項４記載の所有者識別システム。
【請求項６】
複数のパーティクルを散布する散布手段、
前記特定手段によって特定された距離の平均値および標準偏差と、前記無線端末と前記基地局との第１電波強度および前記複数の人間の位置とに基づいて、各パーティクルの重みを算出する重み算出手段、および
前記重みに応じて前記複数のパーティクルを比例配分する配分手段をさらに備え、
前記推定手段は、前記比例配分され、対応するパーティクルの数が第２所定値以上、かつ最大値の人間を前記所有者として推定する第２推定手段を含む、請求項２記載の所有者識別システム。
【請求項７】
前記無線端末は、携帯端末を含み、
前記携帯端末に対して前記所有者の現在位置を確認する要求がされたとき、前記現在位置を通知する通知手段をさらに備える、請求項１ないし６のいずれかに記載の所有者識別システム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【公開番号】特開２０１０−２３９３３１（Ｐ２０１０−２３９３３１Ａ）
【公開日】平成２２年１０月２１日（２０１０．１０．２１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−８３９５７（Ｐ２００９−８３９５７）
【出願日】平成２１年３月３１日（２００９．３．３１）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）平成２０年４月１日付け、支出負担行為担当官 総務省大臣官房会計課企画官、研究テーマ「ネットワーク・ヒューマン・インターフェースの総合的な研究開発（ネットワークロボット技術）」に関する委託研究、産業技術力強化法第１９条の適用を受ける特許出願
【出願人】（３９３０３１５８６）株式会社国際電気通信基礎技術研究所 (905)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年１０月２１日（２０１０．１０．２１）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年３月３１日（２００９．３．３１）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）平成２０年４月１日付け、支出負担行為担当官 総務省大臣官房会計課企画官、研究テーマ「ネットワーク・ヒューマン・インターフェースの総合的な研究開発（ネットワークロボット技術）」に関する委託研究、産業技術力強化法第１９条の適用を受ける特許出願
【出願人】（３９３０３１５８６）株式会社国際電気通信基礎技術研究所 (905)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]