特開 2022-143631 情報処理装置、監視プログラムおよび監視方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022143631

(43)【公開日】2022-10-03

(54)【発明の名称】情報処理装置、監視プログラムおよび監視方法

(51)【国際特許分類】

   H04N 7/18 20060101AFI20220926BHJP

   G08B 25/00 20060101ALI20220926BHJP

【ＦＩ】

H04N7/18 D

H04N7/18 K

G08B25/00 510M

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021044249

(22)【出願日】2021-03-18

(71)【出願人】

【識別番号】000237639

【氏名又は名称】富士通フロンテック株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002918

【氏名又は名称】特許業務法人扶桑国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】春日 玄

【テーマコード（参考）】

5C054

5C087

【Ｆターム（参考）】

5C054CA04

5C054CC02

5C054FC12

5C054FE28

5C054HA19

5C087AA02

5C087AA10

5C087AA19

5C087BB11

5C087DD05

5C087FF01

5C087FF02

5C087GG02

5C087GG06

5C087GG07

5C087GG08

5C087GG19

5C087GG29

5C087GG30

5C087GG35

5C087GG66

(57)【要約】

【課題】訪問者に適切な対応をするのを容易にすることができる。
【解決手段】情報処理装置１０は、カメラ１から訪問者２の画像を取得する。情報処理装置１０は、訪問者２の画像と、人物の画像から抽出可能な人物の特徴と時間帯ごとの人物の訪問回数との対応関係が登録された登録情報１１ａとに基づいて、訪問者２の時間帯ごとの訪問回数を特定する。そして、情報処理装置１０は、訪問者２の時間帯ごとの訪問回数と訪問者２の訪問時刻とに基づいて、警告種別を選択する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

人物の画像から抽出可能な前記人物の特徴と、時間帯ごとの前記人物の訪問回数との対応関係が登録された登録情報を記憶する記憶部と、
カメラから訪問者の画像を取得し、前記訪問者の画像と前記登録情報とに基づいて、前記訪問者の時間帯ごとの訪問回数を特定し、前記訪問者の時間帯ごとの訪問回数と前記訪問者の訪問時刻とに基づいて、警告種別を選択する処理部と、
を有する情報処理装置。

【請求項2】

前記処理部は、前記訪問者の時間帯ごとの訪問回数が前記登録情報に登録されていない場合、前記訪問者の特徴と前記訪問時刻が含まれる時間帯の１回の訪問とを対応付けて前記登録情報に登録し、前記訪問者の時間帯ごとの訪問回数が前記登録情報に登録されている場合、前記訪問者の特徴に対応する、前記訪問時刻が含まれる時間帯の訪問回数に１を加算する、
請求項１記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記処理部は、前記訪問者の時間帯ごとの訪問回数が前記登録情報に登録されていない場合、前記訪問者の画像から前記訪問者の属性情報を抽出し、前記訪問者の属性情報と前記訪問時刻が含まれる時間帯の１回の訪問とを対応付けて前記登録情報に登録する、
請求項２記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記処理部は、前記訪問時刻が含まれる時間帯の前記訪問者の訪問回数が第１閾値以上の場合、第１警告を前記警告種別として選択し、前記訪問時刻が含まれる時間帯の前記訪問者の訪問回数が前記第１閾値未満の場合、前記第１警告よりも強い注意を促す第２警告を前記警告種別として選択する、
請求項１ないし３のいずれかに記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記処理部は、前記訪問時刻が含まれる時間帯の前記訪問者の訪問回数が前記第１閾値未満で、所定の時間帯の前記訪問者の訪問回数が第２閾値以上の場合、前記第２警告よりも強い注意を促す第３警告を前記警告種別として選択する、
請求項４記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記処理部は、前記訪問時刻が含まれる時間帯の前記訪問者の訪問回数が前記第１閾値未満で、前記訪問時刻が含まれる時間帯以外の他の時間帯の前記訪問者の訪問回数が第３閾値以上の場合、前記第２警告よりも弱い注意を促す第４警告を前記警告種別として選択する、
請求項４または５記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記処理部は、前記訪問者の時間帯ごとの訪問回数が前記登録情報に登録されていない場合、前記第１警告よりも強い注意を促す第５警告を前記警告種別として選択する、
請求項４ないし６のいずれかに記載の情報処理装置。

【請求項8】

コンピュータに、
カメラから訪問者の画像を取得し、
前記訪問者の画像と、人物の画像から抽出可能な前記人物の特徴と時間帯ごとの前記人物の訪問回数との対応関係が登録された登録情報とに基づいて、前記訪問者の時間帯ごとの訪問回数を特定し、
前記訪問者の時間帯ごとの訪問回数と前記訪問者の訪問時刻とに基づいて、警告種別を選択する、
処理を実行させる監視プログラム。

【請求項9】

コンピュータが、
カメラから訪問者の画像を取得し、
前記訪問者の画像と、人物の画像から抽出可能な前記人物の特徴と時間帯ごとの前記人物の訪問回数との対応関係が登録された登録情報とに基づいて、前記訪問者の時間帯ごとの訪問回数を特定し、
前記訪問者の時間帯ごとの訪問回数と前記訪問者の訪問時刻とに基づいて、警告種別を選択する、
監視方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置、監視プログラムおよび監視方法に関する。

【背景技術】

【0002】

施設で関係者以外の部外者の侵入を防ぐのが好ましいことがある。部外者の侵入を防ぐためには、例えば、防犯カメラ等のカメラが撮影した画像を用いて、関係者であるか否かを判別することがある。

【0003】

画像を用いた人物の判別に関する技術としては、例えば、ビデオデータおよびモバイル通信デバイスデータと関連付けられる人物のプロファイルを生成する分析認識システムが提案されている。また、例えば、事前登録された居住者の顔と、検索数が多い人物との類似度を算出し、類似度が高ければ先の判定に拘わらず居住者と判定する人物検索方法が提案されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特表２０１８－５２６９４５号公報

【特許文献2】国際公開第２０１４／１３２８４１号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

訪問者を判別する方法としては、例えば、施設の関係者の顔データをあらかじめ登録し、訪問者の顔データが登録されているか否かに応じて、訪問者が関係者か否かを判定することが考えられる。しかし、顔データの提供を関係者から拒まれる場合や、関係者が多い場合、関係者の顔データを登録するのは困難である。このように、施設の関係者の顔データを収集できない場合、関係者を部外者として判別し、訪問者に適切な対応ができない場合がある。

【0006】

１つの側面では、本件は、訪問者に適切な対応をするのを容易にすることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

１つの案では、記憶部と処理部とを有する情報処理装置が提供される。記憶部は、人物の画像から抽出可能な人物の特徴と、時間帯ごとの人物の訪問回数との対応関係が登録された登録情報を記憶する。処理部は、カメラから訪問者の画像を取得し、訪問者の画像と登録情報とに基づいて、訪問者の時間帯ごとの訪問回数を特定し、訪問者の時間帯ごとの訪問回数と訪問者の訪問時刻とに基づいて、警告種別を選択する。

【発明の効果】

【0008】

１態様によれば、訪問者に適切な対応をするのを容易にすることができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】第１の実施の形態に係る情報処理装置の一例を示す図である。

【図2】第２の実施の形態に係る情報処理システムの一例を示す図である。

【図3】情報処理装置のハードウェアの一構成例を示す図である。

【図4】情報処理装置の機能例を示すブロック図である。

【図5】登録情報の一例を示す図である。

【図6】通知画面の一例を示す図である。

【図7】データ収集処理の手順の一例を示すフローチャートである。

【図8】通知画面表示処理の手順の一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、本実施の形態について図面を参照して説明する。なお各実施の形態は、矛盾のない範囲で複数の実施の形態を組み合わせて実施することができる。
〔第１の実施の形態〕
まず第１の実施の形態について説明する。

【0011】

図１は、第１の実施の形態に係る情報処理装置の一例を示す図である。第１の実施の形態の情報処理装置１０は、カメラ１が撮影した訪問者２の画像に基づいて、適切な警告を発するものである。

【0012】

情報処理装置１０は、施設の入り口を監視し、施設の訪問者２に応じた警告を発するコンピュータである。情報処理装置１０は、カメラ１に接続されている。カメラ１は、訪問者２を撮影可能に設置される。カメラ１は、例えば、施設の入り口を撮影する防犯カメラである。情報処理装置１０は、記憶部１１と処理部１２とを有する。

【0013】

記憶部１１は、情報処理装置１０が実行する処理に用いられるデータを記憶する。記憶部１１は、例えば、情報処理装置１０が有するメモリまたはストレージ装置である。記憶部１１は、登録情報１１ａを記憶する。

【0014】

登録情報１１ａは、人物の画像から抽出可能な人物の特徴と、時間帯ごとの人物の訪問回数との対応関係が登録される。人物の特徴は、例えば、属性情報である。属性情報は、人物をグループ分け可能な複数の特徴の、人物が属するグループの組み合わせである。属性情報は、例えば、身長、年齢、性別、髪色、髭の有無、めがねの有無、メークの有無等の組み合わせである。一例として、登録情報１１ａには、属性情報Ａに対応付けて、朝の時間帯の訪問回数が１０回、昼の時間帯の訪問回数が０回、夕方の時間帯の訪問回数が１０回、閉館時間帯の訪問回数が０回であることが登録されている。

【0015】

処理部１２は、情報処理装置１０を制御し、所要の処理を実行可能である。処理部１２は、例えば、情報処理装置１０が有するプロセッサまたは演算回路である。処理部１２は、データ収集処理と警告種別選択処理とを実行する。例えば、処理部１２は、一定期間（例えば、１か月間）データ収集処理を実行し、一定期間経過後、データ収集処理と警告種別選択処理とを実行する。

【0016】

データ収集処理では、まず、処理部１２は、カメラ１から訪問者２の画像を取得する。処理部１２は、訪問者２の時間帯ごとの訪問回数が登録情報１１ａに登録されているか否かを判定する。例えば、処理部１２は、訪問者２の画像から訪問者２の属性情報を抽出する。処理部１２は、訪問者２の画像から抽出した訪問者２の属性情報が、登録情報１１ａに登録されている場合、訪問者２の時間帯ごとの訪問回数が登録情報１１ａに登録されていると判定する。

【0017】

処理部１２は、訪問者２の時間帯ごとの訪問回数が登録情報１１ａに登録されていない場合、訪問者２の特徴と訪問時刻が含まれる時間帯の１回の訪問とを対応付けて登録情報１１ａに登録する。例えば、処理部１２は、訪問時刻が、朝の時間帯、昼の時間帯、夕方の時間帯および閉館時間帯のいずれの時間帯に含まれるか特定する。そして、処理部１２は、訪問者２の属性情報と訪問時刻が含まれる時間帯の１回の訪問とを対応付けて登録情報１１ａに登録する。

【0018】

また、処理部１２は、訪問者２の時間帯ごとの訪問回数が登録情報１１ａに登録されている場合、訪問者２の特徴に対応する、訪問時刻が含まれる時間帯の訪問回数に１を加算する。つまり、処理部１２は、訪問者２の時間帯ごとの訪問回数をカウントする。例えば、処理部１２は、登録情報１１ａにおいて、訪問者２の属性情報に対応する、訪問時刻が含まれる時間帯の訪問回数に１を加算する。

【0019】

警告種別選択処理では、処理部１２は、カメラ１から訪問者２の画像を取得し、訪問者２の画像と登録情報１１ａとに基づいて、訪問者２の時間帯ごとの訪問回数を特定する。例えば、処理部１２は、登録情報１１ａを参照し、訪問者２の画像から抽出した訪問者２の属性情報に対応する、朝の時間帯、昼の時間帯、夕方の時間帯および閉館時間帯それぞれの訪問回数を特定する。そして、処理部１２は、訪問者２の時間帯ごとの訪問回数と訪問者２の訪問時刻とに基づいて、警告種別を選択する。警告種別は、例えば、通知画面の表示、警報等の音声出力等である。

【0020】

例えば、処理部１２は、訪問時刻が含まれる時間帯の訪問者２の訪問回数が第１閾値以上であるか否かを判定する。そして、処理部１２は、訪問時刻が含まれる時間帯の訪問者の訪問回数が第１閾値以上の場合、第１警告を警告種別として選択する。第１警告は、関係者が来たことを示す警告である。例えば、第１警告は、関係者が施設に訪問したことを施設内のユーザに通知するための画面等であってもよい。また、例えば、第１警告は、通知等をしないことであってもよい。

【0021】

また、処理部１２は、訪問時刻が含まれる時間帯の訪問者の訪問回数が第１閾値未満の場合、第２警告を警告種別として選択する。第２警告は、第１警告よりも強い注意を促す警告である。第２警告は、例えば、部外者が施設に訪問したことを施設内のユーザに通知するための画面等であってもよい。また、例えば、第１警告が通知等をしないことである場合に、第２警告は、通知画面の表示や音声の出力であってもよい。

【0022】

処理部１２は、選択された警告種別に応じて警告を発する。例えば、処理部１２は、選択された警告種別に応じた画面を、図示しない表示装置に表示させてもよい。また、例えば、処理部１２は、選択された警告種別に応じた音声を、図示しないスピーカから出力させてもよい。

【0023】

第１の実施の形態によれば、情報処理装置１０の記憶部１１は、人物の画像から抽出可能な人物の特徴と、時間帯ごとの人物の訪問回数との対応関係が登録された登録情報１１ａを記憶する。情報処理装置１０の処理部１２は、カメラ１から訪問者２の画像を取得し、訪問者２の画像と登録情報１１ａとに基づいて、訪問者２の時間帯ごとの訪問回数を特定し、訪問者２の時間帯ごとの訪問回数と訪問者２の訪問時刻とに基づいて、警告種別を選択する。

【0024】

ここで、訪問者２を関係者か否か判別する他の方法として、関係者から提供された顔データを登録しておき、訪問者２の画像と比較することも考えられる。しかし、顔データの提供を関係者から拒まれる場合や、関係者が多い場合、関係者の顔データを登録するのは困難である。これに対して、情報処理装置１０は、関係者からのデータの提供なしに、訪問者２が関係者の可能性が高いか部外者の可能性が高いかを判別し、判別結果に応じた警告種別を選択する。よって、情報処理装置１０は、訪問者２に適切な対応をするのを容易にすることができる。

【0025】

また、処理部１２は、訪問者２の時間帯ごとの訪問回数が登録情報１１ａに登録されていない場合、訪問者２の特徴と訪問時刻が含まれる時間帯の１回の訪問とを対応付けて登録情報１１ａに登録する。また、処理部１２は、訪問者２の時間帯ごとの訪問回数が登録情報１１ａに登録されている場合、訪問者２の特徴に対応する、訪問時刻が含まれる時間帯の訪問回数に１を加算する。これにより、情報処理装置１０は、訪問者２が関係者の可能性が高いか否かを判別するための登録情報１１ａを生成できる。

【0026】

また、処理部１２は、訪問者２の時間帯ごとの訪問回数が登録情報１１ａに登録されていない場合、訪問者２の画像から訪問者２の属性情報を抽出し、訪問者２の属性情報と訪問時刻が含まれる時間帯の１回の訪問とを対応付けて登録情報１１ａに登録する。これにより、情報処理装置１０は、関係者の生体データを記憶することなく、訪問者２が関係者の可能性が高いか否かを判別することができる。

【0027】

また、処理部１２は、訪問時刻が含まれる時間帯の訪問者２の訪問回数が第１閾値以上の場合、第１警告を警告種別として選択する。また、処理部１２は、訪問時刻が含まれる時間帯の訪問者２の訪問回数が第１閾値未満の場合、第１警告よりも強い注意を促す第２警告を警告種別として選択する。これにより、情報処理装置１０は、訪問者２が部外者の可能性が高い場合、関係者が訪問したときよりも強くユーザに注意を促すことができる。

【0028】

なお、処理部１２は、訪問時刻が含まれる時間帯の訪問者２の訪問回数が第１閾値未満で、所定の時間帯の訪問者２の訪問回数が第２閾値以上の場合、第２警告よりも強い注意を促す第３警告を警告種別として選択してもよい。これにより、情報処理装置１０は、訪問者２が不自然な時間帯によく訪問する不審人物である場合、部外者が訪問したときよりも強くユーザに注意を促すことができる。

【0029】

また、処理部１２は、訪問時刻が含まれる時間帯の訪問者２の訪問回数が第１閾値未満で、訪問時刻が含まれる時間帯以外の他の時間帯の訪問者２の訪問回数が第３閾値以上の場合、第２警告よりも弱い注意を促す第４警告を警告種別として選択してもよい。これにより、情報処理装置１０は、他の時間帯によく訪問する訪問者２が普段と異なる時間帯に訪問した場合、訪問者２が関係者の可能性があると判別し、部外者が訪問したときよりもユーザへの注意を弱めることができる。

【0030】

また、処理部１２は、訪問者２の時間帯ごとの訪問回数が登録情報１１ａに登録されていない場合、第１警告よりも強い注意を促す第５警告を警告種別として選択してもよい。これにより、情報処理装置１０は、訪問者２が新規の訪問者で関係者の可能性が低い場合、関係者が訪問したときよりも強くユーザに注意を促すことができる。

【0031】

〔第２の実施の形態〕
次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態は、施設の訪問者が関係者か否かを判別し、判別結果を画面表示によってユーザに通知するものである。

【0032】

図２は、第２の実施の形態に係る情報処理システムの一例を示す図である。第２の実施の形態の情報処理システムは、施設２０に設置される。施設２０は、例えば、幼稚園等である。

【0033】

第２の実施の形態の情報処理システムは、カメラ２１と情報処理装置１００とを有する。カメラ２１は、施設２０の入り口を監視するための防犯カメラである。カメラ２１は、施設２０に訪問する訪問者２２を撮影可能なように設置される。情報処理装置１００は、施設２０内に設置されたコンピュータである。情報処理装置１００は、まず、所定期間（例えば、１か月間）カメラ２１が撮影する画像からデータを収集する。データ収集処理では、情報処理装置１００は、訪問者２２がカメラ２１によって撮影されるたびに以下の処理を実行する。

【0034】

情報処理装置１００は、訪問者２２の属性情報を分析する。例えば、情報処理装置１００は、訪問者２２が撮影された画像から、訪問者２２の身長、年齢、性別、髪色、髭の有無、めがねの有無、メークの有無を推定する。情報処理装置１００は、推定された年齢、性別、髪色、髭の有無、めがねの有無、メークの有無の組み合わせを訪問者２２の属性情報とする。そして、情報処理装置１００は、属性情報と時間帯ごとの訪問回数とが対応付けて登録された登録情報を参照し、訪問者２２の属性情報に対応する、訪問者２２の訪問時間帯の訪問回数に１を加算する。

【0035】

情報処理装置１００は、所定期間経過後、データ収集処理と通知画面表示処理とを実行する。通知画面表示処理では、情報処理装置１００は、訪問者２２がカメラ２１によって撮影されるたびに、訪問者２２の属性情報を分析する。情報処理装置１００は、訪問者２２の属性情報に対応する時間帯ごとの訪問回数（つまり、過去の訪問者２２の時間帯ごとの訪問回数）を登録情報から参照する。そして、情報処理装置１００は、過去の訪問者２２の時間帯ごとの訪問回数と、今回の訪問者２２の訪問時間帯とに基づいて、施設２０内のユーザへの通知画面を選択し、選択した通知画面を表示する。

【0036】

図３は、情報処理装置のハードウェアの一構成例を示す図である。情報処理装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１によって装置全体が制御されている。ＣＰＵ１０１は、プログラムの命令を実行するプロセッサである。なお、ＣＰＵ１０１は複数のプロセッサコアを含んでもよい。また、ＣＰＵ１０１は、複数のプロセッサであってもよく、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、またはＤＳＰ（Digital Signal Processor）等であってもよい。また、ＣＰＵ１０１がプログラムを実行することで実現する機能の少なくとも一部を、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）等の電子回路で実現してもよい。ＣＰＵ１０１には、バス１１０を介してＲＡＭ（Random Access Memory）１０２と複数の周辺機器が接続されている。

【0037】

ＲＡＭ１０２は、情報処理装置１００の主記憶装置である。ＲＡＭ１０２には、ＣＰＵ１０１に実行させるＯＳ（Operating System）のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。また、ＲＡＭ１０２には、ＣＰＵ１０１による処理に利用する各種データが格納される。なお、情報処理装置１００は、ＲＡＭ以外の種類のメモリを備えてもよく、複数個のメモリを備えてもよい。

【0038】

バス１１０に接続されている周辺機器としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０３、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）１０４、入力インタフェース１０５、光学ドライブ装置１０６がある。またバス１１０に接続されている周辺機器としては、機器接続インタフェース１０７，１０８およびネットワークインタフェース１０９がある。

【0039】

ＨＤＤ１０３は、情報処理装置１００の補助記憶装置である。ＨＤＤ１０３は、内蔵した磁気ディスクに対して、磁気的にデータの書き込みおよび読み出しを行う。ＨＤＤ１０３には、ＯＳのプログラム、アプリケーションプログラム、および各種データが格納される。なお、情報処理装置１００は、フラッシュメモリやＳＳＤ（Solid State Drive）等の他の種類の補助記憶装置を備えてもよく、複数の補助記憶装置を備えてもよい。

【0040】

ＧＰＵ１０４には、モニタ３１が接続されている。ＧＰＵ１０４は、ＣＰＵ１０１からの命令に従って、画像をモニタ３１の画面に表示させる。モニタ３１としては、有機ＥＬ（Electro Luminescence）を用いた表示装置や液晶表示装置等がある。

【0041】

入力インタフェース１０５には、キーボード３２とマウス３３とが接続されている。入力インタフェース１０５は、キーボード３２やマウス３３から送られてくる信号をＣＰＵ１０１に送信する。なお、マウス３３は、ポインティングデバイスの一例であり、他のポインティングデバイスを使用することもできる。他のポインティングデバイスとしては、タッチパネル、タブレット、タッチパッド、トラックボール等がある。

【0042】

光学ドライブ装置１０６は、レーザ光等を利用して、光ディスク３４に記録されたデータの読み取りを行う。光ディスク３４は、光の反射によって読み取り可能なようにデータが記録された可搬型の記録媒体である。光ディスク３４には、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ－ＲＡＭ、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）等がある。

【0043】

機器接続インタフェース１０７は、情報処理装置１００に周辺機器を接続するための通信インタフェースである。例えば機器接続インタフェース１０７には、メモリ装置３５やメモリリーダライタ３６を接続することができる。メモリ装置３５は、機器接続インタフェース１０７との通信機能を搭載した記録媒体である。メモリリーダライタ３６は、メモリカード３７へのデータの書き込み、またはメモリカード３７からのデータの読み出しを行う装置である。メモリカード３７は、カード型の記録媒体である。

【0044】

機器接続インタフェース１０８は、カメラ２１に接続される。カメラ２１は、ＣＰＵ１０１からの命令に従って、カメラ２１のレンズを向けた先の光景の静止画または動画のデータを生成し、ＲＡＭ１０２に格納する。

【0045】

ネットワークインタフェース１０９は、ネットワーク３０に接続されている。ネットワークインタフェース１０９は、ネットワーク３０を介して、他のコンピュータまたは通信機器との間でデータの送受信を行う。

【0046】

情報処理装置１００は、以上のようなハードウェア構成によって、第２の実施の形態の処理機能を実現することができる。なお、第１の実施の形態に示した情報処理装置１０も、図３に示した情報処理装置１００と同様のハードウェアにより実現することができる。また、ＣＰＵ１０１は、第１の実施の形態に示した処理部１２の一例である。またＲＡＭ１０２またはＨＤＤ１０３は、第１の実施の形態に示した記憶部１１の一例である。

【0047】

情報処理装置１００は、例えばコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラムを実行することにより、第２の実施の形態の処理機能を実現する。情報処理装置１００に実行させる処理内容を記述したプログラムは、様々な記録媒体に記録しておくことができる。例えば、情報処理装置１００に実行させるプログラムをＨＤＤ１０３に格納しておくことができる。ＣＰＵ１０１は、ＨＤＤ１０３内のプログラムの少なくとも一部をＲＡＭ１０２にロードし、プログラムを実行する。また、情報処理装置１００に実行させるプログラムを、光ディスク３４、メモリ装置３５、メモリカード３７等の可搬型記録媒体に記録しておくこともできる。可搬型記録媒体に格納されたプログラムは、例えばＣＰＵ１０１からの制御により、ＨＤＤ１０３にインストールされた後、実行可能となる。また、ＣＰＵ１０１が、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み出して実行することもできる。

【0048】

次に、情報処理装置１００の機能について詳細に説明する。
図４は、情報処理装置の機能例を示すブロック図である。情報処理装置１００は、記憶部１２０、画像解析部１３０、登録部１４０および判定部１５０を有する。記憶部１２０は、ＲＡＭ１０２またはＨＤＤ１０３の記憶領域を用いて実現される。画像解析部１３０、登録部１４０および判定部１５０は、ＲＡＭ１０２に記憶されたプログラムをＣＰＵ１０１が実行することで実現される。記憶部１２０は、登録情報１２１を記憶する。登録情報１２１には、人物の属性情報と、人物の時間帯ごとの訪問回数との対応関係が登録される。

【0049】

画像解析部１３０は、訪問者２２を検出し、検出した訪問者２２の属性情報を分析する。まず、画像解析部１３０は、訪問者２２がいるか否かを判定する。例えば、画像解析部１３０は、カメラ２１が撮影した画像に人物が写っていた場合、訪問者２２がいると判定する。画像解析部１３０は、訪問者２２がいると判定した場合、カメラ２１が撮影した訪問者２２の画像を取得する。そして、画像解析部１３０は、訪問者２２の属性情報を分析する。例えば、画像解析部１３０は、カメラ２１から取得した訪問者２２の画像から、訪問者２２の身長、年齢、性別、髪色、髭の有無、めがねの有無、メークの有無を推定する。

【0050】

登録部１４０は、画像解析部１３０によって分析された属性情報に基づいて、属性情報と時間帯ごとの訪問回数との対応関係の登録情報１２１への登録と、人物の時間帯ごとの訪問回数のカウントを行う。登録部１４０は、画像解析部１３０が訪問者２２を検出すると、訪問者２２の属性情報に合致する登録が登録情報１２１にあるか否かを判定する。登録部１４０は、訪問者２２の属性情報に合致する登録が登録情報１２１にないと判定した場合、朝、昼、夕方および閉館時間の時間帯のうちの訪問者２２の訪問時刻が含まれる時間帯（訪問者２２の訪問時間帯）を特定する。そして、登録部１４０は、訪問者２２の訪問時間帯の訪問回数を１として、訪問者２２の属性情報に対応付けて登録情報１２１に新規登録する。また、登録部１４０は、訪問者２２の属性情報に合致する登録が登録情報１２１にあると判定した場合、訪問者２２の属性情報に対応する訪問時間帯の訪問回数に１を加算する。

【0051】

判定部１５０は、画像解析部１３０によって分析された属性情報と訪問者２２の訪問時刻に基づいて表示画面を選択し、選択した表示画面をモニタ３１に表示させる。判定部１５０は、画像解析部１３０が訪問者２２を検出すると、訪問者２２の属性情報に合致する登録が登録情報１２１にあるか否かを判定する。判定部１５０は、訪問者２２の属性情報に合致する登録が登録情報１２１にないと判定した場合、訪問者２２が過去に訪問したことがない新規訪問者であることを通知するための画面をモニタ３１に表示させる。

【0052】

また、判定部１５０は、訪問者２２の属性情報に合致する登録が登録情報１２１にあると判定した場合、訪問者２２の訪問時刻が閉館時間帯か否かを判定する。判定部１５０は、訪問者２２の訪問時刻が閉館時間帯であると判定した場合、訪問者２２が異常な訪問者であることを通知するための画面をモニタ３１に表示させ、訪問者２２の映像を記録する。

【0053】

また、判定部１５０は、訪問者２２の訪問時刻が閉館時間帯ではないと判定した場合、登録情報１２１を参照し、訪問者２２の訪問回数が朝、昼、夕方および閉館時間の時間帯のうちの閉館時間帯のみ閾値Ｘ以上であるか否かを判定する。判定部１５０は、訪問者２２の訪問回数が閉館時間帯のみ閾値Ｘ以上であると判定した場合、訪問者２２が異常な訪問者であることを通知するための画面をモニタ３１に表示させ、訪問者２２の映像を記録する。

【0054】

また、判定部１５０は、訪問者２２の訪問時刻が閉館時間帯以外で、閉館時間帯の訪問回数が閾値Ｘ未満であると判定した場合、登録情報１２１を参照し、訪問者２２の訪問時間帯の訪問回数が閾値Ｙ以上であるか否かを判定する。判定部１５０は、訪問者２２の訪問時間帯の訪問回数が閾値Ｙ以上であると判定した場合、訪問者２２が関係者であることを通知するための画面をモニタ３１に表示させる。

【0055】

また、判定部１５０は、訪問者２２の訪問時間帯の訪問回数が閾値Ｙ未満であると判定した場合、登録情報１２１を参照し、朝、昼および夕方の時間帯のうちの訪問者２２の訪問時間帯以外の他の時間帯の訪問回数が閾値Ｚ以上であるか否かを判定する。判定部１５０は、他の時間帯の訪問回数が閾値Ｚ以上であると判定した場合、訪問者２２が関係者であり普段と異なる時間帯に訪問したことを示す画面をモニタ３１に表示させる。また、判定部１５０は、他の時間帯の訪問回数が閾値Ｚ未満であると判定した場合、訪問者２２に注意を払うよう促す画面をモニタ３１に表示させる。

【0056】

なお、閾値Ｘ、閾値Ｙおよび閾値Ｚは、同じ値でもよいし、異なる値でもよい。また、図４に示した各要素間を接続する線は通信経路の一部を示すものであり、図示した通信経路以外の通信経路も設定可能である。次に、記憶部１２０に記憶される登録情報１２１について詳細に説明する。

【0057】

図５は、登録情報の一例を示す図である。登録情報１２１には、画像解析部１３０によって分析された人物の属性情報と、人物の時間帯ごとの訪問回数との対応関係を示すレコードが登録されている。登録情報１２１は、ＩＤ、身長、年齢、性別、髪色、髭、めがね、メーク、回数、最終訪問時刻、朝、昼、夕方および閉館時間の項目を有する。

【0058】

ＩＤの項目には、レコードのＩＤが設定される。身長の項目には、画像解析部１３０によって推定された、人物の身長が設定される。年齢の項目には、画像解析部１３０によって推定された、人物の年齢が設定される。性別の項目には、画像解析部１３０によって推定された、人物の性別が設定される。髪色の項目には、画像解析部１３０によって推定された、人物の髪色が設定される。髭の項目には、画像解析部１３０によって推定された、人物の髭の有無が設定される。めがねの項目には、画像解析部１３０によって推定された、人物のめがねの有無が設定される。メークの項目には、画像解析部１３０によって推定された、人物の目、口のメークの有無が設定される。

【0059】

回数の項目には、人物の合計訪問回数が設定される。最終訪問時刻の項目には、人物が施設２０を最後に訪問した時刻が設定される。朝の項目には、人物の朝の時間帯（例えば、６：００～８：５９）の訪問回数が設定される。昼の項目には、人物の昼の時間帯（例えば、９：００～１５：５９）の訪問回数が設定される。夕方の項目には、人物の夕方の時間帯（例えば、１６：００～１８：５９）の訪問回数が設定される。閉館時間の項目には、人物の閉館時間帯（例えば、１９：００～５：５９）の訪問回数が設定される。なお、閉館時間帯は、人物が施設２０を訪問するのが不自然な時間帯である。また、閉館時間帯は、第１の実施の形態に示した所定の時間帯の一例である。

【0060】

一例として、登録情報１２１のＩＤが「１」のレコードは、身長の項目に「１６５ｃｍ」が設定され、年齢の項目に「３４」が設定され、性別の項目に「女性」が設定され、髪色の項目に「黒」が設定され、髭の項目に「無し」が設定されている。また、ＩＤが「１」のレコードは、めがねの項目に「有り」が設定され、メークの項目に「目・口」が設定されている。ＩＤが「１」のレコードは、対応する人物が身長「１６５ｃｍ」、年齢「３４」歳、性別「女性」、髪色「黒」と、画像解析部１３０によって推定されたことを示す。また、ＩＤが「１」のレコードは、対応する人物が髭が生えておらず、めがねをかけており、「目・口」にメークがあると画像解析部１３０によって推定されたことを示す。

【0061】

また、ＩＤが「１」のレコードは、回数の項目に「２０」が設定され、最終訪問時刻の項目に「２０２０／１２／２１／８：２１」が設定され、朝の項目に「１０」が設定され、昼の項目に「０」が設定され、夕方の項目に「１０」が設定されている。また、ＩＤが「１」のレコードは、閉館時間の項目に「０」が設定されている。ＩＤが「１」のレコードは、対応する人物が施設２０に合計「２０」回訪問し、施設２０を最後に訪問したのが２０２０年１２月２１日８時２１分であったことを示す。また、ＩＤが「１」のレコードは、対応する人物が朝の時間帯に「１０」回、昼の時間帯に「０」回、夕方の時間帯に「１０」回、閉館時間帯に「０」回、施設２０を訪問したことを示す。

【0062】

次に、情報処理装置１００が表示する通知画面について説明する。
図６は、通知画面の一例を示す図である。判定部１５０は、画像解析部１３０による属性情報分析結果から特定した登録情報１２１の訪問者２２の情報に基づいて、通知画面を選択する。例えば、判定部１５０は、関係者訪問通知画面４１、別時間帯訪問通知画面４２、注意訪問者通知画面４３、新規訪問者通知画面４４および異常訪問者通知画面４５のうちのいずれかをモニタ３１に表示させる。

【0063】

判定部１５０は、訪問者２２の訪問時間帯の訪問回数が閾値Ｙ以上である場合、関係者訪問通知画面４１をモニタ３１に表示させる。関係者訪問通知画面４１は、訪問者２２が関係者であることを通知するための画面である。例えば、関係者訪問通知画面４１は、「現在時刻１２：３４」等の現在時刻を示すメッセージを含む。また、関係者訪問通知画面４１は、「関係者の訪問」等の関係者が訪問したことを示すメッセージを含む。なお、閾値Ｙは、第１の実施の形態に示した第１閾値の一例であり、関係者訪問通知画面４１の表示は、第１の実施の形態に示した第１警告の一例である。

【0064】

判定部１５０は、訪問者２２の訪問時間帯の訪問回数が閾値Ｙ未満で、朝、昼および夕方の時間帯のうちの訪問者２２の訪問時間帯以外の他の時間帯の訪問回数が閾値Ｚ以上である場合、別時間帯訪問通知画面４２をモニタ３１に表示させる。別時間帯訪問通知画面４２は、訪問者２２が関係者であり普段と異なる時間帯に訪問したことを示す画面である。別時間帯訪問通知画面４２は、関係者訪問通知画面４１よりも強くユーザに注意を促す画面である。

【0065】

例えば、別時間帯訪問通知画面４２は、「現在時刻１２：３４」等の現在時刻を示すメッセージを含む。また、別時間帯訪問通知画面４２は、「確認」等の訪問者２２を確認するよう促すメッセージを含む。また、別時間帯訪問通知画面４２は、「関係者の別時間帯訪問」等の訪問者２２が関係者であり、普段と異なる時間帯に訪問したことを示すメッセージを含む。また、別時間帯訪問通知画面４２は、「朝（６～９）・夕（１６～１９）」等の訪問者２２が普段訪問する時間帯を示すメッセージを含む。なお、閾値Ｚは、第１の実施の形態に示した第３閾値の一例であり、別時間帯訪問通知画面４２の表示は、第１の実施の形態に示した第４警告の一例である。

【0066】

判定部１５０は、朝、昼および夕方の時間帯の訪問回数が閾値Ｚ未満である場合、注意訪問者通知画面４３をモニタ３１に表示させる。注意訪問者通知画面４３は、訪問者２２に注意を払うよう促す画面である。注意訪問者通知画面４３は、関係者訪問通知画面４１および別時間帯訪問通知画面４２よりも強くユーザに注意を促す画面である。

【0067】

例えば、注意訪問者通知画面４３は、「現在時刻１２：３４」等の現在時刻を示すメッセージを含む。また、注意訪問者通知画面４３は、「注意」等の訪問者２２に注意を払うよう促すメッセージを含む。また、注意訪問者通知画面４３は、「訪問回数の少ない訪問者」等の訪問者２２が訪問回数が少ないことを示すメッセージを含む。また、注意訪問者通知画面４３は、「男・３４歳・１７５ｃｍ」等の訪問者２２の属性情報の一部を示すメッセージを含む。なお、注意訪問者通知画面４３の表示は、第１の実施の形態に示した第２警告の一例である。

【0068】

判定部１５０は、訪問者２２の属性情報に合致する登録が登録情報１２１にない場合、新規訪問者通知画面４４をモニタ３１に表示させる。新規訪問者通知画面４４は、訪問者２２が過去に訪問したことがない新規訪問者であることを通知するための画面である。新規訪問者通知画面４４は、関係者訪問通知画面４１および別時間帯訪問通知画面４２よりも強くユーザに注意を促す画面である。

【0069】

例えば、新規訪問者通知画面４４は、「現在時刻１２：３４」等の現在時刻を示すメッセージを含む。また、新規訪問者通知画面４４は、「注意」等の訪問者２２に注意を払うよう促すメッセージを含む。また、新規訪問者通知画面４４は、「新規訪問者」等の訪問者２２が過去に訪問したことがない新規訪問者であることを示すメッセージを含む。また、新規訪問者通知画面４４は、「女・３４歳・１６５ｃｍ」等の訪問者２２の属性情報の一部を示すメッセージを含む。なお、新規訪問者通知画面４４の表示は、第１の実施の形態に示した第５警告の一例である。

【0070】

判定部１５０は、訪問者２２の訪問回数が閉館時間帯のみ閾値Ｘ以上であると判定した場合、異常訪問者通知画面４５をモニタ３１に表示させる。異常訪問者通知画面４５は、訪問者２２が異常な訪問者であることを通知するための画面である。異常訪問者通知画面４５は、新規訪問者通知画面４４は、関係者訪問通知画面４１、別時間帯訪問通知画面４２、注意訪問者通知画面４３および新規訪問者通知画面４４よりも強くユーザに注意を促す画面である。なお、閾値Ｘは、第１の実施の形態に示した第２閾値の一例であり、異常訪問者通知画面４５の表示は、第１の実施の形態に示した第３警告の一例である。

【0071】

例えば、異常訪問者通知画面４５は、「現在時刻１２：３４」等の現在時刻を示すメッセージを含む。また、異常訪問者通知画面４５は、「要注意」等の訪問者２２に強く注意を払うよう促すメッセージを含む。また、異常訪問者通知画面４５は、「閉館時間の訪問者」等の、訪問者２２が閉館時間帯に施設２０をよく訪問する異常な訪問者であることを示すメッセージを含む。また、異常訪問者通知画面４５は、「男・３４歳・１７５ｃｍ」等の訪問者２２の属性情報の一部を示すメッセージを含む。

【0072】

このようにして、判定部１５０は、訪問者２２の時間帯ごとの訪問回数に応じた通知画面をモニタ３１に表示させる。訪問者２２は、訪問時間帯に施設２０にあまり訪問しない場合や施設２０に訪問したことがない場合、施設２０の部外者である可能性が高い。そこで、判定部１５０は、注意訪問者通知画面４３や新規訪問者通知画面４４を表示することで、施設２０内のユーザに注意を促すことができる。なお、訪問者２２は、訪問時間帯にあまり訪問しない場合であっても、他の時間帯によく訪問している場合、施設２０の関係者である可能性が高い。そこで、判定部１５０は、別時間帯訪問通知画面４２を表示することで、注意訪問者通知画面４３や新規訪問者通知画面４４を表示する場合よりも施設２０内のユーザに促す注意の度合いを弱くすることができる。

【0073】

また、訪問者２２は、人物が施設２０を訪問するのが不自然な時間帯である閉館時間帯に施設２０をよく訪問している場合、特に不審な人物である。そこで、判定部１５０は、異常訪問者通知画面４５を表示することで、注意訪問者通知画面４３や新規訪問者通知画面４４を表示する場合よりも施設２０内のユーザに強く注意を促すことができる。このように、判定部１５０は、訪問者２２の訪問に対して、適切な度合いでユーザに注意を促すことができる。

【0074】

次に、データ収集処理手順について説明する。
図７は、データ収集処理の手順の一例を示すフローチャートである。以下、図７に示す処理をステップ番号に沿って説明する。

【0075】

［ステップＳ１１］画像解析部１３０は、訪問者２２がいるか否かを判定する。例えば、画像解析部１３０は、カメラ２１が撮影した画像に人物が写っていた場合、訪問者２２がいると判定する。画像解析部１３０は、訪問者２２がいると判定した場合、処理をステップＳ１２に進める。また、画像解析部１３０は、訪問者２２がいないと判定した場合、処理をステップＳ１１に進める。

【0076】

［ステップＳ１２］画像解析部１３０は、カメラ２１が撮影した訪問者２２の画像を取得する。
［ステップＳ１３］画像解析部１３０は、訪問者２２の属性情報を分析する。例えば、画像解析部１３０は、ステップＳ１２で取得した訪問者２２の画像から、訪問者２２の身長、年齢、性別、髪色、髭の有無、めがねの有無、メークの有無を推定する。

【0077】

［ステップＳ１４］登録部１４０は、訪問者２２の属性情報に合致する登録が登録情報１２１にあるか否かを判定する。例えば、登録部１４０は、身長、年齢、性別、髪色、髭、めがね、メークの項目が、ステップＳ１３で推定された、身長、年齢、性別、髪色、髭の有無、めがねの有無、メークの有無と一致するレコードを登録情報１２１から探索する。なお、登録部１４０は、推定された身長と身長の項目とが所定の誤差範囲（例えば、±２ｃｍ）以内であれば、推定された身長と身長の項目とが一致するものとしてもよい。また、登録部１４０は、推定された年齢と年齢の項目とが所定の誤差範囲（例えば、±２歳）以内であれば、推定された年齢と年齢の項目とが一致するものとしてもよい。

【0078】

登録部１４０は、身長、年齢、性別、髪色、髭、めがね、メークの項目が、推定値と一致するレコードが登録情報１２１から検出された場合、訪問者２２の属性情報に合致する登録が登録情報１２１にあると判定する。登録部１４０は、訪問者２２の属性情報に合致する登録が登録情報１２１にあると判定した場合、処理をステップＳ１６に進める。また、登録部１４０は、訪問者２２の属性情報に合致する登録が登録情報１２１にないと判定した場合、処理をステップＳ１５に進める。

【0079】

［ステップＳ１５］登録部１４０は、訪問者２２の訪問時間帯の訪問回数が１のレコードを登録情報１２１に新規登録する。例えば、登録部１４０は、他のレコードにＩＤとして設定されていない番号をＩＤの項目に設定したレコードを生成し、登録情報１２１に登録する。登録部１４０は、生成したレコードの身長、年齢、性別、髪色、髭、めがね、メークの項目に、ステップＳ１３で推定された、身長、年齢、性別、髪色、髭の有無、めがねの有無、メークの有無を設定する。また、登録部１４０は、生成したレコードの最終訪問時刻の項目に、訪問者２２の画像を取得した時刻（つまり、訪問者２２の訪問時刻）を設定する。また、登録部１４０は、生成したレコードの回数の項目と、朝、昼、夕方および閉館時間のうちの訪問者２２の訪問時刻が含まれる時間帯の項目とに１を設定する。そして、処理がステップＳ１１に進む。

【0080】

［ステップＳ１６］登録部１４０は、訪問者２２の訪問時間帯の訪問回数に１を加算する。例えば、登録部１４０は、ステップＳ１４で検出されたレコードの回数の項目と、朝、昼、夕方および閉館時間のうちの訪問者２２の訪問時刻が含まれる時間帯の項目とに１を加算する。そして、処理がステップＳ１１に進む。

【0081】

このように、登録部１４０は、訪問者２２の時間帯ごとの訪問回数が登録情報１２１に登録されていない場合、訪問者２２の属性情報と訪問時間帯の１回の訪問とを対応付けて登録情報１２１に登録する。また、登録部１４０は、訪問者２２の時間帯ごとの訪問回数が登録情報１２１に登録されている場合、訪問者２２の属性情報に対応する、訪問時間帯の訪問回数に１を加算する。これにより、登録部１４０は、訪問者２２の時間帯ごとの訪問回数をカウントすることができる。よって、登録部１４０は、訪問者２２が関係者の可能性が高いか否かを判別するための登録情報１２１を生成できる。

【0082】

ここで、登録部１４０は、施設２０を訪問した人物を撮影した画像から登録情報１２１を自動で生成できる。したがって、登録部１４０は、顔データの提供を関係者から拒まれる場合や、関係者が多い場合等の、関係者の顔データを登録するのが困難な場合であっても登録情報１２１を生成できる。

【0083】

また、登録部１４０は、訪問者２２の画像から推定された、身長、年齢、性別、髪色、髭の有無、めがねの有無およびメークの有無と、時間帯ごとの訪問回数とを対応付けて登録情報１２１に登録する。これにより、登録部１４０は、情報処理装置１００が関係者の生体データを記憶することなく、訪問者２２が関係者の可能性が高いか否かを判別ができるようにする。

【0084】

次に、通知画面表示処理手順について説明する。情報処理装置１００は、以下の通知画面表示処理を、第２の実施の形態のシステムの運用開始の１か月後から開始する。
図８は、通知画面表示処理の手順の一例を示すフローチャートである。以下、図８に示す処理をステップ番号に沿って説明する。

【0085】

［ステップＳ２１］画像解析部１３０は、訪問者２２がいるか否かを判定する。例えば、画像解析部１３０は、カメラ２１が撮影した画像に人物が写っていた場合、訪問者２２がいると判定する。画像解析部１３０は、訪問者２２がいると判定した場合、処理をステップＳ２２に進める。また、画像解析部１３０は、訪問者２２がいないと判定した場合、処理をステップＳ２１に進める。

【0086】

［ステップＳ２２］画像解析部１３０は、カメラ２１が撮影した訪問者２２の画像を取得する。
［ステップＳ２３］画像解析部１３０は、訪問者２２の属性情報を分析する。例えば、画像解析部１３０は、ステップＳ２２で取得した訪問者２２の画像から、訪問者２２の身長、年齢、性別、髪色、髭の有無、めがねの有無、メークの有無を推定する。

【0087】

［ステップＳ２４］判定部１５０は、訪問者２２の属性情報に合致する登録が登録情報１２１にあるか否かを判定する。例えば、判定部１５０は、身長、年齢、性別、髪色、髭、めがね、メークの項目が、ステップＳ２３で推定された、身長、年齢、性別、髪色、髭の有無、めがねの有無、メークの有無と一致するレコードを登録情報１２１から探索する。判定部１５０は、身長、年齢、性別、髪色、髭、めがね、メークの項目が、推定値と一致するレコードが登録情報１２１から検出された場合、訪問者２２の属性情報に合致する登録が登録情報１２１にあると判定する。判定部１５０は、訪問者２２の属性情報に合致する登録が登録情報１２１にあると判定した場合、処理をステップＳ２６に進める。また、判定部１５０は、訪問者２２の属性情報に合致する登録が登録情報１２１にないと判定した場合、処理をステップＳ２５に進める。

【0088】

［ステップＳ２５］判定部１５０は、新規訪問者通知画面４４をモニタ３１に表示させる。そして、処理がステップＳ２１に進む。
［ステップＳ２６］判定部１５０は、訪問者２２の訪問時刻が閉館時間帯か否かを判定する。例えば、判定部１５０は、訪問者２２の訪問時刻が１９：００～５：５９である場合、訪問者２２の訪問時刻が閉館時間帯であると判定する。判定部１５０は、訪問者２２の訪問時刻が閉館時間帯であると判定した場合、処理をステップＳ２８に進める。また、判定部１５０は、訪問者２２の訪問時刻が閉館時間帯ではないと判定した場合、処理をステップＳ２７に進める。

【0089】

［ステップＳ２７］判定部１５０は、訪問者２２の訪問回数が閉館時間帯のみ閾値Ｘ以上であるか否かを判定する。例えば、判定部１５０は、ステップＳ２４で検出されたレコード（訪問者２２のレコード）の朝、昼および夕方の項目に設定された値が閾値Ｘ未満であり、閉館時間の項目に設定された値が閾値Ｘ以上である場合、訪問者２２の訪問回数が閉館時間帯のみ閾値Ｘ以上であると判定する。判定部１５０は、訪問者２２の訪問回数が閉館時間帯のみ閾値Ｘ以上であると判定した場合、処理をステップＳ２８に進める。また、判定部１５０は、訪問者２２の訪問時刻が閉館時間帯以外で、閉館時間帯の訪問回数が閾値Ｘ未満であると判定した場合、処理をステップＳ３０に進める。

【0090】

［ステップＳ２８］判定部１５０は、異常訪問者通知画面４５をモニタ３１に表示させる。
［ステップＳ２９］判定部１５０は、訪問者２２の映像を記録する。例えば、判定部１５０は、訪問者２２の訪問時刻の前後所定時間にカメラ２１が撮影した映像を記憶部１２０に格納する。そして、処理がステップＳ２１に進む。

【0091】

［ステップＳ３０］判定部１５０は、訪問者２２の訪問時間帯の訪問回数が閾値Ｙ以上であるか否かを判定する。例えば、判定部１５０は、訪問者２２の訪問時刻が６：００～８：５９である場合、訪問者２２のレコードの朝の項目に設定された値を参照する。また、判定部１５０は、訪問者２２の訪問時刻が９：００～１５：５９である場合、訪問者２２のレコードの昼の項目に設定された値を参照する。また、判定部１５０は、訪問者２２の訪問時刻が１６：００～１８：５９である場合、訪問者２２のレコードの夕方の項目に設定された値を参照する。判定部１５０は、参照した値が閾値Ｙ以上である場合、訪問者２２の訪問時間帯の訪問回数が閾値Ｙ以上であると判定する。

【0092】

判定部１５０は、訪問者２２の訪問時間帯の訪問回数が閾値Ｙ以上であると判定した場合、処理をステップＳ３１に進める。また、判定部１５０は、訪問者２２の訪問時間帯の訪問回数が閾値Ｙ未満であると判定した場合、処理をステップＳ３２に進める。

【0093】

［ステップＳ３１］判定部１５０は、関係者訪問通知画面４１をモニタ３１に表示させる。そして、処理がステップＳ２１に進む。
［ステップＳ３２］判定部１５０は、訪問者２２の訪問時間帯以外の他の時間帯の訪問回数が閾値Ｚ以上であるか否かを判定する。例えば、判定部１５０は、訪問者２２の訪問時刻が６：００～８：５９である場合、訪問者２２のレコードの昼および夕方の項目に設定された値を参照する。また、判定部１５０は、訪問者２２の訪問時刻が９：００～１５：５９である場合、訪問者２２のレコードの朝および夕方の項目に設定された値を参照する。また、判定部１５０は、訪問者２２の画像を取得した時刻が１６：００～１８：５９である場合、訪問者２２のレコードの朝および昼の項目に設定された値を参照する。判定部１５０は、参照した２つの値のいずれが閾値Ｚ以上である場合、訪問者２２の訪問時間帯の訪問回数が閾値Ｚ以上であると判定する。

【0094】

判定部１５０は、他の時間帯の訪問回数が閾値Ｚ以上であると判定した場合、処理をステップＳ３３に進める。また、判定部１５０は、他の時間帯の訪問回数が閾値Ｚ未満であると判定した場合、処理をステップＳ３４に進める。

【0095】

［ステップＳ３３］判定部１５０は、別時間帯訪問通知画面４２をモニタ３１に表示させる。そして、処理がステップＳ２１に進む。
［ステップＳ３４］判定部１５０は、注意訪問者通知画面４３をモニタ３１に表示させる。そして、処理がステップＳ２１に進む。

【0096】

このように、判定部１５０は、訪問者２２の画像と登録情報１２１とに基づいて、訪問者２２の時間帯ごとの訪問回数を特定する。そして、判定部１５０は、訪問者２２の時間帯ごとの訪問回数と訪問者２２の訪問時刻とに基づいて、通知画面を選択し、選択した通知画面を表示する。判定部１５０が用いる登録情報１２１は、関係者からのデータの提供なしに生成される。よって、判定部１５０は、訪問者２２に適切な対応をするのを容易にすることができる。

【0097】

ここで、判定部１５０は、訪問時間帯の訪問者２２の訪問回数が閾値Ｙ以上の場合、関係者訪問通知画面４１を通知画面として選択する。また、判定部１５０は、訪問時間帯の訪問者２２の訪問回数が閾値Ｙ未満で、訪問時間帯以外の他の時間帯の訪問者２２の訪問回数が閾値Ｚ以上の場合、別時間帯訪問通知画面４２を通知画面として選択する。また、訪問時間帯の訪問者２２の訪問回数が閾値Ｙ未満で、他の時間帯の訪問者２２の訪問回数が閾値Ｚ未満の場合、注意訪問者通知画面４３を通知画面として選択する。これにより、判定部１５０は、訪問者２２が部外者の可能性が高い場合、関係者が訪問したときよりも強くユーザに注意を促すことができる。さらに、判定部１５０は、他の時間帯によく訪問する訪問者２２が普段と異なる時間帯に訪問した場合、訪問者２２が関係者の可能性があると判別し、部外者が訪問したときよりもユーザへの注意を弱めることができる。

【0098】

また、判定部１５０は、閉館時間帯の訪問者２２の訪問回数が閾値Ｘ以上の場合、異常訪問者通知画面４５を通知画面として選択する。これにより、判定部１５０は、訪問者２２が不自然な時間帯によく訪問する不審人物である場合、部外者が訪問したときよりも強くユーザに注意を促すことができる。また、判定部１５０は、訪問者２２の時間帯ごとの訪問回数が登録情報１２１に登録されていない場合、新規訪問者通知画面４４を通知画面として選択する。これにより、判定部１５０は、訪問者２２が新規の訪問者で関係者の可能性が低い場合、関係者が訪問したときよりも強くユーザに注意を促すことができる。

【0099】

以上、実施の形態を例示したが、実施の形態で示した各部の構成は同様の機能を有する他のものに置換することができる。また、他の任意の構成物や工程が付加されてもよい。さらに、前述した実施の形態のうちの任意の２以上の構成（特徴）を組み合わせたものであってもよい。

【符号の説明】

【0100】

１ カメラ
２ 訪問者
１０ 情報処理装置
１１ 記憶部
１１ａ 登録情報
１２ 処理部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】