信息處理裝置、方法及程序的製作方法

2023-07-31 21:45:41 1

專利名稱：信息處理裝置、方法及程序的製作方法
技術領域：
本發明涉及信息處理裝置、方法及程序，尤其涉及能夠把握顧客動向以支持市場策略的信息處理裝置、方法及程序。
背景技術：
在遊藝業界，有多少人玩遊戲以及有多少人訪問店鋪對於確保銷售來說十分重要。這對於大眾娛樂的彈球(日本彈球遊戲)產業同樣適用。從訪問店鋪的角度來看，訪客對於店鋪有多大興趣很重要。因此，遊藝業界的一大部分都在進行各種各樣的努力以便引進新的吸引力以及引進活動。這對於彈球產業同樣適用。例如，為了吸引顧客的注意，而引進新型的機器以及舉行服務活動。為了準確地把握由於吸引顧客而作出的努力所引起的實際到店顧客數目的增加和減少，提出了一種統計到店的顧客數目的技術(例如，參見專利文件I )。專利文件1:日本未審查專利公開第2008-287658號。

發明內容
本發明要解決的問題例如，通過努力，從活動門票的預先銷售業績能夠表明吸引顧客的效果。然而，很難把握到店者是如何從一店鋪回遊的。除非能夠識別到店者，否則除了門票銷售業績的情況之外難以把握回遊性(migration)。例如，假設玩預定遊藝機的機種的到店者人數為總體(population)，則回遊性是指玩其他機種的總體的比例有多少。在遊藝店中，吸引少數顧客的機種被考慮為並非訪問遊藝店的誘因，其被視為沒有人氣，並且被撤除或替換。然而，實際上，即使在玩該機種的玩家人數變為零之後，該機種的遊藝機也幾乎不被撤除或替換。通常，是從顧客人數的改變來預測減少的趨勢，並且是基於預測結果來撤除或替換遊藝機的機種。雖然通常來說是基於預測結果來撤除或替換遊藝機的機種，但難以預測顧客的減少趨勢，因此，也無法基於預測的減少趨勢來撤除或替換遊藝機的機種。例如，在玩吸引少數顧客的機種的玩家是具有高頻率的顧客的情況下，當該吸引少數顧客的機種被視為沒有人氣且被撤除或替換時，這些具有高頻度的顧客會移動到其他遊藝店。在這種情況下，即使為了吸引顧客而替換機種，但替換機種的結果適得其反。因此，當得到顧客的移動性時，就能夠與機種的撤除或替換相關聯地把握顧客的動向，並且能夠準確地選擇應當撤除或替換的機種。然而，把握顧客的移動性是困難的，並且選擇應當恰當地撤除或替換的遊藝機機種是困難的。例如，假設玩預先安裝的預定遊藝機的機種的到店顧客人數為總體，則移動性是指玩當前安裝的機種的總體的比例有多少。
為了把握回遊性和移動性，能想到的是發放會員卡，並且該會員卡在玩遊戲時被插入專用設備以獲得回遊性和移動性。然而，雖然已經發放了會員卡，但會員卡實際上很少被使用，並且有效提供服務的服務提供者的意圖常常並未到達顧客處。即使有一個整體上的動向的把握，但無法根據玩家的個體動向來執行吸引顧客的適當措施，這樣顧客並不了解哪個機種是活動對象機種。鑑於前述，本發明旨在準確地分析顧客的動向以支持與吸引顧客有關的市場策略。解決問題的手段根據本發明的一個方案，一種信息處理裝置包括:存儲裝置，在累積者資料庫中存儲面部圖像作為累積者的面部圖像；獲取裝置，獲取使用或購買多個物品中的一個的匹配對象者的面部圖像，連同獲取用於識別由所述匹配對象者使用或購買的物品的識別信息；匹配裝置，通過計算由所述獲取裝置獲取的所述匹配對象者的面部圖像與所述存儲裝置中存儲的累積者的面部圖像之間的相似度來進行匹配；相似度確定裝置，通過將作為所述匹配裝置的匹配結果的相似度與預定閾值比較來確定所述匹配對象者的面部圖像是否為所述累積者的面部圖像；記錄裝置，在所述相似度確定裝置確定所述匹配對象者的面部圖像為所述累積者的面部圖像時，將作為所述匹配對象者的累積者的檢測連同所述識別信息一起記錄在所述累積者資料庫中，同時使所述累積者的檢測與所述累積者的面部圖像相關聯；總體提取裝置，從所述累積者資料庫中包括的多條信息中提取這樣的面部圖像的數目作為總體人數，該面部圖像的每個都與識別過去登記的預定物品的識別信息記錄在一起；以及移動率計算裝置，假設對象群體人數為所述累積者資料庫所包括的多條信息中與識別當前登記物品的多條識別信息記錄在一起的每個物品對應的面部圖像數目，計算所述對象群體人數與所述總體人數之比作為相對於所述當前登記物品而言的使用或購買所述預定物品的人的移動率。所述信息處理裝置優選地還包括:圖像拍攝裝置，拍攝圖像；面部圖像提取裝置，從所述圖像拍攝裝置拍攝的圖像中提取所述匹配對象者的面部圖像；以及特徵量提取裝置，從所述匹配對象者的面部圖像中提取特徵量，其中所述匹配裝置使用由所述獲取裝置獲取的所述匹配對象者的面部圖像以及所述存儲裝置中存儲的登記者的面部圖像的特徵量來計算所述相似度，並將由所述獲取裝置獲取的所述匹配對象者的面部圖像與所述存儲裝置中存儲的登記者的面部圖像進行匹配。在所述信息處理裝置中，所述物品優選地為遊藝機，所述獲取裝置獲取玩多個遊藝機的其中之一的匹配對象者的面部圖像，連同獲取用於識別由所述匹配對象者使用的遊藝機的識別信息；所述總體提取裝置從所述累積者資料庫所包括的多條信息中提取這樣的人的數目作為總體人數，該些人對過去登記的遊藝機的使用被記錄；並且所述移動率計算裝置，假設所述累積者資料庫所包括的多條信息中與識別所述當前登記物品的所述多條識別信息記錄在一起的每個物品對應的面部圖像數目為對象群體人數，計算所述對象群體人數與所述總體人數之比作為相對於所述當前登記物品而言的使用或購買所述預定物品的人的移動率。所述信息處理裝置優選地還包括顯示裝置，針對替換過去登記的且其中記錄有被作為所述總體而獲取的人數的使用的遊藝機機種的遊藝機機種而言，當這樣的遊藝機機種被包括以作為移動率高於預定次序的遊藝機機種時，所述顯示裝置顯示被替換的遊藝機機種為恰當選擇；針對替換過去登記的且其中記錄有被作為所述總體而獲取的人數的使用的遊藝機機種的遊藝機機種而言，當這樣的遊藝機機種未被包括以作為移動率高於預定次序的遊藝機機種時，所述顯示裝置顯示被替換的遊藝機機種為不恰當選擇。根據本發明的另一方案，一種用於信息處理裝置的信息處理方法，該信息處理裝置包括:存儲裝置，在累積者資料庫中存儲面部圖像作為累積者的面部圖像；獲取裝置，獲取使用或購買多個物品中的一個的匹配對象者的面部圖像，連同獲取用於識別由所述匹配對象者使用或購買的物品的識別信息；匹配裝置，通過計算由所述獲取裝置獲取的所述匹配對象者的面部圖像與所述存儲裝置中存儲的累積者的面部圖像之間的相似度來進行匹配；相似度確定裝置，通過將作為所述匹配裝置的匹配結果的相似度與預定閾值比較來確定所述匹配對象者的面部圖像是否為所述累積者的面部圖像；記錄裝置，在所述相似度確定裝置確定所述匹配對象者的面部圖像為所述累積者的面部圖像時，將作為所述匹配對象者的累積者的檢測連同所述識別信息一起記錄在所述累積者資料庫中，同時使所述累積者的檢測與所述累積者的面部圖像相關聯；總體提取裝置，從所述累積者資料庫所包括的多條信息中提取這樣的面部圖像的數目作為總體人數，該面部圖像的每個都與識別過去登記的預定物品的識別信息記錄在一起；以及移動率計算裝置，假設所述累積者資料庫所包括的多條信息中與識別當前登記物品的多條識別信息記錄在一起的每個物品對應的面部圖像數目為對象群體人數，計算所述對象群體人數與所述總體人數之比作為相對於所述當前登記物品而言的使用或購買所述預定物品的人的移動率，所述信息處理方法包括:獲取步驟，在所述獲取裝置中獲取使用或購買多個物品中的一個的匹配對象者的面部圖像，連同獲取用於識別由所述匹配對象者使用或購買的物品的識別信息；匹配步驟，在所述匹配裝置中通過計算由所述獲取步驟獲取的所述匹配對象者的面部圖像與所述存儲裝置中存儲的累積者的面部圖像之間的相似度來進行匹配；相似度確定步驟，在所述相似度確定裝置中通過將作為所述匹配步驟中處理的匹配結果的相似度與預定閾值比較來確定所述匹配對象者的面部圖像是否為所述累積者的面部圖像；記錄步驟，在所述記錄裝置中，在通過所述相似度確定步驟的處理確定所述匹配對象者的面部圖像為所述累積者的面部圖像時，將作為所述匹配對象者的累積者的檢測連同所述識別信息一起記錄在所述累積者資料庫中，同時使所述累積者的檢測與所述累積者的面部圖像相關聯；總體提取步驟，在所述總體提取裝置中，從所述累積者資料庫中包括的所述多條信息中提取這樣的面部圖像的數目作為總體人數，該面部圖像的每個都與識別過去登記的預定物品的識別信息記錄在一起；以及移動率計算步驟，假設對象群體人數為所述累積者資料庫所包括的多條信息中與識別所述當前登記物品的多條識別信息記錄在一起的每個物品對應的面部圖像數目，在所述移動率計算裝置中計算所述對象群體人數與所述總體人數之比作為相對於所述當前登記物品而言的使用或購買所述預定物品的人的移動率。根據本發明的再一方案，一種使控制信息處理裝置的計算機執行處理的程序，所述信息處理裝置包括:存儲裝置，在累積者資料庫中存儲面部圖像作為累積者的面部圖像；獲取裝置，獲取使用或購買多個物品中一個的匹配對象者的面部圖像，連同獲取用於識別由所述匹配對象者使用或購買的物品的識別信息；匹配裝置，通過計算由所述獲取裝置獲取的所述匹配對象者的面部圖像與所述存儲裝置中存儲的累積者的面部圖像之間的相似度來進行匹配；相似度確定裝置，通過將作為所述匹配裝置的匹配結果的相似度與預定閾值比較來確定所述匹配對象者的面部圖像是否為所述累積者的面部圖像；記錄裝置，在所述相似度確定裝置確定所述匹配對象者的面部圖像為所述累積者的面部圖像時，將作為所述匹配對象者的累積者的檢測連同所述識別信息一起記錄在所述累積者資料庫中，同時使所述累積者的檢測與所述累積者的面部圖像相關聯；總體提取裝置，從所述累積者資料庫中包括的多條信息中提取這樣的面部圖像的數目作為總體人數，該面部圖像的每個都與識別過去登記的預定物品的識別信息記錄在一起；以及移動率計算裝置，假設對象群體人數為所述累積者資料庫所包括的多條信息中與識別當前登記物品的多條識別信息記錄在一起的每個物品對應的面部圖像數目，計算所述對象群體人數與所述總體人數之比作為相對於所述當前登記物品而言的使用或購買所述預定物品的人的移動率，所述處理包括:獲取步驟，在所述獲取裝置中獲取使用或購買多個物品中的一個的匹配對象者的面部圖像，連同獲取用於識別由所述匹配對象者使用或購買的物品的識別信息；匹配步驟，在所述匹配裝置中通過計算由所述獲取步驟獲取的所述匹配對象者的面部圖像與所述存儲裝置中存儲的累積者的面部圖像之間的相似度來進行匹配；相似度確定步驟，在所述相似度確定裝置中通過將作為所述匹配步驟中處理的匹配結果的相似度與預定閾值比較來確定所述匹配對象者的面部圖像是否為所述累積者的面部圖像；記錄步驟，在所述記錄裝置中，在通過所述相似度確定步驟的處理確定所述匹配對象者的面部圖像為所述累積者的面部圖像時，將作為所述匹配對象者的累積者的檢測連同所述識別信息一起記錄在所述累積者資料庫中，同時使所述累積者的檢測與所述累積者的面部圖像相關聯；總體提取步驟，在所述總體提取裝置中，從所述累積者資料庫中包括的所述多條信息中提取這樣的面部圖像的數目作為總體人數，該面部圖像的每個都與識別過去登記的預定物品的識別信息記錄在一起；以及移動率計算步驟，假設對象群體人數為所述累積者資料庫所包括的多條信息中與識別所述當前登記物品的多條識別信息記錄在一起的每個物品對應的面部圖像數目，在所述移動率計算裝置計算所述對象群體人數與所述總體人數之比作為相對於所述當前登記物品而言的使用或購買所述預定物品的人的移動率。根據本發明的一個方案，所述面部圖像是作為累積者的面部圖像而存儲在所述累積者資料庫中；使用或購買多個物品中的一個的所述匹配對象者的面部圖像是與識別由所述匹配對象者使用或購買的物品的識別信息一起被獲取的；所述匹配是通過計算所獲取的匹配對象者的面部圖像與所存儲的累積者的面部圖像之間的相似度來進行的；所述匹配對象者的面部圖像是否為所述累積者的面部圖像是通過將作為匹配結果的相似度與預定閾值進行比較來確定的；當確定所述匹配對象者的面部圖像為所述累積者的面部圖像時，所述累積者資料庫中的累積者(其為匹配對象者)的檢測是連同所述識別信息一起被記錄的，同時所述累積者的檢測與所述累積者的面部圖像相關聯；所述面部圖像(每個該面部圖像都與識別過去登記的預定物品的識別信息記錄在一起)的數目被從所述累積者資料庫所包括的多條信息中提取作為所述總體人數；並且，假設對象群體人數為所述累積者資料庫所包括的多條信息中與識別當前登記物品的多條識別信息記錄在一起的每個物品對應的面部圖像數目，則所述對象群體人數與所述總體人數之比被計算作為相對於所述當前登記物品而言的使用或購買所述預定物品的人的移動率。在根據本發明一個方案的信息處理裝置中，例如，所述存儲裝置(其用於在累積者資料庫中存儲面部圖像作為累積者的面部圖像)為生物信息資料庫；所述獲取裝置(用於獲取使用或購買多個物品中的一個的匹配對象者的面部圖像，連同獲取用於識別由所述匹配對象者使用或購買的物品的識別信息)為面部圖像獲取單元；所述匹配裝置(用於通過計算由所述獲取裝置獲取的所述匹配對象者的面部圖像與所述存儲裝置中存儲的累積者的面部圖像之間的相似度來進行匹配)為匹配單元；所述相似度確定裝置(用於通過將作為所述匹配裝置的匹配結果的相似度與預定閾值比較來確定所述匹配對象者的面部圖像是否為所述累積者的面部圖像)為相似度確定單元；所述記錄裝置(用於在所述相似度確定裝置確定所述匹配對象者的面部圖像為所述累積者的面部圖像時，將作為所述匹配對象者的累積者的檢測連同所述識別信息一起記錄在所述累積者資料庫中，同時使所述累積者的檢測與所述累積者的面部圖像相關聯)為資料庫管理單元；所述總體提取裝置(用於從所述累積者資料庫中包括的多條信息中提取這樣的面部圖像的數目作為總體人數，該面部圖像的每個都與識別過去登記的預定物品的識別信息記錄在一起)為總體提取單元；並且所述移動率計算裝置(假設所述累積者資料庫所包括的多條信息中與識別當前登記物品的多條識別信息記錄在一起的每個物品對應的面部圖像數目為對象群體人數，計算所述對象群體人數與所述總體人數之比作為相對於所述當前登記物品而言的使用或購買所述預定物品的人的移動率)為移動率計算部。也即，在所述面部圖像獲取裝置所獲取的面部圖像被識別為所述生物信息資料庫中登記的面部圖像的情況下，所述遊藝機的使用被記錄在生物信息資料庫中並同時與識別作為所述物品的遊藝機(所述面部圖像在該遊藝機中被獲取)的識別信息相關聯。所述總體提取單元基於所述生物信息資料庫中表示所述遊藝機(其由預定識別信息指定)的使用的記錄，來提取使用了具有所述預定識別信息的遊藝機的累積者數目作為用於計算移動率的總體有關的信息。所述移動率計算部計算使用其他遊藝機的人數與被提取為所述總體的人數之比作為所述移動率。因此，具有高移動率的遊藝機能夠被識別為使用由預定識別信息指定且是在過去安裝的遊藝機的玩家移動去玩的遊藝機，相同的人移動去用來玩遊戲的遊藝機的種類的趨勢能夠被分析以選擇要撤除或替換的遊藝機。因此，能夠設定恰當的遊藝機作為市場策略以便吸引特定的玩家。發明的效果根據本發明，能夠準確把握顧客的動向以支持用於吸引顧客的市場策略。


圖1為示出根據本發明實施例的遊藝店銷售支持系統的配置的圖示。圖2為示出圖1中攝像頭(cameras)的安裝示例的圖示。圖3為示出圖1中攝像頭的安裝示例的圖示。圖4為示出圖1中攝像頭的安裝示例的圖示。圖5為示出圖1中攝像頭的安裝示例的圖示。圖6為示出圖1中攝像頭的安裝示例的圖示。圖7為示出圖1中攝像頭的安裝示例的圖示。圖8為示出圖1中的入口攝像頭和店內攝像頭的安裝示例的圖示。
圖9為示出圖1中圖像處理單元的配置示例的圖示。圖10為示出圖1中生物信息識別部的配置示例的圖示。圖11為示出圖1中生物信息資料庫的配置示例的圖示。圖12為示出圖1中遊藝店管理裝置的配置示例的圖示。圖13為示出圖1中遊藝機管理資料庫的配置的圖示。圖14為示出遊藝信息管理處理的流程圖。圖15為示出相似度計算處理的流程圖。圖16為示出圖1中的遊藝店銷售支持系統中的活動策略分析處理的流程圖。圖17為示出活動策略分析處理的分析結果的圖示。圖18為示出圖1中的遊藝店銷售支持系統中的新機替代機種分析處理的流程圖。圖19為示出根據實施例的經銷商銷售支持系統的配置示例的圖示。圖20為圖19中生物信息識別部的配置示例的圖示。圖21為示出圖19中生物信息資料庫的配置示例的圖示。圖22為示出圖19中經銷商管理裝置的配置示例的圖示。圖23為示出圖19中商品管理資料庫的配置的圖示。圖24為示出銷售信息管理處理的流程圖。圖25為示出圖19中的經銷商銷售支持系統中的活動策略分析處理的流程圖。圖26為示出圖19中的經銷商銷售支持系統中的替代商品分析處理的流程圖。圖27為示出根據實施例的遊樂園銷售支持系統的配置示例的圖示。圖28為示出圖27中生物信息識別部的配置示例的圖示。圖29為示出圖27中生物信息資料庫的配置的圖示。圖30為示出圖27中遊樂園管理裝置的配置示例的圖示。圖31為示出圖27中遊樂設施(attraction)管理資料庫的配置的圖示。圖32為示出遊樂設施信息管理處理的流程圖。圖33為示出圖27中的遊樂園銷售支持系統中的活動策略分析處理的流程圖。圖34為示出圖27中的遊樂園銷售支持系統中的替代遊樂設施分析處理的流程圖。圖35為示出根據實施例的綜合商廈銷售支持系統的配置示例的圖示。圖36為示出圖35中生物信息識別部的配置示例的圖示。圖37為示出圖35中生物信息資料庫的配置的圖示。圖38為示出圖35中購物中心管理裝置的配置示例的圖示。圖39為示出圖35中店鋪管理資料庫的配置的圖示。圖40為示出到店管理信息管理處理的流程圖。圖41為示出圖35中的綜合商廈銷售支持系統中的活動策略分析處理的流程圖。圖42為示出圖35中的綜合商廈銷售支持系統中的替代店鋪分析處理的流程圖。圖43為示出個人計算機的配置示例的圖示。
具體實施例方式下面說明本發明的實施例。本發明的構成要件與本發明的實施例之間的對應關係如下所示。作出如下記載以檢查這一事實，即本發明的實施例在用於實施本發明的方式中加以說明。即使未在該記載中說明而在說明書中有說明的實施例存在為對應於本發明構成要件的實施例，這也不意味著未在該記載中說明而在說明書中有說明的該實施例不對應於該構成要件。另一方面，即使作出了該實施例對應於該構成要件的說明，也不意味著該實施例不對應於該構成要件之外的其他構成要件。根據本發明一個方案的信息處理裝置包括:存儲裝置(例如圖10中的生物信息資料庫22)，用於在累積者資料庫中存儲面部圖像作為累積者(accumulator)的面部圖像；獲取裝置(例如圖10中的面部圖像獲取單元221)，用於獲取使用或購買多個物品之一的匹配對象者的面部圖像以及識別該匹配對象者所使用或購買的物品的識別信息；匹配裝置(例如圖10中的匹配單元222)，用於通過計算獲取裝置所獲取的匹配對象者的面部圖像與存儲裝置中存儲的累積者的面部圖像之間的相似度來執行匹配；相似度確定裝置(例如圖10中的相似度確定單元233)，用於通過將作為匹配裝置的匹配結果的相似度與預定閾值相比較來確定匹配對象者的面部圖像是否為累積者的面部圖像；記錄裝置(例如圖10中的資料庫管理單元223)，用於在相似度確定裝置確定匹配對象者的面部圖像是累積者的面部圖像時，在累積者資料庫中一起記錄累積者(其為匹配對象者)的檢測以及識別信息，同時將累積者的檢測與累積者的面部圖像相關聯；總體提取裝置(例如圖12中的總體提取單元281)，用於提取與識別過去登記的預定物品的識別信息一起記錄的面部圖像的數目作為累積者資料庫中所包括的多條信息的總體人數；以及移動率計算裝置(例如圖12中的移動率計算部255)，用於在假設對象群體的人數為累積者資料庫中包括的多條信息中與識別當前登記物品的多條識別信息記錄在一起的每個物品的面部圖像的數目的情況下，計算對象群體的人數與總體人數的比例作為相對於當前登記物品而言使用或購買預定物品的人的移動率。信息處理裝置可進一步包括:圖像拍攝裝置(例如圖9中的攝像頭38)，用於拍攝圖像；面部圖像提取裝置(例如圖9中的面部圖像提取單元202)，用於從由圖像拍攝裝置拍攝的圖像中提取匹配對象者的面部圖像；以及特徵量提取裝置(例如圖10中的特徵量提取單元231)，用於從匹配對象者的面部圖像中提取特徵量，其中匹配裝置使用由獲取裝置獲取的匹配對象者的面部圖像以及存儲裝置中存儲的登記者的面部圖像的特徵量來計算相似度，並將由獲取裝置獲取的匹配對象者的面部圖像與存儲裝置中存儲的登記者的面部圖像進行匹配。信息處理裝置還可包括:顯示裝置(例如圖12中的移動率分布分析結果輸出單元257)，針對替換過去登記的且其中記錄有被作為所述總體而獲取的人數的使用的遊藝機機種的遊藝機機種而言，當這樣的遊藝機機種被包括以作為移動率高於預定次序的遊藝機機種時，所述顯示裝置顯示被替換的遊藝機機種為恰當選擇；針對替換過去登記的且其中記錄有被作為所述總體而獲取的人數的使用的遊藝機機種的遊藝機機種而言，當這樣的遊藝機機種未被包括以作為移動率高於預定次序的遊藝機機種時，所述顯示裝置顯示被替換的遊藝機機種為不恰當選擇。一種用於信息處理裝置的信息處理方法，該信息處理裝置包括:存儲裝置，用於在累積者資料庫中存儲面部圖像作為累積者的面部圖像；獲取裝置，用於獲取使用或購買多個物品之一的匹配對象者的面部圖像以及識別該匹配對象者所使用或購買的物品的識別信息；匹配裝置，用於通過計算獲取裝置所獲取的匹配對象者的面部圖像與存儲裝置中存儲的累積者的面部圖像之間的相似度來執行匹配；相似度確定裝置，用於通過將作為匹配裝置的匹配結果的相似度與預定閾值相比較來確定匹配對象者的面部圖像是否為累積者的面部圖像；記錄裝置，用於在相似度確定裝置確定匹配對象者的面部圖像是累積者的面部圖像時，在累積者資料庫中一起記錄累積者(其為匹配對象者)的檢測與識別信息，同時將累積者的檢測與累積者的面部圖像相關聯；總體提取裝置，用於提取與識別過去登記的預定物品的識別信息一起記錄的面部圖像的數目作為累積者資料庫中包括的多條信息的總體人數；以及移動率計算裝置，在假設對象群體的人數為累積者資料庫中包括的多條信息中與識別當前登記物品的多條識別信息記錄在一起的每個物品的面部圖像的數目的情況下，計算對象群體的人數與總體人數的比例作為相對於所述當前登記而言使用或購買預定物品的人的移動率，該信息處理方法包括:獲取步驟(例如圖14中的步驟S21)，在獲取裝置中獲取使用或購買多個物品之一的匹配對象者的面部圖像以及識別該匹配對象者所使用或購買的物品的識別信息；匹配步驟(例如圖14中的步驟S24)，在匹配裝置中通過計算獲取步驟中所獲取的匹配對象者的面部圖像與存儲裝置中存儲的累積者的面部圖像之間的相似度來執行匹配；相似度確定步驟(例如圖14中的步驟S25)，在相似度確定裝置中通過比較作為匹配步驟中處理的匹配結果的相似度與預定閾值來確定匹配對象者的面部圖像是否為累積者的面部圖像；記錄步驟(例如圖14中的步驟S26和S28)，在記錄裝置中，當通過相似度確定步驟中的處理確定匹配對象者的面部圖像是累積者的面部圖像時，在累積者資料庫中一起記錄累積者(其為匹配對象者)的檢測與識別信息，同時使累積者的檢測與累積者的面部圖像相關聯；總體提取步驟(例如圖18中的步驟S92)，在總體提取裝置中提取與識別過去登記的預定物品的識別信息一起記錄的面部圖像的數目作為累積者資料庫中包括的多條信息的總體人數；以及移動率計算步驟(例如圖18中的步驟S94)，在假設對象群體的人數為累積者資料庫中包括的多條信息中與識別當前登記物品的多條識別信息記錄在一起的每個物品的面部圖像的數目的情況下，在移動率計算裝置中計算對象群體的人數與總體人數的比例作為相對於所述當前登記物品而言使用或購買預定物品的人的移動率。下面將說明本發明的實施例。該說明按如下所示作出。1.第一實施例(遊藝店銷售支持系統的配置示例)2.第二實施例(經銷商銷售支持系統的配置示例)3.第三實施例(遊樂園銷售支持系統的配置示例)4.第四實施例(綜合商廈銷售支持系統的配置示例)〈1.第一實施例〉[遊藝店銷售支持系統的配置示例]圖1為示出根據本發明實施例的遊藝店銷售支持系統的配置的圖示。遊藝店1-1至1-n是所謂的彈珠機店、老虎機(彈珠機店中的投幣機)店或賭場。另外，遊藝店1-1至1-n是生物信息管理中心或第三方遊藝店管理中心的加盟店或會員店。在遊藝店1-1至1-n中，多個店需要進行整體管理。遊藝店1-1至1-n通過生物信息管理總線6和第三方遊藝店管理總線7彼此連接。遊藝店1-1至1-n通過總線6和7以及公共通信線網絡8和9 (典型為網際網路)相互之間傳送和接收生物信息和第三方遊藝店管理信息。下文中，除非另有說明，遊藝店1-1至1-n被簡稱為遊藝店I。假設這同樣適用於其他配置。生物信息管理總線6充當這樣的傳送線:主要由每個遊藝店I的生物信息識別部21管理的生物信息經該傳送線流動。第三方遊藝店管理總線7充當這樣的傳送線:由每個遊藝店I的媒體貸出管理裝置27管理的媒體貸出管理信息經該傳送線流動。生物信息管理中心2是由管理和運營生物信息管理中心的運營者使用的伺服器。生物信息管理中心2基於由每個遊藝店I生成的未登記玩家DB (下文中資料庫也稱為DB)來更新生物信息管理資料庫3中管理的登記玩家DB，並將經過更新的最新登記玩家DB分發至每個遊藝店I的生物信息識別部21。第三方遊藝店管理中心4是由管理和運營第三方遊藝店管理中心的運營者使用的伺服器。第三方遊藝店管理中心4基於從每個遊藝店I提供的信息來更新第三方遊藝店管理資料庫(DB)中管理的包括媒體貸出管理信息的DB，並將經過更新的最新媒體貸出管理信息分發至每個遊藝店I的媒體貸出管理裝置27。生物彳目息識別部21將圖像處理單兀39-1至39-(m+p+q)從由攝像頭38-1至38_m、入口攝像頭40-1至40-p和店內攝像頭41-1至41-q拍攝的圖像中提取的並經生物信息總線31提供的面部圖像有關信息與預先登記在生物信息DB22中的面部圖像進行匹配。當上述面部圖像彼此匹配時，登記玩家的訪問或遊藝信息被添加至生物信息DB22以更新生物信息DB22，並且根據需要在包括CRT (陰極射線管)或IXD (液晶顯示器)的顯示單元23上顯不各條彳目息。遊藝店管理裝置24是所謂的娛樂中心計算機(hall computer)，其通過遊藝店管理信息總線30來監視遊藝機36-1至36-m的運行。基於每個遊藝機36中玩家所得到的球數或支出的幣數的信息、每個遊藝機36-1至36-m上的玩家呼叫信息、或者諸如錯誤發生等監視狀態，遊藝店管理裝置24進行預定處理並在包括CRT或LCD的顯示單元25上顯示處理結果。使用遊藝機管理DB26，遊藝店管理裝置24管理從計數器35、遊藝機36_1至36_m以及遊藝機周邊終端37-1至37-m提供的多條信息，同時使每條信息與識別每個遊藝機36的識別信息(例如遊藝機識別號)相關聯。遊藝機的機種、規格和製造商等多條有關信息被登記在遊藝機管理DB26中，同時與遊藝機識別號相關聯。使用媒體貸出管理DB29，媒體貸出管理裝置27基於來自結算/售賣機(adjustment / vending machine) 33 和貸出機(lending machine) 34 的多條信息來管理與貸出的遊藝媒體有關的貸出管理信息。當更新媒體貸出管理DB29中登記的媒體貸出管理信息時，媒體貸出管理裝置27經第三方遊藝店管理總線7和公共通信線網絡9將更新後的信息傳送至第三方遊藝店管理中心4。媒體貸出管理裝置27獲取經第三方遊藝店管理總線7和公共通信線網絡9從第三方遊藝店管理中心4提供的媒體貸出管理信息，並在媒體貸出管理DB29中累積媒體貸出管理信息。在玩家玩遊藝機36的情況下，貸出機34在接收到現金或預付卡形式的金額時根據預定的金額將遊藝媒體貸出給玩家。此時，貸出機34將關於貸出遊藝媒體的數目的信息與收到的金額或預付卡餘額的信息一起提供給媒體貸出管理裝置27。因此，媒體貸出管理裝置27將貸出遊藝媒體的數目信息與收到的金額或預付卡餘額的信息一起登記在媒體貸出管理DB29中。
結算/售賣機33出售具有借出球的單位(unit)的預付卡。此時，結算/售賣機33將預付卡的單位和所付的金額提供給媒體貸出管理裝置27。結算/售賣機33基於作為預付卡的單位而貸出的遊藝媒體的餘額來結算金額及付款。此時，結算/售賣機33將預付卡的餘額和所付的金額提供給媒體貸出管理裝置27。計數部35統計玩家在玩遊藝機36時得到的遊藝媒體數目，並以磁卡或收據形式輸出計數結果。玩家進行預定的操作以使得每個遊藝機36-1至36-m進行遊戲，並且每個遊藝機36-1至36-m根據所謂的小當(small hit)或大當(big hit)來支付遊藝球或遊藝幣。遊藝機周邊終端37-1至37-m是根據遊藝機36_1至36_m而設置的所謂的機內裝置，並且在每個遊藝機36-1至36-m中設置機內售賣機(原理上與貸出機34等同)。遊藝機周邊終端37獲取與玩遊藝機36的玩家的面部圖像有關的生物信息，並且遊藝機周邊終端37將該生物信息與遊藝機識別信息(遊藝機識別號)一起傳送至生物信息識別部21。在圖1中，舉例來說，拍攝玩家面部圖像的攝像頭38-1至38-m被設置為獲取生物信息的功能。例如，如圖2所示，攝像頭38-1至38-m可設置在遊藝機36_1至36_4上部所設機器顯示燈61-1至61-4的下方，從而在圖3所示的讀取範圍5內拍攝玩家的面部圖像。因此，每個攝像頭ID能夠同時作為遊藝機ID來使用。例如，如圖4所示，在攝像頭38-1至38-m中，遊藝機周邊終端37_1至37_4中可設置凸部71-1至71-4,從而在如圖5所示的讀取範圍0內拍攝玩家的面部圖像。例如，如圖6所示，可在將每個攝像頭38-1至38-m設置於遊藝機36中部(在遊藝機36的檯面上)時拍攝玩家的面部圖像。也即，攝像頭38被安裝在圖6的安裝單元81中，從而在圖7所示的讀取範圍9內拍攝玩家的面部圖像。入口攝像頭40-1至40-p以及店內攝像頭41-1至41-q分別安裝在遊藝店I的門口和預定位置處，並將拍攝的圖像提供給圖像處理單元39-(m+l)至39-(m+p+q)。例如，入口攝像頭40-1至40-p以及店內攝像頭41-1至41-q如圖8所示那樣安裝。圖8示出遊藝店I中入口攝像頭40-1至40-p以及店內攝像頭41-1至41-q的安裝示例。在圖8中，設有門口 112-1至112-3，並且入口攝像頭40-1至40-3分別拍攝經門口 112進入遊藝店I的玩家。店內攝像頭41-1至41-10安裝在這樣的位置處，其中在每個位置店內攝像頭41都能夠拍攝排成一列的島設備(island facility) 111-1至111-5中每一個的兩面。遊藝機36安裝在島設備111的兩面，也即，遊藝機36被安裝為使得圖8中的島設備111被垂直夾設於它們之間。每個攝像頭38、入口攝像頭40和店內攝像頭41都具有雲臺變焦(pan-tilt-zoom)功能。因此,如圖8所示,店內攝像頭41_1至41-10被布置為使得玩遊藝機36的所有玩家的圖像都能被任意一個店內攝像頭41-1至41-10拍攝。店內攝像頭41-a設置在貸出機34的前面，店內攝像頭41_b設置在結算/售賣機33的前面，並且店內攝像頭41-c設置在計數部35的前面。因此，使用貸出機34、結算/售賣機33和計數部35的玩家的圖像能夠被拍攝到。也即，如圖8中所示，攝像頭38、入口攝像頭40和店內攝像頭41安裝在遊藝店I中，從而得以監視預期玩家(如訪問遊藝店I的玩家，玩遊藝機36的玩家，以及使用貸出機36、結算/售賣機33或計數部35的玩家等等)將要進行的幾乎所有行為。
[圖像處理單元的配置示例]下面將參照圖9說明圖像處理單元39的配置示例。圖像獲取單元201獲取攝像頭38 (或者入口攝像頭40或店內攝像頭41)所拍攝的圖像，並將該圖像提供給面部圖像提取單元202。面部圖像提取單元202使用構成面部的部位所排布的圖案在從圖像獲取單元201提供的圖像中提取出包括面部圖像的矩形圖像。面部圖像提取單元202將該矩形圖像提供給傳送部203。該傳送部203將該面部圖像傳送給生物信息識別部21。此時，傳送部203將面部圖像與識別圖像處理單元39的信息以及指定對應於攝像頭38所設置的遊藝機36的信息或者識別入口攝像頭40和店內攝像頭41位置的多條信息一起傳送給生物信息識別部21。[生物信息識別部的配置示例]以下將參照圖10說明生物信息識別部21的配置示例。面部圖像獲取單元221獲取從圖像處理單元39所提供的面部圖像，並將該面部圖像提供給匹配單元222。匹配單元222將由面部圖像獲取單元221獲取的面部圖像與生物信息DB22中預先登記的登記玩家的面部圖像進行匹配。當存在面部圖像成為具有高近似度的候選者時，匹配單元222將所獲取面部圖像的人視為登記玩家，並向資料庫管理單元223發出指令以將面部圖像獲取單元221所獲取的該面部圖像與檢測出該面部圖像的時刻和未檢測出該面部圖像的時刻的多條信息、以及識別遊藝機36的遊藝機識別信息或者識別入口攝像頭40和店內攝像頭41的多條識別信息一起累積在生物信息DB22中。此時，匹配單元222在顯示單元23上顯示該面部圖像作為匹配結果。當不存在成為具有高相似度的候選者的面部圖像時，匹配單元222向資料庫管理單元223發出指令以在生物信息DB22中登記所提供的面部圖像。此時，資料庫管理單元223還將檢測出該面部圖像的時刻和未檢測出該面部圖像的時刻的多條信息、以及識別遊藝機36的遊藝機識別信息或者識別入口攝像頭40和店內攝像頭41的多條識別信息一起登記在生物信息DB22中。更詳細而言，匹配單元222的特徵量提取單元231提取用於識別面部圖像的特徵量，並將該特徵量與面部圖像一起提供給相似度計算部232。相似度計算部232提取生物信息DB22中登記的登記玩家的面部圖像的特徵量。通過提取生物信息DB22中登記的登記玩家的特徵量並使用從特徵量提取單元231提供的特徵量，相似度計算部232獲取與生物信息DB22中登記的所有登記玩家的面部圖像的相似度。相似度計算部232將從面部圖像獲取單元221提供的面部圖像和具有最高相似度的面部圖像提供給相似度確定單元233。更具體而言，相似度計算部232基於各個面部特徵量(例如兩眼之間的間隔以及從下巴到前額的長度與從下巴到鼻子的長度之比)獲取絕對差之和、平均百分比以及比率之和來作為相似度。相似度確定單元233將從相似度計算部232提供的相似度累積在緩衝區(buffer) 233a中，並將面部圖像的最高相似度與預定閾值進行比較。基於比較結果，在相似度最高的登記面部圖像與從面部圖像獲取單元221提供的面部圖像相似的情況下(當登記面部圖像的相似度高於預定閾值(相似度表示的是相似度越高相似的程度越大時)或者當登記面部圖像的相似度低於預定閾值(相似度表示的是相似度越低相似的程度越大時))，相似度確定單元233將與相似度最高的面部圖像有關的信息提供給顯示單元23，並在顯示單元23上顯示相似度最高的面部圖像。此時，相似度確定單元233向資料庫管理單元223發出指令以在生物信息DB22中登記檢測出該面部圖像的時刻信息和未檢測出該面部圖像的時刻的多條信息、以及識別遊藝機36的遊藝機識別信息或者識別入口攝像頭40和店內攝像頭41的多條信息。相似度確定單元233將面部圖像的最高相似度與預定閾值進行比較。基於比較結果，在相似度最高的登記面部圖像與從面部圖像獲取單元221提供的面部圖像不相似的情況下，相似度確定單元233向資料庫管理單元223發出指令以在生物信息DB22中對相似度最高的面部圖像與檢測出該面部圖像的時刻信息和未檢測出該面部圖像的時刻信息的多條信息、以及識別遊藝機36的遊藝機識別信息或者識別入口攝像頭40和店內攝像頭41的多條信息一起進行新的登記。此時，例如，假設面部圖像越接近登記為登記玩家的面部圖像，由比例之和表示的相似度表示的值越高。描述這樣的示例，其中當相似度高於預定閾值時，則確定該面部圖像是對應於該相似度的登記玩家的面部圖像。然而，例如，在相似度是由拍攝的面部圖像與登記為登記玩家的面部圖像的特徵量之間的絕對差之和來表示的情況下，相似度確定單元233在相似度低於閾值時將所拍攝的面部圖像視為登記玩家的面部圖像。可替代地，在平均比率的情況下，相似度確定單元233可以在相似度大於或等於預定值並且是在O到I的範圍中接近I的一個值時將所拍攝的面部圖像視為登記玩家的面部圖像。[生物信息資料庫的配置示例]以下將參照圖11描述生物信息資料庫22的配置示例。如圖11所示，生物信息DB22是包括按每個面部圖像進行管理的工作表狀的面部圖像數據的資料庫，並且資料庫管理單元223登記與具有面部圖像的人有關的遊藝信息同時使遊藝信息與面部圖像相關聯。對於包括面部圖像數據的每個工作表，特徵量信息登記在特徵量信息欄中同時與登記在面部圖像欄中的面部圖像相關聯。生物信息DB22中還設置有遊藝機識別號欄、遊戲開始日期和時間欄、遊戲結束日期和時間欄以及用戶級別欄。遊藝機識別號欄、遊戲開始日期和時間欄、遊戲結束日期和時間欄以及用戶級別欄中分別登記遊藝機識別號、遊戲開始日期和時間、遊戲結束日期和時間以及用戶級別。資料庫管理單元223在面部圖像欄中登記由面部圖像獲取單元221獲取的面部圖像。資料庫管理單元223在遊藝機識別號欄中登記與面部圖像一起被提供的遊藝機識別號。該遊藝機識別號是用於指定面部圖像被提供的人所玩的遊藝機的信息，並且該遊藝機識別號登記在遊藝機識別號欄中。遊藝機識別號包括安裝該機種的遊藝機的安裝時段以及在店中管理的遊藝機號。該安裝時段和遊藝機號分別記錄在安裝時段欄和遊藝機號欄中。例如，如圖11中的最上段和第二段中所示，安裝時段為「20100110201002100010」和「20100310000000000115」。最上段的遊藝機識別號表示該遊藝機從2010年I月10日至2010年2月10日以遊藝機號「0010」進行安裝。也即，在「20100110201002100010」中，安裝時段的開始時間為「20100110」，結束時間為「20100210」，並且遊藝機號為「0010」。對於第二段的遊藝機識別號，在「20100310000000000115」中，安裝時段的開始時間為「 20100110 」，結束時間為「 00000000 」,並且遊藝機號為「0115」。結束時間「 00000000 」表示該遊藝機是當前安裝的並且未設定結束時間。也即，第二段的遊藝機識別號表示該遊藝機當前自2010年3月10日被安裝並且該遊藝機是以遊藝機號「0115」進行安裝。與遊戲開始日期和時間(其表示由面部圖像識別的人用由遊藝機識別號指定的遊藝機36開始遊戲的時刻)有關的信息記錄在遊戲開始日期和時間欄中。在圖11中，「20100125101546」和「20100315111515」記錄在遊戲開始日期和時間欄的最上段和第二段中。也即，圖11中的最上段表示由面部圖像識別的人在2010年I月25日10:15:46時用遊藝機識別號為「20100110201002100010」的遊藝機36開始遊戲。圖11中的第二段表示由面部圖像識別的人在2010年3月15日11:15:15時用遊藝機識別號為「20100310000000000115」 的遊藝機 36 開始遊戲。與遊戲結束日期和時間(其表示由面部圖像識別的人用由遊藝機識別號指定的遊藝機36結束遊戲的時刻)有關的信息記錄在遊戲結束日期和時間欄中。在圖11中，「20100125152051」和「20100315122023」記錄在遊戲結束日期和時間欄的最上段和第二段中。也即，圖11中的最上段表示由面部圖像識別的人在2010年I月25日15:20:51時用遊藝機識別號為「20100110201002100010」的遊藝機36結束遊戲。圖11中的第二段表示由面部圖像識別的人在2010年3月15日12:20:23時用遊藝機識別號為「20100310000000000115」 的遊藝機 36 結束遊戲。用戶級別根據由面部圖像識別的玩家的訪問頻度而表示為H(重度)、M(中度)、和L(輕度)的等級，並且用戶級別記錄在用戶級別欄中。在更新面部圖像數據時，資料庫管理單元223在初始狀態下記錄用戶級別為L。這之後，資料庫管理單元223根據與遊戲開始日期和時間有關的信息來計算訪問頻度。當訪問頻度高於預定頻度時，資料庫管理單元223記錄用戶級別為M，並且當訪問頻度更高時，資料庫管理單元223記錄用戶級別為H。另一方面，當訪問頻度降低時，資料庫管理單元223將用戶級別從H變為M或者從M變為L。[遊藝店管理裝置的配置示例]以下將參照圖12說明遊藝店管理裝置24的配置示例。遊藝店管理裝置24基於生物信息DB22中登記的面部圖像數據和遊藝機管理DB26中登記的遊藝機36的個體信息獲取回遊率和移動率(以玩特定的遊藝機36的玩家作為總體)，並提供銷售支持信息。更詳細而言，遊藝店管理裝置24通過遊藝機的機種、規格和製造商來指定當前安裝的遊藝機36，並計算回遊率，該回遊率表示使用指定的遊藝機36的玩家回遊到其他機種的每個遊藝機36中當前安裝的其他機種遊藝機36的比例。遊藝店管理裝置24通過遊藝機的機種、規格和製造商來指定非當前安裝而是在過去安裝的遊藝機36，並計算移動率(mobile ratio),該移動率表示使用指定的遊藝機36的玩家移動至每個當前安裝的遊藝機36中當前安裝的其他機種的遊藝機36的比例。遊藝機管理裝置24分析每個機種的遊藝機中的回遊率或移動率，並基於分析結果來提供銷售支持信息。遊藝店管理裝置24包括回遊率計算部251、回遊率分布解析部252、回遊率分布解析結果輸出單元253、操作單元254、移動率計算部255、移動率分布解析部256、移動率分布解析結果輸出單元257和通信單元258。回遊率計算部251包括總體提取單元271、對象群體提取單元272和回遊率計算結果輸出單元273，並計算回遊率。總體提取單元271提取計算回遊率所需的總體人數的有關信息。更具體而言，當包括鍵盤和操作按鈕的操作單元254被操作以輸入機種名稱、規格或製造商作為用於指定遊藝機(其當前安裝在遊藝店中且成為總體的人利用該遊藝機玩遊戲)的信息時，總體提取單元271基於輸入信息訪問遊藝機管理DB26以指定應當被指定的當前安裝遊藝機36的遊藝機識別號。基於所指定的遊藝機識別號，總體提取單元271訪問生物信息DB22以提取面部圖像數據(在該面部圖像數據中記錄有表示玩具有指定的遊藝機識別號的遊藝機36的遊藝信息)，並基於提取的面部圖像數據的條數獲取成為總體的人數。對象群體提取單元272在獲取回遊率所需的總體中提取包括有這樣的遊藝信息(該遊藝信息表示玩除特定遊藝機36之外的每個當前安裝遊藝機36)的面部圖像數據，並獲取該面部圖像數據的條數作為對象群體的人數。回遊率計算結果輸出單元273通過將對象群體的人數除以總體的人數來計算每個遊藝機中的對象群體與總體之比以作為回遊率。回遊率分布解析部252收集在每個遊藝機中獲取的回遊率的計算結果，並獲取遊藝機的分布。例如，回遊率分布解析部252提取與前η位的遊藝機有關的多條信息，並基於多條信息的趨勢來生成銷售支持信息作為解析結果。回遊率分布解析結果輸出單元253生成表示回遊率分布解析部252所收集的每個遊藝機中的回遊率信息的圖表，並在顯示單元25上將該圖表與回遊率分布解析部252的解析結果一起顯示。移動率計算部255包括總體提取單元281、對象群體提取單元282和移動率計算結果輸出單元283，並計算移動率。總體提取單元281提取與計算移動率所需的總體人數有關的信息。更具體而言，當包括鍵盤和操作按鈕的操作單元254被操作以輸入機種名稱、規格或製造商作為用於指定遊藝機(其在過去被安裝在遊藝店中且成為該總體的人使用該遊藝機玩遊戲)的信息時，總體提取單元281基於輸入信息訪問遊藝機管理DB26以指定遊藝機36 (在其過去被安裝並且應當被指定)的遊藝機識別號。基於指定的遊藝機識別號，總體提取單元281訪問生物信息DB22以提取面部圖像數據(在該面部圖像數據中記錄有表示玩具有指定的遊藝機識別號的遊藝機36的遊藝信息)，並基於提取的面部圖像數據的條數獲取成為總體的人數。對象群體提取單元282在獲取回遊率所需的總體中提取包括表示玩除了指定遊藝機36之外的每個當前安裝的遊藝機36中的遊藝信息的面部圖像數據，並獲取該面部圖像數據的條數作為對象群體的人數。移動率計算結果輸出單元283通過將對象群體的人數除以總體的人數來計算每個遊藝機的對象群體與總體之比以作為移動率。移動率分布解析部256收集在每個遊藝機中獲取的移動率的計算結果，並獲取遊藝機的分布。例如，移動率分布解析部256提取與前η位的遊藝機有關的多條信息,並基於多條信息的趨勢來生成銷售支持信息作為解析結果。移動率分布解析結果輸出單元257生成表示移動率分布解析部256所收集的每個遊藝機的移動率信息的圖表，並在顯示單元25上將該圖表與移動率分布解析部256的解析
結果一起顯不。通信單元258例如由乙太網板構成。通信單元258與生物信息識別部21、遊藝機管理DB26、媒體貸出管理裝置27以及生物信息DB22進行通信，以向這些單元傳送和從這些單元接收各種信息。[遊藝機管理資料庫的配置示例]
下面將參照圖13說明遊藝機管理資料庫26的配置示例。與遊藝機36有關的多條信息(如當前安裝的遊藝機36或過去安裝的遊藝機36的機種名稱、規格和製造商)基於遊藝機識別號記錄在遊藝機管理DB26中。因為遊藝機識別號與圖11所示的生物信息DB22的相同，所以省略其說明。遊藝機36的個體機種名稱登記在機種名稱欄中。遊藝機36的規格記錄在規格欄中。例如，作為用於初學者的規格的「L」、作為用於中級玩家的規格的「M」以及作為用於高級玩家的規格的「H」記錄在規格欄中。還可記錄表示圖12中的規格之外的其他規格的信息。與遊藝機36的製造商有關的信息記錄在製造商欄中。因此，在圖13所示的遊藝機識別號為「20100310201004100001」和「20100310201004100002」的遊藝機36中，機種名稱為「A」，規格為「M」，並且製造商為 「XXX」。在遊藝機識別號為 「20100310201004100003」 和 「20100310201004100004」 的遊藝機36中，機種名稱為「B」，規格為「M」，並且製造商為「XXX」。在遊藝機識別號為「20100510000000000001」 和 「20100510000000000002」 的遊藝機 36 中，機種名稱為 「AA」，規格為「H」，並且製造商為「YYY」。[遊藝信息管理處理]下面將參照圖14的流程圖來說明遊藝信息管理處理。在步驟SI，攝像頭38拍攝安裝範圍中的圖像，並將拍攝的圖像提供給圖像處理單元39。圖像處理單元39的圖像獲取單元201獲取所提供的圖像，並將該圖像提供給面部圖像提取單元202。在步驟S2中，面部圖像提取單元202從所提供的圖像中提取玩家的面部圖像，並將該面部圖像提供給傳送部203。更具體而言，面部圖像提取單元202基於拍攝圖像的顏色而從諸如眼睛和鼻子等特徵部位(其中暴露出皮膚)的排布來提取面部圖像，且面部圖像提取單元202將該面部圖像提供給傳送部203。在步驟S3中，傳送部203確定面部圖像提取單元202是否提取並確實提供了面部圖像。當步驟S3中面部圖像未被提供時，也即，當面部圖像無法被提取時，流程回到步驟SI中的處理。也即，在提取出面部圖像之前一直重複步驟SI至S3中的處理項。當步驟S3中提供了面部圖像以完成面部圖像的提取時，處理跳轉至步驟S4。在步驟S4中，傳送部203將從面部圖像提取單元202提供的面部圖像傳送至生物信息識別部21。此時，傳送部203將識別安裝有攝像頭38的遊藝機36的遊藝機識別號以及與傳送時刻(圖像拍攝時刻)有關的信息傳送至生物信息識別部21，同時將遊藝機識別號以及與傳送時刻有關的信息添加至面部圖像。在步驟S21中，生物信息識別部21的面部圖像獲取單元221獲取面部圖像。在步驟S22中，面部圖像獲取單元221在所提供的面部圖像中提取其中一個未經處理的面部圖像，並將該未經處理的面部圖像提供至特徵量提取單元231。在步驟S23中，匹配單元222的特徵量提取單元231從所提供的面部圖像中提取特徵量，並將該特徵量與面部圖像一起提供至相似度計算部232。在步驟S24中，相似度計算部232進行相似度計算處理。[相似度計算處理]下面將參照圖15中的流程圖描述相似度計算處理。
在步驟S51中，相似度計算部232從生物信息DB22的登記玩家DB中登記的面部圖像中提取其中一個未經處理的登記玩家的面部圖像，並將所提取的面部圖像設為處理對象。在步驟S52中，相似度計算部232從被設為處理對象並在登記玩家DB中登記過的面部圖像中提取與特徵量提取單元231所提供的特徵量相似的特徵量。在步驟S53中，相對於由特徵量提取單元231所提供的面部圖像以及登記在生物信息DB22中的面部圖像中的相似特徵量，相似度計算部232使用各種面部特徵量(如兩眼之間的間距以及從下巴到前額的長度與從下巴到鼻子的長度之比)來計算絕對差之和、平均百分比以及比率之和作為相似度。在步驟S54中，相似度計算部232將與登記面部圖像的相似度(其為計算結果)提供至相似度確定單元233，並使相似度確定單元233將相似度寄存在緩衝區233a中。在步驟S55中，相似度計算部232確定生物信息DB22中是否存在未經處理的登記玩家的面部圖像。當存在未經處理的登記玩家的面部圖像時，流程回到步驟S51中的處理。也即，在針對所有登記玩家的面部圖像計算了相似度之前一直重複步驟S51至S55的處理項。當步驟S55中相似度計算部232確定不存在未經處理的登記玩家的面部圖像時，相似度計算處理結束。說明將回到圖14中的流程圖。在步驟S25中，相似度確定單元233基於緩衝區233a中寄存的相似度計算結果獲取一次序，並確定首位面部圖像的相似度大於預定閾值。也即，相似度確定單元233將最相似的登記玩家(在生物信息DB22登記的面部圖像中與面部圖像獲取單元221獲取的面部圖像最相似的登記玩家:在這種情況下，該登記玩家具有最高的相似度)的相似度與預定閾值比較。如上所述，由於相似度的定義，與拍攝的面部圖像最相似的登記玩家面部圖像的相似度並不限於具有最高值的相似度。因此，相似度與閾值之間的關係有時與該示例中有所不同。當步驟S25中確定首位的相似度大於預定閾值時，在步驟S26中相似度確定單元233將首位的面部圖像提供至資料庫管理單元223。資料庫管理單元223訪問生物信息DB22以搜尋關聯於所提供的面部圖像進行管理的面部圖像數據。資料庫管理單元223登記遊戲開始日期和時間、遊戲結束日期和時間以及用戶級別，同時將遊戲開始日期和時間、遊戲結束日期和時間以及用戶級別與添加至面部圖像的遊藝機識別號相關聯。此時，資料庫管理單元223相對於遊戲開始日期和時間來登記面部圖像最初被檢測到的時間。只要在預定時間內持續檢測到同一面部圖像，資料庫管理單元223就持續更新與遊戲結束日期和時間有關的信息。當在預定時間內未持續檢測到該面部圖像時，資料庫管理單元223登記該時刻作為結束時刻。資料庫管理單元223基於與遊戲開始日期和時間以及遊戲結束日期和時間有關的多條信息來計算用面部圖像管理的玩家的訪問頻度。例如，當最新的訪問頻度為每周一天或一天以下時，資料庫管理單元223將用戶級別登記為L。當最新的訪問頻度大於每周一天並小於每周四天時，資料庫管理單元223將用戶級別登記為M。當最新的訪問頻度大於或等於每周五天時，資料庫管理單元223將用戶級別登記為H。在步驟S27中，面部圖像獲取單元221確定是否針對所有提供的面部圖像進行了處理。當存在未經處理的面部圖像時，流程回到步驟S22中的處理。也即，在針對所有面部圖像進行了處理之前一直重複步驟S22至S28的處理項。當面部圖像獲取單元221確定針對所有面部圖像都進行了處理時，流程回到步驟S21中的處理。另一方面，當在步驟S25中相似度計算部232所提供的首位相似度不大於預定閾值時，即，當最相似的登記玩家的面部圖像的相似度小於預定閾值時，流程跳轉到步驟S28中的處理。在步驟S28中，相似度確定單元233將從圖像處理單元39提供的面部圖像提供給資料庫管理單元223。資料庫管理單元223訪問生物信息DB22，使用所提供的面部圖像新生成面部圖像數據，並登記該面部圖像數據。資料庫管理單元223登記遊戲開始日期和時間、遊戲結束日期和時間以及用戶級別，同時將遊戲開始日期和時間、遊戲結束日期和時間以及用戶級別與添加至面部圖像的遊藝機識別號相關聯。通過上述的處理項，基於由圖像處理單元39提供的面部圖像，生物信息識別部21能夠在每個玩家的面部圖像中在生物信息DB22中順序累積遊藝信息。[活動策略分析處理]下面將參照圖16描述活動策略分析處理。在步驟S71中，回遊率計算部251確定是否操作操作單元254以向當前安裝的遊藝機中成為活動對象候選者的機種進行輸入。在進行了輸入之前，回遊率計算部251 —直重複步驟S71中的相同處理。當步驟S71中操作單元254被操作以向當前安裝的遊藝機中成為活動對象候選者的機種進行輸入時，流程跳轉到步驟S72中的處理。在步驟S72中，回遊率計算部251的總體提取單元271控制通信單元258以訪問遊藝機管理DB26和生物信息DB22，並提取成為活動對象候選者的機種的玩家數目作為回遊率的總體。例如，在輸入機種「AA」作為成為活動對象候選者的機種同時遊藝機管理DB26處於圖13中所示狀態的情況下，總體提取單元271搜尋「20100510000000000001」和「20100510000000000002」作為登記為機種「AA」的遊藝機識別號。當生物信息DB22處於圖11中所示的狀態時，總體提取單元271訪問生物信息DB22以從多條遊藝信息中搜尋包括通過遊藝機識別號「 20100510000000000001 」和「 20100510000000000002 」登記的遊藝信息的面部圖像數據，並將搜尋到的面部圖像數據存儲為總體的遊藝信息。在步驟S73中，回遊率計算部251的對象群體提取單元272將當前安裝的遊藝機36的機種中未經處理的遊藝機36的機種設為處理對象機種，從成為總體的多條面部圖像數據中搜尋其中登記有表示玩該處理對象機種的遊藝信息的面部圖像數據，並提取該面部圖像數據作為對象群體。在步驟S74中，回遊率計算結果輸出單元273計算對象群體的人數與總體人數之比作為回遊率，並輸出該回遊率。在步驟S75中，對象群體提取單元272確定當前安裝的遊藝機36的機種中是否存在未經處理的遊藝機36 (其中未獲取回遊率)的機種。當存在未經處理的遊藝機36 (其中未獲取回遊率)的機種時，流程回到步驟S73中的處理。也即，在從除了被指定為總體的遊藝機36的機種之外的當前安裝遊藝機36的機種中去除未經處理的遊藝機36(其中未獲取回遊率)的機種之前，一直重複步驟S73至S75的處理項。當在步驟S75中對象群體提取單元272確定不存在未經處理的遊藝機36的機種時，流程跳轉到步驟S76中的處理。在步驟S76中，回遊率分布解析部252基於與所有獲取的回遊率有關的多條信息獲取回遊率的次序，並相對於前η位的回遊率來生成圖17中的柱狀圖，同時使該柱狀圖與機種相關聯。在步驟S77中，回遊率分布解析部252依據人數的比例將生成的回遊率柱狀圖按用戶級別進行劃分。也即，在圖17中，從水平軸的左邊開始如柱狀圖示出前五位機種(ΒΒ、AB、ABC、BC和C)的回遊率。在每個柱狀圖中示出了對象群體的人數中用戶級別的比例，並且用戶級別包括用L表示的初學者、用M表示的中級玩家以及用H表示的高級玩家。在步驟S78中，回遊率分布解析部252對基於每個機種的回遊率次序獲取的信息進行分析，並輸出與應當作為活動對象的機種有關的信息作為分析結果。在圖17的情況下，機種「AA」的遊藝機36的玩家傾向於回遊去玩機種「BB」和「AB」的遊藝機36。因此，例如，在對於機種「AA」舉行活動的情況下，分析結果顯示當機種「BB」和「AB」也包括在對象機種中時，具有相同品味的顧客分散在每個機種中可能會減小顧客吸引效率。在圖17中，分析結果還顯示，因為對於機種「ABC」而言具有高訪問頻度的高級玩家比例很高(雖然回遊率低)，所以在將機種「ABC」也設為活動對象機種時，玩家可能會分散但同時也能在活動中聚集具有聞訪問頻度的玩家。在步驟S79中，回遊率分布解析結果輸出單元253在顯示單元25上顯示所獲取的柱狀圖和分析結果信息。通過上述的處理項，能夠得到遊藝店中安裝的特定機種遊藝機的玩家是如何回遊去玩該特定機種以外的其他機種的，以作為回遊率。通過舉例，對指定機種的情況已加以說明。可替代地，在將玩特定機種的玩家設為總體的同時獲取機種每個規格的回遊率或者機種每個製造商的回遊率，藉此能夠把握玩特定機種的玩家傾向於回遊去玩的機種的規格或製造商，並且能夠基於規格或製造商的角度了解活動中應該採用的機種或者活動中不應該採用的機種。被設為總體的不僅可以是玩特定機種的遊藝機36的玩家，還可以是玩特定規格或製造商的遊藝機36的玩家。舉例來說，回遊率是相對於遊藝機36 (玩家在遊藝店中用其來玩遊戲)的機種、規格或製造商來獲取的。例如，回遊率類似地相對於櫃檯中的飲料或食物來獲取，並且能夠了解到將哪種商品設為活動對象或者交易活動。例如，回遊率類似地可相對於經常購買A飲料的顧客更進一步經常購買哪種飲料來獲取。因此，能夠產生市場策略以使得，例如，在經常購買A飲料的顧客還回遊去購買B飲料和C飲料的情況下，通過將B飲料和C飲料布置在與A飲料鄰近的貨架上能夠提供這樣的機會，即經常購買A飲料的顧客同時也購買B飲料和C飲料。對於旅行社而言，假設去往A地區旅遊的遊客是總體，則可相對於該總體的遊客去往除A地區之外的哪個地區來獲取回遊率。例如，假設去往A地區旅遊的遊客是總體，可以發現當獲取該總體的其他旅行目的地作為每個地區中的回遊率時回遊率在B地區很高。在這種情況下，通過直接郵件將去A地區之外還去B地區的旅行計劃發送至該總體，能夠向成為總體的遊客呈現廣泛的各種能夠引起相對較高興趣的旅遊計劃，因此能夠提升銷售。[新機替換機種分析處理]下面將參照圖18描述新機替換機種分析處理。
在步驟S91中，移動率計算部255確定操作單元254是否被操作以向過去安裝並由另一新機種的遊藝機替換的機種(新被替換的)進行輸入。移動率計算部255重複步驟S91中的相同處理，直到執行了輸入為止。當在步驟S91中操作單元254被操作以向過去安裝的新被替換的機種進行輸入時，流程跳轉到步驟S92中的處理。在步驟S92中，移動率計算部255的總體提取單元281控制通信單元258以訪問遊藝機管理DB26和生物信息DB22，並提取玩新被替換的機種的玩家數目作為移動率的總體。例如，在輸入機種「B」作為成為活動對象候選者的機種同時遊藝機管理DB26處於圖13中所示狀態的情況下，總體提取單元281搜尋「20100310201004100003」和「20100310201004100004」作為登記為機種「B」的遊藝機識別號。當生物信息DB22處於圖11中所示的狀態時，總體提取單元281訪問生物信息DB22以從多條遊藝信息中搜尋包括通過遊藝機識別號「20100310201004100003」和「20100310201004100004」登記的遊藝信息的面部圖像數據，並將搜尋到的面部圖像數據存儲為總體的遊藝信息。在步驟S93中，移動率計算部255的對象群體提取單元282將當前安裝的遊藝機36中未經處理的遊藝機36的機種設為處理對象機種，從成為總體的多條面部圖像數據中搜尋登記有表示玩該處理對象機種的遊藝信息的面部圖像數據，並提取該面部圖像數據作為對象群體。在步驟S94中，移動率計算結果輸出單元283計算對象群體的人數與總體人數之比作為移動率，並輸出該移動率。在步驟S95中，對象群體提取單元282確定當前安裝的遊藝機36的機種中是否存在未經處理的遊藝機36 (其中未獲取移動率)的機種。當存在未經處理的遊藝機36 (其中未獲取移動率)的機種時，流程回到步驟S93中的處理。也即，重複步驟S93至S95的處理項，直到從當前安裝的遊藝機機種中去除了未經處理的遊藝機(其中未獲取移動率)的機種為止。當在步驟S95中對象群體提取單元282確定不存在未經處理的遊藝機36的機種時，流程跳轉到步驟S96中的處理。在步驟S96中，移動率分布解析部256基於與所有獲取的移動率有關的多條信息來獲取移動率的次序，並相對於前η位的移動率來生成類似於圖17的柱狀圖，同時使該柱狀圖與機種相關聯。在步驟S97中，移動率分布解析部256基於人數的比例將生成的移動率柱狀圖按用戶級別進行劃分。因為這與圖17中的相同，所以省略其說明。在步驟S98中，移動率分布解析部256對基於每個機種的移動率次序獲取的信息進行分析，並輸出表示玩過去安裝且已經被替換的機種的玩家移動去玩哪個遊藝機的信息作為分析結果。也即，在圖17中，顯示玩機種B的遊藝機36的玩家移動至機種「ΒΒ」和「ΑΒ」的遊藝機36。因此，當移動率相對於機種「ΒΒ」和「ΑΒ」得以維持時，能夠認識到即使機種「B」被替換玩家也不會移動至其他店。在圖17中，分析結果還顯示，因為對於機種「ABC」而言具有高訪問頻度的高級玩家比例高(雖然移動率低)，所以通過保持機種「ABC」不變使得玩機種「BB」的玩家中具有高訪問頻度的玩家不會從該遊藝店脫離。在步驟S99中，移動率分布解析結果輸出單元257在顯示單元25上顯示所獲取的柱狀圖和分析結果信息。
通過以上處理項，在撤除特定機種之後能夠獲取曾經玩遊藝店中安裝的特定機種遊藝機的玩家移動去玩哪個機種以作為移動率。通過舉例已對指定機種的情況加以說明。可替代地，在將玩特定機種的玩家設為總體的同時獲取機種每個規格的移動率或者機種每個製造商的移動率，藉此能夠把握玩特定機種的玩家傾向於移動去玩的機種的規格或製造商，並且能夠基於規格或製造商的角度了解應該替換的機種或者不應該替換的機種。被設為總體的不僅可以是玩特定機種的遊藝機36的玩家，還可以是玩過去安裝的特定規格或製造商的遊藝機36的玩家。舉例來說，移動率是相對於遊藝機36 (玩家在遊藝店中用其來玩遊戲)的機種、規格或製造商來獲取的。例如，移動率類似地相對於櫃檯中的飲料或食物來獲取，並且在清除特定商品時使用移動率能夠了解哪個商品應該被作為替代商品出售。例如，在清除了 A飲料時，移動率類似地可相對於經常購買A飲料的顧客還經常購買哪類飲料來獲取。因此，能夠產生市場策略以使得，例如，在A飲料的銷售終止後經常購買A飲料的顧客移動去購買B飲料和C飲料的情況下，通過在從貨架上撤除A飲料後將B飲料和C飲料布置於同一位置能夠提供購買A飲料的顧客會購買B飲料和C飲料這樣的機會。對於旅行社而言，假設已去往A地區(在過去做過計劃)旅遊的遊客是總體，則可相對於該總體的遊客在計劃終止後會去往哪個地區來獲取移動率。例如，假設去往A地區(在過去做過計劃)旅遊的遊客是總體，當獲取該總體的其他旅行目的地作為每個地區中的移動率時發現移動率在B地區很高。在這種情況下，通過直接郵件將代替A地區而去B地區的旅行計劃發送至該總體，能夠向成為總體的遊客呈現能夠引起相對較高興趣的旅遊計劃，並且因此能夠提升銷售。舉例來說，遊藝店銷售支持系統由多個裝置構成。遊藝店銷售支持系統不必由個體裝置構成。例如，生物信息識別部21和遊藝店管理裝置24可構成為充當生物信息識別部21和遊藝店管理裝置24這二者的信息處理裝置，或者整個遊藝店銷售支持系統可由一個裝置來構成。〈2.第二實施例〉[經銷商銷售支持系統的配置示例]在第一實施例中，移動率和回遊率是基於遊藝店銷售支持系統的配置示例相對於遊藝店中的遊藝機來獲取的。然而，基於移動率和回遊率的銷售支持系統可針對除遊藝店之外的其他領域。例如，該銷售支持系統可用於取代遊藝店中遊藝機的經銷商的商品。圖19為示出根據本發明實施例的經銷商銷售支持系統的配置的圖示。在圖19中，包括與圖1中相同功能的配置由相同的數字來標示，並且酌情省略其說明。取代遊藝店I至第三方遊藝店管理總線7、生物信息識別部21、生物信息DB22、遊藝店管理裝置24、遊藝機管理DB26、遊藝店管理信息總線30、生物信息總線31以及遊藝機周邊終端37，圖19中的經銷商銷售支持系統包括經銷商501至第三方經銷商管理總線507、生物信息識別部521、生物信息DB522、經銷商管理裝置524、商品管理DB526、經銷商管理信息總線530、生物信息總線531以及結算終端537。該經銷商銷售支持系統中除去了媒體貸出管理裝置27至媒體貸出管理DB29以及結算/售賣機33至計數部35。經銷商501-1至501-n為零售經銷商，如所謂的便利店。此外，經銷商501_1至501-n為生物信息管理中心或第三方經銷商管理中心的加盟店或會員店。在經銷商501-1至501-n中，多個店需要進行整體管理。經銷商501-1至501_n通過生物信息管理總線506和第三方經銷商管理總線507彼此連接。經銷商501-1至501-n通過總線506和507以及公共通信線網絡8和9 (典型為網際網路)在相互之間傳送和接收生物信息和第三方銷售管
理信息。生物信息管理總線506與生物信息管理總線6相同，並且充當這樣的傳送線:主要由每個經銷商501的生物信息識別部521管理的生物信息經該傳送線流動。第三方經銷商管理總線507充當這樣的傳送線:主要由每個經銷商501的結算終端537管理的銷售管理信息經該傳送線流動。生物信息管理中心502對應於生物信息管理中心2，並且是由管理和運營生物信息管理中心的運營者使用的伺服器。第三方經銷商管理中心504對應於第三方遊藝店管理中心4，並且是由管理和運營第三方經銷商管理中心的運營者使用的伺服器。生物信息識別部521對應於生物信息識別部21，並且將圖像處理單元39_1至39-(m+p+q)從由攝像頭38_1至38_m、入口攝像頭40_1至40_p和店內攝像頭41_1至41_q拍攝的圖像中提取的並經生物信息總線531提供的面部圖像有關信息與預先登記在生物信息DB522中的面部圖像進行匹配。攝像頭38-1至38_m設置於結帳櫃檯中以便拍攝在購買經銷商501的商品時結帳的購買者的圖像。當面部圖像彼此匹配時，登記人的訪問或銷售信息被添加至生物信息DB522以更新生物信息DB522，並且基於需要在包括CRT (陰極射線管)或IXD (液晶顯示器)的顯示單元23上顯示各條信息。經銷商管理裝置524對應於遊藝店管理裝置24，並通過經銷商管理信息總線530使用結算終端537來監視商品的購買和商品的種類。經銷商管理裝置524從結算終端537獲取諸如所購商品的種類和購買量等多條銷售信息，並在包括CRT或LCD的顯示單元25上顯示銷售信息。使用商品管理DB526，經銷商管理裝置524管理與從每個結算終端537-1至537-m提供的商品有關的銷售信息，同時使該銷售信息與識別每個商品的識別信息(例如商品識別號)相關聯。與商品的交易名稱、類別和製造商有關的多條信息被登記在商品管理DB526中，同時與商品識別號相關聯。結算終端537-1至537-m對應於遊藝機36和遊藝機周邊終端37。在結算時，結算終端537-1至537-m讀取用條形碼或二維碼(QR code)來識別的商品識別信息(其被添加至每個商品)，計算並呈現結算金額，進行找零和信用卡支付，並在必要時開具收據。與結算終端537對應安裝的攝像頭38獲取諸如購買商品的購買者面部圖像等多條生物信息，並從對應的圖像處理單元39將多條生物信息與商品識別信息(商品識別號)一起傳送至生物信息識別部521。[圖19中的經銷商銷售支持系統中生物信息識別部的配置示例]下面將參照圖20說明生物信息識別部521的配置示例。在圖20中，包括的功能與圖10中生物信息識別部21相同的配置由相同的數字來標識，並且省略其說明。圖20中的生物信息識別部521與圖10中的生物信息識別部21的不同之處在於:取代資料庫管理單元223而設置了資料庫管理單元601。資料庫管理單元601在生物信息DB522中登記具有面部圖像的人購買商品的時刻(獲取該面部圖像的時刻)以及識別所購商品的商品識別信息。
[圖21中的經銷商銷售支持系統中生物信息資料庫的配置示例]下面將參照圖21說明生物信息資料庫522的配置示例。如圖21所示，生物信息DB522是包括按每個面部圖像進行管理的工作表狀的面部圖像數據的資料庫，並且資料庫管理單元601登記與具有該面部圖像的人有關的銷售信息同時使該銷售信息與該面部圖像相關聯。每個工作表包括面部圖像數據，特徵量信息登記在特徵量信息欄中同時與登記在面部圖像欄中的面部圖像相關聯。生物信息DB522中還設置有商品識別號欄、購買日期和時間欄以及用戶級別欄。商品識別號欄、購買日期和時間欄以及用戶級別欄分別登記商品識別號、商品的購買日期和時間以及基於對經銷商501的訪問頻度而設定的用戶級別。資料庫管理單元601在面部圖像欄中登記由面部圖像獲取單元221獲取的面部圖像。資料庫管理單元601在商品識別號欄中登記與該面部圖像一起被提供的商品識別號。該商品識別號是指定面部圖像被提供的人所購商品的信息，並且該商品識別號登記在商品識別號欄中。商品識別號包括該所購商品出售的銷售時段以及用條形碼等來管理的商品號。該銷售時段和商品號分別記錄在銷售時段欄和商品號欄中。例如，如圖21中的最上段和第二段中所示，銷售時段為「20100110201002100010」和「20100310000000000115」。最上段的商品識別號表示從2010年I月10日至2010年2月10日出售並用商品號「0010」來識別的商品。也即，在「20100110201002100010」中，銷售時段的開始時間為「20100110」，結束時間為「20100210」，並且商品號為「0010」。對於第二段的商品識別號，在「20100310000000000115」中，銷售時段的開始時間為「20100110」，結束時間為「00000000」，並且商品號為「0115」。結束時間「00000000」表示該商品是當前所出售的並且未設定結束時間。也即，第二段的商品識別號表示該商品當前自2010年3月10日開始出售並且以商品號「0115」來識別。與購買日期和時間(其表示由面部圖像識別的人購買由商品識別號指定的商品的時刻)有關的信息記錄在購買日期和時間欄中。在圖21中，「20100125101546」和「20100315111515」記錄在購買日期和時間欄的最上段和第二段中。也即，圖21中的最上段表示由面部圖像識別的人在2010年I月25日10:15:46時購買了商品識別號為「20100110201002100010」的商品。圖21中的第二段表示由面部圖像識別的人在2010年3月15日11:15:15時購買了商品識別號為「20100310000000000115」的商品。用戶級別根據由面部圖像識別的購買者的訪問頻度而表示為H(重度)、M(中度)和L(輕度)的等級，並且用戶級別記錄在用戶級別欄中。在更新面部圖像數據時，資料庫管理單元601在初始狀態下記錄用戶級別為L。這之後，資料庫管理單元601基於與購買日期和時間有關的信息來計算訪問頻度。當訪問頻度高於預定頻度時資料庫管理單元601記錄用戶級別為M，並且當訪問頻度更高時資料庫管理單元601記錄用戶級別為H。另一方面，當訪問頻度降低時，資料庫管理單元601將用戶級別從H變為M或者從M變為L。[圖19中的經銷商銷售支持系統中經銷商管理裝置的配置示例]下面將參照圖22說明經銷商管理裝置524的配置示例。經銷商管理裝置524對應於遊藝店管理裝置24。經銷商管理裝置524基於生物信息DB522中登記的面部圖像數據和商品管理DB526中登記的商品的個體信息來獲取回遊率和移動率(以購買特定商品的購買者作為總體)，並提供銷售支持信息。更詳細而言，經銷商管理裝置524通過商品的交易名稱、類別和製造商來指定當前出售的商品，並計算回遊率，該回遊率表示每個其他商品中購買指定商品的購買者回遊至其他商品的比率。經銷商管理裝置524通過商品的交易名稱、類別和製造商來指定非當前出售而是在過去出售的商品，並計算移動率，該移動率表示每個其他商品中購買指定商品的購買者移動至當前出售的其他商品的比率。經銷商管理裝置524分析每個商品中的回遊率或移動率，並基於分析結果來提供銷售支持信息。經銷商管理裝置524包括回遊率計算部651、回遊率分布解析部652、回遊率分布解析結果輸出單元653、操作單元654、移動率計算部655、移動率分布解析部656、移動率分布解析結果輸出單元657和通信單元658。回遊率計算部651包括總體提取單元671、對象群體提取單元672和回遊率計算結果輸出單元673，並計算回遊率。總體提取單元671提取計算回遊率所需的總體人數的有關信息。更具體而言，當包括鍵盤和操作按鈕的操作單元654被操作以輸入交易名稱、類別或製造商作為用於指定商品(其當前在經銷商中出售且其被成為總體的人購買)的信息時，總體提取單元671基於輸入信息訪問商品管理DB526以指定應當被指定的當前出售商品的商品識別號。基於指定的商品識別號，總體提取單元671訪問生物信息DB522以提取面部圖像數據(在該面部圖像數據中記錄有表示具有該指定的商品識別號的商品的購買的銷售信息)，並基於提取的面部圖像數據的條數獲取成為總體的人數。對象群體提取單元672提取包括有這樣的銷售信息(該銷售信息表示在獲取回遊率所需的總體中除指定商品之外的每個當前出售商品中的購買)的面部圖像數據，並獲取該面部圖像數據的條數作為對象群體的人數。回遊率計算結果輸出單元673通過將對象群體的人數除以總體的人數來計算每個商品中的對象群體與總體之比以作為回遊率。回遊率分布解析部652收集在每個商品中獲取的回遊率的計算結果，並獲取商品的分布。例如，回遊率分布解析部652提取與前η位的商品有關的多條信息，並基於多條信息的趨勢來生成銷售支持信息作為解析結果。回遊率分布解析結果輸出單元653生成表示回遊率分布解析部652所收集的每個商品的回遊率信息的圖表，並在顯示單元25上將該圖表與回遊率分布解析部652的解析結
果一起顯示。移動率計算部655包括總體提取單元681、對象群體提取單元682和移動率計算結果輸出單元683，並計算移動率。總體提取單元681提取計算移動率所需的總體人數的有關信息。更具體而言，當包括鍵盤和操作按鈕的操作單元654被操作以輸入交易名稱、類別或製造商作為用於指定商品(其過去在經銷商中出售且其被成為總體的人購買)的信息時，總體提取單元681基於輸入信息訪問商品管理DB526以指定該商品(其過去被出售並且應當被指定)的商品識別號。基於指定的商品識別號，總體提取單元681訪問生物信息DB522以提取面部圖像數據(在該面部圖像數據中記錄有表示具有指定商品識別號的商品的購買的銷售信息)，並基於提取的面部圖像數據的條數來獲取成為總體的人數。對象群組提取單元682在獲取回遊率所需的總體中提取包括有表示除指定商品之外的每個當前出售商品的購買這樣的銷售信息的面部圖像數據，並獲取該面部圖像數據的條數作為對象群體的人數。移動率計算結果輸出單元683通過將對象群體的人數除以總體的人數來計算每個商品的對象群體與總體之比以作為移動率。移動率分布解析部656收集在每個商品中獲取的移動率的計算結果，並獲取商品的分布。例如，移動率分布解析部656提取與前η位的商品有關的多條信息，並基於多條信息的趨勢來生成銷售支持信息作為解析結果。移動率分布解析結果輸出單兀657生成這樣的圖表(該圖表表移動率分布解析部656所收集的每個商品的移動率信息)，並在顯示單元25上將該圖表與移動率分布解析部656的解析結果一起顯示。通信單元658例如由乙太網板構成。通信單元658與生物信息識別部521、遊藝機管理DB526以及生物信息DB522進行通信，以向這些單元傳送和從這些單元接收各條信息。[圖19中的經銷商銷售支持系統中商品管理資料庫的配置示例]下面將參照圖23說明商品管理資料庫526的配置示例。與商品有關的多條信息(如當前出售商品或過去出售的商品的交易名稱、類別和製造商)基於商品識別號記錄在商品管理DB526中。因為商品識別號與圖21中的生物信息DB522的相同，所以省略其說明。商品的個體交易名稱登記在交易名稱欄中。商品的類別記錄在類別欄中。例如，表示吃的東西的「食品」和表示喝的東西的「飲品」記錄在類別欄中。還可記錄表示圖23中的類別之外的其他類別的信息。與商品的製造商有關的信息記錄在製造商欄中。因此，在圖23中的商品識別號為「20100310201004100001」和「20100310201004100002」的商品中，交易名稱為「C」，類別為「食物」，並且製造商為「Q」。在商品識別號為「20100310201004100003」和「20100310201004100004」的商品中，交易名稱為「D」，類別為「食物」，並且製造商為「Q」。在商品識別號為「20100510000000000001」和「20100510000000000002」的商品中，交易名稱為「CC」，類別為「飲品」，並且製造商為「R」。[圖19中的經銷商銷售支持系統中的銷售信息管理處理]下面將參照圖24的流程圖來說明銷售信息管理處理。由於步驟S112至S115以及步驟S121至S125和S127的處理項與圖14中步驟SI至S4以及步驟S21至S25和S27的處理項相同，所以省略其說明。在步驟Slll中，結算終端537通過讀取商品的條形碼來確定由顧客帶到結算櫃檯的商品是否被購買。結算終端537重複步驟Slll中的相同處理，直到購買了商品為止。當在步驟Slll中顧客將商品帶到結算櫃檯以讀取商品的條形碼時，處理跳轉至步驟S112。通過步驟S112中的處理來獲取面部圖像，並且該面部圖像被傳送至生物信息識別部521。在步驟S115中，傳送部203將該面部圖像傳送至生物信息識別部521同時將識別該商品的商品識別號以及與傳送時刻(圖像拍攝時亥D有關的信息添加至該面部圖像。在步驟S121至S125中，獲取提供的面部圖像與登記的面部圖像之間的相似度以進行匹配。當在步驟S125中確定首位的相似度大於預定閾值時，在步驟S126中相似度確定單元233將首位的面部圖像提供至資料庫管理單元601。資料庫管理單元601訪問生物信息DB522以搜尋與提供的面部圖像相關聯地管理的面部圖像數據。資料庫管理單元601登記購買日期和時間以及用戶級別，同時將該購買日期和時間以及用戶級別與添加至面部圖像的商品識別號相關聯。此時，資料庫管理單元601相對於購買日期和時間來登記面部圖像最初被檢測到的時間。資料庫管理單元601基於購買日期和時間的有關信息來計算並登記用面部圖像管理的購買者的訪問頻度。另一方面，當在步驟S125中相似度計算部232所提供的首位相似度不大於預定閾值時，即，當最相似的登記者的面部圖像的相似度小於預定閾值時，流程跳轉到步驟S128中的處理。在步驟S128中，相似度確定單元233將從圖像處理單元39提供的面部圖像提供給資料庫管理單元601。資料庫管理單元601訪問生物信息DB522，使用所提供的面部圖像新生成面部圖像數據，並登記該面部圖像數據。資料庫管理單元601登記購買日期和時間以及用戶級別，並同時將購買日期和時間以及用戶級別與添加至面部圖像的商品識別號相關聯。通過上述的處理項，基於由圖像處理單元39提供的面部圖像，生物信息識別部521能夠在每個購買者的面部圖像中將銷售信息順序累積於生物信息DB522中。[圖19中的經銷商銷售支持系統中的活動策略分析處理]下面參照圖25中的流程圖來說明活動策略分析處理。在步驟S171中，回遊率計算部651確定是否操作操作單元654以進行成為活動對象候選者的當前出售商品的輸入。回遊率計算部651重複步驟S171中的相同處理，直到進行了輸入。當在步驟S171中操作單元654被操作以進行成為活動對象候選者的當前出售商品的輸入時，流程跳轉到步驟S172中的處理。在步驟S172中，回遊率計算部651的總體提取單元671控制通信單元658以訪問商品管理DB526和生物信息DB522，並提取購買成為活動對象候選者的商品的購買者數目作為回遊率的總體。在步驟S173中，回遊率計算部651的對象群體提取單元672將當前出售商品中未經處理的商品設為處理對象商品，從成為總體的多條面部圖像數據中搜尋其中登記有表示該處理對象商品的購買的銷售信息的面部圖像數據，並提取該面部圖像數據作為對象群體。在步驟S174中，回遊率計算結果輸出單元673計算對象群體的人數與總體人數之比作為回遊率，並輸出該回遊率。在步驟S175中，對象群體提取單元672確定在當前出售的商品中是否存在未經處理的商品(其中未獲取回遊率)。當存在未經處理的商品(其中未獲取回遊率)時，流程回到步驟S173中的處理。也即，重複步驟S173至S175的處理項，直到在從除了被指定為總體的商品之外的當前出售商品中消除了未經處理的商品(其中未獲取回遊率)為止。當在步驟S175中對象群體提取單元672確定不存在未經處理的商品時，流程跳轉到步驟S176中的處理。在步驟S176中，回遊率分布解析部652基於與所有獲取的回遊率有關的多條信息來獲取回遊率的次序，並相對於前η位的回遊率來生成柱狀圖，同時使該柱狀圖與商品相關聯。在步驟S177中，回遊率分布解析部652基於人數的比率將生成的回遊率柱狀圖按用戶級別進行劃分。在步驟S178中，回遊率分布解析部652對從每個商品的回遊率次序獲取的信息進行分析，並輸出應當作為活動對象的商品的有關信息作為分析結果。在取代遊藝機的機種而考慮商品的種類的情況下，假設圖17中購買特定商品「AA」的購買者為總體，購買商品「AA」的購買者傾向於回遊去購買商品「BB」和「AB」。因此，例如，在對於商品「AA」舉行活動的情況下，分析結果顯示當商品「BB」和「AB」也包括在對象商品中時具有相同品味的顧客分散在每個商品中可能會減小顧客吸引效率。在圖17中，分析結果還顯示，因為對於商品「ABC」而言具有高訪問頻度的購買者比率很高(雖然回遊率低)，所以在將商品「ABC」也設為活動對象商品時，購買者可能會分散但同時也能在活動中聚集具有高訪問頻度的購買者。在步驟S179中，回遊率分布解析結果輸出單元653在顯示單元25上顯示獲取的柱狀圖和分析結果信息。通過上述的處理項，能夠得到購買經銷商中特定商品的購買者如何回遊去購買除該特定商品以外的其他商品，以作為回遊率。舉例來說，第二實施例中指定了商品。可替代地，在將購買特定商品的購買者設為總體的同時獲取商品的每個類別的回遊率或者商品的每個製造商的回遊率，藉此能夠把握購買特定商品的購買者傾向於回遊去購買的商品的類別或製造商，並且能夠基於類別或製造商的角度了解活動中應該採用的商品或者活動中不應該採用的商品。被設為總體的不僅可以是購買特定商品的購買者，還可以是購買特定類別或製造商的商品的購買者。[圖19中經銷商支持系統中的替換商品分析處理]下面將參照圖26中的流程圖來說明替換商品分析處理。在步驟S191中，移動率計算部655確定操作單元654是否被操作以進行了過去出售並由另一新商品替換的商品的輸入。移動率計算部655重複步驟S191中的相同處理，直到進行了輸入為止。當在步驟S191中操作單元654被操作以進行了過去出售的被替換的商品的輸入時，流程跳轉到步驟S192中的處理。在步驟S192中，移動率計算部655的總體提取單元681控制通信單元658以訪問商品管理DB526和生物信息DB522，並提取購買被替換的商品的購買者數目作為移動率的總體。在步驟S193中，移動率計算部655的對象群體提取單元682將當前出售商品中未經處理的商品設為處理對象商品，從成為總體的多條面部圖像數據中搜尋其中登記有表示該處理對象商品的購買的銷售信息的面部圖像數據，並提取該面部圖像數據作為對象群體。在步驟S194中，移動率計算結果輸出單元683計算對象群體的人數與總體人數之比作為移動率，並輸出該移動率。在步驟S195中，對象群體提取單元682確定當前出售的商品中是否存在未經處理的商品(其中未獲取移動率)。當存在未經處理的商品(其中未獲取移動率)時，流程回到步驟S193中的處理。也即，重複步驟S193至S195的處理項，直到從當前出售的商品中消除了未經處理的商品(其中未獲取移動率)為止。當在步驟S195中對象群體提取單元682確定不存在未經處理的商品時，流程跳轉到步驟S196中的處理。
在步驟S196中，移動率分布解析部656基於所有獲取的移動率的有關多條信息來獲取移動率的次序，並相對於前η位的移動率來生成類似於圖17的柱狀圖，同時使該柱狀圖與商品相關聯。在步驟S197中，移動率分布解析部656基於人數的比率將生成的移動率柱狀圖按用戶級別進行劃分。因為這與圖17中的相同，所以省略其說明。在步驟S198中，移動率分布解析部656對從每個商品的移動率次序獲取的信息進行分析，並輸出表示購買過去出售且已經被替換的商品的購買者購買哪個商品的信息作為分析結果。在取代遊藝機的機種而考慮商品的情況下，假設購買圖17中特定商品「B」的購買者為總體，曾購買商品B的購買者成為商品「ΒΒ」和「ΑΒ」的購買者。因此，當移動率相對於商品「ΒΒ」和「ΑΒ」得以維持時，能夠認識到即使商品「B」被替換，購買者也不會移動至其他店。在圖17中，分析結果還顯示，因為對於商品「ABC」而言具有高訪問頻度的購買者比率很高(雖然回遊率低)，所以維持商品「ABC」的銷售，藉此使得購買商品「BB」的購買者中具有高訪問頻度的購買者不會脫離該經銷商。在步驟S199中，移動率分布解析結果輸出單元657在顯示單元25上顯示獲取的柱狀圖和分析結果信息。通過以上處理項，在撤除特定商品的出售之後能夠獲取購買經銷商中特定商品的購買者購買了哪個商品以作為移動率。舉例來說，第二實施例中商品被指定。可替代地，在將購買特定商品的購買者設為總體的同時獲取商品的每個類別的移動率或者商品的每個製造商的移動率，藉此能夠把握購買特定商品的購買者傾向於改變的商品類別或製造商，並且能夠基於類別或製造商的角度了解應該替換的商品或者不應該替換的商品。被設為總體的不僅可以是購買特定商品的購買者，還可以是購買過去出售的特定類別或製造商的商品的購買者。舉例來說，經銷商銷售支持系統是由多個裝置構成。經銷商銷售支持系統不必由個體裝置構成。例如，生物信息識別部521和經銷商管理裝置524可構成為充當生物信息識別部521和經銷商管理裝置524這二者的信息處理裝置，或者整個經銷商銷售支持系統可由一個裝置來構成。[遊樂園銷售支持系統的配置示例]在第一和第二實施例中，移動率和回遊率是基於遊藝店銷售支持系統和經銷商銷售支持系統的配置示例而相對於遊藝店中的遊藝機和經銷商中的商品來獲取的。然而，基於移動率和回遊率的銷售支持系統可針對除遊藝店和經銷商之外的其他領域。例如，該銷售支持系統可用於取代遊藝店中遊藝機或經銷商中商品的遊樂園遊樂設施。圖27為示出根據本發明實施例的遊樂園銷售支持系統的配置的圖示。在圖27中，包括與圖1和圖19中相同功能的配置由相同的數字來標示，並且酌情省略其說明。在圖27中，包括與圖1和圖19中相同功能的配置由相同的數字來標示，並且酌情省略其說明。取代圖1中的遊藝店I至第三方遊藝店管理總線7、生物信息識別部21、生物信息DB22、遊藝店管理裝置24、遊藝機管理DB26、遊藝店管理信息總線30、生物信息總線31以及遊藝機周邊終端37，或者圖19中的經銷商501至第三方經銷商管理總線507、生物信息識別部521、生物信息DB522、經銷商管理裝置524、商品管理DB526、經銷商管理信息總線530、生物信息總線531以及結算終端537，圖27中的遊樂園銷售支持系統包括遊樂園801至第三方遊樂園管理總線807、生物信息識別部821、生物信息DB822、遊樂園管理裝置824、遊樂設施管理DB826、遊樂園管理信息總線830、生物信息總線831以及入場管理終端837。遊樂園801-1至801-n是遊樂設施，其每個都包括多個遊樂設施。遊樂園801_1至801-n還是生物信息管理中心或第三方遊樂園管理中心的加盟園或會員設施。在遊樂園801-1至801-n中，多個遊樂園需要進行整體管理。遊樂園801-1至80l_n通過生物信息管理總線806和第三方遊樂園管理總線807彼此連接。遊樂園801-1至801_n通過總線806和807以及公共通信線網絡8和9 (典型為網際網路)在相互之間傳送和接收生物信息和第三方遊樂園管理信息。生物信息管理總線806與生物信息管理總線6相同，並且充當這樣的傳送線:主要由每個遊樂園801的生物信息識別部821管理的生物信息經該傳送線流動。第三方遊樂園管理總線807充當這樣的傳送線:主要由每個遊樂園801的入場管理終端837管理的遊樂設施種類和管理遊客的入場管理信息經該傳送線流動。生物信息管理中心802對應於生物信息管理中心2，並且是由管理和運營生物信息管理中心的運營者使用的伺服器。第三方遊樂園管理中心804對應於第三方遊藝店管理中心4，並且是由管理和運營第三方遊樂園管理中心的運營者使用的伺服器。生物信息識別部821對應於生物信息識別部21，並且將圖像處理單元39_1至39- (m+p+q)從由攝像頭38_1至38_m、入口攝像頭40_1至40_p和園內攝像頭841-1至841-q拍攝的圖像中提取的並經生物信息總線831提供的面部圖像的有關信息與預先登記在生物信息DB822中的面部圖像進行匹配。攝像頭38-1至38-m設置於售票櫃檯門中以便拍攝進入園中並使用遊樂園801中遊樂設施的遊客(用戶)的圖像。當面部圖像彼此匹配時，與登記的人有關的入場管理信息被添加至生物信息DB822以更新生物信息DB822，並且基於需要在包括CRT (陰極射線管)或IXD (液晶顯示器)的顯示單元23上顯示各種信息。園內攝像頭841具有與店內攝像頭41相同的功能，並對遊樂園進行監視。因此，可認為處理拍攝圖像的圖像處理單元39與第一和第二實施例中的相同。遊樂園管理裝置824對應於遊藝店管理裝置24，並通過遊樂園管理信息總線830使用入場管理終端837來監視遊樂設施遊客(用戶)的入場時刻和遊樂設施的種類。遊樂園管理裝置824獲取包括遊樂設施種類的入場管理信息(其中該入場經過入場管理終端837驗證)，並在包括CRT或IXD的顯示單元25上顯示該入場管理信息。使用遊樂設施管理DB826，遊樂園管理裝置824管理從每個入場管理終端837-1至837_m提供且其中驗證入場的表示遊樂設施種類的入場管理信息，同時使該入場管理信息與識別遊樂設施的識別信息(例如遊樂設施識別號)相關聯。與遊樂設施的遊樂設施名稱、類別和製造商有關的多條信息被登記在遊樂設施管理DB826中同時與遊樂設施識別號相關聯。入場管理終端837-1至837_m對應於遊藝機36和遊藝機周邊終端37。當遊客(用戶)進入售票櫃檯門時，每個入場管理終端837-1至837-m讀取添加至售票櫃檯門的遊樂設施識別信息，並確定入場的許可/禁止。在許可遊客進入遊樂設施時每個入場管理終端837-1至837-m打開售票櫃檯門。根據入場管理終端837進行安裝的攝像頭38獲取諸如遊客(用戶)的面部圖像等生物信息，並從對應的圖像處理單元39將生物信息與遊樂設施識別信息(遊樂設施識別號)一起傳送至生物信息識別部821。[圖27中的遊樂園銷售支持系統中生物信息識別部的配置示例]下面將參照圖28來說明生物信息識別部821的配置示例。在圖28中，包括的功能與圖10中的生物信息識別部21和圖20中的生物信息識別部521相同的配置由相同的數字來標識，並且省略其說明。圖28中的生物信息識別部821與圖10中的生物信息識別部21和圖20中的生物信息識別部521的不同之處在於:取代資料庫管理單元223或601而設置了資料庫管理單元901。資料庫管理單元901在生物信息DB822中登記具有面部圖像的人通過(進入)售票櫃檯門的時刻(該面部圖像的獲取時刻)以及識別所進入的遊樂設施的遊樂設施識別信息。[圖27中的遊樂園銷售支持系統中生物信息資料庫的配置示例]下面將參照圖29來說明生物信息資料庫822的配置示例。如圖29所示，生物信息DB822是包括按每個面部圖像進行管理的工作表狀的面部圖像數據的資料庫，並且資料庫管理單元901登記與具有面部圖像的人有關的入場管理信息同時使該入場管理信息與面部圖像相關聯。每個工作表包括面部圖像數據，特徵量信息登記在特徵量信息欄中同時與登記在面部圖像欄中的面部圖像相關聯。生物信息DB822中還設置有遊樂設施識別號欄、入場日期和時間欄以及用戶級別欄。遊樂設施識別號欄、入場日期和時間欄以及用戶級別欄分別登記遊樂設施識別號、人通過遊樂設施售票櫃檯門的入場日期和時間、以及基於對遊樂園801的訪問頻度而設定的用戶級別。資料庫管理單元901在面部圖像欄中登記由面部圖像獲取單元221獲取的面部圖像。資料庫管理單元601在遊樂設施識別號欄中登記與面部圖像一起被提供的遊樂設施識別號。該遊樂設施識別號是指定面部圖像被提供的人所進入遊樂設施的信息，並且該遊樂設施識別號登記在遊樂設施識別號欄中。遊樂設施識別號包括安裝其中入場經過驗證的遊樂設施的安裝時段以及識別遊樂設施的遊樂設施號。該安裝時段和遊樂設施號分別記錄在安裝時段欄和遊樂設施號欄中。例如，如圖29中的最上段和第二段中所示，安裝時段為「20100110201002100010」和「20100310000000000115」。最上段的遊樂設施識別號表示從2010年I月10日至2010年2月10日出售並用遊樂設施號「0010」來識別的遊樂設施。也即，在「20100110201002100010」中，安裝時段的開始時間為「20100110」，結束時間為「20100210」，並且遊樂設施號為「0010」。對於第二段的遊樂設施識別號，在「 20100310000000000115 」中，安裝時段的開始時間為「 20100110 」，結束時間為「 00000000 」，並且遊樂設施號為「 0115 」。結束時間「00000000」表示該遊樂設施是當前所安裝的並且未設定結束時間。第二段的遊樂設施識別號表示自2010年3月10日當前安裝並且以遊樂設施號「0115」來識別的遊樂設施。與入場日期和時間(其表示由面部圖像識別的人進入由遊樂設施識別號指定的遊樂設施的時刻)有關的信息記錄在入場日期和時間欄中。在圖29中，「20100125101546」和「20100315111515」記錄在入場日期和時間欄的最上段和第二段中。也即，圖29中的最上段表示由面部圖像識別的人在2010年I月25日10:15:46時進入了遊樂設施識別號為「20100110201002100010」的遊樂設施。圖29中的第二段表示由面部圖像識別的人在2010年3月15日11:15:15時進入了遊樂設施識別號為「20100310000000000115」的遊樂設施。
用戶級別根據由面部圖像識別的遊客的訪問頻度而表示為H(重度)、M(中度)和L(輕度)的等級，並且用戶級別記錄在用戶級別欄中。在更新面部圖像數據時，資料庫管理單元901在初始狀態下記錄用戶級別為L。這之後，資料庫管理單元901基於入場日期和時間的有關信息來計算訪問頻度。當訪問頻度高於預定頻度時資料庫管理單元901記錄用戶級別為M，並且當訪問頻度更高時資料庫管理單元901記錄用戶級別為H。另一方面，當訪問頻度降低時，資料庫管理單元901將用戶級別從H變為M或者從M變為L。[圖27中遊樂園銷售支持系統中遊樂園管理裝置的配置示例]下面將參照圖30說明遊樂園管理裝置824的配置示例。遊樂園管理裝置824對應於遊藝店管理裝置24。遊樂園管理裝置824基於生物信息DB822中登記的面部圖像數據和遊樂設施管理DB826中登記的遊樂設施的個體信息以進入特定遊樂設施的遊客(使用遊樂設施的用戶)作為總體來獲取回遊率和移動率，並提供銷售支持信息。更詳細而言，遊樂園管理裝置824通過遊樂設施的遊樂設施名稱、類別和製造商來指定當前安裝的遊樂設施，並計算回遊率，該回遊率表示每個其他遊樂設施中使用該指定遊樂設施的用戶回遊至其他遊樂設施的比例。遊樂園管理裝置824還通過遊樂設施的遊樂設施名稱、類別和製造商來指定當前未安裝而是在過去安裝的遊樂設施，並計算移動率，該移動率表示每個其他遊樂設施中使用該指定遊樂設施的用戶移動至當前安裝的其他遊樂設施的比例。遊樂設施管理裝置824分析每個商品中的回遊率或移動率，並基於分析結果來提供銷售支持信息。遊樂園管理裝置824包括回遊率計算部951、回遊率分布解析部952、回遊率分布解析結果輸出單元953、操作單元954、移動率計算部955、移動率分布解析部956、移動率分布解析結果輸出單元957和通信單元958。回遊率計算部951包括總體提取單元971、對象群體提取單元972和回遊率計算結果輸出單元973，並計算回遊率。總體提取單元971提取計算回遊率所需的總體人數的有關信息。更具體而言，當包括鍵盤和操作按鈕的操作單元954被操作以輸入遊樂設施名稱、類別或製造商作為用於指定遊樂設施(其被成為總體的人使用且當前安裝在遊樂園中)的信息時，總體提取單元971基於輸入信息訪問遊樂設施管理DB826以指定應當被指定的當前安裝遊樂設施的遊樂設施識別號。基於指定的遊樂設施識別號，總體提取單元971訪問生物信息DB822以提取面部圖像數據(在該面部圖像數據中記錄有表示具有指定的遊樂設施識別號的遊樂設施的使用的入場管理信息)，並基於提取的面部圖像數據的條數獲取成為總體的人數。對象群體提取單元972在獲取回遊率所需的總體中提取包括有這樣的入場管理信息(該入場管理信息表示除指定遊樂設施之外的每個當前安裝遊樂設施的入場)的面部圖像數據，並獲取該面部圖像數據的條數作為對象群體的人數。回遊率計算結果輸出單元973通過將對象群體的人數除以總體的人數來計算每個遊樂設施的對象群體與總體之比以作為回遊率。回遊率分布解析部952收集在每個遊樂設施中獲取的回遊率的計算結果，並獲取遊樂設施的分布。例如，回遊率分布解析部952提取與前η位的遊樂設施有關的多條信息，並基於多條信息的趨勢來生成銷售支持信息作為解析結果。
回遊率分布解析結果輸出單元953生成表示回遊率分布解析部952所收集的每個遊樂設施的回遊率信息這樣的圖表，並在顯示單元25上將該圖表與回遊率分布解析部952的解析結果一起顯示。移動率計算部955包括總體提取單元981、對象群體提取單元982和移動率計算結果輸出單元983，並計算移動率。總體提取單元981提取計算移動率所需的總體人數的有關信息。更具體而言，當包括鍵盤和操作按鈕的操作單元954被操作以輸入遊樂設施名稱、類別或製造商作為用於指定遊樂設施(其過去安裝在遊樂園中)的信息時，總體提取單元981基於輸入信息訪問遊樂設施管理DB826以指定該遊樂設施(其過去被安裝並且應當被指定)的遊樂設施識別號。基於指定的遊樂設施識別號，總體提取單元981訪問生物信息DB822以提取面部圖像數據(在該面部圖像數據中記錄有表示具有指定遊樂設施識別號的遊樂設施的使用的入場管理信息)，並基於提取的面部圖像數據的條數來獲取成為總體的人數。對象群體提取單元982在獲取回遊率所需的總體中提取包括有這樣的入場管理信息(該入場管理信息表示除指定遊樂設施之外的每個當前安裝遊樂設施的入場)的面部圖像數據，並獲取該面部圖像數據的條數作為對象群體的人數。移動率計算結果輸出單元983通過將對象群體的人數除以總體的人數來計算每個遊樂設施的對象群體與總體之比以作為移動率。移動率分布解析部956收集在每個遊樂設施中獲取的移動率的計算結果，並獲取遊樂設施的分布。例如，移動率分布解析部956提取與前η位遊樂設施有關的多條信息，並基於多條信息的趨勢來生成銷售支持信息作為解析結果。移動率分布解析結果輸出單元957生成表示移動率分布解析部956所收集的每個遊樂設施的移動率信息這樣的圖表，並在顯示單元25上將該圖表與移動率分布解析部956的解析結果一起顯示。通信單元958例如由乙太網板構成。通信單元958與生物信息識別部821、遊樂設施管理DB826以及生物信息DB822進行通信，以向這些單元傳送和從這些單元接收各條信
肩、O[圖27中的遊樂園銷售支持系統中遊樂設施管理資料庫的配置示例]下面將參照圖31來說明遊樂設施管理資料庫826的配置示例。多條遊樂設施信息(如當前安裝的遊樂設施或過去安裝的遊樂設施的遊樂設施名稱、類別和製造商)基於遊樂設施識別號記錄在遊樂設施管理DB826中。因為遊樂設施識別號與圖29中的生物信息DB822的相同，所以省略其說明。遊樂設施的個體遊樂設施名稱登記在遊樂設施名稱欄中。遊樂設施的類別記錄在類別欄中。例如，表示驚險遊樂設施(如雲霄飛車)的Z和表示恐怖遊樂設施(如鬼屋)的H記錄在類別欄中。還可記錄表示除了圖31中的類別之外的其他類別的信息。與遊樂設施的製造商有關的信息記錄在製造商欄中。因此，在圖31中的遊樂設施識別號為「20100310201004100001」和「20100310201004100002」的遊樂設施中，遊樂設施名稱為「P」，類別為「Ζ」，並且製造商為 「XXX」。在遊樂設施識別號為 「20100310201004100003」 和 「20100310201004100004」 的遊樂設施中，遊樂設施名稱為「Q」，類別為「Ζ」，並且製造商為「XXX」。在遊樂設施識別號為「20100510000000000001」和「20100510000000000002」的遊樂設施中，遊樂設施名稱為「QQ」，類別為「H」，並且製造商為「ΥΥΥ」。
[圖27中的遊樂園銷售支持系統中的遊樂設施信息管理處理]下面將參照圖32中的流程圖來說明遊樂設施信息管理處理。因為步驟S212至S215以及步驟S221至S225和S227的處理項與圖14中的步驟SI至S4以及步驟S21至S25和S27相同，所以省略其說明。在步驟S211中，入場管理終端837通過讀取諸如票上的條形碼等辨識信息來確定用該票訪問售票櫃檯門的用戶是否能被驗證作為具有打開售票櫃檯門的授權門票的用戶的遊客。入場管理終端837重複步驟S211中的處理，直到遊客的入場經過驗證為止。當在步驟S211中用戶將授權門票帶到售票櫃檯門以打開售票櫃檯門並驗證用戶入場時，處理跳轉至步驟S212。通過步驟S212中的處理來獲取面部圖像，並且該面部圖像被傳送至生物信息識別部821。在步驟S215中，傳送部203將該面部圖像傳送至生物信息識別部821，同時將識別遊樂設施的遊樂設施識別號以及與入場時刻(圖像拍攝時刻)有關的信息添加至該面部圖像。在步驟S221至S225中，獲取提供的面部圖像與登記的面部圖像之間的相似度以進行匹配。當在步驟S225中確定首位的相似度大於預定閾值時，在步驟S226中相似度確定單元233將首位的面部圖像提供至資料庫管理單元901。資料庫管理單元901訪問生物信息DB822以搜尋與提供的面部圖像相關聯地管理的面部圖像數據。資料庫管理單元901登記入場日期和時間以及用戶級別，同時將該入場日期和時間以及用戶級別與添加至面部圖像的遊樂設施識別號相關聯。此時，資料庫管理單元901相對於入場日期和時間來登記面部圖像最初被檢測到的時間。資料庫管理單元901基於與入場日期和時間有關的信息來計算並登記用面部圖像管理的遊客的訪問頻度。另一方面，當在步驟S225中相似度計算部232所提供的首位相似度不大於預定閾值時，即，當最相似的登記者的面部圖像的相似度小於預定閾值時，流程跳轉到步驟S228中的處理。在步驟S228中，相似度確定單元233將從圖像處理單元39提供的面部圖像提供給資料庫管理單元901。資料庫管理單元901訪問生物信息DB822，使用所提供的面部圖像新生成面部圖像數據，並登記該面部圖像數據。資料庫管理單元901登記入場日期和時間以及用戶級別，並同時將入場日期和時間以及用戶級別與添加至面部圖像的遊樂設施識別號相關聯。通過上述的處理項，基於由圖像處理單元39提供的面部圖像，生物信息識別部821能夠在每個遊客的面部圖像中將入場管理信息順序累積於生物信息DB822中。[圖27中的遊樂園銷售支持系統中的活動策略分析處理]下面參照圖33中的流程圖來說明活動策略分析處理。在步驟S271中，回遊率計算部951確定是否操作操作單元954以向當前安裝的遊樂設施中成為活動對象候選者的遊樂設施進行輸入。回遊率計算部951重複步驟S271中的相同處理，直到進行了輸入為止。當在步驟S271中操作單元954被操作以向成為活動對象候選者的當前安裝遊樂設施進行輸入時，流程跳轉到步驟S272中的處理。在步驟S272中，回遊率計算部951的總體提取單元971控制通信單元958以訪問遊樂設施管理DB826和生物信息DB822，並提取使用成為活動對象候選者的遊樂設施的遊客數目作為回遊率的總體。在步驟S273中，回遊率計算部951的對象群體提取單元972將當前安裝遊樂設施中未經處理的遊樂設施設為處理對象商品，從成為總體的多條面部圖像數據中搜尋其中登記有表示處理對象遊樂設施的使用的入場管理信息的面部圖像數據，並提取該面部圖像數據作為對象群體。在步驟S274中，回遊率計算結果輸出單元973計算對象群體的人數與總體人數之比作為回遊率，並輸出該回遊率。在步驟S275中，對象群體提取單元972確定當前安裝的遊樂設施中是否存在未經處理的遊樂設施(其中未獲取回遊率)。當存在未經處理的遊樂設施(其中未獲取回遊率)時，流程回到步驟S273中的處理。也即，重複步驟S273至S275的處理項，直到從除了被指定為總體的遊樂設施之外的當前安裝遊樂設施中消除了未獲取回遊率的遊樂設施為止。當在步驟S275中對象群體提取單元972確定不存在未經處理的商品時，流程跳轉到步驟S276中的處理。在步驟S276中，回遊率分布解析部952基於與所有獲取的回遊率有關的多條信息獲取回遊率的次序，並針對前η位的回遊率來生成柱狀圖，同時使該柱狀圖與遊樂設施相關聯。在步驟S277中，回遊率分布解析部952基於人數的比例將生成的回遊率柱狀圖按用戶級別進行劃分。在步驟S278中，回遊率分布解析部952對從每個遊樂設施的回遊率次序獲取的信息進行分析，並輸出應當作為活動對象的遊樂設施的有關信息作為分析結果。在取代遊藝機的機種而考慮遊樂設施的種類的情況下，假設圖17中使用遊樂設施「ΑΑ」的遊客為總體，使用遊樂設施「ΑΑ」的該遊客傾向於回遊去使用遊樂設施「ΒΒ」和「ΑΒ」。因此，例如，在對於遊樂設施「ΑΑ」舉行活動的情況下，分析結果顯示當遊樂設施「ΒΒ」和「ΑΒ」也包括在對象遊樂設施中時具有相同品味的顧客分散在每個遊樂設施中可能會減小顧客吸引效率。在圖17中，分析結果還顯示，因為對於遊樂設施「ABC」而言具有高訪問頻度的遊客比例很高(雖然回遊率低)，所以在將遊樂設施「ABC」也設為活動對象遊樂設施時，遊客可能會分散但同時也能在活動中聚集具有高訪問頻度的遊客。在步驟S279中，回遊率分布解析結果輸出單元953在顯示單元25上顯示獲取的柱狀圖和分析結果信息。通過上述的處理項，能夠得到使用遊樂園中安裝的特定遊樂設施的用戶是如何回遊去使用除了該特定遊樂設施以外的其他遊樂設施，以作為回遊率。舉例來說，第三實施例中指定了遊樂設施。可替代地，在將使用特定遊樂設施的用戶設為總體的同時獲取遊樂設施每個類別的回遊率或者遊樂設施每個製造商的回遊率，藉此能夠把握使用特定遊樂設施的用戶傾向於回遊去使用的遊樂設施的類別或製造商，並且能夠基於類別或製造商的角度了解活動中應該採用的遊樂設施或者活動中不應該採用的遊樂設施。被設為總體的不僅可以是使用特定遊樂設施的用戶，還可以是使用特定類別或製造商的遊樂設施的用戶。[圖27中的遊樂園支持系統中的替換遊樂設施分析處理]下面將參照圖34中的流程圖說明替換遊樂設施分析處理。在步驟S291中，移動率計算部955確定操作單元954是否被操作以向過去安裝並由其他新遊樂設施替換的遊樂設施進行了輸入。移動率計算部955重複步驟S291中的相同處理，直到進行輸入為止。當步驟S291中操作單元954被操作以向過去安裝的被替換的遊樂設施進行輸入時，流程跳轉到步驟S292中的處理。在步驟S292中，移動率計算部955的總體提取單元981控制通信單元958以訪問遊樂設施管理DB826和生物信息DB822，並提取使用被替換的遊樂設施的用戶數目作為移動率的總體。在步驟S293中，移動率計算部955的對象群體提取單元982將當前安裝遊樂設施中未經處理的遊樂設施設為處理對象遊樂設施，從成為總體的多條面部圖像數據中搜尋其中登記有表示該處理對象遊樂設施的使用的入場管理信息的面部圖像數據，並提取該面部圖像數據作為對象群體。在步驟S294中，移動率計算結果輸出單元983計算對象群體的人數與總體人數之比作為移動率，並輸出該移動率。在步驟S295中，對象群體提取單元982確定當前安裝的遊樂設施中是否存在未經處理的遊樂設施(其中未獲取移動率)。當存在未經處理的遊樂設施(其中未獲取移動率)時，流程回到步驟S293中的處理。也即，重複步驟S293至S295的處理項，直到從當前安裝的遊樂設施中消除了未獲取移動率的遊樂設施為止。當在步驟S295中對象群體提取單元982確定不存在未經處理的遊樂設施時，流程跳轉到步驟S296中的處理。在步驟S296中，移動率分布解析部956基於與所有獲取的移動率有關的多條信息來獲取移動率的次序，並針對前η位的移動率來生成類似於圖17的柱狀圖，同時使該柱狀圖與遊樂設施相關聯。在步驟S297中，移動率分布解析部956基於人數的比例將生成的移動率柱狀圖按用戶級別進行劃分。因為這與圖17中的相同，所以省略其說明。在步驟S298中，移動率分布解析部956對從每個遊樂設施的移動率次序獲取的信息進行分析，並輸出表示曾使用過去安裝且已經被替換的遊樂設施的用戶使用哪個遊樂設施的信息作為分析結果。在取代遊藝機的機種而考慮遊樂設施的情況下，假設使用圖17中遊樂設施「B」的用戶為總體，曾使用遊樂設施「B」的用戶成為遊樂設施「ΒΒ」和「ΑΒ」的用戶。因此，當移動率相對於遊樂設施「ΒΒ」和「ΑΒ」得以維持時，能夠認識到即使遊樂設施「B」被替換購買者也不會移動至其他店。在圖17中，分析結果還顯示，因為對於遊樂設施「ABC」而言具有高訪問頻度的用戶比例很高(雖然移動率低)，所以維持遊樂設施「ABC」的使用，藉此使得使用遊樂設施「BB」的用戶中具有高訪問頻度的用戶不會脫離該遊樂園。在步驟S299中，移動率分布解析結果輸出單元957在顯示單元25上顯示獲取的柱狀圖和分析結果信息。通過以上處理項，在撤除特定遊樂設施之後能夠獲取使用遊樂園中安裝的特定遊樂設施的用戶使用了哪個遊樂設施以作為移動率。舉例來說，第三實施例中指定了遊樂設施。可替代地，在將使用特定遊樂設施的用戶設為總體的同時獲取遊樂設施每個類別的移動率或者遊樂設施每個製造商的回遊率，藉此能夠把握使用特定遊樂設施的用戶傾向於改變的遊樂設施類別或製造商，並且能夠基於類別或製造商的角度了解應該替換的遊樂設施或者不應該替換的遊樂設施。被設為總體的不僅可以是使用特定遊樂設施的用戶，還可以是使用過去安裝的特定類別或製造商的遊樂設施的用戶。舉例來說，遊樂園銷售支持系統是由多個裝置構成。遊樂園銷售支持系統不必由個體裝置構成。例如，生物信息識別部821和遊樂園管理裝置824可構成為充當生物信息識別部821和遊樂園管理裝置824這二者的信息處理裝置，或者整個遊樂園銷售支持系統可由一個裝置來構成。〈4.第四實施例〉[綜合商廈銷售支持系統的配置示例]在第一至第三實施例中，移動率和回遊率是基於遊藝店銷售支持系統、經銷商銷售支持系統和遊樂園銷售支持系統的配置示例而相對於遊藝店中的遊藝機、經銷商中的商品和遊樂園中的遊樂設施來獲取的。然而，基於移動率和回遊率的銷售支持系統可針對除遊藝店、經銷商和遊樂園之外的其他領域。例如，取代遊藝店中的遊藝機、經銷商中的商品或遊樂園中遊樂設施，銷售支持系統可用於綜合商廈的店鋪。圖35為示出根據本發明實施例的購物中心(其為綜合商廈)的銷售支持系統的配置的圖示。在圖35中，包括與圖1、圖19和圖27中相同功能的配置由相同的數字來標示，並且酌情省略其說明。取代圖1中的遊藝店I至第三方遊藝店管理總線7、生物信息識別部21、生物信息DB22、遊藝店管理裝置24、遊藝機管理DB26、遊藝店管理信息總線30、生物信息總線31以及遊藝機周邊終端37，或者圖19中的經銷商501至第三方經銷商管理總線507、生物信息識別部521、生物信息DB522、經銷商管理裝置524、商品管理DB526、經銷商管理信息總線530、生物信息總線531以及結算終端537，或者圖27中的遊樂園801至第三方遊樂園管理總線807、生物信息識別部821、生物信息DB822、遊樂園管理裝置824、遊樂設施管理DB826、遊樂園管理信息總線830、生物信息總線831以及入場管理終端837，圖35中的綜合商廈銷售支持系統包括購物中心1001至第三方購物中心管理總線1007、生物信息識別部1021、生物信息DB1022、購物中心管理裝置1024、店鋪管理DB1026、購物中心管理信息總線1030、生物信息總線1031以及店鋪結算終端1037。購物中心1001-1至1001-n是所謂的綜合商廈，並且是每個都包括多個店鋪的商業設施。該店鋪包括諸如服裝店、雜貨店、食品雜貨店以及飯店等設施，其不僅提供物品還提供各種服務。購物中心1001-1至1001-n還是生物信息管理中心或第三方購物中心管理中心的加盟購物中心或會員設施。在購物中心1001-1至1001-n中，多個購物中心需要進行整體管理。購物中心1001-1至1001-n通過生物信息管理總線1006和第三方購物中心管理總線1007彼此連接。購物中心1001-1至1001-n通過總線1006和1007以及公共通信線網絡8和9 (典型為網際網路)在相互之間傳送和接收生物信息和第三方購物中心管理信息。生物信息管理總線1006與生物信息管理總線6相同，並且充當這樣的傳送線:主要由每個購物中心1001的生物信息識別部1021管理的生物信息經該傳送線流動。第三方購物中心管理總線1007充當這樣的傳送線:主要由每個購物中心1001的店鋪結算終端1037管理的使用管理信息經該傳送線流動。該使用管理信息用於管理購物中心中安裝的店鋪種類以及用戶數(購買店鋪中商品的購買者)。生物信息管理中心1002對應於生物信息管理中心2，並且是由管理和運營生物信息管理中心的運營者使用的伺服器。
第三方購物中心管理中心1004對應於第三方遊藝店管理中心4，並且是由管理和運營第三方購物中心管理中心的運營者使用的伺服器。生物信息識別部1021對應於生物信息識別部21，並且將圖像處理單元39_1至39-(m+p+q)從由攝像頭38_1至38_m、入口攝像頭40_1至40_p和店內攝像頭41_1至41_q拍攝的圖像中提取的並經生物信息總線1031提供的面部圖像有關信息與預先登記在生物信息DB1022中的面部圖像進行匹配。攝像頭38-1至38_m設置於店鋪結算終端1037中以便拍攝在購買購物中心1001中店鋪商品時結帳的購買者(或用戶)的圖像。當面部圖像彼此匹配時，與登記人有關的入場管理信息被添加至生物信息DB1022以更新生物信息DB1022，並且基於需要在包括CRT (陰極射線管)或IXD (液晶顯示器)的顯示單元23上顯示各條信肩、O購物中心管理裝置1024對應於遊藝店管理裝置24。購物中心管理裝置1024通過購物中心管理信息總線103管理在店鋪中購買商品的購買者(用戶)的購買時刻的有關信息同時使該購買時刻的有關信息與識別由店鋪結算終端1037所識別的店鋪的信息相關聯。購物中心管理裝置1024從店鋪結算終端1037獲取包括店鋪種類的訪問信息(其中商品的購買由店鋪結算終端1037來驗證),並在包括CRT或IXD的顯示單元25上顯示該訪問信息。使用店鋪管理DB1026，購物中心管理裝置1024管理表示店鋪種類的訪問管理信息(其中商品的購買由每個店鋪結算終端1037-1至1037-m來驗證)，同時使該訪問管理信息與識別每個店鋪的識別信息(例如店鋪識別號)相關聯。店鋪名稱、類別和樓層信息被登記在店鋪管理DB1026中同時與店鋪識別號相關聯。店鋪結算終端1037-1至1037_m對應於遊藝機36和遊藝機周邊終端37。在結算時，店鋪結算終端1037-1至1037-m讀取用條形碼或QR碼識別的商品信息(其被添加至每個商品)，計算並呈現結算金額，進行找零和信用卡支付，並在必要時開具收據。在安裝時與結算終端1037對應的攝像頭38獲取諸如購買商品的購買者面部圖像等多條生物信息，並從對應的圖像處理單元39將多條生物信息與店鋪識別信息(店鋪識別號)一起傳送至生物信息識別部1021。[圖35中的綜合商廈銷售支持系統中生物信息識別部的配置示例]下面將參照圖36說明生物信息識別部1021的配置示例。在圖36中，包括的功能與圖10中的生物信息識別部21、圖20中的生物信息識別部521以及圖28中的生物信息識別部821相同的配置由相同的數字來標識，並且省略其說明。圖36中的生物信息識別部1021與圖10中的生物信息識別部21、圖20中的生物信息識別部521以及圖28中的生物信息識別部821不同之處在於:取代資料庫管理單元223、601或901而設置了資料庫管理單元1101。資料庫管理單元1101在生物信息DB1022中登記具有該面部圖像的人在購物中心中購買店鋪商品的時刻(該面部圖像的獲取時刻)以及識別商品被購買的店鋪的店鋪識別信息。[圖35中的綜合商廈銷售支持系統中生物信息資料庫的配置示例]下面將參照圖37說明生物信息資料庫1022的配置示例。如圖37所示，生物信息DB1022是包括按每個面部圖像進行管理的工作表狀的面部圖像數據的資料庫，並且資料庫管理單元1101登記與具有該面部圖像的人有關的訪問信息同時使該訪問信息與該面部圖像相關聯。每個工作表包括面部圖像數據，特徵量信息登記在特徵量信息欄中同時與登記在面部圖像欄中的面部圖像相關聯。生物信息DB1022中還設置有店鋪識別號欄、訪問日期和時間欄以及用戶級別欄。店鋪識別號欄、訪問日期和時間欄以及用戶級別欄分別登記店鋪識別號、店鋪中商品被購買的訪問日期和時間以及基於對購物中心1001的訪問頻度而設定的用戶級別。資料庫管理單元1101在面部圖像欄中登記由面部圖像獲取單元221獲取的面部圖像。資料庫管理單元1101在店鋪識別號欄中登記與面部圖像一起被提供的店鋪識別號。該店鋪識別號是指定面部圖像被提供的人所購買的商品的店鋪的信息，並且店鋪識別號登記在店鋪識別號欄中。店鋪識別號包括驗證該商品購買的店鋪被安裝的安裝時段以及用於識別店鋪的店鋪號。安裝時段和店鋪號記錄在安裝時段欄和店鋪號欄中。例如，如圖37中的最上段和第二段中所示，安裝時段為「20100110201002100010」和「20100310000000000115」。最上段的店鋪識別號表示從2010年I月10日至2010年2月10日出售商品並用店鋪號「0010」來識別的店鋪。也即，在「20100110201002100010」中，安裝時段的開始時間為「20100110」，結束時間為「20100210」，並且店鋪號為「0010」。對於第二段的店鋪識別號，在「20100310000000000115」中，安裝時段的開始時間為「20100110」，結束時間為「00000000」，並且店鋪號為「0115」。結束時間「00000000」表示該店鋪是當前所安裝的並且未設定結束時間。也即，第二段的店鋪識別號表示店鋪自2010年3月10日當前安裝並且店鋪是以店鋪號「0115」來識別的。與訪問日期和時間(其表示由面部圖像識別的人在由店鋪識別號指定的店鋪中購買商品的時刻)有關的信息記錄在訪問日期和時間欄中。在圖37中，「20100125101546」和「20100315111515」記錄在訪問日期和時間欄的最上段和第二段中。也即，圖37中的最上段表示由該面部圖像識別的人在2010年I月25日10:15:46時在店鋪識別號為「20100110201002100010」的店鋪中購買了商品。圖37中的第二段表示由面部圖像識別的人在2010年3月15日11:15:15時在店鋪識別號為「20100310000000000115」的店鋪中購買了商品。用戶級別根據由面部圖像識別的訪問者的訪問頻度而表示為H(重度)、M(中度)和L(輕度)的等級，並且用戶級別記錄在用戶級別欄中。在更新面部圖像數據時，資料庫管理單元1101在初始狀態下記錄用戶級別為L。這之後，資料庫管理單元1101基於訪問日期和時間的有關信息來計算訪問頻度。當訪問頻度高於預定頻度時，資料庫管理單元1101記錄用戶級別為M，並且當訪問頻度更高時，資料庫管理單元1101記錄用戶級別為H。另一方面，當訪問頻度降低時，資料庫管理單元1101將用戶級別從H變為M或者從M變為L。[圖35中的綜合商廈銷售支持系統中購物中心管理裝置的配置示例]下面將參照圖38說明綜合商廈管理裝置1024的配置示例。購物中心管理裝置1024對應於遊藝店管理裝置24。購物中心管理裝置1024基於生物信息DB1022中登記的面部圖像數據和店鋪管理DB1026中登記的店鋪有關的個體信息以在特定店鋪中購買商品的訪問者(用晚餐或使用服務的用戶)作為總體來獲取回遊率和移動率，並提供銷售支持信息。更詳細而言，購物中心管理裝置1024通過店鋪名稱、類別和店鋪樓層來特定當前安裝的店鋪，並計算回遊率，該回遊率表示每個其他遊樂設施中使用指定店鋪的用戶回遊至其他遊樂設施的比例。購物中心管理裝置1024通過店鋪名稱、類別和店鋪樓層來指定非當前安裝而是在過去安裝的店鋪，並計算移動率，該移動率表示在每個其他當前安裝店鋪中使用指定店鋪的用戶移動至當前安裝的其他店鋪的比例。購物中心管理裝置1024分析每個店鋪中的回遊率或移動率，並基於分析結果來提供銷售支持信息。購物中心管理裝置1024包括回遊率計算部1151、回遊率分布解析部1152、回遊率分布解析結果輸出單元1153、操作單元1154、移動率計算部1155、移動率分布解析部1156、移動率分布解析結果輸出單元1157和通信單元1158。回遊率計算部1151包括總體提取單元1171、對象群體提取單元1172和回遊率計算結果輸出單元1173，並計算回遊率。總體提取單元1171提取計算回遊率所需的總體人數的有關信息。更具體而言，當包括鍵盤和操作按鈕的操作單元1154被操作以輸入店鋪名稱、類別或樓層作為指定店鋪(其當前安裝在購物中心中且其被成為總體的人使用)的信息時，總體提取單元1171基於輸入信息訪問商品管理DB1026以指定當前安裝店鋪(其應當被特定)的店鋪識別號。基於指定的店鋪識別號，總體提取單元1171訪問生物信息DB1022以提取面部圖像數據(在該面部圖像數據中記錄有表示具有指定的店鋪識別號的店鋪的使用的訪問管理信息)，並基於提取的面部圖像數據的條數獲取成為總體的人數。對象群體提取單元1172在獲取回遊率所需的總體中提取包括有這樣的訪問管理信息(該訪問管理信息表示除指定店鋪之外的每個當前安裝店鋪中驗證了用戶的訪問)的面部圖像數據，並獲取該面部圖像數據的條數作為對象群體的人數。回遊率計算結果輸出單元1173通過將對象群體的人數除以總體的人數來計算每個店鋪中的對象群體與總體之比以作為回遊率。回遊率分布解析部1152收集在每個店鋪中獲取的回遊率的計算結果，並獲取店鋪的分布。例如，回遊率分布解析部1152提取與前η位的店鋪有關的多條信息，並基於多條信息的趨勢來生成銷售支持信息作為解析結果。回遊率分布解析結果輸出單元1153生成這樣的圖表(該圖表表示回遊率分布解析部1152所收集的每個店鋪的回遊率信息)，並在顯示單元25上將該圖表與回遊率分布解析部1152的解析結果一起顯示。移動率計算部1155包括總體提取單元1181、對象群體提取單元1182和移動率計算結果輸出單元1183，並計算移動率。總體提取單元1181提取與計算移動率所需的總體人數有關的信息。更具體而言，當包括鍵盤和操作按鈕的操作單元1154被操作以輸入店鋪名稱、類別或樓層作為用於指定店鋪(其過去安裝在購物中心中且其被成為總體的人使用)的信息時，總體提取單元1181基於輸入信息訪問店鋪管理DB1026以指定過去被安裝的店鋪(其應當被特定)的店鋪識別號。基於指定的店鋪識別號，總體提取單元1181訪問生物信息DB1022以提取面部圖像數據(在該面部圖像數據中記錄有表示具有指定店鋪識別號的店鋪的使用的訪問管理信息)，並基於提取的面部圖像數據的條數來獲取成為總體的人數。對象提取單元1182在獲取回遊率所需的總體中提取包括有這樣的訪問管理信息(該訪問管理信息表示除指定店鋪之外的每個當前安裝店鋪中用戶的訪問)的面部圖像數據，並獲取該面部圖像數據的條數作為對象群體的人數。移動率計算結果輸出單元1183通過將對象群體的人數除以總體的人數來計算每個店鋪的對象群體與總體之比以作為移動率。
移動率分布解析部1156收集在每個店鋪中獲取的移動率的計算結果，並獲取店鋪的分布。例如，移動率分布解析部1156提取與前η位的店鋪有關的多條信息，並基於多條信息的趨勢來生成銷售支持信息作為解析結果。移動率分布解析結果輸出單兀1157生成這樣的圖表(該圖表表移動率分布解析部1156所收集的每個店鋪的移動率信息)，並在顯示單元25上將該圖表與移動率分布解析部1156的解析結果一起顯示。通信單元1158例如由乙太網板構成。通信單元1158與生物信息識別部1021、店鋪管理DB1026以及生物信息DB1022進行通信，以向這些單元傳送和從這些單元接收各條信息。[圖35中的綜合商廈銷售支持系統中店鋪管理資料庫的配置示例]下面將參照圖39說明店鋪管理資料庫1026的配置示例。與店鋪有關的多條信息(如當前安裝店鋪或過去安裝的店鋪的店鋪名稱、類別和樓層)基於店鋪識別號記錄在商品管理DB1026中。因為店鋪識別號與圖37中的生物信息DB1022中的相同，所以省略其說明。店鋪的個體店鋪名稱登記在店鋪名稱欄中。店鋪的類別記錄在類別欄中。例如，表示服裝店的「CL」和表示飲食店的「Food」記錄在類別欄中。還可記錄用於表示除了圖39中的類別之外的其他類別的信息。與購物中心中安裝店鋪的樓層有關的信息記錄在樓層欄中。因此，在圖 37 中店鋪識別號為「20100310201004100001」 和「20100310201004100002」 的店鋪中，店鋪名稱為「S」，類別為「CL」，並且樓層為「一樓」。在店鋪識別號為「20100310201004100003」和「20100310201004100004」的店鋪中，店鋪名稱為「T」，類別為「CL」，並且樓層為「三樓」。在店鋪識別號為「20100510000000000001」和「20100510000000000002」的店鋪中，店鋪名稱為「U」，類別為「Food」，並且樓層為「九樓」。[圖35中的綜合商廈銷售支持系統中的訪問管理信息管理處理]下面將參照圖40的流程圖來說明訪問管理信息管理處理。由於步驟S312至S315以及步驟S321至S324和S327的處理項與圖14中步驟SI至S4以及步驟S21至S25和S27的處理項相同，所以省略其說明。在步驟S311中，店鋪結算終端1037通過讀取多條辨識信息(如商品條形碼)來確定來到結帳櫃檯購買商品的顧客是否能夠經過驗證以進行結算處理。店鋪結算終端1037重複步驟S311中的相同處理，直到顧客對商品的購買經過驗證為止。當在步驟S311中顧客對商品的購買經過驗證時，店鋪結算終端1037確定該顧客訪問了該店鋪。然後處理跳轉至步驟S312。通過步驟S312中的處理來獲取面部圖像，並且該面部圖像被傳送至生物信息識別部1021。在步驟S315中，傳送部203將該面部圖像傳送至生物信息識別部1021，同時將識別店鋪的店鋪識別號以及訪問時刻(圖像拍攝時刻)的有關信息添加至面部圖像。在步驟S321至S325中，獲取提供的面部圖像與登記的面部圖像之間的相似度以進行匹配。當在步驟S325中確定首位的相似度大於預定閾值時，在步驟S326中相似度確定單元233將首位的面部圖像提供至資料庫管理單元1101。資料庫管理單元1101訪問生物信息DB1022以搜尋與提供的面部圖像相關聯地管理的面部圖像數據。資料庫管理單元1101登記訪問日期和時間以及用戶級別，同時將該訪問日期和時間以及用戶級別與添加至面部圖像的店鋪識別號相關聯。此時，資料庫管理單元1101相對於訪問日期和時間來登記面部圖像最初被檢測到的時間。資料庫管理單元1101基於訪問日期和時間的有關信息來計算並登記用面部圖像管理的顧客對購物中心的訪問頻度。另一方面，當在步驟S325中相似度計算部232所提供的首位相似度不大於預定閾值時，即，當最相似的登記者的面部圖像的相似度小於預定閾值時，流程跳轉到步驟S328中的處理。在步驟S328中，相似度確定單元233將從圖像處理單元39提供的面部圖像提供給資料庫管理單元1101。資料庫管理單元1101訪問生物信息DB1022，使用所提供的面部圖像新生成面部圖像數據，並登記該面部圖像數據。資料庫管理單元1101登記訪問日期和時間以及用戶級別，並同時將訪問日期和時間以及用戶級別與添加至面部圖像的店鋪識別號相關聯。通過上述的處理項，基於由圖像處理單元39提供的面部圖像，生物信息識別部1021能夠按每個顧客的面部圖像將訪問管理信息順序累積於生物信息DB1022中。[圖35中的綜合商廈銷售支持系統中的活動策略分析處理]下面參照圖41中的流程圖來說明活動策略分析處理。在步驟S371中，回遊率計算部1151確定是否操作操作單元1154以向當前安裝店鋪中成為活動對象候選者的店鋪進行輸入。回遊率計算部1151重複步驟S371中的相同處理，直到進行輸入為止。當在步驟S371中操作單元1154被操作以向當前安裝店鋪中成為活動對象候選者的店鋪進行輸入時，流程跳轉到步驟S372中的處理。在步驟S372中，回遊率計算部1151的總體提取單元1171控制通信單元1158以訪問商品管理DB1026和生物信息DB1022，並提取使用成為活動對象候選者的店鋪的顧客數目作為回遊率的總體。在步驟S373中，回遊率計算部1151的對象群體提取單元1172將當前安裝店鋪中未經處理的店鋪設為處理對象店鋪，從成為總體的多條面部圖像數據中搜尋其中登記有表示對該處理對象店鋪的訪問的訪問管理信息的面部圖像數據，並提取該面部圖像數據作為對象群體。在步驟S374中，回遊率計算結果輸出單元1173計算對象群體的人數與總體人數之比作為回遊率，並輸出該回率。在步驟S375中，對象群體提取單元1172確定當前安裝的店鋪中是否存在未經處理的店鋪(其中未獲取回遊率)。當存在未經處理的店鋪(其中未獲取回遊率)時，流程回到步驟S373中的處理。也即，重複步驟S373至S375的處理項，直到從除了被指定為總體的店鋪之外的當前安裝店鋪中消除了未獲取回遊率的店鋪為止。當在步驟S375中對象群體提取單元1172確定不存在未經處理的店鋪時，流程跳轉到步驟S376中的處理。在步驟S376中，回遊率分布解析部1152基於與所有獲取的回遊率有關的多條信息獲取回遊率的次序，並相對於前η位的回遊率來生成柱狀圖，同時使該柱狀圖與店鋪相關聯。在步驟S377中，回遊率分布解析部1152基於人數的比例將生成的回遊率柱狀圖按用戶級別進行劃分。
在步驟S378中，回遊率分布解析部1152對基於每個店鋪的回遊率次序獲取的信息進行分析，並輸出應當作為活動對象的店鋪的有關信息作為分析結果。在取代遊藝機的機種而考慮店鋪的種類的情況下，假設圖17中使用店鋪「AA」的顧客為總體，使用該店鋪「AA」的顧客傾向於回遊去使用店鋪「BB」和「AB」。因此，例如，在對於店鋪「AA」舉行活動的情況下，分析結果顯示當店鋪「BB」和「AB」也包括在對象店鋪中時具有相同品味的顧客分散在每個店鋪中可能會減小顧客吸引效率。在圖17中，分析結果還顯示，因為對於店鋪「ABC」而言具有高訪問頻度的顧客比例很高(雖然回遊率低)，所以在將店鋪「ABC」也設為活動對象店鋪時，顧客可能會分散但同時也能夠在活動中聚集具有高訪問頻度的顧客。在步驟S379中，回遊率分布解析結果輸出單元1153在顯示單元25上顯示獲取的柱狀圖和分析結果信息。通過上述的處理項，能夠得到使用購物中心中安裝的特定店鋪的用戶是如何回遊去使用該特定店鋪以外的其他店鋪的，以作為回遊率。舉例來說，第四實施例中指定了店鋪。可替代地，在將使用特定店鋪的用戶設為總體的同時獲取店鋪每個類別的回遊率或者店鋪每個樓層的回遊率，藉此能夠把握使用特定店鋪的用戶傾向於回遊去使用的店鋪的類別或樓層，並且能夠基於類別或樓層的角度了解活動中應該採用的店鋪或者活動中不應該採用的店鋪。被設為總體的不僅可以是使用特定店鋪的用戶，還可以是使用特定類別或樓層的店鋪的用戶。[圖35中綜合商廈銷售支持系統中的替換店鋪分析處理]下面將參照圖42中的流程圖來說明替換店鋪分析處理。在步驟S391中，移動率計算部1155確定操作單元1154是否被操作以向過去安裝並由其他新店鋪替換的店鋪進行了輸入。移動率計算部1155重複步驟S391中的相同處理，直到進行了輸入為止。當在步驟S391中操作單元1154被操作以向過去安裝的被替換的店鋪進行輸入時，流程跳轉到步驟S392中的處理。在步驟S392中，移動率計算部1155的總體提取單元1181控制通信單元1158以訪問店鋪管理DB1026和生物信息DB1022，並提取使用被替換的店鋪的用戶數目作為移動率的總體。在步驟S393中，移動率計算部1155的對象群體提取單元1182將當前安裝的店鋪中未經處理的店鋪設為處理對象店鋪，從成為總體的多條面部圖像數據中搜尋其中登記有表示對該處理對象店鋪的訪問的訪問管理信息的面部圖像數據，並提取該面部圖像數據作為對象群體。在步驟S394中，移動率計算結果輸出單元1183計算對象群體的人數與總體人數之比作為移動率，並輸出該移動率。在步驟S395中，對象群體提取單元1182確定當前安裝的店鋪中是否存在未經處理的店鋪(其中未獲取移動率)。當存在未經處理的店鋪(其中未獲取移動率)時，流程回到步驟S393中的處理。也即，重複步驟S393至S395的處理項，直到從當前安裝的店鋪中消除了其中未獲取移動率的店鋪為止。當在步驟S395中對象群體提取單元1182確定不存在未經處理的店鋪時，流程跳轉到步驟S396中的處理。
在步驟S396中，移動率分布解析部1156基於與所有獲取的移動率有關的多條信息來獲取移動率的次序，並相對於前η位的移動率來生成類似於圖17的柱狀圖，同時使該柱狀圖與娛樂設施相關聯。在步驟S397中，移動率分布解析部1156基於人數的比例將生成的移動率柱狀圖按用戶級別進行劃分。因為這與圖17中的相同，所以省略其說明。在步驟S398中，移動率分布解析部1156對基於每個店鋪的移動率次序獲取的信息進行分析，並輸出表示曾使用過去安裝且已經被替換的店鋪的用戶使用哪個店鋪的信息作為分析結果。在取代遊藝機的機種而考慮店鋪的情況下，假設使用圖17中店鋪「B」的用戶為總體，曾使用店鋪B的用戶成為店鋪「ΒΒ」和「ΑΒ」的用戶。因此，當移動率相對於店鋪「ΒΒ」和「ΑΒ」得以維持時，能夠認識到即使店鋪「B」被替換購買者也不會移動至其他店。在圖17中，分析結果還顯示，因為對於店鋪「ABC」而言具有高訪問頻度的用戶比例很高(雖然回遊率低)，所以維持店鋪「ABC」的使用，藉此使得使用店鋪「BB」的用戶中具有高訪問頻度的用戶不會從該購物中心脫離。在步驟S399中，移動率分布解析結果輸出單元1157在顯示單元25上顯示獲取的柱狀圖和分析結果信息。通過以上處理項，在撤除特定店鋪之後能夠獲取使用購物中心中安裝的特定店鋪的用戶使用了哪個店鋪以作為移動率。舉例來說，第四實施例中指定了店鋪。可替代地，在將使用特定店鋪的用戶設為總體的同時獲取店鋪每個類別的移動率或者店鋪每個樓層的移動率，藉此能夠把握使用特定店鋪的用戶傾向於改變的店鋪類別或樓層，並且能夠基於類別或樓層的角度了解應該替換的店鋪或者不應該替換的店鋪。被設為總體的不僅可以是使用特定店鋪的用戶，還可以是使用特定類別或樓層的店鋪的用戶。舉例來說，購物中心銷售支持系統由多個裝置構成。購物中心銷售支持系統不必由個體裝置構成。例如，生物信息識別部1021和購物中心管理裝置1024可構成為充當生物信息識別部1021和購物中心管理裝置1024這二者的信息處理裝置，或者整個購物中心銷售支持系統可由一個裝置來構成。因此，通過獲取顧客的回遊率或移動率準確把握了顧客的動向，這允許提供對用於吸引顧客的市場策略的支持。處理項序列(sequence)能夠通過硬體或是軟體來執行。在處理項序列由軟體來執行的情況下，構成該軟體的程序從記錄介質安裝至專用硬體整合的計算機或者通用的個人計算機(其中能夠通過安裝各種程序來執行各種功能)。圖43示出通用個人計算機的配置示例。該個人計算機設置有CPU (中央處理單元)10001。輸入/輸出接口 10005通過總線10004與CPU10001連接。ROM (只讀存儲器)10002和RAM (隨機存取存儲器)10003與總線10004連接。輸入單元10006、輸出單元10007、存儲單元10008和通信單元10009連接至輸入/輸出接口 10005。輸入單元10006包括諸如鍵盤和滑鼠等輸入裝置，用戶通過這種輸入裝置來輸入操作指令。輸出單元10007將處理操作屏幕或者處理結果的圖像輸出至顯示裝置。存儲單元10008包括其中存儲有程序和各條數據的硬碟驅動器。通信單元10009包括LAN(區域網)適配器等以通過網絡(典型為網際網路)進行通信處理。驅動器10010連接至輸入/輸出接口 10005。驅動器10010與輸入/輸出接口 10005連接。驅動器10010從諸如磁碟(包括軟盤)、光碟(包括⑶-ROM(高密度光碟-只讀存儲器)和DVD (數位化通用光碟))、磁光碟(包括MD (迷你光碟))以及半導體存儲器等移動介質10011中讀取數據以及向其中寫入數據。CPU10001根據R0M10002中存儲的程序或者根據從諸如磁碟、光碟、磁光碟和半導體存儲器等移動介質10011中讀取、安裝於存儲單元10008中並從該存儲單元10008加載到RAM10003中的程序來執行各項處理。CPU10001執行各項處理所需的數據適當地存儲在RAM10003 中。在說明書中，描述記錄介質中記錄的程序的步驟不僅包括以所描述的次序按時間序列來執行的處理，還包括並非必然按時間序列執行而是同時或單獨執行的處理。在說明書中，該系統表示包括多個裝置的整個裝置。因此，通過獲取顧客的回遊率或移動率準確把握了顧客的動向，這允許提供對用於吸引顧客的市場策略的支持。處理項序列能夠通過硬體或是軟體來執行。在處理項序列由軟體來執行的情況下，構成該軟體的程序從記錄介質安裝至專用硬體整合的計算機或者通用的個人計算機(其中能夠通過安裝各種程序來執行各種功能)。圖19示出通用個人計算機的配置示例。該個人計算機設置有CPU (中央處理單元)1001。輸入/輸出接口 1005通過總線1004與CPU1001連接。ROM (只讀存儲器)1002和RAM (隨機存取存儲器)1003與總線1004連接。輸入單元1006、輸出單元1007、存儲單元1008和通信單元1009連接至輸入/輸出接口 1005。輸入單元1006包括諸如鍵盤和滑鼠等輸入裝置，用戶通過這種輸入裝置來輸入操作指令。輸出單元1007將處理操作屏幕或者處理結果的圖像輸出至顯示裝置。存儲單元1008包括其中存儲有程序和各條數據的硬碟驅動器。通信單元1009包括LAN (區域網)適配器等以通過網絡(典型為網際網路)進行通信處理。驅動器1010還連接至輸入/輸出接口 1005。驅動器1010從諸如磁碟(包括軟盤)、光碟(包括⑶-R0M(高密度光碟-只讀存儲器)和DVD (數位化通用光碟))、磁光碟(包括MD (迷你光碟))以及半導體存儲器等移動介質1011中讀取數據以及向其中寫入數據。CPU10001根據R0M1002中存儲的程序或者根據從諸如磁碟、光碟、磁光碟和半導體存儲器等移動介質1011中讀取、安裝於存儲單元1008中並從該存儲單元1008加載到RAM1003中的程序來執行各項處理。CPU1001執行各項處理所需的數據適當地存儲在RAM1003 中。在說明書中，描述記錄介質中記錄的程序的步驟不僅包括以所描述的次序按時間序列來執行的處理，還包括並非必然按時間序列執行而是同時或單獨執行的處理。在說明書中，該系統表示包括多個裝置的整個裝置。附圖標記1、1_1 至 l-η 遊藝店2生物信息管理中心3生物信息管理資料庫4第三方遊藝店管理中心5第三方遊藝店管理資料庫
6生物信息管理總線7第三方遊藝店管理總線8、9公共通信線網絡21生物信息識別部22生物信息資料庫24遊藝店管理裝置26遊藝機管理資料庫27媒體貸出管理裝置29媒體貸出管理資料庫30遊藝店管理信息總線31生物信息總線33結算/售賣機34貸出機35計數部36、36-1 至 36_m 遊藝機37、37_1至37-m遊藝機周邊終端38、38_1 至 38-m 攝像頭39、39_1 至 39_ (m+p+q)圖像處理單兀40、40-1 至 40_p 入口 攝像頭41、41_1至41-q店內攝像頭
權利要求
1.一種信息處理裝置，包括: 存儲裝置，在累積者資料庫中存儲面部圖像作為累積者的面部圖像； 獲取裝置，獲取使用或購買多個物品中的一個的匹配對象者的面部圖像，連同獲取用於識別由所述匹配對象者使用或購買的物品的識別信息； 匹配裝置，通過計算由所述獲取裝置獲取的所述匹配對象者的面部圖像與所述存儲裝置中存儲的累積者的面部圖像之間的相似度來進行匹配； 相似度確定裝置，通過將作為所述匹配裝置的匹配結果的相似度與預定閾值比較來確定所述匹配對象者的面部圖 像是否為所述累積者的面部圖像； 記錄裝置，在所述相似度確定裝置確定所述匹配對象者的面部圖像為所述累積者的面部圖像時，將作為所述匹配對象者的累積者的檢測連同所述識別信息一起記錄在所述累積者資料庫中，同時使所述累積者的檢測與所述累積者的面部圖像相關聯； 總體提取裝置，從所述累積者資料庫中包括的多條信息中提取這樣的面部圖像的數目作為總體人數，這種面部圖像的每個都與識別過去登記的預定物品的識別信息記錄在一起；以及 移動率計算裝置，假設對象群體人數為所述累積者資料庫所包括的多條信息中與識別當前登記物品的多條識別信息記錄在一起的每個物品的面部圖像數目，計算所述對象群體人數與所述總體人數之比作為相對於所述當前登記物品而言使用或購買所述預定物品的人的移動率。
2.根據權利要求1所述的信息處理裝置，還包括: 圖像拍攝裝置，拍攝圖像； 面部圖像提取裝置，從所述圖像拍攝裝置拍攝的圖像中提取所述匹配對象者的面部圖像；以及 特徵量提取裝置，從所述匹配對象者的面部圖像中提取特徵量， 其中所述匹配裝置使用由所述獲取裝置獲取的所述匹配對象者的面部圖像以及所述存儲裝置中存儲的登記者的面部圖像的特徵量來計算所述相似度，並將由所述獲取裝置獲取的所述匹配對象者的面部圖像與所述存儲裝置中存儲的登記者的面部圖像進行匹配。
3.根據權利要求1所述的信息處理裝置，其中所述物品為遊藝機， 所述獲取裝置獲取玩多個遊藝機的其中之一的匹配對象者的面部圖像，連同獲取用於識別由所述匹配對象者使用的遊藝機的識別信息， 所述總體提取裝置從所述累積者資料庫所包括的多條信息中提取這樣的人的數目作為總體人數，這種人對過去登記的遊藝機的使用被記錄，並且 假設所述對象群體人數為所述累積者資料庫所包括的多條信息中與識別所述當前登記物品的多條識別信息記錄在一起的每個物品的面部圖像數目，所述移動率計算裝置計算所述對象群體人數與所述總體人數之比作為相對於所述當前登記的物品而言使用或購買所述預定物品的人的移動率。
4.根據權利要求3所述的信息處理裝置，還包括顯示裝置，針對替換過去登記的且其中記錄有被作為所述總體而獲取的人數的使用的遊藝機機種的遊藝機機種而言，當這樣的遊藝機機種被包括以作為移動率高於預定次序的遊藝機機種時，所述顯示裝置顯示被替換的遊藝機機種為恰當選擇；針對替換過去登記的且其中記錄有被作為所述總體而獲取的人數的使用的遊藝機機種的遊藝機機種而言，當這樣的遊藝機機種未被包括以作為移動率高於預定次序的遊藝機機種時，所述顯示裝置顯示被替換的遊藝機機種為不恰當選擇。
5.一種用於信息處理裝置的信息處理方法，該信息處理裝置包括: 存儲裝置，在累積者資料庫中存儲面部圖像作為累積者的面部圖像； 獲取裝置，獲取使用或購買多個物品中的一個的匹配對象者的面部圖像，連同獲取用於識別由所述匹配對象者使用或購買的物品的識別信息； 匹配裝置，通過計算由所述獲取裝置獲取的所述匹配對象者的面部圖像與所述存儲裝置中存儲的累積者的面部圖像之間的相似度來進行匹配； 相似度確定裝置，通過將作為所述匹配裝置的匹配結果的相似度與預定閾值比較來確定所述匹配對象者的面部圖像是否為所述累積者的面部圖像； 記錄裝置，在所述相似度確定裝置確定所述匹配對象者的面部圖像為所述累積者的面部圖像時，將作為所述匹配對象者的累積者的檢測連同所述識別信息一起記錄在所述累積者資料庫中，同時使所述累積者的檢測與所述累積者的面部圖像相關聯； 總體提取裝置，從所述累積者資料庫所包括的多條信息中提取這樣的面部圖像的數目作為總體人數，這種面部圖像的每個都與識別過去登記的預定物品的識別信息記錄在一起；以及 移動率計算裝置，假設對象群體人數為所述累積者資料庫所包括的多條信息中與識別當前登記物品的多條識別信息記錄在一起的每個物品的面部圖像數目，計算所述對象群體人數與所述總體人數之比作為相對於所述當前登記物品而言使用或購買所述預定物品的人的移動率， 所述信息處理方法包括: 獲取步驟，在所述獲取裝置中獲取使用或購買多個物品中的一個的匹配對象者的面部圖像，連同獲取用於識別由所述匹配對象者使用或購買的物品的識別信息； 匹配步驟，在所述匹配裝置中通過計算由所述獲取步驟獲取的所述匹配對象者的面部圖像與所述存儲裝置中存儲的累積者的面部圖像之間的相似度來進行匹配； 相似度確定步驟，在所述相似度確定裝置中通過將作為所述匹配步驟中處理的匹配結果的相似度與預定閾值比較來確定所述匹配對象者的面部圖像是否為所述累積者的面部圖像； 記錄步驟，在所述記錄裝置中，在通過所述相似度確定步驟的處理確定所述匹配對象者的面部圖像為所述累積者的面部圖像時，將作為所述匹配對象者的累積者的檢測連同所述識別信息一起記錄在所述累積者資料庫中，同時使所述累積者的檢測與所述累積者的面部圖像相關聯； 總體提取步驟，在所述總體提取裝置中，從所述累積者資料庫所包括的多條信息中提取這樣的面部圖像的數目作為總體人數，這種面部圖像的每個都與識別所述過去登記的預定物品的識別信息記錄在一起；以及 移動率計算步驟，假設所述對象群體人數為所述累積者資料庫所包括的多條信息中與識別當前登記物品的多條識別信息記錄在一起的每個物品的面部圖像數目，在所述移動率計算裝置中計算所述對象群體人數與所述總體人數之比作為相對於所述當前登記物品而言使用或購買所述預定物品的人的移動率。
6.一種使控制信息處理裝置的計算機執行處理的程序，所述信息處理裝置包括: 存儲裝置，在累積者資料庫中存儲面部圖像作為累積者的面部圖像； 獲取裝置，獲取使用或購買多個物品中的一個的匹配對象者的面部圖像，連同獲取用於識別由所述匹配對象者使用或購買的物品的識別信息； 匹配裝置，通過計算由所述獲取裝置獲取的所述匹配對象者的面部圖像與所述存儲裝置中存儲的累積者的面部圖像之間的相似度來進行匹配； 相似度確定裝置，通過將作為所述匹配裝置的匹配結果的相似度與預定閾值比較來確定所述匹配對象者的面部圖像是否為所述累積者的面部圖像； 記錄裝置，在所述相似度確定裝置確定所述匹配對象者的面部圖像為所述累積者的面部圖像時，將作為所述匹配對象者的累積者的檢測連同所述識別信息一起記錄在所述累積者資料庫中，同時使所 述累積者的檢測與所述累積者的面部圖像相關聯； 總體提取裝置，從所述累積者資料庫所包括的多條信息中提取這樣的面部圖像的數目作為總體人數，這種面部圖像的每個都與識別過去登記的預定物品的識別信息記錄在一起；以及 移動率計算裝置，假設對象群體人數為所述累積者資料庫所包括的多條信息中與識別當前登記物品的多條識別信息記錄在一起的每個物品的面部圖像數目，計算所述對象群體人數與所述總體人數之比作為相對於所述當前登記物品而言使用或購買所述預定物品的人的移動率， 所述處理包括: 獲取步驟，在所述獲取裝置中獲取使用或購買多個物品中的一個的匹配對象者的面部圖像，連同獲取用於識別由所述匹配對象者使用或購買的物品的識別信息； 匹配步驟，在所述匹配裝置中通過計算由所述獲取步驟獲取的所述匹配對象者的面部圖像與所述存儲裝置中存儲的累積者的面部圖像之間的相似度來進行匹配； 相似度確定步驟，在所述相似度確定裝置中通過將作為所述匹配步驟中處理的匹配結果的相似度與預定閾值比較來確定所述匹配對象者的面部圖像是否為所述累積者的面部圖像； 記錄步驟，在所述記錄裝置中，在通過所述相似度確定步驟的處理確定所述匹配對象者的面部圖像為所述累積者的面部圖像時，將作為所述匹配對象者的累積者的檢測連同所述識別信息一起記錄在所述累積者資料庫中，同時使所述累積者的檢測與所述累積者的面部圖像相關聯； 總體提取步驟，在所述總體提取裝置中，從所述累積者資料庫所包括的所述多條信息中提取這樣的面部圖像的數目作為總體人數，這種面部圖像的每個都與識別過去登記的預定物品的識別信息記錄在一起；以及 移動率計算步驟，假設所述對象群體人數為所述累積者資料庫所包括的多條信息中與識別所述當前登記物品的多條識別信息記錄在一起的每個物品的面部圖像數目，在所述移動率計算裝置中計算所述對象群體人數與所述總體人數之比作為相對於所述當前登記物品而言使用或購買所述預定物品的人的移動率。
全文摘要
獲取顧客的移動率以支持與吸引顧客相關的市場策略。總體提取單元281從生物信息資料庫22所包括的多條信息中提取其中記錄有過去安裝遊藝機的多個機種其中之一的遊戲的人數作為總體人數。移動率計算結果輸出單元283計算生物信息資料庫22所包括的多條信息中使用當前安裝遊藝機中除了獲得總體的遊藝機機種之外的其他機種的人數與所述總體之比作為移動率。本發明能夠應用於分析顧客動向的裝置。
文檔編號G06K9/00GK103154992SQ201180040888
公開日2013年6月12日 申請日期2011年3月23日 優先權日2010年9月29日
發明者石川孝光, 河野良輔, 足立達哉 申請人:歐姆龍株式會社