据库)150以及客户信息DB160。注意，虽然在该示例中这些模块被描述为销售促进设备100的功能，但是可以使用其他配置，只要能够实现稍后描述的根据该示例性实施例的操作。
[0047]销售促进设备100中的每个元件可以由硬件或软件或者二者形成，并且可以由一个硬件或软件或者多个硬件或软件来形成。例如，产品信息DB 150和客户信息DB 160可以是与外部网络(云)连接的存储设备。可以由包括CPU、存储器等的计算机实现销售促进设备100的每个功能(每个处理)。例如，用于执行根据示例性实施例的销售促进方法(销售促进处理)的销售促进程序可以被存储在存储设备中，并且可以通过在CPU上执行存储在存储设备中的销售促进程序来实现每个功能。
[0048]能够使用任何类型的非瞬时计算机可读介质来存储并向计算机提供销售促进程序。非瞬时计算机可读介质包括任何类型的有形存储介质。非瞬时计算机可读介质的示例包括磁性存储媒体(诸如软盘、磁带、硬盘驱动器等)、光学磁性存储媒体(例如磁光盘)、CD-ROM(只读存储器)、CD-R、CD-R/W和半导体存储器(诸如掩膜ROM、PROM(可编程ROM)、EPROM(可擦除PR0M)、闪速R0M、RAM(随机存取存储器)等)。可以使用任何类型的瞬时计算机可读介质向计算机提供程序。瞬时计算机可读介质的示例包括电信号、光信号和电磁波。瞬时计算机可读介质能够经由诸如电线或光纤的有线通信线路或者无线通信线路向计算机提供程序。
[0049]距离图像分析单元110获取由3D相机210生成的距离图像，基于所获取的距离图像来跟踪检测对象，并且识别其动作。在该示例性实施例中，距离图像分析单元110主要跟踪和识别客户的手部、客户的视线以及客户拿起的产品。距离图像分析单元110参考产品信息DB150，来识别包含在距离图像中的产品。注意，虽然在该示例中，距离图像分析单元110检测客户的动作，但是它可以基于距离图像来检测客户的面部表情(高兴、惊讶等)、心率等，并且根据面部表情或心率来呈现促进信息。而且，麦克风可以被安装在3D相机上，并且声音识别单元可以识别输入到麦克风的客户的声音。例如，基于所识别的声音，可以检测客户的对话的特征(声音的强弱、高低、速度等)，并且可以根据对话的特征来呈现促进信息。
[0050]客户识别单元120获取由面部识别相机220生成的客户的面部图像，并且通过参考客户信息DB 160来识别包含在所获取的面部图像中的客户。流分析单元130获取由商店内相机230生成的商店内图像，基于所获取的商店内图像来分析商店内客户的移动历史，并且检测客户的交通流(移动路线)。
[0051]呈现信息生成单元140基于距离图像分析单元110、客户识别单元120和流分析单元130的检测结果来生成要向客户呈现的促进信息，并且向信息呈现设备240输出所生成的促进信息。促进信息是用于促进产品的销售(购买)的信息，并且是鼓励客户确定购买产品的信息。呈现信息生成单元140参考产品信息DB 150和客户信息DB 160，并且生成以下信息作为促进信息:与距离图像分析单元110检测到客户已经触摸的产品相关的信息、关于与客户识别单元120所识别的客户相关的产品的信息、以及关于与流分析单元130所分析的客户交通流相关的产品的信息。
[0052]注意，虽然在该示例性实施例中描述了生成并且向信息呈现设备输出(在其上显示)根据动作的促进信息的示例，但是为了进一步使用促进信息，所生成的促进信息可以被输出到另一设备或系统。例如，促进信息可以在客户信息DB或另一数据库中被存储为客户的希望列表，并且可以通过网络向客户提供促进信息。
[0053]广品彳目息DB(广品彳目息存储单兀)150存储与放置在商店中的广品相关的广品相关信息。产品信息DB 150存储以下信息作为产品相关信息:产品标识信息151、特性/同时购买(同时售出)信息152、推送信息153、比较信息154等。
[0054]产品标识信息151是用于标识产品(产品主，product mas ter)的信息，并且包括产品代码、产品名称、产品类型、产品标签图像信息(图像)等。特性/同时购买信息152是指示产品特性的特性信息和用于向客户建议同时购买另一产品与该产品的信息(推荐信息、建议信息)，并且包括产品的材料或原产地、与该产品组合食用的食物、使用该产品作为配料的食谱、协调产品等。
[0055]推送信息153是用于鼓励客户确定购买产品的信息，并且包括例如折扣信息，诸如折扣优惠券。比较信息154是指示该产品与另一产品的比较的信息，并且包括关于例如产品的特性、价格等于另一产品的比较的信息。
[0056]客户信息DB(客户信息存储单元)160存储与来到商店的客户相关的客户相关信息。客户信息DB 160存储以下信息作为客户相关信息:客户标识信息161、属性信息162、偏好ig息163、历史彳g息164等。
[0057]客户标识信息161是用于标识客户的信息，并且包括客户会员ID、名字、地址、生日、面部图像信息(图像)等。属性信息162是指示客户属性的信息，并且包括例如客户的年龄、性别、职业等。
[0058]偏好信息163是指示客户的偏好的信息，并且包括例如客户的爱好、最喜欢的食物、颜色、音乐、电影等。历史信息164是关于客户的历史的信息，并且包括例如产品购买历史、商店光顾历史、商店内移动历史、诸如拿起/查看产品的接触历史(接近历史)等。
[0059]图4示出了销售促进设备100中的距离图像分析单元110的配置。如图4所示，距离图像分析单元110包括距离图像获取单元111、区域检测单元112、手部跟踪单元113、手部动作识别单元114、视线跟踪单元115、视线动作识别单元116、产品跟踪单元117以及产品识别单元118。
[0060]距离图像获取单元111获取通过3D相机210拍摄和生成的包含客户和产品的距离图像。区域检测单元112检测通过距离图像获取单元111获取的距离图像中所包含的客户的每个部分的区域或者产品的区域。
[0061]手部跟踪单元113跟踪由区域检测单元112检测到的客户的手部的动作。手部动作识别单元114基于手部跟踪单元113所跟踪的手部动作来识别对于产品的客户动作。例如，当客户在拿着产品的同时使他/她的手的手掌朝向他/她的面部时，手部动作识别单元114确定客户已经拿起和查看产品。在当产品在客户的手中被拿着时，手部被隐藏在产品的后面，并且由此相机没有拍摄到其图像的情况下，手部动作识别单元114可以检测正被拿着的产品的位置、方向或改变，并且由此确定客户已经拿起了该产品。
[0062]视线跟踪单元115跟踪由区域检测单元112检测的客户的视线(眼睛)的动作。视线动作识别单元116基于由视线跟踪单元检测的客户的视线(眼睛)的动作来识别对于产品的客户动作。当产品被放置在视线的方向上时，视线动作识别单元π 6确定客户已经查看该产品O
[0063]产品跟踪单元117跟踪由区域检测单元112检测的产品的动作(状态)。产品跟踪单元117跟踪手部动作识别单元114已经确定客户已经拿起的产品、或者视线动作识别单元116已经确定客户已经查看的产品。产品识别单元118通过参考产品信息DB 150来识别哪个产品对应于由产品跟踪单元117跟踪的产品。产品识别单元118将检测的产品的标签与存储在产品信息DB 150中的产品标识信息151的标签的图像信息作比较，并且执行匹配以由此识别产品。而且，产品识别单元118将货架上的放置位置和产品之间的关系存储在产品信息DB 150中，并且基于客户拿起的产品或者客户查看的产品被放置的货架上的位置来识别产品O
[0064]下文通过参考图5来描述根据该示例性实施例的销售促进系统(销售促进设备)中执行的销售促进方法(销售促进处理)。
[0065]如图5所示，客户进入商店，并且接近商店内的货架(S101)。然后，商店内的面部识别相机220生成客户的面部图像，并且销售促进设备100基于面部图像来识别客户属性和客户ID(S102)。具体地，销售促进设备100中的客户识别单元120将存储在客户信息DB 160中的客户标识信息161的面部图像信息与由面部识别相机220拍摄的面部图像作比较，并且检索关于相匹配的客户的信息并由此识别客户，并且然后从客户标识信息161获取了所识别的客户的客户属性和客户ID。
[0066]此后，客户拿起放置在货架上的产品(S103)。然后，在货架附近的3D相机210拍摄客户的手部的图像，并且销售促进设备100通过使用3D相机210的距离图像来识别客户的手部的动作和产品类型(S104)。具体地，销售促进设备100中的距离图像分析单元110跟踪客户的手部(视线)和产品的图像的距离图像，并且检测客户已经拿起产品(客户查看产品)的动作，并且通过参考产品信息DB 150来检测与客户拿起的产品相匹配的产品，并由此识别客户拿起的产品(客户查看的产品)。
[0067]然后，销售促进设备100向信息呈现设备240呈现诸如在S104中识别的产品的产品信息或折扣的促进信息(相关信息)(S105)。然后，客户读取在信息呈现设备240上呈现的信息(所提供的信息)，并且由此确定是否购买他/她已经拿起(或查看)的产品(S106)。具体地，销售促进设备100中的呈现信息生成单元140通过参考产品信息DB 150和客户信息DBI60来呈现与所识别的产品相关的促进信息。而且，呈现信息生成单元140将关于与S102中识别的客户相关的产品的信息作为促进信息来呈现，并且进一步呈现关于与S108中分析的客户交通流相关的产品的信息，这将在稍后描述。
[0068]此后，客户移动到另一部分(S107)。然后，商店内相机230拍摄在部分之间的客户移动的图像，并且销售促进设备100把握在另一部分中的购买行为(S108)。具体地，销售促进设备100中的流分析单元130基于多