(57)【要約】  覚醒度判定装置（１００）は、算出部（１２０）と、推定部（１３０）と、設定部（１４０）と、判定部（１６０）とを備える。算出部（１２０）は、被験者の心拍信号から特徴量を算出する。推定部（１３０）は、覚醒時の特徴量と非覚醒時の特徴量との間の相関関係に基づいて、算出部により算出された特徴量から非覚醒時の特徴量を推定する。設定部（１４０）は、算出部により算出された特徴量から推定部により推定された特徴量までの範囲を覚醒度の指標として設定する。判定部（１６０）は、算出部により算出された特徴量と、設定部により設定された覚醒度の指標とを比較することで、被験者の覚醒度を判定する。
2012056546.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の心拍信号から特徴量を算出する算出部と、
覚醒時の特徴量と非覚醒時の特徴量との間の相関関係に基づいて、前記算出部により算出された特徴量から非覚醒時の特徴量を推定する推定部と、
前記算出部により算出された特徴量から前記推定部により推定された特徴量までの範囲を覚醒度の指標として設定する設定部と、
前記算出部により算出された特徴量と、前記設定部により設定された覚醒度の指標とを比較することで、前記被験者の覚醒度を判定する判定部と
を備えたことを特徴とする覚醒度判定装置。
【請求項２】
前記算出部により算出された特徴量を補正する指示を被験者から受け付ける受付部と、
前記受付部により受け付けられた指示に基づいて、前記指標の基準となる特徴量を補正する補正部とをさらに備え、
前記推定部は、覚醒時の特徴量と非覚醒時の特徴量との間の相関関係に基づいて、前記補正部により補正された特徴量から非覚醒時の特徴量を推定し、
前記設定部は、前記補正部により補正された特徴量から前記推定部により推定された特徴量までの範囲を覚醒度の指標として設定することを特徴とする請求項１に記載の覚醒度判定装置。
【請求項３】
前記算出部により算出された特徴量が予め設定された覚醒度の指標の範囲外である場合に、前記覚醒度の指標を拡張する拡張部をさらに備え、
前記判定部は、前記算出部により算出された特徴量と、前記拡張部により拡張された覚醒度の指標とを比較することで、前記被験者の覚醒度を判定することを特徴とする請求項１または２に記載の覚醒度判定装置。
【請求項４】
コンピュータによって実行される覚醒度判定方法であって、
被験者の心拍信号から特徴量を算出し、
覚醒時の特徴量と非覚醒時の特徴量との間の相関関係に基づいて、前記特徴量を算出する処理により算出された特徴量から非覚醒時の特徴量を推定し、
前記特徴量を算出する処理により算出された特徴量から前記非覚醒時の特徴量を推定する処理により推定された特徴量までの範囲を覚醒度の指標として設定し、
前記特徴量を算出する処理により算出された特徴量と、前記覚醒度の指標を設定する処理により設定された覚醒度の指標とを比較することで、前記被験者の覚醒度を判定する
ことを特徴とする覚醒度判定方法。
【請求項５】
コンピュータによって実行される覚醒度判定方法であって、
前記特徴量を算出する処理により算出された特徴量を補正する指示を被験者から受け付け、
前記補正する指示を受け付ける処理により受け付けられた指示に基づいて、前記指標の基準となる特徴量を補正し、
前記非覚醒時の特徴量を推定する処理は、覚醒時の特徴量と非覚醒時の特徴量との間の相関関係に基づいて、前記特徴量を補正する処理により補正された特徴量から非覚醒時の特徴量を推定し、
前記覚醒度の指標を設定する処理は、前記特徴量を補正する処理により補正された特徴量から前記非覚醒時の特徴量を推定する処理により推定された特徴量までの範囲を覚醒度の指標として設定することを特徴とする請求項４に記載の覚醒度判定方法。
【請求項６】
コンピュータによって実行される覚醒度判定方法であって、
前記特徴量を算出する処理により算出された特徴量が予め設定された覚醒度の指標の範囲外である場合に、前記覚醒度の指標を拡張し、
前記被験者の覚醒度を判定する処理は、前記特徴量を算出する処理により算出された特徴量と、前記覚醒度の指標を拡張する処理により拡張された覚醒度の指標とを比較することで、前記被験者の覚醒度を判定することを特徴とする請求項４または５に記載の覚醒度判定方法。
【請求項７】
コンピュータに、
被験者の心拍信号から特徴量を算出し、
覚醒時の特徴量と非覚醒時の特徴量との間の相関関係に基づいて、前記特徴量を算出する処理により算出された特徴量から非覚醒時の特徴量を推定し、
前記特徴量を算出する処理により算出された特徴量から前記非覚醒時の特徴量を推定する処理により推定された特徴量までの範囲を覚醒度の指標として設定し、
前記特徴量を算出する処理により算出された特徴量と、前記覚醒度の指標を設定する処理により設定された覚醒度の指標とを比較することで、前記被験者の覚醒度を判定する
処理を実行させることを特徴とする覚醒度判定プログラム。
【請求項８】
コンピュータに、
前記特徴量を算出する処理により算出された特徴量を補正する指示を被験者から受け付け、
前記補正する指示を受け付ける処理により受け付けられた指示に基づいて、前記指標の基準となる特徴量を補正し、
前記非覚醒時の特徴量を推定する処理は、覚醒時の特徴量と非覚醒時の特徴量との間の相関関係に基づいて、前記特徴量を補正する処理により補正された特徴量から非覚醒時の特徴量を推定し、
前記覚醒度の指標を設定する処理は、前記特徴量を補正する処理により補正された特徴量から前記非覚醒時の特徴量を推定する処理により推定された特徴量までの範囲を覚醒度の指標として設定する処理を実行させることを特徴とする請求項７に記載の覚醒度判定プログラム。
【請求項９】
コンピュータに、
前記特徴量を算出する処理により算出された特徴量が予め設定された覚醒度の指標の範囲外である場合に、前記覚醒度の指標を拡張し、
前記被験者の覚醒度を判定する処理は、前記特徴量を算出する処理により算出された特徴量と、前記覚醒度の指標を拡張する処理により拡張された覚醒度の指標とを比較することで、前記被験者の覚醒度を判定する処理を実行させることを特徴とする請求項７または８に記載の覚醒度判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、覚醒度判定装置、覚醒度判定方法及び覚醒度判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、被験者の生体情報を用いることで、被験者に負担をかけることなく被験者の覚醒度を判定する技術がある。例えば、この技術を車両に適用することで、運転者の覚醒度を判定し、危険性を報知することができる。【０００３】
例えば、被験者の心拍信号から算出される極大周波数及び極大スペクトル密度を用いて、被験者の覚醒度を判定する技術がある。この技術は、覚醒時から非覚醒時、つまり眠気がない状態から眠気が強くなった状態にかけて極大周波数及び極大スペクトル密度が変化する範囲であるスケールを予め設定しておく。そして、被験者の心拍信号を取得する度に、極大周波数及び極大スペクトル密度を算出し、これらの値をスケールに当てはめることで、被験者の覚醒度をリアルタイムに判定する。【０００４】
また、例えば、被験者の覚醒時における心拍数と血圧とを用いて、被験者の覚醒度を判定する技術もある。この技術は、被験者の覚醒時における心拍数と血圧とを基準値とし、この基準値に対して予め設定されたスケールを当てはめることで、被験者ごとにスケールを設定する。そして、被験者の心拍数と血圧とを取得する度に、これらの値をスケールに当てはめることで、被験者の覚醒度をリアルタイムに判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】国際公開第２００８／６５７２４号
【特許文献２】特開２００６−３４８０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述した従来の技術では、被験者の覚醒度を判定することが難しいという問題があった。【０００７】
例えば、心拍信号を用いる従来技術は、スケールを設定するために、被験者の覚醒時の心拍信号と非覚醒時の心拍信号とを取得する必要があった。しかし、被験者の非覚醒時の心拍信号を取得することは現実には難しい。このため、被験者ごとのスケールを設定することが容易ではなく、現実には被験者の覚醒度を判定することは難しかった。【０００８】
なお、心拍数と血圧とを用いる従来技術は、被験者の非覚醒時の測定値を利用しないので、被験者ごとのスケールを設定する。しかし、この従来技術で用いられる生体情報が心拍信号を用いる従来技術とは異なるため、これらの従来技術を単純に組み合わせることはできなかった。【０００９】
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、被験者の覚醒度を判定することができる覚醒度判定装置、覚醒度判定方法及び覚醒度判定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本願の開示する技術は、一つの態様において、算出部と、推定部と、設定部と、判定部とを備える。算出部は、被験者の心拍信号から特徴量を算出する。推定部は、覚醒時の特徴量と非覚醒時の特徴量との間の相関関係に基づいて、算出部により算出された特徴量から非覚醒時の特徴量を推定する。設定部は、算出部により算出された特徴量から推定部により推定された特徴量までの範囲を覚醒度の指標として設定する。判定部は、算出部により算出された特徴量と、設定部により設定された覚醒度の指標とを比較することで、被験者の覚醒度を判定する。
【発明の効果】
【００１１】
本願の開示する技術の一つの態様によれば、被験者の覚醒度を判定することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、本実施例１にかかる覚醒度判定装置の構成を示す図である。
【図２】図２は、検出部により検出される心拍信号の一例を示す図である。
【図３】図３は、算出部が心拍間隔を算出する処理を説明するための図である。
【図４】図４は、算出部により生成される心拍間隔変動データの一例を示す図である。
【図５】図５は、算出部により生成されるスペクトル密度データの一例を示す図である。
【図６】図６は、極大周波数を時系列で表した図である。
【図７】図７は、極大スペクトル密度を時系列で表した図である。
【図８】図８は、覚醒時の極大周波数と非覚醒時の極大周波数との相関関係を示す図である。
【図９】図９は、覚醒時の極大スペクトル密度と非覚醒時の極大スペクトル密度との相関関係を示す図である。
【図１０】図１０は、設定部により設定されるスケールの一例を示す図である。
【図１１】図１１は、設定部がスケールを設定する処理を説明するための図である。
【図１２】図１２は、補正部が基準点を補正する処理を説明するための図である。
【図１３】図１３は、拡張部がスケールを全体的に拡張する処理を説明するための図である。
【図１４】図１４は、拡張部がスケールを部分的に拡張する処理を説明するための図である。
【図１５】図１５は、本実施例１にかかる覚醒度判定装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、本実施例１にかかる覚醒度判定装置の効果を説明するための図である。
【図１７】図１７は、本実施例１にかかる覚醒度判定プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に、本願の開示する覚醒度判定装置、覚醒度判定方法及び覚醒度判定プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【実施例１】
【００１４】
本実施例１にかかる覚醒度判定装置の構成の一例について説明する。図１は、本実施例１にかかる覚醒度判定装置の構成を示す図である。図１に示すように、この覚醒度判定装置１００は、検出部１１０と、算出部１２０と、推定部１３０と、設定部１４０と、記憶部１５０と、判定部１６０と、受付部１７０と、補正部１８０と、拡張部１９０と、出力部２００とを有する。【００１５】
検出部１１０は、被験者の心拍信号を検出する。例えば、検出部１１０は、被験者に接触する電極に対して電圧を印加し、被験者の心拍信号を各電極の電位差から取得する。なお、被験者は、例えば、車両を運転する運転者に対応する。また、検出部１１０によって用いられる電極は、例えば、車両のハンドルに埋め込まれた電極に対応する。【００１６】
図２は、検出部により検出される心拍信号の一例を示す図である。図２の横軸は時間の経過を示し、縦軸は心電の強さを示す。図２に示すように、健常者の心電信号は、一般的に４つの波形を有し、時系列順にＰ波、ＱＲＳ波、Ｔ波、Ｕ波と呼ばれる。特に、ＱＲＳ波は、鋭角なピークとして検出され、ピーク開始点であるＱ波、ピーク頂点であるＲ波、ピーク終了点であるＳ波を含む。Ｐ波からＵ波までの各波形一回分は、心拍一回分に対応する。Ｒ波から次のＲ波までの間隔として算出されるＲ−Ｒインターバル２ａは、心拍の時間間隔を示す心拍間隔に対応する。検出部１１０は、検出した心拍信号のデータを心拍信号データとして算出部１２０に出力する。【００１７】
算出部１２０は、被験者の心拍信号から特徴量を算出する。例えば、算出部１２０は、検出部１１０により入力された心拍信号データに基づいてスペクトル密度データの極大点を取得し、取得した極大点の極大周波数及び極大スペクトル密度を特徴量として算出する。【００１８】
以下において、算出部１２０が実行する処理を詳細に説明する。算出部１２０は、検出部１１０により入力された心拍信号データから心拍間隔を算出する。図３は、算出部が心拍間隔を算出する処理を説明するための図である。図３の横軸は時間の経過を示し、縦軸は心電の強さを示す。【００１９】
図３に示すように、算出部１２０は、心拍信号の振幅が閾値以上となる振幅ピークをＲ波として検出する。そして、算出部１２０は、Ｒ波を検出するごとに、検出した各Ｒ波の出現時間から心拍間隔３ａを算出する。なお、振幅ピークの検出方法は、上述の方法に限定されるものではない。例えば、算出部１２０は、心拍信号の微分係数が正から負に変わるゼロクロス点を用いる方法や、振幅波形につきパターンマッチングを行って振幅ピークを検出する方法などを用いても良い。【００２０】
算出部１２０は、算出した心拍間隔に基づいて、心拍間隔の時間経過による変化を示す心拍間隔変動データを生成する。図４は、算出部により生成される心拍間隔変動データの一例を示す図である。図４の横軸は時間の経過を示し、縦軸は心拍間隔を示す。図４に示すように、例えば、算出部１２０は、算出した心拍間隔とＲ波の検出時間とを対応づけた心拍間隔変動データを生成する。【００２１】
算出部１２０は、心拍間隔変動データに対して周波数解析を行うことで、周波数ごとのスペクトル密度を算出する。例えば、算出部１２０は、Auto  Regressive（ＡＲ）モデルを用いてスペクトル密度を算出する。ＡＲモデルは、非特許文献（佐藤俊輔、吉川昭、木竜徹、“生体信号処理の基礎”、コロナ社）などに開示されているように、ある時点の状態を過去の時系列データの線形和で表すモデルである。ＡＲモデルは、フーリエ変換と比較して少ないデータ数でも明瞭な極大点が得られるという特徴がある。【００２２】
時系列ｘ（ｓ）のｐ次のＡＲモデルは、過去の値に対する重みであるＡＲ係数ａ（ｍ）及び誤差項ｅ（ｓ）を用いて
【数１】
2012056546.tif 000003
によって表される。なお、理想的には、ｅ（ｓ）は、ホワイトノイズである。【００２３】
そして、ｐを同定次数、ｆｓをサンプリング周波数、εｐを同定誤差とし、
【数２】
2012056546.tif 000004
をｋ次のＡＲ係数とすると、スペクトル密度ＰＡＲ（ｆ）は、
【数３】
2012056546.tif 000005
によって表される。算出部１２０は、式（２）及び心拍間隔変動データに基づいて、スペクトル密度を算出する。なお、スペクトル密度の算出方法は、上述の方法に限定されるものではない。例えば、算出部１２０は、フーリエ変換を用いることでスペクトル密度を算出しても良い。【００２４】
算出部１２０は、スペクトル密度を算出するごとに、周波数ごとのスペクトル密度を示すスペクトル密度データを生成する。図５は、算出部により生成されるスペクトル密度データの一例を示す図である。図５の横軸は周波数を示し、縦軸はスペクトル密度を示す。例えば、０．０５〜０．１５Ｈｚ近辺の領域に現れるスペクトル密度の成分は、交感神経の活動状態を反映するLow  Frequency（ＬＦ）成分である。また、例えば、０．１５〜０．４Ｈｚ近辺の領域に現れるスペクトル密度の成分は、副交感神経の活動状態を反映するHigh  Frequency（ＨＦ）成分である。【００２５】
算出部１２０は、スペクトル密度データのスペクトル密度が極大となる極大点を取得する。例えば、算出部１２０は、
【数４】
2012056546.tif 000006
となる周波数ｆを極大点の周波数として算出し、この極大点の周波数を式（２）に代入することによって極大点のスペクトル密度を算出する。図５に示す例では、算出部１２０は、４つの極大点５ａ、５ｂ、５ｃ、５ｄを取得する。なお、以下の説明では、極大点の周波数を「極大周波数」と表記し、極大点のスペクトル密度を「極大スペクトル密度」と表記する。【００２６】
算出部１２０は、取得した極大点５ａ、５ｂ、５ｃ、５ｄのうち、ＨＦ成分に含まれる極大点を１つ選択する。図５に示すように、ＨＦ成分に極大点が複数含まれる場合には、算出部１２０は、最も周波数が低い極大点５ｂを選択する。これは、ＨＦ成分に含まれる極大点のうち低周波側の極大点は、呼吸の状態を反映するからである。これに対して、高周波側の極大点は、呼吸の状態を反映するものの、呼吸以外、例えば、体動によっても影響を受けてしまう。一般的に、眠気が強い非覚醒時には、被験者の呼吸がゆるやかになるため、呼吸の状態をよりよく反映する成分の極大点を選択することで、被験者の眠気をより正確に判定できると考えられる。なお、ＨＦ成分に極大点が含まれない場合には、算出部１２０は、０．４Ｈｚより高周波側の領域から最も周波数が低い極大点を１つ選択する。また、ＨＦ成分に極大点が１つ含まれる場合には、算出部１２０は、該当極大点を選択する。【００２７】
算出部１２０は、取得した極大点における極大周波数及び極大スペクトル密度を算出する。図６は、極大周波数を時系列で表した図である。図６の横軸は時間の経過を示し、縦軸は周波数を示す。図７は、極大スペクトル密度を時系列で表した図である。図７の横軸は時間の経過を示し、縦軸はスペクトル密度を示す。算出部１２０が１０秒間隔でスペクトル密度データを算出する場合には、図６及び図７に示す時系列方向の点の間隔は１０秒間隔である。図６及び図７に示すように、算出部１２０は、一定時間ごとに極大周波数及び極大スペクトル密度を算出する。【００２８】
図１の説明に戻る。推定部１３０は、覚醒時の特徴量と非覚醒時の特徴量との間の相関関係に基づいて、算出部１２０により算出された特徴量から非覚醒時の特徴量を推定する。例えば、推定部１３０は、極大周波数及び極大スペクトル密度が、覚醒時と非覚醒時とで相関することを用いて、運転開始から数分間の値から非覚醒時の値を推定する。ここで、運転開始から数分間の値を用いるのは、この時間帯には運転者は起きていると考えられるので、覚醒時の特徴量を確実に取得できるからである。【００２９】
ここで、推定部１３０が用いる相関関係について説明する。図８は、覚醒時の極大周波数と非覚醒時の極大周波数との相関関係を示す図である。図８の横軸は非覚醒時の極大周波数を示し、縦軸は覚醒時の極大周波数を示す。図９は、覚醒時の極大スペクトル密度と非覚醒時の極大スペクトル密度との相関関係を示す図である。図９の横軸は非覚醒時の極大スペクトル密度を示し、縦軸は覚醒時の極大スペクトル密度を示す。【００３０】
図８及び図９は、ドライビングシミュレータを用いて被験者の心拍信号を取得する実験を行った実験結果の一例である。図８及び図９に示すように、各被験者の覚醒時の値と非覚醒時の値とをプロットすると、回帰直線が得られる。この実験結果は、極大周波数及び極大スペクトル密度が覚醒時と非覚醒時とで相関することを示す。なお、図８及び図９に示す例では、極大周波数の相関係数は０．７８であり、極大スペクトル密度の相関係数は０．８５である。【００３１】
例えば、推定部１３０は、極大周波数及び極大スペクトル密度を算出部１２０から取得する。被験者のスケールが設定されていない場合には、推定部１３０は、取得した極大周波数及び極大スペクトル密度を基準点として設定する。推定部１３０は、設定した基準点の極大周波数及び極大スペクトル密度を、図８及び図９に示した回帰直線の式に代入することで、非覚醒時の極大周波数及び極大スペクトル密度を算出する。そして、推定部１３０は、算出した非覚醒時の極大周波数及び極大スペクトル密度を推定点とし、基準点と推定点とを設定部１４０に出力する。一方、被験者のスケールが設定されている場合には、推定部１３０は、取得した極大周波数及び極大スペクトル密度を拡張部１９０に出力する。【００３２】
また、推定部１３０は、後述する補正部１８０により基準点が補正された場合には、補正後の基準点を用いて推定点を推定する。そして、推定部１３０は、基準点と推定点とを設定部１４０に出力する。【００３３】
設定部１４０は、算出部１２０により算出された特徴量から推定部１３０により推定された特徴量までの範囲を覚醒度の指標として設定する。例えば、設定部１４０は、基準点から推定点までの間で周波数及びスペクトル密度が変化しうる範囲を覚醒度の指標となるスケールとして設定する。【００３４】
ここで、設定部１４０により設定されるスケールについて説明する。図１０は、設定部により設定されるスケールの一例を示す図である。図１０の横軸は周波数を示し、縦軸はスペクトル密度を示す。図１０に示す例では、スケール１０ａは、眠気方向１０ｂに示すように、右上ほど眠気がなく、左下ほど眠気が強くなるように設定される。この場合、スケール１０ａは、右上から左下へと５つの領域に分割され、５つの領域それぞれに５段階の眠気レベルが割り当てられる。つまり、スケール１０ａにより判定される眠気レベルは、レベル１からレベル５の順に眠気が強くなり、覚醒度が低くなる。設定部１４０は、図１０に示すように、正規化されたスケール１０ａを保持する。設定部１４０により設定されるスケールのデータは、例えば、スケール内の各領域の境界を示す式と眠気レベル値とを含むデータである。なお、図１０では、正規化されたスケール１０ａの各領域の幅が等間隔である場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、正規化されたスケール１０ａの各領域の幅は、眠気レベルが高くなるほど狭くなるように調整されても良い。また、スケールのデータは、上述の後世に限定されるものではなく、例えば、基準点の周波数及びスペクトル密度と、推定点の周波数及びスペクトル密度とで構成されても良い。【００３５】
続いて、設定部１４０がスケールを設定する処理を説明する。図１１は、設定部がスケールを設定する処理を説明するための図である。図１１の横軸は周波数を示し、縦軸はスペクトル密度を示す。図１１に示すように、設定部１４０は、基準点の値と推定点の値とを用いて、正規化されたスケール１０ａを設定する。例えば、設定部１４０は、基準点の周波数に正規化されたスケール１０ａの周波数の最大値を対応させる。設定部１４０は、基準点のスペクトル密度に正規化されたスケール１０ａのスペクトル密度の最小値を対応させる。設定部１４０は、推定点の周波数に正規化されたスケール１０ａの周波数の最小値を対応させる。設定部１４０は、推定点のスペクトル密度に正規化されたスケール１０ａのスペクトル密度の最大値を対応させる。設定部１４０は、対応させたスケール１０ａを５等分し、眠気レベルに対応する各領域を設定する。設定部１４０は、設定したスケール１０ａの各領域の境界を示す式を算出することで、被験者のスケール１１ｃを設定する。そして、設定部１４０は、設定したスケールを記憶部１５０に格納する。【００３６】
図１の説明に戻る。記憶部１５０は、設定部１４０により設定された覚醒度の指標を記憶する。例えば、記憶部１５０は、設定部１４０により設定された被験者のスケールを、被験者を識別する識別情報に対応付けて記憶する。【００３７】
判定部１６０は、算出部１２０により算出された特徴量と、設定部１４０により設定された覚醒度の指標とを比較することで、被験者の覚醒度を判定する。例えば、判定部１６０は、被験者による識別情報の入力を受け付けて、識別情報に対応するスケールを記憶部１５０から読み出す。判定部１６０は、算出部１２０により算出された極大点がスケールのどの領域に含まれるかを判定する。具体的には、例えば、判定部１６０は、スケールの各領域を表す式に極大点の極大周波数及び極大スペクトル密度を代入することで、算出された極大点が含まれる領域を判定する。判定部１６０は、極大点が含まれると判定された領域に応じて、被験者の眠気レベルを判定する。そして、判定部１６０は、判定結果を出力部２００に出力する。なお、識別情報の受け付け方法は、上述の方法に限定されるものではない。例えば、判定部１６０は、現在の被験者を撮影したカメラ画像から識別情報を取得する方法や、心拍信号のうち個人に特徴的な領域を用いて判定する方法などを利用しても良い。【００３８】
受付部１７０は、算出部１２０により算出された特徴量を補正する指示を被験者から受け付ける。例えば、受付部１７０は、タッチパネルに対応する。例えば、受付部１７０は、推定部１３０が基準点を設定すると、被験者に対して現在の眠気レベルを問い合わせる。そして、受付部１７０は、例えば、被験者から受け付けた現在の眠気レベルが「１」でない場合には、受け付けた被験者の現在の眠気レベルを補正部１８０に出力する。一方、受付部１７０は、被験者から受け付けた現在の眠気レベルが「１」であるか、被験者から所定の時間内に現在の眠気レベルを受け付けなかった場合には、処理を終了し、推定部１３０が基準点を再び設定するまで待機する。【００３９】
補正部１８０は、受付部１７０により受け付けられた指示に基づいて、覚醒度の指標の基準となる特徴量を補正する。例えば、補正部１８０は、受付部１７０から受け付けた被験者の現在の眠気レベルに応じて、推定部１３０により設定された基準点の極大周波数及び極大スペクトル密度にそれぞれ所定の値を加算することで、基準点を移動させる。そして、補正部１８０は、移動させた基準点を補正後の基準点として設定する。ここで、極大周波数に加算される所定の値は、例えば、「０．０２」であり、極大スペクトル密度に加算される所定の値は、例えば、「−０．２」である。所定の値については、これらの例示に限定されるものではなく、覚醒度判定装置１００を利用する者が被験者の現在の眠気レベルに応じて任意の値に設定して良い。【００４０】
図１２は、補正部が基準点を補正する処理を説明するための図である。図１２の横軸は周波数を示し、縦軸はスペクトル密度を示す。図１２に示すように、補正部１８０は、例えば、被験者の現在の眠気レベルが「２」である場合には、基準点１２ａの極大周波数に「０．０２」を加算し、極大スペクトル密度に「−０．２」を加算することで、基準点１２ａを基準点１２ｂに移動させる。そして、補正部１８０は、基準点１２ｂを補正後の基準点として設定する。なお、基準点１２ｂに基づいて推定された推定点は、推定点１２ｃである。また、基準点１２ｂと推定点１２ｃに基づいて設定されたスケールは、スケール１２ｄである。【００４１】
なお、補正部１８０が基準点を補正するのは、被験者の眠気レベルが「１」であると考えられる時点の特徴量を用いて基準点を設定しているものの、必ずしもこの時点の被験者の眠気レベルが「１」であるとは限らないからである。例えば、被験者が眠気を感じている状態で運転を開始すると、推定部１３０は、眠気レベルが「１」でない時点で算出された極大周波数及び極大スペクトル密度を基準点として誤って設定し、さらには誤った基準点を用いて推定点を推定してしまう。このため、補正部１８０は、推定点を正確に推定するために、被験者の現在の眠気レベルを受付部１７０から受け付けることで、誤って設定された基準点を補正する。【００４２】
拡張部１９０は、算出部１２０により算出された特徴量が予め設定された覚醒度の指標の範囲外である場合に、覚醒度の指標を拡張する。例えば、拡張部１９０は、算出部１２０により算出された極大周波数及び極大スペクトル密度を推定部１３０から取得すると、取得した値が記憶部１５０に記憶された被験者のスケール外であるか否かを判定する。【００４３】
取得した値がスケール外である場合には、拡張部１９０は、取得した値とスケールとの距離が閾値以上であるか否かを判定する。距離が閾値以上でない場合には、拡張部１９０は、被験者のスケールを拡張し、拡張したスケールを記憶部１５０に格納する。一方、距離が閾値以上である場合には、拡張部１９０は、再び極大周波数及び極大スペクトル密度を取得するまで待機する。なお、ここで用いられる閾値は、心拍信号解析時のエラーを除外するための値であり、例えば、極大周波数の値に対して閾値を０．１とする。これはスケールに対して、極大周波数の値が０．１以上外れている場合、異なる極大点を検出していると判断するためである。閾値については、この例示に限定されるものではなく、覚醒度判定装置１００を利用する者が任意の値に設定して良い。【００４４】
拡張部１９０がスケールを拡張する処理について説明する。例えば、拡張部１９０は、予め設定されたスケールがスケール外の値を含むようにスケールの各辺を移動させる。そして、拡張部１９０は、各辺に対して正規化したスケールを当てはめてスケールを設定することで、スケールを全体的に拡張する。図１３は、拡張部がスケールを全体的に拡張する処理を説明するための図である。図１３の横軸は周波数を示し、縦軸はスペクトル密度を示す。図１３に示すように、拡張部１９０は、予め設定されたスケール１３ａがスケール外の値１３ｂを含むようにスケール１３ａの上辺と右辺とを移動させる。そして、拡張部１９０は、各辺に対して正規化したスケールを当てはめてスケール１３ｃを設定することで、スケール１３ａを全体的に拡張する。【００４５】
また、例えば、拡張部１９０は、予め設定されたスケールのうち、スケール外の値に近い領域のみを部分的に拡張する。図１４は、拡張部がスケールを部分的に拡張する処理を説明するための図である。図１４の横軸は周波数を示し、縦軸はスペクトル密度を示す。図１４に示すように、例えば、拡張部１９０は、スケール１４ａの右上方向にスケール外の値１４ｂが存在する場合には、スケール外の値１４ｂに対してレベル１の領域のみを拡張する。また、例えば、拡張部１９０は、スケール１４ａの左下方向にスケール外の値１４ｃが存在する場合には、スケール外の値１４ｃに対してレベル５の領域のみを拡張する。【００４６】
なお、拡張部１９０がスケールを拡張するのは、算出部１２０により算出された極大周波数及び極大スペクトル密度がスケール外である場合には、判定部１６０が眠気レベルを判定できないからである。このため、拡張部１９０は、算出された極大周波数及び極大スペクトル密度がスケール外であっても、眠気レベルを判定するために、スケールを拡張する。【００４７】
出力部２００は、判定部１６０により判定された判定結果を出力する。出力部２００は、例えば、モニタやスピーカなどに対応する。例えば、出力部２００は、被験者の覚醒度が低下した旨の情報を被験者や被験者の周囲の者などに報知する。【００４８】
次に、本実施例１にかかる覚醒度判定装置１００の処理手順について説明する。図１５は、本実施例１にかかる覚醒度判定装置の処理手順を示すフローチャートである。図１５に示す処理は、例えば、覚醒度判定装置１００を搭載した車両のシステムが起動したことを契機として実行される。【００４９】
図１５に示すように、検出部１１０によって被験者の心拍信号データを取得すると（ステップＳ１０１，Ｙｅｓ）、算出部１２０は、心拍間隔を算出する（ステップＳ１０２）。算出部１２０は、算出した心拍間隔に基づいて、各周波数に対応するスペクトル密度を算出する（ステップＳ１０３）。つまり、算出部１２０は、算出した心拍間隔に基づいて、心拍間隔の時間経過による変化を示す心拍間隔変動データを生成し、心拍間隔変動データに対して周波数解析を行うことで、周波数ごとのスペクトル密度を算出する。【００５０】
算出部１２０は、スペクトル密度が極大となる極大点のうち、ＨＦ成分に含まれる極大点を１つ選択する（ステップＳ１０４）。つまり、算出部１２０は、スペクトル密度を算出するごとに、周波数ごとのスペクトル密度を示すスペクトル密度データを生成し、スペクトル密度データのスペクトル密度が極大となる極大点のうち、ＨＦ成分に含まれる極大点を１つ選択する。【００５１】
推定部１３０は、算出部１２０により選択された極大点の極大周波数及び極大スペクトル密度を算出部１２０から取得する（ステップＳ１０５）。そして、被験者のスケールが設定されていない場合には（ステップＳ１０６，Ｎｏ）、推定部１３０は、取得した極大周波数及び極大スペクトル密度をスケールの基準点として設定する（ステップＳ１０７）。【００５２】
推定部１３０は、被験者による眠気レベルの補正を受け付けなかった場合には（ステップＳ１０８，Ｎｏ）、非覚醒時における極大周波数及び極大スペクトル密度を推定する（ステップＳ１０９）。つまり、受付部１７０が被験者から受け付けた現在の眠気レベルが「１」であるか、被験者から所定の時間内に現在の眠気レベルを受け付けなかった場合には、設定した基準点の値を回帰直線の式に代入することで非覚醒時の値を算出し、算出した値を推定点とする。そして、推定部１３０は、基準点と推定点とを設定部１４０に出力する。【００５３】
設定部１４０は、推定部１３０から受け付けた基準点と推定点とに基づいて、スケールを設定する（ステップＳ１１０）。つまり、設定部１４０は、推定部１３０から受け付けた基準点１１ａと推定点１１ｂの極大周波数及び極大スペクトル密度から、覚醒時から非覚醒時にかけて変化する周波数及びスペクトル密度の変化量を算出する。設定部１４０は、算出した周波数及びスペクトル密度の変化量に正規化されたスケール１０ａを対応させることで、被験者のスケールを設定する。そして、設定部１４０は、設定したスケールを記憶部１５０に格納する。【００５４】
判定部１６０は、算出部１２０により算出された極大周波数及び極大スペクトル密度と、スケールとを比較することで、被験者の覚醒度を判定する（ステップＳ１１１）。つまり、判定部１６０は、算出部１２０により算出された極大周波数及び極大スペクトル密度が含まれるスケールの領域に応じて、被験者の眠気レベルを判定する。【００５５】
一方、被験者による眠気レベルの補正を受け付けた場合には（ステップＳ１０８，Ｙｅｓ）、推定部１３０は、スケールの基準点を補正し（ステップＳ１１２）、ステップＳ１０９に移行する。つまり、補正部１８０は、受付部１７０から受け付けた被験者の現在の眠気レベルに応じて、推定部１３０により設定された基準点の極大周波数及び極大スペクトル密度にそれぞれ所定の値を加算することで、基準点を移動させる。そして、補正部１８０は、移動させた基準点を補正後の基準点として設定する。【００５６】
一方、被験者のスケールが設定されている場合には（ステップＳ１０６，Ｙｅｓ）、推定部１３０は、取得した極大周波数及び極大スペクトル密度を拡張部１９０に出力する。【００５７】
拡張部１９０は、算出部１２０により算出された極大周波数及び極大スペクトル密度を推定部１３０から取得すると、取得した値が記憶部１５０に記憶された被験者のスケール外であるか否かを判定する（ステップＳ１１３）。取得した値がスケール外である場合には（ステップＳ１１３，Ｙｅｓ）、拡張部１９０は、取得した値とスケールとの距離が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１１４）。距離が閾値以上でない場合には（ステップＳ１１４，Ｎｏ）、拡張部１９０は、被験者のスケールを拡張し（ステップＳ１１５）、ステップＳ１１１に移行する。【００５８】
一方、距離が閾値以上である場合には（ステップＳ１１４，Ｙｅｓ）、拡張部１９０は、処理を終了し、再び極大周波数及び極大スペクトル密度を取得するまで待機する。【００５９】
一方、取得した値がスケール外でない場合には（ステップＳ１１３，Ｎｏ）、拡張部１９０は、処理を終了し、ステップＳ１１１に移行する。【００６０】
なお、上述した処理手順のうち、基準点を補正する処理であるステップＳ１０８及びステップＳ１１２の処理は、必ずしも実行されなくても良い。つまり、ステップＳ１０７の処理を実行した後に、ステップＳ１０９の処理を実行するようにしても良い。【００６１】
また、上述した処理手順のうち、スケールを拡張する処理であるステップＳ１１３からステップＳ１１５までの各処理は、必ずしも実行されなくても良い。つまり、ステップＳ１０６の処理においてスケールが設定されていると判定された場合に、ステップＳ１１１の処理を実行するようにしても良い。【００６２】
次に、本実施例１にかかる覚醒度判定装置１００の効果について説明する。本実施例１にかかる覚醒度判定装置１００は、被験者の心拍信号に基づいてスペクトル密度データを生成し、生成したスペクトル密度データのＨＦ成分から極大点を取得する。そして、覚醒度判定装置１００は、極大点の極大周波数及び極大スペクトル密度が、覚醒時と非覚醒時とで相関することを利用して、覚醒時の値から非覚醒時の値を推定するので、スケールを容易に設定することができる。このため、覚醒度判定装置１００は、被験者の非覚醒時の心拍信号を予め取得することなく、被験者の覚醒度を判定することができる。【００６３】
図１６は、本実施例１にかかる覚醒度判定装置の効果を説明するための図である。図１６は、ドライビングシミュレータを用いて被験者の心拍信号を１時間以上取得する実験を行った実験結果の一例である。従来の技術は、この実験結果を用いることで、スケール１６ａを設定する。これに対して、本願が開示する覚醒度判定装置１００は、実験開始から数分間の測定結果を用いるだけで、基準点１６ｂから推定点１６ｃを推定し、スケール１６ｄを設定する。このように、覚醒度判定装置１００は、運転開始から数分間心拍信号を取得するだけで、従来技術と同様のスケール１６ｄを容易に設定することができる。【００６４】
また、覚醒度判定装置１００は、被験者に対して現在の眠気レベルを問い合わせることで、被験者の眠気レベルが「１」となる値に基準点を補正する。このため、覚醒度判定装置１００は、被験者が眠気を感じている状態で心拍信号を取得したとしても、補正した基準点を用いて推定点を推定するので、スケールを正確に設定することができる。【００６５】
また、覚醒度判定装置１００は、予め設定されたスケール外の極大周波数及び極大スペクトル密度を取得した場合には、スケールを拡張する。このため、拡張部１９０は、算出した極大周波数及び極大スペクトル密度がスケール外であっても、眠気レベルを判定することができる。【００６６】
なお、上述した算出部１２０、推定部１３０、設定部１４０、判定部１６０、受付部１７０、補正部１８０及び拡張部１９０の各処理部は、例えば、次のような装置に対応する。すなわち、これらの各処理部は、Application  Specific  Integrated  Circuit（ＡＳＩＣ）やField  Programmable  Gate  Array（ＦＰＧＡ）などの集積装置に対応する。また、これらの各処理部は、Central  Processing  Unit（ＣＰＵ）やMicro  Processing  Unit（ＭＰＵ）などの電子回路に対応する。【００６７】
また、記憶部１５０は、例えば、Random  Access  Memory（ＲＡＭ）、Read  Only  Memory（ＲＯＭ）、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、ハードディスクや光ディスクの記憶装置に対応する。【００６８】
ところで、図１に示した覚醒度判定装置１００の構成は一例であり、覚醒度判定装置１００は、必ずしも図１に示した各処理部を全て有していなくても良い。例えば、覚醒度判定装置１００は、算出部と、推定部と、設定部と、判定部とを有していれば良い。【００６９】
すなわち、算出部は、被験者の心拍信号から特徴量を算出する。推定部は、覚醒時の特徴量と非覚醒時の特徴量との間の相関関係に基づいて、算出部により算出された特徴量から非覚醒時の特徴量を推定する。設定部は、算出部により算出された特徴量から推定部により推定された特徴量までの範囲を覚醒度の指標として設定する。判定部は、算出部により算出された特徴量と、設定部により設定された覚醒度の指標とを比較することで、被験者の覚醒度を判定する。
【実施例２】
【００７０】
以下に、本願の開示する覚醒度判定装置、覚醒度判定方法及び覚醒度判定プログラムの他の実施例について説明する。【００７１】
上述した実施例１においては、覚醒度判定装置１００が極大周波数と極大スペクトル密度とを用いて被験者の眠気レベルを判定する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。つまり、覚醒度判定装置１００は、極大周波数と極大スペクトル密度のうちいずれか一方のみを用いて、被験者の眠気レベルを判定するようにしても良い。例えば、覚醒度判定装置１００は、被験者の心拍信号に基づいてスペクトル密度データを生成し、生成したスペクトル密度データのＨＦ成分から極大点を取得する。覚醒度判定装置１００は、極大周波数が覚醒時と非覚醒時とで相関することを利用して、取得した極大周波数から非覚醒時の極大周波数を推定する。覚醒度判定装置１００は、覚醒時から非覚醒時にかけて極大周波数が変化する範囲を５等分することで、覚醒度の指標を設定する。覚醒度判定装置１００は、被験者の心拍信号から算出される極大周波数と覚醒度の指標とを比較することで、被験者の覚醒度を判定する。【００７２】
実施例１において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。例えば、図１５に示した覚醒度判定装置１００の一連の処理は、覚醒度判定装置１００を搭載した車両のシステムが起動した後に、運転者による指示を受け付けることを契機として実行されても良い。【００７３】
また、上述文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、設定部１４０により設定されるスケールのデータは、基準点の周波数及びスペクトル密度と、推定点の周波数及びスペクトル密度とで構成されても良い。この場合、記憶部１５０には基準点及び推定点の値が格納されるので、判定部１６０は、記憶部１５０から読み出した基準点及び推定点の値に正規化されたスケールを当てはめて、スケールを再設定した後に、被験者の眠気レベルを判定する。【００７４】
また、図１に示した覚醒度判定装置１００の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、覚醒度判定装置１００の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、図１に示した算出部１２０〜拡張部１９０のうち、いずれか又は全ての機能をサーバに持たせ、かかるサーバと覚醒度判定装置１００とがネットワークを介して協働することで、被験者の覚醒度を判定しても良い。【００７５】
また、覚醒度判定装置１００は、覚醒度判定装置１００の各機能を既知の情報処理装置に搭載することによって実現することもできる。既知の情報処理装置は、例えば、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、携帯電話、Personal  Handy-phone  System（ＰＨＳ）端末、移動体通信端末またはPersonal  Digital  Assistant（ＰＤＡ）などの装置に対応する。【００７６】
図１７は、本実施例１にかかる覚醒度判定プログラムを実行するコンピュータを示す図である。図１７に示すように、コンピュータ３００は、ユーザからデータの入力を受け付ける入力装置３０１と、モニタ３０２と、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読み取り装置３０３と、他の装置とデータの授受を行うインターフェース装置３０４とを有する。また、コンピュータ３００は、各種演算処理を実行するCentral  Processing  Unit（ＣＰＵ）３０５と、各種情報を一時記憶するRandom  Access  Memory（ＲＡＭ）３０６と、ハードディスク装置３０７を有する。また、各装置３０１〜３０７は、バス３０８に接続される。また、コンピュータ３００は、被験者の心拍信号を検出する心拍センサ３１０と、スピーカ３２０と、インターフェース装置３０４を介して接続される。【００７７】
ハードディスク装置３０７は、図１に示した、算出部１２０、推定部１３０、設定部１４０、判定部１６０、受付部１７０、補正部１８０及び拡張部１９０の各処理部と同様の機能を有する各種プログラムを記憶する。また、ハードディスク装置３０７は、被験者のスケールを、被験者を識別する識別情報に対応付けて記憶する。【００７８】
ＣＰＵ３０５が各種プログラムをハードディスク装置３０７から読み出してＲＡＭ３０６に展開することにより、各種プログラムは、各種プロセスとして機能する。すなわち、各種プログラムは、算出部１２０、推定部１３０、設定部１４０、判定部１６０、受付部１７０、補正部１８０及び拡張部１９０の各処理部と同様のプロセスとして機能する。【００７９】
なお、上記の各種プログラムは、必ずしもハードディスク装置３０７に記憶されている必要はない。例えば、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記憶されたプログラムを、コンピュータ３００が読み出して実行するようにしても良い。コンピュータが読み取り可能な記録媒体は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスク、ＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、Local  Area  Network（ＬＡＮ）、Wide  Area  Network（ＷＡＮ）等に接続された装置にこのプログラムを記憶させておき、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしても良い。
【符号の説明】
【００８０】
１００  覚醒度判定装置
１１０  検出部
１２０  算出部
１３０  推定部
１４０  設定部
１５０  記憶部
１６０  判定部
１７０  受付部
１８０  補正部
１９０  拡張部
２００  出力部
【図１】
2012056546.tif 000007
【図２】
2012056546.tif 000008
【図３】
2012056546.tif 000009
【図４】
2012056546.tif 000010
【図５】
2012056546.tif 000011
【図６】
2012056546.tif 000012
【図７】
2012056546.tif 000013
【図８】
2012056546.tif 000014
【図９】
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【図１０】
2012056546.tif 000016
【図１１】
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【図１２】
2012056546.tif 000018
【図１３】
2012056546.tif 000019
【図１４】
2012056546.tif 000020
【図１５】
2012056546.tif 000021
【図１６】
2012056546.tif 000022
【図１７】
2012056546.tif 000023
【手続補正書】
【提出日】平成25年5月1日(2013.5.1)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の心拍信号から特徴量を算出する算出部と、
覚醒時の特徴量と非覚醒時の特徴量との間の相関関係に基づいて、前記算出部により算出された特徴量から非覚醒時の特徴量を推定する推定部と、
前記算出部により算出された特徴量から前記推定部により推定された特徴量までの範囲を覚醒度の指標として設定する設定部と、
前記算出部により算出された特徴量と、前記設定部により設定された覚醒度の指標とを比較することで、前記被験者の覚醒度を判定する判定部と
を備えたことを特徴とする覚醒度判定装置。
【請求項２】
前記算出部により算出された特徴量を補正する指示を被験者から受け付ける受付部と、
前記受付部により受け付けられた指示に基づいて、前記指標の基準となる特徴量を補正する補正部とをさらに備え、
前記推定部は、覚醒時の特徴量と非覚醒時の特徴量との間の相関関係に基づいて、前記補正部により補正された特徴量から非覚醒時の特徴量を推定し、
前記設定部は、前記補正部により補正された特徴量から前記推定部により推定された特徴量までの範囲を覚醒度の指標として設定することを特徴とする請求項１に記載の覚醒度判定装置。
【請求項３】
前記算出部により算出された特徴量が予め設定された覚醒度の指標の範囲外である場合に、前記覚醒度の指標を拡張する拡張部をさらに備え、
前記判定部は、前記算出部により算出された特徴量と、前記拡張部により拡張された覚醒度の指標とを比較することで、前記被験者の覚醒度を判定することを特徴とする請求項１または２に記載の覚醒度判定装置。
【請求項４】
コンピュータによって実行される覚醒度判定方法であって、
被験者の心拍信号から特徴量を算出し、
覚醒時の特徴量と非覚醒時の特徴量との間の相関関係に基づいて、前記特徴量を算出する処理により算出された特徴量から非覚醒時の特徴量を推定し、
前記特徴量を算出する処理により算出された特徴量から前記非覚醒時の特徴量を推定する処理により推定された特徴量までの範囲を覚醒度の指標として設定し、
前記特徴量を算出する処理により算出された特徴量と、前記覚醒度の指標を設定する処理により設定された覚醒度の指標とを比較することで、前記被験者の覚醒度を判定する
ことを特徴とする覚醒度判定方法。
【請求項５】
コンピュータに、
被験者の心拍信号から特徴量を算出し、
覚醒時の特徴量と非覚醒時の特徴量との間の相関関係に基づいて、前記特徴量を算出する処理により算出された特徴量から非覚醒時の特徴量を推定し、
前記特徴量を算出する処理により算出された特徴量から前記非覚醒時の特徴量を推定する処理により推定された特徴量までの範囲を覚醒度の指標として設定し、
前記特徴量を算出する処理により算出された特徴量と、前記覚醒度の指標を設定する処理により設定された覚醒度の指標とを比較することで、前記被験者の覚醒度を判定する
処理を実行させることを特徴とする覚醒度判定プログラム。
【国際調査報告】
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