(57)【要約】【課題】精神状態を精度よく推定することができる精神状態推定システムを提供する。【解決手段】精神状態推定システム１００は、対象者Ｕに所定の表情をするように促すための情報を出力する第一出力部２１と、所定の表情の対象者Ｕを撮像した画像を取得する画像取得部２２と、画像から対象者Ｕの表情指標を抽出する抽出部２３と、対象時点以前の複数時点における表情指標を第一時系列データとして格納する記憶部２４と、抽出部２３で抽出された対象時点の表情指標、及び、記憶部２４に格納されている第一時系列データに基づいて、対象者Ｕの対象時点における精神状態を推定する推定部２５と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者に所定の表情をするように促すための情報を出力する第一出力部と、
前記所定の表情の前記対象者を撮像した画像を取得する画像取得部と、
前記画像から前記対象者の表情指標を抽出する抽出部と、
対象時点以前の複数時点における前記表情指標を第一時系列データとして格納する記憶部と、
前記抽出部で抽出された前記対象時点の前記表情指標、及び、前記記憶部に格納されている前記第一時系列データに基づいて、前記対象者の前記対象時点における精神状態を推定する推定部と、を備える
精神状態推定システム。
【請求項２】
前記対象者の行動指標を取得する行動指標取得部を、さらに備え、
前記推定部は、さらに前記行動指標取得部が取得した前記行動指標に基づいて前記対象者の精神状態を推定する
請求項１に記載の精神状態推定システム。
【請求項３】
前記記憶部は、さらに、前記対象時点以前の互いに異なる時点で取得した複数の前記行動指標を第二時系列データとして格納し、
前記推定部は、さらに、前記行動指標取得部で取得された前記対象時点の前記行動指標、及び、前記記憶部に格納されている前記第二時系列データに基づいて、前記対象者の精神状態を推定する
請求項２に記載の精神状態推定システム。
【請求項４】
前記行動指標は、前記対象者の姿勢、歩行速度、歩幅、及び、生理データの少なくとも１つを含む
請求項２又は３に記載の精神状態推定システム。
【請求項５】
前記記憶部に格納されている前記第一時系列データから閾値を算出する閾値算出部を、さらに備え、
前記推定部は、前記対象時点の前記表情指標が前記閾値以上及び前記閾値未満の一方の場合に精神状態が良好であり、前記対象時点の前記表情指標が前記閾値以上及び前記閾値未満の他方である場合にストレス状態であると推定する
請求項１〜４のいずれか１項に記載の精神状態推定システム。
【請求項６】
前記表情指標は、笑顔度、笑顔形成速度、口及び目の位置、顔面の左右対称性、顔角度、及び、肌色の少なくとも２つを含み、
前記推定部は、少なくとも２つの前記表情指標に基づいて精神状態を推定する
請求項１〜５のいずれか１項に記載の精神状態推定システム。
【請求項７】
前記推定部の推定結果を出力する第二出力部を、さらに備える
請求項１〜６のいずれか１項に記載の精神状態推定システム。
【請求項８】
対象者に所定の表情を促すための情報を出力するステップと、
前記所定の表情の前記対象者を撮像した画像を取得するステップと、
前記画像から前記対象者の表情指標を抽出するステップと、
対象時点以前の複数時点における複数の前記表情指標を時系列データとして記憶部に格納するステップと、
前記対象時点の前記表情指標、及び、前記記憶部に格納されている前記時系列データに基づいて、前記対象者の精神状態を推定するステップとを含む
精神状態推定方法。
【請求項９】
請求項８に記載の精神状態推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、精神状態推定システム、精神状態推定方法、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、うつ病などのメンタルヘルス不調に陥った精神疾患の患者数が増加している。精神疾患の治療においては、早期発見が重要であるが、精神疾患の予兆（サイン）や症状に気づくことは一般の人では難しいのが実情である。
【０００３】
そこで、特許文献１には、対象者の顔を撮像した画像から認識した顔表情に基づいて、当該対象者の精神状態（精神的健康状態）を推定する健康管理補助装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開第２０１６／１２９１９３号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１では、撮像される対象者の表情によっては、精神状態を精度よく推定できない場合がある。
【０００６】
そこで、本発明は、精神状態を精度よく推定することができる精神状態推定システム、精神状態推定方法、及び、プログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様に係る精神状態推定システムは、対象者に所定の表情をするように促すための情報を出力する第一出力部と、前記所定の表情の前記対象者を撮像した画像を取得する画像取得部と、前記画像から前記対象者の表情指標を抽出する抽出部と、対象時点以前の複数時点における前記表情指標を第一時系列データとして格納する記憶部と、前記抽出部で抽出された前記対象時点の前記表情指標、及び、前記記憶部に格納されている前記第一時系列データに基づいて、前記対象者の前記対象時点における精神状態を推定する推定部と、を備える。
【０００８】
本発明の一態様に係る精神状態推定方法は、対象者に所定の表情を促すための情報を出力するステップと、前記所定の表情の前記対象者を撮像した画像を取得するステップと、前記画像から前記対象者の表情指標を抽出するステップと、対象時点以前の複数時点における複数の前記表情指標を時系列データとして記憶部に格納するステップと、前記対象時点の前記表情指標、及び、前記記憶部に格納されている前記時系列データに基づいて、前記対象者の精神状態を推定するステップとを含む。
【０００９】
本発明の一態様に係るプログラムは、上記の精神状態推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の一態様によれば、精神状態を精度よく推定することができる精神状態推定システム、精神状態推定方法、及び、プログラムを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、実施の形態に係る精神状態推定システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、実施の形態に係る精神状態推定システムの動作の一例を示すフローチャートである。
【図３】図３は、実施の形態に係る表情指標に基づく時系列データの一例を示す図である。
【図４】図４は、実施の形態の変形例に係る精神状態推定システムの構成を示すブロック図である。
【図５】図５は、実施の形態に係る精神状態推定システムの適用例の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
【００１３】
なお、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付し、重複する説明は省略または簡略化される場合がある。
【００１４】
なお、以下の明細書において、画像は、動画像（映像）である例について説明するが、静止画像であってもよい。また、画像は、文字及び数字などが含まれていてもよい。動画像は、複数の静止画像によって構成される。
【００１５】
（実施の形態）
以下、本実施の形態に係る精神状態推定システム等について、図１〜図３を参照しながら説明する。本実施の形態に係る精神状態推定システムは、対象者を撮影した画像に基づいて、当該対象者の精神的な健康（メンタルヘルス）を推定するための装置である。
【００１６】
［１．構成］
まずは、本実施の形態に係る精神状態推定システム１００の構成について、図１を参照しながら説明する。図１は、本実施の形態に係る精神状態推定システム１００の構成を示すブロック図である。
【００１７】
図１に示すように、精神状態推定システム１００は、撮像装置１０と、精神状態推定装置２０と、表示装置３０とを備える。なお、精神状態推定システム１００は、少なくとも精神状態推定装置２０を備えていればよい。また、図１には、精神状態推定装置２０が推定した結果が出力される端末装置４０も図示している。
【００１８】
撮像装置１０は、対象者Ｕの少なくとも顔を含む画像を撮影する。具体的には、撮像装置１０は、後述する所定の情報をしているときの対象者Ｕの顔を含む画像を撮像する。なお、撮像装置１０が撮像する画像は、モノクロ画像であってもよいし、カラー画像であってもよい。撮像装置１０は、例えばイメージセンサを備えるデジタルビデオカメラ又はデジタルスチルカメラである。
【００１９】
精神状態推定装置２０は、撮像装置１０から取得した画像に基づいて、対象者Ｕの精神状態を推定する。精神状態推定装置２０は、第一出力部２１と、画像取得部２２と、抽出部２３と、記憶部２４と、推定部２５と、閾値算出部２６と、第二出力部２７とを有する。
【００２０】
第一出力部２１は、表示装置３０と通信可能に接続され、対象者Ｕに所定の表情を促すための情報（以降において、指示情報とも記載する）を表示装置３０に出力する。
【００２１】
なお、以下では、所定の表情は、笑顔である例について説明するが、精神状態を推定可能な表情であれば、その他の表情であってもよく、例えば、怒り顔、変顔などであってもよい。また、本実施の形態では、指示情報は、笑顔を促す情報であり、図１の例では「笑顔を作って下さい」などのテキストを表示させるための情報である。
【００２２】
画像取得部２２は、撮像装置１０と通信可能に接続され、撮像装置１０が撮像した画像を取得する。本実施の形態では、画像取得部２２は、撮像装置１０が撮像した画像として対象者Ｕの顔を撮像した動画像を取得する。
【００２３】
抽出部２３は、画像センシング処理によって画像取得部２２が取得した画像から対象者Ｕの表情指標を抽出する。本実施の形態では、抽出部２３は、表情指標として、笑顔度を抽出する。抽出部２３は、例えば、笑顔度を対象者Ｕの精神状態を示す指標（例えば、ストレスの度合いを示すストレス度など）に変換してもよい。笑顔度及び精神状態を示す指標は、第一特徴量の一例である。なお、以下において、第一特徴量は、笑顔度である例について説明する。また、笑顔度は、笑顔の度合いを示す指標であり、０〜１００％で示される。なお、笑顔度が高い（１００％に近い）ほど、より笑顔である例について説明するが、これに限定されない。また、笑顔度の抽出については、特に限定される必要はなく、従来技術が用いられてもよい。したがって、笑顔度の抽出の詳細な説明については省略する。
【００２４】
なお、表情指標は、笑顔度に限定されず、対象者Ｕの精神状態を推定可能な指標であればよい。表情指標は、例えば、笑顔形成速度、口及び目の少なくとも一方の変化量、口及び目が変化する順番、顔面の左右対称性、顔角度、及び、肌色などであってもよい。
【００２５】
笑顔形成速度は、対象者Ｕが笑顔を形成する速度であり、例えば、第一出力部２１が指示情報を出力してから対象者Ｕが笑顔になるまでの時間である。対象者Ｕの精神状態が悪化している（例えば、対象者Ｕがストレスを感じている）と、笑顔を形成する速度は、精神状態が悪化していない（例えば、精神状態が通常時である）場合に比べ、遅くなる。つまり、対象者Ｕが笑顔になるまでの時間が長くなる。よって、笑顔形成速度から、対象者Ｕの精神状態を推定可能である。
【００２６】
なお、ここでの笑顔になるまでの時間とは、例えば、第一出力部２１が指示情報を出力してから、対象者Ｕの笑顔における口角又は目尻の変化（例えば、口角又は目尻の傾きの変化）が最大となるまでの時間である。抽出部２３は、画像取得部２２が撮像装置１０から動画像を取得することで、笑顔形成速度を抽出可能である。なお、精神状態が悪化しているとは、精神的な健康状態が悪化していることを意味する。例えば、うつ病などの精神疾患の予兆（サイン）が表れていることを意味する。また、精神状態は、元気度又は活性度とも言い換えることができる。
【００２７】
口及び目の少なくとも一方の変化量は、例えば、第一出力部２１が指示情報を出力してから対象者Ｕが笑顔になるまでの目尻及び口角の変化量である。対象者Ｕの精神状態が悪化していると、変化量が小さくなる。よって、口及び目の少なくとも一方の変化量から、対象者Ｕの精神状態を推定可能である。なお、より精度よく精神状態を推定する観点から、口及び目の両方の変化量を用いるとよい。
【００２８】
口及び目が変化する順番は、例えば、第一出力部２１が指示情報を出力してから対象者Ｕの顔が笑顔になるときに、口及び目のどちらから変化するかを示す。口及び目のうち目が先に動く場合、対象者Ｕは心から笑っている可能性が高い。つまり、対象者Ｕの精神状態は、悪化していない可能性が高い。一方、口及び目のうち口が先に動く場合、対象者Ｕの笑顔は作り笑顔である可能性が高い。つまり、対象者Ｕの精神状態は、悪化している可能性が高い。よって、口及び目が変化する順番から、対象者Ｕの精神状態を推定可能である。
【００２９】
顔面の左右対称性は、例えば、対象者Ｕが笑顔になったときの顔の左右の対称性である。顔面の左右が対称であると、対象者Ｕは心から笑っている可能性が高い。つまり、対象者Ｕの精神状態は、悪化していない可能性が高い。一方、顔面の左右が非対称であると、対象者Ｕの笑顔は作り笑顔である可能性が高い。つまり、対象者Ｕの精神状態は、悪化している可能性が高い。よって、顔面の左右対称性から、対象者Ｕの精神状態を推定可能である。なお、対称性は、対称であるか否かで出力されてもよいし、対称度合い（例えば、数値）で出力されてもよい。また、左右が非対称とは、例えば、笑顔がひきつっている場合などが想定される。
【００３０】
顔角度、及び、肌色についても同様に、精神状態が悪化しているときと通常時とで抽出される結果が異なるので、顔角度、及び、肌色から対象者Ｕの精神状態を推定可能である。なお、顔角度とは、撮像装置１０（例えば、撮像装置１０のレンズ部）に対する対象者Ｕの顔の角度を意味する。
【００３１】
なお、精神状態の推定精度を向上させる観点から、抽出部２３は、上記のうち少なくとも２以上の表情指標を抽出するとよい。言い換えると、精神状態を推定するために用いられる表情指標は、笑顔度、笑顔形成速度、口及び目の位置、顔面の左右対称性、顔角度、及び、肌色の少なくとも２つを含むとよい。
【００３２】
記憶部２４は、精神状態推定装置２０の各構成部が実行する制御プログラム、及び、抽出部２３が認識した笑顔度が格納される記憶装置である。記憶部２４は、抽出部２３が抽出した笑顔度の時系列データを格納する。記憶部２４は、例えば、対象時点以前の互いに異なる撮像時点で撮像された複数の画像に基づく複数の笑顔度を時系列データとして格納する。記憶部２４は、例えば、対象時点以前の複数時点における笑顔度を時系列データ（第一時系列データの一例）として格納する。記憶部２４は、半導体メモリなどによって実現される。なお、対象時点とは、その時点における対象者Ｕの精神状態を判定する時点を意味する。対象時点は、例えば、現時点（現在）であってもよいし、過去の時点であってもよい。
【００３３】
推定部２５は、現在取得した笑顔度、及び、記憶部２４に格納されている対象者Ｕの笑顔度の時系列データに基づいて、対象者Ｕの現在の精神状態を推定する。つまり、推定部２５は、現在取得した対象者Ｕの笑顔度から、過去の複数時点で取得した対象者Ｕの笑顔度を用いて、現在の対象者Ｕの精神状態を推定する。推定部２５は、例えば現在の笑顔度が閾値算出部２６により算出された閾値以上及び閾値未満の一方の場合に精神状態が良好であり、対象時点の笑顔度が当該閾値以上及び閾値未満の他方である場合にストレス状態であると推定する。なお、現在は、対象時点の一例である。
【００３４】
なお、推定部２５は、抽出部２３が少なくとも２以上の表情指標を抽出する場合、当該少なくとも２つの表情指標に基づいて、対象者Ｕの精神状態を推定する。
【００３５】
なお、推定部２５は、抽出部２３が笑顔度を対象者Ｕの精神状態を示す指標に変換する場合、当該指標及び当該指標に対する閾値に基づいて、対象者Ｕの精神状態を推定してもよい。推定部２５が対象者Ｕの精神状態を示す指標に基づいて対象者Ｕの精神状態を推定することは、笑顔度に基づいて対象者Ｕの精神状態を推定することに含まれる。
【００３６】
閾値算出部２６は、記憶部２４に格納されている対象者Ｕの笑顔度の時系列データから閾値を算出する。つまり、閾値算出部２６は、対象者Ｕに応じた閾値を算出する。笑顔度は個人差があり、通常時（例えば、精神状態が安定しているとき）の笑顔度は、個々に異なる。そのため、閾値を一律に決定すると、対象者Ｕの精神状態を正確に推定できない場合ある。そこで、本実施の形態に係る精神状態推定装置２０は、上記の様に対象者Ｕの笑顔度の時系列データから当該対象者Ｕに応じた閾値を算出する。これにより、推定部２５は、当該対象者Ｕの笑顔の個性を基準にして対象時点における精神状態を推定できるので、より精度よく対象者Ｕの精神状態を推定することができる。なお、ここでの閾値は、対象者Ｕの精神状態を推定するための値であり、例えば、精神状態が悪化しているか否か、又は、精神状態の悪化度合い若しくは好転度合いを推定するための値である。
【００３７】
なお、閾値算出部２６が閾値を算出する方法は特に限定されないが、例えば、笑顔度の時系列データから算出される笑顔度の統計値（例えば、平均値又は中央値など）に基づいて算出されてもよい。閾値算出部２６は、当該統計値に所定の数値を演算することで閾値を算出してもよい。演算とは、加算、減算、乗算、及び、除算の少なくとも１つを含む。閾値は、精神状態推定システム１００の用途などに応じて、適宜算出されればよい。また、当該閾値を算出するための時系列データに含まれる笑顔度の数は、多いとよい。例えば、時系列データは、数週間分の対象者Ｕの笑顔度を含むとよい。
【００３８】
第二出力部２７は、推定部２５が推定した対象者Ｕの精神状態の推定結果を端末装置４０に出力する。
【００３９】
上記のように、精神状態推定装置２０は、対象者Ｕに所定の表情（例えば、笑顔）への表情変化を起こさせ、当該所定の表情の対象者Ｕを撮像した画像に基づいて、当該対象者Ｕの精神状態を推定することに特徴を有する。なお、所定の表情の対象者Ｕとは、笑顔を例に説明すると、笑顔になった対象者Ｕ、笑顔になる又は笑顔からもとの表情に戻る途中の対象者Ｕ（例えば、表情が変化している対象者Ｕ）を含む。また、上記の精神状態推定装置２０は、ＣＰＵ又はプロセッサ、メモリ、補助記憶装置、入力装置、通信装置などを具備するコンピュータにより構成することができる。
【００４０】
表示装置３０は、精神状態推定装置２０から指示情報を取得し、取得した指示情報を画像として出力する装置である。当該画像は、写真、イラスト又は文字等を含む。表示装置３０は、液晶ディスプレイ等である。表示装置３０が出力した画像は、対象者Ｕによって視認される。なお、表示装置３０は、指示装置の一例である。精神状態推定システム１００は、表示装置３０とともに、又は、表示装置３０に代えて、音を出力する装置を指示装置として備えてもよい。また、精神状態推定システム１００は、プロジェクタなどの対象物（例えば、スクリーン）に指示情報を表示する装置を指示装置として備えていてもよい。
【００４１】
端末装置４０は、対象者Ｕなどに当該対象者Ｕの精神状態の推定結果を提示する装置である。端末装置４０は、液晶ディスプレイ等を有しており、推定結果を画像により提示してもよい。また、端末装置４０は、マイクロフォンを有しており、推定結果を音声により提示してもよい。端末装置４０は、精神状態推定装置２０と通信可能に接続されており、かつ推定結果を提示可能な装置であれば特に限定されない。端末装置４０は、例えば、対象者Ｕが所有する携帯端末であり、スマートフォン又はタブレットであってもよい。また、端末装置４０は、据え置き型の装置（例えば、据え置き型のコンピュータ）などであってもよい。また、端末装置４０は、推定結果を管理するサーバ装置であってもよい。
【００４２】
［２．動作］
次に、上記の精神状態推定システム１００で実行される処理について、図２を参照しながら説明する。図２は、本実施の形態に係る精神状態推定システム１００の動作の一例を示すフローチャートである。図２では、精神状態推定装置２０における動作の一例を示す。なお、図２では、記憶部２４に対象者Ｕの笑顔度の時系列データが既に格納されており、現在取得した画像を用いて対象者Ｕの精神状態を推定する処理について説明する。
【００４３】
図２に示すように、まず、第一出力部２１は、対象者Ｕに笑顔を促すための情報（指示情報）を表示装置３０に出力する（Ｓ１０）。なお、第一出力部２１が指示情報を出力するタイミングは、特に限定されない。第一出力部２１は、例えば、精神状態推定システム１００による精神状態の推定を行う準備ができたことを示す準備完了情報を取得すると、記憶部２４から指示情報を読み出し、読み出した指示情報を表示装置３０に出力してもよい。準備完了情報は、対象者Ｕが行う操作により取得されてもよいし、センサなどのセンシング結果により取得されてもよい。
【００４４】
例えば、準備完了情報は、図示しない操作部がユーザから受け付けた操作（例えば、撮像装置１０の前に着いたことを示す操作）に基づく情報であってもよいし、人感センサなどが撮像装置１０の前に対象者Ｕがいることを検出したことを示す情報であってもよい。また、第一出力部２１は、当該第一出力部２１が指示情報を出力する前から撮像装置１０が撮像を行っている場合、撮像装置１０が撮像する画像に対象者Ｕが検出されたときに指示情報を出力してもよい。また、第一出力部２１は、対象者Ｕが表示装置３０の表示を見える位置に長期間いることがわかっている場合（例えば、対象者Ｕがオフィスの机におり、当該机に表示装置３０が配置されている場合）には、所定時間間隔又は所定時刻に当該指示情報を表示装置３０に出力してもよい。
【００４５】
なお、撮像装置１０が撮像を開始するタイミングは特に限定されない。撮像装置１０は、ステップＳ１０で指示情報が出力される前から撮像を行っていてもよい。例えば、撮像装置１０は、図示しない人感センサなどにより対象者Ｕが撮像装置１０に対して所定距離以内に近づいたときに撮像を開始してもよい。また、撮像装置１０は、第一出力部２１が撮像装置１０に指示情報を出力したことを示す情報を出力する場合、当該情報を取得したときに撮像を開始してもよい。撮像装置１０は、動画像を撮像する場合、対象者Ｕが表示装置３０の表示を見て対象者Ｕの表情が変化する前の表情（通常時に表情であり、例えば、真顔）を含んだ画像を撮像できればよい。また、撮像装置１０は、動画像を撮像する場合、第一期間撮像を行う。第一期間は、対象者Ｕが通常時に表情から笑顔になるまでの期間を含む。例えば、第一期間は、対象者Ｕが通常時に表情から笑顔になって、さらに通常時に表情に戻るまでの期間を含んでもよい。
【００４６】
なお、撮像装置１０は、静止画像を撮像する場合、例えば、第一出力部２１が指示情報を出力してから第二期間経過後に撮像を行ってもよい。第二期間は、対象者Ｕが表示装置３０の表示を見てから笑顔になるまでの時間であるとよく、例えば、１秒などである。
【００４７】
そして、画像取得部２２は、撮像装置１０から対象者Ｕが笑顔であるときを含んで撮像した画像を取得する（Ｓ２０）。撮像装置１０は、取得した画像を抽出部２３に出力する。なお、画像取得部２２が画像を取得するタイミングは特に限定されず、例えば、画像取得部２２は、撮像装置１０が撮像するたびに画像を取得してもよいし、所定時間間隔ごとに画像を取得してもよい。
【００４８】
そして、抽出部２３は、画像取得部２２から取得した画像を用いて、対象者Ｕの笑顔度を抽出し（Ｓ３０）、抽出した笑顔度を記憶部２４に格納する（Ｓ４０）。また、抽出部２３は、抽出した笑顔度を推定部２５に出力する。抽出部２３は、例えば、画像から対象者Ｕの顔を検出し、検出した顔から笑顔度を抽出し、抽出した笑顔度をタイムススタンプ情報とともに記憶部２４に格納する。なお、抽出部２３が抽出した笑顔度を対象者Ｕの精神状態を示す指標に変換する場合、当該指標を笑顔度に代えて又は笑顔度とともに記憶部２４に格納してもよい。
【００４９】
なお、精神状態推定装置２０は、閾値算出部２６が閾値を算出するための対象者Ｕの笑顔度の時系列データを取得する場合、ステップＳ１０〜Ｓ４０までの処理を繰り返し実行する。
【００５０】
そして、閾値算出部２６は、記憶部２４に格納されている対象者Ｕの笑顔度の時系列データから笑顔度の閾値を算出する（Ｓ５０）。推定部２５は、抽出部２３から取得した笑顔度が、閾値算出部２６から取得した閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ５０）。推定部２５は、笑顔度が閾値以上である場合（Ｓ６０でＹｅｓ）、対象者Ｕの精神状態が悪化していると推定する（Ｓ７０）。つまり、推定部２５は、対象者Ｕの精神状態が不安定であり、対象者Ｕがストレス状態であると推定する。また、推定部２５は、笑顔度が閾値より低い場合（Ｓ６０でＮｏ）、対象者Ｕの精神状態が悪化していないと推定する（Ｓ８０）。つまり、推定部２５は、対象者Ｕの精神状態が安定しており、対象者Ｕがストレスの少ない状態であり、精神的な健康が保たれていると推定する。推定部２５は、推定結果を第二出力部２７に出力する。
【００５１】
そして、第二出力部２７は、推定部２５から取得した推定結果を端末装置４０に出力する（Ｓ９０）。例えば、端末装置４０が対象者Ｕの所有するスマートフォンである場合、対象者Ｕは、当該スマートフォンを操作するだけで、推定結果を知ることができる。なお、ステップＳ９０において、第二出力部２７は、少なくとも推定部２５により精神状態が悪化していると推定された推定結果を出力すればよい。
【００５２】
なお、ステップＳ９０の処理は、推定部２５が対象者Ｕの精神状態を推定するたびに実行されてもよいし、所定時間間隔ごとに実行されてもよい。例えば、第二出力部２７は、複数回の推定結果をまとめて端末装置４０に出力してもよい。
【００５３】
また、ステップＳ９０において、第二出力部２７は、推定結果のみを出力するのではなく、図３に示すような精神状態の時間的な変化を示すグラフを出力してもよい。図３は、本実施の形態に係る表情指標に基づく時系列データの一例を示す図である。図３は、１月からステップＳ６０でＹｅｓと判定された時点までの対象者Ｕのストレス度合いの時系列データを示す。ストレス度合いは、笑顔度に所定の演算を行うことで算出可能であり、例えば、抽出部２３により算出される。また、ストレス度合いに対する閾値は、予め設定されているとする。当該閾値は、例えば、閾値算出部２６により算出される。なお、ストレス度合いが高いほど笑顔度が低いことを示す。
【００５４】
図３に示すようなグラフが端末装置４０に出力されることで、対象者Ｕは、当該グラフから精神状態の良し悪しの傾向などを直感的に理解することができる。また、対象者Ｕは、いつ頃から精神状態が悪化しているかを知ることができるので、精神状態が悪化した原因を特定するに用いることもできる。また、図３に示す破線は、ストレス度合いが閾値を超えた時点において、何も対策を行わなかったときのストレス度合いの変化の予測を示す。このように、予測を示すことで、対象者Ｕに対策を行うことを喚起することができる。なお、第二出力部２７は、ストレス度合いの時間的な変化を示すグラフに代えて、笑顔度の時間的な変化を示すグラフを出力してもよい。
【００５５】
また、第二出力部２７は、推定結果に加え、精神状態が悪化している場合に、その対策案及びアドバイスを出力してもよい。例えば、第二出力部２７は、推定結果に加え、精神状態が悪化している場合に、「休養をとって下さい」、「病院に行って下さい」などの情報を出力してもよい。対策案及びアドバイスは、例えば、記憶部２４に格納されていてもよい。
【００５６】
なお、上記では、閾値が予め設定されている例について説明したが、これに限定されない。例えば、現在取得した笑顔度は、次回笑顔度を取得したときの閾値を算出するために用いられてもよい。閾値算出部２６は、対象者Ｕの精神状態を推定するための笑顔度を取得するたびに閾値を更新してもよい。
【００５７】
［３．効果など］
以上のように、本実施の形態に係る精神状態推定システム１００は、対象者Ｕに笑顔（所定の表情の一例）をするように促すための情報を出力する第一出力部２１と、笑顔の対象者Ｕを撮像した画像を取得する画像取得部２２と、当該画像から対象者Ｕの笑顔度（表情指標の一例）を抽出する抽出部２３と、現在（対象時点の一例）以前の複数時点における笑顔度を時系列データ（第一時系列データの一例）として格納する記憶部２４と、抽出部２３で抽出された現在の笑顔度、及び、記憶部２４に格納されている時系列データに基づいて、対象者Ｕの現在の精神状態を推定する推定部２５と、を備える。
【００５８】
例えば、精神疾患の１つである「うつ病」の典型的な症状は、気分が沈むなどであり、それは表情として表れる。特に、ポジティブな感情を示す笑顔などに表れる。そのため、対象者Ｕの精神状態を精度よく推定するには、当該推定に適した表情の画像が用いられるとよい。例えば、上記の特許文献１では、一定の時間間隔又は決まった時刻に撮像した画像を用いることが開示されているが、それでは撮像タイミングによって対象者Ｕの表情が異なる場合がある。つまり、特許文献１では、対象者Ｕの精神状態を判定する判定精度に課題がある。
【００５９】
一方、本実施の形態に係る精神状態推定システム１００は、対象者Ｕに笑顔を促すための情報を出力する第一出力部２１を備える。これにより、対象者Ｕが笑顔をつくるので、画像取得部２２が取得する画像には、対象者Ｕが笑顔である画像が含まれる。つまり、精神状態推定システム１００は、精神状態の推定に適した表情の画像を取得することができる。また、推定部２５は、対象者Ｕの過去の笑顔度と現在の笑顔度とに基づいて、対象者Ｕの現在の精神状態を判定する。例えば、推定部２５が笑顔度の所定の基準値などに基づいて対象者Ｕの精神状態を推定する場合に比べて、笑顔度の個人差による推定精度の低下を抑制することができる。よって、これらにより、精神状態推定システム１００は、精神状態を精度よく推定することができる。
【００６０】
また、記憶部２４に格納されている時系列データから閾値を算出する閾値算出部２６を、さらに備える。そして、推定部２５は、現在の笑顔度が閾値以上及び閾値未満の一方の場合に精神状態が良好であり、現在の笑顔度が閾値以上及び閾値未満の他方である場合にストレス状態であると推定する。
【００６１】
これにより、笑顔度など通常時における値が個々に異なる指標を用いた場合であっても、対象者Ｕに応じた閾値により精神状態を推定することができる。つまり、個人差による推定精度の低下を抑制することができる。よって、精神状態をさらに精度よく推定することができる。
【００６２】
また、表情指標は、笑顔度、笑顔形成速度、口及び目の位置、顔面の左右対称性、顔角度、及び、肌色の少なくとも２つを含む。そして、推定部２５は、少なくとも２つの表情指標に基づいて精神状態を推定する。
【００６３】
これにより、表情指標が１つの場合に比べ、さらに精度よく精神状態を推定することができる。
【００６４】
また、推定部２５の推定結果を出力する第二出力部２７を、さらに備える。
【００６５】
これにより、推定結果を通知することができる。例えば、第二出力部２７が対象者Ｕの所有する端末装置４０に推定結果を出力することで、当該対象者Ｕは、推定結果を知ることができるとともに対策などの対応を行うことができる。
【００６６】
また、以上のように、本実施の形態に係る精神状態推定方法は、対象者Ｕに笑顔（所定の表情の一例）を促すための情報を出力するステップ（Ｓ１０）と、笑顔の対象者Ｕを撮像した画像を取得するステップ（Ｓ２０）と、画像から対象者Ｕの笑顔度（表情指標の一例）を抽出するステップ（Ｓ３０）と、現在（対象時点の一例）以前の複数時点における複数の笑顔度を時系列データとして記憶部２４に格納するステップ（Ｓ４０）と、ステップＳ３０で抽出された現在の笑顔度、及び、記憶部２４に格納されている時系列データに基づいて、対象者Ｕの精神状態を推定するステップ（Ｓ６０〜Ｓ８０）とを含む。また、上記の精神状態推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであってもよい。
【００６７】
これにより、精神状態推定システム１００と同様の効果を奏する。
【００６８】
（実施の形態の変形例）
以下、本変形例に係る精神状態推定システム等について、図４を参照しながら説明する。図４は、本変形例に係る精神状態推定システム１００ａの構成を示すブロック図である。なお、本変形例では、実施の形態との相違点を中心に説明する。
【００６９】
図４に示すように、精神状態推定システム１００ａは、撮像装置１０と、精神状態推定装置２０ａと、表示装置３０とを備える。本変形例に係る精神状態推定装置２０ａは、実施の形態の精神状態推定装置２０に、さらに行動指標を取得する行動指標取得部２８を有する。
【００７０】
行動指標取得部２８は、画像取得部２２が取得した画像に基づいて、対象者Ｕの行動指標を取得する。行動指標は、例えば、対象者Ｕの姿勢、歩行速度、歩幅、生理データ、人接触回数、身だしなみなどの少なくとも１つを含む。
【００７１】
姿勢は、対象者Ｕが笑顔をつくっているときの体の姿である。精神状態が悪化していると、人は猫背になる傾向がある。よって、姿勢から、対象者Ｕの精神状態を推定可能である。なお、姿勢は、例えば、背中の丸みなどを示す角度で表されてもよい。
【００７２】
歩行速度は、対象者Ｕが撮像装置１０に向かうときの速度であり、撮像装置１０が動画像を撮像している場合に取得可能である。精神状態が悪化していると、歩行速度は遅くなる傾向がある。よって、歩行速度から、対象者Ｕの精神状態を推定可能である。
【００７３】
歩幅は、対象者Ｕが撮像装置１０に向かうときの歩幅であり、撮像装置１０が動画像を撮像している場合に取得可能である。精神状態が悪化していると、歩幅は狭くなる傾向がある。よって、歩幅から、対象者Ｕの精神状態を推定可能である。
【００７４】
生理データは、対象者Ｕの心拍等のデータであり、撮像装置１０が動画像を撮像している場合に取得可能である。精神状態が悪化していると、心拍数の変動が大きくなる（つまり、心拍リズムが乱れる）傾向がある。よって、生理データから、対象者Ｕの精神状態を推定可能である。
【００７５】
人接触回数は、対象者Ｕが他の人とコミュニケーションを行ったと推定される回数であり、例えば撮像装置１０が対象者Ｕの周囲を含む画像を撮像している場合に取得可能である。精神状態が悪化していると、他の人とのコミュニケーションの回数が少なくなる傾向がある。よって、人接触回数から、対象者Ｕの精神状態を推定可能である。
【００７６】
見出しなみは、対象者Ｕの髭、髪型、メイクなどである。精神状態が悪化していると、身だしなみが整わない傾向がある。よって、身だしなみから、対象者Ｕの精神状態を推定可能である。
【００７７】
なお、行動指標取得部２８が上記の行動指標を取得する取得方法（具体的には、画像解析方法）は、特に限定される必要はなく、従来技術が用いられてもよい。したがって、行動指標を取得する取得方法の詳細な説明については省略する。
【００７８】
なお、行動指標取得部２８は、画像取得部２２が取得した画像に基づいて、対象者Ｕの行動指標を取得することに限定されない。例えば、対象者Ｕの生理データは、対象者Ｕの生理データを計測するバイタルセンサから取得されてもよい。例えば、行動指標取得部２８は、対象者Ｕが装着しているウェアラブルデバイスの計測結果に基づいて生理データを取得してもよい。また、例えば、対象者Ｕの人接触回数は、対象者Ｕが会社のオフィスにいる場合、当該オフィス（例えば、オフィスの天井）に設置された赤外線センサ（人感センサの一例）から取得されてもよい。具体的には、行動指標取得部２８は、赤外線センサ等のセンシング結果から得られる人の位置に基づいて、対象者Ｕが人と接触した接触回数を取得してもよい。
【００７９】
また、行動指標取得部２８は、例えば、オフィスに設けられた、当該オフィスにいる人の位置を測位する位置測位システムの情報に基づいて、対象者Ｕと接触した人の人数を取得してもよい。位置測位システムは、例えば、オフィスの天井に設けられた取得装置と、オフィスにいる人のそれぞれが所持し当該人を認証するための携帯デバイスとを有する。取得装置は、携帯デバイスと無線通信する通信部（例えば、無線モジュール）を有する。通信部は、ビーコン信号を携帯デバイスに送信し、当該ビーコン信号に対応して携帯デバイスから送信された信号を受信する。具体的には、通信部は、ビーコン信号として、携帯デバイスを所持する人の識別情報または携帯デバイスの識別情報を返信するように指示する信号を携帯デバイスに送信し、携帯デバイスから送信された信号として、携帯デバイスを所持する人の識別情報または携帯デバイスの識別情報を含む信号を受信する。これにより、取得装置は、ビーコン信号の送信エリアにおいて、対象者Ｕと接触した人の人数を検出することができる。取得装置は、例えば、対象者Ｕに対して所定距離範囲内にいる人を、対象者Ｕと接触した人であると判定してもよい。
【００８０】
また、行動指標に対象者Ｕの目の周囲の情報が含まれてもよい。例えば、行動指標に対象者Ｕの目のクマの情報が含まれてもよい。精神状態が悪化していると、不眠症になりやすく、そのため目の周囲にクマができる傾向がある。よって、目のクマから、対象者Ｕの精神状態を推定可能である。
【００８１】
行動指標取得部２８は、取得した行動指標を記憶部２４及び推定部２５に出力する。記憶部２４には、行動指標の時系列データ（第二時系列データの一例）が格納される。記憶部２４は、現在（対象時点の一例）以前の互いに異なる時点で取得した複数の行動指標を時系列データ（第二時系列データの一例）として格納する。
【００８２】
閾値算出部２６は、記憶部２４に格納されている笑顔度及び行動指標の時系列データから対象者Ｕの精神状態を推定するための閾値を算出する。つまり、行動指標における精神状態の推定においても、当該行動指標の時系列データが用いられる。
【００８３】
推定部２５は、表情指標（例えば、笑顔度）に加えて、さらに行動指標取得部２８が取得した行動指標に基づいて対象者Ｕの精神状態を推定する。本変形例では、推定部２５は、表情指標及び第一時系列データに加えて、さらに行動指標取得部２８で取得された現在の行動指標、及び、記憶部２４に格納されている行動指標の時系列データに基づいて、対象者Ｕの精神状態を推定する。
【００８４】
推定部２５は、例えば、抽出部２３から取得した笑顔度、行動指標取得部２８から取得した行動指標、及び、閾値算出部２６から取得した閾値に基づいて、対象者Ｕの精神状態を推定する。推定部２５は、例えば、笑顔度と行動指標とに基づいて対象者Ｕの精神状態を示す指標（例えば、ストレス度）を算出し、算出した指標と閾値とを比較することにより、対象者Ｕの精神状態を推定してもよい。推定部２５は、例えば、笑顔度と行動指標とに所定の重みを付加することで、精神状態を示す指標を算出してもよい。また、推定部２５は、笑顔度と閾値とを比較した結果と、行動指標と閾値とを比較した結果とに基づいて、対象者Ｕの精神状態を推定してもよい。
【００８５】
以上のように、本変形例に係る精神状態推定システム１００ａは、対象者Ｕの行動指標を取得する行動指標取得部２８を、さらに備える。そして、推定部２５は、さらに行動指標取得部２８が取得した行動指標に基づいて対象者Ｕの精神状態を推定する。
【００８６】
これにより、推定部２５は、表情指標と行動指標とに基づいて対象者Ｕの精神状態を推定することができるので、表情指標及び行動指標のうち表情指標のみに基づいて対象者Ｕの精神状態を推定する場合に比べて、精神状態を精度よく推定することができる。例えば、精神疾患の１つである「うつ病」の典型的な症状は、気分が沈むなどであり、それは表情に加えて行動にも表れる。そのため、対象者Ｕの精神状態をさらに精度よく推定するには、上記のように対象者Ｕの行動に関する情報が用いられるとよい。
【００８７】
また、記憶部２４は、さらに、現在（対象時点の一例）以前の互いに異なる時点で取得した複数の行動指標を時系列データ（第二時系列データの一例）として格納する。そして、推定部２５は、さらに、行動指標取得部２８で取得された現在の行動指標、及び、記憶部２４に格納されている行動指標の時系列データに基づいて、対象者Ｕの精神状態を推定する。
【００８８】
これにより、推定部２５は、さらに、対象者Ｕの過去の行動指標と現在の行動指標とに基づいて、対象者Ｕの現在の精神状態を推定することができる。例えば、推定部２５が行動指標の所定の基準値などに基づいて対象者Ｕの精神状態を推定する場合に比べて、行動指標の個人差による推定精度の低下を抑制することができる。よって、精神状態推定システム１００ａは、精神状態をさらに精度よく推定することができる。
【００８９】
また、行動指標は、対象者Ｕの姿勢、歩行速度、歩幅、及び、生理データの少なくとも１つを含む。
【００９０】
これにより、画像取得部２２が取得した画像から取得可能な行動指標を用いて、精神状態の判定精度をさらに向上させることができる。つまり、追加の構成を設けることなく、精神状態の判定精度をさらに向上させることができる。
【００９１】
（精神状態推定システムの適用例）
次に、上記の実施の形態及び変形例で説明した精神状態推定システム１００，１００ａの適用例について、図５を参照しながら説明する。なお、図５では、実施の形態に係る精神状態推定システム１００の適用例の一例を示すが、実施の形態の変形例に係る精神状態推定システム１００ａにおいても、同様に適用可能である。図５は、実施の形態に係る精神状態推定システム１００の適用例の一例を示す図である。
【００９２】
図５に示すように、実施の形態に係る精神状態推定システム１００は、会社等の会議室Ｒに設置されてもよい。精神状態推定システム１００は、例えば、会議室Ｒにおいて会議を行う前に、会議室Ｒにいる対象者Ｕ（例えば、会議の出席者）全員の表情を撮像し、撮像した画像から抽出した笑顔度に基づいて、対象者Ｕそれぞれの精神状態を推定する。抽出部２３は、画像から対象者Ｕそれぞれの現在の笑顔度を抽出し、推定部２５は対象者Ｕそれぞれの現在の笑顔度と、対象者Ｕそれぞれに設定された閾値とに基づいて、対象者Ｕそれぞれの精神状態を推定する。これにより、会議の開始前に、出席者の中に精神状態が悪化している人がいるか否かを知ることができるので、精神状態が悪化している人がいる場合に、当該人が当該会議におけるストレスにより精神状態がさらに悪化しないように対策を講じることが可能となる。
【００９３】
そして、第二出力部２７は、対象者Ｕそれぞれに当該対象者Ｕに対応した推定結果を出力する。例えば、対象者Ｕのそれぞれは、自身に対する精神状態の推定結果のみを確認することができる。これにより、対象者Ｕそれぞれのプライバシーが保護される。
【００９４】
また、推定部２５は、対象者Ｕそれぞれの現在の笑顔度から、会議に出席している複数の対象者Ｕの笑顔度の代表値（以降において、代表笑顔度とも記載する）を算出してもよい。推定部２５は、対象者Ｕそれぞれの現在の笑顔度に所定の演算を行うことで代表笑顔度出してもよく、例えば、対象者Ｕそれぞれの現在の笑顔度の統計値（例えば、平均値又は中央値）を代表笑顔度としてもよい。また、推定部２５は、対象者Ｕそれぞれについて、当該対象者Ｕの現在の笑顔度と当該対象者Ｕの笑顔度の時系列データとに基づいて、現在の笑顔度を規格化した規格笑顔度を算出し、対象者Ｕそれぞれの規格笑顔度の統計値を代表笑顔度としてもよい。これにより、会議に出席している複数の対象者Ｕ全体の精神状態を知ることができる。例えば、１つの部署に所属する対象者Ｕで会議を行う場合、上記の処理を行うことで、精神状態の部署動向（部署内が活性しているかなど）を早期に知ることができる。例えば、当該精神状態の部署動向から当該部署における働き方を改善するなど、適切な対応を迅速にとることが可能となる。
【００９５】
また、実施の形態に係る精神状態推定システム１００は、会社等のオフィスに設置されてもよい。この場合、撮像装置１０は、各個人それぞれに設けられてもよい。また、このとき、行動指標として人の接触回数が取得されるとよい。これにより、オフィス全体での人の接触回数を取得することができるので、オフィスが活性しているか否か（つまり、オフィスにいる人の精神状態が良いか否か）を推定することが可能となる。
【００９６】
また、実施の形態に係る精神状態推定システム１００は、会社等でオフィスに入退室する際の入退室管理システム（例えば、勤怠システム）に用いられてもよい。例えば、ドア付近に撮像装置１０及び表示装置３０が配置されており、対象者Ｕは、ドアの施錠を解除するために、笑顔をつくる。これにより、対象者Ｕの入退室の記録と精神状態の推定結果とを取得することができる。
【００９７】
また、実施の形態に係る精神状態推定システム１００は、電気機器（例えば、照明機器）を制御するための制御システムに用いられてもよい。例えば、対象者Ｕは、照明機器をオン及びオフするために、笑顔をつくる。これにより、電気機器の制御と精神状態の推定結果とを取得することができる。また、さらに精神状態の推定結果に応じて、電気機器の出力（例えば、照明機器の調光及び調色）が制御されてもよい。
【００９８】
また、実施の形態に係る精神状態推定システム１００は、学校又は介護施設などに用いられてもよい。例えば、精神状態推定システム１００が学校に用いられることで、いじめなどで精神状態が悪化している生徒を早期に発見することができる。また、例えば、介護施設などに用いられることで、精神状態推定システム１００を見守りシステムとしても利用できる。例えば、介護施設に入居している対象者Ｕ（例えば、親）の精神状態の推定結果を、当該対象者Ｕと離れて暮らす当該対象者Ｕの家族（例えば、子供）が所有する端末装置４０に出力することで、家族は遠方に住んでいても当該推定結果により対象者Ｕを見守ることができる。
【００９９】
（他の実施の形態）
以上、本発明の１つ又は複数の態様に係る精神状態推定システム、精神状態推定方法、及び、プログラムについて、実施の形態及び変形例（以降において、実施の形態等とも記載する）に基づいて説明したが、本発明は、上記実施の形態等に限定されるものではない。
【０１００】
例えば、上記実施の形態等では、精神状態推定装置は、撮像装置及び表示装置を有していなかったが、撮像装置及び表示装置の少なくとも一方を有していてもよい。この場合、撮像装置は、精神状態推定装置の一部である撮像部として機能し、表示装置は、精神状態推定装置の一部である表示部として機能する。また、精神状態推定装置が表示部を有している場合、第二出力部は、当該表示部に推定結果を出力してもよい。
【０１０１】
また、上記実施の形態等における推定部は、さらに対象者の精神状態に対するアンケート（例えば、ストレスチェック）、勤怠情報などに基づいて、対象者の精神状態を推定してもよい。
【０１０２】
また、上記実施の形態等における推定部が、現在の笑顔度が時系列データ（例えば、直近に取得した笑顔度）に対して大きく低下しており（つまり、精神状態が急激に悪化している）、かつ現在の笑顔度が閾値より低いと判定した場合、第二出力部は、精神状態が急激に悪化していることを示す情報を端末装置に出力してもよい。つまり、推定部は、笑顔度の変化度に基づいて、精神状態を推定してもよい。なお、直近に取得した笑顔度とは、例えば、現在に最も近い時点で取得された数回分の笑顔度である。これにより、閾値には達していないが、急激に精神状態が悪化していることを対象者に知らせることができる。
【０１０３】
また、上記実施の形態等では、第二出力部は、精神状態が良いか悪いかを出力していたが、これに限定されない。第二出力部は、例えば、精神状態を数値化（例えば、０〜１００）した結果を出力してもよい。
【０１０４】
また、上記実施の形態等では、第二出力部は端末装置に推定結果を出力する例について説明したが、これに限定されない。第二出力部は、推定結果を表示装置に出力してもよい。これにより、対象者は、端末装置を操作することなく、推定結果を知ることができる。
【０１０５】
また、上記実施の形態では、閾値算出部が算出する閾値が１つである例について説明したが、これに限定されない。閾値算出部は、２以上の閾値を算出してもよい。例えば、閾値算出部が笑顔度の低い場合の閾値を２以上算出することで、推定部は、対象者の精神状態の悪化の程度を推定することができる。また、例えば、閾値算出部が笑顔度の高いときと低いときの双方の閾値を算出することで、推定部は、対象者の精神状態が悪化している場合と、対象者の精神状態が通常時より好調である場合とを推定することができる。
【０１０６】
また、上記実施の形態等では、精神状態推定システムが備える撮像装置、表示装置、及び、端末装置は１つである例について説明したが、数は特に限定されず、２以上であってもよい。
【０１０７】
また、上記実施の形態等のフローチャートで説明された処理の順序は、一例である。複数の処理の順序は変更されてもよいし、複数の処理は並行して実行されてもよい。
【０１０８】
また、上記実施の形態等における装置間の通信方法については特に限定されるものではない。装置間では、無線通信が行われてもよいし、有線通信が行われてもよい。また、装置間では、無線通信及び有線通信が組み合わされてもよい。また、上記実施の形態において２つの装置が通信を行う場合、２つの装置間には図示されない中継装置が介在してもよい。
【０１０９】
また、上記実施の形態等において、各構成要素は、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵ又はプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスク又は半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。
【０１１０】
また、各構成要素は、ハードウェアによって実現されてもよい。例えば、各構成要素は、回路（または集積回路）でもよい。これらの回路は、全体として１つの回路を構成してもよいし、それぞれ別々の回路でもよい。また、これらの回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。
【０１１１】
また、精神状態推定システムは、単一の装置（例えば、実施の形態に係る精神状態推定装置）として実現される例について説明したが、複数の装置によって実現されてもよい。精神状態推定システムが複数の装置によって実現される場合、精神状態推定システムが備える構成要素は、複数の装置にどのように振り分けられてもよい。
【０１１２】
また、本発明の全般的又は具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【０１１３】
例えば、本発明は、精神状態推定システムなどのコンピュータによって実行される精神状態推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現されてもよい。また、精神状態推定システムが汎用の携帯端末として実現される場合、本発明は、汎用の携帯端末を精神状態推定システムとして動作させるために当該携帯端末にインストールされるアプリケーションプログラムとして実現されてもよい。また、本発明は、このようなプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として実現されてもよい。
【０１１４】
その他、実施の形態等に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、または、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。
【符号の説明】
【０１１５】
２１    第一出力部
２２    画像取得部
２３    抽出部
２４    記憶部
２５    推定部
２６    閾値算出部
２７    第二出力部
２８    行動指標取得部
１００、１００ａ    精神状態推定システム
Ｕ    対象者
【図１】
2020120908.tif 000003
【図２】
2020120908.tif 000004
【図３】
2020120908.tif 000005
【図４】
2020120908.tif 000006
【図５】
2020120908.tif 000007