(57)【要約】【課題】ユーザが表情トレーニングの効果とそれに伴うヒーリングや感情の変化を同時に把握することができる生体情報検出装置を提供する。【解決手段】生体情報検出装置は、映像信号から人物の顔を検出する顔検出部と、顔の領域の映像信号から、人物の表情を検出し、表情特徴量を算出する表情検出部と、顔の領域の映像信号から、人物の血流の脈波を検出する脈波検出部と、表情特徴量に基づいて、人物の表情のスコアを算出する採点部と、スコアが向上するように人物の表情の変化を誘導する表情ガイドを生成するコーチング部と、表情ガイドを表示する表示部と、を有し、前記表示部は、さらに、表情ガイドが表示された後の脈波に基づいて算出された人物の自律神経の状態を示す生体情報と、表情ガイドが表示された後の表情特徴量に基づいて算出されたスコアと、を表示する。【選択図】図１
2020086004.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラによって撮影された映像信号から人物の顔を検出する顔検出部と、
前記顔検出部によって検出された顔の領域の映像信号から、前記人物の表情を検出し、表情特徴量を算出する表情検出部と、
前記顔検出部によって検出された顔の領域の映像信号から、前記人物の血流の脈波を検出する脈波検出部と、
前記表情特徴量に基づいて、前記人物の表情のスコアを算出する採点部と、
前記スコアが向上するように前記人物の表情の変化を誘導する表情ガイドを生成するコーチング部と、
前記表情ガイドを表示する表示部と、を有し、
前記表示部は、さらに、前記表情ガイドが表示された後の前記脈波に基づいて算出された前記人物の自律神経の状態を示す生体情報と、前記表情ガイドが表示された後の前記表情特徴量に基づいて算出された前記スコアと、を表示する生体情報検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の生体情報検出装置であって、
前記脈波に基づいて、前記人物のストレスの程度を示すストレス指標を前記生体情報として算出するストレス指標算出部をさらに有する生体情報検出装置。
【請求項３】
請求項２に記載の生体情報検出装置であって、
前記ストレス指標は、前記脈波から算出された脈拍の間隔の揺らぎのうち第１の周波数帯の成分の大きさと、前記第１の周波数帯より高い第２の周波数帯の成分の大きさと、の比率である生体情報検出装置。
【請求項４】
請求項２に記載の生体情報検出装置であって、
前記脈波に基づいて、前記人物の血圧を前記生体情報として推定する血圧推定部と、
前記脈波から算出された脈拍の間隔の揺らぎのうち第１の周波数帯の成分の大きさと、前記第１の周波数帯より高い第２の周波数帯の成分の大きさと、前記第１の周波数帯の成分の大きさと前記第２の周波数帯の成分の大きさとの比率と、前記血圧と、の少なくともいずれかに基づいて前記人物の感情を推定する感情推定部と、をさらに有し、
前記表示部は、前記推定された感情を表示する生体情報検出装置。
【請求項５】
請求項４に記載の生体情報検出装置であって、
前記血圧推定部は、前記顔の領域のうち第１の部分の映像信号から検出された脈波と、前記顔の領域のうち前記第１の部分より上方の第２の部分の映像信号から検出された脈波と、の位相差と、前記第１の部分と第２の部分との間の距離と、に基づいて前記人物の血圧を推定する生体情報検出装置。
【請求項６】
請求項１に記載の生体情報検出装置であって、
前記脈波検出部は、前記顔の領域の映像信号をＨＳＶ色空間内の値に変換し、前記ＨＳＶ色空間のうち、前記人物の肌の色を含む領域内の波長の揺らぎに基づいて前記脈波を検出する生体情報検出装置。
【請求項７】
請求項１に記載の生体情報検出装置であって、
前記採点部は、前記人物の顔の特徴点の位置に基づいて計算された比率が所定の比率に近いほど高くなるように前記スコアを算出する生体情報検出装置。
【請求項８】
請求項７に記載の生体情報検出装置であって、
前記所定の比率は、笑顔の黄金比又はプラチナ比である生体情報検出装置。
【請求項９】
請求項７に記載の生体情報検出装置であって、
前記コーチング部は、前記カメラによって撮影された前記人物の顔の特徴点の位置を、前記スコアが高くなる位置に誘導する情報を前記表情ガイドとして生成し、
前記表示部は、前記カメラによって撮影された現在の前記人物の顔の映像に、前記表情ガイドを重畳して表示する生体情報検出装置。
【請求項１０】
請求項１に記載の生体情報検出装置であって、
前記表示部は、少なくとも前記表情ガイドを表示した後の時間帯における前記スコア及び前記生体情報の変化を表示する生体情報検出装置。
【請求項１１】
生体情報検出装置が実行する生体情報検出方法であって、
カメラによって撮影された映像信号から人物の顔を検出する顔検出手順と、
前記顔検出手順において検出された顔の領域の映像信号から、前記人物の表情を検出し、表情特徴量を算出する表情検出手順と、
前記顔検出手順において検出された顔の領域の映像信号から、前記人物の血流の脈波を検出する脈波検出手順と、
前記表情特徴量に基づいて、前記人物の表情のスコアを算出する採点手順と、
前記スコアが向上するように前記人物の表情の変化を誘導する表情ガイドを生成するコーチング手順と、
前記表情ガイドを表示する表示手順と、を含み、
前記表示手順は、さらに、前記表情ガイドが表示された後の前記脈波に基づいて算出された前記人物の自律神経の状態を示す生体情報と、前記表情ガイドが表示された後の前記表情特徴量に基づいて算出された前記スコアと、を表示する手順を含む生体情報検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体情報を検出する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体情報を取得する手法として、マイクロ波又はカメラを使用した非接触でリアルタイムに検出できる技術がある。特にカメラを用いた脈拍検出は、近年、カメラモジュールの小型化が進み、スマートフォンを含む携帯端末に搭載され、普及が進んでいる。また、企業における働き方改善やメンタルヘルス対策として、生体情報よりストレスや感情を推定する技術がある。
【０００３】
撮像による脈拍検出を行う技術として、例えば、スペクトルの波長揺らぎから脈拍信号を特定する手法がある（特許文献１）。
【０００４】
リアルタイムでの血圧測定として、医療に於いてはカテーテルを用いて血圧を直接モニタする観血式にて行うことが多いが、近年では動脈にセンサを押し当て、このセンサに抗して拍動する動脈の内圧の変動を電気信号に変換して測定を行う非侵襲の手法等がある。また、脈波伝播速度と動脈壁の増分弾性係数との関係を示したＭｏｅｎｓ−Ｋｏｒｔｅｗｅｇの式により、血圧を推定することが知られている（非特許文献１）。
【０００５】
また、ラッセル円環（非特許文献２）を用いて、感情を推定する方法として「生理学データに対応する第一データと、第一データとは異なる生理学データおよび非生理学データのうちの一方に対応する第二データとを被験者から取得し、取得した第一データと第二データとに基づいて、被験者の覚醒の度合いを示す第一値と、被験者の快適さの度合いを示す第二値とを算出し、算出した第一値及び第二値から被験者の感情を、メモリに予め記憶された人の覚醒の度合い及び快適さの度合いと人の感情との所定の対応付けに基づいて推定」する方法がある（特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１８−０８６１３０号公報
【特許文献２】特開２０１７−１４４２２２号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Ｔｉｊｓｓｅｌｉｎｇ  Ａ．Ｓ．，  Ａｎｄｅｒｓｏｎ  Ａ．  （２０１２）  ”Ａ．  Ｉｓｅｂｒｅｅ  Ｍｏｅｎｓ  ａｎｄ  Ｄ．Ｊ．  Ｋｏｒｔｅｗｅｇ：  ｏｎ  ｔｈｅ  ｓｐｅｅｄ  ｏｆ  ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｗａｖｅｓ  ｉｎ  ｅｌａｓｔｉｃ  ｔｕｂｅｓ”，  ＢＨＲ  Ｇｒｏｕｐ，  Ｐｒｏｃ．  ｏｆ  ｔｈｅ  １１ｔｈ  Ｉｎｔ．  Ｃｏｎｆ．  ｏｎ  Ｐｒｅｓｓｕｒｅ  Ｓｕｒｇｅｓ  （Ｅｄｉｔｏｒ  Ｓａｎｄｙ  Ａｎｄｅｒｓｏｎ），  Ｌｉｓｂｏｎ，  Ｐｏｒｔｕｇａｌ，  Ｏｃｔｏｂｅｒ  （２０１２）
【非特許文献２】Ｊ．Ａ．Ｒｕｓｓｅｌｌ，“Ａ  ｃｉｒｃｕｍｐｌｅｘ  ｍｏｄｅｌ  ｏｆ  ａｆｆｅｃｔ”， Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ  ａｎｄ  Ｓｏｃｉａｌ  Ｐｓｙｃｈｏｌｏｇｙ，  ３９（６），  １１６１−１１７８．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
働き方改善及びメンタルヘルス対策のため、上記のストレス推定及び感情推定技術等は有効であるが、モニタリング技術だけでは心の変容を促すことはできない。
【０００９】
人が笑顔であるとき、副交感神経の働きが活性化され、ストレスが軽減される。また、機械的な作り笑顔でも効果があることが知られている。ところで、心の変容を促すために、笑顔等の表情トレーニングだけでは、効果を実感することは困難である。
【００１０】
そこで、カメラを用いて顔の表情を検出し、スマートフォン又はモニタで笑顔へと誘導するように、ガイドを表示することでストレスを軽減し、誘導前後で効果をユーザに伝える技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決するために、本願において開示される発明の代表的な一例である生体情報検出装置は、カメラによって撮影された映像信号から人物の顔を検出する顔検出部と、前記顔検出部によって検出された顔の領域の映像信号から、前記人物の表情を検出し、表情特徴量を算出する表情検出部と、前記顔検出部によって検出された顔の領域の映像信号から、前記人物の血流の脈波を検出する脈波検出部と、前記表情特徴量に基づいて、前記人物の表情のスコアを算出する採点部と、前記スコアが向上するように前記人物の表情の変化を誘導する表情ガイドを生成するコーチング部と、前記表情ガイドを表示する表示部と、を有し、前記表示部は、さらに、前記表情ガイドが表示された後の前記脈波に基づいて算出された前記人物の自律神経の状態を示す生体情報と、前記表情ガイドが表示された後の前記表情特徴量に基づいて算出された前記スコアと、を表示する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の一態様によれば、ユーザが表情トレーニングの効果とそれに伴うヒーリングや感情の変化を同時に把握することができ、より効率的な心の健康のサポートが可能な生体情報検出装置を提供できる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明によって明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施例１に於ける生体情報検出装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】実施例１に於ける生体情報検出装置の波長信号生成部の一例を説明する図である。
【図３Ａ】実施例１に於ける生体情報検出装置の波長揺らぎ検出部の一例を説明するブロック図である。
【図３Ｂ】実施例１に於ける生体情報検出装置の肌色面積に応じて出力調整可能な波長揺らぎ検出部の一例を説明する図である。
【図４】実施例１に於ける生体情報検出装置の脈波検出部の一例を説明する図である。
【図５】実施例１に於ける生体情報検出装置のストレス指標算出部の一例を説明する図である。
【図６】実施例１に於ける生体情報検出装置の表情トレーニング部の一例を説明する図である。
【図７】実施例１に於ける空間フィルタの一例を説明する図である。
【図８】実施例１に於けるＨＳＶ色空間及び部分色空間の指定範囲の一例を説明する図である。
【図９】実施例１に於ける部分色空間の設定方法の一例を説明する図である。
【図１０】実施例１に於ける表情検出及びコーチングを説明する図である。
【図１１】実施例１に於ける表情及び生体の効果を説明する図である。
【図１２】実施例１に於ける処理のタイミングを説明する図である。
【図１３】実施例１に於ける生体情報検出装置の脈波算出部の別の例を説明する図である。
【図１４】実施例２に於ける生体情報検出装置の構成例を示すブロック図である。
【図１５】実施例２に於ける生体情報検出装置の血圧推定部の一例を説明する図である。
【図１６】実施例２に於ける区画領域及びそれぞれの区画領域から得られる脈波信号の一例を説明する図である。
【図１７】実施例２に於ける顔領域の分割及び脈波伝播速度算出の一例を説明する図である。
【図１８】実施例２に於ける脈波伝播速度の算出方法の一例を説明する図である。
【図１９】実施例２に於ける脈波伝播速度の算出方法の別の例を説明する図である。
【図２０】実施例２に於ける感情推定部の心理円環座標の一例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施の形態について図面に基づいて説明するが、本発明は必ずしもこれらの実施形態に限定されるものではない。なお、実施形態を説明する各図面において、同一の部材には同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
【実施例１】
【００１５】
本実施例では、カメラを用いて顔映像からストレス指標を検出する機能を備え、平行して笑顔のコーチングを行い、ヒーリング効果を提示する生体情報検出装置の例を説明する。
【００１６】
図１は、実施例１に於ける生体情報検出装置の構成例を示すブロック図である。
【００１７】
本実施例における生体情報検出装置は、カメラ１００と、波長信号生成部２００と、脈波算出部３００ａと、ストレス指標算出部４００と、表情トレーニング部５００と、データ表示部１１３と、を備える。
【００１８】
映像取得部１０２は、カメラ１００から取得される撮像データ信号１０１を入力とし、映像のＲＧＢ信号１０３へと変換し、出力する。カメラ１００は、例えば１秒間で３０フレーム程度の動画映像を出力可能なデジタルビデオカメラ等でよく、撮像データ信号１０１は、トレーニング対象者の顔映像を含む。波長信号生成部２００は、ＲＧＢ信号１０３を入力とし、肌色レベル信号１０４と、波長データ信号（色相信号）１０５と、顔領域信号１０６と、平滑化ＲＧＢ信号１０７とを出力する。
【００１９】
脈波算出部３００ａは、肌色レベル信号１０４と、波長データ信号（色相信号）１０５とを入力とし、脈波信号１１０を出力する。ストレス指標算出部４００は、脈波信号１１０を入力し、ストレス指標１１１を出力する。表情トレーニング部５００は、顔領域信号１０６と、平滑化ＲＧＢ信号１０７と、ストレス指標１１１とを入力とし、コーチング映像１１２を出力する。データ表示部１１３は、ＲＧＢ信号１０３とコーチング映像１１２とを重畳した映像をＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）で出力する。
【００２０】
脈波算出部３００ａは、波長揺らぎ検出部３２０ａと、脈波検出部３５０と、波長データ記憶部３０１と、を備える。波長揺らぎ検出部３２０ａは、肌色レベル信号１０４と、波長データ信号（色相信号）１０５とを入力とし、平均波長差分データ信号１０９を出力する。脈波検出部３５０は、平均波長差分データ信号１０９を入力とし、それに基づいて血流の脈波を検出して、脈波信号１１０を出力する。波長データ記憶部３０１は、波長データ信号（色相信号）１０５と、を入力とし、遅延波長データ信号（遅延色相信号）１０８とを出力する。
【００２１】
図２は、実施例１に於ける生体情報検出装置の波長信号生成部２００の一例を説明する図である。
【００２２】
波長信号生成部２００は、空間フィルタ２０１と、ＨＳＶ変換部２０４と、肌色領域検出部２０７と、顔検出部２０８と、を備える。空間フィルタ２０１は、ＲＧＢ信号１０３を入力とし、例えばコンボリューション・フィルタや平均値フィルタ等によって平滑化された平滑化ＲＧＢ信号１０７を出力する。ＨＳＶ変換部２０４は、平滑化ＲＧＢ信号１０７をＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）信号に分解したアンパック信号２０３を入力とし、Ｈ信号（色相）、すなわち、波長に相当する波長データ信号１０５、Ｓ信号（彩度）２０５及びＶ信号（明度）２０６へと変換する。
【００２３】
肌色領域検出部２０７は、波長データ信号１０５、Ｓ信号（彩度）２０５及びＶ信号（明度）２０６を入力とし、人の肌の色を含む色空間上の領域である肌色領域を示す肌色レベル信号１０４を出力する。顔検出部２０８は、平滑化ＲＧＢ信号１０７を入力とし、それに基づいて人の顔を検出して、顔領域信号１０６を出力する。顔検出は、例えば公知のヴィオラ・ジュネス（Ｖｉｏｌａ−Ｊｏｎｅｓ）法等のように、動的にフレーム映像より顔部分を切り出す方法で行われてもよく、固定枠内に顔を入れることで切り出す方法で行われてもよい。ここで、顔領域信号１０６は、フレームに顔部分が含まれる場合には“１”を出力し、含まれない場合には“０”を出力する。
【００２４】
図７は、実施例１に於ける空間フィルタの一例を説明する図である。
【００２５】
図７は、縦横３タップすなわち３×３のコンボリューションカーネルを画像に適用した例であり、画像の注目画素を中心にカーネルと畳み込み演算を施した値が平滑化ＲＧＢ信号１０７となる。カーネルの値は加重平均の係数であり、それらの合計値は１．０になればよく、平滑化には例えば平均値分布又はガウシアン分布等を用いることができる。
【００２６】
図８は、実施例１に於けるＨＳＶ色空間及び部分色空間の指定範囲の一例を説明する図である。
【００２７】
図８はＨＳＶ色空間を円柱座標で表現している。縦軸はＶａｌｕｅすなわち明度であり、色の明るさを表す。半径方向の軸はＳａｔｕｒａｔｉｏｎすなわち彩度であり、色の濃さを示す。回転角がＨｕｅすなわち色相となる。色相は、強さ及び濃さとは独立で、撮像が光の反射を捉えていると考えると、反射光の波長成分に相当すると考えられる。同様に、明度は特定波長の強度を示すと考えることができる。
【００２８】
尚、肌色領域検出部２０７は、このＨＳＶ色空間に於いて図８の領域７００のように部分色空間を用いて肌色領域を指定し、ＨＳＶ値が肌色領域に含まれる場合には肌色レベル信号１０４として１、含まれない場合には０を出力すればよい。
【００２９】
図９は、実施例１に於ける部分色空間の設定方法の一例を説明する図である。
【００３０】
例えば、生体情報検出装置のデータ表示部１１３が、図９に示すように色相、彩度及び明度のそれぞれの全範囲を示すバーと、それらのバーの上で指定する範囲の両端（例えば色相を指定する「色１」及び「色２」）を指示するアイコンとを表示し、ユーザが生体情報検出装置の入力装置（図示省略）を用いてそれらのアイコンを操作することによって範囲を指定してもよい。
【００３１】
例えば色相については、０度から３６０度までの範囲のバーが表示され、０度＝３６０度は赤色、１２０度は緑色、２４０度は青色であり、図９に示すように色１と色２で指定した区間（すなわち色１から色２までの色相の範囲）を該当範囲とすればよい。同様に、彩度は０％を淡色、１００％を濃色、明度は０％を暗色、１００％を明色とし、範囲の両端（例えば彩度については彩度１及び彩度２、明度については明度１及び明度２）を指定することによって範囲を指定すればよい。例えばカメラ１００が人物を撮影するときに使用される照明の種類及び撮影される人物ごとの肌の色の個人差等によって、撮影される肌の色及び明るさ等が大きく異なる場合があるが、上記のような設定方法を用いて、適切な色相、彩度及び明度の範囲を設定することによって、撮影環境及び撮影される人物の性質（例えば肌の色）等に応じて適切に脈拍を検出することができる。
【００３２】
図１の生体情報検出装置の構成のうち、脈波算出部３００ａは、図１３に示す脈波算出部３００ｂによって置き換えられてもよい。
【００３３】
図１３は、実施例１に於ける生体情報検出装置の脈波算出部の別の例を説明する図である。
【００３４】
図１３に示す脈波算出部３００ｂは、平均波長差分データ信号１０９を出力する波長揺らぎ検出部３２０ａと、平均波長差分データ信号１０９とを入力とし、脈波信号１１０を出力する脈波検出部３５０と、波長揺らぎ検出部３２０ａに対し、基準肌色波長データ信号１１７の値を設定する基準肌色設定部１１８と、を備える。
【００３５】
図３Ａは、実施例１に於ける生体情報検出装置の波長揺らぎ検出部の一例を説明するブロック図である。
【００３６】
波長揺らぎ検出部３２０ａは、波長差分算出部３２１、肌面積算出部３２３ａ、波長差分積算部３２４及び平均波長差分算出部３２７ａを備える。波長差分算出部３２１は、肌色領域を示す肌色レベル信号１０４、波長データ信号１０５及び遅延波長データ信号１０８を入力とし、肌色領域内の画素の信号が入力された場合（すなわち肌色レベル信号１０４として１が入力された場合）に、入力された波長データ信号１０５及び遅延波長データ信号１０８から算出した波長差分データ信号３２２（すなわち各時刻の波長データ信号１０５と当該各時刻より前の時刻の波長データ信号すなわち１０８との差分信号）を出力し、肌色領域外の画素の信号が入力された場合は０値を出力する。
【００３７】
肌面積算出部３２３ａは、肌色領域を示す肌色レベル信号１０４を入力とし、フレーム毎に肌色領域の画素数をカウントし、肌色面積信号３２５を出力する。波長差分積算部３２４は、肌色領域画素の波長差分データ信号３２２を入力とし、フレーム毎の波長差分を積算し、積算波長差分データ信号３２６を出力する。平均波長差分算出部３２７ａは、肌色面積信号３２５と積算波長差分データ信号３２６とを入力とし、積算波長差分データを肌色面積で除算することによって、フレーム間で（すなわち１フレーム内の全画素について）平均波長差分データ信号１０９を出力する。
【００３８】
ここで、脈波算出部３００ａ又は３００ｂに於ける波長揺らぎ検出部３２０ａは、図３Ｂに示す波長揺らぎ検出部３２０ｂによって置き換えられてもよい。
【００３９】
図３Ｂは、実施例１に於ける生体情報検出装置の肌色面積に応じて出力調整可能な波長揺らぎ検出部の一例を説明する図である。
【００４０】
波長揺らぎ検出部３２０ｂは、波長差分算出部３２１、肌面積算出部３２３ｂ、面積データ記憶部３３０、波長差分積算部３２４、積算データ記憶部３３６及び平均波長差分算出部３２７ｂを備える。波長差分算出部３２１は、肌色領域を示す肌色レベル信号１０４、波長データ信号１０５及び遅延波長データ信号１０８を入力とし、肌色領域内の画素の信号が入力された場合（すなわち肌色レベル信号１０４として１が入力された場合）に、入力された波長データ信号１０５及び遅延波長データ信号１０８から算出した波長差分データ信号３２２を出力し、肌色領域外の画素の信号が入力された場合は０値を出力する。
【００４１】
肌面積算出部３２３ｂは、肌色領域を示す明度レベルを含む信号１０４を入力とし、フレーム毎に肌色領域すなわち０値以外の画素数をカウントし、肌色領域の面積を示す肌色面積信号３２５と、肌色領域の明るさを示す明度レベル信号３２８と、を出力する。面積データ記憶部３３０は、肌色面積信号３２５及び明度レベル信号３２８を入力とし、遅延肌色面積信号３３１及び遅延明度レベル信号３２９を出力する。波長差分積算部３２４は、肌色領域画素の波長差分データ信号３２２を入力とし、フレーム毎の波長差分を積算し、積算波長差分データ信号３２６を出力する。
【００４２】
積算データ記憶部３３６は、波長差分データ信号１０９を入力とし、複数フレーム間のデータを保持し、遅延積算波長データ信号３３７を出力する。平均波長差分算出部３２７ｂは、肌色面積信号３２５、フレーム間の明度レベル差分信号３３２、フレーム間の肌色面積差分信号３３３、積算波長差分データ信号３２６および遅延積算波長データ信号３３７を入力とし、積算波長差分データを肌色面積で除算することによって、フレーム内で平均した波長差分データ信号１０９を出力する。
【００４３】
フレーム間の明度レベル差分信号３３２は、各フレームの明度レベル信号３２８と、面積データ記憶部３３０に格納されている、当該各フレームより前の（例えば直前の）フレームの明度レベル信号３２８との差分であり、これが大きいほど明度レベルの変化が大きいことを示している。フレーム間の肌色面積差分信号３３３は、各フレームの肌色面積信号３２５と、面積データ記憶部３３０に格納されている、当該各フレームより前の（例えば直前の）フレームの肌色面積信号３２５との差分であり、これが大きいほど肌色面積の変化が大きいことを示している。
【００４４】
平均波長差分算出部３２７ｂは、急激な外光変化が起きた場合、すなわち、明度レベル差分信号３３２が明度レベル差分閾値３３４と比べ大きい場合、現在のフレームの積算波長差分データ信号３２６及び肌色面積信号３２５から算出した平均波長差分データの代わりに、遅延積算波長データ信号３３７（例えば一つ前のフレームなどの過去のフレームの積算波長差分データ信号３２６及び肌色面積信号３２５から算出し、出力した波長差分データ信号１０９）を現在のフレームに関する波長差分データ信号１０９として出力してもよいし、当該遅延積算波長データ信号３３７と現在のフレームの積算波長差分データ信号３２６及び肌色面積信号３２５から算出した平均波長差分データとの平均値を現在のフレームに関する波長差分データ信号１０９として出力してもよい。これによって、外光の急激な変動に起因する誤検出が抑制される。
【００４５】
同様に、平均波長差分算出部３２７ｂは、検出される肌色領域の変化が大きい場合、すなわち、肌色面積差分信号３３３が肌色面積差分閾値３３５と比べ大きい場合も、現在のフレームの平均波長差分データの代わりに、遅延積算波長データ信号３３７、または遅延積算波長データ信号３３７と現在のフレームの積算波長差分データ信号３２６及び肌色面積信号３２５から算出した平均波長差分データとの平均値を現在のフレームに関する波長差分データ信号１０９として出力してもよい。
【００４６】
図４は、実施例１に於ける生体情報検出装置の脈波検出部３５０の一例を説明する図である。
【００４７】
脈波検出部３５０は、差分データ記憶部３５１、平滑化フィルタ３５３、平滑データ記憶部３５５、傾き検出部３５７、符号データ記憶部３５９及び極値検出部３６１を備え、フレーム毎の映像処理を行う。差分データ記憶部３５１は、波長差分データ信号１０９を入力とし、遅延波長差分データ信号３５２を出力する。平滑化フィルタ３５３は、波長差分データ信号１０９及び遅延波長差分データ信号３５２を入力とし、連続時間軸上で複数フレーム分の波長データによって平滑化した波長差分データ信号３５４を出力する。平滑データ記憶部３５５は、平滑化した波長差分データ信号３５４を入力とし、複数フレーム分の波長差分データを保持し、平滑化した遅延波長差分データ信号３５６を出力する。
【００４８】
傾き検出部３５７は、ある時刻の平滑化した波長差分データ信号３５４と平滑データ記憶部３５５から出力された信号（すなわちより前の時刻の平滑化した波長差分データ信号３５４）とを比較することによって、平滑化した波長差分データの変化（すなわち傾き）を検出し、傾きの符号を求める符号データ信号３５８を出力する。具体的には、傾き検出部３５７は、連続する２フレームの平滑化した波長差分データ信号を比較してもよいし、連続する近傍の数フレームの平均フレーム間で平滑化した波長差分データ信号を比較してもよい。後者の場合、傾き検出部３５７は、例えば、連続する複数のフレームの波長差分データの平均と、それより前の連続する複数のフレームの波長差分データの平均とを比較して、差分の傾きを計算してもよい。符号データ記憶部３５９は、符号データ信号３５８を入力とし、複数フレーム分の符号データを保持し、遅延符号データ信号３６０を出力する。
【００４９】
極値検出部３６１は、符号データ信号３５８及び遅延符号データ信号３６０を入力とし、傾きの符号が正値から負値へ変化した（すなわち時刻に応じた差分の変化が増加から減少に転じた）フレームを極大、負値から正値へ変化した（すなわち時刻に応じた差分の変化が減少から増加に転じた）フレームを極小とすることで極値を求め、例えば極大値（又は極小値）を脈波極値信号３６２として出力する。脈波検出部３５０は、平滑化した波長差分データ信号３５４に脈波極値信号３６２を載せて脈波信号１１０として出力する。あるいは、極値検出部３６１は、極大値（又は極小値）が検出されたタイミングを示す情報を出力してもよい。
【００５０】
上記のように平滑化フィルタ３５３が差分データ信号を平滑化することによって、ノイズ等に起因する差分データ信号の微細な変動による脈拍の誤検出が防止される。傾き検出部３５７が隣接するフレーム間の差分データの変化（傾き）を検出し、その結果に基づいて極値検出部３６１が差分データの極大値又は極小値を検出することによって、精度よく脈拍信号を生成することができる。傾き検出部３５７が連続する近傍の複数フレームの平均フレーム間の差分を求める場合には、上記の平滑化と同様に、脈拍の誤検出が防止される。
【００５１】
図５は、実施例１に於ける生体情報検出装置のストレス指標算出部４００の一例を説明する図である。
【００５２】
ストレス指標算出部４００は、周波数変換部４０１と、スペクトル算出部４０３と、ＬＦ／ＨＦ算出部４０６と、を備える。周波数変換部４０１は、脈波信号１１０を入力として、例えば極小値間の時間を、心拍のＲ波間隔（ＲＲＩ）と見立てて周波数変換し、周波数信号４０２を出力する。スペクトル算出部４０３は、周波数信号４０２を入力とし、高周波信号（ＨＦ）４０４と低周波信号（ＬＦ）４０５とを出力する。ＬＦ／ＨＦ算出部４０６は、高周波信号（ＨＦ）４０４と低周波信号（ＬＦ）４０５と、を入力とし、ストレス指標１１１を出力する。
【００５３】
ここで、ＬＦ／ＨＦはストレス指標と呼ばれ、ストレス状態の検知にも利用できる。例えば、ＬＦは０．０５Ｈｚから０．１５Ｈｚの帯域の信号の強度の合計値（積分値）、ＨＦは０．１５Ｈｚから０．４０Ｈｚの帯域の信号の強度の合計値（積分値）である。
【００５４】
言い換えると、ストレス指標は、脈波から算出された脈拍（心拍）の間隔の揺らぎのうち、比較的低い周波数帯（例えば０．０５Ｈｚから０．１５Ｈｚ）の成分ＬＦの大きさと、それより高い周波数帯（例えば０．１５Ｈｚから０．４０Ｈｚ）の成分ＨＦの大きさとの比率ＬＦ／ＨＦである。これは、人の自律神経の状態を示す生体情報の一例であり、そのような生体情報の別の例としては、上記のＬＦ、ＨＦ、ＬＦ／ＨＦの他に、血圧等がある。血圧については実施例２で説明する。これらの情報を使用することによって、後述するコーチングの効果を数値化して評価することが可能になる。
【００５５】
図６は、実施例１に於ける生体情報検出装置の表情トレーニング部の一例を説明する図である。
【００５６】
表情トレーニング部５００は、表情検出部５０１と、採点部５０３と、コーチング部５０５と、を備える。表情検出部５０１は、顔領域信号１０６と、平滑化ＲＧＢ信号１０７と、を入力とし、それらに基づいて人の表情を検出して、表情の特徴を示す表情信号５０２を出力する。採点部５０３は、表情信号５０２を入力とし、それに基づいて表情のスコア５０４を算出して出力する。コーチング部５０５は、スコア５０４と、ストレス指標１１１と、を入力とし、それに基づいてスコアを向上させるためのコーチング映像１１２を出力する。
【００５７】
例えば、表情検出部５０１は、撮影されたユーザの顔の特徴点（例えば目尻、鼻、口角等の、ユーザの顔の表情等の特徴が現れる点）の位置から算出される比率に基づいてユーザの表情を検出してもよい。その場合、採点部５０３は、算出された比率が所定の比率（例えばいわゆる笑顔の黄金比又はプラチナ比等）に近いほど高くなるようにスコアを算出してもよい。その場合、コーチング部５０５は、スコアが向上するように表情の変化を誘導する表情ガイドを生成し、データ表示部１１３が表情ガイドを表示してもよい。これによって、適切な目標を提示して、そこにユーザを誘導することができる。
【００５８】
図１０は、実施例１に於ける表情検出及びコーチングを説明する図である。
【００５９】
映像７０１は顔を撮像した映像であり、例えば、その中で顔を検出した部分が矩形７０２である。映像７０３は、検出した顔の中から特徴点として口を検出した状態を示している。その際、採点部５０３は、検出した顔から笑顔の黄金比またはプラチナ比に基づいて作成された口元を有する笑顔を理想的な笑顔としたときに、検出した顔と理想的な笑顔とのズレを算出（７０４）する。そして、コーチング部５０５は、検出した顔と理想的な笑顔とのズレ量７０６と、理想の口元７０７をガイドした映像（表情ガイド）と、例えば表情及びリラックス度等をスコア化した指標７０８とを、例えばカメラ１００が撮影している現在の（すなわちリアルタイムの）ユーザの顔の映像に重畳した映像７０５を、コーチング映像１１２として作成する。このようなコーチング映像１１２がデータ表示部１１３によって表示される。これによって、ユーザは、スコアを改善するためにどのように表情を変えればよいかを容易に把握することができる。
【００６０】
図１１は、実施例１に於ける表情及び生体の効果を説明する図である。
【００６１】
図１１の例は、検出した口元と理想的な口元との一致度を表情のスコアとして算出し、その表情のスコアの時間的遷移を表示したグラフ１１０１と、例えばストレス指標を用いたリラックス状態をスコア化した生体情報の時間的遷移を表示したグラフ１１０２とを示している。これらは、コーチング前後の効果を視覚的に表したものである。またこれらのグラフを指標７０８として表示してもよい。
【００６２】
図１１の例において、介入とは、コーチング部５０５によるコーチング映像１１２の表示を意味する。介入が開始された後、介入が行われている間（すなわちコーチング映像１１２が表示されている間）に、ユーザはコーチング映像１１２を参照して自分の表情を変更する。例えば、口元の形を、黄金比またはプラチナ比に基づいて作成された口元のガイド映像に近づくように変更する。これによって、介入が行われている間に、表情のスコアが上昇していく。一方、その表情の変化の影響を受けて生体情報のスコアが（例えばリラックス状態に）変化していく。この生体情報のスコアの変化は、表情のスコアの変化より遅れて現れる。
【００６３】
図１１には、ユーザの自律神経の状態を示す生体情報として、ストレス指標を用いたリラックス状態のスコアの変化を表示する例を示しているが、その他の生体情報の変化を表示してもよい。例えば、ＬＦ、ＨＦ、ＬＦ／ＨＦ、血圧、又はそれらの少なくとも一つに基づいて推定されたユーザの感情を示すスコアを表示してもよい。血圧及び感情の推定については実施例２にて説明する。
【００６４】
このような表示によって、ユーザは、コーチングの効果を視覚的に把握することができる。
【００６５】
図１２は、実施例１に於ける処理のタイミングを説明する図である。
【００６６】
図中の上段の処理（１）（７０９ａ）と、下段の処理（２）（７０９ｂ）、処理（３）（７０９ｃ）、処理（４）（７０９ｄ）は、脈波検出からストレス指標算出までの一連の処理と、表情トレーニング部の３つの処理、すなわち、処理（２）は表情検出部、処理（３）は採点部、処理（４）はコーチングを示している。これらの処理（１）と、処理（２）〜処理（４）は同じフレーム内で実施できれば良いが、実装先の演算装置の処理能力によっては異なるフレームにまたがることがある。そこで、例えば処理（１）が秒間１５フレームの処理が可能であり、処理（２）が３フレーム、処理（３）及び処理（４）が１フレーム以内の処理負荷がかかる場合は、図１２のように同期させれば良い。すなわち、図１２の例では、最初の３フレームの処理（１）と処理（２）とを同期させ、次の１フレームの処理（１）と処理（３）とを同期させ、次の１フレームの処理（１）と処理（４）とを同期させ、以下、同様の処理を繰り返すように、それぞれの処理を同期させる。
【００６７】
以上の実施例１によれば、ユーザが表情トレーニングの効果とそれに伴うストレスの変化を同時に把握することができ、より効率的な心の健康のサポートが可能な生体情報検出装置を提供できる。
【実施例２】
【００６８】
実施例１では、カメラを用いて顔映像からストレス指標を検出する機能を備え、平行して笑顔のコーチングを行い、ヒーリング効果を提示する生体情報検出装置の例を説明したが、実施例２では感情を検出しヒーリング効果を提供する生体情報検出装置を説明する。以下に説明する相違点を除き、実施例２の生体情報検出装置の各部は、図１〜図１３に示された実施例１の同一の符号を付された各部と同一の機能を有するため、それらの説明は省略する。
【００６９】
図１４は、実施例２に於ける生体情報検出装置の構成例を示すブロック図である。
【００７０】
実施例２における生体情報検出装置は、カメラ１００と、波長信号生成部２００と、領域検出部１５０と、複数の脈波算出部３００ａと、脈波伝播速度算出部１２０と、血圧推定部６００と、ストレス指標算出部４００と、感情推定部１２４と、表情トレーニング部５００と、データ表示部１１３と、を備える。
【００７１】
ここで、映像取得部１０２と、波長信号生成部２００と、表情トレーニング部と、データ表示部１１３は、実施例１と同様の構成である。また、複数の脈波算出部３００ａの各々は、実施例１の脈波算出部３００ａと同様の構成である。
【００７２】
領域検出部１５０は、肌色レベル信号１０４と波長データ信号（色相信号）１０５とを入力とし、カメラ画面を分割数パラメータ１１６で複数の区画領域へと細分化し、各区画領域に対応する脈波算出部３００ａへ区画肌色レベル信号１１４と区画波長データ信号１１５とを渡す。脈波伝播速度算出部１２０は、各区画領域に対応する脈波算出部３００ａから出力される区画脈波信号１１９に基づき脈波伝播速度を算出し、脈波伝播速度信号１２１と平均脈波信号１２２とを出力する。感情推定部１２４は、推定血圧値１２３とストレス指標１１１とを入力信号とし、感情信号１２５を出力する。
【００７３】
図１６は、実施例２に於ける区画領域及びそれぞれの区画領域から得られる脈波信号の一例を説明する図である。
【００７４】
具体的には、図１６は、フレーム映像を複数の区画領域に分割し、縦方向の位置が同じ複数の区画領域から得られる平均区画脈波信号１１９ａの例を示すとともに、脈波伝播速度算出の基本的な考え方を説明する図である。この図１６では、フレーム映像７１２が太実線の矩形で表されている。
【００７５】
また、ここで、区画領域７１３とは、フレーム映像７１２を複数の部分に分割した場合の各部分をいう。図１６の例では、破線で示すようにフレーム映像７１２が矩形の複数の領域に分割されており、それぞれの領域が一つの区画領域７１３となる。この例において縦方向の位置が同じ複数の区画領域とは、例えば、それぞれの区画領域を、横方向（左右方向）の座標値と縦方向（上下方向）の座標値とによって識別する場合に、縦方向の座標値が同一である複数の区画領域７１３であり、言い換えると、横方向に並んだ一列の区画領域７１３である。
【００７６】
なお、このフレーム映像７１２の中には、人物の映像が表示されており、この人物の顔部分には肌色領域７１４（網掛け表示部分）が存在することが示されている。
【００７７】
図１６において、肌色領域７１４とは、区画肌色レベル信号１１４が“１”である画素からなる領域をいう。また、区画脈波信号１１９は、当該区画領域７１３に含まれる肌色領域７１４の面積（画素数）とその肌色領域７１４の画素の区画脈波信号１１９とに基づいて算出される波長差分データ信号１０９を用いて生成される。したがって、肌色領域７１４を含まない区画領域７１３からは区画脈波信号１１９を得ることができない。また、１つの区画領域７１３に含まれる肌色領域７１４の面積が小さい場合にも、精度のよい区画脈波信号１１９を得ることはできない。そこで、区画領域７１３の中に占める肌色領域７１４の面積比が所定の値以下、例えば５０％以下の区画領域７１３については、区画脈波信号１１９の生成はできない（生成に失敗した）ものとする。
【００７８】
さらに、図１６に示すように、人の顔における血流は、概ね心臓に近い方から遠い方に、すなわち、概ね下方から上方に（太矢印の方向に）流れる。したがって、肌色領域７１４（例えば、図１６で斜線を付した区画領域７１３）を含む区画領域７１３のうち、縦方向の位置が同じで横方向に並んだ複数の区画領域７１３からは、ほぼ位相が揃った波形の区画脈波信号１１９が得られる。一方、肌色領域７１４を含む区画領域７１３のうち、縦方向の位置が異なる区画領域７１３から得られる複数の区画波長データ信号１１５の波形には位相差が生じる。この位相差は、心臓の拍動に伴って血流が血管中を伝播するときの脈波すなわち区画脈波信号１１９の位相差に他ならない。
【００７９】
また、図１６のフレーム映像７１２の外右側には、それぞれの縦位置に対応する各区画領域７１３から得られた区画脈波信号１１９を平均した平均区画脈波信号１１９ａが描かれている。また、この平均区画脈波信号１１９ａが極値となる時間（フレーム番号などで指定される時間）を平均脈波極値信号３６２ａという。
【００８０】
このとき、脈波伝播速度（Ｖ）は、区画領域７１３の縦方向の位置が異なる２つの平均区画脈波信号１１９ａの位相差時間Δｔと、縦方向の距離ΔＬとを用いて算出することができる。すなわち、脈波伝播速度（Ｖ）は、Ｖ＝ΔＬ／Δｔの式によって計算される。なお、これら２つの平均区画脈波信号１１９ａの位相差時間Δｔは、簡単には、例えば、その２つの平均区画脈波信号１１９ａそれぞれに対応する平均脈波極値信号３６２ａの時間差として求めることができる。
【００８１】
なお、平均区画脈波信号１１９ａは、それぞれの縦位置に対応する区画領域７１３から得られた区画脈波信号１１９を全て平均したものであるほうがよいが、それぞれの縦方向の位置に対応する１つの区画領域７１３からから得られた区画脈波信号１１９であってもよい。ただし、一般には、計測値を平均化したものを用いたほうが、その精度を向上させることができる。
【００８２】
図１７は、実施例２に於ける顔領域の分割及び脈波伝播速度算出の一例を説明する図である。
【００８３】
具体的には、図１７は、顔領域７１５を複数の区画領域７１３に分割し、縦方向の位置が同じ複数の区画領域７１３から得られる区画脈波信号１１９の平均である平均区画脈波信号１１９ａの例を示すとともに、脈波伝播速度算出の基本的な考え方を説明する図である。この図１７には、顔検出部２０８で検出された顔領域７１５が太実線の矩形で表示されるとともに、その顔領域７１５が破線によって複数の区画領域７１３に分割されている様子が示されている。さらに、この顔領域７１５の中には、肌色領域７１４（網掛け表示部分）が存在することが示されている。
【００８４】
図１７は、区画脈波信号１１９を求める区画領域７１３がフレーム映像７１２全体ではなく、顔検出部２０８で検出された顔領域７１５の部分に限って設定される点で、図１８と相違している。このことを除けば、図１７についての説明は、図１６についての説明と同じになるので説明を省略する。
【００８５】
図１８は、実施例２に於ける脈波伝播速度の算出方法の一例を説明する図である。
【００８６】
具体的には、図１８は、縦方向の位置が同じである、横方向に並んだ複数の区画領域７１３の一部に、脈波信号欠損区画７１６が含まれている場合の脈波伝播速度の算出方法を説明する図である。ここで、脈波信号欠損区画７１６とは、区画脈波信号１１９を取得できなかった区画領域７１３をいい、図１８では、白抜きの区画領域７１３として示されている。また、図１８で斜線が付された区画領域７１３は、区画脈波信号１１９を取得できた区画領域７１３を表している。
【００８７】
前記したように、脈波伝播速度を算出するには、まず、縦方向の位置が同じで横方向の位置が異なる複数の区画領域７１３から得られた区画脈波信号１１９の平均、すなわち、平均区画脈波信号１１９ａが算出される。図１８には、横方向の区画領域７１３の一部に脈波信号欠損区画７１６があるものの、区画脈波信号１１９を取得できた区画領域７１３も存在する例が示されている。このような場合、平均区画脈波信号１１９ａは、区画脈波信号１１９を取得できた区画領域７１３の区画脈波信号１１９を平均することによって取得することができる。
【００８８】
図１８の例で具体的にいえば、縦方向の位置が上から２番目の、横方向に並んだ区画領域７１３については、６つの区画領域７１３のうち４つの区画領域７１３が脈波信号欠損区画７１６となっているが、残りの２つの区画領域７１３からは区画脈波信号１１９が得られている。このような場合には、脈波伝播速度算出部１２０は、これら２つの区画領域７１３からの区画脈波信号１１９を平均することによって、当該縦方向の位置についての平均区画脈波信号１１９ａを取得することができる。
【００８９】
以上のようにして、各縦方向の位置についての平均区画脈波信号１１９ａが得られると、そのそれぞれから平均脈波極値信号を得ることができる。そして、互いに隣接する縦方向の位置間の平均脈波極値信号の位相差時間Δｔを平均した平均値Ａｖｅ（Δｔ）を求めることができる。このとき、脈波伝播速度（Ｖ）は、Ｖ＝ΔＬ／Ａｖｅ（Δｔ）の式によって求めることができる。
【００９０】
図１９は、実施例２に於ける脈波伝播速度の算出方法の別の例を説明する図である。
【００９１】
具体的には、図１９は、全ての横方向の区画領域７１３が脈波信号欠損区画７１６となった縦方向の位置が存在する場合の脈波伝播速度の算出方法を説明する図である。図１９の例では、上から２番目および３番目の縦方向の位置では、全ての横方向の区画領域７１３が脈波信号欠損区画７１６となっているので、これらの縦方向の位置については、平均区画脈波信号１１９ａを得ることができない。しかしながら、上から１番目、４番目および５番目の縦方向の位置については、平均区画脈波信号１１９ａが取得されている。
【００９２】
このような場合、脈波伝播速度算出部１２０は、上から１番目および４番目の縦方向の位置の平均区画脈波信号１１９ａから、縦方向の距離が１つあたりの位相差時間Δｔ１を求め、さらに、上から４番目および５番目の縦方向の位置の平均区画脈波信号１１９ａから位相差時間Δｔ２を求める。そして、これらの位相差時間Δｔ１およびΔｔ２の平均値をＡｖｅ（Δｔ１，Δｔ２）と表すと、脈波伝播速度（Ｖ）は、Ｖ＝ΔＬ／Ａｖｅ（Δｔ１，Δｔ２）の式によって求めることができる。
【００９３】
以上のように、全ての横方向の区画領域７１３が脈波信号欠損区画７１６となる縦方向の位置が存在しても、その上下側の縦方向の位置で平均区画脈波信号１１９ａが取得されていれば、それらを用いて、縦方向の距離が１つあたりの位相差時間Δｔを求めることができる。したがって、脈波伝播速度（Ｖ）を求めることができる。
【００９４】
図１５は、実施例２に於ける生体情報検出装置の血圧推定部の一例を説明する図である。
【００９５】
図１５に示すように、血圧推定部６００は、脈波伝播速度記憶部６０１と、平滑化フィルタ６０２と、血圧変換テーブル６０５と、血圧補正部６０７と、を備えて構成される。
【００９６】
ここで、脈波伝播速度記憶部６０１は、複数フレームに渡って入力される脈波伝播速度信号１２１の値を記憶するとともに、遅延脈波伝播速度信号６０３を出力する。また、平滑化フィルタ６０２は、入力される複数フレームに渡っての脈波伝播速度信号１２１および遅延脈波伝播速度信号６０３を平均化し、平滑化脈波伝播速度信号６０４を出力する。
【００９７】
血圧変換テーブル６０５は、平滑化脈波伝播速度信号６０４が入力されると、自テーブルを検索し、血圧のもととなる血圧変換信号６０６を出力する。メーンズ・コルテベーグの式などによれば、拡張期の血圧値（Ｐ）は、脈波伝播速度（ＰＷＶ）の２乗に比例する。すなわち、Ｐ＝ｃ・ＰＷＶ２  と表される。ただし、この比例定数ｃは、様々な被験者の生体情報（年齢、性別、血管半径、血液密度など）に依存する。そこで、血圧変換テーブル６０５は、平滑化脈波伝播速度信号６０４の値を脈波伝播速度（ＰＷＶ）として入力し、予め決められた代表的な生体情報に対する血圧値を血圧変換信号６０６として出力する。
【００９８】
血圧補正部６０７は、平滑化脈波伝播速度信号６０４、血圧変換信号６０６および血圧補正パラメータ６０８を入力し、血圧変換信号６０６を補正して、推定血圧値１２３を出力する。ここで、血圧補正パラメータ６０８は、比例定数ｃを決定するのに必要な数値であり、例えば、年齢、性別、血管半径、血液密度などである。すなわち、血圧補正部６０７は、血圧変換テーブル６０５によって得られた代表的な生体情報に対する血圧値を被験者の生体情報に応じて補正する。
【００９９】
なお、本実施例では、血圧推定部６００は、脈波伝播速度信号１２１と血圧変換テーブル６０５と血圧補正パラメータ６０８とを用いて被験者の血圧値を推定しているが、メーンズ・コルテベーグの式などを用いた数式モデルによって被験者の推定血圧値１２３を算出するようにしてもよい。
【０１００】
以上、実施例２によれば、肌色領域７１４が含まれた複数の区画領域７１３から得られる複数の区画波長データ信号１１５は、その肌色領域７１４に含まれる画素から得られる色相（Ｈ）に対応する区画波長データ信号１１５に基づいて生成される。この場合、区画波長データ信号１１５への明度（Ｖ）および彩度（Ｓ）の影響が排除されることとなる。つまり、この実施例２では、推定血圧値１２３は、明度（Ｖ）および彩度（Ｓ）の影響が排除された複数の区画波長データ信号１１５を用いて算出される。したがって、実施例２では、外光の影響、すなわち、明度（Ｖ）および彩度（Ｓ）の影響が排除された推定血圧値１２３が得られることとなる。
【０１０１】
図２０は、実施例２に於ける感情推定部の心理円環座標の一例を説明する図である。
【０１０２】
図中の縦軸は感情推定部１２４に於ける覚醒軸（Ａｒｏｕｓａｌ）、横軸は快不快軸（Ｖａｌｅｎｃｅ）であり、第一象限８００を“喜”、第二象限８０１を“怒”、第三象限８０２を“哀”、第四象限８０３を“楽”として喜怒哀楽を表現する。ここで、各軸に対する生体情報との対応付けは、心理円環（ここではラッセル円環）との相関を実験結果から求めることによって行われてもよく、心理的要因から定義してもよい。例えば、覚醒軸をストレス指標（ＬＦ／ＨＦ）、ＨＦ及びＬＦの少なくともいずれかをパラメータとした関数等としてもよいし、快不快軸を血圧軸又はＬＦ等としてもよい。
【０１０３】
また、得られた感情は例えばリラックスの象限に入るようモニタリングすればよく、図２０に於いては、例えば第四象限８０３にあるリラックス領域への距離としてあらわせばよい。
【０１０４】
具体的には、例えば、図２０の横軸（快不快軸）にＬＦ、縦軸（覚醒軸）にＨＦを当てはめて、算出されたＬＦ及びＨＦの値をプロットした位置に対応する感情をその時点のユーザの感情として推定してもよい。リラックス状態を目標とする場合には、プロットされた位置からリラックス状態に対応する位置までの距離（又はその逆数）を、リラックス状態のスコアとして、図１１のグラフ１１０２に表示してもよい。あるいは、図２０の横軸（快不快軸）に血圧、縦軸（覚醒軸）にＬＦ／ＨＦを当てはめて、上記と同様の処理を行ってもよい。
【０１０５】
以上の構成によれば、ユーザが表情トレーニングの効果とそれに伴う感情の変化を同時に把握することができ、より効率的な心の健康のサポートが可能な生体情報検出装置を提供できる。
【０１０６】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明のより良い理解のために詳細に説明したのであり、必ずしも説明の全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることが可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【０１０７】
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によってハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによってソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、不揮発性半導体メモリ、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記憶デバイス、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の計算機読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納することができる。
【０１０８】
また、制御線及び情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線及び情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【０１０９】
１０１  撮像データ信号
１０３  ＲＧＢ信号
１０４  肌色レベル信号
１０５  波長データ信号（色相信号）
１０６  顔領域信号
１０７  平滑化ＲＧＢ信号
１０８  遅延波長データ信号（遅延色相信号）
１０９  平均波長差分データ信号
１１０  脈波信号
１１１  ストレス指標
１１２  コーチング映像
１１４  区画肌色レベル信号
１１５  区画波長データ信号
１１５ａ  平均区画波長データ信号
１１７  基準肌色波長データ信号
１１８  基準肌色設定部
１１９  区画脈波信号
１１９ａ  平均区画脈波信号
１２１  脈波伝播速度信号
１２２  平均脈波信号
１２３  推定血圧信号
１２５  感情信号
２０３  アンパック信号
３２２  波長差分データ信号
３２５  肌色面積信号
３２６  積算波長差分データ信号
３２８  明度レベル信号
３２９  遅延明度レベル信号
３３１  遅延肌色面積信号
３２６  積算波長差分データ信号
３３２  明度レベル差分信号
３３３  肌色面積差分信号
３３４  明度レベル差分閾値
３３５  肌色面積差分閾値
３３７  遅延積算波長データ信号
３５２  遅延波長差分データ信号
３５４  平滑化した波長差分データ信号
３５６  平滑化した遅延波長差分データ信号
３５８  符号データ信号
３６０  遅延符号データ信号
３６２  脈波極値信号
３６２ａ  平均脈波極値信号
４０２  周波数信号
４０４  高周波信号
４０５  低周波信号
５０２  表情信号
６０３  遅延脈波伝播速度信号
６０４  平滑化脈波伝播速度信号
６０６  血圧変換信号
６０８  血圧補正パラメータ
７００  部分色空間
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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