(57)【要約】【課題】ドア等に特別なセンサーを配置することなく、ドア等の開閉を高精度で検出できるようにする。【解決手段】センサマイク１０によって音圧を感知し、この信号をアンプ回路２０で増幅し、アンプ回路２０を経て増幅された信号をフィルタ回路３０で選別する。更にフィルタ回路３０を経たアナログ信号をＡ／Ｄ変換器４０でデジタル変換し、このデジタル信号を利用して信号判別器１００が開閉部材の開閉動作の有無を判別する。判断結果は、出力制御部５０を介して外部出力される。【選択図】図１
2010071773.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音圧を感知するセンサマイクと、
前記センサマイクで検知された信号を増幅するアンプ回路と、
前記アンプ回路を経て増幅された信号を選別するフィルタ回路と、
前記フィルタ回路を経たアナログ信号をデジタル変換するＡ／Ｄ変換器と、
前記Ａ／Ｄ変換器のデジタル信号から開閉部材の開閉動作の有無を判別する信号判別器と、
前記信号判別器の出力に基づいて外部出力を制御する出力制御部と、
を備えることを特徴とする開閉部材の開閉動作認識装置。
【請求項２】
前記信号判別器は、
前記Ａ／Ｄ変換器の前記デジタル信号を周波数成分に変換して周波数分解変数を得る周波数変換部と、
変換された周波数分解変数を利用して特徴量を演算する特徴演算部と、
前記特徴演算部の出力に基づいて、それらの値又は値の組み合わせから音の事象を認識・判断する事象判断部と、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の開閉部材の開閉動作認識装置。
【請求項３】
前記特徴演算部の判別知識は木構造をなした条件分岐プログラムであり、前記周波数分解変数を利用して、前記木構造に従って前記特徴量を演算することを特徴とする請求項２に記載の開閉部材の開閉動作認識装置。
【請求項４】
前記特徴演算部の判別知識は、帰納的学習プログラムによって導出されるものであることを特徴とする請求項２又は３に記載の開閉部材の開閉動作認識装置。
【請求項５】
前記特徴演算部の判別知識は、遺伝的プログラミングによって導出されるものであることを特徴とする請求項２、３又は４に記載の開閉部材の開閉動作認識装置。
【請求項６】
前記特徴演算部の判別知識は、前記周波数分解変数の移動平均を含むものであることを特徴とする請求項２乃至５のいずれかに記載の開閉部材の開閉動作認識装置。
【請求項７】
前記特徴演算部の判別知識を生成するための背景知識として、前記周波数分解変数の移動平均を用いることを特徴とする請求項２乃至６のいずれかに記載の開閉部材の開閉動作認識装置。
【請求項８】
前記背景知識として、
低い周波領域においては、狭い帯域の前記周波数分解変数を利用した移動平均を用い、
前記低い周波領域よりも高い周波数領域においては、広い帯域の前記周波数分解変数を利用した移動平均を用いる、
ことを特徴とする請求項７に記載の開閉部材の開閉動作認識装置。
【請求項９】
音圧をセンサマイクで感知する感知ステップと、
前記センサマイクで検知された信号をアンプ回路で増幅する増幅ステップと、
前記アンプ回路を経て増幅された信号をフィルタ回路で選別する選別ステップと、
前記フィルタ回路を経たアナログ信号をＡ／Ｄ変換器でデジタル変換する変換ステップと、
前記Ａ／Ｄ変換器のデジタル信号を利用して開閉部材の開閉動作の有無を判別する判別ステップと、
前記判別の結果に基づいて外部出力を制御する出力ステップと、
を備えることを特徴とする開閉部材の開閉動作認識方法。
【請求項１０】
前記判別ステップでは、
前記Ａ／Ｄ変換器の前記デジタル信号を周波数成分に変換して周波数分解変数を得る周波数変換部ステップと、
変換された周波数分解変数を利用して特徴量を演算する特徴演算ステップと、
前記特徴演算ステップの出力に基づいて、それらの値又は値の組み合わせから音の事象を認識・判断する事象判断ステップと、
を備えることを特徴とする請求項９に記載の開閉部材の開閉動作認識方法。
【請求項１１】
前記特徴演算ステップの判別知識は、木構造をなした条件分岐プログラムであり、前記周波数分解変数を利用して、前記木構造に従って前記特徴量を演算することを特徴とする請求項１０に記載の開閉部材の開閉動作認識方法。
【請求項１２】
前記特徴演算ステップの判別知識は、帰納的学習プログラムによって導出されるものであることを特徴とする請求項１０又は１１に記載の開閉部材の開閉動作認識装置。
【請求項１３】
前記特徴演算ステップの判別知識は、遺伝的プログラミングによって導出されるものであることを特徴とする請求項１０、１１又は１２に記載の開閉部材の開閉動作認識方法。
【請求項１４】
前記特徴演算ステップの判別知識は、前記周波数分解変数の移動平均を含むものであることを特徴とする請求項１０乃至１３のいずれかに記載の開閉部材の開閉動作認識方法。
【請求項１５】
前記特徴演算ステップの判別知識を生成するための背景知識として、前記周波数分解変数の移動平均を用いることを特徴とする請求項１０乃至１４のいずれかに記載の開閉部材の開閉動作認識方法。
【請求項１６】
前記背景知識として、
低い周波領域においては、狭い帯域の前記周波数分解変数を利用した移動平均を用い、
前記低い周波領域よりも高い周波数領域においては、広い帯域の前記周波数分解変数を利用した移動平均を用いる
ことを特徴とする請求項１５に記載の開閉部材の開閉動作認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、セキュリティー対策目的等で用いられ、ドアの開閉を適切に検出する開閉部材の開閉動作認識装置及び認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、家やビル等の居住空間において、セキュリティー目的の為に、ドアや窓の開閉を検出するドア開閉認識装置が開発されている。代表的なドア開閉認識装置は、ドア等の開閉部分に、磁気センサ−等を設置し、ドアの開閉に連動して磁気センサーが反応して、アラームを発するものである。
【０００３】
このドア開閉検出装置では、検出対象となる全てのドアに磁気センサーを設置しなければならない。そこで、特許文献１に示されているように、音波を発するスピーカを屋外に配置しておき、屋内には、マイクを利用してスピーカの音を検出する検出装置を設置する構成のドア開閉認識装置が提案されている。
【０００４】
この方法によれば、ドアや窓が適切に閉まっている場合、屋外のスピーカの音がドアに遮断されて検出装置が検出できない。一方、ドア等が開かれると、スピーカの音を検出装置が検出する。従って、窓やドアにセンサーを設置する必要がなくなり、施工の利便性を高めることが可能となる。
【特許文献１】特開２００５−４４０２８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１の技術では、屋外にスピーカを設置する必要があり、風雨等にさらされる環境に耐えうるように施工しなければならないという問題があった。また、定常的にスピーカが音を発しなければならないため、消費電力が増大するという問題があった。
【０００６】
また、侵入者等が屋外のスピーカの存在に気づいて、事前にスピーカの電気系統を遮断してしまうと、ドアの開閉が検出できなくなるという問題があった。
【０００７】
本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであって、複雑な配線を廃し、且つドアの開閉のみを高精度で検出可能なドア開閉認識装置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】
【０００８】
本発明は、以下の手段によって、上記課題を解決したものである。
【０００９】
（１）音圧を感知するセンサマイクと、前記センサマイクで検知された信号を増幅するアンプ回路と、前記アンプ回路を経て増幅された信号を選別するフィルタ回路と、前記フィルタ回路を経たアナログ信号をデジタル変換するＡ／Ｄ変換器と、前記Ａ／Ｄ変換器のデジタル信号から開閉部材の開閉動作の有無を判別する信号判別器と、前記信号判別器の出力に基づいて外部出力を制御する出力制御部と、を備えることを特徴とする開閉部材の開閉動作認識装置。
【００１０】
（２）前記信号判別器は、前記Ａ／Ｄ変換器の前記デジタル信号を周波数成分に変換して周波数分解変数を得る周波数変換部と、変換された周波数分解変数を利用して特徴量を演算する特徴演算部と、前記特徴演算部の出力に基づいて、それらの値又は値の組み合わせから音の事象を認識・判断する事象判断部と、を備えることを特徴とする（１）に記載の開閉部材の開閉動作認識装置。
【００１１】
（３）前記特徴演算部の判別知識は木構造をなした条件分岐プログラムであり、前記周波数分解変数を利用して、前記木構造に従って前記特徴量を演算することを特徴とする（２）に記載の開閉部材の開閉動作認識装置。
【００１２】
（４）前記特徴演算部の判別知識は、帰納的学習プログラムによって導出されるものであることを特徴とする（２）又は（３）に記載の開閉部材の開閉動作認識装置。
【００１３】
（５）前記特徴演算部の判別知識は、遺伝的プログラミングによって導出されるものであることを特徴とする（２）、（３）又は（４）に記載の開閉部材の開閉動作認識装置。
【００１４】
（６）前記特徴演算部の判別知識は、前記周波数分解変数の移動平均を含むものであることを特徴とする（２）乃至（５）のいずれかに記載の開閉部材の開閉動作認識装置。
【００１５】
（７）前記特徴演算部の判別知識を生成するための背景知識として、前記周波数分解変数の移動平均を用いることを特徴とする（２）乃至（６）のいずれかに記載の開閉部材の開閉動作認識装置。
【００１６】
（８）前記背景知識として、低い周波領域においては、狭い帯域の前記周波数分解変数を利用した移動平均を用い、前記低い周波領域よりも高い周波数領域においては、広い帯域の前記周波数分解変数を利用した移動平均を用いる、ことを特徴とする（７）に記載の開閉部材の開閉動作認識装置。
【００１７】
（９）音圧をセンサマイクで感知する感知ステップと、前記センサマイクで検知された信号をアンプ回路で増幅する増幅ステップと、前記アンプ回路を経て増幅された信号をフィルタ回路で選別する選別ステップと、前記フィルタ回路を経たアナログ信号をＡ／Ｄ変換器でデジタル変換する変換ステップと、前記Ａ／Ｄ変換器のデジタル信号を利用して開閉部材の開閉動作の有無を判別する判別ステップと、前記判別の結果に基づいて外部出力を制御する出力ステップと、を備えることを特徴とする開閉部材の開閉動作認識方法。
【００１８】
（１０）前記判別ステップでは、前記Ａ／Ｄ変換器の前記デジタル信号を周波数成分に変換して周波数分解変数を得る周波数変換部ステップと、変換された周波数分解変数を利用して特徴量を演算する特徴演算ステップと、前記特徴演算ステップの出力に基づいて、それらの値又は値の組み合わせから音の事象を認識・判断する事象判断ステップと、を備えることを特徴とする（９）に記載の開閉部材の開閉動作認識方法。
【００１９】
（１１）前記特徴演算ステップの判別知識は、木構造をなした条件分岐プログラムであり、前記周波数分解変数を利用して、前記木構造に従って前記特徴量を演算することを特徴とする（１０）に記載の開閉部材の開閉動作認識方法。
【００２０】
（１２）前記特徴演算ステップの判別知識は、帰納的学習プログラムによって導出されるものであることを特徴とする（１０）又は（１１）に記載の開閉部材の開閉動作認識装置。
【００２１】
（１３）前記特徴演算ステップの判別知識は、遺伝的プログラミングによって導出されるものであることを特徴とする（１０）、（１１）又は（１２）に記載の開閉部材の開閉動作認識方法。
【００２２】
（１４）前記特徴演算ステップの判別知識は、前記周波数分解変数の移動平均を含むものであることを特徴とする（１０）乃至（１３）のいずれかに記載の開閉部材の開閉動作認識方法。
【００２３】
（１５）前記特徴演算ステップの判別知識を生成するための背景知識として、前記周波数分解変数の移動平均を用いることを特徴とする（１０）乃至（１４）のいずれかに記載の開閉部材の開閉動作認識方法。
【００２４】
（１６）前記背景知識として、低い周波領域においては、狭い帯域の前記周波数分解変数を利用した移動平均を用い、前記低い周波領域よりも高い周波数領域においては、広い帯域の前記周波数分解変数を利用した移動平均を用いることを特徴とする（１５）に記載の開閉部材の開閉動作認識方法。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、ドアや屋外に関連設備を設置することなく、屋内にドア開閉認識装置を配置するだけで得、ドアの開閉のみを適切に検出することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、本発明の実施の形態に係る開閉部材の開閉動作認識装置（以下、認識装置）について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２７】
図１に示されるように、認識装置１は、音圧を感知するセンサマイク１０と、センサマイク１０で検知された信号を増幅するアンプ回路２０と、アンプ回路２０を経て増幅された信号を選別するフィルタ回路３０と、フィルタ回路３０を経たアナログ信号をデジタル変換するＡ／Ｄ変換器４０と、このデジタル信号からドア開閉の有無を判別する信号判別器１００と、信号判別器１００の出力に基づいて外部出力を制御する出力制御部５０を備える。なお、この認識装置１は、屋内の特定の場所に設置されるものである。
【００２８】
信号判別器１００は、いわゆるＭＰＵであり、図２に示されるように、プログラムを実行して情報処理を行う中央演算装置（ＣＰＵ）１５０と、情報を一時的に保持することが可能なＲＡＭ１５２と、各種プログラムが記憶されているＲＯＭ１５４と、デジタル化された音圧信号を一時的に保管する情報記憶装置１５６と、デジタル信号が入出力されるインターフェイス１５８とを備える。この信号判別器１００では、ＲＯＭ１５４に記憶されているプログラムをＣＰＵ１５０で実行することにより、後述する機能を発揮する。
【００２９】
信号判別器１００の機能構成は、図３に示されるように、デジタル信号を時間成分から周波数成分に変換する周波数変換部１１０と、変換された周波数成分から複数の特徴量を演算する特徴演算部１２０と、この特徴演算部１２０の出力に基づいて、それらの値又は値の組み合わせから音の事象を認識・判断する事象判断部１３０とを備える。
【００３０】
周波数変換部１１０は、Ａ／Ｄ変換器４０を経てデジタル化された信号を周波数成分に変換する。この周波数分解された信号は、特徴演算部１２０における判別知識に入力され、ドア開閉の可能性値を演算する。周波数成分への変換方式は任意のものを選択することができるが、代表的な手法は、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）、離散コサイン変換（ＤＣＴ）、アダマール変換、ウェブレット変換等である。
【００３１】
事象判断部１３０は、特徴演算部１２０の可能性値が、所定の閾値を超えるか否かを判断して事象を特定する。事象判断部１３０の事象特定結果に基づいて、出力制御部５０は警報信号を出力する。
【００３２】
特徴演算部１２０における判別知識とは、木構造をなした条件分岐プログラムとなる。具体的に木構造は、if  then  else  を用いた条件分岐、各木を実行するprogNの連続処理、add（加算）、sub（減算）、mul（乗算）、div（除算）の計算、及び定数を備えて構成される。特徴演算部１２０は、周波数成分に分解された信号列データ（周波数分解変数）を利用して、判別知識である木構造に沿って演算を行い、その結果を数値データとして出力する。出力結果は０〜１５までの任意数値であり、大きな値ほどドア開閉の確率が高いことを意味する。
【００３３】
なお、判別知識の導出には、帰納的な学習手法と経験則を併用する。帰納的な学習手法として、本実施形態では、遺伝的プログラミング手法を利用し、これにより判別知識を合成する。また経験則は、遺伝的プログラミングの背景知識として利用する。ドアの開閉に見られる特徴量を作り出す関数を定義し、これを判別知識の部品とする。経験則を背景知識とすることで、遺伝的プログラミングの収束性を改善することが可能になる。
【００３４】
ところで、ドアの音圧の信号は非線形の場合が多く、簡単な閾値で分離することができない。そこで、認識したい信号を、特徴量と呼ばれるいくつかの変数（特徴ベクトル）に変換し、特徴ベクトルが作る特徴空間に対して、ある種の閾値を当てはめて空間分離する。
【００３５】
本実施形態では、その特徴量として、レベル毎に分解された周波数成分の情報を利用する。なお、この周波数成分情報は、情報の配列順序である時系列成分も併せ持っている。本発明者らは、自らの研究に基づく経験として、その空間の中でドアの開閉に強く関与しているレベルの周波数成分と、比較的影響の少ないレベルの周波数成分を予め把握している。従って、そのような経験知識を、背景知識として遺伝的プログラムの要素に取り入れて、学習の収束性を向上させる。
【００３６】
背景知識とは、経験側に基づく（人が感覚的に持っている）知識を、数式に表現したものである。従って、本実施形態では、この背景知識となる数式は、判別知識の中に組み込まれて特徴量の算出に利用される。なお、判別知識を用いた判別は、周波数分解変数を用いた特徴ベクトルを、特徴空間に写像してから、空間分離を行うことによる。しかし、背景知識が仮に無いとすれば、特徴ベクトルの次元が増大し、その空間分離（線引き）を行うための直線が多数になり、それをアルゴリズムで自動的に決定するには、多量の学習量（試行錯誤量、計算量）が必要になる。
【００３７】
そこで、本実施形態では、背景知識となる数式を導入することで、空間分離を行うための基本式を予め提供する。これにより、学習量が少なくても簡単に判別知識を生成することが可能となる。
【００３８】
具体的に、本実施形態ではフィルタ回路３０において５０Ｈｚ以上の周波数は予め排除され、５０Ｈｚ未満の帯域となる音波を利用して、１６レベルに周波数分解された１６個の周波数分解変数（freq(0)〜freq(15)）が抽出される。ドアの開閉は、その中でも比較的低い周波数成分（例えば、freq(0)〜freq(3)）が関与することを、本発明者等は経験的に見いだしている。なお、５０Ｈｚ以上の周波数を排除したのは、ドアの開閉の主な波形は５０Ｈｚ未満であり、また、５０Ｈｚ以上には、電話、目覚まし時計、テレビ・ラジオ、物の落下、クラクション・サイレン等の定常的な生活音が含まれるからである。更に本発明者等は、ある周波数が時間変化する関数を定義した時に、その周波数成分の低い部分、とりわけ人間の聴覚では聞き取ることが出来ない帯域に、ドア開閉事象の特徴があることも経験的に見いだしている。以上の気付きを元に、下記「数式１」を定義して、このパラメータの数値を含めて背景知識として付与している。
【数１】
2010071773.tif 000003
【００３９】
なお、aveは周波数成分を線形結合した移動平均であり、特徴ベクトルの要素となる。w,k,m,nはパラメータ定数である。また、freq(i)は、振幅信号を周波数変換したときのi番目（帯域レベル）の成分を意味している。つまり、Ａ／Ｄ変換器４０された所定期間の振幅信号ad(＝音圧信号ad)を入力として、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）、離散コサイン変換（ＤＣＴ）、アダマール変換、ウェブレット変換等を行って周波数変換し、そのi番目（帯域レベル）成分が周波数分解変数freq(i)となる。なお、この周波数分解変数freq(i)は、振幅信号adにおける時間要素は除外されている。しかし、周波数分解変数freq(i)自体は、その帯域レベルiの範囲内で情報配列順に変動（ゆらぎ）を有している。つまり、freq(i)が有する情報配列順序要素qを配慮すると、周波数分解変数はfreq(i,q)となり、これは順序要素qに依存して変化する。なお、本実施形態では、iが小さい程、低周波レベル、iが大きいほど高周波レベル側であることを意味している。
【００４０】
周波数分解変数freq(i,q)を特徴ベクトル要素とした場合、その次元はi*qとなってしまい、次元数が増大して、判別知識の導出が複雑化する。そこで本実施形態では、周波数分解変数freq(i,q)を順序要素qに基づいて移動平均化し、１次元化したave(z)を特徴ベクトルとする。この結果、特徴空間の次元数を低く抑えつつ、線形の判定式の組み合わせ量が少なくなるような写像を実現できる。なお、この数式１は、パラメータセットz（w,m,n,k)を一つ決めることに新たな数式が１つ決定する。このパラメータセットzを何セット用意するかによって、次元数も決定される。
【００４１】
なお、数式１で移動平均を用いている理由は、ドアの開閉に伴う時間的な特徴、具体的には情報配列順序要素qに依存する変化量が少ないという経験に基づく。既に述べたように、移動平均を導入せずに、情報配列順序要素q（経時的特徴）をそのまま特徴ベクトルに用いてしまうと、時系列に並んだ多くのスペクトラムに対して、複雑な判別知識となってしまう。これでは、マイコンへの実装が困難となる。
【００４２】
とりわけ、ドアは人間が開閉するものであることから、ドアが発する音圧に、激しい時間変化が生じているとは考えられない。特に、侵入者はドアをゆっくり開けるのが特徴であると考え、音圧の時間変化は特徴ベクトルとして積極的に用いる意義は小さい。そこで、移動平均を採用することで、次元数を飛躍的に低減させて計算量を低減させることを実現している。
【００４３】
具体的に本実施形態では、上記数式１を利用した背景知識として、ｚ＝０〜４までの５種類のパラメータセットを設定して、下記の数式２の群を定義・導入した。
【数２】
2010071773.tif 000004
【００４４】
１６レベルに周波数分解された１６個の周波数分解変数（freq(0)〜freq(15)）が存在する場合、本発明者等は、ドアの開閉は、比較的低い周波数成分（例えば、freq(0)〜freq(3)）に関与することを経験的に見いだしている。従って、低い周波数成分に関しては、freq(i)を単独で用いて又は２〜３の総和成分を用いて移動平均を算出し、特徴ベクトルを設定してる（数式２のＡ〜Ｃ参照）。一方、高い周波数成分に関しては、freq(i)の複数の総和成分、望ましくは３以上、更に好ましくは４以上の総和成分を用いて、移動平均を算出している（数式２のＤ、Ｅ参照）。この結果、次元を減らしながらも、周波数成分の低い部分については事象の特徴を詳細に抽出して判別することが可能となる。
【００４５】
背景知識をもとに、帰納的に判別知識を生成するには、教師ありの学習データを用いる。この学習データを事前に揃える為に、マンションや一戸建て部屋にデータロガ−と呼ばれる記録装置を設置し、多くのドアの開閉パターンに関する音情報を記録する。一方で、棄却すべきデータも記録する必要があり、例えば、風の強い日、雷の鳴る日などの音情報を収集する。特に、風の音や、工事音、車の通過音、エアコンの動作や風切り音等は、比較的低周波であることから、単なる音圧の大きさではドアの開閉と判別することが困難となる。そこで、本実施形態では、様々なドアの開閉パターン音情報と、上記棄却音情報を元に遺伝的プログラミングを利用して学習を行い、判別知識を合成する。合成される判別知識は、特徴演算部１２０に組み込まれる。
【００４６】
次に、認識装置１におけるドア開閉の判別手順について説明する。
【００４７】
ステップ２００において、まず、センサマイク１０で音圧情報を感知し、ステップ２０２において、この情報がアンプ回路２０で増幅される。更にステップ２０４において、判別したい周波数帯域（本実施形態では５０Ｈｚ未満）のみを得る為に、増幅された情報がフィルタ回路３０に入力される。なお、フィルタ回路３０の役割は、その後にデジタル変換されたときのエリアシングノイズを抑制する意味も併せ持っている。
【００４８】
フィルタ回路３０を経た信号は、ステップ２０６において、Ａ／Ｄ変換器４０に入力されてデジタル変換されてから、ステップ２０８において、信号判別器１００の情報記憶装置１５６に入力される。この情報記憶装置１５６は、本実施形態ではＦＩＦＯ（First in first out）型メモリである。ＦＩＦＯ型メモリとは、最初に入力された信号が最初に取り出されるメモリ構造であることを意味している。この情報記憶装置１５６では、一定時間分のデジタル信号が蓄積されるようになっている。
【００４９】
ＦＩＦＯ型メモリに蓄積された時系列の離散信号は、ステップ２１０にて、２のｎ乗個を単位として取り出されて、周波数変換部１１０に入力され、周波数成分に変換される。周波数変換された信号は、ステップ２１２において、時系列データと共に一定時間分を再び情報記憶装置１５６のＦＩＦＯ型メモリに蓄積する。
【００５０】
その後、ステップ２１４において、周波数変換された一定時間分の信号列が情報記憶装置１５６から取り出され、特徴演算部１２０に入力される。具体的に特徴演算部１２０では、この信号列を判別知識に入力して、ドア開閉の可能性を数値変換する。ステップ２１６では、特徴演算部１２０の出力値に基づいて、事象判断部１３０が、その事象がドアの開閉であるかを閾値に基づいて決定する。ステップ２１８において、事象判断部１２０の結果に基づいて所定の警報を発する。
【００５１】
以上、本実施形態の認識装置１によれば、信号判別器１００によって、ドアのみの音圧を高精度で検出することが可能となる。従って、ドアや屋外にセンサー等を設置することなく、その空間内に本認識装置１を配置するだけで、ドアの開閉を検出可能となる。
【００５２】
また、ドアの開閉音は、人間の耳に聞こえない程度の極低周波を含んでいることを、本発明者らは明らかにしている。そこで、この信号判別器１００では、周波数変換部１１０によって周波数分解を行い、その周波数分解変数を用いて特徴演算部１２０が特徴量を演算している。このようにすることで、ドアの開閉に関連する低周波レベルの周波数分解変数を積極的に利用して、ドアの開閉に無関係のノイズ成分を除去しながら、ドアの開閉のみを適切に検出可能にしている。特に、特徴演算部１２０の判別知識は、木構造をなした条件分岐プログラムとなっているので、簡易且つ高速に特徴量を算出することが可能となる。
【００５３】
更に、本実施形態では、特徴演算部１２０の判別知識は、帰納的学習プログラム、とりわけ遺伝的プログラミングを利用した演算によって導出されている。従って、実際のドア開閉の多数のパターン音を事前に学習させることで、高精度の判別知識を獲得することが可能となり、ドア開閉の検出精度を高めることが可能となる。また、風や車等の棄却対象となる多数のパターン音も予め学習させることで、木構造の条件分岐プログラムにより、発生頻度の高い雑音を適切に除外することが可能となる。
【００５４】
又更に、本実施形態では、特徴演算部１２０の判別知識は、周波数分解変数を用いた移動平均による特徴ベクトルを含むようにしている。この結果、周波数分解変数に含まれているドア開閉とは無関係の周波数のゆらぎを、フィルタリングする効果が得られ、且つ、特徴ベクトルの次元数を大幅に低減させることが可能となる。
【００５５】
なお、この特徴ベクトルは、事前に、背景知識として特徴演算部に定義しておくことで、適切に判別知識に取り込まれる。つまり、特徴演算部１２０の判別知識は、周波数分解変数の移動平均を用いて生成している。
【００５６】
なお、この背景知識として導入される数式は、低い周波領域においては、狭い帯域の周波数分解変数（例えば、freq(0),freq(1),freq(2)など）を利用した移動平均を用いているが、低い周波領域よりも高い周波数領域においては、広い帯域の周波数分解変数（例えば、freq(4〜7)の総和,freq(8〜15)の総和など）を利用した移動平均を用いる。これにより、ドア開閉の特徴が現れやすい低い周波帯域では精細な分析が可能となる。
【００５７】
なお、本実施形態にける認識装置１は、周波数変換する手法として、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）、離散コサイン変換（ＤＣＴ）、アダマール変換、ウェブレット変換等を例示しているが、本発明はこれに限定されず、他の方法を用いることも可能である。
【００５８】
更に本認識装置１における特徴演算部１２０では、背景知識や判別知識において周波数分解変数の移動平均を用いる場合を示しているが、本発明はこれに限定されず、他の方法によって平滑化することも可能である。
【産業上の利用可能性】
【００５９】
本発明は、ドアや扉、蓋等の開閉部材の開閉検出に用いることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】本発明の実施形態に係る認識装置の概要構成を示すシステム構成図である。
【図２】同じく、上記認識装置における信号判別器の概要構成を示すブロック図である。
【図３】同じく、上記認識装置における信号判別器の機能構成を示すブロック図である。
【図４】同じく、上記認識装置のドア開閉検出の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６１】
１    認識装置
１０  センサマイク
２０  アンプ回路
３０  フィルタ回路
４０  Ａ／Ｄ変換器
５０  出力制御部
１００  信号判別器
１１０  周波数変換部
１２０  特徴演算部
１３０  事象判断部
【図１】
2010071773.tif 000005
【図２】
2010071773.tif 000006
【図３】
2010071773.tif 000007
【図４】
2010071773.tif 000008