(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
任意の反射物体に対する所定期間のドップラー信号または前記ドップラー信号に所定のデータ変換を行うことで得られたデータにより前記ドップラー信号または前記データの時系列変化を表す統計モデルを推定する統計モデル推定部と、
前記統計モデル推定部が推定した前記統計モデルと前記ドップラー信号または前記データの時系列変化との不適合度によって前記反射物体に非周期運動物体が存在するか否かを判定する判定部と、
を備える物体検知装置。
【請求項２】
前記統計モデル推定部は、前記反射物体の運動が周期運動であると仮定して前記周期運動に応じた前記統計モデルを推定する、請求項１に記載の物体検知装置。
【請求項３】
前記判定部は、前記統計モデル推定部により推定された前記統計モデルの不適合度が所定の閾値を超過する場合に、前記反射物体に前記非周期運動物体が存在すると判定する、請求項１または２に記載の物体検知装置。
【請求項４】
前記統計モデル推定部は、前記統計モデルの不適合度が所定の閾値を超過する場合に前記統計モデルを推定し、前記統計モデルを更新する、請求項１〜３のいずれか一項に記載の物体検知装置。
【請求項５】
前記統計モデルの不適合度が所定の閾値を超過する場合とは、前記統計モデルの不適合度が前記閾値を所定の期間以上超過する場合である、請求項３または４に記載の物体検知装置。
【請求項６】
前記統計モデルの不適合度が所定の閾値を超過する場合とは、所定の期間において前記統計モデルの不適合度が前記閾値を所定の割合以上超過する場合である、請求項３または４に記載の物体検知装置。
【請求項７】
前記統計モデル推定部は、所定間隔で前記統計モデルを推定し、前記統計モデルを更新する、請求項１〜６のいずれか一項に記載の物体検知装置。
【請求項８】
前記統計モデル推定部は、前記統計モデルに含まれる係数を推定する、請求項１〜７のいずれか一項に記載の物体検知装置。
【請求項９】
前記統計モデルの不適合度は、前記統計モデルのＡＩＣ（赤池情報量基準）または前記統計モデルによる予測値と実測値との差分のいずれかにより算出される数値である、請求項１〜８のいずれか一項に記載の物体検知装置。
【請求項１０】
前記統計モデルの不適合度は、所定の期間における前記数値から算出された統計量である、請求項９に記載の物体検知装置。
【請求項１１】
前記統計モデルは、ＡＲモデル（自己回帰モデル）、ＡＲＭＡモデル（自己回帰移動平均モデル）、ＡＲＩＭＡモデル（自己回帰和分移動平均モデル）ＡＲＩＭＡＸモデル（外生変数型自己回帰和分移動平均モデル）、または，それらを多変数に拡張したＶＡＲモデル（多変量自己回帰モデル）、ＶＡＲＭＡモデル（多変量自己回帰移動平均モデル）、ＶＡＲＩＭＡモデル（多変量自己回帰和分移動平均モデル）ＶＡＲＩＭＡＸ（外生変数型多変量自己回帰和分移動平均モデル）のいずれかである、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の物体検知装置。
【請求項１２】
前記ドップラー信号に所定のデータ変換を行うことで得られたデータは、前記ドップラー信号から算出した瞬時振幅、瞬時周波数、面積速度のいずれかである、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の物体検知装置。
【請求項１３】
前記非周期運動物体は人である、請求項１〜１２のいずれか一項に記載の物体検知装置。
【請求項１４】
任意の反射物体に対する所定期間のドップラー信号または前記ドップラー信号に所定のデータ変換を行うことで得られたデータにより前記ドップラー信号または前記データの時系列変化を表す統計モデルを推定するステップと、
前記統計モデルと前記ドップラー信号または前記データの時系列変化との不適合度によって前記反射物体に非周期運動物体が存在するか否かを判定するステップと、
を備える物体検知方法。
【請求項１５】
コンピュータに、
任意の反射物体に対する所定期間のドップラー信号または前記ドップラー信号に所定のデータ変換を行うことで得られたデータにより前記ドップラー信号または前記データの時系列変化を表す統計モデルを推定するステップと、
前記統計モデルと前記ドップラー信号または前記データの時系列変化との不適合度によって前記反射物体に非周期運動物体が存在するか否かを判定するステップと、
を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、物体検知装置、物体検知方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、センサを用いて検知エリアに存在する人、動物その他の周期運動を行わず非周期運動を行う物体である、非周期運動物体の有無を判定する検知装置が登場してきている。そのような検知装置は、非周期運動物体の有無によって動作が切り替わるような多様な機器に適用され得る。例えば、人の有無を判定する人検知装置は、人を検知して自動で点灯する照明や、建物内の人の有無を検知する機器などに多様に適用されている。
【０００３】
このような人検知装置の中でも、様々なセンサを用いた人検知装置と比較して有利な点を有する、ドップラーセンサを用いた人検知装置が注目されている。例えば、ドップラーセンサを用いた人検知装置は、赤外線センサを用いた人検知装置と比較して、熱に強く、より繊細な動きを検出できるという有利な点を有する。また、ドップラーセンサを用いた人検知装置は、画像センサによる人検知装置と比較してプライバシーが保たれやすく、不透明な壁越しにセンシングできるという有利な点を有する。
【０００４】
このようなドップラーセンサを用いた人検知装置として、例えば非特許文献１では、ドップラーセンサから得られる信号を短時間フーリエ変換することでパワースペクトルを求め、低周波領域のピークの値から閾値判定によって人の有無を判定している。即ち、非特許文献１に開示された人検知装置は、周波数成分の単純な振幅の大小により人の有無を判定している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Ａ．Ｖ．  Ａｌｅｊｏｓ，  Ｍ．Ｇ．  Ｓａｎｃｈｅｚ，  Ｄ．Ｒ．  Ｉｇｌｅｓｉａｓ  ａｎｄ  Ｉ．  Ｃｕｉｎａｓ，‘‘Ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ  ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  ｈｕｍａｎ  ｐｒｅｓｅｎｃｅ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｂｙ  ｕｓｉｎｇ  ｍｉｃｒｏ−Ｄｏｐｐｌｅｒ  ｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ａｔ  ２４ＧＨｚ’’，  ＩＥＥＥ  Ａｎｔｅｎｎａｓ  ａｎｄ  Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ  Ｓｏｃｉｅｔｙ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ，  （ＡＰＳＵＲＳＩ  ’０９），  Ｊｕｎ  ２００９．
【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、ドップラーセンサから得られる信号には、電波を反射する周期運動物体により発生した周波数成分も含まれ得るので、ある周波数成分が、非周期運動物体により発生したのか、その他の周期運動物体により発生したのかは判別できない。従って、このような方法では、電波を反射する周期運動物体による外乱によって、非周期運動物体の有無が誤判定されてしまう可能性があるという問題があった。例えば、このような方法では、人の歩行や腕振りなどの行動、および呼吸、無意識の体の揺れなどの活動と、類似の速度で動作する機械や器具、その他の物体による外乱によって、人の有無が誤判定されてしまう可能性があった。
【０００７】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、ドップラー信号の検知エリアに外乱が存在する場合であっても非周期運動物体の有無を判定することが可能な、新規かつ改良された物体検知装置、物体検知方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、任意の反射物体に対する所定期間のドップラー信号または前記ドップラー信号に所定のデータ変換を行うことで得られたデータにより前記ドップラー信号または前記データの時系列変化を表す統計モデルを推定する統計モデル推定部と、前記統計モデル推定部が推定した前記統計モデルと前記ドップラー信号または前記データの時系列変化との不適合度によって前記反射物体に非周期運動物体が存在するか否かを判定する判定部と、を備える物体検知装置が提供される。
【０００９】
前記統計モデル推定部は、前記反射物体の運動が周期運動であると仮定して前記周期運動に応じた前記統計モデルを推定してもよい。
【００１０】
前記判定部は、前記統計モデル推定部により推定された前記統計モデルの不適合度が所定の閾値を超過する場合に、前記反射物体に前記非周期運動物体が存在すると判定してもよい。
【００１１】
前記統計モデル推定部は、前記統計モデルの不適合度が所定の閾値を超過する場合に前記統計モデルを推定し、前記統計モデルを更新してもよい。
【００１２】
前記統計モデルの不適合度が所定の閾値を超過する場合とは、前記統計モデルの不適合度が前記閾値を所定の期間以上超過する場合であってもよい。
【００１３】
前記統計モデルの不適合度が所定の閾値を超過する場合とは、所定の期間において前記統計モデルの不適合度が前記閾値を所定の割合以上超過する場合であってもよい。
【００１４】
前記統計モデル推定部は、所定間隔で前記統計モデルを推定し、前記統計モデルを更新してもよい。
【００１５】
前記統計モデル推定部は、前記統計モデルに含まれる係数を推定してもよい。
【００１６】
前記統計モデルの不適合度は、前記統計モデルのＡＩＣ（赤池情報量基準）または前記統計モデルによる予測値と実測値との差分のいずれかにより算出される数値であってもよい。
【００１７】
前記統計モデルの不適合度は、所定の期間における前記数値から算出された統計量であってもよい。
【００１８】
前記統計モデルは、ＡＲモデル（自己回帰モデル）、ＡＲＭＡモデル（自己回帰移動平均モデル）、ＡＲＩＭＡモデル（自己回帰和分移動平均モデル）ＡＲＩＭＡＸモデル（外生変数型自己回帰和分移動平均モデル）、または，それらを多変数に拡張したＶＡＲモデル（多変量自己回帰モデル）、ＶＡＲＭＡモデル（多変量自己回帰移動平均モデル）、ＶＡＲＩＭＡモデル（多変量自己回帰和分移動平均モデル）ＶＡＲＩＭＡＸ（外生変数型多変量自己回帰和分移動平均モデル）のいずれかであってもよい。
【００１９】
前記ドップラー信号に所定のデータ変換を行うことで得られたデータは、前記ドップラー信号から算出した瞬時振幅、瞬時周波数、面積速度のいずれかであってもよい。
【００２０】
前記非周期運動物体は人であってもよい。
【００２１】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、任意の反射物体に対する所定期間のドップラー信号または前記ドップラー信号に所定のデータ変換を行うことで得られたデータにより前記ドップラー信号または前記データの時系列変化を表す統計モデルを推定するステップと、前記統計モデルと前記ドップラー信号または前記データの時系列変化との不適合度によって前記反射物体に非周期運動物体が存在するか否かを判定するステップと、を備える物体検知方法が提供される。
【００２２】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、コンピュータに、任意の反射物体に対する所定期間のドップラー信号または前記ドップラー信号に所定のデータ変換を行うことで得られたデータにより前記ドップラー信号または前記データの時系列変化を表す統計モデルを推定するステップと、前記統計モデルと前記ドップラー信号または前記データの時系列変化との不適合度によって前記反射物体に非周期運動物体が存在するか否かを判定するステップと、を実行させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００２３】
以上説明したように本発明によれば、ドップラー信号の検知エリアに外乱が存在する場合であっても非周期運動物体の有無を判定することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】第１の実施形態による人検知装置の構成を示した説明図である。
【図２】第１の実施形態による人検知装置の内部構成の概略を示す説明図である。
【図３】人検出信号処理部の機能ブロック図を示した説明図である。
【図４】第１の実施形態による人検知装置の判定処理のフローチャートを示した説明図である。
【図５】周期信号に対して推定された統計モデルによる予測誤差の例を示した説明図である。
【図６】非周期信号に対して推定された統計モデルによる予測誤差の例を示した説明図である。
【図７】反射物体が約１５秒周期で首ふり動作を繰り返し行う扇風機である場合のドップラー信号の低周波成分の波形を示した説明図である。
【図８】反射物体が人である場合のドップラー信号の低周波成分の波形を示した説明図である。
【図９】周期運動物体の動作パターンの変化に伴う予測誤差の変化を示した説明図である。
【図１０】周期運動物体の動作パターンの変化に伴い統計モデル係数推定期間を設けた場合の予測誤差の変化を示した説明図である。
【図１１】人の登場に伴い統計モデル係数推定期間を設けた場合の予測誤差の変化を示した説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００２６】
＜１．物体検知装置の基本構成＞
本発明は、一例として＜３．第１の実施形態＞において詳細に説明するように、多様な形態で実施され得る。また、実施形態による物体検知装置（人検知装置２０）は、
Ａ．任意の反射物体に対する所定期間のドップラー信号または前記ドップラー信号に所定のデータ変換を行うことで得られたデータにより前記ドップラー信号または前記データの時系列変化を表す統計モデルを推定する統計モデル推定部と、
Ｂ．前記統計モデル推定部が推定した前記統計モデルと前記ドップラー信号または前記データの時系列変化との不適合度によって前記反射物体に非周期運動物体が存在するか否かを判定する判定部と、
を備える。
【００２７】
以下では、まず、このような人検知装置２０の基本構成について、図１を参照して説明する。
【００２８】
図１は、第１の実施形態による人検知装置２０の構成を示した説明図である。図１に示したように、人検知装置２０は、人１０の有無を検知する。
【００２９】
ここで、人１０は、ドップラーセンサから照射される電波または超音波を反射する反射物体である。人１０は複数存在してもよい。また、人検知装置２０の、有無を判定する対象は人１０に限らず、動物その他の非周期運動物体を対象とすることができる。人検知装置２０は、ドップラーセンサが照射した電波と検知エリアに存在する反射物体により反射された電波との差分の周波数の信号であるドップラー信号により、反射物体に人１０、動物その他の非周期運動物体が存在するか否か、即ち非周期運動物体の有無を検知する。
【００３０】
本発明の実施形態は、人検知装置２０に関し、特に、人１０の有無を判定する判定処理に関する。そこで、以下では、本発明の比較例による物体検知装置における人１０の有無の判定処理を説明した後に、本発明の実施形態について詳細に説明する。
【００３１】
＜２．比較例による物体検知装置＞
比較例による人検知装置は、まず、ドップラー信号を短時間フーリエ変換してパワースペクトルを得る。次に、比較例による人検知装置は、得られたパワースペクトルの所定周波数領域におけるピーク値が閾値よりも高い場合に、人１０が存在すると判定する。
【００３２】
（課題の整理）
比較例による人検知装置は、ドップラー信号からパワースペクトルを求め、所定周波数領域のピーク値の閾値判定によって人１０の有無を判定している。しかしながら、このような方法では、ある周波数成分が人１０により発生しているのか、もしくは他の周期運動物体により発生しているのか、が判別できないという問題がある。
【００３３】
例えば、扇風機やヒーターの首振り、電子レンジの回転台、洗濯機の動作のように、人１０の歩行や腕振りなどの行動、および呼吸、無意識の体の揺れなどの活動と速度が類似した動作がある。このような人１０と類似した動作によって得られるパワースペクトルが、人１０によって得られるパワースペクトルと類似する周波数領域に発生する可能性がある。このような周期運動物体による外乱が存在する場合には、比較例による人検知装置は、周波数領域のパワースペクトルの値だけで人１０と周期運動物体とを区別し、人１０の有無の判定を行うことは困難である。
【００３４】
他に、人１０と周期運動物体とを区別する手法として、ドップラー信号の時系列変化に自己相関関数を適用し、ドップラー信号の周期性を判定する手法が挙げられる。しかしながら、自己相関関数によってドップラー信号の周期性を判定する手法は、振幅の大きい周期信号に振幅の小さい非周期信号が重畳した場合に非周期信号の検出が困難である等、両者の振幅に判定結果が依存するという問題がある。その上、上述の人１０の行動および活動と速度が類似する動作を行う物体が存在する場合に、どのように人１０とそのような物体とを区別するか、については課題として認識されておらず、解決もされていない。
【００３５】
＜３．第１の実施形態＞
以下では、図２〜１０を参照し、本発明の第１の実施形態を説明する。本発明の第１の実施形態によれば、ドップラー信号の検知エリアに外乱が存在する場合であっても非周期運動物体の有無を判定することが可能である。
【００３６】
（構成）
図２は、第１の実施形態による人検知装置２０の内部構成の概略を示す説明図である。図２に示したように、人検知装置２０は、ドップラーセンサ１０４と、増幅器１０８と、アナログフィルタ１１２と、Ａ／Ｄ変換機１１６と、人検出信号処理部１２０と、判定結果表示部１３２と、を含む。
【００３７】
図３は、人検出信号処理部１２０の機能ブロック図を示した説明図である。図３に示したように、人検出信号処理部１２０は、統計モデル推定部１２４と、判定部１２８と、を含む。
【００３８】
ドップラーセンサ１０４は、非周期運動物体および周期運動物体などの任意の反射物体に対して電波または超音波を送受信し、送信した電波または超音波と受信した電波または超音波との差分の周波数の信号であるドップラー信号を出力する。増幅器１０８は、ドップラーセンサ１０４が出力したドップラー信号の増幅を行う。アナログフィルタ１１２は、増幅器１０８が出力したドップラー信号に対して、電源ノイズなどの雑音のカット、およびエイリアシングの防止などによる信号品質の向上を行い、所要の周波数成分を取得して出力する。
【００３９】
Ａ／Ｄ変換機１１６は、アナログフィルタ１１２が出力したドップラー信号を、アナログ信号からデジタル信号に変換して出力する。人検出信号処理部１２０は、Ａ／Ｄ変換機１１６が出力した、デジタル化されたドップラー信号を処理して人１０の有無を判定する。詳述すると、統計モデル推定部１２４は、所定期間のドップラー信号またはドップラー信号に所定のデータ変換を行うことで得られたデータにより、ドップラー信号またはデータの時系列変化を表す統計モデルを推定する。また、判定部１２８は、統計モデル推定部が推定した統計モデルによって、反射物体に人１０が存在するか否か、即ち人１０の有無を判定する。また、人検出信号処理部１２０は、所定期間のドップラー信号を処理するので、ドップラー信号を蓄積する機能を有していてもよい。他にも、例えば各種データを保存する計器であるロガーまたはコンピュータが、ドップラー信号を蓄積してもよい。また、人検出信号処理部１２０は、デジタル信号の雑音をカットするデジタルフィルタとしての機能を有していてもよい。判定結果表示部１３２は、人検出信号処理部１２０による判定結果を表示する表示部である。
【００４０】
図２においては、ドップラーセンサ１０４と、増幅器１０８と、アナログフィルタ１１２と、Ａ／Ｄ変換機１１６と、人検出信号処理部１２０と、判定結果表示部１３２と、が人検知装置２０内で結合されるよう示したが、本実施形態はかかる例に限定されない。それぞれの構成要素が別箇の機器であってもよく、例えば、増幅器１０８と、アナログフィルタ１１２と、Ａ／Ｄ変換機１１６と、人検出信号処理部１２０と、がコンピュータに含まれ、判定結果表示部１３２がディスプレイであってもよい。
【００４１】
以上、人検知装置２０の構成について説明した。本発明の実施形態は、上述した人検知装置２０に関し、特に、人検出信号処理部１２０による検知処理に関する。そこで、以下では、人検出信号処理部１２０による動作について、図４〜１０を参照して詳細に説明する。
【００４２】
（動作）
人検知装置２０の動作は、［３−１．ドップラー信号の取得及びデータ変換］、［３−２．統計モデルの推定］、［３−３．人の有無の判定］の３つの段階に分類される。以下では図４を参照し、各段階における動作を説明する。
【００４３】
図４は、第１の実施形態による人検知装置２０の判定処理のフローチャートを示した説明図である。
【００４４】
［３−１．ドップラー信号の取得及びデータ変換］
まず、ステップＳ２００で、ドップラーセンサ１０４は、電波または超音波を照射し、反射物体からの反射される電波または超音波を受信することでセンシングする。ドップラーセンサ１０４は、送信した電波または超音波と、反射物体から反射され受信した電波または超音波と、の差分による周波数の信号であるドップラー信号を出力する。
【００４５】
次に、ステップＳ２０４で、増幅器１０８はドップラーセンサ１０４が出力したドップラー信号の増幅を行い、続いてアナログフィルタ１１２は雑音成分のカットを行う。ここで、ステップＳ２０４における処理について詳述する。
【００４６】
ドップラーセンサ１０４により得られたアナログ信号は一般的に微小信号となるので、増幅器１０８は、ＳＮ比（信号雑音比：Ｓｉｇｎａｌ−Ｎｏｉｚｅ  Ｒａｔｉｏ）を改善するために、アナログ信号の増幅を行う。
【００４７】
ところで、反射物体が人１０である場合に得られるドップラー信号は、低周波から高周波数までのさまざまな周波数成分を含む。そして、当該ドップラー信号は、歩行時、また静止時には呼吸や心拍、また、無意識な体の揺れなどを含む低周波数成分を多く含む。一方で、反射物体が例えば扇風機である場合に観測されるドップラー信号においては、当該ドップラー信号のうち例えばファンの回転動作により発生する成分は、周波数が一定、またはある限定的な周波数帯に分布する場合がある。このような機器による動作によって観測されるドップラー信号の周波数は、人１０の動作によって観測されるドップラー信号の周波数との重なりの影響が小さいので、雑音としてバンドパスフィルタなどにより分離することができる。例えば、アナログ信号はアナログフィルタ１１２によって、Ａ／Ｄ変換機１１６により変換されたデジタル信号は人検出信号処理部１２０におけるデジタルフィルタによって、そのような雑音がカットされる。
【００４８】
続いて、ステップＳ２０８で、統計モデル推定部１２４は、Ａ／Ｄ変換機１１６が出力したドップラー信号に所定のデータ変換を行う。ここで、ステップＳ２０８における処理について詳述する。
【００４９】
ドップラーセンサ１０４は、反射物体のドップラーセンサ１０４に対する接近・離反の動作によって位相が±９０度異なるＩＱ信号をドップラー信号として出力する。ここで、ＩＱ信号とは、同相信号を示すＩ信号と直交信号を示すＱ信号との、２チャンネルの信号から成る複素信号である。統計モデル推定部１２４は、ＩＱ信号のデータ変換により、２チャンネルの信号の振幅の包絡線の波形や、反射物体の速度だけでなく移動方向のデータを得ることができる。そして、判定部１２８は、これらの変換されたデータを用いて人１０の有無の判定することができる。なお、反射物体がドップラーセンサ１０４に対して接近する場合には、Ｉ信号はＱ信号と比較して９０度進み、反射物体がドップラーセンサ１０４に対して離反する場合には、Ｉ信号はＱ信号と比較して９０度遅れる。また、判定部１２８は、これらの統計モデル推定部１２４により変換されたデータの他に、ＩＱ信号をデータ変換することなく用いて人１０の有無の判定することが可能である。
【００５０】
以下では、データ変換の一例として、統計モデル推定部１２４がＩＱ信号を瞬時振幅、瞬時周波数、面積速度にデータ変換する例を示す。なお、瞬時周波数は反射物体の速度に比例する。サンプリング周波数ｆｓで信号をサンプリングした場合、サンプリング間隔Δｔは１／ｆｓとなる。ｎ番目のサンプルのＩＱ信号の波形をそれぞれＩｎ、Ｑｎとすると、瞬時振幅Ａｎ、瞬時周波数Ｆｎ、面積速度Ｓｎは、それぞれ以下の式で示される。
【００５１】
【数１】
0005477424.tif 000002
【００５２】
【数２】
0005477424.tif 000003
【００５３】
【数３】
0005477424.tif 000004
【００５４】
ここで、θｎを瞬時位相とする。
【００５５】
［３−２．統計モデルの推定］
以上、ドップラー信号の取得及びデータ変換処理について説明した。以下では、取得したドップラー信号またはデータ変換により得られたデータによる統計モデルの推定処理について説明する。
【００５６】
統計モデル推定部１２４は、反射物体の運動が周期運動であると仮定して、周期運動に応じた統計モデルを推定する。具体的には、ステップＳ２１２で、統計モデル推定部１２４は、取得したドップラー信号またはデータ変換を行うことで得られたデータの時系列変化が周期変化すると仮定し、ある観測期間Ｔの時系列データから次数Ｍの統計モデル係数を推定する。ここで、ステップＳ２１２における処理について詳述する。
【００５７】
本実施形態に用いることのできる、時系列データに対して線形予測を行う統計モデルとしては、例えば、ＡＲモデル（自己回帰モデル：ＡｕｔｏＲｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  Ｍｏｄｅｌ）、ＡＲＭＡモデル（自己回帰移動平均モデル：ＡｕｔｏＲｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  Ｍｏｖｉｎｇ  Ａｖｅｒａｇｅ  Ｍｏｄｅｌ）、ＡＲＩＭＡモデル（自己回帰和分移動平均モデル：ＡｕｔｏＲｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｍｏｖｉｎｇ  Ａｖｅｒａｇｅ  Ｍｏｄｅｌ）、ＡＲＩＭＡＸモデル（外生変数型自己回帰和分移動平均モデル：ＡｕｔｏＲｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  ａｎｄ  Ｍｏｖｉｎｇ  Ａｖｅｒａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ  ｗｉｔｈ  ｅＸｏｇｅｎｏｕｓ  Ｒｅｇｒｅｓｓｏｒｓ  Ｍｏｄｅｌ）がある。また、他にもそれらを多変量に拡張したＶＡＲモデル（多変量自己回帰モデル：ｖｅｃｔｏｒ  ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  ｍｏｄｅｌ）、ＶＡＲＭＡモデル（多変量自己回帰移動平均モデル：ｖｅｃｔｏｒ  ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  ｍｏｖｉｎｇ  ａｖｅｒａｇｅ  ｍｏｄｅｌ）、ＶＡＲＩＭＡモデル（多変量自己回帰和分移動平均モデル：ｖｅｃｔｏｒ  ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｍｏｖｉｎｇ  ａｖｅｒａｇｅ  ｍｏｄｅｌ）、ＶＡＲＩＭＡＸ（外生変数型多変量自己回帰和分移動平均モデル：ｖｅｃｔｏｒ  ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  ａｎｄ  ｍｏｖｉｎｇ  ａｖｅｒａｇｅ  ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ  ｗｉｔｈ  ｅＸｏｇｅｎｏｕｓ  ｒｅｇｒｅｓｓｏｒｓ  ｍｏｄｅｌ）などがある。なお、統計モデル推定部１２４は、統計モデルとしてＡＲモデルやＡＲＭＡモデルなどの一変量のモデルを用いる場合には、Ｉ信号、Ｑ信号、または上述のデータ変換により得たデータのうちひとつの時系列データに対して統計モデルを推定する。一方で、なお、統計モデル推定部１２４は、統計モデルとしてＶＡＲモデルやＶＡＲＭＡモデルなどの多変量のモデルを用いる場合には、Ｉ信号、Ｑ信号、または上述のデータ変換により得たデータのうち複数の時系列データに対して統計モデルを推定する。以下では一例として、ＡＲＭＡモデル（自己回帰移動平均モデル）を用いた判定処理について説明する。
【００５８】
ＡＲＭＡモデルは、自己回帰（ＡＲ）部分と移動平均（ＭＡ）部分から成る。ＡＲＭＡモデルは、自己回帰係数ａｉの次数をｐ、移動平均係数ｂｊの次数をｑ，予測誤差ｅｎとすると、ある時系列データｘｎに対して以下のように表される。
【００５９】
【数４】
0005477424.tif 000005
【００６０】
ここで、予測誤差とは、ＡＲＭＡモデルによって予測された予測値と、実際に測定された実測値との差を表す。また、時系列データｘｎとしては、上記数式１〜３で示した瞬時振幅Ａｎ、瞬時周波数Ｆｎ、面積速度Ｓｎ、もしくはＩＱ信号から変換されたその他の時系列データ、または、Ｉ信号もしくはＱ信号を用いることができる。例えば、時系列データｘｎが反射物体の瞬時振幅であれば、予測誤差は、ＡＲＭＡモデルによって予測された瞬時振幅と、実際に計測された瞬時振幅との差分である。
【００６１】
そして、統計モデル推定部１２４は、ブロニー法（Ｐｒｏｎｙ法）を用いて、自己回帰係数ａおよび移動平均係数ｂを求める。まず、統計モデル推定部１２４は、時系列データｘｎをＡＲ過程として以下のようにモデル化する。
【００６２】
【数５】
0005477424.tif 000006
【００６３】
そして、統計モデル推定部１２４は、以下のようにインパルス応答ｘｎを求める。
【００６４】
【数６】
0005477424.tif 000007
【００６５】
ここで、αおよびβはＡＲ過程における係数である。
【００６６】
上記ＡＲ過程におけるインパルス応答が次数（ｐ、ｑ）のＡＲＭＡモデルに対応すると考えると、ＡＲＭＡモデルは以下のように表される。
【００６７】
【数７】
0005477424.tif 000008
【００６８】
ここで、Ｍを十分大きな値とすると、ＡＲＭＡモデルは以下のように近似的に与えられる。
【００６９】
【数８】
0005477424.tif 000009
【００７０】
ここでｐ≧ｑとしてｚの同じ冪の項を比較すると、統計モデル推定部１２４は、次の方程式を解くことでＡＲＭＡ係数を求めることができる。
【００７１】
【数９】
0005477424.tif 000010
【００７２】
統計モデル推定部１２４は、数式９において、移動平均係数ｂｊに関係ない式であるｑ＋１行目からＭ行目までを解くことで、自己回帰係数ａｉを得る。そして、統計モデル推定部１２４は、自己回帰係数ａｉを数式９における１行目からｑ行目に代入することで、移動平均係数ｂｊを得る。
【００７３】
0005477424.tif 000011
【００７４】
【数１０】
0005477424.tif 000012
【００７５】
0005477424.tif 000013
【００７６】
【数１１】
0005477424.tif 000014
【００７７】
このようにして推定された統計モデルの、データの時系列変化への当てはまりの悪さの度合いを、本実施形態では統計モデルの不適合度と定義する。そして、統計モデルの不適合度が小さいほどデータの時系列変化への当てはまりは良く、逆に統計モデルの不適合度が大きいほどデータの時系列変化への当てはまりは悪い。また、統計モデルをある信号に当てはめたとき、一般的に統計モデルによる推定値と実際に測定された実測値との間には差が生じる。従って、例えばこのような推定値と実測値の差分である予測誤差を、統計モデルの不適合度として用いることができる。他にも、例えば、統計モデルの不適合度としては、後述の数式１２で表されるＡＩＣ（赤池情報基準：Ａｋａｉｋｅ‘ｓ  Ｉｎｆｏｍａｔｉｏｎ  Ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ）が挙げられる。ＡＩＣは統計モデルの当てはまりの良さを示す評価尺度である。本実施形態では統計モデルの不適合度としてＡＩＣを用いる例を後述するが、他にもＦＰＥ（Ｆｉｎａｌ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  Ｅｒｒｏｒ）またはその他の評価尺度を用いてもよい。以下では、まず、統計モデルの不適合度として予測誤差を用いる例を説明する。
【００７８】
時系列データｘｎが平均値や分散値が時間的に変わらない定常データであるとすると、予測誤差は主に白色雑音となる。従って予測誤差は平均０の正規分布に従い、残差の間には相関がないことを期待される。しかしながら、ドップラーセンサ１０４が人１０の動きなどの非周期運動を観測した場合は、ドップラー信号およびドップラー信号から変換されたデータは非周期且つ非定常に変化するデータとなる。従って、白色雑音のレベルが無視できるレベル、または観測環境によらず一定であると仮定すると、予測誤差の大きさは、主に非周期的な動作をする反射物体の存在に依存する。
【００７９】
ここで、反射物体に非周期運動物体である人１０が含まれない場合、即ち、ドップラー信号が周期変化する周期信号であった場合の予測誤差について、図５を参照して説明する。
【００８０】
図５は、周期信号に対して推定された統計モデルによる予測誤差の例を示した説明図である。図５に示したように、まず、統計モデル推定部１２４は、統計モデル係数推定期間において、信号が周期信号であると仮定して、周期変化を表現する統計モデルの係数を推定する。そして、統計モデル推定部１２４は、推定した統計モデルの係数を用いて、過去の信号値から次時刻の信号値を推定する。
【００８１】
ここで、信号が周期信号である場合、過去の信号値と次に測定する信号値とは、ほぼ一意に定まる関係にある。例えば、信号値ｄ１、ｄ２、ｄ３の次にはｄ４が、信号値ｄ５、ｄ６、ｄ７の次にはｄ８が観測される。このように、類似した時系列の信号の次の信号は値が類似している。そのため、統計モデル推定部１２４が、周期信号の周期性に応じて推定された統計モデルの係数を用いると、予測誤差算出期間における予測誤差は小さくなる。例えば、統計モデル推定期間で観測された信号値ｄ５、ｄ６、ｄ７と同様の信号値ｄ９、ｄ１０、ｄ１１に基づいて統計モデル推定部１２４が予測した予測値Ｄ１２は、実際に観測された信号値ｄ１２に近い値となる。
【００８２】
一方で、反射物体に非周期運動物体である人１０が含まる場合、即ち、ドップラー信号が非周期変化する非周期信号であった場合は、周期信号であった場合と比較しての予測誤差が大きくなる。そこで、ドップラー信号が非周期変化する非周期信号であった場合の予測誤差について、図６を参照して説明する。
【００８３】
図６は、非周期信号に対して推定された統計モデルによる予測誤差の例を示した説明図である。図６に示したように、図５を参照して上記説明した処理と同様、統計モデル推定部１２４は、ドップラー信号が周期信号であると仮定して統計モデルの係数を推定し、過去の信号値から次の信号値を推定する。
【００８４】
ここで、信号が非周期信号である場合、過去の信号値と次に測定する信号値とは、ほぼ一意に定まる関係にはない。例えば、統計モデル係数推定期間で観測された信号値ｅ１、ｅ２、ｅ３、ｅ４に類似した信号値の系列は他では現れない。また、信号値ｅ５、ｅ６、ｅ７は信号値ｅ１、ｅ２、ｅ３とは異なり、信号値ｅ５、ｅ６、ｅ７の次に観測されるｅ８も、信号値ｅ１、ｅ２、ｅ３の次に観測されるｅ４と異なる。従って、周期信号を仮定して推定された統計モデルによる予測値Ｅ８と、実際の信号値ｅ８との予測誤差は大きい。
【００８５】
このように、予測誤差の大きさは、ドップラー信号が非周期信号であるか否か、即ち、反射物体に非周期運動物体である人１０が含まれるか否かに依存する。
【００８６】
次に、人１０の行動および活動と速度が類似する動作を行う周期運動物体の例として、反射物体が首ふり動作を行う扇風機である場合のドップラー信号について図７を参照して説明し、次に反射物体が人１０である場合のドップラー信号について図８を参照して説明する。
【００８７】
図７は、反射物体が約１５秒周期で首ふり動作を繰り返し行う扇風機である場合のドップラー信号の低周波成分の波形を示した説明図である。なお、図７に示したドップラー信号は、アナログフィルタ１１２または統計モデル推定部１２４におけるデジタルフィルタによって、５Ｈｚ以上の周波数領域がカットされた信号であるので、扇風機のファンによる回転動作の影響が除外されている。図７に示したように、波形は周期的に動作する首ふり動作に依存するので、ドップラー信号は首ふりに応じた周期信号となっている。そして、首ふり動作は約１５秒の周期で同じ動作を繰り返すので、観測される波形も約１５秒周期で同じ波形を繰り返す周期信号となっている。
【００８８】
図８は、反射物体が人１０である場合のドップラー信号の低周波成分の波形を示した説明図である。なお、図７と同様、アナログフィルタ１１２または統計モデル推定部１２４におけるデジタルフィルタによって、５Ｈｚ以上の周波数領域がカットされた信号である。図８に示したように、人１０の動作は非周期に変化するので、ドップラー信号の波形は周期が一定ではないか、もしくは、周期をもたない。従って、統計モデル推定部１２４が、ドップラー信号は周期信号であると仮定して周期変化を表現する統計モデルを推定したとしても、信号は周期信号ではないので、予測誤差が大きくなる。
【００８９】
このように、統計モデルの不適合度の大きさは、ドップラー信号が周期信号であるか非周期信号であるかに依存する。即ち、反射物体が周期運動物体であれば統計モデルの不適合度は小さく、反射物体が人１０であれば統計モデルの不適合度は大きい。
【００９０】
以上、詳述してきたように、ステップＳ２１２で、統計モデル推定部１２４は、観測期間Ｔにおいて取得したドップラー信号またはデータ変換により得られたデータの時系列変化から次数Ｍの統計モデル係数を推定する。ここで、統計モデルの次数Ｍはある一意の値としてもよい。一般的に、統計モデルの次数Ｍが過度に小さい場合はモデルが過度に簡単になり、その結果予測誤差が増大する。一方で、統計モデルの次数Ｍが過度に大きい場合はモデルが過度に複雑になり、その結果未知のサンプルに対する不適合度が増大する。そこで、次数Ｍを、後述の数式１２で表されるＡＩＣを最小化する値としてもよい。また、統計モデル推定部１２４は、ステップＳ２１２において次数Ｍを一意の値とはせず、ＡＩＣを最小化する次数Ｍを推定し、推定した次数Ｍの統計モデル係数を推定してもよい。
【００９１】
一般的に、予測誤差算出期間に対する統計モデル係数推定期間の割合が高い場合は、上記数式９で示したように統計モデル係数を求める計算量が増大する。しかしながら、予測誤差算出期間に対する統計モデル係数推定期間の割合が低い場合は、仮に人１０が反射物体に含まれていないとしても、判定部１２８は人１０が存在すると誤判定する可能性がある。例えば、反射物体に含まれる機器の動作パターンまたは動作の周期が変化しても、変化後に統計モデル係数推定期間が設けられない場合には、予測誤差が大きくなり、判定部１２８は人１０が存在すると誤判定する可能性がある。
【００９２】
図９は、周期運動物体の動作パターンの変化に伴う予測誤差の変化を示した説明図である。統計モデル推定部１２４は、周期運動物体がある動作パターン１で動作しているときに統計モデル係数を推定したとする。その後、時刻ｔ１より機器がある動作パターン２で動作すると、ドップラーセンサ１０４により得られるドップラー信号が周期信号であっても波形のパターンが動作パターンの変化に伴い変化する。ここで、動作パターン１を表現する統計モデルは動作パターン２への当てはまりが悪い場合には、予測誤差は大きくなる。従って、判定部１２８は、実際には人１０が存在しないにも関わらず、人１０が存在すると誤判定する可能性がある。
【００９３】
そこで、統計モデル推定部１２４は、統計モデルの不適合度が所定の閾値を超過する場合に統計モデルを再度推定し、統計モデルを更新してもよい。例えば、閾値Ｔｈｅの超過は、統計モデルの不適合度が閾値Ｔｈｅを一瞬でも超えた場合としてもよい。他にも、前回に統計モデル係数を更新したときから、統計モデルの不適合度が閾値Ｔｈｅを所定の期間以上超過する場合としてもよい。また、前回に統計モデル係数を更新したときから所定の期間において、統計モデルの不適合度が閾値Ｔｈｅを所定の割合以上超過する場合としてもよい。
【００９４】
図１０は、周期運動物体の動作パターンの変化に伴い統計モデル係数推定期間を設けた場合の予測誤差の変化を示した説明図である。図１０に示したように、統計モデル推定部１２４は、閾値Ｔｈｅを予測誤差の分散の値とし、予測誤差による閾値Ｔｈｅの超過を契機に統計モデル係数推定期間を時刻ｔ１から時刻ｔ２に設けている。ここで、予測誤差による閾値Ｔｈｅの超過は、周期運動物体の動作の動作パターン１から動作パターン２への変化に伴い発生する。そして、統計モデル推定期間において、統計モデル推定部１２４は変化後の動作パターン２に応じた統計モデル係数を推定するので、統計モデル推定期間の後は、予測誤差は閾値Ｔｈｅを下回るようになる。
【００９５】
このように、周期運動物体の動作パターンの変化によってドップラー信号の波形が変化して予測誤差が閾値を超過した場合であっても、統計モデル推定部１２４は、閾値の超過を契機として、変化後の動作パターンに応じた統計モデルに更新することができる。従って、判定部１２８は、周期運動物体の動作パターンの変化によって、人１０が存在すると誤判定することがない。次に、人１０によりドップラー信号の波形が変化する例について、図１１を参照して説明する。
【００９６】
図１１は、人１０の登場に伴い統計モデル係数推定期間を設けた場合の予測誤差の変化を示した説明図である。図１１に示したように、閾値Ｔｈｅを予測誤差の分散の値とし、予測誤差による閾値Ｔｈｅの超過を契機に統計モデル係数推定期間を時刻ｔ１から時刻ｔ２に設けている。しかしながら、人１０は非周期的に動作するのでドップラー信号は非周期信号となる。従って、統計モデル推定部１２４が統計モデル推定期間において統計モデルを推定した後であっても、予測誤差は閾値Ｔｈｅを超過している。
【００９７】
このように、閾値を用いて統計モデル係数推定期間を設けることで、周期運動物体の運動周期または運動パターンが変化したとしても、人１０が存在すると誤判定することはない。また、人１０が存在する場合には統計モデル係数推定期間経過後も予測誤差が閾値を超過するので、人１０が存在すると判定することができる。
【００９８】
なお、上記では予測誤差による閾値Ｔｈｅの超過を契機に統計モデル係数推定期間を設けるとしたが、本実施形態は係る例に限定されない。例えば、一定期間における平均や標準偏差などの、予測誤差から算出される統計量による閾値Ｔｈｅの超過を契機に統計モデル係数推定期間を設けてもよい。また、統計モデル係数推定期間の契機を一定間隔としてもよい。具体的には、統計モデル推定部１２４は所定間隔で統計モデルを再度推定し、統計モデルを更新してもよい。
【００９９】
［３−３．人の有無の判定］
以上、周期信号を仮定した統計モデルの推定処理について説明した。続いて、判定部１２８は、統計モデル推定部１２４が推定した統計モデルと、ドップラー信号またはドップラー信号に所定のデータ変換を行うことで得られたデータの時系列変化と、の不適合度によって、反射物体に人１０が存在するか否かを判定する。以下では、統計モデル推定部１２４が推定した統計モデルによる予測、および統計モデルの不適合度によって、反射物体に人１０が存在するか否かを判定する処理について説明する。
【０１００】
ステップＳ２１６において、判定部１２８は、推定した統計モデルによって、観測期間Ｔと同様の期間、または観測期間Ｔとは異なる観測期間Ｔ´における予測誤差を、観測期間におけるサンプルから算出する。
【０１０１】
そして、ステップＳ２２０で、判定部１２８は、算出した予測誤差からＡＩＣの値を統計モデルの不適合度として算出する。
【０１０２】
0005477424.tif 000015
【０１０３】
【数１２】
0005477424.tif 000016
【０１０４】
続いて、ステップＳ２２４で、判定部１２８は、事前に定めた閾値ＴｈａとＡＩＣの値とを比較する。そして、判定部１２８は、ＡＩＣの値が閾値Ｔｈａを超過した場合は、ステップＳ２２８で人１０が存在すると判定し、ＡＩＣの値が閾値Ｔｈａ以下の場合は、ステップＳ２３２で人１０が存在しないと判定する。そして、ステップＳ２３６で、判定結果表示部１３２はステップＳ２２８またはＳ２３２の結果を表示する。例えば、判定結果表示部１３２は、画面表示や、通知音の鳴動などを行う。
【０１０５】
なお、閾値Ｔｈａの超過は、例えば統計モデルの不適合度が閾値Ｔｈａを一瞬でも超えた場合としてもよい。他にも、前回に統計モデル係数を更新したときから、統計モデルの不適合度が閾値Ｔｈａを所定の期間以上超過する場合としてもよい。また、前回に統計モデル係数を更新したときから所定の期間において、統計モデルの不適合度が閾値Ｔｈａを所定の割合以上超過する場合としてもよい。
【０１０６】
（効果）
以上説明したように、本実施形態によれば、ドップラー信号の検知エリアに外乱が存在する場合であっても人１０の有無を判定することができる。より具体的には、検知エリアに周期運動物体が存在する場合であっても、判定部１２８は、当該周期運動物体を人１０として誤判定することなく、人１０の有無を判定することができる。その上、検知エリアに存在する周期運動物体の動作パターンの変化などにより、ドップラー信号の波形が変化した場合であっても、判定部１２８は当該周期運動物体を人１０として誤判定することなく、人１０の有無を判定することができる。
【０１０７】
従って、ドップラー信号の検知エリアに人１０の行動および活動と速度が類似する動作を行う周期運動物体が存在する場合であっても、判定部１２８は、人１０と周期運動物体とを区別することができる。例えば、扇風機やヒーターの首振り、電子レンジの回転台、洗濯機のような機器の動きによる外乱が存在する場合であっても、判定部１２８は人１０の有無を検知することができる。また、周期運動物体が複数存在する場合であっても、統計モデル推定部１２４は複数の周期運動物体により生じるドップラー信号の時系列変化の周期性を表現する統計モデルを推定することができる。従って、このような場合であっても、判定部１２８は周期運動物体を人１０として誤判定することなく、人１０の有無を判定することができる。また、検知エリアにおける周期運動物体の数が増減する場合であっても、統計モデル推定部１２４は増減を契機として再度統計モデルを推定し更新することができる。従って、このような場合であっても、判定部１２８は周期運動物体を人１０として誤判定することなく、人１０の有無を判定することができる。
【０１０８】
また、本実施形態によれば、統計モデルの不適合度が閾値を超えた場合の他に、所定間隔で統計モデルを推定して統計モデルを更新することができる。従って、統計モデル推定部１２４は、統計モデルの不適合度の大小に因らず所定間隔で統計モデルを推定するので、時間経過による統計モデルの信頼性の低下を防止することができる。
【０１０９】
また、本実施形態によれば、フーリエ変換のように抽出する成分の周波数の範囲を限定することがないので、不特定の周波数成分に上述した処理を適用できる。
【０１１０】
また、本実施形態によれば、ＩＱ信号に基づいて人１０の有無を検知することができるので、反射物体の速度の変化パターンだけではなく、ドップラーセンサ１０４に対する接近・離反動作のパターンによっても周期性を検出することができる。また、多変量のモデルを用いた場合には、パワースペクトルのみに基づいて人１０の有無を判定する比較例と比較して、様々なデータに基づいて人１０の有無を判定することができる。
【０１１１】
＜４．むすび＞
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１１２】
例えば、上記実施形態では、統計モデル推定部１２４は、予測誤差が閾値を超過した場合に統計モデルを再度推定し、判定部１２８は統計モデルのＡＩＣが閾値を超過した場合に人１０が存在すると判定したが、本発明はかかる例に限定されない。例えば、統計モデル推定部１２４は、ＡＩＣが閾値を超過した場合に統計モデルを再度推定し、判定部１２８は統計モデルの予測誤差が閾値を超過した場合に人１０が存在すると判定してもよい。即ち、統計モデルの不適合度は、統計モデルのＡＩＣまたは予測誤差のいずれかの値としてもよく、その他の評価尺度としてもよい。また、統計モデルの推定契機と人１０の有無の推定契機とに、予測誤差やＡＩＣ、その他の評価尺度を共通して用いてもよい。
【０１１３】
また、上記実施形態では、判定部１２８はＡＲＭＡモデルの予測誤差を用いて人１０の有無を検知したが、本発明はかかる例に限定されない。例えば、判定部１２８は、ＡＲＭＡモデルの予測誤差とフーリエ変換を用いた他の人検知方式とを併用して人１０の有無を検知してもよい。
【０１１４】
また、上記実施形態では、判定部１２８はあるひとつの期間におけるＡＩＣの閾値判定により人１０の有無を判定したが、本発明はかかる例に限定されない。例えば、複数の期間における複数のＡＩＣの平均値や分散値などの統計量の閾値判定により人１０の有無を判定してもよい。他にも、ＡＩＣやＡＩＣの統計量の値を有人状態と無人状態とに分類しておき、観測されたドップラー信号から算出したＡＩＣとのマハラノビス距離が最も近い状態を、判定結果とする手法や、サポートベクタマシンなどによる機械学習のアルゴリズムを適用してもよい。
【符号の説明】
【０１１５】
１０    人
２０    人検知装置
１０４  ドップラーセンサ
１０８  増幅器
１１２  アナログフィルタ
１１６  Ａ／Ｄ変換機
１２０  人検出信号処理部
１２４  統計モデル推定部
１２８  判定部
１３２  判定結果表示部
【図１】
0005477424.tif 000017
【図２】
0005477424.tif 000018
【図３】
0005477424.tif 000019
【図４】
0005477424.tif 000020
【図５】
0005477424.tif 000021
【図６】
0005477424.tif 000022
【図７】
0005477424.tif 000023
【図８】
0005477424.tif 000024
【図９】
0005477424.tif 000025
【図１０】
0005477424.tif 000026
【図１１】
0005477424.tif 000027