(57)【要約】【課題】人間などの動体の状態をより正確に認識するための特徴量をドップラー信号から抽出することが可能な特徴量算出装置、特徴量算出方法およびプログラムを提供する。【解決手段】ドップラー信号を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記ドップラー信号から所定の周波数成分から成る時系列信号を抽出する抽出部と、前記抽出部により抽出された前記時系列信号から所定間隔で信号値を選択する選択部と、前記選択部により選択された前記信号値に基づいて高次局所自己相関特徴を算出する算出部と、を備える特徴量算出装置。【選択図】図１
2014215200.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ドップラー信号を取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記ドップラー信号から所定の周波数成分から成る時系列信号を抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出された前記時系列信号から所定間隔で信号値を選択する選択部と、
前記選択部により選択された前記信号値に基づいて高次局所自己相関特徴を算出する算出部と、
を備える特徴量算出装置。
【請求項２】
前記特徴量算出装置は、前記選択部により選択された前記信号値に対してベクトル正規化を行うベクトル正規化部をさらに備え、
前記算出部は、前記ベクトル正規化部により正規化された前記信号値に基づいて前記高次局所自己相関特徴を算出する、請求項１に記載の特徴量算出装置。
【請求項３】
前記特徴量算出装置は、前記算出部により算出された前記高次局所自己相関特徴に対して次元圧縮を行う次元圧縮部をさらに備える、請求項１または２に記載の特徴量算出装置。
【請求項４】
前記特徴量算出装置は、前記取得部により取得された前記ドップラー信号に対して所定の信号処理を行う前処理部をさらに備え、
前記抽出部は、前記前処理部により信号処理された前記ドップラー信号から前記時系列信号を抽出する、請求項１〜３のいずれか一項に記載の特徴量算出装置。
【請求項５】
前記前処理部は、前記取得部により取得された前記ドップラー信号に対してオフセット調整を行う、請求項４に記載の特徴量算出装置。
【請求項６】
前記抽出部は、前記取得部により取得された前記ドップラー信号から、人間の動作に起因する周波数成分から成る前記時系列信号を抽出する、請求項１〜５のいずれか一項に記載の特徴量算出装置。
【請求項７】
前記特徴量算出装置は、前記算出部により算出された前記高次局所自己相関特徴に基づいて、前記取得部により取得された前記ドップラー信号の観測対象の空間の状態を認識する認識部をさらに備える、請求項１〜６のいずれか一項に記載の特徴量算出装置。
【請求項８】
前記認識部は、前記空間の状態として、無人、安静、活動のうちの少なくともいずれか１つを認識する、請求項７に記載の特徴量算出装置。
【請求項９】
前記特徴量算出装置は、前記ドップラー信号を観測して前記取得部に出力する観測部をさらに備える、請求項１〜８のいずれか一項に記載の特徴量算出装置。
【請求項１０】
ドップラー信号を取得するステップと、
取得された前記ドップラー信号から所定の周波数成分から成る時系列信号を抽出するステップと、
抽出された前記時系列信号から所定間隔で信号値を選択するステップと、
選択された前記信号値に基づいて高次局所自己相関特徴を算出するステップと、
を備える特徴量算出方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
ドップラー信号を取得するステップと、
取得された前記ドップラー信号から所定の周波数成分から成る時系列信号を抽出するステップと、
抽出された前記時系列信号から所定間隔で信号値を選択するステップと、
選択された前記信号値に基づいて高次局所自己相関特徴を算出するステップと、
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、特徴量算出装置、特徴量算出方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、屋内などの特定エリアにセンサを設置して、その場所にいる人間の状態などを検知する技術が開発されている。
【０００３】
例えば、下記特許文献１および２で開示された技術は、センサから得られる体動や生体情報に基づき、人間の屋内での在室等を検知している。より詳しくは、特許文献１では、屋内に照射したドップラーセンサの信号の強度と分散値とから閾値判定を行い、屋内の状態を不在、休息、活動の３つの状態で推定する技術が開示されている。また、特許文献２では、生活機器に装着された圧力センサの信号を、周波数変換及びフィルタリング処理することで、呼吸成分、心拍成分、体動成分を抽出し、これらの成分から不在か否か、また緊急時の検出を行う技術が開示されている。
【０００４】
また、下記特許文献３で開示された技術は、睡眠時の見守りを目的とした、睡眠状態の分別や異常の検知を行っている。より詳しくは、特許文献３には、ベッドで寝ている人間に向けてドップラーセンサから信号を照射し、ドップラー信号から得られる動作時間、速度、方向などの情報から閾値判定を行なって、呼吸、寝返り、ベッドからの落下等を検知する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−２１５０３１号公報
【特許文献２】特開２００４−１７４１６８号公報
【特許文献３】特開２０１２−５７４５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、上記特許文献１〜３で開示された技術では、人間の生体情報のうち、信号強度や分散、周波数成分、センサに対する速度など一部の情報のみを利用しているため、エリア内にそれらの情報と似た外乱がある場合、誤検知が生じ得るという問題があった。
【０００７】
例えば、上記特許文献１で開示された技術では、ペットや害虫など小動物がいる場合、信号強度とその分散だけでは人間との識別が困難である。また、上記特許文献２で開示された技術では、人の呼吸周期と似た周波数成分で動作する家電機器があった場合、正確な生体情報を検出することができない。さらに、特許文献３に開示された技術では、ベッド上での人間の見守りに特化しているため、ベッド上という限られた空間では人間の呼吸や体動を抽出できるが、屋内全体など広範囲への適用を考えた場合に、外乱との区別が考慮されていないという問題がある。
【０００８】
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、人間などの動体の状態をより正確に認識するための特徴量をドップラー信号から抽出することが可能な、新規かつ改良された特徴量算出装置、特徴量算出方法およ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】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、ドップラー信号を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記ドップラー信号から所定の周波数成分から成る時系列信号を抽出する抽出部と、前記抽出部により抽出された前記時系列信号から所定間隔で信号値を選択する選択部と、前記選択部により選択された前記信号値に基づいて高次局所自己相関特徴を算出する算出部と、を備える特徴量算出装置が提供される。
【００１０】
前記特徴量算出装置は、前記選択部により選択された前記信号値に対してベクトル正規化を行うベクトル正規化部をさらに備え、前記算出部は、前記ベクトル正規化部により正規化された前記信号値に基づいて前記高次局所自己相関特徴を算出してもよい。
【００１１】
前記特徴量算出装置は、前記算出部により算出された前記高次局所自己相関特徴に対して次元圧縮を行う次元圧縮部をさらに備えてもよい。
【００１２】
前記特徴量算出装置は、前記取得部により取得された前記ドップラー信号に対して所定の信号処理を行う前処理部をさらに備え、前記抽出部は、前記前処理部により信号処理された前記ドップラー信号から前記時系列信号を抽出してもよい。
【００１３】
前記前処理部は、前記取得部により取得された前記ドップラー信号に対してオフセット調整を行ってもよい。
【００１４】
前記抽出部は、前記取得部により取得された前記ドップラー信号から、人間の動作に起因する周波数成分から成る前記時系列信号を抽出してもよい。
【００１５】
前記特徴量算出装置は、前記算出部により算出された前記高次局所自己相関特徴に基づいて、前記取得部により取得された前記ドップラー信号の観測対象の空間の状態を認識する認識部をさらに備えてもよい。
【００１６】
前記認識部は、前記空間の状態として、無人、安静、活動のうちの少なくともいずれか１つを認識してもよい。
【００１７】
前記特徴量算出装置は、前記ドップラー信号を観測して前記取得部に出力する観測部をさらに備えてもよい。
【００１８】
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、ドップラー信号を取得するステップと、取得された前記ドップラー信号から所定の周波数成分から成る時系列信号を抽出するステップと、抽出された前記時系列信号から所定間隔で信号値を選択するステップと、選択された前記信号値に基づいて高次局所自己相関特徴を算出するステップと、を備える特徴量算出方法が提供される。
【００１９】
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、ドップラー信号を取得するステップと、取得された前記ドップラー信号から所定の周波数成分から成る時系列信号を抽出するステップと、抽出された前記時系列信号から所定間隔で信号値を選択するステップと、選択された前記信号値に基づいて高次局所自己相関特徴を算出するステップと、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】
【００２０】
以上説明したように本発明によれば、人間などの動体の状態をより正確に認識するための特徴量をドップラー信号から抽出することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の一実施形態に係る状態認識システムの概要を示す説明図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る状態認識システムの構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る状態認識システムの動作を示すフローチャートである。
【図４】１秒区間ＦＦＴによる平均周波数の度数分布を示す図である。
【図５】１０秒区間ＦＦＴによる平均周波数の度数分布を示す図である。
【図６】本発明の一実施形態による１秒区間の高次局所自己相関特徴の第１主成分の度数分布を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
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。
【００２３】
＜１．本発明の一実施形態に係る状態認識システムの概要＞
まず、本発明の一実施形態に係る状態認識システムの概要について、図１を参照して説明する。
【００２４】
図１は、本発明の一実施形態に係る状態認識システムの概要を示す説明図である。図１に示すように、本発明の一実施形態に係る状態認識システムは、ドップラーセンサ１、特徴量算出装置２、および認識装置３を有する。図１に示すように、ドップラーセンサ１は例えば部屋の一角に設置され、検知エリアである屋内に向けて、光、電磁波、または音波による送信波を送信して、人や動物など、屋内にいる動体（反射物体）により反射された反射波（受信波）を受信している。なお、図１では屋内に人間が一人存在する例を示しているが、複数人であってもよいし、人間以外の他の動物であってもよい。
【００２５】
ドップラーセンサ１は、送信波と受信波に基づいてドップラー信号を生成して、特徴量算出装置２に出力する。そして、特徴量算出装置２は、ドップラー信号から屋内の動体の状態をより正確に認識するための特徴量を抽出して、認識装置３に出力する。
【００２６】
本発明の一実施形態に係る特徴量算出装置２は、このような特徴量として、高次局所自己相関特徴（ＨＬＡＣ：Ｈｉｇｈｅｒ−ｏｒｄｅｒ  Ｌｏｃａｌ  ＡｕｔｏＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）を抽出する。高次局所自己相関特徴とは、局所時間における一信号または複数信号の相関量を表す特徴量である。本発明の一実施形態では、ドップラー信号を対象として高次局所自己相関特徴を適用することにより、対象とするエリア内の動き（人間の体動や生体信号）の周期性および位相差の変化を抽出することが可能となる。
【００２７】
認識装置３は、特徴量算出装置２により抽出された特徴量に基づいて、屋内が「無人」状態であるか有人であるか、有人の場合は「活動」状態であるか「安静」状態であるか、を認識する。なお、「無人」とは、対象とするエリア内に人間がいない状態を意味するものとする。「安静」とは、対象とするエリア内に人間はいるが、能動的に動かずに呼吸のみをしている状態（例えば、椅子や床に座っている状態、立っている状態、寝ている状態等）を意味するものとする。「活動」とは、対象とするエリア内に人間がいて、手足を動かすなどして能動的に動作をしている状態（移動している、足踏みをしている等）を意味するものとする。
【００２８】
以上、状態認識システムの概要について説明した。以下では、図２〜図６を参照して、本発明の一実施形態に係る状態認識システムについて詳細に説明する。
【００２９】
＜２．本発明の一実施形態＞
［２−１．構成］
図２は、本発明の一実施形態に係る状態認識システムの構成を示すブロック図である。図２に示すように、状態認識システムは、ドップラーセンサ１、特徴量算出装置２、および認識装置３を有する。
【００３０】
（ドップラーセンサ１）
ドップラーセンサ１は、観測対象とする空間（検知エリア）内の動体の動きを示すドップラー信号を観測する観測部としての機能を有する。ドップラーセンサ１は、局部発振器からの出力信号を送信アンテナから出射し、対象物からの反射波を受信アンテナで受信する構成を備える。ドップラーセンサ１は、対象物からの反射波を受信アンテナで受信すると、受信信号を分配器で２つに分配させ、位相器を用いて片方の信号を９０度遅らせる。動体からの反射波は、ドップラー効果により周波数変調されるので、各々の信号に位相差が発生する。
【００３１】
本実施形態では、ドップラーセンサ１によって得られる、位相が９０度異なる２波を、下記の数式１に示すようにＶＩ（ｔ），ＶＱ（ｔ）とする。なお、添字のＩはＩｎ−ｐｈａｓｅ（同相）、ＱはＱｕａｄｒａｔｕｔｅ（直角位相）を表す。
【００３２】
【数１】
2014215200.tif 000003
【００３３】
ここで、数式１において、Ａは各信号の振幅、λは波長、Ｒ（ｔ）は時刻ｔにおけるドップラーセンサ１と対象物との距離、φ０は初期位相、Ｏは直流オフセット、ｗはノイズ成分である。なお、数式１の導出については、「Droitcour, A.D. et al. “Range correlation and I/Q performance
benefits in single-chip silicon Doppler radars for noncontact cardiopulmonary
monitoring” Microwave Theory and Techniques, IEEE Transactions, Vol. 52, No. 3,
pp. 838-848, March 2004.」に開示されている。
【００３４】
ドップラーセンサ１は、信号ＶＩ（ｔ）およびＶＱ（ｔ）を、特徴量算出装置２に出力する。以下では、信号ＶＩ（ｔ）およびＶＱ（ｔ）を、ドップラー信号とも称する。
【００３５】
（特徴量算出装置２）
特徴量算出装置２は、ドップラーセンサ１により出力されたドップラー信号から、検知エリア内の対象物の状態を示す特徴量を抽出する。特徴量算出装置２は、前処理部２１、データ蓄積部２２、フィルタリング部２３、サブサンプリング部２４、ベクトル正規化部２５、高次局所自己相関算出部２６、次元圧縮部２７、および結果出力部２８として機能する。
【００３６】
・前処理部２１
前処理部２１は、ドップラーセンサ１からドップラー信号を取得する取得部としての機能と、ドップラー信号に対して所定の信号処理（前処理）を行う機能とを有する。前処理部２１が行う前処理には、例えば信号強度のサンプリングによるデジタル信号への変換、信号のオフセット調整、ハイパスフィルタを適用することによる直流成分の除去等が含まれ得る。なお、特徴量算出装置２は、前処理部２１が行うオフセット調整により、異なる種類のドップラーセンサ１が接続された場合にも対応することができる。
【００３７】
図２に示した構成では、ドップラーセンサ１と前処理部２１とが別々のハードウェアとして実現される例を示したが、同一のハードウェアとして実現されてもよい。具体的には、ＨＭＤ１に前処理部２１が含まれていてもよいし、特徴量算出装置２がドップラーセンサ１を含んでもよい。また、前処理部２１は、取得したドップラー信号をサブサンプリングすることで、電源電圧によって重畳されるノイズ成分や、冗長な高周波領域を除去して、後段のブロックでの処理量を低減させることができる。
【００３８】
前処理部２１は、前処理を行ったドップラー信号を、データ蓄積部２２に出力する。
【００３９】
・データ蓄積部２２
データ蓄積部２２は、前処理部２１から出力されたドップラー信号を蓄積する機能を有する。データ蓄積部２２は、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｃ  Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ等の固体メモリ、固定メモリを内蔵したメモリカード、光ディスク、光磁気ディスク、ホログラムメモリにより実現される。
【００４０】
データ蓄積部２２は、蓄積したドップラー信号をフィルタリング部２３に出力する。
【００４１】
なお、本発明は、リアルタイム、非リアルタイムを問わない。このため、データ蓄積部２２は、前処理部２１から出力されたドップラー信号をリアルタイムにフィルタリング部２３に出力してもよいし、蓄積したドップラー信号を非リアルタイムに出力してもよい。また、前処理部２１およびデータ蓄積部２２は、特徴量算出装置２から分離してドップラーセンサ１と一体的に構成されてもよい。この場合、データ蓄積部２２は、ドップラーセンサ１により観測され、前処理部２１により前処理された信号を保存しておき、その後の処理を別途、汎用の機能をもつパーソナルコンピュータ等により行うことで、センシングを行う装置を小型化することができる。
【００４２】
・フィルタリング部２３
フィルタリング部２３は、前処理部２１により前処理されたドップラー信号から、所定の周波数成分から成る時系列信号を抽出する抽出部としての機能を有する。具体的には、フィルタリング部２３は、データ蓄積部２２から出力されたドップラー信号に対して周波数フィルタリングを行う。
【００４３】
ここで、一般的に、ドップラーセンサのサンプリングレートは数ｋＨｚであるが、人間の動作は０．１〜数十Ｈｚの周波数成分程度である。このため、フィルタリング部２３は、着目すべき成分、例えば呼吸、脈拍、体動などが取りうる周波数帯に応じてカットオフ周波数を設定し、バンドパスフィルタもしくはローパスフィルタを適用することで、人間の動作に起因する信号成分のみを抽出する。
【００４４】
なお、フィルタリング部２３でのフィルタリングは特定の方法に限定されるものではない。デジタル信号をフィルタリングすることができるものであれば、フィルタリング部２３は、フーリエ変換による周波数領域への変換を用いた方法、無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタ、有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタ等の中から選択され得る。
【００４５】
フィルタリング部２３は、抽出した信号をサブサンプリング部２４に出力する。
【００４６】
・サブサンプリング部２４
サブサンプリング部２４は、フィルタリング部２３により抽出された信号から所定間隔で信号値を選択する選択部としての機能を有する。より具体的には、サブサンプリング部２４は、フィルタリング部２３から出力された信号系列から、後述の高次局所自己相関算出部２６により使用される信号を選定（サブサンプリング）する。
【００４７】
ここで、後述の高次局所自己相関算出部２６が算出する高次局所自己相関特徴を、下記の数式２で定義する。
【００４８】
【数２】
2014215200.tif 000004
【００４９】
なお、上記数式２において、τは相関幅である。サブサンプリング部２４は、上記数式２で示した高次局所自己相関特徴を算出する際に使用される複数の信号を、相関幅τの間隔で選定する。本実施形態では、サブサンプリング部２４は、信号ＶＩ（ｔ）およびＶＱ（ｔ）の２次の高次局所自己相関特徴の算出に使用される、ＶＩ（ｔ）、ＶＩ（ｔ＋τ）、ＶＩ（ｔ＋２τ）、ＶＱ（ｔ）、ＶＱ（ｔ＋τ）、ＶＱ（ｔ＋２τ）の６点を選定する。なお、サブサンプリング部２４は、選定の方法として例えば、信号ＶＩ（ｔ＋τ）であればＶＩ（ｔ）から相関幅τ分だけ先の点を使用してもよいし、前後τ／２分の平均を取って平滑化した信号を用いてもよい。
【００５０】
サブサンプリング部２４は、選択した６点の信号をベクトル正規化部２５に出力する。
【００５１】
・ベクトル正規化部２５
ベクトル正規化部２５は、サブサンプリング部２４により選択された信号に対してベクトル正規化を行う機能を有する。具体的には、ベクトル正規化部２５は、下記の数式３で定義するベクトル正規化を行って、６点のベクトルの大きさを１に統一する。
【００５２】
【数３】
2014215200.tif 000005
【００５３】
ベクトル正規化部２５は、上記の数式３で示したベクトル正規化により、ドップラーセンサ１と検知対象の人間との距離の違いに基づく信号強度の差を緩和することができる。
【００５４】
ベクトル正規化部２５は、ベクトル正規化した６点の信号ＶＩ´（ｔ）、ＶＩ´（ｔ＋τ）、ＶＩ´（ｔ＋２τ）、ＶＱ´（ｔ）、ＶＱ´（ｔ＋τ）、ＶＱ´（ｔ＋２τ）を、高次局所自己相関算出部２６に出力する。
【００５５】
・高次局所自己相関算出部２６
高次局所自己相関算出部２６は、ベクトル正規化部２５から出力された信号に基づいて高次局所自己相関特徴を算出する算出部としての機能を有する。より具体的には、高次局所自己相関算出部２６は、ベクトル正規化部２５から出力された６点の信号に基づいて、下記の数式４で定義する全４９パタンの高次局所自己相関特徴を算出する。
【００５６】
【数４】
2014215200.tif 000006
【００５７】
高次局所自己相関算出部２６は、算出した４９パタンの高次局所自己相関特徴を次元圧縮部２７に出力する。
【００５８】
・次元圧縮部２７
次元圧縮部２７は、高次局所自己相関算出部２６から出力された高次局所自己相関特徴に対して次元圧縮を行う機能を有する。例えば、次元圧縮部２７は、主成分分析などの次元圧縮手法を用いて次元圧縮を行う。このため、次元圧縮部２７は、後述する認識装置３による状態認識のために効率のよい特徴量を限定することができる。
【００５９】
次元圧縮部２７は、次元圧縮した結果を、結果出力部２８に出力する。
【００６０】
・結果出力部２８
結果出力部２８は、次元圧縮部２７から出力された結果を、検知エリア内の状態を示す特徴量として認識装置３に出力する。なお、結果出力部２８は、高次局所自己相関算出部２６により算出された４９パタンの高次局所自己相関特徴を、検知エリア内の状態を示す特徴量としてそのまま出力してもよい。
【００６１】
（認識装置３）
認識装置３は、結果出力部２８から出力された特徴量（高次局所自己相関特徴）に基づいて、ドップラーセンサ１の検知エリアの状態を認識する認識部としての機能を有する。認識装置３は、空間の状態として、無人、安静、活動のうちの少なくともいずれか１つを認識する。
【００６２】
具体的には、まず、認識装置３は、結果出力部２８から出力された特徴量を、「無人」、「安静」、「活動」などのアノテーションとともにクラスタリングして蓄積しておく。そして、認識装置３は、結果出力部２８から出力された特徴量と、クラスタリングされた状態ベクトルの集合との類似度を算出して、類似するアノテーションを検知エリアの状態として認識する。認識装置３は、類似度の算出にサポートベクタマシンや隠れマルコフモデルに基づく認識器等を使用してもよい。
【００６３】
なお、認識装置３は、「安静」および「活動」を「有人」と総称することで、単に「無人」と「有人」の２つの状態のいずれかを認識してもよい。また、認識装置３は、特徴量算出装置２と一体的に構成されていてもよい。
【００６４】
以上、本実施形態に係る状態システムの構成について説明した。続いて、図３を参照して、本実施形態に係る状態システムの動作処理について説明する。
【００６５】
［２−２．動作処理］
図３は、本発明の一実施形態に係る状態認識システムの動作を示すフローチャートである。図３に示すように、まず、ステップＳ１０４で、ドップラーセンサ１は、検知エリアのセンシングを行う。具体的には、ドップラーセンサ１は、局部発振器からの出力信号を送信アンテナから出射し、対象物からの反射波を受信アンテナで受信して、反射波と受信波に基づいて上記数式１で示した２波のドップラー信号ＶＩ（ｔ）、ＶＱ（ｔ）を得る。
【００６６】
次いで、ステップＳ１０８で、前処理部２１は、ドップラーセンサ１から出力された２波のドップラー信号ＶＩ（ｔ），ＶＱ（ｔ）に対して、前処理を行う。例えば、前処理部２１は、前処理として、信号強度のサンプリングによるデジタル信号への変換、信号のオフセット調整、ハイパスフィルタを適用することによる直流成分の除去等を行う。
【００６７】
前処理部２１により前処理が行われたドップラー信号は、データ蓄積部２２により蓄積される。ここで、データ蓄積部２２は、前処理部２１から出力されたドップラー信号をリアルタイムにフィルタリング部２３に出力してもよいし、蓄積したドップラー信号を非リアルタイムに出力してもよい。
【００６８】
次に、ステップＳ１１２で、フィルタリング部２３は、データ蓄積部２２から出力されたドップラー信号から、人間の動作に起因する周波数成分を抽出するためのフィルタリングを行う。例えば、フィルタリング部２３は、着目すべき成分、例えば呼吸、脈拍、体動などが取りうる周波数帯として、０．１〜数十Ｈｚの周波数成分を抽出するようバンドパスフィルタもしくはローパスフィルタを適用する。
【００６９】
次いで、ステップＳ１１６で、サブサンプリング部２４は、フィルタリング部２３によりフィルタリングされた信号系列からサブサンプリングを行う。具体的には、サブサンプリング部２４は、上記数式３で示したＶＩ（ｔ）、ＶＩ（ｔ＋τ）、ＶＩ（ｔ＋２τ）、ＶＱ（ｔ）、ＶＱ（ｔ＋τ）、ＶＱ（ｔ＋２τ）の６点を選定する。
【００７０】
次に、ステップＳ１２０で、ベクトル正規化部２５は、サブサンプリング部２４から出力された信号に対してベクトル正規化を行う。具体的には、ベクトル正規化部２５は、６点の信号に対して、上記数式３で示したベクトル正規化を行うことで、ドップラーセンサ１と検知対象の人間との距離の違いに基づく信号強度の差を緩和する。
【００７１】
そして、ステップＳ１２４で、高次局所自己相関算出部２６は、ベクトル正規化部２５から出力された信号に基づいて、高次局所自己相関特徴を算出する。具体的には、高次局所自己相関算出部２６は、６点の信号値から、上記数式４で示した４９パタンの高次局所自己相関特徴を算出する。
【００７２】
次いで、ステップＳ１２８で、次元圧縮部２７は、高次局所自己相関算出部２６から出力された高次局所自己相関特徴に対して次元圧縮を行う。具体的には、次元圧縮部２７は、高次局所自己相関算出部２６から出力された４９パタンの高次局所自己相関特徴から、主成分分析などにより、状態認識のために効率のよい特徴量を限定する。
【００７３】
次に、ステップＳ１３２で、結果出力部２８は、次元圧縮部２７から出力された特徴量を出力する。このとき、結果出力部２８は、次元圧縮部２７での次元圧縮処理の結果を、データ、文字、音声、画像等の形態で出力し得る。
【００７４】
そして、ステップＳ１３６で、認識装置３は、結果出力部２８から出力された特徴量に基づいて、ドップラーセンサ１の検知エリアの状態を認識する。具体的には、認識装置３は、サポートベクタマシンや隠れマルコフモデルに基づく認識器等を適用することにより、空間の状態が「無人」、「安静」、「活動」のいずれかであることを認識する。
【００７５】
以上、本実施形態に係る状態システムの動作処理について説明した。続いて、図４〜図６を参照して、本実施形態に係る状態システムが奏する効果について説明する。
【００７６】
［２−３．効果］
本実施形態にかかる特徴量算出装置２は、高次局所自己相関特徴を用いることで、対象とするエリア内の動き（人間の体動や生体信号）の周期性および位相差の変化という、信号の振幅や周波数と異なる特徴量を抽出することができる。このため、認識装置３は、小動物がいる場合など人間の生体情報から得られるドップラー信号と同様の信号強度が観測される場合や、人の呼吸周期と似た周期で動作する家電機器がある場合でも、人間とその他の外乱とを識別することができる。よって、認識装置３は、特徴量算出装置２により算出された特徴量により、検知エリア内の状態をより正確に検出することができる。
【００７７】
以下では、従来手法のひとつである、短時間フーリエ変換（ＦＦＴ：Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）により特徴量を抽出する手法を比較例として、本実施形態に係る状態システムが奏する効果を説明する。比較例は、所定区間のドップラー信号をＦＦＴにより周波数領域に変換して、特徴量算出装置２と同一周波数帯の平均周波数を特徴量として算出する。以下、比較例により算出された平均周波数の有人と無人の分布を、図４および図５に示す。
【００７８】
図４は、１秒区間ＦＦＴによる平均周波数の度数分布を示す図である。図５は、１０秒区間ＦＦＴによる平均周波数の度数分布を示す図である。図４に示すように、１秒区間のＦＦＴでは、人の有無による特徴量の違いを判断することが難しい。一方で、図５に示すように、１０秒区間のＦＦＴでは、有人の特徴量分布の方が無人の特徴量分布より大きい値で分布していることが分かる。つまり、１０秒区間のＦＦＴによる特徴量は、有人／無人の判別に有用であると考えられる。しかしながら、図４および図５に示した例からは、ＦＦＴによる特徴量は、１０秒程度の長い区間のデータがあって初めて、有人／無人の判別に有用となる、とも言える。
【００７９】
これに対し、本発明の一実施形態による高次局所自己相関特徴は、１秒程度の短い区間のデータであっても、有人／無人の判別に有用である。以下、相関幅τを０．５秒（サンプリング周波数が５００Ｈｚの場合は２５０サンプル）として、１秒区間のドップラー信号に対して特徴量算出装置２により算出された、高次局所自己相関特徴の第１主成分の有人と無人の分布を図６に示す。
【００８０】
図６は、本発明の一実施形態による１秒区間の高次局所自己相関特徴の第１主成分の度数分布を示す図である。図６に示すように、１秒区間であっても、有人の特徴量分布の方が無人の特徴量分布より大きい値で分布していることが分かる。このように、本発明の一実施形態による特徴量算出装置２は、比較例では有用な特徴量を算出することが困難な短い区間のデータであっても、有人／無人の判別に有用な特徴量を算出することができる。
【００８１】
また、例えばサンプリング周波数を５００Ｈｚとした場合、比較例において、１秒区間のＦＦＴの計算対象となるサンプル数は５００である。これに対し、本発明の一実施形態に係る特徴量算出装置２では、１秒区間であっても、ＶＩ（ｔ）、ＶＩ（ｔ＋τ）、ＶＩ（ｔ＋２τ）、ＶＱ（ｔ）、ＶＱ（ｔ＋τ）、ＶＱ（ｔ＋２τ）の６点が計算対象となる。
つまり、本発明の一実施形態に係る特徴量算出装置２は、比較例と比較して、計算対象とするサンプル数を大幅に削減することができ、その結果、特徴量を算出するための計算量を削減することができる。
【００８２】
以上、本実施形態に係る状態システムが奏する効果について説明した。
【００８３】
＜３．まとめ＞
以上説明したように、本実施形態に係る特徴量算出装置２は、人間などの動体の状態をより正確に認識するための特徴量をドップラー信号から抽出することができる。また、特徴量算出装置２は、従来手法と比較して短い区間のデータで有用な特徴量を算出することができる。また、特徴量算出装置２は、従来手法と比較して、特徴量を算出するための計算量を削減することができる。
【００８４】
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。
【００８５】
例えば、上記実施形態では、人間を対象として検知エリアの状態を認識したが、本発明はかかる例に限定されない。例えば、特徴量算出装置２は、フィルタリング部２３がフィルタリングする成分を、人間以外の動物の呼吸や心動等の生体情報に起因する周波数帯とすることで、人間以外の任意の動体を対象とすることができる。
【００８６】
また、情報処理装置に内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭおよびＲＡＭなどのハードウェアを、上述した状態認識システムの各構成と同等の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、該コンピュータプログラムを記録した記録媒体も提供される。
【符号の説明】
【００８７】
１    ドップラーセンサ１
２    特徴量算出装置２
２１  前処理部２１
２２  データ蓄積部２２
２３  フィルタリング部２３
２４  サブサンプリング部２４
２５  ベクトル正規化部２５
２６  高次局所自己相関算出部２６
２７  次元圧縮部２７
２８  結果出力部２８
３    認識装置３
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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