(57)【要約】【課題】防犯性を向上させること。【解決手段】ＡＴＭ１０は、現金に関する取引を実行する装置の利用者を撮像する撮像装置によって撮像された画像を取得する。さらに、ＡＴＭ１０は、画像に含まれる生体領域を抽出する。さらに、ＡＴＭ１０は、生体領域に含まれる各画素の波長成分別の代表値の信号から、各波長成分の間で脈波が採り得る周波数帯以外の特定周波数帯の成分が互いに相殺された信号の波形を検出する。さらに、ＡＴＭ１０は、生体領域から検出された波形が異常であるか否かを判定し、波形が異常である場合に報知を実行する。【選択図】図１
2014186560.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
現金に関する取引を実行する装置の利用者を撮像する撮像装置によって撮像された画像を取得する取得部と、
前記画像に含まれる生体領域を抽出する抽出部と、
前記生体領域に含まれる各画素の波長成分別の代表値の信号から、各波長成分の間で脈波が採り得る周波数帯以外の特定周波数帯の成分が互いに相殺された信号の波形を検出する波形検出部と、
前記生体領域から検出された波形が異常であるか否かを判定する判定部と、
前記波形が異常である場合に報知を実行する報知部と
を有することを特徴とする防犯装置。
【請求項２】
前記波形検出部によって検出された波形から心拍数を算出する心拍数算出部をさらに有し、
前記判定部は、前記心拍数が所定の適正範囲を逸脱するか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載の防犯装置。
【請求項３】
前記波形検出部によって検出された波形から心拍変動を算出する心拍変動算出部をさらに有し、
前記判定部は、前記心拍変動が所定の適正範囲を逸脱するか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載の防犯装置。
【請求項４】
前記波形検出部によって検出された波形から心拍数を算出する心拍数算出部と、
前記波形検出部によって検出された波形から心拍変動を算出する心拍変動算出部と、
前記心拍数および前記心拍変動が所定の適正範囲から逸脱する度合いを表す指標を算出する算出部とをさらに有し、
前記判定部は、前記指標が所定の閾値を超えるか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載の防犯装置。
【請求項５】
前記波形検出部は、
前記波長成分ごとに前記特定周波数帯の成分を抽出し、
各波長成分の間で前記特定周波数帯の成分の大きさを比較することによって、各波長成分の間で前記代表値の信号の差が演算される場合に当該代表値の信号へ乗算される補正係数であって前記特定周波数帯の成分が演算後に最小化される補正係数を算出し、
各波長成分の代表値の信号のうち少なくとも一方の信号に前記補正係数を乗算し、
前記補正係数の乗算後に各波長成分の間で前記代表値の信号の差を算出することによって前記特定周波数帯の成分が互いに相殺された信号の波形を検出することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の防犯装置。
【請求項６】
コンピュータが、
現金に関する取引を実行する装置の利用者を撮像する撮像装置によって撮像された画像を取得し、
前記画像に含まれる生体領域を抽出し、
前記生体領域に含まれる各画素の波長成分別の代表値の信号から、各波長成分の間で脈波が採り得る周波数帯以外の特定周波数帯の成分が互いに相殺された信号の波形を検出し、
前記生体領域から検出された波形が異常であるか否かを判定し、
前記波形が異常である場合に報知を実行する
処理を実行することを特徴とする防犯方法。
【請求項７】
コンピュータに、
現金に関する取引を実行する装置の利用者を撮像する撮像装置によって撮像された画像を取得し、
前記画像に含まれる生体領域を抽出し、
前記生体領域に含まれる各画素の波長成分別の代表値の信号から、各波長成分の間で脈波が採り得る周波数帯以外の特定周波数帯の成分が互いに相殺された信号の波形を検出し、
前記生体領域から検出された波形が異常であるか否かを判定し、
前記波形が異常である場合に報知を実行する
処理を実行させることを特徴とする防犯プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、防犯装置、防犯方法及び防犯プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
振り込め詐欺などの犯罪による被害を抑制するために、各種の防犯の取り組みがなされている。かかる防犯に関する取り組みの一環として、振り込み等の取引を実行する装置、例えばＡＴＭ（automatic  teller  machine）を利用する利用者の異常を検出する技術が提案されている。
【０００３】
一例としては、過去の取引履歴または振込指示操作から推定される判断力が異常判断条件に該当する場合に振込を中断させる異常取引検出装置が挙げられる。他の一例としては、ＡＴＭ前の所定の領域への人間の進入があり、かつ携帯電話の発信電波が検出された場合に、振り込め詐欺発生に関する警告を行う携帯電話使用検出警報装置が挙げられる。他の一例としては、指挿入部に挿入された指から脈拍を測定することによって被識別者の心理状態が正常であるか否かを判定し、正常でない場合に取引ができないことを被識別者に報知する個人認識装置が挙げられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−１１５８６５号公報
【特許文献２】特開２０１０−１９４００５号公報
【特許文献３】特開２００６−２７９７９６号公報
【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、上記の技術は、余計なハードウェアなしには防犯性を向上させることができない。
【０００６】
例えば、上記の異常取引検出装置では、振込を中断させるか否かが過去の取引履歴によって判断されるが、取引の内容と利用者の状態との間に因果関係はない。つまり、利用者が振り込め詐欺に遭遇していない場合に過去に実績のない取引がなされる場合もあれば、利用者が振り込め詐欺に遭遇している場合に過去に実績のある取引がなされる場合もある。また、上記の携帯電話使用検出警報装置では、ＡＴＭ前の領域で携帯電話の発信電波が検出されなかった場合には警告はなされないが、振り込みを促す通話がＡＴＭの前でなされるとは限らず、振り込め詐欺を抑制できない場合がある。このように、異常取引検出装置および携帯電話使用検出警報装置では、犯罪の遭遇時に利用者の異常を特定できないケースが生じるので、防犯性の向上には自ずから限界がある。
【０００７】
また、上記の携帯電話使用検出装置や上記の個人認識装置を実装する場合には、ＡＴＭのブースごとに電界強度を検出するアンテナを設置したり、脈拍の測定装置を設置することになる。このように、携帯電話使用検出装置および個人認識装置は、アンテナや脈拍の測定装置を余計に設けずして利用者の異常を特定することはできない。
【０００８】
１つの側面では、防犯性を向上させることができる防犯装置、防犯方法及び防犯プログラム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】
【０００９】
一態様の防犯装置は、現金に関する取引を実行する装置の利用者を撮像する撮像装置によって撮像された画像を取得する取得部を有する。さらに、前記防犯装置は、前記画像に含まれる生体領域を抽出する抽出部を有する。さらに、前記防犯装置は、前記生体領域に含まれる各画素の波長成分別の代表値の信号から、各波長成分の間で脈波が採り得る周波数帯以外の特定周波数帯の成分が互いに相殺された信号の波形を検出する波形検出部を有する。さらに、前記防犯装置は、前記生体領域から検出された波形が異常であるか否かを判定する判定部と、前記波形が異常である場合に報知を実行する報知部とを有する。
【発明の効果】
【００１０】
一実施形態によれば、防犯性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、実施例１に係る防犯装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、画面の一例を示す図である。
【図３】図３は、画面の一例を示す図である。
【図４】図４は、Ｇ信号およびＲ信号の各信号のスペクトルの一例を示す図である。
【図５】図５は、Ｇ成分および補正係数ｋが乗算されたＲ成分の各信号のスペクトルの一例を示す図である。
【図６】図６は、演算後のスペクトルの一例を示す図である。
【図７】図７は、波形検出部の機能的構成を示すブロック図である。
【図８】図８は、履歴情報の一例を示す図である。
【図９】図９は、心拍数の正規分布の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、画面の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、画面の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、実施例１に係る取引制御処理の手順を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、実施例１に係る波形検出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、実施例１及び実施例２に係る防犯プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に添付図面を参照して本願に係る防犯装置、防犯方法及び防犯プログラムについて説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【実施例１】
【００１３】
まず、本実施例に係る防犯装置の機能的構成について説明する。図１は、実施例１に係る防犯装置の機能的構成を示すブロック図である。図１に示すＡＴＭ（automatic  teller  machine）１０は、預金通帳やキャッシュカードなどを用いて、預け入れ、引き出し、振り込み及び残高照会などの取引を行う現金自動預け払い機である。
【００１４】
かかるＡＴＭ１０は、振り込め詐欺による被害を抑制する防犯対策の一環として、画像中の顔領域から検出される脈波、すなわち心臓の拍動に伴う血液の体積の変動を非接触で検出し、脈波が異常である場合に報知を実行する防犯機能を有する。
【００１５】
一態様としては、防犯機能は、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして提供される防犯プログラムをＡＴＭなどにインストールまたはプリインストールさせることによって実装できる。他の一態様としては、１つまたは複数のＡＴＭで取引を行う人物を撮影するカメラと接続される監視装置に上記の防犯プログラムをインストールまたはプリインストールさせることによってＡＴＭとは別体の監視システムとして実装することもできる。
【００１６】
図１に示すように、ＡＴＭ１０は、タッチパネル１１ａと、カードリーダ１１ｂと、カメラ１１ｃと、ＡＴＭ処理部１２とを有する。さらに、ＡＴＭ１０は、取得部１３と、抽出部１４と、波形検出部１５と、心拍数算出部１５ａと、心拍変動算出部１５ｂと、履歴記憶部１６ａと、判定部１６と、報知部１７とを有する。なお、ＡＴＭ１０は、図１に示した機能部以外にも既知のＡＴＭが有する各種の機能部を有することとしてもかまわない。例えば、ＡＴＭは、コインメックやビルバリユニットなどの貨幣処理部の他、タッチパネル１１ａとの間で相補的に操作入力が可能な物理キー、プリンタを有することとしてもよい。
【００１７】
このうち、タッチパネル１１ａは、表示可能かつ入力可能なデバイスである。一態様としては、タッチパネル１１ａは、預け入れ、引き出し、振り込み及び残高照会などの各種の取引を含むメニュー画面を表示する。他の一態様としては、タッチパネル１１ａは、メニュー画面上で「振り込み」が選択された場合に、ＡＴＭ１０の利用者の脈波を検出し易い画像を入手できるように、撮影に関する案内や手引きなどのガイダンスを表示する。更なる一態様としては、タッチパネル１１ａは、ＡＴＭ１０の利用者の脈波に異常がある場合に、振り込め詐欺等の被害に遭っている可能性がある旨の警告などを含む報知画面を表示する。
【００１８】
カードリーダ１１ｂは、図示しないカード挿入口から挿入されたカードに記録された情報を読み取る読取装置である。一態様としては、カードリーダ１１ｂは、カード挿入口へ挿入されたカードから当該カードに記録された利用者の口座番号などを読み取る。なお、カードリーダ１１ｂは、磁気ストライプカードから情報を読み取るタイプのものでもよいし、ＩＣ（Integrated  Circuit）カードから情報を読み取るタイプのものであってもよい。
【００１９】
カメラ１１ｃは、ＣＣＤ（Charge  Coupled  Device）やＣＭＯＳ（Complementary  Metal  Oxide  Semiconductor）などの撮像素子を搭載する撮像装置である。かかるカメラ１１ｃは、ＡＴＭ１０を利用する利用者の顔が撮像範囲に収まる位置であれば任意の位置に設置することができ、例えば、ＡＴＭ１０に内蔵することもできるし、ＡＴＭ１０の外部に付設することもできる。例えば、カメラ１１ｃには、Ｒ（red）、Ｇ（green）、Ｂ（blue）など３種以上の受光素子を搭載することができる。なお、ここでは、ＡＴＭ１０がカメラ１１ｃを有する場合を例示したが、ネットワークまたは記憶デバイスを経由して利用者の顔が映る画像を取得できる場合には、必ずしもＡＴＭ１０がカメラ１１ｃを有さずともよい。
【００２０】
ＡＴＭ処理部１２は、預け入れ、引き出し、振り込み及び残高照会などの各種の取引を実行する処理部である。一態様としては、ＡＴＭ処理部１２は、図示しないカード挿入口を介してカードの挿入を受け付けると、カードリーダ１１ｂを制御して、当該挿入を受け付けたカードから口座番号を読み取らせる。続いて、ＡＴＭ処理部１２は、タッチパネル１１ａを介して、メニュー画面に表示されたメニューの選択を受け付けた後に、当該メニューに関する取引の内容をさらに受け付ける。その後、ＡＴＭ処理部１２は、取引の実行指示を受け付けると、選択を受け付けたメニューの種別が「振込」であるか否かを判定する。
【００２１】
このとき、ＡＴＭ処理部１２は、選択を受け付けたメニューの種別が「振込」ではない場合に、図示しない金融機関に設置されたサーバ装置との間で通信を行い、カードから読み取られた口座番号に対応する口座に対し、取引を実行する。例えば、ＡＴＭ処理部１２は、メニューの種別が「預入」である場合には、図示しないコインメックまたはビルバリユニットに貨幣投入口から投入された貨幣の金種および枚数を識別させる。その上で、ＡＴＭ処理部１２は、金種および枚数に対応する金額をカードから読み取られた口座番号に対応する口座の残高へ預け入れる依頼を金融機関のサーバ装置へ通知する。その後、ＡＴＭ処理部１２は、預け入れ後の残高をタッチパネル１１ａに表示させたり、図示しないプリンタによって印字出力させたりする。また、ＡＴＭ処理部１２は、メニューの種別が「引き出し」である場合には、カードから読み取られた口座番号に対応する口座の残高から先に取引の内容として指定された金額を引き落とす依頼を金融機関のサーバ装置へ通知する。その後、ＡＴＭ処理部１２は、金融機関のサーバ装置から引落しの完了が通知されると、当該引落しが完了した金額に対応する貨幣を払い出し、引き出し後の残高をタッチパネル１１ａに表示させたり、図示しないプリンタによって印字出力させたりする。また、ＡＴＭ処理部１２は、メニューの種別が「残高照会」である場合には、カードから読み取られた口座番号に対応する口座の残高を金融機関のサーバ装置へ照会する。その後、ＡＴＭ処理部１２は、金融機関のサーバ装置から応答された口座の残高をタッチパネル１１ａに表示させたり、図示しないプリンタによって印字出力させたりする。
【００２２】
一方、ＡＴＭ処理部１２は、選択を受け付けたメニューの種別が「振込」である場合には、ＡＴＭ１０で振り込みを行う利用者の脈波に異常がないか否かを判定させるために、後述の取得部１３に画像の取得を開始させる。その後、ＡＴＭ処理部１２は、後述の判定部１６によって利用者の脈波に異常がないと判定された場合に、取引の内容として指定された内容にしたがって振り込みを実行する。すなわち、ＡＴＭ処理部１２は、カードから読み取られた口座番号に対応する講座から振り込みが指示された金額を引き落とすとともに、当該振り込みが指示された金額を振込先の口座に払い込む振込み依頼を金融機関のサーバ装置へ通知する。そして、ＡＴＭ処理部１２は、金融機関のサーバ装置から振り込みの完了が通知されると、振り込み後の口座の残高、振込先や振り込みが行われた金額をタッチパネル１１ａに表示させたり、図示しないプリンタによって印字出力させたりする。
【００２３】
取得部１３は、画像を取得する処理部である。一態様としては、取得部１３は、ＡＴＭ処理部１２から撮影の開始が指示された場合にカメラ１１ｃに撮影を指示し、カメラ１１ｃによって撮影される画像を取得する。このとき、取得部１３は、ＡＴＭ１０の利用者の顔が撮像範囲に収まった状態で画像が撮像されるように、利用者の顔の位置をカメラ１１ｃの撮像範囲内に誘導したり、撮影中は顔を静止するように警告したり、顔が衣服や頭髪によって遮られないように注意喚起したりすることもできる。図２は、画面の一例を示す図である。例えば、図２に示すように、カメラ１１ｃによって撮影された画像を含む照準画面をタッチパネル１１ａに表示し、照準画面内に利用者の顔が映るようにガイダンスすることができる。他の一態様としては、取得部１３は、利用者の顔が撮影された画像を蓄積するハードディスクや光ディスクなどの補助記憶装置またはメモリカードやＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）メモリなどのリムーバブルメディアから画像を取得することもできる。更なる一態様としては、取得部１３は、外部装置からネットワークを介して受信した画像を取得することもできる。なお、取得部１３は、ＣＣＤやＣＭＯＳなどの撮像素子による出力から得られる２次元のビットマップデータやベクタデータなどの画像データを用いて処理を実行する場合を例示したが、１つのディテクタから出力される信号をそのまま取得して後段の処理を実行させることとしてもよい。
【００２４】
抽出部１４は、取得部１３によって取得された画像から脈波の検出対象とする領域を抽出する処理部である。一態様としては、抽出部１４は、取得部１３によって画像が取得される度に、当該画像にテンプレートマッチング等の画像処理を実行することによって所定の顔パーツ、例えば利用者の目、鼻、唇、頬や髪などを含む顔領域を抽出する。このとき、抽出部１４は、脈波の検出中にＡＴＭ１０の利用者の顔がカメラ１１ｃの撮像範囲から外れないように、注意喚起を促すこともできる。図３は、画面の一例を示す図である。例えば、図３に示すように、画像処理によって抽出された顔領域、例えば顔領域の頂点や重心などの動きが画像のフレーム間で所定のピクセル数を超えた場合に、照準画面から顔が外れないように注意喚起するメッセージをタッチパネル１１ａに表示させたり、図示しないスピーカから音声出力させたりすることができる。
【００２５】
上記の顔領域の抽出後に、抽出部１４は、顔領域に含まれる各画素が持つ画素値に所定の統計処理を実行する。例えば、抽出部１４は、顔領域に含まれる各画素が持つ画素値を波長成分ごとに平均する。この他、平均値以外にも、中央値や最頻値を計算することとしてもよく、また、加重平均以外にも任意の平均処理、例えば加重平均や移動平均などを実行することもできる。これによって、顔領域に含まれる各画素が持つ画素値の平均値が当該顔領域を代表する代表値として波長成分ごとに算出される。
【００２６】
波形検出部１５は、脈波の検出対象とする領域に含まれる各画素の波長成分別の代表値の信号から、各波長成分の間で脈波が採り得る脈波周波数帯以外の特定周波数帯の成分が互いに相殺された信号の波形を検出する処理部である。
【００２７】
一態様としては、波形検出部１５は、画像に含まれる３つの波長成分、すなわちＲ成分、Ｇ成分およびＢ成分のうち血液の吸光特定が異なるＲ成分とＧ成分の２つの波長成分の代表値の時系列データを用いて、波形を検出する。
【００２８】
これを説明すると、顔表面には、毛細血管が流れており、心拍により血管に流れる血流が変化すると、血流で吸収される光量も心拍に応じて変化するため、顔からの反射によって得られる輝度も心拍に伴って変化する。かかる輝度の変化量は小さいが、顔領域全体の平均輝度を求めると、輝度の時系列データには脈波成分が含まれる。ところが、輝度は、脈波以外に体動等によっても変化し、これが、脈波検出のノイズ成分、いわゆる体動アーチファクトとなる。そこで、血液の吸光特性の異なる２種類以上の波長、例えば吸光特性が高いＧ成分(５２５ｎｍ程度)、吸光特性が低いＲ成分(７００ｎｍ程度)で脈波を検出する。心拍は、０．５Ｈｚ〜４Ｈｚ、１分あたりに換算すれば３０ｂｐｍ〜２４０ｂｐｍの範囲であるので、それ以外の成分はノイズ成分とみなすことができる。ノイズには、波長特性は無い、あるいはあっても極小であると仮定すると、Ｇ信号およびＲ信号の間で０．５Ｈｚ〜４Ｈｚ以外の成分は等しいはずであるが、カメラの感度差により大きさが異なる。それゆえ、０．５Ｈｚ〜４Ｈｚ以外の成分の感度差を補正して、Ｇ成分からＲ成分を減算すれば、ノイズ成分は除去されて脈波成分のみを取り出すことができる。
【００２９】
例えば、Ｇ成分及びＲ成分は、下記の式（１）および下記の式（２）によって表すことができる。下記の式（１）における「Ｇｓ」は、Ｇ信号の脈波成分を指し、「Ｇｎ」は、Ｇ信号のノイズ成分を指し、また、下記の式（１）における「Ｒｓ」は、Ｒ信号の脈波成分を指し、「Ｒｎ」は、Ｒ信号のノイズ成分を指す。また、ノイズ成分は、Ｇ成分およびＲ成分の間で感度差があるので、感度差の補正係数ｋは、下記の式（３）によって表される。
【００３０】
Ｇａ＝Ｇｓ＋Ｇｎ・・・（１）
Ｒａ＝Ｒｓ＋Ｒｎ・・・（２）
ｋ＝Ｇｎ／Ｒｎ・・・（３）
【００３１】
感度差を補正してＧ成分からＲ成分を減算すると、脈波成分Ｓは、下記の式（４）となる。これを上記の式（１）及び上記の式（２）を用いて、Ｇｓ、Ｇｎ、Ｒｓ及びＲｎによって表される式へ変形すると、下記の式（５）となり、さらに、上記の式（３）を用いて、ｋを消し、式を整理すると下記の式（６）が導出される。
【００３２】
Ｓ＝Ｇａ−ｋＲａ・・・（４）
Ｓ＝Ｇｓ＋Ｇｎ−ｋ（Ｒｓ＋Ｒｎ）・・・（５）
Ｓ＝Ｇｓ−（Ｇｎ／Ｒｎ）Ｒｓ・・・（６）
【００３３】
ここで、Ｇ信号およびＲ信号は、吸光特性が異なり、Ｇｓ＞（Ｇｎ／Ｒｎ）Ｒｓである。したがって、上記の式（６）によってノイズが除去された脈波成分Ｓを算出することができる。
【００３４】
図４は、Ｇ信号およびＲ信号の各信号のスペクトルの一例を示す図である。図４に示すグラフの縦軸は、信号強度を指し、また、横軸は、周波数（ｂｐｍ）を指す。図４に示すように、Ｇ成分およびＲ成分は、撮像素子の感度が異なるので、両者の信号強度はそれぞれ異なる。その一方、Ｒ成分およびＧ成分は、いずれにおいても３０ｂｐｍ〜２４０ｂｐｍの範囲外、特に３ｂｐｍ以上２０ｂｐｍ未満の特定周波数帯でノイズが現れることには変わりはない。このため、図４に示すように、３ｂｐｍ以上２０ｂｐｍ未満の特定周波数帯に含まれる指定の周波数Ｆｎに対応する信号強度をＧｎ及びＲｎとして抽出できる。これらＧｎ及びＲｎによって感度差の補正係数ｋを導出できる。
【００３５】
図５は、Ｇ成分および補正係数ｋが乗算されたＲ成分の各信号のスペクトルの一例を示す図である。図５の例では、説明の便宜上、補正係数の絶対値を乗算した結果が図示されている。図５に示すグラフにおいても、縦軸は、信号強度を指し、また、横軸は、周波数（ｂｐｍ）を指す。図５に示すように、Ｇ成分及びＲ成分の各信号のスペクトルに補正係数ｋが乗算された場合には、Ｇ成分およびＲ成分の各成分の間で感度が揃う。特に、特定周波数帯におけるスペクトルの信号強度は、大部分においてスペクトルの信号強度が略同一になっている。その一方で、実際に脈波が含まれる周波数の周辺領域４００は、Ｇ成分およびＲ成分の各成分の間でスペクトルの信号強度が揃っていない。
【００３６】
図６は、演算後のスペクトルの一例を示す図である。図６では、脈波が現れている周波数帯の視認性を上げる観点から縦軸である信号強度の尺度を大きくして図示している。図６に示すように、Ｇ信号のスペクトルから補正係数ｋの乗算後のＲ信号のスペクトルが差し引かれた場合には、Ｇ成分およびＲ成分の間での吸光特性の差によって脈波が現れる信号成分の強度が可及的に維持された状態でノイズ成分が低減されていることがわかる。このようにしてノイズ成分だけが除去された脈波波形を検出することができる。
【００３７】
続いて、波形検出部１５の機能的構成についてさらに具体的に説明する。図７は、波形検出部１５の機能的構成を示すブロック図である。図７に示すように、波形検出部１５は、ＢＰＦ（Band-Pass  Filter）１５２Ｒ及び１５２Ｇと、抽出部１５３Ｒ及び１５３Ｇと、ＬＰＦ（Low-Pass  Filter）１５４Ｒ及び１５４Ｇと、算出部１５５と、ＢＰＦ１５６Ｒ及び１５６Ｇと、乗算部１５７と、演算部１５８とを有する。なお、図４〜図６の例では、周波数空間にて脈波を検出する例を説明したが、図７では、周波数成分への変換にかかる時間を削減する観点から、時系列空間にてノイズ成分をキャンセルして脈波を検出する場合の機能的構成を図示している。
【００３８】
例えば、抽出部１４から波形検出部１５には、顔領域に含まれる各画素が持つＲ成分の画素値の代表値を信号値とするＲ信号の時系列データが入力されるとともに、顔領域に含まれる各画素が持つＧ成分画素値の代表値を信号値とするＧ信号の時系列データが入力される。このうち、顔領域のＲ信号は、波形検出部１５内のＢＰＦ１５２Ｒ及びＢＰＦ１５６Ｒへ入力されるとともに、顔領域のＧ信号は、波形検出部１５内のＢＰＦ１５２Ｇ及びＢＰＦ１５６Ｇへ入力される。
【００３９】
ＢＰＦ１５２Ｒ、ＢＰＦ１５２Ｇ、ＢＰＦ１５６Ｒ及びＢＰＦ１５６Ｇは、いずれも所定の周波数帯の信号成分だけを通過させてそれ以外の周波数帯の信号成分を除去するバンドパスフィルタである。これらＢＰＦ１５２Ｒ、ＢＰＦ１５２Ｇ、ＢＰＦ１５６Ｒ及びＢＰＦ１５６Ｇは、ハードウェアによって実装されることとしてもよいし、ソフトウェアによって実装されることとしてもよい。
【００４０】
これらＢＰＦが通過させる周波数帯の違いについて説明する。ＢＰＦ１５２Ｒ及びＢＰＦ１５２Ｇは、ノイズ成分が他の周波数帯よりも顕著に現れる特定周波数帯の信号成分を通過させる。
【００４１】
かかる特定周波数帯は、脈波が採り得る周波数帯との間で比較することによって定めることができる。脈波が採り得る周波数帯の一例としては、０．５Ｈｚ以上４Ｈｚ以下である周波数帯、１分あたりに換算すれば３０ｂｐｍ以上２４０ｂｐｍ以下である周波数帯が挙げられる。このことから、特定周波数帯の一例としては、脈波として計測され得ない０．５Ｈｚ未満及び４Ｈｚ超過の周波数帯を採用することができる。また、特定周波数帯は、脈波が採り得る周波数帯との間でその一部が重複することとしてもよい。例えば、脈波として計測されることが想定しづらい０．７Ｈｚ〜１Ｈｚの区間で脈波が採り得る周波数帯と重複することを許容し、１Ｈｚ未満及び４Ｈｚ以上の周波数帯を特定周波数帯として採用することもできる。また、特定周波数帯は、１Ｈｚ未満及び４Ｈｚ以上の周波数帯を外縁とし、ノイズがより顕著に現れる周波数帯に絞ることもできる。例えば、ノイズは、脈波が採り得る周波数帯よりも高い高周波数帯に比べて、脈波が採り得る周波数帯よりも低い低周波数帯でより顕著に現れる。このため、１Ｈｚ未満の周波数帯に特定周波数帯を絞ることもできる。また、空間周波数がゼロである直流成分の近傍には、各成分の撮像素子の感度の差が多く含まれるので、３ｂｐｍ以上６０ｂｐｍ未満の周波数帯に特定周波数帯を絞ることもできる。さらに、人の体の動き、例えば瞬きや体の揺れの他、環境光のチラツキなどのノイズが現れやすい３ｂｐｍ以上２０ｂｐｍ未満の周波数帯に特定周波数帯を絞ることもできる。
【００４２】
ここでは、一例として、ＢＰＦ１５２Ｒ及びＢＰＦ１５２Ｇが特定周波数帯として０．０５Ｈｚ〜以上０．３Ｈｚ以下の周波数帯の信号成分を通過させる場合を想定して以下の説明を行う。なお、ここでは、特定周波数帯の信号成分を抽出するために、バンドパスフィルタを用いる場合を例示したが、一定の周波数未満の周波数帯の信号成分を抽出する場合などには、ローパスフィルタを用いることもできる。
【００４３】
一方、ＢＰＦ１５６Ｒ及びＢＰＦ１５６Ｇは、脈波が採り得る周波数帯、例えば１Ｈｚ以上４Ｈｚ以下の周波数帯の信号成分を通過させる。なお、以下では、脈波が採り得る周波数帯のことを「脈波周波数帯」と記載する場合がある。
【００４４】
抽出部１５３Ｒは、Ｒ信号の特定周波数帯の信号成分の絶対強度値を抽出する。例えば、抽出部１５３Ｒは、Ｒ成分の特定周波数帯の信号成分をべき乗する乗算処理を実行することによって特定周波数帯の信号成分の絶対強度値を抽出する。また、抽出部１５３Ｇは、Ｇ信号の特定周波数帯の信号成分の絶対強度値を抽出する。例えば、抽出部１５３Ｇは、Ｇ成分の特定周波数帯の信号成分をべき乗する乗算処理を実行することによって特定周波数帯の信号成分の絶対強度値を抽出する。
【００４５】
ＬＰＦ１５４Ｒ及びＬＰＦ１５４Ｇは、特定周波数帯の絶対強度値の時系列データに対し、時間変化に応答させる平滑化処理を実行するローパスフィルタである。これらＬＰＦ１５４Ｒ及びＬＰＦ１５４Ｇは、ＬＰＦ１５４Ｒへ入力される信号がＲ信号であり、ＬＰＦ１５４Ｇへ入力される信号がＧ信号である以外に違いはない。かかる平滑化処理によって、特定周波数帯の絶対値強度Ｒ´ｎ及びＧ´ｎが得られる。
【００４６】
算出部１５５は、ＬＰＦ１５４Ｇによって出力されたＧ信号の特定周波数帯の絶対値強度Ｇ´ｎを、ＬＰＦ１５４Ｒによって出力されたＲ信号の特定周波数帯の絶対値強度Ｒ´ｎで除する除算「Ｇ´ｎ／Ｒ´ｎ」を実行する。これによって、感度差の補正係数ｋを算出する。
【００４７】
乗算部１５７は、ＢＰＦ１５６Ｒによって出力されたＲ信号の脈波周波数帯の信号成分に算出部１５５によって算出された補正係数ｋを乗算する。
【００４８】
演算部１５８は、乗算部１５７によって補正係数ｋが乗算されたＲ信号の脈波周波数帯の信号成分から、ＢＰＦ１５６Ｇによって出力されたＧ信号の脈波周波数帯の信号成分を差し引く演算「ｋ＊Ｒｓ−Ｇｓ」を実行する。かかる演算によって得られた信号の時系列データは、脈波の波形に相当する。このようにして顔領域から検出された脈波の波形が心拍数算出部１５ａおよび心拍変動算出部１５ｂへ出力される。
【００４９】
図１の説明に戻り、心拍数算出部１５ａは、波形検出部１５によって検出される信号から心拍数を算出する処理部である。一態様としては、心拍数算出部１５ａは、波形検出部１５によって信号が検出されている検出期間、例えば３０秒間や１分間にわたって信号の波形のピーク、例えば極大点を検出する。これによって、一拍の心拍信号に含まれるＲ波やＴ波などを検出できる。その上で、心拍数算出部１５ａは、検出期間の間に検出されたピークの回数を計数した上でピークの回数を単位時間あたりのピークの回数に換算する。例えば、検出期間を３０秒、単位時間を１分間としたとき、３０秒間に検出されたピークの回数を検出期間である３０秒で除し、その除算値に単位時間である６０秒（＝１分）を乗算することによって心拍数を算出する。なお、ここでは、検出期間におけるピークの回数を計数することによって心拍数を算出する場合を例示したが、信号の時系列データを周波数成分に変換し、１Ｈｚ以上４Ｈｚ以下の脈波周波数帯で信号の強度がピークの周波数を心拍数として算出することもできる。かかる周波数成分への変換には、離散フーリエ変換、いわゆるＤＦＴ（Discrete  Fourier  Transform）、フーリエ変換、高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast  Fourier  Transform）や離散コサイン変換（ＤＣＴ：Discrete  Cosine  Transform）などを適用することができる。
【００５０】
心拍変動算出部１５ｂは、波形検出部１５によって検出される信号から心拍変動を算出する処理部である。一態様としては、心拍変動算出部１５ｂは、波形検出部１５によって信号が検出されている検出期間、例えば３０秒間や１分間にわたって信号の波形のピーク、例えば極大点を検出する。これによって、一拍の心拍信号に含まれるＲ波やＴ波などを検出できる。そして、心拍変動算出部１５ｂは、ピーク間隔、いわゆるＲＲＩ（R-R  Interval）を測定し、ＲＲＩの時間変動、すなわち心拍変動を周波数成分へ変換する。その上で、心拍変動算出部１５ｂは、心拍変動のスペクトルから低周波成分ＬＦ及び高周波成分ＨＦを算出する。そして、心拍変動算出部１５ｂは、低周波成分ＬＦと高周波成分ＨＦの比、例えばＬＦ／ＨＦを算出する。なお、低周波成分ＬＦの一例としては、０．０５Ｈｚ〜０．２Ｈｚの周波数帯の信号強度の代表値、例えば平均値や積分値を採用でき、また、高周波成分ＨＦの一例としては、０．２Ｈｚ〜０．３５Ｈｚの周波数帯の信号強度の代表値を採用できる。
【００５１】
履歴記憶部１６ａは、金融機関に口座を持つ顧客に関する脈波の履歴を記憶する記憶部である。かかる履歴記憶部１６ａの一態様としては、顧客の口座番号ごとに当該顧客の心拍数の分布が対応付けられた情報を採用できる。図８は、履歴情報の一例を示す図である。図８には、一人の顧客について当該顧客の心拍数として過去に検出された履歴がヒストグラムによって図示されている。図８に示す例で言えば、顧客の心拍数がおおよそ７０ｂｐｍ以上１００ｂｐｍ未満の範囲に集中していることがわかる。なお、ここでは、個人ごとに心拍数の履歴を記憶する場合を例示したが、標準的な人物の心拍数の履歴を記憶することもできる。この場合には、年代や性別に分類して心拍数の履歴を記憶することができる。また、ここでは、顧客の心拍数の履歴を記憶する場合を例示したが、顧客ごとに心拍変動の履歴、例えば心拍変動やＬＦ／ＨＦの履歴を記憶することもできる。
【００５２】
判定部１６は、波形検出部１５によって検出される信号の波形に異常があるか否かを判定する処理部である。一態様としては、判定部１６は、心拍数算出部１５ａによって算出された心拍数および心拍変動算出部１５ｂによって算出されたＬＦ／ＨＦを用いて、次に説明する「異常スコア」を算出する。ここで言う「異常スコア」は、ＡＴＭ１０の利用者の脈波が異常である可能性が高いほど値が高く設定される指標であり、例えば、心拍数および心拍変動が標準値から乖離している度合いが高いほど高い値が算出される。なお、以下では、異常スコアを算出する場合を例示するが、脈波が正常である可能性が高いほど値が高くなる正常スコアを算出することとしてもかまわない。
【００５３】
これを具体的に説明すると、判定部１６は、カードから読み取られた口座番号と一致する脈波の履歴を履歴記憶部１６ａから検索する。このとき、判定部１６は、カードから読み取られた口座番号と一致する脈波の履歴が履歴記憶部１６ａに存在する場合、すなわちＡＴＭ１０の利用者の履歴が存在する場合には、履歴記憶部１６ａからＡＴＭ１０の利用者の履歴を読み出す。一方、判定部１６は、履歴記憶部１６ａにＡＴＭ１０の利用者の履歴が存在しない場合には、履歴記憶部１６ａから標準的な人物の履歴を読み出す。その後、判定部１６は、履歴記憶部１６ａから読み出した脈波の履歴を用いて、心拍数の異常スコアと心拍変動の異常スコアを算出する。
【００５４】
例えば、判定部１６は、心拍数の異常スコアを算出する場合には、心拍数の履歴の平均および分散を算出した上で心拍数の正規分布を算出する。図９は、心拍数の正規分布の一例を示す図である。図９には、図８に示した心拍数の履歴から算出された正規分布が図示されている。例えば、判定部１６は、心拍数算出部１５ａによって算出された心拍数が心拍数の正規分布の所定の区間、例えば図９に示した塗りつぶしに対応する９５％区間から乖離するほどスコアの値が高くなる異常スコアを算出する。一例としては、判定部１６は、心拍数算出部１５ａによって算出された心拍数が上記の９５％区間に含まれる場合には心拍数の異常スコアを「０」と算出する。一方、判定部１６は、心拍数算出部１５ａによって算出された心拍数が上記の９５％区間に含まれない場合には９５％区間の下限値または上限値から乖離するほど高い値を心拍数の異常スコアとして算出する。これら下限値または上限値の閾値から乖離する度合いと異常スコアの上昇率は、線形であっても非線形であってもよい。ここで、ＡＴＭ１０の利用者が振り込め詐欺に遭っている場合には、緊張状態にある公算が高いので、心拍数が９５％区間の下限値を下回る場合には、閾値からの乖離度合いが同一であっても、心拍数が９５％区間の上限値を超える高い場合よりも低い異常スコアを導出することとしてもよく、また、心拍数が９５％区間の下限値を下回る場合には、脈波の再測定を実行することとしてもよい。
【００５５】
なお、ここでは、心拍数の異常スコアを算出する場合について説明したが、同様に、ＬＦ／ＨＦの正規分布を算出した上で心拍変動算出部１５ｂによって算出されたＬＦ／ＨＦと正規分布の９５％区間とを比較することによって心拍変動の異常スコアを算出することができる。ここで、低周波成分ＬＦは、交感神経と副交感神経の影響を受けること、高周波成分ＨＦは、副交感神経を受けること、さらには、これらの比であるＬＦ／ＨＦが低い場合には、ストレスが高い状態であると推定できることが知られている。したがって、ＬＦ／ＨＦが９５％区間の下限値を下回る場合の異常スコアを、ＬＦ／ＨＦが９５％区間の上限値を超える場合の異常スコアよりも高く算出することもできる。
【００５６】
このように、心拍数の異常スコアおよび心拍変動の異常スコアを算出した上で、判定部１６は、総合の異常スコアを算出する。例えば、判定部１６は、心拍数の異常スコアおよび心拍変動の異常スコアの総和を総合の異常スコアとして算出することもできるし、心拍数の異常スコアおよび心拍変動の異常スコアの平均を総合の異常スコアとして算出することもできる。また、判定部１６は、心拍数の異常スコアおよび心拍変動の異常スコアに所定の重み付けを行った上で総和や平均を算出することによって総合の異常スコアを算出することもできる。かかる重み付けの一例としては、心拍数および心拍変動のうち検出精度が高いと期待できる方に大きい重みを付与し、検出精度が低い公算が高い方に小さい重みを付与することができる。なお、ここでは、心拍数および心拍変動の２つを用いて異常スコアを算出する場合を例示したが、いずれか一方に絞って異常スコアを算出することとしてもかまわない。
【００５７】
ここで、判定部１６は、総合の異常スコアが所定の閾値以下であるか否かを判定する。このとき、総合の異常スコアが閾値以下である場合には、ＡＴＭ１０の利用者に過度の緊張やストレスがない状態にあると推定できる。この場合には、ＡＴＭ１０の利用者が振り込め詐欺等の犯罪の被害に遭っている可能性が低いと判定できる。一方、総合の異常スコアが閾値を超える場合には、ＡＴＭ１０の利用者が過度の緊張やストレスを感じている状態であると推定できる。この場合には、ＡＴＭ１０の利用者が振り込め詐欺等の犯罪の被害に遭っているおそれがあると判定できる。
【００５８】
報知部１７は、ＡＴＭ１０の利用者に報知を実行する処理部である。一態様としては、報知部１７は、判定部１６によって総合の異常スコアが閾値を超えると判定された場合に、脈波の検出のリトライ回数が所定の回数未満であるか否かを判定する。このとき、報知部１７は、脈波の検出のリトライ回数が所定の回数未満である場合には、波形検出部１５に脈波の検出をリトライさせる。
【００５９】
このように、総合の異常スコアが閾値を超えたからといって直ちに異常を報知しないのは、心拍数の上昇や心拍変動のゆらぎの要因が振り込め詐欺等の犯罪であるとは限らないからである。すなわち、犯罪以外の要因、例えばＡＴＭ１０に至るまでに走ったり、階段や坂道を昇降したりなどの激しい運動がなされたことによって心拍数の上昇や心拍変動のゆらぎが起こった場合も想定されるからである。
【００６０】
この場合には、報知部１７は、図１０に示す画面をタッチパネル１１ａに表示させる。図１０は、画面の一例を示す図である。図１０に示すように、タッチパネル１１ａ上でＡＴＭ１０の利用者に待機が促された場合には、利用者は、次の報知がなされるまで待機する。このため、利用者が激しい運動等を行っていても、心拍数の上昇や心拍変動のゆらぎを運動前の状態に戻すことができる。なお、利用者が振り込め詐欺等の犯罪に遭っている場合に脈波の検出をリトライさせても、振り込みは依然として終了しておらず、心拍数の上昇や心拍変動の異常の原因が解消されたわけではないので、次回に算出された総合の異常スコアも閾値を超える可能性が高い。よって、防犯上の影響なく、時間をかせぐことができる。
【００６１】
一方、報知部１７は、脈波の検出のリトライ回数が所定の回数以上である場合には、異常を報知する。例えば、報知部１７は、図１１に示す画面をタッチパネル１１ａに表示させるとともに、ＡＴＭ１０のオペレータや金融機関の係員が使用する端末、例えばインカムや移動体端末などにＡＴＭ１０の利用者が振り込め詐欺等の犯罪に遭遇しているおそれがある旨を報知する。図１１は、画面の一例を示す図である。例えば、図１１に示すように、ＡＴＭ１０の利用者にオペレータを呼び出したことを報知する。その後、ＡＴＭ１０に到着したオペレータは、振り込め詐欺等の犯罪に遭っているおそれをＡＴＭ１０の利用者に説明することができる。これによって、ＡＴＭ１０の利用者は、振り込みの要否を適切に判断することができ、振り込め詐欺を抑制できる結果、防犯性を向上させることができる。
【００６２】
なお、上記のＡＴＭ処理部１２と、取得部１３と、抽出部１４と、波形検出部１５と、心拍数算出部１５ａと、心拍変動算出部１５ｂと、判定部１６と、報知部１７とは、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などに防犯プログラムを実行させることによって実現できる。また、上記の各機能部は、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などのハードワイヤードロジックによっても実現できる。
【００６３】
また、上記の履歴記憶部１６ａには、半導体メモリ素子や記憶装置を採用できる。例えば、半導体メモリ素子の一例としては、ＶＲＡＭ（Video  Random  Access  Memory）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory)、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）やフラッシュメモリ（flash  memory）などが挙げられる。また、記憶装置の一例としては、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置が挙げられる。
【００６４】
［処理の流れ］
次に、本実施例に係るＡＴＭ１０の処理の流れについて説明する。なお、ここでは、ＡＴＭ１０によって実行される（１）取引制御処理について説明した後に、取引制御処理のサブルーチンとして実行される（２）波形検出処理について説明することとする。
【００６５】
（１）取引制御処理
図１２は、実施例１に係る取引制御処理の手順を示すフローチャートである。この取引制御処理は、ＡＴＭ１０の利用者によってカード挿入口にカードが挿入された場合に、処理が起動される。
【００６６】
図１２に示すように、図示しないカード挿入口を介してカードの挿入を受け付けると、ＡＴＭ処理部１２は、カードリーダ１１ｂを制御して、当該挿入を受け付けたカードから口座番号を読み取らせる（ステップＳ１０１）。
【００６７】
続いて、ＡＴＭ処理部１２は、タッチパネル１１ａを介して、メニュー画面に表示されたメニューの選択を受け付けた後に、当該メニューに関する取引の内容をさらに受け付ける（ステップＳ１０２及びステップＳ１０３）。その後、ＡＴＭ処理部１２は、取引の実行指示を受け付けると（ステップＳ１０４）、ステップＳ１０２で選択を受け付けたメニューの種別が「振込」であるか否かを判定する（ステップＳ１０５）。
【００６８】
このとき、メニューの種別が「振込」ではない場合（ステップＳ１０５Ｎｏ）には、ＡＴＭ処理部１２は、金融機関に設置されたサーバ装置との間で通信を行い、カードから読み取られた口座番号に対応する口座に対し、取引を実行し（ステップＳ１０６）、処理を終了する。
【００６９】
一方、メニューの種別が「振込」である場合（ステップＳ１０５Ｙｅｓ）には、画像中の顔領域に含まれる各画素の波長成分別の代表値の信号から、各波長成分の間で脈波周波数帯以外の特定周波数帯の成分が互いに相殺された信号の波形を検出する「波形検出処理」が実行される（ステップＳ１０７）。
【００７０】
その後、心拍数算出部１５ａは、波形検出部１５によって検出される信号から心拍数を算出するとともに、心拍変動算出部１５ｂは、波形検出部１５によって検出される信号から心拍変動を算出する（ステップＳ１０８）。続いて、判定部１６は、カードから読み取られた口座番号と一致する脈波の履歴、すなわちＡＴＭ１０の利用者の履歴を履歴記憶部１６ａから検索する（ステップＳ１０９）。
【００７１】
このとき、ＡＴＭ１０の利用者の履歴が存在する場合（ステップＳ１０９Ｙｅｓ）には、判定部１６は、履歴記憶部１６ａからＡＴＭ１０の利用者の履歴を読み出す（ステップＳ１１０）。一方、ＡＴＭ１０の利用者の履歴が存在しない場合（ステップＳ１０９Ｎｏ）には、履歴記憶部１６ａから標準的な人物の履歴を読み出す（ステップＳ１１１）。
【００７２】
その後、判定部１６は、ステップＳ１０８で算出された心拍数および心拍変動と、ステップ１１０またはステップＳ１１１で読み出された脈波の履歴を用いて、心拍数および心拍変動の総合の異常スコアを算出する（ステップＳ１１２）。
【００７３】
ここで、判定部１６は、総合の異常スコアが所定の閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ１１３）。このとき、総合の異常スコアが閾値以下である場合（ステップＳ１１３Ｙｅｓ）には、ＡＴＭ１０の利用者が振り込め詐欺等の犯罪の被害に遭っている可能性が低いと判定できる。この場合には、ＡＴＭ処理部１２は、金融機関に設置されたサーバ装置との間で通信を行い、カードから読み取られた口座番号に対応する口座に対し、指定の振込先へ指定の金額を振り込む取引「振り込み」を実行し（ステップＳ１０６）、処理を終了する。
【００７４】
一方、総合の異常スコアが閾値を超える場合（ステップＳ１１３Ｎｏ）には、ＡＴＭ１０の利用者が過度の緊張やストレスを感じている状態であると推定できる。この場合には、ＡＴＭ１０の利用者が振り込め詐欺等の犯罪の被害に遭っているおそれがあると判定できる。この場合には、報知部１７は、脈波の検出のリトライ回数が所定の回数未満であるか否かを判定する（ステップＳ１１４）。
【００７５】
このとき、脈波の検出のリトライ回数が所定の回数未満である場合（ステップＳ１１４Ｙｅｓ）には、報知部１７は、脈波を再測定する旨をタッチパネル１１ａを介して報知し（ステップＳ１１５）、上記のステップＳ１０７〜ステップＳ１１３までの処理を繰り返し実行する。
【００７６】
また、報知部１７は、脈波の検出のリトライ回数が所定の回数以上である場合（ステップＳ１１４Ｎｏ）には、オペレータの呼出し中である旨を報知するとともに、オペレータが使用するインカムや移動体端末などにＡＴＭ１０の利用者が振り込め詐欺等の犯罪に遭遇しているおそれがある旨を報知し（ステップＳ１１６）、処理を終了する。
【００７７】
（２）波形検出処理
図１３は、実施例１に係る波形検出処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、図１２に示したステップＳ１０７に対応する処理であり、メニューの種別が「振込」であった場合に処理が起動される。
【００７８】
図１３に示すように、取得部１３は、カメラ１１ｃによって撮影される画像を取得し（ステップＳ２０１）、ステップＳ２０１で取得された画像を含む顔の照準画面をタッチパネル１１ａに表示する（ステップＳ２０２）。
【００７９】
続いて、抽出部１４は、ステップＳ２０１で取得された画像にテンプレートマッチング等の画像処理を実行することによって所定の顔パーツ、例えば利用者の目、鼻、唇、頬や髪などを含む顔領域を抽出する（ステップＳ２０３）。
【００８０】
そして、抽出部１４は、ステップＳ２０３で抽出された顔領域に含まれる各画素が持つ画素値の代表値をＧ成分およびＲ成分の波長成分ごとに算出する（ステップＳ２０４）。この結果、顔領域のＲ成分の代表値であるＲ信号がＢＰＦ１５２Ｒ及びＢＰＦ１５６Ｒへ出力されるとともに、顔領域のＧ成分の代表値であるＧ信号がＢＰＦ１５２Ｇ及びＢＰＦ１５６Ｇへ出力されることになる。
【００８１】
続いて、ＢＰＦ１５２Ｒは、Ｒ信号の特定周波数帯、例えば３ｂｐｍ以上２０ｂｐｍ未満の周波数帯の信号成分を抽出するとともに、ＢＰＦ１５２Ｇは、Ｇ信号の特定周波数帯の信号成分を抽出する（ステップＳ２０５Ａ）。
【００８２】
そして、抽出部１５３Ｒは、Ｒ信号の特定周波数帯の信号成分の絶対強度値を抽出するとともに、抽出部１５３Ｇは、Ｇ信号の特定周波数帯の信号成分の絶対強度値を抽出する（ステップＳ２０６）。
【００８３】
その後、ＬＰＦ１５４Ｒは、Ｒ信号の特定周波数帯の絶対強度値の時系列データに対し、時間変化に応答させる平滑化処理を実行するとともに、ＬＰＦ１５４Ｇは、Ｇ信号の特定周波数帯の絶対強度値の時系列データに対し、時間変化に応答させる平滑化処理を実行する（ステップＳ２０７）。
【００８４】
続いて、算出部１５５は、ＬＰＦ１５４Ｇによって出力されたＧ信号の特定周波数帯の絶対値強度Ｇ´ｎを、ＬＰＦ１５４Ｒによって出力されたＲ信号の特定周波数帯の絶対値強度Ｒ´ｎで除する除算「Ｇ´ｎ／Ｒ´ｎ」を実行することによって補正係数ｋを算出する（ステップＳ２０８）。
【００８５】
上記のステップＳ２０５Ａの処理に並行して、ＢＰＦ１５６Ｒは、Ｒ信号の脈波周波数帯、例えば４２ｂｐｍ以上２４０ｂｐｍ未満の周波数帯の信号成分を抽出するとともに、ＢＰＦ１５６Ｇは、Ｇ信号の脈波周波数帯の信号成分を抽出する（ステップＳ２０５Ｂ）。
【００８６】
その後、乗算部１５７は、ステップＳ２０５Ｂで抽出されたＲ信号の脈波周波数帯の信号成分にステップＳ２０８で算出された補正係数ｋを乗算する（ステップＳ２０９）。その上で、演算部１５８は、ステップＳ２０９で補正係数ｋが乗算されたＲ信号の脈波周波数帯の信号成分から、ステップＳ２０５Ｂで抽出されたＧ信号の脈波周波数帯の信号成分を差し引く演算「ｋ＊Ｒｓ−Ｇｓ」を実行する（ステップＳ２１０）。かかるステップＳ２１０の演算によって得られた信号の時系列データは、脈波の波形に相当する。
【００８７】
続いて、取得部１３は、脈波の検出を開始してから所定の検出期間、例えば３０秒間が経過したか否かを判定する（ステップＳ２１１）。このとき、検出期間が経過していない場合（ステップＳ２１１Ｎｏ）には、抽出部１４は、画像のフレーム間で画像処理によって抽出された顔領域の動きが許容範囲内であるか否か、例えば顔領域の頂点や重心などの移動量が所定のピクセル数以内であるか否かを判定する（ステップＳ２１２）。
【００８８】
そして、顔領域の動きが許容範囲外である場合（ステップＳ２１２Ｎｏ）には、抽出部１４は、照準画面から顔が外れないように注意喚起するメッセージをタッチパネル１１ａに表示させたり、図示しないスピーカから音声出力させたりし（ステップＳ２１３）、ステップＳ２０１〜ステップＳ２１０までの処理を繰り返し実行する。
【００８９】
このように、脈波の検出を開始してから検出期間が経過するまで（ステップＳ２１１Ｎｏ）、ステップＳ２０１〜ステップＳ２１０までの処理が繰り返し実行され、脈波の検出を開始してから検出期間が経過すると（ステップＳ２１１Ｙｅｓ）、処理を終了する。
【００９０】
［実施例１の効果］
上述してきたように、本実施例に係るＡＴＭ１０は、振り込み等を行う利用者が撮像された画像に映る顔領域の代表値の信号から脈波成分以外のノイズが除去された信号を検出し、信号が異常である場合に報知を実行する。このため、本実施例に係るＡＴＭ１０では、画像から脈波を非接触で検出することができ、センサ等の設置および装着を不要化できる。さらに、本実施例に係るＡＴＭ１０では、利用者の緊張やストレスと密接な関係を有する脈波が異常であるか否かを判定するので、振り込め詐欺等の犯罪の遭遇時に利用者に現れる異常を特定できる。したがって、本実施例に係るＡＴＭ１０によれば、余計なハードウェアなしに防犯性を向上させることができる。
【実施例２】
【００９１】
さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。
【００９２】
［応用例１］
上記の実施例１では、メニューの種別が「振込」である場合に脈波が異常であるか否かを判定する例を説明したが、過去の振り込みの傾向から逸脱する場合に絞って脈波の異常を判定するようにしてもかまわない。例えば、振り込みが指定された金額が所定の金額以上であったり、過去に振り込みがなされた金額の履歴を参照して金額の平均値、中央値または最大値を超える場合に脈波の異常を判定するようにしてもよい。
【００９３】
［応用例２］
上記の実施例１では、脈波が異常であるか否かによって報知を実行するか否かを制御する場合を例示したが、他の現象から報知を実行するか否かを制御してもかまわない。例えば、ＡＴＭ１０は、カメラ１１ｃによって撮像される画像に角膜反射法などのアルゴリズムを適用し、眼球の瞳孔の中心位置から視線の方向が指す視点の位置、いわゆる注視点を検出する視線検出部をさらに実装することもできる。その上で、ＡＴＭ１０は、視点の位置が一定値以上の距離以上にわたって移動する頻度が所定の回数を超える場合に、報知を実行することもできる。また、ＡＴＭ１０は、視点の位置が利用者の後方に向いた回数、あるいは警備員の配置位置に向いた回数が所定の回数を超える場合に、報知を実行することもできる。なお、上記の視線の位置を用いる判定と、上記の実施例１で説明した心拍数または心拍変動を用いる判定を組み合わせて実装することもできる。この場合には、一例として、視線の異常スコアを算出した上で心拍数の異常スコアおよび／または心拍変動の異常スコアとの間で総合の異常スコアを求めることもできる。
【００９４】
［応用例３］
上記の実施例１では、総合の異常スコアが閾値を超える場合に報知を実行する例について説明したが、報知にとどまらず、他の犯罪対策を実行することもできる。例えば、ＡＴＭ１０は、総合の異常スコアが閾値を超える場合に、取引自体を中止することもできる。
【００９５】
上記の実施例１では、異常スコアが閾値を超えるか否かによって報知を実行するか否かを制御する場合を例示したが、必ずしもスコア化せずに、脈波が履歴から算出される正規分布、例えば９５％区間に含まれるか否かによって報知を実行するか否かを制御してもよい。また、上記の実施例１では、履歴を適正範囲としていたが、標準的な心拍数の範囲やＬＦ／ＨＦを適正範囲とし、心拍数が適正範囲を逸脱するか否か、あるいはＬＦ／ＨＦが適正範囲を逸脱するか否かによって報知を実行するか否かを制御してもよい。
【００９６】
［適用範囲］
上記の実施例１では、脈波を検出する場合に入力信号としてＲ信号およびＧ信号の二種類を用いる場合を例示したが、異なる複数の光波長成分を持つ信号であれば任意の種類の信号および任意の数の信号を入力信号とすることができる。例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂ、ＩＲおよびＮＩＲなどの光波長成分が異なる信号のうち任意の組合せの信号を２つ用いることもできるし、また、３つ以上用いることもできる。
【００９７】
［分散および統合］
また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、取得部１３、抽出部１４、波形検出部１５、心拍数算出部１５ａ、心拍変動算出部１５ｂ、判定部１６または報知部１７をＡＴＭ１０の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしてもよい。また、取得部１３、抽出部１４、波形検出部１５、心拍数算出部１５ａ、心拍変動算出部１５ｂ、判定部１６または報知部１７を別の装置がそれぞれ有し、ネットワーク接続されて協働することで、上記のＡＴＭ１０の機能を実現するようにしてもよい。
【００９８】
［防犯プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１４を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する防犯プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。
【００９９】
図１４は、実施例１及び実施例２に係る防犯プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。図１４に示すように、コンピュータ１００は、操作部１１０ａと、スピーカ１１０ｂと、カメラ１１０ｃと、ディスプレイ１２０と、通信部１３０とを有する。さらに、このコンピュータ１００は、ＣＰＵ１５０と、ＲＯＭ１６０と、ＨＤＤ１７０と、ＲＡＭ１８０とを有する。これら１１０〜１８０の各部はバス１４０を介して接続される。
【０１００】
ＨＤＤ１７０には、図１４に示すように、上記の実施例１で示した取得部１３、抽出部１４、波形検出部１５、心拍数算出部１５ａ、心拍変動算出部１５ｂ、判定部１６及び報知部１７と同様の機能を発揮する防犯プログラム１７０ａが予め記憶される。この防犯プログラム１７０ａについては、図１に示した各々の取得部１３、抽出部１４、波形検出部１５、心拍数算出部１５ａ、心拍変動算出部１５ｂ、判定部１６及び報知部１７の各構成要素と同様、適宜統合又は分離しても良い。すなわち、ＨＤＤ１７０に格納される各データは、常に全てのデータがＨＤＤ１７０に格納される必要はなく、処理に必要なデータのみがＨＤＤ１７０に格納されれば良い。
【０１０１】
そして、ＣＰＵ１５０が、防犯プログラム１７０ａをＨＤＤ１７０から読み出してＲＡＭ１８０に展開する。これによって、図１４に示すように、防犯プログラム１７０ａは、防犯プロセス１８０ａとして機能する。この防犯プロセス１８０ａは、ＨＤＤ１７０から読み出した各種データを適宜ＲＡＭ１８０上の自身に割り当てられた領域に展開し、この展開した各種データに基づいて各種処理を実行する。なお、防犯プロセス１８０ａは、図１に示した取得部１３、抽出部１４、波形検出部１５、心拍数算出部１５ａ、心拍変動算出部１５ｂ、判定部１６及び報知部１７にて実行される処理、例えば図１２〜図１３に示す処理を含む。また、ＣＰＵ１５０上で仮想的に実現される各処理部は、常に全ての処理部がＣＰＵ１５０上で動作する必要はなく、処理に必要な処理部のみが仮想的に実現されれば良い。
【０１０２】
なお、上記の防犯プログラム１７０ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ１７０やＲＯＭ１６０に記憶させておく必要はない。例えば、コンピュータ１００に挿入されるフレキシブルディスク、いわゆるＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させる。そして、コンピュータ１００がこれらの可搬用の物理媒体から各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ１００に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ１００がこれらから各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１０３】
１０    ＡＴＭ
１１ａ  タッチパネル
１１ｂ  カードリーダ
１１ｃ  カメラ
１２    ＡＴＭ処理部
１３    取得部
１４    抽出部
１５    波形検出部
１５ａ  心拍数算出部
１５ｂ  心拍変動算出部
１６    判定部
１６ａ  履歴記憶部
１７    報知部
【図１】
2014186560.tif 000003
【図２】
2014186560.tif 000004
【図３】
2014186560.tif 000005
【図４】
2014186560.tif 000006
【図５】
2014186560.tif 000007
【図６】
2014186560.tif 000008
【図７】
2014186560.tif 000009
【図８】
2014186560.tif 000010
【図９】
2014186560.tif 000011
【図１０】
2014186560.tif 000012
【図１１】
2014186560.tif 000013
【図１２】
2014186560.tif 000014
【図１３】
2014186560.tif 000015
【図１４】
2014186560.tif 000016