(57)【要約】      （修正有）【課題】車両乗員を識別するための方法を提供する。【解決手段】コンピュータにより実行される方法で、複数のセンサから心臓の活動の測定を表す信号を受信すること３０２と、その信号内の複数のバイオメトリック特徴に基づいてバイオマーカを決定すること３０４と、そのバイオマーカに基づいて車両の乗員を識別すること３０６と、を含む制御方法により識別する。【選択図】図３
2014200681.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両乗員を識別するための、コンピュータにより実行される方法であって、
複数のセンサから、心臓の活動の測定を示す信号を受信することと、
前記信号の複数のバイオメトリック特徴に基づいてバイオマーカを決定することと、
前記バイオマーカに基づいて前記車両乗員を識別することと、
を含む方法。
【請求項２】
前記複数のセンサの各々が、前記センサと前記車両乗員とが直接接触することなく信号を送受信する非接触センサである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記信号が、電気信号、音響信号又は光学信号の１つである、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記心臓の前記活動の測定が心臓の波形である、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記バイオマーカを決定することが、前記心臓の波形のＰ波及びＴ波を抽出することを更に含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記車両乗員を識別することが、前記バイオマーカを、保存されたバイオマーカと比較することを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記車両乗員の胸部に向かう信号を送信することと、
前記信号が前記車両乗員から反射された後に、反射信号を受信することと、
を更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項８】
運転者の身元を検出するための、コンピュータにより実行される方法であって、
前記運転者から発生された心臓信号を受信することと、
前記信号を分析して複数の特徴を識別することと、
識別された前記複数の特徴に基づいて前記運転者の身元を決定することと、
前記運転者の前記身元を車両システムに送信し、前記車両システムが前記運転者の前記身元に基づいて変更されることと、
を含む方法。
【請求項９】
前記心臓信号を分析することが、前記心臓信号を処理して心臓の波形を決定することを更に含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記心臓信号が、前記運転者に向かう信号を送信した後に前記運転者から反射された反射信号である、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記運転者の前記身元を決定することが、識別される前記複数の特徴を、運転者プロファイルに保存された運転者識別用の複数の特徴と比較することを更に含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記運転者の前記身元を用いて前記車両システムの車両パーソナライゼーション特徴を決定する、請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
前記心臓信号を受信することが、前記運転者と直接接触していないセンサから前記心臓信号を受信することを更に含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１４】
車両内の個人を識別するためのシステムであって、
複数のセンサから、心臓の活動の測定を示す信号を受信するように構成された受信モジュールと、
前記信号の複数のバイオメトリック特徴に基づいてバイオマーカを決定するように構成されたバイオマーカモジュールと、
前記バイオマーカに基づいて前記車両の乗員を識別するように構成された識別モジュールと、
を備えるシステム。
【請求項１５】
前記複数のセンサが、前記車両の前記乗員の心臓の活動を感知するための車両内の非接触センサである、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記信号が、電気信号、音響信号又は光学信号の１つである、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１７】
前記心臓の活動の測定が心臓の波形である、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１８】
前記バイオメトリック特徴が、Ｐ波又はＴ波の少なくとも一方である、請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記複数のセンサが、前記車両の前記乗員の胸部に向かう信号を送信し、前記車両の前記乗員からの反射信号を受信するように更に構成されている、請求項１４に記載のシステム。
【請求項２０】
前記車両の前記乗員と関連付けられて保存された複数のバイオメトリック特徴とともに個人識別プロファイルを保存するためのメモリを
更に備え、
前記識別モジュールが、前記信号の複数のバイオメトリック特徴と前記メモリに保存された前記複数のバイオメトリック特徴との比較に基づいて前記車両の前記乗員を識別する、請求項１４に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
自動車の様々な車両機能は、個人識別（すなわち、運転者及び乗員の識別）を利用している。例えば、個人識別により、様々な車両システム及び車両システムデータに関する入力、アクセス、起動、パーソナライゼーション及び変更の制御が容易となる。固有の個人識別は、車両システム及びデータにかかる正確で安全な操作だけでなく、カスタムされた車両環境及び一人一人に合わせた仕上がりの良いドライビング体験も提供する。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００２】
１つの態様によれば、車両の乗員を識別する方法であって、コンピュータにより実行される方法は、複数のセンサから心臓の活動に関する測定を表す信号を受信することと、その信号内の複数のバイオメトリック特徴に基づいてバイオマーカを決定することと、そのバイオマーカに基づいて車両の乗員を識別することと、を含む。
【０００３】
もう１つの態様によれば、運転者の身元を検出する方法であって、コンピュータにより実行される方法は、運転者に基づき生成された心臓信号を受信することと、その信号を分析して、複数の特徴を識別することと、識別された複数の特徴に基づいて運転者の身元を決定することと、運転者の身元を車両システムに送信して、その車両システムが運転者の身元に基づいて変更されることと、を含む。
【０００４】
他の態様によれば、車両内の個人を識別するシステムは、複数のセンサから心臓の活動の測定を表す信号を受信するように構成された受信モジュールと、その信号内の複数のバイオメトリック特徴に基づいてバイオマーカを決定するように構成されたバイオマーカモジュールと、バイオマーカに基づいてその車両の乗員を識別するように構成された識別モジュールと、を有する。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
【図１】代表的な実施形態に係る、車両内の個人を識別するコンピュータシステムの例示的な処理環境の概略図である。
【図２】図１の代表的な実施形態に係る、個人を識別するための自動車の概略図である。
【図３】車両の乗員を識別する方法の処理フロー図である。
【図４（ａ）】心臓の活動を表す電気信号の心臓の波形の概略図である。
【図４（ｂ）】図４（ａ）の連続した心臓の波形の概略図である。
【図５（ａ）】心臓の活動を表す音響信号の心臓の波形の概略図である。
【図５（ｂ）】図５（ａ）の連続した心臓の波形の概略図である。
【図５（ｃ）】心臓の活動を表す光学信号の心臓の波形の概略図である。
【図５（ｄ）】図５（ｃ）の連続した心臓の波形の概略図である。
【図６】１個人に対する心臓の活動を測定するための複数の位置の概略図である。
【発明を実施するための形態】
【０００６】
参照する以下の複数の図面において、その図示は、１つ以上の代表的な実施形態を示すことを目的とするものであり、図示されたものそのものに限定する目的のものではなく、まず図１は、１個人、具体的には、車両の乗員（例えば、運転者、１人又は複数の同乗者）である個人を識別するためのコンピュータシステム１００を示している。コンピュータシステム１００は、処理装置１０１を含み、ここで、処理装置１０１は、監視システム１０２及び複数の車両システム１０４と通信可能に接続されている。この例示の実施形態では、処理装置１０１は、プロセッサ１０６と、入力／出力（Ｉ／Ｏ）装置１０８と、メモリ１１０と、通信モジュール１１２とを含み、個々については本明細書において詳細に後述する。他のいくつかの実施形態では、システム１００の構成要素の１つ以上のものを組み合わせ、省略し、又は構成することにより、異なるアーキテクチャとすることができる。例えば、Ｉ／Ｏ装置１０８は、別々の入力装置及び出力装置として構成してもよく、メモリ１１０は、プロセッサ１０６などに含むことができる。
【０００７】
図１に示されない他の構成要素（例えば、表示装置、通信ユニット／ゲートウェイ、ネットワークバス）、又は図１に示される構成要素の複数のインスタンスも含み得ることが理解される。更に、上記の構成要素、システム及び方法については、コンピュータシステム１００及び図１を参照して本明細書において言及するが、システム１００の構成要素の１つ以上を他の装置と関連付けるか又は他の装置に組み込みできることも理解されるべきである。ここで、他の装置の代表的なものとしては、以下のものに限定されるものではないが、ポータブル装置（例えば、モバイル電話、ラップトップ、タブレット、又は演算機能を有する他の任意のモバイル装置）、キーフォブ、衣類、宝飾品、又は他のウェアラブル装置、座席、椅子、ベッド、ベンチ、ソファ、又は他の着席可能装置、自動車、トラック、オートバイ、トラクタ・トレーラ、トラクタ、芝刈り機、航空機、ボート、又は他の乗り物などが挙げられる。
【０００８】
図２は、代表的な一実施形態として、車両の乗員２０２を識別するための自動車２００を示す。車両２００は、１人以上の乗員を運搬可能であり、エネルギーの形態を動力とする任意の移動可能な車両である。車両２００は、エンジン２０４と、電子制御ユニット（ＥＣＵ）２０６と、並びに図１の構成要素と同じ又は同様のものであってよい、複数の車両システム２１０と監視システム２１２と、を含む。システム１００の構成要素の全体若しくは一部を車両２００に組み込むか又は車両２００と関連付けできることが理解され、例えば、処理装置１０１の構成要素は、車両２００の内部に置かれたＥＣＵ  ２０６に組み込むことができる。図１の処理装置１０１と同様に、ＥＣＵ  ２０６は、汎用の演算機能及び算術機能の提供を含むとともに、車両２００、エンジン２０４、複数の車両システム２１０、及び、監視システム２１２と関連付けられた様々なシステムとの通信及び／又は制御の提供を含む。
【０００９】
監視システム２１２は、様々なセンサを含み、且つ／又は、様々なセンサと通信する。具体的には、図２において、複数のセンサは、ヘッドレスト２１４内の第１のセンサ２１６と、座席２２０内の第２のセンサ２１８とを含んでいる。また、ステアリングハンドル２２４は、車体状態の変化を識別するための複数のセンサ（図示せず）を含んでもよい。更に、監視システム２１２は、複数の光学イメージセンサ（例えばカメラ２２２）を含み、且つ／又は、複数の光学イメージセンサと通信してもよい。
【００１０】
代表的な車両システム２１０には、これらに限定されるものではないが、イグニッションスタート制御システム、電子安定制御システム、アンチロックブレーキシステム、ブレーキアシストシステム、自動ブレーキプレフィルシステム、低速追従システム、クルーズ制御システム、衝突警報システム、衝突軽減ブレーキシステム、自動クルーズ制御システム、車線逸脱警報システム、ブラインドスポットインジケータシステム、車線維持支援システム、ナビゲーションシステム、電子パワーステアリングシステム、気象制御システム、視覚デバイスと音響デバイスと触覚デバイスとを含むインフォテインメントシステムなどを挙げることができる。また、車両システム２１０は、データ保存機構（例えば、メモリ）を含んでもよく、これには、前述の車両システムにより利用されるデータ、例えば連絡データ、ルートデータ、パスワードデータ、車両乗員プロファイル、運転者行動プロファイル、電子メールなどの、例えば機密データを保存することができる。以下に詳細に後述するように、本明細書に述べるバイオメトリック認識システム及びバイオメトリック認識方法を前述の車両システムと組み合わせて用いることにより、前述の車両システム及び関連するデータについての入力、アクセス、起動、制御、及びパーソナライゼーション又は変更を提供可能となる。
【００１１】
再び図１を参照すると、例示の実施形態において、プロセッサ１０６は、複数の信号を処理し、汎用の演算機能及び算術機能を実行する。プロセッサ１０６により処理される信号には、デジタル信号、データ信号、コンピュータ命令、プロセッサ命令、メッセージ、ビット、ビットストリームの他、受信可能、送信可能、及び／又は検出可能なものが挙げられる。具体的には、プロセッサ１０６は、Ｉ／Ｏ装置１０８、メモリ１１０、通信モジュール１１２、監視システム１０２、及び、複数の車両システム１０４からの複数の信号を送信、受信、及び処理するように構成される。一般的に、プロセッサ１０６は、複数のシングル及びマルチコアのプロセッサ及びコプロセッサを含む様々ないろいろなプロセッサ、並びに複数のシングル及びマルチコアのプロセッサ及びコプロセッサの他のアーキテクチャとすることができる。
【００１２】
プロセッサ１０６は、本明細書において更に詳細に述べるように、複数の信号を処理し、複数の機能を実行するための受信モジュール１１６、バイオマーカモジュール１１８、及び識別モジュール１２０を更に含んでいる。本明細書において使用されるモジュールには、これらに限定されるものではないが、機能若しくは動作を実行し、且つ／又は、別のモジュール、別のメソッド及び／又は別のシステムからの機能若しくは動作を引き起こすための、ハードウェア、ファームウェア、機械上で実行されるソフトウェア、若しくはそれぞれの組み合わせが挙げられる。モジュールは、ソフトウェア制御されるマイクロプロセッサ、個別論理回路、アナログ回路、デジタル回路、プログラムされた論理回路、実行命令を含有するメモリデバイスなどを含むことができる。モジュールは、１つ以上のゲート、複数のゲートの組み合わせ、又は他の回路構成要素を含んでもよい。
【００１３】
Ｉ／Ｏ装置１０８は、処理装置１０１への入力（例えばユーザ入力）を提供する装置であって、処理装置１０１からの出力（例えば本明細書に述べるような表示画像、データ及び他のフィードバック）を提供する装置を表す。例えば、入力は、カーソルコントローラ、マウス、キーボード、タッチスクリーンを介して、又は、処理装置１０１を介してプロセッサ１０６、メモリ１１０又は通信モジュール１１２に情報若しくはコマンドを通信するように適合した他の機構を介して、受信することができる。出力装置としては、スクリーン、モニタ、タッチスクリーン、ナビゲーションディスプレイ、ポータブル装置１０８のスクリーン、又は他の任意の同様に装備された表示装置などを挙げることができる。
【００１４】
メモリ１１０は、プロセッサ１０６により実行され、且つ／又は処理される、命令及び／又はデータを保存する。メモリ１１０には、一時的、半永久的、又は永久的にデータを保存するための１つの種類のメモリ、又は異なる複数の種類のメモリを含み得る。例えば、キャッシュメモリ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードドライブ、半導体ドライブ、フラッシュメモリ、又はこれらの任意の組み合わせがある。一実施形態では、メモリ１１０は、運転者又は車両乗員のプロファイルを保存でき、これには運転者又は車両乗員を個別に識別するために事前に保存されたバイオマーカが含まれている。
【００１５】
通信モジュール１１２は、プロセッサ１０６と、コンピュータシステム１００内の他の構成要素、他のネットワーク（例えばインターネット、広域ローカルエリアネットワーク（Wide Local Area Network）（ＷＬＡＮ））、及び他のシステム（例えば監視システム１０２）との間の通信を手助けする。通信は、当該技術分野では周知の、有線、無線、又は電気通信プロトコル技術を介して実現できる。例えば、通信は、ネットワーク転送、ファイル転送、アプレット転送、電子メール、ＨＴＴＰ転送などを含み得る。通信は、例えば、無線システム（例えば、ＩＥＥＥ  ８０２．１１）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）（例えば、ＩＥＥＥ  ８０２．１５．１）、イーサネット（登録商標）システム（例えば、ＩＥＥＥ  ８０２．３）、トークンリングシステム（例えば、ＩＥＥＥ  ８０２．５）、ＬＡＮ、ＷＡＮ、ポイントツーポイントシステム、回線切り替えシステム、パケット切り替えシステムなどを介して、行うことができる。
【００１６】
監視システム１０２は、個人に関連付けられた監視情報を監視及び測定し、その情報を処理装置１０１に送信するように構成される。監視情報を用いて車両乗員のバイオメトリック識別を決定し、これによってバイオメトリック識別に基づいて車両を制御（すなわち、車両システムの入力、アクセス、起動、パーソナライゼーション及び変更）できる。本明細書に開示される監視情報及びバイオメトリック識別は、車両及び車両乗員に関連付けられた他のシステムとともに利用し得ることが理解され、これらに限定されないが、そのシステムには、車両システム１０４、ウェルネスアンドディストラクションシステム、又はバイオメトリック識別に基づくこうしたシステムの改変が含まれる。
【００１７】
本明細書において使用される監視情報には、個人に関連した生理学的及び環境的情報が含まれる。生理学的情報としては、これらに限定されるものではないが、個人の物理的特性（例えば姿勢、位置、運動）及び個人の生物学的特性（例えば心拍数、心電図（ＥＫＧ）、血圧、血流、血中酸素含有量などの心臓の活動）の他、個人の生物学系（例えば循環系、呼吸器系、自律神経系を含む神経系、又は他の生物系）を挙げることができる。環境的情報としては、これらに限定されるものではないが、個人の近傍の環境の物理的特性（例えば、光、温度、天気、圧力、音響）を挙げることができる。また、環境的情報としては、個人の（例えばカメラ２２２からの）画像情報（例えば顔の特徴、姿勢など）、及び／又は、個人及び／若しくは車両の近傍の環境が挙げられる。これらに述べた生理学的情報及び環境的情報は、単独で、又は車両乗員のバイオメトリック識別と組み合わせて用い得ることが理解される。
【００１８】
監視システム１０２には、例えば光デバイス、熱デバイス、自律的監視デバイス（例えば心拍数監視デバイス）などの監視情報を監視及び測定するように構成された任意のシステムの他、任意の他の種類のデバイス、センサ、又はシステムが含まれ得る。また、監視デバイスは、例えば、ポータブル装置（例えば携帯電話、ラップトップ、タブレット、又は演算機能を有する他の任意の携帯装置）、キーフォブ、衣類、宝飾品、又は他のウェアラブル装置、座席、椅子、ベッド、ベンチ、ソファ、又は他の座席可能装置、自動車、トラック、オートバイ、トラクタ・トレーラ、トラクタ、芝刈り機、航空機、ボート、又は他の車両などの他の種類の装置に組み込むことができる。
【００１９】
例示の実施形態では、監視システム１０２は、監視情報を監視及び測定するための複数のセンサ１２２を含む。当該技術分野では周知なように、センサ１２２は、様々なセンサ技術を用いて刺激（例えば信号、特性、測定値、又は量）を感知し、その刺激を表すデータストリーム又は信号を発生する。処理装置１０１は、センサ１２２から直接に、又は監視システム１０２を介して、刺激を表すデータストリーム又は信号を受信可能である。本明細書では特定のセンサについて述べるが、任意の種類の適切なセンサを利用できることは当業者により理解されるであろう。
【００２０】
センサ１２２は、接触センサ及び／又は非接触センサであってよく、センサ１２２としては、電流センサ／電位センサ（例えば近接、誘導、容量、静電、電磁、無線周波）、亜音波センサ、音波センサ、超音波センサ、振動センサ（例えば圧電）、視覚センサ、光電子センサ又は酸素センサなどを挙げることができる。非接触センサは、対象の表面と直接接触することなく対象の刺激を測定する装置として定義される。例として、非接触センサは、測定される対象と直接接触することなく、刺激を、場の変化（例えば、磁場、無線周波）、変位（リニア、回転、運動）、信号の反射（例えば電気、音響、光）、又は画像（例えばカメラ）として感知できる。これに対して、接触センサは、対象の刺激を、対象の表面との直接的接触に際してのみ測定する装置として定義できる。
【００２１】
一般的に、センサ１２２は、個人に近接した、又は個人に接触する任意の位置に配置することができる。監視システム１０２と同様に、センサ１２２はまた、心拍数モニタなどの上記に述べたような他の装置（例えばポータブル装置）内に配置することもできる。センサ１２２は一般的に車両の任意の部分に配置できる。例えば、図２では、第１のセンサ２１６及び第２のセンサ２１８は、それぞれ、車両２００のヘッドレスト２１４及び座席２２０の内部に配置される。また、図示されないセンサを、ステアリングハンドル２２４内で実施できる。別の実施形態では、センサ１２２は、ポータブル装置内に配置できる。また、車両２００は、車両乗員２０２の画像及び光学データを取得するためのカメラ２２２を含む。当該技術分野では周知の他の装置及び方法を、個人からのバイオメトリック信号又は生理学的信号を感知するように実施できることは理解されるべきである。
【００２２】
加えて、センサ１２２は、車両運転データを感知及び監視するセンサであって、車両システム２１０に関連付けられたセンサ、又は車両バス（図示せず）からのセンサを含み得ることがまた理解される。車両運転データとは、車両のシステム及び構成要素に関するデータの他、車両のシステム及び構成要素の運転及び状態に関する他の種類のデータである。代表的な車両運転データとしては、これらに限定されるものではないが、車両の速度、ブレーキデータ、操舵角、操舵トルク、回転速度、モータ速度、車輪速度、車両位置（例えばＧＰＳデータ、ナビゲーションシステムデータ）、又は車両診断データを挙げることができる。
【００２３】
一実施形態では、監視システム１０２及び／又はセンサ１２２は、車両乗員に向けて信号を送信し、車両乗員からの信号の送信後に反射された信号を受信するためのトランシーバ（図示せず）を含むことができる。トランシーバには、信号の送信とその反射信号の受信とを促進するための１つ以上のアンテナ（図示せず）が含まれ得る。トランシーバは、任意の構成であって、信号を送受信する又は信号を感知するためにすべての実施形態で必要とされるわけではないことが理解される。センサ１２２は、当該技術分野では周知であるように、トランシーバを使用せずに該信号を送受信可能である。
【００２４】
図３を参照すると、車両乗員（例えば図２の運転者２０２）を識別するための方法であって、コンピュータにより実行される方法が示される。異なる実施形態において、この方法とは異なるステップを、１つ以上の異なるシステム、異なる装置又は異なる構成要素によって実現できる。いくつかの実例では、複数のステップをプロセッサ１０６（図１）又はＥＣＵ  ２０４（図２）により実現できる。図面において説明及び図示される各方法において、実施形態によっては、１つ以上のステップが任意の構成であることは理解されるであろう。参照の目的で、図３の方法を、図１及び２に示される構成要素とともに説明する。更に、本明細書において使用される心臓の活動又は心臓の活動の測定値とは、１つの心拍の開始から次の心拍の開始までに生じる血流、血圧、音響及び／又は触知可能な触診に関する事象、又は心臓の電気的活動（例えばＥＫＧ）に関する事象を指す。
【００２５】
ステップ３０２において、本方法は、複数のセンサから信号を受信することを含む。その信号は、心臓の活動の測定を示したものでよく、例えば、その信号は、車両乗員の１つ以上の心拍又は心拍数を表す心臓信号であってよい。以下に詳細に後述する一実施形態では、本方法は、車両乗員に向かう信号を送信し、心臓の活動の測定を示す反射信号を受信することを含む。監視システム１０２は、複数のセンサ１２２からの車両乗員の心臓の活動を監視し、処理装置１０１への信号を容易に送信するように構成できることが理解される。
【００２６】
上述したように、当該技術分野では周知なように、センサ１２２は、様々なセンサ技術を用いて刺激（例えば信号、特性、測定値、又は量）を感知し、その刺激を表すデータストリーム又は信号を発生する。具体的には、刺激を表すデータストリーム又は信号は、センサから直接に、又は監視システム１０２を介して、受信モジュール１１６に送信される。
【００２７】
監視情報、具体的には生理学的情報（例えば心臓の活動の測定を示す信号）及び環境的情報を感知するように動作する特定のセンサについて次に述べる。本明細書では特定のセンサ及び感知方法について述べるが、他のセンサ及び感知方法も実施可能であることが理解されるであろう。センサ１２２は、接触センサ及び／又は非接触センサであってよく、センサ１２２としては、電流センサ／電位センサ（例えば近接、誘導、容量、静電、電磁、無線周波）、亜音波センサ、音波センサ、超音波センサ、振動センサ（例えば圧電）、視覚センサ、光電子センサ又は酸素センサなどを挙げることができる。
【００２８】
電流センサ／電位センサは、電流、電荷又は電場の量又は変化を測定するように構成される。電位センサは、個人に接触又は近接して配置される、接触センサ又は非接触センサであってよい。例えば、図２に示される実施形態では、第１のセンサ２１６及び／又は第２のセンサ２１８及び／又はステアリングハンドル２２４内に配置された第３のセンサ（図示せず）を電位センサとすることができる。一実施形態では、センサは、車両乗員の皮膚と直接接触する際の電流又は電場の変化を感知できる。別の実施形態では、センサは、車両乗員の皮膚に直接接触することなく、車両乗員の身体の電場の変化を感知できる。更なる実施形態では、センサは、電気信号を送信し、車両乗員の皮膚に直接接触することなく車両乗員から反射される信号を受信できる。一実施例では、電気信号は、無線周波数又は当該技術分野では周知の他の送信媒体を利用して、送信及び受信され得る。
【００２９】
音波センサは、人間の可聴域よりも低い周波数（亜音波）、人間の可聴域内の周波数（音波）又は人間の可聴域よりも高い周波数（超音波）における、音響波又は振動を測定するように構成される。一実施形態では、音波センサは、心臓の活動によって発生された音響波又は振動を測定できる。別の実施形態では、超音波センサが高周波音響波を発生し、センサによって再び受信されるエコーを評価する。具体的には、超音波センサは、心臓により発生する音響又は振動を測定できる。例えば、超音波センサは、個人の胸部（例えば胸部の前又は後）に向かう音響波を発生し、センサにより再び受信される心臓の活動を示すエコーを測定できる。
【００３０】
視覚センサは、画像に基づくフィードバックを提供し、視覚センサとしては、マシンビジョンシステム、カメラ（例えば図２のカメラ２２２）、及び他の光学センサを含む。視覚センサにより生成されるデジタル信号には、分析が行われる一連の画像が含まれる。一実施形態では、視覚センサは、画像のピクセル解析により心臓の活動を検出できる。具体的には、車両乗員の顔及び／又は身体の画像内で追跡されるピクセル運動を分析することによって呼吸及び／又は心拍数を調べることができる。更なる実施形態では、視覚センサは、顔の特徴情報（例えば、顔の特徴又は顔の他の特徴に対する位置を画定する顔の特徴のデータポイント）を決定及び抽出できる。また、顔の特徴情報は、車両乗員のバイオメトリック識別に使用できる。
【００３１】
光電子センサは、光学及び光（例えば赤外線）を用いて、物体の存在、体積、又は距離を検出する。一実施形態では、光電子センサは、拍動血流の体積測定である心臓の活動の光電式容積脈波（ＰＰＧ）を光学的に得る。ＰＰＧの測定は、例えばパルスオキシメータを使用して個人の身体の表面上の又は近傍の様々な位置で感知できる。図６は、個人６００及びＰＰＧ分析コンピュータ６０１の概略図を示す。ＰＰＧの測定値は、個人６００の異なる位置、例えば左耳６０２、右耳６０４、左手／指６０６、右手／指６０８、左足／指６１０、及び右足／指６１２から得ることができる。測定値は、上記に述べた位置の近くの又はそれらの位置の光電子センサにより得ることができ、ＰＰＧ分析コンピュータ６０１に送信できる。ＰＰＧ分析コンピュータ６０１は、ＰＰＧの測定値の分析の提供を含むとともに、個人６００の異なる位置から得られたＰＰＧ測定値の比較の提供を含む。いくつかの実施形態では、図１の監視システム１０２又はプロセッサ１０６が、ＰＰＧ分析コンピュータ６０１の機能を行うことができる。
【００３２】
複数のセンサ１２２は、複数の接触センサ、複数の非接触センサ、又は接触センサ及び非接触センサの両方を用いて車両内の車両乗員の生物学的特性（例えば、心臓の活動）を感知するように動作する。上記に述べたように、一実施形態では、センサは、そのセンサが車両乗員と直接接触する際に車両乗員によって発生される心臓の活動の測定を示す信号を受信できる。別の実施形態では、センサは、場の変化（例えば、磁場、無線周波）を感知し、且つ／又は、そのセンサと車両乗員とが直接接触することなく車両乗員によって発生される心臓の活動の測定値を示す信号（例えば、信号反射）を受信できる。具体的には、車両乗員を識別する方法は、場を発生し、又は車両乗員に向けて信号を送信するセンサを更に含み得る。センサは、車両乗員により発生された場の変化を感知し、又は信号が車両乗員から反射した後に車両乗員によって発生される反射信号を受信できる。具体的には、センサは、車両乗員の胸部（すなわち、概ね胸部及び／又は心臓付近の背部）に向けて信号を送信するように構成できる。反射信号は、例えば心臓信号などの心臓の活動を示すことができる。信号反射と磁場及び／又は電場感知センサ技術とは、上記に述べたような異なる種類の信号及びセンサとともに利用可能であり、こうしたセンサには、これらに限定されないが、電流／電位センサ及び／又は音波センサなどが挙げられる。
【００３３】
例示の実施形態では、受信モジュール１１６は、信号を処理することにより、特定の形態の信号の代用物を生成するように更に構成してもよい。センサ１２２又は監視システム１１０はまた、処理機能を行い得ることが理解される。処理には、信号の増幅、ミキシング、及びフィルタリングの他、当該技術分野では周知の他の信号処理技術が含まれ得る。また、処理には、バイオメトリック特徴の識別を可能とする形態に信号を改変又は変換することが含まれ得る。例えば、信号は、識別分析を行うために処理されて、心臓の波形、心電図（ＥＫＧ）波形、又はＥＫＧ波形の代用物になる。
【００３４】
上記に述べたように、複数のセンサ１２２は、測定された刺激を表す信号を生成する。その信号及びその信号の複数の特徴は、感知される性質（すなわち、生理学的特性、生物学的特性、又は環境的特性）、センサの種類、及びセンサ技術に応じて異なる。以下は、信号の複数の特徴が一定の期間にわたって繰り返し発生する代表的な複数の心臓の波形（すなわち、心臓の活動の測定値を示す複数の信号）である。心臓の活動に関して特定の波形が開示されるが、本明細書に開示される方法及びシステムは、車両乗員のバイオメトリック識別を行うために個人と関連付けられた他の生理学的特性又は環境的特性と関連付けられた波形及び信号にも適用可能であることは当業者には明らかであろう。
【００３５】
まず図４（ａ）を参照すると、心臓の活動を表す１つの電気信号である１つの心臓の波形４００が示される。具体的には、心臓の波形４００は、心拍（すなわち、１回の心周期）の電気的活動のグラフによる表現であるＥＫＧ波形４００を表す。当該技術分野では周知であり、また、図４（ｂ）（すなわち、一連の心臓の波形４１２）に示されるように、ＥＫＧは一定の時間にわたった電気的活動の変動のプロット（すなわち、複数の心周期）を含み得ることが理解されるべきである。
【００３６】
心拍の各部分は、ＥＫＧ波形４００に異なる振れを生じさせる。これらの振れは、一連の陽性及び陰性の波、すなわち、Ｐ波、Ｑ波、Ｒ波、Ｓ波及びＴ波として記録される。Ｑ波、Ｒ波、及びＳ波は、右心室及び左心室の急速な脱分極を示すＱＲＳ波４０２を含む。Ｐ波は心房の脱分極を示し、Ｔ波は心室の再分極を示す。各波は、異なる個人で、時間的長さ、振幅、及び形状を異ならせることができる。図４（ｂ）では、Ｒ波が、ピーク４１４、４１６、及び４１８によって示されている。これらの波及び波の複数の特性、又はそれらの組み合わせを、バイオメトリック識別を行うための信号の複数の特徴として識別できる。
【００３７】
信号の他の複数の特徴としては、波の時間的長さ又は間隔、すなわちＰＲ間隔４０４、ＰＲセグメント４０６、ＳＴセグメント４０８、及びＳＴ間隔４１０が含まれる。ＰＲ間隔４０４は、Ｐ波の始めからＱＲＳ波４０２の始めまでとして測定される。ＰＲセグメント４０６は、Ｐ波とＱＲＳ波４０２とをつなぐ。ＳＴセグメント４０８は、ＱＲＳ波とＴ波とをつなぐ。ＳＴ間隔４１０は、Ｓ波からＴ波までとして測定される。ＥＫＧ波形４００から他の間隔（例えばＱＴ間隔）を識別することもできることは理解されるべきである。更に、心拍間隔（すなわち、１つの周期特徴から次の周期特徴までの間隔）、例えば、Ｒ−Ｒ間隔（すなわち、１つのＲ波と次のＲ波との間隔）も識別できる。
【００３８】
図５（ａ）は、例えば音響又は振動センサなどのセンサから生成又は処理された心臓の活動を表す音響信号の心臓の波形５０２である別の実施形態を示す。具体的には、心臓の波形５０２は、大動脈の血流の音響を表す。心臓の波形５０２は、心臓の波形４００と同様の信号の複数の特徴を含むことができる。代表的な信号の複数の特徴としては、ピーク５０６、又は、これとは異なる波形５０２についての波の時間的長さ、ピーク、特徴を挙げることができる。信号特徴は、一定の時間にわたって信号内で繰り返し発生し得る。例えば、図５（ｂ）は、一連のピーク５０８、５１０、５１２を有する一連の心臓の波形（すなわち、心臓の波形５０２）を有する音響信号５０４を示す。また、波形５０２及び／又は信号５０４の他の特性は、信号特徴として識別できることが理解される。
【００３９】
図５（ｃ）は、心臓の活動の測定値を表す光学信号からの心臓の波形５１４を示す。光学信号は、光電子センサ又はＰＰＧ装置から発生される光電式容積脈波（ＰＰＧ）信号であってよい。心臓の波形５１４は、拍動血流の測定値を表すＰＰＧ信号である。心臓の波形５１４は、心臓の波形４００と同様の信号の複数の特徴を含み得る。代表的な信号の複数の特徴としては、ピーク５１８、又は、これとは異なる波形５１４についての波の時間的長さ、ピーク、特徴を挙げることができる。信号特徴は、一定の時間にわたって信号内で繰り返し発生し得る。例えば、図５（ｄ）は、一連のピーク５２０、５２２、５２４を有する一連の心臓の波形（すなわち、心臓の波形５１４）を有する光学信号５１６を示す。また、波形５１４及び／又は信号５１６の他の特性は、信号特徴として識別できることが理解される。
【００４０】
再び図３及びステップ３０４を参照すると、本方法は、信号の複数のバイオメトリック特徴に基づいてバイオマーカを決定することを更に含む。バイオメトリック特徴には、信号からの、分析され、識別され、且つ／又は抽出された特徴（すなわち信号特徴）が含まれ得る。バイオマーカモジュール１１８は、バイオマーカを決定するように構成できる。例えば、心臓の波形４００の複数のバイオメトリック特徴としては、Ｐ波、Ｑ波、Ｒ波、Ｓ波、及びＴ波、又は一連の該波が挙げられる。他の特性としては、特性の間隔、特性の時間的長さ、波の振幅などが挙げられる。バイオマーカは、車両乗員を個別に識別し、信号から抽出される複数のバイオメトリック特徴の任意の組み合わせであってよい。バイオマーカには、波の振幅、形状、及び時間的長さの１つ以上のものの比較だけでなく、１つの波を別の波と比較した場合のこれらの特徴の比が含まれてもよい。バイオマーカは、車両乗員の固有の識別特徴であり、それにより、本明細書に述べられる車両システムと組み合わせて使用される場合に極めて高い安全性及び承認を与える。他の情報を単独で、又は信号の複数のバイオメトリック特徴と組み合わせて使用することにより、バイオマーカを決定できることが理解される。例えば、他の情報としては、これらに限定されないが、監視システム１０２によって受信され且つ／又は監視される生理学的情報及び環境的情報を挙げることができる。例えば、顔特徴抽出データ（カメラ２２２により取得される）がある。
【００４１】
更に、車両乗員について複数の心臓の波形が得られる場合、経時的な心拍の分析（すなわち、心拍間隔分析、心拍数の変動）を行い、また、バイオメトリックの複数の特徴及び／又はバイオマーカを得るためにその分析を使用できる。例えば、当該技術分野では周知の心拍数変動解析法として、時間領域法、幾何的方法、周波数領域法、非線形法、及び長期の相関関係が挙げられる。これらの方法を用いることで異なる測定値を導出できる。例えば、心拍間隔の標準偏差（ＳＤＮＮ）、連続した心拍間隔の差の二乗平均平方根（ＲＭＳＳＤ）、Ｒ−Ｒ間隔のセットなどが挙げられる。
【００４２】
ステップ３０６において、本方法は、車両乗員を識別することを含む。例えば、識別モジュール１２０は、ステップ３０４において識別されたバイオマーカを、車両乗員と関連付けられたメモリ１１０内に保存されたバイオマーカと比較できる。また、バイオマーカは、ポータブル装置１０８を介して保存及びアクセスできる。別の実施形態では、識別モジュール１２０は、メモリ１１０内の車両乗員と関連付けられた個人識別プロファイル、又は通信モジュール１１２を介してアクセスされた（例えば、ネットワークを介した外部データベースの）個人識別プロファイル内に保存されたバイオメトリック特徴と、バイオメトリック特徴とを比較することにより車両乗員を識別できる。保存されたバイオメトリック特徴又はバイオマーカは、信号に基づいたものでもよく、個人を識別するためのシステムの使用に先立って取得されたものでもよい。例えば、バイオマーカモジュール１１８は、車両学習モードにおいて車両乗員から測定基準値を収集できる。上記に述べたように、車両乗員を個別に識別するバイオマーカ又は複数のバイオメトリック特徴を決定し、上記に述べた方法及びシステムによるその後の使用のためにメモリ１１０に保存できる。例えば、バイオマーカモジュール１１８は、この後バイオマーカを、車両乗員と関連付けられた個人識別プロファイルに保存できる。
【００４３】
ステップ３０８において、識別は通信モジュール１１２により複数の車両システム１０４の１つに送信され、その識別に基づいて複数の車両システム１０４のアクセス、入力、起動、制御、及びパーソナライゼーション又は変更を実行できる。別の実施形態では、通信モジュール１１２が、その識別を外部のデータベース又はポータブル装置に送信できる。バイオメトリック識別の代表的な１つの使用では、車両への乗車（例えば、車両のドアロック／ロック解除）は、バイオメトリック識別に基づいて運転者に許可される。例えば、システム１００、具体的には処理装置１０１及び監視システム１０２及び／又は複数のセンサ１２２は、ポータブル装置又はキーフォブと統合できる。複数のセンサ１２２は、車両の外部のキーフォブを介して、心臓の活動（例えばＥＫＧ）の測定を示す、車両乗員によって発生される電場の変化を検出できる。別の実施形態では、キーフォブ内の複数のセンサ１２２が信号を送信し、車両の外部のポータブル装置又はキーフォブの近くの運転者から反射信号を受信できる。処理装置１０１が、図３の方法に関連して上記に述べたように、信号に基づいてバイオマーカを決定し、そのバイオマーカに基づいて運転者を識別できる。運転者の身元が判明した時点で、車両への乗車が許可されるか又は拒否される（例えば、車両のドアロック／ロック解除）。
【００４４】
更に、運転者及び／又は車両乗員の身元が決定された時点で、識別を他の車両システムと組み合わせて用いて、前述のシステムを起動し、又は前述のシステムのパーソナライゼーション又は変更を行うことができる。一実施例では、衝突軽減、ブレーキ作動システム、運転者支援システム、及びそれらの中で使用されるアルゴリズムを、識別に基づいて変更することにより、運転者及び／又は車両乗員に合わせたドライビング体験を提供できる。当業者であれば、他の車両システム及び該車両システムと関連付けられたデータを、識別に基づいて制御及び／又は動作可能であることは理解されるであろう。更に、識別をアプリケーション（すなわち、テレマティックスアプリケーション、ポータブル装置のアプリケーション）に送信できる。本明細書において述べられるバイオメトリック識別は、様々な車両システム及び車両システムデータの入力、アクセス、制御、起動、並びにパーソナライゼーション及び変更を行うためのユニークで正確かつ安全な測定を提供する。
【００４５】
上記に開示した特徴及び機能並びに他の特徴及び機能の様々な改変物、又はその代替物若しくは変形物を、他の多くの異なるシステム又は応用として望ましく組み合わせ可能であることが理解されるであろう。また、当業者によれば、そうした様々な、現時点において予見又は予期され得ない代替物、改変物、変形物、又はそれらの改良を後で行うことが可能であるが、これらはまた、以下の特許請求の範囲に包含される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４（ａ）】
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【図４（ｂ）】
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【図５（ａ）】
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【図５（ｂ）】
2014200681.tif 000009
【図５（ｃ）】
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【図５（ｄ）】
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【図６】
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【外国語明細書】
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【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４（ａ）】
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【図４（ｂ）】
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【図５（ａ）】
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【図５（ｂ）】
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【図５（ｃ）】
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【図５（ｄ）】
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【図６】
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