(57)【要約】  各試行では、対象者の複数箇所の脳電気活動を測定する。判定装置(101)の取得部(102)は、第1 条件下におけるn 回の試行に対する応答行列と、第2条件下におけるm 回の試行に対する応答行列と、を取得する。分析部(103)は、取得された応答行列同士の正準相関分析を行い、第1 正準変数時系列を得る。距離部(104)は、得られた第1 正準変数時系列から、各試行同士の距離を計算して、距離行列を求める。判定部(105)は、距離行列から、n 回の試行と、m 回の試行と、が異なる2 つのクラスタに分類される蓋然性を求め、第1条件と第2 条件が実質的に異なるか否か、を判定する。一人の対象者に、n回の試行では第1 コンテンツを、m 回の試行では第2 コンテンツを、提供すれば、当該対象者の興味の差異が判定できる。n 回の試行では第1 被験者を、m 回の試行では第2 被験者を、対象者として同じコンテンツを提供すれば、両者の異同が判定できる。
2016190428.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第1条件下におけるn回の試行と、第2条件下におけるm回の試行と、において、対象者の脳電気活動をそれぞれ測定することにより、(n+m)個の応答行列を取得する取得部、  前記取得された(n+m)個の応答行列に含まれる応答行列同士を正準相関分析して、前記応答行列同士に対する第1正準変数時系列を求める分析部、  前記求められた第1正準変数時系列から、前記応答行列同士に対する前記試行同士の距離を計算する距離部、  前記計算された距離により、前記n回の試行と、前記m回の試行と、が、異なる2つのクラスタに分類される蓋然性を求め、当該蓋然性に基づいて、前記第1条件と、前記第2条件と、が、実質的に異なるか否か、を判定する判定部  を備えることを特徴とする判定装置。
【請求項２】
前記n回の試行では、第1被験者を前記対象者として、あらかじめ定めたコンテンツを観察させ、  前記m回の試行では、第2被験者を前記対象者として、前記あらかじめ定めたコンテンツを観察させ、  前記求められた蓋然性に基づいて、前記第1被験者と、前記第2被験者と、が、異なる人物か同一人物か、が判定される  ことを特徴とする請求項1に記載の判定装置。
【請求項３】
前記あらかじめ定めたコンテンツは、ホワイトノイズ、ピンクノイズ、ブラウニアンノイズ、もしくは、グレイノイズに対する類似度が所定の閾値以上であるパワースペクトルを有する  ことを特徴とする請求項2に記載の判定装置。
【請求項４】
前記あらかじめ定めたコンテンツは、ランダム動画、自然界を撮影した動画もしくは録音した音声、生体が発する音もしくはアコースティック楽器による演奏を録音した音声、もしくは、これらを利用したコンテンツである  ことを特徴とする請求項3に記載の判定装置。
【請求項５】
前記第1条件下では、第1コンテンツを前記対象者に提供し、  前記第2条件下では、第2コンテンツを前記対象者に提供し、  前記求められた蓋然性に基づいて、前記第1コンテンツと、前記第2コンテンツと、に対する前記対象者の興味に差異があるか否か、が判定される  ことを特徴とする請求項1に記載の判定装置。
【請求項６】
前記第1コンテンツおよび前記第2コンテンツは、ホワイトノイズ、ピンクノイズ、ブラウニアンノイズ、もしくは、グレイノイズに対する類似度が所定の閾値以上であるパワースペクトルを有する  ことを特徴とする請求項5に記載の判定装置。
【請求項７】
前記第1コンテンツおよび前記第2コンテンツは、ランダム動画、自然界を撮影した動画もしくは録音した音声、生体が発する音もしくはアコースティック楽器による演奏を録音した音声、もしくは、これらを利用した互いに異なるコンテンツである  ことを特徴とする請求項6に記載の判定装置。
【請求項８】
前記第1条件下では、あらかじめ定めたランダム動画と第1対象とを前記対象者に観察させ、  前記第2条件下では、前記あらかじめ定めたランダム動画と第2対象とを前記対象者に観察させ、  前記求められた蓋然性に基づいて、前記第1対象と、前記第2対象と、に対する前記対象者の興味に差異があるか否か、が判定される  ことを特徴とする請求項1に記載の判定装置。
【請求項９】
前記判定部は、前記n回の試行が分類された第1クラスタの分布から、前記第1条件下における前記対象者の興味の第1度合を求め、前記m回の試行が分類された第2クラスタの分布から、前記第2条件下における前記対象者の興味の第2度合を求める  ことを特徴とする請求項5または8に記載の判定装置。
【請求項１０】
前記n回の試行1, 2, …, n、および、前記m回の試行n+1, n+2, …, n+mでは、対象者のD箇所の脳電気活動をT回測定し、  整数i (i = 1, 2, …, n, n+1, n+2, …, n+m)、整数p (p = 1, 2, …, D)、整数t (t = 1, 2, …, T)のそれぞれについて、前記試行iにおいて得られる応答行列X(i)のp行t列の要素X(i)p(t)は、前記ランダム動画の観察を開始させて以降t回目のサンプリング時刻において、前記D箇所のうちp番目の箇所において測定された値であり、  整数i (i = 1, 2, …, n, n+1, n+2, …, n+m)、整数j (j = 1, 2, …, n, n+1, n+2, …, n+m)のそれぞれについて、前記試行iに対する前記応答行列X(i)と、前記試行jに対する前記応答行列X(j)と、が正準相関分析されて、前記応答行列X(i)に対する第1正準変数時系列ui,jと、前記応答行列X(j)に対する第1正準変数時系列vi,jと、が求められ、  整数i (i = 1, 2, …, n, n+1, n+2, …, n+m)、整数j (j = 1, 2, …, n, n+1, n+2, …, n+m)のそれぞれについて、距離行列Sのi行j列の要素Si,jを、前記第1正準変数時系列ui,jと、前記第1正準変数時系列vi,jと、から計算される前記試行iと前記試行jとの距離とする  ことを特徴とする請求項1に記載の判定装置。
【請求項１１】
前記判定部は、前記距離行列Sから、多次元尺度法により、前記試行1, 2, …, n, n+1, n+2, …, n+mを低次元空間に配置し、当該低次元空間に配置された当該試行1, 2, …, n, n+1, n+2, …, n+mに対してサポートベクタマシンならびに一個抜き交差検証を適用することにより、前記蓋然性を求める  ことを特徴とする請求項10に記載の判定装置。
【請求項１２】
前記判定部は、前記距離行列Sから、多次元尺度法により、前記試行1, 2, …, n, n+1, n+2, …, n+mを低次元空間に配置し、前記低次元空間における前記n回の試行の分布と、前記m回の試行の分布と、の重なりから、前記蓋然性を求める  ことを特徴とする請求項10に記載の判定装置。
【請求項１３】
前記判定部は、前記距離行列Sから階層的クラスタリングにより、前記試行1, 2, …, n, n+1, n+2, …, n+mをクラスタリングしたデンドログラムを作成し、当該デンドログラムにおける前記n回の試行の配置と、前記m回の試行の配置と、から、前記蓋然性を求める  ことを特徴とする請求項10に記載の判定装置。
【請求項１４】
前記距離部は、前記第1正準変数時系列ui,jならびに前記第1正準変数時系列vi,jの差の絶対値の総和、差の絶対値の平均、差の自乗和、もしくは、差の自乗平均により、前記要素Si,jを計算する  ことを特徴とする請求項10に記載の判定装置。
【請求項１５】
前記距離部は、前記第1正準変数時系列ui,jならびにvi,jに周波数フィルタをかけ、ヒルベルト変換により虚部を求めて解析信号化することにより、瞬時位相時系列φ〔ui,j〕ならびにφ〔vi,j〕を求め、当該瞬時位相時系列φ〔ui,j〕ならびにφ〔vi,j〕の差の絶対値の総和、差の絶対値の平均、差の自乗和、もしくは、差の自乗平均により、前記要素Si,jを計算する  ことを特徴とする請求項10に記載の判定装置。
【請求項１６】
前記距離部は、前記第1正準変数時系列ui,jならびにvi,jに周波数フィルタをかけ、ウェーブレット変換することにより、瞬時位相時系列φ〔ui,j〕ならびにφ〔vi,j〕を求め、当該瞬時位相時系列φ〔ui,j〕ならびにφ〔vi,j〕の差の絶対値の総和、差の絶対値の平均、差の自乗和、もしくは、差の自乗平均により、前記要素Si,jを計算する  ことを特徴とする請求項10に記載の判定装置。
【請求項１７】
前記分析部は、前記応答行列X(1), X(2), …, X(n), X(n+1), X(n+2), …, X(n+m)の振幅を正規化してから、もしくは、前記応答行列X(1), X(2), …, X(n), X(n+1), X(n+2), …, X(n+m)に周波数フィルタを適用してから、正準相関分析する  ことを特徴とする請求項10に記載の判定装置。
【請求項１８】
判定装置が、  第1条件下におけるn回の試行と、第2条件下におけるm回の試行と、において、対象者の脳電気活動をそれぞれ測定することにより、(n+m)個の応答行列を取得し、  前記取得された(n+m)個の応答行列に含まれる応答行列同士を正準相関分析して、前記応答行列同士に対する第1正準変数時系列を求め、  前記求められた第1正準変数時系列から、前記応答行列同士に対する前記試行同士の距離を計算し、  前記計算された距離により、前記n回の試行と、前記m回の試行と、が、異なる2つのクラスタに分類される蓋然性を求め、当該蓋然性に基づいて、前記第1条件と、前記第2条件と、が、実質的に異なるか否か、を判定する  ことを特徴とする判定方法。
【請求項１９】
コンピュータを、請求項1に記載の判定装置が有する各部として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項２０】
請求項19に記載のプログラムを記録した非一時的なコンピュータ読取可能な情報記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、脳波を測定することにより、被験者の異同もしくは対象に対する被験者の興味の差異の有無等、試行が行われた条件の実質的な差異の有無を判定する判定装置、判定方法、これらをコンピュータにより実現するためのプログラム、ならびに、当該プログラムを記録した非一時的なコンピュータ読取可能な情報記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】  従来から、生体の特性に基いて認証を行う生体認証技術が提案されている。このような生体認証では、指紋、虹彩の形状、顔の形状など、人間の変化しない外形的な特徴を観察したり、声紋など、人間が意識的に行う一定の行動を外界から観察することによって、人間の異同を判定する。【０００３】  一方、特許文献1では、候補者の脳波を各測定点において取得し、各候補者の各脳波の周波数成分をデータベースに格納し、認証対象者の脳波を各測定点において取得し、認証対象者の各脳波の周波数成分を取得して、周波数成分同士の距離をたとえばユークリッド距離により算出し、その近さによって、候補者と認証対象者との同一性を認証する技術も提案されている。【０００４】  一方で、人間に同一実現値のノイズ時系列の視覚刺激を見せたときの脳活動については、一貫性が存在することが、本願発明者の研究によって判明している(非特許文献1)。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開2004-248714号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Keiichi Kitajo and Hiromichi Suetani, Consistency of human brain response to noisy visual inputs, 2014 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications, NOLTA 2014, Luzern, Switzerland, p.443-445, 2014年9月14日-18日
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】  本願発明者の研究によれば、人間の脳波は非線型な振舞いをすること、人間の脳波は外部からの刺激の種類や内容によって大きく変化すること等から、各脳波の周波数成分同士の距離では、人間の異同を判定しても、十分な精度が得られないことがわかっている。したがって、特許文献1に開示される技術では、被験者の異同を判定することは、事実上不可能である。【０００８】  そこで、脳波を測定することにより被験者の異同を判定する新たな技術が求められている。  さらに、当該技術の原理を応用することで、脳波を測定することにより、試行が行われた条件に差異があるか否か、を判定したい、という要望も大きい。すなわち、被験者の異同の判定のほか、一人の被験者において複数の対象のそれぞれについて試行を行い、当該複数の対象に対する興味に差異があるか否か、さらには、当該複数の対象に対する興味の度合の大小関係はどうであるか、を判定したい、という要望も強い。【０００９】  本発明は、上記の課題を解決するためのもので、脳波を測定することにより、被験者の異同もしくは対象に対する被験者の興味の差異の有無等、試行が行われた条件の実質的な差異の有無を判定する判定装置、判定方法、これらをコンピュータにより実現するためのプログラム、ならびに、当該プログラムを記録した非一時的なコンピュータ読取可能な情報記録媒体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】
【００１０】  本発明は、判定装置ならびに当該判定装置が実行する判定方法に係るものであり、  判定装置は、  第1条件下におけるn回の試行と、第2条件下におけるm回の試行と、において、対象者の脳電気活動をそれぞれ測定することにより、(n+m)個の応答行列を取得し、  前記取得された(n+m)個の応答行列に含まれる応答行列同士を正準相関分析して、前記応答行列同士に対する第1正準変数時系列を求め、  前記求められた第1正準変数時系列から、前記応答行列同士に対する前記試行同士の距離を計算し、  前記計算された距離により、前記n回の試行と、前記m回の試行と、が、異なる2つのクラスタに分類される蓋然性を求め、当該蓋然性に基づいて、前記第1条件と、前記第2条件と、が、実質的に異なるか否か、を判定する。
【発明の効果】
【００１１】  本発明によれば、脳波を測定することにより、被験者の異同もしくは対象に対する被験者の興味の差異の有無等、試行が行われた条件の実質的な差異の有無を判定する判定装置、判定方法、これらをコンピュータにより実現するためのプログラム、ならびに、当該プログラムを記録した非一時的なコンピュータ読取可能な情報記録媒体を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施例に係るランダム動画の例を示す説明図である。
【図２】本発明の実施例に係る判定装置の概要構成を示す説明図である。
【図３】本発明の実施例において第1被験者を登録する登録処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施例において、第2被験者が、登録済の第1被験者と異なるか同一かを判定する認証処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】第1被験者と第2被験者として異なる人物を採用し、n=m=10として試行を行うことにより作成された2次元分布ならびにデンドログラムである。
【図６】第1被験者と第2被験者として異なる人物を採用し、n=m=5として試行を行うことにより作成された2次元分布ならびにデンドログラムである。
【図７】第1被験者と第2被験者として同一人物を採用し、n=m=5として試行を行うことにより作成された2次元分布ならびにデンドログラムである。
【図８】異なる被験者に対して同じコンテンツを提供する試行を低次元化した分布を表す説明図である。
【図９】同じ被験者に対して同じコンテンツを、1箇月の期間を空けて提供する試行を低次元化した分布を表す説明図である。
【図１０】ランダム動画のコントラストの時間変化を示すグラフである。
【図１１】同じ被験者に対して異なるコンテンツを提供する試行を低次元化した分布を表す説明図である。
【図１２】1種類のポップミュージックと1種類のクラシックミュージックを2回ずつ視聴させる試行において得られた応答行列同士を正準相関分析して得られた正準相関係数の傾向を示すグラフである。
【図１３】ポップ音楽の曲のパワースペクトルである。
【図１４】クラシック音楽の曲のパワースペクトルである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】  以下に、本発明の実施形態を説明する。なお、本実施形態は、説明のためのものであり、本発明の範囲を制限するものではない。したがって、当業者であれば、本実施形態の各要素もしくは全要素を、これと均等なものに置換した実施形態を採用することが可能である。また、各実施例にて説明する要素は、用途に応じて適宜省略することも可能である。このように、本発明の原理にしたがって構成された実施形態は、いずれも本発明の範囲に含まれる。
【００１４】  (基本的な構成)  本実施形態では、対象者に対して、第1条件下でn回の試行を行い、第2条件下でm回の試行を行い、合計(n+m)回の試行において、対象者の脳活動をそれぞれ測定することを前提とし、判定装置は、当該各測定によって得られた合計(n+m)個の応答行列を取得する。
【００１５】  そして、判定装置は、(n+m)個の応答行列に含まれる応答行列同士を正準相関分析して、当該応答行列同士に対する第1正準変数時系列を求める。
【００１６】  ついで、判定装置は、求められた第1正準変数時系列から、当該応答行列同士に対する試行同士の距離を計算する。
【００１７】  さらに、判定された距離により、第1条件下におけるn回の試行と、第2条件下におけるm回の試行と、が、異なる2つのクラスタに分類される蓋然性を求め、当該蓋然性に基づいて、第1条件と第2条件とが実質的に異なるか否か、を判定する。
【００１８】  第1条件と第2条件の組み合わせとしては、たとえば、異なる2つのコンテンツを一人の対象者に観察もしくは聴取させることができる。この態様では、当該2つのコンテンツ、あるいは、当該2つのコンテンツにより示された事物に対する当該対象者の興味に差異があるか、すなわち、両者を区別しているか否か、が判定される。したがって、この態様では、当該対象者のコンテンツや事物に対する嗜好性を調べることができる。
【００１９】  このほか、同じコンテンツを観察もしくは視聴させる対象者が、第1条件と第2条件とで同じかもしれないし異なるかもしれない、という状況に適用することもできる。この場合には、第1条件下におけるn回の試行の対象者(第1被験者)と、第2条件下におけるm回の試行の対象者(第2被験者)と、が、異なる人物か同一人物か、が判定される。したがって、この態様では、判定装置を、人物の認証を行う認証装置として機能させることができる。
【００２０】  以下では、まず、判定装置を認証装置として機能させる代表的な態様について説明し、ついで、本発明が実施される各種の態様について説明する。
【００２１】  (ランダム動画による試行と認証)  以下では、判定装置が被験者の異同を判定することにより、被験者の認証を行う態様について説明する。本実施形態においては、対象となる被験者に対して、ユーザ登録時に複数回の試行を行い、認証時に複数回の試行を行う。すなわち、本実施例では、試行の条件として、試行の対象者を想定しており、登録時と認証時で被験者が異なるか否かにより、認証を行う。  以下では、各試行の内容について説明する。
【００２２】  本実施形態に係る各試行では、被験者に対して、あらかじめ定めた同一のランダム動画を観察させる。
【００２３】  図1は、本発明の実施例に係るランダム動画の例を示す説明図である。本図では、5桝×5桝の灰色のチェッカーボード模様の暗桝と明桝のコントラストをランダムに変化させるランダム動画のあるフレームを図示している。このランダム動画では、中心には、被験者の注目を誘導するように黒い十字線が描かれている。
【００２４】  本ランダム動画は、白の画素値は255、黒の画素値は0に割り当てられたモノクロ画像により構成されている。チェッカーボードの全桝の平均明度は128であり、標準偏差2、4、6、8、10等、適当な標準偏差のガウス分布によってランダムに、全暗桝と全明桝の画素値が一斉に変化する。変化の頻度は、1秒につき30回(30fps)であり、ランダム動画の全長は8秒である。
【００２５】  認証に用いるランダム動画は、一旦採用が決まった後は、全試行で共通のものを利用する。上記の例では、コントラストをランダムに変化させるための擬似乱数のシードとして、全試行で共通する定数を採用することになる。
【００２６】  ランダム動画としては、上記の例のほか、ホワイトノイズ動画、ピンクノイズ動画、ブラウニアンノイズ動画、グレイノイズ動画など、人間がその意図を意識的に読み取ることが難しいノイジーな動画を適宜採用することができる。
【００２７】  ランダム動画は、連続して再生しても良いし、間欠的に、他の動画を挟んで再生しても良い。ランダム動画の間に挟まれて再生される他の動画は、別の構成によるノイジーな動画とすることも可能である。
【００２８】  各試行では、ランダム動画を被験者に観察させている間、被験者の複数の箇所について、脳電気活動を測定し続ける。典型的には、被験者の頭皮の複数箇所に接する頭皮上電極を有しキャップ状の外観を持つ脳波計を用いて、頭皮電位を測定することにより、1秒間に1000回の測定を行い、63チャンネル分の測定値を得る。本実施例では、8秒間の長さのランダム動画を採用するので、1回の試行に対して、長さ8000の測定値の時系列が63個得られることになる。
【００２９】  ただし、測定箇所の数は、適宜変更が可能である。また、測定箇所として、脳表を侵襲的に測定しても良い。また、測定の対象となる脳電気活動は、電位のほか、電極接触抵抗により測定しても良いし、神経細胞の電気活動にともなって頭表面近傍に生じる磁場を測定することとしても良い。
【００３０】  以下では、ユーザ登録時の複数回の試行を試行1, 2, …, nと呼び、認証時の複数回の試行を試行n+1, n+2, …, n+mと呼ぶ。試行1, 2, …, nの被験者を登録ユーザあるいは第1被験者と呼ぶ。試行n+1, n+2, …, n+mの被験者を対象ユーザあるいは第2被験者と呼ぶ。登録時の試行の回数nならびに、認証時の試行の回数mは、適宜変更が可能であるが、本実施例では、n = m = 10あるいはn = m = 5としている。
【００３１】  なお、試行1, 2, …, nは、ユーザ(第1被験者)が認証登録を行うときにまとめて1回だけ行われる。したがって、ユーザ登録が完了した後は、nの値は変化しない。
【００３２】  一方、試行n+1, n+2, …, n+mは、ユーザが認証を行おうとする毎に行われる。認証の対象となるユーザは、第1被験者と同じかもしれないし、異なるかもしれない。また、認証の度ごとに、測定環境も変化する。そこで、認証の度ごとに、測定環境が悪かった試行を捨てることとして、mの値が変わりうることとしても良い。
【００３３】  (判定装置が実現されるハードウェア)  本実施形態に係る判定装置は、典型的には、プログラムをコンピュータが実行することによって実現される。当該コンピュータは、脳波計等の入力装置に接続され、これらの機器と情報を送受する。
【００３４】  コンピュータにて実行されるプログラムは、当該コンピュータが通信可能に接続されたサーバにより配布、販売することができるほか、CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory)やフラッシュメモリ、EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM)などの非一時的(non-transitory)な情報記録媒体に記録した上で、当該情報記録媒体を配布、販売等することも可能である。
【００３５】  プログラムは、コンピュータが有するハードディスク、ソリッドステートドライブ、フラッシュメモリ、EEPROM等などの非一時的な情報記録媒体にインストールされる。すると、当該コンピュータにより、本実施形態における情報処理装置が実現されることになる。一般的には、コンピュータのCPU(Central Processing Unit)は、コンピュータのOS(Operating System)による管理の下、情報記録媒体からRAM(Random Access Memory)へプログラムを読み出してから、当該プログラムに含まれるコードを解釈、実行する。ただし、CPUがアクセス可能なメモリ空間内に情報記録媒体をマッピングできるようなアーキテクチャでは、RAMへの明示的なプログラムのロードは不要なこともある。なお、プログラムの実行の過程で必要とされる各種情報は、RAM内に一時的(temporary)に記録しておくことができる。
【００３６】  なお、汎用のコンピュータにより本実施形態の情報処理装置を実現するのではなく、専用の電子回路を用いて本実施形態の情報処理装置を構成することも可能である。この態様では、プログラムを電子回路の配線図やタイミングチャート等を生成するための素材として利用することもできる。このような態様では、プログラムに定められる仕様を満たすような電子回路がFPGA(Field Programmable Gate Array)やASIC(Application Specific Integrated Circuit)により構成され、当該電子回路は、当該プログラムに定められた機能を果たす専用機器として機能して、本実施形態の情報処理装置を実現する。
【００３７】  以下では、理解を容易にするため、判定装置は、コンピュータがプログラムを実行することによって実現される態様を想定して説明する。
【００３８】  (判定装置の構成)  図2は、本発明の実施例に係る判定装置の概要構成を示す説明図である。本図に示すように、判定装置(judging apparatus)101は、取得部(obtaining unit)102、分析部(analyzing unit)103、距離部(distance unit)104、判定部(estimating unit)105を備える。各部の機能は、プログラムに含まれる各部に対応付けられるコード断片をコンピュータが実行することによって実現される。
【００３９】  ここで、取得部102は、(1)第1被験者に対してされた試行1, 2, …, nのそれぞれにおける応答行列X(1), X(2), …, X(n)と、(2)第2被験者に対してされた試行n+1, n+2, …, n+mのそれぞれにおける応答行列X(n+1), X(n+2), …, X(n+m)と、を取得する。
【００４０】  上記のように、試行1, 2, …, nのそれぞれでは、あらかじめ定めたランダム動画を当該第1被験者に観察させている間、当該第1被験者のD箇所の脳電気活動をT回測定し、試行n+1, n+2, …, n+mのそれぞれでは、あらかじめ定めたランダム動画を当該第2被験者に観察させている間、当該第2被験者のD箇所の脳電気活動をT回測定する。上記の設定例では、D=63, T=8000となる。なお、動画観察の先頭部分と終了部分は除去して、たとえば、T=7000とすることも可能である。
【００４１】  また、応答行列X(1), X(2), …, X(n)、および、X(n+1), X(n+2), …, X(n+m)の各要素は、以下のように設定される。すなわち、整数i (i = 1, 2, …, n, n+1, n+2, …, n+m)、整数p (p = 1, 2, …, D)、整数t (t = 1, 2, …, T)のそれぞれについて、試行iにおいて得られる応答行列X(i)のp行t列の要素X(i)p(t)は、ランダム動画の観察を開始させて以降t回目のサンプリング時刻において、D箇所のうちp番目の箇所において測定された値である。
【００４２】  なお、応答行列X(1), X(2), …, X(n)ならびに応答行列X(n+1), X(n+2), …, X(n+m)に含まれる各測定値については、電極で測定された電位等をそのまま採用しても良いし、適当な正規化を行うこととしても良い。たとえば、行列の要素の振幅による正規化や、周波数フィルタを適用することによる正規化などを行うことができる。
【００４３】  ここで、行列の要素の振幅としては、行列要素の絶対値の最大値、行列要素の自乗平均値、行列要素の自乗平均値に行列要素の標準偏差の定数倍を加算したもの等を採用することができる。そして、この振幅が1などの定数となるように、行列の各要素をスカラー倍する。
【００４４】  このほか、各種のノイズやアーティファクトを除去するため、周波数フィルタとして、たとえば2Hz乃至100Hzの帯域を通過させるバンドパスフィルタを、応答行列の各行に対して適用することができる。
【００４５】  さらに、脳波測定において適用される種々のノイズやアーティファクトを除去する正規化技術を適用することも可能である。さらに、上記の正規化を組み合わせて適用しても良い。これらの正規化は、分析部103が、正準相関分析を行う前に行うことができる。
【００４６】  次に、分析部103は、整数i (i = 1, 2, …, n, n+1, n+2, …, n+m)、整数j (j = 1, 2, …, n, n+1, n+2, …, n+m)のそれぞれについて、応答行列X(i)と、応答行列X(j)と、を正準相関分析して、応答行列X(i)に対する第1正準変数時系列ui,jと、応答行列X(j)に対する第1正準変数時系列vi,jと、を求める。
【００４７】  ここで一般に、正準相関分析とは、ベクトルの時系列x, yから、所定の相関係数に関する条件を満たす。スカラーの時系列u, vおよびベクトルの時系列ξ, ηを得るものである。ベクトルの時系列x, y、スカラーの時系列u, vおよびベクトルの時系列ξ, ηのある時刻tにおける値は、ベクトルx(t), y(t)、スカラーu(t), v(t)およびベクトルξ(t), η(t)のように表記する。スカラーの時系列u, vは、第1正準変数時系列とも呼ばれる。
【００４８】  ベクトルの時系列は、行列により表現することが可能である。すなわち、ある時点におけるベクトルを列ベクトルにより表し、時刻tにおけるベクトルをt列目に配置する。すると、上記の応答行列X(i)は、ベクトルの時系列と解することができる。
【００４９】  正準相関分析において、これらは、ベクトルの内積により表現される以下の関係を満たす。すなわち、各時刻tについて、    u(t) = 〈x(t), ξ(t)〉;     v(t) = 〈y(t), η(t)〉
【００５０】  ベクトルの時系列ξ, ηは、第1正準変数時系列u, vの相関係数が最大となるように選ばれる。ここで、相関係数R(u,v)は、時間方向に対する共分散および標準偏差により以下のように計算される。    R(u,v) = cov(u,v)/(σ(u)×σ(v)); 
【００５１】  ここで、一般に、スカラーの時系列uに対する平均および標準偏差ならびにスカラーの時系列u, vに対する共分散は、時刻tが1からTまでの範囲に含まれるとして、以下のように定義される。    mean(u) = (1/T)×Σt=1T u(t);     σ(u)2 = (1/T)×Σt=1T 〔u(t)-mean(u)〕2;     cov(u,v) =  (1/T)×Σt=1T 〔u(t)-mean(u)〕×〔v(t)-mean(v)〕
【００５２】  正準相関分析では、相関係数R(u,v)を最大化するようなベクトルの時系列ξ, ηを求める最大化問題と考えることができる。この問題は、一般化固有値問題に帰着されるが、非線型な情報を抽出するため、たとえば、カーネル法と正則化法を組み合わせる技術等が広く利用されている。したがって、これら各種の公知技術を適用することで、応答行列X(i)と、応答行列X(j)と、を正準相関分析して、応答行列X(i)に対する第1正準変数時系列ui,jと、応答行列X(j)に対する第1正準変数時系列vi,jと、を求めることができる。
【００５３】  そして、距離部104は、距離行列Sを計算する。ここで、整数i (i = 1, 2, …, n, n+1, n+2, …, n+m)、整数j (j = 1, 2, …, n, n+1, n+2, …, n+m)のそれぞれについて、距離行列Sのi行j列の要素Si,jは、試行iと試行jとの距離である。当該要素Si,jは、第1正準変数時系列ui,jと、第1正準変数時系列vi,jと、から計算される。
【００５４】  ここで、時系列u, vから計算される距離d(u,v)としては、は、以下のようなものを採用することができる。
【００５５】  まず、各時刻tにおける差の自乗和の平方根により定義されるユークリッド距離を利用することができる。    s(u,v) = 〔Σt=1T (u(t) - v(t))2〕1/2  また、差の自乗平均を使っても良い。    s(u,v) = 〔(1/T)×Σt=1T (u(t) - v(t))2〕1/2
【００５６】  次に、各時刻tにおける差の絶対値の総和により定義されるマンハッタン距離を利用することができる。    s(u,v) = Σt=1T |u(t) - v(t)|  また、差の絶対値の平均を使っても良い。    s(u,v) = (1/T)×Σt=1T |u(t) - v(t)|
【００５７】  このほか、コサイン類似度を採用することもできる。これは、u, vをT次元ベクトルと考え、この2つがなす角の余弦により、距離を定めるものである。
【００５８】  第1被験者に対する試行1, 2, …, nが終われば、第2被験者に対する試行n+1, n+2, …, n+mが行われる前であっても、試行1, 2, …, n同士の距離を計算することができる。また、異なる人間を第2被験者とする場合であっても、試行1, 2, …, n同士の距離は変わらない。そこで、後述するように、ユーザ登録時には、上記のように計算可能な距離行列Sの一部についてのみ、計算を行っておき、認証時には、残りの要素を計算しても良い。このほか、一般には、距離行列Sは対称行列であるから、その対称性を利用して、たとえば上三角部分のみ要素を計算し、残りの部分については、計算済みの上三角部分から得ることとしても良い。これらの工夫を行うことで、重複した計算を省き、処理の高速化を図ることができる。
【００５９】  そして、判定部105は、計算された距離行列Sにより、試行1, 2, …, nと、試行n+1, n+2, …, n+mと、が、異なる2つのクラスタに分類される蓋然性を求め、当該蓋然性に基づいて、第1被験者と第2被験者とが、異なる人物か同一人物か、を判定する。ここで求められる蓋然性(possibility)とは、試行1, 2, …, nと、試行n+1, n+2, …, n+mと、が、異なる2つのクラスタに分類されるべき妥当性(reasonability)、確実さ(sureness)、確からしさ(certainty)、尤もらしさ(likelyhood)、確率(probability)などの指標や度合を表現するものである。すなわち、試行1, 2, …, n, n+1, n+2, …, n+mが二つのクラスタに分類できなかったり、分類できたとしても、試行1, 2, …, nと、試行n+1, n+2, …, n+mと、が互いに異なるクラスタに分類されない場合には、ここで求められる蓋然性は低いことになる。
【００６０】  なお、広く一般には、判定部105は、試行1, 2, …, nが行われた第1条件と、試行n+1, n+2, …, n+mが行われた第2条件と、が、実質的に異なるか否か、を出力することになる。この差異に、第1条件下の試行と、第2条件下の試行と、が、2つの異なるクラスタに分類できた場合には、当該2つのクラスタ同士の距離(たとえば、クラスタ中心同士の距離や、クラスタ包絡線の最近接点同士の距離、二つのクラスの分布の平均間マハラノビス汎距離等)を、第1条件と第2条件がどれだけ異なっているか、の指標として利用することができる。
【００６１】  試行1, 2, …, nからなるグループ1と、試行n+1, n+2, …, n+mからなるグループ2と、が、異なるクラスタに分類される蓋然性は、クラスタ分析により得ることができる。代表的なクラスタ分析の手法としては、多次元尺度法を用いる手法と、階層的クラスタリングを用いる手法と、がある。
【００６２】  多次元尺度法は、たとえば、高低差のある立体的な地点間の距離だけがわかっている状況で、その距離をある程度反映させた二次元的な地図に描くことに相当するものである。本実施形態では、距離行列Sに定められる距離に基づいて、試行1, 2, …, n, n+1, n+2, …, n+mを、多次元尺度法(MDS;Multi Dimensional Scaling)により、2次元の低次元空間に配置する。
【００６３】  そして、試行1, 2, …, nが配置された位置からグループ1の分布を求め、試行n+1, n+2, …, n+mが配置された位置からグループ2の分布を求める。そして、両者が十分に重なっていれば、第1被験者と第2被験者は同一人物であると判定することができる。
【００６４】  ここで、十分に重なっているか否かの判定には、各種の検定を利用することができる。たとえば、サポートベクタマシン(Suppor Vector Machine; SVM)および1個抜き交差検証(Leave-One-Out Cross-Validation; LOOCV)を用いて、グループ1の試行1, 2, …, nと、グループ2の試行n+1, n+2, …, n+mと、が、2つの異なるクラスタに分類されるべきかの度合を判定することができる。当該手法の詳細については、後述する。  このほか、以下のように検定することができる。すなわち、全試行の配置から試行の平均位置および位置の分散を求める。そして、求められた全試行の平均位置および分散から、全試行を2つのグループに分割したときに各グループの平均位置の離間距離に応じた確率分布を求める。
【００６５】  一方で、グループ1の分布の平均位置と、グループ2の分布の平均位置と、の離間距離を計算する。
【００６６】  そして、全試行を任意の2つのグループに分割したときの離間距離が、グループ1の分布の平均位置とグループ2の分布の平均位置との離間距離以上となる確率を、当該確率分布から求める。この確率を、グループ1に含まれる試行と、グループ2に含まれる試行と、が、異なる2つのクラスタに分類できない(全部が1つのクラスタとなる、もしくは、複数のクラスタに両グループの試行が混じり合って分類される)確率とする。なお、グループ1に含まれる試行と、グループ2に含まれる試行と、が、異なる2つのクラスタに分類される蓋然性は、1からこの確率を減算した値に相当する。
【００６７】  当該確率が5パーセント未満あるいは1パーセント未満であれば、グループ1とグループ2が同じクラスタに分類される、という帰無仮説がp値0.05あるいはp値0.01で棄却されることになる。したがって、当該確率に基づく蓋然性により、第1被験者と第2被験者とが、異なる人物か同一人物か、を判定することができる。
【００６８】  一方、階層的クラスタリングを単純化して説明すれば、試行1, 2, …, n, n+1, n+2, …, n+mをn+m個のグループに各1個ずつ分類した後に、グループ同士のうち近い距離を持つもの同士をまとめる処理を繰り返すことにより、デンドログラムを作成する。
【００６９】  ここで、試行同士の距離は、距離行列Sによって定義されるが、グループ同士の距離は距離行列では定義されていない。そこで、両グループに含まれる試行同士の距離として、以下のような手法が用いられている。すなわち、単連結法では、最小の距離を、完全連結法では、最大の距離を、群平均法では、平均距離を、メディアン法では、距離の中央値を、それぞれ採用する。
【００７０】  なお、デンドログラムの作成には、ウォード法も広く用いられている。これは、グループ内における距離の分散が小さく、グループ外の分散が大きくなるような組み合わせで階層的クラスタリングを行うものである。
【００７１】  このようにして、デンドログラムが作成されたら、その中において、試行1, 2, …, nの配置と、試行n+1, n+2, …, n+mの配置と、が、どのように分布しているか、によって、蓋然性を求める。
【００７２】  たとえば、各グループにおいて試行1, 2, …, nが占める割合と、試行n+1, n+2, …, n+mが占める割合と、のうちの、大きい方の割合を、当該グループにおける占有率と呼ぶこととし、デンドログラムにおいて、グループ数が特定数(たとえば、2個乃至4個)になった時点で、各グループにおける占有率を求め、その総積を計算する。ここで計算される総積は、0乃至1の値をとり、各グループが同じ被験者由来の試行で占められいる度合が高ければ高いほど、その総積は大きくなり、異なる被験者由来の試行が混じっていればいるほど、その総積は小さくなる。
【００７３】  そこで、この総積を、試行1, 2, …, nと、試行n+1, n+2, …, n+mと、が、異なる2つのクラスタに分類される蓋然性とする。この蓋然性が一定値より高ければ、第1被験者と第2被験者は異なる人物であり、そうでなければ、同一人物と判定するのである。
【００７４】  このほか、上記の多次元尺度法と同様に帰無仮説を設定して、デンドログラムの形状等に基づいて、当該デンドログラムに応じた確率を求め、p値と対比することによって、検定を行うこととしても良い。
【００７５】  以下では、判定装置101の各部が、ユーザ登録時ならびに実際の認証時に行う制御の流れについて説明する。なお、以下では、理解を容易にするため、判定装置101に登録されるユーザ(第1被験者)は一人であり、認証の対象となるユーザ(第2被験者)は一人以上であることを想定して説明するが、登録ユーザが複数の場合には、各ユーザにユーザIDを割り当て、適宜当該ユーザIDを入力させることとすれば、第1被験者が1人の場合に帰着させることができる。
【００７６】  (登録時の処理)  図3は、本発明の実施例において第1被験者を登録する登録処理の流れを示すフローチャートである。以下、本図を参照して説明する。
【００７７】  登録処理が開始されると、まず、登録されるべき登録ユーザ(第1被験者)に対して、n回の試行(試行1, 試行2, …, 試行n)を適用して測定を行う(ステップS301)。各試行を行うのは、登録作業を行うオペレータでも良いし、登録ユーザが脳波計を自ら装着して、測定を開始するのでも良い。
【００７８】  ついで、取得部102は、得られた測定値から、応答行列X(1), X(2), …, X(n)を得る(ステップS302)。
【００７９】  そして、分析部103は、ノイズ等の影響を除去するため、応答行列X(1), X(2), …, X(n)を正規化する(ステップS303)。
【００８０】  その後、整数i = 1, 2, …, nならびに整数j = 1, 2, …, nのそれぞれについて、判定装置101は、以下の処理を繰り返す(ステップS304)。
【００８１】  すなわち、分析部103は、応答行列X(i), X(j)を正準相関分析して、そのそれぞれに対する第1正準時系列ui,j, vi,jを求める(ステップS305)。
【００８２】  次に、距離部104は、第1正準時系列ui,j, vi,jから、距離行列Sの要素Si,jを計算する(ステップS306)。
【００８３】  繰り返しが終わったら(ステップS307)、ステップS303にて正規化された応答行列X(1), X(2), …, X(n)、および、ステップS306にて計算された距離行列Sの一部を、登録ユーザ(第1被験者)に対応付けてハードディスク等に不揮発に保存することにより(ステップS308)、ユーザ登録を完了する。
【００８４】  (認証時の処理)  図4は、本発明の実施例において、第2被験者が、登録済の第1被験者と異なるか同一かを判定する認証処理の流れを示すフローチャートである。以下、本図を参照して説明する。
【００８５】  認証処理が開始されると、まず、対象ユーザ(第2被験者)に対して、m回試行を適用して測定を行う(ステップS401)。登録処理と同様、各試行を行うのは、登録作業を行うオペレータでも良いし、対象ユーザが脳波計を自ら装着して、測定を開始するのでも良い。
【００８６】  ついで、取得部102は、得られた測定値から、応答行列X(n+1), X(n+2), …, X(n+m)を得る(ステップS402)。
【００８７】  そして、分析部103は、ノイズ等の影響を除去するため、応答行列X(n+1), X(n+2), …, X(n+m)を正規化する(ステップS403)。
【００８８】  それから、判定装置101は、登録ユーザに対して不揮発に保存された応答行列X(1), X(2), …, X(n)と距離行列Sの一部をRAM等に読み出す(ステップS404)。
【００８９】  その後、整数i = 1, 2, …, n, n+1, n+2, …, n+mならびに整数j = 1, 2, …, n, n+1, n+2, …, n+mのうち、i≧n+1もしくはj≧n+1が成立するそれぞれの場合について、判定装置101は、以下の処理を繰り返す(ステップS405)。
【００９０】  すなわち、分析部103は、応答行列X(i), X(j)を正準相関分析して、そのそれぞれに対する第1正準時系列ui,j, vi,jを求める(ステップS406)。
【００９１】  次に、距離部104は、第1正準時系列ui,j, vi,jから、距離行列Sの要素Si,jを計算する(ステップS407)。
【００９２】  繰り返しが終わったら(ステップS408)、判定部105は、ステップS404で読み出された距離と、ステップS407で計算された距離と、からなる距離行列Sに基づいて、試行1, 2, …, nからなるグループと、試行n+1, n+2, …, n+mからなるグループと、が、異なる2つのクラスタに分類される蓋然性を計算する(ステップS409)。
【００９３】  そして、計算された蓋然性に基づいて、登録ユーザ(第1被験者)と対象(第2被験者)とが異なる人物であるか同一人物か、の、判定結果を出力する(ステップS410)。なお、広く一般には、ステップS410では、n回の試行が行われた第1条件と、m回の試行が行われた第2条件と、に、実質的差異があるか否か、が出力されることになる。
【００９４】  判定結果としては、ステップS409にて計算された蓋然性をそのまま利用しても良いし、当該蓋然性が閾値を超えたか否かにより、登録ユーザ(第1被験者)と対象(第2被験者)とが異なる人物であるか同一人物であるかを決定して、その決定内容のみを出力することとしても良い。
【００９５】  このように、本実施形態によれば、人間の脳の非線型な振舞いを利用することで、第1被験者と第2被験者とが異なる人物か同一人物かを判定して、認証を行うことが可能となる。
【００９６】  (実験結果)  以下では、上記の設計諸元に基づいて試行を行い、判定装置101にて処理を行って、2次元化された試行の分布ならびにデンドログラムを作成する実験の結果について説明する。
【００９７】  図5は、第1被験者と第2被験者として異なる人物を採用し、n=m=10として試行を行うことにより作成された2次元分布ならびにデンドログラムである。試行1, 2, …, 10が第1被験者によるもの、試行11, 12, …, 20が第2被験者によるものである。図6は、第1被験者と第2被験者として異なる人物を採用し、n=m=5として試行を行うことにより作成された2次元分布ならびにデンドログラムである。試行1, 2, …, 5が第1被験者によるもの、試行6, 7, …, 10が第2被験者によるものである。
【００９８】  これらの図の左側が、2次元化された試行の分布、右側が、デンドログラムである。
【００９９】  これらの図に示すように、多次元尺度法の主軸側で、2人の被験者が分類できていることがわかる。また、デンドログラムでは、2つの上位クラスタで2人の被験者が分類できていることがわかる。
【０１００】  図7は、第1被験者と第2被験者として同一人物を採用し、n=m=5として試行を行うことにより作成された2次元分布ならびにデンドログラムである。試行1, 2, …, 5も、試行6, 7, …, 10も第1被験者によるものである。本図からもわかる通り、多次元尺度法においても、両試行は混在して配置されている。また、デンドログラムでも、両者は分類されずに混ぜられている。
【０１０１】  (SVMとLOOCV)  サポートベクタマシンは、2つのクラスタのいずれかに属する点群を、各クラスタに分類するための境界面を探索する機械学習技術の一つとして広く用いられている。本手法においては、試行1, 2, …, n, n+1, n+2, …, n+mからいずれか1個の試行を除き、残りのn+m-1個の試行を教師試行としてサポートベクタマシンにかけて境界面を得る。
【０１０２】  そして、取り除いた1個の試行が当該境界面によって正しいクラスタに分類できるか、を、判定する1個抜き交差検証を採用する。
【０１０３】  ここで、取り除く1個の試行を、n+m個のすべてについて行って、正しく分類ができるか否か、を、判定のための蓋然性として利用する。
【０１０４】  試行がなされた条件によって、試行が2つの異なるクラスタに分類されるのであれば、いずれの試行を「1個抜き」の対象として選んだ場合であっても、100%に近い確率で、正しいクラスタに分類ができることになる。
【０１０５】  一方、試行がなされた条件が実質的に同一であれば、正しいクラスタに分類がされる確率は、ほぼ50%となるはずである。
【０１０６】  以下では、SVM/LOOCVを用いた態様での実験について説明する。以下の実験では、まず、62名の被験者に対してコントラストがガウス分布のホワイトノイズ状に30Hzで変化する2種類のチェッカーボード(桝目の数を7×7に増やしてある。)のランダム動画(全長9秒)を見せる視覚刺激を14回ずつ与えて、脳電気活動を63チャンネルだけ測定(中央の5秒分)し、応答行列を得た。図10は、ランダム動画のコントラストの時間変化を示すグラフである。本図に示すノイズ1のランダム動画に対する各被験者の反応を分析した。
【０１０７】  図8は、異なる被験者に対して同じコンテンツを提供する試行を低次元化した分布を表す説明図である。本図では、2人の被験者に対する試行の分布を示している。被験者1は薄い灰色、被験者2は濃い灰色の丸で表記されている。図からも二人の被験者が弁別されていことは明らかであるが、SVM/LOOCVによる正答率は100%であるから、両者は2つの異なるクラスタに分類される、ということができる。
【０１０８】  62名の被験者から選び出せるペアは、_{62}C2 = 1891組であり、各ペアについて、SVM/LOOCVにより、試行が被験者毎に2つの異なるクラスタに分類されるか否かを調べたところ、98.29%について、正しい判断結果が得られた。
【０１０９】  なお、各被験者を安静状態において測定を行って同様の判定を行ったところ、正答率は、88.30%であった。したがって、本手法によって、ユーザの弁別の能力が格段に向上していることがわかる。
【０１１０】  なお、測定結果の63チャンネルをすべて使うのではなく、19チャンネルのみを使って同様の実験を行ったとき、本手法では、正答率は93.74%であり、安静状態では、正答率は62.6%であった。したがって、測定のコストや手間を省くためにチャンネル数を減らした場合であっても、本手法によれば、かなり高い性能で、ユーザを弁別できることがわかる。
【０１１１】  さらに、当該62名の被験者に対して、同じ実験を1箇月後に再度行い、時間経過に対して、同一の対象者を同一と判定できるか否か、本手法の有効性について検討した。
【０１１２】  図9は、同じ被験者に対して同じコンテンツを、1箇月の期間を空けて提供する試行を低次元化した分布を表す説明図である。本図では、ある被験者の初回実験時の試行を薄い灰色の丸で、1箇月後の試行を濃い灰色の丸で、それぞれ図示している。これに対して、SVM/LOOCVを実行すると、正答率は50%であった。これは、無作為にクラスタを選んだときと同じ正答率であるから、両者が十分に重なっており、初回と1箇月後は、2つの異なるクラスタには分類できないことがわかる。
【０１１３】  23名の被験者について、このような実験を行ったところ、初回と1−3箇月後で、2つの異なるクラスタに分類されるSVM正答率は、63チャンネル採用時で74.53％であった。これは、62名で異なる個人を分類したときのSVM正答率である98.29%に比べて極めて低い。したがってMDS空間でのSVM正答率やクラスタ間の距離を指標にして同一人か否かの判定ができる。
【０１１４】  なお、上記の実験では、ノイズ1、ノイズ2の2種類のランダム動画について測定を行っている。したがって、試行1, 2, …, n, n+1, n+2, …, n+mの対象者をすべて同一人物とし、試行1, 2, …, nにおいては、第1ランダム動画を、試行n+1, n+2, …, n+mにおいては、第2ランダム動画を、対象者に観察させ、それ以外は上記実験と同一の条件で、判断を試みることができる。
【０１１５】  第1ランダム動画と第2ランダム動画は、チェッカーボードのコントラストをランダムに変化させるランダム動画であり、その乱数系列が互いに異なるものである。図10に示すノイズ1、ノイズ2は、それぞれ、第1ランダム動画、第2ランダム動画のコントラスト変化に相当する。
【０１１６】  図11は、同じ被験者に対して異なるコンテンツを提供する試行を低次元化した分布を表す説明図である。本図は、ある被験者について試行の分布を示すもので、第1ランダム動画(視覚刺激1)の試行は、薄い灰色の丸で、第2ランダム動画(視覚刺激2)の試行は、濃い灰色の丸で、それぞれ表記されている。
【０１１７】  本図に示すように、対象者に与えられる視覚刺激が異なる場合には、対象者が同一人物の場合であっても、試行1, 2, …, nと、試行n+1, n+2, …, n+mと、が、異なる2つのクラスタに分類されることがわかる。
【０１１８】  したがって、本発明の原理は、対象者の異同を判定する際に適用できるのは勿論、一人の対象者に提供されるコンテンツに対する当該一人の対象者の脳の反応、興味、嗜好性の相違を判定する際にも適用することができる。しかも、同一の対象者に対して、第1条件では第1コンテンツを、第2条件では第2コンテンツを、それぞれ提供する、のように試行の条件を設定するだけで、認証に対する実施形態を、そのまま、興味や嗜好性の判定に応用することができる。
【０１１９】  2つのコンテンツに対する当該一人の対象者の興味が同程度であって、当該一人の対象者が当該2つのコンテンツの区別をほとんどしていない場合には、試行1, 2, …, n, n+1, n+2, …, n+mは、コンテンツごとに異なる2つのクラスタに分類されるのではない。1つのクラスタに分類されるか、あるいは、両試行が混じり合った複数のクラスタに分類されることになるのである。
【０１２０】  一般に、興味の判断の基準となる基準事物を示すコンテンツを提供(第1条件)する試行1, 2, …, nと、対象者の興味の度合を知りたい調査用の事物を示すコンテンツを提供(第2条件)する試行n+1, n+2, …, n+mと、を対象者に提供して、第1条件下の試行と第2条件下の試行とが、異なる2つのクラスタに分類できれば、対象者は、基準事物と、調査用事物と、を、区別して認識していることがわかるのである。
【０１２１】  また、クラスタの分布が狭ければ狭いほど、当該事物に対する興味の度合が大きいと予想される。したがって、基準事物に対するクラスタの大きさと、調査用事物に対するクラスタの大きさと、を、比較すれば、対象者の両事物に対する興味や嗜好性の大小を判定することが可能となる。
【０１２２】  このような、興味や嗜好性の判定については、提供されるコンテンツの種類を含めて、後述する適用例において詳細に説明する。
【０１２３】  (距離行列の計算)  以下に説明するように、距離行列の計算においては、第1正準変数時系列ui,jならびにvi,jに対して各種の処理を施すことができる。
【０１２４】  第1の手法では、距離部104が、第1正準変数時系列ui,jならびにvi,jに周波数フィルタをかけ、ヒルベルト変換により虚部を求めて解析信号化することにより、瞬時位相時系列φ〔ui,j〕ならびにφ〔vi,j〕を求める。
【０１２５】  そして、距離部105が、当該瞬時位相時系列φ〔ui,j〕ならびにφ〔vi,j〕の差の絶対値の総和、差の絶対値の平均、差の自乗和、差の自乗平均、その他の距離の計算手法により、要素Si,jを計算する。
【０１２６】  第2の手法では、距離部104は、第1正準変数時系列ui,jならびにvi,jに周波数フィルタをかけ、ウェーブレット変換することにより、瞬時位相時系列φ〔ui,j〕ならびにφ〔vi,j〕を求める。
【０１２７】  そして、距離部105が、当該瞬時位相時系列φ〔ui,j〕ならびにφ〔vi,j〕の差の絶対値の総和、差の絶対値の平均、差の自乗和、差の自乗平均、その他の距離の計算手法により、要素Si,jを計算する。
【０１２８】  ここで利用する周波数フィルタは、応答行列に対して適用するものと同じものとしても良いし、異なるものとしても良い。
【０１２９】  このように、本実施例は、距離の計算手法として種々の態様を採用することができることを明らかにするものである。距離の計算手法は、たとえば、ランダム動画の種類、脳波計の種類や性能等に応じて適宜切り換えることが可能である。
【０１３０】  (コンテンツの種類)  上記説明では、対象者に観察させるコンテンツとして、コントラストがランダムに変化するチェッカーボードの動画、ホワイトノイズ動画、ピンクノイズ動画等のランダム動画を例にあげたが、その他の動画や各種の音声情報をコンテンツとして採用することも可能である。
【０１３１】  たとえば、各種の楽曲の音声信号をコンテンツとして採用した場合を考える。そこで、ポップミュージック(pop)と、単調なリズムのクラシックミュージック(classical)と、の合計2曲をコンテンツに採用し、第1条件、第2条件として、この2曲のいずれかをコンテンツとして採用して、各2回試行を行ってから、正準相関分析を行い、その正準相関係数の値を、強い成分順(コンポーネントナンバー順)に対比する実験を行った。図12は、1種類のポップミュージックと1種類のクラシックミュージックを2回ずつ視聴させる試行において得られた応答行列同士を正準相関分析して得られた正準相関係数の傾向を示すグラフである。本図に示すように、ノリの良いポップミュージック同士の相関(same pop-pop)は、単調なリズムのクラシックミュージック同士の相関(same classical-classical)よりも高いし、ポップミュージックとクラシックミュージックの相関(different pop-classical)よりも高い。
【０１３２】  今回の実験では、対象者としてポップミュージックを好む層を採用しておる。したがって、対象者の興味があるコンテンツでは、試行同士の相関が高く、試行同士の距離は小さく、低次元化された空間内でも、分散が小さいクラスタになると考えられる。
【０１３３】  さらに、両ジャンルの楽曲の時空間方向のパワースペクトルを対比する。図13は、ポップ音楽の曲のパワースペクトルである。図14は、クラシック音楽の曲のパワースペクトルである。これらの図においては、楽曲のパワースペクトルのほか、ブラウニアンノイズのパワースペクトルの(-2)の傾きが、グラフ左下隅に描かれている。
【０１３４】  両楽曲は、低い周波数から高い周波数まで、多くの周波数成分を万遍なく含んでいることが、このグラフからわかる。また、ホワイトノイズ、ピンクノイズ、ブラウニアンノイズ、グレイノイズに応じて変化するランダム動画においても、各周波数成分は万遍なく含まれている。
【０１３５】  したがって、対象者に提供すべきコンテンツとしては、低い周波数から高い周波数まで、多くの周波数成分を万遍なく含んでいることが、各種の弁別を行う上で望ましいと考えられる。
【０１３６】  コンテンツの適否を判断する手法としては、たとえば、以下のようなものが考えられる。まず、ホワイトノイズ、ピンクノイズ、ブラウニアンノイズ、グレイノイズのいずれかのパワースペクトルを基準スペクトルとして定める。ついで、コンテンツのパワースペクトルと基準スペクトルとの類似度を、たとえばスペクトル包絡の形状の相関係数や周波数ステップ数分の次元のパワースペクトルから構成されるベクトル同士の距離や角度等を利用して、算定する。そして、当該類似度が所定の閾値未満である場合には、本実施形態におけるコンテンツに適さない、と判断することができる。
【０１３７】  自然界を撮影した動画もしくは録音した音声、生体が発する音もしくは非電子的なアコースティック楽器による演奏を録音した音声などにおいては、幅広い周波数成分が万遍なく含まれ、基準スペクトルとの類似度も高い。
【０１３８】  したがって、これらを利用したコンテンツも、本手法においてユーザに提供するコンテンツとして適している、と考えられる。
【０１３９】  このほか、複数の写真を短時間(たとえば、60FPSの動画において1乃至3フレーム時間長)で次々とランダムに表示する動画を、ランダム動画として利用することができる。
【０１４０】  さらに、提供されるコンテンツとして、あるカテゴリに属する物品群の写真や、ある情動(怒り、恐れ、喜び、悲しみ等)を表現する人の表情を撮影した写真群に対して、輝度コントラストをノイズ状に極く短時間で切り換えて表示するものを採用して、当該ランダム動画を同一の対象者(第1被験者)に見せる試行を複数回行い、当該試行に対して、上記実施例と同様に距離行列を求めると、当該カテゴリに対する当該対象者(第1被験者)の反応、すなわち、興味の度合を調べることができる。
【０１４１】  すなわち、距離行列に含まれる要素の平均や分散、あるいは、距離行列を多次元尺度法により低次元化した配置の主軸方向の広がりや分散、あるいは、副軸方向の広がりや分散を計算し、得られた値が小さければ小さいほど、当該物品群に対する対象者(第1被験者)の反応が一貫しており、興味を抱いている、と考えることができる。
【０１４２】  そこで、上記のように計算された一貫性を、対象者(第1被験者)の当該物品群に対する嗜好性、興味、情動反応の度合の尺度として利用することもできる。
【０１４３】  また、当該物品動画をある集団に属する複数の被験者の各々に複数回観察させて嗜好性や情動反応の度合を計算して、その分布(平均や分散等)を求めれば、当該カテゴリに対する当該集団の嗜好性や情動反応の傾向を得ることもできる。
【０１４４】  このように、第1条件と第2条件で対象者は同一被験者とするが、提供するコンテンツを異なるものとすれば、当該コンテンツもしくは当該コンテンツにより示される事物に対する対象者の興味や嗜好性の差異を判定することができる。
【０１４５】  たとえば、同一被験者にランダム画像とともに第1対象もしくは第2対象を観察させて、上記のように正準相関分析、低次元化およびSVM/LOOCVを適用して、第1対象を見せたときと、第2対象を見せたときの試行が2つの異なるクラスタに分類されるか否かを、判定する。十分に距離が離れた2つの異なるクラスタに分類されれば、第1対象に対する興味と第2対象に対する興味に、差異が十分にあることがわかる。
【０１４６】  差異があった場合には、第1対象と第2対象に対する興味の度合をクラスタの分布、すなわち、クラスタの密度あるいはクラスタの小ささから求める。クラスタの密度が高ければ高いほど、クラスタのサイズが小さければ小さいほど、当該対象に対する興味の度合が高いと考えられる。
【０１４７】  ランダム画像とともに対象を観察させる手法としては、たとえば、チェッカーボードのランダム画像の態様において、その一部、たとえば中央に、試行1, 2, …, nでは第1対象の画像を、試行n+1, n+2, …, n+mでは第2対象の画像を、嵌め込み合成もしくは半透明合成する、という態様が考えられる。また、チェッカーボードの全体に、第1対象や第2対象の画像を半透明合成しても良い。
【０１４８】  さらに、ランダム動画における特定のフレーム番号(一つもしくは複数)の位置に、第1対象の画像もしくは第2対象の画像を挿入する、という手法もありうる。
【０１４９】  前述したコンテンツの適否の判断基準によれば、静止画は、提供するコンテンツとしては適さない。そこで、上記のように、ランダム動画と、第1対象や第2対象の静止画を合成して提供すれば、本手法に適したコンテンツとすることができ、各対象における興味の差異や、興味の度合を算定することができるようになる。
【０１５０】  (まとめ)  以上説明したように、本発明に係る判定装置は、  第1条件下におけるn回の試行と、第2条件下におけるm回の試行と、において、対象者の脳電気活動をそれぞれ測定することにより、(n+m)個の応答行列を取得する取得部、  前記取得された(n+m)個の応答行列に含まれる応答行列同士を正準相関分析して、前記応答行列同士に対する第1正準変数時系列を求める分析部、  前記求められた第1正準変数時系列から、前記応答行列同士に対する前記試行同士の距離を計算する距離部、  前記計算された距離により、前記n回の試行と、前記m回の試行と、が、異なる2つのクラスタに分類される蓋然性を求め、当該蓋然性に基づいて、前記第1条件と、前記第2条件と、が、実質的に異なるか否か、を判定する判定部  を備える。
【０１５１】  当該判定装置において、  前記n回の試行では、第1被験者を前記対象者として、あらかじめ定めたコンテンツを観察させ、  前記m回の試行では、第2被験者を前記対象者として、前記あらかじめ定めたコンテンツを観察させ、  前記求められた蓋然性に基づいて、前記第1被験者と、前記第2被験者と、が、異なる人物か同一人物か、が判定される  ように構成することができる。
【０１５２】  当該判定装置において、  前記あらかじめ定めたコンテンツは、ホワイトノイズ、ピンクノイズ、ブラウニアンノイズ、もしくは、グレイノイズに対する類似度が所定の閾値以上であるパワースペクトルを有する  ように構成することができる。
【０１５３】  当該判定装置において、  前記あらかじめ定めたコンテンツは、ランダム動画、自然界を撮影した動画もしくは録音した音声、生体が発する音もしくはアコースティック楽器による演奏を録音した音声、もしくは、これらを利用したコンテンツである  ように構成することができる。
【０１５４】  当該判定装置において、  前記第1条件下では、第1コンテンツを前記対象者に提供し、  前記第2条件下では、第2コンテンツを前記対象者に提供し、  前記求められた蓋然性に基づいて、前記第1コンテンツと、前記第2コンテンツと、に対する前記対象者の興味に差異があるか否か、が判定される  ように構成することができる。
【０１５５】  当該判定装置において、  前記第1コンテンツおよび前記第2コンテンツは、ホワイトノイズ、ピンクノイズ、ブラウニアンノイズ、もしくは、グレイノイズに対する類似度が所定の閾値以上であるパワースペクトルを有する  ように構成することができる。
【０１５６】  当該判定装置において、  前記第1コンテンツおよび前記第2コンテンツは、ランダム動画、自然界を撮影した動画もしくは録音した音声、生体が発する音もしくはアコースティック楽器による演奏を録音した音声、もしくは、これらを利用した互いに異なるコンテンツである  ように構成することができる。
【０１５７】  当該判定装置において、  前記第1条件下では、あらかじめ定めたランダム動画と第1対象とを前記対象者に観察させ、  前記第2条件下では、前記あらかじめ定めたランダム動画と第2対象とを前記対象者に観察させ、  前記求められた蓋然性に基づいて、前記第1対象と、前記第2対象と、に対する前記対象者の興味に差異があるか否か、が判定される  ように構成することができる。
【０１５８】  当該判定装置において、  前記判定部は、前記n回の試行が分類された第1クラスタの分布から、前記第1条件下における前記対象者の興味の第1度合を求め、前記m回の試行が分類された第2クラスタの分布から、前記第2条件下における前記対象者の興味の第2度合を求める  ように構成することができる。
【０１５９】  当該判定装置において、  前記n回の試行1, 2, …, n、および、前記m回の試行n+1, n+2, …, n+mでは、対象者のD箇所の脳電気活動をT回測定し、  整数i (i = 1, 2, …, n, n+1, n+2, …, n+m)、整数p (p = 1, 2, …, D)、整数t (t = 1, 2, …, T)のそれぞれについて、前記試行iにおいて得られる応答行列X(i)のp行t列の要素X(i)p(t)は、前記ランダム動画の観察を開始させて以降t回目のサンプリング時刻において、前記D箇所のうちp番目の箇所において測定された値であり、  整数i (i = 1, 2, …, n, n+1, n+2, …, n+m)、整数j (j = 1, 2, …, n, n+1, n+2, …, n+m)のそれぞれについて、前記試行iに対する前記応答行列X(i)と、前記試行jに対する前記応答行列X(j)と、が正準相関分析されて、前記応答行列X(i)に対する第1正準変数時系列ui,jと、前記応答行列X(j)に対する第1正準変数時系列vi,jと、が求められ、  整数i (i = 1, 2, …, n, n+1, n+2, …, n+m)、整数j (j = 1, 2, …, n, n+1, n+2, …, n+m)のそれぞれについて、距離行列Sのi行j列の要素Si,jを、前記第1正準変数時系列ui,jと、前記第1正準変数時系列vi,jと、から計算される前記試行iと前記試行jとの距離とする  ように構成することができる。
【０１６０】  当該判定装置において、  前記判定部は、前記距離行列Sから、多次元尺度法により、前記試行1, 2, …, n, n+1, n+2, …, n+mを低次元空間に配置し、当該低次元空間に配置された当該試行1, 2, …, n, n+1, n+2, …, n+mに対してサポートベクタマシンならびに一個抜き交差検証を適用することにより、前記蓋然性を求める  ように構成することができる。
【０１６１】  当該判定装置において、  前記判定部は、前記距離行列Sから、多次元尺度法により、前記試行1, 2, …, n, n+1, n+2, …, n+mを低次元空間に配置し、前記低次元空間における前記n回の試行の分布と、前記m回の試行の分布と、の重なりから、前記蓋然性を求める  ように構成することができる。
【０１６２】  当該判定装置において、  前記判定部は、前記距離行列Sから階層的クラスタリングにより、前記試行1, 2, …, n, n+1, n+2, …, n+mをクラスタリングしたデンドログラムを作成し、当該デンドログラムにおける前記n回の試行の配置と、前記m回の試行の配置と、から、前記蓋然性を求める  ように構成することができる。
【０１６３】  当該判定装置において、  前記距離部は、前記第1正準変数時系列ui,jならびに前記第1正準変数時系列vi,jの差の絶対値の総和、差の絶対値の平均、差の自乗和、もしくは、差の自乗平均により、前記要素Si,jを計算する  ように構成することができる。
【０１６４】  当該判定装置において、  前記距離部は、前記第1正準変数時系列ui,jならびにvi,jに周波数フィルタをかけ、ヒルベルト変換により虚部を求めて解析信号化することにより、瞬時位相時系列φ〔ui,j〕ならびにφ〔vi,j〕を求め、当該瞬時位相時系列φ〔ui,j〕ならびにφ〔vi,j〕の差の絶対値の総和、差の絶対値の平均、差の自乗和、もしくは、差の自乗平均により、前記要素Si,jを計算する  ように構成することができる。
【０１６５】  当該判定装置において、  前記距離部は、前記第1正準変数時系列ui,jならびにvi,jに周波数フィルタをかけ、ウェーブレット変換することにより、瞬時位相時系列φ〔ui,j〕ならびにφ〔vi,j〕を求め、当該瞬時位相時系列φ〔ui,j〕ならびにφ〔vi,j〕の差の絶対値の総和、差の絶対値の平均、差の自乗和、もしくは、差の自乗平均により、前記要素Si,jを計算する  ように構成することができる。
【０１６６】  当該判定装置において、  前記分析部は、前記応答行列X(1), X(2), …, X(n), X(n+1), X(n+2), …, X(n+m)の振幅を正規化してから、もしくは、前記応答行列X(1), X(2), …, X(n), X(n+1), X(n+2), …, X(n+m)に周波数フィルタを適用してから、正準相関分析する  ように構成することができる。
【０１６７】  また、本発明に係る判定方法では、判定装置が、  第1条件下におけるn回の試行と、第2条件下におけるm回の試行と、において、対象者の脳電気活動をそれぞれ測定することにより、(n+m)個の応答行列を取得し、  前記取得された(n+m)個の応答行列に含まれる応答行列同士を正準相関分析して、前記応答行列同士に対する第1正準変数時系列を求め、  前記求められた第1正準変数時系列から、前記応答行列同士に対する前記試行同士の距離を計算し、  前記計算された距離により、前記n回の試行と、前記m回の試行と、が、異なる2つのクラスタに分類される蓋然性を求め、当該蓋然性に基づいて、前記第1条件と、前記第2条件と、が、実質的に異なるか否か、を判定する。
【０１６８】  本発明に係るプログラムは、コンピュータを、上記の判定装置が有する各部として機能させる。
【０１６９】  本発明に係る非一時的なコンピュータ読取可能な情報記録媒体は、上記のプログラムを記録する。
【０１７０】  本発明は、本発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施の形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施の形態は、この発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。すなわち、本発明の範囲は、実施の形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、この発明の範囲内とみなされる。  本願においては、日本国に対して平成27年(2015年)5月28日(木)に出願した特許出願特願2015-108664を基礎とする優先権を主張するものとし、指定国の法令が許す限り、当該基礎出願の内容を本願に取り込むものとする。
【産業上の利用可能性】
【０１７１】  本発明によれば、脳波を測定することにより、被験者の異同もしくは対象に対する被験者の興味の差異の有無等、試行が行われた条件の実質的な差異の有無を判定する判定装置、判定方法、これらをコンピュータにより実現するためのプログラム、ならびに、当該プログラムを記録した非一時的なコンピュータ読取可能な情報記録媒体を提供することができる。
【符号の説明】
【０１７２】  101 判定装置  102 取得部  103 分析部  104 距離部  105 判定部
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【国際調査報告】
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