(57)【要約】  情報処理装置は、被分析者の心拍数を取得する心拍数取得部と、前記心拍数取得部が取得する心拍数の経時変化から特徴量を抽出する特徴量抽出部と、アルコール飲料摂取に係る心拍数の経時変化に関する情報を予め格納する格納部と、前記特徴量抽出部が抽出した特徴量と前記格納部に格納された情報とに基づいて、前記心拍数取得部が取得した心拍数の経時変化がアルコール飲料摂取に起因するか否かを判定する判定部と、を備える。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被分析者の心拍数を取得する心拍数取得部と、
前記心拍数取得部が取得する心拍数の経時変化からアルコール飲料摂取に係る心拍数の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
アルコール飲料摂取に係る心拍数の経時変化に関する情報を予め格納する格納部と、
前記特徴量抽出部が抽出した特徴量と前記格納部に格納した情報とに基づいて、前記心拍数取得部が取得した心拍数の経時変化がアルコール飲料摂取に起因するか否かを判定する判定部と、を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記判定部は、前記特徴量抽出部が抽出した特徴量と、前記格納部に格納した情報から抽出された特徴量との一致度が閾値以上であれば、前記心拍数取得部が取得した心拍数の経時変化がアルコール飲料摂取に起因すると判定することを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記格納部は、アルコール飲料非摂取に係る心拍数の経時変化に関する情報を予め格納し、
前記判定部は、前記特徴量抽出部が抽出した特徴量と前記格納部に格納された情報から抽出されたアルコール飲料摂取に係る心拍数の特徴量との一致度が、前記特徴量抽出部が抽出した特徴量と前記格納部に格納された情報から抽出されたアルコール飲料非摂取に係る心拍数の特徴量との一致度よりも高い場合に、前記心拍数取得部が取得した心拍数の経時変化がアルコール飲料摂取に起因すると判定することを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記一致度は、ユークリッド距離、正規化ユークリッド距離、またはマハラノビス距離に基づいて算出されたものであることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記被分析者の行動情報を測定する行動情報測定装置を備え、
前記判定部は、前記心拍数取得部が取得した心拍数の経時変化がアルコール飲料摂取に起因するか否かを判定するに際して、前記行動情報測定装置が測定した行動情報を反映させることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記判定部により、前記心拍数取得部が取得した心拍数の経時変化がアルコール飲料摂取に起因すると判定された場合に、前記特徴量抽出部が抽出した特徴量と前記格納部に格納された情報から抽出した特徴量との関係に基づいて、前記被分析者の体内機能を定量化する定量化部を備えることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記特徴量は、心拍数の上昇速度を含むことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記特徴量は、前記心拍数が上昇を継続する時間を含むことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記特徴量は、心拍数の増加幅を含むことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記被分析者の歩行を検知する検知装置を備え、
前記特徴量は、前記検知装置によって前記被分析者の歩行が検知されてからの心拍数の減少幅を含むことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記特徴量は、所定時間内に心拍数が所定幅の増加および減少する区間の、心拍数の増減幅および当該区間の時間幅を含むことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記特徴量は、所定時間内における前記心拍数の増加および減少する急上昇パターンの発生頻度および心拍数の分散値、および急上昇パターンのピーク間隔の時間のばらつきのうち１つ以上を含むことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記特徴量は、前記心拍数取得部が取得する心拍数の経時変化において、前記区間の心拍数変動を除去した後のベースラインの分散値を含むことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記特徴量は、心拍数の経時変化の波形パターンを含むことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記特徴量は、心拍数の上昇速度、前記心拍数が上昇を継続する時間、心拍数の増加幅、前記被分析者の歩行を検知する検知装置を備え前記検知装置によって前記被分析者の歩行が検知されてからの心拍数の減少幅、所定時間内に心拍数が所定幅の増加および減少する区間の心拍数の増減幅および当該区間の時間幅、所定時間内における前記心拍数の増加および減少する急上昇パターンの発生頻度および心拍数の分散値および急上昇パターンのピーク間隔の時間のばらつき、前記心拍数取得部が取得する心拍数の経時変化において前記区間の心拍数変動を除去した後のベースラインの分散値、および心拍数の経時変化の波形パターン、の内一つ以上を含むことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記特徴量は、心拍数の上昇速度、前記心拍数が上昇を継続する時間、所定時間内に心拍数が所定幅の増加および減少する区間の心拍数の増減幅および当該区間の時間幅、所定時間内における前記心拍数の増加および減少する急上昇パターンの発生頻度および心拍数の分散値、および急上昇パターンのピーク間隔の時間のばらつき、ならびに、前記心拍数取得部が取得する心拍数の経時変化において前記区間の心拍数変動を除去した後のベースラインの分散値を含むことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
被分析者の心拍数を心拍数取得部が取得し、
前記心拍数取得部が取得した心拍数の経時変化から特徴量を特徴量抽出部が抽出し、
アルコール飲料摂取に係る心拍数の経時変化に関する情報を格納部が予め格納し、
前記特徴量抽出部が抽出した特徴量と前記格納部に格納された情報とに基づいて、前記心拍数取得部が取得した心拍数の経時変化がアルコール飲料摂取に起因するか否かを判定部が判定する、ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１８】
コンピュータに、
被分析者の心拍数を取得する処理と、
取得された前記心拍数の経時変化から特徴量を抽出する処理と、
アルコール飲料摂取に係る心拍数の経時変化に関する情報を予め格納部に格納させておく処理と、
前記特徴量を抽出する処理によって抽出した特徴量と前記格納部に格納された情報とに基づいて、前記被分析者の心拍数の経時変化がアルコール飲料摂取に起因するか否かを判定する処理と、を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本件は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
アルコール飲料の摂取を検知する技術が望まれている。例えば、運転手の椅子に設けた計測器を用い、取得した脳波の周波数に関する時系列変動の傾向を求める技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第ＷＯ２０１０／１３４５２５号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、脳波は常に変化しており、歩行などの活動や姿勢変化、心理的な変化などに影響を受けやすく、周波数解析を用いた上記技術ではアルコール飲料摂取について高い検知精度が得られない。【０００５】
１つの側面では、本件は、高い精度でアルコール飲料摂取を検知することができる情報処理装置、情報処理方法、および情報処理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】
【０００６】
１つの態様では、情報処理装置は、被分析者の心拍数を取得する心拍数取得部と、前記心拍数取得部が取得する心拍数の経時変化からアルコール飲料摂取に係る心拍数の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、アルコール飲料摂取に係る心拍数の経時変化に関する情報を予め格納する格納部と、前記特徴量抽出部が抽出した特徴量と前記格納部に格納した情報とに基づいて、前記心拍数取得部が取得した心拍数の経時変化がアルコール飲料摂取に起因するか否かを判定する判定部と、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
高い精度でアルコール飲料摂取を検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を例示するブロック図である。
【図２】（ａ）は情報処理プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図であり、（ｂ）は心拍変化算出部の各機能を表す機能ブロック図である。
【図３】アルコール飲料摂取検知処理を表すフローチャートの一例である。
【図４】アルコール飲料摂取に起因する心拍数の経時変化を例示する図である。
【図５】アルコール飲料摂取に起因する心拍数の経時変化を例示する図である。
【図６】特徴量の算出処理を表すフローチャートの一例である。
【図７】（ａ）はステップＳ１１およびステップＳ１２の詳細を表すフローチャートの一例であり、（ｂ）はステップＳ１３の詳細を表すフローチャートの一例であり、（ｃ）はステップＳ１４の詳細を表すフローチャートの一例である。
【図８】（ａ）はステップＳ１５およびステップＳ１６の詳細を表すフローチャートの一例であり、（ｂ）はステップＳ５１の詳細を表すフローチャートの一例であり、（ｃ）はステップＳ１７の詳細を表すフローチャートの一例である。
【図９】データベースに格納するモデルを作成する処理を表すフローチャートの一例である。
【図１０】アルコール飲料摂取かアルコール飲料非摂取を判定するフローチャートの一例である。
【図１１】マハラノビス距離を例示する図である。
【図１２】第２実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を例示するブロック図である。
【図１３】アルコール飲料摂取検知処理を表すフローチャートの一例である。
【図１４】（ａ）は第３実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図であり、（ｂ）は心拍変化算出部の各機能を表す機能ブロック図である。
【図１５】アルコール飲料摂取検知処理を表すフローチャートの一例である。
【図１６】（ａ）はアルコール飲料摂取時の心拍数の経時変化信号ｓ（ｔ）を例示し、（ｂ）はアルコール飲料摂取検知処理時に取得された心拍数の経時変化信号ｘ（ｔ）を例示する。
【図１７】（ａ）および（ｂ）は情報処理装置の他の装置構成を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照しつつ、実施形態について説明する。
【００１０】
（第１実施形態）
図１は、第１実施形態に係る情報処理装置１００のハードウェア構成を例示するブロック図である。図１で例示するように、情報処理装置１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３、表示装置１０４、心拍測定装置１０５、加速度センサ１０６などを備える。これらの各機器は、バスなどによって接続されている。
【００１１】
ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１は、中央演算処理装置である。ＣＰＵ１０１は、１以上のコアを含む。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０２は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、ＣＰＵ１０１が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。
【００１２】
記憶装置１０３は、不揮発性記憶装置である。記憶装置１０３として、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリなどのソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。本実施形態に係る情報処理プログラムは、記憶装置１０３に記憶されている。表示装置１０４は、液晶ディスプレイ、エレクトロルミネッセンスパネル等であり、後述するアルコール飲料摂取検知処理の結果などを表示する。
【００１３】
心拍測定装置１０５は、アルコール飲料を摂取する人や動物などの被分析者の心拍（脈拍）を測定する装置である。心拍測定装置１０５は、心拍（脈拍）を測定することができれば特に限定されるものではない。例えば、心拍測定装置１０５は、心電計や脈動センサなどであってもよい。以下、心拍数と記載されている場合、脈拍数の意味を含む。アルコール飲料とは、アルコールを含む飲み物であれば特に限定されるものではない。加速度センサ１０６は、被分析者への取付部位の加速度を検出するセンサである。
【００１４】
記憶装置１０３に記憶されている情報処理プログラムは、実行可能にＲＡＭ１０２に展開される。ＣＰＵ１０１は、ＲＡＭ１０２に展開された情報処理プログラムを実行する。それにより、情報処理装置１００による各処理が実行される。図２（ａ）は、情報処理プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図である。情報処理プログラムの実行によって、心拍数取得部１０、心拍変化算出部２０、判定部３０、格納部４０などが実現される。以下、格納部はデータベースを意味する。
【００１５】
図２（ｂ）は、心拍変化算出部２０の各機能を表す機能ブロック図である。図２（ｂ）で例示するように、心拍変化算出部２０は、速度算出部２１、継続上昇時間算出部２２、増加幅算出部２３、減少幅算出部２４、急上昇算出部２５、急上昇頻度算出部２６、ベースライン算出部２７などとして機能する。
【００１６】
（アルコール飲料摂取検知処理）
図３は、アルコール飲料摂取検知処理を表すフローチャートの一例である。図３で例示するように、心拍数取得部１０は、心拍測定装置１０５から心拍を取得することで、心拍数の経時変化を取得する（ステップＳ１）。図４および図５は、アルコール飲料摂取に起因する心拍数の経時変化を例示する。図４および図５において、横軸は経過時間を表し、縦軸は心拍数を表す。心拍数は、単位時間あたりの拍動数のことであり、具体的には１分あたりの拍動数である。以下、特に断りが無い限り、心拍数とは、１分あたりの拍動数のことを意味する。また、アルコール飲料の摂取とは、所定の時間範囲内でアルコール飲料を口から１回以上飲み込むことを意味する。当該所定の時間範囲を超えて新たにアルコール飲料を飲み込む場合には、２度目のアルコール飲料摂取が行われたことになる。図４および図５は、一度のアルコール飲料摂取に係る心拍数の経時変化を例示している。
【００１７】
図４で例示するように、アルコール飲料摂取に係る心拍数の経時変化は、アルコール飲料摂取中に心拍数が上昇する特徴（以下、特徴１と称する。）を有している。また、当該経時変化は、当該心拍数の上昇がアルコール飲料摂取中に継続する特徴（以下、特徴２と称する。）を有している。
【００１８】
また、図４で例示するように、アルコール飲料摂取に係る心拍数の経時変化は、アルコール飲料摂取終了後に比較的高い値を維持する特徴（以下、特徴３と称する。）を有している。
【００１９】
また、図４で例示するように、アルコール飲料摂取に係る心拍数の経時変化は、被分析者の歩行等の体を動かす活動後に下降する特徴（以下、特徴４と称する。）を有している。
【００２０】
次に、アルコール飲料摂取に係る心拍数の経時変化においては、交感神経の働き等やアルコール飲料の摂取動作に起因して、心拍数のばらつき、例えば分散値が高くなる。したがって、図５で例示するように、当該経時変化は、アルコール飲料摂取中に心拍数の瞬間的な急上昇が生じる特徴（以下、特徴５と称する。）を有している。また、当該経時変化は、アルコール飲料摂取中に心拍数の瞬間的な急上昇が高い頻度で生じる特徴（以下、特徴６と称する。）を有している。また、当該経時変化は、アルコール飲料摂取中に心拍数のベースラインの変動が大きくなる特徴（以下、特徴７と称する。）を有している。ベースラインとは、上述した瞬間的な急上昇を除去した後の心拍数の経時変化を表している。
【００２１】
そこで、図４および図５で例示した特徴１〜特徴７を事前にデータベースとして記憶しておき、被分析者の測定された心拍数の経時変化を照らし合わせることで、被分析者がアルコール飲料を摂取したか否かを判定することができる。なお、データベースは、テキストファイルやバイナリファイルも含み、格納される情報は、特に限定されるものではない。
【００２２】
再度図３を参照し、心拍変化算出部２０は、心拍数取得部１０が取得した心拍の経時変化において、アルコール飲料摂取に係る特徴量を算出する（ステップＳ２）。図６は、特徴量の算出処理を表すフローチャートの一例である。まず、アルコール飲料摂取に係る心拍数の経時変化は、アルコール飲料摂取中に心拍数が上昇する特徴１を有していることから、速度算出部２１は、心拍数の上昇速度を特徴量ｉとして算出する（ステップＳ１１）。次に、アルコール飲料摂取に係る心拍数の経時変化は、当該心拍数の上昇がアルコール飲料摂取中に継続する特徴２を有していることから、継続上昇時間算出部２２は、心拍数の継続上昇時間を特徴量ｉｉとして算出する（ステップＳ１２）。
【００２３】
図７（ａ）は、ステップＳ１１およびステップＳ１２の詳細を表すフローチャートの一例である。速度算出部２１は、心拍数の経時変化において、時間窓を用いて近似直線を算出する（ステップＳ２１）。例えば、速度算出部２１は、アルコール飲料摂取開始時刻候補からの心拍数の経時変化を用いる。アルコール飲料摂取開始時刻候補は、例えば、所定時間（例：５秒）以上心拍数が上昇している際の、上昇開始時刻とする。アルコール飲料摂取開始時刻候補は、心拍数の立ち上がりが検出される時点ととらえることもできる。次に、速度算出部２１は、ステップＳ２１で算出された近似直線の傾きを、心拍数上昇速度として算出する（ステップＳ２２）。
【００２４】
次に、継続上昇時間算出部２２は、時間的に前の時間窓における近似直線の傾きと、時間的に後の時間窓における近似直線の傾きとを比較する（ステップＳ２３）。次に、継続上昇時間算出部２２は、ステップＳ２３の比較結果に応じて、心拍数の連続上昇時間を算出する（ステップＳ２４）。例えば、時間的に前の時間窓における近似直線の傾きに対して、時間的に後の時間窓における近似直線の傾きが閾値以上低下した場合に、心拍数の連続的な上昇が終了したと判断することができる。または、時間的に前の時間窓における近似直線の傾きに対する、時間的に後の時間窓における近似直線の傾きの比が閾値以下となった場合に、心拍数の連続的な上昇が終了したと判断することができる。または、近似直線の傾きが閾値以下となった場合に、心拍数の連続的な上昇が終了したと判断することができる。継続上昇時間は、例えば、アルコール飲料摂取開始時刻候補から、心拍数の連続的な上昇が終了した時点までの時間である。
【００２５】
次に、アルコール飲料摂取に係る心拍数の経時変化は、アルコール飲料摂取終了後にも比較的高い値を維持する特徴３を有していることから、再度図６を参照し、増加幅算出部２３は、心拍数の増加幅を特徴量ｉｉｉとして算出する（ステップＳ１３）。図７（ｂ）は、ステップＳ１３の詳細を表すフローチャートの一例である。増加幅算出部２３は、アルコール飲料摂取開始時刻候補以降において、時間的に前の時間窓における心拍数と時間的に後の時間窓における心拍数とを比較する（ステップＳ３１）。例えば、増加幅算出部２３は、アルコール飲料摂取開始時刻候補における心拍数と、近似直線の傾きが閾値以下となった場合の時間窓における心拍数の平均値とを比較する。次に、増加幅算出部２３は、ステップＳ３１における比較結果に基づいて、心拍数の増加幅を算出する（ステップＳ３２）。
【００２６】
次に、アルコール飲料摂取に係る心拍数の経時変化は、被分析者の歩行等の体を動かす活動後に下降する特徴４を有していることから、再度図６を参照して、減少幅算出部２４は、歩行等の活動後の心拍数の減少幅を特徴量ｉｖとして算出する（ステップＳ１４）。図７（ｃ）は、ステップＳ１４の詳細を表すフローチャートの一例である。減少幅算出部２４は、加速度センサ１０６の検出結果を用いて、被分析者の歩行を検出する（ステップＳ４１）。例えば、加速度センサ１０６が検出する加速度のパターンと歩行に関する加速度のパターンとの一致度が閾値以上となった場合に、被分析者が歩行したと判断することができる。
【００２７】
次に、減少幅算出部２４は、歩行が検出された後の心拍数を心拍数取得部１０から取得する（ステップＳ４２）。次に、減少幅算出部２４は、歩行が検出される直前の心拍数と、歩行が検出された後の心拍数との差を、心拍数の減少幅として算出する（ステップＳ４３）。例えば、減少幅算出部２４は、上記した近似直線の傾きが閾値以下となった場合の時間窓における心拍数の平均値と、歩行が検出された後に心拍数の下降速度が閾値以上となった後に下降速度が閾値以下となった場合の心拍数の平均値との差を、心拍数の減少幅として算出する。
【００２８】
次に、アルコール飲料摂取に係る心拍数の経時変化は、アルコール飲料摂取中に心拍数の瞬間的な急上昇が生じる特徴５を有していることから、再度図６を参照し、急上昇算出部２５は、心拍数の急上昇幅および急上昇時間を特徴量ｖ，ｖｉとして算出する（ステップＳ１５）。心拍数の急上昇は所定時間、例えば１５分以内の間に、心拍数が所定幅、例えば１分間あたり１拍の増加および減少する区間とみなすことができる。心拍数は所定時間、例えば５分間における、平均値を使ってもよい。また、心拍数の急上昇の所定時間は例えば１分内における、心拍数の増加および減少する区間を用いても構わない。次に、アルコール飲料摂取に係る心拍数の経時変化は、アルコール飲料摂取中に心拍数の瞬間的な急上昇が高い頻度で生じる特徴６を有していることから、急上昇算出部２５は、心拍数の急上昇パターンの発生頻度または心拍数の分散値、または急上昇パターンのピーク間隔の時間のばらつきを特徴量ｖｉｉとして算出する（ステップＳ１６）。心拍数の急上昇パターンは上記ステップＳ１５にて算出された区間を指し、所定時間、例えば１時間における急上昇パターンの発生回数を発生頻度とみなす。また、心拍数の分散値は、同様に所定時間、例えば１時間における心拍数変化の分散値とみなすことができる。さらに、ピークの間隔の時間のばらつきは、急上昇パターンの区間における最大値をピーク値とみなした場合の、所定時間、例えば１時間におけるピーク間隔の時間のばらつきとみなすことができる。図８（ａ）は、ステップＳ１５およびステップＳ１６の詳細を表すフローチャートの一例である。まず、急上昇算出部２５は、心拍数の急上昇区間を算出する（ステップＳ５１）。
【００２９】
図８（ｂ）は、ステップＳ５１の詳細を表すフローチャートの一例である。図８（ｂ）で例示するように、急上昇算出部２５は、時間窓を用いて、最低心拍数を算出する（ステップＳ６１）。次に、急上昇算出部２５は、心拍数の経時変化における各測定点の心拍数と当該最低心拍数とを比較することで、心拍数差を算出する（ステップＳ６２）。次に、急上昇算出部２５は、ステップＳ６２の比較結果を用いて、心拍数の急上昇パターンを特定する（ステップＳ６３）。例えば、急上昇パターンは、ステップＳ６２で算出した心拍数差が所定の時間内に現れる場合などに、急上昇していると判断することができる。急上昇パターンが現れる区間が急上昇区間である。なお、最低心拍数の代わりに、所定の時間内の平滑化（平均化）心拍数を用いてもよい。
【００３０】
次に、再度図８（ａ）を参照し、急上昇算出部２５は、急上昇パターン前後の心拍数を算出する（ステップＳ５２）。次に、急上昇算出部２５は、ステップＳ５２の算出結果と、各急上昇パターンのピークとの差分を用いて、各急上昇パターンの上昇幅を算出する（ステップＳ５３）。次に、急上昇算出部２５は、各急上昇パターンの時間幅を算出する（ステップＳ５４）。次に、急上昇算出部２５は、時間窓を用いて、急上昇の頻度を算出する（ステップＳ５５）。次に、急上昇算出部２５は、時間窓を用いて、心拍数の急上昇の分散値を算出する（ステップＳ５６）。次に、急上昇算出部２５は、急上昇パターンのピーク間隔の時間のばらつきを算出する（ステップＳ５７）。
【００３１】
次に、アルコール飲料摂取に係る心拍数の経時変化は、アルコール飲料摂取中に心拍数のベースラインの変動が大きくなる特徴７を有していることから、再度図６を参照し、ベースライン算出部２７は、ベースラインの分散値を特徴量ｖｉｉｉとして算出する（ステップＳ１７）。図８（ｃ）は、ステップＳ１７の詳細を表すフローチャートである。図８（ｃ）で例示するように、ベースライン算出部２７は、図８（ａ）のステップＳ５１の結果を用いて、心拍数の急上昇パターンの除去により、ベースラインを算出する（ステップＳ７１）。次に、ベースライン算出部２７は、時間窓を用いてベースラインの分散値を算出する（ステップＳ７２）。
【００３２】
データベース４０は、事前に作成されたモデルを格納している。当該モデルは、アルコール飲料摂取に係るモデルおよびアルコール飲料非摂取に係るモデルを含む。アルコール飲料摂取に係るモデルは、アルコール飲料摂取に起因する心拍数の経時変化における特徴量ｉ〜ｖｉｉｉを含む。飲料非摂取に係るモデルは、アルコール飲料を摂取していない時間における心拍数の経時変化における特徴量ｉ〜ｖｉｉｉを含む。これらのモデルは、アルコール飲料摂取検知処理を利用する特定の被分析者の実際の測定値を用いて作成してもよく、不特定多数のユーザの実際の測定値を用いて作成してもよい。複数回の測定値を用いる場合には、その平均値を用いてもよい。また、あるいはアルコール飲料摂取時のモデルおよびアルコール飲料非摂取時のモデルは分析者が作成してもよい。
【００３３】
図９は、データベース４０に格納するモデルを作成する処理を表すフローチャートの一例である。この例は、アルコール飲料摂取検知処理を利用する被分析者の心拍数の測定値を用いて事前にモデルを作成する例である。図９で例示するように、心拍数取得部１０は、ラベル付き心拍数データを順次読み込む（ステップＳ８１）。ラベルは、上記被分析者がアルコール飲料を摂取した時にボタンを押すなどして作成することができる。
【００３４】
次に、心拍変化算出部２０は、心拍数の時間変化の上昇及び下降に関する特徴量を算出する（ステップＳ８２）。この特徴量には、特徴量ｉ〜ｖｉｉｉが含まれる。次に、心拍変化算出部２０は、算出した特徴量をラベルとともに、モデル作成用データベースとしてデータベース４０に格納する（ステップＳ８３）。次に、判定部３０は、全データについて処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ８４）。ステップＳ８４で「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ８１から再度実行される。ステップＳ８４で「Ｙｅｓ」と判定された場合、判定部３０は、モデル作成用データベースを用いて、アルコール飲料摂取に係るモデルおよびアルコール飲料非摂取に係るモデルを作成する（ステップＳ８５）。これらのモデルは、アルコール飲料摂取検知処理に用いられるモデルとして、データベース４０に格納される。
【００３５】
次に、再度図３を参照して、判定部３０は、心拍変化算出部２０が算出した特徴量を用いて、アルコール飲料摂取検知処理時の心拍数の変化がアルコール飲料摂取に起因するか否かを判定する(ステップＳ３)。図１０は、この場合の判定処理を表すフローチャートの一例である。図１０で例示するように、判定部３０は、アルコール飲料摂取検知処理時において測定された心拍数の経時変化から得られる特徴量と、データベース４０に格納されているアルコール飲料摂取に係るモデルおよびアルコール飲料非摂取に係るモデルとの一致度（乖離度）を算出する（ステップＳ９１）。なお一致度は、特徴量とモデルが似ている度合いを表しており、類似度または相似度と同義である。以下では、一致度算出方法としてマハラノビス距離を例示したが、これ以外にも、サポートベクタマシン、ブースティングやニューラルネットワークなどの任意のアルゴリズムを適用することができる。
【００３６】
一実施形態として、判定部３０は、一致度（乖離度）の算出に、マハラノビス距離を用いる場合を例示する。判定部３０は、マハラノビス距離を算出する場合、パラメータとして、平均ベクトルと共分散行列を用いる。アルコール飲料摂取時の平均ベクトルと共分散行列をμｄおよびΣｄとし、アルコール飲料非摂取時の平均ベクトルと共分散行列μｎおよびΣｎとし、判定すべきデータをｘ＝（ｘ１，ｘ２，…）Ｔとする。ｘ１，ｘ２，…は、それぞれ特徴量ｉ、特徴量ｉｉ、…を表している。マハラノビス距離は、下記式（１）および下記式（２）で表すことができる。なお、共分散行列が対角行列の場合は正規化ユークリッド距離(特徴量の分散が等しくなるように正規化している)を用い、単位行列の場合はユークリッド距離を用いてもよい。
【数１】
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【数２】
2017081790.tif 000004
【００３７】
次に、判定部３０は、アルコール飲料摂取検知処理時に測定された心拍数変化は、距離が小さい方（一致度が高い方）に属すると判定する（ステップＳ９２）。したがって、図１１で例示するようにＤｄ＞Ｄｎであれば、判定部３０は、アルコール飲料摂取検知処理時に測定された心拍数変化は、アルコール飲料非摂取に起因する心拍数変化であると判定する。なお、図１１では、説明の簡略化のため、特徴量ｉ，ｉｉだけを用いた距離を例示している。また、Ｄｄ及びＤnの値を用いて液体の粘度や固形物の有無に関する情報を推定し、判定部３０で判定した結果に付与してもよい。例えば、Ｄｄ＜ＤｎでＤｄとＤｎの比が所定値(例えば２)以下の場合は、判定部３０は、アルコール飲料摂取検知処理時に測定された心拍数変化は、固形物有りの飲料摂取時の心拍変化であると判定する。あるいは、アルコール飲料非摂取時のモデルではなく、複数のアルコール飲料摂取時のモデルからの距離を算出し、アルコール飲料の濃度を推定し、判定部３０で判定した結果に付与してもよい。例えば、低アルコール濃度飲料の摂取時モデル・高アルコール濃度飲料摂取時のモデルとの距離を用いてアルコール濃度を推定し、例えば５％のアルコール濃度と２０％のアルコール濃度の飲料摂取時の心拍変化であると判定する。
【００３８】
本実施形態によれば、被分析者の心拍数の経時変化から抽出された特徴量と、データベースに格納されたアルコール飲料摂取に係る特徴量との一致度に基づいて、被分析者の心拍数の経時変化がアルコール飲料摂取に起因するか否かが判定される。それにより、心拍数の経時変化を取得するだけでアルコール飲料摂取を検知することができる。心拍数の経時変化を測定できればよいため、アルコール飲料の摂取前後に特定の行動をする必要がない。また、腕などに身につけたウェアラブル機器を使うことにより、簡単かつ低負荷でアルコール飲料摂取を検知することができる。また、加速度センサなどを備えることによって、被分析者の動作に起因する心拍数変化を検出することができるため、アルコール飲料摂取の検知精度が向上する。
【００３９】
データベースに格納されたアルコール飲料非摂取に係る特徴量との一致度よりも、データベースに格納されたアルコール飲料摂取に係る特徴量との一致度が高い場合に、心拍数の経時変化がアルコール飲料摂取に起因すると判定されることから、アルコール飲料摂取の検知精度が向上する。なお、アルコール飲料非摂取に係る特徴量との一致度については必ずしも算出しなくてもよい。例えば、データベースに格納されたアルコール飲料摂取に係る特徴量との一致度が閾値以上であれば、心拍数の経時変化がアルコール飲料摂取に起因すると判定してもよい。例えば、図１０のステップＳ９２において、一致度と閾値との比較を行えばよい。なお、上述した特徴量のうち少なくともいずれか１つを用いればよいが、特徴量ｉ，ｉｉ，ｖ，ｖｉ，ｖｉｉ，ｖｉｉｉを用いることで、アルコール飲料摂取の検知精度が特に高くなる。
【００４０】
判定部３０の判定結果とともに、運動や服薬などの行動情報を合わせることで、生活習慣のアドバイスが可能になる。例えば、所定時刻に服薬することが事前にわかっている場合、または服薬する行動を検知した場合に、「服薬時はアルコール飲料摂取を控えましょう」などのコメントを表示させる。なお、判定結果は、アルコール飲料摂取回数・アルコール飲料摂取開始時刻・アルコール飲料摂取終了時刻・アルコール飲料摂取量のうち少なくともいずれかを一つを含んでもよい。アルコール飲料摂取回数は所定期間、例えば一日にわたりアルコール飲料摂取と判定された回数に相当する。また、アルコール飲料摂取開始時刻は、例えばアルコール飲料摂取開始時刻候補に相当する。また、アルコール飲料摂取終了時刻は、例えば心拍数の近似直線の傾きが閾値以下となった場合の時間窓における心拍数の平均値が所定値以上である時刻に相当する。また、アルコール飲料摂取量は、例えばあらかじめ求めたアルコール飲料摂取開始時刻からアルコール飲料摂取終了時刻までの心拍数上昇時間と上昇振幅、血中アルコール濃度との関係から算出した心拍数上昇面積に関わる値に相当する。
【００４１】
（第２実施形態）
第２実施形態においては、アルコール飲料摂取検知処理において、被分析者の行動情報を反映させる例について説明する。図１２は、第２実施形態に係る情報処理装置１００ａのハードウェア構成を例示するブロック図である。図１２で例示するように、情報処理装置１００ａは、加速度センサ１０６の代わりに行動情報検知装置１０６ａを備えている。行動情報検知装置１０６ａは、被分析者の行動情報を検知する装置である。
【００４２】
行動情報検知装置１０６ａは、アルコール飲料摂取と相関が低い行動を検知する。例えば、行動情報検知装置１０６ａは、物理的にアルコール飲料摂取ができない行動を検知する。具体的には、行動情報検知装置１０６ａは、被分析者の睡眠、発声、咀嚼、吐息などを検知する。また、行動情報検知装置１０６ａは、アルコール飲料を摂取しない可能性が高い行動を検知する。具体的には、行動情報検知装置１０６ａは、一般の行動を検知する。例えば、行動情報検知装置１０６ａは、歩行、走行、階段昇降などの、被分析者が立脚して脚を動かしている行動を検知する。また、行動情報検知装置１０６ａは、食器洗い、掃除などの、被分析者が手を動かしている行動を検知する。また、行動情報検知装置１０６ａは、バイクなどの特定の乗り物に乗る行動を検知する。また、行動情報検知装置１０６ａは、排泄に関する行動を検知する。また、行動情報検知装置１０６ａは、入浴に関する行動を検知する。また、行動情報検知装置１０６ａは、服薬に関する行動を検知する。また、行動情報検知装置１０６ａは、個人の行動を検知する。例えば、行動情報検知装置１０６ａは、特定の人との会話、会議中、尿意を催したくない場合、例えば行列に並んでいるなどの行動を検知する。
【００４３】
または、行動情報検知装置１０６ａは、アルコール飲料摂取と相関が高い行動を検知する。例えば、行動情報検知装置１０６ａは、アルコール飲料摂取特有の行動（腕や胸などの、アルコール飲料摂取に応じて傾きが変化する部位の動作）を検知する。具体的には、行動情報検知装置１０６ａは、容器へ液体を入れる際の準備動作（例えばビールをグラスに注ぐ場合には、グラスを傾ける動作）、容器を口に運ぶ際の前後または上下への動作、容器を口に含み飲み込む際の所定期間の静止状態、容器内の液体を飲み干す際の後ろまたは下への動作、容器を机等に戻す際の前後または上下への動作などを検知する。また、行動情報検知装置１０６ａは、アルコール摂取特有の場所を検知する。例えば、行動情報検知装置１０６ａは、レストランや居酒屋、自宅などを検知する。また、行動情報検知装置１０６ａは、アルコール飲料を摂取する可能性が高い行動を検知する。例えば、行動情報検知装置１０６ａは、一般の習慣行動を検知する。例えば、行動情報検知装置１０６ａは、入浴前後にアルコールを飲む行動、運動後にアルコールを飲む行動、食事中にアルコールを飲む行動、特定の時間（例えば２１時や帰宅後）、帰宅中にアルコールを飲む行動、特定の場所（例えば特定の椅子）でアルコールを飲む行動を検知する。なお、動作データを用いた行動の特定や、時刻や場所に関連するデータを用いた時刻および場所の特定は、既存技術を用いて取得してもよい。例えば、タイマーや、加速度センサや、ＧＰＳ機能などを備えることによって、行動情報を検知することができる。また、被分析者が各動作を行った際にボタンを押すなどして作成したラベル用いて取得してもよい。
【００４４】
図１３は、本実施形態に係るアルコール飲料摂取検知処理を表すフローチャートの一例である。図１３で例示するように、心拍数取得部１０は、心拍測定装置１０５から心拍を取得することで、心拍数の経時変化を取得する（ステップＳ１０１）。なお、心拍数取得部１０は、行動情報検知装置１０６ａが被分析者の行動を検知した場合には、心拍数の経時変化に合わせて被分析者の行動情報を取得する。次に、心拍変化算出部２０は、心拍数取得部１０が取得した心拍の経時変化において、アルコール飲料摂取に係る特徴量を算出する（ステップＳ１０２）。
【００４５】
次に、判定部３０は、心拍変化算出部２０で算出した特徴量と、アルコール飲料摂取に係るモデルおよびアルコール飲料非摂取に係るモデルとのマハラノビス距離を計算する（ステップＳ１０３）。次に、判定部３０は、それぞれの距離の比を算出する（ステップＳ１０４）。当該比として、例えば、アルコール飲料摂取に係るモデルとの距離／アルコール飲料非摂取に係るモデルとの距離を用いることができる。
【００４６】
次に、判定部３０は、心拍数取得部１０が取得した心拍数の経時変化に被分析者の動作データが含まれていれば、当該動作データに係る行動を特定する（ステップＳ１０５）。次に、判定部３０は、心拍数取得部１０が取得した心拍数の経時変化に時刻や被分析者の場所に係るデータが含まれていれば、時刻や場所を特定する（ステップＳ１０６）。
【００４７】
次に、判定部３０は、データベース４０に予め格納されている閾値を参照し、行動情報検知装置１０６ａが検知した行動に関連付けられた閾値を取得する。判定部３０は、ステップＳ１０４で計算した距離の比が取得した閾値以下であれば、アルコール飲料を摂取していないと判定する（ステップＳ１０７）。次に、判定部３０は、測定が終了したか否かを判定する（ステップＳ１０８）。ステップＳ１０８で「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ１０１から再度実行される。ステップＳ１０８で「Ｙｅｓ」と判定された場合、フローチャートの実行が終了する。
【００４８】
本実施形態によれば、被分析者の心拍数の経時変化がアルコール飲料摂取に起因するか否かを判定するに際して被分析者の行動情報を反映させることにより、アルコール飲料摂取の判定精度が向上する。例えば、アルコール飲料摂取の可能性が低い場合にステップＳ１０４で計算した距離比の閾値を小さくすることで、アルコール飲料摂取の誤検知を抑制することができる。また、アルコール飲料摂取の可能性が高い場合にステップＳ１０４で計算した距離比の閾値を大きくすることで、アルコール飲料非摂取の誤検知を抑制することができる。
【００４９】
（第３実施形態）
図１４（ａ）は、第３実施形態に係る情報処理装置１００ｂの機能ブロック図である。当該機能は、情報処理プログラムの実行によって実現される。第１実施形態と比較して、新たに体内機能定量化部５０が実現される。図１４（ｂ）は、心拍変化算出部２０の各機能を表す機能ブロック図である。心拍変化算出部２０の各機能は、第１実施形態と同様である。体内機能定量化部５０は、アルコール飲料摂取検知処理時に取得された心拍数の経時変化から得られた特徴量と、アルコール飲料摂取に係るモデルとの比較により、体内機能を定量化する。例えば、体内機能定量化部５０は、得られた心拍数の上昇速度がモデルの上昇速度の２倍であれば、普段よりも２倍喉が渇いていると判定する。また、体内機能定量化部５０は、得られた心拍数の下降速度がモデル下降速度の１／２倍であれば、普段よりも２倍身体の働きが弱まっていると判定する。また、体内機能定量化部５０は、得られた心拍数の増加幅が、モデルの増加幅の１．５倍であれば、普段よりも１．５倍酩酊していると判定する。また、体内機能定量化部５０は、歩行状況や歩行動作の状態を用いることで、酩酊度の検出精度をさらに向上することができる。また、他人の特徴量、例えば他人と自分の心拍数の増加幅を比較することにより、他人と比べて、酩酊度が高い、または低いと判定することができる。
【００５０】
図１５は、本実施形態に係るアルコール飲料摂取検知処理を表すフローチャートの一例である。図１５で例示するように、心拍数取得部１０は、心拍測定装置１０５から心拍を取得することで、心拍数の経時変化を取得する（ステップＳ１１１）。次に、心拍変化算出部２０は、心拍数取得部１０が取得した心拍の経時変化において、アルコール飲料摂取に係る特徴量を算出する（ステップＳ１１２）。次に、判定部３０は、ステップＳ１１２で算出された特徴量を用いてアルコール飲料摂取かアルコール飲料非摂取かを判定する（ステップＳ１１３）。
【００５１】
次に、体内機能定量化部５０は、ステップＳ１１３で「アルコール飲料摂取」と判定されたか否かを判定する（ステップＳ１１４）。ステップＳ１１４で「Ｙｅｓ」と判定された場合、体内機能定量化部５０は、データベース４０を参照し、アルコール飲料摂取時のモデルの各特徴量を取得する（ステップＳ１１５）。アルコール飲料摂取のモデルに複数の特徴量が含まれている場合には、その平均値を取得してもよい。
【００５２】
次に、体内機能定量化部５０は、ステップＳ１１２で算出された各特徴量と、ステップＳ１１５で取得された各特徴量との比を算出する（ステップＳ１１６）。次に、体内機能定量化部５０は、心拍数の上昇速度に応じて喉の渇きを定量化する（ステップＳ１１７）。次に、体内機能定量化部５０は、心拍数の下降速度に応じて身体の働きを定量化する。さらに、体内機能定量化部５０は、心拍数の増加幅に応じて酩酊度合いを定量化する（ステップＳ１１８）。次に、体内機能定量化部５０は、測定が終了したか否かを判定する（ステップＳ１１９）。ステップＳ１１９で「Ｙｅｓ」と判定された場合、フローチャートの実行が終了する。ステップＳ１１９で「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ１１１から再度実行される。なお、ステップＳ１１４で「Ｎｏ」と判定された場合にもステップＳ１１９が実行される。
【００５３】
本実施形態によれば、被分析者の心拍数の経時変化の特徴量とデータベースに格納された特徴量との関係を用いることで、被分析者の体内機能を定量化することができる。
【００５４】
（他の特徴量）
上記各例においては、心拍数の経時変化における上昇速度などの特徴量などを用いたが、それに限られない。例えば、心拍数の経時変化の波形パターンを特徴量として用いてもよい。具体的には、被分析者の心拍数の波形パターンと、予めデータベース４０に格納されているアルコール飲料摂取に係る波形パターンとの一致度（乖離度）が高い場合に、アルコール飲料摂取と判定してもよい。
【００５５】
データベース４０に登録されているアルコール飲料摂取に係る心拍数の経時変化信号をｓ（ｔ）とし、アルコール飲料摂取検知処理時に取得された心拍数の経時変化信号をｘ（ｔ）とする。図１６（ａ）は、ｓ（ｔ）を例示する。図１６（ｂ）は、ｘ（ｔ）を例示する。この場合、両パターンの一致度は、例えば、下記式（３）を用いて算出することができる。下記式（３）では、差を算出し、値が小さいほど一致度が高いことを示す。Ｎは、信号の総数を表す。信号の数は、例えば上昇前期間の開始時刻から下降後期間の終了時刻までの秒数分とする。一致度が予め設定した閾値以上である場合、飲料摂取と判定することができる。信号の数と、信号の総数Ｎとが異なる場合には、信号を補間もしくは間引けはよい。
【数３】
2017081790.tif 000005
【００５６】
（他の装置構成）
図１７（ａ）および図１７（ｂ）は、情報処理装置１００の他の装置構成を例示する図である。図１７（ａ）で例示するように、情報処理装置は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３および無線装置１０７を備えるサーバと、表示装置１０４、心拍測定装置１０５、加速度センサ１０６および無線装置１０８とを備えるウェアラブルデバイスとが無線でデータをやりとりする構成を有していてもよい。また、図１７（ｂ）で例示するように、情報処理装置は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３および無線装置１０７を備えるサーバと、表示装置１０４および無線装置１０８を備える端末と、心拍測定装置１０５、加速度センサ１０６および無線装置１０９を備えるウェアラブルデバイスとが無線でデータをやりとりする構成を有していてもよい。行動情報検知装置１０６ａが備わっている場合には、ウェアラブルデバイスに行動情報検知装置１０６ａが設けられていてもよい。
【００５７】
なお、上記実施形態において、心拍数取得部１０が、被分析者の心拍数を取得する心拍数取得部の一例として機能する。心拍変化算出部２０が、心拍数取得部が取得する心拍数の経時変化から特徴量を抽出する特徴量抽出部の一例として機能する。データベース４０が、アルコール飲料摂取に係る心拍数の経時変化から抽出された特徴量を予め格納するデータベースの一例として機能する。判定部３０が、特徴量抽出部が抽出した特徴量とデータベースに格納された特徴量との一致度に基づいて、心拍数取得部が取得した心拍数の経時変化がアルコール飲料摂取に起因するか否かを判定する判定部の一例として機能する。行動情報検知装置１０６ａが、被分析者の行動情報を測定する行動情報測定装置の一例として機能する。体内機能定量化部５０が、判定部により、心拍数取得部が取得した心拍数の経時変化がアルコール飲料摂取に起因すると判定された場合に、特徴量抽出部が抽出した特徴量とデータベースに格納された特徴量との関係に基づいて、被分析者の体内機能を定量化する定量化部の一例として機能する。
【００５８】
以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００５９】
１０  心拍数取得部
２０  心拍変化算出部
２１  速度算出部
２２  継続上昇時間算出部
２３  増加幅算出部
２４  減少幅算出部
２５  急上昇算出部
２６  急上昇頻度算出部
２７  ベースライン量算出部
３０  判定部
４０  格納部
５０  体内機能定量化部
１００  情報処理装置
１０５  心拍測定装置
１０６  加速度センサ
１０６ａ  行動情報検知装置
【図１】
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【図２】
2017081790.tif 000007
【図３】
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【図４】
2017081790.tif 000009
【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】
2017081790.tif 000016
【図１２】
2017081790.tif 000017
【図１３】
2017081790.tif 000018
【図１４】
2017081790.tif 000019
【図１５】
2017081790.tif 000020
【図１６】
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【図１７】
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【手続補正書】
【提出日】平成30年5月9日(2018.5.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被分析者の心拍数を取得する心拍数取得部と、
前記心拍数取得部が取得する心拍数の経時変化からアルコール飲料摂取に係る心拍数の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
アルコール飲料摂取に係る心拍数の経時変化に関する情報を予め格納する格納部と、
前記特徴量抽出部が抽出した特徴量と前記格納部に格納した情報とに基づいて、前記心拍数取得部が取得した心拍数の経時変化がアルコール飲料摂取に起因するか否かを判定する判定部と、を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記判定部は、前記特徴量抽出部が抽出した特徴量と、前記格納部に格納した情報から抽出された特徴量との一致度が閾値以上であれば、前記心拍数取得部が取得した心拍数の経時変化がアルコール飲料摂取に起因すると判定することを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記格納部は、アルコール飲料非摂取に係る心拍数の経時変化に関する情報を予め格納し、
前記判定部は、前記特徴量抽出部が抽出した特徴量と前記格納部に格納された情報から抽出されたアルコール飲料摂取に係る心拍数の特徴量との一致度が、前記特徴量抽出部が抽出した特徴量と前記格納部に格納された情報から抽出されたアルコール飲料非摂取に係る心拍数の特徴量との一致度よりも高い場合に、前記心拍数取得部が取得した心拍数の経時変化がアルコール飲料摂取に起因すると判定することを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記一致度は、ユークリッド距離、正規化ユークリッド距離、またはマハラノビス距離に基づいて算出されたものであることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記被分析者の行動情報を測定する行動情報測定装置を備え、
前記判定部は、前記心拍数取得部が取得した心拍数の経時変化がアルコール飲料摂取に起因するか否かを判定するに際して、前記行動情報測定装置が測定した行動情報を反映させることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記判定部により、前記心拍数取得部が取得した心拍数の経時変化がアルコール飲料摂取に起因すると判定された場合に、前記特徴量抽出部が抽出した特徴量と前記格納部に格納された情報から抽出した特徴量との関係に基づいて、前記被分析者の体内機能を定量化する定量化部を備えることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記特徴量は、心拍数の上昇速度、前記心拍数が上昇を継続する時間、心拍数の増加幅、前記被分析者の歩行を検知する検知装置を備え前記検知装置によって前記被分析者の歩行が検知されてからの心拍数の減少幅、所定時間内に心拍数が所定幅の増加および減少する区間の心拍数の増減幅および当該区間の時間幅、所定時間内における前記心拍数の増加および減少する急上昇パターンの発生頻度および心拍数の分散値および急上昇パターンのピーク間隔の時間のばらつき、前記心拍数取得部が取得する心拍数の経時変化において前記区間の心拍数変動を除去した後のベースラインの分散値、および心拍数の経時変化の波形パターン、の内一つ以上を含むことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記特徴量は、心拍数の上昇速度、前記心拍数が上昇を継続する時間、所定時間内に心拍数が所定幅の増加および減少する区間の心拍数の増減幅および当該区間の時間幅、所定時間内における前記心拍数の増加および減少する急上昇パターンの発生頻度および心拍数の分散値、および急上昇パターンのピーク間隔の時間のばらつき、ならびに、前記心拍数取得部が取得する心拍数の経時変化において前記区間の心拍数変動を除去した後のベースラインの分散値を含むことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
被分析者の心拍数を心拍数取得部が取得し、
前記心拍数取得部が取得した心拍数の経時変化から特徴量を特徴量抽出部が抽出し、
アルコール飲料摂取に係る心拍数の経時変化に関する情報を格納部が予め格納し、
前記特徴量抽出部が抽出した特徴量と前記格納部に格納された情報とに基づいて、前記心拍数取得部が取得した心拍数の経時変化がアルコール飲料摂取に起因するか否かを判定部が判定する、ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
被分析者の心拍数を取得する処理と、
取得された前記心拍数の経時変化から特徴量を抽出する処理と、
アルコール飲料摂取に係る心拍数の経時変化に関する情報を予め格納部に格納させておく処理と、
前記特徴量を抽出する処理によって抽出した特徴量と前記格納部に格納された情報とに基づいて、前記被分析者の心拍数の経時変化がアルコール飲料摂取に起因するか否かを判定する処理と、を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【国際調査報告】
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