(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ドップラーレーダセンサを含む複数のセンサを様々な位置に配置したアレイを有するセンサベースの監視システムにおいて被験者を識別するための方法であって：
センサアレイのドップラーレーダセンサによって、被験者に関連付けられたセンサ信号を測定する測定ステップであって、前記被験者に関連付けられたセンサ信号が、呼吸による被験者の胸郭の動きを表す、前記測定ステップと；
該測定ステップにおいて測定されたセンサ信号から信号パターンが導出される、パターン抽出ステップと；
識別ステップであって、前記パターン抽出ステップにおいて導出された前記信号パターンが既定の信号パターンと比較され、既定の信号パターンの各々が被験者プロファイルに関連付けられており、被験者プロファイルに関連付けられた既定の信号パターンが、導出された信号パターンに一致する被験者プロファイルを識別する、前記識別ステップと；
該識別ステップに続いて、前記識別された被験者プロファイルに従って前記アレイを構成する構成ステップであって、該構成ステップには、後続の監視ステップにおいて使用すべきアレイに含まれるセンサのサブセットを決定することが含まれる、前記構成ステップと；
前記決定されたセンサのサブセットを用いて、前記被験者を監視する、監視ステップと；
を含む、
被験者識別方法。
【請求項２】
レーダベースのセンサが、前記監視ステップにおいて使用されており、前記構成ステップにおける前記アレイの構成が、前記監視ステップにおいて前記レーダベースのセンサによって放射すべき放射パワーの決定を含む、
請求項１に記載の被験者識別方法。
【請求項３】
前記監視ステップには、前記被験者に関連付けられたパラメータを使用する信号解析が含まれ、
前記構成ステップには、前記識別された被験者プロファイルに従う前記パラメータの構成が含まれる、
請求項１又は２に記載の被験者識別方法。
【請求項４】
アプローチ検出ステップをさらに含み、該アプローチ検出ステップは、前記被験者がセンサに近づくか否かを検出し、前記被験者が前記センサに近づくことを検出した場合に、前記センサが前記測定ステップを開始するようなステップを含む、
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の被験者識別方法。
【請求項５】
前記被験者がセンサから離れる方向に移動したことを同センサが検出したときに、前記監視ステップが終了する、
請求項１乃至４のいずれか一項に記載の被験者識別方法。
【請求項６】
加速度センサが、前記測定ステップ及び前記監視ステップの一方又は両方において使用される、
請求項１乃至５のいずれか一項に記載の被験者識別方法。
【請求項７】
学習ステップをさらに含み、該学習ステップは、前記センサアレイのセンサが、前記被験者に関連付けられたセンサ信号を測定し、この測定されたセンサ信号から信号パターンが導出され、この導出された信号パターンは、既定の信号パターンが被験者プロファイルに関連付けられるようにデータベースに格納されるようなステップを含む、
請求項１乃至６のいずれか一項に記載の被験者識別方法。
【請求項８】
既定の信号パターンが、前記識別ステップにおいて導出された信号パターンと全く一致しない場合に、前記学習ステップが開始される、
請求項７に記載の被験者識別方法。
【請求項９】
検証ステップをさらに含み、該検証ステップは、前記被験者が、識別された被験者プロファイルを検証するように要求され、被験者プロファイルに関連付けられた既定の信号パターンが、導出された信号パターンに一致する被験者プロファイルが識別された場合に、前記検証ステップが、前記識別ステップに後続するようなステップを含む、
請求項１乃至８のいずれか一項に記載の被験者識別方法。
【請求項１０】
センサベースの監視システムにおいて被験者を識別するための被験者識別システムであって：
ドップラーレーダセンサを含む複数のセンサを様々な位置に配置したアレイと；
前記アレイ内に含まれるドップラーレーダセンサと通信するとともに、該センサから信号データを受信するように設けられたセンサ制御部であって、前記信号データが呼吸による被験者の胸郭の動きを表す、前記センサ制御部と；
前記信号データから信号パターンを導出し、この導出された信号パターンと既定の信号パターンとを比較し、被験者プロファイルに関連付けられた既定の信号パターンが、導出された信号パターンと一致する被験者プロファイルを識別し、且つ被験者を監視するためにドップラーレーダセンサからなるアレイを構成するために、前記センサ制御部から信号データを受信するように設けられた信号処理部であって、前記アレイが、識別された被験者プロファイルに従って構成され、前記アレイの構成が、被験者を監視するために使用すべきアレイに含まれるセンサのサブセットの決定を含む、前記信号処理部と；
既定の信号パターンと該既定の信号パターンに関連付けされた被験者プロファイルとを格納するために設けられた格納部であって、該格納部は、前記信号処理部と通信する、前記格納部と；を備える、
被験者識別システム。
【請求項１１】
前記アレイが、加速度センサをさらに備える、
請求項１０に記載の被験者識別システム。
【請求項１２】
前記アレイが、家具の一部に一体化されている、
請求項１０又は１１に記載の被験者識別システム。
【請求項１３】
車両であって、該車両の運転者及び乗客のいずれかを識別するための請求項１０乃至１２のいずれか一項に記載の被験者識別システムを備える、
車両。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、車の乗客等の被験者を監視するために配置された複数のセンサからなるアレイを含むセンサベースの監視システムにおいて被験者を識別する分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
センサベースの監視システムは、被験者の生理的機能や活動を監視するための様々な用途において使用されている。例えば、このような監視システムは、人間のリラックス状態を評価するために、人間の努力呼吸を検出するように使用される。胸郭の動きを検出することによって、被験者の呼吸リズムを監視することが可能となる。このようなセンサベースの監視システムの１つの重要な用途としては、例えば事故後に、乗客の基本的なバイタルサインの健康チェックを行うことがある。別の用途としては、被験者が眠りに落ちることを支援するために提供されるガイド付き呼吸運動(guided  breathing  exercises)に基づいて、バイオフィードバック・システム行うことがある。しかしながら、これらの用途は、被験者の呼吸活動の監視を必要とする用途のみが選択される場合もある。
【０００３】
努力呼吸を監視する一つの測定原理は、胸部誘導性プレスチモグラフィーがあり、それは、バンドが、被験者の胸郭周囲に配置され、そして呼吸による胸部の断面積の変化を監視する。そのようないわゆる呼吸バンド（Respiband）は、医療用途で一般的に使用されているが、バンドの取付けは一般のユーザにとって不便で、煩わしく、許容できないので、車両における上述のバイオフィードバック・システムや運転者監視システム等の消費者製品の用途では受け入れられていない。このような理由から、非接触方法が好ましい。センサベースの監視システムは、ドップラーレーダ原理に基づくレーダセンサ等の非接触センサのアレイを含むことがある。これらのセンサの各々は、センサから被験者までの距離の変化を検出できる。それらの動作原理に起因して、ドップラーレーダセンサは、呼吸に関連する胸郭の動きのみならず、被験者の活動に関連する情報も検出するために使用できる。レーダセンサは、ベッドや椅子等の家具に、又は車の座席やステアリングホイール等の車の装置に一体化することができる。例えば、運転者の眠気の早期発見の上述の用途について、ドップラーレーダセンサからなるアレイは、運転席の背もたれ内に一体化することができる。
【０００４】
このような用途における１つの問題は、そのような一体化されたレーダセンサから取得された信号は、例えばＢＭＩ、一般的な体の大きさ、胸部の断面等の被験者の特徴に関して強い検出感度を示すということである。また、呼吸運動の領域は、サイズの異なる被験者ごとに異なるので、呼吸活動を検出するために且つ出来る限りレーダセンサによって放射される放射パワーを制限するために、アレイのうちのいくつかのセンサのみを使用することが望ましい。一般的に、センサによる信号取得のみならず被験者の特定の呼吸パターンに関するその後の信号解析も調整し且つ最適化することが望ましいと言える。しかしながら、与えられたセンサアレイと信号処理方式で、このシステムを個々のユーザに適応させるような可能性は全く存在していない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
したがって、発明の目的は、ユーザの明確且つ識別された認識を可能にするセンサベースの監視システムにおいて被験者を識別するための方法を提供することであって、本方法により、以下の監視プロセスについての適合及びシステムの構成が可能になる。
【０００６】
別の目的は、センサベースの監視システムにおいて被験者を識別するための対応する識別装置を提供することである。
【０００７】
これらの目的は、請求項１による方法のみならず請求項１２による識別装置によっても実現される。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の方法によれば、センサアレイのセンサは、被験者がセンサアレイに近づいたときに開始される取得ステップにおいて被験者に関連付けられたセンサ信号を取得する。この取得されたセンサ信号から、信号パターンが導出される。つまり、時間領域、周波数領域及び／又は時間周波数領域における信号の特徴は、標準的な信号処理技術によって抽出される。以下の説明では、用語「信号パターン」は、一個体の被験者から取得された信号を特徴付けるのに十分であるような信号特徴のセットを説明するものである。
【０００９】
次の識別ステップでは、先行するパターン抽出ステップにおいて導出された信号パターンは、それぞれの格納手段に格納された既定の信号パターンと比較される。（格納された）既定の信号パターンの各々は、１人の被験者のアイデンティティに関して、被験者プロファイルに関連付けされている。各被験者プロファイルは、例えば、被験者を監視する際に使用すべきアレイ内のセンサの数や配列、センサによって放射すべき放射パワー、信号処理アルゴリズムのための被験者の特定のパラメータ等の被験者の特徴に一致する監視システムの構成に関連付けられることがある。本発明によれば、被験者プロファイルに関連付けられた既定の信号パターンが、現在、本被験者から導出される信号パターンに一致する場合に、被験者プロファイルが識別される。
【００１０】
本発明は、各被験者がセンサによって取得された信号の特定の特徴、すなわち、特徴的な信号パターンによって識別することができるという知見に基づくものである。現在、導出された信号パターンが、現在の信号パターンと認識された被験者に対応する予め格納された信号パターンとを比較することによって被験者を識別するように使用でき、それによって、システムが、識別された被験者プロファイルに基づいて自動的に構成される。
【００１１】
本発明の好ましい実施形態によれば、本方法はさらに、識別ステップに続く構成ステップを含み、アレイは、被験者が監視される後続の監視ステップのために構成されており、このアレイが、識別された被験者プロファイルに従って構成される。監視中に、アレイの1つのみのセンサが、胸郭の動きを感知するために使用できる。
【００１２】
好ましくは、構成ステップのアレイの構成は、監視ステップにおいて使用すべきアレイに含まれるセンサのサブセットの決定を含む。
【００１３】
別の好ましい態様によれば、レーダベースのセンサが、監視ステップにおいて使用され、構成ステップにおけるアレイの構成は、監視ステップにおいてレーダベースのセンサによって省くべき放射パワーの決定を含む。
【００１４】
別の好ましい実施形態によれば、監視ステップは、被験者に関連付けられたパラメータを使用する信号解析を含み、構成ステップが、識別された被験者プロファイルに従うこれらのパラメータの構成を含む。
【００１５】
別の好ましい実施形態によれば、本発明による方法はさらに、被験者がセンサに近づくか否かをセンサが検出するとともに被験者がセンサに近づくことを検出した場合に、取得ステップが開始される、アプローチ検出ステップを含む。
【００１６】
このアプローチ検出ステップは、被験者が複数のセンサからなるアレイに存在しているときに、取得プロセスを自動的に開始するように提供されており、それによって、識別プロセスは、ユーザによるさらなる入力動作なしに実行できる。
【００１７】
好ましくは、被験者がセンサから離れる方向に移動したことをセンサが検出したときに、監視ステップは終了する。したがって、開始手順と同様に、被験者を監視する監視ステップは、被験者が離れる方向に移動した場合に自動的に停止される。
【００１８】
別の好ましい実施形態によれば、加速度センサが、取得ステップ及び／又は監視ステップにおいて使用される。
【００１９】
別の好ましい実施形態によれば、本発明による方法はさらに、学習ステップを含み、センサアレイのセンサが、被験者に関連付けられたセンサ信号を取得し、信号パターンが、取得されたセンサ信号から導出され、この導出された信号パターンは、既定の信号パターンが被験者プロファイルに関連付けられるようにデータベースに格納される。
【００２０】
この学習のステップは、対応する信号パターンに関連付けられた別の被験者プロファイルを、システムに既に格納されている被験者プロファイルのセットに追加するような働きをする。例えば、本被験者がシステムに未だ認識されていないとシステムが結論付けたときに、すなわち、一致する被験者プロファイルが全く存在しないときに、学習ステップが自動的に開始される。信号がセンサから取得される場合、信号パターンが導出されるとともにデータベースに格納される。
【００２１】
好ましくは、既定の信号パターンが識別ステップにおいて導出された信号パターンと全く一致しない場合に、学習ステップが開始される。
【００２２】
別の好ましい態様によれば、本方法はさらに、検証ステップを含み、被験者は、識別された被験者プロファイルを検証するように要求され、被験者プロファイルに関連付けられた既定の信号パターンが、導出された信号パターンに一致する被験者プロファイルが特定される場合には、検証ステップが識別ステップに後続する。
【００２３】
この実施形態では、被験者プロファイルのマッチングが、自動的に識別されるだけでなく、被験者はさらに、識別ステップにおいて実行される識別を検証することも求められる。これは、本方法及び本システムのより高い信頼性をもたらす。
【００２４】
本発明はさらに、センサベースの監視システムにおいて被験者を識別するための識別装置に関し、この装置が、複数のセンサからなるアレイと、このアレイ内に含まれるセンサと通信するとともにセンサから信号データを受信するように設けられたセンサ制御部と、信号データから信号パターンを導出するとともにこの導出された信号パターンと既定の信号パターンとを比較するために、センサ制御部から信号データを受信するために設けられた信号処理部と、既定の信号パターンと被験者に関連付けられた被験者プロファイルとを格納するために設けられた格納部であって、この格納部が信号処理部と通信する、前記格納部とを含む。
【００２５】
好ましくは、アレイが、レーダセンサ及び／又は加速度センサを含む。
【００２６】
別の好ましい実施態様によれば、アレイは家具の一部に一体化される。このような家具の一部分は、例えば、ベッドのマットレス、椅子や座席等の背もたれである。
【００２７】
本発明はさらに、車両に関し、車両の運転者及び／又は乗客を識別するための上述のような識別システムを備える。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】図１は、本発明の一実施形態によるセンサベースの監視システムの概略図である。
【図２】図２は、監視すべき２人の異なる被験者と一緒の、図１に示されるようなシステムのセンサアレイの概略図である。
【図３】図３は、本発明による本方法の一実施形態を示すフロー図である。
【図４】図４は、図３による方法の学習ステップの詳細を説明するフロー図である。
【図５】図５は、本発明による識別方法の別の実施形態を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
本発明の態様及び他の態様が、後述する実施形態を参照して説明され、明らかとなる。
図１に示されるセンサベースの監視システム１０は、様々な座席、特に背もたれ１４を有する運転席１２を備えた車両の一部を表す。様々なセンサ１８からなるアレイ１６が、背もたれ１４の背面側に一体化されている。これらのセンサ１８は、座席１２に位置する被験者の動きを検出するためのドップラーレーダセンサを備える。ドップラーレーダの原理によれば、運転者の呼吸によるこの運転者の胸郭の動きは、センサ１８によって測定されるとともに監視される。この動きは異なる位置、すなわち、胸郭の高さによって異なるので、様々なセンサ１８が、可能な限り良好に動きを監視するように配置される。アレイ１６はさらに、座席１２の変形を認識するために、静的加速度及び／又は動的加速度を検出するための加速度センサを備えることがある。図１には示されていないが、３つのセンサ１８のみが示されている。しかし、センサの数が異なる場合がある。しかし図１には、様々なセンサ１８（ドップラーレーダセンサのみならず加速度センサも含む）が、背もたれ１４の幅に亘って広がっており、それによって、複数のセンサ１８からなるアレイ１６が、被験者が監視される運転者の背面における広い面積をカバーできる。
【００３０】
監視システム１０はさらに、有線又は無線を介してセンサと通信するセンサ制御部２０を備える。センサ制御部２０は、センサ１８によって取得されたセンサデータを受信する。さらに、センサ制御部２０は、センサ１８の動作を制御する。特に、センサ制御部２０は、アレイ１６のどのセンサ１８が、被験者の監視中にアクティブとするかを決定する。以下に説明されるように、アレイ１６の全てではないいくつかのセンサ１８が、監視プロセスにおいてアクティブにされるが、アクティブなセンサ１８の数は、アレイ１６内に含まれるセンサ１８のサブセットに制限されることがある。さらに、レーダベースのセンサ１８によって放射すべき放射パワーが、センサ制御部２０によって制御される。アクティブなセンサ１８の数と、被験者の特徴に可能な限り良好に適合させるようなセンサの放射パワーとを構成することが所望される。
【００３１】
監視システム１０はさらに、センサ制御部２０から信号データを受信するように設けられた信号処理部３０を備える。この目的のために、信号処理部３０は、センサ１８から受信したセンサデータを信号処理部３０に送信するセンサ制御部２０と有線又は無線を介して通信する。信号処理部３０は、信号データから信号パターンを導出することができ、すなわち、時間領域、周波数領域及び／又は時間周波数領域においてこれらの信号データの特定の信号特徴を解析する。この解析では、信号処理部３０が、対応する演算ユニットを装備している。
【００３２】
システム１０はさらに、既定の信号パターンと信号パターンに関連付けられた被験者プロファイルとを格納するために設けられた格納部４０を備える。これらの被験者プロファイルは、格納された各信号パターンに関連付けられた被験者識別データと、信号処理アルゴリズムのための被験者の特定のパラメータ等の他のデータとを含み、且つこの被験者プロファイルの識別情報が関連付けられた特定の被験者を監視するときに使用されるアレイ１６の最適なセンサの組合せを含む。この被験者プロファイルが、センサ制御部２０を介してセンサアレイ１６を構成するための信号処理部３０に送信される。
【００３３】
特定の被験者の監視プロセスを最適化するために、問題になっている被験者は、システムによって自動的に識別される。被験者、すなわち車の運転者が、座席１２に座ったときに、センサ１８が近づく被験者を検出するとともにセンサデータの取得が開始される。これらのセンサデータが、これらの信号データから信号パターンを導出する信号処理部３０にセンサ制御部２０を介して送信される。現在、導出された信号パターンが、格納部４０に格納された既定の信号パターンと比較され、予め格納された信号パターンのうちの一つが、導出された信号パターンと一致するか否かが決定される。この文脈において、用語「マッチング」は、導出された信号パターンが既定の信号パターンのうちの１つと十分な精度で一致すること、つまり、導出された信号パターンと既定の信号パターンのうちの１つとが、マッチングの条件を充足するために正確に同一である必要がないことを意味する。
【００３４】
信号パターンが、レーダベースのセンサ１８から導出されるだけではなく、同様にアレイ１６内に含まれる加速度センサからも導出されることもあることに留意されたい。座席１２の様々な位置に配置された加速度センサの信号が、座席１２の物理的な「変形プロファイル」を計算するために使用され、座席を使用する被験者が識別される。
【００３５】
既定の信号パターンのうちの１つが、導出された信号パターンに一致することが確認された場合には、この既定の信号パターンに関連付けられた被験者プロファイルが、座席１２に座っている被験者に適合すると決定される。つまり、この被験者は、システム１０によって識別されている。この識別は、対応する被験者プロファイルに含まれている情報を、格納部４０から信号処理部３０を介してセンサ制御部２０に送信することにより、以下の監視プロセスに使用され、それによって、複数のセンサ１８からなるアレイ１６が、被験者に対応するように構成される。
【００３６】
アレイ１６内のセンサ１８の構成の根本的な問題の一つが、図２に示されている。２人の異なる被験者が、図２に示されている、すなわち、より小さな胸郭を有する被験者５０とより大きな胸郭を有するより大きな被験者５２とが示されている。呼吸面積、すなわち、被験者５０，５２の呼吸の間に呼吸運動を行う領域は、両方のケースで異なる。３つのセンサ１８，１８’，１８’’が、さらに図２に示されている。より小さな被験者５０について、左下センサ１８と中央センサ１８’のみが、呼吸動作を行う領域５４内に設置され、より大きな被験者５２の呼吸動作のための領域５６が、中央センサ１８’と右上センサ１８’’とを有する。これは、より小さい被験者５０に対する最適なセンサ構成が、センサ１８と１８’のみを備える一方、より大きい被験者５２に対する最適な構成が、異なっており、センサ１８’と１８’’とを備えることを意味する。本発明によるシステム１０によって、各被験者５０又は５２が、アレイ１６内の最適なセンサ構成を有する対応する被験者プロファイルに自動的に識別されるとともに関連付けられる。
【００３７】
被験者５０，５２の識別はさらに、現在車を使用する被験者５０，５２に適応される監視システム１０を含む車のその他の設定を制御するように使用できることに留意されたい。このため、信号処理部３０が、車のＣＡＮバス６０に接続され、被験者のアイデンティティ情報を他のシステム及び車のデバイスに提供できる。被験者のアイデンティティ情報によって、車が、特定の被験者５０，５２によって使用中にパーソナライズ（personalize）できる、例えば、座席、ステアリングホイール、ヒーター、エアコン、オーディオシステムの設定をパーソナライズすることができる。
【００３８】
センサベースの監視システム１０において被験者５０，５２を識別する本方法は、図３に示されるフロー図に関してより詳細に説明される。
【００３９】
第１の検出ステップ１００において、図１の監視システム１０のセンサ１８は、被験者５０，５２がセンサ１８に近づくか否かを検出する。このアプローチ処理は、レーダ信号が、運動の方向を提供するとともに、被験者５０，５２のアプローチ処理の間に、呼吸動作に比べて相対的に高い速度が測定されるので、レーダセンサによって容易に検出することができる。
【００４０】
近づく被験者５０，５２が検出された場合には、次の信号取得ステップ１１０が自動的に開始される。この取得ステップ内では、センサアレイ１６のセンサ１８は、被験者５０，５２からのセンサ信号を取得する。図１に関して、センサデータが、センサ制御部２０を介して信号処理部３０に送信される。
【００４１】
この取得ステップ１１０の後で、パターン抽出ステップ１２０が実行され、信号パターンが、先行する取得ステップ１１０において取得されたセンサ信号から導出される。これは、取得されたセンサデータが解析され、時間領域、周波数領域及び／又は時間周波数領域に関する特徴が、これらの信号から抽出されることを意味する。それは被験者に関連付けられたセンサ信号から導出された信号パターンが、異なる被験者５０，５２について異なることが確認され、それは、各被験者５０，５２に関連付けられた個々の信号パターンに含まれる情報の助けを借りて、異なる被験者５０，５２を区別する可能性があることを意味する。例えて言えば、各信号パターンは、被験者５０，５２自身の一種の「指紋」を表し、この被験者５０，５２を識別するために以下の説明で使用される。
【００４２】
パターン抽出ステップ１２０において導出された信号パターンは、後続する識別ステップ１３０において既定の複数の信号パターンと比較される。図１を参照して上述されたように、これら既定の信号パターンは、格納部４０に格納されている。既定の信号パターンの各々は、被験者５０，５２のアイデンティティを特徴付ける被験者プロファイルに関連付けられ、そして、この信号パターンは、それぞれの被験者５０，５２を監視するプロセスのために、監視システム１０を構成するのに使用される他の情報に関連付けられ且つこの情報が含められる。これは、各被験者プロファイルが、それぞれの被験者５０，５２を監視するために監視システム１０の最適な構成に対応することを意味する。図２の異なる呼吸運動領域５４，５６を考慮すると、異なるサイズの被験者５０，５２について、例えば、この構成は、監視プロセスにおいて使用すべきアレイ１６に含まれるセンサ１８のサブセットの決定を含むことがある。他の構成の特徴は、レーダベースのセンサ１８よって放射すべき放射パワーの決定、又は識別された被験者プロファイルに従った後続の信号解析のパラメータの構成を含むことができる。
【００４３】
被験者プロファイルに関連付けられた既定の信号パターンが、導出された信号パターンと一致する被験者プロファイルが識別された場合には、被験者５０，５２の識別が完了され、それは、被験者プロファイルが、複数のセンサ１８からなるアレイ１６の前の座席１２に存在する被験者５０，５２と一致することが確認されたことを意味する。この場合に、フィードバックが、ディスプレイ上の視覚信号、音声信号等の形態でユーザに与えられ、識別結果についてユーザに通知する。次に、構成ステップ１４０が、開始され、複数のセンサ１８からなるアレイ１６が、被験者５０，５２を監視するために、後続の監視ステップ１５０のために構成される。構成ステップ１４０において、アレイ１６は、上述されたように、識別された被験者プロファイルに従って構成される。この構成は、監視ステップ１５０において使用すべきアレイ１６に含まれるセンサのサブセットと、これらのセンサ１８の放射パワーの決定と、信号解析において使用されるパラメータとを含むことができる。もちろん、監視ステップ１５０において実行される監視プロセスの他のパラメータを構成することも可能である。監視ステップ１５０中に、座席１２に存在する被験者５０，５２が、この被験者の呼吸活動に関して監視される。
【００４４】
被験者５０，５２がセンサ１８から離れる方向に移動することをセンサ１８が検出したときに、監視ステップ１５０は、自動的に終了する。呼吸運動の比較的低い速度に比べて、被験者５０，５２の座席１２から立ち去る速度は高いため、これは容易に検出できる。プロセスの終了１６０では、監視システム１０は、電源がオフにされる、又は図３に関して上述したプロセスを再び開始するために、アプローチ検出ステップ１００によって開始されるスタンバイモードに設定される。
【００４５】
既定の信号パターンが、導出された信号パターンと一致する識別ステップ１３０において全く確認することができないとき、これは、被験者５０，５２が、監視システム１０に対して未知な存在であることを意味する。学習ステップ１７０が開始される場合に、本被験者５０，５２から取得されセンサ信号から導出された信号パターンが、本被験者プロファイルに関連付けされるとともに、追加の既定の信号パターンとしてデータベースに格納される。このプロセスは、図４に関してより詳細に説明される。さらに、識別が成功しなかったこと、及び学習ステップが開始されることを被験者に通知するフィードバックが、ユーザに与えられる。
【００４６】
学習ステップ１７０内で、被験者に関連付けられたセンサ信号が、被験者５０，５２から取得される第１の取得ステップ１７２が実行される。このステップ１７２において、アレイ１６のすべてのセンサ１８がアクティブになっている。次のパターン抽出ステップ１７４において、取得ステップ１７２において取得された信号の特徴は、これらのセンサ信号から抽出され、本被験者５０，５２に関連付けられた信号パターンをもたらす。パターン抽出ステップ１７４に続く入力ステップ１７６において、ユーザは、そのユーザの被験者パターンに関連付けされた識別データを入力するように要求される。入力ステップ１７６において取得された入力データが、データ信号の被験者の固有の特徴と一緒にデータベースに格納される。
【００４７】
さらに、取得された信号データ（と信号パターンと）に基づいて、被験者の固有のデータ解析のためのパラメータが、入力ステップ１７６に後続する計算するステップ１８０において計算される。計算結果のパラメータが、さらなる格納ステップ１９０においてデータベースに格納される。取得された信号データと信号パターンとから、どのセンサ配列が、特定の被験者５０，５２の呼吸パターンを確実に検出するために選択すべきかが導かれる。この構成は、さらなるセンサ構成ステップ２００において実行できる。このセンサ構成ステップ２００から導出された最適なセンサの組合せが、別の格納ステップ２１０においてデータベースに格納される。
【００４８】
結果として、別の既定の信号パターンが、それぞれの被験者を最適に監視するための情報を含む関連付けられた被験者プロファイルと一緒にデータベースに格納され、この情報は、測定のための理想的なセンサの組合せと、この測定及びその後のデータ解析に使用される被験者の固有の特徴とを含む。
【００４９】
図５は、図３に関して説明された実施形態と非常に類似しているセンサベースの監視システム１０において被験者を識別するための方法の別の実施形態を示す。また、この実施形態は、アプローチ検出ステップ１００、取得ステップ１１０、パターン抽出ステップ１２０、識別ステップ１３０、構成ステップ１４０、監視ステップ１５０、終了ステップ１６０のみならず学習ステップ１７０も備える。しかしながら、本方法は、識別ステップ１３０において実行される自動識別を確認するように被験者による検証を要求する。
【００５０】
この目的のために、検証ステップ２２０が、識別ステップ１３０と構成ステップ１４０との間に導入される。被験者が、識別ステップ１３０においてシステム１０によって自動的に識別される場合、すなわち、データ取得ステップ１１０において取得された信号データからパターン抽出ステップ１２０において実際に導出された信号パターンと一致する、既定の信号パターンのマッチングが確認された場合には、被験者は、それぞれの信号によって同様に通知され、且つ検証ステップ２２０において、識別された被験者プロファイルを検証するように要求される。その後、被験者が正しく自身のアイデンティティを検証したという意味で、ユーザ入力が、識別された被験者プロファイルに対応するか否かが判定される。この判定結果が肯定的である場合にのみ、検証が成功したと判定され、構成ステップ１４０が、図３に関して説明されるように実行される。
【００５１】
検証結果が否定的である場合には、それぞれの情報が被験者に出力され、学習ステップ１７０が、図４に関して詳細に説明されるように、新たな信号パターンと、データベースに格納すべき対応する被験者プロファイルとを決定するように自動的に開始される。
【００５２】
図５を参照して上述した方法は、ユーザが、識別ステップ１３０において自動的に決定されたアイデンティティを検証しなければならないため、より確実に本被験者５０，５２を判定する。判定されたアイデンティティが、ユーザによって確認されない場合は、新しい学習プロセスが、学習ステップ１７０において開始される。
【００５３】
上述の方法は、被験者の呼吸活動を監視したり、車両の被験者の特定の嗜好をインストールするために車両システムに適用されるだけでなく、ガイド付き呼吸運動に基づいてバイオフィードバック・システムなどの他のシステムで使用されたり、被験者の呼吸活動の監視が実行される別のシステムで使用されたりする。さらに、上述したような方法と識別システムとが、リビングルームの椅子に使用できる。それによって、人々の識別化を図ることができる。従って、センサアレイが識別に基づいて構成されるので、様々な人々の胸郭の動きの信頼性の高い監視が可能となる。この識別はさらに、テレビセット、ハイファイ（Hifi）システム、ホームシネマ又は照明システム等の、パーソナライズ化されたデバイス構成に使用できる。
【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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