(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検出された特性信号から情報を抽出する目立たない遠隔監視装置であって、
−  物体により放出又は反射された電磁放射から導出可能な一連の画像フレームを含むデータストリームを受信するインターフェースであって、前記一連の画像フレームが少なくとも１つの少なくとも部分的に周期的なバイタル信号を表す生理学的情報を含む連続的又は離散的特性信号を含むインターフェースと、
−  前記データストリームから前記生理学的情報を抽出する抽出器手段であって、該抽出器手段が前記データストリームから複数の特性指標要素を導出し、該複数の特性指標要素が前記生理学的情報及び妨害信号成分を示し、前記複数の特性指標要素が前記電磁放射の特性を表す信号空間に関連付けられ、該信号空間が基準生理学的情報を示す設定された向きを持つ所定の指標要素を有する抽出器手段と、
−  前記複数の特性指標要素を、これら要素を該複数の特性指標要素の所与の向き及び長さから導出される妨害が低減された指標要素に投影することにより変換する変換器手段であって、前記妨害が低減された指標要素は前記妨害信号成分の推定される向きに対して明確な向きを有し、該妨害が低減された指標要素が前記所定の指標要素の向きを考慮して表現を最適化することにより決定される変換器手段と、
−  可視光、赤外光及び紫外放射からなる群から選択される少なくとも１つの特定の波長範囲内の電磁放射を検出するための、前記インターフェースに接続可能なセンサ手段であって、ビデオカメラであるセンサ手段と
を有し、
前記変換器手段が、前記抽出器手段により導出された一連の特性指標要素値を有するデータ集合を定めると共に、座標系への該データ集合の実質的に直交線形変換であって、該データ集合の主要な成分が該座標系の軸に整列され、該主要な成分が、前記妨害が低減された指標要素に一致し、或る時間間隔にわたって投影された前記特性指標要素のエネルギを最小化することにより前記妨害が低減された指標要素が決定されるような変換を実行することにより、前記妨害が低減された指標要素を決定する、装置。
【請求項２】
前記投影された指標要素の時間的変化を決定すると共に、前記生理学的情報により表される前記少なくとも１つの少なくとも部分的に周期的なバイタル信号を検出する分析手段を更に有する、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記分析手段が、更に、前記投影された指標要素と前記設定された向きを持つ所定の指標要素との間の角度的オフセットを補償する、請求項２に記載の装置。
【請求項４】
前記複数の特性指標要素が、前記信号空間における前記連続的又は離散的特性信号の時間的変化を表す一連の差分ベクトルである、請求項１に記載の装置。
【請求項５】
前記センサ手段が、ＲＧＢ、ｓＲＧＢ、Ｒｇ色度、ＨＳＶ、ＨＳＬ、ＣＭＹＫ、ＹＰｂＰｒ、ＹＣｂＣｒ及びｘｖＹＣＣからなる群から選択される信号空間内の信号を捕捉するカメラを有する、請求項４に記載の装置。
【請求項６】
前記少なくとも１つの少なくとも部分的に周期的なバイタル信号が、心拍、呼吸数及び心拍数変動からなる群から選択される、請求項１に記載の装置。
【請求項７】
前記信号空間は正規化された色空間であり、該正規化された色空間において少なくとも１つの自由度が正規化処理により少なくとも一時的に補償される、請求項１に記載の装置。
【請求項８】
前記抽出器手段が、該データストリームの色表現成分に原色の決定された各組み合わせを適用することによって前記データストリームに埋め込まれた実際の輝度値を正規化し、及び／又は該データストリームの色表現成分の実際の値に該データストリームの各時間的平均値を適用することによって前記データストリームの色強度を正規化することにより、前記データストリームを前記信号空間に移転する正規化手段を更に有する、請求項１に記載の装置。
【請求項９】
前記分析手段が、前記データストリームをフィルタ処理して、０.２Ｈｚと１０Ｈｚとの間の帯域幅における信号成分を増強するフィルタ手段を更に有する、請求項２に記載の装置。
【請求項１０】
前記抽出器手段、前記変換器手段及び前記分析手段を備えた処理ユニットを更に有する、請求項２に記載の装置。
【請求項１１】
該妨害が低減された指標要素を前記所定の指標要素に収束させるために、前記妨害が低減された指標要素を決定するための加重関数が適用される、請求項１に記載の装置。
【請求項１２】
前記妨害が低減された指標要素がベクトルｚに対応し、前記ベクトルｚが、表現
0005984841.tif 000074
が最小になるよう多変量統計法により決定され、ここでマトリクスＳは複数の異なる行ベクトルｓＴのスタックを含み、ベクトルｓは特性指標要素に対応する、請求項１に記載の装置。
【請求項１３】
検出された特性信号から情報を抽出する目立たない遠隔監視方法であって、
−  物体により放出又は反射された電磁放射から導出可能な一連の画像フレームを含むデータストリームを受信するステップであって、前記一連の画像フレームが少なくとも１つの少なくとも部分的に周期的なバイタル信号を表す生理学的情報を含む連続的又は離散的特徴信号を有し、前記電磁放射が、可視光、赤外光及び紫外放射からなる群から選択される少なくとも１つの特定の波長範囲内の電磁放射を検出するための、前記インターフェースに接続可能なセンサ手段によって検出され、前記センサ手段はビデオカメラである、ステップと、
−  前記データストリームから前記生理学的情報を該データストリームから複数の特性指標要素を導出することにより抽出するステップであって、前記複数の特性指標要素が前記生理学的情報及び妨害信号成分を示し、前記複数の特性指標要素が前記電磁放射の特性を表す信号空間に関連付けられ、該信号空間が基準生理学的情報を示す設定された向きを持つ所定の指標要素を有するステップと、
−  前記複数の特性指標要素を、これら要素を該複数の特性指標要素の所与の向き及び長さから導出される妨害が低減された指標要素に投影することにより変換するステップであって、前記妨害が低減された指標要素は前記妨害信号成分の推定される向きに対して明確な向きを有し、該妨害が低減された指標要素が前記所定の指標要素の向きを考慮して表現を最適化することにより決定され、前記妨害が低減された指標要素を決定することは、一連の特性指標要素値を有するデータ集合を定めると共に、座標系への該データ集合の実質的に直交線形変換であって、該データ集合の主要な成分が該座標系の軸に整列され、該主要な成分が、前記妨害が低減された指標要素に一致し、或る時間間隔にわたって投影された前記特性指標要素のエネルギを最小化することにより前記妨害が低減された指標要素が決定されるような変換を実行することを含む、ステップと
を含む方法。
【請求項１４】
コンピュータプログラムであって、コンピュータ上で実行された場合に、該コンピュータに請求項１３に記載の方法のステップを実行させるプログラムコード手段を有するコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特性信号から情報を抽出する装置及び方法であって、該特性信号が、電磁放射から導出可能なデータストリームに埋め込まれ、特に、該データストリームが少なくとも１つの少なくとも部分的に周期的なバイタル信号を示す生理的情報を含む連続的又は離散的信号を有するような装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
国際特許出願公開第ＷＯ２０１０／１００５９４Ａ２号公報は、生物の画像を処理する方法及びシステムを開示している。該方法は、
−  連続した時点において撮られる一連のデジタル画像を得るステップと、
−  複数の画像点を有する少なくとも１つの測定区間を選択するステップと、を有し、
−  前記少なくとも１つの測定区域を選択するステップは、前記画像のうちの少なくとも１つにおける、各々が少なくとも１つの画像点を含む複数の画像部分のピクセルデータに基づいて情報を分析するステップと、各測定区間を同様の特性を有すると判断された連続する部分から選択するステップとを含み、
−  各測定区間に対して、少なくとも複数の画像点におけるピクセル値の組み合わせの少なくとも時間依存性平均値の変化を表す信号を、該信号のスペクトルにおける周期的生理現象の周波数に対応する少なくとも１つのピークの存在及び周波数値の少なくとも一方を決定する際に使用するために取得する。
【０００３】
この文献は、更に、該方法の幾つかの改良も開示している。一般的に、画像処理の分野においては、記録されたデータの高度な分析が可能になったことにより、大きな進展がなされた。これに関連して、記録された信号から、観察される生体の個性又は健康に関する詳細な決定を可能にするような方法で情報を抽出することが考えられる。
【０００４】
しかしながら、捕捉され反射された又は放出された電磁放射等の記録されたデータ、特に、記録された画像フレームは、該データから抽出されるべき所望の信号以外に、例示として変化する輝度条件又は観察される物体の運動によるノイズ等の全体的妨害から派生する他の信号成分を常に含んでいるので、所望の信号の詳細で正確な抽出は、依然として、斯様なデータの処理に関して大きな難題を課すことになる。
【０００５】
このことは、妨害信号の振幅及び／又は公称値が、抽出されるべき所望の信号の振幅及び／又は公称値よりも大幅に大きい場合に特に当てはまる。潜在的に、それぞれの成分間の差の大きさは、数桁を有することさえ予想され得る。
【０００６】
この難題に対する可能性のある方法は、所望の信号に重畳される妨害信号成分を最小にするために、所望の信号が埋め込まれた関心信号を捕捉する際に用意周到で安定した周囲条件を提供することに向けられる。しかしながら、このような実験室的条件は、そのために高度の努力及び準備作業が必要とされるので、日常現場用途に移すことはできない。
【０００７】
必要とされる準備は、例示として、幾つかの標準光源の設置及び配向並びに、更には、更に大きなノイズレベルの原因である妨害的な動きを防止するために観察されるべき物体の固定のための対策を含み得る。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従って、本発明の目的は、検出された特性信号から情報を抽出するシステム及び方法であって、所望の信号を一層高い精度で取得することを容易化するような改良をもたらすシステム及び方法を提供することである。
【０００９】
更に、例えば小さな信号対雑音比、変化する輝度条件及び／又は観察されるべき物体の一定した若しくは一定しない動き等の相当に劣った周囲条件下で所望の信号の抽出を可能にするように更に適合されたシステムを提供することが有利であろう。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の第１態様においては、検出された特性信号から情報を抽出するシステムであって、
−  物体により放出又は反射された電磁放射から導出可能なデータストリームを受信するインターフェースであって、該データストリームが少なくとも１つの少なくとも部分的に周期的なバイタル信号を表す生理学的情報を含む連続的又は離散的特徴信号を有するインターフェースと、
−  前記データストリームから前記生理学的情報を抽出する抽出器手段であって、該抽出器手段が前記データストリームから複数の特性指標要素を導出し、該複数の特性指標要素が前記生理学的情報及び妨害信号成分を示し、前記複数の特性指標要素が前記電磁放射の特性を表す信号空間に関連付けられ、該信号空間が基準生理学的情報を示す設定された向きを持つ所定の指標要素を有し、該所定の指標要素がそれぞれの基準値の上流での決定により少なくともほぼ決定可能である抽出器手段と、
−  前記複数の特性指標要素を、これら要素を該複数の特性指標要素の所与の向き及び長さから導出される妨害が低減された指標要素に投影することにより変換する変換器手段であって、前記妨害が低減された指標要素は前記妨害信号成分の推定される向きに対して明確な向きを有し、該妨害が低減された指標要素が前記所定の指標要素の向きを考慮して表現（式）を最適化することにより決定される変換器手段とを備えるシステムが提供される。
【００１１】
本発明は、所望のバイタル信号の抽出を目的とする場合、一般的に、劣った信号対雑音比が考慮されなければならないという洞察に基づいている。この一般的な比を念頭に置くと、例えば前記特性指標要素等の関心信号成分は、一般的に、例えば前記妨害成分等のノイズ等を示す主要な部分と、例えば前記生理学的情報等の所望のバイタル信号を示す多分非常に小さな部分とを有すると仮定しそうである。該妨害信号成分は多数の妨害源により影響を受け得るので、信号空間に対する該成分の位置及び向きは事前に正確に予測することはできない。しかしながら、信号空間における生理学的情報の全体的な向きは、少なくとも近似的には、該信号空間に関連される所定の指標要素により予め決定し及び具体化できる。言い換えると、生理学的情報の例えば軸又は曲線等の予測される名目的向きだけは、上流の処理により決定できる。一方、検出されるべき信号は、小さな所望の部分以外は、向き、位置及び値が殆ど分からない主たる妨害成分を有する。
【００１２】
これに関連して、本発明と同一の出願人により本出願の優先日より前に出願され、該優先日より後に公開されたヨーロッパ特許出願第０９１７２３３７．９号は、本質的に、所望の信号及びノイズを表す検出された全体の信号が信号空間内の所定の軸に投影され、これにより、この所定の軸に直交するノイズを除去するような、所望の信号の抽出の強化を提案している。このようにして、信号対雑音比は或る程度まで改善できる。しかしながら、更なる改良として、この比を、該所定の軸又はラインに全体的に平行に向いたノイズを示す信号成分も除去することにより更に向上させることが望ましいであろう。
【００１３】
利用可能な入力変数及び所与の制約を考慮すると、上記に概説した問題に対する、明確且つ固有な結果を狙った分析的及び同様の方法にだけ基づいた解を設けることは見込みがなさそうであることに注意すべきである。対照的に、本発明は近似解に到達するために多変量統計の方法に依拠する。言うまでもなく、近似解も信号対雑音比を十分に改善し、従って所望のバイタル信号の抽出を相当に容易化すると考えられる。前記特性信号は、言わば、重畳される妨害信号成分の主たる向きを示す幾つかの特性指標要素の特性パターンを検出するような方法で分析される。主たる妨害又はノイズの向きが少なくとも近似的に決定されたら、上記特性指標要素は、この決定された主たる向きに直交する要素（即ち、所謂、妨害が低減された指標要素）に投影でき、これにより、これに直交するノイズを除去する。このように、ノイズの低減及び信号品質の大きな改善を達成できる。
【００１４】
前記抽出器手段及び変換器手段の幾つかの実施態様が存在する。第１の、かなり単純な実施態様において、上記抽出器手段及び変換器手段の両者は、対応する論理コマンドにより駆動される処理ユニット、特にはパーソナルコンピュータの処理ユニットにより具現化される。このような処理ユニットは、好適な入力及び出力インターフェースも有し得る。
【００１５】
しかしながら、代替例では、該抽出器手段及び変換器手段の各々を、対応するコマンドにより駆動され又は駆動可能な別個の処理ユニットにより具現化することもできる。従って、対応する各処理ユニットは、自身の特別な目的に適応化できる。結果として、タスクの分散を適用でき、その場合において、異なるタスクはマルチプロセッサ処理ユニットにおける単一のプロセッサ上で処理され（例えば、実行され）るか、又は、再びパーソナルコンピュータを参照すると、画像処理関係のタスクは画像プロセッサ上で実行される一方、他の演算タスクは中央処理ユニット上で実行される。
【００１６】
情報を抽出する装置の好ましい実施態様によれば、該装置は、前記投影された指標要素の時間的変化を決定すると共に、前記生理学的情報により表される少なくとも１つの少なくとも部分的に周期的なバイタル信号を検出する分析手段を更に有する。
【００１７】
また、前記分析手段は論理コマンドにより駆動される処理ユニットにより具現化できる。この目的のためには、別個の処理ユニット、又は前記抽出器手段、前記変換器手段及び前記分析手段に対して共通な処理ユニットを利用できる。関心信号（signal of interest）、即ち前記少なくとも１つの少なくとも部分的に周期的なバイタル信号は、言わば、前記投影された指標要素の時間にわたる拍動（パルス運動）により表される。この拍動の元となる特性周波数は、所望のバイタル信号を大いに示すと考えることができる。
【００１８】
前記投影された指標要素は、依然として、前記所定の指標要素とは概しては正確には一致しないことに注意すべきである。このことは、前記複数の特性指標要素における妨害信号成分の前記決定された主たる向きが前記所定の指標要素に対して直交すべきである場合においてのみ生じる。これが当てはまる場合、この場合は前記妨害が低減された指標要素に一致する前記所定の指標要素への前記複数の特性指標要素の各々の単なる投影で、既に、前記少なくとも１つの少なくとも部分的に周期的なバイタル信号の相当に正確な決定に到達する。しかしながら、前記所定の指標要素及び前記妨害が低減された指標要素が或る角度（好ましくは鋭角）をなしていたとしても、ノイズを示す妨害信号成分が、少なくとも相当の程度に除去されているので、前記の投影された（前記妨害が低減された指標要素に投影された）指標要素は、前記少なくとも１つの少なくとも部分的に周期的なバイタル信号の正確な決定を可能にする。関心信号を検出するために、前記投影された指標要素の時間的変化の主に周波数が分析されなければならない場合、時間的な拍動の元となる周波数は影響を受けないので、前記所定の指標要素に整列された場合に前記生理学的情報の仮定された長さとは異なる、前記投影された指標要素の単なる長さは、周波数分析の誤った又は歪められた結果につながることはない。
【００１９】
或いは、前記投影された指標要素の振幅が、前記妨害が低減された指標要素と前記所定の指標要素との間の角度に依存する係数で補正されることにより更に改良された装置を提供することが更に有利であろう。
【００２０】
この点に関して、前記実施態様の更なる改良によれば、前記分析手段は、更に、前記投影された指標要素と設定された向きを持つ前記所定の指標要素との間の角度的オフセットを補償するように構成される。
【００２１】
該補償は、三角法計算により実行できる。このようにして、前記特性指標要素は、妨害信号成分と関心信号成分を正確に表す生理学的情報とに正確に分離できる。言い換えると、生理学的情報は、ノイズを含む元の特性指標要素から殆ど完全に回復させることができる。
【００２２】
情報を抽出する装置の好ましい実施態様によれば、前記複数の特性指標要素は、信号空間における前記連続的又は離散的特性信号の時間的変化を表す一連の差分ベクトルである。
【００２３】
この点に関して、国際特許出願公開第ＷＯ２０１０／１００５９４Ａ２号公報及びヨーロッパ特許出願第０９１７２３３７．９号は、基本的に、このような特性指標要素を検出する方法及び装置、並びに、更には、該要素から導出された処理信号を分析して、原理上は、所望のバイタル信号に到達する方法及び装置を例示している。
【００２４】
更に他の実施態様によれば、前記情報を抽出する装置は、可視光、赤外光及び紫外放射からなる群から選択される少なくとも１つの特定の波長範囲内の電磁放射を検出するための、前記インターフェースに接続可能なセンサ手段を更に有する。
【００２５】
代替例では、既に捕捉され且つ記憶されたデータを、前記インターフェースに供給し、前記装置により処理できる。特には動物、更に特定的には人間等の生物を観察する場合、バイタル信号は、例えば赤外光等の放出される、及び／又は例えば可視光及び紫外放射等の反射される放射の僅かな変化から導出できる。日常の用途に対しては、実質的な可視光が検出され、分析される場合が好ましい。この目的のためには、通常の自然光又は人工光源以外に、分析の間においては何れの他の放射源も必要とされず、及び／又は考慮する必要もない。
【００２６】
この実施態様は、上記センサ手段が、ＲＧＢ、ｓＲＧＢ、Ｒｇ色度、ＨＳＶ、ＨＳＬ、ＣＭＹＫ、ＹＰｂＰｒ、ＹＣｂＣｒ及びｘｖＹＣＣからなる群から選択される信号空間内の信号を捕捉するように構成されたカメラを有することにより更に発展させることができる。
【００２７】
言い換えると、十分な色深度を供給するビデオカメラ、所謂ウエブカムでさえ、関心物体を観察し、分析されるべきデータストリームを記録するために使用できる。LogＲＧＢ等の、上述した信号空間タイプの派生物も利用できることは、言うまでもない。更に、必要とされる分析処理ための一層広いスペクトル的基礎を提供するために、幾つかの異なる信号空間を少なくとも部分的に組み合わせることも考えられる。
【００２８】
これに関連して、代替例として、可視光及び赤外光の波長範囲を持つ信号空間も想定できる。このようにして、当該装置は、輝度状況の大きな変化、又は更に昼及び夜の変化のような変化する全体的な状況に適切に適合できる。
【００２９】
本発明の他の実施態様によれば、該信号空間は、前記検出された複数の特性指標要素の対数をとることにより更に変換できる。言い換えると、当該信号空間により表される電磁放射のスペクトル成分又は特性の目盛を対数目盛に変換することもできる。この程度まで、当該信号空間における後続の計算を容易化できる。更に、明確な概観を依然可能にし、その表現の理解が可能にされながら、入力信号の値の幾つかの大きさの範囲が検出され処理できる。
【００３０】
情報を抽出する当該装置の更に他の実施態様によれば、前記少なくとも１つの少なくとも部分的に周期的なバイタル信号は、鼓動（心拍）、呼吸数及び心拍数変動からなる群から選択される。
【００３１】
言うまでもなく、各バイタル信号のタイプを、対応する変換及び分析ステップを適用することにより相互に変換できると好ましい。
【００３２】
上述したバイタル信号は、例えば人間等の関心物体の指示領域を表す一連の画像を記録する際に前記センサ手段により観察できる血液循環に関するものである。導出された複数の特性指標要素により記録されたデータストリームを分析する場合、当該観察される物体により放出され又は反射される電磁放射の僅かな変化が表されることができる。しかしながら、前述したように、該僅かな変化以外に、該複数の特性指標要素には妨害信号成分もまた埋め込まれている。
【００３３】
情報を抽出する当該装置の他の実施態様によれば、前記信号空間は正規化された色空間であり、この場合、少なくとも１つの自由度が正規化処理により少なくとも一時的に補償される。
【００３４】
実際には、例として、生理学的情報を含む前記複数の特性指標要素の“拍動”は、当該信号空間において三次元曲線を描き得る。該三次元曲線を二次元曲線に、又は二次元直線にさえも変換できる場合、分析及び計算は大きく簡略化できる。
【００３５】
これに関連して、該信号空間が、輝度の正規化及び色の正規化が実行される、正規化された二次元色空間であることが更に好ましい。
【００３６】
情報を抽出する当該装置の更に他の実施態様によれば、前記抽出器手段は、データストリームの色表現成分に原色の決定された各組み合わせを適用することによって、前記データストリームに埋め込まれた実際の輝度値を正規化し、及び／又は該データストリームの色表現成分の実際の値に該データストリームの各時間的平均値を適用することによって、前記データストリームの色強度を正規化することにより、前記データストリームを前記信号空間に移転する正規化手段を更に有する。
【００３７】
情報を抽出する当該装置の更に他のより好ましい実施態様によれば、前記分析手段は前記データストリームをフィルタ処理して、０.２Ｈｚと１０Ｈｚとの間の、好ましくは０.５Ｈｚと３.５Ｈｚとの間の帯域幅の信号成分を増強するフィルタ手段を更に有する。
【００３８】
このようにして、所望のバイタル信号を表すことのない更に他の妨害信号成分を当該データストリームから除去できる。これに関連して、該輝度正規化ステップ、色正規化ステップ及びフィルタ処理ステップは、当該データストリームに対して各ステップ単独で又は上記ステップのうちの２つ若しくは３つのステップの任意の組み合わせで適用できることに言及されるべきであろう。
【００３９】
情報を抽出する当該装置の他の好ましい実施態様によれば、前記変換器手段は、前記妨害が低減された指標要素を、前記抽出器手段により導出された一連の特性指標要素値を有するデータ集合（データセット）を定義することにより、さらに、座標系への該データ集合の変換（好ましくは実質的に直交する線形変換）であって、該データ集合の主要な成分（該主要な成分は前記妨害が低減された指標要素に一致する）が該座標系の軸に整列されるような変換を実行することにより、決定するように構成される。
【００４０】
前記複数の特性指標要素に対して斯様な統計的分析を適用することにより、所与の制約及び入力データの不足が分析的解を困難にしても、該妨害が低減された指標要素を決定できる。この実施態様は、或る時間間隔にわたって投影された特性指標要素のエネルギを最小化することにより妨害が低減された指標要素を決定されるという点で、更に発展できる。
【００４１】
他の実施態様によれば、該妨害が低減された指標要素は、前記複数の特性指標要素又は斯かる要素の派生物に対して或る時間間隔内で主成分分析を実行し、最小の固有値を有すると共に既知の所定の指標要素と極めて相関する該分析の結果としての要素を該妨害が低減された指標要素として選択することにより、決定される。
【００４２】
代替例においては、該妨害が低減された指標要素を決定するために、該妨害が低減された指標要素を前記所定の指標要素に収束させるような加重関数が適用されると更に有利であろう。
【００４３】
本発明の他の態様においては、検出された特性信号から情報を抽出する方法であって、
−  物体により放出又は反射された電磁放射から導出可能なデータストリームを受信するステップであって、上記データストリームが少なくとも１つの少なくとも部分的に周期的なバイタル信号を表す生理学的情報を含む連続的又は離散的特徴信号を有するステップと、
−  該データストリームから複数の特性指標要素を導出することにより前記データストリームから前記生理学的情報を抽出するステップであって、上記複数の特性指標要素が前記生理学的情報及び妨害信号成分を示し、前記複数の特性指標要素が前記電磁放射の特性を表す信号空間に関連付けられ、該信号空間が基準生理学的情報を示す設定された向きを持つ所定の指標要素を有し、該所定の指標要素が対応する基準値の上流での決定により少なくともほぼ決定可能であるステップと、
−  前記複数の特性指標要素を、これら要素を該複数の特性指標要素の所与の向き及び長さから導出される妨害が低減された指標要素に投影することにより変換するステップであって、前記妨害が低減された指標要素は前記妨害信号成分の推定される向きに対して明確な向きを有し、該妨害が低減された指標要素が前記所定の指標要素の向きを考慮して表現（式）を最適化することにより決定されるステップと、
を有する方法が提供される。
【００４４】
有利には、上記方法は、本発明による情報を抽出する前記装置を用いて実行できる。
【００４５】
本発明の更に他の態様によれば、コンピュータプログラムであって、コンピュータ上で実行された場合に、該コンピュータに本発明による情報を抽出する上記方法のステップを実行させるプログラムコード手段を有するようなコンピュータプログラムが提供される。
【００４６】
本発明の好ましい実施態様は、従属請求項に記載されている。尚、請求項に記載された方法は、請求項に記載された装置及び従属請求項に記載されたものと同様の及び／又は同一の好ましい実施態様を有すると理解されたい。
【００４７】
本発明の上記及び他の態様は、後述する実施態様から明らかとなると共に、斯様な実施態様を参照して解説されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】図１は、本発明を使用できる装置の一般的配置の概略図を示す。
【図２】図２は、正規化を適用できる信号空間のサンプル的概要図を示す。
【図３】図３は、正規化された信号空間のサンプル的概要図であり、所定の指標要素及び妨害が低減された指標要素が図示されている。
【図４】図４は、図３の信号空間と同等の正規化された信号空間の他の概要図を示す。
【図５】図５は、信号空間の更に他の概要図を示し、複数の特性指標要素が図示されている。
【図６】図６は、本発明による方法の一実施態様の幾つかのステップを表す解説的ブロック図を示す。
【発明を実施するための形態】
【００４９】
近年、例えば鼓動、心拍数変動及び呼吸数等のバイタル信号の、カメラ等のセンサ又はフォトプレチスモグラフィ（光電式容積脈波記録法）を用いた目立たない監視が、実証されている。基本的に、元となるアルゴリズムが、人（広くは、生物）により放出又は反射される平均信号、例えば観察対象の皮膚の色又は色調（color or tone of the skin）、を追跡する。捕捉される信号は、経時的に、血液ボリューム及び血液酸化に伴い変化し得る。しかしながら、一般的に、この方法は、観察されるべき物体の運動又はカメラに対するセンサの動き、更には例えば皮膚の色調等の関心信号の局部的変化（local variation）、並びに照明レベルの変化及び／又はスペクトルの変化の影響を受け易く、これらは一般的に監視結果に悪影響を与えると疑われている。言い換えると、抽出されるべき信号は、劣った（即ち、かなり小さな）信号対雑音比を持つ捕捉信号に埋め込まれている。
【００５０】
これに関連しては、関心バイタル信号を示す埋め込まれたバイタル信号の強さ（robustness）を改善することにより、ノイズを含む全体信号からの関心信号の抽出を向上させる更なる対策が提案されている。捕捉された画像フレームのシーケンスの分析を目指す場合、通常、これは、或る時間間隔内で平均皮膚色調を正規化し、動きにより生じる平均皮膚色調の遅い変化及び照明スペクトルの遅い変化の影響を除去することにより達成できる。更に、局部的輝度変化の影響は、照明正規化を平準化し、これにより不安定な周囲照明条件の影響を低減することにより除去できる。
【００５１】
例えば、言わば正規化された色状況及び正規化された局部的照明状況下での皮膚色調等の、検出された信号の時間にわたる残存する変化は、関心バイタル信号の変化を相当の程度に反映すると思われる。この前処理された信号を、関心信号の推定される範囲又は向きを少なくとも近似的に表すと仮定される所定の指標要素（例えば、所謂心拍軸）を有する信号空間に更にマッピングする場合に、該前処理された信号を該所定指標要素に投影できる。このようにして、前処理された信号内に依然として残存する、該所定の要素に直交するノイズを含む信号成分を除去できる。
【００５２】
バイタル信号を経時的に皮膚の色の変化から実質的に導出することにより該バイタル信号を評価する方法をとる場合、この点に関する大きな課題として、生物（特には、人間）の皮膚は複合光学層であるということが考慮されねばならない。実質的に、皮膚は、薄い表面層、即ち表皮、及び該表皮の下に位置される一層厚い層である真皮からなる。一般的に、皮膚の光反射は表皮の表面において生じ、ここでは入射光の小さな部分（例えば、約５％）だけが反射される。入射光の残りの部分は皮膚に入り、皮膚層内で吸収され、散乱される。言い換えると、表皮は主に光を吸収する。即ち、表皮は光学フィルタの特性を有し、この場合、光は該光の波長及び該表皮内のメラニン濃度（即ち、皮膚の“色”）に依存して透過される。光は、更に、真皮において散乱され、該真皮内で、殆どは血液又は毛髪により、拡散反射として戻されるか又は吸収される。拡散的に反射された光は、強度が血液ボリューム分率の周期的変化により時間的に変調されるので、信号を含む。吸収は、血液の内容物（content）、並びにヘモグロビン、ビリルビン及びベータカロテン等の該血液の材料に主に依存する。例えば血液循環による皮膚色調の細部の小さな変化が画像処理方法を適用しながら検出され得るという点で、これらの特性が利用される。
【００５３】
これに関連して、バイタル信号の検出を、例えば観察される物体における所望の信号を高度に示すと思われる領域の画像を撮るカメラ等のセンサ手段を採用することにより行うことを考えることができる。例示として、人の頬は、時間にわたる血液循環及びこれに関連するバイタル信号を相当に表し得るものである。この目的のためには、信号の少なくとも部分的に周期的な変化を決定するために、関心領域のピクセル平均を計算し、分析できる。該関心領域は、手動で選択できるか、又は高度に表示的な皮膚領域の検出を処理するアルゴリズムを実行することにより選択できる。
【００５４】
バイタル信号の存在を検出するために、例えば既に記録された画像シーケンス又はビデオデータ等の記憶されたデータを、分析されるべき入力データとして使用できることは言うまでもない。
【００５５】
原理的に、ビデオカメラ又は遠隔ＰＰＧを用いた心拍検出は、以下のように適用できる。心拍による皮膚内の血液ボリューム変化は、皮膚の経時的な色の変化を生じさせる。これに応じて、対応する皮膚領域を検出し、記録できる。一連の画像フレームにおける当該皮膚領域を表す選択されたピクセルを平均し、平均された信号を検出し、これを経時的に追跡する結果、信号の形態（即ち、波形）が得られ、該信号波形から心拍を、又は一般的には他のバイタル信号を得ることができる。
【００５６】
しかしながら、前述したように、このような所謂基本システムは、心拍が、抽出された信号の変化の唯一の要因ではないという難問に直面する。カメラ（即ち、前記センサ手段）に対する皮膚の僅かな運動及び時間的な照明の変化はノイズの主要源と考えることができ、該ノイズは純粋な心拍信号の振幅を数桁容易に超過し得る。
【００５７】
再び、バイタル信号を、カメラにより捕捉された時間にわたる皮膚色の変化から該バイタル信号を実質的に導出することにより評価する場合、関心の色変化は、色空間における既知のベクトル上に位置することが予測されるので、該照明の既知のスペクトル、該カメラにおける色フィルタの既知の感度及び該皮膚の既知の色フィルタリング効果に関して信号対雑音比を改善することが可能であることが予想される。このベクトル上に測定された信号を投影することにより、このベクトルに対して直交のノイズにつながるアーチファクトを除去できる。
【００５８】
拍動信号を空間的に平均された皮膚反射光又は放射から抽出することを更に目指す場合、信号空間において該拍動信号の方向を変化させ得、一般的にスペクトル的に異なる光源を備える環境内での動き又は着色反射面に対する動きに起因し得る、照明の時間変化スペクトルの影響を除去することが好ましい。
【００５９】
更に、局部的皮膚色調の空間変化効果の除去が望まれ、これは、ここでも恐らくは動きにより及び幾分不完全な皮膚色調検出により誘起される、常に同一の皮膚色位置が平均されるとは限らないという事実から生じ得る。
【００６０】
前記照明の時間変化スペクトルに対処して、前記センサ手段により使用される信号空間（例えば、色空間）を、原理的に関心の無い相対的に遅い色変化が影響を有さないような正規化された信号空間に変換することが考えられ得る。該照明の正規化に続いて、先行して又は一緒に実行されるべき更なるステップは、観察されるべき物体の、及び／又は該物体に対するカメラの複雑な動きが、関心ピクセル領域の位置を追跡することを困難に又は不可能にさえさせるという洞察に基づくものである。より大きな面積の皮膚ピクセルが心拍及び／又は血液酸化による色変化を示すので、所謂動き等による可変組成を持つパターンの皮膚ピクセルの平均値の変化だけを追跡することが有利であり得る。この目的のために、動き自体が輝度変化を生じさせ得るが、個々の皮膚ピクセルの輝度を、これらを平均する前に正規化することが更に提案される。
【００６１】
先と同様に、上記２つのステップの順序は自由に選択でき、両オプションが改善された信号対雑音比に貢献することは言うまでもない。
【００６２】
平均の正規化された皮膚ピクセルの時間的変化からのバイタル信号の抽出は、検出された信号を少なくとも略固定された所定の指標要素（例えば、経験的に決定された心拍ベクトル）上に投影することにより、及び抽出された信号波形に帯域通過フィルタ処理を適用することにより更に向上できる。このような後処理は、関心バイタル信号の周波数が一般的に既知の周波数範囲内に位置するという事実を利用する。
【００６３】
該２つの正規化ステップの利点は、結果的な皮膚色調ピクセルが最終的に互いに大きく類似したものとなるということである。即ち、例えば不正確な初期皮膚色調検出による当該信号波形内に残存する、例えば人でないアーチファクトに基づく異常値は容易に検出され、除去され得る。
【００６４】
この文書全体を通して、ベクトル及び行列（マトリクス）は連続する文章部分において必ずしも別個のベクトル矢印により示されることはないことに注意されたい。特に、当業者であれば、スカラ値が引用されているか又はベクトル値が引用されているかには気付くものであると理解される。
【００６５】
例示として、例えば心拍による生物の皮膚内の血液ボリューム変化は、該皮膚により反射され又は放出される電磁放射の色の変化を生じると仮定できる。明白なことに、反射光を該反射光から関心入力データを導出するために使用できることは明らかである。例えばＲＧＢの範囲或いは類似の色空間又は一般には信号空間内で感知するマルチスペクトルカメラで見た場合、位置ｘ及び時点ｔにおける登録された色変化Ｈ
【００６６】
【数１】
0005984841.tif 000002
は、照明源のスペクトル、
【数２】
0005984841.tif 000003
当該カメラの原色フィルタ、
【数３】
0005984841.tif 000004
及び変化する血液ボリュームを覆う皮膚の局部的色、
【数４】
0005984841.tif 000005
により影響を受ける。更に、照明のスペクトルＩｌは空間的には実質的に変化せず、局部的皮膚色Ｆｓは、所望のバイタル信号を除いては、時間的に変化しないと仮定できる。
【００６７】
変化するバイタル信号、本例では、より正確には、血液ボリュームによる検出される色変化Ｈｃは、局部的皮膚色調及び時間で変化する照明スペクトルＩｌにより左右され、或る程度影響を受けるので、乗法処理が施されなければならない。従って、簡略化のために何らかの正規化措置が適用されるのが好ましい。
【００６８】
この目的のため、第１ステップにおいて、当該色空間を、色ベクトルＩｃの例えばＲＧＢ成分等の瞬時的スペクトル成分を赤、緑及び青の値の対応する時間平均により除算することにより（例えば、ＲＧＢ又は同様の信号空間が適用される場合）、正規化でき、
【数５】
0005984841.tif 000006
ここで、本例の決定を考慮すると、
【数６】
0005984841.tif 000007
は時間ｔにわたる、関心領域（例えば、皮膚ピクセルのパターン）Ｘにおける平均の赤、平均の緑及び平均の青の値に、各々、対応し、
【数７】
0005984841.tif 000008
ここで、|Ｘ|は、この関心領域Ｘの面積に対応する。関心バイタル信号、例えば、心拍による該正規化された色空間における色変化Ｈn(x,t)は、該色変化Ｈn(x,t)が当該照明の時間変化スペクトルにより影響を受けない限り、次のように決定され得る：
【数８】
0005984841.tif 000009
【００６９】
式における追加の下付け文字ｄにより示すことができる時間離散システム（ｔはｔ＝０，１，２，…，ｎなる値をとることができ、ｘはピクセル位置に対応する）において、色正規化は最終的に下記のように書くことができ、
【数９】
0005984841.tif 000010
ここで、Ｒc,d(x,t)、Ｇc,d(x,t)及びＢc,d(x,t)は、例えば各画像フレームにより表される時間ｔにおけるピクセルｘの赤、緑及び青の値に対応する。値
【数１０】
0005984841.tif 000011
は、対応する要約されたパターン、即ちフレームｔにおける関心領域の平均の赤、平均の緑及び平均の青の値に各々対応する。更に、この正規化された色空間における心拍による色変化Ｈn,d(x,t)は、
【数１１】
0005984841.tif 000012
により近似できる。
【００７０】
例示したステップは、皮膚色調ピクセルに対して正規化された中間（例えば、グレイ）色を生じさせることができ、これは、一般的に、心拍と比較して遅く変化する照明源スペクトルとは無関係であると共に、皮膚による血液ボリューム変化のフィルタリング（即ち、血液ボリューム変化により誘起される反射光の変化のフィルタリング）とは無関係であると見なすことができる。従って、関心バイタル信号は、言わば、残存するノイズを含む全体の信号に対して向上され得る。これに関連して、上述したＲＧＢ値に適用される各除算は、ＲＧＢ値を対数ＲＧＢ信号空間に変換する場合は減算により置換できることに注意されたい。
【００７１】
上記ステップに続く又は先行できる更なるステップにおいて、照明レベルを、観察されるべき物体の及び／又はカメラの動きにより、又は照明条件の全体的変化により一般的に発生され得る該照明レベルの変化を除去するために正規化できる。例示として、所与の皮膚色調ピクセルに対する照明レベルは、動きにより或る画像から次の画像へと変化し得る。更に、皮膚の局部的透過率、反射率及び吸収率（又は、広くは光学特性）は、幾つかの理由により変化し得る。ここでも動きにより、平均値の決定が基づく前記パターンを生成するために常に同じ皮膚ピクセルを取り出すことができるとは限らないので、これらの局部的な照明の差を除去することが非常に有利であろう。
【００７２】
振幅を正規化するために、即ち、皮膚の変化する局部的輝度レベル及び局部的透過率等級とは無関係になるために、局部的ピクセル値を、これらのＲＧＢ成分の一次結合により除算することが想定される：
【数１２】
0005984841.tif 000013
【００７３】
このようにして、異なり皮膚ピクセルを捕捉し、及び別々の連続する画像フレームにおいて異なって照明される皮膚ピクセルを捕捉する影響を、大きく低減できる。この目的のために、全ての原色が上述した差により同じパーセントで影響を受けると仮定できる。従って、ＲＧＢの全ての一次結合を使用でき、改善された結果につながり得る。理論的には、α、β及びγの最適な選択は、結果としての正規化されたピクセルを、正規化された色空間における心拍ベクトルに平行な面内に位置させるような結合であると考えることができる。実際には、最適な一次結合と比較して心拍信号の振幅が幾らか低減されることになるが、他の結合も適用できる。しかしながら、一般的に、α、β及びγに関して実質的に不利な値は存在しない。
【００７４】
信号対雑音比を向上させることにより信号抽出の丈夫さを改善するための更に他の貢献は、例えばＲＧＢ色空間等の色空間のような正規化された信号空間においては、心拍及び／又は血液酸化による捕捉信号の変化、即ち、色変化が、使用される信号空間における例えばライン又は軸等の曲線と何らかの形で関連付けられるという事実に基づくものである。言い換えると、一般的に、関心信号は該関心信号の所望の波形を示す曲線又はラインに沿う２つの点の間の拍動により表される、と仮定できる。この曲線又はラインは、所謂心拍ライン又は軸として指定でき、これらは、少なくとも近似的に、実証的研究及び／又は分析的方法により予め決定できる。
【００７５】
好ましくは、捕捉され且つ前処理された信号は心拍ライン又は軸に投影され、これにより、このラインに直角に向けられたノイズを除去できる。該信号空間が正規化されている場合、特に残存信号空間が二次元信号空間である場合、予め定められた上記曲線又はラインは、結果としての正規化された信号空間に、例えば、面に移転され得る。これに関連して、該所定の指標要素の所与の向きを考慮に入れて関心信号空間に輝度正規化を適用し、該所定の指標要素に少なくとも或る程度整列された正規化された信号空間に到達することが更に好ましいであろう。このようにして、所定の指標要素に適用されるべき上記投影を、信号の大きなロス、例えば元の所定の指標要素と正規化された信号空間に移転された結果としての所定の指標要素との間の大きな角度による過度の圧縮を回避して、行うことができる。
【００７６】
他の実施態様によれば、関心バイタル信号を含む捕捉データに対して前記２つの正規化ステップ及び、続いて、上記投影ステップを適用することが想定される。更に好ましい実施態様では、入力データから得られた信号に対して、例示として、帯域通過フィルタ処理及び／又はフーリエドメイン分析を有する後続の後処理ステップを適用して、向上され且つ明確な出力信号の正確な決定、例えば、所望の心拍数又は周波数を示す波形に到ることができるようにする。
【００７７】
しかしながら、バイタル信号を示す信号を、正規化されているか否かに拘わらず、例えば、所謂心拍軸等の所定の指標要素に投影する場合、該所定の指標要素に対して直角に向けられた主にノイズを含む信号成分を除去できる。しかしながら、該所定の指標要素に対して少なくとも部分的に平行に向けられるか又は整列されたノイズを含む信号成分は、当該信号に依然として残存する。前述したように、物体により放出され又は反射された電磁放射から導出可能な捕捉データに含まれるバイタル信号を評価する場合、ノイズを示す信号成分の方がバイタル信号を示す他の成分よりも大幅に大きいことが予想され得る。従って、対応する信号に対して該所定の指標要素に向けられた投影を適用しても、結果として処理された改善された信号は（改善された信号対雑音比を有するが）、恐らくは、ノイズを主に示す主成分を依然として備える。
【００７８】
該投影を、初期的に投影されるべきであった該所定の指標要素に直角に向けられていないノイズを含む信号成分も除去され又は少なくとも或る程度低減され得るという点において該信号対雑音比を更に改善するような形で修正することは、更に有利であろう。
【００７９】
これに関連して、妨害が低減された指標要素に対する特性指標要素の投影に関する改良が想定される。歪、即ち、ノイズを含む信号成分が、該所定の指標要素（例えば、既知の心拍ライン又は軸）に対して直角でない場合、信号対雑音比は、ギア特性指標要素を該歪の主たる向きに少なくとも略直交する向きに配列された、所謂、妨害が低減された指標要素に投影すれば、更に改善できる。このようにして、実際には、上述した歪は低減され得る一方、同時に、該関心信号、即ち生理学的情報は、該歪が心拍軸に対して幾らか平行に向けられている場合、あったとしても圧縮され又は伸張される（即ち、低減された又は拡大された振幅を有する）だけである。更に、該所定の指標要素と上記妨害が低減された指標要素との間の角度が既知である場合、振幅のロスは決定し、補正できる。
【００８０】
言い換えると、この改良は、特性指標要素を関心信号の向きを示す該所定の指標要素というより前記妨害が低減された指標要素に投影すると、該歪は大きく消滅し得る一方、生理学的情報に関係する結果としての信号は、補正さえすることが可能な幾らかの振幅のロス又は変化を受けるだけであるという洞察に基づいている。
【００８１】
これに関連して、図１を参照すると、情報を抽出する装置が図示され、符号１０により示されている。装置１０は、物体１１を表現する画像フレームを記録するために使用できる。これら画像フレームは、物体１１により放出され又は反射される電磁放射１４から導出され得る。物体１１は、人間若しくは動物、又は一般的には生物であり得る。例えば一連の画像フレーム等の記録されたデータから情報を抽出するために、物体１１の所定の箇所又は部分は、センサ手段１６により検出され得る。センサ手段１６は、例示として、電磁放射１４の少なくとも或るスペクトル成分に属する情報を捕捉するように構成されたカメラにより実施化され得る。装置１０を、既に先行して記録され、とりあえず、記憶又はバッファリングされた入力信号、即ち入力データストリームを処理するように構成できることは言うまでもない。前述したように、電磁放射１４は、少なくとも１つの少なくとも部分的に周期的なバイタル信号１２を大いに示し得る連続的又は離散的特性信号１３を含み得る。図１において、バイタル信号１２は心拍数、心拍数変動又は呼吸速度にも関連する幾つかの決定を可能にし得る。
【００８２】
このようなバイタル信号を得るための既存の方法は、例えば、触覚的心拍数監視又は心電図記録法を含み得る。しかしながら、このためには、目障りな監視が必要とされた。前述したように、代替方法は、画像処理方法を用いた目立たない遠隔測定に関するものである。
【００８３】
連続的又は離散的特性信号１３は、センサ手段１６からインターフェース１８へ供給できる。言うまでもなく、バッファ手段をセンサ手段１６とインターフェース１８との間に介挿することもできる。インターフェース１８の下流には、抽出器手段２０が設けられ、該抽出器手段は上記の連続的又は離散的特性信号１３から所望の生理学的情報（特性指標要素内に依然として含まれる）を抽出するように構成される。更に、変換器手段２２が後続でき、該変換器手段は抽出器手段２０により導出された生理学的情報を処理するように構成される。抽出器手段２０により抽出された前処理された信号は、依然として、ノイズ指示成分を有し得る。これに関連して、上記変換器手段２２は、関心のバイタル信号１２を示す所望の信号成分を、該変換器手段に供給される全体の信号から分離し向上させるために適用できる。
【００８４】
向上された信号成分が抽出されたら、分析手段２３４によりデータの更なる後処理を実行できる。この目的のために、該後処理は帯域通過フィルタ処理及び／又はフーリエ分析を含むことができる。更なる後処理対策は、所望の関心信号の（例えば、前記連続的又は離散的特性信号１３における主要な心拍を示す周波数ピークの）更に一層改善された検出に貢献するものと想定できる。
【００８５】
抽出器手段２０、変換器手段２２及び分析手段２４は、共通の処理ユニット（例えば、単一のプロセッサ又は複数のプロセッサを持つ中央処理ユニット）２６により一緒に具現化できる。また、インターフェース１８も、各副構成部分を収容する共通の処理装置２８内で該処理ユニットに接続できる。例示として、処理装置２８は、対応する論理コマンドにより駆動されるパーソナルコンピュータにより具現化できる。センサ手段１６も前記インターフェース１８に一緒に接続されている場合は、捕捉ユニット３０が各副構成部分を収容できる。
【００８６】
しかしながら、代替例においては、別体のセンサ手段１６を処理装置２８と組み合わせることも想定できる。この接続は、ケーブル接続により又は無線リンクにより確立できる。センサ手段１６の代わりに、事前に記録されたデータを有する記憶手段を処理装置２８に接続することもできる。
【００８７】
前述したように、抽出器手段２０は、更に、所望のバイタル信号に向けられた後続の分析の準備のために信号対雑音比を向上させるべく、受信されるデータの何らかの前処理を実行するように構成され得る。可能性のある前処理ステップは、表される次元の数の点で、又は言わばスペクトル成分の数若しくはスペクトル多様性の点で幾らか簡略化された信号空間となる、輝度正規化であり得る。例示として、上記の結果的信号空間は色度面と称できる。これに関連して、図２は輝度正規化が適用されるサンプル的信号空間３６を示す。基本的信号空間３６は３つのスペクトル成分３８、４０及び４２（例えば、ＲＧＢ空間が使用される場合、可視スペクトルにおける赤、緑及び青成分）を示す。
【００８８】
関心信号が経時的に変化する信号、即ち、結局は該少なくとも１つの少なくとも部分的に周期的なバイタル信号１２である場合、捕捉された信号に含まれるバイタル情報を評価するためには絶対値というよりは差分値が考察されねばならないことが理解されるべきである。例示として、物体１１から反射された可視放射からの心拍数等の抽出を目指す場合、色空間（即ち、信号空間３６）に関連する複数の特性指標要素５０を、該捕捉信号（即ち、画像シーケンス）から取り出すことができる。主に該少なくとも１つの少なくとも部分的に周期的なバイタル信号１２の変化により変化する信号成分が関心のあるものであるから、該特性指標要素５０の各々が「実際の」差分値を表し得る。この目的のため、該特性指標要素５０の各々は２つの異なる又は連続さえもする時点の間で決定された該色空間内の色の変化を表し得る（この点に関しては、式(6)も参照されたい）。
【００８９】
このように、原理的に、信号空間３６は、スペクトル成分３８、４０及び４２の負の値を示す他の象限又は半空間も有し得ることに注意すべきである。信号空間３６において差分値が表されるので、負の値も生じ得る。言うまでもなく、差分値が考慮される場合、複数の特性指標要素５０の各々は原点から発する（図５も参照）。輝度正規化（式(7)参照）を適用することにより、信号空間３６において副空間が決定され得る。図２において、色度面又は正規化された信号空間は、符号４４により示されている。該輝度正規化により、各信号成分は上記色度面又は正規化された信号空間４４に移転され、これにより、これらの簡略化された分析を可能にする。
【００９０】
色度面又は正規化された信号空間４４が平面図でより詳細に示された図３、図４及び図５を更に参照すると、捕捉データからのバイタル信号の所望の抽出の下に存在する問題の次元は、正規化対策により減少され得る。言い換えると、特性指標要素５０の各々はベクトル量と考えることができるという事実を再び参照すれば、斯かるベクトルを指定するために要求されるベクトルの行の値の数は、大幅に低減され得る。
【００９１】
図２は、更に、信号空間３６における予測されるバイタル信号の設定された向きを表すと仮定される、例えば、所謂心拍軸と見なすことができる所定の指標要素４６も示している。好ましくは、該所定の指標要素４６も前記色度面又は正規化された信号空間４４に移転（転写）される。前述したように、特性指標要素５０を該所定の指標要素４６に投影して、これにより信号成分５６を得る（図３及び図４参照）ことを想定できる。しかしながら、この成分（ノイズを含む成分５６とも称する）は、特性指標要素５０に適用される投影が所定の指標要素４６に直交するノイズだけを除去することにより、依然としてノイズを示す成分を含んでいる。更に、前記の少なくとも１つの少なくとも部分的に周期的なバイタル信号１２を大いに表す生理学的情報は、符号４８により示されている。生理学的情報４８は、所定の指標要素４６と一致すると仮定される。
【００９２】
上述した方法によれば、データストリームにおける所望の信号にかぶさる妨害ノイズ成分の主たる向きから導出された向きを有する他の指標要素（所謂、妨害が低減された指標要素６４）を定めることが更に有利であろう。
【００９３】
しかしながら、この所望のライン又は軸を決定することは更なる難題をもたらす。基本的に、特性指標要素５０は、所定の指標要素４６に、又は例えば信号空間３６における何らかの所望の軸等の他の代替要素に投影され得る。該所定の指標要素４６から外れた代替要素に対する投影を適用する場合、関心信号（生理学的情報４８）の幾らかの振幅のロスが予測されねばならない。しかしながら、前述したように、振幅のロスは、両要素の異なる向きを考慮した変換係数を適用することにより補正され得る。
【００９４】
図３、図４及び図５は、上述した欠点に対する提案された方法を示す。各図は、色度面又は正規化された信号空間４４により具現化された正規化された信号空間３６’を示す。図３を参照すると、サンプル的実施態様、即ち、画像フレームにおける心拍数信号の検出が例示されている。ベクトルｄは、心拍によってのみ誘起される色差ベクトルに、又は、言わば、所望の生理学的情報４８に対応する。ベクトルｖは、歪又はノイズによる色差に対応する。ベクトルｖは、符号５８により示された妨害信号成分とも称できる。ベクトルｓは捕捉され且つ抽出された特性指標要素５０に対応し、これは、ベクトルｄ及びｖの、又は、各々、妨害信号成分５８及び所望の生理学的情報４８の合成と考えることができる。図３において、歪は所望の信号に対して幾らか増大されていると仮定する。言うまでもなく、原理的には、正規化された信号空間３６’においてベクトルの如何なる一次結合も推定できる。更に、ベクトルｑは、所謂心拍軸に、即ち少なくとも近似的に経験的に決定することが可能な所定の指標要素４６に対応する。測定されたベクトルｓを、所謂、心拍軸ｑ上に単純に投影した場合、ベクトルｓｑを得ることができ、該ベクトルは心拍軸ｑに平行に向けられたノイズ成分を依然として含む、ノイズを含む信号５６に対応する。
【００９５】
言い換えると、ベクトルｓｑ、即ち、ノイズを含む信号５６は、依然として、望ましくない歪ベクトルｖの一部を含む。歪ベクトルｖは、所謂妨害信号成分５８に対応し、これは一般的に未知であり、従って、所望の生理学的情報４８の即座の導出のために使用することはできない。特性指標要素５０は、該妨害信号成分と該所望の生理学的情報４８（これに関しては、符号４８’により示される平行移動も参照される）との線形結合であると考えることができる。しかしながら、初期状態では、特性指標要素５０の向き及び長さ、並びに生理学的情報４８の概略の向きの理解をほぼ可能にする所定の指標要素４６の全体的な向きだけしか分からない。
【００９６】
しかしながら、対照的に、前記歪ベクトルｖに略直交すると推定される相当に不明なベクトルｚに対する投影をベクトルｓに対して適用できるなら、ベクトルｄｚを得ることができる。上記ベクトルｚは、符号６４により示される、所謂、妨害が低減された指標要素に対応する一方、ベクトルｄｚは符号６６により示される投影された指標要素に対応する。基本的に、ベクトルｄｚは、言及する価値があるノイズを含む成分は含まない。ベクトルｄｚの長さは、心拍差分ベクトルｄの長さに比例し、従って前記所望のバイタル信号を高度に示す。ベクトルｚは“動的”心拍軸と考えることができ、該軸の向きは前記ベクトルｖ、即ち妨害信号成分５８の変化に従って時間にわたり変化する。
【００９７】
ベクトルｚ、即ち、妨害が低減された指標要素６４の決定は、該ベクトルｚが直交しなければならないベクトルｖの向きが相当に未知であるので、大きな課題となる。この目的のためには、経時的に捕捉されたシーケンスから導出される複数のベクトルｓ、即ち、所謂複数の特性指標要素５０を分析するために統計的方法を使用できる。このような複数の特性指標要素が図５に図示され、符号５０、５０’及び５０”により示されている。
【００９８】
完全さのために、図３及び図４を参照して他の要素を示す。信号成分５６となる、所定の指標要素４６に対する特性指標要素５０の投影を示す投影ラインが、符号５２により示されている。所定の指標要素４６及び投影ライン５２が直角５４をなすことは言うまでもない。
【００９９】
同様のことが、妨害が低減された指標要素６４に対する特性指標要素５０の投影を示す投影ライン６０にも当てはまり、これら両要素は基本的に直角６２を形成する。投影ライン６０は、基本的に、妨害信号成分５８と平行である。従って、該妨害信号成分５８及び妨害が低減された指標要素６４も基本的に直角６８を形成する。しかしながら、以下に示すように、たとえ恐らくは異なる長さ及び向きを持つ複数の特性指標要素に基づいたとしても、該妨害が低減された指標要素６４の近似的な決定しか行うことができない場合、角度６８は近似的にだけ直角の角度６８であると考えられ得ることに注意すべきである。
【０１００】
信号空間３６が、二次元の「差分」色空間により表される正規化された信号空間３６’である場合、妨害が低減された指標要素６４の近似的決定のためには少なくとも２つの特性指標要素５０が必要とされる。しかしながら、信号空間３６が三次元の「差分」色空間により表される場合は、少なくとも３つの特性指標要素５０が必要とされる。特性指標要素５０の各々は、全体の信号の変化による先行の要素及び／又は後続の要素とは相違し得るので、提案される方法は、抽出される特性指標要素５０の各々に対して同時に正確に直交するような、妨害が低減された指標要素６４を決定することに向けることはできない。
【０１０１】
逆に、妨害信号成分５８が所望の生理学的情報４８と比較して大幅に大きいと仮定すると、該妨害が低減された指標要素６４を、所定の指標要素４６と少なくとも或る程度相関する“基準軸”を得るような形で決定することが想定され得る。更に、該決定は、妨害が低減された指標要素６４上に投影された場合の特性指標要素５０、即ち、投影された指標要素６６のエネルギを最小化するように仕向けることができる。
【０１０２】
このようにすれば、取得される投影された指標要素６６における歪の影響が明らかに制限される。しかしながら、決定された妨害が低減された指標要素６４は「元の」所定の指標要素４６と相関されるので、経時的な投影された指標要素６６の拍動から導出可能な取得信号は、依然として、所望のバイタル信号（例えば、心拍数）を大いに示す。ここでも、取得される投影された指標要素６６は、これらが投影されるベクトルｚが“元の”ベクトルｑ（即ち、所定の指標要素４６）に一致しない場合に拡縮（スケーリング）できることは言うまでもない。これに関連して、妨害が低減された指標要素６４（ベクトルｚ参照）が経時的に変化する場合、経時的に変化するスケール係数が適用されることも好ましいことに注意されたい。
【０１０３】
以下では、所望の要素のサンプル的導出を、上記において対応する要素を示すために使用された符号というよりも数学記号により説明する。しかしながら、視覚化のために、図３、図４及び図５も参照され、その場合、図３は斯かる要素の何らかの解釈を提供する。
【０１０４】
例示として、二次元の場合を参照する場合、複数（Ｎにより示す）の異なる行ベクトルｓＴ（特性指標要素５０参照）を重ねて、Ｎｘ２のマトリクスＳにすることを想定できる。例示として投影された差分ベクトルＳｚのエネルギを最小化する長さ１のベクトルｚを見付けるために、
【数１３】
0005984841.tif 000014
なる式を考えることができる。
【０１０５】
この明細書を通して、ベクトル
【数１４】
0005984841.tif 000015
（但し、上付Ｔは転置を示す）の長さは、
【数１５】
0005984841.tif 000016
により示すことができる。
【０１０６】
上述した式を最小化するベクトルｚは、例示として主成分分析を利用することによる等の多変量統計法により決定できる。最終的に、選択されるべきベクトルｚは、最小の固有値に関連するマトリクスｓＴｓの固有ベクトルに等しい。検出されたベクトルｚが心拍軸ｑと直交しない場合、解が得られる。そうでない場合、段階的処理において、次の最小固有値に関連するｓＴｓの固有ベクトルを考察できる、等々である。
【０１０７】
このアプローチは、検出された固有値に閾値を適用して、検出されたベクトルｚが心拍軸ｑに対して直角に近い解を検出することにより更に改善されるであろう。これに関連して、該改良は、ベクトルｚに関係した振幅のロスに対する補正が望ましい場合に該ベクトルｚに対して相当に大きなスケール係数が適用されるべきという可能性のある欠点に対処する。一般的に、該スケール係数は＜ｚ，ｑ＞−１に等しくなり得、これは、
【数１６】
0005984841.tif 000017
から直接得られる。基本的に、救済策は閾値を適用することである。実際の固有値が、この閾値より小さい場合、対応する固有ベクトルは破棄でき、残りの固有ベクトルが考察されるべきである。
【０１０８】
しかしながら、該閾値を回避することが更に有利であろう。事実、例示として二次元の場合を考慮する場合、歪が非常に小さいなら、又は歪が主に心拍軸ｑに沿って向いているなら、心拍軸ｑに対して直角に近い固有ベクトルは最適値と考えることができる。この場合、心拍軸ｑに高度に相関されたベクトルを良い選択と考えることができる。何故なら、例えば心拍等の所望の信号と心拍軸ｑ上のノイズを含む歪成分ｖとの間の区別は困難であるからである。
【０１０９】
更なる難題は、提示された固有ベクトル方法が殆ど閉じた形の解を提供することがないという事実から生じ得る。最適なベクトルｚは、固有ベクトルの集合から、関連する固有値、及び心拍軸ｑとの相関に応じて選択される。
【０１１０】
本明細書を通してｚ＾（ｚの上に＾。以下、同じ。）により示される最適ベクトルｚの検出のための代替方法は、以下に提案される。前述したように、閉じた形の解を検出でき、該解が更に好ましくは心拍軸ｑに高度に相関する傾向を有していたならば好ましいであろう。
【０１１１】
基本的に、このような解は、投影された差分Ｓｚに加重関数＜ｚ，ｑ＞−１を適用することにより得ることができる。この加重関数は、ベクトルｚが心拍軸ｑに対してかなり直交する向きに近づく場合に大きくなるような形態で定義できる。最終的に、この状態から離れたままにする傾向を備えた解を得ることができる。同様の傾向の他の加重関数を使用できることは言うまでもない。例示として、加重関数１＋ｃ（１−＜ｚ，ｑ＞２）／＜ｚ，ｑ＞及びπ２／（π２−４ｃ  arccos２＜ｚ，ｑ＞）、但しｃは正の定数も使用できる。要約すると、
【数１７】
0005984841.tif 000018
を最小化する長さ１を持つベクトルｚを見付けることが望ましいであろう。
【０１１２】
以下では、結果としての極小が、基本的に、
【数１８】
0005984841.tif 000019
となる閉形態（closed-form）の解を有することを詳細に示す。各サンプル導出は二次元の場合及び三次元の場合に関するものである。ここでも、例えば輝度の正規化又は同様の前処理を考えた場合、該分析が適用される信号空間は２、３又は更に多くの次元を有し得ることに注意すべきである。マトリクスＳＴＳの逆マトリクスが常に存在するという点で更なる仮定を行うことができる。この条件は、関心差分ベクトルｓが、考慮中の全信号空間にいきわたる、即ち斯かるベクトルが２次元、３次元又は更に多くの次元においても成分を有する限り、満足される。
【０１１３】
この方法を用いることにより、このベクトルｚと心拍軸ｑとの間の角度が相当に小さいままであるなら、該固有ベクトル方法により見付けられる最適ベクトルから著しくずれることのない最適ベクトルｚ＾を決定できる。この場合、前記加重関数は１に近くなり、
【数１９】
0005984841.tif 000020
という条件となる。
【０１１４】
しかしながら、符号７０により示される前述した角度（図３における角度φ参照）が一層大きくなると、特に、該角度が９０度に近づくと、該２つのアプローチの間のずれが予測され得る。この場合、提案された方法を適用することにより決定される最適ベクトルｚ＾も、心拍ベクトルｑに対して直角となる。それにも拘わらず、実際には、このことは極めて起こりそうにない。何故なら、常に何らかの歪が予測されねばならないからである。
【０１１５】
他の進んだ実施態様においては、パーセバルのエネルギ定理を適用することにより、該最適化をフーリエドメインで改良できることが想定され得る。このようにして、最適化の間に、関心バイタル信号を高度に示す所望の周波数帯域を選択できる。
【０１１６】
更に他の改良によれば、得られた信号波形に帯域通過フィルタ処理を適用できる。この目的のために、好ましくは、心拍範囲に対応する周波数帯域が選択され、又は少なくとも強められる。例示として、関心周波数範囲は４０ＢＰＭ（拍／分）から２１０ＢＰＭまでの範囲を含み得る。このようにして、最適ベクトルｚ＾は、この関心範囲外のノイズにより影響を受けない。
【０１１７】
一実施態様によれば、二次元の解が下記におけるように導出される。二次元の場合、最適ベクトルｚ＾は、基本的に、
【数２０】
0005984841.tif 000021
となり、ここで、
【数２１】
0005984841.tif 000022
を考慮すると、ベクトルｑは（経験的に見付かる）心拍軸ｑに対応する。更に、Ｎｘ２マトリクスＳは、当該信号空間（例えば、色度面）における平均差分に対応する行（例えば、複数のベクトルｖにより具現化される）を有する。
【０１１８】
上記式はマトリクスの形で書き換えることができる：
【数２２】
0005984841.tif 000023
【０１１９】
この式において、マトリクスＳＴＳは対称な正（半）定値マトリクスと見なすことができると共に、ＳＴＳ＝ＥＤＥＴと表すことができ、ここで、マトリクスＥの列は固有ベクトルに対応し、対角マトリクスＤの対角要素はマトリクスＳＴＳの固有値に対応する：
【数２３】
0005984841.tif 000024
【０１２０】
マトリクスＥのユニタリ特性（即ち、Ｅ−１＝ＥＴ）を用いることにより、下記を注記できる：
【数２４】
0005984841.tif 000025
【０１２１】
更に、置換ｙ＝ＥＴｚ及びｖ＝ＥＴｑを適用でき、その結果、下記のような中間結果を生じる：
【数２５】
0005984841.tif 000026
【０１２２】
マトリクスＥはユニタリであるので、
【数２６】
0005984841.tif 000027
であることに注意すべきである。便宜上、下記の表記法を用いることができ：
【数２７】
0005984841.tif 000028
ここで、λ０及びλ１はマトリクスＳＴＳの固有値である。更に単位円上のベクトルｙの解を探して、ベクトルｙは極座標により書くことができる。即ち、ｙ０＝cosφ及びｙ１＝sinφである。表記(9)及び極座標を用いることにより、該中間結果(8)は角度φによれば、
【数２８】
0005984841.tif 000029
となる。
【０１２３】
所与のベクトルｖ並びに固有値λ０及びλ１に関して、この式Ｃ(φ)の最小値を検出するために、この式の角度φに対する一次導関数を計算できる：
【数２９】
0005984841.tif 000030
【０１２４】
この一次導関数をゼロに等しいと設定すれば、
【数３０】
0005984841.tif 000031
から解が得られる。但し、
【数３１】
0005984841.tif 000032
である。
【０１２５】
角度φ＝φｓである一方、tanφｓ＝λ０ｖ１/λ１ｖ０が解であることが直に分かり、結果として、最適ベクトルｙ＾（ｙの上に＾。以下、同じ。）及びｚ＾は、
【数３２】
0005984841.tif 000033
となる。
【０１２６】
固有値λ０≧０及びλ１≧０であるので、
【数３３】
0005984841.tif 000034
となることに注意すべきである。
【０１２７】
両固有値がゼロに等しい場合、即ち固有値λ０＝０及びｖ０＝０なら、又は固有値λ１＝０及びｖ１＝０なら、更なる配慮がなされなければならない。
【０１２８】
両固有値がゼロに等しいことは、マトリクスＳがゼロのみを含むか、又は等価的に全ての差分がゼロである場合だけの結果である。実際には、このようなことは殆ど起こりそうにない。
【０１２９】
第２及び第３のケースは、マトリクスＳ内の全ての差分が一致するか又は心拍軸ｑに対して直交する場合に起こりそうである。この場合、最大の固有値に関連する固有ベクトルが心拍軸ｑに一致し、ゼロの固有値に関連する固有ベクトルが心拍軸ｑに対して直交するか、又はその逆である。これらのケースの場合、該中間結果(10)は全ての角度φに対して定数に等しく、最小値は存在しない。言い換えると、単位円上の全てのベクトルｚは等しく正しい。この場合、どのベクトルが当該限界内で得られるかは、かなり不明確である。しかしながら、実際には、差分ベクトルｓ内の不可避的なノイズにより、ゼロに等しい１つの固有値は起こりそうにない。
【０１３０】
最適ベクトルｚ＾[式(9)及び(12)参照]の更なる考察、及び前記マトリクスＳＴＳの逆の表現を用いれば、
【数３４】
0005984841.tif 000035
但し、
【数３５】
0005984841.tif 000036
は、
【数３６】
0005984841.tif 000037
であることを明らかにする。但し、全ての固有値はゼロよりも大きい、即ち、マトリクスＳＴＳの逆が存在するものとする。結果として、最適ベクトルｚ＾は、マトリクスＳＴＳの固有値及び固有ベクトルの計算無しで、計算できる。
【０１３１】
マトリクス(STS)-1は正定値マトリクスであるので、全ての可能な心拍軸ｑに対して、
【数３７】
0005984841.tif 000038
となることに注意されたい。又は、言い換えると、ベクトルｚ＾は常に心拍軸ｑの正の方向に向けられている。更に、最適ベクトルｚ＾に関する最小値は、
【数３８】
0005984841.tif 000039
に等しい。
【０１３２】
最後に、パーセバルのエネルギ定理を用いることにより、
【数３９】
0005984841.tif 000040
が得られ、ここで、ＦはユニタリなＮｘＮフーリエマトリクス、即ち、Ｆ−１＝Ｆ＊である。又は、言い換えると、フーリエ領域で最適化することで、同一の最適ベクトルｚ＾を生じる。
【０１３３】
この所見は、マトリクスＦＳのフーリエ変換された列の周波数ビンを関心範囲内で、例えば心拍範囲に対応する周波数ビンを、例示として、４０BPM〜２１０BPMから選択できることにより、最適化の改良につながる。このようにして、該最適化は関心範囲外の周波数ビンにおけるノイズにより影響を受けることがない。
【０１３４】
または、もっと形式的に表すと、マトリクスＦＳは、下記の最適ベクトルｚ~を得るための対角線上にゼロ及び１を伴うような対角マトリクスであるＮｘＮの選択マトリクスＲにより乗算できる：
【数４０】
0005984841.tif 000041
但し、
【数４１】
0005984841.tif 000042
である。
【０１３５】
最終的に、最適ベクトルは、
【数４２】
0005984841.tif 000043
となり、ここで、Ｓ＊はエルミート転置されたマトリクスＳである。この表現は、強調されるべきであり、本発明の装置及び方法を実施化するのに相当に簡単である、好ましい洗練された実施態様であると考えることができる。
【０１３６】
代替実施態様により、以下では三次元の解を導出する。三次元の場合、関心のある最適ベクトルｚ＾は、
【数４３】
0005984841.tif 000044
であり、ここで、ベクトルｑは、
【数４４】
0005984841.tif 000045
であり、Ｎｘ３のマトリクスＳの行は当該信号空間（例えば、ＲＧＢ色空間又は対数ＲＧＢ領域）における平均差分に対応する。
【０１３７】
当該中間結果の導出は、二次元のケースにおける中間結果の導出（式(8)参照）：
【数４５】
0005984841.tif 000046
と類似している。
【０１３８】
しかしながら、三次元の場合、マトリクスＥの列は３つの固有ベクトルを含み、対角マトリクスＤの対角要素は３ｘ３マトリクスＳＴＳの３つの固有値に対応する。
【０１３９】
ここで、下記の表記が使用され（式(9)参照）：
【数４６】
0005984841.tif 000047
ここで、λ０、λ１及びλ２は上記マトリクスＳＴＳの固有値を表す。また、この場合、ベクトルｙの極座標（特には、球面極座標）を考察できる。即ち、ｙ０＝cosθsinφ、ｙ１＝sinθsinφ及びｙ２＝cosφである。該中間結果(13)は、これらの極座標により表すことができる：
【数４７】
0005984841.tif 000048
【０１４０】
更に、この式の最小値を決定するために、角度φ及びθに関する一次導関数を計算でき：
【数４８】
0005984841.tif 000049
ここで、
【数４９】
0005984841.tif 000050
及び
【数５０】
0005984841.tif 000051
であり、更に、ここで、
【数５１】
0005984841.tif 000052
及び
【数５２】
0005984841.tif 000053
である。
【０１４１】
先ず第１に、φに関する導関数を更に詳細に考察できる。この一次導関数をゼロに等しく設定すれば、解が、
【数５３】
0005984841.tif 000054
から得られ、ここで、
【数５４】
0005984841.tif 000055
とする。
【０１４２】
tanφｓ＝ｃ１，φ／ｃ０，θの場合の角度φ＝φｓが解であることが直に分かる。この解φ＝φｓをθに関して該第１導関数に代入すると共に、
【数５５】
0005984841.tif 000056
を用いることにより、下記の式が得られる：
【数５６】
0005984841.tif 000057
【０１４３】
−２ｃ１，θにより除算すると共に、更にｃ１，θ≠０と仮定すると、
【数５７】
0005984841.tif 000058
が得られる。
【０１４４】
ｃ０，θ及びｃ１，θに関する値を代入する［式(15)参照］と共に、該式を再配置すると、
【数５８】
0005984841.tif 000059
が得られ、ここで、
【数５９】
0005984841.tif 000060
である。
【０１４５】
式(18)から、基本的に２つの解：１．λ０ｖ１cosθ−λ１ｖ０sinθ＝０；２．ｅ０＋ｅ１cos２θ＋ｅ２sin２θ＝０又は固有値λ２＝０（このケースは下記で考察される）を得ることができる。
【０１４６】
第１の解は、なされた仮定（＜ｙ，ｖ＞≠０及びｃ１，θ≠０）を考慮して、入念に仕上げることができる。最後に、一般的に、実際には第２の式は実数の解を生じることはないことを示すことができる。
【０１４７】
第１の式に対する解は、θ＝θｓであり、ここで、θｓ＝λ０ｖ１／λ１ｖ０である。この角度θｓに対して、下記の恒等式を使用でき：
【数６０】
0005984841.tif 000061
これらから、係数ｃ０,θｓ及びｃ１,θｓが、
【数６１】
0005984841.tif 000062
となることが分かる（式(15)参照）。
【０１４８】
更に、これらの式は係数ｃ０,θs及びｃ１,θsのために使用でき、(17)における恒等式を使用することにより、該三次元のケースに対する最適ベクトルｙ＾及びｚ＾を得ることができ［式(12)の二次元のケースにおける解と比較されたい］：
【数６２】
0005984841.tif 000063
ここで、Ｄ＾＝det(Ｄ)Ｄ−１である。また、この場合、固有値λ０≧０、λ１≧０及びλ２≧０であるので、
【数６３】
0005984841.tif 000064
が当てはまる。
【０１４９】
これに関連して、全ての固有値がゼロである場合、λ０＝ｖ０＝０、λ１＝ｖ１＝０である場合、又はλ２＝ｖ２＝０である場合、問題が予測され得る。しかしながら、このようなことは実際には発生しそうもない。
【０１５０】
更に、第２式ｅ０＋ｅ１cos２θ＋ｅ２sin２θ＝０が、実際には実数の解を生じないことを示す。この式を、
【数６４】
0005984841.tif 000065
と書き直すと（ここで、arctan２は四象限逆タンジェントに対応する）、解
【数６５】
0005984841.tif 000066
を直に生じ、ここでｋは整数である。しかしながら、
【数６６】
0005984841.tif 000067
なら、又は等価的に、
【数６７】
0005984841.tif 000068
なら、これは、複素角の解となる。(12)においてｅ０、ｅ１及びｅ２に関する上記式を用いると、
【数６８】
0005984841.tif 000069
が得られ、これは、少なくとも２つの固有値がゼロである場合、又はｖ２＝０である場合を除き、常にゼロより小さい。しかしながら、前述したように、少なくとも２つの固有値がゼロに等しいということは、起こりそうにない。
【０１５１】
第２のケース、ｖ２＝０は起こり得ない。等式ｖ２＝０は、＜Ｅ２,ＥＴｑ＞＝０を意味し、ここで、Ｅ２はマトリクスＥの第３列における固有値、又は等価的に＜ＥＥ２,ｑ＞に対応する。しかしながら、この式は、ｑ２≠０に等しい。このように、輝度変化の方向の心拍成分ｑ２が存在したら、ｖ２＝０は決して生じない。
【０１５２】
最後に、二次元ケースと同様に、最適ベクトルｚ＾に対する閉じた形の解は、
【数６９】
0005984841.tif 000070
である。
【０１５３】
この場合、最適ベクトルｚ^は常に心拍軸ｑの正方向に向けられ、
【数７０】
0005984841.tif 000071
ここで、該最適ベクトルｚ＾の最小値は、
【数７１】
0005984841.tif 000072
に等しい。
【０１５４】
最後に、周波数ビンの選択より後に得られる最適ベクトルｚ〜は、
【数７２】
0005984841.tif 000073
となる。
【０１５５】
また、この式は重要視されるべきであり、本発明の装置及び方法を実施化するのに相当に簡単な好ましい洗練された実施態様と考えることができる。
【０１５６】
以上、本発明によりカバーされる幾つかの代替サンプル方法を示したが、ここで、特性信号から情報を抽出する方法を概略図示した図６が参照される。
【０１５７】
最初に、ステップ８４において、入力データストリーム７６ａ、７６ｂ、７６ｃが受信される。該データストリーム７６ａ、７６ｂ、７６ｃは、センサ手段１６又はデータバッファ若しくは記憶手段から供給され得る。データストリーム７６ａ、７６ｂ、７６ｃは、例示として、時間ｔにわたり変化する一連の画像フレームにより具現化され得る。
【０１５８】
後続のステップ８６において、上記入力データストリーム７６ａ、７６ｂ、７６ｃから導出される関心信号は、処理され、信号空間に移転され得、これにより、前処理されたデータストリーム７８ａ、７８ｂ、７８ｃを生成する。これに関連する処理は、前記入力データストリーム７６ａ、７６ｂ、７６ｃが導出される物体の関心領域の検出を含むことができる。更に、ステップ８６は、入力データストリーム７６ａ、７６ｂ、７６ｃ内に表される当該物体の動きの補償も含むことができる。言い換えると、所望の情報を示す関心領域は、入力データストリーム７６ａ、７６ｂ、７６ｃにおいて時間にわたり追跡され得る。
【０１５９】
次いで、前記前処理されたデータストリーム７８ａ、７８ｂ、７８ｃに対して色正規化８８及び／又は輝度正規化９０が適用され得る。結果として、所望の情報を抽出する問題を、例示として、多次元の問題を正規化された前処理されたデータストリーム８０ａ、８０ｂ、８０ｃにより示される一層少ない次元を持つ問題が移転され得る。既に述べたように、色正規化８８は輝度正規化９０に先行でき、その逆も同様である。
【０１６０】
続くステップ９２において、前記データストリームから抽出された捕捉信号を使用して、妨害が低減された指標要素の決定が行われる。前述したように、該決定は、多変量分析の方法を含むことができる。更に、該妨害が低減された指標要素は、近似的に決定された心拍軸等の所定の指標要素の向きを考慮して検出され得る。
【０１６１】
更なる後続ステップ９４において、所望の情報を示す検出された特性指標要素５０、５０’及び５０”は、ステップ９２において決定された妨害が低減された指標要素の対応するものに投影され、これにより、該特性指標要素５０、５０’及び５０”のノイズ含有成分を少なくとも或る程度除去する。このようにして、所望の情報を高度に示すデータストリーム８２ａ、８２ｂ、８２ｃを生成できる。
【０１６２】
更なる後続のステップ９６において、データストリーム８２ａ、８２ｂ、８２ｃから該所望の情報が抽出される。言い換えると、投影された特性指標要素の時間的拍動が分析され、抽出される。更に、該ノイズ含有データにおける所望の情報を更に強めるように、帯域通過フィルタ処理及び／又はフーリエドメイン分析が、該抽出されたデータに適用される。該帯域通過フィルタ処理は、振幅軸１０２及び周波数軸１０４を備えた座標系により示すことができる。該座標系には信号波形が表され、該波形の幾つかの領域、即ち阻止される区域１０８ａ、１０８ｂは、抑圧されるか又は除去さえもされる一方、残りの帯域幅１０６は増強され得る。該残存する帯域幅１０６に含まれるデータに更なる分析が適用されることも想定できる。該残存する帯域幅において、所望の情報を表す主要な周波数ピーク１１０が決定され得る。最終的に、このようにして修正された出力信号は、出力インターフェースにおいて利用可能にされ、更なる使用のために分配される。
【０１６３】
例示として、本発明は、例えば目立たない遠隔患者監視等の医療の分野、一般的監視、セキュリティ監視及びフィットネス装置等の所謂生活様式アプリケーションなどに応用できる。
【０１６４】
この目的のために、例えば心拍数、心拍数変動又は呼吸数等の詳細なバイタル情報を抽出及び供給することを想定できる。一方、例えば、例示として、生物の存在又はただの画像等の、導出された情報を供給することもできる。
【０１６５】
更に、動く関心物体を監視するために動き検出又は画像追跡を適用することも想定できることに注意すべきである。この目的のためには、捕捉及び続く処理の間に追跡できる、例えば高度に指示的な顔領域等の関心パターンを決定できる。この場合、全画像フレームレベルというよりはパターンレベルで平均化及び正規化がなされることが更に好ましいであろう。
【０１６６】
以上、本発明を図面及び上記記載において詳細に図示及び説明したが、このような図示及び説明は解説的又は例示的なものであって、限定するものではないと見なされるべきである。即ち、本発明は開示された実施態様に限定されるものではない。開示された実施態様の他の変形例は、当業者であれば、請求項に記載された本発明を実施する際に、図面、開示内容及び添付請求項の精査から理解し、実施化できる。
【０１６７】
尚、請求項において“有する”なる文言は他の構成要素又はステップを排除するものではなく、単数形は複数を排除するものではない。また、単一の構成要素又は他のユニットは、請求項に記載される幾つかの品目の機能を満たすことができる。また、特定の手段が相互に異なる従属請求項に記載されているという単なる事実は、これら手段の組み合わせを有利に使用できないということを示すものではない。
【０１６８】
また、コンピュータプログラムは、光記憶媒体又は他のハードウェアと一緒に又はその一部として供給される固体媒体等の適切な持続性媒体により記憶し／分配できるのみならず、インターネット又は他の有線若しくは無線通信システムを介して等の他の形態で分配することもできる。
【０１６９】
また、請求項における如何なる符号も、当該範囲を限定するものと見なしてはならない。
【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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