(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
差分波形取得部と、状態推定部とを備えており、
前記差分波形取得部は、人体表面から得られる反射画像と、前記反射画像から生成された基底との差分の時間変動を算出する構成となっており、
前記状態推定部は、前記差分の時間変動の波形における時間軸上での揺らぎに基づいて、対象者の自律神経の状態を推定する構成となっており、
前記反射画像は、少なくとも三つの次元を持つ色空間において規定されたものであり、
前記基底は、複数の前記反射画像における肌の色成分に共通する特徴を示す情報であり、
前記差分は、前記反射画像と前記基底との間の、少なくとも三つの次元を持つ色空間上での距離である
ことを特徴とする自律神経状態推定装置。
【請求項２】
前記反射画像は、可視光カメラにより取得されたものである
請求項１に記載の自律神経状態推定装置。
【請求項３】
前記反射画像は、前記人体表面における注目エリアについての画像である
請求項１又は２に記載の自律神経状態推定装置。
【請求項４】
前記差分波形取得部は、実画像取得部と、基底取得部と、差分算出部とを備えており、
前記実画像取得部は、前記対象者からの複数の反射画像を時系列で取得する構成となっており、
前記基底取得部は、前記複数の反射画像を用いて、前記複数の反射画像における前記基底を取得する構成となっており、
前記差分算出部は、前記基底と、前記反射画像との差分を算出する構成となっている
請求項１又は２に記載の自律神経状態推定装置。
【請求項５】
前記状態推定部は、時間周期解析部と、波形周期取得部と、周期変動算出部と、判定部とを備えており、
前記時間周期解析部は、前記差分の時間変動を解析することにより、時間周期波形を生成する構成となっており、
前記波形周期取得部は、前記時間周期波形における波形の周期を取得する構成となっており、
前記周期変動算出部は、前記波形の周期の変動を算出する構成となっており、
前記判定部は、前記波形の周期の変動に基づいて前記自律神経の状態を推定する構成となっている
請求項１〜４のいずれか１項に記載の自律神経状態推定装置。
【請求項６】
前記時間周期波形は、前記差分の時間変動の波形をウェーブレット変換して得られるウェーブレット波形である
請求項５に記載の自律神経状態推定装置。
【請求項７】
人体表面から得られる反射画像と、前記反射画像から生成された基底との差分の時間変動を算出するステップと、
前記差分の時間変動の波形における時間軸上での揺らぎに基づいて、対象者の自律神経の状態を装置により推定するステップと
を備えており、
前記反射画像は、少なくとも三つの次元を持つ色空間において規定されたものであり、
前記基底は、複数の前記反射画像における肌の色成分に共通する特徴を示す情報であり、
前記差分は、前記反射画像と前記基底との間の、少なくとも三つの次元を持つ色空間上での距離である
自律神経状態推定方法。
【請求項８】
請求項７に記載の各ステップをコンピュータに実行させるための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、対象者の自律神経の状態を推定するための装置及び方法に関するものである。特に、本発明は、対象者の交感神経及び／又は副交感神経の状態を非侵襲的な手法により推測するための技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、対象者を撮影した画像から感情判定をする技術が提案されている。この技術では、一般的に、表情の解析、例えば顔の構成要素の変形や位置変化を用いて、対象者の感情や疲労度を推定することを目指している。
【０００３】
しかしながら、この技術については、
・顔の表情と感情との関連が明確でない、
・恣意的に表情を作ることで感情を偽る恐れがある、
・解析原理があいまいなため、判定精度に疑義がある
という問題が指摘されている。
【０００４】
一方、心拍は、交感神経や副交感神経の影響を受けて、一拍毎に速くなったり、遅くなったりすることが知られている。そこで、心拍の変動（心電図におけるＲ−Ｒ間隔の揺らぎ）から、自律神経（特に交感神経及び副交感神経）の状態を推定する技術が提案されている。
【０００５】
一般に、人は、自律神経の状態を恣意的に制御することはできない。したがって、心拍に基づく推定は、信頼性が高いと期待されている。
【０００６】
ところで、心拍の間隔を測定する方法としては、一般的に心電図が利用されている。しかしながら、心電図を得るためには、皮膚に電極を当てる必要がある。このため、心拍を利用する場合には、測定作業が煩雑になるという問題がある。
【０００７】
一方、カメラで撮影した顔画像から非接触で心拍数を検出する技術が提案されている（下記特許文献１）。
【０００８】
しかしながら、この方法は、例えば1分間のような一定期間における平均的な心拍数や呼吸数を推定することが目的の技術であり、1拍毎の心拍間隔の揺らぎを測定する技術ではない。したがって、この技術を用いても、画像を用いて自律神経の状態を推定することは難しいと推測される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２０１２−２３９６６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明は、前記した状況に鑑みてなされたものである。本発明の主な目的は、対象者を撮影した画像を用いて、その対象者の自律神経の状態（例えば感情や疲労度の状態）を、非侵襲かつ非接触で判定可能な技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、以下のいずれかの項目に記載の構成とされている。
【００１２】
（項目１）
差分波形取得部と、状態推定部とを備えており、
前記差分波形取得部は、人体表面から得られる反射画像と、前記反射画像から生成された基底との差分の時間変動を算出する構成となっており、
前記状態推定部は、前記差分の時間変動の波形における時間軸上での揺らぎに基づいて、対象者の自律神経の状態を推定する構成となっている
ことを特徴とする自律神経状態推定装置。
【００１３】
（項目２）
前記反射画像は、可視光カメラにより取得されたものである  項目１に記載の自律神経状態推定装置。
【００１４】
（項目３）
前記反射画像は、少なくとも三つの次元を持つ色空間において規定されたものである
項目１又は２に記載の自律神経状態推定装置。
【００１５】
（項目４）
前記差分波形取得部は、実画像取得部と、基底取得部と、差分算出部とを備えており、
前記実画像取得部は、前記対象者からの複数の反射画像を時系列で取得する構成となっており、
前記基底取得部は、前記複数の反射画像を用いて、前記複数の反射画像における前記基底を取得する構成となっており、
前記差分算出部は、前記基底と、前記反射画像との差分を算出する構成となっている
項目１又は２に記載の自律神経状態推定装置。
【００１６】
（項目５）
前記状態推定部は、時間周期解析部と、波形周期取得部と、周期変動算出部と、判定部とを備えており、
前記時間周期解析部は、前記差分の時間変動を解析することにより、時間周期波形を生成する構成となっており、
前記波形周期取得部は、前記時間周期波形における波形の周期を取得する構成となっており、
前記周期変動算出部は、前記周期の変動を算出する構成となっており、
前記判定部は、前記周期の変動に基づいて前記自律神経の状態を推定する構成となっている
項目１〜４のいずれか１項に記載の自律神経状態推定装置。
【００１７】
（項目６）
前記時間周期波形は、前記差分の時間変動の波形をウェーブレット変換して得られるウェーブレット波形である
項目５に記載の自律神経状態推定装置。
【００１８】
（項目７）
人体表面から得られる反射画像と、前記反射画像から生成された基底との差分の時間変動を算出するステップと、
前記差分の時間変動の波形における時間軸上での揺らぎに基づいて、対象者の自律神経の状態を装置により推定するステップと
を備える自律神経状態推定方法。
【００１９】
（項目８）
項目７に記載の各ステップをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【００２０】
このコンピュータプログラムは、適宜な記録媒体（例えばＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスクのような光学的な記録媒体、ハードディスクやフレキシブルディスクのような磁気的記録媒体、あるいはＭＯディスクのような光磁気記録媒体）に格納することができる。このコンピュータプログラムは、インターネットなどの通信回線を介して伝送されることができる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、対象者を撮影した画像を用いて、その対象者の自律神経の状態（例えば感情や疲労度の状態）を、非侵襲かつ非接触で、精度よく判定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の一実施形態に係る自律神経状態推定装置の概略的なブロック図である。
【図２】図１の装置を用いた推定方法を説明するためのフローチャートである。
【図３】取得される実画像を説明するための説明図である。
【図４】差分波形の一例を示すグラフであって、横軸は時間（秒）、縦軸は差分値を示す。
【図５】図４の差分波形についてのウェーブレット解析の結果を示すグラフであって、Ｘ軸はフレーム番号（すなわち時間）、Ｙ軸はウェーブレットのスケール、Ｚ軸はウェーブレット係数の大きさを示す。
【図６】図５のスケール値＝１０におけるウェーブレット波形を示すグラフであって、横軸は時間（秒）、縦軸はウェーブレット係数の大きさを示す。
【図７】図６のウェーブレット波形における波形の周期変動を示すグラフであり、横軸は時間（秒）、縦軸は差分波形の周期を表す時間間隔Ｄ（秒）である。
【図８】比較例を示すグラフであって、横軸は時間（秒）、縦軸は心電図におけるＲ−Ｒ間隔（秒）を示す。
【図９】変形例における差分波形及び時間間隔（波形周期）を示すグラフであり、横軸は時間（秒）、縦軸は差分の大きさを示す。
【図１０】画像のデータ集合についての主成分分析を説明するための説明図である。
【図１１】差分を色差として算出する手法を、L*a*b*空間を用いて説明するための説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明の一実施形態に係る自律神経状態推定装置を、添付の図面を参照しながら説明する。
【００２４】
（本実施形態の構成）
本実施形態の装置は、差分波形取得部１０と、状態推定部２０とを備えている（図１参照）。さらに、この装置は、出力部３０を追加的に備えている。
【００２５】
（差分波形取得部）
差分波形取得部１０は、対象者の表面（つまり皮膚）から得られる反射画像、例えば顔画像や掌画像と、反射画像から生成された基底との差分の時間変動を算出する構成となっている。ここで、光源としては特に制約はなく、自然光や人工光源を用いることができる。
【００２６】
本実施形態における反射画像は、少なくとも三つの次元を持つ色空間において規定されたものである。本実施形態において使用される色空間としては、例えば、YUV、YCbCr、YPbPr、L*a*b*、RGBなどがあるが、これらに制約されるものではない。
【００２７】
反射画像としては、可視光カメラにより取得されたものとすることができる。ここで、可視光カメラは、携帯端末、例えば携帯電話やスマートフォンに内蔵されたものであってもよい。
【００２８】
より具体的には、本実施形態の差分波形取得部１０は、実画像取得部１１と、基底取得部１２と、差分算出部１３とを備えている。
【００２９】
実画像取得部１１は、対象者からの複数の反射画像を時系列で取得する構成となっている。実画像取得部１１としては、例えば、３次元色空間での反射画像を取得可能なカメラを用いることができる。
【００３０】
基底取得部１２は、複数の反射画像を用いて、複数の反射画像における基底を取得する構成となっている。ここで、基底とは、複数の画像に共通の特徴であり、基底画像といわれることもある。
【００３１】
差分算出部１３は、得られた基底と、反射画像との差分を算出する構成となっている。
【００３２】
差分波形取得部１０についての詳しい動作は、後述の動作方法の説明において述べる。
【００３３】
（状態推定部）
状態推定部２０は、得られた差分についての時間変動波形における時間軸上での揺らぎに基づいて、対象者の自律神経の状態を推定する構成となっている。
【００３４】
本実施形態の状態推定部２０は、時間周期解析部２１と、波形周期取得部２２と、周期変動算出部２３と、判定部２４とを備えている。
【００３５】
時間周期解析部２１は、差分の時間変動を解析（例えばウェーブレット解析）することにより、時間周期波形（例えばウェーブレット波形）を生成する構成となっている。
【００３６】
波形周期取得部２２は、時間周期波形における波形の周期を取得する構成となっている。ここで波形の周期とは、例えば、波形のピーク値（例えば極大値又は極小値）の間の時間間隔を含む意味で用いている。
【００３７】
周期変動算出部２３は、波形の周期の変動を算出する構成となっている。
【００３８】
判定部２４は、周期の変動に基づいて、自律神経の状態、例えば感情、感性、あるいは疲労度の状態を推定する構成となっている。
【００３９】
状態推定部２０についての詳しい動作は、後述の動作方法の説明において述べる。
【００４０】
（出力部）
出力部３０は、状態推定部２０によって得られた結果を、適宜な方法で出力する構成となっている。出力部３０としては、例えばディスプレイやプリンタであるが、他の機器で利用可能なようにデータを出力する構成であってもよい。
【００４１】
（本実施形態の動作）
次に、図２をさらに参照しながら、前記した本実施形態の装置を用いて自律神経の状態を推定する方法について説明する。
【００４２】
（図２のステップＳＡ−１）
まず、実画像取得部１１を用いて、対象者の表面の画像を取得する。取得した画像の一例を図３に示す。この例では、対象者の頬部分の画像を取得している。ここで、図３中の符号１００で示される領域が、画像として取得されている。もちろん、カメラ画像の一部を切り出した画像を、本実施形態における実画像として用いることもできる。本実施形態では、取得した画像を、適宜なメモリ（図示せず）に、３次元色空間での画像（例えばＲＧＢ画像）として一時的に保存する。実画像取得部１１として携帯端末内蔵型カメラを用いた場合には、画像を携帯端末内のメモリ、またはネットワーク上の他のメモリに格納しておくことができる。
【００４３】
（図２のステップＳＡ−２）
ついで、基底取得部１２により、画像の基底を取得する。ここで画像の基底とは、複数の画像に共通する特徴である。本実施形態では、例えば以下のようにして画像の基底を取得することができる。
【００４４】
実画像上の注目するエリア(n画素×m画素)の色がどのように時間変動するかを考える。そこで、注目するエリアのL*a*b*値（RGB値または他の色空間での値でもよい）をある一定時間だけ観測し、時間フレームN個分のデータが得られたとする。例えば、サンプル周波数s[Hz]でt秒間観測するとs×tフレーム分のデータが得られる。
【００４５】
このデータ集合{Xi} (i=1,…,N) は3次元（L*,a*,b*）のベクトルデータであり、このデータ集合{Xi}を主成分分析することにより、三つの主成分（寄与率の高い順に第1成分、第2成分、第3成分と呼ぶ）に分解することができる。図１０に示すように、各成分の方向は互いに直交しており、第1成分と第2成分が直交してできる平面（第1・第2平面と呼ぶ）にデータXiを射影してできるデータ（後述のＸｉチルダに相当）を画像の基底と定義する。すなわち、Nフレーム分の画像データに共通する大きな特徴は、この第1・第2平面上に現れ、一方、心拍の動きに相当する毛細血管へのヘモグロビンの流れに起因する、肌の色の微細な変化は、第3成分に現れると考えられる。
【００４６】
（図２のステップＳＡ−３）
ついで、差分算出部１３は、基底と実画像との差分を算出することにより、差分波形を得ることができる。
【００４７】
まず、前記した方法により、3次元（L*,a*,b*）のデータ集合{Xi}を、主成分分析により第1成分、第2成分、第3成分に分解する。その結果は以下の通りに表される。
【００４８】
0005894698.tif 000002
【００４９】
その後、第1成分の固有ベクトルＵ１と第2成分の固有ベクトルＵ２を用いて、データXiダッシュを作成する。
【００５０】
0005894698.tif 000003
【００５１】
次に、XiダッシュからXiチルダを求める。Xiチルダは基底ベクトルである。
【００５２】
0005894698.tif 000004
【００５３】
ここで、固有値αi1チルダおよびαi2チルダの値は、元のベクトルXi と基底ベクトルXiチルダが出来るだけ近くなるように決めることが望ましい。そこで、最小二乗法等の手法を用いて、実画像のベクトルと基底ベクトルの間の距離が最小となるように固有値αi1チルダおよびαi2チルダを決めるものとする。
【００５４】
このように第1成分、第2成分だけの固有ベクトルから作成されたXiチルダは画像の基底を表現していると言えるので、これを基底画像とすることができる。Xiチルダは、下記の方式により3次元の
0005894698.tif 000005
として現すことができる。
【００５５】
例えば基底画像のiフレーム目を下記のように表すことができる。
【００５６】
0005894698.tif 000006
【００５７】
一方、実画像データのiフレームは、以下のように表される。
【００５８】
0005894698.tif 000007
【００５９】
（差分波形の算出）
図１１に示すように、3次元（L*,a*,b*）空間上におけるXiとXiチルダとの間の距離は下式の色差ΔＥｉを表している。
【００６０】
0005894698.tif 000008
【００６１】
この色差ΔＥiは、前記した基底と実画像（反射画像）との差分に相当する。そこで、色差ΔＥｉを縦軸に、データ番号すなわちフレーム番号iを横軸にして2次元波形を作成することにより、差分の時間変動の波形（差分波形）を得ることができる。
【００６２】
差分は、１フレーム毎に時系列的に得られるものであり、差分波形は、合計Nフレーム分の差分の変動波形、つまり差分の時間変動波形となっている。
【００６３】
ここで、対象者から取得した実画像（カラー画像）が人間の肌を撮影したものだとすると、この差分波形は、Nフレームの観測時間における肌の色成分から算出された基底からの時間変動を表現していることになる。
【００６４】
なお、前記した例では、ある程度広い領域（例えば頬領域や掌領域）での画像全体として解析しているが、ある１画素だけに注目してL*a*b*値（又は他の色空間での値）を観測し、主成分分析の基底及び差分波形を得ることも可能である。つまり、この場合は、一つの画素が実画像に対応すると解釈できる。
【００６５】
（差分波形の例）
このようにして得られた差分波形の例を図４に示す。この例でのサンプリング周波数は１５Ｈｚ（つまり１５フレーム／ｓ）とされているが、これに制約されるものではない。
【００６６】
（図２のステップＳＡ−４）
ついで、時間周期解析部２１は、前記のようにして得られた差分波形（差分の時間変動に相当）を解析して時間周期波形を生成する。この手順は、具体的には、ウェーブレット解析を用いて実現することができる。
【００６７】
ウェーブレット解析の結果の一例を図５に示す。この図のＺ軸はウェーブレット係数の大きさを示している。いずれかのスケールの値における係数値を見れば、時間周期波形（ウェーブレット波形）を特定することができる。図６に、スケール値＝１０でのウェーブレット波形の例を示す。本実施形態において用いるウェーブレット基底波形としては、kingsbury, daubechies, morlet, beylkin, symletのいずれかが好適であるが、これらに制約されるものではない。
【００６８】
（図２のステップＳＡ−５）
ついで、波形周期取得部２２は、前記したウェーブレット波形における波形周期（例えば極大値又は極小値の時間間隔）を取得する。
【００６９】
極小値の時間間隔は、ウェーブレット波形上における谷の部分の時間位置を時間方向に順次プロットしていくことにより得られる。谷の部分の時間位置の例を図６の下段のグラフに示す。
【００７０】
（図２のステップＳＡ−６）
ついで、周期変動算出部２３は、波形周期（すなわち時間間隔）の変動を算出する。例えば、波形周期として、差分波形上の極大値間の時間間隔Ｄを用いたとすると、時系列に沿って、複数の間隔Ｄｋを得ることができる。このようにして得られた波形周期の変動の一例を、図７に示す。
【００７１】
また、隣接する間隔Ｄｋの変化量をΔＤとすると、
ΔＤ＝Ｄｋ−１−Ｄｋ
として、波形周期の変化量を得ることができる。この変化量（つまり変動）も、時系列に沿って得ることができる。なお、後述するように、本実施形態では、間隔Ｄの揺らぎを算出するために、ΔＤそのものを算出する必要はなく、例えば図７の変動波形を求めることが、周期変動（間隔Ｄの揺らぎ）を求めることに対応する。
【００７２】
（図２のステップＳＡ−７〜ＳＡ−９）
ついで、判定部２４は、例えばＦＦＴを用いて、図７に示すような変動波形についての周波数解析を行う。これにより、変動波形中の周波数成分を得ることができる。
【００７３】
本実施形態の判定部２４は、この周波数成分の値、又は周波数成分の比率を用いて、対象者の自律神経の状態（例えば感情や疲労度）を判定することができる。算出された成分値又は成分比率と自律神経状態との対応関係については、例えば、予め実験的に定めたテーブルを用いることができる。
【００７４】
ここで、変動波形中の周波数成分を用いた判定について詳しく説明する。
【００７５】
（周波数成分の抽出）
以下の帯域ごとに周波数成分を抽出する。
【００７６】
VLF:  低周波数成分（0-0.05Hz）
LF:  中間周波数成分（0.05-0.20Hz）
HF:  高周波数成分（0.20-0.35Hz）
【００７７】
（成分ごとの特徴）
・高周波成分HFのパワーは、副交感神経の亢進によって増加する
・中間周波数成分LFのパワーは、交感神経及び副交感神経の亢進によって増加する
【００７８】
よって、高周波成分HF成分のパワーを副交感神経機能の指標とし、LF成分のパワーとHF成分のパワーとの比を交感神経機能の指標として用いることができる。これにより、感情や疲労度の状態を判定することができる。
【００７９】
ついで出力部３０は、得られた判定結果を適宜な方法でユーザあるいは他の機器に出力する。
【００８０】
（比較例）
心電図を用いて得られたＲ−Ｒ間隔（心拍間隔）の変動波形を、図８に示す。このデータは、図７の例と同じ対象者に対して、並行して測定した心電図に基づいている。図８の２秒〜１２秒の波形と、図７の６秒〜１６秒の波形を見ると、ほぼ同じ波形であることがわかる。これから、本例の方法により、心電図に基づくＲ−Ｒ間隔とほぼ等価なデータを得ることができ、したがって、正確な判定が可能であることがわかる。なお、図７の波形が図８の波形よりも遅延するのは、心電に変化が表れてから、顔の色（具体的にはヘモグロビン量）に影響するまでに、若干の遅延があるためと推測される。
【００８１】
本実施形態によれば、対象者を撮影した画像を用いて、その対象者の自律神経の状態（例えば感情や疲労度の状態）を、非侵襲かつ非接触で、精度よく判定することが可能となるという利点がある。
【００８２】
（変形例１）
前記した実施形態では、差分の時間変動（差分波形）における揺らぎを解析するために、ウェーブレット変換を用いた。しかしながら、差分波形自体のノイズが少ない場合には、差分波形から直接に、差分波形における時間軸上での揺らぎ（前記したΔＤに相当）を得ることができる。その例を図９に示す。この例では、差分波形の特徴（例えば極大値や極小値）の間隔を測定することにより、直接に、波形間の時間間隔を得ることができる。この時間間隔の揺らぎ（前記したΔＤ）を用いて、対象者の自律神経の状態を推定することができる。なお、図９において下段は、差分波形を上下反転させた場合の例である。また、図９において上段は極小値間の間隔、下段は極大値間の間隔を示している。このようにすれば、ウェーブレット変換や周波数変換のような周期解析を省略できるという利点がある。変形例１における他の構成及び利点は前記した実施形態と同様なのでこれ以上の説明を省略する。
【００８３】
（変形例２）
前記したように、図２のステップＳＡ−３では、ベクトルデータ
0005894698.tif 000009
で表現される、基底画像とも言えるXiチルダを求め、実画像データとの差を比較して色差（差分）を得た。ここで、実画像データXiは、主成分分析により、第1成分、第2成分、第3成分に分解される。前記したように、第1成分及び第2成分が画像の基底を表しているので、簡易な方法としては、第3成分が、本発明における基底と実画像（反射画像）との差分に該当するとみなすことができる。したがって、第3成分の時間的な変動を差分波形とすることもできる。すなわち、第3成分の大きさを縦軸に、データ番号すなわちフレーム番号iを横軸にして2次元波形を作成することにより差分波形を得ることも可能である。変形例２における他の構成及び利点は前記した実施形態と同様なのでこれ以上の説明を省略する。
【００８４】
（変形例３）
前記した実施形態では、基底の生成のために主成分分析を用いた。しかしながら、人の肌画像を、ＲＧＢ空間におけるメラニン色素成分とヘモグロビン色素成分とに分離できることが知られている。そこで、３次元色空間において分離されたメラニン色素成分を用いて生成された画像を基底画像とし、それと実画像との差分を算出することにより、差分波形を得ることができる。変形例３における他の構成及び利点は前記した実施形態と同様なのでこれ以上の説明を省略する。
【００８５】
前記した本実施形態の方法は、人体表面から得られる反射画像と、前記反射画像から生成された基底との差分の時間変動を算出するステップと、前記差分の時間変動の波形における時間軸上での揺らぎに基づいて、対象者の自律神経の状態を装置により推定するステップとを備える自律神経状態推定方法と表現することができる。
【００８６】
また、本実施形態における各ステップは、コンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムとして実装することができる。
【００８７】
なお、本発明の内容は、前記実施形態に限定されるものではない。本発明は、特許請求の範囲に記載された範囲内において、具体的な構成に対して種々の変更を加えうるものである。
【００８８】
例えば、前記の例では、基底を対象者の画像から動的に生成するものとしたが、予め何らかの方法で収集した対象者画像から基底を生成しておき、その基底と対象者の実画像とを用いて前記した差分波形を生成することもできる。
【００８９】
さらに、前記実施形態では、基底（基底画像）の生成のために、主成分分析における基底を用いたが、それ以外に、
・DCT(離散コサイン変換)基底画像
・球面調和基底画像
・色票基底画像
といった基底画像を使用することも可能である。
【００９０】
さらに、前記実施形態では、差分波形の時間周期解析のためにウェーブレット解析を用いたが、例えば局所自己相関による解析も可能である。この場合、局所自己相関における係数を、ウェーブレット波形における係数と同様に用いることができる。
【００９１】
また、前記した各構成要素は、機能ブロックとして存在していればよく、独立したハードウエアとして存在しなくても良い。また、実装方法としては、ハードウエアを用いてもコンピュータソフトウエアを用いても良い。さらに、本発明における一つの機能要素が複数の機能要素の集合によって実現されても良く、本発明における複数の機能要素が一つの機能要素により実現されても良い。
【００９２】
さらに、機能要素は、物理的に離間した位置に配置されていてもよい。この場合、機能要素どうしがネットワークにより接続されていても良い。グリッドコンピューティング又はクラウドコンピューティングにより機能を実現し、あるいは機能要素を構成することも可能である。
【符号の説明】
【００９３】
１０  差分波形取得部
１１  実画像取得部
１２  基底取得部
１３  差分算出部
２０  状態推定部
２１  時間周期解析部
２２  波形周期取得部
２３  周期変動算出部
２４  判定部
３０  出力部
１００  実画像として用いられる領域
【要約】      （修正有）【課題】対象者を撮影した画像を用いて、その対象者の感情や疲労度などの自律神経の状態を、非侵襲かつ非接触で、精度よく判定する装置を提供する。【解決手段】差分波形取得部１０は、人体表面から得られる反射画像と、この反射画像から生成された基底との差分の時間変動を算出する。状態推定部２０は、差分の時間変動の波形における時間軸上での揺らぎに基づいて、対象者の自律神経の状態を推定することができる。【選択図】図１【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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