(57)【要約】  消費電力を抑えながらも、ユーザが現在どのような行動をしているのかを精度良く取得する。ユーザの行動に伴い変化するセンサデータに基づいて、前記ユーザが複数の行動のうちの何れの行動を行っているかを求める。求めた行動が複数の行動のうちの何れの行動であるかに基づいて、今回の行動識別処理に対応した所定の基準時刻から次回の行動識別処理の開始の時刻までの時間的間隔を算出する。前記基準の時刻から前記時間的間隔が経過した時刻に前記次回の行動識別処理を開始させる。
2013157332.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの行動に伴い変化するセンサデータに基づいて、前記ユーザが複数の行動のうちの何れの行動を行っているかを求める行動識別手段と、
前記行動識別手段が求めた行動が複数の行動のうちの何れの行動であるかに基づいて、今回の行動識別処理に対応した所定の基準時刻から次回の行動識別処理の開始の時刻までの時間的間隔を算出する処理間隔計算手段と、
前記基準の時刻から前記時間的間隔が経過した時刻に前記次回の行動識別処理を開始させる制御手段と、
を備えることを特徴とする行動識別装置。
【請求項２】
請求項１に記載の行動識別装置であって、
前記行動識別手段は、前記センサデータに基づいて、複数の行動のそれぞれについて、前記ユーザがその行動を行っている尤度を求め、
前記処理間隔計算手段は、前記行動識別手段が求めた複数の行動のそれぞれの尤度の一部又は全部に基づいて、今回の行動識別処理に対応した所定の基準時刻から次回の行動識別処理の開始の時刻までの時間的間隔を算出することを特徴とする行動識別装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の行動識別装置であって、識別対象とする行動毎に任意の長さの処理間隔を対応付けておき、
前記処理間隔計算手段は行動と前記対応付けられている前記処理間隔を前記次回の処理開始時刻として算出することを特徴とする行動識別装置。
【請求項４】
請求項１又は２に記載の行動識別装置であって、識別対象とする行動毎に任意の長さの処理間隔を対応付けておき、
前記行動識別手段は、前記センサデータに基づいて、複数の行動のそれぞれについて、前記ユーザがその行動を行っている尤度を求め、
前記処理間隔計算手段は前記尤度が最も高かった行動に関しての前記尤度と、該行動と前記対応付けられている前記処理間隔とを乗じた値を前記次回の処理開始時刻として算出することを特徴とする行動識別装置。
【請求項５】
請求項１又は２に記載の行動識別装置であって、識別対象とする行動毎に任意の長さの処理間隔を対応付けておき、
前記行動識別手段は、前記センサデータに基づいて、複数の行動のそれぞれについて、前記ユーザがその行動を行っている尤度を求め、
下記の式により最大の尤度を持つ行動の尤度が全ての行動の尤度と比べてどれだけ突出しているかを表す値である突出度を求め、
【数１】
2013157332.tif 000005
但し、
ｎ＝識別対象とする行動の数
ｘ＝最大の尤度を持つ行動の尤度
ｙ＝ｉ番目の行動の尤度
であるとする、
前記処理間隔計算手段は、前記尤度が最も高かった行動に関しての前記尤度と、該行動と前記対応付けられている前記処理間隔と、前記突出度とを乗じた値を前記次回の処理開始時刻として算出することを特徴とする行動識別装置。
【請求項６】
請求項１乃至５の何れか１項に記載の行動識別装置であって、
前記行動識別手段は、前記センサデータに基づいて、複数の行動のそれぞれについて、前記ユーザがその行動を行っている尤度を求め、
前記行動識別手段が求めた前記尤度を、複数の行動の各々について複数記憶する識別結果記憶手段と、
識別結果記憶部が記憶する複数の尤度から各行動に関しての尤度を求め、該求めた尤度を前記行動処理間隔計算手段に出力する遷移解析手段と、
を更に備え、
前記処理間隔計算手段は前記行動識別手段の出力した尤度ではなく、前記行動遷移解析手段が求めた尤度に基づいて前記次回の処理開始時刻を算出することを特徴とする行動識別装置。
【請求項７】
請求項６に記載の行動識別装置であって、
或る行動の次に、該或る行動又は他の行動に遷移する確率である遷移確率を行動毎に求める行動モデル構築手段を更に備え、
前記行動遷移解析手段は、前記前記行動遷移解析手段が求めた尤度に加え前記遷移確率にも基づいて前記次回の処理開始時刻を算出することを特徴とする行動識別装置。
【請求項８】
請求項１乃至７の何れか１項に記載の行動識別装置であって、
前記行動識別手段は、前記センサデータに基づいて、複数の行動のそれぞれについて、前記ユーザがその行動を行っている尤度を求め、
前記ユーザの現在の状況を表す情報を取得する状況取得手段と、
前記状況毎に、行動が変化する確率を表す値である行動変化確率を求める行動変化確率計算手段と、
を更に備え、前記処理間隔計算手段は前記尤度に加え前記行動変化確率にも基づいて前記次回の処理開始時刻を算出することを特徴とする行動識別装置。
【請求項９】
第１の端末と、第２の端末を含んだ行動識別システムであって、
前記第１の端末は前記センサデータを取得するセンサデータ取得手段を備え、
前記第２の端末は請求項１乃至８の何れか１項に記載の行動識別装置であり、
前記センサデータ取得手段は前記次回の処理開始時刻から所定時間分のセンサデータを取得し、該取得したセンサデータを前記第２の端末に送信した後は、前記次回の処理開始時刻よりも更に次回の処理開始時刻になるまで前記センサデータの取得及びセンサデータの送信を停止することを特徴とする行動識別システム。
【請求項１０】
コンピュータを、
ユーザの行動に伴い変化するセンサデータに基づいて、前記ユーザが複数の行動のうちの何れの行動を行っているかを求める行動識別手段と、
前記行動識別手段が求めた行動が複数の行動のうちの何れの行動であるかに基づいて、今回の行動識別処理に対応した所定の基準時刻から次回の行動識別処理の開始の時刻までの時間的間隔を算出する処理間隔計算手段と、
前記基準の時刻から前記時間的間隔が経過した時刻に前記次回の行動識別処理を開始させる制御手段と、
を備える行動識別装置として機能させることを特徴とする行動識別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、行動を識別する為の、行動識別装置、行動識別システム及び行動識別プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
各種センサ（加速度センサ、角速度センサ及び心拍数センサ等）を装着した携帯端末等を用いて、日常のセンサデータを収集し、ユーザの多様な行動（歩行中、ランニング中、自動車走行中、電車乗車中など）を識別する、という技術が存在する。【０００３】
このようにセンサを用いて人物行動を判定する場合、一般的には、センサから出力される時系列データを一定の時間間隔で切り出して、切り出したデータから特徴量を算出する。そして、特徴量と予め設定された閾値とを比較したりすることにより、実際の人物行動が、上記の「歩行中」、「ランニング中」、「自動車走行中」、「電車乗車中」といった判定対象となる複数の行動のうち、いずれにあたるかが判定される。このような技術を用いてユーザの行動を常時取得、蓄積することにより、日常行動分析や行動に合わせた端末制御、情報推薦などが可能になる。【０００４】
しかしながら、携帯端末はバッテリにより駆動している為、可能な限り電力消費を抑えることが望ましい。そのため、携帯端末上で、継続的に行動識別処理を実行し、常時行動を取得、蓄積していく際に、行動識別処理に関する消費電力を低く抑える技術が求められる。【０００５】
消費電力を抑えながら行動識別処理を行う技術の例として、特許文献１及び特許文献２に次のような発明が記載されている。【０００６】
特許文献１に記載の発明は、生体情報を計測するシステムに関する発明であり、バッテリの残量に応じて生体情報の計測間隔を切り替えることで省電力化を図っている。具体的には、バッテリの残量が少なくなってきた際に、計測間隔や、サーバへの計測結果の送信間隔を広げる。【０００７】
特許文献２に記載の発明は、歩数をカウントするシステムに関する発明であり、特定の状態のときにのみ歩数カウントを実行することにより、省電力化を図っている。具体的には、端末の傾きや加速度変化の周波数などの加速度の特徴から歩行状態か否かを判定する。そして、歩行状態にあると判定できるときのみ歩数をカウントする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００４−２３０１５２号公報
【特許文献２】特開２０１０−１５４１４号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】池谷  直紀、長  健太、岡本  雄三、瀬戸口  久雄、服部  正典、「３軸加速度センサに基づく６種移動状態識別方式」、第２回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム、「電子情報通信学会データ工学研究専門委員会、日本データベース学会及び情報処理学会データベースシステム研究会主催」
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
上述したような、特許文献１及び特許文献２に記載の発明等を利用することにより、省電力化を図ること自体は可能となる。【００１１】
しかしながら、特許文献１に記載の発明のように行動識別処理の間隔を画一的に制御するだけでは、省電力化を図ることはできるものの、行動識別の精度が低くなってしまうという問題がある。【００１２】
また、特許文献２に記載の発明のように、歩行状態にあると判定できる時にのみ歩数をカウントすると、歩数カウントにしか発明を適用することができない。そして、歩行状態にあると判定するためにも時間を要するため、結局、歩行状態に入って一定時間経過してからのみ歩数を計測することができ、それ以外の時間には何らの計測もできない。従って、行動識別の精度以前に計測自体ができないという問題が生じてしまう。【００１３】
行動識別の精度が低くなってしまう場合について、具体例を用いて説明する。例えば、階段昇降行動は数秒で完了し、電車への乗車行動（乗車時間）は通常少なくとも数分を要する、というように、或る行動を継続する時間というものは、行動ごとに異なっている。そのため、画一的に識別処理間隔を設定した場合、短い時間で完了する行動が実行されたという情報が取得できない場合が生じる。例えば識別処理間隔を３０秒と設定して、３０秒毎に行動識別処理を実行した場合、１０秒で完了する階段昇降行動を識別できない場合が生じる。【００１４】
このように、特許文献１及び特許文献２に記載の発明等の一般的な技術では画一的な間隔で行動識別処理を行うため、識別処理実行時前後で識別精度が高い状況であっても、識別結果が識別処理実行時の識別精度に影響を受けてしまうという問題が有った。【００１５】
更には、携帯端末の持ち方を変えたり、携帯端末が叩かれたりした、といった識別精度が低くなる状況下で行動識別処理を実行した場合、誤った識別結果を取得してしまうという可能性がますます高くなるという問題が有った。【００１６】
そこで、本発明は、消費電力を抑えながらも、ユーザが現在どのような行動をしているのかを精度良く取得することが可能な、行動識別装置、行動識別システム及び行動識別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】
【００１７】
本発明の第１の観点によれば、ユーザの行動に伴い変化するセンサデータに基づいて、前記ユーザが複数の行動のうちの何れの行動を行っているかを求める行動識別手段と、  前記行動識別手段が求めた行動が複数の行動のうちの何れの行動であるかに基づいて、今回の行動識別処理に対応した所定の基準時刻から次回の行動識別処理の開始の時刻までの時間的間隔を算出する処理間隔計算手段と、前記基準の時刻から前記時間的間隔が経過した時刻に前記次回の行動識別処理を開始させる制御手段と、を備えることを特徴とする行動識別装置が提供される。【００１８】
本発明の第２の観点によれば、第１の端末と、第２の端末を含んだ行動識別システムであって、前記第１の端末は前記センサデータを取得するセンサデータ取得手段を備え、前記第２の端末は上記本発明の第１の観点により提供される行動識別装置であり、前記センサデータ取得手段は前記次回の処理開始時刻から所定時間分のセンサデータを取得し、該取得したセンサデータを前記第２の端末に送信した後は、前記次回の処理開始時刻よりも更に次回の処理開始時刻になるまで前記センサデータの取得及びセンサデータの送信を停止することを特徴とする行動識別システムが提供される。【００１９】
本発明の第３の観点によれば、コンピュータを、ユーザの行動に伴い変化するセンサデータに基づいて、前記ユーザが複数の行動のうちの何れの行動を行っているかを求める行動識別手段と、前記行動識別手段が求めた行動が複数の行動のうちの何れの行動であるかに基づいて、今回の行動識別処理に対応した所定の基準時刻から次回の行動識別処理の開始の時刻までの時間的間隔を算出する処理間隔計算手段と、前記基準の時刻から前記時間的間隔が経過した時刻に前記次回の行動識別処理を開始させる制御手段と、を備えることを特徴とする行動識別装置として機能させることを特徴とする行動識別プログラムが提供される。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、消費電力を抑えながらも、ユーザが現在どのような行動をしているのかを精度良く取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の第１の実施形態の基本的構成を表すブロック図である。
【図２】本発明の各実施形態において、センサにより取得されるデータの例を表す図である。
【図３】本発明の第１の実施形態における識別結果例を表す図である。
【図４】本発明の各実施形態において、処理間隔ルール記憶部が記憶する処理間隔ルール、及び処理間隔の計算方法の例を表す図である。
【図５】本発明の各実施形態において、識別結果提示部が提表する画面例を表す図である。
【図６】本発明の第１の実施形態の基本的動作を表すフローチャートである。
【図７】本発明の第２の実施形態の基本的構成を表すブロック図である。
【図８】本発明の第２の実施形態において、識別結果記憶部が記憶する識別結果、及び各行動の尤度の計算方法の例を表す図である。
【図９】本発明の第２の実施形態の基本的動作を表すフローチャートである。
【図１０】本発明の第３の実施形態の基本的構成を表すブロック図である。
【図１１】本発明の第３の実施形態において、行動モデル記憶部が記憶する行動モデル、行動モデルを用いた尤度の計算方法の例を表す図である。
【図１２】本発明の第３の実施形態の基本的動作を表すフローチャートである。
【図１３】本発明の第４の実施形態の基本的構成を表すブロック図である。
【図１４】本発明の第４の実施形態における、行動変化確率及び各行動の尤度の計算方法の例を表す図である。
【図１５】本発明の第４の実施形態の基本的動作を表すフローチャートである。
【図１６】本発明の第４の実施形態における、ＰＯＩ情報及びスケジュールの例を表す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
次に、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００２３】
［第１の実施形態］
図１は、本発明の第１の実施形態である行動識別システム１０００１の例を表すブロック図である。
【００２４】
行動識別システム１０００１は、センサデータ取得部１００と、行動識別部２００と、処理間隔計算部３００と、処理間隔設定部４００と、処理間隔ルール記憶部５００と、識別結果提示部６００とを含む。
【００２５】
続いて本実施形態の構成について詳細に説明するに先立って、本明細書で取り扱う「行動」、「センサデータ」及び「行動識別処理」の各文言について説明をする。
【００２６】
ここで、「行動」とは、ユーザの動作や状態を総称したものである。ユーザの動作や状態としては種々のものが考えられるが、「停止」、「歩行」、「走行」、「階段昇降」、「電車乗車」、「自動車乗車」、「自転車運転」等が一例として挙げられる。以降の説明では、この例示した「停止」、「歩行」、「走行」、「階段昇降」、「電車乗車」、「自動車乗車」、「自転車運転」を識別対象の行動とする。但し、以下では、それぞれを「停止」、「歩行」、「走行」、「階段昇降」、「電車」、「自動車」、「自転車」と表すことにする。なお、これらは単なる例示に過ぎず、これら以外の動作や状態を本実施形態の識別対象とすることも可能である。
【００２７】
次に、「センサデータ」とは、ユーザが身に付けたセンサ、あるいはユーザが携帯する携帯端末等に備え付けられたセンサが計測する計測値である。なお、本実施形態では具体的なセンサの種別、センサの装着方法等に制限はない。また、携帯端末としては携帯電話機が一例として挙げられるが、携帯可能な機器であれば任意の機器であって良い。また、センサが例えばBluetooth（登録商標）等の通信機能を含んでおり、センサがこの通信機能を用いて計測値を携帯電話機に送信するように構成しても良い。続いて、図２を参照して携帯端末に備え付けられた加速度センサが計測したセンタデータの具体的な一例について説明する。図２を参照すると、センタデータの一例として、加速度センサが１００ｍｓ間隔で加速度を逐次計測した結果が表されている。なお、図２に図示されているのはあくまで一例に過ぎず、本実施形態における加速度の計測間隔は１００ｍｓ間隔に限定されるものではない。
【００２８】
更に、「行動識別処理」とは、センサデータを取得し、センサデータを用いてユーザの行った行動が、どの行動であるのかを識別する処理である。また、本実施形態では行動識別処理により行動を識別するだけではなく、識別した行動の、その行動らしさを表す尺度である尤度も併せて求める。
【００２９】
具体的には、本実施形態における行動識別処理では、現在時刻又は或る時刻を開始時刻として、その開始時刻から一定期間先の終了時刻までのセンサデータを切り出す。この切り出す期間のことを、以下の説明においては「時間窓」と呼ぶ。
【００３０】
そして、時間窓の間のセンサデータを取得し、この取得したセンサデータに対して分散、平均などを求める為の統計処理や、フーリエ変換を用いた周波数解析などを施し、行動を識別するための特徴量を求める。
【００３１】
そして、あらかじめ構築しておいた行動と特徴量との関係を示した識別モデルを用いて、特徴量に対する行動とその識別結果に対する尤度を出力する。
【００３２】
識別モデルは、ニューラルネットワークやＳＶＭ（Support Vector Machine）、ベイジアンネットワーク、決定木など広く知られた手法を用いて構築する。
【００３３】
更には、行動ごとに識別モデルを用意し、各行動の尤度を出力することも考えられる。例えば、行動毎に決定木で識別モデルを用意し、各行動毎に現在の行動がその行動か否かを識別し、その識別の尤度と合わせて出力することも考えられる。この際は、決定木の“葉”に対する学習データの分布状態を用いることで、尤度を生成する。
【００３４】
なお、本実施形態では、行動識別処理の実行間隔を調整することを要旨としている。すなわち、実行間隔の調整の前段階となる、行動識別処理の実装方法に関しては特に限定されず、任意の方法により実装することが可能である。一例を挙げるとすれば、非特許文献１に記載されている３軸加速度センサに基づく６種移動状態識別方式を用いることにより行動識別処理を実現できる。なお、非特許文献１に記載の方式では、以下の５つのステップにより行動識別処理を実現している。
１．３軸加速度の時系列データ取得
２．重力方向推定による正規化と，それに基づく重力成分を除去したベクトル長，重力成分との内積・外積の一部の３次元特徴量の算出
３．上記３次元特徴量を入力とした１２次元特徴量の算出
４．ニューラルネットワークによる移動状態の分類
５．遷移確率モデルによる補正
【００３５】
また、本実施形態では、一度の行動識別処理、つまりセンサデータを取得し、現在の行動が何の行動であるのかを識別したのち、次回の行動識別処理時刻を設定するまでの一連の処理について説明するが、これは行動識別処理の回数について限定しているわけではない。以下で説明する一連の処理を繰り返すことにより、任意の回数だけ行動識別処理を継続することが可能である。
【００３６】
続いて、本実施形態が含む各部の機能について詳細に説明をする。
【００３７】
センサデータ取得部１００は、ユーザに装着したセンサ又はユーザが携帯する携帯端末に含まれるセンサから行動識別処理に必要な時間窓内のセンサデータを逐次取得する。そして、センサデータ取得部１００は、取得したセンサデータをメモリやハードディスクといった記憶媒体を用いたバッファ（図示せず。）に記憶する。
【００３８】
なお、本実施形態では時間窓外の時刻におけるセンサデータは用いない。そのため、可能であれば時間窓外の時間はセンサそのものの動作を止めるようにしても良い。センサそのものを止めることにより、より一層消費電力の削減ができるからである。もっとも、センサを止めても再起動に時間が掛かる場合や、センサの再起動に電力を多く消費する場合、本実施形態以外の他のソフトウェアがセンサデータを必要とする場合、或いはセンサを止めてしまうと精度が低下してしまう場合等にはセンサを常時起動させておくようにしても良い。
【００３９】
行動識別部２００は、センサデータ取得部１００が取得したセンサデータを用いて特徴量を計算する。また、行動識別部２００は、計算した特徴量と、予め構築しておいた識別モデルとを用いてセンサデータに対する識別結果を出力する。
【００４０】
ここで識別結果とは行動、およびその行動に対する尤度である。
【００４１】
図３を参照して行動識別部２００が出力する識別結果の例について説明する。図３では、識別対象の行動と各行動に対する尤度の一例が記載されている。例えば、行動「停止」に対して尤度０．１、行動「歩行」に対して尤度０．８とする識別結果例が表されている。
【００４２】
上述したように、本実施形態では、「停止」、「歩行」、「走行」、「階段昇降」、「電車」、「自動車」、「自転車」の７つの行動を識別対象の行動としている。そして、図３ではこれら７つの識別対象行動の全てについて尤度を示している。もっとも、一部の行動についてのみ尤度を出力してもよい。
【００４３】
例えば、指定された個数分、尤度の大きい順に行動と尤度を識別結果として出力するようにしても良い。今回の例で言うと、もしも指定された個数が３つであれば、行動「歩行」に対して尤度０．８、行動「走行」に対して尤度０．３及び行動「階段昇降」に対して尤度０．２の３つのみを識別結果として出力するようにしても良い。処理間隔を決定する為のルールにもよるが、尤度があまりにも低い行動を考慮すると処理間隔が適切に設定できない場合が有るためである。
【００４４】
処理間隔ルール記憶部５００は、行動と、処理間隔との関係を記載したルールである「処理間隔ルール」を記憶する記憶装置である。
【００４５】
後述するが、本実施形態では処理間隔設定部４００が設定した行動識別処理を開始する時刻（以下、「行動識別処理開始時刻」と呼ぶ。）に行動識別処理を開始する。また、処理間隔とは、今回の行動識別処理開始時刻から次回の行動識別開始処理時刻までの間隔である。例えば今回の行動識別処理実行時刻が「０１：００：００」であり、処理間隔が２０秒の場合、次回の行動識別処理時刻は「０１：００：２０」となる。
【００４６】
続いて、図４を参照して、処理間隔ルールの一例について説明する。
【００４７】
図４の処理間隔ルール５１では、行動と各行動に対応する処理間隔をテーブルとして記載している。
【００４８】
例えば、行動「停止」に対しては処理間隔２０秒、行動「歩行」に対しては処理間隔２０秒とする処理間隔ルールが表されている。
【００４９】
処理間隔計算部３００は、行動識別部２００が求めた行動、及び各行動についての尤度と、処理間隔ルール記憶部５００が記憶する処理間隔ルールと、を用いて、処理間隔を求める。
【００５０】
例えば、図４の計算例５２に示すように、最大の尤度を持つ行動を採用するルールを用いて処理間隔を求める。例えば、図３に表される識別結果が得られた場合を想定すると、最大の尤度を持つ行動は「歩行」である。よって、行動「歩行」に対する処理間隔である「２０秒」を処理間隔とする。
【００５１】
また、他の例として図４の計算例５３に示すように、最大の尤度を持つ行動を採用し、且つ、この尤度をも考慮して処理間隔を求める例も考えられる。例えば、図３に表される識別結果が得られた場合を想定すると、最大の尤度を持つ行動は「歩行」であり、その尤度は「０．８」である。よって、最大の尤度を持つ「歩行」に対する処理間隔である「２０秒」に対して、尤度「０．８」を乗じた値「１６秒」を処理間隔とする。
【００５２】
更に別の例としては、図４の計算例５４に示すように、最大の尤度を持つ行動の突出度を利用する例も考えられる。ここで、「突出度」とは、処理間隔の決定をするにあたり、最大の尤度を持つ行動の尤度が、どれだけ他の行動の尤度から突出しているかを表す度合いである。突出度が大きいほど、最大の尤度を持つ行動の尤度が突出していることを表す。
【００５３】
突出度は下記の式により算出できる。
【００５４】
【数１】
2013157332.tif 000003
【００５５】
但し、
ｎ＝識別対象とする行動の数
ｘ＝最大の尤度を持つ行動の尤度
ｙ＝ｉ番目の行動の尤度
であるとする。
【００５６】
例えば、図３に表される識別結果が得られた場合を想定すると、最大の尤度を持つ行動は「歩行」であり、その尤度は「０．８」である。そして、最大の尤度を持つ「歩行」に対する突出度は０．６８となる。そして、突出度「０．６８」と尤度「０．８」と処理間隔「２０秒」とを乗じた「１０．９秒」を処理間隔とする。
【００５７】
なお、上述した処理間隔の計算方法は一例に過ぎない。これ以外にも任意の計算方法により処理間隔を算出することが可能である。
【００５８】
例えば、行動の尤度を重み付けと考え、各行動の処理間隔の重み付け和を処理間隔とするなども考えられる。すなわち各行動の処理間隔と各行動の尤度とを乗算し、乗算した全ての値の総和を処理間隔とするようにしてもよい。或いは、各行動の尤度の和が１になるように、尤度を正規化してから、正規化後の各行動に対する尤度を各行動に対する処理間隔を乗じてから、乗じて得た値の和をとるようにしてもよい。
【００５９】
なお、上述の計算式では、最大の尤度を持つ行動を採用し。この行動に対応する処理間隔を用いて計算を行った。もっとも、最大の尤度を持つ行動が複数存在する場合もあり得る。例えば「歩行」の尤度が０．８であり、「走行」の尤度も０．８であることもあり得る。
【００６０】
このような場合はこの複数の行動の処理間隔の平均を用いて計算を行っても良いし、複数の行動の処理間隔の内、最長の処理間隔又は最小の処理間隔を用いて計算を行っても良い。
【００６１】
例えば「歩行」の尤度が０．８であり、「走行」の尤度も０．８であるとすれば、平均の処理間隔である１５秒を用いても良いし、最長の「２０秒」を用いても良いし、最小の「１０秒」を用いても良い。
【００６２】
処理間隔設定部４００は、処理間隔計算部３００が求めた処理間隔を用いて次回の行動識別処理開始時刻を求め、センサデータ取得部１００、行動識別部２００に行動識別処理開始時刻を設定する。
【００６３】
例えば、現在の行動識別処理開始時刻が「０１：００：００」であり、処理間隔が２０秒の場合、次回の行動識別処理開始時刻は「０１：００：２０」となり、センサデータ取得部１００、行動識別部２００の処理実行時刻に「０１：００：２０」を設定する。
【００６４】
センサデータ取得部１００と行動識別部２００は、処理間隔設定部４００が設定した行動識別処理時刻になると、再度センサデータの取得、行動識別処理を実行する。今回の例であればセンサデータ取得部１００が、「０１：００：００」〜「０１：００：１９」の間に時間窓を設定して、この時間窓内のセンサデータを取得する。そして、行動識別部２００はこの取得されたセンサデータに基づいて行動識別処理を実行する。
【００６５】
なお、今回の説明では、センサデータ取得部１００及び行動識別部２００は行動識別処理を１回実行した後は、次回行動識別処理開始時刻になるまでは動作を停止する。
【００６６】
もっとも、次回行動識別処理開始時刻までの一定期間センサデータ取得部１００や行動識別部２００が処理を繰り返し行ってもよい。例えば、現在の行動識別処理開始時刻が「０１：００：００」であり、次回の行動識別処理開始時刻が「０１：００：２０」の場合、「０１：００：１０」までセンサデータ取得部１００や行動識別部２００が複数回の処理を行い、「０１：００：１１」から「０１：００：２０」まで処理を停止する。つまり、「０１：００：００」〜「０１：００：１０」の間に複数の時間窓を設定して、この複数の時間窓内のセンサデータをそれぞれ取得する。そして、行動識別部２００はこの取得された複数のセンサデータのそれぞれに基づいて行動識別処理を複数回実行する。この場合は複数回の行動識別処理結果に基づいて尤度を算出することができるため、より精度の高い尤度が算出できることとなる。
【００６７】
なお、上述したように本実施形態ではセンサが常に動作している場合もあり得る。この場合、センサデータ取得部１００が行動識別処理開始時刻と関係なく常時センサデータを受け付けるようにしても良い。このようにした場合であっても、少なくとも行動識別部２００における行動識別処理に伴う電力消費を抑えることができ、センサデータ取得部１００が動作をしていても電力消費の削減という目標は達成できるからである。
【００６８】
識別結果提示部６００は、行動識別部２００が出力した識別結果を画面に提示したり、外部のファイルやデータベースなどに記録したりする。
【００６９】
その際、識別結果だけを提示してもよいが、識別結果に加え、現在の行動識別処理開始時刻や次回の行動識別処理開始時刻も合わせて提示するようにしても良い。また、行動識別処理を行うたびに識別結果を提示しても良いが、複数回の行動識別処理を行った後に複数の識別結果をまとめて提示しても良い。
【００７０】
図５を参照して、識別結果提示部６００の提示例として、画面表示の一例を説明する。
【００７１】
図５の例では「０１：００：００」に行動識別処理を実行し、図３の識別結果を得られ、処理間隔として「２０秒」を得た場合の提示例を示しており、もっとも尤度の高い行動「歩行」を現在の行動として出力している。また図３の識別結果を計算した際の行動識別処理開始時刻、および次回の行動識別処理開始時刻としてそれぞれ「０１：００：００」「０１：００：２０」を示している。
【００７２】
もっとも、提示方法は図５に示した例に限定されず、他の提示方法を採用することも考えられる。
【００７３】
例えば、過去一定期間の識別結果や行動識別処理開始時刻も示すことも考えられる。この場合、単に数字等の文字のみで表しても良いが、内容の把握を容易とするために、表やグラフで表示するようにしても良い。
【００７４】
次に、本実施形態の物理的な構成について説明する。本実施形態では、図１に表された各部について、特定の物理的な構成を前提としている訳ではない。また、本実施形態は、単体の装置により実現することもできるが、複数の装置の組合せにより実現することも出来る。つまり、図１に表された各部は、同じコンピュータ上にあってもよいし、個々に別の携帯端末やコンピュータ上にあり、ネットワークで接続されていても良い。
【００７５】
例えば、本実施形態を携帯電話機により単体の装置として実現することが可能である。この場合は携帯電話機にセンサが含まれており、このセンサからデータを取得することによりセンサデータ取得部１００を実現する。
【００７６】
一方、独立したセンサと携帯電話機の組合せにより本実施形態を実現することも可能である。この場合独立したセンサと携帯電話機を有線又は無線により接続してセンサが測定したセンサデータを取得することによりセンサデータ取得部１００を実現する。
【００７７】
更には、パーソナルコンピュータ及び携帯電話機の組合せにより実現することが可能である。この場合、例えば携帯電話機によりセンサデータ取得部１００を実現し、センサデータ取得部１００が取得したセンサデータをパーソナルコンピュータに送信する。パーソナルコンピュータは送信されてきたセンサデータに基づいて処理間隔を決定し、決定した処理間隔を携帯電話機に通知する。このように、携帯電話機とパーソナルコンピュータを協働させることによって、例えば、子供に携帯電話機を持たせ、親が自宅パソコンでリアルタイムに子供の行動を把握する、といった用途に本実施形態を用いることができる。
【００７８】
なお、携帯電話機で通信を行う場合、携帯電話機は演算処理を実行する必要は無くなるが、その代わりに、通信に伴う電力消費が発生することとなる。もっとも、本実施形態では識別処理間隔を適切に設定し、携帯電話機によるセンサデータの送信及び演算結果の受信の回数を削減することができる。また、パーソナルコンピュータによる演算処理の回数を削減することができる。よって、このように通信を行う形態とした場合であっても本実施形態は携帯電話機及びパーソナルコンピュータの消費電力を削減することができる。
【００７９】
また、識別結果提示部６００は、ディスプレイなどの情報表示装置や、キーボード、ボタンなどの意思提示装置を含んだ、携帯電話やパーソナルコンピュータ等のコンピュータ上で動作するソフトウェアが、ハードウェアと協働することにより実現できる。
【００８０】
行動識別部２００、処理間隔計算部３００及び処理間隔設定部４００は、携帯電話機やパーソナルコンピュータなどのコンピュータ上で動作するソフトウェアが、ハードウェアと協働することにより実現できる。
【００８１】
処理間隔ルール記憶部５００は、携帯電話、パーソナルコンピュータなどの上で動く、広く知られたデータベースソフトウエアが、ハードウェアと協働することにより実現できる。あるいは処理間隔ルール記憶部５００は、同等の処理を行うファイルシステムで実現することが出来る。
【００８２】
本実施形態をどのように実現させる場合であっても、ソフトウェアに基づいて動作するハードウェアの消費電力を抑えることを目的とする。特に本実施形態では、行動識別処理の為にハードウェアが動作することにより電力消費量が増大することを抑える。
【００８３】
そして、本実施形態では行動識別処理の間隔を適切に設定することによって、行動識別処理を実行する演算処理装置等が消費する電力を抑える。また、本実施形態では、行動識別処理の間隔を適切に設定することによって、行動識別処理の精度が低下することも防止する。
【００８４】
また、一般的に、センサの制御はＣＰＵが担っている。そのため、行動識別処理を休止し、且つ、ＯＳが処理を休止していてもＣＰＵはセンサを制御する為に動作を継続する。本実施形態はこのような機器であってもＣＰＵでの演算量を削減して、消費電力の削減をすることができる。一方で、ＣＰＵとは別個のマイコンがセンサの制御を担うような機器も考えられる。このような機器であれば、本実施形態により行動識別処理を休止し、且つ、ＯＳの処理を休止させることによりセンサが動作していたとしてもＣＰＵの動作を停止させることができる。そのため、より一層の消費電力の削減が期待できる。
【００８５】
次に、図１のブロック図及び図６のフローチャートを参照して本実施形態の動作について説明する。
【００８６】
センサデータ取得部１００は、ユーザあるいはユーザが持つ携帯端末等に装着されたセンサから行動識別処理に必要な一定期間（時間窓）のセンサデータを取得し、メモリやハードディスクなどの記憶媒体を用いたバッファ（図示せず）に記憶する（ステップＳ１１）。
【００８７】
次に、行動識別部２００は、ステップＳ１１で取得したセンサデータに対して特徴量を求め、予め構築しておいた識別モデルを用いてセンサデータに対する識別結果を求める（ステップＳ１２）。
【００８８】
また、処理間隔計算部３００は、ステップＳ１２で求めた識別結果に対して処理間隔ルール記憶部５００が記憶する処理間隔ルールを用いて、処理間隔を求める（ステップＳ１３）。
【００８９】
更に、処理間隔設定部４００は、ステップＳ１３で求めた処理間隔を用いて次回の行動識別処理開始時刻を求め、センサデータ取得部１００、行動識別部２００の識別処理実行時刻を設定する（ステップＳ１４）。
【００９０】
一方、識別結果提示部６００は、現在の行動識別処理開始時刻やステップＳ１２で求めた識別結果、ステップＳ１４で設定した行動識別処理開始時刻などを画面に提示したり、外部のファイルやデータベースなどに記録したりする（ステップＳ１５）。
【００９１】
また、本実施形態では、ステップＳ１４で設定した行動識別処理実行時刻になると（ステップＳ１６においてＹｅｓ）、再度ステップＳ１１を実行する。ステップＳ１４で設定した行動識別処理実行時刻になるまでの間は（ステップＳ１６においてＮｏ）、行動識別処理を行わないことから、消費電力を抑えることが可能となる。
【００９２】
なお、図示の便宜上、ステップＳ１４の後にステップＳ１５が行われているが、ステップＳ１５は再度ステップＳ１１以降を実行している途中に実行されても良い。つまり、ステップＳ１５は、ステップＳ１６及び再度のステップＳ１１〜ステップＳ１４の実行と並行して任意のタイミングで実行されれば良い。
【００９３】
また、ステップＳ１５は必須の動作では無く、ステップＳ１５を省略しても良い。
【００９４】
［第１の実施例］
以下、第１の実施形態の行動識別システムの動作を、具体例を用いつつ詳細に説明する。
【００９５】
今回の説明においては、行動識別処理開始時刻が設定され、次回の行動識別処理開始時刻を決定するまでの一連の処理を示す。もっとも実際には、行動識別処理及び行動識別処理開始時刻の設定処理というこれら一連の処理が繰り返し行われる。
【００９６】
行動識別システム１０００１は、加速度センサを含んだ携帯電話機で実現されているものとする。
【００９７】
そして、加速度センサで得られるセンサデータを用いて行動を識別し、識別結果、行動識別処理開始時刻を画面に表示するものとする。
【００９８】
処理間隔ルール記憶部５００は、データベースプログラム上で動作しており、図４の処理間隔ルール５１に表されるように「行動」と、「その行動に対する処理間隔」を関連付けて記憶しているものとする。
【００９９】
また行動識別部２００は、行動ごとに識別モデルを用意し、各行動の尤度を出力するものとする。
【０１００】
本実施例では「停止」、「歩行」、「走行」、「階段昇降」、「電車」、「自動車」、「自転車」を識別対象行動とする。
【０１０１】
また行動識別処理開始時刻を「０１：００：００」とする。
【０１０２】
図６のステップＳ１１で、センサデータ取得部１００は、図２に示すように行動識別処理開始時刻「０１：００：００」以後の一定時間（時間窓）加速度データを取得し、メモリに記憶しておく。
【０１０３】
本実施例では、１０ｍｓ間隔でサンプリングされている加速度データを取得する。なお、行動識別処理では一般的に特定のサンプリング間隔を想定していることが多く、動的にサンプリング間隔を変更すると識別精度が低下する可能性が有る。そのため、本実施形態ではサンプリング間隔は一定としている。もっとも、サンプリング間隔に依存しない特徴量を識別に用いるような場合にはサンプリング間隔を動的に変更するようにしても良い。
【０１０４】
図６のステップＳ１２で、行動識別部２００はステップＳ１１で取得した加速度データに対して識別処理を行い、各行動の尤度を求める。
【０１０５】
本実施例では、行動識別部２００が図３に表される識別結果を出力したとする。
【０１０６】
図３は識別対象行動である「停止」、「歩行」、「走行」、「階段昇降」、「電車」、「自動車」、「自転車」それぞれに対する尤度を示している。
【０１０７】
例えば「停止」の尤度は０．１、「歩行」の尤度は０．８である。なお、尤度は各行動毎にもっともらしさを考慮され、出力される。そのため、各行動の尤度の総和が必ずしも１．０になるわけではない。
【０１０８】
図６のステップＳ１３で、処理間隔計算部３００は図３の識別結果に対して処理間隔ルール記憶部５００が記憶する処理間隔ルールを適用し、処理間隔を求める。
【０１０９】
本実施例では、図４の計算例５３を適用し、最大の尤度を持つ行動に対する処理間隔に対して、その行動の尤度を乗じた値を処理間隔とする。
【０１１０】
具体的には、図３の識別結果において最大の尤度を持つ行動「歩行」に対する処理間隔「２０秒」に対して、「歩行」の尤度「０．８」を乗じた値「１６秒」を処理間隔とする。
【０１１１】
図６のステップＳ１４で、処理間隔設定部４００は、行動識別処理開始時刻にステップＳ１３で求めた処理間隔「１６秒」を足した「０１：００：１６」を次回の行動識別処理開始時刻とし、センサデータ取得部１００と行動識別部２００に次回の行動識別処理開始時刻を設定する。
【０１１２】
図６のステップＳ１５で、識別結果提示部６００は、現在の行動識別処理開始時刻とステップＳ１２での識別結果、ステップＳ１４で求めた次回の行動識別処理開始時刻を、図５のようにユーザに提示する。
【０１１３】
次に、本実施形態の効果について説明する。
【０１１４】
本実施形態では、行動ごとの処理間隔ルールと尤度を考慮した処理間隔時間を設定することにより、識別性能や行動の切り替わりなどに合わせて行動識別処理開始時刻を設定できることから、消費電力を抑えながらも、精度よく行動を推定できる、という効果を奏する。
【０１１５】
［第２の実施形態］
次に、本発明の第２の発明を実施するための最良の形態について図面を参照して詳細に説明する。
図７は、本発明の第２の実施形態の行動識別システム１０００２の例を示すブロック図である。
【０１１６】
本実施形態は、第１の実施形態と比較して、識別結果記憶部７００及び行動遷移解析部８００を更に含む点が異なる。
【０１１７】
第２の実施形態では、行動識別部２００が出力する識別結果を識別結果記憶部７００が記憶する。そして行動遷移解析部８００が識別結果記憶部７００が記憶する一定期間の識別結果をもとに、各行動の尤度を求める。
【０１１８】
図８には識別結果記憶部７００が記憶する識別結果の例として識別結果５５が表されている。
【０１１９】
識別結果５５では、Ｔ０〜Ｔ３までの各行動の尤度を記憶している。具体的には、今回の行動識別処理により求められた尤度が時刻Ｔ３の行に各行動毎に記載されている。また、Ｔ２の行には今回の行動識別処理の１つ前に行った行動識別処理により求められた尤度が各行動毎に記載されている。同様に、今回の行動識別処理の２つ前に行った行動識別処理により求められた尤度がＴ１に、今回の行動識別処理の３つ前に行った行動識別処理により求められた尤度がＴ０に各行動毎に記載されている。なお、今回は４回分の行動識別処理により求められた尤度を記憶することとしているが、これはあくまで一例に過ぎない。２回分や３回分であっても良いし、５回分以上の任意の回数分であっても良い。
【０１２０】
行動遷移解析部８００は識別結果記憶部７００が記憶する識別結果に対し、図８の計算例５６や計算例５７のような計算を施し、各行動の尤度を求める。
【０１２１】
例えば計算例５６の場合、各行動について各時刻における尤度の平均値を、その行動の尤度とする。
【０１２２】
あるいは計算例５７の場合は、各行動について各時刻における尤度の積を、その行動の尤度とする。
【０１２３】
行動遷移解析部８００は、識別結果記憶部７００が記憶する識別結果の全てを用いてもよいし、現在の時刻から一定時間前までの識別結果を用いてもよい。
【０１２４】
処理間隔計算部３００は、行動遷移解析部８００が求めた各行動の尤度を用いて、処理間隔を求める。
【０１２５】
処理間隔の計算方法は、第１の実施形態と同様に種々の方法を採用することができる。
【０１２６】
本実施形態では、一人のユーザについての識別結果を用いた処理を記載したが、複数のユーザを対象にしてもよい。すなわち、識別結果記憶部７００が複数のユーザの識別結果を記憶し、行動遷移解析部８００が複数のユーザの識別結果を用いて各行動の尤度を求めてもよい。
【０１２７】
その際、ユーザの属性（男女、年齢、位置、時刻、職業など）で計算に用いるユーザを選択し、そのユーザに関する識別結果のみを用いることも考えられる。また、実測に基づいた識別結果のみを識別結果記憶部７００に格納して利用しても良いが、実測に基づかない識別結果を予めユーザの属性毎に識別結果記憶部７００に格納しておいても良い。例えば製品出荷時等に、ユーザの属性毎に想定される識別結果を予め入力しておいてもよい。
【０１２８】
次に、図８及び図９のフローチャートを参照して本実施形態の動作について説明する。
本実施形態では、第１の実施形態と同様に動作するが、識別結果記憶部７００が行動識別部２００の識別結果を記憶し、行動遷移解析部８００が識別結果記憶部７００が記憶する識別結果を用いて各行動の尤度を求め、処理間隔計算部３００が行動遷移解析部８００が求めた各行動の尤度を用いて処理間隔を求める点で、第１の実施形態の動作と異なる。
【０１２９】
すなわち、ステップＳ２１及びＳ２２はステップＳ１１及びステップＳ１２と同様であり、ステップＳ２６〜ステップＳ２８はステップＳ１４〜ステップＳ１６と同様である。よってこれらのステップに関しては説明を省略し、第１の実施形態の動作と異なるステップＳ２３〜ステップＳ２５について説明をする。
【０１３０】
識別結果記憶部７００はステップＳ２２で求めた識別結果を記憶する（ステップＳ２３）。
【０１３１】
行動遷移解析部８００はステップＳ２３及び過去に記憶した識別結果を用いて各行動の尤度を求める（ステップＳ２４）。
【０１３２】
処理間隔計算部３００は、ステップＳ２４で求めた各行動の尤度を用いて処理間隔を求める（ステップＳ２５）。
【０１３３】
［第２の実施例］
以下、第２の実施形態の行動識別システムの動作を、具体例を用いつつ詳細に説明する。
本実施例は、第１の実施例と同様に動作するが、識別結果記憶部７００が行動識別部２００の識別結果を記憶し、行動遷移解析部８００が、識別結果記憶部７００が記憶する識別結果を用いて各行動の尤度を求める点で、第１の実施例と異なる。更に本実施例は、処理間隔計算部３００が、行動遷移解析部８００が求めた各行動の尤度を用いて処理間隔を求める点で、第１の実施例と異なる。
【０１３４】
本実施例では、行動識別部２００が過去に図８のＴ０〜Ｔ２までの識別結果を出力し、識別結果記憶部７００が記憶しており、さらに図９のステップＳ１０１で、Ｔ３の識別結果を出力し識別結果記憶部７００が記憶するものとする。
【０１３５】
図９のステップＳ１０２で、行動遷移解析部８００は図８の計算例５６の計算を実施し、各行動の尤度を求める。
【０１３６】
図９のステップＳ１０３で、処理間隔計算部３００は、図８の計算例５６での計算結果に対し、図４の処理間隔ルール５１、及び計算例５３の計算方法を用いて、最大の尤度（歩行＝０．７）から、０．７ｘ２０＝１．４秒を処理間隔として出力する。
【０１３７】
次に、本実施形態の効果について説明する。
【０１３８】
第１の実施形態の効果に加え、一定期間の行動を参照することで、一時的な誤判定の影響を軽減でき、精度よく行動を識別できる、という効果を奏する。
【０１３９】
［第３の実施形態］
次に、本発明の第３の発明を実施するための最良の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【０１４０】
図１０は、本発明の第３の実施形態の行動識別システム１０００３の例を表すブロック図である。
【０１４１】
本実施形態は、第２の実施形態と比較して行動モデル構築部９００を更に含む点が異なる。
【０１４２】
また、第２の実施形態では、識別結果記憶部７００が記憶する識別結果をもとに行動遷移解析部８００が各行動の尤度を求めていた。
【０１４３】
一方、本実施形態では、識別結果記憶部７００が記憶する識別結果をもとに行動モデル構築部９００が行動モデルを構築する。更に、行動遷移解析部８００は行動モデル構築部９００の行動モデルと識別結果記憶部７００が記憶する識別結果を用いて各行動の尤度を求める。
【０１４４】
行動モデル構築部９００は、識別結果記憶部７００が記憶する識別結果をもとに図１１の行動モデル例５８のように各行動間の遷移確率を記載した行動モデルを構築する。
【０１４５】
例えば、行動モデル例５８を参照すると、「停止」行動の後「歩行」行動を行う確率は０．５である。また、「停止」行動の後継続して「停止」行動を行う確率は０．５である。
【０１４６】
行動遷移解析部８００は、図１１の計算例５９に示すように、最新の識別結果のうち最も尤度の高い行動を選択し、その行動からの各行動への遷移確率を各行動の尤度として取得する。
【０１４７】
あるいは、図１１の計算例６０に示すように、識別結果記憶部７００が記憶する最新の識別結果から各行動の尤度を取得し、各行動の尤度とその行動への遷移確率を乗じた値の和を、各行動の尤度として取得することも考えられる。
【０１４８】
例えば、図１１の計算例６０の例では、「停止」に関しての尤度を求めようとしている。「停止」に関して今回の識別結果は０．１である。よって、尤度０．１とその行動への遷移確率を乗じた値を全ての行動との関係で算出する。計算例６０−１に表される式について説明すると、「停止」から「停止」への遷移確率は行動モデル例５８を参照すると、０．５であるので尤度０．１を乗じて値は０．０５を算出している。同様に、「歩行」から「停止」への遷移確率は行動モデル例５８を参照すると、０．５であるので尤度０．１を乗じて値は０．０５を算出している。「停止」及び「歩行」と同様に他の行動全てに関しても「停止」となる遷移確率と尤度０．１とを乗じて値を算出する。このように算出された値の和が「停止」の尤度となる。これを表すのが計算例６０−２である。
【０１４９】
他の例として、識別結果記憶部７００が記憶する識別結果において、各行動毎に一定期間の尤度を乗じ、さらにその値に遷移確率を乗じた値を各行動の尤度として取得することも考えられる。つまり図８の計算例５７のように各行動毎に一定期間の尤度を乗じ、さらにその値に遷移確率を乗じた値を各行動の尤度として取得する、という例が考えられる。
【０１５０】
次に、図１０のブロック図及び図１２のフローチャートを参照して本実施形態の全体の動作について説明する。
【０１５１】
本実施形態では、第２の実施形態と同様に動作するが、識別結果記憶部７００が記憶する識別結果をもとに行動モデル構築部９００が行動モデルを構築し、行動遷移解析部８００は行動モデル構築部９００の行動モデルと識別結果記憶部７００が記憶する識別結果を用いて各行動の尤度を求める点で、第２の実施形態の動作と異なる。
【０１５２】
すなわち、ステップＳ３１〜ステップＳ３３はステップＳ２１〜ステップＳ２３と同様であり、ステップＳ３７〜ステップＳ３９はステップＳ２６〜ステップＳ２８と同様である。よってこれらのステップに関しては説明を省略し、第２の実施形態の動作と異なるステップＳ３４〜ステップＳ３６について説明をする。
【０１５３】
行動モデル構築部９００はステップＳ３３で記憶している識別結果を用いて行動モデルを構築する（ステップＳ３４）。
【０１５４】
行動遷移解析部８００はステップＳ３４で構築した行動モデル、および過去に記憶した識別結果を用いて各行動の尤度を求める（ステップＳ３５）。
【０１５５】
処理間隔計算部３００は、ステップＳ３５で求めた各行動の尤度を用いて処理間隔を求める（ステップＳ３６）。
【０１５６】
［第３の実施例］
以下、第３の実施形態の行動識別システムの動作を、具体例を用いつつ詳細に説明する。
【０１５７】
本実施例は、第２の実施例と同様に動作するが、識別結果記憶部７００が記憶する識別結果をもとに行動モデル構築部９００が行動モデルを構築し、行動遷移解析部８００は行動モデル構築部９００の行動モデルと識別結果記憶部７００が記憶する識別結果を用いて各行動の尤度を求める点で、第２の実施例と異なる。
【０１５８】
本実施例では、図１２のステップＳ３４において、行動モデル構築部９００が識別結果記憶部７００が記憶する過去の識別結果をもとに、図１１に表される行動モデル５８を構築するものとする。
【０１５９】
行動モデル構築部９００は、各行動間の遷移頻度分布や隠れマルコフモデルを用いて行動モデルを構築する。
【０１６０】
例えば、「停止→停止」「停止→歩行」など「停止」から他の行動への遷移回数を求め、各遷移回数を全体の「停止」からの遷移回数で割ることで、「停止」に対する遷移頻度分布を構築できる。
【０１６１】
図１２のステップＳ３５において行動遷移解析部８００は、ステップＳ３４で構築した行動モデルを用いて、図１１の計算例５９に示す計算方法により各行動の尤度を求める。
【０１６２】
本実施例では識別結果記憶部７００が記憶する最新の識別結果のうちもっとも尤度が高い行動が階段昇降であったものする。
【０１６３】
そして階段昇降に関する遷移確率を用いて各行動の尤度とする。
【０１６４】
具体的には図１１の行動モデル５８において、階段昇降に関する遷移確率は（停止、歩行、走行、階段昇降、電車、自動車、自転車）＝（０．３、０．６、０．１、０．４、０．２、０．１、０．１）であり、これらを各行動の尤度とする。
【０１６５】
図１２のステップＳ２５では、ステップＳ２４で求めた各行動の尤度を用いて処理間隔を求める。
【０１６６】
次に、本実施形態の効果について説明する。
第２の実施形態の効果に加え、次の行動を予測することで行動の切り替わりを的確に捉えながら、行動識別処理実行時刻を設定できることから、精度よく行動を識別できる、という効果を奏する。
【０１６７】
［第４の実施形態］
次に、本発明の第４の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【０１６８】
図１３は、本発明の第４の実施の形態である行動識別システム１０００４の例を表すブロック図である。
【０１６９】
本実施形態は、第１の実施の形態の行動識別システム１０００１に対して状況取得部１０００と行動変化確率計算部１１００を更に含む点が異なる。
【０１７０】
第４の実施の形態では，処理間隔計算部３００が、処理間隔ルール記憶部５００だけでなく、状況取得部１０００が取得したユーザの状況に応じて行動変化確率計算部１１００が計算した行動変化確率も用いて処理間隔を計算する点が他の実施の形態と異なる。
【０１７１】
状況取得部１０００が取得するユーザの状況はどのようなものであっても良い。例えば状況取得部１０００は、ユーザが現在いる場所のＰＯＩ（point of interest）情報や、ユーザのスケジュールなどの状況を取得する。また、状況取得部１０００が取得するユーザの状況の取得経路も任意の経路であって良い。例えば、ＰＯＩ情報を取得する場合は、ＧＰＳ（Global Positioning System）に準拠した機能を有する機器等からネットワークを介して取得しても良いし、行動識別システム１０００４がＧＰＳに準拠した機能を更に含むようにしても良い。また、ユーザのスケジュールなどの状況を取得するのであれば、ユーザに予めスケジュールを入力させるようにしても良いし、ユーザが他の用途で入力したスケジュールを流用しても良い。例えば、ユーザが自身のスケジュール管理の為に用いているアプリケーションに対して入力したスケジュールを流用するようにしても良い。
【０１７２】
行動変化確率計算部１１００は、状況取得部１０００が取得した状況に対する行動変化確率を求める。ここで、行動変化確率とは行動の変化しやすさを表す確率である。具体的にいうと、映画館での映画鑑賞時には一定の時間継続して「停止」が続くと考えられ、「停止」以外の他の行動に変化する確率は低いと想定される。よって、行動変化確率は低く設定される。一方、競技場でスポーツを行っている場合は、「歩行」から「走行」への変化や「停止」への変化といった変化が頻繁に発生すると想定される。よって、行動変化確率は高く設定される。
【０１７３】
例えば、行動変化確率計算部１１００は、種々の状況に対応づけて行動変化率を表す行動変化確率表を記憶する。
【０１７４】
行動変化確率表の一例である行動変化確率表６１が図１４に表されている。
【０１７５】
行動変化確率計算部１１００は、図１４の行動変化率表６１を参照して行動変化確率を出力する。例えば、状況取得部１０００が取得したユーザの状況が「コンサートホール・音楽鑑賞」であった場合には、行動変化確率計算部１１００は、０．２を行動変化確率として出力する。また、状況取得部１０００が取得したユーザの状況が「レストラン・食事」であった場合には、行動変化確率計算部１１００は、０．３を行動変化確率として出力する。
【０１７６】
処理間隔計算部３００は、他の実施形態と同様に行動識別部２００が求めた行動及び各尤度と、処理間隔ルール記憶部５００が記憶する処理間隔ルールとを用いるだけではなく、これらに加えて、行動変化確率計算部１１００が求めた行動変化確率を用いて処理間隔を計算する。
【０１７７】
例えば、あるユーザの状況のうち位置情報からホールにいることがわかり、スケジュールから音楽鑑賞中であり、かつ行動が停止である場合を考える。
【０１７８】
また処理間隔ルール記憶部５００が図４に表される処理間隔ルール５１を記憶しており、さらに行動変化確率計算部１１００が図１４に示す行動変化確率表６１を記憶するものとする。
【０１７９】
このとき処理間隔計算部３００は、行動変化確率は０．２、行動「停止」に対する処理間隔として「２０秒」を取得し、図１４の計算例６２のように状況に行動変化確率を処理間隔に乗じた値２０×（１−０．２）＝１６秒を処理間隔として出力する。
【０１８０】
他の例としては、行動識別部２００が過去の行動を記憶している場合は、図１４の計算例６３や計算例６４のように過去の行動を考慮して処理間隔を計算する例も考えられる。
【０１８１】
計算例６３では、過去の行動として「歩行」「階段昇降」「停止」「停止」である場合に、過去の行動の処理間隔の平均値と最後の行動変化確率から処理間隔を計算しており、具体的には（２０＋１０＋２０＋２０）／４×（１−０．２）＝１４秒を処理間隔として出力する。
【０１８２】
また計算例６４では、計算例６３と同様に過去の行動を利用するが、過去の行動の変化回数を用いて処理間隔を計算しており、２０×（１−０．２）×（１−０．６）＝６．４秒を処理間隔として出力する。
【０１８３】
次に、図１３及び図１５のフローチャートを参照して本実施の形態の全体の動作について説明する。
【０１８４】
本実施形態では、第１の実施形態と同様に動作するが、処理間隔計算部３００が処理間隔ルール記憶部５００だけでなく、状況取得部１０００が取得したユーザの状況に応じて行動変化確率計算部１１００が計算した行動変化確率も用いて処理間隔を計算する点が他の実施の形態と異なる。
【０１８５】
すなわち、ステップＳ４１及びＳ４２はステップＳ１１及びステップＳ１２と同様であり、ステップＳ４６〜ステップＳ４８はステップＳ１４〜ステップＳ１６と同様である。よってこれらのステップに関しては説明を省略し、第１の実施形態の動作と異なるステップＳ４３〜ステップＳ４５について説明をする。
【０１８６】
状況取得部１０００は、現在ユーザがいる場所のＰＯＩ情報やユーザのスケジュールなどの状況を取得する（ステップＳ４３）。
【０１８７】
行動変化確率計算部１１００は、ステップＳ４３で取得した状況に対する行動変化確率を求める（ステップＳ４４）。
【０１８８】
処理間隔計算部３００は、ステップＳ４２で求めた行動、および各尤度と、処理間隔ルール記憶部５００が記憶する処理間隔ルールに加え、ステップＳ４４で求めた行動変化確率を用いて処理間隔を計算する（ステップＳ４５）。
【０１８９】
［第４の実施例］
以下、第４の実施形態の行動識別システムの動作を、具体例を用いつつ詳細に説明する。
本実施例は，第１の実施例と同様に動作するが，処理間隔計算部３００が処理間隔ルール記憶部５００だけでなく、状況取得部１０００が取得したユーザの状況に応じて行動変化確率計算部１１００が計算した行動変化確率も用いて処理間隔を計算する点が他の実施例と異なる。
【０１９０】
本実施例では、説明を簡単にするために、図１６の（例１）に示すように、ユーザが１１：００に位置Ａにいて、停止している場合を考える。
【０１９１】
図１６のステップＳ４３において、状況取得部１０００は、ユーザの位置（位置Ａ）からＰＯＩ情報６５やスケジュール６６を参照して、現在ホールにいて音楽を鑑賞していることを取得する。
【０１９２】
図１６のステップＳ４４において、行動確率計算部１１００は、図１４の行動変化率表を用いて行動変化確率として０．２を出力する。
【０１９３】
図１６のステップＳ４５において、本実施例では、処理間隔計算部３００が状況に対応した行動変化確率を実行間隔に乗じた値を処理間隔として出力するものとし、具体的には、２０×（１−０．２）＝１６秒を処理間隔として出力する。
【０１９４】
本実施例では、位置を状況として用いたが、他の情報を用いて状況を取得してもよい。
【０１９５】
例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）やＦａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）などのソーシャルメディアや、Ｂｌｏｇや掲示板、メールなどから現在の状況を取得してもよい。
【０１９６】
例えばＴｗｉｔｔｅｒにおいて「今仕事中」と入力される場合は、状況として仕事中であることを取得する。
【０１９７】
さらにはＧＰＳやユーザのプロファイルなどからユーザの職場の位置を特定したり、ＴｗｉｔｔｅｒやＦａｃｅｂｏｏｋ等に登録される位置情報や住所などを取得したりして、さらに詳細な状況を取得してもよい。
【０１９８】
次に，本実施の形態の効果について説明する。
第１の実施の形態の効果に加え、現在の状況に適した間隔で行動識別を行うことで、消費電力かつ精度低下を抑えた行動識別を行える、という効果を奏する。
【０１９９】
なお、上記の行動識別システムは、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組合わせにより実現することができる。また、上記の行動識別システムにより行なわれる行動識別方法も、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組合わせにより実現することができる。ここで、ソフトウェアによって実現されるとは、コンピュータがプログラムを読み込んで実行することにより実現されることを意味する。
【０２００】
プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体(non-transitory computer readable medium)を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ(Programmable ROM)、ＥＰＲＯＭ(Erasable PROM)、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ(random access memory)）を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体(transitory computer readable medium)によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【０２０１】
また、上述した実施形態は、本発明の好適な実施形態ではあるが、上記実施形態のみに本発明の範囲を限定するものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更を施した形態での実施が可能である。
【０２０２】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【０２０３】
（付記１）  
ユーザの行動に伴い変化するセンサデータに基づいて、前記ユーザが複数の行動のうちの何れの行動を行っているかを求める行動識別手段と、
前記行動識別手段が求めた行動が複数の行動のうちの何れの行動であるかに基づいて、今回の行動識別処理に対応した所定の基準時刻から次回の行動識別処理の開始の時刻までの時間的間隔を算出する処理間隔計算手段と、
前記基準の時刻から前記時間的間隔が経過した時刻に前記次回の行動識別処理を開始させる制御手段と、
を備えることを特徴とする行動識別装置。
【０２０４】
（付記２）
付記１に記載の行動識別装置であって、
前記行動識別手段は、前記センサデータに基づいて、複数の行動のそれぞれについて、前記ユーザがその行動を行っている尤度を求め、
前記処理間隔計算手段は、前記行動識別手段が求めた複数の行動のそれぞれの尤度の一部又は全部に基づいて、今回の行動識別処理に対応した所定の基準時刻から次回の行動識別処理の開始の時刻までの時間的間隔を算出することを特徴とする行動識別装置。
【０２０５】
（付記３）  
付記１又は２に記載の行動識別装置であって、識別対象とする行動毎に任意の長さの処理間隔を対応付けておき、
前記処理間隔計算手段は行動と前記対応付けられている前記処理間隔を前記次回の処理開始時刻として算出することを特徴とする行動識別装置。
【０２０６】
（付記４）
付記１又は２に記載の行動識別装置であって、識別対象とする行動毎に任意の長さの処理間隔を対応付けておき、
前記行動識別手段は、前記センサデータに基づいて、複数の行動のそれぞれについて、前記ユーザがその行動を行っている尤度を求め、
前記処理間隔計算手段は前記尤度が最も高かった行動に関しての前記尤度と、該行動と前記対応付けられている前記処理間隔とを乗じた値を前記次回の処理開始時刻として算出することを特徴とする行動識別装置。
【０２０７】
（付記５）
付記１又は２に記載の行動識別装置であって、識別対象とする行動毎に任意の長さの処理間隔を対応付けておき、
前記行動識別手段は、前記センサデータに基づいて、複数の行動のそれぞれについて、前記ユーザがその行動を行っている尤度を求め、
下記の式により最大の尤度を持つ行動の尤度が全ての行動の尤度と比べてどれだけ突出しているかを表す値である突出度を求め、
（数１）
2013157332.tif 000004
但し、
ｎ＝識別対象とする行動の数
ｘ＝最大の尤度を持つ行動の尤度
ｙ＝ｉ番目の行動の尤度
であるとする、
前記処理間隔計算手段は、前記尤度が最も高かった行動に関しての前記尤度と、該行動と前記対応付けられている前記処理間隔と、前記突出度とを乗じた値を前記次回の処理開始時刻として算出することを特徴とする行動識別装置。
【０２０８】
（付記６）
付記１乃至５の何れか１に記載の行動識別装置であって、
前記行動識別手段は、前記センサデータに基づいて、複数の行動のそれぞれについて、前記ユーザがその行動を行っている尤度を求め、
前記行動識別手段が求めた前記尤度を、複数の行動の各々について複数記憶する識別結果記憶手段と、
識別結果記憶部が記憶する複数の尤度から各行動に関しての尤度を求め、該求めた尤度を前記行動処理間隔計算手段に出力する遷移解析手段と、
を更に備え、
前記処理間隔計算手段は前記行動識別手段の出力した尤度ではなく、前記行動遷移解析手段が求めた尤度に基づいて前記次回の処理開始時刻を算出することを特徴とする行動識別装置。
【０２０９】
（付記７）
付記６に記載の行動識別装置であって、
或る行動の次に、該或る行動又は他の行動に遷移する確率である遷移確率を行動毎に求める行動モデル構築手段を更に備え、
前記行動遷移解析手段は、前記前記行動遷移解析手段が求めた尤度に加え前記遷移確率にも基づいて前記次回の処理開始時刻を算出することを特徴とする行動識別装置。
【０２１０】
（付記８）
付記１乃至７の何れか１に記載の行動識別装置であって、
前記行動識別手段は、前記センサデータに基づいて、複数の行動のそれぞれについて、前記ユーザがその行動を行っている尤度を求め、
前記ユーザの現在の状況を表す情報を取得する状況取得手段と、
前記状況毎に、行動が変化する確率を表す値である行動変化確率を求める行動変化確率計算手段と、
を更に備え、前記処理間隔計算手段は前記尤度に加え前記行動変化確率にも基づいて前記次回の処理開始時刻を算出することを特徴とする行動識別装置。
【０２１１】
（付記９）
第１の端末と、第２の端末を含んだ行動識別システムであって、
前記第１の端末は前記センサデータを取得するセンサデータ取得手段を備え、
前記第２の端末は付記１乃至８の何れか１に記載の行動識別装置であり、
前記センサデータ取得手段は前記次回の処理開始時刻から所定時間分のセンサデータを取得し、該取得したセンサデータを前記第２の端末に送信した後は、前記次回の処理開始時刻よりも更に次回の処理開始時刻になるまで前記センサデータの取得及びセンサデータの送信を停止することを特徴とする行動識別システム。
【０２１２】
（付記１０）
コンピュータを、
ユーザの行動に伴い変化するセンサデータに基づいて、前記ユーザが複数の行動のうちの何れの行動を行っているかを求める行動識別手段と、
前記行動識別手段が求めた行動が複数の行動のうちの何れの行動であるかに基づいて、今回の行動識別処理に対応した所定の基準時刻から次回の行動識別処理の開始の時刻までの時間的間隔を算出する処理間隔計算手段と、
前記基準の時刻から前記時間的間隔が経過した時刻に前記次回の行動識別処理を開始させる制御手段と、
を備える行動識別装置として機能させることを特徴とする行動識別プログラム。
【０２１３】
この出願は、２０１２年４月１７日に出願された日本出願特願２０１２−０９４０２１を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【０２１４】
本発明は、センサを用いてユーザの行動を識別し、識別結果を利用する装置を、携帯電話や、玩具、健康器具などの組み込み機器などの上で構築することで、見守りサービス、健康サービス、情報推薦サービスといった用途に好適である。
【符号の説明】
【０２１５】
１００  センサデータ取得部
２００  行動識別部
３００  処理間隔計算部
４００  処理間隔設定部
５００  処理間隔ルール記憶部
６００  識別結果提示部
７００  識別結果記憶部
８００  行動遷移解析部
９００  行動モデル構築部
１０００  状況取得部
１１００  行動変化確率計算部
１０００１、１０００２、１０００３、１０００４  行動識別システム
【図１】
2013157332.tif 000006
【図２】
2013157332.tif 000007
【図３】
2013157332.tif 000008
【図４】
2013157332.tif 000009
【図５】
2013157332.tif 000010
【図６】
2013157332.tif 000011
【図７】
2013157332.tif 000012
【図８】
2013157332.tif 000013
【図９】
2013157332.tif 000014
【図１０】
2013157332.tif 000015
【図１１】
2013157332.tif 000016
【図１２】
2013157332.tif 000017
【図１３】
2013157332.tif 000018
【図１４】
2013157332.tif 000019
【図１５】
2013157332.tif 000020
【図１６】
2013157332.tif 000021
【国際調査報告】
2013157332.tif 000022
2013157332.tif 000023
2013157332.tif 000024
2013157332.tif 000025