(57)【要約】【課題】居住者に負担をかけることなく生活異変を客観的に検知することが可能な生活異変検知装置を提供する。【解決手段】居住者の通常と異なる生活行動を検知するための生活異変検知装置であって、センサ情報記憶手段２と、任意の時刻に対して所定の時間窓でセンサ情報を切り出すことによりセンサ反応パターンを取得するセンサパターン生成手段４と、各センサ反応パターンに基づくクラスタ分析により各時刻に対応するクラスタを取得するクラスタ分析手段６と、監視時間帯から所定の時間幅を有する複数の単位時間帯を抽出しクラスタの遷移に基づいて測定日毎に各単位時間帯の普段度を求める普段度算出手段８と、各単位時間帯における普段度の平均値及び標準偏差を算出する普段度分析手段９と、評価対象となる特定の単位時間帯における普段度を普段度の平均値及び標準偏差に基づき評価することにより生活異変の有無を判定する生活異変判定手段１０とを備える。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
居住者の通常と異なる生活行動を検知するための生活異変検知方法であって、
居住者の生活状態を複数のセンサにより時系列計測し、センサ情報を取得するステップと、
任意の時刻に対して所定の時間窓で前記センサ情報を切り出すことにより、各時刻のセンサ反応パターンを取得するステップと、
前記各センサ反応パターンに基づくクラスタ分析により、各時刻に対応するクラスタを取得するステップと、
前記センサによる監視時間帯から所定の時間幅を有する複数の単位時間帯を抽出し、複数の測定日における前記クラスタの遷移に基づいて、測定日毎に前記各単位時間帯の普段度を求めるステップと、
得られた前記普段度を複数の測定日について集計し、前記各単位時間帯における普段度の平均値及び標準偏差を算出するステップと、
評価対象となる特定の前記単位時間帯における前記普段度を、該単位時間帯に対応する前記普段度の平均値及び標準偏差に基づき評価することにより、生活異変の有無を判定するステップとを備える生活異変検知方法。
【請求項２】
前記生活異変の有無を判定するステップは、
評価対象となる特定の前記単位時間帯における前記普段度の平均値からの偏差を、該普段度の標準偏差で正規化することにより、正規化分散得点を算出するステップと、
前記正規化分散得点の時間積分を予め設定された基準値と比較することにより、前記生活異変の有無を判定するステップとを備える請求項１に記載の生活異変検知方法。
【請求項３】
前記クラスタを取得するステップは、
前記各センサ反応パターンに対して成分分析を行うことにより、複数の成分からなる特徴情報を抽出するステップと、
前記各センサ反応パターンから前記特徴情報に基づいて各時刻に対応する特徴量をそれぞれ求めるステップと、
前記特徴量をクラスタ分析することにより、各時刻のクラスタを取得するステップとを備える請求項１に記載の生活異変検知方法。
【請求項４】
前記成分分析は主成分分析であり、前記特徴量は主成分負荷量である請求項３に記載の生活異変検知方法。
【請求項５】
前記普段度を求めるステップは、
複数の測定日における前記クラスタの遷移に基づいて標準クラスタ情報を生成するステップと、
評価対象となる特定の測定日における前記クラスタの遷移に基づいて特定クラスタ情報を生成するステップと、
前記標準クラスタ情報と特定クラスタ情報との相関に基づき、前記各単位時間帯の普段度を算出するステップとを備える請求項１に記載の生活異変検知方法。
【請求項６】
複数の前記センサは、複数の赤外線センサ及び複数の電力量センサを含む請求項１に記載の生活異変検知方法。
【請求項７】
居住者の通常と異なる生活行動を検知するための生活異変検知装置であって、
複数のセンサにより計測された居住者の生活状態に関するセンサ情報を記憶するセンサ情報記憶手段と、
任意の時刻に対して所定の時間窓で前記センサ情報を切り出すことにより、各時刻のセ
ンサ反応パターンを取得するセンサパターン生成手段と、
前記各センサ反応パターンに基づくクラスタ分析により、各時刻に対応するクラスタを取得するクラスタ分析手段と、  
前記センサによる監視時間帯から所定の時間幅を有する複数の単位時間帯を抽出し、複数の測定日における前記クラスタの遷移に基づいて、測定日毎に前記各単位時間帯の普段度を求める普段度算出手段と、
得られた前記普段度を複数の測定日について集計し、前記各単位時間帯における普段度の平均値及び標準偏差を算出する普段度分析手段と、
評価対象となる特定の前記単位時間帯における前記普段度を、該単位時間帯に対応する前記普段度の平均値及び標準偏差に基づき評価することにより、生活異変の有無を判定する生活異変判定手段とを備える生活異変検知装置。
【請求項８】
コンピュータを、請求項７に記載の生活異変検知装置として機能させるための生活異変検知プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、居住者の通常と異なる生活行動を検知するための生活異変検知方法、装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
我が国では急速な高齢化とともに、家庭内での不慮の事故による死亡件数が急増しており、２００１年には交通事故死者数に匹敵するまでになっている。また、独居高齢者数も増加の一途をたどっており、２０００年には３００万人に上っている。このような社会の大きな変化の中で、生活者の異常を自動検知する技術や離れた家族の生活ぶりを知る技術などの生活見守り技術が求められている。そこで、住宅内に配置した複数のセンサから得られる情報を基に、普段と異なる状態を自動検知する技術の開発が行われている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、以下に示す居住者の健康確認方法が開示されている。まず、住宅における複数の電源系統の電流値を測定し、一定電流値の継続時間や電流レベルなどの特徴量を設定する。そして、各特徴量に対応するデータをニューラルネットワークに入力し、現実の健康状態を教師信号として与え、各結合荷重を変化させながら出力値と教師信号との差が十分小さくなるまで反復計算し、各結合荷重を決定する。
【０００４】
更に、直近数日間の同じ時間帯に対応する学習用特徴量データの平均値および標準偏差を算出し、この平均値に標準偏差の実数倍を加算および減算した仮想データを作成する。そして、この仮想データを境界データとしてニューラルネットワークに入力し、異常を表す教師信号を与え、出力信号が教師信号と一致するように各結合荷重を再計算する。
【０００５】
このようにして初期設定を行った後、蓄積された電流値などに基づき毎日数回の健康確認タイミングにおいて特徴量データが作成され、これらのデータがニューラルネットワークに入力されると健康状態が判断され、判断結果が出力される。
【特許文献１】特開２００２−１０９６６３号公報（第４−８頁、第５図）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところが、上記特許文献１に開示された居住者の健康確認方法は、初期設定において、通常の健康状態であると認識した状態での特徴量データをニューラルネットワークに入力し、健康状態を表す教師信号を付与して学習させることが必要になるので、初期設定に要する負担が大きいだけでなく、生活パターンが変わる度に初期設定をやり直さなければならず、面倒であるという問題があった。更に、被験者の主観に基づいて健康か否かが判断されるため、生活異変を客観的に判断することが困難であるという問題があった。
【０００７】
本発明は、このような問題を解決すべくなされたものであって、居住者に負担をかけることなく生活異変を客観的に検知することができる生活異変検知方法、装置及び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】
【０００８】
本発明の前記目的は、居住者の通常と異なる生活行動を検知するための生活異変検知方法であって、居住者の生活状態を複数のセンサにより時系列計測し、センサ情報を取得するステップと、任意の時刻に対して所定の時間窓で前記センサ情報を切り出すことにより、各時刻のセンサ反応パターンを取得するステップと、前記各センサ反応パターンに基づくクラスタ分析により、各時刻に対応するクラスタを取得するステップと、前記センサに
よる監視時間帯から所定の時間幅を有する複数の単位時間帯を抽出し、複数の測定日における前記クラスタの遷移に基づいて、測定日毎に前記各単位時間帯の普段度を求めるステップと、得られた前記普段度を複数の測定日について集計し、前記各単位時間帯における普段度の平均値及び標準偏差を算出するステップと、評価対象となる特定の前記単位時間帯における前記普段度を、該単位時間帯に対応する前記普段度の平均値及び標準偏差に基づき評価することにより、生活異変の有無を判定するステップとを備える生活異変検知方法により達成される。
【０００９】
この生活異変検知方法において、前記生活異変の有無を判定するステップは、評価対象となる特定の前記単位時間帯における前記普段度の平均値からの偏差を、該普段度の標準偏差で正規化することにより、正規化分散得点を算出するステップと、前記正規化分散得点の時間積分を予め設定された基準値と比較することにより、前記生活異変の有無を判定するステップとを備えることが好ましい。
【００１０】
また、本発明の前記目的は、居住者の通常と異なる生活行動を検知するための生活異変検知装置であって、複数のセンサにより計測された居住者の生活状態に関するセンサ情報を記憶するセンサ情報記憶手段と、任意の時刻に対して所定の時間窓で前記センサ情報を切り出すことにより、各時刻のセンサ反応パターンを取得するセンサパターン生成手段と、前記各センサ反応パターンに基づくクラスタ分析により、各時刻に対応するクラスタを取得するクラスタ分析手段と、前記センサによる監視時間帯から所定の時間幅を有する複数の単位時間帯を抽出し、複数の測定日における前記クラスタの遷移に基づいて、測定日毎に前記各単位時間帯の普段度を求める普段度算出手段と、得られた前記普段度を複数の測定日について集計し、前記各単位時間帯における普段度の平均値及び標準偏差を算出する普段度分析手段と、評価対象となる特定の前記単位時間帯における前記普段度を、該単位時間帯に対応する前記普段度の平均値及び標準偏差に基づき評価することにより、生活異変の有無を判定する生活異変判定手段とを備える生活異変検知装置により達成される。
【００１１】
また、本発明の前記目的は、コンピュータを、上記生活異変検知装置として機能させるための生活異変検知プログラムにより達成される。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、居住者に負担をかけることなく生活異変を客観的に検知することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、添付図面を参照しながら本発明の一実施形態について説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る生活異変検知装置を示すブロック図である。同図に示すように、この生活異変検知装置１は、複数のセンサＳ１，Ｓ２，・・・，Ｓｎに接続されており、センサ情報記憶手段２、センサパターン生成手段４、クラスタ分析手段６、普段度算出手段８、普段度分析手段９および生活異変判定手段１０を備えている。複数のセンサＳ１，Ｓ２，・・・，Ｓｎは、居住者の生活状態を乱すことなく常時モニタリング可能なものが好ましく、例えば、赤外線センサや、電力量センサなどを挙げることができる。また、センサの個数は、複数であれば特に制限はないが、住宅内全体における居住者の動きが把握できるように配置することが好ましい。生活異変検知装置１へのセンサ情報の入力は、例えば、無線通信により行うことができる。
【００１４】
センサ情報記憶手段２は、接続された複数のセンサＳ１，Ｓ２，・・・，Ｓｎから常時入力される計測データを、センサ情報として格納する。センサパターン生成手段４は、センサ情報に基づいて各時刻のセンサ反応パターンを取得する。クラスタ分析手段６は、センサ反応パターンに基づくクラスタ分析により、各時刻に対応するクラスタを取得する
。
【００１５】
普段度算出手段８は、センサＳ１，Ｓ２，・・・，Ｓｎによる監視時間帯から一定の時間幅を有する複数の単位時間帯を抽出し、複数の測定日におけるクラスタの遷移に基づいて、測定日毎に各単位時間帯の普段度を求める。普段度分析手段９は、普段度算出手段８により得られた普段度を複数の測定日の同じ単位時間帯毎に集計し、各単位時間帯における普段度の平均値及び標準偏差を算出する。生活異変判定手段１０は、評価対象となる特定の単位時間帯における普段度を、同じ単位時間帯における普段度の平均値及び標準偏差に基づき評価することにより、生活異変の有無を判定する。
【００１６】
本実施形態において、クラスタ分析手段６は、各センサ反応パターンに対して主成分分析などの成分分析を行うことにより、複数の主たる成分からなる特徴情報を抽出する特徴情報抽出手段６１と、各センサ反応パターンから特徴情報に基づいて各時刻に対応する主成分負荷量などの特徴量をそれぞれ求める特徴量生成手段６２とを備えており、この特徴量をクラスタ分析することにより、各時刻のクラスタを得るように構成されている。
また、本実施形態において、普段度算出手段８は、複数の測定日におけるクラスタの遷移に基づいて標準クラスタ情報を生成する標準クラスタ情報生成手段８１と、評価対象となる特定の測定日における前記クラスタの遷移に基づいて特定クラスタ情報を生成する特定クラスタ情報生成手段８２とを備えており、標準クラスタ情報及び特定クラスタ情報に基づいて、普段度を算出する。
【００１７】
また、本実施形態において、生活異変判定手段１０は、評価対象となる特定の単位時間帯における普段度の平均値からの偏差を、該普段度の標準偏差で正規化して得られる正規化分散得点を算出する正規化分散得点算出手段１０１を備えており、この正規化分散得点の時間積分を予め設定された基準値と比較することにより、生活異変の有無を判定する。
次に、上述した生活異変検知装置１を用いて生活異変を検知する方法の一実施例を説明する。本実施形態においては、センサＳ１，Ｓ２，・・・，Ｓｎとして、在室センサおよび電力センサを使用し、４人家族（夫婦および子供２人）の住宅に設置した場合について説明する。それぞれの設置場所および計測対象としては、例えば、図２に示すものを挙げることができる。
在室センサとしては、異なる４方向に検知エリアをもつ４つの赤外線センサを照明器具の下部に装着した構成のものと、１つの赤外線センサを装着した構成のものとを使用し、人体から発せられる赤外線の強度変化を検知して１秒毎にＯＮ／ＯＦＦ信号を送信するように構成可能である。照明器具に装着されるものについては、照明器具のＯＮ／ＯＦＦ信号も送信するように構成可能である。また、電力量センサは、接続された各種家電製品の使用電力の積算値を１分間隔で出力するように構成可能である。
このようなセンサＳ１，Ｓ２，・・・，Ｓｎを、生活異変検知装置１に対して無線通信可能に接続した後、時系列計測を開始する。計測したデータは、センサ情報の時系列情報としてセンサ情報記憶手段２に格納される。センサ情報の一例を図３に示す。センサ情報の格納は、所定期間（例えば２週間程度）行う。
図３に示す時系列情報は、最短１秒間隔で変化する情報であり、同じ生活状態（食事やくつろぎなどの状態）でもセンサ反応は異なるため、センサ情報を直接比較しても生活状態の違いを検知することは困難である。そこで、本実施形態においては、センサパターン生成手段４が生成したセンサ反応パターンに基づいてクラスタ分析手段６がクラスタ分析を行うことにより、センサ情報から生活状態を表す情報に変換する。
【００１８】
より具体的には、センサパターン生成手段４は、測定開始時刻に対応する時間窓ｗによりセンサ情報を切り出して、センサ反応パターンを生成する。時間窓ｗは１０秒とし、時間窓を１秒毎に移動しながらセンサ反応パターンを順次取得する。特徴情報抽出手段６１
は、得られた各センサ反応パターンの主成分分析を行う（図３参照）。
【００１９】
主成分分析の方法は、公知の各種アルゴリズムを用いて行うことができるが、本実施形態においては、１０秒の時間窓で１秒毎に得られる１日のセンサ反応パターンが、約８６４００パターンと膨大な数になるので、数週間におよぶセンサ情報の主成分を、固有値を計算する直接解法で求めることは困難である。そこで、主成分をニューラルネットワークの学習機能を用いて求める一般化ヘッブアルゴリズム(Generalized Hebbian Algorithm)を好ましく例示することができる。このアルゴリズムによれば、ｎ個の主成分を求める
時、i番目の主成分ベクトルci(i=0,…,n-1)は、時間窓ｗで切り出したｋ秒後のセンサ反
応パターンx(k)を順次入力することにより、次式１のように漸化的に求まる。
【００２０】
【数１】
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ただし、γは定数で、左肩添え字ｔはベクトルの転置を表す。
主成分の数ｎは、寄与率の総和が所定値（例えば０．８程度）を超える最小の値とすることにより自動的に設定可能であり、これによって、センサ反応の中の主要な成分のみを抽出することができ、複数の主成分から構成される特徴情報を得ることができる。図４は、１４日間のセンサ情報から求めた特徴情報の一例を示しており、主成分１〜主成分１０までの１０個の主成分により構成されている。
【００２１】
次に、特徴量生成手段６２は、時間窓ｗで切り取られたセンサ反応パターンを各主成分ベクトルに投影した主成分負荷量(pi=tcix/|ci|)を各時刻に対応させて求める。クラスタ分析は、この主成分負荷量に対して行われる。
【００２２】
クラスタ分析の方法についても特に限定はないが、例えば、非階層クラスタを自己組織的に生成することができるART(Adaptive Resonance Theory)による方法を挙げることができる。即ち、入力となる主成分負荷量を要素とするベクトルpが、既に生成されているm個のクラスタqi(i=0,…,m-1)の方向よりも異なる場合、つまりすべてのqiに対して、次式２が成り立つ時、新しいクラスタpが生成される。
【００２３】
【数２】
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図５は、図４に示す１０個の主成分に基づく主成分負荷量のクラスタ分類（但しα＝０．６）により生成された生活情報クラスタの一例であり、クラスタ１〜クラスタ４４までの４４種類のクラスタが示されている。尚、クラスタ分類された際の各主成分負荷量に対する重みづけが横軸に並んでおり、図中の横軸の数字は各主成分の番号に対応している。これらのクラスタは、「食事」や「くつろぎ」などの生活の意味との関連性が必ずしも強い訳ではないが、その家族における主要な生活状態を表現していると考えられる。参考として、センサ情報を主成分分析することなく直接クラスタ分析したところ、図６に示すように、細かなセンサ反応に対応したクラスタが多数生成され、生活状態を記述するには不都合な結果となった。この結果から、主成分負荷量をクラスタ分析する有効性が確認できる。
標準クラスタ情報生成手段８１は、各時刻に対応するクラスタにより、日々の生活をクラスタ間の遷移パターンとして表す。図７は、遷移パターンの一例を示しており、各日付におけるクラスタ間の遷移状態を表している。この結果から、複数日の同時刻におけるクラスタに基づいて、当該時刻のクラスタ発生頻度分布を作成する。ある時刻におけるクラスタの発生頻度の最大値が１になるように正規化すると、図８に示すように、１日の各時刻におけるクラスタの発生頻度分布に基づく、その家族の標準生活テンプレート（標準クラスタ情報）が得られる。尚、図８において、発生頻度が高いところほど明るく表示されている。特定クラスタ情報生成手段８２は、評価対象となる特定の日のクラスタ遷移パターン（特定クラスタ情報）を生成する。
【００２４】
普段度算出手段８は、上述したクラスタ発生頻度分布からなる標準生活テンプレートと、評価対象となる日のクラスタ遷移パターンとを比較することにより、各測定日の各単位時間帯における普段度を評価する。
【００２５】
標準生活テンプレートで表されている時刻ｔにおけるクラスタｃの発生確率をＰ(t;c)
とし、時刻ｔにクラスタｃが現れた時をＸ(t;c)＝１、時刻ｔにクラスタｃが現れなかっ
た時をＸ(t;c)＝０とすると、時刻ｔにおける時間幅Ｔで評価した普段度ＯＴ(t)は、次式３で与えられる。
【００２６】
【数３】
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普段度ＯＴ(t)は、標準生活テンプレートの同じ単位時間帯で示される最も発生しやす
いクラスタだけが起きた場合に最大値１を示し、値が小さくなる程、普段の生活状態から逸脱が大きいことを示している。時間幅Ｔを１日とし、開始時刻τが１秒ずつずれるように単位時間帯を設定した場合における普段度の変化の一例を図９に示す。昼間は様々な生活状態が発生するため普段度が低くなる一方、夜は通常睡眠の状態であるため普段度が高くなっている。こうして得られた各測定日の各単位時間帯における普段度は、メモリに格納される。
【００２７】
普段度分析手段９は、得られた普段度を集計し、各単位時間帯における普段度の平均値及び標準偏差を算出する。単位時間帯の時間幅Ｔを１時間とした場合の普段度の平均値及び標準偏差の一例を図１０に示す。夜は睡眠により状態が安定しているため、普段度の平均値は高く、標準偏差は小さくなっている。一方、昼間は生活状態が一定でないため、普段度の平均値は低くなり、ばらつきを生じる。但し、昼間でも時間帯によっては同じ生活状態が発生しやすい時間帯があり、この時間帯では標準偏差が小さくなっている。
正規化分散得点算出手段１０１は、評価対象となる特定日の特定の単位時間帯における普段度から、次式４により正規化分散得点を算出する。
【００２８】
【数４】
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こうして得られた正規化分散得点は、平均値が普段度の平均値と同じであり、標準偏差がどの単位時間帯でも１となるように正規化されている。すなわち、図１１に示すように
、時刻ｔ１及びｔ２における普段度が同じであっても、時刻ｔ１における標準偏差は時刻ｔ２における標準偏差よりも小さいために、時刻ｔ１の正規化分散得点は時刻ｔ２の正規化分散得点よりも小さくなる。このような指標を用いることにより、単に普段度のみで評価する場合に比べて、生活異変の状態をより正確に表すことができる。
【００２９】
生活異変判定手段１０は、得られた正規化分散得点を次式５に基づき時間積分することにより、評価得点ｐ（ｔ）を算出する。
【００３０】
【数５】
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評価得点は、正規化分散得点の負の値のみを積分することにより求められ、正規化分散得点が正の値をとる時は、積分値が０にリセットされる。こうして得られた評価得点は、生活異変の程度が大きく、また異変の時間が長いほど、負の値が大きくなるため、この評価得点を予め設定された基準値（例えば、正規化分散の標準偏差値のｎ倍を負にした値）と比較し、評価得点が基準値よりも低い場合を生活異変として検知することができる。
【００３１】
実際の生活状態をモニタリングし、４月１日から４月３０日まで１ヶ月の計測データから求めた正規化分散得点及びこれに基づく評価得点を図１２に示す。生活者が申告した通常と異なる生活状態は、図１３に示す通りである。
【００３２】
図１２に示すように、正規化分散得点から算出された評価得点に基づき生活異変と判定された単位時間帯は、生活者の申告内容と概ね一致しており、実際の生活異変の様子をよく反映している。このように、本実施形態の生活異変検知装置によれば、居住者に負担をかけることなく、生活異変を精度良く検知することが可能である。
【００３３】
また、家屋の間取り、センサ配置、家族の構成員などが変化しても、センサ情報の蓄積により、自動的に標準生活テンプレート（すなわち、クラスタ発生頻度分布などの標準クラスタ情報）に反映することができるので、環境の変化にも容易に対応することができる。
【００３４】
また、普段度の平均値及び標準偏差を予め格納しておくことにより、単位時間帯の時間幅を適切な値（例えば、１時間程度）に設定することで、生活異変を迅速に検知することができ、外部機関などへの通報を効果的に行うことができる。
【００３５】
本実施形態においては、標準生活テンプレート（標準クラスタ情報）の一例として、クラスタの発生頻度（発生確率）を評価指標とするクラスタ発生頻度分布からなる標準クラスタパターンを利用する場合について説明したが、クラスタの遷移確率、継続時間確率、周期確率、クラスタ間の遷移頻度など他の評価指標を用いることも可能であり、更に、これら複数の評価指標を用いて各評価結果を組み合わせることにより、生活異変を判定することもできる。
【００３６】
また、上記実施形態においては、センサ反応パターンに対してクラスタ分析手段６が主成分分析を行うことにより特徴情報を抽出し、各センサ反応パターンから特徴情報に基づいて主成分負荷量を求めるように構成しているが、成分分析の方法としては必ずしも主成分分析に限定されるものではなく、因子分析や独立成分分析などを適用することもできる。
【００３７】
また、汎用のコンピュータを上述した生活異変検知装置として機能させるためのプログラムを作成し、当該プログラムを市場において流通させることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明の一実施形態に係る生活異変検知装置を示すブロック図である。
【図２】上記生活異変検知装置に接続されるセンサの設置場所および計測対象の一実施例を示す図である。
【図３】センサ情報の一実施例を示す図である。
【図４】特徴情報の一実施例を示す図である。
【図５】クラスタの一実施例を示す図である。
【図６】クラスタの比較例を示す図である。
【図７】クラスタ間の遷移パターンの一実施例を示す図である。
【図８】標準生活テンプレートの一実施例を示す図である。
【図９】普段度の一実施例を示す図である。
【図１０】普段度の平均値及び標準偏差の一実施例を示す図である。
【図１１】普段度と正規化分散得点との関係を説明するための図である。
【図１２】正規化分散得点及び評価得点の一実施例を示す図である。
【図１３】生活者の生活状態の申告内容を示す図である。
【符号の説明】
【００３９】
１  生活異変検知装置
２  センサ情報記憶手段
４  センサパターン生成手段
６  クラスタ分析手段
６１  特徴情報抽出手段
６２  特徴量生成手段
８  普段度算出手段
８１  標準クラスタ情報生成手段
８２  特定クラスタ情報生成手段
９  普段度分析手段
１０  生活異変判定手段
１０１  正規化分散得点算出手段
Ｓ１，Ｓ２，・・・，Ｓｎ  センサ
【図１】
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【図２】
2006072443.tif 000009
【図３】
2006072443.tif 000010
【図４】
2006072443.tif 000011
【図５】
2006072443.tif 000012
【図６】
2006072443.tif 000013
【図７】
2006072443.tif 000014
【図８】
2006072443.tif 000015
【図９】
2006072443.tif 000016
【図１０】
2006072443.tif 000017
【図１１】
2006072443.tif 000018
【図１２】
2006072443.tif 000019
【図１３】
2006072443.tif 000020