(57)【要約】【課題】その環境で利用可能なセンサから得られる情報から、識別可能である状態クラスを抽出することができるユーザ行動状態区間抽出システムおよび方法を提供することを目的とする。【解決手段】センサにより検出された情報からユーザの行動状態を抽出するユーザ行動状態区間抽出システムに、センサにより検出されたセンサ検出情報を取得するセンサ情報取得手段と、センサ検出情報に基づいて決定された所定の時間範囲の識別可能な行動状態を示す状態クラスのうち、時間範囲内で状態クラスが成立する時間範囲を抽出する識別状態クラス区間抽出手段を備えることにより達成される。【選択図】図１
2006092440.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサにより検出された情報からユーザの行動状態を抽出するユーザ行動状態区間抽出システムにおいて：
前記センサにより検出されたセンサ検出情報を取得するセンサ情報取得手段；
前記センサ検出情報に基づいて決定された所定の時間範囲の識別可能な行動状態を示す状態クラスのうち、前記時間範囲内で状態クラスが成立する時間範囲を抽出する識別状態クラス区間抽出手段；
を備えることを特徴とするユーザ行動状態区間抽出システム。
【請求項２】
請求項１に記載のユーザ行動状態区間抽出システムにおいて：
前記時間範囲のセンサ検出情報を、各時刻における前記センサの反応時間の継続性を示す継続時間属性データに変換する継続時間属性変換手段；
特定の状態クラスを判別する判別ルールに基づいて、前記継続時間属性データから前記特定の状態クラスが成立する時間範囲を抽出する状態クラス区間抽出手段；
を備えることを特徴とするユーザ行動状態区間抽出システム。
【請求項３】
請求項２に記載のユーザ行動状態区間抽出システムにおいて：
前記時間範囲内で前記センサの反応がない時間範囲に対して、センサ検出情報を追加するセンサ情報追加手段；
を備えることを特徴とするユーザ行動状態区間抽出システム。
【請求項４】
センサにより検出された情報からユーザの行動状態を抽出するユーザ行動状態区間抽出方法において：
前記センサにより検出されたセンサ検出情報を取得するステップ；
前記センサ検出情報に基づいて決定された所定の時間範囲の識別可能な行動状態を示す状態クラスのうち、前記時間範囲内で状態クラスが成立する時間範囲を抽出するステップ；
前記抽出した状態クラスが成立する時間範囲を提示するステップ；
を有することを特徴とするユーザ行動状態区間抽出方法。
【請求項５】
請求項４に記載のユーザ行動状態区間抽出方法において：
前記時間範囲のセンサ検出情報を、各時刻における前記センサの反応時間の継続性を示す継続時間属性データに変換するステップ；
特定の状態クラスを判別する判別ルールに基づいて、前記継続時間属性データから前記特定の状態クラスが成立する時間範囲を抽出するステップ；
を有することを特徴とするユーザ行動状態区間抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センサ情報から識別可能なユーザの行動状態の区間を抽出するユーザ行動状態区間抽出システムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
センサから得られる情報から、ユーザの行動状態を識別するシステムでは、システム開発者やシステム利用者が、予め識別したいユーザの行動状態に対して、状態クラスを定義し、定義された状態クラスに対して識別が行われる。
【０００３】
このようなシステムの例について説明する。
【０００４】
例えば、ユーザ本人やシステム開発者が、ユーザの行動を記録したセンサ情報を見ながら、識別する状態クラスの時間範囲を指定し、識別する状態クラスの定義を行う（例えば、非特許文献１参照）。
【０００５】
また、例えば、環境中に設置された多数のセンサを用いてユーザの行動状態を認識する際に、状態を認識するためのセンサ情報やその組み合わせをルールとして記述し、そのルールに基づいて認識を行う。この場合の行動を定義する状態は、例えば、食事、調理、ＴＶ鑑賞などであるが、このような状態はシステム開発者により予め定義される（例えば、非特許文献２参照）。
【非特許文献１】Emmanuel Munguia Tapia: “Activity Recognition in the Home Setting Using Simple and Ubiquitous Sensors”、 S.M. Thesis、 Massachusetts Institute of Technology (2003)
【非特許文献２】野口博史、他：“部屋型日常行動計測環境：Sensing Room”、信学技法PRMU2003-287(2004.3)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述した背景技術には以下の問題がある。
【０００７】
ユーザの行動状態を認識するシステムにおいて、認識を行うユーザの行動状態を示す状態クラスは、システム設計者により予め定義される。システム設計者は、その状態クラスの認識結果を参照し、１つの状態クラスを複数の状態クラスに分割する状態クラスの再定義や複数の状態クラスを１つにまとめるなどの状態クラスの決定を試行錯誤的に行う必要があった。
【０００８】
つまり、その環境で利用可能なセンサから得られる情報から、どのようなユーザの状態クラスが識別可能かを決定するには、試行錯誤が必要であるという問題がある。
【０００９】
そこで、本発明の目的は、その環境で利用可能なセンサから得られる情報から、識別可能である状態クラスを抽出することができるユーザ行動状態区間抽出システムおよび方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するため、本発明のユーザ行動状態区間抽出システムは、センサにより検出された情報からユーザの行動状態を抽出するユーザ行動状態区間抽出システムにおいて、センサにより検出されたセンサ検出情報を取得するセンサ情報取得手段と、センサ検出情報に基づいて決定された所定の時間範囲の識別可能な行動状態を示す状態クラスのうち、時間範囲内で状態クラスが成立する時間範囲を抽出する識別状態クラス区間抽出手段とを備える。
【００１１】
このように構成することにより、センサ検出情報を用いて予め登録された粗い状態クラスの区間から、識別可能な識別状態クラスの区間の候補を抽出することが可能となる。この提示された識別状態クラスの候補区間から、状態クラスの定義を行うことが可能となる。
【００１２】
また、本発明のユーザ行動状態区間抽出方法は、センサにより検出された情報からユーザの行動状態を抽出するユーザ行動状態区間抽出方法において、センサにより検出されたセンサ検出情報を取得するステップと、センサ検出情報に基づいて決定された所定の時間範囲の識別可能な行動状態を示す状態クラスのうち、時間範囲内で状態クラスが成立する時間範囲を抽出するステップと、抽出した状態クラスが成立する時間範囲を提示するステップとを有する。
【００１３】
このようにすることにより、センサ検出情報を用いて予め登録された粗い状態クラスの区間から、識別可能な識別状態クラスの区間の候補を抽出し、その区間をユーザに提示することが可能となる。この提示された識別状態クラスの候補区間からユーザは状態クラスの定義を行うことが可能となる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の実施例によれば、その環境で利用可能なセンサから得られる情報から、識別可能である状態クラスを抽出することができるユーザ行動状態区間抽出システムおよび方法を実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
次に、本発明の実施例について図面を参照して説明する。
なお、実施例を説明するための全図において、同一機能を有するものは同一符号を用い、繰り返しの説明は省略する。
【００１６】
本発明の実施例にかかるユーザ行動状態区間抽出システムについて、図１を参照して説明する。
【００１７】
本実施例にかかるユーザ行動状態区間抽出システム１００は、状態検出用センサＳ１〜Ｓｎ（ｎは正の整数）と、状態検出用センサＳ１〜Ｓｎと接続されたセンサ情報取得部１１０と、センサ情報取得部１１０と接続されたセンサデータ保存部１２０、状態クラス登録データ保存部１３０、識別状態クラス登録部１４０および識別状態クラス区間抽出部１５０とを備える。センサ情報取得部１１０と、センサデータ保存部１２０、状態クラス登録データ保存部１３０、識別状態クラス登録部１４０および識別状態クラス区間抽出部１５０は、伝送路、例えばバスにより接続される。
【００１８】
本実施例にかかるユーザ行動状態区間抽出システムにおいて、状態を識別したいユーザＵ（状態識別対象ユーザＵ）の状態は、状態検出用センサＳ１〜Ｓｎによって検出される。状態検出用センサＳ１〜Ｓｎは、例えば、ＲＦＩＤタグリーダにより構成される。ＲＦＩＤタグリーダにより構成される状態検出用センサＳ１〜Ｓｎが環境内に設置され、また環境中にＲＦＩＤタグを貼り付けたモノ、および人が存在する。この場合に、状態検出用センサＳ１〜ＳｎはユーザＵの身の回りにどのようなモノが存在しているかをセンサ検出情報として検出する。つまり、ユーザＵを示すＲＦＩＤが検出されたリーダと同一のリーダで検出されるＲＦＩＤの有無（モノの有無）をセンサ検出情報として検出する。検出されるか否かは、例えば１／０で表現される。すなわち検出された場合を「１」、検出されない場合を「０」で表現する。
【００１９】
また、図１に示すように、床がセル状に分割されている場合、それぞれのセルを、センサ情報取得部１１０と接続された状態検出用センサＳｎ＋１〜ＳＮにより構成するようにしてもよい。この場合、各センサ上に人間が居る／居ないをセンサにより検出する。例えば、センサ上に人間が居る場合を「１」、居ない場合を「０」で表現する。
【００２０】
センサ情報取得部１１０は、センサ検出情報を所定の時刻毎に取得し、取得したセンサ検出情報をセンサデータ保存部１２０に保存する。
【００２１】
各センサの検出状態を時間軸に沿って表示した例を図２に示す。図２では、各センサの各時刻におけるＯＮおよびＯＦＦを、検出値「１」および検出値「０」により示す。
【００２２】
識別状態クラス登録部１４０は、センサデータ保存部１２０に保存されたセンサ検出情報において、指定された各時刻でのユーザＵの状態クラスを登録する。例えば、教示ユーザＴＵは、センサデータ保存部１２０に保存されたセンサ検出情報を参照し、各時刻でのユーザＵの状態クラスを指定する。例えば、教示ユーザＴＵは、センサデータ保存部１２０に保存されたセンサ検出情報から、識別可能な所定の時間範囲のセンサ検出情報をユーザの行動状態を示す状態クラスとして指定する。識別状態クラス登録部１４０は、指定された状態クラスを状態クラス登録データとして、状態クラス登録データ保存部１３０に登録する。
【００２３】
識別状態クラス登録部１４０の処理について、図３を参照して説明する。なお、本実施例では、状態クラスＣｊは教示ユーザによってＪ種類指定される場合について説明する。
【００２４】
最初に、時刻を示すパラメータｔを初期化し、ｔ＝１とする（ステップＳ３０２）。
【００２５】
次に、時刻を示すパラメータｔが所定の時刻Ｔ以下であるか否かを判断する（ｔ≦Ｔ）（ステップＳ３０４）。時刻を示すパラメータｔが所定の時刻Ｔ以下である場合（ステップＳ３０４：ＹＥＳ）、状態クラスの抽出レベルの値を表すパラメータＬｅｖを０に設定する（Ｌｅｖ＝０）（ステップＳ３０６）。
【００２６】
一方、時刻を示すパラメータｔが所定の時刻Ｔ以下でない場合（ステップＳ３０４：ＮＯ）、時刻ｔでのユーザ状態が識別状態クラスを表すパラメータＣｊであるか否かを判断する（ステップＳ３０８）。
【００２７】
時刻ｔでのユーザ状態が識別状態クラスＣｊである場合（ステップＳ３０８：ＹＥＳ）、時刻ｔのセンサ検出情報に状態クラスＣｊのラベルを付与する（ステップＳ３１０）。次に、時刻を示すパラメータｔに１を加えた値をｔとし（ｔ←ｔ＋１）（ステップＳ３１２）、ステップＳ３０４に戻る。
【００２８】
一方、時刻ｔでのユーザ状態が識別状態クラスＣｊでない場合（ステップＳ３０８：ＮＯ）、時刻を示すパラメータｔに１を加えた値をｔとし（ｔ←ｔ＋１）（ステップＳ３１２）、ステップＳ３０４に戻る。
【００２９】
その結果、図４に示すように、各時刻でのユーザＵの状態クラスが指定される。
【００３０】
図４には、教示ユーザＴＵにより指定された状態クラスＣｊにしたがって、識別状態クラス登録部１４０が登録する状態クラスの時間軸に沿った指定範囲の例を示す。図４には、状態クラスＣ１、Ｃ２、・・・、Ｃｊの割り当て範囲を示す。ここで、時間軸は時刻ｔ＝１以上、ｔ＝Ｔ以下である。状態クラスＣｊは、センサデータ保存部１２０から読み込んだデータに対して複数箇所指定されることもある。例えば、図４に示すように、Ｃ１とＣｊについて複数指定される。
【００３１】
また、教示ユーザＴＵによって付与される状態クラスのラベルについて、状態クラス登録データ保存部１３０に登録される状態クラスの登録データの一例を図５に示す。状態クラスの登録データは、各時間１、２、３、・・・、ｔ、ｔ＋１、・・・、ｔ＋α、・・・、Ｔ−１、Ｔで取得されたセンサ検出情報、すなわちセンサＳ１〜ＳＮのＯＮ／ＯＦＦの情報、および状態クラスのラベルにより構成される。図５にはセンサがＯＮである場合を「１」、ＯＦＦである場合を「０」により示す。
【００３２】
識別状態クラス区間抽出部１５０は、状態クラスのラベルにしたがい、各状態クラスの成立区間、すなわち登録された状態クラスのうち、所定の状態クラスの時間範囲において、さらに識別可能な状態クラスの抽出を行う。
【００３３】
識別状態クラス区間抽出部１５０は、図６に示すように、状態クラス登録データ保存部１３０と接続された状態クラス再設定部１５１、状態クラス算出用データ保存部１５２および再検出設定部１５７と、状態クラス再設定部１５１と接続された仮想センサ情報追加部１５３と、仮想センサ情報追加部１５３と接続された継続時間属性表現変換部１５４および状態クラス区間抽出部１５６と、継続時間属性表現変換部１５４と接続された判別属性抽出部１５４とを備える。
【００３４】
また、状態クラス再設定部１５１は再抽出設定部１５７および状態クラス算出用データ保存部１５２と接続され、状態クラス算出用データ保存部１５２は再抽出設定部１５７、状態クラス区間抽出部１５６および仮想センサ情報追加部１５３と接続され、判別属性抽出部１５５は状態クラス区間抽出部１５６と接続され、再抽出設定部１５７は状態クラス区間抽出部１５６と接続される。また、状態クラス区間抽出部１５６には、教示ユーザＴＵが入力する情報が入力される。
【００３５】
ここでは状態クラスＣｊに対する処理について説明するが、教示ユーザＴＵによって指定された全ての状態クラスＣｊ（ｊ＝１、．．．、Ｊ：Ｊは正の整数）について以下の処理は順次適用される。
【００３６】
状態クラス再設定部１５１は、教示ユーザＴＵにより粗い状態クラスとして登録された状態クラスＣｊに基づいて登録された状態クラス登録データが状態クラス登録データ保存部１３０に記録されている場合に、記録されている状態クラス登録データを読み込み、状態クラス算出用データとして、状態クラス算出用データ保存部１５２に記録する。
【００３７】
また、状態クラス再設定部１５１は、図７に示すように、状態クラスＣｊ以外の状態クラスが指定されている区間の状態クラスのラベルを、状態クラス「other」に変更する。例えば、ｊ＝１の場合、状態クラスＣ１以外が指定されているＣ２、Ｃ３、．．．、Ｃｊの区間の状態クラスのラベルを状態クラス「ｏｔｈｅｒ」に変更する。その結果、状態クラス算出用データは、図８に示すように、図５を参照して説明した状態クラスの登録データにおいて、Ｃｊ以外の状態クラスを「other」に変更したものとなる。
【００３８】
また、状態クラス再設定部１５１は、連続して状態クラスＣｊが登録されている区間をＤｍとし、その区間の数をカウントし、区間数Ｍ（Ｍは正の整数）とする。図８においては、状態クラスラベルがＣｊである区間、例えば、時間ｔ〜ｔ＋αを、区間Ｄ、例えば区間Ｄ１に登録する。この場合、区間数は１となる。
【００３９】
仮想センサ情報追加部１５３は、各Ｄｍの区間中で全てのセンサＳ１〜ＳＮが非検出、すなわちセンサ検出値が０となる非検出区間Ｅ１、Ｅ２、．．．、ＥＰを抽出する。また、仮想センサ情報追加部１５３は、抽出された非検出区間Ｅ１、Ｅ２、．．．、ＥＰに対して仮想的なセンサを追加する。そして、仮想センサ情報追加部１５３は、追加した仮想センサの情報を検出し、検出された結果を状態クラス算出用データとして、状態クラス算出用データ保存部１５２に記録する。この場合、センサ検出値は０とし、仮想センサのみの情報を検出する。例えば、図９に示すように、各非検出区間に対して追加された仮想センサのセンサ検出値を１とし、各Ｄｍの時間軸での状態を検出する。図９においては、非検出区間Ｅ１に対応して仮想センサＳＮ＋１が追加され、非検出区間Ｅ２に対応して仮想センサＳＮ＋２が追加され、非検出区間Ｅｉに対応して仮想センサＳＮ＋ｉが追加され、非検出区間ＥＰ−１に対応して仮想センサＳＰ−１が追加され、非検出区間ＥＰに対応して仮想センサＳＰに追加される。このようにすることにより、各Ｄｍの区間中で全てのセンサが非検出となる区間をなくすことができる。
【００４０】
継続時間属性表現変換部１５４は、状態クラス算出用データ１５２に記憶される状態クラス算出用データを各時刻における各センサの反応時間の継続性を示す継続時間属性表現による継続時間属性データに変換する。ここで、継続時間属性表現とは、図１０に示すように、各時刻でセンサの反応がどれくらいの時間範囲で継続しているかを、各センサで複数の時間範囲に対する属性として表した形式である。例えば、特定の時刻tにおいてセンサＳｎが時刻ｔ−ｔｋから連続してＯＮである属性を、ａｔｔｒｉｂ（Ｓｎ、ｔｋ）で表す。図１０には、特定の時刻tでの継続時間属性表現について示しているが、各時刻でのセンサ検出情報のデータについて処理が行われる。
【００４１】
判別属性抽出部１５５は、継続時間属性表現に変換された継続時間属性データを用いて、特定の状態クラスＣｊを判別するため、継続時間の属性を抽出する判別ルールに基づいて、特定の状態クラスＣｊの抽出を行う。例えば、Ｃ４．５と呼ばれる方法を用いる。Ｃ４．５は、多数の継続時間属性データの集合から、それぞれの属性に関する情報利得比を算出し、情報利得比の高い属性を逐次決定することで、複数の識別すべき状態を判定するための判別木を生成するアルゴリズムである。図１１に判別木として生成される状態判別木の例を示す。判別木内のノードは状態クラスＣｊを判別する際に利用されるユーザ状態の属性であり、ノードをたどることによって状態クラスＣｊを判別する状態クラスの抽出を行うことができる。図１１には、状態クラスＣｊが真（ｔｒｕｅ）となる属性として破線で示す３つの属性、すなわち、ａｔｔｒｉｂ（Ｓｎ，ｔβ）＝ｔｒｕｅ、ａｔｔｒｉｂ（Ｓａ，０）＝ｔｒｕｅおよびａｔｔｒｉｂ（Ｓｂ，ｔγ）＝ｔｒｕｅが存在する。
【００４２】
状態クラス区間抽出部１５６は、状態クラスＣｊが「ｔｒｕｅ」となる属性数をカウントし、それぞれの属性をＡｒ（ｒ＝１、．．．、Ｒ）とする。例えば、図１１に示す状態クラスＣｊが真（Ｔｒｕｅ）となる３つの属性について、属性数をカウントする。また、状態クラス区間抽出部１５６は、状態クラスの抽出を行っている区間Ｄ１〜Ｄｍについて、各ＤｍでＡｒが成立する区間Ｑｒ（ｒ＝１、．．．、Ｒ）、すなわち、継続時間属性データから特定の状態クラスＣｊが成立する時間範囲を教示ユーザに提示する。例えば、図１２に示すように、区間ＤｍでＡｒが成立する区間は、Ｑ１、Ｑ２、．．．、ＱＲとなる。
【００４３】
例えば、Ａ１＝ａｔｔｒｉｂ（Ｓｎ，ｔβ）である場合は、センサＳｎについて、ＳｎがＯＮとなってから連続してｔβ時間経過している時間範囲が区間Ｑ１の範囲となる。また、Ａ２＝ａｔｔｒｉｂ（Ｓａ，０）である場合、センサが各時刻で検出されているという属性であるため、センサＳａが連続して検出されている区間がＱ２となる。ＡＲ＝ａｔｔｒｉｂ（Ｓｂ，ｔγ）である場合は、センサＳｂについて、ＳｂがＯＮとなってから連続してｔγ時間経過している時間範囲が区間ＱＲの範囲となる。
【００４４】
また、状態クラス区間抽出部１５６は、各区間Ｑｒを教示ユーザＴＵに対して提示した後、教示ユーザＴＵの指示に応じて、図１３に示すように、状態クラス登録データのＬｅｖｅｌの列にラベル名Ｕｓ（ｓ＝１、．．．、Ｓ：Ｓは正の整数）を追加する。例えば、教示ユーザＴＵは、区間Ｑｒに対して状態クラスのラベルを付与するか否かを判断し判断結果を入力する。状態クラス区間抽出部１５６は、追加された状態クラスのラベルをセンサ検出情報から抽出された状態クラス名とする。
【００４５】
再抽出決定部１５７は、区間Ｑｒについて、上述した処理と同様の処理を再帰的に行う。このようにすることにより、区間Ｑｒの中で、さらに識別可能な状態クラスの抽出を行うことができる。
【００４６】
再抽出設定部１５７は、現在処理を行っている区間Ｄ１、．．．、ＤＭに該当する区間のみを状態クラス登録データ保存部１３０から読み込み、状態クラス算出用データとして状態クラス算出用データ保存部１５２に保存する。また、再抽出設定部１５７は、各区間Ｑｒを決定した属性Ａｒのセンサ検出情報の値を非検出、すなわちセンサ値＝０に変更する。
【００４７】
ここで属性Ａｒに関連するセンサ情報を０とするのは、このセンサ検出情報を使って区間Ｑｒは抽出されたものであり、この値を１のままで再帰的な処理を実施すると再度このセンサの属性が抽出される。したがって、このセンサ情報が１の状態のもとで、さらに別のセンサ情報を状態クラスとして利用することを可能とするために、属性Ａｒに関連するセンサ情報を０とする。
【００４８】
また、再抽出設定部１５７は、ＵｓをＣｊとして処理を行う。このようにすることにより、各抽出区間に対して再帰的な状態クラスの抽出を行うことができる。また、教示ユーザＴＵが登録した粗い状態クラスの区間から、識別可能な状態クラスの区間を再帰的に抽出することが可能となり、それぞれの区間で再帰的に抽出された状態クラスの候補区間を教示ユーザＴＵが参照することで状態クラスの設定を行うことが可能となる。 
次に、状態クラス再設定部１５１および仮想センサ情報追加部１５３の動作について、図１４を参照して説明する。
【００４９】
状態クラス再設定部１５１の動作について説明する。
【００５０】
最初に、状態クラスの識別記号を表すｊを初期化する（ｊ＝１）（ステップＳ１４０２）。
【００５１】
次に、ｊが教示ユーザに指定された状態クラスの数Ｊ以下であるか否かが判断される（ｊ≦Ｊ）（ステップＳ１４０４）。ｊがＪ以下でない場合（ステップＳ１４０４：ＮＯ）、終了する。
【００５２】
一方、ｊがＪ以下である場合（ステップＳ１４０４：ＹＥＳ）、状態クラスのレベルを表すパラメータであるＬｅｖが０であるか否かが判断される（Ｌｅｖ＝０）（ステップＳ１４０６）。Ｌｅｖ＝０である場合（ステップＳ１４０６：ＹＥＳ）、状態クラス登録データを、状態クラス登録データ保存部１３０から読み込み、状態クラス算出用データとして、状態クラス算出用データ保存部１５２に保存する（ステップＳ１４０８）。
【００５３】
次に、状態クラス算出用データでＣｊ以外の状態クラスのラベルを「ｏｔｈｅｒ」クラスに変更する（ステップＳ１４１０）。Ｌｅｖ＝０ではない場合（ステップＳ１４０６：ＮＯ）においても、ステップＳ１４１０の処理が行われる。
【００５４】
次に、連続してＣｊが登録された区間Ｄｍ（Ｄｍ：ｍ＝１、２、．．．、Ｍ）の数Ｍをカウントする（ステップＳ１４１２）。
【００５５】
仮想センサ情報追加部１５３の動作について説明する。
【００５６】
ステップＳ１４１２に示される処理が行われた後、連続してＣｊが登録された区間の識別記号を示すｍと、各Ｄｍにおけるセンサ無反応区間数を示すｐとが初期化される（ｍ＝１、ｐ＝１）（ステップＳ１４１４）。
【００５７】
次に、連続して状態クラスＣｊが登録された区間の識別記号を示すｍが、連続してＣｊが登録された区間数Ｍ以下であるか否かが判断される（ｍ≦Ｍ）（ステップＳ１４１６）。
【００５８】
ｍ≦Ｍである場合（ステップＳ１４１６：ＹＥＳ）、区間Ｄｍについて、全てのセンサＳ１〜ＳＮがＯＦＦとなる連続区間Ｅｉがあるか否かを判断する（ステップＳ１４１８）。区間Ｄｍについて、全てのセンサＳ１〜ＳＮがＯＦＦとなる連続区間Ｅｉがある場合（ステップＳ１４１８：ＹＥＳ）、仮想的なセンサＳＮ＋Ｐを追加し、区間ＥｉのセンサＳＮ＋Ｐのセンサ値をＯＮとする（ステップＳ１４２０）。
【００５９】
次に、ｐに１を加えた値をｐとし（ｐ←ｐ＋１）（ステップＳ１４２２）、ステップＳ１４１８に戻る。
【００６０】
一方、区間Ｄｍについて、全てのセンサＳ１〜ＳＮがＯＦＦとなる連続区間Ｅｉがない場合（ステップＳ１４１８：ＮＯ）、ステップＳ１４１６に戻る。
【００６１】
次に、継続時間属性変換部１５４、判別属性抽出部１５５、状態クラス区間抽出部１５６および再抽出設定部１５７の動作について、図１５を参照して説明する。
【００６２】
ステップＳ１４１６において、ｍ≦Ｍでない場合（ステップＳ１４１６：ＮＯ）、継続時間属性変換部１５４は状態クラス算出用データを継続時間属性表現による継続時間属性データに変換する（ステップＳ１５０２）。
【００６３】
次に、判別属性抽出部１５５は、状態判別木を生成する（ステップＳ１５０４）。
【００６４】
状態クラス区間抽出部１５６の動作にいて説明する。
【００６５】
ステップＳ１５０４において状態判別木が生成された後、生成された状態判別木で状態クラスＣｊが真（ｔｒｕｅ）となる属性ａｒｒｒｉｂ（Ｓｎ，ｔｋ）の数Ｍをカウントし、それぞれの属性をＡｒ（ｒ＝１、．．．、Ｒ：Ｒは正の整数）とする（ステップＳ１５０６）。
【００６６】
次に、属性Ａｒの識別記号を表すｒおよび状態クラスのラベルの識別記号を表すｓを初期化する（ｒ＝１、ｓ＝１）（ステップＳ１５０８）。
【００６７】
次に、ｒが属性Ａｒの数Ｒ以下であるか否かを判定する（ｒ≦Ｒ）（ステップＳ１５１０）。ｒ≦Ｒでない場合（ステップＳ１５１０：ＮＯ）、連続してＣｊが登録された区間の識別記号を示すｍに１を加えたものをｍとして、ステップＳ１４１６に戻り、次のＤｍに対して処理を行う。
【００６８】
一方、ｒ≦Ｒである場合（ステップＳ１５１０：ＹＥＳ）、Ｄ１からＤＭでＡｒが成立する区間Ｑｒ（ｒ＝１、．．．、Ｒ：Ｒは正の整数）を提示する。例えば、教示ユーザに提示する（ステップＳ１５１２）。教示ユーザは、提示された区間に対して状態クラスを指定するか否かを判断し、指定する場合状態クラスのラベル名を入力する。
【００６９】
次に、区間Ｑｒに登録する状態クラスのラベル名があるか否かを判定する（ステップＳ１５１６）。区間Ｑｒに登録する状態クラスのラベル名がない場合（ステップＳ１５１６：ＮＯ）、属性Ａｒの識別記号を表すｒに１を加えたものをｒとし（ステップＳ１５２０）、ステップＳ１５１０に戻る。
【００７０】
一方、区間Ｑｒに登録する状態クラスのラベル名がある場合（ステップＳ１５１６：ＹＥＳ）、状態クラスのラベルの識別記号を表すｓに１を加えたものをｓとする（ステップＳ１５１８）。
【００７１】
次に、Ｑｒ区間の状態クラスのラベル名をＵｓとして状態クラス登録データのＬｅｖｅｌの列に追加する（ステップＳ１５２２）。
【００７２】
再抽出設定部１５７の動作について説明する。
【００７３】
状態クラスラベルＵｓが状態クラス登録データのＬｅｖｅｌの列に追加された後、状態クラス登録データからＤ１、．．．、ＤＭの区間に該当するデータのみを読み込み、状態クラス算出用データとする（ステップＳ１５２４）。
【００７４】
次に、状態クラス算出用データで区間Ｑｒを決定した属性ＡｒのセンサデータをＯＦＦとする。すなわち、データ検出情報の値を０とする（ステップＳ１５２６）。
【００７５】
次に、ＵｓをＣｊとする（Ｕｓ→Ｃｊ）（ステップＳ１５２８）。
【００７６】
次に、Ｌｅｖに１を加えたものをＬｅｖとし（Ｌｅｖ←Ｌｅｖ＋１）（ステップＳ１５３０）、ステップＳ１４１０に戻る。
【００７７】
以上、説明したように、本実施例によれば、センサを用いてユーザの行動状態を識別する際に予め定義するユーザの行動を示す状態クラスの抽出において、教示ユーザが粗く指定した状態クラスの時間範囲から、その時間範囲内で識別可能な状態クラスの抽出を再帰的に行い、ユーザに提示することで、ユーザは状態クラスの設定を行うことが可能となる。
【００７８】
上述した実施例においては、予め粗く指定された状態クラスの時間範囲から、その時間範囲内で識別可能な状態クラスの抽出を行う場合について説明したが、センサ検出情報の時間範囲内で識別可能な状態クラスの抽出を行うようにしてもよい。このようにすることにより、教示ユーザが状態クラスを指定することなく、状態クラスの抽出を行うことができる。
【産業上の利用可能性】
【００７９】
本発明にかかるユーザ行動状態区間抽出システムおよび方法は、センサ情報から識別可能なユーザの行動状態を抽出するシステムに適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】本発明の一実施例にかかるユーザ行動状態区間抽出システムを示すブロック図である。
【図２】状態検出用センサの反応例を示す説明図である。
【図３】ユーザ行動状態区間抽出システムの動作を示すフローチャートである。
【図４】識別状態クラスの登録例を示す説明図である。
【図５】状態クラスの登録データの一例を示す説明図である。
【図６】識別状態クラス区間抽出部を示すブロック図である。
【図７】状態クラス算出データの一例を示す説明図である。
【図８】状態クラスの算出用データの一例を示す説明図である。
【図９】仮想センサが追加された状態クラスが登録されている区間のセンサ情報を示す説明図である。
【図１０】継続時間属性表現変換の一例を示す説明図である。
【図１１】状態判別木の一例を示す説明図である。
【図１２】属性成立区間の一例を示す説明図である。
【図１３】状態クラスの登録データの一例を示す説明図である。
【図１４】ユーザ行動状態区間抽出システムの動作を示すフローチャートである。
【図１５】ユーザ行動状態区間抽出システムの動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００８１】
１００  ユーザ行動状態区間抽出システム
【図１】
2006092440.tif 000003
【図２】
2006092440.tif 000004
【図３】
2006092440.tif 000005
【図４】
2006092440.tif 000006
【図５】
2006092440.tif 000007
【図６】
2006092440.tif 000008
【図７】
2006092440.tif 000009
【図８】
2006092440.tif 000010
【図９】
2006092440.tif 000011
【図１０】
2006092440.tif 000012
【図１１】
2006092440.tif 000013
【図１２】
2006092440.tif 000014
【図１３】
2006092440.tif 000015
【図１４】
2006092440.tif 000016
【図１５】
2006092440.tif 000017