(57)【要約】【課題】簡素なデータ処理によって対象者の行動を精度良く認識することが可能な行動認識装置等を提供する。【解決手段】行動認識装置は、人体の動きの加速度を検出して加速度データを出力する加速度出力部と、加速度データから、互いに異なる周波数帯を有する低周波側の加速度データと高周波側の加速度データとを抽出するデータ抽出部と、低周波側の加速度データと高周波側の加速度データとから各々の特徴量を作成する特徴量作成部と、特徴量を用いて人体の動作を推定する動作推定部と、を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人の行動を認識する行動認識装置であって、
人体の動きの加速度を検出して加速度データを出力する加速度出力部と、
前記加速度データから、互いに異なる周波数帯を有する低周波側の加速度データと高周波側の加速度データとを抽出するデータ抽出部と、
前記低周波側の加速度データと前記高周波側の加速度データとから各々の特徴量を作成する特徴量作成部と、
前記特徴量を用いて前記人体の動作を推定する動作推定部と、
を備える行動認識装置。
【請求項２】
前記データ抽出部は、基準周波数に基づいて、前記加速度データを低周波側の加速度データと高周波側の加速度データとに分けるように各々の加速度データを抽出する、
請求項１に記載の行動認識装置。
【請求項３】
前記基準周波数は、１．０〜１．５Hｚの範囲における周波数である、
請求項２に記載の行動認識装置。
【請求項４】
前記データ抽出部は、周波数帯の下限の周波数を０．２〜０．４Hｚの範囲として、前記低周波側の加速度データを抽出する、
請求項１から３のいずれかに記載の行動認識装置。
【請求項５】
前記データ抽出部は、前記基準周波数に対して±３０％の範囲内で利得が６ｄＢ以上低下するように、前記低周波側の加速度データと前記高周波側の加速度データを抽出する、
請求項２から４のいずれかに記載の行動認識装置。
【請求項６】
前記データ抽出部は、直流成分の利得が５ｄＢ以上低下するように、前記低周波側の加速度データを抽出する、
請求項５に記載の行動認識装置。
【請求項７】
前記特徴量作成部は、一定区間のパワー積分値を含むように、前記特徴量を作成する、
請求項１から６のいずれかに記載の行動認識装置。
【請求項８】
前記加速度出力部は、人体の上半身部の動きの加速度を検出する、
請求項１から７のいずれかに記載の行動認識装置。
【請求項９】
前記加速度出力部は、人体の上下方向の動きの加速度と前後方向の動きの加速度とを検出する加速度センサーを備える、
請求項１から８のいずれかに記載の行動認識装置。
【請求項１０】
前記データ抽出部は、フィルター処理を用いて前記低周波側の加速度データと前記高周波側の加速度データとを抽出する、
請求項１から９のいずれかに記載の行動認識装置。
【請求項１１】
人の行動を認識する行動認識方法であって、
人体の動きの加速度を検出して加速度データを出力するステップと、
前記加速度データから、互いに異なる周波数帯を有する低周波側の加速度データと高周波側の加速度データとを抽出するステップと、
前記低周波側の加速度データと前記高周波側の加速度データとから各々の特徴量を作成するステップと、
前記特徴量を用いて前記人体の動作を推定するステップを含む、
行動認識方法。
【請求項１２】
介護人の動きの加速度を検出して加速度データを出力する加速度出力部と、
前記加速度データから、互いに異なる周波数帯を有する低周波側の加速度データと高周波側の加速度データとを抽出するデータ抽出部と、
前記低周波側および高周波側の加速度データから各々の特徴量を作成する特徴量作成部と、
前記特徴量を用いて前記介護人の動作を推定する動作推定部と、
前記動作推定部で推定された複数の動作から、前記介護人の抽象行動を推定する抽象行動推定部と、
推定された抽象行動の情報を出力する出力部と、
を備える介護情報出力装置。
【請求項１３】
データを記録する記録媒体を備え、
前記出力部は、前記抽象行動推定部によって推定された抽象行動の情報を、時刻と関連付けて前記記録媒体に記録するように出力する、
請求項１２に記載の介護情報出力装置。
【請求項１４】
画面を表示する表示部を備え、
前記出力部は、前記抽象行動推定部によって推定された抽象行動の情報を、時刻と関連付けて前記表示部の前記画面に表示するように出力する、
請求項１２または１３に記載の介護情報出力装置。
【請求項１５】
前記データ抽出部は、基準周波数に基づいて、前記加速度データを低周波側の加速度データと高周波側の加速度データとに分けるように各々の加速度データを抽出する、
請求項１２から１４のいずれかに記載の介護情報出力装置。
【請求項１６】
前記基準周波数は、１．０〜１．５Hｚの範囲における周波数である、
請求項１５に記載の介護情報出力装置。
【請求項１７】
前記データ抽出部は、周波数帯の下限の周波数を０．２〜０．４Hｚの範囲として、前記低周波側の加速度データを抽出する、
請求項１２から１６のいずれかに記載の介護情報出力装置。
【請求項１８】
前記データ抽出部は、前記基準周波数に対して±３０％の範囲内で利得が６ｄＢ以上低下するように、前記低周波側の加速度データと前記高周波側の加速度データを抽出する、
請求項１５から１７のいずれかに記載の介護情報出力装置。
【請求項１９】
前記データ抽出部は、直流成分の利得が５ｄＢ以上低下するように、前記低周波側の加速度データを抽出する、
請求項１８に記載の介護情報出力装置。
【請求項２０】
前記特徴量作成部は、一定区間のパワー積分値を含むように、前記特徴量を作成する、
請求項１２から１９のいずれかに記載の介護情報出力装置。
【請求項２１】
前記加速度出力部は、人体の上半身部の動きの加速度を検出する、
請求項１２から２０のいずれかに記載の介護情報出力装置。
【請求項２２】
前記加速度出力部は、人体の上下方向の動きの加速度と前後方向の動きの加速度とを検出する加速度センサーを備える、
請求項１２から２１のいずれかに記載の介護情報出力装置。
【請求項２３】
前記データ抽出部は、フィルター処理を用いて前記低周波側の加速度データと前記高周波側の加速度データとを抽出する、
請求項１２から２２のいずれかに記載の介護情報出力装置。
【請求項２４】
介護人の動きの加速度を検出して加速度データを出力し、
前記加速度データから、互いに異なる周波数帯を有する低周波側の加速度データと高周波側の加速度データとを抽出し、
前記低周波側の加速度データと前記高周波側の加速度データとから各々の特徴量を作成し、
前記特徴量を用いて前記介護人の動作を推定し、
推定された複数の動作から前記介護人の抽象行動を推定し、
推定された抽象行動の情報を出力する、
介護情報出力方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、行動認識装置および方法ならびに介護情報出力装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、各種センサーを用いて、人の動作または状態を認識する技術が提案されている。特に、人に直接装着する端末や人が携帯する端末装置に備えられた加速度センサーや角速度センサーの出力から、その人の行動を認識しようとする行動認識技術は、種々提案されている。
【０００３】
例えば、特許文献１では、人に取り付けた加速度センサーのデータから、１以上の周波数成分を周波数変換により特徴量として抽出し、予め記憶されている動作特徴量参照データとの相関から、人の行動を認識する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１０−１１３３４３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１記載の技術では、周波数成分そのものを特徴量としていることから、フーリエ変換などの計算コストが高い手法が必要となり、処理が重くなり、処理時間の増大化やエラー発生の可能性が高くなる、などの問題がある。
【０００６】
また、このような行動認識技術は、人のモニタリングや行動の自動記録などに使われる場合、例えば携帯電話や携帯端末などに機能として搭載されることが考えられる。この場合、行動認識の精度の高さを維持しつつ、出来るだけ簡素なデータ処理で実装でき、計算コストがかからない構成であること、が求められる。
【０００７】
これに対して、従来の行動認識技術では、簡素なデータ処理によって人の各行動を精度良く認識するための方法が確立されておらず、精度の高さを求めようとすると煩雑な処理を行う必要があった。
【０００８】
本発明の目的は、簡素なデータ処理によって対象者の行動を精度良く認識することが可能な、行動認識装置および方法ならびに介護情報出力装置および方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る行動認識装置は、
人の行動を認識する行動認識装置であって、
人体の動きの加速度を検出して加速度データを出力する加速度出力部と、
前記加速度データから、互いに異なる周波数帯を有する低周波側の加速度データと高周波側の加速度データとを抽出するデータ抽出部と、
前記低周波側の加速度データと前記高周波側の加速度データとから各々の特徴量を作成する特徴量作成部と、
前記特徴量を用いて前記人体の動作を推定する動作推定部と、
を備える。
【００１０】
本発明に係る行動認方法は、
人の行動を認識する行動認識方法であって、
人体の動きの加速度を検出して加速度データを出力するステップと、
前記加速度データから、互いに異なる周波数帯を有する低周波側の加速度データと高周波側の加速度データとを抽出するステップと、
前記低周波側の加速度データと前記高周波側の加速度データとから各々の特徴量を作成するステップと、
前記特徴量を用いて前記人体の動作を推定するステップを含む。
【００１１】
本発明に係る介護情報出力装置は、
介護人の動きの加速度を検出して加速度データを出力する加速度出力部と、
前記加速度データから、互いに異なる周波数帯を有する低周波側の加速度データと高周波側の加速度データとを抽出するデータ抽出部と、
前記低周波側および高周波側の加速度データから各々の特徴量を作成する特徴量作成部と、
前記特徴量を用いて前記介護人の動作を推定する動作推定部と、
前記動作推定部で推定された複数の動作から、前記介護人の抽象行動を推定する抽象行動推定部と、
推定された抽象行動の情報を出力する出力部と、
を備える。
【００１２】
本発明に係る介護情報出力方法は、
介護人の動きの加速度を検出して加速度データを出力し、
前記加速度データから、互いに異なる周波数帯を有する低周波側の加速度データと高周波側の加速度データとを抽出し、
前記低周波側の加速度データと前記高周波側の加速度データとから各々の特徴量を作成し、
前記特徴量を用いて前記介護人の動作を推定し、
推定された複数の動作から前記介護人の抽象行動を推定し、
推定された抽象行動の情報を出力する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、簡素なデータ処理によって対象者の行動を精度良く認識することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本実施の形態における介護記録装置を装着した介護人が要介護人を介護する行動の場面を例示する図である。
【図２】本実施の形態における介護記録装置の構成を示すブロック図である。
【図３】加速度センサーから出力される加速度データに含まれる波形成分を模式的に表す図である。
【図４】上下方向の加速度データから低周波側の加速度データおよび高周波側の加速度データが抽出された場合の各々の加速度データに含まれる波形成分を模式的に表す図である。
【図５】各方向の加速度データから抽出された各々の加速度データから、各々の特徴量が、特徴量作成部によって特徴量座標として作成される例を説明する図である。
【図６】動作推定部によって推定された動作の例を示す図である。
【図７】推定された複数の動作情報に基づいて抽象行動推定部が抽象行動を推定する事例を示す図である。
【図８】推定された抽象行動の情報が表示部に表示される状態を説明する図である。
【図９】本実施の形態における処理の手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本実施の形態を、図面を参照して詳細に説明する。以下は、介護者（介護人）が介護施設内で要介護人を介護するための種々の行動を記録する介護記録装置の実施の形態について例示する。
【００１６】
図１は、行動認識装置および介護情報出力装置としての介護記録装置１を装着した介護人としての介護士Ｃが要介護人Ｎの介護行動を行う場面を例示する図である。具体的には、図１は、要介護人Ｎのトイレ介助を行う場面であり、介護士Ｃが要介護人Ｎを抱きかかえ、介護施設内のトイレの便器の上に座らせるために介護士Ｃが屈み込んでいる様子を示している。
【００１７】
介護記録装置１は、加速度センサーを備えるとともに、後述する種々の機能を有している。介護記録装置１は、後述する加速度センサーによる検出精度を確保ないし向上させるために、図１に示すように、ベルトなどを介して介護士Ｃの腰に装着されている。
【００１８】
図２に、介護記録装置１の主要な構成を示す。図２に示すように、介護記録装置１は、加速度センサー１０、操作表示部２０、通信部７０、記憶部８０、および制御部１００等を備える。
【００１９】
加速度センサー１０は、装置を装着された者（この例では介護士Ｃ）の身体の動作時の加速度を検出して加速度データとして出力する加速度出力部としての役割を担う。本実施の形態では、加速度センサー１０は、３軸のセンサーであり、介護士Ｃの身体の動作時において、上下（ＵＤ）、前後（ＦＲ）、および左右（ＬＲ）の３軸方向の加速度成分をリアルタイムで検出する。
【００２０】
図３に示すように、加速度センサー１０は、各軸方向の加速度成分を、それぞれ加速度信号ＵＤ、ＦＲ、およびＬＲとして検出し、該検出された加速度信号をＡ／Ｄ変換して加速度データを生成し、生成された加速度データを制御部１００に出力する。
【００２１】
図３は、介護記録装置１が装着された介護士Ｃの単位時間（例えば１秒）当たりの動作により加速度センサー１０で検出される加速度信号ＵＤ、ＦＲ、およびＬＲの波形の例を図３に示す。図中、横方向が時間軸であり、縦方向が振幅であり、かかる振幅の大きさは、介護士Ｃの動作時の加速度の大きさを表している。ここで、加速度信号ＵＤの波形は上下方向の加速度成分を、加速度信号ＬＲの波形は左右方向の加速度成分、加速度信号ＦＲの波形は前後方向の加速度成分を、それぞれ示す。
【００２２】
なお、職種等にもよるが、概して人間の動作は、横歩き等の左右方向の移動が相対的に少ない。本実施の形態では、左右方向の加速度信号ＬＲが無い場合でも介護士Ｃの動作等を推定することができる。言い換えると、左右方向の加速度信号ＬＲの重要度は相対的に低いものであり、加速度センサー１０で検出する波形は、少なくとも対象者の身体の前後方向と上下方向の２軸の成分を含むことが望ましい。
【００２３】
加速度センサー１０の他の構成例として、前後方向と上下方向の２軸の成分の波形をソフトウエア的に求めてもよい。さらに、加速度センサー１０は、図３に示すような３軸の加速度信号を合成して、合成加速度データを生成し出力してもよい。
【００２４】
本実施の形態では、介護記録装置１は、加速度センサー１０が人の胴体の上半身部に位置するように人体に装着されることが望ましい。特に、加速度センサー１０が腰の位置に来るように介護記録装置１が装着されると、加速度センサー１０からの各軸の加速度信号ＵＤ，ＬＲ、およびＦＲを一層良好に検出することができる。
【００２５】
操作表示部２０は、例えばタッチパネル付の液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）で構成され、表示部２１および操作部２２として機能する。表示部２１は、制御部１００から入力される表示制御信号に従って、各種操作画面、画像の状態表示、各機能の動作状況等の表示を行う。操作部２２は、テンキー、スタートキー等の各種操作キーを備え、ユーザーによる各種入力操作を受け付けて、操作信号を制御部１００に出力する。
【００２６】
制御部１００は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１０１、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０２、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）１０３等を備える。ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０２から処理内容に応じたプログラムを読み出してＲＡＭ１０３に展開し、展開したプログラムと協働して介護記録装置１の各ブロックの動作を制御する。このとき、記憶部８０に格納されている各種データが参照される。記憶部８０は、例えば不揮発性の半導体メモリ（いわゆるフラッシュメモリ）やハードディスクドライブで構成される。
【００２７】
制御部１００は、通信部７０を介して、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等の通信ネットワークに接続された外部の装置（例えばパーソナルコンピューター）との間で各種データの送受信を行う。制御部１００は、例えば、外部の装置から送信された各種のデータを受信し、かかる受信データに基づいて記憶部８０のデータの更新等を行う。通信部７０は、例えばＬＡＮカード等の通信制御カードで構成される。或いは、制御部１００は、記憶部８０に格納された介護記録に関するデータを、通信部７０を介して外部の装置に送信する処理を行うこともできる。
【００２８】
制御部１００は、加速度センサー１０から出力される加速度データに基づいて、介護士Ｃの動作および後述する抽象行動を推定し記録するための種々の処理を行う。このため、制御部１００は、データ抽出部３０、特徴量作成部４０、動作推定部５０、および抽象行動推定部６０として機能する。以下、これらの機能を順に説明する。
【００２９】
データ抽出部３０は、加速度センサー１０から出力される３軸成分の各加速度データから、基準周波数に基づいて周波数帯の異なる複数の加速度データを抽出する。
【００３０】
より具体的には、データ抽出部３０は、各々の加速度データから直流成分を除去し、基準周波数を閾値として、直流成分の除去された各々の加速度データを、低周波側の加速度データ（第１の周波数帯の加速度データ）および高周波側の加速度データ（第２の周波数帯の加速度データ）の２つ（合計６つ）に分離する処理を行う。ここで、基準周波数は、１．０〜１．５Ｈｚの間で設定するのが好ましい。
【００３１】
データ抽出部３０による上述の直流成分の除去は、特に低周波側の周波数帯で行うとよい。また、データ抽出部３０による低周波側の周波数帯の下限の基準となる周波数は、０．２〜０．４Ｈｚの間に設定することが好ましい。
【００３２】
本実施の形態のように、行動推定の対象が介護士の介助行動の場合、基準周波数を略１．２Ｈｚに設定し、かつ、低周波側の加速度データの周波数帯を０．２〜１．２Ｈｚとし、高周波側の加速度データの周波数帯を１．２Ｈｚ以上として分離する設定とすることが好ましい。
【００３３】
図４は、加速度センサー１０からの３軸成分の加速度データの内の上下（ＵＤ）方向成分の加速度データが、１．２Ｈｚに設定された基準周波数を境として、データ抽出部３０により低周波側の周波数帯と高周波側の周波数帯との２つの加速度データに分離、抽出された事例を模式的に示す。理解を容易にするため、図４では、データ抽出部３０によって分離、抽出された２つの加速度データをアナログ的に示している。ここで、図４Ａは低周波側の周波数帯の加速度データの成分を、図４Ｂは高周波側の周波数帯の加速度データの成分を各々アナログ的に示し、横軸は時間軸を、縦軸は振幅を表している。
【００３４】
また、図示しないが、本実施の形態では、加速度センサー１０が出力した３軸成分の加速度データの他の成分すなわち、前後（ＦＲ）方向の加速度成分、および左右（ＬＲ）方向の加速度成分の加速度データも、同一の基準周波数（この例では１．２Ｈｚ）を用いて周波数帯の異なる２つの加速度データに分離、抽出される。
【００３５】
データ抽出部３０による低周波帯および高周波帯の抽出（分離）の方法としては、例えばデジタルフィルターによるフィルター処理を用いることができる。この場合、高周波側と低周波側を分離するときの基準となるフィルターの遮断周波数（基準周波数）は、１．０〜１．５Ｈｚの範囲の値（好適には１．２Ｈｚ）に設定される。また、かかるフィルター処理として、遮断周波数（基準周波数）に対して±３０％の範囲内で利得が６ｄＢ以上低下するように、各々の加速度データを抽出するとよい。また、低周波側の周波数帯に下限を設ける場合、当該下限の基準となるフィルターの遮断周波数が０．２〜０．４Ｈｚの間に設定され、かつ、直流成分の利得が通常値（フィルターの入力値）より５ｄＢ以上低下するようなフィルターを用いるとよい。
【００３６】
行動推定の対象が介護士の介護行動である本実施の形態において、データ抽出部３０でフィルター処理を用いる場合、遮断周波数が１．２Ｈｚ未満のハイパスフィルターと、遮断周波数が０．２Ｈｚ未満および１．２Ｈｚ以上のバンドパスフィルターを用いることが好ましい。この場合、データ抽出部３０は、これら各フィルターにおける基準周波数（すなわち１．２Ｈｚ）に対して±３０％の範囲内（例えば０．８４Ｈｚから１．５６Ｈｚの範囲内）で利得が６ｄＢ以上低下するように、各々の加速度データを抽出する設定とするとよい。
【００３７】
データ抽出部３０による低周波帯および高周波帯の加速度データを抽出するための他の方法としては、例えば高速フーリエ変換（ＦＦＴ）やウェーブレット（ｗａｖｅｌｅｔ）変換を用いこともでき、本実施の形態では、かかる方法を用いても計算コストを抑えることが可能である。
【００３８】
特徴量作成部４０は、データ抽出部３０によって抽出された複数（この例では６つ）の加速度データから、各々の特徴量を作成する。
【００３９】
本実施の形態では、特徴量作成部４０は、図５に示すように、上下（ＵＤ）方向の加速度成分を含む低周波側の加速度データの特徴量を「上下方向低周波特徴量」、高周波側の加速度データの特徴量を「上下方向高周波特徴量」として各々作成する。同様に、特徴量作成部４０は、前後（ＦＲ）方向の加速度成分を含む低周波側の加速度データの特徴量を「前後方向低周波特徴量」、高周波側の加速度データの特徴量を「前後方向高周波特徴量」として各々作成する。また、特徴量作成部４０は、左右（ＬＲ）方向の加速度成分を含む低周波側の加速度データの特徴量を「左右方向低周波特徴量」、高周波側の加速度データの特徴量を「左右方向高周波特徴量」として各々作成する。特徴量作成部４０により作成される各々の特徴量は、図５に示すように、上下方向低周波特徴量Ｖ１ 、上下方向高周波特徴量Ｖ２、 …、 左右方向高周波特徴量Ｖ６からなる特徴量座標Ｖとして表すことができる。
【００４０】
好ましくは、特徴量作成部４０は、各方向の加速度成分を含む低（または高）周波側の加速度データにおける一定区間のパワー積分値を、各々の積分値として作成する。ここで、「一定区間のパワー積分値」とは、ある一定期間（時間幅）における加速度成分の振幅値（もしくは信号値の絶対値）を積分した値をいう。かかる値を算出することにより、ある一定期間における加速度成分の平均値を求めることができる。
【００４１】
他方、特徴量作成部４０は、他の特徴量として、ある一定期間における加速度成分の最大値、最小値、あるいは分散などを各々の特徴量として作成することもできる。図５では、特徴量作成部４０がある一定期間における加速度成分の積分値（パワー積分値）を各々の特徴量として算出することで、Ｖ１〜Ｖ６の６次元座標の特徴量座標Ｖが作成された例を表している。他の例として、特徴量作成部４０がある一定期間における加速度成分の積分値と最大値と最小値とを各々の特徴量として算出した場合には、Ｖ１〜Ｖ１８の１８次元座標の特徴量座標Ｖが作成される。
【００４２】
また、特徴量作成部４０は、上記のように低周波側および高周波側に分離された加速度データからだけでなく、加速度センサー１０から出力された加速度データそのものから特徴量を作成し、かかる特徴量を動作推定部５０の動作推定に利用することで、推定精度を一層向上させることができる。この場合の特徴量としては、例えば、ある一定期間における加速度成分の値の積分値（パワー積分値）やパワー積分値の差分などが挙げられる。また、同様に、特徴量作成部４０は、他の特徴量として、ある一定期間における加速度成分の最大値、最小値、あるいは分散などを各々の特徴量として作成することもできる。
【００４３】
上述した「ある一定期間」は、動作推定部５０で推定する種々の動作のうち、周期が一番短い動作を基準に設定するとよい。例えば、「ある一定期間」を１秒間と設定する。
【００４４】
動作推定部５０は、特徴量作成部４０で作成した特徴量から、介護記録装置１の装着者（ここでは介護士Ｃ）の動作を推定する。本実施の形態では、動作推定部５０で推定する動作の種類として、例えば、歩行、静止、屈む、しゃがむ、座る、等、身体の動きの単体を表現するものが設定されている。
【００４５】
動作推定部５０が用いる動作の推定方法としては、一般的な機械学習の手法、例えば、最近傍法などを用いることができる。最近傍法を用いる場合、正解データから各動作に対してｎ次元特徴量空間における代表特徴量座標を予め記憶部８０に格納しておき、特徴量作成部４０から得られた特徴量座標と一番距離が近い動作を選択する。また上記の方法において、主成分分析の結果を用いて、特徴量作成部４０から得られた特徴量座標Ｖを２次元ないしは３次元の主成分に射影して扱ってもよい。
【００４６】
上記のような手法を用いることで、図１に示す事例では、動作推定部５０により、介護士Ｃが「屈む」動作を行ったことが推定される（図６参照）。
【００４７】
抽象行動推定部６０は、動作推定部５０で推定された複数の動作から、対象者の抽象行動を推定する。より具体的には、抽象行動推定部６０は、図７に示すように、動作推定部５０で推定された動作の情報を時系列データ化して記憶部８０に記録（格納）し、かかる時系列データを適宜参照することにより、抽象行動を推定する。
【００４８】
ここで、抽象行動とは、動作（この例では歩行、静止、屈む、しゃがむ、座る、など）の組み合わせからなり、動作よりも抽象レベルが高い行動である。例えば、本実施の形態のように、行動推定の対象が介護士の介助行動である場合、抽象行動は、トイレ介助、入浴介助、食事介助、バイタル測定、夜間巡業、記録記入、掃除などが例として挙げられる。
【００４９】
抽象行動推定部６０による推定方法は、一般的な機械学習の手法や、例えば時系列パターン認識でよく用いられる隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）等の行動モデルに基づく認識器などを用いることができる。ＨＭＭの行動モデルに基づく認識器は、最尤法や最小二乗法などの認識アルゴリズムを用いて、最も確からしい行動を推定することができる。
【００５０】
他方、機械学習の手法では、動作の時系列データから抽出する特徴量は、例えば「ある一定期間における各動作の割合・回数・動作継続時間・順序」などが考えられる。例えば、介護施設内での介護行動の場合、動作推定部５０で推定された動作が「歩行→屈む→静止→起き上がる→歩行」の繰り返しである場合、抽象行動推定部６０は、「夜間巡視」の抽象行動が行われていると推定することができる。また、動作推定部５０で推定された動作が「座る→（長時間の）静止」である場合、抽象行動推定部６０は、「記録記入」の抽象行動が行われていると推定することができる。
【００５１】
さらに、制御部１００に、時刻情報やＧＰＳなどを利用した位置情報が入力データとして加えられる場合、抽象行動推定部６０は、より正確に抽象行動を推定することができる。例えば、介護施設内での介護行動の場合、「浴室」という位置情報が得られれば、抽象行動推定部６０は、介護士Ｃの抽象行動として概ね「入浴介助」か「掃除」のどちらかに選択肢を絞ることができる。また、機械学習時の学習データを介護記録装置１の利用シーンによって変更することで、抽象行動推定部６０が推定対象とする抽象行動を、介護行動に関する抽象行動以外のものに自由に変更する構成とすることもできる。
【００５２】
制御部１００は、抽象行動推定部６０によって推定された抽象行動の情報を、時刻と関連付けて記憶部８０に記録する（図８参照）。
【００５３】
また、図８に示すように、本実施の形態では、制御部１００は、抽象行動推定部６０によって推定された抽象行動の情報を、時刻と関連付けて操作表示部２０の表示部２１にリアルタイムで画面に表示するように操作表示部２０を制御する。
【００５４】
他の例として、制御部１００は、抽象行動推定部６０によって推定された抽象行動の情報を、通信部７０を通じて外部機器（ネットワーク上のＰＣなど）に送信する処理を行うこともできる。
【００５５】
本実施の形態では、制御部１００は、抽象行動推定部６０によって推定された１つの抽象行動の情報を出力する（記録または表示する）処理を行う。
【００５６】
変形例として、推定結果の候補となった複数の抽象行動を抽象行動推定部６０によって選出し、制御部１００は、選出された複数の抽象行動の情報を表示部２１に表示してユーザー（この例では介護士Ｃ）に操作部２２の操作入力で選択させる機能（抽象行動選択部）を備えるようにしてもよい。この場合、制御部１００は、ユーザーによって選択された正解の抽象行動を、時刻と関連付けて時系列で記憶部８０に記録する（図８参照）、あるいは通信部７０を通じて外部機器（ネットワーク上のＰＣなど）に送信する処理を行うことができる。さらにこの場合、制御部１００は、ユーザーによって選択された正解の抽象行動とともに、そのときの特徴パターン（例えば動作の順序やある動作の頻度など）を、抽象行動推定部６０で用いる特徴パターンテーブルとして記憶部８０に追加するように記録する処理を行うこともできる。このような処理を行うことにより、特徴パターンテーブルを随時更新して、抽象行動推定部６０による抽象行動の推定精度を向上させることができる。
【００５７】
次に、図９のフローチャートを参照して、制御部１００が行う処理の流れについて説明する。
【００５８】
ステップＳ１において、制御部１００は、一定期間（例えば１秒）毎に、加速度センサー１０から上述した３軸の加速度データを取得する。
【００５９】
続くステップＳ２において、制御部１００は、データ抽出部３０の作動により、取得した各加速度データを、フィルタリング処理により、上述した２つの周波数帯の加速度データにそれぞれ分離する。
【００６０】
ステップＳ３において、制御部１００は、特徴量作成部４０の作動により、分離された各々の加速度データを解析して、各々の特徴量を作成する（図５参照）。
【００６１】
ステップＳ４において、制御部１００は、動作推定部５０の作動により、作成された各々の特徴量から動作を推定する（図６参照）。
【００６２】
ステップＳ５において、制御部１００は、抽象行動推定部６０の作動により推定された動作を時系列データとして記録するように記憶部８０内のデータを更新する（図７参照）。このとき、制御部１００は、推定された動作および時刻を画面表示するように表示部２１を制御してもよい。
【００６３】
ステップＳ６において、制御部１００は、更新された時系列データを参照して、ステップＳ４で推定された動作により何らかの抽象行動が発生したかを判定する。ここで、抽象行動が発生したと判定された場合（ステップＳ６、ＹＥＳ）、制御部１００は、ステップＳ７に移行する。他方、抽象行動が発生していないと判定された場合（ステップＳ６、ＮＯ）、制御部１００は、ステップＳ１に戻って、上述したステップＳ１〜ステップＳ６の処理を繰り返し行う。
【００６４】
ステップＳ７において、制御部１００は、推定された抽象行動を時系列データとして記録するように記憶部８０内のデータを更新する。このとき、制御部１００は、推定された抽象行動および時刻を画面表示するように表示部２１を制御する（図８参照）。
【００６５】
ステップＳ８において、制御部１００は、操作表示部２０の操作信号を参照して、介護記録を終了させるか否かを判定する。例えば、操作部２２から電源オフや業務終了などを示す操作信号が入力された場合、制御部１００は、介護記録を終了させると判定し（ステップＳ８、ＹＥＳ）、上述した一連の処理を終了する。他方、操作部２２から操作信号が入力されない場合、制御部１００は、未だ介護記録を終了させないと判定し（ステップＳ８、ＮＯ）、ステップＳ１に戻って上述した処理を繰り返し行う。或いは、操作部２２から現在の抽象行動（この例ではトイレ介助）が終了した旨の操作信号が入力された場合、制御部１００は、表示画面をリセットするように表示部２１を制御してもよい。
【００６６】
以上のような構成および処理を行う本実施の形態によれば、簡潔なデータ処理によって対象者の各動作および抽象行動を精度良く認識することが可能となる。特に、加速度データを低周波側と高周波側の２つの周波数帯に分けた上で各々の特徴量を算出する処理を行うことにより、フィルター処理等の計算コストがかからない処理を用いて、人の各行動を高い精度で認識することができる。このため、上述のように、１台の行動認識装置（介護記録装置１）に全ての機能を実装して一連の処理を完結させることができる。
【００６７】
本実施の形態では、行動認識装置として、介護施設内での介護士の介護記録を自動作成するために特化された装置である介護記録装置１の構成を例示した。他の例として、上述した実施の形態の構成を、携帯電話や携帯端末などに付加機能として搭載することもできる。また、他の例として、上述した各機能を複数の端末で分散して実行するネットワークシステムの構成を採用してもよい。さらに、行動認識装置やシステムの他の例として、例えば定型作業を行う作業者の作業自動記録やモニタリングを行う装置やシステムに適用することもできる。
【００６８】
上述した実施の形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【符号の説明】
【００６９】
１  介護記録装置（行動認識装置、介護情報出力装置）
１０  加速度センサー（加速度出力部）
２０  操作表示部
２１  表示部
２２  操作部
１００  制御部
３０  データ抽出部
４０  特徴量作成部
５０  動作推定部
６０  抽象行動推定部
７０  通信部
８０  記憶部
Ｃ  介護士
【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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