(57)【要約】    【構成】遊び行動認識システム（１００）は、空間内で任意に移動可能であり、加速度を出力する遊具１０および天井に設けられた複数の距離画像センサ１２などを含む。また、空間には任意に移動する子どもがいる。子どもの位置および姿勢は、距離画像センサ１２から出力される奥行情報から得ることが出来る。そして、遊び行動認識システムの中央制御装置（１６）は、子どもの位置および姿勢と遊具の加速度とを利用して、子どもの社会的行動様式によって分類される第１遊び行動と心的機能によって分類される第２遊び行動とを認識する。そして、認識した２つの遊び行動は、データベースに記憶される。    【効果】保育者は認識された２つの遊び行動を確認することで、子どもがどのような遊び行動を行っているかを適切に把握することが出来る。【選択図】図１
2015122005.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
空間内において任意に移動させることが可能であり、自身の加速度を出力する遊具、
前記遊具が出力する加速度を取得する第１取得手段、
前記空間内の子どもの位置および姿勢を取得する第２取得手段、および
前記遊具の加速度と前記子どもの位置および姿勢とに基づいて、前記子どもの遊び行動を認識する認識手段を備える、遊び行動認識システム。
【請求項２】
前記認識手段は、前記遊具の加速度と前記子どもの位置および姿勢とに基づいて、社会的行動様式によって分類される第１遊び行動を認識する第１認識手段を含む、請求項１記載の遊び行動認識システム。
【請求項３】
前記第１遊び行動に基づいて、前記子どもの性格を分類する分類手段をさらに備える、請求項２記載の遊び行動認識システム。
【請求項４】
前記認識手段は、前記遊具の加速度と前記子どもの位置および姿勢とに基づいて、心的機能によって分類される第２遊び行動を認識する第２認識手段を含み、
前記分類手段は、前記第１遊び行動および前記第２遊び行動に基づいて、前記子どもの性格を分類する、請求項３記載の遊び行動認識システム。
【請求項５】
前記第１取得手段および前記第２取得手段は、第１時間毎に前記遊具の加速度と前記子どもの位置および姿勢とを取得し、
前記認識手段は、前記第１時間よりも長い第２時間毎に前記子どもの遊び行動を認識する、請求項１ないし４のいずれかに記載の遊び行動認識システム。
【請求項６】
前記分類手段は、前記第２時間よりも長い第３時間毎に前記子どもの性格を分類する、請求項５記載の遊び行動認識システム。
【請求項７】
空間内において任意に移動させることが可能であり、自身の加速度を出力する遊具を有する、遊び行動認識システムのプロセッサを、
前記遊具が出力する加速度を取得する第１取得手段、
前記空間内の子どもの位置および姿勢を取得する第２取得手段、および
前記遊具の加速度と前記子どもの位置および姿勢とに基づいて、前記子どもの遊び行動を認識する認識手段として機能させる、遊び行動認識プログラム。
【請求項８】
空間内において任意に移動させることが可能であり、自身の加速度を出力する遊具を有する、遊び行動認識システムのプロセッサが、
前記遊具が出力する加速度を取得する第１取得ステップ、
前記空間内の子どもの位置および姿勢を取得する第２取得ステップ、および
前記遊具の加速度と前記子どもの位置および姿勢とに基づいて、前記子どもの遊び行動を認識する認識ステップを実行する、遊び行動認識方法。
【請求項９】
空間内において任意に移動させることが可能な遊具から出力される加速度を取得する第１取得手段、
前記空間内の子どもの位置および姿勢を取得する第２取得手段、および
前記遊具の加速度と前記子どもの位置および姿勢とに基づいて、前記子どもの遊び行動を認識する認識手段を備える、遊び行動認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、遊び行動認識システム、遊び行動認識プログラム、遊び行動認識方法および遊び行動認識装置に関し、特にたとえば、遊具で遊ぶ子どもに対して利用される、遊び行動認識システム、遊び行動認識プログラム、遊び行動認識方法および遊び行動認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
背景技術の一例が特許文献１に開示されている。この特許文献１の子供確認監視システムでは、保育園の中には発信機が装着された子供と子供を捜査・補足する複数のセンサとが存在している。センサはカメラの機能を有しており、発信機の位置を捜査・補足することで子供をカメラで捉え、子供の状態を示す動画像を生成することが出来る。そして、或る子供の状態を示す動画像が要求されると、ターゲットとなる子供が捜査され、その子どもに最も隣接するセンサにより撮影された動画像が配信される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開2002-26904号公報[H04L 12/18, H04L 12/28, H04N 7/173, H04N 7/18]
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところが、特許文献１の子供確認監視システムでは、保育園の中の子供の行動を確認するためには、配信された動画像を全て見なければならず、確認する者の負担が大きい。また、子供の動画像の一部を確認しただけでは、子供がどのような行動をしていたかを適切に把握しにくい。
【０００５】
それゆえに、この発明の主たる目的は、新規な、遊び行動認識システム、遊び行動認識プログラム、遊び行動認識方法および遊び行動認識装置を提供することである。
【０００６】
この発明の他の目的は、子どもの遊び行動を把握することが出来る、遊び行動認識システム、遊び行動認識プログラム、遊び行動認識方法および遊び行動認識装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明は、上記の課題を解決するために、以下の構成を採用した。なお、括弧内の参照符号および補足説明等は、この発明の理解を助けるために記述する実施形態との対応関係を示したものであって、この発明を何ら限定するものではない。
【０００８】
第１の発明は、空間内において任意に移動させることが可能であり、自身の加速度を出力する遊具、遊具が出力する加速度を取得する第１取得手段、空間内の子どもの位置および姿勢を取得する第２取得手段、および遊具の加速度と子どもの位置および姿勢とに基づいて、子どもの遊び行動を認識する認識手段を備える、遊び行動認識システムである。
【０００９】
第１の発明では、遊び行動認識システム（１００：実施例において対応する部分を例示する参照符号。以下、同じ。）の遊具（１０）は、空間内において任意に移動させることが可能であり、自身の加速度を出力する。第１取得手段（８０，Ｓ５）は、遊具が出力した加速度を取得する。たとえば、空間の天井には複数の距離画像センサが設けられており、その距離画像センサからは奥行情報が出力される。また、奥行情報から子どもの位置および姿勢を得ることができ、たとえばシステムの中央制御装置に一旦記憶される。そして、第２取得手段（８０，Ｓ３３）は、このようにして記憶された、子どもの位置および姿勢を取得する。たとえば、加速度と子どもの位置および姿勢とは、テーブルに記憶される。そして、認識手段（８０，Ｓ３５，Ｓ３７）は、そのテーブルから加速度と子どもの位置および姿勢とを読み出して、子どもの遊び行動を認識する。
【００１０】
第１の発明によれば、保育者は認識された遊び行動を確認することで、子どもがどのような遊び行動を行っているかを適切に把握することが出来る。
【００１１】
また、認識された遊び行動を自動的に記憶するようにすれば、保育士などの保育者は、記憶された遊び行動を参考にすることで、保育日誌などの書類作成が容易になる。つまり、保育者が日常的に行う業務を軽減することが出来る。
【００１２】
第２の発明は、第１の発明に従属し、認識手段は、遊具の加速度と子どもの位置および姿勢とに基づいて、社会的行動様式によって分類される第１遊び行動を認識する第１認識手段を含む。
【００１３】
第２の発明では、第１認識手段（８０，Ｓ３５）は、遊具の加速度と子どもの位置および姿勢とに基づいて、「ひとり遊び」および「傍観」などの社会的行動様式によって分類される第１遊び行動を認識する。
【００１４】
第２の発明によれば、保育者は、保育している子どもの第１遊び行動を把握することが出来るため、保育計画を立てるときの参考とすることが出来る。
【００１５】
第３の発明は、第２の発明に従属し、第１遊び行動に基づいて、子どもの性格を分類する分類手段をさらに備える。
【００１６】
第３の発明では、分類手段（８０，Ｓ６５）は、認識された遊び行動に基づいて子どもの性格を分類する。
【００１７】
第３の発明によれば、保育者は、子どもの性格を確認および分析することで、子どもの発達状況などを客観的に理解するための助けとすることが出来る。
【００１８】
第４の発明は、第３の発明に従属し、認識手段は、遊具の加速度と子どもの位置および姿勢とに基づいて、心的機能によって分類される第２遊び行動を認識する第２認識手段（８０，Ｓ３７）を含み、分類手段は、第１遊び行動および第２遊び行動に基づいて、子どもの性格を分類する。
【００１９】
第４の発明では、第２認識手段（８０，Ｓ３７）は、遊具の加速度と子どもの位置および姿勢とに基づいて、たとえば「感覚遊び」および「運動遊び」などの心的機能によって分類される第２遊び行動を認識する。そして、分類手段は、第１遊び行動および第２遊び行動に基づいて、「累積型」および「連続型」などの性格を分類する。
【００２０】
第４の発明によれば、２つの遊び行動を利用して性格を分類することで、分類の精度を向上させている。
【００２１】
第５の発明は、第１の発明ないし第４の発明のいずれかに従属し、第１取得手段および第２取得手段は、第１時間（たとえば、０．０５秒）毎に遊具の加速度と子どもの位置および姿勢とを取得し、認識手段は、第１時間よりも長い第２時間（たとえば、５秒）毎に子どもの遊び行動を認識する。
【００２２】
第５の発明によれば、遊び行動を認識するために必要な環境データが取得されてから遊び行動が認識される。これにより、子どもの遊び行動を正確に認識することが出来る。
【００２３】
第６の発明は、第５の発明に従属し、分類手段は、第２時間よりも長い第３時間（たとえば、５分）毎に子どもの性格を分類する。
【００２４】
第６の発明によれば、性格を分類するために必要な遊び行動が認識されてから性格が分類される。これにより、子どもの性格を正確に分類することが出来る。
【００２５】
第７の発明は、空間内において任意に移動させることが可能であり、自身の加速度を出力する遊具（１０ａ，１０ｂ）を有する、遊び行動認識システム（１００）のプロセッサ（８０）を、遊具が出力する加速度を取得する第１取得手段（Ｓ５）、空間内の子どもの位置および姿勢を取得する第２取得手段（Ｓ３３）、および遊具の加速度と子どもの位置および姿勢とに基づいて、子どもの遊び行動を認識する認識手段（Ｓ３５，Ｓ３７）として機能させる、遊び行動認識プログラムである。
【００２６】
第７の発明でも、第１の発明と同様、保育者は認識された遊び行動を確認することで、子どもがどのような遊び行動を行っているかを適切に把握することが出来る。
【００２７】
第８の発明は、空間内において任意に移動させることが可能であり、自身の加速度を出力する遊具（１０ａ，１０ｂ）を有する、遊び行動認識システム（１００）のプロセッサ（８０）が、遊具が出力する加速度を取得する第１取得ステップ（Ｓ５）、空間内の子どもの位置および姿勢を取得する第２取得ステップ（Ｓ３３）、および遊具の加速度と子どもの位置および姿勢とに基づいて、子どもの遊び行動を認識する認識ステップ（Ｓ３５，Ｓ３７）を実行する、遊び行動認識方法である。
【００２８】
第８の発明でも、第１の発明と同様、保育者は認識された遊び行動を確認することで、子どもがどのような遊び行動を行っているかを適切に把握することが出来る。
【００２９】
第９の発明は、空間内において任意に移動させることが可能な遊具（１０ａ，１０ｂ）から出力される加速度を取得する第１取得手段（Ｓ５）、空間内の子どもの位置および姿勢を取得する第２取得手段（８０，Ｓ３３）、および遊具の加速度と子どもの位置および姿勢とに基づいて、子どもの遊び行動を認識する認識手段（８０，Ｓ３５，Ｓ３７）を備える、遊び行動認識装置である。
【００３０】
第９の発明でも、第１の発明と同様、保育者は認識された遊び行動を確認することで、子どもがどのような遊び行動を行っているかを適切に把握することが出来る。
【発明の効果】
【００３１】
この発明によれば、子どもの遊び行動を適切に把握することが出来る。
【００３２】
この発明の上述の目的、その他の目的、特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】図１はこの発明の一実施例の遊び行動認識システムの概要を示す図解図である。
【図２】図２は図１に示す遊び行動認識システムの構成の一例を示す図解図である。
【図３】図３は図１に示す遊具の中に設けられる回路の電気的な構成の一例を示すブロック図である。
【図４】図４は図１に示す距離画像センサの電気的な構成の一例を示すブロック図である。
【図５】図５は図２に示す中央制御装置の電気的な構成の一例を示すブロック図である。
【図６】図６は図５に示す中央制御装置のメモリに記憶される環境データテーブルの構成の一例を示す図解図である。
【図７】図７は図５に示す中央制御装置によって認識される第１遊び行動の一覧を示す図解図である。
【図８】図８は図５に示す中央制御装置によって認識される第２遊び行動の一覧を示す図解図である。
【図９】図９は図５に示す第１遊び行動ＤＢの構成の一例を示す図解図である。
【図１０】図１０は図５に示す第２遊び行動ＤＢの構成の一例を示す図解図である。
【図１１】図１１は図５に示す中央制御装置によって分類される性格の一覧を示す図解図である。
【図１２】図１２は図５に示す性格ＤＢの構成の一例を示す図解図である。
【図１３】図１３は図５に示す中央制御装置のメモリのメモリマップの一例を示す図解図である。
【図１４】図１４は図５に示す中央制御装置のプロセッサの取得処理の一例を示すフロー図である。
【図１５】図１５は図５に示す中央制御装置のプロセッサの遊び行動認識処理の一例を示すフロー図である。
【図１６】図１６は図５に示す中央制御装置のプロセッサの性格分類処理の一例を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
図１を参照して、この実施例の遊び行動認識システム１００は、子どもが保育されている保育園などの空間（環境）で利用される。保育園内では、子どもが自由に移動して遊ぶことが可能であり、遊具１０（１０ａ，１０ｂ，…）が置かれている。保育園内の天井には複数の距離画像センサ１２（１２ａ，１２ｂ，…）が設けられ、壁には複数のマイク１４（１４ａ，１４ｂ，…）が設けられている。
【００３５】
各遊具１０は、保育園の中で任意に移動させることが可能である。また、詳細な説明は後述するが、各遊具１０の中には、マイク３６および加速度センサ３８（共に、図３参照）を含む回路が設けられている。また、実施例では、遊具１０は綿などが入れられたぬいぐるみであり、回路はぬいぐるみの中で綿に包まれた状態となる。そのため、遊具１０の中の綿によって回路が保護されると共に、中の回路が子どもに影響を与えないようにされている。
【００３６】
複数の距離画像センサ１２は、子どもの位置および姿勢を検出することを目的として、保育園内の天井に設けられている。複数のマイク１４は、保育園内の雑音、特に床周辺の音の音量を計測することを目的として、保育園内の壁に設けられている。
【００３７】
そして、遊び行動認識システム１００は、保育園内の各子どもに対して、社会的行動様式によって分類される第１遊び行動と、心的機能によって分類される第２遊び行動とをそれぞれ認識する。さらに、遊び行動認識システム１００は、第１遊び行動と第２遊び行動とに基づいて、各子どもの性格を分類する。
【００３８】
なお、実施例の空間は遊具が置かれた保育園であるが、これに限らず幼稚園、学童保育所などでも遊び行動認識システム１００は利用可能である。
【００３９】
また、図１では簡単のため、子どもは３人しか示していないが、保育園内にはさらに多くの子どもが保育されていてもよいし、１人または２人の子どもが保育されていてもよい。同様に、マイク１４および遊具１０も２つしか示していないが、さらに多くのマイク１４および遊具１０が保育園内に置かれてもよいし、マイク１４および遊具１０が１つであってもよい。
【００４０】
また、遊具１０ａ，１０ｂを区別する必要が無い場合、単に「遊具１０」と言う。また、距離画像センサ１２ａ，１２ｂ，…を区別する必要がない場合、単に「距離画像センサ１２」と言う。そして、マイク１４ａ，１４ｂ，…を区別する必要が無い場合、単に「マイク１４」と言う。
【００４１】
図２を参照して、遊び行動認識システム１００の中央制御装置１６は、遊び行動認識装置とも呼ばれ、距離画像センサ１２、マイク１４などが接続される。また、中央制御装置１６は、ネットワーク１０００を介して遊具１０と無線通信を行う。中央制御装置１６は、第１時間（たとえば、０．０５秒）毎に、距離画像センサ１２およびマイク１４が出力する情報取得すると共に、遊具１０の中に設けられているマイク３６および加速度センサ３８の情報も取得する。そして、中央制御装置１６は、取得した各センサの情報から、各子どもの位置および姿勢と、遊具１０の加速度と、保育園内の音の音量との情報を含む環境データ（図６参照）をテーブルに記憶する。
【００４２】
なお、保育園の中で位置が検出された子どもには、子どもＩＤ（以下、Ｃ−ＩＤ）が付与される。また、保育園内の子どもは、専用のタグ、登園の順番（空間に入る順番）および出欠確認を行うときの位置などを利用して識別され、それぞれの子どもに対して専用のＣ−ＩＤが付与される。
【００４３】
図３は遊具１０の中に設けられた回路の電気的な構成を示すブロック図である。図３を参照して、遊具１０の中に設けられた回路はプロセッサ３０などを含む。プロセッサ３０は、マイクロコンピュータ或いはＣＰＵと呼ばれることもある。プロセッサ３０には、メモリ３２、Ａ／Ｄ変換器３４、加速度センサ３８および無線ＬＡＮモジュール４０などが接続される。
【００４４】
プロセッサ３０は、遊具１０の中に設けられた回路の全体を制御する。メモリ３２はＲＯＭおよびＲＡＭを含む。ＲＯＭには、回路の動作を制御するための制御プログラムが予め記憶される。また、ＲＡＭはプロセッサ３０のワークメモリやバッファメモリとして用いられる。たとえば、ＲＡＭのバッファには、後述する音声情報および加速度情報が一時的に記憶される。
【００４５】
Ａ／Ｄ変換器３４にはマイク３６が接続され、マイク３６からの音声信号はこのＡ／Ｄ変換器３４でディジタル音声情報に変換され、プロセッサ３０に入力される。また、マイク３６によって集音された音声は、マイク１４によって集音された音声と共に、保育園内の雑音の音量を計測するために利用される。
【００４６】
加速度センサ３８は、センサに対してある方向にどの程度の加速度がかかっているかを検知するものであり、たとえば、一度に３つの軸方向の加速度を検知することができる３軸の加速度センサである。この加速度センサ３８によれば、たとえば子どもが遊んでいるときに、遊具１０がどのように利用されているかを検出することが出来る。
【００４７】
無線ＬＡＮモジュール４０は、プロセッサ３０から与えられた送信データを、ネットワーク１０００を介して中央制御装置１６に送信する。たとえば、送信データは、加速度センサ３８によって検出された遊具１０の加速度情報や、マイク３６によって集音された音声の音声情報などである。
【００４８】
図４は距離画像センサ１２の電気的な構成を示すブロック図である。図４を参照して、距離画像センサ１２は制御ＩＣ６０などを含む。制御ＩＣ６０には、Ａ／Ｄ変換器６２、カメラ６６、深度センサ６８、深度カメラ７０およびＩ／Ｏ７２などが接続される。
【００４９】
制御ＩＣ６０は、キャッシュメモリなどを有し、距離画像センサ１２の動作を制御する。たとえば、制御ＩＣ６０は、中央制御装置１６からの命令に従って動作し、検出した結果を中央制御装置１６に送信する。
【００５０】
Ａ／Ｄ変換機６２にはマイク６４が接続され、マイク６４からの音声信号はＡ／Ｄ変換機６２でディジタル音声情報に変換され、制御ＩＣ６０に入力される。また、マイク６４によって集音された音声は、マイク１４およびマイク３６によって集音された音声と共に、保育園内の雑音の音量を計測するために利用される。
【００５１】
カメラ６６は、距離画像センサ１２が設置された空間のＲＧＢ情報、つまりカラー画像を撮影するためのカメラである。また、カメラ６６は、後述する深度カメラ７０が撮影している空間と略同じ空間を撮影することが可能なように、距離画像センサ１２に設けられている。
【００５２】
深度センサ６８は、たとえば赤外線プロジェクタであり、深度カメラ７０は、たとえば赤外線カメラである。深度センサ６８は、たとえば赤外線によるレーザ光を距離画像センサ１２の正面に照射する。空間には照射されたレーザ光によって特殊なパターンが描画され、深度カメラ７０は描画されたパターンを撮影する。そして、撮影された画像は制御ＩＣ６０に入力され、制御ＩＣ６０はその画像を解析することで、レーザ光が照射された空間の奥行(depth)情報を計測する。
【００５３】
Ｉ／Ｏ７２は、入力／出力の制御が可能なディジタルポートであり、出力ポートからは音声情報、ＲＧＢ情報および奥行情報が出力され、中央送制御装置１６に与えられる。一方、中央制御装置１６からは制御信号が出力され、入力ポートに与えられる。
【００５４】
なお、距離画像センサ１２は、ＲＧＢ情報および奥行情報を出力することからＲＧＢ−Ｄセンサと呼ばれることもある。
【００５５】
また、実施例の距離画像センサ１２には、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）社製のＫｉｎｅｃｔ（登録商標）センサと呼ばれる製品が採用されている。ただし、他の実施例では、ＡＳＵＳ（登録商標）社製のＸｔｉｏｎ、パナソニック（登録商標）社製の３次元距離画像センサであるＤ−ＩＭａｇｅｒ（登録商標）などが距離画像センサ１２として採用されてもよい。
【００５６】
図５は中央制御装置１６の電気的な構成を示すブロック図である。図５を参照して、中央制御装置１６は、距離画像センサ１２ａ，１２ｂおよびプロセッサ８０などを含む。プロセッサ８０は、マイクロコンピュータ或いはＣＰＵと呼ばれることもある。プロセッサ８０には、複数の距離画像センサ１２ａ，１２ｂ、メモリ８２、Ａ／Ｄ変換機８４、出力装置８６、入力装置８８、第１遊び行動データベース（ＤＢ：Ｄａｔａｂａｓｅ）９０、第２遊び行動データベース９２、性格データベース９４および通信ＬＡＮボード９６などが接続される。
【００５７】
距離画像センサ１２は、上述したように奥行情報などを出力する。この奥行情報には、空間に居る子どもの形状および子どもまでの距離が含まれている。たとえば、子どもが天井に設けられた距離画像センサ１２によってセンシングされると、人を上から見た状態の頭部および両肩の形状と、頭部および両肩までの距離が奥行情報として得られる。
【００５８】
また、保育園には３５個の距離画像センサ１２が所定の位置（既知）に設置されており、プロセッサ８０は、各々から奥行情報を取得して、空間（ワールド座標系）における子どもの位置（たとえば、重心など特徴点の位置座標（ｘ，ｙ））および子どもの姿勢（たとえば、頭部の向き（θＨ）および両肩の向き（θＢ））を計算することが出来る。
【００５９】
また、距離画像センサ１２はマイク６４を有するため、中央制御装置１６では、音声情報が入力される距離画像センサ１２の位置から、音の発生源を推定することも出来る。
【００６０】
なお、他の実施例では、距離画像センサ１２ではなく、２次元または３次元のＬＲＦを利用して、子どもの位置および姿勢が検出されてもよい。
【００６１】
プロセッサ８０は中央制御装置１６の動作を制御する。また、プロセッサ８０は日時情報を出力するＲＴＣを含む。メモリ８２は、ＲＯＭ，ＨＤＤおよびＲＡＭを含む。ＲＯＭおよびＨＤＤには、中央制御装置１６の動作を制御するための制御プログラムなどが予め記憶される。また、ＲＡＭは、プロセッサ８０のワークメモリやバッファメモリとして用いられる。
【００６２】
Ａ／Ｄ変換機８４には、複数のマイク１４ａ，１４ｂが接続される。各マイク１４からの音声信号はＡ／Ｄ変換機８４でディジタル音声情報に変換され、プロセッサ８０に入力される。そして、マイク１４によって集音された音声は、マイク３６およびマイク６４によって集音された音声と共に、保育園内の雑音の音量を計測するために利用される。なお、他の実施例では、各マイク１４がそれぞれ独立して、プロセッサ８０に接続されてもよい。この場合、プロセッサ８０は、音声情報が入力されるマイク１４を特定することが可能となる。
【００６３】
出力装置８６は、たとえばディスプレイなどであり、入力装置８８は、たとえばマウスやキーボードである。そして、遊び行動認識システム１００の管理者（たとえば、保育園の保育士など）は、このシステムによって認識された結果を、出力装置８６および入力装置８８を利用して確認することが出来る。
【００６４】
第１遊び行動ＤＢ９０には、保育園内の子どものそれぞれに対して認識された第１遊び行動が時系列順に記憶される。第２遊び行動ＤＢ９２には、保育園内の子どものそれぞれに対して認識された第２遊び行動が時系列順に記憶される。性格ＤＢ９４には、保育園内の子どものそれぞれの性格を分類した結果が時系列順に記憶される。
【００６５】
通信ＬＡＮボード９６は、たとえばＤＳＰで構成され、プロセッサ８０から与えられた送信データを無線通信装置９８に与え、無線通信装置９８は送信データを、ネットワーク１０００を介して他の装置に送信する。また、通信ＬＡＮボード９６は、無線通信装置９８を介してデータを受信し、受信したデータをプロセッサ８０に与える。
【００６６】
図６は環境データテーブルの構成の一例を示す図解図である。環境データとは、ある日時における各子どもの位置および姿勢と、各遊具１０が出力する加速度の分析結果と、各遊具１０、各距離画像センサ１２および各マイク１４によって取得された音声の音量とを含むデータである。そして、環境データテーブルには、１行毎にこれらの情報を含む環境データが記憶される。図６を参照して、環境データテーブルは日時、子ども、遊具およびマイクの列を含む。子どもの列には、保育園の中にいる子どもと対応するＣ−ＩＤ（「００１」、「００２」、…）の列が含まれる。遊具の列には、加速度、分散および波形数の列が含まれる。
【００６７】
日時の列には、環境データが取得された日時が記憶される。また、記憶される日時の形式としては、「ｙｙ」が「年」を示し、「ｍｍ」が「月」を示し、「ｄｄ」が「日」を示し、「Ｈ」が「時」を示し、「Ｍ」が「分」を示し、「Ｓ」が「秒」を示す。
【００６８】
子どもの列におけるＣ−ＩＤの列には、たとえば「Ｃ−ＩＤ：００１」と対応する子どもの位置として「Ｘ１，Ｙ１」が記憶され、姿勢として「θＨ１（頭の向き）」および「θＢ１（体の向き）」が記憶される。たとえば、子どもの位置および姿勢から、子ども同士が一緒に遊んでいるかどうかを判別することが可能となる。
【００６９】
遊具の列における加速度の列には、各遊具１０から出力される加速度の平均値として「Ａａ」が記憶される。遊具の列における分散の列には、各遊具１０から出力される加速度の分散として「σ２」が記憶される。遊具の列における波形数の列には、各加速度の値を二次元平面上に配置して繋ぐことによって描かれる波形が、加速度の平均（「Ａａ」）によって定義される直線を跨いだ回数が「波形数」として記憶される。そして、遊具１０におけるこれらの情報から、遊具１０がどのように使われていたかを判断することが出来る。
【００７０】
マイクの列には、各遊具１０、各距離画像センサ１２および各マイク１４から取得される音声の音量の平均として「ＡＢ」が記憶される。ここで、「ＡＢ」は、保育園内の雑音の音量の平均を示すことになる。たとえば、子どもの遊び行動においては、遊び行動によって空間内の雑音の音量が変化する。そのため、各マイクの音声の音量を利用することで、各遊び行動を判別するための要素として利用できる。なお、音量の平均である「ＡＢ」の単位は「ｄＢ」である。
【００７１】
そして、中央制御装置１６は、環境データテーブルに対して、第１時間毎にこのような環境データを記憶する。
【００７２】
図７は社会的行動様式によって分類される第１遊び行動の具体的な内容を示す図解図である。実施例の第１遊び行動は、「何もしていない行動」、「ひとり遊び」、「傍観」、「平行遊び」、「連合遊び」および「協同遊び」の６種類に分けられる。
【００７３】
「何もしていない行動」とは、子どもがじっと座っていたり、あちこちを見回ったりと、目的が無い状態を示す。「ひとり遊び」とは、他の子どもには無関心でひとりだけで遊んでいる状態を示す。「傍観」とは、脇に立って他の子どもが遊んでいる様子を眺めている状態を示す。「平行遊び」とは、他の子どもの傍で同じ遊びをするが、子ども同士の間には具体的な交渉（交流）が無い状態を示す。「連合遊び」とは、他の子どもと遊具や道具をやり取りしながら一緒に遊ぶが、全体のまとまりが無い。「協同遊び」とは、目的のために組織を作って遊んでいるか、役割分担をしながら共通の目的やルールに沿って遊んでいる状態を示す。
【００７４】
実施例では、これらの第１遊び行動を行った子どもの環境データを教師データとし、ＳＶＭ(Support vector machine)などの機械学習手法によって教師データを学習する。その結果、第１遊び行動の判別モデルが作成される。この判別モデルに対して、或る第１遊び行動を行った子どもにおける、第２時間（たとえば、５秒）分の未知の環境データを入力すると、第１遊び行動とその第１遊び行動が似ている割合を示す尤度とが少なくとも１つ以上得られる。そして、判別モデルは、尤度が最も高い第１遊び行動を認識結果として出力する。
【００７５】
たとえば、第１遊び行動の判別モデルに対して、或る第１遊び行動を行った子どもの環境データを未知データとして入力した際に、尤度が８０％の「連合遊び」と尤度が７０％の「協同遊び」が出力された場合、この判別モデルは尤度が最も高い「連合遊び」を認識結果として出力する。
【００７６】
図８は心的機能によって分類される第２遊び行動の具体的な内容を示す図解図である。実施例の第２遊び行動は、「感覚遊び」、「運動遊び」、「受容遊び」、「模倣遊び」および「構成遊び」の５種類に分けられる。
【００７７】
「感覚遊び」とは、ものを見たり、聞いたり、砂や水に触ったりして、主に感覚器官を使って遊んでいる状態を示す。「運動遊び」とは、手足や全身の運動によって遊んでいる状態を示す。「受容遊び」とは、絵本、テレビ、音楽などを見たり、聴いたりして遊んでいる状態を示す。「模倣遊び」とは、子どもの周囲にある色々な生活（たとえば、大人の世界、人間関係、生活、労働）をまねして遊んでいる状態を示す。「構成遊び」とは、折り紙、プラモデル、積木および粘土などのように、組み立てたり、作ったりして過程を楽しんで遊んでいる状態を示す。
【００７８】
実施例では、第１遊び行動と同様、第２遊び行動の判別モデルを作成し、その判別モデルに第２遊び行動を行ったときの未知の環境データを入力すると、子どもの第２遊び行動が認識される。
【００７９】
図９は第１遊び行動ＤＢ９０の構成の一例を示す図解図である。図９を参照して、第１遊び行動ＤＢ９０は、保育園内の各子どもに対応するテーブルを含んでいる。また、各テーブルは、日付、番号および第１遊び行動の列を含み、認識された第１遊び行動は時系列順に記憶される。たとえば、Ｃ−ＩＤ：００１のテーブルを参照して、このテーブルに対応する子どもは、２０１３年３月５日に「ひとり遊び」が３回連続して認識された後に、「傍観」が認識されている。
【００８０】
図１０は第２遊び行動ＤＢ９２の構成の一例を示す図解図である。図１０を参照して、第２遊び行動ＤＢ９２は、第１遊び行動ＤＢ９０と同様、各子どもに対応するテーブルを含んでおり、テーブルの構成も略同じである。そして、認識された第２遊び行動も、時系列順で記憶される。たとえば、Ｃ−ＩＤ：００１のテーブルを参照して、このテーブルに対応する子どもは、２０１３年３月５日には「感覚遊び」が認識された後に、「運動遊び」が２回連続して認識され、再び「感覚遊び」が認識されている。
【００８１】
このように、中央制御装置１６では、保育園内の各子どもに対して第１遊び行動および第２遊び行動が認識され、その認識結果がデータベースに記憶される。そして、保育者（たとえば、保育士）は、中央制御装置１６を利用して第１遊び行動ＤＢ９０および第２遊び行動９２の内容を確認することで、各子どもがどのような遊び行動を行っているかを適切に把握することが出来る。
【００８２】
また、認識された遊び行動が自動的に記憶されるため、保育者は、データベースに記憶された遊び行動を参考にすることで、保育日誌などの書類作成が容易になる。さらに、保育者は、保育している子どもの第１遊び行動および第２遊び行動を把握することが出来るため、子どもの保育計画を立てるときの参考とすることが出来る。このように、保育者が日常的に行う業務を軽減することが出来る。
【００８３】
なお、実施例では、第１遊び行動および第２遊び行動は、第２時間毎に認識され、データベースに記憶される。
【００８４】
図１１は第１遊び行動および第２遊び行動に基づいて分類される子どもの性格の具体的な内容を示す図解図である。実施例の子ども性格は、「未分化型」、「累積型」、「連続型」、「分節型」および「統一型」の５種類に分けられる。そして、これらの遊び行動は、認識された遊び行動の頻度と長さとに基づいて分類される。
【００８５】
「未分化型」の性格の子どもは、数分おきに別の遊び行動を起こし、１つ１つに遊びと言えるまとまりが無い行動を行う。「累積型」の性格の子どもは、遊び行動を１０分程度続けるが、相互の関係が無くだらだらと繋がった行動を行う。「連続型」の性格の子どもは、１つの遊びを途中で無関係な方向に発展させたり、元に戻したりしながら雑然とまとまりなく１時間ぐらい続ける行動を行う。「分節型」の性格の子どもは、１つのまとまりを持つ遊びを１時間に２つか３つの割合で行う。「統一型」の性格の子どもは、一定の方を持つ１つの遊びを、１時間ぐらい続けて行う。
【００８６】
実施例では、第１遊び行動および第２遊び行動を教師データとし、性格の判別モデルが作成される。そして、作成された判別モデルに、第３時間（たとえば、５分〜６０分）の間に認識された未知の第１遊び行動および第２遊び行動の全てを入力することで、或る子どもの性格が分類される。また、子ども性格は、第２時間よりも長い第３時間毎に分類される。なお、遊び行動の時間は、子どもが成長に比例して長くなる。そのため、性格を分類する際には、対象となる子どもの年齢に応じて第３時間を変化させてもよい。
【００８７】
図１２は性格ＤＢ９４の構成の一例を示す図解図である。図１２を参照して、性格ＤＢ９４は、他のデータベースと同様、保育園内の各子どもに対応するテーブルを含んでいる。各子どもに対応するテーブルは日付および性格の列を含み、分類された性格は子ども毎に時系列順で記憶される。たとえば、Ｃ−ＩＤ：００１のテーブルを参照して、２０１３年３月５日に、このＩＤ対応する子どもの性格は「累積型」と分類され、次に「連続型」と分類されている。
【００８８】
このように、子どもの遊び行動を利用して子どもの性格を分類することが出来る。保育者は、各子どもの性格を確認および分析することで、各子どもの発達状況などを客観的に理解するための助けとすることが出来る。また、実施例では、２つの遊び行動を利用して性格を分類することで、分類の精度を向上させている。
【００８９】
なお、実施例では、第１遊び行動および第２遊び行動は、環境データを取得するために必要な第１時間よりも長い第２時間毎に認識される。つまり、遊び行動を認識するために必要な環境データが取得されてから遊び行動が認識される。これにより、子どもの遊び行動を正確に認識することが出来る。同様に、性格は、第１遊び行動および第２遊び行動を認識するために必要な第２時間よりも長い第３時間毎に分類される。つまり、性格を分類するために必要な遊び行動が認識されてから性格が分類される。これにより、子どもの性格を正確に分類することが出来る。
【００９０】
上述では実施例の特徴を概説した。以下では、図１３に示すメモリマップ、図１４−図１６に示すフロー図を用いて、実施例について詳細に説明する。
【００９１】
図１３は図５に示す中央制御装置１６のメモリ８２のメモリマップの一例を示す図解図である。図１３に示すように、メモリ８２はプログラム領域３０２およびデータ記憶領域３０４を含む。プログラム記憶領域３０２には、中央制御装置１６を動作させるためのプログラムとして、各センサから情報を取得し、環境データテーブルに環境データを記憶するための取得プログラム３１０、第１遊び行動および第２遊び行動を認識するための遊び行動認識プログラム３１２および子どもの性格を分類するための性格分類プログラム３１４などが記憶される。なお、図示は省略するが、中央制御装置１６を動作させるためのプログラムには、各データベースの内容を確認するためのプログラムなども含まれる。
【００９２】
データ記憶領域３０４には、環境データテーブル３３０などが記憶される。環境データテーブル３３０は、たとえば図６に示す構成のテーブルであり、環境データが記憶される。なお、図示は省略するが、データ記憶領域３０４には、様々な計算の結果を一時的に格納するバッファや、中央制御装置１６の動作に必要な他のカウンタやフラグなども設けられる。
【００９３】
中央制御装置１６のプロセッサ８０は、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）ベースのＯＳや、その他のＯＳの制御下で、図１４に示す取得処理、図１５に示す遊び行動認識処理および図１６に示す性格分類処理などを含む、複数のタスクを処理する。
【００９４】
図１４は取得処理のフロー図である。中央制御装置１６の電源がオンにされ、取得処理の実行命令が出されると、取得処理が実行される。なお、取得処理の実行命令は、第１時間毎に出される。
【００９５】
取得処理が実行されると、プロセッサ８０はステップＳ１で、現在時刻を取得する。たとえば、プロセッサ８０が有するＲＴＣから現在時刻を取得する。続いて、ステップＳ３でプロセッサ８０は、距離画像センサ１２の情報を取得する。つまり、プロセッサ８０は、距離画像センサ１２が出力する奥行情報および音声情報を取得する。
【００９６】
続いて、ステップＳ５でプロセッサ８０は、遊具１０の加速度情報を取得する。つまり、プロセッサ８０は、遊具１０の加速度センサ３８によって計測された加速度情報を取得する。続いて、ステップＳ７でプロセッサ８０は、マイク１４から音声情報を取得する。つまり、プロセッサ８０は、マイク１４によって集音された音声の音声情報を取得する。なお、ステップＳ５の処理を実行するプロセッサ８０は第１取得手段として機能する。
【００９７】
続いて、ステップＳ９でプロセッサ８０は、各センサの情報から環境データを作成する。つまり、奥行き情報から子どもの位置および姿勢が計算され、加速度情報から加速度の平均、分散および波形数が計算され、複数のマイク１４、遊具１０のマイク３６および距離画像センサ１２のマイク６４から音声（雑音）の音量の平均が計算される。そして、これらの値が１つの環境データとされる。
【００９８】
続いて、ステップＳ１１でプロセッサ８０は、現在時刻および環境データを記憶する。つまり、ステップＳ１で取得された現在時刻の情報に環境データが関連付けられ、環境データテーブル３３０に記憶される。
【００９９】
図１５は遊び行動認識処理のフロー図である。中央制御装置１６の電源がオンにされ、遊び行動認識処理の実行命令が出されると、遊び行動認識処理が実行される。なお、遊び行動認識処理の実行命令は、第２時間毎に出される。
【０１００】
遊び行動認識処理が実行されると、ステップＳ３１でプロセッサ８０は、変数Ｃｉを初期化する。変数Ｃｉは、任意のＣ−ＩＤをそれぞれ指定するための変数である。そして、ステップＳ３１で変数Ｃｉの値は「１」とされる。
【０１０１】
続いて、ステップＳ３３でプロセッサ８０は、Ｃｉ番目の子どもと対応する、現在時刻から第２時間分の環境データを取得する。たとえば、変数Ｃｉが「１」であればＣ−ＩＤが「００１」、つまり１番目の子どもと対応する環境データが、５秒分読み出される。また、子どもと対応する環境データは、変数Ｃｉによって指定される子どものＣ−ＩＤと対応する位置および姿勢と遊具１０の加速度および各マイクの音量の平均とを含む。なお、ステップＳ３３の処理を実行するプロセッサ８０は第２取得手段として機能する。
【０１０２】
続いて、プロセッサ８０は、ステップＳ３５で第１遊び行動を認識し、ステップＳ３７で第２遊び行動を認識する。たとえば、Ｃ−ＩＤ；００１の現在時刻から第２時間分の環境データが、第１遊び行動および第２遊び行動の判別モデルに入力される。そして、各判別モデルから、最も尤度が高いものが認識結果として出力される。なお、ステップＳ３５およびステップＳ３７の処理を実行するプロセッサ８０は認識手段とし機能する。特に、ステップＳ３５の処理を実行するプロセッサ８０は第１認識手段として機能し、ステップＳ３７の処理を実行するプロセッサ８０は第２認識手段として機能する。
【０１０３】
続いて、ステップＳ３９でプロセッサ８０は、各遊び行動をデータベースに記憶させる。たとえば、第１遊び行動として「ひとり遊び」の行動が認識され、第２遊び行動として「感覚遊び」の行動が認識された場合、第１遊び行動ＤＢ９０には「ひとり遊び」が記憶され、第２遊び行動ＤＢ９２には「感覚遊び」が記憶される。
【０１０４】
続いて、ステップＳ４１でプロセッサ８０は、変数Ｃｉをインクリメントする。つまり、次のＣ−ＩＤを指定するために、変数Ｃｉの値がインクリメントされる。続いて、ステップＳ４３でプロセッサ８０は、変数Ｃｉが最大値より大きいか否かを判断する。最大値とは、保育園内の子どもの総数である。したがって、ステップＳ４３では、全ての子どもの遊び行動が認識されたかが判断される。ステップＳ４３で“ＮＯ”であれば、つまり全ての子どもの遊び行動が認識されていなければ、プロセッサ８０はステップＳ３３の処理に戻る。一方、ステップＳ４３で“ＹＥＳ”であれば、全ての子どもの遊び行動が認識されると、プロセッサ８０は遊び行動認識処理を終了する。
【０１０５】
図１６は性格分類処理のフロー図である。中央制御装置１６の電源がオンにされ、性格分類処理を実行する命令が出されると、性格分類処理が実行される。なお、性格分類処理の実行命令は、第３時間毎に出される。
【０１０６】
性格分類処理が実行されると、ステップＳ６１でプロセッサ８０は、変数Ｃｉを初期化する。つまり、変数Ｃｉの値は、ステップＳ３１の処理と同様、「１」が設定される。
【０１０７】
続いて、ステップＳ６３でプロセッサ８０は、Ｃｉ番目の子どもと対応する、現在時刻から第３時間分の各遊び行動を取得する。たとえば、変数Ｃｉが「１」であれば、第１遊び行動ＤＢ９０および第２遊び行動ＤＢ９２において、Ｃ−ＩＤ：００１のテーブルから、現在時刻から第３時間分の第１遊び行動および第２遊び行動が取得される。
【０１０８】
続いて、ステップＳ６５でプロセッサ８０は、Ｃｉ番目の子どもの性格を分類する。つまり、ステップＳ６３の処理で取得されたＣｉ番目の子どもの第１遊び行動および第２遊び行動が、性格を分類するための判別モデルに入力される。そして、その判別モデルから出力された結果が、Ｃｉ番目の子どもの性格とされる。続いて、ステップＳ６７でプロセッサ８０は、性格をデータベースに記憶する。つまり、Ｃ−ＩＤが「Ｃｉ」の子どもの性格は、性格ＤＢ９４においてＣ−ＩＤが「Ｃｉ」のテーブルに記憶される。なお、ステップＳ６５の処理を実行するプロセッサ８０は分類手段として機能する。
【０１０９】
続いて、ステップＳ６９でプロセッサ８０は、変数Ｃｉをインクリメントする。つまり、ステップＳ４１と同様、次のＣ−ＩＤを指定するために変数Ｃｉの値がインクリメントされる。続いて、ステップＳ７１でプロセッサ８０は、変数Ｃｉが最大値よりも大きいか否かを判断する。つまり、ステップＳ４３と同様、プロセッサ８０は、全ての子どもの性格が分類されたかを判断する。ステップＳ７１で“ＮＯ”であれば、全ての子ども性格が分類されていなければ、プロセッサ８０はステップＳ６３の処理に戻る。一方、ステップＳ７１で“ＹＥＳ”であれば、つまり全ての子ども性格が分類されると、プロセッサ８０は性格分類処理を終了する。
【０１１０】
なお、他の実施例の遊具１０には、マイク３６および加速度センサ３８を有するロボットなどが採用されてもよい。また、遊具１０の外観も、ぬいぐるみだけに限らず、積木やボールなどであってもよい。
【０１１１】
また、その他の実施例では、第２遊び行動を用いずに性格が分類されてもよい。また、さらに他の実施例では、第１遊び行動、第２遊び行動および性格の種類は、実施例のものとは異なっていてもよいし、数が異なっていてもよい。
【０１１２】
また、実施例では、機械学習手法としてＳＶＭを採用したが、他の実施例では、ニューラルネットワークまたはＣ４．５などのアルゴリズムが採用されてもよい。
【０１１３】
また、その他の実施例では、マイク１４、遊具１０のマイク３６および距離画像センサ１２のマイク６４の音量の平均を使わずに、子どもの第１遊び行動および第２遊び行動が認識されてもよい。
【０１１４】
また、さらにその他の実施例では、メモリ８２には、空間の地図が記憶されていてもよい。そして、子どもの地図上の位置を考慮して第１遊び行動および第２遊び行動が認識されるようにしてもよい。
【０１１５】
また、本実施例で説明した複数のプログラムは、データ配信用のサーバのHDDに記憶され、ネットワークを介して本実施例と同等の構成のシステムに配信されてもよい。また、CD, DVD, BD (Blu-ray（登録商標） Disc)などの光学ディスク、USBメモリおよびメモリカードなどの記憶媒体にこれらのプログラムを記憶させた状態で、その記憶媒体が販売または配布されてもよい。そして、上記したサーバや記憶媒体などを通じてダウンロードされた、上記複数のプログラムが、本実施例と同等の構成のシステムに適用された場合、本実施例と同等の効果が得られる。
【０１１６】
そして、本明細書中で挙げた、具体的な数値は、いずれも単なる一例であり、製品の仕様変更などに応じて適宜変更可能である。
【符号の説明】
【０１１７】
１０ａ，１０ｂ  …遊具
１２ａ，１２ｂ  …距離画像センサ
１４ａ，１４ｂ  …マイク
１６  …中央制御装置
３０  …プロセッサ
３６  …マイク
３８  …加速度センサ
６４  …マイク
８０  …プロセッサ
８２  …メモリ
９０  …第１遊び行動ＤＢ
９２  …第２遊び行動ＤＢ
９４  …性格ＤＢ
１００  …遊び行動認識システム
１０００  …ネットワーク
【図１】
2015122005.tif 000003
【図２】
2015122005.tif 000004
【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】
2015122005.tif 000009
【図８】
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【図９】
2015122005.tif 000011
【図１０】
2015122005.tif 000012
【図１１】
2015122005.tif 000013
【図１２】
2015122005.tif 000014
【図１３】
2015122005.tif 000015
【図１４】
2015122005.tif 000016
【図１５】
2015122005.tif 000017
【図１６】
2015122005.tif 000018