(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
心電波形信号のうちの予め定めた周波数帯域の信号のピークの間隔、前記予め定めた周波数帯域の信号の隣り合うピークの振幅比、及び前記予め定めた周波数帯域の信号と予め定めた振幅値を軸とする時間軸との交点位置の各々を示す個人を識別する時間特性に関する特徴量を記憶した記憶部と、
対象者の心電波形信号の前記予め定めた周波数帯域の信号を特定信号として通過させるバンドパスフィルタと、
前記バンドパスフィルタを通過した前記特定信号に基づいて、前記特定信号のピークの間隔、前記特定信号の隣り合うピークの振幅比、及び前記特定信号と前記予め定めた時間軸との交点の各々を示す時間特性に関する特徴量を取得する時間特性取得部と、
前記時間特性取得部で取得した時間特性に関する特徴量と、前記記憶部に記憶された時間特性に関する特徴量とを比較して前記対象者が前記個人であるかを判定する判定部と、
を備えた個人識別装置。
【請求項２】
前記記憶部は、前記心電波形信号のうちの予め定めた周波数帯域の信号の強度に関する周波数特性の傾き、及び前記予め定めた周波数帯域の信号の位相に関する周波数特性の傾きの各々を示す個人を識別する周波数特性に関する特徴量をさらに記憶し、
前記バンドパスフィルタを通過した前記特定信号に基づいて、前記特定信号の強度に関する周波数特性の傾き、及び前記特定信号の位相に関する周波数特性の傾きの各々を示す周波数特性に関する特徴量を取得する周波数特性取得部をさらに備え、
前記判定部は、前記時間特性取得部で取得した時間特性に関する特徴量と前記記憶部に記憶された時間特性に関する特徴量とを比較し、かつ前記周波数特性取得部で取得した周波数特性に関する特徴量と、前記記憶部に記憶された周波数特性に関する特徴量とを比較して前記対象者が前記個人であるかを判定する
請求項１に記載の個人識別装置。
【請求項３】
前記対象者の心電波形信号は、車両の座席シートに着座した対象者の心電波形を検出した検出信号である
請求項１又は請求項２に記載の個人識別装置。
【請求項４】
対象者の心電波形信号のうち予め定めた周波数帯域を通過した特定信号に基づいて、前記特定信号のピークの間隔、前記特定信号の隣り合うピークの振幅比、及び前記特定信号と予め定めた振幅値を軸とする時間軸との交点位置の各々を示す時間特性に関する特徴量を取得し、
取得した時間特性に関する特徴量と、前記心電波形信号のうちの前記予め定めた周波数帯域の信号のピークの間隔、前記予め定めた周波数帯域の信号の隣り合うピークの振幅比、及び前記予め定めた周波数帯域の信号と予め定めた振幅値を軸とする時間軸との交点位置の各々を示す個人を識別する時間特性に関する特徴量を予め記憶した記憶部に記憶された時間特性に関する特徴量とを比較して前記対象者が前記個人であるかを判定する
個人識別方法。
【請求項５】
前記記憶部は、前記心電波形信号のうちの予め定めた周波数帯域の信号の強度に関する周波数特性の傾き、及び前記予め定めた周波数帯域の信号の位相に関する周波数特性の傾きの各々を示す個人を識別する周波数特性に関する特徴量をさらに記憶し、
前記特定信号に基づいて、前記特定信号の強度に関する周波数特性の傾き、及び前記特定信号の位相に関する周波数特性の傾きの各々を示す周波数特性に関する特徴量をさらに取得し、
取得した時間特性に関する特徴量と前記記憶部に記憶された時間特性に関する特徴量とを比較し、かつ取得した周波数特性に関する特徴量と、前記記憶部に記憶された周波数特性に関する特徴量とを比較して前記対象者が前記個人であるかを判定する
請求項４に記載の個人識別方法。
【請求項６】
コンピュータを、請求項１〜請求項３の何れか１項に記載された個人識別装置として機能させるための個人識別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人識別装置、個人識別方法、及び個人識別プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータによりユーザを認識するために、個人の指紋、顔、及び音声等の様々な生物学的現象を計測して個人を識別する個人識別装置が知られている。近年、生物学的現象の計測として個人に固有の心電波形信号を用いて個人を識別する個人識別装置も各種知られている。心電波形信号を用いて個人を識別する個人識別装置の一例として、個人の安静時における心電波形信号のパターンをバイオメトリックシグニチャとして予め登録しておき、対象者の心電波形と登録されたバイオメトリックシグニチャとを比較して個人を識別する個人識別装置が知られている（例えば、特許文献１及び特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２００８−５１８７０９号公報
【特許文献２】特開２０１３−１５０８０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、個人の心電波形は、安静時と、運動時及び体調不良時等の安静時と相違する体調下とでは相違する。例えば、個人の心電波形の相違は、心拍数、心拍の強弱、または１心拍の形状等の心拍の変動により現れる。従って、個人の安静時における心電波形信号と運動時等の心電波形とを比較した場合に、同一の個人であるにも拘らず個人の識別が困難な場合がある。例えば、個人の安静時における心電波形信号から登録されたバイオメトリックシグニチャを用いて個人を識別することは、単に心電波形の一部を切り出して比較しているにすぎず、体調変化によって個人の識別が困難な場合がある。つまり、個人の安静時における心電波形信号から登録されたバイオメトリックシグニチャを用いて個人を識別する場合、時系列による心電波形信号を用いているので、運動時などの心拍が上昇した状態で計測した心電波形信号は、登録されたバイオメトリックシグニチャと一致しないことが明らかである。従って、変化に富んだ個人の心電波形に対して、個人の体調変化に則して個人を識別することができる個人識別装置を提供することには改善の余地がある。
【０００５】
本発明は、上記事実を考慮してなされたもので、個人の心拍が変動した場合であっても個人を識別することができる個人識別装置、個人識別方法、及び個人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】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明の個人識別装置は、個人を識別する時間特性に関する特徴量を記憶した記憶部と、対象者の心電波形信号の予め定めた周波数帯域の特定信号を通過させるバンドパスフィルタと、前記バンドパスフィルタを通過した前記特定信号に基づいて、時間特性に関する特徴量を取得する時間特性取得部と、前記時間特性取得部で取得した時間特性に関する特徴量と、前記記憶部に記憶された時間特性に関する特徴量とを比較して前記対象者が前記個人であるかを判定する判定部と、を備えている。
【０００７】
本発明によれば、時間特性取得部によって、バンドパスフィルタを通過した対象者の心電波形信号の予め定めた周波数帯域の特定信号に基づいて、時間特性に関する特徴量を取得する。また、記憶部には個人を識別する時間特性に関する特徴量が記憶され、判定部によって、時間特性取得部で取得した時間特性に関する特徴量と、記憶部に記憶された時間特性に関する特徴量とを比較して対象者が個人であるかを判定する。このように、時間特性に関する特徴量を用いて対象者が個人であるかを判定するので、個人の心拍が変動した場合であっても個人を識別することができる。
【０００８】
前記個人識別装置において、前記記憶部は、個人を識別する周波数特性に関する特徴量をさらに記憶し、前記バンドパスフィルタを通過した前記特定信号に基づいて、周波数特性に関する特徴量を取得する周波数特性取得部をさらに備え、前記判定部は、前記時間特性取得部で取得した時間特性に関する特徴量と前記記憶部に記憶された時間特性に関する特徴量とを比較し、かつ前記周波数特性取得部で取得した周波数特性に関する特徴量と、前記記憶部に記憶された周波数特性に関する特徴量とを比較して前記対象者が前記個人であるかを判定する。このように、時間特性に関する特徴量と周波数特性に関する特徴量とを用いて対象者が個人であるかを判定するので、時間特性に関する特徴量を用いた場合と比較して、高精度に個人を識別することができる。
【０００９】
前記個人識別装置において、前記周波数特性に関する特徴量を、前記特定信号の強度に関する周波数特性の傾き、及び前記特定信号の位相に関する周波数特性の傾きの各々を示す物理量とすることができる。特定信号の強度に関する周波数特性の傾き及び特定信号の位相に関する周波数特性の傾きの各々を示す物理量を用いることによって、周波数特性に関する特徴量を容易に特定することができる。
【００１０】
前記個人識別装置において、前記時間特性に関する特徴量を、前記特定信号のピークの間隔、前記特定信号の隣り合うピークの振幅比、及び前記特定信号と予め定めた時間軸との交点の各々を示す物理量とすることができる。このように特定信号のピークの間隔、特定信号の隣り合うピークの振幅比、及び特定信号と予め定めた時間軸との交点の各々を示す物理量を用いることにより、時間特性に関する特徴量を容易に特定することができる。
【００１１】
前記個人識別装置において、前記対象者の心電波形信号を、車両の座席シートに着座した対象者の心電波形を検出した検出信号とすることができる。これにより、車両の座席シートに着座した対象者が予め記憶した特徴量で示される個人であるかを容易に判定することができる。
【００１２】
個人識別方法は、対象者の心電波形信号のうち予め定めた周波数帯を通過した特定信号に基づいて、時間特性に関する特徴量を取得し、取得した時間特性に関する特徴量と、個人を識別する時間特性に関する特徴量を予め記憶した記憶部に記憶された時間特性に関する特徴量とを比較して前記対象者が前記個人であるかを判定する。
【００１３】
前記個人識別方法であって、前記記憶部は、個人を識別する周波数特性に関する特徴量をさらに記憶し、前記特定信号に基づいて、周波数特性に関する特徴量をさらに取得し、取得した時間特性に関する特徴量と前記記憶部に記憶された時間特性に関する特徴量とを比較し、かつ取得した周波数特性に関する特徴量と、前記記憶部に記憶された周波数特性に関する特徴量とを比較して前記対象者が前記個人であるかを判定する。
【００１４】
個人識別プログラムは、コンピュータを、前記個人識別装置として機能させる。
【００１５】
このような、個人識別方法及び個人識別プログラムによっても、個人の心拍が変動した場合であっても個人を識別することができる。
【発明の効果】
【００１６】
以上説明したように本発明によれば、個人の心拍が変動した場合であっても個人を識別することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】実施形態に係る個人識別装置の一例を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係る個人識別装置を車両に搭載した一例を示すブロック図である。
【図３】正規化した心電波形信号の一例を示す特性図である。
【図４】安静時及び運動時における心電波形信号の一例を示す特性図である。
【図５】心電波形信号に含まれる周波数成分についてのスペクトルの一例を示す特性図である。
【図６】安静時及び運動時の心拍波形信号の一例を示す特性図である。
【図７】心電波形信号の時間特性及びその特徴量の一例を示す特性図である。
【図８】スペクトルの周波数特性及びその特徴量の一例を示す特性図である。
【図９】個人ＯＰ１及びＯＰ２に関係する信号及び特徴量を示す特性図である。
【図１０】個人ＯＰ３及びＯＰ４に関係する信号及び特徴量を示す特性図である。
【図１１】個人ＯＰ５及びＯＰ６に関係する信号及び特徴量を示す特性図である。
【図１２】個人ＯＰ７及びＯＰ８に関係する信号及び特徴量を示す特性図である。
【図１３】対象者に関係する信号及び特徴量を示す特性図である。
【図１４】対象者の特徴量と個人の特徴量との空間距離を示すイメージ図である。
【図１５】コンピュータにより実現可能な個人識別装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１６】コンピュータで実行される個人識別処理の流れの一例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】
【００１８】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００１９】
本実施形態では、生物学的現象の計測として個人に固有の心電波形信号を用いて個人の識別が行われる。心電波形信号は、心臓が血液を全身に送り出すための心筋活動の指令である刺激伝達系の興奮と心筋の収縮する状態を人体電位の変化として検出された信号である。
【００２０】
図３に、心電波形信号の一例として、複数（ここでは１０人）の個人の心電波形信号を平均し正規化した信号を示す。図３に示すように、横軸を時間及び縦軸を電圧とした心電波形信号は、ＰＱＲＳＴ波と呼ばれるピークを持つ。
【００２１】
Ｐ波は、心臓から血液を全身に送りだす際に、心房が収縮して心室へ血液を送るときに検出される波形であり、ＱＲＳ波は、心室の収縮に伴って検出される波形である。そして、Ｔ波は心室が元の状態に戻るときに検出される波形である。本実施形態は、これらＰＱＲＳＴ波と呼ばれるピークを持つ心電波形信号を用いて個人の識別を行う。
【００２２】
図１に、本実施形態に係る個人識別装置１０の構成の一例を示す。また、図２に、本発明の実施形態に係る個人識別装置を車両に搭載して、心拍が変動する車両の乗員を識別する態様の一例を示す。
【００２３】
図１に示すように、個人識別装置１０は、心電波形検出部１２、バンドパスフィルタ１４、１心拍波形切り出し部１６、登録・識別選択部１８、モード指示部２０、波形解析部２２、特徴量抽出部２４、判定部３０、機械学習部３２及び出力部３６を備えている。
【００２４】
心電波形検出部１２は、識別する対象者の心電波形を取得する。例えば、図２に示すように車両のステアリング、座席の背もたれ部及び座部の少なくとも一か所に埋め込んだ電位センサ１２Ｓで検出された心電波形信号を取得することにより心電波形を検出する。
【００２５】
バンドパスフィルタ１４は、心電波形信号から、心電波形の特性に関する特徴量を取得するための周波数成分を含む特定信号を通過するフィルタリングを行う。つまり、対象者を識別するための特徴量の抽出に必要な周波数成分を含む心電波形信号を得るためのフィルタリングを行う。このバンドパスフィルタ１４において通過される信号の帯域について説明する。
【００２６】
図４に、安静時（低心拍数の時）及び運動時（高心拍数の時）における心電波形信号と、安静時及び運動時における両者の心電波形信号の一例を示す。図４（１）は、安静時の心電波形信号を示し、図４（２）は、運動時における心電波形信号を示す。また、図４（３）は、心電波形信号における１心拍について安静時を点線で示し、運動時を実線で示す。図４に示すように、Ｐ波及びＴ波の振幅及びＰ波とＲ波との時間間隔、Ｒ波とＴ波との時間間隔が相違する。従って、このままの心電波形信号では、個人識別に用いることができない。本発明者は、心電波形信号に含まれる周波数成分に着目し、周波数成分を考慮して個人識別に用いることを勘案した。
【００２７】
図５に、心電波形信号に含まれる周波数成分についてのスペクトル（周波数特性）の一例を示す。図５（１）は、心電波形信号に含まれる周波数成分についてのスペクトルの大きさ（強度または絶対値）に関する周波数特性を示し、図５（２）は、心電波形信号に含まれる周波数成分についてのスペクトルの位相に関する周波数特性を示す。
【００２８】
図５（１）に示すように、スペクトルの絶対値に関して、帯域ＢＤ１では安静時と運動時とでは特性が交差するが、帯域ＢＤ２では対数軸において特性はほぼ平行移動（つまり定数倍に変化）している。また、図５（２）に示すように、スペクトルの位相に関して、帯域ＢＤ１では安静時と運動時の条件で位相の値が相違し、帯域ＢＤ２ではほぼ同じ値となる。帯域ＢＤ２のスペクトルの性質を持つ時間波形では、図６に示すように時間波形の形状が変化せずに、間隔だけが変化している。これによって、心電波形信号に対して、帯域ＢＤ１の信号をバンドパスフィルタ１４でカットすれば、心拍数に依存しない心電波形信号を得ることができる。
【００２９】
図５に示す一例では、帯域ＢＤ１として０〜１０Ｈｚが示されている。なお、帯域ＢＤ１について、各種実験を行い、１０Ｈｚ未満をカットするバンドパスフィルタ１４を用いることで、後述する特徴量の抽出に好ましい結果が得られ、１５Ｈｚ未満をカットするバンドパスフィルタ１４を用いることで、さらに好ましいという実験結果が得られた。これにより、低域側のカット周波数を、１０Ｈｚに設定することが好ましく、１５Ｈｚに設定することがさらに好ましい。また、８０Ｈｚ以上のスペクトルがノイズフロアと同レベルであったため、高域側のカット周波数を、８０Ｈｚに設定することが好ましい、という実験結果も得た。そこで、本実施形態では、バンドパスフィルタ１４により通過させる心電波形信号の帯域を１５〜８０Ｈｚに設定した。
【００３０】
図１に示す１心拍波形切り出し部１６は、バンドパスフィルタ１４を通過した後の心電波形信号（特定信号）の心拍ごとのピークを検出し、１心拍波形を切り出す。
【００３１】
登録・識別選択部１８は、個人または対象者によるモード指示部２０による操作により入力された指示（登録モードまたは識別モードの何れかの指示）に応じて、個人識別装置１０に個人を示す特徴量を登録する処理、又は対象者が予め記憶された個人であるかを判別する処理の何れかを選択する。つまり、登録・識別選択部１８では、１心拍波形切り出し部１６から出力された１心拍波形信号を、個人を示す特徴量を求めて記憶することに用いるか、対象者が予め記憶された個人であるかを判別することに用いるかが選択される。
【００３２】
波形解析部２２は、１心拍波形切り出し部１６から出力された１心拍波形信号に対して、商用電源に起因するハムノイズの除去などの処理を行う。また、波形解析部２２は、１心拍波形切り出し部１６から出力された１心拍波形信号について、例えば、離散フーリエ変換を行い、スペクトルの絶対値と位相に関する周波数特性を得るスペクトル解析を行うことができる。
【００３３】
特徴量抽出部２４は、時間特性取得部２６及び周波数特性取得部２８を含んでおり、心電波形信号の時間特性及びスペクトルの周波数特性の各々の特徴量を抽出する。
【００３４】
図７に、バンドパスフィルタ１４を通過した後の心電波形信号（１心拍波形信号）の時間特性及びその特徴量の一例を示す。この心電波形信号は１心拍波形切り出し部１６で心拍ごとにピークを検出して切り出された波形であり、その１心拍の検出に使われるピークの前後に現れるプラス側のピークとマイナス側のピークを捉えてＮ１ｐ、Ｎ２ｐ、Ｎ３ｐ、Ｎ４ｐ、Ｎ５ｐとする。ここでＮ３ｐは、１心拍の検出に使われるピークを示している。図７（１）は心電波形信号のピークの時間値を示し、図７（２）はピークの振幅値を示し、図７（３）は心電波形信号が電圧０の場合の時間軸との交点を示す。
【００３５】
本実施形態では、心電波形の時間特性に関する特徴量の一例として、第１特徴量から第３特徴量を用いる。
【００３６】
第１特徴量は、心電波形の時間特性における波形のピーク間隔を示す時間値とする。本実施形態では、４種類のピーク間隔を示す時間値を第１特徴量とする。つまり、１番目のピークＮ１ｐと２番目のピークＮ２ｐとのピーク間の時間値ｇ１、２番目のピークＮ２ｐと３番目のピークＮ３ｐとのピーク間の時間値ｇ２、３番目のピークＮ３ｐと４番目のピークＮ４ｐとのピーク間の時間値ｇ３、及び４番目のピークＮ４ｐと５番目のピークＮ５ｐとのピーク間の時間値ｇ４の各々を、第１特徴量とする。なお、第１特徴量としてピーク間の時間値ｇ１〜ｇ４を用いる場合、時間値ｇ１〜ｇ４の各々を軸とする４次元空間において第１特徴量を一意に表現及び特定することができる。
【００３７】
第２特徴量は、心電波形の時間特性におけるピークの振幅値の比とする。本実施形態では、隣り合うピークの振幅値の比を第２特徴量とする。つまり、１番目のピークＮ１ｐの振幅値Ｎ１ｙと２番目のピークＮ２ｐの振幅値Ｎ２ｙとの比ｒ１、２番目のピークＮ２ｐの振幅値Ｎ２ｙと３番目のピークＮ３ｐの振幅値Ｎ３ｙとの比ｒ２、３番目のピークＮ３ｐの振幅値Ｎ３ｙと４番目のピークＮ４ｐの振幅値Ｎ４ｙとの比ｒ３、及び４番目のピークＮ４ｐの振幅値Ｎ４ｙと５番目のピークＮ５ｐの振幅値Ｎ５ｙとの比ｒ４の各々を、第２特徴量とする。なお、第２特徴量として隣り合うピークの振幅値の比ｒ１〜ｒ４を用いる場合、比ｒ１〜ｒ４の各々を軸とする４次元空間において第２特徴量を一意に表現及び特定することができる。
【００３８】
第３特徴量は、心電波形の時間特性における時間軸との交点とする。本実施形態では、心電波形と時間軸との交点を示す時間値を第３特徴量とする。つまり、１番目のピークＮ１ｐと２番目のピークＮ２ｐを結ぶ心電波形と電圧０を軸とした時間軸との交点を示す時間値ｄ１、２番目のピークＮ２ｐと３番目のピークＮ３ｐを結ぶ心電波形と電圧０を軸とした時間軸との交点を示す時間値ｄ２、３番目のピークＮ３ｐと４番目のピークＮ４ｐを結ぶ心電波形と電圧０を軸とした時間軸との交点を示す時間値ｄ３、及び４番目のピークＮ４ｐと５番目のピークＮ５ｐを結ぶ心電波形と電圧０を軸とした時間軸との交点を示す時間値ｄ４の各々を、第３特徴量とする。なお、第３特徴量として交点を示す時間値ｄ１〜ｄ４を用いる場合、交点を示す時間値ｄ１〜ｄ４の各々を軸とする４次元空間において第３特徴量を一意に表現及び特定することができる。
【００３９】
本実施形態に係る特徴量抽出部２４に含まれる時間特性取得部２６は、心電波形の時間特性に関する特徴量として、上述の第１特徴量〜第３特徴量の各々を取得する。
【００４０】
図８に、スペクトルの周波数特性及びその特徴量の一例を示す。図８（１）はスペクトルの周波数特性のうちのスペクトルの絶対値の分布を示し、図８（２）はスペクトルの位相の分布を示す。
【００４１】
本実施形態では、スペクトルの周波数特性に関する特徴量の一例として、第４特徴量及び第５特徴量を用いる。
【００４２】
第４特徴量は、スペクトルの周波数特性におけるスペクトルの絶対値の分布の傾きとする。本実施形態では、スペクトルの絶対値について予め定めた着目周波数における傾きの値を第４特徴量とする。つまり、スペクトルの周波数特性におけるスペクトルの絶対値の分布について予め定めた着目周波数における傾きの値ＳＬａを第４特徴量とする。図８（１）の例は、４０Ｈｚを着目周波数として定めた場合におけるスペクトルの絶対値分布の傾きＳＬａを示している。なお、第４特徴量として傾きＳＬａを用いる場合、傾きＳＬａを軸とする１次元空間において第４特徴量を一意に表現及び特定することができる。
【００４３】
第５特徴量は、スペクトルの周波数特性におけるスペクトルの位相分布の傾きとする。本実施形態では、スペクトルの位相について予め定めた着目周波数における傾きの値を第５特徴量とする。つまり、スペクトルの周波数特性におけるスペクトルの位相の分布について予め定めた着目周波数における傾きの値ＳＬｂを第５特徴量とする。図８（２）の例は、４０Ｈｚを着目周波数として定めた場合におけるスペクトルの位相分布の傾きＳＬｂを示している。なお、第５特徴量として傾きＳＬｂを用いる場合、傾きＳＬｂを軸とする１次元空間において第５特徴量を一意に表現及び特定することができる。
【００４４】
本実施形態に係る特徴量抽出部２４に含まれる周波数特性取得部２８は、スペクトルの周波数特性に関する特徴量として、上述の第４特徴量及び第５特徴量の各々を取得する。
【００４５】
本実施形態に係る特徴量抽出部２４は、時間特性取得部２６及び周波数特性取得部２８で取得された特徴量を用いて、個人または識別する対象者の心電波形に含まれる特徴量を抽出することができる。つまり、心電波形の時間特性に関する特徴量及びスペクトルの周波数特性に関する特徴量として、第１特徴量〜第５特徴量を用いる場合、第１特徴量〜第５特徴量の各々の値を軸とする、つまり第１特徴量〜第５特徴量の各々の次元数を合計した１４次元空間において心電波形の時間特性に関する特徴量及びスペクトルの周波数特性に関する特徴量を一意に表現及び特定することができる。
【００４６】
従って、特徴量抽出部２４は、第１特徴量〜第５特徴量の各々による１４次元空間上の位置を特定することで、個人または識別する対象者の心電波形に含まれる特徴量を抽出することができる。
【００４７】
なお、本実施形態では、第１特徴量〜第５特徴量の全てを用いた１４次元空間において一意に特徴量を特定する場合を説明するが、心電波形の時間特性に関する特徴量及びスペクトルの周波数特性に関する特徴量の特定方法は、これに限定されない。例えば、第１特徴量〜第５特徴量の各々の特徴量について、主成分分析により個人識別に使用する特徴量を選定し、次元数の削減や特徴量の重みづけすることも可能である。
【００４８】
図１に示す機械学習部３２は、特徴量記憶部３４を備えており、心電波形信号を用いて特徴量抽出部２４で抽出された心電波形の特徴量を、機械学習した後に特徴量記憶部３４に記憶する。特徴量記憶部３４に記憶された心電波形の特徴量は、個人識別に用いる判定基準として機械学習部３２から出力される。
【００４９】
具体的には、機械学習部３２は、登録モードが指示され、登録・識別選択部１８で、個人を示す特徴量を登録する処理が選択された場合に、特徴量抽出部２４で抽出された特徴量を用いて個人を示す特徴量を生成し、生成された特徴量を、個人識別の判定基準として特徴量記憶部３４に記憶する。つまり心電波形検出部１２で検出された心電波形信号の対象者が予め登録された個人であるかを判定する判定基準が生成される。そして、生成された判定基準は、特徴量記憶部３４に記憶される。判定基準の生成例は、複数の心電波形（例えば、複数の１心拍波形信号の各々）の特徴量（特徴量抽出部２４で抽出された特徴量）を入力データとして個人を示す特徴量が１つ出力されるように機械学習させた機械学習の結果の特徴量が個人を示す特徴量とされる。
【００５０】
判定部３０は、判定基準を用いて、入力された特徴量による対象者が予め登録された個人であるかを判定する。そして、出力部３６は、判定部３０の判定結果を出力する。判定部３０は、識別モードが指示され、登録・識別選択部１８で、対象者を識別する処理が選択された場合に、特徴量抽出部２４で抽出された特徴量と、機械学習部３２の特徴量記憶部３４に記憶されている個人の特徴量である判定基準とを比較して、検出された心電波形信号の対象者が予め登録された個人であるかを判定する。
【００５１】
ここで、個人又は対象者の心電波形の特徴量は、第１特徴量〜第５特徴量の全てを用いた１４次元空間において一意に特徴量を特定できる。そこで、本実施形態の判定部３０では、個人（判定基準）及び対象者の各々についての特徴量の空間距離を用いて対象者が予め登録された個人であるかを判定する。なお、本実施形態では、特徴量の空間距離はユークリッド距離を用いる。
【００５２】
従って、判定部３０は、１４次元空間において、特徴量記憶部３４に記憶された個人（判定基準）の特徴量と、対象者の特徴量との空間距離が０または予め定めた空間距離以内の場合に、対象者が個人であると判定する。
【００５３】
なお、個人識別装置１０は本発明に係る個人識別装置の一例である。バンドパスフィルタ１４は、本発明に係るバンドパスフィルタの一例である。特徴量抽出部２４に含まれる時間特性取得部２６は本発明に係る時間特性取得部の一例である。特徴量抽出部２４に含まれる周波数特性取得部２８は本発明に係る周波数特性取得部の一例である。判定部３０は本発明に係る判定部の一例である。特徴量記憶部３４は、本発明に係る記憶部の一例である。
【００５４】
次に、本実施形態に係る個人識別装置１０の動作を説明する。個人識別装置１０は、登録モードで動作する場合と、識別モードで動作する場合とがある。
【００５５】
まず、モード指示部２０による操作により入力された指示によって、個人識別装置１０が登録モードで動作する場合を説明する。
【００５６】
心電波形検出部１２は、個人識別装置１０に登録する個人の心電波形（心電波形信号）を取得し、バンドパスフィルタ１４へ出力する。バンドパスフィルタ１４は、心電波形検出部１２から出力された心電波形信号から、心電波形の特性に関する特徴量を取得するための周波数成分を含む特定信号を通過するフィルタリングを行う。次に、１心拍波形切り出し部１６は、バンドパスフィルタ１４を通過した後の心電波形信号（特定信号）の心拍ごとのピークを検出し、１心拍波形を切り出す。
【００５７】
次に、ここでは、モード指示部２０により登録モードが指示されているので、登録・識別選択部１８は、個人識別装置１０に個人を示す特徴量を登録する処理を選択し、１心拍波形切り出し部１６から出力された１心拍波形信号を、波形解析部２２へ出力する。波形解析部２２は、１心拍波形切り出し部１６から出力された１心拍波形信号に対して、商用電源に起因するハムノイズの除去などの処理、及び離散フーリエ変換を行い、スペクトルの絶対値と位相に関する周波数特性を得るスペクトル解析を行う。
【００５８】
波形解析部２２から出力された信号は、特徴量抽出部２４へ出力される。特徴量抽出部２４は、時間特性取得部２６において心電波形信号の時間特性の特徴量を取得し、周波数特性取得部２８においてスペクトルの周波数特性の特徴量を取得することで、心電波形信号の時間特性及びスペクトルの周波数特性の各々の特徴量を抽出する。
【００５９】
時間特性取得部２６は、心電波形の時間特性に関する特徴量として、第１特徴量であるピーク間の時間値ｇ１〜ｇ４、第２特徴量である隣り合うピークの振幅値の比ｒ１〜ｒ４、第３特徴量である心電波形と時間軸との交点を示す時間値ｄ１〜ｄ４の各々を取得する。また、周波数特性取得部２８は、スペクトルの周波数特性に関する特徴量として、第４特徴量であるスペクトルの絶対値分布の傾きＳＬａ及び第５特徴量であるスペクトルの位相分布の傾きＳＬｂの各々を取得する。
【００６０】
そして、特徴量抽出部２４は、時間特性取得部２６及び周波数特性取得部２８で取得された特徴量を用いて、登録する個人の心電波形に含まれる特徴量を抽出する。つまり、第１特徴量〜第５特徴量を求める。第１特徴量〜第５特徴量は、１４次元空間において一意に特定することができる特徴量となる。
【００６１】
次に、機械学習部３２は、特徴量抽出部２４で抽出された心電波形の特徴量を、機械学習した後に判定基準として特徴量記憶部３４に記憶する。つまり、機械学習部３２は、特徴量抽出部２４で抽出された特徴量を用いて個人を示す特徴量を生成し、判定基準として記憶する。機械学習部３２は、機械学習によって得られる、登録する個人の心電波形に含まれる特徴量（１４次元空間で特定できる特徴量）について複数の平均値や分布範囲などの特徴量を判定基準として特徴量記憶部３４に記憶する。
【００６２】
このようにして、個人の心電波形の特徴量が登録される。本実施形態では、判定基準として特徴量記憶部３４に記憶（登録）する特徴量の一例として８人の個人ＯＰ１〜ＯＰ８の各々について５心拍分の心電波形を検出し、登録する。
【００６３】
図９に、登録した個人ＯＰ１及びＯＰ２に関係する信号及び特徴量を示す。個人ＯＰ１については、図９（１）にバンドパスフィルタ１４の通過後の心電波形信号を示し、図９（２）にスペクトルの絶対値の周波数特性を示し、図９（３）にスペクトルの位相の周波数特性を示し、図９（４）に１４次元の特徴量を示した。なお、図９（４）に示した特徴量において、「１」は第２特徴量である隣り合うピークの振幅値の比ｒ１〜ｒ４の４値を示し、「２」は第１特徴量であるピーク間の時間値ｇ１〜ｇ４の４値を示し、「３」は第３特徴量である心電波形と時間軸との交点を示す時間値ｄ１〜ｄ４を示す。また、「４」は第５特徴量であるスペクトルの位相分布の傾きＳＬｂと第４特徴量であるスペクトルの絶対値分布の傾きＳＬａとを示す。
【００６４】
また、個人ＯＰ２については、図９（５）にバンドパスフィルタ１４の通過後の心電波形信号を示し、図９（６）にスペクトルの絶対値の周波数特性を示し、図９（７）にスペクトルの位相の周波数特性を示し、図９（８）に１４次元の特徴量を示した。
【００６５】
同様に、図１０に個人ＯＰ３及びＯＰ４に関係する信号及び特徴量を示し、図１１に個人ＯＰ５及びＯＰ６に関係する信号及び特徴量を示し、図１２に個人ＯＰ７及びＯＰ８に関係する信号及び特徴量を示した。
【００６６】
次に、モード指示部２０による操作により入力された指示によって、個人識別装置１０が識別モードで動作する場合を説明する。
【００６７】
個人識別装置１０が識別モードで動作する際には、事前に、個人の心電波形の特徴量が判定基準として予め特徴量記憶部３４に記憶（登録）されている（図９〜図１２）。
【００６８】
また、個人識別装置１０が識別モードで動作する際には、登録モード時と同様に、心電波形検出部１２で、対象者の心電波形（心電波形信号）が取得され、バンドパスフィルタ１４で、心電波形の特性に関する特徴量を取得するための周波数成分を含む特定信号を通過するフィルタリングが行われる。そして、１心拍波形切り出し部１６で、バンドパスフィルタ１４を通過した後の心電波形信号（特定信号）から１心拍波形が切り出される。
【００６９】
次に、モード指示部２０により識別モードが指示されているので、１心拍波形切り出し部１６から出力された１心拍波形信号が、波形解析部２２で、ハムノイズの除去などの処理及びスペクトル解析が行われ、特徴量抽出部２４へ出力される。特徴量抽出部２４は、時間特性取得部２６及び周波数特性取得部２８で取得された特徴量を用いて、識別対象の対象者の心電波形に含まれる特徴量を抽出する。抽出された特徴量は、判定部３０へ出力される。
【００７０】
判定部３０では、識別対象の対象者の特徴量について、判定基準と比較して、１４次元空間で最近傍探索が行われ、対象者が予め登録した８人の何れかの個人であるかを判定する。このようにして、対象者の識別が行われる。
【００７１】
図１３に、対象者に関係する信号及び特徴量を示す。図１３は図９と同様に、対象者について、図１３（１）に心電波形信号を示し、図１３（２）にスペクトルの絶対値の周波数特性を示し、図１３（３）にスペクトルの位相の周波数特性を示し、図１３（４）に１４次元の特徴量を示した。
【００７２】
図１４に、識別対象の対象者の特徴量と事前に登録した８人の個人各々の特徴量との空間距離を求めた結果を示す。図１４に示すように、識別対象の対象者の特徴量は、登録した個人ＯＰ１の特徴量との空間距離が最も短く、対象者は個人ＯＰ１と判定することができる。
【００７３】
以上説明したように、本実施形態では、登録対象の個人の心電波形（心電波形信号）から、バンドパスフィルタ１４によって、心電波形の特性に関する特徴量を取得するための周波数成分を含む特定信号を通過させるフィルタリングを行う。バンドパスフィルタ１４を通過した後の心電波形信号（特定信号）は、心拍ごとのピークが検出され、１心拍波形が切り出された後に、特徴量抽出部２４で、心電波形信号の時間特性の特徴量及びスペクトルの周波数特性の特徴量が取得される。取得された特徴量は、機械学習部３２で機械学習された後に判定基準として特徴量記憶部３４に記憶される。
【００７４】
また、識別対象の対象者の心電波形（心電波形信号）も、バンドパスフィルタ１４によりフィルタリングされ、バンドパスフィルタ１４を通過した後の心電波形信号（特定信号）は１心拍波形が切り出された後に、特徴量抽出部２４で、心電波形信号の時間特性の特徴量及びスペクトルの周波数特性の特徴量が取得される。取得された対象者の特徴量は、判定部３０で、機械学習部３２における機械学習後に特徴量記憶部３４に記憶された判定基準の特徴量と比較され、対象者が予め登録された個人であるかが判定される。
【００７５】
このように、本実施形態の心電波形を用いた個人識別装置によれば、心拍数が変動しても個人を識別することができる。つまり、安静時の心電波形を登録すれば、運動時の心拍数が上昇した状態であっても、その状態で取得した心電波形を用いて個人を識別することができる。
【００７６】
なお、本実施形態に係る個人識別装置１０は、構成する各構成要素を、上記説明した各機能を有する電子回路等のハードウェアにより構築してもよく、構成する各構成要素の少なくとも一部を、コンピュータにより当該機能を実現するように構築してもよい。
【００７７】
図１５には、個人識別装置１０を構成する各構成要素を、コンピュータにより実現する構成の一例が示されている。
【００７８】
図１５に示す個人識別装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４２、ＲＡＭ（Random Access Memory）４４、およびＲＯＭ（Read Only Memory）４６を備えたコンピュータにより構成された制御装置４０を備えている。ＲＯＭ４６は、上記説明した各機能を実現するための個人識別プログラム４８を含んでいる。制御装置４０は、入出力インタフェース（Ｉ／Ｏ）５０を備えており、ＣＰＵ４２、ＲＡＭ４４、ＲＯＭ４６、及びＩ／Ｏ５０は各々コマンド及びデータを授受可能にバス５２を介して接続されている。また、Ｉ／Ｏ５０には、心電波形検出センサ５４、キーボードなどのモード指示部２０、不揮発性メモリ５８、及び出力部３６が接続されている。
【００７９】
制御装置４０は、個人識別プログラム４８がＲＯＭ４６から読み出されてＲＡＭ４４に展開され、ＲＡＭ４４に展開された個人識別プログラム４８がＣＰＵ４２によって実行されることで、図１に示す個人識別装置１０として機能する。なお、個人識別プログラム４８は、図１に示す個人識別装置１０のうちのバンドパスフィルタ１４、１心拍波形切り出し部１６、登録・識別選択部１８、波形解析部２２、特徴量抽出部２４、判定部３０、及び機械学習部３２の何れかの機能を実現するためのプロセスを含む。
【００８０】
図１６には、コンピュータを含めて実現した個人識別装置１０の制御装置４０における処理の流れの一例が示されている。
【００８１】
制御装置４０では、ステップ１００で、心電波形検出センサ５４である心電波形検出部１２からの心電波形（心電波形信号）を取得する処理を実行する。バンドパスフィルタ１４は、ステップ１０２で、心電波形検出部１２から出力された心電波形信号から、心電波形の特性に関する特徴量を取得するための周波数成分を含む特定信号を通過するバンドパスフィルタ処理を実行する。１心拍波形切り出し部１６は、ステップ１０４で、バンドパスフィルタ処理後の心電波形信号（特定信号）の心拍ごとのピークを検出し、１心拍波形を切り出す処理を実行する。登録・識別選択部１８は、ステップ１０６で、モード指示部２０から指示された指示モード（登録モード又は識別モード）を示す情報を取得する処理を実行する。また、登録・識別選択部１８は、ステップ１０８で、指示された指示モードが識別モードであるか否かを判断する。指示された指示モードが登録モードである場合、ステップ１０８で否定判断され、ステップ１１８へ処理が移行される。ステップ１１８では、波形解析部２２が、１心拍波形切り出し部１６から出力された１心拍波形信号に対して、ハムノイズの除去などの処理、及びスペクトル解析を行う。次に、特徴量抽出部２４は、ステップ１２０で、心電波形信号の時間特性の特徴量及びスペクトルの周波数特性の特徴量を取得する特徴量抽出処理を実行する。次に、機械学習部３２は、ステップ１２２で、特徴量抽出部２４で抽出された心電波形の特徴量を、機械学習した後に判定基準として特徴量記憶部３４としての不揮発性メモリ５８に記憶する。このようにして、個人の心電波形の特徴量が登録される。
【００８２】
一方、モード指示部２０から指示された指示モードが識別モードの場合、ステップ１０８で肯定判断され、ステップ１１８と同様に、ステップ１１０で、波形解析部２２が、１心拍波形切り出し部１６から出力された１心拍波形信号に対して、ハムノイズの除去などの処理、及びスペクトル解析を行う。次に、特徴量抽出部２４は、ステップ１２０と同様に、ステップ１１２で、心電波形信号の時間特性の特徴量及びスペクトルの周波数特性の特徴量を取得する特徴量抽出処理を実行する。
【００８３】
特徴量抽出処理が終了されると、ステップ１１４で、判定部３０が、識別対象の対象者の特徴量について、判定基準と比較して、１４次元空間で最近傍探索が行われ、対象者が予め登録した８人の何れかの個人であるかを判定する。その判定結果は、ステップ１１６で、出力部３６において出力される。このようにして、対象者の識別が行われる。
【００８４】
なお、本実施形態では、心電波形信号から、心電波形信号の時間特性及びスペクトルの周波数特性の各々の特徴量を抽出した場合を説明したが、両者を抽出することに限定されるものではない。例えば、心電波形信号の時間特性を示す特徴量のみを抽出して用いても、同様の効果を得ることができる。
【００８５】
また、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。発明の要旨を逸脱しない範囲で上記実施の形態に多様な変更または改良を加えることができ、当該変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００８６】
１０    個人識別装置
１２    心電波形検出部
１４    バンドパスフィルタ
２４    特徴量抽出部
２６    時間特性取得部
２８    周波数特性取得部
３０    判定部
３２    機械学習部
３４    特徴量記憶部
【図１】
0006604870.tif 000002
【図２】
0006604870.tif 000003
【図３】
0006604870.tif 000004
【図４】
0006604870.tif 000005
【図５】
0006604870.tif 000006
【図６】
0006604870.tif 000007
【図７】
0006604870.tif 000008
【図８】
0006604870.tif 000009
【図９】
0006604870.tif 000010
【図１０】
0006604870.tif 000011
【図１１】
0006604870.tif 000012
【図１２】
0006604870.tif 000013
【図１３】
0006604870.tif 000014
【図１４】
0006604870.tif 000015
【図１５】
0006604870.tif 000016
【図１６】
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