(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者の動きに基づく情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された第１時刻から第２時刻までの第１時間長の第１情報から、互いに類似する複数の類似点を抽出し、前記複数の類似点の時間間隔を算出する処理部と、
を備え、
前記処理部は、
前記第１情報から、前記第１時間長より短い第２時間長の部分情報を抽出し、
前記第１情報と前記部分情報との間の距離を求めることで、前記複数の類似点を抽出する分析装置。
【請求項２】
前記処理部は、
前記第１情報から、前記第１時刻から前記第２時刻まで、第１時間間隔で、それぞれの時刻における前記第２時間長の第１比較情報を抽出し、
前記部分情報と、それぞれの前記第１比較情報と、の間の距離を算出することで、それぞれの時刻における前記部分情報に対する前記第１情報の距離を含む第１相関情報を作成し、
前記第１相関情報に基づいて複数の仮類似点を設定し、
前記複数の仮類似点に基づいて作成された第２比較情報と、前記第１相関情報と、の間の第１相互相関係数を算出し、
前記第１相互相関係数を用いて前記複数の仮類似点の適否を判定する
請求項１記載の分析装置。
【請求項３】
前記処理部は、
前記第１時刻から第３時間後の時刻近傍に、前記仮類似点の候補となる複数の候補点を設定し、
複数の第３比較情報であって、それぞれの前記第３比較情報がそれぞれの前記候補点においてピークを有する複数の第３比較情報を作成し、
それぞれの前記第３比較情報と前記第１相関情報との間の第２相互相関係数を算出し、
最も大きい前記第２相互相関係数が得られた前記候補点を、前記仮類似点として設定し、
前記処理部は、設定された前記仮類似点から第３時間後の時刻近傍における他の前記候補点の設定を繰り返すことで、複数の前記仮類似点を設定する
請求項２記載の分析装置。
【請求項４】
前記処理部は、
前記第１情報から、前記第２時間長の互いに異なる時刻における複数の前記部分情報を抽出し、
それぞれの前記部分情報に対して、前記第１相互相関係数の算出を行い、
最も高い前記第１相互相関係数が得られた前記第１相関情報に基づく前記複数の仮類似点を、前記複数の類似点として抽出する
請求項３記載の分析装置。
【請求項５】
前記対象者を撮影する撮像部をさらに備え、
前記撮像部は、撮影時に被写体の深度情報を取得し、
前記処理部は、前記深度情報から、前記対象者の頭の形状を抽出して前記対象者を特定する請求項１〜４のいずれか１つに記載の分析装置。
【請求項６】
第１人物から第ｎ人物（ｎ＝２以上の整数）までのそれぞれの人物の頭の形状に関するデータおよび第１識別器から第ｎ識別器までの複数の識別器を格納する格納部をさらに備え、
前記第ｍ識別器（ｍ＝１、２、・・・ｎ）は、第ｍ人物とその他の人物とを分類するためのものであり、
前記処理部は、抽出された前記対象者の頭の形状と、前記複数の識別器と、を用いて前記対象者を特定する請求項５記載の分析装置。
【請求項７】
前記処理部は、
抽出された前記対象者の頭の形状と、第ｍ人物の頭の形状と、の間の距離を計算し、算出された前記距離と前記第ｍ識別器との間のマージンを計算し、
前記第１識別器から前記第ｎ識別器のうち最も大きいマージンが算出された前記識別器に対応する前記人物を、前記対象者と判定する
請求項６記載の分析装置。
【請求項８】
対象者を撮影し、被写体の深度情報を取得する撮像部と、
前記深度情報を用いて、前記撮像部により撮影された前記対象者の画像から、前記対象者の頭の形状を抽出して前記対象者を特定する処理部と、
第１人物から第ｎ人物（ｎ＝２以上の整数）までのそれぞれの人物の頭の形状に関するデータおよび第１識別器から第ｎ識別器までの複数の識別器を格納する格納部と、
を備え、
前記第ｍ識別器（ｍ＝１、２、・・・ｎ）は、第ｍ人物とその他の人物とを分類するためのものであり、
前記処理部は、
抽出された前記対象者の頭の形状と、第ｍ人物の頭の形状と、の間の距離を計算し、
算出された前記距離と前記第ｍ識別器との間のマージンを計算し、
前記第１識別器から前記第ｎ識別器のうち最も大きいマージンが算出された前記識別器に対応する前記人物を、前記対象者と判定する
分析装置。
【請求項９】
対象者の動きに基づく情報を取得する第１工程と、
前記第１工程で取得された第１時刻から第２時刻までの第１時間長の第１情報から、前記第１時間長より短い第２時間長の、互いに異なる時刻における複数の部分情報を抽出する第２工程と、
前記第１情報から、前記第１時刻から前記第２時刻まで、第１時間間隔で、それぞれの時刻における前記第２時間長の第１比較情報を抽出する第３工程と、
１つの前記部分情報に対して、それぞれの前記第１比較情報との間の距離を算出することで第１相関情報を作成する第４工程であって、前記第１相関情報は、それぞれの前記第１比較情報に対応する時刻における、前記１つの部分情報に対する前記第１情報の距離を含む第４工程と、
前記第１時刻から第３時間後の時刻近傍に、複数の候補点を設定する第５工程と、
複数の第３比較情報であって、それぞれの前記第３比較情報がそれぞれの前記候補点においてピークを有する複数の第３比較情報を作成する第６工程と
それぞれの前記第３比較情報と前記第１相関情報との間の第２相互相関係数を算出する第７工程と
最も大きい前記第２相互相関係数が得られた前記候補点を、仮類似点として設定する第８工程と
設定された前記仮類似点から第３時間後の時刻近傍における他の前記仮類似点の設定を繰り返すことで、複数の前記仮類似点を設定する第９工程と
前記複数の仮類似点に基づいて作成された第２比較情報と、前記第１相関情報と、の間の第１相互相関係数を算出する第１０工程と、
を備え、
前記第２工程で抽出された互いに異なる前記複数の部分情報のそれぞれに対して、前記第４工程から前記第１０工程を行い、
最も高い前記第１相互相関係数が得られた前記第１相関情報に基づく前記複数の仮類似点の時間間隔を算出する
分析方法。
【請求項１０】
対象者を撮影して被写体の深度情報を取得し、
前記深度情報を用いて、前記対象者の頭の形状を抽出し、
第１人物から第ｎ人物（ｎ＝２以上の整数）までのそれぞれの人物の頭の形状に関するデータと、第１識別器から第ｎ識別器までの複数の識別器であって、前記第ｍ識別器（ｍ＝１、２、・・・ｎ）は、第ｍ人物とその他の人物とを分類するための複数の識別器と、を用いて、抽出された前記対象者の頭の形状と、第ｍ人物の頭の形状と、の間の距離を計算し、
算出された前記距離と前記第ｍ識別器との間のマージンを計算し、
前記第１識別器から前記第ｎ識別器のうち最も大きいマージンが算出された前記識別器に対応する前記人物を、前記対象者と判定する
分析方法。
【請求項１１】
対象者の動きに基づく情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された第１時刻から第２時刻までの第１時間長の第１情報から、互いに類似する複数の類似点を抽出し、前記複数の類似点の時間間隔を算出する処理部と、
前記対象者を撮影する撮像部と、
第１人物から第ｎ人物（ｎ＝２以上の整数）までのそれぞれの人物の頭の形状に関するデータおよび第１識別器から第ｎ識別器までの複数の識別器を格納する格納部と、
を備え、
前記撮像部は、撮影時に被写体の深度情報を取得し、
前記第ｍ識別器（ｍ＝１、２、・・・ｎ）は、第ｍ人物とその他の人物とを分類するためのものであり、
前記処理部は、
前記深度情報から、前記対象者の頭の形状を抽出し、
抽出された前記対象者の頭の形状と、第ｍ人物の頭の形状と、の間の距離を計算し、
算出された前記距離と前記第ｍ識別器との間のマージンを計算し、
前記第１識別器から第ｎ識別器のうち最も大きいマージンが算出された前記識別器に対応する前記人物を、前記対象者と判定する
分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、分析装置および分析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
製造現場では、作業効率を改善するために、例えば、作業を観察したり、作業時間を計測したり、作業の様子を撮影し、それらの結果を分析する。しかし、その分析は、多くの時間を要する。このため、作業を容易に分析できる分析装置が望まれる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】「深度情報を利用した頭上方向画像からの人物識別」，香野  大地・嶋田  和孝・遠藤  勉，画像の認識・理解シンポジウム（ＭＩＲＵ２０１２）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が解決しようとする課題は、作業を容易に分析可能とする分析装置および分析方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態に係る分析装置は、取得部と、処理部と、を有する。前記取得部は、対象者の動きに基づく情報を取得する。前記処理部は、前記取得部によって取得された第１時刻から第２時刻までの第１時間長の第１情報から、互いに類似する複数の類似点を抽出し、前記複数の類似点の時間間隔を算出する。前記処理部は、前記第１情報から、前記第１時間長より短い第２時間長の部分情報を抽出し、前記第１情報と前記部分情報との間の距離を求めることで、前記複数の類似点を抽出する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】第１実施形態に係る分析装置の構成を表す模式図である。
【図２】分析対象者を表す模式図である。
【図３】取得部によって取得された情報の一例を表すグラフ。
【図４】取得部によって取得された情報の一例を表すグラフ。
【図５】処理部による情報の処理過程の一例を表すグラフ。
【図６】処理部による情報の処理過程の一例を表すグラフ。
【図７】処理部による情報の処理過程の一例を表すグラフ。
【図８】取得部によって取得された情報の一例を表すグラフ。
【図９】取得部によって取得された情報の一例を表すグラフ。
【図１０】処理部による情報の処理過程の一例を表すグラフ。
【図１１】処理部による情報の処理過程の一例を表すグラフ。
【図１２】処理部による情報の処理過程の一例を表すグラフ。
【図１３】第１実施形態の変形例に係る分析装置の構成を表す模式図である。
【図１４】第２実施形態に係る分析装置の構成を表す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
（第１実施形態）
図１は、第１実施形態に係る分析装置１００の構成を表す模式図である。
図１に表すように、分析装置１００は、入力部１０、取得部２０、処理部３０、表示部４０、および格納部５０を備える。
【０００８】
入力部１０は、例えば、キーボード、またはスマートフォンやタブレットなどのタッチパネルである。分析装置１００の使用者は、入力部１０を介して処理部３０に情報を入力する。
【０００９】
取得部２０は、分析対象者の動きに基づく情報を取得する。取得部２０によって情報の取得が行われる時間の長さは、入力部１０を介して設定されても良いし、分析対象者自身によって取得の開始と終了が入力されても良い。取得部２０は、取得した情報を処理部３０に向けて送信する。
【００１０】
取得部２０は、例えば、深度センサを備えたカメラである。この場合、取得部２０は、分析対象者が留まる場所に設置され、分析対象者を撮影することで分析対象者の動きに関する情報を得る。
または、取得部２０は、加速度センサであってもよい。この場合、取得部２０は、分析対象者の手や足などに身に付けられ、これらの部位における加速度を検出することで分析対象者の動きに関する情報を得る。
【００１１】
処理部３０は、入力部１０および取得部２０から受信した情報を処理する。
処理部３０は、例えば、ソフトウェアが格納されたＣＰＵである。
【００１２】
格納部５０は、情報を格納する。処理部３０は、格納部５０を参照し、必要な情報を抽出することができる。
なお、分析装置１００が格納部５０を備えておらず、処理部３０がネットワークを介して他の機器のハードディスクと接続されていてもよい。
【００１３】
表示部４０は、処理部３０から送信された情報を可視化して、分析装置１００の使用者に表示する。表示部４０は、例えば、スマートフォンやタブレット、ＰＣなどの液晶ディスプレイである。
【００１４】
以上の構成を備えた分析装置１００は、例えば、工場などの製造現場において、作業者の動きを分析するために用いられる。例えば、作業者が特定の作業を繰り返し行っている場合、分析装置１００は、作業者の動きに基づく情報を収集して分析することで、当該作業に要している時間を抽出することができる。また、このとき、分析装置１００は、当該時間を格納部５０に記録したり、表示部４０に表示させることが可能である。
【００１５】
ここで、図２〜図１２を参照して、取得部２０および処理部３０の動作の一例についてより具体的に説明する。なお、ここでは、取得部２０が深度センサを備えた機器である場合について説明する。
【００１６】
図２は、分析対象者を表す模式図である。
図３、図４、図８、および図９は、取得部２０によって取得された情報の一例を表すグラフである。
図５〜図７および図１０〜図１２は、処理部３０による情報の処理過程の一例を表すグラフである。
【００１７】
なお、図３、図４、図８、および図９において、横軸は時間を表し、縦軸は座標を表している。
図５、図６、図１０、および図１１において、横軸は時間を表し、縦軸は距離を表している。これらの図では、距離の値が大きいほど、２つの対象の間の距離が近く、相関が強いことを示している。
図７および図１２は、横軸は時間を表し、縦軸はスカラー値を表している。
【００１８】
図２は、分析対象である作業者Ｍが、机Ｄで作業を行っている様子を表している。また、図２では、取得部２０から見た際の作業場の様子を表している。すなわち、この例では、取得部２０は、作業者Ｍのほぼ直上に設置されている。
【００１９】
取得部２０は、撮影している空間に対して、例えば図２に表すように座標を設定する。この例では、机Ｄに向かい合った作業者Ｍから見て、上下がＺ軸、左右がＸ軸、前後がＹ軸に設定されている。
【００２０】
取得部２０は、Ｘ−Ｙ座標面の各点における被写体と取得部２０との間の距離、すなわち深度を検出する。図２に表す状態の作業者Ｍを撮影した場合、頭が最も深度が浅く、肩、腕、手にかけ深度が深くなる。
【００２１】
取得部２０は、作業者Ｍの各部の深度を検出することで、体の部位を判別し、特定の部位の動きを検出することができる。取得部２０は、例えば、作業者Ｍの頭を判別し、この頭のＸ軸方向における位置の変化を追跡することで、作業者Ｍの動きを検出する。
【００２２】
図３は、このときの取得部２０による検出結果の一例である。取得部２０は、この情報を、処理部３０に送信し、処理部３０において分析が行われる。
【００２３】
まず、処理部３０は、図３に表すように、取得部２０によって取得された時間長Ｔ（第１時間長）の第１情報から、時間長Ｘ（第２時間長）の部分情報を抽出する。図３に表す例では、処理部３０は、時刻ｔ０からｔｎまでの時間長Ｔの第１情報から、時刻ｔ０から時刻ｔ１までの時間長Ｘの部分情報を、抽出している。
【００２４】
時間長ＴおよびＸは、例えば、作業者Ｍや製造現場の管理者などによってあらかじめ設定される。時間長Ｔは、作業者Ｍによって、作業の開始と終了が入力されることで決定されてもよい。この場合、作業者Ｍによって、作業の開始が入力され、作業の終了が入力されるまでの時間が時間長Ｔとなる。
【００２５】
あるいは、時間長Ｔは、処理部３０によって、適宜、設定・変更されてもよい。例えば、処理部３０には、事前に作業者Ｍや管理者によって、おおよその作業周期Ａが入力される。処理部３０は、この周期Ａの整数倍を時間長Ｔとすることができる。
【００２６】
次に、処理部３０は、部分情報とは別に、時間長Ｔの全体情報から、時刻ｔ０からｔｎまで、所定の時間間隔（第１時間間隔）で時間長Ｘの情報を抽出する。具体的には、処理部３０は、図４の矢印で表すように、全体情報から、時間長Ｘの情報を、時刻ｔ０からｔｎまで全体に亘って、例えば１フレームごとに抽出する。なお、図４では、抽出される情報の一部の時間幅のみが矢印で表されている。
以降では、図４に表すステップによって抽出されたそれぞれの情報を、比較情報（第１比較情報）と呼ぶ。
【００２７】
次に、処理部３０は、図３に表すステップで抽出された部分情報と、図４に表すステップで抽出された各々の比較情報と、の間の距離を順次計算する。処理部３０は、例えば、部分情報と比較情報との間のＤＴＷ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｔｉｍｅ  Ｗａｒｐｉｎｇ）距離を算出する。ＤＴＷ距離を用いることで、繰り返し行われる動きの時間の長短に拘わらず、相関の強度を求めることができる。この結果、それぞれの時刻における、部分情報に対する全体情報の距離の情報が得られる。これを表したものが、図５である。
以降では、図５に表す、各時刻における距離を含む情報を第１相関情報と呼ぶ。
【００２８】
次に、処理部３０は、作業者Ｍによる作業時間の周期を推定するために、全体情報における仮類似点の設定を行う。具体的には、処理部３０は、図５に表す第１相関情報において、時刻ｔ０から時間μ（第３時間）が経過した後の時刻を基準として、ばらつき時間Ｎの範囲内に複数の候補点α１〜αｍをランダムに設定する。図５に表す例では、３つの候補点がランダムに設定されている。
時間μおよびばらつき時間Ｎは、例えば、製造現場の管理者などによってあらかじめ設定される。
【００２９】
処理部３０は、ランダムに設定された候補点α１〜αｍのそれぞれにおいてピークを有する正規分布のデータ（第３比較情報）を作成する。そして、それぞれの正規分布と、図５に表す第１相関情報と、の間の相互相関係数（第２相互相関係数）を求める。処理部３０は、相互相関係数が最も高い候補点を、仮類似点として設定する。図５に表す例では、候補点α２が仮類似点に設定されたものとする。
【００３０】
続いて、処理部３０は、仮類似点（候補点α２）を基に、再度、時間μが経過した後の時刻を基準として、ばらつき時間Ｎの範囲内に複数の候補点α１〜αｍをランダムに設定する。このステップを、時刻ｔｎまで繰り返し行うことで、図６に表すように、時刻ｔ０〜ｔｎの間に、複数の仮類似点β１〜βｋが設定される。
【００３１】
次に、処理部３０は、図７に表すように、それぞれの仮類似点β１〜βｋにピークを有する複数の正規分布を含んだデータを作成する。以降では、この図６に表す複数の正規分布を含む情報を第２比較情報と呼ぶ。
処理部３０は、図５および図６に表す第１相関情報と、図７に表す第２比較情報と、の間の相互相関係数（第１相互相関係数）を算出する。
【００３２】
次に、処理部３０は、図３〜図７と同様のステップを、図８〜図１２に表すように、他の部分情報に対して行う。なお、図８〜図１２では、時刻ｔ１以降の情報のみを表している。
【００３３】
処理部３０は、例えば、図８に表すように、時刻ｔ１からｔ２までの間の、時間長Ｘの部分情報を抽出する。続いて、処理部３０は、図９に表すように、時間長Ｘの複数の比較情報を抽出する。処理部３０は、部分情報と、それぞれの比較情報と、の間の距離を計算することで、図１０に表すように、第１相関情報を作成する。
【００３４】
続いて、処理部３０は、図１０に表すように、時刻ｔ０から時間μが経過した後の時刻を基準として、複数の候補点α１〜αｍをランダムに設定し、仮類似点βを抽出する。これを繰り返すことで、図１１に表すように、複数の仮類似点β１〜βｋが設定される。そして、処理部３０は、図１２に表すように、仮類似点β１〜βｋに基づく第２比較情報を作成し、図１０および図１１に表す第１相関情報と、図１２に表す第２比較情報と、の間の相互相関係数を算出する。
【００３５】
処理部３０は、上述したステップを、時刻ｔ２以降も繰り返すことで、それぞれの部分情報について相互相関係数を算出する。その後、処理部３０は、最も高い相互相関係数が得られた仮類似点β１〜βｋを、真の類似点として抽出し、それぞれの真の類似点の時間間隔を算出することで、作業者Ｍの作業周期を得る。処理部３０は、例えば、時間軸上隣り合う真の類似点間の時間の平均を求め、この平均時間を作業の周期とすることができる。
【００３６】
ここでは、深度センサによって取得された情報に基づく分析を例に説明した。しかし、これに限らず、作業者Ｍの体の一部における加速度の情報などを用いて、同様の分析を行うことで、作業者Ｍの作業の周期を分析することが可能である。
また、本実施形態に係る分析装置１００は、製造現場における作業に限られず、所定の動作を繰り返し行う対象に対して、その周期の分析に広く適用することが可能である。
【００３７】
このような分析装置１００によれば、分析対象者の動きの周期を自動で分析することが可能となる。例えば上述した製造現場においては、作業者Ｍの作業周期を自動的に分析することができる。このため、作業者Ｍ自身による記録や申告、業務改善のための技術者による観察や計測などが不要であるため、作業を容易に分析することが可能となる。また、分析結果が、分析を行う者の経験や知識、判断などに依らないため、周期をより高精度に求めることが可能となる。
【００３８】
なお、分析装置１００は、複数の取得部２０を備えていてもよい。この場合、それぞれの取得部２０によって、互いに異なる作業者の情報が取得されても良いし、同一の作業者に対して情報が取得されても良い。
【００３９】
また、分析装置１００は、互いに異なる時刻を起点とした時間長Ｔのそれぞれの情報に対して、上述した分析を行うものであってもよい。例えば、分析対象となる時間長が長い場合は、分析対象である全体の時間を複数に分割し、それぞれに対して上述した分析を行ってもよい。この場合、分割された後の時間長がＴとなる。このような方法を用いることで、分析処理に要する時間を短縮することができる。また、作業者が作業を行うとともに、時間長Ｔが経過した時点で上述した分析を行い、その結果を作業者の作業に反映させることも可能となる。
【００４０】
（変形例）
図１３は、第１実施形態の変形例に係る分析装置１１０の構成を表す模式図である。
図１３に表すように、分析装置１１０は、分析装置１００に対して、発信部６０および受信部７０をさらに備える。
【００４１】
発信部６０は、当該発信部６０のＩＤを含む信号を発する。発信部６０は、例えば、所定の時間ごとに信号を発するように設定される。発信部６０から発せられる信号は、指向性を有していてもよいし、無指向性であってもよい。
【００４２】
受信部７０は、発信部６０から発せられた信号を受信する。受信部７０は、受信した信号を、処理部３０に向けて出力する。
【００４３】
発信部６０は、例えば、生産現場の各所に備え付けられたビーコンやＲＦＩＤ(Radio Frequency IDentifier)などである。あるいは、被加工材料や治具などの、固定されないものに付帯されたビーコンやＲＦＩＤなどでもよい。
【００４４】
受信部７０は、例えば、発信部６０から発せられた信号を、Bluetooth（登録商標）を介して受信可能なタブレット端末やスマートフォンである。発信部６０がＲＦＩＤである場合、受信部７０には、ＲＦリーダが用いられる。受信部７０は、例えば、生産現場において、各工程を実行する作業者が所持している。
【００４５】
あるいは、作業者が発信部６０を所持していてもよい。この場合、受信部７０が、生産現場の各所や製造設備等などに備え付けられる。または、発信部６０が被加工材料や治具などに付帯され、受信部７０が、生産現場の各所や製造設備などに備え付けられていてもよい。
【００４６】
処理部３０は、受信部７０から入力された信号を、情報に変換する。これにより、処理部３０は、発信部６０から発せられた信号に含まれる発信部６０のＩＤなどの情報を得る。
【００４７】
格納部５０は、例えば、製造現場の工程フロー、工程フローに含まれる工程、各工程で用いられる装置、各工程が実行される場所、各工程を実行する作業者、各工程で加工される対象物、などの情報を格納されている。
【００４８】
また、格納部５０には、発信部６０や受信部７０の設置場所（携帯者）と関連付けられた情報が含まれる。例えば、製造現場において発信部６０が設置される場合、格納部５０は、当該発信部６０が設置された場所で行われる工程や加工対象物、使用される装置などに関する情報を格納している。
【００４９】
このため、処理部３０は、受信部７０から入力された発信部６０のＩＤを用いて格納部５０の情報を参照することで、当該ＩＤと関連付けられたこれらの情報を格納部５０から抽出することができる。
【００５０】
本変形例に係る分析装置１１０によれば、例えば作業者Ｍが行っている作業に関する情報が、発信部６０および受信部７０により取得されるため、当該作業と作業周期とを関連付けて管理することが可能となる。
【００５１】
（第２実施形態）
図１４は、第２実施形態に係る分析装置２００の構成を表す模式図である。
図１４に表すように、分析装置２００は、分析装置１００に対して、撮像部８０をさらに備える。
【００５２】
撮像部８０は、作業者Ｍを撮影し、その撮影された画像に基づいて、処理部３０は、作業者Ｍを判別する。取得部２０が深度センサである場合、処理部３０は、取得部２０により撮影された画像を基に、作業者Ｍを判別してもよい。すなわち、１つの機器が取得部２０としての機能と撮像部８０としての機能を備えていてもよい。格納部５０には、作業者Ｍを特定するために必要な情報が格納されている。
【００５３】
画像を基に作業者Ｍを判別する方法としては、例えば、以下のものが挙げられる。
１つ目は、画像中の骨格情報に基づいて判別する方法である。
この方法では、まず、処理部３０は、画像中の作業者Ｍについて、肩、肘、腰、および膝などの関節部分、頭、手、および足などの骨格の端部を抽出し、これらを結ぶことで作業者Ｍの骨格情報を得る。続いて、処理部３０は、この骨格について、肩幅や、左右それぞれの上腕の長さ、左右それぞれの前腕の長さなどを計算する。処理部３０は、これらの計算結果を格納部５０に格納された情報と照合することで、作業者Ｍを判別する。
【００５４】
２つ目は、作業者Ｍの特定の部位における面積に基づいて判別する方法である。
この方法では、処理部３０は、画像中の作業者Ｍの特定部位における面積を求め、この面積を格納部５０に格納された情報と照合することで、作業者Ｍを判別する。処理部３０は、例えば、右肩の面積、左肩の面積、またはこれらの面積の和を用いて、作業者Ｍを判別する。
【００５５】
３つ目は、作業者Ｍの姿勢に基づいて判別する方法である。
この方法では、処理部３０は、画像中の作業者Ｍの姿勢を検出する。具体的には、処理部３０は、１つ目の方法と同様にして、作業者Ｍの骨格情報を得る。このとき、併せて、画像中の深度情報を用いて、首の角度などの作業者Ｍの姿勢を検出する。処理部３０は、検出された姿勢を格納部５０に格納された情報と照合することで、作業者Ｍを判別する。
【００５６】
４つ目は、作業者Ｍの特定の部位の形状に基づいて判別する方法である。
この方法では、まず、処理部３０は、深度情報に基づいて、画像中の作業者Ｍの特定の部位の形状を検出する。続いて、処理部３０は、作業者Ｍの当該形状を、格納部５０に格納された情報と照合することで、作業者Ｍを判別する。
【００５７】
以上で例示した４つの方法による作業者Ｍの判別は、例えば、作業者Ｍを前方、後方、上方、または側方から撮影した画像に基づいて行われる。
ここで、以上で例示した４つの方法のうち、４つ目の方法についてより具体的に説明する。ここでは、作業者Ｍの頭の形状に基づいて、作業者Ｍを判別する場合について説明する。
【００５８】
まず、格納部５０にあらかじめ格納されるデータ（教師データ）について説明する。
格納部５０には、分析対象となる可能性のある複数の作業者に関するデータが格納されている。また、それぞれの作業者を他の作業者と分類するための識別器が格納されている。具体的な一例として、格納部５０が、第１作業者〜第３作業者の３人の作業者に関するデータを格納している場合について考える。この場合、格納部５０には、第１作業者〜第３作業者のそれぞれの作業者の頭の形状データが、それぞれの作業者について複数格納されている。なお、格納部５０に格納される各作業者の頭の形状データは、撮像部８０によって作業者Ｍが撮影される方向と略等しい方向から撮影されたものである。これら形状データは、それぞれのデータ間の距離が算出できるように、例えばＰｏｉｎｔＣｌｏｕｄを用いて特徴に変換されている。
【００５９】
格納部５０には、第１作業者の特徴同士の間の距離が格納されている。また、格納部５０には、第１作業者の特徴と第２作業者の特徴との間の距離および第１作業者の特徴と第３作業者の特徴との間の距離が格納されている。これらの距離に対して、例えば、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）、マルチカーネルＳＶＭ、ランダムフォレスト、またはニューラルネットなどを用いて導出された識別器が設定されている。この識別器によって、第１作業者の特徴同士の間の距離と、第１作業者の特徴と他の作業者の特徴との間の距離と、が分類される。
【００６０】
同様に、格納部５０には、第２作業者および第３作業者のそれぞれについても、作業者の特徴同士の距離および他の作業者の特徴との間の距離が格納され、これらの距離に対してマルチカーネルＳＶＭを用いて導出された識別器が設定されている。
【００６１】
処理部３０は、以上で述べた格納部５０に格納された情報に基づいて、作業者Ｍの判別を行う。
まず、処理部３０は、作業者Ｍの画像から頭の形状データを抽出し、これを特徴に変換する。このとき、処理部３０は、複数の画像について、それぞれから形状データを抽出し、それぞれを特徴に変換する。続いて、処理部３０は、得られた複数の特徴からはずれ値を除去する。はずれ値の除去は、例えば、ＡＨＣ（Ａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｖｅ  Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ  Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）法により行われる。
【００６２】
次に、処理部３０は、作業者Ｍの特徴および第１作業者の特徴をそれぞれ複数選択し、複数の組み合わせについて、作業者Ｍの特徴と第１作業者の特徴との間の距離を計算する。続いて、処理部３０は、算出されたそれぞれの距離について、上述した第１作業者と他の作業者とを分類するための識別器に対するマージンを計算する。そして、処理部３０は、算出された複数のマージンの和を計算する。
【００６３】
同様に処理部３０は、第２作業者および第３作業者についても、それぞれの作業者を分類するための識別器に対するマージンを計算し、マージンの和を計算する。
そして、処理部３０は、最も高いマージンの和が得られた作業者を、作業者Ｍと判定する。
【００６４】
本実施形態によれば、分析対象者の動きの周期を自動で算出するとともに、分析対象者を判別することができる。このため、算出された周期に対して、分析対象者を特定する作業が不要となる。例えば製造現場においては、作業者と当該作業者の作業周期とを自動で組み合わせて管理することが可能となる。
【００６５】
また、本実施形態に、第１実施形態の変形例で説明した発信部６０および受信部７０を適用することも可能である。このような構成によれば、作業の周期とともに、例えば作業者Ｍの情報および作業に関する情報も自動で取得されるため、より多くの情報を自動で組み合わせて管理することが可能となる。
【００６６】
以上、本発明のいくつかの実施形態を例示したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更などを行うことができる。これら実施形態やその変形例は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。また、前述の各実施形態は、相互に組み合わせて実施することができる。
【符号の説明】
【００６７】
１０…入力部、２０…取得部、３０…処理部、４０…表示部、５０…格納部、６０…発信部、７０…受信部、８０…撮像部、１００、１１０、２００…分析装置
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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