(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
人の動きを検出するセンサから得られた時系列データに対して第１閾値を適用したときに所定の動き又は姿勢をしていると判定される第１期間を特定し、
前記時系列データに基づく値が、前記第１期間に近くなるほど前記第１期間内の値に近くなる傾向を有するパラメータを、第２閾値用のパラメータとして決定し、
前記第２閾値用のパラメータに基づいて設定され、前記第１閾値よりも緩和された第２閾値を前記時系列データに対して適用したときに前記所定の動き又は姿勢をしていると判定される第２期間を特定し、
前記第２期間と前記第１期間との差分に基づいて、前記所定の動き又は姿勢に移行する過渡期間、又は、前記所定の動き又は姿勢から他の動き又は姿勢に移行する過渡期間を特定する、
処理をコンピューターに実行させる計測プログラム。
【請求項２】
前記第２閾値用のパラメータを決定することは、複数種類のパラメータのうちから、前記傾向を有するパラメータを選択することを含み、
前記第２閾値用のパラメータを選択することは、前記複数種類のパラメータのそれぞれに基づく第２閾値候補のそれぞれについて、値を変化させて前記時系列データに適用したときに前記所定の動き又は姿勢をしていると判定される第２期間候補の長さの変化態様に基づいて、前記複数種類のパラメータのそれぞれに係る前記傾向を判断することを含む、請求項１に記載の計測プログラム。
【請求項３】
前記第２閾値用のパラメータを決定することは、値が緩和方向に変化するにつれて前記第２期間候補の長さが単調増加傾向を示すか否かに基づいて、前記複数種類のパラメータのそれぞれに係る前記傾向を判断することを含む、請求項２に記載の計測プログラム。
【請求項４】
前記第２閾値用のパラメータを決定することは、前記複数種類のパラメータのそれぞれに対して、前記単調増加傾向の強さを示す指標値を算出し、算出した各指標値に基づいて、前記複数種類のパラメータのうちの前記単調増加傾向が最も強いパラメータを、前記第２閾値用のパラメータとして決定することを含む、請求項３に記載の計測プログラム。
【請求項５】
前記第１期間を特定することは、同一の前記所定の動き又は姿勢に係る複数の前記第１期間を特定することを含み、
前記第２閾値用のパラメータを決定することは、複数の前記第１期間のそれぞれに対して、前記指標値を算出し、算出した各指標値を、前記複数種類のパラメータのそれぞれ毎に、合算することで第２指標値を算出し、算出した各第２指標値に基づいて、前記複数種類のパラメータのうちの前記単調増加傾向が最も強いパラメータを、前記第２閾値用のパラメータとして決定することを含む、請求項４に記載の計測プログラム。
【請求項６】
前記第２期間を特定することは、前記第２閾値用のパラメータに基づく第２閾値候補の値を変化させて前記時系列データに適用したときに前記所定の動き又は姿勢をしていると判定される各第２期間候補の中から、１つの第２期間候補を前記第２期間として選択することを含む、請求項１〜５のうちのいずれか１項に記載の計測プログラム。
【請求項７】
前記第２期間を特定することは、所定の選択指標に基づいて、前記１つの第２期間候補を前記第２期間として選択することを含む、請求項６に記載の計測プログラム。
【請求項８】
前記所定の動き又は姿勢は、歩行であり、
前記所定の選択指標は、前記第２期間候補における前記時系列データの特性が、歩行開始時の特徴に基づく所定の制約条件を満たすか否かを含む、請求項７に記載の計測プログラム。
【請求項９】
前記所定の制約条件は、前記第２期間候補における第１歩目の際の脚の地面に対する角度の変化量が、同第２期間候補における第２歩目の際の前記変化量よりも小さいことを含む、請求項８に記載の計測プログラム。
【請求項１０】
前記所定の動き又は姿勢は、立位又は座位であり、
前記所定の選択指標は、前記第２閾値候補の値を緩和方向に変化させたときに該変化に起因して前記第２期間候補が延長される期間を延長期間としたとき、前記延長期間おける前記時系列データの特性が、所定の制約条件を満たすか否かを含み、
前記所定の制約条件は、前記延長期間に係る特性と、該延長期間に係る前記第２閾値候補の値を緩和方向に更に変化させたときの該変化に起因した前記延長期間における同特性との特性差が所定値以下であることを含む、請求項７に記載の計測プログラム。
【請求項１１】
前記所定の動き又は姿勢は、定常的に繰り返されない動きであり、
前記時系列データに基づく値が、前記第２期間の開始時刻に近くなるほど前記第２期間の開始時刻を中心とした期間内の値に近くなる傾向を有するパラメータを第３閾値用のパラメータとして決定し、
前記第３閾値用のパラメータに基づく第３閾値であって前記第２閾値とは種類の異なる第３閾値を前記時系列データに対して適用したときに前記所定の動きをしていると判定される第３期間を特定する、
処理をコンピューターに更に実行させ、
前記過渡期間を特定することは、前記差分と、前記第２期間と前記第３期間との差分に基づいて、前記所定の動きに移行する過渡期間、又は、前記所定の動きから他の動き又は姿勢に移行する過渡期間を特定することを含む、請求項１に記載の計測プログラム。
【請求項１２】
人の動きを検出するセンサから得られた時系列データに対して第１閾値を適用したときに所定の動き又は姿勢をしていると判定される第１期間を特定する第１特定部と、
前記時系列データに基づく値が、前記第１期間に近くなるほど前記第１期間内の値に近くなる傾向を有するパラメータを、第２閾値用のパラメータとして決定する第２閾値用パラメータ決定部と、
前記第２閾値用のパラメータに基づいて設定され、前記第１閾値よりも緩和された第２閾値を前記時系列データに対して適用したときに前記所定の動き又は姿勢をしていると判定される第２期間を特定する第２特定部と、
前記第２期間と前記第１期間との差分に基づいて、前記所定の動き又は姿勢に移行する過渡期間、又は、前記所定の動き又は姿勢から他の動き又は姿勢に移行する過渡期間を特定する過渡期間特定部とを含む、計測装置。
【請求項１３】
人の動きを検出するセンサから得られた時系列データに対して第１閾値を適用したときに所定の動き又は姿勢をしていると判定される第１期間を特定し、
前記時系列データに基づく値が、前記第１期間に近くなるほど前記第１期間内の値に近くなる傾向を有するパラメータを、第２閾値用のパラメータとして決定し、
前記第２閾値用のパラメータに基づいて設定され、前記第１閾値よりも緩和された第２閾値を前記時系列データに対して適用したときに前記所定の動き又は姿勢をしていると判定される第２期間を特定し、
前記第２期間と前記第１期間との差分に基づいて、前記所定の動き又は姿勢に移行する過渡期間、又は、前記所定の動き又は姿勢から他の動き又は姿勢に移行する過渡期間を特定することを含む、コンピューターにより実行される計測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、計測プログラム、計測装置及び計測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
センサで体の動きを示すデータを取得し、歩いている、座っている、など、ある姿勢や動きの場合にそれらのパラメータがどのような値を示すかという定義とのパターンマッチングを行うことで、姿勢や動きを判断する技術が知られている（例えば、非特許文献１及び２、特許文献１、２及び３など参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開2011-8612号公報
【特許文献２】特開2012-113753号公報
【特許文献３】WO-A1-2013046510
【特許文献４】特開2014-44510号公報
【特許文献５】特開2005-304942号公報
【特許文献６】特開2014-36764号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Fraccaro他による"Real-world Gyroscope-based Gait Event Detection and Gait Feature Extraction", eTELEMED 2014 : The Sixth International Conference on eHealth, Telemedicine, and Social Medicine
【非特許文献２】島村他による"若年者と高齢者における歩行開始動作の分析"、日本理学療法学術大会 2012(0), 48101585-48101585, 2013 公益社団法人 日本理学療法士協会
【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、従来の方法では、特定のパターンの動きなどを判断することは可能となり得るが、その動き又は姿勢に移行する過渡期間、又は、動き又は姿勢から他の動き又は姿勢に移行する過渡期間を特定することは難しい。
【０００６】
そこで、１つの側面では、本発明は、所定の動き又は姿勢に移行する過渡期間、又は、所定の動き又は姿勢から他の動き又は姿勢に移行する過渡期間を特定できる計測プログラム、計測装置及び計測方法の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一局面によれば、人の動きを検出するセンサから得られた時系列データに対して第１閾値を適用したときに所定の動き又は姿勢をしていると判定される第１期間を特定し、
前記時系列データに基づく値が、前記第１期間に近くなるほど前記第１期間内の値に近くなる傾向を有するパラメータを、第２閾値用のパラメータとして決定し、
前記第２閾値用のパラメータに基づいて設定され、前記第１閾値よりも緩和された第２閾値を前記時系列データに対して適用したときに前記所定の動き又は姿勢をしていると判定される第２期間を特定し、
前記第２期間と前記第１期間との差分に基づいて、前記所定の動き又は姿勢に移行する過渡期間、又は、前記所定の動き又は姿勢から他の動き又は姿勢に移行する過渡期間を特定する、
処理をコンピューターに実行させる計測プログラムが提供される。
【発明の効果】
【０００８】
所定の動き又は姿勢に移行する過渡期間、又は、所定の動き又は姿勢から他の動き又は姿勢に移行する過渡期間を特定できる計測プログラム、計測装置及び計測方法が得られる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】一実施例による計測装置を含む計測システムの全体構成を示す図である。
【図２】ジャイロセンサの取り付け状態を示す図である。
【図３】ジャイロセンサの時系列データの一例を示す図である。
【図４】過渡状態の説明図である。
【図５】停止姿勢及び歩行の定常状態にあるときのセンサ２の時系列データの各一例を示す図である。
【図６】歩行時に得られるセンサ２の時系列データとそのときの人の動きとの関係の一例を示す図である。
【図７】定常状態の期間に対して近さが異なる複数の期間における特性差を示す図である。
【図８】定常期間と第２期間の差分に対応する過渡期間の説明図である。
【図９】歩行の定常状態の前に過渡状態のみを含む場合を示す図である。
【図１０】歩行の定常状態の前に過渡状態以外の動作を含む場合を示す図である。
【図１１】計測装置の構成の一例を示す図である。
【図１２】計測装置の処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図１３】図１１に示す例による計測装置１０により実行される処理の一例を示すフローチャートである。
【図１４】図１３のステップＳ１３０８の処理の一例を示すフローチャートである。
【図１５】定常期間検出アルゴリズムの例の説明図である。
【図１６】複数の定常期間が検出される例を示す図である。
【図１７】複数種類のパラメータを概略的に示す図である。
【図１８】列挙される弱定常期間の例を示す図である。
【図１９】弱定常期間選択指標データベース２２内のデータの一例を示す図である。
【図２０】特徴量の例を示す図である。
【図２１】第２閾値候補データベース２１内のデータ（第２閾値候補の各値）の一例を示す図である。
【図２２】緩和値毎の弱定常期間の期間長の例を示す図である。
【図２３】緩和値毎の弱定常期間の期間長の例を示す図である。
【図２４】緩和値毎の弱定常期間の期間長の例を示す図である。
【図２５】センサデータ記憶部３４内に記憶されるセンサ値の時系列データの一例を示す図である。
【図２６】定常期間検出アルゴリズムデータベース２０内に記憶される定常期間検出アルゴリズムの例を示す図である。
【図２７】定常期間検出アルゴリズムデータベース２０内に記憶される定常期間検出アルゴリズムの例を示す図である。
【図２８】定常期間検出部１１による歩行の定常状態の検出方法の説明図である。
【図２９】定常期間検出部１１による歩行の定常状態の検出方法の説明図である。
【図３０】定常期間検出アルゴリズムで用いられる各種パラメータに係る緩和値の例を示す図である。
【図３１】各種パラメータに係る緩和値を用いた弱定常期間及び期間長の検出結果を示す図である。
【図３２】図３１に示す検出結果に基づいて得られる単調増加傾向の指標値（評価値）の算出結果の例を示す図である。
【図３３】弱定常期間列挙部の弱定常期間の列挙結果の例を示す図である。
【図３４】弱定常期間選択部による選択方法の一例の説明図である。
【図３５】弱定常期間選択部による選択方法の他の一例の説明図である。
【図３６】弱定常期間選択部による選択方法の他の一例の説明図である。
【図３７】弱定常期間選択部による選択方法の他の一例の説明図である。
【図３８】図１３のステップＳ１３１２の処理の一例を示すフローチャートである。
【図３９】歩行に係る着目定常期間を含む時系列データの一例である。
【図４０】図３９に示す時系列データに基づいてステップＳ１３１０で列挙される複数の弱定常期間の例を示す図である。
【図４１】弱定常期間ＩＤ＝４４及び弱定常期間ＩＤ＝４５と時系列データとの関係を示す図である。
【図４２】弱定常期間内における最初の１歩の特定方法の説明図である。
【図４３】弱定常期間内における２歩目の特定方法の説明図である。
【図４４】脚の変化角度の算出方法の一例の説明図である。
【図４５】１歩目の脚の変化角度を示す図である。
【図４６】２歩目の脚の変化角度を示す図である。
【図４７】ステップＳ３８０４及びステップＳ３８０６の各算出結果の例と共に、歩行開始時の制約条件の判定結果の例を示す図である。
【図４８】期間長及び歩行開始時の制約条件に基づく選択方法の説明図である。
【図４９】計測装置の構成の他の一例を示す図である。
【図５０】図４９に示す例による計測装置１０Ｂにより実行される処理の一例を示すフローチャートである。
【図５１】図５０のステップＳ５００８の処理の一例を示すフローチャートである。
【図５２】データ取得装置３００及び処理装置１００Ｂにより実行される処理の一例を示すフローチャートである。
【図５３】立位に対する過渡状態の説明図である。
【図５４】図５３に示す動きの際に得られるセンサ２の時系列データの一例を示す図である。
【図５５】立位の定常期間の検出アルゴリズムの例を示す図である。
【図５６】列挙された複数の弱定常期間の例を示す図である。
【図５７】座位に対する過渡状態の説明図である。
【図５８】図５７に示す動きの際に得られるセンサ２の時系列データの一例を示す図である。
【図５９】座位の定常期間の検出アルゴリズムの例を示す図である。
【図６０】列挙された複数の弱定常期間の例を示す図である。
【図６１】立位や座位の過渡状態とは無関係な動きの例を示す図である。
【図６２】立位に係る制約条件の説明図である。
【図６３】座位に係る制約条件の説明図である。
【図６４】起立動作に対する過渡状態の説明図である。
【図６５】図６４に示す動きの際に得られるセンサ２の時系列データの一例を示す図である。
【図６６】起立動作の強動作期間の検出アルゴリズムの例を示す図である。
【図６７】定常的に繰り返されない動作に関する過渡期間の特定する場合に計測装置１０により実行される処理の一例を示すフローチャートである。
【図６８】列挙された複数の弱動作期間の例を示す図である。
【図６９】第３閾値候補の複数の緩和値に基づいて列挙された複数の弱動作期間の例を示す図である。
【図７０】起立動作の過渡期間の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、添付図面を参照しながら各実施例について詳細に説明する。
【００１１】
図１は、一実施例による計測装置を含む計測システムの全体構成を示す図である。
【００１２】
計測システム１は、センサ２と、計測装置１０とを含む。以下、「人」とは、測定対象の人を指す。
【００１３】
センサ２は、人の動きを検出する。人の動きは任意であり、例えば、人の身体の任意の部位の動きであってよい。例えば、人の動きは、手足の動き、視線の動き、内臓の動き、脳（脳波）の動き等を含んでよい。センサ２は、単数であってもよいし、複数のセンサの集合であってもよい。また、センサ２は、例えばバンドなどにより人に対して相対移動不能に人に取り付けられてもよいし、人に携帯されてもよいし、測定対象の人から離れた位置に配置されてもよい。人に取り付けられる類のセンサとして、例えばジャイロセンサ、加速度センサなどがある。人から離れた位置に配置される類のセンサとして、例えば画像センサ（カメラ）や距離画像センサなどがある。以下では、一例として、特に言及されない限り、センサ２は、図２に概略的に示すように、人の脚に取り付けられるジャイロセンサであるとする。
【００１４】
計測装置１０は、センサ２から得られるセンサ値の時系列データ（図３参照）に基づいて、人が所定の動き又は姿勢をしている期間を特定する。尚、センサ値の時系列データは、センサ値の生データであってもよいし、任意の前処理や変換処理などが実行された後のデータであってもよい。計測装置１０の構成及び動作等については後述する。所定の動き又は姿勢は、任意である。ここでは、動きは、動的な状態とし、姿勢は、動きを伴わない静的な状態とするが、これらは区別されなくてもよい。動きは、例えば、歩行、走行等である。姿勢は、例えば座位、立位等である。動き又は姿勢は、その定常状態（定型状態）に至る前及び／又は後に、過渡状態を伴う。定常状態に至る前だけに過渡状態を伴うか、定常状態の前後の双方に過渡状態を伴うかは、その動き又は姿勢に依存する。
【００１５】
図４は、過渡状態の説明図である。図５（Ａ）は、定常状態として停止状態（停止姿勢）にあるときのセンサ２の時系列データの一例である。図５（Ｂ）は、歩行の定常状態にあるときのセンサ２の時系列データの一例である。
【００１６】
図４に示す例は、歩行に関する。例えば、歩行の場合、歩行開始時の停止姿勢からの第１歩目を踏み出す瞬間から歩行の定常状態に移行するまでの状態が、歩行の定常状態の前の過渡状態である。歩行の定常状態は、歩幅や歩調などが周期的に略一定となる状態である（図５（Ｂ）参照）。また、歩行停止前の定常状態から停止姿勢に移行するまでの状態が、歩行の定常状態の後の過渡状態である。
【００１７】
尚、図５（Ａ）及び図５（Ｂ）に示すように、一般的に、定常状態では、センサ値の時系列データに基づいて得られる所定のパラメータ（例えばピークの振幅やピークの間隔）は、周期的に略一定となる。従って、定常状態は、過渡状態に比べて検出が容易である。
【００１８】
次に、図６及び図７を参照して、計測装置１０で用いられる過渡状態の検出原理について説明する。以下では、一例として、所定の動きとして、歩行を例に説明する。
【００１９】
図６は、歩行時に得られるセンサ２の時系列データとそのときの人の動きとの関係の一例を示す図である。図６では、時系列データに関連付けて、歩行時の人の動きが模式的に示されている。具体的には、期間Ｘ１のデータは、歩行開始時におけるセンサ２が取り付けられた脚（本例では右脚）を踏み出したとき（右脚を持ち上げたとき）のデータに対応する。期間Ｘ２のデータは、歩行の定常状態における右脚を踏み出したときのデータに対応し、期間Ｘ３のデータは、歩行の定常状態における左脚を踏み出したとき（右脚が地面と接触するとき）のデータに対応する。また、期間Ｘ４のデータは、歩行停止前における左脚を踏み出したとき（右脚が地面と接触するとき）のデータに対応する。
【００２０】
図６に示すように、過渡状態におけるセンサ値のパターン（センサ値に基づく特徴）は、歩行の定常状態におけるセンサ値のパターンに類似する。例えば、期間Ｘ１におけるセンサ値のパターンは、期間Ｘ２におけるセンサ値に類似し、期間Ｘ３におけるセンサ値のパターンは、期間Ｘ４におけるセンサ値に類似する。即ち、定常状態前後の過渡状態では、体の動きを示すデータにおいて、パターンマッチングにより定常状態と見做せる（含まれる）ほどではなくとも、ある程度は類似する。従って、このような類似性に着目することで、過渡状態を精度良く検出できることが分かる。
【００２１】
図７は、定常状態の期間に対して近さが異なる複数の期間における特性差を示す図である。尚、図７には、歩行時に得られるセンサ２の時系列データとして図６に示した時系列データと同じものが示されている。
【００２２】
図７に示す例では、期間Ｔ４は、時刻ｔ３〜時刻ｔ４までの期間であり、歩行の定常状態に対応する期間である。以下では、定常状態に対応する期間を"定常期間"とも称する。期間Ｔ１は、時刻ｔ０〜時刻ｔ１までの期間であり、定常期間Ｔ４に対してΔＴ１（＝ｔ３−ｔ１）離れた期間である。期間Ｔ２は、時刻ｔ１〜時刻ｔ２までの期間であり、定常期間Ｔ４に対してΔＴ２（＝ｔ３−ｔ２）離れた期間である。期間Ｔ３は、時刻ｔ２〜時刻ｔ３までの期間であり、定常期間Ｔ４の直前の期間（即ち定常期間Ｔ４に隣接する期間）である。期間Ｔ５は、時刻ｔ４〜時刻ｔ５までの期間であり、定常期間Ｔ４の直後の期間（即ち定常期間Ｔ４に隣接する期間）である。期間Ｔ６は、時刻ｔ５〜時刻ｔ６までの期間であり、定常期間Ｔ４に対してΔＴ６（＝ｔ５−ｔ４）離れた期間である。期間Ｔ７は、時刻ｔ６〜時刻ｔ７までの期間であり、定常期間Ｔ４に対してΔＴ７（＝ｔ６−ｔ４）離れた期間である。
【００２３】
図７に示すように、過渡状態では、定常期間に（時間的に）近づくほど、センサ値のパターン（センサ値に基づく特徴）が、定常期間の同パターンに近くなる傾向にある。例えばピークの振幅というパラメータ（センサ値に基づく特徴）に着目したとき、図７に示すように、ピークの振幅は、期間Ｔ１よりも期間Ｔ２においての方が期間Ｔ４におけるピークの振幅に近い。また、図７に示すように、ピークの振幅は、期間Ｔ２よりも期間Ｔ３においての方が期間Ｔ４におけるピークの振幅に近い。同様に、ピークの振幅は、期間Ｔ７よりも期間Ｔ６においての方が期間Ｔ４におけるピークの振幅に近く、ピークの振幅は、期間Ｔ６よりも期間Ｔ５においての方が期間Ｔ４におけるピークの振幅に近い。従って、このような類似性の傾向に着目することで、過渡状態を精度良く検出できることが分かる。
【００２４】
本実施例では、計測装置１０は、以下の方法で、過渡状態を検出する。
【００２５】
まず、計測装置１０は、センサ２の時系列データに第１閾値を適用したときに歩行をしていると判定される第１期間を、定常状態の期間（定常期間）として特定する。第１閾値は、任意であり、定常状態の検出方法に依存する。例えばパターンマッチングにより定常状態を検出する場合、マスタパターンに対して算出される類似度に対する閾値であってよい。第１閾値は、用いるパラメータに依存して、パラメータに対する下限値として規定されてもよいし、上限値として規定されてもよいし、範囲として規定されてもよい。また、第１閾値は、複数の閾値の組み合わせであってもよい。
【００２６】
次いで、計測装置１０は、センサ２の時系列データに、第１閾値よりも緩和された第２閾値を適用したときに歩行をしていると判定される第２期間を検出する。この際、計測装置１０は、第２閾値を以下のようにして決定する。計測装置１０は、センサ２の時系列データに基づく値が、定常期間に近くなるほど定常期間内の値に近くなる傾向（以下、この傾向を「類似性増加傾向」とも称する）を有するパラメータに基づいて、第２閾値を決定する。これは、図７に示した過渡状態における類似性の傾向を利用するためである。
【００２７】
ここで、"第１閾値よりも緩和された第２閾値"とは、センサ２の時系列データに適用したときに、第２閾値の方が、第１閾値よりも、歩行をしていると判定されやすい相対関係を意味する。第１閾値と第２閾値とが同一種類のパラメータに関する閾値である場合、第２閾値は、第１閾値よりも緩和された閾値となる。この場合、第２期間は、定常期間の全てを含み且つ定常期間に含まれない期間を含むことになる。"第１閾値よりも緩和された第２閾値"とは、第１閾値と第２閾値とが同一種類のパラメータに関する閾値でない場合は、第２閾値に基づく第２期間が、第１閾値に基づく定常期間の少なくとも一部を含み且つ定常期間に含まれない期間を含むような相対関係をいう。
【００２８】
尚、第２閾値は、上述の如く、第１閾値と同一種類のパラメータに関するものであってもよいし、第１閾値とは異なる種類のパラメータに関するものであってよい。例えば、第２閾値は、センサ値のピークの振幅に関する閾値として決定されてもよい。この場合、振幅が連続して第１閾値を超えるピークの発生期間が定常期間として特定されると共に、振幅が連続して第２閾値を超えるピークの発生期間が第２期間として特定されてよい。また、第２閾値は、複数の閾値の組み合わせであってもよい。
【００２９】
また、計測装置１０は、好ましくは、複数種類のパラメータのうちから、センサ２の時系列データに基づく値が、定常期間に近くなるほど定常期間内の値に近くなる傾向を最も強く有するパラメータを第２閾値用のパラメータとして特定する。この場合、計測装置１０は、第２閾値用のパラメータに基づいて、第２閾値を決定する。複数種類のパラメータのそれぞれは、第１期間を特定するために用いることができるパラメータ、即ち歩行の定常状態を特定するのに適したパラメータ（例えばピークの振幅やピークの間隔、自己相関係数（周期性検出用）等）であってよい。
【００３０】
次いで、計測装置１０は、第２期間と定常期間との差分に基づいて、過渡期間を特定する。例えば、計測装置１０は、第２期間のうちから、定常期間を除いた期間を、過渡期間として特定する。尚、センサ２の時系列データに対して、複数の定常期間が検出された場合には、定常期間毎に、第２期間が検出され、過渡期間が特定されてよい。
【００３１】
図８に示す例では、特定された定常期間がＴ１０で示され、特定された第２期間がＴ２０で示されている。尚、図８に示す例では、第２期間Ｔ２０は、定常期間Ｔ１０の全てを含み、且つ、定常期間Ｔ１０に含まれない期間（期間Ｔ３０）を含む。計測装置１０は、第２期間Ｔ２０のうちから、定常期間Ｔ１０を除いた期間である期間Ｔ３０（定常期間Ｔ１０の前後の２つの期間Ｔ３０）を、定常期間Ｔ１０に係る過渡期間として特定する。
【００３２】
ところで、医療の現場等では、ある姿勢や動きをした際の症状などを判断するにあたって、ある姿勢や動きをする前、あるいは、ある姿勢や動きをした後に、体や脳の活動などがどのような状態となっているのかを知りたいという要望がある（例えば、非特許文献２）。過渡状態は、ある姿勢や動きをする前あるいは後の状態であり、制御が困難な不安定な状態であるため、固有のパターンを特定しにくく、様々なパターンとなりうる。これは、ある動きをしようとして脳から指令が送られ、それに筋肉が反応するところでの制御は難しく、周期的な動きの中では見られないような変化や異常が起こりやすいためである。また、人は様々な姿勢や動きを取りうるため、すべての姿勢や動きについて、マスタパターンを定義ができない。また、定常状態とその前後の別の姿勢や動きとの間には、本来抽出したい過渡状態の動きのほかに、様々な姿勢や動きが含まれることとなる。例えば、図９に示すように、停止姿勢と歩行の定常状態との間に、本来抽出したい過渡状態のみが含まれる場合もあれば、図１０に示すように、過渡状態とはいえない動き状態（歩行開始とは無関係な動き状態）が含まれる場合もありうる。尚、図１０に示す例では、停止姿勢と歩行の定常状態との間に、歩行の定常状態への過渡状態のみならず、物を拾う動き状態が含まれている。従って、単に、停止姿勢の終了時刻と歩行の定常状態の開始時刻との間の全ての期間を過渡状態と特定する方法や、歩行の定常状態の前後の所定期間（固定期間）を過渡状態と特定する方法では、過渡状態を精度良く検出できない虞がある。
【００３３】
この点、本実施例によれば、類似性増加傾向を有するパラメータに基づいて、第２閾値を決定するので、図６及び図７に示した類似性の傾向を利用して、過渡状態を精度良く検出できる。また、複数種類のパラメータのうちから、最も強い類似性増加傾向を有するパラメータを特定する場合は、単一のパラメータのみを用いる場合に比べて、過渡状態を精度良く検出できる。これは、ある定常状態に係る過渡状態は、その定常状態を検出するのに用いたパラメータで必ずしも精度良く特定できるとは限らないためである。例えば、定常状態の前後でノイズの影響などに起因して、当該パラメータの値が、定常状態の期間内の同パラメータの値に近くならない場合もありうるためである。
【００３４】
次に、図１１乃至図４８を参照して、計測装置１０の一実施例として計測装置１０Ａの構成例及び動作例について説明する。
【００３５】
図１１は、計測装置１０Ａの構成の一例を示す図である。図１２は、計測装置１０Ａの処理装置１００のハードウェア構成の一例を示すである。
【００３６】
計測装置１０Ａは、処理装置１００と、データ取得装置３００とを含む。
【００３７】
図１２に示す例では、処理装置１００は、制御部１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３、ドライブ装置１０４、ネットワークＩ／Ｆ部１０６、入力部１０７を含む。
【００３８】
制御部１０１は、主記憶部１０２や補助記憶部１０３に記憶されたプログラムを実行する演算装置であり、入力部１０７や記憶装置からデータを受け取り、演算、加工した上で、記憶装置などに出力する。
【００３９】
主記憶部１０２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などである。主記憶部１０２は、制御部１０１が実行する基本ソフトウェアであるＯＳ（Operating System）やアプリケーションソフトウェアなどのプログラムやデータを記憶又は一時保存する記憶装置である。
【００４０】
補助記憶部１０３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などであり、アプリケーションソフトウェアなどに関連するデータを記憶する記憶装置である。
【００４１】
ドライブ装置１０４は、記録媒体１０５、例えばフレキシブルディスクからプログラムを読み出し、記憶装置にインストールする。
【００４２】
記録媒体１０５は、所定のプログラムを格納する。この記録媒体１０５に格納されたプログラムは、ドライブ装置１０４を介して処理装置１００にインストールされる。インストールされた所定のプログラムは、処理装置１００により実行可能となる。
【００４３】
ネットワークＩ／Ｆ部１０６は、有線及び／又は無線回線などのデータ伝送路により構築されたネットワークを介して接続された通信機能を有する周辺機器と処理装置１００とのインターフェースである。
【００４４】
入力部１０７は、カーソルキー、数字入力及び各種機能キー等を備えたキーボード、マウスやタッチパッド等を有する。
【００４５】
尚、図１２に示す例において、以下で説明する各種処理等は、プログラムを処理装置１００に実行させることで実現することができる。また、プログラムを記録媒体１０５に記録し、このプログラムが記録された記録媒体１０５を処理装置１００に読み取らせて、以下で説明する各種処理等を実現させることも可能である。なお、記録媒体１０５は、様々なタイプの記録媒体を用いることができる。例えば、記録媒体１０５は、ＣＤ(Compact Disc)−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的，電気的或いは磁気的に記録する記録媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等であってよい。なお、記録媒体１０５には、搬送波は含まれない。
【００４６】
処理装置１００は、図１１に示すように、定常期間検出部１１（第１特定部の一例）と、弱定常期間検出パラメータ決定部１２（第２閾値用パラメータ決定部の一例）とを含む。弱定常期間検出パラメータ決定部１２は、後述のように、弱定常期間（第２期間候補の一例）を検出するのに適したパラメータ（第２閾値用のパラメータ）を決定する。また、処理装置１００は、弱定常期間列挙部１３と、弱定常期間選択部１４（第２特定部の一例）と、過渡期間検出部１５（過渡期間特定部の一例）と、特徴量算出部１６とを含む。これらの各部（定常期間検出部１１乃至特徴量算出部１６）は、例えば図１２に示す制御部１０１により実現できる。また、処理装置１００は、図１１に示すように、定常期間検出アルゴリズムデータベース２０と、第２閾値候補データベース２１と、弱定常期間選択指標データベース２２と、特徴量データベース２３とを含む。これらの各データベース（定常期間検出アルゴリズムデータベース２０乃至特徴量データベース２３）は、例えば図１２に示す補助記憶部１０３により実現できる。
【００４７】
データ取得装置３００は、同様に、図１２に示すようなハードウェア構成を有してよい。データ取得装置３００は、センサデータ取得部３２と、センサデータ記憶部３４とを含む。尚、データ取得装置３００の機能の一部または全部は、処理装置１００により実現されてもよい。
【００４８】
図１３は、図１１に示す例による計測装置１０Ａにより実行される処理の一例を示すフローチャートである。
【００４９】
ステップＳ１３００では、センサデータ取得部３２は、センサ２のセンサ値の時系列データを取得する。センサデータ取得部３２は、取得した時系列データをセンサデータ記憶部３４内に記憶する。
【００５０】
ステップＳ１３０２では、定常期間検出部１１は、センサデータ記憶部３４内の時系列データを取得し、取得した時系列データに基づいて、定常期間を検出する。この際、定常期間検出部１１は、定常期間検出アルゴリズムデータベース２０を参照して、定常期間を検出する。図１５は、定常期間検出アルゴリズムの例の説明図である。図１５において、（Ａ）は、ピークの間隔及びピークの振幅という２種類のパラメータに係る第１閾値を適用して定常期間を検出するアルゴリズムの例を示す。かかるアルゴリズムは、歩行の定常状態を検出するのに好適となる。例えば、センサ値に基づくピークの間隔が所定範囲内（第１閾値の一部の例）であり且つセンサ値に基づくピークの振幅が所定値（第１閾値の他の一部の例）以上である期間が、歩行の定常期間として特定されてもよい。また、図１５において、（Ｂ）は、分散という１種類のパラメータに係る第１閾値を適用して定常期間を検出するアルゴリズムの例を示す。かかるアルゴリズムは、停止姿勢を検出するのに好適となる。例えば、センサ値に基づく分散が所定範囲内（第１閾値の例）である期間が、停止姿勢に係る定常期間として特定されてもよい。このように、検出対象の動きや姿勢毎に、アルゴリズムが用意され、定常期間検出アルゴリズムデータベース２０に予め記憶されてよい。この際、特定の検出対象の動きや姿勢については、２つ以上のアルゴリズム（即ち２種類以上の第１閾値）が用意され、定常期間検出アルゴリズムデータベース２０に予め記憶されてよい。
【００５１】
ステップＳ１３０２において、定常期間検出部１１は、複数の定常期間（互いに時間的に離間した定常期間）を検出した場合、その数を"定常期間の数"として設定（記憶）する。例えば、図１６に示す例では、期間Ｔ１６１は、停止姿勢に係る定常期間として検出され、期間Ｔ１６２は、歩行に係る定常期間として検出され、期間Ｔ１６３は、停止姿勢に係る定常期間として検出されている。
【００５２】
ステップＳ１３０４では、弱定常期間検出パラメータ決定部１２は、値ｊを初期値"１"に設定する。
【００５３】
ステップＳ１３０６では、弱定常期間検出パラメータ決定部１２は、ｊ番目の定常期間を、着目定常期間として選択する。
【００５４】
ステップＳ１３０８では、弱定常期間検出パラメータ決定部１２は、第２閾値候補データベース２１を参照して、着目定常期間に係る過渡期間を検出するのに適したパラメータを、第２閾値用のパラメータとして決定する。例えば、図１７に示すような複数種類のパラメータθ、ε等のうちから、着目定常期間に係る弱定常期間を検出するのに適したパラメータを、第２閾値用のパラメータとして決定する。この処理については、図１４を参照して後述する。
【００５５】
ステップＳ１３１０では、弱定常期間列挙部１３は、弱定常期間検出パラメータ決定部１２が決定した第２閾値用のパラメータに係る第２閾値候補の複数の緩和値に基づいて、弱定常期間を複数個列挙する。第２閾値候補とは、第２閾値となり得る候補である。"緩和値"とは、着目定常期間に係る動き又は姿勢の定常状態を検出するための本来の閾値（その緩和値に係るパラメータに係る定常期間検出用の閾値）に対して緩和された相対関係を表す。尚、緩和値に基づいて検出できる定常状態は、緩和値であるが故に、本来検出すべき定常状態とは異なる。このため、ここでは、緩和値に基づいて検出される定常状態を、「弱定常状態」と称している。緩和値の例等については後述する。
【００５６】
具体的には、弱定常期間列挙部１３は、第２閾値用のパラメータに係る第２閾値候補の複数の緩和値のそれぞれ毎に、その緩和値に基づいて検出できる着目定常期間に係る動き又は姿勢の定常期間を、その緩和値に係る弱定常期間として列挙する。これにより、着目定常期間を少なくとも一部含む弱定常期間が複数列挙される。例えば、着目定常期間が歩行に係る定常期間である場合、第２閾値用のパラメータに係る第２閾値候補の複数の緩和値のそれぞれ毎に、その緩和値に基づいて検出できる歩行の定常期間を、その緩和値に係る弱定常期間として列挙する。
【００５７】
図１８には、着目定常期間Ｔ１８１に対して列挙される３つの弱定常期間Ｔ１８２，Ｔ１８３及びＴ１８４が、時系列データに対応付けて示されている。弱定常期間Ｔ１８２，Ｔ１８３及びＴ１８４は、緩和度合いが異なる３つの緩和値に基づいて検出される。尚、列挙する弱定常期間の数は、任意であり、４つ以上であってもよいし、２つであってもよいし、１つであってもよい。
【００５８】
ステップＳ１３１２では、弱定常期間選択部１４は、弱定常期間選択指標データベース２２を参照して、ステップＳ１３１０で列挙される複数の弱定常期間の中から、１つの弱定常期間を選択する。弱定常期間選択部１４は、このようにして選択した弱定常期間を第２期間として出力する。この処理の例については、図３８を参照して後述する。
【００５９】
弱定常期間選択指標データベース２２には、複数の列挙された弱定常期間から、第２期間を特定するルール（選択指標）が記憶される。この選択指標は、着目定常期間に係る動き又は姿勢に応じて異なり得る。
【００６０】
例えば、複数の列挙された弱定常期間の中で、期間の長さが最大値あるいは最小値あるいは平均値あるいは中央値となる弱定常期間が第２期間として特定されてもよい。或いは、着目定常期間の長さに比べて閾値倍以上あるいは以下となる複数の弱定常期間の中で、期間の長さが最大値あるいは最小値あるいは平均値あるいは中央値となる弱定常期間が第２期間として特定されてもよい。或いは、予め決定した閾値以上あるいは以下となる複数の弱定常期間の中で、期間の長さが最大値あるいは最小値あるいは平均値あるいは中央値となる弱定常期間が第２期間として特定されてもよい。これらの場合、第２期間として選択した弱定常期間を得るのに用いられた第２閾値候補の緩和値が、第２閾値として採用されたことになる。従って、換言すると、ステップＳ１３１２では、弱定常期間選択部１４は、弱定常期間選択指標データベース２２を参照して、第２閾値を決定していることになる。
【００６１】
或いは、列挙された弱定常期間の全てあるいはいくつかの中で、重なる期間が第２期間として特定されてもよい。この場合、重なる期間を形成する複数の弱定常期間を得るのに用いられた第２閾値候補の各緩和値が、第２閾値として採用されたことになる。
【００６２】
図１９は、弱定常期間選択指標データベース２２内のデータの一例を示す図である。図１９には、選択指標ＩＤに対応付けて、選択指標１，２，...５，６，７，８，９，...のうちのどの選択指標を用いるかを表す表図が示されている。図１９において、"○"は、その選択指標が用いられることを表す。例えば、選択指標ＩＤ＝１の場合、選択指標１"期間長の最大値"が用いられることを表す。この場合、複数の列挙された弱定常期間の中で、期間の長さが最大値となる弱定常期間が第２期間として特定される。尚、選択指標ＩＤは、ユーザにより指定されてもよいし、着目定常期間に係る動き又は姿勢に応じて自動的に指定されてもよい。尚、図１９に示す例では、弱定常期間選択指標データベース２２内のデータは、歩行に係る弱定常期間の選択用である。弱定常期間選択指標データベース２２内のデータは、検出対象の動き又は姿勢に応じて複数用意されてよい。
【００６３】
ステップＳ１３１４では、過渡期間検出部１５は、ステップＳ１３１２で得られた第２期間と、ステップＳ１３０６で選択された着目定常期間（第１期間）との差分に基づいて、当該着目定常期間に係る過渡期間を特定する。例えば、過渡期間検出部１５は、ステップＳ１３１２で得られた第２期間から、ステップＳ１３０６で選択された着目定常期間（第１期間）の重複部分を取り除いた期間を、当該着目定常期間に係る過渡期間として特定する。
【００６４】
ステップＳ１３１６では、弱定常期間検出パラメータ決定部１２は、値ｊを"１"だけインクリメントする。
【００６５】
ステップＳ１３１８では、弱定常期間検出パラメータ決定部１２は、値ｊが定常期間の数よりも大きいか否かを判定する。即ち、弱定常期間検出パラメータ決定部１２は、検出した全ての定常期間に対して、過渡期間を特定したか否かを判定する。値ｊが定常期間の数よりも大きい場合は、ステップＳ１３２０に進む。他方、値ｊが定常期間の数よりも大きくない場合は、ステップＳ１３０６に戻り、ｊ番目の定常期間（新たな着目定常期間）に対して、ステップＳ１３０６乃至ステップＳ１３１４の処理を実行する。
【００６６】
ステップＳ１３２０では、特徴量算出部１６は、特徴量データベース２３を参照して、各過渡期間における特徴量を算出する。算出する特徴量は、検出対象の動き及び姿勢に応じて決定されてもよい。例えば、特徴量は、図２０に示すような特徴量（形状から求まる特徴）であってよい。尚、このような特徴量は、予め定義され、特徴量データベース２３に記憶される。例えば、図２０には、（Ａ）定常期間内のパターンとの類似度、（Ｂ）定常期間への（又は定常期間からの）立ち上がり時間、及び、（Ｃ）時間軸上の変化傾向（右上がりか右下がりか）が特徴量の各例として示される。また、図２０には、（Ｄ）極性（陽性か陰性か）、（Ｅ）二相性、（Ｆ）多峰性、及び、（Ｇ）平坦又は尖鋭性が特徴量の各例として示される。例えば、定常期間内のパターンとの類似度は、例えば、定常期間を検出する際に用いられた第１閾値と、第２期間に係る弱定常期間を検出する際に用いられた第２閾値との比で表されてもよい。また、定常期間への（又は定常期間からの）立ち上がり時間は、過渡期間の長さが用いられてもよい。
【００６７】
尚、ステップＳ１３２０の処理は、ステップＳ１３１４とステップＳ１３１６の間に組み込まれてもよい。この場合、値ｊに係る過渡期間毎に、特徴量が算出される。
【００６８】
図１４は、図１３のステップＳ１３０８の処理の一例を示すフローチャートである。
【００６９】
ステップＳ１４００では、弱定常期間検出パラメータ決定部１２は、第２閾値候補データベース２１を参照して、着目定常期間を検出するのに使用可能な全種類のパラメータのそれぞれに係る第２閾値候補の各緩和値を取得する。例えば、ステップＳ１３０６で着目定常期間が歩行に係る定常期間である場合、弱定常期間検出パラメータ決定部１２は、歩行に係る定常期間を検出するのに使用可能な全種類のパラメータのそれぞれに係る第２閾値候補の各緩和値を取得する。
【００７０】
図２１は、第２閾値候補データベース２１内のデータ（第２閾値候補の各緩和値）の一例を示す。図２１には、一例として、第２閾値候補データベース２１内の着目定常期間に係るデータ（第２閾値候補の各緩和値）が示されている。かかるデータは、検出対象の動きや姿勢毎に用意され、第２閾値候補データベース２１内に記憶される。図２１に示す例では、複数種類のパラメータθ，ε，...ξ等に係る第２閾値候補の複数の緩和値が示されている。緩和値ＩＤは、緩和度合いを表し、例えば、数が大きくなるにつれて緩和度合いが大きくなる。
【００７１】
ステップＳ１４０２では、弱定常期間検出パラメータ決定部１２は、複数種類のパラメータのそれぞれ毎に、複数の緩和値に基づいて、弱定常期間を検出する。弱定常期間検出パラメータ決定部１２は、緩和値毎の弱定常期間の長さ（期間長）を算出する。このようにして、複数種類のパラメータのそれぞれ毎に、緩和値毎の弱定常期間の期間長が算出される。
【００７２】
ステップＳ１４０４では、弱定常期間検出パラメータ決定部１２は、複数種類のパラメータのそれぞれ毎に、類似性増加傾向の強さを示す指標値（評価値）を算出する。類似性増加傾向の強さを示す指標値は、例えば、以下のような単調増加傾向の強さを示す指標値（評価値）として算出されてもよい。
【００７３】
【数１】
0006557995.tif 000002
ここで、αは、パラメータの種類を表し、ここでは、以下のとおりである。
【００７４】
【数２】
0006557995.tif 000003
Ｌαｍは、パラメータαに係る緩和ＩＤ＝ｍの緩和値に基づく弱定常期間の期間長を表す。Ｍαを、パラメータαに係る緩和ＩＤの最大値（緩和値の数）とすると、σ（Ｌαｍ）は、以下のとおりである。
【００７５】
【数３】
0006557995.tif 000004
【００７６】
尚、図２１に示す例では、緩和値ＩＤ＝１の値は、定常期間を検出するための閾値と同じであり、厳密な意味では"緩和値"とはいえない。但し、緩和値ＩＤ＝１の値は、緩和度合いが"０"の緩和値として扱うこともできるし（数１の式のΣのｍ＝１参照）、第２閾値候補データベース２１内のデータから省略されてもよい（この場合、数１の式のΣのｍ＝１をｍ＝２に変更）。
【００７７】
図２２乃至図２４は、緩和値毎の弱定常期間の期間長の例を示す図である。図２２において、（Ａ）は、パラメータθに関する３つの緩和値θ１、θ２及びθ３のそれぞれに係る弱定常期間の期間長Ｌθ１、Ｌθ２及びＬθ３を模式的に示す。（Ｂ）は、パラメータθに関する３つの緩和値θ１、θ２及びθ３と、それぞれに係る弱定常期間の期間長Ｌθ１、Ｌθ２及びＬθ３との関係を示す。図２３において、（Ａ）は、パラメータεに関する３つの緩和値ε１、ε２及びε３のそれぞれに係る弱定常期間の期間長Ｌε１、Ｌε２及びＬε３を模式的に示す。（Ｂ）は、パラメータεに関する３つの緩和値ε１、ε２及びε３と、それぞれに係る弱定常期間の期間長Ｌε１、Ｌε２及びＬε３との関係を示す。図２４において、（Ａ）は、パラメータμに関する３つの緩和値μ１、μ２及びμ３のそれぞれに係る弱定常期間の期間長Ｌμ１、Ｌμ２及びＬμ３を模式的に示す。（Ｂ）は、パラメータμに関する３つの緩和値μ１、μ２及びμ３と、それぞれに係る弱定常期間の期間長Ｌμ１、Ｌμ２及びＬμ３との関係を示す。
【００７８】
パラメータθに係る第２閾値候補は、図２２に示すように、緩和値θ１、θ２及びθ３の順に緩和した場合であっても、弱定常期間の期間長Ｌθ１、Ｌθ２及びＬθ３の順に期間長が増加しない。即ち、弱定常期間の期間長Ｌθ１、Ｌθ２及びＬθ３は略同じである。パラメータεに係る第２閾値候補は、図２３に示すように、緩和値ε１、ε２及びε３の順に緩和した場合、弱定常期間の期間長Ｌε１、Ｌε２及びＬε３の順に期間長が増加していく。パラメータμに係る第２閾値候補は、図２４に示すように、緩和値μ１、μ２及びμ３の順に緩和した場合、弱定常期間の期間長Ｌε１、Ｌε２及びＬε３の順に期間長が増加しない（減少した後、増加する）。
【００７９】
ここで、指標値Ｅ（α）は、そのパラメータαに係る第２閾値候補の緩和値の緩和度合いが大きくなるにつれて弱定常期間の期間長が増加すると、大きな値となる。即ち、指標値Ｅ（α）は、第２閾値候補の緩和度合いの増加に対する弱定常期間の期間長の単調増加傾向の強さを示す。第２閾値候補の緩和値の緩和度合いが大きくなるにつれて弱定常期間の期間長が増加することは、上述の類似性増加傾向があることを意味する。従って、かかる指標値Ｅ（α）を用いることで、類似性増加傾向のある第２閾値候補を特定することが容易となる。
【００８０】
ステップＳ１４０６では、弱定常期間検出パラメータ決定部１２は、類似性増加傾向が最も強いことを示す指標値が算出されたパラメータを、第２閾値用のパラメータとして決定する。図２２乃至図２４に示す例では、パラメータεに係る指標値Ｅ（ε）は"１"となり、最大となる。従って、この場合、弱定常期間検出パラメータ決定部１２は、パラメータεを、第２閾値用のパラメータとして決定する。
【００８１】
ところで、一般的に、着目定常期間を検出する際に用いた第１閾値に係るパラメータは、類似性増加傾向の最も強いパラメータになる可能性が高い。しかしながら、時系列データに乗りうるノイズ等に起因して、着目定常期間を検出する際に用いた第１閾値に係るパラメータが、類似性増加傾向の最も強いパラメータにならない場合があり得る。かかる場合に、着目定常期間を検出する際に用いた第１閾値に係るパラメータを第２閾値用のパラメータとして決定すると、精度良く過渡期間を特定できない虞がある。
【００８２】
この点、図１３及び図１４に示す処理によれば、複数種類のパラメータのうちから、類似性増加傾向が最も強いパラメータを探索するので、類似性増加傾向が最も強いパラメータを第２閾値用のパラメータとして使用できる。これにより、着目定常期間を検出する際に用いた第１閾値に係るパラメータが、類似性増加傾向の最も強いパラメータにならない場合でも、精度良く過渡期間を特定できる。
【００８３】
次に、図１３及び図１４に示す処理における具体例について説明する。
【００８４】
図２５は、センサデータ記憶部３４内に記憶されるセンサ値の時系列データの一例を示す図であり、（Ａ）は、センサ値の時系列データを波形で示し、（Ｂ）は、センサ値の時系列データを表で示す。このようにして、センサ値は、時刻情報と紐付けられて記憶されてよい。
【００８５】
図２６及び図２７は、定常期間検出アルゴリズムデータベース２０内に記憶される定常期間検出アルゴリズムの例を示す図である。例えば、図２６に示す定常期間検出アルゴリズムは、歩行の定常状態を検出するためのアルゴリズムとして用意され、図２７に示す定常期間検出アルゴリズムは、停止姿勢を検出するためのアルゴリズムとして用意される。図２６に示す例では、歩行の定常状態を検出するための検出アルゴリズムは、複数個用意される。図２６には、各検出アルゴリズムは、検出アルゴリズムＩＤに対応付けて、各種パラメータ１〜５，...のうちのどの種類のパラメータを用いるかを表す表図が示されている。図２６において、"○"は、その種類のパラメータが用いられることを表し、括弧内の数字は、そのパラメータに係る閾値（第１閾値）の値の例を示す。図２７についても同様である。
【００８６】
例えば、定常期間検出部１１は、図２６に示す各検出アルゴリズムに基づいて、歩行の定常状態を検出する。この際、定常期間検出部１１は、図２６に示す各検出アルゴリズムのうちの特定の１つの検出アルゴリズムのみを用いて、歩行の定常状態を検出してもよい。この場合、特定の１つの検出アルゴリズムは、ユーザにより指定されてもよいし、デフォルトとして設定されてもよい。或いは、定常期間検出部１１は、図２６に示す各検出アルゴリズムのうちの特定の複数個又は全ての検出アルゴリズムを用いて、歩行の定常状態を検出してもよい。この場合、定常期間検出部１１は、最も検出精度が高い検出アルゴリズムの結果を採用してよい。
【００８７】
図２８及び図２９は、定常期間検出部１１による歩行の定常状態の検出方法の説明図である。ここでは、図２６に示す検出アルゴリズムＩＤ＝１による検出方法について一例として説明する。
【００８８】
定常期間検出部１１は、各時刻のセンサ値に対して、ピークであるか否かを判定し、判定結果を出力する。図２８において、"ピークであるか？"の列の"○"は、ピークであると判定されたことを表す。ピークを検出した場合には、定常期間検出部１１は、ピーク値が所定値"８０"（第１閾値の一部の一例）以上であるか否かを判定すると共に、ピーク間隔（１つ前のピークに対する時間間隔）が所定値"５０"（第１閾値の他の一部の一例）以上であるか否かを判定する。図２８において、"パラメータ１・・・？"の列の"○"は、ピーク値が所定値"８０"以上であると判定されたことを表す。また、"パラメータ２・・・？"の列の"○"は、ピーク間隔が所定値"５０"以上であると判定されたことを表す。定常期間検出部１１は、各時刻のセンサ値に対して、これらの判定結果に基づいて、定常期間であるか否かを判定する。、"定常期間か？"の列の"○"は、例えば、３条件がすべて満たされたことを表す。例えば、時刻"１３：００：３２"について、定常期間検出部１１は、定常期間の開始時刻であると判定する。この場合、定常期間検出部１１は、次のピークを検出するまでの各時刻のセンサ値に対して、定常期間中と判定する。そして、次のピークにおいて、残りの２条件が満たされた場合は、定常期間検出部１１は、定常期間が継続していると判定する。定常期間検出部１１は、定常期間の開始時刻後、残りの２条件が満たされないピークが検出されると、その一つ前のピークの時点を定常期間の終了時刻と判定する。かかる検出方法を各時刻のセンサ値に対して適用することで、図２９に示すような定常期間の検出結果が得られる。図２９に示す例では、検出された定常期間毎に、定常期間ＩＤと、その開始時刻及び終了時刻とが紐付けされている。
【００８９】
図３０は、定常期間検出アルゴリズムで用いられる各種パラメータに係る緩和値の例を示す図である。図３０において、（Ａ）は、歩行の定常状態の検出アルゴリズムで用いられる各種パラメータに係る各緩和値の例を示し、（Ｂ）は、停止姿勢の検出アルゴリズムで用いられる各種パラメータに係る各緩和値の例を示す。尚、これらのデータは、上述の如く、第２閾値候補データベース２１に記憶される。緩和値ＩＤは、図２１を参照して説明した通り、緩和度合いを表し、例えば、数が大きくなるにつれて緩和度合いが大きくなる。尚、図３０に示す例では、緩和値ＩＤ＝１の緩和値は、図２６及び図２７と対比して分かるように、定常期間を検出するための閾値と同じであり、厳密な意味では"緩和値"とはいえない。しかしながら、上述の如く、緩和値ＩＤ＝１の緩和値は、単調増加傾向の指標値（評価値）Ｅを得るために用いられてもよい。
【００９０】
図３１は、各種パラメータに係る緩和値を用いた弱定常期間及び期間長の検出結果を示す図である。図３１において、（Ａ）は、パラメータ１に係る検出結果を示し、（Ｂ）は、パラメータ２に係る検出結果を示し、（Ｃ）は、パラメータ１０に係る検出結果を示す。このような検出結果は、上述の如く、パラメータ毎に取得される。尚、図２６に示す検出アルゴリズムＩＤ＝１による検出方法で検出された定常期間が着目定常期間である場合、パラメータ１及びパラメータ２のそれぞれに対して、弱定常期間及び期間長の検出結果（図３１（Ａ）及び（Ｂ）参照）が取得されてもよい。或いは、これに代えて又は加えて、検出アルゴリズムＩＤ＝１による検出方法と同一の方法（但し、第１閾値の代わりに緩和値を用いる）で検出された定常期間を弱定常期間として扱うことで、弱定常期間及び期間長の検出結果が取得されてもよい。
【００９１】
図３２は、図３１に示す検出結果に基づいて得られる単調増加傾向の指標値（評価値）Ｅの算出結果の例を示す図である。単調増加傾向の指標値Ｅの算出方法は、上述のとおりである。図３２に示す例では、パラメータ１に係る指標値Ｅが最大値"１"となり、強い単調増加傾向を示していることを表す。この場合、パラメータ１が第２閾値用のパラメータとして決定されることになる。
【００９２】
図３３は、第２閾値用のパラメータとして決定されたパラメータ１に基づく弱定常期間列挙部１３の弱定常期間の列挙結果の例を示す図である。図３３に示す弱定常期間の列挙結果は、ある１つの着目定常期間に関する。定常期間が複数検出される場合は、定常期間毎に、第２閾値用のパラメータが決定され、図３３に示すような弱定常期間の列挙結果が出力されてよい。図３３において、弱定常期間ＩＤは、検出された各弱定常期間に付与される。弱定常期間ＩＤは、その弱定常期間ＩＤに係る弱定常期間を検出するために使用された緩和値に係る緩和値ＩＤと対応してよい。尚、弱定常期間列挙部１３は、図３１に示すような検出結果（即ち、弱定常期間検出パラメータ決定部１２の処理結果）を利用して、弱定常期間を列挙してもよい。これは、弱定常期間検出パラメータ決定部１２において同一の処理が既に実行されているためである。
【００９３】
次に、弱定常期間選択部１４の他の動作例について説明する。
【００９４】
弱定常期間選択部１４は、上述の如く、弱定常期間選択指標データベース２２を参照して、弱定常期間列挙部１３によっ列挙された複数の弱定常期間の中から、１つの弱定常期間を選択する。この際、文脈の情報を使用できる場合、弱定常期間選択部１４は、文脈の情報を用いて、特定の１つの弱定常期間を選択することとしてもよい。
【００９５】
文脈の情報を用いた絞込みの方法として、例えば、以下の方法のいずれか又は組み合わせが使用されてもよい。
【００９６】
例えば、弱定常期間選択部１４は、着目定常期間の前後に定常期間がある場合は、その定常期間に重なる弱定常期間を選択対象から除外してよい。これは、過渡期間は他の定常期間に重なることが無いためである。尚、着目定常期間の前後に定常期間は、着目定常期間を検出するために用いられるセンサ２とは異なるセンサで検出されたものであってもよい。例えば図３４に示す例では、着目定常期間の前後に定常期間Ａ及びＣが存在する。この場合、弱定常期間選択部１４は、定常期間Ａの終了時刻から定常期間Ｃの開始時刻までの間の期間Ｔ３４からはみ出す弱定常期間を選択対象から除外してよい（図１９の選択指標ＩＤ５参照）。また、図３５に示す例では、定常期間Ｄが、着目定常期間を検出するために用いられるセンサ２とは異なるセンサで検出されている。この場合、弱定常期間選択部１４は、定常期間Ｄの終了時刻よりも前にはみ出す弱定常期間を選択対象から除外してよい。即ち、弱定常期間選択部１４は、定常期間Ｄの終了時刻時点から開始される期間Ｔ３５内に収まる弱定常期間を選択してよい。
【００９７】
或いは、弱定常期間選択部１４は、着目定常期間を検出するために用いられるセンサ２とは異なるセンサで既に過渡期間が検出されている場合は、その過渡期間を含む弱定常期間を、他の弱定常期間よりも優先して選択してよい。これは、既に検出されている過渡期間の検出結果を利用できるためである。例えば、図３６に示す例では、過渡期間Ｅ１が、着目定常期間を検出するために用いられるセンサ２とは異なるセンサで検出されている。この場合、弱定常期間選択部１４は、過渡期間Ｅ１を含む弱定常期間を、他の弱定常期間よりも優先して選択してよい（図１９の選択指標ＩＤ６参照）。但し、かかる選択方法は、過渡期間Ｅ１が、着目定常期間に係る動き又は姿勢と同一の動き又は姿勢に係る過渡期間として検出されていることを条件として、採用されてもよい。
【００９８】
或いは、弱定常期間選択部１４は、周辺環境の変化がある場合は、その時刻の微小時間内に重なる弱定常期間を選択対象から除外してよい（図１９の選択指標ＩＤ７参照）。これは、周辺環境の変化の直後は、その変化に起因したノイズなどの影響がセンサ値に出るためである。また、周辺環境の変化の直後は、過渡期間とならない可能性が高いためである。これは、例えば歩行の過渡期間に関して、椅子が動いたという周辺環境の変化があった場合、かかる変化直後に歩行を開始している可能性が低いためである。例えば、図３７に示す例では、周辺環境の変化が時刻ｔ０にて検出されている。この場合、弱定常期間選択部１４は、時刻ｔ０の微小時間Δｔ内に重なる弱定常期間を選択対象から除外してよい。即ち、弱定常期間選択部１４は、周辺環境の変化時刻の微小時間Δｔ後から開始される期間Ｔ３７内に収まる弱定常期間を選択してよい。
【００９９】
或いは、弱定常期間選択部１４は、着目定常期間が歩行の定常期間である場合、歩行開始時の制約条件を満たす弱定常期間を選択してもよい。或いは、弱定常期間選択部１４は、着目定常期間が歩行の定常期間である場合、歩行開始時の制約条件を満たし、且つ、期間長が最大値の弱定常期間を選択してもよい（図１９の選択指標ＩＤ８参照）。歩行開始時の制約条件は、最初の１歩の際の脚の変化角度と、次の１歩（２歩目）以降の際の脚の変化角度との関係に関する条件を含んでよい。具体的には、弱定常期間選択部１４は、最初の１歩の際の脚の変化角度が、２歩目以降と比べて小さい場合に歩行開始の制約条件を満たすと判定してよい。これは、一般的に、歩行の場合、両脚を揃えた状態からの最初の一歩の際の、踏み出す側の脚が移動する距離、あるいは、残す脚が歩行の移動に伴って前傾する角度は、２歩目以降に係る同距離等よりも小さくなるためである（図４５及び図４６参照）。かかる歩行開始時の制約条件に基づく選択方法については、次に図３８乃至４８を参照して、より詳細に説明する。
【０１００】
図３８は、図１３のステップＳ１３１２の処理の一例を示すフローチャートである。ここでは、図３９乃至図４８を参照しながら、図３８に示す処理を説明する。図３９は、歩行に係る着目定常期間を含む時系列データの一例である。図４０乃至図４８は、図３９に示す時系列データに基づく処理結果等を表す。図３９に示す例では、歩行開始前に物を拾った時の動きがあり（図１０参照）、この動きに起因して、Ｘ部に示すように、センサ値にピークが発生している。図４０は、図３９に示す時系列データに基づいてステップＳ１３１０で列挙される複数の弱定常期間の例を示す図である。図４１は、弱定常期間ＩＤ＝４４及び弱定常期間ＩＤ＝４５と時系列データとの関係を示す図である。
【０１０１】
ステップＳ３８００では、弱定常期間選択部１４は、着目定常期間が歩行に係る定常期間であるか否かを判定する。着目定常期間が歩行に係る定常期間である場合は、ステップＳ３８０４に進み、それ以外の場合は、ステップＳ３８０２に進む。
【０１０２】
ステップＳ３８０２では、弱定常期間選択部１４は、着目定常期間に係る動き又は姿勢に応じた選択指標に基づいて、ステップＳ１３１０で列挙される複数の弱定常期間の中から、１つの弱定常期間を選択する。弱定常期間選択部１４は、このようにして選択した弱定常期間を第２期間として出力する。
【０１０３】
ステップＳ３８０４では、弱定常期間選択部１４は、ステップＳ１３１０で列挙される複数の弱定常期間のそれぞれに対して、最初の１歩の脚の変化角度を算出する。最初の１歩とは、その弱定常期間内における最初の１歩である。変化角度とは、図４５及び図４６に示すように、踏み出す側の脚の地面に対する角度の、踏み出す前後の変化量（変化角度β）である。図４２は、弱定常期間内における最初の１歩の特定方法の説明図であり、（Ａ）は、弱定常期間ＩＤ＝４４の弱定常期間に関し、（Ｂ）は、弱定常期間ＩＤ＝４５の弱定常期間に関する。図４２にてＸ１で示すように、最初の１歩の時点は、その弱定常期間内におけるセンサ値の最初のピーク位置に基づいて特定される。従って、弱定常期間ＩＤ＝４５の弱定常期間の場合は、最初の１歩の時点ではなく、実際には歩行開始前に物を拾った時の動きに起因したピーク位置の時点が、"最初の１歩の時点"として（誤って）特定される。
【０１０４】
ステップＳ３８０６では、弱定常期間選択部１４は、ステップＳ１３１０で列挙される複数の弱定常期間のそれぞれに対して、次の１歩の脚の変化角度を算出する。次の１歩とは、その弱定常期間内における２歩目に対応する。図４３は、弱定常期間内における２歩目の特定方法の説明図であり、（Ａ）は、弱定常期間ＩＤ＝４４の弱定常期間に関し、（Ｂ）は、弱定常期間ＩＤ＝４５の弱定常期間に関する。図４３にてＸ２で示すように、２歩目の時点は、その弱定常期間内におけるセンサ値の２番目のピーク位置に基づいて特定される。従って、弱定常期間ＩＤ＝４５の弱定常期間の場合は、２歩目の時点ではなく、実際には最初の１歩の時点が、"２歩目の時点"として（誤って）特定される。
【０１０５】
図４４は、脚の変化角度の算出方法の一例の説明図である。図４５は、１歩目の脚の変化角度を示す図である。図４６は、２歩目の脚の変化角度を示す図である。図４４には、１歩目として特定されたピーク位置が"Ｐｋ１"で指示され、２歩目として特定されたピーク位置が"Ｐｋ１"で指示されている。弱定常期間選択部１４は、例えば、以下の式に基づいて、脚の変化角度βを算出する。
【０１０６】
【数４】
0006557995.tif 000005
ここで、Ｘ［ｔ］は、時刻ｔでのセンサ値を表す。ｔｎ，ｔｍは、それぞれ、ピークの開始及び終了時点を表す。例えば、１歩目の脚の変化角度の場合、時刻ｔｎ，ｔｍは、それぞれ、１歩目として特定されたピークの前後の極小値を取る時刻又は基線と交わる時刻等であってよい。同様に、２歩目の脚の変化角度の場合、時刻ｔｎ，ｔｍは、２歩目として特定されたピークの前後の極小値を取る時刻又は基線と交わる時刻等であってよい。数４の式を利用する場合、１歩目の脚の変化角度βは、図４４に示すピーク位置Ｐｋ１に係る面積（積分値）Ｓ１に対応し、２歩目の脚の変化角度βは、図４４に示すピーク位置Ｐｋ２に係る面積Ｓ２に対応することになる。
【０１０７】
ステップＳ３８０８では、弱定常期間選択部１４は、ステップＳ１３１０で列挙される複数の弱定常期間のうち、一歩目の脚の変化角度が、二歩目と比べて小さい弱定常期間を抽出する。尚、かかる制約条件を満たす弱定常期間が存在しない場合、弱定常期間選択部１４は、他の選択指標に基づいて、弱定常期間を選択してもよい。
【０１０８】
ステップＳ３８１０では、弱定常期間選択部１４は、ステップＳ３８０８で抽出した複数の弱定常期間のうち、期間長が最大の弱定常期間を選択する。尚、ステップＳ３８０８で抽出した弱定常期間が１つであるときは、弱定常期間選択部１４は、その弱定常期間をそのまま選択する。弱定常期間選択部１４は、このようにして選択した弱定常期間を第２期間として出力する。図４７は、ステップＳ３８０４及びステップＳ３８０６の各算出結果の例と共に、歩行開始時の制約条件の判定結果の例を示す図である。例えば、図４７に示す例では、弱定常期間ＩＤ＝４３の弱定常期間及び弱定常期間ＩＤ＝４４の弱定常期間に対して、歩行開始時の制約条件が満たされている。この場合、弱定常期間選択部１４は、図４８に示すように、期間長が長い弱定常期間ＩＤ＝４４の弱定常期間を選択する。
【０１０９】
ところで、単に期間長が最大の弱定常期間を選択する方法では、弱定常期間ＩＤ＝４５の弱定常期間が選択されることになる。しかしながら、弱定常期間ＩＤ＝４５の弱定常期間における最初の１歩は、上述の如く、実際には、最初の１歩ではなく、歩行開始前に物を拾った時の動きである。このように、単に期間長が最大の弱定常期間を選択する方法では、精度の高い弱定常期間（例えば、過渡期間のみを含むような弱定常期間）を検出できない虞がある。
【０１１０】
このように図３８に示す処理によれば、単に期間長が最大の弱定常期間を選択する方法に比べて、歩行開始時の制約条件が課されるので、精度の高い弱定常期間を検出できる。即ち、歩行開始前の歩行とは関係の無い動きの期間を含まないような弱定常期間が選択される可能性が高くなる。この結果、弱定常期間選択部１４により選択される弱定常期間に基づき特定される過渡期間の精度を高めることができる。
【０１１１】
尚、図３８に示す処理では、歩行開始時の制約条件として、変化角度を用いているが、変化角度と一対一で対応する他のパラメータが等価的に用いられてもよい。例えば、変化角度に代えて、変化角度と実質的に等価なパラメータである、踏み出す足の位置の変化量（即ち踏み出す足の移動距離）が使用されてもよい。
【０１１２】
上述の歩行開始時の制約条件は、歩行停止時の制約条件に置き換えても良い。その場合、弱定常期間選択部１４は、最後の１歩の際の脚の変化角度が、その１歩前までと比べて小さい場合に歩行停止時の制約条件を満たすと判定してよい。
【０１１３】
次に、図４９乃至図５２を参照して、計測装置１０の他の一実施例として計測装置１０Ｂの構成例及び動作例について説明する。
【０１１４】
図４９は、計測装置１０Ｂの構成の他の一例を示す図である。図４９において、図１１示した計測装置１０Ａと同一の構成については、同一の参照符号を付して説明を省略する。
【０１１５】
計測装置１０Ｂは、処理装置１００Ｂと、データ取得装置３００と、パラメータ学習装置４００とを含む。
【０１１６】
処理装置１００Ｂのハードウェア構成は、図１２に示した通りであってよい。データ取得装置３００のハードウェア構成は、図１２に示した通りであってよい。
【０１１７】
処理装置１００Ｂは、図４９に示すように、第２閾値候補データベース２１及び弱定常期間検出パラメータ決定部１２が無くなり、弱定常期間列挙部１３が弱定常期間列挙部１３Ｂに置換された点が、上述した計測装置１０Ａの処理装置１００と異なる。
【０１１８】
パラメータ学習装置４００は、定常期間検出部１１Ｂと、弱定常期間検出パラメータ決定部１２Ｂとを含む。これらの各部は、例えば図１２に示す制御部１０１により実現できる。また、パラメータ学習装置４００は、定常期間検出アルゴリズムデータベース２０Ｂと、第２閾値候補データベース２１と、弱定常期間検出パラメータデータベース２４とを含む。これらの各データベースは、例えば図１２に示す補助記憶部１０３により実現できる。定常期間検出アルゴリズムデータベース２０Ｂは、定常期間検出アルゴリズムデータベース２０と同じであってよい。定常期間検出部１１Ｂは、定常期間検出部１１と同じであってよい。
【０１１９】
図５０は、図４９に示す例による計測装置１０Ｂのパラメータ学習装置４００により実行される処理の一例を示すフローチャートである。図５０に示す処理は、処理装置１００Ｂによる処理とは同期せずに実行されてよい。また、図５０に示す処理は、処理装置１００Ｂによる処理とは異なるセンサデータ（センサデータ記憶部３４内の時系列データ）に基づいて実行されてよい。図５０に示す処理は、センサデータ記憶部３４内の時系列データが蓄積される毎に実行されてよく、それに応じて弱定常期間検出パラメータデータベース２４内のデータが更新されてもよい。
【０１２０】
ステップＳ５００２では、定常期間検出部１１Ｂは、センサデータ記憶部３４内の時系列データを取得し、取得した時系列データに基づいて、定常期間を検出する。
【０１２１】
ステップＳ５００３では、弱定常期間検出パラメータ決定部１２Ｂは、複数の定常期間（互いに時間的に離間した定常期間）を、属性ごとに分類する。属性とは、定常期間に係る動き又は姿勢を表す。例えば、歩行の定常期間に係る複数の定常期間が検出された場合は、歩行の定常期間に係る複数の定常期間は、同一の属性のグループとして分類される。複数の定常期間は、それぞれの属性毎に異なる属性番号が付与される。ここでは、一例として、１から昇順で属性番号が付与されるものとする。
【０１２２】
ステップＳ５００４では、弱定常期間検出パラメータ決定部１２Ｂは、弱定常期間検出パラメータ決定部１２Ｂは、値ｉを初期値"１"に設定する。
【０１２３】
ステップＳ５００６では、弱定常期間検出パラメータ決定部１２Ｂは、属性番号が値ｉの属性に係る全ての定常期間を選択（抽出）する。以下では、抽出された定常期間に係る属性を、「着目属性」とも称する。
【０１２４】
ステップＳ５００８では、弱定常期間検出パラメータ決定部１２Ｂは、第２閾値候補データベース２１を参照して、着目属性に係る弱定常期間を検出するのに適したパラメータを、着目属性に係る第２閾値用のパラメータとして決定する。この処理については、図５１を参照して後述する。
【０１２５】
ステップＳ５０１０では、弱定常期間検出パラメータ決定部１２Ｂは、値ｉを"１"だけインクリメントする。
【０１２６】
ステップＳ５０１２では、弱定常期間検出パラメータ決定部１２Ｂは、値ｉが、属性の数（ステップＳ５００３で分類された属性の数）よりも大きいか否かを判定する。即ち、弱定常期間検出パラメータ決定部１２Ｂは、検出した定常期間に係る全ての属性に対して、各属性に係る第２閾値用のパラメータを決定したか否かを判定する。値ｉが、属性の数よりも大きい場合は、ステップＳ５０１４に進む。他方、値ｉが、属性の数よりも大きくない場合は、ステップＳ５００６に戻り、属性番号が値ｉの属性（新たな属性）に対して、ステップＳ５００６乃至ステップＳ５００８の処理を実行する。
【０１２７】
ステップＳ５０１４では、弱定常期間検出パラメータ決定部１２Ｂは、属性毎に決定した第２閾値用のパラメータを、属性毎に紐付けられる態様で弱定常期間検出パラメータデータベース２４に記憶する。この際、弱定常期間検出パラメータ決定部１２Ｂは、第２閾値候補データベース２１内のデータ（第２閾値候補の各緩和値）に基づいて、属性毎に決定した第２閾値用のパラメータに係る第２閾値候補の各緩和値を記憶してもよい。
【０１２８】
図５１は、図５０のステップＳ５００８の処理の一例を示すフローチャートである。
【０１２９】
ステップＳ５１００では、弱定常期間検出パラメータ決定部１２Ｂは、第２閾値候補データベース２１を参照して、着目属性に係る定常期間を検出するのに使用可能な全種類のパラメータのそれぞれに係る第２閾値候補の各緩和値を取得する。例えば、着目属性が歩行である場合、弱定常期間検出パラメータ決定部１２Ｂは、歩行に係る定常期間を検出するのに使用可能な全種類のパラメータのそれぞれに係る第２閾値候補の各緩和値を取得する。尚、かかる全種類のパラメータのそれぞれに係る第２閾値候補の各緩和値は、第２閾値候補データベース２１（図２１参照）から取得できる。
【０１３０】
ステップＳ５１０２では、弱定常期間検出パラメータ決定部１２Ｂは、値ｊを初期値"１"に設定する。
【０１３１】
ステップＳ５１０４では、弱定常期間検出パラメータ決定部１２Ｂは、ｊ番目の定常期間を、着目定常期間として選択する。
【０１３２】
ステップＳ５１０６では、弱定常期間検出パラメータ決定部１２Ｂは、弱定常期間検出パラメータ決定部１２Ｂは、複数種類のパラメータのそれぞれ毎に、複数の緩和値に基づいて、弱定常期間を検出する。弱定常期間検出パラメータ決定部１２Ｂは、緩和値毎の弱定常期間の長さ（期間長）を算出する。このようにして、複数種類のパラメータのそれぞれ毎に、緩和値毎の弱定常期間の期間長が算出される。
【０１３３】
ステップＳ５１０８では、弱定常期間検出パラメータ決定部１２Ｂは、弱定常期間検出パラメータ決定部１２Ｂは、複数種類のパラメータのそれぞれ毎に、類似性増加傾向の強さを示す指標値（評価値）を算出する。類似性増加傾向の強さを示す指標値は、例えば、数３で示したような単調増加傾向の強さを示す指標値（評価値）として算出されてもよい。以下では、この指標値を"第１指標値"と称する。
【０１３４】
ステップＳ５１１０では、弱定常期間検出パラメータ決定部１２Ｂは、値ｊを"１"だけインクリメントする。
【０１３５】
ステップＳ５１１２では、弱定常期間検出パラメータ決定部１２Ｂは、値ｊが、着目属性に係る定常期間の数よりも大きいか否かを判定する。即ち、弱定常期間検出パラメータ決定部１２Ｂは、着目属性に係る全ての定常期間に対して、第１指標値を算出したか否かを判定する。値ｊが、着目属性に係る定常期間の数よりも大きい場合は、ステップＳ５１１４に進む。他方、値ｊが、着目属性に係る定常期間の数よりも大きくない場合は、ステップＳ５１０４に戻り、ｊ番目の定常期間（新たな着目定常期間）に対して、ステップＳ５１０６乃至ステップＳ５１０８の処理を実行する。
【０１３６】
ステップＳ５１１４では、弱定常期間検出パラメータ決定部１２Ｂは、複数種類のパラメータのそれぞれ毎に、全ての定常期間に対して算出された第１指標値を合算することで、第２指標値Ｅ'（α）を算出する。第２指標値Ｅ'（α）は、以下の通り表すことができる。
【０１３７】
【数５】
0006557995.tif 000006
ここで、αは、パラメータの種類を表し、ここでは、数２のとおりである。また、Ｊｉは、属性番号が値ｉの属性に係る定常期間の数を表す。Ｌαｍ（ｊ）は、値ｊに係る定常期間に関する弱定常期間の期間長であって、パラメータαに係る緩和ＩＤ＝ｍの緩和値に基づく弱定常期間の期間長を表す。Ｍαを、パラメータαに係る緩和ＩＤの最大値とすると、σ（Ｌαｍ（ｊ））は、以下のとおりである。
【０１３８】
【数６】
0006557995.tif 000007
【０１３９】
ステップＳ５１１６では、弱定常期間検出パラメータ決定部１２Ｂは、類似性増加傾向が最も強いことを示す第２指標値Ｅ'が算出されたパラメータを、着目属性に係る第２閾値用のパラメータとして決定する。尚、第２指標値Ｅ'は、大きいほど、類似性増加傾向が最も強いことを示す。
【０１４０】
図５０及び図５１に示す処理によれば、属性毎に、その属性に係る定常期間に対する弱定常期間を検出するのに適したパラメータ（第２閾値用のパラメータ）を、その属性に係る全ての定常期間に係る第１評価値の合計（第２指標値）に基づいて決定できる。これにより、複数の定常期間に係る第１評価値の合計（第２指標値）に基づく信頼性の高い第２閾値用のパラメータを決定できる。
【０１４１】
図５２は、データ取得装置３００及び処理装置１００Ｂにより実行される処理の一例を示すフローチャートである。
【０１４２】
図５２に示す処理は、図１３に示した処理においてステップＳ１３０８及びステップＳ１３１０に代えて、ステップＳ５２００及びステップＳ５２０２が実行される点が異なる。
【０１４３】
ステップＳ５２００では、弱定常期間列挙部１３Ｂは、着目定常期間の属性に対応した第２閾値用のパラメータを、弱定常期間検出パラメータデータベース２４から取得する。弱定常期間検出パラメータデータベース２４内に、第２閾値用のパラメータに代えて又は加えて、第２閾値用のパラメータに係る第２閾値候補の各緩和値が記憶されている場合、弱定常期間列挙部１３Ｂは、当該各緩和値を取得する。他方、弱定常期間検出パラメータデータベース２４内に、第２閾値用のパラメータに係る第２閾値候補の各緩和値が記憶されていない場合、弱定常期間列挙部１３Ｂは、第２閾値用のパラメータに基づいて、第２閾値候補の各緩和値を生成すればよい。
【０１４４】
ステップＳ５２０２では、弱定常期間列挙部１３Ｂは、ステップＳ５２００で取得した第２閾値用のパラメータに係る第２閾値候補の各緩和値に基づいて、複数の弱定常期間を列挙する。この方法については上述のとおりである。
【０１４５】
以上の説明は、主に歩行の過渡期間に関するものであるが、歩行以外の動き又は姿勢に対しても同様に適用可能である。以下では、歩行以外の動き又は姿勢に対する適用例について説明する。
【０１４６】
図５３乃至図６３を参照して、立位及び座位（姿勢の一例）に対する適用例について説明する。
【０１４７】
図５３は、立位に対する過渡状態の説明図である。図５３には、椅子に座った状態（座位）から立位への人の動きが模式的に図示されている。また、図５３には、センサ２が図示されている。ここでは、センサ２は、加速度センサであるとする。例えば、センサ２は、人のポケットに入られた携帯端末に内蔵される加速度センサであってよい。
【０１４８】
図５４は、図５３に示す動きの際に得られるセンサ２の時系列データの一例を示す図である。図５４に示す例では、センサ２の加速度の検出方向は、図５３の座位の姿勢において下向きを正としている。
【０１４９】
図５５は、立位の定常期間の検出アルゴリズムの例を示す図である。立位の定常期間の検出アルゴリズムは、定常期間検出アルゴリズムデータベース２０に記憶されてよい。図５５に示す例では、立位の定常期間を検出するための第１閾値は、センサ値の大きさ（絶対値）に対する閾値（例えばセンサ値の範囲）、速度ピーク（例えばセンサ値を積分して取得）に関する閾値、センサ値の分散に関する閾値等を含む。尚、第１閾値の具体的な値は、歩行などの他の動き又は姿勢と同様、立位に係る実データに基づいて適合されてよい。
【０１５０】
図５６は、列挙された複数の弱定常期間の例を示す図である。弱定常期間は、上述と同様、立位の定常期間を検出するためのパラメータに係る第２閾値候補の複数の緩和値に基づいて、検出できる。図５６に示す例では、センサ値の大きさ（絶対値）に係る第２閾値候補の複数の緩和値に基づいて検出された２つの弱定常期間Ｔ５７及びＴ５８が示されている。立位に係る弱定常期間Ｔ５７及びＴ５８は、図５６に示すように、典型的には、定常期間Ｔ５６の前に、定常期間Ｔ５６に含まれない期間（過渡期間の候補）を含む態様で検出される。
【０１５１】
尚、歩行の場合と同様、計測装置１０は、類似性増加傾向を有するパラメータに係る第２閾値に基づいて、第２期間を特定する。例えば、計測装置１０は、類似性増加傾向を有するパラメータに係る第２閾値候補の複数の緩和値に基づいて列挙された複数の弱定常期間の中から、第２期間を特定する。この場合、第２閾値用のパラメータは、類似性増加傾向を定常期間の前側だけに有するパラメータであってもよい。また、歩行の場合と同様、計測装置１０は、第２期間と第１期間（定常期間）との差分に基づいて、過渡期間を特定する。但し、立位や座位等の場合、計測装置１０は、第１期間（定常期間）の前のみに、過渡期間を特定してもよい。即ち、第２期間が、第１期間（定常期間）の後に、第１期間（定常期間）に含まれない期間を含む場合、かかる期間は、過渡期間から除外されてもよい。
【０１５２】
図５７は、座位に対する過渡状態の説明図である。図５７には、立った状態（立位）から座位への人の動きが模式的に図示されている。また、図５７には、センサ２が図示されている。ここでは、センサ２は、同様に、加速度センサであるとする。
【０１５３】
図５８は、図５７に示す動きの際に得られるセンサ２の時系列データの一例を示す図である。図５８に示す例では、センサ２の加速度の検出方向は、図５７の座位の姿勢において下向きを正としている。
【０１５４】
図５９は、座位の定常期間の検出アルゴリズムの例を示す図である。座位の定常期間の検出アルゴリズムは、定常期間検出アルゴリズムデータベース２０に記憶されてよい。図５９に示す例では、座位の定常期間を検出するための第１閾値は、センサ値の大きさ（絶対値）に対する閾値（例えばセンサ値の範囲）、速度ピークに関する閾値、センサ値の分散に関する閾値等を含む。尚、第１閾値の具体的な値は、歩行などの他の動き又は姿勢と同様、座位に係る実データに基づいて適合されてよい。
【０１５５】
図６０は、列挙された複数の弱定常期間の例を示す図である。弱定常期間は、上述と同様、座位の定常期間を検出するためのパラメータに係る第２閾値候補の複数の緩和値に基づいて、検出できる。図６０に示す例では、センサ値の大きさ（絶対値）に係る第２閾値候補の複数の緩和値に基づいて検出された２つの弱定常期間Ｔ６１及びＴ６２が示されている。座位に係る弱定常期間Ｔ６１及びＴ６２は、図６０に示すように、典型的には、定常期間Ｔ６０の後に、定常期間Ｔ６０に含まれない期間（過渡期間の候補）を含む態様で検出される。
【０１５６】
尚、歩行の場合と同様、計測装置１０は、類似性増加傾向を有するパラメータに係る第２閾値に基づいて、第２期間を特定する。例えば、計測装置１０は、類似性増加傾向を有するパラメータに係る第２閾値候補の複数の緩和値に基づいて列挙された複数の弱定常期間の中から、第２期間を特定する。この場合、第２閾値用のパラメータは、類似性増加傾向を定常期間の後側だけに有するパラメータであってもよい。
【０１５７】
図６２は、立位に係る制約条件の説明図である。図６２に示す例では、Ｙ６２に示すように、センサ値は、図６１（Ａ）に示すような座位における伸びに起因したピークを有する。図６２では、第２閾値候補の複数の緩和値に基づいて検出された５つの弱定常期間Ｔ６２乃至Ｔ６６が列挙されている。
【０１５８】
図６３は、座位に係る制約条件の説明図である。図６３に示す例では、Ｙ６３に示すように、センサ値は、図６１（Ｂ）に示すような立位における物を拾う動きに起因したピークを有する。図６３では、第２閾値候補の複数の緩和値に基づいて検出された５つの弱定常期間Ｔ７３乃至Ｔ７７が列挙されている。
【０１５９】
ところで、歩行の場合と同様、立位や座位の定常期間の前後においては、本来抽出したい過渡状態の動きほかに、様々な動きが含まれうる。例えば、図６１（Ａ）に示すような座位において伸びをしてから、立位へと移行する場合もあり得る。また、図６１（Ｂ）に示すような立位において物を拾う動きをしてから、座位へと移行する場合もあり得る。従って、歩行の場合と同様、計測装置１０は、所定の制約条件を満たす弱定常期間を第２期間として特定することとしてよい。
【０１６０】
例えば、以下の式で表される制約条件が使用されてもよい。
Ｄ（ｋ）＜Ｔｈ
【０１６１】
【数７】
0006557995.tif 000008
ここで、Ｒ（Ｘ［ｔｏ：ｔｐ］）は、時刻ｔｏから時刻ｔｐまでの期間のセンサデータの回帰係数を表す。ｔｓ（ｋ）は、緩和値ＩＤ＝ｋに係る弱定常期間の開始時刻を表す。従って、例えば、Ｒ（Ｘ［ｔｓ（ｋ）：ｔｓ（ｋ−１）］）は、緩和値ＩＤ＝ｋに係る弱定常期間の開始時刻ｔｓ（ｋ）から緩和値ＩＤ＝ｋ−１に係る弱定常期間の開始時刻ｔｓ（ｋ−１）までの期間のセンサデータの回帰係数を表す。
【０１６２】
数７の式において、Ｘ［ｔｓ（ｋ）：ｔｓ（ｋ−１）］は、第２閾値候補の値が緩和されたとき（即ち、緩和値ＩＤ＝ｋ−１から、緩和値ＩＤ＝ｋに緩和されたとき）に、弱定常期間の前に延長された期間の特性を表す。以下、第２閾値候補の値が緩和されることで該緩和に起因して前に延長された弱定常期間の部分を"延長期間"とも称する。例えば、図６２に示す例では、各延長期間がＴ８０〜Ｔ８２で示され、図６３に示す例では、各延長期間がＴ９０〜Ｔ９２で示されている。
【０１６３】
延長期間における特性（データ傾向）は、該延長期間が過渡期間である場合、その前後の延長期間（又はその過渡期間に係る定常期間）における特性に対して類似する。数７の式に示される制約条件は、かかる特性の類似性を利用している。即ち、過渡期間では、弱定常期間で捉えたセンサ値の増減傾向は一定値以内であるという類似性を利用している。これは、姿勢はある程度連続的に変化するものであり、その間で変化の傾向が大きく変わることはないためである。もし変化の傾向が大きいのであれば、それは、ある姿勢の過渡状態ではなく無関係の姿勢であることを意味するためである。数７の式に示される制約条件によれば、ある延長期間に係る回帰係数が、その前の延長期間に係る回帰係数に対して、所定値Ｔｈ以上の差の絶対値となる場合は、その延長期間を持つ弱定常期間は、制約条件を満たさないと判定される。
【０１６４】
図６２に示す例では、延長期間Ｔ８２における特性（データ傾向）は、減少特性であり、延長期間Ｔ８２の前の延長期間Ｔ８１における特性は、減少特性であり、延長期間Ｔ８１の前の延長期間Ｔ８０における特性は、増加特性である。この場合、延長期間Ｔ８１を持つ弱定常期間Ｔ６５、及び、延長期間Ｔ８０を持つ弱定常期間Ｔ６６は、制約条件を満たさないと判定される。他方、延長期間Ｔ８２を持つ弱定常期間Ｔ６４は、制約条件を満たすと判定される。従って、この場合、制約条件を満たす弱定常期間Ｔ６２、Ｔ６３及びＴ６４のうち、期間長が最大である弱定常期間Ｔ６４が第２期間として選択されてよい。
【０１６５】
図６３に示す例では、延長期間Ｔ９２における特性（データ傾向）は、増加特性であり、延長期間Ｔ９２の前の延長期間Ｔ９１における特性は、増加特性であり、延長期間Ｔ９１の前の延長期間Ｔ９０における特性は、減少特性である。この場合、延長期間Ｔ９１を持つ弱定常期間Ｔ７６、及び、延長期間Ｔ９０を持つ弱定常期間Ｔ７７は、制約条件を満たさないと判定される。他方、延長期間Ｔ９２を持つ弱定常期間Ｔ７５は、制約条件を満たすと判定される。従って、この場合、制約条件を満たす弱定常期間Ｔ７５、Ｔ７４及びＴ７３のうち、期間長が最大である弱定常期間Ｔ７５が第２期間として選択されてよい。
【０１６６】
以上の説明は、主に定常期間を有する動き又は姿勢の過渡期間に関するものであるが、定常期間を実質的に有さない動き（例えば起立動作）に対しても同様に適用可能である。この場合、上述の説明において、「定常期間」は「強動作期間」と読み替え、「弱定常期間」は「弱動作期間」と読み替えることができる。
【０１６７】
図６４乃至図６６を参照して、起立動作（定常期間を実質的に有さない動きの一例）に対する適用例について説明する。
【０１６８】
図６４は、起立動作に対する過渡状態の説明図である。図６４には、椅子に座った状態（座位）から起立動作により立位へ移行する人の動きが模式的に図示されている。また、図６４には、センサ２が図示されている。ここでは、センサ２は、人の腰付近に取り付けられたジャイロセンサであるとする。図６５は、図６４に示す動きの際に得られるセンサ２の時系列データの一例を示す図である。
【０１６９】
図６６は、起立動作の強動作期間の検出アルゴリズムの例を示す図である。起立動作の強動作期間の検出アルゴリズムは、定常期間検出アルゴリズムデータベース２０に記憶されてよい。図６６に示す例では、起立動作の強動作期間を検出するための第１閾値は、センサ値の正のピーク値に対する閾値、センサ値の正負のピーク差の値に関する閾値、センサ値の最大値と最小値との差に関する閾値等を含む。尚、第１閾値の具体的な値は、歩行などの他の動き又は姿勢と同様、起立動作に係る実データに基づいて適合されてよい。
【０１７０】
ところで、起立動作のような定常的に繰り返されない動作（定常期間を実質的に有さない動き）の場合は、その前後の反動など、傾向が変動するような動きも含めて過渡状態を捉えることが有用となりうる。例えば、起立動作直前の前屈動作なども、過渡状態を捉えることが有用となりうる。かかる反動のような動きは、その時点前後両方の動きに類似する。以下では、かかる類似の特性を利用して、定常的に繰り返されない動作に関する過渡期間の特定方法の一例を説明する。以下では、図１１に示す例による計測装置１０Ａが、定常的に繰り返されない動作に関する過渡期間を特定する処理を説明するが、図４９に示す例による計測装置１０Ｂの場合も同様に適用可能である。
【０１７１】
図６７は、定常的に繰り返されない動作に関する過渡期間の特定する場合に計測装置１０Ａにより実行される処理の一例を示すフローチャートである。
【０１７２】
図６７に示す処理は、図１３に示した処理に対して、ステップＳ１３１２及びステップＳ１３１４が無くなり、ステップＳ１３１０とステップＳ１３１６の間に、ステップＳ６７００乃至ステップＳ６７１０の処理が追加された点が異なる。以下では、ステップＳ６７００乃至ステップＳ６７１０の処理について主に説明する。
【０１７３】
ステップＳ６７００では、弱定常期間検出パラメータ決定部１２は、着目定常期間が、定常的に繰り返されない動作（定常期間を実質的に有さない動き）に係る強動作期間であるか否かを判定する。着目定常期間が強動作期間である場合は、ステップＳ６７０３に進み、それ以外の場合は、ステップＳ６７０１に進む。尚、着目定常期間が強動作期間である場合、ステップＳ１３１０で列挙されるのは、"弱動作期間"である。以下では、ここでは、一例として、定常的に繰り返されない動作は、起立動作であるとする。また、着目定常期間が強動作期間である場合、かかる着目定常期間を、「着目強動作期間」とも称する。
【０１７４】
ステップＳ６７０１では、図１３に示した処理のステップＳ１３１２と同様、弱定常期間選択部１４は、弱定常期間選択指標データベース２２を参照して、ステップＳ１３１０で列挙される複数の弱定常期間の中から、１つの弱定常期間を選択する。
【０１７５】
ステップＳ６７０２では、図１３に示した処理のステップＳ１３１４と同様、過渡期間検出部１５は、ステップＳ１３１２で得られた第２期間と、ステップＳ１３０６で選択された着目定常期間（第１期間）との差分に基づいて、過渡期間を特定する。
【０１７６】
ステップＳ６７０３では、弱定常期間選択部１４は、ステップＳ１３１０で列挙される複数の弱動作期間の中から、期間長の最も長い弱動作期間を、第２期間として選択する。尚、弱定常期間選択部１４は、強動作期間の前で期間長が長くならなくなるまで第２閾値候補の値を緩和し、強動作期間の前で期間長が長くならなくまで延長した弱動作期間を、第２期間として導出してもよい。
【０１７７】
図６８は、列挙された複数の弱動作期間の例を示す図である。弱動作期間は、上述の如く、起立動作の強動作期間を検出するためのパラメータ（図６６参照）に係る第２閾値候補の複数の緩和値に基づいて、検出できる。図６８に示す例では、強動作期間Ｔ７６は、センサ値の正のピーク値に係る第１閾値により検出される。他方、図６８に示す例では、弱動作期間Ｔ７７及びＴ７８は、センサ値の最大値と最小値との差に関する第２閾値候補の複数の緩和値に基づいて検出される。起立動作に係る弱動作期間Ｔ７７及びＴ７８は、図６８に示すように、典型的には、強動作期間Ｔ７６の前後に、強動作期間Ｔ７６に含まれない期間（過渡期間の候補）を含む態様で検出される。図６８に示す例では、弱動作期間Ｔ７８が第２期間として選択される。
【０１７８】
ステップＳ６７０４では、弱定常期間検出パラメータ決定部１２は、第３閾値候補データベース（図示せず）を参照して、着目強動作期間に係る特定の弱動作期間を検出するのに適したパラメータを、第３閾値用のパラメータとして決定する。第３閾値用のパラメータは、第２閾値候補の緩和値だけでは特定できない特定の過渡期間（例えば、起立動作直前の前屈動作の期間）を検出するためのパラメータである。従って、第３閾値用のパラメータは、典型的には、第２閾値用のパラメータとは異なる種類のパラメータである。弱定常期間検出パラメータ決定部１２は、センサ２の時系列データに基づく値が、第２期間の開始時刻を中心とした所定期間に近くなるほど該所定期間内の値に近くなる傾向（類似性増加傾向）を有するパラメータを、第３閾値用のパラメータとして決定する。例えば、弱定常期間検出パラメータ決定部１２は、緩和度合いが大きいほど第２期間の開始時刻を中心として前後に期間長が延長されるパラメータを、第３閾値用のパラメータとして決定する。
【０１７９】
ステップＳ６７０６では、弱定常期間列挙部１３は、ステップＳ６７０４で決定した第３閾値用のパラメータに係る第３閾値候補の複数の緩和値に基づいて、弱動作期間を複数個列挙する。弱動作期間の列挙方法は、用いる緩和値が異なる以外は、上述のとおりである。図６９は、第３閾値候補の複数の緩和値に基づいて列挙された複数の弱動作期間の例を示す図である。図６９に示す例では、弱動作期間Ｔ５０、Ｔ５１及びＴ５２は、センサ値の最大値と最小値との差に関する第３閾値候補の複数の緩和値（範囲を規定する緩和値）に基づいて検出される。弱動作期間Ｔ５０、Ｔ５１及びＴ５２は、第２期間の開始時刻ｔ７を中心として前後に期間長が延長され、緩和度合いが大きいほど期間長が長い。尚、弱動作期間Ｔ５２に係る緩和値は、弱動作期間Ｔ５１に係る緩和値よりも緩和度合いが大きく、弱動作期間Ｔ５１に係る緩和値は、弱動作期間Ｔ５０に係る緩和値よりも緩和度合いが大きい。
【０１８０】
ステップＳ６７０８では、弱定常期間選択部１４は、ステップＳ６７０６で列挙される複数の弱動作期間の中から、１つの弱動作期間を第３期間として選択する。第３期間の特定方法（選択方法）は、上述の第２期間の特定方法（選択方法）と同様、任意である。一例として、弱定常期間選択部１４は、期間長の最も長い弱動作期間を、第３期間として選択する。図６９に示す例では、弱動作期間Ｔ５２が第３期間として選択される。尚、この場合、第３期間として選択した弱動作期間Ｔ５２を得るのに用いられた第３閾値候補の緩和値が、第３閾値として採用されたことになる。
【０１８１】
ステップＳ６７１０では、過渡期間検出部１５は、第２期間及び着目強動作期間（第１期間）の差分と、同第２期間及び第３期間の差分とに基づいて、過渡期間を特定する。例えば、過渡期間検出部１５は、ステップＳ６７０３で得られた第２期間から、ステップＳ１３０６で選択された着目強動作期間（第１期間）の重複部分を取り除いた期間を、過渡期間の第１期間として特定する。また、過渡期間検出部１５は、ステップＳ６７０８で得られた第３期間から、ステップＳ６７０３で得られた第２期間の重複部分を取り除いた期間を、過渡期間の第２期間として特定する。そして、過渡期間検出部１５は、第１期間と第２期間とを繋げた期間を過渡期間として特定する。尚、第３期間の特定方法によっては、過渡期間の第２期間が、過渡期間の第１期間の全てを含む場合があり得る。かかる場合は、過渡期間検出部１５は、ステップＳ６７０８で得られた第３期間から、ステップＳ１３０６で選択された着目強動作期間（第１期間）の重複部分を取り除いた期間を、過渡期間として特定してよい。例えば、図７０に示す例では、第３期間Ｔ５２から着目強動作期間（第１期間）Ｔ７６を取り除いた期間が、過渡期間として特定される。
【０１８２】
尚、図６４乃至図６６に示す例では、起立動作の前の過渡期間を特定する方法について説明したが、起立動作のような定常的に繰り返されない動きの後の過渡期間を特定する方法にも適用可能である。
【０１８３】
以上、各実施例について詳述したが、特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内において、種々の変形及び変更が可能である。また、前述した実施例の構成要素を全部又は複数を組み合わせることも可能である。
【０１８４】
例えば、上述した過渡期間の特定方法は、定常期間から分離して過渡期間を特定しているが、過渡期間と定常期間（又は強動作期間）とを足し合せた動作期間を検出するために利用されてもよい。この場合も、上述した過渡期間の特定方法により過渡期間を精度良く特定できるので、動作期間を精度良く検出できる。
【０１８５】
なお、以上の実施例に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
人の動きを検出するセンサから得られた時系列データに対して第１閾値を適用したときに所定の動き又は姿勢をしていると判定される第１期間を特定し、
前記第１閾値よりも緩和された第２閾値を前記時系列データに対して適用したときに前記所定の動き又は姿勢をしていると判定される第２期間を特定し、
前記第２期間と前記第１期間との差分に基づいて、前記所定の動き又は姿勢に移行する過渡期間、又は、前記所定の動き又は姿勢から他の動き又は姿勢に移行する過渡期間を特定する、
処理をコンピューターに実行させる計測プログラム。
（付記２）
前記時系列データに基づく値が、前記第１期間に近くなるほど前記第１期間内の値に近くなる傾向を有するパラメータを、第２閾値用のパラメータとして決定する処理を更に前記コンピューターに実行させ、
前記第２閾値は、前記第２閾値用のパラメータに基づいて設定される、付記１に記載の計測プログラム。
（付記３）
前記第２閾値は、前記第１期間よりも期間が長い前記第２期間を特定するパラメータを第２閾値用のパラメータと決定し、その閾値とすることを含む、付記１に記載の計測プログラム。
（付記４）
前記第２閾値用のパラメータを決定することは、複数種類のパラメータのうちから、前記傾向を有するパラメータを選択することを含む、付記２〜３のうちのいずれか１項に記載の計測プログラム。
（付記５）
前記複数種類のパラメータは、前記第１期間を特定するために単独で又は組み合わせて選択的に使用される複数種類のパラメータである、付記４に記載の計測プログラム。
（付記６）
前記第２閾値用のパラメータを決定することは、前記複数種類のパラメータのそれぞれに基づく第２閾値候補のそれぞれについて、値を変化させて前記時系列データに適用したときに前記所定の動き又は姿勢をしていると判定される第２期間候補の長さの変化態様に基づいて、前記複数種類のパラメータのそれぞれに係る前記傾向を判断することを含む、付記４に記載の計測プログラム。
（付記７）
前記第２閾値用のパラメータを決定することは、値が緩和方向に変化するにつれて前記第２期間候補の長さが単調増加傾向を示すか否かに基づいて、前記複数種類のパラメータのそれぞれに係る前記傾向を判断することを含む、付記６に記載の計測プログラム。
（付記８）
前記第２閾値用のパラメータを決定することは、前記複数種類のパラメータのそれぞれに対して、前記単調増加傾向の強さを示す指標値を算出し、算出した各指標値に基づいて、前記複数種類のパラメータのうちの前記単調増加傾向が最も強いパラメータを、前記第２閾値用のパラメータとして決定することを含む、付記７に記載の計測プログラム。
（付記９）
前記第１期間を特定することは、同一の前記所定の動き又は姿勢に係る複数の前記第１期間を特定することを含み、
前記第２閾値用のパラメータを決定することは、複数の前記第１期間のそれぞれに対して、前記指標値を算出し、算出した各指標値を、前記複数種類のパラメータのそれぞれ毎に、合算することで第２指標値を算出し、算出した各第２指標値に基づいて、前記複数種類のパラメータのうちの前記単調増加傾向が最も強いパラメータを、前記第２閾値用のパラメータとして決定することを含む、付記８に記載の計測プログラム。
（付記１０）
前記第２期間を特定することは、前記第２閾値用のパラメータに基づく第２閾値候補の値を変化させて前記時系列データに適用したときに前記所定の動き又は姿勢をしていると判定される各第２期間候補の中から、１つの第２期間候補を前記第２期間として選択することを含む、付記２〜７のうちのいずれか１項に記載の計測プログラム。
（付記１１）
前記第２期間を特定することは、所定の選択指標に基づいて、前記１つの第２期間候補を前記第２期間として選択することを含む、付記１０に記載の計測プログラム。
（付記１２）
前記所定の選択指標は、前記第２期間候補の期間の長さ、前記第２期間候補が前記第１期間とは異なる別の第１期間を含むか否か、前記第２期間候補が前記人の周辺環境の変化時刻を含むか否か、前記第２期間候補が前記センサとは異なるセンサに基づいて検出された第２期間を含むか否か、及び、前記第２期間候補における前記時系列データの特性が所定の制約条件を満たすか否か、少なくともいずれかに関する、付記１１に記載の計測プログラム。
（付記１３）
前記所定の動き又は姿勢は、歩行であり、
前記所定の選択指標は、前記第２期間候補における前記時系列データの特性が、歩行開始時の特徴に基づく所定の制約条件を満たすか否かを含む、付記１１に記載の計測プログラム。
（付記１４）
前記所定の制約条件は、前記第２期間候補における第１歩目の際の脚の地面に対する角度の変化量が、同第２期間候補における第２歩目の際の前記変化量よりも小さいことを含む、付記１３に記載の計測プログラム。
（付記１５）
前記第２期間候補における第１歩目の際の脚の地面に対する角度の変化量は、前記第２期間候補における前記時系列データの１番目のピークに基づいて算出され、同第２期間候補における第２歩目の際の前記変化量は、同第２期間候補における前記時系列データの２番目のピークに基づいて算出される、付記１４に記載の計測プログラム。
（付記１６）
前記所定の動き又は姿勢は、立位又は座位であり、
前記所定の選択指標は、前記第２閾値候補の値を緩和方向に変化させたときに該変化に起因して前記第２期間候補が延長される期間を延長期間としたとき、前記延長期間おける前記時系列データの特性が、所定の制約条件を満たすか否かを含み、
前記所定の制約条件は、前記延長期間に係る特性と、該延長期間に係る前記第２閾値候補の値を緩和方向に更に変化させたときの該変化に起因した前記延長期間における同特性との特性差が所定値以下であることを含む、付記１１に記載の計測プログラム。
（付記１７）
前記特性は、前記延長期間内の前記時系列データに基づく回帰係数であり、
前記特性差が所定値以下であることは、前記回帰係数の差が所定値以下であることを含む、付記１６に記載の計測プログラム。
（付記１８）
前記所定の動きは、周期的に繰り返される定常的な動きを伴う、付記１〜１７のうちのいずれか１項に記載の計測プログラム。
（付記１９）
前記所定の動き又は姿勢は、定常的に繰り返されない動きであり、
前記時系列データに基づく値が、前記第２期間の開始時刻に近くなるほど前記前記第２期間の開始時刻を中心とした期間内の値に近くなる傾向を有するパラメータを第３閾値用のパラメータとして決定し、
前記第３閾値用のパラメータに基づく第３閾値であって前記第２閾値とは種類の異なる第３閾値を前記時系列データに対して適用したときに前記所定の動きをしていると判定される第３期間を特定する、
処理をコンピューターに更に実行させ、
前記過渡期間を特定することは、前記差分と、前記第２期間と前記第３期間との差分に基づいて、前記所定の動きに移行する過渡期間、又は、前記所定の動きから他の動き又は姿勢に移行する過渡期間を特定することを含む、付記１に記載の計測プログラム。
（付記２０）
人の動きを検出するセンサから得られた時系列データに対して第１閾値を適用したときに所定の動き又は姿勢をしていると判定される第１期間を特定する第１特定部と、
前記第１閾値よりも緩和された第２閾値を前記時系列データに対して適用したときに前記所定の動き又は姿勢をしていると判定される第２期間を特定する第２特定部と、
前記第２期間と前記第１期間との差分に基づいて、前記所定の動き又は姿勢に移行する過渡期間、又は、前記所定の動き又は姿勢から他の動き又は姿勢に移行する過渡期間を特定する過渡期間特定部とを含む、計測装置。
（付記２１）
前記時系列データに基づく値が、前記第１期間に近くなるほど前記第１期間内の値に近くなる傾向を有するパラメータを第２閾値用のパラメータとして決定する第２閾値用パラメータ決定部を更に含み、
前記第２閾値は、前記第２閾値用のパラメータに基づいて設定される、付記２０に記載の計測装置。
（付記２２）
前記第２閾値は、前記第１期間よりも期間が長い前記第２期間を特定するパラメータを第２閾値用のパラメータと決定し、その閾値とすることを含む、付記２０に記載の計測装置。
（付記２３）
人の動きを検出するセンサから得られた時系列データに対して第１閾値を適用したときに所定の動き又は姿勢をしていると判定される第１期間を特定し、
前記第１閾値よりも緩和された第２閾値を前記時系列データに対して適用したときに前記所定の動き又は姿勢をしていると判定される第２期間を特定し、
前記第２期間と前記第１期間との差分に基づいて、前記所定の動き又は姿勢に移行する過渡期間、又は、前記所定の動き又は姿勢から他の動き又は姿勢に移行する過渡期間を特定することを含む、コンピューターにより実行される計測方法。
（付記２４）
前記時系列データに基づく値が、前記第１期間に近くなるほど前記第１期間内の値に近くなる傾向を有するパラメータを第２閾値用のパラメータとして決定することを更に含み、
前記第２閾値は、前記第２閾値用のパラメータに基づいて設定される、付記２３に記載の計測方法。
（付記２５）
前記第２閾値は、前記第１期間よりも期間が長い前記第２期間を特定するパラメータを第２閾値用のパラメータと決定し、その閾値とすることを含む、付記２３に記載の計測方法。
（付記２６）
人の動きを検出するセンサと、
前記センサから前記人の動きを表す時系列データを取得する計測装置と含み、
前記計測装置は、
前記時系列データに対して第１閾値を適用したときに所定の動き又は姿勢をしていると判定される第１期間を特定する第１特定部と、
前記時系列データに基づく値が、前記第１期間に近くなるほど前記第１期間内の値に近くなる傾向を有するパラメータを第２閾値用のパラメータとして決定する第２閾値用パラメータ決定部と、
前記第２閾値用のパラメータに基づく第２閾値であって前記第１閾値よりも緩和された第２閾値を前記時系列データに対して適用したときに前記所定の動き又は姿勢をしていると判定される第２期間を特定する第２特定部と、
前記第２期間と前記第１期間との差分に基づいて、前記所定の動き又は姿勢に移行する過渡期間、又は、前記所定の動き又は姿勢から他の動き又は姿勢に移行する過渡期間を特定する過渡期間特定部とを含む、計測システム。
（付記２７）
人の動きを検出するセンサから得られた時系列データに対して第１閾値を適用したときに、定常的に繰り返されない動きである所定の動きをしていると判定される第１期間を特定し、
前記時系列データに基づく値が、前記第１期間に近くなるほど前記第１期間内の値に近くなる傾向を有するパラメータを第２閾値用のパラメータとして決定し、
前記第２閾値用のパラメータに基づく第２閾値であって前記第１閾値よりも緩和された第２閾値を前記時系列データに対して適用したときに前記所定の動きをしていると判定される第２期間を特定し、
前記時系列データに基づく値が、前記第２期間の開始時刻に近くなるほど前記前記第２期間の開始時刻を中心とした期間内の値に近くなる傾向を有するパラメータを第３閾値用のパラメータとして決定し、
前記第３閾値用のパラメータに基づく第３閾値であって前記第２閾値とは種類の異なる第３閾値を前記時系列データに対して適用したときに前記所定の動きをしていると判定される第３期間を特定し、
前記第１期間と、前記第２期間と、前記第３期間とに基づいて、前記所定の動きに移行する過渡期間、又は、前記所定の動きから他の動き又は姿勢に移行する過渡期間を特定する、
処理をコンピューターに実行させる計測プログラム。
【符号の説明】
【０１８６】
１    計測システム
１０，１０Ａ，１０Ｂ    計測装置
１１，１１Ｂ    定常期間検出部
１２，１２Ｂ    弱定常期間検出パラメータ決定部
１３，１３Ｂ    弱定常期間列挙部
１４    弱定常期間選択部
１５    過渡期間検出部
１６    特徴量算出部
２０，２０Ｂ    定常期間検出アルゴリズムデータベース
２１    第２閾値候補データベース
２２    弱定常期間選択指標データベース
２３    特徴量データベース
２４    弱定常期間検出パラメータデータベース
３２    センサデータ取得部
３４    センサデータ記憶部
【図１】
0006557995.tif 000009
【図２】
0006557995.tif 000010
【図３】
0006557995.tif 000011
【図４】
0006557995.tif 000012
【図５】
0006557995.tif 000013
【図６】
0006557995.tif 000014
【図７】
0006557995.tif 000015
【図８】
0006557995.tif 000016
【図９】
0006557995.tif 000017
【図１０】
0006557995.tif 000018
【図１１】
0006557995.tif 000019
【図１２】
0006557995.tif 000020
【図１３】
0006557995.tif 000021
【図１４】
0006557995.tif 000022
【図１５】
0006557995.tif 000023
【図１６】
0006557995.tif 000024
【図１７】
0006557995.tif 000025
【図１８】
0006557995.tif 000026
【図１９】
0006557995.tif 000027
【図２０】
0006557995.tif 000028
【図２１】
0006557995.tif 000029
【図２２】
0006557995.tif 000030
【図２３】
0006557995.tif 000031
【図２４】
0006557995.tif 000032
【図２５】
0006557995.tif 000033
【図２６】
0006557995.tif 000034
【図２７】
0006557995.tif 000035
【図２８】
0006557995.tif 000036
【図２９】
0006557995.tif 000037
【図３０】
0006557995.tif 000038
【図３１】
0006557995.tif 000039
【図３２】
0006557995.tif 000040
【図３３】
0006557995.tif 000041
【図３４】
0006557995.tif 000042
【図３５】
0006557995.tif 000043
【図３６】
0006557995.tif 000044
【図３７】
0006557995.tif 000045
【図３８】
0006557995.tif 000046
【図３９】
0006557995.tif 000047
【図４０】
0006557995.tif 000048
【図４１】
0006557995.tif 000049
【図４２】
0006557995.tif 000050
【図４３】
0006557995.tif 000051
【図４４】
0006557995.tif 000052
【図４５】
0006557995.tif 000053
【図４６】
0006557995.tif 000054
【図４７】
0006557995.tif 000055
【図４８】
0006557995.tif 000056
【図４９】
0006557995.tif 000057
【図５０】
0006557995.tif 000058
【図５１】
0006557995.tif 000059
【図５２】
0006557995.tif 000060
【図５３】
0006557995.tif 000061
【図５４】
0006557995.tif 000062
【図５５】
0006557995.tif 000063
【図５６】
0006557995.tif 000064
【図５７】
0006557995.tif 000065
【図５８】
0006557995.tif 000066
【図５９】
0006557995.tif 000067
【図６０】
0006557995.tif 000068
【図６１】
0006557995.tif 000069
【図６２】
0006557995.tif 000070
【図６３】
0006557995.tif 000071
【図６４】
0006557995.tif 000072
【図６５】
0006557995.tif 000073
【図６６】
0006557995.tif 000074
【図６７】
0006557995.tif 000075
【図６８】
0006557995.tif 000076
【図６９】
0006557995.tif 000077
【図７０】
0006557995.tif 000078