(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１画像における第１ベッド領域を表す境界線と、前記第１画像よりも後に撮影された第２画像から検出されたエッジによって表される線分との対応関係に基づいて、前記第１画像の撮影から前記第２画像の撮影までの期間におけるベッドの状態変化の種類を特定する、
処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
【請求項２】
前記コンピュータは、前記期間内に撮影された第３画像における第２ベッド領域を表す複数の境界線に対応する複数の境界領域のうち、動きのある境界領域の組み合わせを求め、前記境界領域の組み合わせと前記対応関係とに基づいて、前記状態変化の種類を特定することを特徴とする請求項１記載の画像処理プログラム。
【請求項３】
前記コンピュータは、前記第２画像における前記ベッドの推定床面高さを変更することで前記線分の位置及び長さを変更しながら、前記第１ベッド領域を表す前記境界線と変更後の線分とを比較し、比較結果に基づいて前記状態変化の種類を特定することを特徴とする請求項２記載の画像処理プログラム。
【請求項４】
前記コンピュータは、前記境界領域の組み合わせが前記複数の境界領域を表し、前記推定床面高さを変更可能範囲内の値に設定したときに、前記第１ベッド領域を表す前記境界線と前記変更後の線分とが対応する場合、前記状態変化の種類は前記ベッドの床面高さの変更であると判定することを特徴とする請求項３記載の画像処理プログラム。
【請求項５】
前記コンピュータは、前記状態変化の種類が前記床面高さの変更である場合、前記変更可能範囲内の前記値を用いて、前記第２画像におけるベッド領域を推定し、推定したベッド領域の情報を出力することを特徴とする請求項４記載の画像処理プログラム。
【請求項６】
前記コンピュータは、前記境界領域の組み合わせが前記複数の境界領域を表し、前記推定床面高さを変更可能範囲内のいずれの値に設定しても、前記第１ベッド領域を表す前記境界線と前記変更後の線分とが対応しない場合、前記状態変化の種類は前記ベッドの水平移動であると判定することを特徴とする請求項３記載の画像処理プログラム。
【請求項７】
前記コンピュータは、前記状態変化の種類が前記水平移動である場合、前記第１画像における前記ベッドの推定床面高さを用いて前記第２画像から推定したベッド領域の情報を出力することを特徴とする請求項６記載の画像処理プログラム。
【請求項８】
前記コンピュータは、前記境界領域の組み合わせが前記複数の境界領域のうち一部の境界領域の組み合わせを表し、前記第１ベッド領域を表す前記境界線と前記線分とが対応する場合、前記状態変化の種類は前記ベッドのリクライニング変形であると判定することを特徴とする請求項２記載の画像処理プログラム。
【請求項９】
前記コンピュータは、前記状態変化の種類が前記リクライニング変形である場合、前記第１ベッド領域の情報を前記第２画像におけるベッド領域の情報として出力することを特徴とする請求項８記載の画像処理プログラム。
【請求項１０】
第１画像における第１ベッド領域を表す境界線と、前記第１画像よりも後に撮影された第２画像から検出されたエッジによって表される線分との対応関係に基づいて、前記第１画像の撮影から前記第２画像の撮影までの期間におけるベッドの状態変化の種類を特定する状態変化特定部と、
前記状態変化の種類に基づく情報を出力する出力部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１１】
コンピュータが、
第１画像における第１ベッド領域を表す境界線と、前記第１画像よりも後に撮影された第２画像から検出されたエッジによって表される線分との対応関係に基づいて、前記第１画像の撮影から前記第２画像の撮影までの期間におけるベッドの状態変化の種類を特定する、
ことを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理プログラム、画像処理装置、及び画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
医療機関、介護施設等において、ベッド上に横臥する患者、被介護者等の起床又は離床行動及び在床時の様子を、看護師、介護士等の医療従事者に代わって、カメラを用いて監視するシステムが知られている。例えば、医療機関において、転倒又は転落事故につながる起床又は離床行動、あるいは、ナースコールボタンが押せない状態で苦しんでいるような異常行動が発生した場合、システムが患者に代わって看護師へ報知することが有効である。
【０００３】
このようなシステムにおいて、カメラで撮影した画像からベッド上の人間の行動を認識する際、画像内におけるベッド領域の情報が基準として用いられる。ベッドの１辺に複数のマーカを配置しておき、距離画像から求めたマーカの３次元位置とベッドの既知寸法とを用いて、ベッドの位置及びベッド領域を認識する技術も知られている（例えば、特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−０７８４３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１の技術では、ベッド上に複数のマーカが配置され、監視装置には距離画像を生成するための距離画像センサが設けられる。しかしながら、より簡単な構成でベッドの移動等の状態変化を認識する技術は知られていない。
【０００６】
なお、かかる問題は、ベッド上の患者又は被介護者を監視する場合に限らず、ベッド上の乳児のような健康な人間を監視する場合においても生ずるものである。
【０００７】
１つの側面において、本発明は、ベッドを撮影した画像から簡単にベッドの状態変化を特定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
１つの案では、画像処理プログラムは、第１画像における第１ベッド領域を表す境界線と、第２画像から検出されたエッジによって表される線分との対応関係に基づいて、ベッドの状態変化の種類を特定する処理を、コンピュータに実行させる。第２画像は、第１画像よりも後に撮影された画像であり、ベッドの状態変化は、第１画像の撮影から第２画像の撮影までの期間における状態変化である。
【発明の効果】
【０００９】
実施形態によれば、ベッドを撮影した画像から簡単にベッドの状態変化を特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】カメラの配置を示す図である。
【図２】ベッド領域抽出方法を示す図である。
【図３】水平移動による明るさの変化を示す図である。
【図４】リクライニング変形による線分の変化を示す図である。
【図５】ベッドの床面高さの変更による明るさの変化を示す図である。
【図６】画像処理装置の機能的構成図である。
【図７】画像処理のフローチャートである。
【図８】画像処理装置の具体例を示す機能的構成図である。
【図９】画像処理の具体例を示すフローチャートである。
【図１０】ベッド領域推定処理の第１の具体例を示すフローチャートである。
【図１１】カメラ座標系と３次元座標系との関係を示す図である。
【図１２】カメラの設置位置とベッドの床面高さとの関係を示す図である。
【図１３】３次元座標系に対するカメラ座標系の姿勢を示す図である。
【図１４】ベッド領域特定処理の第１の具体例を示すフローチャートである。
【図１５】ベッド領域の形状とコの字形状との関係を示す図である。
【図１６】ベッド領域生成処理を示す図である。
【図１７】複数の境界領域を示す図である。
【図１８】状態変化判定処理の第１の具体例を示すフローチャートである。
【図１９】床面高さの変更を示す図である。
【図２０】水平移動を示す図である。
【図２１】リクライニング変形を示す図である。
【図２２】床面高さを変更する対応関係判定処理のフローチャートである。
【図２３】相関スコアの計算方法を示す図である。
【図２４】床面高さを変更しない対応関係判定処理のフローチャートである。
【図２５】床面高さ推定処理のフローチャートである。
【図２６】推定床面高さに応じて変化するコの字形状を示す図である。
【図２７】相関スコアの変化を示す図である。
【図２８】床面高さの変更に伴う画像処理を示す図である。
【図２９】リクライニング変形に伴う画像処理を示す図である。
【図３０】ベッド領域推定処理の第２の具体例を示すフローチャートである。
【図３１Ａ】状態変化判定処理の第２の具体例を示すフローチャート（その１）である。
【図３１Ｂ】状態変化判定処理の第２の具体例を示すフローチャート（その２）である。
【図３２】ベッド領域特定処理の第２の具体例を示すフローチャートである。
【図３３】情報処理装置の構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。
図１は、実施形態におけるカメラの配置例を示している。カメラ１０１は、例えば、単眼カメラであり、ベッド１０２上の人間を撮影するために、ベッド１０２の上方に設置されている。カメラ１０１によって撮影された画像から、ベッド領域１０３が特定される。
【００１２】
ところで、病室内には、ベッド１０２以外にも患者と多数の物体とが存在する。病室内に存在する物体は、布団、枕、オーバベッドテーブル、サイドテーブル、椅子、家具、壁紙、カーテン等である。このため、ベッド１０２を撮影した画像からエッジを検出すると、ベッド１０２の形状以外の膨大なエッジが検出される。
【００１３】
それらのエッジによって表される多数の線分の中から、ベッド領域１０３の境界線を表す線分を探索する場合、計算量が大きくなるとともに、ベッド領域１０３の誤認識も発生しやすくなると考えられる。ベッド領域１０３の誤認識は患者の行動の誤認識につながるため、ナースコールの誤報によって看護師の負担が増加する可能性がある。
【００１４】
図２は、先願である特願２０１４−２５０７９５号に記載されたベッド領域抽出方法を示している。このベッド領域抽出方法では、画像から検出されたエッジによって表される線分の中から、ベッド領域１０３を形成しない線分が排除されて、ベッド領域１０３を形成し得る線分が抽出される（手順２０１）。次に、２本の線分を組み合わせてＬ字形状が生成され、ベッド領域１０３を形成しないＬ字形状が排除されて、ベッド領域１０３を形成し得るＬ字形状が抽出される（手順２０２）。
【００１５】
次に、２つのＬ字形状を組み合わせてコの字形状が生成され、ベッド領域１０３を形成しないコの字形状が排除されて、ベッド領域１０３を形成し得るコの字形状が抽出される（手順２０３）。そして、２つのコの字形状を組み合わせて矩形形状が生成され、ベッド領域１０３を形成しない矩形形状が排除されて、ベッド領域１０３を表す矩形形状が抽出される（手順２０４）。これにより、正確かつ効率的にベッド領域１０３を特定することができる。
【００１６】
しかしながら、ベッド１０２の位置及び形状は常に同じではなく、看護師がベッド１０２を床上で水平に移動させたり、看護師又は患者がベッド１０２の床面高さを変更したり、リクライニング機構によりベッド１０２の形状が変化したりすることがある。リクライニング変形には、人間がもたれ掛かれるようにベッド１０２の床面を起こす変形と、ベッド１０２の床面を倒して平坦な形状に戻す変形とが含まれる。このようなベッド１０２の状態変化が監視開始後に発生すると、カメラ１０１とベッド１０２との位置関係等が変化するため、ベッド領域１０３の特定が困難になることがある。
【００１７】
図３は、ベッド１０２の水平移動による明るさの変化の例を示している。照明器具５０１からベッド１０２の床面５０２に対して光が照射されている状態で、ベッド１０２が床上でベッド１０２のヘッドボードがカメラ１０１から遠ざかるように水平移動すると、フットボードの周辺５０３が暗くなる。この場合、フットボードの周辺５０３に含まれるベッド領域１０３の境界線からエッジが検出されにくくなり、その境界線を表す線分を含むコの字形状が生成されないため、ベッド領域１０３を表す矩形形状が生成されない。
【００１８】
図４は、ベッド１０２のリクライニング変形による線分の変化の例を示している。リクライニング変形によってベッド１０２の床面の一部４０１が起こされると、ベッド１０２の形状が変化する。この場合、ベッド領域１０３を表す矩形形状が生成されないか、又は、生成された矩形形状がベッド領域１０３に対応しない。
【００１９】
図５は、ベッド１０２の床面高さの変更による明るさの変化の例を示している。照明器具５０１からベッド１０２の床面５０２に対して光が照射されている状態で、床面５０２が上昇すると、フットボードの周辺５０３が暗くなる。この場合、フットボードの周辺５０３に含まれるベッド領域１０３の境界線からエッジが検出されにくくなり、その境界線を表す線分を含むコの字形状が生成されないため、ベッド領域１０３を表す矩形形状が生成されない。
【００２０】
そこで、ベッド１０２の床面高さの変更、水平移動、又はリクライニング変形のような状態変化が発生した場合であっても、その状態変化に応じてベッド領域１０３を特定できることが望ましい。
【００２１】
図６は、実施形態の画像処理装置の機能的構成例を示している。図６の画像処理装置６０１は、状態変化特定部６１１及び出力部６１２を含む。
【００２２】
図７は、図６の画像処理装置６０１が行う画像処理の例を示すフローチャートである。まず、状態変化特定部６１１は、第１画像における第１ベッド領域を表す境界線と、第２画像から検出されたエッジによって表される線分との対応関係に基づいて、ベッドの状態変化の種類を特定する（ステップ７０１）。第２画像は、第１画像よりも後に撮影された画像であり、ベッドの状態変化は、第１画像の撮影から第２画像の撮影までの期間における状態変化である。
【００２３】
次に、出力部６１２は、特定された状態変化の種類に基づく情報を出力する（ステップ７０２）。状態変化の種類に基づく情報は、状態変化の種類を表す情報であってもよく、状態変化の種類に応じて更新されるベッド領域を表す情報であってもよい。
【００２４】
このような画像処理装置６０１によれば、ベッドを撮影した画像から簡単にベッドの状態変化を特定することができる。
【００２５】
図８は、図６の画像処理装置６０１の具体例を示している。図８の画像処理装置６０１は、状態変化特定部６１１、出力部６１２、画像取得部８０１、ベッド領域推定部８０２、及び記憶部８０３を含む。記憶部８０３は、画像８１１、フィルタリング条件８１２、レンズ歪み情報８１３、及びベッド領域情報８１４を記憶する。
【００２６】
画像取得部８０１は、カメラ１０１から時系列に入力される画像８１１を取得し、記憶部８０３に格納する。ベッド領域推定部８０２は、上述した先願に記載されたベッド領域抽出方法と同様の方法により、各時刻における画像８１１からベッド領域１０３を推定し、推定したベッド領域１０３を表すベッド領域情報８１４を生成する。ただし、ベッド領域推定部８０２は、先願とは異なり、画像８１１から検出した線分を３次元空間内の線分に変換した後に、ベッド領域１０３を推定する。
【００２７】
状態変化特定部６１１は、ある時刻における画像８１１から推定された３次元空間内のベッド領域１０３を表す境界線と、ある時刻よりも後の時刻における画像８１１から検出された３次元空間内の線分との対応関係に基づいて、ベッドの状態変化の種類を特定する。
【００２８】
フィルタリング条件８１２としては、先願に記載されたフィルタリング条件と類似する情報が用いられる。フィルタリング条件８１２は、画像８１１からベッド領域１０３を推定する際に用いられ、例えば、線分抽出条件、Ｌ字形状抽出条件、及びコの字形状抽出条件を含む。
【００２９】
線分抽出条件は、画像から検出された３次元空間内の線分の中から、ベッド領域１０３を形成し得る線分を抽出するための条件である。線分抽出条件は、例えば、以下のような条件であってもよい。
（１）線分の角度が所定の角度範囲内（θ１以上θ２未満）である。
（２）線分が静領域にある。
（３）線分の長さが所定の長さ以上（Ｌ１以上）である。
【００３０】
３次元空間内の領域が静領域であるか否かの判定方法については後述する。Ｌ字形状抽出条件は、２本の線分を組み合わせたＬ字形状の中から、ベッド領域１０３を形成し得るＬ字形状を抽出するための条件である。Ｌ字形状抽出条件は、例えば、以下のような条件であってもよい。
（４）Ｌ字形状の２辺（２本の線分）のなす角度が所定の角度範囲内（θ３以上θ４未満）である。
（５）Ｌ字形状の２辺がいずれも水平面を形成する水平成分である。
【００３１】
コの字形状抽出条件は、２つのＬ字形状を組み合わせたコの字形状の中から、ベッド領域１０３を形成し得るコの字形状を抽出するための条件である。コの字形状抽出条件は、例えば、以下のような条件であってもよい。
（６）コの字形状の両端の２辺（２本の線分）のなす角度が所定の角度範囲内（θ５以上θ６未満）である。
（７）コの字形状の両端の２辺の幅が所定の長さ以上（Ｌ２以上）である。
（８）コの字形状の両端の２辺の周辺において、画像８１１内の画素の輝度分布が高輝度から低輝度へ変化している。
【００３２】
上記（１）〜（８）の抽出条件は一例に過ぎず、フィルタリング条件８１２は、別の線分抽出条件、Ｌ字形状抽出条件、及びコの字形状抽出条件を含んでいてもよい。
【００３３】
レンズ歪み情報８１３は、カメラ１０１のレンズ歪みを表す情報であり、画像８１１から検出された線分を３次元空間内の線分に変換する際に用いられる。また、レンズ歪み情報８１３は、３次元空間内のベッド領域１０３等の領域を画像８１１内の領域に逆変換する際にも用いられる。
【００３４】
出力部６１２は、表示装置であってもよく、通信インタフェースであってもよい。例えば、出力部６１２が表示装置である場合、出力部６１２は、画像８１１内でベッド領域１０３に対応する領域を、画面上で強調表示することができる。また、出力部６１２が通信インタフェースである場合、出力部６１２は、通信ネットワークを介して、ベッド領域情報８１４を別の画像処理装置へ送信することができる。
【００３５】
図９は、図８の画像処理装置６０１が行う画像処理の具体例を示すフローチャートである。まず、画像取得部８０１は、カメラ１０１から画像８１１が入力されたか否かをチェックし（ステップ９０１）、画像８１１が入力された場合（ステップ９０１，ＹＥＳ）、その画像８１１を取得して記憶部８０３に格納する。
【００３６】
次に、状態変化特定部６１１及びベッド領域推定部８０２は、ベッド領域推定処理を行う（ステップ９０２）。次に、ベッド領域推定部８０２は、推定結果に基づいてベッド領域情報８１４を更新し（ステップ９０３）、出力部６１２は、ベッド領域情報８１４を出力する（ステップ９０４）。そして、画像処理装置６０１は、次の時刻における画像８１１について、ステップ９０１以降の処理を繰り返す。
【００３７】
ステップ９０２のベッド領域推定処理において所定の条件が満たされた場合、画像処理装置６０１は、ステップ９０２の処理をスキップして、ステップ９０１以降の処理を繰り返す。そして、次の時刻における画像８１１が入力されない場合（ステップ９０１，ＮＯ）、画像処理装置６０１は、処理を終了する。
【００３８】
図１０は、図９のステップ９０２におけるベッド領域推定処理の第１の具体例を示すフローチャートである。まず、ベッド領域推定部８０２は、入力された画像８１１からエッジを検出し、検出されたエッジによって表される線分を生成する（ステップ１００１）。
【００３９】
次に、ベッド領域推定部８０２は、画像８１１内の各線分を、ベッド１０２を真上から俯瞰した３次元座標系における線分に変換する（ステップ１００２）。線分の座標変換には、３次元座標系におけるカメラ座標系の原点の位置（Ｘｗ，Ｙｗ，Ｚｗ）と、３次元座標系に対するカメラ座標系の姿勢を表すロール角α、ピッチ角β、及びヨー角γとが用いられる。
【００４０】
図１１は、カメラ座標系と３次元座標系との関係の例を示している。カメラ座標系ｘｃｙｃｚｃは、カメラ１０１の設置位置１１０１を原点とする座標系であり、３次元座標系ｘｙｚは、設置位置１１０１から部屋の床１１０３へ下ろした垂線と床１１０３との交点１１０２を原点とする座標系である。この例では、３次元座標系ｘｙｚのｘ軸は、ベッド領域１０３の短辺と平行であり、ｙ軸は、ベッド領域１０３の長辺と平行であり、Ｘｗ＝Ｙｗ＝０である。しかし、ベッド１０２が床１１０３上で水平移動した場合、ｘ軸及びｙ軸に対するベッド領域１０３の短辺及び長辺の角度が変化することがある。
【００４１】
図１２は、カメラ１０１の設置位置とベッドの床面高さとの関係の例を示している。この例では、ベッド１０２の床面５０２が３次元座標系ｘｙｚのｘｙ平面内に含まれるように、３次元座標系ｘｙｚの原点がｚ軸方向にシフトしている。この場合、Ｚｗは、カメラ１０１の設置高さとベッド１０２の床面高さＨとの差分を表す。
【００４２】
図１３は、３次元座標系ｘｙｚに対するカメラ座標系ｘｃｙｃｚｃの姿勢の例を示している。ｘ軸周りの回転は、ロール角αによって表され、ｙ軸周りの回転は、ピッチ角βによって表され、ｚ軸周りの回転は、ヨー角γによって表される。
【００４３】
ここで、カメラ１０１の設置高さ、ベッド１０２の床面高さＨ、ロール角α、及びピッチ角βは既知であり、ヨー角γは０であるものとする。図１２の３次元座標系ｘｙｚを用いた場合、Ｘｗ＝Ｙｗ＝０であり、Ｚｗは、カメラ１０１の設置高さとベッド１０２の床面高さＨから求めることができる。こうして、Ｘｗ、Ｙｗ、Ｚｗ、α、β、及びγの６個のパラメータが与えられれば、画像８１１内の各線分の両端点の座標を、３次元座標系ｘｙｚにおける３次元座標に変換することができる。このとき、レンズ歪み情報８１３に基づいて、カメラ１０１のレンズ歪みによる画像８１１の歪みが補正される。
【００４４】
次に、ベッド領域推定部８０２は、３次元座標系ｘｙｚにおける線分に対してフィルタリング条件８１２を適用することで、３次元空間におけるベッド領域１０３を特定する（ステップ１００３）。
【００４５】
図１４は、図１０のステップ１００３におけるベッド領域特定処理の第１の具体例を示すフローチャートである。まず、ベッド領域推定部８０２は、３次元座標系ｘｙｚにおける線分の中から、線分抽出条件を満たす線分を抽出する（ステップ１４０１）。次に、ベッド領域推定部８０２は、２本の線分を組み合わせてＬ字形状を生成し（ステップ１４０２）、生成したＬ字形状の中から、Ｌ字形状抽出条件を満たすＬ字形状を抽出する（ステップ１４０３）。
【００４６】
次に、ベッド領域推定部８０２は、２つのＬ字形状を組み合わせてコの字形状を生成し（ステップ１４０４）、生成したコの字形状の中から、コの字形状抽出条件を満たすコの字形状を抽出する（ステップ１４０５）。そして、ベッド領域推定部８０２は、抽出したコの字形状から、ベッド領域１０３を表す形状を生成する（ステップ１４０６）。ただし、この時点では、記憶部８０３内のベッド領域情報８１４は更新されない。
【００４７】
ベッド１０２の周囲の照明の明るさ又はベッド１０２上の人間の位置によっては、ベッド領域１０３の境界線が検出されないことがある。そこで、先願のベッド領域抽出方法では、ベッド領域１０３の一方の短辺から線分が検出されない場合、コの字形状の幅とベッド１０２の縦横比の情報に基づいて、ベッド領域１０３が推定される。
【００４８】
この場合、画像８１１内におけるベッド領域１０３が推定されるため、ベッド１０２とカメラ１０１との相対位置関係に依存して、ベッド領域１０３の長辺方向が様々に変化する。このため、画像８１１内におけるベッド１０２の複数の位置について、ベッド１０２の位置とベッド領域１０３の長辺方向との対応関係が、あらかじめ記憶装置に格納されていることが望ましい。
【００４９】
一方、図１４のベッド領域特定処理では、３次元座標系ｘｙｚにおけるベッド領域１０３が推定されるため、ベッド１０２とカメラ１０１との相対位置関係に依存することなく、ベッド領域１０３の長辺方向は一定である。したがって、ベッド１０２の位置とベッド領域１０３の長辺方向との対応関係を格納しておく必要がなくなり、記憶装置の容量が削減される。
【００５０】
図１５は、ベッド領域１０３の形状とコの字形状との関係の例を示している。３次元座標系ｘｙｚでは、ベッド１０２の形状及びサイズは、ベッド１０２の位置及び向きに依存することなく一定である。この点に着目すれば、ベッド領域１０３の一方の短辺１５０１から線分が検出されない場合でも、他方の短辺１５０２から生成されたコの字形状１５１２に基づいて反対側のコの字形状１５１１を補間し、ベッド領域１０３全体の形状を生成することができる。
【００５１】
図１６は、このようなベッド領域生成処理の例を示している。ベッド領域推定部８０２は、カメラ１０１から入力された画像１６０１内の各線分を３次元座標系ｘｙｚにおける線分に変換する。３次元座標系ｘｙｚの原点１６０２は、カメラ１０１の設置位置１１０１に対応している。そして、ベッド領域推定部８０２は、ｘｙ平面内にある線分から、コの字形状抽出条件を満たすコの字形状１６０３を生成する。
【００５２】
この例では、コの字形状１６０３の底辺１６０４は、ベッド領域１０３の短辺に対応し、ｘ軸に対して角度θの傾きを有する。この角度θは、カメラ１０１の光軸方向とベッド領域１０３の長辺との間の相対角度を表し、座標変換のパラメータＺｗには依存しない。
【００５３】
次に、ベッド領域推定部８０２は、底辺１６０４の両端点のｘｙ平面における座標を用いて、一方の端点から他方の端点へ向かう単位方向ベクトルｖ１を求める。そして、ベッド領域推定部８０２は、底辺１６０４の中点の座標ｍ、単位方向ベクトルｖ１、及びベッド領域１０３の短辺の長さ（ベッド幅）Ｂｗを用いて、ベッド領域１０３の頂点１６１１の座標ｐＦＬ及び頂点１６１２の座標ｐＦＲを、次式により求める。
ｐＦＬ＝ｍ−ｖ１・Ｂｗ／２      （１）
ｐＦＲ＝ｍ＋ｖ１・Ｂｗ／２      （２）
【００５４】
式（１）の座標ｐＦＬは、底辺１６０４の中点を起点として、単位方向ベクトルｖ１の向きとは逆向きに、ベッド幅Ｂｗの半分だけ進んだ点の位置を表す。また、式（２）の座標ｐＦＲは、底辺１６０４の中点を起点として、単位方向ベクトルｖ１の向きに、ベッド幅Ｂｗの半分だけ進んだ点の位置を表す。
【００５５】
次に、ベッド領域推定部８０２は、底辺１６０４の単位法線ベクトルｖ２を求める。そして、ベッド領域推定部８０２は、単位法線ベクトルｖ２及びベッド領域１０３の長辺の長さＢｈを用いて、ベッド領域１０３の頂点１６１３の座標ｐＢＬ及び頂点１６１４の座標ｐＢＲを、次式により求める。
ｐＢＬ＝ｐＦＬ＋ｖ２・Ｂｈ      （３）
ｐＢＲ＝ｐＦＲ＋ｖ２・Ｂｈ      （４）
【００５６】
式（３）の座標ｐＢＬは、頂点１６１１を起点として、単位法線ベクトルｖ２の向きに長さＢｈだけ進んだ点の位置を表し、式（４）の座標ｐＢＲは、頂点１６１２を起点として、単位法線ベクトルｖ２の向きに長さＢｈだけ進んだ点の位置を表す。そして、ベッド領域推定部８０２は、頂点１６１１〜頂点１６１４を結ぶ線分によって表される矩形１６２１を、ベッド領域１０３を表す形状として生成する。
【００５７】
ベッド領域推定部８０２によってベッド領域１０３が特定された後、状態変化特定部６１１は、特定されたベッド領域１０３を表す複数の境界線に対応する複数の境界領域の動きを計算する（ステップ１００４）。
【００５８】
図１７は、複数の境界領域の例を示している。この例では、ベッド領域１０３の境界線上に６個の境界領域が設定されている。各境界領域は、境界線を中心線とする、所定幅の細長い矩形形状を有する。
【００５９】
境界領域ｓ３は、ベッド領域１０３のヘッドボード側（人間の頭側）の短辺に対応し、境界領域ｓ６は、ヘッドボードとは反対側（人間の足元側）の短辺に対応する。境界領域ｓ２は、ベッド領域１０３の一方の長辺の頭側部分に対応し、境界領域ｓ１は、その長辺の足元側部分に対応する。境界領域ｓ４は、ベッド領域１０３の他方の長辺の頭側部分に対応し、境界領域ｓ５は、その長辺の足元側部分に対応する。
【００６０】
また、これらの境界領域のうち境界領域ｓ２〜境界領域ｓ４は、ベッド１０２のリクライニング部分に対応する。リクライニング部分は、ベッド１０２のリクライニング変形によって起きたり倒れたりする部分である。これに対して、境界領域ｓ１、境界領域ｓ５、及び境界領域ｓ６は、リクライニング変形によって状態変化が発生しない部分に対応する。
【００６１】
時刻ｔにおける境界領域の動きは、例えば、時刻（ｔ−２）、時刻（ｔ−１）、及び時刻ｔの３時刻における画像８１１内の画素値を用いて計算することができる。このとき、状態変化特定部６１１は、３次元座標系ｘｙｚにおける各境界領域の範囲を画像８１１内の範囲に逆変換することで、各境界領域に属する画素を特定する。ある境界領域に属する画素（ｘ，ｙ）の時刻ｔにおける画素値をｆｔ（ｘ，ｙ）とすると、時刻ｔと時刻（ｔ−１）との間の画素値の差分ｆ１（ｘ，ｙ）は、次式により求められる。
ｆ１（ｘ，ｙ）＝｜ｆｔ（ｘ，ｙ）−ｆｔ−１（ｘ，ｙ）｜      （１１）
【００６２】
同様に、時刻（ｔ−１）と時刻（ｔ−２）との間の画素値の差分ｆ２（ｘ，ｙ）は、次式により求められる。
ｆ２（ｘ，ｙ）＝｜ｆｔ−１（ｘ，ｙ）−ｆｔ−２（ｘ，ｙ）｜      （１２）
【００６３】
そこで、状態変化特定部６１１は、所定の閾値ＴＨを用いて、ｆ１（ｘ，ｙ）及びｆ２（ｘ，ｙ）を次式により２値化する。
ｂ１（ｘ，ｙ）＝１  （ｆ１（ｘ，ｙ）≧ＴＨ）      （１３）
ｂ１（ｘ，ｙ）＝０  （ｆ１（ｘ，ｙ）＜ＴＨ）      （１４）
ｂ２（ｘ，ｙ）＝１  （ｆ２（ｘ，ｙ）≧ＴＨ）      （１５）
ｂ２（ｘ，ｙ）＝０  （ｆ２（ｘ，ｙ）＜ＴＨ）      （１６）
【００６４】
次に、状態変化特定部６１１は、ｂ１（ｘ，ｙ）及びｂ２（ｘ，ｙ）の論理積ｂ３（ｘ，ｙ）を、次式により求める。
ｂ３（ｘ，ｙ）＝ｂ１（ｘ，ｙ）  ａｎｄ  ｂ２（ｘ，ｙ）      （１７）
【００６５】
次に、状態変化特定部６１１は、１つの境界領域に属する全画素に対する、論理積ｂ３（ｘ，ｙ）が“１”である画素の割合を求め、求めた割合が所定値よりも大きい場合、その境界領域を動領域と判定する。一方、求めた割合が所定値以下である場合、状態変化特定部６１１は、その境界領域を静領域と判定する。そして、状態変化特定部６１１は、状態変化判定処理を行う（ステップ１００５）。
【００６６】
図１８は、図１０のステップ１００５における状態変化判定処理の例を示すフローチャートである。ベッド１０２の床面高さの変更、水平移動、及びリクライニング変形のうち２つ以上の状態変化が同時に発生することはなく、いずれか１つの状態変化が発生するものと考えられる。そこで、状態変化判定処理では、動きのある境界領域の組み合わせに基づいて、ベッド１０２の状態変化が、床面高さの変更、水平移動、又はリクライニング変形のいずれに該当するかが判定される。
【００６７】
図１９は、床面高さの変更の例を示している。この例では、ベッド１０２の床面高さが上昇している。矩形１９０１は、ベッド１０２の状態変化前のベッド領域１０３を表し、矩形１９０２は、状態変化後のコの字形状１９０３から生成されるベッド領域１０３を表す。この場合、コの字形状１９０３及び矩形１９０２は、状態変化前の３次元座標系ｘｙｚを用いて表現されている。床面高さが上昇すると座標変換のパラメータＺｗは減少するはずであるが、床面高さの変更が検出されない限り、状態変化前のＺｗを用いて座標変換が行われる。
【００６８】
床面高さが上昇した場合、境界領域ｓ１〜境界領域ｓ６のすべてが動領域になり、矩形１９０２は矩形１９０１よりも大きくなる。矩形１９０１と矩形１９０２の中心位置及び傾きは同じであるため、矩形１９０２を縮小すれば、矩形１９０１と重なる。逆に、床面高さが下降した場合は、状態変化後のコの字形状から生成される矩形は、矩形１９０１よりも小さくなるため、状態変化後の矩形を拡大すれば、矩形１９０１と重なる。
【００６９】
したがって、ベッド１０２の床面高さＨを変更することでＺｗを変更しながら、状態変化前後のベッド領域１０３を比較することで、床面高さの変更が行われたか否かを判定することができる。
【００７０】
図２０は、水平移動の例を示している。矩形２００１は、ベッド１０２の状態変化前のベッド領域１０３を表し、矩形２００２は、状態変化後のコの字形状２００３から生成されるベッド領域１０３を表す。この場合、ベッド１０２の状態変化によって床面高さが変化しないため、Ｚｗは変化せず、３次元座標系ｘｙｚも変化しない。
【００７１】
ベッド１０２が水平に移動した場合、境界領域ｓ１〜境界領域ｓ６のすべてが動領域になる。矩形２００１と矩形２００２のサイズは同じであるが、矩形２００１と矩形２００２の位置及び傾きが異なるため、矩形２００２を拡大又は縮小しても、矩形２００１とは重ならない。したがって、ベッド１０２の床面高さＨを変更することでＺｗを変更しながら、状態変化前後のベッド領域１０３を比較することで、水平移動が行われたか否かを判定することができる。
【００７２】
図２１は、リクライニング変形の例を示している。矩形２１０１は、ベッド１０２のリクライニング開始前のベッド領域１０３を表す。矩形２１０２は、ベッド１０２のリクライニング部分を起こすリクライニング変形が行われて、リクライニング部分がリクライニング状態で静止したときのコの字形状２１０４から生成されるベッド領域１０３を表す。矩形２１０３は、リクライニング部分を倒すリクライニング変形が行われて、リクライニングが終了したときのコの字形状２１０５から生成されるベッド領域１０３を表す。
【００７３】
この場合、リクライニング終了時の３次元座標系ｘｙｚ及び矩形２１０３は、リクライニング開始時の３次元座標系ｘｙｚ及び矩形２１０１と同じである。リクライニング変形が行われている間は、リクライニング部分に対応する境界領域ｓ２〜境界領域ｓ４のみが動領域になり、境界領域ｓ１、境界領域ｓ５、及び境界領域ｓ６は静領域のままである。したがって、境界領域ｓ２〜境界領域ｓ４のみが静領域から動領域に変化した場合、リクライニング変形が開始されたと判定することができる。
【００７４】
矩形２１０１と矩形２１０２の中心位置及びサイズが異なるため、矩形２１０２は矩形２１０１とは重ならない。一方、矩形２１０１と矩形２１０３の中心位置、傾き、及びサイズは同じであるため、矩形２１０３は矩形２１０１と重なる。したがって、リクライニング変形が開始された後に、状態変化後のベッド領域１０３とリクライニング開始前のベッド領域１０３とを比較することで、リクライニング状態になったか又はリクライニングが終了したかを判定することができる。
【００７５】
まず、状態変化特定部６１１は、状態変化判定処理が状態変化判定待ちであるか否かをチェックする（ステップ１８０１）。状態変化判定待ちは、状態変化の判定結果が確定していないことを表し、後述するように、判定待ちＡと判定待ちＢの２種類の状態のいずれか一方に対応する。
【００７６】
状態変化判定処理が状態変化判定待ちではない場合（ステップ１８０１，ＮＯ）、状態変化特定部６１１は、すべての境界領域が動領域であるか否かをチェックする（ステップ１８０７）。すべての境界領域が動領域である場合（ステップ１８０７，ＹＥＳ）、状態変化特定部６１１は、状態変化判定処理が判定待ちＡであると判定する（ステップ１８０８）。判定待ちＡは、ベッド１０２の床面高さの変更又は水平移動が継続中であることを表す。そして、画像処理装置６０１は、次の時刻における画像８１１について、ステップ９０１以降の処理を繰り返す。
【００７７】
１個以上の境界領域が静領域である場合（ステップ１８０７，ＮＯ）、状態変化特定部６１１は、リクライニング部分に対応するすべての境界領域が動領域であるか否かをチェックする（ステップ１８０９）。図１７の例では、リクライニング部分に対応する境界領域は、境界領域ｓ２〜境界領域ｓ４である。
【００７８】
リクライニング部分に対応するすべての境界領域が動領域である場合（ステップ１８０９，ＹＥＳ）、状態変化特定部６１１は、状態変化判定処理が判定待ちＢであると判定する（ステップ１８１０）。判定待ちＢは、ベッド１０２のリクライニング変形が継続中であることを表す。そして、画像処理装置６０１は、次の時刻における画像８１１について、ステップ９０１以降の処理を繰り返す。
【００７９】
リクライニング部分に対応する１個以上の境界領域が静領域である場合（ステップ１８０９，ＮＯ）、状態変化特定部６１１は、ベッド１０２がリクライニング状態であるか否かをチェックする（ステップ１８１１）。ベッド１０２がリクライニング状態である場合（ステップ１８１１，ＹＥＳ）、状態変化特定部６１１は、ベッド１０２のリクライニング状態が継続中であると判定する（ステップ１８１２）。一方、ベッド１０２がリクライニング状態ではない場合（ステップ１８１１，ＮＯ）、状態変化特定部６１１は、ベッド１０２の状態変化が発生していないと判定する（ステップ１８１３）。
【００８０】
状態変化判定処理が状態変化判定待ちである場合（ステップ１８０１，ＹＥＳ）、状態変化特定部６１１は、各境界領域が動領域であるか否かをチェックする（ステップ１８０２）。１個以上の境界領域が動領域である場合（ステップ１８０２，ＹＥＳ）、状態変化特定部６１１は、ベッド１０２の状態変化が継続中であると判定する。そして、画像処理装置６０１は、次の時刻における画像８１１について、ステップ９０１以降の処理を繰り返す。
【００８１】
一方、すべての境界領域が静領域である場合（ステップ１８０２，ＮＯ）、状態変化特定部６１１は、ベッド１０２の状態変化が終了したと判定し、状態変化判定処理が判定待ちＡ又は判定待ちＢのいずれであるかをチェックする（ステップ１８０３）。
【００８２】
状態変化判定処理が判定待ちＡである場合（ステップ１８０３，ＹＥＳ）、状態変化特定部６１１は、ベッド１０２の床面高さＨを変更しながら、状態変化前後のベッド領域１０３に対応関係があるか否かをチェックする（ステップ１８０４）。状態変化前後のベッド領域１０３に対応関係がある場合（ステップ１８０４，ＹＥＳ）、状態変化特定部６１１は、状態変化は床面高さの変更であると判定し（ステップ１８０５）、判定待ちＡを解除する（ステップ１８０６）。
【００８３】
一方、状態変化前後のベッド領域１０３に対応関係がない場合（ステップ１８０４，ＮＯ）、状態変化特定部６１１は、状態変化は水平移動であると判定し（ステップ１８１４）、判定待ちＡを解除する（ステップ１８０６）。
【００８４】
状態変化判定処理が判定待ちＢである場合（ステップ１８０３，ＮＯ）、状態変化特定部６１１は、ベッド１０２の床面高さＨを変更せずに、状態変化前後のベッド領域１０３に対応関係があるか否かをチェックする（ステップ１８１５）。状態変化前後のベッド領域１０３に対応関係がある場合（ステップ１８１５，ＹＥＳ）、状態変化特定部６１１は、状態変化はリクライニング終了のためのリクライニング変形であると判定し（ステップ１８１６）、判定待ちＢを解除する（ステップ１８０６）。
【００８５】
一方、状態変化前後のベッド領域１０３に対応関係がない場合（ステップ１８１５，ＮＯ）、状態変化特定部６１１は、ベッド１０２がリクライニング状態であると判定し（ステップ１８１７）、判定待ちＢを解除する（ステップ１８０６）。
【００８６】
このように、ベッド領域１０３の境界線上に複数の境界領域を設定し、動きのある境界領域の組み合わせを求めることで、ベッド１０２の状態変化の種類を高精度に判定することができる。
【００８７】
図２２は、図１８のステップ１８０４における対応関係判定処理の例を示すフローチャートである。図２２の対応関係判定処理において、状態変化特定部６１１は、ベッド１０２の床面高さＨを変更することでＺｗを変更しながら、図１４のステップ１４０５で抽出されたコの字形状を、変更後のＺｗに対応する３次元座標系ｘｙｚに変換する。そして、変換後のコの字形状を、ベッド領域情報８１４が表すベッド領域１０３と比較して、対応関係の有無を判定する。
【００８８】
まず、状態変化特定部６１１は、ベッド１０２の仕様によって決められている、床面高さの変更可能範囲における最小値を推定床面高さに設定し（ステップ２２０１）、推定床面高さと変更可能範囲における最大値とを比較する（ステップ２２０２）。
【００８９】
推定床面高さが最大値以下である場合（ステップ２２０２，ＹＥＳ）、状態変化特定部６１１は、推定床面高さからＺｗを求め、ステップ１４０５で抽出されたコの字形状を、求めたＺｗに対応する３次元座標系ｘｙｚに変換する（ステップ２２０３）。これにより、コの字形状に含まれる各線分が新たな３次元座標系ｘｙｚに変換され、各線分の位置及び長さが変更される。次に、状態変化特定部６１１は、変換後のコの字形状と、ベッド領域情報８１４が表すベッド領域１０３との間の相関スコアを計算する（ステップ２２０４）。
【００９０】
図２３は、相関スコアの計算方法の例を示している。線分２３０１〜線分２３０３がコの字形状に含まれている場合、各線分とベッド領域１０３の各境界線との距離に基づいて相関スコアが計算される。
【００９１】
線分２３０１の端点ｐ１と、ベッド領域１０３の境界線２３１１との距離は、端点ｐ１から境界線２３１１へ下ろした垂線２３２１の長さに対応し、端点ｐ２と境界線２３１１との距離は、端点ｐ２から境界線２３１１へ下ろした垂線２３２２の長さに対応する。同様に、線分２３０２の端点ｐ３及び端点ｐ４と、ベッド領域１０３の境界線２３１２との距離は、垂線２３２３及び垂線２３２４の長さに対応する。線分２３０３の端点ｐ５及び端点ｐ６と、ベッド領域１０３の境界線２３１３との距離は、垂線２３２５及び垂線２３２６の長さに対応する。
【００９２】
ｘｙ平面内の点（ｘ０，ｙ０）から、方程式ａｘ＋ｂｙ＋ｃ＝０によって表される境界線へ下ろした垂線の長さＬは、次式により求められる。
Ｌ＝｜ａ・ｘ０＋ｂ・ｙ０＋ｃ｜／（ａ２＋ｂ２）１／２      （２１）
【００９３】
この場合、垂線２３２１〜垂線２３２６の長さの総和を、相関スコアとして用いることができる。コの字形状がベッド領域１０３の形状に近づくほど、相関スコアは小さくなり、コの字形状がベッド領域１０３の形状から離れるほど、相関スコアは大きくなる。
【００９４】
次に、状態変化特定部６１１は、推定床面高さを所定の増分だけインクリメントして（ステップ２２０５）、ステップ２２０２以降の処理を繰り返す。そして、推定床面高さが最大値を超えた場合（ステップ２２０２，ＮＯ）、状態変化特定部６１１は、ステップ２２０４で計算した相関スコアの最小値を求め（ステップ２２０６）、相関スコアの最小値を閾値と比較する（ステップ２２０７）。
【００９５】
相関スコアの最小値が閾値よりも小さい場合（ステップ２２０７，ＹＥＳ）、状態変化特定部６１１は、状態変化前後のベッド領域１０３に対応関係があると判定する（ステップ２２０８）。一方、相関スコアの最小値が閾値以上である場合（ステップ２２０７，ＮＯ）、状態変化特定部６１１は、状態変化前後のベッド領域１０３に対応関係がないと判定する（ステップ２２０９）。
【００９６】
図２４は、図１８のステップ１８１５における対応関係判定処理の例を示すフローチャートである。図２４の対応関係判定処理において、状態変化特定部６１１は、ベッド１０２の床面高さＨを変更せずに、図１４のステップ１４０５で抽出されたコの字形状を、ベッド領域情報８１４が表すベッド領域１０３と比較して、対応関係の有無を判定する。
【００９７】
まず、状態変化特定部６１１は、ステップ１４０５で抽出されたコの字形状と、ベッド領域情報８１４が表すベッド領域１０３との間の相関スコアを計算し（ステップ２４０１）、相関スコアを閾値と比較する（ステップ２４０２）。
【００９８】
相関スコアが閾値よりも小さい場合（ステップ２４０２，ＹＥＳ）、状態変化特定部６１１は、状態変化前後のベッド領域１０３に対応関係があると判定する（ステップ２４０３）。一方、相関スコアが閾値以上である場合（ステップ２４０２，ＮＯ）、状態変化特定部６１１は、状態変化前後のベッド領域１０３に対応関係がないと判定する（ステップ２４０４）。
【００９９】
図１８のステップ１８０６、ステップ１８１２、又はステップ１８１３の処理を行った後、状態変化特定部６１１は、状態変化判定処理の判定結果が水平移動を示しているか否かをチェックする（ステップ１００６）。判定結果が水平移動を示している場合（ステップ１００６，ＹＥＳ）、状態変化特定部６１１は、処理を終了する。
【０１００】
一方、判定結果が水平移動を示していない場合（ステップ１００６，ＮＯ）、状態変化特定部６１１は、判定結果が床面高さの変更を示しているか否かをチェックする（ステップ１００７）。判定結果が床面高さの変更を示している場合（ステップ１００７，ＹＥＳ）、状態変化特定部６１１は、ベッド１０２の床面高さを推定する（ステップ１００８）。
【０１０１】
図２５は、図１０のステップ１００８における床面高さ推定処理の例を示すフローチャートである。図２５のステップ２５０１〜ステップ２５０６の処理は、図２２のステップ２２０１〜ステップ２２０６の処理と同様である。相関スコアの最小値を求めた後、状態変化特定部６１１は、相関スコアの最小値に対応する推定床面高さを、推定結果として求める（ステップ２５０７）。
【０１０２】
図２６は、床面高さ推定処理において、推定床面高さに応じて変化するコの字形状の例を示している。推定床面高さが高くなるにつれて、図２６（ａ）〜図２６（ｅ）が示すように、コの字形状は徐々に小さくなっていく。
【０１０３】
図２６（ａ）及び図２６（ｂ）は、推定床面高さが実際の床面高さよりも低い場合のコの字形状２６０１及びコの字形状２６０２を示している。この場合、コの字形状２６０１及びコの字形状２６０２は、ベッド領域１０３の形状２６１１の外側にある。
【０１０４】
図２６（ｃ）は、推定床面高さが実際の床面高さと一致した場合のコの字形状２６０３を示している。この場合、コの字形状２６０３は、ベッド領域１０３の形状２６１１と重なる。
【０１０５】
図２６（ｄ）及び図２６（ｅ）は、推定床面高さが実際の床面高さよりも高い場合のコの字形状２６０４及びコの字形状２６０５を示している。この場合、コの字形状２６０４及びコの字形状２６０５は、ベッド領域１０３の形状２６１１の内側にある。
【０１０６】
図２７は、床面高さ推定処理における相関スコアの変化の例を示している。推定床面高さを最小値から最大値までインクリメントすると、相関スコアは、曲線２７０１が示すように変化する。この場合、相関スコアの最小値２７０２に対応する推定床面高さが、推定結果として求められる。
【０１０７】
状態変化特定部６１１は、図２５の床面高さ推定処理を行う代わりに、図２２のステップ２２０６で求めた相関スコアの最小値に対応する推定床面高さを、推定結果として用いてもよい。
【０１０８】
次に、ベッド領域推定部８０２は、推定された床面高さからＺｗを求め、求めたＺｗに基づいて、ステップ１００２と同様の座標変換を行う（ステップ１００９）。そして、ベッド領域推定部８０２は、ステップ１００３と同様にしてベッド領域１０３を特定する（ステップ１０１０）。
【０１０９】
一方、判定結果が床面高さの変更を示していない場合（ステップ１００７，ＮＯ）、状態変化特定部６１１は、判定結果がリクライニング状態を示しているか否かをチェックする（ステップ１０１１）。判定結果がリクライニング状態を示している場合（ステップ１０１１，ＹＥＳ）、状態変化特定部６１１は、リクライニング開始前のベッド領域１０３を変更せず、そのまま用いることに決定する（ステップ１０１２）。判定結果がリクライニング状態を示していない場合（ステップ１０１１，ＮＯ）、すなわち、判定結果がリクライニング終了又は状態変化なしを示している場合、状態変化特定部６１１は、処理を終了する。
【０１１０】
判定結果が水平移動を示している場合（ステップ１００６，ＹＥＳ）、図９のステップ９０３において、ベッド領域推定部８０２は、ステップ１００３で特定したベッド領域１０３に基づいて、ベッド領域情報８１４を更新する。これにより、ステップ９０４において、水平移動後のベッド領域１０３を表すベッド領域情報８１４が出力される。
【０１１１】
判定結果が床面高さの変更を示している場合（ステップ１００７，ＹＥＳ）、ステップ９０３において、ベッド領域推定部８０２は、ステップ１０１０で特定したベッド領域１０３に基づいて、ベッド領域情報８１４を更新する。これにより、ステップ９０４において、床面高さの変更後のベッド領域１０３を表すベッド領域情報８１４が出力される。
【０１１２】
判定結果がリクライニング状態、リクライニング終了、又は状態変化なしを示している場合（ステップ１００７，ＮＯ）、ステップ９０３において、ベッド領域推定部８０２は、ベッド領域情報８１４を更新しない。これにより、リクライニング開始からリクライニング終了までの間は、ステップ９０４において、リクライニング開始前のベッド領域１０３を表すベッド領域情報８１４を出力することが可能になる。
【０１１３】
ステップ９０４において、画像８１１内でベッド領域１０３に対応する領域を強調表示する場合、ベッド領域推定部８０２は、ベッド領域情報８１４が表す３次元空間内のベッド領域１０３を、画像８１１内の領域に逆変換する。そして、出力部６１２は、逆変換後の領域を画面上で強調表示する。このとき、出力部６１２は、逆変換後の領域を枠線で囲むことで強調表示してもよく、逆変換後の領域の表示色を変更することで強調表示してもよい。
【０１１４】
このような画像処理によれば、ベッド１０２の床面高さの変更、水平移動、又はリクライニング変形が発生した場合であっても、その状態変化の種類に応じて、適切なベッド領域１０３の情報を出力することができる。
【０１１５】
図２８は、床面高さの変更に伴う画像処理の例を示している。この例では、時刻ｔ１において、ベッド１０２の床面高さの上昇が開始され、時刻ｔ２において、ベッド１０２の床面高さの上昇が終了している。矩形２８０１は、床面高さの変更前のベッド領域１０３を表し、矩形２８０２は、床面高さの変更後のコの字形状２８０３から生成されるベッド領域１０３を表す。
【０１１６】
時刻ｔ１よりも前の状態では、ベッド領域情報８１４は、矩形２８０１を表している。時刻ｔ１において、床面高さの上昇が開始されると、境界領域ｓ１〜境界領域ｓ６が動領域になるため、床面高さの変更又は水平移動が発生したと判定され、判定待ちＡの状態になる。時刻ｔ１から時刻ｔ２までの期間において床面高さの上昇が継続している間は、境界領域ｓ１〜境界領域ｓ６が動領域のままであるため、判定待ちＡは解除されない。したがって、この期間内には、ベッド領域情報８１４は更新されない。
【０１１７】
時刻ｔ２において、床面高さの上昇が終了すると、境界領域ｓ１〜境界領域ｓ６が静領域になるため、推定床面高さを変更しながら、コの字形状２８０３とベッド領域情報８１４が表す矩形２８０１との対応関係が判定される。この場合、コの字形状２８０３と矩形２８０１との間に対応関係があるため、状態変化は床面高さの変更であると判定され、判定待ちＡが解除される。
【０１１８】
次に、変更後の床面高さが推定され、推定された床面高さに対応する３次元座標系ｘｙｚにおいて、再度、コの字形状２８０３からベッド領域１０３を表す矩形２８０２が生成される。そして、ベッド領域情報８１４が、生成された矩形２８０２を表す情報に更新される。
【０１１９】
床面高さの変更の代わりにベッド１０２の水平移動が発生した場合は、時刻ｔ２において、コの字形状２８０３と矩形２８０１との間に対応関係がないため、状態変化は水平移動であると判定され、判定待ちＡが解除される。この場合、床面高さＨの情報は更新されず、ベッド領域情報８１４は、移動後のベッド領域１０３を表す情報に更新される。
【０１２０】
図２９は、リクライニング変形に伴う画像処理の例を示している。この例では、時刻ｔ１１において、ベッド１０２のリクライニング部分を起こすリクライニング変形２９１１が開始され、時刻ｔ１２において、リクライニング変形２９１１が終了している。その後、時刻ｔ１３において、ベッド１０２のリクライニング部分を倒すリクライニング変形２９１２が開始され、時刻ｔ１４において、リクライニング変形２９１２が終了している。時刻ｔ１２から時刻ｔ１３までの期間において、ベッド１０２はリクライニング状態にある。矩形２９０１は、リクライニング変形２９１１の開始前のベッド領域１０３を表す。
【０１２１】
時刻ｔ１１よりも前の状態では、ベッド領域情報８１４は、矩形２９０１を表している。時刻ｔ１１において、リクライニング変形２９１１が開始されると、境界領域ｓ２〜境界領域ｓ４が動領域になるため、リクライニング変形が発生したと判定され、判定待ちＢの状態になる。時刻ｔ１１から時刻ｔ１２までの期間においてリクライニング変形２９１１が継続している間は、境界領域ｓ２〜境界領域ｓ４が動領域のままであるため、判定待ちＢは解除されない。
【０１２２】
時刻ｔ１２において、リクライニング変形２９１１が終了すると、境界領域ｓ２〜境界領域ｓ４が静領域になるため、コの字形状２９０２とベッド領域情報８１４が表す矩形２９０１との対応関係が判定される。この場合、コの字形状２９０２と矩形２９０１との間に対応関係がないため、リクライニング状態と判定され、判定待ちＢが解除される。
【０１２３】
時刻ｔ１３において、リクライニング変形２９１２が開始されると、境界領域ｓ２〜境界領域ｓ４が再び動領域になるため、リクライニング変形が発生したと判定され、再び判定待ちＢの状態になる。時刻ｔ１３から時刻ｔ１４までの期間においてリクライニング変形２９１２が継続している間は、境界領域ｓ２〜境界領域ｓ４が動領域のままであるため、判定待ちＢは解除されない。
【０１２４】
時刻ｔ１４において、リクライニング変形２９１２が終了すると、境界領域ｓ２〜境界領域ｓ４が静領域になるため、コの字形状２９０４と矩形２９０１との対応関係が判定される。この場合、コの字形状２９０４と矩形２９０１との間に対応関係があるため、リクライニング終了と判定され、判定待ちＢが解除される。このとき、ベッド領域１０３は、リクライニング変形２９１１の開始前の矩形２９０１に戻っているため、ベッド領域情報８１４は更新されない。
【０１２５】
図３０は、図９のステップ９０２におけるベッド領域推定処理の第２の具体例を示すフローチャートである。図３０のベッド領域推定処理では、図１０のステップ１００１〜ステップ１００３の処理が省略されており、これらの処理はステップ３００２の状態変化判定処理において行われる。
【０１２６】
図３０のステップ３００１及びステップ３００３〜ステップ３００９の処理は、図１０のステップ１００４及びステップ１００６〜ステップ１０１２の処理と同様である。ただし、ステップ３００１において、状態変化特定部６１１は、ベッド領域情報８１４が表す直前のベッド領域１０３に基づいて、複数の境界領域の動きを計算する。
【０１２７】
図３１Ａ及び図３１Ｂは、図３０のステップ３００２における状態変化判定処理の例を示すフローチャートである。図３１Ａのステップ３１０１〜ステップ３１０９の処理は、図１８のステップ１８０１、ステップ１８０２、及びステップ１８０７〜ステップ１８１３の処理と同様である。
【０１２８】
ステップ３１０９において、状態変化特定部６１１が状態変化なしと判定した後、ベッド領域推定部８０２は、入力された画像８１１から検出されたエッジによって表される線分を生成する（ステップ３１１０）。次に、ベッド領域推定部８０２は、画像８１１内の各線分を３次元座標系における線分に変換し（ステップ３１１１）、３次元空間におけるベッド領域１０３を特定する（ステップ３１１２）。ステップ３１１０〜ステップ３１１２の処理は、図１０のステップ１００１〜ステップ１００３の処理と同様である。
【０１２９】
ステップ３１０２において、すべての境界領域が静領域である場合（ステップ３１０２，ＮＯ）、ベッド領域推定部８０２は、入力された画像８１１から検出されたエッジによって表される線分を生成する（ステップ３１１３）。次に、ベッド領域推定部８０２は、画像８１１内の各線分を３次元座標系における線分に変換し（ステップ３１１４）、３次元空間におけるベッド領域１０３を特定する（ステップ３１１５）。ステップ３１１３〜ステップ３１１５の処理は、図１０のステップ１００１〜ステップ１００３の処理と同様である。
【０１３０】
次に、状態変化特定部６１１は、ステップ３１１６以降の処理を行う。ステップ３１１６〜ステップ３１２３の処理は、図１８のステップ１８０３〜ステップ１８０６及びステップ１８１４〜ステップ１８１７の処理と同様である。
【０１３１】
判定結果が水平移動を示している場合（ステップ３００３，ＹＥＳ）、図９のステップ９０３において、ベッド領域推定部８０２は、ステップ３１１５で特定したベッド領域１０３に基づいて、ベッド領域情報８１４を更新する。これにより、ステップ９０４において、水平移動後のベッド領域１０３を表すベッド領域情報８１４が出力される。
【０１３２】
判定結果が床面高さの変更を示している場合（ステップ３００４，ＹＥＳ）、ステップ９０３において、ベッド領域推定部８０２は、ステップ３００７で特定したベッド領域１０３に基づいて、ベッド領域情報８１４を更新する。これにより、ステップ９０４において、床面高さの変更後のベッド領域１０３を表すベッド領域情報８１４が出力される。
【０１３３】
判定結果が状態変化なしを示している場合、ステップ９０３において、ベッド領域推定部８０２は、ステップ３１１２で特定したベッド領域１０３に基づいて、ベッド領域情報８１４を更新する。これにより、ステップ９０４において、最新のベッド領域１０３を表すベッド領域情報８１４が出力される。
【０１３４】
判定結果がリクライニング状態又はリクライニング終了を示している場合、ステップ９０３において、ベッド領域推定部８０２は、ベッド領域情報８１４を更新しない。これにより、リクライニング開始からリクライニング終了までの間は、ステップ９０４において、リクライニング開始前のベッド領域１０３を表すベッド領域情報８１４を出力することが可能になる。
【０１３５】
図１０のベッド領域推定処理では、ベッド１０２の状態変化が継続中である場合であっても、ステップ１００１〜ステップ１００３において、線分検出、座標変換、及びベッド領域特定処理が行われる。
【０１３６】
一方、図３１Ａ及び図３１Ｂの状態変化判定処理によれば、判定待ちＡ又は判定待ちＢの状態で１個以上の境界領域が動領域である場合（ステップ３１０２，ＹＥＳ）、ステップ３１１３〜ステップ３１１５の処理は行われない。したがって、ベッド１０２の状態変化が継続中である場合は、線分検出、座標変換、及びベッド領域特定処理がスキップされる。このため、図３０のベッド領域推定処理によれば、図１０のベッド領域推定処理と比較して、ベッド領域推定部８０２の負荷が軽減される。
【０１３７】
なお、図３１Ａのステップ３１０９において、状態変化特定部６１１が状態変化なしと判定した場合、ベッド領域推定部８０２は、ステップ３１１０〜ステップ３１１２の処理を省略してもよい。
【０１３８】
図１０のステップ１００３、ステップ１０１０、図３０のステップ３００７、図３１Ａのステップ３１１２、及び図３１Ｂのステップ３１１５において、図１４のベッド領域特定処理以外の方法でベッド領域１０３を特定することも可能である。例えば、２本の線分を組み合わせてＬ字形状を生成する代わりに、３本の線分を組み合わせて直接コの字形状を生成してもよい。
【０１３９】
図３２は、このようなベッド領域特定処理の第２の具体例を示すフローチャートである。まず、ベッド領域推定部８０２は、３次元座標系ｘｙｚにおける線分の中から、線分抽出条件を満たす線分を抽出する（ステップ３２０１）。次に、ベッド領域推定部８０２は、３本の線分を組み合わせてコの字形状を生成し（ステップ３２０２）、生成したコの字形状の中から、コの字形状抽出条件を満たすコの字形状を抽出する（ステップ３２０３）。そして、ベッド領域推定部８０２は、抽出したコの字形状から、ベッド領域１０３を表す形状を生成する（ステップ３２０４）。
【０１４０】
図６及び図８の画像処理装置６０１の構成は一例に過ぎず、画像処理装置６０１の用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。例えば、図８の画像処理装置６０１において、画像８１１からベッド領域１０３を推定する処理が画像処理装置６０１の外部で行われる場合は、ベッド領域推定部８０２を省略することができる。カメラ１０１のレンズ歪みが小さい場合は、レンズ歪み情報８１３を省略することができる。
【０１４１】
図７、図９、図１０、図１４、図１８、図２２、図２４、図２５、及び図３０〜図３２のフローチャートは一例に過ぎず、画像処理装置６０１の構成又は条件に応じて一部の処理を省略又は変更してもよい。例えば、図９の画像処理において、ベッド領域情報８１４を出力しない場合は、ステップ９０４の処理を省略することができる。
【０１４２】
図１０のステップ１００５において、リクライニング変形を状態変化判定処理の判定対象に含めない場合は、ステップ１０１１及びステップ１０１２の処理を省略することができる。この場合、図１８のステップ１８０３、ステップ１８０９〜ステップ１８１２、及びステップ１８１５〜ステップ１８１７の処理も省略することができる。そして、状態変化特定部６１１は、ステップ１８０７において１個以上の境界領域が静領域である場合、ステップ１８１３の処理を行う。
【０１４３】
図１０のステップ１００５において、床面高さの変更及び水平移動を状態変化判定処理の判定対象に含めない場合は、ステップ１００６〜ステップ１０１０の処理を省略することができる。この場合、図１８のステップ１８０３〜ステップ１８０５、ステップ１８０７、ステップ１８０８、及びステップ１８１４の処理も省略することができる。
【０１４４】
そして、状態変化特定部６１１は、ステップ１８０１において状態変化判定処理が状態変化判定待ちではない場合、ステップ１８０９以降の処理を行い、ステップ１８０２においてすべての境界領域が静領域である場合、ステップ１８１５以降の処理を行う。また、状態変化特定部６１１は、ステップ１８０６、ステップ１８１２、又はステップ１８１３の処理を行った後、ステップ１０１１以降の処理を行う。
【０１４５】
図３０のステップ３００２において、リクライニング変形を状態変化判定処理の判定対象に含めない場合は、ステップ３００８及びステップ３００９の処理を省略することができる。この場合、図３１Ａのステップ３１０５〜ステップ３１０８、図３１Ｂのステップ３１１６、及びステップ３１２１〜ステップ３１２３の処理も省略することができる。そして、状態変化特定部６１１は、ステップ３１０３において１個以上の境界領域が静領域である場合、ステップ３１０９以降の処理を行う。
【０１４６】
図３０のステップ３００２において、床面高さの変更及び水平移動を状態変化判定処理の判定対象に含めない場合は、ステップ３００３〜ステップ３００７の処理を省略することができる。この場合、図３１Ａのステップ３１０３、ステップ３１０４、図３１Ｂのステップ３１１６〜ステップ３１１８、及びステップ３１２０の処理も省略することができる。
【０１４７】
そして、状態変化特定部６１１は、ステップ３１０１において状態変化判定処理が状態変化判定待ちではない場合、ステップ３１０５以降の処理を行い、ステップ３１１５の処理を行った後、ステップ３１２１以降の処理を行う。また、状態変化特定部６１１は、ステップ３１０８、ステップ３１１２、又はステップ３１１９の処理を行った後、ステップ３００８以降の処理を行う。
【０１４８】
図１４のステップ１４０１及び図３２のステップ３２０１において、ベッド領域推定部８０２は、ベッド１０２の床面５０２と同じ平面内にある線分の中から、線分抽出条件を満たす線分を抽出してもよい。例えば、図１２の３次元座標系ｘｙｚを用いた場合、ｘｙ平面内にある線分の中から、線分抽出条件を満たす線分が抽出される。
【０１４９】
図１のカメラ１０１の配置は一例に過ぎず、別の位置にカメラ１０１を配置してもよい。また、ベッド１０２の形状は一例に過ぎず、別の形状のベッド１０２を用いてもよい。図１１〜図１３のカメラ座標系ｘｃｙｃｚｃ及び３次元座標系ｘｙｚは一例に過ぎず、別のカメラ座標系及び３次元座標系を用いてもよい。例えば、図１１に示すように、３次元座標系ｘｙｚの原点を、部屋の床１１０３上に固定することも可能である。Ｘｗ、Ｙｗ、及びヨー角γは０でなくてもよい。
【０１５０】
図１５及び図１６のベッド領域生成処理は一例に過ぎず、別の方法でベッド領域１０３の形状を生成してもよい。例えば、ベッド領域１０３の短辺１５０１から線分が検出された場合は、コの字形状１５１１とコの字形状１５１２とを組み合わせて、ベッド領域１０３の形状を生成することができる。図１７の境界領域ｓ１〜境界領域ｓ６は一例に過ぎず、別の形状の境界領域を用いてもよい。境界領域の個数は、６個に限られることはなく、少なくとも２個以上であればよい。
【０１５１】
図１９〜図２１、図２８、及び図２９のベッド１０２の状態変化は一例に過ぎず、別の状態変化を判定対象に含めてもよい。例えば、ベッド１０２の頭側部分の代わりに、足元側部分がリクライニング変形によって起きたり倒れたりする場合は、その足元側部分のリクライニング変形を判定対象に含めることができる。
【０１５２】
図２３の相関スコアの計算方法は一例に過ぎず、別の方法で相関スコアを計算してもよい。例えば、図１５の短辺１５０１から線分が検出された場合は、コの字形状１５１１及びコの字形状１５１２の両方に含まれる各線分と、ベッド領域１０３の各境界線との距離に基づいて、相関スコアを計算することができる。図２６及び図２７の床面高さ推定処理は一例に過ぎず、別の方法でベッド１０２の床面高さを推定してもよい。式（１）〜式（２１）は一例に過ぎず、別の計算式を用いてもよい。
【０１５３】
図６及び図８の画像処理装置６０１は、例えば、図３３に示すような情報処理装置（コンピュータ）を用いて実現可能である。図３３の情報処理装置は、Central Processing Unit（ＣＰＵ）３３０１、メモリ３３０２、入力装置３３０３、出力装置３３０４、補助記憶装置３３０５、媒体駆動装置３３０６、及びネットワーク接続装置３３０７を備える。これらの構成要素はバス３３０８により互いに接続されている。図８のカメラ１０１は、通信ネットワークを介してネットワーク接続装置３３０７に接続されていてもよい。
【０１５４】
メモリ３３０２は、例えば、Read Only Memory（ＲＯＭ）、Random Access Memory（ＲＡＭ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリであり、画像処理に用いられるプログラム及びデータを格納する。メモリ３３０２は、図８の記憶部８０３として用いることができる。
【０１５５】
ＣＰＵ３３０１（プロセッサ）は、例えば、メモリ３３０２を利用してプログラムを実行することにより、図６及び図８の状態変化特定部６１１、画像取得部８０１、及びベッド領域推定部８０２として動作する。
【０１５６】
入力装置３３０３は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス等であり、オペレータ又はユーザからの指示又は情報の入力に用いられる。出力装置３３０４は、例えば、表示装置、プリンタ、スピーカ等であり、オペレータ又はユーザに対する問い合わせ又は処理結果の出力に用いられる。処理結果は、ベッド１０２の状態変化の種類を表す情報、ベッド領域１０３を表すベッド領域情報８１４、又はベッド領域１０３を強調表示する画像であってもよい。
【０１５７】
補助記憶装置３３０５は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置、テープ装置等である。補助記憶装置３３０５は、ハードディスクドライブであってもよい。情報処理装置は、補助記憶装置３３０５にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ３３０２にロードして使用することができる。補助記憶装置３３０５は、図８の記憶部８０３として用いることができる。
【０１５８】
媒体駆動装置３３０６は、可搬型記録媒体３３０９を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬型記録媒体３３０９は、メモリデバイス、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク等である。可搬型記録媒体３３０９は、Compact Disk Read Only Memory（ＣＤ−ＲＯＭ）、Digital Versatile Disk（ＤＶＤ）、Universal Serial Bus（ＵＳＢ）メモリ等であってもよい。オペレータ又はユーザは、この可搬型記録媒体３３０９にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ３３０２にロードして使用することができる。
【０１５９】
このように、画像処理に用いられるプログラム及びデータを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、メモリ３３０２、補助記憶装置３３０５、又は可搬型記録媒体３３０９のような、物理的な（非一時的な）記録媒体である。
【０１６０】
ネットワーク接続装置３３０７は、Local Area Network、Wide Area Network等の通信ネットワークに接続され、通信に伴うデータ変換を行う通信インタフェースである。情報処理装置は、プログラム及びデータを外部の装置からネットワーク接続装置３３０７を介して受信し、それらをメモリ３３０２にロードして使用することができる。情報処理装置は、ネットワーク接続装置３３０７を介して、ユーザ端末から処理要求を受信し、画像処理を行って、処理結果をユーザ端末へ送信することもできる。
【０１６１】
なお、情報処理装置が図３３のすべての構成要素を含む必要はなく、用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略することも可能である。例えば、オペレータ又はユーザからの指示又は情報を入力する必要がない場合は、入力装置３３０３を省略してもよい。オペレータ又はユーザに対する問い合わせ又は処理結果を出力する必要がない場合は、出力装置３３０４を省略してもよい。可搬型記録媒体３３０９又は通信ネットワークを利用しない場合は、媒体駆動装置３３０６又はネットワーク接続装置３３０７を省略してもよい。
【０１６２】
開示の実施形態とその利点について詳しく説明したが、当業者は、特許請求の範囲に明確に記載した本発明の範囲から逸脱することなく、様々な変更、追加、省略をすることができるであろう。
【０１６３】
図１乃至図３３を参照しながら説明した実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
第１画像における第１ベッド領域を表す境界線と、前記第１画像よりも後に撮影された第２画像から検出されたエッジによって表される線分との対応関係に基づいて、前記第１画像の撮影から前記第２画像の撮影までの期間におけるベッドの状態変化の種類を特定する、
処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
（付記２）
前記コンピュータは、前記期間内に撮影された第３画像における第２ベッド領域を表す複数の境界線に対応する複数の境界領域のうち、動きのある境界領域の組み合わせを求め、前記境界領域の組み合わせと前記対応関係とに基づいて、前記状態変化の種類を特定することを特徴とする付記１記載の画像処理プログラム。
（付記３）
前記コンピュータは、前記第２画像における前記ベッドの推定床面高さを変更することで前記線分の位置及び長さを変更しながら、前記第１ベッド領域を表す前記境界線と変更後の線分とを比較し、比較結果に基づいて前記状態変化の種類を特定することを特徴とする付記２記載の画像処理プログラム。
（付記４）
前記コンピュータは、前記境界領域の組み合わせが前記複数の境界領域を表し、前記推定床面高さを変更可能範囲内の値に設定したときに、前記第１ベッド領域を表す前記境界線と前記変更後の線分とが対応する場合、前記状態変化の種類は前記ベッドの床面高さの変更であると判定することを特徴とする付記３記載の画像処理プログラム。
（付記５）
前記コンピュータは、前記状態変化の種類が前記床面高さの変更である場合、前記変更可能範囲内の前記値を用いて、前記第２画像におけるベッド領域を推定し、推定したベッド領域の情報を出力することを特徴とする付記４記載の画像処理プログラム。
（付記６）
前記コンピュータは、前記境界領域の組み合わせが前記複数の境界領域を表し、前記推定床面高さを変更可能範囲内のいずれの値に設定しても、前記第１ベッド領域を表す前記境界線と前記変更後の線分とが対応しない場合、前記状態変化の種類は前記ベッドの水平移動であると判定することを特徴とする付記３記載の画像処理プログラム。
（付記７）
前記コンピュータは、前記状態変化の種類が前記水平移動である場合、前記第１画像における前記ベッドの推定床面高さを用いて前記第２画像から推定したベッド領域の情報を出力することを特徴とする付記６記載の画像処理プログラム。
（付記８）
前記コンピュータは、前記境界領域の組み合わせが前記複数の境界領域のうち一部の境界領域の組み合わせを表し、前記第１ベッド領域を表す前記境界線と前記線分とが対応する場合、前記状態変化の種類は前記ベッドのリクライニング変形であると判定することを特徴とする付記２記載の画像処理プログラム。
（付記９）
前記コンピュータは、前記状態変化の種類が前記リクライニング変形である場合、前記第１ベッド領域の情報を前記第２画像におけるベッド領域の情報として出力することを特徴とする付記８記載の画像処理プログラム。
（付記１０）
第１画像における第１ベッド領域を表す境界線と、前記第１画像よりも後に撮影された第２画像から検出されたエッジによって表される線分との対応関係に基づいて、前記第１画像の撮影から前記第２画像の撮影までの期間におけるベッドの状態変化の種類を特定する状態変化特定部と、
前記状態変化の種類に基づく情報を出力する出力部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
（付記１１）
前記状態変化特定部は、前記期間内に撮影された第３画像における第２ベッド領域を表す複数の境界線に対応する複数の境界領域のうち、動きのある境界領域の組み合わせを求め、前記境界領域の組み合わせと前記対応関係とに基づいて、前記状態変化の種類を特定することを特徴とする付記１０記載の画像処理装置。
（付記１２）
前記状態変化特定部は、前記第２画像における前記ベッドの推定床面高さを変更することで前記線分の位置及び長さを変更しながら、前記第１ベッド領域を表す前記境界線と変更後の線分とを比較し、比較結果に基づいて前記状態変化の種類を特定することを特徴とする付記１１記載の画像処理装置。
（付記１３）
コンピュータが、
第１画像における第１ベッド領域を表す境界線と、前記第１画像よりも後に撮影された第２画像から検出されたエッジによって表される線分との対応関係に基づいて、前記第１画像の撮影から前記第２画像の撮影までの期間におけるベッドの状態変化の種類を特定する、
ことを特徴とする画像処理方法。
（付記１４）
前記コンピュータは、前記期間内に撮影された第３画像における第２ベッド領域を表す複数の境界線に対応する複数の境界領域のうち、動きのある境界領域の組み合わせを求め、前記境界領域の組み合わせと前記対応関係とに基づいて、前記状態変化の種類を特定することを特徴とする付記１３記載の画像処理方法。
（付記１５）
前記コンピュータは、前記第２画像における前記ベッドの推定床面高さを変更することで前記線分の位置及び長さを変更しながら、前記第１ベッド領域を表す前記境界線と変更後の線分とを比較し、比較結果に基づいて前記状態変化の種類を特定することを特徴とする付記１４記載の画像処理方法。
【符号の説明】
【０１６４】
１０１  カメラ
１０２  ベッド
１０３  ベッド領域
４０１  床面の一部
５０１  照明器具
５０２  床面
５０３  周辺
６０１  画像処理装置
６１１  状態変化特定部
６１２  出力部
８０１  画像取得部
８０２  ベッド領域推定部
８０３  記憶部
８１１、１６０１  画像
８１２  フィルタリング条件
８１３  レンズ歪み情報
８１４  ベッド領域情報
１１０１  設置位置
１１０２  交点
１１０３  床
１５０１、１５０２  短辺
１５１１、１５１２、１６０３、１９０３、２００３、２１０４、２１０５、２６０１〜２６０５、２８０３、２９０２、２９０４  コの字形状
１６０２  原点
１６０４  底辺
１６１１〜１６１４  頂点
１６２１、１９０１、１９０２、２００１、２００２、２１０１〜２１０３、２８０１、２８０２、２９０１  矩形
２３０１〜２３０３  線分
２３１１〜２３１３  境界線
２３２１〜２３２６  垂線
２６１１  形状
２７０１  曲線
２７０２  最小値
２９１１、２９１２  リクライニング変形
３３０１  ＣＰＵ
３３０２  メモリ
３３０３  入力装置
３３０４  出力装置
３３０５  補助記憶装置
３３０６  媒体駆動装置
３３０７  ネットワーク接続装置
３３０８  バス
３３０９  可搬型記録媒体
【図１】
0006613828.tif 000002
【図２】
0006613828.tif 000003
【図３】
0006613828.tif 000004
【図４】
0006613828.tif 000005
【図５】
0006613828.tif 000006
【図６】
0006613828.tif 000007
【図７】
0006613828.tif 000008
【図８】
0006613828.tif 000009
【図９】
0006613828.tif 000010
【図１０】
0006613828.tif 000011
【図１１】
0006613828.tif 000012
【図１２】
0006613828.tif 000013
【図１３】
0006613828.tif 000014
【図１４】
0006613828.tif 000015
【図１５】
0006613828.tif 000016
【図１６】
0006613828.tif 000017
【図１７】
0006613828.tif 000018
【図１８】
0006613828.tif 000019
【図１９】
0006613828.tif 000020
【図２０】
0006613828.tif 000021
【図２１】
0006613828.tif 000022
【図２２】
0006613828.tif 000023
【図２３】
0006613828.tif 000024
【図２４】
0006613828.tif 000025
【図２５】
0006613828.tif 000026
【図２６】
0006613828.tif 000027
【図２７】
0006613828.tif 000028
【図２８】
0006613828.tif 000029
【図２９】
0006613828.tif 000030
【図３０】
0006613828.tif 000031
【図３１Ａ】
0006613828.tif 000032
【図３１Ｂ】
0006613828.tif 000033
【図３２】
0006613828.tif 000034
【図３３】
0006613828.tif 000035