(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
未知の状態の事象を計測して得られる計測データから特徴ベクトルデータを取得する特徴ベクトル取得部と、
前記特徴ベクトルデータのノルムを取得するとともに、前記特徴ベクトルデータを正規化した正規化特徴ベクトルデータを取得する正規化部と、
前記正規化特徴ベクトルデータを、前記正規化特徴ベクトルデータの次元とは異なる次元の空間に射影することで、ＳＯＭ出力データを取得する写像変換部と、
所定の状態を示すテンプレートデータと、前記写像変換部により取得された前記ＳＯＭ出力データとの相関度を示す適合度データを取得するマッチング処理部と、
前記正規化部により取得された前記ノルムが、所定の状態において取得される前記特徴ベクトルデータのノルムに対応する確率を示す値であるアクティビティ値を取得するアクティビティ値取得部と、
前記マッチング処理部により取得された前記適合度データと、前記アクティビティ値取得部により取得されたアクティビティ値とに基づいて、前記計測データが示す状態を決定する状態判定部と、
を備える状態判定装置。
【請求項２】
前記アクティビティ値取得部は、
状態ｋ（ｋ：自然数、１≦ｋ≦Ｍ、Ｍ：自然数）において取得される前記特徴ベクトルデータのノルムの平均値をμとし、標準偏差値をσとし、変数ｘを前記特徴ベクトルデータのノルムの値とし、確率密度関数ｆ（ｘ）としたとき、
0006663780.tif 000019
により算出される値ｆ（ｘ）を、状態ｋについての前記アクティビティ値として取得する、
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項３】
前記マッチング処理部は、
Ｍ個（Ｍ：自然数）のテンプレートデータＴｍｐｌ（１）〜Ｔｍｐｌ（Ｍ）のそれぞれと、前記ＳＯＭ出力データとの相関度を示す前記適合度データＤ＿ｆ（１）〜Ｄ＿ｆ（Ｍ）を取得し、
前記アクティビティ値取得部は、
状態１から状態Ｍに、それぞれ、対応するアクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（１）〜Ｄ＿ａｃｔ（Ｍ）を取得し、
前記状態判定部は、
状態ｋ（ｋ：自然数、１≦ｋ≦Ｍ）の適合度データＤ＿ｆ（ｋ）およびアクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（ｋ）に基づいて、状態ｋの判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（ｋ）を取得し、取得した前記状態ｋの判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（ｋ）に基づいて、前記計測データが示す状態を決定する、
請求項１または２に記載の状態判定装置。
【請求項４】
前記マッチング処理部は、
Ｍ個（Ｍ：自然数）のテンプレートデータＴｍｐｌ（１）〜Ｔｍｐｌ（Ｍ）のそれぞれと、前記ＳＯＭ出力データとの内積を算出し、算出した内積の値を前記適合度データＤ＿ｆ（１）〜Ｄ＿ｆ（Ｍ）として取得し、
前記状態判定部は、
状態ｋの判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（ｋ）を、
Ｄ＿ｅｓｔ（ｋ）＝ｈ（Ｄ＿ｆ（ｋ），Ｄ＿ａｃｔ（ｋ））
ｈ（ｘ，ｙ）：ｘ、ｙを変数とする関数
により取得し、
前記判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（１）〜Ｄ＿ｅｓｔ（Ｍ）のうち、最大値をとる前記判定評価値に対応する状態を、前記計測データが示す状態であると判定する、
請求項３に記載の状態判定装置。
【請求項５】
前記マッチング処理部は、
Ｍ個（Ｍ：自然数）のテンプレートデータＴｍｐｌ（１）〜Ｔｍｐｌ（Ｍ）のそれぞれと、前記ＳＯＭ出力データとのユークリッド距離を算出し、算出したユークリッド距離の値を前記適合度データＤ＿ｆ（１）〜Ｄ＿ｆ（Ｍ）として取得し、
前記状態判定部は、
Ｆ１（ｘ）を変数ｘについて単調減少する関数であって、常に、正の値（０を含む）をとる関数とするとき、
状態ｋの判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（ｋ）を、
Ｄ＿ｅｓｔ（ｋ）＝ｈ（Ｆ１（Ｄ＿ｆ（ｋ）），Ｄ＿ａｃｔ（ｋ））
ｈ（ｘ，ｙ）：ｘ、ｙを変数とする関数
により取得し、
前記判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（１）〜Ｄ＿ｅｓｔ（Ｍ）のうち、最大値をとる前記判定評価値に対応する状態を、前記計測データが示す状態であると判定する、
請求項３に記載の状態判定装置。
【請求項６】
前記テンプレートデータは、２次元の要素から構成されるデータであり、
前記テンプレートデータの各要素データの値の総和は、「１」である、
請求項１から５のいずれかに記載の状態判定装置。
【請求項７】
前記テンプレートデータは、２次元の要素から構成されるデータであり、
前記テンプレートデータは、同一状態が継続する時刻ｔ＝１から時刻ｔ＝Ｎ（Ｎ：自然数）までの期間に取得されたＮ個のＳＯＭ出力データに基づいて、生成されたデータであり、
前記テンプレートデータが、ｍ×ｎ個（ｍ、ｎ：自然数）から構成されるデータである場合、
前記テンプレートデータの２次元の座標（ｉ，ｊ）（ｉ，ｊ：自然数、１≦ｉ≦ｍ、１≦ｊ≦ｎ）の要素データをｇｉｊとし、
時刻ｔの前記ＳＯＭ出力データの２次元の座標（ｉ，ｊ）の要素データをＤｉｊ（ｔ）とすると、
前記テンプレートデータは、
0006663780.tif 000020
により取得された値ｇｉｊを、前記テンプレートの２次元の座標（ｉ，ｊ）（ｉ，ｊ：自然数、１≦ｉ≦ｍ、１≦ｊ≦ｎ）の要素データとすることで生成されたデータである、
請求項１から６のいずれかに記載の状態判定装置。
【請求項８】
前記テンプレートデータは、２次元の要素から構成されるデータであり、
前記テンプレートデータは、同一状態が継続する時刻ｔ＝１から時刻ｔ＝Ｎ（Ｎ：自然数）までの期間に取得されたＮ個のＳＯＭ出力データに基づいて、生成されたデータであり、
前記テンプレートデータが、ｍ×ｎ個（ｍ、ｎ：自然数）から構成されるデータである場合、
前記テンプレートデータの２次元の座標（ｉ，ｊ）（ｉ，ｊ：自然数、１≦ｉ≦ｍ、１≦ｊ≦ｎ）の要素データをｇｉｊとし、
時刻ｔの前記ＳＯＭ出力データの２次元の座標（ｉ，ｊ）の要素データをＤｉｊ（ｔ）とすると、
前記テンプレートデータは、要素データＤｉｊ（ｔ）を所定の閾値Ｔｈ１と比較し、Ｄｉｊ（ｔ）≧Ｔｈ１である要素データＤｉｊ（ｔ）の平均値を算出し、算出した平均値を座標（ｉ，ｊ）のテンプレートデータの値ｇｉｊとすることで、生成されたデータである、
請求項１から６のいずれかに記載の状態判定装置。
【請求項９】
前記テンプレートデータは、２次元の要素から構成されるデータであり、
前記テンプレートデータは、同一状態が継続する時刻ｔ＝１から時刻ｔ＝Ｎ（Ｎ：自然数）までの期間に取得されたＮ個のＳＯＭ出力データに基づいて、生成されたデータであり、
前記テンプレートデータが、ｍ×ｎ個（ｍ、ｎ：自然数）から構成されるデータである場合、
前記テンプレートデータの２次元の座標（ｉ，ｊ）（ｉ，ｊ：自然数、１≦ｉ≦ｍ、１≦ｊ≦ｎ）の要素データをｇｉｊとし、
時刻ｔの前記ＳＯＭ出力データの２次元の座標（ｉ，ｊ）の要素データをＤｉｊ（ｔ）とすると、
前記テンプレートデータは、
0006663780.tif 000021
により取得された座標（ｉ，ｊ）の要素データの分散値ｖｉｊを、所定の閾値Ｔｈ２と比較し、ｖｉｊ≦Ｔｈ２を満たす、座標（ｉ，ｊ）の前記ＳＯＭ出力データの値Ｄｉｊ（ｔ）の平均値を算出し、算出した平均値を座標（ｉ，ｊ）のテンプレートデータの値ｇｉｊとすることで、生成されたデータである、
請求項１から６のいずれかに記載の状態判定装置。
【請求項１０】
前記テンプレートデータは、２次元の要素から構成されるデータであり、
前記テンプレートデータは、同一状態が継続する時刻ｔ＝１から時刻ｔ＝Ｎ（Ｎ：自然数）までの期間に取得されたＮ個のＳＯＭ出力データに基づいて、生成されたデータであり、
前記テンプレートデータが、ｍ×ｎ個（ｍ、ｎ：自然数）から構成されるデータである場合、
前記テンプレートデータの２次元の座標（ｉ，ｊ）（ｉ，ｊ：自然数、１≦ｉ≦ｍ、１≦ｊ≦ｎ）の要素データをｇｉｊとし、
時刻ｔの前記ＳＯＭ出力データの２次元の座標（ｉ，ｊ）の要素データをＤｉｊ（ｔ）とすると、
前記テンプレートデータは、
0006663780.tif 000022
により取得された座標（ｉ，ｊ）の要素データの分散値ｖｉｊを、所定の閾値Ｔｈ２と比較し、ｖｉｊ≦Ｔｈ２を満たす、座標（ｉ，ｊ）の前記ＳＯＭ出力データの値Ｄｉｊ（ｔ）であって、かつ、前記ＳＯＭ出力データの値Ｄｉｊ（ｔ）が所定の閾値Ｔｈ３よりも大きいもののみの平均値を算出し、算出した平均値を座標（ｉ，ｊ）のテンプレートデータの値ｇｉｊとすることで、生成されたデータである、
請求項１から６のいずれかに記載の状態判定装置。
【請求項１１】
前記テンプレートデータは、２次元の要素から構成されるデータであり、
前記テンプレートデータは、同一状態が継続する時刻ｔ＝１から時刻ｔ＝Ｎ（Ｎ：自然数）までの期間に取得されたＮ個のＳＯＭ出力データに基づいて、生成されたデータであり、
前記テンプレートデータが、ｍ×ｎ個（ｍ、ｎ：自然数）から構成されるデータである場合、
前記テンプレートデータの２次元の座標（ｉ，ｊ）（ｉ，ｊ：自然数、１≦ｉ≦ｍ、１≦ｊ≦ｎ）の要素データをｇｉｊとし、
時刻ｔの前記ＳＯＭ出力データの２次元の座標（ｉ，ｊ）の要素データをＤｉｊ（ｔ）とすると、
前記テンプレートデータは、
0006663780.tif 000023
σｉｊ＝ｓｑｒｔ（ｖｉｊ）
ｓｑｒｔ（ｘ）：ｘの平方根を取得する関数
により取得された座標（ｉ，ｊ）の要素データの標準偏差をσｉｊとすると、
ａｂｓ（Ｄｉｊ（ｔ）−ＡｖｅＤｉｊ）≦ｎ１×σｉｊ（ｎ１：正の実数、ａｂｓ（ｘ）はｘの絶対値を取得する関数）を満たす場合、座標（ｉ，ｊ）の前記ＳＯＭ出力の値Ｄｉｊ（ｔ）の平均値を算出し、算出した平均値を座標（ｉ，ｊ）のテンプレートデータの値ｇｉｊとし、
ａｂｓ（Ｄｉｊ（ｔ）−ＡｖｅＤｉｊ）≦ｎ１×σｉｊを満たさない場合、座標（ｉ，ｊ）のテンプレートデータの値ｇｉｊを「０」にすることで、生成されたデータである、
請求項１から６のいずれかに記載の状態判定装置。
【請求項１２】
未知の状態の事象を計測して得られる計測データから特徴ベクトルデータを取得する特徴ベクトル取得ステップと、
前記特徴ベクトルデータのノルムを取得するとともに、前記特徴ベクトルデータを正規化した正規化特徴ベクトルデータを取得する正規化ステップと、
前記正規化特徴ベクトルデータを、前記正規化特徴ベクトルデータの次元とは異なる次元の空間に射影することで、ＳＯＭ出力データを取得する写像変換ステップと、
所定の状態を示すテンプレートデータと、前記写像変換ステップにより取得された前記ＳＯＭ出力データとの相関度を示す適合度データを取得するマッチング処理ステップと、
前記正規化ステップにより取得された前記ノルムが、所定の状態において取得される前記特徴ベクトルデータのノルムに対応する確率を示す値であるアクティビティ値を取得するアクティビティ値取得ステップと、
前記マッチング処理ステップにより取得された前記適合度データと、前記アクティビティ値取得ステップにより取得されたアクティビティ値とに基づいて、前記計測データが示す状態を決定する状態判定ステップと、
を備える状態判定方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１３】
未知の状態の事象を計測して得られる計測データから特徴ベクトルデータを取得する特徴ベクトル取得部と、
前記特徴ベクトルデータのノルムを取得するとともに、前記特徴ベクトルデータを正規化した正規化特徴ベクトルデータを取得する正規化部と、
前記正規化特徴ベクトルデータを、前記正規化特徴ベクトルデータの次元とは異なる次元の空間に射影することで、ＳＯＭ出力データを取得する写像変換部と、
所定の状態を示すテンプレートデータと、前記写像変換部により取得された前記ＳＯＭ出力データとの相関度を示す適合度データを取得するマッチング処理部と、
前記正規化部により取得された前記ノルムが、所定の状態において取得される前記特徴ベクトルデータのノルムに対応する確率を示す値であるアクティビティ値を取得するアクティビティ値取得部と、
前記マッチング処理部により取得された前記適合度データと、前記アクティビティ値取得部により取得されたアクティビティ値とに基づいて、前記計測データが示す状態を決定する状態判定部と、
を備える集積回路。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自己組織化マップ（Ｓｅｌｆ−ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ  ｍａｐ）を用いて入力データを解析することで、入力データが示す状態（パターン）を判定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
自己組織化マップ（以下、「ＳＯＭ」という。）は、大脳皮質の視覚野をモデル化したものである。ＳＯＭでは、教師なし学習により、入力データを任意の次元へ写像することで、多次元のデータの可視化（例えば、パターン分類）を行うことができる。例えば、ＳＯＭでは、高次元の入力データを、例えば、２次元のデータに写像することで、高次元の入力データを、２次元のマップ上に投影することができる。このようにして投影された２次元データ（２次元のマップ）を用いることで、入力データの分類処理（パターン分け処理）を行うことができる。ＳＯＭでは、上記のようにして投影された２次元データ（２次元のマップ）を観察することで、入力データの分類状況の把握が、視覚的に容易であるため、ＳＯＭは、種々の分野に用いられている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、ＳＯＭを用いて、波形解析を行う技術が開示されている。
【０００４】
特許文献１の技術では、ＳＯＭを用いて、所定の波形パターンを表す領域が連続領域となるように、波形マップを生成する。特許文献１の技術では、特許文献１の図１６に示すように、以下の波形マップ上の画像領域が、それぞれ、（分断された画像領域が存在しない）連続した画像領域となるように、きれいに区分けされた波形マップを生成する。
（１）波形Ａ＋を示す画像領域
（２）波形Ａを示す画像領域
（３）波形Ｂ＋を示す画像領域
（４）波形Ｂを示す画像領域
（５）波形Ｃ＋を示す画像領域
（６）波形Ｃを示す画像領域
（７）波形Ｄ＋を示す画像領域
（８）波形Ｄを示す画像領域
そして、特許文献１の技術では、上記の波形マップを用いて、波形パターンの分類処理を行うことで、入力される波形データを、適切に分類する（所定の波形パターンと類似すると判定する）ことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−２０２９６４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１の技術では、ＳＯＭを用いて、所定の波形パターンを表す領域が連続領域となるように、波形マップを生成する必要があり、不連続な画像領域（例えば、分断された画像領域）を有する波形マップを用いて、分類処理や、パターン判定処理を行うのは、困難である。つまり、従来の技術では、ＳＯＭにより生成されるマップにおいて、不連続な領域（例えば、分断された領域）が存在すると、適切に、パターン分類処理や、パターン判定処理を行うことが困難である。
【０００７】
そこで、本発明は、上記問題点に鑑み、ＳＯＭにより生成されるマップにおいて、不連続な領域（例えば、分断された領域）が存在する場合であっても、適切に、パターン分類処理や、パターン判定処理を行うことができる状態判定装置、プログラムおよび集積回路を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、第１の発明は、特徴ベクトル取得部と、正規化部と、写像変換部と、マッチング処理部と、アクティビティ値取得部と、状態判定部と、を備える状態判定装置である。
【０００９】
特徴ベクトル取得部は、未知の状態の事象を計測して得られる計測データから特徴ベクトルデータを取得する。
【００１０】
正規化部は、特徴ベクトルデータのノルムを取得するとともに、特徴ベクトルデータを正規化した正規化特徴ベクトルデータを取得する。
【００１１】
写像変換部は、正規化特徴ベクトルデータを、正規化特徴ベクトルデータの次元とは異なる次元の空間に射影することで、ＳＯＭ出力データを取得する。
【００１２】
マッチング処理部は、所定の状態を示すテンプレートデータと、写像変換部により取得されたＳＯＭ出力データとの相関度を示す適合度データを取得する。
【００１３】
アクティビティ値取得部は、正規化部により取得されたノルムが、所定の状態において取得される特徴ベクトルデータのノルムに対応する確率を示す値であるアクティビティ値を取得する。
【００１４】
状態判定部は、マッチング処理部により取得された適合度データと、アクティビティ値取得部により取得されたアクティビティ値とに基づいて、計測データが示す状態を決定する。
【００１５】
この状態判定装置では、マッチング処理部が、所定の状態を示すテンプレートデータと、ＳＯＭ出力データとの相関度合いを示す適合度データを取得し、アクティビティ値取得部が、所定の状態において取得される特徴ベクトルデータのノルムに対応する確率を示す値であるアクティビティ値を取得する。そして、この状態判定装置では、状態判定部が、適合度データとアクティビティ値とに基づいて、入力データの状態を判定する。
【００１６】
つまり、この状態判定装置では、ＳＯＭにより生成されるマップにおいて、不連続な領域（例えば、分断された領域）が存在する場合であっても、適切に、所定の状態を示すテンプレートと、ＳＯＭ出力データとの相関度合い（類似度合い）を検出できる。したがって、この状態判定装置では、ＳＯＭにより生成されるマップにおいて、不連続な領域（例えば、分断された領域）が存在する場合であっても、適切に、パターン分類処理や、パターン判定処理を行うことができる。
【００１７】
さらに、この状態判定装置では、所定の状態である確率（相対尤度）を示すアクティビティ値を考慮して、入力データの状態を判定することができる。このため、この状態判定装置では、類似するテンプレートデータが複数ある場合であっても、精度よく、状態判定処理を行うことができる。
【００１８】
第２の発明は、第１の発明であって、アクティビティ値取得部は、状態ｋ（ｋ：自然数、１≦ｋ≦Ｍ、Ｍ：自然数）において取得される特徴ベクトルデータのノルムの平均値をμとし、標準偏差値をσとし、変数ｘを特徴ベクトルデータのノルムの値とし、確率密度関数ｆ（ｘ）としたとき、
【数１】
0006663780.tif 000002
により算出される値ｆ（ｘ）を、状態ｋについてのアクティビティ値として取得する。
【００１９】
これにより、この状態判定装置では、状態ｋ（ｋ：自然数、１≦ｋ≦Ｍ、Ｍ：自然数）において取得される特徴ベクトルデータのノルム（ノルムデータ）が、正規分布に従うと仮定し、確率密度関数ｆ（ｘ）により、アクティビティ値を取得することができる。
【００２０】
第３の発明は、第１または第２の発明であって、マッチング処理部は、Ｍ個（Ｍ：自然数）のテンプレートデータＴｍｐｌ（１）〜Ｔｍｐｌ（Ｍ）のそれぞれと、ＳＯＭ出力データとの相関度を示す適合度データＤ＿ｆ（１）〜Ｄ＿ｆ（Ｍ）を取得する。
【００２１】
アクティビティ値取得部は、状態１から状態Ｍに、それぞれ、対応するアクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（１）〜Ｄ＿ａｃｔ（Ｍ）を取得する。
【００２２】
状態判定部は、状態ｋ（ｋ：自然数、１≦ｋ≦Ｍ）の適合度データＤ＿ｆ（ｋ）およびアクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（ｋ）に基づいて、状態ｋの判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（ｋ）を取得し、取得した状態ｋの判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（ｋ）に基づいて、計測データが示す状態を決定する。
【００２３】
これにより、この状態判定装置では、入力データから取得されたＳＯＭ出力データと、Ｍ個テンプレートデータＴｍｐｌ（１）〜Ｔｍｐｌ（Ｍ）との相関度合いを、適合度データにより、認識することができる。したがって、この状態判定装置では、入力データが、Ｍ個テンプレートデータＴｍｐｌ（１）〜Ｔｍｐｌ（Ｍ）に対応するＭ個の状態のどの状態に近いかを適切に判定することができる。
【００２４】
つまり、この状態判定装置では、ＳＯＭにより生成されるマップにおいて、不連続な領域（例えば、分断された領域）が存在する場合であっても、適切に、所定の状態を示すテンプレートと、ＳＯＭ出力データとの相関度合い（類似度合い）を検出できる。したがって、この状態判定装置では、ＳＯＭにより生成されるマップにおいて、不連続な領域（例えば、分断された領域）が存在する場合であっても、適切に、パターン分類処理（Ｍ個の状態へのパターン分類処理）や、パターン判定処理を行うことができる。
【００２５】
さらに、この状態判定装置では、所定の状態である確率（相対尤度）を示すアクティビティ値を考慮して、入力データの状態を判定することができる。このため、この状態判定装置では、類似するテンプレートデータが複数ある場合であっても、精度よく、状態判定処理を行うことができる。
【００２６】
第４の発明は、第３の発明であって、マッチング処理部は、Ｍ個（Ｍ：自然数）のテンプレートデータＴｍｐｌ（１）〜Ｔｍｐｌ（Ｍ）のそれぞれと、ＳＯＭ出力データとの内積を算出し、算出した内積の値を適合度データＤ＿ｆ（１）〜Ｄ＿ｆ（Ｍ）として取得する。
【００２７】
状態判定部は、状態ｋの判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（ｋ）を、
Ｄ＿ｅｓｔ（ｋ）＝ｈ（Ｄ＿ｆ（ｋ）、Ｄ＿ａｃｔ（ｋ））
ｈ（ｘ，ｙ）：ｘ、ｙを変数とする関数
により取得し、判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（１）〜Ｄ＿ｅｓｔ（Ｍ）のうち、最大値をとる判定評価値に対応する状態を、計測データが示す状態であると判定する。
【００２８】
これにより、この状態判定装置では、入力データから取得されたＳＯＭ出力データと、Ｍ個テンプレートデータＴｍｐｌ（１）〜Ｔｍｐｌ（Ｍ）のそれぞれとの相関度合いを、内積を算出することで取得することができる。
【００２９】
なお、関数ｈ（ｘ，ｙ）は、変数ｘの値、および、変数ｙの値が大きい程、大きな値を返す関数とすることが好ましい。
【００３０】
関数ｈ（ｘ，ｙ）は、例えば、
ｈ（ｘ，ｙ）＝ｘ×ｙ
である。
【００３１】
関数ｈ（ｘ，ｙ）を上記のように設定した場合、状態ｋの判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（ｋ）は、
Ｄ＿ｅｓｔ（ｋ）＝Ｄ＿ｆ（ｋ）×Ｄ＿ａｃｔ（ｋ）
により、算出される。
【００３２】
第５の発明は、第３の発明であって、マッチング処理部は、Ｍ個（Ｍ：自然数）のテンプレートデータＴｍｐｌ（１）〜Ｔｍｐｌ（Ｍ）のそれぞれと、ＳＯＭ出力データとのユークリッド距離を算出し、算出したユークリッド距離の値を適合度データＤ＿ｆ（１）〜Ｄ＿ｆ（Ｍ）として取得する。
【００３３】
状態判定部は、Ｆ１（ｘ）を変数ｘについて単調減少する関数であって、常に、正の値（０を含む）をとる関数とするとき、状態ｋの判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（ｋ）を、
Ｄ＿ｅｓｔ（ｋ）＝ｈ（Ｆ１（Ｄ＿ｆ（ｋ）），Ｄ＿ａｃｔ（ｋ））
ｈ（ｘ，ｙ）：ｘ、ｙを変数とする関数
により取得し、判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（１）〜Ｄ＿ｅｓｔ（Ｍ）のうち、最大値をとる判定評価値に対応する状態を、計測データが示す状態であると判定する。
【００３４】
これにより、この状態判定装置では、入力データから取得されたＳＯＭ出力データと、Ｍ個テンプレートデータＴｍｐｌ（１）〜Ｔｍｐｌ（Ｍ）のそれぞれとの相関度合いを、ユークリッド距離を算出することで取得することができる。
【００３５】
なお、関数ｈ（ｘ，ｙ）は、変数ｘの値、および、変数ｙの値が大きい程、大きな値を返す関数とすることが好ましい。
【００３６】
関数ｈ（ｘ，ｙ）は、例えば、
ｈ（ｘ，ｙ）＝ｘ×ｙ
である。
【００３７】
関数ｈ（ｘ，ｙ）を上記のように設定した場合、状態ｋの判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（ｋ）は、
Ｄ＿ｅｓｔ（ｋ）＝Ｆ１（Ｄ＿ｆ（ｋ））×Ｄ＿ａｃｔ（ｋ）
により、算出される。
【００３８】
第６の発明は、第１から第５のいずれかの発明であって、テンプレートデータは、２次元の要素から構成されるデータであり、テンプレートデータの各要素データの値の総和は、「１」である。
【００３９】
この状態判定装置では、テンプレートデータの各要素のデータの値の総和が「１」となるように正規化されている。これにより、この状態判定装置では、テンプレートデータと、ＳＯＭ出力データとの相関度合いを判定する処理において、どのテンプレートを用いる場合であっても、相関度合いを示す値（例えば、内積の値やユークリッド距離の値）のとりうる範囲を一定（共通）にすることができるため、分類判定処理が容易になる。
【００４０】
第７の発明は、第１から第５のいずれかの発明であって、テンプレートデータは、２次元の要素から構成されるデータである。
【００４１】
テンプレートデータは、同一状態が継続する時刻ｔ＝１から時刻ｔ＝Ｎ（Ｎ：自然数）までの期間に取得されたＮ個のＳＯＭ出力データに基づいて、生成されたデータである。
【００４２】
テンプレートデータが、ｍ×ｎ個（ｍ、ｎ：自然数）から構成されるデータである場合、テンプレートデータの２次元の座標（ｉ，ｊ）（ｉ，ｊ：自然数、１≦ｉ≦ｍ、１≦ｊ≦ｎ）の要素データをｇｉｊとし、時刻ｔのＳＯＭ出力データの２次元の座標（ｉ，ｊ）の要素データをＤｉｊ（ｔ）とすると、テンプレートデータは、
【数２】
0006663780.tif 000003
により取得された値ｇｉｊを、テンプレートの２次元の座標（ｉ，ｊ）（ｉ，ｊ：自然数、１≦ｉ≦ｍ、１≦ｊ≦ｎ）の要素データとすることで生成されたデータである。
【００４３】
これにより、この状態判定装置では、同一状態が継続する期間に取得されたＳＯＭ出力データの時間軸方向に平均処理して取得したテンプレートを用いて、状態判定処理を実行することができる。
【００４４】
第８の発明は、第１から第６のいずれかの発明であって、テンプレートデータは、２次元の要素から構成されるデータである。
【００４５】
テンプレートデータは、同一状態が継続する時刻ｔ＝１から時刻ｔ＝Ｎ（Ｎ：自然数）までの期間に取得されたＮ個のＳＯＭ出力データに基づいて、生成されたデータである。
【００４６】
テンプレートデータが、ｍ×ｎ個（ｍ、ｎ：自然数）から構成されるデータである場合、テンプレートデータの２次元の座標（ｉ，ｊ）（ｉ，ｊ：自然数、１≦ｉ≦ｍ、１≦ｊ≦ｎ）の要素データをｇｉｊとし、時刻ｔのＳＯＭ出力データの２次元の座標（ｉ，ｊ）の要素データをＤｉｊ（ｔ）とすると、テンプレートデータは、要素データＤｉｊ（ｔ）を所定の閾値Ｔｈ１と比較し、Ｄｉｊ（ｔ）≧Ｔｈ１である要素データＤｉｊ（ｔ）の平均値を算出し、算出した平均値を座標（ｉ，ｊ）のテンプレートデータの値ｇｉｊとすることで、生成されたデータである。
【００４７】
これにより、この状態判定装置では、同一状態が継続する期間に取得されたＳＯＭ出力データの時間軸方向に平均処理して取得したテンプレートを用いて、状態判定処理を実行することができる。そして、上記テンプレートデータは、所定の閾値よりも小さいデータを平均処理の対象から除外して生成されたデータであるので、このようなテンプレートデータを用いて処理することで、この状態判定装置では、適切な状態判定処理を実行することができる。
【００４８】
第９の発明は、第１から第６のいずれかの発明であって、テンプレートデータは、２次元の要素から構成されるデータである。
【００４９】
テンプレートデータは、同一状態が継続する時刻ｔ＝１から時刻ｔ＝Ｎ（Ｎ：自然数）までの期間に取得されたＮ個のＳＯＭ出力データに基づいて、生成されたデータである。
【００５０】
テンプレートデータが、ｍ×ｎ個（ｍ、ｎ：自然数）から構成されるデータである場合、テンプレートデータの２次元の座標（ｉ，ｊ）（ｉ，ｊ：自然数、１≦ｉ≦ｍ、１≦ｊ≦ｎ）の要素データをｇｉｊとし、時刻ｔのＳＯＭ出力データの２次元の座標（ｉ，ｊ）の要素データをＤｉｊ（ｔ）とすると、テンプレートデータは、
【数３】
0006663780.tif 000004
【数４】
0006663780.tif 000005
により取得された座標（ｉ，ｊ）の要素データの分散値ｖｉｊを、所定の閾値Ｔｈ２と比較し、ｖｉｊ≦Ｔｈ２を満たす、座標（ｉ，ｊ）の前記ＳＯＭ出力データの値Ｄｉｊ（ｔ）の平均値を算出し、算出した平均値を座標（ｉ，ｊ）のテンプレートデータの値ｇｉｊとすることで、生成されたデータである。
【００５１】
これにより、この状態判定装置では、同一状態が継続する期間に取得されたＳＯＭ出力データの時間軸方向に平均処理して取得したテンプレートを用いて、状態判定処理を実行することができる。そして、上記テンプレートデータは、時間軸方向の分散が所定の閾値よりも小さいデータのみを処理対象とした平均処理により取得されたデータであるので、このようなテンプレートデータを用いて処理することで、この状態判定装置では、適切な状態判定処理を実行することができる。
【００５２】
第１０の発明は、第１から第６のいずれかの発明であって、テンプレートデータは、２次元の要素から構成されるデータである。
【００５３】
テンプレートデータは、同一状態が継続する時刻ｔ＝１から時刻ｔ＝Ｎ（Ｎ：自然数）までの期間に取得されたＮ個のＳＯＭ出力データに基づいて、生成されたデータである。
【００５４】
テンプレートデータが、ｍ×ｎ個（ｍ、ｎ：自然数）から構成されるデータである場合、テンプレートデータの２次元の座標（ｉ，ｊ）（ｉ，ｊ：自然数、１≦ｉ≦ｍ、１≦ｊ≦ｎ）の要素データをｇｉｊとし、時刻ｔのＳＯＭ出力データの２次元の座標（ｉ，ｊ）の要素データをＤｉｊ（ｔ）とすると、テンプレートデータは、
【数５】
0006663780.tif 000006
【数６】
0006663780.tif 000007
により取得された座標（ｉ，ｊ）の要素データの分散値ｖｉｊを、所定の閾値Ｔｈ２と比較し、ｖｉｊ≦Ｔｈ２を満たす、座標（ｉ，ｊ）のＳＯＭ出力データの値Ｄｉｊ（ｔ）であって、かつ、ＳＯＭ出力データの値Ｄｉｊ（ｔ）が所定の閾値Ｔｈ３よりも大きいもののみの平均値を算出し、算出した平均値を座標（ｉ，ｊ）のテンプレートデータの値ｇｉｊとすることで、生成されたデータである。
【００５５】
これにより、この状態判定装置では、同一状態が継続する期間に取得されたＳＯＭ出力データの時間軸方向に平均処理して取得したテンプレートを用いて、状態判定処理を実行することができる。そして、上記テンプレートデータは、時間軸方向の分散が所定の閾値よりも小さいデータであって、かつ、所定の閾値よりも大きな値の要素データのみを処理対象とした平均処理により取得されたデータであるので、このようなテンプレートデータを用いて処理することで、この状態判定装置では、適切な状態判定処理を実行することができる。
【００５６】
第１１の発明は、第１から第６のいずれかの発明であって、テンプレートデータは、２次元の要素から構成されるデータである。
【００５７】
テンプレートデータは、同一状態が継続する時刻ｔ＝１から時刻ｔ＝Ｎ（Ｎ：自然数）までの期間に取得されたＮ個のＳＯＭ出力データに基づいて、生成されたデータである。
【００５８】
テンプレートデータが、ｍ×ｎ個（ｍ、ｎ：自然数）から構成されるデータである場合、テンプレートデータの２次元の座標（ｉ，ｊ）（ｉ，ｊ：自然数、１≦ｉ≦ｍ、１≦ｊ≦ｎ）の要素データをｇｉｊとし、時刻ｔのＳＯＭ出力データの２次元の座標（ｉ，ｊ）の要素データをＤｉｊ（ｔ）とすると、テンプレートデータは、
【数７】
0006663780.tif 000008
【数８】
0006663780.tif 000009
σｉｊ＝ｓｑｒｔ（ｖｉｊ）
ｓｑｒｔ（ｘ）：ｘの平方根を取得する関数
により取得された座標（ｉ，ｊ）の要素データの標準偏差をσｉｊとすると、
ａｂｓ（Ｄｉｊ（ｔ）−ＡｖｅＤｉｊ）≦ｎ１×σｉｊ（ｎ１：正の実数、ａｂｓ（ｘ）はｘの絶対値を取得する関数）を満たす場合、座標（ｉ，ｊ）のＳＯＭ出力の値Ｄｉｊ（ｔ）の平均値を算出し、算出した平均値を座標（ｉ，ｊ）のテンプレートデータの値ｇｉｊとし、
ａｂｓ（Ｄｉｊ（ｔ）−ＡｖｅＤｉｊ）≦ｎ１×σｉｊを満たさない場合、座標（ｉ，ｊ）のテンプレートデータの値ｇｉｊを「０」にすることで、生成されたデータである。
【００５９】
これにより、この状態判定装置では、同一状態が継続する期間に取得されたＳＯＭ出力データの時間軸方向に平均処理して取得したテンプレートを用いて、状態判定処理を実行することができる。そして、上記テンプレートデータは、各要素データの値が、平均値からｎ１×σ（例えば、３σ）以内であるデータの値を処理対象とした平均処理により取得されたデータであるので、このようなテンプレートデータを用いて処理することで、この状態判定装置では、適切な状態判定処理を実行することができる。
【００６０】
第１２の発明は、状態判定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００６１】
状態判定方法は、特徴ベクトル取得ステップと、正規化ステップと、写像変換ステップと、マッチング処理ステップと、アクティビティ値取得ステップと、状態判定ステップと、を備える。
【００６２】
特徴ベクトル取得ステップは、未知の状態の事象を計測して得られる計測データから特徴ベクトルデータを取得する。
【００６３】
正規化ステップは、特徴ベクトルデータのノルムを取得するとともに、特徴ベクトルデータを正規化した正規化特徴ベクトルデータを取得する。
【００６４】
写像変換ステップは、正規化特徴ベクトルデータを、正規化特徴ベクトルデータの次元とは異なる次元の空間に射影することで、ＳＯＭ出力データを取得する。
【００６５】
マッチング処理ステップは、所定の状態を示すテンプレートデータと、写像変換ステップにより取得されたＳＯＭ出力データとの相関度を示す適合度データを取得する。
【００６６】
アクティビティ値取得ステップは、正規化ステップにより取得されたノルムが、所定の状態において取得される特徴ベクトルデータのノルムに対応する確率を示す値であるアクティビティ値を取得する。
【００６７】
状態判定ステップは、マッチング処理ステップにより取得された適合度データと、アクティビティ値取得ステップにより取得されたアクティビティ値とに基づいて、計測データが示す状態を決定する。
【００６８】
これにより、第１の発明と同様の効果を奏する状態判定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを実現することができる。
【００６９】
第１３の発明は、特徴ベクトル取得部と、正規化部と、写像変換部と、マッチング処理部と、アクティビティ値取得部と、状態判定部と、を備える集積回路である。
【００７０】
特徴ベクトル取得部は、未知の状態の事象を計測して得られる計測データから特徴ベクトルデータを取得する。
【００７１】
正規化部は、特徴ベクトルデータのノルムを取得するとともに、特徴ベクトルデータを正規化した正規化特徴ベクトルデータを取得する。
【００７２】
写像変換部は、正規化特徴ベクトルデータを、正規化特徴ベクトルデータの次元とは異なる次元の空間に射影することで、ＳＯＭ出力データを取得する。
【００７３】
マッチング処理部は、所定の状態を示すテンプレートデータと、写像変換部により取得されたＳＯＭ出力データとの相関度を示す適合度データを取得する。
【００７４】
アクティビティ値取得部は、正規化部により取得されたノルムが、所定の状態において取得される特徴ベクトルデータのノルムに対応する確率を示す値であるアクティビティ値を取得する。
【００７５】
状態判定部は、マッチング処理部により取得された適合度データと、アクティビティ値取得部により取得されたアクティビティ値とに基づいて、計測データが示す状態を決定する。
【００７６】
これにより、第１の発明と同様の効果を奏する集積回路を実現することができる。
【発明の効果】
【００７７】
本発明によれば、ＳＯＭにより生成されるマップにおいて、不連続な領域（例えば、分断された領域）が存在する場合であっても、適切に、パターン分類処理や、パターン判定処理を行うことができる状態判定装置、プログラムおよび集積回路を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】第１実施形態に係る状態判定装置１０００の概略構成図。
【図２】第１実施形態のテンプレートデータ取得部４の概略構成図。
【図３】第１実施形態のアクティビティ値取得部５の概略構成図。
【図４】Ｍ＝６の場合のアクティビティ値取得部５の概略構成図。
【図５】第１実施形態のマッチング処理部７の概略構成図。
【図６】データ入力部１により取得されたデジタルデータＤ１（時系列のデータＤ１）と、当該デジタルデータＤ１を周波数変換して取得された周波数領域のデータＤ２とを示す図。
【図７】ＳＯＭ処理を説明するための図であり、ＳＯＭの構造を模式的に示す図。
【図８】テンプレートデータの一例を示す図。
【図９】処理１（出力値の閾値処理）のフローチャート。
【図１０】データ入力部１が取得した信号Ｄ１の波形（Ｗａｌｋｉｎｇ状態のときの波形）を示す図と、特徴ベクトル取得部２が、信号Ｄ１から取得した特徴ベクトルデータＤ２と、写像変換部６が、正規化特徴ベクトルデータＤ３から取得したＳＯＭ出力データＤ＿ｓｏｍ（１）とを示す図。
【図１１】データ入力部１が取得した信号Ｄ１の波形（Ｒｕｎｎｉｎｇ状態のときの波形）を示す図と、特徴ベクトル取得部２が、信号Ｄ１から取得した特徴ベクトルデータＤ２と、写像変換部６が、正規化特徴ベクトルデータＤ３から取得したＳＯＭ出力データＤ＿ｓｏｍ（２）とを示す図。
【図１２】状態ｋ（ｋ：自然数、１≦ｋ≦６）の特徴ベクトルデータＤ２のノルムデータが正規分布であると仮定したときの確率密度関数ｆ（ｘ）により算出される値をプロットしたグラフである。
【図１３】第１実施形態の第１変形例に係る状態判定装置１０００Ａの概略構成図。
【図１４】第１実施形態の第１変形例のマッチング処理部７Ａの概略構成図。
【図１５】ＣＰＵバス構成を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００７９】
［第１実施形態］
第１実施形態について、図面を参照しながら、以下、説明する。
【００８０】
＜１．１：状態判定装置の構成＞
図１は、第１実施形態に係る状態判定装置１０００の概略構成図である。
【００８１】
図２は、第１実施形態のテンプレートデータ取得部４の概略構成図である。
【００８２】
図３は、第１実施形態のアクティビティ値取得部５の概略構成図である。
【００８３】
図４は、Ｍ＝６の場合のアクティビティ値取得部５の概略構成図である。
【００８４】
図５は、第１実施形態のマッチング処理部７の概略構成図である。
【００８５】
状態判定装置１０００は、図１に示すように、データ入力部１と、特徴ベクトル取得部２と、切替器ＳＥＬ１と、正規化部３と、テンプレートデータ取得部４と、アクティビティ値取得部５と、写像変換部６と、マッチング処理部７と、状態判定部８とを備える。
【００８６】
データ入力部１は、例えば、センター（例えば、加速度センサー）から出力される電気信号（センサー出力信号）を入力する。データ入力部１は、入力された電気信号をディジタル信号に変換し、変換した信号を信号Ｄ１として、特徴ベクトル取得部２に出力する。
【００８７】
特徴ベクトル取得部２は、データ入力部１から出力される信号Ｄ１を入力する。特徴ベクトル取得部２は、例えば、入力された信号Ｄ１に対して、周波数変換を行い、特徴ベクトルデータを取得する。そして、特徴ベクトル取得部２は、取得した特徴ベクトルデータを、信号Ｄ２（特徴ベクトルデータＤ２）として、正規化部３に出力する。
【００８８】
正規化部３は、特徴ベクトル取得部２から出力される信号Ｄ２（特徴ベクトルデータＤ２）を入力する。正規化部３は、特徴ベクトルデータＤ２からノルム（ノルムデータ）Ｎｏｒｍを取得するとともに、特徴ベクトルデータＤ２に対して正規化処理を実行し、正規化特徴ベクトルデータＤ３を取得する。そして、正規化部３は、取得したノルムデータＮｏｒｍおよび正規化特徴ベクトルデータＤ３を、ベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ３として、切替器ＳＥＬ１に出力する。
【００８９】
切替器ＳＥＬ１は、正規化部３から出力されるベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ３を入力する。切替器ＳＥＬ１は、選択信号ｓｅｌ１に従い、ベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ３を、（１）テンプレートデータ取得部４、または、（２）アクティビティ値取得部５および写像変換部６に出力する。なお、選択信号ｓｅｌ１は、状態判定装置１０００の各機能部を制御する制御部（不図示）により生成される制御信号である。
【００９０】
テンプレートデータ取得部４は、図２に示すように、ノルム取得部４１と、ノルムデータ記憶部４２と、ＳＯＭ処理部４３と、ＳＯＭデータ記憶部４４と、テンプレートデータ生成部４５と、テンプレートデータ記憶部４６とを備える。
【００９１】
ノルム取得部４１は、切替器ＳＥＬ１から出力されるベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ３を入力する。ノルム取得部４１は、ベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ３からノルムデータＮｏｒｍを取り出し、取り出したノルムデータＮｏｒｍをノルムデータ記憶部４２に記憶する。また、ノルム取得部４１は、ノルムデータ記憶部４２に記憶されているノルムデータを読み出し、読み出したノルムデータから、当該ノルムデータを取得したときの状態ＳｔａｔｅＫごとに、当該ノルムデータの平均値Ａｖｅ（ＳｔａｔｅＫ）と、標準偏差値σ（ＳｔａｔｅＫ）とを取得する。そして、ノルム取得部４１は、取得したデータを、ベクトルデータｖｅｃ＿Ｐｒｂとして、アクティビティ値取得部５に出力する。
【００９２】
ノルムデータ記憶部４２は、ノルム取得部４１から出力されるノルムデータを記憶する。ノルムデータ記憶部４２は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）により実現される。また、ノルムデータ記憶部４２は、ノルム取得部４１からのデータ読み出し指示に従い、所定のノルムデータをノルム取得部４１に出力する。
【００９３】
ＳＯＭ処理部４３は、切替器ＳＥＬ１から出力されるベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ３を入力する。ＳＯＭ処理部４３は、ベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ３から、正規化特徴ベクトルデータＤ３を取り出し、正規化特徴ベクトルデータＤ３を用いて、ＳＯＭ処理を実行する。
（１）学習フェーズ（入力層の各ノードと、出力層の各ニューロンとの結合係数を決定する処理を行うフェーズ）では、ＳＯＭ処理部４３は、正規化特徴ベクトルデータＤ３を用いて、ＳＯＭ処理を実行し、入力層の各ノードと、出力層の各ニューロンとの結合係数を決定する。ＳＯＭ処理部４３は、上記処理が完了し、確定した入力層の各ノードと、出力層の各ニューロンとの結合係数のデータを、結合係数データｗｉｊ＿ｆｉｘｅｄとして、写像変換部６に出力する。
（２）テンプレート作成フェーズでは、ＳＯＭ処理部４３は、正規化特徴ベクトルデータＤ３を用いて、ＳＯＭ処理を実行し、ＳＯＭ出力データを、データＤ＿ｓｏｍ（ｔ）（現時刻ｔのＳＯＭ出力データＤ＿ｓｏｍ（ｔ））として、ＳＯＭデータ記憶部４４に出力する。
【００９４】
ＳＯＭデータ記憶部４４は、ＳＯＭ処理部４３から出力されるＳＯＭ出力データＤ＿ｓｏｍ（ｔ）を記憶する。ＳＯＭデータ記憶部４４は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）により実現される。
【００９５】
テンプレートデータ生成部４５は、ＳＯＭデータ記憶部４４から、複数のＳＯＭ出力データＤ＿ｓｏｍ、例えば、時刻ｔ〜時刻ｔ＋Ｎ−１に取得されたＮ個（Ｎ：自然数）のＳＯＭ出力データＤ＿ｓｏｍ（ｔ）〜Ｄ＿ｓｏｍ（ｔ＋Ｎ−１）を読み出す。なお、テンプレートデータ生成部４５が、ＳＯＭデータ記憶部４４から読み出した複数のＳＯＭデータを、ベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ＿ｓｏｍと表記する。テンプレートデータ生成部４５は、ＳＯＭデータ記憶部４４から読み出した複数のＳＯＭデータからテンプレートデータを生成し、生成したテンプレートデータをテンプレートデータＴｍｐｌとして、テンプレートデータ記憶部４６に出力する。
【００９６】
テンプレートデータ記憶部４６は、テンプレートデータ生成部４５から出力されるテンプレートデータＴｍｐｌを記憶する。テンプレートデータ記憶部４６は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）により実現される。
【００９７】
アクティビティ値取得部５は、図３に示すように、アクティビティ算出用データ取得部５１と、Ｍ個（Ｍ：自然数）のアクティビティ算出部である第１アクティビティ算出部５２１〜第Ｍアクティビティ算出部５２Ｍと、を備える。
【００９８】
アクティビティ算出用データ取得部５１は、テンプレートデータ取得部４のノルム取得部４１から出力されるベクトルデータｖｅｃ＿Ｐｒｂを入力する。そして、アクティビティ算出用データ取得部５１は、ベクトルデータｖｅｃ＿Ｐｒｂから、状態ＳｔａｔｅＫごとに、特徴ベクトルデータＤ２のノルムデータの平均値Ａｖｅ（ＳｔａｔｅＫ）と、標準偏差値σ（ＳｔａｔｅＫ）とを取得する。アクティビティ算出用データ取得部５１は、第ｋの状態（ｋ：自然数、１≦ｋ≦Ｍ）の特徴ベクトルデータＤ２のノルムデータの平均値、標準偏差値を、それぞれ、Ａｖｅ（ｋ）、σ（ｋ）として、第ｋアクティビティ算出部に出力する。
【００９９】
第１アクティビティ算出部５２１は、切替器ＳＥＬ１から出力されるベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ３に含まれるノルムデータＮｏｒｍと、アクティビティ算出用データ取得部５１から出力される第１状態の特徴ベクトルデータＤ２のノルムデータの平均値Ａｖｅ（１）および標準偏差値σ（１）とを入力する。第１アクティビティ算出部５２１は、第１状態の特徴ベクトルデータＤ２のノルムデータの平均値Ａｖｅ（１）および標準偏差値σ（１）に基づいて、ノルムデータＮｏｒｍから、第１状態のアクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（１）を算出し、算出した第１状態のアクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（１）を状態判定部８に出力する。
【０１００】
なお、第２アクティビティ算出部５２２〜第Ｍアクティビティ算出部５２Ｍについても、同様である。
【０１０１】
アクティビティ値取得部５は、第１アクティビティ算出部５２１〜第Ｍアクティビティ算出部５２Ｍにより取得されたアクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（１）〜Ｄ＿ａｃｔ（Ｍ）を、ベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ＿ａｃｔとして、状態判定部８に出力する。
【０１０２】
なお、以下では、説明便宜のため、Ｍ＝６の場合について、説明する。
【０１０３】
図４は、Ｍ＝６の場合のアクティビティ値取得部５の概略構成図である。
【０１０４】
写像変換部６は、切替器ＳＥＬ１から出力されるベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ３に含まれる正規化特徴ベクトルデータＤ３を入力する。また、写像変換部６は、ＳＯＭ処理部４３により、確定された、入力層の各ノードと、出力層の各ニューロンとの結合係数データｗｉｊ＿ｆｉｘｅｄを入力する。写像変換部６は、正規化特徴ベクトルデータＤ３に対して、結合係数データｗｉｊ＿ｆｉｘｅｄを用いて、ＳＯＭ処理を実行し、ＳＯＭ出力データＤ＿ｓｏｍを取得する。そして、写像変換部６は、取得したＳＯＭ出力データＤ＿ｓｏｍをマッチング処理部７に出力する。
【０１０５】
マッチング処理部７は、写像変換部６から出力されるＳＯＭ出力データＤ＿ｓｏｍを入力する。また、マッチング処理部７は、テンプレートデータ記憶部４６から、複数のテンプレートデータＴｍｐｌを読み出す。なお、マッチング処理部７が、テンプレートデータ記憶部４６からから読み出した複数のテンプレートデータを、ベクトルデータｖｅｃ＿Ｔｍｐｌと表記する。
【０１０６】
マッチング処理部７は、ＳＯＭ出力データＤ＿ｓｏｍと、テンプレートデータ記憶部４６からから読み出した複数のテンプレートデータとを用いてマッチング処理を実行し、テンプレートデータごとに、適合度データＤ＿ｆを取得する。そして、マッチング処理部７は、取得したテンプレートデータごとの適合度データＤ＿ｆを、ベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ＿ｆとして、状態判定部８に出力する。
【０１０７】
マッチング処理部７は、図５に示すように、ＴＰデータ取得部７１と、Ｍ個（Ｍ：自然数）の内積算出部である第１内積算出部７２１〜第Ｍ内積算出部７２Ｍと、を備える。
【０１０８】
ＴＰデータ取得部７１は、テンプレートデータ記憶部４６から、複数のテンプレートデータＴｍｐｌ（Ｍ個のテンプレートデータＴｍｐｌ（１）〜Ｔｍｐｌ（Ｍ））を読み出す。そして、ＴＰデータ取得部７１は、読み出したＭ個のテンプレートデータＴｍｐｌ（１）〜Ｔｍｐｌ（Ｍ）を、それぞれ、第１内積算出部７２１〜第Ｍ内積算出部７２Ｍに出力する。
【０１０９】
第１内積算出部７２１は、写像変換部６から出力されるＳＯＭ出力データＤ＿ｓｏｍと、ＴＰデータ取得部７１から出力されるテンプレートデータＴｍｐｌ（１）とを入力する。第１内積算出部７２１は、ＳＯＭ出力データＤ＿ｓｏｍと、テンプレートデータＴｍｐｌ（１）とを用いて、内積を算出する処理を実行する。そして、第１内積算出部７２１は、算出した内積の値を示す信号を、信号Ｄ＿ｆ（１）として、状態判定部８に出力する。
【０１１０】
なお、第２内積算出部７２２〜第Ｍ内積算出部７２Ｍについても、同様である。
【０１１１】
すなわち、第ｋ内積算出部７２ｋは、写像変換部６から出力されるＳＯＭ出力データＤ＿ｓｏｍと、ＴＰデータ取得部７１から出力されるテンプレートデータＴｍｐｌ（ｋ）とを入力する（ｋ：自然数。１≦ｋ≦Ｍ）。第ｋ内積算出部７２ｋは、ＳＯＭ出力データＤ＿ｓｏｍと、テンプレートデータＴｍｐｌ（ｋ）とを用いて、内積を算出する処理を実行する。そして、第ｋ内積算出部７２ｋは、算出した内積の値を示す信号を、信号Ｄ＿ｆ（ｋ）として、状態判定部８に出力する。
【０１１２】
なお、第１内積算出部７２１〜第Ｍ内積算出部７２Ｍから、それぞれ、出力される信号Ｄ＿ｆ（１）〜Ｄ＿ｆ（Ｍ）を、まとめて、ベクトルデータｖｅｃ＿Ｔｍｐｌと表記する。
【０１１３】
なお、以下では、説明便宜のために、Ｍ＝６の場合について、説明する。
【０１１４】
状態判定部８は、アクティビティ値取得部５から出力されるベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ＿ａｃｔと、マッチング処理部７から出力される適合度データのベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ＿ｆと、を入力する。状態判定部８は、入力されたベクトルデータｖｃｅ＿Ｄ＿ａｃｔおよびベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ＿ｆに基づいて、現時刻ｔの状態を判定し、判定した結果を含むデータを、データＤｏｕｔとして、外部に出力する。
【０１１５】
＜１．２：状態判定装置の動作＞
以上のように構成された状態判定装置１０００の動作について、以下、説明する。
【０１１６】
なお、以下では、人の状態を検知するための加速度センサー（不図示）からの出力が、状態判定装置１０００に入力される場合を一例として、説明する。そして、説明便宜のため、人の状態として、以下の６つの状態（人の行動の状態）を、状態判定装置１０００にて、判別する場合について、以下、説明する。
（１）Ｓｉｔｔｉｎｇ状態（座っている状態）
（２）Ｓｔａｎｄｉｎｇ状態（立っている状態）
（３）Ｒｕｎｎｉｎｇ状態（走っている状態）
（４）Ｗａｌｋｉｎｇ状態（歩いている状態）
（５）ＵｐＳｔａｉｒｓ状態（階段を上っている状態）
（６）ＤｏｗｎＳｔａｉｒｓ状態（階段を下っている状態）
以下では、状態判定装置１０００の動作について、（１）学習フェーズの動作、（２）テンプレート作成フェーズの動作、および、（３）状態判定処理フェーズの動作、に分けて説明する。
【０１１７】
（１．２．１：学習フェーズの動作）
まず、状態判定装置１０００の学習フェーズの動作について、説明する。
【０１１８】
人の状態を検知するための加速度センサー（不図示）からの出力が、信号Ｄｉｎとして、データ入力部１に入力される。なお、加速度センサーは、例えば、人体に装着される。
【０１１９】
データ入力部１は、信号Ｄｉｎをサンプリング（Ａ／Ｄ変換）して、離散データ（デジタルデータ）として取得する。そして、データ入力部１は、取得した離散データ（デジタルデータ）を、信号Ｄ１として、特徴ベクトル取得部２に出力する。
【０１２０】
特徴ベクトル取得部２は、データ入力部１により取得された離散データＤ１（デジタルデータＤ１）に対して、例えば、Ｇａｂｏｒ  ｗａｖｅｌｅｔ変換を用いて周波数領域のデータに変換することで、デジタルデータＤ１の各周波数のスペクトルの強度と位相とを取得する。
【０１２１】
そして、特徴ベクトル取得部２は、例えば、上記処理により取得した周波数スペクトル強度の一部の帯域のデータを、特徴ベクトルデータＤ２として、取得する。
【０１２２】
なお、離散データＤ１（デジタルデータＤ１）から、周波数領域のデータを取得するために用いる変換は、Ｇａｂｏｒ  ｗａｖｅｌｅｔ変換に限定されることはなく、例えば、離散フーリエ変換、高速フーリエ変換、ウェーブレット変換等を用いてもよい。
【０１２３】
図６は、データ入力部１により取得されたデジタルデータＤ１（時系列のデータＤ１）（上図）と、当該デジタルデータＤ１を周波数変換して取得された周波数領域のデータＤ２（下図）とを示す図である。
【０１２４】
図６の場合、特徴ベクトル取得部２は、周波数領域のデータＤ２として、８次元のデータ（パラメータ８個からなるベクトルデータ（０〜５Ｈｚの範囲に含まれる８つの周波数成分のデータ））として、取得している。
【０１２５】
なお、以下では、説明便宜のため、特徴ベクトル取得部２は、８次元のデータ（パラメータ８個からなるベクトルデータ（０〜５Ｈｚの範囲に含まれる８つの周波数成分のデータ））を、データＤ２として取得するものとして、説明する。
【０１２６】
上記のようにして、特徴ベクトル取得部２により取得された特徴ベクトルデータＤ２は、特徴ベクトル取得部２から正規化部３に出力される。
【０１２７】
正規化部３は、特徴ベクトルデータＤ２からノルム（ノルムデータ）Ｎｏｒｍを取得するとともに、特徴ベクトルデータＤ２に対して正規化処理を実行し、正規化特徴ベクトルデータＤ３を取得する。
【０１２８】
具体的には、正規化部３は、特徴ベクトルデータＤ２を、
Ｄ２＝（ｘ１，ｘ２，・・・、ｘｎ）
とすると、
Ｎｏｒｍ＝ｓｑｒｔ（ｘ１＾２＋ｘ２＾２＋・・・＋ｘｎ＾２）
ｓｑｒｔ（ｘ）：ｘの平方根
に相当する処理により、ノルムデータＮｏｒｍを取得する。
【０１２９】
また、正規化部３は、特徴ベクトルデータＤ２を、ノルムデータＮｏｒｍにより除算することで、正規化特徴ベクトルデータＤ３を取得する。つまり、正規化部３は、特徴ベクトルデータＤ２の各要素（ベクトルの各要素）を、ノルムデータＮｏｒｍにより除算することで、ノルムが「１」となる正規化特徴ベクトルデータＤ３を取得する。
【０１３０】
上記にように取得された、ノルムデータＮｏｒｍおよび正規化特徴ベクトルデータＤ３は、ベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ３として、正規化部３から切替器ＳＥＬ１に出力される。
【０１３１】
状態判定装置１０００の各機能部を制御する制御部（不図示）は、切替器ＳＥＬ１の端子０を選択するための選択信号ｓｅｌ１を生成し、生成した選択信号ｓｅｌ１を切替器ＳＥＬ１に出力する。
【０１３２】
切替器ＳＥＬ１は、選択信号ｓｅｌ１に従い、ベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ３を、テンプレートデータ取得部４に出力する。
【０１３３】
テンプレートデータ取得部４のＳＯＭ処理部４３は、切替器ＳＥＬ１から出力されるベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ３に含まれる正規化特徴ベクトルデータＤ３を用いて、ＳＯＭ処理を実行し、入力層の各ノードと、出力層の各ニューロンとの結合係数を決定する。この処理について、図７を参照しながら、説明する。
【０１３４】
図７は、ＳＯＭ処理を説明するための図であり、ＳＯＭの構造を模式的に示す図である。なお、図７に示すように、出力層のニューロンが配置される平面を規定するためのｉ軸、ｊ軸を設定する。
【０１３５】
入力データがｎ次元実数ベクトルｖｅｃ＿ｘ＝（ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｎ）で与えられ、２次元ＳＯＭがｍ１×ｍ２（＝Ｍ１）個の格子点上に配置されたニューロンを持つとする。つまり、図７に示すように、入力層が、ｎ個のノードを有しており、出力層が、ｍ１×ｍ２（＝Ｍ１）個の格子点上に配置されたニューロンを有している。
【０１３６】
入力データｖｅｃ＿ｘを入力するための入力層の各ノード（ｎ個の入力ノードのそれぞれ）は、全てのニューロン（全ての出力ノード）に結合している。出力層の２次元格子配列上の（ｉ，ｊ）に位置するニューロンｕｉ，ｊは、その入力データｖｅｃ＿ｘの各要素に荷重を付加して結合するための可変の結合荷重ベクトルｖｅｃ＿ｗｉｊ＝（ｗｉｊ＿１，ｗｉｊ＿２，・・・，ｗｉｊ＿ｎ）を有している。この結合荷重ベクトルｖｅｃ＿ｗｉｊを参照ベクトルと呼ぶ。
【０１３７】
なお、ｗｉｊ＿ｋは、座標（ｉ，ｊ）の出力ノードと、ｋ番目の入力ノードとの結合荷重である。
【０１３８】
ＳＯＭ処理部４３は、以下の≪ステップ１≫、≪ステップ２≫の処理により、ＳＯＭ処理を実行する。
【０１３９】
≪ステップ１：初期化≫
ＳＯＭ処理部４３は、入力データベクトル数をｎ、繰返し数をＴ（＞＝ｎ）とすると、時刻ｔ＝０において、ｖｅｃ＿ｗ１１，ｖｅｃ＿ｗ１２，・・・，ｖｅｃ＿ｗｍｍの初期値をランダムに設定する（乱数を用いて設定する）。
【０１４０】
≪ステップ２：学習≫
ＳＯＭ処理部４３は、時刻ｔにおいて、次の操作を行う。
（２Ａ）：
ＳＯＭ処理部４３は、時刻ｔの入力データｖｅｃ＿ｘ（ｔ）と、時刻ｔ−１の各参照ベクトルｖｅｃ＿ｗｉｊ（ｔ−１）との間のユークリッド距離ｄｉｓ（ｖｅｃ＿ｘ（ｔ），ｖｅｃ＿ｗｉｊ（ｔ−１））を求める。なお、ｄｉｓ（ｖｅｃ１，ｖｅｃ２）は、ベクトルｖｅｃ１とベクトルｖｅｃ２とのユークリッド距離を求める関数である。
（２Ｂ）：
ＳＯＭ処理部４３は、ユークリッド距離が最小であるニューロンｕＩＪを特定し、特定したニューロンを勝ちニューロンｕＩＪとする。ニューロンｕＩＪは、座標（Ｉ，Ｊ）のニューロンである。
【０１４１】
なお、ＳＯＭ処理部４３は、時刻ｔの入力データｖｅｃ＿ｘ（ｔ）と、時刻ｔ−１の各参照ベクトルｖｅｃ＿ｗｉｊ（ｔ−１）と内積の値が最大であるニューロンｕＩＪを特定し、特定したニューロンを勝ちニューロンｕＩＪとしてもよい。
（２Ｃ）：
ＳＯＭ処理部４３は、時刻ｔの参照ベクトルｖｅｃ＿ｗｉｊ（ｔ）を、次式により学習（取得）する。
ｖｅｃ＿ｗｉｊ（ｔ）＝ｖｅｃ＿ｗｉｊ（ｔ−１）＋ｈ（（ｉ，ｊ），（Ｉ，Ｊ），ｔ）×（ｖｅｃ＿ｘ（ｔ）−ｖｅｃ＿ｗｉｊ（ｔ−１））
ここで、ｈは近傍関数と呼ばれる関数であり、次の性質を持つ関数である。
（１）関数ｈは、ｔに関する単調減少関数であり、ｔが無限大で「０」に収束する。
（２）関数ｈは、格子点（ｉ，ｊ）と格子点（Ｉ，Ｊ）とのユークリッド距離ｄｉｓ（ｖｅｃ＿ｕｉｊ，ｖｅｃ＿ｕＩＪ）に関して、単調減少関数である。また、関数ｈの単調減少の程度は、ｔが増加するほど大きくなる。なお、ｖｅｃ＿ｕｉｊは、所定の点（例えば、原点）からニューロンｕｉｊの位置までのベクトルであり、ｖｅｃ＿ｕＩＪは、所定の点（例えば、原点）からニューロンｕＩＪの位置までのベクトルである。
【０１４２】
さらに、時刻ｔ＋１においても、ＳＯＭ処理部４３は、上記と同様の処理を実行する。
【０１４３】
なお、時刻ｔ＋１は、時刻ｔの次に、正規化部３により、正規化特徴ベクトルデータＤ３が取得され、取得された当該正規化特徴ベクトルデータＤ３がＳＯＭ処理部４３に入力された時刻を示す。
【０１４４】
ＳＯＭ処理部４３は、時刻ｔ＝Ｔとなるまで、上記処理を繰り返し実行する。
【０１４５】
ＳＯＭ処理部４３は、上記のＳＯＭ処理を実行し、上記のＳＯＭ処理が完了したときの参照ベクトルｖｅｃ＿ｗｉｊを、確定した参照ベクトルｖｅｃ＿ｗｉｊ＿ｆｉｘｅｄとして取得する。そして、ＳＯＭ処理部４３は、確定した参照ベクトルｖｅｃ＿ｗｉｊ＿ｆｉｘｅｄを、写像変換部６に出力する。
【０１４６】
なお、以下では、説明便宜のため、入力データｖｅｃ＿ｘ、すなわち、正規化特徴ベクトルデータＤ３が、８つの周波数成分データからなり、かつ、２次元ＳＯＭが３２×３２個の格子点上に配置されたニューロンを持つと場合を、一例として、説明する。
【０１４７】
また、状態判定装置１０００は、学習フェーズの動作において、ノルムデータの処理を行う。
【０１４８】
具体的には、ノルム取得部４１は、切替器ＳＥＬ１から出力されるベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ３からノルムデータＮｏｒｍを取り出し、取り出したノルムデータＮｏｒｍをノルムデータ記憶部４２に記憶する。つまり、ノルム取得部４１は、所定の状態（例えば、Ｗａｌｋｉｎｇ状態）が継続されているときに状態判定装置１０００に入力されるデータから取得されたベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ３からノルムデータＮｏｒｍを取り出し、取り出したノルムデータＮｏｒｍをノルムデータ記憶部４２に記憶する。
【０１４９】
そして、ノルム取得部４１は、所定の状態（例えば、Ｗａｌｋｉｎｇ状態）が継続されているときにノルムデータ記憶部４２に記憶されたノルムデータを読み出し、読み出したノルムデータから、当該ノルムデータを取得したときの状態ＳｔａｔｅＫごとに、当該ノルムデータの平均値Ａｖｅ（ＳｔａｔｅＫ）と、標準偏差値σ（ＳｔａｔｅＫ）とを取得する。そして、ノルム取得部４１は、取得したデータを、ベクトルデータｖｅｃ＿Ｐｒｂとして、アクティビティ値取得部５に出力する。
【０１５０】
このようにして、ノルム取得部４１により取得されたデータの一例を以下に示す。
（１）Ｓｉｔｔｉｎｇ状態（状態１）
Ａｖｅ（１）＝０．０８２９８９
σ（１）＝０．０５９７７８
（２）Ｓｔａｎｄｉｎｇ状態（状態２）
Ａｖｅ（２）＝０．３３４７７７
σ（２）＝０．２２４３１９
（３）Ｒｕｎｎｉｎｇ状態（状態３）
Ａｖｅ（３）＝３１．２８６５５５
σ（３）＝２．６３０１８８
（４）Ｗａｌｋｉｎｇ状態（状態４）
Ａｖｅ（４）＝１２．３９５６９２
σ（４）＝３．４０９１１４
（５）ＵｐＳｔａｉｒｓ状態（状態５）
Ａｖｅ（５）＝８．１４６３９２
σ（５）＝１．９１２５５８
（６）ＤｏｗｎＳｔａｉｒｓ状態（状態６）
Ａｖｅ（６）＝２５．００２１１２
σ（６）＝３．２５４５０８
以下では、上記のデータを処理する場合について、説明する。
【０１５１】
上記のデータは、ベクトルデータｖｅｃ＿Ｐｒｂとして、ノルム取得部４１からアクティビティ値取得部５に出力される。
【０１５２】
（１．２．２：テンプレート作成フェーズの動作）
次に、状態判定装置１０００のテンプレート作成フェーズの動作について、説明する。
【０１５３】
テンプレート作成フェーズでは、状態判定装置１０００は、
（１）Ｓｉｔｔｉｎｇ状態（座っている状態）のテンプレートデータ、
（２）Ｓｔａｎｄｉｎｇ状態（立っている状態）のテンプレートデータ、
（３）Ｒｕｎｎｉｎｇ状態（走っている状態）のテンプレートデータ、
（４）Ｗａｌｋｉｎｇ状態（歩いている状態）のテンプレートデータ、
（５）ＵｐＳｔａｉｒｓ状態（階段を上っている状態）のテンプレートデータ、および、
（６）ＤｏｗｎＳｔａｉｒｓ状態（階段を下っている状態）のテンプレートデータ
を作成する。
【０１５４】
まず、Ｗａｌｋｉｎｇ状態（歩いている状態）のテンプレートデータを作成する場合について、説明する。
【０１５５】
この場合、人がＷａｌｋｉｎｇ状態（歩いている状態）を継続しているときの加速度センサー（不図示）からの出力を、信号Ｄｉｎとして、データ入力部１に入力する。
【０１５６】
データ入力部１は、信号Ｄｉｎをサンプリング（Ａ／Ｄ変換）して、離散データ（デジタルデータ）として取得する。そして、データ入力部１は、取得した離散データ（デジタルデータ）を、信号Ｄ１として、特徴ベクトル取得部２に出力する。
【０１５７】
特徴ベクトル取得部２は、データ入力部１により取得された離散データＤ１（デジタルデータＤ１）に対して、例えば、Ｇａｂｏｒ  ｗａｖｅｌｅｔ変換を用いて周波数領域のデータに変換することで、デジタルデータＤ１の各周波数のスペクトルの強度と位相とを取得する。
【０１５８】
そして、特徴ベクトル取得部２は、例えば、上記処理により取得した周波数スペクトル強度の一部の帯域のデータを、特徴ベクトルデータＤ２として、取得する。
【０１５９】
特徴ベクトル取得部２により取得された特徴ベクトルデータＤ２は、特徴ベクトル取得部２から正規化部３に出力される。
【０１６０】
正規化部３は、特徴ベクトルデータＤ２からノルム（ノルムデータ）Ｎｏｒｍを取得するとともに、特徴ベクトルデータＤ２に対して正規化処理を実行し、正規化特徴ベクトルデータＤ３を取得する。
【０１６１】
そして、正規化部３は、取得した、ノルムデータＮｏｒｍおよび正規化特徴ベクトルデータＤ３を、ベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ３として、切替器ＳＥＬ１に出力する。
【０１６２】
状態判定装置１０００の各機能部を制御する制御部（不図示）は、切替器ＳＥＬ１の端子０を選択するための選択信号ｓｅｌ１を生成し、生成した選択信号ｓｅｌ１を切替器ＳＥＬ１に出力する。
【０１６３】
切替器ＳＥＬ１は、選択信号ｓｅｌ１に従い、ベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ３を、ＳＯＭ処理部４３に出力する。
【０１６４】
ＳＯＭ処理部４３は、切替器ＳＥＬ１から出力されるベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ３から正規化特徴ベクトルデータＤ３を取り出し、正規化特徴ベクトルデータＤ３を用いて、ＳＯＭ処理を実行する。なお、このとき、ＳＯＭ処理に用いる結合荷重ベクトル（参照ベクトル）ｖｅｃ＿ｗｉｊは、上記の学習フェーズで確定させた結合荷重ベクトル（参照ベクトル）ｖｅｃ＿ｗｉｊ＿ｆｉｘｅｄである。
ＳＯＭ処理部４３は、正規化特徴ベクトルデータＤ３に対して、結合荷重ベクトル（参照ベクトル）ｖｅｃ＿ｗｉｊ＿ｆｉｘｅｄにより、ＳＯＭ処理を実行し、現時刻ｔのＳＯＭデータＤ＿ｓｏｍ（ｔ）を取得する。そして、ＳＯＭ処理部４３は、取得した現時刻ｔのＳＯＭデータＤ＿ｓｏｍ（ｔ）をＳＯＭデータ記憶部４４に出力する。
【０１６５】
ＳＯＭデータ記憶部４４は、ＳＯＭ処理部４３から出力されるＳＯＭ出力データＤ＿ｓｏｍ（ｔ）を記憶する。
【０１６６】
時刻ｔ＝１からｔ＝Ｎの期間、人がＷａｌｋｉｎｇ状態（歩いている状態）を継続させ、状態判定装置１０００において、上記処理を実行する。そして、ＳＯＭ処理部４３は、時刻ｔ＝１からｔ＝Ｎの期間中に取得したＮ個のＳＯＭ出力データＤ＿ｓｏｍ（ｔ）をＳＯＭデータ記憶部４４に記憶する。
【０１６７】
テンプレートデータ生成部４５は、ＳＯＭデータ記憶部４４から、時刻ｔ＝１からｔ＝Ｎの期間（人がＷａｌｋｉｎｇ状態（歩いている状態）を継続していた期間）に取得されたＮ個（Ｎ：自然数）のＳＯＭ出力データＤ＿ｓｏｍ（１）〜Ｄ＿ｓｏｍ（Ｎ）を読み出す。そして、テンプレートデータ生成部４５は、ＳＯＭ出力データＤ＿ｓｏｍ（１）〜Ｄ＿ｓｏｍ（Ｎ）を用いて、２次元ＳＯＭ上の同じ座標位置の出力値（同一の出力ノードの出力値）の平均値を算出する。そして、算出した平均値を各ノード（ＳＯＭの出力ノードに対応するノード）の値とすることで、Ｗａｌｋｉｎｇ状態（歩いている状態）のテンプレートデータを取得する。
【０１６８】
つまり、時刻ｔのときの特徴ベクトルデータｖｅｃ＿ｘ（ｔ）を、
ｖｅｃ＿ｘ（ｔ）＝（ｘ１（ｔ），ｘ２（ｔ），・・・，ｘＮ１（ｔ））
Ｎ１＝８
とし、学習フェーズを完了し、確定された結合荷重ベクトルｆ＿ｖｅｃ＿ｗｉｊを、
ｆ＿ｖｅｃ＿ｗｉｊ＝（ｗｉｊ＿１，ｗｉｊ＿２，・・・，ｗｉｊ＿Ｎ１）
Ｎ１＝８
とし、時刻ｔの２次元ＳＯＭ上の（ｉ，ｊ）の位置にあるニューロン（出力ノード）の出力値をＤｉｊ（ｔ）とすると、
【数９】
0006663780.tif 000010
Ｎ１＝８
である。
【０１６９】
なお、ｗｉｊ＿ｋは、座標（ｉ，ｊ）の出力ノードと、ｋ番目の入力ノードとの結合荷重である。
【０１７０】
テンプレートデータ生成部４５は、下記数式に相当する処理により、２次元ＳＯＭ上の（ｉ，ｊ）の位置にあるニューロン（出力ノード）に対応するノードのテンプレートデータの値ｇｉｊを取得する。
【数１０】
0006663780.tif 000011
テンプレートデータ生成部４５は、上記処理により算出した、座標（ｉ，ｊ）のノードに、値ｇｉｊを割り付けることで、２次元のテンプレートデータを取得する。
【０１７１】
図８は、テンプレートデータの一例を示す図である。
【０１７２】
具体的には、図８（ａ）は、Ｓｉｔｔｉｎｇ状態（座っている状態（状態１））のテンプレートデータであり、図８（ｂ）は、Ｓｔａｎｄｉｎｇ状態（立っている状態（状態２））のテンプレートデータであり、図８（ｃ）は、Ｒｕｎｎｉｎｇ状態（走っている状態（状態３））のテンプレートデータである。
【０１７３】
図８（ｄ）は、Ｗａｌｋｉｎｇ状態（歩いている状態（状態４））のテンプレートデータであり、図８（ｅ）は、Ｕｐｓｔａｉｒｓ状態（階段を上っている状態（状態５））のテンプレートデータであり、図８（ｆ）は、ＤｏｗｎＳｔａｉｒｓ状態（階段を下っている状態（状態６））のテンプレートデータである。
【０１７４】
例えば、図８（ｄ）は、時刻ｔ＝１からｔ＝Ｎの期間（人がＷａｌｋｉｎｇ状態（歩いている状態）を継続していた期間）に取得されたＮ個（Ｎ：自然数）のＳＯＭ出力データＤ＿ｓｏｍ（１）〜Ｄ＿ｓｏｍ（Ｎ）から、上記処理により取得したテンプレートデータＴｍｐｌ（４）（３２×３２のデータからなる２次元データ）である。図８（ｄ）のテンプレートデータＴｍｐｌ（１）の座標（ｉ，ｊ）の位置の値（画素値）は、上記により算出された値ｇｉｊである。
【０１７５】
なお、図８に示したテンプレートデータにおいて、値ｇｉｊは、０から１の値をとるように正規化されている（０≦ｇｉｊ≦１）。そして、図８に示したテンプレートデータは、ｇｉｊ＝０の画素を階調値「０」（画素値「０」（Ｗ０％に相当する画素値））の画素とし、ｇｉｊ＝１の画素を階調値「１」（画素値「１」（Ｗ１００％に相当する画素値））の画素とする画像データとして示している。
【０１７６】
上記のようにして、テンプレートデータ生成部４５により、取得されたＷａｌｋｉｎｇ状態（歩いている状態）のテンプレートデータＴｍｐｌ（４）は、テンプレートデータ記憶部４６に記憶される。
【０１７７】
Ｒｕｎｎｉｎｇ状態（走っている状態）のテンプレートデータ（このテンプレートデータを、テンプレートデータＴｍｐｌ（３）とする。）の作成処理も、上記と同様に行われる。
【０１７８】
つまり、時刻ｔ＝１からｔ＝Ｎの期間において、人がＲｕｎ状態（走っている状態）を継続し、人がＲｕｎｎｉｎｇ状態（走っている状態）を継続しているときの加速度センサー（不図示）からの出力を、信号Ｄｉｎとして、データ入力部１に入力する。そして、状態判定装置１０００では、上記と同様の処理を実行することで、Ｒｕｎｎｉｎｇ状態（走っている状態）のテンプレートデータＴｍｐｌ（３）を取得する。そして、取得されたＲｕｎｎｉｎｇ状態（走っている状態）のテンプレートデータＴｍｐｌ（３）は、テンプレートデータ記憶部４６に記憶される。
【０１７９】
なお、図８（ｃ）は、時刻ｔ＝１からｔ＝Ｎの期間（人がＲｕｎｎｉｎｇ状態（走っている状態）を継続していた期間）に取得されたＮ個（Ｎ：自然数）のＳＯＭ出力データＤ＿ｓｏｍ（１）〜Ｄ＿ｓｏｍ（Ｎ）から、上記処理により取得したテンプレートデータＴｍｐｌ（３）（３２×３２のデータからなる２次元データ）である。
【０１８０】
また、他の状態のテンプレートデータの作成処理も、上記と同様に行われる。
【０１８１】
なお、上記では、テンプレートデータ生成部４５は、ＳＯＭ出力データＤ＿ｓｏｍ（１）〜Ｄ＿ｓｏｍ（Ｎ）を用いて、２次元ＳＯＭ上の同じ座標位置の出力値（同一の出力ノードの出力値）の平均値を算出することでテンプレートデータを作成する場合について説明した。しかしながら、この方法に限定されることはなく、例えば、テンプレートデータ生成部４５は、以下の処理（「処理１」〜「処理４」）により、テンプレートデータを作成するようにしてもよい。
（１）処理１（出力値の閾値処理）
テンプレートデータ生成部４５は、ＳＯＭ出力データＤ＿ｓｏｍ（１）〜Ｄ＿ｓｏｍ（Ｎ）を用いて、２次元ＳＯＭ上の同じ座標位置の出力値（同一の出力ノードの出力値）Ｄｉｊ（ｔ）を所定の閾値Ｔｈ１と比較し、Ｄｉｊ（ｔ）≧Ｔｈ１である出力値Ｄｉｊ（ｔ）の平均値を算出し、算出した平均値を座標（ｉ，ｊ）のテンプレートデータの値ｇｉｊとする。
【０１８２】
この処理について、図９のフローチャートを用いて説明する。
【０１８３】
ステップＳ１において、テンプレートデータ生成部４５は、時刻を表す変数ｔ、カウンタ値Ｃｎｔ、および、合計値Ｓｕｍを、それぞれ、「０」に設定する。
【０１８４】
ステップＳ２において、テンプレートデータ生成部４５は、時刻を表す変数を、１だけインクリメントする。
【０１８５】
そして、テンプレートデータ生成部４５は、２次元ＳＯＭ上の同じ座標位置の出力値（同一の出力ノードの出力値）Ｄｉｊ（ｔ）を所定の閾値Ｔｈ１と比較し、Ｄｉｊ（ｔ）≧Ｔｈ１である場合（ステップＳ３で「Ｙｅｓ」の場合）、合計値Ｓｕｍに、出力値Ｄｉｊ（ｔ）を加算し（ステップＳ４）、さらに、カウンタ値Ｃｎｔを１だけインクリメントする（ステップＳ５）。
【０１８６】
一方、Ｄｉｊ（ｔ）≧Ｔｈ１ではない場合（ステップＳ３で「Ｎｏ」の場合）、テンプレートデータ生成部４５は、処理を、ステップＳ６に進める。
【０１８７】
ステップＳ６において、ｔ≧Ｎではない場合、テンプレートデータ生成部４５は、処理をステップＳ２に戻し、ｔ≧Ｎである場合、テンプレートデータ生成部４５は、最終カウント値Ｎ１に、カウント値Ｃｎｔを代入し（ステップＳ７）、さらに、
ｇｉｊ＝Ｓｕｍ／Ｎ１
により、座標（ｉ，ｊ）のテンプレートデータの値ｇｉｊを取得する（ステップＳ８）。
【０１８８】
このように処理することで、ＳＯＭの出力値が所定の閾値よりも小さい値を除いた平均値を、座標（ｉ，ｊ）のテンプレートデータの値ｇｉｊとすることができるため、より適切なテンプレートデータを作成することができる。
（２）処理２（出力値の分散値の閾値処理）
テンプレートデータ生成部４５は、ＳＯＭ出力データＤ＿ｓｏｍ（１）〜Ｄ＿ｓｏｍ（Ｎ）を用いて、２次元ＳＯＭ上の同じ座標位置の出力値（同一の出力ノードの出力値）Ｄｉｊ（ｔ）の分散値ｖｉｊを、以下の数式に相当する処理により、算出する。
【数１１】
0006663780.tif 000012
【数１２】
0006663780.tif 000013
そして、テンプレートデータ生成部４５は、分散値ｖｉｊを、所定の閾値Ｔｈ２と比較する。そして、テンプレートデータ生成部４５は、ｖｉｊ≦Ｔｈ２を満たす、座標（ｉ，ｊ）のＳＯＭの出力値Ｄｉｊ（ｔ）の平均値を算出し、算出した平均値を座標（ｉ，ｊ）のテンプレートデータの値ｇｉｊとする。
【０１８９】
なお、テンプレートデータ生成部４５は、ｖｉｊ≦Ｔｈ２を満たさない場合、座標（ｉ，ｊ）のテンプレートデータの値ｇｉｊを「０」にする。
【０１９０】
このように処理することで、ＳＯＭの出力値Ｄｉｊ（ｔ）の時間方向の分散が小さい値のみを用いて算出した平均値を、座標（ｉ，ｊ）のテンプレートデータの値ｇｉｊとすることができるため、より適切なテンプレートデータを作成することができる。つまり、上記のように処理することで、時間方向にばらつきの少ないＳＯＭの出力値Ｄｉｊ（ｔ）の平均値を座標（ｉ，ｊ）のテンプレートデータの値ｇｉｊとすることができるため、より適切なテンプレートデータを作成することができる。
（３）処理３（処理１と処理２の組み合わせ処理）
テンプレートデータ生成部４５は、上記処理１と上記処理２とを組み合わせた処理により、座標（ｉ，ｊ）のテンプレートデータの値ｇｉｊを取得するようにしてもよい。
【０１９１】
つまり、テンプレートデータ生成部４５は、分散値ｖｉｊを、所定の閾値Ｔｈ２と比較する。そして、テンプレートデータ生成部４５は、ｖｉｊ≦Ｔｈ２を満たす、座標（ｉ，ｊ）のＳＯＭの出力値Ｄｉｊ（ｔ）であって、かつ、出力値Ｄｉｊ（ｔ）が所定の閾値Ｔｈ１よりも大きいもののみの平均値を算出し、算出した平均値を座標（ｉ，ｊ）のテンプレートデータの値ｇｉｊとする。
【０１９２】
なお、テンプレートデータ生成部４５は、ｖｉｊ≦Ｔｈ２を満たさない場合、座標（ｉ，ｊ）のテンプレートデータの値ｇｉｊを「０」にする。
【０１９３】
このように、処理１と処理２を組み合わせた処理により、さらにより適切なテンプレートデータを作成することができる。
（４）処理４（ｎ１×σ以内のデータによる処理）
テンプレートデータ生成部４５は、分散値ｖｉｊから、
σｉｊ＝ｓｑｒｔ（ｖｉｊ）
ｓｑｒｔ（ｘ）：ｘの平方根を取得する関数
に相当する処理より、座標（ｉ，ｊ）のＳＯＭの出力値Ｄｉｊ（ｔ）の標準偏差σｉｊを取得する。
【０１９４】
そして、テンプレートデータ生成部４５は、Ｄｉｊ（ｔ）−ＡｖｅＤｉｊ≦ｎ１×σｉｊ（ｎ１：正の実数）を満たす場合、座標（ｉ，ｊ）のＳＯＭの出力値Ｄｉｊ（ｔ）の平均値を算出し、算出した平均値を座標（ｉ，ｊ）のテンプレートデータの値ｇｉｊとする。
【０１９５】
一方、テンプレートデータ生成部４５は、ａｂｓ（Ｄｉｊ（ｔ）−ＡｖｅＤｉｊ）≦ｎ１×σｉｊ（ｎ１：正の実数、ａｂｓ（ｘ）はｘの絶対値を取得する関数）を満たさない場合、座標（ｉ，ｊ）のテンプレートデータの値ｇｉｊを「０」にする。
【０１９６】
このように処理することで、ＳＯＭの出力値Ｄｉｊ（ｔ）が、平均値からｎ１×σ以内の範囲に含まれる場合のデータを用いて、テンプレートデータを作成することができる。
【０１９７】
例えば、ｎ１＝３とした場合、上記のように処理することで、ＳＯＭの出力値Ｄｉｊ（ｔ）が、平均値から３σ以内の範囲に含まれる場合のデータを用いて、テンプレートデータを作成することができる。状態判定装置１０００では、例えば、ＳＯＭの出力値Ｄｉｊ（ｔ）が正規分布すると仮定したときに、全体の９９．７％の範囲に含まれるデータを用いて、テンプレートデータを作成しようとする場合、ｎ１＝３に設定すればよい。このように、状態判定装置１０００では、ｎ１の値を調整することで、テンプレートデータを作成するために用いるＳＯＭの出力値Ｄｉｊ（ｔ）の範囲を調整することができる。
【０１９８】
以上のようにして、状態判定装置１０００では、テンプレートデータが作成される。
【０１９９】
なお、テンプレートデータの各要素の値ｇｉｊの総和が「１」となるように正規化するようにしてもよい。このように正規化することで、テンプレートデータと、ＳＯＭ出力データとの相関度合いを判定する処理において、どのテンプレートを用いる場合であっても、相関度合いを示す値（例えば、内積の値やユークリッド距離の値）のとりうる範囲を一定（共通）にすることができるため、分類判定処理が容易になる。
【０２００】
（１．２．３：状態判定処理フェーズの動作）
次に、状態判定装置１０００の状態判定処理フェーズの動作について、説明する。
【０２０１】
図１０は、データ入力部１が取得した信号Ｄ１の波形（Ｗａｌｋｉｎｇ状態のときの波形）を示す図（上図）と、特徴ベクトル取得部２が、信号Ｄ１から取得した特徴ベクトルデータＤ２（左下図）と、写像変換部６が、正規化特徴ベクトルデータＤ３から取得したＳＯＭ出力データＤ＿ｓｏｍ（１）とを示す図である。
【０２０２】
図１１は、データ入力部１が取得した信号Ｄ１の波形（Ｒｕｎｎｉｎｇ状態のときの波形）を示す図（上図）と、特徴ベクトル取得部２が、信号Ｄ１から取得した特徴ベクトルデータＤ２（左下図）と、写像変換部６が、正規化特徴ベクトルデータＤ３から取得したＳＯＭ出力データＤ＿ｓｏｍ（２）とを示す図である。
【０２０３】
人の状態を検知するための加速度センサー（不図示）からの出力が、信号Ｄｉｎとして、データ入力部１に入力される。なお、加速度センサーは、例えば、人体に装着される。
【０２０４】
データ入力部１は、信号Ｄｉｎをサンプリング（Ａ／Ｄ変換）して、離散データ（デジタルデータ）として取得する。そして、データ入力部１は、取得した離散データ（デジタルデータ）を、信号Ｄ１として、特徴ベクトル取得部２に出力する。
【０２０５】
例えば、Ｗａｌｋｉｎｇ状態のときは、図１０の上図に示すような信号Ｄ１が取得される。Ｒｕｎｎｉｎｇ状態のときは、図１１の上図に示すような信号Ｄ１が取得される。
【０２０６】
特徴ベクトル取得部２は、学習フェーズでの処理と同様にして、データ入力部１により取得された離散データＤ１（デジタルデータＤ１）から、特徴ベクトルデータＤ２を取得する。
【０２０７】
例えば、Ｗａｌｋｉｎｇ状態のときは、図１０の左下図に示すような特徴ベクトルデータＤ２が取得される。Ｒｕｎｎｉｎｇ状態のときは、図１１の左下図に示すような特徴ベクトルデータＤ２が取得される。
【０２０８】
そして、特徴ベクトル取得部２により取得された特徴ベクトルデータＤ２は、特徴ベクトル取得部２から正規化部３に出力される。
【０２０９】
正規化部３は、学習フェーズでの処理と同様にして、特徴ベクトルデータＤ２から、ノルムデータＮｏｒｍ、および、正規化特徴ベクトルデータＤ３を取得する。そして、正規化部３は、取得したデータをベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ３として、切替器ＳＥＬ１に出力する。
【０２１０】
なお、図１０の場合に取得されるノルムデータＮｏｒｍが「１１．５」であり、図１１の場合に取得されるノルムデータＮｏｒｍが「３１．０」であるものとする。
【０２１１】
状態判定装置１０００の各機能部を制御する制御部（不図示）は、切替器ＳＥＬ１の端子１を選択するための選択信号ｓｅｌ１を生成し、生成した選択信号ｓｅｌ１を切替器ＳＥＬ１に出力する。
【０２１２】
切替器ＳＥＬ１は、選択信号ｓｅｌ１に従い、ベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ３を、アクティビティ値取得部５および写像変換部６に出力する。
【０２１３】
アクティビティ値取得部５の第１アクティビティ算出部５２１は、切替器ＳＥＬ１から出力されるベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ３に含まれるノルムデータＮｏｒｍと、アクティビティ算出用データ取得部５１から出力される状態１（Ｓｉｔｔｉｎｇ）の特徴ベクトルデータＤ２のノルムデータの平均値Ａｖｅ（１）および標準偏差値σ（１）とを入力する。第１アクティビティ算出部５２１は、状態１の特徴ベクトルデータＤ２のノルムデータの平均値Ａｖｅ（１）および標準偏差値σ（１）に基づいて、ノルムデータＮｏｒｍから、第１状態のアクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（１）を算出する。
【０２１４】
具体的には、アクティビティ値取得部５は、状態１の特徴ベクトルデータＤ２のノルムデータが正規分布であると仮定し、アクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（１）を正規分布に従う確率密度関数ｆ（ｘ）により、算出する。すなわち、アクティビティ値取得部５は、下記数式に相当する処理を行うことで、アクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（１）を取得する。
【数１３】
0006663780.tif 000014
μ：平均値
σ：標準偏差
なお、本実施形態では、状態１の特徴ベクトルデータＤ２のノルムデータの平均値Ａｖｅ（１）、標準偏差値σ（１）は、
Ａｖｅ（１）＝０．０８２９８９
σ（１）＝０．０５９７７８
であるので、上式において、
μ＝Ａｖｅ（１）＝０．０８２９８９
σ＝σ（１）＝０．０５９７７８
として、アクティビティ値取得部５は、確率密度関数ｆ（ｘ）の値を算出し、算出した値を、アクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（１）として取得する。
【０２１５】
アクティビティ値取得部５は、このようにして取得した状態１（Ｓｉｔｔｉｎｇ）のアクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（１）を状態判定部８に出力する。
【０２１６】
第２アクティビティ算出部５２２は、上記と同様の処理を行うことで、状態２（Ｓｔａｎｄｉｎｇ）のアクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（２）を取得する。
【０２１７】
つまり、第２アクティビティ算出部５２２は、
μ＝Ａｖｅ（２）＝０．３３４７７７
σ＝σ（２）＝０．２２４３１９
として、上記確率密度関数ｆ（ｘ）の値を算出し、算出した値を、アクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（２）として取得する。
【０２１８】
第３アクティビティ算出部５２３は、上記と同様の処理を行うことで、状態３（Ｒｕｎｎｉｎｇ）のアクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（３）を取得する。
【０２１９】
つまり、第３アクティビティ算出部５２３は、
μ＝Ａｖｅ（３）＝３１．２８６５５５
σ＝σ（３）＝２．６３０１８８
として、上記確率密度関数ｆ（ｘ）の値を算出し、算出した値を、アクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（３）として取得する。
【０２２０】
第４アクティビティ算出部５２４は、上記と同様の処理を行うことで、状態４（Ｗａｌｋｉｎｇ）のアクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（４）を取得する。
【０２２１】
つまり、第４アクティビティ算出部５２４は、
μ＝Ａｖｅ（４）＝１２．３９５６９２
σ＝σ（４）＝３．４０９１１４
として、上記確率密度関数ｆ（ｘ）の値を算出し、算出した値を、アクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（４）として取得する。
【０２２２】
第５アクティビティ算出部５２５は、上記と同様の処理を行うことで、状態５（ＵｐＳｔａｉｒｓ）のアクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（５）を取得する。
【０２２３】
つまり、第５アクティビティ算出部５２５は、
μ＝Ａｖｅ（５）＝８．１４６３９２
σ＝σ（５）＝１．９１２５５８
として、上記確率密度関数ｆ（ｘ）の値を算出し、算出した値を、アクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（５）として取得する。
【０２２４】
第６アクティビティ算出部５２６は、上記と同様の処理を行うことで、状態６（ＤｏｗｎＳｔａｉｒｓ）のアクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（６）を取得する。
【０２２５】
つまり、第６アクティビティ算出部５２６は、
μ＝Ａｖｅ（６）＝２５．００２１１２
σ＝σ（６）＝３．２５４５０８
として、上記確率密度関数ｆ（ｘ）の値を算出し、算出した値を、アクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（６）として取得する。
【０２２６】
図１２は、状態ｋ（ｋ：自然数、１≦ｋ≦６）の特徴ベクトルデータＤ２のノルムデータが正規分布であると仮定したときの確率密度関数ｆ（ｘ）により算出される値をプロットしたグラフである。つまり、正規分布に従う確率密度関数ｆ（ｘ）の変数ｘを、ノルムデータＮｏｒｍとし、状態ｋの平均値および標準偏差値が上記である場合の確率密度関数ｆ（ｘ）のグラフである。
【０２２７】
例として、ｘ＝Ｎｏｒｍ＝１１．５の場合（図１０の場合）と、ｘ＝Ｎｏｒｍ＝３１．０の場合（図１１の場合）に、アクティビティ値取得部５により取得されるアクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（ｋ）を以下に示す。
（１）ｘ＝Ｎｏｒｍ＝１１．５の場合（図１０の場合）
Ｄ＿ａｃｔ（１）＝０．００
Ｄ＿ａｃｔ（２）＝０．００
Ｄ＿ａｃｔ（３）＝０．００
Ｄ＿ａｃｔ（４）＝０．１１
Ｄ＿ａｃｔ（５）＝０．０４
Ｄ＿ａｃｔ（４）＝０．００
この場合、状態４（Ｗａｌｋｉｎｇ）のアクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（４）が大きな値となる。
（２）ｘ＝Ｎｏｒｍ＝３１．０の場合（図１１の場合）
Ｄ＿ａｃｔ（１）＝０．００
Ｄ＿ａｃｔ（２）＝０．００
Ｄ＿ａｃｔ（３）＝０．１５
Ｄ＿ａｃｔ（４）＝０．００
Ｄ＿ａｃｔ（５）＝０．００
Ｄ＿ａｃｔ（４）＝０．０２
この場合、状態３（Ｒｕｎｎｉｎｇ）のアクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（３）が大きな値となる。
【０２２８】
以上のようにして、取得された各状態のアクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（１）〜Ｄ＿ａｃｔ（６）は、アクティビティ値取得部５から状態判定部８に出力される。
【０２２９】
写像変換部６は、ＳＯＭ処理部４３により、確定された、入力層の各ノードと、出力層の各ニューロンとの結合係数データｗｉｊ＿ｆｉｘｅｄにより、正規化特徴ベクトルデータＤ３に対して、ＳＯＭ処理を実行する。そして、写像変換部６は、ＳＯＭ処理により取得した、ＳＯＭ出力データＤ＿ｓｏｍをマッチング処理部７に出力する。
【０２３０】
例えば、Ｗａｌｋｉｎｇ状態のときは、図１０の右下図に示すようなＳＯＭ出力データが取得される。Ｒｕｎｎｉｎｇ状態のときは、図１１の右下図に示すようなＳＯＭ出力データが取得される。
【０２３１】
マッチング処理部７のＴＰデータ取得部７１は、テンプレートデータ記憶部４６から、６つの状態のテンプレートデータＴｍｐｌ（１）〜Ｔｍｐｌ（６）を読み出す。
【０２３２】
そして、ＴＰデータ取得部７１は、読み出した６個のテンプレートデータＴｍｐｌ（１）〜Ｔｍｐｌ（６）を、それぞれ、第１内積算出部７２１〜第６内積算出部７２６に出力する。なお、図５に示したマッチング処理部において、Ｍ＝６であるものとして、説明する。
【０２３３】
第１内積算出部７２１は、ＳＯＭ出力データＤ＿ｓｏｍと、テンプレートデータＴｍｐｌ（１）とを用いて、内積を算出する処理を実行する。
【０２３４】
つまり、第１内積算出部７２１は、下記数式に相当する処理を実行することで、内積を算出する。
【数１４】
0006663780.tif 000015
なお、Ｄｉｊは、２次元ＳＯＭ上の座標（ｉ，ｊ）のＳＯＭ出力値であり、ｇｉｊは、テンプレートデータＴｍｐｌ（１）の座標（ｉ，ｊ）の値である。
【０２３５】
第１内積算出部７２１は、上記により算出した内積の値を示す信号を、信号Ｄ＿ｆ（１）として、状態判定部８に出力する。
【０２３６】
第ｋ内積算出部７２ｋ（ｋ：自然数、１≦ｋ≦６）は、ＳＯＭ出力データＤ＿ｓｏｍと、テンプレートデータＴｍｐｌ（ｋ）とを用いて、内積を算出する処理を実行する。
【０２３７】
つまり、第ｋ内積算出部７２ｋは、下記数式に相当する処理を実行することで、内積を算出する。
【数１５】
0006663780.tif 000016
なお、Ｄｉｊは、２次元ＳＯＭ上の座標（ｉ，ｊ）のＳＯＭ出力値であり、ｇｉｊは、テンプレートデータＴｍｐｌ（ｋ）の座標（ｉ，ｊ）の値である。
【０２３８】
第ｋ内積算出部７２ｋは、上記により算出した内積の値を示す信号を、信号Ｄ＿ｆ（ｋ）として、状態判定部８に出力する。
【０２３９】
マッチング処理部７は、上記により取得したデータを、適合度データのベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ＿ｆ（＝（Ｄ＿ｆ（１），Ｄ＿ｆ（２），Ｄ＿ｆ（３），Ｄ＿ｆ（４），Ｄ＿ｆ（５），Ｄ＿ｆ（６）））として、状態判定部８に出力する。
【０２４０】
状態判定部８は、アクティビティ値取得部５から出力されるベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ＿ａｃｔと、マッチング処理部７から出力される適合度データのベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ＿ｆとに基づいて、現時刻ｔの状態を判定する。
【０２４１】
具体的には、状態判定部８は、状態ｋの判定評価値をＤ＿ｅｓｔ（ｋ）（ｋ：自然数、１≦ｋ≦６）とすると、
Ｄ＿ｅｓｔ（ｋ）＝Ｄ＿ａｃｔ（ｋ）×Ｄ＿ｆ（ｋ）
に相当する処理により、状態ｋの判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（ｋ）を取得する。
【０２４２】
上記のように内積により、適合度データを取得した場合、適合度データ（内積の値）が大きい程、内積処理に用いたテンプレートに対応する状態である可能性が高い。
【０２４３】
また、アクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（ｋ）の値が大きい程、状態判定装置１０００に入力されているデータが、状態ｋにおいて取得されているデータである可能性が高い。
【０２４４】
したがって、状態判定部８は、状態１〜状態６の判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（１）〜Ｄ＿ｅｓｔ（６）のうち、最大値をとる判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（ｋ）に対応する状態ｋを現時刻ｔの状態であると判定し、当該判定結果を示す信号Ｄｏｕｔを外部に出力する。
【０２４５】
つまり、
（１）判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（１）〜Ｄ＿ｅｓｔ（６）のうち、Ｄ＿ｅｓｔ（１）が最大値である場合、状態判定部８は、状態判定装置１０００に入力されているデータが状態１、すなわち、「Ｓｉｔｔｉｎｇ状態」のデータであることを示す信号Ｄｏｕｔを外部に出力する。
（２）判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（１）〜Ｄ＿ｅｓｔ（６）のうち、Ｄ＿ｅｓｔ（２）が最大値である場合、状態判定部８は、状態判定装置１０００に入力されているデータが状態２、すなわち、「Ｓｔａｎｄｉｎｇ状態」のデータであることを示す信号Ｄｏｕｔを外部に出力する。
（３）判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（１）〜Ｄ＿ｅｓｔ（６）のうち、Ｄ＿ｅｓｔ（３）が最大値である場合、状態判定部８は、状態判定装置１０００に入力されているデータが状態３、すなわち、「Ｒｕｎｎｉｎｇ状態」のデータであることを示す信号Ｄｏｕｔを外部に出力する。
（４）判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（１）〜Ｄ＿ｅｓｔ（６）のうち、Ｄ＿ｅｓｔ（４）が最大値である場合、状態判定部８は、状態判定装置１０００に入力されているデータが状態４、すなわち、「Ｗａｌｋｉｎｇ状態」のデータであることを示す信号Ｄｏｕｔを外部に出力する。
（５）判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（１）〜Ｄ＿ｅｓｔ（６）のうち、Ｄ＿ｅｓｔ（５）が最大値である場合、状態判定部８は、状態判定装置１０００に入力されているデータが状態５、すなわち、「ＵｐＳｔａｉｒｓ状態」のデータであることを示す信号Ｄｏｕｔを外部に出力する。
（６）判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（１）〜Ｄ＿ｅｓｔ（６）のうち、Ｄ＿ｅｓｔ（６）が最大値である場合、状態判定部８は、状態判定装置１０００に入力されているデータが状態６、すなわち、「ＤｏｗｎＳｔａｉｒｓ状態」のデータであることを示す信号Ｄｏｕｔを外部に出力する。
【０２４６】
例えば、図１０の場合、図５に示したように、（１）ＳＯＭデータＤ＿ｓｏｍ（１）と、テンプレートデータＴｍｐｌ（４）とのマッチング処理による取得された内積の値Ｄ＿ｆ（４）が最大値をとり、かつ、（２）アクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（４）（＝０．１１）が最大値をとるので、判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（１）〜Ｄ＿ｅｓｔ（６）のうち、Ｄ＿ｅｓｔ（４）が最大値となる。したがって、図１０の場合、状態判定部８は、状態判定装置１０００に入力されているデータが状態４、すなわち、「Ｗａｌｋｉｎｇ状態」のデータであると適切に判定することができる。
【０２４７】
また、図１１の場合、図５に示したように、（１）ＳＯＭデータＤ＿ｓｏｍ（２）と、テンプレートデータＴｍｐｌ（３）とのマッチング処理による取得された内積の値Ｄ＿ｆ（３）が最大値をとり、かつ、（２）アクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（３）（＝０．１５）が最大値をとるので、判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（１）〜Ｄ＿ｅｓｔ（６）のうち、Ｄ＿ｅｓｔ（３）が最大値となる。したがって、図１１の場合、状態判定部８は、状態判定装置１０００に入力されているデータが状態３、すなわち、「Ｒｕｎｎｉｎｇ状態」のデータであると適切に判定することができる。
【０２４８】
以上のように、状態判定装置１０００では、所定の状態を示すテンプレートデータを作成し、当該テンプレートデータと、ＳＯＭ出力データとの相関度合いを示す値（例えば、内積の値）Ｄ＿ｆ（ｋ）（状態ｋの相関度合いを示す値）を算出する。さらに、状態判定装置１０００では、特徴ベクトルデータＤ２のノルムデータを取得し、取得したノルムデータを用いて、確率密度関数により、確率密度（相対尤度）を取得する。つまり、状態判定装置１０００では、取得したノルムデータから、当該ノルムデータが取得されたときの状態が状態ｋである確率密度（相対尤度）を状態ｋのアクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（ｋ）として、取得する。
【０２４９】
そして、状態判定装置１０００では、上記のようにして、取得した、（１）状態ｋの相関度合いを示す値、および、（２）状態ｋのアクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（ｋ）に基づいて、入力データの状態を判定する。
【０２５０】
つまり、状態判定装置１０００では、ＳＯＭにより生成されるマップにおいて、不連続な領域（例えば、分断された領域）が存在する場合であっても、適切に、所定の状態を示すテンプレートと、ＳＯＭ出力データとの相関度合い（類似度合い）を検出できる。したがって、状態判定装置１０００では、ＳＯＭにより生成されるマップにおいて、不連続な領域（例えば、分断された領域）が存在する場合であっても、適切に、パターン分類処理や、パターン判定処理を行うことができる。
【０２５１】
さらに、状態判定装置１０００では、状態ｋのアクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（ｋ）を考慮して、入力データの状態を判定することができる。このため、状態判定装置１０００では、類似するテンプレートデータが複数ある場合であっても、精度よく、状態判定処理を行うことができる。
【０２５２】
≪第１変形例≫
次に、第１実施形態の第１変形例について、説明する。
【０２５３】
本変形例において、第１実施形態と同様の部分については、同一符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０２５４】
図１３は、第１実施形態の第１変形例に係る状態判定装置１０００Ａの概略構成図である。
【０２５５】
図１４は、第１実施形態の第１変形例のマッチング処理部７Ａの概略構成図である。
【０２５６】
本変形例の状態判定装置１０００Ａは、図１３に示すように、第１実施形態の状態判定装置１０００において、マッチング処理部７をマッチング処理部７Ａに置換し、状態判定部８を状態判定部８Ａに置換した構成を有している。
【０２５７】
本変形例のマッチング処理部７Ａは、第１実施形態のマッチング処理部７において、第１内積算出部７２１〜第Ｍ内積算出部７２Ｍを、それぞれ、第１距離算出部７３１〜第Ｍ距離算出部７３Ｍに置換した構成を有している。
【０２５８】
第１実施形態のマッチング処理部７では、内積を算出することで、適合度データＤ＿ｆを取得したが、本変形例のマッチング処理部７Ａでは、ユークリッド距離を算出することで、適合度データＤ＿ｆを取得する。
【０２５９】
つまり、第１距離算出部７３１は、下記数式に相当する処理を実行することで、ＳＯＭ出力データＤ＿ｓｏｍと、テンプレートデータＴｍｐｌ（１）とのユークリッド距離を算出する。
【数１６】
0006663780.tif 000017
なお、Ｄｉｊは、２次元ＳＯＭ上の座標（ｉ，ｊ）のＳＯＭ出力値であり、ｇｉｊは、テンプレートデータＴｍｐｌ（１）の座標（ｉ，ｊ）の値である。
【０２６０】
第ｋ距離算出部８３ｋ（ｋ：自然数、１≦ｋ≦６）は、下記数式に相当する処理を実行することで、ＳＯＭ出力データＤ＿ｓｏｍと、テンプレートデータＴｍｐｌ（ｋ）とのユークリッド距離を算出する。
【数１７】
0006663780.tif 000018
なお、Ｄｉｊは、２次元ＳＯＭ上の座標（ｉ，ｊ）のＳＯＭ出力値であり、ｇｉｊは、テンプレートデータＴｍｐｌ（ｋ）の座標（ｉ，ｊ）の値である。
【０２６１】
マッチング処理部７Ａは、上記により取得したデータを、適合度データのベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ＿ｆ（＝（Ｄ＿ｆ（１），Ｄ＿ｆ（２），Ｄ＿ｆ（３），Ｄ＿ｆ（４），Ｄ＿ｆ（５），Ｄ＿ｆ（６）））として、状態判定部８Ａに出力する。
【０２６２】
状態判定部８Ａは、アクティビティ値取得部５から出力されるベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ＿ａｃｔと、マッチング処理部７Ａから出力される適合度データのベクトルデータｖｅｃ＿Ｄ＿ｆとに基づいて、現時刻ｔの状態を判定する。
【０２６３】
具体的には、状態判定部８Ａは、状態ｋの判定評価値をＤ＿ｅｓｔ（ｋ）（ｋ：自然数、１≦ｋ≦６）とすると、
Ｄ＿ｅｓｔ（ｋ）＝Ｄ＿ａｃｔ（ｋ）×Ｆ１（Ｄ＿ｆ（ｋ））
に相当する処理により、状態ｋの判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（ｋ）を取得する。
【０２６４】
なお、関数Ｆ１（ｘ）は、変数ｘについて単調減少となる関数であり、関数Ｆ１（ｘ）の値は常に正の値（０を含む）をとるものとする。
【０２６５】
上記のようにユークリッド距離の算出により、適合度データを取得した場合、適合度データの値が小さい程、ユークリッド距離の算出処理に用いたテンプレートに対応する状態である可能性が高い。そして、関数Ｆ１（ｘ）は、変数ｘについて単調減少となる関数であるので、Ｆ１（Ｄ＿ｆ（ｋ））の値が大きい程、状態判定装置１０００Ａに入力されているデータが、ユークリッド距離の算出処理に用いたテンプレートに対応する状態のデータである可能性が高い。
【０２６６】
また、アクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（ｋ）の値が大きい程、状態判定装置１０００Ａに入力されているデータが、状態ｋにおいて取得されているデータである可能性が高い。
【０２６７】
したがって、状態判定部８Ａは、状態１〜状態６の判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（１）〜Ｄ＿ｅｓｔ（６）のうち、最大値をとる判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（ｋ）に対応する状態ｋを現時刻ｔの状態であると判定し、当該判定結果を示す信号Ｄｏｕｔを外部に出力する。
【０２６８】
つまり、
（１）判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（１）〜Ｄ＿ｅｓｔ（６）のうち、Ｄ＿ｅｓｔ（１）が最大値である場合、状態判定部８Ａは、状態判定装置１０００Ａに入力されているデータが状態１、すなわち、「Ｓｉｔｔｉｎｇ状態」のデータであることを示す信号Ｄｏｕｔを外部に出力する。
（２）判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（１）〜Ｄ＿ｅｓｔ（６）のうち、Ｄ＿ｅｓｔ（２）が最大値である場合、状態判定部８Ａは、状態判定装置１０００Ａに入力されているデータが状態２、すなわち、「Ｓｔａｎｄｉｎｇ状態」のデータであることを示す信号Ｄｏｕｔを外部に出力する。
（３）判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（１）〜Ｄ＿ｅｓｔ（６）のうち、Ｄ＿ｅｓｔ（３）が最大値である場合、状態判定部８Ａは、状態判定装置１０００Ａに入力されているデータが状態３、すなわち、「Ｒｕｎｎｉｎｇ状態」のデータであることを示す信号Ｄｏｕｔを外部に出力する。
（４）判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（１）〜Ｄ＿ｅｓｔ（６）のうち、Ｄ＿ｅｓｔ（４）が最大値である場合、状態判定部８Ａは、状態判定装置１０００Ａに入力されているデータが状態４、すなわち、「Ｗａｌｋｉｎｇ状態」のデータであることを示す信号Ｄｏｕｔを外部に出力する。
（５）判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（１）〜Ｄ＿ｅｓｔ（６）のうち、Ｄ＿ｅｓｔ（５）が最大値である場合、状態判定部８Ａは、状態判定装置１０００Ａに入力されているデータが状態５、すなわち、「ＵｐＳｔａｉｒｓ状態」のデータであることを示す信号Ｄｏｕｔを外部に出力する。
（６）判定評価値Ｄ＿ｅｓｔ（１）〜Ｄ＿ｅｓｔ（６）のうち、Ｄ＿ｅｓｔ（６）が最大値である場合、状態判定部８Ａは、状態判定装置１０００Ａに入力されているデータが状態６、すなわち、「ＤｏｗｎＳｔａｉｒｓ状態」のデータであることを示す信号Ｄｏｕｔを外部に出力する。
【０２６９】
以上のように、状態判定装置１０００Ａでは、所定の状態を示すテンプレートデータを作成し、当該テンプレートデータと、ＳＯＭ出力データとの相関度合いを示す値（例えば、ユークリッド距離の値）Ｄ＿ｆ（ｋ）（状態ｋの相関度合いを示す値）を算出する。さらに、状態判定装置１０００Ａでは、特徴ベクトルデータＤ２のノルムデータを取得し、取得したノルムデータを用いて、確率密度関数により、確率密度（相対尤度）を取得する。つまり、状態判定装置１０００Ａでは、取得したノルムデータから、当該ノルムデータが取得されたときの状態が状態ｋである確率密度（相対尤度）を状態ｋのアクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（ｋ）として、取得する。
【０２７０】
そして、状態判定装置１０００Ａでは、上記のようにして、取得した、（１）状態ｋの相関度合いを示す値、および、（２）状態ｋのアクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（ｋ）の関数Ｆ１により取得される値Ｆ１（Ｄ＿ａｃｔ（ｋ））に基づいて、入力データの状態を判定する。
【０２７１】
つまり、状態判定装置１０００Ａでは、ＳＯＭにより生成されるマップにおいて、不連続な領域（例えば、分断された領域）が存在する場合であっても、適切に、所定の状態を示すテンプレートと、ＳＯＭ出力データとの相関度合い（類似度合い）を検出できる。したがって、状態判定装置１０００Ａでは、ＳＯＭにより生成されるマップにおいて、不連続な領域（例えば、分断された領域）が存在する場合であっても、適切に、パターン分類処理や、パターン判定処理を行うことができる。
【０２７２】
さらに、状態判定装置１０００Ａでは、状態ｋのアクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（ｋ）を考慮して、入力データの状態を判定することができる。このため、状態判定装置１０００Ａでは、類似するテンプレートデータが複数ある場合であっても、精度よく、状態判定処理を行うことができる。
【０２７３】
［他の実施形態］
上記実施形態および変形例を組み合わせて状態判定装置を構成するようにしてもよい。
【０２７４】
上記実施形態および変形例では、ノルムデータ記憶部４２、ＳＯＭデータ記憶部４４と、テンプレートデータ記憶部４６とが、別々のメモリにより実現される場合について説明したが、これに限定されることはなく、例えば、ノルムデータ記憶部４２、ＳＯＭデータ記憶部４４、および、テンプレートデータ記憶部４６の２つ以上の記憶部が、１つのメモリにより実現されるものであってもよい。
【０２７５】
また、実施形態および変形例では、アクティビティ値取得部５は、状態ｋの特徴ベクトルデータＤ２のノルムデータが正規分布であると仮定し、アクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（ｋ）を正規分布に従う確率密度関数ｆ（ｘ）により、算出する場合について説明したが、これに限定されることはない。例えば、アクティビティ値取得部５は、確率密度関数ｆ（ｘ）を、例えば、折れ線による近似計算等により算出し、算出した確率密度関数ｆ（ｘ）の近似値に基づいて、アクティビティ値Ｄ＿ａｃｔ（ｋ）を取得するようにしてもよい。
【０２７６】
また、実施形態および変形例では、学習フェーズにおいて、ノルム取得部４１がノルムデータを取得し、取得したノルムデータをノルムデータ記憶部４２に記憶する場合について説明したが、これに限定されることはない。例えば、テンプレート作成フェーズにおいて、ノルム取得部４１がノルムデータを取得し、取得したノルムデータをノルムデータ記憶部４２に記憶するようにしてもよい。
【０２７７】
また、実施形態および変形例では、特徴ベクトルデータＤ２、正規化特徴ベクトルデータＤ３の次元数は、「８」の場合（８次元のベクトルデータの場合）について、説明したが、これに限定されることはなく、特徴ベクトルデータＤ２、正規化特徴ベクトルデータＤ３の次元数は、他の数であってもよい。つまり、特徴ベクトルデータＤ２、正規化特徴ベクトルデータＤ３は、８次元以外の多次元ベクトルデータであってもよい。
【０２７８】
また、上記実施形態で説明した状態判定装置において、各ブロックは、ＬＳＩなどの半導体装置により個別に１チップ化されても良いし、一部又は全部を含むように１チップ化されても良い。
【０２７９】
なお、ここでは、ＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。
【０２８０】
また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサーを利用しても良い。
【０２８１】
また、上記各実施形態の各機能ブロックの処理の一部または全部は、プログラムにより実現されるものであってもよい。そして、上記各実施形態の各機能ブロックの処理の一部または全部は、コンピュータにおいて、中央演算装置（ＣＰＵ）により行われる。また、それぞれの処理を行うためのプログラムは、ハードディスク、ＲＯＭなどの記憶装置に格納されており、ＲＯＭにおいて、あるいはＲＡＭに読み出されて実行される。
【０２８２】
また、上記実施形態の各処理をハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェア（ＯＳ（オペレーティングシステム）、ミドルウェア、あるいは、所定のライブラリとともに実現される場合を含む。）により実現してもよい。さらに、ソフトウェアおよびハードウェアの混在処理により実現しても良い。
【０２８３】
例えば、上記実施形態（変形例を含む）の各機能部を、ソフトウェアにより実現する場合、図１５に示したハードウェア構成（例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入力部、出力部等をバスＢｕｓにより接続したハードウェア構成）を用いて、各機能部をソフトウェア処理により実現するようにしてもよい。
【０２８４】
また、上記実施形態における処理方法の実行順序は、必ずしも、上記実施形態の記載に制限されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で、実行順序を入れ替えることができるものである。
【０２８５】
前述した方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム及びそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、本発明の範囲に含まれる。ここで、コンピュータ読み取り可能な記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、大容量ＤＶＤ、次世代ＤＶＤ、半導体メモリを挙げることができる。
【０２８６】
上記コンピュータプログラムは、上記記録媒体に記録されたものに限られず、電気通信回線、無線又は有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク等を経由して伝送されるものであってもよい。
【０２８７】
また、文言「部」は、「サーキトリー（ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）」を含む概念であってもよい。サーキトリーは、ハードウェア、ソフトウェア、あるいは、ハードウェアおよびソフトウェアの混在により、その全部または一部が、実現されるものであってもよい。
【０２８８】
なお、本発明の具体的な構成は、前述の実施形態に限られるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更および修正が可能である。
【符号の説明】
【０２８９】
１０００、１０００Ａ  状態判定装置
１  データ入力部
２  特徴ベクトル取得部
３  正規化部
４  テンプレートデータ取得部
５  アクティビティ値取得部
６  写像変換部
７、７Ａ  マッチング処理部
８、８Ａ  状態判定部
【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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【図１５】
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