(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
歩行者の歩行に伴って発生した加速度を計測する、振動計測部と、
計測された前記加速度とその直前に計測された数点の加速度の分散値を用いて床の状態を判定し、判定結果に基づいて、前記歩行者の踵の接地による振動の開始時点と前記歩行者のつま先の接地による振動の開始時点とを抽出し、抽出した前記歩行者の踵の接地による振動の開始時と前記歩行者のつま先の接地による振動の開始時との時間差を算出し、算出した時間差を前記歩行者に特有の特徴量として算出する、振動解析装置と、
算出された前記特徴量と、予め個人毎に登録されている特徴量とを用いて、前記歩行者を特定する、個人特定装置と、
を備えていることを特徴とする歩行振動解析システム。
【請求項２】
前記個人特定装置が、
個人毎に、当該個人に特有の特徴量と許容される誤差の範囲とを予め登録している、データベースと、
算出された前記特徴量を、予め登録された前記特有の特徴量と前記誤差の範囲とに照合することによって、前記歩行者を特定する、データ照合部と、
を備えている、
請求項１に記載の歩行振動解析システム。
【請求項３】
前記データ照合部による照合の結果と算出された前記特徴量とを用いて、前記データベースに登録されている前記特有の特徴量と前記誤差の範囲とを更新する、データ更新部を更に備え、
前記データ更新部は、前記データ照合部によって前記歩行者を特定できなかった場合は、算出された前記特徴量を用いて、前記データベースに、新たな個人の前記特徴量と前記誤差の範囲とを登録する、
請求項２に記載の歩行振動解析システム。
【請求項４】
歩行者の歩行に伴って発生した加速度を取得し、
取得した前記加速度とその直前に計測された数点の加速度の分散値を用いて床の状態を判定し、判定結果に基づいて、前記歩行者の踵の接地による振動の開始時点と前記歩行者のつま先の接地による振動の開始時点とを抽出し、抽出した前記歩行者の踵の接地による振動の開始時と前記歩行者のつま先の接地による振動の開始時との時間差を算出し、算出した時間差を前記歩行者に特有の特徴量とし、
算出した前記特徴量を個人特定装置に通知し、前記特徴量と、予め個人毎に登録されている特徴量とを用いて、前記個人特定装置に前記歩行者を特定させる
ことを特徴とする振動解析装置。
【請求項５】
（ａ）歩行者の歩行に伴って発生した加速度を計測する、ステップと、
（ｂ）計測された前記加速度とその直前に計測された数点の加速度の分散値を用いて床の状態を判定し、判定結果に基づいて、前記歩行者の踵の接地による振動の開始時点と前記歩行者のつま先の接地による振動の開始時点とを抽出し、抽出した前記歩行者の踵の接地による振動の開始時と前記歩行者のつま先の接地による振動の開始時との時間差を算出し、算出した時間差を前記歩行者に特有の特徴量とする、ステップと、
（ｃ）算出された前記特徴量と、予め個人毎に登録されている特徴量とを用いて、前記歩行者を特定する、ステップと、
を有することを特徴とする歩行振動解析方法。
【請求項６】
コンピュータに
（ａ）歩行者の歩行に伴って発生した加速度を計測する、ステップと、
（ｂ）計測された前記加速度とその直前に計測された数点の加速度の分散値を用いて床の状態を判定し、判定結果に基づいて、前記歩行者の踵の接地による振動の開始時点と前記歩行者のつま先の接地による振動の開始時点とを抽出し、抽出した前記歩行者の踵の接地による振動の開始時と前記歩行者のつま先の接地による振動の開始時との時間差を算出し、算出した時間差を前記歩行者に特有の特徴量とする、ステップと、
（ｃ）算出した前記特徴量と、予め個人毎に登録されている特徴量とを用いて、前記歩行者を特定する、ステップと、
を実行させる命令を含むプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、歩行によって生じた振動を解析するための、歩行振動解析システム、振動解析装置、及び歩行振動解析方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】  近年、在宅時における高齢者の見守り等のために、宅内にセンサを設置するシステムが提案されている。このようなシステムでは、居住者のプライバシーの保護と、居住者の識別とを両立する必要がある。このため、プライバシーの保護を鑑みて、カメラセンサを用いず、振動センサを用いて居住者を識別する方法が提案されている。即ち、宅内に設置した振動センサで計測した歩行に伴う振動（以下「歩行振動」と表記する。）から、個人の特徴を抽出し、識別する方法である。【０００３】  具体的には、特許文献１は、個人を特定するシステムを開示している。特許文献１に開示されたシステムは、計測した歩行振動から、空間内で人間の動作によって発生する振動の周波数又は複数歩の周期を個人の特徴量として抽出し、あらかじめ収集していた個々人の周波数・周期と照合して、個人を特定する。【０００４】  また、特許文献２も、個人を特定するシステムを開示している。特許文献２に開示されたシステムは、計測した歩行振動から、歩行速度と振幅ピーク強度とを求め、求めた歩行速度と振動ピーク強度とを個人識別に利用している。一般的に、歩行速度が上昇すると、振幅ピークも増加するという線形関係があるが、その線形性が人によって異なっている。特許文献２に開示された個体特定システムは、線形性が人によって異なることを利用して個人を識別している。【０００５】  また、歩行に関する各種の研究も進んでおり、例えば、非特許文献１は、歩行時の床の振動応答特性を報告している。また、非特許文献２は、健常者の歩行パターンについての研究を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００４−２２７０５３号公報
【特許文献２】特開２００７−３０４９５５号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】渡辺秀夫、松岡明彦、木村翔、井上勝夫、「歩行時における住宅の床仕上げ構造の振動応答特性  歩行感からみた住宅床の振動応答特性と床衝撃音遮断性能に関する研究  その３」、［online］、1998年、戸田建設株式会社発表論文、［平成28年3月30日検索］、インターネット<URL:http://www.toda.co.jp/lucubration/pdf/p232.pdf>
【非特許文献２】秋山徹雄、村田遼、水野敬太、関屋昇、「健常者における歩隔，歩行パターン，及びエネルギー消費量の関係」、2009年、Congress of the Japanese Physical Therapy Association
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】  しかしながら、上記の特許文献１又は特許文献２に開示されたシステムでは、歩行振動を解析する必要があるため、歩行振動を計測する装置の設置場所の変更に対応できず、装置の設置場所が変更されると確実な個人の識別が実現できないという問題がある。これは、建物の床材及び構造によって、特許文献１が活用する歩行振動の周波数特徴、及び特許文献２が活用する歩行速度と振幅ピークの線形性とが変化するためである。【０００９】  また、非特許文献１は、複数の床材（根太床、乾式二重床、フローリング床など）に歩行をシミュレートした振動を与え、衝撃力に対する変位や周波数の応答が床材によって異なることを報告している。つまり、このことから、歩行振動を解析する方法において、歩行振動を計測する装置の設置場所の変更にも対応して確実な個人識別を行うためには、建物の床材及び構造毎に照合用のデータを収集する必要があることが分かる。従って、上記の特許文献１又は特許文献２における問題を解決するためには、膨大なデータが必要となることから、問題の解決は現実的ではない。【００１０】［発明の目的］  本発明の目的は、上記問題を解消し、建物の床材及び構造などの建物に起因する影響を受けずに、歩行振動から個人の識別に必要な特徴量を抽出し得る、歩行振動解析システム、振動解析装置、歩行振動解析方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】  上記目的を達成するため、本発明の一側面における歩行振動解析システムは、  歩行者の歩行に伴って発生した振動を計測する、振動計測装置と、  計測された振動に基づいて、前記歩行者の踵の接地による振動と前記歩行者のつま先の接地による振動とを抽出し、抽出した前者の振動と後者の振動との比較の結果に基づいて、前記歩行者に特有の特徴量を算出する、振動解析装置と、  算出された前記特徴量と、予め個人毎に登録されている特徴量とを用いて、前記歩行者を特定する、個人特定装置と、を備えていることを特徴とする。【００１２】  上記目的を達成するため、本発明の一側面における歩行振動解析装置は、歩行者の歩行に伴って発生した振動に基づいて、前記歩行者の踵の接地による振動と前記歩行者のつま先の接地による振動とを抽出し、抽出した前者の振動と後者の振動との比較の結果に基づいて、前記歩行者に特有の特徴量を算出する、ことを特徴とする。【００１３】  また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における歩行振動解析方法は、（ａ）歩行者の歩行に伴って発生した振動を計測する、ステップと、（ｂ）計測された振動に基づいて、前記歩行者の踵の接地による振動と前記歩行者のつま先の接地による振動とを抽出し、抽出した前者の振動と後者の振動との比較の結果に基づいて、前記歩行者に特有の特徴量を算出する、ステップと、（ｃ）算出された前記特徴量と、予め個人毎に登録されている特徴量とを用いて、前記歩行者を特定する、ステップと、を有することを特徴とする。【００１４】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、
コンピュータに
（ａ）歩行者の歩行に伴って発生した振動に基づいて、前記歩行者の踵の接地による振動と前記歩行者のつま先の接地による振動とを抽出する、ステップと、
（ｂ）抽出した前者の振動と後者の振動との比較の結果に基づいて、前記歩行者に特有の特徴量を算出する、ステップと、
を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】  以上のように、本発明によれば、建物の床材及び構造などの建物に起因する影響を受けずに、歩行振動から個人の識別に必要な特徴量を抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、本発明の実施の形態における歩行振動解析システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態における歩行振動解析システム及び振動解析装置の構成をより具体的に示すブロック図である。
【図３】図３は、本実施の形態で計測された加速度の一例を示す図である。
【図４】図４は、本実施の形態で計測された個人毎の加速度を示す図であり、図４（ａ）及び図４（ｂ）は、それぞれ異なる歩行者から計測した加速度を示している。
【図５】図５は、本発明の実施形態においてデータベースを構成するスキーマの一例を示す図である。
【図６】図６は、本発明の実施の形態における振動計測装置及び振動解析装置の動作を示すフロー図である。
【図７】図７は、図４（ａ）に示した加速度から抽出された踵接地とつま先接地との振動開始の時刻の具体例を示す図である。
【図８】図８は、図４（ｂ）に示した加速度から抽出された踵接地とつま先接地との振動開始の時刻の具体例を示す図である。
【図９】図９は、図４（ａ）及び（ｂ）それぞれに示された加速度波形における振動開始の判断結果を示す図であり、図９（ａ）は図４（ａ）に対応し、図９（ｂ）は図４（ｂ）に対応している。
【図１０】図１０は、本発明の実施の形態における個人特定装置の動作を示すフロー図である。
【図１１】図１１は、本実施の形態におけるデータベースに格納されている情報の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、図１１に示した情報の更新後の状態を示している。
【図１３】図１３は、本発明の実施の形態における歩行振動解析システムの変形例の構成を示すブロック図である。
【図１４】図１４は、本発明の実施の形態における振動計測装置又は個人特定装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】（実施の形態）  以下、本発明の実施の形態における歩行振動解析システム、振動解析装置、歩行振動解析方法、及びプログラムについて、図１〜図１４を参照しながら説明する。
【００１８】  最初に、図１を用いて、歩行振動解析システムの概略構成について説明する。図１は、本発明の実施の形態における歩行振動解析システムの概略構成を示すブロック図である。
【００１９】  図１に示す本実施の形態における歩行振動解析システム４は、歩行者の歩行に伴って発生した振動から歩行者を特定するためのシステムである。図１に示すように、歩行振動解析システム４は、振動計測装置１と、振動解析装置３と、個人特定装置２とを備えている。
【００２０】  このうち、振動計測装置１は、歩行者の歩行に伴って発生した振動を計測する。振動解析装置３は、計測された振動に基づいて、歩行者の踵の接地による振動と歩行者のつま先の接地による振動とを抽出する。また、振動解析装置３は、抽出した前者の振動と後者の振動との比較の結果に基づいて、歩行者に特有の特徴量を算出する。そして、個人特定装置２は、算出された特徴量と、予め個人毎に登録されている特徴量とを用いて、歩行者を特定する。
【００２１】  通常、歩行者が床の上を歩行すると、踵の接地による振動と歩行者のつま先の接地による振動とには、建物の床材及び構造を起因とした同一の応答特性が表われる。これに対して、本実施の形態では、特徴量は、歩行者の踵の接地による振動と歩行者のつま先の接地による振動との比較結果から求められるので、特徴量から、応答特性による影響が除外される。このため、本実施の形態によれば、建物の床材及び構造などの建物に起因する影響を受けずに、歩行振動から個人の識別に必要な特徴量を抽出することが可能となる。
【００２２】  続いて、図２を用いて、本実施の形態における歩行振動解析システム４及び振動解析装置３の構成についてより具体的に説明する。図２は、本発明の実施の形態における歩行振動解析システムの構成をより具体的に示すブロック図である。
【００２３】  図２に示すように、本実施の形態では、振動解析装置３は、振動計測装置１の内部に組み込まれており、特徴量抽出部として機能している。よって、以下の説明では、振動解析装置３は、特徴量抽出部３として表記する場合もある。
【００２４】  また、本実施の形態では、振動計測装置１は、床面に設置され、有線又は無線によって、個人特定装置２に接続されている。歩行振動解析システム４は、振動計測装置１の周辺を歩行した人物を特定する。
【００２５】  また、図２に示すように、振動計測装置１は、振動計測部１１と、上述した特徴量抽出部３と、通信部１２とを備える。
【００２６】  振動計測部１１は、振動計測装置１を設置した床面において、歩行に伴って生じた変位及び加速度のうち少なくとも一方を、歩行振動として計測し、計測した歩行振動を特定する歩行振動情報を、特徴量抽出部３に通知する。
【００２７】  振動計測部１１は、振動を検知するためのセンサを備えている。但し、センサの種類は特に限定されず、センサとしては、例えば、一般に流通している加速度センサ、変位センサ等が挙げられる。また、歩行振動情報は、振動計測部１１に備えられるセンサの種類に応じて決まる。例えば、センサが加速度センサである場合は、歩行振動情報としては、床面に加わった加速度が用いられる。また、センサが変位センサである場合は、歩行振動情報としては、床面の変位が用いられる。また、歩行振動情報は、デジタル信号として出力されても良いし、アナログ信号として出力されても良い。
【００２８】  ここで、以下の説明においては、振動計測部１１が、一般に流通している加速度センサを備えている例について説明する。また、この場合、歩行振動情報は、歩行に伴って床面に生じた加速度を特定するデジタル信号として出力される。加速度センサの具体例としては、アナログ・デバイセズ社のＭＥＭＳ加速度センサ等が挙げられる。
【００２９】  特徴量抽出部（振動解析装置）３は、本実施の形態では、振動計測部１１からの歩行振動情報から、歩行者の踵の接地による振動とつま先の接地による振動とを抽出する。そして、特徴量抽出部３は、両者の比較によって、建物の床材及び構造の応答特性の影響が除外されるように、両者の差分、両者の比率といった相対的な値を算出し、これを特徴量とする。また、特徴量抽出部３は、算出した特徴量（以下「歩行振動特徴量」と表記する。）を通信部１２に通知する。
【００３０】  ここで、両者の差分としては、歩行者の踵の接地による振動の開始時とつま先の接地による振動の開始時との時間差が挙げられる。また、両者の比率としては、歩行者の踵の接地による振動の振幅ピークと、つま先の接地による振動の振幅ピークとの強度比が挙げられる。なお、以下の説明では、歩行振動特徴量として、踵の接地による振動の開始時とつま先の接地による振動の開始時との時間差が用いられることとする。
【００３１】  また、上述の非特許文献２は、踵とつま先との間の距離が極端には変化しないことと、更に、歩行速度の変化時においても、歩行速度は、踵とつま先との間の距離以外の要因（歩幅と歩調）で調整されること、とを報告している。従って、本実施の形態で用いる歩行振動特徴量は、変化の少ない特徴量であることが期待できる。また、本実施の形態では、計測誤差及び経時変化は、後述の個人特定装置２のデータ照合部２３による、誤差情報を利用した照合処理、及びデータ更新部２５におけるデータの更新処理でシステムに反映される。
【００３２】  図３は、本実施の形態で計測された加速度の一例を示す図である。図３では、振動計測部１１が計測する歩行振動の加速度の典型例が示されている。また、図３では、踵の接地（以下「踵接地」とも表記する。）による振動とつま先の接地（以下「つま先接地」とも表記する。）による振動との２つの顕著な振動が表れている。図中左側の顕著な振動は、踵接地時の振動であり、図中右側の顕著な振動はつま先接地時の振動である。
【００３３】  更に、図３においては、踵接地、踵接地時の振動開始、つま先接地、爪先接地時の振動開始のタイミングがそれぞれ模式的に表示されている。また、図３に示すように、床材に力が加わってから加速度センサに振動が伝搬するまでの伝搬時間は床材に依存し、これをΔｔとすると、下記の数１及び数２が成立する。
【００３４】
【数１】
0006780868.tif 000002
【００３５】
【数２】
0006780868.tif 000003
【００３６】  本実施例のように、歩行振動特徴量を踵接地とつま先接地の振動開始の時間差とすると、歩行振動特徴量は下記の数３によって算出できる。
【００３７】
【数３】
0006780868.tif 000004
【００３８】  従って、歩行振動特徴量は、床材の影響を受けるΔｔを除外した相対値となり、個人の歩行特性にのみ依存した特徴量となる。
【００３９】  また、図４は、本実施の形態で計測された個人毎の加速度を示す図であり、図４（ａ）及び図４（ｂ）は、それぞれ異なる歩行者から計測した加速度を示している。図４（ａ）及び図４（ｂ）に示すように、個人が異なっても、加速度の波形は類似した形状となり、いずれにおいても、２ヶ所の顕著な振動が確認できる。
【００４０】  特徴量抽出部３は、上述したように、図３、図４（ａ）、又は図４（ｂ）等に示した加速度から、踵接地の振動開始点とつま先接地の振動開始点とを抽出する。振動開始点の抽出は、例えば、加速度値の分散値を用いて床状態が振動中か静止中かを判定することによって行なうことができる。
【００４１】  具体的には、例えば、加速度センサが、偏差Ａで正規分布に従う出力誤差を有するとする。この場合、床が静止しているときに計測される加速度値の分散値はＡ２のたかだか数倍の範囲に収まることが期待できる。この静止状態における上限値を静止時閾値と定義する。従って、特徴量抽出部３は、振動計測部１１から新たに加速度が渡される度に、渡された加速度の値と直前の数点の加速度の値とを合わせて分散値を計算する。そして、特徴量抽出部３は、分散値が静止時閾値未満に収まらない場合には、振動中と判定し、更に、振動中と判定した後、分散値が静止時閾値未満に収まった場合には、静止中と判定する。このような処理により、踵接地の振動開始点とつま先接地の振動開始点とが抽出される。
【００４２】  通信部１２は、特徴量抽出部３で算出された歩行振動特徴量を、個人特定装置２へ送信する。また、本実施の形態において、通信部１２による通信方式は、有線及び無線のいずれであっても良い。更に、採用される通信プロトコルは、既存の通信プロトコルであっても良いし、独自の通信プロトコルであっても良い。
【００４３】  また、図２に示すように、本実施の形態では、個人特定装置２は、通信部２１と、データベース２２と、データ照合部２３と、出力部２４と、データベース更新部２５と、個人識別子入力部２６とを備えている。
【００４４】  通信部２１は、振動計測装置１から歩行振動特徴量を受信し、受信した歩行振動特徴量をデータ照合部２３に送る。
【００４５】  データベース２２は、歩行振動特徴量から個人を特定するのに必要な情報、即ち、個人に特有の歩行振動特徴量と許容される誤差の範囲とを個人毎に予め登録している。具体的には、データベース２２は、図５に示される以下のスキーマで構成されている。図５は、本発明の実施形態においてデータベースを構成するスキーマの一例を示す図である。
【００４６】  図５に示すように、データベース２２は、フィールドとして、個人識別子Ｔ２２１と、個人の歩行振動特徴量Ｔ２２２と、誤差情報Ｔ２２３と、統計情報Ｔ２２４とを備えており、フィールド毎に個人の情報を格納している。
【００４７】  このうち、個人識別子Ｔ２２１には、ＩＤ、ユーザ名などの個人を一意に特定する情報が格納される。個人の歩行振動特徴量Ｔ２２２には、個人毎に計測された歩行振動特徴量が格納される。誤差情報Ｔ２２３には、複数のサンプルから個人の歩行振動特徴量を導いた際の分散値等、個人の歩行振動特徴量の誤差が格納される。統計情報Ｔ２２４には、複数サンプルから個人の歩行振動特徴量を導いた際のサンプル数等、歩行振動特徴量と誤差情報との更新に必要な統計情報が格納される。
【００４８】  また、データベース２２の方式は、特に限定されず、階層型、ネットワーク型、リレーショナル型等のいずれの方式が採用されていても良い。更に、各フィールドには複数の要素が含まれていても良い。例えば、誤差情報には、歩行振動特徴量の値の範囲によって異なる誤差値が格納されていても良い。統計情報には、サンプル数と共に、総計又は二乗の総計等が格納されていてもよい。
【００４９】  なお、以下の説明においては、個人識別子としてユーザ名が用いられるとする。また、個人の歩行振動特徴量として、踵接地による振動の開始時とつま先接地による振動の開始時との時間差についての複数サンプルの平均値が用いられるとする。更に、誤差情報として、個人の歩行振動特徴量の分散値が用いられ、統計情報として、個人の歩行振動特徴量のサンプル数及び二乗の総計が用いられるとする。
【００５０】  データ照合部２３は、通信部２１から送られてきた歩行振動特徴量を、データベース２２に格納されている個人の歩行振動特徴量と誤差情報とに照合する。そして、データ照合部２３は、照合の結果、合致するものがある場合は、合致した歩行振動特徴量に対応する個人識別子によって歩行者を特定する。一方、合致するものがない場合は、データ照合部２３は、照合結果は該当なしと判定する。
【００５１】  具体的には、データ照合部２３は、通信部２１から送られてきた歩行振動特徴量と、データベース２２に格納されている個人の歩行振動特徴量との差分を求め、求めた差分が分散値（誤差）の範囲内にあるかどうかを判定する。
【００５２】  判定の結果、差分が分散値の範囲にある場合は、データ照合部２３は、対応するユーザＩＤを照合結果とする。この場合、データ照合部２３は、出力部２４に照合結果を送る。また、データ照合部２３は、データベース更新部２５に照合結果と歩行振動特徴量とを送る。
【００５３】  一方、判定の結果、差分が分散値の範囲にない場合は、データ照合部２３は、照合結果は該当なしと判定する。この場合も、データ照合部２３は、データベース更新部２５に照合結果と歩行振動特徴量とを送る。
【００５４】  出力部２４は、データ照合部２３からの照合結果を出力する。出力部２４による出力の出力先は、特に限定されず、液晶ディスプレイ等の表示装置であっても良いし、ネットワーク等で接続された外部の端末装置であっても良い。また、後者の場合、端末装置との接続は、有線及び無線のいずれであっても良いし、端末装置の通信に用いられる通信プロトコルは、既存の通信プロトコルであっても良いし、独自の通信プロトコルであっても良い。
【００５５】  データベース更新部２５は、データ照合部２３から送られてきた照合結果と歩行振動特徴量とを受け取ると、これらを用いて、データベース２２を更新する。具体的には、データ照合部２３によって歩行者を特定できた場合は、計測した歩行振動特徴量を用いた統計処理によって、データベース２２を更新する。
【００５６】  また、この場合の更新は、今回特定された歩行者についてデータベース２２に登録されている、個人の歩行振動特徴量、誤差情報、及び統計情報それぞれの値を、計測された歩行振動特徴量を加えた再計算によって、変更することを意味している。
【００５７】  具体的には、今回特定された歩行者について、今回の特定前にＮ回の歩行振動特徴量が取得されていたとする。この場合、データベース２２に登録されているその人物の個人の歩行振動特徴量、誤差情報、及び統計情報は、それぞれ、一般的なサンプル数Ｎを用いてｆ（Ｎ）で表される。そして、今回、Ｎ＋１回目の歩行振動特徴量が計測されるため、サンプル数がＮ＋１に増加する。同様の関数を用いて、歩行振動特徴量、誤差情報、及び統計情報は、それぞれ、ｆ（Ｎ＋１）とされてデータベース２２に登録される。
【００５８】  また、本実施の形態では、例えば、個人の歩行振動特徴量としては複数サンプルの平均値が用いられるため、歩行振動特徴量は、ｆ（Ｎ）＝（Ｎ回のサンプルの合計）／Ｎとして表される。誤差情報、統計情報も同様にサンプル数Ｎを用いた式で表されるものとする。
【００５９】  一方、データ照合部２３によって歩行者を特定できなかった場合は、データベース更新部２５は、新規に個人の歩行振動特徴量を登録するため、個人識別子入力部２６に対して個人識別子の出力を要求する。個人識別子入力部２６が、要求に応じて個人識別子を出力すると、データ更新部２５は、それを受け取り、受け取った個人識別子と新規の歩行振動特徴量とをデータベース２２に登録する。
【００６０】  個人識別子入力部２６は、上述したように、データベース更新部２５から個人識別子の出力が要求されると、外部の管理者等に対して、個人識別子の入力を促す。そして、個人識別子が入力されると、個人識別子入力部２６は、入力された個人識別子をデータベース更新部２５に渡す。個人識別子の入力を外部に対して促すための手段、及び個人識別子を入力させるための手段は特に限定されるものではない。これらの手段としては、対話型のパーソナルコンピューター等の装置、個人識別子を保持する外部の端末装置が挙げられる。
【００６１】［動作の説明］   次に、本発明の実施の形態における歩行振動解析システム４の動作について図６〜図１２を用いて説明する。また、本実施の形態では、歩行振動解析システム４を動作させることによって、歩行振動解析方法が実施される。よって、本実施の形態における歩行振動解析方法の説明は、以下の歩行振動解析システム４の動作説明に代える。また、以下の説明では、適宜、図１〜図４を参照する。
【００６２】  最初に、振動計測装置１及び振動解析装置３の動作について図６を用いて説明する。図６は、本発明の実施の形態における振動計測装置及び振動解析装置の動作を示すフロー図である。まず、前提として、振動計測装置１において、振動計測部１１が、設定間隔で、加速度センサの計測値（歩行振動情報）を出力しているとする。この状態で、図６に示す処理が行なわれる。
【００６３】  図６に示すように、最初に、特徴量抽出部３は、初期化処理を実行する（ステップＳ１）。具体的には、特徴量抽出部３は、動作閾値をＡ２のｎ倍、分散値の計算に用いる計測点数をＮとし、床面は初期状態では歩行振動を加えられていない静止中とする。なお、ｎは、予め決められた、０より大きな実数であり、Ｎは、予め決められた正数である。
【００６４】  次に、特徴量抽出部３は、変数ｊの値を０に設定する（ステップＳ２）。そして、特徴量抽出部３は、振動計測部１１が新たに加速度を計測して、計測値を出力する度に、ｊ番目の計測値ａｊを保持し（ステップＳ３）、変数ｊの値を１増加させ（ステップＳ４）、変数ｊの値がＮ以上となるかどうかを判定する（ステップＳ５）。
【００６５】  ステップＳ５の判定の結果、変数ｊの値がＮ以上でない場合は、特徴量抽出部３は、計測値が出力されたタイミングで、再度ステップＳ３を実行する。一方、ステップＳ５の判定の結果、変数ｊの値がＮ以上である場合は、分散値の計算に用いる計測点数がＮ個以上蓄積され、分散値の計算が可能になるので、特徴量抽出部３は、加速度（計測値）の平均値ｍ、及び分散値Ｖを下記の数４及び数５を用いて計算する（ステップＳ６）。
【００６６】
【数４】
0006780868.tif 000005
【００６７】
【数５】
0006780868.tif 000006
【００６８】  次に、特徴量抽出部３は、分散値Ｖが静止時閾値ｎＡ２以上であるかどうかを判定する（ステップＳ７）。ステップＳ７の判定の結果、分散値Ｖが静止時閾値ｎＡ２以上である場合は、特徴量抽出部３は、更に、直前の床状態が静止中であるかどうかを判定する（ステップＳ８）。
【００６９】  ステップＳ８の判定の結果、直前の床状態が静止中でない場合は、床状態の変化がない場合となるため、特徴量抽出部３は、再度ステップＳ３を実行する。一方、ステップＳ８の判定の結果、直前の床状態が静止中である場合は、特徴量抽出部３は、踵接地の振動開始点の時刻が未計測かどうかを判定する（ステップＳ９）。
【００７０】  ステップＳ９の判定の結果、踵接地の振動開始の時刻が未計測である場合は、特徴量抽出部３は、新たに発生した振動が踵接地によるものであると考え、現在の時刻を踵接地の振動開始の時刻として保存する（ステップＳ１０）。続いて、特徴量抽出部３は、この場合、踵接地によって新たに振動が発生しているとみなし、床状態を振動中と判断する（ステップＳ１１）。
【００７１】  一方、ステップＳ９の判定の結果、踵接地の振動開始点の時刻が未計測でない場合（踵接地の振動開始の時刻が計測済の場合）は、特徴量抽出部３は、新たに発生した振動がつま先接地によるものであると考え、現在の時刻をつま先接地の振動開始の時刻として保存する（ステップＳ１２）。
【００７２】  次に、特徴量抽出部３は、ステップＳ１２の実行後、踵接地とつま先接地とのそれぞれについて、振動開始の時刻を取得しているため、両者の差分を算出し、これを歩行振動特徴量として保存する（ステップＳ１３）。
【００７３】  次に、ステップＳ１３による歩行振動特徴量の抽出後、特徴量抽出部３は、再び踵接地の振動開始の時刻を保存するため、振動開始時刻を未計測に設定する（ステップＳ１４）。その後、特徴量抽出部３は、この場合、つま先接地によって新たに振動が発生しているとみなし、床状態を振動中と判断する（ステップＳ１１）。
【００７４】  また、上述のステップＳ７の判定の結果、分散値Ｖが静止閾値ｎＡ２未満である場合は、特徴量抽出部３は、更に、直前の床状態が振動中であるかどうかを判定する（ステップＳ１５）。
【００７５】  ステップＳ１５の判定の結果、直前の床状態が振動中でない場合は、床状態の変化がない場合となるため、特徴量抽出部３は、再度ステップＳ３を実行する。一方、ステップＳ１５の判定の結果、直前の床状態が振動中である場合は、特徴量抽出部３は、踵接地又はつま先接地のいずれかによる振動が収束したとみなして、床状態を静止中とする（ステップＳ１６）。
【００７６】
続いて、図７及び図８を用いて、抽出された振動開始の時刻の具体例について説明する。図７は、図４（ａ）に示した加速度から抽出された踵接地とつま先接地との振動開始の時刻の具体例を示す図である。図８は、図４（ｂ）に示した加速度から抽出された踵接地とつま先接地との振動開始の時刻の具体例を示す図である。
【００７７】  また、図７及び図８において、ｊは何番目に計測された加速度値（計測値）であるかを示している。時刻は、ｊ＝０の加速度値の計測時刻をゼロとして、ミリ秒単位での経過時間を示している。
【００７８】  図７の例では、加速度センサの偏差ＡをＡ＝３、静止時閾値をＡ２の６倍（ｎ＝６）の５４とし、分散値の計算に用いる計測点数Ｎを２０とする。分散の列は、直前の１９点の計測点と合わせた２０点分の加速度の分散値で構成されている。
【００７９】  このとき、図６に示したフローに従うと、床状態はｊ＝４００で静止から振動、ｊ＝７２６で振動から静止、ｊ＝９１８で静止から振動、ｊ＝１１００で振動から静止にそれぞれ遷移すると判断される。
【００８０】  このうち、ｊ＝４００が踵接地の振動開始と判断され、踵接地の振動開始時刻は７９．８ミリ秒となる。ｊ＝９１８がつま先接地の振動開始と判断され、つま先接地の振動開始時刻は１８３．４ミリ秒となる。これより、歩行振動特徴量である踵接地とつま先接地の振動開始の時間差は１０３．６ミリ秒となる。
【００８１】  また、図８の例でも、図７の例と同様に、図６に示したフローに従うと、踵接地の振動開始時刻は１２９．４ミリ秒、つま先接地の振動開始時刻は１９９．８ミリ秒となる。これより、歩行振動特徴量である踵接地とつま先接地の振動開始の時間差は７０．４ミリ秒となる。
【００８２】
図９は、図４（ａ）及び（ｂ）それぞれに示された加速度波形における振動開始の判断結果を示す図であり、図９（ａ）は図４（ａ）に対応し、図９（ｂ）は図４（ｂ）に対応している。具体的には、図９（ａ）及び（ｂ）においては、図６に示したフローの適用によって特定された、踵接地とつま先接地との振動の開始及び終了の箇所が表示されている。
【００８３】  続いて、個人特定装置２の動作について図１０を用いて説明する。図１０は、本発明の実施の形態における個人特定装置の動作を示すフロー図である。図１０に示す個人特定装置２の動作は、振動計測装置１から個人特定装置２へと歩行振動特徴量が送られると開始される。
【００８４】  図１０に示すように、通信部２１は、振動計測装置１から歩行振動特徴量を取得し、取得した歩行振動特徴量をデータ照合部２３に送る（ステップＳ２１）。
【００８５】  次に、データ照合部２３は、ステップＳ２１で取得した歩行振動特徴量を、データベース２２に格納されている個人の歩行振動特徴量と誤差情報とに照合する（ステップＳ２２）。
【００８６】  次に、データ照合部２３は、照合の結果から、ステップＳ２１で取得した歩行振動特徴量が、データベース２２に格納されている個人の歩行振動特徴量いずれかと一致しているかどうかを判定する（ステップＳ２３）。
【００８７】  ステップＳ２３の判定の結果、テップＳ２１で取得した歩行振動特徴量が、データベース２２に格納されている個人の歩行振動特徴量と一致している場合は、データ照合部２３は、合致した歩行振動特徴量に対応する個人識別子によって歩行者を特定する（ステップＳ２４）。
【００８８】  また、ステップＳ２４では、データ照合部２３は、出力部２４に対して、照合結果として、対応するユーザＩＤを送る。これにより、出力部２４は、データ照合部２３からの照合結果を出力する（ステップＳ２５）。また、データ照合部２３は、データベース更新部２５に照合結果と歩行振動特徴量とを送る。
【００８９】  次に、ステップＳ２５が実行されると、データベース更新部２５は、データ照合部２３から送られてきた照合結果と歩行振動特徴量とを受け取り、これらを用いて、データベース２２を更新する（ステップＳ２６）。具体的には、データベース更新部２５は、計測された歩行振動特徴量を用いた統計処理によって、データベース２２に既に登録されている個人の歩行振動特徴量、誤差情報、統計情報を再計算する。そして、データベース更新部２５は、得られた各値でデータベース２２を更新する。
【００９０】  一方、ステップＳ２３の判定の結果、ステップＳ２１で取得した歩行振動特徴量が、データベース２２に格納されている個人の歩行振動特徴量と一致していない場合は、データ照合部２３は、照合結果は該当なしと判定する。この場合も、データ照合部２３は、データベース更新部２５に照合結果と歩行振動特徴量とを送る。
【００９１】  その後、ステップＳ２７が実行される。ステップＳ２７では、データベース更新部２５は、データ照合部２３から送られてきた照合結果と歩行振動特徴量とを受け取り、これらを用いて、データベース２２を更新する。具体的には、データベース更新部２５は、個人識別子入力部２６に対して個人識別子の出力を要求し、出力されてきた個人識別子とステップＳ２１で取得された新規の歩行振動特徴量とを、互いに関連付けてデータベース２２に登録する。
【００９２】  ここで、図１１及び図１２を用いて、上述のステップＳ２１〜ステップＳ２６について説明する。図１１は、本実施の形態におけるデータベースに格納されている情報の一例を示す図である。図１２は、図１１に示した情報の更新後の状態を示している。
【００９３】  図１１に示すように、データベース２２は、個人識別子としてユーザＩＤを保持し、個人の歩行振動特徴量として、踵接地の振動開始とつま先接地の振動開始との時間差の複数サンプルの平均値を保持している。また、データベース２２は、誤差情報として、個人の歩行振動特徴量の分散値を保持し、統計情報として、個人の歩行振動特徴量のサンプル数及び二乗の総計を保持している。
【００９４】  データ照合部２３は、振動計測装置１から受け取った歩行振動特徴量と、データベース２２に格納された個人の歩行振動特徴量とが誤差の範囲内で合致するかどうかを判定する。
【００９５】  そして、上述の図４（ａ）の例に示した加速度が計測され、歩行振動特徴量が１０３．６ミリ秒であるとすると、図１１中のユーザＣの歩行振動特徴量１０５ミリ秒に誤差６．６ミリ秒の範囲で合致すると判定される。また、上述の図４（ｂ）の例に示した加速度が計測され、歩行振動特徴量が７０．４ミリ秒であるとすると、ユーザＡの歩行振動特徴量６５ミリ秒に誤差７．８ミリ秒の範囲で合致すると判定される。これによって、図４（ａ）、及び図４（ｂ）に示した歩行振動に対して、ユーザＣ、ユーザＡがそれぞれ照合結果となる。その後、出力部２４は、データ照合部２３が出力した照合結果を出力する。
【００９６】  また、データ照合部２３による照合の結果、個人が特定できた場合は、データベース更新部２５は、歩行振動特徴量を用いてデータベース２２を更新する。ここで、データベース２２に蓄積されている情報を、サンプル数Ｎ、個人の歩行振動特徴量ＴＮ、個人の歩行振動特徴量の分散値ＶＮ、二乗の総計ＳＮとする。データ照合部２３は、上述の処理によって特定された個人の情報を用いて、これらの情報を更新する。
【００９７】  また、照合に用いた振動計測装置１からの歩行振動特徴量をＴとする。データベース２２を更新する際は、データベース更新部２５は、平均値・分散値を逐次計算する一般的に知られている方法を用いる。まず、データベース更新部２５は、サンプル数をＮ＋１、二乗の総計をＳＮ＋１＝ＳＮ＋Ｔ２に更新する。次いで、データベース更新部２５は、個人の歩行振動特徴量をＴＮ＋１＝（Ｎ×ＴＮ＋Ｔ）／（Ｎ＋１）に更新する。
【００９８】  最後に、データベース更新部２５は、分散値をＶＮ＋１＝（ＳＮ＋１−（Ｎ＋１）×ＴＮ＋１２）／（Ｎ＋１）として更新する。このようにして、最新の歩行振動特徴量がデータベース２２に反映される。
【００９９】  上述の図４（ａ）の例とすると、照合結果はユーザＣであるため、図１１より、サンプル数Ｎ＝１０、歩行振動特徴量ＴＮ＝１０５．０ミリ秒、個人の歩行振動特徴量の分散値ＶＮ＝６．６、二乗の総計ＳＮ＝１１０３１６．０となる。また、振動計測装置１からの歩行振動特徴量はＴ＝１０３．６ミリ秒である。
【０１００】  これらの値が用いられると、図１１に示すように、更新後の値は、サンプル数Ｎ＋１＝１１、歩行振動特徴量ＴＮ＋１＝１０４．９ミリ秒、個人の歩行振動特徴量の分散値ＶＮ＋１＝６．２、二乗の総計ＳＮ＋１＝１２１０４９．０と計算される。
【０１０１】  データ照合部２３による照合結果が該当なしの場合、データベース更新部２５は、個人識別子入力部２６に対して、新規に対応付けるユーザＩＤを要求する。この場合、個人識別子入力部２６は、ユーザＩＤの外部からの入力を促し、ユーザＩＤを入手するとデータベース更新部２５に渡す。
【０１０２】  データベース更新部２５は、データ照合部２３による照合の結果、個人が特定できなかった場合は、個人識別子入力部２６のユーザＩＤと、振動計測装置１の歩行振動特徴量とをデータベース２２に登録する。なお、この登録ではサンプル数が１となるため、分散値の初期値を、固定値、または他ユーザの分散値を参考に設定した値とする。
【０１０３】  以上のように、本実施の形態によれば、建物の床材及び構造などの建物に起因する影響を受けずに、歩行振動から個人の識別に必要な特徴量を抽出することが可能となる。また、新たに算出された特徴量が加えられて、登録されている個人の特徴量が再計算されるので、加齢及び健康状態などの個人の変化に追随することが可能となる。更に、建物の床材及び構造などの建物に起因する影響を受けないようにするために、センサの数を増やす必要がないため、センサ数の増加によるコストの増加も抑制される。
【０１０４】［変形例］  続いて、図１３を用いて、本発明の実施の形態における歩行振動解析システムの変形例について説明する。図１３は、本発明の実施の形態における歩行振動解析システムの変形例の構成を示すブロック図である。
【０１０５】  図２に示した例では、振動解析装置３は、振動計測装置１に組み込まれ、振動計測装置１において特徴量抽出部３として機能している。しかしながら、振動解析装置３は、必ずしも振動計測装置１に組み込まれている必要はなく、歩行振動情報を入力として得ることができるのであれば個人特定装置２に組み込まれていても良い。
【０１０６】  図１３は、振動計測装置（特徴量抽出部）３が個人特定装置２に組み込まれている例を示している。図１３に示す構成とした場合、振動計測装置１は、振動計測部１１と、通信部１２のみを備えることになる。通信部１２は、振動計測部１１で計測した歩行振動情報を、個人特定装置２に送信する。
【０１０７】
また、図１３に示すように、個人特定装置２は、図２に示した例と異なり、特徴量抽出部３を新たに備えている。このため、通信部２１は歩行振動情報を受信すると、受信した歩行振動情報を特徴量抽出部３に渡す。特徴量抽出部３は、図２の例と同様に、図６に示したフローに従って歩行振動特徴量を計算する。その後、特徴量抽出部３は、計算した歩行振動特徴量をデータ照合部２３に渡す。歩行振動特徴量を受け取ると、データ照合部２３、データ更新部２５、及び個人識別子入力部２６によって、図１０に示したステップＳ２１〜Ｓ２６が実行される。
【０１０８】  本変形例によれば、振動計測装置１には振動計測部１１と通信部１２のみ搭載されていれば良いので、振動計測装置１として、汎用化されている振動計測可能なセンサ（加速度センサ、変位センサ等）を、特別な実装を追加することなく利用することができる。即ち、本変形例によれば、振動計測装置の製造に関するコストを低減することができる。また、図６に示した歩行振動特徴量の抽出フローが個人特定装置２に集約されるため保守性が高まり、保守に関するコストも低減することができる。
【０１０９】［プログラム］  本実施の形態における第１のプログラムは、コンピュータに、図６に示すステップＳ１〜Ｓ１６を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における振動解析装置３を実現することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、振動解析装置３として機能し、処理を行なう。
【０１１０】  また、本実施の形態における第２のプログラムは、コンピュータに、図１０に示すステップＳ２１〜Ｓ２７を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における個人特定装置２を実現することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、通信部２１、データ照合部２３、データベース更新部２５、個人識別子入力部２６として機能し、処理を行なう。
【０１１１】  ここで、本実施の形態における第１及び第２のプログラムを実行可能なコンピュータの一例について図１４を用いて説明する。図１４は、本発明の実施の形態における振動計測装置又は個人特定装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【０１１２】  図１４に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。
【０１１３】  ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。
【０１１４】  また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。
【０１１５】  データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
【０１１６】  また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記憶媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記憶媒体が挙げられる。
【０１１７】  上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）〜（付記１６）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
【０１１８】（付記１）  歩行者の歩行に伴って発生した振動を計測する、振動計測装置と、  計測された振動に基づいて、前記歩行者の踵の接地による振動と前記歩行者のつま先の接地による振動とを抽出し、抽出した前者の振動と後者の振動との比較の結果に基づいて、前記歩行者に特有の特徴量を算出する、振動解析装置と、  算出された前記特徴量と、予め個人毎に登録されている特徴量とを用いて、前記歩行者を特定する、個人特定装置と、を備えていることを特徴とする歩行振動解析システム。
【０１１９】（付記２）  前記振動解析装置が、前記比較の結果から、前者の振動と後者の振動との差分、又は前者の振動と後者の振動との比率を、前記特徴量として算出する、付記１に記載の歩行振動解析システム。
【０１２０】（付記３）  前記振動解析装置が、前記差分として、前記歩行者の踵の接地による振動の開始時と前記歩行者のつま先の接地による振動の開始時との時間差を算出する、付記２に記載の歩行振動解析システム。
【０１２１】（付記４）  前記振動計測装置が、前記歩行に伴って発生した床面の変位及び加速度のうち少なくとも一方を、前記振動として計測する、付記１〜３のいずれかに記載の歩行振動解析システム。
【０１２２】（付記５）  前記個人特定装置が、  個人毎に、当該個人に特有の特徴量と許容される誤差の範囲とを予め登録している、データベースと、  算出された前記特徴量を、予め登録された前記特有の特徴量と前記誤差の範囲とに照合することによって、前記歩行者を特定する、データ照合部と、を備えている、付記１〜４のいずれかに記載の歩行振動解析システム。
【０１２３】
（付記６）
前記データ照合部による照合の結果と算出された前記特徴量とを用いて、前記データベースに登録されている前記特有の特徴量と前記誤差の範囲とを更新する、データ更新部を更に備え、
前記データ更新部は、前記データ照合部によって前記歩行者を特定できなかった場合は、算出された前記特徴量を用いて、前記データベースに、新たな個人の前記特徴量と前記誤差の範囲とを登録する、
付記５に記載の歩行振動解析システム。
【０１２４】（付記７）  歩行者の歩行に伴って発生した振動に基づいて、前記歩行者の踵の接地による振動と前記歩行者のつま先の接地による振動とを抽出し、抽出した前者の振動と後者の振動との比較の結果に基づいて、前記歩行者に特有の特徴量を算出する、ことを特徴とする振動解析装置。
【０１２５】（付記８）（ａ）歩行者の歩行に伴って発生した振動を計測する、ステップと、（ｂ）計測された振動に基づいて、前記歩行者の踵の接地による振動と前記歩行者のつま先の接地による振動とを抽出し、抽出した前者の振動と後者の振動との比較の結果に基づいて、前記歩行者に特有の特徴量を算出する、ステップと、（ｃ）算出された前記特徴量と、予め個人毎に登録されている特徴量とを用いて、前記歩行者を特定する、ステップと、を有することを特徴とする歩行振動解析方法。
【０１２６】（付記９）  前記（ｂ）のステップにおいて、前記比較の結果から、前者の振動と後者の振動との差分、又は前者の振動と後者の振動との比率を、前記特徴量として算出する、付記８に記載の歩行振動解析方法。
【０１２７】（付記１０）  前記（ｂ）のステップにおいて、前記差分として、前記歩行者の踵の接地による振動の開始時と前記歩行者のつま先の接地による振動の開始時との時間差を算出する、付記９に記載の歩行振動解析方法。
【０１２８】（付記１１）  前記（ａ）のステップにおいて、前記歩行に伴って発生した床面の変位及び加速度のうち少なくとも一方を、前記振動として計測する、付記８〜１０のいずれかに記載の歩行振動解析方法。
【０１２９】（付記１２）  前記（ｃ）のステップにおいて、個人毎に予め登録されている、当該個人に特有の特徴量と許容される誤差の範囲とに、前記（ｂ）のステップで算出された前記特徴量を、照合することによって、前記歩行者を特定する、付記８〜１１のいずれかに記載の歩行振動解析方法。
【０１３０】
（付記１３）
（ｄ）前記（ｃ）のステップによる照合の結果と算出された前記特徴量とを用いて、予め登録されている前記特有の特徴量と前記誤差の範囲とを更新する、ステップと、
（ｅ）前記（ｃ）のステップによって前記歩行者を特定できなかった場合に、前記（ｂ）のステップで算出された前記特徴量を用いて、新たな個人の前記特徴量と前記誤差の範囲とを登録する、
付記１２に記載の歩行振動解析方法。
【０１３１】
（付記１４）
コンピュータに
（ａ）歩行者の歩行に伴って発生した振動に基づいて、前記歩行者の踵の接地による振動と前記歩行者のつま先の接地による振動とを抽出する、ステップと、
（ｂ）抽出した前者の振動と後者の振動との比較の結果に基づいて、前記歩行者に特有の特徴量を算出する、ステップと、
を実行させる命令を含むプログラム。
【０１３２】
（付記１５）
前記（ｂ）のステップにおいて、前記比較の結果から、前者の振動と後者の振動との差分、又は前者の振動と後者の振動との比率を、前記特徴量として算出する、
付記１４に記載のプログラム。
【０１３３】
（付記１６）
前記（ｂ）のステップにおいて、前記差分として、前記歩行者の踵の接地による振動の開始時と前記歩行者のつま先の接地による振動の開始時との時間差を算出する、
付記１５に記載のプログラム。
【０１３４】  但し、この実施形態に記載される構成要素、種類、組み合わせ、形状、その相対配置などは、特定的な記載がない限り、この発明の範囲をそれのみに限定する趣旨では無く、単なる説明例に過ぎない。
【０１３５】  以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【０１３６】  この出願は、２０１６年４月２８日に出願された日本出願特願２０１６−０９０７２６を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【０１３７】  本発明の活用例として、宅内での高齢者の方や子供の生活を見守る用途、家屋への侵入を検知するセキュリティ用途が挙げられる。また、本発明は、パスワードや生体認証などに代わる個人認証方式にも利用できる。
【符号の説明】
【０１３８】  １  振動計測装置  ２  個人特定装置  ３  振動解析装置（特徴量抽出部）  ４  歩行振動解析システム  １１  振動計測部  １２  通信部  ２１  通信部  ２２  データベース  ２３  データ照合部  ２４  出力部  ２５  データベース更新部  ２６  個人識別子入力部  １１０  コンピュータ  １１１  ＣＰＵ  １１２  メインメモリ  １１３  記憶装置  １１４  入力インターフェイス  １１５  表示コントローラ  １１６  データリーダ／ライタ  １１７  通信インターフェイス  １１８  入力機器  １１９  ディスプレイ装置  １２０  記録媒体  １２１  バス
【図１】
0006780868.tif 000007
【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】
0006780868.tif 000013
【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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