(57)【要約】【課題】対象者の画像データから目が抽出されない場合についても、対象者が睡眠状態にあるか否かを判別できる睡眠認識方法を提供する。【解決手段】対象者を撮像した画像データから頭部を抽出する（ステップＳ１０１）。抽出された頭部から、眉毛や、目、鼻、口の各パーツを抽出し（ステップＳ１０２）、それらの位置を計測する（ステップＳ１０２）。所定時間継続して、抽出すべきパーツが抽出されないとき、又は、各パーツの相対位置関係に偏りがあると判断された場合には、対象者は頭を下げて睡眠状態にあると認識する。【選択図】　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者の少なくとも頭部を正面側から撮像する位置に固定された撮像手段と、
前記撮像手段によって撮像された画像データから、頭部と、眉毛、目、鼻及び口から成る顔の各パーツの少なくとも１つを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段が、抽出すべき顔のパーツを所定時間継続して抽出できないときに、対象者が睡眠状態にあると判定する判定手段とを備えることを特徴とする睡眠認識装置。
【請求項２】
頭部と抽出すべき顔のパーツとの位置関係、及び／又は、抽出された顔のパーツの相互の位置関係の偏りを認識する認識手段を更に備え、前記判定手段は、前記認識手段が位置関係の偏りを認識すると、対象者が睡眠状態にあると判定する、請求項１に記載の睡眠認識装置。
【請求項３】
前記顔のパーツを構成する目の開又は閉の状態を検出する検出手段を更に備え、前記判定手段は、前記検出手段が前記パーツを構成する目が所定時間閉じていることを検出すると、対象者が睡眠状態にあると判定する、請求項１又は２に記載の睡眠認識装置。
【請求項４】
対象者の少なくとも頭部を正面側から撮像した画像データから、頭部と、眉毛、目、鼻及び口から成る顔の各パーツの少なくとも１つを抽出し、
抽出すべき顔のパーツを所定時間継続して抽出できないときに、対象者が睡眠状態にあると判定することを特徴とする睡眠認識方法。
【請求項５】
前記頭部と抽出すべき顔のパーツとの位置関係、及び／又は、抽出された顔のパーツの相互の位置関係の偏りを調べ、該位置関係の偏りを認識すると対象者が睡眠状態にあると判定する、請求項５に記載の睡眠認識方法。
【請求項６】
更に、前記顔のパーツを構成する目の閉を検出すると、対象者が睡眠状態にあると判定する、請求項４又は５に記載の睡眠認識方法。
【請求項７】
複数の対象者の少なくとも頭部を正面側から撮像する位置に固定された少なくとも１つの撮像手段と、
前記撮像手段で撮像された画像データから、各対象者の眉毛、目、鼻及び口から成る顔の各パーツの少なくとも１つを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段が、各対象者について抽出すべき顔のパーツを所定間継続して抽出できないときに、当該対象者が睡眠状態にあると判定する判定手段と、
前記判定手段が睡眠状態にあると判定した対象者の情報を通知する通知手段とを備えることを特徴とする睡眠状態通知装置。
【請求項８】
受講者の少なくとも頭部を正面側から撮像する位置に固定された撮像手段を備える複数の受講者端末と、少なくとも１つの講師端末と、管理者サーバとを備える遠隔教育システムであって、
前記管理者サーバは、前記撮像手段のそれぞれによって撮像された画像データから、眉毛、目、鼻及び口から成る顔の各パーツの少なくとも１つを抽出する抽出手段と、前記抽出手段が、抽出すべき顔のパーツを所定時間継続して抽出できないときに、受講者が睡眠状態にあると判定する判定手段とを備え、受講者が睡眠状態にある受講者端末の情報を前記講師端末に送信することを特徴とする遠隔教育システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、睡眠認識装置及び認識方法、並びに、睡眠状態通知装置及びこれを用いた遠隔教育システムに関し、更に詳しくは、頭部を含む画像データから所定の処理により対象者の睡眠を認識する睡眠認識装置及び認識方法、並びに、睡眠状態通知装置及びこれを用いた遠隔教育システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、顔を含む画像データを演算処理して対象者の睡眠を認識する技術としては、例えば特開平７−９３７００号公報（特許文献１）や特開平１０−４０３６１号公報（特許文献２）に記載された技術が知られている。これらの技術では、例えば、自動車の運転手の顔をカメラで動画的に撮影して、その顔画像データに所定の処理を施して目（まぶた）の動きを監視し、運転手の居眠り状態を認識する。
【０００３】
【特許文献１】
特開平７−９３７００号公報
【特許文献２】
特開平１０−４０３６１号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上記特許文献に記載の技術では、対象者の顔を含む画像データから目（まぶた）の動きを検出して睡眠状態を判断するため、画像データから「目」が検出できないときには、対象者が睡眠状態にあるか否かを判別することができない。しかし、対象者が睡眠状態にあるとき、その姿勢はまちまちであるから、必ずしも目の動きが検出できる状態で画像データが取得されるとは限らない。このため、従来の方法では、さまざまなパターンの睡眠を自動認識することができないという問題があった。
【０００５】
また、上記特許文献に記載の技術では、運転者等が睡眠状態にあると判断されると、警告を発して運転者等に睡眠状態にあることを通知するものであり、睡眠状態の検出の対象者と、睡眠状態の検出を通知される者とが同一であった。つまり、従来、睡眠状態の検出の対象者が現在どのような状態にあるのかを、他の者、例えば管理者に視覚的に通知するための装置は知られていなかった。
【０００６】
本発明は、上記問題点を解消し、さまざまな姿勢で睡眠状態にある者についても、その者が睡眠状態にあることを自動認識できる睡眠認識装置及び認識方法睡眠認識方法を提供することを目的とする。
【０００７】
また、本発明は、認識した検出対象者の睡眠状態を、その対象者以外の管理者等に通知する睡眠状態通知装置及びこれを用いた遠隔教育システムを提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明の睡眠認識装置は、対象者の少なくとも頭部を正面側から撮像する位置に固定された撮像手段と、該撮像手段によって撮像された画像データから、頭部と、眉毛、目、鼻及び口から成る顔の各パーツの少なくとも１つを抽出する抽出手段と、該抽出手段が、抽出すべき顔のパーツを所定時間継続して抽出できないときに、対象者が睡眠状態にあると判定する判定手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
本発明の睡眠状態認識装置では、抽出手段は、対象者の画像データから頭部画像データを抽出し、その頭部画像データから、眉毛や、目、鼻、口の各パーツを抽出する。判定手段は、頭部画像データから、顔の各パーツの何れもが所定時間継続して抽出されないときには、例えば、対象者は頭を下げて睡眠状態にあると判定する。このため、対象者の画像データから目のパーツが抽出されない場合であっても、対象者が睡眠状態にあるか否かを判定することができる。
【００１０】
本発明の睡眠認識方法は、対象者の少なくとも頭部を正面側から撮像した画像データから、頭部と、眉毛、目、鼻及び口から成る顔の各パーツの少なくとも１つを抽出し、抽出すべき顔のパーツを所定時間継続して抽出できないときに、対象者が睡眠状態にあると判定することを特徴とする。
【００１１】
本発明の睡眠認識方法では、対象者の画像データから頭部画像データを抽出し、その頭部画像データから、眉毛や、目、鼻、口の各パーツを抽出する。このとき、頭部画像データから、顔の各パーツの何れもが所定時間継続して抽出されないときには、対象者は頭を下げて睡眠状態にあると判定する。このため、対象者の画像データから目のパーツが抽出されない場合であっても、対象者が睡眠状態にあるか否かを判定することができる。
【００１２】
本発明の睡眠状態通知装置は、複数の対象者の少なくとも頭部を正面側から撮像する位置に固定された少なくとも１つの撮像手段と、該撮像手段で撮像された画像データから、各対象者の眉毛、目、鼻及び口から成る顔の各パーツの少なくとも１つを抽出する抽出手段と、該抽出手段が、各対象者について抽出すべき顔のパーツを所定間継続して抽出できないときに、当該対象者が睡眠状態にあると判定する判定手段と、該判定手段が睡眠状態にあると判定した対象者の情報を通知する通知手段とを備えることを特徴とする。
【００１３】
本発明の睡眠状態通知装置では、抽出手段は、対象者の画像データから頭部画像データを抽出し、その頭部画像データから、眉毛や、目、鼻、口の各パーツを抽出する。判定手段は、頭部画像データから、顔の各パーツの何れもが所定時間継続して抽出されないときには、その対象者は頭を下げて睡眠状態にあると判定する。このため、対象者の画像データから目のパーツが抽出されない場合であっても、対象者が睡眠状態にあるか否かを判定することができる。通知手段は、判定手段が睡眠状態にあると判定した対象者の情報を、例えば、管理者側に通知する。管理者側は、対象者が多数存在する場合についても、各対象者が、睡眠状態にあるか否かを精度よく把握することができる。
【００１４】
本発明の遠隔教育システムは、受講者の少なくとも頭部を正面側から撮像する位置に固定された撮像手段を備える複数の受講者端末と、少なくとも１つの講師端末と、管理者サーバとを備える遠隔教育システムであって、前記管理者サーバは、前記撮像手段のそれぞれによって撮像された画像データから、眉毛、目、鼻及び口から成る顔の各パーツの少なくとも１つを抽出する抽出手段と、前記抽出手段が、抽出すべき顔のパーツを所定時間継続して抽出できないときに、受講者が睡眠状態にあると判定する判定手段とを備え、受講者が睡眠状態にある受講者端末の情報を前記講師端末に送信することを特徴とする。
【００１５】
本発明の遠隔教育システムでは、受講者端末と講師端末との間で、管理者サーバ及びネットワークを介して講義を行う教育システムにおいて、管理者サーバは、各受講者端末から受信した受講者の画像データに基づいて、その受講者が睡眠状態にあるか否かを判定し、睡眠状態にある受講者の情報を、講師端末に通知する。このため、講師は、例えば、各受講者に対応した表形式の画面を用いて、何れの受講者が睡眠状態にあるのかを監視することで、受講者が多数存在する場合についても、各受講者の睡眠状態を簡易に把握することができる。
【００１６】
本発明の睡眠認識装置では、頭部と抽出すべき顔のパーツとの位置関係、及び／又は、抽出された顔のパーツの相互の位置関係の偏りを認識する認識手段を更に備え、前記判定手段は、前記認識手段が位置関係の偏りを認識すると、対象者が睡眠状態にあると判定することが好ましい。
【００１７】
本発明の睡眠認識方法は、前記頭部と抽出すべき顔のパーツとの位置関係、及び／又は、抽出された顔のパーツの相互の位置関係の偏りを調べ、該位置関係の偏りを認識すると対象者が睡眠状態にあると判定することが好ましい。
【００１８】
対象者が睡眠状態にあるときでも、頭を完全に下げきっていない場合には、顔のパーツが頭部の下側付近で抽出される。このため、頭部と抽出すべき顔のパーツとの位置関係や、抽出された顔のパーツの相互の位置関係の偏りを検出することで、対象者の睡眠状態を認識することができる。
【００１９】
また、本発明の睡眠認識装置では、前記顔のパーツを構成する目の開又は閉の状態を検出する検出手段を更に備え、前記判定手段は、前記検出手段が前記パーツを構成する目が所定時間閉じていることを検出すると、対象者が睡眠状態にあると判定することが好ましい。
【００２０】
本発明の睡眠認識方法は、更に、前記顔のパーツを構成する目の閉を検出すると、対象者が睡眠状態にあると判定することが好ましい。
【００２１】
対象者が正面を向いたまま睡眠状態にあるときには、目（まぶた）の動きを検出し、目が閉じた状態にあるか否かを調べることで、対象者が睡眠状態にあるか否かを認識することができる。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照し、本発明の実施形態例に基づいて、本発明を更に詳細に説明する。図１は、本発明の一実施形態例の睡眠認識方法の手順を示している。睡眠の認識では、まず、テンプレートマッチングや、輪郭抽出などの手法を採用して、対象者の画像データから頭部を抽出する（ステップＳ１０１）。次いで、抽出した頭部から、輪郭抽出技術を用いて、眉毛や、目、鼻、口の顔の各パーツを抽出する（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０２で、対象者が睡眠状態になく、正面を向いていれば抽出できたであろう顔の各パーツの何れもが所定時間以上抽出されないときには、対象者は頭を下げて睡眠していると判断し、対象者の状態が睡眠状態にあると認識する。
【００２３】
ステップＳ１０２で顔のパーツが抽出されると、抽出された眉毛や、目、鼻、口の頭部における相対的な位置を計測する（ステップＳ１０３）。ステップＳ１０３では、顔のパーツの位置関係の偏りが検出され、顔のパーツが頭部の下側に偏って存在する場合などには、頭を下げていると判断し、対象者が睡眠状態にあると認識する。顔のパーツの位置関係の偏りが検出されないときには、ステップＳ１０２で得られた目のパーツの画像から輪郭を抽出し、目を閉じているか否かを判別する（ステップＳ１０１）。目を閉じている場合には、対象者が睡眠状態にあると認識する。
【００２４】
本実施形態例では、抽出された頭部の画像データから、目の動きを検出して睡眠状態を判別するのに加えて、頭部の画像データから眉毛や、目、鼻、口などのパーツが検出されないとき、或いは、顔の各パーツの位置関係の偏りが検出されたときなどに、対象者が睡眠状態にあると認識する。従来の睡眠検出の方法では、画像データから目を抽出して睡眠を検出するため、睡眠を検出できる対象者の姿勢が限られていたが、本実施形態例では、さまざまな姿勢で眠る対象者についても、対象者が睡眠状態にあるか否かを簡易に判別することができる。
【００２５】
図２は、図１の睡眠認識方法を採用する、ネットワークを介した遠隔教育システムの構成の一例を示している。図３は、図２に示す遠隔教育システムにおける処理例をフローチャートとして示している。図３に示す手順に従って動作する、図２の遠隔教育システムでは、図１の睡眠認識方法を適用した睡眠状態通知装置を用い、講師が受講者の状態を確認する。なお、図２では、睡眠状態通知装置として構成される以外の部分の構成については、一部省略して図示している。
【００２６】
遠隔教育システム１００は、双方向システムとして構成され、講師端末１０４と受講者端末１０５との間のデータの送受信を仲介する管理者サーバ１０１を備える。管理者サーバ１０１は、睡眠状態通知装置として構成される状態把握手段１０２及び状態通知手段１０３を備える。受講者端末１０５及び講師端末１０４は、例えばパーソナルコンピュータとして構成される。各受講者端末１０５は、カメラ１０６を備える。
【００２７】
各受講者は、受講者端末１０５を使用して、講師が行う講義をネットワーク１０７を介してリアルタイムで受講すると共に、カメラ１０６が撮影した画像データを、管理者サーバ１０１に向けて送信する。状態把握手段１０２は、受信した画像データに基づいて、図１に示す手順に従って、受講者が睡眠状態にあるか否かを把握する。状態通知手段１０３は、状態把握手段１０２が把握した受講者の状態を講師に通知する。講師は、講師端末１０４を使用して講義を行い、状態通知手段１０３が通知する情報によって各受講者の状態を確認する。
【００２８】
図３に示すように、遠隔教育システム１００では、運用に当たって、睡眠状態を監視するためのパラメータとして、画像データを更新して受講者の現在の状態を確認する時間間隔を定めるパラメータｉｎｔｅｒｖａｌと、状態が変化してから同じ状態を何回以上継続すると講師に状態の変化を通知するかを定めるしきい値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄとが設定される（ステップＳ３０１）。例えば、ｉｎｔｅｒｖａｌ＝０．１（秒）、ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＝１００（回）と設定された場合には、状態把握手段１０２は、ある受講者が０．１秒×１００回＝１０秒間以上「睡眠」状態を継続したときに、その受講者が「睡眠」状態にあると把握する。次いで、変数の初期化を行い、状態継続回数ｉを０に、受講者の状態変数ｓｔａｔｕｓを「正常」に設定する（ステップＳ３０２）。
【００２９】
管理者サーバ１０１は、各受講者が使用する受講者端末１０５及びネットワーク１０７を介してカメラ１０６が撮影した画像データを受信する（ステップＳ３０３）。状態把握手段１０２は、各受講者について、受信した画像データからパターンマッチングにより頭部の抽出を行って（図１のステップＳ１０１に相当）、頭部の抽出が成功したか失敗したかを判断する（ステップＳ３０４）。頭部の抽出に失敗した受講者については、受講者が講義を欠席（退席）しているとみなして、受講者の状態を「退席」にするための処理（ステップＳ３１０）へ移行する。頭部の抽出が成功した受講者については、抽出した頭部の画像から、眉毛や目、鼻、口の各パーツの抽出を行って（図１のステップＳ１０２に相当）、何れかのパーツの抽出に成功したか否かを判断する（ステップＳ３０５）。
【００３０】
状態把握手段１０２は、顔のパーツの抽出に成功すると、抽出に成功したパーツについて、そのパーツの頭部中の相対的な位置を計測し（ステップＳ３０６）、位置が計測された各パーツについて、その位置関係の偏りによって、各パーツが睡眠状態の位置にあるか否かを判断する（ステップＳ３０７、図１のステップＳ１０３に相当）。各パーツが睡眠状態の位置にあると判断される具体例としては、例えば、図４（ａ）に示すように眉毛や目のパーツの位置が頭部の下側にある場合、同図（ｂ）に示すように鼻が頭部からはみ出している場合、或いは、同図（ｃ）に示すように各パーツの相対的な位置関係が極端に上下方向に近い場合が例としてあげられる。
【００３１】
顔のパーツが睡眠状態の位置ではないと判断されると、状態把握手段１０２は、頭部の画像から抽出された目のパーツから、目の輪郭を抽出し（ステップＳ３０８）、抽出された目の輪郭の大きさから目を閉じているか否かを判断する（ステップＳ３０９、図１のステップＳ１０４に相当）。目を閉じていないと判断した場合には、受講者は睡眠状態にないと判断され、その受講者の状態を「正常」にするための処理（ステップ１４）へ移行する。ステップＳ３０５で顔のパーツの取得に失敗した判断される、ステップＳ３０７でパーツが睡眠位置にあると判断される、或いは、ステップＳ３０９で目を閉じていると判断されると、受講者は睡眠状態にあると判断され、その受講者の状態を「睡眠」にするための処理（ステップＳ３１２）へ移行する。
【００３２】
受講者の状態を「退席」にするための処理では、状態把握手段１０２は、現在の受講者の状態変数ｓｔａｔｕｓが既に「退席」になっているか否かを判断する（ステップＳ３１０）。受講者の状態変数ｓｔａｔｕｓが「退席」以外である場合には、受講者の状態変数ｓｔａｔｕｓを「退席」に設定し、状態継続回数ｉをゼロにリセットする（ステップＳ３１１）。その後、画像データの取得間隔がインターバルｉｎｔｅｒｖａｌで既定される時間間隔になるまで処理を待機し（ステップＳ３２０）、ステップＳ３０３へ戻る。受講者の状態変数ｓｔａｔｕｓが既に「退席」である場合には、講師への状態通知の処理（ステップＳ３１６）へ移行する。
【００３３】
講師への状態通知の処理では、状態通知手段１０３は、状態継続回数ｉをインクリメントし（ステップＳ３１６）、状態継続回数ｉがしきい値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄよりも小さいか否かを判断する（ステップＳ３１７）。状態継続回数ｉがしきい値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄよりも小さい場合には、講師への通知は行わず、Ｓ３２０を経てステップＳ３０３へ戻る。状態継続回数ｉがしきい値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ以上の場合には、対象の受講者の表示ステータス変数ｄｉｓｐｌａｙに、受講者の状態変数ｓｔａｔｕｓを代入する（ステップＳ３１８）。状態通知手段１０３は、表示ステータス変数ｄｉｓｐｌａｙに従って更新された受講者の状態を講師端末１０５に向けて出力する（ステップＳ３１９）。その後、ステップＳ３２０を経てステップＳ３０３へ戻る。
【００３４】
受講者の状態を「睡眠」にするための処理では、状態把握手段１０２は、現在の受講者の状態変数ｓｔａｔｕｓが既に「睡眠」になっているか否かを判断する（ステップＳ３１２）。受講者の状態変数ｓｔａｔｕｓが「睡眠」以外である場合には、ｓｔａｔｕｓを「睡眠」に設定し、状態継続回数ｉをゼロにリセットする（ステップＳ３１３）。その後ステップＳ３２０を経てステップＳ３０３へ戻る。受講者の状態変数ｓｔａｔｕｓが既に「睡眠」である場合には、上記した講師への状態通知の処理（ステップＳ３１６）へ移行し、状態通知手段１０３は、「睡眠」状態の状態継続回数ｉがしきい値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄを超えるときに、受講者が「睡眠」状態にあることを講師に通知する。
【００３５】
受講者の状態を「正常」にするための処理では、まず、現在の受講者の状態変数ｓｔａｔｕｓが既に「正常」であるか否かが判断される（ステップＳ３１０）。受講者の状態変数ｓｔａｔｕｓが「正常」以外である場合には、ｓｔａｔｕｓを「正常」に設定し、状態継続回数ｉをゼロにリセットする（ステップＳ３１５）。その後ステップＳ３２０を経てステップＳ３０３へ戻る。受講者の状態変数ｓｔａｔｕｓが既に「正常」である場合には、上記した講師への状態通知の処理（ステップＳ３１６）へ移行し、状態通知手段１０３は、「正常」状態の状態継続回数ｉがしきい値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄを超えるときに、受講者が「正常」状態にあることを講師に通知する。
【００３６】
図５は、講師端末１０５に表示される受講者の状態の画面例を示している。同図の例では、各受講者に対応して画面領域が複数のブロックに分割されており、受講者の現在の状態に応じて、ブロック内の表示が変更される。例えば、受講者の状態が「退席」であれば、ブロック内には背景色のみが表示され、受講者の状態が「正常」であれば、ブロック内に顔のマークを表示する。受講者の状態が「睡眠」であれば、ブロック内に顔のマークを表示すると共に背景色を赤にして、該当する受講者が睡眠状態にあることを強調する。
【００３７】
図２に示す遠隔教育システムに、図１に示す睡眠認識方法を適用した場合、状態把握手段１０２は、所定時間間隔で受講者の画像データを取得し、その画像データを分析することで、精度よく受講者が睡眠状態にあるか否かを認識できる。状態通知手段１０３は、状態把握手段１０２が把握した受講者の状態に基づいて、表示すべき画面を作製して講師端末１０４に送信する。講師は、例えば図５に示すような画面表示を用いて、受講者が「正常」状態から「睡眠」状態へ変化する、或いは、その逆に「睡眠」状態から「正常」状態へ変化する状況を、リアルタイムで認識することができる。このため、講師は、受講者が多数ある場合についても、各受講者の状態を容易に把握することができる。
【００３８】
また、図５の画面表示に代えて、又は、加えて、例えば「睡眠」状態にあると判定された受講者の数を、時間変化と共にグラフで表示する、或いは、ある受講者に着目したときにその受講者の状態の変化の様子を時間変化と共に表示する構成を採用することもできる。この場合、講師は、受講者の状態の変化様子の統計を取ることができる。
【００３９】
なお、上記実施形態例では、図１に示す睡眠認識方法が適用される睡眠状態通知装置が採用される例として、遠隔教育システムを例に挙げて説明したが、睡眠状態通知装置は、遠隔教育システムの受講者以外に、講演やコンサートを聴いている人、又は、テレビを見ている人を対象者として、各対象者の状態を管理者等に通知する構成を採用することができる。この場合、管理者等は、睡眠している人の人数をカウントすることで、講演やコンサート、又は、テレビが面白いか否かを判断することや、人がどのような場面に興味を示すのかを判断することができる。更に、睡眠状態の検出に加えて、画像データから喜怒哀楽などの表情を認識すれば、より細かい統計情報まで取得することができる。また、睡眠状態通知装置が病院に入信している患者を対象者として、病院側に患者の状態を通知する場合には、病院側は、例えば各患者の睡眠時間を把握することができる。
【００４０】
上記実施形態例では、図２に示す遠隔教育システムにおいて、各受講者につき１台のカメラを設ける、つまり、状態把握装置１０２が取得する１つの画像データには１人の受講者が写っている例について説明したが、１つの画像データには、複数の睡眠検出の対象者が写っていてもよい。例えば、コンサート会場の客席全体を撮影し、観客を対象として睡眠の認識を行う場合、状態把握手段１０２は、観客席全体の画像データから複数の頭部画像データを切り出し、そのそれぞれについて、睡眠の判定を行うようにすればよい。睡眠認識の対象者が何人いるかについては、切り出した頭部画像データの数をカウントすればよい。
【００４１】
以上、本発明をその好適な実施形態例に基づいて説明したが、本発明の睡眠認識装置及び認識方法、並びに、睡眠状態通知装置及びこれを用いた遠隔教育システムは、上記実施形態例にのみ限定されるものでなく、上記実施形態例の構成から種々の修正及び変更を施した睡眠認識装置及び認識方法、並びに、睡眠状態通知装置及びこれを用いた遠隔教育システムも、本発明の範囲に含まれる。例えば、図２の例では、状態把握手段１０２は、ネットワークを介することなく、カメラ１０６からの画像データを取得してもよい。
【００４２】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の睡眠認識装置及び認識方法では、画像データから対象者の目が抽出されない場合についても、その対象者が睡眠状態にあるか否かを判別することができるため、さまざまな姿勢で睡眠状態にある対象者についても、対象者が睡眠状態にあるか否かを正確に認識することができる。また、本発明の睡眠認識方法を採用した睡眠状態通知装置及びこれを用いた遠隔教育システムでは、睡眠状態にあると認識された対象者の情報が管理者側に通知されるため、管理者側は、多数の対象者が存在するについても、対象者の睡眠状態を簡易に把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態例の睡眠認識方法の手順を示すフローチャート。
【図２】ネットワークを介した遠隔教育システムの構成例を示すブロック図。
【図３】図２に示す遠隔教育システムにおける処理例を示すフローチャート。
【図４】顔のパーツが睡眠状態の位置あると判定される例を示す図。
【図５】講師端末１０５に表示される受講者の状態の一例を示す画面例。
【符号の説明】
１００：遠隔教育システム
１０１：管理者サーバ
１０２：状態把握手段
１０３：状態通知手段
１０４：講師端末
１０５：受講者端末
１０６：カメラ
【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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