(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
環境に設置された複数の加速度センサと、これら加速度センサからの情報に基づいて前記環境における動きを認識する動き認識装置とを備えた動き認識システムであって、
前記動き認識装置は、
前記環境において認識する動きの候補としてサンプル動作を発生させた際に観測される前記加速度センサからの情報より所定の時間幅毎にデータを切り出し、予め用意されている複数の標準変化パターンとの間でマッチングを行って各標準変化パターンとの類似度を要素とする特徴量ベクトルを求め、各加速度センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルをサンプル観測の特徴データとし、このサンプル観測の特徴データの列から前記サンプル動作に含まれる部分動作を抽出する部分動作抽出手段と、
前記サンプル動作から抽出された部分動作に属するサンプル観測の特徴データにその部分動作に対応するラベルを付与し、その部分動作に属するサンプル観測の特徴データに付与されたラベル列、その部分動作に属するサンプル観測の特徴データを代表するデータ、および前記サンプル動作毎にそのサンプル動作に含まれる部分動作およびその部分動作間の順序関係を記述した動作辞書を作成する動作辞書作成手段と、
前記環境において実際に観測される前記加速度センサからの情報より前記サンプル観測と同じ所定の時間幅毎にデータを切り出し、予め用意されている複数の標準変化パターンとの間でマッチングを行って各標準変化パターンとの類似度を要素とする特徴量ベクトルを求め、各加速度センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルを実観測の特徴データとし、その実観測の特徴データと前記動作辞書中の部分動作に属するサンプル観測の特徴データを代表するデータとの類似度を求め、類似度の高い代表データに付与されているラベルをその実観測の特徴データに付与するラベル付与手段と、
前記実観測の特徴データにラベルが付与される毎に、それまでの実観測の特徴データに付与されたラベル列と前記動作辞書中の部分動作のラベル列との間でマッチングを行って、前記動作辞書中の尤度の高いサンプル動作をその時の環境における動きとして認識する動き認識手段と
を備えることを特徴とする動き認識システム。
【請求項２】
環境に設置された複数の加速度センサと、これら加速度センサからの情報に基づいて前記環境における動きを認識する動き認識装置とを備えた動き認識システムであって、
前記動き認識装置は、
前記環境において認識する動きの候補としてサンプル動作を発生させた際に観測される前記加速度センサからの情報より所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータの高速フーリエ変換を行って得られる周波数成分を要素とする特徴量ベクトルを求め、各加速度センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルをサンプル観測の特徴データとし、このサンプル観測の特徴データの列からサンプル動作に含まれる部分動作を抽出する部分動作抽出手段と、
前記サンプル動作から抽出された部分動作に属するサンプル観測の特徴データにその部分動作に対応するラベルを付与し、その部分動作に属するサンプル観測の特徴データに付与されたラベル列、その部分動作に属するサンプル観測の特徴データを代表するデータ、および前記サンプル動作毎にそのサンプル動作に含まれる部分動作およびその部分動作間の順序関係を記述した動作辞書を作成する動作辞書作成手段と、
前記環境において実際に観測される前記加速度センサからの情報より前記サンプル観測と同じ所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータの高速フーリエ変換を行って得られる周波数成分を要素とする特徴量ベクトルを求め、各加速度センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルを実観測の特徴データとし、その実観測の特徴データと前記動作辞書中の部分動作に属するサンプル観測の特徴データを代表するデータとの類似度を求め、類似度の高い代表データに付与されているラベルをその実観測の特徴データに付与するラベル付与手段と、
前記実観測の特徴データにラベルが付与される毎に、それまでの実観測の特徴データに付与されたラベル列と前記動作辞書中の部分動作のラベル列との間でマッチングを行って、前記動作辞書中の尤度の高いサンプル動作をその時の環境における動きとして認識する動き認識手段と
を備えることを特徴とする動き認識システム。
【請求項３】
環境に設置された複数の加速度センサと、これら加速度センサからの情報に基づいて前記環境における動きを認識する動き認識装置とを備えた動き認識システムであって、
前記動き認識装置は、
前記環境において認識する動きの候補としてサンプル動作を発生させた際に観測される前記加速度センサからの情報より所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータのウェブレット変換を行って得られるウェブレット係数を要素とする特徴量ベクトルを求め、各加速度センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルをサンプル観測の特徴データとし、このサンプル観測の特徴データの列からサンプル動作に含まれる部分動作を抽出する部分動作抽出手段と、
前記サンプル動作から抽出された部分動作に属するサンプル観測の特徴データにその部分動作に対応するラベルを付与し、その部分動作に属するサンプル観測の特徴データに付与されたラベル列、その部分動作に属するサンプル観測の特徴データを代表するデータ、および前記サンプル動作毎にそのサンプル動作に含まれる部分動作およびその部分動作間の順序関係を記述した動作辞書を作成する動作辞書作成手段と、
前記環境において実際に観測される前記加速度センサからの情報より前記サンプル観測と同じ所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータのウェブレット変換を行って得られるウェブレット係数を要素とする特徴量ベクトルを求め、各加速度センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルを実観測の特徴データとし、その実観測の特徴データと前記動作辞書中の部分動作に属するサンプル観測の特徴データを代表するデータとの類似度を求め、類似度の高い代表データに付与されているラベルをその実観測の特徴データに付与するラベル付与手段と、
前記実観測の特徴データにラベルが付与される毎に、それまでの実観測の特徴データに付与されたラベル列と前記動作辞書中の部分動作のラベル列との間でマッチングを行って、前記動作辞書中の尤度の高いサンプル動作をその時の環境における動きとして認識する動き認識手段と
を備えることを特徴とする動き認識システム。
【請求項４】
環境に設置された複数の加速度センサと、これら加速度センサからの情報に基づいて前記環境における動きを認識する動き認識装置とを備えた動き認識システムであって、
前記動き認識装置は、
前記環境において認識する動きの候補としてサンプル動作を発生させた際に観測される前記加速度センサからの情報より所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータの自己回帰モデルを推定して得られる自己回帰係数を要素とする特徴量ベクトルを求め、各加速度センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルをサンプル観測の特徴データとし、このサンプル観測の特徴データの列からサンプル動作に含まれる部分動作を抽出する部分動作抽出手段と、
前記サンプル動作から抽出された部分動作に属するサンプル観測の特徴データにその部分動作に対応するラベルを付与し、その部分動作に属するサンプル観測の特徴データに付与されたラベル列、その部分動作に属するサンプル観測の特徴データを代表するデータ、および前記サンプル動作毎にそのサンプル動作に含まれる部分動作およびその部分動作間の順序関係を記述した動作辞書を作成する動作辞書作成手段と、
前記環境において実際に観測される前記加速度センサからの情報より前記サンプル観測と同じ所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータの自己回帰モデルを推定して得られる自己回帰係数を要素とする特徴量ベクトルを求め、各加速度センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルを実観測の特徴データとし、その実観測の特徴データと前記動作辞書中の部分動作に属するサンプル観測の特徴データを代表するデータとの類似度を求め、類似度の高い代表データに付与されているラベルをその実観測の特徴データに付与するラベル付与手段と、
前記実観測の特徴データにラベルが付与される毎に、それまでの実観測の特徴データに付与されたラベル列と前記動作辞書中の部分動作のラベル列との間でマッチングを行って、前記動作辞書中の尤度の高いサンプル動作をその時の環境における動きとして認識する動き認識手段と
を備えることを特徴とする動き認識システム。
【請求項５】
環境に設置された複数の加速度センサと、これら加速度センサからの情報に基づいて前記環境における動きを認識する動き認識装置とを備えたシステムにおいて、
前記環境において認識する動きの候補としてサンプル動作を発生させた際に観測される前記加速度センサからの情報より所定の時間幅毎にデータを切り出し、予め用意されている複数の標準変化パターンとの間でマッチングを行って各標準変化パターンとの類似度を要素とする特徴量ベクトルを求め、各加速度センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルをサンプル観測の特徴データとし、このサンプル観測の特徴データの列から前記サンプル動作に含まれる部分動作を抽出するステップと、
前記サンプル動作から抽出された部分動作に属するサンプル観測の特徴データにその部分動作に対応するラベルを付与し、その部分動作に属するサンプル観測の特徴データに付与されたラベル列、その部分動作に属するサンプル観測の特徴データを代表するデータ、および前記サンプル動作毎にそのサンプル動作に含まれる部分動作およびその部分動作間の順序関係を記述した動作辞書を作成する動作辞書作成手段と、
前記環境において実際に観測される前記加速度センサからの情報より前記サンプル観測と同じ所定の時間幅毎にデータを切り出し、予め用意されている複数の標準変化パターンとの間でマッチングを行って各標準変化パターンとの類似度を要素とする特徴量ベクトルを求め、各加速度センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルを実観測の特徴データとし、その実観測の特徴データと前記動作辞書中の部分動作に属するサンプル観測の特徴データを代表するデータとの類似度を求め、類似度の高い代表データに付与されているラベルをその実観測の特徴データに付与するステップと、
前記実観測の特徴データにラベルが付与される毎に、それまでの実観測の特徴データに付与されたラベル列と前記動作辞書中の部分動作のラベル列との間でマッチングを行って、前記動作辞書中の尤度の高いサンプル動作をその時の環境における動きとして認識するステップと
を備えることを特徴とする動き認識方法。
【請求項６】
環境に設置された複数の加速度センサと、これら加速度センサからの情報に基づいて前記環境における動きを認識する動き認識装置とを備えたシステムにおいて、
前記環境において認識する動きの候補としてサンプル動作を発生させた際に観測される前記加速度センサからの情報より所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータの高速フーリエ変換を行って得られる周波数成分を要素とする特徴量ベクトルを求め、各加速度センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルをサンプル観測の特徴データとし、このサンプル観測の特徴データの列からサンプル動作に含まれる部分動作を抽出するステップと、
前記サンプル動作から抽出された部分動作に属するサンプル観測の特徴データにその部分動作に対応するラベルを付与し、その部分動作に属するサンプル観測の特徴データに付与されたラベル列、その部分動作に属するサンプル観測の特徴データを代表するデータ、および前記サンプル動作毎にそのサンプル動作に含まれる部分動作およびその部分動作間の順序関係を記述した動作辞書を作成するステップと、
前記環境において実際に観測される前記加速度センサからの情報より前記サンプル観測と同じ所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータの高速フーリエ変換を行って得られる周波数成分を要素とする特徴量ベクトルを求め、各加速度センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルを実観測の特徴データとし、その実観測の特徴データと前記動作辞書中の部分動作に属するサンプル観測の特徴データを代表するデータとの類似度を求め、類似度の高い代表データに付与されているラベルをその実観測の特徴データに付与するステップと、
前記実観測の特徴データにラベルが付与される毎に、それまでの実観測の特徴データに付与されたラベル列と前記動作辞書中の部分動作のラベル列との間でマッチングを行って、前記動作辞書中の尤度の高いサンプル動作をその時の環境における動きとして認識するステップと
を備えることを特徴とする動き認識方法。
【請求項７】
環境に設置された複数の加速度センサと、これら加速度センサからの情報に基づいて前記環境における動きを認識する動き認識装置とを備えたシステムにおいて、
前記環境において認識する動きの候補としてサンプル動作を発生させた際に観測される前記加速度センサからの情報より所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータのウェブレット変換を行って得られるウェブレット係数を要素とする特徴量ベクトルを求め、各加速度センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルをサンプル観測の特徴データとし、このサンプル観測の特徴データの列からサンプル動作に含まれる部分動作を抽出するステップと、
前記サンプル動作から抽出された部分動作に属するサンプル観測の特徴データにその部分動作に対応するラベルを付与し、その部分動作に属するサンプル観測の特徴データに付与されたラベル列、その部分動作に属するサンプル観測の特徴データを代表するデータ、および前記サンプル動作毎にそのサンプル動作に含まれる部分動作およびその部分動作間の順序関係を記述した動作辞書を作成するステップと、
前記環境において実際に観測される前記加速度センサからの情報より前記サンプル観測と同じ所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータのウェブレット変換を行って得られるウェブレット係数を要素とする特徴量ベクトルを求め、各加速度センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルを実観測の特徴データとし、その実観測の特徴データと前記動作辞書中の部分動作に属するサンプル観測の特徴データを代表するデータとの類似度を求め、類似度の高い代表データに付与されているラベルをその実観測の特徴データに付与するラベル付与ステップと、
前記実観測の特徴データにラベルが付与される毎に、それまでの実観測の特徴データに付与されたラベル列と前記動作辞書中の部分動作のラベル列との間でマッチングを行って、前記動作辞書中の尤度の高いサンプル動作をその時の環境における動きとして認識するステップと
を備えることを特徴とする動き認識方法。
【請求項８】
環境に設置された複数の加速度センサと、これら加速度センサからの情報に基づいて前記環境における動きを認識する動き認識装置とを備えたシステムにおいて、
前記環境において認識する動きの候補としてサンプル動作を発生させた際に観測される前記加速度センサからの情報より所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータの自己回帰モデルを推定して得られる自己回帰係数を要素とする特徴量ベクトルを求め、各加速度センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルをサンプル観測の特徴データとし、このサンプル観測の特徴データの列からサンプル動作に含まれる部分動作を抽出するステップと、
前記サンプル動作から抽出された部分動作に属するサンプル観測の特徴データにその部分動作に対応するラベルを付与し、その部分動作に属するサンプル観測の特徴データに付与されたラベル列、その部分動作に属するサンプル観測の特徴データを代表するデータ、および前記サンプル動作毎にそのサンプル動作に含まれる部分動作およびその部分動作間の順序関係を記述した動作辞書を作成するステップと、
前記環境において実際に観測される前記加速度センサからの情報より前記サンプル観測と同じ所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータの自己回帰モデルを推定して得られる自己回帰係数を要素とする特徴量ベクトルを求め、各加速度センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルを実観測の特徴データとし、その実観測の特徴データと前記動作辞書中の部分動作に属するサンプル観測の特徴データを代表するデータとの類似度を求め、類似度の高い代表データに付与されているラベルをその実観測の特徴データに付与するステップと、
前記実観測の特徴データにラベルが付与される毎に、それまでの実観測の特徴データに付与されたラベル列と前記動作辞書中の部分動作のラベル列との間でマッチングを行って、前記動作辞書中の尤度の高いサンプル動作をその時の環境における動きとして認識するステップと
を備えることを特徴とする動き認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、複数の加速度センサからの情報に基づいてその加速度センサが設置された環境における動きを認識する動き認識システムおよび動き認識方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
環境の状況は、屋内、屋外に関わらず、そこに存在する人間もしくはその他の要因により、時々刻々と変化していく。この環境の状況（環境全体もしくは一部の状況変化）は、環境に複数のセンサを分散設置し、これらセンサからの情報をネットワークを介して集約することにより把握することが可能である。なお、ここでいうセンサは、周辺の物理量や信号を検知するデバイスを指す。
【０００３】
この状況変化が把握可能となれば、過去の状況との比較に基づき、類似状況の検索や次に発生する確率の高い状況の予測が可能となる。また、この予測により、状況の一部として、もし、その場にいるユーザが行う動作を予測することができれば、ユーザの危険状況を察知して警告を出して回避を促したり、ユーザが行う動作をシステムが代わりに実施することができる。実際、自動ドアやＨＶＡＣシステム（冷暖房空調システム）は、センサとアクチュエータの組を使って、後者の代行動作をシンプルに設定したものと考えることもできる。
【０００４】
また、ユビキタスコンピューティングに関連し、家電ネットワークやセンサネットワークに関する研究成果も数多く発表されており、すでに防犯や医療現場、車載機器への応用利用が始まっている。これらの成果は、コンピュータの性能向上、新たなネットワーク標準の出現、電池・電源・センサデバイスの小型化に起因するところが大きい。
【０００５】
これに伴い、従来、環境で発生する状況変化の認識も、壁面・天井等に固定されたカメラを利用した画像認識や観測対象が固定されたセンサに頼る設置状況への依存度が大きい方法だけでなく、環境にセンサを多数設置して、そこで収集された情報の集約により、状況認識をボトムアップに行う方法も可能になってきた（例えば、非特許文献１参照）。
【０００６】
例えば、非特許文献２に示された「Smart Dustプロジェクト」では、超小型センサノードを塗料に混ぜて壁に塗りつけ、周囲の状況認識を実現するようにしている。また、「Smart-ITS プロジェクト」では、センサノード間の近接関係から、激しい反応を起こす薬品を隣に置かないように警告を出すような薬品管理システムを構築している。
【０００７】
【非特許文献１】Y.Nakauchi, K.Noguchi, P.Somwong, T.Matsubara, A.Namatame: Vivid Room: Human intention Detection and Activity Support Environment for Ubiquitous Autonomy,Proc. of the 2003 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems(IROS2003), pp.773〜778,2003.
【非特許文献２】J.M. Kahn, R.H. Katz, K.S.J. Pister, Next century challenges: Mobile Networking for 'smart dust', Proc. MOBICOM, 1999,271-278.
【非特許文献３】Needleman, S. B. and Wunsch, C. D."A general method applicable to the search for similarities in the amino acid sequence of two proteins," Journal of Molecular Biology, vol.48, pp.443-453, 1970.
【非特許文献４】石岡 恒憲: クラスター数を自動決定するk-meansアルゴリズムの拡張について、応用統計学、 Vol.29, No.3, 141-149 (2000).
【非特許文献５】平松 薫,服部 正嗣,山田 辰美,岡留 剛: Pervasive Association: ユビキタス環境における意味統合(２)−センサネットワークを利用した実世界の関係情報の収集 −マルチメディア,分散,協調とモバイル(DICOMO2005)シンポジウム論文集,pp.169-172, 2005.
【非特許文献６】古井貞熙, ディジタル音声処理, 8.5.1 DPマッチング, pp.162-164, 東海大学出版会, 1985.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従来手法のうち、自動ドアやＨＶＡＣシステムに類するような、センサからのデータに閾値を直接指定して動作を決定するようなシステムでは、システムを設置した環境が変化すると、センサが出力するデータの意味する内容が変化し、「ドアを開けるべき状況」などを正しく認識できなくなる可能性がある。この課題は、「Smart Dust 」や「Smart-ITS」においても解決されておらず、システムを設置した環境における動きを適切に認識できるシステムの実現が望まれている。
【０００９】
本発明は、このような課題を解決するためになされたもので、その目的とするところは、複数のセンサからの情報に基づいて、環境における動きを適切に認識することが可能な動き認識システムおよび動き認識方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
このような目的を達成するために本発明は、環境に設置された複数の加速度センサと、これら加速度センサからの情報に基づいて環境における動きを認識する動き認識装置とを備えた動き認識システムとし、動き認識装置に、環境において認識する動きの候補としてサンプル動作を発生させた際に観測される加速度センサからの情報より所定の時間幅毎にデータを切り出し、予め用意されている複数の標準変化パターンとの間でマッチングを行って各標準変化パターンとの類似度を要素とする特徴量ベクトルを求め、各加速度センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルをサンプル観測の特徴データとし、このサンプル観測の特徴データの列からサンプル動作に含まれる部分動作を抽出する部分動作抽出手段と、サンプル動作から抽出された部分動作に属するサンプル観測の特徴データにその部分動作に対応するラベルを付与し、その部分動作に属するサンプル観測の特徴データに付与されたラベル列、その部分動作に属するサンプル観測の特徴データを代表するデータ、およびサンプル動作毎にそのサンプル動作に含まれる部分動作およびその部分動作間の順序関係を書き込んだ動作辞書を作成する動作辞書作成手段と、環境において実際に観測される加速度センサからの情報よりサンプル観測と同じ所定の時間幅毎にデータを切り出し、予め用意されている複数の標準変化パターンとの間でマッチングを行って各標準変化パターンとの類似度を要素とする特徴量ベクトルを求め、各加速度センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルを実観測の特徴データとし、その実観測の特徴データと動作辞書中の部分動作に属するサンプル観測の特徴データを代表するデータとの類似度を求め、類似度の高い代表データに付与されているラベルをその実観測の特徴データに付与するラベル付与手段と、実観測の特徴データにラベルが付与される毎に、それまでの実観測の特徴データに付与されたラベル列と動作辞書中の部分動作のラベル列との間でマッチングを行って、動作辞書中の尤度の高いサンプル動作をその時の環境における動きとして認識する動き認識手段とを設けたものである。なお、本発明は、動き認識システムとしてではなく、動き認識方法としても実現することが可能である。
【００１１】
この発明によれば、環境において認識する動きの候補としてサンプル動作を発生させると、環境に設置されている加速度センサからの情報より所定の時間幅毎にデータが切り出され、予め用意されている複数の標準変化パターンとの間でマッチングを行って各標準変化パターンとの類似度を要素とする特徴量ベクトルが求められ、各加速度センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルがサンプル観測の特徴データとされる。例えば、１秒毎に、加速度センサのセンサデータから特徴量ベクトルが求められ、各加速度センサの特徴量ベクトルを合成したベクトルがその時のサンプル観測の特徴データとされる。なお、Ｘ，Ｙ，Ｚの３軸の加速度データを出力する加速度センサなどについては、その３軸の加速度データから１秒の幅のデータを０．５秒ずつ重複するように切り出すなどして、センサデータとする。
【００１２】
そして、この各サンプル観測の特徴データからサンプル動作に含まれる部分動作が抽出され、このサンプル動作から抽出された部分動作に属するサンプル観測の特徴データにその部分動作に対応するラベルが付与され、その部分動作に属するサンプル観測の特徴データに付与されたラベル列、その部分動作に属するサンプル観測の特徴データを代表するデータ（標準動作特徴ベクトル）、およびサンプル動作毎にそのサンプル動作に含まれる部分動作およびその部分動作間の順序関係が動作辞書に記述される。
【００１３】
例えば、サンプル動作を「椅子への着席」とした場合、部分動作として「移動」と「着席」が抽出され、「移動」に属するサンプル観測の特徴データに「移動１」という自然言語のラベルが付与され、「着席」に属するサンプル観測の特徴データに「着席１」という自然言語のラベルが付与され、このサンプル観測の特徴データに付与されたラベル列（「移動１」のラベル列、「着席１」のラベル列）が動作辞書に記述される。
サンプル動作を「椅子からの離席」とした場合、部分動作として「離席」と「移動」が抽出され、「離席」に属するサンプル観測の特徴データに「離席１」という自然言語のラベルが付与され、「移動」に属するサンプル観測の特徴データに「移動２」という自然言語のラベルが付与され、このサンプル観測の特徴データに付与されたラベル列（「離席１」のラベル列、「移動２」のラベル列）が動作辞書に記述される。
そして、「椅子への着席」に対応するサンプル動作に含まれる部分動作として「移動１」と「着席１」が「移動１」，「着席１」の順で動作辞書に記述される。また、「椅子からの離席」に対応するサンプル動作に含まれる部分動作として「離席１」と「移動２」が「離席１」，「移動２」の順で動作辞書に記述される。
【００１４】
なお、本発明では、環境においてサンプル動作を実際に発生させなくても、動作辞書中の部分動作を組み合わせることによって、新たなサンプル動作を定義することが可能である。例えば、「移動１」、「着席１」、「離席１」、「移動２」を部分動作とし、「移動１」、「着席１」、「離席１」、「移動２」の順で動作辞書に記述することにより、実際には環境において発生させていない、「椅子への着席」と「椅子からの離席」とを組み合わせた「椅子の利用」をサンプル動作として定義することができる。
【００１５】
この発明において、実際の観測時には、環境に設置されている加速度センサからの情報よりサンプル動作の観測時と同じ所定の時間幅毎にデータが切り出され、予め用意されている複数の標準変化パターンとの間でマッチングを行って各標準変化パターンとの類似度を要素とする特徴量ベクトルが求められ、各加速度センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルが実観測の特徴データとされる。実観測の特徴データが求められると、この実観測の特徴データと動作辞書中の部分動作に属するサンプル観測の特徴データを代表するデータ（標準動作特徴ベクトル）との類似度が求められ、類似度の高い代表データに付与されているラベルがその実観測の特徴データに付与される。例えば、部分動作として「移動１」のラベルが付与されているデータと実観測の特徴データが類似していれば、その実観測の特徴データに「移動１」のラベルが付与される。
【００１６】
実観測の特徴データにラベルが付与されると、それまでの実観測の特徴データに付与されたラベル列と動作辞書中の部分動作のラベル列との間でマッチングが行われ、動作辞書中の尤度の高いサンプル動作がその時の環境における動きとして認識される。例えば、実観測の特徴データに「移動１」のラベル列と「着席１」のラベル列があり、この「移動１」のラベル列と「着席１」のラベル列が動作辞書中の「移動１」のラベル列と「着席１」のラベル列と一致し、その順序が「移動１」，「着席１」の順であれば、尤度の高いサンプル動作として「椅子への着席」が抽出され、その時の環境における動きとして認識される。これにより、所定の時間幅毎に、より抽象度の高い動き認識が可能となる。この際、あらかじめ十分なサンプル動作を記録し、その部分動作を十分に吟味した動作辞書を準備しておけば、より精度の高い動き認識が可能となる。
【００１７】
なお、本発明では、実観測の特徴データに付与されたラベル列と動作辞書中の部分動作のラベル列との間でマッチングを行って、動作辞書中の尤度の高いサンプル動作をその時の環境における動きとして認識するが、最も尤度が高いサンプル動作をその時の環境における動きとして認識するようにしてもよいし、上位Ｎ個のサンプル動作をその時の環境における動きとして認識するようにしてもよい。
例えば、実観測の特徴データに「移動１」、「着席１」、「離席１」、「移動２」のラベル列があり、この「移動１」、「着席１」、「離席１」、「移動２」のラベル列が動作辞書中の「移動１」、「着席１」、「離席１」、「移動２」のラベル列と一致し、その順序が「移動１」、「着席１」、「離席１」、「移動２」の順であれば、尤度の高い順として、「椅子の利用」、「椅子への着席」、「椅子からの離席」をその時の環境における動きとして認識する。
【００１８】
また、本発明において、切り出したデータと予め用意されている複数の標準変化パターンとの間のマッチングは、非特許文献６に示されるようなＤＰマッチングにより行うとよい。また、実観測の特徴データに付与されたラベル列と動作辞書中の部分動作のラベル列との間のマッチングは、非特許文献３に示されるような記号的なＤＰマッチング（動的計画法による文字列類似度計算）により行うとよい。また、本発明において、サンプル動作に含まれる部分動作の抽出は、非特許文献４に示されるようなクラスタリングによって行うとよい。
【００１９】
また、環境において認識する動きの候補としてサンプル動作を発生させた際に観測される加速度センサからの情報より所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータの高速フーリエ変換を行って得られる周波数成分を要素とする特徴量ベクトルを求め、各加速度センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルをサンプル観測の特徴データとし、このサンプル観測の特徴データの列からサンプル動作に含まれる部分動作を抽出する部分動作抽出手段と、サンプル動作から抽出された部分動作に属するサンプル観測の特徴データにその部分動作に対応するラベルを付与し、その部分動作に属するサンプル観測の特徴データに付与されたラベル列、その部分動作に属するサンプル観測の特徴データを代表するデータ、およびサンプル動作毎にそのサンプル動作に含まれる部分動作およびその部分動作間の順序関係を書き込んだ動作辞書を作成する動作辞書作成手段と、環境において実際に観測される加速度センサからの情報よりサンプル観測と同じ所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータの高速フーリエ変換を行って得られる周波数成分を要素とする特徴量ベクトルを求め、各加速度センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルを実観測の特徴データとし、その実観測の特徴データと動作辞書中の部分動作に属するサンプル観測の特徴データを代表するデータとの類似度を求め、類似度の高い代表データに付与されているラベルをその実観測の特徴データに付与するラベル付与手段と、実観測の特徴データにラベルが付与される毎に、それまでの実観測の特徴データに付与されたラベル列と動作辞書中の部分動作のラベル列との間でマッチングを行って、動作辞書中の尤度の高いサンプル動作をその時の環境における動きとして認識する動き認識手段とを設けるようにしてもよい。
【００２０】
また、環境において認識する動きの候補としてサンプル動作を発生させた際に観測される加速度センサからの情報より所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータのウェブレット変換を行って得られるウェブレット係数を要素とする特徴量ベクトルを求め、各加速度センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルをサンプル観測の特徴データとし、このサンプル観測の特徴データの列からサンプル動作に含まれる部分動作を抽出する部分動作抽出手段と、サンプル動作から抽出された部分動作に属するサンプル観測の特徴データにその部分動作に対応するラベルを付与し、その部分動作に属するサンプル観測の特徴データに付与されたラベル列、その部分動作に属するサンプル観測の特徴データを代表するデータ、およびサンプル動作毎にそのサンプル動作に含まれる部分動作およびその部分動作間の順序関係を書き込んだ動作辞書を作成する動作辞書作成手段と、環境において実際に観測される加速度センサからの情報よりサンプル観測と同じ所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータのウェブレット変換を行って得られるウェブレット係数を要素とする特徴量ベクトルを求め、各加速度センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルを実観測の特徴データとし、その実観測の特徴データと動作辞書中の部分動作に属するサンプル観測の特徴データを代表するデータとの類似度を求め、類似度の高い代表データに付与されているラベルをその実観測の特徴データに付与するラベル付与手段と、実観測の特徴データにラベルが付与される毎に、それまでの実観測の特徴データに付与されたラベル列と動作辞書中の部分動作のラベル列との間でマッチングを行って、動作辞書中の尤度の高いサンプル動作をその時の環境における動きとして認識する動き認識手段とを設けるようにしてもよい。
【００２１】
また、環境において認識する動きの候補としてサンプル動作を発生させた際に観測される加速度センサからの情報より所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータの自己回帰モデルを推定して得られる自己回帰係数を要素とする特徴量ベクトルを求め、各加速度センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルをサンプル観測の特徴データとし、このサンプル観測の特徴データの列からサンプル動作に含まれる部分動作を抽出する部分動作抽出手段と、サンプル動作から抽出された部分動作に属するサンプル観測の特徴データにその部分動作に対応するラベルを付与し、その部分動作に属するサンプル観測の特徴データに付与されたラベル列、その部分動作に属するサンプル観測の特徴データを代表するデータ、およびサンプル動作毎にそのサンプル動作に含まれる部分動作およびその部分動作間の順序関係を書き込んだ動作辞書を作成する動作辞書作成手段と、環境において実際に観測される加速度センサからの情報よりサンプル観測と同じ所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータの自己回帰モデルを推定して得られる自己回帰係数を要素とする特徴量ベクトルを求め、各加速度センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルを実観測の特徴データとし、その実観測の特徴データと動作辞書中の部分動作に属するサンプル観測の特徴データを代表するデータとの類似度を求め、類似度の高い代表データに付与されているラベルをその実観測の特徴データに付与するラベル付与手段と、実観測の特徴データにラベルが付与される毎に、それまでの実観測の特徴データに付与されたラベル列と動作辞書中の部分動作のラベル列との間でマッチングを行って、動作辞書中の尤度の高いサンプル動作をその時の環境における動きとして認識する動き認識手段とを設けるようにしてもよい。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、環境に設置された複数の加速度センサからの情報より所定の時間幅毎に実観測の特徴データが求められ、この実観測の特徴データに類似度の高いサンプル観測の部分動作のラベルが付与される毎に、それまでの実観測の特徴データに付与されたラベル列と動作辞書中の部分動作のラベル列との間でマッチングを行って、動作辞書中の尤度の高いサンプル動作がその時の環境における動きとして認識されるものとなり、複数の加速度センサからの情報に基づいて、環境における動きを適切に認識することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、本発明を図面に基づいて詳細に説明する。
図１はこの発明に係る動き認識システムの一実施の形態の概略を示す図である。同図において、１（１−１〜１−４）は室内に設置されたセンサノードであり、センサノード１−１はドアＤに、センサノード１−２は椅子Ａに、センサノード１−３は机Ｂに、センサノード１−４は椅子Ｃに取り付けられている。
【００２４】
なお、この例では、センサノード１として、非特許文献５にあるセンサノードを利用する。ここで扱うセンサノード１は、３軸(ＸＹＺ方向)の加速度データ、温度、湿度、照度、人間の近接の有無などを出力する。
【００２５】
図２（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）にセンサノード１−１，１−２，１−３，１−４から出力される３軸の加速度データＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４を示す。本実施の形態では、このセンサノード１−１，１−２，１−３，１−４から出力される３軸の加速度データＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４をネットワーク３を介して動き認識装置２へ与え、センサノード１−１，１−２，１−３，１−４からの加速度データＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４に基づいて室内における物体の動きを認識する。この場合、センサノード１−１，１−２，１−３，１−４が、本発明で言う加速度センサに対応する。
【００２６】
動き認識装置２は、プロセッサや記憶装置からなるハードウェアと、これらのハードウェアと協働して各種機能を実現させるプログラムとによって実現され、本実施の形態特有の機能として動き認識機能を有している。以下、図３に示す機能ブロック図を参照して、動き認識装置２が有する動き認識機能について説明する。
【００２７】
〔動作辞書の作成〕
先ず、室内において、認識する動きの候補としてサンプル動作を発生させる。例えば、サンプル動作として、「椅子への着席」、「椅子からの離席」を発生させる。なお、ここでは、単純な例として、「椅子Ａへの着席」、「椅子Ａからの離席」を個々に発生させた場合を例にとって説明する。
【００２８】
室内において、「椅子Ａへの着席」、「椅子Ａからの離席」を発生させると、センサノード１−２からの加速度データＳ２が変化する。図４（ａ）に「椅子Ａへの着席」を発生させた場合のセンサノード１−２からの加速度データＳ２の変化を示す。図４（ｂ）に「椅子Ａからの離席」を発生させた場合のセンサノード１−２からの加速度データＳ２の変化を示す。
【００２９】
椅子Ａへ着席した場合の加速度データＳ２の変化αは、その人が座るためのスペースを確保するために椅子Ａを移動させたときの変化α１と、その人が座面に腰を降ろしたときの変化α２とから構成される。椅子Ａから離席した場合の加速度データＳ２の変化βは、その人が座面から立ち上がったときの変化β１と、その人が元の位置に戻すために椅子Ａを移動させたときの変化β２とから構成される。
【００３０】
サンプル動作を発生させたときのセンサノード１−１〜１−４からの加速度データＳ１〜Ｓ４（複数の加速度センサからの情報）は動き認識装置２の情報入力部２Ａに与えられる。情報入力部２Ａは、加速度特徴量検出モジュール２１−１〜２１−４を備えており、加速度特徴量検出モジュール２１−１〜２１−４にセンサノード１−１〜１−４からの加速度データ（３軸の加速度データ）Ｓ１〜Ｓ４が与えられる。
【００３１】
加速度特徴量検出モジュール２１（２１−１〜２１−４）は、センサノード１（１−１〜１−４）から送られてくる３軸の加速度データＳ（Ｓ１〜Ｓ４）から１秒の幅のデータを０．５秒ずつ重複するように切り出して（図５参照）、センサノード１（１−１〜１−４）からのセンサデータとする。そして、このセンサデータから１秒毎にデータを切り出し、予め用意されている１１個の標準変化パターン（図６に示すパターンＰ１〜Ｐ１１）との間でマッチングを行って各標準変化パターンとの類似度を計算し、この各標準変化パターンとの類似度を要素とする特徴量ベクトルを求め、動き認識部２Ｂへ送る。
【００３２】
なお、この例では、３軸の加速度データから切り出すデータの時間幅を１秒、重複幅を０．５秒としているが、この時間幅と重複幅はセンサノード（加速度センサ）の性能、センサノードを取り付ける物体の特性、センサネットワークを設置した環境の特徴に応じて調整するものとする。また、本実施の形態において、標準変化パターンとの間のマッチングは、非特許文献６に示されているようなＤＰマッチングによって行う。
【００３３】
動き認識部２Ｂは、特徴量ベクトル収集モジュール２２と、サンプル動作データベース（サンプル動作ＤＢ）２３と、動作辞書作成部２４と、最尤部分動作決定モジュール２５と、記号的ＤＰマッチング処理モジュール２６とを備えており、加速度特徴量検出モジュール２１−１〜２１−４からの特徴量ベクトルは特徴量ベクトル収集モジュール２２へ与えられる。
【００３４】
特徴量ベクトル収集モジュール２２は、加速度特徴量検出モジュール２１−１〜２１−４からの特徴量ベクトルを１秒毎に合成し、その合成したベクトルを各時刻のサンプル観測の特徴データとしてサンプル動作ＤＢ２３に格納する。
【００３５】
動作辞書作成部２４は、サンプル動作ＤＢ２３に格納されたサンプル観測の特徴データの列からサンプル動作に含まれる部分動作を抽出し、このサンプル動作から抽出した部分動作に属するサンプル観測の特徴データにその部分動作に対応するラベルを付与し、この部分動作に属するサンプル観測の特徴データに付与したラベル列を動作辞書２４Ａに記述する。また、その部分動作に属するサンプル観測の特徴データを代表するデータ（標準動作特徴ベクトル）を抽出し、動作辞書２４Ａに記述する。また、サンプル動作毎に対応するラベルを付与するとともに、そのサンプル動作に含まれる部分動作およびその部分動作間の順序関係を動作辞書２４Ａに記述する。
【００３６】
本実施の形態において、サンプル動作に含まれる部分動作の抽出は、非特許文献４に示されているようなクラスタリングによって行う。この場合、サンプル動作ＤＢ２３に格納されたサンプル観測の特徴データの列に対して、「xmeans」アルゴリズムを適用し、特徴データ間のベクトル距離に従ってクラスタリングを行い、これによって分類された部分動作に対応するクラスタにラベルを付与するとともに、そのクラスタの代表ベクトルをその部分動作に対応する標準動作特徴ベクトルとする。
【００３７】
なお、「xmeans」アルゴリズムは非階層的クラスタリングによって分類されるアルゴリズムであり、「k-means 」アルゴリズムの逐次繰り返しとＢＩＣによる分割停止基準を用いることで、情報理論的に最適と考えられるクラスタ数を自動的に決定することができる。
【００３８】
例えば、サンプル動作を「椅子Ａへの着席」とした場合、そのサンプル動作に含まれる部分動作として、加速度データＳ２の変化α１に対応する「移動」とα２に対応する「着席」とが抽出される。この場合、動作辞書作成部２４は、「椅子Ａへの着席」から抽出した「移動」に属するサンプル観測のデータに「移動１」という自然言語のラベルを付与し、そのラベル列を動作辞書２４Ａに記述する。また、「椅子Ａへの着席」から抽出した「着席」に属するサンプル観測のデータに「着席１」という自然言語のラベルを付与し、そのラベル列を動作辞書２４Ａに記述する。また、「椅子Ａへの着席」に対応するサンプル動作に「椅子Ａへの着席」という自然言語のラベルを付与し、「移動１」と「着席１」を「椅子Ａへの着席」に含まれる部分動作として、「移動１」，「着席１」の順で動作辞書２４Ａに記述する。
【００３９】
例えば、サンプル動作を「椅子Ａからの離席」とした場合、そのサンプル動作に含まれる部分動作として、加速度データＳ２の変化β１に対応する「離席」とβ２に対応する「移動」とが抽出される。この場合、動作辞書作成部２４は、「椅子Ａからの離席」から抽出した「離席」に属するサンプル観測のデータに「離席１」という自然言語のラベルを付与し、そのラベル列を動作辞書２４Ａに記述する。また、「椅子Ａからの離席」から抽出した「移動」に属するサンプル観測のデータに「移動２」という自然言語のラベルを付与し、そのラベル列を動作辞書２４Ａに記述する。また、「椅子Ａからの離席」に対応するサンプル動作に「椅子Ａからの離席」という自然言語のラベルを付与し、「離席１」と「移動２」を「椅子Ａからの離席」に含まれる部分動作として、「離席１」，「移動２」の順で動作辞書２４Ａに記述する。
【００４０】
また、本実施の形態では、必要に応じて、実際には環境において発生させていない、「椅子Ａへの着席」と「椅子Ａからの離席」とを組み合わせた「椅子Ａの利用」をサンプル動作として定義する（図７参照）。すなわち、「移動１」、「着席１」、「離席１」、「移動２」を部分動作とし、「移動１」、「着席１」、「離席１」、「移動２」の順で動作辞書２４Ａに記述することにより、実際には室内において発生させていない、「椅子Ａへの着席」と「椅子Ａからの離席」とを組み合わせた「椅子Ａの利用」をサンプル動作として定義する。
【００４１】
このように、本実施の形態では、室内においてサンプル動作を実際に発生させなくても、動作辞書２４Ａ中の部分動作を組み合わせることによって、新たなサンプル動作を定義することが可能である。また、ここで付与するラベルは、必要に応じて自由に生成してもよいし、シソーラス（類語）に基づいて利用できる語彙を制限してもよい。
【００４２】
〔実観測時の動き認識〕
この動き認識システムにおいて、動き認識装置２は、上述した動作辞書２４Ａを利用し、次のようにして室内における動きを認識する。実観測時、センサノード１−１〜１−４からの加速度データ（３軸の加速度データ）Ｓ１〜Ｓ４は、動き認識装置２の加速度特徴量検出モジュール２１−１〜２１−４に与えられる。
【００４３】
加速度特徴量検出モジュール２１（２１−１〜２１−４）は、サンプル観測時と同様、センサノード１（１−１〜１−４）から送られてくる３軸の加速度データＳ（Ｓ１〜Ｓ４）から１秒の幅のデータを０．５秒ずつ重複するように切り出して、センサノード１（１−１〜１−４）からのセンサデータとする。そして、このセンサデータから１秒毎にデータを切り出し、予め用意されている１１個の標準変化パターン（図４に示すパターンＰ１〜Ｐ１１）との間でマッチングを行って各標準変化パターンとの類似度を計算し、この各標準変化パターンとの類似度を要素とする特徴量ベクトルを求める。
【００４４】
加速度特徴量検出モジュール２１−１〜２１−４において検出された特徴量ベクトルは特徴量ベクトル収集モジュール２２へ与えられる。特徴量ベクトル収集モジュール２２は、加速度特徴量検出モジュール２１−１〜２１−４からの特徴量ベクトルを１秒毎に合成し、その合成したベクトルを実観測のデータとして最尤部分動作決定モジュール２５へ送る。
【００４５】
最尤部分動作決定モジュール２５は、特徴量ベクトル収集モジュール２２からの実観測のデータと動作辞書２４中の部分動作に属するサンプル観測の特徴データを代表する標準動作特徴ベクトルとの類似度を求め、類似度の高い標準動作特徴ベクトルに付与されているラベルをその実観測のデータに付与する。例えば、部分動作として「移動１」のラベルが付与されている標準動作特徴ベクトルに実観測のデータが類似していれば、その実観測のデータに「移動１」のラベルを付与する。
【００４６】
記号的ＤＰマッチング処理部２６は、最尤部分動作決定モジュール２５によって実観測のデータにラベルが付与されると、それまでの実観測のデータに付与されたラベル列と動作辞書２４Ａ中の部分動作のラベル列との間で記号的ＤＰマッチングを行い、動作辞書２４Ａ中の尤度の高いサンプル動作をその時の室内における動きとして認識する。なお、記号的ＤＰマッチングについては、非特許文献３に示されているので、ここでの説明は省略する。
【００４７】
この例では、動作辞書２４Ａ中の部分動作のラベル列との間で記号的ＤＰマッチングを行い、その尤度が閾値を超えた部分動作の系列に対応するサンプル動作のラベル（含まれる部分動作とその順序が同じサンプル動作のラベル）をその時に観測した室内における動きとして尤度の高い順に出力する。
【００４８】
例えば、実観測のデータに「移動１」のラベル列と「着席１」のラベル列があり、この「移動１」のラベル列と「着席１」のラベル列が動作辞書２４Ａ中の「移動１」のラベル列と「着席１」のラベル列と一致し、その順序が「移動１」，「着席１」の順であれば、尤度の高いサンプル動作として「椅子Ａへの着席」のラベルが出力される。
【００４９】
また、実観測のデータに「離席１」のラベル列と「移動２」のラベル列があり、この「離席１」のラベル列と「移動２」のラベル列が動作辞書２４Ａ中の「離席１」のラベル列と「移動２」のラベル列と一致し、その順序が「離席１」，「移動２」の順であれば、尤度の高いサンプル動作として「椅子Ａからの離席」のラベルが出力される。
【００５０】
また、実観測のデータに「移動１」、「着席１」、「離席１」、「移動２」のラベル列があり、この「移動１」、「着席１」、「離席１」、「移動２」のラベル列が動作辞書２４Ａ中の「移動１」、「着席１」、「離席１」、「移動２」のラベル列と一致し、その順序が「移動１」、「着席１」、「離席１」、「移動２」の順であれば、尤度の高い順として、「椅子Ａの利用」、「椅子Ａへの着席」、「椅子Ａからの離席」のラベルが出力される。
【００５１】
なお、上述した実施の形態では、説明を分かり易くするするためにサンプル動作を「椅子Ａへの着席」や「椅子Ａからの離席」としたが、椅子Ａ，机Ｂ，椅子Ｃ，ドアＤを組み合わせて、種々のサンプル動作を発生させるようにすることは言うまでもない。
【００５２】
また、上述した実施の形態では、加速度特徴量検出モジュール２１（２１−１〜２１−４）において、センサノード１（１−１〜１−４）からのセンサデータから１秒毎にデータを切り出し、予め用意されている複数の標準変化パターンとの間でマッチングを行って各標準変化パターンとの類似度を計算し、この各標準変化パターンとの類似度を要素とする特徴量ベクトルを求めるようにしたが、加速度特徴量検出モジュール２１（２１−１〜２１−４）において、センサノード１（１−１〜１−４）からのセンサデータから１秒毎にデータを切り出し、この切り出したデータの高速フーリエ変換を行って得られる周波数成分を要素とする特徴量ベクトルを求めるようにするようにしてもよい。
【００５３】
また、切り出したデータの高速フーリエ変換を行って得られる周波数成分を要素とする特徴量ベクトルを求めるのに代えて、切り出したデータのウェブレット変換を行って得られるウェブレット係数を要素とする特徴量ベクトルを求めたり、切り出したデータの自己回帰モデルを推定して得られる自己回帰係数を要素とする特徴量ベクトルを求めたりするようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明に係る動き認識システムの一実施の形態の概略を示す図である。
【図２】センサノードからの加速度データを例示する図である。
【図３】本発明に係る動き認識システムにおける動き認識装置の機能ブロック図である。
【図４】サンプル動作として「椅子Ａへの着席」を発生させた場合および「椅子Ａからの離席」を発生させた場合のセンサノードからの３軸の加速度データの変化を示す図である。
【図５】３軸の加速度データからの時間幅と重複幅に従う切り出しを説明する図である。
【図６】動き認識装置の加速度特徴量検出モジュールで使用する標準変化パターンを例示する図である。
【図７】「椅子への着席」と「椅子からの離席」とを組み合わせた「椅子の利用」をサンプル動作として定義する例を説明する図である。
【符号の説明】
【００５５】
１（１−１〜１−４）…センサノード、２…動き認識装置、２Ａ…情報入力部、２Ｂ…動き認識部、３…ネットワーク、２１（２１−１〜２４）…加速度特徴量検出モジュール、２２…特徴量ベクトル収集モジュール、２３…サンプル動作ＤＢ、２４…動作辞書作成部、２４Ａ…動作辞書、２５…最尤部分動作決定モジュール、２６…記号的ＤＰマッチング処理モジュール、Ｓ（Ｓ１〜Ｓ４）…加速度データ、Ｐ１〜Ｐ１１…標準変化パターン、Ａ，Ｃ…椅子、Ｂ…机、Ｄ…ドア。
【図１】
0004690203.tif 000002
【図２】
0004690203.tif 000003
【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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