(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の画像と前記第１の画像より前に前記第１の画像と同じ被写体を撮影した第２の画像との相互相関解析を行う相互相関解析部と、
前記第１の画像の動きボケに対応する第１の動き量を推定する第１の動き推定部と、
前記相互相関解析の結果に基づいて動きベクトルを検出することにより、前記第１の動き量とは異なる、前記第１の画像と前記第２の画像との間の第２の動き量を推定するとともに、前記第１の動き量の推定結果に基づいて、前記動きベクトルを検出する領域を限定する第２の動き推定部と
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記第１の画像の第１の空間周波数分布、及び、前記第２の画像の第２の空間周波数分布を解析する空間周波数解析部を
さらに備え、
前記相互相関解析部は、前記第１の空間周波数分布及び前記第２の空間周波数分布に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像との相互相関解析を行う
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第１の動き推定部は、
伝達関数計算部と、
推定部と
を備え、
前記伝達関数計算部は、前記第１の空間周波数分布、及び、前記被写体がほぼ静止した状態の画像の空間周波数分布である静止時空間周波数分布に基づいて、前記第１の画像の動きボケの特性を表す第１の伝達関数を計算し、
前記推定部は、前記第１の伝達関数に基づいて前記第１の動き量を推定する
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記伝達関数計算部は、前記第１の空間周波数分布と前記静止時空間周波数分布との空間周波数毎の強度の比に基づいて、前記第１の伝達関数を計算する
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記第１の画像において前記被写体がほぼ静止していると判定した場合、次に使用する前記静止時空間周波数分布を前記第１の空間周波数分布に設定する状態判定部を
さらに備える請求項３又は４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
画像の空間周波数分布から動きボケの成分を除去する動きボケ除去部を
さらに備え、
前記伝達関数計算部は、前記第２の空間周波数分布及び前記静止時空間周波数分布に基づいて、前記第２の画像の動きボケの特性を表す第２の伝達関数を計算し、
前記動きボケ除去部は、前記第１の伝達関数に基づいて、前記第１の空間周波数分布から前記第１の画像の動きボケの成分を除去し、前記第２の伝達関数に基づいて、前記第２の空間周波数分布から前記第２の画像の動きボケの成分を除去し、
前記相互相関解析部は、動きボケの成分が除去された前記第１の空間周波数分布及び前記第２の空間周波数分布に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像との相互相関解析を行う
請求項３乃至５のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記被写体は、被験者の脈拍を計測する計測部位であり、
前記第２の動き量の推定結果に基づいて、前記被験者の脈拍を計測する脈拍計測部を
さらに備える請求項１乃至６のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記第１の動き量は、前記被験者の体動による動き量であり、
前記第２の動き量は、前記被験者の脈拍による動き量である
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
第１の画像と前記第１の画像より前に前記第１の画像と同じ被写体を撮影した第２の画像との相互相関解析を行う相互相関解析ステップと、
前記第１の画像の動きボケに対応する第１の動き量を推定する第１の動き推定ステップと、
前記相互相関解析の結果に基づいて動きベクトルを検出することにより、前記第１の動き量とは異なる、前記第１の画像と前記第２の画像との間の第２の動き量を推定するとともに、前記第１の動き量の推定結果に基づいて、前記動きベクトルを検出する領域を限定する第２の動き推定ステップと
を含む情報処理方法。
【請求項１０】
第１の画像と前記第１の画像より前に前記第１の画像と同じ被写体を撮影した第２の画像との相互相関解析を行う相互相関解析ステップと、
前記第１の画像の動きボケに対応する第１の動き量を推定する第１の動き推定ステップと、
前記相互相関解析の結果に基づいて動きベクトルを検出することにより、前記第１の動き量とは異なる、前記第１の画像と前記第２の画像との間の第２の動き量を推定するとともに、前記第１の動き量の推定結果に基づいて、前記動きベクトルを検出する領域を限定する第２の動き推定ステップと
を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムに関し、特に、被写体の動き量の推定精度を向上させるようにした情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、光学方式の脈拍計測装置が普及している（例えば、特許文献１参照）。また、光学方式の脈拍計測装置の中には、腕等に装着して使用するウエアラブルデバイス型のものがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２００８−５３８１８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ウエアラブルデバイス型の脈拍計測装置の装着感を向上させるには、腕等にあまりきつく装着せずに、少し緩めに装着できるようにすることが望ましい。一方、脈拍計測装置を緩めに装着すると、被験者の体動により装置が動き、撮影した画像に動きボケが発生する。そして、動きボケにより、脈拍による画像の動き量の推定精度が低下し、その結果、脈拍の計測精度が低下する。
【０００５】
そこで、本技術は、被写体の動き量の推定精度を向上させるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本技術の一側面の情報処理装置は、第１の画像と前記第１の画像より前に前記第１の画像と同じ被写体を撮影した第２の画像との相互相関解析を行う相互相関解析部と、前記第１の画像の動きボケに対応する第１の動き量を推定する第１の動き推定部と、前記相互相関解析の結果に基づいて動きベクトルを検出することにより、前記第１の動き量とは異なる、前記第１の画像と前記第２の画像との間の第２の動き量を推定するとともに、前記第１の動き量の推定結果に基づいて、前記動きベクトルを検出する領域を限定する第２の動き推定部とを備える。
【０００８】
前記第１の画像の第１の空間周波数分布、及び、前記第２の画像の第２の空間周波数分布を解析する空間周波数解析部をさらに設け、前記相互相関解析部には、前記第１の空間周波数分布及び前記第２の空間周波数分布に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像との相互相関解析を行わせることができる。
【０００９】
前記第１の動き推定部に、伝達関数計算部と、推定部とを設け、前記伝達関数計算部には、前記第１の空間周波数分布、及び、前記被写体がほぼ静止した状態の画像の空間周波数分布である静止時空間周波数分布に基づいて、前記第１の画像の動きボケの特性を表す第１の伝達関数を計算させ、前記推定部には、前記第１の伝達関数に基づいて前記第１の動き量を推定させることができる。
【００１０】
前記伝達関数計算部には、前記第１の空間周波数分布と前記静止時空間周波数分布との空間周波数毎の強度の比に基づいて、前記第１の伝達関数を計算させることができる。
【００１１】
前記第１の画像において前記被写体がほぼ静止していると判定した場合、次に使用する前記静止時空間周波数分布を前記第１の空間周波数分布に設定する状態判定部をさらに設けることができる。
【００１２】
画像の空間周波数分布から動きボケの成分を除去する動きボケ除去部をさらに設け、前記伝達関数計算部には、前記第２の空間周波数分布及び前記静止時空間周波数分布に基づいて、前記第２の画像の動きボケの特性を表す第２の伝達関数を計算させ、前記動きボケ除去部には、前記第１の伝達関数に基づいて、前記第１の空間周波数分布から前記第１の画像の動きボケの成分を除去させ、前記第２の伝達関数に基づいて、前記第２の空間周波数分布から前記第２の画像の動きボケの成分を除去させ、前記相互相関解析部には、動きボケの成分が除去された前記第１の空間周波数分布及び前記第２の空間周波数分布に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像との相互相関解析を行わせることができる。
【００１３】
前記被写体を、被験者の脈拍を計測する計測部位とし、前記第２の動き量の推定結果に基づいて、前記被験者の脈拍を計測する脈拍計測部をさらに設けることができる。
【００１４】
前記第１の動き量を、前記被験者の体動による動き量とし、前記第２の動き量を、前記被験者の脈拍による動き量とすることができる。
【００１５】
本技術の一側面の情報処理方法は、第１の画像と前記第１の画像より前に前記第１の画像と同じ被写体を撮影した第２の画像との相互相関解析を行う相互相関解析ステップと、前記第１の画像の動きボケに対応する第１の動き量を推定する第１の動き推定ステップと、前記相互相関解析の結果に基づいて動きベクトルを検出することにより、前記第１の動き量とは異なる、前記第１の画像と前記第２の画像との間の第２の動き量を推定するとともに、前記第１の動き量の推定結果に基づいて、前記動きベクトルを検出する領域を限定する第２の動き推定ステップとを含む。
【００１６】
本技術の一側面のプログラムは、第１の画像と前記第１の画像より前に前記第１の画像と同じ被写体を撮影した第２の画像との相互相関解析を行う相互相関解析ステップと、前記第１の画像の動きボケに対応する第１の動き量を推定する第１の動き推定ステップと、前記相互相関解析の結果に基づいて動きベクトルを検出することにより、前記第１の動き量とは異なる、前記第１の画像と前記第２の画像との間の第２の動き量を推定するとともに、前記第１の動き量の推定結果に基づいて、前記動きベクトルを検出する領域を限定する第２の動き推定ステップとを含む処理をコンピュータに実行させる。
【００１７】
本技術の一側面においては、第１の画像と前記第１の画像より前に前記第１の画像と同じ被写体を撮影した第２の画像との相互相関解析が行われ、前記第１の画像の動きボケに対応する第１の動き量が推定され、前記相互相関解析の結果に基づいて動きベクトルが検出されることにより、前記第１の動き量とは異なる、前記第１の画像と前記第２の画像との間の第２の動き量が推定されるとともに、前記第１の動き量の推定結果に基づいて、前記動きベクトルを検出する領域が限定される。
【発明の効果】
【００１８】
本技術の一側面によれば、被写体の動き量の推定精度が向上する。
【００１９】
なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本技術を適用した計測装置の一実施の形態を示す外観図である。
【図２】計測装置の本体部の構成例を示すブロック図である。
【図３】計測装置の情報処理部の第１の実施の形態を示すブロック図である。
【図４】脈拍計測処理の第１の実施の形態を説明するためのフローチャートである。
【図５】脈拍計測処理の第１の実施の形態を説明するための図である。
【図６】体動による動きボケの発生原理を説明するための図である。
【図７】動き量の推定誤差の発生原理を説明するための図である。
【図８】計測装置の情報処理部の第２の実施の形態を示すブロック図である。
【図９】脈拍計測処理の第２の実施の形態を説明するためのフローチャートである。
【図１０】動きボケの発生原理を説明するための図である。
【図１１】静止時のスペックル画像と空間周波数分布の例を示す図である。
【図１２】体動時のスペックル画像と空間周波数分布の例を示す図である。
【図１３】動き量の推定方法を説明するための図である。
【図１４】計測装置の情報処理部の第３の実施の形態を示すブロック図である。
【図１５】脈拍計測処理の第３の実施の形態を説明するためのフローチャートである。
【図１６】コンピュータの構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本技術を実施するための形態（以下、実施の形態という）について説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
１．実施の形態
２．変形例
【００２２】
＜１．実施の形態＞
｛計測装置１の構成例｝
図１及び図２は、本技術を適用した計測装置の一実施の形態を示している。図１は、計測装置１の外観の構成例を示している。図２は、計測装置１の本体部１１の構成例を示している。
【００２３】
計測装置１は、スペックル方式を用いて被験者の脈拍を計測する計測装置である。スペックル方式とは、イスラエルのバル＝イラン大学（ＢＩＵ）のZeev Zalevsky教授によって提案されている手法であり、画像内のスペックルパターンの動き量を画像解析によって推定し、粗面の変動を計測する手法である。
【００２４】
計測装置１は、本体部１１とバンド１２により構成され、腕時計のようにバンド１２が被験者の腕（手首）２に装着されるリストバンド型の計測装置である。そして、計測装置１は、発光素子２２により所定の波長の照明光を被験者の腕２の脈を含む部分である計測部位に照射した状態で、カメラ２３により計測部位を撮影し、得られた画像に基づいて被験者の脈拍を計測する。
【００２５】
本体部１１は、基板２１、発光素子２２、カメラ２３、遮光体２４、操作部２５、情報処理部２６、表示部２７、及び、無線装置２８を含むように構成される。発光素子２２、カメラ２３、及び、遮光体２４は、基板２１上に設けられている。
【００２６】
発光素子２２は、例えば、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）等により構成される。発光素子２２は、被験者の腕２の脈拍を計測する部位である計測部位に所定の波長の照明光を照射する。
【００２７】
カメラ２３は、発光素子２２からの照明光が照射された被験者の計測部位を撮影し、得られた画像を情報処理部２６に供給する。なお、脈拍による脈の動きは微小なため、フォーカス位置が、計測部位の表面（粗面）ではなく、カメラ２３に十分近くなるように光学系が設計される。これにより、カメラ２３は、計測部位のスペックルの空間像（以下、スペックル画像と称する）を撮影する。
【００２８】
遮光体２４は、基板２１上において発光素子２２とカメラ２３の間に設けられている。遮光体２４は、発光素子２２からの照明光が、カメラ２３に直接入射されることを防止する。
【００２９】
操作部２５は、例えば、ボタン、スイッチ等の各種の操作部材により構成され、本体部１１の表面等に設けられる。操作部２５は、計測装置１の操作に用いられ、操作内容を示す信号を情報処理部２６に供給する。
【００３０】
情報処理部２６は、カメラ２３から供給されるスペックル画像に基づいて、被験者の脈拍を計測する処理を行う。情報処理部２６は、脈拍の計測結果を表示部２７及び無線装置２８に供給する。
【００３１】
表示部２７は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示装置により構成され、本体部１１の表面に設けられる。表示部２７は、被験者の脈拍の計測結果等を表示する。
【００３２】
無線装置２８は、所定の方式の無線通信により、被験者の脈拍の計測結果を外部の装置に送信する。例えば、図２に示されるように、無線装置２８は、被験者の脈拍の計測結果をスマートフォン３に送信し、スマートフォン３の画面３Ａに計測結果を表示させる。なお、無線装置２８の通信方式には、任意の方式を採用することができる。
【００３３】
｛情報処理部２６ａの構成例｝
図３は、計測装置１の情報処理部２６の第１の実施の形態である情報処理部２６ａの構成例を示している。情報処理部２６ａは、動き検出部１０１及び脈拍計測部１０２を含むように構成される。動き検出部１０１は、空間周波数解析部１１１、複素共役計算部１１２、メモリ１１３、相互相関解析部１１４、及び、脈拍動き量推定部１１５を含むように構成される。
【００３４】
空間周波数解析部１１１は、カメラ２３から供給されるスペックル画像の空間周波数分布の解析を行い、スペックル画像の空間周波数のスペクトル分布を検出する。空間周波数解析部１１１は、スペックル画像の空間周波数のスペクトル分布を示す空間周波数分布データを複素共役計算部１１２及びクロスパワースペクトル計算部１２１に供給する。
【００３５】
複素共役計算部１１２は、空間周波数分布データの複素共役を計算し、得られた複素共役データをメモリ１１３に記憶させる。
【００３６】
相互相関解析部１１４は、現在のフレームのスペックル画像と１フレーム前のスペックル画像の相互相関解析を行う。相互相関解析部１１４は、クロスパワースペクトル計算部１２１及び相互相関マップ生成部１２２を含むように構成される。
【００３７】
クロスパワースペクトル計算部１２１は、現在のフレームの空間周波数分布データ、及び、１フレーム前の空間周波数分布データの複素共役データに基づいて、現在のフレームと１フレーム前のスペックル画像の同じ位置のブロック間のクロスパワースペクトルを計算する。なお、ブロックは、スペックル粒子の粒径や動きに対して十分大きいサイズに設定される。クロスパワースペクトル計算部１２１は、計算したクロスパワースペクトルを相互相関マップ生成部１２２に供給する。
【００３８】
相互相関マップ生成部１２２は、クロスパワースペクトルに対して２次元の逆離散フーリエ変換を行い、さらに正規化することにより、相互相関係数マップを生成する。相互相関係数マップは、現在のフレームのスペックル画像と１フレーム前のスペックル画像との相互相関解析の結果を表す。相互相関マップ生成部１２２は、生成した相互相関係数マップを脈拍動き量推定部１１５に供給する。
【００３９】
脈拍動き量推定部１１５は、相互相関係数マップに基づいて、隣接するフレームのスペックル画像の間の脈拍（脈の動き）による動き量（以下、脈拍動き量と称する）を推定する。脈拍動き量推定部１１５は、脈拍動き量の推定結果を脈拍計測部１０２に供給する。
【００４０】
脈拍計測部１０２は、脈拍動き量の推定結果に基づいて、被験者の脈拍を計測する。脈拍計測部１０２は、被験者の脈拍の計測結果を表示部２７及び無線装置２８に供給する。
【００４１】
｛脈拍計測処理の第１の実施の形態｝
次に、図４のフローチャートを参照して、計測装置１により実行される脈拍計測処理の第１の実施の形態について説明する。
【００４２】
ステップＳ１において、カメラ２３は、計測部位を撮影する。具体的には、カメラ２３は、図２を参照して上述したように、発光素子２２により所定の波長の照明光が照射された被験者の計測部位を撮影する。そして、カメラ２３は、撮影の結果得られたスペックル画像を空間周波数解析部１１１に供給する。
【００４３】
ステップＳ２において、空間周波数解析部１１１は、スペックル画像の空間周波数解析を行う。例えば、空間周波数解析部１１１は、スペックル画像に対して２次元の離散フーリエ変換を行う。そして、空間周波数解析部１１１は、解析の結果得られたスペックル画像の空間周波数のスペクトル分布を示す空間周波数分布データを複素共役計算部１１２及びクロスパワースペクトル計算部１２１に供給する。
【００４４】
ステップＳ３において、クロスパワースペクトル計算部１２１は、クロスパワースペクトルを計算する。具体的には、クロスパワースペクトル計算部１２１は、１フレーム前の空間周波数分布データの複素共役データをメモリ１１３から読み出す。そして、クロスパワースペクトル計算部１２１は、現在のフレームの空間周波数分布データと、１フレーム前の空間周波数分布データの複素共役データとの畳み込み積分を行い、クロスパワースペクトルを計算する。
【００４５】
例えば、図５に示されるように、現在のnフレーム目のスペックル画像Tnの空間周波数分布データをFFT[Tn]とし、n-1フレーム目のスペックル画像Tn-1の空間周波数分布データをFFT[Tn-1]とし、空間周波数分布データFFT[Tn-1]の複素共役データをCFFT[Tn-1]とした場合、クロスパワースペクトルSは、次式（１）により算出される。
【００４６】
S＝FFT[Tn]＊CFFT[Tn-1]  ・・・（１）
【００４７】
なお、式（１）の＊は、畳み込み積分を示す。
【００４８】
クロスパワースペクトル計算部１２１は、計算したクロスパワースペクトルを相互相関マップ生成部１２２に供給する。
【００４９】
ステップＳ４において、相互相関マップ生成部１２２は、相互相関係数マップを生成する。具体的には、相互相関マップ生成部１２２は、クロスパワースペクトルに対して２次元の逆離散フーリエ変換を行い、さらに正規化することにより、相互相関係数マップを生成する。
【００５０】
図５の右端の図は、相互相関係数マップの例を示している。相互相関係数マップは、NCC（Normalized Cross-Correlation，正規化相互相関）のコスト関数の値である相互相関係数（相関値）をｘ軸及びｙ軸を持つ２次元のグラフにマッピングしたものである。この例では、２次元のグラフの各座標における相互相関係数が、等高線により表されている。
【００５１】
相互相関マップ生成部１２２は、生成した相互相関係数マップを脈拍動き量推定部１１５に供給する。
【００５２】
ステップＳ５において、脈拍動き量推定部１１５は、脈拍による動き量を推定する。具体的には、脈拍動き量推定部１１５は、相互相関係数マップにおいて相互相関係数の値が最も高くなる位置（ピーク位置）の座標を検出する。そして、脈拍動き量推定部１１５は、図５に示されるように、相互相関係数マップの原点と検出したピーク位置とを結ぶベクトルを、１フレーム前のスペックル画像と現在のフレームのスペックル画像との間の動きベクトルとして検出する。
【００５３】
ここで、脈拍（脈の動き）による計測部位の表面（粗面）の振動により、スペックル画像のスペックルパターンは平面方向に移動する。また、脈拍による計測部位の表面の振動の角度成分は、スペックルパターンの平面方向の移動量として現れる。そこで、脈拍動き量推定部１１５は、検出した動きベクトルのx軸方向及びy軸方向の成分Δx及びΔyを、脈拍によるスペックルパターンのx軸方向及びy軸方向の動き量（すなわち、脈拍動き量）であると推定する。
【００５４】
脈拍動き量推定部１１５は、脈拍動き量の推定結果を脈拍計測部１０２に供給する。脈拍計測部１０２は、脈拍動き量の推定結果をメモリに記憶させる。
【００５５】
ステップＳ６において、脈拍計測部１０２は、脈拍を計測するか否かを判定する。脈拍計測部１０２は、例えば、脈拍を計測するのに十分な脈拍動き量の推定結果が蓄積されている場合、脈拍を計測すると判定し、処理はステップＳ７に進む。
【００５６】
ステップＳ７において、脈拍計測部１０２は、脈拍を計測する。具体的には、脈拍動き量を時系列に並べたグラフを作成した場合、ほぼ同じ波形が、脈拍に同期して所定の周期で繰り返し現れる。そこで、例えば、脈拍計測部１０２は、直前の所定の期間内の脈拍動き量の推定結果に基づいて、その周期を検出し、検出した周期に基づいて、被験者の脈拍を計算する。脈拍計測部１０２は、脈拍の計測結果を表示部２７及び無線装置２８に供給する。
【００５７】
そして、例えば、表示部２７は、被験者の脈拍の計測結果を表示する。また、例えば、無線装置２８は、所定の方式の無線通信により、被験者の脈拍の計測結果をスマートフォン３に送信し、スマートフォン３の画面３Ａに計測結果を表示させる。
【００５８】
その後、処理はステップＳ８に進む。
【００５９】
一方、ステップＳ６において、脈拍計測部１０２は、例えば、まだ脈拍を計測するのに十分な脈拍動き量の推定結果が蓄積されていない場合、まだ脈拍を計測しないと判定し、ステップＳ７の処理はスキップされ、処理はステップＳ８に進む。
【００６０】
ステップＳ８において、複素共役計算部１１２は、空間周波数分布データの複素共役を計算する。すなわち、複素共役計算部１１２は、現在のフレームのスペックル画像の空間周波数分布データの複素共役を計算し、計算した複素共役データをメモリ１１３に記憶させる。このメモリ１１３に記憶された複素共役データが、次のフレームにおけるクロスパワースペクトルの計算に用いられる。
【００６１】
その後、処理はステップＳ１に戻り、ステップＳ１以降の処理が実行される。
【００６２】
以上のようにして、スペックル画像に基づいて被験者の脈拍が計測される。また、フーリエ変換を用いた正規化相互相関を類似度の関数として解析することにより、テンプレートマッチングを用いた場合に必要な探索処理の実行が不要となる。従って、脈拍動き量を高速に精度よく推定することができ、その結果、被験者の脈拍を高速に精度よく計測することができる。
【００６３】
ここで、図６の上側の図に示されるように、被験者の腕２が動いた場合、発光素子２２による照明光の照射位置が変動し、計測部位が変動する。また、図６の下側の図に示されるように、スペックル画像は露光時間中のカメラ２３の露光量を積分して撮影されるため、体動によりスペックルパターンが大きく動くと、スペックル画像内に動きボケが発生する。
【００６４】
そして、動きボケ発生時に、上述したように、隣接するフレーム間の相互相関解析を行った場合、マッチング精度が低下する。その結果、図７に示されるように、相互相関係数マップ上に、脈拍により生じる動き量とは異なる位置に疑似ピークが発生し、脈拍動き量の推定誤差が発生する。
【００６５】
一方、光学系を工夫することにより、体動によるスペックルパターンの移動量を抑制することが可能であるが、一方で、小さな振動の計測が困難になるというトレードオフが発生する。そのため、動きボケの影響を受けずに、微小な動きから大きな動きまで広いダイナミックレンジでスペックルパターンの動きを精度よく検出する技術が求められる。
【００６６】
｛情報処理部２６ｂの構成例｝
図８は、計測装置１の情報処理部２６の第２の実施の形態である情報処理部２６ｂの構成例を示している。情報処理部２６ｂは、情報処理部２６ａと比較して、スペックル画像の動きボケの影響を低減し、脈拍動き量の推定精度を高め、その結果、脈拍の計測精度を向上させるようにするものである。なお、図中、図３と対応する部分には同じ符号を付してあり、その説明は適宜省略する。
【００６７】
情報処理部２６ｂを図３の情報処理部２６ａと比較すると、動き検出部１０１の代わりに動き検出部２０１が設けられている点が異なる。動き検出部２０１は、動き検出部１０１と比較すると、体動動き量推定部２１１及び状態判定部２１３が追加され、脈拍動き量推定部１１５の代わりに、脈拍動き量推定部２１２が追加されている点が異なる。
【００６８】
体動動き量推定部２１１は、各フレームのスペックル画像内の被験者の体動による動き量（以下、体動動き量と称する）及び体動方向を推定する。体動動き量推定部２１１は、MTF計算部２２１及び推定部２２２を含むように構成される。
【００６９】
MTF計算部２２１は、計測部位がほぼ静止している場合の空間周波数分布データ（以下、静止時空間周波数分布データと称する）をメモリ１１３から読み出す。そして、MTF計算部２２１は、空間周波数解析部１１１から供給される空間周波数分布データ、及び、静止時空間周波数分布データに基づいて、スペックル画像の動きボケの特性を表すMTF（Modulation Transfer Function：伝達関数）を計算する。MTF計算部２２１は、MTFの計算結果を推定部２２２に供給する。
【００７０】
推定部２２２は、MTF計算部２２１により計算されたMTFに基づいて、体動動き量及び体動方向を推定する。推定部２２２は、体動動き量及び体動方向の推定結果を、脈拍動き量推定部２１２及び状態判定部２１３に供給する。
【００７１】
脈拍動き量推定部２１２は、相互相関係数マップ、並びに、体動動き量及び体動方向の推定結果に基づいて、脈拍動き量を推定する。脈拍動き量推定部１１５は、脈拍動き量の推定結果を脈拍計測部１０２に供給する。
【００７２】
状態判定部２１３は、体動動き量の推定結果に基づいて、計測部位がほぼ静止しているか否かを判定する。また、状態判定部２１３は、計測部位がほぼ静止していると判定した場合、メモリ１１３に記憶されている静止時空間周波数分布データを、現在のフレームの空間周波数分布データに更新する。
【００７３】
｛脈拍計測処理の第２の実施の形態｝
次に、図９のフローチャートを参照して、計測装置１により実行される脈拍計測処理の第２の実施の形態について説明する。
【００７４】
ステップＳ１０１において、図４のステップＳ１の処理と同様に、計測部位が撮影される。
【００７５】
ステップＳ１０２において、図４のステップＳ２の処理と同様に、スペックル画像の空間周波数解析が行われる。空間周波数解析部１１１は、解析の結果得られた空間周波数分布データを、複素共役計算部１１２、クロスパワースペクトル計算部１２１、状態判定部２１３、及び、MTF計算部２２１に供給する。
【００７６】
ステップＳ１０３において、図４のステップＳ３の処理と同様に、クロスパワースペクトルが計算される。
【００７７】
ステップＳ１０４において、図４のステップＳ４の処理と同様に、相互相関係数マップが生成される。
【００７８】
ステップＳ１０５において、MTF計算部２２１は、MTFを計算する。
【００７９】
ステップＳ１０６において、推定部２２２は、体動による動き量を推定する。
【００８０】
ステップＳ１０７において、脈拍動き量推定部２１２は、脈拍による動き量を推定する。
【００８１】
ここで、図１０乃至図１３を参照して、ステップＳ１０５乃至Ｓ１０７の処理の詳細について説明する。
【００８２】
上述したように、隣接するフレーム間の相互相関を用いて脈拍動き量を推定する場合、被験者の体動により発生する動きボケが誤差の要因となる。
【００８３】
一方、動きボケを利用して、被写体の動き量を推定する手法が広く知られている。ここで、図１０を参照して、動きボケの発生原理について説明する。
【００８４】
スペックル画像の動きボケ量を示す点拡がり関数（PSF：Point Spread Function）は、カメラ２３のレンズ特性ClensによるPSF hopt(Clens)(x, y)、動き量v及びカメラ２３の露光時間TexpによるPSF hopt(v, Texp) (x, y)とを畳み込み積分することにより導出される。動き量vは、露光時間内の被験者の体動により発生するスペックルパターンの動き量（体動動き量）に相当する。
【００８５】
この動きボケ量を示すPSFをh(v, Clens, Texp)(x, y)とすると、静止時のスペックル画像z1にPSF h(v, Clens, Texp)(x, y)を畳み込み積分することにより、動きボケが発生したスペックル画像z2が得られる。これを数式で表すと、次式（２）及び（３）のようになる。
【００８６】
【数１】
0006394462.tif 000002
【００８７】
この原理を応用して、動きボケが発生したスペックル画像からPSF h(v, Clens, Texp)(x, y)を推定し、推定したPSF h(v, Clens, Texp)(x, y)にカメラ２３の特性（レンズ特性、露光時間）を適用することにより、動き量vを求めることができる。
【００８８】
一方、スペックルの空間像は、テクスチャ（空間周波数分布）を保ったまま空間内を水平にシフトする。これに着目し、体動動き量推定部２１１は、PSFを直接求めるのではなく、動きボケの特性を表すMTFを求めることにより、体動動き量を推定する。なお、ここでいうスペックルの空間像とは、実世界の空間上の光学像のことであり、カメラ２３で撮影したスペックル画像とは異なる点に注意が必要である。
【００８９】
図１１は、静止時のスペックル画像（上側）とその空間周波数分布（下側）の例を示している。図１２は、体動時のスペックル画像（上側）とその空間周波数分布（下側）の例を示している。
【００９０】
静止時のスペックル画像は、白色ノイズのようなテクスチャを有しており、フーリエ変換すると、空間周波数の全帯域にわたりほぼ一様にスペクトルが分布する。これは、ガウシアン分布をフーリエ変換した数式からも原理的に説明がつく。
【００９１】
一方、体動時のスペックル画像の空間周波数分布においては、体動方向について高域成分が減少し、低域成分が増加する。一方、体動方向に垂直な方向の空間周波数分布は、静止時からほとんど変化しない。また、体動（動き量ｖ）が大きくなるほど、MTFの劣化が空間周波数の低域側にシフトすることが分かっている。従って、体動方向についてのみMTFの空間周波数の低域の値が低下する。
【００９２】
そこで、体動動き量推定部２１１は、MTFの値が所定の閾値以下となる空間周波数を検出することで、体動動き量（符号なしのベクトル）を推定する。具体的には、上述した式（２）を、フーリエ変換により空間周波数ドメインの関数に変換すると、次式（４）となる。
【００９３】
【数２】
0006394462.tif 000003
【００９４】
なお、Z1は、静止時のスペックル画像z1をフーリエ変換したもの、Z2は体動時のスペックル画像z2をフーリエ変換したもの、ωxはx軸方向の角周波数、ωyはy軸方向の角周波数である。また、H(v, Clens, Texp) (ωx, ωy)は、動きボケを表すPSF h(v, Clens, Texp)(x, y)をフーリエ変換したものであり、動きボケの特性を表すMTFの空間周波数毎のコントラスト応答を示す。ここで、式（４）のスペクトル特性に着目すると、式（４）は次式（５）のように変形できる。
【００９５】
【数３】
0006394462.tif 000004
【００９６】
すなわち、動きボケの特性を表すMTFの空間周波数特性を示す|H(v, Clens, Texp)(ωx, ωy)|は、体動時の空間周波数分布と静止時空間周波数分布との空間周波数毎の強度の比により表される。この|H(v, Clens, Texp)(ωx, ωy)|の値が所定の閾値以下となる空間周波数を検出することにより、大まかな体動動き量を推定することができる。
【００９７】
さらに、式（５）を変形した次式（６）の|Hmot(v, Texp)(ωx, ωy)|を用いることにより、より詳細に体動動き量を推定することができる。
【００９８】
【数４】
0006394462.tif 000005
【００９９】
なお、|Hmot(v, Texp)(ωx, ωy)|は、動き量v及びカメラ２３の露光時間TexpによるPSF hmot(v, Texp)をフーリエ変換したものであり、|Hopt(Clens)(ωx, ωy)|は、カメラ２３のレンズ特性ClensによるPSF hopt(Clens)(x, y)をフーリエ変換したものである。従って、|Hmot(v, Texp)(ωx, ωy)|は、|H(v, Clens, Texp)(ωx, ωy)|からレンズによるボケの影響を除去したものとなる。
【０１００】
ステップＳ１０５において、MTF計算部２２１は、静止時のスペックル画像の空間周波数分布データ（静止時空間周波数分布データ）をメモリ１１３から読み出す。この静止時空間周波数分布データは、式（５）及び式（６）のZ1(ωx, ωy)に相当する。
【０１０１】
そして、MTF計算部２２１は、例えば、動きボケの特性を表すMTFの空間周波数特性として、式（５）に基づいて、|H(v, Clens, Texp) (ωx, ωy)|を計算するか、式（６）に基づいて、|Hmot(v, Texp)(ωx, ωy)|を計算する。なお、式（５）及び式（６）のZ2(ωx, ωy)には、現在のフレームのスペクトル画像の空間周波数分布データが用いられる。
【０１０２】
MTF計算部２２１は、|H(v, Clens, Texp)(ωx, ωy)|又は|Hmot(v, Texp)(ωx, ωy)|の計算結果を推定部２２２に供給する。
【０１０３】
なお、以下、MTF計算部２２１により計算された|H(v, Clens, Texp)(ωx, ωy)|又は|Hmot(v, Texp)(ωx, ωy)|をMTF空間周波数特性と総称する。
【０１０４】
ステップＳ１０６において、推定部２２２は、MTF計算部２２１により計算されたMTF空間周波数特性の値が所定の閾値以下となる空間周波数を検出する。そして、推定部２２２は、検出結果に基づいて、体動動き量及び体動の方向を推定する。
【０１０５】
具体的には、被写体の動き量に対して、MTF空間周波数特性（|H(v, Clens, Texp)(ωx, ωy)|又は|Hmot(v, Texp)(ωx, ωy)|）の各空間周波数の値がどの程度劣化（低下）するかを示すデータが、カメラ２３のパラメータに基づいて事前に見積もられる。そして、推定部２２２は、そのデータを保持しており、MTF空間周波数特性の値が所定の閾値以下となる空間周波数に基づいて、体動動き量を推定する。また、推定部２２２は、MTF空間周波数特性の値が所定の閾値以下となる領域を算出することで体動方向を推定する。
【０１０６】
推定部２２２は、体動動き量及び体動方向の推定結果を、脈拍動き量推定部２１２及び状態判定部２１３に供給する。
【０１０７】
ステップＳ１０７において、例えば、脈拍動き量推定部１１５は、相互相関係数マップにおいて相互相関係数の値が所定の閾値以上となるピーク位置を検出する。次に、脈拍動き量推定部１１５は、相互相関係数マップの原点と検出したピーク位置とを結ぶ動きベクトルを検出する。次に、脈拍動き量推定部１１５は、検出した各動きベクトルのうち、推定部２２２により推定された体動動き量及び体動方向に近い動きベクトルを除外する。そして、脈拍動き量推定部１１５は、残った動きベクトルのうちから１つを選択し、選択した動きベクトルのx軸方向及びy軸方向の成分を、x軸方向及びy軸方向の脈拍動き量であると推定する。
【０１０８】
例えば、図１３の右側の相互相関係数マップの例では、３つのピークＰ１乃至Ｐ３が現れている。一方、図１３の左側の図に示されるように、体動方向はやや左斜め上方向であり、相互相関係数マップの原点とピークＰ１乃至Ｐ３とを結ぶ各動きベクトルのうち、原点とピークＰ３を結ぶ動きベクトルが候補から除外される。すなわち、ピークＰ３が疑似ピークとして除外される。そして、脈拍動き量推定部１１５は、原点とピークＰ１を結ぶ動きベクトル、及び、原点とピークＰ２を結ぶ動きベクトルのうちいすれか一方を選択する。例えば、脈拍動き量推定部１１５は、ピークＰ１とピークＰ２のうち値が大きい方のピークを選択し、原点と選択したピークとを結ぶ動きベクトルに基づいて、脈拍動き量を推定する。
【０１０９】
なお、例えば、体動動き量の推定精度が担保されない場合、例えば、脈拍動き量の推定に用いるピーク候補を検出する領域（以下、ピーク検出領域と称する）を限定するようにしてもよい。例えば、相互相関係数マップの原点を中心にして、体動方向の幅が体動動き量の２倍の領域（例えば、図１３の左側の図の２本の斜め方向の線で挟まれた領域と同様の形状の領域）を、ピーク検出領域に設定するようにしてもよい。
【０１１０】
このように、ピーク検出領域を限定することにより、疑似ピークをピーク検出領域から確実に除外することができ、脈拍動き量の推定において体動に対するロバスト性を高めることができる。
【０１１１】
或いは、例えば、脈拍動き量推定部１１５は、MTF空間周波数特性の劣化度合いに応じて、動き候補重みマップを生成する。例えば、重みは、０．０〜１．０の範囲の値を設定する。
【０１１２】
脈拍動き量推定部１１５は、相互相関係数マップの各座標の相互相関係数に、動き候補重みマップの各座標の重みを掛け合わせて、相互相関係数マップを補正する。そして、脈拍動き量推定部１１５は、例えば、補正後の相互相関係数マップにおいて、原点と相互相関係数の値が最も高くなるピーク位置と結ぶ動きベクトルに基づいて、脈拍動き量を推定する。
【０１１３】
脈拍動き量推定部１１５は、脈拍動き量の推定結果を脈拍計測部１０２に供給する。脈拍計測部１０２は、脈拍動き量の推定結果を示すデータを図示せぬメモリに記憶させる。
【０１１４】
そして、ステップＳ１０８乃至Ｓ１１０において、図４のステップＳ６乃至Ｓ８と同様の処理が実行される。
【０１１５】
ステップＳ１１１において、状態判定部２１３は、計測部位が静止しているか否かを判定する。例えば、状態判定部２１３は、推定部２２２により推定された体動動き量が所定の閾値未満である場合、計測部位が静止していると判定し、処理はステップＳ１１２に進む。
【０１１６】
なお、この閾値は、例えば、この閾値未満の体動動き量により発生する動きボケが脈拍動き量の推定結果に影響を与えない程度に、十分に小さい値に設定される。
【０１１７】
ステップＳ１１２において、状態判定部２１３は、静止時の空間周波数分布データを更新する。すなわち、状態判定部２１３は、現在のフレームのスペックル画像の空間周波数分布データをメモリ１１３に記憶させる。また、状態判定部２１３は、現在の静止時空間周波数分布データをメモリ１１３から削除する。これにより、現在のフレームのスペックル画像の空間周波数分布データが、次に使用する静止時空間周波数分布データに設定される。
【０１１８】
脈拍の計測中に外光の状態や計測部位が変動することが想定されるため、このように静止状態が検出される度に静止時空間周波数分布データを更新することにより、体動動き量の推定精度が向上する。
【０１１９】
なお、静止時空間周波数分布データは、MTF空間周波数特性の算出のみに用いられるため、状態判定部２１３は、各空間周波数のスペクトル成分の値のみをメモリ１１３に記憶させればよい。従って、実数データのみ記憶させればよいため、複素数データも記憶させる場合と比較して、約半分の記憶容量で済む。
【０１２０】
その後、処理はステップＳ１０１に戻り、ステップＳ１０１以降の処理が実行される。
【０１２１】
一方、ステップＳ１１１において、状態判定部２１３は、推定部２２２により推定された体動動き量が所定の閾値以上である場合、計測部位が静止していないと判定し、処理はステップＳ１０１に戻る。その後、ステップＳ１０１以降の処理が実行される。
【０１２２】
以上のようにして、動きボケの影響を低減し、脈拍動き量の推定精度を高め、脈拍の計測精度を向上させることができる。
【０１２３】
また、体動が大きいほど、体動動き量を検出しやすくなり、相互相関解析による動き推定の弱点を補うことができる。
【０１２４】
さらに、カメラ２３のレンズのパラメータや露光時間を、カメラ２３のイメージセンサの仕様にフィードバックすることが可能である。従って、アプリケーションに合わせて、イメージセンサと信号処理の双方から、脈拍動き量の推定精度の改善を図ることができる。
【０１２５】
｛情報処理部２６ｃの構成例｝
図１４は、計測装置１の情報処理部２６の第３の実施の形態である情報処理部２６ｃの構成例を示している。なお、図中、図８と対応する部分には同じ符号を付してあり、その説明は適宜省略する。
【０１２６】
情報処理部２６ｃを図８の情報処理部２６ｂと比較すると、動き検出部２０１の代わりに動き検出部３０１が設けられている点が異なる。動き検出部３０１は、動き検出部２０１と比較して、動きボケ除去部３１１が追加されている点が異なる。
【０１２７】
動きボケ除去部３１１は、MTF計算部２２１から供給されるMTF空間周波数特性に基づいて、空間周波数分布データから動きボケ成分を除去する。動きボケ除去部３１１は、動きボケ成分を除去した空間周波数分布データを、複素共役計算部１１２、クロスパワースペクトル計算部１２１、及び、状態判定部２１３に供給する。
【０１２８】
｛脈拍計測処理の第２の実施の形態｝
次に、図１５のフローチャートを参照して、計測装置１により実行される脈拍計測処理の第３の実施の形態について説明する。
【０１２９】
ステップＳ２０１乃至Ｓ２０３において、図９のステップＳ１０１乃至Ｓ１０３と同様の処理が実行される。
【０１３０】
ステップＳ２０４において、図９のステップＳ１０５の処理と同様に、MTF空間周波数特性が計算される。MTF空間周波数特性の計算結果は、MTF計算部２２１から推定部２２２及び動きボケ除去部３１１に供給される。
【０１３１】
ステップＳ２０５において、動きボケ除去部３１１は、動きボケを除去する。具体的には、動きボケ除去部３１１は、MTF空間周波数特性（|H(v, Clens, Texp)(ωx, ωy)|又は|Hmot(v, Texp)(ωx, ωy)|）の各空間周波数の値の逆数を計算する。そして、動きボケ除去部３１１は、現在のフレームのスペックル画像の空間周波数分布データと、MTF空間周波数特性の逆数との畳み込み積分を行う。すなわち、現在のフレームのスペックル画像の空間周波数分布データの各空間周波数の強度に、MTF空間周波数特性の各空間周波数の値の逆数であるゲインが掛け合わされる。これにより、空間周波数分布データから動きボケ成分が除去される。
【０１３２】
なお、各空間周波数のゲインは、大きくなりすぎるとアーチファクトの発生原因となるため、MTF空間周波数特性の完全な逆数ではなく、適宜調整するようにしてもよい。
【０１３３】
動きボケ除去部３１１は、動きボケ成分を除去した空間周波数分布データを、複素共役計算部１１２、クロスパワースペクトル計算部１２１、及び、状態判定部２１３に供給する。
【０１３４】
ステップＳ２０６において、上述した図４のステップＳ４の処理と同様に、相互相関係数マップが生成される。ただし、図４のステップＳ４の処理と異なり、動きボケ成分が除去された空間周波数分布データに基づいて、相互相関係数マップが生成される。従って、相互相関係数マップの疑似ピークの発生を抑制することができ、脈拍動き量の推定精度が向上する。また、疑似ピークの発生が抑制されることにより、推定部２２２の処理の負荷を軽減することができる。
【０１３５】
その後、ステップＳ２０７乃至Ｓ２１０において、図９のステップＳ１０６乃至Ｓ１０９と同様の処理が実行される。
【０１３６】
ステップＳ２１１において、図４のステップＳ８の処理と同様に、空間周波数分布データの複素共役が計算される。ただし、図４のステップＳ８の処理と異なり、動きボケ成分が除去された空間周波数分布データの複素共役が計算される。そして、動きボケ成分が除去された空間周波数分布データが、次のフレームにおけるクロスパワースペクトルの計算に用いられる。
【０１３７】
ステップＳ２１２において、図９のステップＳ１１１の処理と同様に、計測部位が静止しているか否かが判定される。計測部位が静止していると判定された場合、処理はステップＳ２１３に進む。
【０１３８】
ステップＳ２１３において、図９のステップＳ１１２の処理と同様に、静止時の空間周波数分布データが更新される。ただし、図９のステップＳ１１１の処理と異なり、動きボケ成分が除去された空間周波数分布データにより、静止時の空間周波数分布データが更新される。
【０１３９】
その後、処理はステップＳ２０１に戻り、ステップＳ２０１以降の処理が実行される。
【０１４０】
一方、ステップＳ２１２において、計測部位が静止していないと判定された場合、処理はステップＳ２０１に戻り、ステップＳ２０１以降の処理が実行される。
【０１４１】
以上のようにして、空間周波数分布データから動きボケ成分が除去されることにより、脈拍動き量の推定精度、及び、脈拍の計測精度が向上する。
【０１４２】
＜２．変形例＞
以下、上述した本技術の実施の形態の変形例について説明する。
【０１４３】
以上の説明では、相互相関解析を用いて脈拍動き量を推定する例を示したが、本技術は、例えば、テンプレートマッチングを用いて脈拍動き量を推定する場合にも適用することができる。
【０１４４】
また、相互相関解析の方法は、上述した方法に限定されるものではなく、他の方法を用いることも可能である。
【０１４５】
さらに、例えば、状態判定部２１３が、相互相関係数マップをパターン解析し、最新のフレームのスペックル画像の自己相関係数マップと類似している場合、計測部位が静止していると判定するようにしてもよい。
【０１４６】
また、例えば、体動動き量推定部２１１は、スペックル画像の階調値の頻度ヒストグラムを生成し、ヒストグラムの平均値や分散値の揺らぎに基づいて、ボケ変化（＝コントラスト変化）を求めることにより、体動動き量を推定するようにしてもよい。
【０１４７】
さらに、隣接するフレーム間ではなく、例えば、２以上離れたフレーム間で相互相関解析を行い、その解析結果に基づいて、脈拍動き量を推定するようにしてもよい。
【０１４８】
また、本技術は、腕以外の計測部位（例えば、指、耳たぶ等）において脈拍を計測する場合にも適用することができる。
【０１４９】
さらに、本技術は、脈拍の計測処理以外にも、スペックル画像のスペックルパターンの動き量の推定を含む処理に適用することができる。
【０１５０】
また、本技術は、スペックル画像以外にも、細かな粒子がほぼ一様に映っている画像の動き量を推定する場合にも適用することができる。
【０１５１】
｛コンピュータの構成例｝
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。ここで、コンピュータには、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータや、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどが含まれる。
【０１５２】
図１６は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウエアの構成例を示すブロック図である。
【０１５３】
コンピュータにおいて、CPU（Central Processing Unit）５０１，ROM（Read Only Memory）５０２，RAM（Random Access Memory）５０３は、バス５０４により相互に接続されている。
【０１５４】
バス５０４には、さらに、入出力インタフェース５０５が接続されている。入出力インタフェース５０５には、入力部５０６、出力部５０７、記憶部５０８、通信部５０９、及びドライブ５１０が接続されている。
【０１５５】
入力部５０６は、キーボード、マウス、マイクロフォンなどよりなる。出力部５０７は、ディスプレイ、スピーカなどよりなる。記憶部５０８は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる。通信部５０９は、ネットワークインタフェースなどよりなる。ドライブ５１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリなどのリムーバブルメディア５１１を駆動する。
【０１５６】
以上のように構成されるコンピュータでは、CPU５０１が、例えば、記憶部５０８に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース５０５及びバス５０４を介して、RAM５０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。
【０１５７】
コンピュータ（CPU５０１）が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブルメディア５１１に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。
【０１５８】
コンピュータでは、プログラムは、リムーバブルメディア５１１をドライブ５１０に装着することにより、入出力インタフェース５０５を介して、記憶部５０８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部５０９で受信し、記憶部５０８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM５０２や記憶部５０８に、あらかじめインストールしておくことができる。
【０１５９】
なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。
【０１６０】
また、本明細書において、システムとは、複数の構成要素（装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれも、システムである。
【０１６１】
さらに、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【０１６２】
例えば、本技術は、１つの機能をネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。
【０１６３】
また、上述のフローチャートで説明した各ステップは、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
【０１６４】
さらに、１つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その１つのステップに含まれる複数の処理は、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
【０１６５】
また、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、他の効果があってもよい。
【０１６６】
さらに、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【０１６７】
また、例えば、本技術は以下のような構成も取ることができる。
【０１６８】
（１）
第１の画像と前記第１の画像より前に前記第１の画像と同じ被写体を撮影した第２の画像との相互相関解析を行う相互相関解析部と、
前記第１の画像の動きボケに対応する第１の動き量を推定する第１の動き推定部と、
前記相互相関解析の結果、及び、前記第１の動き量の推定結果に基づいて、前記第１の動き量とは異なる、前記第１の画像と前記第２の画像との間の第２の動き量を推定する第２の動き推定部と
を備える情報処理装置。
（２）
前記第２の動き推定部は、前記相互相関解析の結果に基づいて動きベクトルを検出することにより、前記第２の動き量を推定するとともに、前記第１の動き量の推定結果に基づいて、前記動きベクトルを検出する領域を限定する
前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記第１の画像の第１の空間周波数分布、及び、前記第２の画像の第２の空間周波数分布を解析する空間周波数解析部を
さらに備え、
前記相互相関解析部は、前記第１の空間周波数分布及び前記第２の空間周波数分布に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像との相互相関解析を行う
前記（１）又は（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記第１の動き推定部は、
伝達関数計算部と、
推定部と
を備え、
前記伝達関数計算部は、前記第１の空間周波数分布、及び、前記被写体がほぼ静止した状態の画像の空間周波数分布である静止時空間周波数分布に基づいて、前記第１の画像の動きボケの特性を表す第１の伝達関数を計算し、
前記推定部は、前記第１の伝達関数に基づいて前記第１の動き量を推定する
前記（３）に記載の情報処理装置。
（５）
前記伝達関数計算部は、前記第１の空間周波数分布と前記静止時空間周波数分布との空間周波数毎の強度の比に基づいて、前記伝達関数を計算する
前記（４）に記載の情報処理装置。
（６）
前記第１の画像において前記被写体がほぼ静止していると判定した場合、次に使用する前記静止時空間周波数分布を前記第１の空間周波数分布に設定する状態判定部を
さらに備える前記（４）又は（５）に記載の情報処理装置。
（７）
画像の空間周波数分布から動きボケの成分を除去する動きボケ除去部を
さらに備え、
前記伝達関数計算部は、前記第２の空間周波数分布及び前記静止時空間周波数分布に基づいて、前記第２の画像の動きボケの特性を表す第２の伝達関数を計算し、
前記動きボケ除去部は、前記第１の伝達関数に基づいて、前記第１の空間周波数分布から前記第１の画像の動きボケの成分を除去し、前記第２の伝達関数に基づいて、前記第２の空間周波数分布から前記第２の画像の動きボケの成分を除去し、
前記相互相関解析部は、動きボケの成分が除去された前記第１の空間周波数分布及び前記第２の空間周波数分布に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像との相互相関解析を行う
前記（４）乃至（６）のいずれかに記載の情報処理装置。
（８）
前記被写体は、被験者の脈拍を計測する計測部位であり、
前記第２の動き量の推定結果に基づいて、前記被験者の脈拍を計測する脈拍計測部を
さらに備える前記（１）乃至（７）のいずれかに記載の情報処理装置。
（９）
前記第１の動き量は、前記被験者の体動による動き量であり、
前記第２の動き量は、前記被験者の脈拍による動き量である
前記（８）に記載の情報処理装置。
（１０）
第１の画像と前記第１の画像より前に前記第１の画像と同じ被写体を撮影した第２の画像との相互相関解析を行う相互相関解析ステップと、
前記第１の画像の動きボケに対応する第１の動き量を推定する第１の動き推定ステップと、
前記相互相関解析の結果、及び、前記第１の動き量の推定結果に基づいて、前記第１の動き量とは異なる、前記第１の画像と前記第２の画像との間の第２の動き量を推定する第２の動き推定ステップと
を含む情報処理方法。
（１１）
第１の画像と前記第１の画像より前に前記第１の画像と同じ被写体を撮影した第２の画像との相互相関解析を行う相互相関解析ステップと、
前記第１の画像の動きボケに対応する第１の動き量を推定する第１の動き推定ステップと、
前記相互相関解析の結果、及び、前記第１の動き量の推定結果に基づいて、前記第１の動き量とは異なる、前記第１の画像と前記第２の画像との間の第２の動き量を推定する第２の動き推定ステップと
を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【符号の説明】
【０１６９】
１  計測装置，  １１  本体部，  ２２  発光素子，  ２３  カメラ，  ２６，２６ａ乃至２６ｃ  情報処理部，  １０１  動き検出部，  １０２  脈拍計測部，  １１１  空間周波数解析部，  １１２  複素共役計算部，  １１４  相互相関解析部，  １１５  脈拍動き量推定部，  １２１  クロスパワースペクトル計算部，  １２２  相互相関マップ生成部，  ２０１  動き検出部，  ２１１  体動動き量推定部，  ２１２  脈拍動き量推定部，  ２１３  状態判定部，  ２２１  MTF計算部，  ２２２  推定部，  ３０１  動き検出部，  ３１１  動きボケ除去部
【図１】
0006394462.tif 000006
【図２】
0006394462.tif 000007
【図３】
0006394462.tif 000008
【図４】
0006394462.tif 000009
【図５】
0006394462.tif 000010
【図６】
0006394462.tif 000011
【図７】
0006394462.tif 000012
【図８】
0006394462.tif 000013
【図９】
0006394462.tif 000014
【図１０】
0006394462.tif 000015
【図１１】
0006394462.tif 000016
【図１２】
0006394462.tif 000017
【図１３】
0006394462.tif 000018
【図１４】
0006394462.tif 000019
【図１５】
0006394462.tif 000020
【図１６】
0006394462.tif 000021