(57)【要約】イヌからの聴覚的指摘及び生理的指摘を分析して、任意の時間におけるセキュリティレベルを評価することによって、番犬によって提供される建物のセキュリティを高めるコンピュータ制御セキュリティシステム。イヌにセンサーを取り付け、イヌの近くにマイクロフォンを配置することによって、システムは、イヌの聴覚的挙動及び生理的挙動に関する情報を絶え間なく収集し、所定のパラメータに従って、番犬の生理的状態と感情状態とを評価する。何らかの形でいずれかのイヌが脅威を感じている、又は落ち着いたと結論された場合、システムは、ユーザのセキュリティ端末におけるセキュリティ状態を更新することができる。システムは、３つの可能なセキュリティ状態として、通常でない行為が現れていないときの警報なし、イヌが中程度の警戒状態を示す場合の中レベル警報、明確な敵意の存在の指摘がある場合の高レベル警報、の間で決定する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
セキュリティ状況について警報を発するセキュリティシステムであって、少なくとも１匹のイヌの挙動に基づいており、
−イヌの音声をサンプリングする少なくとも１つの音声センサーと、
−アナログ−デジタルコンバータ及び増幅器と、
−様々な信号源を区別し、受信した測定値に従って１つの吠え声の音声を識別する、音声処理手段と、
−特徴的な音声信号パターンを識別し、識別された音声パターンの特徴を事前定義された値と比較することによって警報レベルを決定する、音声分析手段と、
−警報状況をユーザに知らせるセキュリティ端末装置と、
からなる、セキュリティシステム。
【請求項２】
イヌの生理的状態を測定する少なくとも１つの生理的情報センサーを更に備えている、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記音声信号の特徴が信号時間領域パラメータである、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記時間領域パラメータと、それぞれの吠え声信号の間の計算された時間間隔の統計値が、時間間隔の平均及び変形と、吠え声の度合いの変動性と、吠える度合いと、吠え声の分布の分散とを含んでいる、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記音声信号の特徴が信号周波数領域パラメータである、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記周波数領域パラメータが、１つの音声パターンを識別すること、信号源を区別すること、又は、警報レベルを決定することを目的とするピッチ測定値を含んでいる、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
１つの音声パターンの前記識別が、前記時間領域における信号振幅パターンを検出することによって達成される、請求項３又は５に記載のシステム。
【請求項８】
前記処理手段が、背景ノイズを除外する帯域フィルタリングモジュールと、信号正規化モジュールとを含んでいる、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記音声パターンが吠え声に関連する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記音声パターンが、鼻をクンクン鳴らすこと、あえぎ、又は呼吸に関連する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
前記生理的状態が心拍速度を含んでいる、請求項２に記載のシステム。
【請求項１２】
前記生理的状態が、呼吸速度と、イヌの総運動活性度と、筋緊張と、皮膚の伝導度と、血圧とを更に含んでいる、請求項２に記載のシステム。
【請求項１３】
前記処理、分析、及び制御装置から距離をおいて配置されている前記センサー装置が、前記装置の間で情報を伝送する通信手段を更に含んでいる、請求項１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記センサー装置が前記イヌの体に取り付けられている、請求項１又は２に記載のセキュリティシステム。
【請求項１５】
前記センサー装置が前記イヌの近くに配置されている、請求項１又は２に記載のセキュリティシステム。
【請求項１６】
前記センサー装置が前記イヌの体に埋め込まれている、請求項１又は２に記載のセキュリティシステム。
【請求項１７】
セキュリティ状況について警報を発するセキュリティ方法であって、少なくとも１匹のイヌの挙動に基づいており、
−イヌの音声をサンプリングするステップと、
−様々な信号源を区別するステップと、
−受信したサンプルに従って１つの音声パターンを識別するステップと、
−音声パターン信号の特徴を識別するステップと、
−識別された信号音声パターンの特徴を事前定義された値と比較することによって警報レベルを決定するステップと、
−警報状況をユーザに知らせるステップと、
を含んでいる、セキュリティ方法。
【請求項１８】
イヌの生理的状態を測定するステップと、生理的測定値を処理するステップと、事前定義された値と比較して警報状況を決定するステップとを更に含んでいる、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
警報レベルを決定するステップが、時間領域パラメータを分析するステップを含んでいる、請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
前記時間領域パラメータが、それぞれの吠え声の音声パターンの間の時間間隔と、吠える度合いと、吠え声の分布の分散と、吠え声の度合いの変動性とを含んでいる、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
警報レベルを決定するステップが、周波数領域パラメータを分析するステップを含んでいる、請求項１７に記載の方法。
【請求項２２】
周波数領域パラメータが、１つの音声パターンを識別すること、信号源を区別すること、又は、警報レベルを決定することを目的とするピッチ測定値を含んでいる、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
周波数領域パラメータが、前記時間領域における信号振幅パターンを含んでいる、請求項２１に記載の方法。
【請求項２４】
背景ノイズをフィルタリングするステップと、信号を増幅するステップと、信号振幅を正規化するステップとを更に含んでいる、請求項１４に記載の方法。
【請求項２５】
前記生理的状態が心拍速度を含んでいる、請求項１８に記載の方法。
【請求項２６】
前記生理的状態が、呼吸速度、総運動活性度、筋緊張、皮膚の伝導度、血圧を更に含んでいる、請求項１８に記載の方法。
【請求項２７】
前記センサー装置が、前記処理、分析、及び制御装置から距離をおいて配置されている、請求項１７に記載の方法であって、前記装置の間で情報を伝送するステップを更に含んでいる、方法。
【発明の詳細な説明】
【発明の背景】
【０００１】
本発明は、建物のセキュリティシステムの分野に関し、より詳細には、イヌ科（イヌ）の挙動を解釈する能力が組み込まれているコンピュータ制御セキュリティシステムに関する。建物のセキュリティ対策にイヌを使用することは、この分野において周知であり、なぜなら、イヌは、付近の不審な行動を見つけて反応する生まれながらの能力を持つためである。
【０００２】
建物のセキュリティ対策にイヌを使用することには多数の利点があり、イヌが優れた感知能力を持つこと以外に、イヌが存在しているだけで、又はイヌの存在を認識しているだけで、物理的及び心理的な抑制効果がある。イヌは、視覚的に存在していることによって潜在的な犯罪行為を抑止することに加えて、そのような行為を中断させたり、関与する人を拘束することができる。また、イヌは、更に高度で複雑な特定のセキュリティ任務を目的として訓練することもでき、従って、特殊なセキュリティニーズに応えることができる。
【０００３】
イヌに基づくセキュリティシステムは、多数の利点があるが、欠点もある。イヌに基づくセキュリティシステムを機能させるためには、イヌの声が聞こえる、イヌに到達できる範囲内にセキュリティスタッフが存在して、絶え間なく状態を監視する必要がある。この目的のため、いくつかのシステムでは、セキュリティエリア全体の映像及び音声が提供される閉路監視システム（ｃｌｏｓｅ−ｃｉｒｃｕｉｔ  ｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅ  ｓｙｓｔｅｍｓ）を利用しており、このため費用がかかり複雑なシステムとなっている。
【０００４】
イヌに基づくセキュリティシステムの更なる問題は、イヌは様々な理由で吠える傾向にあり、常に脅威を知らせる目的で吠えるのではないことである。イヌは、動物が現れたときに吠えたり、他のイヌに吠えたり、友好的な世話スタッフに吠えることがある。頻繁に吠えることにより、最初は多数の偽のアラームが生じ、やがては、警備員の警戒レベルが無意識に低下する。
【０００５】
第三の問題は、イヌは武器や毒の使用による直接的な攻撃に弱く、撃たれて死亡したり、薬物や毒を使用されうることに起因する。このような場合に備えて、イヌに基づくセキュリティシステムとして、警備員が常にイヌを視覚的に直接確認できるシステムが必要である。
【０００６】
従って、イヌに基づくセキュリティ方法に自動的手段が組み込まれているセキュリティシステムのニーズが存在する。このようなシステムは、イヌによって与えられる指摘を受け取り、それらを分析してアラームレベルの解釈を得ることができる。また、このシステムは、警戒中のイヌの状態を監視し、イヌに危害が加えられようとしているときにアラームを発動することもできる。
【０００７】
イヌの挙動を解釈する新たに開発されたアプリケーションは、ペットであるイヌとその飼い主との間のコミュニケーションを高めることを目的として設計されている。このような装置は、特開平３０８３９１５号公報に開示されており、本発明は、イヌの吠え声と鳴き声とを解釈して、所定の感情表現と必要な対応とに翻訳することを試みる。この装置は、イヌの種類ごとの音声パターンを含んでいる。この装置は、イヌの吠え声パターンを吠え声のデータベースと比較することに基づいて、イヌの声の表現を一連の言葉に「翻訳する」ことになっている。
【０００８】
本発明は、信頼性の高い識別が必要とされないレジャー目的を特に対象としており、イヌが感知したアラームレベルを正確に認識する必要があるセキュリティシステムには適していない。更に、以下の重要且つ基本的な技術的相違点が存在する。
・  本発明で利用されている音声分析方法は、１つのみの吠え声の音声特性を処理するものであり、これにより分析精度が制限されている。
・  各音声パターンは、あらかじめプログラムされたデータベース内のパターンと比較される。
・  好ましくは、特定の種類のイヌに対して機能するように装置を調整する必要がある。
・  装置は、生理的パラメータを利用することなく、単に音声信号に頼っている。
【０００９】
従って、イヌによって与えられる声の指摘と生理的指摘とをセキュリティアラームレベルに翻訳することのできる、イヌに基づくコンピュータ制御セキュリティシステムのニーズが存在する。
【発明の概要】
【００１０】
番犬の挙動に基づいてセキュリティ状況について警報を発するセキュリティシステム及び方法であって、イヌから集めて分析した聴覚データ及び生理的データに従って動作する、セキュリティシステム及び方法。このシステムは、番犬の周辺における、イヌの音声をサンプリングするセンサーと、イヌの体に取り付けられているか又は体に埋め込まれている、生理的データを集める手段と、集めたデータを処理して警報状況を識別する手段と、から構成されている。音声データをデジタル形式に変換し、アナログ−デジタルコンバータと増幅器とによって増幅する。次いで、システムは、信号の様々な発生源を区別し、受信した測定値に従って単一の吠え声の音声を識別する。また、システムは、特徴的な音声信号パターンを識別して、音声パターンと事前定義された値とを比較することによって警報レベルを決定する手段、も備えている。また、心拍速度、呼吸速度、筋緊張、血圧、皮膚の伝導度を含む生理的データを事前定義されているデータと比較し、イヌの状態を推定する。システムは、評価したデータに従って、イヌが感知したセキュリティレベルを評価し、アラーム発動状況の場合、セキュリティ端末装置によってユーザに知らせる。
【００１１】
吠え声のパターンを分析する目的で、システムは、最初に、背景ノイズをフィルタリングし、吠え声とそれ以外の音源とを区別し、信号を正規化する。次いで、サンプリングした吠え声を、吠え声の周波数及びピッチなど、１つの吠え声のそれぞれの特性と、時間間隔の平均及び変形、吠え声の度合いの変動性、吠える度合い、吠え声の分布の分散の測定など、時間に対する吠え声の特性とに従って分析する。分析手段は、イヌの周辺又は遠隔地におけるセンサー手段に埋め込むことができ、システムは、様々なコンポーネント間の接続を可能にする送信手段を含んでいる。
【詳細な説明】
【００１２】
本発明は、イヌに基づくコンピュータ制御セキュリティシステムであって、警戒中の一匹のイヌ又はイヌのグループから聴覚信号若しくは生理的信号、又はその両方を受信し、それらを分析し、任意の時間におけるイヌの感情状態に従って警報レベルに関する指摘を与える、セキュリティシステムである。本発明は、イヌの多くの恩恵及び利点を自動解釈型セキュリティシステムに組み入れる、新規の効果的な手段である。
【００１３】
システムは、イヌから聴覚信号若しくは生理的信号、又はその両方を受信し、独自のデジタル信号処理分析を実行し、いくつかの可能なシステム警報レベル及びイベントの１つに関する指摘を提供する。システムの中心は、音声データ及び生理的データを処理する、所有権が保持されている一連のアルゴリズムであり、これらのアルゴリズムは、信号をデジタルでサンプリングし、フィルタリングを行い、所定のパラメータに従ってデータプロファイルを識別及び分析する。アルゴリズムは、任意の特定のイヌの活力の状態を検出し、イヌが生存して目を覚ましているかを判断し、警戒レベルを測定することができる。この分析に基づいて、システムは、特定の場所におけるイヌの警戒状態を高い精度で推定することができる。
【００１４】
図１に示した本発明の好ましい実施形態は、３つの主要な装置として、監視装置１００と、処理・分析装置２００と、ユーザセキュリティ端末３００とを含んでいる。監視装置１００は、イヌの近くに配置されているか、又はイヌに取り付けられており、生データを記録して処理・分析装置２００に送信する。処理・分析装置２００は、イヌの警戒レベルを分析し、ユーザのセキュリティ端末３００に送信する。
【００１５】
図２は、イヌからの声信号及び生理的信号を記録して送信する監視装置１００を示している。音声信号記録装置１１０は、イヌからの音声信号を取り込むセンサー１１１から成る。図１に示したように、音声信号記録装置１１０は、イヌに取り付けるか又は埋め込む、或いはイヌの付近に配置することができる。生理的情報センサー装置１２０は、心拍速度１２１、血圧１２２、呼吸のペース１２３、体温１２４、総運動活性度１２５など、緊張に関連するイヌの身体系からの生理的指標を記録する。生理的情報センサー装置１２０は、イヌに埋め込むか、又は体に取り付けることができる。監視装置１００は、ＡＣ／ＤＣ電源装置１３０、節電装置１４０（電力消費量を低減及び節約する装置）、通信インタフェース１５０も備えている。通信インタフェース１５０は、監視装置１００からの信号を、無線送信器又はその他の物理的通信方法を使用して処理・分析装置２００に送信する。（装置２００及び装置１００は、一緒に結合して１つの物理的装置を形成することができる。）
【００１６】
図３は、処理・分析装置２００を示している。この装置２００は、監視装置１００からデータを受信し、それを処理及び分析し、出力データをユーザセキュリティ端末３００に送信する。この装置は、イヌの状態を監視し、イヌがアラーム発動状況下に置かれているかを分析する。処理・分析装置２００は、監視装置１００に埋め込むか、ユーザセキュリティ端末３００に埋め込むか、又はスタンドアロン型の遠隔装置とすることができる。
【００１７】
処理・分析装置２００は、信号受信器２１０と、アナログ−デジタル（Ａ／Ｄ）コンバータ及び増幅器２２０と、中央処理装置２３０と、通信インタフェース２４０とから構成されている。信号受信器２１０は、各センサー装置１００から信号を受信し、これらの信号をＡ／Ｄコンバータ２２０に伝送する。コンバータ２２０は、アナログ信号を増幅し、アナログ信号をデジタル信号に変換する。中央処理装置２３０は、メインの処理・分析アルゴリズムを実行する。中央処理装置２３０は、音声処理・分析アルゴリズム２３１と、生理的情報処理・分析アルゴリズム２３２と、セキュリティ決定モジュール２３３とを含んでいる。
【００１８】
音声処理・分析アルゴリズム２３１は、聴覚信号を受信し、それらを分析することによって、イヌの警報レベルを示す、イヌの生理的状態の推定を計算する。図４のフローチャートに示したように、音声パターン処理アルゴリズムモジュール２３１ａは、受信した信号を処理し、環境的なノイズのフィルタリングを行い、音声信号のいくつかのスペクトル帯域のエネルギレベルを測定する。アルゴリズムモジュール２３１ｂは、処理した信号を分析し、感情パラメータを識別する。この分析は、吠え声の検出、吠え声の基本周波数（ピッチ）の推定値などの所定の音声パラメータと、吠え声の度合いの平均、吠え声の間の時間間隔、吠え声の時間的変化、吠え声の強さなどの時間的パラメータとに基づく。
【００１９】
生理的情報分析アルゴリズム２３２は、センサー１２０から受信した生理的信号を処理し（図５を参照）、所定の生理的パラメータに従って、生理的データに基づいてイヌの感情状態を推定する。好ましい実施形態においては、生理的データには、イヌの心拍速度１２１と、血圧１２２と、呼吸のペース１２３と、体温１２４と、総運動活性度１２５とが含まれているが、筋緊張や皮膚の伝導度などその他の生理的データを含めることもできる。アルゴリズム２３２は、各センサーについて個別にこれらのパラメータを分析する。
【００２０】
セキュリティ決定アルゴリズムモジュール２３３は、アルゴリズム２３１，２３２からの、分析が完了した出力データを処理し（図６を参照）、イヌの状態を決定する。モジュール２３３は、これらの情報に従って、現在のセキュリティのレベルとセキュリティイベントの性質とを決定する。前述したように、処理・分析装置２００は、通信装置コンポーネントである通信インタフェース２４０も含んでいる。この装置は、以下に関してユーザセキュリティ端末３００に知らせる。
・  セキュリティイベントの発生
・  イヌの状態（睡眠中、死亡、警戒中、警戒レベルなど）
・  システムの機能性
【００２１】
図４のブロック２３１ａは、音声データの前処理のフローチャートを示している。音声信号の処理は、最初に、様々な周波数範囲及び幅を持つ一連のデジタル帯域フィルタ（ＢＰＦ）にデジタル信号を通過させるステップを含んでいる。これによって、ノイズが除去され、各周波数帯域における信号エネルギ量が測定される。時間信号に沿った一貫性のある標準枠組みを維持する目的で、次いで、適合する方法によって所定の範囲（−１，１）に信号を正規化する。
【００２２】
その後、システムは、現在の時間枠において信号に有効な音パターンが含まれているかをチェックすることによって、現在の時間枠が条件を満たしたフレームであるかを決定する。この決定は、ＢＰＦのエネルギレベルの出力に基づく。これにより、信号に無音又は背景ノイズのみが含まれている場合にシステムの冗長な動作が防止されるため、分析リソースが節約される。フレームが実質的なデータを持つものと判断された場合、プロセスは次の段階に継続する。
【００２３】
図４のブロック２３１ｂは、音声デジタルデータの分析のフローチャートを示している。最初に、音声パターンを検出する。検出される音声パターンは、主として吠え声に関連するが、呼吸、鼻をクンクン鳴らす（ｓｎｉｆｆｉｎｇ）、あえぎ（ｐａｎｔｉｎｇ）などその他の挙動特性に関連させることもできる。以下の説明は、特に吠え声に関連するものであるが、同じ分析をその他の挙動パターンに適用することができる。この分析の目的は、イヌが吠えたときにその吠え声を認識し、それらを時間軸上で特定することである。この目的は、イヌの吠え声に典型的な特定の振幅パターンを探すことによって達成される。検出された吠え声が吠え声と認定されるためには、吠え声の持続時間が、事前定義されている時間限界値以内であり、振幅が特定レベルを超えている必要がある。このステップは、様々な衝撃や定常雑音に対するシステムの堅牢性を高めるうえでも役立つ。検出した各吠え声について、吠え声のピークのタイムスタンプとピーク値とをベクトルに記録する。吠え声の各セグメントをそのピーク値によって更に正規化する。これにより、すべての吠え声を同じ条件下で比較することができる。
【００２４】
次のステップでは、吠え声のピッチ又は基本周波数を推定する。更に、イヌの吠え声における緊張の兆候を探す。
【００２５】
ピッチの測定値に基づいて、サンプリングした信号の３つの主要な特徴を分析する。すなわち、脅威に反応することから発せられた吠え声と、日常的な行動（遊び、訓練者、パトロール、迷い猫など）への反応である吠え声とを区別し、別のイヌによる吠え声と区別し、人の話し声や叫び声など吠え声ではない音声を排除する。特定の吠え声が、有効な吠え声の要件のすべてを満たしている場合、それを吠え声と認定し、吠え声ベクトルに残しておく。要件を満たしていない場合、その吠え声をベクトルから除外する。
【００２６】
次いで、クラスタリングを実行することができる。クラスタリングの目的は、吠え声ベクトル内の吠え声を、音声信号の考えられる発生源に対応するグループに分類することである。この分類は、主として、吠え声のピッチに基づいて行うが、それ以外の特徴を含めることもできる。発生源を分けることによって、別のイヌによる吠え声と区別することが可能になる。更に、クラスタリングプロセスは、音楽や人の声などのノイズを除去する役割りも果たす。
【００２７】
最後に、クラスタリングを行った吠え声ベクトルを統計的に分析し、個々の吠え声の間の間隔と、吠える度合いの平均及び分散と、吠え声の分布とを計算する。
【００２８】
ピッチ及び緊張の特徴と結合されたこれらの統計データを、最終決定モジュール２３３に送る。決定モジュール２３３は、現在の時間枠の感情的及び生理的な挙動を特徴付ける特徴とパラメータとを受信する。決定の結果として、警報は存在しない、警報は中レベルである、又は、高レベル警報が存在する、と判断することができる。中レベルの警報は、例えば、注意を必要とする何らかの疑わしい行為が存在することを意味し、高レベル警報は、セキュリティ侵害の指摘とすることができる明確な領域侵入があることを意味する。
【００２９】
同時に、システムは、図５に示したように、生理的情報センサー装置１２０から受信する、それぞれのイヌの生理的指標を分析することができる。生理的パラメータを分析して、イヌの感情状態を決定する。イヌの警戒状態は、イヌの身体系の様々なパラメータを測定することによって推定することができる。極めて緊張している状況では、心拍速度が増し、最大血圧及び体温が上昇し、呼吸のリズムが早くなって呼吸が深くなる。監視する生理的パラメータは、３つのグループに分類される。すべての指標の値が低い場合、イヌは落ち着いており、特にイヌの関心を引くことが何もないことを示している。これらのパラメータが中程度に高まると、イヌは周囲の行為に起因して警戒状態にあるが、特別な注意は必要ないことを示す。これらの指標の値が高い場合、イヌが緊張状態にあり、アラーム発動状況が起きたことを示す。更に、イヌの総運動活性度を測定し、イヌの概日活動リズムと一般的な挙動パターンとを考慮することも、不規則な反応形態を識別するうえで役立つ。
【００３０】
イヌの聴覚信号を分析することによって得られる情報と生理的状態とを組み合わせることによって、イヌが感知しているセキュリティ状態が高い精度で表される。
【００３１】
イヌの生理的状態を監視することによって、イヌの健康状態と、セキュリティに関するイヌのパフォーマンスとに関する情報が絶え間なく更新される。誰かがイヌに危害を加えようとすると、その成否にかかわらずただちに認識され、アラームが発動される。
【００３２】
図７に示したユーザセキュリティ端末３００は、ＰＣベースのセキュリティアプリケーション３３０、データベース及びロギング機能３５０、ユーザアプリケーション、セキュリティ及びアラームシステム３６０のほか、ページャ３１０、携帯電話又はその他の通信及び通知デバイス３２０へのアラーム伝送など、統合された一連のアプリケーションを含んでいることができる。ユーザセキュリティ端末３００には、ＰＤＡ及びモバイルデバイス３４０を組み入れることもできる。
【００３３】
更に、特定の状況に対して特定の反応を示すようにイヌを訓練し、これらの反応の聴覚的指摘と生理的指摘のそれぞれを適宜に翻訳することによって、特定のニーズに対処するようにシステムを容易に調整することができる。一例として、歩いて近づいてくる人の反対側から接近する車両に激しく反応するようにイヌを訓練すると、イヌは人が現れただけで吠えるかもしれないが、その反応は穏当なものであり、システムはそのように解釈し、自動車が近づいてくるとイヌは高い緊張状態で反応し、アラームが発動される。
【００３４】
上記の説明は非常に具体的であるが、これを本発明の範囲の制限とは解釈せずに、好ましい実施形態の例示と解釈するものとする。当業者は、本発明の範囲内である別の可能な変形形態を考案するであろう。従って、本発明の範囲は、説明した実施形態によって決定されるのではなく、添付の請求項と法的な同等物とによって決定されるものとする。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】システムの情報の流れの概略図である。
【図２】監視装置のブロック図である。
【図３】処理・分析装置のブロック図である。
【図４】システムの音声パターンを処理して分析するアルゴリズムのフローチャートである。
【図５】生理的データを監視及び分析するプロセスのフローチャートである。
【図６】決定モジュールのアルゴリズムのフローチャートである。
【図７】ユーザのセキュリティ端末として可能な様々な実施形態を示している。
【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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【国際調査報告】
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