(57)【要約】      （修正有）【課題】センサから得られる情報を用いて生物の特異行動をリアルタイムでの判別を可能にすることを目的とし、今までは人間の目視による判断や事後対応になっていた問題を解決するために、同じ動作を持ってしても生物が持つ個体差や環境によって常に生じる行動の微妙な違いを、センサ情報を時系列解析とニューラルネットワークを用いて特異量を抽出する方法を確立する。【解決手段】時系列データをある時間幅で区切りある時間幅で区切り、その時間幅内のデータを対象として時系列解析を行った際に得られるパラメータの値は、時間幅データを時間軸に沿って移動することによって、新たな時系列データとなる。元の時系列データに時系列分析を施すことによって作成されるこの新たな時系列データをパターン認識において優れているニューラルネットワークの入力データとして使用する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象より得られるデータを時系列バターン解析による前処理を行った少なくとも１つの入力を有するニューラルネットワークを用いてパターン識別を行う手法
【請求項２】
対象をセンシングすることで得られるセンサ情報をデータとする請求項１に記載のパターン識別を行う手法
【請求項３】
少なくとも１つのセンサ情報を用いて、少なくとも１つの行動を表すパターンを識別するように学習させる請求項２に記載のパターン識別を行う手法
【請求項４】
対象を生物とした場合の請求項３に記載のパターン識別を行う手法
【請求項５】
同一の生物個体による同じ種類の行動および動作を、動作毎に生じる細かな動きの違いを捨象して、同一の範疇に分類する請求項１乃至４のいずれかに記載のパターン識別を行う手法
【請求項６】
異なる生物個体による同じ種類の行動および動作を、個体間に生じる細かな動きの違いを捨象して、同一の範疇に分類する請求項５に記載のパターン識別を行う手法
【請求項７】
人間を対象とした場合に、同じ種類の行動および動作を、体型の個人差や周囲の状況により生じる細かな動きの違いを捨象して、同一の範疇に分類する請求項６に記載のパターン識別を行う手法
【請求項８】
対象からのデータ入力と同時にパターン識別を行い、リアルタイムな行動識別を可能にする請求項４乃至７のいずれかに記載のパターン識別を行う手法
【請求項９】
生物を対象とする検出方式を備えたセンサから得られる情報を用いた行動識別を可能にする請求項４乃至７のいずれかに記載のパターン識別を行う手法
【請求項１０】
電圧量変化を検出原理とした方式のセンサから得られる情報を用いた行動識別を可能にする請求項４乃至７のいずれかに記載のパターン識別を行う手法
【請求項１１】
温度差分を検出原理とした方式のセンサから得られる情報を用いた行動識別を可能にする請求項４乃至７のいずれかに記載のパターン識別を行う手法
【請求項１２】
マイクロ波を検出原理とした方式のセンサから得られる情報を用いた行動識別を可能にする請求項４乃至７のいずれかに記載のパターン識別を行う手法
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、センサから得られる情報に時系列解析及び、ニューラルネットワーク技術を適用することで生物の行動をリアルタイム行動判別を実現する可能方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】  高齢化社会の到来や治安状況の悪化という背景をもとに様々なモニタリング技術が開発・研究されてきた。人間を含む生物の行動といった時間的な幅を持った事象を判別することを可能にすることで様々な問題を緩和もしくは解決することができる。【０００３】  その中でも生物の行動といった時間的な幅を持った事象を解析するために、画像解析技術の開発と研究が進んできた。既に製品化もなされ市場へ投入されている。しかし、画像解析システムは画像を扱ったシステムとなるために高価なシステムであると同時に画像を扱う際に個人のプライバシーといった問題もあり、プライベート空間の設置には細心の注意が必要であった。本発明はセンサから得られる情報のみを扱うことで行動の判別を可能にする。センサシステムを活用することで、カメラシステムで懸念されるプライバシー問題に関しても有効であり、センサからの得られる情報は数値やパラメータからなる情報となっているために時系列解析に適した情報の形式を取っている。そのため画像解析技術と比較すると画像中の特徴量の抽出処理に伴う計算量を格段に抑える事ができる。これにより、生物が持ちうる問題解決に必要なリアルタイムに行動を判別する仕組みを実現可能としている。【０００４】  従来のセンサ情報を生物の行動といった個体差や時間的な幅を持った事象の判別に用いることはこれまでは行われてこなかった。特に生物の行動といった同じ種類の行動においても個体差・動作時の状況によって細かな動きが完全に一致することはない事象に対して行動を判別するシステムや方法は存在しなかった。特許公開２００３−６１９３５で公開されている発明は、これを解決するため判別対象にセンサを直接取り付けることで個体差問題を根本から取り払う形を取っている。しかし、判別対象を限定することなく判別を行うためには個体差問題を避けて通ることはできない。本発明では個体差から生じる細かな動きの違いに対しても対処できる方法を確立している。これにより高齢者施設・学校施設・個人宅といったプライバシー問題を避けて通れない生活空間にカメラ設置したことによる精神的負担・肖像権の問題を回避することを可能とすることで、本発明を活用する分野は、生物が行動するエリア全般と非常に広いものとすることができる。【０００５】  生物においても、人に限らず動物に対しても様々なモニタリング方法が開発されている。ＲＦ−ＩＤを用いた個体管理や遠隔監視カメラによる、出産間近の映像モニタリング技術や万歩計による疾病の早期発見等の技術が開発・研究されている。しかし、個体識別は問題のある個体を特定することしかできない。そして、カメラによる遠隔監視は、結局人間が映像（画像）を眼で見て判断するといった手順を踏む事が必要となっていた。【０００６】  しかし、静止画像を眼で見るといった行為だけでは内部の状況やどのような特異な行動を取っているのかといった情報を汲み取ることはできない。動画をモニタリングする人間の判断をもってはじめてシステムが有効となる場合が多い。特異な行動が長時間に渡って生じる場合には映像を見る事で問題行動を判別できることもあるが、短い時間にしか生じない行動も見逃さずにみるためには、モニタリング時間と同程度��時間が判断する側にも必要とされる仕組みである。一度の異常行動といったモニタリング時間全体からみればわずかな時間帯を見逃さずに確認するためには、精神的にも肉体的にも負担が大きい。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】  本発明での課題は、センサ１から得られる情報に時系列解析２とニューラルネットワーク３を適用することにより生物の行動判別４に必要な特異量を抽出する方法を確立することである（図１）。それにより、生物の特異行動をリアルタイムで識別するために、個体差や周囲の状況により生じる細かな動きの違いを捨象して、同じ種類の行動および動作を同一の範疇へと自律的に分類するシステムの開発が可能になり、生物の行動に関して人間の目視により事後的に対応していた従来の状況の大幅な改善が見込まれる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】  本研究はパターン認識をするニューラルネットワークに関連する。多層の人工ニューラルネットワークは、通常、入力５のパターンをいくつかのクラスのいずれかひとつへと割り当てる。このようなネットワークは、２つまたはそれ以上の層に配置されるニューロンまたはノードと呼ばれる処理エレメントの組から成る。１つの層は入力層６と呼ばれ、提示された入力パターンによって出力９の値が決定されるニューロンを有する層である。入力層から出力された値によって出力の値が決定されるニューロンを有するのが出力層８である。通常、入力層と出力層に挟まれた少なくとも１つの隠れたニューロンの層（隠れ層７）がある（図２）。各層におけるニューロンへの入力は、前の層のニューロンからの出力に由来する。したがって、ネットワークにおける所定のニューロンの出力は、そのニューロンへの入力の関数となる。
ニューロンのモデルで最も代表的なものは、しきい素子を用いた神経細胞モデルである。ニューロン（しきい素子、ユニットなどとも呼ばれる）への入力ベクトルをｘ＝（ｘ１，…，ｘＭ）とするとき、１つのしきい素子の動作は以下の式で表される。
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ｗｉは入力要素ｘｉにかかる結合の重み、θはニューロンのしきい値と呼ばれる。Ｈ［］はしきい関数、ステップ関数、ヘビサイド関数などと呼ばれる関数で、［］内の値が正のときには１、負のときには０の値をとる。したがって、このニューロンは、入力を重み付けして足し合わせた和が、しきい値より小さい場合には０を出力し、しきい値を越えると１を出力する。しきい関数としてはシグモイド（Ｓｉｇｍｏｉｄ）関数がしばしば使用される。良い識別を行うためには、重みベクトルｗ＝（ｗ１，…，ｗ２）やしきい値θを適切に決める必要がある。ｗやθを修正する手続きは、ニューラルネットワークの学習アルゴリズムと呼ばれる。代表的な学習アルゴリズムは、以下のようなものであり、誤り訂正学習法と呼ばれる。
（１）ｗの初期値を０でないランダムな値に定める。
（２）学習データから１つのデータｘをランダムに選んで入力し、現在のｗの値を用          いてネットワークの出力を計算し、識別結果を示す。
（３）識別結果が誤りの場合のみ、結果が正しくなる方向にパラメータの値を修正す          る。【０００９】  センサから得られる情報を数値化して時系列に並べ、数値列のデータを作成する。特異行動時に観察される時間的な幅を持った動きに対応できるように、一定の時間幅の数値群をまとめて一つのケースとして扱い、ニューラルネットワークの入力データとする。【００１０】  時系列データを対象とした分析である時系列分析にはさまざまな手法があるが、将来の予測を第一の目的として発達してきた歴史的経緯があるため、時系列データのパターン認識を行う手法は必ずしも多くない。一方、ニューラルネットワークはパターン認識において有効な手法として知られているが、元の時系列データをそのまま入力データとして用いても、パターン識別をするうえで有効な特徴量の抽出に成功しない場合が少なからずある。時系列分析におけるデータの変換や分析の手法は、階差、移動平均、ラグ、自己相関、スペクトル分析、指数平滑化法、自己回帰モデルなど多種多様であるが、対象となるデータ群が定まると統計量やパラメータの値が一義的に決定される点はどの変換・分析手法にも共通している。【００１１】  元の時系列データ１０をある時間幅で区切り、その時間幅内のデータを対象として時系列解析１１を行って得られるパラメータの値は、時間幅データを時間軸に沿って移動することによって、新たな時系列データ１２となる（図３）。将来の予測よりも時系列パターン自体の類別や識別を行うのに適した新たな時系列データを、元の時系列データに時系列分析を施すことによって作成する。この新たな時系列データをパターン識別１４において優れているニューラルネットワーク１３の入力データとして使用する。【００１２】  人間や動物の行動や動作において、たとえ同一個体の動きであっても正確に同じ動きが再現されることはない。動きには毎回違いがある。行動や動作におけるこうした細かな動きの違いにもかかわらず、人間はそれらの動作や行動を大まかにいくつかの種類にグルーピングし、互いに区別することができる。人間の認知には、互いに異なった変異の集合を対象として、相対的に似たもの同士を括り、いくつかの群に分類するという特徴的な能力があり、それは行動や動作を対象とした場合にも当てはまる。【００１３】  ニューラルネットワークは、互いに同一ではなく変異を伴った対象の集合であってもいくつかの群に分類するというような、人間の認知の特徴と似たような能力を有している。その一方で、画像とは異なり、一見しただけでは対象の状態を判別することが不可能な数値列データを入力データとして利用することが出来る。ニューラルネットワークを利活用することで、行動や動作が対象であっても、数値化したデータに基づいて、人間の認知の特徴と共通するような分類能力を有するシステムの開発に成功した。【００１４】  本発明においては、同時に複数の変数をニューラルネットへ入力する手法を確立するに至った。行動といった複雑な動作に対してアプローチする方法として複数の要因を時系列として扱い、複数のセンサから得られる情報自体の時間的な変化パターンを用いた。
従来は複数の変数を扱って解析するための方法としては主に多変量解析がおこなわれてきた。しかし、リアルタイムでの判別において多変量解析を行う場合には、判別分析をその都度行う必要がある。判別モデルは時間取得基準に併せて、複数作成していく必要がある。例えば、２秒間の動作モニタリングするうえで０．１秒間隔でデータ取得する場合には、行動にもよるが、生物の行動といったものを判別する場合に必要とされる判別関数の個数は１０個を超える可能性が高い。しかし、この解析手法を実用化することは非常に困難であり、これまでも研究されてはこなかった。【００１５】  複数の判別モデルを活用する場合には、判別モデルを選択するための判別が別途必要になるというような、実際にはリアルタイム性を持たせたシステムの実現は難しい。特に行動を対象とした判別において、これまでの方法でリアルタイムに対応することは実質不可能であった。【００１６】  ニューラルネットワーク技術は多変数を扱うことができるものの、データ入力の形式がｔａｎｄｅｍ型の配列であるために、行列や入れ子構造を有するデータの取り扱いに困難があった。そこで、行列や入れ子構造を有するデータをそれらの構造（情報の特性や関係性）を保持したままにｔａｎｄｅｍ型の配列とするデータ加工の手法を開発した（図４）。すべての変数をまとめたｔａｎｄｅｍ型のデータ列１７をニューラルネットワークへの入力データとして利用する。データ列１７の一部となっているデータ列１６は一部の変数の時系列データに対応する。データ列１５はデータ列１６の一部で、さらに一部の変数の時系列データに対応する。この手法により、複雑な構造をもつデータであってもニューラルネットワークの入力データとして利用できる可能性が拡大した。
【発明の効果】
【００１７】  本発明は、生物の行動において特異量を抽出した関数モデルを構築し、センサから得られるデータを入力することで、リアルタイムで行動を判別するシステムの構築が可能になる。センサからの情報はアナログ情報・デジタル情報問わずに特異量を抽出ができるため、生物の異常状態に対して常に注意を払い続けなければいけない事象を扱うことができるので、迅速な対策を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】  判別を行う空間に対して、設置するセンサが生物を検知する際に検知エリア内に検知方式による障害が無い、あるいは無視できる空間内においてセンサ情報の取得を行う。障害物が無い空間から取得されたセンサ情報を時系列解析とニューラルネットワークを併せた本発明を利用することで効率よく行動に関する特異量を抽出できる。【００１９】  障害物とは、センサに対して反応してしまう、本来反応が期待される対象である生物以外の要因のことである。【００２０】  障害物がある空間において、情報の欠損・変異がある場合には、それらを考慮して特異量の抽出を行う必要がある。障害物を対象としたときにセンサから得られる情報を参考にして本来取得すべき対象のセンサからの情報を明確にし、時系列解析とニューラルネットワークにより抽出を行う。
【実施例】
【００２１】  実施例１：人感センサの一種である背景温度差分変化量を電圧に変換するパッシブセンサを使用して、設置空間内のセンサから得られる情報の取得を行う。行動時に取得した情報から、取得した行動に対しての特異量の抽出を行う。【００２２】  特異量を抽出によって、リアルタイム判別するために関数モデルを構築することが可能となる。この関数モデルにセンサからの情報を加工したものを入力、判別を行うことができる。特にセンサから得られる情報は非常に単純なパラメータからなっており、判別に関わる計算を簡易にすることでリアルタイムでの判別が可能になる。【００２３】  実施例２：人感センサの一種でマイクロ波を活用したセンサ・磁気を利用したセンサにおいても［００２２］と同様の方法により、行動における特異量を抽出することができ、さらにリアルタイム判別が可能な関数モデルの構築が可能である。時系列解析とニューラルネットワークによって取得する形式に関しては、アナログ方式・デジタル方式の両方式に対応した特異量の抽出が可能である。センサの設置場所に関しては、設置するセンサの原理とエリアに合わせて設置するものとする。
【産業上の利用可能性】
【００２４】  本発明で可能となった、生物行動の特異量を抽出し、個体差や細かな動きの違いをも考慮したうえで、同じ行動を同一の範疇へとリアルタイムで判別する技術によって、通常時と異常時といった危機管理・高齢者向けの介護支援・子どもの危機管理・不審者の検出・狭い密室での異常状態の検出といった人間に関わる事象のセンサによる把握と対処が可能である。動物であれば、出産と発情時期の把握といった生産管理に対して有効な支援が可能である。さらに狂牛病や締病といった疾病の早期発見といったものに対しての大きな産業上での広がりを持つ。生物に対してのみ通用する方法ではなく、機械的な異常な動作に対しても有効な活用が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】ニューラルネットワークの概要を示す図
【図２】時系列パターン解析を伴うニューラルネットワークの概要を示す図
【図３】入れ子構造を保持した時系列パターン解析を伴う入力層の概要を示す図
【符号の説明】
【００２６】１  センサ
２  時系列解析
３  ニューラルネットワーク
４  行動判別
５  入力
６  入力層
７  隠れ層
８  出力層
９  出力
１０  元の時系列データ
１１  時系列解析
１２  新たな時系列データ
１３  ニューラルネットワーク
１４  パターン識別
１５  データ列
１６  データ列
１７  データ列
【図１】
2007220055.tif 000004
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【手続補正書】
【提出日】平成18年4月24日(2006.4.24)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２５】
【図１】ニューラルネットワークの概要を示す図
【図２】時系列パターン解析を伴うニューラルネットワークの概要を示す図
【図３】入れ子構造を保持した時系列パターン解析を伴う入力層の概要を示す図
【図４】ｔａｎｄｅｍ型の配列として表現された行列や入れ子構造をもつ時系列データの概要を示す図