(57)【要約】【課題】１日の目標摂取カロリー／栄養素との差分や時間、場所などの条件に合う食事メニューを提示する食事履歴検索装置、食事履歴検索方法、及びコンピュータープログラム。【解決手段】食事履歴検索装置は、分光推定パラメーター保存部３６と、検量処理パラメーター保存部３８と、マルチバンド画像取得部１２，３２と、検量処理部１８と、診断データベース保存部３９と、診断データベース保存部３９に保存されている診断データを用いて、検量処理部１８によって得られた特徴量から被検体Ｔの評価値を演算する診断部１９と、使用履歴保存部４０と、使用履歴保存部４０に保存されている使用履歴データを用いて、所定の条件に合う食事履歴を検索する履歴検索部２０と、を備える。【選択図】図１
2013191137.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の特定成分に関する特徴量を推定し、食事履歴を検索する食事履歴検索装置であって、
波長帯域の相違する複数のバンド画像を分光スペクトルに変換することに用いる分光推定パラメーターを保存する分光推定パラメーター保存部と、
前記分光スペクトルを前記特徴量に変換することに用いる検量処理パラメーターを保存する検量処理パラメーター保存部と、
前記特定成分に応じた所定の波長帯域を少なくとも含む複数の波長帯域で前記被検体を撮影して得られるマルチバンド画像を取得するマルチバンド画像取得部と、
前記分光推定パラメーター保存部に保存されている分光推定パラメーターを用いて、前記マルチバンド画像から分光スペクトルを演算する分光推定部と、
前記検量処理パラメーター保存部に保存されている検量処理パラメーターを用いて、前記分光推定部によって求められた分光スペクトルから前記特徴量を演算する検量処理部と、
前記被検体の特徴量を該被検体の評価値に変換することに用いる診断データを保存する診断データベース保存部と、
前記診断データベース保存部に保存されている診断データを用いて、前記検量処理部によって得られた特徴量から前記被検体の評価値を演算する診断部と、
所定の条件に合う前記食事履歴を検索することに用いる使用履歴データを保存する使用履歴保存部と、
前記使用履歴保存部に保存されている使用履歴データを用いて、所定の条件に合う前記食事履歴を検索する履歴検索部と、
を備えることを特徴とする食事履歴検索装置。
【請求項２】
請求項１に記載の食事履歴検索装置において、
前記使用履歴保存部は、前記被検体の評価値、該被検体の特徴量、分光スペクトル、診断日時、及び場所情報を保存することを特徴とする食事履歴検索装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の食事履歴検索装置において、
前記履歴検索部は、前記食事履歴を表示部に出力することを特徴とする食事履歴検索装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか一項に記載の食事履歴検索装置において、
前記マルチバンド画像取得部は、
複数の波長帯域の感度で前記被検体の撮影を行うマルチバンドカメラに対して測定帯域を指示することに用いる複数の測定帯域データを保存する測定帯域データ保存部と、
前記測定帯域データ保存部に保存されている測定帯域データを前記マルチバンドカメラに送ることによって、前記マルチバンドカメラに測定帯域を指示する測定帯域指示部と、
を備えることを特徴とする食事履歴検索装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか一項に記載の食事履歴検索装置において、
前記マルチバンド画像の取得先であるマルチバンドカメラにおける誤差を補正することに用いる補正量を、前記マルチバンド画像を構成するバンド画像のそれぞれに対して定めた前処理データを保存する前処理データ保存部と、
前記マルチバンド画像取得部によって取得したマルチバンド画像を、前記前処理データ保存部に保存されている前処理データに基づいて補正し、補正後のマルチバンド画像を前記分光推定部に送る前処理部と、
を備えることを特徴とする食事履歴検索装置。
【請求項６】
被検体の特定成分に関する特徴量を推定し、食事履歴を検索する食事履歴検索方法であって、
前記特定成分に応じた所定の波長帯域を少なくとも含む複数の波長帯域で前記被検体を撮影して得られるマルチバンド画像を取得し、
波長帯域の相違する複数のバンド画像を分光スペクトルに変換することに用いる分光推定パラメーターを用いて、前記マルチバンド画像から分光スペクトルを演算し、
前記分光スペクトルを前記特徴量に変換することに用いる検量処理パラメーターを用いて、前記演算により得られた分光スペクトルから前記特徴量を演算すること、
前記被検体の特徴量を該被検体の評価値に変換することに用いる診断データを用いて、前記演算によって得られた前記特徴量から前記被検体の評価値を演算すること、
所定の条件に合う前記食事履歴を検索することに用いる使用履歴データを用いて、所定の条件に合う該食事履歴を検索すること、
を特徴とする食事履歴検索方法。
【請求項７】
被検体の特定成分に関する特徴量を推定し、食事履歴を検索するためのコンピュータープログラムであって、
前記特定成分に応じた所定の波長帯域を少なくとも含む複数の波長帯域で前記被検体を撮影して得られるマルチバンド画像を取得する機能と、
波長帯域の相違する複数のバンド画像を分光スペクトルに変換することに用いる分光推定パラメーターを用いて、前記マルチバンド画像から分光スペクトルを演算する機能と、
前記分光スペクトルを前記特徴量に変換することに用いる検量処理パラメーターを用いて、前記演算によって得られた分光スペクトルから前記特徴量を演算する機能と、
前記被検体の特徴量を該被検体の評価値に変換することに用いる診断データを用いて、前記演算によって得られた前記特徴量から前記被検体の評価値を演算すること、
所定の条件に合う前記食事履歴を検索することに用いる使用履歴データを用いて、所定の条件に合う該食事履歴を検索すること、
をコンピューターに実現させることを特徴とするコンピュータープログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、食事履歴検索装置、食事履歴検索方法、及びコンピュータープログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、生活環境の変化に伴い、高血圧や糖尿病、高脂血症などの生活習慣病が問題になっている。生活習慣病は、忙しい生活を送る中で毎日の食事が大切であることが忘れがちとなり、野菜の摂取不足、食塩・脂肪のとり過ぎ等の食生活が要因のひとつと考えられている。そのため、一般に、普段の生活習慣を見直し、適度な運動と、一日に摂取すべき栄養素をしっかりとれる栄養バランスのとれた食事をすることが生活習慣病予防に重要といわれている。
【０００３】
従来、不足栄養情報提供方法として、摂取栄養素量を入力すると、不足栄養素を算出表示するものが提案されている。この不足栄養情報提供方法では、利用者に朝ごはんや昼ごはん等摂取した食事データを入力してもらい、利用者が一日に摂取すべき栄養素のうち何が不足しているかの情報を、利用者に提供する（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−０４９３３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、生活習慣病患者やダイエッターが行う食事管理において、１日の目標摂取カロリー／栄養素になるように毎食のメニューを選ぶには、候補となる複数のメニューのカロリー／栄養素量を事前に知る必要が有り、困難を伴うケースが多い。
【０００６】
また、特許文献１では、摂取栄養素を手入力するため、手間がかかる上、栄養素の正確量が分からず精度が下がる虞がある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態又は適用例として実現することが可能である。
【０００８】
［適用例１］本適用例に係る食事履歴検索装置は、被検体の特定成分に関する特徴量を推定し、食事履歴を検索する食事履歴検索装置であって、波長帯域の相違する複数のバンド画像を分光スペクトルに変換することに用いる分光推定パラメーターを保存する分光推定パラメーター保存部と、前記分光スペクトルを前記特徴量に変換することに用いる検量処理パラメーターを保存する検量処理パラメーター保存部と、前記特定成分に応じた所定の波長帯域を少なくとも含む複数の波長帯域で前記被検体を撮影して得られるマルチバンド画像を取得するマルチバンド画像取得部と、前記分光推定パラメーター保存部に保存されている分光推定パラメーターを用いて、前記マルチバンド画像から分光スペクトルを演算する分光推定部と、前記検量処理パラメーター保存部に保存されている検量処理パラメーターを用いて、前記分光推定部によって求められた分光スペクトルから前記特徴量を演算する検量処理部と、前記被検体の特徴量を該被検体の評価値に変換することに用いる診断データを保存する診断データベース保存部と、前記診断データベース保存部に保存されている診断データを用いて、前記検量処理部によって得られた特徴量から前記被検体の評価値を演算する診断部と、所定の条件に合う前記食事履歴を検索することに用いる使用履歴データを保存する使用履歴保存部と、前記使用履歴保存部に保存されている使用履歴データを用いて、所定の条件に合う前記食事履歴を検索する履歴検索部と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
本適用例によれば、測定物質に応じて必要最低限数の測定帯域を測定し、そのデータから分光スペクトルを推定・検量するので、測定時間・精度の両立が可能となるので、短時間で高精度測定できる。
【００１０】
また、センサーの分光感度の幅が広くても分光スペクトルが推定できるので、センサーに入射する光量が増え、より高解像度なセンサーや安価でＳ／Ｎが悪いセンサーでも測定が可能となるので、高解像度・安価に測定できる。
【００１１】
更に、１日の目標摂取カロリー／栄養素との差分や時間、場所などの条件に合う食事メニューが提示されるので、実際にその場で摂取可能な食事を選ぶことができ、食事メニュー選択の手間を省くことで、食事メニュー選択の手間を省くことができる。
【００１２】
［適用例２］上記適用例に記載の食事履歴検索装置において、前記使用履歴保存部は、前記被検体の評価値、該被検体の特徴量、分光スペクトル、診断日時、及び場所情報を保存することを特徴とする。
【００１３】
本適用例によれば、使用履歴保存部を容易に構成できる。
【００１４】
［適用例３］上記適用例に記載の食事履歴検索装置において、前記履歴検索部は、前記食事履歴を表示部に出力することを特徴とする。
【００１５】
本適用例によれば、食事履歴を容易に提示できる。
【００１６】
［適用例４］上記適用例に記載の食事履歴検索装置において、前記マルチバンド画像取得部は、複数の波長帯域の感度で前記被検体の撮影を行うマルチバンドカメラに対して測定帯域を指示することに用いる複数の測定帯域データを保存する測定帯域データ保存部と、前記測定帯域データ保存部に保存されている測定帯域データを前記マルチバンドカメラに送ることによって、前記マルチバンドカメラに測定帯域を指示する測定帯域指示部と、を備えることを特徴とする。
【００１７】
本適用例によれば、マルチバンドカメラに対して測定帯域を指示することが可能となることから、特定成分に応じた所定帯域を含む複数の波長帯域のマルチバンド画像をより確実に取得できる。
【００１８】
［適用例５］上記適用例に記載の食事履歴検索装置において、前記マルチバンド画像の取得先であるマルチバンドカメラにおける誤差を補正することに用いる補正量を、前記マルチバンド画像を構成するバンド画像のそれぞれに対して定めた前処理データを保存する前処理データ保存部と、前記マルチバンド画像取得部によって取得したマルチバンド画像を、前記前処理データ保存部に保存されている前処理データに基づいて補正し、補正後のマルチバンド画像を前記分光推定部に送る前処理部と、を備えることを特徴とする。
【００１９】
本適用例によれば、マルチバンドカメラにおける誤差を、補正することができることから、推定精度をより高められる。
【００２０】
［適用例６］本適用例に係る食事履歴検索方法は、被検体の特定成分に関する特徴量を推定し、食事履歴を検索する食事履歴検索方法であって、前記特定成分に応じた所定の波長帯域を少なくとも含む複数の波長帯域で前記被検体を撮影して得られるマルチバンド画像を取得し、波長帯域の相違する複数のバンド画像を分光スペクトルに変換することに用いる分光推定パラメーターを用いて、前記マルチバンド画像から分光スペクトルを演算し、前記分光スペクトルを前記特徴量に変換することに用いる検量処理パラメーターを用いて、前記演算により得られた分光スペクトルから前記特徴量を演算すること、前記被検体の特徴量を該被検体の評価値に変換することに用いる診断データを用いて、前記演算によって得られた前記特徴量から前記被検体の評価値を演算すること、所定の条件に合う前記食事履歴を検索することに用いる使用履歴データを用いて、所定の条件に合う該食事履歴を検索すること、を特徴とする。
【００２１】
本適用例によれば、高価な分光器を必要とせずに、マルチバンド画像から被検体の特徴量を高精度に推定できる。
【００２２】
［適用例７］本適用例に係るコンピュータープログラムは、被検体の特定成分に関する特徴量を推定し、食事履歴を検索するためのコンピュータープログラムであって、前記特定成分に応じた所定の波長帯域を少なくとも含む複数の波長帯域で前記被検体を撮影して得られるマルチバンド画像を取得する機能と、波長帯域の相違する複数のバンド画像を分光スペクトルに変換することに用いる分光推定パラメーターを用いて、前記マルチバンド画像から分光スペクトルを演算する機能と、前記分光スペクトルを前記特徴量に変換することに用いる検量処理パラメーターを用いて、前記演算によって得られた分光スペクトルから前記特徴量を演算する機能と、前記被検体の特徴量を該被検体の評価値に変換することに用いる診断データを用いて、前記演算によって得られた前記特徴量から前記被検体の評価値を演算すること、所定の条件に合う前記食事履歴を検索することに用いる使用履歴データを用いて、所定の条件に合う該食事履歴を検索すること、をコンピューターに実現させることを特徴とする。
【００２３】
本適用例によれば、高価な分光器を必要とせずに、マルチバンド画像から被検体の特徴量を高精度に推定できる。
【００２４】
更に、本発明は、前記適用例１ないし７以外の種々の形態で実現可能であり、例えば、適用例１ないし５に記載の食事履歴検索装置をマルチバンドカメラと共に備えた食事履歴検索システムの形態で実現することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本実施例に係る食事履歴検索システムの構成を概略的に示す説明図。
【図２】本実施例に係る食事履歴検索システム全体を示すフローチャート。
【図３】本実施例に係る使用履歴保存部のデータ構造を示す図。
【図４】本実施例に係る食事メニュー検索における画面遷移を示す図。
【図５】本実施例に係る食事メニュー検索における画面遷移を示す図。
【図６】本実施例に係る食事メニュー検索における画面遷移を示す図。
【図７】本実施例に係るデータベースの生成・保存を示すフローチャート。
【図８】本実施例に係る食事メニュー検索を示すフローチャート。
【図９】本実施例に係る分光画像処理を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、本実施形態を実施例に基づいて説明する。本実施例は、被検体である食事の特定成分に関する特徴量を推定し、食事履歴を検索するためのものである。
【００２７】
Ａ．食事履歴検索システムの全体構成：
図１は、本実施例に係る食事履歴検索システムの構成を概略的に示す説明図である。図示するように、食事履歴検索システム１は、分光画像処理装置１００と、マルチバンドカメラ２００と、表示装置（表示部）３００と、記憶装置４００と、を備える。マルチバンドカメラ２００、表示装置３００、及び記憶装置４００は、分光画像処理装置１００に電気的に接続されている。
【００２８】
マルチバンドカメラ２００は、レンズユニット２１０、波長選択フィルター２２０、ＣＣＤ２３０、ＣＣＤＡＦＥ（Analog Front End）２４０、及び光源ユニット２５０等を備える。レンズユニット２１０は、被検体Ｔにフォーカスを合わせるオートフォーカス機構を備えないものであるが、オートフォーカス機構を備えるものとすることもできる。波長選択フィルター２２０は、透過波長帯域を変更可能なファブリペロー型のフィルターが用いられている。ＣＣＤ２３０は、波長選択フィルター２２０を透過した光を光電変換して被検体Ｔ像を表す電気信号を得る撮像デバイスである。ＣＣＤＡＦＥ２４０は、ＣＣＤ２３０の検出信号をデジタル化するためのものである。光源ユニット２５０は、被検体Ｔを照射するためのものである。
【００２９】
上記構成のマルチバンドカメラ２００では分光画像処理装置１００から、複数の測定帯域の指示を波長選択フィルター２２０で順に受けることで、波長選択フィルター２２０の透過波長域が順に変更される。こうして、マルチバンドカメラ２００は、複数の波長帯域（マルチバンド）の感度で被検体Ｔの撮影を行う。
【００３０】
表示装置３００は、画面に情報を表示するための装置である。記憶装置４００は、データを記憶するための外部装置であり、例えばハードディスクドライブ装置である。
【００３１】
分光画像処理装置１００は、マルチバンドカメラ２００で撮影して得られたマルチバンド画像を処理することで、被検体Ｔの特定成分を判定する装置である。分光画像処理装置１００は、プログラムを実行することにより種々の処理や制御を行うＣＰＵ１０と、プログラムやデータ・情報を格納するメモリー３０と、マルチバンドカメラ２００から画像データを受取、かつ、表示装置３００及び記憶装置４００に診断の結果を送る入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）５０と、を備えている。
【００３２】
メモリー３０は、測定帯域データ保存部３２、前処理データ保存部３４、分光推定パラメーター保存部３６、検量処理パラメーター保存部３８、診断データベース保存部３９、及び使用履歴保存部４０を有している。各保存部３２〜４０の詳細については、後ほど詳述する。また、メモリー３０は、図示はしないが、食事履歴検索用プログラムを格納するプログラム保存部を有している。本実施例では、メモリー３０は不揮発性のメモリーである。なお、不揮発性に替えて揮発性のメモリーとして、処理の実行前に必要なデータやパラメーターを外部から受け取って保存する構成としてもよい。
【００３３】
ＣＰＵ１０は、メモリー３０のプログラム保存部に格納された食事履歴検索用プログラムを実行することで、測定帯域指示部１２、前処理部１４、分光推定部１６、検量処理部１８、診断部１９、及び履歴検索部２０を機能的に実現する。各部１２〜２０は、対応する保存部３２〜４０に保存されたデータやパラメーターを用いて各処理を実行する。測定帯域指示部１２は、測定帯域データ保存部３２に保存されている測定帯域データをマルチバンドカメラ２００に送ることによって、マルチバンドカメラ２００に測定帯域を指示する。前処理部１４は、測定帯域指示部１２によって取得したマルチバンド画像を、前処理データ保存部３４に保存されている前処理データに基づいて補正し、補正後のマルチバンド画像を分光推定部１６に送る。分光推定部１６は、分光推定パラメーター保存部３６に保存されている分光推定パラメーターを用いて、マルチバンド画像から分光スペクトルを演算する。検量処理部１８は、検量処理パラメーター保存部３８に保存されている検量処理パラメーターを用いて、分光推定部１６によって求められた分光スペクトルから特徴量を演算する。診断部１９は、診断データベース保存部３９に保存されている診断データを用いて、検量処理部１８によって得られた特徴量から被検体Ｔの評価値を演算する。履歴検索部２０は、使用履歴保存部４０に保存されている使用履歴データを用いて、所定の条件に合う食事履歴を検索する。各処理の結果、ＣＰＵ１０は、マルチバンドカメラ２００で得られるマルチバンド画像を取得し、マルチバンド画像から被検体Ｔの食事履歴を検索し、その検索結果を、入出力Ｉ／Ｆ５０を介して表示装置３００及び記憶装置４００に送信する。この結果、食事履歴検索の結果、及び料理のカロリーを求めるのに必要な糖質、脂質、蛋白質及び水分の量／分布（診断結果）が表示され、保存される。
【００３４】
なお、分光画像処理装置１００は、被検体Ｔの食事履歴を検索するに際し、被検体Ｔの特定成分に関する特徴量を推定していることから、特徴量推定装置としても機能する。入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）５０、メモリー３０の測定帯域データ保存部３２、及びＣＰＵ１０で機能する測定帯域指示部１２が、適用例１における「マルチバンド画像取得部」に対応している。
【００３５】
Ｂ．食事履歴検索の作業手順：
図２は、本実施例に係る食事履歴検索システム全体を示すフローチャートである。図示するように、先ず、ステップＳ１００において、ＣＰＵ１０は、食事履歴検索に必要となるデータベースを生成、そのデータベースを分光画像処理装置１００のメモリー３０に保存する。ここでいうデータベースは、分光画像処理装置１００における各保存部３２〜４０（図１参照）に保存される各種データに相当する（詳細はＢ−１を参照）。
【００３６】
次に、ステップＳ２００において、ＣＰＵ１０は、分光画像処理装置１００に接続された入力部（図示せず）を用いて。食事メニューを検索する。履歴検索部２０で検索条件を取得し、その条件にある使用履歴を使用履歴保存部４０から複数検索し、表示装置３００に出力する。検索条件の取得は、使用者が入力、時計／ＧＰＳから取得、ＬＡＮを通じてインターネットから取得など手段を用いる（詳細はＢ−２を参照）。
食事を摂取しようとしている時間、場所、気候、食事のジャンル、食事にかけられる時間などを条件に、過去の摂取した食事を検索し、条件に合うものを複数表示する。使用者はその中で気に入ったものを選択し購入あるいは調理する。
【００３７】
次に、ステップＳ３００において、ＣＰＵ１０は、分光画像処理装置１００に接続されたマルチバンドカメラ２００を用いて、被検体Ｔを撮影する。ステップＳ２００の食事メニューの検索で用意した食事を撮影する。マルチバンドカメラ２００は、被検体Ｔに対し光源ユニット２５０から近赤外光を照射し、その反射光をマルチバンドカメラ２００で撮影する。測定波長帯域は、測定帯域指示部１２が測定帯域データ保存部３２に保存されている測定帯域データを読み出してマルチバンドカメラ２００の波長選択フィルター２２０を制御する。撮影用の照明はカロリーを求めるのに必要なショ糖、脂質、蛋白質、及び水分の吸収があり、試料の比較的深部まで光が到達する近赤外光（６００〜２５００ｎｍ）が好ましい。なお、光源ユニット２５０は必ずしもマルチバンドカメラ２００に含まれなくてもよい。また、ステップＳ１００のデータベースの生成・保存において検量／診断対象に合わせた測定帯域データを生成しておけば、ステップＳ３００の食事画像の撮影の処理は検量／診断対象によらず、共通の処理を用いることができる。
【００３８】
次に、ステップＳ４００において、ＣＰＵ１０は、分光画像処理装置１００に接続されるマルチバンドカメラ２００から出力されるマルチバンド画像から、各画素の分光スペクトル・特徴量を推定し、料理のカロリーを求めるのに必要な糖質、脂質、蛋白質及び水分の量／分布（診断結果）を求める（詳細はＢ−３を参照）。
【００３９】
次に、ステップＳ５００において、ＣＰＵ１０は、分光画像処理装置１００に接続された表示装置３００に特徴量及び診断結果を表示し、その診断結果を分光画像処理装置１００の使用履歴保存部４０に保存する。
図３は、本実施例に係る使用履歴保存部のデータ構造を示す図である。使用履歴保存部４０は、所定の条件に合う食事履歴を検索することに用いる、例えば図３に示すデータ構成の使用履歴データを保存する。
【００４０】
図４〜図６は、本実施例に係る食事メニュー検索における画面遷移を示す図である。履歴検索部２０は、ステップＳ４００の分光画像処理で測定した糖質、脂質、蛋白質などの栄養素量及び、それらを用いて求めたカロリー量を、使用者の１日の摂取目標量と比較し、結果を表示・保存する。履歴検索部２０は、食事履歴を、例えば図４及び図５に示す画面構成で表示装置３００に出力する。その際、カロリー量がオーバーしている場合、図６に示す測定結果画面の「運動で消費する」、「食べる量を減らす」、「次食に持ち越す」などを使用者が入力することにより、普段の生活習慣を見直し、適度な運動と、一日に摂取すべき栄養素をしっかりとれる栄養バランスのとれた食事をすることを可能とする。また、保存時に、図４に示す条件設定画面の「食事のジャンル」、「食事にかけられる時間」などを使用者が入力することにより、ステップＳ２００の食事メニューの検索における検索機能を向上させる。なお、ステップＳ１００のデータベースの生成・保存において検量／診断対象に合わせた診断データベースを生成しておけば、ステップＳ５００の診断結果の表示・保存の処理は検量／診断対象によらず、共通の処理を用いることができる。
【００４１】
次に、ステップＳ６００において、ＣＰＵ１０は、次の被検体Ｔがあるか否かを判定する。次の被検体Ｔがある場合（ステップＳ６００でＹｅｓ）には、ステップＳ２００の食事メニューの検索に戻り、次の被検体Ｔに対してステップＳ２００〜ステップＳ５００を行う。ステップＳ６００において、次の被検体Ｔがない場合（ステップＳ６００でＮｏ）には、処理を終了する。
【００４２】
Ｂ−１．データベース生成・保存：
図７は、本実施例に係るデータベースの生成・保存を示すフローチャートである。前記ステップＳ１００により生成し、保存するデータベースとしての各種データについて、その内容と生成方法を次に詳述する。各種データは、測定帯域データ、前処理データ、分光推定パラメーター、検量処理パラメーター、診断データベース、及び使用履歴である。なお、データベースの生成・保存は、分光画像処理装置１００の工場出荷前に行うことが好適である。ステップＳ４００における判定は、診断結果が既知の被検体Ｔを使用する場合には省略してもよい。上記の手順の一部を、図示しないインターフェイスを介して作業者が行ってもよい。
【００４３】
先ず、ステップＳ１１０において、ＣＰＵ１０は、前処理データを生成・保存する。マルチバンドカメラ２００には、光学系のムラや、波長選択フィルター２２０を構成するファブリペロー型フィルターの反りや、光源ユニット２５０の照明ムラなど、ハードウェア的な製造誤差がある。これにより、マルチバンドカメラ２００では、撮影によって得られたマルチバンド画像の各面内（マルチバンド画像を構成する各バンド画像内）に波長ムラ（透過波長のムラ）や光量ムラが発生する。本実施例では、この面内波長ムラ及び光量ムラをキャンセルするための補正量を前処理データとして、前処理データ保存部３４に記憶する。前処理データ保存部３４は、マルチバンド画像の取得先であるマルチバンドカメラ２００における誤差を補正することに用いる補正量を、マルチバンド画像を構成するバンド画像のそれぞれに対して定めた前処理データを保存する。
【００４４】
具体的には、まず、食事履歴検索に使用するマルチバンドカメラ２００（機種が同一、より好ましくは実機そのもの）で均一色のサンプルを撮影し、マルチバンド画像を取得する。次いで、マルチバンド画像を構成するバンド画像のそれぞれにおいて、画像内のどの位置でも均一となるように、ハードウェア的な製造誤差をキャンセルする補正データを画素毎に求め、その画素毎の補正データの集合を各バンド画像に対応した前処理データとして、前処理データ保存部３４に記憶する。均一色のサンプルとしては、どの波長域でも均等に光を反射可能な色が好ましく、例えば標準白色板を用意する。
【００４５】
前処理データは、マルチバンド画像の各画素における補正量をテーブル化したものである。補正量は、マルチバンドカメラ２００の光学系・フィルターなどのムラや，光源ユニット２５０の照明ムラを予め測定しておき、それをキャンセルする値を算出することで求める。なお、前処理データは、マルチバンドカメラ２００の特性のみに依存するので、ステップＳ１１０の前処理データの生成・保存の処理は検量／診断対象によらず、共通の処理を用いることができる。
【００４６】
次に、ステップＳ１２０において、ＣＰＵ１０は、分光推定パラメーター及び測定帯域データを生成・保存する。分光推定パラメーターは分光スペクトルの推定で使用される。分光推定パラメーターは分光推定パラメーター保存部３６に保存される。分光推定パラメーター保存部３６は、波長帯域の相違する複数のバンド画像を分光スペクトルに変換することに用いる分光推定パラメーターを保存する。
【００４７】
測定帯域データはマルチバンド画像撮影時に使用される。測定帯域データは測定帯域データ保存部３２に保存される。測定帯域データ保存部３２は、複数の波長帯域の感度で被検体Ｔの撮影を行うマルチバンドカメラ２００に対して測定帯域を指示することに用いる複数の測定帯域データを保存する。
【００４８】
分光推定パラメーターは、マルチバンド画像と分光スペクトルとの関係を表したものである。マルチバンド画像はマルチバンドカメラ２００で得られる波長帯域の相違する複数のバンド画像であり、分光スペクトルは分光器によって得られるスペクトルである。具体的には、分光推定パラメーターは、マルチバンド画像の画素値ｘと分光スペクトルｐの関係を表したもので、以下の式における分光推定行列Ｍなどが相当する。
【００４９】
ｐ＝Ｍｘ，ｘ＝t（ｘ1，ｘ2，…ｘn），ｐ＝t（ｐ1，ｐ2，…ｐm）
分光推定行列Ｍは、例えば以下の式を用いて算出する。
【００５０】
tＭ＝（ＸtＸ）-1ＸtＰ，Ｘ＝（ｘ1，ｘ2，…ｘl），Ｐ＝（ｐ1，ｐ2，…ｐl）
ここで、ｘは複数の分光推定サンプルにおけるマルチバンド画像の画素値、Ｐは同じく分光スペクトルである。
【００５１】
測定帯域データは、上記分光推定パラメーターの計算の際に、マルチバンド値ｘの測定帯域やバンド数を変えながら、少ないバンド数で分光推定精度を維持できる条件を探すことで求められる。
【００５２】
なお、分光推定パラメーターは、マルチバンド画像と分光スペクトルとの関係を表すことができるものであれば、上記以外の内容に換えることができる。また、分光推定パラメーターの生成方法についても、上記に限る必要はなく、他の方法に換えることができる。更に、推定帯域データの生成処理についても、上記に限る必要はなく、主成分分析など他の方法に換えることができる。また、分光推定サンプルとしては、カラーチャートなどを用いてもよい。これにより分光推定パラメーターは、マルチバンドカメラ２００にのみ依存する値となるので、被検体Ｔや特徴量によらず共通して使える。
【００５３】
次に、ステップＳ１３０において、ＣＰＵ１０は、検量処理パラメーターを生成・保存する。検量処理パラメーターは分光スペクトルの推定で使用される。検量処理パラメーターは検量処理パラメーター保存部３８に保存される。検量処理パラメーター保存部３８は、分光スペクトルを特徴量に変換することに用いる検量処理パラメーターを保存する。検量処理パラメーターは、分光スペクトルと被検体Ｔの特徴量との関係を表したものである。具体的には、検量処理パラメーターは、分光スペクトルｐと特徴量ｓとの関係を表したもので、以下の式における混合行列Ａなどが相当する。
【００５４】
ｓ＝Ａｐ，ｐ＝t（ｐ1，ｐ2，…ｐm）
混合行列Ａは、例えば以下の式を用いて算出する。
【００５５】
tＡ＝（ＰtＰ）-1Ｐtｓ，Ｐ＝（ｐ1，ｐ2，…ｐl），ｓ＝（ｓ1，ｓ2，…ｓl）
ここで、Ｐは複数の検量サンプルにおける分光スペクトル、ｓは同じく特徴量である。なお、検量サンプルには、対象とする料理を用いてもよい。また、各サンプルについて分光光度計でマルチバンド画像と同じ波長帯の分光スペクトルを測定し、合わせて化学分析などで栄養素（糖質、脂質、蛋白質、及び水分など）の量を測定してもよい。更に、分光スペクトルと特徴量から検量処理パラメーターを求める処理は、検量／診断対象によらず共通の手法を用いてもよい。また、検量処理パラメーターは、分光スペクトルと被検体Ｔの特徴量との関係を表すことができるものであれば、上記以外の内容に換えることができる。更に、検量処理パラメーターの生成方法は、上記に限る必要はなく、主成分分析・ＰＬＳ分析・ニューラルネットワークなどを用いる方法等、他の方法に換えることができる。
【００５６】
次に、ステップＳ１４０において、ＣＰＵ１０は、診断データベースを生成・保存する。診断データベースは検量物質量の推定で使用される。診断データベースは診断データベース保存部３９に保存される。診断データベース保存部３９は、被検体Ｔの特徴量を被検体Ｔの評価値に変換することに用いる診断データベースを保存する。診断データベースは、各特徴量に対応する診断結果をテーブル化したものである。例えば、診断データベースには、１日の目標摂取カロリー／栄養素、年齢／性別／体重などが含まれる。１日の目標摂取カロリー／栄養素は、年齢／性別／体重などに応じて決める。また、使用者は最初に自身の年齢／性別／体重を入力する。
【００５７】
Ｂ−２．食事メニューの検索：
図８は、本実施例に係る食事メニュー検索を示すフローチャートである。以下に各処理の詳細を示す。
【００５８】
先ず、ステップＳ２１０において、ＣＰＵ１０は、日時情報を取得する。現在の日時情報を装置内の時計（図示せず）から取得する。
【００５９】
次に、ステップＳ２２０において、ＣＰＵ１０は、位置情報を取得する。現在の場所情報を装置内のＧＰＳ（図示せず）から取得する。
【００６０】
次に、ステップＳ２３０において、ＣＰＵ１０は、気候情報を取得する。ステップＳ２１０の日時情報の取得及びステップＳ２２０の位置情報の取得でそれぞれ取得した日時／場所情報を元に、装置内の無線ＬＡＮ（図示せず）を通じてインターネット上から現在の日時／場所の気候情報を取得する。
【００６１】
次に、ステップＳ２４０において、ＣＰＵ１０は、その他情報を入力する。履歴検索部２０において、使用者が希望した場合、追加の検索条件が操作パネル（図示せず）を通じて使用者により入力される。入力する条件は例えば、図４に示す条件設定画面のように「食べたい食事のジャンル」「食事にかけられる時間」「他のユーザーの履歴を利用するか」などである。
【００６２】
次に、ステップＳ２５０において、ＣＰＵ１０は、食事メニューを検索する。ステップＳ２１０の日時情報の取得からステップＳ２４０のその他情報の入力まで入力した条件に基づき、使用履歴保存部４０に保存された過去の食事履歴から条件に近いものを複数選択し、図４に示す食事検索画面のように表示装置３００に出力される。ステップＳ２４０のその他情報の入力にて「他のユーザーの履歴を利用する」が選択された場合は、装置内の無線ＬＡＮを通じて、他のユーザーの食事履歴も検索の対象とする。
【００６３】
Ｂ−３．分光画像処理：
図９は、本実施例に係る分光画像処理を示すフローチャートである。以下に各処理の詳細を示す。
【００６４】
先ず、ステップＳ４１０において、ＣＰＵ１０は、マルチバンドカメラ２００からマルチバンド画像を取得する処理を行う。詳しくは、ＣＰＵ１０は、メモリー３０の測定帯域データ保存部３２に記憶された複数の測定帯域データを、マルチバンドカメラ２００の波長選択フィルター２２０に順に送信することで、波長選択フィルター２２０の透過波長域を順に変更して、異なる測定帯域毎のバンド画像（スペクトル画像）を表すマルチバンド画像を、マルチバンドカメラ２００から取得する。なお、このステップＳ４１０における処理の一部である、複数の測定帯域データをマルチバンドカメラ２００に送信する構成が、ＣＰＵ１０で実現される測定帯域指示部１２（図１）に相当する。
【００６５】
次に、ステップＳ４２０において、ＣＰＵ１０は、ステップＳ４１０で取得したバンド画像のそれぞれを補正する前処理を実行する。マルチバンド画像には、マルチバンドカメラ２００の光学系・フィルターなどのムラや、光源ユニット２５０の照明ムラに起因する測定誤差が含まれている。これを前処理データを用いて補正する。このステップＳ４２０の処理が、ＣＰＵ１０で実現される前処理部１４（図１）に相当する。
【００６６】
次に、ステップＳ４３０において、ＣＰＵ１０は、ステップＳ４２０で補正を終えた後のマルチバンド画像（以下、「補正後マルチバンド画像」と呼ぶ）から分光スペクトルを推定する処理を実行する。ステップＳ４２０のカメラ・光源のムラを補正で補正された補正後マルチバンド画像は、離散的な測定値であり、またマルチバンドカメラ２００のフィルターの透過波長帯域で積分された値なので、被検体Ｔからの反射光のスペクトルとは差異が生じている。これをステップＳ１２０の分光推定パラメーター及び測定帯域データの生成・保存で生成・保存された分光推定パラメーターを用いて以下の式で推定する。
【００６７】
ｐ＝Ｍｘ，ｘ＝t（ｘ1，ｘ2，…ｘn），ｐ＝t（ｐ1，ｐ2，…ｐm）
なお、ステップＳ１２０の分光推定パラメーター及び測定帯域データの生成・保存と同様に、分光推定処理についても、上記に限る必要はなく、他の方法に換えることができる。
【００６８】
次に、ステップＳ４４０において、ＣＰＵ１０は、ステップＳ４３０で得られた分光スペクトルから被検体Ｔの特徴量、すなわちカロリー／栄養素量を推定する処理を行う。ここでは、検量処理パラメーター保存部３８に記憶された検量処理パラメーターに基づいて前記推定を行う。
【００６９】
詳しくは、ステップＳ４３０の分光スペクトルの推定で求めた各画素の分光スペクトルと、ステップＳ１３０の検量処理パラメーターの生成・保存で生成・保存された求めた検量処理パラメーターから、以下の式を用いて特徴量を推定する。
【００７０】
ｓ＝Ａｐ，ｐ＝t（ｐ1，ｐ2，…ｐm）
なお、ステップＳ１３０の検量処理パラメーターの生成・保存と同様に、検量処理についても、上記に限る必要はなく、他の方法に換えることができる。
【００７１】
このステップＳ４３０の処理が、ＣＰＵ１０で実現される分光推定部１６（図１）に相当している。上記ステップＳ４４０の処理が、ＣＰＵ１０で実現される検量処理部１８（図１）に相当する。
【００７２】
次に、ステップＳ４５０において、ＣＰＵ１０は、ステップＳ４４０で得られた特徴量から診断結果を求める処理を行う。ここでは、診断データベース保存部３９に記憶された診断データベースに基づいて、前記特定成分判定結果の演算を行う。
算出された食事のカロリー／栄養素を、同じ日に既に摂取したカロリー／栄養素量と加算し、診断データベース保存部３９に保存されている１日の目標摂取カロリー／栄養素量と比較することで、診断結果を求める。また、目標値に対する乖離度合いで診断結果を求める。
【００７３】
次に、ステップＳ４６０において、ＣＰＵ１０は、ステップＳ４５０で得られた診断結果を表示装置３００及び使用履歴保存部４０に出力する。ステップＳ４５０の診断結果の算出で求めた診断結果、あるいはステップＳ４４０の検量物質量の推定で求めた特徴量、ステップＳ４３０の分光スペクトルの推定で求めた分光スペクトル及び診断日時、場所情報などを、表示装置３００及び使用履歴保存部４０に出力する。使用履歴保存部４０は、被検体Ｔの評価値、被検体Ｔの特徴量、分光スペクトル、診断日時、及び場所情報などを保存する。
【００７４】
なお、図２に示すステップＳ１００のデータベースの生成・保存において検量／診断対象に合わせた分光推定パラメーター及び検量処理パラメーターを生成しておけば、ステップＳ４００の分光画像処理は検量／診断対象によらず、共通の処理を用いることができる。
【００７５】
本実施形態により、測定物質に応じて必要最低限数の測定帯域を測定し、そのデータから分光スペクトルを推定・検量するので、測定時間・精度の両立が可能となるので、短時間で高精度測定できる。
【００７６】
また、センサーの分光感度の幅が広くても分光スペクトルが推定できるので、センサーに入射する光量が増え、より高解像度なセンサーや安価でＳ／Ｎが悪いセンサーでも測定が可能となるので、高解像度・安価に測定できる。
【００７７】
更に、１日の目標摂取カロリー／栄養素との差分や時間、場所などの条件に合う食事メニューが提示されるので、実際にその場で摂取可能な食事を選ぶことができ、食事メニュー選択の手間を省くことで、食事メニュー選択の手間を省くことができる。
【００７８】
Ｃ．変形例：
この発明は前記実施例やその変形例に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能であり、例えば次のような変形も可能である。なお、変形例の説明にあたっては上述した実施例と同一の構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。
【００７９】
（変形例１）
前記実施例では、食事履歴検索システム１専用の分光画像処理装置１００を用いていたが、分光画像処理装置１００は汎用のパーソナルコンピューターに換えることができる。また、マルチバンドカメラ２００と分光画像処理装置１００とは別体であったが、一体とすることもできる。例えば、分光画像処理装置１００を内蔵する構成としてもよいし、マルチバンドカメラ２００に分光画像処理装置１００を例えばチップの形で内蔵する構成としてもよい。表示装置３００及び記憶装置４００も、分光画像処理装置１００と一体とすることもできる。
【００８０】
（変形例２）
前記実施例及び各変形例において、ソフトウェアによって実現した機能は、ハードウェアによって実現するものとしてもよい。
【００８１】
（変形例３）
前記実施例及び各変形例では、分光推定パラメーターを用いて、マルチバンド画像から分光スペクトルを演算し、検量処理パラメーターを用いて、前記分光スペクトルから特徴量を演算する構成としていたが、これに換えて、分光推定パラメーターＭと検量処理パラメーターＺとを掛け合わせたパラメーターＬ（＝Ｚ・Ｍ）を用いて、マルチバンド画像から直接、特徴量を推定する構成としてもよい。マルチバンドカメラ２００の個体、被検体Ｔの種類、及び推定する特徴量の組合せが予め定められている場合には、この構成によっても、高価な分光器を必要とせずに、マルチバンド画像から被検体Ｔの特徴量を高精度に推定することができる。
【００８２】
（変形例４）
前記実施例及び各変形例では、測定帯域データ保存部３２に記憶された複数の測定帯域データを、マルチバンドカメラ２００の波長選択フィルター２２０に順に送信することで、波長選択フィルター２２０の透過波長域を順に変更して、異なる測定帯域毎のバンド画像（スペクトル画像）を表すマルチバンド画像を、マルチバンドカメラ２００から取得する構成とした。これに替えて、予め定められた複数の測定帯域毎のバンド画像を表すマルチバンド画像をマルチバンドカメラ２００から取得する構成としてもよい。すなわち、測定帯域データ保存部３２及び測定帯域指示部１２はなくてもよい。
【００８３】
（変形例５）
前記実施例及び各変形例では、前処理データ保存部３４に記憶した前処理データに基づいて、前処理部１４がマルチバンド画像を補正し、補正後マルチバンド画像から分光スペクトルを推定する構成とした。これに替えて、マルチバンド画像取得部が取得したマルチバンド画像から分光スペクトルを推定する構成としてもよい。また、マルチバンド画像取得部が、補正後マルチバンド画像を取得してもよい。すなわち、前処理データ保存部３４及び前処理部１４はなくてもよい。
【００８４】
（変形例６）
前記実施例及び各変形例では、分光画像処理装置１００の診断データベース保存部３９に記憶された診断データベースと、推定された特徴量とに基づいて、診断部１９が判定を行う構成とした。これに替えて、推定された特徴量を分光画像処理装置１００とは別に構成された診断装置に出力し、診断装置が診断を行ってもよい。すなわち、分光画像処理装置１００には診断データベース保存部３９及び診断部１９はなくてもよい。
【００８５】
なお、前述した各実施例及び各変形例における構成要素の中の、独立請求項で記載された要素以外の要素は、付加的な要素であり、適宜省略可能である。
【符号の説明】
【００８６】
１…食事履歴検索システム  １０…ＣＰＵ  １２…測定帯域指示部（マルチバンド画像取得部）  １４…前処理部  １６…分光推定部  １８…検量処理部  １９…診断部  ２０…履歴検索部  ３０…メモリー  ３２…測定帯域データ保存部（マルチバンド画像取得部）  ３４…前処理データ保存部  ３６…分光推定パラメーター保存部  ３８…検量処理パラメーター保存部  ３９…診断データベース保存部  ４０…使用履歴保存部  ５０…入出力Ｉ／Ｆ  １００…分光画像処理装置  ２００…マルチバンドカメラ  ２１０…レンズユニット  ２２０…波長選択フィルター  ２３０…ＣＣＤ  ２４０…ＣＣＤＡＦＥ  ２５０…光源ユニット  ３００…表示装置  ４００…記憶装置。
【図２】
2013191137.tif 000003
【図３】
2013191137.tif 000004
【図７】
2013191137.tif 000005
【図８】
2013191137.tif 000006
【図９】
2013191137.tif 000007
【図１】
2013191137.tif 000008
【図４】
2013191137.tif 000009
【図５】
2013191137.tif 000010
【図６】
2013191137.tif 000011