(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象の事象において異常が発生したことを検知する装置であって、
前記事象に依存して変化するデータである入力パターンの時系列を取得する入力手段と、
取得された入力パターンの時系列における遷移についての特徴を解析する遷移解析手段と、
解析された前記遷移についての特徴と予め決定されている基準値とを比較し、それらが一定範囲内で近似しているのでなければ、前記事象において異常が発生したと判断する比較手段と、
前記比較手段で異常が発生したと判断された場合に、その旨の出力動作を行う出力手段とを備え、
前記遷移解析手段は、前記解析として、前記入力パターンの時系列におけるマルコフ連鎖を算出し、算出したマルコフ連鎖における特徴を解析する
ことを特徴とする異常検知装置。
【請求項２】
前記遷移解析手段は、前記解析として、前記入力パターンの時系列における遷移の種類ごとの出現頻度を算出し、
前記比較手段は、前記出現頻度について、前記入力手段で取得された入力パターンと基準になる入力パターンとを比較することにより、前記異常の発生を判断する
ことを特徴とする請求項１記載の異常検知装置。
【請求項３】
前記遷移解析手段は、前記出現頻度として、遷移の種類ごとの確率分布を算出し、
前記比較手段は、前記確率分布について、前記入力手段で取得された入力パターンと基準になる入力パターンとの距離を算出し、その距離が一定値を超えている場合に、異常が発生したと判断する
ことを特徴とする請求項２記載の異常検知装置。
【請求項４】
前記遷移解析手段は、前記出現頻度として、遷移の種類ごとの確率分布を算出し、
前記比較手段は、前記確率分布について、基準となる入力パターンに対する前記取得手段で取得された入力パターンの尤度を算出し、その尤度が一定値以下である場合に、異常が発生したと判断する
ことを特徴とする請求項２記載の異常検知装置。
【請求項５】
前記遷移解析手段は、前記解析として、前記入力パターンの時系列における遷移に要する時間ごとの分布である所要時間分布を算出し、
前記比較手段は、前記所要時間分布について、前記取得手段で取得された入力パターンと基準になる入力パターンとを比較することにより、前記異常の発生を判断する
ことを特徴とする請求項１記載の異常検知装置。
【請求項６】
前記比較手段は、前記所要時間分布について、基準となる入力パターンに対する前記取得手段で取得された入力パターンの尤度を算出し、その尤度が一定値以下である場合に、異常が発生したと判断する
ことを特徴とする請求項５記載の異常検知装置。
【請求項７】
前記異常検知装置は、さらに、前記入力手段で取得された入力パターンの時系列を予め定められた代表的な入力パターンの時系列であるクラスタの時系列に変換するクラスタ手段を備え、
前記遷移解析手段は、前記クラスタ手段により変換されたクラスタの時系列に対して前記特徴を解析する
ことを特徴とする請求項１記載の異常検知装置。
【請求項８】
前記クラスタ手段は、前記入力手段で取得された入力パターンの時系列を平均化し正規化した後に、前記クラスタの時系列を求める
ことを特徴とする請求項７記載の異常検知装置。
【請求項９】
前記クラスタ手段は、前記正規化によって得られた入力パターンの時系列をベクトル量子化することにより、全てのクラスタを特定した後に、前記クラスタの時系列を求める
ことを特徴とする請求項８記載の異常検知装置。
【請求項１０】
前記基準値は、基準となる事象について、予め前記入力手段によって入力パターンの時系列が取得され、前記遷移解析手段によって特徴が解析されることによって得られた値である
ことを特徴とする請求項１記載の異常検知装置。
【請求項１１】
前記基準値は、操作者から与えられた情報を教師として学習させながら前記入力手段による取得を繰り返して得られた値である
ことを特徴とする請求項１０記載の異常検知装置。
【請求項１２】
前記基準値は、操作者が指定した値である
ことを特徴とする請求項１記載の異常検知装置。
【請求項１３】
前記入力手段は、建物内の複数箇所に設けられた複数の微動検知センサを含み、それら複数の微動検知センサからの微動の有無を示す情報の組み合わせであるセンサパターンを前記入力パターンとして取得する
ことを特徴とする請求項１記載の異常検知装置。
【請求項１４】
前記入力手段は、前記センサパターンが変化する度に新たなセンサパターンが発生したものとし、そのセンサパターンの時系列に対応する入力パターンの時系列を取得する
ことを特徴とする請求項１３記載の異常検知装置。
【請求項１５】
前記入力手段は、前記センサパターンに対して時間的に平均化し正規化することによって前記入力パターンを取得する
ことを特徴とする請求項１４記載の異常検知装置。
【請求項１６】
前記入力手段は、操作者から、前記入力パターンの時系列を取得する
ことを特徴とする請求項１記載の異常検知装置。
【請求項１７】
前記出力手段は、異常が発生した旨を伝送路を介して予め定められた通信先に通報する
ことを特徴とする請求項１記載の異常検知装置。
【請求項１８】
前記遷移解析手段は、前記解析として、前記マルコフ連鎖の出現頻度を算出し、
前記比較手段は、前記出現頻度について、前記取得手段で取得された入力パターンと基準になる入力パターンとを比較することにより、前記異常の発生を判断する
ことを特徴とする請求項１記載の異常検知装置。
【請求項１９】
前記比較手段は、前記マルコフ連鎖の出現頻度について、前記取得手段で取得された入力パターンと基準になる入力パターンとのユークリッド距離を算出し、そのユークリッド距離が一定値を超えている場合に、異常が発生したと判断する
ことを特徴とする請求項１８記載の異常検知装置。
【請求項２０】
前記比較手段は、前記マルコフ連鎖の出現頻度について、基準となる入力パターンに対する前記取得手段で取得された入力パターンの尤度を算出し、その尤度が一定値以下である場合に、異常が発生したと判断する
ことを特徴とする請求項１９記載の異常検知装置。
【請求項２１】
前記遷移解析手段は、前記解析として、前記マルコフ連鎖の所要時間分布を算出し、
前記比較手段は、前記所要時間分布について、前記取得手段で取得された入力パターンと基準になる入力パターンとを比較することにより、前記異常の発生を判断する
ことを特徴とする請求項１記載の異常検知装置。
【請求項２２】
前記比較手段は、前記マルコフ連鎖の所要時間分布について、基準となる入力パターンに対する前記取得手段で取得された入力パターンの尤度を算出し、その尤度が一定値以下である場合に、異常が発生したと判断する
ことを特徴とする請求項２１記載の異常検知装置。
【請求項２３】
前記基準値は、一定条件を満たす時間区間ごとのローカル基準値の集まりであり、
前記比較手段は、前記時間区間ごとに、前記特徴と前記ローカル基準値とを比較することにより、前記異常の発生を判断する
ことを特徴とする請求項１記載の異常検知装置。
【請求項２４】
前記異常検知装置は、さらに、
基準となる事象について、前記入力手段によって複数の入力パターンの時系列を取得し、取得した入力パターンが一定範囲内で類似する時間区間ごとに前記時系列を分解し、分解した時系列を時間区間ごとに集めることによって、時間区間ごとのローカル基準を生成するローカル基準生成手段と、
異常検知の対象となる入力パターンに基づいて、前記時間区間ごとに、当該時間区間に属する全てのローカル基準の中から最適なものを予測して選択するローカル基準選択手段とを備え、
前記比較手段は、前記時間区間ごとに、前記特徴と前記ローカル基準選択手段が選択したローカル基準とを比較することにより、前記異常の発生を判断する
ことを特徴とする請求項２３記載の異常検知装置。
【請求項２５】
前記ローカル基準生成手段は、時間窓を用いたテンプレートマッチングによって相関の高い時間区間を抽出し、抽出した時間区間ごとに前記時系列を分解する
ことを特徴とする請求項２４記載の異常検知装置。
【請求項２６】
前記ローカル基準選択手段は、異常検知の対象となる入力パターンと基準となる事象の入力パターンそれぞれの時系列における遷移の種類ごとの確率分布を算出し、それらの確率分布における距離に基づいて、最適なローカル基準を予測し選択する
ことを特徴とする請求項２４記載の異常検知装置。
【請求項２７】
異常の発生を検知する対象となる事象が起こる場所に設置された異常検知装置と、異常の発生を監視する通信装置と、前記異常検知装置と前記通信装置とを接続する伝送路とからなる異常検知システムであって、
前記異常検知装置は、
前記事象に依存して変化するデータである入力パターンの時系列を取得する入力手段と、
取得された入力パターンの時系列における遷移についての特徴を解析する遷移解析手段と、
解析された前記遷移についての特徴と予め決定されている基準値とを比較し、それらが一定範囲内で近似しているのでなければ、前記事象において異常が発生したと判断する比較手段と、
前記比較手段で異常が発生したと判断された場合に、その旨を前記伝送路を介して前記通信装置に通報する出力手段とを備え、
前記通信装置は、
前記異常検知装置からの通報を受信する受信手段と、
前記受信手段により前記通報が受信されたときに、その旨を操作者に提示する提示手段とを備え、
前記遷移解析手段は、前記解析として、前記入力パターンの時系列におけるマルコフ連鎖を算出し、算出したマルコフ連鎖における特徴を解析する
ことを特徴とする異常検知システム。
【請求項２８】
異常の発生を検知する対象となる事象が起こる場所に設置された異常検知装置と、異常の発生を監視する通信装置と、前記異常検知装置と前記通信装置とを接続する伝送路とからなる異常検知システムであって、
前記異常検知装置は、
前記事象に依存して変化するデータである入力パターンの時系列を取得する入力手段と、
取得された入力パターンを前記伝送路を介して前記通信装置に送信する送信手段とを備え、
前記通信装置は、
前記異常検知装置から送信されてくる入力パターンを受信する受信手段と、
受信された入力パターンの時系列における遷移についての特徴を解析する遷移解析手段と、
解析された前記遷移についての特徴と予め決定されている基準値とを比較し、それらが一定範囲内で近似しているのでなければ、前記事象において異常が発生したと判断する比較手段と、
前記比較手段で異常が発生したと判断された場合に、その旨を操作者に提示する提示手段とを備え、
前記遷移解析手段は、前記解析として、前記入力パターンの時系列におけるマルコフ連鎖を算出し、算出したマルコフ連鎖における特徴を解析する
ことを特徴とする異常検知システム。
【請求項２９】
前記入力手段は、前記場所内の複数箇所に設けられた複数の微動検知センサを含み、それら複数の微動検知センサからの微動の有無を示す情報の組み合わせであるセンサパターンを前記入力パターンとして取得する
ことを特徴とする請求項２７又は２８記載の異常検知システム。
【請求項３０】
前記入力手段は、前記場所内に設置された機器の動作状態を検知する動作状態検知センサを含み、その動作状態検知センサからのセンサ信号を前記入力パターンとして取得する
ことを特徴とする請求項２７又は２８記載の異常検知システム。
【請求項３１】
前記場所は、一戸の住宅であり、
前記異常検知システムは、さらに、
住宅内に設置された複数の家電機器を接続するホームネットワークと、
前記ホームネットワークを介して前記複数の家電機器を制御するコントローラを備え、
前記入力手段は、前記ホームネットワークを介して前記複数の家電機器の動作状態を検知し、検知した動作状態を前記入力パターンとして取得する
ことを特徴とする請求項２７又は２８記載の異常検知システム。
【請求項３２】
前記場所は、一戸の住宅であり、
前記異常検知システムは、さらに、住宅内に設置された複数の家電機器を接続するホームネットワークを備え、
前記異常検知装置は、さらに、前記ホームネットワークを介して前記複数の家電機器を制御するコントローラを備え、
前記入力手段は、前記ホームネットワークを介して前記複数の家電機器の動作状態を検知し、検知した動作状態を前記入力パターンとして取得する
ことを特徴とする請求項２７又は２８記載の異常検知システム。
【請求項３３】
対象の事象において異常が発生したことを検知する方法であって、
前記事象に依存して変化するデータである入力パターンの時系列を取得する入力ステップと、
取得された入力パターンの時系列における遷移についての特徴を解析する遷移解析ステップと、
解析された前記遷移についての特徴と予め決定されている基準値とを比較し、それらが一定範囲内で近似しているのでなければ、前記事象において異常が発生したと判断する比較ステップと、
前記比較ステップで異常が発生したと判断された場合に、その旨の出力動作を行う出力ステップとを含み、
前記遷移解析ステップでは、前記解析として、前記入力パターンの時系列におけるマルコフ連鎖を算出し、算出したマルコフ連鎖における特徴を解析する
ことを特徴とする異常検知方法。
【請求項３４】
前記遷移解析ステップでは、前記解析として、前記入力パターンの時系列における遷移の種類ごとの出現頻度を算出し、
前記比較ステップでは、前記出現頻度について、前記取得ステップで取得された入力パターンと基準になる入力パターンとを比較することにより、前記異常の発生を判断する
ことを特徴とする請求項３３記載の異常検知方法。
【請求項３５】
前記遷移解析ステップでは、前記解析として、前記入力パターンの時系列における遷移に要する時間ごとの分布である所要時間分布を算出し、
前記比較ステップでは、前記所要時間分布について、前記取得ステップで取得された入力パターンと基準になる入力パターンとを比較することにより、前記異常の発生を判断する
ことを特徴とする請求項３３記載の異常検知方法。
【請求項３６】
前記異常検知方法は、さらに、前記入力ステップで取得された入力パターンの時系列を予め定められた代表的な入力パターンの時系列であるクラスタの時系列に変換するクラスタステップを含み、
前記遷移解析ステップでは、前記クラスタステップにより変換されたクラスタの時系列に対して前記特徴を解析する
ことを特徴とする請求項３３記載の異常検知方法。
【請求項３７】
前記基準値は、基準となる事象について、予め前記入力ステップによって入力パターンの時系列が取得され、前記遷移解析ステップによって特徴が解析されることによって得られた値である
ことを特徴とする請求項３３記載の異常検知方法。
【請求項３８】
前記基準値は、操作者が指定した値である
ことを特徴とする請求項３３記載の異常検知方法。
【請求項３９】
前記入力ステップでは、建物内の複数箇所に設けられた複数の微動検知センサを含み、それら複数の微動検知センサからの微動の有無を示す情報の組み合わせであるセンサパターンを前記入力パターンとして取得する
ことを特徴とする請求項３３記載の異常検知方法。
【請求項４０】
前記入力ステップでは、操作者から、前記入力パターンの時系列を取得する
ことを特徴とする請求項３３記載の異常検知方法。
【請求項４１】
前記出力ステップでは、異常が発生した旨を伝送路を介して予め定められた通信先に通報する
ことを特徴とする請求項３３記載の異常検知方法。
【請求項４２】
前記基準値は、一定条件を満たす時間区間ごとのローカル基準値の集まりであり、
前記比較ステップでは、前記時間区間ごとに、前記特徴と前記ローカル基準値とを比較することにより、前記異常の発生を判断する
ことを特徴とする請求項３３記載の異常検知方法。
【請求項４３】
対象の事象において異常が発生したことを検知するためのプログラムであって、
請求項３３〜４２のいずれか１項に記載の異常検知方法におけるステップをコンピュータに実行させる
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、異常検知装置等に関し、特に、宅内の独居老人等に発生した異常事態等の人の行動における異常を検知するのに好適な装置等に関する。
【０００２】
【従来の技術】
機器の動作状態や人の行動等の事象において発生した異常事態を検知する様々な試みがなされている。例えば、独居高齢者の行動を監視し、異常事態の発生を検知することは、高齢化が進むわが国において重要な技術である。その従来技術の一つとして、特開２００１−６７５７６号公報に開示された「異常事態通報システム」がある。
【０００３】
この従来のシステムは、一人暮らしの老人や病人等の生活状況を監視するために、（ａ）被監視者の居住するトイレに設置され、かつ、このトイレの使用を検知すると所定の信号を出力するセンサユニットと、（ｂ）トイレに設置され、かつ、センサユニットからの信号を受信すると所定の信号を出力する第１の通信手段（無線端末装置）と、（ｃ）第１の通信手段からの信号を受信すると計時を開始する監視タイマを備え、第１の通信手段からの信号が所定時間以上にわたって途切れると監視センタに異常事態の発生を通報する第２の通信手段（主装置）とを備える。これによって、老人が病気等で倒れて身動きがとれない状態になった場合には、一定時間以上にわたってトイレを利用しない状態が続くこととなり、老人の身に異常事態が発生したことが検知されるというものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来のシステムでは、老人が一定時間内に必ずトイレにいくという行動特性が前提となっている。そのために、異常でない（正常である）にも拘わらず一定時間以上にわたってトイレにいかないような例外的なケース、例えば、老人が外出した場合や、手元の室内用便器で用を済ませた場合等のケースを排除する手当が必要とされる。
【０００５】
さらに、この従来のシステムは、トイレを備える建物内における人の行動だけを対象として異常を検知するものであり、その用途や使用可能な局面が極めて限定されているという問題がある。つまり、トイレを備えていない場所やトイレを使用しない時間帯における人の行動における異常、トイレを使用しないペット等の動物や機器等の物の動きにおける異常等については、もはや検知することはできない。
【０００６】
そこで、本発明は、このような問題に鑑みてなされてものであり、異常事態を検知する対象物や事象の種類・数、それらの対象物や事象を監視する空間（場所、時間帯等）に依存することなく、それらの対象物や事象における異常事態の発生を検知することができる汎用性の高い異常検知装置等を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明に係る異常検知装置は、対象の事象において異常が発生したことを検知する装置であって、前記事象に依存して変化するデータである入力パターンの時系列を取得する入力手段と、取得された入力パターンの時系列における遷移についての特徴を解析する遷移解析手段と、解析された前記遷移についての特徴と予め決定されている基準値とを比較し、それらが一定範囲内で近似しているのでなければ、前記事象において異常が発生したと判断する比較手段と、前記比較手段で異常が発生したと判断された場合に、その旨の出力動作を行う出力手段とを備えることを特徴とする。
【０００８】
つまり、監視の対象となる人又は物の動き等の事象の変化に応じて変化するデータを入力パターンとする時系列を取得し、その時系列におけるパターンの遷移に着目し、遷移における特徴量を抽出し、正常なケースにおけるものと比較することで異常事態の発生を検知している。ここで、「事象」とは、機器センサ等からの信号、人からの報告（データ入力）等によってコンピュータ処理可能なデータとして表現し得る現象のことであり、典型的には、宅内における「人の行動」である。
【０００９】
宅内における人の行動を対象とした場合における本発明のアプローチは以下の通りである。
つまり、所定の複数箇所に微動検知センサが設置された住宅（インテリジェントハウス）で得られるセンサ情報を用いて、個人の日常生活の記述と生活の異変の検出を試みることにした。ここでの課題は、個人はさまざまな生活習慣を持っており、コンピュータは個人ごとにカスタマイズされた日常を理解する必要があることである。
【００１０】
一方、脳の知的情報処理の一つに、環境を離散化して予測などに使用するシンボル処理がある。それは、我々が外界の事象を予測して生活するのに必要であり、そのような知的機能をモデル化と人間とのマッチングがよく、人をサポートする機器の情報処理に利用することができると考えられる。
【００１１】
人の存在・動作を感知するセンサがついたインテリジェントハウスは人間の外に向いた感覚器が内向きになったものと考えられ、人の活動をサポートする知的情報処理の適用の場としては有望である。そこで、インテリジェントハウスで得られた実測データに基づいて、人に類似の情報処理モデルとして行動時系列の尤度を用いた異常検出を行っている。
【００１２】
具体的には、人の脳におけるシンボル処理の基盤である、連続感覚データの離散化、その離散状態の間の状態遷移による環境のモデルを構築し、そのモデルに基づいて実際の行動の尤度を推定する。これにより、学習された個々人のデータと比較して異常な行動（尤度の低い行動）を発見することができ、人の日々の生活を乱さないままでの異常検出の可能性が出てくる。なお、離散化にはベクトル量子化を、環境モデルにはマルコフ過程を使用するのが好ましい。
【００１３】
また、人の生活は複数の日常行動から構成され、状況に応じて起動されていると仮定し、センサ時系列の再現性のある時間区間へ離散化と、その時間区間でのローカルな日常テンプレートを生成している。時間区間の自動抽出には画像処理の手法を応用し、時間窓を用いたテンプレートマッチングによって相関の高い時間区間を抽出している。これにより時間的な階層性をもつ日常表現の構築が可能になる。
【００１４】
日常テンプレートの検証として、異常行動の検出を行った。異常行動の検出には、日常テンプレートと実際に起きた行動の違いを検出することで行った。具体的には、(i)日常テンプレートによる確率分布と、実際の行動の尤度を比較する、(ii)ローカルな時間区間で計算される日常テンプレートと、汎化された日常テンプレートの違いを確率分布間距離で測る、等の手法を採用し、評価を行った。
【００１５】
なお、本発明は、上記異常検知装置のように専用のハードウェアで実現することができるだけでなく、その特徴的な構成要素をステップとする異常検知方法として実現したり、そのステップを汎用のコンピュータに実行させるプログラムとして実現したり、異常検知装置とその通報先を含む異常検知システムとして実現することもできる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて詳細に説明する。
図１は、本実施の形態における異常検知システムの全体構成を示すブロック図である。この異常検知システム１０は、宅内での人の行動における異常の発生を検知し特定の連絡先に通報するシステムであり、宅内での場所や時間帯を限定することなく異常検知する点に特徴を有し、通信ネットワーク４０で接続されたインテリジェントハウス２０、監視センター５０及び携帯電話機６０から構成される。
【００１７】
インテリジェントハウス２０は、図２の平面図に示される２階建て住宅であり、宅内の所定位置（２０箇所の黒丸）に設置された微動検知センサ２５ａ〜２５ｃと、それら微動検知センサ２５ａ〜２５ｃからのセンサ信号を監視することで宅内の人の行動における異常を検知し、検知した旨を通信ネットワーク４０を介して監視センター５０と予め登録されている連絡先（ここでは、携帯電話機６０）とに通報する異常検知装置３０とを備えている。なお、微動検知センサ２５ａ〜２５ｃは、例えば、人体から発せられる赤外線を検知する赤外線センサであり、各センサの設置方向等によって定まる検出空間（例えば、トイレ内）において人が存在し、かつ、その動きを検知したときに、その旨を異常検知装置３０に出力する。
【００１８】
監視センター５０は、対象としている複数のインテリジェントハウス２０内における異常の発生を集中して監視する介護センター等であり、通信ネットワーク４０を介して異常検知装置３０からの通報を受信すると、その旨を警報機やディスプレイ装置等に出力する装置を備えている。携帯電話機６０は、異常検知装置３０に登録されている連絡先の一つであり、異常検知装置３０から送信されてくる通知（インテリジェントハウス２０で異常が発生した旨を示す電子メール等）を受信する。
【００１９】
図３は、図１に示された異常検知装置３０の構成を示す機能ブロック図である。この異常検知装置３０は、宅内の微動検知センサ２５ａ〜２５ｃと通信ネットワーク４０とに接続されたコントローラであり、入力部３１、データ収集部３２、マルコフ連鎖演算部３３、比較部３４及び出力部３５から構成される。
【００２０】
入力部３１は、操作パネル等の入力機器であり、微動検知センサ２５ａ〜２５ｃに代わるデータを操作者が異常検知装置３０に与えたり、この異常検知装置３０に対して各種パラメータ等を設定したりするために用いられる。
【００２１】
データ収集部３２は、微動検知センサ２５ａ〜２５ｃからのセンサ信号を受信し記録するデータロガーやハードディスク等からなり、微動検知センサ２５ａ〜２５ｃからのセンサ信号及び入力部３１からの入力データを、予め設定された条件に従って、サンプル行動のデータとして記憶するサンプル行動データ記憶部３２ａと、日常行動を示すデータとして記憶する日常行動データ記憶部３２ｂとを有する。
なお、「サンプル行動」とは、異常の発生を監視する対象となる行動を意味し、「日常行動」とは、正常な状態における行動（異常の発生の有無を判断する基準となる行動）を意味する。
【００２２】
マルコフ連鎖演算部３３は、制御プログラムに基づいてデータ処理を実行するＣＰＵやメモリ等によって実現される処理部であり、異常発生の監視に先立ち（基準データの作成モードにおいて）、日常行動データ記憶部３２ｂに格納されたセンサパターンに対して後述する演算処理を施すことによって、日常行動におけるマルコフ連鎖の推移回数行列及び所要時間分布を日常行動における特徴量として算出する。そして、異常発生の監視時（監視モード）においては、サンプル行動データ記憶部３２ａに格納されたセンサパターンの時系列に対して（あるいは、微動検知センサ２５ａ〜２５ｃから入力されたセンサパターンに対して直接的に）、同様の演算処理を施し、クラスタの時系列やマルコフ連鎖の推移回数行列等をサンプル行動における特徴量として算出する。得られた結果については、いずれも、比較部３４に出力する。
【００２３】
なお、「マルコフ連鎖」とは、事象の時系列において、第ｎ番目の事象が、それ以前の事象の結果に関連して定まるとき、その事象の時系列をいい、ここでは、宅内での人の行動（移動箇所等）を示すセンサパターンの時系列（その時系列に対して一定の演算処理を施して得られる入力パターン及びクラスタの時系列も含む）に対応する。また、マルコフ連鎖の「推移回数行列」とは、過去の各事象から当該事象に推移した回数を示す行列であり、マルコフ連鎖の「所要時間分布」とは、対象となる時系列において、上記推移回数行列の各要素（状態遷移）についての持続時間に関するヒストグラムである。また、「入力パターン」とは、センサパターンに対して後述する平均化と正規化とを施して得られるパターンであり、「クラスタ」とは、全ての入力パターンを代表する特定個数のパターンであり、膨大な種類の入力パターンを特定個数（ここでは、３０個）の代表的なパターンに写像するために用いられている。
【００２４】
なお、本異常検知装置３０は、対象となる事象が日常行動に属するかサンプル行動に属するかの区別を必ずしも必要とするものではなく、蓄積されたデータを平均化したものを日常行動におけるデータとして扱うこともできる。つまり、データ収集部３２は、収集したデータがサンプル行動及び日常のいずれであるかを区別することなく蓄積し、マルコフ連鎖演算部３３は、一定期間にわたって蓄積されたデータを平均化したものを日常行動とし、個々の（日々の）のデータをサンプル行動におけるデータとして上記特徴を算出することもできる。
【００２５】
比較部３４は、制御プログラムに基づいてデータ処理を実行するＣＰＵやメモリ等によって実現される処理部であり、日常行動とサンプル行動について、マルコフ連鎖における出現頻度及び状態遷移の持続時間に関する特徴を比較し、それらの差分が一定のしきい値を超えている（あるいは、似通っている程度が一定のしきい値以下である）場合に、異常が発生したものと判断し、その旨を出力部３５に通知する機能を有し、そのために、演算処理部として、距離算出部３４ａ及び尤度算出部３４ｂを有する。
【００２６】
距離算出部３４ａは、マルコフ連鎖演算部３３から出力される２つの推移回数行列、即ち、日常行動について得られたマルコフ連鎖の推移回数行列とサンプル行動について得られたマルコフ連鎖の推移回数行列とから、マルコフ連鎖の出現頻度における距離を算出する。一方、尤度算出部３４ｂは、マルコフ連鎖演算部３３から出力される日常行動について得られたマルコフ連鎖の推移回数行列とサンプル行動について得られたクラスタ時系列とから、マルコフ連鎖の出現頻度における尤度を算出したり、マルコフ連鎖演算部３３から出力される日常行動について得られたマルコフ連鎖の所要時間分布とサンプル行動について得られたクラスタ時系列とから、マルコフ連鎖の所要時間分布に対する尤度を算出したりする。
【００２７】
出力部３５は、制御プログラムに基づいて通信制御を実行するＣＰＵやモデム等であり、比較部３４の距離算出部３４ａ及び尤度算出部３４ｂからの通知、即ち、異常が発生した旨の通知を受け取ると、入力部３１等を用いて予め登録されている連絡先（監視センター及び携帯電話機６０等）に通信ネットワーク４０を介して通報する。例えば、電話による発呼を行い、異常が発生した旨を示すメッセージを予め登録されてアドレス宛に電子メールとして送信したりする。
【００２８】
なお、この出力部３５は、入力部３１による事前の設定内容により、（１）異常が発生した旨だけでなく、いかなる異常が発生したかを示す情報（出現頻度／所要時間分布、距離／尤度のいずれにおいて異常が発生したかの情報、その値、その発生時刻等）を出力したり、（２）異常検知装置３０に備えられた警報機による警報や表示板による表示をしたり、（３）通報先からの確認データを受信するまで通報を繰り返したりする等のオプション機能を有する。
【００２９】
次に、以上のように構成された異常検知システム１０の動作の詳細について説明する。
図４は、データ収集部３２により収集された微動検知センサ２５ａ〜２５ｃからのセンサ信号の値（センサパターンの時系列）を示す。ここには、インテリジェントハウス２０に設置された２０個の微動検知センサ２５ａ〜２５ｃからのセンサ信号（人が存在し、かつ、微動が有るときに「１」）と、センサ信号が変化したときの時刻とが示されている。個々のセンサパターンは、２０次元の要素（「１」又は「０」）からなり、１つの要素が変化するたびに、新たなセンサパターンとしてサンプル行動データ記憶部３２ａ又は日常行動データ記憶部３２ｂに格納され蓄積される。
【００３０】
なお、これらのセンサパターンは、各センサの配置に関する情報が含まれていない。微動検知センサ２５ａ〜２５ｃが微動有りの状態から微動なしの状態になるまでが「１」、センサの反応が無い状態が「０」として表現されている。このように、センサ（どの部屋に付いているかはわからない）による微動検出の有無を示す２値の情報と、そのイベントが起きた時刻の情報とが本異常検知装置３０に入力される生データの一つである。
【００３１】
図５は、マルコフ連鎖演算部３３の動作を示すフローチャートである。ここには、図４に示されたセンサパターンの時系列に対してマルコフ連鎖の推移回数行列とマルコフ連鎖の所要時間分布とが算出されるまでの全体的な演算手順が示されている。以下、本図の各ステップの詳細について順に説明する。
【００３２】
マルコフ連鎖演算部３３は、まず、動作モード（監視モード／基準データ作成モード）に応じて、サンプル行動データ記憶部３２ａ又は日常行動データ記憶部３２ｂから一連のセンサパターンの時系列を読み出し、平均化と正規化を行うことで、各センサパターンを入力パターンに変換する。
【００３３】
具体的には、いま、処理対象となるセンサパターンｂtがＮステップとする（ｂtは、t=1,...,Nとするｂの時系列）。微動検知センサ２５ａ〜２５ｃからの情報は、数秒の間隔で発生することがあるため、これらをそのまま入力事象として利用すると、人の行動に対しては、正しい重み付けができない可能性が高い。そこで、得られたセンサパターンｂtに時間的な平均化をかける。具体的には、以下の式に示されるように、時間窓をとり、ガウス関数の重み付け加算を行った後、正規化している。
【数１】
0003996428.tif 000002
【００３４】
なお、上記数１における上の式に示された平均化の詳細な計算手順は、図６に示されたフローチャートの通りであり、上記数１における下の式に示された正規化の詳細な計算手順は、図７に示されたフローチャートの通りである。これらの図において、ｂt及びｘtは、２０次元の配列要素とそのパターンの持続時間（ｂt.time、ｘt.time）を有するデータである。
【００３５】
次に、マルコフ連鎖演算部３３は、得られた入力パターンｘtをベクトル量子化することで、以下の式に示されるように、代表的な入力パターン（Ｉ個のクラスタｗi）を特定する。
【数２】
0003996428.tif 000003
なお、上記数２において、c:=arg max（ｗi・ｘt）は、ｗi（i=1,...,I）ベクトルの中からｘtベクトルに最も近い（両ベクトル間の角度の余弦が最も大きい）ベクトルをｗcとすることを意味する。この数２に示されたベクトル量子化の詳細な計算手順は、図８に示されたフローチャートの通りである。ここでは、クラスタ数Ｉを３０、学習回数Ｌを２００００としている。
【００３６】
この学習の結果、センサパターンのデータ空間から、Ｉ個のクラスタに近似したベクトルが算出される。その結果のサンプル（クラスタ）は、図９の家屋平面図における「×」印に示される通りである。ここでは、各クラスタは、微動検知センサ２５ａ〜２５ｃの位置に対する重心として表現されている。
【００３７】
次に、マルコフ連鎖演算部３３は、上記ステップＳ１０で得られた入力パターンｘtを上記ステップＳ１１で得られたクラスタに入力して分類することで、以下の式に示されるように、入力パターンｘtに対応するクラスタ時系列ｓtを求める。つまり、入力パターンの時系列を特定個数のクラスタを用いた時系列に変換する。
【数３】
0003996428.tif 000004
なお、上記数３に示されたクラスタ時系列の算出手順は、図１０に示されたフローチャートの通りである。
【００３８】
次に、マルコフ連鎖演算部３３は、得られたクラスタ時系列ｓtに対して、Ｄ次元のマルコフ連鎖を計算する。具体的には、以下の式にしたがって、マルコフ連鎖の推移回数行列とマルコフ連鎖の所要時間分布とを求める。
【００３９】
（４−１）推移回数行列の算出
【数４】
0003996428.tif 000005
なお、上記数４に示された推移回数行列の算出手順は、図１１に示されるフローチャートの通りである。なお、クラスタ時系列において隣接するクラスタが同一である場合には遷移とはみなさないので、そのような（同一クラスタが続く）ケースを推移回数としてカウントしないための処理が施されている（ステップＳ１６３）。
【００４０】
（４−２）所要時間分布の算出
続いて、
【数５】
0003996428.tif 000006
について、ｓtに現れた状態遷移がどれくらいの時間持続したかを、以下に示される所要時間分布として、最大値最小値間をＬ分割したヒストグラム
【数６】
0003996428.tif 000007
を生成する。
【数７】
0003996428.tif 000008
【００４１】
なお、所要時間分布の算出手順は、図１２及び図１３に示されたフローチャートの通りである。ここでは、各状態遷移に要した時間を算出した後に（図１２のステップＳ１７０〜Ｓ１７８）、最大時間と最小時間との間をＫ分割した各時間区間に属する事象の合計数を算出している（図１３のステップＳ１８０〜Ｓ１８７）。図１３において、Bar(k).To及びBar(k).Fromは、各時間区分の範囲を示し、Bar(k).heightは、その時間区分に属する事象の合計数を示す。
【００４２】
このような手順で得られた日常行動に対する推移回数行列と所要時間分布は、日常テンプレート（基準データ）として、比較部３４において異常の発生を判断するために用いられる。
【００４３】
図１４は、比較部３４の距離算出部３４ａによるマルコフ連鎖の出現頻度における距離の算出手順を示すデータフロー図（データの変化・流れに着目した図）である。
まず、距離算出部３４ａは、日常テンプレートとして計算された推移回数行列Mdailyを正規化することで確率分布Ｍ'dailyを算出するとともに（ステップＳ２０）、サンプル行動時系列から計算された推移回数行列Ｍsampleについても同様にして確率分布Ｍ'sampleを算出する（ステップＳ２１）。なお、この確率分布は、マルコフ連鎖の出現頻度を表している。
【００４４】
次に、距離算出部３４ａは、以下の式にしたがって、これら２つの確率分布間の距離（ここでは、ユークリッド距離）を算出する（ステップＳ２２）。
error＝Ｄ（Ｍ'daily，Ｍ'sample）
【００４５】
なお、上記ステップＳ２０及びＳ２１における正規化の詳細な計算手順は、図１５に示されたフローチャートの通りであり、ステップＳ２２におけるユークリッド距離の算出手順は、図１６に示されたフローチャートの通りである。
このようにして算出された距離errorは、その値が大きいほど日常とは違った行動をしていることになる。したがって、比較部３４は、この値errorが一定のしきい値を超えているか否かを判断し、超えている場合に、その旨を出力部３５に通知する。
【００４６】
このような出現頻度の距離を用いた比較は、行動の回数の割合を比較しており、生活行動の大雑把な観測として有用である。たとえば、日常的に帰宅時に食事をとる人が食事を取らないと、食事を取る行動を記述した時系列が抜け落ちる。この違いは推移回数行列に顕著に表れ、それを正規化した確率分布間の距離で比べることができる。だだし、推移回数行列を計算する際の時間帯依存性（時間をどこからどこまでとるか）が問題となるので、本異常検知装置３０は、入力部３１を介して指定された操作者による時間範囲の指定等にしたがって、推移回数行列を計算している。
【００４７】
図１７は、比較部３４の尤度算出部３４ｂによるマルコフ連鎖の出現頻度における尤度の算出手順を示すデータフロー図である。
まず、尤度算出部３４ｂは、日常テンプレートとして計算された推移回数行列Mdailyを正規化することで確率分布Ｍ'daily
【数８】
0003996428.tif 000009
を算出する（ステップＳ３０）。
【００４８】
次に、この確率分布に対して、以下の式に示されるように、比較したいサンプル行動時系列（クラスタ時系列）ｓ1,...,ｓNの平均対数尤度を求め、異常検出の特徴とする（ステップＳ３１）。
【数９】
0003996428.tif 000010
なお、上記ステップＳ３１における尤度の算出手順は、図１８に示されたフローチャートの通りである。ここでは、比較対象のクラスタ時系列に対する対数尤度LineGraphs(t).likelihoodの計算手順が示されている。これらの対数尤度の平均を算出することで、数９に示された平均対数尤度errorが算出される。
【００４９】
このようにして算出された尤度は、その値が低いほど、比較する行動時系列は日常に反した行動を取っていることになる。したがって、比較部３４は、この尤度errorが一定のしきい値以下であるか否かを判断し、以下である場合に、その旨を出力部３５に通知する。
このような出現頻度の尤度を用いた比較は、日常的にあまり起きない行動が、何度も現れるような異常の検出に威力を発揮する。たとえば日常的に台所に立たない人が、何度も台所に現れたら異常として検出されることになる。
【００５０】
図１９は、比較部３４の尤度算出部３４ｂによるマルコフ連鎖の所要時間分布に対する尤度の算出手順を示すデータフロー図である。
まず、尤度算出部３４ｂは、日常テンプレートについてのマルコフ連鎖の所要時間分布
【数１０】
0003996428.tif 000011
に対し、これを正規化した確率分布
【数１１】
0003996428.tif 000012
を求める（ステップＳ４０）。この確率分布に対して、以下の式に示されるように、比較したい行動時系列（クラスタ時系列）ｓ1,...,ｓNの平均対数尤度を求め、異常検出の特徴とする（ステップＳ４１）。
【数１２】
0003996428.tif 000013
【００５１】
なお、上記ステップＳ３１における尤度の算出手順は、図２０に示されたフローチャートの通りである。ここで、ステップＳ２２５におけるBarposition(Time)は、時間TimeがBars()配列の何番目にあたるかを調べる関数である。本図には、比較対象のクラスタ時系列に対する対数尤度LineGraphs(t).likelihoodの計算手順が示されている。これらの対数尤度の平均を算出することで、数１２に示された平均対数尤度errorが算出される。
【００５２】
このようにして算出された尤度は、その値が低いほど、比較する行動時系列は日常に反した行動を取っていることになる。したがって、比較部３４は、この尤度errorが一定のしきい値以下であるか否かを判断し、以下である場合に、その旨を出力部３５に通知する。
【００５３】
このような所要時間分布に対する尤度を用いた比較方法では、日常的に各行動にどれくらいの時間をかけているかの特徴が現れる。たとえば「階段を通り過ぎる」という行動は日常的には数秒だけ持続し、所要時間分布は数秒付近に分布する。これが数分たっても移動しない（マルコフ連鎖が持続しない）と、異常として検出される。
【００５４】
次に、日常テンプレートの計算と、それを用いた異常検出の実験として５種類の実験を行ったので、その内容と結果を説明する。
（実験１）朝の光景
インテリジェントハウス２０で暮らす人が朝起きて、外出するような行動時系列を想定し、被験者１名が次のような行動を行い、センサデータを蓄積した。このときのマルコフ連鎖の推移回数行列のサンプルを図２１及び図２２に示す。図２１は、日常テンプレートにおける推移回数行列を示し、図２２は、異常時における推移回数行列を示す。なお、これらの図において、クラスタ（×印）を接続する実線及び破線は、その遷移の回数が多かったものを示し、実線は、クラスタ番号の小さいクラスタから大きいクラスタへの遷移、破線は、クラスタ番号の大きいクラスタから小さいクラスタへの遷移を示す。
日常例
・起床→洗顔→トイレ→外出：６回
・起床→洗顔→外出：６回
異常例
・起床→外出：２回
・起床→トイレ→外出：２回
・起床→洗顔→トイレ→外出
（被験者を変えて実験したもの）
【００５５】
なお、日常例として蓄積したセンサデータを平均化したマルコフ連鎖の推移回数行列を日常テンプレートとして用いた。この日常テンプレートに対し、マルコフ連鎖の出現頻度の距離比較を用いて、日常のマルコフ連鎖に対し、日常例、異常例を比べた結果は、図２３に示される通りである。
【００５６】
図２３において、横軸は、実験の番号を示し、縦軸は、ユークリッド距離を示す。実験番号１ａ１〜１ｂ６は、日常例であり、実験番号１ｃ１〜１ａ７ｋは、異常例である。なお、実験番号１ａ７ｋは、異なる被験者の異常例である。
この結果より明らかに、異常例の日常テンプレートに対する距離は大きく、日常例と日常テンプレートの距離は小さい。したがって、この距離を一定のしきい値と比較することで、異常の発生を検知することができる。
【００５７】
（実験２）
インテリジェントハウス２０で暮らす人が帰宅して食事をとった後、くつろいで就寝するような行動時系列を想定し、被験者１名が次のような行動を行い、センサデータを蓄積した。
日常例
・帰宅→食事準備→食事→食事片付け→ソファでくつろぐ→就寝：１４回
（これらの行為にトイレが混ざる、ソファでくつろぐタイミングが変わるといった変化を加えた。
例：帰宅→トイレ→食事準備→食事→食事片付け→ソファでくつろぐ→就寝）
異常例
・帰宅→就寝
・帰宅→トイレ→就寝
・帰宅→洗顔→就寝
・帰宅→食事準備→就寝
・帰宅→ソファ→トイレ→就寝
・帰宅→和室→食準備→食事→食片付→就寝
【００５８】
なお、日常例として蓄積したセンサデータを平均化したマルコフ連鎖の推移回数行列を日常テンプレートとして用いた。この日常テンプレートに対し、マルコフ連鎖の出現頻度の距離比較を用いて、日常のマルコフ連鎖に対し、日常例、異常例を比べた結果は、図２４に示される通りである。
【００５９】
図２４において、実験番号２ａ１〜２ｓ２は、日常例であり、実験番号２ｋ１〜２ｊ２ｋは、異常例である。なお、実験番号２ｊ２ｋは、異なる被験者の異常例である。
この結果より明らかに、異常例の日常テンプレートに対する距離は大きく、日常例と日常テンプレートの距離は小さい。したがって、この距離を一定のしきい値と比較することで、異常の発生を検知することができる。
【００６０】
（実験３）
インテリジェントハウス２０で暮らす人が階段付近やリビングで突然倒れたときを想定し、被験者１名が日常のように歩き回り、突然階段付近や、リビングで倒れて動かなくなった行動をサンプルとして用いた。日常テンプレートとして、上記実験１及び実験２で収集したセンサデータを用いた。
【００６１】
このサンプルに対し、所要時間分布に対する尤度比較を用いて比較した結果は、図２５に示される通りである。図２５において、横軸は、所要時間分布における時間区分を示し、縦軸は、その時間区分における尤度を示す。
この実験では、リビングで倒れたとき（図中のグラフ４００）や階段で倒れたとき（図中の４０２）には、尤度が低い値となっている。したがって、この尤度を一定のしきい値と比較することで、異常の発生を検知することができる。
【００６２】
（実験４）
この実験では、マンション型のインテリジェントハウスを用いた。このインテリジェントハウスは、２階建て実験住宅とは異なり、別途マンションに１５個の微動検知センサが配置されたものであり、ここに１４日間実際に人が生活した。この生活のデータに対し同じ時刻には似たような行動を取ると仮定をおき、１４日間の行動時系列を１時間ごとの時間帯に区切って平均化した推移回数行列（図２６の家屋平面図における実線及び破線）を日常テンプレートとした。
【００６３】
この日常テンプレートに対し各日の行動時系列を、マルコフ連鎖の出現頻度の尤度比較を用いて比較した結果は、図２７に示される通りである。本図において、横軸は、１日における時刻を示し、縦軸は、日付を示す。また、図中の黒い矩形は、行動が無かったか非常に少ないことを示し、格子状の矩形及び白い矩形は、密である程、尤度が高いことを示している。
【００６４】
本図において、尤度が著しく低い１２日の１９−２０時に着目する。この時間帯のマルコフ連鎖を詳しく見てみると、洗面所への出入りが多かった。被験者の自己申告によるとこの日の午後は美容院に行っており、これが遠因になっているのではないかと推測できる。
【００６５】
（実験５）
生活行為別時間データは、被験者１１人に約１ヶ月の生活のうち睡眠、トイレ、食事、外出、入浴の５つの行為を、何時から何時まで行ったかを自己申告してもらったデータである（図２８）。図２８は、自己申告の内容を示すテーブルであり、行為ごとの時間帯を時系列に示している。
【００６６】
なお、このようなデータは、例えば、この異常検知装置３０の入力部３１を介して被験者から取得し、そのデータに対してマルコフ連鎖演算部３３が演算することで実現される。このようにして入力したデータは、微動検知センサ２５ａ〜２５ｃによるデータに比べ、より時間的にマクロな視点でみた日常行動を示していると考えられる。なお、この行動シーケンスは、微動検知センサ２５ａ〜２５ｃからのデータではないので、ベクトル量子化を省き、マルコフ連鎖のみで処理を行っている。
【００６７】
そこで、ある被験者に焦点を当て、マルコフ連鎖の出現頻度の尤度比較を用いて、異常検出を行った結果を図２９に示す。なお、本図の表記は、図２８と同様である。また、日常テンプレートには１ヶ月で平均した推移行列を用いた。
【００６８】
この結果、本図に示されるように、７月２２日の午前中の尤度が低い事がわかる。この時間に対応するデータ（図２８）を見てみると睡眠が多い。被験者は普段の規則的な行動をしているにもかかわらず、この日は朝から昼頃まで寝ている。なお、被験者の報告より、この日は風邪を引いていたことがわかっている。
【００６９】
以上のように、本発明の異常検知装置３０により、インテリジェントハウスに備えられたセンサ等からの情報を通じて個人の日常生活の記述と、生活の異変の検出が行われた。日常テンプレートの計算として、マルコフ連鎖の推移回数行列、及び、マルコフ連鎖の所要時間分布を用いている。日常に反する行動を尤度と距離を用いて比較し、いくつかの異常例を検出できることが示された。
【００７０】
次に、本実施の形態の変形例を説明する。
上記実施の形態では、異常行動の判断基準となる日常テンプレートが１つであったが、以下に説明する変形例では、時間区間別の複数の日常テンプレートを生成しておき、サンプル行動と比較するときに、時間区間ごとに、複数の日常テンプレートから最適なものを選択して異常行動の判断基準とする。以下では、上記実施の形態におけるグローバルな日常テンプレートを「グローバルテンプレート」と呼び、以下に説明する時間区間別の日常テンプレートを「ローカルテンプレート」と呼ぶ。
【００７１】
ローカルテンプレートを導入した意義は次に通りである。つまり、インテリジェントハウス２０に住む人の日常を、たった一つのグローバルな日常テンプレートで記述すると、複数の行動をひとつの日常テンプレートで表現しなくてはならず、日常を正確に表現したとは言えない。一方、人間の行動は、階段からおりる、風呂に入る、トイレに行く、リビングから居間に行くなど、多くの再現性のある行動の集合として見ることができる。そこで、人の生活は複数の日常から構成され、状況に応じて起動されていると仮定し、センサ時系列を再現性のある時間区間へ離散化を行い、時間区間別のローカルな日常テンプレート（ローカルテンプレート）を生成することにしている。
【００７２】
なお、時間区間の自動抽出には画像処理の手法を応用し、時間窓を用いたテンプレートマッチングによって相関の高い時間区間を抽出する。これにより時間的な階層性をもつ日常表現の構築が可能になる。
【００７３】
本変形例に係る異常検知システムは、上記実施の形態における異常検知システム１０と基本的な構成は同一であるが、マルコフ連鎖演算部にローカルテンプレートについての処理部が設けられている点が異なる。
【００７４】
図３０は、変形例に係る異常検知システムのマルコフ連鎖演算部３６の詳細な構成を示す機能ブロック図である。このマルコフ連鎖演算部３６は、上記実施の形態におけるマルコフ連鎖演算部３３の機能に加えて、ローカルテンプレートに関する処理を行うローカルテンプレート部３７を備える。
【００７５】
ローカルテンプレート部３７は、基準データの作成モードに作動するローカルテンプレート生成部３７ａと、そのローカルテンプレート生成部３７ａによる生成結果を格納するローカルテンプレート記憶部３７ｂと、監視モード時に作動するローカルテンプレート予測部３７ｃとから構成される。
【００７６】
ローカルテンプレート生成部３７ａは、データ収集部３２から送られてくる日常行動のデータに基づいて、一定の時間区間ごとの複数のローカルテンプレートを生成した後に、その特徴（ローカルテンプレートの予測確率及び持続時間）を算出し、それらローカルテンプレート及びその特徴をローカルテンプレート記憶部３７ｂに格納する。ローカルテンプレート予測部３７ｃは、入力されてくるサンプル行動データに対して、ローカルテンプレート記憶部３７ｂに格納されたローカルテンプレートの予測確率及び持続時間に基づき、時間区間ごとに、複数の候補となるローカルテンプレートから最適なものを予測して選択する。そして、マルコフ連鎖演算部３６は、時間区間ごとに、ローカルテンプレート予測部３７ｃによって選択されたローカルテンプレートを基準として上記実施の形態と同様の情報（推移回数行列及び所要時間分布）を比較部３４に出力し、比較部３４は、それらを比較することで、異常行動の判定をする。
以下、ローカルテンプレート生成部３７ａ及びローカルテンプレート予測部３７ｃそれぞれの処理の詳細について、フローチャートを用いて説明する。
【００７７】
図３１は、ローカルテンプレート生成部３７ａの動作を示すフローチャートである。まず、ローカルテンプレート生成部３７ａは、日常行動データから、行動レベルへの時系列分解を行う（ステップＳ３００）。
【００７８】
ここでは、行動レベルへの時系列分解を、画像処理の手法の応用による、時間窓を用いたテンプレートマッチングによって行っている。
具体的には、以下のアルゴリズムによる。つまり、インテリジェントハウス２０から得られるセンサ時系列はセンサ値の変動があったときの時間と、その時のセンサパターンであるが、ここでは、図３２に示される微動センサシーケンスのように、センサパターンを１秒ごと（時間に対する最大解像度）のセンサパターンの時系列に変換したものとしている。なお、図３２には、朝の場面を表す４つの微動検知センサによるセンサシーケンスが示されている。
【００７９】
ここで、ある二つの微動センサ時系列
ｂ1（ｔ1，ｊ），ｂ2（ｔ2，ｊ）
ｔ1＝（１…Ｎ1），ｔ2＝（１…Ｎ2），ｊ＝（１，…，Ｊ）
について、非常に似た時間区間を抽出することを考える。ここで、ｔ1，ｔ2は、１秒ごとの時間であり、jは微動検知センサ２５ａ〜２５ｃのセンサチャンネルである。このセンサ時系列は２値であり、２値画像としてデータ処理することができる。そこで時間窓を用いたテンプレートマッチングを行う。
【００８０】
時間窓のサイズＷを定義し、ｂ1（ｔ1…ｔ1＋Ｗ，ｊ），ｂ2（ｔ2…ｔ2＋Ｗ，ｊ）の間で相関をとる。相関はテンプレートマッチングで使われる次の式で表される。
【数１３】
0003996428.tif 000014
これは正規化された相互相関であり、画像間の距離尺度として用いることができる。これをそれぞれ、ｔ1＝（１，…，Ｎ1−Ｗ），ｔ2＝（１，…，Ｎ2−Ｗ）の全区間で計算し、図３３に示された相関図のように、得られた相関ＲをＮ1−Ｗ×Ｎ2−Ｗの画像として見る。なお、図３３は、相関Ｒ（ｔ1，ｔ2）の例を示す図であり、図３２に示された４事例のセンサシーケンスについて、全ての時間の相関を計算した結果を示している。
【００８１】
この相関から得られた画像を、以下の式に従い、閾値αによって２値化する。
【数１４】
0003996428.tif 000015
この２値画像Ｒbin（ｔ1，ｔ2）に対しラベル付けを行い、ラベル付けされた画像を、Ｌv,（ｖ＝１，…，Ｖ）とする。それぞれＬv,（ｖ＝１，…，Ｖ）の各軸ｔ1，ｔ2に対し、開始時刻（各軸の最小値）ｔv1,min，ｔv2,min、および終了時刻（最大値）ｔv1,max，ｔv2,maxを抽出し、このときの（ｔv1,min，ｔv1,max），（ｔv2,min，ｔv2,max）を、時系列の類似区間として、同じ時系列であると扱う。
【００８２】
図３４は、相関Ｒ（ｔ1，ｔ2）を２値化Ｒbin（ｔ1，ｔ2）し、ラベル付けＬv,（ｖ＝１，…，Ｖ）を行い、各時間区間を抽出した例を示す。矢印の区間で、同じ模様の時系列区間が同一の時系列区間となる。
しかし、このままでは二つの区間の対応関係のみなので、すべてのラベリング画像Ｖ×Ｖの組み合わせについて類似関係を考える必要がある。そこで、（ｔv1,min，ｔv1,max），（ｔv2,min，ｔv2,max）を２次元のベクトルと考え、他のラベル付け画像から抽出された区間と比較を行い、類似しているものを類似区間とみなす。この基準にはユークリッド距離を用いている。ある閾値μを設定し、それ以下の距離であるとき、同一区間としている。式で書くと次式にようになる。二つのラベリング画像ｖ1，ｖ2について、
【数１５】
0003996428.tif 000016
ならば、
【数１６】
0003996428.tif 000017
が類似区間であるとみなす。これらの同じ類似区間を集合にまとめ、それぞれをｕg,（ｇ＝１，…，Ｇ））と書く。おな、同じ類似区間をひとつの集合で扱うため、ｕgは互いに素な集合になる。
【数１７】
0003996428.tif 000018
図３５及び図３６は、複雑な時系列に対し、類似区間の抽出を行った例を示している。図３５は、朝の場面を現す４種の事例から類似の時系列区間を抽出した例を示している。図３５（ａ）〜（ｄ）は、それぞれ、事例１（起床→洗顔→トイレ→外出）、事例２（起床→洗顔→トイレ→外出）、事象３（起床→トイレ→外出）、事象４（起床→外出）のセンサシーケンスを示し、図３５（ｅ）〜（ｈ）は、それぞれ、事象１〜４に対応する類似時系列区間の抽出例を示す。
【００８３】
図３６は、夜の場面を現す２種の事例から類似の時系列区間を抽出した例を示している。図３６（ａ）、（ｂ）は、それぞれ、事例１（帰宅→照明ＯＮ→ソファ→食事準備→食事→食事片付け→トイレ→照明ＯＦＦ→就寝）、事例２（帰宅→照明ＯＮ→トイレ→ソファ→食事準備→食事→食事片付け→ソファ→照明ＯＦＦ→就寝）のセンサシーケンスを示し、図３６（ｃ）、（ｄ）は、それぞれ、事象１及び２に対応する類似時系列区間の抽出例を示す。
なお、ここでの処理で用いたパラメータは経験的に、Ｗ＝１０、α＝０．７、μ＝１０としている。
【００８４】
次に、ローカルテンプレート生成部３７ａは、上記ステップＳ３００で得られた類似時系列区間によるローカルテンプレートの平均化を行う（図３１のステップＳ３０１）。つまり、上記ステップＳ３００で求められた類似区間をひとつのローカルテンプレートとして、平均化したローカルテンプレートの計算を行う。
具体的には、各類似区間をクラスタ化して得られたクラスタ時系列ｓtv（ｖ∈ｕg）中での状態ｊから状態ｉへの推移回系列を推移回数行列Ｆv＝［ｆvij］で定義する。
【００８５】
これにより、ローカルテンプレートを表現するマルコフ連鎖の推移確率は
【数１８】
0003996428.tif 000019
と計算される。
続いて、ローカルテンプレート生成部３７ａは、上記ステップＳ３０１で得られたローカルテンプレート間のマルコフ連鎖を計算する（図３１のステップＳ３０２）。
【００８６】
具体的には、ローカルテンプレート生成部３７ａは、上記ステップＳ３０１でローカルテンプレートが得られたなら、テンプレート間の遷移をマルコフ連鎖とみなしたテンプレート推移確率Ｍtemplateを計算する。これを事前分布に変換し、ローカルテンプレート予測分布とすることで、過去の時系列によるローカルテンプレートの出現結果から、現在発生するであろうローカルテンプレートの発生確率を推定することができる。
【００８７】
ローカルテンプレートの出現系列をｚp、出現時刻をｙpとする。ｐは現在時刻に対するローカルテンプレートが変化した時刻を示し、時間ｔが順序によって離散化されたものである。取りうる状態は全ローカルテンプレート数Ｇであり、Ｇ×Ｇ通りの組み合わせについて状態の推移は定義できる。ここで、ｚp中で状態ｊから状態ｉへの推移回数を推移回数行列Ｆtemplate＝［ｆijtemplate］で定義する。これを確率に正規化すると次の式になる。
【数１９】
0003996428.tif 000020
この推移確率Ｍtemplateを時刻ｐ−１の状態ｊを固定したときの、Ｍtemplateの正規化によって予測確率
【数２０】
0003996428.tif 000021
に変換する。この予測確率はローカルテンプレート間の状態遷移における事前確率を計算しているのと同様である。
【数２１】
0003996428.tif 000022
また、ローカルテンプレート間の連鎖それぞれについて、その平均化した持続時間ｑijtemplateを計算する。
【数２２】
0003996428.tif 000023
ただし、ｐ，ｐ＋１の遷移の終了時刻はｐ＋２の出現時刻である。
【００８８】
最後に、ローカルテンプレート生成部３７ａは、上記ステップＳ３００で求めた複数のローカルテンプレートや、上記ステップＳ３０２で求めた各ローカルテンプレートの予測確率と持続時間をローカルテンプレート記憶部３７ｂに格納する（図３１のステップＳ３０３）。
【００８９】
図３７は、ローカルテンプレート予測部３７ｃの動作を示すフローチャートである。ローカルテンプレート記憶部３７ｂは、サンプル行動に対して、マルコフ連鎖によるローカルテンプレート予測モデルを実際に用いるときは、ローカルテンプレートｊの出現を、マルコフ連鎖の推移確率間距離を用いることで同定し、同定された信頼度から次のテンプレートを予測する。
【００９０】
具体的には、まず、ローカルテンプレート予測部３７ｃは、図５に示されたフローチャートにおけるステップＳ１０〜Ｓ１２と同様にして、入力されたサンプル行動についての時系列ｂtをクラスタ化することで、クラスタ時系列ｓtを求める（ステップＳ３１０）。
【００９１】
そして、入力された時系列ｂtをクラスタ化した時系列ｓtに対し、現在から各ローカルテンプレート連鎖持続時間と同じ長さの時間区間（ｔ，ｔ−ｑij）のマルコフ連鎖Ｍ（ｔ，ｔ−ｑij）を計算する（ステップＳ３１１）。
【００９２】
続いて、ローカルテンプレート予測部３７ｃは、このマルコフ連鎖と、各ローカルテンプレートのマルコフ連鎖Ｍgの距離（コサイン）を計算し、これを時刻ｔにおけるローカルテンプレートｇの信頼度λg（ｔ）とする（ステップＳ３１２）。
【数２３】
0003996428.tif 000024
ただし、vectorは、行列を列ベクトルに変換する関数を表す。
【００９３】
最後に、ローカルテンプレート予測部３７ｃは、上記ステップで求めた信頼度に対し、マルコフ連鎖による予測確率
【数２４】
0003996428.tif 000025
から、現在のテンプレートφ∈Ｇを予測する。これにより、現在のマルコフ連鎖Ｍcurrent（ｔ）は次のように定義する。
【数２５】
0003996428.tif 000026
以上より、マルコフ連鎖演算部３６は、ローカルテンプレートを判断基準として用いるときは、Ｍcurrent（ｔ）の逐次計算を行う。
【００９４】
図３８及び図３９は、以上のようにして決定される各種ローカルテンプレートの例を示す図である。図３８は、信頼度λg（ｔ）と、推定されたテンプレートＭcurrent（ｔ）の例を示す図である。図３８（ａ）〜（ｄ）は、それぞれ、上述の４種つの事例における信頼度λg（ｔ）を示し、図３８（ｅ）〜（ｈ）は、それぞれ、図３８（ａ）〜（ｄ）の信頼度に基づいて推定されたローカルテンプレートＭcurrent（ｔ）を示している。
【００９５】
図３９は、入力されたクラスタ時系列ｓtと、推定されたテンプレートＭcurrent（ｔ）の例を示す図である。図３９（ａ）〜（ｄ）は、それぞれ、上述の４種つの事例におけるクラスタ時系列ｓtを示し、図３９（ｅ）〜（ｈ）は、それぞれ、図３８（ａ）〜（ｄ）のクラスタ時系列ｓtに対して推定されたローカルテンプレートＭcurrent（ｔ）を示している。
【００９６】
なお、ローカルテンプレートの予測に用いるマルコフ連鎖は、事例の推定と組み合わせることで、次のように拡張することができる。
つまり、Ｍtemplateを生成するのに用いた各時系列をｓtv（ｖ＝１，…，Ｖ）に対し、それぞれテンプレート間マルコフ連鎖の推移行列を計算し、Ｆvtemplateと置く。このマルコフ連鎖に各事例の推定値の重み付け平均をとる。
【数２６】
0003996428.tif 000027
これにより事例に基づいた予測分布の生成が可能になる。
【００９７】
また、不要なローカルテンプレートを削除する指針として以下の２つをあげることができる。
一つ目の基準として、各センサ時系列から得られるローカルテンプレートが等頻度で出現すると仮定し、各ローカルテンプレートのセンサ時系列に対する出現数の分散を計算する。分散の値が大きいローカルテンプレートを削除する。このノイズ除去基準では、抽出された時間区間が非常に短く、人間に理解のしやすい行動単位と適切に結びついていないと考えられる時系列を取り除く。ただし、出現頻度のばらつきは、ある程度許容しなくてはならないので、スレッショルドは緩やかなものを選ぶのが望ましい。
【００９８】
二つ目の基準として、ＡＩＣに似た基準Γを設定し、ＳＡ法により必要なローカルテンプレートを探索する。
【数２７】
0003996428.tif 000028
（ｖは係数であり、経験的に０．０５と設定した）
【００９９】
Γを最小にするローカルテンプレートの組み合わせをＳＡ法で探索する。このノイズ除去基準では、なるべくエントロピーが低く、かつ少数のテンプレートで時系列を表現するようにテンプレートが選択される。テンプレート選択の例を図４０に示す。図４０（ａ）〜（ｆ）は、６種のローカルテンプレート抽出用の時系列を示し、図４０（ｇ）〜（ｅ）は、それぞれ、図４０（ａ）〜（ｆ）に対応したローカルテンプレート選択前のローカルテンプレートを示し、図４０（ｍ）〜（ｒ）は、それぞれ、それぞれ、図４０（ａ）〜（ｆ）に対応したローカルテンプレート選択後のローカルテンプレートを示している。
【０１００】
次に、このようにして決定されたローカルテンプレートを行動基準とすることのメリットについて、グローバルテンプレートを行動基準とする場合と比較しながら、以下の３つの実験例を用いて、説明する。
【０１０１】
（実験１）朝の光景
この実験は、上記実施の形態における実験１（朝の光景）と同じである。つまり、学習及び評価に用いた日常例におけるマルコフ連鎖の推移行列は、図２１に示される通りであり、一方、異常例におけるマルコフ連鎖の推移行列は、図２２に示される通りである。
【０１０２】
このような日常行動と異常行動に対して、グローバルテンプレートを用いた場合とローカルテンプレートを用いた場合それぞれについて、日常テンプレートの推移確率に対する比較対象の行動時系列の平均対数尤度Ｅｒｒlikelihoodを比較すると、図４１に示される結果となった。
【０１０３】
図４１において、横軸は実験サンプルを表し、縦軸は各サンプルと日常行動テンプレートとの尤度Ｅｒｒlikelihoodを表す。この結果より、グローバルテンプレートのみに比べ、ローカルテンプレートを用いることで尤度が下がり、また異常例に対する感度がよくなっている（日常例に対し、異常例のほうが尤度が低くなっている）ことがわかる。この結果より、グローバルテンプレートのみでは異常検出の能力が低いが、ローカルテンプレートを用いると、異常検出が可能になることが示される。
【０１０４】
（実験２）帰宅の光景
この実験は、上記実施の形態における実験２（帰宅の光景）と同じである。つまり、インテリジェントハウス２０で暮らす人が帰宅して食事をとった後、くつろいで就寝するような行動時系列を想定し、被験者一名が上記実施の形態の実験２における行動（日常例が１４回、６種類の異常例がそれぞれ１回）を行い、センサデータを蓄積した。
【０１０５】
このような日常行動と異常行動に対して、グローバルテンプレートを用いた場合とローカルテンプレートを用いた場合それぞれについて、日常テンプレートの推移確率に対する比較対象の行動時系列の平均対数尤度Ｅｒｒlikelihoodを比較すると、図４２に示される結果となった。
【０１０６】
この結果より、朝の場面と同様にグローバルテンプレートのみに比べ、ローカルテンプレートを用いることで尤度が下がり、また異常例に対する感度がよくなっている（日常例に対し、異常例のほうが尤度が低くなっている）ことがわかる。
【０１０７】
（実験３）朝及び帰宅の光景
上記実験１（朝の光景）と実験２（帰宅の光景）の場面を、同じ日常テンプレートで扱った場合の異常検出（Ｅｒｒlikelihood）について実験を行った。その結果は、図４３に示される通りである。
グローバルな日常テンプレートは、二つの事例が混合されてしまい、マルコフ連鎖の推移確率間の距離Ｅｒｒdistanceのような手法は用いることができない。しかし、状況依存にローカルテンプレートを予測することで、混合された事例でも安定した異常検出ができることがわかる。
【０１０８】
以上のように、本実施の形態及び変形例では、インテリジェントハウス２０のセンサ情報を通じて個人の日常生活の記述と、生活の異変の検出が行われた。日常テンプレートの特徴量には、マルコフ連鎖の推移確率、及び、マルコフ連鎖の持続時間分布が用いられた。また日常に反する行動を尤度と距離を用いて比較し、いくつかの異常例を検出できることが示された。これよりインテリジェントハウス２０のような住宅における人間の生活行動は、確率分布を用いたモデルで表現することが可能であると示唆される。また、ローカルテンプレートの抽出において、画像処理の応用が可能であることから、現存する多くの画像処理手法を応用する展開が示唆される。
【０１０９】
人間の行動を記述するに当たり用いたローカルテンプレートは、認知心理学におけるチャンクとして見ることができ、チャンク間の予測を用いて、チャンクを起動するモデルがアプリケーションとして用いられた。これは認知的な人間の行動記述モデルとしても考えることもできる。
【０１１０】
本変形例で用いられたローカルテンプレートによる時系列の階層構造では、行動の包含関係が明確にされていない。これを解決するためにはローカルテンプレート間の同時生起確率や、開始時刻、終了時刻などを統計的に処理する方法が考えられるが、大量の実験データを必要となると考えられる。
【０１１１】
住宅環境での確率モデル化において非常に重要な問題は、サービスを行うまでにユーザー固有のデータが大量に得られるとは限らないこと、各行動の頻度の差が大きいことの２点である。これらの問題を補う方法として、ベイズ的なアプローチを利用したモデル化が望まれる。特にベイジアンネット（Breese, J.S., Construction of belief and decision networks, Computational Intelligence, Vol.8, No.4, pp.624-647, 1992）のような確率的なグラフ表現は、事前知識の導入や、本実施の形態で行われた行動単位への時系列分解に相性が良く、有効なのではないかと考えられる。事前知識として、ユーザーの職業、年齢、生活パターンのアンケートなどに応じた事前テンプレートを生成し用いることで、ユーザー固有のデータ採取を必要とする日常テンプレートのカスタマイズ期間を短くすることが考えられる。ベイジアンネットの構築には、MDL基準（J.Rissanen, Stochastic Complexity and Modeling, The Annals of Statistics, Vol.14, No.3, pp.1080-1100, 1986）を用いた探索などの手法（Suzuki J., Learning Bayesian Belief Networks Based on the Minimum Description Length Principle: Basic Properties. IEICE Trans. Fundamentals, Col.E82-A, No.9, 1999 及び G.F.Cooper and E.Herskovits, A Bayesian Method for Constructing Bayesian Belief Networks from Database, in Uncertainty in Artificial Intelligence’91, UCLA,CA, pp.86-94, 1991.）が提案されており、また、ツールとしてはBAYONET（本村,原.データベースからの学習機構を持つ確率推論システム：BAYONET,人工知能学会第12回全国大会,1998）が提案されている。生活表現をする上で、ベイジアンネットは一般的に非循環性の有向グラフでなくてはならないことが問題になるかもしれない。これに対して、JunctionTreeなどのクラスタリングアルゴリズムを用いたグラフ変換による研究がなされている。また時系列を扱うため、時間遅れ（状態遷移）を持つ系をモデル化するDBN（Dynamic Belief Network）（Dean,T. and Kanazawa, K., A model for Reasoning about Persistence and Causation, Computational Intelligence, Vol.5, No.3, pp.142-150, 1989）も提案されている。このようにベイジアンネットをインテリジェントハウス２０に応用するための基盤は揃っており、今後の展開として有望なのではないかと考えている。
【０１１２】
また、現状ではどのような異常を対象とするかにより適用できる異常検出手法が異なっているため、必要性に応じて自動的に異常検出モジュールを選択するアルゴリズムを開発する必要がある。また、検出における閾値設定問題も残されている。長期展望として、住人への高度な働きかけを考えたアプリケーション開発が必要になると考えられる。この問題に対し、さらに高度な人間理解が必要になると考えられ、インテリジェントハウス２０から得られる認知的な知見と、生物研究の間での相互作用が期待される。
【０１１３】
以上、本発明に係る異常検知システムについて、実施の形態及び変形例に基づいて説明したが、本発明は、これらの実施の形態及び変形例に限定されるものではない。
例えば、人の行動を示すセンサパターンとして、微動検知センサ２５ａ〜２５ｃからのセンサ信号だけに限られず、図４４の異常検知システム１１０に示されるように、ＣＯ2センサ１７０ａ、扉の開閉センサ１７０ｂ、微動検知センサ１７０ｃ、通過検知センサ１７０ｄ等の各種センサ１７０からのセンサ信号や、エアコン１８０ａ、冷蔵庫１８０ｂ、換気扇１８０ｃ、電子レンジ１８０ｄ等の各種家電機器１８０からの動作状態（電源のＯＮ／ＯＦＦ、各種スイッチの状態・設定内容等）を示す信号を用いてもよい。
【０１１４】
また、図４５の異常検知システム２１０に示されるように、各種センサ２７０及び各種家電機器２８０が接続されたホームネットワーク２９０を有する住宅であれば、そのコントローラ２３０がホームネットワーク２９０を介して各種センサ２７０や各種家電機器２８０の状態を監視し、その検知結果や動作状態を示す情報を通信ネットワーク等を介して宅内の異常報知装置やホームコントローラへ送信し、情報を報知あるいは提示したり、あるいは監視センターに送信し、監視センターに置かれた異常検知装置でその住宅における異常の発生を検知する構成としてもよい。つまり、インテリジェントハウスでデータ収集を行い、監視センター等で異常発生の解析・判断を行うように処理分散した構成としてもよい。
【０１１５】
また、図４６の異常検知システム３１０に示されるように、ホームネットワーク３９０のコントローラ３３０とは独立した別個の異常通報装置３３５をホームネットワーク３９０に接続しておく構成としてもよい。つまり、宅内に設置された異常通報装置３３５がホームネットワーク３９０を介して微動検知センサ３２５ａ〜３２５ｃからのセンサ信号を収集し、上記実施の形態における異常検知装置３０と同様の処理を行い、異常を検知した場合に、通信ネットワーク４０を介して監視センター５０や携帯電話機６０に通報する構成としてもよい。
【０１１６】
また、本実施の形態では、異常の発生を判断するときの基準値（日常テンプレート）として、日常行動データ記憶部３２ｂに予め格納されたデータや１ヶ月間のデータの平均値等の固定的な値が用いられたが、インテリジェントハウス２０に住む人からの報告（教師データ）に基づいて更新していく（学習させる）方式を採用してもよい。例えば、一日が終わったときに、その日が日常的な日であったか否かを入力部３１で指示することとし、その報告に基づいて、マルコフ連鎖演算部３３が日常テンプレートを定期的に更新していく。例えば、「日常的な日」と報告された最新の１００日間における推移回数行列と所要時間分布を対象とし、最新であるほど大きい重みづけをした加算平均値を算出し、新たな日常テンプレートとして更新する。そして、更新された日常テンプレートを基準値として異常事態の発生を判断する。これによって、人の行動形態における経年変化に追随した異常検知システムが実現される。
【０１１７】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明に係る異常検知装置は、対象の事象において異常が発生したことを検知する装置であって、前記事象に依存して変化するデータである入力パターンの時系列を取得する入力手段と、取得された入力パターンの時系列における遷移についての特徴を解析する遷移解析手段と、解析された前記遷移についての特徴と予め決定されている基準値とを比較し、それらが一定範囲内で近似しているのでなければ、前記事象において異常が発生したと判断する比較手段と、前記比較手段で異常が発生したと判断された場合に、その旨の出力動作を行う出力手段とを備えることを特徴とする。
【０１１８】
これによって、対象事象の変化に応じて変化する入力パターンの時系列に基づいて異常事態の発生の検知しているので、事象の種類・数、事象を監視する空間（場所、時間帯等）に依存することなく、異常事態の発生を検知することができる。つまり、人の行動を対象とした場合には、トイレを利用しなかった時間だけに基づく異常検知とは異なり、時間帯や場所に依存することなく、様々な形態の異常事態を検知することができる。
【０１１９】
そして、判断基準となる入力パターンについては、固定的・経験的に決定しておくのではなく、正常な状態における実測データや一定期間にわたって得られたデータを平均化したものを採用してもよい。これによって、対象となる人や物の個性（正常な状態に関する個人差等）を反映した的確な異常判断が可能となる。
【０１２０】
また、入力パターンの時系列に対してマルコフ過程を適用し、マルコフ連鎖の出現頻度における距離及び尤度、マルコフ連鎖の所要時間分布に対する尤度によって異常発生の判断をしてもよい。これによって、トイレを利用しなかった時間だけに基づく異常判断と異なり、事象の発生頻度（回数）と持続時間という多面的な視点からの異常監視が行われ、頻度的な異常や時間的な異常等の様々な種類の異常事態が高い精度で検知される。
【０１２１】
以上のように、本発明により、独居高齢者の生活異常の検知等が可能となり、高齢化と核家族化が進む現代において、その実用的価値は極めて高い。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態における異常検知システムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】微動検知センサの位置を示すインテリジェントハウスの平面図である。
【図３】異常検知装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図４】微動検知センサからのセンサ信号の値（センサパターンの時系列）を示す。
【図５】マルコフ連鎖演算部の動作を示すフローチャートである。
【図６】センサパターンの平均化の詳細な計算手順を示すフローチャートである。
【図７】平均化されたセンサパターンの正規化の詳細な計算手順を示すフローチャートである。
【図８】入力パターンに対するベクトル量子化の詳細な計算手順を示すフローチャートである。
【図９】クラスタの位置を示すインテリジェントハウスの平面図である。
【図１０】クラスタ時系列の算出手順を示すフローチャートである。
【図１１】マルコフ連鎖の出現頻度における推移回数行列の算出手順を示すフローチャートである。
【図１２】マルコフ連鎖の所要時間分布の算出における前半の手順を示すフローチャートである。
【図１３】マルコフ連鎖の所要時間分布の算出における後半の手順を示すフローチャートである。
【図１４】比較部の距離算出部によるマルコフ連鎖の出現頻度における距離の算出手順を示すデータフロー図である。
【図１５】上記距離の算出における正規化の詳細な計算手順を示すフローチャートである。
【図１６】上記距離の算出におけるユークリッド距離の算出の詳細な計算手順を示すフローチャートである。
【図１７】比較部の尤度算出部によるマルコフ連鎖の出現頻度における尤度の算出手順を示すデータフロー図である。
【図１８】上記尤度の算出の詳細な計算手順を示すフローチャートである。
【図１９】比較部の尤度算出部によるマルコフ連鎖の所要時間分布に対する尤度の算出手順を示すデータフロー図である。
【図２０】上記尤度の算出の詳細な計算手順を示すフローチャートである。
【図２１】実験１における日常レンプレートの推移回数行列を示すインテリジェントハウスの平面図である。
【図２２】実験１における異常時の推移回数行列を示すインテリジェントハウスの平面図である。
【図２３】実験１における実験番号（サンプル）ごとのマルコフ連鎖の出現頻度の距離を示す図である。
【図２４】実験２における実験番号（サンプル）ごとのマルコフ連鎖の出現頻度の距離を示す図である。
【図２５】実験３におけるマルコフ連鎖の所要時間分布に対する尤度を示す図である。
【図２６】実験４における日常テンプレートの推移回数行列を示すマンション型インテリジェントハウスの平面図である。
【図２７】実験４における実験日及び時刻ごとのマルコフ連鎖の出現頻度の尤度を示す図である。
【図２８】実験５における自己申告に基づく被験者の行為を示す図である。
【図２９】実験５における実験日及び時刻ごとのマルコフ連鎖の出現頻度の尤度を示す図である。
【図３０】本発明の変形例に係る異常検知システムのマルコフ連鎖演算部の詳細な構成を示す機能ブロック図である。
【図３１】同システムのローカルテンプレート生成部の動作を示すフローチャートである。
【図３２】ローカルテンプレートの生成を説明するための微動センサシーケンス図である。
【図３３】図３２に示された４事例のセンサシーケンスについて、全ての時間の相関を計算した結果を示す図である。
【図３４】図３３に示された相関を２値化し、ラベル付けを行い、各時間区間を抽出した例を示す図である。
【図３５】朝の場面を現す４種の事例から類似の時系列区間を抽出した例を示す図である。
【図３６】夜の場面を現す２種の事例から類似の時系列区間を抽出した例を示す図である。
【図３７】同システムのローカルテンプレート予測部の動作を示すフローチャートである。
【図３８】信頼度と推定されたテンプレートの例を示す図である。
【図３９】入力されたクラスタ時系列と推定されたテンプレートの例を示す図である。
【図４０】（ａ）〜（ｆ）は、６種のローカルテンプレート抽出用の時系列を示し、（ｇ）〜（ｅ）は、（ａ）〜（ｆ）に対応したローカルテンプレート選択前のローカルテンプレートを示し、（ｍ）〜（ｒ）は、（ａ）〜（ｆ）に対応したローカルテンプレート選択後のローカルテンプレートを示す図である。
【図４１】実験１におけるグローバルテンプレートを用いた場合とローカルテンプレートを用いた場合それぞれについて、平均対数尤度を比較した図である。
【図４２】実験２におけるグローバルテンプレートを用いた場合とローカルテンプレートを用いた場合それぞれについて、平均対数尤度を比較した図である。
【図４３】実験３におけるグローバルテンプレートを用いた場合とローカルテンプレートを用いた場合それぞれについて、平均対数尤度を比較した図である。
【図４４】様々なセンサ信号を用いて人の行動における異常事態の発生を検知する変形例に係る異常検知システムの構成図である。
【図４５】インテリジェントハウスでデータ収集を行い、監視センター等で異常発生の解析・判断を行うように処理分散した変形例に係る異常検知システムの構成図である。
【図４６】ホームネットワークを介してセンサ信号を収集する異常通報装置を備える変形例に係る異常検知システムの構成図である。
【符号の説明】
１０、１１０、２１０、３１０    異常検知システム
２０    インテリジェントハウス
２５ａ〜２５ｃ、３２５ａ〜３２５ｃ  微動検知センサ
３０    異常検知装置
３１    入力部
３２    データ収集部
３２ａ  サンプル行動データ記憶部
３２ｂ  日常行動データ記憶部
３３、３６    マルコフ連鎖演算部
３４    比較部
３４ａ  距離算出部
３４ｂ  尤度算出部
３５    出力部
３７    ローカルテンプレート部
３７ａ  ローカルテンプレート生成部
３７ｂ  ローカルテンプレート記憶部
３７ｃ  ローカルテンプレート予測部
４０    通信ネットワーク
５０    監視センター
６０    携帯電話機
１３０、２３０、３３０    コントローラ
１７０、２７０    各種センサ群
１８０、２８０    各種家電機器群
２９０、３９０    ホームネットワーク
３３５    異常通報装置
【図１】
0003996428.tif 000029
【図２】
0003996428.tif 000030
【図３】
0003996428.tif 000031
【図４】
0003996428.tif 000032
【図５】
0003996428.tif 000033
【図６】
0003996428.tif 000034
【図７】
0003996428.tif 000035
【図８】
0003996428.tif 000036
【図９】
0003996428.tif 000037
【図１０】
0003996428.tif 000038
【図１１】
0003996428.tif 000039
【図１２】
0003996428.tif 000040
【図１３】
0003996428.tif 000041
【図１４】
0003996428.tif 000042
【図１５】
0003996428.tif 000043
【図１６】
0003996428.tif 000044
【図１７】
0003996428.tif 000045
【図１８】
0003996428.tif 000046
【図１９】
0003996428.tif 000047
【図２０】
0003996428.tif 000048
【図２１】
0003996428.tif 000049
【図２２】
0003996428.tif 000050
【図２３】
0003996428.tif 000051
【図２４】
0003996428.tif 000052
【図２５】
0003996428.tif 000053
【図２６】
0003996428.tif 000054
【図２７】
0003996428.tif 000055
【図２８】
0003996428.tif 000056
【図２９】
0003996428.tif 000057
【図３０】
0003996428.tif 000058
【図３１】
0003996428.tif 000059
【図３２】
0003996428.tif 000060
【図３３】
0003996428.tif 000061
【図３４】
0003996428.tif 000062
【図３５】
0003996428.tif 000063
【図３６】
0003996428.tif 000064
【図３７】
0003996428.tif 000065
【図３８】
0003996428.tif 000066
【図３９】
0003996428.tif 000067
【図４０】
0003996428.tif 000068
【図４１】
0003996428.tif 000069
【図４２】
0003996428.tif 000070
【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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