(57)【要約】      （修正有）【課題】覚醒努力中の眠気判定精度の低下を抑制装置を提供する。【解決手段】被験者から検出した心拍信号データを基にして各時間間隔における心拍数をそれぞれ測定し、各心拍数の変動状態から被験者が覚醒努力中であるか否かを判定する。また、覚醒度判定装置１００は、心拍信号データを基にして、周波数分析を行い、被験者の眠気レベルを判定し、被験者が覚醒努力中である場合には、被験者の眠気レベルを補正する。【選択図】図１
2016036540.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
被験者から検出された生体信号を基にして、前記被験者の覚醒度を判定し、
前記被験者から検出された生体信号を基にして各時間間隔における拍動回数をそれぞれ測定し、各拍動回数の変動状態から前記被験者が覚醒努力中であるか否かを判定し、
前記被験者が覚醒努力中である場合に、前記被験者の覚醒度を補正する
処理を実行させることを特徴とする覚醒度判定プログラム。
【請求項２】
前記覚醒努力中であるか否かを判定する処理は、複数の拍動回数のうち、上位の拍動回数と、下位の拍動回数を外れ値として前記複数の拍動回数から除外し、外れ値を除外した複数の拍動回数の分散値を基にして、覚醒努力中であるか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載の覚醒度判定プログラム。
【請求項３】
前記覚醒努力中であるか否かを判定する処理は、異なる被験者毎に閾値を設定し、前記複数の拍動回数の分散値が、被験者に対応する閾値以上である場合に、前記被験者が覚醒努力中であると判定することを特徴とする請求項２に記載の覚醒度判定プログラム。
【請求項４】
前記覚醒度努力中であるか否かを判定する処理は、異なる被験者毎に外れ値閾値を設定し、前記外れ値閾値に基づき、複数の拍動回数のうち、被験者に対応する外れ値を除外した複数の拍動回数の分散値を判定することを特徴とする請求項３に記載の覚醒度判定プログラム。
【請求項５】
被験者から検出された生体信号を基にして、前記被験者の覚醒度を判定する覚醒度判定部と、
前記被験者から検出された生体信号を基にして各時間間隔における拍動回数をそれぞれ測定し、各拍動回数の変動状態から前記被験者が覚醒努力中であるか否かを判定し、前記被験者が覚醒努力中である場合に、前記被験者の覚醒度を補正する補正部と
を有することを特徴とする覚醒度判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、覚醒度判定プログラム等に関する。
【背景技術】
【０００２】
交通事故の総数は、年々減ってきているものの、ヒューマンエラーによる事故はそれほど減っていない。ヒューマンエラーによる事故の原因の一つとして、運転中の眠気がある。このため、運転中の覚醒度に基づいてドライバーに警告を発し、事故を未然に防ぐ技術が求められる。
【０００３】
覚醒度を計測する技術としては、各種の技術がある。例えば、運転手の撮影画像の顔面領域から、運転手の上瞼、及び下瞼を含む目の周辺領域を抽出し、眼球と瞼との輝度差に基づき、上瞼の最高点と下瞼の最下点との距離を算出することで、覚醒度を求める技術が存在する。また、被験者の脈拍信号を取得し、脈拍間隔の揺らぎ周波数の変化に基づいて、覚醒度を判定する技術も存在する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−２７９０９９号公報
【特許文献２】特開２０１２−０９３８６７号公報
【特許文献３】特開２０１２−１０４０６８号公報
【特許文献４】特開２０１２−２３４３９８号公報
【特許文献５】特許第５１８９８９３号公報
【特許文献６】特開２０１３−２５２７６４号公報
【特許文献７】特許第５４４７３３５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、上述した従来技術では、覚醒努力中の眠気判定精度の低下を抑制することができないという問題がある。
【０００６】
覚醒努力中であるとは、眠気があるものの、眠気に反しておきようとする葛藤状態のことを示す。例えば、ドライバーが覚醒努力中の間は、通常の眠気時における瞼の動きや脈波間隔の揺らぎ周波数と異なるものとなる。このため、従来技術のように、瞼の動きや脈波間隔の揺らぎ周波数等に基づいて求めた覚醒度が、実際の覚醒度と異なる場合がある。
【０００７】
１つの側面では、覚醒努力中の眠気判定精度の低下を抑制することができる覚醒度判定プログラムおよび覚醒度判定装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
第１の案では、コンピュータに下記の処理を実行させる。コンピュータに、被験者から検出された生体信号を基にして、被験者の覚醒度を判定する処理を実行させる。コンピュータに、被験者から検出された生体信号を基にして各時間間隔における拍動回数をそれぞれ測定し、各拍動回数の変動状態から被験者が覚醒努力中であるか否かを判定する処理を実行させる。コンピュータに、被験者が覚醒努力中である場合に、前記被験者の覚醒度を補正する処理を実行させる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の１実施態様によれば、覚醒努力中の眠気判定精度の低下を抑制することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、本実施例に係る覚醒度判定装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】図２は、心拍信号データの一例を示す図である。
【図３】図３は、心拍間隔変動データの一例を示す図である。
【図４】図４は、周波数とスペクトル密度との関係を示す図である。
【図５Ａ】図５Ａは、眠気レベルを判定する処理を説明するための図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、仮眠状態、覚醒努力中、覚醒状態における心拍数の最大値と最小値を示す箱ひげ図である。
【図６】図６は、眠気レベルと覚醒努力中との関係を示す図である。
【図７】図７は、パラメータテーブルのデータ構造の一例を示す図である。
【図８】図８は、本実施例に係る覚醒度判定装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図９】図９は、眠気レベル判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、覚醒努力中判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、パラメータを設定する処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、覚醒度判定プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、本願の開示する覚醒度判定プログラムおよび覚醒度判定装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
【実施例】
【００１２】
本実施例に係る覚醒度判定装置の構成の一例について説明する。図１は、本実施例に係る覚醒度判定装置の構成を示す機能ブロック図である。図１に示すように、この覚醒度判定装置１００は、センサ１１０と、心拍間隔算出部１２０と、覚醒度判定部１３０と、補正部１４０と、通知部１５０と、パラメータ設定部１６０とを有する。
【００１３】
図１では説明を省略するが、覚醒度判定装置は、例えば、被験者の運転する車両に設置されているものとする。
【００１４】
センサ１１０は、被験者の心拍信号を検出するセンサである。係るセンサ１１０は、車両のハンドル等に設置されているものとする。本実施例では一例として、心拍信号を検出する場合について説明するが、センサ１１０は、被験者の脈拍信号を検出してもよい。センサ１１０は、心拍信号のデータを心拍間隔算出部１２０に出力する。以下の説明において、心拍信号のデータを心拍信号データと表記する。
【００１５】
図２は、心拍信号データの一例を示す図である。図２に示すように心拍信号データは、Ｐ、Ｑ、Ｒ、Ｓ、Ｔ波と呼ばれる波形を有する。
【００１６】
心拍間隔算出部１２０は、心拍信号データに基づいて心拍信号の振幅ピークを検出し、検出したタイミングの間隔を検出する処理部である。心拍信号の振幅ピークを検出したタイミングの間隔を、心拍間隔と表記する。図２を用いて、心拍間隔算出部１２０の処理を説明する。図２に示すように、心拍間隔算出部１２０は、心拍信号の振幅が閾値以上となるポイントＲ、すなわち振幅ピークを検出し、検出した各ポイントＲの間隔を、振幅間隔として検出する。心拍間隔算出部１２０は、検出した心拍間隔のデータを、覚醒度判定部１３０および補正部１４０に出力する。以下の説明において、心拍間隔のデータを心拍間隔データと表記する。
【００１７】
覚醒度判定部１３０は、心拍間隔データを基にして、被験者の眠気レベルを判定する処理部である。例えば、覚醒度判定部１３０は、心拍間隔に対応するスペクトル密度を算出する処理を行い、スペクトル密度の極大値と、スペクトル密度の極大値に対応する周波数を基にして、眠気レベルを判定する。覚醒度判定部１３０は、眠気レベルの判定結果を補正部１４０に出力する。
【００１８】
覚醒度判定部１３０が、心拍間隔に対応するスペクトル密度を算出する処理の一例について説明する。覚醒度判定部１３０は、心拍間隔データを基にして、時間変化によって変動する心拍間隔のデータを生成する。以下の説明において、時間変化によって変動する心拍間隔のデータを、心拍間隔変動データと表記する。
【００１９】
図３は、心拍間隔変動データの一例を示す図である。図３において、縦軸は心拍間隔を示す軸であり、横軸は時間を示す軸である。図３に示すように、心拍間隔は、時間変化に伴って変動している。
【００２０】
覚醒度判定部１３０は、心拍間隔変動データを基にして周波数とスペクトル密度との関係を算出する。図４は、周波数とスペクトル密度との関係を示す図である。図４において、縦軸はスペクトル密度を示す軸であり、横軸は周波数を示す軸である。図４に示す例では、スペクトル密度は、ポイント１０ａ，１０ｂ，１０ｃ，１０ｄにおいて極大となっている。以下の説明において、スペクトル密度と周波数との関係を示すデータを、スペクトル密度データと表記する。
【００２１】
ここで、覚醒度判定部１３０は、スペクトル密度と周波数との関係を算出する場合に、どのような方法を用いてもかまわないが、ＡＲ（Autoregressive）モデルを用いてスペクトル密度を算出することができる。ＡＲモデルは、非特許文献（佐藤俊輔、吉川昭、木竜徹、”生体信号処理の基礎”、コロナ社）などに開示されてあるように、ある時点の状態を過去の時系列データの線形和で表すモデルであり、フーリエ変換と比較して少ないデータ数でも明瞭な極大点が得られるという特徴がある。なお、覚醒度判定部１３０は、フーリエ変換により、スペクトル密度と周波数との関係を算出してもよい。
【００２２】
時系列ｘ（ｓ）のｐ次のＡＲモデルは、過去の値に対する重みであるＡＲ係数ａ（ｍ）および誤差項ｅ（ｓ）を用いて、式（１）によって表すことができる。式（１）において、ｅ（ｓ）は理想的にはホワイトノイズである。
【００２３】
【数１】
2016036540.tif 000003
【００２４】
ｐを同定次数、ｆｓをサンプリング周波数、εｐを同定誤差とし、
【数２】
2016036540.tif 000004
をｋ次のＡＲ係数とすると、スペクトル密度AR（ｆ）は、式（２）によって表される。覚醒度判定部１３０は、式（２）および心拍間隔変動データを基にして、スペクトル密度データを算出する。
【００２５】
【数３】
2016036540.tif 000005
【００２６】
続いて、覚醒度判定部１３０が、スペクトル密度の極大値と、スペクトル密度の極大値に対応する周波数を基にして、眠気レベルを判定する処理の一例について説明する。以下の説明において、スペクトル密度の極大値を、極大スペクトル密度と表記する。また、極大スペクトル密度に対応する周波数を極大周波数と表記する。
【００２７】
覚醒度判定部１３０は、式（３）の関係を満たす周波数ｆを極大周波数として算出する。覚醒度判定部１３０は、極大周波数を式（２）に代入することによって、極大スペクトル密度を得る。
【００２８】
【数４】
2016036540.tif 000006
【００２９】
覚醒度判定部１３０は、スペクトル密度データを基にして、何れかの極大スペクトル密度を選択する。例えば、覚醒度判定部１３０は、図４において、極大スペクトル密度１０ａ〜１０ｄの何れかを選択し、選択した極大スペクトル密度と、その極大スペクトル密度に対応する極大周波数の時間変化に伴う変化に着目する。
【００３０】
例えば、覚醒度判定部１３０は、着目する極大スペクトル密度と、その極大スペクトル密度に対応する極大周波数との関係をグラフにプロットする。極大スペクトル密度および極大周波数により定まるグラフ上の点を特徴点と表記する。覚醒度判定部１３０は、グラフ上の特徴点の位置に基づき、被験者の眠気レベルを判定する。
【００３１】
図５は、眠気レベルを判定する処理を説明するための図である。図５に示すグラフ２０の縦軸は極大スペクトル密度に対応する軸であり、横軸は極大周波数に対応する軸である。グラフ２０に含まれる各点は、特徴点の軌跡である。例えば、極大周波数が低下し、かつ、極大スペクトル密度が大きくなるほど、被験者の眠気レベルは大きくなる。
【００３２】
例えば、覚醒度判定部１３０は、特徴点の位置が領域２０ａに含まれる場合に、被験者の眠気レベルを「眠気レベル１」と判定する。覚醒度判定部１３０は、特徴点の位置が領域２０ｂに含まれる場合に、被験者の眠気レベルを「眠気レベル２」と判定する。覚醒度判定部１３０は、特徴点の位置が領域２０ｃに含まれる場合に、被験者の眠気レベルを「眠気レベル３」と判定する。覚醒度判定部１３０は、特徴点の位置が領域２０ｄに含まれる場合に、被験者の眠気レベルを「眠気レベル４」と判定する。覚醒度判定部１３０は、特徴点の位置が領域２０ｅに含まれる場合に、被験者の眠気レベルを「眠気レベル５」と判定する。
【００３３】
図１の説明に戻る。補正部１４０は、心拍間隔データを基にして、各時間間隔における心拍数をそれぞれ測定し、各心拍数の変動状態から被験者が覚醒努力中であるか否かを判定する。補正部１４０は、被験者が覚醒努力中である場合に、覚醒度判定部１３０の判定結果を補正する。補正部１４０は、補正した被験者の眠気レベルの情報を通知部１５０に出力する。一方、補正部１４０は、被験者が覚醒努力中でない場合には、覚醒度判定部１３０の判定結果をそのまま通知部１５０に出力する。
【００３４】
補正部１４０が、被験者が覚醒努力中であるか否かを判定する処理の一例について説明する。補正部１４０は、所定の時間幅をもつウインドウと心拍間隔データとを比較して、心拍数を計測する。例えば、補正部１４０は、ウインドウに含まれる心拍間隔の平均値を算出し、平均値の逆数を取ることで、心拍数を算出する。補正部１４０は、１分間あたりの心拍数を算出する場合には、平均値の逆数に６０を乗算すればよい。補正部１４０は、ウインドウの位置を移動しつつ、上記処理を繰り返し実行することで、各時間間隔における心拍数を測定する。
【００３５】
補正部１４０は、各時間間隔の心拍数を算出した後に、心拍数を大きいものの順にソートする。補正部１４０は、ソートした各心拍数のうち、外れ値閾値を基にして、下位の一部の心拍数と、上位の一部の心拍数を外れ値として除外する。例えば、外れ値閾値を２５％とすると、補正部１４０は、全ての心拍数のうち、２５％に相当する心拍数の数を特定し、特定した数だけ、ソートした心拍数の上位と下位から除去する。例えば、心拍数の数が１００個存在する場合には、ソートした各心拍数の１〜２５位までの心拍数と、７５〜１００位までの心拍数を、外れ値として除去する。
【００３６】
補正部１４０は、外れ値を除外した各心拍数のうち、心拍数の最大値と心拍数の最小値とを検出する。補正部１４０は、心拍数の最大値から心拍数の最小値を減算することで、分散値を算出する。補正部１４０は、分散値が閾値以上である場合に、被験者が覚醒努力中であると判定する。
【００３７】
図５Ｂは、仮眠状態、覚醒努力中、覚醒状態における心拍数の最大値と最小値を示す箱ひげ図である。図５Ｂに示すように、仮眠状態では、心拍数の最大値が１ａ、最小値が１ｂとなる。覚醒努力中では、心拍数の最大値が２ａ、最小値が２ｂとなる。覚醒状態では、心拍数の最大値が３ａ、最小値が３ｂとなる。図５Ｂに示すように、覚醒努力中における心拍数の最大値２ａと最小値２ｂとの差が、仮眠状態のおける心拍数の最大値１ａと最初値１ｂとの差、覚醒状態のおける心拍数の最大値３ａと最小値３ｂ差よりも大きくなる。
【００３８】
被験者が覚醒度力中であると判定した場合の、補正部１４０の処理について説明する。例えば、補正部１４０は、被験者が覚醒努力中である場合には、覚醒度判定部１３０から取得した眠気レベルを、眠気レベル４または眠気レベル５に修正する。覚醒努力中の眠気レベルを眠気レベル４にするのか眠気レベル５にするのかは、管理者が予め設定しておく。
【００３９】
被験者が覚醒努力中である場合には、被験者は極めて眠い状態であるが、被験者は眠気と格闘状態にあるため、覚醒度判定部１３０が適切に被験者の眠気レベルを判定できない場合がある。
【００４０】
図６は、眠気レベルと覚醒努力中との関係を示す図である。図６の縦軸は眠気レベルに対応し、横軸は時間に対応する。例えば、時間帯３０ａを覚醒努力中とすると、係る時間帯３０ａにおいて、利用者の眠気レベルは高いはずであるべきなのに、眠気レベルが低くなってしまう場合がある。このため、補正部１４０は、時間帯３０ａの眠気レベルを眠気レベル４または５に補正する。
【００４１】
通知部１５０は、眠気レベルに基づいて、被験者に警告を行う処理部である。例えば、通知部１５０は、眠気レベルが眠気レベル４以上となった場合に、警告を行う。通知部１５０は、音による警告を行ってもよいし、車内に設置されたディスプレイを用いて、映像による警告を行ってもよい。
【００４２】
パラメータ設定部１６０は、被験者のパラメータを補正部１４０に出力する処理部である。被験者のパラメータには、ウインドウの時間幅、外れ値閾値、閾値を含む。このうち、ウインドウの時間幅は、補正部１４０が心拍数を算出する場合に用いる情報である。外れ値閾値は、補正部１４０が外れ値を除去する場合に用いる情報である。閾値は、補正部１４０が、分散値と比較する閾値に対応する情報である。上記補正部１４０は、パラメータに設定されたパラメータを基にして、上記覚醒努力中であるか否かを判定する処理を行う。
【００４３】
パラメータ設定部１６０は、パラメータテーブルを用いて、パラメータを補正部１４０に設定する。図７は、パラメータテーブルのデータ構造の一例を示す図である。図７に示すように、パラメータテーブルは、被験者識別情報と、パラメータとを対応付ける。被験者識別情報は、被験者を一意に識別する情報である。パラメータは、上述したウインドウの時間幅、外れ値閾値、閾値に対応する。
【００４４】
例えば、被験者は、図示しない入力装置を操作して、パラメータ設定部１６０に、被験者識別情報を入力する。パラメータ設定部１６０は、入力装置から被験者識別情報を取得し、被験者識別情報とパラメータテーブルとを比較して、被験者に対応するパラメータを特定し、特定したパラメータを、補正部１４０に設定する。
【００４５】
ところで、パラメータ設定部１６０は、下記の処理を実行することで、パラメータテーブルに格納された各パラメータを最適化してもよい。パラメータ設定部１６０は、Sensitivityと、Specificityを定義し、このSensitivityと、Specificityとが共に最大値をとるパラメータを被験者毎に検索し、検索した結果を基にして、パラメータテーブルを更新する。Sensitivityは、式（１）によって定義される。また、Specificityは、式（２）によって定義される。
【００４６】
Sensitivity＝覚醒努力中と判定した数／覚醒努力中の真の総数・・・（１）
【００４７】
Specificity＝覚醒努力中でないと判定した数／覚醒努力中でない真の総数・・・（２）
【００４８】
式（１）において、覚醒努力中と判定した数は、現在設定されたパラメータによって、第１所定期間中に、補正部１４０が覚醒努力中と判定した回数を示す。
【００４９】
式（１）において、覚醒努力中の真の総数は、被験者の顔が撮影された映像を基にして特定されるものである。パラメータ設定部１６０は、映像を図示しないカメラから取得し、被験者の瞬きの数を計測する。例えば、パラメータ設定部１６０は、第２所定期間における瞬きの数が所定回数以上である場合に、被験者は覚醒努力中であると判定する。第２所定期間は、第１所定期間よりも小さい時間とする。パラメータ設定部１６０は、第１所定期間内で、被験者が覚醒努力中であると判定した回数を、覚醒努力中の真の総数とする。第１、２所定期間は、管理者が適宜設定する。
【００５０】
式（２）において、覚醒努力中でないと判定した数は、現在設定されたパラメータによって、第１所定期間中に、補正部１４０が覚醒努力中でないと判定した回数を示す。
【００５１】
式（２）において、覚醒努力中でない真の総数は、被験者の顔が撮影された映像を基にして特定されるものである。パラメータ設定部１６０は、映像を図示しないカメラから取得し、被験者の瞬きの数を計測する。例えば、パラメータ設定部１６０は、第２所定期間における瞬きの数が所定回数未満である場合に、被験者は覚醒努力中でないと判定する。パラメータ設定部１６０は、第１所定期間内で、被験者が覚醒努力中でないと判定した回数を、覚醒努力中でない真の総数とする。
【００５２】
パラメータ設定部１６０は、被験者毎に複数種類のパラメータを用意し、補正部１４０のパラメータを変更しつつ、SensitivityおよびSpecificityを算出する。パラメータ設定部１６０は、SensitivityおよびSpecificityが共に高くなるパラメータを、被験者毎に設定する。例えば、パラメータ設定部１６０は、SensitivityおよびSpecificityが所定の閾値以上となるパラメータを探索する。
【００５３】
ところで、パラメータ設定部１６０は、式（１）の代わりに、式（３）を用いてSensitivityを算出し、式（２）の代わりに、式（４）を用いてSpecificityを算出してもよい。
【００５４】
Sensitivity＝覚醒努力中と判断した数／眠いのに眠いと判定できなかった真の総数・・・（３）
【００５５】
Specificity＝覚醒努力中でないと判定した数／眠いのに眠いと判定できなかった真の総数・・・（４）
【００５６】
式（３）、（４）における眠いのに眠いと判断できなかった真の総数は、被験者の顔が撮影された映像と、覚醒度判定部１３０の判定結果とを基にして特定される数である。例えば、パラメータ設定部１６０は、第２所定期間における瞬きの数が所定回数以上である場合に、被験者は眠い状態であると判定する。そして、かかる第２所定期間の間に、補正部１４０が通知部１５０に出力する眠気レベルが眠気レベル４未満である場合に、眠いのに眠いと判定できなかった真の総数に１を加算する。パラメータ特定部１６０は、第１所定期間内において、眠いのに眠いと判定できなかった真の総数を測定する。
【００５７】
次に、本実施例に係る覚醒度判定装置１００の処理手順について説明する。図８は、本実施例に係る覚醒度判定装置の処理手順を示すフローチャートである。図８に示すように、覚醒度判定装置１００の覚醒度判定部１３０は、眠気レベル判定処理を実行する（ステップＳ１０１）。
【００５８】
覚醒度判定装置１００の補正部１４０は、覚醒努力中判定処理を行う（ステップＳ１０２）。補正部１４０は、被験者が覚醒努力中であるか否かを判定する（ステップＳ１０３）。補正部は、被験者が覚醒努力中でない場合には（ステップＳ１０３，Ｎｏ）、ステップＳ１０５に移行する。
【００５９】
一方、補正部１４０は、被験者が覚醒努力中である場合には（ステップＳ１０３，Ｙｅｓ）、眠気レベルを補正する（ステップＳ１０４）。覚醒度判定部１００の通知部１５０は、眠気レベルに応じて警告を行う（ステップＳ１０５）。
【００６０】
次に、図８のステップＳ１０１に示した眠気レベル判定処理の処理手順について説明する。図９は、眠気レベル判定処理の処理手順を示すフローチャートである。図９に示すように、覚醒度判定装置１００の心拍間隔算出部１２０は、センサ１１０から心拍信号データを取得する（ステップＳ２０１）。
【００６１】
心拍間隔算出部１２０は、心拍間隔を算出する（ステップＳ２０２）。覚醒度判定装置１００の覚醒度判定部１３０は、各周波数に対応するスペクトル密度を算出する（ステップＳ２０３）。覚醒度判定部１３０は、極大スペクトル密度と、極大周波数に基づいて、眠気レベルを判定する（ステップＳ２０４）。
【００６２】
次に、図８のステップ１０２に示した覚醒努力中判定処理の処理手順について説明する。図１０は、覚醒努力中判定処理の処理手順を示すフローチャートである。図１０に示すように、覚醒度判定装置１００の補正部１４０は、特定の時間幅のウインドウ内における心拍数をそれぞれ測定する（ステップＳ３０１）。
【００６３】
補正部１４０は、複数の心拍数を心拍数の大きい順にソートする（ステップＳ３０２）。補正部１４０は、ソートした複数の心拍数のうち、上位２５％、下位２５％の心拍数を外れ値として除去する（ステップＳ３０３）。
【００６４】
補正部１４０は、外れ値を除外した複数の心拍数の最大値と最小値との差分を、分散値として特定する（ステップＳ３０４）。補正部１４０は、分散値が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ３０５）。補正部１４０は、分散値が閾値以上である場合には（ステップＳ３０５，Ｙｅｓ）、被験者が覚醒努力中であると判定する（ステップＳ３０６）。一方、補正部１４０は、分散値が閾値未満である場合には（ステップＳ３０５，Ｎｏ）、被験者が覚醒努力中でないと判定する（ステップＳ３０７）。
【００６５】
次に、被験者のパラメータを特定する処理の一例について説明する。図１１は、パラメータを設定する処理の処理手順を示すフローチャートである。覚醒度判定装置１００は、図１１に示す処理を、被験者毎に実行する。
【００６６】
図１１に示すように、覚醒度判定装置１００は、被験者の映像データおよび心拍信号データを取得する（ステップＳ４０１）。覚醒度判定装置１００のパラメータ設定部１６０は、ウインドウサイズ、外れ値閾値、閾値を補正部１４０に設定する（ステップＳ４０２）。
【００６７】
パラメータ設定部１６０は、SensitivityおよびSpecificityを計算する（ステップＳ４０３）。パラメータ設定部１６０は、パラメータ設定が終了したか否かを判定する（ステップＳ４０４）。パラメータ設定部１６０は、パラメータ設定が終了した場合は（ステップＳ４０４，Ｙｅｓ）、SensitivityおよびSpecificityが最大となるパラメータを被験者のパラメータに設定する（ステップＳ４０５）。
【００６８】
一方、パラメータ設定部１６０は、パラメータ設定が終了していない場合には（ステップＳ４０４，Ｎｏ）、補正部１４０に対するウインドウサイズ、外れ値閾値、閾値のパラメータを変更し（ステップＳ４０６）、ステップＳ４０３に移行する。
【００６９】
次に、本実施例に係る覚醒度判定装置１００の効果について説明する。覚醒度判定装置１００は、心拍信号データを基にして各時間間隔における心拍数をそれぞれ測定し、各心拍数の変動状態から被験者が覚醒努力中であるか否かを判定し、覚醒度判定装置１００は、被験者が覚醒努力中である場合に、被験者の眠気レベルを補正する。このため、覚醒度判定装置１００によれば、覚醒努力中の眠気判定精度の低下を抑制することができる。例えば、覚醒努力中では、被験者の自律神経活動の変動が大きく、眠気レベルの精度が低下するが、覚醒努力中であるか否かに基づき、眠気レベルを補正することで、覚醒努力中の眠気レベルの精度の低下に対処することができる。
【００７０】
また、覚醒度判定装置１００によれば、複数の心拍数のうち、上位の拍動回数と、下位の拍動回数を外れ値として前記複数の心拍数から除外し、外れ値を除外した複数の心拍数の分散値を基にして、覚醒努力中であるか否かを判定する。このため、被験者が覚醒努力中であるか否かを精度よく判定することができる。
【００７１】
また、覚醒度判定装置１００によれば、異なる被験者毎に閾値を設定し、複数の脈拍数の分散値が、被験者に対応する閾値以上である場合に、被験者が覚醒努力中であると判定する。このため、被験者固有の特徴に合わせて、覚醒努力中であるか否かを判定することができる。
【００７２】
次に、上記実施例に示した覚醒度判定装置１００と同様の機能を実現する覚醒度判定プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。図１２は、覚醒度判定プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【００７３】
図１２に示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０１と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置２０２と、ディスプレイ２０３とを有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラム等を読取る読み取り装置２０４と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うインターフェース装置２０５とを有する。また、コンピュータ２００は、センサ２０６とカメラ２０７を有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ２０８と、ハードディスク装置２０９とを有する。そして、各装置２０１〜２０９は、バス２１０に接続される。
【００７４】
ハードディスク装置２０９は、覚醒度判定プログラム２０９ａ、補正プログラム２０９ｂ、を読み出してＲＡＭ２０８に展開する。覚醒度判定プログラム２０９ａは、覚醒度判定プロセス２０８ａとして機能する。補正プログラム２０９ｂは、補正プロセス２０８ｂとして機能する。例えば、覚醒度判定プロセス２０８ａは、覚醒度判定部１３０に対応する。補正プロセス２０８ｂは、補正部１４０に対応する。
【００７５】
なお、覚醒度判定プログラム２０９ａ、補正プログラム２０９ｂについては、必ずしも最初からハードディスク装置２０９に記憶させておかなくても良い。例えば、コンピュータ２００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ２００が覚醒度判定プログラム２０９ａ、補正プログラム２０９ｂを読み出して実行するようにしてもよい。
【００７６】
以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００７７】
（付記１）コンピュータに、
被験者から検出された生体信号を基にして、前記被験者の覚醒度を判定し、
前記被験者から検出された生体信号を基にして各時間間隔における拍動回数をそれぞれ測定し、各拍動回数の変動状態から前記被験者が覚醒努力中であるか否かを判定し、
前記被験者が覚醒努力中である場合に、前記被験者の覚醒度を補正する
処理を実行させることを特徴とする覚醒度判定プログラム。
【００７８】
（付記２）前記覚醒努力中であるか否かを判定する処理は、複数の拍動回数のうち、上位の拍動回数と、下位の拍動回数を外れ値として前記複数の拍動回数から除外し、外れ値を除外した複数の拍動回数の分散値を基にして、覚醒努力中であるか否かを判定することを特徴とする付記１に記載の覚醒度判定プログラム。
【００７９】
（付記３）前記覚醒努力中であるか否かを判定する処理は、異なる被験者毎に閾値を設定し、前記複数の拍動回数の分散値が、被験者に対応する閾値以上である場合に、前記被験者が覚醒努力中であると判定することを特徴とする付記２に記載の覚醒度判定プログラム。
【００８０】
（付記４）前記覚醒度努力中であるか否かを判定する処理は、異なる被験者毎に外れ値閾値を設定し、前記外れ値閾値に基づき、複数の拍動回数のうち、被験者に対応する外れ値を除外した複数の拍動回数の分散値を判定することを特徴とする付記３に記載の覚醒度判定プログラム。
【００８１】
（付記５）被験者から検出された生体信号を基にして、前記被験者の覚醒度を判定する覚醒度判定部と、
前記被験者から検出された生体信号を基にして各時間間隔における拍動回数をそれぞれ測定し、各拍動回数の変動状態から前記被験者が覚醒努力中であるか否かを判定し、前記被験者が覚醒努力中である場合に、前記被験者の覚醒度を補正する補正部と
を有することを特徴とする覚醒度判定装置。
【００８２】
（付記６）前記補正部は、複数の拍動回数のうち、上位の拍動回数と、下位の拍動回数を外れ値として前記複数の拍動回数から除外し、外れ値を除外した複数の拍動回数の分散値を基にして、覚醒努力中であるか否かを判定することを特徴とする付記５に記載の覚醒度判定装置。
【００８３】
（付記７）前記補正部は、異なる被験者毎に閾値を設定し、前記複数の拍動回数の分散値が、被験者に対応する閾値以上である場合に、前記被験者が覚醒努力中であると判定することを特徴とする付記６に記載の覚醒度判定装置。
【００８４】
（付記８）前記補正部は、異なる被験者毎に外れ値閾値を設定し、前記外れ値閾値に基づき、複数の拍動回数のうち、被験者に対応する外れ値を除外した複数の拍動回数の分散値を判定することを特徴とする付記７に記載の覚醒度判定装置。
【符号の説明】
【００８５】
１００  覚醒度判定装置
１１０  センサ
１２０  心拍間隔算出部
１３０  覚醒度判定部
１４０  補正部
１５０  通知部
１６０  パラメータ設定部
【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５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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