(57)【要約】【課題】被測定人のストレス状態を評価するのに、生理指標でストレスを評価する方法だと悪いストレスか良いストレスかを把握することが困難であり、また、心理指標でストレスを評価する方法では、客観的な判断がなされない、診断には時間がかかる、等の問題があった。【解決手段】被測定人が健常な状態であるときに、ストレスを印加する前とストレスを印加した状態で被測定人をカメラで撮影し、撮影された被測定人の身体の画像データから特徴点を抽出し、これらの特徴点の座標を標準データベースに格納し、標準データベースに格納された被測定人の健常な状態であるときの特徴点の座標と測定時の特徴点の座標の差をベクトルで表し、このベクトルから被測定人が被測定時に受けているストレスを評価することで、上記課題を解決したストレス評価方法が得られる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被測定人が健常な状態であるときに、ストレスを印加する前とストレスを印加した状態で被測定人をカメラで撮影し、撮影された被測定人の身体の画像データから特徴点を抽出し、これらの特徴点の座標を標準データベースに格納し、標準データベースに格納された被測定人の健常な状態であるときの特徴点の座標と測定時の特徴点の座標の差をベクトルで表し、このベクトルから被測定人が被測定時に受けているストレスを評価するストレス評価方法。
【請求項２】
被測定人の顔をカメラで撮影し、撮影された顔画像データから被測定人の顔の表情の特徴点を抽出することを特徴とする請求項１記載のストレス評価方法。
【請求項３】
被測定人の全身をカメラで動画撮影し、撮影された動画像データから被測定人の身振りの特徴点を抽出することを特徴とする請求項１記載のストレス評価方法。
【請求項４】
被測定人が複数であり、標準データベースに複数の被測定人の特徴点の座標のデータが格納され、被測定人が受けているストレスを評価するのに、被測定人本人以外の健常な状態であるときの特徴点の座標と測定時の特徴点の座標の差によるベクトルも求めるステップが含まれることを特徴とする請求項１、２、３記載のストレス評価方法。
【請求項５】
前記被測定人が、被測定者全体から作成された集団標準データベースと、特定のグループから作成された特定グループ標準データベースと、被測定人個人の過去の測定結果から作成された個人標準データベースと、からなることを特徴とする請求項４記載のストレス評価方法。
【請求項６】
前記座標の差を求めたベクトルからベクトルの頻出パターンを特定するステップと、被測定人からのアンケート結果、問診結果、本人の申告結果のいずれからなるフィードバックにより被測定人の感情との相関値を求めるステップとが含まれることを特徴とする請求項４、５記載のストレス評価方法。
【請求項７】
被測定人の脈波を測定するステップが含まれることを特徴とする、請求項１−６記載のストレス評価方法。
【請求項８】
測定された脈波のピーク値の間隔の変化のローレンツプロットを求めるステップと、ローレンツプロットの分布からストレス度を評価するステップと、を含むことを特徴とする請求項１−７記載のストレス評価方法。
【請求項９】
マイクにより、被測定人のしゃべりを録音し、特徴点を抽出し、前記特徴点に加えてストレス評価することを特徴とする請求項１−８記載のストレス評価方法。
【請求項１０】
被測定人を測定するカメラと、カメラで撮影された動画を記録する記録部と、記録された動画データから特徴点を抽出する特徴点抽出部と、抽出された特徴点を比較する特徴点比較部と、上記抽出されたデータを集積するデータ集積部と、集積されたデータと今回測定されたデータを比較するデータ比較部と、比較されたデータからストレスを判断する判断部と、脈波を測定する脈波測定部と、測定された脈波のピーク値の間隔の変化のローレンツプロットを求めるローレンツプロット生成部と、ローレンツプロットの分布からストレス度を評価するストレス評価部と、を含むことを特徴とするストレス評価システム。
【請求項１１】
前記脈波測定部が、カメラで測定された被測定人の顔の血流による皮膚の色の変化を測定する色変化測定部と、前記測定された色変化から脈波を算出する脈波算出部と、からなることを特徴とする請求項１０記載のストレス評価システム。
【請求項１２】
前記カメラが複数台からなることを特徴とする請求項１０、１１記載のストレス評価システム。
【請求項１３】
マイクにより、被測定人のしゃべりを録音し、特徴点を抽出しストレス評価に利用することを特徴とする請求項１０、１１記載のストレス評価システム。
【請求項１４】
前記カメラが、被測定人が通過するゲートに取り付けられ、被測定人のゲート通過に連動して被測定人を撮影することを特徴とする請求項１０記載のストレス評価システム。
【請求項１５】
前記カメラが、被測定人が健康診断、集会、会議、業務もしくは作業を行う部屋に取り付けられ、被測定人が健康診断、集会に参加、会議に参加、業務遂行もしくは作業実施するのに連動して被測定人を撮影することを特徴とする請求項１０記載のストレス評価システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人の精神的ストレスを評価する方法および評価するシステムに関する。特に種々のストレスの中から、うつ病の原因となる可能性の高いといわれている悪いストレス（Distress）を選択的にかつ継続的に評価することを可能とするストレス評価方法とストレス評価システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
最近、悪いストレス（Distress）や疲労が日常的に継続することによる精神的ダメージが蓄積し、この状態さらに継続するとうつ病へ移行するケースが増大していることが社会的問題となっている。多忙な現代社会では、ストレスや疲労が継続することの頻発は避けがたい。しかし、適度なストレスは人に対して良いストレス（Eustress）としては働くことも知られている。すなわち、ストレスの存在は避けがたいが、個人個人でその受け取り方また蓄積度は千差万別であり、日々個人個人がどのようなストレス状態にあるか知り、この状態に合わせて、必要に応じて休養をとったり、業務内容を変更したりすることが重要である。
【０００３】
ストレスとは、人に対する外からの刺激に対して人の体内で起こす非特異的反応の総称と言われている（非特許文献１）。そして、ストレスに対する人の応答はその人により大きく変わる。人はストレスを受けると、まずはじめ機能低下をもたらすが（ショック相）、その後反転して機能を増加してストレスに対処する（反ショック相）。この状態のとき、人は結果的にプラスの効果をもたらす場合、その人にとって良いストレス（Eustress）であると言え、反対に人にマイナスの効果をもたらす場合、悪いストレス（Distress）であると言える。そして、悪いストレス（Distress）が強い状態が継続するとうつ病の原因となることが知られている（非特許文献２）。
【０００４】
従来、上記のように個人差のあるストレスの測定には、脳波、皮膚表面温度、血流、皮膚電気活動、心電図、等の測定、により生理指標でストレスを評価する方法と、主観評価である心理指標を求める方法として、問診、アンケート、等の手段、が種々の目的に適合するように行われてきた。例えば、職場の健康診断時には、医者の問診、アンケート、等の手段が通常用いられてきた。また病院においては、悪いストレスが過剰に加わっていると考えられるうつ病患者のストレス測定には、医者の問診、アンケート、等の手段に加えて上記生理指標の測定による評価する方法が用いられて来た。
【０００５】
例えば、特許文献１によれば、脈波の波形からストレスレベルを算出しようとしている。また、脈波のピーク値間隔（R-R間隔）のばらつきをローレンツプロットし、この時の分布からストレスレベルを測定する試みも行われている（非特許文献３）。この方法は、非侵襲でかつ簡易な方法で測定が可能であり、日常的に測定する手段としては優れている。しかし、この手段では、ストレスが加わっていることは分布から判定可能であるが、そのストレスが良いストレス（Eustress）であるか、悪いストレス（Distress）であるかの判定が困難であった。
【０００６】
その他の生理指標でストレスを評価する方法として、頭皮に神経センサーを取り付け脳波の測定による試み（特許文献２）や、発汗を測定する試み（特許文献３）、唾液中のアミラーゼ活性量測定による試み（特許文献４）、等、多くの試みがある。これらの測定は、測定に特殊な装置が必要であったり、結果を得るのに長時間必要であったり、日々継続的にストレスを評価するには適していない課題があった。また、いずれの方法も、そのストレスが良いストレス（Eustress）であるか、悪いストレス（Distress）であるかの判定が困難であった。
【０００７】
一方、従来、良いストレス（Eustress）であるか、悪いストレス（Distress）であるかの判定は、主に、医者による被測定人の問診による観察や、被測定人に対するアンケート調査等による主観評価が主流であった。
【０００８】
しかし、この方法では、被測定人の精神面についての医師や心理士の主観、または被測定人自身の主観や申告に依存する面が大きく、客観的な判断がなされているとは言い難かった。また、診断には時間もかかるために、継続的に簡易に測定するストレス測定方法およびシステムには不向きであった。そして、刻々変化する被測定人の精神状態の変化、悪化を見落とす可能性が高かった。
【０００９】
そして、悪いストレス（Distress）が強い状態が継続した結果、うつ病となった患者については、この症状を客観的に診断するために、近年、患者の体液中の成分体測定による試み（特許文献５）や血液成分をうつ病の診断の目安として用いる試みがなされている（特許文献６）。
【００１０】
しかし、これらの測定は測定装置が複雑で高価であり、時間もかかるために、継続的に簡易に測定するストレス評価方法およびシステムには不向きであった。そして、刻々変化する被測定人の精神状態の変化、悪化を見落とす可能性が高かった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特許第３３０７０３４６号公報
【特許文献２】特表２０１４−５２７２１９号公報
【特許文献３】特開２００７−２８３０９５号公報
【特許文献４】特開２００７−２７５２８７号公報
【特許文献５】特開２０１４−２３６７４９号公報
【特許文献６】国際公開２００６−１０５９０７号公報
【非特許文献】
【００１２】
【非特許文献１】Selye HA. J Clin Endocrinnol 1946;6;117-230.
【非特許文献２】二木鋭雄編著“ストレスの科学と健康”ｐ２−ｐ７、2008年1月発行  共立出版
【非特許文献３】松本他、心拍揺らぎによる精神的ストレス評価法に関する研究、ライフサポートVol.22, No.3, 2010
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
解決しようとする課題は、被測定人のストレス状態を評価するのに、生理指標でストレスを評価する方法だとストレスレベルの測定することが出来る反面、悪いストレスか良いストレスかを把握することが困難であり、測定に特殊な装置が必要で、結果を得るのに長時間必要とし、日々継続的にストレスを評価するには適していない、等の問題があった。また、主観評価である心理指標を求める方法では、悪いストレスか良いストレスかを把握することができる反面、客観的な判断がなされない、診断には時間がかかる、継続的に簡易に測定するストレス測定方法およびシステムには不向き、刻々変化する被測定人の精神状態の変化、悪化を見落とす可能性が高い、等の問題があった。
【００１４】
本発明は、このような課題を解決するためになされたものであり、その目的は、悪いストレスか良いストレスかを把握することが出来、評価が短時間で可能であり、高価な装置を必要とせず、医者の主観に依存せず、被験者の記入を必要としない、定量的、客観的な、ストレス評価方法およびストレス評価システムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上記課題を解決するために、本発明に係るストレス評価方法およびストレス評価システムは、以下のものを提供する。
【００１６】
（１）被測定人が健常な状態であるときに、ストレスを印加する前とストレスを印加した状態で被測定人をカメラで撮影し、撮影された被測定人の身体の画像データから特徴点を抽出し、これらの特徴点の座標を標準データベースに格納し、標準データベースに格納された被測定人の健常な状態であるときの特徴点の座標と測定時の特徴点の座標の差をベクトルで表し、このベクトルから被測定人が被測定時に受けているストレスを評価するストレス評価方法。
【００１７】
本発明によれば、撮影された被験者の身体画像データから抽出された特徴点と標準の身体特徴点のベクトル化から悪いストレスか良いストレスかを把握することが出来、測定と評価とも短時間で可能であり、測定に高価な装置を必要とせず、医者の主観に依存せず、被験者の記入を必要としないでストレスを評価することが出来る。また、抽出された特徴点のベクトルデータを測定の度に蓄積することにより被測定人の標準状態をデータのサンプル数が増え、標準状態のデータのサンプル数が増えることにより、標準状態のデータ精度の向上が図られ、そして測定時の被測定人のストレス状態をより正確に評価することが出来る。
【００１８】
（２）被測定人の顔をカメラで撮影し、撮影された顔画像データから被測定人の顔の表情の特徴点を抽出することを特徴とする（１）記載のストレス評価方法。
【００１９】
本発明によれば、被測定人の顔をカメラで撮影し、撮影された顔画像データから被測定人の顔の表情の特徴点と健常時の顔画像特徴点のベクトル化から悪いストレスか良いストレスかを把握することが出来、測定と評価とも短時間で可能であり、測定に高価な装置を必要とせず、医者の主観に依存せず、被験者の記入を必要としないでストレスを評価することが出来る。
【００２０】
（３）被測定人の全身をカメラで動画撮影し、撮影された動画像データから被測定人の身振りの特徴点を抽出することを特徴とする（１）記載のストレス評価方法。
被測定人の顔をカメラで撮影し、撮影された顔画像データから被測定人の顔の表情の特徴点を抽出することを特徴とする（１）記載のストレス評価方法。
【００２１】
本発明によれば、撮影された身振り動画像データから抽出された被測定人の身振り特徴点動きと標準の身振り動画像特徴点動きのベクトル化から悪いストレスか良いストレスかを把握することが出来、測定と評価とも短時間で可能であり、測定に高価な装置を必要とせず、医者の主観に依存せず、被験者の記入を必要としないでストレスを評価することが出来る。
【００２２】
（４）被測定人が複数であり、標準データベースに複数の被測定人の特徴点の座標のデータが格納され、被測定人が受けているストレスを評価するのに、被測定人本人以外の健常な状態であるときの特徴点の座標と測定時の特徴点の座標の差によるベクトルも求めるステップが含まれることを特徴とする（１）、（２）、（３）記載のストレス評価方法。
【００２３】
本発明によれば、被測定人が受けているストレスを評価するのに、被測定人本人以外の健常な状態であるときの特徴点の座標と測定時の特徴点の座標の差によるベクトルも求めるステップが含まれているため、被測定人の個人的特徴を抽出することが出来、標準状態をデータのサンプル数が増えることにより、標準状態のデータ精度の向上が図られ、よって測定時の被測定人のストレス状態をより正確に評価することが出来る。
【００２４】
（５）前記標準データベースが、被測定者全体から作成された標準データベースと、特定のグループから作成された標準データベースと、被測定人個人の過去の測定結果から作成された個人標準データベースからなることを特徴とする（４）記載のストレス評価方法。
【００２５】
本発明によれば、抽出された特徴点の動きデータと心拍のデータを測定の度に、個人としてのデータと、グループとしてのデータと、全体としてのデータとして蓄積することにより被測定人個人の標準状態、グループとしての標準状態、全体としての標準状態のサンプル数が増え、測定を重ねるごとに標準状態のデータ精度の向上が図られ、そして測定時の被測定人のストレス状態をより正確に評価することが出来る。
【００２６】
（６）前記座標の差を求めたベクトルからベクトルの頻出パターンを特定するステップと、被測定人からのアンケート結果、問診結果、本人の申告結果、のいずれからなるフィードバックにより被測定人の感情との相関値を求めるステップとが含まれることを特徴とする（４）、（５）記載のストレス評価方法。
【００２７】
本発明によれば、被測定人のベクトルの頻出パターンと被測定人のストレス状態の関係を特定し、かつ、被測定人からのストレスに対するアンケート結果、問診結果、本人の申告結果、のいずれからなるフィードバックすることにより悪いストレスの際の特徴点ベクトルとの関係を求め、被測定人測定時のストレス状態を特定することが可能となる。これによって、本発明になるストレス評価方法は短時間で可能であり、測定に高価な装置を必要とせず、医者の主観に依存せず、被験者の記入を必要としないでストレスを評価することが出来る。
【００２８】
（７）被測定人の脈波を測定するステップが含まれることを特徴とする、（１）−（６）記載のストレス評価方法。
【００２９】
本発明によれば、カメラによって撮影された被測定人の顔の動画像データから抽出された顔画像特徴ベクトルから悪いストレスか良いストレスかを把握することが出来、かつ、被測定人の脈波を測定した結果からストレスを定量的に求めることが出来、かつ、両方の測定と評価とも短時間で可能であり、測定に高価な装置を必要とせず、医者の主観に依存せず、被験者の記入を必要としないでストレスを評価することが出来る。
【００３０】
（８）測定された心拍のピーク値の間隔の変化のローレンツプロットを求めるステップと、ローレンツプロットの分布からストレス度を評価するステップを含むことを特徴とする（１）−（７）記載のストレス評価方法。
【００３１】
本発明によれば、抽出された顔画像特徴ベクトルから悪いストレスか良いストレスかを把握することが出来、かつ、被測定人の脈波を測定した結果から脈波のピーク値間隔（R-R間隔）の変化の分布をプロットしたローレンツプロットの分布が得られ、その結果から定量的にストレス度が評価され、ストレスを定量的に求めることが出来、かつ、両方の測定と評価とも短時間で可能であり、測定に高価な装置を必要とせず、医者の主観に依存せず、被験者の記入を必要としないでストレスを評価することが出来る。
【００３２】
（９）マイクにより、被測定人のしゃべりを録音し、特徴点を抽出し、上記特徴点に加えてストレス評価することを特徴とする請求項１−８記載のストレス評価方法。
【００３３】
本発明によれば、マイクによって録音された被測定人の測定時のしゃべりと標準しゃべり特徴データベースのしゃべりと比較し特徴のベクトル化を行い、顔表情特徴ベクトルのデータと心拍データを合わせて、被測定人の測定時のストレスを評価することが出来る。これらの測定によって、悪いストレスか良いストレスかを把握することが出来、かつ、被測定人の心拍を測定した結果からストレスを定量的に求めることが出来、かつ、いずれの測定と評価とも短時間で可能であり、測定に高価な装置を必要とせず、医者の主観に依存せず、被験者の記入を必要としないでストレスを評価することが出来る。
【００３４】
（１０）被測定人を測定するカメラと、カメラで撮影された動画を記録する記録部と、記録された動画データから特徴点を抽出する特徴点抽出部と、抽出された特徴点を比較する特徴点比較部と、上記抽出されたデータを集積するデータ集積部と、集積されたデータと今回測定されたデータを比較するデータ比較部と、比較されたデータからストレスを判断する判断部と、脈波を測定する脈波測定部と、測定された脈波のピーク値の間隔の変化のローレンツプロットを求めるローレンツプロット生成部と、ローレンツプロットの分布からストレス度を評価するストレス評価部、を含むことを特徴とするストレス評価システム。
【００３５】
本発明によるストレス評価システムよれば、撮影された映像データから抽出された特徴点の動きデータから悪いストレスか良いストレスかを把握することが出来、かつ、被測定人の心拍を測定した結果からストレスを定量的に求めることが出来、かつ、両方の測定と評価とも短時間で可能であり、測定に高価な装置を必要とせず、医者の主観に依存せず、被験者の記入を必要としないでストレスを評価することが出来る。
【００３６】
（１１）上記脈波測定部が、カメラで測定された被測定人の顔の血流による皮膚の色の変化を測定する色変化測定部と、上記測定された色変化から脈波を算出する脈波算出部からなることを特徴とする（１０）記載のストレス評価システム。
【００３７】
本発明によるストレス評価システムよれば、カメラによる撮影された映像データから抽出された特徴点の動きデータから悪いストレスか良いストレスかを把握することが出来、かつ、被測定人の心拍を測定でき、よってストレスを定量的に求めることが出来、かつ、両方の測定と評価とも短時間で可能であり、測定に高価な装置を必要とせず、医者の主観に依存せず、被験者の記入を必要としないでストレスを評価することが出来る。
【００３８】
（１２）上記カメラが複数台からなることを特徴とする（１０）、（１１）記載のストレス評価システム。
【００３９】
本発明によれば、複数台のカメラで立体視された撮影された映像データから抽出された特徴点の動きデータから悪いストレスか良いストレスかを把握することが出来、かつ、被測定人の心拍を測定した結果からストレスを定量的に求めることが出来、かつ、両方の測定と評価とも短時間で可能であり、測定に高価な装置を必要とせず、医者の主観に依存せず、被験者の記入を必要としないでストレスを評価することが出来る。
【００４０】
（１３）マイクにより、被測定人のしゃべりを録音し、特徴点を抽出しストレス評価に利用することを特徴とする請求項１０、１１記載のストレス評価システム。
【００４１】
本発明によれば、撮影された映像データに加えて、マイクによる被測定人しゃべりに関する特徴も同時に測定することが出来、かつ、被測定人の脈波を測定した結果からストレスを定量的に求めることが出来、かつ、両方の測定と評価とも短時間で可能であり、測定に高価な装置を必要とせず、医者の主観に依存せず、被験者の記入を必要としないでストレスを評価することが出来る。
【００４２】
（１４）前記カメラが、被測定人が通過するゲートに取り付けられ、被測定人のゲート通過に連動して被測定人を撮影することを特徴とする（１０）記載のストレス評価システム。
【００４３】
本発明によれば、カメラを被測定人が通過するゲートに取り付けているため、被測定人が日々このゲートを通過する度に、データの取得が可能であり、日々変化する被測定人のストレス状態を評価することが出来る。
【００４４】
（１５）前記カメラが、被測定人が健康診断、集会、会議、業務もしくは作業を行う部屋に取り付けられ、被測定人が健康診断、集会に参加、会議に参加、業務遂行もしくは作業実施するのに連動して被測定人を撮影することを特徴とする（１０）記載のストレス評価システム。
【００４５】
本発明によれば、被測定人が健康診断、集会に参加、会議に参加、業務遂行もしくは作業実施するのに連動してカメラが被測定人を撮影するため、日々変化する被測定人のストレス状態を評価することが出来る。
【発明の効果】
【００４６】
カメラから撮影した短時間動画もしくは静止画から、悪いストレスか良いストレスかを判断するのに最適な顔の表情や体の動作の特徴抽出を行うことができる。
安価な装置で、うつ病につながるストレスを簡易な方法で日常的に測定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明からなるストレス評価方法の基本フローを表す図で、１０はスタート、図の左側のフローの１１は被測定人の画像取得、１２は特徴点抽出、１３はＤＢとの比較、１４は特徴点ベクトル算出、１５はストレス解析、１６は良悪ストレス判定、１７はデータベース、をそれぞれ示し、図の右側のフローの１８は脈波取得、１９はＲ−Ｒ値算出、２０はローレンツプロット算出、２１はローレンツプロット面積算出、２２はＤＢとの面積比較、２３はストレスレベル算出を示し、この両方の結果に２４のユーザ意見入力を行い、２５はストレス評価、２６は結果をＤＢのデータに付加、２７はストレス評価の結果の良悪判定、２８はアラート、２９はレポートをそれぞれ示す。
【図２】カメラにより撮影された被測定人の顔画像から抽出された特徴点を示す図で、３１は眉毛、３２は目の輪郭、３３は眼の中心、３４は鼻の輪郭、３５は上唇輪郭、３６は上唇輪郭、３７は顔の輪郭、をそれぞれ示す。
【図３】データベースのデータ構造で、(a)ストレス印加前、（ｂ）良ストレス印加  後、（ｃ）悪ストレス印加後、のそれぞれのデータベースの内容を示す。
【図４】被測定人にストレスを付加したときの特徴点で、(a)怒り時特徴点、（ｂ）悲しみ時特徴点、をそれぞれ示す。
【図５】取得された心拍情報で、５１はＲｎピーク、５２はＲｎ+１ピークをそれぞれ示す。
【図６】ローレンツプロットで、(a)ストレス印加前、（ｂ）ストレス印加後、をそれぞれ示す。
【図７】ストレス評価システムの第１の実施例の構成図で、７１はカメラ、７２はディスプレー、７３はＰＣ部、７４はデータベース、７５はネット回線、７６は心拍測定器、をそれぞれ示す。
【図８】ストレス評価システムの第２の実施例を説明する図で、カメラによって顔の特徴点抽出と肌領域から心拍測定を同時に行う。８１は顔の特徴点で、８２は肌領域をそれぞれ示す。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４８】
図１は、請求項１、２、４、５、６、７、８からなるストレス評価方法を実施するための最良の形態を説明するフローチャートである。
【００４９】
図１で示されるように、本実施例からなるストレス評価方法は、左側のフローとして被測定人の顔画像を撮影し、悪いストレスか良いストレスかを判定するフローと、右側のフローとして被測定人の脈波を測定しストレスレベルを算出するフローと、その両方の結果を用いて被測定人のストレス評価をするフローによって構成される。
【００５０】
左側のフローにおける第１のステップは、２台のカメラによって被測定人の顔画像を立体静止画として撮影し、撮影した画像をPCの記録部に取得する被測定人画像取得１１のステップである。本実施形態では、カラーで画素数1980×1080のカメラで撮影した。被測定人の評価する目的によって、モノクロかカラーか、画素数は640×480程度の低分解能から1980×1280の高分解能を選ぶことが出来る。また、カメラの数も、１台の場合は２次元画像が得られ、複数台のカメラを使用すれば顔の立体的画像が得られる。また、瞬きや口、ほおを瞬時の動きを捉える場合は、動画像を撮影する。
【００５１】
左側の顔画像を測定評価するフローにおける第２のステップは、第１のステップで保存された被測定人の顔画像から、図２に示すように特徴点を抽出し座標を特定する特徴点抽出２２のステップである。本実施形態では、７８点の特徴点を抽出した。それぞれ、左右の眉毛の輪郭３１沿って１６点、目の輪郭３２に沿って１６点、眼の中心３３に２点、顔の輪郭３７に沿って１７点、鼻の輪郭３４に沿って７点、上唇の輪郭３５に沿って１０点、下唇の輪郭３６に沿って１０点を配分した。この配分は、被測定人の精神状態の影響が、顔の輪郭に対する眉毛、目、瞳の動き、鼻、口、の位置と形状が反映されやすく、７８点の特徴点で顔の表情の変化を把握することが可能であるからである。
【００５２】
この実施例では上述する理由で、特徴点が設定されたが、これに制限されない。より詳細に設定し、注目する顔の部位を選択することも可能である。別の実施例ではこの点数を、１０００点にして行った。この場合、より正確に特徴点を抽出できる反面、計算量が膨大になり、データベースとの比較処理に時間が多くかかる。この点数は評価の目的やシステムの能力に従って選択することが出来る。
【００５３】
特徴点の座標の特定は、顔の中心の鼻の頂点を原点に選び、顔の輪郭の特徴点の位置に従って座標軸の方向と尺度を定める。しかし、この座標は相対座標なので、原点の位置や軸方向、尺度がこの選び方に限定されない。
【００５４】
左側の顔画像を測定評価するフローにおける第３のステップは、上記被測定人の測定時の顔の特徴点の座標とデータベースに保存された特徴点の座標と比較しその差をベクトルで表す比較１３ステップである。
【００５５】
データベース（ＤＢ）の構造を図３で説明する。データベースには、対象とする被測定人全員に対するデータが納められている。各被測定人のデータは、（a）ストレス付加前（状態Ａ）、（b）ストレス付加後（状態Ｂ）、（ｃ）悪いストレス付加後の、３つの状態に分別された各データが収納されている。
【００５６】
各データの構造は、被測定人に対して行ったアンケート結果、医者による被測定人の診断結果、ストレス耐性を調べるPPT検査、心拍測定によるピーク間隔（R-R間隔）の測定、によってエビデンスのある被測定人のストレス状態の結果と、被測定人の顔特徴点ベクトルとの相関係数がスコア化されている。
【００５７】
次に左側の顔画像を測定評価するフローにおける第４のステップで、図１の特徴点の座標ベクトル算出１４を行う。特徴点の座標ベクトル（以降、単にベクトルと表す）は、測定時の被測定人の顔特徴点の座標とデータベースにおける被測定人のストレス付加前（状態Ａ）における座標差と向きで決める。例えば、図４(a）は被測定人がストレスを付加され怒っている時の顔の特徴点を示した図で、図４(b)はストレスを付加され悲しい時の顔の特徴点を示した図である。
【００５８】
本実施例では、７８の特徴点ベクトルが決定される。例えば、眉間にしわを寄せているときは眉毛の両側の特徴点が上向きベクトルで逆に内側の特徴点が下がるベクトルであったり、口がへの字になっているのに対応したベクトルが大きかったり、びっくりして目の開き方が大きくなっているのに対応したベクトルであったり、きょろきょろとおちつかない瞳の動きのベクトルであったり、まぶたが開閉する頻度が高いベクトルの動きであったり、等、その時々の被測定人の顔の表情がベクトルで算出される。
【００５９】
次に、左側の顔画像を測定評価するフローにおける第５のステップでストレス解析１５が行われる。この解析は、被測定人の測定時のベクトル値とデータベースのストレス負荷時のベクトルを比較し、被測定時のベクトルが、ストレス負荷時のベクトルの組み合わせにどの程度対応するか相関値を求める。そして、最も相関値が大きなストレス状態に対応していることを判定する。
【００６０】
相関を求める方法には、すべての値を対象にすることも可能ではあるが、効率的に算出を行うためにDBでのベクトル値を頻出ベクトルごとにあらかじめストレスを特定しておいて、被測定時のベクトル値がどの頻出ベクトルに対応するか求めることで効率的にストレスを特定して行う。
【００６１】
上記ストレス解析を行う際に、図１の右側のフローで求められる脈波の被測定人のローレンツプロットの点によって形成された分布に対応する面積（この面積の求め方は後述）も参照される。
【００６２】
そして、左側の顔画像を測定評価するフローにおける第６のステップで、被測定人の測定時の状態のストレスが印加されているかいないか、そして、ストレスが印加されていた場合、そのストレスが良いストレスか悪いストレスかを判定する良悪ストレス判定１６が行われる。この判定は、被測定人の測定時における特徴点ベクトルが、ＤＢでの対応する特徴点のベクトルと最も近いときの特徴点ベクトルを求め、この時のＤＢにおけるエビデンスのあるストレス状態との相関係数スコアで判定を行う。
【００６３】
第６のステップで、悪いストレスと判断されるのは、医者の診断結果や被測定人に対するアンケート、そして、PPT検査やR-R間隔ゆらぎから既に悪いストレスの場合に頻出する顔の特徴点ベクトルと、被測定時の顔の特徴点ベクトルとの相関係数スコアが基準値より高い時に悪いストレスと判断される。そして、逆に良いストレスと判断されるのは、医者の診断結果や被測定人に対するアンケート、そして、PPT検査やR-R間隔ゆらぎから既に良いストレスの場合に頻出する顔の特徴点ベクトルと、被測定時の顔の特徴点ベクトルとの相関係数スコアが基準値より高い時に良いストレスと判断される。
【００６４】
次に、心拍を測定評価する図１の右側のフローを説明する。
【００６５】
図１の右側の第１のステップである、心拍の脈波取得１８が心拍測定器によって数分程度継続して取得される。心拍測定器には、指で脈波をとるタイプ、心臓の近くの胸から脈波を取るタイプ、等、目的に応じて、種々の測定器があり、目的によって選択する。本実施例では、脈波のピーク値の間隔（R−R間隔）を測定可能であればよいので、簡易な指から脈波測定可能な装置を用いた。図５は脈波測定結果であるが、５１はｎ番目のピークを示すＲｎであり、５２はｎ＋１番目のピークを示すＲｎ+１番目のピークを示す。
【００６６】
図１の右側の第２のステップでは、第１のステップで取得された脈波のピーク値の間隔を算出する。取得された脈波のデータは図５に示すように、ピーク値が繰り返され、このピーク値の間隔（R―R間隔）が算出される。
【００６７】
次に図１の右側の第３のステップでは、R−R間隔が１脈毎にX軸にｎ番目、Y軸にｎ+１番目と取っていき、ＸＹ平面にプロットしてローレンツプロットを算出する。図６（a）は被測定人がストレスを受けていない時のローレンツプロットで、精神が安定しリラックスした状態ではR−R間隔が揺らぎ、プロットの点がY＝X直線に対して両方に拡がる。一方、図６（ｂ）は被測定人がストレスを印加された時のローレンツプロットで、ストレスによって精神が緊張した状態ではR−R間隔の揺らぎが減少し、プロットの点がY＝X直線に対して拡がりが少なくなる。
【００６８】
図１の右側の第４のステップでは、被測定人のローレンツプロットの点によって形成された分布に対応する面積を、Y＝X直線からの各点の距離の標準偏差で形成される分布の輪郭を求め、この輪郭によってできた面積をローレンツプロット面積とする、ローレンツプロット面積算出２１が行われる。
【００６９】
次に、図１の右側の第５のステップでは、求められたローレンツプロット面積とDBにある被測定人のローレンツプロット面積、被測定人が属するグループのローレンツプロット面積、被測定人全体のローレンツプロット面積とそれぞれ面積比較２２する。
【００７０】
次に、図１の右側の第６のステップでは、被測定人のストレスレベルが、被測定人これまでに得られたデータと比較して、どれほどのストレスレベルにあるか、また、被測定人と同じグループのメンバーのストレスレベルに比較し、また、測定対象全体のメンバーのストレスレベルに比較して、他のメンバーに対してストレスレベルに顕著な差があるか、等ストレスレベル算出２３がなされる。
【００７１】
図１の左側フローで顔画像から求められた良悪ストレス判定１６結果と、図１の右側フローで脈波から求められたストレスレベル算出２３結果を基にストレス評価２５が行われる。本実施形態では、双方のデータおよび被測定人の意見が聴取された場合はその結果を入力２４し、ここでは、ストレスが良悪であるか、そしてそのストレスのレベルがどのくらいの強度か、被測定人のストレス状態は被測定人の属するグループの中でどの程度に位置か、被測定人全体の中でどの程度の位置か、等の結果を得られる。
【００７２】
そして、評価されたストレス評価結果は、データベースにデータとして付加２６される。このような測定がされる毎に、測定データが増加し、データベースに保存された標準データの精度が上昇していく。
【００７３】
最後に、これらのストレス評価結果を、あらかじめ決められた基準に従って、アラート２８を出し、また、結果のレポート２９を出力する。本実施例では、悪いストレスが印加されていると判定された時にアラートを出し、良いストレスが印加されていると判定された時にはレポートを出力するように設定された。
【本実施例の効果】
【００７４】
本実施例では、測定にはカメラと脈波測定装置しか用いられず、測定結果も通常のパソコンとサーバーに記憶されたＤＢで処理がなされ、安価な装置で日常的に測定および評価が可能であり、また、測定と評価は短時間で処理がなされ、かつ、悪いストレスか良いストレスかを判定でき、また、被測定人に印加されているストレス度を定量的に評価することができた。
【００７５】
上記の実施例では、顔の静止画像で評価が行われたが、請求項３なる発明では、被測定人の全身をカメラで動画撮影をし、全身の特徴点の動きを抽出し、この全身の特徴点のベクトルを標準データベースと比較して求め、上記実施例と同様なステップを踏襲することで、ストレスが悪いストレスか良いストレスかを判定される。
【００７６】
例えば、背中の丸みが標準時より増加していたり、手足の動きが標準時よりぎこちなかったり、等の動きベクトルが評価される。
【００７７】
上記の実施例では、顔もしくは身体の画像で評価が行われたが、さらに、被測定人のしゃべりをマイクで録音を行い、この特徴点を抽出し、上記実施例と同様なステップを踏襲することで、ストレスが悪いストレスか良いストレスかを判定される。
【００７８】
例えば、通常より口ごもったしゃべりであったり、小さな声でのしゃべりであったり、等の動きベクトルが評価される。
【００７９】
次に、図９を用いて、請求項１０からなるストレス評価システムを実施するための第１の実施例を説明する。
【００８０】
図７で示されるように、本実施例からなるストレス評価システムは、被測定人の顔、身体を撮影するためのカメラ７１、撮影された画像を映し出すモニター７２、撮影された映像をデータ処理するパソコン７３、標準データを保存するデータベース７４、データベースとパソコンを接続するネット回線７５、被測定人の脈波を測定する脈波測定器７６、から構成される。このシステムでは、会社において従業員がソコン利用時(報告資料作成・データ入力・教育レポート作成)に、同時にストレス評価が行える。また、パソコン使用開始時に、システムへのアクセス制御確認において本人確認と画像取得を同時に可能となる。また、通常、従業員のパソコン使用時間は長く、ストレス診断のための長時間の測定が可能となる。
【００８１】
次に、請求項１１からなるストレス評価システムを実施するための第２の実施例を説明する。第１の実施例では、被測定人の脈波は、心拍測定器によって測定されたが、本実施例では、カメラ０１で測定した被測定人の皮膚の部分の色信号から脈波を算出する。図８は３Ｄカメラによって顔の特徴点８１抽出と肌領域８２の抽出を説明する図である。皮膚の部分は脈波と同期して赤色成分が変化しており、カメラから脈波を測定すれば、顔画像の取得と脈波測定が同一のカメラより可能となり、より簡単な測定システムでストレス評価が可能となる。
【００８２】
次に、請求項１２からなるストレス評価システムを実施するための第３の実施例を説明する。第１の実施例では、１台のカメラで被測定人の顔画像を撮影し、特徴点を抽出したが、２台のカメラを被測定人に対して一定の間隔で配置し、立体画像を取得することができる。この撮影で、顔の凹凸がより明白になり、特徴点の動きのベクトル値の精度を上げることが出来る。
【００８３】
次に、請求項１３からなるストレス評価システムを実施するための第４の実施例を説明する。第１の実施例では、カメラで被測定人の顔もしくは身体画像を撮影し、特徴点を抽出したが、本実施例ではマイクによって被測定人のしゃべりを録音し、特徴点を抽出しストレス評価に利用し、ストレス評価の精度を上げることが出来る。
【００８４】
次に、請求項１４からなるストレス評価システムを実施するための第５の実施例を説明する。第１の実施例では、カメラがPCに接続された状態で被測定人の顔もしくは身体画像を撮影し、特徴点を抽出したが、本実施例ではカメラは被測定人が通過するゲートに取り付けられ、被測定人がゲート通過に連動して被測定人を撮影する。撮影された被測定人の映像から、本人の確認をするとともに被測定人のストレス評価を同時に行い、ストレス測定を定常的に行うことが出来る。
【００８５】
次に、請求項１５からなるストレス評価システムを実施するための第６の実施例を説明する。被測定人を撮影するカメラが、被測定人が健康診断、集会、会議、業務もしくは作業を行う部屋に取り付けられ、被測定人が健康診断、集会に参加、会議に参加、業務遂行もしくは作業実施するのに連動して被測定人を撮影すれば、通常の業務を会社で行いながら、ストレスを評価可能なストレス評価システムが得られる。
【産業上の利用可能性】
【００８６】
本実施例になるストレス評価システムは、ストレス評価のための特別な装置を必要とせず、測定のために特に通常の業務を中止することなく評価が可能で、刻々変化する被測定人の精神状態の変化、悪化を見落とすことなく評価可能である。
【符号の説明】
【００８７】
１０  スタート
１１  被測定人画像取得
１２  特徴点抽出
１３  ＤＢとの比較
１４  特徴点ベクトル算出
１５  ストレス解析
１６  良悪ストレス判定
１７  データベース（ＤＢ）
１８  脈波取得
１９  Ｒ−Ｒ値算出
２０  ローレンツプロット算出
２１  ローレンツプロット面積算出
２２  ＤＢとの面積比較
２３  ストレスレベル算出
２４  ユーザ意見入力
２５  ストレス評価
２６  ＤＢのデータに付加
２７  良悪判定
２８  アラート
２９  レポート
３１  眉毛
３２  目の輪郭
３３  眼の中心
３４  鼻の輪郭
３５  上唇輪郭
３６  上唇輪郭
３７  顔の輪郭
５１  Ｒｎピーク
５２  Ｒｎ+１ピーク
７１  カメラ
７２  ディスプレー
７３  ＰＣ部
７４  データベース
７５  ネット回線
７６  心拍測定器
８１  顔の特徴点
８２  肌領域
【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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【図８】
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