(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検知範囲内に存在する複数の異なった属性情報を有する被検知体から放出される熱放射線を、熱放射線センサによって時系列の１次元情報として検知する熱放射線検知手段と、
被検知体の動作パターンに応じた前記時系列の１次元情報を複数のフレームに時間分割してなる当該複数のフレームの各フレームの１次元情報を周波数分析し、該周波数分析結果からなる特徴量データを求め、それら特徴量データの系列を所定のモデル化手法に従って予めモデル化してなる動作パターンモデルを記憶する動作パターンモデル記憶手段と、
前記熱放射線検知手段の検知結果と、前記動作パターンモデル記憶手段に記憶された前記動作パターンモデルとに基づき、前記検知範囲内に存在する被検知体に係る複数の異なった属性情報を認識する情報認識手段と、を備え、
前記情報認識手段は、前記熱放射線検知手段の検知結果から前記特徴量データの系列を抽出し、当該特徴量データの系列と前記動作パターンモデル記憶手段に記憶された前記動作パターンモデルとに基づき、前記特徴量データの系列と前記動作パターンモデルとの尤度を算出し、当該算出された尤度に基づき前記被検知体に係る複数の異なった属性情報を認識するようになっていることを特徴とする情報認識装置。
【請求項２】
検知範囲内に存在する複数の異なった属性情報を有する被検知体から放出される熱放射線を、熱放射線センサによって時系列の１次元情報として検知する熱放射線検知手段と、
少なくとも人間と人間以外の動物を含む被検知体の動作パターンに応じた前記時系列の１次元情報を複数のフレームに時間分割してなる当該複数のフレームの各フレームの１次元情報を周波数分析し、該周波数分析結果からなる特徴量データを求め、それら特徴量データの系列を所定のモデル化手法に従って予めモデル化してなる動作パターンモデルを記憶する動作パターンモデル記憶手段と、
前記熱放射線検知手段の検知結果と、前記動作パターンモデル記憶手段に記憶された前記動作パターンモデルとに基づき、前記検知範囲内に存在する被検知体に係る複数の異なった属性情報を認識する情報認識手段と、を備え、
前記情報認識手段は、前記熱放射線検知手段の検知結果から前記特徴量データの系列を抽出し、当該特徴量データの系列と前記動作パターンモデル記憶手段に記憶された前記動作パターンモデルとに基づき、前記特徴量データの系列と前記動作パターンモデルとの尤度を算出し、当該算出された尤度に基づき前記被検知体に係る複数の異なった属性情報を認識し、当該認識された属性情報に基づき前記被検知体が人間か人間以外の動物かを認識するようになっていることを特徴とする情報認識装置。
【請求項３】
前記動作パターンモデル記憶手段には、複数種類の動作パターンにそれぞれ応じた複数の動作パターンモデルを記憶することを特徴とする請求項１又は請求項２記載の情報認識装置。
【請求項４】
前記熱放射線検知手段の検知結果に基づき前記被検知体の前記動作パターンモデルを前記所定のモデル化手法により生成する動作パターンモデル生成手段を備えることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の情報認識装置。
【請求項５】
前記熱放射線センサは、熱型センサであることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の情報認識装置。
【請求項６】
前記熱放射線センサは、量子型センサであることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の情報認識装置。
【請求項７】
前記熱型センサは、焦電効果を利用して前記被検知体から放出される赤外線を検知する焦電型赤外線センサであることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の情報認識装置。
【請求項８】
前記所定のモデル化手法は、ＨＭＭ（Hidden Markov Model）であることを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の情報認識装置。
【請求項９】
前記特徴量データは、前記熱放射線検知手段の検知結果のフレーム単位のスペクトルからなる第１の特徴量データと、前記フレーム単位のスペクトルの平均振幅値からなる第２の特徴量データとを含むことを特徴とする請求項１乃至請求項８のいずれか１項に記載の情報認識装置。
【請求項１０】
前記第１の特徴量データは、前記フレーム単位のスペクトルの値を常用対数値に変換したものであることを特徴とする請求項９記載の情報認識装置。
【請求項１１】
前記特徴量データは、選択したフレームの前記第１の特徴量データの示す特徴量と、前記選択したフレームの１つ前のフレームの前記第１の特徴量データの示す特徴量との差分からなる第３の特徴量データを更に含むことを特徴とする請求項９又は請求項１０記載の情報認識装置。
【請求項１２】
前記特徴量データは、選択したフレームの前記第２の特徴量データの示す特徴量と、前記選択したフレームの１つ前のフレームの前記第２の特徴量データの示す特徴量との差分からなる第４の特徴量データを更に含むことを特徴とする請求項１１記載の情報認識装置。
【請求項１３】
前記動作パターンモデルが、４次元以上の高次元の前記特徴量データから成るときに、前記動作パターンモデル記憶手段に記憶された各動作パターンモデルに対応する前記特徴量データを、２次元又は３次元空間上の座標点として表示する特徴量データ表示手段と、
前記特徴量データの座標点が表示された空間上に、前記熱放射線検知手段の検知結果に対応する座標点を表示する検知結果表示手段と、を備えることを特徴とする請求項１乃至請求項１２のいずれか１項に記載の情報認識装置。
【請求項１４】
検知範囲内に存在する複数の異なった属性情報を有する被検知体から放出される熱放射線を、熱放射線センサによって時系列の１次元情報として検知する熱放射線検知手段、被検知体の動作パターンに応じた前記時系列の１次元情報を複数のフレームに時間分割してなる当該複数のフレームの各フレームの１次元情報を周波数分析し、該周波数分析結果からなる特徴量データを求め、それら特徴量データの系列を所定のモデル化手法に従って予めモデル化してなる動作パターンモデルを記憶する動作パターンモデル記憶手段及び情報認識手段を備える情報認識装置を利用して、前記複数の異なった属性情報を有する被検知体の前記属性情報を認識する情報認識方法であって、
前記情報認識手段が、前記熱放射線検知手段の検知結果と、前記動作パターンモデル記憶手段に記憶された前記動作パターンモデルとに基づき、前記被検知体に係る複数の異なった属性情報を認識する情報認識ステップを含み、
前記情報認識ステップは、前記熱放射線検知手段の検知結果から前記特徴量データの系列を抽出し、当該特徴量データの系列と前記動作パターンモデルとに基づき、前記特徴量データの系列と前記動作パターンモデルとの尤度を算出し、当該算出された尤度に基づき前記被検知体に係る複数の異なった属性情報を認識することを特徴とする情報認識方法。
【請求項１５】
検知範囲内に存在する複数の異なった属性情報を有する被検知体から放出される熱放射線を、熱放射線センサによって時系列の１次元情報として検知する熱放射線検知手段、少なくとも人間と人間以外の動物を含む被検知体の動作パターンに応じた前記時系列の１次元情報を複数のフレームに時間分割してなる当該複数のフレームの各フレームの１次元情報を周波数分析し、該周波数分析結果からなる特徴量データを求め、それら特徴量データの系列を所定のモデル化手法に従って予めモデル化してなる動作パターンモデルを記憶する動作パターンモデル記憶手段及び情報認識手段を備える情報認識装置を利用して、前記複数の異なった属性情報を有する被検知体が人間か人間以外の動物かを認識する情報認識方法であって、
前記情報認識手段が、前記熱放射線検知手段の検知結果と、前記動作パターンモデル記憶手段に記憶された前記動作パターンモデルとに基づき、前記被検知体が人間か人間以外の動物かを認識する情報認識ステップを含み、
前記情報認識ステップは、前記熱放射線検知手段の検知結果から前記特徴量データの系列を抽出し、当該特徴量データの系列と前記動作パターンモデルとに基づき、前記特徴量データの系列と前記動作パターンモデルとの尤度を算出し、当該算出された尤度に基づき前記被検知体に係る複数の異なった属性情報を認識し、当該認識された属性情報に基づき前記被検知体が人間か人間以外の動物かを認識することを特徴とする情報認識方法。
【請求項１６】
検知範囲内に存在する複数の異なった属性情報を有する被検知体から放出される熱放射線を、熱放射線センサによって時系列の１次元情報として検知する熱放射線検知手段、被検知体の動作パターンに応じた前記時系列の１次元情報を複数のフレームに時間分割してなる当該複数のフレームの各フレームの１次元情報を周波数分析し、該周波数分析結果からなる特徴量データを求め、それら特徴量データの系列を所定のモデル化手法に従って予めモデル化してなる動作パターンモデルを記憶する動作パターンモデル記憶手段及び情報認識手段を備える情報認識装置に対して、前記複数の異なった属性情報を有する被検知体の前記属性情報を認識する処理を実行させるための情報認識プログラムであって、
前記情報認識手段が、前記熱放射線検知手段の検知結果と、前記動作パターンモデル記憶手段に記憶された前記動作パターンモデルとに基づき、前記検知範囲内に存在する被検知体に係る複数の異なった属性情報を認識する情報認識ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを含み、
前記情報認識ステップは、前記熱放射線検知手段の検知結果から前記特徴量データの系列を抽出し、当該特徴量データの系列と前記動作パターンモデル記憶手段に記憶された前記動作パターンモデルとに基づき、前記特徴量データの系列と前記動作パターンモデルとの尤度を算出し、当該算出された尤度に基づき前記被検知体に係る複数の異なった属性情報を認識することを特徴とする情報認識プログラム。
【請求項１７】
請求項１乃至請求項１３のいずれか１項に記載の情報認識装置と、
前記情報認識装置の認識結果に基づき、前記被検知体が人か否かを判断する判断手段と、
前記判断手段によって、前記被検知体が人であると判定されたときに、警報を発する警報手段と、を備えることを特徴とする警報システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、熱放射線センサを用いた情報処理に係り、特に、被検知体に対する熱放射線センサの出力と、所定のモデル化手法を用いて予め用意された複数対象の動作パターンにそれぞれ対応する動作パターンモデルと、に基づき被検知体に係る所定情報を認識することが可能な情報認識装置、情報認識方法及び情報認識プログラム、並びに情報認識装置を備えた警報システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、焦電型赤外線センサ等の人体検知手段を利用して人体の移動方向を判別する技術として、特許文献１の人体移動方向判別装置がある。
これは、複数の人体検知範囲を有する２つの人体検知手段のうちの一方が複数の人体検知範囲で連続して人体を検出したときには、人体移動方向判別手段により２つの人体検出手段のうちどちらが人体を検知したかによって人体の移動方向を判別し、この判別出力を受けて報知手段により判別した人体移動方向に応じた報知をする。更に、２つの人体検知手段のうち一方が複数の人体検知範囲で連続して人体を検知した際には、第１の検知制御手段により他方の人体検知手段の検出出力を一定時間無効にし、２つの人体検知手段のうち一方が複数の人体検知範囲のうちの１つの人体検知範囲でのみ人体を検出した際には、第２の検知制御手段により他方の人体検知手段の検知出力を無効にする。これにより、人体検知範囲において検知された人体の、迅速且つ正確な移動方向の報知が可能となる。
【０００３】
また、従来、人体を検知可能なセンサによって、警備対象の建物内に人が侵入したことを検知し、当該検知結果を警備員に通知するような防犯システムがある。このような防犯システムにおいては、通知を受けた警備員が現場に急行する等の対処を行うことが多い。
【特許文献１】
特許２７６６８２０号公報
【０００４】
しかしながら、上記特許文献１の従来技術においては、検知範囲内において、２つの人体検知手段が人体を検知したか否かのみに基づき判断処理等の各処理が行われるため、人体の移動方向のように単純な行動内容の判断を行うことしかできない。
また、人体検知手段と称しているように検知対象を人体のみに限定しているため、猫や犬などの動物が横切った場合にも動作してしまう恐れがあると共に、建物内などへの動物等の侵入といったように被検知体の種類や人以外の行動までもを判断することはできない。このことは、上記従来の防犯システムにおいても言えることで、人体検知用のセンサが、人と、猫や犬などの動物との判別がつかず、動物が建物内に侵入した場合でも人が侵入したと判別して警備員に対し誤った通知を行うため、動物の侵入に対して警備員が現場に急行するといったような無駄な労力が生じる問題がある。
［０００５］  一方、本発明者らは、焦電型赤外線センサを用いて、当該センサの検知範囲内において同一の行動を行う多数の被検知体の放出する熱放射線を検出した結果、被検知体の種類毎（人、動物、性別等）、同じ被検知体における各個人毎（例えば、人間なら、Ａさん、Ｂさん等）などにおいて、焦電型赤外線センサの出力に個体差があることを見つけ出した。
そこで、本発明は、上記した従来の技術の有する未解決の課題、且つ、上記した焦電型赤外線センサの出力特性に着目してなされたものであって、検知範囲内に存在する被検知体に対する熱放射線検知手段の出力と、所定のモデル化手法を用いて予め用意した、複数対象の動作パターンにそれぞれ対応する熱放射線センサの出力に応じた動作パターンモデルと、に基づき被検知体に係る所定情報を認識することが可能な情報認識装置、情報認識方法及び情報認識プログラム、並びに情報認識装置を備えた防犯システムを提供することを目的としている。
【発明の開示】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明に係る請求項１記載の情報認識装置は、検知範囲内に存在する複数の異なった属性情報を有する被検知体から放出される熱放射線を、熱放射線センサによって時系列の１次元情報として検知する熱放射線検知手段と、
被検知体の動作パターンに応じた前記時系列の１次元情報を複数のフレームに時間分割してなる当該複数のフレームの各フレームの１次元情報を周波数分析し、該周波数分析結果からなる特徴量データを求め、それら特徴量データの系列を所定のモデル化手法に従って予めモデル化してなる動作パターンモデルを記憶する動作パターンモデル記憶手段と、
前記熱放射線検知手段の検知結果と、前記動作パターンモデル記憶手段に記憶された前記動作パターンモデルとに基づき、前記検知範囲内に存在する被検知体に係る複数の異なった属性情報を認識する情報認識手段と、を備え、
前記情報認識手段は、前記熱放射線検知手段の検知結果から前記特徴量データの系列を抽出し、当該特徴量データの系列と前記動作パターンモデル記憶手段に記憶された前記動作パターンモデルとに基づき、前記特徴量データの系列と前記動作パターンモデルとの尤度を算出し、当該算出された尤度に基づき前記被検知体に係る複数の異なった属性情報を認識するようになっていることを特徴としている。
【０００７】
このような構成であれば、熱放射線検知手段によって、検知範囲内に存在する被検知体から放出される熱放射線を、熱放射線センサによって時系列の１次元情報として検出することが可能であり、動作パターンモデル記憶手段によって、被検知体の動作パターンに応じた前記時系列の１次元情報を複数のフレームに時間分割してなる当該複数のフレームの各フレームの１次元情報を周波数分析し、該周波数分析結果からなる特徴量データを求め、それら特徴量データの系列を所定のモデル化手法に従って予めモデル化してなる動作パターンモデルを記憶することが可能であり、情報認識手段によって、前記熱放射線検知手段の検知結果と、前記動作パターンモデル記憶手段に記憶された前記動作パターンモデルとに基づき、前記検知範囲内に存在する被検知体に係る複数の異なった属性情報を認識することが可能である。
また、情報認識手段は、前記熱放射線検知手段の検知結果から前記特徴量データの系列を抽出し、当該特徴量データの系列と前記動作パターンモデル記憶手段に記憶された前記動作パターンモデルとに基づき、前記特徴量データの系列と前記動作パターンモデルとの尤度を算出し、当該算出された尤度に基づき前記被検知体に係る複数の異なった属性情報を認識することが可能である。
［０００８］  従って、熱放射線センサの検知結果と動作パター導電効果を利用した量子型センサ、あるいは、熱起電力効果、焦電効果又はンモデルとに基づき前記検知結果の特徴量データと前記動作パターンモデルとの尤度を算出し、この算出した尤度に基づき被検知体に係る複数の異なった属性情報を認識するようにしたので、被検知体の種類等の様々な属性情報の認識を簡易に行うことが可能となる。
ここで、被検知体とは、熱放射線を放出するものであれば、人、人以外の動物や虫等の生き物、無生物等何でも含まれるものである。
［０００９］  また、熱放射線センサとは、被検知体から放出される熱を検知するものならどのようなものであっても良く、例えば、被検知体から放出される赤外線を検知する赤外線センサであれば、光起電力効果又は光熱導電効果を利用した熱型センサなどがある。
【００１０】
また、所定のモデル化手法は、例えば、公知のＨＭＭやニューラルネットワーク等のモデル化手法がある。
また、被検知体に係る複数の異なった属性情報とは、例えば、大局的には、人、人以外の動物（ほ乳類）、虫等の熱を放射する生物、車、バイク、カーテン、太陽光、ライト、エアコン等による温風や冷風などの熱を放射する無生物などの種類の情報となる。
また、カーテンのゆれ、木の枝や葉のゆれなどの熱を放射しない無生物の種類の情報も複数の異なった属性情報に含む。このような熱を放射しない無生物の所定情報の認識は、熱を放射するものとの組み合わせで行うことが可能である。例えば、カーテンを境に一方の側に熱放射線センサがあり、他方の側に熱源があるような場合に、熱源がカーテンに覆われているときは熱源から放射される熱はセンサに検知されず、カーテンがゆれて熱源が晒されたときは熱源から放射される熱がセンサに検知されることを利用する。このような検知結果と動作パターンとを比較することで、例えば、それがカーテンのゆれであるのか、人が建物内に侵入したのかを判断することが可能となる。
一方、局所的には、人であれば、男性、女性、大人、子供等の種類の情報、動物であれば、犬、猫、ねずみ、鳥等の種類の情報、虫であれば、蝶、蜘蛛、バッタ、カブトムシ、クワガタ等の種類の情報、更に、これら各種類に対する固有情報となる。更に、人以外の生物についても、その種類の中で上記した人と同様の種類分けをしても良い。
なお、複数の異なった属性情報を、固有情報とした場合は、人間なら個人の識別、虫や動物なら個体の識別が可能となる。
一方、上記目的を達成するために、請求項２に記載の情報認識装置は、検知範囲内に存在する複数の異なった属性情報を有する被検知体から放出される熱放射線を、熱放射線センサによって時系列の１次元情報として検知する熱放射線検知手段と、
少なくとも人間と人間以外の動物を含む被検知体の動作パターンに応じた前記時系列の１次元情報を複数のフレームに時間分割してなる当該複数のフレームの各フレームの１次元情報を周波数分析し、該周波数分析結果からなる特徴量データを求め、それら特徴量データの系列を所定のモデル化手法に従って予めモデル化してなる動作パターンモデルを記憶する動作パターンモデル記憶手段と、
前記熱放射線検知手段の検知結果と、前記動作パターンモデル記憶手段に記憶された前記動作パターンモデルとに基づき、前記検知範囲内に存在する被検知体に係る複数の異なった属性情報を認識する情報認識手段と、を備え、
前記情報認識手段は、前記熱放射線検知手段の検知結果から前記特徴量データの系列を抽出し、当該特徴量データの系列と前記動作パターンモデル記憶手段に記憶された前記動作パターンモデルとに基づき、前記特徴量データの系列と前記動作パターンモデルとの尤度を算出し、当該算出された尤度に基づき前記被検知体に係る複数の異なった属性情報を認識し、当該認識された属性情報に基づき前記被検知体が人間か人間以外の動物かを認識するようになっていることを特徴としている。
このような構成であれば、熱放射線検知手段によって、検知範囲内に存在する被検知体から放出される熱放射線を、熱放射線センサによって時系列の１次元情報として検出することが可能であり、動作パターンモデル記憶手段によって、少なくとも人間と人間以外の動物を含む被検知体の動作パターンに応じた前記時系列の１次元情報を複数のフレームに時間分割してなる当該複数のフレームの各フレームの１次元情報を周波数分析し、該周波数分析結果からなる特徴量データを求め、それら特徴量データの系列を所定のモデル化手法に従って予めモデル化してなる動作パターンモデルを記憶することが可能であり、情報認識手段によって、前記熱放射線検知手段の検知結果と、前記動作パターンモデル記憶手段に記憶された前記動作パターンモデルとに基づき、前記検知範囲内に存在する被検知体に係る複数の異なった属性情報を認識することが可能である。
また、情報認識手段は、前記熱放射線検知手段の検知結果から前記特徴量データの系列を抽出し、当該特徴量データの系列と前記動作パターンモデル記憶手段に記憶された前記動作パターンモデルとに基づき、前記特徴量データの系列と前記動作パターンモデルとの尤度を算出し、当該算出された尤度に基づき前記被検知体に係る複数の異なった属性情報を認識することが可能である。
更に、情報認識手段は、認識された属性情報に基づき被検知体が人間か人間以外の動物かを認識することが可能である。
従って、熱放射線センサの検知結果と少なくとも人間と人間以外の動物を含む被検知体の動作パターンモデルとに基づき前記検知結果の特徴量データと前記動作パターンモデルとの尤度を算出し、この算出した尤度に基づき、被検知体に係る複数の異なった属性情報を認識するようにしたので、この属性情報から被検知体が人間か人間以外の動物かを簡易に認識することが可能となる。
また、請求項３に係る発明は、請求項１又は請求項２記載の情報認識装置において、前記動作パターンモデル記憶手段には、複数種類の動作パターンにそれぞれ応じた複数の動作パターンモデルを記憶することを特徴としている。
【００１１】
つまり、複数種類の動作パターンにそれぞれ応じた複数の動作パターンモデルと検知結果とに基づき認識処理を行うことができるので、検知範囲内の被検知体の様々な情報を認識することが可能となる。
また、請求項４に係る発明は、請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の情報認識装置において、前記熱放射線検知手段の検知結果に基づき前記被検知体の前記動作パターンモデルを前記所定のモデル化手法により生成する動作パターンモデル生成手段を備えることを特徴としている。
【００１２】
つまり、動作パターンモデル生成手段によって、熱放射線検知手段の検知結果に基づき前記被検知体の前記動作パターンモデルを前記所定のモデル化手法により生成することが可能である。
従って、新規動作パターンモデルの追加が容易であり、また、与えられた条件に応じて動作パターンモデルを生成することができるので、認識内容の変更等による動作パターンモデルの変更等において柔軟な対応が可能である。
【００１３】
また、請求項５に係る発明は、請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の情報認識装置において、前記熱放射線センサは、熱型センサであることを特徴としている。
つまり、熱放射線センサが、サーモパイル等を使用した熱起電力効果を利用したセンサ、ＰＺＴ（ジルコン酸チタン酸鉛）、ＬｉＴａＯ３（タンタル酸リチウム）等を使用した焦電効果を利用したセンサ、サーミスタ、ボロメータ等を使用した熱電対効果を利用したセンサ等の熱型センサによって構成されている。
【００１４】
また、請求項６に係る発明は、請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の情報認識装置において、前記熱放射線センサは、量子型センサであることを特徴としている。
つまり、熱放射線センサが、フォトダイオード、フォトトランジスタ、フォトＩＣ、太陽電池等を使用した光起電力効果を利用したセンサ、ＣｄＳセル、ＣｄＳｅセル、ＰｄＳセル等を使用した光導電効果を利用したセンサ、光電管、光電子倍増管等を使用した光電子放出効果を利用したセンサ等の量子型センサによって構成されている。
【００１５】
また、請求項７に係る発明は、請求項５に記載の情報認識装置において、前記熱型センサは、焦電効果を利用して前記被検知体から放出される赤外線を検知する焦電型赤外線センサであることを特徴としている。
つまり、熱放射線センサとして焦電型赤外線センサを用いるようにしたので、検知範囲内における移動体の検知を容易に行うことが可能である。
【００１６】
また、請求項８に係る発明は、請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の情報認識装置において、前記所定のモデル化手法は、ＨＭＭ（Hidden Markov Model）であることを特徴としている。
つまり、時系列信号の確率モデルであるＨＭＭを用いて動作パターンをモデル化することにより、非定常な時系列信号であっても容易にモデル化することが可能となるので、被検知体の動作パターンを的確にモデル化することが可能である。
【００１７】
また、請求項８に係る発明は、請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の情報認識装置において、前記所定情報は、前記被検知体の行動内容、前記被検知体の移動速度及び前記被検知体の大きさのうち少なくとも１つを含むことを特徴としている。
つまり、被検知体の行動内容、移動速度、大きさ等により熱放射線センサの出力は変化するので、これらに対応する動作パターンモデルを予め生成して用意しておくことにより、被検知体の行動内容、移動速度、大きさ等を認識することが可能となる。
【００１８】
ここで、被検知体の行動内容とは、被検知体が人であれば、例えば、ある方向への移動、手や足などの体の一部分の動作（ジェスチャー等）などである。
また、大きさとは、被検知体の高さ、幅、長さ、表面積、体積等に対する大きさであり、これは被検知体全体に対するものに限らず、被検知体の一部に対しての大きさも含むものとする。
【００１９】
また、請求項９に係る発明は、請求項１乃至請求項８のいずれか１項に記載の情報認識装置において、前記所定情報は、前記被検知体の属性情報を含むことを特徴としている。
つまり、情報認識手段は、検知範囲内の被検知体の属性情報を認識することが可能となる。
ここで、属性情報とは、例えば、大局的には、人、人以外の動物（ほ乳類）、虫等の熱を放射する生物、車、バイク、カーテン、太陽光、ライト、エアコン等による温風や冷風などの熱を放射する無生物などの種類の情報となる。
【００２０】
また、カーテンのゆれ、木の枝や葉のゆれなどの熱を放射しない無生物の種類の情報も属性情報に含む。このような熱を放射しない無生物の所定情報の認識は、熱を放射するものとの組み合わせで行うことが可能である。例えば、カーテンを境に一方の側に熱放射線センサがあり、他方の側に熱源があるような場合に、熱源がカーテンに覆われているときは熱源から放射される熱はセンサに検知されず、カーテンがゆれて熱源が晒されたときは熱源から放射される熱がセンサに検知されることを利用する。このような検知結果と動作パターンとを比較することで、例えば、それがカーテンのゆれであるのか、人が建物内に侵入したのかを判断することが可能となる。
【００２１】
一方、局所的には、人であれば、男性、女性、大人、子供等の種類の情報、動物であれば、犬、猫、ねずみ、鳥等の種類の情報、虫であれば、蝶、蜘蛛、バッタ、カブトムシ、クワガタ等の種類の情報、更に、これら各種類に対する個有情報となる。更に、人以外の生物についても、その種類の中で上記した人と同様の種類分けをしても良い。
なお、属性情報を、個有情報とした場合は、人間なら個人の識別、虫や動物なら個体の識別が可能となる。
【００２２】
また、請求項１０に係る発明は、請求項１乃至請求項９のいずれか１項に記載の情報認識装置において、前記情報認識手段は、前記熱放射線検知手段の検知結果から特徴量データを抽出し、当該特徴量データと前記動作パターンモデル記憶手段に記憶された前記動作パターンモデルとに基づき、前記特徴量データと前記動作パターンモデルとの尤度を算出し、当該算出された尤度に基づき前記被検知体に係る所定情報を認識するようになっていることを特徴としている。
【００２３】
また、請求項９に係る発明は、請求項１乃至８のいずれか１項に記載の情報認識装置において、前記特徴量データは、前記熱放射線検知手段の検知結果のフレーム単位のスペクトルからなる第１の特徴量データと、前記フレーム単位のスペクトルの平均振幅値からなる第２の特徴量データとを含むことを特徴としている。
【００２４】
つまり、検知結果のフレーム単位のスペクトルからなる第１の特徴量データと、このフレーム単位のスペクトルの平均振幅値からなる第２の特徴量データとに対し、これらと前記動作パターンモデルとの尤度を算出し、当該算出結果に基づき被検知体に係る複数の異なった属性情報を認識するようにしたので、当該属性情報の認識精度を向上することが可能となる。
また、請求項１０に係る発明は、請求項９記載の情報認識装置において、前記第１の特徴量データは、前記スペクトルの値を常用対数値に変換したものであることを特徴としている。
【００２５】
つまり、第１の特徴量データとして、前記フレーム単位のスペクトルの値を常用対数値に変換したものを用いるようにしたので、スペクトルの値が１未満であれば、その分散範囲が広がるようになり、１以上であればその分散範囲が狭まるようになる。これにより、条件によっては、複数の異なった属性情報の認識精度をより向上することが可能となる。
また、請求項１１に係る発明は、請求項９又は請求項１０記載の情報認識装置において、前記特徴量データは、選択したフレームの前記第１の特徴量データの示す特徴量と、前記選択したフレームの１つ前のフレームの前記第１の特徴量データの示す特徴量との差分からなる第３の特徴量データを更に含むことを特徴としている。
【００２６】
つまり、第１及び第２の特徴量データに加え、選択したフレームの前記第１の特徴量データの示す特徴量と、当該選択したフレームの１つ前のフレームの前記第１の特徴量データの示す特徴量との差分からなる第３の特徴量データを用いて、複数の異なった属性情報の認識を行うようにしたので、これにより、当該属性情報の認識精度をより向上することが可能となる。
また、請求項１２に係る発明は、請求項１１記載の情報認識装置において、前記特徴量データは、選択したフレームの前記第２の特徴量データの示す特徴量と、当該選択したフレームの１つ前のフレームの前記第２の特徴量データの示す特徴量との差分からなる第４の特徴量データを更に含むことを特徴としている。
【００２７】
つまり、第１〜第３の特徴量データに加え、選択したフレームの前記第２の特徴量データの示す特徴量と、当該選択したフレームの１つ前のフレームの前記第２の特徴量データの示す特徴量との差分からなる第４の特徴量データを用いて、複数の異なった属性情報の認識を行うようにしたので、これにより、当該属性情報の認識精度をより向上することが可能となる。
また、請求項１３に係る発明は、請求項１乃至請求項１２のいずれか１項に記載の情報認識装置において、前記動作パターンモデルが、４次元以上の高次元の前記特徴量データから成るときに、前記動作パターンモデル記憶手段に記憶された各動作パターンモデルに対応する前記特徴量データを、２次元又は３次元空間上の座標点として表示する特徴量データ表示手段と、
前記特徴量データの座標点が表示された空間上に、前記熱放射線検知手段の検知結果に対応する座標点を表示する検知結果表示手段と、を備えることを特徴としている。
［００２８］  つまり、前記動作パターンモデルが、４次元以上の高次元の特徴量データから成るときに、特徴量データ表示手段によって、前記動作パターンモデル記憶手段に記憶された各動作パターンモデルに対応する特徴量データを、２次元又は３次元空間上の座標点として表示することが可能であり、検知結果表示手段によって、前記特徴量データの座標点が表示された空間上に、前記熱放射線検知手段の検知結果に対応する座標点を表示することが可能である。
【００２９】
従って、検知結果を他の複数の被検知体の動作パターンに対応する特徴量データと対比させて視覚的に捉えることが可能となり、視覚による複数の異なった属性情報の認識等が可能となる。
また、本発明に係る請求項１４記載の情報認識方法は、検知範囲内に存在する複数の異なった属性情報を有する被検知体から放出される熱放射線を、熱放射線センサによって時系列の１次元情報として検知する熱放射線検知手段、被検知体の動作パターンに応じた前記時系列の１次元情報を複数のフレームに時間分割してなる当該複数のフレームの各フレームの１次元情報を周波数分析し、該周波数分析結果からなる特徴量データを求め、それら特徴量データの系列を所定のモデル化手法に従って予めモデル化してなる動作パターンモデルを記憶する動作パターンモデル記憶手段及び情報認識手段を備える情報認識装置を利用して、前記複数の異なった属性情報を有する被検知体の前記属性情報を認識する情報認識方法であって、
前記情報認識手段が、前記熱放射線検知手段の検知結果と、前記動作パターンモデル記憶手段に記憶された前記動作パターンモデルとに基づき、前記被検知体に係る複数の異なった属性情報を認識する情報認識ステップを含み、
前記情報認識ステップは、前記熱放射線検知手段の検知結果から前記特徴量データの系列を抽出し、当該特徴量データの系列と前記動作パターンモデルとに基づき、前記特徴量データの系列と前記動作パターンモデルとの尤度を算出し、当該算出された尤度に基づき前記被検知体に係る複数の異なった属性情報を認識することを特徴としている。
【００３０】
ここで、本発明は、請求項１記載の情報認識装置等により実現することが可能であり、その効果は重複するので記載を省略する。
また、本発明に係る請求項１５記載の情報認識方法は、検知範囲内に存在する複数の異なった属性情報を有する被検知体から放出される熱放射線を、熱放射線センサによって時系列の１次元情報として検知する熱放射線検知手段、少なくとも人間と人間以外の動物を含む被検知体の動作パターンに応じた前記時系列の１次元情報を複数のフレームに時間分割してなる当該複数のフレームの各フレームの１次元情報を周波数分析し、該周波数分析結果からなる特徴量データを求め、それら特徴量データの系列を所定のモデル化手法に従って予めモデル化してなる動作パターンモデルを記憶する動作パターンモデル記憶手段及び情報認識手段を備える情報認識装置を利用して、前記複数の異なった属性情報を有する被検知体が人間か人間以外の動物かを認識する情報認識方法であって、
前記情報認識手段が、前記熱放射線検知手段の検知結果と、前記動作パターンモデル記憶手段に記憶された前記動作パターンモデルとに基づき、前記被検知体が人間か人間以外の動物かを認識する情報認識ステップを含み、
前記情報認識ステップは、前記熱放射線検知手段の検知結果から前記特徴量データの系列を抽出し、当該特徴量データの系列と前記動作パターンモデルとに基づき、前記特徴量データの系列と前記動作パターンモデルとの尤度を算出し、当該算出された尤度に基づき前記被検知体に係る複数の異なった属性情報を認識し、当該認識された属性情報に基づき前記被検知体が人間か人間以外の動物かを認識することを特徴としている。
ここで、本発明は、請求項２記載の情報認識装置等により実現することが可能であり、その効果は重複するので記載を省略する。
また、本発明に係る請求項１６記載の情報認識プログラムは、検知範囲内に存在する複数の異なった属性情報を有する被検知体から放出される熱放射線を、熱放射線センサによって時系列の１次元情報として検知する熱放射線検知手段、被検知体の動作パターンに応じた前記時系列の１次元情報を複数のフレームに時間分割してなる当該複数のフレームの各フレームの１次元情報を周波数分析し、該周波数分析結果からなる特徴量データを求め、それら特徴量データの系列を所定のモデル化手法に従って予めモデル化してなる動作パターンモデルを記憶する動作パターンモデル記憶手段及び情報認識手段を備える情報認識装置に対して、前記複数の異なった属性情報を有する被検知体の前記属性情報を認識する処理を実行させるための情報認識プログラムであって、
前記情報認識手段が、前記熱放射線検知手段の検知結果と、前記動作パターンモデル記憶手段に記憶された前記動作パターンモデルとに基づき、前記検知範囲内に存在する被検知体に係る複数の異なった属性情報を認識する情報認識ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを含み、
前記情報認識ステップは、前記熱放射線検知手段の検知結果から前記特徴量データの系列を抽出し、当該特徴量データの系列と前記動作パターンモデル記憶手段に記憶された前記動作パターンモデルとに基づき、前記特徴量データの系列と前記動作パターンモデルとの尤度を算出し、当該算出された尤度に基づき前記被検知体に係る複数の異なった属性情報を認識することを特徴としている。
【００３１】
ここで、本発明は、請求項１記載の情報認識装置に適用可能なプログラムであり、その効果は重複するので記載を省略する。
一方、上記目的を達成するために、請求項１７記載の警報システムは、請求項１乃至請求項１３のいずれか１項に記載の情報認識装置と、
前記情報認識装置の認識結果に基づき、前記被検知体が人か否かを判断する判断手段と、
前記判断手段によって、前記被検知体が人であると判定されたときに、警報を発する警報手段と、を備えることを特徴としている。
［００３２］  このような構成であれば、判断手段によって、情報認識装置の認識結果に基づき、前記被検知体が人か否かを判断することが可能であり、警報手段によって、被検知体が人であると判断されたときに、警報を発することが可能である。
従って、被検知体の種類などの様々な属性情報の認識が可能な情報認識装置の認識結果に基づき、人と人以外の動物等との判別が可能となるので、本システムを、建物の警備に利用した場合に、建物内への人以外の動物等の侵入を人の侵入と判断して誤った警報を発することを低減することが可能となる。
［００３３］  ここで、上記「警報を発する」とは、音声による警告メッセージをスピーカ等から流したり、ブザー音等の特異音を連続してスピーカから流したりするなど、侵入者に対して発する威嚇や警告としての警報と、建物内への人の侵入を音声や画面表示などでシステム利用者に対して直接通知する、危険に対するシステム利用者への警報とを含む。なお、侵入者に対する警報と、システム利用者に対する警報とは、これら両方を含む構成、どちらか一方を含む構成のいずれでも良い。
【図面の簡単な説明】
［００３４］
［図１］は、本発明に係る情報認識装置の構成を示すブロック図である。
［図２］（ａ）は、情報認識装置１の設置位置を示す図であり、（ｂ）は、焦電型赤外線センサ１０ａの検知範囲を示す図であり、（ｃ）は、検知対象の動作パターンを示す図である。
［図３］は、焦電型赤外線センサ１０ａの出力波形と動作パターンモデルとの関係を示す図である。
［図４］は、赤外線検出部１０の動作処理を示すフローチャートである。
［図５］は、動作パターンモデル生成部１１の動作処理を示すフローチャートである。
［図６］は、認識処理部１３の動作処理を示すフローチャートである。
［図７］は、実施例における動作方向の認識結果を示す図である。
［図８］は、検知範囲２０を小さな範囲に細かく区分した一例を示す図である。
［図９］（ａ）及び（ｂ）は、識別の際に被検知体とした犬の情報を示す図である。
［図１０］（ａ）は、人（大人及び子供を区別）と犬（大型犬及び小型犬とを区別）との認識結果を示す図であり、（ｂ）は、人（大人及び子供の区別なし）と犬（大型犬及び小型犬の区別なし）との認識結果を示す図である。
［図１１］は、第３の実施例における動作方向の認識結果を示す図である。
［図１２］（ａ）及び（ｂ）は、第４の実施例における動作方向の認識結果を示す図である。
［図１３］は、二次元射影した情報量データの表示例を示す図である。
［図１４］は、二次元射影部１４の動作処理を示すフローチャートである。
【図１５】本発明の第４の実施の形態に係る警報システムの構成を示すブロック図である。
【図１６】発報制御部５０の動作処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３５】
〔第１の実施の形態〕
以下、本発明の第１の実施の形態を図面に基づき説明する。図１〜図６は、本発明に係る情報認識装置の第１の実施の形態を示す図である。
まず、本発明の第１の実施の形態に係る情報認識装置の構成を図１に基づき説明する。図１は、本発明の第１の実施の形態に係る情報認識装置の構成を示すブロック図である。
【００３６】
図１に示されるように、情報認識装置１は、赤外線検出部１０と、動作パターンモデル生成部１１と、動作パターンモデル記憶部１２と、認識処理部１３と、を含んだ構成となっている。
赤外線検知部１０は、焦電型赤外線センサ１０ａと、信号処理部１０ｂと、を含んだ構成となっている。
【００３７】
焦電型赤外線センサ１０ａは、焦電効果を利用して検知範囲内に存在する被検知体から放出される赤外線を検知することが可能なセンサである。
信号処理部１０ｂは、焦電型赤外線センサ１０ａから出力される検知結果のアナログ信号に対して、サンプリング、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）などの信号処理を行い、検知結果の特徴量データを算出する機能を有したものである。
【００３８】
動作パターンモデル生成部１１は、赤外線検知部１０から取得した特徴量データをＨＭＭを用いてモデル化して動作パターンモデルを生成する機能を有したものである。
動作パターンモデル記憶部１２は、上記生成された動作パターンモデルを記憶する機能を有したものである。
認識処理部１３は、動作パターンモデル記憶部１２の記憶内容と、赤外線検知部１０から取得した赤外線検知結果の特徴量データとに基づき、焦電型赤外線センサ１０ａの検知範囲内に存在する被検知体の動作パターン情報及び属性情報を認識する機能を有したものである。
［００３９］  ここで、本実施の形態において、情報認識装置１は、図示しないプロセッサと、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）と、専用のプログラムの記憶された記憶媒体と、を備えており、プロセッサにより専用のプログラムを実行することにより上記各部の制御を行う。
また、記憶媒体とは、ＲＡＭ、ＲＯＭ等の半導体記憶媒体、ＦＤ、ＨＤ等の磁気記憶型記憶媒体、ＣＤ、ＣＤＶ、ＬＤ、ＤＶＤ等の光学的読取方式記憶媒体、ＭＯ等の磁気記憶型／光学的読取方式記憶媒体であって、電子的、磁気的、光学的等の読み取り方法のいかんにかかわらず、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体であれば、あらゆる記憶媒体を含むものである。
［００４０］  更に、図２〜図５に基づき、情報認識装置１のより具体的な動作を説明する。図２（ａ）は、情報認識装置１の設置位置を示す図であり、（ｂ）は、焦電型赤外線センサ１０ａの検知範囲を示す図であり、（ｃ）は、検知対象の動作パターンを示す図であり、図３は、焦電型赤外線センサ１０ａの出力波形と動作パターンモデルとの関係を示す図である。
まず、図２（ａ）に示すように、情報認識装置１は、その構成要素である焦電型赤外線センサ１０ａを室内等の天井に取り付け、その検知範囲２０内を通過する被検知体から放出される赤外線を検知するように設置されている。そして、検知範囲内を通る被検知体から検知した赤外線の検知結果から、その被検知体の動作パターン及び属性を認識するようになっている。
［００４１］  更に、本実施の形態において、焦電型赤外線センサ１０ａは、４つの焦電素子を１６面のフレネルレンズで投影して検知範囲を拡大するものを使用しており、その検知範囲２０は、図２（ｂ）に示すように、横方向の軸をｘ軸とし縦方向の軸をｙ軸として、ｘ方向に約７ｍ、ｙ方向に約６ｍの範囲となる。つまり、図２（ｂ）に示すように、前記した範囲内にある複数の検出ゾーンのいずれかを通過する被検知体からの赤外線を検知することができる。
［００４２］  更に、本実施の形態においては、被検知体の動作パターンとして、図２（ｃ）に示すように（１）〜（８）の各方向に、被検知体が検知範囲２０を当該検知範囲２０の外から歩いて通過したときのものを考える。
ここで、本実施の形態においては、予め複数の被検知体（本実施の形態では人間）に上記した８つの動作パターンの行動をしてもらい（例えば、各行動を同じ人に５回ずつしてもらう）、これら動作パターンの行動から得られる焦電型赤外線センサ１０ａからの検知結果を、信号処理部１０ｂにおいて信号処理して特徴量データを算出し、動作パターンモデル生成部１２によって、各動作パターンに対応した特徴量データをＨＭＭによりモデル化する。
【００４３】
また、本実施の形態においては、信号処理部１０ｂにおいて、図３に示すように、焦電型赤外線センサ１０ａからのデータ時間長１０［ｓ］のアナログの出力信号３０を、１００［ｍｓ］間隔でサンプリングし、更に、これらサンプリングデータに対してＡ／Ｄ変換を行うことによって当該アナログの出力信号３０をデジタルデータに変換する。そして、この１００［ｍｓ］間隔のサンプリングデータを、１．６［ｓ］単位の複数のフレーム３１に分割する。そして、各フレーム３１単位のサンプリングデータに対してＦＦＴを行い、これらサンプリングデータをフーリエ級数に展開し、各高調波のスペクトル（（図３中のスペクトル３２）を算出する。なお、各フレーム３１には、それぞれ１６個のサンプリングデータが対応しており、フレーム間のオーバーラップはサンプリングデータ１２個分とした。また、本実施の形態においては、各フレーム３１の上記したスペクトル３２の前半８つを第１の特徴量データとし、更に、各フレーム毎に平均振幅レベルを算出し、これを第２の特徴量データとする。
【００４４】
また、本実施の形態において、動作パターンモデル生成部１１は、赤外線検知部１０から、第１及び第２の特徴量データを取得し、これら特徴量データを用いて、図３に示す、ＨＭＭ３３を作成する。
ここで、ＨＭＭ３３は、第１の特徴量データを第１のパラメータとし、第２の特徴量データを第２のパラメータとする。そして、内部状態数をＳ1〜Ｓ5の５状態とし、各パラメータの確率分布としてシングルガウシアンを用いた。更に、ＨＭＭ３３の学習には各属性の各動作パターン毎に５回ずつ行った行動パターンに対するデータを使用し、各属性毎に各動作パターンのモデル化を行った。なお、ＨＭＭによる学習については、公知の方法を用いる。
【００４５】
本実施の形態においては、被検知体Ａ〜Ｑまでの１７人の人物について、上記した８つの動作パターンの行動をそれぞれ５回ずつ行ってもらい、各被検知体毎に対応する８つの動作パターンの動作パターンモデルを生成した。
更に、動作パターンモデル生成部１１において生成された動作パターンモデルを、被検知体の属性（例えば、名前）及び動作パターンの内容と対応付けて、動作パターンモデル記憶部１２に記憶する。
【００４６】
このようにして、検知対象である複数の被検知体の動作パターンモデルの生成が完了すると、以降は、認識処理部１３において、赤外線検知部１０からの信号処理結果に基づき、被検知体の動作パターン及び属性の認識処理が行われる。
例えば、被検知体Ａが、検知範囲２０を、図２（ｃ）に示す（６）の方向に歩いて通過したとする。これにより、焦電型赤外線センサ１０ａは、被検知体Ａの赤外線を検知し、当該検知結果に応じたアナログ信号を出力する。このアナログ信号は、信号処理部１０ｂに入力され、上記した信号処理が行われその処理結果が認識処理部１３に入力される。
【００４７】
認識処理部１３では、被検知体Ａの動作に対する上記信号処理結果から上記同様の特徴量データを抽出し、この特徴量データと、動作パターンモデル記憶部１２に記憶された動作パターンモデルとに基づき、被検知体Ａの動作パターン及び属性を認識する。
本実施の形態においては、公知のビタビアルゴリズムを用いて、動作パターンモデル記憶部１２に記憶された動作パターンモデルの中から、被検知体Ａの動作に対する特徴量データ系列（観測系列ともいう）を最も高い確率で生成する状態遷移系列を有するモデルを検出することで、被検知体Ａの動作パターン及び属性を認識する。なお、上記したビタビアルゴリズムを用いた検出方法については、公知の方法を用いる。
【００４８】
上記したように、ビタビアルゴリズムを利用することにより、最大確率の状態遷移系列に対応する動作パターンモデルが検出されると、この動作パターンモデルには、上記したように予め動作パターンの内容及び属性が対応付けられているので、これにより、検知範囲内を通過した被検知体Ａの動作内容（（６）の方向に歩いて通過等）が認識でき、更に、通過した被検知体がＡであることも認識できる。この認識結果は、例えば、当該認識結果を表示部に表示する表示処理部や、認識結果を利用して何らかの処理を行うアプリケーションプログラム等の情報処理手段に出力される。
【００４９】
更に、図４に基づき、赤外線検出部１０の動作処理の流れを説明する。図４は、赤外線検出部１０の動作処理を示すフローチャートである。
図４に示すように、まずステップＳ１００に移行し、焦電型赤外線センサ１０ａにおいて、センサのアナログ出力信号を信号処理部１０ｂに入力してステップＳ１０２に移行する。
【００５０】
ステップＳ１０２に移行した場合は、信号処理部１０ｂにおいて、取得したアナログ出力信号に対して所定時間間隔（例えば、１００ｍｓ）でサンプリング処理を行いステップＳ１０４に移行する。
ステップＳ１０４では、信号処理部１０ｂにおいて、サンプリング結果に対してＡ／Ｄ変換処理を行いステップＳ１０６に移行する。
【００５１】
ステップＳ１０６では、信号処理部１０ｂにおいて、サンプリング処理及びＡ／Ｄ変換処理された焦電型赤外線センサ１０ａの出力信号に基づいて、当該出力信号に変化があったか否かを判定し、変化があったと判定された場合(Yes)はステップＳ１０８に移行し、そうでない場合(No)はステップＳ１１０に移行する。
ステップＳ１０８に移行した場合は、信号処理部１０ｂにおいて、上記Ａ／Ｄ変換された出力信号を図示しないＲＡＭ等から成る記憶部に保存してステップＳ１００に移行する。
【００５２】
ステップＳ１１０に移行した場合は、信号処理部１０ｂにおいて、上記記憶部に保存データがあるか否かを判定し、あると判定された場合(Yes)はステップＳ１１２に移行し、そうでない場合(No)はステップＳ１００に移行する。
ステップＳ１１２では、信号処理部１０ｂにおいて、上記記憶部に保存されたデータに対して、所定時間単位（例えば、１．６ｓ）でフレーム分割処理を行いステップＳ１１４に移行する。
【００５３】
ステップＳ１１４では、信号処理部１０ｂにおいて、フレーム単位毎にＦＦＴを行い、当該ＦＦＴの結果から各高調波のスペクトルを算出し、更に、フレーム単位毎の平均振幅を算出してステップＳ１１６に移行する。
ステップＳ１１６では、赤外線検知部１０において、動作モードが動作パターンモデルの生成モードであるか否かを判定し、動作パターンモデルの生成モードであると判定された場合(Yes)はステップＳ１１８に移行し、そうでない場合(No)はステップＳ１２０に移行する。
【００５４】
ここで、本実施の形態においては、動作パターンモデルの生成モードと、情報認識モードの２つのモードが設定可能となっており、動作パターンモデルの生成モードに設定されている場合は、赤外線検知部１０の信号処理結果を動作パターンモデル生成部１１に入力し、一方、情報認識モードに設定されている場合は、赤外線検知部１０の信号処理結果を、認識処理部１３に入力する。
【００５５】
ステップＳ１１８に移行した場合は、赤外線検知部１０において、上記信号処理結果を動作パターンモデル生成部１１に入力してステップＳ１００に移行する。
一方、ステップＳ１２０に移行した場合は、赤外線検知部１０において、上記信号処理結果を認識処理部１３に入力してステップＳ１００に移行する。
更に、図５に基づき、動作パターンモデル生成部１１の動作処理の流れを説明する。図５は、動作パターンモデル生成部１１の動作処理を示すフローチャートである。
【００５６】
図５に示すように、まずステップＳ２００に移行し、赤外線検知部１０からの信号処理結果を取得したか否かを判定し、取得したと判定された場合(Yes)はステップＳ２０２に移行し、そうでない場合(No)は取得するまで待機する。
ステップＳ２０２では、上記取得した信号処理結果に基づき、ＨＭＭを用いて動作パターンモデルを生成してステップＳ２０４に移行する。
【００５７】
ステップＳ２０４では、生成した動作パターンモデルに動作内容及び属性情報を対応付けてステップＳ２０６に移行する。
ステップＳ２０６では、動作内容及び属性情報の対応付けられた動作パターンモデルを動作パターンモデル記憶部１２に記憶して処理を終了する。
更に、図６に基づき、認識処理部１３の動作処理の流れを説明する。図６は、認識処理部１３の動作処理を示すフローチャートである。
【００５８】
図６に示すように、まずステップＳ３００に移行し、赤外線検知部１０から信号処理結果を取得したか否かを判定し、取得したと判定された場合（Ｙｅｓ）はステップＳ３０２に移行し、そうでない場合（Ｎｏ）は取得するまで待機する。
ステップＳ３０２では、動作パターンモデル記憶部１２から動作パターンモデルを読み出しステップＳ３０４に移行する。
［００５９］  ステップＳ３０４では、読み出した動作パターンモデルと上記取得した信号処理結果とに基づき、ビタビアルゴリズムを用いて最大確率となる状態遷移系列を有する動作パターンモデルを検出してステップＳ３０６に移行する。
ステップＳ３０６では、検出された動作パターンモデルに基づき、認識処理を行いステップＳ３０８に移行する。ここで、認識処理とは、上記したように、動作パターンモデルに対応付けられた動作内容及び属性情報を読み取ることである。
［００６０］  ステップＳ３０８では、上記認識結果をアプリケーションプログラム等の情報処理手段に出力し処理を終了する。
以上、赤外線検知部１０によって検知範囲２０内における複数の被検知体の赤外線を検知すると共に、検知結果の出力信号を信号処理し、動作パターンモデル生成部１１によって前記信号処理された検知結果から各被検知体の動作パターン内容及び被検知体の属性に対応した動作パターンモデルをＨＭＭにより生成し、動作パターンモデル記憶部１２に記憶することが可能である。
［００６１］  また、認識処理部１３によって、赤外線検知部１０による検知範囲２０内において動作する被検知体の赤外線検知結果と、動作パターンモデル記憶部１２に記憶された動作パターンモデルとに基づき、被検知体の動作パターン及びその属性を認識することが可能である。
ここで、図１に示す、赤外線検知部１０は、請求項１又は１１のいずれか１項に記載の熱放射線検知手段に対応し、動作パターンモデル生成部１１は、請求項３記載の動作パターンモデル生成手段に対応し、動作パターンモデル記憶部１２は、請求項１又は２のいずれか１項に記載の動作パターンモデル記憶手段に対応し、認識処理部１３は、請求項１記載の情報認識手段に対応する。
［００６２］
〔第１の実施例〕
更に、図７及び図８に基づき、上記第１の実施の形態における情報認識装置１を、上記同様の検知範囲２０を被検知体Ａ〜Ｑが通過した場合の上記（１）〜（８）の８つの動作方向の認識に適用した第１の実施例を説明する。ここで、図７は、第１の実施例における動作方向の認識結果を示す図である。また、図８は、検知範囲２０を小さな範囲に細かく区分した一例を示す図である。
【００６３】
本実施例においては、上記第１の実施の形態と同様の特徴パラメータを用いて、５状態のＨＭＭを生成する。ここでも、被検知体Ａ〜Ｑの１７名に上記第１の実施の形態における（１）〜（８）の８方向の動作を５回行ってもらったデータを用いてＨＭＭを生成する。但し、本実施例では、各動作パターン毎のＨＭＭを生成するときに、被検知体の属性を無視し、更に、各方向の動作パターンモデルの生成において、１７名の各方向に対する５回試行の全データ（１７名×５回の８５個）を用いた。
【００６４】
つまり、上記実施の形態においては、各方向の動作パターンモデルの生成に各属性毎の５個のデータを用いて、各被検知体専用のＨＭＭを生成したのに対して、本実施例では、１７名の各方向毎の全データを用いて、不特定多数の被検知体の各方向動作に対応したＨＭＭを生成している。
そして、上記第１の実施の形態における情報認識装置１において、上記生成された動作パターンモデルを用いて、被検知体Ａ〜Ｑの検知範囲２０の通過による動作方向の平均認識率は、図７に示すように、同線誤りを考慮すると７３．７％となり、同線誤りを無視すると８８．７％となる。
【００６５】
なお、上記実施の形態及び実施例においては、検知範囲２０の全体に対して動作パターンモデルを生成し、これにより上記（１）〜（８）の８方向を認識するようにしているが、これに限らず、図８に示すように、検知範囲２０を小さな範囲に細かく区分し、各区分毎に各方向の動作パターンモデルを生成することにより、これら動作パターンモデルを組み合わせることによって、被検知体の検知範囲２０内での様々な動作内容を認識することが可能となる。
【００６６】
〔第２の実施例〕
更に、図９及び図１０に基づき、上記第１の実施の形態における情報認識装置１を、人と人以外の動物との識別に適用した第２の実施例を説明する。
ここで、図９（ａ）及び（ｂ）は、識別の際に被検知体とした犬の情報を示す図である。また、図１０（ａ）は、人（大人及び子供を区別）と犬（大型犬及び小型犬とを区別）との認識結果を示す図であり、（ｂ）は、人（大人及び子供の区別なし）と犬（大型犬及び小型犬の区別なし）との認識結果を示す図である。
【００６７】
本実施例では、被検知体として、人４２名（大人３６名、子供６名（幼稚園児））と、犬１２匹（大型犬５匹、小型犬７匹）とを選び、これら被検知体に対して、上記第１の実施の形態における（１）〜（８）の８方向の動作を５０回ずつ行ってもらったデータを用いてＨＭＭを生成する。ここで、ＨＭＭの生成においては、上記第１の実施の形態における第１の特徴パラメータを常用対数値に変換したものと、上記第１の実施の形態における第２の特徴パラメータとを算出して用い、ＨＭＭの内部状態数を７状態とした。
【００６８】
ここで、大型犬、小型犬の判別は、図９（ｂ）に示すように、被検知体として選ばれた犬の中から、体高６３センチ、体長８０センチのラブラドールレトリバーを含めそれより大きい犬を大型犬とし、一方、体高４０センチ、体長４０センチのトイプードルを含めそれより小さい犬を小型犬とした。なお、体高及び体長は、図９（ａ）に示すように、犬が立ち上がった状態の地面から最も高い位置にある体の一部までの高さであり、体長は、犬が立ち上がった状態の鼻先から尻尾までの長さである。
【００６９】
本実施例では、上記３６名の大人の動作データを用いて生成した大人用の動作パターンモデル、上記６名の子供の動作データを用いて生成した子供用の動作パターンモデル、上記５匹の大型犬の動作データを用いて生成した大型犬用の動作パターンモデル及び上記７匹の小型犬の動作データを用いて生成した小型犬用の動作パターンモデルの４種類のモデルを用いて認識処理を行った。なお、各動作パターンモデルは、各行動パターンに対応した８つのＨＭＭから構成される。また、各モデルの生成においては、学習データ（動作データ）は、各行動パターン毎に５０回あるうち１０回分のみを使用し、残りの４０回分は認識処理に用いる評価データとした。
【００７０】
そして、人については大人と子供とを区別し、且つ犬については大型犬と小型犬とを区別して、情報認識装置１において、上記生成された動作パターンモデルを用いて、各被検知体の動作方向の識別処理を行った結果、図１０（ａ）に示すように、大人に対する平均認識率は、９３．９％となり、子供に対する平均認識率は、９１．１％となり、大型犬に対する平均認識率は、６１．９％となり、小型犬に対する平均認識率は、７９．５％となり、これらの平均認識率は、８１．６％となった。この結果を見ると、大型犬の認識率が他と比べて際立って低くなっているため、大人と子供とが９０％を上回っているにもかかわらず、全体の平均認識率が８１．６％と９０％を大きく下回っている。
【００７１】
一方、人については大人と子供とを区別せず、且つ犬については大型犬と小型犬とを区別せずに、情報認識装置１において、各被検知体の動作方向の認識処理をした結果、図１０（ｂ）に示すように、大人に対する平均認識率は、９９．６％となり、子供に対する平均認識率は、９８．４％となり、大型犬に対する平均認識率は、９６．４％となり、小型犬に対する平均認識率は、９４．８％となり、これらの平均認識率は、９７．３％となった。この結果を見ると、大型犬と小型犬とを区別した場合に、大型犬の認識率が低かった理由が、その大部分が大型犬と小型犬とを誤認識していたことが解る。そして、大型犬の認識率が飛躍的にアップしたため、全体の平均認識率は、９７．３％と大幅にアップした。このことから、本発明に係る情報認識装置１においては、人と犬（人以外の動物）との識別について、高確率で識別できることが解った。
【００７２】
〔第２の実施の形態〕
更に、本発明の第２の実施の形態を説明する。図１１及び図１２は、本発明に係る情報認識装置の第２の実施の形態の結果を示す図である。
上記第１の実施の形態と異なるのは、モデル化や認識処理に用いる特徴量データとして、上記第１の実施の形態における第１及び第２の特徴量データに加え、これら第１及び第２の特徴量データから算出される第３及び第４の特徴量データを用いる点にある。従って、上記第１の実施の形態と同様の構成において、動作パターンモデルの生成方法及び認識処理方法が一部異なることとなるので、以下、上記第１の実施の形態と重複する部分については同様の図面を用いて説明を行う。
【００７３】
本実施の形態においては、上記第１の実施の形態と同様に、信号処理部１０ｂにおいて、図３に示すように、焦電型赤外線センサ１０ａからのデータ時間長１０［ｓ］のアナログの出力信号３０を、１００［ｍｓ］間隔でサンプリングし、更に、これらサンプリングデータに対してＡ／Ｄ変換を行うことによって当該アナログの出力信号３０をデジタルデータに変換する。そして、この１００［ｍｓ］間隔のサンプリングデータを、１．６［ｓ］単位の複数のフレーム３１に分割する。そして、各フレーム３１単位のサンプリングデータに対してＦＦＴを行い、これらサンプリングデータをフーリエ級数に展開し、各高調波のスペクトル（（図３中のスペクトル３２）を算出する。なお、各フレーム３１には、それぞれ１６個のサンプリングデータが対応しており、フレーム間のオーバーラップはサンプリングデータ１２個分とした。また、本実施の形態においては、各フレーム３１の上記したスペクトル３２の前半８つに対してその値Ｎを常用対数値（ｌｏｇＮ）に変換したものを第１の特徴量データとし、更に、各フレーム毎に平均振幅レベルを算出し、これを第２の特徴量データとし、全フレーム３１における各選択したフレーム３１に対する第１の特徴量データの数値と、その１つ前のフレーム３１に対する第１の特徴量データの数値との差分を第３の特徴量データとし、全フレーム３１における各選択したフレーム３１に対する第２の特徴量データの数値と、その１つ前のフレーム３１に対する第２の特徴量データの数値との差分を第４の特徴量データとする。
【００７４】
また、本実施の形態において、動作パターンモデル生成部１１は、赤外線検知部１０から、第１〜第４の特徴量データを取得し、これら特徴量データを用いて、ＨＭＭを作成する。ここで、ＨＭＭの生成においては、第１〜第４の特徴量データを第１〜第４のパラメータとし、内部状態数をＳ1〜Ｓ7の７状態とし、各パラメータの確率分布としてシングルガウシアンを用いた。例えば、ＨＭＭの学習には、上記第１の実施の形態と同様に、各属性の各動作パターン毎に５回ずつ行った行動パターンに対するデータを使用し、各属性毎に各動作パターンのモデル化を行う。
【００７５】
更に、動作パターンモデル生成部１１において生成された動作パターンモデルを、被検知体の属性（例えば、名前）及び動作パターンの内容と対応付けて、動作パターンモデル記憶部１２に記憶する。
このようにして、検知対象である複数の被検知体の動作パターンモデルの生成が完了すると、以降は、認識処理部１３において、赤外線検知部１０からの信号処理結果に基づき、被検知体の動作パターン及び属性の認識処理が行われる。
【００７６】
次に、上記図４に示すフローチャートにおける、上記第１の実施の形態と異なる処理内容となるステップＳ１１４について説明を行う。
ステップＳ１１４では、信号処理部１０ｂにおいて、フレーム単位毎にＦＦＴを行い、当該ＦＦＴの結果から各高調波のスペクトルを算出し、当該算出したスペクトルに基づき第１〜第４の特徴量データを算出してステップＳ１１６に移行する。
［００７７］  ここで、本実施の形態においては、各高調波のスペクトルの値を常用対数値に変換して第１の特徴量データを生成し、各スペクトルのフレーム単位毎の平均振幅を第２の特徴量データとして算出し、全フレームに対して、選択したフレームに対する第１の特徴量データと、その１つ前のフレームに対する第１の特徴量データとの差分を第３の特徴量データとして算出し、全フレームに対して、選択したフレームに対する第２の特徴量データと、その１つ前のフレームに対する第２の特徴量データとの差分を第４の特徴量データとして算出する。
［００７８］  以上、赤外線検知部１０によって検知範囲２０内における複数の被検知体の赤外線を検知すると共に、検知結果の出力信号を信号処理し、動作パターンモデル生成部１１によって前記信号処理された検知結果から各被検知体の動作パターン内容及び被検知体の属性に対応した動作パターンモデルをＨＭＭにより生成し、動作パターンモデル記憶部１２に記憶することが可能である。
［００７９］  また、動作パターンモデル生成部１１において、上記第１〜第４の特徴量データを用いて動作パターンモデルを生成することが可能である。
また、認識処理部１３によって、赤外線検知部１０による検知範囲２０内において動作する被検知体の赤外線検知結果と、動作パターンモデル記憶部１２に記憶された動作パターンモデルとに基づき、被検知体の動作パターン及びその属性を認識することが可能である。
［００８０］  ここで、図１に示す、赤外線検知部１０は、請求項１又は１１のいずれか１項に記載の熱放射線検知手段に対応し、動作パターンモデル生成部１１は、請求項３記載の動作パターンモデル生成手段に対応し、動作パターンモデル記憶部１２は、請求項１又は２のいずれか１項に記載の動作パターンモデル記憶手段に対応し、認識処理部１３は、請求項１記載の情報認識手段に対応する。
［００８１］
〔第３の実施例〕
更に、図１１に基づき、上記第２の実施の形態における情報認識装置１を、上記第１の実施の形態と同様の検知範囲２０を被検知体Ａ〜Ｑが通過した場合の上記（１）〜（８）の８つの動作方向の認識に適用した第３の実施例を説明する。ここで、図１１は、第３の実施例における動作方向の認識結果を示す図である。
【００８２】
本実施例においては、上記第２の実施の形態と同様の特徴パラメータを用いて、内部状態数が７のＨＭＭを生成する。ここでも、被検知体Ａ〜Ｑの１７名に上記（１）〜（８）の８方向の動作を５回ずつ行ってもらったデータを用いてＨＭＭを生成する。但し、本実施例では、各動作パターン毎のＨＭＭを生成するときに、被検知体の属性を無視し、更に、各方向の動作パターンモデルの生成において、１７名の各方向に対する５回試行の全データ（１７名×５回の８５個）を用いた。
【００８３】
つまり、上記第２の実施の形態においては、各方向の動作パターンモデルの生成に各属性毎の５個のデータを用いて、各被検知体専用のＨＭＭを生成したのに対して、本実施例では、１７名の各方向毎の全データを用いて、不特定多数の被検知体の各方向動作に対応したＨＭＭを生成している。
そして、上記第２の実施の形態における情報認識装置１において、上記生成された動作パターンモデルを用いて、被検知体Ａ〜Ｑの検知範囲２０の通過による動作方向の認識処理を行った結果、図１１に示すように、平均認識率は、同線誤りを考慮すると９０．３％となり、同線誤りを無視すると９７．０％となる。上記第１の実施例では、同線誤りを考慮した場合に７３．７％、同線誤りを無視した場合に８８．７％となっているので、動作パターンモデルの生成及び認識処理において、上記第２の実施の形態において説明した、第３及び第４のパラメータを導入することで、前述した第１の実施例における図７に示す認識結果と比較して大幅に認識率がアップしたと言える。
【００８４】
〔第４の実施例〕
更に、図１１に基づき、上記第２の実施の形態における情報認識装置１を、上記第１の実施の形態と同様の検知範囲２０を被検知体Ａ〜Ｑが通過した場合の上記（１）〜（８）の８つの動作方向の認識に適用した第４の実施例を説明する。ここで、図１２（ａ）及び（ｂ）は、第４の実施例における動作方向の認識結果を示す図である。
【００８５】
本実施例においては、上記第２の実施の形態と同様の特徴パラメータを用いて、内部状態数が７のＨＭＭを生成する。ここでは、被検知体Ａ〜Ｑの１７名の中から選択したＡ〜Ｃの３人に上記（１）〜（８）の８方向の動作を５０回ずつ行ってもらったデータを用いてＨＭＭを生成する。なお、本実施例では、各動作パターン毎のＨＭＭを生成するときに、被検知体の属性を考慮し、更に、各方向の動作パターンモデルの生成において、Ａ〜Ｃの各個人の各方向に対する５０回試行の全データ（３名×５０回×８方向の計１２００個）を用いて、Ａ〜Ｃの各個人に対して、上記（１）〜（８）の各方向の８つのＨＭＭを生成し、これら各個人毎の８つのＨＭＭを、各個人の動作パターンデータとした。
【００８６】
そして、上記第２の実施の形態における情報認識装置１において、上記生成された動作パターンモデルを用いて、被検知体Ａ〜Ｃの検知範囲２０の通過による動作方向の認識処理をした結果、図１２（ａ）に示すように、Ａの平均認識率は、９６．３％となり、Ｂの平均認識率は、９３．５％となり、Ｃの平均認識率は、９０．５％となり、これらの平均認識率は、９３．４％となった。つまり、平均して９０％以上の高い認識率となっており、各動作方向の識別に各個人毎の識別が加わっても本発明が有効であることが解る。
【００８７】
更に、動作方向を無視して、検知範囲２０を、Ａ〜Ｃの誰が通過したのかを認識した結果は、図１２（ｂ）に示すように、Ａの平均認識率は、９６．５％となり、Ｂの平均認識率は、９７．８％となり、Ｃの平均認識率は、９６．８％となり、これらの平均認識率は、９６．８％となった。つまり、図１２（ａ）を見ると解るように、動作方向の識別に個人差があることから、動作方向を無視することにより、かなりの高認識率で通過者が誰であるかを認識することができるので、本発明は、個人の識別に対してかなり有効であると言える。
【００８８】
なお、被検知体Ａ〜Ｃの身長及び体重は、Ａ「１６５センチ、６４ｋｇ」、Ｂ「１７７センチ、６８ｋｇ」、Ｃ「１８２センチ、６８ｋｇ」であり、それぞれ歩き方も異なることから、体型と歩き方によって各個人に差が生じると考えられる。
〔第３の実施の形態〕
更に、本発明の第３の実施の形態を図面に基づき説明する。図１３及び図１４は、本発明に係る情報認識装置の第３の実施の形態を示す図である。
【００８９】
本実施の形態においては、上記第１及び第２の実施の形態における、情報認識装置１を、認識対象の動作に対する特徴量データと、上記動作パターンモデル記憶部１２に記憶された動作パターンモデルの生成時に用いた特徴量データとを、二次元空間上の座標点として表示できる構成としたものである。この場合は、上記第１及び第２の実施の形態における、図１に示す情報認識装置１に、例えば、二次元射影部と、情報表示部とを追加する。
［００９０］  ここで、二次元射影部は、動作パターンモデル生成時の特徴量データ（以下、第１特徴量データという）と、赤外線検知部１０から取得した信号処理結果の特徴量データ（以下、第２特徴量データという）とに基づき、第１特徴量データ相互間の数学的距離及び第１特徴量データと第２特徴量データとの間の数学的距離を算出する機能を有したものである。更に、これら算出された数学的距離に基づき、多次元の特徴量データを、前記算出した数学的距離の関係が保持された状態で、二次元の座標情報に射影する機能を有したものである。
［００９１］  ここで、本実施の形態においては、数学的距離として、各特徴量データ相互間のユークリッド距離を算出する。
また、特徴量データは、上記したように多次元（４次元以上）の情報を持つものであり、本実施の形態において、二次元射影部は、公知のＳａｍｍｏｎ法（Ｊｏｎ  Ｗ．Ｓａｍｍｏｎ，ＪＲ．，”Ａ  Ｎｏｎｌｉｎｅａｒ  Ｍａｐｐｉｎｇ  ｆｏｒ  Ｄａｔａ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ”，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ，Ｖｏｌ．Ｃ−１８，Ｎｏ．５，Ｍａｙ  １９６９参照）を用いて、多次元の情報を二次元の情報に射影する。
［００９２］  更に、情報表示部は、二次元射影部の射影結果の情報を表示する機能を有したものである。
以下、図１３に基づき、具体的な動作を説明する。図１３は、二次元射影化した特徴量データの一表示例を示す図である。ここで、上記第１特徴量データとしては、上記第１の実施の形態における、Ａ〜Ｑの各人の、上記（１）〜（８）の行動パターンに対する各５回試行のデータを用いている。従って、ある１つの行動パターンに対してＡ〜Ｑの各人毎に５つの特徴量データ（図１３における同じ形状の座標点）が二次元射影表示される。
［００９３］  二次元射影部は、まず、上記したＡ〜Ｑの５回試行の行動パターンに対する第１特徴量データ相互間の数学的距離を算出（各試行毎に算出）し、これを図示しないデータ記憶部に記憶する。
そして、赤外線検知部１０から信号処理結果（第２特徴量データ）を取得すると、この特徴量データと、Ａ〜Ｑの５回試行に対する特徴量データとに基づき、第２特徴量データと、第１特徴量データとの数学的距離を算出する。更に、上記データ記憶部に記憶されたＡ〜Ｑに対する第１特徴量データ相互間の数学的距離を読み出し、これと、第１特徴量データと第２特徴量データとの数学的距離とに対して上記したＳａｍｍｏｎ法を用いて、各特徴量データを、これらの数学的距離関係を維持した状態で二次元射影化する。ここで、二次元射影化により生成された座標情報は、情報表示部に入力される。
［００９４］  情報表示部では、取得した座標情報を、図１３に示すように、各属性毎に異なる形状の座標点で表示する。ここで、図１３中４０は、第２特徴量データの座標であり、また、図１３中４１の枠内には、各座標点の形状とＡ〜Ｑとの関係が示されている。図１３に示すように、第２特徴量データ（星形の座標点）は、Ａの黒塗りの菱形に最も近い位置に表示されている。従って、二次元射影化による座標点の表示内容を見ても、検知結果が属性Ａに最も近いことが解る。つまり、オペレータ等が座標点の表示内容を見て、検知範囲２０を横切った認識対象の属性（この場合はＡ）を認識又は予測することが可能である。
［００９５］  なお、二次元射影化による座標点が同じような位置にある人物同士を一つのカテゴリとし、ＨＭＭを用いて動作パターンモデルを生成することによって、人物のカテゴリ分類が可能となる。カテゴリは様々で、歩き方、体系、歩行速度、歩行方向など、同じような位置に存在する人物に共通する特徴で分けることが可能である。また、人物に限らず、赤外線を発する物体すべてに適応可能で、人物と動物の区別や、動物同士の区別などに応用が可能である。
［００９６］  更に、図１４に基づき、二次元射影部の動作処理の流れを説明する。図１４は、二次元射影部の動作処理を示すフローチャートである。
図１４に示すように、まずステップＳ４００に移行し、赤外線検知部１０の信号処理結果を取得したか否かを判定し、取得したと判定された場合（Ｙｅｓ）はステップＳ４０２に移行し、そうでない場合（Ｎｏ）はステップＳ４１０に移行する。
［００９７］  ステップＳ４０２に移行した場合は、動作パターンモデル記憶部１２から特徴量データを読み出しステップＳ４０４に移行する。つまり、動作パターンモデル記憶部１２には、第１特徴量データが記憶されている。
ステップＳ４０４では、上記読み出した特徴量データと、信号処理結果の特徴量データとに基づき、両者の数学的距離を算出してステップＳ４０６に移行する。
【００９８】
ステップＳ４０６では、データ記憶部に予め記憶された特徴量データ相互間の数学的距離と、上記算出された数学的距離とに基づき、Ｓａｍｍｏｎ法を用いて特徴量データを、その数学的距離関係を保持した状態で二次元射影する処理を行いステップＳ４０８に移行する。
ステップＳ４０８では、射影結果の情報を情報表示部に入力してステップＳ４００に移行する。
【００９９】
一方、ステップＳ４００において信号処理結果を取得せずステップＳ４１０に移行した場合は、第１特徴量データを取得したか否かを判定し、取得したと判定された場合(Yes)はステップＳ４１２に移行し、そうでない場合(No)はステップＳ４００に移行する。
ステップＳ４１２に移行した場合は、特徴量データ相互間の数学的距離を算出してステップＳ４１４に移行する。
【０１００】
ステップＳ４１４では、データ記憶部に上記算出された数学的距離を記憶してステップＳ４００に移行する。
ここで、本文中における、二次元射影部及び情報表示部による二次元座標の表示処理は、請求項１５記載の特徴量データ表示手段及び検知結果表示手段に対応する。
〔第４の実施の形態〕
更に、本発明の第４の実施の形態を図面に基づき説明する。図１５及び図１６は、本発明に係る情報認識装置の第４の実施の形態を示す図である。
【０１０１】
本実施の形態は、上記第１及び第２の実施の形態における情報認識装置１を備えた警報システムの実施の形態であり、情報認識装置１において、人かそれ以外の動物かを認識する処理を行い、当該認識結果からセンサの検知範囲内に侵入した者が人であると判断されたときに警報を発するシステムの実施の形態となる。つまり、上記第１及び第２の実施の形態における情報認識装置１の認識結果を利用した応用システムである。従って、上記第１及び第２の実施の形態と重複する部分については同じ符号を付して説明を省略し、異なる部分のみ説明を行う。
【０１０２】
まず、本発明の第４の実施の形態に係る警報システムの構成を図１５に基づき説明する。図１５は、本発明の第４の実施の形態に係る警報システムの構成を示すブロック図である。
警報システム２は、情報認識装置１と、当該情報認識装置１からの認識結果に基づき警報の発報を制御する発報制御部５０と、発報制御部５０からの発報命令に応じて警報を発する警報部５１と、発報制御部５０からの通知命令に応じてシステム利用者に警報内容を通知する通知部５２とを含んだ構成となっている。
【０１０３】
本実施の形態において、動作パターンモデル記憶部１２は、人の動作パターンに対して生成された動作パターンモデルと、犬や猫などの人以外の動物に対して生成された動作パターンモデルとを記憶している。
認識処理部１３は、動作パターンモデル記憶部１２の記憶内容と、赤外線検知部１０から取得した赤外線検知結果の特徴量データとに基づき、焦電型赤外線センサ１０ａの検知範囲内に存在する被検知体の動作パターン情報及び属性情報を認識する機能と、当該認識結果を発報制御部２０に送信する機能とを有したものである。本実施の形態においては、特徴量データと、上記動作パターンモデル記憶部１２に記憶された動作パターンモデルとを比較して、被検知体が人か否かを認識する。
【０１０４】
発報制御部５０は、情報認識装置１の認識処理部１３からの認識結果に基づき、被検知体が人か否かを判断し、被検知体が人であると判断された場合に、警報部５１に警報を発報させる命令を伝送すると共に、通知部５２に警報内容（例えば、建物内への人の侵入等）をシステム利用者に通知させる命令を伝送する機能を有している。一方、発報制御部５０おいて、被検知体が人以外であると判断された場合には、前述した発報命令及び通知命令を警報部５１及び通知部５２に送信しないため、警報も通知も行わないことになる。なお、このような構成に限らず、被検知体が人以外と判断された場合にも通知命令だけは通知部５１に通知するようにすることで、発報制御部５０において、万が一誤った判断がされたときにもシステム利用者が適切に対処することが可能である。
【０１０５】
また、上記判断処理において、認識処理部１３から連続して送られてくる認識結果が、「人・人・人以外・人以外・人・人・・人以外・人・人・人・人・人以外」といった内容であった場合、例えば、人であるとの認識が所定回数以上（例えば、３回以上）連続したときに、被検知体が人であると判断することで、判断結果の誤りを低減することが可能である。
【０１０６】
警報部５１は、発報制御部５０からの発報命令に応じて、警告メッセージの音声と共に所定の警告音を図示しないスピーカから出力する機能を有している。
通知部５２は、発報制御部５０からの通知命令に応じて、警告内容を、図示しないネットワーク等を介してシステム利用者に通知する機能を有している。
従って、前述したように被検知体が人以外であると判断された場合は、警報も通知も行わないことになる。
【０１０７】
ここで、本実施の形態において、警報システム２は、情報認識装置１とは別に、図示しないプロセッサと、ＲＡＭ（Random Access Memory）と、専用のプログラムの記憶された記憶媒体と、を備えており、プロセッサにより専用のプログラムを実行することにより上記各部の制御を行う。
また、記憶媒体とは、ＲＡＭ、ＲＯＭ等の半導体記憶媒体、ＦＤ、ＨＤ等の磁気記憶型記憶媒体、ＣＤ、ＣＤＶ、ＬＤ、ＤＶＤ等の光学的読取方式記憶媒体、ＭＯ等の磁気記憶型／光学的読取方式記憶媒体であって、電子的、磁気的、光学的等の読み取り方法のいかんにかかわらず、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体であれば、あらゆる記憶媒体を含むものである。
【０１０８】
上記した警報システム２は、その情報認識装置１が備える焦電型赤外線センサ１０ａを、例えば、美術館や宝石店等の建物の入り口付近（建物内に入るときに必ず通るルート）に設置することで、情報認識装置１において建物内に侵入した者（被検知体）が人か人以外かを認識し、この認識結果に基づき、更に、発報制御部５０において、被検知体が人であるか否かを判断し、被検知体が人であると判断された場合に、警報部５１において警報を発し、通知部５２において警報内容をシステム利用者に通知する。従って、建物内に泥棒等の「人」が侵入した場合に、それを人であると認識して、警報部２１の警報により威嚇及び警告を行うことが可能であり、更に、通知部５２により「人」の建物内への侵入をシステム利用者に通知することで、例えば、システム利用者である警備員などが現場に急行して泥棒を取り押さえたり、警察に連絡して警官に現場に急行して貰ったりする等の対処が可能となる。一方、建物内に犬や猫などの「人以外」の者が侵入した場合に、それを人以外と判断して、無用な警報や通知を行わないことが可能である。
【０１０９】
更に、図１６に基づき、警報システム２における発報制御部５０の動作処理の流れを説明する。図１６は、発報制御部５０の動作処理を示すフローチャートである。
図１６に示すように、まずステップ５００に移行し、認識処理部１３から認識結果を受信したか否かを判定し、受信したと判定された場合(Yes)はステップＳ５０２に移行し、そうでない場合(No)は受信するまで判定処理を続行する。
【０１１０】
ステップＳ５０２に移行した場合は、ステップＳ５００で受信した認識結果を図示しない記憶部に記憶してステップＳ５０４に移行する。
ステップＳ５０４では、最初の認識結果の受信から所定時間が経過したか否か、又は同じ被検知体に対する認識結果の受信数が所定受信数を越えたか否かを判定し、経過した又は越えたと判定された場合(Yes)はステップＳ５０６に移行し、そうでない場合(No)はステップＳ５００に移行する。
【０１１１】
ステップＳ５０６に移行した場合は、記憶部に記憶された同じ被検知体に対する認識結果に基づき、当該被検知体が人か否かを判断する処理を行いステップＳ５０８に移行する。ここで、人か否かを判断する処理は、上記したように、連続して「人」であると認識された回数などに基づき行う。
ステップＳ５０８に移行した場合は、ステップＳ５０６の判断結果が、人である判断された場合(Yes)はステップＳ５１０に移行し、そうでない場合(No)はステップＳ５１２に移行する。
【０１１２】
ステップＳ５１０に移行した場合は、発報命令を警報部５１に送信すると共に、通知命令を通知部５２に送信してステップＳ５１２に移行する。
ステップＳ５１２では、記憶部に記憶された認識結果を削除し判断処理を終了してステップＳ５００に移行する。
以上、上記第１及び第２の実施の形態における情報認識装置１の認識結果に基づき、発報制御部５０において、被検知体が人か否かを判断し、人である場合には警報部５１において警報を発し、通知部５２において警報内容をシステム利用者に通知することが可能であり、一方、人以外と判断された場合には警報部５１において警報を発さず、且つ通知部５２において警報内容を通知しないようにすることで、無用な警報及び通知を行わないようにすることが可能である。
［０１１３］  ここで、図１５に示す、発報制御部５０は、請求項１８記載の判断手段に対応し、警報部５１及び通知部５２は、請求項１８記載の警報手段に対応する。
なお、上記第１〜第３の実施の形態においては、人間及び人間以外の熱放射線を放出する生物を被検知体としているが、これに限らず、熱放射線を放出する無生物等を被検知体としても良い。
［０１１４］  また、上記第１〜第３の実施の形態においては、上記（１）〜（８）の８方向の動作パターンについて動作パターンモデルの生成や、これら動作パターンの認識処理を行う例を説明したが、これに限らず、８方向に限らない様々な方向の移動や、被検知体の体の一部の動作等他の動作パターンについて動作パターンモデルの生成や、これら動作パターンの認識処理を行うようにしても良い。
［０１１５］  また、上記第１〜第３の実施の形態においては、動作パターンモデルに対応付ける属性として被検知体の名前を例として説明したが、これに限らず、属性として、性別、年齢、身長、体重等別の要素を対応付けても良く、又、複数の要素を任意に組み合わせて対応付けても良い。
また、上記第３の実施の形態においては、多次元の特徴量データを、二次元の座標情報に射影する例を説明したが、これに限らず、多次元の特徴量データを、三次元の座標情報に射影するようにしても良い。
【産業上の利用可能性】
【０１１６】
本発明に係る請求項１記載の情報認識装置によれば、熱放射線センサの検知結果と複数種類の動作パターンモデルとに基づき被検知体の複数の異なった属性情報を認識するようにしたので、被検知体の種類など様々な属性情報を簡易に認識することが可能である。
また、請求項２記載の情報認識装置によれば、少なくとも人間と人間以外の動物とを含む被検知体の動作パターンモデルに基づき被検知体の複数の異なった属性情報を認識するようにしたので、この認識された属性情報に基づき被検知体が人間か人間以外の動物かを認識することが可能である。
また、請求項３記載の情報認識装置によれば、請求項１又は請求項２の前記効果に加え、複数種類の動作パターンにそれぞれ応じた複数の動作パターンモデルと検知結果とに基づき認識処理を行うことができるので、検知範囲内の被検知体の様々な情報を認識することが可能である。
【０１１７】
また、請求項４記載の情報認識装置によれば、請求項１乃至請求項３のいずれか１の前記効果に加え、新規動作パターンモデルの追加が容易であり、また、与えられた条件に応じて動作パターンモデルを生成することができるので、認識内容の変更等による動作パターンモデルの変更等において柔軟な対応が可能である。
また、請求項７記載の情報認識装置によれば、請求項１乃至請求項４のいずれか１の前記効果に加え、熱放射線センサとして焦電型赤外線センサを用いるようにしたので、検知範囲内における移動体の検知を容易に行うことが可能である。
【０１１８】
また、請求項８記載の情報認識装置によれば、請求項１乃至請求項７のいずれか１の前記効果に加え、時系列信号の確率モデルであるＨＭＭを用いて動作パターンをモデル化することにより、非定常な時系列信号であっても容易にモデル化することが可能となるので、被検知体の動作パターンを的確にモデル化することが可能である。
【０１１９】
また、請求項９記載の情報認識装置によれば、請求項１乃至請求項８のいずれか１の前記効果に加え、動作パターンモデルとして、複数種類の被検知体のものを含むようにしたので、情報認識手段は、検知範囲内の被検知体の種類を認識することが可能である。
また、請求項１０記載の情報認識装置によれば、請求項１乃至請求項９のいずれか１の前記効果に加え、特徴量データと前記動作パターンモデルとの尤度を算出して、これに基づき被検知体に係る所定情報を認識するようにしたので、所定情報の簡易な認識が可能である。
【０１２０】
また、請求項９記載の情報認識装置によれば、請求項１乃至請求項８のいずれか１項の前記効果に加え、検知結果のフレーム単位のスペクトルからなる第１の特徴量データと、このフレーム単位のスペクトルの平均振幅値からなる第２の特徴量データとに対し、これらと前記動作パターンモデルとの尤度を算出し、当該算出結果に基づき被検知体に係る複数の異なった属性情報を認識するようにしたので、当該属性情報の認識精度を向上することが可能である。
【０１２１】
また、請求項１０記載の情報認識装置によれば、請求項９の前記効果に加え、第１の特徴量データとして、前記フレーム単位のスペクトルの値を常用対数値に変換したものを用いるようにしたので、条件によっては、複数の異なった属性情報の認識精度をより向上することが可能である。
また、請求項１１記載の情報認識装置によれば、請求項９又は請求項１０の前記効果に加え、第１及び第２の特徴量データに加え、選択したフレームの前記第１の特徴量データの示す特徴量と、当該選択したフレームの１つ前のフレームの前記第１の特徴量データの示す特徴量との差分からなる第３の特徴量データを用いて、複数の異なった属性情報の認識を行うようにしたので、これにより、当該属性情報の認識精度をより向上することが可能である。
【０１２２】
また、請求項１２記載の情報認識装置によれば、請求項１１の前記効果に加え、第１〜第３の特徴量データに加え、選択したフレームの前記第２の特徴量データの示す特徴量と、当該選択したフレームの１つ前のフレームの前記第２の特徴量データの示す特徴量との差分からなる第４の特徴量データを用いて、複数の異なった属性情報の認識を行うようにしたので、これにより、当該属性情報の認識精度をより向上することが可能である。
【０１２３】
また、請求項１３記載の情報認識装置によれば、請求項１乃至請求項１２のいずれか１の前記効果に加え、検知結果を他の複数の被検知体の動作パターンモデルに対応した特徴量データと対比させて視覚的に捉えることが可能となり、視覚による複数の異なった属性情報の認識等が可能である。
ここで、請求項１４記載の情報認識方法は、請求項１記載の情報認識装置等により実現されるものであり、その産業上の利用可能性は重複するので記載を省略する。
また、請求項１５記載の情報認識方法は、請求項２記載の情報認識装置等により実現されるものであり、その産業上の利用可能性は重複するので記載を省略する。
【０１２４】
また、請求項１６記載の情報認識プログラムは、請求項１記載の情報認識装置に適用可能なプログラムであり、その産業上の利用可能性は重複するので記載を省略する。
また、本発明に係る請求項１７記載の警報システムによれば、被検知体の複雑な行動パターン、被検知体の属性などの様々な情報の認識が可能な情報認識装置の認識結果に基づき、人と人以外の動物等との判別が可能となるので、本システムを、建物の警備に利用した場合に、建物内への人以外の動物等の侵入を人の侵入と判断して誤った警報を発することを低減することが可能である。
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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