(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
任意の次元の空間におけるデータを処理する情報処理装置であって、
主成分空間の次元毎に、各ラベルが対応付けられたデータ群を主成分分析し、主成分空間を導出する主成分分析手段と、
主成分空間の次元毎に、前記主成分分析手段で導出された各ラベルでの主成分空間に対する直交補空間をそれぞれ導出し、各ラベルでの直交補空間の共通空間を導出する共通空間導出手段と、
前記共通空間導出手段で導出された主成分空間の次元毎の共通空間の中から、任意の次元の空間におけるデータをラベル毎に最も分離可能な共通空間を選択する選択手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記選択手段では、主成分空間の次元毎に、所定のラベルが対応付けられたデータ群の各データを前記共通空間導出手段で導出された共通空間にそれぞれ射影して単位空間を生成し、当該生成された単位空間を用いてマハラノビス・タグチ・システムを実行し、前記共通空間導出手段で導出された主成分空間の次元毎の共通空間の中から任意の次元の空間におけるデータをラベル毎に最も分離可能な共通空間を選択することを特徴とする請求項１に記載する情報処理装置。
【請求項３】
前記選択手段では、主成分空間の次元毎に、各ラベルが対応付けられたデータ群の各データを前記共通空間導出手段で導出された共通空間にそれぞれ射影し、当該射影された各データと共通空間の原点との距離をそれぞれ導出し、ラベル毎に距離の度数分布を作成し、各ラベルの距離度数分布間の分離度を算出し、前記共通空間導出手段で導出された主成分空間の次元毎の共通空間の中から分離度の最も高い共通空間を選択することを特徴とする請求項１に記載する情報処理装置。
【請求項４】
前記選択手段では、主成分空間の次元毎に共通空間における基準となる各ラベルの距離度数分布を予め作成し、主成分空間の次元毎に、各ラベルが対応付けられたデータ群の各データを前記共通空間導出手段で導出された共通空間にそれぞれ射影し、当該射影された各データと共通空間の原点との距離をそれぞれ導出し、ラベル毎に距離の度数分布を作成し、当該作成された各ラベルの距離度数分布と予め作成された基準となる各ラベルの距離度数分布との分離度を算出し、前記共通空間導出手段で導出された主成分空間の次元毎の共通空間の中から分離度の最も低い共通空間を選択することを特徴とする請求項１に記載する情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、任意の次元の空間におけるデータを処理する情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
高次元空間におけるデータに対してラベリングする方法が各種開発されており、例えば、車両のドライバから取得した画像データや生体データなどからなる高次元空間のデータに対して複数段階からなる覚醒度（眠気度合い）を判別する方法がある。特許文献１には、高次元空間におけるクラス分けされたデータの特徴を抽出するために、クラス毎にそれぞれ作成された各部分空間の和空間を考え、和空間に対する補空間をカーネル関数を利用して情報を認識することが開示されている。
【特許文献１】特開２００３−２８１５４５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、上記した方法の場合、カーネル関数の選択方法には複数あり、また、カーネル関数を選択したとしてもカーネル関数のパラメータの設定方法にも様々な方法がある。そのため、選択されたカーネル関数あるいはパラメータによっては、データの特徴を精度良く抽出できない場合がある。
【０００４】
そこで、本発明は、高次元空間におけるデータを高精度に分類するための情報処理装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明に係る情報処理装置は、任意の次元の空間におけるデータを処理する情報処理装置であって、主成分空間の次元毎に、各ラベルが対応付けられたデータ群を主成分分析し、主成分空間を導出する主成分分析手段と、主成分空間の次元毎に、主成分分析手段で導出された各ラベルでの主成分空間に対する直交補空間をそれぞれ導出し、各ラベルでの直交補空間の共通空間を導出する共通空間導出手段と、共通空間導出手段で導出された主成分空間の次元毎の共通空間の中から、任意の次元の空間におけるデータをラベル毎に最も分離可能な共通空間を選択する選択手段とを備えることを特徴とする。
【０００６】
この情報処理装置では、任意の次元の空間におけるデータが多数用意され、各データにはラベルがそれぞれ対応付けられ、各ラベルが対応付けられたデータからなるデータ群に対して処理を行う。情報処理装置では、主成分分析手段により、主成分空間の次元毎に（主成分分析を行う際の主成分の数毎に）、各ラベルが対応付けられたデータ群を主成分分析し、各ラベルについての主成分空間を導出する。そして、情報処理装置では、共通空間導出手段により、主成分空間の次元毎に、各ラベルについての主成分空間に対する直交補空間をそれぞれ導出し、各ラベルについての直交補空間の共通空間を導出する。ここで、主成分空間の次元毎に共通空間がそれぞれ導出される。さらに、情報処理装置では、選択手段により、主成分空間の各次元についての共通空間の中から、データをラベル毎に最も分離可能な共通空間を選択する。この選択された共通空間においては、任意の次元の空間（特に、高次元空間）におけるデータを、そのデータの特徴に対応するラベルに精度良く分離できる。したがって、任意の次元の空間におけるデータに対してこの選択された共通空間を適用することにより、任意の次元の空間におけるデータに対応するラベルを高精度に判別できる。このように、この情報処理装置では、高次元空間におけるデータでもラベル毎に精度良く分離するための部分空間（共通空間）を導出でき、この部分空間を用いることにより高次元空間におけるデータでも高精度に分類することができる。
【０００７】
本発明の上記情報処理装置では、選択手段を、主成分空間の次元毎に、所定のラベルが対応付けられたデータ群の各データを共通空間導出手段で導出された共通空間にそれぞれ射影する。そして、それぞれのデータ同士を共通空間で比較するために、基準となるデータを共通空間に射影したもので単位空間を定義し、当該定義された単位空間を用いてマハラノビス・タグチ・システムを実行し、共通空間導出手段で導出された主成分空間の次元毎の共通空間の中から任意の次元の空間におけるデータをラベル毎に最も分離可能な共通空間を選択する構成としてもよい。
【０００８】
この情報処理装置の選択手段では、主成分空間の次元毎に、所定のラベルが対応付けられたデータ群の各データを共通空間にそれぞれ射影し、射影されたデータ群からなる単位空間を生成し、この単位空間を用いてマハラノビス・タグチ・システムを実行する。さらに、選択手段では、主成分空間の次元毎のマハラノビス・タグチ・システムの実行結果に基づいて、任意の次元の空間におけるデータをラベル毎に最も分離可能な共通空間を選択する。このように、情報処理装置では、共通空間に射影したデータ群を単位空間としてマハラノビス・タグチ・システムを実行することにより、高次元空間におけるデータでもラベル毎に精度良く分離できる共通空間を高精度に選択することができる。
【０００９】
本発明の上記情報処理装置では、選択手段を、主成分空間の次元毎に、各ラベルが対応付けられたデータ群の各データを共通空間導出手段で導出された共通空間にそれぞれ射影し、当該射影された各データと共通空間の原点との距離をそれぞれ導出し、ラベル毎に距離の度数分布を作成し、各ラベルの距離度数分布間の分離度を算出し、共通空間導出手段で導出された主成分空間の次元毎の共通空間の中から分離度の最も高い共通空間を選択する構成としてもよい。
【００１０】
この情報処理装置の選択手段では、主成分空間の次元毎に、各ラベルが対応付けられたデータ群の各データを共通空間にそれぞれ射影し、射影された各データと共通空間の原点との距離をそれぞれ導出する。さらに、選択手段では、主成分空間の次元毎に、共通空間における各ラベルについての距離の度数分布をそれぞれ作成し、各ラベルの距離度数分布間の分離度を算出する。そして、選択手段では、主成分空間の次元毎の共通空間の中から分離度の最も高い共通空間を選択する。このように、情報処理装置では、共通空間における各ラベルの距離度数分布間の分離度を求めることにより、高次元空間におけるデータでもラベル毎に精度良く分離できる共通空間を高精度に選択することができる。
【００１１】
本発明の上記情報処理装置では、選択手段を、主成分空間の次元毎に共通空間における基準となる各ラベルの距離度数分布を予め作成し、主成分空間の次元毎に、各ラベルが対応付けられたデータ群の各データを共通空間導出手段で導出された共通空間にそれぞれ射影し、当該射影された各データと共通空間の原点との距離をそれぞれ導出し、ラベル毎に距離の度数分布を作成し、当該作成された各ラベルの距離度数分布と予め作成された基準となる各ラベルの距離度数分布との分離度を算出し、共通空間導出手段で導出された主成分空間の次元毎の共通空間の中から分離度の最も低い共通空間を選択する構成としてもよい。
【００１２】
この情報処理装置の選択手段では、予め、主成分空間の次元毎に、共通空間における基準となる各ラベルの距離度数分布（データをラベル毎に分離できる理想的な距離度数分布）を作成する。選択手段では、主成分空間の次元毎に、各ラベルが対応付けられたデータ群の各データを共通空間にそれぞれ射影し、射影された各データと共通空間の原点との距離をそれぞれ導出する。さらに、選択手段では、主成分空間の次元毎に、共通空間における各ラベルについての距離の度数分布をそれぞれ作成し、この作成された各ラベルの距離度数分布と予め作成された基準となる各ラベルの距離度数分布との分離度を算出する。そして、選択手段では、主成分空間の次元毎の共通空間の中から分離度の最も低い共通空間を選択する。このように、情報処理装置では、実際のデータから作成された各ラベルの距離度数分布と予め定義した理想的な各ラベルの距離度数分布との分離度を求めることにより、高次元空間におけるデータでもラベル毎に精度良く分離できる共通空間を高精度に選択することができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明は、任意の次元の空間におけるデータをラベル毎に分離するための部分空間（共通空間）を導出でき、この部分空間を用いることにより高次元空間におけるデータでも高精度に分類することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、図面を参照して、本発明に係る情報処理装置の実施の形態を説明する。
【００１５】
本実施の形態では、本発明に係る情報処理装置を、車両のドライバの覚醒度（眠気度合い）を推定する際に用いる部分空間を探索する情報処理装置に適用する。本実施の形態に係る情報処理装置は、覚醒度の推定の前処理として、ドライバの顔周辺を撮像した各画像を構成する画素数に対応した高次元の空間における画像データに覚醒度を対応付け、この各覚醒度が対応付けられた多数の画像データからなるデータ群に基づいて画像データを覚醒度毎に最も精度良く分離できる部分空間を探索する。本実施の形態では、覚醒度（眠気度合いのレベル）を、Ｄ０〜Ｄ５（６〜１）の６段階で表し、Ｄ０が覚醒状態が最も高く（眠気が最も弱く）、Ｄ５が覚醒状態が最も低い（眠気が最も強い）。ちなみに、車両に搭載された覚醒度推定装置において、リアルタイム処理で、この探索された部分空間を利用して、ドライバの顔周辺を撮像した各画像データから車両運転中のドライバの覚醒度を推定する。
【００１６】
図１〜図５を参照して、本実施の形態に係る情報処理装置１について説明する。図１は、本実施の形態に係る情報処理装置の構成図である。図２は、本実施の形態で取り扱う画像の画素配置の模式図である。図３は、本実施の形態で取り扱う覚醒度が対応付けられた画像の時系列データである。図４は、本実施の形態に係る共通空間の一例である。図５は、本実施の形態に係る共通空間における距離のヒストグラムの一例である。
【００１７】
情報処理装置１は、各車両に搭載される覚醒度推定装置で覚醒度を推定する際に用いる部分空間を探索する。情報処理装置１では、主成分空間の次元毎に、各覚醒度が対応付けられた画像データ群からそれぞれ導出された主成分空間の直交補空間の共通空間を導出し、この主成分空間の次元毎の共通空間の中から画像データを覚醒度毎に最も精度良く分離できる共通空間（部分空間）を選択する。そして、情報処理装置１では、この選択した共通空間を車両に搭載される覚醒度推定装置に提供する。そのために、情報処理装置１は、カメラ２とコンピュータ３を備えている。
【００１８】
まず、情報処理装置１で取り扱う各覚醒度が対応付けられた画像データ群について説明しておく。情報処理装置１で取り扱う画像は、ドライバの顔周辺を撮像した画像あり、図１に示すように、ｍ×ｎ個の画素ｘ１１，ｘ１２，・・・，ｘ１ｎ，ｘ２１，ｘ２２，・・・，ｘ２ｎ，・・・・・，ｘｍ１，ｘｍ２，・・・，ｘｍｎで構成される。各画素は、輝度値の情報を有している。また、情報処理装置１で取り扱う画像は、一定時間毎に撮像された時系列データであり、各画像データが各時間（ｔ＝１，２，・・・）におけるｍ×ｎ個の輝度値で構成される。図３に示すように、例えば、時間ｔ＝１の画像データの場合、画素ｘ１１の輝度値Ｂ１１１，画素ｘ１２の輝度値Ｂ１１２，・・・・・，画素ｘｍｎの輝度値Ｂ１ｍｎで構成される。さらに、各時間（ｔ＝１，２，・・・）の画像データには、覚醒度の官能評価値が対応付けされる。図３に示すように、例えば、時間ｔ＝１の画像データの場合、覚醒度Ｄ０が対応付けられる。情報処理装置１で取り扱う各覚醒度が対応付けられた画像データ群は、各覚醒度が対応付けられた多数の各時間毎の画像データからなる。
【００１９】
人は、覚醒状態（眠気状態）によって顔の目や口などの各部が変化し、その各部の変化に連動してその周辺も変化する。例えば、眠気が増してくると、瞬きの回数が増えたり、あくびをしたり、口が開いたりし、その周辺の頬や顎なども変化する。そのため、顔周辺を撮像した画像では、覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５毎に、目や口などの各部についての画素群やその周辺の画素群において特徴的な輝度パターンをそれぞれ示すと考えられる。したがって、この画像における特徴的な輝度パターンを覚醒度毎に分類できれば、画像データから覚醒度を推定することができる。そこで、情報処理装置１では、画像データを覚醒度毎に高精度に分類できる部分空間を探索する。
【００２０】
なお、本実施の形態では、特許請求の範囲に記載の任意の次元の空間におけるデータは、各時間（ｔ＝１，２，・・・）におけるｍ×ｎ次元（高次元）の空間における画像データである。また、本実施の形態では、特許請求の範囲に記載する各データに対応付けられるラベルは、Ｄ０〜Ｄ５の覚醒度である。
【００２１】
カメラ２は、ドライバの顔周辺を撮像するためのカメラである。カメラ２は、車室内のドライバの前方（ステアリングのコラム部分など）に設けられ、ドライバの顔周辺を撮像できる向きで配置される。カメラ２では、ドライバが車両運転中に、一定時間毎にドライバの顔周辺を撮像し、運転中の一定時間毎の画像の時系列データを取得する。データの取得対象のドライバは、一人だけでもよいし、あるいは、複数の人でもよい。また、多くのデータを取得するために、月日（季節）、時刻、天候、道路環境（一般道路、高速道路、渋滞など）などが多種多様の条件で運転した場合のデータが取得される。
【００２２】
このカメラ２で取得された各時間（ｔ＝１，２，・・・）の画像データには、覚醒度の官能評価値がそれぞれ対応付けられる。そして、この覚醒度の官能評価値が対応付けされた画像の時系列データが、コンピュータ３に入力され、コンピュータ３のハードディスクなどの所定の領域に構成されるデータベースに格納される。したがって、コンピュータ３には、覚醒度Ｄ０が対応付けられた多数の画像データからなるデータ群、覚醒度Ｄ１が対応付けられた多数の画像データからなるデータ群、覚醒度Ｄ２が対応付けられた多数の画像データからなるデータ群、覚醒度Ｄ３が対応付けられた多数の画像データからなるデータ群、覚醒度Ｄ４が対応付けられた多数の画像データからなるデータ群、覚醒度Ｄ５が対応付けられた多数の画像データからなるデータ群が格納されている。
【００２３】
コンピュータ３は、パーソナルコンピュータなどであり、情報処理装置１の各処理が行われる。コンピュータ３では、ハードディスクなどに格納されている情報処理装置１用のアプリケーションプログラムをＲＡＭ上にロードしてＣＰＵで実行することによって主成分分析部、直交補空間導出部、共通空間導出部、選択部が構成される。
【００２４】
本実施の形態では、主成分分析部が特許請求の範囲に記載する主成分分析手段に相当し、直交補空間導出部及び共通空間導出部が特許請求の範囲に記載する共通空間導出部に相当し、選択部が特許請求の範囲に記載する選択手段に相当する。
【００２５】
主成分分析部では、主成分分析の主成分の数毎に（つまり、主成分空間の次元毎に）、データベースに格納されている各覚醒度Ｄ０，Ｄ１，・・・，Ｄ５が対応付けられたデータ群に対してそれぞれ主成分分析を行い、各覚醒度Ｄ０，Ｄ１，・・・，Ｄ５についての主成分空間Ｐ０，Ｐ１，・・・，Ｐ５をそれぞれ算出する。これによって、主成分空間の各次元について、覚醒度毎の主成分空間Ｐ０，Ｐ１，・・・，Ｐ５が導出される。なお、主成分の数は、１，２，・・・，最大主成分数である。最大主成分数は、演算負荷や精度などを考慮して任意の数が設定され、オペレータによって予め設定される。
【００２６】
図４、図５に示す例では、ｍ×ｎ次元空間において２つの覚醒度（例えば、Ｄ０とＤ１）が対応付けられたデータ群に対して処理を行った場合の処理結果を示している。黒丸Ｉ０，Ｉ０，Ｉ０，・・・で示される多数の画像データからなるデータ群が、覚醒度Ｄ０が対応付けられたデータ群とする。白丸Ｉ１，Ｉ１，Ｉ１，・・・で示される多数の画像データからなるデータ群が、覚醒度Ｄ１が対応付けられたデータ群とする。所定の個数の主成分で覚醒度Ｄ０のデータ群を主成分分析すると、主成分空間Ｐ０が導出される。また、所定の個数の主成分で覚醒度Ｄ１のデータ群を主成分分析すると、主成分空間Ｐ１が導出される。なお、図４、図５では、説明を容易にするために、２つの覚醒度についてのデータ群に対して処理を行った例を示しているが、実際には、６つの覚醒度についてのデータ群に対して処理を行っている。
【００２７】
直交補空間導出部では、主成分分析の主成分の数毎に、主成分分析手段で導出した各覚醒度Ｄ０，Ｄ１，・・・，Ｄ５についての主成分空間Ｐ０，Ｐ１，・・・，Ｐ５の直交補空間Ｍ０，Ｍ１，・・・，Ｍ５をそれぞれ算出する。これによって、主成分空間の各次元について、覚醒度毎の直交補空間Ｍ０，Ｍ１，・・・，Ｍ５が導出される。
【００２８】
図４に示す例では、覚醒度Ｄ０についての主成分空間Ｐ０に対して直交補空間Ｍ０が導出され、覚醒度Ｄ１についての主成分空間Ｐ１に対して直交補空間Ｍ１が導出される。
【００２９】
共通空間導出部では、主成分分析の主成分の数毎に、直交補空間導出部で導出した６つの覚醒度Ｄ０，Ｄ１，・・・，Ｄ５についての直交補空間Ｍ０，Ｍ１，・・・，Ｍ５の共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５を算出する。これによって、主成分空間の各次元について、共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５が導出される。
【００３０】
図４に示す例では、覚醒度Ｄ０についての直交補空間Ｍ０と覚醒度Ｄ１についての直交補空間Ｍ１との共通空間として、Ｍ０∩Ｍ１で示す空間が導出される。
【００３１】
選択部は、共通空間導出部で導出した主成分空間の各次元における共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５から、画像データを覚醒度Ｄ０，Ｄ１，・・・，Ｄ５毎に最も精度良く分類できる共通空間を探索する。選択部には、第１〜第３の３つの選択手法がある。
【００３２】
第１の選択手法について説明する。選択部では、主成分分析の主成分の数毎に、データベースに格納されている覚醒度Ｄ０が対応付けられたデータ群に含まれる全ての画像データを共通空間導出部で導出した共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５にそれぞれ射影し、この射影したデータ群からなる単位空間を生成する。さらに、選択部では、主成分分析の主成分の数毎に、生成した単位空間を用いて、マハラノビス・タグチ・システムを実行する。
【００３３】
選択部では、主成分空間の各次元でのマハラノビス・タグチ・システムの実行結果を比較する。そして、選択部では、主成分空間の各次元での共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５の中から、画像データを覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５毎に最も精度良く分類できる共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５を選択する。
【００３４】
第２の選択手法について説明する。選択部では、主成分分析の主成分の数毎に、データベースに格納されている各覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５が対応付けられたデータ群について、各データ群に含まれる全ての画像データを共通空間導出部で導出した共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５にそれぞれ射影する。そして、選択部では、主成分分析の主成分の数毎に、共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５の原点と射影された各データとの距離をそれぞれ算出する。さらに、選択部では、主成分分析の主成分の数毎に、各覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５について、射影された各データの距離を度数分布化する。これによって、主成分空間の各次元について、覚醒度毎のヒストグラムＨ０，Ｈ１，・・・，Ｈ５が導出される。
【００３５】
図５に示す例の場合、覚醒度Ｄ０が対応付けられたデータ群の各画像データＩ０，Ｉ０，・・・が共通空間Ｍ０∩Ｍ１にそれぞれ射影されるとともに、覚醒度Ｄ１が対応付けられたデータ群の各画像データＩ１，Ｉ１，・・・が共通空間Ｍ０∩Ｍ１にそれぞれ射影される。そして、この射影された各データと共通空間Ｍ０∩Ｍ１の原点との多数の距離を覚醒度Ｄ０，Ｄ１毎に度数分布化し、覚醒度Ｄ０についてのヒストグラムＨ０と覚醒度Ｄ１についてのヒストグラムＨ１が作成される。ここで、ヒストグラムＨ０とヒストグラムＨ１とが離れており、分離し易いほど、覚醒度Ｄ０と覚醒度Ｄ１とを判別し易い。
【００３６】
そして、選択部では、主成分分析の主成分の数毎に、各覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５についてのヒストグラムＨ０，・・・，Ｈ５間の分離度を算出する。この分離度の算出では、カルバック・ライブラー情報量などの相互情報量を用いて算出する。これによって、主成分空間の各次元についての共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５における分離度が導出される。
【００３７】
選択部では、主成分空間の各次元についての共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５における分離度を比較する。そして、選択部では、主成分空間の各次元での共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５の中から、分離度が最も高い共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５を選択する。この選択された共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５が、画像データを覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５毎に最も精度良く分類できる部分空間である。
【００３８】
第３の選択手法について説明する。選択部では、予め、主成分空間の各次元についての共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５における理想的な各覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５の距離のヒストグラムＨ０’，Ｈ１’，・・・，Ｈ５’を定義する。理想的な各覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５の距離のヒストグラムＨ０’，Ｈ１’，・・・，Ｈ５’とは、ヒストグラムＨ０’，Ｈ１’，・・・，Ｈ５’をそれぞれ完全に分離でき、覚醒度Ｄ０，・・・を高精度に判別できるものである。ここでは、共通空間における理想的な各覚醒度の距離のヒストグラムを定義するために、過去に導出された共通空間における各覚醒度の距離のヒストグラムの多数の導出結果を用いて経験的に定義しており、例えば、第１の手法や第２の手法によって導出された結果を利用する。
【００３９】
次に、選択部では、第２の選択手法と同様の処理により、主成分空間の各次元について、データベースに格納されている各覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５が対応付けられたデータ群から覚醒度毎の距離のヒストグラムＨ０，Ｈ１，・・・，Ｈ５をそれぞれ導出する。
【００４０】
そして、選択部では、主成分分析の主成分の数毎に、各覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５について導出した距離のヒストグラムＨ０，・・・，Ｈ５と予め定義した理想的な各覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５の距離のヒストグラムＨ０，・・・，Ｈ５との近さ（分離度によって定義する）を算出する。近さは、ヒストグラムの共通空間における位置やヒストグラムの形状などの近さである。この近さの算出でも、第２の手法と同様に、相互情報量を用いて算出する。
【００４１】
選択部では、主成分空間の各次元についての各覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５について導出したヒストグラムＨ０，・・・，Ｈ５と予め定義した理想的な各覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５のヒストグラムＨ０’，・・・，Ｈ５’との近さを比較する。そして、選択部では、主成分空間の各次元での共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５の中から、理想的な各覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５のヒストグラムＨ０’，・・・，Ｈ５’に最も近い（分離度が最も低い）覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５のヒストグラムＨ０，・・・，Ｈ５に対応する共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５を選択する。この選択された共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５が、画像データを覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５毎に高精度に分類できる部分空間である。
【００４２】
情報処理装置１では、この選択された共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５（部分空間）を車両に搭載される覚醒度推定装置に提供する。
【００４３】
ちなみに、車両に搭載される覚醒度推定装置では、提供された部分空間をＥＣＵの記憶部に格納している。そして、覚醒度推定装置では、一定時間毎に、カメラでドライバの顔周辺を撮像し、その画像データをＥＣＵに送信する。ＥＣＵでは、画像データを受信する毎に、その画像データを部分空間に射影する。そして、ＥＣＵでは、部分空間に射影された各データの分布から覚醒度を判別する。
【００４４】
図１〜図５を参照して、情報処理装置１の動作について説明する。特に、コンピュータ３における処理については図６、図７、図８、図９のフローチャートに沿って説明する。コンピュータ３における選択部の処理については３つの選択手法についての処理を順に説明する。図６は、図１のコンピュータに構成される主成分分析部、直交補空間導出部、共通空間導出部における処理の流れを示すフローチャートである。図７は、図１のコンピュータに構成される選択部における第１の選択手法の処理の流れを示すフローチャートである。図８は、図１のコンピュータに構成される選択部における第２の選択手法の処理の流れを示すフローチャートである。図９は、図１のコンピュータに構成される選択部における第３の選択手法の処理の流れを示すフローチャートである。
【００４５】
カメラ２では、ドライバが車両運転中に、一定時間毎にドライバの顔周辺を撮像する。そして、カメラ２で取得された運転中の一定時間毎の画像の時系列データには、一定時間毎に覚醒度の官能評価値が対応付けられる。そして、この各時間（ｔ＝１，２，・・・）の覚醒度が対応付けられた多数の画像データがコンピュータ３のデータベースに格納される。上記の動作が様々な運転条件やドライバに対して行われ、コンピュータ３のデータベースには、膨大な量の各覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５が対応付けられた画像データが格納され、各覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５について多数の画像データからなるデータ群が構成される。
【００４６】
情報処理装置１用のアプリケーションプログラムが実行されると、コンピュータ３では、まず、オペレータによる入力などによって主成分分析を行う際の最大主成分数を設定する（Ｓ１０）。また、コンピュータ３では、ｋ（主成分分析を行う際の主成分の数）を１に初期化する（Ｓ１１）。
【００４７】
コンピュータ３では、覚醒度Ｄ０のデータ群をｋ個の主成分で主成分分析して主成分空間Ｐ０を算出する（Ｓ１２）。さらに、コンピュータ３では、主成分空間Ｐ０の直交補空間Ｍ０を算出する（Ｓ１２）。
【００４８】
コンピュータ３では、覚醒度Ｄ１のデータ群をｋ個の主成分で主成分分析して主成分空間Ｐ１を算出する（Ｓ１３）。さらに、コンピュータ３では、主成分空間Ｐ１の直交補空間Ｍ１を算出する（Ｓ１３）。
【００４９】
コンピュータ３では、２つの直交補空間Ｍ０，Ｍ１の共通空間Ｍ０∩Ｍ１を算出する（Ｓ１４）。
【００５０】
コンピュータ３では、覚醒度Ｄ２のデータ群をｋ個の主成分で主成分分析して主成分空間Ｐ２を算出する（Ｓ１５）。さらに、コンピュータ３では、主成分空間Ｐ２の直交補空間Ｍ２を算出する（Ｓ１５）。
【００５１】
コンピュータ３では、３つの直交補空間Ｍ０，Ｍ１，Ｍ２の共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２を算出する（Ｓ１６）。
【００５２】
コンピュータ３では、覚醒度Ｄ３のデータ群をｋ個の主成分で主成分分析して主成分空間Ｐ３を算出する（Ｓ１７）。さらに、コンピュータ３では、主成分空間Ｐ３の直交補空間Ｍ３を算出する（Ｓ１７）。
【００５３】
コンピュータ３では、４つの直交補空間Ｍ０，Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３の共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３を算出する（Ｓ１８）。
【００５４】
コンピュータ３では、覚醒度Ｄ４のデータ群をｋ個の主成分で主成分分析して主成分空間Ｐ４を算出する（Ｓ１９）。さらに、コンピュータ３では、主成分空間Ｐ４の直交補空間Ｍ４を算出する（Ｓ１９）。
【００５５】
コンピュータ３では、５つの直交補空間Ｍ０，Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，Ｍ４の共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４を算出する（Ｓ２０）。
【００５６】
コンピュータ３では、覚醒度Ｄ５のデータ群をｋ個の主成分で主成分分析して主成分空間Ｐ５を算出する（Ｓ２１）。さらに、コンピュータ３では、主成分空間Ｐ５の直交補空間Ｍ５を算出する（Ｓ２１）。
【００５７】
コンピュータ３では、６つの直交補空間Ｍ０，Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，Ｍ４，Ｍ５の共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５を算出する（Ｓ２２）。ここで、ｋ次元の主成分空間での共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５が導出される。
【００５８】
コンピュータ３では、ｋが最大主成分数か否かを判定する（Ｓ２３）。Ｓ２３にてｋが最大主成分数でないと判定した場合、コンピュータ３では、ｋに１を加算してステップＳ１２の処理に戻り（Ｓ２４）、主成分空間の１つ大きい次元での処理を行う。一方、Ｓ２３にてｋが最大主成分数と判定した場合、コンピュータ３では、共通空間を導出するための処理を終了する。これによって、１，・・・，最大主成分数の各次元での共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５が導出される。
【００５９】
選択部の第１の選択手法での処理について説明する。コンピュータ３では、最大主成分数を設定する（Ｓ３０）。また、コンピュータ３では、ｋを１に初期化する（Ｓ３１）。
【００６０】
コンピュータ３では、覚醒度Ｄ０のデータ群の各画像データを主成分空間がｋ次元での共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５にそれぞれ射影し、射影されたデータ群によって単位空間を生成する（Ｓ３２）。そして、コンピュータ３では、生成した単位空間を用いて、マハラノビス・タグチ・システムを実行する（Ｓ３３）。
【００６１】
コンピュータ３では、ｋが最大主成分数か否かを判定する（Ｓ３４）。Ｓ３４にてｋが最大主成分数でないと判定した場合、コンピュータ３では、ｋに１を加算してステップＳ３２の処理に戻り（Ｓ３５）、主成分空間の１つ大きい次元での処理を行う。一方、Ｓ３４にてｋが最大主成分数と判定した場合、コンピュータ３では、主成分空間の各次元でのマハラノビス・タグチ・システムの実行結果を比較し、主成分空間の各次元での共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５の中から、画像データを各覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５に最も精度良く分離できる共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５を選択し（Ｓ３６）、共通空間を選択する処理を終了する。
【００６２】
選択部の第２の選択手法での処理について説明する。コンピュータ３では、最大主成分数を設定し（Ｓ４０）、ｋを１に初期化する（Ｓ４１）。
【００６３】
コンピュータ３では、覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５毎に、各覚醒度のデータ群の各画像データを主成分空間がｋ次元での共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５にそれぞれ射影する（Ｓ４２）。そして、コンピュータ３では、主成分空間がｋ次元での共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５の原点と射影された各データとの距離をそれぞれ算出する（Ｓ４３）。さらに、コンピュータ３では、覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５毎に、算出された多数の距離を度数分布化し、ヒストグラムを作成する（Ｓ４４）。そして、コンピュータ３では、各覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５における距離のヒストグラム間の分離度を算出する（Ｓ４５）。
【００６４】
コンピュータ３では、ｋが最大主成分数か否かを判定する（Ｓ４６）。Ｓ４６にてｋが最大主成分数でないと判定した場合、コンピュータ３では、ｋに１を加算してステップＳ４２の処理に戻り（Ｓ４７）、主成分空間の１つ大きい次元での処理を行う。一方、Ｓ４６にてｋが最大主成分数と判定した場合、コンピュータ３では、主成分空間の各次元についての共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５における分離度を比較し、主成分空間の各次元での共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５の中から、分離度が最も高い共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５を選択し（Ｓ４８）、共通空間を選択する処理を終了する。
【００６５】
選択部の第３の選択手法での処理について説明する。コンピュータ３では、最大主成分数を設定する（Ｓ５０）。コンピュータ３では、主成分空間の１，・・・，最大主成分数の各次元についての共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５における理想的な各覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５の距離のヒストグラムを定義する（Ｓ５１）。そして、コンピュータ３では、ｋを１に初期化する（Ｓ５２）。
【００６６】
コンピュータ３では、覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５毎に、各覚醒度のデータ群の各画像データを主成分空間がｋ次元での共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５にそれぞれ射影する（Ｓ５３）。そして、コンピュータ３では、主成分空間がｋ次元での共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５の原点と射影された各データとの距離をそれぞれ算出する（Ｓ５４）。さらに、コンピュータ３では、覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５毎に、算出された多数の距離を度数分布化し、ヒストグラムを作成する（Ｓ５５）。そして、コンピュータ３では、作成した各覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５についての距離のヒストグラムと予め定義した理想的な各覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５の距離のヒストグラムとの近さを算出する（Ｓ５６）。
【００６７】
コンピュータ３では、ｋが最大主成分数か否かを判定する（Ｓ５７）。Ｓ５７にてｋが最大主成分数でないと判定した場合、コンピュータ３では、ｋに１を加算してステップＳ５３の処理に戻り（Ｓ５８）、主成分空間の１つ大きい次元での処理を行う。一方、Ｓ５７にてｋが最大主成分数と判定した場合、コンピュータ３では、主成分空間の各次元についての各覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５の距離のヒストグラムと予め定義した理想的な各覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５の距離のヒストグラムとの間の近さを比較し、主成分空間の各次元での共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５の中から理想的な各覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５の距離のヒストグラムに最も近い各覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５の距離のヒストグラムに対応する共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５を選択し（Ｓ５９）、共通空間を選択する処理を終了する。
【００６８】
この情報処理装置１によれば、ｍ×ｎの高次元の空間における画像データを覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５毎に高精度に分離できる部分空間（共通空間Ｍ０∩Ｍ１∩Ｍ２∩Ｍ３∩Ｍ４∩Ｍ５）を導出することができる。この部分空間を用いることにより、高次元空間における画像データから覚醒度を高精度に判別することができる。
【００６９】
特に、情報処理装置１では、基準となるデータを共通空間に射影したデータ群を単位空間としてマハラノビス・タグチ・システムを実行することにより、画像データを覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５毎に高精度に分離できる共通空間を高精度に選択することができる。また、情報処理装置１では、共通空間における各覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５の距離のヒストグラム間の分離度を求めることにより、画像データを覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５毎に高精度に分離できる共通空間を高精度に選択することができる。また、情報処理装置１では、実際のデータから導出した共通空間における各覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５の距離のヒストグラムと予め定義した共通空間における各覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５の距離の理想的なヒストグラムとの近さ（分離度によって定義する）を求めることにより、画像データを覚醒度Ｄ０，・・・，Ｄ５毎に高精度に分離できる共通空間を高精度に選択することができる。
【００７０】
以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されることなく様々な形態で実施される。
【００７１】
例えば、本実施の形態では車両のドライバの覚醒度（眠気度合い）の推定に適用したが、他の乗り物の運転者、各種プラントの監視者、夜間の従業者などの様々な人の状態を推定するために利用してもよいし、覚醒状態以外に心理状態（焦り、イライラ、退屈）、疲労状態などの他の状態を推定するものに適用してもよい。また、人の状態以外にも、データが変化するものであれば、他の多種多様のものに適用可能である。
【００７２】
また、本実施の形態では任意の次元の空間の次元を画像の画素数としたが、次元としては多種多様のものを適用でき、例えば、心拍、脳波、呼吸などの生体情報の時系列データ、操舵角、車速、ヨーレートなどの車両挙動の時系列データなどをフーリエ変換して周波数成分に変換し、その周波数成分を所定の周波数領域毎に分割し、その周波数領域の数を次元としてもよいし、あるいは、画像の各画素と周波数成分の各周波数領域を合わせたものを次元としてもよい。また、各画素の情報としては輝度値としたが、他の情報としてもよく、例えば、ＲＧＢの各濃淡値としてもよい。
【００７３】
また、本実施の形態で主成分空間の各次元で導出された共通空間の中から覚醒度毎に最も精度良く分離できる共通空間を選択する方法として３つの手法について説明したが、選択手法として他の手法を適用してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７４】
【図１】本実施の形態に係る情報処理装置の構成図である。
【図２】本実施の形態で取り扱う画像の画素配置の模式図である。
【図３】本実施の形態で取り扱う覚醒度が対応付けられた画像の時系列データである。
【図４】本実施の形態に係る共通空間の一例である。
【図５】本実施の形態に係る共通空間における距離のヒストグラムの一例である。
【図６】図１のコンピュータに構成される主成分分析部、直交補空間導出部、共通空間導出部における処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】図１のコンピュータに構成される選択部における第１の選択手法の処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】図１のコンピュータに構成される選択部における第２の選択手法の処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】図１のコンピュータに構成される選択部における第３の選択手法の処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００７５】
１…情報処理装置、２…カメラ、３…コンピュータ
【図１】
0004900281.tif 000002
【図２】
0004900281.tif 000003
【図３】
0004900281.tif 000004
【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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