(57)【要約】【課題】被観察体に機具を装着することなく、被観察体の生活機能の継続的な測定を可能とする。【解決手段】生活機能測定装置２０は、被観察体Ｏが撮像された複数の撮像画像に基づいて、人物領域Ｐに含まれる人物領域特定点Ｒの人物領域時系列データ及び部位領域Ｑに含まれる部位領域特定点Ｔの部位領域時系列データの抽出と、被観察体Ｏの特定の動作の検出とを行う。動作定量化部２０６は、部位領域時系列データと特定の動作とに基づいて、特定の動作を定量化する。【選択図】図３
2009285077.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被観察体が撮像された複数の撮像画像に対応する複数の撮像画像情報を取得する撮像画像情報取得部と、
前記複数の撮像画像情報に基づいて、前記被観察体を３次元的に表す対象領域に対応する対象領域情報を抽出する対象領域情報抽出部と、
時系列順に取得された前記対象領域情報に基づいて、前記対象領域に設けられる少なくとも一つの対象領域特定点の位置の推移を示す対象領域時系列データを抽出する時系列データ抽出部と、
前記時系列データ抽出部によって抽出された前記対象領域時系列データに基づいて、前記被観察体が行った特定の動作を検出する動作検出部と、
前記時系列データ抽出部によって抽出された前記対象領域時系列データと前記動作検出部によって検出された前記特定の動作とに基づいて、前記特定の動作を定量化する動作定量化部と
を備えることを特徴とする生活機能測定装置。
【請求項２】
前記対象領域時系列データは、前記対象領域の中心を表す一つの前記対象領域特定点の位置の推移、又は、前記対象領域の高さ、幅、奥行きのいずれかを表す２つの前記対象領域特定点の位置の推移を示す
ことを特徴とする請求項１に記載の生活機能測定装置。
【請求項３】
被観察体が撮像された複数の撮像画像に対応する複数の撮像画像情報を取得する撮像画像情報取得部と、
前記複数の撮像画像情報に基づいて、前記被観察体を３次元的に表す人物領域に対応する人物領域情報を抽出する人物領域情報抽出部と、
前記人物領域情報に基づいて、前記被観察体を３次元的に表す複数の部位領域に対応する部位領域情報を抽出する部位領域情報抽出部と、
時系列順に取得された前記人物領域情報に基づいて、前記人物領域に設けられる少なくとも一つの人物領域特定点の位置の推移を示す人物領域時系列データを抽出するとともに、時系列順に取得された前記部位領域情報に基づいて、前記複数の部位領域の少なくとも一つの部位領域に設けられる少なくとも一つの部位領域特定点の位置の推移を示す部位領域時系列データを抽出する時系列データ抽出部と、
前記時系列データ抽出部によって抽出された前記人物領域時系列データに基づいて、前記被観察体が行った特定の動作を検出する動作検出部と、
前記時系列データ抽出部によって抽出された前記部位領域時系列データと前記動作検出部によって検出された前記特定の動作とに基づいて、前記特定の動作を定量化する動作定量化部と
を備えることを特徴とする生活機能測定装置。
【請求項４】
前記人物領域時系列データは、前記人物領域の中心を表す一つの前記人物領域特定点の位置の推移、又は、前記人物領域の高さ、幅、奥行きのいずれかを表す２つの前記人物領域特定点の位置の推移を示し、
前記部位領域時系列データは、前記複数の部位領域の少なくとも一つの部位領域の中心を表す一つの前記部位領域特定点の位置の推移、又は、前記複数の部位領域の少なくとも一つの部位領域の高さ、幅、奥行きのいずれかを表す２つの前記部位領域特定点の位置の推移を示す
ことを特徴とする請求項３に記載の生活機能測定装置。
【請求項５】
前記特定の動作は、歩行動作、座位から立位への起立動作、又は、立位から座位への起立動作である
ことを特徴とする請求項１乃至４の何れかに記載の生活機能測定装置。
【請求項６】
前記動作定量化部は、
前記特定の動作が歩行動作である場合、前記歩行動作における上体の傾斜、歩幅及び歩行速度の少なくとも１つを算出することによって前記歩行動作を定量化し、
前記特定の動作が座位から立位への起立動作である場合、前記起立動作における上体の振れ角、重心動揺及び所要時間の少なくとも１つを算出することによって前記起立動作を定量化する
ことを特徴とする請求項１乃至５の何れかに記載の生活機能測定装置。
【請求項７】
前記動作定量化部が前記特定の動作を定量化することによって得られる定量化値と、前記複数の撮像画像情報と、前記複数の撮像画像が撮像された日付とを対応付けて記憶する記憶部と、
ユーザによって選択された期間において前記記憶部に記憶された２以上の前記定量化値の平均値、前記平均値に標準偏差を加えた値、前記平均値から標準偏差を減じた値、最大値、最小値、中央値及び最頻値の少なくとも１つを算出する算出部と、
前記算出部によって算出された算出値が表示される表示部と、
前記算出値を前記表示部に表示させる表示制御部と
を備えることを特徴とする請求項１乃至６の何れかに記載の生活機能測定装置。
【請求項８】
被観察体が撮像された複数の撮像画像に対応する複数の撮像画像情報に基づいて、前記被観察体が行った特定の動作を定量化することによって前記被観察体の生活機能を測定する生活機能測定装置として機能するコンピュータに、
前記複数の撮像画像情報を取得する工程Ａと、
前記複数の撮像画像情報に基づいて、前記被観察体を３次元的に表す対象領域に対応する対象領域情報を抽出する工程Ｂと、
時系列順に取得された前記対象領域情報に基づいて、前記対象領域に設けられる少なくとも一つの対象領域特定点の位置の推移を示す対象領域時系列データを抽出する工程Ｃと、
前記対象領域時系列データに基づいて、前記特定の動作を検出する工程Ｄと、
前記対象領域時系列データと前記特定の動作とに基づいて、前記特定の動作を定量化する工程Ｅと
を実行させることを特徴とする生活機能測定プログラム。
【請求項９】
被観察体の住居に設けられる撮像装置と、前記撮像装置と通信を行う機能を有する生活機能測定装置とを備える生活機能測定システムであって、
前記生活機能測定装置は、
前記撮像装置で前記被観察体が撮像された複数の撮像画像に対応する複数の撮像画像情報を取得する取得部と、
前記複数の撮像画像情報に基づいて、前記被観察体を３次元的に表す対象領域に対応する対象領域情報を抽出する対象領域情報抽出部と、
時系列順に取得された前記対象領域情報に基づいて、前記対象領域に設けられる少なくとも一つの対象領域特定点の位置の推移を示す対象領域時系列データを抽出する時系列データ抽出部と、
前記時系列データ抽出部によって抽出された前記対象領域時系列データに基づいて、前記被観察体が行った特定の動作を検出する動作検出部と、
前記時系列データ抽出部によって抽出された前記対象領域時系列データと前記動作検出部によって検出された前記特定の動作とに基づいて、前記特定の動作を定量化する動作定量化部と
を備えることを特徴とする生活機能測定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、日常生活における身体能力を示す生活機能を測定する生活機能測定装置、生活機能測定プログラム及び生活機能測定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、被観察体（例えば、老人など）の日常的な動作を観察することによって、被観察体の日常生活における身体能力（以下、「生活機能」という。）を測定する手法が知られている。生活機能を測定する場合、病院などの施設において測定するよりも被観察体の住居において測定する方が、生活機能を簡易かつ正確に測定できる。
【０００３】
例えば、被観察体の体幹に取付けられた加速度センサによって、歩行中の被観察体の進行方向における加速度と横方向における加速度とを測定する手法が提案されている（特許文献１参照）。この手法によれば、被観察体の歩行中の体幹揺動の大きさを算出することができる。
【特許文献１】特開２００７−８９７０３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の手法では被観察体が加速度センサを装着する必要があるため、特許文献１に記載の手法は被観察体にとって煩雑である。そのため、日常生活において被観察体の生活機能を継続的に測定することが困難であった。
【０００５】
そこで、本発明は、被観察体に機具を装着することなく、被観察体の生活機能の継続的な測定を可能とする生活機能測定装置、生活機能測定プログラム及び生活機能測定システム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】
【０００６】
本発明の特徴に係る生活機能測定装置は、被観察体が撮像された複数の撮像画像に対応する複数の撮像画像情報を取得する撮像画像情報取得部と、複数の撮像画像情報に基づいて、被観察体を３次元的に表す対象領域に対応する対象領域情報を抽出する対象領域情報抽出部と、時系列順に取得された対象領域情報に基づいて、対象領域に設けられる少なくとも一つの対象領域特定点の位置の推移を示す対象領域時系列データを抽出する時系列データ抽出部と、時系列データ抽出部によって抽出された対象領域時系列データに基づいて、被観察体が行った特定の動作を検出する動作検出部と、前記時系列データ抽出部によって抽出された対象領域時系列データと前記動作検出部によって検出された特定の動作とに基づいて、特定の動作を定量化する動作定量化部とを備えることを要旨とする。
【０００７】
本発明の特徴に係る生活機能測定装置によれば、被観察体に機具を装着することなく、被観察体の特定の動作を定量化することによって、被観察体の生活機能を測定できる。従って、被観察体にとって簡便であるため、被観察体の日常生活において継続的に生活機能を測定することができる。その結果、被観察体の老化の進行を随時見守ることができる。
【０００８】
本発明の特徴に係る生活機能測定装置において、対象領域時系列データは、対象領域の中心を表す一つの対象領域特定点の位置の推移、又は、対象領域の高さ、幅、奥行きのいずれかを表す２つの対象領域特定点の位置の推移を示してもよい。
【０００９】
本発明の特徴に係る生活機能測定装置は、被観察体が撮像された複数の撮像画像に対応する複数の撮像画像情報を取得する撮像画像情報取得部と、複数の撮像画像情報に基づいて、被観察体を３次元的に表す人物領域に対応する人物領域情報を抽出する人物領域情報抽出部と、人物領域情報に基づいて、被観察体を３次元的に表す複数の部位領域に対応する部位領域情報を抽出する部位領域情報抽出部と、時系列順に取得された人物領域情報に基づいて、人物領域に設けられる少なくとも一つの人物領域特定点の位置の推移を示す人物領域時系列データを抽出するとともに、時系列順に取得された部位領域情報に基づいて、複数の部位領域の少なくとも一つの部位領域に設けられる少なくとも一つの部位領域特定点の位置の推移を示す部位領域時系列データを抽出する時系列データ抽出部と、時系列データ抽出部によって抽出された人物領域時系列データに基づいて、被観察体が行った特定の動作を検出する動作検出部と、時系列データ抽出部によって抽出された部位領域時系列データと動作検出部によって検出された特定の動作とに基づいて、特定の動作を定量化する動作定量化部とを備えることを要旨とする。
【００１０】
本発明の特徴に係る生活機能測定装置において、人物領域時系列データは、人物領域の中心を表す一つの人物領域特定点の位置の推移、又は、人物領域の高さ、幅、奥行きのいずれかを表す２つの人物領域特定点の位置の推移を示し、部位領域時系列データは、複数の部位領域の少なくとも一つの部位領域の中心を表す一つの部位領域特定点の位置の推移、又は、複数の部位領域の少なくとも一つの部位領域の高さ、幅、奥行きのいずれかを表す２つの部位領域特定点の位置の推移を示してもよい。
【００１１】
本発明の特徴に係る生活機能測定装置において、人物領域情報に基づいて、被観察体を３次元的に表す複数の部位領域に対応する部位領域情報を抽出する部位領域情報抽出部を備え、時系列データ抽出部は、時系列順に取得された部位領域情報に基づいて、複数の部位領域の少なくとも一つの部位領域に設けられる少なくとも一つの部位領域特定点の位置の推移を示す部位領域時系列データを抽出し、動作定量化部は、人物領域時系列データに替えて部位領域時系列データに基づいて、特定の動作を定量化してもよい。
【００１２】
本発明の特徴に係る生活機能測定装置において、特定の動作は、歩行動作、座位から立位への起立動作、又は、立位から座位への起立動作であってもよい。
【００１３】
本発明の特徴に係る生活機能測定装置において、動作定量化部は、特定の動作が歩行動作である場合、歩行動作における上体の傾斜、歩幅及び歩行速度の少なくとも１つを算出することによって歩行動作を定量化し、特定の動作が座位から立位への起立動作である場合、起立動作における上体の振れ角、重心動揺及び所要時間の少なくとも１つを算出することによって起立動作を定量化してもよい。
【００１４】
本発明の特徴に係る生活機能測定装置において、動作定量化部が特定の動作を定量化することによって得られる定量化値と、複数の撮像画像情報と、複数の撮像画像が撮像された日付とを対応付けて記憶する記憶部と、ユーザによって選択された期間において記憶部に記憶された２以上の定量化値の平均値、平均値に標準偏差を加えた値、平均値から標準偏差を減じた値、最大値、最小値、中央値及び最頻値の少なくとも１つを算出する算出部と、算出部によって算出された算出値が表示される表示部と、算出値を表示部に表示させる表示制御部とを備えていてもよい。この場合、算出部は、ユーザによって複数の期間が選択された場合、複数の期間それぞれにおいて記憶部に記憶された２以上の定量化値それぞれの平均値、最大値、最小値及び標準偏差の少なくとも１つを算出し、表示制御部は、算出部によって算出され、複数の期間それぞれに対応する複数の算出値を表示部に表示させてもよい。また、表示制御部は、算出部によって算出された算出値と同じ定量化値、または、算出値に最も近い定量化値が得られた複数の撮像画像の少なくとも１つの撮像画像を表示部に表示させてもよい。
【００１５】
本発明の特徴に係る生活機能測定プログラムは、被観察体が撮像された複数の撮像画像に対応する複数の撮像画像情報に基づいて、被観察体が行った特定の動作を定量化することによって被観察体の生活機能を測定する生活機能測定装置として機能するコンピュータに、複数の撮像画像情報を取得する工程Ａと、複数の撮像画像情報に基づいて、被観察体を３次元的に表す対象領域に対応する対象領域情報を抽出する工程Ｂと、時系列順に取得された対象領域情報に基づいて、対象領域に設けられる少なくとも一つの対象領域特定点の位置の推移を示す対象領域時系列データを抽出する工程Ｃと、対象領域時系列データに基づいて、特定の動作を検出する工程Ｄと、対象領域時系列データと特定の動作とに基づいて、特定の動作を定量化する工程Ｅとを実行させることを要旨とする。
【００１６】
本発明の特徴に係る生活機能測定システムは、被観察体の住居に設けられる撮像装置と、撮像装置と通信を行う機能を有する生活機能測定装置とを備える生活機能測定システムであって、生活機能測定装置は、撮像装置で被観察体が撮像された複数の撮像画像に対応する複数の撮像画像情報を取得する取得部と、複数の撮像画像情報に基づいて、被観察体を３次元的に表す対象領域に対応する対象領域情報を抽出する対象領域情報抽出部と、時系列順に取得された対象領域情報に基づいて、対象領域に設けられる少なくとも一つの対象領域特定点の位置の推移を示す対象領域時系列データを抽出する時系列データ抽出部と、時系列データ抽出部によって抽出された対象領域時系列データに基づいて、被観察体が行った特定の動作を検出する動作検出部と、時系列データ抽出部によって抽出された対象領域時系列データと動作検出部によって検出された特定の動作とに基づいて、特定の動作を定量化する動作定量化部とを備えることを要旨とする。
【００１７】
本発明の特徴に係る生活機能測定方法は、被観察体が行った特定の動作を定量化することによって被観察体の生活機能を測定する生活機能測定方法であって、被観察体が撮像された複数の撮像画像を示す複数の撮像画像情報を取得する工程Ａと、複数の撮像画像情報に基づいて、被観察体を３次元的に表す対象領域に対応する対象領域情報を抽出する工程Ｂと、時系列順に取得された対象領域情報に基づいて、対象領域に設けられる少なくとも一つの対象領域特定点の位置の推移を示す対象領域時系列データを抽出する工程Ｃと、対象領域時系列データに基づいて、被観察体が行った特定の動作を検出する工程Ｄと、対象領域時系列データと特定の動作とに基づいて、特定の動作を定量化する工程Ｅとを備えることを要旨とする。
【００１８】
なお、上記「対象領域」は、上記「人物領域」と上記「部位領域」とを含むものである。従って、「対象領域情報」は、「人物領域情報」と「部位領域情報」とを含み、「対象領域時系列データ」は、「人物領域時系列データ」と「部位領域時系列データ」とを含む。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、被観察体に機具を装着することなく、被観察体の生活機能の継続的な測定を可能とする生活機能測定装置、生活機能測定プログラム及び生活機能測定システムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下において、図面を用いて本発明の実施形態について説明する。以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には、同一又は類似の符号を付している。但し、図面は模式的なものであり、各寸法の比率などは現実のものとは異なることに留意すべきである。したがって、具体的な寸法などは以下の説明を参酌して判断すべきである。また、図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることは勿論である。
【００２１】
（生活機能測定システムの構成）
以下において、実施形態に係る生活機能測定システムの構成について、図面を参照しながら説明する。図１は、実施形態に係る生活機能測定システム１の構成を示す図である。
【００２２】
図1に示すように、生活機能測定システム１は、撮像装置１０と生活機能測定装置２０とを備える。撮像装置１０と生活機能測定装置２０とは、ネットワーク３０を介して接続される。
【００２３】
撮像装置１０は、被観察体Ｏの住居に設けられる。具体的には、撮像装置１０は、被観察体Ｏの居室や廊下などに設けられる。撮像装置１０は、被観察体Ｏを継続して撮像することによって画像情報を取得し、撮像画像情報を生活機能測定装置２０に送信する。撮像装置１０の構成については後述する。
【００２４】
生活機能測定装置２０は、例えば、生活機能測定システム１を管理する管理センターに設けられる。生活機能測定装置２０は、ネットワーク３０を介して、撮像装置１０から送信された画像情報を取得する。生活機能測定装置２０は、被観察体Ｏの日常的な動作を観察することによって、被観察体Ｏの日常生活における身体能力（以下、「生活機能」という。）を測定する。また、生活機能測定装置２０は、臥位が検出された場合に、被観察体Ｏが転倒したことを検知し、アラームを発報してもよい。生活機能測定装置２０の構成については後述する。
【００２５】
ここで、本実施形態では、「動作」は、ある時間長をもった姿勢の遷移のひと纏まりを意味する。すなわち、「動作」には、歩行（立位から立位）、起立（座位から立位）、着座（立位から座位）、走る、飛び跳ねる、或いは寝転ぶなどが含まれる。また、「姿勢」は、「立位」、「座位」、「臥位」等、人物の高さ方向に違いのある体勢や格好を意味する。また、「特定の動作」は、生活機能測定装置２０が被観察体Ｏの生活機能を測定するために検出する動作である。また、「動作の定量化」とは、動作を物理量に数値化することである。
【００２６】
なお、「動作」のうち「歩行」及び「起立」は、人間の老化が進行するほど顕著に困難になる動作であるため、日常的に行われる様々な動作のうち生活機能の測定のために観察する動作として好適である。従って、本実施形態では、「特定の動作」として「歩行」及び「起立」を例に挙げて主に説明する。
【００２７】
（撮像装置の構成）
以下において、実施形態に係る撮像装置１０の構成について、図面を参照しながら説明する。図２は、実施形態に係る撮像装置１０の構成を示す図である。
【００２８】
図２に示すように、撮像装置１０は、撮像部１２と通信部１３とを有する。
【００２９】
撮像部１２は、所定期間毎（例えば、２０ｍｓｅｃ毎）に被観察体Ｏを撮像するステレオカメラである。従って、撮像部１２は、被観察体Ｏを左カメラ及び右カメラによって撮像する。撮像部１２は、左カメラの撮像画像に対応する左撮像画像情報と右カメラの撮像画像に対応する右撮像画像情報を通信部１３に送信する。
【００３０】
通信部１３は、撮像部１２から受信した左撮像画像情報及び右撮像画像情報を生活機能測定装置２０に送信する。
【００３１】
（生活機能測定装置の構成）
以下において、実施形態に係る生活機能測定装置２０の構成について、図面を参照しながら説明する。図３は、実施形態に係る生活機能測定装置２０の構成を示す図である。
【００３２】
図３に示すように、生活機能測定装置２０は、撮像画像情報取得部２０１、人物領域情報抽出部２０２、部位領域情報抽出部２０３、時系列データ抽出部２０４、動作検出部２０５、動作定量化部２０６、記憶部２０７、算出部２０８、表示制御部２０９及び表示部２１０を備える。
【００３３】
撮像画像情報取得部２０１は、ネットワーク３０を介して、撮像装置１０から送信された左撮像画像情報及び右撮像画像情報を含む各種撮像画像情報を取得する。
【００３４】
ここで、「撮像画像情報」には、以下の情報が含まれる。
【００３５】
（１）ステレオカメラによって撮像された左カメラの撮像画像に対応する左撮像画像情報、及び右カメラの撮像画像に対応する右撮像画像情報
（２）一方のカメラによって被観察体Ｏがいない状態で撮像された背景画像に対応する背景画像情報
（３）一方のカメラによって被観察体Ｏがいる状態で撮像され、グレイスケール化された撮像画像と背景画像との差分を示す差分画像に対応する差分画像情報
（４）差分画像を２値化することによって取得され、被観察体Ｏを２次元的に表す２値化画像に対応する２値化画像情報
（５）左撮像画像情報及び右撮像画像情報に基づいて算出され、被観察体Ｏを含む全景を３次元空間にプロットできる全景の３次元座標情報
なお、撮像画像情報取得部２０１は、背景画像情報を撮像装置１０から取得してもよいし、後述する記憶部２０７に予め格納された背景画像情報を取得してもよい。
【００３６】
撮像画像情報取得部２０１は、複数の撮像画像情報、具体的には、２値化画像情報及び全景の３次元座標情報を人物領域情報抽出部２０２に送信する。撮像画像情報取得部２０１は、複数の撮像画像情報を記憶部２０７に格納する。撮像画像情報取得部２０１における「撮像画像情報の取得処理」の詳細については後述する。
【００３７】
人物領域情報抽出部２０２は、撮像画像情報取得部２０１から複数の撮像画像情報、具体的には、２値化画像情報及び全景の３次元座標情報を取得する。人物領域情報抽出部２０２は、２値化画像情報と全景の３次元座標情報との差分を算出することによって、被観察体Ｏを３次元的に表す人物領域Ｐに対応する人物領域情報を抽出する。
【００３８】
ここで、「人物領域情報」には、以下の情報が含まれる。
【００３９】
（１）２値化画像情報と全景の３次元座標情報との差分により算出され、被観察体Ｏを３次元的に表す人物領域Ｐに該当すると推察される被観察体Ｏの３次元座標情報
（２）被観察体Ｏの３次元座標情報を囲む直方体、球体或いは楕円球体に対応する情報
図４は、人物領域Ｐの一例を示す図である。図４に示すように、本実施形態に係る「人物領域情報」は、被観察体Ｏの３次元座標情報を囲む直方体に対応する情報である。人物領域Ｐは、被観察体Ｏの鉛直方向の大きさを「高さＨ」、被観察体Ｏの前後方向の大きさを「幅Ｗ」、被観察体Ｏの左右方向の大きさを「奥行きＤ」によって表される。
【００４０】
人物領域情報抽出部２０２は、人物領域情報を、部位領域情報抽出部２０３及び時系列データ抽出部２０４に送信する。人物領域情報抽出部２０２における「人物領域情報の抽出処理」の詳細については後述する。
【００４１】
部位領域情報抽出部２０３は、人物領域情報抽出部２０２から人物領域情報を取得する。部位領域情報抽出部２０３は、人物領域情報に基づいて、複数の部位領域Ｑ（図１０参照）を示す部位領域情報を抽出する。具体的には、部位領域情報抽出部２０３は、人物領域Ｐを複数の領域に分割し、分割結果に応じて部位領域Ｑを作成する。
【００４２】
ここで、複数の部位領域Ｑに対応する「部位領域情報」には、以下の情報が含まれる。
【００４３】
（１）被観察体Ｏの各部位（例えば、頭部、胴部、足部など）を３次元的に表す領域に該当すると推察される各部位の３次元座標情報
（２）各部位の３次元座標情報を囲む直方体、球体或いは楕円球体に対応する情報
部位領域情報抽出部２０３は、部位領域情報を時系列データ抽出部２０４に送信する。部位領域情報抽出部２０３における「部位領域情報の抽出処理」の詳細については後述する。
【００４４】
時系列データ抽出部２０４は、人物領域情報抽出部２０２から時系列順に人物領域情報を取得する。時系列データ抽出部２０４は、人物領域に設けられる人物領域特定点の位置の推移を示す人物領域時系列データを抽出する。なお、人物領域特定点は、後述するように、人物領域Ｐの中心点（人物領域Ｐの中心の点）、高さ、幅、奥行きなどを示す。
【００４５】
また、時系列データ抽出部２０４は、部位領域情報抽出部２０３から時系列順に複数の部位領域情報を取得する。時系列データ抽出部２０４は、複数の部位領域それぞれに設けられる部位領域特定点Ｔの位置の推移を示す部位領域時系列データを抽出する。なお、部位領域特定点Ｔは、後述するように、部位領域Ｑの中心点（部位領域Ｑの中心の点）、高さ、幅、奥行きなどを示す。時系列データ抽出部２０４における「人物領域時系列データ及び部位領域時系列データの抽出処理」の詳細については後述する。時系列データ抽出部２０４は、人物領域時系列データを動作検出部２０５に送信するとともに、部位領域時系列データを動作定量化部２０６に送信する。
【００４６】
動作検出部２０５は、時系列データ抽出部２０４から人物領域時系列データを取得する。動作検出部２０５は、人物領域時系列データに基づいて、被観察体Ｏが行った特定の動作（歩行又は起立）を検出する。動作検出部２０５は、例えば、人物領域Ｐの中心点、高さ、幅、奥行きなどの時系列に従った変動から特定の動作を検出することができる。動作検出部２０５における「特定の動作の検出処理」の詳細については後述する。動作検出部２０５は、検出した特定の動作を動作定量化部２０６に通知する。
【００４７】
動作定量化部２０６は、部位領域時系列データを時系列データ抽出部２０４から取得する。動作定量化部２０６は、動作検出部２０５からの通知によって、被観察体Ｏが行った特定の動作を認識する。動作定量化部２０６は、部位領域時系列データと特定の動作とに基づいて、特定の動作を定量化する。具体的には、動作定量化部２０６は、特定の動作が「歩行」である場合、上体の傾斜、歩幅、及び歩行速度を算出する。また、動作定量化部２０６は、特定の動作が「起立」である場合、上体の振れ角、重心動揺、及び起立に要した時間を算出する。以下、このように算出された値を、「定量化値」と総称する。動作定量化部２０６は、特定の動作を定量化することによって得られた定量化値を記憶部２０７に格納する。動作定量化部２０６における「特定の動作の定量化処理」の詳細については後述する。
【００４８】
記憶部２０７は、定量化値と、複数の撮像画像情報と、複数の撮像画像が撮像された日時とを対応付けて記憶する。
【００４９】
算出部２０８は、ユーザ（管理者など）によって選択された期間において記憶部２０７に記憶された２以上の定量化値の平均値、平均値に標準偏差を加えた値、平均値から標準偏差を減じた値、最大値、最小値、中央値及び最頻値（以下、「算出値」と総称する。）を算出する。なお、中央値とは、有限個のデータを小さい順に並べたときに中央に位置する値、または、中央に近い２つの値の算術平均値である。また、最頻値とは、度数分布（ヒストグラム）において最も高い度数を示す値である。
【００５０】
表示制御部２０９は、算出部２０８によって算出された算出値を表示部２１０に表示する。また、表示制御部２０９は、選択された期間の撮像画像のうち、算出値と同じ定量化値、または、算出値に最も近い定量化値が得られた撮像画像を表示部２１０に表示する。
【００５１】
表示部２１０は、算出値及び撮像画像を表示するモニタである。表示部２１０における表示例については後述する。
【００５２】
（生活機能測定処理の概略）
以下において、実施形態に係る生活機能測定装置２０における生活機能測定処理の概略について、図面を参照しながら説明する。図５は、生活機能測定処理の概略を示すフロー図である。
【００５３】
ステップＳ１０において、撮像画像情報取得部２０１は、複数の撮像画像情報を取得する。
【００５４】
ステップＳ２０において、人物領域情報抽出部２０２は、複数の撮像画像情報に基づいて、人物領域Ｐに対応する人物領域情報を抽出する。
【００５５】
ステップＳ３０において、部位領域情報抽出部２０３は、人物領域情報に基づいて、被観察体Ｏを３次元的に表す複数の部位領域Ｑを示す部位領域情報を抽出する。
【００５６】
ステップＳ４０において、時系列データ抽出部２０４は、時系列順に取得された人物領域情報に設けられる人物領域特定点の位置の推移を示す人物領域時系列データを抽出するとともに、時系列順の部位領域情報に設けられる部位領域特定点の位置の推移を示す部位領域時系列データを抽出する。
【００５７】
ステップＳ５０において、動作検出部２０５は、人物領域時系列データに基づいて、被観察体Ｏが行った特定の動作を検出する。なお、動作検出部２０５は、人物領域時系列データに限らず、部位領域時系列データに基づいて特定の動作を検出してもよい。
【００５８】
ステップＳ６０において、動作定量化部２０６は、部位領域時系列データに基づいて、特定の動作を定量化する。
【００５９】
以下において、ステップＳ１０、Ｓ３０〜Ｓ６０に係る各処理について詳細に説明する。
【００６０】
（撮像画像情報の取得処理）
以下において、撮像画像情報の取得処理（ステップＳ１０）の詳細について、図面を参照しながら説明する。図６は、撮像画像情報の取得処理を示すフロー図である。
【００６１】
ステップＳ１１において、一方のカメラによって被観察体Ｏがいない状態で撮像された背景画像情報に基づいて、一方のカメラによって撮像された撮像画像をグレイスケール化する。
【００６２】
ステップＳ１２において、グレイスケール化された撮像画像と背景画像との差分を示す２次元の差分画像に対応する差分画像情報を取得する。具体的には、背景差分法を用いて、グレイスケール化された撮像画像と背景画像との対応する画素毎に画素値の差の絶対値を算出する。
【００６３】
ステップＳ１３において、差分画像を２値化することによって、被観察体Ｏを２次元的に表す２値化画像に対応する２値化画像情報を抽出する。
【００６４】
ステップＳ１４において、ステップＳ１１〜１３と並行して、左撮像画像情報及び右撮像画像情報に基づいて、被観察体Ｏを含む全景を３次元空間にプロットできる全景の３次元座標情報を算出する。具体的には、３次元測量法を用いて、左撮像画像情報及び右撮像画像情報からピクセル毎に奥行き情報を算出する。
【００６５】
（人物領域情報の抽出処理）
以下において、人物領域情報の抽出処理（ステップＳ２０）の詳細について、図面を参照しながら説明する。図７は、人物領域情報の抽出処理を示すフロー図である。
【００６６】
ステップＳ２１において、２値化画像情報と全景の３次元座標情報との差分を算出する。これにより、被観察体Ｏを３次元的に表す人物領域Ｐに該当すると推察される被観察体Ｏの３次元座標情報を抽出する。
【００６７】
ステップＳ２２において、被観察体Ｏの３次元座標を囲む直方体、球体或いは楕円球体を検出する。本実施形態では、人物領域Ｐとしての直方体を検出する。
【００６８】
ステップＳ２３において、被観察体Ｏの３次元座標を囲む直方体、球体或いは楕円球体の大きさを算出する。具体的には、本実施形態では、人物領域Ｐである直方体の「高さＨ」、「幅Ｗ」及び「奥行きＤ」を算出する（図４参照）。
【００６９】
（部位領域情報の抽出処理）
以下において、部位領域情報の抽出処理（ステップＳ３０）の詳細について、図面を参照しながら説明する。図８は、部位領域情報の抽出処理を示すフロー図である。
【００７０】
ステップＳ３１において、人物領域情報に基づいて、被観察体Ｏの姿勢を推定する。図９は、ステップＳ３１の詳細を示すフロー図である。
【００７１】
ステップＳ３１１において、人物領域情報に基づいて、人物領域Ｐの高さＨ、幅Ｗ及び奥行きＤを算出する。
【００７２】
ステップＳ３１２において、アスペクト比Ｗ／Ｈ及びアスペクト比Ｄ／Ｈを算出する。
【００７３】
ステップＳ３１３において、アスペクト比Ｗ／Ｈ、アスペクト比Ｄ／Ｈ、及び所定の規則に基づいて、姿勢を推定する。具体的には、例えば、以下の（ａ）〜（ｃ）の規則を用いる。
【００７４】
（ａ）  Ｗ／Ｈ＜０．４、または、Ｄ／Ｈ＜０．４のとき、被観察体Ｏの姿勢を「立位」と推定する。
【００７５】
（ｂ）  Ｗ／Ｈ＞１．５、または、Ｄ／Ｈ＞１．５のとき、被観察体Ｏの姿勢を「臥位」と推定する。
【００７６】
（ｃ）  上記（ａ）、（ｂ）以外のとき、被観察体Ｏの姿勢を「座位」と推定する。
【００７７】
ステップＳ３２において、被観察体Ｏの姿勢が「臥位」であるか否かを判定する。被観察体Ｏの姿勢が「臥位」である場合には、次の人物領域情報について姿勢を推定する。被観察体Ｏの姿勢が「臥位」でない場合には、ステップＳ３３に進む。
【００７８】
ステップＳ３３において、人物領域情報に基づいて、被観察体Ｏの頭部を表す頭部領域Ｑ１に対応する頭部領域情報を抽出する。具体的には、人物領域Ｐの上端から所定の位置で人物領域Ｐを上下２つの直方体（例えば、上側：下側＝１：７）に分割する。また、上側の直方体の幅Ｗ及び奥行きＤを適切な大きさとする。具体的には、一般的な頭部の大きさに調整する手法や、３次元座標に基づいて頭部を囲む直方体を再度抽出する手法によって頭部領域Ｑ１を抽出できる。
【００７９】
ステップＳ３４において、被観察体Ｏの姿勢が「座位」であるか否かを判定する。被観察体Ｏの姿勢が「座位」である場合には、ステップＳ３５に進む。被観察体Ｏの姿勢が「座位」でない場合には、ステップＳ３６に進む。
【００８０】
ステップＳ３５において、人物領域情報と頭部領域情報とに基づいて、被観察体Ｏの胴部を表す胴部領域Ｑ２に対応する胴部領域情報と、被観察体Ｏの足部を表す足部領域Ｑ３に対応する足部領域情報とを抽出する。具体的には、ステップＳ３４における下側の直方体の上端から所定の位置で２つの直方体に分割する。この場合、被観察体Ｏの姿勢は「座位」であるので、例えば、上側：下側＝３：１とする。また、上側の直方体の幅Ｗ及び奥行きＤを、適切な胴部の大きさに調整する。同様に、下側の直方体の幅Ｗ及び奥行きＤを、適切な足部の大きさに調整する。
【００８１】
ステップＳ３６において、ステップＳ３５と同様に、胴部領域情報と足部領域情報とを抽出する。ただし、被観察体Ｏの姿勢は「立位」であるので、例えば、上側：下側＝１：１とする。
【００８２】
図１０は、頭部領域Ｑ１、胴部領域Ｑ２及び足部領域Ｑ３（部位領域Ｑ）の一例を示す図である。図１０に示すように、頭部領域Ｑ１、胴部領域Ｑ２及び足部領域Ｑ３は、それぞれ、被観察体Ｏの頭部、胴部及び足部を囲む直方体である。図１０に示すように、頭部領域Ｑ１、胴部領域Ｑ２及び足部領域Ｑ３それぞれの大きさは、高さＨ１〜Ｈ３、幅Ｗ１〜Ｗ３、奥行きＤ１〜Ｄ３によって表される。
【００８３】
（人物領域時系列データ及び部位領域時系列データの抽出処理）
以下において、人物領域時系列データ及び部位領域時系列データの抽出処理（ステップＳ４０）の詳細について、図面を参照しながら説明する。
【００８４】
まず、図１１に示すように、人物領域Ｐに、人物領域特定点Ｒ１１（被観察体Ｏの右端），Ｒ１２（被観察体Ｏの上端），Ｒ１３（被観察体Ｏの後端），Ｒ１４（被観察体Ｏの左端）及びＲＣ（人物領域Ｐの中心点）を設ける。従って、高さＨは、人物領域特定点Ｒ１１と人物領域特定点Ｒ１２との直線距離である。幅Ｗは、人物領域特定点Ｒ１１と人物領域特定点Ｒ１３との直線距離である。奥行きＤは、人物領域特定点Ｒ１１と人物領域特定点Ｒ１４との直線距離である。
【００８５】
次に、時系列順の人物領域Ｐごとに人物領域特定点Ｒの撮像空間（ＸＹＺ軸）上における位置の推移を示す人物領域時系列データを抽出する。なお、人物領域特定点Ｒが２つ以上設けられる場合には、人物領域時系列データは、２つの人物領域特定点Ｒ間の距離の推移を示すものであってもよい。
【００８６】
一方、本実施形態では、複数の部位領域Ｑ（頭部領域Ｑ１、胴部領域Ｑ２及び足部領域Ｑ３）それぞれに部位領域特定点Ｔを設ける。
【００８７】
具体的には、図１２に示すように、頭部領域Ｑ１に、部位領域特定点Ｔ１１（頭部領域Ｑ１の右端），Ｔ１２（頭部領域Ｑ１の上端），Ｔ１３（頭部領域Ｑ１の後端），Ｔ１４（頭部領域Ｑ１の左端）及びＴＣ１（頭部領域Ｑ１の中心点）を設ける。従って、高さＨ１は、部位領域特定点Ｔ１１と部位領域特定点Ｔ１２との直線距離である。幅Ｗ１は、部位領域特定点Ｔ１１と部位領域特定点Ｔ１３との直線距離である。奥行きＤ１は、部位領域特定点Ｔ１１と部位領域特定点Ｔ１４との直線距離である。
【００８８】
また、図１２に示すように、胴部領域Ｑ２に、部位領域特定点Ｔ２１（胴部領域Ｑ２の右端），Ｔ２２（胴部領域Ｑ２の上端），Ｔ２３（胴部領域Ｑ２の後端），Ｔ２４（胴部領域Ｑ２の左端）及びＴＣ２（胴部領域Ｑ２の中心点）を設ける。高さＨ２は、部位領域特定点Ｔ２１と部位領域特定点Ｔ２２との直線距離である。幅Ｗ２は、部位領域特定点Ｔ２１と部位領域特定点Ｔ２３との直線距離である。奥行きＤ２は、部位領域特定点Ｔ２１と部位領域特定点Ｔ２４との直線距離である。
【００８９】
また、図１２に示すように、足部領域Ｑ３に、部位領域特定点Ｔ３１（足部領域Ｑ３の右端），Ｔ３２（足部領域Ｑ３の上端），Ｔ３３（足部領域Ｑ３の後端），Ｔ３４（足部領域Ｑ３の左端）及びＴＣ３（足部領域Ｑ３の中心点）を設ける。高さＨ３は、部位領域特定点Ｔ３１と部位領域特定点Ｔ３２との直線距離である。幅Ｗ３は、部位領域特定点Ｔ３１と部位領域特定点Ｔ３３との直線距離である。奥行きＤ３は、部位領域特定点Ｔ３１と部位領域部位領域特定点Ｔ３４との直線距離である。
【００９０】
次に、時系列順のごとに部位領域特定点Ｔの撮像空間（ＸＹＺ軸）上における位置の推移を示す部位領域時系列データを抽出する。なお、複数の部位領域Ｑそれぞれに部位領域特定点Ｔが２つ以上設けられる場合には、部位領域時系列データは、２つの部位領域特定点Ｔ間の距離の推移を示すものであってもよい。
【００９１】
ここで、図１３は、部位領域時系列データの一例を示す図である。具体的には、図１３（ａ）は、被観察体Ｏが「起立（座位から立位への遷移）」動作をおこなった場合の、高さＨ３の時系列データである。図１３（ｂ）は、被観察体Ｏが「歩行」動作をおこなった場合の、幅Ｗ３の時系列データである。
【００９２】
図１３（ａ）に示すように、「起立」動作では、足部領域Ｑ３の高さＨ３（Ｔ３１に対するＴ３２の位置）が変位する。また、図１３（ｂ）に示すように、「歩行」動作では、足部領域Ｑ３の幅Ｗ３（Ｔ３１に対するＴ３３の位置）が周期的に変位する。
【００９３】
（動作検出処理）
以下において、動作検出処理（ステップＳ５０）の詳細について説明する。
【００９４】
本実施形態では、動作検出部２０５は、周知の隠れマルコフモデルを用いて、被観察体Ｏの特定の動作を検出する。
【００９５】
具体的には、動作検出部２０５は、特定の動作である「歩行」、「起立」に対応する動作基本モデルを記憶している。動作基本モデルは、特定の動作における人物領域の変化傾向を示す時系列データである。
【００９６】
動作検出部２０５は、時系列データ抽出部２０４から取得した人物領域時系列データが、各動作基本モデルを再現できる確率を算出する。動作検出部２０５は、最も確率の高い動作基本モデルを判定することによって、被観察体Ｏが行った特定の動作を検出する。
【００９７】
なお、動作基本モデルは、特定の動作における部位領域の変化傾向を示す時系列データであってもよい。この場合、動作検出部２０５は、部位領域時系列データが動作基本モデルを再現できる確率を算出することによって、特定の動作を検出できる。
【００９８】
また、動作検出部２０５は、姿勢の変化のタイミングを用いることによって、特定の動作の開始と終了とを認識できる。例えば、「起立」は、座位から立位への変化タイミングを用いる。
【００９９】
ここで、「歩行」は、姿勢の変化タイミングが存在しないため、予め撮像画像中に検知エリア（特定の経路）設定しておくことが好ましい。従って、撮像装置１０は、被観察体Ｏが検知エリアを通り抜けた場合の撮像画像情報を、生活機能測定装置２０に送信することが好ましい。これによって、より有用な撮像画像だけを用いることができる。
【０１００】
（動作の定量化処理）
以下において、動作の定量化処理（ステップＳ６０）の詳細について説明する。
【０１０１】
まず、本実施形態に係る動作定量化部２０６が定量化する動作の要素について、図１４を参照しながら説明する。図１４は、人間の身体能力の代表的な指標を示す図である。図１４に示すように、このような指標は、日常生活に含まれるか否か、及び動きが大きいか否かによって分類することができる。
【０１０２】
ここで、本発明は、被観察体Ｏの日常的な動作を観察することによって生活機能を測定するものである。そのため、動作定量化部２０６が定量化する動作の要素は、日常生活の多くの場面で観察されるとともに、動きが比較的大きく観察が容易であることが好ましい。従って、本実施形態では、動作定量化部２０６は、動作検出部２０５によって「歩行」が検出された場合、歩行速度、歩幅及び上体の傾斜を算出する。また、動作定量化部２０６は、動作検出部２０５によって「起立」が検出された場合、上体の振れ角、重心動揺、及び起立に要した時間を算出する。
【０１０３】
なお、人間の老化が進行するに従って、歩行速度及び歩幅は小さくなり、歩行時の上体傾斜、起立時の上体の振れ角、重心動揺、及び起立に要する時間は大きくなる。
【０１０４】
以下、各要素の算出方法について説明する。
【０１０５】
（１）歩行速度
歩行速度の算出方法について、図１５を用いて説明する。図１５は、時刻ｔ１とｔ２とにおける部位領域Ｑを示す図である。
【０１０６】
動作定量化部２０６は、部位領域時系列データに基づいて、部位領域特定点ＴＣ１〜ＴＣ３の移動速度を算出する。
【０１０７】
具体的には、動作定量化部２０６は、部位領域特定点ＴＣ１の（Ｘ，Ｙ）座標に基づいて、時刻ｔ１からｔ２における部位領域特定点ＴＣ１のＸＹ平面上での変位αを算出する。次に、動作定量化部２０６は、部位領域特定点ＴＣ１の移動速度Ｖ１を、Ｖ１＝α／（ｔ２−ｔ１）に従って算出する。同様に、部位領域特定点ＴＣ２の移動速度Ｖ２、部位領域特定点ＴＣ３の移動速度Ｖ３を算出する。
【０１０８】
動作定量化部２０６は、移動速度Ｖ１〜Ｖ３の平均値を歩行速度とすることができる。また、動作定量化部２０６は、速度Ｖ１〜Ｖ３のいずれかを歩行速度としてもよい。この場合、頭部及び足部の揺れは、胴部の揺れに比べて大きいため、動作定量化部２０６は、移動速度Ｖ２を歩行速度とすることが好ましい。
【０１０９】
また、歩行時の揺れの大きさに応じて、移動速度Ｖ１〜Ｖ３に重み付けをした上で平均値を算出してもよい。具体的には、揺れが小さい順に、胴部に０．５、頭部に０．３、足部に０．２の重み付けをする場合、歩行速度＝Ｖ１×０．３＋Ｖ２×０．５＋Ｖ３×０．２である。
【０１１０】
（２）歩幅
歩幅の算出方法について、図１２を用いて説明する。図１２では、被観察体Ｏは、Ｘ軸方向に沿って歩行するものとする。動作定量化部２０６は、部位領域時系列データに基づいて、部位領域特定点Ｔ３１とＴ３３との間隔、すなわち、幅Ｗ３の最大値を算出する。動作定量化部２０６は、幅Ｗ３の最大値を被観察体Ｏの歩幅とすることができる。
【０１１１】
一方、被観察体ＯがＹ軸方向に沿って歩行する場合、動作定量化部２０６は、部位領域特定点Ｔ３１とＴ３４との間隔、すなわち、奥行きＤ３の最大値を算出する。また、被観察体ＯがＸ軸及びＹ軸と交差する方向に沿って歩行する場合、動作定量化部２０６は、幅Ｗ３と奥行きＤ３との最大値や、幅Ｗ３と奥行きＤ３との２乗平均値を算出してもよい。
【０１１２】
なお、動作定量化部２０６は、各部位領域特定点Ｔの（Ｘ，Ｙ，Ｚ）座標に基づいて被観察体Ｏの進行方向を特定できる。
【０１１３】
（３）歩行時の上体傾斜
歩行時の上体傾斜の算出方法について、図１６を用いて説明する。図１６は、歩行時における複数の部位領域Ｑを示す図である。
【０１１４】
動作定量化部２０６は、部位領域特定点ＴＣ１と部位領域特定点ＴＣ２とを通るベクトルβと鉛直方向とがなす角度γを算出する。具体的には、動作定量化部２０６は、部位領域時系列データに基づいて、部位領域特定点ＴＣ１と部位領域特定点ＴＣ２との（Ｘ，Ｙ，Ｚ）座標を抽出する。動作定量化部２０６は、これらの座標に基づいて角度γを算出することができる。
【０１１５】
（４）起立時の上体の振れ角
起立時の上体の振れ角の算出方法について、図１７を用いて説明する。図１７（ａ）は、起立時における複数の部位領域Ｑを示す図である。
【０１１６】
動作定量化部２０６は、部位領域特定点ＴＣ１と部位領域特定点ＴＣ２とを通るベクトルβと鉛直方向とがなす角度δを算出する。具体的には、動作定量化部２０６は、部位領域時系列データに基づいて、部位領域特定点ＴＣ１と部位領域特定点ＴＣ２それぞれの（Ｘ，Ｙ，Ｚ）座標を抽出する。動作定量化部２０６は、これらの座標に基づいて角度δを算出する。
【０１１７】
図１７（ｂ）は、起立が完了するまでの角度δの大きさを時間軸上で示した図である。図１７（ｂ）に示すように、起立開始時点では、被観察体Ｏは前のめりになるため角度δは大きく、起立完了に向かって小さくなる。角度δの変化量εが、上体の振れ角である。
【０１１８】
（５）起立時の重心動揺
起立時の重心動揺の算出方法について、図１８を用いて説明する。
【０１１９】
動作定量化部２０６は、部位領域時系列データに基づいて、胴部領域Ｑ２の部位領域特定点ＴＣ２の（Ｘ，Ｙ）座標を抽出する。図１８は、起立完了までにおける部位領域特定点ＴＣ２の動きをＸＹ面に投影した図である。図１８では、起立開始時における部位領域特定点ＴＣ２の（Ｘ，Ｙ）座標が原点である。また、図１８では、領域Ｒは、原点を中心として、（Ｘ２＋Ｙ２）1/2の値が最大となる部位領域特定点ＴＣ２を通る円である。動作定量化部２０６は、図１８に示す領域Ｒの面積に基づいて、重心動揺を相対的に測定することができる。
【０１２０】
なお、動作定量化部２０６は、部位領域特定点ＴＣ２に替えて、部位領域特定点ＴＣ１、または、部位領域特定点ＴＣ３を用いてもよい。
【０１２１】
（６）起立に要する時間
起立に要する時間の算出方法について説明する。動作定量化部２０６は、起立開始から起立完了までに被観察体Ｏが要した時間を算出する。
【０１２２】
この場合、「起立」を「座位」から「立位」への遷移と捉えると、「起立開始」と「起立完了」との境界が不明確である。そこで、「起立」を、より詳細に捉えることが好ましい。
【０１２３】
例えば、図１９に示すように、「起立」を、「床面に臀部が設置した座位」、「しゃがむ」、「やや前屈」、「立位が完了した立位」の４つの姿勢の遷移であると定義する。動作定量化部２０６は、「床面に臀部が設置した座位」から「立位が完了した立位」までの遷移時間を測定する。なお、「床面に臀部が設置した座位」とは、例えば、「部位領域特定点ＴＣ１の位置が、高さＨ（すなわち、Ｈ１+Ｈ２+Ｈ３）の４０〜６０％の位置にある状態」である。また、「立位が完了した立位」とは、例えば、「部位領域特定点ＴＣ１の位置が、高さＨの８０％以上の位置にある状態」である。
【０１２４】
（表示部における表示例）
以下において、表示部２１０における表示例について、図面を参照しながら説明する。なお、動作定量化部２０６が特定の動作を定量化することによって得られた値を「定量化値」と総称する。
【０１２５】
図２０は、表示部２１０の表示領域（画面）を示す図である。図２０に示すように、表示部２１０の表示領域には、「トレンド表示領域」と、「注意表示領域」と、「画像表示領域」とが設けられる。
【０１２６】
（１）トレンド表示領域
トレンド表示領域には、ユーザ（管理者など）の操作に基づいて、選択された期間における選択された定量化値の推移が表示される。
【０１２７】
図２１は、トレンド表示領域に表示されるグラフを示す。図２１（ａ）は、定量化値の１日ごとの平均値が５ヶ月分示されたグラフである。すなわち、図２１（ａ）における選択期間は「１日」である。この場合、算出部２０８は、５ヶ月間の各日において記憶部２０７に記憶された２以上の定量化値の平均値を算出する。表示制御部２０９は、算出部２０８によって算出された平均値をトレンド表示領域に表示する。
【０１２８】
図２１（ｂ）は、定量化値の１ヶ月ごとの平均値、平均値に標準偏差を加えた値、平均値から標準偏差を減じた値、最大値、最小値、中央値及び最頻値が５ヶ月分示されたグラフである。すなわち、図２１（ｂ）における選択期間は「１ヶ月」である。この場合、算出部２０８は、５ヶ月間の各月において記憶部２０７に記憶された２以上の定量化値の平均値などを算出する。表示制御部２０９は、算出部２０８によって算出された平均値をトレンド表示領域のグラフに表示する。
【０１２９】
（２）注意表示領域
注意表示領域には、定量化値が所定の閾値Ｓ（図２１（ｂ）参照）を超えた場合に「アラーム」が表示される。「アラーム」としては、例えば、「歩行速度が低下しています。」などのテキストを用いることができる。
【０１３０】
閾値Ｓは、次のような条件に基づいて設定することができる。
【０１３１】
（I）被観察体Ｏの測定開始年齢で測定した定量化値からの所定割合低下
（II）被観察体Ｏの所定の年齢で測定した定量化値からの所定割合低下
（III）周知の手法によって測定された定量化値の被観察体Ｏの年齢の平均値からの所定割合低下
（３）画像表示領域
画像表示領域には、算出部２０８によって算出された算出値と同じ定量化値が得られた撮像画像が表示される。
【０１３２】
図２２は、表示部２１０の表示例を示す図である。図２２（ａ）は、１ヶ月前、３ヶ月前、５ヶ月前における歩行速度の平均値を示す画像が表示された表示例である。図２２（ｂ）は、３ヶ月前における歩行速度の平均値、平均値に標準偏差を加えた値、平均値から標準偏差を減じた値、最大値、最小値を示す画像が表示された表示例である。
【０１３３】
なお、画像表示領域には、動画が表示されてもよい。また、画像表示領域に表示される撮像画像としては、算出部２０８によって算出された算出値に最も近い定量化値が得られた撮像画像を用いることができる。
【０１３４】
（作用及び効果）
本実施形態では、生活機能測定装置２０は、被観察体Ｏが撮像された複数の撮像画像に基づいて、人物領域Ｐに含まれる人物領域特定点Ｒの人物領域時系列データの抽出及び部位領域特定点Ｔの部位領域時系列データの抽出と、被観察体Ｏの特定の動作の検出とを行う。動作定量化部２０６は、部位領域時系列データに基づいて特定の動作を定量化する。
【０１３５】
このように、被観察体Ｏに機具を装着することなく、被観察体Ｏの特定の動作を定量化することによって、被観察体Ｏの生活機能を測定できる。従って、被観察体Ｏにとって簡便であるため、被観察体Ｏの日常生活において継続的に生活機能を測定することができる。その結果、被観察体Ｏの老化の進行を随時見守ることができる。
【０１３６】
また、生活機能測定装置２０は、人物領域Ｐを構成する部位領域Ｑに含まれる部位領域特定点Ｔの部位領域時系列データを抽出する。従って、人物領域Ｐに設けられる人物領域特定点Ｒを用いる場合に比べて、より詳細に被観察体Ｏの動作を観察することができる。その結果、生活機能測定装置２０は、より正確な定量化値を得ることができる。
【０１３７】
また、生活機能測定装置２０は、特定の動作として、歩行動作と起立動作とを観察する。生活機能測定装置２０は、歩行動作における上体の傾斜、歩幅及び歩行速度を算出することによって歩行動作を定量化する。生活機能測定装置２０は、起立動作における上体の振れ角、重心動揺及び所要時間を算出することによって起立動作を定量化する。これらの要素は、日常生活で多く観察されるとともに、動きが比較的大きい。従って、被観察体Ｏの生活機能をより正確に測定することができる。
【０１３８】
また、表示部２１０には、ユーザによって選択された期間における定量化値の平均値、平均値に標準偏差を加えた値、平均値から標準偏差を減じた値、最大値、最小値、中央値及び最頻値などが表示される。従って、選択された期間における生活機能のバラツキなどを容易に確認することができる。
【０１３９】
また、表示部２１０には、複数の選択された期間における定量化値の平均値などが表示される。従って、表示部２１０における表示を確認することで、被観察体Ｏの生活機能の推移を容易に確認することができる。
【０１４０】
また、表示部２１０には、複数の選択された期間における定量化値の平均値を示す撮像画像、または、平均値に最も近い値を示す撮像画像が表示される。従って、被観察体Ｏの生活機能の推移を視覚的に確認することができる。
【０１４１】
（その他の実施形態）
本発明は上述した実施形態によって説明したが、この開示の一部をなす論述及び図面は、この発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。
【０１４２】
例えば、上記実施形態では、生活機能測定装置２０が撮像画像情報取得部２０２を備えることとしたが、撮像装置１０が撮像画像情報取得部２０２を備えていてもよい。
【０１４３】
また、上記実施形態では、部位領域時系列データを用いて特定の動作の定量化を行ったが、人物領域時系列データを用いて特定の動作の定量化を行うことができる。
【０１４４】
具体的には、人物領域Ｐの高さＨの大きさによって被観察体Ｏの姿勢を判定する。また、人物領域Ｐの中心の移動速度から歩行速度を測定できる。また、人物領域Ｐの幅Ｗ、または、奥行きＤから歩幅を測定できる。また、人物領域Ｐの幅Ｗの最大値、奥行きＤの最大値、幅Ｗと奥行きＤとの最大値、幅Ｗと奥行きＤとの２乗平均の最大値などから上体傾斜を測定できる。また、人物領域Ｐの中心のＸＹ平面への投影によって重心動揺を測定できる。また、人物領域Ｐの幅Ｗ／高さＨ（または、奥行きＤ／高さＨ）に基づいて「起立」を細分化することによって、起立の所要時間を測定できる。なお、この場合、幅Ｗ／高さＨが０．４〜０．７を「床面に臀部が設置した座位」とし、幅Ｗ／高さＨが２．０以上を「立位が完了した立位」とすればよい。一方、生活機能測定装置２０が部位領域情報抽出部２０３を備える場合には、上記実施形態に記載したように、動作定量化部２０６は、人物領域時系列データに替えて部位領域時系列データを用いて特定の動作を定量化する。
【０１４５】
ここで、上記実施形態に係る人物領域Ｐ及び複数の部位領域Ｑは、本発明に係る「対象領域」の一例である。従って、上記実施形態では、人物領域時系列データを用いて特定の動作を検出し、部位領域時系列データを用いて特定の動作を定量化したが、これに限定されるものではない。すなわち、人物領域時系列データを用いて特定の動作を検出し、人物領域時系列データを用いて特定の動作を定量化してもよい。また、部位領域時系列データを用いて特定の動作を検出し、部位領域時系列データを用いて特定の動作を定量化してもよい。また、部位領域時系列データを用いて特定の動作を検出し、人物領域時系列データを用いて特定の動作を定量化してもよい。なお、これらの場合、図４及び図９に示すように、人物領域Ｐと複数の部位領域Ｑとは、必ずしも一致しないことに留意すべきである。
【０１４６】
また、上記実施形態では、部位領域Ｑを構成する頭部領域Ｑ１、胴部領域Ｑ２及び足部領域Ｑ３を用いたが、いずれか１つだけを用いてもよい。
【０１４７】
また、上記実施形態では特に触れていないが、頭部領域Ｑ１、胴部領域Ｑ２及び足部領域Ｑ３それぞれにおいて、部位領域特定点Ｔを１つずつ設けてもよい。この場合であっても、歩行速度、重心動揺及び起立に要する時間については測定可能である。
【０１４８】
また、上記実施形態では、特定の動作として「歩行」と「起立」とについて説明したが、本発明は、他の様々な動作について適用可能である。
【０１４９】
また、上記実施形態では、歩行動作における上体の傾斜、歩幅及び歩行速度、起立動作における上体の振れ角、重心動揺及び所要時間に基づいて生活機能を測定したが、これらに限定されるものではない。生活機能は、他の様々な指標に基づいて測定可能である。
【０１５０】
また、上記実施形態では、撮像部１２としてステレオカメラを用いたが、撮像部１２はこれに限られない。例えば、周知のレーザスキャン法を用いて、被観察体Ｏを撮像してもよい。具体的には、発光素子の発光が受光素子によって検出される時間差に基づいて３次元のレーザスキャン結果（全景の３次元座標情報）を取得する。続いて、全景の３次元座標情報と単眼カメラによる撮像画像に対応する撮像画像情報とによって、人物領域情報（被観察体Ｏの３次元座標情報）を抽出できる。なお、本発明では、レーザスキャン法によって得られたレーザスキャン結果をも「撮像画像情報」という。
【０１５１】
また、上記実施形態では、算出部２０８は、定量化値の平均値、平均値に標準偏差を加えた値、平均値から標準偏差を減じた値、最大値、最小値、中央値及び最頻値を算出することとしたが、いずれか１つを算出することとしてもよい。
【０１５２】
また、上記実施形態では、人物領域Ｐ及び部位領域Ｑを直方体として示したが、人物領域Ｐ及び部位領域Ｑの形状はこれに限定されない。例えば、人物領域Ｐの形状は、球体であってもよい。この場合には、球体の中心や直径を人物領域特定点Ｒ及び及び部位領域特定点Ｔによって示せばよい。また、人物領域Ｐ及び部位領域Ｑの形状は、楕円球体であってもよい。この場合には、楕円球体の２つの焦点、２つの焦点の中心、長直径（２つの焦点を通る直径）及び短直径（２つの焦点の中心を通る直径）を人物領域特定点Ｒ及び部位領域特定点Ｔによって示せばよい。
【０１５３】
また、上記実施形態では、「歩行」と「起立」について主に説明したが、生活機能測定装置２０は、特定の動作として「着座（立位から座位）」を検出してもよい。この場合においても、生活機能測定装置２０は、上体の振れ角、重心動揺、及び着座に要した時間などを算出することができる。
【０１５４】
また、上記実施形態では特に触れていないが、生活機能測定装置２０は、表示部２１０に表示されるデータを送信する送信部を備えていてもよい。これによって、ネットワーク３０に接続された移動端末などを用いて被観察体Ｏの生活機能を確認できる。
【０１５５】
また、上記実施形態で説明した各処理をコンピュータプログラムとして実装し、生活機能測定装置２０として機能するコンピュータに実行させることが可能である。
【０１５６】
実施形態は、特許請求の範囲になされた技術的範囲内において、適宜種々変更可能である。本発明はここでは記載していない様々な実施形態等を含むことは勿論である。
【図面の簡単な説明】
【０１５７】
【図１】本発明の実施形態にかかる生活機能測定システム１の構成を示す図である。
【図２】本発明の実施形態にかかる撮像装置１０の構成を示す図である。
【図３】本発明の実施形態にかかる生活機能測定装置２０の構成を示す図である。
【図４】本発明の実施形態に係る人物領域Ｐの一例を示す模式図である。
【図５】生活機能測定処理の概略を示すフロー図である。
【図６】撮像画像情報の取得処理を示すフロー図である。
【図７】人物領域情報の抽出処理を示すフロー図である。
【図８】部位領域の抽出処理を示すフロー図である。
【図９】図８のステップＳ３１の詳細を示すフロー図である。
【図１０】本発明の実施形態に係る部位領域Ｑの一例を示す模式図である。
【図１１】人物領域Ｐに設けられる人物領域特定点Ｒを示す図である。
【図１２】頭部領域Ｑ１、胴部領域Ｑ２及び足部領域Ｑ３それぞれに設けられる部位領域特定点Ｔを示す図である。
【図１３】本発明の実施形態にかかる部位領域時系列データの一例を示す図である。
【図１４】人間の身体能力の代表的な指標を示す図である。
【図１５】本発明の実施形態にかかる部位領域Ｑを示す図である。
【図１６】歩行時における部位領域Ｑを示す図である。
【図１７】起立時の上体の振れ角を示す図である。
【図１８】起立時の重心動揺を示す図である。
【図１９】「起立」を構成する４つの姿勢を示す図である。
【図２０】本発明の実施形態にかかる表示部２１０の表示領域を示す図である。
【図２１】本発明の実施形態にかかる表示部２１０のトレンド表示領域に表示されるグラフを示す。
【図２２】本発明の実施形態にかかる表示部２１０の表示例を示す図である。
【符号の説明】
【０１５８】
Ｏ…被観察体、Ｐ…人物領域、Ｑ…部位領域、Ｑ１…頭部領域、Ｑ２…胴部領域、Ｑ３…足部領域、Ｒ１１〜Ｒ１４,ＲＣ…人物領域特定点、Ｔ１１〜Ｔ３４、ＴＣ１〜ＴＣ３…部位領域特定点、１…生活機能測定システム、１０…撮像装置、１２…撮像部、１３…通信部、２０…生活機能測定装置、３０…ネットワーク、２０１…撮像画像情報取得部、２０２…人物領域情報抽出部、２０３…部位領域情報抽出部、２０４…時系列データ抽出部、２０５…動作検出部、２０６…動作定量化部、２０７…記憶部、２０８…算出部、２０９…表示制御部、２１０…表示部
【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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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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