(57)【要約】    【構成】  行動識別システム１０はサーバ１２を含み、サーバ１２は被験者の行動を識別する。サーバ１２は、通過センサ８０からの検出データを受信すると、その検出データに基づいて被験者の現在位置（場所）を特定する。そして、サーバ１２は、特定した場所に応じた、最適な運動測定装置６０の組み合わせと、それに含まれる複数の運動測定装置６０の各々に設定される最適なパラメータとを最適センサパラメータＤＢ１８から読み込んで、当該被験者が装着する中継器１４に送信する。そして、中継器１４は、最適な運動測定装置６０以外の加速度データの送信を休止させ、最適な運動測定装置６０の加速度センサ（６４）に最適なパラメータを設定する。サーバ１２は、最適な運動測定装置６０から最適なパラメータで検出された加速度データを中継器１４から受信し、その場所において取り得る行動群から１の行動を被験者の行動として識別する。    【効果】  複雑な行動を正確に識別することができる。【選択図】図１
2009134590.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
場所に応じて異なる複数の行動群から被験者が行い得る１の行動を識別する行動識別システムであって、
前記被験者の異なる部位に装着された複数の運動測定装置のうち、最適な運動測定装置の組み合わせを場所毎に対応付けて記憶する記憶手段、
前記被験者の現在位置を検出する位置検出手段、
前記位置検出手段によって検出された被験者の現在位置を含む場所に対応する運動測定装置の組み合わせを、最適センサ集合として前記記憶手段から読み出す読み出し手段、
前記読み出し手段によって読み出された最適センサ集合に含まれる複数の運動測定装置からの出力を検出する運動検出手段、
前記運動検出手段の検出結果から前記被験者の行動を識別する行動識別手段を備える、行動識別システム。
【請求項２】
場所に応じて異なる複数の行動群から被験者が行い得る１の行動を識別する行動識別システムであって、
前記被験者の異なる部位に装着された複数の運動測定装置の各々に設定される最適パラメータを、場所毎に対応付けて記憶する記憶手段、
前記被験者の現在位置を検出する位置検出手段、
前記位置検出手段によって検出された被験者の現在位置を含む場所に対応する最適パラメータを前記記憶手段から読み出す読み出し手段、
前記読み出し手段によって読み出された最適パラメータを前記複数の運動測定装置の各々に設定するパラメータ設定手段、
前記パラメータ設定手段によってパラメータを設定された前記複数の運動測定装置からの出力を検出する運動検出手段、
前記運動検出手段の検出結果から前記被験者の行動を識別する行動識別手段を備える、行動識別システム。
【請求項３】
場所に応じて異なる複数の行動群から被験者が行い得る１の行動を識別する行動識別システムであって、
前記被験者の異なる部位に装着された複数の運動測定装置のうち、最適な運動測定装置の組み合わせを場所毎に対応付けて記憶する第１記憶手段、
前記最適な運動測定装置の組み合わせに含まれる複数の運動測定装置の各々に設定される最適パラメータを、場所毎に対応付けて記憶する第２記憶手段、
前記被験者の現在位置を検出する位置検出手段、
前記位置検出手段によって検出された被験者の現在位置を含む場所に対応する運動測定装置の組み合わせを、最適センサ集合として前記第１記憶手段から読み出す第１読み出し手段、
前記第１読み出し手段によって読み出された最適センサ集合に含まれる複数の運動測定装置の各々に設定される最適パラメータを前記第２記憶手段から読み出す第２読み出し手段、
前記第２読み出し手段によって読み出された最適パラメータを前記最適センサ集合に含まれる複数の運動測定装置の各々に設定するパラメータ設定手段、
前記最適センサ集合に含まれる複数の運動測定装置からの出力を検出する運動検出手段、
前記運動検出手段の検出結果から前記被験者の行動を識別する行動識別手段を備える、行動識別システム。
【請求項４】
前記最適センサ集合に含まれない運動測定装置を休止させる休止手段をさらに備える、請求項１または３記載の行動識別システム。
【請求項５】
前記被験者が予め複数の行動を実行したときに取得された基準の行動特徴量を各行動に対応づけて、クラス分類器を学習する学習手段をさらに備え、
前記行動識別手段は、
前記運動検出手段の検出結果から前記被験者の行動特徴量を抽出する抽出手段、
前記学習手段によって学習したクラス分類器を用いて、前記抽出手段によって抽出された行動特徴量から前記被験者の行動を特定する行動特定手段を含む、請求項１ないし４のいずれかに記載の行動識別システム。
【請求項６】
被験者の異なる部位に装着された複数の運動測定装置のうち、最適な運動測定装置の組み合わせを場所毎に対応付けて記憶する記憶手段を備え、前記被験者の行動を識別するコンピュータの行動識別方法であって、
(ａ)前記被験者の現在位置を検出し、
(ｂ)前記ステップ(ａ)で検出した被験者の現在位置を含む場所に対応する、最適な運動測定装置の組み合わせを、最適センサ集合として前記記憶手段から読み出し、
(ｃ)前記ステップ(ｂ)で読み出した最適センサ集合に含まれる複数の運動測定装置からの出力を検出し、そして
(ｄ)前記ステップ(ｃ)の検出結果から前記被験者の行動を識別する、行動識別方法。
【請求項７】
被験者の異なる部位に装着された複数の運動測定装置の各々に設定される最適パラメータを場所毎に対応付けて記憶する記憶手段を備え、前記被験者の行動を識別するコンピュータの行動識別方法であって、
(ａ)前記被験者の現在位置を検出し、
(ｂ)前記ステップ(ａ)で検出した被験者の現在位置を含む場所に対応する、最適パラメータを前記記憶手段から読み出し、
(ｃ)前記ステップ（ｂ）で読み出した最適パラメータを複数の運動測定装置の各々に設定し、
(ｄ)前記複数の運動測定装置からの出力を検出し、そして
(ｅ)前記ステップ(ｄ)の検出結果から前記被験者の行動を識別する、行動識別方法。
【請求項８】
被験者の異なる部位に装着された複数の運動測定装置のうち、最適な運動測定装置の組み合わせを場所毎に対応付けて記憶する第１記憶手段と、前記最適な運動測定装置の組み合わせに含まれる複数の運動測定装置の各々に設定される最適パラメータを場所毎に対応付けて記憶する第２記憶手段とを備え、前記被験者の行動を識別するコンピュータの行動識別方法であって、
(ａ)前記被験者の現在位置を検出し、
(ｂ)前記ステップ(ａ)で検出した被験者の現在位置を含む場所に対応する、最適な運動測定装置の組み合わせを、最適センサ集合として前記第１記憶手段から読み出し、
(ｃ)前記ステップ（ｂ）で読み出した最適センサ集合に含まれる複数の運動測定装置における最適パラメータを、最適パラメータとして第２記憶手段から読み出し、
(ｄ)前記ステップ（ｃ）で読み出した最適パラメータを、前記最適センサ集合に含まれる複数の運動測定装置の各々に設定し、
(ｅ)前記ステップ(ｄ)でパラメータを設定した前記最適センサ集合に含まれる複数の運動測定装置からの出力を検出し、そして
(ｆ)前記ステップ(ｅ)の検出結果から前記被験者の行動を識別する、行動識別方法。
【請求項９】
被験者の行動を識別するために当該被験者の異なる部位に装着された複数の運動測定装置から、場所毎に対応付けた最適な運動測定装置の組み合わせを決定する、最適センサ集合決定方法であって、
(ａ)前記被験者が或る場所で行った行動群に対応する動作データから第１特徴量を抽出し、
(ｂ)前記ステップ(ａ)で抽出した第１特徴量についての主成分分析に基づいて、寄与率が所定の閾値よりも大きい要素を当該第１特徴量から抽出した第２特徴量を選択し、
(ｃ)前記ステップ（ｂ）で選択した第２特徴量を有していない運動測定装置を除外し、
(ｄ)前記ステップ（ｃ）における除外対象がなくなるまで、前記ステップ（ａ）ないし前記ステップ（ｃ）を繰り返し、そして
（ｅ）除外対象とならなかった運動測定装置の組み合せを最適センサ集合として決定する、最適センサ集合決定方法。
【請求項１０】
被験者の行動を識別するために当該被験者の異なる部位に装着された複数の運動測定装置の各々が備える動作検出センサに設定される、場所毎に対応付けた最適なパラメータを決定する、最適パラメータ決定方法であって、
(ａ)所定のサンプリング周波数に設定した複数の動作検出センサによって検出された、前記被験者が或る場所で行った行動群に対応する動作データについて、前記複数の動作検出センサの各々のサンプリング周波数を変化させてリサンプリングし、
(ｂ)前記ステップ（ａ）でリサンプリングした動作データから特徴量を抽出し、
(ｃ)前記ステップ（ｂ）で抽出した特徴量について識別エラーを計算し、
(ｄ)所定の範囲内における全てのサンプリング周波数について識別エラーを計算するまで、前記ステップ（ａ）ないし前記ステップ（ｃ）を繰り返し、そして
(ｅ)前記ステップ(ｃ)で計算した識別エラーが最小となる、サンプリング周波数の組み合わせを最適パラメータとして決定する、最適パラメータ決定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、行動識別システム、行動識別方法、最適センサ集合決定方法および最適パラメータ決定方法に関し、特にたとえば、場所毎に異なる複数の行動群から被験者が行い得る１の行動を識別する、行動識別システム、行動識別方法、最適センサ集合決定方法および最適パラメータ決定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のこの種の行動識別システムの一例が特許文献１に開示されている。この特許文献１の携帯電話装置では、その所有者が登録画面で所望の行動（たとえば、「歩く１」）を指定し、当該行動をしながらキー入力部によりスタートを入力すると、予め指定された時間だけ加速度センサ部が運動加速度を検出し、当該行動の基準行動パターンがパターン格納部に格納される。このような登録の後に、動作モードが起動されると、加速度センサ部は所有者の行動による運動加速度を検出し、行動検出部が基準行動パターンと比較し、当該被験者の現在の行動パターンを識別する。
【０００３】
また、この種の行動識別システムの他の例が特許文献２に開示されている。この特許文献２の動作情報計測システムでは、ユーザの両手首、上腕部、膝部、腰部、両足首などに装着された動作情報計測装置から動作データを収集する。この動作情報係計測装置は、加速度センサまたはジャイロセンサ、或いはそれらの両方から構成され、装着した部位におけるユーザの動作による加速度または角速度、或いはそれらの両方を計測する。動作の認識は、動作情報比較認識部が有する動作認識ルールに基づいて行われる。たとえば、腰部に装着された動作情報計測装置からの情報は運動量が小さく、手首に装着された動作情報計測装置からの情報は運動量が大きい場合、静止した状態での動作であることを認識する。逆に、腰部に装着した動作情報計測装置からの運動量が大きい場合には、全身運動であることを認識する。
【特許文献１】特開２００３−４６６３０号[H04M 1/247, H04Q 7/38]
【特許文献２】特開２００４−１８４３５１号[G01B 21/00, A61B 5/00, A61B 5/0488, A61B 5/11, G06F 3/00]
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１の技術では、携帯電話装置に設けられた加速度センサ部のＸ，Ｙ，Ｚ方向の加速度の時間推移によって、「歩く」、「座る」、「立つ」、「乗り物に搭乗」などの行動を識別するようにしてあるが、１の加速度センサからの加速度のみを用いて行動を識別するため、複雑な行動を認識することは困難である。また、特許文献２の技術では、複数の部位に装着された動作情報計測装置からの加速度等の動作データから各部位の運動量を検出して、全身運動であるか、静止した状態での動作であるかなど、動作を大別するが、やはり加速度等の動作データのみを用いて行動を識別するため、複雑な行動を認識することが困難である。
【０００５】
それゆえに、この発明の主たる目的は、新規な、行動識別システム、行動識別方法、最適センサ集合決定方法および最適パラメータ決定方法を提供することである。
【０００６】
この発明の他の目的は、被験者の複雑な行動を正確に識別することができる、行動識別システム、行動識別方法、最適センサ集合決定方法および最適パラメータ決定方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、上記の課題を解決するために、以下の構成を採用した。なお、括弧内の参照符号および補足説明などは、本発明の理解を助けるために後述する実施の形態との対応関係を示したものであって、本発明を何ら限定するものではない。
【０００８】
第１の発明は、場所に応じて異なる複数の行動群から被験者が行い得る１の行動を識別する行動識別システムであって、被験者の異なる部位に装着された複数の運動測定装置のうち、最適な運動測定装置の組み合わせを場所毎に対応付けて記憶する記憶手段、被験者の現在位置を検出する位置検出手段、位置検出手段によって検出された被験者の現在位置を含む場所に対応する運動測定装置の組み合わせを、最適センサ集合として記憶手段から読み出す読み出し手段、読み出し手段によって読み出された最適センサ集合に含まれる複数の運動測定装置からの出力を検出する運動検出手段、運動検出手段の検出結果から被験者の行動を識別する行動識別手段を備える、行動識別システムである。
【０００９】
第１の発明では、行動識別システム（１０）は、被験者の現在位置と被験者の異なる部位に装着された複数の運動測定装置（６０）からの出力とによって、被験者の行動を識別する。行動識別システムは、記憶手段（１８）を備え、記憶手段には、複数の運動測定装置から選別された最適な運動測定装置の組み合わせが、場所毎に対応付けて記憶されている。位置検出手段（１２、８０、Ｓ５１）は被験者の現在位置を検出し、読み出し手段（１２、１８、Ｓ５３）によって、その現在位置を含む場所に対応する運動測定装置の組み合わせを、最適センサ集合として記憶手段から読み出す。また、運動検出手段（４０、６０、Ｓ８７）は、最適センサ集合に含まれる複数の運動測定装置からの出力を検出する。実施例では、運動測定装置が備える加速度センサ（６４）によって被験者の各部位の動きに対応する加速度が取得される。そして、識別手段（１２，Ｓ６１）は、最適センサ集合に含まれる複数の運動測定装置からの出力を用いて、被験者の行動を識別する。
【００１０】
第１の発明によれば、被験者が存在する場所に応じて決定される最適センサ集合に含まれる運動測定装置から得られる加速度データに基づいて行動を識別する。したがって、被験者の複雑な行動をより正確に識別することができる。
【００１１】
第２の発明は、場所に応じて異なる複数の行動群から被験者が行い得る１の行動を識別する行動識別システムであって、被験者の異なる部位に装着された複数の運動測定装置の各々に設定される最適パラメータを、場所毎に対応付けて記憶する記憶手段、被験者の現在位置を検出する位置検出手段、位置検出手段によって検出された被験者の現在位置を含む場所に対応する最適パラメータを記憶手段から読み出す読み出し手段、読み出し手段によって読み出された最適パラメータを複数の運動測定装置の各々に設定するパラメータ設定手段、パラメータ設定手段によってパラメータを設定された複数の運動測定装置からの出力を検出する運動検出手段、運動検出手段の検出結果から被験者の行動を識別する行動識別手段を備える、行動識別システムである。
【００１２】
第２の発明では、行動識別システム（１０）は、被験者の現在位置と被験者の異なる部位に装着された複数の運動測定装置（６０）からの出力とによって、被験者の行動を識別する。行動識別システムは、記憶手段（１８）を備え、記憶手段には、複数の運動測定装置の各々に設定される最適なパラメータが、場所毎に対応付けて記憶されている。実施例では、パラメータは、運動測定装置がセンサデータを取得するサンプリング周波数である。位置検出手段（１２、８０、Ｓ５１）は被験者の現在位置を検出し、読み出し手段（１２、１８、Ｓ５３）によって、その現在位置を含む場所に対応するパラメータを、たとえば最適パラメータとして記憶手段から読み出す。また、行動識別システムは、パラメータ設定手段（４０、６０、Ｓ８５）および運動検出手段（４０、６０、Ｓ８７）を備える。パラメータ設定手段では、複数の運動測定装置のパラメータを、読み出し手段によって読み出された最適パラメータが示す値に設定する。また、運動検出手段（４０、６０、Ｓ８７）は、複数の運動測定装置からの出力を検出する。実施例では、運動測定装置が備える加速度センサ（６４）によって被験者の各部位の動きに対応する加速度が取得される。運動検出手段では、運動測定装置から出力されるセンサデータを検出する。そして、識別手段（１２，Ｓ６１）は、最適パラメータに設定された複数の運動測定装置からの出力を用いて、被験者の行動を識別する。
【００１３】
第２の発明によれば、被験者の現在位置を含む場所毎に決定される最適パラメータを設定した運動測定装置から得られる加速度データに基づいて行動を識別する。したがって、被験者の複雑な行動をより正確に識別することができる。
【００１４】
第３の発明は、場所に応じて異なる複数の行動群から被験者が行い得る１の行動を識別する行動識別システムであって、被験者の異なる部位に装着された複数の運動測定装置のうち、最適な運動測定装置の組み合わせを場所毎に対応付けて記憶する第１記憶手段、最適な運動測定装置の組み合わせに含まれる複数の運動測定装置の各々に設定される最適パラメータを、場所毎に対応付けて記憶する第２記憶手段、被験者の現在位置を検出する位置検出手段、位置検出手段によって検出された被験者の現在位置を含む場所に対応する運動測定装置の組み合わせを、最適センサ集合として第１記憶手段から読み出す第１読み出し手段、第１読み出し手段によって読み出された最適センサ集合に含まれる複数の運動測定装置の各々に設定される最適パラメータを第２記憶手段から読み出す第２読み出し手段、第２読み出し手段によって読み出された最適パラメータを最適センサ集合に含まれる複数の運動測定装置の各々に設定するパラメータ設定手段、最適センサ集合に含まれる複数の運動測定装置からの出力を検出する運動検出手段、運動検出手段の検出結果から被験者の行動を識別する行動識別手段を備える、行動識別システムである。
【００１５】
第３の発明では、行動識別システム（１０）は、被験者の現在位置と被験者の異なる部位に装着された複数の運動測定装置（６０）からの出力とによって、被験者の行動を識別する。行動識別システムは、第１記憶手段（１８）および第２記憶手段（１８）を備え、第１記憶手段には、複数の運動測定装置から選別された最適な運動測定装置の組み合わせが、場所毎に対応付けて記憶されており、第２記憶手段には、複数の運動測定装置の各々に設定される最適なパラメータが、場所毎に対応付けて記憶されている。実施例では、パラメータは、運動測定装置がセンサデータを取得するサンプリング周波数である。位置検出手段（１２、８０、Ｓ５１）は、被験者の現在位置を検出する。第１読み出し手段（１２、１８、Ｓ５３）は、その現在位置を含む場所に対応する運動測定装置の組み合わせを、最適センサ集合として第１記憶手段から読み出し、第２読み出し手段（１２、１８、Ｓ５３）は、第１読み出し手段によって読み出された最適センサ集合に含まれる複数の運動測定装置の各々に設定されるパラメータを、最適パラメータとして第２記憶手段から読み出す。また、行動識別システムは、パラメータ設定手段（４０、６０、Ｓ８５）および運動検出手段（４０、６０、Ｓ８７）を備える。パラメータ設定手段では、最適センサ集合に含まれる複数の運動測定装置のパラメータを、第２読み出し手段によって読み出された最適パラメータが示す値に設定する。また、運動検出手段（４０、６０、Ｓ８７）は、最適センサ集合に含まれる複数の運動測定装置からの出力を検出する。実施例では、運動測定装置が備える加速度センサ（６４）によって被験者の各部位の動きに対応する加速度が取得される。そして、識別手段（１２，Ｓ６１）は、最適センサ集合に含まれる複数の運動測定装置からの出力を用いて、被験者の行動を識別する。
【００１６】
第３の発明によれば、被験者の現在位置を含む場所毎に決定される、最適パラメータを設定し、かつ最適センサ集合に含まれる運動測定装置から得られる加速度データに基づいて行動を識別する。したがって、被験者の複雑な行動をより正確に識別することができる。
【００１７】
第４の発明は、第１または３の発明に従属し、最適センサ集合に含まれない運動測定装置を休止させる休止手段をさらに備える。
【００１８】
第４の発明では、行動識別システム（１０）は、休止手段（４０、６０、Ｓ８３）をさらに備える。休止手段では、たとえば記憶手段（１８）からの最適センサ集合を参照して、被験者の現在位置を含む場所における最適センサ集合に含まれない運動測定装置（６０）を休止させる。実施例では、運動測定装置をスニフモードへと切り換えて、加速度データの送信を休止させる。
【００１９】
第４の発明によれば、最適センサ集合に含まれない運動測定装置の省電力化を計ることができる。
【００２０】
第５の発明は、第１ないし４のいずれかの発明に従属し、被験者が予め複数の行動を実行したときに取得された基準の行動特徴量を各行動に対応づけて、クラス分類器を学習する学習手段をさらに備え、行動識別手段は、運動検出手段の検出結果から被験者の行動特徴量を抽出する抽出手段、学習手段によって学習したクラス分類器を用いて、抽出手段によって抽出された行動特徴量から被験者の行動を特定する行動特定手段を含む。
【００２１】
第５の発明では、行動識別システム（１０）は、学習手段（１２）をさらに備え、学習手段は、被験者が予め複数の行動を実行したときに取得された基準の行動特徴量を各行動に対応づけて、クラス分類器を学習する。この実施例では、クラス分類器として、ＳＶＭ(Support Vector Machine)が採用される。また、行動識別手段（１２、Ｓ５９、Ｓ６１）は、抽出手段（１２、Ｓ５９）、および行動特定手段（１２、Ｓ６１）を含む。抽出手段では、運動検出手段（４０、６０、Ｓ８７）の検出結果から、被験者の行動特徴量を抽出する。実施例では、時系列の加速度データを一定時間のスライディング・ウィンドウに分割し、そのウィンドウ毎に平均、標準偏差、エネルギ、周波数領域エントロピおよび相関係数の５種類の特徴量を求める。そして、行動特定手段では、学習手段によって学習したクラス分類器を用いて、抽出手段によって抽出された行動特徴量から、被験者の行動を特定する。
【００２２】
第６の発明は、被験者の異なる部位に装着された複数の運動測定装置のうち、最適な運動測定装置の組み合わせを場所毎に対応付けて記憶する記憶手段を備え、被験者の行動を識別するコンピュータの行動識別方法であって、(ａ)被験者の現在位置を検出し、(ｂ)ステップ(ａ)で検出した被験者の現在位置を含む場所に対応する、最適な運動測定装置の組み合わせを、最適センサ集合として記憶手段から読み出し、(ｃ)ステップ(ｂ)で読み出した最適センサ集合に含まれる複数の運動測定装置からの出力を検出し、そして(ｄ)ステップ(ｃ)の検出結果から被験者の行動を識別する、行動識別方法である。
【００２３】
第６の発明においても、第１の発明と同様の効果を奏する。
【００２４】
第７の発明は、被験者の異なる部位に装着された複数の運動測定装置の各々に設定される最適パラメータを場所毎に対応付けて記憶する記憶手段を備え、被験者の行動を識別するコンピュータの行動識別方法であって、(ａ)被験者の現在位置を検出し、(ｂ)ステップ(ａ)で検出した被験者の現在位置を含む場所に対応する、最適パラメータを記憶手段から読み出し、(ｃ)ステップ（ｂ）で読み出した最適パラメータを複数の運動測定装置の各々に設定し、(ｄ)複数の運動測定装置からの出力を検出し、そして(ｅ)ステップ(ｄ)の検出結果から被験者の行動を識別する、行動識別方法である。
【００２５】
第７の発明においても、第２の発明と同様の効果を奏する。
【００２６】
第８の発明は、被験者の異なる部位に装着された複数の運動測定装置のうち、最適な運動測定装置の組み合わせを場所毎に対応付けて記憶する第１記憶手段と、最適な運動測定装置の組み合わせに含まれる複数の運動測定装置の各々に設定される最適パラメータを場所毎に対応付けて記憶する第２記憶手段とを備え、被験者の行動を識別するコンピュータの行動識別方法であって、(ａ)被験者の現在位置を検出し、(ｂ)ステップ(ａ)で検出した被験者の現在位置を含む場所に対応する、最適な運動測定装置の組み合わせを、最適センサ集合として第１記憶手段から読み出し、(ｃ)ステップ（ｂ）で読み出した最適センサ集合に含まれる複数の運動測定装置における最適パラメータを、最適パラメータとして第２記憶手段から読み出し、(ｄ)ステップ（ｃ）で読み出した最適パラメータを、最適センサ集合に含まれる複数の運動測定装置の各々に設定し、(ｅ)ステップ(ｄ)でパラメータを設定した最適センサ集合に含まれる複数の運動測定装置からの出力を検出し、そして(ｆ)ステップ(ｅ)の検出結果から被験者の行動を識別する、行動識別方法である。
【００２７】
第８の発明においても、第３の発明と同様の効果を奏する。
【００２８】
第９の発明は、被験者の行動を識別するために当該被験者の異なる部位に装着された複数の運動測定装置から、場所毎に対応付けた最適な運動測定装置の組み合わせを決定する、最適センサ集合決定方法であって、(ａ)被験者が或る場所で行った行動群に対応する動作データから第１特徴量を抽出し、(ｂ)ステップ(ａ)で抽出した第１特徴量についての主成分分析に基づいて、寄与率が所定の閾値よりも大きい要素を当該第１特徴量から抽出した第２特徴量を選択し、(ｃ)ステップ（ｂ）で選択した第２特徴量を有していない運動測定装置を除外し、(ｄ)ステップ（ｃ）における除外対象がなくなるまで、ステップ（ａ）ないしステップ（ｃ）を繰り返し、そして（ｅ）除外対象とならなかった運動測定装置の組み合せを最適センサ集合として決定する、最適センサ集合決定方法である。
【００２９】
第９の発明では、被験者の行動を識別するために当該被験者の異なる部位に装着された複数の運動測定装置（６０）から、場所毎に対応付けた最適な運動測定装置の組み合わせを決定する。ステップ（ａ）において、被験者が或る場所で行った行動群に対応する動作データから第１特徴量を抽出する。ただし、実施例における動作データは、運動測定装置が備える加速度センサ（６４）によって取得される被験者の各部位の動きに対応する加速度データである。ステップ（ｂ）において、抽出した第１特徴量を主成分分析して、寄与率が所定の閾値よりも大きい要素を当該第１特徴量から抽出した、第２特徴量を選択する。実施例では、閾値は１％に設定される。ステップ（ｃ）において、選択した第２特徴量を有していない運動測定装置を、その場所において使用する運動測定装置の集合から除去する。ただし、このとき、選択された特徴量を有していない運動測定装置が存在しない場合には、全ての運動測定装置が、当該場所における最適センサ集合となる。ステップ（ｄ）において、除去された運動測定装置を除いた、運動測定装置の集合の加速度データから特徴ベクトルを抽出し、主成分分析して、寄与率の大きい特徴量を選択する。そして、選択した特徴量を有していない運動測定装置を、その場所において使用する運動測定装置の集合から除去する。このような処理が、選択された特徴量を有していない運動測定装置がなくなるまで繰り返される。ステップ（ｅ）において、除去対象とならなかった運動測定装置の組合せを、当該場所における最適センサ集合として決定する。
【００３０】
第９の発明によれば、最適センサパラメータデータベースを構築することができる。
【００３１】
第１０の発明は、被験者の行動を識別するために当該被験者の異なる部位に装着された複数の運動測定装置の各々が備える動作検出センサに設定される、場所毎に対応付けた最適なパラメータを決定する、最適パラメータ決定方法であって、(ａ)所定のサンプリング周波数に設定した複数の動作検出センサによって検出された、被験者が或る場所で行った行動群に対応する動作データについて、複数の動作検出センサの各々のサンプリング周波数を変化させてリサンプリングし、(ｂ)ステップ（ａ）でリサンプリングした動作データから特徴量を抽出し、(ｃ)ステップ（ｂ）で抽出した特徴量について識別エラーを計算し、(ｄ)所定の範囲内における全てのサンプリング周波数について識別エラーを計算するまで、ステップ（ａ）ないしステップ（ｃ）を繰り返し、そして(ｅ)ステップ(ｃ)で計算した識別エラーが最小となる、サンプリング周波数の組み合わせを最適パラメータとして決定する、最適パラメータ決定方法である。
【００３２】
第１０の発明では、被験者の行動を識別するために当該被験者の異なる部位に装着された複数の運動測定装置（６０）の各々が備える動作検出センサに設定される、場所毎に対応付けた最適なパラメータを決定する。ただし、実施例における動作検出センサは、運動測定装置が備える加速度センサ（６４）である。ステップ（ａ）において、所定のサンプリング周波数に設定した、或る場所において使用される複数の動作検出センサによって検出された、被験者が或る場所で行った行動群に対応する動作データについて、複数の動作検出センサの各々のサンプリング周波数を変化させてリサンプリングする。実施例では、加速度センサに設定されるサンプリング周波数を５０Hzから２５Hz，１２．５Hz，６．２５Hz，３．１２５Hzと段階的に変化させて、加速度データのリサンプリングを行う。ステップ（ｂ）において、サンプリングを行った動作データから特徴量を抽出する。ステップ（ｄ）において、抽出した特徴量について、識別エラーを計算する。ステップ（ｅ）において、所定の範囲内における全てのサンプリング周波数について識別エラーを計算する。ステップ(ｆ)において、計算した識別エラーが最小となるサンプリング周波数を、当該場所における最適パラメータとして決定する。
【００３３】
第１０の発明によれば、最適センサパラメータデータベースを構築することができる。
【発明の効果】
【００３４】
この発明によれば、被験者が存在する場所に応じて決定される最適センサ集合に含まれる複数の運動計測装置の出力に基づいて行動を識別するため、被験者の複雑な行動をより正確に識別することができる。
【００３５】
この発明の上述の目的，その他の目的，特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
図１を参照して、この発明の一実施例である行動識別システム１０は、行動識別装置としても機能するサーバ１２を含み、或る環境に適用され、環境内の人物（被験者）の行動を識別する。この実施例においては、行動識別システム１０は、病院の建物内に設けられ、被験者である看護師の行動を識別するが、これに限定される必要はない。
【００３７】
サーバ１２は、有線或いは無線による通信回線（以下、ネットワーク３０）を介して、被験者が装着ないし所持する中継器４０と複数の通過センサ８０とに接続される。また、中継器４０には、被験者に装着される複数の運動測定装置６０が通信可能に接続される。なお、図１では、簡単のため、１台の中継器４０を示してあるが、当該中継器４０を装着する看護師は複数存在するため、たとえば、複数の看護師と同じ数だけ中継器４０も設けられる。また、各中継器４０には、複数の運動測定装置６０が接続される。
【００３８】
また、サーバ１２には、複数のデータベース（以下、ＤＢ）が接続される。具体的には、サーバ１２には、センサＤＢ１４、知識ＤＢ１６、最適センサパラメータＤＢ１８、および行動記録ＤＢ２０が接続される。
【００３９】
センサＤＢ１４には、後述するように、被験者の行動に対応する運動測定装置６０からの加速度データ、および通過センサ８０からの検出データに従って特定した被験者の位置のデータ（位置データ）がそれぞれ時系列に従って記憶される。
【００４０】
知識ＤＢ１６には、場所に応じて被験者が取り得る行動群（行動クラス）について、各行動群に含まれる行動の名称や行動の識別情報（行動ラベル）についてのデータ（ラベルデータ）などを予め記憶してある。ただし、被験者毎に、行動の手順や癖が異なることもあるため、被験者毎に、ラベルデータを記憶するようにしてもよい。
【００４１】
最適センサパラメータＤＢ１８には、場所毎に対応付けた最適センサ集合および最適パラメータが記憶される。ここで、最適センサ集合とは、被験者の取り得る行動群から１の行動を識別するために使用する運動測定装置６０の組み合わせを意味する。具体的には、各場所における、複数の運動測定装置６０の組み合わせにかかる識別情報や、当該複数の運動測定装置が装着される部位の名称が、各場所に対応して最適センサパラメータＤＢ１８に記憶される。また、最適パラメータとは、使用する複数の運動測定装置６０の各々に設定されるパラメータを意味する。具体的には、最適センサ集合と同様に、各場所に対応して、該当する場所において使用される複数の運動測定装置６０の各々に設定するパラメータが最適センサパラメータＤＢ１８に記憶される。ただし、最適パラメータは、使用される複数の運動測定装置６０の各々に設定されるパラメータのみが記憶されるため、当該使用される複数の運動測定装置６０に対応して、各々に設定されるパラメータが記憶されているとも言える。
【００４２】
最適センサパラメータＤＢ１８は、後で詳細に説明するように、予め被験者が行動したときに取得した、当該被験者の位置（場所）および当該被験者の動作データを用いて学習することにより、構築される（図９，図１０および図１１参照）。
【００４３】
行動記録ＤＢ２０には、後で詳細に説明するように、サーバ１２によって識別された被験者の行動が、たとえば時系列に従って記憶される。
【００４４】
また、この実施例では、中継器４０は、被験者の腰部に装着される（図３参照）。なお、中継器４０は、ゴムバンドのような固定具で被験者に装着されるが、被験者が使用する、鞄、ウエストポーチまたはリュックサックに入れて被験者が所持するようにしてもよい。また、この実施例では、被験者が移動することがあるため、ネットワーク３０には複数のアクセスポイント（図示せず）が設けられ、いずれかのアクセスポイントを介して中継器４０はネットワーク３０に接続される。
【００４５】
図２は中継器４０の具体的な構成を示すブロック図であり、この中継器４０はＣＰＵ４２を含む。ＣＰＵ４２には、インターフェイス４４、ＲＡＭ４６およびＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）モジュール４８が接続される。また、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈモジュール４８には、アンテナ５０が接続される。この中継器４０では、運動測定装置６０から送信される加速度データが、アンテナ５０およびＢｌｕｅｔｏｏｔｈモジュール４０を介してＣＰＵ４２に与えられる。
【００４６】
ＣＰＵ４２は、運動測定装置６０からの加速度データをＲＡＭ４６に記憶（一時記憶）し、ネットワーク３０と接続されるタイミングで、ＲＡＭ４６に記憶された加速度データを、ＬＡＮ（無線ＬＡＮ）アダプタのようなインターフェイス４４およびネットワーク３０を介してサーバ１２に送信する。そして、サーバ１２は、ＬＡＮアダプタのようなインターフェイス（図示せず）を介してネットワーク３０から加速度データを受信し、受信した加速度データをセンサＤＢ１４に記憶（登録）する。
【００４７】
また、中継器４０のＣＰＵ４２は、サーバ１２から最適センサ集合の識別情報および最適パラメータを受信する。具体的には、サーバ１２は、中継器４０（を所持する被験者）の位置を含む場所に対応した最適センサ集合および最適パラメータを最適センサパラメータＤＢ１８から読み込んで、当該中継器４０に送信する。一方、中継器４０は、サーバ１２から送信された最適センサ集合および最適パラメータを受信すると、それに従って、最適センサ集合に含まれていない運動測定装置６０に加速度データの送信を休止させたり、最適センサ集合に含まれる運動測定装置６０の加速度センサ６４（図４参照）を最適パラメータが示すサンプリング周波数に設定したりする。
【００４８】
上述したように、中継器４０は、被験者の体に装着される複数の運動測定装置６０（６０ａ，６０ｂ，６０ｃ，６０ｄ）と通信可能に接続される。具体的には、図３に示すように、運動測定装置６０ａは右腕に装着され、運動測定装置６０ｂは左腕に装着され、運動測定装置６０ｃは胸部に装着され、運動測定装置６０ｄは腰部に装着される。図示は省略するが、各運動測定装置６０は、ゴムバンドのような固定具で被験者に装着される。また、図示は省略するが、この実施例では、運動測定装置６０は、図示しない電池などによって駆動する。
【００４９】
図４は運動測定装置６０の具体的な構成を示すブロック図であり、この運動測定装置６０はＣＰＵ６２を含む。ＣＰＵ６２には、加速度センサ６４、ＲＡＭ６６およびＢｌｕｅｔｏｏｔｈモジュール６８が接続される。また、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈモジュール６８には、アンテナ７０が接続される。加速度センサ６４は、たとえば、多軸（３軸）の加速度センサであり、サンプリング周波数が０〜２００Hzの間で可変的に設定でき、加速度は±３Ｇ（Ｇは重力）まで計測可能である。
【００５０】
運動測定装置６０では、加速度センサ６４から出力された加速度データがＣＰＵ６２に与えられる。ＣＰＵ６２は、加速度センサ６４からの加速度データをＲＡＭ６６に記憶（一時記憶）し、一定時間（たとえば、１０秒）毎に、その一定時間分の加速度データをＢｌｕｅｔｏｏｔｈモジュール６８、およびアンテナ７０を介して、中継器４０に送信する。詳細な説明は省略するが、各運動測定装置６０はそれぞれ被験者のいずれの部位に装着されるか予め決められており、また、各運動測定装置６０から送信される加速度データには、当該運動測定装置６０を識別するための識別情報（ＩＤ）がラベルとして付されている。たとえば、ＩＤとしては、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈモジュール６８のＭＡＣアドレスを用いることができる。ただし、運動測定装置６０の内部に、ＣＰＵ６２がアクセス可能なＲＯＭを設けておき、このＲＯＭにＩＤを記憶しておいてもよい。
【００５１】
一方、知識ＤＢ１６には、上述の説明では省略したが、運動測定装置６０のＩＤに対応して、当該運動測定装置６０が装着されるべき部位が記述されたテーブルが記憶されている。したがって、中継器４０から送信された加速度データを受信したサーバ１２は、知識ＤＢ１６を参照して、加速度データに付されたラベル（ＩＤ）から、いずれの部位に装着された運動測定装置６０からの加速度データであるかを識別し、その加速度データを時系列に従ってセンサＤＢ１４に記憶する。
【００５２】
また、上述したように、運動測定装置６０のＣＰＵ６２には、中継器４０から、加速度データの送信の休止を指示するコマンドや、最適パラメータの設定を指示するコマンドがアンテナ７０およびＢｌｕｅｔｏｏｔｈモジュール６８を介して与えられる。ＣＰＵ６２は、中継器４０からのコマンドに従って、加速度データの検出を制御する。
【００５３】
通過センサ８０は、被験者に装着された送信機１００からの赤外線信号（送信機ＩＤ）を検出し、サーバ１２に通知する。図３に示したように、送信機１００は、たとえばゴムバンドのような固定器具を用いて被験者の頭部（頭髪）に装着される。送信機１００をユーザの頭部に装着するのは、後述するように、送信機１００からの送信機ＩＤを受信（受光）する受光モジュール（８４，８６）がゲートの上部に設けられるためである（図６参照）。したがって、受光モジュール（８４，８６）の取り付け位置によっては、被験者の腰部、手首または腕のような他の部位に装着することも可能である。
【００５４】
図５は通過センサ８０の具体的な構成を示すブロック図であり、通過センサ８０はＣＰＵ８２を含む。ＣＰＵ８２には、第１受光モジュール８４、第２受光モジュール８６、ＲＡＭ８８およびＬＡＮ（無線ＬＡＮ）アダプタのようなインターフェイス９０が接続される。図６に示すように、第１受光モジュール８４および第２受光モジュール８６は、ゲートの上部であり、互いに異なる側面に装着される。また、ゲートの上に載置されるケース９２内には、通過センサ８０の受光モジュール（８４，８６）以外のコンポーネント（８２，８８，９０）が内蔵される。ただし、ゲートは分かり易く示すために図示しただけであり、たとえば、図７に示すように、ナースステーション、診察室、病室のような部屋の出入り口、廊下と廊下との連結部（十字路、Ｔ字路など）、廊下と階段との連結部などのような要所に通過センサ８０は設置される。
【００５５】
詳細な説明は省略するが、各通過センサ８０の受光モジュール（８４，８６）のそれぞれには、固有の識別情報（受光モジュールＩＤ）が割り当てられている。各受光モジュール（８４，８６）は、送信機１００からの赤外線信号を検出する。ここで、送信機１００から送信される赤外線信号は、たとえば、８ビットの固定のパターン（送信機ＩＤ）である。たとえば、受光モジュール（８４，８６）は、送信機ＩＤを受信すると、受信した送信機ＩＤをＣＰＵ８２に与える。ＣＰＵ８２は、送信機ＩＤを受信した受光モジュール（８４，８６）の受光モジュールＩＤを付加して、ＲＡＭ８８に記憶（一時記憶）し、その後ＬＡＮアダプタのようなインターフェイス９０およびネットワーク３０を介して、サーバ１２に送信する。
【００５６】
一方、サーバ１２は、通過センサ８０から送信された受光モジュールＩＤが付加された送信機ＩＤを受信すると、知識ＤＢ１６を参照して、受信した受光モジュールＩＤと送信機ＩＤとから被験者およびその存在する場所（現在位置）を特定する。
【００５７】
なお、サーバ１２では、被験者の現在位置を特定することができるのみならず、その移動を特定することもできる。たとえば、第１受光モジュール８４の受光モジュールＩＤが付加された特定の送信機ＩＤが検出された後に、第２受光モジュール８６の受光モジュールＩＤが付加された当該送信機ＩＤが検出された場合には、当該送信機ＩＤが示す被験者がその現在位置から移動したことを特定することができる。
【００５８】
ところで、各看護師は、図示は省略するが、１日の業務についてのスケジュール（ワークシート）に従って各々の看護業務を行う。たとえば、図８は、この実施例の行動識別システム１０が適用される病院の或る病棟の或るフロア（図７参照）において、複数の看護師の行動をモニタリングすることにより、看護師が行う各看護業務を場所毎に検出して得られた、作業場所（看護業務を行う場所）における作業行動（看護業務の内容）の生起分布である。ただし、図１ないし図３では省略したが、被験者には、ボタンスイッチ付きのピンマイクが装着され、ピンマイクを通して入力される被験者の音声に対応する音声データが中継器４０に与えられる。そして、看護師は、作業（看護業務）の内容と、その開始および終了とをピンマイクを通して入力する。したがって、上述したような行動識別システム１０を用いることによって記録された各行動に、入力された音声に基づいて、その識別情報（行動ラベル）を付与することができる。ただし、音声によらず、サーバ１２の管理者が、該当する看護師のワークシートや作業日報を参照したり、ビデオカメラで撮影しておいた看護師の行動を参照したりなどして、事後的に行動ラベルを付与するようにしてもよい。
【００５９】
図８においては、各作業行動の生起確率は、縦軸（場所）での総和が１となる。また、各プロットは、生起確率が高いほど黒に近い色で示される。この図８に示すように、たとえば作業場所が「眼科診察室」である場合には、「歩行・移動」、「書類作業」、「眼科診察補助」、「眼科診察補助準備」、「衛生処理」、「患者移送」が被験者の取り得る行動群であり、「点滴作成」や「患者情報の管理」などの他の行動は取り得ないことが分かる。また、作業場所が、「耳鼻科診察室」である場合には、「歩行・移動」、「書類作業」、「ＭＥ機器操作」が被験者の取り得る行動群であり、「点滴作成」や「衛生処理」などの他の行動は取り得ないことが分かる。このように、被験者が取り得る作業行動は、作業場所で概ね限定されていることを確認することができる。
【００６０】
ここで、加速度センサを用いた行動識別においては、データ収集時における加速度センサの装着位置およびデータのサンプリング周波数に関する評価も重要である。たとえば、被験者の身体の複数の位置（部位）に加速度センサを装着し、その装着位置に関して識別率との関係を評価した研究としては、「L.Bao and S.S. Insille,: Activity recognition from user-annotated acceleration data, in Proc. of Pervasive 2004, vol. LNCS 3001, A. Ferscha and F. Mattern (Eds.), Springer-Verlag, Berlin Heidelberg, pp. 1-17, 2004.」（参考文献１）や、「N. Kern, B.Schiele, and A. Schmidt, “Multi-sensor activity context detection for wearable computing,” in European Symposium on Ambient Intelligence (EUSAI), Eindhoven, The Netherlands, Nov. 2003.」（参考文献２）が挙げられる。前者では、身体の５箇所に非対称に装着した加速度センサを用いて装着位置の評価を行い、右手首と左腿の２箇所だけでも２０種類の日常行動の識別に対して約８０％の識別結果を得ている。後者では、識別を行う行動ごとに上半身・下半身に分けて識別に用いる加速度センサの装着位置を変え、加速度センサの最適な装着位置の評価を行っている。
【００６１】
また、加速度データを取得する際のサンプリング周波数に関して、識別率との関係を評価した研究も多様である。多くの研究では、サンプリング周波数を５０Hz以上でデータの収集を行っている（参考文献１や参考文献３）。ただし、参考文献３は、「N. Ravi, N. Dandekar, P. Mysore, and M. L. Littman, : Activity recognition from accelerometer data, American association for artificial intelligence(www.aaai.org), July 2005.」である。また、「C. V. Bouten, K.T. Koekkoek, M. Verduin, R. Kodde, and J. D. Janssen, “A triaxial Accelerometer and portable data processing unit for the assessment of daily physical activity,” IEEE Trans. On Bio-Medical Eng., vol. 44, no. 3, pp 136-147, 1997.」（参考文献４）によれば、「歩く」、「走る」などの人の行動の計測には２０Hz以上のサンプリング周波数が必要であるとの評価結果がある。一方、「川原  圭博，森川  博之，青山  友紀，“小型無線センサを用いたコンテキスト推定とそのアプリケーション，”特定非営利活動法人ウェアラブルコンピュータ研究開発機構，ウェアラブルコンピューティング研究会研究報告，vol. 1, no. 3, pp. 2-6, Dec. 2005.」（参考文献５）の研究においては、１０Hz以下でサンプリングを行う２軸の加速度センサを１つ用い、１００％近い識別率を得ている。
【００６２】
このように、過去の研究からも、識別する行動によって、有効な加速度センサ６４の装着位置、および有効な加速度データのサンプリング周波数が相違することを確認することができる。
【００６３】
このため、この実施例では、場所毎に被験者が行い得る行動群から１の行動を識別するために、使用する複数の運動測定装置６０（以下、「最適センサ集合」ということがある。）と、使用する複数の運動測定装置６０に含まれる加速度センサ６４の各々のサンプリング周波数（以下、「最適パラメータ」ということがある。）とを予め求めておき、被験者の（現在位置）場所を特定し、特定した場所に応じた最適センサ集合と最適パラメータとに従って得られた加速度データに基づいて被験者の行動を識別するようにしてある。
【００６４】
以下、最適センサ集合と最適パラメータとを決定（最適センサパラメータＤＢ１８を構築）する方法について説明すると共に、最適センサパラメータＤＢ１８すなわち決定した最適センサ集合と最適パラメータとを用いた被験者の行動識別方法について説明することにする。なお、上述したように、被験者の行動は予めモニタリングされており、センサＤＢ１４には、場所毎に、行動ラベルの付された加速度データが時系列に従って記憶されているとする。
【００６５】
簡単に説明すると、或る場所に対応する行動群についての加速度データから特徴量（特徴ベクトル）が抽出され、抽出された特徴ベクトルが主成分分析される。そして、主成分分析された結果、寄与率の大きい特徴量（要素）が選択され、選択された特徴量を有していない運動測定装置６０が、使用する運動測定装置６０の集合（センサ集合）から除外される。ただし、選択された特徴量を有していない加速度センサ６４（運動測定装置６０）が存在しない場合には、当該場所における最適センサ集合として、すべての運動測定装置６０（６０ａ−６０ｆ）の識別情報が取得される。
【００６６】
また、選択された特徴量を有していない運動測定装置６０が除外されると、除外された運動測定装置６０を除く運動測定装置６０（加速度センサ６４）からの加速度データのみから特徴ベクトルが抽出され、主成分分析される。そして、寄与率の大きい特徴量が選択される。このような処理が、選択された特徴量を有していない運動測定装置６０、すなわち除外する対象となる運動測定装置６０が無くなるまで繰り返される。そして、除外対象とならなかった運動測定装置６０の組み合わせが、当該場所における最適センサ集合として最適センサパラメータＤＢ１８に記憶される。
【００６７】
場所毎の最適センサ集合が決定されると、各最適センサ集合に含まれる複数の運動測定装置６０の加速度センサ６４の各々について、サンプリング周波数を変化させて、加速度データのリサンプリングを行う。次に、サンプリング周波数を変化させてリサンプリングした加速度データのそれぞれから特徴量を抽出する。そして、抽出した各特徴量についての識別エラーを計算し、識別エラーが最小となる場合の、加速度センサ６４の各々に設定されたサンプリング周波数を、当該場所における最適パラメータとして最適センサパラメータＤＢ１８に記憶する。
【００６８】
そして、サーバ１２は、通過センサ８０からの検出データに基づいて、被験者およびその現在位置を検出し、現在位置を含む場所に応じた最適センサ集合および最適パラメータを最適センサパラメータＤＢ１８から読み出し、当該被験者が装着する中継器４０に送信する。したがって、中継器４０では、使用する運動測定装置６０が決定されるとともに、その使用する運動測定装置６０における加速度データのサンプリング周波数が設定される。その後、サーバ１２は、その中継器４０から送信される加速度データを検出して、検出した加速度データから特徴量を抽出し、抽出した特徴量に基づいて、当該場所に応じた行動群から１の行動を識別する。
【００６９】
具体的には、サーバ１２は、図９−図１１に示すフロー図に従って、最適センサパラメータ学習処理を実行し、場所毎の最適センサ集合および最適パラメータを決定して、最適センサパラメータＤＢ１８を構築する。また、サーバ１２は、図１３に示すフロー図に従って、行動識別処理を実行する。一方、中継器４０は、図１４に示すフロー図に従って、データ送信処理を実行する。
【００７０】
図９に示すように、サーバ１２は、最適センサパラメータ学習処理を開始すると、ステップＳ１で、知識ＤＢ１６から学習用データセットを読み込む。具体的には、サーバ１２は、１または複数の被験者の行動記録として、当該被験者の場所、および当該被験者に装着された運動測定装置６０で検出された加速度データをセンサＤＢ１４から読み込む。なお、この学習用データセットでは、加速度データに対応した行動（行動ラベル）が付与されている。
【００７１】
次に、ステップＳ３では、位置Ｌｉ∈｛Ｌ１，Ｌ２，…，ＬＮＬ｝を選択する。この位置Ｌｉには、全ての位置（場所）のラベル（識別情報）が記述される。詳細な説明は省略するが、位置Ｌｉは、行動識別システム１０の管理者ないし使用者によって予め決定され、知識ＤＢ１６に記憶されている。
【００７２】
そして、ステップＳ５では、変数ｉが最大値ＮＬを超えているか（ｉ＞ＮＬ）どうかを判断する。つまり、位置Ｌｉに含まれる全ての位置について、後述する行動識別用センサ集合Ｓ＊Ｌｉおよび最適パラメータΘ＊Ｌｉを求めたかどうかを判断する。
【００７３】
ステップＳ５で“ＹＥＳ”であれば、つまり変数ｉが最大値ＮＬを超えている場合には、そのまま最適センサパラメータ学習処理を終了する。一方、ステップＳ５で“ＮＯ”であれば、つまり変数ｉが最大値ＮＬ以下であれば、ステップＳ７で、数１に示すような行動Ａ（Ｌｉ）を読み出す。ここで、行動Ａ（Ｌｉ）は、位置Ｌｉにおいて被験者が取り得る行動群（行動クラス）に含まれる行動ラベルであり、予め知識ＤＢ１６に記憶されている。一例を図７および図８を用いて説明すると、位置Ｌｉが「眼科診察室」である場合には、被験者の取り得る行動群として、「歩行・移動」、「書類作業」、「眼科診察補助」、「眼科診察補助準備」、「衛生処理」、「患者移送」の６種類の行動ラベル｛ａ１，ａ２，ａ３，ａ４，ａ５，ａ６｝が行動Ａ（Ｌｉ）に含まれる。
【００７４】
［数１］
Ａ（Ｌｉ）＝｛ａ１，ａ２，…，ａＮＬｉ｝
続くステップＳ９では、全センサ集合を集合Ｓとして読み出す。この実施例では、全センサ集合は、運動測定装置６０ａ−６０ｄを意味し、集合（センサ集合）Ｓは、運動測定装置６０ａ−６０ｄについての識別情報の集合を意味する。図１１に示すように、次のステップＳ１１では、読み込んだ行動ラベルに対応する加速度データＺ（Ｓ，Ａ（Ｌｉ））を読み込む。さらに、ステップＳ１３では、サーバ１２は、最適センサ集合を決定するための特徴量を算出する。
【００７５】
加速度データから特徴量を抽出する際には、たとえば、時系列のデータ（加速度データ）を一定時間のスライディング・ウィンドウに分割し、そのウィンドウ毎に特徴量を求める。なお、この特徴量を求める手法は、上記の参考文献１に開示されているため、これを参照されたい。また、加速度データのサンプリング周波数とウィンドウ内のサンプル数のパラメータは、参考文献２と同様に設定され、５０Hzのデータを行動毎に１２８サンプルずつ重複する２５６サンプルのウィンドウで分割する。したがって、１つのウィンドウ長は５．１２０秒となる。図１２にスライディング・ウィンドウに分割する方法の一例を示す。各ウィンドウは点線枠で示される。ただし、図１２においては、分かり易くするため、右腕に装着された運動測定装置６０における加速度センサ６４のみを示してあり、さらに、隣接するウィンドウを、縦方向および横方向に少しずらして表示してある。
【００７６】
この実施例では、加速度に基づいて、ウィンドウ毎に、平均、標準偏差、エネルギ、周波数領域エントロピおよび相関係数の５種類の特徴量が算出される。これらは、上記の参考文献１および参考文献３の研究において用いられた特徴量である。平均と標準偏差とは、それぞれ、各軸の加速度の平均と標準偏差とである。また、エネルギは、各軸の加速度にＦＦＴ（高速フーリエ変換）を行い、振幅の２乗の合計として求めた。ただし、直流成分と折り返しの部分は除く。１つの軸の加速度のＦＦＴの振幅成分をＦ１，Ｆ２，Ｆ３，…とすると、エネルギは数２で求められる。ただし、ｗはウィンドウ内のサンプル数（この実施例では、２５６）である。
【００７７】
［数２］
2009134590.tif 000003
【００７８】
周波数領域エントロピ（以下、単に「エントロピ」ということがある）は、確率分布ｐに基づいて求められる。確率分布ｐは、数３に示すように、ＦＦＴ成分Ｆｉから直流成分と折り返しの部分を除いたものを、全成分の総和で正規化することによって求められる。
【００７９】
［数３］
2009134590.tif 000004
【００８０】
これより、エントロピは、数４に従って求められる。
【００８１】
［数４］
2009134590.tif 000005
【００８２】
相関係数は、２軸間の加速度に関する相関係数である。このとき対象とする２軸は、１つの加速度センサ３２内の組み合わせだけでなく、任意の２つの加速度センサ３２に跨った組み合わせも含まれる。（ｘ，ｙ）を或る軸の加速度を持つベクトルとし、ｃｏｖ（ｘ，ｙ）をｘとｙとの共分散、σｘ，σｙをｘ，ｙそれぞれの標準偏差としたとき、ｘ‐ｙ間の相関係数ｃｏｒｒ（ｘ，ｙ）は数５で定義される。
【００８３】
［数５］
2009134590.tif 000006
【００８４】
このようにして算出した特徴量は、特徴ベクトルＸの各要素となり、数６に示すようなｋ次元の特徴ベクトルＸが求められる。
【００８５】
［数６］
Ｘ＝｛Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘｋ｝
図１０に戻って、続くステップＳ１５では、特徴ベクトルＸを主成分分析し、寄与率が閾値τよりも大きい特徴を選択する。この選択された特徴ベクトルＸｒは数７で示される。
【００８６】
［数７］
Ｘｒ＝｛Ｘｒ１，Ｘｒ２，…Ｘｒｋ｝    （ｒｋ＜ｋ）
なお、数７からも分かるように、特徴ベクトルＸｒは、選択されたｒｋ個の特徴量で表わされる。ここで、上述したように、特徴量は５種類であるが、各加速度の軸毎に特徴量を求めるとともに、相関係数については、２つの異なる各軸間の全ての組み合わせについての相関を求めることにより、特徴ベクトルＸは求められる。このため、たとえば、４つの加速度センサ６４で検出された加速度を用いる場合には、「平均」、「標準偏差」、「エネルギ」および「エントロピ」のそれぞれについては１２（３軸×４）個の特徴量が求められ、相関係数については６６（１２Ｃ２＝１２×１１／２）個の特徴量が求められる。つまり、この場合の特徴ベクトルＸは１１４次元となる。このとき、変数ｋ＝１１４となる。ただし、相関係数は、４つの加速度センサ６４の各軸の加速度（１２軸の加速度）について、他の軸の加速度との相関関係を求めている。
【００８７】
また、特徴ベクトルＸを主成分分析すると、固有値の大きい順で、第１主成分から第ｋ主成分までの固有値λｉ（ｉ＝１，２，…，ｋ）が算出される。このとき、寄与率は、各固有値を固有値の合計値で割ったもの（百分率）と定義される。つまり、各固有値λｉの寄与率は数８で示される。
【００８８】
［数８］
2009134590.tif 000007
【００８９】
この寄与率の値が閾値ηを超えるか否かを判断して、特徴ベクトルＸｒを求めている。たとえば、閾値ηは１（％）に決定される。固有値λｉが大きいほど、主成分得点の分散が大きく、各固有値λｉに対応する（属する）固有ベクトル（元の特徴軸の重み付け合成特徴ベクトル）が全特徴空間を説明する力が大きい（情報量が多い）。しかし、固有値λｉが極端に小さい特徴軸は、全特徴空間を説明する力が小さいため、無くても良いと言える。したがって、特徴ベクトルＸから固有値λｉの小さい特徴軸（特徴量）を削除することにより、次元の少ない特徴ベクトルＸｒに圧縮しているのである。
【００９０】
なお、この実施例では、寄与率を用いて、特徴ベクトルＸｒを求めるようにしてあるが、累積寄与率を用いるようにしてもよい。ここで、累積寄与率は、寄与率を第１主成分から順に累積したものをいう。この場合、たとえば、閾値ηは９５（％）に決定され、第１主成分からこの閾値ηを超える最小の第ｍｋ主成分（ｍｋ≦ｋ）までを採用した特徴ベクトルＸｒが生成される。
【００９１】
図１０に戻って、次のステップＳ１７では、特徴ベクトルＸｒに使用していないセンサ集合Ｓｍを求める。つまり、特徴ベクトルＸに要素が存在するが、特徴ベクトルＸｒに要素が存在しない運動測定装置６０（加速度センサ６４）を検出するのである。そして、ステップＳ１９では、センサ集合Ｓｍが空集合φであるかどうかを判断する。
【００９２】
ステップＳ１９で“ＮＯ”であれば、つまりセンサ集合Ｓｍが空集合φでなければ、ステップＳ２１で、センサ集合Ｓを更新する（Ｓ＝Ｓ−Ｓｍ）。つまり、行動の識別に使用する運動測定装置６０の数が削減される。その後、ステップＳ１１に戻る。一方、ステップＳ１９で“ＹＥＳ”であれば、つまりセンサ集合Ｓｍが空集合φであれば、図１２に示すように、ステップＳ２３で、センサ集合Ｓを最適センサ集合Ｓ＊Ｌｉとして決定する。
【００９３】
続いて、ステップＳ２５では、センサパラメータ空間からパラメータ集合ΘＬｉを選択する。ここで、上述したように、パラメータ集合ΘＬｉは、使用する運動測定装置６０の加速度センサ６４に設定するサンプリング周波数の組み合わせがすべて含まれる。この実施例では、最適センサ集合が示す複数の運動測定装置６０の加速度センサ６４の各々について、サンプリング周波数を５０Hz，２５Hz，１２．５Hz，６．２５Hz，３．１２５Hzの５段階で変化させる場合のすべての組み合わせが含まれる。
【００９４】
続くステップＳ２７では、選択したパラメータ集合ΘＬｉで、最適センサ集合Ｓ＊Ｌｉの加速度データをリサンプリングする。そして、ステップＳ２９では、リサンプリングした最適センサ集合Ｓ＊Ｌｉの加速度データのそれぞれから特徴を抽出する。なお、特徴ベクトルの各要素（特徴量）は、上述した特徴ベクトルＸｒと同様である。また、特徴計算を行う際、サンプリング周波数によってウィンドウ中に含まれるサンプル数が異なるが、ウィンドウサイズ長を一定に保つことにより、サンプル数を可変としている。
【００９５】
次に、ステップＳ３１では、識別器Ｃを用いて識別エラーを計算する。行動ラベルの識別手法については、各行動ラベルに対し、ステップＳ２９で抽出したスライディング・ウィンドウの特徴量を用いて教師あり学習を適用する。たとえば、図示は省略するが、各サンプリング周波数における特徴量を特徴空間にマッピングし、特徴空間上で分布（クラスタ）を形成する。そのクラスタを、たとえば周知のＳＶＭ(Support Vector Machine)などの識別器によって、各行動ラベルに分類する。
【００９６】
なお、多クラスのＳＶＭの構築の際には、各クラスを他の個々のクラスと判別するペアワイズ識別器をクラス数分訓練することで行う。この実施例では、ＳＭＯ（Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ  Ｍｉｎｉｍａｌ  Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）法を用い、カーネル関数として１次元の多項式カーネルを用いた。ただし、ＳＭＯ法については、「S. S. Keerthi, S. K, Shevade, C. Bhattacharyya, K. R. K, Murthy :Improvements to Platt’s SMO Algorithm for SVM Classifier Design, Neural Computation, 13(3), pp.637-649, 2001.」（参考文献７）に開示されている。
【００９７】
続くステップＳ３３では、全パラメータ空間を探索したかを判断する。ステップＳ３３で“ＮＯ”であれば、つまり全パラメータ空間を探索していなければ、ステップＳ２５に戻り、センサパラメータ空間から他のパラメータ集合ΘＬｉを選択する。一方、ステップＳ３３で“ＹＥＳ”であれば、つまり全パラメータ空間を探索した場合には、そのままステップＳ３５で、識別エラーが最小となるパラメータ集合ΘＬｉを最適パラメータΘ＊Ｌｉとして決定する。
【００９８】
そして、ステップＳ３７で、位置Ｌｉにおける最適センサ集合Ｓ＊Ｌｉと最適パラメータΘ＊Ｌｉとを、最適センサパラメータＤＢ１８に保存して、図９に示したステップ３に戻る。つまり、ステップＳ３７では、サーバ１２は、最適センサ集合Ｓ＊Ｌｉおよび最適パラメータΘ＊Ｌｉを位置Ｌｉの各々に対応付けて最適センサパラメータＤＢ１８に記憶するのである。
【００９９】
図１３は、上述したように、サーバ１２の行動識別処理を示すフロー図である。図１３に示すように、サーバ１２は、行動識別処理を開始すると、ステップＳ５１で、通過センサ８０から送信された検出データ（受光モジュールＩＤおよび送信機ＩＤ）を受信し、知識ＤＢ１６を参照して、被験者およびその存在する場所（現在位置）を特定する。
【０１００】
そして、ステップＳ５３で、検出した被験者の位置Ｌｉに対応する最適センサ集合Ｓ＊Ｌｉおよび最適パラメータΘ＊Ｌｉを最適センサパラメータＤＢ１８から読み込む。続くステップＳ５５で、最適センサ集合Ｓ＊Ｌｉおよび最適パラメータΘ＊Ｌｉを中継器４０に送信する。
【０１０１】
次に、ステップＳ５７では、ステップＳ５５で最適センサ集合Ｓ＊Ｌｉおよび最適パラメータΘ＊Ｌｉを送信した中継器４０からの加速度データを受信したかどうかを判断する。なお、中継器４０から送信される加速度データは、上述したように、たとえば最適センサ集合Ｓ＊Ｌｉに含まれる運動測定装置６０の各々の加速度センサ６４が最適パラメータΘ＊Ｌｉに従うサンプリング周波数で検出した場合の加速度データである。ステップＳ５７で“ＮＯ”であれば、つまり加速度データを受信していなければ、中継器４０から加速度データの送信があるまで待機する。一方、ステップＳ５７で“ＹＥＳ”であれば、つまり加速度データを受信すれば、そのままステップＳ５９で、加速度データから特徴を抽出する。
【０１０２】
ステップＳ５９では、ステップＳ５７で受信した加速度データを用いて特徴を抽出し、数９に示すような特徴ベクトルＸａが求められる。
【０１０３】
［数９］
Ｘａ＝｛Ｘａ１，Ｘａ２，…，ＸａＭ｝
次にステップＳ６１では、行動識別処理を実行する（ωａ＝ｃｌａｓｓｉｆｙ＿ａｃｔｉｏｎ（Ｘａ））。たとえば、行動クラス毎に、行動クラスに含まれる各行動ラベルについての特徴量（ここでは、説明の都合上、「基準の行動特徴量」という。）を特徴空間にマッピングしたデータ（マッピングデータ）を予め知識ＤＢ１６に記憶しておく。そして、さらに、位置Ｌｉに応じた行動クラスを識別するためのクラス分類器を学習しておき、これらを用いて、今回算出した特徴量（ここでは、説明の都合上、「今回の行動特徴量」という。）を識別した行動ラベルを被験者の行動として識別（特定）する。
【０１０４】
続くステップＳ６３では、行動識別結果ωａを出力する。たとえば、行動識別結果ωａを、サーバ１２に接続されたモニタ（図示せず）にテキスト表示したり、同じくサーバ１２に接続されたスピーカ（図示せず）に音声で出力したり、或いはそれら両方の手段で出力したりする。ただし、行動識別結果ωａを他の端末（コンピュータや電話機）に電子メールで送信（出力）するようにしてもよい。また、行動識別結果ωａを単に出力するのみならず、今回検出した加速度データにラベリングするようにしてもよい。
【０１０５】
次の、ステップＳ６５では、その識別結果（位置および行動）を行動記録ＤＢ２０に保存する。そして、ステップＳ６７では、行動識別処理を終了するかどうかを判断する。ここでは、ユーザからの終了指示が入力されたり、所望する全ての加速度データについての処理を終了したりしたかどうかを判断するのである。ステップＳ６７で“ＮＯ”であれば、つまり行動識別処理の終了でなければ、そのままステップＳ５１に戻って、新しく通過センサ８０から受信したＩＤを参照して被験者の位置Ｌｉを検出し、行動識別処理を実行する。一方、ステップＳ６７で“ＹＥＳ”であれば、つまり行動識別処理の終了であれば、そのまま行動識別処理を終了する。
【０１０６】
図１４は、上述したように、中継器４０のデータ送信処理を示すフロー図である。図１４に示すように、中継器４０は、データ送信処理を開始すると、ステップＳ８１で、サーバ１２から最適センサ集合および最適パラメータを受信したかどうかを判断する。なお、サーバ１２から受信する最適センサ集合および最適パラメータとは、上述したように、図１３に示すＳ５５でサーバ１２から送信される被験者の位置Ｌｉに対応する最適センサ集合Ｓ＊Ｌｉおよび最適パラメータΘ＊Ｌｉである。
【０１０７】
ステップＳ８１で“ＮＯ”であれば、つまり最適センサ集合Ｓ＊Ｌｉおよび最適パラメータΘ＊Ｌｉを受信していなければ、そのままステップＳ８７に進む。つまり、かかる場合には、使用する運動測定装置６０（加速度センサ６４）およびそのサンプリング周波数を設定（変更）しない。
【０１０８】
一方、ステップＳ８１で“ＹＥＳ”であれば、つまり最適センサ集合Ｓ＊Ｌｉおよび最適パラメータΘ＊Ｌｉを受信すれば、ステップＳ８３で、最適センサ集合に含まれない運動測定装置６０の加速度データの送信を休止させる。たとえば、中継器４０は、最適センサ集合に含まれない運動測定装置６０に加速度データの送信を休止させるためのコマンド（休止コマンド）を送信し、最適センサ集合に含まれる運動想定装置６０に加速度データの送信を開始（または再開）させるコマンド（開始コマンド）を送信する。したがって、運動測定装置６０のＣＰＵ６２は、休止コマンドを受けると、次回開始コマンドを受けるまで、加速度データの送信を休止する。ただし、休止コマンドを受信した場合には、運動測定装置６０をスニフモードで動作させるようにしてもよい。ここで、スニフモードとは、一定時間間隔（スニフ間隔）でのみ送受信を行い、そのほかの時間は電力消費を抑えるＢｌｕｅｔｏｏｔｈ特有の低消費電力モードである。
【０１０９】
ステップＳ８３では、中継器４０は、最適センサ集合Ｓ＊Ｌｉに含まれない運動測定装置６０に加速度データの送信を休止させる。具体的には、運動測定装置６０をスニフモードへ切り換える。なお、スニフモードとは、一定時間間隔（スニフ間隔）でのみ送受信を行い、そのほかの時間は電力消費を抑えるＢｌｕｅｔｏｏｔｈ特有の低消費電力モードである。
【０１１０】
続くステップＳ８５では、中継器４０は、最適センサ集合Ｓ＊Ｌｉに含まれる運動測定装置６０のパラメータを最適パラメータに設定する。具体的には、中継器４０は、最適センサ集合Ｓ＊Ｌｉに含まれる運動測定装置６０（加速度センサ６４）のサンプリング周波数を、最適パラメータΘ＊Ｌｉが示すサンプリング周波数に設定する。
【０１１１】
そして、ステップＳ８７で加速度データを取得する。ここでは、使用する運動測定装置６０に含まれる加速センサ６４であって、サンプリング周波数の設定された加速度センサ６４からの加速度データが検出される。なお、最適センサや最適パラメータが設定されていない場合には、すべての運動計測装置６０の加速センサ６４から予め所定されたサンプリング周波数（たとえば、５０Hz）で検出された加速データが取得される。
【０１１２】
続くステップＳ８９で、一定時間（たとえば、上述したスライディング・ウィンドウに相当する時間長）が経過したかどうか、すなわち行動を識別するのに十分な量の加速度データを取得したかどうかを判断する。なお、図示は省略するが、中継器４０の内部タイマによって、加速度データの取得を開始してからの経過時間はカウントされる。ステップＳ８９で“ＮＯ”であれば、つまり一定時間が経過していなければ、同じステップＳ８９に戻る。一方、ステップＳ８９で“ＹＥＳ”であれば、つまり一定時間が経過すれば、ステップＳ９１で、その一定時間分の加速度データをサーバ１２に送信して、ステップＳ８１に戻る。
【０１１３】
この実施例によれば、被験者が存在する場所に応じて決定される最適センサ集合および最適パラメータに従って、当該被験者に装着された複数の運動測定装置から得られる加速度データに基づいて行動を識別するので、被験者の複雑な行動をより正確に識別することができる。
【０１１４】
また、この実施例によれば、中継器４０は、被験者の現在位置に応じて、最適センサ集合に含まれない運動測定装置６０に加速度データの送信を休止させる。これにより、運動測定装置６０の無駄な電力消費を無くすことができる。したがって、使用する電池の寿命ないし一度の充電により駆動する時間を可及的長くすることができる。
【０１１５】
同様に、場所に応じて、加速度センサのサンプリング周波数を最適な値に設定するので、すべての加速度センサを常に高い周波数で駆動させている場合に比べて、加速度センサ（運動測定装置）の電力消費を抑えることができる。
【０１１６】
なお、この実施例では、場所毎に対応付けた最適センサ集合および最適パラメータが最適センサパラメータＤＢ１８に記憶されており、被験者が存在する場所に応じて決定される最適センサ集合および最適パラメータの両方に従って、当該被験者に装着された複数の運動測定装置６０から得られる加速度データに基づいて行動を識別したが、これに限定される必要はない。たとえば、場所毎に対応付けた最適センサ集合のみを最適センサパラメータＤＢ１８に記憶しておき、被験者が存在する場所に応じて決定される最適センサ集合のみ従って、最適センサ集合に含まれる運動測定装置６０から得られる加速度データに基づいて行動を識別することもできる。また同様に、場所毎に対応付けた最適パラメータのみを最適センサパラメータＤＢ１８に記憶しておき、被験者が存在する場所に応じて決定される最適パラメータにのみ従って、当該被験者に装着された全ての運動測定装置６０のパラメータを最適パラメータに設定して、その運動測定装置６０から得られる加速度データに基づいて行動を識別することもできる。
【０１１７】
また、この実施例では、サーバ１２が被験者の場所を検出し、当該被験者の行動を識別するようにしたが、これに限定される必要はない。知識ＤＢ１６および最適センサパラメータＤＢ１８を中継器４０に設けるようにすれば、中継器４０が被験者の場所を検出するとともに、当該被験者の行動を識別することができる。かかる場合には、サーバ１２と中継器４０とがオンラインかオフラインかに拘わらず、行動を識別することができる。
【０１１８】
さらに、この実施例では、中継器４０から一定時間毎に加速度データをサーバ１２に送信するようにしたが、すべての加速度データを取得した後に、サーバ１２に送信するようにしてもよい。ここで、すべての加速度データは、１日における被験者の行動に対する加速度データ、中継器４０のメモリに記憶可能な量の加速度データ、または、中継器４０を駆動する電池（１次電池，２次電池）の残量で記録可能な量の加速度データを意味する。
【０１１９】
また、この実施例では、中継器４０は、最適センサ集合に含まれない運動測定装置６０からの加速度データの送信を休止させるようにしたが、これに限定される必要はない。たとえば、中継器４０がセンサ集合に含まれない運動測定装置６０自体のオン／オフを制御するようにしてもよい。または、中継器４０が、センサ集合に含まれない運動測定装置６０からの加速度データを受信しないようにしたり、すべての運動測定装置６０からの加速度データを受信し、センサ集合に含まれる運動測定装置６０からの加速度データのみをサーバに送信するようにしたりしてもよい。
【０１２０】
さらにまた、この実施例では、運動測定装置６０から中継器４０を介してサーバ１２に加速度データを送信するようにしたが、中継器４０を介さずに、運動測定センサ６０から直接サーバ１２に送信データを送信するようにしてもよい。
【０１２１】
また、この実施例では、被験者に１つの送信機１００を設け、受光モジュールを有する通過センサ８０を様々な場所に設けるようにしたが、これに限定される必要はない。たとえば、被験者に１つの受光モジュールを設け、送信機１００を備える通過センサ８０を様々な場所に配置してもよい。かかる場合には、送信機１００からの送信機ＩＤを被験者の受光モジュールが受信するので、中継器４０に送信機ＩＤに対応して場所を記憶したデータベースを設けておけば、中継器４０で被験者の場所を特定することができる。当然のことながら、検出した送信機ＩＤをサーバ１２に送信して、サーバ１２が被験者の場所を特定することも可能である。
【０１２２】
さらに、この実施例では、被験者の行動（動作）を検出するために加速度センサ６４を用いるようにしたが、これに限定される必要はない。たとえば、加速度センサに代えて、ジャイロセンサ、照度センサまたは温度センサなどの他のセンサを用いることもできる。たとえば、ジャイロセンサ（３軸）を用いる場合には、動作データとして、ジャイロセンサからの角速度データが取得される。
【０１２３】
さらにまた、この実施例では、クラス分類器として、ＳＶＭ(Support Vector Machine)を採用したが、これに限定されない。たとえば、周知のＮＮ(Nearest Neighbor)やＣ４．５、ｋ近傍法などを採用することもできる。
【０１２４】
また、この実施例では、１人の被験者についての行動を識別する場合について説明した。しかし、被験者は複数であってもよい。かかる場合には、被験者毎に動作（行動）の癖が異なり、身長や体型などの違いにより最適センサ集合や最適パラメータが異なると考えられるため、被験者毎に、最適センサパラメータＤＢ１８を作成し、各被験者に対応する最適センサパラメータＤＢ１８を用いて行動を識別するようにすればよい。また、各被験者の加速度データの平均を取るようにすれば、すべての被験者に使用可能な最適センサ集合および最適パラメータを作成することができる。
【０１２５】
さらに、この実施例では、両上腕、胸部、腰部に運動測定装置６０を装着し、行動を識別するようにしてあるが、使用する加速度センサの数や取り付け位置は、行動識別システム１０の適用（使用）環境等に応じて様々である。また、識別する行動も、行動識別システム１０の使用環境等に応じて様々である。
【０１２６】
なお、この実施例では、行動識別システム１０が病院に設けられ、或る被験者が看護師の場合であったが、これに限定される必要はない。たとえば、作業行動と作業場所とが関連する傾向がある環境であれば、任意の環境に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１２７】
【図１】図１はこの発明の行動識別システムの一例を示す図解図である。
【図２】図２は図１の中継器の電気的な構成を示す図解図である。
【図３】図３は図１の中継器および運動測定装置を被験者が装着した様子を示す図解図である。
【図４】図４は図１の運動測定装置の電気的な構成を示す図解図である。
【図５】図５は図１の通過センサの電気的な構成を示す図解図である。
【図６】図６は図１の通過センサの外観を説明するための図解図である。
【図７】図７は通過センサの配置状況を説明するための図解図である。
【図８】図８は作業場所における作業行動の生起確率を示したグラフである。
【図９】図９は図１に示すサーバの最適センサパラメータ学習処理の一部を示すフロー図である。
【図１０】図１０は図１に示すサーバの最適センサパラメータ学習処理の他の一部であって、図９に後続するフロー図である。
【図１１】図１１は図１に示すサーバの最適センサパラメータ学習処理のその他の一部であって、図１０に後続するフロー図である。
【図１２】図１２は加速度のデータを一定時間のスライディング・ウィンドウで分割する例を示す図解図である。
【図１３】図１３は図１に示すサーバの行動識別処理を示すフロー図である。
【図１４】図１４は図１に示す中継器のデータ送信処理を示すフロー図である。
【符号の説明】
【０１２８】
１０  …行動識別システム
１２  …サーバ
１４  …センサＤＢ
１６  …知識ＤＢ
１８  …最適センサパラメータＤＢ
２０  …行動記録ＤＢ
３０  …ネットワーク
４０  …中継器
６０  …運動測定装置
８０  …通過センサ
１００  …送信機
【図１】
2009134590.tif 000008
【図２】
2009134590.tif 000009
【図３】
2009134590.tif 000010
【図４】
2009134590.tif 000011
【図５】
2009134590.tif 000012
【図６】
2009134590.tif 000013
【図７】
2009134590.tif 000014
【図８】
2009134590.tif 000015
【図９】
2009134590.tif 000016
【図１０】
2009134590.tif 000017
【図１１】
2009134590.tif 000018
【図１２】
2009134590.tif 000019
【図１３】
2009134590.tif 000020
【図１４】
2009134590.tif 000021