被験者の覚醒度を判定する覚醒度判定装置であって、前記被験者の心拍の信号を表している心拍信号を前記被験者から検出し、該心拍信号の周期を心拍間隔として取得する取得部、前記心拍間隔の過去の取得値に基づき推定されていた該心拍間隔についてのモデルを、前記取得部による該心拍間隔の新たな取得値と該モデルにおいての該新たな取得値についての予測値との誤差に基づき、該誤差が減少するように更新することによって、該心拍間隔のモデルの推定を行う推定部、及び前記推定部により推定された心拍間隔のモデルに基づいて前記心拍間隔の変動に対するスペクトルを算出して、該スペクトルに基づいて前記覚醒度を判定する判定部、を備えることを特徴とする覚醒度判定装置。前記被験者の生理状態の時間変動量を検出する検出部、及び前記生理状態の時間変動量が所定量以上となった場合に前記推定部の制御を行って、前記心拍間隔のモデルの更新における更新1回当りの前記誤差の減少量を、該制御前よりも大きくする制御部、を更に備えることを特徴とする請求項1に記載の覚醒度判定装置。前記推定部は、カルマンフィルタを用いることによって前記心拍間隔のモデルの推定を行い、前記制御部は、前記カルマンフィルタにおけるカルマンゲインを制御して、前記心拍間隔のモデルの更新における更新1回当りの前記誤差の減少量を、該制御前よりも大きくする、ことを特徴とする請求項2に記載の覚醒度判定装置。前記検出部は、前記被験者の生理状態の時間変動量として、前記被験者の平均心拍数の時間変動量を検出することを特徴とする請求項2又は3に記載の覚醒度判定装置。前記検出部は、前記被験者の生理状態の時間変動量として、前記被験者の身体部位の加速度の時間変動量を検出することを特徴とする請求項2又は3に記載の覚醒度判定装置。前記推定部は、カルマンフィルタを用いることによって前記心拍間隔のモデルの推定を行うことを特徴とする請求項1に記載の覚醒度判定装置。被験者の覚醒度を判定する覚醒度判定方法であって、前記被験者の心拍の信号を表している心拍信号を前記被験者から検出し、該心拍信号の周期を心拍間隔として取得し、前記心拍間隔の過去の取得値に基づき推定されていた該心拍間隔についてのモデルを、該心拍間隔の新たな取得値と該モデルにおいての該新たな取得値についての予測値との誤差に基づき、該誤差が減少するように更新することによって、該心拍間隔のモデルの推定を行い、前記推定によって推定された心拍間隔のモデルに基づいて前記心拍間隔の変動に対するスペクトルを算出して、該スペクトルに基づいて前記覚醒度を判定する、ことを特徴とする覚醒度判定方法。請求項7に記載の覚醒度判定方法であって、更に、前記被験者の生理状態の時間変動量を検出し、前記生理状態の時間変動量が所定量以上となった場合に前記推定の制御を行って、前記心拍間隔のモデルの更新における更新1回当りの前記誤差の減少量を、該制御前よりも大きくする、ことを特徴とする覚醒度判定方法。前記心拍間隔のモデルの推定は、カルマンフィルタを用いて行い、前記推定の制御では、前記カルマンフィルタにおけるカルマンゲインを制御して、前記心拍間隔のモデルの更新における更新1回当りの前記誤差の減少量を、該制御前よりも大きくする、ことを特徴とする請求項8に記載の覚醒度判定方法。前記被験者の生理状態の時間変動量として、前記被験者の平均心拍数の時間変動量を検出することを特徴とする請求項8又は9に記載の覚醒度判定方法。前記被験者の生理状態の時間変動量として、前記被験者の身体部位の加速度の時間変動量を検出することを特徴とする請求項8又は9に記載の覚醒度判定方法。前記心拍間隔のモデルの推定は、カルマンフィルタを用いて行うことを特徴とする請求項7に記載の覚醒度判定方法。被験者の覚醒度の判定をコンピュータに行わせるためのプログラムであって、前記被験者の心拍の信号を表している心拍信号を前記被験者から検出し、該心拍信号の周期を心拍間隔として取得し、前記心拍間隔の過去の取得値に基づき推定されていた該心拍間隔についてのモデルを、該心拍間隔の新たな取得値と該モデルにおいての該新たな取得値についての予測値との誤差に基づき、該誤差が減少するように更新することによって、該心拍間隔のモデルの推定を行い、前記推定によって推定された心拍間隔のモデルに基づいて前記心拍間隔の変動に対するスペクトルを算出して、該スペクトルに基づいて前記覚醒度を判定する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。請求項13に記載のプログラムであって、更に、前記被験者の生理状態の時間変動量を検出し、前記生理状態の時間変動量が所定量以上となった場合に前記推定の制御を行って、前記心拍間隔のモデルの更新における更新1回当りの前記誤差の減少量を、該制御前よりも大きくする、処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。前記心拍間隔のモデルの推定は、カルマンフィルタを用いて行い、前記推定の制御では、前記カルマンフィルタにおけるカルマンゲインを制御して、前記心拍間隔のモデルの更新における更新1回当りの前記誤差の減少量を、該制御前よりも大きくする、ことを特徴とする請求項14に記載のプログラム。前記被験者の生理状態の時間変動量として、前記被験者の平均心拍数の時間変動量を検出することを特徴とする請求項14又は15に記載のプログラム。前記被験者の生理状態の時間変動量として、前記被験者の身体部位の加速度の時間変動量を検出することを特徴とする請求項14又は15に記載のプログラム。前記心拍間隔のモデルの推定は、カルマンフィルタを用いて行うことを特徴とする請求項13に記載のプログラム。前述した、心拍間隔の変動の解析結果を利用した覚醒度の判定技術では、検出した心拍信号にノイズ成分が含まれていると、覚醒度の判定精度の低下が懸念される。上述した問題に鑑み、本明細書で後述する覚醒度判定装置では、検出した心拍信号に含まれるノイズ成分に起因する覚醒度の判定精度の低下を低減する。本明細書で後述する、被験者の覚醒度を判定する覚醒度判定装置のひとつに、取得部と、推定部と、判定部とを備えるというものがある。ここで、取得部は、被験者の心拍の信号を表している心拍信号を被験者から検出し、当該心拍信号の周期を心拍間隔として取得する。推定部は、被験者の心拍間隔のモデルの推定を行う。この推定は、心拍間隔の過去の取得値に基づき推定されていた心拍間隔についてのモデルを、取得部による心拍間隔の新たな取得値と当該モデルにおいての当該新たな取得値についての予測値との誤差に基づき、当該誤差が減少するように更新することで行われる。そして、判定部は、推定部により推定された心拍間隔のモデルに基づいて心拍間隔の変動に対するスペクトルを算出して、当該スペクトルに基づいて被験者の覚醒度を判定する。また、本明細書で後述する、被験者の覚醒度を判定する覚醒度判定方法のひとつは、まず、被験者の心拍の信号を表している心拍信号を被験者から検出し、当該心拍信号の周期を心拍間隔として取得する。次に、被験者の心拍間隔のモデルの推定を行う。この推定は、心拍間隔の過去の取得値に基づき推定されていた心拍間隔についてのモデルを、心拍間隔の新たな取得値と当該モデルにおいての当該新たな取得値についての予測値との誤差に基づき、当該誤差が減少するように更新することで行われる。そして、この推定によって推定された心拍間隔のモデルに基づいて心拍間隔の変動に対するスペクトルを算出して、当該スペクトルに基づいて被験者の覚醒度を判定する。また、本明細書で後述するプログラムのひとつは、被験者の覚醒度の判定をコンピュータに行わせるためのプログラムである。このプログラムは、以下の処理をコンピュータに行わせる。この処理は、まず、被験者の心拍の信号を表している心拍信号を被験者から検出し、当該心拍信号の周期を心拍間隔として取得する。次に、被験者の心拍間隔のモデルの推定を行う。この推定は、心拍間隔の過去の取得値に基づき推定されていた心拍間隔についてのモデルを、心拍間隔の新たな取得値と当該モデルにおいての当該新たな取得値についての予測値との誤差に基づき、当該誤差が減少するように更新することで行われる。そして、この推定によって推定された心拍間隔のモデルに基づいて心拍間隔の変動に対するスペクトルを算出して、当該スペクトルに基づいて被験者の覚醒度を判定する。本明細書で後述する覚醒度判定装置によれば、検出した心拍信号に含まれるノイズ成分に起因する覚醒度の判定精度の低下が低減されるという効果を奏する。まず図1について説明する。図1は、1つの実施形態に係る覚醒度判定装置の構成を図解した機能ブロック図である。図1の覚醒度判定装置10は、被験者の覚醒度を判定する装置であり、取得部11、推定部12、及び判定部13を備えている。取得部11は、被験者の心拍の信号を表している心拍信号を当該被験者から検出し、当該心拍信号の周期を心拍間隔として取得する。心拍信号は、例えば、被験者に接触させた電極に対し電圧を印加した場合における電極間の電位差から検出する。また、心拍間隔は、例えば、心拍の一拍に相当する心拍信号の波形の最大値の周期心電図波形のうちのR波の最大値の間隔を算出することによって取得する。推定部12は、取得部11により取得された心拍間隔を用いて、被験者の心拍間隔についてのモデルの推定を行う。この推定は、心拍間隔の過去の取得値に基づき推定されていた心拍間隔の推定モデルを更新することによって行われる。なお、この更新は、取得部11による心拍間隔の新たな取得値と当該推定モデルにおいての当該新たな取得値についての予測値との誤差に基づき、当該誤差が減少するようにして行われる。なお、推定部12は、この心拍間隔のモデルの推定を、例えばカルマンフィルタKalmanFilterを用いることによって行うようにしてもよい。判定部13は、推定部12により推定された心拍間隔のモデルに基づいて被験者の心拍間隔の変動に対するスペクトルを算出して、当該スペクトルに基づいて被験者の覚醒度を判定する。上述した構成によれば、被験者の心拍間隔の推定を推定部12が上述したようにして行うことで、心拍信号に含まれるノイズ成分が、心拍間隔の変動に対するスペクトルに及ぼす影響が減少する。従って、この推定部12により推定された心拍間隔の変動に対するスペクトルに基づいて覚醒度の判定を行うことで、当該ノイズ成分に起因する覚醒度の判定精度の低下が低減される。なお、図1において破線を用いて表されているように、覚醒度判定装置10が、更に、検出部14と制御部15とを備えていてもよい。検出部14は、被験者の生理状態の時間変動量を検出する。検出部14は、この被験者の生理状態の時間変動量として、例えば、被験者の平均心拍数の時間変動量を検出する。あるいは、検出部14は、この被験者の生理状態の時間変動量として、例えば、被験者の身体部位の加速度の時間変動量を検出する。制御部15は、被験者の生理状態の時間変動量についての検出部14による検出結果が所定量以上となった場合に推定部12の制御を行う。この制御は、推定部12が行う心拍間隔の推定モデルの更新における更新1回当りの前述の誤差の減少量を、当該制御前よりも大きくする制御である。なお、推定部12が、カルマンフィルタを用いることによって心拍間隔のモデルの推定を行う場合には、制御部15は、このカルマンフィルタにおけるカルマンゲインKalmanGainを制御して、上述の制御を行うようにしてもよい。例えば、自動車を運転中の運転者に眠気が生じたことを検知するために、この覚醒度判定装置10を使用することを考える。このときの被験者となる運転者の生理状態は、実際の運転状況によって急激に変動する場合がある。例えば、走行路上に障害物が突如出現した場合や走行路の路面状況が急に悪化した場合には、運転者の作業負荷が上昇し、生理状態は急激に変動する。一方、推定部12は、心拍間隔のモデルの推定を、心拍間隔の過去の取得値に基づいた心拍間隔の推定モデルを更新することによって推定している。このため、このような急激な変動が生じた直後においては、推定部12による心拍間隔のモデルの推定結果と変動発生後の運転者の現実の覚醒状態モデルとの乖離が大きくなり、結果として、運転者の眠気検知の精度が一時的に低下することが考えられる。これに対し、制御部15が前述した制御を行うと、上述のような運転者の生理状態の急激な変動に対しての推定部12による心拍間隔のモデルの推定の反応性が向上するので、運転者の眠気検知の精度低下が抑制される。次に、この覚醒度判定装置10のハードウェア構成例について、図2を用いて説明する。図2の構成例では、覚醒度判定装置10は、コンピュータ20、心拍センサ41、及び加速度センサ42を備えて構成されている。コンピュータ20は、MPU21、ROM22、RAM23、ハードディスク装置24、入力装置25、出力装置26、インタフェース装置27、及び記録媒体駆動装置28を備えている。なお、これらの構成要素はバスライン29を介して接続されており、MPU21の管理の下で各種のデータを相互に授受することができる。MPUMicroProcessingUnit21は、このコンピュータ20全体の動作を制御する演算処理装置である。ROMReadOnlyMemory22は、所定の基本制御プログラムが予め記録されている読み出し専用半導体メモリである。MPU21は、この基本制御プログラムをコンピュータ20の起動時に読み出して実行することにより、このコンピュータ20の各構成要素の動作制御が可能になる。RAMRandomAccessMemory23は、MPU21が各種の制御プログラムを実行する際に、必要に応じて作業用記憶領域として使用する、随時書き込み読み出し可能な半導体メモリである。ハードディスク装置24は、MPU21によって実行される各種の制御プログラムや各種のデータを記憶しておく記憶装置である。MPU21は、ハードディスク装置24に記憶されている所定の制御プログラムを読み出して実行することにより、各種の制御処理を行えるようになる。入力装置25は、例えばタッチパネルスイッチやキーボード装置であり、覚醒度判定装置10による覚醒度判定の被験者等により操作されると、その操作内容に対応付けられている使用者からの各種情報の入力を取得し、取得した入力情報をMPU21に送付する。出力装置26は例えば液晶ディスプレイやスピーカであり、MPU21から送付される表示データに応じた各種のテキストや画像の表示や、MPU21から送付される発音データに応じた各種の発音を行う。インタフェース装置27には、このコンピュータ20に接続される心拍センサ41及び加速度センサ42が接続されている。インタフェース装置27は、これらの機器との間での各種情報の授受の管理を行う。記録媒体駆動装置28は、可搬型記録媒体30に記録されている各種の制御プログラムやデータの読み出しを行う装置である。MPU21は、可搬型記録媒体30に記録されている所定の制御プログラムを、記録媒体駆動装置28を介して読み出して実行することによって、後述する各種の制御処理を行うようにすることもできる。なお、可搬型記録媒体30としては、例えばCD-ROMCompactDiscReadOnlyMemoryやDVD-ROMDigitalVersatileDiscReadOnlyMemory、USBUniversalSerialBus規格のコネクタが備えられているフラッシュメモリなどがある。このようなコンピュータ20を用いて覚醒度判定装置10を構成するには、例えば、次に説明する覚醒度判定処理をMPU21に行わせるための制御プログラムを作成する。作成された制御プログラムはハードディスク装置24若しくは可搬型記録媒体30に予め格納しておく。そして、MPU21に所定の指示を与えてこの制御プログラムを読み出させて実行させる。こうすることで、図2の構成により、図1の取得部11、推定部12、判定部13、検出部14、及び制御部15が各々有している機能の提供が可能となる。心拍センサ41は、被験者の心拍の信号を表している心拍信号を当該被験者から検出する。より具体的には、心拍センサ41は、例えば、前述したように、被験者に接触させた電極に対し電圧を印加した場合における電極間の電位差から心拍信号を検出する。なお、この代わりに、心拍センサ41として、心電計、脈波計、心音センサ等のといった、被験者の心臓の鼓動を捕らえて電気信号として出力するものを使用してもよい。この心拍センサ41とコンピュータ20が行う制御処理との組み合わせにより、図1における取得部11及び検出部14としての機能が提供される。加速度センサ42は、被験者に装着されて当該被験者の体動によって生じる加速度を検出する。この加速度センサ42とコンピュータ20が行う制御処理との組み合わせにより、図1における検出部14としての機能が提供される。図2の覚醒度判定装置10は以上のように構成されている。次に覚醒度判定装置10により行われる処理及びその処理手順について説明する。図3は、覚醒度判定装置10により行われる覚醒度判定処理の処理内容を図解したフローチャートである。図3におけるS101からS103にかけての処理は、取得部11によって行われる処理であって、被験者の心拍の信号を表している心拍信号を被験者から検出して当該心拍信号の周期を心拍間隔として取得する処理である。まず、S101では、被験者の心拍信号を検出する処理を取得部11が行う。次に、S102では、S101の処理により取得された心拍信号から心拍間隔を取得し、得られた心拍間隔を記憶しておく処理を取得部11が行う。この処理では、取得部11は、例えば、S101の処理により取得された心拍信号から、信号の大きさが所定の閾値以上である範囲を検出し、続いて、その範囲内での信号の大きさのピークの位置を、心電図波形のうちのR波の最大値の位置として検出する。そして、取得部11は、検出されたピーク間の時間をタイマ例えばMPU21が備えているタイマで計時し、その計時結果を、心拍間隔の観測値データとして、記憶部例えば図2のRAM23の所定記憶領域に記憶させておく。次に、S103では、S102の処理により心拍間隔の新たな観測値データが取得できたか否かを判定する処理を取得部11が行う。ここで、取得部11は、心拍間隔の新たな観測値データが取得できたと判定したとき判定結果がYesのときにはS104に処理を進める。一方、取得部11は、心拍間隔の新たな観測値データが取得できなかった直近のS101の処理で検出された心拍信号の大きさは、前述したピークではなかったと判定したとき判定結果がNoのときには、S101へ処理を戻して上述した処理を繰り返す。次に、S104では心拍間隔モデル推定処理を推定部12等が行う。心拍間隔モデル推定処理は、取得部11により取得された心拍間隔の観測値データを用いて、被験者の心拍間隔のモデル本実施形態では、心拍間隔の推定データ群を推定する処理であり、その処理の詳細は後述する。S105からS109にかけての処理は、判定部13によって行われる処理であって、推定部12により推定された心拍間隔のモデルに基づいて心拍間隔の変動に対するスペクトルを算出して、当該スペクトルに基づいて被験者の覚醒度を判定する処理である。なお、覚醒度の判定は、被験者が覚醒状態から睡眠状態に移行するに従い、極大所定の周波数域内で最大のスペクトルの周波数が低下し、且つ、当該極大のスペクトルが大きくなるスペクトルが集中することを利用して行う。なお、この判定手法は、例えば前掲した特許文献1に記載されている技術でも使用されているものである。まず、S105では、S104の心拍間隔モデル推定処理によって得られた心拍間隔の推定値のうちで、直近に得られた所定数個の推定値を用いて高速フーリエ変換FFTを実行して、心拍間隔の変動に対するスペクトルを算出する処理を判定部13が行う。S106では、S105の処理により得られたスペクトルから、所定の周波数域内で最大のスペクトルを特定する処理を判定部13が行う。S107では、S106の処理により特定されたスペクトルの周波数が、所定の基準周波数以下であるか否かを判定する処理を判定部13が行う。ここで、判定部13は、特定されたスペクトルの周波数が基準周波数以下であると判定したとき判定結果がYesのときにはS108に処理を進める。一方、判定部13は、特定されたスペクトルの周波数が基準周波数よりも高いと判定したとき判定結果がNoのときには、被験者はこの時点では覚醒状態にあるとの判断を下し、S101へ処理を戻して上述した処理を繰り返す。S108では、S106の処理により特定されたスペクトルの大きさが、所定の基準値以上であるか否かを判定する処理を判定部13が行う。ここで、判定部13は、特定されたスペクトル大きさが基準値以上であると判定したとき判定結果がYesのときにはS109に処理を進める。一方、判定部13は、特定されたスペクトルの大きさが基準値よりも小さいと判定したとき判定結果がNoのときには、被験者はこの時点では覚醒状態にあるとの判断を下し、S101へ処理を戻して上述した処理を繰り返す。上述したS107及びS108の判定処理の判定結果が共にYesの場合には、判定部13は、覚醒状態にはないすなわち、眠気を感じているとの判断を下してS110の処理を実行する。S109では、例えば図2の出力装置26を制御して、眠気を検知したことを表す警報を出力させる例えばスピーカに警報音を発音させる処理を判定部13が行う。その後は、この覚醒度判定処理が終了する。次に、図3のS104の処理である、心拍間隔モデル推定処理の詳細について説明する。図4は、この心拍間隔モデル推定処理の処理内容を図解したフローチャートである。前述したように、心拍間隔モデル推定処理は、取得部11により取得された心拍間隔の観測値データを用いて、被験者の心拍間隔のモデル本実施形態では、心拍間隔の推定データ群を推定する処理である。この推定は、心拍間隔の過去の取得値に基づき推定された心拍間隔の推定モデルを、心拍間隔の新たな取得値と当該推定モデルにおいての当該新たな取得値についての予測値との誤差に基づき、当該誤差が減少するように更新することで行われる。より具体的には、この心拍間隔モデル推定処理では、カルマンフィルタを用いることによって心拍間隔のモデルの推定を行う。図4の処理が開始されると、まず、S201において、この心拍間隔モデル推定処理の実行が初めてであるか否かを判定する処理を推定部12が行う。ここで、推定部12は、この推定処理の実行が初めてであると判定したとき判定結果がYesのときにはS202に処理を進め、この推定処理の実行が初めてではないと判定したとき判定結果がNoのときにはS203に処理を進める。S202では、心拍間隔の推定モデルの初期値と、カルマンフィルタにおける事前推定誤差共分散の初期値とを設定して、記憶部例えば図2のRAM23の所定記憶領域に記憶させる処理を推定部12が行う。ここで、事前推定誤差共分散は、取得部11により実際に取得された心拍間隔の観測値データ群と、心拍間隔の過去の取得値に基づいた心拍間隔の推定モデル事前推定値との誤差の共分散のことである。なお、これらの初期値は、例えば、予め多数の被験者についての心拍間隔の実測値から得られたこれらの値の平均を予め設定しておくようにする。S203では、この処理の時点で記憶部に記憶されている事前推定誤差共分散を用いて、カルマンフィルタにおけるカルマンゲインを算出する処理を推定部12が行う。なお、このカルマンゲインの算出において、取得部11による心拍間隔の観測誤差の共分散は、本実施形態では、その平均が0であって正規分布をしていると仮定する。次に、S204ではカルマンゲイン制御処理を制御部15等が行う。カルマンゲイン制御処理は、被験者の生理状態の時間変動量の検出を行い、当該時間変動量が所定量以上となった場合には、S203の処理によって算出されたカルマンゲインの値を制御する処理であり、その処理の詳細は後述する。次に、S205では、心拍間隔の推定モデルを更新して記憶部例えば図2のRAM23の所定記憶領域に記憶させる処理を推定部12が行う。この処理では、図3のS102の処理により直近に取得された心拍間隔の最新の観測値データと、S202若しくは後述のS207の処理により記憶されている心拍間隔の推定モデルと、S203及びS204の処理後のカルマンゲインとが用いられる。このS205の処理では、推定部12は、まず、当該最新の観測値データから、心拍間隔の推定モデル事前推定値においての当該最新の観測値データについての予測値を減算して予測誤差を求める。次に、推定部12は、その予測誤差に当該カルマンゲインを乗算し、その乗算結果を心拍間隔の推定モデル事前推定値に加算することによって、心拍間隔の新たな推定モデル事後推定値を獲得する。カルマンゲインを用いて行われるこの計算により、当該予測誤差を減少させるような心拍間隔の推定モデルの更新が行われる。このS205の処理により得られた心拍間隔の新たな推定モデルが、図3のS105以降の処理で、心拍間隔の推定データ群として使用される。次に、S206では、この処理の時点で記憶部に記憶されている事前推定誤差共分散を、事後推定誤差共分散に更新する処理を推定部12が行う。ここで、事後推定誤差共分散は、取得部11により実際に取得された心拍間隔の観測値データ群と、S205の処理により獲得された心拍間隔の新たな推定モデル事後推定値との誤差の共分散のことである。次に、S207では、S204の処理により得られた心拍間隔の新たな推定モデル事後推定値から心拍間隔の次の観測値データを予測して、その観測値データが得られたときの心拍間隔の新たな推定モデル事前推定値を算出する処理を推定部12が行う。なお、推定部12は、算出された推定モデルを、記憶部例えば図2のRAM23の所定記憶領域に記憶させる処理も行う。次に、S208では、この処理の時点で記憶部に記憶されている事後推定誤差共分散から事前推定誤差共分散を算出して記憶部例えば図2のRAM23の所定記憶領域に記憶させる処理を推定部12が行う。この事前推定誤差共分散は、取得部11により実際に取得された心拍間隔の観測値データ群と、S207の処理により算出された心拍間隔の新たな推定モデルとの誤差の共分散である。この事前推定誤差共分散は、この後にカルマンゲインの算出処理S203が実行される際に使用される。上述したS208の処理の完了後は、図4の心拍間隔モデル推定処理が終了し、その後は図3に処理が戻る。次に、図4のS204の処理である、カルマンゲイン制御処理について説明する。前述したように、カルマンゲイン制御処理は、被験者の生理状態の時間変動量の検出を行い、当該時間変動量が所定量以上となった場合には、S203の処理によって算出されたカルマンゲインの値を制御する処理である。まずカルマンゲイン制御処理の第一の例について説明する。この第一の例は、被験者の生理状態の時間変動量として、被験者の平均心拍数の時間変動量の検出を行い、当該時間変動量が所定量以上となった場合には、カルマンゲインの値を制御する処理である。図5について説明する。図5は、カルマンゲイン制御処理の第一の例の処理内容を図解したフローチャートである。まず、S301では、図3のS101及びS102の処理が繰り返し実行されたことによって記憶されている心拍間隔の観測値データを、所定数例えば直近の2分間分のデータを読み出して、その心拍間隔の平均値を算出する処理を検出部14が行う。次に、S302において、S301の処理で算出された平均心拍数が、前回実行されたカルマンゲイン制御処理においての平均心拍数の算出値から所定の割合例えば10以上変化していたか否かを判定する処理を制御部15が行う。ここで、制御部15は、平均心拍数が所定の割合以上変化したと判定したとき判定結果がYesのときにはS303に処理を進める。一方、制御部15は、ここで、平均心拍数の変化が所定の割合未満であると判定したとき判定結果がNoのときにはS305に処理を進める。なお、カルマンゲイン制御処理が始めて実行される場合には、このS302の判定処理の結果をYesとしてよい。S303では、上述した平均心拍数の変化の割合に対応付けられている制御量を、制御量テーブルから読み出して取得する処理を制御部15が行う。図6は、平均心拍数の変化の割合と制御量とを対応付けた制御量テーブルの例が表されている。なお、制御量の値は1よりも大きい値である。なお、制御部15は、制御量を、制御量テーブルから取得する代わりに、所定の算出式を用いて、平均心拍数の変化の割合から制御量を算出するようにしてもよい。次に、S304では、S203の処理によって算出されたカルマンゲインの値に、S303の処理により取得された制御量を乗算して、カルマンゲインの値を大きくする処理を制御部15が行う。このようにしてカルマンゲインの値を大きくすると、この処理の後に行われる図4におけるS205の心拍間隔の推定モデル更新処理における、更新1回当りの予測誤差の減少量が大きくなる。この結果、被験者の平均心拍数の急激な変動に対しての推定部12による心拍間隔のモデルの推定の反応性が向上する。次に、S305では、S301の処理により算出された平均心拍数の算出値を記憶部例えば図2のRAM23の所定記憶領域に記憶させる処理を検出部14が行う。この平均心拍数の算出値の記憶は、この後にカルマンゲイン制御処理が改めて実行されたときのS302の判定処理において使用される。上述したS305の処理の完了後は、図5のカルマンゲイン制御処理が終了し、その後は図4に処理が戻る。次にカルマンゲイン制御処理の第二の例について説明する。この第二の例は、被験者の生理状態の時間変動量として、被験者の身体部位の加速度の時間変動量の検出を行い、当該時間変動量が所定量以上となった場合には、カルマンゲインの値を制御する処理である。図7について説明する。図7は、カルマンゲイン制御処理の第二の例の処理内容を図解したフローチャートである。まず、S351では、図2の加速度センサ42を用いて被験者の体動によって生じる加速度を検出し、当該加速度を表している加速度データの所定時間例えば直近の2分間分のデータの平均値平均化速度を算出する処理を検出部14が行う。次に、S352において、S351の処理で算出された平均加速度が、前回実行されたカルマンゲイン制御処理においての平均加速度の算出値から所定の割合例えば10以上変化していたか否かを判定する処理を制御部15が行う。ここで、制御部15は、平均加速度が所定の割合以上変化したと判定したとき判定結果がYesのときにはS353に処理を進める。一方、制御部15は、ここで、平均加速度の変化が所定の割合未満であると判定したとき判定結果がNoのときにはS355に処理を進める。なお、カルマンゲイン制御処理が始めて実行される場合には、このS352の判定処理の結果をYesとしてよい。S353では、上述した平均加速度の変化の割合に対応付けられている制御量を、制御量テーブルから読み出して取得する処理を制御部15が行う。この制御量テーブルは、図6に例示したものと同様のものでよい。なお、制御部15は、制御量を、制御量テーブルから取得する代わりに、所定の算出式を用いて、平均加速度の変化の割合から制御量を算出するようにしてもよい。次に、S354では、S203の処理によって算出されたカルマンゲインの値に、S353の処理により取得された制御量を乗算して、カルマンゲインの値を大きくする処理を制御部15が行う。このようにしてカルマンゲインの値を大きくすると、この処理の後に行われる図4におけるS205の心拍間隔の推定モデル更新処理における、更新1回当りの予測誤差の減少量が大きくなる。この結果、被験者の平均心拍数の急激な変動に対しての推定部12による心拍間隔のモデルの推定の反応性が向上する。次に、S355では、S351の処理により算出された平均加速度の算出値を記憶部例えば図2のRAM23の所定記憶領域に記憶させる処理を検出部14が行う。この平均加速度の算出値の記憶は、この後にカルマンゲイン制御処理が改めて実行されたときのS352の判定処理において使用される。上述したS355の処理の完了後は、図7のカルマンゲイン制御処理が終了し、その後は図4に処理が戻る。覚醒度判定装置10において以上の手順で上述した各処理が行われることで、被験者の覚醒度の判定が行われて、眠気が生じたことが検知された場合に所定の警報が発せられる。なお、覚醒度判定装置10において行われる上述した処理の手順は、上述した手順のみに限定されるものではない。