JP2011130996A - 生体活動計測装置 - Google Patents

Abstract

【課題】被験者の顔の撮像画像から呼吸数や心拍数等の生体活動の状態を計測する方法において、被験者の移動や体動の影響を排除して精度よく計測するための技術を提供する。
【解決手段】
特定領域検出部２１は、撮像装置１で撮像された顔画像から顔面の特定領域の三次元座標を検出する。輝度取得部２２は、特定領域の平均輝度を算出する。顔向き・位置検出部２３は、特定領域を構成する各特徴点の三次元座標に基づき、被験者の顔向きと特定領域の位置とを体動成分として検出する。輝度補正部２４は、顔向き・位置検出部２３で検出した体動成分に基づき、輝度取得部２２で算出した特定領域の平均輝度を正面顔に相当する輝度に正規化補正する。これにより、処理対象の顔画像から検出した特定領域の輝度における体動成分の影響を除外する。心拍数算出部２６は、輝度補正部２４で補正された輝度の時系列から被験者の心拍数を算出する。
【選択図】図１

Description

本発明は、被験者を撮像した画像から被験者の呼吸数や心拍数等の生体活動の状態を計測するための技術に関する。

従来、被験者を撮像した画像から被験者の呼吸数や心拍数等の生体活動の状態を計測する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１では、安静状態の被験者の首や顔の特定領域を撮像し、その撮像画像信号の濃度の変化から被験者の呼吸数や心拍数を測定する技術が開示されている。

特許文献１に記載の技術では、被験者が安静状態で測定をすることを前提としている。そのため、被験者の移動や体動により計測対象の特定領域の位置や向きに変動があった場合、特定領域における画像の濃度変化を正確に取得できなくなり、計測結果に誤差が生じてしまう。そこで、特許文献１に記載の技術に、被験者の特定部位（例えば、顔）の特徴点を検出する技術を組み合わせ、その特定部位内の特定箇所（例えば眉間）の位置や向きの変化を追跡して、そこから生体活動の状態を計測することが考えられる。このようにすることで、被験者の移動や体動により特定箇所に変動があった場合でも、その特定箇所における画像の変化を検出でき、被験者の移動や体動の影響を受けにくい計測方法を実現できると考えられる。

特開２００５−２１８５０７号公報

「Real-Time Combined 2D+3D Active Appearance Models」、Jing Xiao, Simon Baker, Iain Matthews, and Takeo Kanade、The Robotics Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213

顔等の特定部位の撮像画像から心拍や呼吸を検出する計測方法は、心拍・呼吸等の生体活動に関連する特定部位の微動を撮像画像における輝度変化として捉えることを原理としている。例えば、図５（ａ）に示すように、被験者の顔の特定部位の画像を検出し、その特定部位の平均輝度を時系列にグラフ化すると、心拍や呼吸のタイミングに応じたピークを有する周期的な輝度変動が得られる。

しかしながら、生体活動に関連する撮像画像の輝度変化は非常に微弱であるため、図５（ｂ）に示すように、測定対象の特定部位に移動や体動が起きるとそれに起因する輝度変化の影響が支配的になり、心拍や呼吸に関連する輝度変化を正確に検出できなくなる。つまり、被験者の移動や体動に応じて撮像画像上の特定箇所を追跡できればよいというものではなく、それに伴う撮像画像の輝度変化の影響を除去する必要がある。

本発明は、上記課題を解決するためになされており、被験者の顔の撮像画像から呼吸数や心拍数等の生体活動の状態を計測する方法において、被験者の移動や体動の影響を排除して精度よく計測するための技術を提供することを目的とする。

上記目的を達成するためになされた請求項１に記載の生体活動計測装置は、撮像手段により撮像した顔画像から被験者の顔面の特定領域を検出すると共に、この顔画像における体動成分を検出する。そして、特定領域画像の輝度を体動成分に基づいて正規化補正することで、特定領域画像の輝度における体動成分の影響を除外する。この補正された特定領域画像の輝度の時系列に基づき、被験者の生体活動の状態を算出する。

このようにすることで、体動時の顔画像から得られる輝度を正面顔に相当する輝度に正規化できる。そのため、被験者が安静状態でなくとも顔画像の輝度から生体活動の状態を精度よく計測でき、計測時における被験者への負担も軽い。また、被験者の顔を照らすための光源を備えたことで顔画像の輝度に対する外乱光の影響を低減でき、特定領域画像の輝度変化に基づいて生体活動の状態を精度よく計測できる。

なお、顔部位の体動成分は、顔向きと位置とによって特定できる。よって、被験者の顔画像から算出した顔向きと、画像検出手段により検出した特定領域の位置とを体動成分として検出するとよい（請求項２）。

さらに、体動成分を含む特定領域の輝度を正面顔相当の輝度に補正する手法としては、拡散反射の一般的な計算モデルを応用することが考えられる。例えば、拡散反射の一例としてよく知られているランバートの余弦則では、物体の表面で反射する光の輝度が、光の入射ベクトルと物体表面の法線ベクトルとがなす角の余弦に比例することが示されている。また、ランバート反射では、入射ベクトルと法線ベクトルの内積を使って輝度が算出される。

つまり、光の入射ベクトルを顔面の特定領域の位置から光源の位置へ向う光源ベクトルと定義し、法線ベクトルを被験者の顔向きベクトルと定義すると、被験者の顔面に対して垂直に光を当てた状態（すなわち、顔向きベクトルと光源ベクトルとが同じ方向）であるとき、顔面の反射光の輝度が最大となる。そして、被験者の顔向きや顔面の位置が変化した場合、顔向きや特定領域の位置の変化に応じて顔面の反射光の輝度が小さくなり、顔向きベクトルと光源ベクトルとが直角になるとき輝度が最小となる。

そこで、体動検出手段により検出した顔向き及び特定領域の位置に基づき、被験者の顔向きを指す顔向きベクトルと、特定領域の位置から光源の位置へ向う光源ベクトルとの内積で特定領域画像の輝度を除することで、体動成分を含む特定領域画像の輝度を正面顔相当の輝度に正規化補正できる（請求項３）。

ところで、体動のある被験者の顔面画像から特定領域を追跡する場合、顔面を撮像する撮像手段を、被験者が顔を正面に向けているときに顔面と正対する方向から撮像するように配置すると共に、さらに、被験者の顔の前面側にある所定の部位を特定領域として検出するように構成するとよい（請求項４）。このようになっていると、被験者の顔の可動範囲内で顔向きがどのような方向に変化しても、顔の前面側にある特定領域の撮像画像内における変動はたいして大きくならない。よって、顔面の撮像画像内で特定領域を容易に追跡することができ、好適である。

さらに、被験者の顔画像上で追跡する特定領域としては、被験者の表情の変化による輝度変化の影響を低減するために、表情の変化によって形状が大きく変化しない部位を選択することが望ましい。そのような部位としては、例えば、被験者の眉間、額、鼻、又は頬が挙げられる。よって、特定領域として被験者の眉間、額、鼻、又は頬の何れかの領域を検出するように構成するとよい（請求項５）。

ところで、輝度取得手段によって取得する特徴領域画像の輝度としては、特定領域画像の画素ごとの輝度の平均値を採用することが考えられる（請求項６）。特徴領域画像の輝度を画素ごとの輝度の平均値として算出することで、画素ごとの輝度の散らばり具合を均一にしたデータが得られ、特定領域の輝度の推移から生体活動の状態を解析する上での有意な統計的指標となる。

ところで、顔画像の体動成分を除去した特定領域画像の輝度の時系列は、ある周期的な変動をする波形を示すが、この輝度の変動波形には計測対象とする生体活動とは異なる要因の周波数成分を依然として含んでいる可能性がある。そこで、補正された特定領域画像の輝度の時系列を、計測対象の生体活動の周期に対応する通過帯域を持つバンドパスフィルタによってフィルタリングする構成であるとよい（請求項７）。このようにすることで、輝度の時系列データから計測対象の生体活動に関連する周波数成分のみを取り出すことができ、計測対象の生体活動の状態を精度よく検出できる。

さらに、生体活動の状態を精度よく計測するための工夫として、光源及び撮像手段として、赤外線を照射する赤外線光源と、この赤外線光源から発する赤外線に対して感度を持つ赤外線カメラとを用いるとよい（請求項８）。被験者の撮像に赤外線デバイスを用いることで、撮像された顔面画像の輝度に対する外乱光（主に可視光）の影響を低減できる。また、赤外線はヒトの目には見えないため、被験者が光源に対して眩しさを感じることがなく、撮像時における被験者への視覚的な負担が軽減される。

さらに、生体活動の状態を精度よく計測するための工夫として、被験者の顔向きの変動に対する顔画像の輝度変化の範囲に応じて撮像手段のゲイン、γ値を調整可能に構成することが考えられる（請求項９）。このような構成によって顔面画像の輝度変化の範囲に対する分解能が高くなるようにゲインやγ値といった撮像特性を初期設定することで、生体活動による顔面画像の輝度変化を敏感に捉えることができ、生体活動の状態を精度よく計測できる。

なお、本発明の生体活動計測装置が計測対象とする生体活動としては、被験者の心拍数や呼吸数が挙げられる（請求項１０，１１）。これらの生体活動は、被験者の顔面等の部位において周期的かつ微細な表面形状の変化を伴うため、撮像画像の輝度変化から計測するのに適した条件を備えている。よって本発明によれば、被験者に検査器具を装着することなく容易に心拍数や呼吸数を計測できると共に、被験者の体動の影響を受けにくい生体活動計測装置を実現できる。

実施形態の心拍数計測装置の概略構成を示すブロック図である。 顔画像から心拍数を算出する手順を示すフローチャートである。 ＡＡＭにより被験者の顔向きと特定領域の位置とを検出する方法を示す説明図である。 特定領域の平均輝度を正規化補正する方法を示す説明図である。 従来技術の問題点を示す説明図である。

以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。
［心拍数計測装置の構成の説明］
図１に示すように、実施形態の心拍数計測装置は、被験者の顔面を撮像するための撮像装置１と、撮像装置１によって撮影された顔画像を画像処理することによって心拍数を計測するための計測装置２とを備える。

撮像装置１は、赤外線（ＩＲ）に感光する特性を有するＩＲカメラ１０と被写体に対して赤外線を照射するＩＲ光源１１とからなる。ＩＲカメラ１０は、撮像した画像を毎秒数十フレーム程度のデジタル化されたビデオ信号として出力するビデオカメラであり、被験者の顔面を撮像範囲に捉えるように設置される。本実施形態では、ＩＲカメラ１０は、所定の計測位置に配置された被験者が顔を真直ぐ前に向けた状態において、被験者の顔面を真正面から撮像できる位置に配置されているものとする。

ＩＲ光源１１は、ＩＲカメラ１０の感度分布に対応する赤外線を放出するランプ光源（例えば、赤外線ＬＥＤ）が用いられ、被験者の顔面を照射するように設置される。本実施形態では、ＩＲ光源１１は、所定の計測位置に配置された被験者が顔を真直ぐ前に向けた状態において、被験者の顔面に対して真正面から赤外線を照射できる位置に配置されているものとする。

なお、ＩＲカメラ１０とＩＲ光源１１とは、両者間で予め設計された位置関係になるように位置決めされている。例えば、ＩＲカメラ１０の撮像面（光学センサ等）を含む同一平面上の所定位置にＩＲ光源１１を配置したり、ＩＲカメラ１０の視野の中心になるべく近い所定位置にＩＲ光源１１を配置したりすることが考えられる。また、ＩＲ光源１１の位置は、ＩＲカメラ１０の撮像範囲内の特定位置（例えば、画像中心）を基準とした座標として計測装置２のメモリ等に登録されており、被写体の特定領域の位置からＩＲ光源１１を指すベクトルを算出する際に利用される。

計測装置２は、図示しないＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ及び入出力インタフェース等を備えるコンピュータ装置である。計測装置２は、コンピュータ処理によって実現する機能的構成として、特定領域検出部２１、輝度取得部２２、顔向き・位置検出部２３、輝度補正部２４、リングバッファ部２５、心拍数算出部２６、及び撮像特性調整部２７を備える。

特定領域検出部２１は、ＩＲカメラ１０によって撮像された個々のフレームごとの顔画像から、顔面の特定領域を検出する。本実施形態では、検出する特定領域として眉間を検出するものとする。この特定領域の検出は、顔画像上で特定領域に該当の３つの特徴点の三次元座標を特定することで行われる。すなわち、この３つの特徴点を結ぶ直線によって囲まれる範囲が特定領域に該当する。顔画像上で特徴点を検出する手法としては、形状抽出やパターン照合を用いて顔画像上のニ次元座標を検出する手法が一般的に知られている。しかしながら、本発明では、被験者の顔向きが変化した場合でも正確に各特徴点間の位置関係を算出する必要があるため、顔画像の特徴点は三次元座標として検出する。

そこで、本実施形態では、特定領域の検出手法としてＡＡＭ（Active Appearance Models）を用いて、特定領域を形成する３つの特徴点の三次元座標を検出する。ここでいうＡＡＭとは、多数の二次元特徴点からなる形態及びテクスチャ情報を持つ二次元モデル（図３（ａ）参照）、及び、多数の三次元特徴点からなる形態のみからなる三次元モデル（図３（ｂ）参照）のデータベースを用いて、顔画像にこれらのモデルをフィッティングさせていくことにより特徴点の三次元座標を検出する手法である（非特許文献１参照）。

輝度取得部２２は、特定領域検出部２１によって検出された特定領域の画像を構成する個々の画素ごとの輝度の平均値（以下、平均輝度）を算出する。なお、画像の輝度は、例えば８ｂｉｔ、２５６階調のデータとすることが考えられる。

顔向き・位置検出部２３は、特定領域検出部２１によって検出された特定領域を構成する各特徴点の三次元座標に基づき、被験者の顔向きと特定領域の位置とを検出する。本実施形態では、被験者の顔向きとして特定領域の法線ベクトルを特定する。また、特定領域の位置として特定領域の重心を特定する。

輝度補正部２４は、顔向き・位置検出部２３で検出した被験者の顔向き、及びＩＲ光源１１と特定領域との位置関係に基づき、輝度取得部２２で算出した特定領域の平均輝度を正面顔に相当する輝度に正規化補正する。これにより、処理対象の顔画像から検出した特定領域の輝度における体動成分の影響を除外する。

リングバッファ部２５は、輝度補正部２４によって正規化補正された平均輝度（以下、補正輝度ともいう）を個々のフレームごとに一定期間分だけ時系列に保存しておくためのメモリ領域である。心拍数算出部２６は、リングバッファ部２５に保存されている補正輝度の時系列から補正輝度の時間的変化の波形を得て、この波形を心拍数に対応する周波数帯でフィルタリングすることで、被験者の心拍数を算出する。算出された心拍数は、表示装置や印刷装置等の出力装置に対して出力される。

撮像特性調整部２７は、被験者の顔向きが変化したときの顔画像の輝度の変動範囲に応じて、輝度変化の範囲に対する分解能が高くなるようにＩＲカメラ１０のゲイン及びγ値といった撮像特性を初期設定する。

ここまでで実施形態の心拍数計測装置の概略構成について説明したが、心拍数計測装置における撮像装置１のＩＲカメラ１０が特許請求の範囲における撮像手段に相当し、ＩＲ光源１１が光源に相当する。また、計測装置２の特定領域検出部２１が特許請求の範囲における画像検出手段に相当し、輝度取得部２２が輝度取得手段に相当し、顔向き・位置検出部２３が体動検出手段に相当し、輝度補正部２４が輝度補正手段に相当し、心拍数算出部２６が算出手段に相当し、撮像特性調整部２７が調整手段に相当する。

［心拍数算出手順の説明］
つぎに、撮像装置１により撮像された顔画像から計測装置２が被験者の心拍数を算出する手順について、図２のフローチャートに基づいて説明する。

計測装置２は、まず、撮像装置１により被験者の顔を撮像する（Ｓ１００）。撮像した顔画像はフレームごとにバッファ等に保存され、次以降の処理に供される。つぎに、撮像特性調整部２７において、顔画像の輝度変化に基づいてＩＲカメラ１０のゲイン及びγ値を初期設定する（Ｓ１１０）。具体的には、被験者に顔を上下左右に動かしてもらい、そのとき撮像された顔画像の平均輝度の変動範囲を取得する。そして、その取得した変動範囲に該当の輝度に対する分解能が高くなるようなゲイン及びγ値を特定し、その特定した撮像特性をＩＲカメラ１０に対して設定する。

つづいて、特定領域検出部２１において、撮像特性調整部２７による初期設定が済んでから撮像された個々のフレームごとの顔画像から、それぞれ眉間の部分を特定領域として検出する（Ｓ１２０）。特定領域の検出は、上述のとおりＡＡＭを用いて顔画像上で眉間に該当の３つの特徴点の三次元座標を特定する。この３つの特徴点を結ぶ直線によって囲まれる範囲が特定領域に該当する。

そして、顔向き・位置検出部２３において、眉間の特定領域の位置と、顔向きを検出する（Ｓ１３０）。ここでは、図３の下側に示すように、眉間の特定領域を形成する３つの特徴点で形成される面の重心を特定領域の位置として算出する。また、眉間の特定領域を形成する３つの特徴点で形成される面の正規化した法線ベクトルＮを、顔向きとして算出する。以下、この正規化法線ベクトルＮのことを、顔向きベクトルＮと呼称する。

つぎに、輝度取得部２２において、フレームごとの特定領域の画像を構成する画素の平均輝度ｌｍを算出する（Ｓ１４０）。ここでは、画素の輝度を８ｂｉｔ、２５６階調のデータとして扱うものとする。

そして、輝度補正部２４では、輝度取得部２２で算出したフレームごと平均輝度ｌｍを、顔向きベクトルＮと光源ベクトルＬとを用いて正面顔相当の輝度に正規化補正し、補正輝度ＬＭを算出する（Ｓ１５０）。本実施形態では、体動成分を含む特定領域の平均輝度を正面顔相当の輝度に補正する手法として、拡散反射の一般的な計算モデルとしてよく知られているランバート反射を応用する。

ランバート反射による拡散反射光の輝度ＩＤは、面の正規化法線ベクトルＮと面から光源を指す光源ベクトルＬの内積を使って、下記数式（１）により算出される。
ＩＤ＝Ｌ・Ｎ*Ｃ*ＩＬ …数式（１）
Ｌ・Ｎ＝｜Ｎ｜｜Ｌ｜ｃｏｓθ
ここで、Ｃは面の色、ＩＬは入射光の輝度である。

このように、ランバート反射では、入射光が一定であれば、物体の表面で反射する光の輝度が光源ベクトルＬと物体表面の法線ベクトルＮとがなす角の余弦に比例する。そこで、本実施形態では、被験者の顔画像から算出した特定領域画像の平均輝度ｌｍを顔向きベクトルＮと光源ベクトルＬとの内積で除することで、体動成分を含む特定領域画像の輝度を正面顔相当の輝度に正規化補正する。

図４に、本実施形態における輝度の補正方法のモデルを示す。
顔向きベクトルＮ（Ｎｘ，Ｎｙ，Ｎｚ）は、眉間の特定領域を構成する各特徴点の三次元座標から算出される正規化法線ベクトルである。光源ベクトルＬ（Ｌｘ，Ｌｙ，Ｌｚ）の各成分Ｌｘ，Ｌｙ，Ｌｚは、下記数式（２）により算出する。
Ｌｘ＝Ｉｘ−Ｆｘ，Ｌｙ＝Ｉｙ−Ｆｙ，Ｌｚ＝Ｉz−Ｆz …数式（２）
ここで、Ｉｘ，Ｉｙ,Ｉｚは、ＩＲ光源１１のＸＹＺ座標であり、Ｆｘ，Ｆｙ，Ｆｚは、特定領域の重心のＸＹＺ座標である。そして、特定領域画像の平均輝度ｌｍを正規化補正した補正輝度ＬＭは、下記数式（３）により算出する。
ＬＭ＝ｌｍ／Ｌ・Ｎ＝ｌｍ／｜Ｎ｜｜Ｌ｜ｃｏｓθ …数式（３）
図２のフローチャートの説明に戻る。Ｓ１５０においてフレームごとに算出した補正輝度ＬＭを、フレームの撮像時系列順にリングバッファ部２５に保存する（Ｓ１６０）。つぎに、心拍数算出部２６では、リングバッファ部２５に一定期間分保存された補正輝度ＬＭの時系列から補正輝度ＬＭの時間的変化の波形を得て、この波形を心拍数に対応する周波数帯（例えば、１Ｈｚ〜数Ｈｚ）を透過するバンドパスフィルタによってフィルタリングする。そして、フィルタリングによって得られた波形の周期から被験者の心拍数を算出し、算出結果を出力する（Ｓ１７０）。

［効果］
上記実施形態の心拍数計測装置によれば下記のような効果を奏する。
（１）被験者の顔の特定領域における平均輝度から、顔向きや位置の変化による体動成分を除去することで、体動時の顔画像から得られる輝度を正面顔に相当する輝度に正規化できる。そのため、被験者が安静状態でなくとも顔画像の輝度から心拍数を精度よく計測できる。また、計測時において被験者に対して安静を要求する必要もないため、被験者への負担も軽い。

（２）撮像装置１として、赤外線を照射するＩＲ光源１１と、ＩＲ光源１１から発する赤外線に対して感度を持つＩＲカメラ１０を用いることで、撮像された顔面画像の輝度に対する外乱光（主に可視光）の影響を低減できる。また、赤外線はヒトの目には見えないため、被験者が光源に対して眩しさを感じることがなく、撮像時における被験者への視覚的な負担が軽減される。

（３）被験者の顔画像から抽出する特定領域として眉間を採用したことで、被験者の顔の可動範囲内で顔向きがどのような方向に変化しても、その特定領域の撮像画像内における変動はたいして大きくならずに済む。よって、顔面の撮像画像内で特定領域を正確に追跡できる。また、眉間であれば、目などと比較して被験者の表情の変化によって形状が大きく変化しないため、被験者の表情の変化による輝度変化の影響を低減できる。

（４）補正輝度ＬＭの時系列を、心拍数に対応する通過帯域を持つバンドパスフィルタによってフィルタリングすることで、補正輝度ＬＭの時系列データから心拍数に関連する周波数成分のみを取り出すことができ、心拍数を精度よく検出できる。

（５）被験者の顔向きの変動に対する顔画像の輝度変化の範囲に応じてＩＲカメラ１０のゲインやγ値を調整するようにしたことで、心拍による顔面画像の輝度変化を敏感に捉えることができ、心拍数を精度よく計測できる。

［変形例］
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記の実施形態に何ら限定されるものではなく様々な態様にて実施することが可能である。

例えば、顔の特定領域として検出する部位は、眉間に限らず、顔の前面側にある他の部位であってもよい。その場合、被験者の表情の変化による輝度変化の影響を低減するために、表情の変化によって形状が大きく変化しない額、鼻、又は頬等の部位を特定領域に採用するとよい。

また、上記実施形態では、拡散反射光のモデルとしてランバート反射を応用して体動成分を含む輝度を正規化補正する事例について説明したが、ランバート反射に限らず、拡散反射光を求める別手法を用いてもよい。

また、上記実施形態では、顔画像から特定領域を検出する方法としてＡＡＭを用いたが、顔の特定領域を三次元的に検出できる手段であればＡＡＭに限らなくともよい。また、ＡＡＭで検出した特定領域の三次元平面から顔向きや位置を特定したが、このような手法に限らなくともよい。例えば、より簡易な方法として、正面を向けた顔をカメラの撮像面に正対する平面として扱い、体動時の顔画像における平面の角度を顔向きとしてもよい。顔の特定領域の位置については、カメラの基準位置に対する画像上の座標からＸ，Ｙ座標を特定し、Ｚ軸方向の座標は画像上の顔の大きさから特定してもよい。このとき、光源ベクトルLは数式（４）により算出する。
Ｌｘ＝Ｉｘ−Ｆｘ，Ｌｙ＝Ｉｙ−Ｆｙ，Ｌｚ＝ｋａ …数式（４）
ここで、Ｉｘ，Ｉｙは、ＩＲ光源１１のＸＹ座標であり、Ｆｘ，Ｆｙは、特定領域の重心のＸＹ座標である。また、ｋは、ＩＲ光源１１から被写体までのＺ軸方向の距離を、顔画像のモデル拡大率から算出するための所定の定数であり、ａは顔画像のモデル拡大率である。

また、本発明の技術思想によれば、被験者の顔面等の部位において周期的かつ微細な表面形状の変化を伴う生体活動であれば、心拍に限らず、例えば呼吸等を計測対象とすることもできる。その場合、特定領域の補正輝度の時系列を、計測対象とする生体活動に対応した通過帯域を持つバンドパスフィルタにかけることで、目的とする生体活動の状態を抽出できる。

１…撮像装置、１０…ＩＲカメラ、１１…ＩＲ光源、２…計測装置、２１…特定領域検出部、２２…輝度取得部、２３…顔向き・位置検出部、２４…輝度補正部、２５…リングバッファ部、２６…心拍数算出部、２７…心拍数算出部。

Claims (11)

1. 被験者の顔を照らす光源と、
   前記光源により照らされた被験者の顔を撮像する撮像手段と、
   前記撮像手段により撮像した顔画像から被験者の顔面の特定領域を検出する画像検出手段と、
   前記撮像手段により撮像した顔画像における体動成分を検出する体動検出手段と、
   前記画像検出手段によって検出した特定領域画像の輝度を取得する輝度取得手段と、
   前記輝度取得手段によって取得した特定領域画像の輝度を前記体動検出手段により検出した体動成分に基づいて正規化することで、前記特定領域画像の輝度を補正する輝度補正手段と、
   前記輝度補正手段により補正された前記特定領域画像の輝度の時系列に基づき、被験者の生体活動の状態を算出する算出手段とを備えること
   を特徴とする生体活動計測装置。
2. 請求項１に記載の生体活動計測装置において、
   前記体動検出手段は、被験者の顔画像から算出した顔向きと、前記画像検出手段により検出した特定領域の位置とを体動成分として検出すること
   を特徴とする生体活動計測装置。
3. 請求項２に記載の生体活動計測装置において、
   前記輝度補正手段は、前記体動検出手段により検出した顔向き及び特定領域の位置に基づき、被験者の顔向きを指す顔向きベクトルと、特定領域の位置から前記光源の位置へ向う光源ベクトルとの内積で前記特定領域画像の輝度を除することで、前記特定領域画像の輝度を補正すること
   を特徴とする生体活動計測装置。
4. 請求項１ないし請求項３の何れか１項に記載の生体活動計測装置において、
   前記撮像手段は、被験者が顔を正面に向けているときに被験者の顔面と正対する方向から撮像するように配置され、
   前記画像検出手段は、被験者の顔の前面側にある所定の部位を前記特定領域として検出すること
   を特徴とする生体活動計測装置。
5. 請求項４に記載の生体活動計測装置において、
   前記画像検出手段は、前記特定領域として被験者の眉間、額、鼻、又は頬の何れかの領域を検出すること
   を特徴とする生体活動計測装置。
6. 請求項１ないし請求項５の何れか１項に記載の生体活動計測装置において、
   前記輝度取得手段は、前記特定領域画像の画素ごとの輝度の平均値を算出し、
   前記輝度補正手段は、前記輝度取得手段により取得した平均輝度を前記体動成分に基づいて補正すること
   を特徴とする生体活動計測装置。
7. 請求項１ないし請求項６の何れか１項に記載の生体活動計測装置において、
   前記算出手段は、前記補正された特定領域画像の輝度の時系列を、計測対象の生体活動の周期に対応する通過帯域を持つバンドパスフィルタによってフィルタリングして、その結果から前記生体活動の状態を算出すること
   を特徴とする生体活動計測装置。
8. 請求項１ないし請求項７の何れか１項に記載の生体活動計測装置において、
   前記光源は、赤外線を照射する赤外線光源であり、
   前記撮像手段は、前記赤外線光源から発する赤外線に対して感度を持つ赤外線カメラであること
   を特徴とする生体活動計測装置。
9. 請求項１ないし請求項８の何れか１項に記載の生体活動計測装置において、
   被験者の顔向きの変動に対する顔画像の輝度変化の範囲に応じて撮像手段のゲイン、γ値を調整する調整手段を更に備えること
   を特徴とする生体活動計測装置。
10. 請求項１ないし請求項９の何れか１項に記載の生体活動計測装置において、
    前記算出手段は、前記補正された特定領域画像の輝度の時系列に基づき、被験者の心拍数を算出すること
    を特徴とする生体活動計測装置。
11. 請求項１ないし請求項９の何れか１項に記載の生体活動計測装置において、
    前記算出手段は、前記補正された特定領域画像の輝度の時系列に基づき、被験者の呼吸数を算出すること
    を特徴とする生体活動計測装置。