JP2016220915A - 脈波検出装置、脈波検出方法、脈波検出システム、及び、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】生体を撮影する撮影装置の光量が不足したときでも、生体の画像から脈波を検出する精度を向上させる。
【解決手段】脈波検出装置１において、生体領域抽出部１５は、撮影装置により撮影された生体の画像に含まれる生体領域を抽出する。割合判定部１６は、生体領域内の総画素に対する輝度値が所定値以上の画素の画素割合が所定の閾値以上か否かを判定する。光量調節部１７は、画素割合が閾値未満であるときに、撮影装置による生体の撮影時の光量を調節して、画素割合を閾値以上に変化させる。代表値算出部１８は、生体領域内で輝度値が所定値以上の画素の輝度値に基づいて、生体領域の輝度値の代表値を算出する。脈波検出部１９は、輝度値の代表値に基づいて、生体の脈波を検出する。
【選択図】図２

Description

本発明は、撮影装置により撮影された生体の脈波を検出する脈波検出装置、脈波検出方法、脈波検出システム、及び、プログラムに関する。

生体の脈波は、心臓の拍動に伴う血管の拍動（脈拍）の変化を表す波であり、血管の容積（体積）や血圧の変化を示す。この脈波は、生体の心電波形に代わるバイタル信号として利用されており、生体の状態を正確に把握するため、正確に検出することが求められている。脈波の検出に関し、例えば、指又は耳たぶ等の皮膚血管（末梢血管）の膨張・収縮を皮膚表面から光学的、電気的、又は、機械的にとらえることで、容積脈波が検出される。また、ＲＧＢカメラのイメージセンサにより、人の顔や指先を撮影した画像が取得されて、これら生体の画像に基づいて、容積脈波が検出される。具体的には、血管中のヘモグロビンの吸収ピークは、画像のＧ（Green）成分の信号帯域（Ｇ信号待機：５００〜６００ｎｍ）にあるため、Ｇ信号帯域の時系列変化を求めることで、容積脈波が検出される。

この生体の脈波に関し、従来、カメラにより撮影された画像の生体領域を複数のブロックに分割し、ブロック毎に算出した画素値の代表値に基づいて、生体の脈波を検出する脈波検出装置が知られている（特許文献１参照）。
ところが、特許文献１に記載された従来の脈波検出装置では、カメラの光量が不足したときに、Ｓ／Ｎ比の低い画像から、生体の脈波が検出される。この場合には、生体の脈波の検出精度に影響が生じて、脈波の検出精度が低下する虞がある。

本発明は、前記従来の問題に鑑みなされたもので、その目的は、生体を撮影する撮影装置の光量が不足したときでも、生体の画像から脈波を検出する精度を向上させることである。

本発明は、撮影装置により撮影された生体の画像に含まれる生体領域を抽出する抽出手段と、前記生体領域内の総画素に対する輝度値が所定値以上の画素の画素割合が所定の閾値以上か否かを判定する割合判定手段と、前記画素割合が前記閾値未満であるときに、前記撮影装置による前記生体の撮影時の光量を調節して、前記画素割合を前記閾値以上に変化させる光量調節手段と、前記生体領域内で前記輝度値が所定値以上の画素の輝度値に基づいて、前記生体領域の輝度値の代表値を算出する代表値算出手段と、前記代表値に基づいて、前記生体の脈波を検出する検出手段と、を備えた脈波検出装置である。

本発明によれば、生体を撮影する撮影装置の光量が不足したときでも、生体の画像から脈波を検出する精度を向上させることができる。

本実施形態の脈波検出装置を示す概略構成図である。 本実施形態の脈波検出装置の機能ブロック図である。 本実施形態の脈波検出装置による生体領域の抽出について説明するための図である。 本実施形態の脈波検出装置におけるカメラの光量の調節について説明するための図である。 本実施形態の脈波検出装置におけるカメラの光量の調節について説明するための図である。 本実施形態の脈波検出装置における生体の脈波の検出について説明するための図である。 本実施形態の脈波検出装置による生体の脈波の検出手順を示すフローチャートである。 本実施形態の脈波検出装置による輝度値の代表値の算出手順を示すフローチャートである。 本実施形態の脈波検出装置により検出される脈波について説明するための図である。

本発明の脈波検出装置、脈波検出方法、脈波検出システム、及び、プログラムの一実施形態について、図面を参照して説明する。
本実施形態の脈波検出装置及び脈波検出方法は、生体を撮影した画像を用いて、生体の脈波を検出する。脈波検出装置は、コンピュータを備えた情報処理装置（例えば、スマートフォン）からなり、生体である人の画像を取得して、人の脈波を検出する。また、脈波検出装置と脈波検出方法により、生体の脈波として、例えば、生体の容積脈波が検出される。

図１は、本実施形態の脈波検出装置１を示す概略構成図である。
図示のように、脈波検出装置１は、バス２により接続されたスピーカ３、ディスプレイ４、通信部５、操作部６、カメラ７、ＣＰＵ（Central Processing Unit）８、ＲＯＭ（Read Only Memory）９、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０、及び、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１１を備えている。ディスプレイ４は、脈波検出装置１による脈波の検出結果（例えば、脈波、脈波に関するデータ）、及び、脈波検出装置１の操作に用いられる操作画面を表示する。通信部５は、外部装置と有線又は無線で通信する通信手段である。操作部６は、ユーザによる脈波検出装置１の操作に使用され、ユーザは、操作部６により、脈波の検出に関する各種の設定及びデータを入力する。

カメラ７は、生体の画像を撮影する撮影装置（撮影手段）の一例であり、生体である人の所定部を撮影する。ここでは、カメラ７は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）又はＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等のイメージセンサを有するデジタルカメラであり、生体のカラー画像を所定時間間隔で順次撮影する。また、カメラ７は、少なくとも画像のＲ（Red）成分、Ｇ（Green）成分、Ｂ（Blue）成分の受光素子を有する。カメラ７の画像における画素の位置（画素位置）は、２つの整数ｍ、ｎからなる座標（ｍ、ｎ）で表され、各画素位置（ｍ、ｎ）の画素の輝度値は、ｆ（ｍ、ｎ）で表される。カメラ７により、成分毎の輝度の階調値に応じて、各画素の成分毎の輝度値ｆ（ｍ、ｎ）が取得される。

ＣＰＵ８は、各種の情報処理（演算処理）を実行して脈波検出装置１を制御する制御手段であり、脈波の検出処理を実行する。ＲＯＭ９は、ＣＰＵ８により実行されるプログラム等を記憶し、ＲＡＭ１０は、ＣＰＵ８による情報処理に必要なデータを一時的に記憶する。ＨＤＤ１１は、脈波検出装置１の記憶装置（記憶手段）であり、例えば、脈波の検出処理に関する各種の設定、条件、データを記憶する。また、ＨＤＤ１１は、カメラ７により順次撮影される生体の画像、脈波の検出結果、脈波情報、及び、脈波検出プログラム１２を記憶する。

脈波検出装置１は、ＣＰＵ８により脈波検出プログラム１２を実行することで得られる機能実現手段として、以下説明する複数の手段を備えている。ＣＰＵ８は、脈波検出プログラム１２をＨＤＤ１１から読み出して、ＲＡＭ１０に展開する。これにより、脈波検出プログラム１２が脈波検出プロセス１３として機能する。また、ＣＰＵ８は、脈波を検出するための複数の手段として機能し、カメラ７から取得した生体の画像とＨＤＤ１１から取得したデータに基づいて、脈波の検出処理を実行する。

図２は、本実施形態の脈波検出装置１の機能ブロック図である。
図示のように、脈波検出装置１は、画像取得部１４と、生体領域抽出部１５と、割合判定部１６と、光量調節部１７と、代表値算出部１８と、脈波検出部１９を備えている。画像取得部１４は、カメラ７により撮影された生体の画像を取得する取得手段であり、カメラ７から、生体の所定部の撮影画像を取得する。ここでは、カメラ７は、生体の画像として人の顔を撮影するとともに、静止した人の顔を所定時間間隔で連続して、かつ、それぞれ同じ状態で撮影する。画像取得部１４は、生体の画像として人の顔の画像（画像データ）を順次取得する。

生体領域抽出部１５は、生体の画像に含まれる所定の生体領域を抽出する抽出手段である。生体領域は、画像内における生体の脈波を検出する脈波検出領域（ＲＯＩ：Region Of Interest）であり、画像の生体が位置する部分内の所定領域である。生体領域抽出部１５は、画像取得部１４により取得された生体の画像に基づいて、生体領域を検出して、画像毎に生体領域を抽出する。

図３は、本実施形態の脈波検出装置１による生体領域の抽出について説明するための図であり、生体である人の顔の画像２０を示している。
図示のように、まず、生体領域抽出部１５は、生体が撮影された画像２０（図３Ａ参照）に基づいて、画像２０の顔の領域（顔領域２１）を検出する。その際、生体領域抽出部１５は、画像処理により人の顔を検出する顔検出処理（顔検出アルゴリズム）により、画像２０に撮影された人の顔を認識して、画像２０の顔領域２１を検出する。例えば、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴を用いた顔検出処理では、顔の部分的な特徴を白黒の矩形領域と矩形領域の配置とで表し、顔を構成する目、鼻、及び、口の特徴点を抽出して、顔領域２１を検出する。このような周知の顔検出処理により、生体領域抽出部１５は、人の顔が撮影された画像２０の顔領域２１を検出する。

続いて（図３Ｂ参照）、生体領域抽出部１５は、顔領域２１から、脈波の検出精度に影響を与える部分（目、眉、輪郭等）を削除して、画像２０に含まれる生体領域２２を抽出する。例えば、目の位置は、周知の目検出処理（目検出アルゴリズム）により検出され、眉の位置は、目の位置に対する眉の相対位置に基づいて検出される。また、顔の輪郭は、周知の輪郭検出処理（輪郭検出アルゴリズム）により検出され、例えば、画素の輝度値の変化、又は、隣接する画素の輝度値の差に基づいて検出される。このようにして、生体領域抽出部１５は、脈波を検出可能な画像２０の領域を検出して、画像２０から生体領域２２を抽出する。

割合判定部１６（図２参照）は、生体領域２２内の画素に関する割合（画素割合）が所定の閾値以上か否かを判定する判定手段である。画素割合は、画像２０の生体領域２２内で所定の脈波検出条件を満たす画素の割合であり、具体的には、生体領域２２内の総画素（総画素数）に対する、輝度値（ここでは、Ｇ成分の輝度値）が所定値以上の画素（画素数）の割合である。輝度値の判定に用いる所定値は、脈波の検出に使用可能な輝度値の下限値（下限輝度値）であり、割合判定部１６は、所定値として所定の下限輝度値を取得する。割合判定部１６は、生体領域２２内の総画素数と輝度値が所定値以上の画素数に基づいて画素割合を算出する。また、割合判定部１６は、画素割合と閾値とを比較し、比較結果に基づいて、画素割合が閾値以上か否かを判定する。画素割合の閾値には、例えば、生体の脈波を検出可能な画素割合の下限値（下限割合）が設定される。

光量調節部１７は、カメラ７の光量を調節する調節手段であり、カメラ７を制御して、撮影時のカメラ７が受光する光量を調節する。ここでは、光量調節部１７は、カメラ７の絞りを制御して変更し、撮影時のカメラ７の絞りを調節することで、光量を制御する。割合判定部１６により画素割合が所定の閾値未満であると判定されたときに、光量調節部１７が、カメラ７による生体の撮影時の光量を調節して、カメラ７の光量を確保し、画素割合を閾値以上に変化させる。これにより、画素割合が閾値以上になり、脈波の検出に使用可能な輝度値の画素の数が確保される。

図４、図５は、本実施形態の脈波検出装置１におけるカメラ７の光量の調節について説明するための図である。図４Ａは、光量の調節前の生体の画像２０であり、図４Ｂは、光量の調節前の生体領域２２内における輝度値のヒストグラムである。図５Ａは、光量の調節後の生体の画像２０であり、図５Ｂは、光量の調節後の生体領域２２内における輝度値のヒストグラムである。図４Ｂ、図５Ｂに示すヒストグラムにおいて、横軸のｖａｌは画素の輝度値であり、縦軸のＰ（ｖａｌ）は各輝度値の発生頻度（各輝度値の画素の数）である。例えば、８ビットの画素では、輝度値は０〜２５５である。

図示のように、生体の画像２０に基づいて作成された輝度値のヒストグラムから、輝度値の分布が把握される。図４Ａに示す画像２０では、全ての輝度値が所定値（Ｔｈ）未満であり（図４Ｂ参照）、割合判定部１６により、画素割合が閾値未満であると判定される。この場合には、光量調節部１７は、画素割合が閾値以上になるように、カメラ７の絞りを変更して、カメラ７の光量を調節する。その結果、図５Ａに示す光量の調節後の画像２０では、輝度値の分布が、光量の調節前の分布から輝度値が大きくなる方向に変化し（図５Ｂ参照）、画素割合が、閾値以上に変化する。その際、光量調節部１７は、次の条件式（数１）の条件を満たすように、カメラ７のレンズの絞りを変更して調節する。

条件式（数１）において、ｖａｌは、画像２０の生体領域２２内の画素の輝度値であり、Ｐ（ｖａｌ）は、各輝度値（ｖａｌ）の発生頻度である。また、Ｐｉｘは、生体領域２２内の総画素数であり、Ｔｈは、輝度値の判定に用いる所定値（下限輝度値）である。Ｘは、画素割合の閾値であり、０より大きく１未満の数（０＜Ｘ＜１）である。ＴｈとＸは、予め設定されてＨＤＤ１１に記憶される。

代表値算出部１８（図２参照）は、生体領域２２の輝度値の代表値を算出する算出手段であり、画像２０の生体領域２２内で輝度値が所定値以上である画素の輝度値に基づいて、生体領域２２の画素の輝度値の代表値を算出する。輝度値の代表値は、生体領域２２内に位置する画素の輝度値を代表する値であり、生体領域２２の全体としての輝度値を表す。割合判定部１６により画素割合が所定の閾値以上であると判定されたときに、代表値は、代表値算出部１８により、所定の代表値の算出式に基づいて算出される。その際、代表値算出部１８は、生体領域２２内における所定値以上の画素の輝度値を取得し、取得した輝度値を用いて代表値を算出する。

算出式（数２）は、代表値の算出式の一例である。（数２）において、ｇは、生体領域２２の輝度値の代表値であり、Ｗは、生体領域２２に含まれる画素の画素位置群を示す。輝度値の代表値は、Ｗに含まれる画素位置（ｍ、ｎ）についての｛ｙ（ｍ、ｎ）／ｃｎｔ｝の総和である。ｆ（ｍ、ｎ）は、画素位置（ｍ、ｎ）の画素の輝度値であり、Ｔｈは、輝度値の判定に用いる所定値（下限輝度値）である。Ｍａｘは、カメラ７の最大輝度値であり、例えば、８ビットの画素では２５５である。ｃｎｔは、輝度値がＭａｘ未満かつＴｈ以上の画素（Ｍａｘ＞ｆ（ｍ、ｎ）≧Ｔｈ）の数である。（Ｍａｘ＞ｆ（ｍ、ｎ）≧Ｔｈ）の条件に伴い、代表値の算出に用いる輝度値（ｆ（ｍ、ｎ））から、脈波の情報を含まないとみなされるカメラ７の最大輝度値（Ｍａｘ）が除かれる。

算出式（数２）により、代表値算出部１８は、生体領域２２の全画素のうちの輝度値が所定値（下限輝度値）以上の画素の輝度値に基づいて、生体領域２２の輝度値の代表値を算出する。その際、代表値算出部１８は、輝度値が所定値以上の画素の輝度値からカメラ７の最大輝度値を除いた画素の輝度値に基づいて、代表値を算出する。脈波検出部１９は、脈波の検出手段であり、算出された輝度値の代表値に基づいて、生体の脈波を検出する。

図６は、本実施形態の脈波検出装置１における生体の脈波の検出について説明するための図である。図６において、ｔは時間である。
図示のように、代表値算出部１８は、カメラ７により順次撮影された生体の画像２０（図６Ａ参照）に基づいて、生体領域２２の輝度値の代表値を順次算出する。脈波検出部１９は、生体の画像２０に基づく輝度値の代表値を順次取得して、代表値を順次蓄積し、蓄積された複数の代表値に基づいて、生体の脈波を検出する。

ここで、血管中のヘモグロビンによる光の吸収ピークは、画像２０のＧ成分に対応しており、生体の脈波は、画像２０に含まれる生体領域２２の画素のＧ成分の変化（ヘモグロビン量の変動）から検出される。そのため、本実施形態の脈波検出装置１では、以上説明した脈波の検出処理を、生体領域２２の画素のＧ成分の輝度値に基づいて実行する。割合判定部１６、光量調節部１７、代表値算出部１８、及び、脈波検出部１９は、Ｇ成分の輝度値を対象として、それぞれの処理等を実行する。例えば、画素割合は、生体領域２２内の総画素に対するＧ成分の輝度値が所定値以上の画素の割合であり、代表値算出部１８は、生体領域２２の画素のＧ成分の輝度値に基づいて、生体領域２２のＧ成分の輝度値の代表値を算出する。

脈波検出部１９は、Ｇ成分の輝度値の代表値を順次蓄積して、代表値の蓄積時間が所定時間に達したか否かを判定し、代表値を所定時間にわたって蓄積する。図６Ｂは、代表値の時系列データを示すグラフであり、時間の経過に伴う代表値の変化を示している。脈波検出部１９は、フーリエ変換により、代表値の時系列データを周波数データに変換する。図６Ｃは、フーリエ変換された周波数データを示すグラフであり、代表値の変化に関する周波数の分布を示している。脈波検出部１９は、バンドパスフィルタにより、フーリエ変換された周波数データから脈波の周波数データを選別して、脈波の検出に用いる周波数データを取得する。

バンドパスフィルタは、所定の周波数帯域（バンドパス帯域Ｋ）の周波数のみ通し、他の周波数帯域の周波数を周波数データから取り除く。ここでは、バンドパス帯域Ｋは、脈波の周波数帯域（例えば、０．７５Ｈｚ〜３．３Ｈｚ）である。続いて、脈波検出部１９は、逆フーリエ変換により、バンドパスフィルタを通った周波数データを代表値の時系列データに変換する。図６Ｄは、逆フーリエ変換された代表値の時系列データであり、生体の脈波を示している。これにより、脈波検出部１９は、生体の脈波を検出して、脈波、及び、脈波の時系列データを取得する。脈波検出装置１は、以上説明した各部（各手段）１４〜１９（図２参照）により、所定の手順で、脈波の検出処理を実行する。

図７は、本実施形態の脈波検出装置１による生体の脈波の検出手順を示すフローチャートである。
図示のように、生体の脈波の検出処理を開始したときに、画像取得部１４により、カメラ７により撮影された生体（ここでは、人の顔）の画像２０を取得する（Ｓ１０１）。続いて、生体領域抽出部１５により、取得した画像２０から顔領域２１を検出し、カメラ７により撮影された生体の画像２０に含まれる生体領域２２を抽出する（Ｓ１０２）。次に、代表値算出部１８により、生体領域２２の画像２０に基づいて、生体領域２２内の輝度値の代表値を算出する（Ｓ１０３）。

図８は、本実施形態の脈波検出装置１による輝度値の代表値の算出手順を示すフローチャートである。
図示のように、代表値の算出手順では、割合判定部１６により、画像２０の生体領域２２内の輝度値（Ｇ成分の輝度値）を判定して（Ｓ２０１）、生体領域２２内の輝度値が所定範囲であるか否かを判定する（Ｓ２０２）。具体的には、まず、割合判定部１６は、生体領域２２内の総画素に対する輝度値が所定値以上の画素の画素割合を算出し、画素割合が所定の閾値以上か否かを判定する。その結果、画素割合が所定の閾値未満であると判定されたときに、割合判定部１６は、生体領域２２内の輝度値が所定範囲でないと判定する（Ｓ２０２、Ｎｏ）。この場合には、光量調節部１７により、カメラ７による生体の撮影時の光量を調節して、画素割合を閾値以上に変化させる。

光量調節部１７は、画素割合が閾値以上になるように、カメラ７の絞りを変更して、カメラ７の絞りにより光量を増加させる（Ｓ２０３）。その後、光量を調節したカメラ７により、生体の画像２０を取得する（図７のＳ１０１）。これに対し、画素割合が閾値以上であると判定されたときには、割合判定部１６は、生体領域２２内の輝度値が所定範囲であると判定する（Ｓ２０２、Ｙｅｓ）。この場合には、代表値算出部１８により、所定範囲の輝度値を用いて、輝度値の代表値を算出する（Ｓ２０４）。代表値算出部１８は、生体領域２２内で輝度値が所定値以上の画素の輝度値に基づいて、生体領域２２の輝度値の代表値を算出する。

続いて（図７参照）、脈波検出部１９により、輝度値の代表値を所定時間にわたって蓄積したか否かを判定する（Ｓ１０４）。その結果、代表値を所定時間にわたって蓄積していないと判定されたときには（Ｓ１０４、Ｎｏ）、次の画像２０を取得して、次の画像２０に基づいて、生体領域２２の輝度値の代表値を算出する。この代表値の算出処理（Ｓ１０１〜Ｓ１０３）を所定時間にわたって繰り返し行うことで、脈波検出部１９は、輝度値の代表値を所定時間間隔で取得して、輝度値の代表値を順次蓄積する。

代表値を所定時間にわたって蓄積したと判定されたときには（Ｓ１０４、Ｙｅｓ）、脈波検出部１９は、蓄積された代表値に基づいて、生体の脈波を検出する。その際、脈波検出部１９は、Ｇ成分の輝度値の代表値の時系列データにバンドパスフィルタを施して、脈波を検出する（Ｓ１０５）。具体的には、脈波検出部１９により、Ｇ成分の輝度値の代表値の時系列データをフーリエ変換し、フーリエ変換により取得された周波数データにバンドパスフィルタを施す。これにより、脈波検出部１９は、脈波の検出に用いる周波数データを取得し、取得した周波数データを逆フーリエ変換して、脈波を検出する。検出された脈波は、例えば、自律神経の活性度の算出に用いられる。

図９は、本実施形態の脈波検出装置１により検出される脈波について説明するための図である。
図示のように、カメラ７により順次撮影された生体の画像２０（図９Ａ、図９Ｂ参照）に基づいて、画像２０の生体領域２２の輝度値（Ｇ成分の輝度値）の代表値が順次算出される。また、蓄積された複数の代表値に基づいて、生体の脈波Ｓ、Ｒ（図９Ｃ参照）が検出される。その際、画素割合が閾値未満のときには（図９Ａ参照）、光量調節部１７により、カメラ７による生体の撮影時の光量を調節して、画素割合を閾値以上に変化させる（図９Ｂ参照）。これにより、光量の調節後の脈波Ｓでは、光量の調節前の脈波Ｒに比べて、Ｓ／Ｎ比が高くなり、脈波Ｓが正確に検出される。

以上説明したように、本実施形態の脈波検出装置１及び脈波検出装置１における脈波検出方法では、生体を撮影するカメラ７の光量が不足したときでも、生体の画像２０から脈波を検出する精度を向上させることができる。また、脈波の情報を含まないカメラ７の最大輝度値を代表値の算出に用いる輝度値から除くため、Ｓ／Ｎ比を向上させて、脈波の検出精度をより高くすることができる。カメラ７の光量を調節することで、脈波の情報を含む十分な数の輝度値を確保して、脈波の検出精度を確実に向上させることができる。カメラ７の絞りを変更して光量を調節するときには、信号処理による増幅を行う必要がなく、脈波の検出に対する信頼性の高い輝度値を取得することができる。

なお、カメラ７の光量は、カメラ７の絞りを変更する手段以外の手段（例えば、カメラ７の露光時間を変更する手段、又は、イメージセンサのゲインを変更する手段）により、調節するようにしてもよい。カメラ７の露光時間を長くし、或いは、イメージセンサのゲインを上げることで、カメラ７の光量が増加する。また、カメラ７により、人の顔以外の脈波を検出可能な部分を撮影して、生体の脈波を検出してもよい。

カメラ７により撮影された生体の画像２０をＨＤＤ１１（又は、他の記憶媒体）に記憶して、画像取得部１４により、ＨＤＤ１１から画像２０を取得するようにしてもよい。この場合には、脈波検出装置１にカメラ７を設けなくてもよい。ネットワーク等の通信手段を介して、脈波検出装置１の外部装置から画像２０を取得してもよい。カメラ７は、脈波検出装置１に予め搭載された撮影装置（例えば、インカメラ、アウトカメラ）であってもよく、外部接続端子を介して接続された撮影装置（例えば、デジタルカメラ、Ｗｅｂカメラ）であってもよい。

本発明は、脈波検出装置１のコンピュータを、以上説明した脈波検出装置１の各手段として機能させるためのプログラムとして実現することができる。また、本発明は、脈波検出装置１における脈波検出方法の各工程を、脈波検出装置１のコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現することもできる。

これら脈波検出プログラムは、ＨＤＤ１１、又は、ＲＯＭ９に記憶させてもよく、脈波検出装置１から取り外し可能な記憶媒体に記憶してもよい。取り外し可能な記憶媒体は、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、又は、ＩＣカードである。脈波検出装置１は、取り外し可能な記憶媒体から脈波検出プログラムを取得して実行する。また、脈波検出プログラムは、ネットワーク（公衆回線、インターネット、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク等）により脈波検出装置１に接続される外部装置（パーソナルコンピュータ、サーバー等）に記憶するようにしてもよい。この場合には、脈波検出装置１は、外部装置から脈波検出プログラムを取得して実行する。

脈波検出装置１は、脈波の検出処理を実行可能な各種の情報処理装置（例えば、スマートフォン、携帯電話、携帯端末、パーソナルコンピュータ、情報処理端末、タブレット）により実現することができる。情報処理装置は、カメラ７により撮影された生体の画像２０を取得する。また、本発明は、撮影装置であるカメラ７と情報処理装置を備えた脈波検出システムとして実現することもできる。脈波検出システムの情報処理装置は、例えば、サーバーであり、脈波検出装置１と同様の構成（カメラ７を除く）を備え、脈波検出装置１と同様の脈波の検出処理を実行する。ただし、この脈波検出システムの構成は一例であり、脈波検出システムの構成として、用途や目的に応じた様々なカメラ７と情報処理装置のそれぞれの構成例があることは言うまでもない。

１・・・脈波検出装置、２・・・バス、３・・・スピーカ、４・・・ディスプレイ、５・・・通信部、６・・・操作部、７・・・カメラ、８・・・ＣＰＵ、９・・・ＲＯＭ、１０・・・ＲＡＭ、１１・・・ＨＤＤ、１２・・・脈波検出プログラム、１３・・・脈波検出プロセス、１４・・・画像取得部、１５・・・生体領域抽出部、１６・・・割合判定部、１７・・・光量調節部、１８・・・代表値算出部、１９・・・脈波検出部、２０・・・画像、２１・・・顔領域、２２・・・生体領域。

特開２０１４−１９８２０２号公報

Claims (7)

1. 撮影装置により撮影された生体の画像に含まれる生体領域を抽出する抽出手段と、
   前記生体領域内の総画素に対する輝度値が所定値以上の画素の画素割合が所定の閾値以上か否かを判定する割合判定手段と、
   前記画素割合が前記閾値未満であるときに、前記撮影装置による前記生体の撮影時の光量を調節して、前記画素割合を前記閾値以上に変化させる光量調節手段と、
   前記生体領域内で前記輝度値が所定値以上の画素の輝度値に基づいて、前記生体領域の輝度値の代表値を算出する代表値算出手段と、
   前記代表値に基づいて、前記生体の脈波を検出する検出手段と、
   を備えた脈波検出装置。
2. 請求項１に記載された脈波検出装置において、
   前記代表値算出手段は、前記輝度値が所定値以上の画素の輝度値から前記撮影装置の最大輝度値を除いた輝度値に基づいて、前記代表値を算出する脈波検出装置。
3. 請求項１又は２に記載された脈波検出装置において、
   前記光量調節手段は、前記撮影装置の絞りを変更して、前記光量を調節する脈波検出装置。
4. 請求項１ないし３のいずれかに記載された脈波検出装置において、
   前記検出手段は、前記代表値を順次蓄積する蓄積手段を有し、蓄積された前記代表値に基づいて、前記生体の脈波を検出する脈波検出装置。
5. 脈波検出装置のコンピュータを、撮影装置により撮影された生体の画像に含まれる生体領域を抽出する抽出手段、前記生体領域内の総画素に対する輝度値が所定値以上の画素の画素割合が所定の閾値以上か否かを判定する割合判定手段、前記画素割合が前記閾値未満であるときに、前記撮影装置による前記生体の撮影時の光量を調節して、前記画素割合を前記閾値以上に変化させる光量調節手段、前記生体領域内で前記輝度値が所定値以上の画素の輝度値に基づいて、前記生体領域の輝度値の代表値を算出する代表値算出手段、及び、前記代表値に基づいて、前記生体の脈波を検出する検出手段として機能させるためのプログラム。
6. 撮影装置により撮影された生体の画像に含まれる生体領域を抽出する工程と、
   前記生体領域内の総画素に対する輝度値が所定値以上の画素の画素割合が所定の閾値以上か否かを判定する工程と、
   前記画素割合が前記閾値未満であるときに、前記撮影装置による前記生体の撮影時の光量を調節して、前記画素割合を前記閾値以上に変化させる工程と、
   前記生体領域内で前記輝度値が所定値以上の画素の輝度値に基づいて、前記生体領域の輝度値の代表値を算出する工程と、
   前記代表値に基づいて、前記生体の脈波を検出する工程と、
   を有する脈波検出方法。
7. 撮影装置と情報処理装置を備えた脈波検出システムであって、
   撮影装置により撮影された生体の画像に含まれる生体領域を抽出する抽出手段と、
   前記生体領域内の総画素に対する輝度値が所定値以上の画素の画素割合が所定の閾値以上か否かを判定する割合判定手段と、
   前記画素割合が前記閾値未満であるときに、前記撮影装置による前記生体の撮影時の光量を調節して、前記画素割合を前記閾値以上に変化させる光量調節手段と、
   前記生体領域内で前記輝度値が所定値以上の画素の輝度値に基づいて、前記生体領域の輝度値の代表値を算出する代表値算出手段と、
   前記代表値に基づいて、前記生体の脈波を検出する検出手段と、
   を備えた脈波検出システム。

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