JP2020178964A - 生体情報検出装置、生体情報検出方法および生体情報検出プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】被検者への負担が小さく、かつ、利便性のよい生体情報検出装置、生体情報検出方法および生体情報検出プログラムを提供する。【解決手段】生体情報検出装置は、生体の顔面を撮像した映像情報を取得する映像取得部２０１と、映像情報において、顔面の中心線上に位置する肌領域と、前記中心線に左右対称に位置し、かつ、前記中心線上の肌領域よりも血流経路が心臓に近い一対の肌領域と、の少なくとも３つの肌領域の映像データを、血流情報として解析する血流解析部２２０と、肌領域毎に設けられ、血流情報の時系列情報から肌領域毎に脈拍情報を算出する局所脈波検出部４００ａ、４００ｂ、４００ｃと、局所脈波検出部で算出した肌領域毎の脈拍情報の位相差から脈波伝播速度を算出する脈波伝搬速度算出部３０２と、脈波伝播速度に基づいて血圧を推定する血圧推定部３２０と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、生体の生体情報を非接触でリアルタイムに検出する生体情報検出装置、生体情報検出方法および生体情報検出プログラムに関する。

近年、生体の動的状態をマイクロ波やカメラを使用して非接触でリアルタイムに検出する技術が注目されている。例えば、カメラで取得した被検者の顔映像の時間変化により心拍数などを検出する技術は、カメラモジュールの小型化と相俟って、スマートフォンなどの携帯端末に搭載され、急速な広がりを見せている。さらに、その技術を進化させ、スマートフォンなどでリアルタイムに被検者の血圧を計測する技術も現れている。

例えば、特許文献１には、被検者の２つの部位の撮像映像からそれぞれの部位の脈波信号を検出し、その２つの部位の脈波信号から脈波伝播速度を求めて、メーンズ・コルテベーグ（Moens-Korteweg）の血管モデルと、血管壁弾性と血圧の関係から、被検者の血圧を推定する技術が開示されている。

特開２０１５−５４２２３号公報

上記の先行技術では、毛細血管が集中している生体の鼻と指先の映像からそれぞれの脈波情報を取得し、脈波情報の時間差から脈波伝播情報を算出して、生体の血圧情報を推定している。このため、カフによる血圧測定（腕に巻かれたカフが空気圧で膨張して腕に大きな圧力をかけ、腕の血管の反発力から血圧を測定する測定方法）に比べて、生体へ大きな圧力をかけることなく血圧測定を行えるので、生体への負担を小さくすることができる。
しかし、生体の鼻と指先の映像情報を取得するために、被検者が所定の姿勢をとる必要があり、利便性に問題がある。

本発明の目的は、被検者への負担が小さく、かつ、利便性のよい生体情報検出装置、生体情報検出方法および生体情報検出プログラムを提供することにある。

前記課題を解決するため、本発明の生体情報検出装置は、生体の顔面を撮像した映像情報を取得する映像取得部と、前記映像情報において、前記顔面の中心線上に位置する肌領域と前記中心線に左右対称に位置し、かつ、前記中心線上の肌領域よりも血流経路が心臓に近い一対の肌領域と、の少なくとも３つの肌領域の映像データを、血流情報として解析する血流解析部と、前記肌領域毎に設けられ、前記血流情報の時系列情報から前記肌領域毎に脈拍情報を算出する局所脈波検出部と、前記局所脈波検出部で算出した前記肌領域毎の脈拍情報の位相差から脈波伝播速度を算出する脈波伝搬速度算出部と、前記脈波伝播速度に基づいて血圧を推定する血圧推定部と、を備えるようにした。

本発明によれば、被検者への負担が小さく、かつ、利便性がよく生体情報（血圧、脈拍）を取得することができる。

生体情報検出装置の概略構成を示すブロック図である。 カメラにより撮像する顔面における血流を説明する図である。 反射光の撮像情報において、脈波を検出する額面、右頬面、左頬面の血流情報を取得する肌領域が含まれたフレーム画像を示す図である。 脈波情報の一例を示す図である。 フレーム画像から顔検出領域を抽出して血流情報を取得する場合を説明する図である。 生体情報検出装置の処理フローの概要を説明する図である。 血流解析部の構成を示すブロック図である。 肌領域の色空間の範囲（部分色空間）に関する指定画面の例を示した図である。 顔検出部で検出した顔の中心線をガイドに、肌領域の領域位置を指定する方法を示す図である。 顔検出部で検出した顔の中心線をガイドに、肌領域の領域位置を指定する方法を示す他の図である。 顔検出部で検出した顔の特徴部位（目、口）をガイドに、肌領域の領域位置を指定する方法を示す図である。 顔検出部で検出した顔の特徴部位（目、口）をガイドに、肌領域の領域位置を指定する方法を示す他の図である。 局所脈波検出部の構成を示す図である。 局所脈波検出部における脈波検出部の詳細な構成を示す図である。 脈拍検出部の詳細なブロック構成の例を示した図である。 血圧推定部の詳細なブロック構成の例を示した図である。 外光変動へ対応した血流解析部の構成を示すブロック図である。 外光変動へ対応した脈波検出部の詳細なブロック構成の例を示した図である。 脈波検出欠損時の処理について説明する図である。 脈波検出欠損時の脈波を示す図である。 脈波伝播速度算出部の処理フローを説明する図である。 ５の肌領域に基づいて脈波伝播速度検出する一例を示す図である。 ５の肌領域に基づいて脈波伝播速度検出する一例を示す他の図である。 ５の肌領域に基づいて脈波伝播速度検出する場合の、脈波伝播速度算出部の処理フローを説明する図である。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、各図面において、共通する構成要素には同一の符号を付し、重複した説明を省略する。

図１は、実施形態の生体情報検出装置の概略構成を示すブロック図である。
実施形態の生体情報検出装置は、血液中のヘモグロビンが緑色の光を吸収しやすい特性を利用し、生体に照射された光の反射光を撮像して、血流を解析し、反射光の分光分布の変化に基づいて脈拍／血圧を算出する。

図１の生体情報検出装置は、カメラ１００と、映像取得部２０１と、血流解析部２２０と、３つの局所脈波検出部４００ａ、４００ｂ、４００ｃ（以下、総称して４００と記すことがある）と、脈波伝播速度算出部３０２と、血圧推定部３２０と、血圧値出力部１０３とを備える。

映像取得部２０１は、カメラ１００の映像信号１０１を生体の反射光の撮像情報として所定のフレームレートで取得し、以後の解析を行うために、撮像情報をＲＧＢ表色系の映像データ２０２に変換して時系列に出力する。なお、映像取得部２０１は、カメラ１００の映像信号１０１に限らず、信号ケーブルや通信ネットワークから生体の反射光の撮像情報を取得する構成であってもよいし、映像レコーダ等の記憶装置から生体の反射光の撮像情報を取得する構成であってもよい。

なお、詳細は後述するが、生体情報検出装置は、カメラ１００から取得した撮像情報のフレーム間の反射光変化に基づいて血流を分析している。

血流解析部２２０は、入力された映像データ２０２をフレーム毎に解析して、血流画像を含む複数の画像領域（以下、肌領域と称する）を抽出し、フレーム毎に、血液の反射光情報を含む血流情報２０４と、血流画像を取得する肌領域標示情報２３６と、を出力する。

局所脈波検出部４００ａ、４００ｂ、４００ｃは、血流画像を含む肌領域毎に設けられ、血流解析部２２０で解析されフレーム毎に入力される血流情報２０４の血流の反射光値に基づいて、血流の反射光値の時系列変化から血流（血管）の脈波を検出し、検出した脈波の変動を血流情報２０４に付加して脈拍情報３０１として出力する。
詳しくは、心臓の拍動に連動した血流変化により生じる血管の容積変化を、血流の反射光の分光分布変化として検出し、分光分布の時間変化を脈波としている。

脈波伝播速度算出部３０２は、局所脈波検出部４００ａ、４００ｂ、４００ｃで検出された複数の脈拍情報３０１に基づいて、脈波伝播速度（ＰＷＶ：pulse wave velocity）３０３を算出する。詳しくは、脈波を検出した領域の心臓からの距離差を、脈波の位相差で除して求める。

血圧推定部３２０は、メーンズ・コルテベーグ（Moens-Korteweg）の血管モデルと、血管壁弾性と血圧の関係に基づいて、脈波伝播速度３０３から、血圧情報３０４を推定する。
血圧値出力部１０３は、血圧推定部３２０で推定した血圧情報３０４を表示装置や端末に出力する出力部である。

以上の生体情報検出装置を構成する各部の機能は、カメラ１００を除いて、専用の集積回路（ＦＰＧＡ：Field Programmable Logic Arrayなど）を用いたハードウェア回路によって実現することができる。あるいは、プロセッサ、記憶装置（半導体メモリ、ハードディスク装置など）、入出力装置（通信装置、キーボード、マウス、表示装置など）を備えたコンピュータにより実現することができる。この場合には、生体情報検出装置を構成する各部の機能は、前記プロセッサが前記記憶装置に記憶されたプログラムを実行することによって実現される。

詳しくは、生体情報検出装置としてのコンピュータは、入出力装置により映像データ２０２を入力し、プロセッサは、プログラムにより血流解析部２２０、局所脈波検出部４００、脈波伝播速度算出部３０２、血圧推定部３２０としての機能を実現し、入出力装置により血圧を出力する。

つぎに、図２から図４により、実施形態の生体情報検出装置の機能概要を説明する。
図２は、カメラ１００により撮像する顔面における血流を説明する図である。

生体の頭部では、“左総頸動脈”から分岐した“左外頸動脈”と、“右総頸動脈”から分岐した“右外頸動脈”とにより、心臓から顔面や頭皮に血液がめぐっていることが知られている。図２に示すように、顔面の右頬面２１ａには、“右外頸動脈”から分岐した“顔面動脈”により血液が送液され、顔面の左頬面２１ｂには、“左外頸動脈”から分岐した“顔面動脈”により血液が送液されている。また、額面２０には、“浅側頭動脈前頭枝”により血液が送液されている。この“浅側頭動脈前頭枝”は、“右外頸動脈”や“左外頸動脈”の終枝のひとつである“浅側頭動脈”の分枝となっている。

上記のように、額面２０は、右頬面２１ａおよび左頬面２１ｂより心臓より離れた場所に位置し、また、異なる血管により血液が送液されるため、右頬面２１ａおよび左頬面２１ｂにおける脈波と、額面２０における脈波の位相は異なる。具体的には、額面２０における脈波は、右頬面２１ａおよび左頬面２１ｂにおける脈波より位相が遅れる。

詳細には、右頬面２１ａの脈波と、左頬面２１ｂの脈波との間にも、心臓から“右総頸動脈”への経路と、“左総頸動脈”への経路が異なるため、位相差が生じている。この位相差が所定値以内であれば、右頬面２１ａおよび左頬面２１ｂの正常な脈波を検出できたと判定することができる。

実施形態の生体情報検出装置では、顔面の額面２０と右頬面２１ａと左頬面２１ｂの肌領域における３つの血流を検出しているが、脈拍情報（脈波情報）から脈波伝播速度を算出して血圧を推定する際には、２つの脈拍情報があれば血圧を推定できる。つまり、額面２０の脈拍情報と、右頬面２１ａあるいは左頬面２１ｂの脈拍情報とにより、血圧を推定できる。

そこで、実施形態の生体情報検出装置では、額面２０と右頬面２１ａの脈拍情報から血圧推定を行うか、あるいは、額面２０と左頬面２１ｂの脈拍情報から血圧推定を行うかのいずれかを行うようにしている。これにより、顔面の撮像方向の裕度を増すことができ、顔の向きの制約を低減することができので、生体情報検出装置の利便性や精度を向上することができる。
脈拍情報の選択は、右頬面２１ａの脈拍情報と左頬面２１ｂの脈拍情報の妥当性により行う。右頬面２１ａの脈拍情報と左頬面２１ｂの脈拍情報の両者が妥当な場合には、平均化する。

顔面には、上記の“顔面動脈”や“浅側頭動脈”以外の動脈によっても、血液が送液されている。このため、顔面全体では、領域により心臓からの距離が異なるため、領域間で脈波（脈拍）に位相差が生じる。実施形態の生体情報検出装置では、顔面の額面２０と右頬面２１ａと左頬面２１ｂの肌領域の脈波を検出しているが、これらの領域に限定されるものではない。

生体情報検出装置は、血流に位相差が生じる少なくとも３つの肌領域の血流を検出する。詳しくは、ひとつの肌領域は、顔面の中心線上に位置し、残りの肌領域は、顔面の中心線に左右対称に位置し、かつ、中心線上の肌領域よりも血流の経路長が心臓に近い肌領域の血流を検出する。これにより、顔面の撮像方向の裕度を増すことができ、顔の向きの制約を低減することができので、生体情報検出装置の利便性や精度を向上することができる。

つぎに、脈波（脈拍）を検出する額面２０、右頬面２１ａ、左頬面２１ｂの領域分割と脈波の位相差検出について説明する。
図３Ａは、カメラ１００で撮像した生体の反射光の撮像情報において、脈波を検出する額面２０、右頬面２１ａ、左頬面２１ｂの血流画像を取得する肌領域が含まれたフレーム画像を示す図である。撮像情報は、２次元に画素が配置されたフレーム画像を、時系列に並べた情報である。

生体情報検出装置は、撮像情報のフレーム画像毎に、血流解析画素を解析し、額面２０、右頬面２１ａ、左頬面２１ｂの肌領域に対応する画素を抽出する。そして、抽出した肌領域毎に、画素が示す血流の反射光の分光分布値を加算あるいは平均して、血流情報２０４とする。
生体情報検出装置は、肌領域のそれぞれの血流情報２０４を時系列に並べて、脈波情報２０７とする。

図３Ｂは、脈拍情報３０１（脈波情報２０７）の一例を示す図である。
生体の肌領域では、血流変化による血管の容積変化に伴い肌領域内のヘモグロビン量が増減するため、反射光の分光分布値に変化が生じる。このため、血流情報２０４の反射光値を時系列に並べると、図３Ｂに示すように、右頬面２１ａ、左頬面２１ｂ、額面２０のそれぞれで、心臓の鼓動周期に対応した脈波波形（脈拍情報）を得ることができる。

なお、詳細は後述するが、生体情報検出装置では、反射光の分光分布値（色相）の時間変化から脈波を求めて肌領域間の位相差を検出している。説明のため、図３Ｂに示すように、反射光値の時間変化による脈波を図示しているが、肌領域間の位相差は同一となる（以後の図も同様）。

右頬面２１ａ、左頬面２１ｂ、額面２０の脈波の位相差は、図３Ｂに示したような、それぞれの脈波波形の極大値あるいは極小値の時間差を求めることにより得られる。
前述のとおり、額面２０の脈波は、右頬面２１ａあるいは左頬面２１ｂの脈波より遅れた波形となるため、求めた位相差から脈波伝播速度を算出して血圧を推定できる。

詳細は後述するが、生体情報検出装置は、脈波検出を行う肌領域をつぎのように設定あるいは判定して、血流情報２０４を取得する。
ひとつは、生体（被検者）の顔面における脈波を検出する額面２０、右頬面２１ａ、左頬面２１ｂの色を、肌領域の判定色として登録しておき、血流情報２０４の取得時に、参照する方法である。詳しくは、撮像情報の色情報として、肌領域の判定色の範囲を定義し、フレーム画像の画素がこの判定色である場合に、肌領域の画素として、血流情報２０４を取得する。

他に、額面２０、右頬面２１ａ、左頬面２１ｂの肌領域の領域座標（画素位置情報）をそれぞれ登録しておき、肌領域の領域座標に基づいて、フレーム画像から画素を抽出し、肌領域の画素として、血流情報２０４を取得する。

ところで、図４に示すように、額面２０、右頬面２１ａ、左頬面２１ｂの肌領域は、顔面の一部であるため、Ｖｉｏｌａ−Ｊｏｎｅｓのアルゴリズム等によりフレーム画像から顔面を抽出し、顔検出した画像領域（顔検出領域）について、図３Ａ、図３Ｂで説明したように血流情報２０４を取得するようにしてもよい。これにより、血流情報２０４を取得する処理負荷を低減できる。

つぎに、図５により、生体情報検出装置の処理フローの概要を説明する。
なお、図５の処理フローは、血圧推定する際に、メーンズ・コルテベーグ（Moens-Korteweg）の血管モデルと、血管壁弾性と血圧の関係に基づいて、脈波伝播速度３０３から、血圧情報３０４を推定する方法とは別の、脈波の位相差と血圧値との対応表（血圧変換テーブル３２６）を参照する方法により、血圧を推定している。

ステップＳ５１で、生体情報検出装置は、初期設定動作として、肌領域毎に、平常状態における生体（被検者）の脈流情報を検出し、脈波（脈拍）の位相差を算出して血圧変換テーブル３２６に登録するとともに、この際の血圧計で計測した実際の血圧値を前記位相差に対応付けて血圧変換テーブル３２６に登録して、血圧変換テーブル３２６を作成する。
なお、血圧変換テーブル３２６には、異なる条件における脈波の位相差と血圧値との組が登録されていることが望ましい。

ステップＳ５２で、生体情報検出装置の映像取得部２０１は、生体の顔面等からの反射光による映像情報をフレーム毎に所定のフレーム数分取得する。

ステップＳ５３で、生体情報検出装置の血流解析部２２０は、血流解析処理として、取得した映像情報のフレーム毎に、生体（被検者）の顔面を抽出し、さらに、抽出した画面画像内から、額面２０と右頬面２１ａと左頬面２１ｂの肌領域を抽出し、肌領域の画素の値を血流の反射光の値として検出して血流解析する。

ステップＳ５４で、生体情報検出装置の局所脈波検出部４００（４００ａ、４００ｂ、４００ｃ）は、ステップＳ５３の抽出した肌領域のそれぞれについて、肌領域の血流反射光の平均値を算出する。そして、生体情報検出装置の局所脈波検出部４００は、フレーム間（時系列）の血流反射光の平均値を、肌領域毎の脈波情報として検出する。

ステップＳ５５で、脈波伝播速度算出部３０２は、ステップＳ５４で検出した右頬面２１ａと左頬面２１ｂの肌領域における脈波情報の妥当性を評価し、額面２０の肌領域の脈波と右頬面２１ａの脈波との位相差、額面２０の肌領域の脈波と左頬面２１ｂの脈波との位相差、あるいは、前記２つの位相差の平均を求めて、これを脈波伝播速度の値とする。

ステップＳ５６で、生体情報検出装置の血圧推定部３２０は、ステップＳ５１で登録した血圧変換テーブル３２６を参照して、ステップＳ５５で求めた脈波伝播速度（位相差）に対応する血圧値を求めて推定血圧（血圧情報）とする。

ステップＳ５７で、血圧値出力部１０３は、ステップＳ５６で求めた血圧情報を、表示装置や端末に出力する。

以下、図１の生体情報検出装置における各ブロックを詳細に説明する。
図６は、血流解析部２２０の構成を示すブロック図である。血流解析部２２０は、映像データ記憶部２２１、空間フィルタ２２３、ＨＳＶ変換部２２６、肌領域検出部２２９、顔検出部２３０および領域分割部２３５を備え、映像データ２０２の画素毎の映像処理を行う。

映像データ記憶部２２１は、映像取得部２０１（図１参照）から出力される映像データ２０２（ＲＧＢ表色系）が入力され、コンボリューションカーネルのタップ分のライン遅延した映像データを付加した遅延映像データ２２２を空間フィルタ２２３に出力する。

空間フィルタ２２３は、遅延映像データ２２２を入力とし、例えば、注目画素およびその周りの画素の遅延映像データ２２２を加重平均などにより平滑化し、平滑化映像データ２２４として出力する。

空間フィルタ２２３は、より詳細には、例えば、縦横３タップすなわち３×３画素のコンボリューションカーネル（行列式）を各画素の平滑化処理に適用したものである。この場合、注目画素を中心とする３×３の画素にコンボリューションカーネルを用いて畳み込み演算が施され、得られた値が当該注目画素の平滑化映像データ２２４となる。なお、コンボリューションカーネルの行列式の成分は、例えば、加重平均の係数であり、それらの合計値が１．０になればよく、平均値分布やガウシアン分布などを用いて適宜定めることができる。

ＨＳＶ変換部２２６は、平滑化映像データ２２４のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）に分解したアンパック情報２２５を入力とし、これを、色相情報２０４（Ｈ）、彩度情報２２７（Ｓ）および明度情報２２８（Ｖ）からなるＨＳＶ色空間の表色系の映像データに変換する。

生体情報検出装置では、血流の変化を面積当たりの血中ヘモグロビン量の変化としてとらえ、ヘモグロビンのＧ光吸収による反射光の分光分布の変化を検出している。この検出処理を容易に行うために、ＨＳＶ変換部２２６により、ＲＧＢ表色系の映像データをＨＳＶ表色系の映像データに変換して血流の検出処理を行う。これにより、色相情報２０４（Ｈ）は、血流解析部２２０の出力情報である血流情報２０４として出力される。

顔検出部２３０は、平滑化映像データ２２４を入力とし、フレーム毎に、例えばＶｉｏｌａ−Ｊｏｎｅｓの手法によって顔検出を行い、血流検出を行う肌領域が含まれている顔領域の位置情報を示す顔領域情報２３１を肌領域検出部２２９に出力する。
詳細は説明しないが、顔検出部２３０を設けることにより、複数の生体（被検者）に関する血流の同時検出や選択検出を行うことができる。

肌領域検出部２２９は、色相情報２０４（Ｈ）、彩度情報２２７（Ｓ）および明度情報２２８（Ｖ）および顔領域情報２３１を入力とし、血流画像を含むことを示す肌領域標示情報２０３を出力する。

ここで、肌領域検出部２２９の詳細を説明する。
肌領域検出部２２９は、肌領域の色空間の範囲（部分色空間）を指定して、映像データ２０２をＨＳＶ表色系に変換した映像データの画素の色空間が、肌領域の色空間の範囲にある場合に、肌領域標示情報２０３を出力する方法（第１の肌領域検知方法）と、肌領域の領域位置を指定して、映像データ２０２をＨＳＶ表色系に変換した映像データの画素が指定された領域位置の範囲にある場合に、肌領域標示情報２０３を出力する方法（第２の肌領域検知方法）の、いずれかを実施する。

まず、図７により、第１の肌領域検知方法を説明する。
図７は、所定の表示装置に表示した肌領域の色空間の範囲（部分色空間）に関する指定画面の例を示した図である。

この指定画面には、この表示画面には、色相Ｈ、彩度Ｓおよび明度Ｖのそれぞれの全範囲を示すスライドバー７１ａ、７１ｂ、７１ｃ（以下、総称して７１と記す）と、それらのスライドバー７１に沿ってスライドする２つのカーソル７２（７２ａ、７２ｂ、７２ｃ）、７３（７３ａ、７３ｂ、７３ｃ）が表示される。これにより、ユーザは、マウスなどの入力装置（図示省略）を用いて、これらのカーソル７２、７３を適宜スライドさせることによって、肌領域の色空間の範囲を自在に設定することができる。

例えば、図７では、色相Ｈについて０度から３６０度までの範囲のスライドバー７１ａが表示されている。このとき、０度（３６０度）は赤色、１２０度は緑色、２４０度は青色であり、肌領域の色空間の範囲（部分色空間）に関する色相Ｈは、色１と色２で指定された間の範囲の領域となる。同様に、彩度Ｓは、０％を淡色、１００％を濃色とし、部分色空間の彩度Ｓを彩度１および彩度２で指定する。また、明度Ｖは、０％を暗色、１００％を明色とし、部分色空間の明度Ｖを明度１および明度２で指定する。

なお、図７の例では、部分色空間は、色相Ｈ、彩度Ｓ、明度Ｖの全てについてその範囲が指定されているが、少なくとも色相Ｈについて範囲が指定されていればよい。とくに、彩度Ｓについての範囲の指定は省略してもよい。

以上のようにして、肌領域検出部２２９（図６参照）は、映像データ２０２における画素が脈流検出を行う肌領域の部分であるか否かを、個人の肌の色や照明の状況に応じて適切に設定することができる。
肌領域検出部２２９は、肌領域の画素と判定すると、肌領域標示情報２０３に“１”を出力する。

つぎに、第２の肌領域検知方法を説明する。図８Ａ、図８Ｂは、顔検出部２３０で検出した顔の中心線をガイドに、肌領域の領域位置を指定する方法を示す図である。また、図９Ａ、図９Ｂは、顔検出部２３０で検出した顔の特徴部位（目、口）をガイドに、肌領域の領域位置を指定する方法を示す図である。

まず、図８Ａ、図８Ｂの肌領域の領域位置を指定する方法について説明する。
図８Ａは、顔検出部２３０が映像データ２０２（平滑化映像データ２２４）から検出した生体の顔領域（点線枠の領域）を示す図である。顔検出部２３０は、抽出した顔領域枠からの枠線の中点を結ぶ２軸のガイドを求める。

そして、図８Ｂに示すように、顔検出部２３０は、予め設定された額面２０、右頬面２１ａ、左頬面２１ｂの肌領域の領域情報（ガイドからの相対位置、領域幅、領域高さ）に基づいて、ガイドを基準にフレーム画像における、額面２０、右頬面２１ａ、左頬面２１ｂの肌領域の領域座標（画素位置情報）を求め、顔領域情報２３１として、肌領域検出部２２９に通知する。

肌領域検出部２２９は、顔領域情報２３１に基づいて、映像データ２０２における画素が脈波検出を行う肌領域の部分であるか否かを判定し、肌領域の画素と判定すると、肌領域標示情報２０３に“１”を出力する。

つぎに、図９Ａ、図９Ｂの肌領域の領域位置を指定する方法について説明する。
図９Ａは、顔検出部２３０が映像データ２０２（平滑化映像データ２２４）から検出した生体の顔領域（点線枠の領域）を検出した後に、さらに、顔領域から目と口を抽出する。そして、顔検出部２３０は、抽出した目と口の領域枠から額面２０、右頬面２１ａ、左頬面２１ｂの肌領域の位置基準とするガイドを求める。例えば、抽出した目と口の領域枠の中心線や辺をガイドとする。
なお、顔特徴部は、鼻、眉、耳等であってもよい。

そして、図９Ｂに示すように、顔検出部２３０は、予め設定された額面２０、右頬面２１ａ、左頬面２１ｂの肌領域の領域情報（ガイドからの相対位置、領域幅、領域高さ）に基づいて、ガイドを基準にフレーム画像における、額面２０、右頬面２１ａ、左頬面２１ｂの肌領域の領域座標（画素位置情報）を求め、顔領域情報２３１として、肌領域検出部２２９に通知する。

肌領域検出部２２９は、顔領域情報２３１に基づいて、映像データ２０２（ＨＳＶ色空間に変換した映像データ）における画素が脈波検出を行う肌領域の部分であるか否かを判定し、肌領域の画素と判定すると、肌領域標示情報２０３に“１”を出力する。

図６にもどり、領域分割部２３５について説明する。
領域分割部２３５は、肌領域検出部２２９で検出した血流画像を含むことを示す肌領域標示情報２０３と、肌領域の領域数を示す設定数パラメータ２３４とが入力され、後述する局所脈波検出部４００へ肌領域毎の肌領域標示情報２０３（肌領域標示情報２３６）を出力する。

上記では、ＨＳＶ変換部２２６で、映像データ２０２をＨＳＶ表色系に変換し、肌領域検出部２２９で肌領域を検出する構成を説明したが、ＲＧＢ表色計の映像データをＨＳＬ（Hue Saturation Lightness）表色系に変換するようにしてもよい。この場合には、色相（Hue）情報に基づいて、血流を検出することによって、環境変化に強い検出を行うことができる。なお、輝度（Lightness）情報は、明るさすなわち強度となる。

つぎに、図１の生体情報検出装置における局所脈波検出部４００（４００ａ、４００ｂ、４００ｃ）の詳細を説明する。図１０は、額面２０、右頬面２１ａ、左頬面２１ｂのそれぞれの肌領域に対応して設けられている局所脈波検出部４００ａ、４００ｂ、４００ｃのひとつの構成を示す図である。

局所脈波検出部４００は、血流情報２０４（色相情報２０４）から血流の脈波を検出する脈波検出部２４０と、血流情報２０４（色相情報２０４）の時間遅延を行うためのフレーム遅延部２０５と、脈波検出部２４０で検出した脈波情報２０７から脈拍を検出する脈拍検出部２６０と、から構成され、脈波情報２０７に脈拍情報を付加した脈拍情報３０１を出力する。
局所脈波検出部４００ａ、４００ｂ、４００ｃのそれぞれで検出された脈拍情報３０１は、脈波伝播速度算出部３０２に通知される。

図１１は、図１０の局所脈波検出部４００における脈波検出部２４０の詳細な構成を示す図である。
図１１に示すように、脈波検出部２４０は、色相値差分算出部２４１、肌領域面積算出部２４３、差分積算部２４４、平均色相値差分算出部２４７を備えて構成される。

色相値差分算出部２４１は、肌領域標示情報２３６、血流情報２０４（色相情報２０４）、および、フレーム遅延部２０５（図１０参照）で色相情報２０４をフレーム遅延した遅延色相情報２０６を入力とし、肌領域標示情報２３６の“１”または“０”の値に応じて、つぎのように設定される色相差分情報２４２を出力する。

色相値差分算出部２４１は、肌領域内の画素の信号が入力された場合（すなわち肌領域標示情報２３６として１が入力された場合）に、入力された色相情報２０４と遅延色相情報２０６との差分である（すなわち各フレームの色相情報２０４と当該フレームより前のフレームの色相情報２０４との差分である）色相差分情報２４２を出力し、肌領域外の画素の信号が入力された場合（すなわち肌領域標示情報２３６として０が入力された場合）には、色相差分情報２４２を０値として出力する。

肌領域面積算出部２４３は、肌領域に含まれること示す肌領域標示情報２３６を入力とし、当該処理対象のフレームについて肌領域（肌領域標示情報２３６が“１”の領域）の画素数をカウントして、そのカウント値を肌領域面積情報２４５として出力する。

差分積算部２４４は、色相差分情報２４２を入力として、当該肌領域の画素について色相差分情報２４２の値を積算し、その積算値を積算色相差分情報２４６として出力する。

平均色相値差分算出部２４７は、肌領域面積情報２４５と積算色相差分情報２４６とを入力し、積算色相差分情報２４６の値を肌領域面積情報２４５の値で除算して得られる値を、脈波情報２０７として出力する。この脈波情報２０７は、当該フレーム内の肌領域に含まれる各画素の色相差分情報２４２の平均値、すなわち、生体（被検者）の肌領域における平均的な色相情報２０４の値の変化量ということができる。

図１２は、脈拍検出部２６０の詳細なブロック構成の例を示した図である。
脈拍検出部２６０は、図１２に示すように、差分データ記憶部２６１、平滑化フィルタ２６３、平滑データ遅延部２６５、傾き検出部２６７、符号データ遅延部２６９、極値検出部２７１などを備えて構成される。
脈拍検出部２６０は、フレーム毎に脈波検出部２４０から出力される、すなわち、時間経過とともに脈波検出部２４０から出力される脈波情報２０７から脈拍情報３０１を生成する。

差分データ記憶部２６１は、脈波情報２０７を入力して一時記憶するとともに、当該フレームよりも前の数フレーム分の脈波情報２０７である遅延脈波情報２６２を出力する。
平滑化フィルタ２６３は、脈波情報２０７および数フレーム分の遅延脈波情報２６２を入力として平滑化、つまり、複数フレーム分の脈波情報２０７を平滑化して得られる平滑化脈波情報２６４を出力する。

平滑データ遅延部２６５は、平滑化脈波情報２６４を入力し、複数フレーム分の値を記憶するとともに、遅延平滑化脈波情報２６６を出力する。この遅延平滑化脈波情報２６６は、処理中のフレームよりも時間的に前のフレームで得られた平滑化脈波情報２６４に相当する。

傾き検出部２６７は、平滑化脈波情報２６４の遅延平滑化脈波情報２６６（すなわち当該フレームよりも前のフレームで得られた平滑化脈波情報２６４）に対する時間変化量（すなわち傾き）を求める。そして、その傾きの符号を傾き情報２６８として出力する。

具体的には、傾き検出部２６７は、連続する２つのフレームの平滑化脈波情報２６４についての傾きを求めてもよいし、連続する複数フレームの間で平均的に平滑化した平滑化脈波情報２６４についての傾きを求めてもよい。後者の場合、傾き検出部２６７は、例えば連続する複数フレームの平滑化脈波情報２６４の平均と、それより前の連続する複数のフレームの平滑化脈波情報２６４との平均とから、その傾きを計算してもよい。

符号データ遅延部２６９は、傾き情報２６８を入力とし、複数フレーム分の傾き情報２６８の値を記憶するとともに、遅延傾き情報２７０を出力する。この遅延傾き情報２７０は、処理中のフレームよりも時間的に前のフレームで得られた傾き情報２６８に相当する。

極値検出部２７１は、傾き情報２６８および遅延傾き情報２７０を入力として、傾きの符号が正値から負値へ変化したフレーム、または、傾きの符号が負値から正値へ変化したフレームを求める。これは、こうして求められたフレームに対応する時刻において、平滑化脈波情報２６４が増加から減少に転じたこと、または、減少から増加に転じたこと、すなわち、極大値または極小値になったことを意味する。

そこで、極値検出部２７１は、傾き情報２６８および遅延傾き情報２７０を入力し、その傾きの符号が正値から負値へ変化したフレームでは、極値情報として“１”を脈波情報２０７に付加して、脈拍情報３０１として出力する。また、傾きの符号が負値から正値へ変化したフレームでは、極値情報として“−１”を付加し、傾きの符号が変化しないフレームでは、極値情報として“０”を付加する。

以上に説明したように、本実施形態では、平滑化フィルタ２６３が脈波情報２０７を時間的にも平滑化するので、ノイズなどに起因する脈波情報２０７の微細な変動による脈波の誤検出が防止される。また、本実施形態では、傾き検出部２６７が隣接するフレーム間の平滑化脈波情報２６４の変化量（傾き）を検出し、その結果に基づいて極値検出部２７１が平滑化脈波情報２６４の極大値または極小値を検出する。こうして検出された極大値や極小値は、例えば心拍数を計数するときなどに用いられる。

極値検出部２７１で検出された極値情報は、脈波情報２０７に付加されて脈拍情報３０１として出力される。この脈拍検出部２６０の出力である極値情報が付加された脈拍情報３０１は、局所脈波検出部４００の肌領域毎の脈拍情報３０１として、脈波伝播速度算出部３０２に通知される。
脈波伝播速度算出部３０２は、額面２０の局所脈波検出部４００ａと、右頬面２１ａの局所脈波検出部４００ｂと、左頬面２１ｂの局所脈波検出部４００ｃから、それぞれ、脈拍情報３０１を取得する。

上述したように、脈波伝播速度算出部３０２は、額面２０の脈拍情報３０１と右頬面２１ａの脈拍情報３０１とから、極値情報が等しい（例えば、極大値）時刻の時間差を求めて、額面２０と右頬面２１ａの脈波の位相差とする。そして、額面２０と右頬面２１ａの距離差と、額面２０と右頬面２１ａの脈波の位相差とから脈波伝播速度３０３を算出する。

図１３は、血圧推定部３２０の詳細なブロック構成の例を示した図である。
図１３に示すように、血圧推定部３２０は、脈波伝播速度遅延部３２１と、平滑化フィルタ３２２と、血圧変換テーブル３２６と、血圧補正部３２５と、を備えて構成される。

ここで、脈波伝播速度遅延部３２１は、複数フレームに渡って入力される脈波伝播速度３０３の値を記憶するとともに、遅延脈波伝播速度３２７を出力する。また、平滑化フィルタ３２２は、入力される複数フレーム分の脈波伝播速度３０３および遅延脈波伝播速度３２７を平均化し、平滑化脈波伝播速度３２３を出力する。

血圧変換テーブル３２６は、平滑化脈波伝播速度３２３を入力して、テーブル検索して、血圧のもととなる血圧変換情報３２８を出力する。メーンズ・コルテベーグの式などによれば、拡張期の血圧値（Ｐ）は、脈波伝播速度（ＰＷＶ）の２乗に比例する。すなわち、Ｐ＝ｃ・ＰＷＶ２ と表される。ただし、この比例定数ｃは、様々な被検者の生体情報（年齢、性別、血管半径、血液密度など）に依存する。そこで、血圧変換テーブル３２６は、平滑化脈波伝播速度３２３の値を脈波伝播速度（ＰＷＶ）として入力し、予め決められた代表的な生体情報に対する血圧値を血圧変換情報３２８として出力する。

血圧補正部３２５は、平滑化脈波伝播速度３２３、血圧変換情報３２８および血圧補正パラメータ３２４を入力し、血圧変換３２８を補正して、血圧情報３０４を出力する。ここで、血圧補正パラメータ３２４は、前記比例定数ｃを決定するのに必要な数値であり、例えば、年齢、性別、血管半径、血液密度などである。すなわち、血圧補正部３２５は、血圧変換テーブル３２６により得られた代表的な生体情報に対する血圧値を被検者の生体情報に応じて補正する。

なお、図１３の血圧推定部３２０は、脈波伝播速度３０３と血圧変換テーブル３２６と血圧補正パラメータ３２４とを用いて被検者の血圧値を推定しているが、メーンズ・コルテベーグの式などを用いた数式モデルにより被検者の血圧情報３０４を算出するようにしてもよい。

また、図５で説明したように、生体情報検出装置の初期設定動作（キャリブレーション）として、生体（被検者）毎に、実際の血圧値を計測し、所定の複数の肌領域における脈波を検出して求めた血流の位相差に、計測した血圧値を対応付けて、血圧変換テーブル３２６に記憶するようにしてもよい。
この場合には、脈波伝播速度算出３０２で複数の肌領域の脈拍情報３０１から求めた位相差を脈波伝播速度３０３に見なして、血圧変換テーブル３２６に記憶する。

≪変形例≫
つぎに、生体（被検者）の顔面を撮像する際の外光に急激な変動が生じた場合にも、検出精度の低下や誤検出を抑制することができる、映像の明るさによる適応処理を含む生体情報検出装置の構成を説明する。
具体的には、生体情報検出装置の血流解析部２２０（図６参照）と、局所脈波検出部４００の脈波検出部２４０（図１１参照）の構成が異なる。

図１４は、外光変動へ対応した血流解析部２２０ｂの詳細なブロック構成の例を示した図である。
図１４に示すように、血流解析部２２０ｂは、映像データ記憶部２２１、空間フィルタ２２３、ＨＳＶ変換部２２６、肌領域検出部２２９、顔検出部２３０、セレクタ２９０、領域分割部２３５などを備えて構成される。

この血流解析部２２０ｂの構成は、図６に示した血流解析部２２０に、セレクタ２９０が追加された構成となっている。
そして、肌領域標示情報２３６が、領域分割部２３５からでなく、セレクタ２９０から出力されていることが図６と異なる。
血流解析部２２０ｂにおける他の構成は、図６で説明した血流解析部２２０と同じであるため、ここでは説明を省略する。

詳しくは、肌領域標示情報２３６には、領域分割部２３５から出力される選択情報２３３に基づいて、セレクタ２９０に接続する明度情報２２８あるいは“０”値が出力される。これにより、図６の血流解析部２２０では、肌領域標示情報２３６の“１”、“０”により肌領域であるか否を示したが、血流解析部２２０ｂの肌領域標示情報２３６は、肌領域である場合には、明度情報２２８を示し、肌領域でない場合には、“０”値を示すうようにしている。

図１５は、外光変動へ対応した脈波検出部２４０ｂの詳細なブロック構成の例を示した図である。図１５に示すように、脈波検出部２４０ｂは、色相値差分算出部２４１、肌領域面積算出部２４３ｂ、面積データ記憶部２５０、差分積算部２４４、積算データ遅延部２５６、平均色相値差分算出部２４７ｂなどを備えて構成される。

ここで、色相値差分算出部２４１および差分積算部２４４の機能は、図１１の脈波検出部２４０の色相値差分算出部２４１および差分積算部２４４と同じである。
つまり、色相値差分算出部２４１は、肌領域の色相情報２０４についてフレーム間の差分を算出して、色相差分情報２４２を出力する。また、差分積算部２４４は、色相差分情報２４２を入力として、当該肌領域の画素について色相差分情報２４２の値を積算し、その積算値を積算色相差分情報２４６として出力する。

これに対し、肌領域面積算出部２４３ｂおよび平均色相値差分算出部２４７ｂの機能は、図１１の肌領域面積算出部２４３および平均色相値差分算出部２４７の機能とは多少異なっている。

肌領域面積算出部２４３ｂは、図１４の血流解析部２２０ｂが出力する肌領域標示情報２３６を入力とし、肌領域の画素数をカウントし、肌領域の面積を示す肌領域面積情報２４５を出力するとともに、肌領域標示情報２３６としての明度情報２２８を合算して肌領域の明るさを示す肌領域明度情報２４９として出力する。

面積データ記憶部２５０は、フレーム毎に、肌領域面積情報２４５および肌領域明度情報２４９を入力して記憶するとともに、遅延肌領域面積情報２５２および遅延肌領域明度情報２５１を出力する。

積算データ遅延部２５６は、平均色相値差分算出部２４７ｂから出力される脈波情報２０７の値を複数フレームについて一時記憶するとともに、複数フレーム分前の脈波情報２０７である遅延脈波情報２５７を出力する。

平均色相値差分算出部２４７ｂは、肌領域面積情報２４５および積算色相差分情報２４６を入力とし、その積算色相差分情報２４６の値を肌領域面積情報２４５の値で除算して得られる値を脈波情報２０７として出力する。この平均色相値差分算出部２４７ｂの機能は、図１１で説明した平均色相値差分算出部２４７の機能と同じである。ただし、平均色相値差分算出部２４７ｂは、以下に示すような追加機能を有している。

平均色相値差分算出部２４７ｂに入力される差分肌領域明度情報２５３は、当該フレームの肌領域明度情報２４９と、当該フレームより前の（例えば直前の）フレームの肌領域明度情報２４９（すなわち、面積データ記憶部２５０から読み出された遅延肌領域明度情報２５１）との差分である。したがって、差分肌領域明度情報２５３が大きいほど、フレーム間での肌領域の明度の変化が大きいことを示している。

同様に、平均色相値差分算出部２４７ｂに入力される差分肌領域面積情報２５４は、当該フレームの肌領域面積情報２４５と、当該フレームより前の（例えば直前の）フレームの肌領域面積情報２４５（すなわち、面積データ記憶部２５０から読み出された遅延肌領域面積情報２５２）との差分である。したがって、差分肌領域面積情報２５４が大きいほど、肌領域の面積変化が大きいことを示している。

ここで、撮像対象の生体が受ける外光に急激な変化が起きたことを想定する。このような場合には、差分肌領域明度情報２５３は差分肌領域面積情報２５４よりも大きく変化すると考えられる。または、差分肌領域面積情報２５４が急激に大きくなることが考えられる。

そこで、平均色相値差分算出部２４７ｂは、肌領域面積情報２４５および積算色相差分情報２４６に加えて、差分肌領域明度情報２５３、差分肌領域面積情報２５４、明度差分閾値２５８および肌面積差分閾値２５９が入力され、出力処理するものとする。ここで、明度差分閾値２５８および肌面積差分閾値２５９は、いずれも予め設定された定数値である。

そして、差分肌領域明度情報２５３が明度差分閾値２５８に比べて大きい場合には、平均色相値差分算出部２４７ｂは、脈波情報２０７として、過去の（例えば１つ前などの）フレームの脈波情報である遅延脈波情報２５７を出力する。あるいは、当該フレームについて算出された脈波情報と遅延脈波情報２５７との平均値を、脈波情報２０７として出力する。

同様に、差分肌領域面積情報２５４が肌面積差分閾値２５９に比べて大きい場合には、平均色相値差分算出部２４７ｂは、脈波情報２０７として、過去の（例えば１つ前の）フレームの脈波情報である遅延脈波情報２５７を出力する。あるいは、当該フレームについて算出され出力された脈波情報と遅延脈波情報２５７との平均値を、脈波情報２０７として出力する。

以上により、生体情報検出装置は、外光の急激な変化により、肌領域の明度や面積が急激に変化しても脈波情報２０７の急激な変化を抑制することができるので、血圧や心拍数などの生体情報の検出において、その検出精度の低下や誤検出を抑制することができる。

つぎに、生体情報検出装置の脈波伝播速度算出部３０２（図１参照）の処理を詳細に説明する。
前述のとおり、脈波伝播速度算出部３０２は、額面２０と右頬面２１ａと左頬面２１ｂにおいて３つの肌領域の脈拍情報３０１から、脈波伝播速度３０３を算出するが、以下に、その機能を詳細に説明する。

まず、図１６Ａと図１６Ｂにより、左頬面２１ｂの脈波を検出できなかった脈波検出欠損時の処理について説明する。
図１６Ａは、図３Ａと同じく、顔面の額面２０、右頬面２１ａ、左頬面２１ｂの３つの肌領域で脈波を検出する場合を示す図であり、左頬面２１ｂの脈波を検出できなかった状態を示している。

図１６Ｂは、額面２０、右頬面２１ａ、左頬面２１ｂのそれぞれの肌領域において局所脈波検出部４００で検出した脈波を示す図である。図１６Ｂは、左頬面２１ｂの脈波を検出できなかった状態を示している。

脈波伝播速度算出部３０２は、図１６Ｂのような脈波検出欠損時でも、図１７に示す処理を行って、額面２０の脈拍情報３０１と右頬面２１ａの脈拍情報３０１とから、脈波伝播速度３０３を算出する。

図１７は、脈波伝播速度算出部３０２の処理フローを説明する図である。
ステップＳ１７１で、脈波伝播速度算出部３０２は、額面２０、右頬面２１ａ、左頬面２１ｂのそれぞれの肌領域において局所脈波検出部４００で検出した脈拍情報３０１を取得する。

ステップＳ１７２で、脈波伝播速度算出部３０２は、取得した額面２０の脈拍情報３０１は有効であるか否かを判定する。判定は、脈拍情報３０１に、極値情報（傾きの変化符号）が含まれているか否かにより行う。
額面２０の脈拍情報３０１が無効である場合には（Ｓ１７２のＮｏ）、脈波の位相差を算出できないので、処理を終了する。額面２０の脈拍情報３０１が有効である場合には（Ｓ１７２のＹｅｓ）、ステップＳ１７３に進む。

ステップＳ１７３で、脈波伝播速度算出部３０２は、ステップＳ１７１で取得した右頬面２１ａと左頬面２１ｂの脈拍情報３０１が有効であるか否かを判定する。脈拍情報３０１に、極値情報（傾きの変化符号）が含まれているか否かにより行う。
右頬面２１ａの脈拍情報３０１が有効かつ左頬面２１ｂの脈拍情報３０１が有効の場合には、ステップＳ１７４に進み、右頬面２１ａの脈拍情報３０１が無効かつ左頬面２１ｂの脈拍情報３０１が有効の場合には、ステップＳ１７７に進み、右頬面２１ａの脈拍情報３０１が有効かつ左頬面２１ｂの脈拍情報３０１が無効の場合には、ステップＳ１７８に進む。図１６Ａの脈波検出欠損時の処理は、ステップＳ１７８に進む処理となる。

ステップＳ１７４で、脈波伝播速度算出部３０２は、額面２０の脈拍情報３０１と右頬面２１ａの脈拍情報３０１とから脈波位相差を算出し、ステップＳ１７５に進む。
ステップＳ１７５で、脈波伝播速度算出部３０２は、額面２０の脈拍情報３０１と左頬面２１ｂの脈拍情報３０１とから脈波位相差を算出し、ステップＳ１７６に進む。
ステップＳ１７６で、脈波伝播速度算出部３０２は、ステップＳ１７４で算出した脈波位相差とステップＳ１７５で算出した脈波位相差とを平均化する。そして、ステップＳ１７９に進む。

ステップＳ１７７で、脈波伝播速度算出部３０２は、額面２０の脈拍情報３０１と左頬面２１ｂの脈拍情報３０１とから脈波位相差を算出し、ステップＳ１７９に進む。
ステップＳ１７８で、脈波伝播速度算出部３０２は、額面２０の脈拍情報３０１と右頬面２１ａの脈拍情報３０１とから脈波位相差を算出し、ステップＳ１７９に進む。

ステップＳ１７９で、脈波伝播速度算出部３０２は、ステップＳ１７７、ステップＳ１７６あるいはステップＳ１７８で算出した脈波位相差に基づき脈波伝搬速度を算出し、処理を終了する。

上記の脈波伝播速度算出部３０２の処理フローにより、右頬面２１ａまたは左頬面２１ｂの脈拍情報３０１を検出できなかった脈波検出欠損時でも、検出できた脈拍情報３０１に基づいて脈波伝搬速度を算出することができる。

上述の生体情報検出装置では、額面２０、右頬面２１ａ、左頬面２１ｂの３つの肌領域を設ける例を説明したが、これに限らず、顔面により多くの部分的な肌領域を設けて、それぞれの肌領域における脈波情報を検出して、脈拍数や血圧値を検出してもよい。
この場合には、生体情報検出装置は、設けた肌領域数分の局所脈波検出部４００を有し、また、脈波伝播速度算出部３０２は、肌領域数分の局所脈波検出部４００それぞれから脈拍情報３０１を取得して、脈波伝播速度３０３を算出する。

図１８Ａと図１８Ｂは、生体情報検出装置が、顔検出後の５の肌領域に基づいて脈波伝播速度検出する一例を示す図である。
図１８Ａにおいては、図４に示した額面２０、右頬面２１ａ、左頬面２１ｂの３つの肌領域に加えて、右こめかみ面２２ａ、左こめかみ面２２ｂの５つの肌領域が設けられ、それぞれの肌領域の脈波を検出する。

詳しくは、図１８Ａに示すように、右こめかみ面２２ａは、図２に示す右外頚動脈から浅側頭動脈に分岐し、浅側頭動脈前頭枝へ向かう血流の通過点となる部分の肌領域とする。つまり、右こめかみ面２２ａの血流は、額面２０に至る血管の途中の血流となる。同様に、左こめかみ面２２ｂは、図２に示す左外頚動脈から浅側頭動脈に分岐し、浅側頭動脈前頭枝へ向かう血流の通過点となる部分の肌領域とし、額面２０に至る血管の途中の血流を検出する。

右こめかみ面２２ａ、左こめかみ面２２ｂの肌領域の領域指定は、図７で説明した肌領域の色空間の範囲（部分色空間）を指定する方法、図８Ａ、図８Ｂで説明した顔領域の位置を基準に右こめかみ面２２ａ、左こめかみ面２２ｂの領域情報（基準からの相対位置、領域幅、領域高さ）を指定する方法、あるいは、図９Ａ、図９Ｂで説明した顔領域における特徴部（例えば、目）の位置を基準に、右こめかみ面２２ａ、左こめかみ面２２ｂの領域情報（基準からの相対位置、領域幅、領域高さ）を指定する方法による。

図１８Ｂは、図１８Ａに示した額面２０、右こめかみ面２２ａ、左こめかみ面２２ｂ、右頬面２１ａ、左頬面２１ｂにおけるそれぞれの脈拍情報３０１（脈波情報２０７）の位相関係を示す図である。
右こめかみ面２２ａおよび左こめかみ面２２ｂは、上記のように、額面２０に至る血管の途中の肌領域であるので、右こめかみ面２２ａおよび左こめかみ面２２ｂの血流波形の極大値（ピーク）は、額面２０のそれよりも、時系列的に前倒しになる。

つまり、右頬面２１ａと額面２０との位相差に対する、右こめかみ面２２ａと額面２０との位相差の比は、略一定となる。左頬面２１ｂと額面２０との位相差に対する、左こめかみ面２２ｂと額面２０との位相差の比も、同様に、略一定となる。
この右こめかみ面２２ａおよび左こめかみ面２２ｂに関する位相差の比は、右こめかみ面２２ａおよび左こめかみ面２２ｂの位相差位置を示している。

そこで、脈波伝播速度算出部３０２は、右こめかみ面２２ａおよび左こめかみ面２２ｂの位相差の比が、大きく変化しないこと（位相差の比の変化量が、所定の閾値以内である）、あるいは、位相差の比が所定幅にあることで、肌領域の脈波検出に異常がないことを判定して、脈波伝播速度を算出する。
これにより、脈波伝播速度の算出精度を向上することができる。

図１９は、図１８Ａに示した５つの肌領域に基づいて脈波伝播速度検出する場合の、脈波伝播速度算出部３０２の処理フローを説明する図である。
ステップＳ１９１で、脈波伝播速度算出部３０２は、額面２０、右頬面２１ａ、左頬面２１ｂ、右こめかみ面２２ａおよび左こめかみ面２２ｂのそれぞれの肌領域において局所脈波検出部４００で検出した脈拍情報３０１を取得する。

ステップＳ１９２で、脈波伝播速度算出部３０２は、右頬面２１ａの脈拍情報３０１と額面２０の脈拍情報３０１とから、および、左頬面２１ｂの脈拍情報３０１と額面２０の脈拍情報３０１とから、それぞれ、脈波位相差ａを算出し、ステップＳ１９３に進む。

ステップＳ１９３で、脈波伝播速度算出部３０２は、右こめかみ面２２ａの脈拍情報３０１と額面２０の脈拍情報３０１とから、および、左こめかみ面２２ｂの脈拍情報３０１と額面２０の脈拍情報３０１とから、それぞれ、脈波位相差ｂを算出し、ステップＳ１９４に進む。

ステップＳ１９４で、脈波伝播速度算出部３０２は、右頬面２１ａの脈拍情報３０１と右こめかみ面２２ａの脈拍情報３０１とから、および、左頬面２１ｂの脈拍情報３０１と左こめかみ面２２ｂの脈拍情報３０１とから、それぞれ、脈波位相差ｃを算出し、ステップＳ１９５に進む。

ステップＳ１９５で、脈波伝播速度算出部３０２は、ステップＳ１９２で算出した脈波位相差ａとステップＳ１９３で算出した脈波位相差ｂとの比、あるいは、ステップＳ１９２で算出した脈波位相差ａとステップＳ１９４で算出した脈波位相差ｃとの比から、右こめかみ面２２ａおよび左こめかみ面２２ｂの位相差位置の時間的な変化量を算出する。

ステップＳ１９６で、脈波伝播速度算出部３０２は、ステップＳ１９５で算出した右こめかみ面２２ａおよび左こめかみ面２２ｂの位相差位置の変化量が所定の閾値以内であるか否かを判定する。変化量が所定の閾値以内でない場合には（Ｓ１９６のＮｏ）、肌領域の脈波検出を正常に行えなかった場合として、処理を終了する。変化量が所定の閾値以内の場合には（Ｓ１９６のＹｅｓ）、ステップＳ１９７に進む。

ステップＳ１９７で、脈波伝播速度算出部３０２は、ステップＳ１９２で算出した脈波位相差ａに基づき脈波伝搬速度を算出し、処理を終了する。

以上のように、脈波伝播速度算出部３０２は、肌領域で検出した血流情報の相対的な変動を考慮して脈波伝搬速度を算出するので、異常検出を除外でき、誤差の少ない正確に脈波伝搬速度を算出することができる。

以上で説明した生体情報検出装置は、生体の肌領域における反射光の映像情報から脈波伝播速度を算出して血圧を推定する例を説明したが、取得した肌領域毎の脈拍情報３０１に基づいて肌領域間の位相差情報を算出して生体情報とし、これを個体識別情報として生体認証を行ってもよい。

本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。上記の実施形態は本発明で分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。

１００ カメラ
１０１ 映像信号
２０１ 映像取得部
２０２ 映像データ
２２０ 血流解析部
２３６ 肌領域標示情報
２０４ 血流情報
４００ａ、４００ｂ、４００ｃ 局所脈波検出部
３０１ 脈拍情報
３０２ 脈波伝播速度算出部
３０３ 脈波伝播速度
３２０ 血圧推定部
３０４ 血圧情報
１０３ 血圧値出力部
２０ 額面（肌領域）
２１ａ 右頬面（肌領域）
２１ｂ 左頬面（肌領域）
２０４ 色相情報
２２７ 彩度情報
２２８ 明度情報
２３１ 顔領域情報
２０３ 肌領域標示情報
２０２ 映像データ
２２２ 遅延映像データ
２２４ 平滑化映像データ
２２５ アンパック情報
２２１ 映像データ記憶部
２２３ 空間フィルタ
２２６ ＨＳＶ変換部
２２９ 肌領域検出部
２３０ 顔検出部
２３５ 領域分割部
２３４ 設定数パラメータ
２３６ 肌領域標示情報
２４０ 脈波検出部
２６０ 脈拍検出部
２０５ フレーム遅延部
２０７ 脈波情報
２４１ 色相値差分算出部
２４３ 肌領域面積算出部
２４４ 差分積算部
２４７ 平均色相値差分算出部
２４２ 色相差分情報
２４５ 肌領域面積情報
２４６ 積算色相差分情報
２６１ 差分データ記憶部
２６３ 平滑化フィルタ
２６５ 平滑データ遅延部
２６７ 傾き検出部
２６９ 符号データ遅延部
２７１ 極値検出部
２６２ 遅延脈波情報
２６４ 平滑化脈波情報
２６６ 遅延平滑化脈波情報
２６８ 傾き情報
２７０ 遅延傾き情報
３２１ 脈波伝播速度遅延部
３２２ 平滑化フィルタ
３２６ 血圧変換テーブル
３２５ 血圧補正部
３２７ 遅延脈波伝播速度
３２３ 平滑化脈波伝播速度
３２４ 血圧補正パラメータ
３２８ 血圧変換情報
２２０ｂ 血流解析部
２３３ 選択情報
２９０ セレクタ
２４０ｂ 脈波検出部
２４３ｂ 肌領域面積算出部
２４７ｂ 平均色相値差分算出部
２５６ 積算データ遅延部
２５７ 遅延脈波情報
２４９ 肌領域明度情報
２５０ 面積データ記憶部
２５１ 遅延肌領域明度情報
２５２ 遅延肌領域面積情報
２５３ 差分肌領域明度情報
２５４ 差分肌領域面積情報
２５８ 明度差分閾値
２５９ 肌面積差分閾値
２２ａ 右こめかみ面
２２ｂ 左こめかみ面

Claims (15)

1. 生体の顔面を撮像した映像情報を取得する映像取得部と、
   前記映像情報において、前記顔面の中心線上に位置する肌領域と、前記中心線に左右対称に位置し、かつ、前記中心線上の肌領域よりも血流経路が心臓に近い一対の肌領域と、の少なくとも３つの肌領域の映像データを、血流情報として解析する血流解析部と、
   前記肌領域毎に設けられ、時系列の前記血流情報から前記肌領域毎に脈拍情報を算出する局所脈波検出部と、
   前記局所脈波検出部で算出した前記肌領域毎の脈拍情報の位相差から脈波伝播速度を算出する脈波伝搬速度算出部と、
   前記脈波伝播速度に基づいて血圧を推定する血圧推定部と、
   を備えたことを特徴とする生体情報検出装置。
2. 請求項１に記載の生体情報検出装置において、
   前記血流解析部は、前記映像情報において、設定された色空間の範囲の映像データを前記肌領域の映像データとする
   ことを特徴とする生体情報検出装置。
3. 請求項２に記載の生体情報検出装置において、
   前記血流解析部は、顔検出した映像情報において、設定された色空間の範囲の映像データを前記肌領域の映像データとする
   ことを特徴とする生体情報検出装置。
4. 請求項１に記載の生体情報検出装置において、
   前記血流解析部は、前記映像情報において、顔検出した顔領域を基準に領域位置が指定された範囲、あるいは、顔の特徴部位を基準に領域位置が指定された範囲の映像データ前記を肌領域の映像データとする
   ことを特徴とする生体情報検出装置。
5. 請求項１に記載の生体情報検出装置において、
   前記血流解析部は、前記肌領域に対応する映像データの画素毎の色相情報を求め、
   前記局所脈波検出部は、フレーム間の色相情報の差分を求め、差分を積算して積算値を求め、前記肌領域の面積と前記積算値とにより平均色相差分値を算出して脈波情報を求め、時系列の前記脈波情報の極値を求めて前記脈波情報に付加して前記脈拍情報とする
   ことを特徴とする生体情報検出装置。
6. 請求項５に記載の生体情報検出装置において、
   前記血流解析部は、さらに、前記肌領域に対応する映像データの画素毎の明度情報を求め、
   前記局所脈波検出部は、前記肌領域の前記明度情報を積算して平均明度を求め、前記平均明度のフレーム間の差分値が所定値より大きい場合に、当該フレームより前のフレームの平均色相差分値を脈波情報とするか、または、当該フレームより前のフレームの平均色相差分値と当該フレームの平均色相差分値との平均を前記脈波情報とする
   ことを特徴とする生体情報検出装置。
7. 請求項５に記載の生体情報検出装置において、
   前記局所脈波検出部は、前記肌領域の面積に関するフレーム間の差分値が所定値より大きい場合に、当該フレームより前のフレームの平均色相差分値を脈波情報とするか、または、当該フレームより前のフレームの平均色相差分値と当該フレームの平均色相差分値との平均を前記脈波情報とする
   ことを特徴とする生体情報検出装置。
8. 請求項１に記載の生体情報検出装置において、
   前記肌領域は、額面、右頬面、左頬面の領域であり、
   前記脈波伝搬速度算出部は、額面と右頬面の脈拍情報の位相差、または、額面と右頬面の脈拍情報の位相差から脈波伝播速度を算出する
   ことを特徴とする生体情報検出装置。
9. 請求項１に記載の生体情報検出装置において、
   前記肌領域は、額面、右頬面、左頬面、右こめかみ面・左こめかみ面の領域であり、
   前記脈波伝搬速度算出部は、右こめかみ面の脈拍情報の位相が、額面および右頬面の脈拍情報の位相に対して所定位置にある場合に、額面と右頬面の脈拍情報の位相差から脈波伝播速度を算出するか、または、左こめかみ面の脈拍情報の位相が、額面および左頬面の脈拍情報の位相に対して所定位置にある場合に、額面と左頬面の脈拍情報の位相差から脈波伝播速度を算出する
   ことを特徴とする生体情報検出装置。
10. 生体の顔面を撮像した映像情報により血流を検出して血圧を推定する生体情報検出装置における生体情報検出方法であって、
    平常時の顔面の少なくとも３つの肌領域における脈拍情報の位相差と血圧値を対応付けて記憶するステップと、
    前記肌領域の色空間の範囲を指定するか、または、顔面の特徴部を基準にした前記肌領域の位置を指定して、前記映像情報から抽出する肌領域の映像データの抽出条件を設定するステップと、
    前記肌領域毎に、前記映像情報から前記抽出条件に基づいて映像データを抽出して、映像データの色相情報を血流情報とするステップと、
    前記血流情報の時系列変化から前記肌領域毎に脈拍情報を算出するステップと、
    所定の肌領域間における脈拍情報の位相差を求めるステップと、
    前記脈拍情報の位相差と血圧値との対応付けを参照して、前記ステップで求めた前記脈拍情報の位相差に対応する血圧を推定するステップと、
    を有することを特徴とする生体情報検出方法。
11. 請求項１０に記載の生体情報検出方法において、
    前記肌領域は、額面、右頬面、左頬面の領域であり、
    額面と右頬面の脈拍情報の位相差を求めるか、または、額面と右頬面の脈拍情報の位相差を求める
    ことを特徴とする生体情報検出方法。
12. 請求項１０に記載の生体情報検出方法において、
    前記肌領域は、額面、右頬面、左頬面、右こめかみ面、左こめかみ面の領域であり、
    右こめかみ面の脈拍情報の位相が、額面および右頬面の脈拍情報の位相に対して所定位置にある場合に、額面と右頬面の脈拍情報の位相差を求めるか、または左こめかみ面の脈拍情報の位相が、額面および左頬面の脈拍情報の位相に対して所定位置にある場合に、額面と左頬面の脈拍情報の位相差を求める
    ことを特徴とする生体情報検出方法。
13. 生体の顔面を撮像した映像情報を取得するコンピュータに、
    平常時の顔面の少なくとも３つの肌領域における脈拍情報の位相差と血圧値を対応付けて記憶するステップと、
    前記肌領域の色空間の範囲を指定するか、または、顔面の特徴部を基準にした前記肌領域の位置を指定して、前記映像情報から抽出する肌領域の映像データの抽出条件を設定するステップと、
    前記肌領域毎に、前記映像情報から前記抽出条件に基づいて映像データを抽出して、映像データの色相情報を血流情報とするステップと、
    前記血流情報の時系列変化から前記肌領域毎に脈拍情報を算出するステップと、
    所定の肌領域間における前記脈拍情報の位相差を求めるステップと、
    前記脈拍情報の位相差と血圧値との対応付けを参照して、前記ステップで求めた前記脈拍情報の位相差に対応する血圧を推定するステップと、
    を実行させて、
    生体の顔面を撮像した映像情報により血流を検出して血圧を推定する生体情報検出装置とする生体情報検出プログラム。
14. 請求項１３に記載の生体情報検出プログラムにおいて、
    前記肌領域は、額面、右頬面、左頬面の領域であり、
    額面と右頬面の脈拍情報の位相差を求めるか、または額面と右頬面の脈拍情報の位相差を求める
    ことを特徴とする生体情報検出プログラム。
15. 請求項１３に記載の生体情報検出プログラムにおいて、
    前記肌領域は、額面、右頬面、左頬面、右こめかみ面、左こめかみ面の領域であり、
    右こめかみ面の脈拍情報の位相が、額面および右頬面の脈拍情報の位相に対して所定位置にある場合に、額面と右頬面の前記脈拍情報の位相差を求めるか、または、左こめかみ面の脈拍情報の位相が、額面および左頬面の前記脈拍情報の位相に対して所定位置にある場合に、額面と左頬面の前記脈拍情報の位相差を求める
    ことを特徴とする生体情報検出プログラム。

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