JP2023069984A - 生体情報処理装置、生体情報処理方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】測定対象の人物と生体情報とを精度よく関連付ける技術を提供する。
【解決手段】生体情報処理装置は、測定対象である少なくとも１人の人物から反射された生体情報に関する信号を受信する信号受信部と、受信した前記信号から前記信号の到来方位および／または測定対象の前記人物までの距離を算出し、算出した前記到来方位および／または前記距離を用いて測定対象の前記人物の候補領域を特定する候補領域特定部と、受信した前記信号から、測定対象の前記人物の前記候補領域に対応する生体情報を生成する情報生成部と、測定対象の前記人物の位置情報を取得する位置情報取得部と、取得した前記位置情報に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付け部と、を有する。
【選択図】図３

Description

本発明は、生体情報を処理する技術に関する。

種々のセンサやレーダーなどの非接触手段を用いて測定対象の人物の生体情報を取得し、取得した生体情報を測定対象の人物と関連付ける技術が実用に供されている。例えば、特許文献１では、撮像素子によって生成される画像から測定対象の人物を識別し、別途取得された測定対象の人物の生体情報と識別した測定対象の人物とを関連付ける技術が提案されている。

特開２０１９－１５２９１４号公報

しかしながら、従来技術では、測定対象の人物の使用する寝具の模様などの特徴を基に測定対象の人物を識別するため、測定対象の複数の人物が同じ模様の寝具を使用する場合に精度よく測定対象の各人物を関連付けできない可能性がある。また、従来技術では、顔認証による測定対象の人物の識別が行われるが、例えば、測定対象の人物の睡眠時の生体情報を取得する場合に測定対象の人物の顔が覆われていたり、撮像装置では撮像できない位置に顔が移動したりすると、正常に顔認証を行うことができない可能性がある。

本発明は上記事情に鑑みなされたものであって、測定対象の人物と生体情報とを精度よく関連付ける技術を提供する。

上記目的を達成するために本発明は、以下の構成を採用する。

本発明の一側面は、生体情報処理装置であって、測定対象である少なくとも１人の人物から反射された生体情報に関する信号を受信する信号受信部と、受信した前記信号から前記信号の到来方位および／または測定対象の前記人物までの距離を算出し、算出した前記到来方位および／または前記距離を用いて測定対象の前記人物の候補領域を特定する候補領域特定部と、受信した前記信号から、測定対象の前記人物の前記候補領域に対応する生体情報を生成する情報生成部と、測定対象の前記人物の位置情報を取得する位置情報取得部と、取得した前記位置情報に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付け部と、を有することを特徴とする生体情報処理装置である。または、本発明の一側面は、生体情報処理装置であって、複数の人物から反射された生体情報に関する信号を受信する信号受信部と、受信した前記信号から前記信号の到来方位および／または前記複数の人物のうち少なくとも１人の測定対象の人物までの距離を算出し、算出した前記到来方位および／または前記距離を用いて測定対象の前記人物の候補領域を特定する候補領域特定部と、受信した前記信号から、測定対象の前記人物の前記候補領域に対応する生体情報を生成する情報生成部と、測定対象の前記人物の位置情報を取得する位置情報取得部と、取得した前記位置情報に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付け部と、を有することを特徴とする生体情報処理装置である。これにより、非接触による生体情報の取得手段によって測定対象の人物を対象に得られた生体情報と測定対象の人物とを精度よく関連付けることができる
。

また、前記測定対象の人物の前記位置情報は、測定対象の前記人物の輪郭形状を光学的に測定することによって得られる位置情報であってもよい。また、測定対象の前記人物の前記位置情報は、測定対象の前記人物によってそれぞれ異なる位置に加えられる圧力の分布を測定することによって得られる位置情報であってよい。また、測定対象の前記人物の前記位置情報は、測定対象の前記人物の体温の分布を測定することによって得られる位置情報であってもよい。また、測定対象の前記人物の前記位置情報は、測定対象の前記人物が占有する空間の分布を測定することによって得られる位置情報であってもよい。また、測定対象の前記人物の前記位置情報は、測定対象の前記人物の発した音と音の発生位置を測定することによって得られる位置情報であってもよい。また、測定対象の前記人物の前記位置情報は、測定時に測定対象の前記人物が占有する空間を示す位置情報であってもよい。また、測定対象の前記人物の前記位置情報は、測定対象の前記人物が装着する、測定対象の前記人物の識別情報を有するタグの検出位置によって特定される位置情報であってもよい。これにより、上記の種々の位置情報を基に、測定対象の人物の生体情報の特徴を用いて精度よく測定対象の人物と生体情報との対応関係を特定できる。

また、前記生体情報関連付け部は、あらかじめ取得された測定対象の前記人物を特定する情報に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付けてもよい。これにより、測定対象の人物と生体情報との関連付けの精度が向上することが期待できる。また、上記の生体情報処理装置は、受信した前記信号の反射点の空間分布が異常である場合に、測定対象の前記人物と生体情報の関連付けを正常に行えないことの通知を出力する出力部をさらに備えてもよい。これにより、測定対象の人物の生体情報の取得に支障をきたす可能性がある異常を通知することでそのような可能性を抑えつつ、生体情報と測定対象の人物とを精度よく関連付けることができる。

また、本発明の一側面は、生体情報処理装置であって、測定対象である少なくとも１人の人物によってそれぞれ異なる位置に加えられる圧力を示す信号を受信する信号受信部と、受信した前記信号から得られる圧力の分布に基づいて測定対象の前記人物の候補領域を特定する候補領域特定部と、受信した前記信号から、測定対象の前記人物の前記候補領域に対応する生体情報を生成する情報生成部と、測定対象の前記人物の位置情報を取得する位置情報取得部と、取得した前記位置情報に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付け部と、を有することを特徴とする生体情報処理装置である。これにより、例えば圧力測定素子が平面状に配置されたベッド上の測定対象の人物を対象として、生体情報と測定対象の人物とを精度よく関連付けることができる。

また、本発明の一側面は、生体情報処理装置であって、測定対象である少なくとも１人の人物から反射された生体情報に関する信号を受信する信号受信部と、受信した前記信号から、前記信号の到来方位および／または測定対象の前記人物までの距離について所定単位の到来方位および／または距離ごとに、機械学習により測定対象の前記人物の人数を推定する推定部と、受信した前記信号から、測定対象の前記人物の生体情報を生成する情報生成部と、推定された測定対象の前記人物の人数に基づいて、生成された測定対象の前記人物の生体情報を分類する分類部と、測定対象の前記人物の位置情報を取得する位置情報取得部と、取得した前記位置情報に基づいて、測定対象の前記人物と分類された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付け部と、を有し、前記分類部は、測定対象の前記人物の人数に関する情報を取得した場合に、推定された測定対象の前記人物の人数の代わりに、取得した前記情報に基づいて、生成された測定対象の前記人物の生体情報を分類することを特徴とする生体情報処理装置である。また、本発明の一側面は、生体情報処理装置であって、測定対象である少なくとも１人の人物から反射された生体情報に関する信号を受
信する信号受信部と、受信した前記信号から、測定対象の前記人物の生体情報を生成する情報生成部と、測定対象の前記人物の人数に関する情報を取得する取得部と、取得した測定対象の前記人物の人数に関する情報に基づいて、生成された測定対象の前記人物の生体情報を分類する分類部と、測定対象の前記人物の位置情報を取得する位置情報取得部と、取得した前記位置情報に基づいて、測定対象の前記人物と分類された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付け部と、を有することを特徴とする生体情報処理装置である。これにより、推論によって特定される測定対象の人物の人数の情報よりもより確度の高い情報を用いて、生体情報の分類を行うことができる。

なお、本発明は、上記処理の少なくとも一部を含む、生体情報処理方法や、これらの方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、または、そのようなプログラムを非一時的に記録したコンピュータ読取可能な記録媒体として捉えることもできる。上記構成および処理の各々は技術的な矛盾が生じない限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。

本発明によれば、測定対象の人物から取得した生体情報を精度よく測定対象の人物と関連付けることができる。

図１は、本発明が適用された生体情報処理装置の構成例を模式的に示す図である。 図２は、一実施形態に係る生体情報処理装置の概略構成を示す図である。 図３は、一実施形態に係る生体情報処理装置の例を示すブロック図である。 図４は、一実施形態に係る生体情報処理装置の処理フロー例を示すフローチャートである。 図５Ａは、一実施形態における測定対象の人物の候補領域の例を示す図であり、図５Ｂは、一実施形態における測定対象の人物の位置情報の例を示す図であり、図５Ｃ～図５Ｅは、一実施形態における測定対象の人物の生体情報の例を示す図である。 図６Ａは、一実施形態に係る生体情報処理装置の構成例を模式的に示す図であり、図６Ｂは、一実施形態における測定対象の人物の候補領域の例を示す図である。 図７Ａは、一実施形態に係る生体情報処理装置の構成例を模式的に示す図であり、図７Ｂは、一実施形態における測定対象の人物の候補領域の例を示す図である。 図８Ａは、一実施形態に係る生体情報処理装置の構成例を模式的に示す図であり、図８Ｂは、一実施形態における測定対象の人物の候補領域の例を示す図である。 図９Ａは、一実施形態に係る生体情報処理装置の構成例を模式的に示す図であり、図９Ｂは、一実施形態における測定対象の人物の候補領域の例を示す図である。 図１０Ａは、一実施形態に係る生体情報処理装置の構成例を模式的に示す図であり、図１０Ｂは、一実施形態における測定対象の人物の候補領域の例を示す図である。 図１１Ａは、一変形例に係る生体情報処理装置の構成例を模式的に示す図であり、図１１Ｂは、一変形例におけるベッドの構成例を模式的に示す図である。 図１２Ａは、一変形例に係る生体情報処理装置の処理フロー例を示すフローチャートであり、図１２Ｂは、一変形例における測定対象の人物の候補領域の例を示す図である。 図１３は、一変形例に係る生体情報処理装置の処理フロー例を示すフローチャートである。 図１４は、一変形例に係る生体情報処理装置の処理フロー例を示すフローチャートである。

＜適用例＞
本発明の適用例について説明する。従来技術では、測定対象の人物の画像を基に測定対象の人物を識別するため、測定対象の複数の人物が同じ寝具を使用する場合など、測定対象の人物の画像の違いが小さいために精度よく各測定対象の人物を識別できない可能性がある。また、従来技術では、測定対象の人物の位置によっては撮像装置で正しく測定対象の人物を撮像できず、正常に顔認証を行うことができない可能性がある。

図１は、本発明が適用された生体情報処理装置１００の使用例を模式的に示す図である。図１に示す使用例では、部屋１０内に設置されたベッド２０の上に生体情報の測定対象である３人の人物３１、３２、３３が並んでいる。また、部屋１０内には、生体情報処理装置１００およびＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）スキャナ１５０が配置さ
れている。生体情報処理装置１００は、ベッド２０上の測定対象の人物３１、３２、３３に信号を送信し、いわゆる非接触の生体情報センシングを行う。測定対象の人物３１、３２、３３に送信される信号の周波数としては、ミリ波レーダーに用いられる３０ＧＨｚ～３００ＧＨｚの周波数帯の周波数が挙げられるが、光、電波、音波、超音波など、これ以外の周波数帯の周波数が採用されてよい。ＬｉＤＡＲスキャナ１５０は、ＬｉＤＡＲ技術によって測定対象の人物の位置を測定する装置である。

図２は、生体情報処理装置１００の構成例を示す図である。生体情報処理装置１００は、送受信部１１１と、制御部１１２と、記憶部１１３と、出力部１１４とを有する。送受信部１１１は、測定対象の人物から反射された生体情報に関する信号を受信する信号受信部として機能し、測定対象の人物３１、３２、３３に対する信号の送受信を行う。制御部１１２は、送受信部１１１が測定対象の人物３１、３２、３３から受信した信号を用いて、各測定対象の人物の生体情報を生成する。制御部１１２が実行する生体情報の生成処理の詳細については後述する。記憶部１１３は、送受信部１１１が受信した信号データや、制御部１１２が実行する処理において使用されるデータや生成されるデータなど、種々のデータを記憶する。出力部１１４は、制御部１１２が実行した処理の結果に応じてユーザに通知したり、外部の装置に結果に関するデータを出力したりする。なお、出力部１１４は、各種無線通信や有線通信など種々の通信方法によって外部の装置に測定対象の人物の生体情報に関するデータを出力することができるよう構成されてよい。

生体情報処理装置１００は、電波レーダー、超音波センサ、音波センサなどの信号の送受信手段を用いて測定対象の複数の人物に対して非接触の生体情報センシングを行い、取得した測定対象の各人物の生体情報を、測定対象の人物の位置情報を基に特定する。したがって、生体情報処理装置１００によれば、測定対象の人物から取得した生体情報を精度よく測定対象の人物と関連付けることができる。

＜実施形態の説明＞
本件開示の技術の一実施形態について説明する。本実施形態では、一例として、図１に示すように部屋１０に生体情報処理装置１００とベッド２０が配置され、ベッド２０に生体情報の測定対象である複数の人物３１、３２、３３が横たわり、測定対象の各人物の睡眠時の呼吸に関する生体情報を生体情報処理装置によって取得する場合を想定する。ここでは、測定対象の人物３１、３２、３３は１家族を構成し、それぞれ女性、子供、男性であると想定する。なお、ここでは、取得する生体情報は測定対象の人物の呼吸に関する生体情報を想定するが、取得する生体情報は、心拍や体動などに関する生体情報であってもよい。

図３は、一実施形態に係る生体情報処理装置１００の構成例を示すブロック図である。図３に示すように、生体情報処理装置１００において、送受信部１１１は、測定対象の人
物に信号を送信する送信部１２１と、測定対象の人物から反射された信号を受信する受信部１２２とを有する。さらに、送受信部１１１は、ＬｉＤＡＲスキャナ１５０と通信を行い、ＬｉＤＡＲスキャナ１５０によって測定された測定対象の各人物の位置情報を取得する。ＬｉＤＡＲスキャナ１５０は、測定対象の人物の輪郭形状を光学的に測定することによって測定対象の人物の位置情報を生成する装置の一例である。これにより、従来の測定対象の人物の画像認識処理では測定対象の人物の姿勢が適切でないことや測定対象の各人物の寝具が互いに同じであるなどの理由で、測定対象の人物を正しく識別できないような場合でも、測定対象の各人物の位置情報を適切に生成することができる。

また、制御部１１２は、受信部１２２が受信した信号を足し合わせることで信号加算を行う信号加算部１２３と、加算された信号に対して信号処理を行って生体情報を生成する情報生成部１２４と、測定対象の人物の位置を示す候補領域を特定する候補領域特定部１２５と、測定対象の各人物に生体情報を関連付ける生体情報関連付け部１２６とを有する。生体情報関連付け部１２６によって関連付けられた測定対象の人物ごとの生体情報は、出力部１１４によって表示装置３００に出力される。表示装置の一例としては、ディスプレイや情報処理端末（スマートフォンなど）が挙げられる。

制御部１１２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などを含み、生体情報処理装置１００内の各部の制御や、各種情報処理などを行う。また、記憶部１１３は、制御部１１２で実行されるプログラムや、制御部１１２において実行される処理で使用される各種データなどを記憶する。例えば、記憶部１１３は、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブなどの補助記憶装置である。出力部１１４は、制御部１１２の処理による測定対象の人物の生体情報を、表示装置３００に出力する。なお、制御部１１２によって生成された生体情報は、記憶部１１３に記憶されて、任意のタイミングで出力部１１４から表示装置３００に出力されてもよい。

また、本実施形態では生体情報処理装置１００と表示装置３００とは別体の装置であるものとするが、生体情報処理装置１００は表示装置３００と一体に構成されてもよい。また、生体情報処理装置１００の少なくとも一部の機能が、クラウド上のコンピュータによって実現されてもよいし、ＰＬＣ（Programmable Logic Controller）やシングルボード
コンピュータなどのマイクロコンピュータであってもよい。

図４は、生体情報処理装置１００の処理フロー例を示すフローチャートである。一例として、電源投入後にユーザが生体情報処理装置１００を操作して図４の処理フローの開始を指示することで、図４の処理が実行される。また、本フローチャートの処理が開始される前に、生体情報を取得する対象が測定対象の人物３１、３２、３３であることを示す情報と、測定対象の人物３１、３２、３３の生体情報の特徴に関する特徴情報があらかじめ記憶部１１３に記憶されている。あるいは、これらの情報は生体情報処理装置１００のユーザが本フローチャートの処理が開始される前に指定してもよい。なお、測定対象の各人物の生体情報の特徴情報は、生体情報処理装置１００において後述する処理によって生成される生体情報を測定対象の各人物に関連付けるために用いられる情報であり、本実施形態では、一例として測定対象の各人物の体の輪郭形状の特徴を示す情報である。図４を参照しながら、生体情報処理装置１００において実行される、測定対象の人物ごとの生体情報の特定処理について説明する。

ステップＳ３０１において、送信部１２１がベッド２０上の生体情報の測定対象の人物３１、３２、３３に対してチャープ信号を送信する。なお、送信部１２１が送信するチャープ信号の周波数帯域やアップチャープやダウンチャープなどの送信方式は適宜設定されてよい。ここでは、一例として、ＦＭＣＷ（周波数連続変調）方式で、送受信のサンプリ
ング周期は１００μｓ程度、アンテナ数は８ｃｈのアレイを用いることを想定する。そして、受信部１２２は、測定対象の人物３１、３２、３３から反射された信号を受信する。次に、ステップＳ３０２において、信号加算部１２３は、送信部１２１が送信したチャープ信号と受信部１２２が受信した信号の差分から得られるＩＦ信号を足し合わせることで信号加算を行う。

ステップＳ３０３において、制御部１１２は、ステップＳ３０１による測定対象の人物３１、３２、３３へのチャープの送受信が既定回数実行されたか否かを判定する。ここでは、チャープの送受信が既定回数実行されることで、後述する処理によって生成される測定対象の人物の生体情報の精度を担保することができる。制御部１１２は、チャープの送受信が既定回数実行された場合は（Ｓ３０３：ＹＥＳ）、処理をステップＳ３０４に進め、チャープの送受信の実行回数が既定回数に満たない場合は（Ｓ３０３：ＮＯ）、処理をステップＳ３０１に戻す。なお、チャープの送受信の既定回数は、生成される生体情報の種類などに応じて適宜決定されてよい。

ステップＳ３０４では、情報生成部１２４が、ステップＳ３０２において加算された信号を用いて、送受信部１１１（生体情報処理装置１００）からの距離を算出する。具体的には、情報生成部１２４は、ステップＳ３０２で信号加算されたＩＦ信号をＡＤ変換後、フーリエ変換（ＦＦＴ）を行って得られる異なる周波数スペクトルから信号が反射された位置までの距離を算出する。

ステップＳ３０５では、情報生成部１２４が、ステップＳ３０２において加算された信号を用いて、送受信部１１１（生体情報処理装置１００）に対する方位を算出する。具体的には、情報生成部１２４は、受信部１２２の複数のアンテナ間の受信信号の位相差から到来方位（角度）を算出する。

次に、ステップＳ３０６において、送受信部１１１が、ＬｉＤＡＲスキャナ１５０によって測定された測定対象の人物３１、３２、３３の位置情報を取得する。次に、ステップＳ３０７では、情報生成部１２４が、ステップＳ３０４およびＳ３０５において算出した距離と方位を基に受信部１２２が受信した反射点の空間分布に関する情報を生成する。そして、ステップＳ３０８において、情報生成部１２４は、反射点の空間分布に関する情報を基に測定対象の人物の候補領域を特定する。

図５Ａは、本実施形態において、情報生成部１２４によって反射点の空間分布に関する情報を基に特定される候補領域の一例を示す。なお、ここでは領域５１、５２、５３が測定対象の人物３１、３２、３３に対応している。また、図５Ｂは、本実施形態において、送受信部１１１がＬｉＤＡＲスキャナ１５０から受信する、測定対象の人物３１、３２、３３の位置情報の一例を示す。図５Ｂに示すように、ＬｉＤＡＲスキャナ１５０からは測定対象の人物３１、３２、３３の輪郭形状を示す点群２０１、２０２、２０３が位置情報として出力される。図に示すように、測定対象の人物３１、３２、３３の大きさに応じた点群２０１（大きさ：中）、２０２（大きさ：小）、２０３（大きさ：大）が得られる。

次に、ステップＳ３０９において、情報生成部１２４は、ステップＳ３０８において特定された候補領域５１、５２、５３ごとに、ステップＳ３０２において加算された信号を用いて、振幅または位相の経時変化から呼吸波形を示す生体情報を生成する。図５Ｃ、図５Ｄ、図５Ｅは、本実施形態において各候補領域５１、５２、５３における振幅または位相の経時変化（呼吸波形）を示すグラフの一例である。図５Ｃ、図５Ｄ、図５Ｅに示すように、候補領域５１、５２、５３ごとに振幅または位相の経時変化が異なる呼吸波形を示す生体情報が得られる。

そして、ステップＳ３１０において、生体情報関連付け部１２６は、ステップＳ３０６において取得した、ＬｉＤＡＲスキャナ１５０によって測定された測定対象の人物３１、３２、３３の位置情報が示す測定対象の人物３１、３２、３３の体の輪郭形状の特徴と、記憶部１１３に記憶されている測定対象の人物３１、３２、３３の体の輪郭形状に関する特徴との類似度を基に、測定対象の人物３１、３２、３３と生体情報との関連付けを行う。例えば、生体情報関連付け部１２６は、点群２０１が示す輪郭形状の特徴（大きさ：中）から点群２０１は測定対象の人物３１の輪郭形状であると判断し、点群２０１の位置に対応する候補領域５１から得られる生体情報を測定対象の人物３１に関連付ける。同様にして、生体情報関連付け部１２６は、候補領域５２、５３から得られる生体情報を測定対象の人物３２、３３にそれぞれ関連付ける。

本実施形態によれば、ＬｉＤＡＲスキャナにより測定対象の各人物の輪郭形状を光学的に測定することによって得られる測定対象の各人物の位置情報に基づいて、レーダーなどの非接触による生体情報の取得手段によって測定対象の複数の人物を対象に得られた生体情報と測定対象の各人物とを精度よく関連付けることができる。

（第２実施形態）
次に、第２実施形態に係る生体情報処理装置について説明する。なお、以下の説明において、第１実施形態と同様の構成や処理などについては同一の符号を付し、詳細な説明は省略する。

第１実施形態に係る生体情報処理装置１００では、ＬｉＤＡＲスキャナにより生体情報の測定対象の各人物の輪郭形状を光学的に測定することによって得られる測定対象の各人物の位置情報に基づいて、各候補領域５１、５２、５３と測定対象の各人物３１、３２、３３とが関連付けられるが、第２実施形態に係る生体情報処理装置１００では、体圧センサ上の生体情報の測定対象の各人物から得られる圧力分布の特徴情報に基づいて、各候補領域５１、５２、５３と測定対象の各人物３１、３２、３３とが関連付けられる。また、本実施形態では、図４に示すフローチャートの処理が開始される前に、生体情報を取得する対象が測定対象の人物３１、３２、３３であることを示す情報と、体圧センサから得られる生体情報の測定対象の各人物の生体情報に関する特徴（一例として、圧力分布）に関する情報があらかじめ記憶部１１３に記憶されている。あるいは、これらの情報は生体情報処理装置１００のユーザが本フローチャートの処理が開始される前に指定してもよい。

図６Ａに、本実施形態における生体情報処理装置１００の使用例を示す。図６Ａに示すように、ベッド２０上に体圧センサ１６０が配置され、体圧センサ１６０上に測定対象の人物３１、３２、３３が横たわっている。体圧センサ１６０は、測定対象の各人物によってそれぞれ異なる位置に加えられる圧力の分布を測定する。そして、体圧センサ１６０上における測定対象の人物３１、３２、３３ごとの圧力分布を示す特徴情報を生体情報処理装置１００に出力する。送受信部１１１は、体圧センサ１６０によって測定された測定対象の各人物の圧力分布の特徴情報を取得する。

本実施形態では、ステップＳ３０６において、送受信部１１１が、体圧センサ１６０によって測定された測定対象の人物３１、３２、３３の圧力分布を示す特徴情報を取得する。図６Ｂは、本実施形態において、送受信部１１１が体圧センサ１６０から受信する、測定対象の人物３１、３２、３３の圧力分布の特徴情報の一例を示す。図６Ｂに示すように、体圧センサ１６０からは、測定対象の人物３１、３２、３３の体の大きさに応じた体圧センサ１６０上における圧力分布を示す領域２１１（大きさ：中）、２１２（大きさ：小）、２１３（大きさ：大）が位置情報として出力される。

そして、ステップＳ３１０において、生体情報関連付け部１２６は、ステップＳ３０６
において取得した、体圧センサ１６０から出力される測定対象の人物３１、３２、３３の圧力分布の特徴と、記憶部１１３に記憶されている測定対象の人物３１、３２、３３の圧力分布の特徴との類似度を基に、測定対象の人物３１、３２、３３と生体情報との関連付けを行う。例えば、生体情報関連付け部１２６は、圧力分布を示す領域２１１の特徴（大きさ：中）から領域２１１は測定対象の人物３１の圧力分布であると判断し、領域２１１の位置に対応する候補領域５１から得られる生体情報を測定対象の人物３１に関連付ける。同様にして、生体情報関連付け部１２６は、候補領域５２、５３から得られる生体情報を測定対象の人物３２、３３にそれぞれ関連付ける。

したがって、本実施形態によれば、体圧センサにより得られる測定対象の各人物の圧力分布の位置情報に基づいて、レーダーなどの非接触による生体情報の取得手段によって測定対象の複数の人物を対象に得られた生体情報と測定対象の各人物とを精度よく関連付けることができる。なお、上記の代わりにあるいは加えて、送受信部１１１が、体圧センサ１６０から測定対象の各人物の体重を示す情報を取得して、生体情報関連付け部１２６が、測定対象の各人物の圧力分布の特徴情報および／または測定対象の各人物の体重を示す情報を基に生体情報を測定対象の各人物に関連付けることもできる。

（第３実施形態）
次に、第３実施形態に係る生体情報処理装置について説明する。なお、以下の説明において、上記の実施形態と同様の構成や処理などについては同一の符号を付し、詳細な説明は省略する。

第１実施形態に係る生体情報処理装置１００では、ＬｉＤＡＲスキャナにより生体情報の測定対象の各人物の輪郭形状を光学的に測定することによって得られる測定対象の各人物の位置情報に基づいて、各候補領域５１、５２、５３と測定対象の各人物３１、３２、３３とが関連付けられるが、第３実施形態に係る生体情報処理装置１００では、熱画像センサによって測定される生体情報の測定対象の各人物の体温分布の特徴情報に基づいて、各候補領域５１、５２、５３と測定対象の各人物３１、３２、３３とが関連付けられる。また、本実施形態では、図４に示すフローチャートの処理が開始される前に、生体情報を取得する対象が測定対象の人物３１、３２、３３であることを示す情報と、熱画像センサから得られる測定対象の各人物の生体情報に関する特徴（一例として、体温分布）に関する情報があらかじめ記憶部１１３に記憶されている。あるいは、これらの情報は生体情報処理装置１００のユーザが本フローチャートの処理が開始される前に指定してもよい。

図７Ａに、本実施形態における生体情報処理装置１００の使用例を示す。図７Ａに示すように、部屋１０に熱画像センサ１７０が配置されている。熱画像センサ１７０は、測定対象の各人物３１、３２、３３の体温を測定し、測定対象の人物３１、３２、３３ごとの体温分布を示す特徴情報を生体情報処理装置１００に出力する。送受信部１１１は、熱画像センサ１７０によって測定された測定対象の各人物の体温分布の特徴情報を取得する。

本実施形態では、ステップＳ３０６において、送受信部１１１が、熱画像センサ１７０によって測定された測定対象の人物３１、３２、３３の体温分布を示す特徴情報を取得する。図７Ｂは、本実施形態において、送受信部１１１が熱画像センサ１７０から受信する、測定対象の人物３１、３２、３３の体温分布の特徴情報の一例を示す。図７Ｂに示すように、熱画像センサ１７０からは、測定対象の人物３１、３２、３３の体の大きさに応じた体温分布を示す領域２２１（大きさ：中）、２２２（大きさ：小）、２２３（大きさ：大）が位置情報として出力される。

そして、ステップＳ３１０において、生体情報関連付け部１２６は、ステップＳ３０６において取得した、熱画像センサ１７０から出力される測定対象の人物３１、３２、３３
の体温分布の特徴と、記憶部１１３に記憶されている測定対象の人物３１、３２、３３の体温分布の特徴との類似度を基に、測定対象の人物３１、３２、３３と生体情報との関連付けを行う。例えば、生体情報関連付け部１２６は、体温分布を示す領域２２１の特徴（大きさ：中）から領域２２１は測定対象の人物３１の体温分布であると判断し、領域２２１の位置に対応する候補領域５１から得られる生体情報を測定対象の人物３１に関連付ける。同様にして、生体情報関連付け部１２６は、候補領域５２、５３から得られる生体情報を測定対象の人物３２、３３にそれぞれ関連付ける。

したがって、本実施形態によれば、熱画像センサにより得られる測定対象の各人物の体温分布の位置情報に基づいて、レーダーなどの非接触による生体情報の取得手段によって測定対象の複数の人物を対象に得られた生体情報と各測定対象の各人物とを精度よく関連付けることができる。なお、上記の代わりにあるいは加えて、送受信部１１１が、熱画像センサ１７０から測定対象の各人物の体温を示す情報を取得して、生体情報関連付け部１２６が、測定対象の各人物の体温分布の特徴情報および／または測定対象の各人物の体温を示す情報を基に生体情報を測定対象の各人物に関連付けることもできる。

（第４実施形態）
次に、第４実施形態に係る生体情報処理装置について説明する。なお、以下の説明において、上記の実施形態と同様の構成や処理などについては同一の符号を付し、詳細な説明は省略する。

第１実施形態に係る生体情報処理装置１００では、ＬｉＤＡＲスキャナにより生体情報の測定対象の各人物の輪郭形状を光学的に測定することによって得られる測定対象の各人物の位置情報に基づいて、各候補領域５１、５２、５３と測定対象の各人物３１、３２、３３とが関連付けられるが、第４実施形態に係る生体情報処理装置１００では、一例として回転式の空間分布検出用のレーダーによって測定される生体情報の測定対象の各人物が占有する空間分布の特徴情報に基づいて、各候補領域５１、５２、５３と測定対象の各人物３１、３２、３３とが関連付けられる。また、本実施形態では、図４に示すフローチャートの処理が開始される前に、生体情報を取得する対象が測定対象の人物３１、３２、３３であることを示す情報と、空間分布検出用のレーダーから得られる測定対象の各人物の生体情報に関する特徴（一例として、測定対象の人物が占有する空間分布の大きさ）に関する情報があらかじめ記憶部１１３に記憶されている。あるいは、これらの情報は生体情報処理装置１００のユーザが本フローチャートの処理が開始される前に指定してもよい。

図８Ａに、本実施形態における生体情報処理装置１００の使用例を示す。図８Ａに示すように、部屋１０に空間分布検出用のレーダー１８０が配置されている。レーダー１８０は、測定対象の各人物３１、３２、３３が占有する空間分布を測定し、測定対象の人物３１、３２、３３ごとの空間分布を示す特徴情報を生体情報処理装置１００に出力する。送受信部１１１は、レーダー１８０によって測定された測定対象の各人物が占有する空間分布の特徴情報を取得する。

本実施形態では、ステップＳ３０６において、送受信部１１１が、レーダー１８０によって測定された測定対象の人物３１、３２、３３が占有する空間分布を示す特徴情報を取得する。図８Ｂは、本実施形態において、送受信部１１１がレーダー１８０から受信する、測定対象の人物３１、３２、３３が占有する空間分布の特徴情報の一例を示す。図８Ｂに示すように、レーダー１８０からは、測定対象の人物３１、３２、３３の体の大きさに応じた空間分布を示す領域２３１（大きさ：中）、２３２（大きさ：小）、２３３（大きさ：大）が位置情報として出力される。

そして、ステップＳ３１０において、生体情報関連付け部１２６は、ステップＳ３０６
において取得した、レーダー１８０から出力される測定対象の人物３１、３２、３３の空間分布の特徴と、記憶部１１３に記憶されている測定対象の人物３１、３２、３３の空間分布の特徴との類似度を基に、測定対象の人物３１、３２、３３と生体情報との関連付けを行う。例えば、生体情報関連付け部１２６は、空間分布を示す領域２３１の特徴（大きさ：中）から領域２３１は測定対象の人物３１の体温分布であると判断し、領域２３１の位置に対応する候補領域５１から得られる生体情報を測定対象の人物３１に関連付ける。同様にして、生体情報関連付け部１２６は、候補領域５２、５３から得られる生体情報を測定対象の人物３２、３３にそれぞれ関連付ける。

したがって、本実施形態によれば、空間分布検出用のレーダーにより得られる測定対象の各人物の空間分布の位置情報に基づいて、生体信号検出用のレーダーなどの非接触による生体情報の取得手段によって測定対象の複数の人物を対象に得られた生体情報と測定対象の各人物とを精度よく関連付けることができる。

（第５実施形態）
次に、第５実施形態に係る生体情報処理装置について説明する。なお、以下の説明において、上記の実施形態と同様の構成や処理などについては同一の符号を付し、詳細な説明は省略する。

第１実施形態に係る生体情報処理装置１００では、ＬｉＤＡＲスキャナにより生体情報の測定対象の各人物の輪郭形状を光学的に測定することによって得られる測定対象の各人物の位置情報に基づいて、各候補領域５１、５２、５３と測定対象の各人物３１、３２、３３とが関連付けられるが、第５実施形態に係る生体情報処理装置１００では、一例としてアレイマイクによって生体情報の測定対象の各人物の声や呼吸音などを測定し、測定対象の各人物が発した音の波形と音の発生位置を示す特徴情報に基づいて、各候補領域５１、５２、５３と測定対象の各人物３１、３２、３３とが関連付けられる。また、本実施形態では、図４に示すフローチャートの処理が開始される前に、生体情報を取得する対象が測定対象の人物３１、３２、３３であることを示す情報と、アレイマイクから得られる測定対象の各人物の生体情報に関する特徴（一例として、声や呼吸音の波形）に関する情報があらかじめ記憶部１１３に記憶されている。あるいは、これらの情報は生体情報処理装置１００のユーザが本フローチャートの処理が開始される前に指定してもよい。

図９Ａに、本実施形態における生体情報処理装置１００の使用例を示す。図９Ａに示すように、部屋１０にアレイマイク１９０が配置されている。アレイマイク１９０は、測定対象の各人物３１、３２、３３が発した音を方位ごとに測定し、音の波形と音の発生位置を示す情報を生体情報処理装置１００に出力する。

本実施形態では、ステップＳ３０６において、送受信部１１１が、アレイマイク１９０によって測定された測定対象の人物３１、３２、３３の発した音の発生位置を示す情報を取得する。図９Ｂは、本実施形態において、送受信部１１１がアレイマイク１９０から受信する、測定対象の人物３１、３２、３３が発した音の発生位置を示す位置情報の一例を示す。図９Ｂに示すように、アレイマイク１９０からは、測定対象の人物３１、３２、３３が発した音の発生位置２４１、２４２、２４３を示す方位が位置情報として出力される。

そして、ステップＳ３１０において、生体情報関連付け部１２６は、ステップＳ３０６において取得した、アレイマイク１９０から出力される測定対象の人物３１、３２、３３が発する音の波形と、記憶部１１３に記憶されている測定対象の人物３１、３２、３３の声や呼吸音などの波形との類似度を基に、音の発生位置２４１、２４２、２４３はそれぞれ測定対象の人物３１、３２、３３が発した声や呼吸音などであると判断し、音の発生位
置２４１、２４２、２４３に対応する候補領域５１、５２、５３から得られる生体情報を測定対象の人物３１、３２、３３にそれぞれ関連付ける。

したがって、本実施形態によれば、アレイマイクにより得られる測定対象の各人物が発した音の発生位置を示す位置情報に基づいて、レーダーなどの非接触による生体情報の取得手段によって測定対象の複数の人物を対象に得られた生体情報と測定対象の各人物とを精度よく関連付けることができる。

（第６実施形態）
次に、第６実施形態に係る生体情報処理装置について説明する。なお、以下の説明において、上記の実施形態と同様の構成や処理などについては同一の符号を付し、詳細な説明は省略する。

第１実施形態に係る生体情報処理装置１００では、ＬｉＤＡＲスキャナにより生体情報の測定対象の各人物の輪郭形状を光学的に測定することによって得られる測定対象の各人物の位置情報に基づいて、各候補領域５１、５２、５３と測定対象の各人物３１、３２、３３とが関連付けられるが、第６実施形態に係る生体情報処理装置１００では、生体情報の測定対象の人物がＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグを装着し、ＲＦＩＤタグの検出位置を示す位置情報に基づいて、各候補領域５１、５２、５３と測定対象の各人物３１、３２、３３とが関連付けられる。また、本実施形態では、図４に示すフローチャートの処理が開始される前に、生体情報を取得する対象が測定対象の人物３１、３２、３３であることを示す情報と、測定対象の各人物のＲＦＩＤタグのＩＤ情報があらかじめ記憶部１１３に記憶されている。あるいは、これらの情報は生体情報処理装置１００のユーザが本フローチャートの処理が開始される前に指定してもよい。

図１０Ａに、本実施形態における生体情報処理装置１００の使用例を示す。図１０Ａに示すように、部屋１０にＲＦＩＤタグの検出装置２１０が配置されている。また、測定対象の人物３１、３２、３３は、それぞれＩＤ情報（図中「ＩＤ：Ａ」、「ＩＤ：Ｂ」、「ＩＤ：Ｃ」）が異なるＲＦＩＤタグ２５１、２５２、２５３を装着している。検出装置２１０は、ＲＦＩＤタグ２５１、２５２、２５３を検出し、各タグの情報と検出位置を示す位置情報を生体情報処理装置１００に出力する。送受信部１１１は、検出装置２１０によって検出された測定対象の各人物のＲＦＩＤタグの情報と検出位置を示す位置情報を取得する。

本実施形態では、ステップＳ３０６において、送受信部１１１が、検出装置２１０によって検出された測定対象の人物３１、３２、３３のＲＦＩＤタグ２５１、２５２、２５３の情報と検出位置を示す位置情報を取得する。図１０Ｂは、本実施形態において、送受信部１１１が検出装置２１０から受信する、測定対象の人物３１、３２、３３のＲＦＩＤタグ２５１、２５２、２５３の情報と検出位置を示す位置情報の一例を示す。図１０Ｂに示すように、検出装置２１０からは、測定対象の人物３１、３２、３３のＲＦＩＤタグ２５１、２５２、２５３のＩＤ情報と検出位置２６１、２６２、２６３が位置情報として出力される。

そして、ステップＳ３１０において、生体情報関連付け部１２６は、ステップＳ３０６において取得した、測定対象の人物３１、３２、３３のＲＦＩＤタグ２５１、２５２、２５３の情報と、記憶部１１３に記憶されている測定対象の人物３１、３２、３３のＲＦＩＤタグのＩＤ情報との照合を基に、ＲＦＩＤタグ２５１、２５２、２５３の検出位置２６１、２６２、２６３にそれぞれ測定対象の人物３１、３２、３３がいると判断し、検出位置２６１、２６２、２６３に対応する候補領域５１、５２、５３から得られる生体情報を測定対象の人物３１、３２、３３にそれぞれ関連付ける。

したがって、本実施形態によれば、測定対象の人物が装着したＲＦＩＤタグを検出して得られるタグのＩＤ情報および検出位置を示す位置情報に基づいて、レーダーなどの非接触による生体情報の取得手段によって測定対象の複数の人物を対象に得られた生体情報と測定対象の各人物とを精度よく関連付けることができる。

＜その他＞
上記の実施形態は、本発明の構成例を例示的に説明するものに過ぎない。本発明は上記の具体的な形態には限定されることはなく、その技術的思想の範囲内で種々の変形が可能である。以下に、上記の実施形態の変形例について説明する。なお、以下の説明において、上記の実施形態と同様の構成や処理については同一の符号を付し、詳細な説明は省略する。また、上記の各実施形態と以下に説明する変形例は、適宜組み合わせて実施することができる。

（変形例１）
以下に変形例１に係る生体情報処理装置１００について説明する。本変形例では、図１１Ａに示すように、ベッド２０の代わりに圧力測定素子を設けたベッド２００を用いる。図１１Ｂに示すようにベッド２００は、基部２０３の上に圧力測定素子群２０２とマットレス２０１が積層されて構成されている。圧力測定素子群２０２は、圧力測定素子が平面上に格子状に配置されて構成されており、これによりベッド２００上の生体情報の測定対象の人物３１、３２、３３の位置と各圧力測定素子の位置および圧力の大きさを示す信号が、生体情報処理装置１００の送受信部１１１に送信される。したがって、受信部１２２は、測定対象の複数の人物によってそれぞれ異なる位置に加えられる圧力を示す信号を受信することができる。また、本変形例においては、部屋１０にＬｉＤＡＲスキャナ２５０が配置されている。なお、ＬｉＤＡＲスキャナ２５０は、第１実施形態のＬｉＤＡＲスキャナ１５０に対応するものであり、ここでは詳細な説明は省略する。

また、本実施形態では、図４に示すフローチャートの処理が開始される前に、生体情報を取得する対象が測定対象の人物３１、３２、３３であることを示す情報と、ＬｉＤＡＲスキャナ２５０から得られる測定対象の各人物の生体情報に関する特徴（一例として、測定対象の各人物の体の輪郭形状の特徴）に関する情報があらかじめ記憶部１１３に記憶されている。あるいは、これらの情報は生体情報処理装置１００のユーザが本フローチャートの処理が開始される前に指定してもよい。

図１２Ａに、本変形例において、制御部１１２が実行する処理フローの一例を示す。ステップＳ１２０１において、受信部１２２が圧力測定素子群２０２から各圧力測定素子の位置および圧力の出力信号を受信する。次に、ステップＳ１２０２において、送受信部１１１が、ＬｉＤＡＲスキャナ２５０によって測定された測定対象の人物３１、３２、３３の位置情報を取得する。

次に、ステップＳ１２０３では、情報生成部１２４が、圧力測定素子群２０２の出力信号を基に受信部１２２が受信した圧力信号が示す圧力の空間分布に関する情報を生成する。そして、ステップＳ１２０４では、情報生成部１２４が、圧力測定素子群２０２の出力信号を基に測定対象の人物の候補領域を特定する。図１２Ｂは、本変形例において情報生成部１２４によって特定される候補領域の一例を示す。図１２Ｂに示すように、圧力測定素子群２０２が配置される平面を規定するＸＹ直交座標内に、候補領域２７１、２７２、２７３が特定される。なお、ここでは候補領域２７１、２７２、２７３が測定対象の人物３１、３２、３３に対応している。

次に、ステップＳ１２０５において、情報生成部１２４は、ステップＳ１２０４におい
て特定された候補領域２７１、２７２、２７３ごとに、圧力測定素子群２０２の出力信号を用いて、振幅または位相の経時変化から呼吸波形を示す生体情報を生成する。

そして、ステップＳ３１０において、生体情報関連付け部１２６は、ステップＳ３０６において取得した、ＬｉＤＡＲスキャナ２５０によって測定された測定対象の人物３１、３２、３３の位置情報が示す測定対象の人物３１、３２、３３の体の輪郭形状の特徴と、記憶部１１３に記憶されている測定対象の人物３１、３２、３３の体の輪郭形状に関する特徴との類似度を基に、測定対象の人物３１、３２、３３と生体情報との関連付けを行う。例えば、生体情報関連付け部１２６は、点群２０１が示す輪郭形状の特徴（大きさ：中）から点群２０１は測定対象の人物３１の輪郭形状であると判断し、点群２０１の位置に対応する候補領域５１から得られる生体情報を測定対象の人物３１に関連付ける。同様にして、生体情報関連付け部１２６は、候補領域５２、５３から得られる生体情報を測定対象の人物３２、３３にそれぞれ関連付ける。

本変形例によれば、圧力測定素子などから非接触の方法で生体情報を取得して、測定対象の複数の人物を対象に得られた生体情報と測定対象の各人物とを精度よく関連付けることができる。

（変形例２）
次に、変形例２に係る生体情報処理装置１００について説明する。上記の実施形態において、例えば、生体情報の測定対象の人物が腰や背中を曲げているなど測定対象の人物の位置や姿勢が生体情報の取得には適切でない場合や、反射体が適切に装着されていないために候補領域を適切に特定できない場合など、測定対象の人物と生体情報との対応関係を特定するにあたって不適切な状況が生じる可能性がある。そこで、本変形例では、このような不適切な状況が生じた場合にユーザにエラーとして通知することができる。

図１３に、本変形例において制御部１１２が実行する処理フローの一例を示す。この処理フローにおいて、ステップＳ３０１～Ｓ３１０の処理は、上記と同じであるため詳細な説明は省略する。ステップＳ１３０１において、制御部１１２は、ステップＳ３０７において生成された空間分布の情報を基に、測定対象の人物の候補領域の特定処理や生体情報の生成処理などが正常に実行できない可能性があるか否かの判断を行い、エラー発生の有無を判定する。

例えば、第１実施形態において、制御部１１２は、ＬｉＤＡＲスキャナ１５０から取得した点群２０１～２０３のいずれかの形状が異常であれば、測定対象の人物の姿勢が不適切であるために上記処理が正常に実行できない可能性があるとして、エラーが発生したと判定する。また、例えば、第２実施形態において、体圧センサ１６０から取得した圧力分布の領域２１１～２１３のいずれかの形状が異常であれば、測定対象の人物の姿勢が不適切であるために上記処理が正常に実行できない可能性があるとして、エラーが発生したと判定する。また、例えば、第５実施形態において、アレイマイク１９０によって測定対象の人物が発した音を認識できなければ、上記処理が正常に実行できない可能性があるとして、エラーが発生したと判定する。なお、点群や領域の形状や音声認識などが異常と判断する基準については、生成される生体情報の種類などに応じて適宜決定されてよい。

制御部１１２は、エラーが発生したと判定した場合は（Ｓ１３０１；ＹＥＳ）、処理をステップＳ１３０２に進め、エラーが発生していないと判定した場合は（Ｓ１３０２：ＮＯ）、処理をステップＳ３０８に進める。ステップＳ１３０２において、制御部１１２は、通知部として機能し、Ｓ１３０１の判定結果を示す情報やエラーを解消する解決策を示す情報を生成し、出力部１１４から例えば表示装置３００に出力してユーザに通知する。エラーを解消する解決策を示す情報としては、ＬｉＤＡＲスキャナ１５０の位置を調整す
ることを促す情報や、測定対象の人物に正しい姿勢に戻すことを促す情報や、アレイマイク１９０に対して音声認識を試行することを促す情報などが挙げられる。

本変形例によれば、測定対象の人物の生体情報の取得に支障をきたす可能性がある異常を通知することでそのような可能性を抑えつつ、レーダーなどの非接触による生体情報の取得手段によって測定対象の複数の人物を対象に得られた生体情報と測定対象の各人物とを精度よく関連付けることができる。

さらに、別の変形例として、上記の実施形態では、送受信部１１１が生体情報の測定対象の人物との間で電波を送受信することを想定しているが、この代わりに送受信部１１１が測定対象の人物に超音波、音波、任意の波長の光などを測定対象の人物との間で送受信してもよい。なお、測定対象の人物に超音波や音波が送受信される場合は、上記の実施形態において、制御部１１２は、送受信部１１１によって送受信される信号を用いた距離を算出する処理は実行せずに、送受信部１１１によって送受信される信号の到来方位を算出する処理を実行して、測定対象の人物と生体情報との関連付けが実行される。

また、別の変形例として、生体情報処理装置１００がユーザから生体情報の測定対象の人物３１、３２、３３のベッド２０上の位置（寝る領域など）に関する入力を、測定時に測定対象の人物が占有する空間を示す位置情報として受け付け、受け付けた位置情報を基に、候補領域２５１、２５２、２５３と生成された生体情報との対応関係と、記憶部１１３に記憶された測定対象の人物３１、３２、３３の特徴情報とを用いて、測定対象の人物３１、３２、３３と生体情報との関連付けを行ってもよい。また、部屋１０に、測定対象の人物の入室を生体情報処理装置１００に通知するための各被験者用のスイッチなどが設置されて送受信部１１１がスイッチのオンオフに関する情報を受信したり、送受信部１１１が、測定対象の人物が携帯する情報端末と通信を行い、情報端末から情報を受信したりして、上記の実施形態において、受信した情報を基に測定対象の人物に対応する候補領域を特定してもよい。さらに、生体情報処理装置１００は、部屋１０に存在する測定対象の人物を特定する情報を、測定前の事前情報として、ユーザから入力を受け付けたり、外部から取得したりしてもよい。これにより、測定対象の人物と生体情報との関連付けの精度が向上することが期待できる。

また、上記の実施形態では、信号加算部１２３が、送信部１２１が送信したチャープ信号と受信部１２２が受信した信号の差分から得られるＩＦ信号を足し合わせることで信号加算を行い、情報生成部１２３が、加算された信号に対して信号処理を行って生体情報を生成しているが、信号加算部１２３による信号加算を行わず、情報生成部１２４が、送信部１２１が送信したチャープ信号と受信部１２２が受信した信号の差分から得られるＩＦ信号に対して信号処理を行って生体情報を生成してもよい。

（変形例３）
以下に変形例３に係る生体情報処理装置１００について説明する。本変形例では、一例として、図１に示す第１実施形態と同様に、部屋１０に生体情報処理装置１００とＬｉＤＡＲスキャナ１５０とベッド２０が配置され、ベッド２０に生体情報の測定対象である複数の人物３１、３２、３３が横たわり、測定対象の各人物の睡眠時の呼吸に関する生体情報を生体情報処理装置によって取得する場合を想定する。

図１４は、生体情報処理装置１００の処理フロー例を示すフローチャートである。ステップＳ３０１～Ｓ３０６の処理は、第１実施形態と同様である。より具体的には、ステップＳ３０４において、情報生成部１２４は、ＦＭＣＷ方式により得られた受信信号をフーリエ変換し、距離ビンごとの複素数信号に分解する。また、ステップＳ３０５において、情報生成部１２４は、フェーズドアレイレーダによる方位推定を用いて、受信信号を方位
ビンごとの複素数信号に分解する。そして、これらステップＳ３０４およびステップＳ３０５の処理によって、距離×方位の２次元に分解された複素数信号のデータ（「Ｂｓｃｏｐｅ」と称する）が生成される。そして、ステップＳ３０６では、第１実施形態と同様に、送受信部１１１が、ＬｉＤＡＲスキャナ１５０によって測定された測定対象の人物３１、３２、３３の位置情報を取得する。

ステップＳ１１０１では、制御部１１２は、部屋１０に存在する測定対象の人物の人数を特定する情報を取得したか否かを判定する。本変形例では、制御部１１２が、生体情報処理装置１００の図示しない入力部を介してユーザから入力を受け付けたり、送受信部１１１が外部との通信により受信したりすることで、当該情報を取得する。また、当該情報は、本フローチャートの処理の開始前にあらかじめ記憶部１１３に記憶されていて、制御部１１２が記憶部１１３に記憶された当該情報を取得してもよい。制御部１１２は、測定対象の人物の人数を特定する情報を取得した場合は（Ｓ１１０１：ＹＥＳ）、処理をステップＳ１１０３に進め、測定対象の人物の人数を特定する情報を取得していない場合は（Ｓ１１０１：ＮＯ）、処理をステップＳ１１０２に進める。

ステップＳ１１０２において、情報生成部１２４は、複数フレーム分の複素数信号データ（Ｂｓｃｏｐｅ）を用いて、部屋１０に存在する人物の位置を検出する処理を行うことにより、呼吸の抽出処理を行う測定対象の人物の距離および方位を特定する。情報生成部１２４は、推定部として、測定対象の人物の位置を検出する処理において、ビンごとの信号の時間差分の変化を比較して、機械学習で測定対象の人物の人数と位置を推定する。ここでは、方位ビンおよび／または距離ビンが所定単位の到来方位および／または距離の一例に対応するが、所定単位は１つのビンであってもよいし複数のビンにまたがるものであってもよい。

次に、ステップＳ１１０３において、情報生成部１２４は、ステップＳ３０２において加算された信号を用いて、振幅または位相の経時変化から呼吸波形を示す生体情報を生成する。

次に、ステップＳ１１０４において、情報生成部１２４は、分類部として、ステップＳ１１０１において取得済みと判定された測定対象の人物の人数を特定する情報を基に、あるいはステップＳ１１０２において推定された測定対象の人物の人数および位置の情報を基に、ステップ１１０３において生成された生体情報を分類する。

ここで、本変形例における生体情報の分類の一例について説明する。部屋１０にいる３人の測定対象の人物３１、３２、３３の呼吸数が、それぞれ１５ＲＲ／ｍｉｎ、２０ＲＲ／ｍｉｎ、１０ＲＲ／ｍｉｎであるとする。このときステップＳ１１０１において推定された測定対象の人物の人数が３人と推定されれば、情報生成部１２４は、呼吸数の違いを基に、ステップ１１０２において生成された生体情報を３人の生体情報に分類する。ところが、ステップＳ１１０１における推定処理において、測定対象の人物の検出漏れや誤検出などが原因で、推定された測定対象の人物の人数が部屋１０にいる測定対象の人物の人数と合わない場合がある。この場合、例えば、呼吸数が１５ＲＲ／ｍｉｎとして分類されるべき生体情報が、呼吸数１０ＲＲ／ｍｉｎまたは２０ＲＲ／ｍｉｎとして分類される生体情報に含まれてしまったり、呼吸数が２０ＲＲ／ｍｉｎとして１つに分類されるべき生体情報が分割されて複数人物の生体情報として分類されてしまったりする。この結果、測定対象の人物と生体情報との関連付けが正しく行えない可能性がある。

そこで、本変形例では、制御部１１２が、取得部として、部屋１０に存在する測定対象の人物の人数を特定する情報を取得する。そして、情報生成部１２４は、測定対象の人物の人数を特定する情報を取得した場合は、ステップＳ１１０２における推定処理によって
推定された測定対象の人物の人数および位置の情報の代わりに、当該情報が示す人数を用いて生体情報を分類する。これにより、推論によって特定される測定対象の人物の人数の情報よりもより確度の高い情報を用いて、生体情報の分類を行うことができる。

そして、ステップＳ１１０５において、生体情報関連付け部１２６は、情報生成部１２４が生成した生体情報を測定対象の各人物に関連付ける。具体的には、生体情報関連付け部１２６は、ステップＳ３０６において取得した、ＬｉＤＡＲスキャナ１５０によって測定された測定対象の人物３１、３２、３３の位置情報が示す測定対象の人物３１、３２、３３の体の輪郭形状の特徴と、記憶部１１３に記憶されている測定対象の人物３１、３２、３３の体の輪郭形状に関する特徴との類似度を基に、測定対象の人物３１、３２、３３とステップＳ１１０４において分類された生体情報との関連付けを行う。

本変形例に係る生体情報処理装置１００によれば、部屋１０に在室している測定対象の人物の人数の情報を取得することで、生体情報と各測定対象の人物との関連付けの精度が向上することが期待できる。

＜付記１＞
生体情報処理装置であって、
測定対象である少なくとも１人の人物から反射された生体情報に関する信号を受信する信号受信部（１１１）と、
受信した前記信号から前記信号の到来方位および／または測定対象の前記人物までの距離を算出し、算出した前記到来方位および／または前記距離を用いて測定対象の前記人物の候補領域を特定する候補領域特定部（１２５）と、
受信した前記信号から、測定対象の前記人物の前記候補領域に対応する生体情報を生成する情報生成部（１２４）と、
測定対象の前記人物の位置情報を取得する位置情報取得部（１１１）と、
取得した前記位置情報に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付け部（１２６）と、
を有することを特徴とする生体情報処理装置。

＜付記２＞
生体情報処理装置であって、
複数の人物から反射された生体情報に関する信号を受信する信号受信部（１１１）と、
受信した前記信号から前記信号の到来方位および／または前記複数の人物のうち少なくとも１人の測定対象の人物までの距離を算出し、算出した前記到来方位および／または前記距離を用いて測定対象の前記人物の候補領域を特定する候補領域特定部（１２５）と、
受信した前記信号から、測定対象の前記人物の前記候補領域に対応する生体情報を生成する情報生成部（１２４）と、
測定対象の前記人物の位置情報を取得する位置情報取得部（１１１）と、
取得した前記位置情報に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付け部（１２６）と、
を有することを特徴とする生体情報処理装置。

＜付記３＞
生体情報処理装置であって、
測定対象である少なくとも１人の人物によってそれぞれ異なる位置に加えられる圧力を示す信号を受信する信号受信部（１１１）と、
受信した前記信号から得られる圧力の分布に基づいて測定対象の前記人物の候補領域を特定する候補領域特定部（１２５）と、
受信した前記信号から、測定対象の前記人物の前記候補領域に対応する生体情報を生成
する情報生成部（１２４）と、
測定対象の前記人物の位置情報を取得する位置情報取得部（１１１）と、
取得した前記位置情報に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付け部（１２６）と、
を有することを特徴とする生体情報処理装置。

＜付記４＞
生体情報処理装置によって実行される生体情報処理方法であって、
測定対象である少なくとも１人の人物から反射された生体情報に関する信号を受信する信号受信ステップ（Ｓ３０１）と、
受信した前記信号から前記信号の到来方位および／または測定対象の前記人物までの距離を算出し、算出した前記到来方位および／または前記距離を用いて測定対象の前記人物の候補領域を特定する候補領域特定ステップ（Ｓ３０８）と、
受信した前記信号から、測定対象の前記人物の前記候補領域に対応する生体情報を生成する情報生成ステップ（Ｓ３０９）と、
測定対象の前記人物の位置情報を取得する位置情報取得ステップ（Ｓ３０６）と、
取得した前記位置情報に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付けステップ（Ｓ３１０）と、
を含むことを特徴とする生体情報処理方法。

＜付記５＞
生体情報処理装置によって実行される生体情報処理方法であって、
複数の人物から反射された生体情報に関する信号を受信する信号受信ステップ（Ｓ３０１）と、
受信した前記信号から前記信号の到来方位および／または前記複数の人物のうち少なくとも１人の測定対象の人物までの距離を算出し、算出した前記到来方位および／または前記距離を用いて測定対象の前記人物の候補領域を特定する候補領域特定ステップ（Ｓ３０８）と、
受信した前記信号から、測定対象の前記人物の前記候補領域に対応する生体情報を生成する情報生成ステップ（Ｓ３０９）と、
測定対象の前記人物の位置情報を取得する位置情報取得ステップ（Ｓ３０６）と、
取得した前記位置情報に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付けステップ（Ｓ３１０）と、
を有することを特徴とする生体情報処理方法。

＜付記６＞
生体情報処理装置によって実行される生体情報処理方法であって、
測定対象である少なくとも１人の人物から反射された生体情報に関する信号を受信する信号受信ステップ（Ｓ３０１）と、
受信した前記信号から、前記信号の到来方位および／または測定対象の前記人物までの距離について所定単位の到来方位および／または距離ごとに、機械学習により測定対象の前記人物の人数を推定する推定ステップ（Ｓ１１０１）と、
受信した前記信号から、測定対象の前記人物の生体情報を生成する情報生成ステップ（Ｓ１１０２）と、
推定された測定対象の前記人物の人数に基づいて、生成された測定対象の前記人物の生体情報を分類する分類ステップ（Ｓ１１０３）と、
測定対象の前記人物の位置情報を取得する位置情報取得ステップ（Ｓ３０６）と、
取得した前記位置情報に基づいて、測定対象の前記人物と分類された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付けステップ（Ｓ１１０４）と、
を含み、
前記分類ステップは、測定対象の前記人物の人数に関する情報を取得した場合に、推定された測定対象の前記人物の人数の代わりに、取得した前記情報に基づいて、生成された測定対象の前記人物の生体情報を分類する
ことを特徴とする生体情報処理方法。

＜付記７＞
生体情報処理装置によって実行される生体情報処理方法であって、
測定対象である少なくとも１人の人物から反射された生体情報に関する信号を受信する信号受信ステップ（Ｓ３０１）と、
受信した前記信号から、測定対象の前記人物の生体情報を生成する情報生成ステップ（Ｓ１１０２）と、
測定対象の前記人物の人数に関する情報を取得する取得ステップ（Ｓ１１０３）と、
取得した測定対象の前記人物の人数に関する情報に基づいて、生成された測定対象の前記人物の生体情報を分類する分類ステップ（Ｓ１１０３）と、
測定対象の前記人物の位置情報を取得する位置情報取得ステップ（Ｓ３０６）と、
取得した前記位置情報に基づいて、測定対象の前記人物と分類された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付けステップ（Ｓ１１０４）と、
を含む
ことを特徴とする生体情報処理方法。

＜付記８＞
生体情報処理装置であって、
測定対象である少なくとも１人の人物から反射された生体情報に関する信号を受信する信号受信部（１１１）と、
受信した前記信号から、前記信号の到来方位および／または測定対象の前記人物までの距離について所定単位の到来方位および／または距離ごとに、機械学習により測定対象の前記人物の人数を推定する推定部（１２４）と、
受信した前記信号から、測定対象の前記人物の生体情報を生成する情報生成部（１２４）と、
推定された測定対象の前記人物の人数に基づいて、生成された測定対象の前記人物の生体情報を分類する分類部（１２４）と、
測定対象の前記人物の位置情報を取得する位置情報取得部（１１１）と、
取得した前記位置情報に基づいて、測定対象の前記人物と分類された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付け部（１２６）と、
を有し、
前記分類部は、測定対象の前記人物の人数に関する情報を取得した場合に、推定された測定対象の前記人物の人数の代わりに、取得した前記情報に基づいて、生成された測定対象の前記人物の生体情報を分類する
ことを特徴とする生体情報処理装置。

＜付記９＞
生体情報処理装置であって、
測定対象である少なくとも１人の人物から反射された生体情報に関する信号を受信する信号受信部（１１１）と、
受信した前記信号から、測定対象の前記人物の生体情報を生成する情報生成部（１２４）と、
測定対象の前記人物の人数に関する情報を取得する取得部（１１２）と、
取得した測定対象の前記人物の人数に関する情報に基づいて、生成された測定対象の前記人物の生体情報を分類する分類部（１２４）と、
測定対象の前記人物の位置情報を取得する位置情報取得部（１１１）と、
取得した前記位置情報に基づいて、測定対象の前記人物と分類された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付け部（１２６）と、
を有する
ことを特徴とする生体情報処理装置。

１００ 生体情報処理装置、１１１ 送受信部、１１２ 制御部、１２４ 情報生成部、１２５ 候補領域特定部、１２６ 生体情報関連付け部

Claims (19)

1. 生体情報処理装置であって、
   測定対象である少なくとも１人の人物から反射された生体情報に関する信号を受信する信号受信部と、
   受信した前記信号から前記信号の到来方位および／または測定対象の前記人物までの距離を算出し、算出した前記到来方位および／または前記距離を用いて測定対象の前記人物の候補領域を特定する候補領域特定部と、
   受信した前記信号から、測定対象の前記人物の前記候補領域に対応する生体情報を生成する情報生成部と、
   測定対象の前記人物の位置情報を取得する位置情報取得部と、
   取得した前記位置情報に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付け部と、
   を有することを特徴とする生体情報処理装置。
2. 生体情報処理装置であって、
   複数の人物から反射された生体情報に関する信号を受信する信号受信部と、
   受信した前記信号から前記信号の到来方位および／または前記複数の人物のうち少なくとも１人の測定対象の人物までの距離を算出し、算出した前記到来方位および／または前記距離を用いて測定対象の前記人物の候補領域を特定する候補領域特定部と、
   受信した前記信号から、測定対象の前記人物の前記候補領域に対応する生体情報を生成する情報生成部と、
   測定対象の前記人物の位置情報を取得する位置情報取得部と、
   取得した前記位置情報に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付け部と、
   を有することを特徴とする生体情報処理装置。
3. 測定対象の前記人物の前記位置情報は、測定対象の前記人物の輪郭形状を光学的に測定することによって得られる位置情報である、ことを特徴とする請求項１または２に記載の生体情報処理装置。
4. 測定対象の前記人物の前記位置情報は、測定対象の前記人物によってそれぞれ異なる位置に加えられる圧力の分布を測定することによって得られる位置情報である、ことを特徴とする請求項１または２に記載の生体情報処理装置。
5. 測定対象の前記人物の前記位置情報は、測定対象の前記人物の体温の分布を測定することによって得られる位置情報である、ことを特徴とする請求項１または２に記載の生体情報処理装置。
6. 測定対象の前記人物の前記位置情報は、測定対象の前記人物が占有する空間の分布を測定することによって得られる位置情報である、ことを特徴とする請求項１または２に記載の生体情報処理装置。
7. 測定対象の前記人物の前記位置情報は、測定対象の前記人物の発した音と音の発生位置を測定することによって得られる位置情報である、ことを特徴とする請求項１または２に記載の生体情報処理装置。
8. 測定対象の前記人物の前記位置情報は、測定時に測定対象の前記人物が占有する空間を示す位置情報である、ことを特徴とする請求項１または２に記載の生体情報処理装置。
9. 測定対象の前記人物の前記位置情報は、測定対象の前記人物が装着する、前記測定対象の人物の識別情報を有するタグの検出位置によって特定される位置情報である、ことを特徴とする請求項１または２に記載の生体情報処理装置。
10. 前記生体情報関連付け部は、あらかじめ取得された測定対象の前記人物を特定する情報に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付ける、ことを特徴とする請求項１から９のいずれか１項に記載の生体情報処理装置。
11. 受信した前記信号の反射点の空間分布が異常である場合に、測定対象の前記人物と生体情報の関連付けを正常に行えないことの通知を出力する出力部をさらに備える、ことを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項に記載の生体情報処理装置。
12. 生体情報処理装置であって、
    測定対象である少なくとも１人の人物によってそれぞれ異なる位置に加えられる圧力を示す信号を受信する信号受信部と、
    受信した前記信号から得られる圧力の分布に基づいて測定対象の前記人物の候補領域を特定する候補領域特定部と、
    受信した前記信号から、測定対象の前記人物の前記候補領域に対応する生体情報を生成する情報生成部と、
    測定対象の前記人物の位置情報を取得する位置情報取得部と、
    取得した前記位置情報に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付け部と、
    を有することを特徴とする生体情報処理装置。
13. 生体情報処理装置によって実行される生体情報処理方法であって、
    測定対象である少なくとも１人の人物から反射された生体情報に関する信号を受信する信号受信ステップと、
    受信した前記信号から前記信号の到来方位および／または測定対象の前記人物までの距離を算出し、算出した前記到来方位および前記距離を用いて測定対象の前記人物の候補領域を特定する候補領域特定ステップと、
    受信した前記信号から、測定対象の前記人物の前記候補領域に対応する生体情報を生成する情報生成ステップと、
    測定対象の前記人物の位置情報を取得する位置情報取得ステップと、
    取得した前記位置情報に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付けステップと、
    を含むことを特徴とする生体情報処理方法。
14. 生体情報処理装置によって実行される生体情報処理方法であって、
    複数の人物から反射された生体情報に関する信号を受信する信号受信ステップと、
    受信した前記信号から前記信号の到来方位および／または前記複数の人物のうち少なくとも１人の測定対象の人物までの距離を算出し、算出した前記到来方位および／または前記距離を用いて測定対象の前記人物の候補領域を特定する候補領域特定ステップと、
    受信した前記信号から、測定対象の前記人物の前記候補領域に対応する生体情報を生成する情報生成ステップと、
    測定対象の前記人物の位置情報を取得する位置情報取得ステップと、
    取得した前記位置情報に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付けステップと、
    を有することを特徴とする生体情報処理方法。
15. 生体情報処理装置によって実行される生体情報処理方法であって、
    測定対象である少なくとも１人の人物から反射された生体情報に関する信号を受信する信号受信ステップと、
    受信した前記信号から、前記信号の到来方位および／または測定対象の前記人物までの距離について所定単位の到来方位および／または距離ごとに、機械学習により測定対象の前記人物の人数を推定する推定ステップと、
    受信した前記信号から、測定対象の前記人物の生体情報を生成する情報生成ステップと、
    推定された測定対象の前記人物の人数に基づいて、生成された測定対象の前記人物の生体情報を分類する分類ステップと、
    測定対象の前記人物の位置情報を取得する位置情報取得ステップと、
    取得した前記位置情報に基づいて、測定対象の前記人物と分類された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付けステップと、
    を含み、
    前記分類ステップは、測定対象の前記人物の人数に関する情報を取得した場合に、推定された測定対象の前記人物の人数の代わりに、取得した前記情報に基づいて、生成された測定対象の前記人物の生体情報を分類する
    ことを特徴とする生体情報処理方法。
16. 生体情報処理装置によって実行される生体情報処理方法であって、
    測定対象である少なくとも１人の人物から反射された生体情報に関する信号を受信する信号受信ステップと、
    受信した前記信号から、測定対象の前記人物の生体情報を生成する情報生成ステップと、
    測定対象の前記人物の人数に関する情報を取得する取得ステップと、
    取得した測定対象の前記人物の人数に関する情報に基づいて、生成された測定対象の前記人物の生体情報を分類する分類ステップと、
    測定対象の前記人物の位置情報を取得する位置情報取得ステップと、
    取得した前記位置情報に基づいて、測定対象の前記人物と分類された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付けステップと、
    を含む
    ことを特徴とする生体情報処理方法。
17. 請求項１３から１６のいずれか１項に記載の生体情報処理方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
18. 生体情報処理装置であって、
    測定対象である少なくとも１人の人物から反射された生体情報に関する信号を受信する信号受信部と、
    受信した前記信号から、前記信号の到来方位および／または測定対象の前記人物までの距離について所定単位の到来方位および／または距離ごとに、機械学習により測定対象の前記人物の人数を推定する推定部と、
    受信した前記信号から、測定対象の前記人物の生体情報を生成する情報生成部と、
    推定された測定対象の前記人物の人数に基づいて、生成された測定対象の前記人物の生体情報を分類する分類部と、
    測定対象の前記人物の位置情報を取得する位置情報取得部と、
    取得した前記位置情報に基づいて、測定対象の前記人物と分類された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付け部と、
    を有し、
    前記分類部は、測定対象の前記人物の人数に関する情報を取得した場合に、推定された測定対象の前記人物の人数の代わりに、取得した前記情報に基づいて、生成された測定対
    象の前記人物の生体情報を分類する
    ことを特徴とする生体情報処理装置。
19. 生体情報処理装置であって、
    測定対象である少なくとも１人の人物から反射された生体情報に関する信号を受信する信号受信部と、
    受信した前記信号から、測定対象の前記人物の生体情報を生成する情報生成部と、
    測定対象の前記人物の人数に関する情報を取得する取得部と、
    取得した測定対象の前記人物の人数に関する情報に基づいて、生成された測定対象の前記人物の生体情報を分類する分類部と、
    測定対象の前記人物の位置情報を取得する位置情報取得部と、
    取得した前記位置情報に基づいて、測定対象の前記人物と分類された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付け部と、
    を有する
    ことを特徴とする生体情報処理装置。

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