JP3205068B2 - Electronic equipment - Google Patents

Electronic equipment

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JP3205068B2
JP3205068B2 JP23773692A JP23773692A JP3205068B2 JP 3205068 B2 JP3205068 B2 JP 3205068B2 JP 23773692 A JP23773692 A JP 23773692A JP 23773692 A JP23773692 A JP 23773692A JP 3205068 B2 JP3205068 B2 JP 3205068B2
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良徳 荒井
英一 佐々木
光久 金矢
孝司 一宮
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  • Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)
  • Accessory Devices And Overall Control Thereof (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
  • Control Or Security For Electrophotography (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】 【0001】 【産業上の利用分野】本発明は、電子装置、さらに詳し
くは、電子装置近傍の物体を検出する検出手段に関す
る。 【0002】 【従来の技術】近年、利用者の便利性を向上させるた
め、装置機器類の自動化が益々図られるようになってき
ている。特に、本発明において着目した分野は、装置機
器に当該装置機器近傍の物体を検出するセンサを設ける
ことにより、当該装置機器へ接近する使用者を検出し、
該装置機器の自動化をより充実させたい分野である。こ
の分野の技術は、例えば、人の接近を検出してドアを自
動的に開閉させる自動ドア、人の接近を検出して操作表
示部(LCD)を自動的にON/OFFさせる銀行のキ
ャッシュディスペンサなどとして実用化されている。ま
た、画像形成装置においては、自動電源ON/OFF、
自動予熱機能等に応用されている。 【0003】自動電源ON/OFF機能とは、複写装置
などの電子装置の一例としての画像形成装置において、
装置の前面の物体(人体)の有無を検出するセンサを設
け、人体を検出していないとき(非使用時)は電源をO
FFにし、人体を検出しているとき(使用時)は電源を
ONする機能である。 【0004】自動予熱機能とは、複写装置などの画像形
成装置において、装置に前面の物体(人体)の有無を検
出するセンサを設け、人体を検出していないとき(非使
用時)は操作表示部(LCD)の表示をOFFにすると
ともに、シート上に転写された画像情報(トナー像)を
定着させる定着手段(ヒータを内蔵したローラ)の定着
温度を人体が検出されているときよりも低い温度に設定
し(予熱状態)、人体を検出しているとき(使用時)は
操作表示部の表示をONするとともに、定着温度を定着
動作可能な所定温度に設定する機能である。 【0005】而して、従来の電源ON/OFF、および
予熱の作動/解除は手動入力により実行しなければなら
なかったが、近年、上述したようにセンサを組み合わせ
て、自動で行う装置が出現してきた。 【0006】 【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の装置では、以下のような問題点があった。セン
サが装置に直面する物体の存在を検出する構成となって
いるため、非使用者であっても、装置の直前を歩きさえ
すれば使用者として認識し、電源スイッチをオンし、あ
るいは予熱状態を解除してしまう。また、この問題を回
避するためにセンサの感度を弱く設定すると、使用者が
装置の直前に立って初めて使用者と認識するため、予熱
状態解除などの制御が遅れてしまい、結局、使用者がス
イッチを操作してしまうという問題が生じていた。 【0007】 【課題を解決するための手段】本発明は、上述した課題
を解決するために、装置から装置の近傍の物体までの
距離を検出する検出手段を有し、該検出手段が物体まで
の距離を検出できる検出可能エリア内に、装置に接近す
る物体と、該接近物体と前記検出手段の間を横切る物体
が存在した場合、接近する物体と横切る物体の両方に前
記赤外線発光手段が発する赤外線が投光されるときは、
両方の物体について装置からの距離を検出し、接近する
物体には該赤外線が投光されず、横切る物体についての
み赤外線が投光されている間は、それ以前に検出されて
いた接近する物体の距離データの変化から接近する物体
の移動を予測し、再び接近する物体に赤外線が投光され
た時点で、両方の物体について距離の検出を再開する。 【0008】 【構成】本発明は、上記課題を解決するために、以下の
構成を有する。(1 )赤外線発光手段と赤外線受光手段を有し、前記赤
外線発光手段が発する赤外線を投光して物体からの反射
してくる赤外線を前記赤外線受光手段で受光することに
より、装置から該装置近傍の物体までの距離を検出する
検出手段と;該検出手段からの検出信号に基づき、検出
された物体が前記装置を使用する人か否かを、少なくと
も検出された人が前記装置に到達する以前のタイミング
で認識する認識手段と;該認識手段の認識結果により前
記装置の動作を制御する制御手段とを有する電子装置に
おいて、前記検出手段が物体までの距離を検出できる検
出可能エリア内に、装置に接近する物体と、該接近物体
と前記検出手段の間を横切る物体が存在した場合、接近
する物体と横切る物体の両方に前記赤外線発光手段が発
する赤外線が投光されるときは、両方の物体について装
置からの距離を検出し、接近する物体には該赤外線が投
光されず、横切る物体についてのみ赤外線が投光されて
いる間は、それ以前に検出されていた接近する物体の距
離データの変化から接近する物体の移動を予測し、再び
接近する物体に赤外線が投光された時点で、両方の物体
について距離の検出を再開すること、或いは、()赤
外線発光手段と赤外線受光手段を有し、前記赤外線発光
手段が発する赤外線を投光して物体からの反射してくる
赤外線を前記赤外線受光手段で受光することにより、装
置から該装置近傍の物体までの距離を検出する検出手段
と;該検出手段からの検出信号に基づき、検出された物
体が前記装置を使用する人か否かを、少なくとも検出さ
れた人が前記装置に到達する以前のタイミングで認識す
る認識手段と;該認識手段の認識結果により前記装置の
動作を制御する制御手段とを有する電子装置において、
前記検出手段が、物体までの距離を検出できる検出可能
エリア内に、装置に接近する物体と、接近する物体の後
方を通過する物体が存在した場合、接近する物体と横切
る物体の両方に前記赤外線発光手段が発する赤外線が投
光されるときは、両方の物体について装置からの距離を
検出し、後方を通過する物体には該赤外線が投光され
ず、接近する物体についてのみ赤外線が投光されている
間は、それ以前に検出されていた後方を通過する物体の
距離データの変化から後方を通過する物体の移動を予測
し、再び後方を通過する物体に赤外線が投光された時点
で、両方の物体について距離の検出を再開すること、或
いは、(3)赤外線発光手段と赤外線受光手段を有し、
前記赤外線発光手段が発する赤外線を投光して物体から
の反射してくる赤外線を前記赤外線受光手段で受光する
ことにより、装置から該装置近傍の物体までの距離と装
置からみた方向を検出する検出手段と;該検出手段から
の検出信号に基づき、検出された物体が前記装置を使用
する人か否かを、少なくとも検出された人が前記装置に
到達する以前のタイミングで認識する認識手段と;該認
識手段の認識結果により前記装置の動作を制御する制御
手段とを有する電子装置において、前記検出手段が物体
までの距離を検出できる検出可能エリア内に、装置に接
近する物体と、該接近物体と前記検出手段の間を横切る
物体が存在した場合、接近する物体と横切る物体の両方
に前記赤外線発光手段が発する赤外線が投光されるとき
は、両方の物体について装置からの距離を検出し、接近
する物体には該赤外線が投光されず、横切る物体につい
てのみ赤外線が投光されている間は、それ以前に検出さ
れていた接近する物体の距離データの変化から接近する
物体の移動を予測し、再び接近する物体に赤外線が投光
された時点で、両方の物体について距離の検出を再開す
ること、或いは、()赤外線発光手段と赤外線受光手
段を有し、前記赤外線発光手段が発する赤外線を投光し
て物体からの反射してくる赤外線を前記赤外線受光手段
で受光することにより、装置から該装置近傍の物体まで
の距離と装置からみた方向を検出する検出手段と;該検
出手段からの検出信号に基づき、検出された物体が前記
装置を使用する人か否かを、少なくとも検出された人が
前記装置に到達する以前のタイミングで認識する認識手
段と;該認識手段の認識結果により前記装置の動作を制
御する制御手段とを有する電子装置において、前記検出
手段が物体までの距離を検出できる検出可能エリア内
に、装置に接近する物体と、接近する物体の後方を通過
する物体が存在した場合、接近する物体と、横切る物体
の両方に前記赤外線発光手段が発する赤外線が投光され
るときは、両方の物体について装置からの距離を検出
し、後方を通過する物体には該赤外線が投光されず、接
近する物体についてのみ赤外線が投光されている間は、
それ以前に検出されていた後方を通過する物体の距離デ
ータの変化から後方を通過する物体の移動を予測し、再
び後方を通過する物体に赤外線が投光された時点で、両
方の物体について距離の検出を再開することを特徴とし
たものである。 【0009】 【作用】装置から該装置の近傍の物体までの距離を検出
する検出手段を有し、該検出手段が物体までの距離を検
出できる検出可能エリア内に、装置に接近する物体と、
該接近物体と前記検出手段の間を横切る物体が存在した
場合、接近する物体と横切る物体の両方に前記赤外線発
光手段が発する赤外線が投光されるときは、両方の物体
について装置からの距離を検出し、接近する物体には該
赤外線が投光されず、横切る物体についてのみ赤外線が
投光されている間は、それ以前に検出されていた接近す
る物体の距離データの変化から接近する物体の移動を予
測し、再び接近する物体に赤外線が投光された時点で、
両方の物体について距離の検出を再開することにより、
装置の操作上の利便性を大幅に向上させる。 【0010】装置概略 図1は、自動応答システムをOA機器に適用した場合の
構成概念を説明するためのブロック図で、該自動応答シ
ステムは、一個以上のセンサより構成されるセンサ部2
と、認識判断装置3と、サービス提供装置4とより構成
され、自動応答機能を実現するために各種OA機器1に
装着され、OA機器1の使用者による能動的なはたらき
かけによらず、適切な応答を行い、各種のサービスを提
供するものである。 【0011】センサ部2は自動応答する対象の物体(例
えば、近付いてくる人間)を認識するための各種データ
を作り出すためにOA機器1の表面または内部に実装さ
れ、得られたデータを認識判断装置3へと送る。センサ
の種類、実装位置およびその個数は、センサからのデー
タより検出したいパラメータ、検出対象とする方向(例
えば、操作パネルの向いている方向=OA機器正面方
向)や応答対象とする物体の大きさ(幅、高さ)、検出
精度(分解能、検出間隔)等により適宜決定される。 【0012】図2は、複写機またはファクシミリまたは
レーザ・ビーム・プリンタである画像形成装置5に複数
の距離センサ6により構成されたセンサ部の実装例を示
す図で、(a)図は画像形成装置の全体斜視図、(b)
図は平面図である。図2の例では、応答する対象の物体
を人間(操作可能者)、測定によって得るデータを画像
形成装置5から被測定物体までの距離、測定対象とする
方向を装置5の正面および側面としている。また、それ
らに加えて被測定物体の方向も得るために比較的鋭い指
向性をもった距離センサにより複数方向について距離の
測定を行う。この種のセンサには、たとえば発光部より
赤外光を対象方向に照射し、受後部でその反射光量を計
測することにより距離を測定するものや、ある周波数の
超音波を送波器より発信し、反射波を受波器によって受
けてその位相差によって距離を測定するもの等がある。 【0013】図2の例では、比較的短い検出期間で高い
分解能を得るために複数のセンサを実装し、各距離セン
サを並列動作させて測定を行う。被測定物体の方向を得
るために各センサは各々少しづつ(10度間隔)発光・
発信/受光・受信の方向をずらして実装されている。ま
た、垂直方向データ(身長等)は必要としないため、発
光・発信/受光・受信の方向を水平面上にのみ展開して
実装している。センサ部の構成は、距離センサの他に例
えばCCDを用いた画像入力装置等も考えられる。この
場合は、画像入力装置から取り込まれた画像データが認
識判断装置に送られる。 【0014】認識判断装置3は、OA機器1に内蔵また
は外付けされ、センサ部2から送られてくるデータに基
づいて認識判断を行う。例えば、図2に示した例のよう
に、物体までの距離およびその方向データからは、静止
物体と応答対象とする移動物体の認識をしたり、応答対
象とする物体(人間)がOA機器を使用するかどうか
(もしくは使用が終了したかどうか)等の行動判断を行
う。また、画像入力装置から構成されるセンサ部を持
ち、画像データを使用する装置については、応答する対
象の物体(人間)の特徴を抽出し、抽出された特徴によ
り個人の特定をおこない、個人のID(例えば、名前、
番号、等)を生成し、生成された判断データを、サービ
ス提供装置へ送る。 【0015】サービス提供装置4は、OA機器1の各部
を駆動する機能を有し、各種自動応答によるサービスを
具現化する。例えば、OA機器1に近づく応答対象の物
体があり、その物体がOA機器を使用する旨の判断デー
タが送られてきた場合に、予熱モードを自動的に解除す
るとか、反対に使用終了の判断データが送られてきた場
合には、自動的に余熱モードに遷移するといったサービ
スがこれにあたる。また、個人のIDがデータとして送
られてくる構成の装置については、使用者毎に操作部の
最適化(キー・レイアウト変更、指示画面の切り替え、
等)等のより使用しやすい環境を提供する。このサービ
ス提供装置は、専用のハード・ウェアを用意しても良い
が、OA機器の中央演算装置によりソフト・ウェア的に
機能を代行することも可能である。 【0016】認識判断装置 認識判断装置概略 図3に、認識判断装置の基本構成をブロック図で示し、
各部の動作を説明する。尚、自動応答システムが実装さ
れているOA機器は画像形成装置とし、認識判断装置に
データを送ってくるセンサ部の構成は、図2に示したよ
うに指向性の強い複数の距離センサを発光・受信/受光
・受信の方向を水平面上に展開して実装したものとして
以下の説明を行う。認識判断装置3は、センサ駆動部
7、パラメータ抽出部8、認識判断部9、後処理部1
0、制御部11、入出力管理部12、記憶装置13、デ
ータ線14、制御線15、外部I/F(インターフェイ
ス)線16より構成される。 【0017】センサ駆動部7は、距離センサ6の駆動お
よび測定された距離データの受信をおこなう。制御部1
1からのサンプリング信号に基づき、各距離センサ6を
駆動し物体までの距離を計測する。しかる後、測定結果
データをパラメータ抽出部8へと送出する。パラメータ
抽出部8では、各物体までの距離データより応答対象と
する物体の認識および各種判断に必要となる特徴量パラ
メータを測定された距離データより抽出、計算する。生
成されたパラメータおよびその付加情報は、認識判断部
9へ送られると共に、適宜記憶装置13に書き込まれ、
必要に応じて他のブロックより読みだされる。 【0018】認識判断部9は、制御部11からの要求信
号により応答対象の物体に関わる判断をおこなう。パラ
メータ抽出部8により生成されたパラメータを直接また
は記憶装置13を介して受け取り、例えば、応答対象の
物体が画像形成装置の使用者であるか否か(画像形成装
置を「使う」か「使わない」か)、画像形成装置の使用
を終了したか否か(「使用中」か「使い終った」か)、
等の判断を行う。 【0019】後処理部10は、判断結果を取りまとめて
最終的に外部に出力する形式に整える。例えば、応答対
象とする物体が複数存在する場合の処理がこのブロック
でおこなわれる。制御部11は認識判断装置全体の制御
をおこなう。入出力管理部12を介して外部(画像形成
装置)と通信をおこない、また、各ブロックに制御信号
を送ることによりコントロールする。 【0020】入出力管理部12は、外部I/F線16を
通して外部(画像形成装置)とのインターフェイスをつ
かさどる。また、外部との同期をとるためのバッファと
しても機能する。入出力される信号には、後処理部10
で生成されサービス提供装置に送られる判断データの他
に、認識判断装置と画像形成装置との間の各種リクエス
ト、タイミング信号、等の制御信号も含まれる。 【0021】記憶装置13は、各ブロックで生成された
ダーテを必要に応じて蓄えておくRAM、および、各ブ
ロックを動かすのに必要なプログラムおよびデータを蓄
えておくROMにより構成され、各ブロックによりデー
タの読み出し/書き込みがおこなわれる。データ線14
は各データの伝送に使用される。制御線15は制御信号
の伝送に使われる。外部I/F線16は、外部(画像形
成装置)とのインターフェイスのための制御信号および
データの伝送に使われる。 【0022】センサ駆動部 センサ駆動部7は、制御部11から制御線15を介して
周期T(Tは認識する応答対象とする物体の移動速度に
比べて十分に短い周期でなければいけない)で送られて
くるサンプリング信号に従って画像形成装置に実装され
ている距離センサ6を駆動する。各距離センサは同時
(並列)に駆動され、1サンプリング周期(時間間隔
T)に1回距離の測定をおこなう。測定データは、セン
サ駆動部7内でアナログ・データからデジタル・データ
へと変換され、どのセンサにより測定されたデータかを
識別できる方法(例えば、各データにセンサの識別番号
を付加する)によりパラメータ抽出部8へと送られる。 【0023】パラメータ抽出部 パラメータ抽出部8では、センサ駆動部7より送られて
きた距離データから認識に必要なパラメータを抽出す
る。尚、各距離センサは、図4に示すように、画像形成
装置5の中心を中心として10度間隔で…(ただ
し、10番目〜19番目については、〇10,〇11,
…〇19のように記す)の19方向について測定を行う
ように(ただし、測定を行う方向は、画像形成装置の測
面および正面方向のみとし、ここでは背面については考
えない)実装されており、時間間隔Tで同時に物体まで
の距離の測定を繰り返すものとする。図4中の各矢印は
センサの発光・発信/受光・受信方向を表す。 【0024】パラメータ抽出部は時間間隔Tで(測定を
行なう度に)以下の処理を行なう。 位置検出 (1)測定結果のストア いま、画像形成装置5が、図4に示すように、前方方向
および側方のうちの一方向に壁等の静止物体17がある
ような場所に設置されていたとし、距離センサによって
物体までの距離の測定が可能な最大距離をRmaxする。
この測定可能距離とは、距離センサ自体の測定可能距離
のほかに、各測定可能方向間の隙間(測定が行なわれな
い範囲)が応答対象とする物体(人間)の大きさに比べ
十分小さくなるような範囲である。図4の例では、19
の測定方向のうち、白抜き文字で示した方向に関して距
離センサの測定可能距離内に何らかの静止物体(この場
合は壁、以下障害物と記す)17がある。パラメータ抽
出部8は一回の測定毎に記憶装置(メモリ)13に距離
データをその測定方向(距離センサ番号)と共に蓄えて
おく。図4の場合について記憶装置13内に書き込まれ
る距離データの例を、図5に模式的に示す。ここで、図
5において、rdは方向dについての測定結果(物体ま
での距離)を表し、また、∞記号は物体が測定されなか
った(Rmax)よりも近くに物体が何もなかった)こと
を示している。パラメータ抽出部8は、時間間隔Tで測
定を行う度に、測定結果を記憶装置13内の所定の番地
に書き込む。 【0025】(2)環境情報の更新 距離センサの測定可能範囲内にあり、画像形成装置5に
能動的に働きかけない物体(=障害物:例えば、壁、
机、椅子、等)の位置情報を環境情報と呼ぶことにす
る。パラメータ抽出部8は、これらの物体と、画像形成
装置5に能動的に働きかける可能性のある物体(=動い
ている物体:例えば、人間、等。以下、対象物体と記
す)とを区別するために、記憶装置5内の環境情報を参
照する。環境情報は、概念的には図5に示した各方向に
ついての距離の表のような形式をしており、各方向につ
いてどの距離に障害物があるかを表している。 【0026】環境情報は、画像形成装置5に対象物体が
距離センサの測定可能範囲で活動する期間よりも十分長
い期間(例えば、電源投入以降後)に各方向について測
定された最大距離をそれぞれ選択することにより作成さ
れる。上記期間内に測定された方向dについての最大距
離をrdmaxとすると、環境情報は概念的に図6にように
示される。時間間隔Tで測定を行う毎に、各方向につい
て測定された距離rdと環境情報rdmaxとが比較さ
れ、もし、rd>rdmaxの関係が成り立てば、環境情報
をrdで置き換える。このようにして、十分長い時間が
経過した後、環境情報が作られる。例えば、図4のよう
な環境に設置された画像形成装置で、十分に長い時間
(距離センサの測定範囲内に人間等の動く物体が存在し
ない時期を経れば十分である)が経過した後の環境情報
は図7のようになる。ただし、rdは図4の場合におけ
る方向dについての障害物までの距離を表す。 【0027】(3)物体検出 環境情報の更新をおこなった後、パラメータ抽出部8は
以下の方法で物体検出を行う。例えば、時間t0におけ
る状態が図8に示すように、の方向から対象物体18
が近づいて来る場合を考える。(1)の手順で記憶装置
内に書き込まれた図8の場合についての距離データを図
9に示す。ただし、rdtは時刻tにおける方向dについ
ての物体までの距離とする。パラメータ抽出部8はこの
距離データと、(2)の手順により作成され記憶装置5
内に蓄えられている環境情報とを比較することにより対
象物体を検出する。具体的には、例えば、各方向につい
て環境情報に書かれている距離と距離データとの差をと
る。図9の場合について環境情報との距離データとの差
をとった結果を図10に示す。図10によると、方向
について距離データと環境情報との差が生じており、こ
のこと(環境≠距離データ)によりの方向に対象物体
18が認識される。いま、画像形成装置の中心を原点と
し、〇10の方向を角度θ=0とするような極座標系を
考えると、図8の例での対象物体18の位置は
(r5t0,50°)で表される。物体が認識されると、
その位置(距離、および方向)が記憶装置13内の所定
の位置に書き込まれる。 【0028】ところで、移動物体18が画像形成装置に
近づくにつれて、複数の距離センサに同一の物体が測定
されることがあるが、この場合は以下のような方法によ
り位置を算出する。図11の例では同一の物体がおよ
びの方向でセンサに測定されており、上記手段による
と2つの位置(r6,θ6(=40°))および(r7
θ7(=30°))が検出される。そこで、2つ以上の
位置が検出された場合には、その各々の間の距離を計算
し、その全ての距離が予め定められている値Lmin(た
だし、Lminは応答対象とする物体(=人間)の大きさ
から決定される)よりも小さく、かつ、検出方向がとな
りあっているような各点は、一つの位置としてまとめら
れる。2点の場合にはその中点の位置にまとめられ、3
点以上の場合にはその重心の位置にまとめられ、1つの
位置を生成する。図11の例では検出される2点間の距
離lは、 【0029】 【数1】 【0030】であり、l<Lminの時には2点は一つに
まとめられ、新たにその中点が位置として採用される。
また、3点以上の場合には、図12に示すように、l1
<Lminかつl2<Lminかつl3<Lminの時に限り3
点はまとめられ、3点の重心Gが対象物体の位置として
採用され記憶装置に書き込まれる。 【0031】物体追跡 (1)一物体の追跡 一度対象物体が距離センサの測定可能範囲内で認識され
ると、対象物体の追跡が行なわれる。例えば、図8の例
に示した対象物体18が時刻t1(=t0+T)に図1
3に示すように移動したとすると、前述した方法により
物体位置(r6t1,40°)が検出される。ここで、も
しそのl測定間隔時間前(時間T前)の対象物体の位置
情報が記憶装置13内にストアされていた場合、移動速
度vおよび移動方向φの計算が行なわれる。図13の例
に示した対象物体18については、既に図8の例で計算
された位置情報が記憶装置13内にストアされているの
で、移動速度vおよび移動方向φの計算が行なわれる。 【0032】以下に図8および図13を例にとり、その
計算方法を説明する。時刻t0からt1の間の対象物体
18の移動距離をlt1、平均速度をvt1、座標原点(画
像形成装置の中心)と時刻t0における対象物体18の
位置とを結ぶ線と、時刻t0における対象物体18の位
置と時刻t1における対象物体18の位置とを結ぶ線と
のなす角(移動方向)をφt1と定義すると、各パラメー
タの表す量は図14に示すようになる。図14におい
て、lt1は、 【0033】 【数2】【0034】となる。式3,式5,式6によって計算さ
れた移動速度v、移動方向φは、先に計算された位置
(r,θ)とともに記憶装置13に書き込まれる。以上
のような操作を時間間隔tごとに繰り返すことにより、
記憶装置13内には位置情報r,θ,およびもしその1
回前に測定した位置情報があれば、移動速度v、移動方
向φが時間間隔tごと物体の軌跡情報として順次蓄えら
れていく。物体18の軌跡情報は、記憶装置13内では
リスト、またはリングバッファ等のデータ形式で蓄えら
れているが、概念的には表のようなものと考えてさしつ
かえない。図13の時間T後(=t2)の対象物体18
の移動の様子を図15に、そのさらに時間T後(=t
3)の物体の移動の様子を図16に、そして物体が時刻
t0からt3の間に図8,図13,図15,図16で示
したように移動した場合に得られる軌跡情報の概念図を
図17に、それぞれ示す。 【0035】(2)複数物体の追跡 距離センサ6の測定範囲内に複数の対象物体が存在する
場合には、記憶装置内に対象物体毎に複数の軌跡情報を
生成し追跡をおこなう。例えば、図18に示すように対
象物体Aおよび対象物体Bの2つの対象物体が存在して
いる場合を考える。記憶装置内には対象物体Aおよび対
象物体Bについて2つの軌跡情報が生成される。図18
の状態では、対象物体Aの位置として(r6,θ6(=4
0°))、対象物体Bの位置として(r12,θ12(=−
20°))が検出され、各々の軌跡情報が書き込まれて
いるものとする。図18の状態から1サンプリング周期
(時間間隔T)後の状態を図19に示す。物体検出によ
り位置1(r7,θ7(=30°))および位置2
(r11,θ11(=−10°))の2つの位置が検出され
る。可能性としては、図20に示すように、対象物体A
が位置1に、対象物体Bが位置2それぞれ移動した(場
合A)か、または対象物体Aが位置2に、対象物体Bが
位置1にそれぞれ移動した(場合B)という2通りが考
えられるが、以下のような方法でそれぞれの位置をどち
らの軌跡情報に書き込むかを決定する。 【0036】上記2つの場合についてそれぞれ移動方向
φおよび速度vを式5および式6により計算する。場合
Aについて計算された対象物体Aの移動方向をφA2、移
動速度をvA2、対象物体Bの移動方向をφB4、移動速度
をvB4、また、場合Bについて計算された対象物体Aの
移動方向をφAb、移動速度をvAb、対象物体Bの移動方
向をφBb、移動速度をvBbとする。また、1サンプリン
グ周期(時間間隔T)前の状態(図18の状態における
対象物体Aの移動方向をφApre、移動速度をvApre、対
象物体Bの移動方向をφBpreとすると、対象物体Aの移
動方向の変化量δφA、移動速度の変化量δvA、対象物
体Bの移動方向の変化量δφB、移動速度の変化量をδ
Bは、 【0037】 【数3】 【0038】と表される。ここで、対象物体iに関する
変化量eiを以下の式9により定義し、さらに場合nに
ついての総変化量Enを以下の式10により定義する。 【0039】 【数4】 【0040】但し、αおよびβは、移動方向の変化量δ
φiおよび移動速度の変化量δviにそれぞれ重み付けを
するための定数である。対象物体と検出位置との組み合
わせには、総変化量の最も少ない場合についての対象物
体と検出位置との組み合わせを採用するものとする。場
合Aおよび場合Bの総変化量Ea,Ebは、 【0041】 【数5】 【0042】となり、Ea<Ebとなることより場合Aに
ついての対象物体と検出位置との組み合わせを採用し、
対象物体Aの軌跡情報には位置1(r7,θ7(=30
°))、移動方向φAa、移動速度vAaが、また、対象物体
Bの軌跡情報には位置2(r11,θ11(=−10°))、移
動方向φBa、移動速度vBaがそれぞれ書き込まれる。 【0043】3つ以上の対象物体が距離センサの測定範
囲内に存在する場合にも同様に可能性のある全ての場合
について、対象物体と検出位置との組み合わせを作り、
各場合について総変化量Eを計算することにより軌跡情
報に書き込むデータを決定する。総変化量Eが計算でき
ない対象物体が含まれる場合には、例えば、移動距離1
が最小になるように(1サンプリング周期(時間間隔
T)前と比べて、近い物体の検出位置同士を対応させ
て)対象物体と検出位置との対応をとるなどの処理をお
こなう。 【0044】図21の対象物体Aおよび対象物体Bの例
のように複数の対象物体が画像形成装置から見て重なり
あった(同一のセンサの測定方向上に存在する)場合、
検出される対象物体の数が一時的に減少する。このよう
な場合には、以下のようにして追跡をおこない、軌跡情
報を生成する。図21の例では、の方向に物体を検出
し、位置(r9,θ9(=10°))が得られる。ここ
で、1サンプリング周期(時間間隔T)前の対象物体A
および対象物体Bの位置をそれぞれ(rApre,θApre
および(rBpre,θBpre)とし、また、図22に示すよ
うに、検出された位置に対象物体Aおよび対象物体Bが
それぞれ到達したと考えたときの移動方向および移動速
度を、φA,vAおよびφB,vBとすると、式5および式
6より、 【0045】 【数6】 【0046】となる。また、1サンプリング周期(時間
間隔T)前の対象物体Aおよび対象物体Bの移動方向お
よび移動速度を、φApre,vApreおよびφBpre,vBpre
とすると、それぞれの変化量eAおよびeBは式10よ
り、 【0047】 【数7】 【0048】となる。検出された位置を、変化量の少な
い方の対象物体の位置とするものとすると、図22の例
の場合には、eB<eAより、検出された位置は対象物体
Bの軌跡情報に書き込まれる。この場合、位置の確定し
ない対象物体Aに関しては、軌跡情報の書き込みが保留
され、位置が確定した時点に、時刻を遡って軌跡情報が
書き込まれる。例えば、1サンプリング周期(時間間隔
T)後に対象物体Aの位置が(rApost,θApost)に確
定したとすると、2点(rApre,θApre)と
(rApost,θApost)との中点が保留されていた位置
(rA,θA)に割り当てられる。以下、同様にnサンプ
リング周期(時間間隔nT)後に位置が確定した場合に
は、2点をn個に内分する点がそれぞれ保留されていた
位置に割り当てられ軌跡情報に書き込まれる。 【0049】3個以上の対象物体が距離センサの測定範
囲内に存在し、対象物体が画像形成装置から見て重なり
あった(同一のセンサの測定方向上に存在する)場合に
も、同様にして各対象物体について変化量eを計算しそ
れらを比較することにより対象物体と検出位置との対応
をとる。 【0050】認識判断トリガの生成 近づいてくる対象物体17までの距離rが、ある値Lmi
n以下になると、パラメータ抽出部8は対象物体17に
関する距離判断を行うため制御部11に対して認識判断
トリガを送る。複数の対象物体が測定範囲内に存在する
場合には、対象物体のうちどれかまでの距離rがある値
Lmin以下になる毎にこの動作が動こる。認識判断トリ
ガは制御部11で認識判断要求信号に変換され、認識判
断部9に送られる。同様に、画像形成装置を使用してい
る対象物体が遠ざかる際に、対象物体までの距離rが、
ある値Lmin以上になると、パラメータ抽出部8は対象
物体に関する認識判断を行うために制御部11に対して
認識判断トリガを送る。複数の対象物体が測定範囲内に
存在する場合も近づく場合と同様である。図23に判断
認識トリガ生成の様子を示す。 【0051】Lminの値は、普通は認識判断装置が認識
判断結果(=例えば、対象物体が画像形成装置に作用す
るか否か)をサービス提供装置に出力しなければならな
い距離に設定される。この距離は、認識判断装置からの
出力結果によってもたらされるサービスの種類およびサ
ービスにかかる時間、対象物体の移動速度、等によって
適宜決定される。Lmaxの値は、距離センサの測定最大
距離(図4のRmax)以内の距離に適宜設定される。認
識判断トリガを出力した後、認識判断を行う必要のある
対象物体の軌跡情報に関するデータ(軌跡情報が格納さ
れている記憶装置内のアドレスや、軌跡データのサイ
ズ、対象物体が近づいてきているのか遠ざかっているの
か、等、認識判断部で軌跡情報のアクセスの際に必要と
されるデータ)を認識判断部9へ送る。 【0052】認識判断部 認識判断部9では、制御部11からの要求により応答対
象の物体に関わる判断をおこなう。認識判断要求信号を
制御部11から受け取った後、パラメータ抽出部8より
認識判断を行う必要のある対象物体の軌跡情報に関する
データ(軌跡情報が格納されている記憶装置13内のア
ドレスや、軌跡データのサイズ、対象物体が近づいてき
ているのか遠ざかっているのか、等、軌跡情報のアクセ
スに必要とされるデータ)をパラメータ抽出部8より受
け取る。しかる後、記憶装置13内の認識判断を行う必
要のある対象物体の軌跡情報にアクセスし所定の処理を
おこなうことによって、例えば、対象物体が近づいてく
る場合には画像形成装置の使用者であるか否か(画像形
成装置を「使う」か「使わない」か)、遠ざかっていく
場合には画像形成装置の使用を終了したか否か(「使用
中」か「使い終わったか」か)、等の判断を行い、その
結果を後処理部10へ出力する。以下に認識判断の処理
のうち、対象物体が近づいてくる場合について画像形成
装置を「使う」か「使わない」かの判断をおこなうため
の処理の幾つかの例を説明する。 【0053】前処理 対象物体に関する認識判断のために、認識判断部9では
軌跡情報から幾つかのパラメータの生成を行う。距離セ
ンサの測定範囲内に基準とする距離を1つ以上幾つか設
ける。例えば、図24のように画像形成装置の中心から
距離L0,L1,L2,…,L(n−1)のn個の基準
距離(但し、L0<L1<L2<…L(n−1)の関係
が成り立つものとする)を設けるとする。ここで、画像
形成装置から最も近い距離L0の基準距離は、Lmin
(パラメータ抽出部により認識判断トリガが生成される
距離)に等しいものとする。基準距離Lmにおける軌跡
情報を、時刻tLm、距離rLm(=Lm)、方向θLm、移
動速度vLm、移動方向φLmとし、また、距離L(m−
1)とLmとの間の移動速度の変化量をΔvLm(=vLm
−vLm-1))、移動方向の変化量をΔLm(=φLm−φL
(m-1))とし、各距離についてパラメータを生成する
(但し、距離L0における移動速度の変化量ΔvL0と移
動方向の変化量Δφ0とを除く)。各距離について生成
されたパラメータを概念的に図25に示す。生成された
パラメータは、さらに次の段階で利用可能なように処理
をされる。例えば、値範囲によりグループ分けされその
グループ番号に変換されたり、ある値範囲についての正
規化処理等がおこなわれる。 【0054】認識判断処理 前処理段階で生成されたパラメータを使い認識判断をお
こなう方法のうち、ニューラル・ネットワークを使う方
法について以下に述べる。例えば、対象物体が画像形成
装置を「使う」か「使わない」かを判断するための以下
のようなニューラル・ネットワーク21を用意する。図
26に入力層22、中間層23、出力層24の3層から
構成される階層型ニューラル・ネットワークによる認識
判断用ニューラル・ネットワーク21の模式図を示す。
入力層22は入力する各パラメータに対応しており、出
力層24は各判断(この場合は「使う」および「使わな
い」)に対応している。ここで使われるニューラル・ネ
ットワークは、予め実験等により収集された特徴的なパ
ターンを教師データとして、所定の方法(例えば、バッ
クプロパゲーション)で学習しておく。つまり、各パラ
メータを入力とし、その時対象としている物体が画像形
成装置を「使う」か「使わない」かを学習させておくも
のとする。 【0055】認識判断処理の際は、制御部からの制御信
号により軌跡情報より生成されたパラメータが認識判断
用のニューラル・ネットワークに入力され、その際のニ
ューラル・ネットワークの出力層24のうち、最も強く
発火した(最も出力値の大きい)ユニットに対応する結
果を認識判断結果として後処理部10へと出力する。同
様の仕様で、対象物体が画像形成装置を「使用中」か
「使い終わった」かを判断するためのニューラル・ネッ
トワークを用意し、認識判断結果を後処理部10へと出
力する。 【0056】後処理部 後処理部10では認識判断結果を取りまとめて最終的に
外部に出力する形式に整えた後、必要ならば制御部11
に状態変化を通知した後、入出力管理部12へ認識判断
データを送る。例えば、図27に示すように距離センサ
の測定範囲に対象物体が複数存在する場合について考え
る。(a)の例の場合には、対象物体Aがすでに画像形
成装置を使用中である所に、新たに画像形成装置を使用
しようとしている対象物体Bがやってくる。この場合、
対象物体Bが画像形成装置から距離Lminにさしかかっ
たところで認識判断トリガが生成され、認識判断部9に
より対象物体Bが画像形成装置を「使う」と判断される
が、この判断はマスクされるか保留されないと、対象物
体Aが使用中にもかかわらず対象物体Bに対するサービ
スが開始されるといった不具合が生ずる。逆に(b)の
例の場合のように、対象物体Bが画像形成装置を使用中
である状態で、前の使用者である対象物体Aが立ち去っ
たとする。この場合、対象物体Aが画像形成装置から距
離Lmaxにさしかかったところで認識判断トリガが生成
され、認識判断部9により対象物体Aが画像形成装置を
「使い終わった」と判断されるが、この判断もマスクさ
れるか保留されないと、対象物体Bが使用中にもかかわ
らずサービスが開始される(余熱モードに遷移したりオ
ートリセットがかかったり等)といった不具合が生ず
る。後処理部10では必要ならば制御部11を通して外
部(画像形成装置)の情報(例えば、コピー中であるか
否か、等)を取り込み、複数の対象物体に関する判断を
マスクしたり保留したりすることにより状態を変化させ
る必要が生じた場合にのみ、入出力管理部12へ認識判
断データを送る。 【0057】制御部 制御部11は認識判断装置全体の制御をおこなう。おも
な制御内容には次のようなものがある。 【0058】(1)各ブロックのタイミング処理 認識判断装置内の各ブロック(センサ駆動部7、パラメ
ータ抽出部8、認識判断部9、後処理部10、入出力管
理部12)間でのデータの受渡しのための同期処理をお
こなう。例えば、あるブロックAからあるブロックBに
対してデータが転送される場合、まず、ブロックAから
制御部11に対してデータ送信要求が出される。制御部
11はブロックBに対してブロックAからのデータ受信
要求信号を送り、ブロックBの受信準備が完了したこと
を確かめた後、ブロックAにデータ送信要求信号が送ら
れる。ブロックAでは制御部11からのデータ送信要求
信号を受け取った後、データの転送を開始する。 【0059】(2)各ブロックの要求処理 認識判断装置内の各ブロックから送られてくる要求(例
えば、パラメータ抽出部で発生する認識判断トリガ、各
ブロックで発生するエラーに対するリカバリー要求、
等)について定められた処理をおこなう。 【0060】(3)記憶装置のアクセス管理 複数のブロックが同時に記憶装置へのアクセスをおこな
わないように(読み出し/書き込みがぶつからないよう
に)、アービトレーションをおこなう。認識判断装置内
の各ブロックは、記憶装置にアクセスする際には制御部
にアクセス権を要求し許可された場合にのみアクセスで
きる。 【0061】(4)外部とのインターフェイスの制御 外部(画像形成装置)からのクロック信号やリセット信
号を入出力管理部12を通して受け取り、外部と認識判
断装置内の各ブロックとの同期処理をおこなう。また、
外部情報(画像形成装置の状態、例えば「稼働中である
/ない」や、操作パネルの情報、等)を取り込み、認識
判断に必要なものについては、対応する各ブロックへ転
送する。 【0062】外部からの種々の要求を入出力管理部12
を通して受け取り、その要求に答える処理をおこなう。
例えば、外部から対象物体の軌跡情報が要求されると、
記憶装置内の所定のエリアから軌跡情報を読み出し、入
出力管理部12を通して出力する等の処理がこれにあた
る。また、認識判断装置内でエラー等が発生した際の外
部への要求(例えば、操作パネルにエラーの表示をおこ
なう、等)も制御部11で生成され、入出力管理部12
を通して外部に出力される。 【0063】入出力管理部 入出力管理部12は、外部I/F線16を通じての外部
(画像形成装置)とのインターフェイスをつかさどる。
また、外部との同期をとるためのバッファとしても機能
し、各入出力データ/信号は入出力管理部12でラッチ
され同期をとられる。入出力される信号には、後処理部
10で生成されサービス提供装置に送られる対象物体に
関する判断データの他に、認識判断装置と外部との間の
各種要求、タイミング信号、等の制御信号も含まれる。 【0064】記憶装置 記憶装置13は、各ブロックで生成されたデータを必要
に応じて蓄えておくRAM、および各ブロックを動かす
のに必要なプログラムおよびデータを蓄えておくROM
により構成され、各ブロックによりデータの読み出し/
書き込みがおこなわれる。 【0065】サービス提供装置 サービス提供装置概略 サービス提供装置4は、OA機器の各部の駆動する機能
を有し、認識判断装置3で生成された各種判断結果を受
り取りそれに対応する自動応答によりサービスを具現化
する。また、必要があれば認識判断部に対して対象物体
に関するより詳しい情報を要求する。サービス提供装置
4は概念的な装置であり、その実現形態には幾つかの方
法が考えられる。特に、専用のハード・ウェアを用意す
ることを規定せず、OA機器の中央演算装置等によりソ
フト・ウェア的に機能を代行することの可能なサービス
についてはそのような方法で実現したほうがよい。 【0066】人を対象としてサービス OA機器に近づく応答対象の物体(人)があり、その物
体がOA機器を使用する旨の判断データが送られてきた
場合には、以下のようなサービスを実行する。 (1)AI(Artificial Intelligence)余熱機能 (2)AI自動電源スイッチング機能 (3)AI圧板自動開閉機能 (4)AI自動割り込み機能 (5)高さ可変機能 【0067】また、OA機器を使用中だった人が操作を
終了しOA機器を離れ、使用を終了した旨の判断データ
が送られてきた場合には、以下のようなサービスを実行
する。 (1)AI余熱機能 (2)AI自動電源スイッチング機能 (3)AI圧板自動開閉機能 (4)AI自動割り込み機能 (5)AIオートリセット機能 (6)AI原稿・コピー忘れチェック機能 【0068】個人を対象としたサービス OA機器に近づく応答対象の物体(人)があり、個人の
IDがデータとして送られてくる構成の装置について
は、以下のようなサービスを実行する。 (1)オペレーションパネルAI自動設定機能 (2)AIガイダンス機能 (3)管理機能 (4)AI自動割り込み機能 (5)AIオートリセット機能 (6)メッセージ伝言機能 【0069】次に、画像データによる使用者認識/個人
認識について説明する。 使用者認識 前述の自動応答システムでは、センサとして赤外線セン
サなどの距離センサを使用した例をあげた。次に、距離
情報ではなく、画像データを処理することによって得ら
れる、対象物体(人物)が近づく際の体や顔の向きなど
の情報を基に、その人が「使用する人」であるのか、
「単なる通過者」であるのかを認識/判断する方法につ
いて説明する。距離センサを使用した場合の構成例であ
る図1、実装例である図2、認識判断装置の基本構成で
ある図3などは、以下に述べる画像データによる認識方
式での場合も全く同様である。但し、距離センサ2は、
CCDやMOS、撮像管などを使用した何らかの画像デ
ータ入力のためのセンサである必要がある。図3のパラ
メータ抽出部8では、画像データなどから必要な情報を
画像処理などによって抽出することになる。 【0070】さて、本認識判断装置が付帯されている複
写機などの画像形成装置5を使用する為に近づいて来る
人の動作を考えてみよう。特に、障害物のない場合、通
常人は、使いたい装置に対して真っ直ぐに歩いてくると
考えてよい。つまり、使用したい装置に対して体の向き
を真っ直ぐにして近づいて来る。また、何らかの障害物
などがあったりして、真っ直ぐに近づいて来れない場合
でも、目標の装置の位置まで近づくまでに、その装置が
見える範囲に来れば、少なくとも何回かはその装置を直
視すると考えてよい。つまり、使用したい装置に対し
て、顔の向きが幾度となく真っ直ぐ向くことになる。こ
のような、人間が自然に振る舞う行動をルールとして蓄
えておき、画像処理などによりこれらの行動を抽出/判
定することにより、対象人物が「使用者」なのか単なる
「通過者」なのかを判断する。 【0071】以下、図28を参照して具体的な判断の仕
方の簡単な例について説明する。撮影した画像データに
おいて、人物が撮影されているかをまず判断しなければ
ならない(step1)。これには、例えば、誰も映ってい
ない画像データを保持しておき、撮影された画像データ
との差分をとることなどにより可能となる。つまり、現
在撮影した画像データから背景部分を消去することによ
り、残った部分は、背景でない何らかの移動する物体、
つまり対象人物であることが分かる。 【0072】次に、対象人物の画像データにおいて、体
もしくは顔の向きを検知しなければならない(step
2)。検知と言っても、こちらを向いているか否かを判
断すればよい。非常に単純な例としては、撮影された人
物の体もしくは顔の向きがこちらを向いていれば使用者
として判断してもよい。しかし、通常唯一度だけこちら
を向いていたからといって、単純には判断しがたい。つ
まり、これだけでは十分な精度は得られない。そこで、
例えば、カウンタを設け、こちらを向いていたと観測さ
れる回数をそのカウンタによって記憶しておき、あらか
じめ設定しておいた回数分だけ観測されたときに「使用
者」であると判断しても良い。 【0073】また、向きをyes/noではなく、例え
ば、角度数等によって数値化して観測し、そのデータ列
によって判断してもよい。この場合、あらかじめ「使用
者」のデータ列パターンを記憶しておき、その記憶して
おいた表を参照することにより判断してもよいし、時間
と向きをパラメータとして適度な重みパラメータを付加
した評価関数によって判断してもよいし、「使用者」の
行動パターンを自然言語的なルール(例えば、短時間に
何回もこちらを向いたら、使用者である。等)によって
記述しておき、ファジィ推論によって判断してもよい
し、あらかじめ「使用者」の行動パターンをニューラル
ネットワークに記憶させ、観測されたデータ列を入力と
してニューラルネットワークから「使用者」であるか否
かを出力させるようにしてもよい。 【0074】また、本認識処理を実施するための構成
は、基本的には、前述のものと特に大きくは変わりはな
いが、図1における距離センサ2は、CCDなどの画像
入力センサに変わる。また、近づいて来る対象物体(対
象人物)が撮影された画像データは、図3のパラメータ
抽出部8で処理される。ここで抽出すべき特徴量(デー
タ/情報)は、先に述べた対象人物の顔又は体の向きで
ある。また、認識判断部9では、先に述べた表参照や、
評価関数、ファジィ推論、ニューラルネットワークなど
により判断処理を行うことになる。 【0075】個人認識 人物である対象物体を特定の個人であることを認識する
ことを、個人識認と呼ぶ。個人認識においては、更に大
きな2つの認識に分けられる。一つは、あらかじめ登録
されている個人を特定するという認識(既個人特定化識
別)と、もう一つは、特に個人を登録しておくのではな
く、ある時点で観測された対象人物に対し、同じ人であ
るか否かを認識(逐次同一人物判別)するものである。
前述の自動応答システムでは、センサとして対象物体の
位置を計測するために、距離センサを具備する例を示
し、その一具体例として赤外線や超音波センサなどを挙
げて説明した。ここでは、対象人物の個人認識に関する
例を示すが、この場合センサの具体例としては、CCD
などによる画像入力後、画像データを処理する例を中心
として述べる。 【0076】この場合、図1に示された認識判断装置3
において個人認識を行い、距離センサ2は画像データが
入力できるセンサとなるだけで、基本的な構成は何ら変
わらない。以下では、説明を簡単にするために一つの画
像入力センサを例として説明するが、図1、図2などで
示したのと同様に複数のセンサを設けても良い。なお、
センサとしてCCDなどの画像入力装置を用いても、前
述の自動応答システムで説明した対象物体までの位置を
観測することは、現在の画像処理技術をもってすればな
んら問題なく可能である([「ロボット」bit 増刊、pp
711/724,1976年7月号],[「立体視」日本ロボット学会
誌,Vol.1,pp30/35,1983]など参照)。つまり、画像
入力センサは、距離センサの一具体例に過ぎず、例え
ば、1台の固定されたセンサから撮影された画像データ
から対象物体の位置を求めるには、対象人物の足の位置
の画像データ座標を抽出し、実世界の座標データにマッ
ピングすればよいし、センサが複数台ある場合は、三角
測量の原理を応用(両眼立体視法)すれば対象物体まで
の位置を観測できる。よって、センサが前述の赤外線セ
ンサなどから画像センサに変わったとしても、前述まで
の処理は同様に可能であるばかりか、以降に説明する個
人認識においても有用なセンサとなる。 【0077】既個人特定化識別 画像データから、既に登録されている個人を特定化す
る、既個人特定化識別についてその処理方法を述べる。
識別技術は古くから存在し、例えば、文字認識などで実
用化されている。既個人特定化識別においても、同様の
技術/原理で行える。原理を簡単に説明すると、あらか
じめ辞書と呼ばれる特定化すべきものの特徴について記
述したものを用意し、観測された入力データの特徴を抽
出し、辞書の各内容と比較して、最も特徴が合致してい
るものを、特定されたものとするわけである。また、こ
のような識別論的なアプローチのほかにも、表参照方
式、評価関数方式、確信度計算方式、ファジィ推論方
式、ニューラルネット方式なども知られている。 【0078】個人を識別するためのデータとして、あら
かじめ登録しておなかければいけない個人に関する情報
つまり特徴は、画像処理などによって得られる特徴であ
れば何でもよいが、個人を見分けるのに良いものでなけ
ればならない。例えば、身長、体重(体積)、性別、体
や顔の大きさや形、眼鏡の有無などが考えられる。身長
は画像データより頭から爪先までの画素数を実際の長さ
に変換することにより得られる。これは対象物体までの
距離がわかっているはずなので、変換は容易である。頭
および爪先を見つけだすことは、2値化やフィルター処
理などの通常の画像処理技術や知識工学をもってすれば
実現可能である。性別は、髪の毛の形状や、覆き物、化
粧の有無、などを画像処理により得ることにより判別可
能である。画像データによって個人を特定するのに有効
とされ、よく用いられているのは、顔の特徴である。例
えば、目の離れ具合、目の形、顎の輪郭、などのよう
に、各部品間の関係や個々の部品の形状などがよく使用
される。 【0079】この既個人特定化識別の個人認識により、
ユーザの操作性を向上したり、装置の管理を省力化する
ことなどを実現することが可能となる。例えば、複写機
などの画像形成装置にこの個人認識装置を付けた場合、
オペレーションパネルAI自動設定機能、AIガイダン
ス機能、AI自動割り込みなどを実現することが可能と
なる。 【0080】逐次同一人物判別 次に、前述のように、あらかじめ個人を登録しておくの
ではなく、ある時点で観測された対象人物に対し、同じ
人であるか否かの認識である、逐次同一人物判別につい
て述べる。これは、ある時点で観測された対象人物の特
徴を記憶しておき、別の時点で観測された対象人物の特
徴と一致しているかどうかを判定して、同一人物である
かどうかを判別/認識するもので、あらかじめ特定した
い個人の特徴などを含む情報を辞書として登録しておく
必要がない代わりに、例えば、観測された人の名前など
の人為的に誰かが装置に入力してやらなければ分からな
い情報は得ることはできない。逐次同一人物判別を行う
ための方法は、基本的には既個人特定化識別における方
法と大きくは違わない。個人識別では、観測/抽出され
た特徴をもとに、これをあらかじめ辞書に記述しておい
た各個人の特徴を比較するものであったが、逐次同一人
物判定では、ある以前の時点で直接観測された特徴とを
比較する点が違う。同一人物判定において、ある時点で
観測された対象人物の特徴は、辞書として記憶してお
き、後に観測された人物の特徴と比較する際に使用され
るが、直前の観測物体のみを辞書に記憶しても、複数記
憶できるようにしておいても良い。 【0081】逐次同一人物判別が可能になることによ
り、例えば、装置の使用者が代わったことが分かるの
で、その時点で「使用中/使い終わった」を区別するこ
とができる。同一人物と判別される人が来た場合、それ
がある一定時間内であれば、「使用中」であると認識で
きるし、同一人物でない人がやって来れば、前の人は使
い終わったと認識できる。また、この装置が例えば複写
機であれば各パラメータを自動的にリセット(AIオー
トリセット機能)して次の使用者の誤操作を防ぐことな
どが可能となる。また、AI自動割り込み機能も個人ま
で特定できなくても、本認識により可能となる。また、
逐次同一人物判別における特徴を観測するためのセンサ
は、特にCCDに限られるわけではない。例えば、色セ
ンサや体重計、音センサなどの人物の特徴を測定できる
ものであれば何でもよい。また、先に説明したCCD等
による画像入力センサのように単独で判別可能なセンサ
もあるが、単独では判別が困難なセンサでも、複合して
用いることにより、より高い精度で判別が可能となる。
この場合の構成は、図1にある距離センサ2と並列にこ
れらのセンサを連結させれば良いだけである。 【0082】認識判断用パラメータの処理方法: あらかじめ定められた測定検出エリアの初期条件設定方
式 近づいて来る人が、本認識装置が付帯してあるシステム
(装置)を操作するために来た人なのか、単なる通り掛
かりの人なのかを判断する際において、システムが設定
されている状況によって判断を早期にもしくはより確実
にするために、周囲の状況を認識し、記憶しておくこと
が望ましい。ここで言う、「状況」というのは、例え
ば、周囲の壁などの障害物の場所のことである。例え
ば、行き止まりの廊下の一番奥にシステムが設置されて
いるような状態の場合、殆どの場合システムに近づいて
来る人は使用する人であると考えられる。ここでは、
「行き止まりの廊下の一番奥にシステムが設置されてい
る」というような状況を自動的に認識する方法について
述べる。検出したい情報は、人間にとって歩行するのに
制止/障害となる、例えば、壁などの固定された物体で
ある。これらの物体をあるタイミングで見つければ良
い。これには、例えば、本認識装置が付帯されているシ
ステムを設置するサービスマンやユーザなどが、何らか
の方法により直接システムに入力してやることも可能で
あるが、レイアウトの変更などのたびにいちいち入力/
設定し直さなければならず、面倒である。ここでは、こ
れらを自動的に認識していく方法を述べる。 【0083】前述の認識装置で記したセンサなどによ
り、測定可能な検出エリアにおいて、初期条件となる障
害物などのデータ(エリアデータ)を認識するために
は、以下の(a),(b),(c)の3つが考えられる。 (a)電源投入から所定時間経過後に検出される検出値
からエリアデータを記憶 (規則的な受光・受信データに基づく制止障害物デー
タ)電源が投入された時点から、あらかじめ定めておい
た所定時間後にセンサを起動させ、センサにより何らか
の物体が検出された場所を、固定物体(障害物)である
と認識して、記憶しておく方法である。電源が投入され
た直後では、電源を投入した人がその傍におり、これを
固定物体であると認識してしまう可能性がある。そこ
で、電源が投入され、しばらくした後(例えば1分後)
にセンサを起動させ、何らかを検知した場所を固定物体
として認識し、記憶する。 【0084】実施例の一つとして、前述のセンサによ
り、初期条件の設定を行う場合を説明する。図1及び図
2には、本認識装置が付帯してあるシステム(OA機器
1または画像形成装置5)とセンサ2の構成が示されて
いる。ここでは、システムに複数の各方向に対してセン
サを向けて取付けてある。このシステムがユーザにより
電源を投入された場合、例えば、本認識装置の電源がそ
のシステムの電源と共有されているなどして、電源が投
入されたタイミングが何らかの手段により容易に分かる
ので、本認識装置などにタイマーを設置しておき、さら
かじめ設定された所定の時間、例えば、1分後に各セン
サが起動し、所定の測定を行わせる。これらセンサは、
少なくとも何らかの物体が、どの方向にどの位の距離に
あるかを測定できるものであり、例えば、図4及び図5
のような場合、何らかの物体が観測された方向と距離の
組合せで示され、〜〇13、〇15〜〇19の所に、
障害物があるものとして認識し、これを記憶しておく。 【0085】(b)電源投入から所定タイミング毎に検
出される検出値からエリアデータを所定タイミング毎に
記憶更新 電源が投入された時点から、あらかじめ定めておいた所
定時間毎にセンサを起動させ、前回に測定した際のセン
サの検知状況と今回の検知状況を比較して、固定物体が
どこにあるかを認識し、記憶更新する方法である。固定
物体は、レイアウト変更などによる状況の変化が人為的
に起こされない場合以外、センサによる検知を何度行っ
ても同じ場所に検知されるはずである。一方、たまたま
近くにいた人など、本来は障害物ではない場合には、最
初はセンサにより観測されるが、次の測定時には既にそ
こを去り、観測されないはずである。よって、例えば、
5分毎にセンサから検知状況を得て、過去の検知状況を
覚えておき、いつも同じ場所に検知されるものは、固定
物体であると認識する方法である。所定のタイミング
は、常時つまり最小限の間隔で観測をしなくてもよい。
但し、単にエリアデータを取得するのみであるならば、
常時観測する必要は特になく、ある程度の間隔をおいて
測定すればよい。例えば、常時何らかの判断をするため
にセンサを起動させているのであれば、それを流用し、
常時エリアデータを更新していけば、より確実である
が、他に特に常時観測しておく必要がなければ、ある程
度の間隔をおいて測定したほうが、省電力の効果が得ら
れる。 【0086】この方法を実現するにあたっては、過去の
検知状況は、少なくとも1回は記憶しておく必要があ
る。しかし、複数回を記憶しておいてもよく、この方が
認識精度は高まる反面コストが高くなる。過去の検知状
況を1回のみ記憶しておく場合、記憶しておいた以前の
検知状況が、例えば、θ=15度、距離=3mとθ=8
0度、距離=2mの所であったとし、所定時間後である
今回測定した検知状況では、30度、4mと80度、2
mであったなら、同じ所に検知された80度、2mの部
分には何らかの固定物体(障害物)があると認識/判断
する。そして、過去の検知状況として30度、4mと;
80度、2mを記憶しておく。 【0087】また、複数回の検知状況を記憶しておく場
合も、ほぼ同様に判断をすれば良い。例えば、5回分の
状況を記憶しておく場合、最近3回以上連続で同じ場所
に検知された所には、確実に固定物体があると判断し、
連続ではないが、今回測定分を含め6回の検知状況で4
回以上検知された場所には障害物となりえるものがある
と判断する。このようにすることにより、より正確に障
害物であるか否かがわかることになる。これにより、壁
などの本当に静止物体である物以外にも、例えば、本認
識装置が付帯されたシステムの近くに、例えば、ワープ
ロなどが設置されており、そのワープロを使用する人間
がセンサに検知される場合、つまり、本来は移動物体な
どではあるが何らかの都合により一時的にシステムにと
っての障害物となる場合などにも対処でき、正しい設置
環境つまり初期条件を得ることができる。 【0088】(c)所定条件の時に検出される検出値か
らのエリアデータを記憶 (所定条件毎にエリアデータ記憶更新)エリアデータを
認識するタイミングを所定の条件が満たされたときに限
って行う方法である。所定の条件とは、基本的に周りに
人がいない状況のことである。センサ自体は一定もしく
は不定期に起動させておいてもよいが、エリアデータを
認識すべきなのかどうかを所定の条件と照らし合せて認
識を行い、記憶しておく。所定条件としては、以下のよ
うな4つの場合が考えられる。 【0089】(i)非使用時 本認識装置が付帯されているシステムが稼働していな
い、つまり誰も使っていないときに測定/認識を行う。
システムが稼働していない時には、基本的に近くに人が
いないと考えられる。つまりその時点で測定すれば、何
らか検知された場所に障害物があると判断してもよい。
この場合、一回の測定で、その時に何らか検知された場
所を障害物であると認識しても良いし、何回か測定し
て、多数検知された場所を障害物であるとしてもよい。 【0090】(ii)人がいない夜間:タイマー 通常のオフィスなどでは、夜間は人がいない。よって、
この時に測定/認識を行う。夜間などの人のいない時間
にタイマーなどによりセンサを起動させ、何らかの物体
が検知されたならば、それは壁などの障害物であること
が想定される。また、タイマーのみではなく、照明の明
るさなどによって、人がいない状態であることをより確
実に判断することも可能である。例えば、具体的な時間
の設定としては、デフォルトで夜中の3時、変更したい
場合はユーザにより行えるようにしておいても良いし、
別の用途でシステムに組み込まれているON/OFFタ
イマと連動させ、OFF時、もしくはOFFされる直
前、自動的にONされた直後などに設定しても良い。こ
の場合、最低限一回の測定でよく、その時に何らか検知
された場所を障害物であると識別しても良いし、念のた
め人のいない夜間などの時間の間に、何回か測定して、
多数検知された場所を障害物であるとしてもよい。 【0091】(iii)休日:ウィークリータイマー 通常のオフィスでは、休日には人がいない。よって、こ
の時に測定/認識を行う。日曜日など、人のいない日に
カレンダー(ウィークリータイマー)などによりセンサ
を起動させ、何らかの物体が検知されたならば、それは
壁などの障害物であると想定される。具体的な時間の設
定は、デフォルトで日曜日、変更したい場合はユーザに
より行えるようにしておいても良い。この場合、最低一
回の測定でもよく、その時に何らか検知された場所を障
害物であると認識しても良いし、何回か測定して、多数
検知された場所を障害物であるとしてもよい。 【0092】(iv)初期条件設定手段ON ここでは初期条件設定のための手段をユーザに閉放する
ものであり、例えば、「初構条件設定ボタン」のような
操作ボタンを装置に付けておき、サービスマンやユーザ
/管理者などがレイアウトなど決定して、初期条件を設
定すべきであると判断したときに、明示的にこのボタン
を押してもらうことによって、初期条件を認識/設定す
る方法である。しかし、ボタンを押した直後では、押し
た人が装置の目の前にいるので、カメラなどによく使用
されているセルフタイマーのように、数秒後に設定され
るようにあらかじめ設定しておき、その間にボタンの操
作者はセンサの検知範囲外に退避してもらうようにすれ
ばよい。また、赤外線リモコンなどを使用して、離れた
場所から本手段を動作させられるようにしておいてもよ
い。 【0093】次に、マシン設置環境による「使う/使わ
ない」又は「使用中/使い終わった」の早期識認の仕方
について説明する。初期条件設定に基づくマシン設置環
境データ(エリアデータ)からマシン(装置)が隅に設
置されたと認識したならば、設定されている検出測定エ
リア内に測定対象物体(移動物体)が進入しただけで
「使う」ものと認識することができる。すなわち、マシ
ンの設置環境により、単純に人が来ればその人は必ず使
う人である場合が考えられる。例えば、行き止まりの通
路の一番奥にマシンを設置した場合、近くに来る人は使
う人であると考えてよい。 【0094】マシンの設置環境(エリアデータ)は、前
述の方法により得ることが可能であり、この時、基本的
にはマシンの前を人が物理的に通過/行き過ぎることが
できるかどうかが問題となり、エリアデータよりこれを
判断していて、物理的に人がマシンの前を通過して行っ
てしまうことが不可能な場合には、単純に距離センサな
どにより、人が近くにいるかどうかを見て、近くに来た
ならばその人は「使う人」と判断する。また、もしセン
サを多方向に向けた複数を具備しているような構成にし
た場合、障害物として判断された方角を測定するセンサ
に限っては、動作させないようにして、省電力を図れる
という効果もある。 【0095】近づく人の殆どが「使う人」であると判断
できる条件である、マシンの前を人が物理的に通過/行
き過ぎることができないような状況とは、マシンが行き
止まりの地点に設置されている場合である。マシンが行
き止まりにあるという状況は、例えば、行き止まりの通
路の奥や、2面が壁でその角に置かれているような場合
が考えられる。マシンの正面のみが通行可能であるか、
もしくは、横(右又は左)などの方向だけが通行可能で
あるような場合、このような認識/判断を行う。このよ
うなことにより、設置環境に一定の制約はあるが、特に
難しいことがなく、早期で確実に簡単に、「使う人」の
判断が可能となる。 【0096】なお、以上には、近づいて来る人に対し
「使う/使わない」を認識判断する例を述べたが、去る
人に対し「使用中/使い終わった」を認識する方法も全
く同様な考え方で実現可能であることは言うまでもな
い。 【0097】 【実施例】次に、測定対象物体(移動物体)が検出測定
エリア内に複数存在する場合の「使う/使わない」の認
識を行う際の方法について述べる。ここでは、距離デー
タのみで判断する場合と距離データと方向データで判断
する場合があるが、まず距離データのみで判断する場合
を述べる。ここの例では説明を簡潔にする為に、移動物
体が2つの場合を説明していく。 【0098】最初に、2つの移動物体が共に装置に近付
く場合を考える。まず、2つの移動物体が同方向から近
付く場合には、認識装置から見て距離の長い方が短い方
の陰に入ってしまう為に測定は不可能である。よって、
この場合には距離の短い方のみのデータで認識を行うこ
ととする。すなわち、同一方向から複数の物体が装置に
接近し、前記赤外線発光手段が発する赤外線が投光され
ない物体が存在する場合、検出手段からの距離が最短の
物体について使用する人か否かを認識する。 【0099】また、他方向から各々接近する場合には、
赤外線を脈動発光し、その赤外線の返ってくる光量を光
量計で捉えることにより、2つ以上の他方向の物体から
返ってきた赤外線の脈動発光の1周期における量の変化
は、図29のように山が二つの複合の山になる。これを
ニューロ等の判断手段を用いて判断することによって、
複数の移動物体を識別することが出来るようになる。こ
のデータを使用して使用者かどうかの判断を各々行う。
すなわち、複数の方向から複数の物体が装置に接近して
きた場合、各物体について装置からの距離を検出して使
用する人か否かを認識する。 【0100】次に、一方が近付き、他方が通り過ぎる場
合を考える。この場合、通り過ぎる移動物体が近付く物
体の影になったり、影にされたりする場合が考えられ
る。他の場合には前記の方法により、2つの移動物体は
識別出来るので、この時の処理方法を述べる。まず、近
付く移動物体の前を他の移動物体が横切る場合は、横切
った移動物体はそのまま判断を行い、近付く移動物体に
関しては、影に入る前のデータを元にして、影に入って
いる限りその移動を予測する。その後、影から出た時点
で再度追跡を開始する。すなわち、検出手段が物体まで
の距離を検出できる検出可能エリア内に、装置に接近す
る物体と、該接近物体と前記検出手段の間を横切る物体
が存在した場合、接近する物体と横切る物体の両方に前
記赤外線発光手段が発する赤外線が投光されるときは、
両方の物体について装置からの距離を検出し、接近する
物体には該赤外線が投光されず、横切る物体についての
み赤外線が投光されている間は、それ以前に検出されて
いた接近する物体の距離データの変化から接近する物体
の移動を予測し、再び接近する物体に赤外線が投光され
た時点で、両方の物体について距離の検出を再開する。 【0101】次に、近付く移動物体の後ろを他の移動物
体が通り過ぎる場合であるが、近付く移動物体に関して
はそのまま判断を行い、横切った移動物体は影に入る前
のデータを元にして、影に入っている限りその移動を予
測する。その後、影から出た時点で再度追跡を開始する
が、優先的に判断を行うのは近付く移動物体である。す
なわち、検出手段が、物体までの距離を検出できる検出
可能エリア内に、装置に接近する物体と、接近する物体
の後方を通過する物体が存在した場合、接近する物体と
横切る物体の両方に前記赤外線発光手段が発する赤外線
が投光されるときは、両方の物体について装置からの距
離を検出し、後方を通過する物体には該赤外線が投光さ
れず、接近する物体についてのみ赤外線が投光されてい
る間は、それ以前に検出されていた後方を通過する物体
の距離データの変化から後方を通過する物体の移動を予
測し、再び後方を通過する物体に赤外線が投光された時
点で、両方の物体について距離の検出を再開する。 【0102】使用者以外の移動物体が存在する場合に
は、使用者と他の移動物体が距離的に入れ替わったと判
断した時から、装置を使用するかの判断を優先的に行う
対象を現在までの使用者から、移動物体へと変更する。
すなわち、装置を使用中の装置に直面した者と、装置に
接近する物体が存在する場合、装置に直面した者が装置
から遠ざかり、装置に接近する物体よりも装置から遠く
なったとき、装置に接近する人について使用する人か否
かを認識する。 【0103】次に、距離データと方向データで判断する
場合について述べる。まず、2つの移動物体が近付いて
くる場合には、同方向からの場合と異なる方向からの2
通りあるが、同方向からの場合は一方が他方の影に入っ
てしまう為、センサによる検出が不可能になるので、画
像形成装置に近い移動物体の距離と方向のデータから判
断を行う。すなわち、装置からみて同一の方向に複数の
物体が存在した場合、検出手段からの距離が最短の物体
について使用する人か否かを認識する。また、途中に影
から出て検出された場合には、新たに出現した物として
判断する。 【0104】次に、別々の方向から近付く場合には、異
なるセンサが各々検出する為に、別々の移動物体として
捉えることができるので、各々の動きから装置を使用す
るのか否かを各々判断する。すなわち、装置からみて異
なる方向に複数の物体が存在した場合、各物体について
使用する人か否かを認識する。この場合、画像形成装置
に距離的に近い方を先に判断することとする。 【0105】次に、一方が近付き、他方が通り過ぎる場
合を考える。この場合、通り過ぎる移動物体が近付く物
体の影になったり、影にされたりする場合が考えられ
る。他の場合には前記の方法により、2つの移動物体は
識別出来るので、この時の処理方法を述べる。まず、近
付く移動物体の前を他の移動物体が横切る場合は、横切
った移動物体はそのまま判断を行い、近付く移動物体に
関しては、影に入る前のデータを元にして、影に入って
いる限りその移動を予測する。その後、影から出た時点
で再度追跡を開始する。すなわち、検出手段が物体まで
の距離を検出できる検出可能エリア内に、装置に接近す
る物体と、該接近物体と前記検出手段の間を横切る物体
が存在した場合、接近する物体と横切る物体の両方に前
記赤外線発光手段が発する赤外線が投光されるときは、
両方の物体について装置からの距離を検出し、接近する
物体には該赤外線が投光されず、横切る物体についての
み赤外線が投光されている間は、それ以前に検出されて
いた接近する物体の距離データの変化から接近する物体
の移動を予測し、再び接近する物体に赤外線が投光され
た時点で、両方の物体について距離の検出を再開する。 【0106】次に、近付く移動物体の後ろを他の移動物
体が通り過ぎる場合であるが、近付く移動物体に関して
はそのまま判断を行い、横切った移動物体は影に入る前
のデータを元にして、影に入っている限りその移動を予
測する。その後、影から出た時点で再度追跡を開始する
が、優先的に判断を行うのは近付く移動物体である。こ
こでは、判断する場合の優先順を装置からの距離の近い
物体からとし、次に同じ距離の場合は、近付き方の早い
物からとする。すなわち、検出手段が、物体までの距離
を検出できる検出可能エリア内に、装置に接近する物体
と、接近する物体の後方を通過する物体が存在した場
合、接近する物体と、横切る物体の両方に前記赤外線発
光手段が発する赤外線が投光されるときは、両方の物体
について装置からの距離を検出し、後方を通過する物体
には該赤外線が投光されず、接近する物体についてのみ
赤外線が投光されている間は、それ以前に検出されてい
た後方を通過する物体の距離データの変化から後方を通
過する物体の移動を予測し、再び後方を通過する物体に
赤外線が投光された時点で、両方の物体について距離の
検出を再開する。以上の方法で装置を使用しようとして
いるのかを判断する際の基本的考え方とすることで、確
実な判断を行っていくことができるようになる。 【0107】 【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
は、前記従来技術の問題点を解決し、更に、以下の効果
を有する。請求項1 に対応する効果:距離データのみの検出で認識
を行う装置において、検出可能エリア内に、装置に接近
する物体と、該接近物体と前記検出手段の間を横切る物
体が存在した場合においても、正確な認識を行うことが
できる。 請求項に対応する効果:距離データのみの検出で認識
を行う装置において、前記検出手段が物体までの距離を
検出できる検出可能エリア内に、装置に接近する物体
と、接近する物体の後方を通過する物体が存在した場合
においても、正確な認識を行うことができる。請求項3 に対応する効果:装置からの距離と装置からみ
た方向の検出で認識を行う装置において、装置に接近す
る物体と、該接近物体と前記検出手段の間を横切る物体
が存在した場合においても、正確な認識を行うことがで
きる。 請求項に対応する効果:装置からの距離と装置からみ
た方向の検出で認識を行う装置において、装置に接近す
る物体と、接近する物体の後方を通過する物体が存在し
た場合においても、正確な認識を行うことができる。
Description: BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an electronic device , and more particularly, to a detecting means for detecting an object near the electronic device . 2. Description of the Related Art In recent years, in order to improve the convenience of users, automation of apparatus and equipment has been increasingly promoted. In particular, the field focused on in the present invention is to detect a user approaching the device by providing a sensor for detecting an object near the device in the device,
This is an area where we want to enhance the automation of the equipment. Techniques in this field include, for example, an automatic door that detects the approach of a person and automatically opens and closes the door, and a cash dispenser of a bank that detects an approach of a person and automatically turns on / off an operation display unit (LCD). It has been put to practical use. In the image forming apparatus, automatic power ON / OFF,
It is applied to automatic preheating function. [0003] The automatic power ON / OFF function is used in an image forming apparatus as an example of an electronic apparatus such as a copying apparatus.
A sensor is provided to detect the presence or absence of an object (human body) on the front of the device.
The function is to turn on the power when the FF is set and a human body is detected (when used). [0004] The automatic preheating function means that in an image forming apparatus such as a copying apparatus, a sensor for detecting the presence or absence of a front object (human body) is provided on the apparatus, and an operation display is provided when no human body is detected (when not in use). The display of the unit (LCD) is turned off, and the fixing temperature of a fixing unit (a roller with a built-in heater) for fixing the image information (toner image) transferred onto the sheet is lower than when a human body is detected. When the temperature is set (preheating state) and a human body is detected (when used), the display of the operation display section is turned ON, and the fixing temperature is set to a predetermined temperature at which the fixing operation can be performed. [0005] Conventionally, power ON / OFF and activation / release of preheating had to be executed by manual input. In recent years, however, there has emerged an apparatus that performs automatic operation by combining sensors as described above. I've been. [0006] However, the above-described conventional apparatus has the following problems. Since the sensor is configured to detect the presence of an object facing the device, even if it is a non-user, just walking in front of the device will recognize it as a user, turn on the power switch, or preheat state Is canceled. Also, if the sensitivity of the sensor is set low to avoid this problem, the user will recognize the user only after standing in front of the device, and control such as the release of the preheating state will be delayed, and eventually the user There has been a problem of operating the switch. [0007] According to an aspect of the present invention, in order to solve the problems described above, has a detecting means for detecting a distance from the apparatus to the object in the vicinity of the device, object detecting means Until
Approach the device within the detectable area where the distance of
Object and an object crossing between the approaching object and the detection means
Is present, both approaching and traversing objects are
When the infrared light emitted by the infrared light emitting means is emitted,
Detect distance from device for both objects and approach
The infrared rays are not projected on the object, and
While the infrared light is being emitted,
Object approaching from change in distance data of approaching object
Is predicted, and infrared rays are projected on the approaching object again.
At this point, distance detection is resumed for both objects. The present invention has the following configuration in order to solve the above problems. (1 ) An infrared light emitting means and an infrared light receiving means are provided, and the infrared light emitted from the infrared light emitting means is projected, and the infrared light reflected from an object is received by the infrared light receiving means. Detecting means for detecting the distance to the object; detecting whether or not the detected object is a person using the device based on a detection signal from the detecting means, at least before the detected person reaches the device; An electronic device comprising: a recognition unit that recognizes at the timing of; and a control unit that controls the operation of the device based on a recognition result of the recognition unit. In the case where there is an object approaching and an object crossing between the approaching object and the detection means, infrared rays emitted by the infrared light emitting means are projected on both the approaching object and the traversing object. When the object is detected, the distance from the device is detected for both objects, and the infrared light is not emitted to the approaching object. Predicting the movement of the approaching object from a change in the distance data of the approaching object, and restarting distance detection for both objects when infrared light is projected on the approaching object again, or ( 2 ) It has infrared light emitting means and infrared light receiving means, and emits infrared light emitted by the infrared light emitting means and receives infrared light reflected from an object by the infrared light receiving means, from the device to an object near the device. Detecting means for detecting the distance of the object; based on a detection signal from the detecting means, determining whether the detected object is a person using the device, at least before the detected person reaches the device. The electronic device and a control means for controlling the operation of the device according to the recognition result of the recognizing means; recognizing means and the timing
In the detectable area where the detecting means can detect the distance to the object, when an object approaching the device and an object passing behind the approaching object are present, the infrared rays are applied to both the approaching object and the traversing object. When the infrared light emitted by the light emitting means is emitted, the distance from the device is detected for both objects, the infrared light is not emitted to the object passing behind, and the infrared light is emitted only to the approaching object. While moving, predict the movement of the object passing behind from the change in the distance data of the object passing behind that was detected earlier, at the time when infrared rays were projected on the object passing behind again, Restarting distance detection for both objects, or (3 ) having infrared light emitting means and infrared light receiving means,
The infrared ray emitting means emits infrared rays, and the infrared rays reflected from an object are received by the infrared ray receiving means to detect the distance from the device to an object near the device and the direction viewed from the device. Means for recognizing, based on a detection signal from the detection means, whether or not the detected object is a person using the device, at least at a timing before the detected person reaches the device; An electronic device having control means for controlling the operation of the device based on the recognition result of the recognition means; an object approaching the device within a detectable area in which the detection means can detect a distance to the object; When there is an object crossing between the detection means, when the infrared light emitted by the infrared light emitting means is projected on both the approaching object and the traversing object, The distance from the device is detected, and while the infrared rays are not emitted to the approaching object and only the traversing object is emitted, the distance data of the approaching object detected before that is not detected. Estimating the movement of the approaching object from the change, and restarting the distance detection for both objects when the approaching object is again irradiated with infrared light, or ( 4 ) using infrared light emitting means and infrared light receiving means Having an infrared ray emitted by the infrared light emitting means and receiving the infrared light reflected from the object by the infrared light receiving means, so that the distance from the device to the object near the device and the direction seen from the device can be measured. Detecting means for detecting, based on a detection signal from the detecting means, whether or not the detected object is a person who uses the device; and at least a timing before the detected person reaches the device. An electronic device, comprising: a recognition unit for recognizing the object; and a control unit for controlling the operation of the device based on a recognition result of the recognition unit. When an approaching object and an object passing behind the approaching object are present, when the infrared light emitted by the infrared light emitting means is projected on both the approaching object and the traversing object, the apparatus emits light for both objects. Is detected, the infrared light is not emitted to the object passing behind, while the infrared light is emitted only to the approaching object,
The movement of the object passing behind is predicted from the change in the distance data of the object passing behind that was detected before that, and when infrared rays are projected on the object passing behind again, the distance of both objects is Is restarted. The distance between the device and an object near the device is detected.
Detecting means for detecting the distance to the object.
An object approaching the device within the detectable area where it can exit,
There was an object crossing between the approaching object and the detection means
In both cases, both the approaching and traversing objects are
When the infrared light emitted by the light means is projected, both objects
The distance from the device is detected for
Infrared rays are not emitted, but only for objects that traverse.
While the light is being emitted, the
Movement of an approaching object is predicted based on a change in the distance data of the approaching object.
Measured, and when infrared light is projected on the approaching object again,
By resuming distance detection for both objects ,
Significantly improve the operational convenience of the device. FIG. 1 is a block diagram for explaining a configuration concept when an automatic response system is applied to OA equipment. The automatic response system includes a sensor unit 2 composed of one or more sensors.
And a recognition determining device 3 and a service providing device 4, which are mounted on various OA devices 1 in order to realize an automatic response function. It responds and provides various services. The sensor unit 2 is mounted on the surface or inside the OA device 1 to generate various data for recognizing an object (for example, an approaching human) to be automatically responded, and recognizes and determines the obtained data. Send to device 3. The type of the sensor, the mounting position and the number thereof are determined by the parameters to be detected from the data from the sensor, the direction to be detected (for example, the direction in which the operation panel is facing = the front of the OA device), and the size of the object to be responded to. (Width, height), detection accuracy (resolution, detection interval) and the like are appropriately determined. FIG. 2 is a diagram showing an example of mounting a sensor unit including a plurality of distance sensors 6 on an image forming apparatus 5 which is a copying machine, a facsimile, or a laser beam printer. Overall perspective view of the device, (b)
The figure is a plan view. In the example of FIG. 2, the response target object is a human (operable person), the data obtained by measurement is the distance from the image forming apparatus 5 to the measured object, and the directions to be measured are the front and side surfaces of the apparatus 5. . In addition, in order to obtain the direction of the object to be measured, the distance is measured in a plurality of directions by a distance sensor having a relatively sharp directivity. For example, a sensor of this type irradiates infrared light from a light emitting unit in a target direction and measures the amount of reflected light at a receiving unit to measure a distance, or transmits an ultrasonic wave of a certain frequency from a transmitter. In some cases, the reflected wave is received by a receiver and the distance is measured based on the phase difference. In the example shown in FIG. 2, a plurality of sensors are mounted in order to obtain a high resolution in a relatively short detection period, and the distance sensors are operated in parallel for measurement. In order to obtain the direction of the object to be measured, each sensor emits light little by little (10 degrees interval).
The transmission / reception / reception directions are shifted. Also, since vertical direction data (height etc.) is not required, the direction of light emission / transmission / reception / reception is developed and mounted only on a horizontal plane. As the configuration of the sensor unit, an image input device using a CCD, for example, may be considered in addition to the distance sensor. In this case, the image data captured from the image input device is sent to the recognition determination device. The recognition judging device 3 is built in or external to the OA device 1 and makes a recognition judgment based on data sent from the sensor unit 2. For example, as in the example shown in FIG. 2, based on the distance to the object and its direction data, a stationary object and a moving object to be a response target are recognized, or the response target object (human) recognizes the OA device. An action decision such as whether or not to use (or whether or not use has been completed) is performed. For a device that has a sensor unit composed of an image input device and uses image data, the characteristics of an object (human) to be responded to are extracted, and an individual is identified based on the extracted characteristics. ID (eg, name,
Number, etc.), and sends the generated judgment data to the service providing apparatus. The service providing device 4 has a function of driving each unit of the OA device 1, and implements services by various automatic responses. For example, when there is a response target object approaching the OA device 1 and determination data indicating that the object uses the OA device is sent, the preheating mode is automatically released, or conversely, the use termination determination is made. A service that automatically transitions to the residual heat mode when data is sent corresponds to this. In the case of an apparatus having a configuration in which a personal ID is transmitted as data, the operation unit is optimized for each user (key layout change, switching of instruction screens,
Provide an environment that is easier to use. This service providing device may be provided with dedicated hardware, but it is also possible to substitute functions as software by a central processing unit of the OA equipment. FIG. 3 is a block diagram showing a basic configuration of the recognition / judgment device.
The operation of each unit will be described. The OA device on which the automatic response system is mounted is an image forming apparatus, and the configuration of the sensor unit that sends data to the recognition / determination apparatus is such that a plurality of distance sensors having high directivity emit light as shown in FIG. The following description will be made assuming that the direction of reception / light reception / reception is expanded on a horizontal plane and mounted. The recognition determining device 3 includes a sensor driving unit 7, a parameter extracting unit 8, a recognition determining unit 9, and a post-processing unit 1.
0, a control unit 11, an input / output management unit 12, a storage device 13, a data line 14, a control line 15, and an external I / F (interface) line 16. The sensor driver 7 drives the distance sensor 6 and receives measured distance data. Control unit 1
Each distance sensor 6 is driven based on the sampling signal from 1 to measure the distance to the object. After that, the measurement result data is sent to the parameter extracting unit 8. The parameter extracting unit 8 extracts and calculates a feature amount parameter necessary for recognition of an object to be a response target and various determinations from the distance data to each object from the measured distance data. The generated parameters and the additional information thereof are sent to the recognition determination unit 9 and written into the storage device 13 as appropriate.
Read from other blocks as needed. The recognition judging section 9 makes a judgment relating to a response target object based on a request signal from the control section 11. The parameter generated by the parameter extracting unit 8 is received directly or via the storage device 13 and, for example, whether the response target object is a user of the image forming apparatus (“use” or “do not use” the image forming apparatus) "), Whether or not the use of the image forming apparatus has been terminated (" in use "or" completed "),
And so on. The post-processing unit 10 puts together the results of the determination and finally prepares the format for external output. For example, the processing when there are a plurality of objects to be responded is performed in this block. The control unit 11 controls the entire recognition determination device. Communication is performed with the outside (image forming apparatus) via the input / output management unit 12, and control is performed by sending a control signal to each block. The input / output management unit 12 controls an interface with the outside (image forming apparatus) through the external I / F line 16. It also functions as a buffer for synchronizing with the outside. The post-processing unit 10 includes
In addition to the judgment data generated by the above and transmitted to the service providing apparatus, various requests between the recognition judgment apparatus and the image forming apparatus, and control signals such as timing signals are also included. The storage device 13 is composed of a RAM for storing the data generated in each block as necessary, and a ROM for storing programs and data necessary for operating each block. Data read / write is performed. Data line 14
Is used for transmission of each data. The control line 15 is used for transmitting a control signal. The external I / F line 16 is used for transmitting control signals and data for interfacing with the outside (image forming apparatus). The sensor driving unit 7 has a period T (T must be a period sufficiently shorter than the moving speed of the object to be recognized and responded) from the control unit 11 via the control line 15. The distance sensor 6 mounted on the image forming apparatus is driven according to the sent sampling signal. Each distance sensor is driven simultaneously (parallel) and measures the distance once in one sampling cycle (time interval T). The measured data is converted from analog data to digital data in the sensor driver 7 and the parameters are determined by a method capable of identifying which sensor has measured the data (for example, adding an identification number of the sensor to each data). It is sent to the extraction unit 8. Parameter extraction unit The parameter extraction unit 8 extracts parameters necessary for recognition from the distance data sent from the sensor driving unit 7. As shown in FIG. 4, the distance sensors are arranged at intervals of 10 degrees around the center of the image forming apparatus 5 (however, for the tenth to nineteenth, # 10, # 11,
The measurement is performed in 19 directions (note that it is described as $ 19) (however, the measurement direction is only the measurement surface and the front direction of the image forming apparatus, and the rear surface is not considered here). , The measurement of the distance to the object is repeated at the same time interval T. Each arrow in FIG. 4 indicates the light emission / transmission / reception / reception direction of the sensor. The parameter extracting unit performs the following processing at time intervals T (every time measurement is performed). Position detection (1) Store measurement results Now, as shown in FIG. 4, the image forming apparatus 5 is installed in a place where there is a stationary object 17 such as a wall in one of a forward direction and a lateral direction. It is assumed that the maximum distance at which the distance to the object can be measured by the distance sensor is Rmax.
The measurable distance is, in addition to the measurable distance of the distance sensor itself, a gap between the measurable directions (a range where no measurement is performed) is sufficiently smaller than the size of an object (human) as a response target. It is in such a range. In the example of FIG.
Among the measurement directions, there is some stationary object (in this case, a wall, hereinafter referred to as an obstacle) 17 within the measurable distance of the distance sensor with respect to the direction indicated by the outlined characters. The parameter extracting unit 8 stores the distance data together with the measurement direction (distance sensor number) in the storage device (memory) 13 for each measurement. FIG. 5 schematically shows an example of distance data written in the storage device 13 in the case of FIG. Here, in FIG. 5, r d represents the measurement results for the direction d (distance to the object), also, ∞ symbol object was not anything closer than the object was not measured (Rmax)) It is shown that. The parameter extractor 8 writes the measurement result to a predetermined address in the storage device 13 every time the measurement is performed at the time interval T. (2) Update of Environmental Information Objects that are within the measurable range of the distance sensor and do not actively act on the image forming apparatus 5 (= obstacles: for example, walls,
The position information of a desk, a chair, etc.) is called environmental information. The parameter extracting unit 8 distinguishes these objects from objects that may actively act on the image forming apparatus 5 (= moving objects: for example, humans, etc .; hereinafter, referred to as target objects). Next, the environment information in the storage device 5 is referred to. The environment information is conceptually in the form of a table of distances in each direction shown in FIG. 5, and indicates at which distance an obstacle is present in each direction. The environmental information selects the maximum distance measured in each direction during a period (for example, after power-on) sufficiently longer than a period during which the target object is active in the measurable range of the distance sensor in the image forming apparatus 5. It is created by doing. When the maximum distance for the measured direction d within the period and r d max, environmental information is shown conceptually as in FIG. Each making measurements at time intervals T, and the distance rd is measured for each direction and the environmental information rdmax are compared, If Naritate the relationship r d> r d max, replacing environmental information r d. In this way, after a sufficiently long time has passed, the environmental information is created. For example, after a sufficiently long time (it is sufficient if a moving object such as a human does not exist within the measurement range of the distance sensor) in the image forming apparatus installed in the environment as shown in FIG. The environmental information is as shown in FIG. However, r d is the distance to the obstacle in the direction d in the case of FIG. (3) After updating the object detection environment information, the parameter extraction unit 8 detects an object by the following method. For example, the state at time t0 is as shown in FIG.
Consider when approaching. FIG. 9 shows the distance data for the case of FIG. 8 written in the storage device in the procedure of (1). Here, r dt is the distance to the object in the direction d at time t. The parameter extracting unit 8 stores the distance data and the storage device 5 created by the procedure of (2).
The target object is detected by comparing it with the environmental information stored therein. Specifically, for example, the difference between the distance written in the environment information and the distance data is obtained for each direction. FIG. 10 shows a result obtained by taking a difference between the environmental information and the distance data in the case of FIG. According to FIG. 10, there is a difference between the distance data and the environment information in the direction, and the target object 18 is recognized in the direction based on this (environment / distance data). Now, considering a polar coordinate system in which the origin of the image forming apparatus is the origin and the direction of 〇10 is the angle θ = 0, the position of the target object 18 in the example of FIG. 8 is (r 5t0 , 50 °). expressed. When the object is recognized,
The position (distance and direction) is written to a predetermined position in the storage device 13. By the way, as the moving object 18 approaches the image forming apparatus, the same object may be measured by a plurality of distance sensors. In this case, the position is calculated by the following method. In the example of FIG. 11, the same object is measured by the sensor in and directions. According to the above-mentioned means, two positions (r 6 , θ 6 (= 40 °)) and (r 7 ,
θ 7 (= 30 °)) is detected. Therefore, when two or more positions are detected, the distance between each of them is calculated, and all the distances are set to a predetermined value Lmin (where Lmin is a response target object (= human) Points that are smaller than) determined from the size of) and whose detection directions are adjacent to each other are collected as one position. In the case of two points, they are put together at the position of the midpoint and 3
If the number of points is equal to or more than the point, the positions are combined at the position of the center of gravity to generate one position. In the example of FIG. 11, the distance l between the two detected points is given by: When l <Lmin, the two points are combined into one and the middle point is newly adopted as the position.
In the case of three or more points, as shown in FIG.
3 only when <Lmin and l2 <Lmin and l3 <Lmin
The points are collected, and the three centers of gravity G are adopted as the positions of the target object and written to the storage device. Object Tracking (1) Tracking One Object Once the target object is recognized within the measurable range of the distance sensor, the target object is tracked. For example, at time t1 (= t0 + T), the target object 18 shown in the example of FIG.
Assuming that the object has moved as shown in FIG. 3, the object position (r 6t1 , 40 °) is detected by the above-described method. Here, if the position information of the target object is stored in the storage device 13 one measurement interval time before (time T before), the moving speed v and the moving direction φ are calculated. With respect to the target object 18 shown in the example of FIG. 13, since the position information calculated in the example of FIG. 8 is already stored in the storage device 13, the moving speed v and the moving direction φ are calculated. The calculation method will be described below with reference to FIGS. 8 and 13. The movement distance of the target object 18 between time t0 and t1 is l t1 , the average speed is v t1 , a line connecting the coordinate origin (center of the image forming apparatus) and the position of the target object 18 at time t0, and If the angle (moving direction) between the position of the target object 18 and the line connecting the position of the target object 18 at time t1 is defined as φt1 , the amounts represented by the respective parameters are as shown in FIG. In FIG. 14, it1 is: ## EQU1 ## The moving speed v and the moving direction φ calculated by Expressions 3, 5, and 6 are written in the storage device 13 together with the position (r, θ) calculated previously. By repeating the above operation at every time interval t,
In the storage device 13, the position information r, θ, and if
If there is position information measured before the current time, the moving speed v and the moving direction φ are sequentially stored as the trajectory information of the object at each time interval t. The trajectory information of the object 18 is stored in the storage device 13 in a data format such as a list or a ring buffer. However, the trajectory information may be conceptually considered as a table. Target object 18 after time T (= t2) in FIG.
FIG. 15 shows the state of the movement of FIG.
FIG. 16 shows the state of the movement of the object in 3), and a conceptual diagram of the trajectory information obtained when the object moves as shown in FIGS. 8, 13, 15, and 16 between times t0 and t3. Are shown in FIG. (2) Tracking of a Plurality of Objects When a plurality of target objects exist within the measurement range of the distance sensor 6, a plurality of trajectory information is generated for each target object in the storage device and tracking is performed. For example, consider a case where two target objects, a target object A and a target object B, exist as shown in FIG. Two pieces of trajectory information are generated for the target object A and the target object B in the storage device. FIG.
In the state of (1), the position of the target object A is (r 6 , θ 6 (= 4
0 °)), and the position of the target object B is (r 12 , θ 12 (= −
20 °)) is detected, and the respective trajectory information is written. FIG. 19 shows a state one sampling cycle (time interval T) after the state of FIG. Position 1 (r 7 , θ 7 (= 30 °)) and position 2 by object detection
Two positions of (r 11 , θ 11 (= −10 °)) are detected. As a possibility, as shown in FIG.
There are two cases in which the target object B has moved to the position 1 and the target object B has moved to the position 2 (case A), or the target object A has moved to the position 2 and the target object B has moved to the position 1 (case B). The following method is used to determine which trajectory information each position is to be written into. For the above two cases, the moving direction φ and the velocity v are calculated by equations 5 and 6, respectively. The moving direction of the target object A calculated for the case A is φ A2 , the moving speed is v A2 , the moving direction of the target object B is φ B4 , the moving speed is v B4 , and the target object A calculated for the case B is The moving direction is φ Ab , the moving speed is v Ab , the moving direction of the target object B is φ Bb , and the moving speed is v Bb . Further, one sampling period (time interval T) previous state (the moving direction of the object A in the state of FIG. 18 phi Apre, the moving velocity v Apre, when the moving direction of the target object B and phi BPRE, the object A movement direction variation .delta..phi a, the change in the moving speed amount .delta.v a, the movement direction variation .delta..phi B of the target object B, and the amount of change in the moving speed δ of
v B is given by: Is represented by Here, defined by Equation 9 below variation e i about the target object i, further case is defined by equation 10 below the total variation En for n. [Equation 4] Here, α and β are changes δ in the moving direction.
It is a constant for weighting the change amount δv i of φ i and the moving speed. As the combination of the target object and the detection position, a combination of the target object and the detection position in the case where the total change amount is the smallest is adopted. The total change amounts E a and E b in case A and case B are given by: When E a <E b , a combination of the target object and the detection position for case A is adopted,
The trajectory information of the target object A includes position 1 (r 7 , θ 7 (= 30
°)), the moving direction φ Aa and the moving speed v Aa , and the trajectory information of the target object B includes position 2 (r 11 , θ 11 (= −10 °)), the moving direction φ Ba and the moving speed v Ba Are written respectively. Similarly, in all cases where three or more target objects are present within the range of measurement of the distance sensor, a combination of the target object and the detection position is created.
The data to be written into the trajectory information is determined by calculating the total change amount E in each case. When a target object for which the total change amount E cannot be calculated is included, for example, the moving distance 1
Is performed so that the target object and the detected position are associated with each other so as to minimize (corresponding the detected positions of objects that are closer to each other compared to one sampling cycle (time interval T) before). When a plurality of target objects overlap as seen from the image forming apparatus (exist in the same sensor measurement direction) as in the example of the target object A and the target object B in FIG.
The number of detected target objects decreases temporarily. In such a case, tracking is performed as follows, and trajectory information is generated. In the example of FIG. 21, the object is detected in the direction, and the position (r 9 , θ 9 (= 10 °)) is obtained. Here, the target object A before one sampling cycle (time interval T)
And the position of the target object B, respectively (r Apre , θ Apre )
And (r Bpre , θ Bpre ), and as shown in FIG. 22, the moving direction and moving speed when the target object A and the target object B are considered to have reached the detected positions are φ A , Assuming v A and φ B , v B , from equations 5 and 6, Is as follows. Further, the moving directions and moving speeds of the target object A and the target object B one sampling cycle (time interval T) are set as φ Apre , v Apre and φ Bpre , v Bpre
Then, the respective amounts of change e A and e B are obtained from Expression 10 as follows: Is as follows. Assuming that the detected position is the position of the target object having the smaller change amount, in the example of FIG. 22, the detected position is included in the trajectory information of the target object B from e B <e A. Written. In this case, for the target object A whose position is not determined, the writing of the trajectory information is suspended, and when the position is determined, the trajectory information is written retrospectively. For example, assuming that the position of the target object A is determined to be (r Apost , θ Apost ) after one sampling cycle (time interval T), two points (r Apre , θ Apre ) and (r Apost , θ Apost ) The point is assigned to the reserved position (r A , θ A ). Hereinafter, similarly, when the position is determined after n sampling periods (time interval nT), points that internally divide the two points into n points are respectively assigned to the reserved positions and written into the trajectory information. The same applies to the case where three or more target objects exist within the measurement range of the distance sensor and the target objects overlap when viewed from the image forming apparatus (exist in the same sensor measurement direction). Then, a change amount e is calculated for each target object, and the target object and the detected position are correlated by comparing them. Generation of Recognition Judgment Trigger The distance r to the approaching target object 17 is a certain value Lmi
If n or less, the parameter extraction unit 8 sends a recognition determination trigger to the control unit 11 to make a distance determination on the target object 17. When a plurality of target objects exist within the measurement range, this operation is performed every time the distance r to any one of the target objects becomes equal to or less than a certain value Lmin. The recognition determination trigger is converted into a recognition determination request signal by the control unit 11 and sent to the recognition determination unit 9. Similarly, when the target object using the image forming apparatus moves away, the distance r to the target object becomes
When the value exceeds a certain value Lmin, the parameter extracting unit 8 sends a recognition determination trigger to the control unit 11 in order to perform recognition determination on the target object. The case where a plurality of target objects exist within the measurement range is the same as the case where they approach. FIG. 23 shows how a judgment recognition trigger is generated. The value of Lmin is usually set to a distance at which the recognition determination device must output a recognition determination result (for example, whether or not the target object acts on the image forming apparatus) to the service providing apparatus. This distance is appropriately determined by the type of service provided by the output result from the recognition determination device, the time required for the service, the moving speed of the target object, and the like. The value of Lmax is appropriately set to a distance within the maximum measurement distance (Rmax in FIG. 4) of the distance sensor. After outputting the recognition determination trigger, data relating to the trajectory information of the target object for which the recognition determination needs to be performed (the address in the storage device where the trajectory information is stored, the size of the trajectory data, whether the target object is approaching or not) The recognition determination unit 9 sends to the recognition determination unit 9 data necessary for accessing the trajectory information, such as whether the user is moving away. Recognition determination section The recognition determination section 9 makes a determination relating to the response target object in response to a request from the control section 11. After receiving the recognition determination request signal from the control unit 11, data relating to the trajectory information of the target object that needs to be recognized and determined by the parameter extraction unit 8 (addresses in the storage device 13 where the trajectory information is stored, trajectory data , And whether the target object is approaching or moving away, and the like, which is necessary for accessing the trajectory information) from the parameter extracting unit 8. Thereafter, by accessing the trajectory information of the target object in the storage device 13 which needs to make the recognition determination and performing a predetermined process, for example, when the target object approaches, the user is the user of the image forming apparatus. ("Use" or "do not use" the image forming apparatus), and if it goes away, whether or not the use of the image forming apparatus has been completed ("in use" or "has been used"), And the like, and outputs the result to the post-processing unit 10. In the following, some examples of the recognition determination processing for determining whether to use or not use the image forming apparatus when the target object approaches are described. In order to determine the recognition of the object to be preprocessed, the recognition determining unit 9 generates some parameters from the trajectory information. One or more reference distances are provided in the measurement range of the distance sensor. For example, as shown in FIG. 24, n reference distances L0, L1, L2,..., L (n-1) from the center of the image forming apparatus (where L0 <L1 <L2 <... L (n-1)) Is established). Here, the reference distance of the closest distance L0 from the image forming apparatus is Lmin
(Distance at which the recognition determination trigger is generated by the parameter extraction unit). The trajectory information at the reference distance Lm is time tLm , distance rLm (= Lm), direction θLm , moving speed vLm , moving direction φLm, and the distance L (m−
The change amount of the moving speed between 1) and Lm is represented by Δv Lm (= v Lm
−v L ( m−1 )), and the amount of change in the moving direction is Δ Lm (= φ Lm −φ L
( m-1 )), and a parameter is generated for each distance (however, the change amount Δv L0 of the moving speed and the change amount Δφ 0 of the moving direction at the distance L0 are excluded). FIG. 25 conceptually shows the parameters generated for each distance. The generated parameters are further processed so that they can be used in the next stage. For example, the data is grouped according to a value range and converted into the group number, or a normalization process for a certain value range is performed. Recognition Judgment Processing Among the methods for making a recognition judgment using the parameters generated in the preprocessing stage, a method using a neural network will be described below. For example, the following neural network 21 for determining whether the target object "uses" or "does not use" the image forming apparatus is prepared. FIG. 26 is a schematic diagram of a neural network 21 for recognition determination by a hierarchical neural network including three layers of an input layer 22, an intermediate layer 23, and an output layer 24.
The input layer 22 corresponds to each input parameter, and the output layer 24 corresponds to each determination (in this case, “use” and “do not use”). The neural network used here learns in a predetermined method (for example, back propagation) a characteristic pattern collected in advance through experiments or the like as teacher data. That is, each parameter is input, and it is learned whether the target object "uses" or "does not use" the image forming apparatus at that time. At the time of the recognition judgment processing, the parameters generated from the trajectory information by the control signal from the control unit are input to the neural network for recognition judgment, and among the output layers 24 of the neural network at that time. The result corresponding to the unit that fired strongly (having the largest output value) is output to the post-processing unit 10 as a recognition determination result. With the same specifications, a neural network for determining whether the target object is "using" or "ending use" of the image forming apparatus is prepared, and the recognition determination result is output to the post-processing unit 10. Post-Processing Unit The post-processing unit 10 collects the results of the recognition judgment and arranges the final output format, and if necessary, the control unit 11 if necessary.
, And sends recognition determination data to the input / output management unit 12. For example, consider a case where a plurality of target objects exist in the measurement range of the distance sensor as shown in FIG. In the case of (a), the target object B who is going to newly use the image forming apparatus comes to the place where the target object A is already using the image forming apparatus. in this case,
When the target object B approaches the distance Lmin from the image forming apparatus, a recognition determination trigger is generated, and the recognition determination unit 9 determines that the target object B "uses" the image forming apparatus. If not suspended, a problem occurs that the service for the target object B is started even though the target object A is in use. Conversely, as in the case of the example (b), it is assumed that the target object A as the previous user has left while the target object B is using the image forming apparatus. In this case, when the target object A approaches the distance Lmax from the image forming apparatus, a recognition determination trigger is generated, and the recognition determination unit 9 determines that the target object A has used the image forming apparatus. If the target object B is not masked or held, the service is started even though the target object B is in use (transition to the residual heat mode, automatic reset, etc.) occur. The post-processing unit 10 fetches external (image forming apparatus) information (for example, whether or not copying is in progress) through the control unit 11 if necessary, and masks or suspends judgments on a plurality of target objects. Only when it is necessary to change the state, the recognition determination data is sent to the input / output management unit 12. The control section control section 11 controls the entire recognition judging device. The main control contents are as follows. (1) Timing Processing of Each Block The data among the blocks (sensor driving unit 7, parameter extracting unit 8, recognition judging unit 9, post-processing unit 10, input / output managing unit 12) in the recognition / judgment device. Performs synchronous processing for delivery. For example, when data is transferred from a certain block A to a certain block B, first, a data transmission request is issued from the block A to the control unit 11. The control unit 11 sends a data reception request signal from the block A to the block B, and after confirming that the reception preparation of the block B is completed, a data transmission request signal is sent to the block A. In block A, after receiving the data transmission request signal from the control unit 11, data transfer is started. (2) Request processing for each block A request sent from each block in the recognition / judgment device (for example, a recognition judgment trigger generated in the parameter extraction unit, a recovery request for an error generated in each block,
Etc.). (3) Access management of storage device Arbitration is performed so that a plurality of blocks do not access the storage device at the same time (so that read / write does not collide). Each block in the recognition / judgment device can access the storage device only by requesting an access right from the control unit and only when permitted. (4) External Interface Control A clock signal and a reset signal from the outside (image forming apparatus) are received through the input / output management unit 12, and the outside and each block in the recognition / judgment device are synchronized. Also,
External information (the state of the image forming apparatus, for example, “operating / not operating”, information on the operation panel, etc.) is fetched, and those necessary for recognition determination are transferred to the corresponding blocks. Various requests from the outside are sent to the input / output management unit 12.
Process that responds to the request.
For example, when the trajectory information of the target object is requested from outside,
This corresponds to processing such as reading out locus information from a predetermined area in the storage device and outputting it through the input / output management unit 12. In addition, a request to the outside when an error or the like occurs in the recognition determination device (for example, displaying an error on an operation panel, etc.) is also generated by the control unit 11, and the input / output management unit 12
Output to the outside through Input / output management unit The input / output management unit 12 controls an interface with the outside (image forming apparatus) through the external I / F line 16.
The input / output data / signal is also latched and synchronized by the input / output management unit 12, which also functions as a buffer for synchronizing with the outside. The input and output signals include, in addition to the determination data on the target object generated by the post-processing unit 10 and sent to the service providing device, various control signals between the recognition determining device and the outside, such as timing signals, etc. included. The storage device 13 is a RAM for storing data generated in each block as necessary, and a ROM for storing programs and data necessary for operating each block.
And data reading / reading by each block.
Writing is performed. Service providing device Service providing device The service providing device 4 has a function of driving each part of the OA equipment, receives various judgment results generated by the recognition judging device 3, and provides a service by an automatic response corresponding thereto. To embody. Further, if necessary, it requests the recognition determination unit for more detailed information on the target object. The service providing device 4 is a conceptual device, and several methods can be considered for its realization. In particular, it is better to realize such a service that does not specify the provision of dedicated hardware and that can perform functions as software by a central processing unit of an OA device. If there is a response object (person) approaching the service OA device for a person and the judgment data indicating that the object uses the OA device is sent, the following service is executed. I do. (1) AI (Artificial Intelligence) residual heat function (2) AI automatic power switching function (3) AI pressure plate automatic opening / closing function (4) AI automatic interrupt function (5) Height variable function Also, OA equipment is used. If the user has finished the operation, has left the OA device, and received the determination data indicating that the use has been completed, the following service is executed. (1) AI residual heat function (2) AI automatic power switching function (3) AI pressure plate automatic opening / closing function (4) AI automatic interrupt function (5) AI automatic reset function (6) AI original / copy forgetting check function The following service is executed for an apparatus having a configuration in which there is an object (person) to be responded to approaching the OA device and the personal ID is transmitted as data. (1) Operation panel AI automatic setting function (2) AI guidance function (3) Management function (4) AI automatic interruption function (5) AI automatic reset function (6) Message notification function Next, use by image data Person recognition / personal recognition will be described. User Recognition In the above-described automatic response system, an example was given in which a distance sensor such as an infrared sensor was used as a sensor. Next, based on information obtained by processing the image data, not the distance information, such as the body and face direction when the target object (person) approaches, is the person a "person to use"? ,
A method of recognizing / determining whether a person is a “mere passer” will be described. FIG. 1 which is a configuration example when a distance sensor is used, FIG. 2 which is an implementation example, and FIG. 3 which is a basic configuration of a recognition determination device are completely the same in the case of a recognition method using image data described below. . However, the distance sensor 2
It must be a sensor for inputting some image data using a CCD, MOS, image pickup tube, or the like. The parameter extraction unit 8 in FIG. 3 extracts necessary information from image data or the like by image processing or the like. Now, let us consider the operation of a person approaching to use the image forming apparatus 5 such as a copying machine provided with the present recognition judging device. In particular, in the absence of obstacles, one can usually assume that a person walks straight on the device he wants to use. In other words, the user approaches the device he or she wants to use while keeping his body straight. In addition, even if there is some obstacle, etc., if you can not approach straight, if you come within the range where the device can be seen by the time you approach the position of the target device, you can look at the device at least several times You can think. In other words, the face of the device to be used is directed several times straight. Such behaviors in which humans behave naturally are stored as rules, and these behaviors are extracted / determined by image processing or the like to determine whether the target person is a “user” or a mere “passer”. I do. Hereinafter, a simple example of a specific judgment method will be described with reference to FIG. In the photographed image data, it must first be determined whether a person has been photographed (step 1). This can be achieved, for example, by holding image data in which no one is shown, and calculating the difference from the captured image data. In other words, by removing the background portion from the currently captured image data, the remaining portion becomes a moving object other than the background,
In other words, it can be seen that the subject person. Next, in the image data of the target person, the orientation of the body or face must be detected (step
2). Speaking of detection, it is sufficient to judge whether or not this is facing. As a very simple example, a user may be determined if the body or face of the person being photographed is facing this direction. However, it's usually hard to judge just because you're turned here once. In other words, this alone does not provide sufficient accuracy. Therefore,
For example, a counter may be provided, and the number of times the user is observed to be turned may be stored by the counter, and the user may be determined to be a “user” when the number of observations is equal to a preset number. . Instead of yes / no, for example, the orientation may be converted into a numerical value based on the number of angles and the like, observed, and a determination may be made based on the data sequence. In this case, the data string pattern of “user” may be stored in advance, and the determination may be made by referring to the stored table, or an appropriate weight parameter may be added using time and direction as parameters. Judgment may be made by an evaluation function, or the behavior pattern of the “user” may be described by natural language rules (for example, if you turn here many times in a short time, you are the user.) Judgment may be made by fuzzy inference, or the behavior pattern of the "user" may be stored in the neural network in advance, and the observed data sequence may be used as input to output from the neural network whether or not the user is "user". You may. The configuration for carrying out the present recognition processing is basically not significantly different from that described above, but the distance sensor 2 in FIG. 1 is replaced with an image input sensor such as a CCD. In addition, image data obtained by capturing an approaching target object (target person) is processed by the parameter extracting unit 8 in FIG. The feature amount (data / information) to be extracted here is the orientation of the face or body of the target person described above. Further, the recognition determining unit 9 refers to the table described above,
Judgment processing is performed by an evaluation function, fuzzy inference, a neural network, or the like. Recognizing that a target object which is a person who is a person is a specific person is called personal recognition. Personal recognition is divided into two larger recognitions. One is to identify individuals who have been registered in advance (identification that has already been individualized), and the other is not to register individuals in particular, but to target individuals observed at a certain point in time. , To determine whether they are the same person (sequentially identifying the same person).
In the above-described automatic response system, an example in which a distance sensor is provided to measure the position of a target object as a sensor has been shown, and an infrared or ultrasonic sensor has been described as a specific example. Here, an example relating to personal recognition of a target person is shown. In this case, a specific example of the sensor is a CCD.
An example in which image data is processed after an image is input by, for example, will be mainly described. In this case, the recognition judging device 3 shown in FIG.
, And the distance sensor 2 becomes a sensor capable of inputting image data, but the basic configuration is not changed at all. Hereinafter, one image input sensor will be described as an example for simplicity, but a plurality of sensors may be provided in the same manner as shown in FIGS. In addition,
Even if an image input device such as a CCD is used as a sensor, it is possible to observe the position up to the target object described in the aforementioned automatic response system without any problem using current image processing techniques ([[Robot "Bit extra number, pp
711/724, July 1976 issue], ["Stereoscopic vision", Journal of the Robotics Society of Japan, Vol. 1, pp30 / 35, 1983]. In other words, the image input sensor is only a specific example of the distance sensor. For example, in order to obtain the position of the target object from the image data captured from one fixed sensor, the image of the position of the foot of the target person is obtained. Data coordinates may be extracted and mapped to real world coordinate data. If there are a plurality of sensors, the position up to the target object can be observed by applying the principle of triangulation (binocular stereovision). Therefore, even if the sensor is changed from the above-mentioned infrared sensor or the like to an image sensor, the above-described processing can be similarly performed, and the sensor is also useful for personal recognition described below. A processing method for the already-specified individual identification for specifying the already registered individual from the already-specified individual identification image data will be described.
Identification technology has been around for a long time and has been put to practical use, for example, for character recognition. The same technique / principle can be used for personalized identification. To explain the principle briefly, we prepare a dictionary called a dictionary that describes the characteristics of what is to be specified, extract the characteristics of the observed input data, compare them with the contents of the dictionary, Is to be identified. In addition to the discriminant approach, a table reference method, an evaluation function method, a certainty calculation method, a fuzzy inference method, a neural network method, and the like are also known. Information about an individual, which must be registered in advance as data for identifying the individual, that is, a feature, may be any feature obtained by image processing or the like, but must be good for identifying the individual. Must. For example, height, weight (volume), gender, size and shape of body and face, presence or absence of glasses, and the like can be considered. The height is obtained by converting the number of pixels from the head to the toe from the image data to the actual length. Since the distance to the target object must be known, the conversion is easy. Finding the head and toe can be realized by ordinary image processing techniques such as binarization and filter processing and knowledge engineering. The gender can be determined by obtaining the shape of the hair, the covering, the presence or absence of makeup, and the like by image processing. Facial features are effective and often used to identify individuals by image data. For example, the relationship between the components and the shape of the individual components, such as the degree of eye separation, the shape of the eyes, the contour of the chin, and the like, are often used. With the personal recognition of the personalized identification,
It is possible to improve the operability of the user, save labor in managing the apparatus, and the like. For example, when this personal recognition device is attached to an image forming apparatus such as a copying machine,
The operation panel AI automatic setting function, AI guidance function, AI automatic interrupt, and the like can be realized. Next, as described above, instead of registering an individual in advance as described above, it is necessary to recognize whether or not the target person observed at a certain time is the same person. The same person determination will be described. In this method, the characteristics of the target person observed at a certain point in time are stored, and it is determined whether the characteristics match with the characteristics of the target person observed at another point in time. It is not necessary to register information including the characteristics of the individual you want to identify as a dictionary in advance, but instead, for example, if someone does not artificially enter the device, such as the name of the observed person, you can not understand No information can not be obtained. The method for successively identifying the same person is basically not significantly different from the method in the already-personalized identification. In individual identification, based on observed / extracted features, the characteristics of each individual, which were previously described in a dictionary, were compared. The difference is that they compare with the observed features. In the same person determination, the characteristics of the target person observed at a certain point in time are stored as a dictionary and used when comparing with the characteristics of the person observed later, but only the immediately preceding observation object is stored in the dictionary. Alternatively, a plurality of storages may be made. Since the same person can be sequentially discriminated, for example, it is known that the user of the apparatus has been changed, so that "in use / completed use" can be distinguished at that time. When a person is identified as the same person, it can be recognized as "in use" within a certain period of time, and if a person who is not the same person comes, the previous person is recognized as having used it. it can. Further, if the apparatus is a copying machine, for example, it is possible to automatically reset each parameter (AI auto reset function) to prevent erroneous operation by the next user. Further, even if the AI automatic interrupt function cannot be specified even to an individual, it can be realized by the real recognition. Also,
The sensor for sequentially observing the feature in the same person determination is not particularly limited to the CCD. For example, any device that can measure characteristics of a person, such as a color sensor, a weight scale, and a sound sensor, may be used. In addition, there is a sensor that can be distinguished by itself, such as the image input sensor using a CCD or the like described above, but even a sensor that is difficult to distinguish by itself can be distinguished with higher accuracy by using it in combination. .
The configuration in this case is only required to connect these sensors in parallel with the distance sensor 2 shown in FIG. Method of processing parameters for recognition judgment: Initial condition setting method for predetermined measurement detection area A person approaching is a person who came to operate a system (apparatus) provided with the present recognition apparatus. When determining whether a person is just passing by or not, it is desirable to recognize and store the surrounding situation in order to make the decision early or more reliably depending on the situation in which the system is set. The "situation" mentioned here is, for example, a location of an obstacle such as a surrounding wall. For example, in the case where the system is installed at the end of a dead-end corridor, the person approaching the system in most cases is considered to be the person who uses the system. here,
A method for automatically recognizing situations such as "the system is installed at the end of the dead end corridor" will be described. The information to be detected is, for example, a fixed object such as a wall, which hinders / obstructs human walking. What is necessary is just to find these objects at a certain timing. For example, a service person or a user who installs a system to which the present recognition device is attached can directly input to the system by some method.
It has to be reset, which is troublesome. Here, a method of automatically recognizing these will be described. The following conditions (a) and (b) are required for recognizing data (area data) such as an obstacle as an initial condition in a measurable detection area by the sensor or the like described in the above-described recognition device. , (C). (A) Area data is stored from detected values detected after a lapse of a predetermined time from power-on (blocking obstacle data based on regular light-receiving / receiving data). This is a method in which the sensor is activated later, and the location where some object is detected by the sensor is recognized as a fixed object (obstacle) and stored. Immediately after the power is turned on, there is a possibility that the person who turned on the power is nearby and recognizes this as a fixed object. Then, after the power is turned on and after a while (for example, one minute later)
Then, the sensor is activated, and the place where something is detected is recognized as a fixed object and stored. As one of the embodiments, the case where the initial conditions are set by the above-described sensor will be described. 1 and 2 show the configuration of a system (OA device 1 or image forming apparatus 5) to which the present recognition device is attached and the configuration of the sensor 2. FIG. Here, the sensor is mounted on the system in a plurality of directions. When the system is powered on by the user, the timing of power-on can be easily known by some means, for example, the power of the recognition apparatus is shared with the power of the system. A timer is installed in an apparatus or the like, and each sensor is activated after a predetermined time set in advance, for example, one minute, and a predetermined measurement is performed. These sensors are
At least some object can be measured in what direction and at what distance. For example, FIGS. 4 and 5
In such a case, a certain object is indicated by a combination of the observed direction and distance, and at ~ 〇13, 〇15 to 〇19,
It recognizes that there is an obstacle and stores it. (B) Store and update area data at predetermined timings from detected values detected at predetermined timings after the power is turned on. The sensor is activated at predetermined time intervals after the power is turned on, and at predetermined time intervals. This is a method of comparing the detection status of the sensor at the time of the previous measurement with the current detection status, recognizing where the fixed object is, and updating the storage. The fixed object should be detected at the same place no matter how many times the sensor performs detection, except when the situation is not artificially changed due to a layout change or the like. On the other hand, if the object is not originally an obstacle, such as a person who happened to be near by chance, the object is first observed by the sensor, but at the next measurement, it should have already left and will not be observed. So, for example,
This is a method in which the detection status is obtained from the sensor every five minutes, the past detection status is remembered, and the one that is always detected at the same place is recognized as a fixed object. The predetermined timing does not need to be observed at all times, that is, at minimum intervals.
However, if you only want to get area data,
There is no particular need for constant observation, and measurement may be performed at certain intervals. For example, if you always activate the sensor to make some kind of judgment, use that,
Updating the area data at all times is more reliable, but if there is no particular need to constantly observe, it is better to measure at certain intervals to save power. In realizing this method, it is necessary to store the past detection status at least once. However, a plurality of times may be stored. In this case, the recognition accuracy is increased, but the cost is increased. When the past detection status is stored only once, the stored previous detection status is, for example, θ = 15 degrees, distance = 3 m and θ = 8.
It is assumed that the position is 0 degree and the distance = 2 m.
If it is m, it is recognized / determined that there is some fixed object (obstacle) in the 80 degree, 2m part detected at the same place. And 30 degrees and 4 meters as the past detection status;
80 degrees and 2 m are stored. Also, when a plurality of detection situations are stored, the determination may be made in substantially the same manner. For example, in the case of storing the situation for five times, it is determined that there is a fixed object at a place that has been detected at the same place three or more times in succession recently,
It is not continuous, but it is 4
It is determined that there are obstacles in places where the number of times has been detected more than once. By doing so, it is possible to more accurately determine whether or not the obstacle is an obstacle. As a result, besides a truly stationary object such as a wall, for example, a word processor, for example, is installed near the system to which the recognition device is attached, and a human using the word processor is detected by the sensor. In other words, it is possible to deal with a case where the system is originally a moving object, but temporarily becomes an obstacle to the system for some reason, and a correct installation environment, that is, an initial condition can be obtained. (C) Storing area data from detected values detected under predetermined conditions (area data storage update for each predetermined condition) Recognizing area data is performed only when predetermined conditions are satisfied. Is the way. The predetermined condition is basically a situation where no one is around. The sensor itself may be activated at regular or irregular intervals. However, whether or not the area data should be recognized is recognized by referring to a predetermined condition and stored. As the predetermined condition, the following four cases can be considered. (I) When not in use Measurement / recognition is performed when the system to which the present recognition device is attached is not operating, that is, when no one is using it.
When the system is not running, it is basically considered that there are no nearby people. That is, if the measurement is performed at that time, it may be determined that there is an obstacle at a location where some detection is made.
In this case, in one measurement, a location detected at that time may be recognized as an obstacle, or a number of locations may be measured several times and determined as an obstacle. . (Ii) Night with no people: Timer In a normal office or the like, there are no people at night. Therefore,
At this time, measurement / recognition is performed. When a sensor is activated by a timer or the like at a time when no person is present, such as at night, and if any object is detected, it is assumed that the object is an obstacle such as a wall. In addition, it is possible to more reliably determine that there is no person by using not only the timer but also the brightness of the lighting. For example, as a specific time setting, the default is 3 o'clock in the middle of the night, and if it is desired to change it, it may be set by the user,
It may be set in conjunction with an ON / OFF timer incorporated in the system for another purpose, at the time of OFF, immediately before being turned off, immediately after being automatically turned on, or the like. In this case, at least one measurement is sufficient, and the place where something was detected at that time may be identified as an obstacle, or several times during a time, such as when there are no people, just in case. Measure
The locations where many are detected may be obstacles. (Iii) Holiday: weekly timer In a normal office, there are no people on holidays. Therefore, measurement / recognition is performed at this time. When a sensor is activated by a calendar (weekly timer) or the like on a day when no one is present, such as Sunday, if any object is detected, it is assumed that the object is an obstacle such as a wall. The specific time can be set by default as Sunday, and can be changed by the user if it is desired to change the setting. In this case, at least one measurement may be performed, and a location detected at that time may be recognized as an obstacle, or a number of measurements may be performed, and a large number of detected locations may be determined as an obstacle. Is also good. (Iv) Initial condition setting means ON Here, means for setting initial conditions are released to the user. For example, an operation button such as a "initial structure condition setting button" is attached to the apparatus. When a service engineer, user / administrator, or the like determines the layout, etc. and determines that initial conditions should be set, the user can explicitly press this button to recognize / set the initial conditions. is there. However, immediately after pressing the button, the person who pressed it is in front of the device, so set it in advance so that it is set a few seconds later, like a self-timer often used for cameras etc. The operator of the button may be caused to retreat outside the detection range of the sensor. Alternatively, the means may be operated from a remote place using an infrared remote controller or the like. Next, a method of early recognition of “use / not use” or “used / used” by the machine installation environment will be described. If it is recognized from the machine installation environment data (area data) based on the initial condition settings that the machine (equipment) has been installed in a corner, it is only necessary that the measurement object (moving object) enters the set detection measurement area. It can be recognized as "use". That is, depending on the installation environment of the machine, it is conceivable that if a person simply comes, that person is always the person who uses it. For example, if a machine is installed at the end of a dead-end aisle, people who come close to it may be considered to be users. The installation environment (area data) of the machine can be obtained by the above-described method. At this time, basically, it is a problem whether a person can physically pass / overpass the front of the machine. This is determined from the area data, and if it is impossible for a person to physically pass by the front of the machine, simply use a distance sensor or the like to determine whether a person is near. Look, and if they come close, they will be judged as "users". Also, if the sensor is configured to have a plurality of sensors oriented in multiple directions, it is possible to save power by not operating the sensor that measures the direction determined as an obstacle. There is also an effect. The condition under which a person cannot physically pass / overpass the machine in front of the machine, which is a condition under which most approaching persons can be determined to be “users”, is that the machine is installed at a dead end. If you are. The situation in which the machine is in a dead end may be, for example, a case where the end of a dead end passage or two surfaces are placed at the corners of a wall. Is only the front of the machine accessible?
Alternatively, such recognition / judgment is performed when the vehicle can pass only in a horizontal (right or left) direction or the like. Due to this, although there are certain restrictions on the installation environment, there is no particular difficulty, and the "user" can be determined quickly and easily easily. In the above, an example of recognizing and judging "use / no use" for an approaching person has been described, but a method of recognizing "in use / finished" for a person leaving is exactly the same. Needless to say, it can be realized with a simple concept. Next, a method for recognizing “use / no use” when a plurality of measurement objects (moving objects) exist in the detection measurement area will be described. Here, there are cases where the determination is made only with the distance data and cases where the determination is made with the distance data and the direction data. First, the case where the determination is made only with the distance data will be described. In this example, a case where there are two moving objects will be described for the sake of simplicity. First, consider the case where two moving objects both approach the apparatus. First, when two moving objects approach from the same direction, measurement is impossible because the longer distance is behind the shorter distance when viewed from the recognition device. Therefore,
In this case, the recognition is performed using data of only the shorter distance. That is, when a plurality of objects approach the apparatus from the same direction and there is an object to which the infrared light emitted by the infrared light emitting means is not projected, it is recognized whether or not the person whose distance from the detecting means is the shortest is used. . When approaching from other directions,
By pulsating the infrared light and capturing the amount of the returning infrared light with a light meter, the change of the amount of the pulsating light of the infrared light returned from two or more objects in the other direction in one cycle is as shown in FIG. The mountain becomes a composite mountain. By judging this using judgment means such as neuro,
A plurality of moving objects can be identified. Using this data, it is determined whether the user is a user.
That is, when a plurality of objects approach the apparatus from a plurality of directions, the distance from the apparatus to each object is detected to recognize whether or not the object is a user. Next, consider the case where one approaches and the other passes by. In this case, it is conceivable that a passing moving object may be a shadow of an approaching object, or be cast as a shadow. In other cases, two moving objects can be identified by the above-described method, and a processing method at this time will be described. First, when another moving object crosses the approaching moving object, the moving object that has crossed is judged as it is, and for the approaching moving object, based on the data before entering the shadow, as long as it is in the shadow Predict its movement. After that, when it comes out of the shadow, tracking is started again. That is, in the detectable area where the detecting means can detect the distance to the object, if there is an object approaching the device and an object crossing between the approaching object and the detecting means, both the approaching object and the object crossing When the infrared light emitted by the infrared light emitting means is projected,
The distance from the device is detected for both objects, and the infrared light is not emitted to the approaching object, and only infrared light is emitted to the traversing object. The movement of the approaching object is predicted from the change in the distance data, and when infrared rays are projected on the approaching object again, distance detection is resumed for both objects. Next, in the case where another moving object passes behind the approaching moving object, the judgment is made as to the approaching moving object, and the moving object that crosses is determined based on the data before entering the shadow. Predict its movement as long as it is in. After that, the tracking is started again when the moving object comes out of the shadow. That is, in the detectable area where the detecting means can detect the distance to the object, when an object approaching the device and an object passing behind the approaching object are present, both the approaching object and the traversing object are When the infrared light emitted by the infrared light emitting means is emitted, the distance from the device is detected for both objects, and the infrared light is not emitted to the object passing therethrough, but is emitted only to the approaching object. During that time, the movement of the object passing behind is predicted from the change in the distance data of the object passing behind that was detected earlier, and when infrared rays are projected on the object passing behind again , Restart distance detection for both objects. When there is a moving object other than the user, the object from which it is determined that the user and the other moving object have been exchanged in terms of distance has been changed from the time when it is determined to use the apparatus to the present. From a user to a moving object.
In other words, if there is a person facing the device using the device and an object approaching the device, when the person facing the device moves away from the device and becomes farther from the device than the object approaching the device, the device Recognize whether or not the approaching person is the person who uses it. Next, a case where the determination is made based on the distance data and the direction data will be described. First, when two moving objects approach each other, two moving objects from different directions are used.
However, when viewed from the same direction, one becomes in the shadow of the other and cannot be detected by the sensor. Therefore, the determination is made based on the distance and direction data of the moving object close to the image forming apparatus. That is, when there are a plurality of objects in the same direction as viewed from the apparatus, it is recognized whether or not the person who uses the object whose distance from the detection means is the shortest is used. Also, if it is detected out of the shadow in the middle, it is determined as a newly appearing thing. Next, when approaching from different directions, since different sensors detect each of them, they can be grasped as separate moving objects. Therefore, it is determined whether or not to use the apparatus from each movement. . That is, when a plurality of objects exist in different directions as viewed from the device, it is recognized whether or not each object is a person who uses the object. In this case, the one closer in distance to the image forming apparatus is determined first. Next, consider the case where one approaches and the other passes by. In this case, it is conceivable that a passing moving object may be a shadow of an approaching object, or be cast as a shadow. In other cases, two moving objects can be identified by the above-described method, and a processing method at this time will be described. First, when another moving object crosses the approaching moving object, the moving object that has crossed is judged as it is, and for the approaching moving object, based on the data before entering the shadow, as long as it is in the shadow Predict its movement. After that, when it comes out of the shadow, tracking is started again. That is, in the detectable area where the detecting means can detect the distance to the object, if there is an object approaching the device and an object crossing between the approaching object and the detecting means, both the approaching object and the object crossing When the infrared light emitted by the infrared light emitting means is projected,
The distance from the device is detected for both objects, and the infrared light is not emitted to the approaching object, and only infrared light is emitted to the traversing object. The movement of the approaching object is predicted from the change in the distance data, and when infrared rays are projected on the approaching object again, distance detection is resumed for both objects. Next, in the case where another moving object passes behind the approaching moving object, the judgment is made as to the approaching moving object, and the moving object that crosses is determined based on the data before entering the shadow. Predict its movement as long as it is in. After that, the tracking is started again when the moving object comes out of the shadow. Here, the order of priority in the determination is set to the object closest to the apparatus, and in the case of the same distance, the object is set to the object approaching earlier. That is, in the detectable area in which the detection means can detect the distance to the object, when an object approaching the device and an object passing behind the approaching object are present, both the approaching object and the traversing object When the infrared light emitted by the infrared light emitting means is emitted, the distance from the device is detected for both objects, and the infrared light is not emitted to an object that passes behind but is emitted only to an approaching object. While the light is being emitted, the movement of the object passing behind is predicted based on the change in the distance data of the object passing behind that was detected before that time, and the point at which infrared light is projected on the object passing behind again Then, the distance detection is restarted for both objects. By using the above method as a basic idea when judging whether or not the apparatus is going to be used, it is possible to make a reliable judgment. As is apparent from the above description, the present invention solves the above-mentioned problems of the prior art and further has the following effects. According to an aspect of the present invention, there is provided an apparatus for performing recognition by detecting only distance data, wherein an object approaching the apparatus and an object crossing between the approaching object and the detection means are present in a detectable area. Also, accurate recognition can be performed. According to the second aspect of the present invention, there is provided an apparatus for performing recognition by detecting only distance data, wherein an object approaching the apparatus and a rear part of the approaching object are located within a detectable area in which the detecting means can detect a distance to the object. Even when there is a passing object, accurate recognition can be performed. According to a third aspect of the present invention, in a device for performing recognition by detecting a distance from a device and a direction viewed from the device, when an object approaching the device and an object crossing between the approaching object and the detection unit are present. Also, accurate recognition can be performed. According to a fourth aspect of the present invention, in a device for performing recognition by detecting a distance from a device and a direction viewed from the device, even if an object approaching the device and an object passing behind the approaching object are present, accurate detection is possible. Recognition can be performed.

【図面の簡単な説明】 【図1】 自動応答システムをOA機器に適用した場合
の構成概念を説明するためのブロック図である。 【図2】 画像形成装置(電子装置)にセンサを実装し
た場合の例を示す図である。 【図3】 認識装置の基本構成を示すブロック図であ
る。 【図4】 画像形成装置と障害物との関係を示す図であ
る。 【図5】 画像形成装置と障害物との間の距離データを
模式的に示す図である。 【図6】 画像形成装置に対する環境情報の一例を示す
図である。 【図7】 図4における環境情報を示す図である。 【図8】 環境情報の変化の状態を示す図である。 【図9】 図8における距離データを示す図である。 【図10】 図9の場合について、環境情報と距離デー
タとの差をとった結果を示す図である。 【図11】 環境情報の変化の状態を示す図である。 【図12】 図11の要部詳細図である。 【図13】 環境情報の変化の状態を示す図である。 【図14】 図13の要部詳細図である。 【図15】 環境情報の変化の状態を示す図である。 【図16】 環境情報の変化の状態を示す図である。 【図17】 対象物体の移動軌跡情報の概念を示す図で
ある。 【図18】 環境情報の変化の状態を示す図である。 【図19】 環境情報の変化の状態を示す図である。 【図20】 環境情報の変化の状態を示す図である。 【図21】 環境情報の変化の状態を示す図である。 【図22】 環境情報の変化の状態を示す図である。 【図23】 対象物体に対する認識判断を説明するため
の図である。 【図24】 対象物体が画像形成装置に近づいてくる場
合の認識判断の例を説明するための図である。 【図25】 図24の例において、各距離について生成
されたパラメータを概念的に示す図である。 【図26】 階層型ニューラル・ネットワークの一例を
示す図である。 【図27】 距離センサの測定範囲内に複数の対象物体
が存在する場合の例を説明するための図である。 【図28】 対象人物が画像形成装置の使用者なのか、
否かの判断の仕方の一例を示す図である。 【図29】 赤外線を脈動発光させて2以上の物体を識
別する場合の例を説明するための図である。 【符号の説明】 1…OA機器、2…センサ部、3…認識判断装置、4…
サービス提供装置、5…電子装置(画像形成装置)、6
…距離センサ、7…センサ駆動部、8…パラメータ抽出
部、9…認識判断部、10…後処理部、11…制御部、
12…入出力管理部、13…記憶装置、14…データ
線、15…制御線、16…外部I/F、17…障害物、
18…対象物体、21…階層型ニューラル・ネットワー
ク、22…入力層、23…中間層、24…出力層。
BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a block diagram for explaining a configuration concept when an automatic response system is applied to an OA device. FIG. 2 is a diagram illustrating an example in which a sensor is mounted on an image forming apparatus (electronic device) . FIG. 3 is a block diagram showing a basic configuration of a recognition device. FIG. 4 is a diagram illustrating a relationship between an image forming apparatus and an obstacle. FIG. 5 is a diagram schematically illustrating distance data between an image forming apparatus and an obstacle. FIG. 6 is a diagram illustrating an example of environment information for an image forming apparatus. FIG. 7 is a diagram showing environment information in FIG. 4; FIG. 8 is a diagram showing a state of change of environmental information. FIG. 9 is a diagram showing distance data in FIG. 8; FIG. 10 is a diagram showing a result obtained by taking a difference between environment information and distance data in the case of FIG. 9; FIG. 11 is a diagram showing a state of change of environmental information. FIG. 12 is a detailed view of a main part of FIG. 11; FIG. 13 is a diagram showing a state of change of environmental information. FIG. 14 is a detailed view of a main part of FIG. 13; FIG. 15 is a diagram showing a state of change of environmental information. FIG. 16 is a diagram showing a state of change of environmental information. FIG. 17 is a diagram illustrating a concept of movement trajectory information of a target object. FIG. 18 is a diagram illustrating a state of change of environmental information. FIG. 19 is a diagram showing a state of change of environmental information. FIG. 20 is a diagram showing a state of change of environmental information. FIG. 21 is a diagram showing a state of change of environmental information. FIG. 22 is a diagram showing a state of change of environmental information. FIG. 23 is a diagram for describing recognition determination for a target object. FIG. 24 is a diagram for describing an example of recognition determination when a target object approaches an image forming apparatus. FIG. 25 is a diagram conceptually showing parameters generated for each distance in the example of FIG. 24; FIG. 26 is a diagram illustrating an example of a hierarchical neural network. FIG. 27 is a diagram for describing an example in which a plurality of target objects exist within a measurement range of a distance sensor. FIG. 28 shows whether the target person is a user of the image forming apparatus,
It is a figure showing an example of the way of judging whether or not. FIG. 29 is a diagram for describing an example in which two or more objects are identified by pulsating emission of infrared light. [Description of Signs] 1 ... OA equipment, 2 ... Sensor section, 3 ... Recognition determination device, 4 ...
Service providing device, 5 ... Electronic device (image forming device) , 6
... Distance sensor, 7 ... Sensor drive unit, 8 ... Parameter extraction unit, 9 ... Recognition determination unit, 10 ... Post-processing unit, 11 ... Control unit,
12: input / output management unit, 13: storage device, 14: data line, 15: control line, 16: external I / F, 17: obstacle,
18: target object, 21: hierarchical neural network, 22: input layer, 23: intermediate layer, 24: output layer.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 金矢 光久 東京都大田区中馬込1丁目3番6号 株 式会社リコー内 (72)発明者 一宮 孝司 東京都大田区中馬込1丁目3番6号 株 式会社リコー内 (72)発明者 来住 文男 東京都大田区中馬込1丁目3番6号 株 式会社リコー内 (56)参考文献 特開 平4−27964(JP,A) 特開 平3−194562(JP,A) 特開 平3−96969(JP,A) 特開 昭56−101159(JP,A) 実開 平4−35144(JP,U) 特許2820271(JP,B2) (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) G01S 7/48 - 7/51 G01S 17/00 - 17/95 G03G 15/00 G03G 21/00 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page (72) Inventor Mitsuhisa Kanaya 1-3-6 Nakamagome, Ota-ku, Tokyo Inside Ricoh Co., Ltd. (72) Inventor Takashi Ichinomiya 1-3-6 Nakamagome, Ota-ku, Tokyo Inside Ricoh Co., Ltd. (72) Inventor Fumio Kurizumi 1-3-6 Nakamagome, Ota-ku, Tokyo Inside Ricoh Co., Ltd. (56) References JP-A-4-27964 (JP, A) JP-A-3 JP-A-194562 (JP, A) JP-A-3-96969 (JP, A) JP-A-56-101159 (JP, A) JP-A-4-35144 (JP, U) Patent 2820271 (JP, B2) (58) Field surveyed (Int.Cl. 7 , DB name) G01S 7 /48-7/51 G01S 17/00-17/95 G03G 15/00 G03G 21/00

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】【請求項1】 赤外線発光手段と赤外線受光手段を有
し、前記赤外線発光手段が発する赤外線を投光して物体
からの反射してくる赤外線を前記赤外線受光手段で受光
することにより、装置から該装置近傍の物体までの距離
を検出する検出手段と;該検出手段からの検出信号に基
づき、検出された物体が前記装置を使用する人か否か
を、少なくとも検出された人が前記装置に到達する以前
のタイミングで認識する認識手段と;該認識手段の認識
結果により前記装置の動作を制御する制御手段とを有す
る電子装置において、前記検出手段が物体までの距離を
検出できる検出可能エリア内に、装置に接近する物体
と、該接近物体と前記検出手段の間を横切る物体が存在
した場合、接近する物体と横切る物体の両方に前記赤外
線発光手段が発する赤外線が投光されるときは、両方の
物体について装置からの距離を検出し、接近する物体に
は該赤外線が投光されず、横切る物体についてのみ赤外
線が投光されている間は、それ以前に検出されていた接
近する物体の距離データの変化から接近する物体の移動
を予測し、再び接近する物体に赤外線が投光された時点
で、両方の物体について距離の検出を再開することを特
徴とする電子装置。 【請求項2】 赤外線発光手段と赤外線受光手段を有
し、前記赤外線発光手段が発する赤外線を投光して物体
からの反射してくる赤外線を前記赤外線受光手段で受光
することにより、装置から該装置近傍の物体までの距離
を検出する検出手段と;該検出手段からの検出信号に基
づき、検出された物体が前記装置を使用する人か否か
を、少なくとも検出された人が前記装置に到達する以前
のタイミングで認識する認識手段と;該認識手段の認識
結果により前記装置の動作を制御する制御手段とを有す
る電子装置において、前記検出手段が、物体までの距離
を検出できる検出可能エリア内に、装置に接近する物体
と、接近する物体の後方を通過する物体が存在した場
合、接近する物体と横切る物体の両方に前記赤外線発光
手段が発する赤外線が投光されるときは、両方の物体に
ついて装置からの距離を検出し、後方を通過する物体に
は該赤外線が投光されず、接近する物体についてのみ赤
外線が投光されている間は、それ以前に検出されていた
後方を通過する物体の距離データの変化から後方を通過
する物体の移動を予測し、再び後方を通過する物体に赤
外線が投光された時点で、両方の物体について距離の検
出を再開することを特徴とする電子装置。【請求項3 】 赤外線発光手段と赤外線受光手段を有
し、前記赤外線発光手段が発する赤外線を投光して物体
からの反射してくる赤外線を前記赤外線受光手段で受光
することにより、装置から該装置近傍の物体までの距離
と装置からみた方向を検出する検出手段と;該検出手段
からの検出信号に基づき、検出された物体が前記装置を
使用する人か否かを、少なくとも検出された人が前記装
置に到達する以前のタイミングで認識する認識手段と;
該認識手段の認識結果により前記装置の動作を制御する
制御手段とを有する電子装置において、前記検出手段が
物体までの距離を検出できる検出可能エリア内に、装置
に接近する物体と、該接近物体と前記検出手段の間を横
切る物体が存在した場合、接近する物体と横切る物体の
両方に前記赤外線発光手段が発する赤外線が投光される
ときは、両方の物体について装置からの距離を検出し、
接近する物体には該赤外線が投光されず、横切る物体に
ついてのみ赤外線が投光されている間は、それ以前に検
出されていた接近する物体の距離データの変化から接近
する物体の移動を予測し、再び接近する物体に赤外線が
投光された時点で、両方の物体について距離の検出を再
開することを特徴とする電子装置。 【請求項4】 赤外線発光手段と赤外線受光手段を有
し、前記赤外線発光手段が発する赤外線を投光して物体
からの反射してくる赤外線を前記赤外線受光手段で受光
することにより、装置から該装置近傍の物体までの距離
と装置からみた方向を検出する検出手段と;該検出手段
からの検出信号に基づき、検出された物体が前記装置を
使用する人か否かを、少なくとも検出された人が前記装
置に到達する以前のタイミングで認識する認識手段と;
該認識手段の認識結果により前記装置の動作を制御する
制御手段とを有する電子装置において、前記検出手段が
物体までの距離を検出できる検出可能エリア内に、装置
に接近する物体と、接近する物体の後方を通過する物体
が存在した場合、接近する物体と、横切る物体の両方に
前記赤外線発光手段が発する赤外線が投光されるとき
は、両方の物体について装置からの距離を検出し、後方
を通過する物体には該赤外線が投光されず、接近する物
体についてのみ赤外線が投光されている間は、それ以前
に検出されていた後方を通過する物体の距離データの変
化から後方を通過する物体の移動を予測し、再び後方を
通過する物体に赤外線が投光された時点で、両方の物体
について距離の検出を再開することを特徴とする電子装
置。
(57) Claims: 1. An infrared light receiving means comprising an infrared light emitting means and an infrared light receiving means, wherein the infrared light emitted by the infrared light emitting means is projected and the infrared light reflected from an object is reflected by the infrared light receiving means. Detecting means for detecting the distance from the device to an object near the device by receiving light at the device; based on a detection signal from the detecting means, whether or not the detected object is a person who uses the device; An electronic device comprising: a recognition unit that recognizes a detected person at a timing before reaching the device; and a control unit that controls an operation of the device based on a recognition result of the recognition unit. In the detectable area where the distance can be detected, if there is an object approaching the device and an object crossing between the approaching object and the detection means, the infrared ray is applied to both the approaching object and the crossing object. When the infrared light emitted by the light means is emitted, the distance from the device is detected for both objects, and the infrared light is not emitted for the approaching object, and only for the traversing object. Predicts the movement of the approaching object based on the change in the distance data of the approaching object detected before that, and resumes distance detection for both objects when infrared light is projected on the approaching object again. An electronic device, comprising: 2. An infrared light emitting means and an infrared light receiving means. The infrared light emitting means emits infrared light, and receives infrared light reflected from an object by the infrared light receiving means. Detecting means for detecting a distance to an object in the vicinity of the apparatus; and, based on a detection signal from the detecting means, determining whether the detected object is a person using the apparatus or not. In an electronic device having a recognition unit that recognizes at a timing before performing the operation, and a control unit that controls the operation of the device based on a recognition result of the recognition unit, the detection unit detects a distance to an object within a detectable area. In the case where there is an object approaching the device and an object passing behind the approaching object, infrared rays emitted by the infrared light emitting means are projected on both the approaching object and the traversing object. When the distance is detected from the device for both objects, the infrared light is not emitted to objects that pass behind, while the infrared light is emitted only to the approaching object, The movement of the object passing behind is predicted from the change in the distance data of the object passing behind that was detected, and when infrared rays are projected on the object passing behind again, distance detection is performed for both objects. An electronic device, wherein the electronic device is restarted. 3. An infrared light emitting means and an infrared light receiving means, wherein the infrared light emitted by the infrared light emitting means is projected, and infrared light reflected from an object is received by the infrared light receiving means. Detecting means for detecting a distance to an object near the device and a direction viewed from the device; based on a detection signal from the detecting means, it is determined at least whether or not the detected object is a person who uses the device; Recognizing means for recognizing at a timing before reaching the device;
An electronic device having control means for controlling the operation of the device based on the recognition result of the recognition means; an object approaching the device within a detectable area in which the detection means can detect a distance to the object; If there is an object crossing between the detection means, when the infrared light emitted by the infrared light emitting means is projected on both the approaching object and the traversing object, the distance from both devices is detected from the device,
While the infrared light is not emitted to the approaching object and only the traversing object is emitted, the movement of the approaching object is predicted from the change in the distance data of the approaching object detected before that. An electronic device that restarts distance detection for both objects when infrared light is projected on the approaching object again. 4. An infrared light emitting means and an infrared light receiving means. The infrared light emitting means emits infrared light, and the infrared light reflected from an object is received by the infrared light receiving means. Detecting means for detecting a distance to an object near the device and a direction viewed from the device; based on a detection signal from the detecting means, it is determined at least whether or not the detected object is a person who uses the device; Recognizing means for recognizing at a timing before reaching the device;
An electronic device having control means for controlling the operation of the device based on the recognition result of the recognition means, wherein an object approaching the device and an object approaching within a detectable area in which the detection means can detect a distance to the object. If there is an object passing behind, when the infrared light emitted by the infrared light emitting means is projected on both the approaching object and the traversing object, the distance from both devices to the device is detected, The infrared light is not emitted to the passing object, and only the approaching object is emitted while the infrared light is emitted. An electronic device which predicts a movement of an object, and restarts distance detection for both objects when infrared rays are projected onto an object passing backwards again.
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