JP3205080B2

JP3205080B2 - 電子装置

Info

Publication number: JP3205080B2
Application number: JP27243592A
Authority: JP
Inventors: 健史浪江; 良徳荒井; 英一佐々木; 光久金矢; 孝司一宮; 文男来住
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 1992-09-14
Filing date: 1992-09-14
Publication date: 2001-09-04
Anticipated expiration: 2016-09-04
Also published as: JPH0694835A

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、画像形成装置等の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、電子装
置等の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Ｏ
Ｎ／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
などの本発明が適用される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ＯＦＦ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（特開昭６３−２６
１２７０号公報）。

【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。

【０００７】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。

【０００８】

【課題を解決するための手段】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、検山さ
れた物体が前記装置を使用し終わったか否かを認識する
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、物体の距離を検出できる検出可能エリア
内に、装置使用者以外に複数の人が存在している場合、
検出されている使用者が、該装置から一定距離以上離れ
たのち、使用者以上に装置に近づく人が検出された場
合、検出の対象を近づいた人に切り換え、使用し終わっ
たと認識することを特徴としたものである。

【０００９】

【作用】装置から装置近傍の物体までの距離を検出する
検出手段からの検出信号に基づき、検出された物体が装
置を使用し終わったか否かを認識し、該認識に基いて装
置を制御する装置において、赤外線発光手段が発する赤
外線を物体に投光し、該物体から反射してくる赤外線を
赤外線受光手段で受光することにより前記物体までの距
離を検出することにより、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
を作り出すために電子機器等の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、電子装置の一例としての複写機ま
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、ｒ_d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ｒ_dmax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、ｒ_d＞ｒ_dmaxの関係が成り立てば、環境情報
をｒ_d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、ｒ_d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、ｒ_dt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
（ｒ_5t0，５０°）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（ｒ_6t1，４０°）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ｌ_t1、平均速度をｖ_t1、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φ_t1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、ｌ_t1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φ_A2、移
動速度をｖ_A2、対象物体Ｂの移動方向をφ_B4、移動速度
をｖ_B4、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φ_Ab、移動速度をｖ_Ab、対象物体Ｂの移動方
向をφ_Bb、移動速度をｖ_Bb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φ_Apre、移動速度をｖ_Apre、対
象物体Ｂの移動方向をφ_Bpreとすると、対象物体Ａの移
動方向の変化量δφ_A、移動速度の変化量δｖ_A、対象物
体Ｂの移動方向の変化量δφ_B、移動速度の変化量をδ
ｖ_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ｅ_i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
φ_iおよび移動速度の変化量δｖ_i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Ｅ_a，Ｅ_bは、

【００４１】

【数５】

【００４２】となり、Ｅ_a＜Ｅ_b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φ_Aa、移動速度ｖ_Aa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φ_Ba、移動速度ｖ_Ba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（ｒ_Apre，θ_Apre）
および（ｒ_Bpre，θ_Bpre）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、φ_A，ｖ_Aおよびφ_B，ｖ_B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、φ_Apre，ｖ_Apreおよびφ_Bpre，ｖ_Bpre
とすると、それぞれの変化量ｅ_Aおよびｅ_B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、ｅ_B＜ｅ_A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（ｒ_Apost，θ_Apost）に確
定したとすると、２点（ｒ_Apre，θ_Apre）と
（ｒ_Apost，θ_Apost）との中点が保留されていた位置
（ｒ_A，θ_A）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ｔ_Lm、距離ｒ_Lm（＝Ｌｍ）、方向θ_Lm、移
動速度ｖ_Lm、移動方向φ_Lmとし、また、距離Ｌ（ｍ−
１）とＬｍとの間の移動速度の変化量をΔｖ_Lm（＝ｖ_Lm
−ｖ_L（_m-1)）、移動方向の変化量をΔ_Lm（＝φ_Lm−φ_L
(_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Δｖ_L0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】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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。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】次に、測定対象物体（移動物体）が、使用
中に画像形成装置の使用者の認識を行う際の判断方法に
ついて説明する。この例においては、赤外線発光手段と
赤外線受光手段を有し、赤外線発光手段が発する赤外線
を投光し、物体に反射される赤外線を赤外線受光手段で
受光することにより、画像形成装置から、画像形成装置
近傍の物体までの距離を検出する検出手段を用いて距離
データを得、この得られた距離データにより、使用者の
認識を行う場合は、使用を開始した時点において、この
装置を使用している使用者が一番近い距離にいると考え
られるので、常に一番近い距離の移動物体をマークして
追跡し、使用中であるかの判断を行う。

【０１０８】また、距離データと方向データで判断する
場合は、距離データのみでの判断と同様の判断方法で
は、検出するセンサの数を間引いて減らすとか、検出す
るタイミングを長くして認識装置の負担を減らす等のよ
うなこともできる。また、別の判断方法では次のような
ものもある。

【０１０９】図３０は、画像形成装置の距離と方向のデ
ータを用いて使用者の判断を行う装置の図で、５ａは赤
外線発光手段と赤外線受光手段（以下赤外線センサ）、
５ｂは複数の超音波センサ群である。赤外線センサ５ａ
は、排紙口の反対端方向から装置の排紙口方向に向け
て、装置から近い距離の部分を検出範囲に持つ。

【０１１０】画像形成装置の使用された時点までは、赤
外線センサ５ａは作動しておらず、超音波センサ５ｂに
より移動物体が、使用者であるかを判断している。次
に、この画像形成装置が使用された時点で、超音波セン
サ５ｂによる検出及び判断を中止し、使用者の検出は赤
外線センサ５ａが行い始める。つまり、赤外線センサに
検出される限り、その移動物体は使用中であると判断さ
れる。次に赤外線センサの検出範囲から出た場合には、
赤外線センサ５ａの動作は中止され、同時に超音波セン
サ５ｂが動作を開始し、使用終了の判断を行うことにな
る。以上の方法で、使用者が継続的に画像形成装置を使
用するのかを的確に判断することができる。

【０１１１】

【実施例】次に、測定対象物体（移動物体）が画像形成
装置の使用を終了した時の判断を行う際の判断方法につ
いての各実施例について説明する。距離データのみによ
り、判断する場合を考えるが、この場合にも幾つかの場
面が想定出来る。まず、使用者が単独で検出エリア内に
いる場合は、使用者が一定距離以上、または、検出エリ
アから検出エリア外に去った場合に、使用終了と判断す
る。すなわち、検出手段が、物体の距離を検出できる検
出可能エリア内に、装置使用者が単独で存在している場
合、検出されている使用者が、該装置から一定距離以上
離れたとき、あるいは、検出エリアから検出エリア外に
出たとき、使用し終わったと認識する。

【０１１２】また、使用者と次に待っている人が入れ替
わる場合、つまり使用中には待っている人が認識装置の
センサに感知されない場合には、使用者が一定距離以上
離れた後、使用者以上に接近する人がある場合には、使
用終了と判断する。すなわち、検出手段が、物体の距離
を検出できる検出可能エリア内に、装置使用者が単独で
存在している場合、検出されている使用者が、該装置か
ら一定距離以上離れたのち、使用者以上に装置に近づく
人が検出された場合、使用し終わったと認識する。

【０１１３】次に、使用者以外にも人がいる場合につい
ては、使用者が他の使用者よりも距離的に離れる可能性
がある一定距離以上離れた後、今までの使用者以上に接
近する移動物体がある場合には、今までの使用者は装置
の使用を終了したと判断し、測定対象物体を接近してい
る移動物体に切り替える。すなわち、検出手段が、物体
の距離を検出できる検出可能エリア内に、装置使用者以
外に複数の人が存在している場合、検出されている使用
者が、該装置から一定距離以上離れたのち、使用者以上
に装置に近づく人が検出された場合、検出の対象を近づ
いた人に切り換え、使用し終わったと認識する。

【０１１４】次に、距離データ及び方向データにより、
判断する場合を考えるが、この場合にも同様に幾つかの
場面が想定出来る。まず、使用者が単独で検出エリア内
にいる場合は、使用者が一定距離以上、または、検出エ
リアからそれ以外に去った場合に、使用終了と判断す
る。すなわち、検出手段が、物体の距離を検出できる検
出可能エリア内に、装置使用者が単独で存在している場
合、検出されている使用者が、該装置から一定距離以上
離れたとき、あるいは、検出エリアから検出エリア外に
出たとき、使用し終わったと認識する。

【０１１５】次に、使用者以外にも人がいる場合につい
ては、使用者が一定距離以上離れた後、使用者以上に接
近する人がある場合には、使用終了と判断し、測定対象
物体を接近している人に切り替える。すなわち、検出手
段が、物体の距離を検出できる検出可能エリア内に、装
置使用者が単独で存在している場合、検出されている使
用者が、該装置から一定距離以上離れたのち、使用者以
上に装置に近づく人が検出された場合、使用し終わった
と認識する。このような判断方法を用いることにより、
使用者の装置使用の終了時点を見きわめることができ、
これに伴う装置の各種動作が、スムーズに間違い無く行
われるようになる。

【０１１６】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、請求項
１，２，３に記載の発明によると、距離データのみの検
出で認識を行う装置において、装置を使用している人が
使用し終わったか否かを認識することができる。請求項
４，５に記載の発明によると、装置から物体までの距離
および装置からみた方向の検出で認識を行う装置におい
て、装置を使用している人が使用し終わったか否かを認
識することができる。

【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。

【図３０】画像形成装置の距離と方向データを用いて
使用者の判断を行う場合の一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）、５
ａ…赤外線センサ、５ｂ…超音波センサ、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。

───────────────────────────────────────────────────── 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３−96969（ＪＰ，Ａ) 特開昭56−101159（ＪＰ，Ａ) 特開平３−194562（ＪＰ，Ａ) 特開昭58−207148（ＪＰ，Ａ) 特開平４−221791（ＪＰ，Ａ) 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 21/00 G03G 15/00

Claims

(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、検山された物体が前記装置を使用し終わったか否か
を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、物体の距離を検出できる検出
可能エリア内に、装置使用者以外に複数の人が存在して
いる場合、検出されている使用者が、該装置から一定距
離以上離れたのち、使用者以上に装置に近づく人が検出
された場合、検出の対象を近づいた人に切り換え、使用
し終わったと認識することを特徴とする電子装置。