JP6763719B2 - 生体情報測定装置、生体情報測定方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、利用者の脈拍等の生体情報を測定する生体情報測定装置等に関する。

従来、利用者の体調、精神的ストレスの状態、肌の状態、感情の状態等に適応したサービスを提供すべく、これら（体調等）の推定の基礎となる脈拍、血圧等の生体情報を測定する種々の技術が開発されている。

例えば、特許文献１は、人体の一部を押し当てた状態で撮影された、脈動に応じた振幅値をもつ入力画像から、脈拍を算出する技術を示している。また、特許文献２は、単一の可視光カメラにより、非接触状態で生体の異なる部位を同時に撮像して時系列的に連続した画像データを取得し、画素値の変化に基づき生体の異なる部位の脈波を検出し、変化の時間差より脈波伝播速度を算出する技術を示している。また、特許文献３は、顔面の特定領域の３次元座標を検出し、被験者の顔の向き、位置、体動成分を検出し、特定領域の平均輝度を正面顔に相当する輝度に正規化補正して心拍数を得る技術を示している。また、特許文献４は、生体の１つ又は２以上の部位の温度情報を取得して、生体の心拍に相当する周波数帯域を抽出し、心拍数を計測する技術を示している。また、特許文献５は、動画像を撮影し、呼吸と看做せる周期の振動を検出することにより、呼吸数を測定する技術を示している。また、特許文献６は、第一の生体部位の脈波波形と第二の生体部位の脈波波形とから遅延量を求め、血流に関する指標を算出する技術を示している。また、特許文献７は、肩部から胸部下部領域を撮影し、撮像信号の濃度の変化から呼吸の呼気と吸気とを測定する技術を示している。

また、特許文献８は、周囲の光環境によらず角膜反射等を正確に検出すべく、最初のシャッターが開いている期間に光源を点灯させ、光電変換素子からの電荷を転送し、次のシャッターの開いている期間は光源を点灯せず、同じ光電変換素子からの電荷を転送し、画像差分により周囲の光による輝度レベル成分を除去する技術を示している。また、特許文献９は、カメラ部を制御して、光源部による照射がない状態の頬の画像データを得て、次に、光源部により照射された状態の頬の画像データを得て、この２種類の画像データの差分を求め、ユーザの健康状態等を推定する技術を示している。また、特許文献１０は、脈波検出装置において、点灯及び消灯を繰り返す光を放射し、点灯時に受光素子で得た信号と消灯時に受光素子で得た信号とに基づく差分の演算処理により外光ノイズ成分をキャンセルする技術を示している。また、特許文献１１は、脈波検出装置において、発光素子の発光光量を通常量として発光させた後に通常量の１／２の発光光量で発光させ、受光した信号の差分から脈拍成分に対応した信号を抽出する技術を示している。また、特許文献１２は、脳表面からの２つに分割された反射光をそれぞれ、５７０ｎｍ近傍の波長の光のみ透過させるフィルタ、６３０ｎｍ近傍の波長の光のみ透過させるフィルタを通過させて、両者の差分の演算により、ヘモグロビン濃度に反映された脳の活動を測定する技術を示している。また、特許文献１３は、個人認証装置に関し、室内環境に存在する蛍光灯の光、自然光等の環境光と、光源からの光とを分離するために、光源のオンオフそれぞれのタイミングで画像を撮像し、画像同士の差分を取ることで、環境光を除去する技術を示している。

特許第５３２０８３７号公報 国際公開第２０１４／１３６３１０号 特許第５１９５７４１号公報 特許第５４４６４４３号公報 特開２０１４−１７１５７４号公報 国際公開第１４／１５５７５０号 特開２００５−２１８５０７号公報 特開２００８−２４６００４号公報 特開２００８−２５９６７６号公報 特開２０１１−２００２７１号公報 特開２００８−１３２０１２号公報 特開平８−３８４６０号公報 特開２００１−１８４５０７号公報

ところで、利用者の体調、感情の状態等に適応したサービスを適時に提供するためには、その体調、感情の状態等を推定する基礎となる生体情報の測定がサービスの提供に関連した時に、例えば利用者が車両を運転している最中等において、行われる必要がある。このように、利用者が病院のベッド等に居る時に測定するのではなく、利用者が車両を運転している時等といった日常生活中のある時点で生体情報を測定するためには、上述の従来技術には改善の余地がある。例えば、人体に押し当てて撮像した画像を用いて血流を測定する特許文献１の技術には、利用者に拘束感を与えるという問題がある。この問題に対処して、利用者から離間したカメラで撮像した画像を用いて血流等を測定する技術には、測定環境の光（環境光）、振動等の影響を受けて正確な測定が妨げられる問題がある。例えば、特許文献８〜１０等の技術でも、振動等により各瞬時における利用者（生体）への環境光の当たり方は変動し得るため、測定精度が低下し得る。

そこで、本発明は、利用者に拘束感を与えずに測定環境の影響を抑制して、従来の技術と異なる方法で適切に利用者の脈拍等の生体情報の測定を行い得る生体情報測定装置を提供する。また、本発明は、利用者に拘束感を与えずに測定環境の影響を抑制して適切に利用者の生体情報の測定を行い得る生体情報測定方法、及び、利用者の生体情報を適切に測定するための生体情報算定処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを提供する。

上記課題を解決するために本発明の一態様に係る生体情報測定装置は、照明光を生体へ照射する照明部と、前記生体を撮像する撮像部と、前記撮像部の撮像により生成された画像における位置毎に対応付けられた画素データのうち、前記生体における前記照明光が照射された領域である照射領域内の画素データと前記生体における前記照明光が照射されていない領域である非照射領域内の画素データとの差分に基づいて生体情報を算定する算定部とを備える。

また、上記課題を解決するために本発明の一態様に係る生体情報測定方法は、照明光を生体へ照射し、前記生体を撮像することで画像を生成し、前記画像における位置毎に対応付けられた画素データのうち、前記生体における前記照明光が照射された領域である照射領域内の画素データと前記生体における前記照明光が照射されていない領域である非照射領域内の画素データとの差分に基づいて生体情報を算定する生体情報測定方法である。

また、上記課題を解決するために本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータに生体情報算定処理を実行させるためのプログラムであって、前記生体情報算定処理は、照明光を生体へ照射して当該生体を撮像することで生成された画像を取得する画像取得ステップと、前記照明光の照明態様を示す予め定められた照明パターン情報を参照して、前記画像取得ステップで取得された画像における位置毎に対応付けられた画素データのうち、前記生体における前記照明光が照射された領域である照射領域内の画素データと前記生体における前記照明光が照射されていない領域である非照射領域内の画素データとの差分に基づいて生体情報を算定する算定ステップとを含む。

本発明によれば、利用者に拘束感を与えずに、測定環境の影響を抑制して適切に利用者の脈拍等の生体情報の測定がなされ得る。

実施の形態１に係る生体情報測定装置を含む体調推定システムの一例を示すシステム構成図である。 生体情報測定装置の機能ブロック図である。 実施の形態１に係る生体情報測定装置が照射する照明光の照射パターンの一例を示す図である。 実施の形態１に係る生体情報測定装置の撮像部の構成例を示す概略構成図である。 実施の形態１に係る生体情報測定装置の撮像部のフィルタの特性を説明するための図である。 生体情報測定装置における生体情報算定処理の一例を示すフローチャートである。 実施の形態２の変形例に係る生体情報測定装置の撮像部の構成例を示す概略構成図である。 実施の形態５に係る生体情報測定装置から生体に照射された照明光の照明パターンの一例を示す図である。

本発明の一態様に係る生体情報測定装置は、照明光を生体へ照射する照明部と、前記生体を撮像する撮像部と、前記撮像部の撮像により生成された画像における位置毎に対応付けられた画素データのうち、前記生体における前記照明光が照射された領域である照射領域内の画素データと前記生体における前記照明光が照射されていない領域である非照射領域内の画素データとの差分に基づいて生体情報を算定する算定部とを備える。これにより、利用者（生体）に拘束感を与えないように離れて撮像しても、測定環境の影響を抑制して生体情報の測定が行われ得る。

また例えば、前記照明部は、前記生体における一の局所領域内に第１の照射領域及び第１の非照射領域を発生させ、かつ、前記生体における他の局所領域内に第２の照射領域及び第２の非照射領域を発生させる照明態様で照明光の前記照射を行い、前記算定部は、前記照明態様を示す予め定められた照明パターン情報を参照して、前記撮像部により生成された１以上の画像各々について、当該画像における第１の照射領域内の画素データと第１の非照射領域内の画素データとの差分、及び、当該画像における第２の照射領域内の画素データと第２の非照射領域内の画素データとの差分をそれぞれ算出することで、前記一の局所領域に係る生体情報及び前記他の局所領域に係る生体情報のそれぞれを算定することとしてもよい。ある画像における照射領域の画素データと非照射領域の画素データとは同時の撮像により得られたデータである。このため、測定環境における環境光が振動その他の影響により時間的に大きく変動するような場合であっても、環境光による影響を低減して生体情報の測定が適切になされ得る。また、生体における局所領域毎に算定された生体情報は、生体の体調の推定に活用され得る。

また、前記算定部は、前記算定した前記一の局所領域に係る生体情報と前記算定した前記他の局所領域に係る生体情報とに基づき所定統計処理を行い、当該所定統計処理の結果に応じて前記生体情報測定装置の外部への出力を行うこととしてもよい。これにより、生体における局所領域毎に算定された生体情報が、平均化等といった所定統計処理に活用されることで、精度を向上させた生体情報が出力され得る。例えば、逐次撮像された画像から各局所領域について算定した血液の脈動周期等が平均化されて、精度のよい心拍数等が出力され得る。この出力として、例えば、心拍数の表示、或いは、心拍に同期した発光等が行われ得る。

また、前記撮像部は、５５０ｎｍを中心とした８０ｎｍ以下の幅の所定波長帯域における光について透過特性を示し、当該所定波長帯域の外における光について透過抑制特性を示すフィルタと、前記フィルタを通過した光を受光する撮像素子とを備えることとしてもよい。これにより、血流に関連した生体情報の測定が適切に行われ得る。

また、前記算定部は、前記撮像部により生成された画像における、人間の肌の色に相当するように予め定められた特定基準を満たす色を表す画素データのうち、照射領域の画素データと非照射領域の画素データとの差分を、生体情報の前記算定の基礎として用いることとしてもよい。これにより、撮像範囲内における利用者の生体情報の抽出に不要な部分（例えば利用者の皮膚以外の部分等）の影響が低減され、精度良く生体情報の測定が行われ得る。

また、前記撮像部は、前記撮像によりカラー画像を生成し、前記算定部は、色をＨＳＶ色空間で表した場合の色相の値が所定範囲内の値となる画素データを、前記特定基準を満たす色を表す画素データであるとして、生体情報の前記算定を行うこととしてもよい。カラー画像は例えばＲＧＢ画像である。これにより、例えば肌の色に相当するように適切に所定範囲を定めておくことで、画像における肌を写した画素データに基づいて精度良く生体情報の測定が行われ得る。

また、前記撮像部が生成する前記カラー画像は、２次元に配列された、赤、緑、及び、青の各色成分のデータを含む複数の画素データで構成され、前記撮像部における撮像のための撮像素子は、カラーの画素を構成する赤、緑、及び、青の各サブピクセルのうち、一色のサブピクセルの受光性能を他の一色のサブピクセルの受光性能の１／１０以下にしてあることとしてもよい。これにより、強い日光（太陽光）が環境光に含まれるような場合において撮像素子のダイナミックレンジを向上させ得る。

また、前記撮像部は、更に水分による吸光度が互いに異なる第１波長の光及び第２波長の光のそれぞれを受光することで前記撮像を行い、前記算定部は、前記撮像部の撮像により生成された画像に基づいて所定程度より多く水分を含む領域である生体推定領域を検出し、当該生体推定領域の中から照射領域と非照射領域とを特定し、特定した照射領域の画素データと特定した非照射領域の画素データとに基づいて、生体情報の前記算定を行うこととしてもよい。これにより、撮像範囲内における利用者の生体情報の抽出に不要な部分（例えば利用者の周囲の物体等）の影響が低減され、精度良く生体情報の測定が行われ得る。

また、前記撮像部は、更に赤外光を受光することで前記撮像を行い、前記算定部は、前記撮像部の撮像により生成された画像に基づいて前記赤外光に応じた成分が所定閾値より多く含まれる領域である生体推定領域を検出し、当該生体推定領域の中から照射領域と非照射領域とを特定し、特定した照射領域の画素データと特定した非照射領域の画素データとに基づいて、生体情報の前記算定を行うこととしてもよい。これにより、赤外光により撮像範囲内における生体と生体以外とを区別できる可能性があり、このため、精度良く生体情報の測定が行われ得る。

また、前記撮像部は、更に前記撮像により生成する画像における複数の領域それぞれについて、撮像対象までの距離を測定し、前記算定部は、前記撮像部の撮像により生成された画像における、前記撮像部により測定された距離が所定距離範囲内であった領域における位置に対応する画素データのうち、照射領域の画素データと非照射領域の画素データとの差分を、生体情報の前記算定の基礎として用いることとしてもよい。これにより、撮像範囲内における利用者の生体情報の抽出に不要な部分（例えば利用者の背後にいる物体、他人等）の影響が低減され、精度良く生体情報の測定が行われ得る。

また、前記照明部は、前記生体に特定形状の照射領域を発生させる照明態様で照明光の前記照射を行い、前記算定部は、前記照明態様を示す予め定められた照明パターン情報を参照して、前記撮像部により生成された１以上の画像各々について、当該画像における前記特定形状の照射領域における中央部分と周辺部分とのうち周辺部分内の画素データと、当該画像における非照射領域内の画素データとの差分に基づいて、生体情報の前記算定を行うこととしてもよい。これにより、生体の表層より深い組織を経由した光に基づく測定が行われ得る。また、例えば中央部分よりも位置変化に対する照明光の強度変化が急峻でない周辺部分に該当する画素データが用いられるので、精度良く測定が行われ得る。

また、前記撮像部は、前記撮像により生成する画像における複数の領域それぞれについて、撮像対象までの距離を測定し、前記算定部は、前記撮像部の撮像により生成された画像における照射領域及び非照射領域の各画素データを、当該画素データに該当する前記撮像部により測定された領域の距離に応じて補正した上で、生体情報の前記算定を行うこととしてもよい。この補正により、撮像対象までの距離の相違による影響が除去され得るので、精度の良い測定が行われ得る。

また、前記照明部における前記照明光の照射方向と、前記撮像部における撮像のための撮像素子の光軸とが、所定角度より大きくずれていることとしてもよい。これにより、振動等の影響で生体にあたる照明光の光量の変動量を低減させ得る。また、生体における撮像素子の光軸方向に変位する要素に係る生体情報の測定が適切に行われ得る。

また、本発明の一態様に係る生体情報測定方法は、照明光を生体へ照射し、前記生体を撮像することで画像を生成し、前記画像における位置毎に対応付けられた画素データのうち、前記生体における前記照明光が照射された領域である照射領域内の画素データと前記生体における前記照明光が照射されていない領域である非照射領域内の画素データとの差分に基づいて生体情報を算定する生体情報測定方法である。これにより、振動等で変動し得る環境光の影響を抑制して生体情報の測定を行うことが可能となり得る。

また、本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータに生体情報算定処理を実行させるためのプログラムであって、前記生体情報算定処理は、照明光を生体へ照射して当該生体を撮像することで生成された画像を取得する画像取得ステップと、前記照明光の照明態様を示す予め定められた照明パターン情報を参照して、前記画像取得ステップで取得された画像における位置毎に対応付けられた画素データのうち、前記生体における前記照明光が照射された領域である照射領域内の画素データと前記生体における前記照明光が照射されていない領域である非照射領域内の画素データとの差分に基づいて生体情報を算定する算定ステップとを含む。このプログラムをコンピュータにインストールすれば、コンピュータが例えば生体情報測定装置の一部として機能し、これにより、振動等で変動し得る環境光の影響を抑制して生体情報の測定が行われ得る。

なお、これらの包括的又は具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータで読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム又は記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の包括的又は具体的な一例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、構成要素の配置、ステップ、ステップの順序等は、一例であって本発明を限定するものではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意に付加可能な構成要素である。また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。

（実施の形態１）
以下、本発明の実施の形態として、生体情報測定装置を含むシステムの一例である、車両を運転する利用者（生体）の体調を推定する体調推定システム１０について、図面を用いて説明する。

図１は、生体情報測定装置１００を含む体調推定システム１０の一例を示すシステム構成図である。

体調推定システム１０は、車両を運転する利用者（生体）１１を拘束することなく利用者１１の生体情報を測定する生体情報測定方法を実行し、その測定結果に基づいて利用者１１の体調を推定して推定結果に応じた出力を行うシステムである。ここで体調は、生体情報により既存の知識等に基づいて推定できる事柄を代表したものであり、精神的ストレスの状態、肌の状態、感情の状態等であってもよい。体調推定システム１０では、例えば生体情報として得られた心拍数が極めて高い場合において、利用者１１の体調が悪いと推定し、体調が悪いと運転の続行に適さないので、例えば駐車して休憩を取るべき旨のメッセージの出力を行い得る。

図１に示すように、体調推定システム１０は、車両３００に搭載された生体情報測定装置１００その他の装置を含んで構成される。車両３００は、ダッシュボード３０１、座席（シート）３０２、フロントガラス（ウィンドシールド）２０１等を備え、生体情報測定装置１００はダッシュボード３０１の一部等に配置されている。

生体情報測定装置１００は、車両３００を運転する利用者（生体）１１の皮膚（顔、首等）を撮像することで生体情報の測定を行う装置であり、生体表面から離れて配置され生体１１を撮像し撮像で生成される画像に基づいて生体情報を算定する。皮膚の画像には、例えば生体１１を流れる血液が表れている。このため、生体情報測定装置１００で撮像により逐次得られる画像を解析することで、例えば、血液の脈動に関する生体情報（心拍数等）を算定し得る。生体情報測定装置１００は、車両３００において生体１１の皮膚を撮像できる場所に配置されていればよく、ダッシュボード３０１に限られず、例えば車両３００の天井部分、ドア部分等に配置されていてもよい。また、例えば生体情報測定装置１００は、生体１１の顔、首等の真正面ではなく、横にずれた斜め前方から顔、首等を撮像するように配置されていてもよい。体調推定システム１０では、生体情報測定装置１００で測定された生体情報に基づいて、生体情報測定装置１００の内部或いは外部のコンピュータ等によって体調の推定がなされる。体調推定システム１０では、その体調の推定結果に応じて上述した休憩を取るべき旨等といったメッセージが、例えば、スピーカーから音声で出力され、或いは、ダッシュボード３０１におけるインストルメンタルパネル等に表示され得る。

図２は、生体情報測定装置１００の機能ブロック図である。

生体情報測定装置１００は、図２に示すように、照明部１１０、撮像部１２０、及び、算定部１３０を備える。

照明部１１０は、光源１１１を備え、光源１１１からの照明光を所定の照明態様（照明パターン）で生体１１へと照射する。光源１１１は、例えば、１つ又は複数のＬＥＤ（Light Emitting Diode）等である。図３に、照明パターンの一例を示す。照明部１１０が照明光を照射する照明パターンは、照射部分と非照射部分とのそれぞれを特定のレイアウトに定めたものである。例えば、複数のＬＥＤが照明パターンのレイアウト（例えば図３の各円の位置）に配置されていてもよいし、ＬＥＤの前に照明パターンに沿って光を透過するような遮光フィルムを配置していてもよい。光源１１１から出射される光は、例えば照明部１１０内のレンズ、鏡等の光学系部材（不図示）を介して生体情報測定装置１００の外部の生体１１へと導かれる。光源１１１は、レーザー光源等であってもよい。例えば、車両３００の運転席のシート３０２に利用者（生体）１１が着座した状態において、照明部１１０から出射される照明光が利用者１１の撮像対象領域（例えば顔、首等の領域）を照射するように、予め調整（位置合わせ等）しておく。利用者１１がその調整の操作等を行えるようにしてもよい。照明部１１０による照明パターンでの照明光の照射により、シート３０２に着座した利用者１１の撮像対象領域には、その照明光が照射された領域である照射領域と、その照明光が照射されていない領域である非照射領域とが含まれるようになる。なお、照明部１１０と撮像部１２０とは、近接配置されてもよいし、例えば車両３００における別位置に互いに十分離れて配置されてもよい。また、照明部１１０は、例えば車両３００において情報の表示に用いられるディスプレイ、プロジェクタ等としての機能を併せ持つものであってもよい。なお、利用者（生体）１１、環境等に合わせて、照明部１１０による照明光の照明態様、照明光の強度等を変化させてもよい。

撮像部１２０は、フィルタ（光学フィルタ）１２１及び撮像素子１２２を備え、生体１１の撮像対象領域（例えば顔、首等の領域）を撮像することで画像（画像データ）を生成する。撮像部１２０が生成する画像は、例えば２次元に配列された、赤（Ｒ：Red）、緑（Ｇ：Green）、及び、青（Ｂ：Blue）の各色成分のデータを含む複数の画素データで構成されたカラー画像（ＲＧＢ画像）である。このカラー画像の画素データは、例えば、１０ｂｉｔのＲ成分のデータと、１０ｂｉｔのＧ成分のデータと、１０ｂｉｔのＢ成分のデータとで構成される。なお、ビット深度が８ｂｉｔであれば、２５６階調しか画像のコントラストを表現することができないので、生体の血流に係る脈波の検出が困難な場合もあり得る。実験により、ビット深度を１０ｂｉｔとすれば、良好な信号のＳ（Signal）／Ｎ（Noise）比で血流に係る脈波を測定できることが判明した。１０ｂｉｔは、一例であり、１２ｂｉｔ、１６ｂｉｔ等と更にビット深度を大きくしてもよいし、また、必ずしも１０ｂｉｔ以上に限定するものではない。また、画素数は、実験によれば数十画素ではＳ／Ｎ比が悪く、例えば１００×１００画素以上が有用である。また、撮像部１２０は、例えば３０ＦＰＳ（Frames Per Second）で逐次撮像して画像を逐次生成する。なお、撮像部１２０は、例えば１１６ＦＰＳ等、より高速な撮像を行うものであってもよい。

撮像素子（カメラ）１２２は、ＣＣＤ（Charge-Coupled Device）イメージセンサ、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサ等で構成される。撮像素子１２２では、２次元状に配置された各画素（ピクセル）は、例えば、縦横２つずつのサブピクセルで構成され、図４に示すようなベイヤ（Bayer）配列でサブピクセル毎にＲ、Ｇ、Ｂの各色のフィルタ（ＲＧＢフィルタ）が付される。撮像素子１２２ではこの各フィルタを介して受光を行う。なお、撮像対象に対して環境光としての日光等の強い光が照射されている場合においては、ダイナミックレンジが狭いカメラでは、信号が飽和してしまい、微弱な生体信号を画像から検出するのが困難となり得る。必須ではないが、撮像素子（カメラ）１２２のダイナミックレンジを向上させるために、撮像素子１２２は、カラーの画素を構成する赤、緑、及び、青の各サブピクセルのうち、一色のサブピクセルの受光性能を他の一色のサブピクセルの受光性能の１／１０以下にした構成であってもよい。この構成は、例えば、ＲＧＢフィルタのうち、青（Ｂ）の色フィルタのみの光の透過率を１／１０以下（例えば１／１０００）に低下させること、或いは、撮像素子１２２の前面に、青（Ｂ）のみ透過率を下げて赤（Ｒ）及び緑（Ｇ）の透過率はあまり低下させない光学フィルタを配置すること等により実現できる。また、例えば、緑（Ｇ）の色フィルタはそのままにして、青（Ｂ）の色フィルタの光の透過率を１／１０００とし赤（Ｒ）の色フィルタの透過率を１／１００とする等のように、任意に透過率を調整してもよい。照明部１１０における照明光の照射方向と、撮像素子１２２の光軸とが、所定角度（例えば５°）より大きく、ずれるようにすることは、必須ではないが有用である。この照明光の照射方向と撮像素子１２２の光軸とが一致すると振動の影響での光量変動が大きくなり得るためである。

生体１１を撮像する場合において、撮像素子１２２は、生体情報測定装置１００への入射光（生体１１で反射された光等を含む光）の全部又は一部を、フィルタ１２１を介して受光する。撮像素子１２２は、フィルタ１２１を通過した光を受光する。

フィルタ１２１は、波長５５０ｎｍを中心とした８０ｎｍ以下の幅の所定波長帯域における光について透過特性（例えば光透過率が最大の半値５０％以上）を示し、その所定波長帯域の外における光について透過抑制特性（例えば光透過率が５０％未満）を示す狭帯域色フィルタである。図５は、実験により求めた、生体の撮像で生成された画像から解析された血液の脈動の振幅と、撮像に際して生体に照射して反射された光の波長との関係を示すグラフである。図５では、実験結果に基づく、光の各波長を横軸で表し、撮像で得られた血液の脈動の振幅を示す信号量ａｒｖ（平均絶対値変動幅：average real variability）を縦軸に表している。この実験で、図５に示すように、信号量ａｒｖは、波長５５０ｎｍ付近に最大で急峻なピークがあり、５００ｎｍ及び６００ｎｍでは大幅に低下していることを、本願発明者らは発見した。信号量ａｒｖは、生体の皮膚のメラニン色素濃度、肌水分、血液、肌荒れ等の皮膚組織の影響を大きく受けるものであるが、特に皮膚の血液の吸収特性に大きく関与している。なお、撮像対象領域は、顔、首、顎下、腕、手のひら等のどの部位でも同様の実験結果が得られた。また、生体の肌の色の相違（例えば人種の相違等）に拘わらず同様の実験結果が得られた。図５の波長帯域５１は、５５０ｎｍ±４０ｎｍ（５１０ｎｍ〜５９０ｎｍ）の帯域であり、波長帯域５１では、血液の脈動の振幅を示す信号量がこの帯域以外に比べて十分に多い。従来の一般的なカメラが４６６ｎｍ〜６９２ｎｍの光を受光するのに対し、生体情報測定装置１００の撮像部１２０では、図５に示す実験結果に基づいて、フィルタ１２１を設けている。フィルタ１２１により、生体情報測定装置１００では、信号のＳ／Ｎ比を向上させて血液の脈動に係る生体情報（例えば心拍数、脈波等）を精度良く測定することが可能となり得る。なお、図５の実験結果によれば、上述の所定波長帯域（波長帯域５１）に透過特性を有するフィルタ１２１が特に有用であるが、その代わりに例えば５００ｎｍ〜６５０ｎｍの波長の光に対して透過特性を有しそれ以外の波長の光に対して透過抑制特性を有するフィルタを用いることも有用である。５００ｎｍより短い波長の光及び６５０ｎｍ〜７００ｎｍの波長の光を撮像素子１２２で十分に受光してしまうと、カメラのダイナミックレンジを狭くすることに繋がり得る。また、フィルタ１２１のみでなく、照明部１１０の光源１１１を、波長帯域５１内の波長分布を有する光を発するＬＥＤ等にすることは有用である。この光源１１１は、波長帯域５１内の単一波長の光を出射するレーザー光源であっても有用である。但し、照明部１１０の光源１１１の波長分布について制限しなくてもよい。また、撮像部１２０からフィルタ１２１を除いてもよく、例えば暗闇である環境においては、波長帯域５１内の波長分布を有する光を発する光源１１１を用いれば、撮像による画像のＳ／Ｎ比を向上させることができ、生体情報を精度良く測定できるようになり得る。

算定部１３０は、撮像部１２０の撮像により生成された画像を解析して生体情報を算定し、算定した生体情報に基づく出力を行う。算定部１３０は、例えば、プロセッサ（マイクロプロセッサ）、メモリ等を備えるコンピュータで実現される。コンピュータは、メモリの他にハードディスク等の記憶媒体を備えてもよい。具体的には、例えば、メモリに格納されたプログラムをプロセッサが実行すること等により、プロセッサによって生体情報算定処理等の情報処理が行われ、算定部１３０の機能が実現される。プログラムを実行するプロセッサにより実現される算定部１３０は、撮像部１２０で逐次生成された画像を逐次取得して、例えばメモリ（或いはハードディスク）等の記憶媒体に格納し、その画像に基づいて生体情報算定処理等を行う。算定部１３０が、生体情報を算定することは、算定結果としての生体情報を、例えばレジスタ或いはメモリ、ハードディスク等の記憶媒体に記録することである。メモリは、例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等といった、コンピュータから着脱自在で可搬性を有する不揮発性メモリであってもよい。この場合において、ＵＳＢメモリ等の記憶媒体に記録された生体情報は、そのＵＳＢメモリ等の記憶媒体を、例えば利用者１１の体調を推定する体調推定処理等を実行する別のコンピュータに装着することで、その体調推定処理等に利用され得る。

算定部１３０は、画像（平面画像）における２次元の位置毎に対応付けられた画素データのうち、撮像対象の生体１１における照明光が照射された領域である照射領域内の画素データと生体１１における照明光が照射されていない領域である非照射領域内の画素データとの差分に基づいて生体情報を算定する。ここで、照射領域は、照明部１１０が照明パターンにおける照射部分で照射した照明光と環境光とが生体１１の皮膚で拡散反射して画像に現れた領域である。環境光は、生体情報測定装置１００以外の生体１１を取り巻く環境から生体１１を照射している光であり、例えば車両３００内に差し込んだ日光等である。また非照射領域は、照明部１１０が照射した照明光についての照明パターンにおける非照射部分に該当し、その照明光が生体１１の皮膚に照射されず環境光の反射光のみが画像に現れた領域である。算定部１３０は、照明部１１０による照明光の照射パターン（図３）を示す、予め定められた照明パターン情報を参照して、画像を解析すること（例えば光の強度分布に基づく画像処理等）で、照射領域と非照射領域とを区別する。例えば、撮像部１２０が撮像する方向、画角等を予め調整して、車両３００を運転中の利用者（生体）１１の撮像対象領域（顔、首等）が撮像部１２０により生成される画像の範囲に入るようになっており、利用者１１がその調整を行えるようにしてもよい。これにより、撮像で得られた画像における照明光による照射領域は概ね一定となり、照射領域には、照明部１１０の光源１１１による照明光の成分の光の反射光が含まれるので、照射領域と非照射領域とは容易に区別され得る。例えば、車両３００を駐車している際に一度、日光等の環境光が車両３００内に入らないようにして画像を撮像し、画像における照射領域及び非照射領域の概ねの配置を測定しておいて、その測定結果を車両３００の走行中等において利用することで照射領域と非照射領域とを区別してもよい。算定部１３０が照射領域の画素データと非照射領域の画素データとの差分に基づいて生体情報を算定することで、生体情報の算定において、強度が変動し得る環境光による影響が抑制される。生体１１への環境光の当たり方は撮像対象領域（例えば顔、首等）の各部において異なり得るので、環境光による影響を抑制することは、画像から算定される生体情報の精度を向上させることに繋がる。

算定部１３０による生体情報算定処理の具体例として、照明部１１０が、生体１１における一の局所領域内に第１の照射領域（例えば図３の照射領域４１ａ）及び第１の非照射領域（例えば非照射領域４２ａ）を発生させ、かつ、生体１１における他の局所領域内に第２の照射領域（例えば照射領域４１ｂ）及び第２の非照射領域（例えば非照射領域４２ｂ）を発生させる照明パターンで照明光の照射を行うこととして説明する。この場合に、算定部１３０は、照明パターン情報を参照して、撮像部１２０から逐次取得した画像各々について、その画像における一の局所領域内の第１の照射領域（例えば照射領域４１ａ）内の画素データとその一の局所領域内の第１の非照射領域（例えば非照射領域４２ａ）内の画素データとの差分、及び、その画像における他の局所領域内の第２の照射領域（例えば照射領域４１ｂ）内の画素データとその他の局所領域内の第２の非照射領域（例えば非照射領域４２ｂ）内の画素データとの差分をそれぞれ算出することで、一の局所領域に係る生体情報及び他の局所領域に係る生体情報のそれぞれを算定する。なお、各局所領域における照射領域内及び非照射領域内それぞれの画素データは１つ又は複数であり得る。また、局所領域をいくつ設定してもよい。局所領域をある程度小さく設定することで、局所領域内の各位置に対する環境光の影響は略同等であり、局所領域内の各位置に対応する生体の皮膚の各位置の状態、特性等も略同等であると看做し得る。このため、局所領域内における照射領域の画素データと非照射領域の画素データとの差分に基づいて生体情報を算定すると、環境光による影響が抑制され、照明部１１０から照射された照明光の生体１１での反射の度合いに現れる生体情報（照明光に対する吸光度の相違等に基づく生体情報）が精度良く求められる。また、第１の照射領域（例えば照射領域４１ａ）から、第１の非照射領域（例えば非照射領域４２ａ）に向けて、光の強度が減衰していく度合いを関数近似して、種々の環境光によるノイズの影響を抑制することは有用である。更に、関数近似する画素群として、直線状に並んだ画素だけを用いても構わないが、２列、３列の画素を用いることは更に有用である。また、更に、第１の非照射領域（例えば非照射領域４２ａ）の様に、第１の照射領域（例えば照射領域４１ａ）の様な囲まれた照射領域を有する場合には、直線状に並んだ画素群を演算に用いるだけでなく、例えば非照射領域４２ａの中心点から等距離にある画素群を用い、中心点からの距離と画素群とから得られた値を用いて関数近似することは更に有用である。

この画素データの差分或いは関数近似の結果（例えば係数や定数項）には、例えば、生体の血液の状態が現れている。画素データの差分については、ＲＧＢの各成分毎に算定した上で平均により算定してもよいし、ＲＧＢの各成分に予め定めた重みを付けた加重平均により算定してもよい。例えば、差分の算定に用いる画素データを、輝度値で表してもよく、画素データの輝度値を、例えば０．２９９×Ｒ成分の値＋０．５８７×Ｇ成分の値＋０．１１４×Ｂ成分の値で表してもよい。

なお、逐次得られた各画像の局所領域毎に算定された画素データの差分についての、画像の取得された時間毎に対応付けた時間変化は、心拍による血流に係る脈波を表すものとなる。従って、画素データの差分から、心拍数、脈波の形状等を算定し得る。心拍数は、例えば脈波の脈動周期から算定可能である。また、同様に心拍間隔ＲＲＩ（R-R Interval）も算定可能である。なお、局所領域毎の画素データの差分に基づいて算定した心拍数等の算定結果について、全部の局所領域の算定結果に平均化等の所定統計処理（予め定めた統計処理）を施した値を算定してもよい。例えば平均化によれば局所領域毎に皮膚の特性、状態等が相違する場合等にその相違の影響を低減し得る。統計処理では、平均値の算定に限らず、例えば中央値、分散その他の値を算定してもよい。関数近似の場合については、例えば、光量Ｙ＝ａＸ＾２＋ｂＸ＋ｃ（Ｘ：距離を示す変数、ａ、ｂ：係数、ｃ：係数（定数項））のような関数で表してもよい。心拍により血流が変化するような場合は、係数ａ、ｂ、ｃが変化する。この変化量を求めて心拍数やＲＲＩ等の生体情報を測定することができる。

算定部１３０は、これらの各算定結果に基づいて出力を行い得る。即ち、算定部１３０は、算定した一の局所領域に係る生体情報と算定した他の局所領域に係る生体情報とに基づき所定統計処理を行い、その所定統計処理の結果に応じて生体情報測定装置１００の外部への出力を行い得る。算定部１３０は、例えば、心拍数の情報を出力してもよいし、心拍数が一定閾値を超えた場合に特定のメッセージを出力してもよい。生体情報測定装置１００からの出力は、ディスプレイ、スピーカー等を介して光、音声等を発して人間に認識され得るように何らかの情報を伝えること、或いは、コンピュータ等の装置へと情報を送信すること等により、実現される。

以下、生体情報測定装置１００の動作について、図６を用いて説明する。

図６は、生体情報測定装置１００において主に算定部１３０により実行される生体情報算定処理の一例を示すフローチャートである。

生体情報測定装置１００では、車両３００を運転する利用者（生体）１１に照明部１１０から照明パターンによって照明光を照射し、撮像部１２０で生体１１の撮像対象領域を撮像することで逐次画像を生成する。算定部１３０は、生体情報算定処理として、照明光を生体１１へ照射して生体１１を撮像することで生成された画像を取得する画像取得ステップ（ステップＳ１１）と、照明パターン情報を参照して、画像取得ステップで取得された画像における位置毎に対応付けられた画素データのうち、生体１１における照射領域内の画素データと生体１１における非照射領域内の画素データとの差分に基づいて生体情報を算定する算定ステップ（ステップＳ１２、Ｓ１３等）とを実行する。

以下、生体情報算定処理について、より具体的に、図６に即して説明する。

算定部１３０は、照明光が照射された生体を撮像して生成された画像を撮像部１２０から取得する（ステップＳ１１）。

算定部１３０は、ステップＳ１１で取得した画像における照射領域内の画素データと、非照射領域内の画素データとを複数組、特定する（ステップＳ１２）。例えば、生体１１における複数の局所領域毎に一組の照射領域内の画素データと、非照射領域内の画素データとを特定する。画素データは、１画素であってもよいが、例えば隣接する複数画素（例えば４画素）に対応する複数の画素データの集合であってもよい。

続いて算定部１３０は、ステップＳ１２で特定した各組について、照射領域内の画素データと非照射領域内の画素データとの差分を算出する（ステップＳ１３）。

次に算定部１３０は、一定時間分（例えば数秒分等）に相当する所定数の画像（画像群）について既に処理済か否かを判定し（ステップＳ１４）、処理済でなければ次の画像について処理を行うためにステップＳ１１に戻る。

ステップＳ１４で所定数の画像について既に処理済であると判定した場合には、算定部１３０は、直前の一定時間分の画像群（所定数の画像）についてのステップＳ１３での各組の算出結果から生体情報を算定する（ステップＳ１５）。これにより、生体の顔、首等における血流の脈動を表す生体情報が取得される。各組の一定時間分の画素データの差分に基づいて、例えば、画素データの差分の値の変動の周期により、血液の脈動の周期、脈拍等が算定され得る。

続いて、算定部１３０は、ステップＳ１５で算定した各組の生体情報に統計処理（平均化等）を施して、総合的な生体情報を算定する（ステップＳ１６）。総合的な生体情報は、例えば、脈拍の測定値、心拍数の推定値等を示すものとなり得る。

そして、算定部１３０は、ステップＳ１６で算定した生体情報に応じた出力を行う（ステップＳ１７）。例えば、算定部１３０は、生体情報を示す信号を生体情報測定装置１００の外部に出力する。この信号を受けたインストルメンタルパネルの表示内容を制御する装置がその信号に応じた表示を行ってもよい。また、算定部１３０は、生体情報が一定条件を満たす場合（例えば心拍数が一定数より高い場合）に、所定のメッセージを示す信号等を出力してもよい。なお、ステップＳ１７では算定部１３０は、一定間隔毎（例えば数秒毎、数分毎等）に出力を行うようにしてもよい。

ステップＳ１７の後に、算定部１３０は、次の画像について処理を行うために再びステップＳ１１に戻る。これにより、逐次、算定部１３０は、生体情報を算定し、出力を行い得る。

このような生体情報測定装置１００における生体情報算定処理により算定された生体情報に応じて、体調推定システム１０では利用者（生体）１１の体調を推定して体調に応じたサービス（例えば体調が悪い場合に運転を停止させるよう勧告するサービス）等を提供し得る。

（適用例）
以下、生体情報測定装置１００が、皮膚の表層部分に存在する血液についての量（血液量）の測定を行う具体的な適用例について説明する。この適用例は、一例に過ぎないが、例えば血液量の時間的変動に係る脈波、心拍等の測定にも適用できる。

照明部１１０は、波長４５０ｎｍの青（Ｂ）の光と、波長５５０ｎｍの緑（Ｇ）の光と、波長７００ｎｍの赤（Ｒ）の光とを発する光源１１１を含む。光源１１１からの照明光の照明態様（照射態様）である照明パターンとしては、図３に示すような格子状の照明パターンを用いる。照明光を照射する対象領域は、例えば顔の全体又は一部である。

撮像部１２０は、顔の全体又は一部を撮像対象領域として適切な画角で撮像を行い、２次元に配置された各画素位置に対応する画素データを含むＲＧＢ画像を生成する。

算定部１３０では、ＲＧＢ画像についてＲＧＢの各色成分毎に、照明パターンを参照した上で画素データの該当色成分の強度分布に基づいて、照射領域と非照射領域とを区別し、一定サイズの局所領域毎について照射領域の画素データと非照射領域の画素データとの差分を抽出することで、概ね照明光だけにより検出された情報を求める。その検出された情報から、血液による各波長の光の吸光度の相違に基づいて、血液量は算出できる。撮像部１２０の撮像素子１２２でＲＧＢ画像のＲ、Ｇ、Ｂの各色成分を検出する結果として、例えば血液吸収の比較的多い波長５５０ｎｍの光と、血液吸収の比較的少ない波長６５０ｎｍ以上（例えば血液の分光吸光度特性が平坦な波長６８０〜７３０ｎｍ）の光とが区別される。なお、通常のカメラでは、例えば５６４ｎｍ〜７００ｎｍの光を検出するためのフィルタが用いられる場合があるが、５６４ｎｍ〜６００ｎｍの光には脈波の振幅変動の情報も含まれるのであまり好ましくないことから、上述のように波長６８０〜７３０ｎｍの光を検出するフィルタを用いることは有用である。また、照明光の光量を予め一定に設定しておくことで安定した測定が可能となる。また、予め密着式の血液量センサ等により血液量に対する光量値との関連性を調べて、その血液量と光量値とを対応付けた情報を予め定めておくことにより、算定部１３０で、その情報を参照して、血液量を絶対量として算出することも可能となる。

（実施の形態２）
以下、実施の形態１で示した体調推定システム１０の生体情報測定装置１００の一部を変形した実施の形態について説明する。

実施の形態２では、生体情報の算定に用いる画素データ（照射領域の画素データ及び非照射領域の画素データ）を一定の条件を満たすものに限定するように、算定部１３０を変形した形態を示す。本実施の形態における体調推定システム１０及び生体情報測定装置１００の各構成要素は、概ね実施の形態１と同様であるため、ここでは、実施の形態１と同様の符号（図１、図２参照）を用いて説明する。ここでは実施の形態１と相違点について説明し、ここで説明しない点については、実施の形態１と同様である。

本実施の形態における生体情報測定装置１００の算定部１３０は、撮像部１２０により生成された画像における、人間の肌の色に相当するように予め定められた特定基準を満たす色を表す画素データのうち、照射領域の画素データと非照射領域の画素データとの差分を、生体情報の算定の基礎として用いる。具体例としては、例えばＲ、Ｇ、Ｂの各成分を含むＲＧＢ画像の画素データが表す色を、色相（Ｈ：Hue）、彩度（Ｓ：Saturation）及び明度（Ｖ：Value）の各成分からなるＨＳＶ色空間で表した場合の色相（Ｈ）の値が所定範囲内の値となる画素データを、特定基準を満たす色を表す画素データであるとする例が挙げられる。所定範囲は、例えば色相（Ｈ）を０°〜３６０°で表す場合における０°〜３０°等であり、これにより、生体情報の算定の基礎となる画素データを、例えば肌色或いは淡い橙色（pale orange）に相当する色を表す画素データに限定し得る。なお、特定基準としては、色相（Ｈ）以外の成分についても一定範囲に限定してもよい。これは一例に過ぎず、利用者（生体）１１の肌の色に適するように、例えば人種等に応じて、特定基準を満たす色を定めてもよい。

このように、算定部１３０は、撮像部１２０で生成された画像における、人間の肌の色に相当する色を表す画素データのうち、実施の形態１で示したように照射領域の画素データと非照射領域の画素データとの差分に基づいて生体情報を算定する。これにより、生体１１の撮像で得られた画像に写った毛、目（眼）、背景等を除外して、血流等の皮膚に現れる生体情報を精度良く適切に抽出し得るようになる。なお、生体情報の算定の基礎とする画素データを、既存の機械学習等に基づく顔認識技術を用いて画像から顔を検出することで顔の領域内の画素データに限定する方式より、上述の肌の色に相当する画素データに限定する方式は、血流（脈波、心拍数等）、肌の水分等に係る生体情報の測定のために有用である。既存の顔認識技術によっては、毛、眼等の除外が困難であり、また、顔、首等の一部等といった部分的な領域の認識が困難であるからである。これに対して、肌の色に相当する色の画素データに限定する方式では、毛、眼等を除外でき、顔、首等の一部でも画素単位の精度で識別できる点で有用である。なお、算定部１３０は、肌の色に相当する画素データに限定する方式と既存の顔認識技術により認識した顔の範囲の画素データに限定する方式との両方を適用することとしてもよい。

なお、上述の人間の肌の色に相当する色の画素データを識別するためには、撮像部１２０は、カラー画像を撮像するものであればよく、撮像部１２０がＲＧＢフィルタを含むのではなく、３色分解方式であってもよいし、例えば、シアン（Ｃ：Cyan）、マゼンタ（Ｍ：Magenta）、黄（Ｙ：Yellow）、及び、緑（Ｇ：Green）による補色フィルタ（ＣＭＹＧフィルタ）を用いたものであってもよい。

（実施の形態２の変形例）
以下、上述の実施の形態２で示した生体情報測定装置１００を更に変形し、車両３００を運転する利用者（生体）１１の肌と、利用者１１が着座しているシート３０２とを区別できるようにした変形例について説明する。

実施の形態２で、算定部１３０が、画像における生体情報の算定の基礎とする画素データを、人間の肌の色に相当するような特定基準を満たす色（例えば肌色）を表す画素データに限定する例を示した。しかし、撮像部１２０で撮像した画像には、利用者（生体）１１の肌（顔、首等）以外に、車両３００のシート３０２（例えばヘッドレスト部分等）が写り込んでいる場合があり、シート３０２が肌色であるようなときには、シート３０２が写った画素データも、特定基準を満たす色を表すものとなり得る。

そこで本変形例に係る生体情報測定装置１００では、車両３００を運転する利用者（生体）１１の肌と、利用者１１が着座しているシート３０２とを赤外光の検出を用いて区別する。本変形例では、実施の形態２と相違点について説明し、ここで説明しない点については、実施の形態２と同様である。

撮像部１２０は、更に赤外光を受光することで撮像を行う。例えば、撮像部１２０は、ＲＧＢの各成分に加えて、例えば近赤外光等の赤外光（ＩＲ：InfraRed）の成分を区別して受光するようにフィルタを配した撮像素子１２２により撮像を行う。本変形例に係る撮像素子１２２では、２次元状に配置された各画素（ピクセル）は、例えば、縦横２つずつのサブピクセルで構成され、図７に示すような配列でサブピクセル毎にＲ、Ｇ、Ｂ、ＩＲの各フィルタが付される。図７の例では、撮像素子１２２においてＩＲ用のフィルタとＲ、Ｇ、Ｂの各色用のフィルタとの組を、繰り返し２次元状に配置している。撮像素子１２２ではこの各フィルタを介して受光を行う。この撮像で生成される画像の画素データは、ＲＧＢの各成分とＩＲの成分とを含む。

また、算定部１３０では、撮像部１２０での撮像により生成された画像に基づいて、赤外光に応じたＩＲ成分が所定閾値より多く含まれる領域である生体推定領域を検出する。生体推定領域は、生体以外の物等と区別して生体であると推定される領域である。所定閾値は、例えば生体１１等の人間とシート３０２等の物とを区別するために実験等に基づいて予め定められた値である。そして、算定部１３０は、その検出した生体推定領域の中の画素データであって、かつ、人間の肌の色に相当するような特定基準を満たす色を表す画素データのうち、照射領域と非照射領域とを特定して、特定した照射領域の画素データと特定した非照射領域の画素データとに基づいて、生体情報の算定を行う。

なお、撮像部１２０は、撮像素子１２２とは別に赤外光を受光する受光素子を設けてもよく、この場合には撮像素子１２２では撮像によりＲＧＢ画像の生成を行う。そして算定部１３０ではＲＧＢ画像の１つ又は複数の画素を単位とする領域毎に対応して、撮像部１２０において撮像素子１２２と同方向からの赤外光を受光する受光素子でその領域毎に所定閾値以上の赤外光が検出されたか否かにより、その領域が生体推定領域であるか否かを区別することとしてもよい。

生体推定領域の検出に用いる赤外光としては、近赤外光（近赤外線）の他に、中赤外光（中赤外線）であってもよい。この場合には、算定部１３０では、中赤外線により温度分布を検出し、ＲＧＢ画像の１つ又は複数の画素を単位とする領域毎に、その領域で所定閾値以上の赤外光が検出されたか否か、つまり生体としての一定以上の温度分布が検出されたか否かによって、生体推定領域であるか否かを区別することとしてもよい。

また、赤外光により生体１１とシート３０２等とを区別する方式の代わりに、生体情報測定装置１００に別途設けられた距離測定装置から、撮像部１２０で撮像される画角に入るものについての距離を測定し、距離の測定結果と、予め定められた距離測定装置から生体までの距離の上限値等（所定距離範囲）とに基づいて、生体１１とシート３０２等とを区別する距離測定方式を用いてもよい。

距離測定方式を用いる場合には、生体情報測定装置１００の撮像部１２０は、更に撮像により生成する画像における複数の領域（１つ又は複数の画素を単位とする領域）それぞれについて、撮像対象までの距離を測定する。距離の測定には、ＴＯＦ（Time Of Flight ）方式等、いかなる既存技術を用いてもよい。また、算定部１３０は、撮像部１２０の撮像により生成された画像における、撮像部１２０により測定された距離が所定距離範囲内であった領域における位置に対応する画素データであって、かつ、人間の肌の色に相当するような特定基準を満たす色を表す画素データのうち、照射領域の画素データと非照射領域の画素データとの差分に基づいて、生体情報の算定を行う。所定距離範囲は、固定であっても、利用者（生体）１１が調整可能であってもよい。距離測定方式によれば、生体情報の測定対象となる生体１１（例えば車両３００を運転する利用者）と、他の生体（例えば後部シートに居る者）とも、適切に区別できる。なお、生体情報の測定対象となる生体１１と他の生体とを、画像に写った生体の形状、サイズ等に基づく画像認識によって区別してもよい。

また、赤外光により生体１１とシート３０２等とを区別する方式或いは距離測定方式の代わりに、生体が有する水分を検出することで生体１１とシート３０２等とを区別する水分検出方式を用いてもよい。

水分検出方式を用いる場合には、生体情報測定装置１００の撮像部１２０が、更に水分による吸光度が互いに異なる第１波長の光及び第２波長の光のそれぞれを受光することで撮像を行うようにする。例えば、第１波長の光は、水分により大きく吸収される波長（例えば９６０ｎｍ）の光であり、第２波長の光は、逆に、水分や血液により大きく吸収されることがない波長（例えば７８０ｎｍ）の光である。第１波長及び第２波長は、水分による吸光度が異なる２つの波長であれば、いかなる波長であってもよい。撮像部１２０では、例えば第１波長の光及び第２波長の光のそれぞれを区別して検出するためのフィルタを設けることが有用である。例えば、撮像素子１２２において第１波長の光用のフィルタと、第２波長の光用のフィルタと、Ｒ及びＧ或いはＢ及びＧの各色用のフィルタとの組を繰り返し２次元状に配置する。また、撮像部１２０に対応して、照明部１１０からは第１波長の光及び第２波長の光を包含する光（例えば近赤外光）を照射することが有用である。また、算定部１３０は、撮像部１２０の撮像により生成された画像に基づいて所定程度より多く水分を含む領域である生体推定領域（つまり生体以外の物等と区別して生体であると推定される領域）を検出し、その生体推定領域の中から照射領域と非照射領域とを特定し、特定した照射領域の画素データと特定した非照射領域の画素データとに基づいて、生体情報の算定を行う。この生体情報の算定に用いられる画素データは、人間の肌の色に相当するような特定基準を満たす色を表す画素データである。算定部１３０は、画像における複数の領域（１つ又は複数の画素を単位とする領域）それぞれについて所定程度より多く水分を含む領域か否かを、検出した第１波長の光と第２波長の光との受光量の差と、生体とシート等の物とを区別するために予め定めた基準値とを比較することで判定する。生体は比較的多くの水分を含んでいるので、水分検出方式によれば、生体情報の測定対象となる生体１１（例えば車両３００を運転する利用者）と、比較的水分の少ないプラスチック（合成樹脂）、紙等の物とを適切に区別できる。

（実施の形態３）
以下、実施の形態１で示した体調推定システム１０の生体情報測定装置１００の撮像素子１２２での撮像により得られた信号の処理方法を変形して環境光（外乱光）の影響を抑える実施の形態について説明する。本実施の形態における体調推定システム１０及び生体情報測定装置１００の各構成要素は、概ね実施の形態１と同様であるため、ここでは、実施の形態１と同様の符号（図１、図２参照）を用いて説明する。ここでは実施の形態１と相違点について説明し、ここで説明しない点については、実施の形態１と同様である。

本実施の形態では、生体情報測定装置１００の照明部１１０で変調した光ｓｉｎ（ｗｔ）を撮像対象（車両３００を運転している利用者１１の顔、首等）へと照射する。そして、撮像部１２０で撮像素子１２２により受光した光（帰還光）に基づいて逐次生成した画像（逐次撮像された画像）から、算定部１３０は、画素データの時間変化に係る信号を抽出する。

例えば、利用者（生体）１１の血流の脈動を信号Ｓ（ｔ）で表すと、算定部１３０が、抽出する画素データの時間変化に係る信号ｆ１（ｔ）は、例えば、ｆ１（ｔ）＝Ｓ（ｔ）＊ｓｉｎ（ｗｔ）で表される。算定部１３０は、更に、ｆ１（ｔ）に照明部１１０が照射した光と同じ周波数の信号ｓｉｎ（ｗｔ）を乗じて、信号ｆ２（ｔ）を求める。信号ｆ２（ｔ）は、ｆ２（ｔ）＝Ｓ（ｔ）＊ｓｉｎ（ｗｔ）＊ｓｉｎ（ｗｔ）＝Ｓ（ｔ)＊（１−ｃｏｓ（２ｗｔ））／２と表される。なお、撮像部１２０が撮像によりＲＧＢ画像の生成を行う場合において、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色成分毎に信号ｆ２（ｔ）を求めてもよい。そして、算定部１３０は、信号ｆ２（ｔ）にローパスフィルタ（ＬＰＦ）をかけることで、２ｗの成分を除去する。例えば、カットオフ周波数が２ＨｚのＬＰＦ等が有用である。算定部１３０は、ＬＰＦで、信号ｆ２（ｔ）から例えば６０ＢＰＭ（Beats Per Minute）程度の心拍以上の周波数成分を除去する。これにより、適切に血流の脈動に係る生体情報を精度良く抽出することが可能となり得る。

本実施の形態では、生体情報測定装置１００の照明部１１０で変調した光として周波数ｗのｓｉｎ（ｗｔ）を用いた例を示したが、これは一例に過ぎず、例えば、周波数ｗの矩形波信号を用いてもよい。

（実施の形態４）
以下、実施の形態１で示した体調推定システム１０の生体情報測定装置１００の算定部１３０が画像の画素データの補正を行う実施の形態について説明する。本実施の形態における体調推定システム１０及び生体情報測定装置１００の各構成要素は、概ね実施の形態１と同様であるため、ここでは、実施の形態１と同様の符号（図１、図２参照）を用いて説明する。ここでは実施の形態１と相違点について説明し、ここで説明しない点については、実施の形態１と同様である。

本実施の形態では、生体情報測定装置１００の撮像部１２０は、撮像により生成する画像における複数の領域それぞれについて、撮像対象（車両３００を運転する利用者１１の顔、首等）までの距離を測定する。この距離の測定には、いかなる既存技術を用いてもよく、ＴＯＦ方式でもよいし、例えば、撮像素子１２２を２つ設けて同時に生体１１を撮像して視差情報に基づいて生体１１との距離を測定する方式でもよい。

また、算定部１３０は、撮像部１２０の撮像により生成された画像における照射領域及び非照射領域の各画素データを、その画素データに該当する撮像部１２０により測定された領域の距離に応じて補正した上で、画素データに基づいて生体情報の算定を行う。撮像部１２０の撮像素子１２２が強い光を受光する程、画像における画素データの値が大きくなるように定めてある場合において、算定部１３０での補正は、距離が短くなる程、画素データの値を低減させるように行われる。撮像部１２０から生体１１の顔、首等の各部までの距離の相違による測定誤差を低減させることができる。

（実施の形態５）
以下、実施の形態１で示した体調推定システム１０を変形し、車両３００と関係なく、任意の場所、時において利用者（生体１１）の生体情報を測定する例（生体情報測定装置１００の適用例）を示す。ここでは、実施の形態１と同様の符号（図１、図２参照）を用いて説明する。但し、本実施の形態において車両３００は存在しても、存在しなくてもよい。ここでは実施の形態１と相違点について説明し、ここで説明しない点については、実施の形態１と同様である。

本実施の形態では、生体１１の皮膚の特定の深さ（例えば表層より深い部分）の組織に係る生体情報として、酸素飽和度（動脈血酸素飽和度）、メラニン量、肌水分、体内水分、くま（目の隈）等を測定するものとする。

生体情報測定装置１００の照明部１１０は、ライン（直線）状、楕円状、円状、ドーナツ状、菱形状その他の特定形状のパターン光を照射する光源１１１を備える。ここで、特に楕円状、円状、ドーナッツ状、菱形状等の形状が有用である。顔上にこのような形状の光を照射した際に、その照射点を予め設定していた認識パターンと比較検証することで照射領域を認識しやすいからである。一方、点状の照明を用いた場合は、照射点がほくろや、しみに重なった場合は識別しにくいからである。また、楕円状、円状、ドーナッツ状、菱形状等の形状のパターン光を用いれば、予め設定した認識パターンとの歪量を算出することで、顔の向きを容易に算出できる。

一般に、顔の向きが変わった場合、カメラの単一画素間あたりの距離は、正面顔における距離と相違する（正面顔における距離から変化する）。即ち、斜めになればなるほど、短く計測される。このことは、光の照射地点から生体内に侵入し、再び表面に帰還してきた光の強度分布を、カメラで計測する場合、画素あたりの強度分布が実質的に変化することを意味し、生体情報を算出する場合に誤差を生じる。しかし、特定形状の照明光の歪量を求めれば、カメラで計測した光の強度分布から、実際の正面から見た空間分布量に補正することができるため、有効と言える。

また、各形状のサイズとしては、例えば３ｍｍ以上が有用である。ほくろ、しみ等が存在したとしても、照明領域を認識し、照明領域と非照明領域も認識しやすいからである。

また、生体からの帰還光を検出する場合、照明エリアの片側でだけでなく、全面で計測することも、信号量を増大できるために非常に有用と言える。

光源１１１は、例えば近赤外光である波長７８０ｎｍの光及び波長８３０ｎｍの光を含む光を発するが、これは有用な一例に過ぎず、他の波長の光を発するものであってもよい。例えば、近赤外光は、生体の皮膚表面から数ｍｍの深さに浸透し得る。照明部１１０は、生体１１にその特定形状の照射領域を発生させる照明態様（照明パターン）で照明光の照射を行う。図８は、照明部１１０から生体１１に照射された照明光の照明パターンの一例（菱形状の照明パターン１４１）を示す図である。

撮像部１２０は、照明部１１０により特定形状のパターン光が照射された生体１１の撮像対象領域（顔等）を逐次撮像することで逐次画像を生成する。画像はＲＧＢ画像等、各波長帯の光をフィルタで区別して受光することで生成される画像であり、画像を構成する２次元位置それぞれに対応する画素データは、例えばＲ、Ｇ、Ｂの各色成分等といった複数の波長の成分のデータを包含する。なお、撮像部１２０での撮像の露光時間、或いは、照明部１１０による照明光の強度等は、算定部１３０による算定結果としての生体情報におけるＳ／Ｎ比が適切となるように調整されることが有用である。

算定部１３０は、照明パターンを示す予め定められた照明パターン情報（特定形状のレイアウトを示す情報）を参照して、撮像部１２０により生成された１以上の画像各々について、その画像における特定形状の照射領域における中央部分と周辺部分とのうち周辺部分内の画素データと、その画像における非照射領域内の画素データとを特定する。そして、算定部１３０は、特定した周辺部分内の画素データと、非照射領域内の画素データとの差分に基づいて、生体情報の算定を行う。図８の例では、例えば菱形状の照明パターン１４１における菱形の各辺（４つの辺）それぞれに近接する領域が周辺部分であり、その周辺部分に囲まれた菱形の中心付近が中央部分である。このように算定部１３０が生体情報の算定に、特定形状の照射領域の中央部分ではなく周辺部分の画素データを用いることにより、生体１１の皮膚の表層より深い部分の生体成分の情報を適切に抽出し得る。仮に生体１１の皮膚に点状の照明パターンの照明光を照射したのであれば、点の周りに拡散する光が急激に減衰するために十分なＳ／Ｎ比を得ることが困難となり得る。そこで、生体情報測定装置１００では、点状ではない上述のような特定形状の照明パターンの照明光を用い、皮膚の中を通って広がった光が表れる周辺部分の複数の画素データの、非照射領域の画素データ（例えば周辺部分の各画素データの近傍の非照射領域の画素データ）との差分を積算することで、環境光の影響を抑制して、皮膚の表層より深い組織に係る生体情報を測定する。これにより、積算できる画素数が点状の照明パターンの場合より増大し、十分なＳ／Ｎ比を得ることが可能となり得る。

算定部１３０は、実験等に基づいて予め定められた画素データの各成分と酸素飽和度等との対応関係を示すテーブルを参照して、逐次撮像された各画像について求められた画素データの差分が示す、光の波長毎に対応する成分（例えばＲ、Ｇ、Ｂの各色成分）に応じて、生体１１の生体情報としての酸素飽和度等を算定する。血液中のヘモグロビンは酸素と結合しているか否かにより赤色（Ｒ）の一定波長の光の吸光度が異なることにより、酸素飽和度は算定される。例えば、算定部１３０は、逐次撮像された各画像についての時間的変動がない直流成分から、生体情報としてのヘモグロビン（Ｈｂ）量を算定し得る。

生体情報として測定すべき項目に応じて、生体情報測定装置１００における照明光、撮像部１２０で用いるフィルタ、或いは、算定部１３０が算定に用いる画素データの成分等について、適切なものを選定することが有用である。生体情報としてのメラニン量、及び、くまの測定のためには、例えば、上述の近赤外光の２波長（７８０ｎｍ及び８３０ｎｍ）に加えて、青色（Ｂ）の波長の光を用いる。また、肌水分、体内水分の測定のためには、例えば水の吸収が比較的多い９６０ｎｍの波長の光を加えることが有用である。また、生体情報として測定すべき項目に応じて照明パターンを選択してもよい。また、算定部１３０により生体情報を算定するために用いるアルゴリズムには、生体情報として測定すべき項目に応じた、いかなる既知の方式を含ませてもよい。また、算定部１３０がＲＧＢ画像等の画素データの差分（照射領域と非照射領域との差分）の各成分（例えばＲ、Ｇ、Ｂの各色成分）の加重平均により、生体情報として測定すべき項目を算定する場合には、測定すべき項目に応じて、加重平均に用いる各係数（各成分に対する重み）を選択し得る。更に、光ビーム等として狭い範囲を照らす照明光により生体１１の顔の前面をスキャンして、生体情報の各種測定値の空間分布を求めてもよい。照明光で顔をスキャンする場合においては、予め顔全体を撮像した画像等に基づいて眼の位置を特定しておき、照明光が眼に入らないように照明光のオン（点灯）、オフ（消灯）を切り替えること（つまり眼の位置ではオフにすること）が有用である。

また、生体情報測定装置１００は、生体１１の皮膚の特定の深さの組織に係る生体情報を測定する代わりに、以下のように、生体情報として、呼吸に係る情報を測定することとしてもよい。

呼吸について測定する場合には、生体情報測定装置１００の照明部１１０は、生体１１の首から下腹部までの範囲（撮像対象領域）に、例えば図３に示すようなメッシュ（網目）状の照明パターンによるパターン光（照明光）を照射する。メッシュ状の他に、２以上の同心円パターンも有用であり、その他の形状であってもよい。照明部１１０による照明光の照射方向は、撮像部１２０の撮像素子１２２の受光方向（光軸）と十分（例えば４５°）ずらしておく。これにより、呼吸による生体１１の各部の位置変化についての、撮像素子１２２の検出感度が向上する。撮像部１２０は撮像対象領域を画角に収めるように配置され、撮像部１２０（撮像素子１２２等）から離れた部分に照明部１１０（光源１１１等）が配置される。照明部１１０も撮像対象領域の中心に向かって照明光を照射する。

照明部１１０が照射する照明光は、例えば多色（Ｒ、Ｇ、Ｂの各成分を含む色）の光であり、赤外線成分を含む光であってもよい。生体１１を逐次撮像することで撮像部１２０により、ＲＧＢ画像或いはＲＧＢ＋ＩＲの画像を逐次生成する。このように画素データが含む各色成分の数を多くすることで、単色光での測定より、測定精度を向上させることが可能となる。

算定部１３０では、撮像部１２０により逐次生成された画像の画素データにおいて、メッシュ状等といった形状の照明パターンによって同等の画素データの部分の位置の変動量に基づいて、変動量の多い部分と小さい部分との差分から呼吸信号を抽出する。これにより、生体１１の振動や、例えば車両等といった生体情報測定装置１００が設置された環境の振動等の影響を抑制して呼吸信号を抽出し得る。算定部１３０は、この呼吸信号に基づいて、呼吸数、強度、吸気呼気比率等といった呼吸に係る生体情報を算定することができる。

本実施の形態で示した、酸素飽和度、メラニン量、肌水分、体内水分、くま、呼吸数、吸気呼気比率等といった生体情報に基づいて、生体情報測定装置１００又は外部の装置において、既存の技術、アルゴリズム等を利用して利用者（生体）１１の体調を推定してもよい。

（他の実施の形態等）
以上のように、本発明に係る技術の例示として実施の形態１〜５を用いて説明した。しかしながら、上述の実施の形態は一例に過ぎず、各種の変更、付加、省略等が可能であることは言うまでもない。

上述の実施の形態１〜４では、生体情報測定装置１００の照明部１１０が光源１１１のオン（点灯）、オフ（消灯）を切り替えることについて説明しなかったが、光源１１１のオン、オフを一定時間毎（例えば撮像部１２０により１フレームを撮像する毎）に切り替えることとしてもよい。撮像部１２０では、予め、光源１１１がオンになったときに照射される照明光を受けた生体１１の撮像で得られる画像の信号が飽和しないように、ゲイン、シャッタースピード等を適切に設定しておく。撮像部１２０により、例えば、３０ＦＰＳ等の撮像の周期に対応して、照明光が少なくとも一部に照射された生体１１についての画像と、照明光が全く照射されていない生体１１についての画像とが交互に生成されることになる。算定部１３０では、照明光が照射された画像から照明光が照射されていない画像を差し引くことで、環境光の影響を低減させて照明光のみに対する生体１１による反射光に係る信号を抽出できる。その差し引いて得られた画像（差分画像）に基づいて、算定部１３０では生体情報を算定する。従って、生体情報測定装置１００では、照明光が少なくとも一部に照射された画像における照射領域と非照射領域との画素データの差分を利用して生体情報を算定する場合において、差分画像に基づく算定結果を併用してもよい。また、複数波長の光を個別に選択出力可能な光源１１１を用いて、光源１１１のオン、オフの切り替えにおいて、特定波長の光のみをオン、オフさせてもよい。

また、上述の実施の形態で示した生体情報測定装置１００は、体調推定システム１０以外に利用されてもよいし、車両に乗車していない状態の生体１１についての測定を行うものであってもよい。また、生体情報の測定のために生体情報測定装置１００が撮像する生体１１の部位は、顔、首等の一部であっても全体であってもよいし、手のひら、腕その他の皮膚であってもよい。

また、上記実施の形態における生体情報測定装置１００の各構成要素の一部又は全部は、１個のシステムＬＳＩ（Large Scale Integration：大規模集積回路）から構成されているとしてもよい。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を含んで構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記録されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。また、上記各装置を構成する構成要素の各部は、個別に１チップ化されていてもよいし、一部又は全てを含むように１チップ化されてもよい。また、ここでは、システムＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、ＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。更には、半導体技術の進歩又は派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適用等が可能性としてあり得る。

また、上記実施の形態における各構成要素の一部又は全部は、コンピュータ等の装置に着脱自在なＩＣカード又は単体のモジュールから構成されているとしてもよい。前記ＩＣカード又は前記モジュールは、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等から構成されるコンピュータシステムである。前記ＩＣカード又は前記モジュールは、上記の超多機能ＬＳＩを含むとしてもよい。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、前記ＩＣカード又は前記モジュールは、その機能を達成する。このＩＣカード又はこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしてもよい。

また、本発明の一態様としては、例えば図６に示す手順の全部又は一部を含む生体情報測定方法であるとしてもよい。また、この生体情報測定方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラム（例えば画像取得ステップと算定ステップとを含む生体情報算定処理を行うプログラム等）であるとしてもよいし、前記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしてもよい。また、本発明の一態様としては、前記コンピュータプログラム又は前記デジタル信号をコンピュータで読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＢＤ（Blu-ray（登録商標） Disc）、半導体メモリ等に記録したものとしてもよい。また、これらの記録媒体に記録されている前記デジタル信号であるとしてもよい。また、本発明の一態様としては、前記コンピュータプログラム又は前記デジタル信号を、電気通信回線、無線又は有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしてもよい。また、本発明の一態様としては、マイクロプロセッサとメモリを備えたコンピュータシステムであって、前記メモリは、上記コンピュータプログラムを記録しており、前記マイクロプロセッサは、前記コンピュータプログラムに従って動作するとしてもよい。また、前記プログラム又は前記デジタル信号を前記記録媒体に記録して移送することにより、或いは前記プログラム又は前記デジタル信号を、前記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしてもよい。

また、上記各実施の形態で示した各構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明の範囲に含まれる。

本発明は、生体情報を測定するために利用でき、例えば体調推定システム等において利用可能である。

１０ 体調推定システム
１１ 利用者（生体）
４１ａ、４１ｂ 照射領域
４２ａ、４２ｂ 非照射領域
５１ 波長帯域
１００ 生体情報測定装置
１１０ 照明部
１１１ 光源
１２０ 撮像部
１２１ フィルタ
１２２ 撮像素子
１３０ 算定部
１４１ 照明パターン
２０１ フロントガラス（ウィンドシールド）
３００ 車両
３０１ ダッシュボード
３０２ シート

Claims (13)

1. 照明光を生体へ照射する照明部と、
   前記生体を撮像する撮像部と、
   前記撮像部の撮像により生成された画像における位置毎に対応付けられた画素データのうち、前記生体における前記照明光が照射された領域である照射領域内の画素データと前記生体における前記照明光が照射されていない領域である非照射領域内の画素データとの差分に基づいて生体情報を算定する算定部とを備え、
   前記算定部は、
   前記撮像部により生成された画像から所定の顔認識技術を用いて顔を検出し、
   検出した前記顔の領域における、人間の肌の色に相当するように予め定められた特定基準を満たす色を表す画素データのうち、照射領域の画素データと非照射領域の画素データとの差分を、前記生体情報の前記算定の基礎として用い、
   前記照明部は、前記生体に特定形状の照射領域を発生させる照明態様で照明光の前記照射を行い、
   前記算定部は、前記照明態様を示す予め定められた照明パターン情報を参照して、前記撮像部により生成された１以上の画像各々について、当該画像における前記特定形状の照射領域における中央部分と周辺部分とのうち周辺部分内の画素データと、当該画像における非照射領域内の画素データとの差分に基づいて、生体情報の前記算定を行い、
   前記照明部は、前記特定形状の照射領域の大きさが、前記生体上で３ｍｍ以上となるように前記照射を行う、
   生体情報測定装置。
2. 前記照明部は、前記生体における一の局所領域内に第１の照射領域及び第１の非照射領域を発生させ、かつ、前記生体における他の局所領域内に第２の照射領域及び第２の非照射領域を発生させる照明態様で照明光の前記照射を行い、
   前記算定部は、前記照明態様を示す予め定められた照明パターン情報を参照して、前記撮像部により生成された１以上の画像各々について、当該画像における第１の照射領域内の画素データと第１の非照射領域内の画素データとの差分、及び、当該画像における第２の照射領域内の画素データと第２の非照射領域内の画素データとの差分をそれぞれ算出することで、前記一の局所領域に係る生体情報及び前記他の局所領域に係る生体情報のそれぞれを算定する
   請求項１記載の生体情報測定装置。
3. 前記算定部は、前記算定した前記一の局所領域に係る生体情報と前記算定した前記他の局所領域に係る生体情報とに基づき所定統計処理を行い、当該所定統計処理の結果に応じて前記生体情報測定装置の外部への出力を行う
   請求項２記載の生体情報測定装置。
4. 前記撮像部は、
   ５５０ｎｍを中心とした８０ｎｍ以下の幅の所定波長帯域における光について透過特性を示し、当該所定波長帯域の外における光について透過抑制特性を示すフィルタと、
   前記フィルタを通過した光を受光する撮像素子とを備える
   請求項１〜３のいずれか一項に記載の生体情報測定装置。
5. 前記撮像部は、前記撮像によりカラー画像を生成し、
   前記算定部は、色をＨＳＶ色空間で表した場合の色相の値が所定範囲内の値となる画素データを、前記特定基準を満たす色を表す画素データであるとして、生体情報の前記算定を行う
   請求項４記載の生体情報測定装置。
6. 前記撮像部が生成する前記カラー画像は、２次元に配列された、赤、緑、及び、青の各色成分のデータを含む複数の画素データで構成され、
   前記撮像部における撮像のための撮像素子は、カラーの画素を構成する赤、緑、及び、青の各サブピクセルのうち、一色のサブピクセルの受光性能を他の一色のサブピクセルの受光性能の１／１０以下にしてある
   請求項５記載の生体情報測定装置。
7. 前記撮像部は、更に水分による吸光度が互いに異なる第１波長の光及び第２波長の光のそれぞれを受光することで前記撮像を行い、
   前記算定部は、前記撮像部の撮像により生成された画像に基づいて所定程度より多く水分を含む領域である生体推定領域を検出し、当該生体推定領域の中から照射領域と非照射領域とを特定し、特定した照射領域の画素データと特定した非照射領域の画素データとに基づいて、生体情報の前記算定を行う
   請求項１〜６のいずれか一項に記載の生体情報測定装置。
8. 前記撮像部は、更に赤外光を受光することで前記撮像を行い、
   前記算定部は、前記撮像部の撮像により生成された画像に基づいて前記赤外光に応じた成分が所定閾値より多く含まれる領域である生体推定領域を検出し、当該生体推定領域の中から照射領域と非照射領域とを特定し、特定した照射領域の画素データと特定した非照射領域の画素データとに基づいて、生体情報の前記算定を行う
   請求項１〜６のいずれか一項に記載の生体情報測定装置。
9. 前記撮像部は、更に前記撮像により生成する画像における複数の領域それぞれについて、撮像対象までの距離を測定し、
   前記算定部は、前記撮像部の撮像により生成された画像における、前記撮像部により測定された距離が所定距離範囲内であった領域における位置に対応する画素データのうち、照射領域の画素データと非照射領域の画素データとの差分を、生体情報の前記算定の基礎として用いる
   請求項１〜６のいずれか一項に記載の生体情報測定装置。
10. 前記撮像部は、前記撮像により生成する画像における複数の領域それぞれについて、撮像対象までの距離を測定し、
    前記算定部は、前記撮像部の撮像により生成された画像における照射領域及び非照射領域の各画素データを、当該画素データに該当する前記撮像部により測定された領域の距離に応じて補正した上で、生体情報の前記算定を行う
    請求項１〜９のいずれか一項に記載の生体情報測定装置。
11. 前記照明部における前記照明光の照射方向と、前記撮像部における撮像のための撮像素子の光軸とが、所定角度より大きくずれている
    請求項１〜１０のいずれか一項に記載の生体情報測定装置。
12. 照明光を生体へ照射し、
    前記生体を撮像することで画像を生成し、
    前記画像における位置毎に対応付けられた画素データのうち、前記生体における前記照明光が照射された領域である照射領域内の画素データと前記生体における前記照明光が照射されていない領域である非照射領域内の画素データとの差分に基づいて生体情報を算定し、
    前記算定では、
    生成された画像から所定の顔認識技術を用いて顔を検出し、
    検出した前記顔の領域における、人間の肌の色に相当するように予め定められた特定基準を満たす色を表す画素データのうち、照射領域の画素データと非照射領域の画素データとの差分を、前記生体情報の前記算定の基礎として用い、
    前記照射では、前記生体に特定形状の照射領域を発生させる照明態様で照明光の照射を行い、
    前記算定では、前記照明態様を示す予め定められた照明パターン情報を参照して、前記生成において生成された１以上の画像各々について、当該画像における前記特定形状の照射領域における中央部分と周辺部分とのうち周辺部分内の画素データと、当該画像における非照射領域内の画素データとの差分に基づいて、生体情報の算定を行い、
    前記照射では、前記特定形状の照射領域の大きさが、前記生体上で３ｍｍ以上となるように照射を行う、
    生体情報測定方法。
13. コンピュータに生体情報算定処理を実行させるためのプログラムであって、
    前記生体情報算定処理は、
    照明光を生体へ照射して当該生体を撮像することで生成された画像を取得する画像取得ステップと、
    前記照明光の照明態様を示す予め定められた照明パターン情報を参照して、前記画像取得ステップで取得された画像における位置毎に対応付けられた画素データのうち、前記生体における前記照明光が照射された領域である照射領域内の画素データと前記生体における前記照明光が照射されていない領域である非照射領域内の画素データとの差分に基づいて生体情報を算定する算定ステップとを含み、
    前記算定ステップでは、
    前記画像取得ステップにより取得された画像から所定の顔認識技術を用いて顔を検出し、
    検出した前記顔の領域における、人間の肌の色に相当するように予め定められた特定基準を満たす色を表す画素データのうち、照射領域の画素データと非照射領域の画素データとの差分を、前記生体情報の前記算定の基礎として用い、
    前記照明光は、前記生体に特定形状の照射領域を発生させる照明態様で照射され、前記特定形状の照射領域の大きさが、前記生体上で３ｍｍ以上であり
    前記算定ステップでは、前記照明態様を示す予め定められた照明パターン情報を参照して、前記画像取得ステップにおいて生成された１以上の画像各々について、当該画像における前記特定形状の照射領域における中央部分と周辺部分とのうち周辺部分内の画素データと、当該画像における非照射領域内の画素データとの差分に基づいて、生体情報の算定を行う、
    プログラム。

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