JP6816239B1

JP6816239B1 - 脈波検出装置及び脈波検出システム

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Publication number: JP6816239B1
Application number: JP2019193999A
Authority: JP
Inventors: 永田　尚志; 尚志永田; 貴久田中
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone West Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone West Corp
Priority date: 2019-10-25
Filing date: 2019-10-25
Publication date: 2021-01-20
Anticipated expiration: 2039-10-25
Also published as: JP2021065490A

Abstract

【課題】人の動きによって脈の検出精度を悪化させない脈波検出装置を提供する。【解決手段】人の所定部分のカラー動画を撮影するカメラ１０と、カラー動画を構成する画像ごとに、所定部分に含まれる特定部位から離れた位置で且つ所定の色調の複数の画素を、脈波の検出領域に設定する検出領域設定部２０と、検出領域の色調の変化の振幅を検出する色調変化検出部３０と、振幅の変化以外のノイズを除去するノイズ除去部４０と、振幅の変化を補間して脈波の時間変化を表す脈波波形を生成する脈波波形生成部５０とを備える。【選択図】図１

Description

本発明は、非接触で脈波を検出する脈波検出装置及び脈波検出システムに関する。

従来、脈拍数及び脈波はセンサーやカフ装置を人に直接接触させて測定する接触方式が一般的であった。最近では、非接触で脈拍数及び脈波を検出する技術が提案されている（例えば特許文献１）。

特許文献１に開示された技術は、人の顔を撮影した動画の顔領域の中に所定の大きさの関心領域を設定し、その関心領域の皮膚の色調の変化を検出するものである。顔が動いた場合は、例えば目を基準に、同じ相対位置を持つ関心領域を再設定する。

特開２０１５−２０５０５０号公報

しかしながら、特許文献１に開示された技術は、顔の動きによって関心領域に皮膚以外の画像が含まれる場合があり、脈波の検出精度を悪化させてしまうという課題がある。

本発明は、この課題に鑑みてなされたものであり、人の動きによって脈波の検出精度を悪化させない脈波検出装置及び脈検出システムを提供することを目的とする。

本発明の脈波検出装置は、人の所定部分のカラー動画を撮影するカメラと、前記カラー動画を構成する画像ごとに、前記所定部分に含まれる特定部位から離れた位置で且つ所定の範囲の色調を有する前記人の皮膚の複数の画素を、脈波の検出領域に設定する検出領域設定部と、前記検出領域の前記色調の変化の振幅を検出する色調変化検出部と、前記振幅の変化以外のノイズを除去し、移動平均を求めて平滑化するノイズ除去部と、前記振幅の変化を補間して前記脈波の時間変化を表す脈波波形を生成し、前記脈波波形を微分して明確にする脈波波形生成部とを備え、前記検出領域設定部は、前記所定の範囲の色調とは異なる色調の画素を除いて前記検出領域を設定する。

また、本発明の脈波検出システムは、人の所定部分のカラー動画を撮影するカメラと、前記カラー動画を構成する画像ごとに、前記所定部分に含まれる特定部位から離れた位置で且つ所定の範囲の色調を有する前記人の皮膚の複数の画素を、脈波の検出領域に設定する検出領域設定部と、前記検出領域の前記色調の変化の振幅を検出する色調変化検出部と、前記振幅の変化以外のノイズを除去し、移動平均を求めて平滑化するノイズ除去部と、前記振幅の変化を補間して前記脈波の時間変化を表す脈波波形を生成し、前記脈波波形を微分して明確にする脈波波形生成部とを備え、前記検出領域設定部は、前記所定の範囲の色調とは異なる色調の画素を除いて前記検出領域を設定する脈波検出サーバと、前記人に関連付けられた識別子に基づいて個人を認識する個人認識サーバと、前記識別子と前記脈波波形を関連付けて記憶するデータ蓄積サーバと、前記脈波波形を表示する表示デバイスとを備える。

本発明によれば、人の動きによって脈波の検出精度を悪化させない脈波検出装置及び脈検出システムを提供することができる。

本発明の実施形態に係る脈波検出装置の機能構成例を示す図である。カラー動画を構成する画像の例を模式的に示す図であり、（ａ）は所定部分が人の顔である場合、（ｂ）は所定部分が人の手の平である場合を示す。図２に示す検出領域の一例を模式的に示す図である。検出領域のＧ成分の変化を示す実測データである。図１に示すノイズ除去部が行う移動平均を模式的に示す図である。図１に示す脈波波形生成部が行う振幅の変化を補間する例を模式的に示す図である。図１に示す脈波検出装置の概略の処理手順を示すフローチャートである。検出領域を再設定する様子を模式的に示す図である。本発明の実施形態に係る脈波検出システムの構成例を示す図である。

以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。複数の図面中同一のものには同じ参照符号を付し、説明は繰り返さない。

図１は、本発明の実施形態に係る脈波検出装置の機能構成例を示す図である。図１に示す脈波検出装置１００は、非接触で人の脈波及び脈拍数を検出する装置である。

脈波検出装置１００は、カメラ１０、検出領域設定部２０、色調変化検出部３０、ノイズ除去部４０、脈波波形生成部５０、及び表示部６０を備える。脈波検出装置１００は、カメラ１０を除いて例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＰＵ等からなるコンピュータで実現することができる。各機能構成部をコンピュータによって実現する場合、各機能構成部が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。

カメラ１０は、人の所定部分のカラー動画を撮影する。カラー動画のフレームレートは、例えば24fpsである。よって、1秒間のカラー動画は24枚の画像で構成される。なおフレームレートは、30fps又は60fpsであっても構わない。

画像の解像度は、カメラ１０の撮像素子の画素数によって決定される。画像の解像度は、例えば200万（1632×1224）画素である。画素数は、200万以下であっても良いしそれ以上であっても良い。カメラ１０は、画素数も含め一般的なものである。

カメラ１０が撮影する人の所定部分は、例えば、人の顔の部分、又は手の平の部分である。この所定部分は、衣服に覆われていない皮膚が露出した部分である。人の所定部分は、衣服を脱げば、胸、又は腹等であっても構わない。

図２は、カメラ１０で撮影した人の所定部分を模式的に示す図である。図２（ａ）は、所定部分が人の顔の場合を示す図である。

図２（ａ）に示す参照符号１１は、1枚の画像を示す。画像１１は、例えば200万画素から成る画像である。図２の左右方向をｘ、上下方向をｙと定義する。画像１１は、所定部分１２、特定部位１３、及び検出領域１４を含む。

（検出領域設定部）
検出領域設定部２０は、カラー動画を構成する画像１１ごとに、所定部分１２に含まれる特定部位１３から離れた位置で且つ所定の色調の複数の画素を、脈波の検出領域１４に設定する。検出領域設定部２０は、例えば顔を識別する機械学習データを用いて所定部分１２を検出する。そして、更に、鼻を識別する機械学習データを用いて特定部位１３である鼻の位置を特定する。

次に、検出領域設定部２０は、特定部位１３から離れた位置で且つ所定の色調の複数の画素を、脈波の検出領域１４に設定する。所定の色調とは、例えば肌色の色調のことである。なお、特定部位１３は鼻でなくても構わない。目、眉毛、眉間等の顔のどの部分であっても良い。

画像の左下隅の画素の座標（ｘ，ｙ）を（0，0）と定義すると、鼻の座標は、例えば（816，816）と特定することができる。鼻の座標から、ｘ方向に例えば200画素離れた位置で且つ肌色の色調の複数の画素を検出領域１４に設定する。検出領域１４の画素数は、例えば100（10×10）である。所定部分１２が顔の場合の検出領域１４は、目より下で顎よりも上の領域（頬）に設定すると脈波の検出精度が向上する。

図２（ｂ）は、人の手の平の部分を撮影した所定部分１２を示す図である。画像１１、所定部分１２、特定部分１３、及び検出領域１４の関係は、図２（ａ）と同じである。図２（ｂ）において所定部分１２は手の平であり、特定部分１３は手の平の中心部分である。図２（ａ），（ｂ）に示す様に、検出領域１４は、特定部分１３から離れた複数の画素の範囲である。また、検出領域１４は、所定部分１２に含まれる所定の画素数の範囲である。

図３は、検出領域１４を模式的に示す図である。検出領域１４は、例えば10×10の画素の範囲であると仮定する。図３に示す一つの正方形は一つの画素を表す。

検出領域１４を構成する画素の座標（ｘ，ｙ）を画素１４_ｘｙで表す。画素１４_００の座標（ｘ，ｙ）は、鼻からｘ方向に例えば200画素離れた位置である。

カラー画像では、一つの画素の色をＲ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）の3原色で表す。1画素のＲＧＢ要素のそれぞれは8ビットの画素値で表される。日本人の肌色の画素値は、日焼けしていなければ、Ｒが凡そ220〜250、Ｇが凡そ170〜220、Ｂが凡そ140〜210のそれぞれの範囲で分布する。

なお、ＲＧＢ要素の画素値は、ＨＳＶ形式に変換しても良い。ＨＳＶ形式は、色を「色相（Hue）」、「彩度（Saturation）」、「明度（Value・Brightness）」の3要素で表現する方式である。ＲＧＢ要素の画素値は、一般的な変換ソフトでＨＳＶ形式に変換することができる。

ＲＧＢ要素の画素値で肌色を定義する場合は、ＲＧＢの組み合わせを一つずつ定義する必要がある。一方、ＨＳＶ形式の肌色の範囲は、凡そ（H0,S30,V60）〜（H20,S150,V255）の範囲である。

このように、ＨＳＶ形式は肌色の範囲の定義が容易である。よって、肌色の範囲を特定するのにＨＳＶ形式は都合が良い。なお、後述するように、脈波の計測はＲＧＢ要素の画素値を用いて行う。

図３に示す左下隅から右上隅までの4隅の画素の画素値は、それぞれ画素１４_００（R240,G221,B182）、画素１４_０９（R240,G208,B182）、画素１４_０９（R240,G208,B182）、画素１４_９９（R234,G182,B143）であり、肌色の範囲である。しかし、検出領域１４の全ての画素の画素値が肌色の範囲内であることはまれである。

図３に示す様に、検出領域１４には、黒子及びシミ等によって色調が異なる部分を含む場合がある。検出領域設定部２０は、それらの色調の異なる部分を除いて所定の色調の複数の画素を検出領域１４に設定する。

図３に示す例では、黒子の領域である画素１４_６６，１４_６７、１４_７６、１４_７７と、シミの領域である画素１４_５２，１４_６２，１４_６３が除外される。この除外された7つの画素の代わりに１４_１０１〜１４_１０７の画素が検出領域１４に設定されている。このように、検出領域１４は、矩形形状に限定されない所定数の画素の範囲である。

また、検出領域設定部２０は、画像１１に例えば顔以外の物体が含まれた場合でも検出領域１４を適切に設定することができる。例えば、顔を撮影中の検出対象の人がよそ見をした場合、画像１１に顔以外の物体（背景物）が含まれることが想定される。また、髭、耳、髪の毛等が含まれることが想定される。

そのような場合でも、検出領域設定部２０によって顔（所定の色調）以外の物体は除外され、所定の色調の複数の画素の範囲が検出領域１４に設定される。

（色調変化検出部）
色調変化検出部３０は、検出領域１４の色調の変化の振幅を検出する。検出領域１４の皮膚の色調は、心臓の拍動に伴う血流によって変化する。皮膚の直下の毛細血管に止まる血液の量が多ければ、血液中のヘモグロビンが光を吸収するので反射光が減衰し、皮膚直下の血液の量が少なければ反射光が増加する。

色調の変化は、ＲＧＢの3原色の全ての変化で検出しても良いし、一部の色の変化で検出しても良い。ヘモグロビンの吸光感度のピークの一つは緑のスペクトルに近いので、色調の変化は、カラー動画の画像のＧ成分に基づくものであると好適である。

よって、人の所定部分のカラー動画を撮影する際の照明に緑色のライトを用いると良い。緑色のライトの反射を見ることで脈波の検出精度を向上させることができる。

図４は、Ｇ成分の変化を示す実測データである。図４の横軸は時間（ｓ）、縦軸はＧ要素の画素値である。

図４に示す様に、0.5程度の振幅の変化が検出できている。この振幅の変化は、血流の変化に基づくものであり血流を表す。この振幅の変化の一周期（ｔ）を、1分間当たりの回数に換算した値（60/t）が脈拍数である。

（ノイズ除去部）
ノイズ除去部４０は、振幅の変化以外のノイズを除去する。ノイズ除去部４０は、先ず画像１１の検出領域１４内のＲＧＢのＧ成分の平均値を算出する。

次に、Ｇ成分の平均値の変化に対して、ローパス、ハイパス、バンドパス、savizky golay等のフィルターを適用して脈波以外のノイズを除去する。メディアンフィルターやガウシアンフィルター等を用いても良い。更に、例えば、移動平均を求めＧ成分のノイズを平滑化する。

図５は、3つの平均値を移動平均する様子を模式的に示す図である。図５の横軸は時間、縦軸はＧ成分の画素値である。平均値を破線の○、移動平均した値を●で示す。

図５に示す様に移動平均することで変化を平滑化することができる。

（脈波波形生成部）
脈波波形生成部５０は、振幅の変化を補間して脈波の時間変化を表す脈波波形を生成する。ノイズ除去部４０でノイズを除去した平均値を時間軸上にプロットすると脈波が得られる。プロットする際にスプライン補間等を行って平均値の間を補間する。

図６は、平均値の間をスプライン補間で補間して求めた脈波波形を模式的に示す図である。図６の横軸は時間、縦軸は振幅である。平均値を●で示す。

図６に示すように、平均値の間を補間した脈波波形が得られる。脈波波形の一周期から脈拍数が求められる。なお、脈拍数を求める際は、脈波波形を1回時間微分した速度脈波、又は2回時間微分した加速度脈波を用いると振幅のピークを分かり易くすることができる。振幅のピークを分かり易くすることで脈拍数を正確に算出することができる。

脈波波形生成部５０で生成された脈波波形は表示部６０で表示される。表示部６０は、脈波波形を表示する際に脈拍数を表示するようにしても良い。なお、表示部６０は、脈波検出装置１００と一体で構成する必要はない。表示部６０は、携帯端末の表示部を用いて構成しても良い。表示部６０を別体で構成した例については後述する。

以上説明したように本実施形態に係る脈波検出装置１００は、人の所定部分のカラー動画を撮影するカメラ１０と、カラー動画を構成する画像１１ごとに、所定部分１２に含まれる特定部位１３から離れた位置で且つ所定の色調の複数の画素を、脈波の検出領域１４に設定する検出領域設定部２０と、検出領域１４の色調の変化の振幅を検出する色調変化検出部３０と、振幅の変化以外のノイズを除去するノイズ除去部４０と、振幅の変化を補間して脈波の時間変化を表す脈波波形を生成する脈波波形生成部５０とを備える。これにより、人の例えば顔の動きによって脈の検出精度を悪化させない脈波検出装置を提供することができる。

つまり、所定部分１２に含まれる特定部位１３から離れた位置で且つ所定の色調の複数の画素を、脈波の検出領域１４に設定する。したがって、検出領域１４に皮膚以外の画像が含まれることが無い。その結果、脈波及び脈拍数の検出精度を向上させることができる。

（脈波検出方法）
図７は、上記の脈波検出装置１００が実行する脈波検出方法の概略の処理手順を示すフローチャートである。図７を参照して本実施形態に係る脈波検出方法について説明する。

脈波検出装置１００は、動作を開始すると測定対象の人の例えば顔のカラー動画の撮影を開始する（ステップＳ１）。撮影を開始した後に、顔の画像から個人を識別する個人認証を行っても良い。又は、ＱＲコード等の識別子を入力させて個人認証を行っても良い。

カラー動画の撮影を開始してからＴ秒間は人の姿勢等が不安定なため、撮影を開始してからＴ秒間の経過を待つ（ステップＳ２）。

Ｔ秒経過する（ステップＳ２のＹＥＳ）と、カラー動画を構成する画像の画像番号ｊを初期化する（ステップＳ３）。そして、脈波を検出する処理を開始する。脈波の検出は、例えば、フレームレートを30、撮影時間を20秒とした場合、600（30×20）枚の画像に対して行われる（ステップＳ４〜Ｓ１１）。

検出領域設定部２０（図１）は、画像番号ｊ＝1の画像１１を取得する（ステップＳ５）。そして、取得した画像１１内の顔を認識し、例えば「鼻」を画像認識する。画像認識は、上記のように機械学習データを用いることで容易に行える。

「鼻」を画像認識してその座標が確定すると、前回の画像１１の座標との差分が閾値ｍ，ｎを越えたか否かを判定する（ステップＳ６）。閾値ｍ，ｎは人の動きの有無を判定する閾値であり、ｍは例えばｘ方向の画素数、ｎは例えばｙ方向の画素数である。画像番号ｊ＝1の場合は、前回の画像が無いのでこのステップはスルーする。なお、ｊ＝1の場合の処理は図７が複雑になるので省略している。

前回の画像１１の座標との差分が閾値ｍ，ｎ以下の場合（ステップＳ６のＹＥＳ）、検出領域設定部２０は、画像認識した「鼻」の座標を基準にして検出領域１４を設定する（ステップＳ７）。検出領域１４は、「鼻（特定部位１３）」から離れた位置で且つ所定の色調の複数の画素の範囲である。

次に、色調変化検出部３０は、検出領域１４の色調の変化の振幅を検出する（ステップＳ８）。画像番号ｊ＝1の場合は、検出領域１４内の画素の例えばＧ成分の画素値の平均値を求めメモリ（ＲＡＭ等）に記録する。

次に、ノイズ除去部４０は、色調変化検出部３０で検出した振幅の変化以外のノイズを除去する（ステップＳ９）。そして、脈波波形生成部５０は、振幅の変化を補間して脈波の時間変化を表す脈波波形を生成する（ステップＳ１０）。ノイズを除去する方法、補間する方法は上記の通りである。

脈波波形の生成が終了すると、制御部（図示せず）は画像番号ｊをインクリメントする（ステップＳ１１）。検出領域設定部２０、色調変化検出部３０、ノイズ除去部４０、及び脈波波形生成部５０はステップＳ４からＳ１１の処理を繰り返して脈波波形を生成する。

検出領域設定部２０は、脈波波形を生成する間、特定部位１３（例えば「鼻」）の座標が人の動きの有無を判定する閾値ｍ，ｎを越えて変化した場合（ステップＳ６のＮＯ）に、検出領域１４を再設定する（ステップＳ１２）。

図８は、検出領域１４を設定する様子を模式的に示す図である。図８に示すｊは画像番号を示す。

画像番号ｊ＝1とｊ＝2の画像１１の間では人は動いていない。よって、画像１１内の認識された「鼻」の座標に変化が無い。したがって、脈波を検出する検出領域１４の画像１１内の位置も変化しない。この場合、ｊ＝2の検出領域１４は前回（ｊ＝1）の特定部位１３の座標基準で設定される。

画像番号ｊ＝2とｊ＝3の間で人が動いた場合を仮定する。その場合、画像１１内の認識された「鼻」の座標は閾値ｍ，ｎより大きく変化する（ステップＳ８のＮＯ）。この場合は、今回（ｊ＝3）の特定部位１３を基準にして検出領域１４が再設定される（ステップＳ１２）。

そして、次の画像番号ｊ＝3とｊ＝4の間で人が動かなければ画像番号ｊ＝3で設定された検出領域１４内の画素の色調の変化が検出される。このように、人が動いた場合は新たに脈波の検出領域１４が再設定される。

画像１１の画像番号ｊがインクリメントされると、再設定（ｊ＝3）された検出領域１４と次の画像（ｊ＝4）の検出領域１４との間の色調の変化が検出される。再設定される検出領域１４は、所定の色調の複数の画素の範囲であるので、人が動いでも脈波の検出を安定させることができる。

（脈波検出システム）
図９は、脈波検出装置１００の機能構成部を分散させて構成した脈波検出システム２００の構成例を示す図である。図９に示す様に、ネットワーク１１０を介して複数のサーバに各機能部を分散させて脈波検出システム２００を構成しても良い。

脈波検出システム２００は、カメラ１０、ルータ８０、ネットワーク１１０、脈波検出サーバ１１１、個人認識サーバ１１２、データ蓄積サーバ１１３、無線アクセスポイント９０、及び表示デバイス７０を備える。カメラ１０は、参照符号から明らかな様に脈波検出装置１００と同じである。

ルータ８０は、カメラ１０とネットワーク１１０の間を中継する通信機器である。ルータ８０には、他のデバイスの接続も可能である。図９に示す例は、ルータ８０と表示デバイス７０が無線アクセスポイント９０を介して接続される。無線アクセスポイント９０は、ルータ８０に内蔵されるＷｉＦｉであっても良い。

脈波検出サーバ１１１は、カメラ１０で撮影したカラー動画を構成する画像１１ごとに、所定部分１２に含まれる特定部位１３から離れた位置で且つ所定の色調の複数の画素を、脈波の検出領域１４に設定する検出領域設定部２０と、検出領域１４の色調の変化の振幅を検出する色調変化検出部３０と、振幅の変化以外のノイズを除去するノイズ除去部４０と、振幅の変化を補間して脈波の時間変化を表す脈波波形を生成する脈波波形生成部５０とを備える。

個人認証サーバ１１２は、人に関連付けられた識別子に基づいて個人を認識する。識別子は、カメラ１０で撮影したＱＲコードであっても良いし、カメラ１０で撮影した画像１１から認識した画像（例えば顔）であっても良い。

データ蓄積サーバ１１３は、識別子と脈波検出サーバ１１１で生成された脈波波形を関連付けて記憶する。

表示デバイス７０は、識別子で特定された個人に脈波波形を表示する。表示デバイス７０は、例えば携帯電話等の携帯端末の表示である。

以上説明した脈波検出システム２００によれば、ネットワーク上に構成した脈波検出装置１００の主要部と、利用者が所有する例えばスマートフォン等との組み合わせで非接触方式の脈波検出を実現することができる。また、脈波検出装置１００に対してより多くの利用者に脈波検出を利用したサービスを提供することができる。

以上説明したように本実施形態の脈波検出装置１００、及び脈波検出システム２００によれば、測定対象の人が動いた場合でも脈波の検出精度を悪化させない。

なお、色調の変化の検出は、カラー動画の画像のＧ成分に基づく例を示したが本発明はこの例に限定されない。ＲＧＢの3成分を用いて独立主成分分析を行って脈波を検出しても良い。また、上記の画素値の範囲は、一例（Ｒ220〜250、Ｇ170〜220、Ｂ140〜210）であり、例えば日焼けの有無等で変化するものである。

また、検出領域１４の画素数は100個の例を示したが、それ以下でも以上でも構わない。また、検出領域１４の形状は矩形に限定されない。

また、図７で説明した人の動きの有無の判定は、画像１１内の所定部分１２の座標の変化で行う方法を示したがこの例に限定されない。その判定は、人に装着した例えば加速度センサーの出力信号に基づいて行っても良い。このように本発明は、上記した実施形態に限定されるものではなく、その要旨の範囲内で数々の変形が可能である。

１０：カメラ
１１：画像
１２：所定部分
１３：特定部位
１４：検出領域
２０：検出領域設定部
３０：色調変化検出部
４０：ノイズ除去部
５０：脈波波形生成部
６０：表示部
７０：表示デバイス
８０：ルータ
９０：無線アクセスポイント
１００：脈波検出装置
１１０：ネットワーク
１１１：脈波検出サーバ
１１２：個人認証サーバ
１１３：データ蓄積サーバ
２００：脈波検出システム

Claims

人の所定部分のカラー動画を撮影するカメラと、
前記カラー動画を構成する画像ごとに、前記所定部分に含まれる特定部位から離れた位置で且つ所定の範囲の色調を有する前記人の皮膚の複数の画素を、脈波の検出領域に設定する検出領域設定部と、
前記検出領域の前記色調の変化の振幅を検出する色調変化検出部と、
前記振幅の変化以外のノイズを除去し、移動平均を求めて平滑化するノイズ除去部と、
前記振幅の変化を補間して前記脈波の時間変化を表す脈波波形を生成し、前記脈波波形を微分して明確にする脈波波形生成部と
を備え、
前記検出領域設定部は、前記所定の範囲の色調とは異なる色調の画素を除いて前記検出領域を設定する
ことを特徴とする脈波検出装置。
前記検出領域設定部は、
前記特定部位の座標が、前記人の動きの有無を判定する閾値を越えて変化した場合に、前記検出領域を再設定することを特徴とする請求項１に記載の脈波検出装置。
前記色調の変化は、前記カラー動画の画像のＧ成分に基づくものであることを特徴とする請求項１又は２に記載の脈波検出装置。
人の所定部分のカラー動画を撮影するカメラと、前記カラー動画を構成する画像ごとに、前記所定部分に含まれる特定部位から離れた位置で且つ所定の範囲の色調を有する前記人の皮膚の複数の画素を、脈波の検出領域に設定する検出領域設定部と、前記検出領域の前記色調の変化の振幅を検出する色調変化検出部と、前記振幅の変化以外のノイズを除去し、移動平均を求めて平滑化するノイズ除去部と、前記振幅の変化を補間して前記脈波の時間変化を表す脈波波形を生成し、前記脈波波形を微分して明確にする脈波波形生成部とを備え、前記検出領域設定部は、前記所定の範囲の色調とは異なる色調の画素を除いて前記検出領域を設定する脈波検出サーバと、
前記人に関連付けられた識別子に基づいて個人を認識する個人認識サーバと、
前記識別子と前記脈波波形を関連付けて記憶するデータ蓄積サーバと、
前記脈波波形を表示する表示デバイスと
を備えることを特徴とする脈波検出システム。