JP7056008B2 - Physical condition analyzer and the program - Google Patents

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本発明は、身体状態を分析する身体状態分析装置および身体状態分析プログラムに関する。 The present invention relates to a physical condition analyzer and a physical condition analysis program for analyzing a physical condition.

人々は、日々、健康であることを望むが、体調管理のために、例えばその一指標となる血圧を測定する血圧計等のように、専用の測定装置によって測定しなければならない場合が多い。このため、人は、手間を嫌って測定しなかったり、失念したりしてしまう。そこで、特許文献1に健康管理システムが提案されている。 People want to be healthy every day, but in order to manage their physical condition, they often have to measure it with a dedicated measuring device, such as a sphygmomanometer that measures blood pressure, which is one of the indicators. For this reason, people dislike the trouble and do not measure or forget about it. Therefore, Patent Document 1 proposes a health management system.

この特許文献1に開示された健康管理システムは、化粧台または洗面台に備えられたミラー部と、ミラー部を使用する使用者の顔画像情報を取得する顔画像情報取得手段と、取得した顔画像情報から使用者の顔の肌状態を分析する分析部と、分析部による分析結果を通知する分析結果通知手段とを備える。これによれば、朝の外出の準備などで覗き込む化粧台または洗面台に備わるミラーを、顔画像情報取得手段で顔画像情報を取得するためのミラー部としたことで、普段の生活習慣の中で定期的な健康チェックをできて健康増進を図ることができる(例えば[0005]段落)。そして、この特許文献1に開示された健康管理システムは、顔画像情報取得手段で取得した顔画像情報を記憶する取得情報記憶部と、取得情報記憶部に記憶した顔画像情報を表示する顔画像表示手段と、判定部による判定結果が低評価な場合に、判定結果が高評価時のときの取得情報記憶部に記憶された顔画像情報を、顔画像表示手段に表示する制御部とをさらに備える。これによれば、判定部による低評価な判定結果が判定結果通知手段にて使用者に通知されて使用者が意気阻喪した際に、制御部によって、判定結果が高評価時のときの取得情報記憶部に記憶された顔画像情報を、顔画像表示手段に表示させることで、使用者を叱咤激励できて健康増進を図ることができる(例えば[0008]段落)。 The health management system disclosed in Patent Document 1 includes a mirror portion provided on a dressing table or a washbasin, a face image information acquisition means for acquiring face image information of a user who uses the mirror portion, and an acquired face. It includes an analysis unit that analyzes the skin condition of the user's face from image information, and an analysis result notification means that notifies the analysis result by the analysis unit. According to this, the mirror provided on the dressing table or washbasin, which is looked into when preparing to go out in the morning, is used as a mirror part for acquiring facial image information by the facial image information acquisition means. You can check your health regularly and improve your health (for example, paragraph [0005]). The health management system disclosed in Patent Document 1 has an acquired information storage unit that stores facial image information acquired by the facial image information acquisition means, and a facial image that displays facial image information stored in the acquired information storage unit. Further, a display means and a control unit that displays the face image information stored in the acquired information storage unit when the judgment result by the determination unit is low evaluation in the face image display means when the judgment result is high evaluation. Be prepared. According to this, when a low evaluation judgment result by the judgment unit is notified to the user by the judgment result notification means and the user is depressed, the control unit obtains information when the judgment result is high evaluation. By displaying the face image information stored in the storage unit on the face image display means, it is possible to encourage the user and promote health (for example, paragraph [0008]).

特開2009-153609号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2009-15369

ところで、ミラー部を覗き込むユーザは、例えば同居人が居れば必ずしも1人とは限らないため、前記特許文献1に開示された健康管理システムでは、複数人のデータが混在してしまう虞がある。複数人のデータが混在してしまうと、個々人の身体状態を適正に分析できない。 By the way, since the number of users looking into the mirror portion is not necessarily one if there are cohabitants, for example, the health management system disclosed in Patent Document 1 may have data of a plurality of people mixed. .. If the data of multiple people are mixed, the physical condition of each person cannot be analyzed properly.

本発明は、上述の事情に鑑みて為された発明であり、その目的は、より適正に身体状態を分析できる身体状態分析装置および身体状態分析プログラムを提供することである。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to provide a physical condition analyzer and a physical condition analysis program capable of more appropriately analyzing a physical condition.

本発明者は、種々検討した結果、上記目的は、以下の本発明により達成されることを見出した。すなわち、本発明の一態様にかかる身体状態分析装置は、ミラーと、前記ミラーの前方を撮像して画像を分析対象画像として生成する撮像部と、使用者を特定し識別するための使用者識別情報を記憶する識別情報記憶部と、前記撮像部で撮像した分析対象画像に基づいて前記識別情報記憶部に記憶された使用者識別情報の使用者か否かを判定する使用者判定部と、前記使用者における、病理診断に用いる所定の特徴量であって身体状態を分析する際の判定基準となる前記特徴量を判定基準特徴量として記憶する基準特徴量記憶部と、前記撮像部で撮像した分析対象画像から前記特徴量を分析時特徴量として求める特徴量処理部と、前記使用者判定部で前記識別情報記憶部に記憶された使用者識別情報の使用者であると判定された場合に、前記使用者判定部で判定された使用者識別情報の使用者における、前記基準特徴量記憶部に記憶された前記判定基準特徴量と、前記特徴量処理部で求めた前記分析時特徴量とに基づいて、身体状態を分析する分析部と、前記分析部で分析された身体状態の分析結果を外部に出力する出力部とを備える。好ましくは、上述の身体状態分析装置において、前記基準特徴量記憶部は、1または複数の前記判定基準特徴量を1または複数の前記使用者識別情報と対応付けて記憶する。好ましくは、上述の身体状態分析装置において、前記識別情報記憶部は、1または複数の前記使用者識別情報を1または複数の使用者に対応付けて記憶し、前記基準特徴量記憶部は、1または複数の前記判定基準特徴量を1または複数の前記使用者に対応付けて記憶する。好ましくは、上述の身体状態分析装置において、前記撮像部で撮像した複数の分析対象画像から複数の前記特徴量を求め、この求めた前記複数の特徴量の平均値を前記判定基準特徴量として求め、この求めた前記判定基準特徴量を前記基準特徴量記憶部に記憶する判定基準特徴量生成部をさらに備える。好ましくは、上述の身体状態分析装置において、前記特徴量は、第1特徴量と、前記第1特徴量の成分である第2特徴量とを備える。好ましくは、上述の身体状態分析装置において、前記第1特徴量は、白目部分(眼球における白い部分、結膜部分)の色である。好ましくは、黄疸の可能性を好適に分析できることから、上述の身体状態分析装置において、前記第2特徴量は、白目部分の色における青成分(色相の青成分)である。好ましくは、結膜炎の可能性を好適に分析できることから、上述の身体状態分析装置において、前記第2特徴量は、白目部分の色における赤成分(色相の赤成分)である。好ましくは、白内障および翼状片のうちの少なくともいずれかの可能性、ならびに、網膜出血、網膜色素変性症、網膜脈絡膜萎縮、網膜脈絡膜炎、視神経萎縮および視神経炎のうちの少なくともいずれかの可能性を好適に分析できることから、上述の身体状態分析装置において、前記第2特徴量は、黒目部分(眼球における虹彩および瞳孔の部分)の色における明度である。好ましくは、上述の身体状態分析装置において、前記第2特徴量は、頬部分の色である。好ましくは、黄疸の可能性を好適に分析できることから、上述の身体状態分析装置において、前記第2特徴量は、頬部分の色における青成分(色相の青成分)である。好ましくは、腎臓病の可能性を好適に分析できることから、上述の身体状態分析装置において、前記第2特徴量は、頬部分の色における明度である。好ましくは、骨粗鬆症の可能性を好適に分析できることから、上述の身体状態分析装置において、前記特徴量は、目の高さ位置である。好ましくは、上述の身体状態分析装置において、基準となる基準色を記憶する基準色記憶部をさらに備え、前記特徴量処理部は、前記撮像部で撮像した分析対象画像から前記特徴量を求め、この求めた前記特徴量を、前記基準色記憶部に記憶された基準色に基づいて補正した補正特徴量を前記分析時特徴量として求める。 As a result of various studies, the present inventor has found that the above object can be achieved by the following invention. That is, the physical condition analysis device according to one aspect of the present invention includes a mirror, an image pickup unit that captures an image in front of the mirror and generates an image as an analysis target image, and a user identification for identifying and identifying the user. An identification information storage unit that stores information, a user determination unit that determines whether or not the user identification information stored in the identification information storage unit is a user based on an analysis target image captured by the imaging unit, and a user determination unit. A reference feature amount storage unit that stores the feature amount, which is a predetermined feature amount used for pathological diagnosis in the user and is a judgment standard when analyzing a physical condition, as a judgment reference feature amount, and an image pickup unit. When the user is determined to be the user of the feature amount processing unit that obtains the feature amount as the feature amount at the time of analysis from the analyzed image and the user identification information stored in the identification information storage unit by the user determination unit. In addition, the determination reference feature amount stored in the reference feature amount storage unit and the analysis-time feature amount obtained by the feature amount processing unit in the user of the user identification information determined by the user determination unit. Based on the above, an analysis unit that analyzes the physical condition and an output unit that outputs the analysis result of the physical condition analyzed by the analysis unit to the outside are provided. Preferably, in the above-mentioned physical condition analyzer, the reference feature amount storage unit stores one or more of the determination reference feature amounts in association with one or more of the user identification information. Preferably, in the above-mentioned physical condition analyzer, the identification information storage unit stores one or a plurality of the user identification information in association with one or a plurality of users, and the reference feature amount storage unit has one. Alternatively, a plurality of the determination reference feature amounts are stored in association with one or a plurality of the users. Preferably, in the above-mentioned physical condition analyzer, a plurality of the feature quantities are obtained from the plurality of analysis target images captured by the image pickup unit, and the average value of the obtained plurality of feature quantities is obtained as the determination reference feature quantity. Further, a determination reference feature amount generation unit for storing the obtained determination reference feature amount in the reference feature amount storage unit is further provided. Preferably, in the above-mentioned physical condition analyzer, the feature amount includes a first feature amount and a second feature amount which is a component of the first feature amount. Preferably, in the above-mentioned physical condition analyzer, the first feature amount is the color of the white eye portion (white portion in the eyeball, conjunctival portion). Preferably, in the above-mentioned physical condition analyzer, the second feature amount is a blue component (blue component of hue) in the color of the white of the eye portion because the possibility of jaundice can be suitably analyzed. Preferably, in the above-mentioned physical condition analyzer, the second feature amount is a red component (red component of hue) in the color of the white of the eye portion because the possibility of conjunctivitis can be suitably analyzed. Preferably, at least one of cataracts and winglets, and at least one of retinal hemorrhage, retinal pigment degeneration, retinal choroidal atrophy, retinal choroiditis, optic nerve atrophy and optic nerve inflammation. In the above-mentioned physical condition analyzer, the second feature amount is the lightness in the color of the optic nerve portion (the portion of the retina and the pupil in the optic nerve) because it can be suitably analyzed. Preferably, in the above-mentioned physical condition analyzer, the second feature amount is the color of the cheek portion. Preferably, in the above-mentioned physical condition analyzer, the second feature amount is a blue component (blue component of hue) in the color of the cheek portion because the possibility of jaundice can be suitably analyzed. Preferably, in the above-mentioned physical condition analyzer, the second feature amount is the lightness in the color of the cheek portion because the possibility of kidney disease can be suitably analyzed. Preferably, in the above-mentioned physical condition analyzer, the feature amount is the eye level position because the possibility of osteoporosis can be suitably analyzed. Preferably, the above-mentioned physical condition analyzer further includes a reference color storage unit for storing a reference color as a reference, and the feature amount processing unit obtains the feature amount from the analysis target image captured by the image pickup unit. The corrected feature amount obtained by correcting the obtained feature amount based on the reference color stored in the reference color storage unit is obtained as the feature amount at the time of analysis.

このような身体状態分析装置は、ミラーを備え、ミラーの前方を撮像することによって分析対象画像を生成し、この分析対象画像に基づいて、識別情報記憶部に記憶された使用者識別情報の使用者か否かを判定し、この判定の結果、識別情報記憶部に記憶された使用者識別情報の使用者であると判定された場合に、この判定された使用者識別情報の使用者における、判定基準特徴量と、前記分析対象画像に基づいて求められた分析時特徴量とに基づいて、身体状態を分析し、その分析結果を外部に出力する。したがって、上記身体状態分析装置は、ミラーを備え、ミラーの前方を撮像することによって分析対象画像を生成するので、例えば、洗顔、歯磨き、メイクアップ、ヘアセット、コンタクトレンズの取付け、その取外し等の日常生活における行動の中でミラーを見る自然な動作の際に意識することなく、身体状態を分析でき、その分析結果の出力を参照することで、前記自然な動作の際に、日々の身体状態をチェックできる。そして、上記身体状態分析装置は、その身体状態の分析の際に、識別情報記憶部に記憶された使用者識別情報の使用者か否かを判定し、この判定された使用者識別情報の使用者における、判定基準特徴量と分析時特徴量とに基づいて、身体状態を分析するので、当該身体状態分析装置が複数の使用者によって使用される場合でも、当該使用者の判定基準特徴量で身体状態を分析するから、より適正に身体状態を分析できる。 Such a physical condition analysis device includes a mirror, generates an analysis target image by imaging the front of the mirror, and uses the user identification information stored in the identification information storage unit based on the analysis target image. When it is determined whether or not the user is a person, and as a result of this determination, it is determined that the user is the user of the user identification information stored in the identification information storage unit, the user of the determined user identification information is determined. The physical condition is analyzed based on the determination reference feature amount and the analysis feature amount obtained based on the analysis target image, and the analysis result is output to the outside. Therefore, the physical condition analyzer is provided with a mirror and generates an image to be analyzed by imaging the front of the mirror. Therefore, for example, face washing, tooth brushing, make-up, hair set, attachment of contact lens, removal thereof, etc. You can analyze your physical condition without being conscious of the natural movement of looking at the mirror in your daily life, and by referring to the output of the analysis result, you can see the daily physical condition during the natural movement. Can be checked. Then, the physical condition analysis device determines whether or not the user is the user of the user identification information stored in the identification information storage unit when analyzing the physical condition, and uses the determined user identification information. Since the physical condition is analyzed based on the judgment standard feature amount and the characteristic amount at the time of analysis in the person, even when the physical condition analyzer is used by a plurality of users, the judgment standard feature amount of the user is used. Since the physical condition is analyzed, the physical condition can be analyzed more appropriately.

そして、上述の身体状態分析装置において、前記使用者識別情報は、前記使用者の顔を写し込んだ顔画像であり、前記使用者判定部は、顔認証技術によって、前記撮像部で撮像した分析対象画像に基づいて前記識別情報記憶部に記憶された使用者識別情報の使用者か否かを判定し、前記使用者判定部で前記識別情報記憶部に記憶された使用者識別情報の使用者であると判定された場合に、前記使用者判定部で判定された前記使用者識別情報の使用者における、前記識別情報記憶部に記憶されている使用者識別情報を、前記撮像部で撮像した分析対象画像に基づいて更新して前記識別情報記憶部に記憶する識別情報更新部をさらに備える。 Then , in the above-mentioned physical condition analysis device, the user identification information is a face image in which the user's face is imprinted, and the user determination unit is analyzed by the image pickup unit by the face authentication technique. Based on the target image, it is determined whether or not the user is the user of the user identification information stored in the identification information storage unit, and the user determination unit determines whether or not the user is the user of the user identification information stored in the identification information storage unit. When it is determined to be, the user identification information stored in the identification information storage unit of the user of the user identification information determined by the user determination unit is imaged by the image pickup unit. Further, an identification information update unit is further provided, which is updated based on the analysis target image and stored in the identification information storage unit.

このような身体状態分析装置は、識別情報記憶部に記憶されている使用者識別情報を、撮像部で撮像した分析対象画像に基づいて更新して識別情報記憶部に記憶するので、使用者の容貌が変化しても、より適切に使用者を判定できる。したがって、当該使用者の判定基準特徴量で身体状態が分析されるから、上記身体状態分析装置は、より適正に身体状態を分析できる。 Such a physical condition analysis device updates the user identification information stored in the identification information storage unit based on the analysis target image captured by the imaging unit and stores it in the identification information storage unit. Even if the appearance changes, the user can be determined more appropriately. Therefore, since the physical condition is analyzed by the determination reference feature amount of the user, the physical condition analyzer can analyze the physical condition more appropriately.

本発明の他の一態様にかかる身体状態分析装置は、ミラーと、前記ミラーの前方を撮像して画像を分析対象画像として生成する撮像部と、使用者を特定し識別するための使用者識別情報を記憶する識別情報記憶部と、前記撮像部で撮像した分析対象画像に基づいて前記識別情報記憶部に記憶された使用者識別情報の使用者か否かを判定する使用者判定部と、前記使用者における、病理診断に用いる所定の特徴量であって身体状態を分析する際の判定基準となる前記特徴量を判定基準特徴量として記憶する基準特徴量記憶部と、前記撮像部で撮像した分析対象画像から前記特徴量を分析時特徴量として求める特徴量処理部と、前記使用者判定部で前記識別情報記憶部に記憶された使用者識別情報の使用者であると判定された場合に、前記使用者判定部で判定された使用者識別情報の使用者における、前記基準特徴量記憶部に記憶された前記判定基準特徴量と、前記特徴量処理部で求めた前記分析時特徴量とに基づいて、身体状態を分析する分析部と、前記分析部で分析された身体状態の分析結果を外部に出力する出力部とを備え、前記使用者における、身体状態の分析に用いる判定閾値を記憶する閾値記憶部をさらに備え、前記分析部は、前記基準特徴量記憶部に記憶された前記判定基準特徴量と、前記特徴量処理部で求めた分析時特徴量との差を求め、この求めた差と、前記使用者判定部で判定された使用者識別情報の使用者における、前記閾値記憶部に記憶された判定閾値と、を比較することによって、身体状態を分析する。 The physical condition analysis device according to another aspect of the present invention includes a mirror, an image pickup unit that captures an image in front of the mirror and generates an image as an analysis target image, and a user identification for identifying and identifying the user. An identification information storage unit that stores information, a user determination unit that determines whether or not the user identification information stored in the identification information storage unit is a user based on an analysis target image captured by the imaging unit, and a user determination unit. A reference feature amount storage unit that stores the feature amount, which is a predetermined feature amount used for pathological diagnosis in the user and is a judgment standard when analyzing a physical condition, as a judgment reference feature amount, and an image pickup unit. When the user is determined to be the user of the feature amount processing unit that obtains the feature amount as the feature amount at the time of analysis from the analyzed image and the user identification information stored in the identification information storage unit by the user determination unit. In addition, the determination reference feature amount stored in the reference feature amount storage unit and the analysis-time feature amount obtained by the feature amount processing unit in the user of the user identification information determined by the user determination unit. Based on the above, an analysis unit that analyzes the physical condition and an output unit that outputs the analysis result of the physical condition analyzed by the analysis unit to the outside are provided, and a determination threshold value used for the analysis of the physical condition by the user is provided. The analysis unit further includes a threshold storage unit for storing the above, and the analysis unit obtains the difference between the determination reference feature amount stored in the reference feature amount storage unit and the analysis-time feature amount obtained by the feature amount processing unit. The physical condition is analyzed by comparing the obtained difference with the determination threshold value stored in the threshold value storage unit in the user of the user identification information determined by the user determination unit.

このような身体状態分析装置は、使用者における、身体状態の分析に用いる判定閾値を記憶し、この使用者の判定閾値でその身体状態を分析する。したがって、上記身体状態分析装置は、使用者個々人に応じて判定閾値をカスタマイズでき、より適正に身体状態を分析できる。 Such a physical condition analysis device stores a determination threshold value used for analysis of the physical condition of the user, and analyzes the physical condition with the determination threshold value of the user. Therefore, the physical condition analyzer can customize the determination threshold value according to each user, and can analyze the physical condition more appropriately.

他の一態様では、これら上述の身体状態分析装置において、前記分析部は、前記特徴量処理部で求めた前記分析時特徴量が所定の正常範囲内であるか否かを判定することによって、前記身体状態が正常であるか否かを判定し、前記使用者における、カルテの内容を表す電子カルテ情報、および、前記使用者における、健康診断の結果を表す健康診断結果情報のうちの少なくとも一方を過去身体状態情報として記憶する過去身体状態情報記憶部と、前記使用者判定部で判定された使用者識別情報の使用者における、前記過去身体状態情報記憶部に記憶された過去身体状態情報に基づいて、前記正常範囲を調整する正常範囲調整部とをさらに備える。 In another aspect, in the above-mentioned physical condition analyzer, the analysis unit determines whether or not the characteristic amount at the time of analysis obtained by the feature amount processing unit is within a predetermined normal range. At least one of the electronic medical record information indicating the contents of the medical record in the user and the health examination result information indicating the result of the health examination in the user by determining whether or not the physical condition is normal. In the past physical condition information storage unit that stores the past physical condition information as the past physical condition information and the past physical condition information stored in the past physical condition information storage unit in the user of the user identification information determined by the user determination unit. Based on this, the normal range adjusting unit for adjusting the normal range is further provided.

このような身体状態分析装置は、使用者判定部で判定された使用者識別情報の使用者における過去身体状態情報に基づいて、前記正常範囲を調整する。したがって、上記身体状態分析装置は、使用者個々人の過去身体状態情報を考慮することで、より適正に使用者が正常範囲内であるか否かを判定できる。 Such a physical condition analyzer adjusts the normal range based on the past physical condition information of the user of the user identification information determined by the user determination unit. Therefore, the physical condition analyzer can more appropriately determine whether or not the user is within the normal range by considering the past physical condition information of each individual user.

他の一態様では、上述の身体状態分析装置において、前記特徴量は、第1特徴量と、前記第1特徴量の成分である第2特徴量とを備え、前記特徴量処理部は、前記第1および第2特徴量それぞれを第1および第2分析時特徴量それぞれとして求め、前記分析部は、前記特徴量処理部で求めた前記第1分析時特徴量が所定の正常範囲内であるか否かを判定することによって、前記身体状態が正常であるか否かを判定し、前記分析部は、前記正常範囲内ではないと判定した場合に、前記基準特徴量記憶部に記憶された前記判定基準特徴量と、前記特徴量処理部で求めた第2分析時特徴量との差を求め、この求めた差と、前記使用者判定部で判定された使用者識別情報の使用者における、前記閾値記憶部に記憶された判定閾値と、を比較することによって、身体状態を分析する。 In another aspect, in the above-mentioned physical condition analyzer, the feature amount includes a first feature amount and a second feature amount which is a component of the first feature amount, and the feature amount processing unit is the feature amount processing unit. The first and second feature amounts are obtained as the first and second feature amounts at the time of analysis, respectively, and the analysis unit has the feature amount at the time of the first analysis obtained by the feature amount processing unit within a predetermined normal range. By determining whether or not it is, it is determined whether or not the physical condition is normal, and when the analysis unit determines that it is not within the normal range, it is stored in the reference feature amount storage unit. The difference between the determination reference feature amount and the feature amount at the time of the second analysis obtained by the feature amount processing unit is obtained, and the obtained difference and the user identification information determined by the user determination unit are used by the user. , The physical condition is analyzed by comparing with the determination threshold stored in the threshold storage unit.

このような身体状態分析装置は、使用者が正常範囲内である否かを判定した上で、前記正常範囲内ではない場合に、身体状態を分析する。したがって、上記身体状態分析装置は、正常範囲内である場合に、身体状態を分析する処理をスキップでき、一方、2段階で解析するので、より適正に身体状態を分析できる。 Such a physical condition analyzer determines whether or not the user is within the normal range, and then analyzes the physical condition when the user is not within the normal range. Therefore, the physical condition analyzer can skip the process of analyzing the physical condition when it is within the normal range, while the physical condition is analyzed in two stages, so that the physical condition can be analyzed more appropriately.

本発明の他の一態様にかかる身体状態分析プログラムは、コンピュータに、撮像された分析対象画像に基づいて、使用者を特定し識別するための使用者識別情報を記憶する識別情報記憶部に記憶された前記使用者識別情報の使用者か否かを判定する使用者判定工程と、前記析対象画像から、病理診断に用いる所定の特徴量を分析時特徴量として求める特徴量処理工程と、前記使用者判定工程で前記識別情報記憶部に記憶された使用者識別情報の使用者であると判定された場合に、前記使用者判定工程で判定された使用者識別情報の使用者における、身体状態を分析する際の判定基準となる前記特徴量を判定基準特徴量として記憶する基準特徴量記憶部に記憶された前記判定基準特徴量と、前記特徴量処理工程で求めた前記分析時特徴量とに基づいて、身体状態を分析する分析工程と、前記分析工程で分析された身体状態の分析結果を外部に出力する出力工程とを実行させるための身体状態分析プログラムであって、前記使用者識別情報は、前記使用者の顔を写し込んだ顔画像であり、前記使用者判定工程は、顔認証技術によって、前記析対象画像に基づいて前記識別情報記憶部に記憶された使用者識別情報の使用者か否かを判定し、前記使用者判定工程で前記識別情報記憶部に記憶された使用者識別情報の使用者であると判定された場合に、前記使用者判定工程で判定された前記使用者識別情報の使用者における、前記識別情報記憶部に記憶されている使用者識別情報を、前記析対象画像に基づいて更新して前記識別情報記憶部に記憶する識別情報更新工程をさらに備える身体状態分析プログラムである。このような身体状態分析プログラムは、ミラーに設けられた撮像部で、前記ミラーの前方を撮像することによって分析対象画像を生成し、この分析対象画像に基づいて、識別情報記憶部に記憶された使用者識別情報の使用者か否かを判定し、この判定の結果、識別情報記憶部に記憶された使用者識別情報の使用者であると判定された場合に、この判定された使用者識別情報の使用者における、判定基準特徴量と、前記分析対象画像に基づいて求められた分析時特徴量とに基づいて、身体状態を分析し、その分析結果を外部に出力する。したがって、上記身体状態分析プログラムは、ミラーに設けられた撮像部で、前記ミラーの前方を撮像することによって分析対象画像を生成するので、日常生活における前記行動の中でミラーを見る自然な動作の際に意識することなく、身体状態を分析でき、その分析結果の出力を参照することで、前記自然な動作の際に、日々の身体状態をチェックできる。そして、上記身体状態分析プログラムは、その身体状態の分析の際に、識別情報記憶部に記憶された使用者識別情報の使用者か否かを判定し、この判定された使用者識別情報の使用者における、判定基準特徴量と分析時特徴量とに基づいて、身体状態を分析するので、前記ミラーが複数の使用者によって使用される場合でも、当該使用者の判定基準特徴量で身体状態を分析するから、より適正に身体状態を分析できる。さらに、このような身体状態分析プログラムは、識別情報記憶部に記憶されている使用者識別情報を、撮像部で撮像した分析対象画像に基づいて更新して識別情報記憶部に記憶するので、使用者の容貌が変化しても、より適切に使用者を判定できる。したがって、当該使用者の判定基準特徴量で身体状態が分析されるから、上記身体状態分析プログラムは、より適正に身体状態を分析できる。 The physical condition analysis program according to another aspect of the present invention is stored in an identification information storage unit that stores user identification information for identifying and identifying a user based on an image to be analyzed captured by a computer. A user determination step of determining whether or not the user identification information is a user, a feature amount processing step of obtaining a predetermined feature amount to be used for pathological diagnosis as a feature amount at the time of analysis from the analysis target image, and a feature amount processing step. When it is determined in the user determination step that the user is the user of the user identification information stored in the identification information storage unit, the body of the user of the user identification information determined in the user determination step. The reference feature amount stored in the reference feature amount storage unit that stores the feature amount as the judgment standard when analyzing the state, and the feature amount at the time of analysis obtained in the feature amount processing step. A physical condition analysis program for executing an analysis step of analyzing a physical condition and an output step of outputting the analysis result of the physical condition analyzed in the analysis step to the outside based on the above. The identification information is a face image in which the face of the user is imprinted, and the user determination step is a user identification stored in the identification information storage unit based on the analysis target image by the face authentication technique. When it is determined whether or not the information is a user and it is determined in the user determination step that the user is the user of the user identification information stored in the identification information storage unit, the determination is made in the user determination step . The identification information updating step of updating the user identification information stored in the identification information storage unit in the user of the user identification information based on the analysis target image and storing it in the identification information storage unit. It is a physical condition analysis program that further prepares. In such a physical condition analysis program, an image pickup unit provided on the mirror generates an analysis target image by imaging the front of the mirror, and the analysis target image is stored in the identification information storage unit based on the analysis target image. It is determined whether or not the user is a user of the user identification information, and as a result of this determination, when it is determined that the user is the user of the user identification information stored in the identification information storage unit, the determined user identification is performed. The physical condition of the information user is analyzed based on the determination standard feature amount and the analysis feature amount obtained based on the analysis target image, and the analysis result is output to the outside. Therefore, in the physical condition analysis program, the image pickup unit provided on the mirror generates an image to be analyzed by imaging the front of the mirror, so that the natural movement of looking at the mirror in the behavior in daily life is performed. The physical condition can be analyzed without being conscious of the situation, and by referring to the output of the analysis result, the daily physical condition can be checked during the natural movement. Then, the physical condition analysis program determines whether or not the user is the user of the user identification information stored in the identification information storage unit when analyzing the physical condition, and uses the determined user identification information. Since the physical condition is analyzed based on the judgment standard feature amount and the feature amount at the time of analysis in the person, even when the mirror is used by a plurality of users, the physical condition is determined by the judgment standard feature amount of the user. Since it is analyzed, the physical condition can be analyzed more appropriately. Further, such a physical condition analysis program is used because the user identification information stored in the identification information storage unit is updated based on the analysis target image captured by the imaging unit and stored in the identification information storage unit. Even if the person's appearance changes, the user can be determined more appropriately. Therefore, since the physical condition is analyzed by the determination reference feature amount of the user, the physical condition analysis program can analyze the physical condition more appropriately.

本発明の他の一態様にかかる身体状態分析プログラムは、コンピュータに、撮像された分析対象画像に基づいて、使用者を特定し識別するための使用者識別情報を記憶する識別情報記憶部に記憶された前記使用者識別情報の使用者か否かを判定する使用者判定工程と、前記析対象画像から、病理診断に用いる所定の特徴量を分析時特徴量として求める特徴量処理工程と、前記使用者判定工程で前記識別情報記憶部に記憶された使用者識別情報の使用者であると判定された場合に、前記使用者判定工程で判定された使用者識別情報の使用者における、身体状態を分析する際の判定基準となる前記特徴量を判定基準特徴量として記憶する基準特徴量記憶部に記憶された前記判定基準特徴量と、前記特徴量処理工程で求めた前記分析時特徴量とに基づいて、身体状態を分析する分析工程と、前記分析工程で分析された身体状態の分析結果を外部に出力する出力工程とを実行させるための身体状態分析プログラムであって、前記分析工程は、前記基準特徴量記憶部に記憶された前記判定基準特徴量と、前記特徴量処理工程で求めた分析時特徴量との差を求め、この求めた差と、前記使用者判定工程で判定された使用者識別情報の使用者における、閾値記憶部に記憶された身体状態の分析に用いる判定閾値と、を比較することによって、身体状態を分析する、身体状態分析プログラムである。このような身体状態分析プログラムは、使用者における、身体状態の分析に用いる判定閾値を記憶し、この使用者の判定閾値でその身体状態を分析する。したがって、上記身体状態分析プログラムは、使用者個々人に応じて判定閾値をカスタマイズでき、より適正に身体状態を分析できる。 The physical condition analysis program according to another aspect of the present invention is stored in an identification information storage unit that stores user identification information for identifying and identifying a user based on an image to be analyzed captured by a computer. A user determination step of determining whether or not the user identification information is a user, a feature amount processing step of obtaining a predetermined feature amount to be used for pathological diagnosis as a feature amount at the time of analysis from the analysis target image, and a feature amount processing step. When it is determined in the user determination step that the user is the user of the user identification information stored in the identification information storage unit, the body of the user of the user identification information determined in the user determination step. The reference feature amount stored in the reference feature amount storage unit that stores the feature amount as the judgment standard when analyzing the state, and the feature amount at the time of analysis obtained in the feature amount processing step. Based on the above, it is a physical condition analysis program for executing an analysis step of analyzing a physical condition and an output step of outputting the analysis result of the physical condition analyzed in the analysis step to the outside, and is the analysis step. Obtained the difference between the determination reference feature amount stored in the reference feature amount storage unit and the feature amount at the time of analysis obtained in the feature amount processing step, and the determined difference was determined by the user determination step. It is a physical condition analysis program that analyzes a physical condition by comparing with a determination threshold used for analyzing the physical condition stored in the threshold storage unit in the user of the user identification information. Such a physical condition analysis program stores a determination threshold value used for analysis of the physical condition of the user, and analyzes the physical condition with the determination threshold value of the user. Therefore, the physical condition analysis program can customize the determination threshold value according to each user, and can analyze the physical condition more appropriately.

本発明にかかる身体状態分析装置および身体状態分析方法は、より適正に身体状態を分析できる。 The physical condition analyzer and the physical condition analysis method according to the present invention can analyze the physical condition more appropriately.

実施形態における身体状態分析装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the physical condition analysis apparatus in embodiment. 前記身体状態分析装置の外観構成を示す図である。It is a figure which shows the appearance structure of the physical condition analyzer. 前記身体状態分析装置に記憶されるベース情報テーブルの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the base information table stored in the physical condition analyzer. 前記身体状態分析装置を備えた身体状態分析システムの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the physical condition analysis system provided with the physical condition analysis apparatus. 前記身体状態分析装置の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation of the physical condition analyzer. 図5に示すフローチャートにおける使用者の識別処理における各処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows each process in the user identification process in the flowchart shown in FIG. 図6に示すフローチャートにおける使用者の過去身体状態情報の諸処理における各処理を示すフローチャートである。6 is a flowchart showing each process in various processes of the user's past physical condition information in the flowchart shown in FIG. 図5に示すフローチャートにおける特徴量の抽出処理における各処理を示すフローチャートである。6 is a flowchart showing each process in the feature amount extraction process in the flowchart shown in FIG. 図5に示すフローチャートの分析処理において、黒目部分に基づく分析処理の各処理を示すフローチャートである。In the analysis process of the flowchart shown in FIG. 5, it is a flowchart showing each process of the analysis process based on the black eye portion. 図5に示すフローチャートの分析処理において、白目部分に基づく分析処理の各処理を示すフローチャートである。In the analysis process of the flowchart shown in FIG. 5, it is a flowchart showing each process of the analysis process based on the white eye portion. 図5に示すフローチャートの分析処理において、頬部分に基づく分析処理の各処理を示すフローチャートである。In the analysis process of the flowchart shown in FIG. 5, it is a flowchart showing each process of the analysis process based on the cheek portion. 図5に示すフローチャートにおける分析結果の処理における各処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows each process in the process of the analysis result in the flowchart shown in FIG.

以下、本発明にかかる実施の一形態を図面に基づいて説明する。なお、各図において同一の符号を付した構成は、同一の構成であることを示し、適宜、その説明を省略する。本明細書において、総称する場合には添え字を省略した参照符号で示し、個別の構成を指す場合には添え字を付した参照符号で示す。 Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. It should be noted that the configurations with the same reference numerals in the respective drawings indicate the same configurations, and the description thereof will be omitted as appropriate. In the present specification, when they are generically referred to, they are indicated by reference numerals without subscripts, and when they refer to individual configurations, they are indicated by reference numerals with subscripts.

図1は、実施形態における身体状態分析装置の構成を示すブロック図である。図2は、前記身体状態分析装置の外観構成を示す図である。図3は、前記身体状態分析装置に記憶されるベース情報テーブルの構成を示す図である。図4は、前記身体状態分析装置を備えた身体状態分析システムの構成を示す図である。 FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a physical condition analyzer according to an embodiment. FIG. 2 is a diagram showing an external configuration of the physical condition analyzer. FIG. 3 is a diagram showing a configuration of a base information table stored in the physical condition analyzer. FIG. 4 is a diagram showing a configuration of a physical condition analysis system including the physical condition analysis device.

実施形態における身体状態分析装置は、使用者の身体状態を分析する装置であり、例えば、図1および図2に示すように、ミラー1と、照明部2(2-1、2-2)と、撮像部3と、表示部4と、制御処理部5と、記憶部6と、通信インターフェース部(通信IF部)7と、筐体FRとを備える。 The physical condition analysis device in the embodiment is a device for analyzing the physical condition of the user, for example, as shown in FIGS. 1 and 2, the mirror 1 and the lighting unit 2 (2-1 and 2-2). It includes an image pickup unit 3, a display unit 4, a control processing unit 5, a storage unit 6, a communication interface unit (communication IF unit) 7, and a housing FR.

筐体FRは、ミラー1が外部に臨むように、ミラー1、撮像部3、表示部4、制御処理部5、記憶部6および通信IF部7を収容する部材であり、例えば、比較的薄い箱体である。照明部2は、後述するように、筐体FRの外面に配設される。筐体FRは、例えば手鏡や姿見鏡等を構成する単体であって良く、あるいは、例えば化粧台や洗面台等の一部であって良い。 The housing FR is a member that houses the mirror 1, the image pickup unit 3, the display unit 4, the control processing unit 5, the storage unit 6, and the communication IF unit 7 so that the mirror 1 faces the outside. For example, the housing FR is relatively thin. It is a box body. The lighting unit 2 is arranged on the outer surface of the housing FR, as will be described later. The housing FR may be, for example, a single body constituting a hand mirror, a full-length mirror, or the like, or may be a part of, for example, a dressing table or a washbasin.

ミラー(鏡)1は、物体の外観を写す部材である。本実施形態では、ミラー1を介して撮像部3がミラー1の前方を撮像し、ミラー1を介して表示部4に表示された表示内容が外部から参照できるようにするために、ミラー1は、ハーフミラー(半透鏡)で構成されている。なお、ミラー1の透過率と反射率との比は、1:1であって良いが、必ずしも1:1である必要はなく、任意である。 The mirror 1 is a member that captures the appearance of an object. In the present embodiment, in order for the image pickup unit 3 to image the front of the mirror 1 via the mirror 1 and the display content displayed on the display unit 4 via the mirror 1 to be referred to from the outside, the mirror 1 is used. , It is composed of a half mirror (semi-transmissive mirror). The ratio of the transmittance to the reflectance of the mirror 1 may be 1: 1, but it does not necessarily have to be 1: 1 and is arbitrary.

照明部2は、制御処理部5に接続され、制御処理部5の制御に従って、ミラー1の前方を照明する照明光を放射する光源装置である。照明部2は、1個でも良いが、本実施形態では、ミラー1の前方を撮像部3で撮像して生成された画像(分析対象画像)に、ミラー1を使う人物(当該身体状態分析装置Dに登録された使用者および非登録で使う使用者を含む)が写り込んでいる場合に、前記人物の画像に影が形成されることを抑制するために、照明部2は、少なくとも2個の1対の第1および第2照明部2-1、2-2を備えて構成され、これら第1および第2照明部2-1、2-2は、互いに所定の間隔開けて離間して、ミラー1の上方両端における筐体表面上に配設される。第1および第2照明部2-1、2-2は、例えば、電球、蛍光灯および白色LED(白色発光ダイオード)等である。 The illumination unit 2 is a light source device that is connected to the control processing unit 5 and emits illumination light that illuminates the front of the mirror 1 under the control of the control processing unit 5. The number of lighting units 2 may be one, but in the present embodiment, a person who uses the mirror 1 (the physical condition analysis device) for an image (analysis target image) generated by imaging the front of the mirror 1 with the image pickup unit 3. In order to suppress the formation of shadows on the image of the person when a user registered in D and a user who is not registered) are reflected, at least two lighting units 2 are provided. A pair of first and second lighting units 2-1 and 2-2 are provided, and these first and second lighting units 2-1 and 2-2 are separated from each other by a predetermined interval. , Arranged on the surface of the housing at both upper ends of the mirror 1. The first and second lighting units 2-1 and 2-2 are, for example, a light bulb, a fluorescent lamp, a white LED (white light emitting diode), and the like.

撮像部3は、制御処理部5に接続され、制御処理部5の制御に従って、ミラー1の前方を撮像して画像(画像データ)を分析対象画像(分析対象画像データ)として生成する装置である。撮像部3は、前記画像は、静止画であって良く、動画像であって良い。撮像部3は、例えば、本実施形態では、光学像を所定の結像面上に結像する結像光学系、前記結像面に受光面を一致させて配置され、前記光学像を電気的な信号に変換するエリアイメージセンサ、および、エリアイメージセンサの出力を画像処理することで画像を表すデータである画像データを生成する画像処理回路等を備えるデジタルカメラ等である。撮像部3は、本実施形態では、ミラー1の背面に配設され、ミラー1を介してミラー1の前方を撮像する。例えば、撮像部3は、埃等の侵入を防止するために、前記結像光学系の対物側がミラー1の背面に当接するように、配設され、固定されている。 The image pickup unit 3 is a device connected to the control processing unit 5 and, under the control of the control processing unit 5, images the front of the mirror 1 and generates an image (image data) as an analysis target image (analysis target image data). .. In the image pickup unit 3, the image may be a still image or a moving image. For example, in the present embodiment, the image pickup unit 3 is arranged with an imaging optical system for forming an optical image on a predetermined image forming surface, and a light receiving surface aligned with the image forming surface, and the optical image is electrically formed. It is a digital camera or the like provided with an area image sensor that converts an area image sensor into an optical signal, an image processing circuit that generates image data that is data representing an image by image processing the output of the area image sensor, and the like. In the present embodiment, the image pickup unit 3 is arranged on the back surface of the mirror 1 and images the front of the mirror 1 through the mirror 1. For example, the image pickup unit 3 is arranged and fixed so that the objective side of the imaging optical system abuts on the back surface of the mirror 1 in order to prevent the intrusion of dust and the like.

表示部4は、制御処理部5に接続され、制御処理部5の制御に従って、例えば、当該身体状態分析装置Dで分析された身体状態の分析結果等の所定の情報を表示する装置である。表示部4は、例えば、当該身体状態分析装置Dを好適に薄型化できる観点から、LCD(液晶表示装置)および有機EL(ElectroLuminecence、OLED(有機発光ダイオード))表示装置等である。本実施形態では、表示部4は、その表示面をミラー1に向けて、ミラー1を介して前記表示面が外部から参照可能なように、ミラー1の背面に前記表示面を当接させて配設されている。表示部4は、その表示面の大きさがミラー1の大きさと略同等であって良く、あるいは、ミラー1の大きさより小さくて良い。 The display unit 4 is a device connected to the control processing unit 5 and displays predetermined information such as an analysis result of the physical condition analyzed by the physical condition analysis device D according to the control of the control processing unit 5. The display unit 4 is, for example, an LCD (liquid crystal display device), an organic EL (ElectroLuminence, OLED (organic light emitting diode)) display device, or the like, from the viewpoint that the physical condition analysis device D can be suitably made thinner. In the present embodiment, the display unit 4 faces the display surface toward the mirror 1 and abuts the display surface on the back surface of the mirror 1 so that the display surface can be referred to from the outside through the mirror 1. It is arranged. The size of the display surface of the display unit 4 may be substantially the same as the size of the mirror 1, or may be smaller than the size of the mirror 1.

通信IF部7は、制御処理部5に接続され、制御処理部5の制御に従って、外部の機器と通信を行うための通信回路である。通信IF部7は、制御処理部5から入力された転送すべきデータを収容した通信信号を、図4に示す後述のネットワークNWで用いられる通信プロトコルに従って生成し、この生成した通信信号をネットワークNWを介して外部の機器(例えば図4に示す後述のパーソナルコンピュータPCやサーバ装置SV等)へ送信する。通信IF部7は、ネットワークNWを介して前記外部の機器から通信信号を受信し、この受信した通信信号からデータを取り出し、この取り出したデータを制御処理部5が処理可能な形式のデータに変換して制御処理部5へ出力する。通信IF部7は、例えば、移動体通信網やデータ通信網等の通信網によって有線または無線で通信する通信カード、および、IEEE802シリーズの規格等に従った通信インターフェース回路等である。なお、通信IF部7は、さらに、例えば、Bluetooth(登録商標)規格、IrDA(Infrared Data Asscoiation)規格およびUSB(Universal Serial Bus)規格等の規格を用い、外部機器との間でデータの入出力を行うインターフェース回路を備えても良い。 The communication IF unit 7 is a communication circuit connected to the control processing unit 5 and for communicating with an external device according to the control of the control processing unit 5. The communication IF unit 7 generates a communication signal containing data to be transferred input from the control processing unit 5 according to a communication protocol used in the network NW described later shown in FIG. 4, and generates the generated communication signal in the network NW. It is transmitted to an external device (for example, a personal computer PC or a server device SV described later shown in FIG. 4) via the above. The communication IF unit 7 receives a communication signal from the external device via the network NW, extracts data from the received communication signal, and converts the extracted data into data in a format that can be processed by the control processing unit 5. And output to the control processing unit 5. The communication IF unit 7 is, for example, a communication card that communicates by wire or wirelessly by a communication network such as a mobile communication network or a data communication network, a communication interface circuit according to the standard of the IEEE802 series, and the like. The communication IF unit 7 further uses standards such as Bluetooth (registered trademark) standard, IrDA (Infrared Data Association) standard, and USB (Universal Serial Bus) standard to input / output data to / from an external device. It may be provided with an interface circuit for performing the above.

記憶部6は、制御処理部5に接続され、制御処理部5の制御に従って、各種の所定のプログラムおよび各種の所定のデータを記憶する回路である。前記各種の所定のプログラムには、例えば、制御プログラム、使用者判定プログラム、特徴量処理プログラム、分析プログラム、識別情報更新プログラムおよび正常範囲調整プログラム等の制御処理プログラムが含まれる。前記制御プログラムは、当該身体状態分析装置Dの各部2~4、6、7を当該各部の機能に応じて制御するプログラムである。前記使用者判定プログラムは、撮像部3で撮像した分析対象画像に基づいて後述の識別情報記憶部61に記憶された使用者識別情報の使用者か否かを判定するプログラムである。前記特徴量処理プログラムは、撮像部3で撮像した分析対象画像から、病理診断に用いる所定の特徴量を分析時特徴量として求めるプログラムである。前記分析プログラムは、前記使用者判定プログラムで識別情報記憶部61に記憶された使用者識別情報の使用者であると判定された場合に、前記使用者判定プログラムで判定された使用者識別情報の使用者における、後述の基準特徴量記憶部62に記憶された判定基準特徴量と、前記特徴量処理プログラムで求めた前記分析時特徴量とに基づいて、身体状態を分析するプログラムである。前記識別情報更新プログラムは、前記使用者判定プログラムで識別情報記憶部61に記憶された使用者識別情報の使用者であると判定された場合に、前記使用者判定プログラムで判定された前記使用者識別情報の使用者における、識別情報記憶部61に記憶されている使用者識別情報を、撮像部3で撮像した分析対象画像に基づいて更新して識別情報記憶部61に記憶するプログラムである。前記正常範囲調整プログラムは、後述の正常範囲を調整するプログラムである。前記各種の所定のデータには、例えば、使用者識別情報、判定基準特徴量、過去身体状態情報、判定閾値および基準色等の、身体状態を分析する上で必要なデータが含まれる。このような記憶部6は、例えば不揮発性の記憶素子であるROM(Read Only Memory)や書き換え可能な不揮発性の記憶素子であるEEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory)等を備える。そして、記憶部6は、前記所定のプログラムの実行中に生じるデータ等を記憶するいわゆる制御処理部5のワーキングメモリとなるRAM(Random Access Memory)等を含む。記憶部6は、これら上述の使用者識別情報、判定基準特徴量、過去身体状態情報、判定閾値および基準色それぞれを記憶するために、識別情報記憶部61、基準特徴量記憶部62、過去身体状態情報記憶部63、閾値記憶部64、正常範囲記憶部65および基準色記憶部66を機能的に備える。 The storage unit 6 is a circuit connected to the control processing unit 5 and stores various predetermined programs and various predetermined data according to the control of the control processing unit 5. The various predetermined programs include, for example, control processing programs such as a control program, a user determination program, a feature amount processing program, an analysis program, an identification information update program, and a normal range adjustment program. The control program is a program that controls each part 2 to 4, 6 and 7 of the physical condition analyzer D according to the function of each part. The user determination program is a program that determines whether or not the user is the user of the user identification information stored in the identification information storage unit 61, which will be described later, based on the analysis target image captured by the image pickup unit 3. The feature amount processing program is a program for obtaining a predetermined feature amount used for pathological diagnosis as a feature amount at the time of analysis from an analysis target image captured by the image pickup unit 3. When the analysis program determines that the user is the user of the user identification information stored in the identification information storage unit 61 by the user determination program, the user identification information determined by the user determination program is used. This is a program for analyzing a physical condition of a user based on a determination reference feature amount stored in the reference feature amount storage unit 62 described later and the feature amount at the time of analysis obtained by the feature amount processing program. When the identification information update program is determined by the user determination program to be a user of the user identification information stored in the identification information storage unit 61, the user determined by the user determination program is the user. This is a program in which the user identification information stored in the identification information storage unit 61 of the user of the identification information is updated and stored in the identification information storage unit 61 based on the analysis target image captured by the image pickup unit 3. The normal range adjustment program is a program for adjusting the normal range, which will be described later. The various predetermined data include, for example, user identification information, determination reference feature amount, past physical condition information, determination threshold value, reference color, and other data necessary for analyzing the physical condition. Such a storage unit 6 includes, for example, a ROM (Read Only Memory) which is a non-volatile storage element, an EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read Only Memory) which is a rewritable non-volatile storage element, and the like. The storage unit 6 includes a RAM (Random Access Memory) or the like that serves as a working memory of the so-called control processing unit 5 that stores data or the like generated during the execution of the predetermined program. The storage unit 6 stores the above-mentioned user identification information, determination standard feature amount, past physical condition information, determination threshold value, and reference color, respectively, in order to store the identification information storage unit 61, the reference feature amount storage unit 62, and the past body. It functionally includes a state information storage unit 63, a threshold storage unit 64, a normal range storage unit 65, and a reference color storage unit 66.

識別情報記憶部61は、前記使用者識別情報を記憶するものである。前記使用者識別情報は、当該身体状態分析装置Dの使用者を認証するために、使用者を特定し識別するための情報(データ)である。前記使用者識別情報は、例えば、使用者の名前(使用者名)や使用者に割り当てられた識別子(ID)等であって良いが、前記使用者識別情報が使用者名やID等である場合にはその入力を受け付ける入力部が必要となるので、その入力部を不要にできる観点から、本実施形態では、前記使用者識別情報は、撮像部3で撮像した画像から使用者を特定し識別できるように、使用者の顔を写し込んだ画像(顔画像、顔画像データ)である。 The identification information storage unit 61 stores the user identification information. The user identification information is information (data) for identifying and identifying the user in order to authenticate the user of the physical condition analyzer D. The user identification information may be, for example, a user's name (user name), an identifier (ID) assigned to the user, or the like, but the user identification information is the user name, ID, or the like. In this case, an input unit that accepts the input is required. Therefore, from the viewpoint that the input unit can be eliminated, in the present embodiment, the user identification information identifies the user from the image captured by the image pickup unit 3. It is an image (face image, face image data) in which the user's face is imprinted so that it can be identified.

基準特徴量記憶部62は、識別情報記憶部61に記憶された使用者識別情報の使用者における、前記判定基準特徴量(判定基準特徴量のデータ)を記憶するものである。前記判定基準特徴量は、病理診断に用いる所定の特徴量であって身体状態を分析する際の判定基準となる前記特徴量である。前記所定の特徴量は、撮像部3で撮像した画像から得られる、使用者を写し込んだ画像領域(使用者画像領域)における色(色相、彩度、明度)、形状、コントラスト等である。より具体的には、本実施形態では、前記特徴量は、第1特徴量と、前記第1特徴量の成分である第2特徴量とを備える。前記第1特徴量は、例えば、白目部分(眼球における白い部分、結膜部分)の色である。この第1特徴量において、前記第2特徴量は、黄疸の可能性を好適に分析できることから、白目部分の色における青成分(色相の青成分)であり、結膜炎の可能性を好適に分析できることから、白目部分の色における赤成分(色相の赤成分)である。また例えば、前記第1特徴量は、黒目部分(眼球における虹彩および瞳孔の部分)の色であり、この第1特徴量において、前記第2特徴量は、白内障および翼状片のうちの少なくともいずれかの可能性、ならびに、網膜出血、網膜色素変性症、網膜脈絡膜萎縮、網膜脈絡膜炎、視神経萎縮および視神経炎のうちの少なくともいずれかの可能性を好適に分析できることから、黒目部分の色における明度である。また例えば、前記第1特徴量は、頬部分の色であり、この第1特徴量において、前記第2特徴量は、腎臓病の可能性を好適に分析できることから、頬部分の色における明度である。 The reference feature amount storage unit 62 stores the determination reference feature amount (data of the determination reference feature amount) in the user of the user identification information stored in the identification information storage unit 61. The determination standard feature amount is a predetermined feature amount used for pathological diagnosis and is the feature amount used as a determination standard when analyzing a physical condition. The predetermined feature amount is a color (hue, saturation, lightness), shape, contrast, etc. in an image region (user image region) in which a user is imprinted, which is obtained from an image captured by the image pickup unit 3. More specifically, in the present embodiment, the feature amount includes a first feature amount and a second feature amount which is a component of the first feature amount. The first feature amount is, for example, the color of the white eye portion (white portion in the eyeball, conjunctival portion). In this first feature amount, since the second feature amount can suitably analyze the possibility of jaundice, it is a blue component (blue component of hue) in the color of the white of the eye portion, and the possibility of conjunctivitis can be suitably analyzed. Therefore, it is a red component (red component of hue) in the color of the white eye portion. Further, for example, the first feature amount is the color of the black eye portion (the part of the retina and the pupil in the optic nerve), and in this first feature amount, the second feature amount is at least one of cataract and wing-shaped pieces. And the possibility of at least one of retinal hemorrhage, retinal pigment degeneration, retinal choroidal atrophy, retinal choroiditis, optic nerve atrophy and optic nerve inflammation can be suitably analyzed. be. Further, for example, the first feature amount is the color of the cheek portion, and in this first feature amount, the second feature amount can be suitably analyzed for the possibility of kidney disease, so that the brightness in the color of the cheek portion is used. be.

過去身体状態情報記憶部63は、識別情報記憶部61に記憶された使用者識別情報の使用者における、前記過去身体状態情報を記憶するものである。前記過去身体状態情報は、カルテの内容を表す電子カルテ情報、および、前記使用者における、健康診断の結果を表す健康診断結果情報のうちの少なくとも一方の情報(データ)である。より具体的には、前記過去身体状態情報は、例えば、バイタルの測定結果、血液検査結果、通院履歴および既往歴、持病等を含む。なお、本実施形態では、前記過去身体状態情報には、後述のように分析部54で分析した分析結果も含まれる。 The past physical condition information storage unit 63 stores the past physical condition information of the user of the user identification information stored in the identification information storage unit 61. The past physical condition information is at least one of electronic medical record information representing the contents of the medical record and health diagnosis result information representing the result of the health diagnosis in the user (data). More specifically, the past physical condition information includes, for example, vital measurement results, blood test results, hospital visit history and medical history, chronic illness, and the like. In the present embodiment, the past physical condition information also includes the analysis result analyzed by the analysis unit 54 as described later.

閾値記憶部64は、識別情報記憶部61に記憶された使用者識別情報の使用者における、前記判定閾値(判定閾値のデータ)を記憶するものである。前記判定閾値は、身体状態の分析に用いる閾値である。本実施形態では、前記第1および第2特徴量、特に第2特徴量によって黄疸の可能性、結膜炎の可能性、白内障および翼状片のうちの少なくともいずれかの可能性、網膜出血、網膜色素変性症、網膜脈絡膜萎縮、網膜脈絡膜炎、視神経萎縮および視神経炎のうちの少なくともいずれかの可能性、ならびに、腎臓病の可能性それぞれが分析されるので、前記判定閾値は、第1ないし第5判定閾値を含む。前記第1判定閾値は、白目部分の色における青成分に基づいて黄疸の可能性が有るか否かを判定するために用いられる閾値である。白目部分の色における青成分において、分析時特徴量から判定基準特徴量を減算した第1減算結果が所定の第1判定閾値以上のマイナス値である場合に、黄疸の可能性が有ると判定される。前記第2判定閾値は、白目部分の色における赤成分に基づいて結膜炎の可能性が有るか否かを判定するために用いられる閾値である。白目部分の色における赤成分において、分析時特徴量から判定基準特徴量を減算した第2減算結果が所定の第2判定閾値以上のプラス値である場合に、結膜炎の可能性が有ると判定される。前記第3判定閾値は、黒目部分の色における明度に基づいて白内障および翼状片のうちの少なくともいずれかの可能性が有るか否かを判定するために用いられる閾値である。黒目部分の色における明度において、分析時特徴量から判定基準特徴量を減算した第3減算結果が所定の第3判定閾値以上のプラス値である場合に、白内障および翼状片のうちの少なくともいずれかの可能性が有ると判定される。前記第4判定閾値は、黒目部分の色における明度に基づいて網膜出血、網膜色素変性症、網膜脈絡膜萎縮、網膜脈絡膜炎、視神経萎縮および視神経炎のうちの少なくともいずれかの可能性が有るか否かを判定するために用いられる閾値である。黒目部分の色における明度において、分析時特徴量から判定基準特徴量を減算した第4減算結果が所定の第4判定閾値以上のマイナス値である場合に、網膜出血、網膜色素変性症、網膜脈絡膜萎縮、網膜脈絡膜炎、視神経萎縮および視神経炎のうちの少なくともいずれかの可能性の可能性が有ると判定される。前記第5判定閾値は、頬部分の色における明度に基づいて腎臓病の可能性が有るか否かを判定するために用いられる閾値である。頬部分の色における明度において、分析時特徴量から判定基準特徴量を減算した第5減算結果が所定の第5判定閾値以上のマイナス値である場合に、腎臓病の可能性が有ると判定される。これら第1ないし第4判定閾値は、眼球色が相対的に薄い場合、眼球色が相対的に濃い場合および眼球色の違い等の、眼球色における色調の違いに応じた複数の設定値が複数のサンプルから適宜にそれぞれ設定される。すなわち、例えば、第1判定閾値は、眼球色が相対的に薄い場合の第1a判定閾値、眼球色が相対的に濃い場合の第1b判定閾値、眼球色が褐色である場合の第1c判定閾値、および、眼球色が青色である場合の第1d判定閾値等の、複数の閾値から成る。また、第5判定閾値は、肌の色の違い(人種の違い)等に応じた複数の設定値が複数のサンプルから適宜にそれぞれ設定される。すなわち、例えば、第5判定閾値は、白色人種用の第5a判定閾値、黄色人種用の第5b判定閾値および黒人種用の第5c判定閾値等の複数の閾値から成る。 The threshold value storage unit 64 stores the determination threshold value (data of the determination threshold value) in the user of the user identification information stored in the identification information storage unit 61. The determination threshold is a threshold used for analysis of the physical condition. In this embodiment, the first and second feature amounts, in particular the second feature amount, may cause jaundice, choroiditis, at least one of cataracts and winglets, retinal hemorrhage, retinitis pigmentosa. Since the possibility of at least one of disease, retinal choroidal atrophy, retinal choroiditis, optic neuritis and optic neuritis, and the possibility of kidney disease are analyzed, the determination threshold is the first to fifth determination. Includes threshold. The first determination threshold is a threshold used for determining whether or not there is a possibility of jaundice based on the blue component in the color of the white eye portion. In the blue component of the color of the white of the eye, if the first subtraction result of subtracting the judgment reference feature from the feature at the time of analysis is a negative value equal to or higher than the predetermined first judgment threshold, it is determined that there is a possibility of jaundice. To. The second determination threshold is a threshold used for determining whether or not there is a possibility of conjunctivitis based on the red component in the color of the white of the eye portion. In the red component in the color of the white of the eye, it is determined that there is a possibility of conjunctivitis when the second subtraction result of subtracting the judgment standard feature amount from the feature amount at the time of analysis is a positive value equal to or higher than the predetermined second judgment threshold value. To. The third determination threshold is a threshold used for determining whether or not there is a possibility of at least one of cataract and pterygium based on the lightness in the color of the black eye portion. At least one of cataract and pterygium when the third subtraction result of subtracting the judgment standard feature amount from the feature amount at the time of analysis is a positive value equal to or higher than the predetermined third judgment threshold value in the lightness of the color of the black eye portion. It is determined that there is a possibility of. The fourth determination threshold is the possibility of at least one of retinal hemorrhage, retinal pigment degeneration, retinal choroidal atrophy, retinal choroiditis, optic nerve atrophy and optic neuritis based on the lightness in the color of the black eye portion. It is a threshold used to determine whether or not. Retinal hemorrhage, retinal pigment degeneration, retinal choroid, when the 4th subtraction result of subtracting the judgment standard feature amount from the feature amount at the time of analysis is a negative value equal to or higher than the predetermined 4th judgment threshold value in the lightness of the color of the black eye part. It is determined that there is a possibility of at least one of atrophy, retinal choroiditis, optic nerve atrophy and optic neuritis. The fifth determination threshold is a threshold used for determining whether or not there is a possibility of kidney disease based on the lightness in the color of the cheek portion. In the brightness of the color of the cheek part, if the 5th subtraction result obtained by subtracting the judgment standard feature amount from the feature amount at the time of analysis is a negative value equal to or higher than the predetermined 5th judgment threshold value, it is determined that there is a possibility of kidney disease. To. These first to fourth determination thresholds have a plurality of set values according to the difference in color tone in the eyeball color, such as when the eyeball color is relatively light, when the eyeball color is relatively dark, and when the eyeball color is different. It is set appropriately from the sample of. That is, for example, the first determination threshold is the first a determination threshold when the eyeball color is relatively light, the first b determination threshold when the eyeball color is relatively dark, and the firstc determination threshold when the eyeball color is brown. , And a first d determination threshold when the eyeball color is blue, and the like. Further, as the fifth determination threshold value, a plurality of set values according to the difference in skin color (difference in race) and the like are appropriately set from the plurality of samples. That is, for example, the fifth determination threshold includes a plurality of thresholds such as a fiftha determination threshold for white races, a fifthb determination threshold for yellow races, and a fifthc determination threshold for black races.

好ましくは、識別情報記憶部61は、1または複数の使用者識別情報を記憶し、基準特徴量記憶部62は、1または複数の判定基準特徴量を前記1または複数の使用者識別情報と対応付けて記憶し、過去身体状態情報記憶部63は、1または複数の過去身体状態情報を前記1または複数の使用者識別情報と対応付けて記憶し、閾値記憶部64は、1または複数の判定閾値(本実施形態では1または複数の第1ないし第5判定閾値)を前記1または複数の使用者識別情報と対応付けて記憶して良い。好ましくは、識別情報記憶部61は、1または複数の使用者識別情報を1または複数の使用者(例えば使用者の名前やID等)に対応付けて記憶し、基準特徴量記憶部62は、1または複数の判定基準特徴量を前記1または複数の使用者と対応付けて記憶し、過去身体状態情報記憶部63は、1または複数の過去身体状態情報を前記1または複数の使用者と対応付けて記憶し、閾値記憶部64は、1または複数の判定閾値(本実施形態では1または複数の第1ないし第5判定閾値)を前記1または複数の使用者と対応付けて記憶して良い。 Preferably, the identification information storage unit 61 stores one or more user identification information, and the reference feature amount storage unit 62 corresponds the one or more determination reference feature amounts to the one or more user identification information. The past physical condition information storage unit 63 stores one or a plurality of past physical condition information in association with the one or a plurality of user identification information, and the threshold storage unit 64 stores one or a plurality of determinations. A threshold value (one or a plurality of first to fifth determination thresholds in the present embodiment) may be stored in association with the one or a plurality of user identification information. Preferably, the identification information storage unit 61 stores one or more user identification information in association with one or a plurality of users (for example, a user's name or ID), and the reference feature amount storage unit 62 stores the identification information. One or a plurality of determination criterion feature amounts are stored in association with the one or a plurality of users, and the past physical condition information storage unit 63 corresponds to the one or a plurality of past physical condition information with the one or a plurality of users. The threshold storage unit 64 may attach and store one or a plurality of determination thresholds (one or a plurality of first to fifth determination thresholds in the present embodiment) in association with the one or a plurality of users. ..

本実施形態では、これら使用者識別情報、判定基準特徴量、過去身体状態情報および判定閾値(本実施形態では1または複数の第1ないし第5判定閾値)は、1つのテーブルに纏めて記憶され、これら識別情報記憶部61、基準特徴量記憶部62、過去身体状態情報記憶部63および閾値記憶部64は、互いに兼用されている。これら使用者識別情報、判定基準特徴量、過去身体状態情報および判定閾値(本実施形態では1または複数の第1ないし第5判定閾値)を登録するベース情報テーブルTBは、例えば、図3に示すように、使用者識別情報を登録する使用者識別情報フィールド621と、使用者識別情報フィールド621に登録された使用者識別情報の使用者における判定基準特徴量を登録する判定基準特徴量フィールド622と、使用者識別情報フィールド621に登録された使用者識別情報の使用者における過去身体状態情報を登録する過去身体状態情報フィールド623と、使用者識別情報フィールド621に登録された使用者識別情報の使用者における判定閾値を登録する判定閾値フィールド624とを備え、使用者識別情報ごとにレコードを備える。そして、本実施形態では、図3に示すように、ベース情報テーブルTBは、使用者識別情報フィールド621に登録された使用者識別情報の使用者における名前(使用者名、ID)および基本属性情報それぞれを登録する使用者名フィールド611および基本属性情報フィールド612をさらに備える。 In the present embodiment, the user identification information, the judgment reference feature amount, the past physical condition information and the judgment threshold value (one or a plurality of first to fifth judgment threshold values in the present embodiment) are collectively stored in one table. The identification information storage unit 61, the reference feature amount storage unit 62, the past physical condition information storage unit 63, and the threshold value storage unit 64 are also used for each other. The base information table TB for registering the user identification information, the determination reference feature amount, the past physical condition information, and the determination threshold value (one or a plurality of first to fifth determination threshold values in the present embodiment) is shown in FIG. 3, for example. As described above, the user identification information field 621 for registering the user identification information and the judgment standard feature amount field 622 for registering the judgment reference feature amount in the user of the user identification information registered in the user identification information field 621. , Use of the past physical condition information field 623 for registering the past physical condition information in the user of the user identification information registered in the user identification information field 621 and the user identification information registered in the user identification information field 621. A determination threshold value field 624 for registering a determination threshold value for a person is provided, and a record is provided for each user identification information. Then, in the present embodiment, as shown in FIG. 3, the base information table TB is the user's name (user name, ID) and basic attribute information of the user identification information registered in the user identification information field 621. A user name field 611 and a basic attribute information field 612 for registering each are further provided.

判定基準特徴量フィールド622には、本実施形態では、白目部分の色における青成分に基づいて黄疸の可能性を判定する際に用いられる、黄疸用の第1判定基準特徴量、白目部分の色における赤成分に基づいて結膜炎の可能性を判定する際に用いられる、結膜炎用の第2判定基準特徴量、黒目部分の色における明度に基づいて白内障および翼状片のうちの少なくともいずれかの可能性を判定する際に用いられる、白内障、翼状片用の第3判定基準特徴量、黒目部分の色における明度に基づいて網膜出血、網膜色素変性症、網膜脈絡膜萎縮、網膜脈絡膜炎、視神経萎縮および視神経炎のうちの少なくともいずれかの可能性をを判定する際に用いられる、網膜出血等用の第4判定基準特徴量、ならびに、頬部分の色における明度に基づいて腎臓病の可能性を判定する際に用いられる、腎臓病用の第5判定基準特徴量が登録される。判定閾値フィールド624には、本実施形態では、第1ないし第5判定閾値が登録される。基本属性情報フィールド612には、前記基本属性情報として、使用者の性別、生年月日(年齢)、眼球色の色調、肌の色等が登録される。 In the determination standard feature amount field 622, in the present embodiment, the first determination reference feature amount for retinal, the color of the white eye portion, which is used when determining the possibility of retinal based on the blue component in the color of the white eye portion. Second criterion feature quantity for conjunctivitis used in determining the possibility of conjunctivitis based on the red component in Retinal hemorrhage, retinal pigment degeneration, retinal choroidal atrophy, retinal choroiditis, optic nerve atrophy and optic nerve based on the third criterion feature amount for cataracts, winged pieces, and lightness in the color of the black eye. The possibility of kidney disease is determined based on the fourth criterion feature amount for retinal hemorrhage, etc. used in determining the possibility of at least one of the inflammations, and the lightness in the color of the cheek portion. The fifth criterion feature amount for kidney disease used in the case is registered. In the determination threshold field 624, the first to fifth determination thresholds are registered in the present embodiment. In the basic attribute information field 612, the gender, date of birth (age), eyeball color tone, skin color, and the like of the user are registered as the basic attribute information.

これら使用者名、基本属性情報、過去身体状態情報は、例えば、図4に示すように、身体状態分析装置Dに通信可能に接続された、ユーザインターフェースとしての端末装置(例えばパーソナルコンピュータやスマートホン等)PCから、使用者Obが身体状態分析装置Dの使用を開始する際等の適宜なタイミングで入力され、新たなレコードが生成され、この新たに生成されたレコードにおける使用者名フィールド611、基本属性情報フィールド612および過去身体状態情報フィールド623に登録される。このタイミングで、例えば、端末装置PCによって、使用者Obがミラー1の前に居るように促され、撮像部3で使用者Obの画像が生成される。この生成された使用者Obの画像から背景差分法によって人物領域が抽出される。この人物領域から、例えば円形や楕円形のハフ変換によって、また例えば予め用意された頭部のモデル(テンプレート)を用いたパターンマッチングによって、また例えば頭部検出用に学習したニューラルネットワークによって、使用者Obの頭部領域の画像が顔画像として抽出される。この抽出された顔画像が使用者識別情報とされ、この使用者識別情報(顔画像)が前記新たに生成されたレコードにおける使用者識別情報フィールド621に登録される。そして、前記入力され登録された基本属性情報における眼球色の色調に応じた第1ないし第4判定閾値が前記新たに生成された判定閾値フィールド624に登録され、前記入力され登録された基本属性情報における肌の色に応じた第5判定閾値が前記新たに生成された判定閾値フィールド624に登録される。なお、過去身体状態情報は、例えば、図4に示すように、身体状態分析装置Dに通信可能に接続された、例えば病院HS等に配設された、電子カルテを管理するサーバ装置SVから、使用者名を検索キーに検索され、ダウンロードされ、過去身体状態情報フィールド623に登録されても良い。このように各情報が登録された後に、例えば、1週間や、2週間や、1カ月等の所定の準備期間中に、使用者がミラー1の前に居ると、その都度、制御処理部5によって、撮像部3で画像が生成され、この生成された画像に基づいて前記所定の特徴量が求められ、記憶部6に使用者識別情報あるいは使用者名と対応付けて蓄積される。前記所定の特徴量を求める際に、後述の、分析時特徴量を求める際に実施される色ズレの補正と同様に前記色ズレが補正される。前記所定の準備期間が経過すると、これら求められた複数の前記所定の特徴量の平均値が判定基準特徴量として求められ、前記使用者識別情報を使用者識別情報フィールド621に登録するレコード、あるいは、前記使用者名を使用者名フィールド611に登録するレコードにおける判定基準特徴量フィールド622に登録される。一例では、このように各情報(データ)がベース情報テーブルTBの各フィールド611、612、621~624に登録される。 These user names, basic attribute information, and past physical condition information are, for example, as shown in FIG. 4, a terminal device (for example, a personal computer or a smart phone) as a user interface that is communicably connected to the physical condition analyzer D. Etc.) Input from the PC at an appropriate timing such as when the user Ob starts using the physical condition analyzer D, a new record is generated, and the user name field 611 in this newly generated record, It is registered in the basic attribute information field 612 and the past physical condition information field 623. At this timing, for example, the terminal device PC prompts the user Ob to be in front of the mirror 1, and the image pickup unit 3 generates an image of the user Ob. A person area is extracted from the generated image of the user Ob by the background subtraction method. From this person region, for example, by a circular or elliptical Hough transform, by pattern matching using, for example, a pre-prepared head model (template), or by, for example, a neural network trained for head detection, the user. The image of the head region of Ob is extracted as a face image. The extracted face image is regarded as user identification information, and this user identification information (face image) is registered in the user identification information field 621 in the newly generated record. Then, the first to fourth determination threshold values corresponding to the color tone of the eyeball color in the input and registered basic attribute information are registered in the newly generated determination threshold value field 624, and the input and registered basic attribute information is registered. The fifth determination threshold value corresponding to the skin color in the above is registered in the newly generated determination threshold value field 624. It should be noted that the past physical condition information is obtained from, for example, as shown in FIG. 4, from the server device SV for managing the electronic medical record, which is communicably connected to the physical condition analysis device D and is arranged in, for example, a hospital HS or the like. The user name may be searched by the search key, downloaded, and registered in the past physical condition information field 623. After each information is registered in this way, if the user is in front of the mirror 1 during a predetermined preparation period such as one week, two weeks, or one month, the control processing unit 5 is used each time. The image pickup unit 3 generates an image, and the predetermined feature amount is obtained based on the generated image, and is stored in the storage unit 6 in association with the user identification information or the user name. When the predetermined feature amount is obtained, the color shift is corrected in the same manner as the color shift correction performed when the feature amount at the time of analysis is obtained, which will be described later. When the predetermined preparation period elapses, the average value of the plurality of obtained predetermined feature amounts is obtained as the determination reference feature amount, and the user identification information is registered in the user identification information field 621, or a record. , The user name is registered in the determination standard feature amount field 622 in the record for registering the user name in the user name field 611. In one example, each information (data) is registered in each field 611, 612, 621 to 624 of the base information table TB in this way.

図1に戻って、正常範囲記憶部65は、正常範囲(正常範囲のデータ)を記憶するものである。前記正常範囲は、身体状態が正常であるか否かを判定するために用いられ、前記身体状態が正常である範囲である。本実施形態では、前記身体状態が正常であるか否かの判定は、分析時特徴量の第1特徴量によって実施される。このため、正常範囲は、白目部分の色が正常である範囲を表す第1正常範囲、黒目部分の色が正常である範囲を表す第2正常範囲、および、頬部分の色が正常である範囲を表す第3正常範囲から成る。これら第1ないし第3正常範囲は、それぞれ、複数のサンプルを用いて適宜に設定され、正常範囲記憶部65にデフォルト値として記憶される。後述するように、これら第1ないし第3正常範囲は、それぞれ、このデフォルト値を基準に、正常範囲調整部56によって、過去身体状態情報に基づいて調整される。 Returning to FIG. 1, the normal range storage unit 65 stores the normal range (data in the normal range). The normal range is used to determine whether or not the physical condition is normal, and is a range in which the physical condition is normal. In the present embodiment, the determination of whether or not the physical condition is normal is carried out by the first feature amount of the feature amount at the time of analysis. Therefore, the normal range is the first normal range indicating the range in which the color of the white eye portion is normal, the second normal range representing the range in which the color of the black eye portion is normal, and the range in which the color of the cheek portion is normal. It consists of a third normal range representing. Each of the first to third normal ranges is appropriately set using a plurality of samples, and is stored as a default value in the normal range storage unit 65. As will be described later, each of the first to third normal ranges is adjusted by the normal range adjusting unit 56 based on the past physical condition information based on this default value.

基準色記憶部66は、前記基準色(基準色のデータ)を記憶するものである。前記基準色は、分析時特徴量を求める際に実施される色ズレの補正を実行する場合に、その基準となる色であり、例えば、赤成分を補正する赤用の基準値、緑成分を補正する緑用の基準値、および、青成分を補正する青用の基準値を備えて成る。例えば、身体状態分析装置Dの初期設定の際に、制御処理部5によって、照明部2(2-1、2-2)を点灯して撮像部3で得られた分析対象画像における色補正用領域の色が前記基準色として求められ、基準色記憶部66に記憶される。前記色補正用領域は、分析対象画像における人物が写り込んでない背景部分を写し込んだ画像の領域であり、例えば、通常、人物が写り込まないと考えられる、分析対象画像における上部右端に位置する所定の小領域、その上部中央に位置する所定の小領域、および、その上部左端に位置する所定の小領域等である。 The reference color storage unit 66 stores the reference color (reference color data). The reference color is a color that serves as a reference when performing color deviation correction performed when obtaining a feature amount at the time of analysis. For example, a reference value for red that corrects a red component and a green component are used. It is provided with a reference value for green to be corrected and a reference value for blue to correct the blue component. For example, at the time of initial setting of the physical condition analysis device D, the control processing unit 5 turns on the illumination unit 2 (2-1, 2-2) for color correction in the analysis target image obtained by the image pickup unit 3. The color of the region is obtained as the reference color and is stored in the reference color storage unit 66. The color correction area is an area of an image in which a background portion in which a person is not reflected in the analysis target image is captured, and is located at the upper right end of the analysis target image, for example, which is usually considered not to include a person. A predetermined small area, a predetermined small area located in the center of the upper portion thereof, a predetermined small area located at the left end of the upper portion, and the like.

制御処理部5は、身体状態分析装置Dの各部2~4、6、7を当該各部の機能に応じてそれぞれ制御し、身体状態を分析するための回路である。制御処理部5は、例えば、CPU(Central Processing Unit)およびその周辺回路を備えて構成される。制御処理部5には、制御処理プログラムが実行されることによって、制御部51、使用者判定部52、特徴量処理部53、分析部54、識別情報更新部55および正常範囲調整部56が機能的に構成される。 The control processing unit 5 is a circuit for controlling each unit 2 to 4, 6 and 7 of the physical condition analysis device D according to the function of each unit and analyzing the physical condition. The control processing unit 5 includes, for example, a CPU (Central Processing Unit) and its peripheral circuits. By executing the control processing program, the control processing unit 5 functions as a control unit 51, a user determination unit 52, a feature amount processing unit 53, an analysis unit 54, an identification information update unit 55, and a normal range adjustment unit 56. Is configured.

制御部51は、身体状態分析装置Dの各部2~4、6、7を当該各部の機能に応じてそれぞれ制御し、身体状態分析装置Dの全体制御を司るものである。 The control unit 51 controls each of the parts 2 to 4, 6 and 7 of the physical condition analysis device D according to the functions of the respective parts, and controls the overall control of the physical condition analysis device D.

使用者判定部52は、撮像部3で撮像した分析対象画像に基づいて識別情報記憶部61に記憶された使用者識別情報の使用者か否かを判定するものである。本実施形態では、前記使用者識別情報は、上述したように、顔画像(顔画像のデータ)であり、使用者判定部52は、公知の顔認証技術によって、撮像部3で撮像した分析対象画像に基づいて識別情報記憶部61に記憶された使用者識別情報の使用者か否かを判定する。顔認証技術は、例えば、今岡仁、他、「顔認証技術とその応用」、NEC技法、Vol63 No.3、2010年(平成29年3月29日検索、インターネット、<URL:http//jpn.nec.com/techrep/journal/g10/n03/pdf/100306.pdf>等に開示されている。この顔認証技術は、画像から顔領域の画像(顔画像)を抽出し、この抽出した顔画像から、例えば目、鼻、口端等の顔の特徴点を検出して顔の特徴点位置を求める検出処理と、この検出処理で求めた顔の特徴点位置を用いて前記顔画像の位置、大きさを正規化して照合画像を生成した後に、この照合画像と、予め登録された登録画像(本実施形態では使用者識別情報がこれに相当する)との類似度を求めて照合する照合処理とを備える。 The user determination unit 52 determines whether or not the user is the user of the user identification information stored in the identification information storage unit 61 based on the analysis target image captured by the image pickup unit 3. In the present embodiment, as described above, the user identification information is a face image (face image data), and the user determination unit 52 is an analysis target imaged by the image pickup unit 3 by a known face recognition technique. Based on the image, it is determined whether or not the user is the user of the user identification information stored in the identification information storage unit 61. Face recognition techniques include, for example, Hitoshi Imaoka et al., "Face Recognition Techniques and Their Applications", NEC Techniques, Vol63 No. 3, 2010 (searched on March 29, 2017, Internet, <URL: http://jpn.nec.com/techrep/journal/g10/n03/pdf/100306.pdf> and the like. The face recognition technology extracts an image of the face region (face image) from the image, detects facial feature points such as eyes, nose, and mouth edge from the extracted face image, and obtains the position of the facial feature points. After normalizing the position and size of the face image using the detection process and the feature point position of the face obtained by this detection process to generate a collation image, this collation image and a pre-registered registered image (book). In the embodiment, the user identification information corresponds to this), and the collation process for finding and collating the similarity with the user identification information is provided.

特徴量処理部53は、撮像部3で撮像した分析対象画像から、病理診断に用いる前記所定の特徴量を分析時特徴量として求めるものである。この分析時特徴量を求める際に、本実施形態では、特徴量処理部53は、撮像部3で撮像した分析対象画像から前記特徴量を求め、この求めた前記特徴量を、基準色記憶部66に記憶された基準色に基づいて補正した補正特徴量を前記分析時特徴量として求める。 The feature amount processing unit 53 obtains the predetermined feature amount used for pathological diagnosis as the feature amount at the time of analysis from the analysis target image captured by the image pickup unit 3. When obtaining the feature amount at the time of analysis, in the present embodiment, the feature amount processing unit 53 obtains the feature amount from the analysis target image captured by the image pickup unit 3, and the obtained feature amount is used as the reference color storage unit. The corrected feature amount corrected based on the reference color stored in 66 is obtained as the feature amount at the time of analysis.

分析部54は、使用者判定部52で識別情報記憶部61に記憶された使用者識別情報の使用者であると判定された場合に、使用者判定部52で判定された使用者識別情報の使用者における、基準特徴量記憶部62に記憶された判定基準特徴量と、特徴量処理部53で求めた分析時特徴量とに基づいて、身体状態を分析するものである。より具体的には、分析部54は、基準特徴量記憶部62に記憶された判定基準特徴量と、特徴量処理部53で求めた分析時特徴量との差を求め、この求めた差と、使用者判定部52で判定された使用者識別情報の使用者における、閾値記憶部64に記憶された判定閾値と、を比較することによって、身体状態を分析する。また、分析部54は、特徴量処理部53で求めた分析時特徴量が所定の正常範囲内であるか否かを判定することによって、身体状態が正常であるか否かを判定する。より詳しくは、本実施形態では、分析部54は、特徴量処理部53で求めた第1分析時特徴量(第1特徴量の分析時特徴量)が所定の正常範囲内であるか否かを判定することによって、身体状態が正常であるか否かを判定し、分析部54は、前記正常範囲内ではないと判定した場合に、基準特徴量記憶部62に記憶された判定基準特徴量と、特徴量処理部53で求めた第2分析時特徴量(第2特徴量の分析時特徴量)との差を求め、この求めた差と、使用者判定部52で判定された使用者識別情報の使用者における、閾値記憶部64に記憶された判定閾値と、を比較することによって、身体状態を分析する。 When the analysis unit 54 determines that the user is the user of the user identification information stored in the identification information storage unit 61 by the user determination unit 52, the analysis unit 54 of the user identification information determined by the user determination unit 52 The physical condition of the user is analyzed based on the determination reference feature amount stored in the reference feature amount storage unit 62 and the feature amount at the time of analysis obtained by the feature amount processing unit 53. More specifically, the analysis unit 54 obtains a difference between the determination reference feature amount stored in the reference feature amount storage unit 62 and the feature amount at the time of analysis obtained by the feature amount processing unit 53, and the obtained difference and the difference. , The physical condition of the user of the user identification information determined by the user determination unit 52 is analyzed by comparing with the determination threshold stored in the threshold storage unit 64. Further, the analysis unit 54 determines whether or not the physical condition is normal by determining whether or not the feature amount at the time of analysis obtained by the feature amount processing unit 53 is within a predetermined normal range. More specifically, in the present embodiment, the analysis unit 54 determines whether or not the first analysis feature amount (the analysis feature amount of the first feature amount) obtained by the feature amount processing unit 53 is within a predetermined normal range. By determining whether or not the physical condition is normal, the analysis unit 54 determines that the condition is not within the normal range, and the determination reference feature amount stored in the reference feature amount storage unit 62. And the difference between the feature amount at the time of the second analysis (feature amount at the time of analysis of the second feature amount) obtained by the feature amount processing unit 53, and the obtained difference and the user determined by the user determination unit 52. The physical condition of the user of the identification information is analyzed by comparing with the determination threshold stored in the threshold storage unit 64.

識別情報更新部55は、使用者判定部52で識別情報記憶部61に記憶された使用者識別情報の使用者であると判定された場合に、使用者判定部52で判定された使用者識別情報の使用者における、識別情報記憶部61に記憶されている使用者識別情報を、撮像部3で撮像した分析対象画像に基づいて更新して識別情報記憶部61に記憶するものである。 The identification information updating unit 55 determines the user identification by the user determination unit 52 when the user determination unit 52 determines that the user is the user of the user identification information stored in the identification information storage unit 61. The user identification information stored in the identification information storage unit 61 of the information user is updated and stored in the identification information storage unit 61 based on the analysis target image captured by the image pickup unit 3.

正常範囲調整部56は、使用者判定部52で判定された使用者識別情報の使用者における、過去身体状態情報記憶部63に記憶された過去身体状態情報に基づいて、正常範囲記憶部に記憶された正常範囲を調整するものである。 The normal range adjusting unit 56 stores in the normal range storage unit based on the past physical condition information stored in the past physical condition information storage unit 63 in the user of the user identification information determined by the user determination unit 52. It adjusts the normal range.

次に、本実施形態の動作について説明する。図5は、前記身体状態分析装置の動作を示すフローチャートである。図6は、図5に示すフローチャートにおける使用者の識別処理における各処理を示すフローチャートである。図7は、図6に示すフローチャートにおける使用者の過去身体状態情報の諸処理における各処理を示すフローチャートである。図8は、図5に示すフローチャートにおける特徴量の抽出処理における各処理を示すフローチャートである。図9は、図5に示すフローチャートの分析処理において、黒目部分に基づく分析処理の各処理を示すフローチャートである。図10は、図5に示すフローチャートの分析処理において、白目部分に基づく分析処理の各処理を示すフローチャートである。図11は、図5に示すフローチャートの分析処理において、頬部分に基づく分析処理の各処理を示すフローチャートである。図12は、図5に示すフローチャートにおける分析結果の処理における各処理を示すフローチャートである。 Next, the operation of this embodiment will be described. FIG. 5 is a flowchart showing the operation of the physical condition analyzer. FIG. 6 is a flowchart showing each process in the user identification process in the flowchart shown in FIG. FIG. 7 is a flowchart showing each process in various processes of the user's past physical condition information in the flowchart shown in FIG. FIG. 8 is a flowchart showing each process in the feature amount extraction process in the flowchart shown in FIG. FIG. 9 is a flowchart showing each process of the analysis process based on the black eye portion in the analysis process of the flowchart shown in FIG. FIG. 10 is a flowchart showing each process of the analysis process based on the white eye portion in the analysis process of the flowchart shown in FIG. FIG. 11 is a flowchart showing each process of the analysis process based on the cheek portion in the analysis process of the flowchart shown in FIG. FIG. 12 is a flowchart showing each process in the process of the analysis result in the flowchart shown in FIG.

上記構成の身体状態分析装置Dでは、図略の電源スイッチのオン操作によって電源が投入されると、必要な各部の初期化を実行し、その稼働を始める。その制御処理プログラムの実行によって、制御処理部5には、制御部51、使用者判定部52、特徴量処理部53、分析部54および識別情報更新部55が機能的に構成される。初期設定では、制御処理部5は、照明部2(2-1、2-2)を点灯し、撮像部3によって背景画像を生成し、この背景画像の色補正用領域からその色を基準色として求め、この求めた基準色を記憶部6の基準色記憶部66に記憶する。 In the physical condition analyzer D having the above configuration, when the power is turned on by turning on the power switch (not shown), the necessary initialization of each part is executed and the operation is started. By executing the control processing program, the control processing unit 5 is functionally configured with a control unit 51, a user determination unit 52, a feature amount processing unit 53, an analysis unit 54, and an identification information updating unit 55. In the initial setting, the control processing unit 5 lights the illumination unit 2 (2-1, 2-2), the image pickup unit 3 generates a background image, and the color is used as a reference color from the color correction area of the background image. The obtained reference color is stored in the reference color storage unit 66 of the storage unit 6.

そして、一例では、上述したように、使用者Obは、身体状態分析装置Dと通信可能に端末装置PCを身体状態分析装置Dに接続し、この端末装置Dから、使用者名、基本属性情報および過去身体状態情報を入力し、端末装置PCに表示されるメッセージに促されてミラー1の前に立つと、撮像部3によって使用者Obの画像が生成され、この使用者Obの画像から顔画像が使用者識別情報として抽出される。そして、この入力された基本属性情報における眼球色の色調に応じた第1ないし第4判定閾値が設定され、肌の色に応じた第5判定閾値が設定される。これら使用者識別情報、過去身体状態情報および判定閾値それぞれは、記憶部6における識別情報記憶部61、過去身体状態情報記憶部63および閾値記憶部64それぞれに記憶される。本実施形態では、これら使用者名、基本属性情報、使用者識別情報、過去身体状態情報および判定閾値それぞれは、ベース情報テーブルTBに新たに生成されたレコードの各フィールド611、612、621、623、624に登録され、記憶部6に記憶される。なお、必要に応じて、過去身体状態情報は、電子カルテを管理するサーバ装置SVから、使用者名を検索キーに検索され、ダウンロードされ、記憶部6に記憶されても良い。そして、準備期間に求められた複数の前記所定の特徴量から、判定基準特徴量が求められ、この求めた判定基準特徴量が基準特徴量記憶部62に、本実施形態では、ベース情報テーブルTBの判定基準特徴量フィールド622に登録され、記憶部6に記憶される。 Then, in one example, as described above, the user Ob connects the terminal device PC to the physical condition analysis device D so as to be able to communicate with the physical condition analysis device D, and from this terminal device D, the user name and basic attribute information. And when the past physical condition information is input and the message displayed on the terminal device PC prompts the user to stand in front of the mirror 1, the image pickup unit 3 generates an image of the user Ob, and the image of the user Ob is used as a face. The image is extracted as user identification information. Then, the first to fourth determination threshold values according to the color tone of the eyeball color in the input basic attribute information are set, and the fifth determination threshold value according to the skin color is set. Each of the user identification information, the past physical condition information, and the determination threshold is stored in the identification information storage unit 61, the past physical condition information storage unit 63, and the threshold storage unit 64 in the storage unit 6. In the present embodiment, the user name, the basic attribute information, the user identification information, the past physical condition information, and the determination threshold value are each of the fields 611, 612, 621, and 623 of the record newly generated in the base information table TB. , 624 and stored in the storage unit 6. If necessary, the past physical condition information may be searched for by the user name as a search key from the server device SV that manages the electronic medical record, downloaded, and stored in the storage unit 6. Then, a determination reference feature amount is obtained from the plurality of predetermined feature amounts obtained during the preparation period, and the determined determination reference feature amount is stored in the reference feature amount storage unit 62 in the reference feature amount storage unit 62, and in the present embodiment, the base information table TB. Is registered in the determination criterion feature amount field 622 and stored in the storage unit 6.

このように使用者Obにカスタマイズされた各情報が記憶部6に記憶されると、身体状態の分析が開始され、次のような動作によって、使用者Obの身体状態が日々のミラー1の自然な使用の際に、自動的に実施される。なお、身体状態分析装置Dは、電子カルテを管理する上述のサーバ装置SVと通信可能であるものとする。 When each information customized in the user Ob is stored in the storage unit 6, the analysis of the physical condition is started, and the physical condition of the user Ob is naturally changed to the daily mirror 1 by the following operations. It is automatically carried out when it is used. It is assumed that the physical condition analysis device D can communicate with the above-mentioned server device SV that manages the electronic medical record.

使用者Obがミラー1の前に行くと、例えば焦電式等の図略の人感センサによって使用者Obを検出すると、図5において、身体状態分析装置Dは、制御処理部5の制御部51によって、第1および第2照明部2-1、2-2を点灯する(S1)。 When the user Ob goes in front of the mirror 1, for example, when the user Ob is detected by a motion sensor (such as a pyroelectric type), the physical condition analysis device D is the control unit of the control processing unit 5 in FIG. The first and second lighting units 2-1 and 2-2 are turned on by 51 (S1).

次に、身体状態分析装置Dは、制御処理部5の制御部51によって、分析対象画像の取得処理を実行する(S3)。より具体的には、制御部51は、撮像部3で撮像して画像を分析対象画像として生成する。これによって分析対象画像が取得される。第1および第2照明部2-1、2-2は、ミラー1の上方両端から使用者Obを照明するので、撮像部3で撮像した分析対象画像に写り込んだ使用者Obの画像には、影ができ難く、いつも同じ照明環境の安定した撮影環境で分析対象画像が生成できる。本実施形態では、色の変化によって病気の可能性を判定(病理診断)するので、このような安定した撮影環境は、好ましい。 Next, the physical condition analysis device D executes the acquisition process of the analysis target image by the control unit 51 of the control processing unit 5 (S3). More specifically, the control unit 51 takes an image with the image pickup unit 3 and generates an image as an analysis target image. As a result, the image to be analyzed is acquired. Since the first and second lighting units 2-1 and 2-2 illuminate the user Ob from the upper ends of the mirror 1, the image of the user Ob reflected in the analysis target image captured by the image pickup unit 3 is included in the image of the user Ob. , Shadows are hard to form, and the image to be analyzed can be generated in a stable shooting environment with the same lighting environment. In the present embodiment, the possibility of a disease is determined (pathological diagnosis) based on the change in color, so such a stable imaging environment is preferable.

次に、身体状態分析装置Dは、制御処理部5の使用者判定部52によって、使用者の認証処理を実行する。 Next, the physical condition analysis device D executes the user authentication process by the user determination unit 52 of the control processing unit 5.

より具体的には、図6において、使用者判定部52は、処理S3において撮像部3で撮像して取得した分析対象画像に基づいて公知の顔認証技術によって顔認証の処理(S501)を実行し、前記分析対象画像の使用者Obが識別情報記憶部61に記憶された使用者識別情報の使用者か否かを判定する(S502)。より詳しくは、使用者判定部52は、まず、処理S3において撮像部3で撮像して取得した分析対象画像から顔領域の画像(顔画像)を抽出する。次に、使用者判定部52は、この抽出した顔画像から、例えば目、鼻、両口端の各特徴点位置を求める。次に、使用者判定部52は、この求めた顔の各特徴点位置を用いて顔画像の位置および大きさを正規化して照合画像を生成する。そして、使用者判定部52は、この照合画像と、ベース情報テーブルTBにおける使用者識別情報フィールド621に登録されている使用者識別情報(登録画像)と照合し、前記照合画像にマッチ(一致)する使用者識別情報(登録画像)が存在するか否かを判定する。この判定の結果、前記照合画像にマッチ(一致)する使用者識別情報(登録画像)が存在しない場合(No)には、身体状態分析装置Dは、次に、制御処理部5によって、処理S503を実行する。一方、前記判定の結果、前記照合画像に一致する使用者識別情報(登録画像)が存在する場合(Yes)には、身体状態分析装置Dは、次に、制御処理部5によって、処理S504を実行する。 More specifically, in FIG. 6, the user determination unit 52 executes a face authentication process (S501) by a known face authentication technique based on the analysis target image acquired by the image pickup unit 3 in the process S3. Then, it is determined whether or not the user Ob of the analysis target image is a user of the user identification information stored in the identification information storage unit 61 (S502). More specifically, the user determination unit 52 first extracts an image (face image) of the face region from the analysis target image acquired by the image pickup unit 3 in the process S3. Next, the user determination unit 52 obtains, for example, the positions of the feature points of the eyes, the nose, and the ends of both mouths from the extracted face image. Next, the user determination unit 52 normalizes the position and size of the face image using each feature point position of the obtained face to generate a collation image. Then, the user determination unit 52 collates this collation image with the user identification information (registered image) registered in the user identification information field 621 in the base information table TB, and matches (matches) the collation image. It is determined whether or not the user identification information (registered image) is present. As a result of this determination, when there is no user identification information (registered image) that matches (matches) the collated image (No), the physical condition analyzer D is then processed by the control processing unit 5 in the processing S503. To execute. On the other hand, as a result of the determination, when the user identification information (registered image) matching the collation image exists (Yes), the physical condition analysis device D then performs the process S504 by the control processing unit 5. Run.

この処理S503では、身体状態分析装置Dは、制御処理部5によって、後述の処理S7で分析部54によって用いられる値として、一般用の第1ないし第5判定閾値を記憶部6から読み出して取得し、次に、処理S6を実行する。この一般用の第1ないし第5判定閾値は、複数のサンプルに基づいて予め適宜に設定されて用意され、前記各種の所定のデータの一つとして予め記憶部6に記憶される。 In this process S503, the physical condition analysis device D reads out from the storage unit 6 the first to fifth determination threshold values for general use as the values used by the analysis unit 54 in the process S7 described later by the control process unit 5. Then, the process S6 is executed. The first to fifth determination threshold values for general use are appropriately set and prepared in advance based on a plurality of samples, and are stored in the storage unit 6 in advance as one of the various predetermined data.

前記処理S504では、身体状態分析装置Dは、制御処理部5の識別情報更新部55によって、処理S502で前記照合画像に一致すると判定された、ベース情報テーブルTBの使用者識別情報フィールド621に登録されている使用者識別情報(登録画像)を、処理S3において撮像部3で撮像して取得した分析対象画像に基づいて更新し、次に、処理S505を実行した後に、処理S6を実行する。 In the process S504, the physical condition analysis device D is registered in the user identification information field 621 of the base information table TB, which is determined by the identification information update unit 55 of the control process unit 5 to match the collation image in the process S502. The user identification information (registered image) is updated based on the analysis target image acquired by the image pickup unit 3 in the process S3, and then the process S505 is executed and then the process S6 is executed.

この処理S505では、身体状態分析装置Dは、制御処理部5によって、使用者の過去身体状態情報の諸処理を実行し、次に、処理S6を実行する。 In this process S505, the physical condition analysis device D executes various processes of the user's past physical state information by the control process unit 5, and then executes the process S6.

より具体的には、使用者の過去身体状態情報の諸処理S505は、本実施形態では、例えば、図7に示す各処理が実行される。 More specifically, in the various processes S505 of the user's past physical condition information, in the present embodiment, for example, each process shown in FIG. 7 is executed.

図7において、次に、身体状態分析装置Dは、制御処理部5によって、処理S502で前記照合画像に一致すると判定された使用者識別情報(登録画像)をベース情報テーブルTBの使用者識別情報フィールド621に登録するレコードにおける、使用者名フィールド611、過去身体状態情報フィールド623および判定閾値フィールド624それぞれに登録されている、使用者名、過去身体状態情報および第1ないし第5判定閾値を記憶部6から読み出して取得する(S551)。 In FIG. 7, next, the physical condition analysis device D uses the user identification information (registered image) determined by the control processing unit 5 to match the collation image in the processing S502 as the user identification information in the base information table TB. Stores the user name, past physical condition information, and first to fifth determination thresholds registered in each of the user name field 611, the past physical condition information field 623, and the determination threshold field 624 in the record registered in the field 621. Read from unit 6 and acquire (S551).

次に、身体状態分析装置Dは、制御処理部5によって、電子カルテを管理するサーバ装置SVから、処理S551で取得した使用者名を検索キーに検索し、使用者の電子カルテをダウンロードし、取得する(S552)。 Next, the physical condition analysis device D searches for the user name acquired in the process S551 from the server device SV that manages the electronic medical record by the control processing unit 5 using the search key, downloads the user's electronic medical record, and downloads the user's electronic medical record. Acquire (S552).

次に、身体状態分析装置Dは、制御処理部5によって、電子カルテが更新されているか否かを判定する(S553)。より具体的には、制御処理部5は、処理S551で取得した過去身体状態情報と処理S552で取得した電子カルテとを比較することによって、電子カルテが更新されているか否かを判定する。この判定の結果、制御処理部5は、両者に相違がなければ、電子カルテが更新されていないと判定し(No)、次に、処理S557を実行する。一方、前記判定の結果、制御処理部5は、両者に相違があれば、電子カルテが更新されていると判定し(Yes)、前記処理S552で取得した電子カルテの内容で、前記処理S502で前記照合画像に一致すると判定された使用者識別情報(登録画像)をベース情報テーブルTBの使用者識別情報フィールド621に登録するレコードにおける過去身体状態情報フィールド623に登録されている過去身体状態情報を更新、登録し、次に、処理S554を実行する。 Next, the physical condition analysis device D determines whether or not the electronic medical record has been updated by the control processing unit 5 (S553). More specifically, the control processing unit 5 determines whether or not the electronic medical record has been updated by comparing the past physical condition information acquired in the process S551 with the electronic medical record acquired in the process S552. As a result of this determination, if there is no difference between the two, the control processing unit 5 determines that the electronic medical record has not been updated (No), and then executes the process S557. On the other hand, as a result of the determination, if there is a difference between the two, the control processing unit 5 determines that the electronic medical record has been updated (Yes), and the content of the electronic medical record acquired in the processing S552 is used in the processing S502. The past physical condition information registered in the past physical condition information field 623 in the record for registering the user identification information (registered image) determined to match the collation image in the user identification information field 621 of the base information table TB. Update, register, and then execute process S554.

この処理S554では、身体状態分析装置Dは、制御処理部5によって、治療中の病気は、何かを判定する。この判定の結果、治療中の病気が無い場合(No)には、制御処理部5は、次に、処理S555を実行し、一方、前記判定の結果、治療中の病気が有る場合(Yes)には、制御処理部5は、次に、処理S556を実行する。 In this process S554, the physical condition analyzer D determines what kind of illness is being treated by the control process unit 5. As a result of this determination, if there is no disease being treated (No), the control processing unit 5 then executes the process S555, while as a result of the determination, if there is a disease being treated (Yes). Next, the control processing unit 5 executes the processing S556.

この処理S555では、治療中の病気がないので、制御処理部5は、記憶部6の正常範囲記憶部65に記憶されている正常範囲を読み込み、このデフォルト値で正常範囲を設定し、次に、処理S6を実行する。 In this processing S555, since there is no disease being treated, the control processing unit 5 reads the normal range stored in the normal range storage unit 65 of the storage unit 6, sets the normal range with this default value, and then sets the normal range. , Process S6 is executed.

この処理S556では、制御処理部5は、正常範囲調整部56によって、記憶部6の正常範囲記憶部65に記憶されている正常範囲を読み込み、このデフォルト値を治療中の病気に応じて調整し、この調整後の値で新たに正常範囲を設定し、次に、処理S6を実行する。より具体的には、正常範囲調整部565は、治療中の病気が、後述の処理S7で分析の対象となっている病気、あるいは、後述の処理S7で分析の対象となっている病気と合併して発症する病気である場合、その病気の正常範囲を所定割合だけ狭くし、この狭くした範囲を新たな正常範囲に設定する。例えば、治療中の病気が黄疸である場合には、本実施形態では、白目部分の色で黄疸の可能性が分析されるので、デフォルト値の第1正常範囲が所定割合(例えば5%や10%等)だけ狭くされ、この狭く調整された範囲が新たな第1正常範囲に設定される。また例えば、治療中の病気が高血圧である場合には、この病気の合併症で発症する可能性のある腎臓病の第3正常範囲が所定割合だけ狭くされ、新たな第3正常範囲に設定される。 In this processing S556, the control processing unit 5 reads the normal range stored in the normal range storage unit 65 of the storage unit 6 by the normal range adjusting unit 56, and adjusts this default value according to the disease being treated. , A new normal range is set with this adjusted value, and then the process S6 is executed. More specifically, in the normal range adjustment unit 565, the disease under treatment is combined with the disease that is the subject of analysis in the treatment S7 described later or the disease that is the subject of analysis in the treatment S7 described later. In the case of a disease that develops as a result, the normal range of the disease is narrowed by a predetermined ratio, and this narrowed range is set as a new normal range. For example, when the disease being treated is jaundice, in the present embodiment, the possibility of jaundice is analyzed by the color of the white of the eye, so that the first normal range of the default value is a predetermined ratio (for example, 5% or 10). % Etc.), and this narrowly adjusted range is set as a new first normal range. Also, for example, if the disease being treated is hypertension, the third normal range of kidney disease that may develop as a complication of this disease is narrowed by a predetermined percentage and set to a new third normal range. To.

一方、処理S557では、身体状態分析装置Dは、制御処理部5によって、治療の完了済みか否かを判定する。この判定は、例えば、電子カルテが治療完了の有無を表す治療完了フラグを備える場合には、処理S552で取得した電子カルテの治療完了フラグを参照し、治療完了フラグが有る場合(あるいは治療完了フラグが治療完了を示す「1」である場合)には、治療の完了と判定し、治療完了フラグが無い場合(あるいは治療完了フラグが治療完了では無いことを示す「0」である場合)には、治療の完了ではないと判定する。また例えば、この判定は、処方箋の発行状況を参照し、定期的に発行されていた処方箋の発行が停止している場合には、治療の完了と判定し、処方箋の発行が継続している場合には、治療の完了ではないと判定する。この判定の結果、治療の完了である場合(Yes)には、制御処理部5は、次に、処理S6を実行し、一方、前記判定の結果、治療の完了である場合(No)には、制御処理部5は、次に、処理S558を実行する。 On the other hand, in the processing S557, the physical condition analyzer D determines whether or not the treatment has been completed by the control processing unit 5. For example, when the electronic chart includes a treatment completion flag indicating whether or not the treatment is completed, this determination refers to the treatment completion flag of the electronic chart acquired in the process S552, and when the treatment completion flag is present (or the treatment completion flag). Is "1" indicating the completion of treatment), it is determined that the treatment is completed, and when there is no treatment completion flag (or when the treatment completion flag is "0" indicating that the treatment is not completed), it is determined that the treatment is completed. , Judge that the treatment is not complete. Further, for example, this determination refers to the issuance status of the prescription, and if the issuance of the prescription that has been issued regularly is stopped, it is determined that the treatment is completed, and the issuance of the prescription is continued. Judges that the treatment is not complete. As a result of this determination, when the treatment is completed (Yes), the control processing unit 5 then executes the process S6, while when the result of the determination is the completion of the treatment (No), the control processing unit 5 executes the process S6. The control processing unit 5 then executes the process S558.

この処理S558では、身体状態分析装置Dは、制御処理部5によって、定期受診できているか否かを判定する。より具体的には、例えば、制御処理部5は、処理S552で取得した電子カルテにおける治療日(カルテの記載日、通院日)から平均通院間隔日数を求め、この求めた平均通院間隔日数に所定の定数(例えば1.3や1.5等)を乗算し、最終治療日にこの乗算結果を加算し、本日の日付が加算結果の日付を越えているか否かを判定する。この判定の結果、本日の日付が加算結果の日付を越えている場合には、制御処理部5は、定期受診できてないと判定し(No)、次に、処理S559を実行する。一方、前記判定の結果、本日の日付が加算結果の日付を越えていない場合には、制御処理部5は、定期受診できていると判定し(Yes)、次に、処理S6を実行する。 In this process S558, the physical condition analyzer D determines whether or not the regular medical examination is possible by the control process unit 5. More specifically, for example, the control processing unit 5 obtains the average number of hospital visit intervals from the treatment date (date of description of the medical record, hospital visit date) in the electronic medical record acquired in the process S552, and determines the average number of hospital visit interval days. Is multiplied by a constant (eg 1.3, 1.5, etc.), the multiplication result is added to the final treatment day, and it is determined whether or not today's date exceeds the addition result date. As a result of this determination, if today's date exceeds the date of the addition result, the control processing unit 5 determines that the regular consultation cannot be performed (No), and then executes the processing S559. On the other hand, as a result of the determination, if today's date does not exceed the date of the addition result, the control processing unit 5 determines that the periodical consultation has been performed (Yes), and then executes the process S6.

この処理S559では、身体状態分析装置Dは、制御処理部5によって、例えば「通院してください。」等の定期受診の推奨の通知を所定時間の間だけ表示部4に表示し、処理S6を実行する。 In this process S559, the physical condition analyzer D displays a notification of recommendation for regular consultation such as "Please go to the hospital" on the display unit 4 only for a predetermined time by the control process unit 5, and processes S6. Run.

図5に戻って、この処理S6では、身体状態分析装置Dは、制御処理部5の特徴量処理部53によって、分析時特徴量を求める。より具体的には、特徴量処理部53は、処理S2において撮像部3で撮像した分析対象画像から前記所定の特徴量を分析時特徴量として求める。より詳しくは、特徴量処理部53は、処理S3において撮像部3で撮像した分析対象画像から前記所定の特徴量を求め、この求めた前記特徴量を、基準色記憶部66に記憶された基準色に基づいて補正した補正特徴量を前記分析時特徴量として求める。 Returning to FIG. 5, in this process S6, the physical condition analysis device D obtains the feature amount at the time of analysis by the feature amount processing unit 53 of the control processing unit 5. More specifically, the feature amount processing unit 53 obtains the predetermined feature amount as the feature amount at the time of analysis from the analysis target image captured by the image pickup unit 3 in the processing S2. More specifically, the feature amount processing unit 53 obtains the predetermined feature amount from the analysis target image captured by the image pickup unit 3 in the processing S3, and the obtained feature amount is stored in the reference color storage unit 66 as a reference. The corrected feature amount corrected based on the color is obtained as the feature amount at the time of analysis.

本実施形態では、白目部分の色や黒目部分の色や頬部分の色に基づいて所定の病気の可能性を分析するので、一例では、図8において、まず、特徴量処理部53は、処理S3において撮像部3で撮像した分析対象画像から背景差分法によって人物領域を抽出する(S601)。次に、特徴量処理部53は、この抽出した人物領域から、例えば、楕円のハフ変換によって、あるいは、頭部のモデル(テンプレート)を用いたパターンマッチングによって、顔領域を抽出する(S602)。次に、特徴量処理部53は、目領域および頬領域を抽出するために、この抽出した顔領域の画像から、エッジフィルタでエッジを抽出してエッジ画像を生成し、この生成したエッジ画像を上下左右に4つに分割し、上下方向の中央位置またはこの中央位置よりやや上部に位置する水平方向に横長な左右一対の楕円形状を、例えば、楕円のハフ変換によって、あるいは、目のモデル(テンプレート)を用いたパターンマッチングによって、左右1対の目領域として抽出し、この抽出した目領域に対し下部一定領域を頬領域として抽出する(S603)。この抽出された頬領域の画像が分析対象画像における頬部分とされる。次に、特徴量処理部53は、この抽出した左右1対の目領域の少なくとも一方から、その画素値から白目領域と黒目領域とに分け、分析対象画像における白目領域の画像(白目画像、白目部分)と、分析対象画像における黒目領域の画像(黒目画像、黒目部分)とを抽出する(S604)。次に、特徴量処理部53は、白目部分、黒目部分および頬部分から各分析時特徴量を求める(S605)。より詳しくは、特徴量処理部53は、前記抽出した白目部分における赤成分を、例えば白目部分における各画素の各赤成分を平均することによって求め、前記抽出した白目部分における青成分を、例えば白目部分における各画素の各青成分を平均することによって求め、前記抽出した白目部分における緑成分を、例えば白目部分における各画素の各緑成分を平均することによって求める。これによって、白目部分の色(赤成分、青成分、緑成分)が白目部分に関する第1特徴量として求められ、白目部分の赤成分および青成分が白目部分に関する第2特徴量として求められる。同様に、特徴量処理部53は、前記抽出した黒目部分における赤成分を、例えば黒目部分における各画素の各赤成分を平均することによって求め、前記抽出した黒目部分における青成分を、例えば黒目部分における各画素の各青成分を平均することによって求め、前記抽出した黒目部分における緑成分を、例えば黒目部分における各画素の各緑成分を平均することによって求め、これらに基づいて黒目部分における明度を求める。これによって、黒目部分の色(赤成分、青成分、緑成分)が黒目部分に関する第1特徴量として求められ、黒目部分の明度が黒目部分に関する第2特徴量として求められる。同様に、特徴量処理部53は、前記抽出した頬部分における赤成分を、例えば頬部分における各画素の各赤成分を平均することによって求め、前記抽出した頬部分における青成分を、例えば頬部分における各画素の各青成分を平均することによって求め、前記抽出した頬部分における緑成分を、例えば頬部分における各画素の各緑成分を平均することによって求め、これらに基づいて頬部分における明度を求める。これによって、頬部分の色(赤成分、青成分、緑成分)が頬部分に関する第1特徴量として求められ、頬部分の明度が頬部分に関する第2特徴量として求められる。なお、左右1対の目領域の両方が用いられる場合には、左右それぞれの各目領域で、各赤成分、各青成分、各緑成分および各明度が求められ、赤成分、青成分、緑成分および明度それぞれで、その平均が求められ、各平均値が最終的な赤成分、青成分、緑成分および明度の各値とされればよい。次に、これら赤成分、青成分、緑成分および明度における色ズレを補正するために、特徴量処理部53は、処理S3において撮像部3で撮像した分析対象画像の色補正用領域の色を求め、この求めた色補正用領域の色と基準色記憶部66に記憶された基準色とに基づいて各成分の補正値を求める。そして、特徴量処理部53は、前記求めた白目部分における赤成分、青成分および緑成分、前記求めた黒目部分における赤成分、青成分、緑成分および明度、ならびに、前記求めた頬目部分における赤成分、青成分、緑成分および明度それぞれを各補正値で補正して、各分析時特徴量として補正後の白目部分の色、赤成分および緑成分、黒目部分の色および明度、ならびに、頬部分の色および明度を求める。これによって例えば経年劣化等による照明部2における照明光の変化に起因する色ズレを補正した、各分析時特徴量としての、白目部分の色、赤成分および緑成分、黒目部分の色および明度、ならびに、頬部分の色および明度が求められる。なお、上述では、明度自体が補正されたが、色ズレ補正後の赤成分、青成分および緑成分を用いることによって色ズレ補正後の明度が求められても良い。 In the present embodiment, the possibility of a predetermined disease is analyzed based on the color of the white eye portion, the color of the black eye portion, and the color of the cheek portion. A person region is extracted from the analysis target image captured by the image pickup unit 3 in S3 by the background subtraction method (S601). Next, the feature amount processing unit 53 extracts a face area from the extracted person area, for example, by Hough transform of an ellipse or by pattern matching using a head model (template) (S602). Next, in order to extract the eye region and the cheek region, the feature amount processing unit 53 extracts an edge from the extracted image of the face region with an edge filter to generate an edge image, and the generated edge image is used. Divide it into four parts vertically and horizontally, and create a pair of horizontally long left and right elliptical shapes located at the center position in the up and down direction or slightly above this center position, for example, by cheek transformation of the ellipse, or by eye model ( By pattern matching using the template), a pair of left and right eye regions are extracted, and a lower constant region is extracted as a cheek region with respect to the extracted eye region (S603). The extracted image of the cheek region is used as the cheek portion in the image to be analyzed. Next, the feature amount processing unit 53 divides at least one of the extracted left and right eye regions into a white eye region and a black eye region based on the pixel values, and an image of the white eye region (white eye image, white eye) in the analysis target image. The portion) and the image of the black eye region (black eye image, black eye portion) in the analysis target image are extracted (S604). Next, the feature amount processing unit 53 obtains each analysis-time feature amount from the white eye portion, the black eye portion, and the cheek portion (S605). More specifically, the feature amount processing unit 53 obtains the red component in the extracted white eye portion by, for example, averaging each red component of each pixel in the white eye portion, and obtains the blue component in the extracted white eye portion, for example, the white eye portion. It is obtained by averaging each blue component of each pixel in the portion, and the green component in the extracted white eye portion is obtained by, for example, averaging each green component of each pixel in the white eye portion. As a result, the color of the white eye portion (red component, blue component, green component) is determined as the first feature amount for the white eye portion, and the red component and the blue component for the white eye portion are determined as the second feature amount for the white eye portion. Similarly, the feature amount processing unit 53 obtains the red component in the extracted black eye portion by, for example, averaging each red component of each pixel in the black eye portion, and obtains the blue component in the extracted black eye portion, for example, the black eye portion. The green component in the extracted black eye portion is obtained by averaging each blue component of each pixel in, for example, and the brightness in the black eye portion is determined based on these by averaging each green component of each pixel in the black eye portion. demand. As a result, the color of the black eye portion (red component, blue component, green component) is obtained as the first feature amount for the black eye portion, and the lightness of the black eye portion is obtained as the second feature amount for the black eye portion. Similarly, the feature amount processing unit 53 obtains the red component in the extracted cheek portion by, for example, averaging each red component of each pixel in the cheek portion, and obtains the blue component in the extracted cheek portion, for example, the cheek portion. The green component in the extracted cheek portion is obtained by averaging each blue component of each pixel in, for example, the green component in each cheek portion is obtained by averaging, and the brightness in the cheek portion is determined based on these. demand. As a result, the color of the cheek portion (red component, blue component, green component) is determined as the first feature amount for the cheek portion, and the brightness of the cheek portion is determined as the second feature amount for the cheek portion. When both the left and right eye regions are used, each red component, each blue component, each green component, and each brightness are obtained in each of the left and right eye regions, and the red component, the blue component, and the green are obtained. The average of each of the components and the lightness is obtained, and each average value may be the final red component, blue component, green component, and lightness values. Next, in order to correct the color shifts in the red component, the blue component, the green component, and the brightness, the feature amount processing unit 53 changes the color of the color correction region of the analysis target image captured by the image pickup unit 3 in the processing S3. The correction value of each component is obtained based on the color of the obtained color correction area and the reference color stored in the reference color storage unit 66. Then, the feature amount processing unit 53 includes the red component, the blue component and the green component in the obtained white eye portion, the red component, the blue component, the green component and the lightness in the obtained black eye portion, and the obtained cheek eye portion. The red component, blue component, green component and lightness are each corrected with each correction value, and the corrected white eye color, red component and green component, black eye color and lightness, and cheeks are used as feature quantities at the time of each analysis. Find the color and lightness of the part. As a result, for example, the color of the white eye portion, the red component and the green component, the color and the brightness of the black eye portion, as the feature amount at the time of each analysis, in which the color shift caused by the change of the illumination light in the illumination unit 2 due to aged deterioration or the like is corrected, are corrected. In addition, the color and brightness of the cheek portion are required. In the above description, the brightness itself has been corrected, but the brightness after the color shift correction may be obtained by using the red component, the blue component, and the green component after the color shift correction.

図5に戻って、このような処理S6の実行後に、身体状態分析装置Dは、制御処理部5の分析部54によって、処理S5において使用者判定部52で判定された使用者識別情報の使用者における、基準特徴量記憶部62に記憶された判定基準特徴量と、処理S6において特徴量処理部53で求めた分析時特徴量とに基づいて、身体状態を分析する分析処理を実行する(S7)。 Returning to FIG. 5, after the execution of such processing S6, the physical condition analysis device D uses the user identification information determined by the analysis unit 54 of the control processing unit 5 by the user determination unit 52 in the processing S5. An analysis process for analyzing the physical condition is executed based on the determination reference feature amount stored in the reference feature amount storage unit 62 and the feature amount at the time of analysis obtained by the feature amount processing unit 53 in the processing S6. S7).

本実施形態では、白目部分の色、黒目部分の色および頬部分の色に基づいて所定の病気の可能性を分析するので、一例では、前記黒目部分の色について、図9において、分析部54は、まず、前記処理S605で求めた第1分析時特徴量(第1特徴量の分析時特徴量)としての黒目部分の色(赤成分、青成分、緑成分)が第2正常範囲内であるか否かを判定する(S710)。この判定の結果、黒目部分の色が第2正常範囲内である場合(Yes)には、分析部54は、異常無しと判定し(S713)、身体状態分析装置Dは、制御処理部5によって、次に、処理S8を実行する。一方、前記判定の結果、黒目部分の色が第2正常範囲内ではない場合(No)には、分析部54は、次に、処理S711を実行する。 In the present embodiment, the possibility of a predetermined disease is analyzed based on the color of the white eye portion, the color of the black eye portion, and the color of the cheek portion. Therefore, in one example, the color of the black eye portion is analyzed in FIG. First, the color (red component, blue component, green component) of the black eye portion as the first analysis feature amount (the analysis feature amount of the first feature amount) obtained in the process S605 is within the second normal range. It is determined whether or not there is (S710). As a result of this determination, when the color of the black eye portion is within the second normal range (Yes), the analysis unit 54 determines that there is no abnormality (S713), and the physical condition analysis device D is determined by the control processing unit 5. Next, the process S8 is executed. On the other hand, as a result of the determination, when the color of the black eye portion is not within the second normal range (No), the analysis unit 54 then executes the process S711.

この処理S711では、分析部54は、前記処理S605で求めた第2分析時特徴量(第2特徴量の分析時特徴量)としての黒目部分における色の明度が高いか否かが判定される。より具体的には、前記処理S502で前記照合画像に一致すると判定された使用者識別情報(登録画像)をベース情報テーブルTBの使用者識別情報フィールド621に登録するレコードにおける、判定基準特徴量フィールド622に登録されている白内障、翼状片用の判定基準特徴量が、記憶部6から読み出されて取得され、前記処理S605で求めた第2分析時特徴量としての黒目部分の色における明度から、この取得した白内障、翼状片用の判定基準特徴量を減算した第3減算結果が、前記処理S505で取得した第3判定閾値以上のプラス値であるか否かが判定される。この判定の結果、明度が高くない、すなわち、前記第3減算結果が前記第3判定閾値以上のプラス値ではない場合(No)には、分析部54は、白内障、翼状片のうちの少なくともいずれかの可能性の点で、異常無しと判定し、次に、処理S712を実行する。一方、前記判定の結果、明度が高い、すなわち、前記第3減算結果が前記第3判定閾値以上のプラス値である場合(Yes)には、白内障、翼状片のうちの少なくともいずれかの可能性が有ると判定し(S715)、身体状態分析装置Dは、制御処理部5によって、次に、処理S8を実行する。 In this process S711, the analysis unit 54 determines whether or not the color brightness in the black eye portion as the second feature amount at the time of analysis (feature amount at the time of analysis of the second feature amount) obtained in the process S605 is high. .. More specifically, the determination reference feature amount field in the record in which the user identification information (registered image) determined to match the collated image in the process S502 is registered in the user identification information field 621 of the base information table TB. The determination reference feature amount for cataracts and pterygium registered in 622 is read from the storage unit 6 and acquired, and is obtained from the brightness in the color of the black eye portion as the feature amount at the time of the second analysis obtained in the process S605. It is determined whether or not the acquired third subtraction result obtained by subtracting the determination reference feature amount for the pterygium and the pterygium is a positive value equal to or higher than the third determination threshold acquired in the process S505. As a result of this determination, when the brightness is not high, that is, when the third subtraction result is not a positive value equal to or higher than the third determination threshold value (No), the analysis unit 54 determines at least one of cataract and pterygium. In terms of the possibility, it is determined that there is no abnormality, and then the process S712 is executed. On the other hand, when the result of the determination is high brightness, that is, when the result of the third subtraction is a positive value equal to or higher than the third determination threshold value (Yes), there is a possibility of at least one of cataract and pterygium. (S715), the physical condition analysis device D then executes the process S8 by the control process unit 5.

この処理S712では、分析部54は、前記処理S605で求めた第2分析時特徴量(第2特徴量の分析時特徴量)としての黒目部分における色の明度が低いか否かが判定される。より具体的には、前記処理S502で前記照合画像に一致すると判定された使用者識別情報(登録画像)をベース情報テーブルTBの使用者識別情報フィールド621に登録するレコードにおける、判定基準特徴量フィールド622に登録されている網膜出血等用の判定基準特徴量が、記憶部6から読み出されて取得され、前記処理S605で求めた第2分析時特徴量としての黒目部分の色における明度から、この取得した網膜出血等用の判定基準特徴量を減算した第4減算結果が、前記処理S505で取得した第4判定閾値以上のマイナス値であるか否かが判定される。この判定の結果、明度が低くない、すなわち、前記第4減算結果が前記第4判定閾値以上のマイナス値ではない場合(No)には、分析部54は、網膜出血、網膜色素変性症、網膜脈絡膜萎縮、網膜脈絡膜炎、視神経萎縮および視神経炎のうちの少なくともいずれかの可能性の点で、異常無しと判定し(S713)、身体状態分析装置Dは、制御処理部5によって、次に、処理S8を実行する。一方、前記判定の結果、明度が低い、すなわち、前記第4減算結果が前記第4判定閾値以上のマイナス値である場合(Yes)には、分析部54は、網膜出血、網膜色素変性症、網膜脈絡膜萎縮、網膜脈絡膜炎、視神経萎縮および視神経炎のうちの少なくともいずれかの可能性が有ると判定し(S714)、身体状態分析装置Dは、制御処理部5によって、次に、処理S8を実行する。 In this process S712, the analysis unit 54 determines whether or not the lightness of the color in the black eye portion as the second feature amount at the time of analysis (feature amount at the time of analysis of the second feature amount) obtained in the process S605 is low. .. More specifically, the determination reference feature amount field in the record in which the user identification information (registered image) determined to match the collation image in the process S502 is registered in the user identification information field 621 of the base information table TB. The criterion feature amount for retinal hemorrhage, etc. registered in 622 is read from the storage unit 6 and acquired, and is obtained from the brightness in the color of the black eye portion as the feature amount at the time of the second analysis obtained in the process S605. It is determined whether or not the fourth subtraction result obtained by subtracting the acquired determination reference feature amount for retinal hemorrhage or the like is a negative value equal to or higher than the fourth determination threshold value acquired in the process S505. As a result of this determination, when the brightness is not low, that is, when the fourth subtraction result is not a negative value equal to or higher than the fourth determination threshold (No), the analysis unit 54 determines retinal hemorrhage, retinitis pigmentosa, and retina. It was determined that there was no abnormality in at least one of choroidal atrophy, retinal choroiditis, optic nerve atrophy, and optic neuritis (S713), and the physical condition analyzer D was then determined by the control processing unit 5 to be next. Process S8 is executed. On the other hand, when the result of the determination is low, that is, when the result of the fourth subtraction is a negative value equal to or higher than the fourth determination threshold (Yes), the analysis unit 54 determines that retinal hemorrhage, retinitis pigmentosa, and the like. It is determined that there is a possibility of at least one of retinal choroidal atrophy, retinal choroiditis, optic nerve atrophy and optic neuritis (S714), and the physical condition analyzer D is then subjected to processing S8 by the control processing unit 5. Run.

そして、一例では、前記白目部分の色について、図10において、分析部54は、まず、前記処理S605で求めた第1分析時特徴量(第1特徴量の分析時特徴量)としての白目部分の色(赤成分、青成分、緑成分)が第1正常範囲内であるか否かを判定する(S720)。この判定の結果、白目部分の色が第1正常範囲内である場合(Yes)には、分析部54は、異常無しと判定し(S723)、身体状態分析装置Dは、制御処理部5によって、次に、処理S8を実行する。一方、前記判定の結果、白目部分の色が第1正常範囲内ではない場合(No)には、分析部54は、次に、処理S721を実行する。 Then, in one example, regarding the color of the white eye portion, in FIG. 10, the analysis unit 54 first first analyzes the white eye portion as the first analysis feature amount (analysis feature amount of the first feature amount) obtained in the process S605. It is determined whether or not the color (red component, blue component, green component) of is within the first normal range (S720). As a result of this determination, when the color of the white eye portion is within the first normal range (Yes), the analysis unit 54 determines that there is no abnormality (S723), and the physical condition analysis device D is determined by the control processing unit 5. Next, the process S8 is executed. On the other hand, as a result of the determination, when the color of the white eye portion is not within the first normal range (No), the analysis unit 54 then executes the process S721.

この処理S721では、分析部54は、前記処理S605で求めた第2分析時特徴量(第2特徴量の分析時特徴量)としての白目部分の色における青成分が低いか否かが判定される。より具体的には、前記処理S502で前記照合画像に一致すると判定された使用者識別情報(登録画像)をベース情報テーブルTBの使用者識別情報フィールド621に登録するレコードにおける、判定基準特徴量フィールド622に登録されている黄疸用の判定基準特徴量を記憶部6から読み出して取得し、前記処理S605で求めた第2分析時特徴量としての白目部分の色における青成分から、この取得した黄疸用の判定基準特徴量を減算した第1減算結果が、前記処理S505で取得した第1判定閾値以上のマイナス値であるか否かが判定される(S721)。この判定の結果、青成分が低くない、すなわち、前記第1減算結果が前記第1判定閾値以上のマイナス値ではない場合(No)には、分析部54は、黄疸の可能性の点で、異常無しと判定し、次に、処理S722を実行する。一方、前記判定の結果、青成分が低い、すなわち、前記第1減算結果が前記第1判定閾値以上のマイナス値である場合(Yes)には、分析部54は、黄疸の可能性が有ると判定し(S725)、身体状態分析装置Dは、制御処理部5によって、次に、処理S8を実行する。 In this process S721, the analysis unit 54 determines whether or not the blue component in the color of the white eye portion as the second feature amount at the time of analysis (feature amount at the time of analysis of the second feature amount) obtained in the process S605 is low. To. More specifically, the determination reference feature amount field in the record in which the user identification information (registered image) determined to match the collated image in the process S502 is registered in the user identification information field 621 of the base information table TB. The determination reference feature amount for jaundice registered in 622 is read from the storage unit 6 and acquired, and the acquired jaundice is obtained from the blue component in the color of the white eye portion as the feature amount at the time of the second analysis obtained in the process S605. It is determined whether or not the first subtraction result obtained by subtracting the determination reference feature amount for use is a negative value equal to or greater than the first determination threshold value acquired in the process S505 (S721). As a result of this determination, when the blue component is not low, that is, when the first subtraction result is not a negative value equal to or higher than the first determination threshold value (No), the analysis unit 54 determines the possibility of jaundice. It is determined that there is no abnormality, and then the process S722 is executed. On the other hand, when the blue component is low as a result of the determination, that is, when the first subtraction result is a negative value equal to or higher than the first determination threshold value (Yes), the analysis unit 54 considers that there is a possibility of jaundice. After making a determination (S725), the physical condition analyzer D then executes the process S8 by the control process unit 5.

前記処理S722では、分析部54は、前記処理S605で求めた第2分析時特徴量(第2特徴量の分析時特徴量)としての白目部分の色における赤成分が高いか否かが判定される。より具体的には、前記処理S502で前記照合画像に一致すると判定された使用者識別情報(登録画像)をベース情報テーブルTBの使用者識別情報フィールド621に登録するレコードにおける、判定基準特徴量フィールド622に登録されている結膜炎用の判定基準特徴量を記憶部6から読み出して取得し、前記処理S605で求めた第2分析時特徴量としての白目部分の色における赤成分から、この取得した結膜炎用の判定基準特徴量を減算した第2減算結果が、前記処理S505で取得した第2判定閾値以上のプラス値であるか否かが判定される。この判定の結果、赤成分が高くない、すなわち、前記第2減算結果が前記第2判定閾値以上のプラス値ではない場合(No)には、分析部54は、結膜炎の可能性の点で、異常無しと判定し(S723)、身体状態分析装置Dは、制御処理部5によって、次に、処理S8を実行する。一方、前記判定の結果、赤成分が高い、すなわち、前記第2減算結果が前記第2判定閾値以上のプラス値である場合(Yes)には、分析部54は、結膜炎の可能性が有ると判定し(S724)、身体状態分析装置Dは、制御処理部5によって、次に、処理S8を実行する。 In the process S722, the analysis unit 54 determines whether or not the red component in the color of the white eye portion as the second feature amount at the time of analysis (feature amount at the time of analysis of the second feature amount) obtained in the process S605 is high. To. More specifically, the determination reference feature amount field in the record in which the user identification information (registered image) determined to match the collated image in the process S502 is registered in the user identification information field 621 of the base information table TB. The determination reference feature amount for conjunctivitis registered in 622 is read from the storage unit 6 and acquired, and the acquired conjunctivitis is obtained from the red component in the color of the white of the eye portion as the feature amount at the time of the second analysis obtained in the process S605. It is determined whether or not the second subtraction result obtained by subtracting the determination reference feature amount for is a positive value equal to or higher than the second determination threshold value acquired in the process S505. As a result of this determination, when the red component is not high, that is, when the second subtraction result is not a positive value equal to or higher than the second determination threshold value (No), the analysis unit 54 determines the possibility of conjunctivitis. It is determined that there is no abnormality (S723), and the physical condition analysis device D then executes the process S8 by the control process unit 5. On the other hand, when the red component is high as a result of the determination, that is, when the second subtraction result is a positive value equal to or higher than the second determination threshold value (Yes), the analysis unit 54 indicates that there is a possibility of conjunctivitis. After making a determination (S724), the physical condition analyzer D then executes the process S8 by the control process unit 5.

さらに、一例では、前記頬部分の色について、図11において、分析部54は、まず、前記処理S605で求めた第1分析時特徴量(第1特徴量の分析時特徴量)としての頬部分の色(赤成分、青成分、緑成分)が第3正常範囲内であるか否かを判定する(S730)。この判定の結果、頬部分の色が第3正常範囲内である場合(Yes)には、分析部54は、異常無しと判定し(S732)、身体状態分析装置Dは、制御処理部5によって、次に、処理S8を実行する。一方、前記判定の結果、頬部分の色が第3正常範囲内ではない場合(No)には、分析部54は、次に、処理S731を実行する。 Further, in one example, regarding the color of the cheek portion, in FIG. 11, the analysis unit 54 first first analyzes the cheek portion as the first analysis feature amount (analysis feature amount of the first feature amount) obtained in the process S605. It is determined whether or not the color (red component, blue component, green component) of is within the third normal range (S730). As a result of this determination, when the color of the cheek portion is within the third normal range (Yes), the analysis unit 54 determines that there is no abnormality (S732), and the physical condition analysis device D is determined by the control processing unit 5. Next, the process S8 is executed. On the other hand, as a result of the determination, when the color of the cheek portion is not within the third normal range (No), the analysis unit 54 then executes the process S731.

この処理S731では、分析部54は、前記処理S605で求めた第2分析時特徴量(第2特徴量の分析時特徴量)としての頬部分の色における明度が低いか否かが判定される。より具体的には、前記処理S502で前記照合画像に一致すると判定された使用者識別情報(登録画像)をベース情報テーブルTBの使用者識別情報フィールド621に登録するレコードにおける、判定基準特徴量フィールド622に登録されている腎臓病用の判定基準特徴量を記憶部6から読み出して取得し、前記処理S605で求めた第2分析時特徴量としての頬部分の色における明度から、この取得した黄疸用の判定基準特徴量を減算した第5減算結果が、前記処理S505で取得した第5判定閾値以上のマイナス値であるか否かが判定される。この判定の結果、明度が低くない、すなわち、前記第5減算結果が前記第5判定閾値以上のマイナス値ではない場合(No)には、分析部54は、腎臓病の可能性の点で、異常無しと判定し、次に、処理S732を実行する。一方、前記判定の結果、明度が低い、すなわち、前記第5減算結果が前記第5判定閾値以上のマイナス値である場合(Yes)には、分析部54は、腎臓病の可能性が有ると判定し(S733)、身体状態分析装置Dは、制御処理部5によって、次に、処理S8を実行する。 In this process S731, the analysis unit 54 determines whether or not the brightness of the color of the cheek portion as the second feature amount at the time of analysis (feature amount at the time of analysis of the second feature amount) obtained in the process S605 is low. .. More specifically, the determination reference feature amount field in the record in which the user identification information (registered image) determined to match the collated image in the process S502 is registered in the user identification information field 621 of the base information table TB. The determination standard feature amount for kidney disease registered in 622 was read from the storage unit 6 and acquired, and the acquired yellow tint was obtained from the brightness in the color of the cheek portion as the feature amount at the time of the second analysis obtained in the process S605. It is determined whether or not the fifth subtraction result obtained by subtracting the determination reference feature amount for is a negative value equal to or higher than the fifth determination threshold value acquired in the process S505. As a result of this determination, when the brightness is not low, that is, when the fifth subtraction result is not a negative value equal to or higher than the fifth determination threshold value (No), the analysis unit 54 determines that there is a possibility of kidney disease. It is determined that there is no abnormality, and then the process S732 is executed. On the other hand, when the brightness is low as a result of the determination, that is, when the fifth subtraction result is a negative value equal to or higher than the fifth determination threshold value (Yes), the analysis unit 54 indicates that there is a possibility of kidney disease. After making a determination (S733), the physical condition analyzer D then executes the process S8 by the control process unit 5.

図5に戻って、処理S8では、身体状態分析装置Dは、制御処理部5によって、前記処理S7で何らかの病気の可能性があると判定されたか否かを判定する。本実施形態では、制御処理部5は、白内障および翼状片のうちの少なくともいずれかの可能性、網膜出血、網膜色素変性症、網膜脈絡膜萎縮、網膜脈絡膜炎、視神経萎縮および視神経炎のうちの少なくともいずれかの可能性、黄疸の可能性、結膜炎の可能性、ならびに、腎臓病の可能性、のうちの少なくともいずれかが可能性有りと判定されたか否かを判定する。この判定の結果、白内障および翼状片のうちの少なくともいずれかの可能性、網膜出血、網膜色素変性症、網膜脈絡膜萎縮、網膜脈絡膜炎、視神経萎縮および視神経炎のうちの少なくともいずれかの可能性、黄疸の可能性、結膜炎の可能性、ならびに、腎臓病の可能性の全てが無いと判定されている場合(No)には、身体状態分析装置Dは、本処理を終了し、一方、前記判定の結果、白内障および翼状片のうちの少なくともいずれかの可能性、網膜出血、網膜色素変性症、網膜脈絡膜萎縮、網膜脈絡膜炎、視神経萎縮および視神経炎のうちの少なくともいずれかの可能性、黄疸の可能性、結膜炎の可能性、ならびに、腎臓病の可能性、のうちの少なくともいずれか1つが可能性有りと判定されている場合(Yes)には、身体状態分析装置Dは、制御処理部5によって、分析結果の処理を実行し(S9)、本処理を終了する。 Returning to FIG. 5, in the process S8, the physical condition analyzer D determines whether or not the control process unit 5 has determined that the process S7 may have some kind of illness. In this embodiment, the control processing unit 5 has at least one of the possibility of cataracts and winglets, retinal hemorrhage, retinitis pigmentosa, retinal choroidal atrophy, retinal chorioretinitis, optic nerve atrophy and optic neuritis. Determine if at least one of any of the following, retinal, chorioretinitis, and kidney disease is determined to be possible. As a result of this determination, at least one of cataracts and winglets, retinal hemorrhage, retinitis pigmentosa, retinal chorioretinitis, retinal chorioretinitis, optic neuritis and optic neuritis, If it is determined that there is no possibility of cataract, possibility of chorioretinitis, and possibility of kidney disease (No), the physical condition analyzer D ends this process, while the above determination. As a result, at least one of cataracts and winglets, retinal hemorrhage, retinitis pigmentosa, retinal chorioretinitis, retinal chorioretinitis, optic neuritis and at least one of optic neuritis, jaundice If at least one of the possibility, the possibility of chorioretinitis, and the possibility of kidney disease is determined to be possible (Yes), the physical condition analyzer D is the control processing unit 5. (S9), the processing of the analysis result is executed, and the present processing is terminated.

この分析結果の処理S9では、身体状態分析装置Dは、制御処理部5によって、分析結果等を記憶し、必要に応じた分析結果の表示を実行する。より具体的には、図12において、制御処理部5は、分析結果等を記憶部6に記憶する(S901)。より詳しくは、制御処理部5は、前記処理S502で前記照合画像に一致すると判定された使用者識別情報(登録画像)をベース情報テーブルTBの使用者識別情報フィールド621に登録するレコードにおける、過去身体状態情報フィールド623に分析結果を追加して登録する。これによって今般の分析結果が記憶部6に記憶(記録)される。 In the analysis result processing S9, the physical condition analysis device D stores the analysis result and the like by the control processing unit 5, and displays the analysis result as necessary. More specifically, in FIG. 12, the control processing unit 5 stores the analysis result and the like in the storage unit 6 (S901). More specifically, in the past, the control processing unit 5 registers the user identification information (registered image) determined to match the collation image in the process S502 in the user identification information field 621 of the base information table TB. The analysis result is added and registered in the physical condition information field 623. As a result, the analysis result of this time is stored (recorded) in the storage unit 6.

次に、制御処理部5は、前記処理S554の判定結果に基づいて、処理S7における分析結果に含まれる病名全てが治療中の病名か否かを判定する。この判定の結果、病名全てが治療中である場合(Yes)には、制御処理部5は、処理を終了する。一方、病名全てが治療中ではない場合(No)には、制御処理部5は、分析結果を表示部4に表示し、処理を終了する。ここで、表示部4には、好ましくは、分析結果から、治療中の病名を除いた残余の分析結果が表示されて良いが、分析結果の全てが表示部4に表示されても良い。このように表示部4は、前記分析部で分析された身体状態の分析結果を外部に出力する出力部の一例に相当する。なお、必要に応じて、処理S7の分析結果は、通信IF部7から外部の機器へ出力されても良い。この場合、通信IF部7は、前記分析部で分析された身体状態の分析結果を外部に出力する出力部の他の一例に相当する。 Next, the control processing unit 5 determines whether or not all the disease names included in the analysis result in the processing S7 are the disease names under treatment based on the determination result of the processing S554. As a result of this determination, if all the disease names are being treated (Yes), the control processing unit 5 ends the processing. On the other hand, when not all the disease names are being treated (No), the control processing unit 5 displays the analysis result on the display unit 4 and ends the processing. Here, preferably, the display unit 4 may display the analysis result of the remainder excluding the name of the disease being treated from the analysis result, but the display unit 4 may display all of the analysis results. As described above, the display unit 4 corresponds to an example of an output unit that outputs the analysis result of the physical condition analyzed by the analysis unit to the outside. If necessary, the analysis result of the process S7 may be output from the communication IF unit 7 to an external device. In this case, the communication IF unit 7 corresponds to another example of an output unit that outputs the analysis result of the physical condition analyzed by the analysis unit to the outside.

以上説明したように、本実施形態における身体状態分析装置Dおよびこれに実装された身体状態測定方法は、ミラー1に設けられた撮像部3で、ミラー1の前方を撮像することによって分析対象画像を生成し、この分析対象画像に基づいて、識別情報記憶部61に記憶された使用者識別情報の使用者Obか否かを判定し、この判定の結果、識別情報記憶部61に記憶された使用者識別情報の使用者Obであると判定された場合に、この判定された使用者識別情報の使用者Obにおける、判定基準特徴量と、前記分析対象画像に基づいて求められた分析時特徴量とに基づいて、身体状態を分析し、その分析結果を外部に出力する。したがって、上記身体状態分析装置Dおよび身体状態分析方法は、ミラー1に設けられた撮像部3で、ミラー1の前方を撮像することによって分析対象画像を生成するので、例えば、洗顔、歯磨き、メイクアップ、ヘアセット、コンタクトレンズの取付け、その取外し等の日常生活における行動の中でミラー1を見る自然な動作の際に意識することなく、身体状態を分析でき、その分析結果の出力を参照することで、前記自然な動作の際に、日々の身体状態をチェックできる。そして、上記身体状態分析装置Dおよび身体状態分析方法は、その身体状態の分析の際に、識別情報記憶部61に記憶された使用者識別情報の使用者Obか否かを判定し、この判定された使用者識別情報の使用者Obにおける、判定基準特徴量と分析時特徴量とに基づいて、身体状態を分析するので、当該身体状態分析装置Dおよび身体状態分析方法が複数の使用者によって使用される場合でも、当該使用者Obの判定基準特徴量で身体状態を分析するから、より適正に身体状態を分析できる。 As described above, the physical condition analysis device D and the physical condition measurement method mounted on the physical condition analysis device D in the present embodiment have an image pickup unit 3 provided on the mirror 1 to capture an image in front of the mirror 1 to analyze an image. Was generated, and based on this analysis target image, it was determined whether or not the user identification information stored in the identification information storage unit 61 was a user Ob, and as a result of this determination, it was stored in the identification information storage unit 61. When it is determined that the user identification information is the user Ob, the determination reference feature amount in the user Ob of the determined user identification information and the analysis-time feature obtained based on the analysis target image. The physical condition is analyzed based on the amount and the analysis result is output to the outside. Therefore, in the physical condition analysis device D and the physical condition analysis method, the image pickup unit 3 provided in the mirror 1 generates an analysis target image by imaging the front of the mirror 1, and therefore, for example, face washing, tooth brushing, and makeup. You can analyze your physical condition without being aware of the natural movement of looking at the mirror 1 in your daily activities such as up, hair setting, attaching and detaching contact lenses, and refer to the output of the analysis results. This makes it possible to check the daily physical condition during the natural movement. Then, the physical condition analysis device D and the physical condition analysis method determine whether or not the user identification information stored in the identification information storage unit 61 is the user Ob when analyzing the physical condition, and this determination is made. Since the physical condition is analyzed based on the judgment standard feature amount and the feature amount at the time of analysis in the user Ob of the user identification information, the physical condition analyzer D and the physical condition analysis method are performed by a plurality of users. Even when it is used, the physical condition is analyzed by the criterion feature amount of the user Ob, so that the physical condition can be analyzed more appropriately.

上記身体状態分析装置Dおよび身体状態分析方法は、識別情報記憶部61に記憶されている使用者識別情報を、撮像部3で撮像した分析対象画像に基づいて更新して識別情報記憶部61に記憶するので、使用者Obの容貌が変化しても、より適切に使用者Obを判定できる。したがって、当該使用者Obの判定基準特徴量で身体状態が分析されるから、上記身体状態分析装置および身体状態分析方法は、より適正に身体状態を分析できる。 In the physical condition analysis device D and the physical condition analysis method, the user identification information stored in the identification information storage unit 61 is updated in the identification information storage unit 61 based on the analysis target image captured by the image pickup unit 3. Since it is memorized, even if the appearance of the user Ob changes, the user Ob can be determined more appropriately. Therefore, since the physical condition is analyzed by the determination reference feature amount of the user Ob, the physical condition analyzer and the physical condition analysis method can analyze the physical condition more appropriately.

上記身体状態分析装置Dおよび身体状態分析方法は、使用者における、身体状態の分析に用いる判定閾値を記憶し、この使用者の判定閾値でその身体状態を分析する。したがって、上記身体状態分析装置Dおよび身体状態分析方法は、使用者個々人に応じて判定閾値をカスタマイズでき、より適正に身体状態を分析できる。 The physical condition analysis device D and the physical condition analysis method store a determination threshold value used for analysis of the physical condition in the user, and analyze the physical condition with the determination threshold value of the user. Therefore, the physical condition analysis device D and the physical condition analysis method can customize the determination threshold value according to each user, and can analyze the physical condition more appropriately.

上記身体状態分析装置Dおよび身体状態分析方法は、使用者判定部52で判定された使用者識別情報の使用者における過去身体状態情報に基づいて、正常範囲を調整する。したがって、上記身体状態分析装置Dおよび身体状態分析方法は、使用者個々人の過去身体状態情報を考慮することで、より適正に使用者が正常範囲内であるか否かを判定できる。 The physical condition analysis device D and the physical condition analysis method adjust the normal range based on the past physical condition information of the user of the user identification information determined by the user determination unit 52. Therefore, the physical condition analysis device D and the physical condition analysis method can more appropriately determine whether or not the user is within the normal range by considering the past physical condition information of each user.

上記身体状態分析装置Dおよび身体状態分析方法は、使用者が正常範囲内である否かを判定した上で、前記正常範囲内ではない場合に、身体状態を分析する。したがって、上記身体状態分析装置および身体状態分析方法は、正常範囲内である場合に、身体状態を分析する処理をスキップでき、一方、2段階で解析するので、より適正に身体状態を分析できる。 The physical condition analysis device D and the physical condition analysis method determine whether or not the user is within the normal range, and then analyze the physical condition when the user is not within the normal range. Therefore, the physical condition analysis device and the physical condition analysis method can skip the process of analyzing the physical condition when it is within the normal range, while the analysis is performed in two steps, so that the physical condition can be analyzed more appropriately.

なお、上述の実施形態では、前記所定の特徴量は、白目部分の色や黒目部分の色や頬部分の色であったが、これに限定されるものではなく、病理診断に用いられる他の諸量であって良い。例えば、上述に代え、あるいは、上述に加えて、前記第1特徴量が頬部分の色である場合において、前記第2特徴量は、黄疸の可能性を好適に分析できることから、頬部分の色における青成分(色相の青成分)であり、肝硬変の可能性を好適に分析できることから、頬部分の色における明度であっても良い。頬部分の色における青成分において、第2分析時特徴量(第2特徴量の分析時特徴量)から判定基準特徴量を減算した第6減算結果が所定の第6判定閾値以上のマイナス値である場合に、黄疸の可能性が有ると判定される。頬部分の色における明度において、第2分析時特徴量から判定基準特徴量を減算した第7減算結果が所定の第7判定閾値以上のマイナス値である場合に、肝硬変の可能性が有ると判定される。これら第6および第7判定閾値は、上述の第1ないし第5判定閾値と同様に、肌色の違いに応じた複数の設定値が複数のサンプルから適宜にそれぞれ設定される。この黄疸の可能性や、肝硬変の可能性を分析する場合においても、第1ないし第3正常範囲と同様な正常範囲(第4正常範囲)が設けられても良い。さらに、この第4正常範囲は、過去身体状態情報に基づくだけでなく、例えば色黒や色白等に応じて調整されても良い。または、これら上述に代え、あるいは、これら上述に加えて、骨粗鬆症の可能性を好適に分析できることから、前記特徴量は、目の高さ位置であっても良い。目の高さ位置において、分析時特徴量から判定基準特徴量を減算した第8減算結果が所定の第8判定閾値以上のマイナス値である場合に、骨粗鬆症の可能性が有ると判定される。第8判定閾値は、その設定値が複数のサンプルから適宜に設定され、例えば1cmや2cmや3cm等の数センチに設定される。 In the above-described embodiment, the predetermined feature amount is the color of the white eye portion, the color of the black eye portion, and the color of the cheek portion, but the present invention is not limited to this, and other features used for pathological diagnosis are not limited to this. It may be various quantities. For example, instead of or in addition to the above, when the first feature amount is the color of the cheek portion, the second feature amount can suitably analyze the possibility of jaundice, and thus the color of the cheek portion. It is a blue component (blue component of hue) in the above, and since the possibility of liver cirrhosis can be suitably analyzed, it may be the lightness in the color of the cheek portion. In the blue component of the color of the cheek portion, the sixth subtraction result obtained by subtracting the judgment reference feature amount from the second analysis feature amount (the second feature amount at the time of analysis) is a negative value equal to or higher than the predetermined sixth judgment threshold. In some cases, it is determined that there is a possibility of jaundice. In the lightness of the color of the cheek part, it is judged that there is a possibility of liver cirrhosis when the 7th subtraction result of subtracting the judgment reference feature amount from the feature amount at the time of the 2nd analysis is a negative value equal to or more than the predetermined 7th judgment threshold value. Will be done. As for the sixth and seventh determination threshold values, a plurality of setting values according to the difference in skin color are appropriately set from the plurality of samples, as in the case of the first to fifth determination threshold values described above. Also in the case of analyzing the possibility of jaundice and the possibility of liver cirrhosis, a normal range similar to the first to third normal ranges (fourth normal range) may be provided. Further, this fourth normal range may be adjusted not only based on past physical condition information but also according to, for example, fair-skinned or fair-skinned. Alternatively, the feature amount may be at eye level because the possibility of osteoporosis can be suitably analyzed in place of or in addition to these above. At the eye level position, when the 8th subtraction result obtained by subtracting the judgment reference feature amount from the feature amount at the time of analysis is a negative value equal to or higher than the predetermined 8th judgment threshold value, it is determined that there is a possibility of osteoporosis. The set value of the eighth determination threshold value is appropriately set from a plurality of samples, and is set to several centimeters such as 1 cm, 2 cm, and 3 cm.

また、上述の実施形態において、身体状態分析装置Dは、図1に破線で示すように、撮像部3で撮像した複数の分析対象画像から複数の前記特徴量を求め、この求めた前記複数の特徴量の平均値を前記判定基準特徴量として求め、この求めた前記判定基準特徴量を基準特徴量記憶部62に記憶する判定基準特徴量生成部57を、制御処理部5に機能的にさらに備えても良い。例えば、判定基準特徴量生成部57は、上述の処理S505を実行する前に、または、上述の処理S505を実行した後に、処理S3において撮像部3で撮像した分析対象画像から前記特徴量を求め、この求めた前記特徴量と、使用者判定部52で判定された使用者識別情報の使用者Obにおける、基準特徴量記憶部62に記憶された判定基準特徴量との平均値を求め、この求めた平均値で基準特徴量記憶部62に記憶されていた判定基準特徴量を更新し記憶する。これによれば、使用者個々人の日々の変化に応じて判定基準特徴量が微調整され、より適正に身体状態が分析できる。また、前記準備期間中における判定基準特徴量の生成を、この判定基準特徴量生成部57が実施しても良い。 Further, in the above-described embodiment, as shown by the broken line in FIG. 1, the physical condition analyzer D obtains a plurality of the feature quantities from the plurality of analysis target images captured by the image pickup unit 3, and the obtained plurality of the features are obtained. The determination reference feature amount generation unit 57, which obtains the average value of the feature amounts as the determination reference feature amount and stores the determined determination reference feature amount in the reference feature amount storage unit 62, is functionally further added to the control processing unit 5. You may prepare. For example, the determination reference feature amount generation unit 57 obtains the feature amount from the analysis target image captured by the image pickup unit 3 in the process S3 before or after the above-mentioned process S505 is executed. , The average value of the obtained feature amount and the determination reference feature amount stored in the reference feature amount storage unit 62 in the user Ob of the user identification information determined by the user determination unit 52 is obtained, and this The determination reference feature amount stored in the reference feature amount storage unit 62 is updated and stored with the obtained average value. According to this, the judgment standard feature amount is finely adjusted according to the daily change of each user, and the physical condition can be analyzed more appropriately. Further, the determination reference feature amount generation unit 57 may generate the determination reference feature amount during the preparation period.

また、上述の実施形態において、身体状態分析装置Dに端末装置PCを通信可能に接続しておき、処理S502の判定の結果、前記照合画像に一致する使用者識別情報(登録画像)が存在しない場合(No)に、身体状態分析装置Dは、新規に使用者を登録する処理を、処理S503の実行前に、実施しても良い。この新規に使用者を登録する処理では、まず、身体状態分析装置Dは、制御処理部5によって、新規登録するか否かのメッセージを端末装置PCに表示させ、返信を待機する。端末装置PCの返信が新規登録しないを意味する場合には、制御処理部5は、次に、処理S503を実行し、一方、端末装置PCの返信が新規登録するを意味する場合には、制御処理部5は、処理S3において撮像部3で撮像して取得した分析対象画像に基づいて使用者識別情報(照合画像)を生成し、使用者名、基本属性情報および過去身体状態情報の入力を促すメッセージを端末装置PCに表示させ、返信を待機する。この返信を受信すると、制御処理部5は、ベース情報テーブルTBに、新たなレコードを生成し、この新たに生成したレコードにおける使用者名フィールド611、基本属性情報フィールド612、使用者識別情報フィールド621および過去身体状態情報フィールド623それぞれに、使用者名、基本属性情報、使用者識別情報(照合画像)および過去身体状態情報それぞれを登録する。制御処理部5は、この基本属性情報に応じた第5判定閾値を前記新たに生成された判定閾値フィールド624に登録する。なお、過去身体状態情報は、上述と同様に、電子カルテを管理するサーバ装置SVから、使用者名を検索キーに検索され、ダウンロードされ、過去身体状態情報フィールド623に登録されても良い。そして、判定基準特徴量を生成する所定の準備期間が開始され、制御処理部5は、次に、処理S503を実行する。そして、前記所定の準備期間が経過すると、制御処理部5は、この準備期間中に求められた複数の前記所定の特徴量の平均値を判定基準特徴量として求め、これを、前記使用者識別情報を使用者識別情報フィールド621に登録するレコード、あるいは、前記使用者名を使用者名フィールド611に登録するレコードにおける判定基準特徴量フィールド622に登録する。このように新規に使用者を登録する処理が実行される。 Further, in the above-described embodiment, the terminal device PC is communicably connected to the physical condition analysis device D, and as a result of the determination of the process S502, there is no user identification information (registered image) that matches the collation image. In the case (No), the physical condition analyzer D may perform the process of newly registering the user before the execution of the process S503. In the process of newly registering a user, first, the physical condition analysis device D causes the control processing unit 5 to display a message as to whether or not to newly register the user on the terminal device PC, and waits for a reply. When the reply of the terminal device PC means that the reply is not newly registered, the control processing unit 5 then executes the process S503, while when the reply of the terminal device PC means that the reply is newly registered, the control processing unit 5 executes the process S503. The processing unit 5 generates user identification information (collation image) based on the analysis target image acquired by the imaging unit 3 in the processing S3, and inputs the user name, basic attribute information, and past physical condition information. Display the prompting message on the terminal device PC and wait for a reply. Upon receiving this reply, the control processing unit 5 generates a new record in the base information table TB, and the user name field 611, the basic attribute information field 612, and the user identification information field 621 in the newly generated record. And the user name, the basic attribute information, the user identification information (collation image), and the past physical condition information are registered in each of the past physical condition information fields 623. The control processing unit 5 registers the fifth determination threshold value corresponding to the basic attribute information in the newly generated determination threshold value field 624. The past physical condition information may be searched for by the user name as a search key from the server device SV that manages the electronic medical record, downloaded, and registered in the past physical condition information field 623, as described above. Then, a predetermined preparation period for generating the determination reference feature amount is started, and the control processing unit 5 then executes the processing S503. Then, when the predetermined preparation period elapses, the control processing unit 5 obtains the average value of the plurality of the predetermined feature amounts obtained during the preparation period as the determination reference feature amount, and determines this as the user identification. The information is registered in the determination standard feature amount field 622 in the record in which the information is registered in the user identification information field 621 or the record in which the user name is registered in the user name field 611. In this way, the process of registering a new user is executed.

本発明を表現するために、上述において図面を参照しながら実施形態を通して本発明を適切且つ十分に説明したが、当業者であれば上述の実施形態を変更および/または改良することは容易に為し得ることであると認識すべきである。したがって、当業者が実施する変更形態または改良形態が、請求の範囲に記載された請求項の権利範囲を離脱するレベルのものでない限り、当該変更形態または当該改良形態は、当該請求項の権利範囲に包括されると解釈される。 In order to express the present invention, the present invention has been appropriately and sufficiently described through the embodiments with reference to the drawings described above, but those skilled in the art can easily change and / or improve the above-described embodiments. It should be recognized that it is possible. Therefore, unless the modified or improved form implemented by a person skilled in the art is at a level that deviates from the scope of rights of the claims stated in the claims, the modified form or the improved form is the scope of rights of the claims. It is interpreted to be included in.

D 身体状態分析装置
1 ミラー
2(2-1、2-2) 照明部
3 撮像部
4 表示部
5 制御処理部
6 記憶部
7 通信インターフェース部(通信IF部)
51 制御部
52 使用者判定部
53 特徴量処理部
54 分析部
55 識別情報更新部
56 正常範囲調整部
57 判定基準特徴量生成部
61 識別情報記憶部
62 基準特徴量記憶部
63 過去身体状態情報記憶部
64 閾値記憶部
65 正常範囲記憶部
66 基準色記憶部
D Physical condition analyzer 1 Mirror 2 (2-1, 2-2) Lighting unit 3 Imaging unit 4 Display unit 5 Control processing unit 6 Storage unit 7 Communication interface unit (communication IF unit)
51 Control unit 52 User judgment unit 53 Feature amount processing unit 54 Analysis unit 55 Identification information update unit 56 Normal range adjustment unit 57 Judgment standard feature amount generation unit 61 Identification information storage unit 62 Reference feature amount storage unit 63 Past physical condition information storage Unit 64 Threshold storage unit 65 Normal range storage unit 66 Reference color storage unit

Claims (6)

ミラーと、
前記ミラーの前方を撮像して画像を分析対象画像として生成する撮像部と、
使用者を特定し識別するための使用者識別情報を記憶する識別情報記憶部と、
前記撮像部で撮像した分析対象画像に基づいて前記識別情報記憶部に記憶された使用者識別情報の使用者か否かを判定する使用者判定部と、
前記使用者における、病理診断に用いる所定の特徴量であって身体状態を分析する際の判定基準となる前記特徴量を判定基準特徴量として記憶する基準特徴量記憶部と、
前記撮像部で撮像した分析対象画像から前記特徴量を分析時特徴量として求める特徴量処理部と、
前記使用者判定部で前記識別情報記憶部に記憶された使用者識別情報の使用者であると判定された場合に、前記使用者判定部で判定された使用者識別情報の使用者における、前記基準特徴量記憶部に記憶された前記判定基準特徴量と、前記特徴量処理部で求めた前記分析時特徴量とに基づいて、身体状態を分析する分析部と、
前記分析部で分析された身体状態の分析結果を外部に出力する出力部とを備え、
前記使用者識別情報は、前記使用者の顔を写し込んだ顔画像であり、
前記使用者判定部は、顔認証技術によって、前記撮像部で撮像した分析対象画像に基づいて前記識別情報記憶部に記憶された使用者識別情報の使用者か否かを判定し、
前記使用者判定部で前記識別情報記憶部に記憶された使用者識別情報の使用者であると判定された場合に、前記使用者判定部で判定された前記使用者識別情報の使用者における、前記識別情報記憶部に記憶されている使用者識別情報を、前記撮像部で撮像した分析対象画像に基づいて更新して前記識別情報記憶部に記憶する識別情報更新部をさらに備える、
身体状態分析装置。
With a mirror
An image pickup unit that images the front of the mirror and generates an image as an image to be analyzed.
An identification information storage unit that stores user identification information for identifying and identifying users,
A user determination unit that determines whether or not the user identification information stored in the identification information storage unit is a user based on the analysis target image captured by the imaging unit.
A reference feature amount storage unit that stores the feature amount, which is a predetermined feature amount used for pathological diagnosis in the user and is a judgment standard when analyzing a physical condition, as a judgment reference feature amount.
A feature amount processing unit that obtains the feature amount as a feature amount at the time of analysis from an analysis target image captured by the image pickup unit, and a feature amount processing unit.
When the user determination unit determines that the user is the user of the user identification information stored in the identification information storage unit, the user of the user identification information determined by the user determination unit may use the user identification information. An analysis unit that analyzes a physical condition based on the determination reference feature amount stored in the reference feature amount storage unit and the analysis-time feature amount obtained by the feature amount processing unit.
It is equipped with an output unit that outputs the analysis result of the physical condition analyzed by the analysis unit to the outside.
The user identification information is a face image in which the face of the user is imprinted.
The user determination unit determines whether or not the user is a user of the user identification information stored in the identification information storage unit based on the analysis target image captured by the image pickup unit by the face recognition technique.
When the user determination unit determines that the user is the user of the user identification information stored in the identification information storage unit, the user of the user identification information determined by the user determination unit The user identification information stored in the identification information storage unit is further provided with an identification information update unit that updates the user identification information stored in the identification information storage unit based on the analysis target image captured by the imaging unit and stores it in the identification information storage unit.
Physical condition analyzer.
ミラーと、
前記ミラーの前方を撮像して画像を分析対象画像として生成する撮像部と、
使用者を特定し識別するための使用者識別情報を記憶する識別情報記憶部と、
前記撮像部で撮像した分析対象画像に基づいて前記識別情報記憶部に記憶された使用者識別情報の使用者か否かを判定する使用者判定部と、
前記使用者における、病理診断に用いる所定の特徴量であって身体状態を分析する際の判定基準となる前記特徴量を判定基準特徴量として記憶する基準特徴量記憶部と、
前記撮像部で撮像した分析対象画像から前記特徴量を分析時特徴量として求める特徴量処理部と、
前記使用者判定部で前記識別情報記憶部に記憶された使用者識別情報の使用者であると判定された場合に、前記使用者判定部で判定された使用者識別情報の使用者における、前記基準特徴量記憶部に記憶された前記判定基準特徴量と、前記特徴量処理部で求めた前記分析時特徴量とに基づいて、身体状態を分析する分析部と、
前記分析部で分析された身体状態の分析結果を外部に出力する出力部とを備え、
前記使用者における、身体状態の分析に用いる判定閾値を記憶する閾値記憶部をさらに備え、
前記分析部は、前記基準特徴量記憶部に記憶された前記判定基準特徴量と、前記特徴量処理部で求めた分析時特徴量との差を求め、この求めた差と、前記使用者判定部で判定された使用者識別情報の使用者における、前記閾値記憶部に記憶された判定閾値と、を比較することによって、身体状態を分析する、
身体状態分析装置。
With a mirror
An image pickup unit that images the front of the mirror and generates an image as an image to be analyzed.
An identification information storage unit that stores user identification information for identifying and identifying users,
A user determination unit that determines whether or not the user identification information stored in the identification information storage unit is a user based on the analysis target image captured by the imaging unit.
A reference feature amount storage unit that stores the feature amount, which is a predetermined feature amount used for pathological diagnosis in the user and is a judgment standard when analyzing a physical condition, as a judgment reference feature amount.
A feature amount processing unit that obtains the feature amount as a feature amount at the time of analysis from an analysis target image captured by the image pickup unit, and a feature amount processing unit.
When the user determination unit determines that the user is the user of the user identification information stored in the identification information storage unit, the user of the user identification information determined by the user determination unit may use the user identification information. An analysis unit that analyzes a physical condition based on the determination reference feature amount stored in the reference feature amount storage unit and the analysis-time feature amount obtained by the feature amount processing unit.
It is equipped with an output unit that outputs the analysis result of the physical condition analyzed by the analysis unit to the outside.
Further, a threshold value storage unit for storing a determination threshold value used for analysis of the physical condition of the user is provided.
The analysis unit obtains a difference between the determination reference feature amount stored in the reference feature amount storage unit and the feature amount at the time of analysis obtained by the feature amount processing unit, and the obtained difference and the user determination. The physical condition of the user of the user identification information determined by the unit is analyzed by comparing with the determination threshold stored in the threshold storage unit.
Physical condition analyzer.
前記分析部は、前記特徴量処理部で求めた前記分析時特徴量が所定の正常範囲内であるか否かを判定することによって、前記身体状態が正常であるか否かを判定し、
前記使用者における、カルテの内容を表す電子カルテ情報、および、前記使用者における、健康診断の結果を表す健康診断結果情報のうちの少なくとも一方を過去身体状態情報として記憶する過去身体状態情報記憶部と、
前記使用者判定部で判定された使用者識別情報の使用者における、前記過去身体状態情報記憶部に記憶された過去身体状態情報に基づいて、前記正常範囲を調整する正常範囲調整部とをさらに備える、
請求項1または請求項2に記載の身体状態分析装置。
The analysis unit determines whether or not the physical condition is normal by determining whether or not the feature amount at the time of analysis obtained by the feature amount processing unit is within a predetermined normal range.
Past physical condition information storage unit that stores at least one of the electronic medical record information representing the contents of the medical record in the user and the health diagnosis result information representing the result of the health diagnosis in the user as past physical condition information. When,
Further, a normal range adjusting unit that adjusts the normal range based on the past physical condition information stored in the past physical condition information storage unit in the user of the user identification information determined by the user determination unit. Prepare, prepare
The physical condition analyzer according to claim 1 or 2.
前記特徴量は、第1特徴量と、前記第1特徴量の成分である第2特徴量とを備え、
前記特徴量処理部は、前記第1および第2特徴量それぞれを第1および第2分析時特徴量それぞれとして求め、
前記分析部は、前記特徴量処理部で求めた前記第1分析時特徴量が所定の正常範囲内であるか否かを判定することによって、前記身体状態が正常であるか否かを判定し、
前記分析部は、前記正常範囲内ではないと判定した場合に、前記基準特徴量記憶部に記憶された前記判定基準特徴量と、前記特徴量処理部で求めた第2分析時特徴量との差を求め、この求めた差と、前記使用者判定部で判定された使用者識別情報の使用者における、前記閾値記憶部に記憶された判定閾値と、を比較することによって、身体状態を分析する、
請求項2を引用する請求項3に記載の身体状態分析装置。
The feature amount includes a first feature amount and a second feature amount which is a component of the first feature amount.
The feature amount processing unit obtains the first and second feature amounts as the feature amounts at the time of the first and second analysis, respectively.
The analysis unit determines whether or not the physical condition is normal by determining whether or not the feature amount at the time of the first analysis obtained by the feature amount processing unit is within a predetermined normal range. ,
When the analysis unit determines that it is not within the normal range, the determination reference feature amount stored in the reference feature amount storage unit and the feature amount at the time of the second analysis obtained by the feature amount processing unit The physical condition is analyzed by obtaining a difference and comparing the obtained difference with the judgment threshold stored in the threshold storage unit in the user of the user identification information determined by the user determination unit. do,
The physical condition analyzer according to claim 3, wherein claim 2 is cited .
コンピュータに、
撮像された分析対象画像に基づいて、使用者を特定し識別するための使用者識別情報を記憶する識別情報記憶部に記憶された前記使用者識別情報の使用者か否かを判定する使用者判定工程と、
前記析対象画像から、病理診断に用いる所定の特徴量を分析時特徴量として求める特徴量処理工程と、
前記使用者判定工程で前記識別情報記憶部に記憶された使用者識別情報の使用者であると判定された場合に、前記使用者判定工程で判定された使用者識別情報の使用者における、身体状態を分析する際の判定基準となる前記特徴量を判定基準特徴量として記憶する基準特徴量記憶部に記憶された前記判定基準特徴量と、前記特徴量処理工程で求めた前記分析時特徴量とに基づいて、身体状態を分析する分析工程と、
前記分析工程で分析された身体状態の分析結果を外部に出力する出力工程とを実行させるための身体状態分析プログラムであって、
前記使用者識別情報は、前記使用者の顔を写し込んだ顔画像であり、
前記使用者判定工程は、顔認証技術によって、前記析対象画像に基づいて前記識別情報記憶部に記憶された使用者識別情報の使用者か否かを判定し、
前記使用者判定工程で前記識別情報記憶部に記憶された使用者識別情報の使用者であると判定された場合に、前記使用者判定工程で判定された前記使用者識別情報の使用者における、前記識別情報記憶部に記憶されている使用者識別情報を、前記析対象画像に基づいて更新して前記識別情報記憶部に記憶する識別情報更新工程をさらに備える、
身体状態分析プログラム。
On the computer
A user who determines whether or not the user is the user of the user identification information stored in the identification information storage unit that stores the user identification information for identifying and identifying the user based on the captured image to be analyzed. Judgment process and
A feature amount processing step of obtaining a predetermined feature amount used for pathological diagnosis as a feature amount at the time of analysis from the analysis target image, and
When it is determined in the user determination step that the user is the user of the user identification information stored in the identification information storage unit, the body of the user of the user identification information determined in the user determination step. The reference feature amount stored in the reference feature amount storage unit that stores the feature amount as the judgment standard when analyzing the state as the judgment reference feature amount, and the feature amount at the time of analysis obtained in the feature amount processing step. Based on the analysis process that analyzes the physical condition,
It is a physical condition analysis program for executing an output step of outputting the analysis result of the physical condition analyzed in the analysis step to the outside.
The user identification information is a face image in which the face of the user is imprinted.
The user determination step determines whether or not the user is the user of the user identification information stored in the identification information storage unit based on the analysis target image by the face recognition technique.
When it is determined in the user determination step that the user is the user of the user identification information stored in the identification information storage unit, the user of the user identification information determined in the user determination step Further comprising an identification information updating step of updating the user identification information stored in the identification information storage unit based on the analysis target image and storing the user identification information in the identification information storage unit.
Physical condition analysis program.
コンピュータに、
撮像された分析対象画像に基づいて、使用者を特定し識別するための使用者識別情報を記憶する識別情報記憶部に記憶された前記使用者識別情報の使用者か否かを判定する使用者判定工程と、
前記析対象画像から、病理診断に用いる所定の特徴量を分析時特徴量として求める特徴量処理工程と、
前記使用者判定工程で前記識別情報記憶部に記憶された使用者識別情報の使用者であると判定された場合に、前記使用者判定工程で判定された使用者識別情報の使用者における、身体状態を分析する際の判定基準となる前記特徴量を判定基準特徴量として記憶する基準特徴量記憶部に記憶された前記判定基準特徴量と、前記特徴量処理工程で求めた前記分析時特徴量とに基づいて、身体状態を分析する分析工程と、
前記分析工程で分析された身体状態の分析結果を外部に出力する出力工程とを実行させるための身体状態分析プログラムであって、
前記分析工程は、前記基準特徴量記憶部に記憶された前記判定基準特徴量と、前記特徴量処理工程で求めた分析時特徴量との差を求め、この求めた差と、前記使用者判定工程で判定された使用者識別情報の使用者における、閾値記憶部に記憶された身体状態の分析に用いる判定閾値と、を比較することによって、身体状態を分析する、
身体状態分析プログラム。
On the computer
A user who determines whether or not the user is the user of the user identification information stored in the identification information storage unit that stores the user identification information for identifying and identifying the user based on the captured image to be analyzed. Judgment process and
A feature amount processing step of obtaining a predetermined feature amount used for pathological diagnosis as a feature amount at the time of analysis from the analysis target image, and
When it is determined in the user determination step that the user is the user of the user identification information stored in the identification information storage unit, the body of the user of the user identification information determined in the user determination step. The reference feature amount stored in the reference feature amount storage unit that stores the feature amount as the judgment standard when analyzing the state as the judgment reference feature amount, and the feature amount at the time of analysis obtained in the feature amount processing step. Based on the analysis process that analyzes the physical condition,
It is a physical condition analysis program for executing an output step of outputting the analysis result of the physical condition analyzed in the analysis step to the outside.
In the analysis step, the difference between the determination reference feature amount stored in the reference feature amount storage unit and the feature amount at the time of analysis obtained in the feature amount processing step is obtained, and the obtained difference and the user determination are obtained. The physical condition is analyzed by comparing with the determination threshold used for the analysis of the physical condition stored in the threshold storage unit in the user of the user identification information determined in the process.
Physical condition analysis program.
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