JP7440056B2

JP7440056B2 - 情報処理システム、情報処理方法、およびプログラム

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Publication number: JP7440056B2
Application number: JP2019212895A
Authority: JP
Inventors: 雅之沼尾; 拓人森; 政親大嶋
Original assignee: THE UNIVERSITY OF ELECTRO-COMUNICATINS
Current assignee: THE UNIVERSITY OF ELECTRO-COMUNICATINS
Priority date: 2019-11-26
Filing date: 2019-11-26
Publication date: 2024-02-28
Anticipated expiration: 2039-11-26
Also published as: JP2021086247A

Description

本開示は、情報処理システム、情報処理方法、およびプログラムに関し、特に、行動認識のための多様なイベントを高速かつ効率的に検出することができるようにした情報処理システム、情報処理方法、およびプログラムに関する。

近年、RFID（Radio Frequency Identifier）タグを利用して、例えば、いわゆるスマートハウスに住んでいる居住者の行動を認識することが試みられている。具体的には、多種で複数のセンサを連携させた高密度のセンサネットの環境（いわゆる、DENSE SENSING環境）において、居住者や、家電、家具、食器などに多数のRFIDタグを装着させ、RFIDリーダが、それらのRFIDタグと通信することで、居住者の転倒や、椅子への着席、ドアの開閉などの行動を認識する。このような行動認識を行うためには、多様なイベントを高速かつ効率的に検出することが必要となる。

例えば、特許文献１には、複数のRFIDタグと、複数のRFIDタグからの電波を受信するRFIDリーダを用いて、複数のRFIDタグのうち移動しているRFIDタグを識別する識別方法が開示されている。

国際公開第2013/008886号

ところで、従来の行動認識では、RFIDリーダは、RFIDタグからRFIDタグコードを読み取ると、そのRFIDタグを製造している製造業者のサーバにアクセスしてRFIDタグの属性を取得し、その属性からイベントの発生を検出する手法が用いられていた。しかしながら、このような手法では、多様なイベントを高速かつ効率的に検出することは困難であった。

本開示は、このような状況に鑑みてなされたものであり、行動認識のための多様なイベントを高速かつ効率的に検出することができるようにするものである。また、本開示によれば、上述と同時に、RFIDライタを用いてタグにタグコードを書き込むことで、システムの構成を変更することなく、容易に新しいイベントを定義することができる。

本開示の第１の側面の情報処理システムは、受信信号強度の時系列データから特定種類の変化を抽出するためのアルゴリズムを特定するアルゴリズム特定情報が少なくとも書き込まれたタグコードが埋め込まれたタグと、前記タグとの間で電波を用いた無線通信を行い、前記タグコードを取得するとともに、前記タグからから送信されてくる電波を受信した際の信号の強度を表す前記受信信号強度を測定するアンテナと、前記アンテナから出力される前記タグごとの前記タグコードおよび前記受信信号強度に基づいて情報処理を行う情報処理装置とを備え、前記情報処理装置は、前記タグコードの前記アルゴリズム特定情報により特定される前記アルゴリズムのコードをデータベースから検索する検索部と、その検索された前記アルゴリズムのコードを、前回の前記受信信号強度および今回の前記受信信号強度を入力として実行することによって前記特定種類の変化が抽出された場合に、その特定種類の変化に対応するイベントの発生を検出するアルゴリズムコード実行部とを有する。

本開示の第１の側面の情報処理方法またはプログラムは、情報処理システムが、受信信号強度の時系列データから特定種類の変化を抽出するためのアルゴリズムを特定するアルゴリズム特定情報が少なくとも書き込まれたタグコードが埋め込まれたタグと、前記タグとの間で電波を用いた無線通信を行い、前記タグコードを取得するとともに、前記タグからから送信されてくる電波を受信した際の信号の強度を表す前記受信信号強度を測定するアンテナと、前記アンテナから出力される前記タグごとの前記タグコードおよび前記受信信号強度に基づいて情報処理を行う情報処理装置とを備える情報処理システムが、前記タグコードの前記アルゴリズム特定情報により特定される前記アルゴリズムのコードをデータベースから検索することと、その検索された前記アルゴリズムのコードを、前回の前記受信信号強度および今回の前記受信信号強度を入力として実行することによって前記特定種類の変化が抽出された場合に、その特定種類の変化に対応するイベントの発生を検出することとを含む。

本開示の第１の側面においては、情報処理システムは、受信信号強度の時系列データから特定種類の変化を抽出するためのアルゴリズムを特定するアルゴリズム特定情報が少なくとも書き込まれたタグコードが埋め込まれたタグと、タグとの間で電波を用いた無線通信を行い、タグコードを取得するとともに、タグからから送信されてくる電波を受信した際の信号の強度を表す受信信号強度を測定するアンテナと、アンテナから出力されるタグごとのタグコードおよび受信信号強度に基づいて情報処理を行う情報処理装置とを備える。そして、タグコードのアルゴリズム特定情報により特定されるアルゴリズムのコードがデータベースから検索され、その検索されたアルゴリズムのコードを、前回の受信信号強度および今回の受信信号強度を入力として実行することによって特定種類の変化が抽出された場合に、その特定種類の変化に対応するイベントの発生が検出される。

本開示の一側面によれば、行動認識のための多様なイベントを高速かつ効率的に検出することができる。

なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。

本技術を適用した行動認識システムの一実施の形態の構成例を示す図である。受信信号強度の時系列データの第１の例を示す図である。受信信号強度の時系列データの第２の例を示す図である。 RFIDタグコードの一例を示す図である。 LEHCコードの一例を示す図である。行動認識のためのイベント検出ごとのRFIDタグコードの具体例を説明する図である。 RFIDリーダの構成例を示すブロック図である。行動認識のためのイベント検出処理を説明するフローチャートである。アルゴリズムコード実行処理を説明するフローチャートである。本技術を適用したコンピュータの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。

以下、本技術を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。

＜行動認識システムの構成例＞
図１は、本技術を適用した行動認識システムの一実施の形態の構成例を示す図である。

図１に示すように、行動認識システム１１は、複数のRFIDタグ１２、複数のRFIDアンテナ１３、およびRFIDリーダ１４を備えて構成されている。例えば、行動認識システム１１は、居住者２１が椅子２２に座ったり、居住者２１がドア２３を開閉したりするような様々な行動を認識する。

例えば、図１に示す構成例において、行動認識システム１１では、７つのRFIDタグ１２－１乃至１２－７が用いられている。RFIDタグ１２－１は、居住者２１の肩に取り付けられており、RFIDタグ１２－２は、居住者２１の背中に取り付けられている。RFIDタグ１２－３は、居住者２１が着用するオムツの外部に取り付けられており、RFIDタグ１２－４は、居住者２１が着用するオムツの内部に取り付けられている。RFIDタグ１２－５は、椅子２２の座面に取り付けられており、RFIDタグ１２－６は、椅子２２の背面に取り付けられている。RFIDタグ１２－７は、ドア２３に取り付けられている。なお、以下適宜、RFIDタグ１２－１乃至１２－７を区別する必要がない場合、単にRFIDタグ１２と称する。

また、図１に示す構成例において、行動認識システム１１では、４つのRFIDアンテナ１３－１乃至１３－４が設置されている。RFIDアンテナ１３－１は、天井に設置されており、RFIDアンテナ１３－２乃至１３－４は、それぞれ異なる３方向の壁面に設置されている。なお、以下適宜、RFIDアンテナ１３－１乃至１３－４を区別する必要がない場合、単にRFIDアンテナ１３と称する。

RFIDタグ１２には、それぞれを個別に識別するためのＩＤ（Identification）を含む各種のデータが書き込まれたRFIDタグコード（図４参照）が埋め込まれている。そして、RFIDタグ１２は、RFIDアンテナ１３との間で電波を用いた近距離の無線通信を行うことによって、RFIDタグコードを送信する。

RFIDアンテナ１３は、個々のRFIDタグ１２との間で電波を用いた近距離の無線通信を行い、所定の測定間隔に従って、それぞれのRFIDタグ１２から送信されてくるRFIDタグコードを取得する。このとき、RFIDアンテナ１３は、RFIDタグ１２から送信されてくる電波を受信した際の信号の強度を表す受信信号強度（RSSI：Received Signal Strength Indicator）を測定する。そして、RFIDアンテナ１３は、RFIDタグ１２ごとのRFIDタグコードおよび受信信号強度を、所定の測定間隔で順次、RFIDリーダ１４に供給する。なお、以下適宜、RFIDアンテナ１３からRFIDリーダ１４に供給されるRFIDタグコードおよび受信信号強度を、RFIDデータとも称する。

RFIDリーダ１４は、RFIDアンテナ１３から供給されるRFIDデータを用いて、居住者２１の行動を認識するのに必要な情報処理を実行する。例えば、RFIDリーダ１４は、RFIDタグコードにより識別されるRFIDタグ１２ごとの受信信号強度の時系列データを参照し、その時系列データから特定種類の変化が抽出されると、イベントが発生したことを検出する。そして、RFIDリーダ１４は、イベントの発生を検出したタイミングにおける受信信号強度に基づいて、居住者２１の行動を認識する。なお、RFIDリーダ１４が、RFIDタグ１２にRFIDタグコードを書き込むライタとしての機能を備えていてもよい。

＜イベント検出の検出例＞
ここで、図２および図３を参照して、RFIDリーダ１４によるイベント検出について説明する。

図２には、居住者２１の背中に取り付けられているRFIDタグ１２－２のRFIDタグコードを、RFIDアンテナ１３－１乃至１３－４が取得した際の受信信号強度の時系列データの一例が示されている。例えば、受信信号強度の時系列データは、RFIDタグ１２－２の方向の変化を表している。そして、居住者２１が立っているとき、天井に設置されているRFIDアンテナ１３－１における受信信号強度は、壁面に設置されているRFIDアンテナ１３－２乃至１３－４における受信信号強度よりも低い値を示している。

そして、図２に示す白抜きの矢印の時点において、RFIDアンテナ１３－１における受信信号強度の時系列データが他の受信信号強度の時系列データとクロスするように変化すると、RFIDリーダ１４は、このような時系列データの変化を抽出し、イベントが発生したことを検出する。例えば、RFIDリーダ１４は、RFIDアンテナ１３－１乃至１３－４からRFIDデータが供給されるたびに、今回の受信信号強度と前回の受信信号強度との差分値を求め、その差分値に基づいて時系列データの変化を抽出することができる。

さらに、RFIDリーダ１４は、イベントの発生が検出されたタイミングにおいて取得された受信信号強度（以下、時系列データの現在値と称する）の特徴ベクトルに基づいて、居住者２１の行動を認識する。例えば、図２に示す例は、RFIDアンテナ１３－２乃至１３－４により取得される３つの時系列データ（壁面）の現在値のうち、２つの時系列データの現在値よりも、RFIDアンテナ１３－１により取得される時系列データ（天井）の現在値が高いという特徴となっている。従って、RFIDリーダ１４は、このような特徴を示す特徴ベクトルから、例えば、居住者２１が転倒したことを、居住者２１の行動として認識することができる。

図３には、居住者２１が着用するオムツの外部および内部それぞれに取り付けられているRFIDタグ１２－３およびRFIDタグ１２－４のRFIDタグコードの受信信号強度の時系列データの一例が示されている。例えば、受信信号強度は、水分によって低下することが知られており、オムツの内部が濡れていないとき、RFIDタグ１２－３およびRFIDタグ１２－４それぞれの受信信号強度は、同程度の値を示すことになる。

従って、図３に示すように、RFIDタグ１２－３により取得される時系列データ（ｏｕｔ）と、RFIDタグ１２－４により取得される時系列データ（ｉｎ）とが同様に変化している場合には、居住者２１の姿勢変化によって受信信号強度が変化していると認識することができる。一方で、図３において白抜きの矢印で示すように、RFIDタグ１２－３により取得される時系列データ（ｏｕｔ）と、RFIDタグ１２－４により取得される時系列データ（ｉｎ）との差が大きくなるような変化が抽出されると、RFIDリーダ１４は、イベントが発生したことを検出する。

そして、RFIDリーダ１４は、時系列データ（ｏｕｔ）と比較して時系列データ（ｏｉｎ）が大きく低下したという特徴を示す特徴ベクトルに基づいて、例えば、オムツが濡れたことを、居住者２１の行動として認識することができる。即ち、RFIDリーダ１４は、時系列データ（ｏｕｔ）および時系列データ（ｉｎ）の差を比較することによって、例えば、居住者２１の姿勢変化が、オムツ濡れとして誤検出されることを回避することができる。

このように、RFIDリーダ１４は、受信信号強度の時系列データの特定種類の変化を抽出することによって、その特定種類の変化に対応するイベントの発生を検出し、そのタイミングにおける現在値の特徴ベクトルに基づいて、居住者２１の行動を認識することができる。例えば、RFIDリーダ１４は、居住者２１の行動を認識することで、住居者が転倒したことを異常検知として、住居者が寝返りまたは起床したことを変化検知として、図示しない後段の情報処理装置に出力することができる。

ここで、受信信号強度の時系列データの現在値に基づいた行動認識は、どの時点における受信信号強度の時系列データからでも行動認識を行うことができる一方で、全ての受信信号強度の時系列データに対する処理を行う必要がある。これに対し、受信信号強度の時系列データの変化を抽出することに基づいたイベント検出は、定常的な時系列データを破棄することが可能であるため効率的な処理を行うことができる一方で、長期的な変化を見失う可能性も排除できない。

そこで、RFIDリーダ１４は、受信信号強度の時系列データの変化を抽出することに基づいたイベント検出と、受信信号強度の時系列データの現在値に基づいた行動認識とを組み合わせた処理を行うことで、より効率的な処理で行動認識を行うことができる。なお、受信信号強度の時系列データを現在値だけでなく、イベントの発生を検出した時点の前後における一定範囲の受信信号強度の時系列データを用いて行動認識を行うことで、行動の開始時点および終了時点を認識するようにしてもよい。

ところで、行動認識システム１１は、図２に示したように受信信号強度の時系列データがクロスするような変化を抽出したり、図３に示したように、受信信号強度の時系列データの差が大きくなるような変化を抽出したりすることで、イベントの発生を検出する。そこで、行動認識システム１１は、このような時系列データの特定種類の変化を抽出してイベントの発生を検出するため検出アルゴリズムが、個々のRFIDタグ１２のRFIDタグコードに書き込まれている。

＜RFIDタグコードの一例＞
図４および図５を参照して、RFIDタグコードおよびLEHCコードの一例について説明する。

図４には、例えば、９６ビットで構成されたRFIDタグ１２のRFIDタグコードの一例が示されている。

図示するように、RFIDタグコードには、エンコードメソッド、ロジックコード、グループＩＤ、MBIT、およびグループ内シリアルが書き込まれており、エンコードメソッドとロジックコードとの間には、その他の利用で用いられるビット列が配置される。

エンコード方式には、本発明で提案される方式であることを識別する識別コード（LEHC：LOCAL Event Handling CODING）が書き込まれる。

ロジックコードには、イベント検出に用いられる検出アルゴリズムを特定する特定情報（図４に示すLOGIC METHOD）や、検出アルゴリズムにより用いられる補助情報（図４に示すK,KおよびUSE RSSI）が書き込まれる。

グループＩＤには、認識される行動ごとにRFIDタグ１２が分類されるグループを識別するＩＤが書き込まれる。

MBITは、重要タグであるRFIDタグ１２（以下、重要タグ１２ａと称する）であるか、重要タグ１２ａ以外のRFIDタグ１２（以下、参照タグ１２ｂと称する）であるかを示す１ビットの重要タグフラグである。例えば、重要タグ１２ａのMBITには１が書き込まれ、参照タグ１２ｂのMBITには０が書き込まれる。

グループ内シリアルは、グループＩＤにより分類されるグループ内で、個々のRFIDタグ１２に付与されるシリアル番号が書き込まれる。

例えば、エンコードメソッド、ロジックコード、およびグループＩＤは、RFIDタグ１２が分類されるグループごとに共通となる。また、グループＩＤ、MBIT、およびグループ内シリアルは、従来のRFIDタグコードにおけるシリアル番号に対応する。

ロジックメソッドには、イベント検出に用いられる検出アルゴリズムを特定する特定情報が書き込まれる。本実施の形態では、例えば、６種類の検出アルゴリズム（EMERGE，DROP，CROSS，DIVIDE，MERGE，MERGE|DIVIDE）が定義されている。

検出アルゴリズムEMERGEは、複数のRFIDタグ１２が同時に出現したという変化を抽出するアルゴリズムであり、検出アルゴリズムDROPは、複数のRFIDタグ１２が同時に消失したという変化を抽出するアルゴリズムである。検出アルゴリズムCROSSは、複数のRFIDタグ１２の一部が消失したのと同時に他の複数のRFIDタグ１２が出現したという変化を抽出するアルゴリズムである。検出アルゴリズムDIVIDEは、重要タグ１２ａが他のRFIDタグ１２から分離したという変化を抽出するアルゴリズムであり、検出アルゴリズムMERGEは、重要タグ１２ａが他のRFIDタグ１２に一致したという変化を抽出するアルゴリズムである。検出アルゴリズムMERGE|DIVIDEは、重要タグ１２ａが他のRFIDタグ１２から分離したという変化と、重要タグ１２ａが他のRFIDタグ１２に一致したという変化との両方を抽出するアルゴリズムである。

閾値ＫおよびＫ’は、検出アルゴリズムに従ってRFIDタグ１２の相対関係の変化を抽出する際の判定の基準となる閾値が書き込まれる。例えば、同一のグループに分類されるＮ個のRFIDタグ１２のうち、閾値Ｋ以上の個数のRFIDタグ１２が出現または消失すると、その出現または消失に応じた変化が抽出される。または、閾値Ｋ’以上の個数の重要タグ１２ａと、閾値Ｋ以上の他のRFIDタグ１２が出現または消失すると、その出現または消失に応じた変化が抽出される。

RSSI使用フラグには、イベント検出に受信信号強度を使用するか否かを示すフラグ（１：使用する、０：使用しない）が書き込まれる。

図５には、LEHCコードの一例として、RFIDタグ１２の９６ビットのカラム配置と、それぞれのカラムに必要なビット数が示されている。

例えば、エンコードメソッドは８ビットで構成され、その他の利用で３０ビットが用意されており、ロジックメソッドは８ビットで構成される。また、閾値ＫおよびＫ’は１０ビット（それぞれ５ビットずつ）で構成され、RSSI使用フラグは１ビットで構成され、グループＩＤは２３ビットで構成され、MBITは１ビットで構成され、グループ内シリアルは１５ビットで構成される。

そして、上述の図３を参照して説明したようなオムツの用途では、ロジックメソッドとして検出アルゴリズムDIVIDE（00 001 000）が書き込まれ、閾値ＫおよびＫ’には２および１（00010 00001）が書き込まれる。そして、オムツの内部用のRFIDタグ１２のMBITには１が書き込まれ、オムツの外部用のRFIDタグ１２のMBITには０が書き込まれる。また、椅子２２の用途では、座面および背面それぞれ同様に、ロジックメソッドとして検出アルゴリズムDROP（00 000 010）が書き込まれ、閾値ＫおよびＫ’には２および０（00010 00000）が書き込まれ、MBITには０が書き込まれる。なお、図５において同じハッチングが付されているカラムは、ビットが同じであることを表している。

このようなRFIDタグコードが、RFIDライタを用いてRFIDタグ１２に書き込まれる。これにより、行動認識システム１１では、例えば、ロジックコードを書き換えて検出アルゴリズムを変更するだけで、容易に新しいイベントを定義することができる。

ここで、上述した図３に示した受信信号強度の時系列データを参照して、検出アルゴリズムMERGE|DIVIDEについて説明する。

そして、現在値の差分値の絶対値DIFF（Ｔ）と、現在値の１つ前の差分値の絶対値DIFF（Ｔ－１）の差の絶対値を算出し、その閾値と近接を判定する閾値ＴＨ１および分離を判定する閾値ＴＨ２とを比較する。例えば、差分値の絶対値DIFF（Ｔ－１）が閾値ＴＨ１未満で、かつ、差分値の絶対値DIFF（Ｔ）が閾値ＴＨ２より大きい場合には、重要タグ１２ａが他のRFIDタグ１２から分離したという変化（即ち、DIFF（Ｔ－１）＜ＴＨ１かつDIFF（Ｔ）＞ＴＨ２：DIVIDE）を抽出する。一方、差分値の絶対値DIFF（Ｔ－１）が閾値ＴＨ２より大きく、かつ、差分値の絶対値DIFF（Ｔ）が閾値ＴＨ１未満である場合には、重要タグ１２ａが他のRFIDタグ１２に一致したという変化（即ち、DIFF（Ｔ－１）＞ＴＨ２かつDIFF（Ｔ）＜ＴＨ１：MERGE）を抽出する。

図６を参照して、例えば、図１に示したような状況における行動認識のためのイベント検出ごとに、RFIDタグコードの具体例について説明する。

居住者２１の転倒を検知する行動認識のためのイベント検出には、検出アルゴリズムCROSSを使用することが設定される。また、閾値Ｋには２が設定され、閾値Ｋ’には２が設定され、RSSI使用フラグは受信信号強度を使用することが設定される。そして、グループＩＤとして、居住者２１ごとにRFIDタグ１２を分類するＩＤが付与され、グループ内シリアルとして、居住者２１の胸および背中に取り付けられるRFIDタグ１２それぞれにシリアル番号が付与される。

居住者２１のオムツ濡れを検知する行動認識のためのイベント検出には、検出アルゴリズムDIVIDEを使用することが設定される。また、閾値Ｋには２が設定され、閾値Ｋ’には１が設定され、RSSI使用フラグは受信信号強度を使用することが設定される。そして、グループＩＤとして、オムツごとにRFIDタグ１２を分類するＩＤが付与され、グループ内シリアルとして、オムツの内部および外部に取り付けられるRFIDタグ１２それぞれにシリアル番号が付与される。

椅子２２の使用を検知する行動認識のためのイベント検出には、検出アルゴリズムDROPを使用することが設定される。また、閾値Ｋには２が設定され、閾値Ｋ’には０が設定され、RSSI使用フラグは受信信号強度を使用しないことが設定される。そして、グループＩＤとして、椅子２２ごとにRFIDタグ１２を分類するＩＤが付与され、グループ内シリアルとして、椅子２２の座面および背面に取り付けられるRFIDタグ１２それぞれにシリアル番号が付与される。

ドア２３の開閉を検知する行動認識のためのイベント検出には、検出アルゴリズムCROSSを使用することが設定される。また、閾値Ｋには１が設定され、閾値Ｋ’には１が設定され、RSSI使用フラグは受信信号強度を使用しないことが設定される。そして、グループＩＤとして、ドア２３ごとにRFIDタグ１２を分類するＩＤが付与され、グループ内シリアルとして、ドア２３に１枚だけ取り付けられるRFIDタグ１２にシリアル番号が付与される。

以上のように、行動認識システム１１では、RFIDタグ１２に書き込まれるRFIDタグコードに、イベント検出に用いられる検出アルゴリズムを特定する特定情報とともに、検出アルゴリズムにより用いられる補助情報として閾値ＫおよびＫ’並びにRSSI使用フラグが書き込まれる。これにより、RFIDリーダ１４は、行動認識のための多様なイベントを高速かつ効率的に検出することができる。さらに、このようなRFIDタグコードを、RFIDライタを用いてRFIDタグ１２に書き込むことで、行動認識システム１１の構成を変更することなく、容易に新しいイベントを定義することができる。

＜RFIDリーダの構成例＞
図７は、RFIDリーダ１４の構成例を示すブロック図である。

図７に示すように、RFIDリーダ１４は、データ取得部３１、データソート部３２、記憶部３３、グループ処理部３４、および行動認識処理部３５を備えて構成される。また、グループ処理部３４は、アルゴリズム抽出部４１、補助情報抽出部４２、アルゴリズムコードデータベース４３、アルゴリズムコード検索部４４、およびアルゴリズムコード実行部４５を備えて構成される。

データ取得部３１は、RFIDアンテナ１３から出力されるRFIDデータ、即ち、個々のRFIDタグ１２のRFIDタグコードおよび受信信号強度を取得し、データソート部３２に供給する。

データソート部３２は、データ取得部３１から供給されたRFIDデータのグループＩＤを参照し、グループＩＤごとにRFIDデータを分類する。そして、データソート部３２は、グループＩＤごとのRFIDデータをグループ処理部３４に供給するとともに、記憶部３３に記憶させる。

記憶部３３は、グループＩＤごとのRFIDデータを記憶し、グループ処理部３４において処理対象となっているRFIDデータ（以下、今回のRFIDデータとも称する）より時系列として１つ前のRFIDデータ（以下、前回のRFIDデータとも称する）を、グループ処理部３４に供給する。

グループ処理部３４は、グループＩＤにより分類されるグループごとの今回のRFIDデータおよび前回のRFIDデータを用いた処理を行って、グループＩＤごとの検出結果を行動認識処理部３５に供給する。

行動認識処理部３５は、グループ処理部３４からグループＩＤごとの検出結果が出力されたタイミングで、検出結果が出力されたグループに分類されるRFIDタグ１２の受信信号強度の現在値を取得する。そして、行動認識処理部３５は、受信信号強度の現在値の特徴ベクトルに基づき、そのグループのRFIDタグ１２で検知（図６参照）される居住者の行動を認識する行動認識処理を実行する。

アルゴリズム抽出部４１は、処理対象となっているグループに対して設定されているロジックメソッドを、RFIDタグコードのロジックコードから抽出してアルゴリズムコード検索部４４に供給する。即ち、RFIDタグコードのロジックコードには、上述したような６種類の検出アルゴリズムを特定するロジックメソッド（EMERGE，DROP，CROSS，DIVIDE，MERGE，MERGE|DIVIDE）が書き込まれており、アルゴリズム抽出部４１は、ロジックメソッドを抽出することで、それらの内の１種類の検出アルゴリズムを特定する。

補助情報抽出部４２は、処理対象となっているグループに対して設定されているロジックメソッドにおいて使用される補助情報として、閾値ＫおよびＫ’並びにRSSI使用フラグをRFIDタグコードのロジックコードから抽出して、アルゴリズムコード実行部４５に供給する。

アルゴリズムコードデータベース４３には、RFIDリーダ１４においてイベント検出に用いられる検出アルゴリズムのコードが登録されている。

アルゴリズムコード検索部４４は、アルゴリズム抽出部４１から供給されるロジックメソッドに基づいてアルゴリズムコードデータベース４３を検索する。そして、アルゴリズムコード検索部４４は、処理対象となっているグループについてイベント検出に用いられる検出アルゴリズムのコードをアルゴリズムコードデータベース４３から読み出して、アルゴリズムコード実行部４５に供給する。

アルゴリズムコード実行部４５は、補助情報抽出部４２から供給される閾値ＫおよびＫ’並びにRSSI使用フラグを用い、アルゴリズムコード検索部４４から供給される検出アルゴリズムのコードを実行する。また、アルゴリズムコード実行部４５は、記憶部３３から読み出した前回のRFIDデータ、および、データソート部３２から供給される今回のRFIDデータを入力として検出アルゴリズムのコードを実行する。そして、アルゴリズムコード実行部４５は、検出アルゴリズムに応じた変化を抽出した場合、そのような変化を抽出したことを示すイベントの検出結果を、処理対象となっているグループごとに出力する。

例えば、アルゴリズムコード実行部４５は、検出アルゴリズムEMERGEを実行し、前回のRFIDデータおよび今回のRFIDデータから、複数のRFIDタグ１２が同時に出現するような変化を抽出した場合、イベントが発生したことを検出する。そして、アルゴリズムコード実行部４５は、複数のRFIDタグ１２が同時に出現するような変化を抽出したことを示すイベントの検出結果EMERGEを出力する。なお、アルゴリズムコード実行部４５は、このような変化が抽出されなかったとき、検出結果の出力は行わない。同様に、アルゴリズムコード実行部４５は、その他の検出アルゴリズムについても、それぞれの検出アルゴリズムに応じた変化を抽出した場合、その変化があったことを示す検出結果を出力する。

以上のようにRFIDリーダ１４は構成されており、行動認識のためのイベント検出処理をグループごとに行って、イベントの検出結果が出力されたタイミングで、行動認識処理を実行することができる。

＜行動認識のためのイベント検出処理およびアルゴリズムコード実行処理の処理例＞
図８に示すフローチャートを参照して、行動認識のためのイベント検出処理について説明する。

例えば、行動認識システム１１における行動認識が行われている間、所定の測定間隔ごとにイベント検出処理が行われ、ステップＳ１１において、データ取得部３１は、RFIDアンテナ１３から出力されるRFIDデータを取得し、データソート部３２に供給する。

ステップＳ１２において、データソート部３２は、ステップＳ１１でデータ取得部３１から供給されたRFIDデータのグループＩＤを参照し、グループＩＤごとにRFIDデータを分類する。そして、データソート部３２は、グループＩＤごとのRFIDデータをグループ処理部３４に供給する。

ステップＳ１３において、データソート部３２は、ステップＳ１２で分類したグループＩＤごとのRFIDデータを記憶部３３に記憶させる。このとき、記憶部３３に記憶されている前回のグループＩＤごとのRFIDデータが、グループ処理部３４によってロードされる。

ステップＳ１４において、グループ処理部３４は、ステップＳ１２でデータソート部３２により分類された複数のグループのうち、処理対象とするグループのグループＩＤをセットする。例えば、グループ処理部３４は、グループＩＤの番号順に、処理対象とするグループのグループＩＤをセットする。

ステップＳ１５において、グループ処理部３４は、全てのグループＩＤを処理対象としたか否かを判定する。例えば、処理対象となっていないグループが残っている場合、グループ処理部３４は、全てのグループＩＤを処理対象としていないと判定し、この場合、処理はステップＳ１６に進む。

ステップＳ１６において、アルゴリズム抽出部４１は、処理対象となっているグループに対して設定されているロジックメソッドを、RFIDタグコードのロジックコードから抽出してアルゴリズムコード検索部４４に供給する。

ステップＳ１７において、補助情報抽出部４２は、処理対象となっているグループに対して設定されているロジックメソッドにおいて使用される補助情報を、RFIDタグコードのロジックコードから抽出して、アルゴリズムコード実行部４５に供給する。

ステップＳ１８において、アルゴリズムコード検索部４４は、ステップＳ１６でアルゴリズム抽出部４１から供給されるロジックメソッドに基づいて、アルゴリズムコードデータベース４３を検索する。そして、アルゴリズムコード検索部４４は、そのロジックメソッドの検出アルゴリズムのコードをアルゴリズムコードデータベース４３から読み出して、アルゴリズムコード実行部４５に供給する。

ステップＳ１９において、アルゴリズムコード実行部４５は、ステップＳ１７で補助情報抽出部４２から供給される補助情報を用い、前回のRFIDデータおよび今回のRFIDデータを入力として、ステップＳ１８でアルゴリズムコード検索部４４から供給される検出アルゴリズムのコードを実行するアルゴリズムコード実行処理を行う。なお、アルゴリズムコード実行処理については、図９を参照して後述する。

ステップＳ１９の処理後、処理はステップＳ１４に戻って、グループ処理部３４は、まだ処理対象となっていないグループのグループＩＤをセットし、以下、同様の処理が繰り返して行われる。そして、全てのグループを処理対象としてステップＳ１６乃至Ｓ１９の処理が行われると、ステップＳ１５において、全てのグループＩＤを処理対象としたと判定され、処理はステップＳ２０に進む。

ステップＳ２０において、行動認識処理部３５は、ステップＳ１９のアルゴリズムコード実行処理でアルゴリズムコード実行部４５からグループＩＤごとの検出結果が出力されたタイミングで、行動認識処理を実行する。即ち、行動認識処理部３５は、検出結果が出力されたグループに分類されるRFIDタグ１２の受信信号強度の現在値の特徴ベクトルに基づき、そのグループのRFIDタグ１２で検知される居住者の行動を認識する。その後、行動認識のためのイベント検出処理は終了される。

図９に示すフローチャートを参照して、図８のステップＳ１９で行われるアルゴリズムコード実行処理について説明する。

ステップＳ３１において、アルゴリズムコード実行部４５は、図８のステップＳ１８でアルゴリズムコード検索部４４から供給された検出アルゴリズムの種類が、検出アルゴリズムDROP、検出アルゴリズムCROSS、および、その他のいずれであるかを判定する。

ステップＳ３１において、アルゴリズムコード実行部４５が、検出アルゴリズムの種類が検出アルゴリズムDROPであると判定した場合、処理はステップＳ３２に進む。

ステップＳ３２において、アルゴリズムコード実行部４５は、前回のデータグループ（即ち、処理対象のグループＩＤに含まれるRFIDデータのグループ）内に、閾値Ｋ以上の個数のRFIDタグ１２があり、かつ、閾値Ｋ’以上の個数の重要タグ１２ａがあるか否かを判定する。

ステップＳ３２において、アルゴリズムコード実行部４５が、前回のデータグループ内に、閾値Ｋ以上の個数のRFIDタグ１２があり、かつ、閾値Ｋ’以上の個数の重要タグ１２ａがあると判定した場合、処理はステップＳ３３に進む。

ステップＳ３３において、アルゴリズムコード実行部４５は、今回のデータグループ内に、前回あった重要タグ１２ａが全てなくなり、かつ、RFIDタグ１２の個数が閾値Ｋの半分以下であるか否かを判定する。

ステップＳ３３において、アルゴリズムコード実行部４５は、今回のデータグループ内に、前回あった重要タグ１２ａが全てなくなり、かつ、RFIDタグ１２の個数が閾値Ｋの半分以下であると判定した場合、処理はステップＳ３４に進む。

ステップＳ３４において、アルゴリズムコード実行部４５は、検出アルゴリズムDROPに従って、複数のRFIDタグ１２が同時に消失したという変化が抽出されており、その変化があったことを示す検出結果DROPを出力し、その後、処理は終了される。

なお、ステップＳ３２において、アルゴリズムコード実行部４５が、前回のデータグループ内に、閾値Ｋ以上の個数のRFIDタグ１２がない、または、閾値Ｋ’以上の個数の重要タグ１２ａがないと判定した場合、検出結果DROPは出力されずに処理は終了される。同様に、ステップＳ３３において、アルゴリズムコード実行部４５が、今回のデータグループ内に、前回あった重要タグ１２ａが全てなくなっていない、または、RFIDタグ１２の個数が閾値Ｋの半分以下でないと判定した場合、検出結果DROPは出力されずに処理は終了される。

一方、ステップＳ３１において、アルゴリズムコード実行部４５が、検出アルゴリズムの種類が検出アルゴリズムCROSSであると判定した場合、処理はステップＳ３５に進む。

ステップＳ３５において、アルゴリズムコード実行部４５は、今回のデータグループと前回のデータグループとを合わせた中に、閾値Ｋ以上の個数のRFIDタグ１２があり、かつ、閾値Ｋ’以上の個数の重要タグ１２ａがあるか否かを判定する。

ステップＳ３５において、アルゴリズムコード実行部４５が、今回のデータグループと前回のデータグループとを合わせた中に、閾値Ｋ以上の個数のRFIDタグ１２があり、かつ、閾値Ｋ’以上の個数の重要タグ１２ａがあると判定した場合、処理はステップＳ３６に進む。

ステップＳ３６において、アルゴリズムコード実行部４５は、今回のデータグループ内に、前回あった重要タグ１２ａが全てなくなり、かつ、前回なかった重要タグ１２ａが現れているか否かを判定する。

ステップＳ３６において、アルゴリズムコード実行部４５が、今回のデータグループ内に、前回あった重要タグ１２ａが全てなくなり、かつ、前回なかった重要タグ１２ａが現れていると判定した場合、処理はステップＳ３７に進む。

ステップＳ３７において、アルゴリズムコード実行部４５は、検出アルゴリズムCROSSに従って、複数のRFIDタグ１２の一部が消失したのと同時に他の複数のRFIDタグ１２が出現したという変化が抽出されており、その変化があったことを示す検出結果CROSSを出力し、その後、処理は終了される。

なお、ステップＳ３５において、アルゴリズムコード実行部４５が、今回のデータグループと前回のデータグループとを合わせた中に、閾値Ｋ以上の個数のRFIDタグ１２がない、または、閾値Ｋ’以上の個数の重要タグ１２ａがないと判定した場合、検出結果CROSSは出力されずに処理は終了される。同様に、ステップＳ３６において、アルゴリズムコード実行部４５が、今回のデータグループ内に、前回あった重要タグ１２ａが全てなくなっていない、または、前回なかった重要タグ１２ａが現れていないと判定した場合、検出結果CROSSは出力されずに処理は終了される。

一方、ステップＳ３１において、アルゴリズムコード実行部４５が、検出アルゴリズムの種類がその他（即ち、DROPおよびCROSS以外）であると判定した場合、処理はステップＳ３８に進む。

ステップＳ３８において、アルゴリズムコード実行部４５は、今回のデータグループ内に、閾値Ｋ以上の個数のRFIDタグ１２があり、かつ、閾値Ｋ’以上の個数の重要タグ１２ａがあるか否かを判定する。

ステップＳ３８において、アルゴリズムコード実行部４５が、今回のデータグループ内に、閾値Ｋ以上の個数のRFIDタグ１２があり、かつ、閾値Ｋ’以上の個数の重要タグ１２ａがあると判定した場合、処理はステップＳ３９に進む。

ステップＳ３９において、アルゴリズムコード実行部４５は、図８のステップＳ１８でアルゴリズムコード検索部４４から供給された検出アルゴリズムの種類が、検出アルゴリズムEMERGEであり、前回のデータグループ内には今回ある重要タグ１２ａはすべてなくなり、かつ、前回あったRFIDタグ１２の個数が閾値Ｋの半分以下であるか否かを判定する。

ステップＳ３９において、アルゴリズムコード実行部４５が、検出アルゴリズムの種類が検出アルゴリズムEMERGEであり、前回のデータグループ内には今回ある重要タグ１２ａはすべてなくなり、かつ、前回あったRFIDタグ１２の個数が閾値Ｋの半分以下であると判定した場合、処理はステップＳ４０に進む。

ステップＳ４０において、アルゴリズムコード実行部４５は、検出アルゴリズムEMERGEに従って、複数のRFIDタグ１２が同時に出現したという変化が抽出されており、その変化があったことを示す検出結果EMERGEを出力し、その後、処理は終了される。

一方、ステップＳ３９において、アルゴリズムコード実行部４５が、検出アルゴリズムの種類が検出アルゴリズムEMERGEでない、前回のデータグループ内には今回ある重要タグ１２ａはすべてなくなっていない、または、前回あったRFIDタグ１２の個数が閾値Ｋの半分以下でないと判定した場合、処理はステップＳ４１に進む。

ステップＳ４１において、アルゴリズムコード実行部４５は、受信信号強度に基づいて検出結果DIVIDEまたは検出結果MERGEを判定し、その判定に従った一方を出力した後、処理は終了される。

なお、ステップＳ３８において、アルゴリズムコード実行部４５が、今回のデータグループ内に、閾値Ｋ以上の個数のRFIDタグ１２がない、または、閾値Ｋ’以上の個数の重要タグ１２ａがないと判定した場合、いずれの検出結果も出力されずに処理は終了される。

以上のように、RFIDリーダ１４は、行動認識のためのイベント検出処理を行うことによって、検出アルゴリズムに応じた変化を抽出した場合、そのような変化を抽出したことを示すイベントの検出結果を、処理対象となっているグループごとに出力することができる。そして、RFIDリーダ１４は、イベントの検出結果が出力されたタイミングで、処理対象となっているグループのRFIDタグ１２の受信信号強度の現在値の特徴ベクトルに基づいて、居住者の行動を認識することができる。

このように、RFIDリーダ１４は、イベント検出に、受信信号強度の時系列データの変化を用い、行動認識に、受信信号強度の現在値を用いることで、効率的な処理を行うことができるとともに、どの時点においても行動認識を行うことができる。

なお、上述したように、従来、RFIDタグを製造している製造業者のサーバにアクセスしてRFIDタグの属性を取得し、その属性からイベントの発生を検出する手法が用いられていた。これに対し、RFIDリーダ１４は、RFIDタグ１２のRFIDタグコードから読み出したロジックメソッドにより特定される検出アルゴリズムを用いることができ、例えば、サーバなどへの接続やデータベースの検索を行わずにローカルな環境で、行動認識のためのイベント検出を行うことができる。

従って、例えば、１００個以上のRFIDタグ１２、かつ、１０個以上のRFIDアンテナ１３によって行動認識システム１１が構成されているような環境であっても、RFIDリーダ１４は、行動認識のための多様なイベントを高速かつ効率的に検出することができる。

なお、例えば、屋内で発生するイベントの特徴としては、複数のオブジェクトが関わることになるが、局所的なイベントが多数となる。具体的には、オブジェクトの利用（人と道具が近接）や、人の接触（人と人が近接）、ドアの開閉（表と裏面の反転）、オムツ濡れ（外側と内側の差）などが屋内で発生するイベントである。従って、このようなイベントは、例えば、１つのRFIDアンテナ１３または１つのRFIDリーダ１４の範囲内で検出可能である。

ところで、流通タグのように通過経路が決められている場合には必ず読み取りが可能であるのに対し、屋内を自由に動く居住者に取り付けられているRFIDタグ１２が常に読み取られるようにするのは困難であり、１個のRFIDタグ１２による絶対値のセンシングは困難であると想定される。これに対し、行動認識システム１１は、複数のRFIDタグ１２の相対変化を抽出することで、より確実にイベントの発生を検出することができる。また、RFIDリーダ１４は、ローカルな環境でイベントを検出することができ、どこのローカルな環境でも同一に処理を実行することができる。また、RFIDリーダ１４は、受信信号強度の時系列データに対するストリーム処理にも対応することができる。

＜コンピュータの構成例＞
次に、上述した一連の処理（情報処理方法）は、ハードウェアにより行うこともできるし、ソフトウェアにより行うこともできる。一連の処理をソフトウェアによって行う場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、汎用のコンピュータ等にインストールされる。

図１０は、上述した一連の処理を実行するプログラムがインストールされるコンピュータの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。

プログラムは、コンピュータに内蔵されている記録媒体としてのハードディスク１０５やROM１０３に予め記録しておくことができる。

あるいはまた、プログラムは、ドライブ１０９によって駆動されるリムーバブル記録媒体１１１に格納（記録）しておくことができる。このようなリムーバブル記録媒体１１１は、いわゆるパッケージソフトウェアとして提供することができる。ここで、リムーバブル記録媒体１１１としては、例えば、フレキシブルディスク、CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory)，MO(Magneto Optical)ディスク，DVD(Digital Versatile Disc)、磁気ディスク、半導体メモリ等がある。

なお、プログラムは、上述したようなリムーバブル記録媒体１１１からコンピュータにインストールする他、通信網や放送網を介して、コンピュータにダウンロードし、内蔵するハードディスク１０５にインストールすることができる。すなわち、プログラムは、例えば、ダウンロードサイトから、ディジタル衛星放送用の人工衛星を介して、コンピュータに無線で転送したり、LAN(Local Area Network)、インターネットといったネットワークを介して、コンピュータに有線で転送することができる。

コンピュータは、CPU(Central Processing Unit)１０２を内蔵しており、CPU１０２には、バス１０１を介して、入出力インタフェース１１０が接続されている。

CPU１０２は、入出力インタフェース１１０を介して、ユーザによって、入力部１０７が操作等されることにより指令が入力されると、それに従って、ROM(Read Only Memory)１０３に格納されているプログラムを実行する。あるいは、CPU１０２は、ハードディスク１０５に格納されたプログラムを、RAM(Random Access Memory)１０４にロードして実行する。

これにより、CPU１０２は、上述したフローチャートにしたがった処理、あるいは上述したブロック図の構成により行われる処理を行う。そして、CPU１０２は、その処理結果を、必要に応じて、例えば、入出力インタフェース１１０を介して、出力部１０６から出力、あるいは、通信部１０８から送信、さらには、ハードディスク１０５に記録等させる。

なお、入力部１０７は、キーボードや、マウス、マイク等で構成される。また、出力部１０６は、LCD(Liquid Crystal Display)やスピーカ等で構成される。

ここで、本明細書において、コンピュータがプログラムに従って行う処理は、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に行われる必要はない。すなわち、コンピュータがプログラムに従って行う処理は、並列的あるいは個別に実行される処理（例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理）も含む。

また、プログラムは、１のコンピュータ（プロセッサ）により処理されるものであっても良いし、複数のコンピュータによって分散処理されるものであっても良い。さらに、プログラムは、遠方のコンピュータに転送されて実行されるものであっても良い。

さらに、本明細書において、システムとは、複数の構成要素（装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれも、システムである。

また、例えば、１つの装置（または処理部）として説明した構成を分割し、複数の装置（または処理部）として構成するようにしてもよい。逆に、以上において複数の装置（または処理部）として説明した構成をまとめて１つの装置（または処理部）として構成されるようにしてもよい。また、各装置（または各処理部）の構成に上述した以外の構成を付加するようにしてももちろんよい。さらに、システム全体としての構成や動作が実質的に同じであれば、ある装置（または処理部）の構成の一部を他の装置（または他の処理部）の構成に含めるようにしてもよい。

また、例えば、本技術は、１つの機能を、ネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。

また、例えば、上述したプログラムは、任意の装置において実行することができる。その場合、その装置が、必要な機能（機能ブロック等）を有し、必要な情報を得ることができるようにすればよい。

また、例えば、上述のフローチャートで説明した各ステップは、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。さらに、１つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その１つのステップに含まれる複数の処理は、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。換言するに、１つのステップに含まれる複数の処理を、複数のステップの処理として実行することもできる。逆に、複数のステップとして説明した処理を１つのステップとしてまとめて実行することもできる。

なお、コンピュータが実行するプログラムは、プログラムを記述するステップの処理が、本明細書で説明する順序に沿って時系列に実行されるようにしても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで個別に実行されるようにしても良い。つまり、矛盾が生じない限り、各ステップの処理が上述した順序と異なる順序で実行されるようにしてもよい。さらに、このプログラムを記述するステップの処理が、他のプログラムの処理と並列に実行されるようにしても良いし、他のプログラムの処理と組み合わせて実行されるようにしても良い。

なお、本明細書において複数説明した本技術は、矛盾が生じない限り、それぞれ独立に単体で実施することができる。もちろん、任意の複数の本技術を併用して実施することもできる。例えば、いずれかの実施の形態において説明した本技術の一部または全部を、他の実施の形態において説明した本技術の一部または全部と組み合わせて実施することもできる。また、上述した任意の本技術の一部または全部を、上述していない他の技術と併用して実施することもできる。

なお、本実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。また、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、他の効果があってもよい。

１１行動認識システム，１２ RFIDタグ，１３ RFIDアンテナ，１４ RFIDリーダ，３１データ取得部，３２データソート部，３３記憶部，３４グループ処理部，３５行動認識処理部，４１アルゴリズム抽出部，４２補助情報抽出部，４３アルゴリズムコードデータベース，４４アルゴリズムコード検索部，４５アルゴリズムコード実行部

Claims

受信信号強度の時系列データから特定種類の変化を抽出するためのアルゴリズムを特定するアルゴリズム特定情報が少なくとも書き込まれたタグコードが埋め込まれたタグと、
前記タグとの間で電波を用いた無線通信を行い、前記タグコードを取得するとともに、前記タグからから送信されてくる電波を受信した際の信号の強度を表す前記受信信号強度を測定するアンテナと、
前記アンテナから出力される前記タグごとの前記タグコードおよび前記受信信号強度に基づいて情報処理を行う情報処理装置と
を備え、
前記情報処理装置は、
前記タグコードの前記アルゴリズム特定情報により特定される前記アルゴリズムのコードをデータベースから検索する検索部と、
その検索された前記アルゴリズムのコードを、前回の前記受信信号強度および今回の前記受信信号強度を入力として実行することによって前記特定種類の変化が抽出された場合に、その特定種類の変化に対応するイベントの発生を検出するアルゴリズムコード実行部と
を有する
情報処理システム。
前記情報処理装置は、前記アルゴリズムコード実行部においてイベントの発生が検出されたタイミングにおける前記受信信号強度の現在値の特徴に基づいて行動を認識する行動認識処理を実行する行動認識処理部をさらに有する
請求項１に記載の情報処理システム。
前記アルゴリズムコード実行部は、少なくとも１つの前記タグによる前記受信信号強度の時系列データの変化から、前記イベントの発生を検出する
請求項１に記載の情報処理システム。
前記アルゴリズムコード実行部は、２つ以上の前記タグによる前記受信信号強度の時系列データの相対的な変化から、前記イベントの発生を検出する
請求項１に記載の情報処理システム。
前記タグコードには、前記行動認識処理部において認識される行動ごとに前記タグが分類されるグループを示すグループＩＤがさらに書き込まれており、
前記アルゴリズムコード実行部は、前記グループＩＤに従って分類される前記グループごとに前記イベントの発生を検出する
請求項２に記載の情報処理システム。
第１の前記アルゴリズムは、複数の前記タグが同時に出現した場合に、前記イベントの発生を検出する
請求項１に記載の情報処理システム。
第２の前記アルゴリズムは、複数の前記タグが同時に消失した場合に、前記イベントの発生を検出する
請求項１に記載の情報処理システム。
第３の前記アルゴリズムは、複数の前記タグの一部が消失したのと同時に他の複数の前記タグが出現した場合に、前記イベントの発生を検出する
請求項１に記載の情報処理システム。
第４の前記アルゴリズムは、複数の前記タグのうち、所定の重要タグが他のタグから分離した場合に、前記イベントの発生を検出する
請求項１に記載の情報処理システム。
第５の前記アルゴリズムは、複数の前記タグのうち、所定の重要タグが他のタグに一致した場合に、前記イベントの発生を検出する
請求項１に記載の情報処理システム。
第５の前記アルゴリズムは、複数の前記タグのうち、所定の重要タグが他のタグから分離した場合に、および、所定の重要タグが他のタグに一致した場合に、前記イベントの発生を検出する
請求項１に記載の情報処理システム。
前記タグコードには、前記アルゴリズムのコードを実行する際に用いられる補助情報として、前記タグの相対関係の変化を抽出する際の基準となる閾値、および、前記イベントの検出に前記受信信号強度を使用するか否かを示すフラグがさらに書き込まれている
請求項１に記載の情報処理システム。
受信信号強度の時系列データから特定種類の変化を抽出するためのアルゴリズムを特定するアルゴリズム特定情報が少なくとも書き込まれたタグコードが埋め込まれたタグと、
前記タグとの間で電波を用いた無線通信を行い、前記タグコードを取得するとともに、前記タグからから送信されてくる電波を受信した際の信号の強度を表す前記受信信号強度を測定するアンテナと、
前記アンテナから出力される前記タグごとの前記タグコードおよび前記受信信号強度に基づいて情報処理を行う情報処理装置と
を備える情報処理システムが、
前記タグコードの前記アルゴリズム特定情報により特定される前記アルゴリズムのコードをデータベースから検索することと、
その検索された前記アルゴリズムのコードを、前回の前記受信信号強度および今回の前記受信信号強度を入力として実行することによって前記特定種類の変化が抽出された場合に、その特定種類の変化に対応するイベントの発生を検出することと
を含む情報処理方法。
受信信号強度の時系列データから特定種類の変化を抽出するためのアルゴリズムを特定するアルゴリズム特定情報が少なくとも書き込まれたタグコードが埋め込まれたタグと、
前記タグとの間で電波を用いた無線通信を行い、前記タグコードを取得するとともに、前記タグからから送信されてくる電波を受信した際の信号の強度を表す前記受信信号強度を測定するアンテナと、
前記アンテナから出力される前記タグごとの前記タグコードおよび前記受信信号強度に基づいて情報処理を行う情報処理装置と
を備える情報処理システムのコンピュータに、
前記タグコードの前記アルゴリズム特定情報により特定される前記アルゴリズムのコードをデータベースから検索することと、
その検索された前記アルゴリズムのコードを、前回の前記受信信号強度および今回の前記受信信号強度を入力として実行することによって前記特定種類の変化が抽出された場合に、その特定種類の変化に対応するイベントの発生を検出することと
を含む情報処理を実行させるためのプログラム。