WO2015083411A1 - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents

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WO2015083411A1
WO2015083411A1 PCT/JP2014/074257 JP2014074257W WO2015083411A1 WO 2015083411 A1 WO2015083411 A1 WO 2015083411A1 JP 2014074257 W JP2014074257 W JP 2014074257W WO 2015083411 A1 WO2015083411 A1 WO 2015083411A1
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section
sleep
user
sensor
information processing
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PCT/JP2014/074257
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正範 勝
倉田　雅友
荘太 松澤
Original Assignee
ソニー株式会社
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    • A61B5/4809—Sleep detection, i.e. determining whether a subject is asleep or not
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    • A61B5/1116—Determining posture transitions
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    • A61B5/4806—Sleep evaluation
    • A61B5/4812—Detecting sleep stages or cycles
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    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4806—Sleep evaluation
    • A61B5/4815—Sleep quality

Definitions

  • the present disclosure relates to an information processing apparatus, an information processing method, and a program.
  • Patent Document 1 describes a technique for presenting an evaluation regarding sleep quality to a user based on a measurement result of a biological signal during sleep.
  • Patent Document 1 In recent years, with the downsizing of sensor devices, it is becoming possible for users to wear sensor devices on a daily basis, including during sleep, and acquire activity logs.
  • the technique described in Patent Document 1 is based on the assumption that the user is in a sleep state. That is, these techniques analyze what a user's sleep state is, and do not determine whether or not the user is in a sleep state. Therefore, it cannot be said to be sufficient to detect or analyze the sleep state together with the daily activities of the user.
  • the present disclosure proposes a new and improved information processing apparatus, information processing method, and program capable of detecting or analyzing a sleep state together with a user's daily activities.
  • the stable section detection unit that detects the stable section of the posture of the sensor device, and the second sensor data.
  • a specific motion section detecting unit that detects a specific motion section in which the user's specific motion has occurred, and detecting a sleep section in which the user is in a sleep state based on a relationship between the stable section and the specific motion section.
  • an information processing device including a sleep section detecting unit.
  • position of the said sensor apparatus is detected, Based on 2nd sensor data And detecting a specific motion section in which the user's specific motion has occurred, and a processor detecting a sleep section in which the user is in a sleep state based on a relationship between the stable section and the specific motion section.
  • the sleep state can be detected or analyzed together with the daily activities of the user.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a schematic configuration of a system according to a first embodiment of the present disclosure. It is a figure for demonstrating the principle of the sleep area detection in 1st Embodiment of this indication. It is a block diagram showing a schematic functional composition of an information processor which can perform sleep section detection in a 1st embodiment of this indication. It is a figure for demonstrating the processing flow of the sleep area detection in 1st Embodiment of this indication. It is a block diagram showing a schematic structure of a system concerning a 2nd embodiment of this indication. It is a figure for demonstrating use of the selective detector in 4th Embodiment of this indication.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a hardware configuration example of an information processing apparatus according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a schematic configuration of a system according to the first embodiment of the present disclosure.
  • the system 10 includes a sensor device 100 and a smartphone 200.
  • the sensor device 100 includes a sensor 110, a preprocessing unit 120, and a memory 130.
  • the smartphone 200 includes a position detection unit 210, a sensor 220, an action recognition unit 230, a processing unit 240, an integrated analysis unit 250, a storage 260, and an application 270.
  • the sensor device 100 is a wearable device.
  • the sensor device 100 is directly attached to the user by, for example, wrapping around a wrist, ankle, finger, or the like.
  • the sensor device 100 may be indirectly attached to the user by being fixed to clothes using a clip or the like.
  • the sensor device 100 is a device that a user wears, the sensor device 100 is not always worn by the user.
  • the sensor device 100 may be removed during bathing or during preparation. Therefore, as will be described later, when the detection value of the acceleration sensor included in the sensor 110 does not fluctuate, when the user wears the sensor device 100 to stabilize the posture, and when the sensor device 100 is removed, There is a case where it is left still.
  • the sensor device 100 stores a processor (which can implement the preprocessing unit 120) that processes sensor data acquired by the sensor 110, and sensor data or data after processing.
  • a storage device (which may implement the memory 130) and a communication device (not shown) for transmitting sensor data or processed data to the smartphone 200 are included.
  • the sensor device 100 including a processor may be an information processing device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the information processing apparatus can be realized using a hardware configuration example described later. Hereinafter, each component of the sensor device 100 will be further described.
  • the sensor 110 includes various sensors provided in the sensor device 100, and senses the behavior of the user wearing the sensor device 100.
  • the sensor 110 includes an acceleration sensor. Based on the detection value of the acceleration sensor by the acceleration sensor, it is possible to specify the posture and body movement of the user wearing the sensor device 100.
  • the sensor 110 may also include other sensors such as an angular velocity sensor, a gyro sensor, an optical sensor, a sound sensor, or an atmospheric pressure sensor. The detection values of these sensors can also be used to specify the user's posture and body movement.
  • the sensor 110 may include a camera for acquiring a user's image and a microphone for acquiring sound emitted by the user.
  • the sensor data acquired by the sensor 110 may be temporarily stored in the memory 130 through processing by the preprocessing unit 120, or may be stored in the memory 130 as it is without performing preprocessing.
  • the pre-processing unit 120 performs pre-processing of the sensor data acquired by the sensor 110. For example, the preprocessing unit 120 extracts a feature amount from the sensor data. Further, the preprocessing unit 120 may remove noise included in the sensor data or resample the sensor data.
  • the sensor data processing by the preprocessing unit 120 is preferably capable of restoring raw data of sensor data or data close thereto from the processed data.
  • part or all of the analysis processing executed by the processing unit 240 of the smartphone 200 described later may be executed by the preprocessing unit 120.
  • the memory 130 stores sensor data that has undergone processing by the preprocessing unit 120 or raw data of sensor data that has not undergone preprocessing.
  • the data stored in the memory 130 is transmitted to the smartphone 200 by a communication device (not shown).
  • a communication device for communication between the sensor device 100 and the smartphone 200, for example, wireless communication such as Bluetooth (registered trademark) can be used.
  • the smartphone 200 is a terminal device possessed by the user separately from the sensor device 100.
  • the smartphone 200 can be realized by, for example, a hardware configuration of an information processing device described later.
  • the smartphone 200 may be replaced by another terminal device that can realize the same function, such as a tablet terminal.
  • each component of the smartphone 200 will be further described.
  • the position detection unit 210 is realized by, for example, a GPS (Global Positioning System) receiver. In this case, the position detection unit 210 acquires the position information of the smartphone 200 by receiving radio waves from the satellite. Alternatively, the position detection unit 210 may be realized by a communication device that performs wireless communication such as Wi-Fi. In this case, the position detection unit 210 acquires the position information of the smartphone 200 based on the position information of the wireless communication base station and the reception state of the radio wave from the base station.
  • GPS Global Positioning System
  • the sensor 220 may include various sensors such as an acceleration sensor, an angular velocity sensor, a gyro sensor, an optical sensor, a sound sensor, an atmospheric pressure sensor, a camera, or a microphone, similar to the sensor 110 of the sensor device 100.
  • the smartphone 200 is placed on a desk during the user's work, placed in a bag while moving, or in bed while sleeping. It is placed nearby. Therefore, the sensor 110 of the sensor device 100 is mainly used to acquire information indicating the posture and movement of the user.
  • the smartphone 200 allows a certain amount of volume and weight, and therefore the sensor 220 has more types than the sensor 110. It is possible to include a sensor or a sensor with higher accuracy than the sensor 110.
  • the behavior recognition unit 230 is realized by a processor, for example.
  • the behavior recognition unit 230 recognizes the user's behavior based on the position information of the smartphone 200 detected by the position detection unit 210 and / or the sensor data provided from the sensor 220.
  • the user's behavior recognized by the behavior recognition unit 230 is used in combination with the data analysis result from the sensor device 100.
  • the user's behavior recognized by the behavior recognition unit 230 may be used by the application 270 or the like separately from the data analysis result from the sensor device 100.
  • the processing unit 240 is realized by a processor, for example.
  • the processing unit 240 performs an analysis process on data received from the sensor device 100 by a communication device (not shown). For example, the processing unit 240 detects a sleep section in which a user wearing the sensor device 100 is in a sleep state by analyzing sensor data of the sensor 110. Details of the sleep section detection process will be described later. As described above, part or all of the analysis processing executed by the processing unit 240 may be realized by being distributed to the preprocessing unit 120 of the sensor device 100.
  • the integrated analysis unit 250 is realized by a processor, for example.
  • the integrated analysis unit 250 integrates the result of the user's behavior recognition by the behavior recognition unit 230 and the detection result of the user's sleep section by the processing unit 240. In this way, by integrating the results of user behavior recognition based on different data, for example, supplementing the missing user behavior in each result or adjusting the results to match each other results. Accuracy can be improved, or erroneous detection can be prevented.
  • the result of user behavior recognition integrated by the integrated analysis unit 250 is stored in the storage 260. Apart from this, the analysis result of the user's behavior by the behavior recognition unit 230 and the detection result of the sleep section by the analysis processing of the processing unit 240 may also be stored in the storage 260.
  • the storage 260 is realized by, for example, a memory or a storage device.
  • the storage 260 accumulates the results of user behavior recognition obtained by the processing of the sensor device 100 and the smartphone 200. For example, the user's behavior log, position information log, number of steps, sleep time log, and the like are accumulated in the storage 260. Such data is generated based on, for example, the result of action recognition in the action recognition unit 230 and the detection result of the sleep section in the processing unit 240. Logs temporarily or persistently stored in the storage 260 are used by the application 270.
  • the application 270 is application software that is executed on the smartphone 200 and uses a user action log.
  • the application 270 is executed by the processor of the smartphone 200, and uses an output device such as a display or a speaker, or an input device such as a touch panel, as necessary.
  • the application 270 may transmit a control signal to an external device via a communication device, or may transmit information to another user. A specific example of the application 270 will be described later.
  • FIG. 2 is a diagram for describing the principle of sleep interval detection according to the first embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 2 shows a change over time of the detection value of the triaxial acceleration sensor included in the sensor 110 of the sensor device 100.
  • the time of the illustrated example will be described by dividing it into sections P1 to P7.
  • the detection value of the acceleration sensor continuously fluctuates greatly. In this section, it is estimated that the user is performing various activities while waking up. On the other hand, in the sections P2 and P6, the detection value of the acceleration sensor does not change and is constant. In the section P4, it is repeated that the detected value of the acceleration sensor is constant for a while and then fluctuates in a short time and becomes constant for a while.
  • the user wears the sensor device 100 to stabilize the posture, and the sensor device 100 is removed and left still somewhere. There may be cases. In order to detect a user's sleep period, it is necessary to distinguish between these cases.
  • the inventors focused on the fact that when the user is in a sleep state, the user's body is not always stationary, but occasionally becomes stationary again after the posture changes. Such user behavior is observed, for example, as turning over. Rolling over is a very natural behavior seen by many users.
  • the user's sleep state is divided into a first section in which the user's posture is unchanged (a section in which the detected value of the acceleration sensor is not changed and constant), and a second section in which the user's posture is changed ( It is defined as a state in which the detected value of the acceleration sensor fluctuates and is sufficiently shorter than the first interval).
  • the detection value of the acceleration sensor remains constant and does not change, and then the sensor device 100 is attached to the user again, and the detection value continues. Fluctuations are expected to resume. Therefore, the case where the user wears the sensor device 100 and stabilizes the posture and the case where the sensor device 100 is removed and left still somewhere are the second before and after the first section. Can be identified by whether or not there is a section.
  • the detected value of the acceleration sensor is constant without being changed, but the detected values fluctuate before and after that (sections P1, P3). , P5, P7), the detected values continuously fluctuate, and the lengths of these sections are not necessarily shorter than those of the sections P2, P6. Therefore, in these sections, it is presumed that the user did not wear the sensor device 100 to stabilize the posture, but the sensor device 100 was removed and left still somewhere.
  • a first section where the detection value of the acceleration sensor is constant without fluctuation and a second section where the detection value of the acceleration sensor fluctuates in a relatively short time between them are repeated. Therefore, in the section P4, it is presumed that the user was wearing the sensor device 100 to stabilize the posture.
  • the fact that the user wears the sensor device 100 and stabilizes the posture is not the same as that the user is in a sleep state.
  • the user's posture is stable even when the user is watching TV or a book, it is considered that the time during which the user is stable is shorter than that when the user is in a sleep state, or the posture is slightly changed.
  • the average value or dispersion value of acceleration for determining that the posture of the sensor device is in a stable state is appropriately set, or the stable state is longer than a predetermined length.
  • the orientation of the sensor device 100 may identify whether the user is in a sleep state or in another stable state. .
  • the state where the user is lying down but not falling asleep is also conceivable, in such a case, the user may be considered to be in a sleeping state.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a schematic functional configuration of the information processing apparatus capable of performing sleep interval detection according to the first embodiment of the present disclosure.
  • the information processing device 300 includes a sensor data acquisition unit 301, a stable interval detection unit 303, a specific motion interval detection unit 305, a sleep interval detection unit 307, an external device control unit 309, and notification information. And an output unit 311.
  • the information processing device 300 is realized by a processor included in the sensor device 100 or the smartphone 200.
  • the information processing apparatus 300 may be realized in the smartphone 200.
  • the sensor data acquisition unit 301, the stable section detection unit 303, the specific action section detection unit 305, and the sleep section detection unit 307 correspond to the processing unit 240.
  • the external device control unit 309 and the notification information output unit 311 correspond to the application 270.
  • the sleep section detection unit 307 may correspond to both the processing unit 240 and the integrated analysis unit 250.
  • the information processing device 300 may be realized by being distributed between the sensor device 100 and the smartphone 200.
  • the sensor data acquisition unit 301, the stable section detection unit 303, the specific motion section detection unit 305, and the sleep section detection unit 307 are sensor devices.
  • the external device control unit 309 and the notification information output unit 311 correspond to the application 270 of the smartphone 200.
  • the configuration for realizing the information processing apparatus 300 is not limited to the above example, and various other examples are possible within the scope apparent to those skilled in the art from the description in this specification.
  • all of the functions of the information processing device 300 may be realized in the sensor device 100.
  • the sleep section detection unit 307 includes the preprocessing unit 120 of the sensor device 100, the processing unit 240 of the smartphone 200, and / or Alternatively, it can be realized by the integrated analysis unit 250.
  • the sensor data acquisition unit 301 can be realized by a processor as a software interface for acquiring sensor data provided from the sensor device 100.
  • the sensor data is output by various sensors such as an acceleration sensor, an angular velocity sensor, a gyro sensor, an optical sensor, a sound sensor, an atmospheric pressure sensor, a camera, or a microphone included in the sensor 110, and the pre-processing unit 120 according to need. It can be processed data.
  • the sensor data acquired by the sensor data acquisition unit 301 includes first sensor data used by the stable section detection unit 303 and second sensor data used by the specific operation section detection unit 305. . These data may be the same data, for example, a detection value of a common acceleration sensor, or different data.
  • the stable section detection unit 303 detects the stable section of the posture of the sensor device 100 based on the first sensor data acquired by the sensor data acquisition unit 301.
  • the stable section is a section that is a candidate for the first section described with reference to FIG.
  • the stable section of the posture of the sensor device 100 can be defined as a section in which the posture of the sensor device 100 is unchanged as in the present embodiment, for example.
  • the stable interval detection unit 303 detects the stable interval as an interval in which the detection value does not vary.
  • the stable section may be limited to a section longer than a predetermined time (for example, several minutes).
  • the stable section detected here is a stable section of the posture of the sensor device 100, whether the user wears the sensor device 100 to stabilize the posture, the sensor device Whether 100 is removed and left still is not specified only by the detection result of the stable section. Therefore, in the present embodiment, detection of a specific motion section is performed by the specific motion section detection unit 305 described below.
  • the specific operation section detection unit 305 detects a specific operation section in which a specific operation of the user has occurred based on the second sensor data acquired by the sensor data acquisition unit 301.
  • the specific operation section is a section corresponding to the second section described with reference to FIG.
  • the second sensor data includes a detection value of the acceleration sensor, similarly to the first sensor data.
  • the specific operation section is a section in which the posture of the user has changed.
  • the possibility that the sensor device 100 is removed in a section other than the stable section (including the specific operation section) is Low enough to be ignored. Therefore, in the present embodiment, it is possible to regard a change in the posture of the sensor device 100 indicated by the second sensor data as a change in the posture of the user outside the stable period.
  • the specific motion section detection unit 305 occurs after (1) a stable section having a certain length (for example, several minutes or more), and (2) compared with the stable section. Identified on the condition that the detected value of the acceleration sensor changes in a sufficiently short time, and (3) another stable interval in which the detected value of the acceleration sensor stabilizes at a value different from the previous stable interval occurs. An operation interval may be detected.
  • the sleep interval detection unit 307 determines the sleep interval in which the user was in the sleep state based on the relationship between the stable interval detected by the stable interval detection unit 303 and the specific operation interval detected by the specific operation interval detection unit 305. To detect. In the present embodiment, the sleep interval detection unit 307 detects a sleep interval including the stable interval and the specific operation interval when the stable interval and the specific operation interval are repeated.
  • the section P4 corresponds to the sleep section, but in this section P4, the first section (stable section) in which the detected value of the acceleration sensor does not vary and is relatively short, and the interval is relatively short.
  • the second section (specific operation section) in which the detection value of the acceleration sensor varies with time is repeated.
  • the sleep interval detection unit 307 includes: (1) from the first stable interval that occurs following the interval that is not the specific operation interval, (2) the specific operation interval that follows the first stable interval, and ( 3) After an intermediate stable section sandwiched between the specific motion sections before and after, (4) The last stable section that occurs after the last specific motion section and is followed by a section that is not a specific motion section is the sleep section It may be detected.
  • the start time of the stable section (1) as the user's sleep start time and the end time of the stable section (4) as the user's sleep end time, respectively.
  • the sleep interval detection unit 307 determines the sleep interval in consideration of the consistency with the user behavior recognized by the behavior recognition unit 230 based on the position information and the sensor data by the function of the integrated analysis unit 250 of the smartphone 200. You may decide. At this time, it can be said that the sleep section detection unit further detects the sleep section based on the user's behavior recognized based on the sensor data different from the first and second sensor data.
  • Both the external device control unit 309 and the notification information output unit 311 described below have a functional configuration that uses the sleep section detection result by the sleep section detection unit 307. Only one of these functional configurations may be included in the information processing apparatus 300, or both may be included in the information processing apparatus 300. In this embodiment, since the method of using the sleep section detection result is not particularly limited, a different functional configuration from the external device control unit 309 and the notification information output unit 311 exists in order to use the sleep section detection result. May be. In addition, the detection result of the sleep section by the sleep section detection unit 307 may be stored in the storage as it is and used in a device different from the information processing device 300.
  • the external device control unit 309 outputs a control signal of the external device when the sleep interval of the user is detected by the sleep interval detection unit 307. For example, when the start of a sleep interval is detected, the external device control unit 309 outputs a control signal for stopping or pausing the external device.
  • the sleep interval detection unit 307 can detect the sleep interval only after detecting a specific action interval that occurs afterwards. Therefore, in this embodiment, the external device control unit 309 cannot transmit a control signal in real time when the user's sleep state is started. Therefore, the control signal transmitted by the external device control unit 309 in the present embodiment stops an external device that is considered unnecessary when the user enters a sleep state, such as a television or an air conditioner (depending on the temperature). It may be sent to pause.
  • the external device control unit 309 may output a control signal for the external device to set an alarm based on the start time of the sleep interval.
  • the external device here is merely an external device for the device shown as the information processing device 300 in FIG. 3, and thus other functions of the smartphone 200 when the information processing device 300 is realized in the smartphone 200, for example.
  • An element including an element realized by a processor similar to the information processing apparatus 300
  • the notification information output unit 311 outputs information for notifying other users of the detection result of the sleep interval by the sleep interval detection unit 307. For example, the notification information output unit 311 outputs information indicating the start, continuation, or end of the sleep interval. In this case, for example, a friend on social media can be notified that the user has woken up, slept, or slept. This notification may be a push type or a pull type. In the case of pull-type notification, for example, the user's icon expressed in the virtual space expresses the sleep state, and other users see the virtual space to recognize that the user is sleeping or waking up May be possible.
  • the notification information output unit 311 may output information indicating the length of the sleep interval in a predetermined period.
  • a friend or the like may be notified that the user is short of sleep depending on whether the sleep time per day is greater or less than the average.
  • a notification may be output via a virtual space as in the above example, or wrinkles may be superimposed on an actual user's face using AR (Augmented Reality) technology.
  • FIG. 4 is a diagram for describing a processing flow of sleep interval detection according to the first embodiment of the present disclosure.
  • the processing flow shown in FIG. 4 corresponds to the functional configuration of the information processing apparatus 300 described above with reference to FIG. That is, it can be said that a series of processing executed by the feature amount calculation unit 401 to the consistency adjustment unit 413 described below expresses the function of each component of the information processing apparatus 300 from different viewpoints. Therefore, a series of processes can be executed by the sensor device 100 or the processor of the smartphone 200. Hereinafter, processing of each component of the processing flow will be further described.
  • the feature amount calculation unit 401 calculates a feature amount from the sensor data.
  • the calculated feature amount may be capable of being restored to raw data or data close thereto.
  • the feature amount calculation unit 401 may calculate an average value and a variance value of acceleration with a predetermined time (for example, 1 minute) as a time unit.
  • the stable section detection unit 403 detects a stable section in which the user's posture is estimated to be stable based on the feature amount calculated from the sensor data by the feature amount calculation unit 401. As described above, since the stable section detected here is a stable section of the posture of the sensor device 100, whether the user is wearing the sensor device 100 to stabilize the posture, the sensor device 100 is removed. However, it is not specified only by the detection result of the stable section.
  • the filter processing unit 405 executes a filter process for the stable section detected by the stable section detection unit 403. For example, the filter processing unit 405 filters the detected stable interval by its length. More specifically, when the length of the section is a predetermined time (for example, 5 minutes) or less, the filter processing unit 405 excludes the section from the stable section. Considering that the stable interval is used for detecting the user's sleep interval, there may be a sleep interval with a short time, but the stable interval in such a case does not include the above-described specific operation interval, etc. For reasons, it may be difficult to distinguish from a pseudo stable interval that occurs for reasons other than sleep. Therefore, in the present embodiment, a section having a short time is excluded from the stable section.
  • the specific action determination unit 407 detects a specific action section in which a specific action of the user has occurred based on the feature quantity calculated by the feature quantity calculation unit 401 from the sensor data. Further, the specific action determination unit 407 determines whether or not the stable period is a sleep period based on the relationship between the specific period and the stable period detected by the stable period detection unit 403 and filtered by the filter processing unit 405. To do. More specifically, the specific action determination unit 407, when there is a specific action section consecutively at least before or after the stable section, displays the stable section and the specific action section continuous thereto as a sleep section. May be specified.
  • the result R1 indicating the sleep interval is acquired by the processing of the feature amount calculation unit 401, the stable interval detection unit 403, the filter processing unit 405, and the specific action determination unit 407 so far.
  • the result R1 except that the stable interval that is too short is removed by the filter processing unit 405, the detection result of the sleep interval is not filtered, and the relationship between the purely stable interval and the specific motion interval is pure. It can be said that the sleep interval is specified based on the above.
  • the result R1 may be used as an input for processing of the section combining unit 409 described below, or may be output as it is.
  • the section combining unit 409 combines the sleep sections specified by the result R1 that are close to each other. More specifically, for example, the interval combining unit 409 combines these intervals when the interval between sleep intervals is equal to or shorter than a predetermined time (for example, 30 minutes).
  • a predetermined time for example, 30 minutes.
  • the filter processing unit 411 executes filter processing on the sleep interval after combination by the interval combination unit 409. For example, the filter processing unit 411 filters the combined sleep intervals by their lengths. More specifically, the filter processing unit 411 excludes the section from the sleep section when the length of the sleep section candidate is equal to or shorter than a predetermined time (for example, 30 minutes). There is a possibility that a sleep interval that does not reach a sufficient length even when combined is a false detection of a stable interval that occurs for reasons other than sleep, for example. Also, depending on how the detection result is used, there is no problem even if a short sleep section such as a snooze or a song is not detected. Therefore, in the present embodiment, the filter processing unit 411 excludes sleep sections that do not reach a sufficient length.
  • a predetermined time serving as a threshold is arbitrarily set, and in the example described above (5 minutes and 30 minutes) Is not limited.
  • the threshold time in the filter processing unit 411 (used to exclude a sleep interval that is still too short even if combined) is It may be longer than the threshold time in the filter processing unit 405 (used to exclude a stable section that is too short).
  • the result R2 indicating the sleep interval is acquired by the processing of the interval combination unit 409 and the filter processing unit 411 with respect to the result R1 so far.
  • the sleep intervals specified by the result R1 are combined with ones having close intervals (interval combining unit 409), and sleep intervals that do not reach a sufficient length even after being combined are excluded ( Filter processing unit 411). Therefore, in the result R2, it can be said that the weak filter using the interval and the length indicated by the detection result itself is applied to the detection result of the sleep section.
  • the result R2 may be used as an input of the consistency adjustment unit 413 described below, or may be output as it is.
  • the consistency adjustment unit 413 adjusts the consistency of the sleep recognition section specified by the result R2 with the action recognition result by another method. More specifically, for example, the consistency adjustment unit 413 is specified by the result of action recognition performed by the action recognition unit 230 based on the detection results of the position detection unit 210 and the sensor 220 of the smartphone 200 and the result R2. Adjust the consistency with the sleep interval. For example, in the sleep section specified by the result R2, when the action recognition unit 230 recognizes the action of “walking” (walking a longer distance, not in the house), either the sleep section or the action recognition result Or both are considered wrong.
  • the consistency adjustment unit 413 may give priority to either the sleep interval or the action recognition result in a fixed manner. For example, when a sleep interval is given priority, an action such as “walking” recognized in the sleep interval is ignored. Conversely, when the action recognition result is prioritized, it is determined that the sleep section in which the action such as “walking” is recognized is erroneously detected. Or the consistency adjustment part 413 may select the result employ
  • the result R3 indicating the sleep interval is acquired through the processing of the consistency adjustment unit 413 as described above.
  • the result R3 it can be said that a stronger filter is applied to the sleep section specified by the result R2 in consideration of the consistency with the action recognition result by another method.
  • the result R3 is output for use by the application 270 in the smartphone 200, for example.
  • the result R1 and / or the result R2 can also be output together with the result R3 or instead of the result R3. Therefore, in the present embodiment, for example, the result R1 is output and the processing of the section combining unit 409 to the consistency adjusting unit 413 may not be executed, or the result R2 is output and the processing of the consistency adjusting unit 413 is executed. It does not have to be done.
  • FIG. 5 is a block diagram illustrating a schematic configuration of a system according to the second embodiment of the present disclosure.
  • the system 20 includes a sensor device 500, a smartphone 600, and a server 700.
  • the sensor device 500 includes a sensor 110, a preprocessing unit 120, and a memory 130.
  • Smartphone 200 includes a position detection unit 210, a sensor 220, and an application 270.
  • the server 700 includes an action recognition unit 230, a processing unit 240, an integrated analysis unit 250, and a storage 260.
  • the sensor device 500 is a wearable device similar to the sensor device 100 according to the first embodiment.
  • the sensor 110, the preprocessing unit 120, and the memory 130 included in the sensor device 100 are the same as those in the first embodiment.
  • the sensor device 500 is different from the sensor device 100 according to the first embodiment in that the data stored in the memory 130 is directly or indirectly transmitted to the server 700 by a communication device (not shown).
  • the sensor device 500 transmits data to the smartphone 600 using wireless communication such as Bluetooth (registered trademark), for example, and the communication device (not shown) of the smartphone 600 transfers the data to the server 700 via the network. Also good.
  • the sensor device 500 may be able to communicate directly with the server 700 via a network.
  • the smartphone 600 is a terminal device possessed by the user separately from the sensor device 500, similarly to the smartphone 200 according to the first embodiment.
  • the position detection unit 210, the sensor 220, and the application 270 included in the smartphone 600 are the same components as those in the first embodiment.
  • the smartphone 600 does not have processing elements such as the behavior recognition unit 230, the processing unit 240, and the integrated analysis unit 250. That is, the smartphone 600 also includes a processor in this embodiment, but the above elements are not realized by the processor.
  • the detection results by the position detection unit 210 and the sensor 220 are transmitted to the server 700 via a network by a communication device (not shown).
  • Data used by the application 270 is also received from the server 700 via a network by a communication device (not shown).
  • the smartphone 600 may relay data transmission from the sensor device 500 to the server 700.
  • the server 700 is realized by one or a plurality of information processing apparatuses on the network.
  • the action recognition unit 230, the processing unit 240, the integrated analysis unit 250, and the storage 260 included in the server 700 are the same components as those included in the smartphone 200 in the first embodiment. Since the functions of these components are the same as those in the first embodiment, detailed description thereof is omitted.
  • the server 700 corresponds to an information processing apparatus that executes sleep section detection.
  • the configuration of the system including the server in the embodiment of the present disclosure is not limited to the example illustrated in FIG.
  • a part of the action recognition unit 230, the processing unit 240, and the integrated analysis unit 250 may be realized in the sensor device 500 or the smartphone 600.
  • an apparatus in which the processing unit 240 is realized can be an information processing apparatus according to an embodiment of the present disclosure.
  • the smartphone 600 when the server 700 detects the user's sleep interval based on the sensor data acquired in the sensor device 500, the smartphone 600 may not necessarily be included in the system. In this case, the action recognition unit 230 and the integrated analysis unit 250 may not be included in the server 700, and the sleep section data detected by the processing unit 240 based on the sensor data may be stored in the storage 260 as it is.
  • the specific operation section detecting unit 305 detects a section in which the user's image or sound indicates a feature related to sleep.
  • the second sensor data acquired by the sensor data acquisition unit 301 includes a user image or sound acquired by a camera or a microphone.
  • the specific motion section detection unit 305 may detect a section in which it is recognized that the user has closed his eyes based on the image data included in the second sensor data, as the specific motion section. The fact that the user has closed his / her eyes may be detected by, for example, another sensor that detects the movement of the eyeball or an electrooculogram.
  • the specific motion section detection unit 305 may detect a section in which it is recognized that the user is making a specific sound based on the audio data included in the second sensor data as the specific motion section.
  • the specific sound referred to here can be, for example, a sound corresponding to sleep or snoring.
  • the sleep interval detection unit 307 determines the stable interval when the stable interval detected by the stable interval detection unit 303 and the specific motion interval detected by the specific motion interval detection unit 305 are in parallel. Detecting a sleep interval including. That is, in this embodiment, the posture of the sensor device 100 is regularly changed in the stable section, and the user's image or sound is related to sleep (close eyes, sleep, make a habit, Etc.) are detected as sleep intervals.
  • the present embodiment may have a configuration in which the first to third embodiments described above are combined.
  • a plurality of detectors for detecting a user's sleep section are selectively used.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining the use of a selective detector according to the fourth embodiment of the present disclosure.
  • one or more detectors used by the detector selector unit 801 are selected when the sensor data is input and the sleep section detection process is started.
  • the detector may include a body motion detector 703, a neck motion detector 805, and a closed eye detector 807.
  • the detection results by one or more detectors selected by the detector selector unit 801 are combined in the determination result combining unit 809 and output as a result of sleep interval detection.
  • the body motion detector 803 is, for example, from sensing by an acceleration sensor included in the sensor 110, pre-processing of a detection value in the pre-processing unit 120, detection of a user's body motion based on the detection value in the processing unit 240, and a sleep section based on the detection (For example, detection of a sleep section using detection of a section in which the user's posture is unchanged). Therefore, when the detector selector unit 801 selects the body motion detector 803, a series of processes for detecting a sleep interval based on the detection of the user's body motion as described above is executed.
  • the neck motion detector 805 is, for example, sensing from an acceleration sensor included in the sensor 110, pre-processing of a detection value in the pre-processing unit 120, detection of a user's neck motion based on the detection value in the processing unit 240, and sleep based on the detection Including detection of a section (for example, detection of a sleep section using detection of a section in which the user's neck (head) is regularly operated (a section that is going to be awkward)). Therefore, when the detector selector unit 801 selects the neck motion detector 805, a series of processes for detecting a sleep section based on the detection of the user's neck (head) motion as described above is executed. become.
  • the closed eye detector 807 detects, for example, whether or not the user is closing his / her eyes based on image data preprocessing in the preprocessing unit 120 and image data in the processing unit 240 from image capturing by a camera included in the sensor 110. And the detection of the sleep interval based on it (for example, the detection of the sleep interval on the condition that the user's body movement is regular and the user closes his eyes). Therefore, when the detector selector unit 801 selects the closed eye detector 807, a series of processes for detecting a sleep interval based on detection of whether or not the user has closed eyes as described above is executed. become.
  • the determination result combining unit 809 combines detection results from the selected one or more detectors and determines a sleep interval.
  • the determination result combining unit 809 can be realized as the processing unit 240 in the smartphone 200, for example. If there is a single selected detector, the determination result combining unit 809 may output the detection result of the selected detector as it is. In addition, when there are a plurality of selected detectors, the determination result combining unit 809 may take a logical sum of the detection results of the sleep intervals by the plurality of selected detectors, for example. In this case, the section detected as the sleep section by any one detector is output as the sleep section. Or the determination result coupling
  • the determination result combining unit 809 obtains a score indicating the probability of the detection result in each selected detector, weights the detection result based on the score, and adds the sleep interval based on the score. You may decide.
  • each detector for example, the body motion detector 803, the neck motion detector 805, and the closed eye detector 807 outputs a score indicating the likelihood of the detection result to the determination result combining unit 809.
  • the detection can be continued using the smartphone 200 while the sensor device 100 is removed, By switching the sensor to be used according to the remaining battery level of the sensor device 100, it is possible to adopt an optimal sleep interval detection method according to the situation.
  • Control of external devices As an example in which the external device control unit 309 of the information processing device 300 outputs the control signal of the external device when the start of the sleep interval is detected, a control signal for stopping or pausing the external device as described above is used. There is an example of outputting, and an example in which an external device outputs a control signal for setting an alarm based on the start time of the sleep interval.
  • the external device control unit 309 may output a control signal for causing the external device to execute a predetermined operation when the start of the sleep interval is detected.
  • the external device control unit 309 may output a control signal for causing an information processing terminal such as a personal computer to execute processing such as backup, upload, and analysis. If these processes are executed while the user is using the information processing terminal, there is a possibility that the operation of the information processing terminal desired by the user may be hindered due to the consumption of the resources of the apparatus. Therefore, if these processes are executed when the start of the user's sleep section is detected, the processes can be completed without hindering the user's operation.
  • notification information output unit 311 of the information processing device 300 outputs information for notifying other users of the detection result of the sleep section, information indicating the start, continuation, or end of the sleep section as described above. There is an example of outputting, and an example of outputting information indicating the length of the sleep interval in a predetermined period.
  • the notification information output unit 311 acquires information on the user's schedule, and wakes up the user when it is determined that the user's sleep state impedes execution of the schedule.
  • a notification requesting a friend to take an action may be output.
  • the external device control unit 309 controls the external device (including other functions implemented by the same processor as described above) to sound an alarm at the time when the user should wake up to execute the schedule. If the signal is output and the user still does not wake up (the end of the sleep period is not detected), the notification information output unit 311 may output a notification to another user.
  • Still another example of application of the sleep section detection result in the embodiment of the present disclosure occurs at a time when the user is originally sleeping in a certain country or region.
  • the percentage of users sleeping in a certain region is statistically grasped based on the detection result of the sleep section of the user in the region, and infrastructure such as a base station for wireless communication is set in a low power consumption mode. You may use as a standard of whether to operate.
  • FIG. 7 is a block diagram illustrating a hardware configuration example of the information processing apparatus according to the embodiment of the present disclosure.
  • the illustrated information processing apparatus 900 can realize, for example, the sensor device, smartphone, or server in the above-described embodiment.
  • the information processing apparatus 900 includes a CPU (Central Processing unit) 901, a ROM (Read Only Memory) 903, and a RAM (Random Access Memory) 905.
  • the information processing apparatus 900 may include a host bus 907, a bridge 909, an external bus 911, an interface 913, an input device 915, an output device 917, a storage device 919, a drive 921, a connection port 923, and a communication device 925.
  • the information processing apparatus 900 may include an imaging device 933 and a sensor 935 as necessary.
  • the information processing apparatus 900 may include a processing circuit called DSP (Digital Signal Processor) or ASIC (Application Specific Integrated Circuit) instead of or in addition to the CPU 901.
  • DSP Digital Signal Processor
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • the CPU 901 functions as an arithmetic processing device and a control device, and controls all or a part of the operation in the information processing device 900 according to various programs recorded in the ROM 903, the RAM 905, the storage device 919, or the removable recording medium 927.
  • the ROM 903 stores programs and calculation parameters used by the CPU 901.
  • the RAM 905 primarily stores programs used in the execution of the CPU 901, parameters that change as appropriate during the execution, and the like.
  • the CPU 901, the ROM 903, and the RAM 905 are connected to each other by a host bus 907 configured by an internal bus such as a CPU bus. Further, the host bus 907 is connected to an external bus 911 such as a PCI (Peripheral Component Interconnect / Interface) bus via a bridge 909.
  • PCI Peripheral Component Interconnect / Interface
  • the input device 915 is a device operated by the user, such as a mouse, a keyboard, a touch panel, a button, a switch, and a lever.
  • the input device 915 may be, for example, a remote control device that uses infrared rays or other radio waves, or may be an external connection device 929 such as a mobile phone that supports the operation of the information processing device 900.
  • the input device 915 includes an input control circuit that generates an input signal based on information input by the user and outputs the input signal to the CPU 901. The user operates the input device 915 to input various data and instruct processing operations to the information processing device 900.
  • the output device 917 is a device that can notify the user of the acquired information visually or audibly.
  • the output device 917 can be, for example, a display device such as an LCD (Liquid Crystal Display), a PDP (Plasma Display Panel), an organic EL (Electro-Luminescence) display, an audio output device such as a speaker and headphones, and a printer device.
  • the output device 917 outputs the result obtained by the processing of the information processing device 900 as video such as text or an image, or outputs it as audio such as voice or sound.
  • the storage device 919 is a data storage device configured as an example of a storage unit of the information processing device 900.
  • the storage device 919 includes, for example, a magnetic storage device such as an HDD (Hard Disk Drive), a semiconductor storage device, an optical storage device, or a magneto-optical storage device.
  • the storage device 919 stores programs executed by the CPU 901, various data, various data acquired from the outside, and the like.
  • the drive 921 is a reader / writer for a removable recording medium 927 such as a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, or a semiconductor memory, and is built in or externally attached to the information processing apparatus 900.
  • the drive 921 reads information recorded on the attached removable recording medium 927 and outputs the information to the RAM 905.
  • the drive 921 writes a record in the attached removable recording medium 927.
  • the connection port 923 is a port for directly connecting a device to the information processing apparatus 900.
  • the connection port 923 can be, for example, a USB (Universal Serial Bus) port, an IEEE 1394 port, a SCSI (Small Computer System Interface) port, or the like.
  • the connection port 923 may be an RS-232C port, an optical audio terminal, an HDMI (registered trademark) (High-Definition Multimedia Interface) port, or the like.
  • the communication device 925 is a communication interface configured with, for example, a communication device for connecting to the communication network 931.
  • the communication device 925 may be, for example, a communication card for wired or wireless LAN (Local Area Network), Bluetooth (registered trademark), or WUSB (Wireless USB).
  • the communication device 925 may be a router for optical communication, a router for ADSL (Asymmetric Digital Subscriber Line), or a modem for various communication.
  • the communication device 925 transmits and receives signals and the like using a predetermined protocol such as TCP / IP with the Internet and other communication devices, for example.
  • the communication network 931 connected to the communication device 925 is a wired or wireless network, such as the Internet, a home LAN, infrared communication, radio wave communication, or satellite communication.
  • the imaging device 933 uses various members such as an imaging element such as a CCD (Charge Coupled Device) or a CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor), and a lens for controlling the formation of a subject image on the imaging element. It is an apparatus that images a real space and generates a captured image.
  • the imaging device 933 may capture a still image or may capture a moving image.
  • the sensor 935 is various sensors such as an acceleration sensor, a gyro sensor, a geomagnetic sensor, an optical sensor, and a sound sensor.
  • the sensor 935 acquires information about the state of the information processing apparatus 900 itself, such as the posture of the information processing apparatus 900, and information about the surrounding environment of the information processing apparatus 900, such as brightness and noise around the information processing apparatus 900, for example. To do.
  • the sensor 935 may include a GPS sensor that receives a GPS (Global Positioning System) signal and measures the latitude, longitude, and altitude of the apparatus.
  • GPS Global Positioning System
  • Each component described above may be configured using a general-purpose member, or may be configured by hardware specialized for the function of each component. Such a configuration can be appropriately changed according to the technical level at the time of implementation.
  • an information processing apparatus for example, an information processing apparatus, a system, an information processing method executed by the information processing apparatus or system, a program for causing the information processing apparatus to function, and a program are recorded It may include tangible media that is not temporary.
  • a stable section detection unit that detects a stable section of the posture of the sensor device based on first sensor data provided from a sensor device for a user to wear;
  • a specific action section detector that detects a specific action section in which a specific action of the user has occurred, based on second sensor data;
  • An information processing apparatus comprising: a sleep section detection unit that detects a sleep section in which the user is in a sleep state based on a relationship between the stable section and the specific operation section.
  • the specific motion section is a section in which the posture of the user has changed, The information processing unit according to (2), wherein the sleep section detection unit detects a sleep section including the stable section and the specific operation section when the stable section and the specific operation section are repeated. apparatus. (4) The information processing apparatus according to (3), wherein each of the first sensor data and the second sensor data includes acceleration sensor data. (5) The information processing apparatus according to (1), wherein the stable section is a section in which the attitude of the sensor device has regularly changed. (6) The specific operation section is a section in which the image or sound of the user has shown characteristics related to sleep, The information processing apparatus according to (5), wherein the sleep section detection unit detects a sleep section including the stable section when the stable section and the specific operation section are in parallel.
  • the first sensor data includes acceleration sensor data
  • the second sensor data includes image data
  • the information processing apparatus according to (6), wherein the specific operation section is a section in which it is recognized that the user has closed his eyes based on the image data.
  • the first sensor data includes acceleration sensor data
  • the second sensor data includes audio data;
  • the information processing apparatus according to (6), wherein the specific operation section is a section in which it is recognized that the user is generating a specific sound based on the audio data.
  • the sleep interval detecting unit detects the sleep interval based on a user action recognized based on sensor data different from the first and second sensor data.
  • the information processing apparatus according to any one of (8).
  • the information processing apparatus according to any one of (1) to (9), further including an external device control unit that outputs a control signal of the external device when the start of the sleep period is detected.
  • the information processing apparatus according to (10), wherein the external device control unit outputs the control signal for stopping or pausing the external device.
  • the external device control unit outputs the control signal for the external device to set an alarm based on a start time of the sleep interval.
  • the information processing apparatus according to any one of (1) to (12), further including a notification information output unit that outputs information for notifying another user of the detection result of the sleep period.
  • the information processing apparatus according to (13), wherein the notification information output unit outputs information indicating start, continuation, or end of the sleep interval.
  • the information processing apparatus wherein the notification information output unit outputs information indicating a length of the sleep section in a predetermined period.
  • An information processing method comprising: a processor detecting a sleep section in which the user is in a sleep state based on a relationship between the stable section and the specific operation section.

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Abstract

　ユーザの日常的な活動とともに睡眠状態を検出または解析する。ユーザが装着するためのセンサ装置から提供される第１のセンサデータに基づいて上記センサ装置の姿勢の安定区間を検出する安定区間検出部と、第２のセンサデータに基づいて、上記ユーザの特定の動作が発生した特定動作区間を検出する特定動作区間検出部と、上記安定区間と上記特定動作区間との関係に基づいて上記ユーザが睡眠状態にあった睡眠区間を検出する睡眠区間検出部とを備える情報処理装置が提供される。

Description

情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
　本開示は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。
　人間の基本的な行動である睡眠の状態を解析するための技術は、既に多く提案されている。例えば、特許文献１には、睡眠中における生体信号の測定結果に基づき、睡眠の質に関する評価をユーザに提示するための技術が記載されている。
特開２０１３－５２１６５号公報
　近年、センサ装置の小型化によって、ユーザが睡眠中を含めて日常的にセンサ装置を装着し、活動のログを取得することが可能になりつつある。ところが、特許文献１に記載されたような技術は、ユーザが睡眠状態にあることを前提としている。つまり、これらの技術は、ユーザの睡眠状態がどのようなものかを解析するものであって、ユーザが睡眠状態にあるか否かを判定するものではない。従って、ユーザの日常的な活動とともに睡眠状態を検出または解析するためには十分とはいえない。
　そこで、本開示では、ユーザの日常的な活動とともに睡眠状態を検出または解析することが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提案する。
　本開示によれば、ユーザが装着するためのセンサ装置から提供される第１のセンサデータに基づいて上記センサ装置の姿勢の安定区間を検出する安定区間検出部と、第２のセンサデータに基づいて、上記ユーザの特定の動作が発生した特定動作区間を検出する特定動作区間検出部と、上記安定区間と上記特定動作区間との関係に基づいて上記ユーザが睡眠状態にあった睡眠区間を検出する睡眠区間検出部とを備える情報処理装置が提供される。
　また、本開示によれば、ユーザが装着するためのセンサ装置から提供される第１のセンサデータに基づいて、上記センサ装置の姿勢の安定区間を検出することと、第２のセンサデータに基づいて、上記ユーザの特定の動作が発生した特定動作区間を検出することと、プロセッサが、上記安定区間と上記特定動作区間との関係に基づいて上記ユーザが睡眠状態にあった睡眠区間を検出することとを含む情報処理方法が提供される。
　また、本開示によれば、ユーザが装着するためのセンサ装置から提供される第１のセンサデータに基づいて、上記センサ装置の姿勢の安定区間を検出する機能と、第２のセンサデータに基づいて、上記ユーザの特定の動作が発生した特定動作区間を検出する機能と、上記安定区間と上記特定動作区間との関係に基づいて上記ユーザが睡眠状態にあった睡眠区間を検出する機能とをコンピュータに実現させるためのプログラムが提供される。
　以上説明したように本開示によれば、ユーザの日常的な活動とともに睡眠状態を検出または解析することができる。
　なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
本開示の第１の実施形態に係るシステムの概略的な構成を示すブロック図である。 本開示の第１の実施形態における睡眠区間検出の原理について説明するための図である。 本開示の第１の実施形態における睡眠区間検出を実行可能な情報処理装置の概略的な機能構成を示すブロック図である。 本開示の第１の実施形態における睡眠区間検出の処理フローについて説明するための図である。 本開示の第２の実施形態に係るシステムの概略的な構成を示すブロック図である。 本開示の第４の実施形態における選択的な検出器の使用について説明するための図である。 本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
　以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
　なお、説明は以下の順序で行うものとする。
　１．第１の実施形態
　　１－１．システム構成
　　１－２．睡眠区間検出の原理
　　１－３．情報処理装置の機能構成
　　１－４．睡眠区間検出の処理フロー
　２．第２の実施形態
　３．第３の実施形態
　４．第４の実施形態
　５．検出結果の応用例
　６．ハードウェア構成
　７．補足
　（１．第１の実施形態）
　（１－１．システム構成）
　図１は、本開示の第１の実施形態に係るシステムの概略的な構成を示すブロック図である。図１を参照すると、システム１０は、センサ装置１００と、スマートフォン２００とを含む。センサ装置１００は、センサ１１０と、前処理部１２０と、メモリ１３０とを含む。スマートフォン２００は、位置検出部２１０と、センサ２２０と、行動認識部２３０と、処理部２４０と、統合解析部２５０と、ストレージ２６０と、アプリケーション２７０とを含む。
　　（センサ装置）
　センサ装置１００は、ウェアラブルの装置である。センサ装置１００は、例えば手首や足首、指などに巻き付けるなどしてユーザに直接的に装着される。あるいは、センサ装置１００は、クリップなどを用いて衣服に固定されることによって、ユーザに間接的に装着されてもよい。なお、センサ装置１００は、ユーザが装着するための装置ではあるものの、必ずしも常にユーザによって装着されているわけではない。例えば、センサ装置１００は、入浴中や身支度の途中などには取り外される場合がある。従って、後述するように、センサ１１０に含まれる加速度センサの検出値が変動しない場合には、ユーザがセンサ装置１００を装着して体勢を安定させている場合と、センサ装置１００が取り外されてどこかに静置されている場合とがありうる。
　上述のように、センサ装置１００はセンサ１１０を含むほか、センサ１１０によって取得されたセンサデータを処理するプロセッサ（前処理部１２０を実現しうる）と、センサデータまたは処理後のデータが格納される記憶装置（メモリ１３０を実現しうる）と、センサデータまたは処理後のデータをスマートフォン２００に送信するための通信装置（図示せず）とを含む。プロセッサを含むセンサ装置１００は、本開示の実施形態に係る情報処理装置でありうる。情報処理装置は、後述するハードウェア構成例を用いて実現することができる。以下、センサ装置１００の各構成要素についてさらに説明する。
　センサ１１０は、センサ装置１００に備えられる各種のセンサを含み、センサ装置１００を装着したユーザの挙動をセンシングする。例えば、センサ１１０は、加速度センサを含む。加速度センサによる加速度センサの検出値に基づいて、センサ装置１００を装着したユーザの姿勢や体の動きを特定することができる。また、センサ１１０は、角速度センサ、ジャイロセンサ、光センサ、音センサ、または気圧センサなどの他のセンサを含んでもよい。これらのセンサの検出値も、ユーザの姿勢や体の動きを特定するために利用することができる。さらに、センサ１１０は、ユーザの画像を取得するためのカメラや、ユーザが発する音声を取得するためのマイクロフォンを含んでもよい。センサ１１０によって取得されたセンサデータは、前処理部１２０による処理を経てメモリ１３０に一時的に格納されてもよいし、前処理を経ずにそのままメモリ１３０に格納されてもよい。
　前処理部１２０は、センサ１１０によって取得されたセンサデータの前処理を実行する。例えば、前処理部１２０は、センサデータから特徴量を抽出する。また、前処理部１２０は、センサデータに含まれるノイズを除去したり、センサデータをリサンプリングしたりしてもよい。なお、本実施形態において、前処理部１２０によるセンサデータの処理は、処理後のデータからセンサデータの生データまたはそれに近いデータを復元することが可能なものであることが望ましい。また、本実施形態のいくつかの例では、後述するスマートフォン２００の処理部２４０で実行される解析処理の一部または全部が、前処理部１２０において実行されてもよい。
　メモリ１３０は、前処理部１２０による処理を経たセンサデータ、または前処理を経ないセンサデータの生データを格納する。メモリ１３０に格納されたデータは、図示しない通信装置によってスマートフォン２００に送信される。センサ装置１００とスマートフォン２００との間の通信には、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線通信を利用することができる。
　　（スマートフォン）
　スマートフォン２００は、センサ装置１００とは別にユーザが所持している端末装置である。スマートフォン２００は、例えば後述する情報処理装置のハードウェア構成によって実現されうる。また、スマートフォン２００は、例えばタブレット端末など、同様の機能を実現しうる他の端末装置によって代替されてもよい。以下、スマートフォン２００の各構成要素についてさらに説明する。
　位置検出部２１０は、例えばＧＰＳ（Global　Positioning　System）受信機によって実現される。この場合、位置検出部２１０は、衛星からの電波を受信することによってスマートフォン２００の位置情報を取得する。あるいは、位置検出部２１０は、Ｗｉ－Ｆｉなどの無線通信を実行する通信装置によって実現されてもよい。この場合、位置検出部２１０は、無線通信の基地局の位置情報と基地局からの電波の受信状態とに基づいてスマートフォン２００の位置情報を取得する。
　センサ２２０は、センサ装置１００のセンサ１１０と同様に、加速度センサ、角速度センサ、ジャイロセンサ、光センサ、音センサ、気圧センサ、カメラ、またはマイクロフォンなどの各種のセンサを含みうる。なお、本実施形態において、スマートフォン２００は、センサ装置１００とは異なり、例えばユーザの仕事中に机の上に置かれていたり、移動中にカバンの中に入れられていたり、就寝中にベッドの近くに置かれていたりする。従って、ユーザの体勢や体の動きを示す情報の取得には、主としてセンサ装置１００のセンサ１１０が用いられる。一方、ユーザに装着するために小型化および軽量化が必要とされるセンサ装置１００とは異なり、スマートフォン２００はある程度の容積や重量が許容されるため、センサ２２０はセンサ１１０よりも多くの種類のセンサや、センサ１１０よりも高精度のセンサを含むことが可能である。
　行動認識部２３０は、例えばプロセッサによって実現される。行動認識部２３０は、位置検出部２１０によって検出されたスマートフォン２００の位置情報および／またはセンサ２２０から提供されるセンサデータに基づいて、ユーザの行動を認識する。なお、位置情報とセンサデータとを用いた行動の認識については、公知のさまざまな技術を利用することが可能であるため、ここでは詳細な説明を省略する。後述するように、本実施形態において、行動認識部２３０によって認識されたユーザの行動は、センサ装置１００からのデータの解析結果と組み合わせて利用される。他の例では、行動認識部２３０によって認識されたユーザの行動が、センサ装置１００からのデータの解析結果とは別に、アプリケーション２７０などによって利用されてもよい。
　処理部２４０は、例えばプロセッサによって実現される。処理部２４０は、センサ装置１００から図示しない通信装置によって受信されたデータの解析処理を実行する。例えば、処理部２４０は、センサ１１０のセンサデータを解析することによって、センサ装置１００を装着したユーザが睡眠状態にあった睡眠区間を検出する。なお、睡眠区間の検出処理の詳細については後述する。上述のように、処理部２４０が実行する解析処理の一部または全部は、センサ装置１００の前処理部１２０に分散して実現されてもよい。
　統合解析部２５０は、例えばプロセッサによって実現される。統合解析部２５０は、行動認識部２３０によるユーザの行動認識の結果と、処理部２４０によるユーザの睡眠区間の検出結果とを統合する。このように、異なるデータに基づくユーザの行動認識の結果を統合することによって、例えば、それぞれの結果で欠落しているユーザの行動を補完したり、互い結果が整合するように調整することによって結果の精度を向上させたり、誤検出を防止したりすることができる。統合解析部２５０によって統合されたユーザの行動認識の結果は、ストレージ２６０に格納される。これとは別に、行動認識部２３０によるユーザの行動の解析結果や、処理部２４０の解析処理による睡眠区間の検出結果も、ストレージ２６０に格納されてもよい。
　ストレージ２６０は、例えばメモリやストレージ装置などによって実現される。ストレージ２６０には、センサ装置１００およびスマートフォン２００の処理によって得られたユーザの行動認識の結果が蓄積される。例えば、ストレージ２６０には、ユーザの行動ログや、位置情報ログ、歩数、睡眠時間ログなどが蓄積される。こうしたデータは、例えば、行動認識部２３０における行動認識の結果と、処理部２４０における睡眠区間の検出結果とに基づいて生成される。ストレージ２６０に一時的または持続的に蓄積されたログは、アプリケーション２７０によって利用される。
　アプリケーション２７０は、スマートフォン２００において実行される、ユーザの行動ログを利用したアプリケーションソフトウェアである。アプリケーション２７０は、スマートフォン２００のプロセッサによって実行され、必要に応じて、ディスプレイやスピーカなどの出力装置や、タッチパネルなどの入力装置を利用する。また、アプリケーション２７０は、通信装置を介して外部装置に制御信号を送信したり、他のユーザに向けて情報を送信したりしてもよい。なお、アプリケーション２７０の具体的な例については後述する。
　（１－２．睡眠区間検出の原理）
　次に、上記の第１の実施形態における睡眠区間検出の原理について説明する。
　図２は、本開示の第１の実施形態における睡眠区間検出の原理について説明するための図である。図２には、センサ装置１００のセンサ１１０に含まれる３軸加速度センサの検出値の時間変化が示されている。以下、図示された例の時間を区間Ｐ１～Ｐ７に区切って説明する。
　区間Ｐ１，Ｐ３，Ｐ５，Ｐ７では、加速度センサの検出値が連続的に大きく変動している。この区間では、ユーザは起きた状態で様々な活動をしていると推定される。一方、区間Ｐ２，Ｐ６では、加速度センサの検出値が変動せず一定である。また、区間Ｐ４では、加速度センサの検出値がしばらく一定であった後に短時間で変動し、またしばらく一定になるといったことが繰り返されている。
　上述のように、加速度センサの検出値が変動しない場合には、ユーザがセンサ装置１００を装着して体勢を安定させている場合と、センサ装置１００が取り外されてどこかに静置されている場合とがありうる。ユーザの睡眠区間を検出するためには、これらの場合を区別する必要がある。ここで、本発明者らは、ユーザが睡眠状態にある場合、ユーザの体はずっと静止しているわけではなく、時折体勢が変化した後に再び静止することに着目した。このようなユーザの挙動は、例えば寝返りとして観察される。寝返りは、多くのユーザにみられるごく自然な行動である。
　本実施形態では、ユーザの睡眠状態を、ユーザの体勢が不変である第１の区間（加速度センサの検出値が変動せず一定である区間）と、ユーザの体勢が転換する第２の区間（加速度センサの検出値が変動する区間であり、第１の区間に比べて十分に短い）とが繰り返される状態として定義する。これに対して、ユーザがセンサ装置１００を取り外している場合には、加速度センサの検出値がずっと変動せず一定であった後、センサ装置１００が再びユーザに装着されることによって検出値の連続的な変動が再開すると考えられる。従って、ユーザがセンサ装置１００を装着して体勢を安定させている場合と、センサ装置１００が取り外されてどこかに静置されている場合とは、上記の第１の区間の前後に第２の区間が存在するか否かによって識別できる。
　このような知見に基づいて再び図２を参照すると、区間Ｐ２，Ｐ６では、加速度センサの検出値が変動せず一定であるが、その前後で検出値が変動している区間（区間Ｐ１，Ｐ３，Ｐ５，Ｐ７）ではいずれも検出値が連続的に変動しており、またこれらの区間の長さは区間Ｐ２，Ｐ６に比べて必ずしも短くない。従って、これらの区間では、ユーザがセンサ装置１００を装着して体勢を安定させていたのではなく、センサ装置１００が取り外されてどこかに静置されていたと推測される。
　一方、区間Ｐ４では、加速度センサの検出値が変動せず一定である第１の区間と、その合間の比較的短い時間で加速度センサの検出値が変動する第２の区間とが繰り返されている。従って、区間Ｐ４では、ユーザがセンサ装置１００を装着して体勢を安定させていたものと推測される。
　なお、厳密にいえば、ユーザがセンサ装置１００を装着して体勢を安定させていることと、ユーザが睡眠状態にあることとは同一ではない。しかし、本実施形態では、ユーザがセンサ装置１００を装着して体勢を安定させていることをもって、ユーザが睡眠状態にあるものとみなす。例えば、ユーザがじっとテレビや本を見ている場合にもユーザの体勢は安定するが、睡眠状態にある場合に比べると安定している時間が短かったり、体勢が若干変化したりすると考えられる。このような場合は、例えばセンサデータの解析処理において、センサ装置の姿勢が安定状態にあると判定するための加速度の平均値や分散値を適切に設定したり、安定状態が所定の長さ以上で継続した場合に限り上記の第１の区間を認定したりすることによって識別することができうる。あるいは、センサ装置１００が装着されるユーザの体の部位が既知である場合には、センサ装置１００の向きによってユーザが睡眠状態にあるか、それ以外の安定状態にあるかを識別してもよい。また、ユーザが横になってはいるものの寝入ってはいない状態も考えられるが、そのような場合はユーザが睡眠状態にあるとみなしてもよい。
　以上、本実施形態における睡眠区間検出の原理について説明した。以下では、このような原理に基づいてユーザの睡眠区間を検出するための情報処理装置の機能構成例について、さらに説明する。
　（１－３．情報処理装置の機能構成）
　図３は、本開示の第１の実施形態における睡眠区間検出を実行可能な情報処理装置の概略的な機能構成を示すブロック図である。図３を参照すると、情報処理装置３００は、センサデータ取得部３０１と、安定区間検出部３０３と、特定動作区間検出部３０５と、睡眠区間検出部３０７と、外部装置制御部３０９と、通知情報出力部３１１とを含む。本実施形態において、情報処理装置３００は、センサ装置１００またはスマートフォン２００が備えるプロセッサによって実現される。
　例えば、情報処理装置３００は、スマートフォン２００において実現されてもよい。この場合、図１に示したスマートフォン２００の構成要素と対応させると、センサデータ取得部３０１、安定区間検出部３０３、特定動作区間検出部３０５、および睡眠区間検出部３０７が処理部２４０に対応し、外部装置制御部３０９および通知情報出力部３１１がアプリケーション２７０に対応する。また、睡眠区間検出部３０７は、処理部２４０および統合解析部２５０の両方に対応していてもよい。
　また、例えば、情報処理装置３００は、センサ装置１００とスマートフォン２００とに分散して実現されてもよい。この場合、図１に示したセンサ装置１００およびスマートフォン２００の構成要素と対応させると、センサデータ取得部３０１、安定区間検出部３０３、特定動作区間検出部３０５、および睡眠区間検出部３０７がセンサ装置１００の前処理部１２０に対応し、外部装置制御部３０９および通知情報出力部３１１がスマートフォン２００のアプリケーション２７０に対応する。
　なお、情報処理装置３００を実現するための構成は上記の例には限られず、本明細書に記載から当業者には明らかな範囲で他にもさまざまな例が可能である。例えば、情報処理装置３００の機能の全部がセンサ装置１００において実現されてもよい。また、例えば、情報処理装置３００がセンサ装置１００とスマートフォン２００とに分散して実現される場合に、睡眠区間検出部３０７は、センサ装置１００の前処理部１２０とスマートフォン２００の処理部２４０および／または統合解析部２５０とによって実現されうる。
　以下、情報処理装置３００の各構成要素について、さらに説明する。
　センサデータ取得部３０１は、センサ装置１００から提供されるセンサデータを取得するソフトウェア的なインターフェースとして、プロセッサによって実現されうる。センサデータは、センサ１１０に含まれる、加速度センサ、角速度センサ、ジャイロセンサ、光センサ、音センサ、気圧センサ、カメラ、またはマイクロフォンなどの各種のセンサによって出力され、必要に応じて前処理部１２０で処理されたデータでありうる。また、センサデータ取得部３０１が取得するセンサデータには、安定区間検出部３０３によって利用される第１のセンサデータと、特定動作区間検出部３０５によって利用される第２のセンサデータとが含まれる。これらのデータは、同一のデータ、例えば共通の加速度センサの検出値であってもよいし、異なるデータであってもよい。
　安定区間検出部３０３は、センサデータ取得部３０１によって取得された第１のセンサデータに基づいて、センサ装置１００の姿勢の安定区間を検出する。安定区間は、図２を参照して説明した第１の区間の候補になる区間である。センサ装置１００の姿勢の安定区間は、例えば、本実施形態のように、センサ装置１００の姿勢が不変であった区間として定義されうる。例えば、第１のセンサデータが加速度センサの検出値を含む場合、安定区間検出部３０３は、検出値が変動しない区間として安定区間を検出する。安定区間は、所定の時間（例えば数分）よりも長い区間に限定されてもよい。ただし、既に説明されているように、ここで検出される安定区間はあくまでセンサ装置１００の姿勢の安定区間であるため、ユーザがセンサ装置１００を装着して体勢を安定させているのか、センサ装置１００が取り外されてどこかに静置されているのかは、安定区間の検出結果だけでは特定されない。そこで、本実施形態では、次に説明する特定動作区間検出部３０５による特定動作区間の検出が実行される。
　特定動作区間検出部３０５は、センサデータ取得部３０１によって取得された第２のセンサデータに基づいて、ユーザの特定の動作が発生した特定動作区間を検出する。特定動作区間は、図２を参照して説明した第２の区間に対応する区間である。本実施形態において、第２のセンサデータは、第１のセンサデータと同様に加速度センサの検出値を含む。また、本実施形態において、特定動作区間は、ユーザの体勢が変化した区間である。なお、安定区間ではセンサ装置１００が取り外されている可能性を考慮する必要があるのに対し、安定区間以外の区間（特定動作区間を含む）では、センサ装置１００が取り外されている可能性は無視できる程度に低い。従って、本実施形態では、安定区間以外において、第２のセンサデータによって示されるセンサ装置１００の姿勢の変化を、ユーザの体勢の変化とみなすことが可能である。
　より具体的には、例えば、特定動作区間検出部３０５は、（１）ある程度の長さをもった（例えば数分以上の）安定区間に続いて発生し、（２）安定区間と比較して十分に短い時間で加速度センサの検出値が変化し、（３）先の安定区間とは異なる値で加速度センサの検出値が安定する別の安定区間が後に続いて発生する、ことを条件として特定動作区間を検出してもよい。
　睡眠区間検出部３０７は、安定区間検出部３０３によって検出された安定区間と、特定動作区間検出部３０５によって検出された特定動作区間との関係に基づいて、ユーザが睡眠状態にあった睡眠区間を検出する。本実施形態において、睡眠区間検出部３０７は、安定区間と特定動作区間とが繰り返されている場合に、安定区間と特定動作区間とを含む睡眠区間を検出する。図２を参照して説明した例では区間Ｐ４が睡眠区間にあたるが、この区間Ｐ４では加速度センサの検出値が変動せず一定である第１の区間（安定区間）と、その合間の比較的短い時間で加速度センサの検出値が変動する第２の区間（特定動作区間）とが繰り返されている。
　より具体的には、例えば、睡眠区間検出部３０７は、（１）特定動作区間ではない区間に続いて発生する最初の安定区間から、（２）最初の安定区間に続く特定動作区間、および（３）前後を特定動作区間に挟まれた中間の安定区間を経て、（４）最後の特定動作区間に続いて発生し、特定動作区間ではない区間が後に続く最後の安定区間までを睡眠区間として検出してもよい。この場合、（１）の安定区間の開始時刻をユーザの睡眠開始時刻として、（４）の安定区間の終了時刻をユーザの睡眠終了時刻として、それぞれ特定することが可能である。
　また、睡眠区間検出部３０７は、スマートフォン２００の統合解析部２５０の機能によって、行動認識部２３０によって位置情報やセンサデータに基づいて認識されたユーザの行動との整合性を考慮して睡眠区間を決定してもよい。このとき、睡眠区間検出部は、第１および第２のセンサデータとは異なるセンサデータに基づいて認識されたユーザの行動にさらに基づいて睡眠区間を検出するともいえる。
　次に説明する外部装置制御部３０９および通知情報出力部３１１は、いずれも、睡眠区間検出部３０７による睡眠区間の検出結果を利用する機能構成である。これらの機能構成は、いずれか一方だけが情報処理装置３００に含まれてもよいし、両方が情報処理装置３００に含まれてもよい。また、本実施形態では、睡眠区間の検出結果の利用方法は特に限定されないため、外部装置制御部３０９とも通知情報出力部３１１とも異なる機能構成が、睡眠区間の検出結果を利用するために存在してもよい。また、睡眠区間検出部３０７による睡眠区間の検出結果は、そのままストレージに格納され、情報処理装置３００とは別の装置において利用されてもよい。
　外部装置制御部３０９は、睡眠区間検出部３０７によってユーザの睡眠区間が検出された場合に、外部装置の制御信号を出力する。例えば、外部装置制御部３０９は、睡眠区間の開始が検出された場合に、外部装置を停止または休止するための制御信号を出力する。なお、上記の説明から明らかなように、睡眠区間検出部３０７による睡眠区間の検出は、事後的に発生する特定動作区間の検出を経て初めて可能になる。従って、本実施形態において、外部装置制御部３０９は、ユーザの睡眠状態が開始されたときにリアルタイムで制御信号を送信できるわけではない。従って、本実施形態で外部装置制御部３０９が送信する制御信号は、例えば、テレビやエアコンディショナ（気温による）など、ユーザが睡眠状態に入った場合に不要になると考えられる外部装置を停止または休止させるために送信されてもよい。
　あるいは、外部装置制御部３０９は、外部装置が睡眠区間の開始時刻を基準にしてアラームを設定するための制御信号を出力してもよい。なお、ここでいう外部装置は、図３において情報処理装置３００として示された装置に対する外部装置というにすぎないため、例えば情報処理装置３００がスマートフォン２００において実現される場合のスマートフォン２００の他の機能要素（情報処理装置３００と同様にプロセッサによって実現されるものを含む）も外部装置にあたる場合がある（情報処理装置３００がセンサ装置１００によって実現される場合も同様）。従って、外部装置制御部３０９は、例えばスマートフォン２００のプロセッサによって実現されて、同じスマートフォン２００のプロセッサによって実現されるアラーム機能に対して制御信号を送信してもよい。睡眠時間の開始時刻を基準にして自動的にアラームを設定することによって、例えばユーザが寝すぎることを防止することができる。
　通知情報出力部３１１は、睡眠区間検出部３０７による睡眠区間の検出結果を他のユーザに通知するための情報を出力する。例えば、通知情報出力部３１１は、睡眠区間の開始、継続または終了を示す情報を出力する。この場合、例えば、ユーザが起きたこと、寝たこと、または寝ていることを、ソーシャルメディア上での友人などに通知することができる。この通知は、プッシュ型であってもよいし、プル型であってもよい。プル型の通知の場合、例えば、仮想空間に表現されたユーザのアイコンによって睡眠状態を表現し、他のユーザが仮想空間を見ることによってユーザが寝ていることや起きていることを認識することが可能であってもよい。
　あるいは、通知情報出力部３１１は、所定の期間における睡眠区間の長さを示す情報を出力してもよい。この場合、例えば、ユーザの１日あたりの睡眠時間が平均よりも多いか少ないかによって、ユーザが寝不足であることが友人などに通知されてもよい。上記の例のように仮想空間を介して通知が出力されてもよいし、ＡＲ（Augmented　Reality）の技術を利用して実際のユーザの顔に隈などが重畳表示されてもよい。
　なお、外部装置制御部３０９および通知情報出力部３１１の処理の他の例については、睡眠区間の検出結果の応用例として後述する。
　（１－４．睡眠区間検出の処理フロー）
　図４は、本開示の第１の実施形態における睡眠区間検出の処理フローについて説明するための図である。図４に示された処理フローは、上記で図３を参照して説明した情報処理装置３００の機能構成に対応する。つまり、以下で説明される特徴量算出部４０１～整合性調整部４１３によって実行される一連の処理は、情報処理装置３００の各構成要素の機能を異なる観点から表現したものともいえる。従って、一連の処理は、センサ装置１００またはスマートフォン２００のプロセッサによって実行されうる。以下、処理フローの各構成要素の処理について、さらに説明する。
　特徴量算出部４０１は、センサデータから特徴量を算出する。ここで、算出される特徴量は、生データまたはそれに近いデータへの復元が可能なものであってもよい。例えば、センサデータが加速度センサのデータである場合、特徴量算出部４０１は、所定の時間（例えば１分）を時間単位として、加速度の平均値や分散値を算出してもよい。
　安定区間検出部４０３は、特徴量算出部４０１がセンサデータから算出した特徴量に基づいて、ユーザの体勢が安定状態であったと推定される安定区間を検出する。なお、上述のように、ここで検出される安定区間はあくまでセンサ装置１００の姿勢の安定区間であるため、ユーザがセンサ装置１００を装着して体勢を安定させているのか、センサ装置１００が取り外されてどこかに静置されているのかは、安定区間の検出結果だけでは特定されない。
　フィルタ処理部４０５は、安定区間検出部４０３によって検出された安定区間に対するフィルタ処理を実行する。例えば、フィルタ処理部４０５は、検出された安定区間をその長さによってフィルタする。より具体的には、フィルタ処理部４０５は、区間の長さが所定の時間（例えば５分）以下である場合に、当該区間を安定区間から除外する。安定区間がユーザの睡眠区間の検出のために用いられることを考慮すると、時間の短い睡眠区間も存在しうるが、そのような場合の安定区間は、上述した特定動作区間を含んでいないなどの理由で、睡眠以外の理由によって発生する疑似的な安定区間と区別することが難しいことがある。従って、本実施形態では、時間が短い区間を安定区間から除外する。
　特定動作判定部４０７は、特徴量算出部４０１がセンサデータから算出した特徴量に基づいてユーザの特定の動作が発生した特定動作区間を検出する。さらに、特定動作判定部４０７は、安定区間検出部４０３によって検出されフィルタ処理部４０５によるフィルタリングを経た安定区間と特定動作区間との関係に基づいて、安定区間が睡眠区間であるか否かを判定する。より具体的には、特定動作判定部４０７は、安定区間の前または後の少なくともいずれかに連続して特定動作区間が存在する場合に、当該安定区間とそれに連続する特定動作区間とを睡眠区間として特定してもよい。
　ここまでの、特徴量算出部４０１、安定区間検出部４０３、フィルタ処理部４０５、および特定動作判定部４０７の処理によって、睡眠区間を示す結果Ｒ１が取得される。結果Ｒ１では、短すぎる安定区間がフィルタ処理部４０５によって除かれている点を除いて、睡眠区間の検出結果に対してフィルタがかけられておらず、純粋に安定区間と特定動作区間との関係に基づいて睡眠区間が特定されているといえる。結果Ｒ１は、次に説明する区間結合部４０９の処理の入力として用いられてもよいし、そのまま出力されてもよい。
　区間結合部４０９は、結果Ｒ１によって特定される睡眠区間について、区間同士の間隔が近いものを結合させる。より具体的には、例えば、区間結合部４０９は、睡眠区間同士の間隔が所定の時間（例えば３０分）以下である場合に、これらの区間を結合させる。例えば、上記の特定動作区間検出部３０５の説明で例示したように、特定動作区間の条件として、当該区間の前後で加速度センサの検出値が異なる値で安定することを条件とした場合、ユーザが寝返りおよびそれに類似した動きによって体勢を変化させた結果、また同じ体勢に戻ったような区間は、特定動作区間として検出されない。しかし、このような区間も、例えば安定区間と比較して十分に短い時間で発生したような場合には、ユーザの睡眠区間に含まれる可能性がある。
　フィルタ処理部４１１は、区間結合部４０９による結合後の睡眠区間に対するフィルタ処理を実行する。例えば、フィルタ処理部４１１は、結合後の睡眠区間をその長さによってフィルタする。より具体的には、フィルタ処理部４１１は、睡眠区間候補の長さが所定の時間（例えば３０分）以下である場合に、当該区間を睡眠区間から除外する。結合してもなお十分な長さに達しない睡眠区間は、例えば睡眠以外の理由によって発生する安定区間が誤検出されたものである可能性がある。また、検出結果の利用方法によっては、例えば居眠りやうたたねのような短い睡眠区間が検出されなかったとしても問題がない。従って、本実施形態では、フィルタ処理部４１１が、十分な長さに達しない睡眠区間を除外する。
　なお、フィルタ処理部４０５および／またはフィルタ処理部４１１において区間の長さによるフィルタリングを実行する場合、閾値になる所定の時間は任意に設定され、上記で説明した例（５分および３０分）には限られない。ただし、上記の例のようにフィルタ処理部４０５，４１１でフィルタリングが実行される場合、フィルタ処理部４１１における閾値の時間（結合してもなお短すぎる睡眠区間を除外するために用いられる）は、フィルタ処理部４０５における閾値の時間（短すぎる安定区間を除外するために用いられる）よりも長い時間でありうる。
　ここまでの、結果Ｒ１に対する区間結合部４０９およびフィルタ処理部４１１の処理によって、睡眠区間を示す結果Ｒ２が取得される。結果Ｒ２では、結果Ｒ１によって特定された睡眠区間が、間隔が近いもの同士で結合され（区間結合部４０９）、さらに、結合してもなお十分な長さに達しない睡眠区間が除外される（フィルタ処理部４１１）。従って、結果Ｒ２では、睡眠区間の検出結果に対して、検出結果自体によって示される間隔や長さを利用した弱いフィルタがかけられているといえる。結果Ｒ２は、次に説明する整合性調整部４１３の入力として用いられてもよいし、そのまま出力されてもよい。
　整合性調整部４１３は、結果Ｒ２によって特定される睡眠区間について、他の方法による行動認識結果との整合性を調整する。より具体的には、例えば、整合性調整部４１３は、スマートフォン２００の位置検出部２１０およびセンサ２２０の検出結果に基づいて行動認識部２３０によって実行される行動認識の結果と、結果Ｒ２によって特定される睡眠区間との整合性を調整する。例えば、結果Ｒ２によって特定される睡眠区間において、行動認識部２３０が「歩行」（家の中ではなくより長い距離の歩行）の行動を認識している場合、睡眠区間または行動認識結果のどちらかまたは両方が誤りであると考えられる。
　このような場合、例えば、整合性調整部４１３は、睡眠区間または行動認識結果のどちらかを固定的に優先させてもよい。例えば、睡眠区間が優先される場合、睡眠区間において認識された「歩行」のような行動は無視される。逆に、行動認識結果が優先される場合、「歩行」のような行動が認識された睡眠区間は誤検出されたものと判断される。あるいは、整合性調整部４１３は、睡眠区間および行動認識結果のそれぞれの信頼度に基づいて採用する結果を選択してもよい。また、整合性調整部４１３は、睡眠区間の検出結果と行動認識結果とが競合した場合、当該区間でのユーザの行動を「不明」としてもよい。
　上記のような整合性調整部４１３の処理を経て、睡眠区間を示す結果Ｒ３が取得される。結果Ｒ３では、結果Ｒ２によって特定された睡眠区間に、他の方法による行動認識結果との整合性を考慮してさらに強いフィルタがかけられているといえる。結果Ｒ３は、例えばスマートフォン２００におけるアプリケーション２７０での利用のために出力される。なお、上述のように、結果Ｒ１および／または結果Ｒ２も、結果Ｒ３とともに、または結果Ｒ３に代えて出力されうる。従って、本実施形態では、例えば結果Ｒ１が出力されて区間結合部４０９～整合性調整部４１３の処理が実行されなくてもよいし、結果Ｒ２が出力されて整合性調整部４１３の処理が実行されなくてもよい。
　（２．第２の実施形態）
　図５は、本開示の第２の実施形態に係るシステムの概略的な構成を示すブロック図である。図５を参照すると、システム２０は、センサ装置５００と、スマートフォン６００と、サーバ７００とを含む。センサ装置５００は、センサ１１０と、前処理部１２０と、メモリ１３０とを含む。スマートフォン２００は、位置検出部２１０と、センサ２２０と、アプリケーション２７０とを含む。サーバ７００は、行動認識部２３０と、処理部２４０と、統合解析部２５０と、ストレージ２６０とを含む。
　　（センサ装置）
　センサ装置５００は、上記の第１の実施形態に係るセンサ装置１００と同様にウェアラブルの装置である。センサ装置１００に含まれるセンサ１１０、前処理部１２０、およびメモリ１３０についても第１の実施形態と同様である。ただし、センサ装置５００は、メモリ１３０に格納されたデータを、図示しない通信装置によって直接的または間接的にサーバ７００に送信する点で、第１の実施形態に係るセンサ装置１００とは異なる。センサ装置５００は、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線通信を利用してスマートフォン６００にデータを送信し、スマートフォン６００の通信装置（図示せず）がネットワークを介してデータをサーバ７００に転送してもよい。あるいは、センサ装置５００は、ネットワークを介して直接的にサーバ７００と通信することが可能であってもよい。
　　（スマートフォン）
　スマートフォン６００は、上記の第１の実施形態に係るスマートフォン２００と同様に、センサ装置５００とは別にユーザが所持している端末装置である。スマートフォン６００に含まれる位置検出部２１０、センサ２２０、およびアプリケーション２７０は、第１の実施形態と同様の構成要素である。その一方で、本実施形態において、スマートフォン６００は、行動認識部２３０、処理部２４０、および統合解析部２５０といった処理要素を有さない。つまり、本実施形態でもスマートフォン６００はプロセッサを備えるが、上記の要素はプロセッサによって実現されない。位置検出部２１０およびセンサ２２０による検出結果は、図示しない通信装置によってネットワークを介してサーバ７００に送信される。また、アプリケーション２７０によって利用されるデータも、図示しない通信装置によってネットワークを介してサーバ７００から受信される。さらに、上記のように、スマートフォン６００は、センサ装置５００からサーバ７００へのデータの送信を中継してもよい。
　　（サーバ）
　サーバ７００は、ネットワーク上の１または複数の情報処理装置によって実現される。サーバ７００に含まれる行動認識部２３０、処理部２４０、統合解析部２５０、およびストレージ２６０は、第１の実施形態においてスマートフォン２００に含まれていたものと同様の構成要素である。これらの構成要素の機能については上記の第１の実施形態と同様であるため、詳細な説明は省略する。
　以上で説明したように、本実施形態では、第１の実施形態においてスマートフォン２００によって実現されていた機能の一部が、サーバ７００において実現される。本実施形態では、サーバ７００が、睡眠区間検出を実行する情報処理装置にあたる。なお、本開示の実施形態におけるサーバを含むシステムの構成は図５に示した例には限られない。例えば、行動認識部２３０、処理部２４０、および統合解析部２５０の一部は、センサ装置５００またはスマートフォン６００において実現されてもよい。この場合、例えば、処理部２４０が実現される装置が、本開示の実施形態に係る情報処理装置になりうる。
　また、本実施形態のように、センサ装置５００において取得されたセンサデータに基づくユーザの睡眠区間の検出がサーバ７００で実施される場合、スマートフォン６００は必ずしもシステムに含まれなくてもよい。この場合、行動認識部２３０および統合解析部２５０はサーバ７００に含まれず、処理部２４０がセンサデータに基づいて検出した睡眠区間のデータがそのままストレージ２６０に格納されてもよい。
　（３．第３の実施形態）
　次に、本開示の第３の実施形態について説明する。本実施形態は、装置構成的には上記の第１または第２の実施形態と同様であるが、図３を参照して説明した情報処理装置３００において実行される睡眠区間検出の処理が異なる。従って、以下の説明ではかかる相違点について主に説明し、これまでに説明した実施形態と共通する点（装置構成）については詳細な説明を省略する。なお、以下の第３および第４の実施形態の説明では第１の実施形態の符号（センサ装置１００およびスマートフォン２００）を引用するが、第２の実施形態（センサ装置５００、スマートフォン６００、サーバ７００）においても同様の構成が可能である。
　本実施形態では、安定区間検出部３０３が、センサ装置１００の姿勢が規則的に変化していた区間を検出する。かかる安定区間は、例えば、第１のセンサデータに含まれる加速度センサの検出値が規則的に変化する区間として検出されうる。ユーザが睡眠状態にある場合にはいくつかの例が考えられる。１つの例は、ユーザがベッドなどに横になって略静止して眠っている場合である。もう１つの例は、ユーザが家や乗り物の中で椅子に座ったまま眠っている場合である。後者の場合、いわゆる「うとうとする」（nod　off）状態となり、例えば頭が上下することなどによる規則的な体動が発生する。本実施形態では、このような状態を睡眠状態として検出する。
　より具体的には、例えば、安定区間検出部３０３が安定区間を検出した場合に、特定動作区間検出部３０５は、ユーザの画像または音声が睡眠に関係する特徴を示していた区間を検出する。この場合、センサデータ取得部３０１によって取得される第２のセンサデータには、カメラまたはマイクロフォンによって取得されたユーザの画像または音声が含まれる。例えば、特定動作区間検出部３０５は、第２のセンサデータに含まれる画像データによってユーザが目を閉じていたことが認識された区間を、特定動作区間として検出してもよい。ユーザが目を閉じていたことは、例えば眼球の動きを検出する他のセンサや眼電図などによって検出されてもよい。また、特定動作区間検出部３０５は、第２のセンサデータに含まれる音声データに基づいてユーザが特定の音を発していることが認識された区間を、特定動作区間として検出してもよい。ここでいう特定の音は、例えば、寝息や鼾に対応する音でありうる。
　本実施形態において、睡眠区間検出部３０７は、安定区間検出部３０３によって検出された安定区間と、特定動作区間検出部３０５によって検出された特定動作区間とが並行している場合に、安定区間を含む睡眠区間を検出する。つまり、本実施形態では、安定区間においてセンサ装置１００の姿勢が規則的に変化しており、かつ、ユーザの画像または音声が睡眠に関係する特徴（目を閉じる、寝息を立てる、鼾をかく、など）を示している区間が、睡眠区間として検出される。
　（４．第４の実施形態）
　次に、本開示の第４の実施形態について説明する。本実施形態は、例えば、上記の第１～第３の実施形態を組み合わせた構成をとりうる。本実施形態では、ユーザの睡眠区間を検出するための複数の検出器が選択的に使用される。
　図６は、本開示の第４の実施形態における選択的な検出器の使用について説明するための図である。図６を参照すると、本実施形態では、センサデータが入力されて睡眠区間の検出処理が開始されたときに、検出器セレクタ部８０１が使用する１または複数の検出器を選択する。検出器には、例えば、体動検出器７０３、首動作検出器８０５、および閉眼検出器８０７などがありうる。これらの検出器のうち、検出器セレクタ部８０１によって選択された１または複数の検出器による検出結果が判定結果結合部８０９において結合され、睡眠区間検出の結果として出力される。
　検出器セレクタ部８０１は、例えば、センサ装置１００またはスマートフォン２００のプロセッサによって実現される。検出器セレクタ部８０１は、例えば、センサ装置１００がユーザに装着されているか否か、センサ装置１００のバッテリ残量がどのぐらいか、スマートフォン２００側の行動認識部２３０によってユーザのどのような行動（単純な位置情報を含む）が認識されているか、などに応じて、使用する１または複数の検出器を選択する。選択可能な検出器のすべてが選択されてもよい。
　体動検出器８０３は、例えば、センサ１１０に含まれる加速度センサによるセンシングから、前処理部１２０における検出値の前処理、処理部２４０における検出値に基づくユーザの体動の検出とそれに基づく睡眠区間の検出までを含む（例えば、ユーザの体勢が不変である区間の検出を利用した睡眠区間の検出）。従って、検出器セレクタ部８０１が体動検出器８０３を選択した場合、上述したようなユーザの体動の検出に基づいた睡眠区間の検出のための一連の処理が実行されることになる。
　首動作検出器８０５は、例えば、センサ１１０に含まれる加速度センサによるセンシングから、前処理部１２０における検出値の前処理、処理部２４０における検出値に基づくユーザの首の動作の検出とそれに基づく睡眠区間の検出までを含む（例えば、ユーザの首（頭）の動作が規則的である区間（うとうとしている区間）の検出を利用した睡眠区間の検出）。従って、検出器セレクタ部８０１が首動作検出器８０５を選択した場合、上述したようなユーザの首（頭）の動作の検出に基づいた睡眠区間の検出のための一連の処理が実行されることになる。
　閉眼検出器８０７は、例えば、センサ１１０に含まれるカメラによる画像の撮影から、前処理部１２０における画像データの前処理、処理部２４０における画像データに基づくユーザが目を閉じているか否かの検出とそれに基づく睡眠区間の検出までを含む（例えば、ユーザの体動が規則的であることとユーザが目を閉じていることとを条件とした睡眠区間の検出）。従って、検出器セレクタ部８０１が閉眼検出器８０７を選択した場合、上述したようなユーザが目を閉じているか否かの検出に基づいた睡眠区間の検出のための一連の処理が実行されることになる。
　判定結果結合部８０９は、上述のように、選択された１または複数の検出器による検出結果を結合し、睡眠区間を決定する。判定結果結合部８０９は、例えばスマートフォン２００において処理部２４０として実現されうる。判定結果結合部８０９は、選択された検出器が単一である場合、当該選択された検出器の検出結果をそのまま出力してもよい。また、選択された検出器が複数である場合、判定結果結合部８０９は、例えば選択された複数の検出器による睡眠区間の検出結果の論理和をとってもよい。この場合、いずれか１つの検出器において睡眠区間として検出された区間が、睡眠区間として出力される。あるいは、判定結果結合部８０９は、選択された複数の検出器による睡眠区間の検出結果の論理積をとってもよい。この場合、選択されたすべての検出器において睡眠区間として検出された区間だけが、睡眠区間として出力される。
　あるいは、判定結果結合部８０９は、選択された各検出器における検出結果の確からしさを示すスコアを取得し、当該スコアに基づいて検出結果を重みづけして足し合わせたスコアに基づいて睡眠区間を決定してもよい。この場合、各検出器、例えば体動検出器８０３、首動作検出器８０５、および閉眼検出器８０７は、検出結果の確からしさを示すスコアを判定結果結合部８０９に出力する。
　本実施形態では、ユーザの睡眠区間を検出するための複数の検出器を選択的に使用することによって、例えば、センサ装置１００が取り外されている間もスマートフォン２００を用いて検出を継続したり、センサ装置１００のバッテリ残量に応じて使用するセンサを切り替えたりして、状況に応じた最適な睡眠区間の検出方法を採用することができる。
　（５．検出結果の応用例）
　次に、本開示の実施形態における、睡眠区間の検出結果の応用例について説明する。上述のように、本開示の実施形態では、例えば、睡眠区間の開始が検出された場合に外部装置の制御信号を出力したり、睡眠区間の検出結果を他のユーザに通知するための情報を出力したりすることによって睡眠区間の検出結果が応用される。以下では、そのような睡眠区間の検出結果の応用例について、より具体的な例を含めて説明する。
　　（外部装置の制御）
　情報処理装置３００の外部装置制御部３０９が、睡眠区間の開始が検出された場合に外部装置の制御信号を出力する例としては、上述したように外部装置を停止または休止するための制御信号を出力する例や、外部装置が睡眠区間の開始時刻を基準にしてアラームを設定するための制御信号を出力する例がある。
　他にも、例えば、外部装置制御部３０９は、睡眠区間の開始が検出された場合に、外部装置に所定の動作を実行させるための制御信号を出力してもよい。一例として、外部装置制御部３０９は、パーソナルコンピュータなどの情報処理端末に対して、バックアップやアップロード、解析などの処理を実行させるための制御信号を出力してもよい。これらの処理は、ユーザが情報処理端末を使用している間に実行されると、装置のリソースの消費のためにユーザが所望する情報処理端末の操作の妨げになる可能性がある。従って、ユーザの睡眠区間の開始が検出された場合にこれらの処理を実行することとすれば、ユーザの操作を妨げることなく処理を完了させることができる。
　　（他のユーザへの通知）
　情報処理装置３００の通知情報出力部３１１が、睡眠区間の検出結果を他のユーザに通知するための情報を出力する例としては、上述したように睡眠区間の開始、継続または終了を示す情報を出力する例や、所定の期間における睡眠区間の長さを示す情報を出力する例がある。
　他にも、例えば、通知情報出力部３１１は、ユーザのスケジュールの情報を取得して、ユーザが睡眠状態にあることがスケジュールの実行に支障をきたすと判断される場合に、ユーザを起こすための行動（例えば電話をかけるなど）をとるよう友人に要請する通知を出力してもよい。この場合、外部装置制御部３０９が、スケジュールを実行するためにユーザが起きるべき時刻にアラームを鳴動させるように外部装置（上述のように、同じプロセッサによって実現される他の機能を含む）に制御信号を出力し、それでもなおユーザが起きない（睡眠区間の終了が検出されない）場合に、通知情報出力部３１１が他のユーザに通知を出力してもよい。
　また、例えば、通知情報出力部３１１は、他の情報処理端末と連動して、友人同士など所定のグループに属するユーザの起床時刻に合わせてスケジュールを調整し、調整されたスケジュールを各ユーザに通知したり、調整されたスケジュールに遅れそうなユーザが所持している情報処理端末に対してアラームを鳴動させるよう要請する通知を送信したりしてもよい。この際、各ユーザの現在位置から、スケジュールされたイベントが実行される場所（目的地）までの距離が考慮されてもよい。つまり、目的地に近いユーザはイベントの開始時刻の直前に起こされ、目的地から遠いユーザは開始時刻のかなり前に起こされるように通知の出力が調整されてもよい。
　また、例えば、通知情報出力部３１１は、あるユーザが起きた（睡眠区間が終了した）ことを条件として、他のユーザに対する情報の出力を実行してもよい。例えば、時差のある環境でテレカンファレンスをしたい場合に、早朝に参加することになるユーザが起きた場合に、日中に参加することになる他のユーザにカンファレンスの開始が通知されてもよい。これによって、ユーザが起きたら何かをしたいが起こすほどではない、という場合の連絡や通知が円滑になりうる。
　外部装置制御部３０９や通知情報出力部３１１に限られない、本開示の実施形態における睡眠区間の検出結果の応用のさらに他の例としては、ある国または地域などで本来寝ている時間に起きていたユーザの割合を、当該国または地域にいるユーザの睡眠区間の検出結果に基づいて統計的に把握し、その時間に発生したイベント（例えば深夜のスポーツ中継など）がどれだけの注目を集めたかの指標として利用してもよい。また、例えば、ある地域で寝ているユーザの割合を、当該地域にいるユーザの睡眠区間の検出結果に基づいて統計的に把握し、無線通信の基地局などのインフラストラクチャを低消費電力モードで運用するか否かの基準として利用してもよい。
　（６．ハードウェア構成）
　次に、図７を参照して、本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成について説明する。図７は、本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。図示された情報処理装置９００は、例えば、上記の実施形態におけるセンサ装置、スマートフォン、またはサーバなどを実現しうる。
　情報処理装置９００は、ＣＰＵ（Central　Processing　unit）９０１、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）９０３、およびＲＡＭ（Random　Access　Memory）９０５を含む。また、情報処理装置９００は、ホストバス９０７、ブリッジ９０９、外部バス９１１、インターフェース９１３、入力装置９１５、出力装置９１７、ストレージ装置９１９、ドライブ９２１、接続ポート９２３、通信装置９２５を含んでもよい。さらに、情報処理装置９００は、必要に応じて、撮像装置９３３、およびセンサ９３５を含んでもよい。情報処理装置９００は、ＣＰＵ９０１に代えて、またはこれとともに、ＤＳＰ（Digital　Signal　Processor）またはＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）と呼ばれるような処理回路を有してもよい。
　ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、ＲＯＭ９０３、ＲＡＭ９０５、ストレージ装置９１９、またはリムーバブル記録媒体９２７に記録された各種プログラムに従って、情報処理装置９００内の動作全般またはその一部を制御する。ＲＯＭ９０３は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータなどを記憶する。ＲＡＭ９０５は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータなどを一次記憶する。ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０３、およびＲＡＭ９０５は、ＣＰＵバスなどの内部バスにより構成されるホストバス９０７により相互に接続されている。さらに、ホストバス９０７は、ブリッジ９０９を介して、ＰＣＩ（Peripheral　Component　Interconnect/Interface）バスなどの外部バス９１１に接続されている。
　入力装置９１５は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチおよびレバーなど、ユーザによって操作される装置である。入力装置９１５は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール装置であってもよいし、情報処理装置９００の操作に対応した携帯電話などの外部接続機器９２９であってもよい。入力装置９１５は、ユーザが入力した情報に基づいて入力信号を生成してＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路を含む。ユーザは、この入力装置９１５を操作することによって、情報処理装置９００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりする。
　出力装置９１７は、取得した情報をユーザに対して視覚的または聴覚的に通知することが可能な装置で構成される。出力装置９１７は、例えば、ＬＣＤ（Liquid　Crystal　Display）、ＰＤＰ（Plasma　Display　Panel）、有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイなどの表示装置、スピーカおよびヘッドホンなどの音声出力装置、ならびにプリンタ装置などでありうる。出力装置９１７は、情報処理装置９００の処理により得られた結果を、テキストまたは画像などの映像として出力したり、音声または音響などの音声として出力したりする。
　ストレージ装置９１９は、情報処理装置９００の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９１９は、例えば、ＨＤＤ（Hard　Disk　Drive）などの磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイスなどにより構成される。このストレージ装置９１９は、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データ、および外部から取得した各種のデータなどを格納する。
　ドライブ９２１は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体９２７のためのリーダライタであり、情報処理装置９００に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９２１は、装着されているリムーバブル記録媒体９２７に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０５に出力する。また、ドライブ９２１は、装着されているリムーバブル記録媒体９２７に記録を書き込む。
　接続ポート９２３は、機器を情報処理装置９００に直接接続するためのポートである。接続ポート９２３は、例えば、ＵＳＢ（Universal　Serial　Bus）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Small　Computer　System　Interface）ポートなどでありうる。また、接続ポート９２３は、ＲＳ－２３２Ｃポート、光オーディオ端子、ＨＤＭＩ（登録商標）（High-Definition　Multimedia　Interface）ポートなどであってもよい。接続ポート９２３に外部接続機器９２９を接続することで、情報処理装置９００と外部接続機器９２９との間で各種のデータが交換されうる。
　通信装置９２５は、例えば、通信ネットワーク９３１に接続するための通信デバイスなどで構成された通信インターフェースである。通信装置９２５は、例えば、有線または無線ＬＡＮ（Local　Area　Network）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、またはＷＵＳＢ（Wireless　USB）用の通信カードなどでありうる。また、通信装置９２５は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Asymmetric　Digital　Subscriber　Line）用のルータ、または、各種通信用のモデムなどであってもよい。通信装置９２５は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、ＴＣＰ／ＩＰなどの所定のプロトコルを用いて信号などを送受信する。また、通信装置９２５に接続される通信ネットワーク９３１は、有線または無線によって接続されたネットワークであり、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、ラジオ波通信または衛星通信などである。
　撮像装置９３３は、例えば、ＣＣＤ（Charge　Coupled　Device）またはＣＭＯＳ（Complementary　Metal　Oxide　Semiconductor）などの撮像素子、および撮像素子への被写体像の結像を制御するためのレンズなどの各種の部材を用いて実空間を撮像し、撮像画像を生成する装置である。撮像装置９３３は、静止画を撮像するものであってもよいし、また動画を撮像するものであってもよい。
　センサ９３５は、例えば、加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサ、光センサ、音センサなどの各種のセンサである。センサ９３５は、例えば情報処理装置９００の筐体の姿勢など、情報処理装置９００自体の状態に関する情報や、情報処理装置９００の周辺の明るさや騒音など、情報処理装置９００の周辺環境に関する情報を取得する。また、センサ９３５は、ＧＰＳ（Global　Positioning　System）信号を受信して装置の緯度、経度および高度を測定するＧＰＳセンサを含んでもよい。
　以上、情報処理装置９００のハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。かかる構成は、実施する時々の技術レベルに応じて適宜変更されうる。
　（７．補足）
　本開示の実施形態は、例えば、上記で説明したような情報処理装置、システム、情報処理装置またはシステムで実行される情報処理方法、情報処理装置を機能させるためのプログラム、およびプログラムが記録された一時的でない有形の媒体を含みうる。
　以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
　また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
　なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）ユーザが装着するためのセンサ装置から提供される第１のセンサデータに基づいて前記センサ装置の姿勢の安定区間を検出する安定区間検出部と、
　第２のセンサデータに基づいて、前記ユーザの特定の動作が発生した特定動作区間を検出する特定動作区間検出部と、
　前記安定区間と前記特定動作区間との関係に基づいて前記ユーザが睡眠状態にあった睡眠区間を検出する睡眠区間検出部と
　を備える情報処理装置。
（２）前記安定区間は、前記センサ装置の姿勢が不変であった区間である、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）前記特定動作区間は、前記ユーザの体勢が変化した区間であり、
　前記睡眠区間検出部は、前記安定区間と前記特定動作区間とが繰り返されている場合に、前記安定区間と前記特定動作区間とを含む睡眠区間を検出する、前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）前記第１のセンサデータおよび前記第２のセンサデータはいずれも加速度センサデータを含む、前記（３）に記載の情報処理装置。
（５）前記安定区間は、前記センサ装置の姿勢が規則的に変化していた区間である、前記（１）に記載の情報処理装置。
（６）前記特定動作区間は、前記ユーザの画像または音声が睡眠に関係する特徴を示していた区間であり、
　前記睡眠区間検出部は、前記安定区間と前記特定動作区間とが並行している場合に、前記安定区間を含む睡眠区間を検出する、前記（５）に記載の情報処理装置。
（７）前記第１のセンサデータは加速度センサデータを含み、
　前記第２のセンサデータは画像データを含み、
　前記特定動作区間は、前記画像データに基づいて前記ユーザが目を閉じていたことが認識された区間である、前記（６）に記載の情報処理装置。
（８）前記第１のセンサデータは加速度センサデータを含み、
　前記第２のセンサデータは音声データを含み、
　前記特定動作区間は、前記音声データに基づいて前記ユーザが特定の音を発していることが認識された区間である、前記（６）に記載の情報処理装置。
（９）前記睡眠区間検出部は、前記第１および前記第２のセンサデータとは異なるセンサデータに基づいて認識されたユーザの行動にさらに基づいて前記睡眠区間を検出する、前記（１）～（８）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１０）前記睡眠区間の開始が検出された場合に外部装置の制御信号を出力する外部装置制御部をさらに備える、前記（１）～（９）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１１）前記外部装置制御部は、前記外部装置を停止または休止するための前記制御信号を出力する、前記（１０）に記載の情報処理装置。
（１２）前記外部装置制御部は、前記外部装置が前記睡眠区間の開始時刻を基準にしてアラームを設定するための前記制御信号を出力する、前記（１０）に記載の情報処理装置。
（１３）前記睡眠区間の検出結果を他のユーザに通知するための情報を出力する通知情報出力部をさらに備える、前記（１）～（１２）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１４）前記通知情報出力部は、前記睡眠区間の開始、継続または終了を示す情報を出力する、前記（１３）に記載の情報処理装置。
（１５）前記通知情報出力部は、所定の期間における前記睡眠区間の長さを示す情報を出力する、前記（１３）に記載の情報処理装置。
（１６）ユーザが装着するためのセンサ装置から提供される第１のセンサデータに基づいて、前記センサ装置の姿勢の安定区間を検出することと、
　第２のセンサデータに基づいて、前記ユーザの特定の動作が発生した特定動作区間を検出することと、
　プロセッサが、前記安定区間と前記特定動作区間との関係に基づいて前記ユーザが睡眠状態にあった睡眠区間を検出することと
　を含む情報処理方法。
（１７）ユーザが装着するためのセンサ装置から提供される第１のセンサデータに基づいて、前記センサ装置の姿勢の安定区間を検出する機能と、
　第２のセンサデータに基づいて、前記ユーザの特定の動作が発生した特定動作区間を検出する機能と、
　前記安定区間と前記特定動作区間との関係に基づいて前記ユーザが睡眠状態にあった睡眠区間を検出する機能と
　をコンピュータに実現させるためのプログラム。
　　１０，２０　　システム
　１００　　センサ装置
　１１０　　センサ
　１２０　　前処理部
　１３０　　メモリ
　２００　　スマートフォン
　２１０　　位置検出部
　２２０　　センサ
　２３０　　行動認識部
　２４０　　処理部
　２５０　　統合解析部
　２６０　　ストレージ
　２７０　　アプリケーション
　３００　　情報処理装置
　３０１　　取得部
　３０３　　安定区間検出部
　３０５　　特定動作区間検出部
　３０７　　睡眠区間検出部
　３０９　　外部装置制御部
　３１１　　通知情報出力部
 

Claims (17)

  1. 　ユーザが装着するためのセンサ装置から提供される第１のセンサデータに基づいて前記センサ装置の姿勢の安定区間を検出する安定区間検出部と、
    　第２のセンサデータに基づいて、前記ユーザの特定の動作が発生した特定動作区間を検出する特定動作区間検出部と、
    　前記安定区間と前記特定動作区間との関係に基づいて前記ユーザが睡眠状態にあった睡眠区間を検出する睡眠区間検出部と
    　を備える情報処理装置。
  2. 　前記安定区間は、前記センサ装置の姿勢が不変であった区間である、請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記特定動作区間は、前記ユーザの体勢が変化した区間であり、
    　前記睡眠区間検出部は、前記安定区間と前記特定動作区間とが繰り返されている場合に、前記安定区間と前記特定動作区間とを含む睡眠区間を検出する、請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記第１のセンサデータおよび前記第２のセンサデータはいずれも加速度センサデータを含む、請求項３に記載の情報処理装置。
  5. 　前記安定区間は、前記センサ装置の姿勢が規則的に変化していた区間である、請求項１に記載の情報処理装置。
  6. 　前記特定動作区間は、前記ユーザの画像または音声が睡眠に関係する特徴を示していた区間であり、
    　前記睡眠区間検出部は、前記安定区間と前記特定動作区間とが並行している場合に、前記安定区間を含む睡眠区間を検出する、請求項５に記載の情報処理装置。
  7. 　前記第１のセンサデータは加速度センサデータを含み、
    　前記第２のセンサデータは画像データを含み、
    　前記特定動作区間は、前記画像データに基づいて前記ユーザが目を閉じていたことが認識された区間である、請求項６に記載の情報処理装置。
  8. 　前記第１のセンサデータは加速度センサデータを含み、
    　前記第２のセンサデータは音声データを含み、
    　前記特定動作区間は、前記音声データに基づいて前記ユーザが特定の音を発していることが認識された区間である、請求項６に記載の情報処理装置。
  9. 　前記睡眠区間検出部は、前記第１および前記第２のセンサデータとは異なるセンサデータに基づいて認識されたユーザの行動にさらに基づいて前記睡眠区間を検出する、請求項１に記載の情報処理装置。
  10. 　前記睡眠区間の開始が検出された場合に外部装置の制御信号を出力する外部装置制御部をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
  11. 　前記外部装置制御部は、前記外部装置を停止または休止するための前記制御信号を出力する、請求項１０に記載の情報処理装置。
  12. 　前記外部装置制御部は、前記外部装置が前記睡眠区間の開始時刻を基準にしてアラームを設定するための前記制御信号を出力する、請求項１０に記載の情報処理装置。
  13. 　前記睡眠区間の検出結果を他のユーザに通知するための情報を出力する通知情報出力部をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
  14. 　前記通知情報出力部は、前記睡眠区間の開始、継続または終了を示す情報を出力する、請求項１３に記載の情報処理装置。
  15. 　前記通知情報出力部は、所定の期間における前記睡眠区間の長さを示す情報を出力する、請求項１３に記載の情報処理装置。
  16. 　ユーザが装着するためのセンサ装置から提供される第１のセンサデータに基づいて、前記センサ装置の姿勢の安定区間を検出することと、
    　第２のセンサデータに基づいて、前記ユーザの特定の動作が発生した特定動作区間を検出することと、
    　プロセッサが、前記安定区間と前記特定動作区間との関係に基づいて前記ユーザが睡眠状態にあった睡眠区間を検出することと
    　を含む情報処理方法。
  17. 　ユーザが装着するためのセンサ装置から提供される第１のセンサデータに基づいて、前記センサ装置の姿勢の安定区間を検出する機能と、
    　第２のセンサデータに基づいて、前記ユーザの特定の動作が発生した特定動作区間を検出する機能と、
    　前記安定区間と前記特定動作区間との関係に基づいて前記ユーザが睡眠状態にあった睡眠区間を検出する機能と
    　をコンピュータに実現させるためのプログラム。
     
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