WO2017188418A1 - 歩行振動解析システム、振動解析装置、歩行振動解析方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents

歩行振動解析システム、振動解析装置、歩行振動解析方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 Download PDF

Info

Publication number
WO2017188418A1
WO2017188418A1 PCT/JP2017/016867 JP2017016867W WO2017188418A1 WO 2017188418 A1 WO2017188418 A1 WO 2017188418A1 JP 2017016867 W JP2017016867 W JP 2017016867W WO 2017188418 A1 WO2017188418 A1 WO 2017188418A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
vibration
pedestrian
walking
feature amount
individual
Prior art date
Application number
PCT/JP2017/016867
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
秀幸 清水
Original Assignee
Ｎｅｃソリューションイノベータ株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ｎｅｃソリューションイノベータ株式会社 filed Critical Ｎｅｃソリューションイノベータ株式会社
Priority to EP17789699.0A priority Critical patent/EP3449823A4/en
Priority to JP2018514726A priority patent/JP6780868B2/ja
Publication of WO2017188418A1 publication Critical patent/WO2017188418A1/ja

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/117—Identification of persons
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
    • G08B13/02—Mechanical actuation
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B25/00—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems
    • G08B25/01—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems characterised by the transmission medium
    • G08B25/04—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems characterised by the transmission medium using a single signalling line, e.g. in a closed loop

Definitions

  • the present invention relates to a walking vibration analysis system, a vibration analysis device, and a walking vibration analysis method for analyzing vibration generated by walking, and further, a computer-readable recording medium on which a program for realizing these is recorded. About.
  • walking vibrations a method for extracting and identifying individual features from vibrations accompanying walking (hereinafter referred to as “walking vibrations”) measured by a vibration sensor installed in the house.
  • Patent Document 1 discloses a system for identifying an individual.
  • the system disclosed in Patent Document 1 extracts the frequency of vibrations generated by human movement in the space or the cycle of multiple steps from the measured walking vibrations as individual feature amounts, and collects the individual frequencies collected in advance. ⁇ Identify individuals against the cycle.
  • Patent Document 2 discloses a system for identifying an individual.
  • the system disclosed in Patent Document 2 obtains walking speed and amplitude peak intensity from the measured walking vibration, and uses the obtained walking speed and vibration peak intensity for personal identification.
  • the individual identification system disclosed in Patent Document 2 identifies an individual by utilizing the fact that linearity varies from person to person.
  • Non-Patent Document 1 reports the vibration response characteristics of the floor during walking.
  • Non-Patent Document 2 discloses a study on walking patterns of healthy persons.
  • Non-Patent Document 1 indicates that a vibration simulating walking is given to a plurality of flooring materials (a joist floor, a dry double floor, a flooring floor, etc.), and the response of displacement and frequency to impact force differs depending on the flooring material. Reporting.
  • this method of analyzing walking vibrations in order to perform reliable personal identification in response to changes in the installation location of the device that measures walking vibrations, it is necessary to check each floor material and structure of the building. It is understood that it is necessary to collect data. Therefore, in order to solve the problem described in Patent Document 1 or Patent Document 2, a huge amount of data is required, so that the problem cannot be solved realistically.
  • the object of the present invention is to solve the above-mentioned problems and to extract a feature quantity necessary for individual identification from walking vibration without being influenced by the building such as the flooring and structure of the building. Another object is to provide a vibration analysis device, a walking vibration analysis method, and a program.
  • a walking vibration analysis system includes: A vibration measuring device for measuring vibrations generated as a pedestrian walks; Based on the measured vibration, the vibration due to the ground contact of the pedestrian's heel and the vibration due to the ground contact of the toe of the pedestrian is extracted, and based on the comparison result between the extracted former vibration and the latter vibration, A vibration analysis device for calculating a characteristic amount peculiar to the pedestrian; An individual identifying device that identifies the pedestrian using the calculated feature amount and a feature amount registered in advance for each individual; It is characterized by having.
  • a walking vibration analysis apparatus is based on vibration generated with walking of a pedestrian, and vibration caused by grounding of the pedestrian's heel and grounding of the pedestrian's toes. And a feature amount peculiar to the pedestrian is calculated based on a comparison result between the extracted former vibration and the latter vibration.
  • a walking vibration analysis method includes: (A) a step of measuring vibrations generated as a pedestrian walks; (B) Based on the measured vibration, the vibration due to the ground contact of the pedestrian's heel and the vibration due to the ground contact of the toe of the pedestrian are extracted, and the result of comparison between the extracted vibration of the former and the vibration of the latter Calculating a characteristic amount specific to the pedestrian based on: (C) identifying the pedestrian using the calculated feature value and a feature value registered in advance for each individual; It is characterized by having.
  • a computer-readable recording medium (A) extracting vibrations due to ground contact of the pedestrian's heel and vibrations due to ground contact of the toes of the pedestrian based on vibrations generated as the pedestrian walks on the computer; (B) calculating a characteristic amount peculiar to the pedestrian based on a result of comparison between the extracted vibration of the former and the latter; A program including an instruction for executing is recorded.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a walking vibration analysis system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram more specifically showing the configuration of the walking vibration analysis system and the vibration analysis device in the embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of acceleration measured in the present embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram showing the acceleration for each individual measured in the present embodiment, and FIGS. 4A and 4B show the accelerations measured from different pedestrians.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a schema constituting the database in the embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a flowchart showing operations of the vibration measuring device and the vibration analyzing device according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a walking vibration analysis system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram more specifically showing the configuration of the walking vibration analysis system and the vibration analysis device in the embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a diagram showing a specific example of the vibration start time of the heel contact and the toe contact extracted from the acceleration shown in FIG.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a specific example of the vibration start time of the heel contact and the toe contact extracted from the acceleration illustrated in FIG.
  • FIG. 9 is a diagram showing a determination result of vibration start in the acceleration waveform shown in each of FIGS. 5A and 5B.
  • FIG. 9A corresponds to FIG. b) corresponds to FIG.
  • FIG. 10 is a flowchart showing the operation of the personal identification device according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of information stored in the database according to the present embodiment.
  • FIG. 12 shows a state after the information shown in FIG. 11 is updated.
  • FIG. 13 is a block diagram showing a configuration of a modification of the walking vibration analysis system in the embodiment of the present invention.
  • FIG. 14 is a block diagram illustrating an example of a computer that implements the vibration measurement device or the personal identification device according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a walking vibration analysis system according to an embodiment of the present invention.
  • the walking vibration analysis system 4 in the present embodiment shown in FIG. 1 is a system for identifying a pedestrian from vibrations generated as the pedestrian walks. As shown in FIG. 1, the walking vibration analysis system 4 includes a vibration measurement device 1, a vibration analysis device 3, and a personal identification device 2.
  • the vibration measuring device 1 measures vibrations generated as a pedestrian walks. Based on the measured vibration, the vibration analysis device 3 extracts vibration due to grounding of the pedestrian's heel and vibration due to grounding of the toe of the pedestrian. In addition, the vibration analysis device 3 calculates a characteristic amount peculiar to the pedestrian based on the comparison result between the extracted former vibration and the latter vibration. Then, the individual identification device 2 identifies a pedestrian using the calculated feature amount and the feature amount registered in advance for each individual.
  • the vibration caused by the ground contact of the heel and the vibration caused by the ground contact of the toe of the pedestrian show the same response characteristics due to the flooring and structure of the building.
  • the feature amount is obtained from a comparison result between the vibration caused by the ground contact of the pedestrian's heel and the vibration caused by the ground contact of the pedestrian's toe. Excluded. For this reason, according to this Embodiment, it becomes possible to extract the feature-value required for an individual identification from walking vibration, without receiving the influence resulting from buildings, such as a flooring and a structure of a building.
  • FIG. 2 is a block diagram more specifically showing the configuration of the walking vibration analysis system in the embodiment of the present invention.
  • the vibration analysis device 3 is incorporated in the vibration measurement device 1 and functions as a feature amount extraction unit. Therefore, in the following description, the vibration analysis device 3 may be described as the feature amount extraction unit 3.
  • the vibration measuring device 1 is installed on the floor and connected to the personal identification device 2 by wire or wireless.
  • the walking vibration analysis system 4 identifies a person who has walked around the vibration measuring device 1.
  • the vibration measuring apparatus 1 includes a vibration measuring unit 11, the above-described feature amount extracting unit 3, and a communication unit 12.
  • the vibration measuring unit 11 measures at least one of displacement and acceleration generated as a result of walking on the floor on which the vibration measuring device 1 is installed as walking vibration, and determines walking vibration information that identifies the measured walking vibration.
  • the feature amount extraction unit 3 is notified.
  • the vibration measuring unit 11 includes a sensor for detecting vibration.
  • the type of sensor is not particularly limited, and examples of the sensor include generally available acceleration sensors and displacement sensors.
  • the walking vibration information is determined according to the type of sensor provided in the vibration measuring unit 11. For example, when the sensor is an acceleration sensor, the acceleration applied to the floor is used as the walking vibration information. When the sensor is a displacement sensor, the floor vibration is used as walking vibration information.
  • the walking vibration information may be output as a digital signal or an analog signal.
  • the vibration measurement unit 11 includes a generally available acceleration sensor
  • the walking vibration information is output as a digital signal that specifies the acceleration generated on the floor surface during walking.
  • the acceleration sensor include a MEMS acceleration sensor manufactured by Analog Devices.
  • the feature amount extraction unit (vibration analysis device) 3 extracts vibration due to ground contact of the pedestrian and vibration due to ground contact of the toe from the walking vibration information from the vibration measurement unit 11. Then, the feature quantity extraction unit 3 calculates relative values such as the difference between them and the ratio between the two so that the influence of the response characteristics of the flooring and the structure of the building is excluded by comparing the two. The feature value. The feature amount extraction unit 3 notifies the communication unit 12 of the calculated feature amount (hereinafter referred to as “walking vibration feature amount”).
  • the difference between the two is the time difference between the start of vibration due to ground contact of the pedestrian and the start of vibration due to ground contact of the toes.
  • the intensity ratio of the amplitude peak of the vibration by the ground contact of a pedestrian and the amplitude peak of the vibration by the ground contact of a toe is mentioned.
  • the time difference between the start of vibration due to the ground contact of the heel and the start time of vibration due to the ground contact of the toe is used as the walking vibration feature amount.
  • Non-Patent Document 2 indicates that the distance between the heel and the toes does not change extremely, and even when the walking speed changes, the walking speed is other than the distance between the heel and the toes. It is reported that it is adjusted by the factors (step length and pace). Therefore, the walking vibration feature value used in the present embodiment can be expected to be a feature value with little change.
  • the measurement error and the change with time are reflected in the system by the collation process using the error information by the data collation unit 23 of the personal identification device 2 described later and the data update process by the data update unit 25. Is done.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of acceleration measured in the present embodiment.
  • the typical example of the acceleration of the walk vibration which the vibration measurement part 11 measures is shown.
  • two significant vibrations appear: vibration due to the grounding of the heel (hereinafter also referred to as “heel grounding”) and vibration due to the toe grounding (hereinafter also referred to as “toe grounding”).
  • the remarkable vibration on the left side of the figure is the vibration when the heel is grounded, and the remarkable vibration on the right side of the figure is the vibration when the toe is grounded.
  • FIG. 3 the timing of the vibration start at the time of heel contact, the start of vibration at the heel contact, the toe contact, and the toe contact is schematically shown.
  • the propagation time from when a force is applied to the flooring material until the vibration is propagated to the acceleration sensor depends on the flooring material. To do.
  • the walking vibration feature value when the walking vibration feature value is a time difference between the vibration start of the heel contact and the toe contact, the walking vibration feature value can be calculated by the following equation (3).
  • the walking vibration feature amount is a relative value excluding ⁇ t that is affected by the flooring material, and the feature amount depends only on the individual walking characteristics.
  • FIG. 4 is a diagram showing the acceleration for each individual measured in the present embodiment, and FIGS. 4A and 4B show the accelerations measured from different pedestrians. As shown in FIGS. 4 (a) and 4 (b), even if individuals are different, the acceleration waveform has a similar shape, and in both cases, two significant vibrations can be confirmed.
  • the feature amount extraction unit 3 extracts the heel-contact vibration start point and the toe-ground vibration start point from the acceleration shown in FIG. 3, FIG. 4 (a), FIG. 4 (b), or the like. To do.
  • the extraction of the vibration start point can be performed, for example, by determining whether the floor state is oscillating or stationary using a variance value of acceleration values.
  • the acceleration sensor has an output error according to a normal distribution with a deviation A.
  • the dispersion value of the acceleration value measured when the bed is stationary can be expected to fall in the range of several times at most of A 2.
  • the upper limit value in the stationary state is defined as a stationary threshold value. Therefore, every time an acceleration is newly delivered from the vibration measuring unit 11, the feature amount extraction unit 3 calculates a variance value by combining the value of the delivered acceleration and the values of the accelerations just before several points. Then, the feature amount extraction unit 3 determines that the vibration is in the case where the variance value does not fall below the stationary threshold value, and further determines that the variance value is below the stationary threshold value after determining that the variance is in vibration. Is determined to be stationary. By such a process, the vibration start point of the heel contact and the vibration start point of the toe contact are extracted.
  • the communication unit 12 transmits the walking vibration feature amount calculated by the feature amount extraction unit 3 to the individual identification device 2.
  • the communication method by the communication unit 12 may be either wired or wireless.
  • the communication protocol to be adopted may be an existing communication protocol or an original communication protocol.
  • the personal identification device 2 includes a communication unit 21, a database 22, a data collation unit 23, an output unit 24, a database update unit 25, and a personal identifier input. Part 26.
  • the communication unit 21 receives the walking vibration feature value from the vibration measuring device 1 and sends the received walking vibration feature value to the data matching unit 23.
  • the database 22 pre-registers information necessary for specifying an individual from the walking vibration feature quantity, that is, a walking vibration feature quantity specific to the individual and an allowable error range for each individual.
  • the database 22 includes the following schema shown in FIG. FIG. 5 is a diagram showing an example of a schema constituting the database in the embodiment of the present invention.
  • the database 22 includes, as fields, a personal identifier T221, a personal walking vibration feature amount T222, error information T223, and statistical information T224, and stores personal information for each field. is doing.
  • the personal identifier T221 stores information for uniquely specifying an individual such as an ID and a user name.
  • the individual walking vibration feature amount T222 the walking vibration feature amount measured for each individual is stored.
  • the error information T223 stores an error of the individual walking vibration feature amount such as a variance value when the individual walking vibration feature amount is derived from a plurality of samples.
  • the statistical information T224 stores statistical information necessary for updating the walking vibration feature quantity and error information, such as the number of samples when an individual walking vibration feature quantity is derived from a plurality of samples.
  • the method of the database 22 is not particularly limited, and any method such as a hierarchical type, a network type, or a relational type may be adopted. Further, each field may include a plurality of elements.
  • the error information may store different error values depending on the range of the walking vibration feature value.
  • the statistical information may store a total number or a squared total together with the number of samples.
  • a user name is used as a personal identifier.
  • an average value of a plurality of samples regarding a time difference between the start of vibration due to heel contact and the start of vibration due to toe contact is used as an individual walking vibration feature.
  • the variance value of the individual walking vibration feature value is used as the error information, and the total number of samples and the square of the individual walking vibration feature value are used as the statistical information.
  • the data collation unit 23 collates the walking vibration feature value sent from the communication unit 21 with the individual walking vibration feature value and error information stored in the database 22. If there is a match as a result of the collation, the data collation unit 23 identifies the pedestrian by the personal identifier corresponding to the matched walking vibration feature value. On the other hand, if there is no match, the data collation unit 23 determines that the collation result is not applicable.
  • the data collating unit 23 obtains a difference between the walking vibration feature amount sent from the communication unit 21 and the individual walking vibration feature amount stored in the database 22, and the obtained difference is a variance value. It is determined whether it is within the range of (error).
  • the data collation unit 23 uses the corresponding user ID as the collation result. In this case, the data collation unit 23 sends the collation result to the output unit 24. In addition, the data collation unit 23 sends the collation result and the walking vibration feature amount to the database update unit 25.
  • the data verification unit 23 determines that the verification result is not applicable. Also in this case, the data collation unit 23 sends the collation result and the walking vibration feature amount to the database update unit 25.
  • the output unit 24 outputs the verification result from the data verification unit 23.
  • the output destination of the output by the output unit 24 is not particularly limited, and may be a display device such as a liquid crystal display or an external terminal device connected via a network or the like.
  • the connection with the terminal device may be either wired or wireless, and the communication protocol used for communication of the terminal device may be an existing communication protocol, or an original communication It may be a protocol.
  • the database update unit 25 When the database update unit 25 receives the collation result and the walking vibration feature amount sent from the data collation unit 23, the database update unit 25 updates the database 22 using them. Specifically, when the pedestrian can be specified by the data matching unit 23, the database 22 is updated by statistical processing using the measured walking vibration feature amount.
  • the update in this case is performed by adding the measured walking vibration feature value to the individual walking vibration feature value, error information, and statistical information registered in the database 22 for the pedestrian identified this time. It means change by recalculation.
  • the individual walking vibration feature amount, error information, and statistical information of the person registered in the database 22 are each represented by f (N) using a general sample number N. Then, since the N + 1th walking vibration feature amount is measured this time, the number of samples increases to N + 1. Using the same function, the walking vibration feature value, the error information, and the statistical information are each registered as f (N + 1) in the database 22.
  • error information and statistical information are also expressed by equations using the number of samples N.
  • the database update unit 25 requests the personal identifier input unit 26 to output the personal identifier in order to newly register the individual walking vibration feature amount. To do.
  • the data update unit 25 receives it and registers the received personal identifier and the new walking vibration feature amount in the database 22.
  • the personal identifier input unit 26 urges an external administrator or the like to input a personal identifier when an output of the personal identifier is requested from the database update unit 25.
  • the personal identifier input unit 26 passes the input personal identifier to the database update unit 25.
  • the means for prompting the outside to input the personal identifier and the means for inputting the personal identifier are not particularly limited. Examples of these means include a device such as an interactive personal computer and an external terminal device that holds a personal identifier.
  • FIGS. 1 to 4 are referred to as appropriate.
  • FIG. 6 is a flowchart showing operations of the vibration measuring device and the vibration analyzing device according to the embodiment of the present invention.
  • the vibration measuring unit 11 outputs measurement values (walking vibration information) of the acceleration sensor at set intervals. In this state, the process shown in FIG. 6 is performed.
  • the feature amount extraction unit 3 executes an initialization process (step S1). Specifically, the feature extraction unit 3, n times the operating threshold A 2, the number of measurement points used to calculate the variance value is N, the floor surface and in the still that in the initial state is not applied to the walking vibration . Note that n is a predetermined real number greater than 0, and N is a predetermined positive number.
  • the feature quantity extraction unit 3 sets the value of the variable j to 0 (step S2).
  • the feature amount extraction unit 3 holds the j-th measurement value a j each time the vibration measurement unit 11 newly measures acceleration and outputs the measurement value (step S3), and sets the value of the variable j. It is incremented by 1 (step S4), and it is determined whether or not the value of the variable j is N or more (step S5).
  • step S5 If the value of the variable j is not N or more as a result of the determination in step S5, the feature amount extraction unit 3 executes step S3 again at the timing when the measurement value is output. On the other hand, if the value of the variable j is greater than or equal to N as a result of the determination in step S5, N or more measurement points used for calculating the variance value are accumulated, and the variance value can be calculated. 3 calculates the average value m and acceleration value V of acceleration (measured value) using the following equations 4 and 5 (step S6).
  • the feature quantity extraction unit 3 determines whether or not the variance value V is equal to or greater than the stationary threshold value nA 2 (step S7). Result of the determination in step S7, if the variance value V is resting threshold nA 2 or more, the feature extraction unit 3 further determines whether the immediately preceding bed state is at rest (step S8).
  • step S8 determines whether the previous floor state is not stationary, there is no change in the floor state, so the feature quantity extraction unit 3 executes step S3 again.
  • the feature amount extraction unit 3 determines whether the time of the vibration start point of the heel-contact is not measured (step S9).
  • step S9 if the time for starting the vibration of the heel-contact is not measured, the feature amount extraction unit 3 considers that the newly generated vibration is caused by the heel-contact, and sets the current time as the heel-contact Is stored as the vibration start time (step S10). Subsequently, in this case, the feature quantity extraction unit 3 considers that a new vibration is generated due to the saddle contact, and determines that the floor state is vibrating (step S11).
  • step S9 when the time of the vibration start point of the saddle contact is not measured (when the start time of the vibration start of the saddle contact is already measured), the feature amount extraction unit 3 determines that the newly generated vibration Therefore, the current time is stored as the vibration start time of toe grounding (step S12).
  • Step S13 since the feature amount extraction unit 3 acquires the vibration start time for each of the heel contact and the toe contact after the execution of step S12, the difference between the two is calculated, and this is the walking vibration feature amount.
  • the feature value extraction unit 3 sets the vibration start time to unmeasured in order to store the vibration start time of the saddle contact again (step S14). Thereafter, the feature quantity extraction unit 3 considers that the vibration is newly generated due to the toe grounding in this case, and determines that the floor state is vibrating (step S11).
  • the feature amount extraction unit 3 further determines whether or not the previous floor state is vibrating (step). S15).
  • step S15 If the result of determination in step S15 is that the previous floor state is not vibrating, there is no change in the floor state, so the feature quantity extraction unit 3 executes step S3 again. On the other hand, if the result of the determination in step S15 is that the previous floor state is vibrating, the feature quantity extraction unit 3 regards that the vibration due to either the heel-contact or the toe-ground has converged, and the floor state is stationary. (Step S16).
  • FIG. 7 is a diagram showing a specific example of the vibration start time of the heel contact and the toe contact extracted from the acceleration shown in FIG.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a specific example of the vibration start time of the heel contact and the toe contact extracted from the acceleration illustrated in FIG.
  • j indicates the number of the measured acceleration value (measurement value).
  • a deviation A of the acceleration sensor A 3
  • the variance column is composed of acceleration variance values for 20 points including the previous 19 measurement points.
  • the vibration start time of the heel contact is 129.4 milliseconds
  • the vibration start time of the toe contact is 199.8 milliseconds. It becomes. Accordingly, the time difference between the vibration start of the heel contact and the toe contact that is the walking vibration feature amount is 70.4 milliseconds.
  • FIG. 9 is a diagram showing a determination result of vibration start in the acceleration waveform shown in each of FIGS. 5A and 5B.
  • FIG. 9A corresponds to FIG. b) corresponds to FIG.
  • FIGS. 9 (a) and 9 (b) the start and end locations of the vibration between the heel contact and the toe contact identified by the application of the flow shown in FIG. 6 are displayed.
  • FIG. 10 is a flowchart showing the operation of the personal identification device according to the embodiment of the present invention.
  • the operation of the individual identification device 2 shown in FIG. 10 is started when a walking vibration feature amount is sent from the vibration measurement device 1 to the individual identification device 2.
  • the communication unit 21 acquires the walking vibration feature value from the vibration measuring device 1 and sends the acquired walking vibration feature value to the data matching unit 23 (step S21).
  • the data collating unit 23 collates the walking vibration feature amount acquired in step S21 with the individual walking vibration feature amount and error information stored in the database 22 (step S22).
  • the data verification unit 23 determines whether the walking vibration feature value acquired in step S21 matches any of the individual walking vibration feature values stored in the database 22 from the result of the verification (step S21). S23).
  • step S23 If the result of the determination in step S23 is that the walking vibration feature value acquired in step S21 matches the individual walking vibration feature value stored in the database 22, the data verification unit 23 matches the matching walking vibration feature value.
  • a pedestrian is specified by the personal identifier corresponding to the amount (step S24).
  • step S24 the data collation unit 23 sends a corresponding user ID as a collation result to the output unit 24.
  • the output part 24 outputs the collation result from the data collation part 23 (step S25).
  • the data collation unit 23 sends the collation result and the walking vibration feature amount to the database update unit 25.
  • step S25 when step S25 is executed, the database update unit 25 receives the collation result and the walking vibration feature amount sent from the data collation unit 23, and updates the database 22 using them (step S26). Specifically, the database update unit 25 recalculates individual walking vibration feature amounts, error information, and statistical information that are already registered in the database 22 by statistical processing using the measured walking vibration feature amounts. Then, the database update unit 25 updates the database 22 with each obtained value.
  • step S23 when the walking vibration feature value acquired in step S21 does not match the individual walking vibration feature value stored in the database 22, the data matching unit 23 determines that the matching result is Judge as not applicable. Also in this case, the data collation unit 23 sends the collation result and the walking vibration feature amount to the database update unit 25.
  • step S27 is executed.
  • the database update unit 25 receives the collation result and the walking vibration feature amount sent from the data collation unit 23, and updates the database 22 using these. Specifically, the database updating unit 25 requests the personal identifier input unit 26 to output a personal identifier, and the output personal identifier and the new walking vibration feature amount acquired in step S21 are mutually transmitted. The data are registered in the database 22 in association with each other.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of information stored in the database according to the present embodiment.
  • FIG. 12 shows a state after the information shown in FIG. 11 is updated.
  • the database 22 holds a user ID as a personal identifier, and holds an average value of a plurality of samples of a time difference between the vibration start of the heel-contact and the toe-ground vibration as the individual walking vibration feature amount. is doing.
  • the database 22 holds the variance value of the individual walking vibration feature value as the error information, and holds the total number of samples and the square of the individual walking vibration feature value as the statistical information.
  • the data collating unit 23 determines whether or not the walking vibration feature value received from the vibration measuring device 1 matches the individual walking vibration feature value stored in the database 22 within an error range.
  • the output unit 24 outputs the verification result output by the data verification unit 23.
  • the database update unit 25 updates the database 22 using the walking vibration feature amount.
  • the information accumulated in the database 22 is defined as the number of samples N, the individual walking vibration feature value T N , the individual walking vibration feature value variance value V N , and the sum of squares S N.
  • the data collation unit 23 updates the information using the personal information specified by the above-described processing.
  • T the walking vibration feature amount from the vibration measuring device 1 used for collation.
  • the number of samples N 10
  • walking vibration feature amount T N 105.0 milliseconds
  • the database update unit 25 requests the personal identifier input unit 26 for a newly associated user ID.
  • the personal identifier input unit 26 prompts input from the outside of the user ID, and when obtaining the user ID, passes it to the database update unit 25.
  • the database update unit 25 registers the user ID of the personal identifier input unit 26 and the walking vibration feature amount of the vibration measuring device 1 in the database 22 when the individual cannot be identified as a result of the collation by the data collation unit 23. . Since the number of samples is 1 in this registration, the initial value of the variance value is a fixed value or a value set with reference to the variance value of another user.
  • the present embodiment it is possible to extract a feature amount necessary for personal identification from walking vibration without being influenced by the building such as the flooring and structure of the building. .
  • the newly calculated feature amount is added and the registered individual feature amount is recalculated, it becomes possible to follow individual changes such as aging and health status.
  • FIG. 13 is a block diagram showing a configuration of a modification of the walking vibration analysis system in the embodiment of the present invention.
  • the vibration analysis device 3 is incorporated in the vibration measurement device 1 and functions as the feature amount extraction unit 3 in the vibration measurement device 1.
  • the vibration analysis device 3 does not necessarily need to be incorporated in the vibration measurement device 1, and may be incorporated in the individual identification device 2 as long as walking vibration information can be obtained as an input.
  • FIG. 13 shows an example in which the vibration measurement device (feature amount extraction unit) 3 is incorporated in the individual identification device 2.
  • the vibration measuring device 1 includes only the vibration measuring unit 11 and the communication unit 12.
  • the communication unit 12 transmits the walking vibration information measured by the vibration measurement unit 11 to the individual identification device 2.
  • the personal identification device 2 is newly provided with a feature quantity extraction unit 3 unlike the example shown in FIG.
  • the communication unit 21 passes the received walking vibration information to the feature amount extraction unit 3.
  • the feature quantity extraction unit 3 calculates the walking vibration feature quantity according to the flow shown in FIG. 6 as in the example of FIG. Thereafter, the feature amount extraction unit 3 passes the calculated walking vibration feature amount to the data collation unit 23.
  • steps S21 to S26 shown in FIG. 10 are executed by the data collating unit 23, the data updating unit 25, and the personal identification input unit 26.
  • the vibration measurement unit 11 and the communication unit 12 need be mounted on the vibration measurement device 1. Therefore, as the vibration measurement device 1, a sensor (acceleration sensor, Displacement sensors etc.) can be used without adding any special implementation. That is, according to this modification, it is possible to reduce the cost related to the manufacture of the vibration measuring device. In addition, since the extraction flow of the walking vibration feature value shown in FIG. 6 is collected in the individual identification device 2, the maintainability is improved, and the maintenance cost can be reduced.
  • the first program in the present embodiment may be a program that causes a computer to execute steps S1 to S16 shown in FIG.
  • the vibration analysis apparatus 3 in the present embodiment can be realized.
  • a CPU Central Processing Unit
  • the computer functions as the vibration analysis device 3 and performs processing.
  • the second program in the present embodiment may be a program that causes a computer to execute steps S21 to S27 shown in FIG.
  • the CPU Central Processing Unit
  • the CPU functions as the communication unit 21, the data matching unit 23, the database update unit 25, and the personal identifier input unit 26 to perform processing.
  • FIG. 14 is a block diagram illustrating an example of a computer that implements the vibration measurement device or the personal identification device according to the embodiment of the present invention.
  • the computer 110 includes a CPU 111, a main memory 112, a storage device 113, an input interface 114, a display controller 115, a data reader / writer 116, and a communication interface 117. These units are connected to each other via a bus 121 so that data communication is possible.
  • the CPU 111 performs various operations by developing the program (code) in the present embodiment stored in the storage device 113 in the main memory 112 and executing them in a predetermined order.
  • the main memory 112 is typically a volatile storage device such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory).
  • the program in the present embodiment is provided in a state of being stored in a computer-readable recording medium 120. Note that the program in the present embodiment may be distributed on the Internet connected via the communication interface 117.
  • the storage device 113 includes a hard disk drive and a semiconductor storage device such as a flash memory.
  • the input interface 114 mediates data transmission between the CPU 111 and an input device 118 such as a keyboard and a mouse.
  • the display controller 115 is connected to the display device 119 and controls display on the display device 119.
  • the data reader / writer 116 mediates data transmission between the CPU 111 and the recording medium 120, and reads a program from the recording medium 120 and writes a processing result in the computer 110 to the recording medium 120.
  • the communication interface 117 mediates data transmission between the CPU 111 and another computer.
  • the recording medium 120 include general-purpose semiconductor storage devices such as CF (Compact Flash (registered trademark)) and SD (Secure Digital), magnetic storage media such as a flexible disk, or CD- Optical storage media such as ROM (Compact Disk Read Only Memory) are listed.
  • CF Compact Flash
  • SD Secure Digital
  • magnetic storage media such as a flexible disk
  • CD- Optical storage media such as ROM (Compact Disk Read Only Memory) are listed.
  • a vibration measuring device for measuring vibrations generated as a pedestrian walks; Based on the measured vibration, the vibration due to the ground contact of the pedestrian's heel and the vibration due to the ground contact of the toe of the pedestrian is extracted, and based on the comparison result between the extracted former vibration and the latter vibration, A vibration analysis device for calculating a characteristic amount peculiar to the pedestrian; An individual identifying device that identifies the pedestrian using the calculated feature amount and a feature amount registered in advance for each individual;
  • a walking vibration analysis system characterized by comprising:
  • the vibration analyzer calculates a difference between the former vibration and the latter vibration, or a ratio between the former vibration and the latter vibration as the feature amount.
  • the walking vibration analysis system according to attachment 1.
  • the vibration analysis device calculates, as the difference, a time difference between the start of vibration due to grounding of the pedestrian's heel and the start of vibration due to grounding of the toe of the pedestrian.
  • the walking vibration analysis system according to attachment 2.
  • the vibration measuring device measures at least one of the displacement and acceleration of the floor surface generated with the walking as the vibration;
  • the walking vibration analysis system according to any one of appendices 1 to 3.
  • the personal identification device is For each individual, a database in which characteristic amounts specific to the individual and an allowable error range are registered in advance; A data collation unit that identifies the pedestrian by collating the calculated feature amount with the pre-registered characteristic feature amount and the error range; With The walking vibration analysis system according to any one of appendices 1 to 4.
  • a data update unit that updates the specific feature amount and the error range registered in the database using a result of the collation by the data collation unit and the calculated feature amount;
  • the data updating unit when the pedestrian cannot be identified by the data collating unit, uses the calculated feature amount to store the new individual reference value and the error range in the database. sign up, The walking vibration analysis system according to attachment 5.
  • (Appendix 8) (A) a step of measuring vibrations generated as a pedestrian walks; (B) Based on the measured vibration, the vibration due to the ground contact of the pedestrian's heel and the vibration due to the ground contact of the toe of the pedestrian are extracted, and the result of comparison between the extracted vibration of the former and the vibration of the latter Calculating a characteristic amount specific to the pedestrian based on: (C) identifying the pedestrian using the calculated feature value and a feature value registered in advance for each individual;
  • a walking vibration analysis method characterized by comprising:
  • step (b) As the difference, a time difference between the start of vibration due to ground contact of the pedestrian and the start of vibration due to ground contact of the toe of the pedestrian is calculated.
  • step (a) At least one of displacement and acceleration of the floor surface generated with the walking is measured as the vibration.
  • the walking vibration analysis method according to any one of appendices 8 to 10.
  • the feature amount calculated in the step (b) is collated with a feature amount specific to the individual registered in advance for each individual and an allowable error range.
  • the walking vibration analysis method according to any one of appendices 8 to 11.
  • step (b) As the difference, a time difference between the start of vibration due to ground contact of the pedestrian and the start of vibration due to ground contact of the toe of the pedestrian is calculated.
  • the present invention there are applications for watching the lives of elderly people and children in the house, and security applications for detecting entry into a house.
  • the present invention can also be used in a personal authentication method that replaces passwords and biometric authentication.
  • Vibration measurement device 2 Personal identification device 3
  • Vibration analysis device (feature extraction unit) 4 walking vibration analysis system 11 vibration measurement unit 12 communication unit 21 communication unit 22 database 23 data collation unit 24 output unit 25 database update unit 26
  • personal identifier input unit 110 computer 111 CPU 112 Main Memory 113 Storage Device 114 Input Interface 115 Display Controller 116 Data Reader / Writer 117 Communication Interface 118 Input Device 119 Display Device 120 Recording Medium 121 Bus

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Abstract

歩行振動解析システム４は、歩行者の歩行に伴って発生した振動を計測する、振動計測装置（１）と、計測された振動に基づいて、歩行者の踵の接地による振動と歩行者のつま先の接地による振動とを抽出し、抽出した前者の振動と後者の振動との比較の結果に基づいて、歩行者に特有の特徴量を算出する、振動解析装置（３）と、算出された特徴量と、予め個人毎に登録されている特徴量とを用いて、歩行者を特定する、個人特定装置（２）と、を備えている。

Description

歩行振動解析システム、振動解析装置、歩行振動解析方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体
　本発明は、歩行によって生じた振動を解析するための、歩行振動解析システム、振動解析装置、及び歩行振動解析方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
　近年、在宅時における高齢者の見守り等のために、宅内にセンサを設置するシステムが提案されている。このようなシステムでは、居住者のプライバシーの保護と、居住者の識別とを両立する必要がある。このため、プライバシーの保護を鑑みて、カメラセンサを用いず、振動センサを用いて居住者を識別する方法が提案されている。即ち、宅内に設置した振動センサで計測した歩行に伴う振動（以下「歩行振動」と表記する。）から、個人の特徴を抽出し、識別する方法である。
　具体的には、特許文献１は、個人を特定するシステムを開示している。特許文献１に開示されたシステムは、計測した歩行振動から、空間内で人間の動作によって発生する振動の周波数又は複数歩の周期を個人の特徴量として抽出し、あらかじめ収集していた個々人の周波数・周期と照合して、個人を特定する。
　また、特許文献２も、個人を特定するシステムを開示している。特許文献２に開示されたシステムは、計測した歩行振動から、歩行速度と振幅ピーク強度とを求め、求めた歩行速度と振動ピーク強度とを個人識別に利用している。一般的に、歩行速度が上昇すると、振幅ピークも増加するという線形関係があるが、その線形性が人によって異なっている。特許文献２に開示された個体特定システムは、線形性が人によって異なることを利用して個人を識別している。
　また、歩行に関する各種の研究も進んでおり、例えば、非特許文献１は、歩行時の床の振動応答特性を報告している。また、非特許文献２は、健常者の歩行パターンについての研究を開示している。
特開２００４－２２７０５３号公報 特開２００７－３０４９５５号公報
渡辺秀夫、松岡明彦、木村翔、井上勝夫、「歩行時における住宅の床仕上げ構造の振動応答特性　歩行感からみた住宅床の振動応答特性と床衝撃音遮断性能に関する研究　その３」、［online］、1998年、戸田建設株式会社発表論文、［平成28年3月30日検索］、インターネット<URL:http://www.toda.co.jp/lucubration/pdf/p232.pdf> 秋山徹雄、村田遼、水野敬太、関屋昇、「健常者における歩隔，歩行パターン，及びエネルギー消費量の関係」、2009年、Congress of the Japanese Physical Therapy Association
　しかしながら、上記の特許文献１又は特許文献２に開示されたシステムでは、歩行振動を解析する必要があるため、歩行振動を計測する装置の設置場所の変更に対応できず、装置の設置場所が変更されると確実な個人の識別が実現できないという問題がある。これは、建物の床材及び構造によって、特許文献１が活用する歩行振動の周波数特徴、及び特許文献２が活用する歩行速度と振幅ピークの線形性とが変化するためである。
　また、非特許文献１は、複数の床材（根太床、乾式二重床、フローリング床など）に歩行をシミュレートした振動を与え、衝撃力に対する変位や周波数の応答が床材によって異なることを報告している。つまり、このことから、歩行振動を解析する方法において、歩行振動を計測する装置の設置場所の変更にも対応して確実な個人識別を行うためには、建物の床材及び構造毎に照合用のデータを収集する必要があることが分かる。従って、上記の特許文献１又は特許文献２における問題を解決するためには、膨大なデータが必要となることから、問題の解決は現実的ではない。
［発明の目的］
　本発明の目的は、上記問題を解消し、建物の床材及び構造などの建物に起因する影響を受けずに、歩行振動から個人の識別に必要な特徴量を抽出し得る、歩行振動解析システム、振動解析装置、歩行振動解析方法、及びプログラムを提供することにある。
　上記目的を達成するため、本発明の一側面における歩行振動解析システムは、
　歩行者の歩行に伴って発生した振動を計測する、振動計測装置と、
　計測された振動に基づいて、前記歩行者の踵の接地による振動と前記歩行者のつま先の接地による振動とを抽出し、抽出した前者の振動と後者の振動との比較の結果に基づいて、前記歩行者に特有の特徴量を算出する、振動解析装置と、
　算出された前記特徴量と、予め個人毎に登録されている特徴量とを用いて、前記歩行者を特定する、個人特定装置と、
を備えていることを特徴とする。
　上記目的を達成するため、本発明の一側面における歩行振動解析装置は、歩行者の歩行に伴って発生した振動に基づいて、前記歩行者の踵の接地による振動と前記歩行者のつま先の接地による振動とを抽出し、抽出した前者の振動と後者の振動との比較の結果に基づいて、前記歩行者に特有の特徴量を算出する、ことを特徴とする。
　また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における歩行振動解析方法は、
（ａ）歩行者の歩行に伴って発生した振動を計測する、ステップと、
（ｂ）計測された振動に基づいて、前記歩行者の踵の接地による振動と前記歩行者のつま先の接地による振動とを抽出し、抽出した前者の振動と後者の振動との比較の結果に基づいて、前記歩行者に特有の特徴量を算出する、ステップと、
（ｃ）算出された前記特徴量と、予め個人毎に登録されている特徴量とを用いて、前記歩行者を特定する、ステップと、
を有することを特徴とする。
　更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、
コンピュータに
（ａ）歩行者の歩行に伴って発生した振動に基づいて、前記歩行者の踵の接地による振動と前記歩行者のつま先の接地による振動とを抽出する、ステップと、
（ｂ）抽出した前者の振動と後者の振動との比較の結果に基づいて、前記歩行者に特有の特徴量を算出する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録していることを特徴とする。
　以上のように、本発明によれば、建物の床材及び構造などの建物に起因する影響を受けずに、歩行振動から個人の識別に必要な特徴量を抽出することができる。
図１は、本発明の実施の形態における歩行振動解析システムの概略構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の実施の形態における歩行振動解析システム及び振動解析装置の構成をより具体的に示すブロック図である。 図３は、本実施の形態で計測された加速度の一例を示す図である。 図４は、本実施の形態で計測された個人毎の加速度を示す図であり、図４（ａ）及び図４（ｂ）は、それぞれ異なる歩行者から計測した加速度を示している。 図５は、本発明の実施形態においてデータベースを構成するスキーマの一例を示す図である。 図６は、本発明の実施の形態における振動計測装置及び振動解析装置の動作を示すフロー図である。 図７は、図５（ａ）に示した加速度から抽出された踵接地とつま先接地との振動開始の時刻の具体例を示す図である。 図８は、図５（ｂ）に示した加速度から抽出された踵接地とつま先接地との振動開始の時刻の具体例を示す図である。 図９は、図５（ａ）及び（ｂ）それぞれに示された加速度波形における振動開始の判断結果を示す図であり、図９（ａ）は図５（ａ）に対応し、図９（ｂ）は図５（ｂ）に対応している。 図１０は、本発明の実施の形態における個人特定装置の動作を示すフロー図である。 図１１は、本実施の形態におけるデータベースに格納されている情報の一例を示す図である。 図１２は、図１１に示した情報の更新後の状態を示している。 図１３は、本発明の実施の形態における歩行振動解析システムの変形例の構成を示すブロック図である。 図１４は、本発明の実施の形態における振動計測装置又は個人特定装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
（実施の形態）
　以下、本発明の実施の形態における歩行振動解析システム、振動解析装置、歩行振動解析方法、及びプログラムについて、図１～図１４を参照しながら説明する。
　最初に、図１を用いて、歩行振動解析システムの概略構成について説明する。図１は、本発明の実施の形態における歩行振動解析システムの概略構成を示すブロック図である。
　図１に示す本実施の形態における歩行振動解析システム４は、歩行者の歩行に伴って発生した振動から歩行者を特定するためのシステムである。図１に示すように、歩行振動解析システム４は、振動計測装置１と、振動解析装置３と、個人特定装置２とを備えている。
　このうち、振動計測装置１は、歩行者の歩行に伴って発生した振動を計測する。振動解析装置３は、計測された振動に基づいて、歩行者の踵の接地による振動と歩行者のつま先の接地による振動とを抽出する。また、振動解析装置３は、抽出した前者の振動と後者の振動との比較の結果に基づいて、歩行者に特有の特徴量を算出する。そして、個人特定装置２は、算出された特徴量と、予め個人毎に登録されている特徴量とを用いて、歩行者を特定する。
　通常、歩行者が床の上を歩行すると、踵の接地による振動と歩行者のつま先の接地による振動とには、建物の床材及び構造を起因とした同一の応答特性が表われる。これに対して、本実施の形態では、特徴量は、歩行者の踵の接地による振動と歩行者のつま先の接地による振動との比較結果から求められるので、特徴量から、応答特性による影響が除外される。このため、本実施の形態によれば、建物の床材及び構造などの建物に起因する影響を受けずに、歩行振動から個人の識別に必要な特徴量を抽出することが可能となる。
　続いて、図２を用いて、本実施の形態における歩行振動解析システム４及び振動解析装置３の構成についてより具体的に説明する。図２は、本発明の実施の形態における歩行振動解析システムの構成をより具体的に示すブロック図である。
　図２に示すように、本実施の形態では、振動解析装置３は、振動計測装置１の内部に組み込まれており、特徴量抽出部として機能している。よって、以下の説明では、振動解析装置３は、特徴量抽出部３として表記する場合もある。
　また、本実施の形態では、振動計測装置１は、床面に設置され、有線又は無線によって、個人特定装置２に接続されている。歩行振動解析システム４は、振動計測装置１の周辺を歩行した人物を特定する。
　また、図２に示すように、振動計測装置１は、振動計測部１１と、上述した特徴量抽出部３と、通信部１２とを備える。
　振動計測部１１は、振動計測装置１を設置した床面において、歩行に伴って生じた変位及び加速度のうち少なくとも一方を、歩行振動として計測し、計測した歩行振動を特定する歩行振動情報を、特徴量抽出部３に通知する。
　振動計測部１１は、振動を検知するためのセンサを備えている。但し、センサの種類は特に限定されず、センサとしては、例えば、一般に流通している加速度センサ、変位センサ等が挙げられる。また、歩行振動情報は、振動計測部１１に備えられるセンサの種類に応じて決まる。例えば、センサが加速度センサである場合は、歩行振動情報としては、床面に加わった加速度が用いられる。また、センサが変位センサである場合は、歩行振動情報としては、床面の変位が用いられる。また、歩行振動情報は、デジタル信号として出力されても良いし、アナログ信号として出力されても良い。
　ここで、以下の説明においては、振動計測部１１が、一般に流通している加速度センサを備えている例について説明する。また、この場合、歩行振動情報は、歩行に伴って床面に生じた加速度を特定するデジタル信号として出力される。加速度センサの具体例としては、アナログ・デバイセズ社のＭＥＭＳ加速度センサ等が挙げられる。
　特徴量抽出部（振動解析装置）３は、本実施の形態では、振動計測部１１からの歩行振動情報から、歩行者の踵の接地による振動とつま先の接地による振動とを抽出する。そして、特徴量抽出部３は、両者の比較によって、建物の床材及び構造の応答特性の影響が除外されるように、両者の差分、両者の比率といった相対的な値を算出し、これを特徴量とする。また、特徴量抽出部３は、算出した特徴量（以下「歩行振動特徴量」と表記する。）を通信部１２に通知する。
　ここで、両者の差分としては、歩行者の踵の接地による振動の開始時とつま先の接地による振動の開始時との時間差が挙げられる。また、両者の比率としては、歩行者の踵の接地による振動の振幅ピークと、つま先の接地による振動の振幅ピークとの強度比が挙げられる。なお、以下の説明では、歩行振動特徴量として、踵の接地による振動の開始時とつま先の接地による振動の開始時との時間差が用いられることとする。
　また、上述の非特許文献２は、踵とつま先との間の距離が極端には変化しないことと、更に、歩行速度の変化時においても、歩行速度は、踵とつま先との間の距離以外の要因（歩幅と歩調）で調整されること、とを報告している。従って、本実施の形態で用いる歩行振動特徴量は、変化の少ない特徴量であることが期待できる。また、本実施の形態では、計測誤差及び経時変化は、後述の個人特定装置２のデータ照合部２３による、誤差情報を利用した照合処理、及びデータ更新部２５におけるデータの更新処理でシステムに反映される。
　図３は、本実施の形態で計測された加速度の一例を示す図である。図３では、振動計測部１１が計測する歩行振動の加速度の典型例が示されている。また、図３では、踵の接地（以下「踵接地」とも表記する。）による振動とつま先の接地（以下「つま先接地」とも表記する。）による振動との２つの顕著な振動が表れている。図中左側の顕著な振動は、踵接地時の振動であり、図中右側の顕著な振動はつま先接地時の振動である。
　更に、図３においては、踵接地、踵接地時の振動開始、つま先接地、爪先接地時の振動開始のタイミングがそれぞれ模式的に表示されている。また、図３に示すように、床材に力が加わってから加速度センサに振動が伝搬するまでの伝搬時間は床材に依存し、これをΔｔとすると、下記の数１及び数２が成立する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　本実施例のように、歩行振動特徴量を踵接地とつま先接地の振動開始の時間差とすると、歩行振動特徴量は下記の数３によって算出できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　従って、歩行振動特徴量は、床材の影響を受けるΔｔを除外した相対値となり、個人の歩行特性にのみ依存した特徴量となる。
　また、図４は、本実施の形態で計測された個人毎の加速度を示す図であり、図４（ａ）及び図４（ｂ）は、それぞれ異なる歩行者から計測した加速度を示している。図４（ａ）及び図４（ｂ）に示すように、個人が異なっても、加速度の波形は類似した形状となり、いずれにおいても、２ヶ所の顕著な振動が確認できる。
　特徴量抽出部３は、上述したように、図３、図４（ａ）、又は図４（ｂ）等に示した加速度から、踵接地の振動開始点とつま先接地の振動開始点とを抽出する。振動開始点の抽出は、例えば、加速度値の分散値を用いて床状態が振動中か静止中かを判定することによって行なうことができる。
　具体的には、例えば、加速度センサが、偏差Ａで正規分布に従う出力誤差を有するとする。この場合、床が静止しているときに計測される加速度値の分散値はＡ２のたかだか数倍の範囲に収まることが期待できる。この静止状態における上限値を静止時閾値と定義する。従って、特徴量抽出部３は、振動計測部１１から新たに加速度が渡される度に、渡された加速度の値と直前の数点の加速度の値とを合わせて分散値を計算する。そして、特徴量抽出部３は、分散値が静止時閾値未満に収まらない場合には、振動中と判定し、更に、振動中と判定した後、分散値が静止時閾値未満に収まった場合には、静止中と判定する。このような処理により、踵接地の振動開始点とつま先接地の振動開始点とが抽出される。
　通信部１２は、特徴量抽出部３で算出された歩行振動特徴量を、個人特定装置２へ送信する。また、本実施の形態において、通信部１２による通信方式は、有線及び無線のいずれであっても良い。更に、採用される通信プロトコルは、既存の通信プロトコルであっても良いし、独自の通信プロトコルであっても良い。
　また、図２に示すように、本実施の形態では、個人特定装置２は、通信部２１と、データベース２２と、データ照合部２３と、出力部２４と、データベース更新部２５と、個人識別子入力部２６とを備えている。
　通信部２１は、振動計測装置１から歩行振動特徴量を受信し、受信した歩行振動特徴量をデータ照合部２３に送る。
　データベース２２は、歩行振動特徴量から個人を特定するのに必要な情報、即ち、個人に特有の歩行振動特徴量と許容される誤差の範囲とを個人毎に予め登録している。具体的には、データベース２２は、図５に示される以下のスキーマで構成されている。図５は、本発明の実施形態においてデータベースを構成するスキーマの一例を示す図である。
　図５に示すように、データベース２２は、フィールドとして、個人識別子Ｔ２２１と、個人の歩行振動特徴量Ｔ２２２と、誤差情報Ｔ２２３と、統計情報Ｔ２２４とを備えており、フィールド毎に個人の情報を格納している。
　このうち、個人識別子Ｔ２２１には、ＩＤ、ユーザ名などの個人を一意に特定する情報が格納される。個人の歩行振動特徴量Ｔ２２２には、個人毎に計測された歩行振動特徴量が格納される。誤差情報Ｔ２２３には、複数のサンプルから個人の歩行振動特徴量を導いた際の分散値等、個人の歩行振動特徴量の誤差が格納される。統計情報Ｔ２２４には、複数サンプルから個人の歩行振動特徴量を導いた際のサンプル数等、歩行振動特徴量と誤差情報との更新に必要な統計情報が格納される。
　また、データベース２２の方式は、特に限定されず、階層型、ネットワーク型、リレーショナル型等のいずれの方式が採用されていても良い。更に、各フィールドには複数の要素が含まれていても良い。例えば、誤差情報には、歩行振動特徴量の値の範囲によって異なる誤差値が格納されていても良い。統計情報には、サンプル数と共に、総計又は二乗の総計等が格納されていてもよい。
　なお、以下の説明においては、個人識別子としてユーザ名が用いられるとする。また、個人の歩行振動特徴量として、踵接地による振動の開始時とつま先接地による振動の開始時との時間差についての複数サンプルの平均値が用いられるとする。更に、誤差情報として、個人の歩行振動特徴量の分散値が用いられ、統計情報として、個人の歩行振動特徴量のサンプル数及び二乗の総計が用いられるとする。
　データ照合部２３は、通信部２１から送られてきた歩行振動特徴量を、データベース２２に格納されている個人の歩行振動特徴量と誤差情報とに照合する。そして、データ照合部２３は、照合の結果、合致するものがある場合は、合致した歩行振動特徴量に対応する個人識別子によって歩行者を特定する。一方、合致するものがない場合は、データ照合部２３は、照合結果は該当なしと判定する。
　具体的には、データ照合部２３は、通信部２１から送られてきた歩行振動特徴量と、データベース２２に格納されている個人の歩行振動特徴量との差分を求め、求めた差分が分散値（誤差）の範囲内にあるかどうかを判定する。
　判定の結果、差分が分散値の範囲にある場合は、データ照合部２３は、対応するユーザＩＤを照合結果とする。この場合、データ照合部２３は、出力部２４に照合結果を送る。また、データ照合部２３は、データベース更新部２５に照合結果と歩行振動特徴量とを送る。
　一方、判定の結果、差分が分散値の範囲にない場合は、データ照合部２３は、照合結果は該当なしと判定する。この場合も、データ照合部２３は、データベース更新部２５に照合結果と歩行振動特徴量とを送る。
　出力部２４は、データ照合部２３からの照合結果を出力する。出力部２４による出力の出力先は、特に限定されず、液晶ディスプレイ等の表示装置であっても良いし、ネットワーク等で接続された外部の端末装置であっても良い。また、後者の場合、端末装置との接続は、有線及び無線のいずれであっても良いし、端末装置の通信に用いられる通信プロトコルは、既存の通信プロトコルであっても良いし、独自の通信プロトコルであっても良い。
　データベース更新部２５は、データ照合部２３から送られてきた照合結果と歩行振動特徴量とを受け取ると、これらを用いて、データベース２２を更新する。具体的には、データ照合部２３によって歩行者を特定できた場合は、計測した歩行振動特徴量を用いた統計処理によって、データベース２２を更新する。
　また、この場合の更新は、今回特定された歩行者についてデータベース２２に登録されている、個人の歩行振動特徴量、誤差情報、及び統計情報それぞれの値を、計測された歩行振動特徴量を加えた再計算によって、変更することを意味している。
　具体的には、今回特定された歩行者について、今回の特定前にＮ回の歩行振動特徴量が取得されていたとする。この場合、データベース２２に登録されているその人物の個人の歩行振動特徴量、誤差情報、及び統計情報は、それぞれ、一般的なサンプル数Ｎを用いてｆ（Ｎ）で表される。そして、今回、Ｎ＋１回目の歩行振動特徴量が計測されるため、サンプル数がＮ＋１に増加する。同様の関数を用いて、歩行振動特徴量、誤差情報、及び統計情報は、それぞれ、ｆ（Ｎ＋１）とされてデータベース２２に登録される。
　また、本実施の形態では、例えば、個人の歩行振動特徴量としては複数サンプルの平均値が用いられるため、歩行振動特徴量は、ｆ（Ｎ）＝（Ｎ回のサンプルの合計）／Ｎとして表される。誤差情報、統計情報も同様にサンプル数Ｎを用いた式で表されるものとする。
　一方、データ照合部２３によって歩行者を特定できなかった場合は、データベース更新部２５は、新規に個人の歩行振動特徴量を登録するため、個人識別子入力部２６に対して個人識別子の出力を要求する。個人識別子入力部２６が、要求に応じて個人識別子を出力すると、データ更新部２５は、それを受け取り、受け取った個人識別子と新規の歩行振動特徴量とをデータベース２２に登録する。
　個人識別子入力部２６は、上述したように、データベース更新部２５から個人識別子の出力が要求されると、外部の管理者等に対して、個人識別子の入力を促す。そして、個人識別子が入力されると、個人識別子入力部２６は、入力された個人識別子をデータベース更新部２５に渡す。個人識別子の入力を外部に対して促すための手段、及び個人識別子を入力させるための手段は特に限定されるものではない。これらの手段としては、対話型のパーソナルコンピューター等の装置、個人識別子を保持する外部の端末装置が挙げられる。
［動作の説明］ 
　次に、本発明の実施の形態における歩行振動解析システム４の動作について図６～図１２を用いて説明する。また、本実施の形態では、歩行振動解析システム４を動作させることによって、歩行振動解析方法が実施される。よって、本実施の形態における歩行振動解析方法の説明は、以下の歩行振動解析システム４の動作説明に代える。また、以下の説明では、適宜、図１～図４を参照する。
　最初に、振動計測装置１及び振動解析装置３の動作について図６を用いて説明する。図６は、本発明の実施の形態における振動計測装置及び振動解析装置の動作を示すフロー図である。まず、前提として、振動計測装置１において、振動計測部１１が、設定間隔で、加速度センサの計測値（歩行振動情報）を出力しているとする。この状態で、図６に示す処理が行なわれる。
　図６に示すように、最初に、特徴量抽出部３は、初期化処理を実行する（ステップＳ１）。具体的には、特徴量抽出部３は、動作閾値をＡ２のｎ倍、分散値の計算に用いる計測点数をＮとし、床面は初期状態では歩行振動を加えられていない静止中とする。なお、ｎは、予め決められた、０より大きな実数であり、Ｎは、予め決められた正数である。
　次に、特徴量抽出部３は、変数ｊの値を０に設定する（ステップＳ２）。そして、特徴量抽出部３は、振動計測部１１が新たに加速度を計測して、計測値を出力する度に、ｊ番目の計測値ａｊを保持し（ステップＳ３）、変数ｊの値を１増加させ（ステップＳ４）、変数ｊの値がＮ以上となるかどうかを判定する（ステップＳ５）。
　ステップＳ５の判定の結果、変数ｊの値がＮ以上でない場合は、特徴量抽出部３は、計測値が出力されたタイミングで、再度ステップＳ３を実行する。一方、ステップＳ５の判定の結果、変数ｊの値がＮ以上である場合は、分散値の計算に用いる計測点数がＮ個以上蓄積され、分散値の計算が可能になるので、特徴量抽出部３は、加速度（計測値）の平均値ｍ、及び分散値Ｖを下記の数４及び数５を用いて計算する（ステップＳ６）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　次に、特徴量抽出部３は、分散値Ｖが静止時閾値ｎＡ２以上であるかどうかを判定する（ステップＳ７）。ステップＳ７の判定の結果、分散値Ｖが静止時閾値ｎＡ２以上である場合は、特徴量抽出部３は、更に、直前の床状態が静止中であるかどうかを判定する（ステップＳ８）。
　ステップＳ８の判定の結果、直前の床状態が静止中でない場合は、床状態の変化がない場合となるため、特徴量抽出部３は、再度ステップＳ３を実行する。一方、ステップＳ８の判定の結果、直前の床状態が静止中である場合は、特徴量抽出部３は、踵接地の振動開始点の時刻が未計測かどうかを判定する（ステップＳ９）。
　ステップＳ９の判定の結果、踵接地の振動開始の時刻が未計測である場合は、特徴量抽出部３は、新たに発生した振動が踵接地によるものであると考え、現在の時刻を踵接地の振動開始の時刻として保存する（ステップＳ１０）。続いて、特徴量抽出部３は、この場合、踵接地によって新たに振動が発生しているとみなし、床状態を振動中と判断する（ステップＳ１１）。
　一方、ステップＳ９の判定の結果、踵接地の振動開始点の時刻が未計測でない場合（踵接地の振動開始の時刻が計測済の場合）は、特徴量抽出部３は、新たに発生した振動がつま先接地によるものであると考え、現在の時刻をつま先接地の振動開始の時刻として保存する（ステップＳ１２）。
　次に、特徴量抽出部３は、ステップＳ１２の実行後、踵接地とつま先接地とのそれぞれについて、振動開始の時刻を取得しているため、両者の差分を算出し、これを歩行振動特徴量として保存する（ステップＳ１３）。
　次に、ステップＳ１３による歩行振動特徴量の抽出後、特徴量抽出部３は、再び踵接地の振動開始の時刻を保存するため、振動開始時刻を未計測に設定する（ステップＳ１４）。その後、特徴量抽出部３は、この場合、つま先接地によって新たに振動が発生しているとみなし、床状態を振動中と判断する（ステップＳ１１）。
　また、上述のステップＳ７の判定の結果、分散値Ｖが静止閾値ｎＡ２未満である場合は、特徴量抽出部３は、更に、直前の床状態が振動中であるかどうかを判定する（ステップＳ１５）。
　ステップＳ１５の判定の結果、直前の床状態が振動中でない場合は、床状態の変化がない場合となるため、特徴量抽出部３は、再度ステップＳ３を実行する。一方、ステップＳ１５の判定の結果、直前の床状態が振動中である場合は、特徴量抽出部３は、踵接地又はつま先接地のいずれかによる振動が収束したとみなして、床状態を静止中とする（ステップＳ１６）。
　続いて、図７及び図８を用いて、抽出された振動開始の時刻の具体例について説明する。図７は、図５（ａ）に示した加速度から抽出された踵接地とつま先接地との振動開始の時刻の具体例を示す図である。図８は、図５（ｂ）に示した加速度から抽出された踵接地とつま先接地との振動開始の時刻の具体例を示す図である。
　また、図７及び図８において、ｊは何番目に計測された加速度値（計測値）であるかを示している。時刻は、ｊ＝０の加速度値の計測時刻をゼロとして、ミリ秒単位での経過時間を示している。
　図７の例では、加速度センサの偏差ＡをＡ＝３、静止時閾値をＡ２の６倍（ｎ＝６）の５４とし、分散値の計算に用いる計測点数Ｎを２０とする。分散の列は、直前の１９点の計測点と合わせた２０点分の加速度の分散値で構成されている。
　このとき、図６に示したフローに従うと、床状態はｊ＝４００で静止から振動、ｊ＝７２６で振動から静止、ｊ＝９１８で静止から振動、ｊ＝１１００で振動から静止にそれぞれ遷移すると判断される。
　このうち、ｊ＝４００が踵接地の振動開始と判断され、踵接地の振動開始時刻は７９．８ミリ秒となる。ｊ＝９１８がつま先接地の振動開始と判断され、つま先接地の振動開始時刻は１８３．４ミリ秒となる。これより、歩行振動特徴量である踵接地とつま先接地の振動開始の時間差は１０３．６ミリ秒となる。
　また、図８の例でも、図７の例と同様に、図６に示したフローに従うと、踵接地の振動開始時刻は１２９．４ミリ秒、つま先接地の振動開始時刻は１９９．８ミリ秒となる。これより、歩行振動特徴量である踵接地とつま先接地の振動開始の時間差は７０．４ミリ秒となる。
　図９は、図５（ａ）及び（ｂ）それぞれに示された加速度波形における振動開始の判断結果を示す図であり、図９（ａ）は図５（ａ）に対応し、図９（ｂ）は図５（ｂ）に対応している。具体的には、図９（ａ）及び（ｂ）においては、図６に示したフローの適用によって特定された、踵接地とつま先接地との振動の開始及び終了の箇所が表示されている。
　続いて、個人特定装置２の動作について図１０を用いて説明する。図１０は、本発明の実施の形態における個人特定装置の動作を示すフロー図である。図１０に示す個人特定装置２の動作は、振動計測装置１から個人特定装置２へと歩行振動特徴量が送られると開始される。
　図１０に示すように、通信部２１は、振動計測装置１から歩行振動特徴量を取得し、取得した歩行振動特徴量をデータ照合部２３に送る（ステップＳ２１）。
　次に、データ照合部２３は、ステップＳ２１で取得した歩行振動特徴量を、データベース２２に格納されている個人の歩行振動特徴量と誤差情報とに照合する（ステップＳ２２）。
　次に、データ照合部２３は、照合の結果から、ステップＳ２１で取得した歩行振動特徴量が、データベース２２に格納されている個人の歩行振動特徴量いずれかと一致しているかどうかを判定する（ステップＳ２３）。
　ステップＳ２３の判定の結果、テップＳ２１で取得した歩行振動特徴量が、データベース２２に格納されている個人の歩行振動特徴量と一致している場合は、データ照合部２３は、合致した歩行振動特徴量に対応する個人識別子によって歩行者を特定する（ステップＳ２４）。
　また、ステップＳ２４では、データ照合部２３は、出力部２４に対して、照合結果として、対応するユーザＩＤを送る。これにより、出力部２４は、データ照合部２３からの照合結果を出力する（ステップＳ２５）。また、データ照合部２３は、データベース更新部２５に照合結果と歩行振動特徴量とを送る。
　次に、ステップＳ２５が実行されると、データベース更新部２５は、データ照合部２３から送られてきた照合結果と歩行振動特徴量とを受け取り、これらを用いて、データベース２２を更新する（ステップＳ２６）。具体的には、データベース更新部２５は、計測された歩行振動特徴量を用いた統計処理によって、データベース２２に既に登録されている個人の歩行振動特徴量、誤差情報、統計情報を再計算する。そして、データベース更新部２５は、得られた各値でデータベース２２を更新する。
　一方、ステップＳ２３の判定の結果、ステップＳ２１で取得した歩行振動特徴量が、データベース２２に格納されている個人の歩行振動特徴量と一致していない場合は、データ照合部２３は、照合結果は該当なしと判定する。この場合も、データ照合部２３は、データベース更新部２５に照合結果と歩行振動特徴量とを送る。
　その後、ステップＳ２７が実行される。ステップＳ２７では、データベース更新部２５は、データ照合部２３から送られてきた照合結果と歩行振動特徴量とを受け取り、これらを用いて、データベース２２を更新する。具体的には、データベース更新部２５は、個人識別子入力部２６に対して個人識別子の出力を要求し、出力されてきた個人識別子とステップＳ２１で取得された新規の歩行振動特徴量とを、互いに関連付けてデータベース２２に登録する。
　ここで、図１１及び図１２を用いて、上述のステップＳ２１～ステップＳ２６について説明する。図１１は、本実施の形態におけるデータベースに格納されている情報の一例を示す図である。図１２は、図１１に示した情報の更新後の状態を示している。
　図１１に示すように、データベース２２は、個人識別子としてユーザＩＤを保持し、個人の歩行振動特徴量として、踵接地の振動開始とつま先接地の振動開始との時間差の複数サンプルの平均値を保持している。また、データベース２２は、誤差情報として、個人の歩行振動特徴量の分散値を保持し、統計情報として、個人の歩行振動特徴量のサンプル数及び二乗の総計を保持している。
　データ照合部２３は、振動計測装置１から受け取った歩行振動特徴量と、データベース２２に格納された個人の歩行振動特徴量とが誤差の範囲内で合致するかどうかを判定する。
　そして、上述の図４（ａ）の例に示した加速度が計測され、歩行振動特徴量が１０３．６ミリ秒であるとすると、図１１中のユーザＣの歩行振動特徴量１０５ミリ秒に誤差６．６ミリ秒の範囲で合致すると判定される。また、上述の図４（ｂ）の例に示した加速度が計測され、歩行振動特徴量が７０．４ミリ秒であるとすると、ユーザＡの歩行振動特徴量６５ミリ秒に誤差７．８ミリ秒の範囲で合致すると判定される。これによって、図４（ａ）、及び図４（ｂ）に示した歩行振動に対して、ユーザＣ、ユーザＡがそれぞれ照合結果となる。その後、出力部２４は、データ照合部２３が出力した照合結果を出力する。
　また、データ照合部２３による照合の結果、個人が特定できた場合は、データベース更新部２５は、歩行振動特徴量を用いてデータベース２２を更新する。ここで、データベース２２に蓄積されている情報を、サンプル数Ｎ、個人の歩行振動特徴量ＴＮ、個人の歩行振動特徴量の分散値ＶＮ、二乗の総計ＳＮとする。データ照合部２３は、上述の処理によって特定された個人の情報を用いて、これらの情報を更新する。
　また、照合に用いた振動計測装置１からの歩行振動特徴量をＴとする。データベース２２を更新する際は、データベース更新部２５は、平均値・分散値を逐次計算する一般的に知られている方法を用いる。まず、データベース更新部２５は、サンプル数をＮ＋１、二乗の総計をＳＮ＋１＝ＳＮ＋Ｔ２に更新する。次いで、データベース更新部２５は、個人の歩行振動特徴量をＴＮ＋１＝（Ｎ×ＴＮ＋Ｔ）／（Ｎ＋１）に更新する。
　最後に、データベース更新部２５は、分散値をＶＮ＋１＝（ＳＮ＋１－（Ｎ＋１）×ＴＮ＋１ ２）／（Ｎ＋１）として更新する。このようにして、最新の歩行振動特徴量がデータベース２２に反映される。
　上述の図４（ａ）の例とすると、照合結果はユーザＣであるため、図１１より、サンプル数Ｎ＝１０、歩行振動特徴量ＴＮ＝１０５．０ミリ秒、個人の歩行振動特徴量の分散値ＶＮ＝６．６、二乗の総計ＳＮ＝１１０３１６．０となる。また、振動計測装置１からの歩行振動特徴量はＴ＝１０３．６ミリ秒である。
　これらの値が用いられると、図１１に示すように、更新後の値は、サンプル数Ｎ＋１＝１１、歩行振動特徴量ＴＮ＋１＝１０４．９ミリ秒、個人の歩行振動特徴量の分散値ＶＮ＋１＝６．２、二乗の総計ＳＮ＋１＝１２１０４９．０と計算される。
　データ照合部２３による照合結果が該当なしの場合、データベース更新部２５は、個人識別子入力部２６に対して、新規に対応付けるユーザＩＤを要求する。この場合、個人識別子入力部２６は、ユーザＩＤの外部からの入力を促し、ユーザＩＤを入手するとデータベース更新部２５に渡す。
　データベース更新部２５は、データ照合部２３による照合の結果、個人が特定できなかった場合は、個人識別子入力部２６のユーザＩＤと、振動計測装置１の歩行振動特徴量とをデータベース２２に登録する。なお、この登録ではサンプル数が１となるため、分散値の初期値を、固定値、または他ユーザの分散値を参考に設定した値とする。
　以上のように、本実施の形態によれば、建物の床材及び構造などの建物に起因する影響を受けずに、歩行振動から個人の識別に必要な特徴量を抽出することが可能となる。また、新たに算出された特徴量が加えられて、登録されている個人の特徴量が再計算されるので、加齢及び健康状態などの個人の変化に追随することが可能となる。更に、建物の床材及び構造などの建物に起因する影響を受けないようにするために、センサの数を増やす必要がないため、センサ数の増加によるコストの増加も抑制される。
［変形例］
　続いて、図１３を用いて、本発明の実施の形態における歩行振動解析システムの変形例について説明する。図１３は、本発明の実施の形態における歩行振動解析システムの変形例の構成を示すブロック図である。
　図２に示した例では、振動解析装置３は、振動計測装置１に組み込まれ、振動計測装置１において特徴量抽出部３として機能している。しかしながら、振動解析装置３は、必ずしも振動計測装置１に組み込まれている必要はなく、歩行振動情報を入力として得ることができるのであれば個人特定装置２に組み込まれていても良い。
　図１３は、振動計測装置（特徴量抽出部）３が個人特定装置２に組み込まれている例を示している。図１３に示す構成とした場合、振動計測装置１は、振動計測部１１と、通信部１２のみを備えることになる。通信部１２は、振動計測部１１で計測した歩行振動情報を、個人特定装置２に送信する。
　また、図１３に示すように、個人特定装置２は、図２に示した例と異なり、特徴量抽出部３を新たに備えている。このため、通信部２１は歩行振動情報を受信すると、受信した歩行振動情報を特徴量抽出部３に渡す。特徴量抽出部３は、図２の例と同様に、図６に示したフローに従って歩行振動特徴量を計算する。その後、特徴量抽出部３は、計算した歩行振動特徴量をデータ照合部２３に渡す。歩行振動特徴量を受け取ると、データ照合部２３、データ更新部２５、及び個人識別入力部２６によって、図１０に示したステップＳ２１～Ｓ２６が実行される。
　本変形例によれば、振動計測装置１には振動計測部１１と通信部１２のみ搭載されていれば良いので、振動計測装置１として、汎用化されている振動計測可能なセンサ（加速度センサ、変位センサ等）を、特別な実装を追加することなく利用することができる。即ち、本変形例によれば、振動計測装置の製造に関するコストを低減することができる。また、図６に示した歩行振動特徴量の抽出フローが個人特定装置２に集約されるため保守性が高まり、保守に関するコストも低減することができる。
［プログラム］
　本実施の形態における第１のプログラムは、コンピュータに、図６に示すステップＳ１～Ｓ１６を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における振動解析装置３を実現することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、振動解析装置３として機能し、処理を行なう。
　また、本実施の形態における第２のプログラムは、コンピュータに、図１０に示すステップＳ２１～Ｓ２７を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における個人特定装置２を実現することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、通信部２１、データ照合部２３、データベース更新部２５、個人識別子入力部２６として機能し、処理を行なう。
　ここで、本実施の形態における第１及び第２のプログラムを実行可能なコンピュータの一例について図１４を用いて説明する。図１４は、本発明の実施の形態における振動計測装置又は個人特定装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
　図１４に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。
　ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。
　また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。
　データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
　また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記憶媒体、又はＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記憶媒体が挙げられる。
　上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）～（付記１６）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
（付記１）
　歩行者の歩行に伴って発生した振動を計測する、振動計測装置と、
　計測された振動に基づいて、前記歩行者の踵の接地による振動と前記歩行者のつま先の接地による振動とを抽出し、抽出した前者の振動と後者の振動との比較の結果に基づいて、前記歩行者に特有の特徴量を算出する、振動解析装置と、
　算出された前記特徴量と、予め個人毎に登録されている特徴量とを用いて、前記歩行者を特定する、個人特定装置と、
を備えていることを特徴とする歩行振動解析システム。
（付記２）
　前記振動解析装置が、前記比較の結果から、前者の振動と後者の振動との差分、又は前者の振動と後者の振動との比率を、前記特徴量として算出する、
付記１に記載の歩行振動解析システム。
（付記３）
　前記振動解析装置が、前記差分として、前記歩行者の踵の接地による振動の開始時と前記歩行者のつま先の接地による振動の開始時との時間差を算出する、
付記２に記載の歩行振動解析システム。
（付記４）
　前記振動計測装置が、前記歩行に伴って発生した床面の変位及び加速度のうち少なくとも一方を、前記振動として計測する、
付記１～３のいずれかに記載の歩行振動解析システム。
（付記５）
　前記個人特定装置が、
　個人毎に、当該個人に特有の特徴量と許容される誤差の範囲とを予め登録している、データベースと、
　算出された前記特徴量を、予め登録された前記特有の特徴量と前記誤差の範囲とに照合することによって、前記歩行者を特定する、データ照合部と、
を備えている、
付記１～４のいずれかに記載の歩行振動解析システム。
（付記６）
　前記データ照合部による照合の結果と算出された前記特徴量とを用いて、前記データベースに登録されている前記特有の特徴量と前記誤差の範囲とを更新する、データ更新部を更に備え、
　前記データ更新部は、前記データ照合部によって前記歩行者を特定できなかった場合は、算出された前記特徴量を用いて、前記データベースに、新たな個人の前記基準値と前記誤差の範囲とを登録する、
付記５に記載の歩行振動解析システム。
（付記７）
　歩行者の歩行に伴って発生した振動に基づいて、前記歩行者の踵の接地による振動と前記歩行者のつま先の接地による振動とを抽出し、抽出した前者の振動と後者の振動との比較の結果に基づいて、前記歩行者に特有の特徴量を算出する、
ことを特徴とする振動解析装置。
（付記８）
（ａ）歩行者の歩行に伴って発生した振動を計測する、ステップと、
（ｂ）計測された振動に基づいて、前記歩行者の踵の接地による振動と前記歩行者のつま先の接地による振動とを抽出し、抽出した前者の振動と後者の振動との比較の結果に基づいて、前記歩行者に特有の特徴量を算出する、ステップと、
（ｃ）算出された前記特徴量と、予め個人毎に登録されている特徴量とを用いて、前記歩行者を特定する、ステップと、
を有することを特徴とする歩行振動解析方法。
（付記９）
　前記（ｂ）のステップにおいて、前記比較の結果から、前者の振動と後者の振動との差分、又は前者の振動と後者の振動との比率を、前記特徴量として算出する、
付記８に記載の歩行振動解析方法。
（付記１０）
　前記（ｂ）のステップにおいて、前記差分として、前記歩行者の踵の接地による振動の開始時と前記歩行者のつま先の接地による振動の開始時との時間差を算出する、
付記９に記載の歩行振動解析方法。
（付記１１）
　前記（ａ）のステップにおいて、前記歩行に伴って発生した床面の変位及び加速度のうち少なくとも一方を、前記振動として計測する、
付記８～１０のいずれかに記載の歩行振動解析方法。
（付記１２）
　前記（ｃ）のステップにおいて、個人毎に予め登録されている、当該個人に特有の特徴量と許容される誤差の範囲とに、前記（ｂ）のステップで算出された前記特徴量を、照合することによって、前記歩行者を特定する、
付記８～１１のいずれかに記載の歩行振動解析方法。
（付記１３）
（ｄ）前記（ｃ）のステップによる照合の結果と算出された前記特徴量とを用いて、予め登録されている前記特有の特徴量と前記誤差の範囲とを更新する、ステップと、
（ｅ）前記（ｃ）のステップによって前記歩行者を特定できなかった場合に、前記（ｂ）のステップで算出された前記特徴量を用いて、新たな個人の前記基準値と前記誤差の範囲とを登録する、
付記１２に記載の歩行振動解析方法。
（付記１４）
コンピュータに
（ａ）歩行者の歩行に伴って発生した振動に基づいて、前記歩行者の踵の接地による振動と前記歩行者のつま先の接地による振動とを抽出する、ステップと、
（ｂ）抽出した前者の振動と後者の振動との比較の結果に基づいて、前記歩行者に特有の特徴量を算出する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１５）
　前記（ｂ）のステップにおいて、前記比較の結果から、前者の振動と後者の振動との差分、又は前者の振動と後者の振動との比率を、前記特徴量として算出する、
付記１４に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１６）
　前記（ｂ）のステップにおいて、前記差分として、前記歩行者の踵の接地による振動の開始時と前記歩行者のつま先の接地による振動の開始時との時間差を算出する、
付記１５に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
　但し、この実施形態に記載される構成要素、種類、組み合わせ、形状、その相対配置などは、特定的な記載がない限り、この発明の範囲をそれのみに限定する趣旨では無く、単なる説明例に過ぎない。
　以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　この出願は、２０１６年４月２８日に出願された日本出願特願２０１６－０９０７２６を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　本発明の活用例として、宅内での高齢者の方や子供の生活を見守る用途、家屋への侵入を検知するセキュリティ用途が挙げられる。また、本発明は、パスワードや生体認証などに代わる個人認証方式にも利用できる。
　１　振動計測装置
　２　個人特定装置
　３　振動解析装置（特徴量抽出部）
　４　歩行振動解析システム
　１１　振動計測部
　１２　通信部
　２１　通信部
　２２　データベース
　２３　データ照合部
　２４　出力部
　２５　データベース更新部
　２６　個人識別子入力部
　１１０　コンピュータ
　１１１　ＣＰＵ
　１１２　メインメモリ
　１１３　記憶装置
　１１４　入力インターフェイス
　１１５　表示コントローラ
　１１６　データリーダ／ライタ
　１１７　通信インターフェイス
　１１８　入力機器
　１１９　ディスプレイ装置
　１２０　記録媒体
　１２１　バス

Claims (9)

  1. 　歩行者の歩行に伴って発生した振動を計測する、振動計測装置と、
    　計測された振動に基づいて、前記歩行者の踵の接地による振動と前記歩行者のつま先の接地による振動とを抽出し、抽出した前者の振動と後者の振動との比較の結果に基づいて、前記歩行者に特有の特徴量を算出する、振動解析装置と、
    　算出された前記特徴量と、予め個人毎に登録されている特徴量とを用いて、前記歩行者を特定する、個人特定装置と、
    を備えていることを特徴とする歩行振動解析システム。
  2. 　前記振動解析装置が、前記比較の結果から、前者の振動と後者の振動との差分、又は前者の振動と後者の振動との比率を、前記特徴量として算出する、
    請求項１に記載の歩行振動解析システム。
  3. 　前記振動解析装置が、前記差分として、前記歩行者の踵の接地による振動の開始時と前記歩行者のつま先の接地による振動の開始時との時間差を算出する、
    請求項２に記載の歩行振動解析システム。
  4. 　前記振動計測装置が、前記歩行に伴って発生した床面の変位及び加速度のうち少なくとも一方を、前記振動として計測する、
    請求項１～３のいずれかに記載の歩行振動解析システム。
  5. 　前記個人特定装置が、
    　個人毎に、当該個人に特有の特徴量と許容される誤差の範囲とを予め登録している、データベースと、
    　算出された前記特徴量を、予め登録された前記特有の特徴量と前記誤差の範囲とに照合することによって、前記歩行者を特定する、データ照合部と、
    を備えている、
    請求項１～４のいずれかに記載の歩行振動解析システム。
  6. 　前記データ照合部による照合の結果と算出された前記特徴量とを用いて、前記データベースに登録されている前記特有の特徴量と前記誤差の範囲とを更新する、データ更新部を更に備え、
    　前記データ更新部は、前記データ照合部によって前記歩行者を特定できなかった場合は、算出された前記特徴量を用いて、前記データベースに、新たな個人の前記基準値と前記誤差の範囲とを登録する、
    請求項５に記載の歩行振動解析システム。
  7. 　歩行者の歩行に伴って発生した振動に基づいて、前記歩行者の踵の接地による振動と前記歩行者のつま先の接地による振動とを抽出し、抽出した前者の振動と後者の振動との比較の結果に基づいて、前記歩行者に特有の特徴量を算出する、
    ことを特徴とする振動解析装置。
  8. （ａ）歩行者の歩行に伴って発生した振動を計測する、ステップと、
    （ｂ）計測された振動に基づいて、前記歩行者の踵の接地による振動と前記歩行者のつま先の接地による振動とを抽出し、抽出した前者の振動と後者の振動との比較の結果に基づいて、前記歩行者に特有の特徴量を算出する、ステップと、
    （ｃ）算出された前記特徴量と、予め個人毎に登録されている特徴量とを用いて、前記歩行者を特定する、ステップと、
    を有することを特徴とする歩行振動解析方法。
  9. コンピュータに
    （ａ）歩行者の歩行に伴って発生した振動に基づいて、前記歩行者の踵の接地による振動と前記歩行者のつま先の接地による振動とを抽出する、ステップと、
    （ｂ）抽出した前者の振動と後者の振動との比較の結果に基づいて、前記歩行者に特有の特徴量を算出する、ステップと、
    を実行させる命令を含む、プログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
PCT/JP2017/016867 2016-04-28 2017-04-27 歩行振動解析システム、振動解析装置、歩行振動解析方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 WO2017188418A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP17789699.0A EP3449823A4 (en) 2016-04-28 2017-04-27 MARKET VIBRATION ANALYSIS SYSTEM, VIBRATION ANALYSIS DEVICE, MARKET VIBRATION ANALYSIS METHOD, AND COMPUTER-READABLE RECORDING MEDIUM
JP2018514726A JP6780868B2 (ja) 2016-04-28 2017-04-27 歩行振動解析システム、振動解析装置、歩行振動解析方法、及びプログラム

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016090726 2016-04-28
JP2016-090726 2016-04-28

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2017188418A1 true WO2017188418A1 (ja) 2017-11-02

Family

ID=60159845

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2017/016867 WO2017188418A1 (ja) 2016-04-28 2017-04-27 歩行振動解析システム、振動解析装置、歩行振動解析方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体

Country Status (3)

Country Link
EP (1) EP3449823A4 (ja)
JP (1) JP6780868B2 (ja)
WO (1) WO2017188418A1 (ja)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019087563A1 (ja) * 2017-11-02 2019-05-09 Ｎｅｃソリューションイノベータ株式会社 歩行振動解析装置、歩行振動解析方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体
WO2019244647A1 (ja) * 2018-06-20 2019-12-26 コニカミノルタ株式会社 コンピューターで実行されるプログラム、情報処理装置、および、コンピューターで実行される方法
WO2020226067A1 (ja) * 2019-05-07 2020-11-12 ローム株式会社 生体認証装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002197437A (ja) * 2000-12-27 2002-07-12 Sony Corp 歩行検出システム、歩行検出装置、デバイス、歩行検出方法
JP2004227053A (ja) * 2003-01-20 2004-08-12 Yamatake Corp 生活見守り装置
JP2007319347A (ja) * 2006-05-31 2007-12-13 Anima Kk 動作解析システム、動作解析装置及びプログラム

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2004230678A1 (en) * 2003-04-03 2004-10-28 University Of Virginia Patent Foundation Method and system for the derivation of human gait characteristics and detecting falls passively from floor vibrations

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002197437A (ja) * 2000-12-27 2002-07-12 Sony Corp 歩行検出システム、歩行検出装置、デバイス、歩行検出方法
JP2004227053A (ja) * 2003-01-20 2004-08-12 Yamatake Corp 生活見守り装置
JP2007319347A (ja) * 2006-05-31 2007-12-13 Anima Kk 動作解析システム、動作解析装置及びプログラム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP3449823A4 *

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019087563A1 (ja) * 2017-11-02 2019-05-09 Ｎｅｃソリューションイノベータ株式会社 歩行振動解析装置、歩行振動解析方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体
JPWO2019087563A1 (ja) * 2017-11-02 2020-11-12 Ｎｅｃソリューションイノベータ株式会社 歩行振動解析装置、歩行振動解析方法、及びプログラム
WO2019244647A1 (ja) * 2018-06-20 2019-12-26 コニカミノルタ株式会社 コンピューターで実行されるプログラム、情報処理装置、および、コンピューターで実行される方法
JPWO2019244647A1 (ja) * 2018-06-20 2021-07-15 コニカミノルタ株式会社 コンピューターで実行されるプログラム、情報処理装置、および、コンピューターで実行される方法
JP7215481B2 (ja) 2018-06-20 2023-01-31 コニカミノルタ株式会社 コンピューターで実行されるプログラム、情報処理装置、および、コンピューターで実行される方法
WO2020226067A1 (ja) * 2019-05-07 2020-11-12 ローム株式会社 生体認証装置
CN113784661A (zh) * 2019-05-07 2021-12-10 罗姆股份有限公司 生物认证装置
JP7390372B2 (ja) 2019-05-07 2023-12-01 ローム株式会社 生体認証装置

Also Published As

Publication number Publication date
EP3449823A1 (en) 2019-03-06
EP3449823A4 (en) 2019-12-11
JPWO2017188418A1 (ja) 2019-04-04
JP6780868B2 (ja) 2020-11-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Yang et al. Blind modal identification of output‐only structures in time‐domain based on complexity pursuit
WO2017188418A1 (ja) 歩行振動解析システム、振動解析装置、歩行振動解析方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体
Khuc et al. Completely contactless structural health monitoring of real‐life structures using cameras and computer vision
US12008092B2 (en) Supervised and unsupervised techniques for motion classification
US8762734B2 (en) Biometric pressure grip
KR20070093813A (ko) 인증 장치 및 그 제어 방법, 인증 장치를 구비한 전자기기,인증 장치 제어 프로그램, 및 해당 프로그램을 기록한기록 매체
KR101598331B1 (ko) 시간분할 세그먼트 블록 기반 수기서명 인증 시스템 및 방법
WO2006006533A1 (ja) 個人認証システム、個人認証方法、個人認証用プログラムおよび記録媒体
JP7463325B2 (ja) サービス管理システム、サービス管理方法及びサービス管理プログラム
KR20150049075A (ko) 사용자 인증 방법 및 이를 수행하는 장치
Elhamshary et al. Justwalk: A crowdsourcing approach for the automatic construction of indoor floorplans
US20200322759A1 (en) System for detecting roaming
US10963527B2 (en) Associating user logs using geo-point density
Drira et al. Uncertainties in structural behavior for model-based occupant localization using floor vibrations
CN104335577A (zh) 信息处理设备、信息处理方法、程序和监视摄像机系统
WO2021048902A1 (ja) 学習モデル適用システム、学習モデル適用方法、及びプログラム
JP7074299B2 (ja) 歩行振動解析システム、歩行振動解析方法、及びプログラム
CN111887859A (zh) 跌倒行为识别方法、装置、电子设备以及介质
KR101785284B1 (ko) 보행정보를 이용한 피로도 측정장치 및 측정방법
JP6480319B2 (ja) 路面状況理解方法、装置、及びプログラム
George et al. Structural interrogation using phase space topology of the wind-induced responses
WO2021033288A1 (ja) 認識システム、モデル処理装置、モデル処理方法、及び、記録媒体
JP2020194218A (ja) 正解データ作成支援システムおよび正解データ作成支援方法
KR102234617B1 (ko) 데이터 통신망을 이용한 보행도로 데이터 획득 방법 및 그 시스템
US12002564B2 (en) System and method for predicting individual performance in a sporting activity

Legal Events

Date Code Title Description
ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2018514726

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 17789699

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2017789699

Country of ref document: EP

Effective date: 20181128