WO2020203911A1

WO2020203911A1 - 脈拍数検出装置、及び脈拍数検出プログラム

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Publication number: WO2020203911A1
Application number: PCT/JP2020/014359
Authority: WO
Inventors: マイケルジョーンズ
Original assignee: 株式会社エクォス・リサーチ
Priority date: 2019-03-29
Filing date: 2020-03-27
Publication date: 2020-10-08
Also published as: EP3949841A1; JP7174358B2; US20220192526A1; CN113660903A; JP2020162869A; EP3949841A4

Abstract

信頼性の高い脈拍数の出力を行うことを目的とする。　脈拍数検出装置１は、検出した脈拍数の信頼度を外乱要因を考慮しつつ、脈拍信号のＳＮ比を基本として評価する。脈拍数検出装置１は、脈拍数を表示するための脈拍数表示基準１と、脈拍数表示基準２を設けており、ＳＮ比が前者以上となる場合は、脈拍数を表示し、後者以上、前者未満の場合は、直近の過去の脈拍数との差が所定基準より小さいことを条件として表示する。ＳＮ比が脈拍数表示基準２未満となる場合は、信頼度が低いとして表示しない。また、脈拍数検出装置１は、対象者１１の顔の動きによる動き外乱と、対象者１１の顔を照らす光の変化による光外乱を考慮し、動き外乱や光外乱の周波数領域におけるピーク周波数が脈拍数と所定基準以上近い場合、検出した脈拍数の信頼度はこれら外乱によって低いとして、脈拍数を表示しない。

Description

脈拍数検出装置、及び脈拍数検出プログラム

　本発明は、脈拍数検出装置、及び脈拍数検出プログラムに関し、例えば、画像処理によって脈拍数を検出するものに関する。

　対象者の健康状態や生理的な状態を把握するためには、脈拍数の検出が重要である。通常、脈拍数は、対象者に器具を装着して検出するが、もっと手軽に検出したいとの要望が高く、非接触で対象者の脈拍数を検出する技術が盛んに研究されている。
　これにより、例えば、車両の運転者の脈拍数をモニタリングして、より交通安全を推進することができる。

　このような非接触で対象者の脈拍数を検出する技術に非特許文献１の技術がある。この技術は、対象者の腕をカメラで撮影し、皮膚の色や輝度などの変化をカメラ映像から取得して脈拍数を検出する。血流により体表面の輝度や色が変化するため、映像を画像処理することにより脈拍数を検出することができる。

　しかし、対象が動いたり環境光が変化したりなどの外乱がある環境下で脈拍数を検出する場合、検出した脈拍数の信頼度（信頼性）が分からないという問題があった。
　例えば、ある期間脈拍数を検出したところ、信頼できる検出が８６％で、残りは外乱により信頼できないものであった場合、どの部分が信頼できる検出か分からなかった。
　また、検出値の信頼性が評価できたとした場合でも、評価を厳しくすると脈拍数を検出できる期間が短くなるという問題もある。

"Ｎｏｎ－ｃｏｎｔａｃｔ　ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ　－　Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ　ａｎｄ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，"　Ｄ．　Ｔｅｉｃｈｍａｎｎ，　Ｃ．　Ｂｒｕｓｅｒ，　Ｂ．　Ｅｉｌｅｂｒｅｃｈｔ，　Ａ．　Ａｂｂａｓ，　Ｎ．　Ｂｌａｎｉｋ，　ａｎｄ　Ｓ．　Ｌｅｏｎｈａｒｄｔ，　Ｃｏｎ．　Ｐｒｏｃ．　ＩＥＥＥ　Ｅｎｇ．，　Ｍｅｄ．　Ｂｉｏｌ．　Ｓｏｃ．　３４ｔｈ　Ａｎｎ．　Ｉｎｔ．　Ｃｏｎｆ．，　Ｓａｎ　Ｄｉｅｇｏ，　ＣＡ，　ＵＳＡ，　２０１２，　ｐｐ．　１３０２－１３０５．

　本発明は、信頼性の高い脈拍数の出力を行うことを目的とする。

（１）本発明は、前記目的を達成するために、請求項１に記載の発明では、対象者の体表面を撮影した動画を取得する動画取得手段と、前記取得した動画における前記体表面の画素値の変化に基づいて前記対象者の脈拍数を取得する脈拍数取得手段と、前記取得した脈拍数の信頼度を取得する信頼度取得手段と、前記取得した信頼度が所定の信頼基準以上である場合に、前記取得した脈拍数を出力する出力手段と、を具備したことを特徴とする脈拍数検出装置を提供する。
（２）請求項２に記載の発明では、前記脈拍数取得手段が、前記取得した動画の周波数領域における脈拍数ピークから前記脈拍数を取得し、前記信頼度取得手段は、前記取得した脈拍数のＳＮ比に基づいて前記信頼度を取得することを特徴とする請求項１に記載の脈拍数検出装置を提供する。
（３）請求項３に記載の発明では、前記取得した脈拍数の精度を低下させる外乱要因の周波数領域における外乱ピークが、前記取得した脈拍数ピークと所定量以上近い場合に前記信頼度を低減する低減手段を具備したことを特徴とする請求項２に記載の脈拍数検出装置を提供する。
（４）請求項４に記載の発明では、前記外乱要因は前記体表面の動きであり、前記低減手段は、前記動画における前記体表面の動きの周波数領域における動きピークが、前記取得した脈拍数ピークと所定量以上近い場合に前記信頼度を低減することを特徴とする請求項３に記載の脈拍数検出装置を提供する。
（５）請求項５に記載の発明では、前記外乱要因は前記体表面を照らす光の変動であり、前記低減手段は、前記動画における前記光の変動の周波数領域における光ピークが、前記取得した脈拍数ピークと所定量以上近い場合に前記信頼度を低減することを特徴とする請求項３、又は請求項４に記載の脈拍数検出装置を提供する。
（６）請求項６に記載の発明では、対象者の体表面を撮影した動画を取得する動画取得機能と、前記取得した動画における前記体表面の画素値の変化に基づいて前記対象者の脈拍数を取得する脈拍数取得機能と、前記取得した脈拍数の信頼度を取得する信頼度取得機能と、前記取得した信頼度が所定の信頼基準以上である場合に、前記取得した脈拍数を出力する出力機能と、をコンピュータで実現する脈拍数検出プログラムを提供する。

　本発明によれば、信頼度に基づいて脈拍数を出力することにより、信頼性の高い脈拍数の出力を行うことができる。

脈拍数検出装置の構成を説明するための図である。脈拍数検出処理について説明するためのフローチャートである。画像に対して行う各種設定を説明するための図である。脈拍数検出処理について説明するためのフローチャートである。基準設定処理を説明するためのフローチャートである。検出領域の平均Ｑの計算処理を説明するためのフローチャートである。測定領域以外の領域の平均Ｑの計算処理を説明するためのフローチャートである。ｏｒｉｇ＿Ｑのピーク周波数とＳＮ比の計算処理を説明するためのフローチャートである。ｄｉｓｐ＿Ｑのピーク周波数とＳＮ比の計算処理を説明するためのフローチャートである。動き外乱処理を説明するためのフローチャートである。ｃｏｎｊ＿Ｑのピーク周波数とＳＮ比の計算処理を説明するためのフローチャートである。光外乱処理を説明するためのフローチャートである。アンカー処理を説明するためのフローチャートである。注意表示処理の手順を説明するためのフローチャートである。

（１）実施形態の概要
　脈拍数検出装置１（図１）は、検出した脈拍数の信頼度を脈拍信号のＳＮ比に基づいて評価すると共に、動きや光による外乱要因を考慮して評価する。
　脈拍数検出装置１は、脈拍数を表示するための脈拍数表示基準１と、これより低い脈拍数表示基準２を設けており、ＳＮ比が前者以上となる場合は、脈拍数を表示し、後者以上、前者未満の場合は、直近の過去の脈拍数との差が所定基準より小さいことを条件として表示する。
　ＳＮ比が脈拍数表示基準２未満となる場合は、信頼度が低いとして表示しない。

　また、脈拍数検出装置１は、脈拍数の検出を乱す外乱要因として、対象者１１の顔の動きによる動き外乱と、対象者１１の顔を照らす光の変化による光外乱を考慮し、動き外乱や光外乱の周波数領域におけるピーク周波数が脈拍数と所定基準以上近い場合、検出した脈拍数の信頼度はこれら外乱によって低いとして、脈拍数を表示しない。

（２）実施形態の詳細
　図１は、本実施の形態の脈拍数検出装置１の構成を説明するための図である。
　脈拍数検出装置１は、例えば、車両に搭載され、搭乗者（ドライバや助手席の乗客などの対象者）の脈拍数を監視し、ドライバの体調、緊張状態などの生理的な状態を把握する。
　また、医療現場や災害現場などで患者や被災者の脈拍数を検出・監視するのに用いたり、家庭や商業施設に設置して、利用者が手軽に脈拍数を検出するのに利用することができる。

　図１（ａ）に示したように、脈拍数検出装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）２、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）３、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）４、表示部５、入力部６、出力部７、カメラ８、記憶部１０などから構成されており、対象者１１の脈拍数を検出（あるいは、推定、測定）する。
　ＣＰＵ２は、記憶部１０やＲＯＭ３などに記憶されたプログラムに従って、各種の情報処理や制御を行う中央処理装置である。
　本実施の形態では、カメラ８が撮影した動画を画像処理して対象者１１の脈拍数を検出する。
　この検出は可視光領域や赤外線領域で行うことができるが、本実施の形態では、一例として可視光を用いる。
　また、対象者１１を可視光や赤外線で照らすための照明を設けることもできる。

　ＲＯＭ３は、読み取り専用メモリであって、脈拍数検出装置１を動作させるための基本的なプログラムやパラメータなどが記憶されている。
　ＲＡＭ４は、読み書きが可能なメモリであって、ＣＰＵ２が動作する際のワーキングメモリを提供する。
　本実施の形態では、動画を構成する画像（１コマの静止画像）を展開して記憶したり、計算結果を記憶したりすることにより、ＣＰＵ２が、画像の皮膚部分から脈波を検出するのを支援する。
　当該皮膚部分は、顔や手足など体表面が露出しているところならよいが、本実施の形態では、一例として顔の表面（顔面）から脈拍数を検出する。

　表示部５は、液晶画面などの表示デバイスを用いて構成されており、脈拍数検出装置１の操作画面や脈拍数の表示、更には検出した脈拍数の信頼度に関する注意など、脈拍数検出装置１の運用に必要な情報を表示する。
　入力部６は、表示デバイスに重畳して設置されたタッチパネルなどの入力デバイスを用いて構成されており、画面表示に対するタッチの有無などから各種の情報の入力を受け付ける。

　出力部７は、各種の情報を外部装置に出力するインターフェースであり、例えば、検出した脈拍数を出力したり、あるいは、脈拍数に変化が現れた場合にアラームを出力することができる。
　また出力部７は、車両を制御する制御装置などの他の制御機器に出力することができる。出力部７から脈拍数の出力を受けた制御機器では、例えば、ドライバの眠気や緊張状態等を判断し、ドライバに向けた制御、例えば、眠気を覚醒させるためにハンドルやシートを振動させる制御、警告音やメッセージの出力などを行うことができる。

　また、車両に対する制御として、脈拍数に基づいて判断したドライバの緊張状態に応じて、車間距離制御、車速制御、又はブレーキ制御の少なくとも１つを行うことも可能である。
　例えば、制御機器は、ドライバが所定値を超える高い緊張状態にあると判断した場合には、車間距離を基準値よりも大きくとるように制御し、車速を所定車速以下となるように制御し、所定車速以上であれば自動ブレーキ操作による減速処理等を行う。

　カメラ８は、動画撮影カメラであって、レンズで構成された光学系と、これによって結像した像を電気信号に変換する画像素子を用いて構成されており、対象者１１の顔付近が撮影画面となるように設置されている。
　なお、カメラ８は、可視光領域で動画を撮影するが、赤外線領域にて脈拍数を検出する場合は、赤外線イメージセンサを搭載した赤外線用のカメラを用いる。

　カメラ８は、対象者１１を所定のフレームレートにて撮影し、これら連続する画像（静止画像）で構成された動画を出力する。
　当該画像は、画像を構成する最小単位である画素（ピクセル）の配列により構成されている。

　記憶部１０は、ハードディスクやＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ　Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）などの記憶媒体を用いて構成されており、ＣＰＵ２が脈波を検出するための脈拍数検出プログラムやその他のプログラム、及びデータを記憶している。
　ＣＰＵ２が脈拍数検出プログラムに従って検出した脈拍数のデータは、ＲＡＭ４に一時保存され、必要に応じて外部に出力されたり、記憶部１０に保存される。

　脈拍数検出プログラムは、ＣＰＵ２に脈波検出処理を行わせるプログラムである。
　ＣＰＵ２は、脈拍数検出プログラムを実行することにより、画像における検出領域の設定、脈拍数の検出、検出した脈拍数の信頼性の評価、信頼度に応じた脈拍数の出力制御などの情報処理を行う。

　図１（ｂ）は、脈拍数の検出例を示している。
　脈波成分を含む信号ＱをＦＦＴ（Ｆａｓｔ　Ｆｏｕｒｉｅｒ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）にて変換すると、６０ｂｐｍ（ｂｅａｔｓ　ｐｅｒ　ｍｉｎｕｔｅ）付近に脈拍数ピークが現れる。これは、脈拍による対象者１１の皮膚の色の変化に由来するものであり、これが対象者１１の脈拍数の検出値となる。
　赤外線の輝度を用いても同様の脈拍数ピークを得ることができる。

　図２は、脈拍数検出装置１が行う脈拍数検出処理について説明するためのフローチャートである。
　以下の処理は、脈拍数検出装置１のＣＰＵ２が記憶部１０に記憶してある脈拍数検出プログラムに従って行うものである。

　まず、脈拍数検出装置１は、検出した脈拍数の信頼度の評価や外乱の程度の評価などを行うための各種基準を設定する基準設定処理を行う（ステップ５）。
　次に、脈拍数検出装置１は、カメラ８が撮影した動画の画像（フレーム画像）をＲＡＭ４に記憶することによりこれを取得する（ステップ１０）。
　このように脈拍数検出装置１は、対象者の体表面を撮影した動画を取得する動画取得手段を備えている。

　そして、脈拍数検出装置１は、取得した動画の画像において測定領域を設定し（ステップ１５）、これをＲＡＭ４に記憶する。
　図３（ａ）に示したように、脈拍数検出装置１は、画像２０において対象者１１の顔を公知技術によって検出し、顔の測定領域２２を設定する。

　図２に戻り、脈拍数検出装置１は、測定領域２２を設定すると、測定領域２２の大きさが十分か否かを判断する（ステップ２０）。
　測定領域２２の大きさが十分でない場合（ステップ２０；Ｎ）、脈拍数検出装置１は、ステップ１０に戻り、（次の）画像の取得と測定領域２２の設定を行う。あるいは、ステップ１５に戻って同じ画像で測定領域２２を再設定してもよい。

　一方、測定領域２２の大きさが十分である場合（ステップ２０；Ｙ）、脈拍数検出装置１は、測定領域２２の平均Ｑ（ｏｒｉｇ＿Ｑ）の計算処理を行う（ステップ２５）。
　これは、測定領域２２の部分、即ち、図３（ｂ）の斜線で示した領域のＱ値を平均するものであり、後に当該Ｑ値の時間変化から脈拍数を検出するものである。
　なお、ｏｒｉｇ＿Ｑは、測定領域２２の平均Ｑの略称であり、以下では、必要に応じて略称を括弧書きで記す。

　図２に戻り、次に、脈拍数検出装置１は、測定領域２２の中心位置（ｄｉｓｐ＿Ｑ）を計算する（ステップ３０）。
　これは、図３（ｃ）に示したように、測定領域２２の中心２４の位置を計算するものであり、後に顔の動きによる動き外乱を評価する際に使用するものである。

　より詳細には、例えば、車両の運転中に対象者１１の顔が動くと、その動きは、脈拍数の検出精度を低下させる外乱要因（動き外乱）となる。そのため、それを中心２４の動きで検出するものである。
　後述するように、脈拍数検出装置１は、周波数領域における中心２４の動きのピーク周波数と脈拍数が所定量より近い場合に、動き外乱があるため脈拍数の信頼性が低いと判断して、脈拍数の信頼度を低減する。

　このように、脈拍数検出装置１は、脈拍数の精度を低下させる外乱要因の周波数領域における外乱ピークが、脈拍数ピークと所定量以上近い場合に脈拍数の信頼度を低減する低減手段を備えている。
　そして、当該外乱要因は体表面の動きであり、低減手段は、動画における体表面の動きの周波数領域における動きピークが、脈拍数ピークと所定量以上近い場合に信頼度を低減する。

　図２に戻り、次に、脈拍数検出装置１は、測定領域２２以外の領域の平均Ｑ（ｃｏｎｊ＿Ｑ）の計算処理を行う（ステップ３５）。
　これは、測定領域２２以外の部分、即ち、図３（ｄ）の斜線で示した測定領域２２の背景領域のＱ値を平均するものであり、後に光外乱を評価する際に使用するものである。

　より詳細には、例えば、車両の運転中に対象者１１の顔を照らす光の状態は時刻と共に変化するが、その変化は、脈拍数の検出精度を低下させる外乱要因（光外乱）となる。
　顔を照らす光の状態の変化は、脈拍による変化を含まない場合の変化を知る必要があるが、それは、顔の背景である測定領域２２以外の領域に現れるため、それをｃｏｎｊ＿Ｑによって検出するものである。

　後述するように、脈拍数検出装置１は、周波数領域におけるｃｏｎｊ＿Ｑのピーク周波数と脈拍数が所定量より近い場合に、光外乱があるため脈拍数の信頼性が低いと判断して、脈拍数の信頼度を低減する。
　このように、外乱要因は体表面を照らす光の変動であり、低減手段は、動画における当該光の変動の周波数領域における光ピークが、脈拍数ピークと所定量以上近い場合に信頼度を低減する。

　図２に戻り、脈拍数検出装置１は、以上の処理を行うと、画像の取得を始めてから経過した時間がＦＦＴを行うための窓期間を経過したか否かを判断する（ステップ４０）。
　窓期間を経過していない場合（ステップ４０；Ｎ）、脈拍数検出装置１は、ステップ１０に戻り、次の画像に対して同じ処理を行う。

　本実施の形態では、窓期間を１０秒とし、１０秒間の動画で時系列に記録された画像について上記処理を行う。
　このようにステップ１０～４０で１０秒分の画像が用意されるため、これらをＦＦＴのアルゴリズムにて時間方向に積分することによりこれを周波数領域に変換することができる。
　より詳細には、１０秒分のｏｒｉｇ＿Ｑ、ｄｉｓｐ＿Ｑ、ｃｏｎｊ＿ＱをＦＦＴで変換して、それぞれ脈拍数、動き外乱、光外乱の周波数成分を得ることができる。

　図４は、図２の続きである。
　窓期間を経過した場合（ステップ４０；Ｙ）、脈拍数検出装置１は、ｏｒｉｇ＿Ｑのピーク周波数（ＨＲ）とＳＮ比の計算処理を行う（ステップ５０）。
　ＨＲは、対象者１１の脈拍数を表し、ＦＦＴによる脈拍数信号のＳＮ比は、検出した脈拍数の信頼性評価の基礎となる。

　次に、脈拍数検出装置１は、ｄｉｓｐ＿Ｑのピーク周波数とＳＮ比の計算処理を行う（ステップ５５）。これは、動き外乱を検出する処理である。
　次に、脈拍数検出装置１は、ｄｉｓｐ＿ＱのＳＮ比がＭＲ＿ＳＮＲ＿Ｃより大きく、かつ、ｄｉｓｐ＿Ｑのピーク周波数（即ち、動き外乱のピーク周波数）がＨＲに近いか否かを判断する（ステップ６０）。
　ここで、ＭＲ＿ＳＮＲ＿Ｃは、動き外乱のＳＮ比の基準値であり、後述するように、ステップ５の基準設定処理で設定するものである。

　そして、ｄｉｓｐ＿ＱのＳＮ比がＭＲ＿ＳＮＲ＿Ｃより大きく、かつ、ｄｉｓｐ＿Ｑのピーク周波数がＨＲに近い場合（ステップ６０；Ｙ）、脈拍数検出装置１は、動き外乱があると判断し、動き外乱処理を行う（ステップ６５）。
　一方、ステップ６０の条件が満たされない場合（ステップ６０；Ｎ）、または、ステップ６５の後、脈拍数検出装置１は、ｃｏｎｊ＿Ｑのピーク周波数とＳＮ比の計算処理を行う（ステップ７０）。これは、光外乱を検出する処理である。

　次に、脈拍数検出装置１は、ｃｏｎｊ＿ＱのＳＮ比がＬＲ＿ＳＮＲ＿Ｃより大きく、かつ、ｃｏｎｊ＿Ｑのピーク周波数（即ち、光外乱のピーク周波数）がＨＲに近いか否かを判断する（ステップ７５）。
　ここで、ＬＲ＿ＳＮＲ＿Ｃは、光外乱のＳＮ比の基準値であり、後述するように、ステップ５の基準設定処理で設定するものである。

　そして、ｃｏｎｊ＿ＱのＳＮ比がＬＲ＿ＳＮＲ＿Ｃより大きく、かつ、ｃｏｎｊ＿Ｑのピーク周波数がＨＲに近い場合（ステップ７５；Ｙ）、脈拍数検出装置１は、光外乱があると判断し、光外乱処理を行う（ステップ８０）。
　一方、ステップ７５の条件が満たされない場合（ステップ７５；Ｎ）、または、ステップ８０の後、脈拍数検出装置１は、アンカー処理によって信頼度に基づく脈拍数の表示処理を行う（ステップ８５）。

　以下、上述した各処理についてフローチャートを用いて説明する。
　図５は、基準設定処理（図２のステップ５）を説明するためのフローチャートである。
　まず、脈拍数検出装置１は、脈拍数表示基準１（ＨＲ＿ＳＮＲ＿Ｃ１）をＲＡＭ４に記憶することにより設定する（ステップ１０５）。

　これは、信頼度を評価するための第１の基準であり、脈拍数の信頼度がＨＲ＿ＳＮＲ＿Ｃ１以上であれば、脈拍数検出装置１は、信頼度が高いとして脈拍数を出力する。
　このように、脈拍数検出装置１は、脈拍数の信頼度を取得する信頼度取得手段と、当該信頼度が所定の信頼基準以上である場合に、当該脈拍数を出力する出力手段と、を備えている。

　次に、脈拍数検出装置１は、脈拍数表示基準２（ＨＲ＿ＳＮＲ＿Ｃ２）をＲＡＭ４に記憶することにより設定する（ステップ１１０）。
　これは、信頼度を評価するための第２の基準であり、ＨＲ＿ＳＮＲ＿Ｃ１より小さい値となっている。

　脈拍数検出装置１は、脈拍数の信頼度がＨＲ＿ＳＮＲ＿Ｃ１を満たさないものの、ＨＲ＿ＳＮＲ＿Ｃ２を満たす場合、脈拍数検出装置１は、検出した脈拍数が直近の過去の脈拍数と近いことを条件として脈拍数を表示する。
　これは、脈拍数が急激に変化することはないことを利用して若干信頼度が劣る場合を救済するためのものであり、これによって脈拍数検出装置１は、脈拍数の有効な検出期間を増やすことができる。

　このように、脈拍数検出装置１の備える出力手段は、脈拍数の信頼度が所定の信頼基準（脈拍数表示基準１）以上である場合、及び、当該信頼基準未満で脈拍数の変化が所定の適正範囲にある場合に取得した脈拍数を出力する。
　ここで、脈拍数の変化は、今回検出した脈拍数と直近の脈拍数との差であり、出力手段は、当該差が所定以下（後述のアンカー基準以下）の場合に脈拍数が適正範囲にあるとして出力する。

　次に、脈拍数検出装置１は、脈拍数・外乱誤差基準（δＨＲ）をＲＡＭ４に記憶することにより設定する（ステップ１１５）。
　本実施の形態では、δＨＲを５ｂｐｍに設定し、ＨＲの±５ｂｐｍの範囲で外乱の有無を判断する。
　例えば、脈拍数検出装置１は、動き外乱や光外乱のピークがＨＲの±５ｂｐｍの範囲にあれば、これら外乱要因自身のＳＮ比に関する条件（ステップ６０、７５）が満たされることを条件に、これら外乱があると判断する。

　次に、脈拍数検出装置１は、動き外乱基準（ＭＲ＿ＳＮＲ＿Ｃ）をＲＡＭ４に記憶することにより設定し（ステップ１２０）、更に、光外乱基準（ＬＲ＿ＳＮＲ＿Ｃ）をＲＡＭ４に記憶することにより設定する（ステップ１２５）。
　これは、ステップ６０、７５で使用する外乱要因自身のＳＮ比の基準である。

　次に、脈拍数検出装置１は、アンカー基準（ＨＲ＿ＡＮＣ＿Ｃ）をＲＡＭ４に記憶することにより設定し（ステップ１３０）、更に、アンカー脈拍数（ＨＲ＿ＡＮＣ）の適当な初期値をＲＡＭ４に記憶することにより初期化する（ステップ１３５）。
　アンカー脈拍数は、直近の過去の脈拍数を入れておく変数であり、アンカー基準は、検出した脈拍数と直近の脈拍数の近さを判断するための基準である。即ち、脈拍数検出装置１は、今回検出した最新の脈拍数と、直近の過去の脈拍数の差がアンカー基準以下である場合、最新の脈拍数が適正範囲にあると判断する。

　図６は、測定領域２２の平均Ｑ（ｏｒｉｇ＿Ｑ）の計算処理（図２のステップ２５）を説明するためのフローチャートである。
　まず、脈拍数検出装置１は、ＲＡＭ４に記憶した画像２０の色空間をＲＧＢからＹＩＱに変換し、変換後のＱ値による画像２０をＲＡＭ４に記憶する（ステップ１５０）。以降の処理では、Ｑ値による画像２０を使用する。このようにＱ値の画像２０を作成したのは、Ｑ値が脈拍数の検出に適しているからである。

　次に、脈拍数検出装置１は、カメラ８の特性による影響対策のために各画素のＱ値の調整（キャリブレーション）を行う（ステップ１５５）。これは各画素の値をスケーリングすることにより、フレーム画像を構成する画素の性能のばらつきを補正するものである。
　次に、脈拍数検出装置１は、測定領域２２の画素のＱ値を平均することにより、その平均値（ｏｒｉｇ＿Ｑ）を計算し、ＲＡＭ４に記憶する（ステップ１６０）。
　そして、脈拍数検出装置１は、メインルーチンにリターンする。

　図７は、測定領域２２以外の領域の平均Ｑ（ｃｏｎｊ＿Ｑ）の計算処理（図２のステップ３５）を説明するためのフローチャートである。
　まず、脈拍数検出装置１は、ＲＡＭ４に記憶した画像２０において測定領域２２を除いた測定領域２２以外の部分を特定する（ステップ１８０）。
　そして、脈拍数検出装置１は、特定した測定領域２２以外の部分の画素のＱ値を平均することにより、その平均値（ｃｏｎｊ＿Ｑ）を計算し、ＲＡＭ４に記憶する（ステップ１８５）。
　そして、脈拍数検出装置１は、メインルーチンにリターンする。

　図８は、ｏｒｉｇ＿Ｑのピーク周波数（ＨＲ）とＳＮ比の計算処理（図４のステップ５０）を説明するためのフローチャートである。
　まず、脈拍数検出装置１は、ＲＡＭ４に記憶してある１０秒間分のｏｒｉｇ＿Ｑを読み出してＦＦＴにてフーリエ変換することによりＦＦＴ＿ＨＲを生成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ２０５）。

　ＦＦＴ＿ＨＲは、ｏｒｉｇ＿Ｑを時間領域から周波数領域に変換したデータであって（グラフに描くと、例えば、図１（ｂ）のようになる）、６０ｂｐｍ付近に脈拍数による最大ピーク（脈拍数信号）が現れる。
　そこで、脈拍数検出装置１は、ＦＦＴ＿ＨＲの最大ピークの周波数（ＨＲ）を特定してＲＡＭ４に記憶する（ステップ２１０）。これが対象者１１の脈拍数に対応する。
　このように、脈拍数検出装置１は、動画における体表面の画素値（例えば、Ｑ値、赤外線の輝度）の変化に基づいて対象者の脈拍数を取得する脈拍数取得手段を備えており、当該脈拍数取得手段は、動画の周波数領域における脈拍数ピークから脈拍数を取得している。

　次に、脈拍数検出装置１は、最大ピーク周波数±５ｂｐｍのマスク（ＨＲ＿Ｍ１）を生成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ２１５）。
　ＨＲ＿Ｍ１は、ＨＲ±５ｂｐｍの範囲で１をとり、他の範囲で０をとるデータである。ＨＲ＿Ｍ１は、後述のＨＲ＿Ｍ２と共に、後にＳＮ比を計算する際に、ＦＦＴの波形から脈拍数信号の部分を抜き出すのに使用する。

　次に、脈拍数検出装置１は、最大ピークのハーモニック±５ｂｐｍのマスク（ＨＲ＿Ｍ２）を生成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ２２０）。
　これは、脈拍数検出装置１行うＦＦＴの周波数領域に脈拍数の２次高調波も現れるため、これのマスクも作成するものである。

　次に、脈拍数検出装置１は、ＲＡＭ４に記憶したＨＲ＿Ｍ１とＨＲ＿Ｍ２を足し合わせることにより、１つのマスク（ＨＲ＿Ｍ）を生成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ２２５）。
　ＨＲ＿Ｍは、ＨＲを中心とする±５ｂｐｍと、ＨＲの２次高調波を中心とする±５ｂｐｍの部分で１となり、他の部分で０となるマスクである。

　次に、脈拍数検出装置１は、ＨＲ＿Ｍの外乱マスク（ＨＲＮ＿Ｍ＝１－ＨＲ＿Ｍ）を作成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ２３０）。
　ＨＲＮ＿Ｍは、ＨＲ＿Ｍの１と０を反転したものとなっており、ＨＲを中心とする±５ｂｐｍと、ＨＲの２次高調波を中心とする±５ｂｐｍの部分で０となり、他の部分で１となる。

　次に、脈拍数検出装置１は、ＲＡＭ４に記憶したＦＦＴ＿ＨＲを正規化して、正規化後のデータ（ＦＦＴ＿ＨＲｎ）をＲＡＭ４に記憶する（ステップ２３５）。
　脈拍数検出装置１は、この正規化を（ＦＦＴ＿ＨＲｎ＝ＦＦＴ＿ＨＲ／ＦＦＴ＿ＨＲの最大値）により計算する。

　次に、脈拍数検出装置１は、ＲＡＭ４に記憶したＦＦＴ＿ＨＲｎを図８に示したｎｕｍの式に代入してｎｕｍを計算し、その結果をＲＡＭ４に記憶する（ステップ２４０）。
　なお、脈拍数検出装置１は、１０秒間の間に蓄積した動画データをＦＦＴにて解析するが、これを１秒ごとに最新のデータに対して繰り返して行う。そのため、脈拍数検出装置１は、１秒ごとにＦＦＴ＿ＨＲｎ、ＨＲ＿Ｍ、及びＨＲＮ＿Ｍの最新値を時系列的に生成する。
　そこで、ｎｕｍや次のｄｅｎの計算では、データのばらつきを均すため、これらをｉ個加算している。

　また、ｎｕｍの式は、ＦＦＴ＿ＨＲｎ（ｉ）の二乗を成分とするベクトルと、マスクの０１を成分とするベクトルであるＨＲ＿Ｍ（ｉ）の内積となっており、ＨＲを中心とする±５ｂｐｍの部分と、ＨＲの２次高調波を中心とする±５ｂｐｍの部分の信号のパワーに比例した値が得られる。即ち、脈拍数検出装置１は、ＦＦＴ＿ＨＲｎ（ｉ）から脈拍数信号に対応する部分を抜き出し、（正規化したため）そのパワーに比例した値を計算している。

　次に、脈拍数検出装置１は、同様にして、ＲＡＭ４に記憶したＦＦＴ＿ＨＲｎを図８に示したｄｅｎの式に代入してｄｅｎを計算し、その結果をＲＡＭ４に記憶する（ステップ２４５）。
　ＨＲＮ＿Ｍ（ｉ）は、ＨＲ＿Ｍ（ｉ）を反転したものであるため、ｄｅｎは、ＨＲを中心とする±５ｂｐｍの部分と、ＨＲの２次高調波を中心とする±５ｂｐｍの部分を除いた部分の信号のパワーに比例した値が得られる。即ち、脈拍数検出装置１は、ＦＦＴ＿ＨＲｎ（ｉ）から脈拍数信号に対応しない部分を抜き出し、（正規化したため）そのパワーに比例した値を計算している。

　次に、脈拍数検出装置１は、ＲＡＭ４に記憶したｎｕｍとｄｅｎを図に示したＨＲ＿ＳＮＲの式の分子と分母に代入して脈波の信頼度の基本となるＨＲ＿ＳＮＲを生成し、ＲＡＭ４に記憶する（ステップ２５０）。
　そして、脈拍数検出装置１は、メインルーチンにリターンする。
　ＨＲ＿ＳＮＲの式は、ＳＮ比を表す一般的な式であって、ｎｕｍをｄｅｎで除することによりノイズに対する信号の程度を表している。

　脈拍数検出装置１は、ＨＲ＿ＳＮＲを脈拍数の信頼度の初期値とし、外乱要因の影響によってこれを低減したり、脈拍数の表示を制御したりする。
　このように、脈拍数検出装置１の有する信頼度取得手段は、脈拍数のＳＮ比に基づいて信頼度を取得している。

　図９は、ｄｉｓｐ＿Ｑのピーク周波数（ＭＲ）とＳＮ比の計算処理（図４のステップ５５）を説明するためのフローチャートである。
　処理の手順は、ｏｒｉｇ＿Ｑの場合と同様であり、共通する部分の説明は簡略化する。
　まず、ＲＡＭ４に記憶してある１０秒間分のｄｉｓｐ＿Ｑを読み出し、これをＦＦＴにてフーリエ変換する。脈拍数検出装置１は、これによってｄｉｓｐ＿ＱのＦＦＴ値であるＦＦＴ＿ＭＲを生成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ２５５）。
　ＦＦＴ＿ＭＲは、動き外乱の周波数成分であって、脈拍数検出装置１は、ＦＦＴ＿ＭＲの最大ピークの周波数（ＭＲ）を特定してＲＡＭ４に記憶する（ステップ２６０）。

　次に、脈拍数検出装置１は、最大ピーク周波数±５ｂｐｍのマスク（ＭＲ＿Ｍ１）を生成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ２６５）。
　次に、脈拍数検出装置１は、最大ピークのハーモニック±５ｂｐｍのマスク（ＭＲ＿Ｍ２）を生成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ２７０）。

　次に、脈拍数検出装置１は、ＲＡＭ４に記憶したＭＲ＿Ｍ１とＭＲ＿Ｍ２を足し合わせることにより、１つのマスク（ＭＲ＿Ｍ）を生成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ２７５）。
　次に、脈拍数検出装置１は、ＭＲ＿Ｍの外乱マスク（ＭＲＮ＿Ｍ＝１－ＭＲ＿Ｍ）を作成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ２８０）。

　次に、脈拍数検出装置１は、ＲＡＭ４に記憶したＦＦＴ＿ＭＲを正規化して、正規化後のデータ（ＦＦＴ＿ＭＲｎ）をＲＡＭ４に記憶する（ステップ２８５）。
　脈拍数検出装置１は、この正規化を（ＦＦＴ＿ＭＲｎ＝ＦＦＴ＿ＭＲ／ＦＦＴ＿ＭＲの最大値）により計算する。

　次に、脈拍数検出装置１は、ＲＡＭ４に記憶したＦＦＴ＿ＭＲｎを図９に示したｎｕｍの式に代入してｎｕｍを計算し、その結果をＲＡＭ４に記憶する（ステップ２９０）。
　次に、脈拍数検出装置１は、同様にして、ＲＡＭ４に記憶したＦＦＴ＿ＭＲｎを図９に示したｄｅｎの式に代入してｄｅｎを計算し、その結果をＲＡＭ４に記憶する（ステップ２９５）。
　次に、脈拍数検出装置１は、ＲＡＭ４に記憶したｎｕｍとｄｅｎを図９に示したＭＲ＿ＳＮＲの式に代入して動き外乱に基づくＭＲ＿ＳＮＲを生成し、ＲＡＭ４に記憶する（ステップ３００）。
　そして、脈拍数検出装置１は、メインルーチンにリターンする。
　このＭＲ＿ＳＮＲは、図４のステップ６０で、ｄｉｓｐ＿ＱのＳＮ比として使用されるものである。

　図１０は、動き外乱処理（図４のステップ６５）を説明するためのフローチャートである。
　脈拍数検出装置１は、動き外乱フラグを１に設定することにより、動き外乱フラグを立てる（ステップ３０５）。
　なお、脈拍数検出装置１は、ＲＡＭ４に動き外乱フラグを記憶しており、動き外乱がない場合は、これを０に設定し、動き外乱がある場合は、これを１に設定して動き外乱フラグを立てる。
　次に、脈拍数検出装置１は、表示部５（図１）には、「注意：動き外乱」などと、動き外乱が発生している旨の注意表示を行う（ステップ３１０）。

　更に、脈拍数検出装置１は、ＨＲ＿ＳＮＲをＨＲ＿ＳＮＲ＿Ｃ２－１に更新してＲＡＭ４に記憶する（ステップ３１５）。
　そして、脈拍数検出装置１は、メインルーチンにリターンする。
　このように、動き外乱がある場合、脈拍数の信頼性が低いため、脈拍数検出装置１は、信頼度をＨＲ＿ＳＮＲからＨＲ＿ＳＮＲ＿Ｃ２よりも１だけ小さい値に低減し、後のアンカー処理で、脈拍数を表示しないようにする。

　図１１は、ｃｏｎｊ＿Ｑのピーク周波数（ＬＲ）とＳＮ比の計算処理（図４のステップ７０）を説明するためのフローチャートである。
　処理の手順は、ｏｒｉｇ＿Ｑの場合と同様であり、共通する部分の説明は簡略化する。
　まず、ＲＡＭ４に記憶してある１０秒間分のｃｏｎｊ＿Ｑを読み出し、これをＦＦＴにてフーリエ変換する。脈拍数検出装置１は、これによってｃｏｎｊ＿ＱのＦＦＴ値であるＦＦＴ＿ＬＲを生成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ３５０）。
　ＦＦＴ＿ＬＲは、光外乱の周波数成分であって、脈拍数検出装置１は、ＦＦＴ＿ＬＲの最大ピークの周波数（ＬＲ）を特定してＲＡＭ４に記憶する（ステップ３５５）。

　次に、脈拍数検出装置１は、最大ピーク周波数±５ｂｐｍのマスク（ＬＲ＿Ｍ１）を生成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ３６０）。
　次に、脈拍数検出装置１は、最大ピークのハーモニック±５ｂｐｍのマスク（ＬＲ＿Ｍ２）を生成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ３６５）。

　次に、脈拍数検出装置１は、ＲＡＭ４に記憶したＬＲ＿Ｍ１とＬＲ＿Ｍ２を足し合わせることにより、１つのマスク（ＬＲ＿Ｍ）を生成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ３７０）。
　次に、脈拍数検出装置１は、ＬＲ＿Ｍの外乱マスク（ＬＲＮ＿Ｍ＝１－ＬＲ＿Ｍ）を作成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ３７５）。

　次に、脈拍数検出装置１は、ＲＡＭ４に記憶したＦＦＴ＿ＬＲを正規化して、正規化後のデータ（ＦＦＴ＿ＬＲｎ）をＲＡＭ４に記憶する（ステップ３８０）。
　脈拍数検出装置１は、この正規化を（ＦＦＴ＿ＬＲｎ＝ＦＦＴ＿ＬＲ／ＦＦＴ＿ＬＲの最大値）により計算する。

　次に、脈拍数検出装置１は、ＲＡＭ４に記憶したＦＦＴ＿ＬＲｎを図１１に示したｎｕｍの式に代入してｎｕｍを計算し、その結果をＲＡＭ４に記憶する（ステップ３８５）。
　次に、脈拍数検出装置１は、同様にして、ＲＡＭ４に記憶したＦＦＴ＿ＬＲｎを図１１に示したｄｅｎの式に代入してｄｅｎを計算し、その結果をＲＡＭ４に記憶する（ステップ３９０）。
　次に、脈拍数検出装置１は、ＲＡＭ４に記憶したｎｕｍとｄｅｎを図１１に示したＬＲ＿ＳＮＲの式に代入して光外乱に基づくＬＲ＿ＳＮＲを生成し、ＲＡＭ４に記憶する（ステップ３９５）。
　そして、脈拍数検出装置１は、メインルーチンにリターンする。
　このＬＲ＿ＳＮＲは、図４のステップ７５で、ｃｏｎｊ＿ＱのＳＮ比として使用されるものである。

　図１２は、光外乱処理（図４のステップ８０）を説明するためのフローチャートである。
　脈拍数検出装置１は、ＲＡＭ４に記憶している光外乱フラグを１に設定することにより、光外乱フラグを立てる（ステップ４０５）。
　なお、脈拍数検出装置１は、ＲＡＭ４に光外乱フラグを記憶しており、光外乱がない場合は、これを０に設定し、光外乱がある場合は、これを１に設定して光外乱フラグを立てる。
　次に、脈拍数検出装置１は、表示部５（図１）には、「注意：光外乱」などと、光外乱が発生している旨の注意表示を行う（ステップ４１０）。

　更に、脈拍数検出装置１は、ＨＲ＿ＳＮＲをＨＲ＿ＳＮＲ＿Ｃ２－１に更新してＲＡＭ４に記憶する（ステップ４１５）。
　そして、脈拍数検出装置１は、メインルーチンにリターンする。
　このように、光外乱がある場合、脈拍数の信頼性が低いため、脈拍数検出装置１は、信頼度をＨＲ＿ＳＮＲからＨＲ＿ＳＮＲ＿Ｃ２よりも１だけ小さい値に低減し、後のアンカー処理で、脈拍数を表示しないようにする。

　図１３は、アンカー処理（図４のステップ８５）を説明するためのフローチャートである。
　アンカー処理は、脈拍数の信頼度に応じて脈拍数の表示を制御する処理である。
　まず、脈拍数検出装置１は、ＲＡＭ４からＨＲ＿ＳＮＲ（信頼度）とＨＲ＿ＳＮＲ＿Ｃ１（脈拍数表示基準１）を読み出して大小関係を比較する（ステップ４５０）。
　ＨＲ＿ＳＮＲ（信頼度）がＨＲ＿ＳＮＲ＿Ｃ１（脈拍数表示基準１）以上である場合（ステップ４５０；Ｙ）、脈拍数検出装置１は、ＨＲ＿ＡＮＣ（アンカー脈拍数）にＨＲ（検出した脈拍数）を代入してＲＡＭ４に記憶する（ステップ４５５）。これは、ＨＲ＿ＡＮＣに直近の過去の脈拍数を記憶する処理である。
　そして、脈拍数検出装置１は、表示部５にＨＲ（脈拍数）を表示し（ステップ４６０）、メインルーチンにリターンする。

　一方、ＨＲ＿ＳＮＲ（信頼度）がＨＲ＿ＳＮＲ＿Ｃ１（脈拍数表示基準１）未満である場合（ステップ４５０；Ｎ）、脈拍数検出装置１は、ＨＲ＿ＳＮＲ（信頼度）がＨＲ＿ＳＮＲ＿Ｃ２（脈拍数表示基準２）以上で、かつ、ＨＲ（検出した脈拍数）とＨＲ＿ＡＮＣ（直近の過去の脈拍数）の差分がＨＲ＿ＡＮＣ＿Ｃ（アンカー基準）以下であるか否かを判断する（ステップ４６５）。

　これらの条件を満たしている場合（ステップ４６５；Ｙ）、脈拍数検出装置１は、ＨＲ＿ＡＮＣ（アンカー脈拍数）にＨＲ（検出した脈拍数）を代入してＲＡＭ４に記憶し（ステップ４７０）、表示部５にＨＲ（検出した脈拍数）を表示して（ステップ４６０）、メインルーチンにリターンする。
　一方、少なくとも一方の条件を満たしていない場合（ステップ４６５；Ｎ）、脈拍数検出装置１は、注意表示処理を行って（ステップ４７５）、メインルーチンにリターンする。

　図１４は、ステップ４７５（図１３）の注意表示処理の手順を説明するためのフローチャートである。
　脈拍数検出装置１は、ＲＡＭ４に記憶してある動き外乱フラグが立っているか否かを判断する（ステップ５００）。
　動き外乱フラグが立っている場合（ステップ５００；Ｎ）、脈拍数検出装置１は、アンカー処理にリターンする。

　一方、動き外乱フラグが立っていない場合（ステップ５００；Ｙ）、脈拍数検出装置１は、更に、光外乱フラグが立っているか否かを判断する（ステップ５０５）。
　光外乱フラグが立っている場合（ステップ５０５；Ｎ）、脈拍数検出装置１は、アンカー処理にリターンする。
　一方、光外乱フラグが立っていない場合（ステップ５０５；Ｙ）、脈拍数検出装置１は、表示部５に「注意：弱い脈波信号」と表示して（ステップ５１０）、アンカー処理にリターンする。

　以上に説明した実施の形態により次のような効果を得ることができる。
（１）検出した脈拍数の信頼度を数量的に評価することができる。
（２）外乱の特徴を推定することにより、動き外乱や光外乱が脈拍と間違えられるのを抑制することができる。
（３）動き外乱や光外乱を脈拍数と間違えることを抑制できるため、検出した脈拍数の信頼性が高まる。
（４）検出した脈拍数の信頼度がある程度低い場合であっても、脈拍数は急には変わらないという人体の特性に基づいて、直近の過去（１秒前）の脈拍数と比較することにより、その信頼度を高めることができ、これによって脈拍数を検出できる割合を増やすことができる。
（５）脈拍数の信頼度の表示に基づいて、脈拍数を検出できる期間を決めることができる。

　本実施の形態では、外乱がある場合、ＨＲ＿ＳＮＲをＨＲ＿ＳＮＲ＿Ｃ２－１として、脈拍数を表示しなかったが、外乱の程度を更に細かく分けて、その程度に応じて脈拍数の表示を制御してもよい。
　また、本実施の形態では、信頼度に基づいて脈拍数の表示・非表示を制御したが、脈拍数に信頼度を併記して全数出力したり、あるいは、出力先を、例えば、車両の制御系とするなど各種の出力形態が可能である。

　また、本実施の形態では、次の構成を提供することもできる。
（第１の構成）対象者の体表面を撮影した動画を取得する動画取得手段と、前記取得した動画における前記体表面の画素値の変化に基づいて前記対象者の脈拍数を取得する脈拍数取得手段と、前記取得した脈拍数の信頼度を取得する信頼度取得手段と、前記取得した信頼度が所定の信頼基準以上である場合、及び、前記信頼基準未満で前記取得した脈拍数の変化が所定の適正範囲にある場合に前記取得した脈拍数を出力する出力手段と、を具備したことを特徴とする脈拍数検出装置。
（第２の構成）前記脈拍数の変化は、前記取得した脈拍数と直近の脈拍数との差であり、前記出力手段は、当該差が所定以下の場合に前記取得した脈拍数が適正範囲にあるとして前記取得した脈拍数を出力することを特徴とする第１の構成の脈拍数検出装置。
（第３の構成）前記脈拍数取得手段は、前記取得した動画の周波数領域における脈拍数ピークから前記脈拍数を取得し、前記信頼度取得手段は、前記取得した脈拍数のＳＮ比に基づいて前記信頼度を取得することを特徴とする第１の構成、又は第２の構成の脈拍数検出装置。
（第４の構成）前記取得した脈拍数の精度を低下させる外乱要因の周波数領域における外乱ピークが、前記取得した脈拍数ピークと所定量以上近い場合に前記信頼度を低減する低減手段を具備したことを特徴とする第３の構成の脈拍数検出装置。
（第５の構成）前記外乱要因は前記体表面の動きであり、前記低減手段は、前記動画における前記体表面の動きの周波数領域における動きピークが、前記取得した脈拍数ピークと所定量以上近い場合に前記信頼度を低減することを特徴とする第４の構成の脈拍数検出装置。
（第６の構成）前記外乱要因は前記体表面を照らす光の変動であり、前記低減手段は、前記動画における前記光の変動の周波数領域における光ピークが、前記取得した脈拍数ピークと所定量以上近い場合に前記信頼度を低減することを特徴とする第４の構成、又は第５の構成の脈拍数検出装置。
（第７の構成）対象者の体表面を撮影した動画を取得する動画取得機能と、前記取得した動画における前記体表面の画素値の変化に基づいて前記対象者の脈拍数を取得する脈拍数取得機能と、前記取得した脈拍数の信頼度を取得する信頼度取得機能と、前記取得した信頼度が所定の信頼基準以上である場合、及び、前記信頼基準未満で前記取得した脈拍数の変化が所定の適正範囲にある場合に前記取得した脈拍数を出力する出力機能と、をコンピュータで実現する脈拍数検出プログラム。

　１　脈拍数検出装置
　２　ＣＰＵ
　３　ＲＯＭ
　４　ＲＡＭ
　５　表示部
　６　入力部
　７　出力部
　８　カメラ
　１０　記憶部
　１１　対象者
　２０　画像
　２２　測定領域
　２４　中心

Claims

　対象者の体表面を撮影した動画を取得する動画取得手段と、
　前記取得した動画における前記体表面の画素値の変化に基づいて前記対象者の脈拍数を取得する脈拍数取得手段と、
　前記取得した脈拍数の信頼度を取得する信頼度取得手段と、
　前記取得した信頼度が所定の信頼基準以上である場合に、前記取得した脈拍数を出力する出力手段と、
　を具備したことを特徴とする脈拍数検出装置。
　前記脈拍数取得手段は、前記取得した動画の周波数領域における脈拍数ピークから前記脈拍数を取得し、
　前記信頼度取得手段は、前記取得した脈拍数のＳＮ比に基づいて前記信頼度を取得することを特徴とする請求項１に記載の脈拍数検出装置。
　前記取得した脈拍数の精度を低下させる外乱要因の周波数領域における外乱ピークが、前記取得した脈拍数ピークと所定量以上近い場合に前記信頼度を低減する低減手段を具備したことを特徴とする請求項２に記載の脈拍数検出装置。
　前記外乱要因は前記体表面の動きであり、前記低減手段は、前記動画における前記体表面の動きの周波数領域における動きピークが、前記取得した脈拍数ピークと所定量以上近い場合に前記信頼度を低減することを特徴とする請求項３に記載の脈拍数検出装置。
　前記外乱要因は前記体表面を照らす光の変動であり、前記低減手段は、前記動画における前記光の変動の周波数領域における光ピークが、前記取得した脈拍数ピークと所定量以上近い場合に前記信頼度を低減することを特徴とする請求項３、又は請求項４に記載の脈拍数検出装置。
　対象者の体表面を撮影した動画を取得する動画取得機能と、
　前記取得した動画における前記体表面の画素値の変化に基づいて前記対象者の脈拍数を取得する脈拍数取得機能と、
　前記取得した脈拍数の信頼度を取得する信頼度取得機能と、
　前記取得した信頼度が所定の信頼基準以上である場合に、前記取得した脈拍数を出力する出力機能と、
　をコンピュータで実現する脈拍数検出プログラム。