WO2023203971A1 - 生体情報処理装置、生体情報処理方法およびプログラム - Google Patents

生体情報処理装置、生体情報処理方法およびプログラム Download PDF

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雄大 谷本
尚志 小澤
圭記 松浦
将貴 矢和田
啓介 齋藤
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オムロン株式会社
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    • 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
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    • A61B5/113—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb occurring during breathing

Definitions

  • One aspect of the present invention is a biological information processing device that includes a signal receiving unit that receives a signal related to biological information reflected from at least one person who is a measurement target, and generates biological information from the received signal.
  • a biological information generation unit a body movement information generation unit that generates body movement information of the person based on an output from a body movement detection device attached to the person to be measured; and a body movement information generation unit that generates body movement information of the person; a determination unit that determines whether or not there is a change in the biological information related to the body movement of the person; and a measurement target for the biological information determined to be a change in the biological information related to the body movement of the person.
  • a biometric information processing device is characterized in that it has a biometric information association unit that associates the biometric information with the person. Further, the above-mentioned biometric information processing device performs biometric information processing for excluding a portion of biometric information related to the body movement from the biometric information determined to have a variation in the biometric information related to the body movement of the person. It may further include a section. Thereby, biometric information of the person to be measured can be generated with high accuracy using body movement information obtained based on the output of the body movement detection device attached to the person.
  • the determination unit determines whether there is a change in the biological information related to the body movement of the person based on the degree of similarity with the body movement information. Further, the determination unit performs classification based on the maximum value and/or minimum value of displacement, the maximum value and/or minimum value of gradient, or the feature amount of spatial distribution indicated by the biological information and body movement information. It may be determined whether there is a change in the biological information related to the body movement of the person. Further, the determination unit determines whether or not there is a variation in the biological information related to the body movement of the person based on a variation in the amplitude and/or phase of the signal received by the signal reception unit. Good too.
  • the determining unit determines the biological information based on a variation in the amplitude and/or phase of at least one profile of distance, velocity, and angle used when generating the biological information from the signal received by the biological information generating unit. It may be determined whether or not there is a change in the biological information related to the body movement of the person.
  • the biometric information processing device determines whether or not there is a variation in biometric information due to a variation in body movement information based on various information used in generating biometric information, and determines the biometric information of the person being measured. Information can be generated with high accuracy.
  • the information generation unit 124 is a biological information generation unit in the present invention that generates biological information using the signal received from the person to be measured, and generates body movement information of the person based on the output from the body movement detection device. This is a body movement information generation unit that generates.
  • the control unit 112 also includes a biometric information association unit 126 that associates the measurement target person with biometric information based on the biometric information and body movement information generated by the information generation unit 124.
  • the biometric information of the person who is the measurement target associated by the biometric information association unit 126 is outputted to the display device 300 and the external device 400 by the communication unit 114.
  • Examples of the display device 300 include a display and an information processing terminal (such as a smartphone).
  • an example of the external device 400 is a server. Note that the external device 400 may be configured to execute a part of the processing executed by the control unit 112 described below.
  • step S405 the information generating unit 124 calculates the orientation with respect to the transmitting and receiving unit 111 (biological information processing device 100) using the signals added in step S402. Specifically, the information generation unit 124 calculates the direction of arrival (angle) from the phase difference of the received signals between the plurality of antennas of the reception unit 122.
  • the determination unit 125 determines that there is a displacement of the biological information derived from the displacement of the body movement information (S409: YES), the process proceeds to step S410, and the determination unit 125 determines that the displacement of the biological information derived from the displacement of the body movement information is If it is determined that there is no one (S409: NO), the process of this flowchart ends.
  • the persons 61, 63 are wearing vibration detection devices 601, 603, respectively, and the purpose is to associate the persons 61, 62 to be measured with biological information.
  • the biological information generated from the signals detected from the persons 61 and 63 to be measured is changed from the body movement information generated from the signals output from the vibration detection devices 601 and 603. They are associated with the persons 61 and 63 to be measured, respectively.
  • the remaining biological information is associated with the person 62 to be measured who is not wearing the vibration detection device. Therefore, even in the case of FIG.
  • the biological information processing device 100 can associate the biological information generated from the signals detected from the measurement target persons 61 and 62 with the measurement target persons 61 and 62, respectively, through the above processing. , biometric information of a person to be measured can be generated with high accuracy.
  • the biological information processing device 100 may use fluctuations in a specific Doppler frequency that indicates a peak in a signal obtained as a Doppler profile.
  • the biological information processing device 100 may use, for example, a signal received by the transmitter/receiver 111 from the person to be measured, in place of the temporal displacement fluctuation indicated by the biological information, using an algorithm used in the biological information generation process. Fluctuations in the amplitude and phase of the signal obtained as the angular profile as a result of processing may be used.
  • the biological information processing device 100 may use fluctuations at a specific angle indicating a peak in the signal obtained as the angle profile.
  • FIG. 7A shows, by way of example, a vector 71 indicating the acceleration or velocity during ⁇ t from time t to time t+ ⁇ t.
  • FIG. 7B shows a vector 72 when the vector shown in FIG. 7A is converted into a displacement amount of a spatial position.
  • vector 72 indicates the amount of displacement from position 73 at time t to position 74 at time t+ ⁇ t.
  • the information generation unit 124 uses the output signal of the vibration detection device 200 to calculate a vector indicating the amount of displacement of the spatial position of the vibration detection device 200 from time t to time t+ ⁇ t.
  • the apparatus further includes a biometric information processing unit (124) that excludes a portion of the biometric information related to the body movement from the biometric information determined to have a change in the biometric information related to the body movement of the person.
  • the biological information processing device (100) according to supplementary note 1, which is characterized by:
  • the determination unit (125) is based on classification based on the maximum value and/or minimum value of displacement, the maximum value and/or minimum value of gradient, or the feature amount of spatial distribution indicated by the biological information and body movement information. , the biological information processing device (100) according to any one of Supplementary Notes 1 to 3, wherein the biological information processing device (100) determines whether or not there is a change in the biological information related to the body movement of the person.
  • the determining unit (125) determines fluctuations in the amplitude and/or phase of at least one profile of distance, speed, and angle used when generating the biological information from the signal received by the biological information generating unit (124).
  • the biometric information processing device (100) according to appendix 1 or 2, wherein the biometric information processing device (100) determines whether or not there is a change in the biometric information related to the body movement of the person.
  • 100 biological information processing device 111 transmitting and receiving unit, 112 control unit, 124 information generation unit, 125 determination unit, 126 biological information association unit

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Abstract

測定対象の人物の生体情報を精度よく生成する技術を提供する。生体情報処理装置は、測定対象である少なくとも１人の人物から反射された生体情報に関する信号を受信する信号受信部と、受信した前記信号から生体情報を生成する生体情報生成部と、測定対象の前記人物に装着された体動検出装置からの出力を基に、前記人物の体動情報を生成する体動情報生成部と、前記体動情報を基に、前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があるか否かを判定する判定部と、前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があると判定された前記生体情報を測定対象の前記人物に関連付ける生体情報関連付け部と、を有する。

Description

生体情報処理装置、生体情報処理方法およびプログラム
　本発明は、生体情報を処理する技術に関する。
　種々のセンサやレーダーなどの非接触手段を用いて測定対象の人物の生体情報を取得し、取得した生体情報を測定対象の人物と関連付ける技術が実用に供されている。例えば、特許文献１では、測定対象の人物から取得した生体情報を示す信号の特徴量を、あらかじめ取得した基準としての各個人の信号の特徴量と比較することで、生体情報と測定対象の人物とを関連付ける技術が提案されている。
特表２０１３－５３７８３０号公報
　しかしながら、従来技術では、測定対象の人物ごとに信号の特徴量を取得しておく必要があるため、信号の特徴量を取得していない人物に対しては生体情報を関連付けることができない。また、従来技術では、あらかじめ信号の特徴量を取得した時点と生体情報の関連付けを行う時点とで測定環境が同じである保証がないため、特徴量の比較精度が落ちる可能性がある。また、従来技術では、複数の人物の間であらかじめ取得した信号の特徴量が類似すると識別が難しくなる可能性がある。
　本発明は上記事情に鑑みなされたものであって、測定対象の人物の生体情報を精度よく生成する技術を提供する。
　上記目的を達成するために本発明は、以下の構成を採用する。
　本発明の一側面は、生体情報処理装置であって、測定対象である少なくとも１人の人物から反射された生体情報に関する信号を受信する信号受信部と、受信した前記信号から生体情報を生成する生体情報生成部と、測定対象の前記人物に装着された体動検出装置からの出力を基に、前記人物の体動情報を生成する体動情報生成部と、前記体動情報を基に、前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があるか否かを判定する判定部と、前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があると判定された前記生体情報を測定対象の前記人物に関連付ける生体情報関連付け部と、を有することを特徴とする生体情報処理装置である。また、上記の生体情報処理装置は、前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があると判定された前記生体情報から、前記体動に関連する部分の生体情報を除外する生体情報処理部をさらに有してもよい。これにより、測定対象の人物に装着された体動検出装置の出力を基に得られる体動情報を用いて、当該人物の生体情報を精度よく生成することができる。
　また、前記判定部は、前記信号受信部が受信した前記信号を基に生成される前記人物の空間位置の変位と、前記体動検出装置からの出力を基に生成される前記人物の空間位置の変位との相関を基に、前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があるか否かを判定してもよい。また、前記判定部は、前記体動情報が示す変位と前記生体情報が示す変位との相関係数を基に、前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があるか否かを判定してもよい。また、前記判定部は、前記生体情報生成部によって生成される生体情報と前記体動検出装置の出力を基に生成される体動情報とを用いて得られる学習モデルにより出力される生体情報と体動情報との類似度を基に、前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があるか否かを判定してもよい。また、前記判定部は、生体情報と体動情報が示す変位の極大値および／または極小値、勾配の極大値および／または極小値、あるいは空間分布の特徴量を基にした分類を基に、前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があるか否かを判定してもよい。また、前記判定部は、前記信号受信部が受信した前記信号の振幅および／または位相の変動を基に、前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があるか否かを判定してもよい。また、前記判定部は、前記生体情報生成部が受信した前記信号から前記生体情報を生成する際に用いる距離と速度と角度の少なくとも１つのプロファイルの振幅および／または位相の変動を基に、前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があるか否かを判定してもよい。これにより、生体情報処理装置において生体情報の生成において用いられる種々の情報を基に、体動情報の変動に起因する生体情報の変動があるか否かを判定して、測定対象の人物の生体情報を精度よく生成することができる。
　なお、本発明は、上記処理の少なくとも一部を含む、生体情報処理方法や、これらの方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、または、そのようなプログラムを非一時的に記録したコンピュータ読取可能な記録媒体として捉えることもできる。上記構成および処理の各々は技術的な矛盾が生じない限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。
　本発明によれば、測定対象の人物の生体情報を精度よく生成することができる。
図１は、本発明が適用された生体情報処理装置の構成例を模式的に示す図である。 図２は、一実施形態に係る生体情報処理装置の概略構成を示す図である。 図３は、一実施形態に係る生体情報処理装置の例を示すブロック図である。 図４は、一実施形態に係る生体情報処理装置の処理フロー例を示すフローチャートである。 図５Ａ～図５Ｃは、一実施形態における体動情報および生体情報の例を示す図である。 図６Ａ～図６Ｄは、測定対象の人物と振動検出装置の組み合わせの例を示す図である。 図７Ａおよび図７Ｂは、一実施形態における生体情報の生成処理において得られる測定対象の人物の空間位置の変位の例を示す図である。 図８は、一実施形態に係る生体情報処理装置の処理フロー例を示すフローチャートである。
　＜適用例＞
　本発明の適用例について説明する。従来技術では、測定対象の人物ごとに信号の特徴量を取得しておく必要があるため、信号の特徴量を取得していない人物に対しては生体情報を関連付けることができない。また、従来技術では、あらかじめ信号の特徴量を取得した時点と生体情報の関連付けを行う時点とで測定環境が同じである保証がないため、特徴量の比較精度が落ちる可能性がある。また、従来技術では、複数の人物の間であらかじめ取得した信号の特徴量が類似すると識別が難しくなる可能性がある。
　図１は、本発明が適用された生体情報処理装置１００の使用例を模式的に示す図である。図１に示す使用例では、部屋１０内に測定対象である２人の人物３１、３２がいる。また、部屋１０内には、生体情報処理装置１００が配置されている。生体情報処理装置１００は、測定対象の人物３１、３２に信号を送信し、いわゆる非接触の生体情報センシングを行う。測定対象の人物３１、３２に送信される信号の周波数としては、ミリ波レーダーに用いられる３０ＧＨｚ～３００ＧＨｚの周波数帯の周波数が挙げられるが、光、電波、音波、超音波など、これ以外の周波数帯の周波数が採用されてよい。
　また、測定対象の人物３１には振動検出装置２００が装着されている。振動検出装置２００は、人物３１の体動を検出することを目的とする体動検出装置の一例である。振動検出装置２００の装着位置は、図１に示すような腕に限らず、生体情報センシングにより得られる信号に変動が見られるような体動が検出できれば、体動に連動して動く任意の位置に装着されてよい。好ましい装着位置の例としては、生体情報処理装置１００で測定対象の人物３１から生体情報の信号を検出する際の主な対象部位であり、体動に連動して動きやすい胸や腹などの体幹部が挙げられる。図１に示す例では、２人の人物３１、３２が測定対象の人物である。ここで測定対象の人物とは、生体情報処理装置１００の測定区域内に存在する人物を指す。なお、測定対象の人物は１人の人物のみであってもよいし、３人以上の人物であってもよく、いずれの場合でも以下に説明する本実施形態を適用できる。
　図２は、生体情報処理装置１００の構成例を示す図である。生体情報処理装置１００は、送受信部１１１と、制御部１１２と、記憶部１１３と、通信部１１４とを有する。送受信部１１１は、生体情報の測定対象の人物から反射された生体情報に関する信号を受信する信号受信部として機能し、測定対象の人物３１、３２に対する信号の送受信を行う。制御部１１２は、送受信部１１１が測定対象の人物３１、３２から受信した信号を用いて、測定対象の各人物の生体情報を生成する。また、制御部１１２は、通信部１１４が振動検出装置２００から出力される人物３１の体動を示す振動検出結果の信号を受信し、受信した信号を用いて、人物３１の体動情報を生成する。制御部１１２が実行する生体情報および体動情報の処理の詳細については後述する。
　記憶部１１３は、送受信部１１１および通信部１１４が受信した信号データや、制御部１１２が実行する処理において使用されるデータや生成されるデータなど、種々のデータを記憶する。通信部１１４は、振動検出装置２００と通信を行い、振動検出装置２００から出力される信号を受信する。また、通信部１１４は、制御部１１２が実行した処理の結果に応じてユーザに通知したり、外部の装置に結果に関するデータを出力したりする。なお、通信部１１４は、各種無線通信や有線通信など種々の通信方法によって外部の装置に測定対象の人物の生体情報に関するデータを出力することができるよう構成されてよい。
　生体情報処理装置１００は、非接触の生体情報センシングを行って取得した測定対象の人物の生体情報の変動と、振動検出装置２００から取得した測定対象の人物の体動情報の変動とを用いた判定を基に、測定対象の人物の生体情報を特定する。したがって、生体情報処理装置１００によれば、測定対象の人物から生体情報を精度よく生成することができる。
　＜実施形態の説明＞
　（第１実施形態）
　本件開示の技術の第１実施形態について説明する。本実施形態では、一例として、図１に示すように部屋１０に生体情報処理装置１００が配置され、生体情報処理装置１００の信号の照射範囲内に測定対象の人物３１、３２がいる場合を想定する。ここでは、取得する生体情報は測定対象の人物の呼吸に関する生体情報を想定するが、取得する生体情報は、心拍などに関する生体情報であってもよい。
　図３は、第１実施形態に係る生体情報処理装置１００の構成例を示すブロック図である。図３に示すように、生体情報処理装置１００において、送受信部１１１は、測定対象の人物に信号を送信する送信部１２１と、測定対象の人物から反射された信号を受信する受信部１２２とを有する。送信部１２１は、例えば、無変調、または周波数／位相／振幅変調された信号を生成する信号生成部と、信号生成部によって生成された信号を、人物３１、３２を含む空間に放射する送信アンテナにより構成される。ここで信号生成部は、ＶＣＯ（Voltage Controlled Oscillator；電圧制御発振器）による発振器単独での構成でもよいし、ＶＣＯとＰＬＬ（Phase Locked Loop）回路を組み合わせた構成でもよいし、制御部１１２から送出されるベースバンド信号を変調器に入力する構成でもよい。また、信号生成部は、デジタル信号をアナログ信号に変換するＤ／Ａ変換器を備えてもよいし、ＤＤＳ（Direct Digital Synthesizer）であってもよい。また、受信部１２２は、例えば、人物３１、３２からの反射信号を受信する受信アンテナと、反射信号を復調してアナログベースバンド信号またはＩＦ（Intermediate Frequency；中間周波数）信号を出力する乗算回路としてのミキサと、アナログベースバンド信号またはＩＦ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換部により構成される。なお、送信部１２１および受信部１２２は、制御部１１２に含まれていてもよい。また、通信部１１４は、人物３１に取り付けられた振動検出装置２００、表示装置３００、外部装置４００とそれぞれ通信する。
　振動検出装置２００は、加速度センサ２１１と通信部２１２を有する。加速度センサ２１１は、人体動作由来の振動レベルを示す信号を出力する。なお、加速度センサ２１１は、１軸、２軸、３軸いずれの加速度データを出力する加速度センサであってもよい。そして、人物３１の体動を検出する加速度センサ２１１の出力信号は、通信部２１２から生体情報処理装置１００の通信部１１４に送信される。また、加速度センサ２１１の代わりにあるいはこれに加えて、角速度センサ（ジャイロセンサ）、地磁気センサなどを用いてもよい。
　制御部１１２は、受信部１２２が受信した信号を足し合わせることで信号加算を行う信号加算部１２３を有する。なお、信号加算は信号のＳＮＲを向上させるために行うものであり、本実施形態では信号加算部１２３による信号加算を省略して後段の処理を実行することもできる。また、制御部１１２は、信号加算部１２３によって加算された信号に対して信号処理を行って生体情報を生成し、振動検出装置２００からの加速度センサ２１１の出力信号に対して信号処理を行って体動情報を生成する情報生成部１２４を有する。情報生成部１２４は、本発明における、測定対象の人物から受信した信号を用いて生体情報を生成する生体情報生成部であり、体動検出装置からの出力を基に、人物の体動情報を生成する体動情報生成部である。また、制御部１１２は、情報生成部１２４が生成した生体情報と体動情報とを基に、測定対象の人物と生体情報とを関連付ける生体情報関連付け部１２６を有する。生体情報関連付け部１２６によって関連付けられた測定対象の人物の生体情報は、通信部１１４によって表示装置３００や外部装置４００に出力される。表示装置３００の一例としては、ディスプレイや情報処理端末（スマートフォンなど）が挙げられる。また、外部装置４００の一例としては、サーバなどが挙げられる。なお、外部装置４００が、以下に説明する制御部１１２により実行される処理の一部を実行するように構成されていてもよい。
　制御部１１２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）などを含み、生体情報処理装置１００内の各部の制御や、各種情報処理などを行う。また、記憶部１１３は、制御部１１２で実行されるプログラムや、制御部１１２において実行される処理で使用される各種データなどを記憶する。例えば、記憶部１１３は、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブなどの補助記憶装置である。通信部１１４は、制御部１１２の処理による測定対象の人物の生体情報を、表示装置３００に送信する。なお、制御部１１２によって生成された生体情報は、記憶部１１３に記憶されて、任意のタイミングで通信部１１４から表示装置３００に送信されてもよい。
　また、本実施形態では生体情報処理装置１００と表示装置３００とは別体の装置であるものとするが、生体情報処理装置１００は表示装置３００と一体に構成されてもよい。また、生体情報処理装置１００の少なくとも一部の機能が、クラウド上のコンピュータによって実現されてもよいし、ＰＬＣ（Programmable Logic Controller）やシングルボードコンピュータなどのマイクロコンピュータであってもよい。
　図４は、生体情報処理装置１００の処理フロー例を示すフローチャートである。一例として、電源投入後にユーザが生体情報処理装置１００を操作して図４の処理フローの開始を指示することで、図４の処理が実行される。また、本フローチャートの処理が開始される前に、振動検出装置２００を一意に特定する情報や振動検出装置２００と測定対象の人物３１とを対応付ける情報があらかじめ記憶部１１３に記憶されている。あるいは、これらの情報は生体情報処理装置１００のユーザが本フローチャートの処理が開始される前に指定してもよい。図４を参照しながら、生体情報処理装置１００において実行される、測定対象の人物ごとの生体情報の特定処理について説明する。
　ステップＳ４０１において、送信部１２１が生体情報の測定対象の人物３１、３２に対して信号（レーダー送信波）を送信する。なお、送信部１２１が送信する信号の周波数帯域や変調方式は適宜設定されてよい。ここでは、一例として、ＦＭＣＷ（周波数連続変調）方式で、送受信のサンプリング周期は１００μｓ程度、２個の送信アンテナ素子と４個の受信アンテナ素子のアレイを用いることを想定する。そして、受信部１２２は、測定対象の人物３１、３２から反射された信号を受信する。次に、ステップＳ４０２において、信号加算部１２３は、送信部１２１が送信したチャープ信号と受信部１２２が受信した信号の乗算処理から得られるＩＦ信号を足し合わせることで信号加算を行う。
　ステップＳ４０３において、制御部１１２は、ステップＳ３０１による測定対象の人物３１、３２へのチャープ信号の送受信が既定回数実行されたか否かを判定する。ここでは、チャープ信号の送受信が既定回数実行されることで、後述する処理によって生成される測定対象の人物の生体情報の精度を担保することができる。制御部１１２は、チャープ信号の送受信が既定回数実行された場合は（Ｓ４０３：ＹＥＳ）、処理をステップＳ４０４に進め、チャープ信号の送受信の実行回数が既定回数に満たない場合は（Ｓ４０３：ＮＯ）、処理をステップＳ４０１に戻す。なお、チャープ信号の送受信の既定回数は、生成される生体情報の種類などに応じて適宜決定されてよい。
　ステップＳ４０４では、情報生成部１２４が、ステップＳ４０２において加算された信号を用いて、送受信部１１１（生体情報処理装置１００）からの距離を算出する。具体的には、情報生成部１２４は、ステップＳ４０２で信号加算されたＩＦ信号をＡＤ変換後、フーリエ変換（ＦＦＴ）を行って得られる異なる周波数スペクトルから信号が反射された位置までの距離を算出する。
　ステップＳ４０５では、情報生成部１２４が、ステップＳ４０２において加算された信号を用いて、送受信部１１１（生体情報処理装置１００）に対する方位を算出する。具体的には、情報生成部１２４は、受信部１２２の複数のアンテナ間の受信信号の位相差から到来方位（角度）を算出する。
　次に、ステップＳ４０６では、制御部１１２は、ステップＳ４０４およびステップＳ４０５による測定対象の人物の位置情報の取得回数が既定回数に達したか否かを判定する。この判定を行うことにより、後述する処理によって生成される測定対象の人物の生体情報が、当該人物の特徴を判別できる程度の時間長さの生体情報であること、例えば、呼吸信号が数周期分含まれる時間長さの生体情報であることなど、を担保することができる。制御部１１２は、測定対象の人物の位置情報の取得回数が既定回数に達した場合は（Ｓ４０６：ＹＥＳ）、処理をステップＳ４０７に進め、測定対象の人物の位置情報の取得回数が既定回数に満たない場合は（Ｓ４０６：ＮＯ）、処理をステップＳ４０１に戻す。なお、位置情報の取得回数の既定回数は、生成される生体情報の種類などに応じて適宜決定されてよい。
　次に、ステップＳ４０７では、情報生成部１２４は、測定対象の人物ごとに、ステップＳ４０２において加算された信号を用いて、振幅または位相の経時変化から呼吸波形を示す生体情報を生成する。なお、ここでは、測定対象の人物３１、３２ごとに生体情報が生成されるが、いずれの生体情報が測定対象の人物３１、３２の生体情報であるかは特定されていない。
　そして、ステップＳ４０８において、情報生成部１２４は、通信部１１４を経由して振動検出装置２００から取得した加速度センサ２２１の出力信号を用いて、振動検出装置２００が取り付けられた測定対象の人物３１の体動の時間的な変位を示す体動情報を生成する。さらに、情報生成部１２４は、体動情報が示す体動の変位の大きさが所定の閾値以上となる時間区間と、ステップＳ４０７において生成した各人物３１、３２の生体情報が示す呼吸の変位の大きさとその他の要因によって生じた変位の大きさの和が所定の閾値以上となる時間区間とを比較する。
　ここで、生体情報と体動情報との比較において、それぞれの変位の大きさの判定に用いられる閾値として、例えば瞬時変位量、時間区間内における変位積分値、振幅や位相の絶対値などが挙げられる。また、閾値は固定値であってもよいし、受信した信号のＳＮＲ（Signal-to-Noise Ratio）の状態に応じて適応的に変化する変動値であってもよい。また、比較対象となるそれぞれの変位の時間区間も、閾値と同様に固定幅の区間であってもよいし、適応的に変化する幅の区間であってもよい。
　次に、ステップＳ４０９において、判定部１２５は、ステップＳ４０８における生体情報と体動情報との比較を基に、体動に関連する生体情報の変動があるか否かを判定する。具体的には、判定部１２５は、ステップＳ４０８の比較処理において、体動情報が示す体動の変位の大きさが所定の閾値以上となる時間区間と、生体情報が示す呼吸の変位の大きさが所定の閾値以上となる時間区間との重なる度合いが所定の閾値以上となるか否かを基に、体動情報の変位に由来する生体情報の変位があるか否かを判定する。互いの時間区間の重なる度合いが大きいほど体動情報の変位に由来する生体情報の変位がある可能性が高くなる。なお、時間区間の重なる度合いを判定する所定の閾値は、例えば測定対象の人物と生体情報との関連付けの精度に応じて適宜変更されてよい。判定部１２５は、体動情報の変位に由来する生体情報の変位があると判定した場合は（Ｓ４０９：ＹＥＳ）、処理をステップＳ４１０に進め、体動情報の変位に由来する生体情報の変位がないと判定した場合は（Ｓ４０９：ＮＯ）、本フローチャートの処理を終了する。
　ステップＳ４１０において、生体情報関連付け部１２６は、ステップＳ４０９において体動に関連する生体情報の変動があると判定した生体情報を、体動情報の変動があると特定された人物、本実施形態の例では振動検出装置２００を装着した人物３１に関連付ける。ステップＳ４１０の処理が完了すると、制御部１１２は、本フローチャートの処理を終了する。なお、制御部１１２は、本フローチャートの処理の実行（体動情報の変動があると特定された人物と生体情報の関連付け）から一定時間が経過した場合や、生体情報処理装置１００の測定区域に存在する測定対象の人物の数が変化した場合などに本フローチャートの処理を繰り返し実行するように構成されていてもよい。
　図５Ａ～図５Ｃは、本実施形態において生体情報処理装置１００が取得する体動情報が示す変位と生体情報が示す変位を示すグラフの一例である。図５Ａは、本実施形態において生体情報処理装置１００が、測定対象の人物３１が装着する振動検出装置２００から取得した信号を基に生成する体動情報の変位を示すグラフである。この例では、図５Ａに示すように、時間ｔ１から時間ｔ２の時間区間において人物３１が体の向きを変えるなどにより体動情報が示す変位も変動しており、ステップＳ４０９において体動の変位の大きさの判定に用いられる所定の閾値ｔｈ１を超える特異な変動が生じていることがわかる。
　また、図５Ｂおよび図５Ｃは、図５Ａのグラフが示す時間ｔ１から時間ｔ２の時間区間を含む時間帯において、生体情報処理装置１００が測定対象の人物３１、３２から取得した生体情報の変位を示すグラフである。図５Ｂに示すグラフでは、時間ｔ１から時間ｔ２の時間区間において、生体情報が示す変位が、ステップＳ４０９において生体情報の変位の大きさの判定に用いられる所定の閾値ｔｈ２を超える特異な変動が生じていることがわかる。一方、図５Ｃに示すグラフでは、時間ｔ１から時間ｔ２の時間区間において生体情報が示す変位には、所定の閾値ｔｈ２を超えるような特異な変動は生じていない。
　図５Ａに示すグラフと図５Ｂに示すグラフとでは、体動情報が示す変位と生体情報が示す変位がそれぞれ時間ｔ１から時間ｔ２の時間区間に特異な変動が発生していることから、図５Ｂが示すグラフにおける時間ｔ１から時間ｔ２の時間区間の生体情報の変位は、図５Ａが示すグラフにおける時間ｔ１から時間ｔ２の時間区間における体動と関連している可能性が高い。したがって、本実施形態では、ステップＳ４０９およびステップＳ４１０の処理により、図５Ｂに示すグラフの基となる生体情報は振動検出装置２００を装着している測定対象の人物３１の生体情報として関連付けることができる。これにより、本実施形態によれば、振動検出装置２００から出力される測定対象の人物の体動を示す信号を基に生成される体動情報を用いて、生体情報処理装置１００が生成した生体情報を測定対象の人物に関連付けることで、測定対象の人物の生体情報を精度よく生成することができる。
　次に、本実施形態において、生体情報の関連付けを行う測定対象の人物と振動検出装置の組み合わせの例について説明する。まず、上記の実施形態において生体情報処理装置１００の測定区域内に人物３１のみがいる場合でも、測定対象の人物３１が振動検出装置２００を装着することで、生体情報処理装置１００は、測定対象の人物３１の生体情報を生成する際に、振動検出装置２００の出力信号を用いて、測定対象の人物３１からの信号の検出を妨げる外乱信号を除外できる。これにより、生体情報を測定対象の人物により精度よく関連付けることができる。ここで、外乱信号としては、部屋１０に設けられた作動中の空調機のファンから検出される信号などが挙げられる。
　図６Ａ～図６Ｄに、上記の実施形態における測定対象の人物と振動検出装置の組み合わせの例を示す。図６Ａは、測定対象の人物６１、６２、６３のうち人物６１が振動検出装置６０１を装着しており、測定対象の人物６１と生体情報を関連付けることを目的とする場合を示す。この場合、生体情報処理装置１００において、上記の処理により、測定対象の人物６１から検出された信号から生成される生体情報が、振動検出装置６０１から出力される信号から生成される体動情報により、測定対象の人物６１と関連付けられる。なお、測定対象の人物６２、６３は、振動検出装置を装着してもよく、これにより測定対象の人物６２、６３から検出された信号から生成される生体情報が測定対象の人物６２、６３と関連付けられることで、より精度よく、測定対象の人物６１から検出された信号から生成される生体情報を測定対象の人物６１に関連付けることができる。
　図６Ｂは、測定対象の人物６１、６２、６３のうち人物６２、６３がそれぞれ振動検出装置６０２、６０３を装着しており、測定対象の人物６１と生体情報を関連付けることを目的とする場合を示す。この場合、生体情報処理装置１００において、測定対象の人物６２、６３から検出された信号から生成される生体情報が、振動検出装置６０２、６０３から出力される信号から生成される体動情報により、測定対象の人物６２、６３とそれぞれ関連付けられる。さらに、生体情報処理装置１００において、残りの生体情報が、振動検出装置を装着していない測定対象の人物６１と関連付けられる。したがって、図６Ｂの場合でも、生体情報処理装置１００は上記の処理によって、測定対象の人物６１から検出された信号から生成される生体情報を測定対象の人物６１に関連付けることができる。
　図６Ｃは、測定対象の人物６１、６２、６３のうち人物６１、６２がそれぞれ振動検出装置６０１、６０２を装着しており、測定対象の人物６１、６２と生体情報を関連付けることを目的とする場合を示す。この場合、生体情報処理装置１００において、測定対象の人物６１、６２から検出された信号から生成される生体情報が、振動検出装置６０１、６０２から出力される信号から生成される体動情報により、測定対象の人物６１、６２とそれぞれ関連付けられる。なお、測定対象の人物６３は、振動検出装置を装着してもよく、これにより測定対象の人物６３から検出された信号から生成される生体情報が測定対象の人物６３と関連付けられることで、測定対象の人物６１、６２から検出された信号から生成される生体情報をより精度よくそれぞれの測定対象の人物６１、６２に関連付けることができる。
　図６Ｄは、測定対象の人物６１、６２、６３のうち人物６１、６３がそれぞれ振動検出装置６０１、６０３を装着しており、測定対象の人物６１、６２と生体情報を関連付けることを目的とする場合を示す。この場合、生体情報処理装置１００において、測定対象の人物６１、６３から検出された信号から生成される生体情報が、振動検出装置６０１、６０３から出力される信号から生成される体動情報により、測定対象の人物６１、６３とそれぞれ関連付けられる。さらに、生体情報処理装置１００において、残りの生体情報が、振動検出装置を装着していない測定対象の人物６２と関連付けられる。したがって、図６Ｄの場合でも、生体情報処理装置１００は上記の処理によって、測定対象の人物６１、６２から検出された信号から生成される生体情報をそれぞれ測定対象の人物６１、６２に関連付けることで、測定対象の人物の生体情報を精度よく生成することができる。
　なお、上記の測定対象の人物と振動検出装置の組み合わせは一例にすぎず、測定対象の人物が４人以上の場合でも、上記の実施形態の構成および処理によって測定対象の人物と生体情報とを関連付けることで、測定対象の人物に対する生体情報の生成精度を高めることができる。
　（第２実施形態）
　次に、本件開示の技術の第２実施形態について説明する。第１実施形態に係る生体情報処理装置１００では、体動情報が示す変位を基に、生体情報と測定対象の人物とを関連付けるが、本実施形態では、体動情報が示す変位を基に、生体情報のうち体動情報に由来する部分を除外することで、測定対象の人物の生体情報を精度よく生成することを目的とする。第２実施形態では、部屋１０には測定対象の人物３１のみがいて、人物３２はいない場合を想定する。ただし、第１実施形態と同様に、図６Ａ～図６Ｄの場合のように、生体情報処理装置１００の測定区域内に複数の測定対象の人物がいても、本実施形態を適用することができる。なお、以下の説明において、第１実施形態と同様の構成および処理については、同一の符号を付し、詳細な説明は省略する。
　図８は、本実施形態における生体情報処理装置１００の処理フロー例を示すフローチャートである。ステップＳ４０１～Ｓ４１０の処理は、第１実施形態における上記の処理と同じである。
　ステップＳ８１１において、情報生成部１２４は、生体情報処理部として機能し、ステップＳ４０７で生成した生体情報から、ステップＳ４０８において特定した体動情報の変位の大きさが特異な変動を示す時間区間に対応する部分の生体情報を除外する。例えば、図５Ａに示す体動情報と図５Ｂに示す生体情報とが生成された場合、情報生成部１２４は、図５Ｂに示す生体情報のうち時間ｔ１から時間ｔ２の部分の生体情報を除外して残りの部分を測定対象の人物３１の生体情報として生成する。このように本実施形態では、体動情報に由来する部分、すなわち体動情報の変位の大きさが特異な変動を示す時間区間に対応する部分に対応する生体情報を除外することで、測定対象の人物３１の生体情報のデータの信頼性を向上し、誤った生体情報を提供する可能性を低減することができる。
　＜その他＞
　上記の実施形態は、本発明の構成例を例示的に説明するものに過ぎない。本発明は上記の具体的な形態には限定されることはなく、その技術的思想の範囲内で種々の変形が可能である。また、以下に説明する本発明の各変形例は、適宜上記の実施形態や他の変形例と組み合わせて実施することができる。
　例えば、上記の実施形態において、ステップＳ４０８における生体情報と体動情報との比較処理において、情報生成部１２４は、生体情報が示す変位と体動情報が示す変位との相互相関を取って相関係数を算出してもよい。この場合、ステップＳ４０９において、判定部１２５は、算出した相関係数が所定の閾値を超えるか否かを判定し、相関係数が閾値を超える場合は（Ｓ４０９：ＹＥＳ）、処理をステップＳ４１０に進め、相関係数が閾値以下である場合は（Ｓ４０９：ＮＯ）、処理を終了する。または、ステップＳ４０８における生体情報と体動情報との比較処理において、情報生成部１２４は、生体情報と体動情報のデータを用いた機械学習によって得られるＳＶＭ（Support Vector Machine）などの学習モデルやニューラルネットワークを用いて、生体情報と体動情報の類似度を算出してもよい。この場合、ステップＳ４０９において、判定部１２５は、算出した類似度が所定の閾値を超えるか否かを判定し、類似度が閾値を超える場合は（Ｓ４０９：ＹＥＳ）、処理をステップＳ４１０に進め、類似度が閾値以下である場合は（Ｓ４０９：ＮＯ）、処理を終了する。または、ステップＳ４０８における生体情報と体動情報との比較処理において、情報生成部１２４は、生体情報と体動情報が示す変位の極大値・極小値、勾配の極大値・極小値、空間分布などの特徴量を基にした機械学習であるクラスタリングを実行し、生体情報と体動情報のグループ分け（分類）を行ってもよい。この場合、ステップＳ４０９において、判定部１２５は、生体情報と体動情報とが同じグループ（分類）に所属するか否かを判定し、生体情報と体動情報とが同じグループ（分類）に所属する場合は（Ｓ４０９：ＹＥＳ）、処理をステップＳ４１０に進め、生体情報と体動情報とが異なるグループ（分類）に所属する場合は（Ｓ４０９：ＮＯ）、処理を終了する。なお、生体情報と体動情報の分類においては必ずしも機械学習を用いる必要はなく、例えば生体情報と体動情報が示す変位の勾配が所定の閾値を超えるか否かを基に分類を行うことも可能である。
　また、上記の実施形態では、生体情報処理装置１００は、生体情報が示す時間的な変位の変動に基づいて、生体情報と測定対象の人物とを関連付ける処理を実行するが、生体情報が示す時間的な変位の変動の代わりに、例えば、送受信部１１１が測定対象の人物から受信した信号のＡ／Ｄ変換された波形などの振幅および／または位相の変動を用いてもよい。あるいは、生体情報処理装置１００は、生体情報が示す時間的な変位の変動の代わりに、例えば、送受信部１１１が測定対象の人物から受信した信号をＴｏＦ（Time of Flight）方式で処理した信号や、上記の生体情報の生成処理においてフーリエ変換などによって遅延プロファイルや距離プロファイルとして得た距離推定結果を示す信号の振幅または位相の変動を用いてもよい。さらに、距離推定結果を示す信号におけるピークを示す特定の距離における変動を用いてもよい。
　あるいは、生体情報処理装置１００は、生体情報が示す時間的な変位の変動の代わりに、例えば、送受信部１１１が測定対象の人物から受信した信号を、上記の生体情報の生成処理において用いるアルゴリズムによって処理した結果の信号の振幅や位相の変動を用いてもよい。あるいは、生体情報処理装置１００は、生体情報が示す時間的な変位の変動の代わりに、例えば、送受信部１１１が測定対象の人物から受信した信号を、上記の生体情報の生成処理において用いるアルゴリズムによって処理した結果のドップラ（速度）プロファイルとして得た信号の振幅や位相の変動を用いてもよい。さらに、生体情報処理装置１００は、ドップラプロファイルとして得た信号におけるピークを示す特定のドップラ周波数における変動を用いてもよい。あるいは、生体情報処理装置１００は、生体情報が示す時間的な変位の変動の代わりに、例えば、送受信部１１１が測定対象の人物から受信した信号を、上記の生体情報の生成処理において用いるアルゴリズムによって処理した結果の角度プロファイルとして得た信号の振幅や位相の変動を用いてもよい。さらに、生体情報処理装置１００は、角度プロファイルとして得た信号におけるピークを示す特定の角度における変動を用いてもよい。
　あるいは、生体情報処理装置１００は、生体情報が示す時間的な変位の変動の代わりに、例えば、送受信部１１１が測定対象の人物から受信した信号を、上記の生体情報の生成処理において用いるアルゴリズムによって処理した結果の空間位置の変位の変動を用いてもよい。図７Ａは、送受信部１１１が測定対象の人物から受信した信号に対して上記の生体情報の生成処理を行って得られる加速度の検出結果を用いた、測定対象の人物の空間位置の変位を示すグラフの一例である。図７Ａに示すグラフは、２軸（２次元）の場合であるが、１軸や３軸の場合であっても同様である。図７Ａは、一例として時間ｔから時間ｔ＋ΔｔまでのΔｔ間の加速度または速度を示すベクトル７１を示す。また、図７Ｂは、図７Ａに示すベクトルを空間位置の変位量に変換したときのベクトル７２を示す。図７Ｂにおいて、ベクトル７２は、時間ｔにおける位置７３から時間ｔ＋Δｔにおける位置７４までの変位量を示す。上記のステップＳ４０９において、情報生成部１２４は、振動検出装置２００の出力信号を用いて時間ｔから時間ｔ＋Δｔまでの振動検出装置２００の空間位置の変位量を示すベクトルを算出する。そして、上記のステップＳ４１０において、判定部１２５は、送受信部１１１が測定対象の人物から受信した信号から得られるベクトルと、振動検出装置２００から受信した信号から得られるベクトルとの相関を基に、ステップＳ４０９において体動情報の変位に由来する生体情報の変位があるか否かを判定することができる。なお、ここでの加速度または速度の変換の具体的な処理としては積分処理を想定しているが、積分処理に限らず数学的操作による変換結果を空間位置の変位として扱うことも可能である。
　また、上記の第２実施形態に係る生体情報処理装置１００は、第１実施形態におけるステップＳ４１０の後にステップＳ８１１の処理を実行するように構成されているが、第１実施形態におけるステップＳ４１０の処理の代わりにステップＳ８１１の処理を実行するように構成されてもよい。この場合でも、体動情報の変位の大きさが特異な変動を示す部分に対応する生体情報を除外することで、測定対象の人物の生体情報を精度よく生成することができる。
　また、上記の実施形態では、体動情報の変位の大きさが特異な変動を示す時間区間（図５Ａの時間ｔ１～時間ｔ２）と生体情報の変位の大きさが特異な変動を示す時間区間（図５Ｂの時間ｔ１～時間ｔ２）とが一致する場合について説明したが、特異な変動を示す時間区間の一部が互いに重なる場合であってもよい。また、処理をステップＳ４０９からステップＳ４１０またはＳ８１０に進める場合の、時間区間がどの程度重なるかに関する判定基準は、適宜設定されてよい。
　本発明は、上記説明した各構成、各手段、各機能の少なくとも一部を有する処理システムや制御システムとして捉えてもよい。本発明は、上記説明した各処理の少なくとも一部を含む処理方法や制御方法として捉えてもよい。本発明は、情報処理装置その他の機械、装置（以下、コンピュータ）が上記で説明した各処理を実行する方法として捉えてもよい。本発明は、コンピュータに上記で説明した各処理を実行させるためのプログラムとして捉えてもよく、当該プログラムを、ネットワークを通じて、又は、非一時的にデータを保持するコンピュータ読取可能な記録媒体からコンピュータに提供してもよい。コンピュータに上記何れかの機能を実現させるプログラムをコンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録することができる。そして、コンピュータに、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、その機能を提供させることができる。
　＜付記１＞
　生体情報処理装置（１００）であって、
　測定対象である少なくとも１人の人物から反射された生体情報に関する信号を受信する信号受信部（１２２）と、
　受信した前記信号から生体情報を生成する生体情報生成部（１２４）と、
　測定対象の前記人物に装着された体動検出装置（２００）からの出力を基に、前記人物の体動情報を生成する体動情報生成部（１２４）と、
　前記体動情報を基に、前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があるか否かを判定する判定部（１２５）と、
　前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があると判定された前記生体情報を測定対象の前記人物に関連付ける生体情報関連付け部（１２６）と、
を有することを特徴とする生体情報処理装置（１００）。
　＜付記２＞
　前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があると判定された前記生体情報から、前記体動に関連する部分の生体情報を除外する生体情報処理部（１２４）、をさらに有することを特徴とする付記１に記載の生体情報処理装置（１００）。
　＜付記３＞
　前記判定部（１２５）は、前記信号受信部（１２２）が受信した前記信号を基に生成される前記人物の空間位置の変位と、前記体動検出装置（２００）からの出力を基に生成される前記人物の空間位置の変位との相関を基に、前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があるか否かを判定することを特徴とする付記１または２に記載の生体情報処理装置（１００）。
　＜付記４＞
　前記判定部（１２５）は、前記体動情報が示す変位と前記生体情報が示す変位との相関係数を基に、前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があるか否かを判定することを特徴とする付記１から３の何れか一つに記載の生体情報処理装置（１００）。
　＜付記５＞
　前記判定部（１２５）は、前記生体情報生成部（１２４）によって生成される生体情報と前記体動検出装置（２００）の出力を基に生成される体動情報とを用いて得られる学習モデルにより出力される生体情報と体動情報との類似度を基に、前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があるか否かを判定することを特徴とする付記１から３の何れか一つに記載の生体情報処理装置（１００）。
　＜付記６＞
　前記判定部（１２５）は、生体情報と体動情報が示す変位の極大値および／または極小値、勾配の極大値および／または極小値、あるいは空間分布の特徴量を基にした分類を基に、前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があるか否かを判定することを特徴とする付記１から３の何れか一つに記載の生体情報処理装置（１００）。
　＜付記７＞
　前記判定部（１２５）は、前記信号受信部（１２２）が受信した前記信号の振幅および／または位相の変動を基に、前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があるか否かを判定することを特徴とする付記１または２に記載の生体情報処理装置（１００）。
　＜付記８＞
　前記判定部（１２５）は、前記生体情報生成部（１２４）が受信した前記信号から前記生体情報を生成する際に用いる距離と速度と角度の少なくとも１つのプロファイルの振幅および／または位相の変動を基に、前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があるか否かを判定することを特徴とする付記１または２に記載の生体情報処理装置（１００）。
　＜付記９＞
　生体情報処理装置（１００）によって実行される生体情報処理方法であって、
　測定対象である少なくとも１人の人物から反射された生体情報に関する信号を受信する信号受信ステップ（Ｓ４０１）と、
　受信した前記信号から生体情報を生成する生体情報生成ステップ（Ｓ４０７）と、
　測定対象の前記人物に装着された体動検出装置（２００）からの出力を基に、前記人物の体動情報を生成する体動情報生成ステップ（Ｓ４０８）と、
　前記体動情報を基に、前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があるか否かを判定する判定ステップ（Ｓ４０９）と、
　前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があると判定された前記生体情報を測定対象の前記人物に関連付ける生体情報関連付けステップ（Ｓ４１０）と、
を含むことを特徴とする生体情報処理方法。
１００　生体情報処理装置、１１１　送受信部、１１２　制御部、１２４　情報生成部、１２５　判定部、１２６　生体情報関連付け部

Claims (10)

  1. 　生体情報処理装置であって、
    　測定対象である少なくとも１人の人物から反射された生体情報に関する信号を受信する信号受信部と、
    　受信した前記信号から生体情報を生成する生体情報生成部と、
    　測定対象の前記人物に装着された体動検出装置からの出力を基に、前記人物の体動情報を生成する体動情報生成部と、
    　前記体動情報を基に、前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があるか否かを判定する判定部と、
    　前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があると判定された前記生体情報を測定対象の前記人物に関連付ける生体情報関連付け部と、
    を有することを特徴とする生体情報処理装置。
  2. 　前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があると判定された前記生体情報から、前記体動に関連する部分の生体情報を除外する生体情報処理部、をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の生体情報処理装置。
  3. 　前記判定部は、前記信号受信部が受信した前記信号を基に生成される前記人物の空間位置の変位と、前記体動検出装置からの出力を基に生成される前記人物の空間位置の変位との相関を基に、前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があるか否かを判定することを特徴とする請求項１または２に記載の生体情報処理装置。
  4. 　前記判定部は、前記体動情報が示す変位と前記生体情報が示す変位との相関係数を基に、前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があるか否かを判定することを特徴とする請求項１または２に記載の生体情報処理装置。
  5. 　前記判定部は、前記生体情報生成部によって生成される生体情報と前記体動検出装置の出力を基に生成される体動情報とを用いて得られる学習モデルにより出力される生体情報と体動情報との類似度を基に、前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があるか否かを判定することを特徴とする請求項１または２に記載の生体情報処理装置。
  6. 　前記判定部は、生体情報と体動情報が示す変位の極大値および／または極小値、勾配の極大値および／または極小値、あるいは空間分布の特徴量を基にした分類を基に、前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があるか否かを判定することを特徴とする請求項１または２に記載の生体情報処理装置。
  7. 　前記判定部は、前記信号受信部が受信した前記信号の振幅および／または位相の変動を基に、前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があるか否かを判定することを特徴とする請求項１または２に記載の生体情報処理装置。
  8. 　前記判定部は、前記生体情報生成部が受信した前記信号から前記生体情報を生成する際に用いる距離と速度と角度の少なくとも１つのプロファイルの振幅および／または位相の変動を基に、前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があるか否かを判定することを特徴とする請求項１または２に記載の生体情報処理装置。
  9. 　生体情報処理装置によって実行される生体情報処理方法であって、
    　測定対象である少なくとも１人の人物から反射された生体情報に関する信号を受信する信号受信ステップと、
    　受信した前記信号から生体情報を生成する生体情報生成ステップと、
    　測定対象の前記人物に装着された体動検出装置からの出力を基に、前記人物の体動情報を生成する体動情報生成ステップと、
    　前記体動情報を基に、前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があるか否かを判定する判定ステップと、
    　前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があると判定された前記生体情報を測定対象の前記人物に関連付ける生体情報関連付けステップと、
    を含むことを特徴とする生体情報処理方法。
  10. 　コンピュータに、
    　測定対象である少なくとも１人の人物から反射された生体情報に関する信号を受信する信号受信ステップと、
    　受信した前記信号から生体情報を生成する生体情報生成ステップと、
    　測定対象の前記人物に装着された体動検出装置からの出力を基に、前記人物の体動情報を生成する体動情報生成ステップと、
    　前記体動情報を基に、前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があるか否かを判定する判定ステップと、
    　前記人物の体動に関連する前記生体情報の変動があると判定された前記生体情報を測定対象の前記人物に関連付ける生体情報関連付けステップと、
    　を実行させるためのプログラム。
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