JP4667130B2 - 出力時間変化値生成装置、出力時間変化値生成方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、被検知体の所定動作パターンに対する熱放射線センサの出力値の時間的変化値を擬似的に生成することが可能な出力時間変化値生成装置、出力時間変化値生成プログラム及び出力時間変化値生成方法、並びに出力時間変化値に基づき動作パターンモデルを生成する動作パターンモデル生成装置に関する。

従来、焦電型赤外線センサ等の人体検知手段を利用して人体の移動方向を判別する技術として、特許文献１の人体移動方向判別装置がある。
これは、複数の人体検知範囲を有する２つの人体検知手段のうちの一方が複数の人体検知範囲で連続して人体を検出したときには、人体移動方向判別手段により２つの人体検出手段のうちどちらが人体を検知したかによって人体の移動方向を判別し、この判別出力を受けて報知手段により判別した人体移動方向に応じた報知をする。更に、２つの人体検知手段のうち一方が複数の人体検知範囲で連続して人体を検知した際には、第１の検知制御手段により他方の人体検知手段の検出出力を一定時間無効にし、２つの人体検知手段のうち一方が複数の人体検知範囲のうちの１つの人体検知範囲でのみ人体を検出した際には、第２の検知制御手段により他方の人体検知手段の検知出力を無効にする。これにより、人体検知範囲において検知された人体の、迅速且つ正確な移動方向の報知が可能となる。

ところが、上記特許文献１の従来技術においては、検知範囲内において、２つの人体検知手段が人体を検知したか否かのみに基づき判断処理等の各処理が行われるため、人体の移動方向のように単純な行動内容の判断を行うことしかできないという問題があった。
また、人体検知手段と称しているように検知対象を人体のみに限定しているため、猫や犬などの動物が横切った場合にも動作してしまう恐れがあると共に、建物内などへの動物等の侵入といったように被検知体の種類や人以外の行動までもを判断することはできないという問題があった。

一方、本発明者らは、焦電型赤外線センサ等の熱放射線センサを用いて、当該センサの検知範囲内において同一の行動を行う多数の被検知体の放出する熱放射線を検出した結果、被検知体の種類毎（人、動物、無生物、性別等）、同じ被検知体における各個人毎（例えば、人間なら、Ａさん、Ｂさん等）などにおいて、熱放射線センサの出力に個体差があることを発見した。

そして、このような特徴に着目し、且つ上記従来技術の問題点を鑑みて、検知範囲内に存在する被検知体に対する熱放射線センサの出力と、所定のモデル化手法を用いて予め用意した、複数対象の動作パターンにそれぞれ対応する熱放射線センサの出力に応じた動作パターンモデルとに基づき被検知体に係る所定情報の認識を行う技術を考案した。
特許２７６６８２０号公報

しかしながら、上記考案した技術を実施する際において、認識処理に必要な動作パターンモデルを生成するためには、多数の被検知体の実動作に対する熱放射線センサの出力データの収集が必要であり、特に、認識精度をより向上させようとした場合に、多数の被検知体に対する様々な動作内容に対する大量の出力データが必要となるため、このような大量の出力データを得るために、多くの時間とコストをかけなければならないという問題があった。

また、本発明者らは、上述したように、被検知体の対象を人だけではなく犬や猫などの人以外の動物や、カーテン、電灯等の無生物などにも広げているために、必要なデータ量は更に増大してしまう。
また、例えば、幼児や人以外の動物等に、指定した動作を行わせることは、言うことをきかない、言葉が通じない等の問題が発生するため、同じ動きの再現等を何度もさせるなどといったことは、非常に困難な作業であった。

また、被検知体の実動作データを収集する際に、一般の人や希少（又は高価）な動物等が被検知体である場合には、被検知体の安全を考慮すると、けがをする恐れがあるような危険な動作を行わせることができないため、認識対象（例えば、プールで溺れている人を認識等）によっては十分な実動作データを得ることが困難であった。
また、一般に、熱放射線センサの出力値（時系列データ）をモデル化する際には、当該時系列データに対して、その時間区間を、例えば、直進、旋回などの各動作内容に応じて識別できるようにラベル付け（信号の有無や信号の変化点などにおいてデータに目印をつける）という作業を行うが、このラベル付け作業は、従来から、人が映像や音声等の補足データを参考にしながら手作業で行うため、膨大な量のデータに対してこのラベル付け作業を行う場合には、多くの時間及びコスト（人件費等）がかかるという問題があった。

また、このラベル付けは、その作業を行う人毎に解釈が異なるため、できるだけ同じ人が（または少人数で）やることが望ましく、このため、より多くの作業時間がかかるという問題があった。
そこで、本発明は、上記した従来の技術の有する未解決の課題に着目してなされたものであって、被検知体の所定動作パターンに対する熱放射線センサの出力値の時間的変化値を、擬似的に生成することが可能な出力時間変化値生成装置、出力時間変化値生成プログラム及び出力時間変化値生成方法、並びに、出力時間変化値に基づき動作パターンモデルを生成可能な動作パターンモデル生成装置を提供することを目的としている。

上記目的を達成するために、本発明に係る請求項１記載の出力時間変化値生成装置は、 被検知体の所定動作パターンに応じた熱放射線センサの出力値の時間的変化値である出力時間変化値を擬似的に生成する出力時間変化値生成装置であって、
前記熱放射線センサの熱放射線検知範囲を３次元ＣＧ（Computer Graphics）によってモデル化してなる検知範囲モデルのデータと、前記被検知体の形状及び基本動作を、３次元ＣＧによってモデル化してなる被検知体モデルのデータと、前記熱放射線センサの入出力特性を所定の数学的モデル化手法に従ってモデル化してなる熱放射線センサモデルのデータとを記憶する生成用データ記憶手段と、
前記被検知体モデルに、当該被検知体モデルの属性に対応した熱放射線の放射特性を付与する熱放射特性付与手段と、
前記検知範囲モデルのデータと前記放射特性の付与された前記被検知体モデルのデータとに基づき、当該検知範囲モデルの検知範囲領域において、前記放射特性の付与された被検知体モデルに前記所定動作パターンの動作をさせる被検知体モデル動作手段と、
前記被検知体モデルに前記所定動作パターンの動作をさせたときの、前記検知範囲モデルの前記検知範囲領域と当該被検知体モデルとの位置関係情報に基づき、前記熱放射線センサモデルに入力される、前記被検知体の放射する熱放射線の時間的変化値である入力時間変化値を算出する入力時間変化値算出手段と、
前記算出された入力時間変化値を前記熱放射線センサモデルに入力して得られる当該熱放射線センサモデルの出力値に基づき、前記出力時間変化値を算出する出力時間変化値算出手段と、を備えることを特徴としている。

このような構成であれば、生成用データ記憶手段によって、前記熱放射線センサの熱放射線検知範囲を３次元ＣＧ（Computer Graphics）によってモデル化してなる検知範囲モデルのデータと、前記被検知体の形状及び基本動作を、３次元ＣＧによってモデル化してなる被検知体モデルのデータと、前記熱放射線センサの入出力特性を所定の数学的モデル化手法に従ってモデル化してなる熱放射線センサモデルのデータとを記憶することが可能である。

更に、熱放射特性付与手段によって、前記被検知体モデルに、当該被検知体モデルの属性に対応した熱放射線の放射特性を付与することが可能であり、被検知体モデル動作手段によって、前記検知範囲モデルのデータと前記放射特性の付与された前記被検知体モデルのデータとに基づき、当該検知範囲モデルの検知範囲領域において、前記放射特性の付与された被検知体モデルに前記所定動作パターンの動作をさせることが可能であり、入力時間変化値算出手段によって、前記被検知体モデルに前記所定動作パターンの動作をさせたときの、前記検知範囲モデルの前記検知範囲領域と当該被検知体モデルとの位置関係情報に基づき、前記熱放射線センサモデルに入力される、前記被検知体の放射する熱放射線の時間的変化を示す入力時間変化値を算出することが可能である。

なお更に、出力時間変化値算出手段によって、前記算出された入力時間変化値を前記熱放射線センサモデルに入力して得られる当該熱放射線センサモデルの出力値に基づき、前記出力時間変化値を算出することが可能である。
従って、熱放射線センサの特性に応じた検知範囲モデルと、被検知体の属性に応じた被検知体モデルと、熱放射線センサの種類及び特性に応じた熱放射線センサモデルとを用いて、各種演算処理により、所定動作パターンに対する熱放射線センサの出力時間変化値を生成することが可能となるので、例えば、被検知体の基本動作パターンさえあれば、所定動作パターン、当該動作パターンにおける被検知体モデルの歩行速度の変化や体型の変化等はコンピュータ上の演算で簡易に変更することができるので、実際の人や動物等の実物の動作データが不必要又はほとんど必要なくなるので、人手をほとんどかけずに大量の出力時間変化値を簡易に且つ低コストで生成することができるという効果が得られる。更に、被検知体モデルに、同じ動作を多数繰り返させたり、過去の動作を再現させたり、実物では不可能又は危険な動作をさせたりなど、実物には困難な動作を簡易に行わせることが可能となるので、入手困難な動作データからなる出力時間変化値を簡易に生成するこができるという効果が得られる。

ここで、上記被検知体とは、熱放射線を放出するものであれば、人、人以外の動物や虫等の生き物、無生物等何でも含まれるものである。
また、上記被検知体モデルとは、前述した被検知体を３ＤＣＧモデル化したもので、モーションキャプチャ等によって得られた動作データ等を用いた演算処理によって、任意の動作を行わせることが可能なモデルである。

また、上記検知範囲モデルとは、熱放射線センサのセンサ検知範囲を３ＤＣＧモデル化したもであり、当該検知範囲モデルの検知範囲領域内を被検知体モデルが歩行等することで、検出範囲領域内における被検知体モデルの歩行位置等の存在位置を得ることが可能である。なお、検知範囲モデルは、熱放射線センサの配設位置、配設場所の形状（室内形状等）などに応じた検知範囲となるように生成することが望ましいものである。例えば、光学レンズなどによって検知範囲を拡大する熱放射線センサを室内の天井に配設した場合は、センサの配設位置を頂点としたピラミッド形状又は円錐形状のようにセンサ近辺では検知範囲が狭く、センサから遠ざかる位置（室内の床面等）ほど検知範囲が広くなるような形状の検知範囲が形成される。この場合は、センサと床面との距離によって、距離が大きければ大きいほどセンサの検知範囲領域が大きくなる。これは、カメラの原理を応用したもので、カメラのレンズ視野が熱放射線の検知範囲となり、感光材料（フィルム等）が熱放射線センサのセンサ素子面となる。このような赤外線センサにおいては、レンズ視野内の被検知体（立体（３次元））から放射される熱放射線（赤外線等）を、レンズを介して集光すると共に、光の屈折を利用して平行光とし、当該平行光をセンサ素子面（平面（２次元））に入射する。

また、上記熱放射線センサとは、被検知体から放出される熱を検知するものならどのようなものであっても良く、例えば、被検知体から放出される赤外線を検知する赤外線センサであれば、光起電力効果又は光導電効果を利用した量子型センサ、あるいは、熱起電力効果、焦電効果又は熱導電効果を利用した熱型センサなどがある。また、熱放射線センサは、検知範囲内の被検知体が動作をすることによって熱放射線を検知するもの、検知範囲内の被検知体が動作せずとも熱放射線を検知するものなど検知方法の異なるものがあるが、これらのいずれでも良い。

また、上記熱放射線センサモデルとは、前述した熱放射線センサの特性を所定の数学的モデル化手法に従ってモデル化したもので、実際の熱放射線センサに入力される入力信号（入力値）と同等の信号（値）を入力することで、実際の熱放射線センサと同等の出力信号（出力値）を得ることが可能な数学的モデルである。
また、上記被検知体モデルの属性とは、例えば、大局的には、人、人以外の動物（ほ乳類）、虫等の熱を放射する生物、車、バイク、カーテン、太陽光、ライト、エアコン等による温風や冷風などの熱を放射する無生物などの種類となる。

また、カーテンのゆれ、木の枝や葉のゆれなどの熱を放射しない無生物の種類も属性に含む。例えば、このような熱を放射しない無生物の認識処理においては、熱を放射するものとの組み合わせで認識処理を行うことが可能である。例えば、カーテンを境に一方の側に熱放射線センサがあり、他方の側に熱源があるような場合に、熱源がカーテンに覆われているときは熱源から放射される熱はセンサに検知されず、カーテンがゆれて熱源が晒されたときは熱源から放射される熱がセンサに検知されることを利用する。このような検知結果と動作パターンとを比較することで、例えば、それがカーテンのゆれであるのか、人が建物内に侵入したのかを判断することが可能となる。

一方、局所的には、人であれば、男性、女性、大人、子供等の種類、動物であれば、犬、猫、ねずみ、鳥等の種類、虫であれば、蝶、蜘蛛、バッタ、カブトムシ、クワガタ等の種類、更に、これら各種類に対する個有情報となる。更に、人以外の生物についても、その種類の中で上記した人と同様の種類分けをしても良い。
なお、本発明を利用して生成された動作パターンモデルを用いた認識処理において、属性を、個有情報として生成した動作パターンモデルを用いた場合は、人間なら個人の識別、虫や動物なら個体の識別が可能となる。

また、上記放射特性の付与とは、例えば、被検知体モデルの表面に発光属性を付与する等、被検知体が放射する熱放射線の放射特性に応じた属性を付与する処理である。例えば、被検知体における輝度が大きい部分は、熱放射が強くなるように属性を付与する。
また、上記検知範囲モデルの検知範囲領域とは、例えば、上記したように、ピラミッド形状又は三角錐形状に検知範囲を形成した場合は、このピラミッド、三角錐の領域そのものを示す。

また、上記位置関係情報とは、検知範囲モデルと被検知体モデルとが重なった状態における両者の３次元空間における座標情報等の位置関係情報であり、例えば、重なった部分の面積をその位置（又は時点）における熱放射線センサに入射される熱放射線の量と等価とする。
また、上記入力時間変化値とは、被検知体の動作によって、熱放射線センサに入力される熱放射線の時系列にそって変化する各値のことである。

また、上記出力時間変化値とは、被検知体の動作によって、熱放射線センサに入力される熱放射線の入力時間変化値に対する、熱放射線センサの時系列にそって変化する各出力値から構成される値である。
上述した、被検知体、被検知体モデル、検知範囲モデル、熱放射線センサ、熱放射線センサモデル、被検知体モデルの属性、放射特性の付与、動作パターン情報、位置関係情報、所定のモデル化手法、入力時間変化値及び出力時間変化値に対する説明は、請求項１１の出力時間変化値生成プログラム又は請求項１２の出力時間変化値生成方法において同じである。

また、請求項２に係る発明は、請求項１記載の出力時間変化値生成装置において、
前記被検知体モデルのデータは、各種基本動作における当該被検知体の特徴部分の動きをデータ化してなるモーションデータと、当該被検知体の形状の３次元ＣＧデータとから構成されており、
前記生成用データ記憶手段は、前記モーションデータに基づき前記所定の動作パターンをデータ化してなる動作パターンデータを記憶するようになっており、
前記被検知体モデル動作手段は、前記動作パターンデータに基づき前記放射特性の付与された被検知体モデルに前記所定動作パターンの動作をさせるようになっていることを特徴としている。

このような構成であれば、被検知体モデル動作手段は、前記動作パターンデータに基づき前記放射特性の付与された被検知体モデルに前記所定動作パターンの動作をさせることが可能となる。
つまり、被検知体の基本動作を、例えば、モーションキャプチャによって、実際の被検知体の実動作から得られる特徴部分の動作データに基づいてモデル化し、この基本動作のモーションデータを用いて、例えば、所定経路を歩くといった所定動作パターンの動作パターンデータを生成することが可能である。

従って、様々な動作パターンに対する動作パターンデータを簡易に生成することが可能であり、様々な動作パターンに対する出力時間変化値を簡易に生成するこができるという効果が得られる。
ここで、モーションキャプチャは、関節部に加速度センサを付けた被検知体に動作を行なってもらい、被検知体の動作をデジタルデータに変換してコンピュータに取り込むことであり、取り込まれたデータを元に３次元ＣＧのキャラクタの動作を構成していくことで、リアルな動きを持つＣＧキャラクタを作成できる。

また、上記基本動作とは、例えば、歩く、走る、飛ぶ等の被検知体の基本的な動作であり、上記モーションデータは、この基本動作に対する、例えば、被検知体が節足動物であれば、関節部などの特徴部分の動作データ等から生成される。
また、上記動作パターンデータとは、歩行経路、走行経路、飛行経路等の、基本動作によって被検知体モデルにどのような経路を移動させるかを示す情報のことであり、他にも、ジェスチャ等の被検知体モデルの所定部位の動作等を示す情報なども含むものである。

また、請求項３に係る発明は、請求項１又は請求項２記載の出力時間変化値生成装置において、
前記被検知体モデルの動作内容を示す情報及び当該動作内容の動作時間を示す情報に基づき、前記熱放射線センサモデルの出力時間変化値における、所定動作内容毎の動作区間を識別するための動作区間識別情報を、前記出力時間変化値における各該当値に自動的に付与する動作区間識別情報付与手段を備えることを特徴としている。

このような構成であれば、動作区間識別情報付与手段によって、前記被検知体モデルの動作内容を示す情報及び当該動作内容の動作時間を示す情報に基づき、前記熱放射線センサモデルの出力時間変化値における、所定動作内容毎の動作区間を識別するための動作区間識別情報を、前記出力時間変化値における各該当値に自動的に付与することが可能である。

つまり、コンピュータ上におけるシミュレーションによって出力時間変化値を算出するため、被検知体にどのような動作内容の所定動作パターンで動作させたのかを動作時のデータから知ることができ、且つこの動作をどのような時間区間で行わせたのかも設定データ等から解るので、当該所定動作パターンにおける各所定動作内容と出力時間変化値との時間関係を演算によって容易に求めることが可能であり、動作区間の検出及び識別情報の付与を自動で行うことが可能である。従って、熱放射線センサモデルの出力時間変化値における、所定動作内容毎の動作区間を識別するための動作区間識別情報の付与、即ち、上述したラベル付けを自動的に行うことができるので、安定した内容のラベル付け作業を、簡易に且つ低コストで行うことができるという効果が得られる。

また、請求項４に係る発明は、請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の出力時間変化値生成装置において、
前記生成用データ記憶手段は、前記赤外線の検知を行う環境における前記熱放射線センサへの外乱を所定の数学的モデル化手法に従ってモデル化してなる外乱モデルを更に記憶するようになっており、
前記入力時間変化値算出手段は、前記動作パターン情報及び前記外乱モデルに基づき、前記入力時間変化値を算出するようになっていることを特徴としている。

このような構成であれば、被検知体が実際に動作を行う環境における、熱放射線センサに入力される外乱を考慮した出力時間変化値を生成することが可能となるので、この出力時間変化値から生成された動作パターンモデルを用いた認識処理をより精度良く行うことができるようになると共に、任意の外乱モデルを生成することにより、様々な環境下に対応した出力時間変化値を生成できるという効果が得られる。
ここで、上記外乱モデルとしては、検知場所の温度分布（床暖房やエアコン等による被検知体以外の熱源の状態）や、風によって熱を有した紙等がヒラヒラと舞う場合などの、検知範囲内において被検知体とは異なる熱源による熱放射線センサへの入力値への影響をモデル化したものである。

また、請求項５に係る発明は、請求項４記載の出力時間変化値生成装置において、
前記熱放射線検知範囲に対応した環境情報を取得する環境情報取得手段と、
前記環境情報取得手段によって取得した環境情報に基づき前記外乱モデルを生成する外乱モデル生成手段と、を備えることを特徴としている。
このような構成であれば、環境情報取得手段によって、熱放射線検知範囲に対応した環境情報を取得することが可能であり、外乱モデル生成手段によって、前記環境情報取得手段によって取得した環境情報に基づき前記外乱モデルを生成することが可能である。
従って、様々な環境を考慮したシミュレーションを簡易に行うことができるので、より多種類の出力時間変化値を生成できるという効果が得られる。
ここで、上記環境情報取得手段としては、サーモグラフィなどの熱画像カメラや、その他、検知環境における熱の情報を取得する測定器など、熱放射線センサにとって外乱となりうる情報を取得する機器等がある。

また、請求項６に係る発明は、請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の出力時間変化値生成装置において、
前記熱放射線センサと前記検知範囲モデルとの位置情報に基づき、前記入力時間変化値の時間分割数を設定し、
前記入力時間変化値算出手段は、前記設定された時間分割数に基づき前記熱放射線センサモデルに入力する入力時間変化値を算出するようになっていることを特徴としている。

このような構成であれば、例えば、一般に、熱放射線センサの出力信号は、当該センサに近い検知位置ほど高周波成分を多く含み、一方、当該センサから遠い検知位置ほど低周波線分が中心となるため、熱放射線センサから遠い検知位置においては、時間分割数を荒くしても熱放射線センサの出力値に大きな影響を与えないので、両者の位置情報に基づき時間分割数を適宜設定することによって、出力時間変化値の生成に必要な各種演算時間を短縮することができるという効果が得られる。

また、請求項７に係る発明は、請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の出力時間変化値生成装置において、
前記熱放射線センサと前記検知範囲モデルとの位置情報に基づき、前記検知範囲モデルにおける熱放射線の検知範囲を複数の領域に分割し、
前記入力時間変化値算出手段は、前記各領域毎の位置関係情報に基づき前記熱放射線センサに入力する入力時間変化値を算出するようになっていることを特徴としている。

このような構成であれば、例えば、一般に、熱放射線センサの検知範囲（感度領域）は、当該センサから遠ざかれば遠ざかるほどその面積が広がるので、この面積に応じて検知範囲の分割数を設定することで、例えば、当該センサから近いところは各分割領域を比較的小さくし、一方、遠いところは分割領域を比較的大きくするといったように設定すれば、熱放射線センサの出力値に大きな影響を与えずに、出力時間変化値の生成に必要な各種演算回数を減らすことができるので、総演算時間を短縮することができるという効果が得られる。

また、請求項８に係る発明は、請求項２乃至請求項７のいずれか１項に記載の出力時間変化値生成装置において、前記動作パターンデータを生成する動作パターンデータ生成手段を備えることを特徴としている。
このような構成であれば、所望の動作パターンデータを生成することが可能となるので、当該所望の動作パターンに対応した出力時間変化値を簡易に生成することができるという効果が得られる。

また、請求項９に係る発明は、請求項１乃至請求項８のいずれか１項に記載の出力時間変化値生成装置において、前記熱放射線センサは、熱型センサであることを特徴としている。
つまり、熱放射線センサが、サーモパイル等を使用した熱起電力効果を利用したセンサ、ＰＺＴ（ジルコン酸チタン酸鉛）、ＬｉＴａＯ３（タンタル酸リチウム）等を使用した焦電効果を利用したセンサ、サーミスタ、ボロメータ等を使用した熱電対効果を利用したセンサ等の熱型センサによって構成される。

また、請求項１０に係る発明は、請求項１乃至請求項９のいずれか１項に記載の出力時間変化値生成装置において、前記熱放射線センサは、量子型センサであることを特徴
つまり、熱放射線センサが、フォトダイオード、フォトトランジスタ、フォトＩＣ、太陽電池等を使用した光起電力効果を利用したセンサ、ＣｄＳセル、ＣｄＳｅセル、ＰｄＳセル等を使用した光導電効果を利用したセンサ、光電管、光電子倍増管等を使用した光電子放出効果を利用したセンサ等の量子型センサによって構成されている。

また、請求項１１に係る発明は、請求項１乃至請求項１０のいずれか１項に記載の出力時間変化値生成装置において、
前記熱放射線センサの配設条件を設定する配設条件設定手段と、
前記設定された配設条件下において、前記熱放射線センサの配設位置を設定する配設位置設定手段と、
前記設定された配設条件、前記設定された配設位置及び前記熱放射線センサの検知特性に基づき、前記検知範囲モデルを自動的に生成する検知範囲モデル生成手段と、を備えることを特徴としている。

このような構成であれば、配設条件設定手段によって、前記熱放射線センサの配設条件を設定することが可能であり、配設位置設定手段によって、前記設定された配設条件下において、前記熱放射線センサの配設位置を設定することが可能であり、前記設定された配設条件、前記設定された配設位置及び前記熱放射線センサの検知特性に基づき、前記検知範囲モデルを自動的に生成することが可能である。

従って、例えば、熱放射線の検知を行う、室内、建物の入口等の検知場所の形状及び寸法などの配設条件を任意に設定することができ、更に、この設定した配設条件下において、例えば、室内の天井、側壁等の熱放射線センサの配設位置を任意に設定することができ、尚更に、これら設定した配設条件及び配設位置に対応した検知範囲モデルを自動的に生成することができるので、所望の検知範囲モデルを簡易に生成できると共に、熱放射線センサの様々な配設条件及び配設位置に対応した出力時間変化値を簡易に生成するこができるという効果が得られる。更に、実環境下に対応した配設条件を設定し、これにより得られた出力時間変化値を比較したり分析したりすることによって、実環境下において、熱放射線センサを配設するのに適切な位置等を決定する作業に利用することも可能である。

一方、上記目的を達成するために、請求項１２記載の出力時間変化値生成プログラムは、 被検知体の所定動作パターンに応じた熱放射線センサの出力値の時間的変化値である出力時間変化値を擬似的に生成する出力時間変化値生成プログラムであって、
前記被検知体の形状及び基本動作を、３次元ＣＧによってモデル化してなる被検知体モデルに、当該被検知体モデルの属性に対応した熱放射線の放射特性を付与する熱放射特性付与ステップと、
前記熱放射線センサの熱放射線検知範囲を３次元ＣＧ（Computer Graphics）によってモデル化してなる検知範囲モデルのデータと、前記放射特性の付与された前記被検知体モデルのデータとに基づき、当該検知範囲モデルの検知範囲領域において、前記放射特性の付与された被検知体モデルに前記所定動作パターンの動作をさせる被検知体モデル動作ステップと、
前記被検知体モデルに前記所定動作パターンの動作をさせたときの、前記検知範囲モデルの前記検知範囲領域と当該被検知体モデルとの位置関係情報に基づき、前記熱放射線センサの入出力特性を所定の数学的モデル化手法に従ってモデル化してなる熱放射線センサモデルに入力される、前記被検知体の放射する熱放射線の時間的変化値である入力時間変化値を算出する入力時間変化値算出ステップと、
前記算出された入力時間変化値を前記熱放射線センサモデルに入力して得られる当該熱放射線センサモデルの出力値に基づき、前記出力時間変化値を算出する出力時間変化値算出ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含むことを特徴としている。
ここで、本発明は、請求項１記載の出力時間変化値生成装置に適用可能なプログラムであり、このプログラムを実行することによって、請求項１記載の出力時間変化値生成装置と同等の作用及び効果が得られる。

また、上記目的を達成するために、請求項１３記載の動作パターンモデル生成方法は、 被検知体の所定動作パターンに応じた熱放射線センサの出力値の時間的変化値である出力時間変化値を擬似的に生成する出力時間変化値生成方法であって、
前記被検知体の形状及び基本動作を、３次元ＣＧによってモデル化してなる被検知体モデルに、当該被検知体モデルの属性に対応した熱放射線の放射特性を付与する熱放射特性付与ステップと、
前記熱放射線センサの熱放射線検知範囲を３次元ＣＧ（Computer Graphics）によってモデル化してなる検知範囲モデルのデータと、前記放射特性の付与された前記被検知体モデルのデータとに基づき、当該検知範囲モデルの検知範囲領域において、前記放射特性の付与された被検知体モデルに前記所定動作パターンの動作をさせる被検知体モデル動作ステップと、
前記被検知体モデルに前記所定動作パターンの動作をさせたときの、前記検知範囲モデルの前記検知範囲領域と当該被検知体モデルとの位置関係情報に基づき、前記熱放射線センサの入出力特性を所定の数学的モデル化手法に従ってモデル化してなる熱放射線センサモデルに入力される、前記被検知体の放射する熱放射線の時間的変化値である入力時間変化値を算出する入力時間変化値算出ステップと、
前記算出された入力時間変化値を前記熱放射線センサモデルに入力して得られる当該熱放射線センサモデルの出力値に基づき、前記出力時間変化値を算出する出力時間変化値算出ステップと、を含むことを特徴としている。
ここで、本発明は、請求項１記載の出力時間変化値生成装置等によって実現することが可能であり、これにより、請求項１記載の出力時間変化値生成装置と同等の作用及び効果が得られる。

一方、上記目的を達成するために、請求項１４の動作パターンモデル生成装置は、請求項１乃至請求項１１のいずれか１項に記載の出力時間変化値生成装置と、
前記出力時間変化値生成装置において生成された出力時間変化値に基づき、前記所定のモデル化手法に従って前記動作パターンモデルを生成する動作パターンモデル生成手段と、を備えることを特徴としている。

このような構成であれば、動作パターン生成手段によって、請求項１乃至請求項１１のいずれか１項に記載の出力時間変化値生成装置において生成された出力時間変化値に基づき、前記所定のモデル化手法に従って前記動作パターンモデルを生成することが可能である。
従って、大量の動作パターンモデルを簡易に生成したり、入手困難な動作データからなる動作パターンモデルを簡易に生成したりすることなどができるという効果が得られる。

また、請求項１５に係る発明は、請求項１４記載の動作パターンモデル生成装置において、
前記所定のモデル化手法は、ＨＭＭ（Hidden Markov Model）であることを特徴としている。
つまり、時系列信号の確率モデルであるＨＭＭを用いてモデル化することにより、非定常な時系列信号であっても容易にモデル化することができるという効果が得られる。

本発明に係る請求項１記載の出力時間変化値生成装置によれば、熱放射線センサの特性に応じた被検知範囲モデルと、被検知体の属性に応じた被検知体モデルと、熱放射線センサの種類及び特性に応じた熱放射線センサモデルとを用いて、各種演算処理により、所定動作パターンに対する熱放射線センサの出力時間変化値を生成することが可能となるので、例えば、被検知体の基本動作パターンさえあれば、所定動作パターン、当該動作パターンにおける被検知体モデルの歩行速度の変化や体型の変化等はコンピュータ上の演算で簡易に変更することができるので、実際の人や動物等の実物の動作データが不必要又はほとんど必要なくなるので、人手をほとんどかけずに大量の出力時間変化値を簡易に且つ低コストで生成することができるという効果が得られる。更に、被検知体モデルに、同じ動作を多数繰り返させたり、過去の動作を再現させたり、実物では不可能又は危険な動作をさせたりなど、実物には困難な動作を簡易に行わせることが可能となるので、入手困難な動作データからなる出力時間変化値を簡易に生成するこができるという効果が得られる。

また、請求項２記載の出力時間変化値生成装置によれば、請求項１の前記効果に加え、被検知体の基本動作を、例えば、モーションキャプチャによって、実際の被検知体の実動作から得られる特徴部分の動作データに基づいてモデル化し、この基本動作のモーションデータを用いて、例えば、所定経路を歩くといった所定動作パターンの動作パターンデータを生成することが可能となるので、様々な動作パターンに対する動作パターンデータを簡易に生成することが可能であり、様々な動作パターンに対する出力時間変化値を簡易に生成するこができるという効果が得られる。

また、請求項３記載の出力時間変化値生成装置によれば、請求項１又は請求項２の前記効果に加え、熱放射線センサモデルの出力値の時間的変化値における、所定動作内容毎の動作区間を識別するための動作区間識別情報、即ち、上述したラベル付け作業におけるラベルの生成を自動的に行うことができるので、ラベル付け作業を、簡易に且つ低コストで行うことができるという効果が得られる。

また、請求項４記載の出力時間変化値生成装置によれば、請求項１乃至請求項３のいずれか１の前記効果に加え、被検知体が動作を行う環境において、熱放射線センサに入力される外乱を考慮した出力時間変化値を生成することが可能となるので、この出力時間変化値から生成された動作パターンモデルを用いた認識処理をより精度良く行うことができるようになると共に、任意の外乱モデルを生成することにより、様々な環境下に対応した出力時間変化値を生成できるという効果が得られる。

また、請求項５記載の出力時間変化値生成装置によれば、請求項４の前記効果に加え、様々な環境を考慮したシミュレーションを簡易に行うことができるので、より多種類の出力時間変化値を生成できるという効果が得られる。
また、請求項６記載の出力時間変化値生成装置によれば、請求項１乃至請求項５のいずれか１の前記効果に加え、例えば、一般に、熱放射線センサの出力信号は、当該センサに近い検知位置ほど高周波成分を多く含み、一方、当該センサから遠い検知位置ほど低周波線分が中心となるため、熱放射線センサから遠い検知位置においては、時間分割数を荒くしても熱放射線センサの出力値に大きな影響を与えないので、両者の位置情報に基づき時間分割数を適宜設定することによって、出力時間変化値の生成に必要な各種演算時間を短縮することができるという効果が得られる。

また、請求項７記載の出力時間変化値生成装置によれば、請求項１乃至請求項５のいずれか１の前記効果に加え、例えば、一般に、熱放射線センサの検知範囲（感度領域）は、当該センサから遠ざかれば遠ざかるほどその面積が広がるので、この面積に応じて検知範囲の分割数を設定することで、例えば、当該センサから近いところは各分割領域を比較的小さくし、一方、遠いところは分割領域を比較的大きくするといったように設定すれば、熱放射線センサの出力値に大きな影響を与えずに、出力時間変化値の生成に必要な各種演算回数を減らすことができるので、総演算時間を短縮することができるという効果が得られる。

また、請求項８記載の出力時間変化値生成装置によれば、請求項１乃至請求項７のいずれか１の前記効果に加え、任意の動作パターン情報を生成することが可能となるので、所望の動作パターンに対応した動作パターンモデルを簡易に生成することができるという効果が得られる。
また、請求項１１記載の出力時間変化値生成装置によれば、請求項１乃至請求項８のいずれか１の前記効果に加え、所望の検知範囲モデルを簡易に生成できると共に、熱放射線センサの様々な配設条件及び配設位置に対応した出力時間変化値を簡易に生成するこができるという効果が得られる。

ここで、請求項１２記載の出力時間変化値生成プログラムは、請求項１記載の出力時間変化値生成装置に適用可能なプログラムであり、請求項１記載の出力時間変化値生成装置と同等の効果が得られる。
また、請求項１３記載の動作パターンモデル生成方法は、請求項１記載の出力時間変化値生成装置等によって実現することが可能であり、請求項１記載の出力時間変化値生成装置と同等の効果が得られる。

また、請求項１４の動作パターンモデル生成装置によれば、大量の動作パターンモデルを簡易に生成したり、入手困難な動作データからなる動作パターンモデルを簡易に生成したりすることなどができるという効果が得られる。
また、請求項１５記載の動作パターンモデル生成装置によれば、請求項１３の前記効果に加え、時系列信号の確率モデルであるＨＭＭを用いてモデル化することにより、非定常な時系列信号であっても容易にモデル化することができるという効果が得られる。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づき説明する。図１〜図９は、本発明に係る出力時間変化値生成装置、出力時間変化値生成プログラム及び出力時間変化値生成方法、並びに動作パターンモデル生成装置の実施の形態を示す図である。
まず、本発明に係る動作パターンモデル生成装置の構成を図１に基づき説明する。図１は、本発明に係る動作パターンモデル生成装置１００の機能構成を示すブロック図である。

図１に示すように、動作パターンモデル生成装置１００は、各構成要素間のデータの授受を統括制御するデータ制御部１０と、動作パターンモデルの生成処理に必要な各種データを記憶するデータ記憶部１１と、被検知体モデルの属性情報に応じた熱放射線の放射特性を当該被検知体モデルに付与する放射特性付与部１２と、動作パターンデータに基づき、検知範囲モデルの検知範囲領域において、被検知体モデルを、動作パターンデータで規定された動作内容で動作させる被検知体モデル動作処理部１３と、測定環境に応じた外乱をモデル化してなる外乱モデルを生成する外乱モデル生成部１４とを含んだ構成となっている。

データ制御部１０は、外部装置から取得した各種データをデータ記憶部１１に記憶したり、データ記憶部１１に記憶された各種データを各構成要素に伝送したり、各構成要素間のデータ授受を制御したりするなど、動作パターンモデル生成装置１００におけるデータの流れを統括性御する機能を有している。更に、図示しない入力装置を介して入力された、ユーザからの動作パターンモデルの生成指示等の各種指示に応じて、各構成要素に対して動作パターンモデルの生成に必要な処理の動作指令を与える機能も有している。

データ記憶部１１は、上述したように、動作パターンモデルの生成処理に必要な各種データを記憶する機能を有しており、本実施の形態においては、熱放射線センサの熱放射線の検知範囲の形状を３次元ＣＧによってモデル化した検知範囲モデル、熱放射線センサの熱放射線検知対象である、人、人以外の動物等の被検知体の形状及び基本動作を３次元ＣＧによってモデル化した被検知体モデル、熱型センサ、量子型センサ等の熱放射線センサの特性を、所定の数学的モデル化手法によりモデル化した熱放射線センサモデルなどのモデルデータを記憶するようになっている。更に、基本動作に基づき被検知体モデルを所定の動作パターンで動作させるためのデータである動作パターンデータ、熱放射線の検知を行う場所の各環境における熱放射線に対して外乱となる要素（特に、温度分布）をデータ化した環境データ、後述する出力時間変化値算出部１６で算出された出力時間変化値データ、後述する動作パターンモデル生成部１８において生成された動作パターンモデルのモデルデータ等を記憶するようになっている。

ここで、本実施の形態において、上記被検知体モデルは、各モデル毎に、属性情報が対応付けられており、この属性情報によって、人、人以外の動物、無生物等の識別や、これらの同種間における各固体（例えば、女性、男性、犬、猫、カーテン、電灯など）の識別が可能となる。
放射特性付与部１２は、被検知体の各属性情報に基づき、被検知体モデルに対して熱放射線の放射特性を付与する機能を有している。本実施の形態においては、被検知体モデルを構成するテクスチャの材質に、各属性情報に対応した被検知体の熱放射量に応じた光属性（光沢）を付与する。本実施の形態においては、被検知体モデルにおける、光沢の輝度が高い箇所ほど熱放射量が多く、輝度が低い箇所ほど熱放射量が少ないとして、各輝度に応じた熱放射線センサへの入力値が予め設定されている。

被検知体モデル動作処理部１３は、データ制御部１０からの動作指令に応じて、放射特性付与部１２からデータ制御部１０を介して自己に伝送された被検知体モデルのモデルデータと、データ記憶部１１からデータ制御部１０を介して取得した、検知範囲モデルのモデルデータ及び動作パターンデータとに基づき、被検知体モデルを、検知範囲モデルの検知範囲領域において、動作パターンデータによって指定される動作パターンで動作させ、その一方で、被検知体モデルを動作させたときの、当該被検知体モデルと検知範囲モデルとの位置関係情報（時系列データ）を取得し、当該取得した位置関係情報を、データ制御部１０を介して入力時間変化値算出部１５に伝送する機能を有している。本実施の形態において、位置関係情報とは、動作パターン情報によって規定される動作によって、被検知体モデルと検知範囲モデルとが重なった部分の座標情報であり、このような座標情報を、動作パターンの動作が終了するまで所定時間間隔で取得することにより、被検知体から放射された熱放射線の検知範囲モデルの検知範囲領域における入射位置と、その位置における入射量（入射範囲）とが解る。つまり、位置関係情報は、動作パターンの動作に応じた時系列データとして取得される。

外乱モデル生成部１４は、データ制御部１０からの生成指令に応じて、データ記憶部１１から環境データを取得し、当該取得した環境データに基づき、外乱モデルを生成する機能を有している。この外乱モデルは、検知場所の温度分布等の様々な周辺環境（外乱）が熱放射線センサの入力値に与える影響を考慮した出力時間変化値を生成するために用いるものである。つまり、外乱によって熱放射線センサの入力値が異なってくれば、当然その出力値も変わってくるため、このような出力時間変化値を用いて動作パターンモデルを生成することによって、様々な外乱を考慮した動作パターンモデルを生成することが可能である。

動作パターンモデル生成装置１００は、更に、熱放射線センサモデルに入力する熱放射線の時間的変化値（被検知体の動作時間に対する変化値）を算出する入力時間変化値算出部１５と、当該入力時間変化値算出部１５の算出結果と熱放射線センサモデルとに基づき、熱放射線センサモデルの出力値の時間的変化値（被検知体の動作時間に対する変化値）である出力時間変化値を算出する出力時間変化値算出部１６と、出力時間変化値算出部１６の算出結果に対してラベル情報を付与するラベル情報付与部１７と、ラベル情報付与部１７によってラベル情報の付与された出力時間変化値に基づき、動作パターンモデルを生成する動作パターンモデル生成部１８とを含んだ構成となっている。

入力時間変化値算出部１５は、被検知体モデル動作処理部１３からデータ制御部１０を介して自己に伝送された位置関係情報に基づき、熱放射線センサモデルに入力する熱放射線の時間的変化値（以下、入力時間変化値と称す）を算出する機能を有している。更に、外乱を考慮する指示が与えられている場合は、指示に応じた外乱モデルをデータ制御部１０を介してデータ記憶部１１から取得し、当該取得した外乱モデルに基づき、入力時間変化値を補正する機能も有している。

出力時間変化値算出部１６は、入力時間変化値算出部１５からデータ制御部１０を介して自己に伝送された入力時間変化値と、熱放射線センサモデルとに基づき、熱放射線センサモデルの出力値の時間的変化値（以下、出力時間変化値と称す）を算出し、当該算出結果を、データ制御部１０を介してラベル情報付与部１７に伝送する機能を有している。つまり、熱放射線センサモデルの入力値が時間的に変化する値であるため、熱放射線センサモデルの出力値も時間的変化値として算出される。

ラベル情報付与部１７は、出力時間変化値算出部１５からデータ制御部１０を介して自己に伝送された出力時間変化値と、被検知体モデル動作処理部１３における被検知体モデルの動作処理に用いた動作パターンデータとに基づき、出力時間変化値における所定動作内容毎の時間区間を識別可能なラベル情報を生成し、当該生成したラベル情報を出力時間変化値の対応するデータに付加する機能を有している。更に、ラベル情報が付加された出力時間変化値を、データ制御部１０を介して動作パターンモデル生成部１８に伝送する機能も有している。

ここで、所定動作内容とは、ある一連の動作パターンにおける区分可能な動作単位を示すもので、例えば、「上方向直進→左折→左方向直進→右折→右方向直進」といった一連の動作パターンの場合は、例えば、「上方向直進（動作の開始点を含む）」、「左折」、「左方向直進」、「右折」、「右方向直進（動作の終了点を含む）」の５つの所定動作内容で動作パターンが形成されているとすることができる。この場合は、これら５つの動作内容の時間区間が識別できるように、各動作内容の切り替わりとなるデータに対してラベル情報を付与する。

動作パターンモデル生成部１８は、ラベル情報付与部１７からデータ制御部１０を介して自己に伝送されたラベル情報の付与された出力時間変化値に基づき、所定のモデル化手法（ＨＭＭ等）を用いて動作パターンモデルを生成する機能を有している。本実施の形態においては、ラベル情報に基づき、１つの動作パターンに対して、各動作内容毎に複数の動作パターンモデルを生成するようになっている。

動作パターンモデル生成装置１００は、更に、動作パターンデータの生成処理を行う動作パターンデータ生成部１９と、被検知体モデル動作処理部１３の動作処理結果を画面に表示する表示部２０と、熱放射線センサの配設条件及び配設位置を設定する配設情報設定部２１と、配設情報設定部２１で設定された配設情報に基づき検知範囲モデルを生成する検知範囲モデル生成部２２とを含んだ構成となっている。

動作パターンデータ生成部１９は、図示しない操作部を介したユーザからの指示に応じて、被検知体モデルを検知範囲モデルの検知範囲領域で動作させるための動作パターンデータを生成する機能を有している。つまり、ユーザは、被検知体モデルに任意の動作パターンの動作を行わせることが可能な動作パターンデータを生成することが可能であり、当該生成した動作パターンデータに対する出力時間変化値、動作パターンモデルを生成することが可能である。なお、生成された動作パターンデータは、データ制御部１０を介してデータ記憶部１１に記憶される。
表示部２０は、検知範囲モデル（３次元ＣＧ）及び当該検知範囲モデルの検知範囲領域で動作する被検知体モデル（３次元ＣＧ）を液晶ディスプレイ等の画面に表示する機能を有している。

配設情報設定部２１は、熱放射線センサの検知場所の形状及び寸法等の情報を含む配設条件情報と、当該配設条件下において、熱放射線センサの配設位置を示す配設位置情報とを設定する機能を有したものである。本実施の形態においては、データ記憶部１１に、出力時間変化値を生成可能な複数種類の熱放射線センサモデルと、検知場所の候補となる複数種類の形状情報（３次元ＣＧモデル）が記憶されており、ユーザは、図示しない操作部を介して、まず、任意の熱放射線センサの種類を選択し、次に、任意の形状情報を選択する。更に、当該選択した形状情報に対して、例えば、立法形状の室内を選択した場合は、この室内の各種寸法をいくつかの候補から選択、又は数値で入力する。つまり、これら熱放射線センサの種類情報、検知場所の形状情報及び寸法情報が配設条件として設定される。更に、配設条件が設定されると、ユーザは、図示しない操作部を介して、当該配設条件において設定される検知場所の形状に対して、上記選択した赤外線センサの任意の配設位置を指示する。この指示された配設位置の情報は、配設位置情報として設定される。

検知範囲モデル生成部２２は、配設情報設定部２１において設定された配設条件情報及び配設位置情報と、熱放射線センサの検知特性（例えば、センサ素子数、素子の特性、フレネルレンズの特性など）とから検知範囲モデルを生成する機能を有している。生成された検知範囲モデルは、データ制御部１０を介してデータ記憶部１１に記憶される。例えば、フレネルレンズで検知範囲を拡大する熱放射線センサを室内の天井に配設した場合は、天井から床面までの高さに応じて、フレネルレンズの視野が床面に近くなるほど拡大される（例えば、ピラミッド形状）。また、天井から床面までの間に、遮蔽物等があったり、床面に障害物等がある場合は、それによってもレンズの視野が異なってくる。このレンズの視野によって熱放射線の検知範囲が決まるので、室内の形状や熱放射線センサの配設位置によって検知範囲モデルの形状は異なってくる。つまり、本実施の形態においては、検知場所の形状（遮蔽物、障害物等）及び寸法（天井から床面までの高さ等）に応じた適切な検知範囲モデルを生成することが可能である。

ここで、本実施の形態において、動作パターン生成装置１００は、図示しないプロセッサと、ＲＡＭ（Random Access Memory）と、所定のプログラムの記憶された記憶媒体と、を備えており、プロセッサにより所定のプログラムを実行することにより上記各部の制御を行う。また、上記各部は、専用のプログラムのみでその機能を果たすもの、専用のプログラムによりハードウェアを制御してその機能を果たすもの等が混在している。

また、記憶媒体とは、ＲＡＭ、ＲＯＭ等の半導体記憶媒体、ＦＤ、ＨＤ等の磁気記憶型記憶媒体、ＣＤ、ＣＤＶ、ＬＤ、ＤＶＤ等の光学的読取方式記憶媒体、ＭＯ等の磁気記憶型／光学的読取方式記憶媒体であって、電子的、磁気的、光学的等の読み取り方法のいかんにかかわらず、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体であれば、あらゆる記憶媒体を含むものである。

更に、動作パターンモデル生成装置１００は、ＣＰＵによって、ＲＯＭの所定領域に格納されている所定のプログラムを起動させ、そのプログラムに従って、図２のフローチャートに示す出力時間変化値生成処理を実行するようになっている。
ここで、図２は、動作パターンモデル生成装置１００における出力時間変化値生成処理を示すフローチャートである。

出力時間変化値生成処理は、ＣＰＵによって実行されると、図２に示すように、まず、ステップＳ１００に移行するようになっている。
ステップＳ１００では、データ制御部１０において、図示しない入力装置を介して、ユーザから出力時間変化値の生成指示があったか否かを判定し、出力時間変化値の生成指示があったと判定された場合(Yes)は、ステップＳ１０２に移行し、そうでない場合(No)は、生成指示があるまで判定処理を繰り返す。

ステップＳ１０２に移行した場合は、放射特性付与部１２において、データ制御部１０からの放射特性の付与指示に応じて、データ制御部１０を介してデータ記憶部１１から取得した被検知体モデルに、当該被検知体モデルの属性情報に応じた放射特性を付与してステップＳ１０４に移行する。
ステップＳ１０４では、被検知体モデル動作処理部１３において、データ制御部１０からの動作処理指示に応じて、放射特性付与部１２で放射特性の付与された被検知体モデルと、生成指示に対応した検知範囲モデル及び動作パターンデータとをデータ制御部１０を介して取得し、これらに基づき、被検知体モデルを、検知範囲モデルの検知範囲領域において、動作パターンデータによって規定される動作内容で動作させ、更に、これと並列して、動作が完了するまでの間、所定時間間隔で被検知体モデルと検知範囲モデルとが重なった部分の位置関係情報を取得してステップＳ１０６に移行する。

ステップＳ１０６では、入力時間変化値算出部１５において、データ制御部１０からの算出指示に応じて、ステップＳ１０４で取得した位置関係情報に基づき、熱放射線センサモデルに入力する熱放射線の時間変化値である入力時間変化値を算出してステップＳ１０８に移行する。
ステップＳ１０８では、出力時間変化値算出部１６において、データ制御部１０からの算出指示に応じて、ステップＳ１０６で算出した入力時間変化値と、データ制御部１０を介してデータ記憶部１１から取得した熱放射線センサモデルとに基づき、熱放射線センサモデルの出力値の時間変化値である出力時間変化値を算出してステップＳ１１０に移行する。

ステップＳ１１０では、ラベル情報付与部１７において、データ制御部１０からのラベル情報付与指示に応じて、ステップＳ１０８で算出した出力時間変化値と、データ制御部１１を介して被検知体モデル動作処理部１３から取得した動作パターンデータとに基づき、出力時間変化値における所定動作内容毎の時間区間を識別するためのラベル情報を、出力時間変化値の対応するデータに付与してステップＳ１１２に移行する。

ステップＳ１１２では、動作パターンモデル生成部１８において、データ制御部１０からの記憶指示に応じて、ステップＳ１１０でラベル情報の付与された出力時間変化値を、データ制御部１０を介してデータ記憶部１１に記憶してステップＳ１００に移行する。
更に、動作パターンモデル生成装置１００は、ＣＰＵによって、ＲＯＭの所定領域に格納されている所定のプログラムを起動させ、そのプログラムに従って、図３のフローチャートに示す動作パターンモデル生成処理を実行するようになっている。

ここで、図３は、動作パターンモデル生成装置１００における動作パターンモデル生成処理を示すフローチャートである。
動作パターンモデル生成処理は、ＣＰＵによって実行されると、図３に示すように、まず、ステップＳ２００に移行するようになっている。
ステップＳ２００に移行した場合は、データ制御部１０において、図示しない入力装置を介して、ユーザから動作パターンモデルの生成指示はあったか否かを判定し、生成指示があったと判定された場合(Yes)は、ステップＳ２０２に移行し、そうでない場合(No)は、動作パターンモデルの生成指示があるまで判定処理を繰り返す。

ステップＳ２０２に移行した場合は、動作パターンモデル生成部１８において、データ制御部１０からの生成指示に応じて、データ制御部１０を介してデータ記憶部１１から指示に対応した出力時間変化値を取得してステップＳ２０４に移行する。
ステップＳ２０４では、動作パターンモデル生成部１８において、ステップＳ２０２で取得した出力時間変化値に基づき、所定のモデル化手法を用いて動作パターンモデルを生成してステップＳ２０６に移行する。

ステップＳ２０６では、データ制御部１０において、ステップＳ２０４で生成した動作パターンモデルをデータ記憶部１１に記憶してステップＳ２００に移行する。
更に、動作パターンモデル生成装置１００は、ＣＰＵによって、ＲＯＭの所定領域に格納されている所定のプログラムを起動させ、そのプログラムに従って、図４のフローチャートに示す外乱モデル生成処理を実行するようになっている。

ここで、図４は、動作パターンモデル生成装置１００における外乱モデル生成処理を示すフローチャートである。
外乱モデル生成処理は、ＣＰＵによって実行されると、図４に示すように、まず、ステップＳ３００に移行するようになっている。
ステップＳ３００では、データ制御部１０において、図示しない入力装置を介して、ユーザから外乱モデルの生成指示はあったか否かを判定し、生成指示があったと判定された場合(Yes)は、ステップＳ３０２に移行し、そうでない場合(No)は、外乱モデルの生成指示があるまで判定処理を繰り返す。

ステップＳ３０２に移行した場合は、外乱モデル生成部１４において、データ制御部１０を介してデータ記憶部１１から、生成指示に対応した環境データを取得してステップＳ３０４に移行する。
ステップＳ３０４では、外乱モデル生成部１４において、ステップＳ３０２で取得した環境データに基づき、所定のモデル化手法を用いて外乱モデルを生成してステップＳ３０６に移行する。

ステップＳ３０６では、データ制御部１０において、ステップＳ３０４で生成した外乱モデルをデータ記憶部１１に記憶してステップＳ３００に移行する。
更に、動作パターンモデル生成装置１００は、ＣＰＵによって、ＲＯＭの所定領域に格納されている所定のプログラムを起動させ、そのプログラムに従って、図５のフローチャートに示す動作パターンデータ生成処理を実行するようになっている。

ここで、図５は、動作パターンモデル生成装置１００における動作パターンデータ生成処理を示すフローチャートである。
動作パターンデータ生成処理は、ＣＰＵによって実行されると、図５に示すように、まず、ステップＳ４００に移行するようになっている。
ステップＳ４００では、データ制御部１０において、図示しない入力装置を介して、ユーザから動作パターンデータの生成モードの起動指示はあったか否かを判定し、起動指示があったと判定された場合(Yes)は、生成モードを起動してステップＳ４０２に移行し、そうでない場合(No)は、起動指示があるまで判定処理を繰り返す。

ステップＳ４０２に移行した場合は、動作パターンデータ生成部１９において、表示部２０に基本動作の選択画面を表示してステップＳ４０４に移行する。
ステップＳ４０４では、動作パターンデータ生成部１９において、図示しない入力装置を介して、ユーザによって基本動作が選択されたか否かを判定し、選択されたと判定された場合(Yes)は、ステップＳ４０６に移行し、そうでない場合(No)は、選択されるまで判定処理を繰り返す。

ステップＳ４０６に移行した場合は、動作パターンデータ生成部１９において、表示部２０に動作経路の入力画面を表示してステップＳ４０８に移行する。
ステップＳ４０８では、動作パターンデータ生成部１９において、図示しない入力装置を介して、ユーザから経路情報の入力があったか否かを判定し、入力があったと判定された場合(Yes)は、ステップＳ４１０に移行し、そうでない場合(No)は、入力があるまで判定処理を繰り返す。ここで、経路情報の入力画面は、例えば、表示部２０において検知範囲モデルの検知範囲領域を画面表示し、この画面において、ユーザが入力装置を介して、任意の経路を記したりすることで行われる。

ステップＳ４１０に移行した場合は、動作パターンデータ生成部１９において、データ制御部１０を介して、ステップＳ４０８で入力された経路情報をデータ記憶部１１に記憶してステップＳ４１２に移行する。
ステップＳ４１２では、動作パターンデータ生成部１９において、図示しない入力装置を介して、ユーザから入力完了指示があったか否かを判定することによって入力が完了したか否かを判定し、完了したと判定された場合(Yes)は、ステップＳ４１４に移行し、そうでない場合(No)は、ステップＳ４０２に移行する。

ステップＳ４１４に移行した場合は、動作パターンデータ生成部１９において、データ記憶部１１に記憶された経路情報に基づき、被検知体モデルを動作させるための動作パターンデータを生成してステップＳ４１６に移行する。
ステップＳ４１６では、動作パターンデータ生成部１９において、ステップＳ４１４で生成した動作パターンデータを、データ制御部１０を介してデータ記憶部１１に記憶してステップＳ４１８に移行する。

ステップＳ４１８では、動作パターンデータ生成部１９において、図示しない入力装置を介して、ユーザから生成モード終了指示があったか否かを判定することによって生成モードが終了したか否かを判定し、終了したと判定された場合(Yes)は、ステップＳ４００に移行し、そうでない場合(No)は、ステップＳ４２０に移行する。
ステップＳ４２０に移行した場合は、動作パターンデータ生成部１９において、新規動作パターンデータの生成を開始してステップＳ４０２に移行する。

更に、動作パターンモデル生成装置１００は、ＣＰＵによって、ＲＯＭの所定領域に格納されている所定のプログラムを起動させ、そのプログラムに従って、図６のフローチャートに示す検知範囲モデル生成処理を実行するようになっている。
ここで、図６は、動作パターンモデル生成装置１００における検知範囲モデル生成処理を示すフローチャートである。

検知範囲モデル生成処理は、ＣＰＵによって実行されると、図６に示すように、まず、ステップＳ５００に移行するようになっている。
ステップＳ５００では、データ制御部１０において、図示しない入力装置を介して、ユーザから検知範囲モデルの生成モードの起動指示があったか否かを判定し、起動指示があったと判定された場合(Yes)は、生成モードを起動してステップＳ５０２に移行し、そうでない場合(No)は、起動指示があるまで判定処理を繰り返す。

ステップＳ５０２に移行した場合は、配設情報設定部２１において、熱放射線センサの種類を選択する熱放射線センサ選択画面を表示部２０に表示してステップＳ５０４に移行する。この選択画面においては、予めデータ記憶部１１に記憶された、熱放射線センサモデルの型番や特性等の情報が表示部２０に表示され、図示しない入力装置からの入力に応じて、熱放射線センサの種類の選択等が行えるようになっている。

ステップＳ５０４では、配設情報設定部２１において、図示しない入力装置を介して、ユーザによって熱放射線センサの種類が選択されたか否かを判定し、選択されたと判定された場合(Yes)は、ステップＳ５０６に移行し、そうでない場合(No)は、選択されるまで判定処理を繰り返す。
ステップＳ５０６に移行した場合は、配設情報設定部２１において、検知場所の形状情報を選択する検知場所形状情報選択画面を表示部２０に表示してステップＳ５０８に移行する。この選択画面においては、予めデータ記憶部１１に記憶された、検知場所の形状情報が３次元ＣＧとして表示部２０に表示され、図示しない入力装置からの入力に応じて、他の形状への表示切り替え、形状の選択等が行えるようになっている。

ステップＳ５０８では、配設情報設定部２１において、図示しない入力装置を介して、ユーザによって検知場所の形状が選択されたか否かを判定し、選択されたと判定された場合(Yes)は、ステップＳ５１０に移行し、そうでない場合(No)は、選択されるまで判定処理を繰り返す。
ステップＳ５１０では、配設情報設定部２１において、ステップＳ５０６で選択した形状の寸法情報を入力する寸法情報入力画面を表示部２０に表示してステップＳ５１２に移行する。

ステップＳ５１２では、配設情報設定部２１において、図示しない入力装置を介して、ユーザによって寸法情報が入力されたか否かを判定し、入力されたと判定された場合(Yes)は、ステップＳ５１４に移行し、そうでない場合(No)は、入力されるまで判定処理を繰り返す。
ステップＳ５１４に移行した場合は、配設情報設定部２１において、ステップＳ５０４で選択された熱放射線センサの情報、ステップＳ５０８で選択された検知場所の形状情報及びステップＳ５１２で入力された形状の寸法情報を、配設条件情報として設定（ＲＡＭの所定領域に格納）してステップＳ５１６に移行する。

ステップＳ５１６では、配設情報設定部２１において、ステップＳ５１４で設定された配設条件における検知場所における熱放射線センサの配設位置を設定する配設位置設定画面を表示部２０に表示してステップＳ５１８に移行する。
ステップＳ５１８では、配設情報設定部２１において、図示しない入力装置を介して、ユーザによって配設位置が入力されたか否かを判定し、入力されたと判定された場合(Yes)は、ステップＳ５２０に移行し、そうでない場合(No)は、入力されるまで判定処理を繰り返す。

ステップＳ５２０に移行した場合は、配設情報設定部２１において、ステップＳ５１８で入力された配設位置の座標情報を、配設位置情報として設定（ＲＡＭの所定領域に格納）し、配設情報の設定が完了したことをデータ制御部１０を介して検知範囲モデル生成部２２に通知してステップＳ５２２に移行する。
ステップＳ５２２では、検知範囲モデル生成部２２において、上記設定された配設条件情報及び配設位置情報に基づき、検知範囲モデルを生成してステップＳ５２４に移行する。

ステップＳ５２４では、検知範囲モデル生成部２２において、ステップＳ５２２で生成した検知範囲モデルを、データ制御部１０を介してデータ記憶部１１に記憶すると共に、検知範囲モデルの生成処理が完了したことを配設情報設定部２１に通知してステップＳ５２６に移行する。
ステップＳ５２６では、配設情報設定部２１において、図示しない入力装置を介したユーザからの指示に基づき、検知範囲モデルの生成処理を終了するか否かを判定し、終了すると判定された場合(Yes)は、ステップＳ５００に移行し、そうでない場合(No)は、ステップＳ５０２に移行する。

次に、図７〜図９に基づき、動作パターンモデル生成装置１００のより具体的な動作を説明する。ここで、図７（ａ）は、焦電型赤外線センサの設置位置を示す図であり、（ｂ）は、焦電型赤外線センサの検知範囲を示す図であり、（ｃ）は、検知対象の動作パターンを示す図である。また、図８は、検知範囲モデルの検知範囲領域を、人型の被検知体モデルが動作する表示画面の一例を示す図である。また、図９（ａ）は、所定動作内容の一例を示す図であり、（ｂ）は、ラベル情報付与処理の概念図であり、（ｃ）は、外乱の影響を受けた焦電型赤外線センサの出力波形の一例を示す図である。

ここでは、被検知体モデルとして、図７（ａ）に示すように、人型の被検知体モデルを用意し、一方、熱放射線センサモデルとして、焦電効果を利用して赤外線を検知する４つの焦電素子を有する焦電型赤外線センサの特性をモデル化したもの（以下、赤外線センサモデルと称す）を用意する。
なお、被検知体モデルに対しては、例えば、人型の被検知体モデルであれば、予め、歩く、走る等の基本的な動作を行うためのモーションデータ（各関節の動きデータ）が用意されており、動作パターンデータは、この基本的なモーションデータと、この基本的な動作によって、どのような経路をどのような速度で移動するのかを指定する経路データとが含まれることになる。また、モーションデータは、エディタ等を用いて一から生成しても良いし、モーションキャプチャ等によって得られる実際の被検知体の動作情報から生成しても良い。

更に、焦電型赤外線センサを、図７（ａ）に示すように、室内等の天井に取り付けたと想定し、検知範囲モデルとして、図７（ｂ）に示すように、前記４つの焦電素子を多面（例えば、１６面）のフレネルレンズで投影して範囲を拡大してなる検知範囲をモデル化したものを用意する。
そして、図７（ｃ）に示すように、拡大された検知範囲を、人が１０種類の経路を通って歩行する場合の動作パターンデータを用意し、この動作パターンデータと、上記各モデルとを用いたシミュレーションによって焦電型赤外線センサの出力時間変化値を算出する。

つまり、検知範囲モデルにおける複数の検出ゾーンのいずれかを通過する被検知体モデルから検知される赤外線の時間変化（強度変化）を、入力時間変化値として算出し、当該入力時間変化値と、焦電型赤外線センサモデルとから、焦電型赤外線センサモデルの出力値の時間変化を出力時間変化値として算出する。
動作パターンモデル生成装置１００は、データ制御部１０において、入力装置を介したユーザからの出力時間変化値の生成指示を取得すると（ステップＳ１００の「Ｙｅｓ」の分岐）、当該生成指示に応じて、まず、生成指示に対応した被検知体モデルのモデルデータ（以下、単に被検知体モデルと称す）を、データ記憶部１１から読み出して取得し、当該被検知体モデルと、放射特性の付与指示とを放射特性付与部１２に伝送する。ここで、ユーザからの生成指示には、被検知体モデル、検知範囲モデル、熱放射線センサモデル、外乱モデル、動作パターンデータ等の指定情報が含まれており、データ制御部１０は、これら指定情報に基づき、各処理部に指示を与えると共に、データ記憶部１１から適宜必要なデータを読み出して各処理部へと伝送する。

ここでは、指定情報によって、上述したように、人型の被検知体モデル、赤外線センサモデル、当該赤外線センサモデルの所定室内においてフレネルレンズで範囲が拡大されてなる検知範囲をモデル化した検知範囲モデル、図７（ｃ）に示す（１）〜（１０）の１０種類の経路を歩行する場合の動作パターンデータとが指定されたとする。
一方、放射特性付与部１２は、データ制御部１０からの付与指示に応じて、被検知体モデルに、当該被検知体モデルの属性情報に応じた熱放射線の放射特性を付与する（ステップＳ１０２）。ここで、放射特性の付与は、前述したように、３次元ＣＧからなる被検知体モデルのテクスチャの表面材質を熱放射線の放射強度（量）に応じた光沢（輝度）のある材質へと変更することで行う。また、モーションデータとの関連付けができるようにテクスチャのジョイント情報を修正する。また、本実施の形態において、属性情報としては、例えば、大人の男性、大人の女性等が設定されており、このような属性情報に応じた放射特性が複数種類用意されており、その中からユーザが指示した属性情報が選択される。

そして、被検知体モデルに放射特性が付与されると、データ制御部１０は、データ記憶部１１から、生成指示に対応した動作パターンデータと検知範囲モデルとを取得し、これらを、放射特性の付与された被検知体モデル及び動作処理指令と共に、被検知体モデル動作処理部１３に伝送する。
これにより、被検知体モデル動作処理部１３では、データ制御部１０からの動作処理指令に応じて、図８に示すように、検知範囲モデルと被検知体モデルとを３次元空間内に合成すると共に、動作パターンデータに基づき、被検知体モデルに、検知範囲モデルの検知範囲領域を前述した１０種類の動作パターンで動作させる。更に、合成されたモデルを二次元空間に射影することで、ある一点から見たときの視野表示に変換すると共に、この二次元空間において、各動作パターンの動作期間の、被検知体モデルと、検知範囲モデルにおけるの検知範囲領域とが重なった部分の座標情報を所定時間間隔毎に取得する（ステップＳ１０４）。

ここで、図８に示すように、検知範囲の面積（検知密度）は、床面において最大（最低）となり、各検出ゾーンから伸びる線が収束する方向（天井方向）に向かうにつれ段々と小さく（高く）なっており、丁度収束点において最小（最高）となる。この収束位置に赤外線センサモデルが配設されている。つまり、赤外線センサに近い位置ほど、当該センサに入射される赤外線は高周波成分を多く含むようになり、一方、床面に近いほど低周波成分を中心に構成されるので、本実施の形態においては、天井から検出位置までの距離に応じて、床面に近いほど、上記位置関係情報を取得するときの時間分割数及び座標分割数を荒くするようにしている。

このようにして、各動作パターンに対する位置関係情報が取得されると、データ制御部１０は、生成指示に対応した外乱モデルをデータ記憶部１１から取得し、当該取得した外乱モデルと、被検知体モデル動作処理部１３で取得された位置関係情報と、入力時間変化値算出指令とを、入力時間変化値算出部１５に伝送する。
一方、入力時間変化値算出部１５は、データ制御部１０からの入力時間変化値算出指令に応じて、同じくデータ制御部１０から取得した、位置関係情報及び外乱モデルに基づき、入力時間変化値を算出する（ステップＳ１０６）。この入力時間変化値は、各検出ゾーン毎の入射光（例えば、テクスチャの光沢と検出ゾーンとが重なった部分の面積）を各取得時点及び各取得座標毎に積算して各時点及び各座標点の入射量を算出することで求める。このとき、外乱モデルに基づき、各入射量の補正を行う。つまり、この算出結果は、各動作パターン毎の動作区間を所定時間間隔で区切った各時間間隔毎の入射量からなる時系列データとなり、実際の焦電素子面に入射される光量変化と等価となる。

ここで、本実施の形態において、外乱モデルは、室内の温度分布をモデル化したものであり、環境データとして、実環境における熱画像カメラ（サーモグラフィー）の測定データ（熱画像データ）がデータ記憶部１１に記憶されている。この熱画像を検知範囲モデルに合わせて座標変換して外乱モデルを生成し、各対応する座標における熱放射線の初期値を設定する。この初期値は、放射特性付与部１２において付与される放射特性と対応しており、放射量が多いほど数値が大きくなり、熱放射量が少ないほど数値が小さくなる。従って、異なる環境における複数種類の測定データをデータ記憶部１１に記憶しておくことで、簡易に、検知環境を変更することができる。

また、環境データは、実環境における測定データに限らず、ユーザが任意の環境に応じたものを用意することも可能である。なお、温度分布だけに限らず、検知結果に影響を与える要因となるものであればどのような環境に対する測定データでも良い。
このようにして、各動作パターン毎の入力時間変化値が算出されると、データ制御部１０は、生成指示に応じた赤外線センサモデルをデータ記憶部１１から取得し、当該取得した赤外線センサモデルと、入力時間変化値算出部１５で算出された各動作パターン毎の入力時間変化値と、出力時間変化値算出指令とを、出力時間変化値算出部１６に伝送する。

一方、出力時間変化値算出部１６は、データ制御部１０からの出力時間変化値算出指令に応じて、同じくデータ制御部１０から取得した、赤外線センサモデル及び入力時間変化値に基づき、各動作パターン毎の出力時間変化値を算出する（ステップＳ１０８）。本実施の形態においては、赤外線センサモデルは実際の赤外線センサの入出力特性を実験により測定し、当該測定データに基づいて数学的モデルとして構成されたもであり、入力時間変化値に応じて、実際の焦電型赤外線センサとほぼ同等の出力値を出力するようになっている。更に、本実施の形態においては、焦電型赤外線センサの検知結果が電気信号に変換されるまでを考慮して赤外線センサモデルが生成されていることとする。

このようにして、各動作パターン毎の出力時間変化値が算出されると、データ制御部１０は、各出力時間変化値に対応する動作パターンデータと、当該出力時間変化値と、ラベル情報付与指令とをラベル情報付与部１７に伝送する。
一方、ラベル情報付与部１７は、データ制御部１０からのラベル情報付与指令に応じて、同じくデータ制御部１０から取得した動作パターンデータ及び出力時間変化値にから、当該動作パターンデータに基づき、出力時間変化値に対してラベル情報の付与を行う（ステップＳ１１０）。ここで、ラベル情報の付与は、図９（ａ）に示すように、例えば、１つの動作パターンが「上方向直進」、「右旋回」、「右方向直進」の３つの動作内容で行われている場合に、図９（ｂ）に示すように、まず、出力時間変化値（図では、対応する出力波形となっている）を、各動作内容毎に、一連の動作の開始点及び終了点を含むそれらが行われている各区間を、同図に示す（１）〜（３）の区間に分割する。更に、各動作内容の先頭及び最後データに対して、各動作内容の区間（動作時間）を識別可能なラベル情報を付与する処理となる。なお、動作パターンデータ及び動作をさせたときの動作スピード等の情報から、動作内容及び各動作内容の時間区間が解るので、ラベル情報の付与処理はコンピュータによって自動的に行われる。例えば、実際の熱放射線センサの出力信号は、図９（ｃ）に示すように、外乱の影響を受けるために、被検知体の各動作の開始点及び終了点の見つけることが困難である。特に、検知範囲内を複数の被検知体が出たり入ったりしている状況において、その中で２つの被検知体だけがある場合の出力波形を抽出したいといった場合は、出力波形からその状態を読み取ることは非常に困難である。本発明においては、このような条件を想定したとしても、上記したように、各被検知体の各動作内容、各動作の開始時間、各動作の終了時間等が既知のデータであるため、２つの被検知体だけがある場合の出力波形を抽出することも、これら被検知体の各動作の開始点及び終了点を見つけることも容易となる。

また、ラベル情報の付与処理は、図７（ｃ）に示す（１）〜（８）のような直進のみの動作パターンに対しては特に行う必要はなく、同図に示す（９）及び（１０）の動作パターンのような右旋回又は左旋回を含むような、途中で変化のある動作パターンに対して行うだけで良いので、途中で変化の無い動作パターンに対しては省略することも可能である。

このようにして、各出力時間変化値に対するラベル情報の付与が完了すると、データ制御部１０は、これらラベル情報の付与された出力時間変化値を、データ記憶部１１に記憶する（ステップＳ１１２）。なお、出力時間変化値は、シミュレーションを行ったときに用いた、動作パターンデータ、被検知体モデル、検知範囲モデル、外乱モデル、熱放射線センサモデル等の情報に対応付けてデータテーブル（あるいはデータベース）として記憶される。

更に、動作パターンモデル生成装置１００は、データ制御部１０において、外部装置を介したユーザからの動作パターンモデルの生成指示を取得すると（ステップＳ２００の「Ｙｅｓ」の分岐）、当該生成指示に応じて、まず、生成指示に対応した出力時間変化値（ラベル情報付与済み）を、データ記憶部１１から取得し、当該出力時間変化値及び動作パターンモデル生成指令とを動作パターンモデル生成部１８に伝送する。

一方、動作パターンモデル生成部１８は、データ制御部１０から取得した動作パターンモデル生成指令に応じて、同じくデータ制御部１０から取得した（ステップＳ２０２）出力時間変化値に基づき、動作パターンモデルとしてＨＭＭを作成する（ステップＳ２０４）。ここで、動作パターンモデルの生成は、出力時間変化値から特徴量データを抽出（又は算出）し、これら特徴量データをＨＭＭでモデル化することで行われる。例えば、ＨＭＭの内部状態数をＳ₁〜Ｓ₅の５状態とし、各パラメータの確率分布としてシングルガウシアンを用い、更に、ＨＭＭの学習には各動作パターン毎に５０回ずつ行った出力時間変化値を使用する。なお、ＨＭＭによる学習については、公知の技術であるので説明を省略する。

このようにして、動作パターンモデルが生成されると、データ制御部１０は、当該生成された動作パターンモデルを出力時間変化値と同様に、データ記憶部１１にデータテーブル（あるいはデータベース）として記憶する。
なお、検知場所の形状、熱放射線センサの配設位置及び認識対象等が決まった場合に、本発明を利用して、これらの条件に応じた出力時間変化値を生成し、この生成した出力時間変化値から動作パターンモデルを生成することができる。更に、この動作パターンモデルを用いた認識処理のシミュレーションを行うことで、前記条件の中で最適な認識性能を実現する動作パターンモデルを求めることができ、更に、この求めた動作パターンモデルをユーザに供給するサービスに利用するなどの応用へとつなげることも可能である。例えば、季節の変化や家族構成の変更に合わせて常に最適なモデルを配信するような、購読型モデル配信ビジネスを行うことが可能である。

また、例えば、「身長が変わると熱放射線センサの出力信号がどのように変化するか？」を知るために、本発明を利用して、被検知体モデルの身長以外のパラメータ（歩き方、体型、着衣等）を固定し、身長のみを変化させたシミュレーションを行うことで、身長のみを変化させた場合の出力時間変化値を得ることができる。更に、この出力時間変化値から生成された動作パターンモデルによる認識処理を行うことで、身長が認識に与える影響を簡易に知ることが可能である。このような作業を、他のパラメータについても行うことで、重要なパラメータとそうでないパラメータとを見分け、重要なものについてのみ、それを含む動作パターンモデルを作成することで、動作パターンモデルの品揃え（必要なモデル数）を必要最小限とすることができる。これによって、認識処理を実行する機器における動作パターンモデルの保持に必要なメモリ容量を低減することが可能である。

また、本発明によって、例えば、様々な熱放射線センサに対して、様々な検知場所や配設位置等に合わせたシミュレーションを行うことにより、各条件に対する出力時間変化値を得ることができる。更に、この出力時間変化値から生成された動作パターンモデルによる認識処理のシミュレーションを行うことで、認識性能が最も良くなる熱放射線センサを選択したり、認識対象に合わせて、認識性能が最も良くなる熱放射線センサを設計したりすることが可能である。

また、既存の熱放射線センサでは十分な性能が出ない場合に、熱放射線センサを構成するフレネルレンズの光学特性や、センサ素子の電気的特性（周波数特性）等を、本発明を利用することによって、これらに関連する各種パラメータを変更することで、簡易にシミュレーションによって各変更後の性能実験を行うことができ、この実験結果に基づき各種設計を容易に行うことが可能となる。

また、熱放射線センサの出力時間変化値から生成された動作パターンモデルによる認識処理を使用した侵入検知システムにおいて、誤報（侵入の足跡がないのに警報が出た）がされた場合に、従来では、この誤報を解析することが困難であった（警報が出たということしか通知されないため）。この誤報時の出力信号を通知するようにし、当該誤報時の出力信号と、本発明を利用したシミュレーションによって生成された誤報要因として推定した出力波形と比較することで、誤報要因をより的確に推定することが可能となる。

以上のように、動作パターンモデル生成装置１００は、検知範囲モデル、被検知体モデル、熱放射線センサモデル、外乱モデル、動作パターンデータ等を用いたシミュレーションによって、熱放射線センサの出力値の時間的変化値を、熱放射線センサモデルの出力時間変化値として擬似的に生成することが可能である。
また、各種動作パターンを構成する各動作内容毎の時間区間を識別するラベル情報を、動作パターンデータ等に基づき、自動的に出力時間変化値に付与することが可能である。

また、外乱モデル生成部１４によって、実環境の特徴（温度分布等）データを測定するなどして得られる環境データから、外乱モデルを生成することが可能であり、これによって、様々な環境に応じた外乱モデルを簡易に生成することが可能である。また、通常ではあり得ない環境や、実際に発生しにくい環境などに対応した環境データを生成することも可能であり、当該生成した環境データに対する外乱モデルを生成することで、発生困難な環境下におけるシミュレーションを簡易に繰り返し行うことなどが可能となる。

また、動作パターンデータ生成部１９によって、ユーザが任意の動作パターンの動作パターンデータを生成することが可能であり、これによって、実際の被検知体（実物）に対しては困難な動作等を、簡易に被検知体モデルに行わせることが可能である。
また、配設情報設定部２１及び検知範囲モデル生成部２２によって、予め用意された複数種類の熱放射線センサの中から選択した任意の熱放射線センサの、任意の配設条件及び任意の配設位置に対応した検知範囲モデルを自動的に生成させることが可能である。つまり、ユーザは、任意の形状及び寸法の検知場所を設定することができ、更に、この設定された検知場所において、任意の熱放射線センサの任意の配設位置を設定することができ、尚更に、これらの設定内容に対応した検知範囲モデルを自動的に生成させることが可能となる。これによって、実環境下における熱放射線センサの配設位置の候補等を、コンピュータ上のシミュレーションによって、簡易に且つ予め決定することが可能となる。

上記実施の形態において、データ記憶部１１は、請求項１、２及び４のいずれか１の生成用データ記憶手段に対応し、放射特性付与部１２は、請求項１の放射特性付与手段に対応し、被検知体モデル動作処理部１３は、請求項１又は２の被検知体モデル動作手段に対応し、入力時間変化値算出部１５は、請求項１、４、６及び７のいずれか１の入力時間変化値算出手段に対応し、出力時間変化値算出部１６は、請求項１の出力時間変化値算出手段に対応し、ラベル情報付与部１７は、請求項３の動作区間識別情報付与手段に対応する。

また、上記実施の形態において、外乱モデル生成部１４におけるデータ記憶部１１に記憶された環境データに基づく外乱モデルの生成処理は、請求項５の、環境情報取得手段及び外乱モデル生成手段に対応し、動作パターンデータ生成部１９は、請求項８の動作パターンデータ生成手段に対応する。
また、上記実施の形態において、配設情報設定部２１は、請求項１１の配設条件設定手段及び配設位置設定手段に対応し、検知範囲モデル生成部２２は、請求項１１の検知範囲モデル生成手段に対応する。

また、上記実施の形態において、動作パターンモデル生成部１８は、請求項１４の動作パターンモデル生成手段に対応する。
また、上記実施の形態において、ステップＳ１０２は、請求項１２又は１３の放射特性付与ステップに対応し、ステップＳ１０４は、請求項１２又は１３の被検知体モデル動作ステップに対応し、ステップＳ１０６は、請求項１２又は１３の入力時間変化値算出ステップに対応し、ステップＳ１０８は、請求項１２又は１３の出力時間変化値算出ステップに対応し、ステップＳ１１０は、請求項１２又は１３の動作区間識別情報付与ステップに対応する。

なお、上記実施の形態においては、人を被検知体としているが、これに限らず、人以外の熱放射線を放出する生物、熱放射線を放出する無生物等を被検知体としても良い。
また、上記実施の形態においては、上記（１）〜（１０）の１０種類の動作パターンについて出力時間変化値の算出を行う例を説明したが、これに限らず、様々な方向の移動や、被検知体の体の一部の動作等他の動作パターンについて、出力時間変化値の算出処理を行うようにしても良い。

また、上記実施の形態においては、焦電型赤外線センサを天井に取り付けることを想定したが、これに限らず、焦電型赤外線センサの取り付け位置は、任意の位置（センサの向き、取り付け角度等も含む）を想定可能とし、この想定位置に対して、検知範囲モデルの形状（検知範囲）等を演算によって変更できるような構成としても良い。また、焦電型赤外線センサの取り付け位置だけに限らず、室内の形状等の検知場所の形状に応じて、検知範囲モデルの形状（検知範囲）等を演算によって変更できるようにしても良い。

また、上記実施の形態においては、動作パターンデータの生成処理において、歩く、走る、飛ぶ等の基本動作による経路情報を設定して、これらに対する動作パターンデータを生成する例を説明したが、これに限らず、ジェスチャなどの被検知体の身体の一部を動作させたりする他の動作や、もっと複雑な動作に対する動作パターンデータを生成するようにしても良い。

また、上記実施の形態においては、外乱モデル生成部１４において、予めデータ記憶部１１に記憶された環境データを取得して、外乱モデルを生成する構成を説明したが、これに限らず、外乱モデル生成部１４がサーモグラフィ等の環境データを取得する機器を有し、当該機器によって取得した環境データに基づき外乱モデルを生成する構成としても良い。

本発明に係る動作パターンモデル生成装置１００の機能構成を示すブロック図である。 動作パターンモデル生成装置１００における出力時間変化値生成処理を示すフローチャートである。 動作パターンモデル生成装置１００における動作パターンモデル生成処理を示すフローチャートである。 動作パターンモデル生成装置１００における外乱モデル生成処理を示すフローチャートである。 動作パターンモデル生成装置１００における動作パターンデータ生成処理を示すフローチャートである。 動作パターンモデル生成装置１００における検知範囲モデル生成処理を示すフローチャートである。 （ａ）は、焦電型赤外線センサの設置位置を示す図であり、（ｂ）は、焦電型赤外線センサの検知範囲を示す図であり、（ｃ）は、検知対象の動作パターンを示す図である。 検知範囲モデルの検知範囲領域を、人型の被検知体モデルが動作する表示画面の一例を示す図である。 （ａ）は、所定動作内容の一例を示す図であり、（ｂ）は、ラベル情報付与処理の概念図であり、（ｃ）は、外乱の影響を受けた焦電型赤外線センサの出力波形の一例を示す図である。

符号の説明

１００ 動作パターンモデル生成装置
１０ データ制御部
１１ データ記憶部
１２ 放射特性付与部
１３ 被検知体モデル動作処理部
１４ 外乱モデル生成部
１５ 入力時間変化値算出部
１６ 出力時間変化値算出部
１７ ラベル情報付与部
１８ 動作パターンモデル生成部
１９ 動作パターンデータ生成部
２０ 表示部
２１ 配設情報設定部
２２ 検知範囲モデル生成部

Claims (15)

1. 被検知体の所定動作パターンに応じた熱放射線センサの出力値の時間的変化値である出力時間変化値を擬似的に生成する出力時間変化値生成装置であって、
   前記熱放射線センサの熱放射線検知範囲を３次元ＣＧ（Computer Graphics）によってモデル化してなる検知範囲モデルのデータと、前記被検知体の形状及び基本動作を、３次元ＣＧによってモデル化してなる被検知体モデルのデータと、前記熱放射線センサの入出力特性を所定の数学的モデル化手法に従ってモデル化してなる熱放射線センサモデルのデータとを記憶する生成用データ記憶手段と、
   前記被検知体モデルに、当該被検知体モデルの属性に対応した熱放射線の放射特性を付与する熱放射特性付与手段と、
   前記検知範囲モデルのデータと前記放射特性の付与された前記被検知体モデルのデータとに基づき、当該検知範囲モデルの検知範囲領域において、前記放射特性の付与された被検知体モデルに前記所定動作パターンの動作をさせる被検知体モデル動作手段と、
   前記被検知体モデルに前記所定動作パターンの動作をさせたときの、前記検知範囲モデルの前記検知範囲領域と当該被検知体モデルとの位置関係情報に基づき、前記熱放射線センサモデルに入力される、前記被検知体の放射する熱放射線の時間的変化値である入力時間変化値を算出する入力時間変化値算出手段と、
   前記算出された入力時間変化値を前記熱放射線センサモデルに入力して得られる当該熱放射線センサモデルの出力値に基づき、前記出力時間変化値を算出する出力時間変化値算出手段と、を備えることを特徴とする出力時間変化値生成装置。
2. 前記被検知体モデルのデータは、各種基本動作における当該被検知体の特徴部分の動きをデータ化してなるモーションデータと、当該被検知体の形状の３次元ＣＧデータとから構成されており、
   前記生成用データ記憶手段は、前記モーションデータに基づき前記所定の動作パターンをデータ化してなる動作パターンデータを記憶するようになっており、
   前記被検知体モデル動作手段は、前記動作パターンデータに基づき前記放射特性の付与された被検知体モデルに前記所定動作パターンの動作をさせるようになっていることを特徴とする請求項１記載の出力時間変化値生成装置。
3. 前記被検知体モデルの動作内容を示す情報及び当該動作内容の動作時間を示す情報に基づき、前記熱放射線センサモデルの出力時間変化値における、所定動作内容毎の動作区間を識別するための動作区間識別情報を、前記出力時間変化値における各該当値に自動的に付与する動作区間識別情報付与手段を備えることを特徴とする請求項１又は請求項２記載の出力時間変化値生成装置。
4. 前記生成用データ記憶手段は、前記赤外線の検知を行う環境における前記熱放射線センサへの外乱を所定の数学的モデル化手法に従ってモデル化してなる外乱モデルを更に記憶するようになっており、
   前記入力時間変化値算出手段は、前記動作パターン情報及び前記外乱モデルに基づき、前記入力時間変化値を算出するようになっていることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の出力時間変化値生成装置。
5. 前記熱放射線検知範囲に対応した環境情報を取得する環境情報取得手段と、
   前記環境情報取得手段によって取得した環境情報に基づき前記外乱モデルを生成する外乱モデル生成手段と、を備えることを特徴とする請求項４記載の出力時間変化値生成装置。
6. 前記熱放射線センサと前記検知範囲モデルとの位置情報に基づき、前記入力時間変化値の時間分割数を設定し、
   前記入力時間変化値算出手段は、前記設定された時間分割数に基づき前記熱放射線センサモデルに入力する入力時間変化値を算出するようになっていることを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の出力時間変化値生成装置。
7. 前記熱放射線センサと前記検知範囲モデルとの位置情報に基づき、前記検知範囲モデルにおける熱放射線の検知範囲を複数の領域に分割し、
   前記入力時間変化値算出手段は、前記各領域毎の位置関係情報に基づき前記熱放射線センサに入力する入力時間変化値を算出するようになっていることを特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の出力時間変化値生成装置。
8. 前記動作パターンデータを生成する動作パターンデータ生成手段を備えることを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の出力時間変化値生成装置。
9. 前記熱放射線センサは、熱型センサであることを特徴とする請求項１乃至請求項８のいずれか１項に記載の出力時間変化値生成装置。
10. 前記熱放射線センサは、量子型センサであることを特徴とする請求項１乃至請求項９のいずれか１項に記載の出力時間変化値生成装置。
11. 前記熱放射線センサの配設条件を設定する配設条件設定手段と、
    前記設定された配設条件下において、前記熱放射線センサの配設位置を設定する配設位置設定手段と、
    前記設定された配設条件、前記設定された配設位置及び前記熱放射線センサの検知特性に基づき、前記検知範囲モデルを自動的に生成する検知範囲モデル生成手段と、を備えることを特徴とする請求項１乃至請求項１０のいずれか１項に記載の出力時間変化値生成装置。
12. 被検知体の所定動作パターンに応じた熱放射線センサの出力値の時間的変化値である出力時間変化値を擬似的に生成する出力時間変化値生成プログラムであって、
    前記被検知体の形状及び基本動作を、３次元ＣＧによってモデル化してなる被検知体モデルに、当該被検知体モデルの属性に対応した熱放射線の放射特性を付与する熱放射特性付与ステップと、
    前記熱放射線センサの熱放射線検知範囲を３次元ＣＧ（Computer Graphics）によってモデル化してなる検知範囲モデルのデータと、前記放射特性の付与された前記被検知体モデルのデータとに基づき、当該検知範囲モデルの検知範囲領域において、前記放射特性の付与された被検知体モデルに前記所定動作パターンの動作をさせる被検知体モデル動作ステップと、
    前記被検知体モデルに前記所定動作パターンの動作をさせたときの、前記検知範囲モデルの前記検知範囲領域と当該被検知体モデルとの位置関係情報に基づき、前記熱放射線センサの入出力特性を所定の数学的モデル化手法に従ってモデル化してなる熱放射線センサモデルに入力される、前記被検知体の放射する熱放射線の時間的変化値である入力時間変化値を算出する入力時間変化値算出ステップと、
    前記算出された入力時間変化値を前記熱放射線センサモデルに入力して得られる当該熱放射線センサモデルの出力値に基づき、前記出力時間変化値を算出する出力時間変化値算出ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含むことを特徴とする出力時間変化値生成プログラム。
13. 被検知体の所定動作パターンに応じた熱放射線センサの出力値の時間的変化値である出力時間変化値を擬似的に生成する出力時間変化値生成方法であって、
    前記被検知体の形状及び基本動作を、３次元ＣＧによってモデル化してなる被検知体モデルに、当該被検知体モデルの属性に対応した熱放射線の放射特性を付与する熱放射特性付与ステップと、
    前記熱放射線センサの熱放射線検知範囲を３次元ＣＧ（Computer Graphics）によってモデル化してなる検知範囲モデルのデータと、前記放射特性の付与された前記被検知体モデルのデータとに基づき、当該検知範囲モデルの検知範囲領域において、前記放射特性の付与された被検知体モデルに前記所定動作パターンの動作をさせる被検知体モデル動作ステップと、
    前記被検知体モデルに前記所定動作パターンの動作をさせたときの、前記検知範囲モデルの前記検知範囲領域と当該被検知体モデルとの位置関係情報に基づき、前記熱放射線センサの入出力特性を所定の数学的モデル化手法に従ってモデル化してなる熱放射線センサモデルに入力される、前記被検知体の放射する熱放射線の時間的変化値である入力時間変化値を算出する入力時間変化値算出ステップと、
    前記算出された入力時間変化値を前記熱放射線センサモデルに入力して得られる当該熱放射線センサモデルの出力値に基づき、前記出力時間変化値を算出する出力時間変化値算出ステップと、を含むことを特徴とする出力時間変化値生成方法。
14. 請求項１乃至請求項１１のいずれか１項に記載の出力時間変化値生成装置と、
    前記出力時間変化値生成装置において生成された出力時間変化値に基づき、前記所定のモデル化手法に従って前記動作パターンモデルを生成する動作パターンモデル生成手段を、を備えることを特徴とする動作パターンモデル生成装置。
15. 前記所定のモデル化手法は、ＨＭＭ（Hidden Markov Model）であることを特徴とする請求項１４記載の動作パターンモデル生成装置。

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