JP7237768B2 - 生体情報検出装置 - Google Patents

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Description

本発明は、生体の生体情報を非接触でリアルタイムに検出する生体情報検出装置に関する。
マイクロ波やカメラを使用して、非接触・リアルタイムに生体情報を取得する技術がある。特にカメラを用いた脈拍の取得技術では、近年、カメラモジュールの小型化が進み、スマートフォンを含む携帯端末に搭載されることで普及が進んでいる。
また、映像情報における脈拍検出の応用により、例えば脈拍の間隔すなわちＲ波間隔（ＲＲＩ）をモニタすることで、自律神経のバランスとしてストレス指標が得られる。その他、高齢者世帯や自動車運転時の容態急変検知等、様々な生体情報をモニタリングする研究が行われている。
例えば、特許文献１には、血流による映像の波長分布の変化を計測することで撮像環境変化の影響を受け難い脈拍の検出手法が記載されている。
詳しくは、特許文献１では、顔映像中におけるＲＧＢ信号の各信号成分の変化量が異なることに注目し、顔映像の色成分を反射光の波長とスペクトル強度とに分離し、特に外光輝度すなわちスペクトル強度の変化に影響しない波長分布の変化として計測する。波長分布の変化は、色空間における色相変化に相関があるため、色相の時間変化を計測することで外光の輝度変化に強い脈拍検出が可能となる。
特開２０１８－０８６１３０号公報
上記の特許文献１の技術をドライバのモニタリング装置に適用した際には、建物や木陰等の通過時において、外交の明るさ変化には対応できるものの、外光環境光と異なる波長分布のネオンやランプ等の照明光からは影響を受けてしまう問題がある。
本発明の目的は、外光あるいは照明光の色変化にロバストな生体情報検出装置を提供することにある。
前記課題を解決するため、（１）本発明の生体情報検出装置は、生体の顔面を撮像した映像情報を取得する映像取得部と、色の恒常性に対応するようにＲｅｔｉｎｅｘ理論に基づいて前記映像情報を補正し、補正した映像情報の色相情報を血流情報とするとともに、前記顔面における所定の肌領域の位置を示す肌領域標示情報を出力する血流解析部と、前記肌領域標示情報に対応する肌領域の前記血流情報から前記肌領域の脈拍情報を求める複数の局所脈波検出部と、複数の前記局所脈波検出部で算出した複数の前記肌領域における脈拍情報の位相差から脈波伝播速度を算出する脈波伝搬速度算出部と、前記脈波伝播速度に基づいて血圧を推定する血圧推定部と、を備え、前記血流解析部は、前記映像情報にお
いて、前記顔面の中心線上に位置する第１の肌領域と、前記中心線に左右対称に位置し、かつ、前記第１の肌領域よりも血流経路が心臓に近い一対の第２の肌領域と、の少なくとも３つの肌領域の映像データを、解析して血流情報とし、前記脈波伝搬速度算出部は、前記第１の肌領域の脈拍情報と、前記第２の肌領域のいずれかの肌領域の脈拍情報と、の位相差から脈波伝播速度を算出するようにした。
（２）また、生体の顔面を撮像した映像情報を取得する映像取得部と、色の恒常性に対応するようにＲｅｔｉｎｅｘ理論に基づいて前記映像情報を補正し、補正した映像情報の色相情報を血流情報として出力するとともに、前記顔面における所定の肌領域の位置を示す肌領域標示情報を出力する血流解析部と、前記肌領域標示情報に対応する肌領域の前記血流情報から前記肌領域の脈拍情報を求める局所脈波検出部と、を備え、前記補正した映像情報は、前記血流解析部の映像補正部で固定の肌領域色に再構成されるようにした。
（３）また、生体の顔面を撮像した映像情報を取得する映像取得部と、色の恒常性に対応するようにＲｅｔｉｎｅｘ理論に基づいて前記映像情報を補正し、補正した映像情報の色相情報を血流情報として出力するとともに、前記顔面における所定の肌領域の位置を示す肌領域標示情報を出力する血流解析部と、前記肌領域標示情報に対応する肌領域の前記血流情報から前記肌領域の脈拍情報を求める局所脈波検出部と、を備え、前記補正した映像情報は、前記血流解析部の映像補正部で前記映像情報における顔領域標示情報が示す顔領域の色に再構成されるようにした。
本発明によれば、外光あるいは照明光の色変化にロバストな生体情報検出装置を提供できる。
生体情報検出装置の概略構成を示すブロック図である。 顔面における血流を説明する図である。 脈波を検出する額面、右頬面、左頬面の血流画像を取得する肌領域が含まれたフレーム画像を示す図である。 脈拍情報（脈波情報）の一例を示す図である。 生体情報検出装置の概要を説明する処理フロー図である。 血流解析部の構成を示すブロック図である。 映像補正部の詳細構成を説明する図である。 局所脈波検出部の構成図である。 脈波伝播速度算出部の脈波伝播速度の取得手順を説明するフロー図である。 血流解析部の他の構成について説明するブロック図である。 顔領域標示情報を入力する映像補正部の構成図である。 映像補正部の他の構成を説明する図である。
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
図１は、実施形態の生体情報検出装置の概略構成を示すブロック図である。
実施形態の生体情報検出装置は、血液中のヘモグロビンが緑色の光を吸収しやすい特性を利用し、生体に照射された光の反射光を撮像して血流を解析し、反射光の分光分布の変化に基づいて脈拍／血圧を算出する。
図１の生体情報検出装置は、カメラ１０と、映像取得部２０と、血流解析部３０と、３つの局所脈波検出部５０ａ、５０ｂ、５０ｃ（以下、総称して５０と記すことがある）と、脈波伝播速度算出部６０と、血圧推定部６２と、血圧値出力部６４とを備える。
映像取得部２０は、カメラ１０の映像信号１１を生体の反射光の撮像情報として所定のフレームレートで取得し、以後の解析を行うために、撮像情報をＲＧＢ表色系の映像データ２１に変換して時系列に出力する。なお、映像取得部２０は、カメラ１０の映像信号１１に限らず、信号ケーブルや通信ネットワークから生体の反射光の撮像情報を取得する構成であってもよいし、映像レコーダ等の記憶装置から生体の反射光の撮像情報を取得する構成であってもよい。
なお、詳細は後述するが、生体情報検出装置は、カメラ１０から取得した撮像情報のフレーム間の反射光変化に基づいて血流を分析している。
血流解析部３０は、入力された映像データ２１をフレーム毎に解析して、血流画像を含む画像領域（以下、肌領域と称する）を抽出し、フレーム毎に、血液の反射光情報を含む血流情報３２と、血流画像を取得する肌領域標示情報３１と、を出力する。
局所脈波検出部５０ａ、５０ｂ、５０ｃは、血流画像を含む肌領域毎に設けられ、血流解析部３０で解析されフレーム毎に入力される血流情報３２の血流の反射光値に基づいて、血流の反射光値の時系列変化から血流（血管）の脈波を検出し、検出した脈波の変動を血流情報３２に付加して脈拍情報５１として出力する。
詳しくは、心臓の拍動に連動した血流変化により生じる血管の容積変化を、血流の反射光の分光分布変化として検出し、分光分布の時間変化を脈波としている。
脈波伝播速度算出部６０は、局所脈波検出部５０ａ、５０ｂ、５０ｃで検出された複数の脈拍情報５１に基づいて、脈波伝播速度（ＰＷＶ：pulse wave velocity）６１を算出する。詳しくは、脈波を検出した領域の心臓からの距離差を、脈波の位相差で除して求める。
血圧推定部６２は、メーンズ・コルテベーグ（Moens-Korteweg）の血管モデルと、血管壁弾性と血圧の関係に基づいて、脈波伝播速度６１から、血圧情報６３を推定する。
血圧値出力部６４は、血圧推定部６２で推定した血圧情報６３を表示装置や端末に出力する出力部である。
血圧変換テーブル６５は、脈波伝播速度６１と血圧情報６３の対応関係を示すテーブルの記憶領域である。
以上の生体情報検出装置を構成する各部の機能は、カメラ１０を除いて、専用の集積回路（ＦＰＧＡ：Field Programmable Logic Arrayなど）を用いたハードウェア回路によって実現することができる。あるいは、プロセッサ、記憶装置（半導体メモリ、ハードディスク装置など）、入出力装置（通信装置、キーボード、マウス、表示装置など）を備えたコンピュータにより実現することができる。この場合には、生体情報検出装置を構成する各部の機能は、前記プロセッサが前記記憶装置に記憶されたプログラムを実行することによって実現される。
詳しくは、生体情報検出装置としてのコンピュータは、入出力装置により映像データ２１を入力し、プロセッサは、プログラムにより血流解析部３０、局所脈波検出部５０、脈波伝播速度算出部６０、血圧推定部６２としての機能を実現し、入出力装置により血圧情報を出力する。
つぎに、図２から図４により、実施形態の生体情報検出装置の機能概要を説明する。
図２は、カメラ１０により撮像する顔面における血流を説明する図である。
生体の頭部では、“左総頸動脈”から分岐した“左外頸動脈”と、“右総頸動脈”から分岐した“右外頸動脈”とにより、心臓から顔面や頭皮に血液がめぐっていることが知られている。図２に示すように、顔面の右頬面２ａには、“右外頸動脈”から分岐した“顔面動脈”により血液が送液され、顔面の左頬面２ｂには、“左外頸動脈”から分岐した“顔面動脈”により血液が送液されている。また、額面１には、“浅側頭動脈前頭枝”により血液が送液されている。この“浅側頭動脈前頭枝”は、“右外頸動脈”や“左外頸動脈”の終枝のひとつである“浅側頭動脈”の分枝となっている。
上記のように、額面１は、右頬面２ａおよび左頬面２ｂより心臓より離れた場所に位置し、また、異なる血管により血液が送液されるため、右頬面２ａおよび左頬面２ｂにおける脈波と、額面１における脈波の位相は異なる。具体的には、額面１における脈波は、右頬面２ａおよび左頬面２ｂにおける脈波より位相が遅れる。
詳細には、右頬面２ａの脈波と、左頬面２ｂの脈波との間にも、心臓から“右総頸動脈”への経路と、“左総頸動脈”への経路が異なるため、位相差が生じている。この位相差が所定値以内であれば、右頬面２ａおよび左頬面２ｂの正常な脈波を検出できたと判定することができる。
実施形態の生体情報検出装置では、顔面の額面１と右頬面２ａと左頬面２ｂの肌領域における３つの血流を検出しているが、脈拍情報（脈波情報）から脈波伝播速度を算出して血圧を推定する際には、２つの脈拍情報があれば血圧を推定できる。つまり、額面１の脈拍情報と、右頬面２ａあるいは左頬面２ｂの脈拍情報とにより、血圧を推定できる。
そこで、実施形態の生体情報検出装置では、額面１と右頬面２ａの脈拍情報から血圧推定を行うか、あるいは、額面１と左頬面２ｂの脈拍情報から血圧推定を行うかのいずれかを行うようにしている。これにより、顔面の撮像方向の裕度を増すことができ、顔の向きの制約を低減することができるので、生体情報検出装置の利便性や精度を向上することができる。
脈拍情報の選択は、右頬面２ａの脈拍情報と左頬面２ｂの脈拍情報の妥当性により行う。右頬面２ａの脈拍情報と左頬面２ｂの脈拍情報の両者が妥当な場合には、平均化する。
顔面には、上記の“顔面動脈”や“浅側頭動脈”以外の動脈によっても、血液が送液されている。このため、顔面全体では、領域により心臓からの距離が異なるため、領域間で脈波（脈拍）に位相差が生じる。実施形態の生体情報検出装置では、顔面の額面１と右頬面２ａと左頬面２ｂの肌領域の脈波を検出しているが、これらの領域に限定されるものではない。
上述のように実施形態の生体情報検出装置は、血流に位相差が生じる少なくとも３つの肌領域の血流を検出する。詳しくは、ひとつの肌領域は、顔面の中心線上に位置し、残りの肌領域は、顔面の中心線に左右対称に位置し、かつ、中心線上の肌領域よりも血流の経路長が心臓に近い肌領域の血流を検出する。これにより、顔面の撮像方向の裕度を増すことができ、顔の向きの制約を低減することができので、生体情報検出装置の利便性や精度を向上することができる。
つぎに、脈波（脈拍）を検出する額面１、右頬面２ａ、左頬面２ｂの領域分割と脈波の位相差検出について説明する。
図３Ａは、カメラ１０で撮像した生体の反射光の撮像情報において、脈波を検出する額面１、右頬面２ａ、左頬面２ｂの血流画像を取得する肌領域が含まれたフレーム画像を示す図である。撮像情報は、２次元に画素が配置されたフレーム画像を、時系列に並べた情報である。
生体情報検出装置は、撮像情報のフレーム画像毎に、Ｖｉｏｌａ－Ｊｏｎｅｓのアルゴリズム等によりフレーム画像から顔面を抽出し、顔検出した画像領域（顔検出領域）について、額面１、右頬面２ａ、左頬面２ｂの肌領域に対応する画素を抽出する。そして、抽出した肌領域毎に、画素が示す血流の反射光の分光分布値を加算あるいは平均して、血流情報３２とする。
生体情報検出装置は、肌領域のそれぞれの血流情報３２を時系列に並べて、脈波情報とする。
図３Ｂは、脈拍情報５１（脈波情報）の一例を示す図である。
生体の肌領域では、血流変化による血管の容積変化に伴い肌領域内のヘモグロビン量が増減するため、反射光の分光分布値に変化が生じる。このため、血流情報３２の反射光値を時系列に並べると、図３Ｂに示すように、右頬面２ａ、左頬面２ｂ、額面１のそれぞれで、心臓の鼓動周期に対応した脈波波形（脈拍情報）を得ることができる。
なお、詳細は後述するが、生体情報検出装置では、反射光の分光分布値（色相）の時間変化から脈波を求めて肌領域間の位相差を検出している。説明のため、図３Ｂに示すように、反射光値の時間変化による脈波を図示しているが、肌領域間の位相差は同一となる（以後の図も同様）。
右頬面２ａ、左頬面２ｂ、額面１の脈波の位相差は、図３Ｂに示したような、それぞれの脈波波形の極大値あるいは極小値の時間差を求めることにより得られる。
前述のとおり、額面１の脈波は、右頬面２ａあるいは左頬面２ｂの脈波より遅れた波形となるため、求めた位相差から脈波伝播速度を算出して血圧を推定できる。
詳細は後述するが、生体情報検出装置は、脈波検出を行う肌領域を次のように設定あるいは判定して、血流情報３２を取得する。
ひとつは、生体（被検者）の顔面における脈波を検出する額面１、右頬面２ａ、左頬面２ｂの色を、肌領域の判定色として登録しておき、血流情報３２の取得時に、参照する方法である。詳しくは、撮像情報の色情報として、肌領域の判定色の範囲を定義し、フレーム画像の画素がこの判定色である場合に、肌領域の画素として、血流情報３２を取得する。
他に、額面１、右頬面２ａ、左頬面２ｂの肌領域の領域座標（画素位置情報）をそれぞれ登録しておき、肌領域の領域座標に基づいて、フレーム画像から画素を抽出し、肌領域の画素として、血流情報３２を取得する。
つぎに、図４により、生体情報検出装置の動作概要を説明する。
なお、図４の処理フローは、血圧推定する際に、メーンズ・コルテベーグ（Moens-Korteweg）の血管モデルと、血管壁弾性と血圧の関係に基づいて、脈波伝播速度６１から、血圧情報６３を推定する方法とは別の、脈波の位相差と血圧値との対応表（血圧変換テーブル６５）を参照する方法により、血圧を推定している。
ステップＳ４１で、生体情報検出装置は、初期設定動作として、肌領域毎に、平常状態における生体（被検者）の脈流情報を検出し、脈波（脈拍）の位相差を算出して血圧変換テーブル６５に登録するとともに、この際の血圧計で計測した実際の血圧値を前記位相差に対応付けて血圧変換テーブル６５に登録して、血圧変換テーブル６５を作成する。
なお、血圧変換テーブル６５には、異なる条件における脈波の位相差と血圧値との組が登録されていることが望ましい。
ステップＳ４２で、生体情報検出装置の映像取得部２０は、生体の顔面等からの反射光による映像情報をフレーム毎に所定のフレーム数分取得する。
ステップＳ４３で、生体情報検出装置の血流解析部３０は、血流解析処理として、取得した映像情報のフレーム毎に、生体（被検者）の顔面を抽出し、さらに、抽出した画面画像内から、額面１と右頬面２ａと左頬面２ｂの肌領域を抽出し、肌領域の画素の値を血流の反射光の値として検出して血流解析する。
ステップＳ４４で、生体情報検出装置の局所脈波検出部５０（５０ａ、５０ｂ、５０ｃ）は、ステップＳ４３の抽出した肌領域のそれぞれについて、肌領域の血流反射光の平均値を算出する。そして、生体情報検出装置の局所脈波検出部５０は、フレーム間（時系列）の血流反射光の平均値を、肌領域毎の脈波情報（脈波）として検出する。
ステップＳ４５で、脈波伝播速度算出部６０は、ステップＳ４４で検出した右頬面２ａと左頬面２ｂの肌領域における脈波情報の妥当性を評価し、額面１の肌領域の脈波と右頬面２ａの脈波との位相差、額面１の肌領域の脈波と左頬面２ｂの脈波との位相差、あるいは、前記２つの位相差の平均を求めて、これを脈波伝播速度の値とする。
ステップＳ４６で、生体情報検出装置の血圧推定部６２は、ステップＳ４１で登録した血圧変換テーブル６５を参照して、ステップＳ４５で求めた脈波伝播速度（位相差）に対応する血圧値を求めて推定血圧（血圧情報）とする。
ステップＳ４７で、血圧値出力部６４は、ステップＳ４６で求めた血圧情報を、表示装置や端末に出力する。
以下、図１の生体情報検出装置における各ブロックを詳細に説明する。
図５は、血流解析部３０の構成を示すブロック図である。血流解析部３０は、映像補正部４０、ＨＳＶ変換部３４、肌領域検出部３８、および顔検出部３９を備え、映像データ２１の画素毎の映像処理を行う。
映像補正部４０は、詳細は後述するが、映像データ２１を入力とし、Ｒｅｔｉｎｅｘ理論の基づく映像補正処理により、映像データ２１中の照明光成分の影響を取り除く処理部である。
ＨＳＶ変換部３４は、映像補正部４０で補正された映像データをＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）に分解したアンパック映像情報４１を入力とし、これを、色相情報３５（Ｈ）、彩度情報３６（Ｓ）および明度情報３７（Ｖ）からなるＨＳＶ色空間の表色系の映像データに変換する。
生体情報検出装置では、血流の変化を面積当たりの血中ヘモグロビン量の変化として捉え、ヘモグロビンのＧ光吸収による反射光の分光分布の変化を検出している。この検出処理を容易に行うために、ＨＳＶ変換部３４により、ＲＧＢ表色系の映像データをＨＳＶ表色系の映像データに変換して血流の検出処理を行う。これにより、色相情報３５（Ｈ）は、血流解析部３０の出力情報である血流情報３２として出力される。
顔検出部３９は、映像データ２１を入力とし、フレーム毎に、例えばＶｉｏｌａ－Ｊｏｎｅｓの手法によって顔検出を行い、血流検出を行う肌領域が含まれている顔領域の位置を示す顔領域標示情報３３を肌領域検出部３８に出力する。
詳細は説明しないが、顔検出部３９を設けることにより、複数の生体（被検者）に関する血流の同時検出や選択検出を行うことができる。
肌領域検出部３８は、色相情報３５（Ｈ）、彩度情報３６（Ｓ）および明度情報３７（Ｖ）および顔領域標示情報３３を入力とし、血流画像を含むことを示す肌領域標示情報３１を出力する。
ここで、肌領域検出部３８の詳細を説明する。
肌領域検出部３８は、肌領域の色空間の範囲（部分色空間）を指定して、映像データ２１をＨＳＶ表色系に変換した映像データの画素の色空間が、肌領域の色空間の範囲にある場合に、肌領域標示情報３１を出力する方法（第１の肌領域検知方法）と、肌領域の領域位置を指定して、映像データ２１をＨＳＶ表色系に変換した映像データの画素が指定された領域位置の範囲にある場合に、肌領域標示情報３１を出力する方法（第２の肌領域検知方法）の、いずれかを実施する。
より具体的には、第１の肌領域検知方法では、図３Ａで説明した、額面１、右頬面２ａ、および左頬面２ｂにおける肌領域の色空間の範囲を指定して、肌領域標示情報３１を出力する。また、第２の肌領域検知方法では、額面１、右頬面２ａ、および左頬面２ｂの領域の画素位置を指定して、肌領域標示情報３１を出力する。
つぎに、映像補正部４０の構成をより詳細に説明する。
映像補正部４０は、色恒常性や明るさ恒常性といった人間の目の視覚特性を示したＲｅｔｉｎｅｘ理論に基づき、映像から照明光成分を分離し、反射光成分を抽出する。これにより、外光あるいは照明光の波長分布の変化による影響を除去している。
なお、Ｒｅｔｉｎｅｘ理論には、照明光成分または反射光成分の推定手法により、多くのモデルが存在する。この内、局所的な照明光成分がガウシアン分布に従うと推定し、反射光成分を抽出するＲｅｔｉｎｅｘをＣｅｎｔｅｒ／Ｓｕｒｒｏｕｎｄ（以下、Ｃ／Ｓと記載する） Ｒｅｔｉｎｅｘと呼ぶ。
このＲｅｔｉｎｅｘに代表されるモデルには、Ｓｉｎｇｌｅ Ｓｃａｌｅ Ｒｅｔｉｎｅｘモデル（以下、ＳＳＲ）やＭｕｌｔｉｓｃａｌｅ Ｒｅｔｉｎｅｘモデル（以下、ＭＳＲと呼ぶ）等があるが、映像補正部４０は、ＭＳＲモデルにより構成している。
Ｒｅｔｉｎｅｘ理論によると、ある画素（ｘ、ｙ）での映像Ｉは、照明光Ｌ（ｘ、ｙ）と反射率ｒ（ｘ、ｙ）との積であらわされるため、Ｉ（ｘ、ｙ）＝Ｌ（ｘ、ｙ）・ｒ（ｘ、ｙ）と記述できる。したがって、Ｌ（ｘ、ｙ）を推定すると、ｒ（ｘ、ｙ）＝Ｉ（ｘ、ｙ）／Ｌ（ｘ、ｙ）から、反射率ｒ（ｘ、ｙ）の画像を復元できる。
Ｃ／Ｓ Ｒｅｔｉｎｅｘでは、照明光Ｌは映像中の注目画素を中心とするガウシアン分布に従うと推定し、対数空間の反射に関わる成分Ｒを対数空間に於けるガウシアン分布と注目画素との差分により求める。成分Ｒは、注目画素の輝度値をＩ（ｘ，ｙ）、ガウシアンをＦ（ｘ，ｙ）とすると次の式（１）で記載される。
Figure 0007237768000001
式（１）において、２次元空間上の原点を中心とする標準偏差σのガウシアン分布は、次の式（２）で示される。（ここで、標準偏差はガウシアン分布の広がりを表すため、以降、「スケール」と呼ぶ）。
Figure 0007237768000002
また、式（１）におけるＦ（ｘ，ｙ）とＩ（ｘ，ｙ）の積はコンボリューション積と呼び、次の式（３）で表される。
Figure 0007237768000003
ここで、Ωは、（σ、τ）の積分領域（Ｒ×Ｒの部分領域）であり、二番目の式は、積分領域を矩形領域であると仮定し、それを縦横２Ｌ分ずつに分割して近似値計算するときの式である。
式（１）のように１つのスケールで表されるモデルをＳＳＲと呼び、複数のスケールで表されるモデルをＭＳＲと呼ぶ。Ｎ個のスケールのＭＳＲは、式（４）で示されるｉ番目のＳＳＲの反射光成分を重みＷで合成するとするならば、式（５）で表される。
Figure 0007237768000004
Figure 0007237768000005
つぎに、図６により、映像補正部４０の詳細構成を説明する。
映像補正部４０のスケール１フィルタ部４３とスケール２フィルタ部４５とは、式（３）のコンボリューション積の処理を行う演算部である。そして、反射光抽出部４９は、スケール１フィルタ部４３、スケール２フィルタ部４５、対数変換部４６、４４、４２を含み、反射光成分の抽出動作を行う。
詳しくは、スケール１フィルタ部４３の出力４３１は、対数変換部４４により対数変換され、対数変換部４２に対数変換された映像データ２１との差分が求められる（信号４４２）。また、スケール２フィルタ部４５の出力４５１は、対数変換部４６により対数変換され、対数変換部４２に対数変換された映像データ２１との差分が求められる（信号４６２）。
つまり、信号４４２と信号４６２は、式（４）のＳＳＲの反射光成分情報となる。
信号４４２と信号４６２は、それぞれに、重みＷ１、Ｗ２が乗算された後に、加算される。そして、必要に応じてゲインＧで調整されて、映像データ２１の反射光成分（信号４６３）と成る。つまり、反射光成分（信号４６３）は、式（５）のＭＳＲの反射光情報である。
以上の反射光抽出部４９（破線部）の構成により、映像データ２１中の照明光成分の影響を取り除き、反射光成分を抽出することができる。
映像補正部４０は、さらに、反射光成分（信号４６３）を対数輝度空間から線形な輝度空間に戻す指数変換部４７と、映像中の実際の肌の色を固定の肌の色に置き換える肌領域色４８１を生成する肌再構成信号生成部４８と、を備える。
そして、映像補正部４０は、指数変換部４７により反射光成分（信号４６３）を線形な輝度空間に戻し、肌領域色４８１により再構成して、映像データ２１を補正した映像データ（アンパック映像情報４１）を得る。
以上の血流解析部３０で映像データ２１を解析して求めた血流情報３２（色相情報３５）と肌領域標示情報３１とは、額面１と右頬面２ａと左頬面２ｂに対応して設けられた局所脈波検出部５０（５０ａ、５０ｂ、５０ｃ）（図１参照）に入力され、それぞれの肌領域の脈波情報を検出する。
図７は、局所脈波検出部５０の構成図である。
局所脈波検出部５０は、フレーム遅延部５８と、色相値差分算出部５２と、肌領域面積算出部５３と、差分積算部５４と、平均色相値差分算出部５５と、傾き検出部５６と、極値検出部５７と、から構成されている。
フレーム遅延部５８は、血流情報３２（以下、色相情報３５と記す）の１フレーム分の時間遅延した遅延色相情報５１１を出力する。
色相値差分算出部５２は、肌領域標示情報３１、色相情報３５、および、遅延色相情報５１１を入力とし、肌領域標示情報３１の“１”または“０”の値に応じて、次のように設定される色相差分情報５２１を出力する。
色相値差分算出部５２は、肌領域内の画素の信号が入力された場合（すなわち肌領域標示情報３１として１が入力された場合）に、入力された色相情報３５と遅延色相情報５１１との差分である（すなわち各フレームの色相情報３５と当該フレームより前のフレームの色相情報３５との差分である）色相差分情報５２１を出力し、肌領域外の画素の信号が入力された場合（すなわち肌領域標示情報３１として０が入力された場合）には、色相差分情報５２１を０値として出力する。
肌領域面積算出部５３は、肌領域に含まれること示す肌領域標示情報３１を入力とし、当該処理対象のフレームについて肌領域（肌領域標示情報３１が“１”の領域）の画素数をカウントして、そのカウント値を肌領域面積情報５３１として出力する。
差分積算部５４は、色相差分情報５２１を入力として、当該フレームの肌領域の画素について色相差分情報５２１の値を積算し、その積算値を積算色相差分情報５４１として出力する。
平均色相値差分算出部５５は、肌領域面積情報５３１と積算色相差分情報５４１とを入力し、積算色相差分情報５４１の値を肌領域面積情報５３１の値で除算して得られる値を、脈波情報５５１としてフレーム毎に出力する。この脈波情報５５１は、当該フレーム内の肌領域に含まれる各画素の色相差分情報５２１の平均値、すなわち、生体（被検者）の肌領域における平均的な色相情報３５の値の変化量ということができる。
脈波情報５５１は、フレーム毎に、傾き検出部５６に通知される。
傾き検出部５６は、脈波情報５５１の時間変化量（すなわち傾き）を求める。そして、その傾きの符号を傾き情報５６１として出力する。
なお、脈波情報５５１は、色相情報３５の時間微分量であるので、傾き情報５６１は、色相情報３５の２階微分量となり、色相情報３５を示す曲線の凹凸を示す情報となる。
極値検出部５７は、傾き情報５６１を入力として、傾きの符号が正値から負値へ変化したフレーム、または、傾きの符号が負値から正値へ変化したフレームを求める。これは、こうして求められたフレームに対応する時刻において、脈波情報５５１が増加から減少に転じたこと、または、減少から増加に転じたこと、すなわち、極大値または極小値になったことを意味する。
極値検出部５７は、傾きの符号が正値から負値へ変化したフレームでは、極値情報として“１”を脈波情報５５１に付加して、脈拍情報５１として出力する。また、傾きの符号が負値から正値へ変化したフレームでは、極値情報として“－１”を付加し、傾きの符号が変化しないフレームでは、極値情報として“０”を付加する。
脈拍情報５１の極値情報が“１”あるいは“－１”であるフレームの間隔（フレーム数）から、脈拍数を求めることができる。
脈波伝播速度算出部６０は、額面１の局所脈波検出部５０ａと、右頬面２ａの局所脈波検出部５０ｂと、左頬面２ｂの局所脈波検出部５０ｃから、それぞれ、脈拍情報５１を取得する。そして、それぞれの脈拍情報５１の間で、極値情報が“１”あるいは“－１”であるフレームの時間差（フレーム数）を算出して、額面１・右頬面２ａ・左頬面２ｂの間における脈波の位相差とする。
脈波伝播速度算出部６０は、脈波を検出した領域の心臓からの距離差を、脈波の位相差で除して脈波伝播速度を求める。
脈波伝播速度算出部６０の脈波伝播速度の取得手順を、図８により詳細に説明する。
ステップＳ８１で、脈波伝播速度算出部６０は、額面１、右頬面２ａ、左頬面２ｂのそれぞれの肌領域において局所脈波検出部５０で検出した脈拍情報５１を取得する。
ステップＳ８２で、脈波伝播速度算出部６０は、取得した額面１の脈拍情報５１は有効であるか否かを判定する。判定は、脈拍情報５１に、極値情報（傾きの変化符号）が含まれているか否かにより行う。
額面１の脈拍情報５１が無効である場合には（Ｓ８２のＮｏ）、脈波の位相差を算出できないので、処理を終了する。額面１の脈拍情報５１が有効である場合には（Ｓ８２のＹｅｓ）、ステップＳ８３に進む。
ステップＳ８３で、脈波伝播速度算出部６０は、ステップＳ８１で取得した右頬面２ａと左頬面２ｂの脈拍情報５１が有効であるか否かを判定する。判定は、脈拍情報５１に、極値情報（傾きの変化符号）が含まれているか否かにより行う。
右頬面２ａの脈拍情報５１が有効かつ左頬面２ｂの脈拍情報５１が有効の場合には、ステップＳ８４に進み、右頬面２ａの脈拍情報５１が無効かつ左頬面２ｂの脈拍情報５１が有効の場合には、ステップＳ８７に進み、右頬面２ａの脈拍情報５１が有効かつ左頬面２ｂの脈拍情報５１が無効の場合には、ステップＳ８８に進む。
ステップＳ８４で、脈波伝播速度算出部６０は、額面１の脈拍情報５１と右頬面２ａの脈拍情報５１とから脈波位相差を算出し、ステップＳ８５に進む。
ステップＳ８５で、脈波伝播速度算出部６０は、額面１の脈拍情報５１と左頬面２ｂの脈拍情報５１とから脈波位相差を算出し、ステップＳ８６に進む。
ステップＳ８６で、脈波伝播速度算出部６０は、ステップＳ８４で算出した脈波位相差とステップＳ８５で算出した脈波位相差とを平均化する。そして、ステップＳ８９に進む。
ステップＳ８７で、脈波伝播速度算出部６０は、額面１の脈拍情報５１と左頬面２ｂの脈拍情報５１とから脈波位相差を算出し、ステップＳ８９に進む。
ステップＳ８８で、脈波伝播速度算出部６０は、額面１の脈拍情報５１と右頬面２ａの脈拍情報５１とから脈波位相差を算出し、ステップＳ８９に進む。
ステップＳ８９で、脈波伝播速度算出部６０は、ステップＳ８７、ステップＳ８６あるいはステップＳ８８で算出した脈波位相差に基づき脈波伝搬速度を算出し、処理を終了する。
上記の脈波伝播速度算出部６０の処理フローにより、右頬面２ａまたは左頬面２ｂの脈拍情報５１を検出できなかった脈波検出欠損時でも、検出できた脈拍情報５１に基づいて脈波伝搬速度を算出することができる。
つぎに、図９により、血流解析部３０の他の構成について説明する。
図９の血流解析部３０は、図５の血流解析部３０と比べ、血流検出を行う肌領域が含まれている顔領域の位置情報を示す顔領域標示情報３３が、映像補正部４０に通知される点が異なる。
その他は、図５で説明した血流解析部３０と同じ構成のため、ここでは説明を省略する。
図１０は、図９の顔領域標示情報３３を入力する映像補正部４０の詳細な構成図である。
図１０の映像補正部４０は、図６の映像補正部４０と比べ、顔領域標示情報３３が肌再構成信号生成部４８に通知される点が異なる。
その他は、図６で説明した映像補正部４０と同じ構成のため、ここでは説明を省略する。
図６の肌再構成信号生成部４８は肌の固定の肌領域色４８１を出力するのに対し、図１０の肌再構成信号生成部４８は、顔領域標示情報３３を入力信号に加え、顔領域から肌の色を例えば、単一フレームもしくは複数フレームで平均して保存し、保存された信号を肌領域色４８１として出力する。なお、顔領域標示情報３３が無信号（信号の入力が０）である、もしくは、あらかじめ指定された閾値よりも小さい場合は、顔検出ができなかったとして、再度顔領域信号の入力があった際に、単一フレームもしくは複数フレームで平均して保存すればよい。
以上の構成によれば、映像中で顔を特定することができ、個人にあった肌領域の色変化を捉えることができ、好適に脈拍検出を行うことが可能となる。
さらに、図１１により、図９の映像補正部４０における、映像補正部４０の他の構成を説明する。
図１１の映像補正部４０は、スケール１フィルタ部４３とスケール２フィルタ部４５とに、顔領域標示情報３３が通知されることを追加した点が、図１０の映像補正部４０と異なる。その他は、図１０の映像補正部４０と同じ構成のため、ここでは説明を省略する。
スケール１フィルタ部４３とスケール２フィルタ部４５とは、顔領域標示情報３３で示される血流検出を行う肌領域が含まれている顔領域の映像データ２１について、式（３）のコンボリューション積の演算処理を行う。
上述のとおり、実施形態の生体情報検出装置では、顔領域の所定の肌領域における映像データに基づいて、脈波を検出している。このため、映像データ２１の顔領域以外の領域について、補正を行わないようにしても、脈波の検出精度に影響がない。図１１の映像補正部４０では、スケール１フィルタ部４３とスケール２フィルタ部４５とにおける演算処理量を少なくできるので、生体情報検出装置の処理負荷を低減することができる。
本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。上記の実施例は本発明で分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。
１ 額面
２ａ 右頬面
２ｂ 左頬面
１０ カメラ
１１ 映像信号
２０ 映像取得部
２１ 映像データ
３０ 血流解析部
３１ 肌領域標示情報
３２ 血流情報
３３ 顔領域標示情報
３４ ＨＳＶ変換部
３５ 色相情報（Ｈ）
３６ 彩度情報（Ｓ）
３７ 明度情報（Ｖ）
３８ 肌領域検出部
３９ 顔検出部
４０ 映像補正部
４１ アンパック映像情報
４２、４４、４６ 対数変換部
４３ スケール１フィルタ部
４５ スケール２フィルタ部
４７ 指数変換部
４８ 肌再構成信号生成部
４９ 反射光抽出部
５０、５０ａ、５０ｂ、５０ｃ 局所脈波検出部
５１ 脈拍情報
５２ 色相値差分算出部
５３ 肌領域面積算出部
５４ 差分積算部
５５ 平均色相値差分算出部
５６ 傾き検出部
５７ 極値検出部
５８ フレーム遅延部
６０ 脈波伝播速度算出部
６１ 脈波伝播速度
６２ 血圧推定部
６３ 血圧情報
６４ 血圧値出力部
６５ 血圧変換テーブル

Claims (7)

  1. 生体の顔面を撮像した映像情報を取得する映像取得部と、
    色の恒常性に対応するようにＲｅｔｉｎｅｘ理論に基づいて前記映像情報を補正し、補正した映像情報の色相情報を血流情報として出力するとともに、前記顔面における所定の肌領域の位置を示す肌領域標示情報を出力する血流解析部と、
    前記肌領域標示情報に対応する肌領域の前記血流情報から前記肌領域の脈拍情報を求める複数の局所脈波検出部と、
    複数の前記局所脈波検出部で算出した複数の前記肌領域における脈拍情報の位相差から脈波伝播速度を算出する脈波伝搬速度算出部と、
    前記脈波伝播速度に基づいて血圧を推定する血圧推定部と、
    を備え、
    前記血流解析部は、前記映像情報において、前記顔面の中心線上に位置する第１の肌領域と、前記中心線に左右対称に位置し、かつ、前記第１の肌領域よりも血流経路が心臓に近い一対の第２の肌領域と、の少なくとも３つの肌領域の映像データを、解析して血流情報とし、
    前記脈波伝搬速度算出部は、前記第１の肌領域の脈拍情報と、前記第２の肌領域のいずれかの肌領域の脈拍情報と、の位相差から脈波伝播速度を算出する
    ことを特徴とする生体情報検出装置。
  2. 請求項１に記載の生体情報検出装置において、
    前記血流解析部は、前記映像情報と、それぞれが異なるスケールによるガウシアン分布と前記映像情報とのコンボリューション積を生成する複数のフィルタ部の出力とを用いて、前記映像情報を補正する
    ことを特徴とする生体情報検出装置。
  3. 請求項２に記載の生体情報検出装置において、
    前記血流解析部は、前記映像情報における顔領域の位置を示す顔領域標示情報を出力する顔面検出部を有し、
    前記フィルタ部は、映像情報において前記顔領域標示情報に示される領域についてフィルタ処理する
    ことを特徴とする生体情報検出装置。
  4. 請求項１に記載の生体情報検出装置において、
    前記補正した映像情報は、前記血流解析部の映像補正部で固定の肌領域色に再構成される
    ことを特徴とする生体情報検出装置。
  5. 請求項１に記載の生体情報検出装置において、
    前記補正した映像情報は、前記血流解析部の映像補正部で前記映像情報における顔領域標示情報が示す顔領域の色に再構成される
    ことを特徴とする生体情報検出装置。
  6. 生体の顔面を撮像した映像情報を取得する映像取得部と、
    色の恒常性に対応するようにＲｅｔｉｎｅｘ理論に基づいて前記映像情報を補正し、補正した映像情報の色相情報を血流情報として出力するとともに、前記顔面における所定の肌領域の位置を示す肌領域標示情報を出力する血流解析部と、
    前記肌領域標示情報に対応する肌領域の前記血流情報から前記肌領域の脈拍情報を求める局所脈波検出部と、
    を備え、
    前記補正した映像情報は、前記血流解析部の映像補正部で固定の肌領域色に再構成される
    ことを特徴とする生体情報検出装置。
  7. 生体の顔面を撮像した映像情報を取得する映像取得部と、
    色の恒常性に対応するようにＲｅｔｉｎｅｘ理論に基づいて前記映像情報を補正し、補正した映像情報の色相情報を血流情報として出力するとともに、前記顔面における所定の肌領域の位置を示す肌領域標示情報を出力する血流解析部と、
    前記肌領域標示情報に対応する肌領域の前記血流情報から前記肌領域の脈拍情報を求める局所脈波検出部と、
    を備え、
    前記補正した映像情報は、前記血流解析部の映像補正部で前記映像情報における顔領域標示情報が示す顔領域の色に再構成される
    ことを特徴とする生体情報検出装置。
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