【課題】 人の状態をより正確に把握する技術を提供する。特に、アルコール等の検知を正確に把握する。
【解決手段】 生体信号測定手段から採取される生体信号から超低周波帯域のゆらぎ波形を求め、そのゆらぎ波形を所定の基準に基づき４象限の座標系上の座標点としてプロットし、その座標点の時間的変化に基づいて生体状態を推定する。ゆらぎ波形を所定の基準に基づき４象限の座標系上の座標点としてプロットする本発明の手法によれば、超低周波帯域のゆらぎ波形の変化を拡大ないしは強調して捉えることができるため、人の状態の変化をより正確に捉えるのに適している。 （もっと読む）

【課題】脈波信号の変化量を求めるための２階微分処理によりノイズ成分だけを増幅させること、及びこれにより本来の脈波信号がノイズに埋もれることがないように容積脈波信号から加速度脈波信号を正しく抽出する心拍検知方法を提供する。
【解決手段】心拍検知方法は、生体を透過あるいは反射する光の強弱により心拍を検知する心拍検知方法であって、透過あるいは反射した光を電気信号に変換し、電気信号に低周波透過フィルタを施す第１の工程と、第１の工程を通過後の信号に微分処理を施す第２の工程と、第２の工程を通過後の信号に低周波透過フィルタを施す第３の工程と、第３の工程を通過後の信号に微分処理を施す第４の工程と、第４の工程を通過後の信号に低周波透過フィルタを施す第５の工程と、第５の工程を通過後の信号からピーク値を検出し、ピーク値の間隔を心拍間隔とする第６の工程とを備える。 （もっと読む）

【課題】良好なメンテナンス性を確保しつつ、検出不良の発生を防止できる生体情報検出装置を提供する。
【解決手段】本体部２と、この本体部２と一体的に設けられ、生体表面に接触する電極６ａ，６ｂを有する心拍検出部３と、本体部２に対して着脱自在に設けられ、この本体部２、及び心拍検出部３を使用者Ｕに装着するための固定バンド４とを備え、本体部２と、心拍検出部３の電極６ａ，６ｂとを電気的に接続する電気的接続部４４の周囲に、この電気的接続部４４のシール性を確保するためのシール部５１を設けた。 （もっと読む）

【課題】複数のユーザが写っている撮像画像から正確に個体判別を行うことは難しい。
【解決手段】フレーム記憶部３０は、ユーザの身体の少なくとも一部の領域が撮像された画像を記憶する。生命兆候信号検出部４０は、フレーム記憶部３０に記憶された所定フレーム数の撮像画像を用いて、ユーザの身体の複数の撮像領域から周期的に変動する生命兆候の信号列を検出する。相関計算部５０は、身体の各撮像領域から検出された生命兆候の信号列の相関を求める。同一性判定部６０は、身体の各撮像領域から検出された生命兆候の信号列の相関にもとづいて、身体の各撮像領域が同一ユーザに属するものであるか否かを判定する。 （もっと読む）

【課題】良好なメンテナンス性を確保しつつ、電気的接続部に不具合が生じることを防止すると共に、検出性能が不安定になることを防止することができる心拍計測装置を提供する。
【解決手段】本体部２と、この本体部２と一体的に形成され、生体表面に接触する電極６ａ，６ｂを有する心拍検出部３と、本体部２と心拍検出部３とを覆うように形成され、これら本体部２、及び心拍検出部３を使用者Ｕに固定するための固定バンド４とを備えた。 （もっと読む）

【課題】良好なメンテナンス性を確保しつつ、電気的接続部に不具合が生じることを防止すると共に、検出性能が不安定になることを防止することができる心拍計測装置を提供する。
【解決手段】装置本体２と、装置本体２と一体的に形成され、生体表面に接触する電極６ａ，６ｂを有する心拍検出部３と、帯状に形成され、装置本体２、及び心拍検出部３を身体に固定するための固定バンド４と、を備え、固定バンド４の長手方向の両端は、それぞれ装置本体２にフック部５ｂと被係合部１２ｂとで構成された係合手段を介して着脱可能に取り付けられていることを特徴としている。 （もっと読む）

【課題】屋外やジム等での歩行やジョギングのみならず、水中ウォーキングにおいても、活動消費カロリ等を測定することが可能であり、さらに心拍数を検出し監視することによって、運動負荷が適正か否かを的確に判定することが可能な活動量計及び当該活動量計を用いた健康管理システムを提供する。
【解決手段】心臓の拍動を検出し心拍信号を出力する心拍検出手段２２と、心拍信号から心拍数データを算出する心拍数算出手段２３と、体動信号から水中で運動していることを検出して演算モード指示信号を出力する水中運動検出手段４３と、心拍数算出手段２３が出力する心拍数データと歩行消費カロリ算出手段４が出力する歩行諸データとから、心拍数／エクササイズ比データを算出する心拍ＥＸ比算出手段６３とを具備する。 （もっと読む）

【課題】在床者の睡眠状態を高精度に判別する技術を提供する。
【解決手段】特徴量算出部１４は脈波に基づいて複数の特徴量を算出する。睡眠状態判別部１５は教師データに基づいて統計的学習を用いて学習された判別規則に対して特徴量を適用することにより在床者の睡眠状態を判別する。特徴量算出部１４は、脈波から心臓の拍動間隔を表す拍動間隔情報を算出する拍動間隔情報算出部１４ｂと、拍動間隔情報から心臓の拍動周波数特性を算出する拍動周波数特性算出部１４ｃと、拍動周波数特性のパワースペクトルを算出するパワースペクトル算出部１４ｄと、両対数軸平面上で表現されたパワースペクトルの高周波領域における傾きを前記特徴量として算出する傾き算出部１４ｅと、を備えている。 （もっと読む）

【課題】在床者の睡眠状態を高精度に判別する技術を提供する。
【解決手段】振動検知装置１は、在床者の下、または、在床者が用いる敷布団、マットレス等の寝具の下に設置され、検出した振動に応じた出力信号を出力する。在床者が横臥している場合には、在床者の心臓の拍動、呼吸、体動等に起因する振動を検知することができる。振動センサからの出力信号は処理装置１０に入力されている。特徴量算出部１４は脈波に基づいて複数の特徴量を算出する。睡眠状態判別部１５は、教師データに基づいて学習されたサポートベクタマシンに対して算出された特徴量を適用することにより在床者の睡眠状態を判別する。 （もっと読む）

【課題】検出対象に対するレーダーの対向性や距離等が変化する計測環境下でも、検出対象の周期的な検出対象生体信号を精度よく抽出することができる身体情報測定装置及び身体情報測定方法を提供すること。
【解決手段】第一Ｉチャネル信号と第一Ｑチャネル信号とを生成する第一複素信号形成部８と、第二Ｉチャネル信号と第二Ｑチャネル信号とを生成する第二複素信号形成部１０と、各チャネル信号のスペクトル密度をそれぞれ算出する周波数変換部１６と、検出対象生体信号の主要帯域内で同一時刻における各スペクトル密度の突出するピークの数が最少の信号を選択するピーク数選択部１７と、選択された信号から身体情報を抽出する信号解析部１８と、スペクトル密度の分布形状が最良の信号を選択するための評価指数を算出してピークの数が最少かつ評価指数が最小となる信号を選択する最良形状選択部２２と、を備える身体情報測定装置２０とする。 （もっと読む）

【課題】物体の動きの検出精度の向上を図ることが可能な、検出装置、検出方法、およびプログラムを提供する。
【解決手段】一定の掃引区間において周波数が変化する送信信号と、送信信号の送信に応じて受信される受信信号との周波数差を周波数として有するビート信号に基づいて、掃引区間ごとにビート信号の位相シフト量を算出し、算出された位相シフト量に基づいて、物体の動きを検出する動き検出部を備える、検出装置が提供される。 （もっと読む）

【課題】簡易な操作で、運動中に胸部を適度な強さでベルトにより締め付けることができるとともに、同時に、心拍数の測定、記録動作を開始、終了することができる心拍測定装置及びその操作方法を提供する。
【解決手段】心拍測定装置１において、接続バー１２Ａ、１２Ｂが制止ピン１３ａに当接して制止する位置では、接続バー１２Ａ、１２Ｂの他端側（ベルトの両端部）相互が近接して、ベルト２０が締め付け状態に設定されるとともに、測定部１０の電源がオン状態に設定される。一方、接続バー１２Ａ、１２Ｂが制止ピン１３ｂに当接して制止する位置では、接続バー１２Ａ、１２Ｂの他端側（ベルトの両端部）相互が、所定の距離だけ離間して、ベルト２０の締め付けが解除された状態に設定されるとともに、測定部１０の電源がオフ状態に設定される。 （もっと読む）

【課題】ユーザの生体情報に基づき、ユーザの個人特性を検出する個人特性検出システム、個人特性検出方法およびプログラムを提供する。
【解決手段】取得部１０は、ユーザの生体情報を取得し、算出部２０に送る。算出部２０は、多次元の所定の感情モデルにおいて、感情モデルの各次元の値を算出するための関数を用いて、生体情報から感情モデルの各次元の値を算出し、記憶部３０に送る。記憶部３０は、各次元の値を時系列データとして記憶する。特性検出部４０は、各次元の値の時系列データを用いて、各次元の値により特定される点の移動方向、移動速度もしくは所定の時間での移動距離またはこれらの組み合わせを含む、変化情報が所定の条件に合致するか否かに基づき、ユーザの個人特性を検出する。そして、検出したユーザの個人特性を出力部５０に送る。出力部５０は、送られたユーザの個人特性を出力する。 （もっと読む）

【課題】フィットネスモニタリングサービスをするためのプログラム製品、方法及びシステムにおいて、過去のパフォーマンスから得られたデータをアスリートが有効に利用できるサービスを提供する。
【解決手段】携帯型フィットネスモニタリングサービスのユーザに心拍数情報を提供する方法は、(ａ)最高心拍数のパーセンテージの範囲として複数の心拍数ゾーンを定義するステップ、(ｂ)心拍数ゾーンのそれぞれに色を割り当てるステップ、(ｃ)ユーザから心拍数情報を受け取るステップ、及び(ｄ)心拍数情報のグラフィック表示を提供するステップであって、グラフィック表示の部分領域の色は心拍数ゾーンの内の１つに割り当てられた色に対応するステップを含み、ステップ(ａ)〜(ｄ)は少なくとも１つのプロセッサを用いて実行される。 （もっと読む）

【課題】車両の運転者疲労度推定の精度を高める。
【解決手段】車両の運転者の生体情報を取得し、車両の減速開始から停車までの制動期間内に変化した生体情報が、制動期間後に安定化するまでの時間である安定化時間に基づいて、運転者疲労度を推定する。安定化時間に基づいて疲労度を推定すれば、道路環境、交通環境、それらによる運転負荷の変化などによって推定値が影響されることはなく、疲労度を高い精度で推定することができる。 （もっと読む）

【課題】推定対象者の意識低下状態を安定して精度良く推定することができるようにする。
【解決手段】心拍検出装置１２によって、推定対象者の心拍間隔の時系列データを検出し、呼吸検出装置１４によって、呼吸関連生体信号の時系列データを検出する。相関係数算出部３２によって、心拍間隔の時系列データ及び呼吸関連生体信号の時系列データの間の相関係数を算出する。パワースペクトル密度特徴量算出部３６によって、呼吸のばらつき度合いを示す指標として、パワースペクトル密度特徴量を算出する。意識状態推定部３８によって、算出されたパワースペクトル密度特徴量と相関係数とに基づいて、推定対象者の意識低下状態を推定する。 （もっと読む）

【課題】生体における脳貧血等の異常の発生を心電データ等の測定を必要とすることなく容易に検出する。
【解決手段】脈拍測定器１２は、生体の指先に装着されたパルスオキシメータ８からの脈拍信号に基づいて脈拍数を測定する。ＣＶＰＲ算出部１３は、脈拍測定器１２により測定された脈拍数に基づいてＣＶＰＲを算出する。制御装置１８は、ＣＶＰＲ算出部１３により算出されたＣＶＰＲ（脈拍数変動係数）に基づいて生体の快適度合いを表示させ、脈拍測定器１２により測定された脈拍数の過去８拍における増減に基づいて生体の緊張度合いを表示させるよう表示装置２２を制御する。制御装置１８は、脈拍測定器１２により測定された脈拍数が８拍以上連続して減少し、ＣＶＰＲ算出部１３により算出されたＣＶＰＲが予め設定されたしきい値、例えば、７％以上となった場合、生体に脳貧血等の異常が発生する可能性がある旨を報知する。 （もっと読む）