特許第6055719号(P6055719)IP Force 特許公報掲載プロジェクト 2015.5.11 β版

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特許6055719行動目的推定装置、行動目的推定方法及び行動目的推定プログラム
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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】6055719
(24)【登録日】2016年12月9日
(45)【発行日】2016年12月27日
(54)【発明の名称】行動目的推定装置、行動目的推定方法及び行動目的推定プログラム
(51)【国際特許分類】
   G06Q 50/10 20120101AFI20161219BHJP
【FI】
   G06Q50/10
【請求項の数】5
【全頁数】12
(21)【出願番号】特願2013-110137(P2013-110137)
(22)【出願日】2013年5月24日
(65)【公開番号】特開2014-229200(P2014-229200A)
(43)【公開日】2014年12月8日
【審査請求日】2015年9月28日
(73)【特許権者】
【識別番号】000004226
【氏名又は名称】日本電信電話株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100108855
【弁理士】
【氏名又は名称】蔵田 昌俊
(74)【代理人】
【識別番号】100103034
【弁理士】
【氏名又は名称】野河 信久
(74)【代理人】
【識別番号】100075672
【弁理士】
【氏名又は名称】峰 隆司
(74)【代理人】
【識別番号】100179062
【弁理士】
【氏名又は名称】井上 正
(72)【発明者】
【氏名】武田 十季
(72)【発明者】
【氏名】浦 哲也
(72)【発明者】
【氏名】定方 徹
(72)【発明者】
【氏名】小林 稔
【審査官】 山内 裕史
(56)【参考文献】
【文献】 特開2008−152655(JP,A)
【文献】 国際公開第2010/032579(WO,A1)
【文献】 特開2012−235869(JP,A)
【文献】 特開2009−116541(JP,A)
【文献】 特開2013−074404(JP,A)
【文献】 特開2011−022905(JP,A)
【文献】 特開2010−072828(JP,A)
【文献】 特開2013−089035(JP,A)
【文献】 米国特許出願公開第2011/0137836(US,A1)
(58)【調査した分野】(Int.Cl.,DB名)
G06Q10/00 − 99/00
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
ユーザの生体及び身体動作の生体・身体動作情報を周期的に取得する生体・身体動作情報取得部を備えるユーザ情報取得手段と、
前記生体・身体動作情報から一定以上の変動が生じる変動点を抽出する変動点判定手段と、
前記判定された変動点から次に判定される変動点までに前記ユーザ情報取得手段で取得されるユーザ情報を1パターン要素として記録し保存する情報パターン要素集合データベースと、
予め起こり得る行動目的を登録しておく行動目的データベースと、
予め前記行動目的ごとに起こり得る生体・身体動作情報の変動パターンを登録しておく目的・変動パターンデータベースと、
目的推定手段と
を具備し、
前記目的推定手段は、
前記情報パターン要素集合データベースに保存されるパターン要素について、前記目的・変動パターンデータベースを用いて生体・身体動作情報の変動パターンを抽出する手段と、
前記抽出された生体・身体動作情報の変動パターンに、要素が重複する第1および第2のパターンが含まれているか否かを判定する手段と、
前記要素が重複する第1および第2のパターンが含まれると判定された場合に、当該第1および第2のパターンの各々について、当該パターンに含まれる要素の時間と、前記目的・変動パターンデータベースに登録されている対応する変動パターンに含まれる要素の時間との差分を算出し、算出された差分が小さい方を前記変動パターンとして選択する手段と、
前記目的・変動パターンデータベースをもとに、前記選択された変動パターンに対応する行動目的を推定する手段と
を具備する行動目的推定装置。
【請求項2】
前記ユーザ情報取得手段は、さらに前記ユーザの位置情報を前記身体動作の生体・身体動作情報と共に取得する位置情報取得部を備え、
前記情報パターン要素集合データベースは、前記ユーザ情報に前記位置情報取得部で得られる位置情報を加え、
前記行動目的データベースは、前記行動目的を位置ごとに登録しておくものとし、
前記目的推定手段は、前記位置情報に基づいて前記行動目的データベースを参照することで前記行動目的を推定し、推定した行動目的に対応する生体・身体動作情報の変動パターンを前記目的・変動パターンデータベースから特定し、特定された変動パターンが前記情報パターン要素集合データベースに含まれているかを判定する請求項1記載の行動目的推定装置。
【請求項3】
さらに、
前記ユーザそれぞれの属性情報を登録するユーザ属性登録手段と、
前記目的推定手段にて推定された行動目的及びその推定に用いられた位置情報と、予め前記ユーザ属性登録手段に登録されているユーザ属性情報とを記録する属性・目的登録手段と
を有する請求項2記載の行動目的推定装置。
【請求項4】
コンピュータを有する行動目的推定装置が行う行動目的推定方法であって、
ユーザの生体及び身体動作の生体・身体動作情報を周期的に取得し、
前記生体・身体動作情報から一定以上の変動が生じる変動点を抽出し、
前記抽出された変動点から次に判定される変動点までに取得されるユーザ情報を1パターン要素として情報パターン要素集合データベースに記録して保存し、
予め起こり得る行動目的を行動目的データベースに登録しておき、
予め前記行動目的ごとに起こり得る生体・身体動作情報の変動パターンを目的・変動パターンデータベースに登録しておき、
前記情報パターン要素集合データベースに保存されるパターン要素について、前記目的・変動パターンデータベースを用いて生体・身体動作情報の変動パターンを抽出し、
前記抽出された生体・身体動作情報の変動パターンに、要素が重複する第1および第2のパターンが含まれているか否かを判定し、
前記要素が重複する第1および第2のパターンが含まれると判定された場合に、当該第1および第2のパターンの各々について、当該パターンに含まれる要素の時間と、前記目的・変動パターンデータベースに登録されている対応する変動パターンに含まれる要素の時間との差分を算出して、算出された差分が小さい方を前記変動パターンとして選択し、
前記目的・変動パターンデータベースをもとに、前記選択された変動パターンに対応する行動目的を推定する行動目的推定方法。
【請求項5】
ユーザのより詳細な行動を自動的に認識し、その認識結果からユーザの外出先での行動目的を推定する処理をコンピュータに実行させる行動目的推定プログラムであって、
ユーザの生体及び身体動作の生体・身体動作情報を周期的に取得するステップと、
前記生体・身体動作情報から一定以上の変動が生じる変動点を抽出するステップと、
前記抽出された変動点から次に判定される変動点までに取得されるユーザ情報を1パターン要素として情報パターン要素集合データベースに記録して保存するステップと、
予め起こり得る行動目的を行動目的データベースに登録しておくステップと、
予め前記行動目的ごとに起こり得る生体・身体動作情報の変動パターンを目的・変動パターンデータベースに登録しておくステップと、
前記情報パターン要素集合データベースに保存されるパターン要素について、前記目的・変動パターンデータベースを用いて生体・身体動作情報の変動パターンを抽出するステップと、
前記抽出された生体・身体動作情報の変動パターンに、要素が重複する第1および第2のパターンが含まれているか否かを判定するステップと、
前記要素が重複する第1および第2のパターンが含まれると判定された場合に、当該第1および第2のパターンの各々について、当該パターンに含まれる要素の時間と、前記目的・変動パターンデータベースに登録されている対応する変動パターンに含まれる要素の時間との差分を算出し、算出された差分が小さい方を前記変動パターンとして選択するステップと、
前記目的・変動パターンデータベースをもとに、前記選択された変動パターンに対応する行動目的を推定するステップと
を備える行動目的推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、ユーザの生体情報や身体動作からより詳細な行動を自動的に認識し、その認識結果に基づいてユーザの行動目的を推定する行動目的推定装置、行動目的推定方法及び行動目的推定プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
我々は、外出先において、休憩するにはどこのお店がいいか、ウィンドウショッピングではどこが楽しいか、適当に時間を潰すのに適した場所はどこか、といったように様々な目的が生まれ、その目的を満たすための場所を探すことがある。また、初めて訪れる場所に対して、どこに行けばよいのか迷うことは多々ある。また、自分と同年代の人や趣味が同じ人は、どこで、どのように楽しんでいるかを知りたいことがある。
【0003】
このように、自分と同じ目的を持つ人、さらに、自分と同じ年代の人々がどこでどのように過ごしているか、というように、ユーザ属性ごとに、訪問地に対する訪問の目的、つまり、場所での過ごし方を推定できれば、上記のような場面に対して行動の支援を行うことができる。
【0004】
ところで、GPS(Global Positioning System)や無線LAN(Local Area Network:Wi-Fi(Wireless Fidelity)等)チップが搭載された携帯電話やスマートフォンなどの普及によって、ユーザの位置情報に関する測位データの取得は非常に容易になった。それに伴い、ユーザの位置情報に適したお勧めスポットやレストラン等の情報を提示する研究(非特許文献1,2参照)が進められ、そのサービスが増加している。しかしながら、これらの研究、サービスでは、店のジャンルや店に関する概要に限られている。また、位置情報のみでは、ユーザの滞留地が明らかでも、その場所でどのように過ごしているかなどの、ユーザの詳細な行動まで把握することができない。
【0005】
また、近年では、いわゆるおサイフ携帯やNFC(Near Field Communication)端末によって、購買履歴とユーザ属性を基に、ユーザの興味や関心に沿う情報を提供する試みも行われている。しかしながら、これらのサービスでは、購買行動を対象としており、購買をしていない顧客の状況までは把握できない。但し、購買行動をしなくても、商品には興味を持って眺めている顧客もいる。また、商品には興味ないが、飲食店を気に入っていて、よく友人と過ごしに来る顧客や1人で行くことを好んでいく顧客もいる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0006】
【非特許文献1】Y Mark van Setten, Stanislav Pokraev and Johan Koolwaaij: Context-Aware Recommendations in the Mobile Tourist Application COMPASS, Adaptive Hypermedia and Adaptive Web-Based Systems, Lecture Notes in Computer Science, Vol.LNCS 3137, pp.235-244 (2004).
【非特許文献2】Kenta Oku and Fumio Hattori: Basic Study on a Recommendation Method Considering Region-restrictedness of Spots, DASFAA 2010, International Workshop: NMW,LNCS,Vol.6193, pp.353-364, 2010.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
以上述べたように、ユーザが外出先で有意義な時間を過ごせるように、ユーザ属性ごとに、外出先に対する行動目的、つまり、場所での過ごし方を推定してユーザの行動支援を行うサービスの提供が注目されつつある。
この発明は上記事情に着目してなされたもので、ユーザのより詳細な行動を自動的に認識し、その認識結果からユーザの外出先での行動目的を推定することができ、これによって、推定された行動目的と位置情報及びユーザ属性から、ユーザの属性と目的に適した場所を推薦することに利用することのできる行動目的推定装置、行動目的推定方法及び行動目的推定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0008】
上記目的を達成するためにこの発明の第1の観点における行動目標推定装置は、以下のような構成要素を備えている。
(1)ユーザの生体及び身体動作の生体・身体動作情報を周期的に取得する生体・身体動作情報取得部を備えるユーザ情報取得手段と、前記生体・身体動作情報から一定以上の変動が生じる変動点を抽出する変動点判定手段と、前記判定された変動点から次に判定される変動点までに前記ユーザ情報取得手段で取得されるユーザ情報を1パターン要素として記録し保存する情報パターン要素集合データベースと、予め起こり得る行動目的を登録しておく行動目的データベースと、予め前記行動目的ごとに起こり得る生体・身体動作情報の変動パターンを登録しておく目的・変動パターンデータベースと、目的推定手段とを具備する。そして、前記目的推定手段に、前記情報パターン要素集合データベースに保存されるパターン要素について、前記目的・変動パターンデータベースを用いて生体・身体動作情報の変動パターンを抽出する手段と、前記抽出された生体・身体動作情報の変動パターンに、要素が重複する第1および第2のパターンが含まれているか否かを判定する手段と、前記要素が重複する第1および第2のパターンが含まれると判定された場合に、当該第1および第2のパターンの各々について、当該パターンに含まれる要素の時間と、前記目的・変動パターンデータベースに登録されている対応する変動パターンに含まれる要素の時間との差分を算出し、算出された差分が小さい方を前記変動パターンとして選択する手段と、前記目的・変動パターンデータベースをもとに、前記選択された変動パターンに対応する行動目的を推定する手段とを備えるものとする。
【0009】
(2)(1)において、前記ユーザ情報取得手段は、さらに前記ユーザの位置情報を前記身体動作の生体・身体動作情報と共に取得する位置情報取得部を備え、前記情報パターン要素集合データベースは、前記ユーザ情報に前記位置情報取得部で得られる位置情報を加え、前記行動目的データベースは、前記行動目的を位置ごとに登録しておくものとし、前記目的推定手段は、前記位置情報に基づいて前記行動目的データベースを参照することで前記行動目的を推定し、推定した行動目的に対応する生体・身体動作情報の変動パターンを前記目的・変動パターンデータベースから特定し、特定された変動パターンが前記情報パターン要素集合データベースに含まれているかを判定する。
【0010】
(3)(2)において、さらに、前記ユーザそれぞれの属性情報を登録するユーザ属性登録手段と、前記目的推定手段にて推定された行動目的及びその推定に用いられた位置情報と、予め前記ユーザ属性登録手段に登録されているユーザ属性情報とを記録する属性・目的登録手段とを有する。
【0012】
また、上記目的を達成するためにこの発明の第2の観点における行動目的推定方法は、以下のような構成要素を備えている。
コンピュータを有する行動目的推定装置が行う行動目的推定方法であって、ユーザの生体及び身体動作の生体・身体動作情報を周期的に取得し、前記生体・身体動作情報から一定以上の変動が生じる変動点を抽出し、前記抽出された変動点から次に判定される変動点までに取得されるユーザ情報を1パターン要素として情報パターン要素集合データベースに記録して保存し、予め起こり得る行動目的を行動目的データベースに登録しておき、予め前記行動目的ごとに起こり得る生体・身体動作情報の変動パターンを目的・変動パターンデータベースに登録しておき、前記情報パターン要素集合データベースに登録されるパターン要素について、前記目的・変動パターンデータベースを用いて生体・身体動作情報の変動パターンを抽出し、前記抽出された生体・身体動作情報の変動パターンに、要素が重複する第1および第2のパターンが含まれているか否かを判定し、前記要素が重複する第1および第2のパターンが含まれると判定された場合に、当該第1および第2のパターンの各々について、当該パターンに含まれる要素の時間と、前記目的・変動パターンデータベースに登録されている対応する変動パターンに含まれる要素の時間との差分を算出して、算出された差分が小さい方を前記変動パターンとして選択し、前記目的・変動パターンデータベースをもとに、前記選択された変動パターンに対応する行動目的を推定するものとする。
【0013】
また、上記目的を達成するためにこの発明の第3の観点における行動目的推定プログラムは、以下のような構成要素を備えている。
)ユーザのより詳細な行動を自動的に認識し、その認識結果からユーザの外出先での行動目的を推定する処理をコンピュータに実行させる行動目的推定プログラムであって、ユーザの生体及び身体動作の生体・身体動作情報を周期的に取得するステップと、前記生体・身体動作情報から一定以上の変動が生じる変動点を抽出するステップと、前記抽出された変動点から次に判定される変動点までに取得されるユーザ情報を1パターン要素として情報パターン要素集合データベースに記録して保存するステップと、予め起こり得る行動目的を行動目的データベースに登録しておくステップと、予め前記行動目的ごとに起こり得る生体・身体動作情報の変動パターンを目的・変動パターンデータベースに登録しておくステップと、前記情報パターン要素集合データベースに保存されるパターン要素について、前記目的・変動パターンデータベースを用いて生体・身体動作情報の変動パターンを抽出するステップと、前記抽出された生体・身体動作情報の変動パターンに、要素が重複する第1および第2のパターンが含まれているか否かを判定するステップと、前記要素が重複する第1および第2のパターンが含まれると判定された場合に、当該第1および第2のパターンの各々について、当該パターンに含まれる要素の時間と、前記目的・変動パターンデータベースに登録されている対応する変動パターンに含まれる要素の時間との差分を算出し、算出された差分が小さい方を前記変動パターンとして選択するステップと、前記目的・変動パターンデータベースをもとに、前記選択された変動パターンに対応する行動目的を推定するステップとを備えるものとする。
【発明の効果】
【0014】
以上のように、本発明は、(1)身体情報の時間的変動点を区切りとした各区間内での身体情報の特徴を抽出して、区間の長さとともにパターン要素として記録し、記録されたものの時間的並びを、予め行動目的に対応付けられたパターンと照合することで、身体情報からユーザの行動目的を推定する。また、行動目的を推定する際に、前記抽出された生体・身体動作情報の変動パターンに、要素が重複する第1および第2のパターンが含まれているか否かを判定し、前記要素が重複する第1および第2のパターンが含まれると判定された場合に、当該第1および第2のパターンの各々について、当該パターンに含まれる要素の時間と、前記目的・変動パターンデータベースに登録されている対応する変動パターンに含まれる要素の時間との差分を算出し、算出された差分が小さい方を前記変動パターンとして選択し、前記目的・変動パターンデータベースをもとに、前記選択された変動パターンに対応する行動目的を推定する。
さらに(2)ユーザの位置情報を併用し、その位置情報から照合するパターン数を限定することで推定の精度を向上させる。これにより、推定された行動目的と位置情報及びユーザ属性から、ユーザの属性と目的に適した場所を推薦する用途に利用可能となる。
【0015】
したがってこの発明によれば、ユーザのより詳細な行動を自動的に認識し、その認識結果からユーザの外出先での行動目的を推定することができ、これによって、推定された行動目的と位置情報及びユーザ属性から、ユーザの属性と目的に適した場所を推薦することに利用する可能な行動目的推定装置、行動目的推定方法及び行動目的推定プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【0016】
図1】本発明の一実施形態に係る行動目的推定装置の構成を示すブロック図である。
図2】上記実施形態の生体・身体動作情報変更点判定部の判定処理の流れを示すフローチャートである。
図3】上記実施形態の生体・身体動作情報パターン要素集合データベースへの登録処理の流れを示すフローチャートである。
図4】上記実施形態の生体・身体動作情報パターン要素集合データベースの例を示す図である。
図5】上記実施形態の位置・目的データベースの例を示す図である。
図6】上記実施形態の目的・変動パターンデータベースの例を示す図である。
図7】上記実施形態の目的推定部の処理の流れを示すフローチャートである。
図8】上記実施形態の目的推定部において、要素が重複された複数パターンを含む場合の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0017】
以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。
図1は、本発明の一実施形態に係る行動目的推定装置の構成を示すブロック図である。図1において、ユーザ初期情報入力部11は、ユーザの性別や年齢、趣味などを登録するユーザ属性登録部111と、ユーザごとの生体情報の基準値を登録する初期情報登録部112から構成される。入力は、PC(Personal Computer)や携帯端末など、ネットワークに介されたデバイスのいずれでもよい。
【0018】
ユーザ情報取得部12は、ユーザが持ち歩き可能な端末を用いて、心拍や皮膚電気活動や体温などの生体情報を取得する生体情報取得部121と、加速度センサやジャイロセンサなどによって身体の動作情報を取得する身体動作情報取得部122と、ユーザの現在の位置を測位する位置情報取得部123によって構成される。なお、身体動作情報取得部122においては、ユーザが滞在する場所にカメラを設置して撮影した画像でもよい。
【0019】
生体・身体動作情報変動点判定部13は、s秒おきに生体情報及び身体動作情報の平均値や分散値などを算出し、生体情報及び身体動作情報のいずれか1つ以上が閾値以上変動したときに、変動点として判定する。
生体・身体動作情報パターン要素集合データベース(DB)14は、上記生体・身体動作情報変動点判定部13にて判定された変動点の2点間を1要素として、その2点間における生体・身体動作情報を、位置情報及び経過時間とともに記録保存する。なお、位置情報においては、2点間で変移した位置の中心部を算出するなどによって少ない点で表してもよいものとする。
【0020】
データベース部15は、位置・目的データベース151、目的・変動パターンデータベース152及び属性・目的登録部153を備える。
位置・目的データベース151には、位置ごとに起こり得る行動目的を予め登録しておく。
目的・変動パターンデータベース152には、行動目的ごとに、目的遂行時に生じる生体情報及び身体動作情報の変動パターンを予め登録しておく。また、パターンを構成する1要素ごとに、変動に要する時間の範囲を登録しておく。
【0021】
属性・目的登録部153は、目的推定部16から出力される行動目的と、目的推定部16において参照された位置情報と、ユーザ属性登録部111にユーザ属性を記録して保存する。
目的推定部16は、生体・身体動作情報パターン要素集合データベース14に対して、位置・目的データベース151及び目的・変動パターンデータベース152を参照して、変動パターンに対応する目的の判定を行い、判定された目的を出力する。
【0022】
上記構成による目的推定装置において、以下にその処理動作を説明する。ここでは、動作ごとの生体情報の変化の例として、1分あたりの平均心拍数を1秒ごとに算出した場合を検討する。
具体的に、本屋で立ち読みをしながら本を探している時の心拍数を計測したところ、以下のような結果が得られた。
ゆっくり歩行:平均98.76回
立ち読み状態:平均78.81回
このように、本屋では、立ち読みとゆっくりな歩行を繰り返しているが、立ち読み時とゆっくりな歩行時の平均心拍数や分散値は異なることがわかる。
【0023】
一方、カフェにて1人で食事をしたときの心拍数を計測してみると、以下のような結果が得られた。
着席(食前):平均86.30回
食事中 :平均105.75回
着席(食後):平均85.92回
このように、着席し、注文をして料理が来るまでの心拍数と、食事を開始してからの心拍数が大きく変わることが分かる。
【0024】
この実施形態では、例として、行動ごとによって心拍情報が変化することと、行動のパターンが目的に応じて類似している点に着目して、心拍変動のパターンからユーザの目的を推定する場合について説明する。
まず、図2に示すフローチャートを参照して、変動点判定部13の判定処理の流れを説明する。
【0025】
図2において、変動点判定部13は、s秒ごとにユーザ情報取得部12から生体・身体動作情報(心拍・位置)を取得し(ステップS11,S12)、s秒間の生体・身体動作情報の平均値・分散値等を算出する(ステップS13)。この算出処理回数(i)が初めて(i==1)か否かを判断し(ステップS14)、初めての場合には、生体・身体動作情報パターン要素集合データベース14へi番目の要素として登録した後(ステップS15)、次の要素集合(i++)の取得のためにステップS11に戻る(ステップS17)。
【0026】
ステップS14の判断において、算出処理回数(i)が初めてでなかった場合には、算出値が要素周波数のi−1番目から閾値以上変化しているかを判断する(ステップS16)。この判断で、閾値以上変化した場合には、ステップS15に移行して要素iの変動点として登録する。閾値以上の変化でなかった場合には、パターン要素集合の登録は行わずに、次の要素集合の取得に移行する。
【0027】
次に、図3に示すフローチャート及び図4に示す登録例を参照して、生体・身体動作情報パターン要素集合データベース14への登録処理の流れを説明する。
図3において、生体・身体動作情報パターン要素集合データベース14では、ユーザ情報取得部12から生体・身体動作情報(心拍・位置)を取得すると(ステップS21)、変動点を順次判定し(ステップS22,S23)、変動点が判定された場合には、生体・身体動作情報パターン要素集合データベース14へ登録し(ステップS24)、ステップS21に戻って次の生体・身体動作情報の変動点登録処理に移行する。
図2及び図3に示す処理により、例として、図4に示すように、ユーザのs秒ごとの位置情報及び心拍情報を取得しデータベース13に登録された場合の目的を推定する場合を説明する。
【0028】
位置・目的データベース151には、予め位置ごとに起こり得る目的が登録されている。ここで、位置を(lat, long)とした時、(lat, long)を中心とした半径xメートル以内に含まれる位置で、起こり得る目的を登録するものとする。位置・目的データベース151の例を図5に示す。図5では、位置・目的データベース151において、位置A,B,Cそれぞれにおけるユーザがとり得る目的が複数種登録されている。
【0029】
目的・変動パターンデータベース152には、予め、目的ごとに、目的遂行時に生じる生体情報及び身体動作情報の変動パターンが登録されている。また、パターンを構成する1要素ごとに、変動に要する時間の範囲が登録されている。目的・変動パターンデータベース152の例を図6に示す。図6において、(a)は、目的が買い物である場合の生体・身体動作と時間範囲、(b)は目的が一人で食事する場合の生体・身体動作と時間範囲を示している。
【0030】
目的推定部16は、生体・身体動作情報パターン要素集合データベース14に対して、位置・目的データベース151及び目的・変動パターンデータベース152を参照して、変動パターンに対応する目的の判定を行い、判定された目的を出力する。
具体的には、図7に示す処理が実行される。
まず、生体・身体動作情報パターン要素集合のi番目からi+(N-1)番目までの要素を抽出し(ステップS31)、その要素に含まれる位置情報から、位置・目的データベース151を参照して対応する目的を取得する(ステップS32)。参照された目的から目的・変動パターンデータベース152の生体・身体動作情報の変動パターンを特定し(ステップS33)、特定された変動パターンをもとにN個の要素内に変動パターンが含まれているかの判定を行う(ステップS34)。判定された場合、目的・変動パターンデータベース152を参照して目的を出力する(ステップS35)。この処理を、1要素ずつ窓幅Nを動かしながら全要素に対して行う(ステップS36)。
【0031】
ここで、図8に示すように、生体・身体動作情報パターン要素集合内に、要素を重複してパターンAとパターンBが含まれている場合がある。この場合を考慮して、各要素の時間と、目的・変動パターンデータベース152に登録されている時間から、時間の差分が小さい方のパターンを出力する。
【0032】
例えば、生体・身体動作情報パターン要素集合の各要素の時間をT1,T2,…TNとして、要素(1) から要素(6) までの変動パターンが(1),(2),(3),(3),(2),(1)だったとする。ここで、目的・変動パターンデータベース152に登録されている、目的Aの生体・身体動作情報の変動パターンが(1),(2),(3)、各要素の時間がt1,t2,t3、目的Bの変動パターンが(3),(3),(2)、各要素の時間がt1’,t2’,t3’だったとすると、生体・身体動作情報パターン要素集合内に、要素が重複してしまい、2通りのパターンが登録された可能性が考えられる。このとき、T1,T2,T3とt1,t2,t3,T3,T4,T5とt1’,t2’,t3’の差分を算出し、誤差が小さい方を変動パターンとして、その変動パターンに対応する目的を抽出し出力する。
【0033】
すなわち、図7に示す目的推定処理において、ステップS34における変動パターンの判定処理後、要素を重複してパターンを含むか判定し(ステップS37)、重複するパターンを含む場合には、時間による変動パターンを判定して(ステップS38)、ステップS35の処理に移行し、時間の変動パターンに対応する行動目的を推定出力する。
【0034】
以上のように、上記実施形態では、行動の種類によって生体情報や身体動作情報が異なるという人間の性質と、1つの目的達成への行動が複数の行動から構成され、構成された行動のパターン(例:歩く→座る→食べる→立つ→歩く)が、目的ごとに類似していることを利用しているので、生体情報や身体動作情報の変動パターンから目的を推定することが可能となる。
【0035】
また、場所ごとに対して、頻出する目的を予め登録しておき、目的ごとに対して、目的遂行時に現れる生体情報や身体動作情報の変動パターンを予め登録するようにしているので、ユーザに特別な入力操作を要せずに目的を推定することが可能となる。
さらに、推定された目的と、位置情報と、ユーザの属性を統合して記録するようにしているので、ある場所にどのような属性がどのような目的を持って訪問しているかという情報をも提供することが可能となる。
【0036】
したがって上記実施形態の目的推定装置によれば、ユーザのより詳細な行動を自動的に認識し、その認識結果からユーザの外出先での行動目的を推定することができ、これによって、推定された行動目的と位置情報及びユーザ属性から、ユーザの属性と目的に適した場所を推薦することが可能となる。
【0037】
なお、この発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。例えば、上記実施形態では、行動ごとの心拍変動のパターンに基づく処理について説明したが、他の行動・生体情報・身体情報のパターンについても同様に実施可能である。
【0038】
また、上記実施形態では、図2図3図7に示すフローチャートにて、それぞれの処理方法について説明したが、これらの方法は、コンピュータに実行させるためのプログラムで実現可能である。すなわち、この発明の係る行動目的推定プログラムをコンピュータにロードさせ、ユーザ情報を取り込ませることで、上記実施形態の処理を実行させることができる。
【0039】
また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【符号の説明】
【0040】
11…ユーザ初期情報入力部、
111…ユーザ属性登録部、
112…初期情報登録部、
12…ユーザ情報取得部、
121…生体情報取得部、
122…身体動作情報取得部、
123…位置情報取得部、
13…生体・身体動作情報変動点判定部、
14…生体・身体動作情報パターン要素集合データベース(DB)、
15…データベース部、
151…位置・目的データベース、
152…目的・変動パターンデータベース、
153…属性・目的登録部、
16…目的推定部。
図1
図2
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図5
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図7
図8