WO2023080018A1 - 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

Abstract

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前記信号の到来方位および／または測定対象の前記人物までの距離を算出し、算出した前記到来方位および／または前記距離を用いて測定対象の前記人物の候補領域を特定する候補領域特定部と、受信した前記信号から、測定対象の前記人物の前記候補領域に対応する生体情報を生成する情報生成部と、生成された前記生体情報の特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを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、撮像素子によって生成される画像から測定対象の人物を識別し、別途取得された測定対象の人物生体情報と識別した測定対象の人物とを関連付ける技術が提案されている。

特開２０１９－１５２９１４号公報

　しかしながら、従来技術では、測定対象の人物の使用する寝具の模様などの特徴を基に測定対象の人物を識別するため、測定対象の複数の人物が同じ模様の寝具を使用する場合に精度よく各人物を関連付けできない可能性がある。また、従来技術では、顔認証による測定対象の人物の識別が行われるが、例えば、測定対象の人物の睡眠時の生体情報を取得する場合に測定対象の人物の顔が覆われていたり、撮像装置では撮像できない位置に顔が移動したりすると、正常に顔認証を行うことができない可能性がある。

　本発明は上記事情に鑑みなされたものであって、測定対象の人物と生体情報とを精度よく関連付ける技術を提供する。

　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前記信号の到来方位および／または測定対象の前記人物までの距離を算出し、算出した前記到来方位および／または前記距離を用いて測定対象の前記人物の候補領域を特定する候補領域特定部と、受信した前記信号から、測定対象の前記人物の前記候補領域に対応する生体情報を生成する情報生成部と、生成された前記生体情報または前記候補領域に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを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、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、測定対象の前記人物の生体情報を生成する情報生成部と、生成された前記生体情報に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを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、本発明の一側面は、生体情報処理装置であって、複数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前記信号の到来方位および／または前記複数の人物のうち少なくとも１人の測定対象の人物までの距離を算出し、算出した前記到来方位および／または前記距離を用いて測定対象の前記人物の候補領域を特定する候補領域特定部と、受信した前記信号から、測定対象の前記人物の前記候補領域に対応する生体情報を生成する情報生成部と、生成された前記生体情報または前記候補領域に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを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、本発明の一側面は、生体情報処理装置であって、複数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、前記複数の人物のうち少なくとも１人の測定対象の人物の生体情報を生成する情報生成部と、生成された前記生体情報に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを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。これにより、非接触による生体情報の取得手段によって測定対象の人物を対象に得られた生体情報と測定対象の人物とを精度よく関連付けることができる。

　また、前記生体情報関連付け部は、生成された前記生体情報が示す測定対象の前記人物の動きの経時変化の類似度に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付けてもよい。また、測定対象の前記人物の動きの経時変化は、時間あたりの呼吸数、呼気と吸気の時間比率、または呼吸波形の傾きの特徴を含んでもよい。また、測定対象の前記人物の動きの経時変化は、呼吸波形および／または心拍波形の特徴を含んでもよい。また、測定対象の前記人物の動きの経時変化は、測定対象の前記人物の発作時における測定対象の前記人物の動きの経時変化であってもよい。また、前記候補領域特定部は、測定対象の前記人物の発作時以外の場合において、受信した前記信号から前記信号の到来方位および／または測定対象の前記人物までの距離を算出し、算出した前記到来方位および／または前記距離を用いて測定対象の前記人物の候補領域を特定してもよい。また、前記生体情報関連付け部は、測定対象の前記人物の前記候補領域の空間分布の特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付けてもよい。また、前記生体情報関連付け部は、生成された前記生体情報が示す振幅の大きさに基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付けてもよい。これにより、測定対象の人物の生体情報の特徴を用いて精度よく測定対象の人物と生体情報との対応関係を特定できる。

　また、前記生体情報関連付け部は、受信した前記信号から得られる測定対象の前記人物の動作の特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付けてもよい。また、測定対象の前記人物の動作の特徴は、測定対象の前記人物の寝相に関する特徴であってもよい。また、測定対象の前記人物の動作の特徴は、測定対象の前記人物の歩行に関する特徴であってもよい。また、前記信号受信部は、反射体を装着した測定対象の前記人物から反射された信号を受信することで前記生体情報に関する信号を取得し、前記生体情報関連付け部は、前記反射体から反射された信号の特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付けてもよい。また、前記生体情報関連付け部は、あらかじめ取得された測定対象の前記人物を特定する情報に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付けてもよい。これにより、複数の人物のいずれかの人物を生体情報の測定対象とし、当該測定対象の人物と生体情報との対応関係を精度よく特定することができる。また、上記の生体情報処理装置は、受信した前記信号の反射点の空間分布が異常である場合に、測定対象の前記人物と生体情報の関連付けを正常に行えないことの通知を出力する出力部をさらに備えてもよい。これにより、測定対象の人物の生体情報の取得に支障をきたす可能性がある異常を通知することでそのような可能性を抑えつつ、生体情報と測定対象の人物とを精度よく関連付けることができる。

　また、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人の人物によってそれぞれ異なる位置に加えられる圧力を示す信号を受信する信号受信部と、受信した前記信号から得られる圧力の分布に基づいて測定対象の前記人物の候補領域を特定する候補領域特定部と、受信した前記信号から、測定対象の前記人物の前記候補領域に対応する生体情報を生成する情報生成部と、生成された前記生体情報の特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを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。これにより、例えば圧力測定素子が平面状に配置されたベッド上の測定対象の人物を対象として、生体情報と測定対象の人物とを精度よく関連付けることができる。

　また、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、前記信号の到来方位および／または測定対象の前記人物までの距離について所定単位の到来方位および／または距離ごとに、機械学習により測定対象の前記人物の人数を推定する推定部と、受信した前記信号から、測定対象の前記人物の生体情報を生成する情報生成部と、推定された測定対象の前記人物の人数に基づいて、生成された測定対象の前記人物の生体情報を分類する分類部と、測定対象の前記人物の生体情報に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と分類された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付け部と、を有し、前記分類部は、測定対象の前記人物の人数に関する情報を取得した場合に、推定された測定対象の前記人物の人数の代わりに、取得した前記情報に基づいて、生成された測定対象の前記人物の生体情報を分類することを特徴とする生体情報処理装置である。また、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、測定対象の前記人物の生体情報を生成する情報生成部と、測定対象の前記人物の人数に関する情報を取得する取得部と、取得した測定対象の前記人物の人数に関する情報に基づいて、生成された測定対象の前記人物の生体情報を分類する分類部と、測定対象の前記人物の生体情報に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と分類された前記生体情報とを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。これにより、推論によって特定される測定対象の人物の人数の情報よりもより確度の高い情報を用いて、生体情報の分類を行うことができる。

　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、測定対象の人物から取得した生体情報を精度よく測定対象の人物と関連付けることができる。

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は、一実施形態における測定対象の人物の候補領域の例を示す図であり、図５Ｂ～図５Ｄは、一実施形態における測定対象の人物の生体情報の例を示す図である。 図６Ａは、一実施形態に係る生体情報処理装置の構成例を模式的に示す図であり、図６Ｂは、一実施形態における測定対象の人物の候補領域の例を示す図である。 図７Ａは、一実施形態に係る生体情報処理装置の構成例を模式的に示す図であり、図７Ｂは、一実施形態における測定対象の人物の候補領域の例を示す図である。 図８Ａは、一変形例に係る生体情報処理装置の構成例を模式的に示す図であり、図８Ｂは、一実施形態におけるベッドの構成例を模式的に示す図である。 図９Ａは、一変形例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り、図９Ｂは、一変形例における測定対象の人物の候補領域の例を示す図である。 図１０は、一変形例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１１は、一変形例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、測定対象の人物の画像を基に測定対象の人物を識別するため、測定対象の複数の人物が同じ寝具を使用する場合など、測定対象の人物の画像の違いが小さいために精度よく測定対象の各人物を識別できない可能性がある。また、従来技術では、測定対象の人物の位置によっては撮像装置で正しく測定対象の人物を撮像できず、正常に顔認証を行うことができない可能性がある。

　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内に設置されたベッド２０の上に生体情報の測定対象である３人の人物３１、３２、３３が並んでいる。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、ベッド２０上の測定対象の人物３１、３２、３３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、３３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。

　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、出力部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、３３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、３３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。制御部１１２が実行する生体情報の生成処理の詳細については後述する。記憶部１１３は、送受信部１１１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。出力部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、出力部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、電波レーダー、超音波センサ、音波センサなどの信号の送受信手段を用いて測定対象の複数の人物に対して非接触の生体情報センシングを行い、取得した測定対象の各人物の生体情報を、測定対象の人物の位置情報を基に特定する。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取得した生体情報を精度よく測定対象の人物と関連付けることができる。

　＜実施形態の説明＞
　本件開示の技術の一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とベッド２０が配置され、ベッド２０に生体情報の測定対象である複数の人物３１、３２、３３が横たわり、測定対象の各人物の睡眠時の呼吸に関する生体情報を生体情報処理装置によって取得する場合を想定する。ここでは、測定対象の人物３１、３２、３３は１家族を構成し、それぞれ女性、子供、男性であると想定する。なお、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、心拍や体動などに関する生体情報であってもよい。

　図３は、一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。また、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と、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する情報生成部１２４と、測定対象の人物の位置を示す候補領域を特定する候補領域特定部１２５と、測定対象の各人物に生体情報を関連付ける生体情報関連付け部１２６とを有する。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ごとの生体情報は、出力部１１４によって表示装置３００に出力される。表示装置の一例としては、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。

　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。出力部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に出力する。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出力部１１４から表示装置３００に出力されてもよい。

　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、生体情報を取得する対象が測定対象の人物３１、３２、３３であることを示す情報と、測定対象の人物３１、３２、３３の生体情報の特徴に関する特徴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。なお、測定対象の各人物の生体情報の特徴情報は、生体情報処理装置１００において後述する処理によって生成される生体情報を測定対象の各人物に関連付けるために用いられる情報であり、本実施形態では、一例として測定対象の各人物の呼吸波形の振幅または位相の経時変化に関する特徴を示す情報である。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Ｓ３０１において、送信部１２１がベッド２０上の生体情報の測定対象の人物３１、３２、３３に対してチャープ信号を送信する。なお、送信部１２１が送信するチャープ信号の周波数帯域やアップチャープやダウンチャープなどの送信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、アンテナ数は８ｃｈ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、３３から反射された信号を受信する。次に、ステップＳ３０２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が受信した信号の差分から得られるＩＦ信号を足し合わせることで信号加算を行う。

　ステップＳ３０３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、３３へのチャープ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、チャープの送受信が既定回数実行された場合は（Ｓ３０３：ＹＥＳ）、処理をステップＳ３０４に進め、チャープの送受信の実行回数が既定回数に満たない場合は（Ｓ３０３：ＮＯ）、処理をステップＳ３０１に戻す。なお、チャープ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Ｓ３０４では、情報生成部１２４が、ステップＳ３０２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Ｓ３０２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Ｓ３０５では、情報生成部１２４が、ステップＳ３０２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Ｓ３０６では、制御部１１２は、ステップＳ３０５およびステップＳ３０６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（Ｓ３０６：ＹＥＳ）、処理をステップＳ３０７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（Ｓ３０６：ＮＯ）、処理をステップＳ３０１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Ｓ３０７では、情報生成部１２４が、ステップＳ３０４およびＳ３０５において算出した距離と方位を基に受信部１２２が受信した反射点の空間分布に関する情報を生成する。そして、ステップＳ３０８において、情報生成部１２４は、反射点の空間分布に関する情報を基に測定対象の人物の候補領域を特定する。図５Ａは、本実施形態において、情報生成部１２４によって反射点の空間分布に関する情報を基に特定される候補領域の一例を示す。なお、ここでは領域５１、５２、５３が測定対象の人物３１、３２、３３に対応している。

　次に、ステップＳ３０９において、情報生成部１２４は、ステップＳ３０８において特定された候補領域５１、５２、５３ごとに、ステップＳ３０２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。そして、ステップＳ３１０において、生体情報関連付け部１２６は、情報生成部１２４が生成した生体情報を測定対象の各人物に関連付ける。具体的には、生体情報関連付け部１２６は、ステップＳ３０９において生成された各候補領域に対応する生体情報の特徴と記憶部１１３に記憶されている測定対象の各人物の生体情報の特徴の類似度を基に、測定対象の人物３１、３２、３３と生体情報との関連付けを行う。

　図５Ｂ、図５Ｃ、図５Ｄは、本実施形態において各候補領域５１、５２、５３における振幅または位相の経時変化（呼吸波形）を示すグラフの一例である。図５Ｂ～図５Ｄに示すように、領域ごとに振幅または位相の経時変化が異なる。したがって、生体情報関連付け部１２６は、ステップＳ３０９において生成された生体情報が示す振幅または位相の経時変化の特徴と、記憶部１１３にあらかじめ記憶されている特徴情報が示す、測定対象の各人物の呼吸波形の振幅または位相の経時変化の特徴との類似度から、測定対象の人物３１、３２、３３と候補領域５１、５２、５３から得られる生体情報とを関連付ける。なお、類似度の基準としては、例えば振幅または位相の経時変化を示す呼吸波形を用いる場合は、単位時間当たりの呼吸数、呼気相と吸気相の時相における時間比率、呼吸波形の所定時点における傾きなどが挙げられる。また、各候補領域における振幅または位相の経時変化の類似度は周知技術を用いて算出できるため、ここでは詳細な説明は省略する。

　本実施形態によれば、レーダーなどの非接触による生体情報の取得手段によって測定対象の複数の人物を対象に得られた生体情報と測定対象の各人物とを精度よく関連付けることができる。

（第２実施形態）
　次に、第２実施形態に係る生体情報処理装置について説明する。なお、以下の説明において、第１実施形態と同様の構成や処理などについては同一の符号を付し、詳細な説明は省略する。

　第１実施形態に係る生体情報処理装置１００では、生成された生体情報における振幅または位相の経時変化の違いを基に各領域５１、５２、５３と生体情報の測定対象の各人物３１、３２、３３とが対応付けられるが、第２実施形態に係る生体情報処理装置１００では、各候補領域５１、５２、５３の空間分布の特徴を基に各候補領域５１、５２、５３と生体情報の測定対象の各人物３１、３２、３３とが関連付けられる。また、本実施形態では、図４に示すフローチャートの処理が開始される前に、生体情報を取得する対象が測定対象の人物３１、３２、３３であることを示す情報と、生体情報の測定対象の各人物の候補領域の空間分布の特徴（一例として、候補領域の大きさ）に関す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。

　本実施形態では、ステップＳ３１０において、生体情報関連付け部１２６は、受信部１２２が受信した反射信号から得られる反射点の空間分布の特徴、例えば候補領域の大きさを基に、情報生成部１２４が生成した生体情報を、各候補領域に対応する測定対象の各人物に関連付ける。

　図５Ａに示す例では、候補領域５１、５２、５３ごとに領域の大きさが大、中、小とそれぞれ異なる。そこで、生体情報関連付け部１２６は、各候補領域の大きさと、記憶部１１３にあらかじめ記憶されている特徴情報が示す、測定対象の各人物の候補領域の大きさとの類似度から、測定対象の人物３１、３２、３３と候補領域５１、５２、５３から得られる生体情報とを関連付ける。

　したがって、本実施形態によれば、レーダーなどの非接触による生体情報の取得手段によって測定対象の複数の人物を対象に得られた生体情報と測定対象の各人物とを精度よく関連付けることができる。

（第３実施形態）
　次に、第３実施形態に係る生体情報処理装置について説明する。なお、以下の説明において、上記の実施形態と同様の構成や処理などについては同一の符号を付し、詳細な説明は省略する。

　本実施形態では、複数の人物３１、３２、３３のいずれかの人物を生体情報の測定対象とし、測定対象の人物の生体情報を精度よく関連付けることを目的とする。ここでは、一例として子供の測定対象の人物３２の生体情報を関連付ける。生体情報の測定対象の人物が子供である場合は、睡眠時に大人よりも寝相が変わる頻度が高い傾向がある。そこで、第３実施形態に係る生体情報処理装置１００では、各候補領域５１、５２、５３の空間分布の特徴として領域の形状が変化する頻度を基に、子供の測定対象の人物３２と候補領域から得られる生体情報とが関連付けられる。また、本実施形態では、図４に示すフローチャートの処理が開始される前に、生体情報を取得する対象が子供の測定対象の人物３２であることを示す情報と、測定対象の人物３２の候補領域の空間分布の特徴（一例として、候補領域の形状が変化する頻度が他の測定対象の人物の候補領域より高いこと）に関す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。

　本実施形態では、ステップＳ３１０において、生体情報関連付け部１２６は、候補領域５１、５２、５３の空間分布の特徴として候補領域の形状が変化する頻度を基に、他の候補領域よりも形状が変化する頻度が高い候補領域を特定し、特定した領域から得られる生体情報を子供の測定対象の人物３２に関連付ける。

　図６Ａに、本実施形態において、子供の測定対象の人物３２の寝相が図１に示す状態から変わった後の状態の一例を示す。また、図６Ｂに、測定対象の人物３２の寝相が図６Ａに示す状態に変わった場合の、情報生成部１２４によって生成される候補領域５１、５２、５３の状態の一例を示す。測定対象の人物３２の姿勢が変わることで、情報生成部１２４によって生成される候補領域５２の形状も変わる。そこで、ステップＳ３１０において、生体情報関連付け部１２６は、候補領域５１、５２、５３の形状が変化する頻度と、記憶部１１３にあらかじめ記憶されている特徴情報が示す、子供の測定対象の人物３２の候補領域の形状が変化する頻度との類似度から、候補領域５２を子供の測定対象の人物３２に対応する候補領域として特定する。そして、生体情報関連付け部１２６は、測定対象の人物３２と候補領域５２から得られる生体情報とを関連付ける。

　したがって、本実施形態によれば、複数の人物のいずれかの人物を生体情報の測定対象として、当該測定対象の人物（上記の例では子供の測定対象の人物３２）と生体情報とを精度よく関連付けることができる。なお、上記の例では、子供の測定対象の人物３２を生体情報の測定対象の人物であると想定したが、他の測定対象の人物３１、３３を生体情報の測定対象の人物とし、睡眠時における大人の男性（女性）に関する特徴を基に候補領域の形状の変化の特徴を判断することで、生体情報関連付け部１２６は、子供の測定対象の人物３２の候補領域５２の特定と同様に、測定対象の人物３１、３３の候補領域５１、５３を特定し、測定対象の人物３１、３３と生体情報とを関連付けることもできる。また、上記の例では、候補領域の形状が変化する頻度の高さを基に子供の候補領域５２を特定しているが、候補領域の形状が変化する頻度が他の候補領域より低い場合でも、候補領域の形状の向きが他の候補領域に対して斜めを向いている場合は子供の候補領域と判定してもよい。この場合、そのような判定を行うための候補領域の空間分布の特徴が記憶部１１３に記憶される。

（第４実施形態）
　次に、第４実施形態に係る生体情報処理装置について説明する。なお、以下の説明において、上記の実施形態と同様の構成や処理などについては同一の符号を付し、詳細な説明は省略する。

　本実施形態では、複数の人物３１、３２、３３のいずれかの人物を生体情報の測定対象とし、測定対象の人物の生体情報を精度よく関連付けることを目的とする。ここでは、一例として子供の測定対象の人物３２の生体情報を関連付ける。生体情報の測定対象の人物が子供である場合は、睡眠時に大人よりも体表の変位量が小さいため生体情報における振幅または位相の変化が大人に比べて小さくなる傾向がある。そこで、第４実施形態に係る生体情報処理装置１００では、各候補領域５１、５２、５３の生体情報が示す振幅または位相の経時変化の特徴を基に、子供の測定対象の人物３２と候補領域から得られる生体情報とが関連付けられる。また、本実施形態では、図４に示すフローチャートの処理が開始される前に、生体情報を取得する対象が子供の測定対象の人物３２であることを示す情報と、測定対象の人物３２の生体情報が示す振幅または位相の経時変化の特徴（一例として、呼吸波形の振幅）に関す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。

　例えば、図５Ｂ～図５Ｄに示すように、子供の測定対象の人物３２の呼吸波形（図５Ｃ）の振幅は大人に比べて小さい。そこで、ステップＳ３１０において、生体情報関連付け部１２６は、ステップＳ３０９において生成された候補領域５１、５２、５３の生体情報が示す呼吸波形の振幅と、記憶部１１３にあらかじめ記憶されている特徴情報が示す、測定対象の人物３２の呼吸波形の振幅との類似度から、候補領域５２を子供の測定対象の人物３２に対応する候補領域として特定する。そして、生体情報関連付け部１２６は、測定対象の人物３２と候補領域５２から得られる生体情報とを関連付ける。

　したがって、本実施形態によれば、複数の人物のいずれかの人物を生体情報の測定対象として、当該測定対象の人物（上記の例では子供の測定対象の人物３２）と生体情報とを精度よく関連付けることができる。なお、上記の例では、子供の測定対象の人物３２を生体情報の測定対象の人物であると想定したが、他の測定対象の人物３１、３３を生体情報の測定対象の人物とし、睡眠時における大人の男性（女性）に関する呼吸波形の特徴を基に候補領域ごとの生体情報が示す振幅または位相の経時変化の特徴を判断することで、生体情報関連付け部１２６は、子供の測定対象の人物３２の候補領域５２の特定と同様に、測定対象の人物３１、３３の候補領域５１、５３を特定し、測定対象の人物３１、３３と生体情報とを関連付けることもできる。

（第５実施形態）
　次に、第５実施形態に係る生体情報処理装置について説明する。なお、以下の説明において、上記の実施形態と同様の構成や処理などについては同一の符号を付し、詳細な説明は省略する。

　本実施形態では、複数の人物３１、３２、３３のいずれかの人物を生体情報の測定対象とし、測定対象の人物の生体情報を精度よく関連付けることを目的とする。ここでは、一例として子供の測定対象の人物３２の生体情報を関連付ける。また、本実施形態の生体情報処理装置１００の構成例は図１と同じであり、生体情報処理装置１００では、測定対象の人物３１、３２、３３がそれぞれ部屋１０に入室してからベッド２０上に移動するまでの間も、送受信部１１１による信号の送受信によって得られる信号を処理することで、子供の測定対象の人物３２を特定する。生体情報の測定対象の人物が子供である場合は、大人に比べて歩行の速さが小さい傾向や不規則な動きを示す頻度が高い（落ち着きがないなど）傾向があると考えられる。

　そこで、本実施形態では、図４の示すフロー処理の開始前に、各人物３１、３２、３３が部屋１０に入室すると、送受信部１１１が信号の送受信を開始し、各人物３１、３２、３３がベッド２０上に移動するまで送受信部１１１による信号の送受信を行う。なお、生体情報処理装置１００では、周知の技術を用いて各人物３１、３２、３３が部屋１０に入室したことを検知して送受信部１１１による信号の送受信を開始することができる。また、本実施形態では、図４に示すフローチャートの処理が開始される前に、生体情報を取得する対象が子供の測定対象の人物３２であることを示す情報と、測定対象の人物３２の動作傾向の特徴（一例として、ベッド２０上に移動するまでの移動の速さが他の測定対象の人物より小さい）に関す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。そして、生体情報関連付け部１２６は、受信部１２２が受信した信号を処理して、上記の動作傾向に基づく測定対象の人物の動作の基準を基に、ベッド２０上の子供の測定対象の人物３２の位置を特定する。特定された子供の測定対象の人物３２の位置を示す位置情報は記憶部１１３に記憶されてよい。

　そして、ステップＳ３１０において、生体情報関連付け部１２６は、記憶部１１３に記憶された位置情報を基に候補領域５２が子供の測定対象の人物３２に対応する候補領域であると特定する。そして、生体情報関連付け部１２６は、測定対象の人物３２と候補領域５２から得られる生体情報とを関連付ける。

　したがって、本実施形態によれば、複数の人物のいずれかの人物を生体情報の測定対象として、当該測定対象の人物（上記の例では子供の測定対象の人物３２）と生体情報とを精度よく関連付けることができる。なお、上記の例では、子供の測定対象の人物３２を生体情報の測定対象の人物であると想定したが、他の測定対象の人物３１、３３を生体情報の測定対象の人物とし、歩行時における大人の男性（女性）に関する動作の特徴を基に測定対象の各人物を判断することで、生体情報関連付け部１２６は、子供の測定対象の人物３２の候補領域５２の特定と同様に、測定対象の人物３１、３３の候補領域５１、５３を特定し、測定対象の人物３１、３３と生体情報とを関連付けることもできる。

（第６実施形態）
　次に、第６実施形態に係る生体情報処理装置について説明する。なお、以下の説明において、上記の実施形態と同様の構成や処理などについては同一の符号を付し、詳細な説明は省略する。

　本実施形態では、図７Ａに示すように、生体情報の測定対象の人物３１、３２、３３が、送信部１２１によって送信される信号を反射する反射体４１、４２、４３をそれぞれ装着している。反射体４１、４２、４３は、金属などの反射板の配置がそれぞれ異なり、受信部１２２によって受信された信号を処理したときに、図７Ｂに示すように候補領域５１、５２、５３の反射模様が異なるように構成されている。

　したがって、本実施形態では、ステップＳ３０８において、情報生成部１２４は、候補領域５１、５２、５３内の反射体４１、４２、４３による反射模様の違いを基に、測定対象の人物３１、３２、３３の候補領域５１、５２、５３を特定する。そして、ステップＳ３１０において、生体情報関連付け部１２６は、測定対象の人物３１、３２、３３と候補領域５１、５２、５３から得られる生体情報とを関連付ける。

　本実施形態によれば、生体情報の測定対象の人物ごとに異なる反射体を装着することで候補領域を特定し、レーダーなどの非接触による生体情報の取得手段によって測定対象の複数の人物を対象に得られた生体情報と測定対象の各人物とを精度よく関連付けることができる。また、反射体を用いることで受信部１２２が測定対象の人物から受信する信号のＳＮ比が向上し、候補領域の特定精度、ひいては測定対象の人物と生体情報との関連付けの精度が向上することも期待できる。また、測定対象の人物と生体情報との関連付けを行いたい測定対象の人物にのみ反射体を装着することで、測定対象の人物と候補領域の関連付けの精度が向上することも期待できる。

　＜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。以下に、上記の実施形態の変形例について説明する。なお、以下の説明において、上記の実施形態と同様の構成や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。また、上記の各実施形態と以下に説明する変形例は、適宜組み合わせて実施することができる。

（変形例１）
　以下に変形例１に係る生体情報処理装置１００について説明する。本変形例では、図８Ａに示すように、ベッド２０の代わりに圧力測定素子を設けたベッド２００を用いる。図８Ｂに示すようにベッド２００は、基部２０３の上に圧力測定素子群２０２とマットレス２０１が積層されて構成されている。圧力測定素子群２０２は、圧力測定素子が平面上に格子状に配置されて構成されており、これによりベッド２００上の生体情報の測定対象の人物３１、３２、３３の位置と各圧力測定素子の位置および圧力の大きさを示す信号が、生体情報処理装置１００の送受信部１１１に送信される。したがって、受信部１２２は、測定対象の複数の人物によってそれぞれ異なる位置に加えられる圧力を示す信号を受信することができる。

　図９Ａに、本変形例において、制御部１１２が実行する処理フローの一例を示す。ステップＳ９０１において、受信部１２２が圧力測定素子群２０２から各圧力測定素子の位置および圧力の出力信号を受信する。次に、ステップＳ９０２において、制御部１１２は、ステップＳ９０１による出力信号の受信回数が既定回数に達したか否かを判定する。ここでは、圧力測定素子群２０２の出力信号の受信が既定回数実行されることで、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、出力信号の受信が既定回数実行された場合は（Ｓ９０２：ＹＥＳ）、処理をステップＳ９０３に進め、出力信号の受信が既定回数に満たない場合は（Ｓ９０２：ＮＯ）、処理をステップＳ９０１に戻す。なお、出力信号の受信の既定回数は、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。

　次に、ステップＳ９０３では、情報生成部１２４が、圧力測定素子群２０２の出力信号を基に受信部１２２が受信した圧力信号が示す圧力の空間分布に関する情報を生成する。そして、ステップＳ９０４では、情報生成部１２４が、圧力測定素子群２０２の出力信号を基に測定対象の人物の候補領域を特定する。図９Ｂは、本変形例において情報生成部１２４によって特定される候補領域の一例を示す。なお、ここでは領域９１、９２、９３が測定対象の人物３１、３２、３３に対応している。

　次に、ステップＳ９０５において、情報生成部１２４は、ステップＳ９０３において特定された候補領域９１、９２、９３ごとに、圧力測定素子群２０２の出力信号を用いて、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。そして、ステップＳ９０６において、生体情報関連付け部１２６は、第１実施形態と同様に、ステップＳ９０５において生成された各候補領域に対応する生体情報の特徴と記憶部１１３に記憶されている測定対象の各人物の生体情報の特徴の類似度を基に、測定対象の人物３１、３２、３３と生体情報との関連付けを行う。

　本変形例によれば、圧力測定素子などから非接触の方法で生体情報を取得して、測定対象の複数の人物を対象に得られた生体情報と測定対象の各人物とを精度よく関連付けることができる。

（変形例２）
　次に、変形例２に係る生体情報処理装置１００について説明する。上記の実施形態において、例えば、生体情報の測定対象の人物が腰や背中を曲げているなど測定対象の人物の位置や姿勢が生体情報の取得には適切でない場合や、反射体が適切に装着されていないために候補領域を適切に特定できない場合など、測定対象の人物と生体情報との対応関係を特定するにあたって不適切な状況が生じる可能性がある。そこで、本変形例では、このような不適切な状況が生じた場合にユーザにエラーとして通知することができる。

　図１０に、本変形例において制御部１１２が実行する処理フローの一例を示す。この処理フローにおいて、ステップＳ３０１～Ｓ３１０の処理は、上記と同じであるため詳細な説明は省略する。ステップＳ１００１において、制御部１１２は、ステップＳ３０７において生成された空間分布の情報を基に、測定対象の人物の候補領域の特定処理や生体情報の生成処理などが正常に実行できない可能性があるか否かの判断を行い、エラー発生の有無を判定する。例えば、制御部１１２は、図５Ａに例示する領域５１、５２、５３のいずれかの領域の形状が異常であれば、測定対象の人物の姿勢が不適切であるために上記処理が正常に実行できない可能性があるとして、エラーが発生したと判定する。また、例えば、上記の第６実施形態のように測定対象の人物が反射体を装着している場合に、制御部１１２は、図７Ｂに例示する領域５１、５２、５３のうち反射模様の形状が異常であれば、測定対象の人物に対応する候補領域を正しく特定できず上記処理が正常に実行できない可能性があるとして、エラーが発生したと判定する。なお、領域の形状や反射模様の形状が異常と判断する基準については、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。

　制御部１１２は、エラーが発生したと判定した場合は（Ｓ１００１；ＹＥＳ）、処理をステップＳ１００２に進め、エラーが発生していないと判定した場合は（Ｓ１００２：ＮＯ）、処理をステップＳ３０８に進める。ステップＳ１００２において、制御部１１２は、通知部として機能し、Ｓ１００１の判定結果を示す情報やエラーを解消する解決策を示す情報を生成し、出力部１１４から例えば表示装置３００に出力してユーザに通知する。エラーを解消する解決策を示す情報としては、測定対象の人物に正しい姿勢に戻すことを促す情報や反射体を正しく装着することを促す情報などが挙げられる。

　本変形例によれば、測定対象の人物の生体情報の取得に支障をきたす可能性がある異常を通知することでそのような可能性を抑えつつ、レーダーなどの非接触による生体情報の取得手段によって測定対象の複数の人物を対象に得られた生体情報と測定対象の各人物とを精度よく関連付けることができる。

　さらに、別の変形例として、上記の実施形態では、送受信部１１１が生体情報の測定対象の人物との間で電波を送受信することを想定しているが、この代わりに送受信部１１１が測定対象の人物に超音波、音波、任意の波長の光などを測定対象の人物との間で送受信してもよい。なお、測定対象の人物に超音波や音波が送受信される場合は、上記の実施形態において、制御部１１２は、送受信部１１１によって送受信される信号を用いた距離を算出する処理は実行せずに、送受信部１１１によって送受信される信号の到来方位を算出する処理を実行して、測定対象の人物と生体情報との関連付けが実行される。

　また、別の変形例として、第１実施形態において、記憶部１１３に生体情報の測定対象の人物の発作発生時の呼吸波形に関する情報をあらかじめ記憶しておき、測定対象の人物の発作発生時に、ステップＳ３１０において、振幅または位相の経時変化から得られる呼吸波形の特徴と記憶部１１３に記憶されている呼吸波形の特徴とを比較して、測定対象の人物と生体情報との関連付けを行ってもよい。また、別の変形例として、第４実施形態において、子供の測定対象の人物３２が発作を起こす可能性があることがあらかじめわかっている場合は、測定対象の人物３２の発作発生時に、生体情報関連付け部１２６が、情報生成部１２４が生成した生体情報を基に、発作が発生した測定対象の人物と生体情報との関連付けを行ってもよい。これにより、発作を起こした測定対象の人物３２と生体情報を精度よく関連付けることができる。

　また、別の変形例として、第６実施形態において、生体情報の測定対象の人物が反射体を装着することに加えてあるいは代わりに、ＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグを装着して、送受信部１１１がＲＦＩＤタグの情報を取得し、上記の処理において、取得した情報を基に測定対象の人物に対応する候補領域を特定してもよい。また、部屋１０に、測定対象の人物の入室を生体情報処理装置１００に通知するための各被験者用のスイッチなどが設置されて送受信部１１１がスイッチのオンオフに関する情報を受信したり、送受信部１１１が、測定対象の人物が携帯する情報端末と通信を行い、情報端末から情報を受信したりして、上記の処理において、受信した情報を基に測定対象の人物に対応する候補領域を特定してもよい。さらに、生体情報処理装置１００は、部屋１０に存在する測定対象の人物を特定する情報を、測定前の事前情報として、ユーザから入力を受け付けたり、外部から取得したりしてもよい。これにより、測定対象の人物と生体情報との関連付けの精度が向上することが期待できる。

　また、上記の実施形態では、信号加算部１２３が、送信部１２１が送信したチャープ信号と受信部１２２が受信した信号の差分から得られるＩＦ信号を足し合わせることで信号加算を行い、情報生成部１２４が、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ているが、信号加算部１２３による信号加算を行わず、情報生成部１２４が、送信部１２１が送信したチャープ信号と受信部１２２が受信した信号の差分から得られるＩＦ信号に対して信号処理を行って生体情報を生成してもよい。

（変形例３）
　以下に変形例３に係る生体情報処理装置１００について説明する。本変形例では、一例として、図１に示す第１実施形態と同様に、部屋１０に生体情報処理装置１００とベッド２０が配置され、ベッド２０に生体情報の測定対象である複数の人物３１、３２、３３が横たわり、測定対象の各人物の睡眠時の呼吸に関する生体情報を生体情報処理装置によって取得する場合を想定する。

　図１１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。ステップＳ３０１～Ｓ３０６の処理は、第１実施形態と同様である。より具体的には、ステップＳ３０４において、情報生成部１２４は、ＦＭＣＷ方式により得られた受信信号をフーリエ変換し、距離ビンごとの複素数信号に分解する。また、ステップＳ３０５において、情報生成部１２４は、フェーズドアレイレーダによる方位推定を用いて、受信信号を方位ビンごとの複素数信号に分解する。そして、これらステップＳ３０４およびステップＳ３０５の処理によって、距離×方位の２次元に分解された複素数信号のデータ（「Ｂｓｃｏｐｅ」と称する）が生成される。そして、ステップＳ３０６では、第１実施形態と同様に、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か否かを判定し、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、処理をステップＳ１１０１に進める。

　ステップＳ１１０１では、制御部１１２は、部屋１０に存在する測定対象の人物の人数を特定する情報を取得したか否かを判定する。本変形例では、制御部１１２が、生体情報処理装置１００の図示しない入力部を介してユーザから入力を受け付けたり、送受信部１１１が外部との通信により受信したりすることで、当該情報を取得する。また、当該情報は、本フローチャートの処理の開始前にあらかじめ記憶部１１３に記憶されていて、制御部１１２が記憶部１１３に記憶された当該情報を取得してもよい。制御部１１２は、測定対象の人物の人数を特定する情報を取得した場合は（Ｓ１１０１：ＹＥＳ）、処理をステップＳ１１０３に進め、測定対象の人物の人数を特定する情報を取得していない場合は（Ｓ１１０１：ＮＯ）、処理をステップＳ１１０２に進める。

　ステップＳ１１０２において、情報生成部１２４は、複数フレーム分の複素数信号データ（Ｂｓｃｏｐｅ）を用いて、部屋１０に存在する人物の位置を検出する処理を行うことにより、呼吸の抽出処理を行う測定対象の人物の距離および方位を特定する。情報生成部１２４は、推定部として、測定対象の人物の位置を検出する処理において、ビンごとの信号の時間差分の変化を比較して、機械学習で測定対象の人物の人数と位置を推定する。ここでは、方位ビンおよび／または距離ビンが所定単位の到来方位および／または距離の一例に対応するが、所定単位は１つのビンであってもよいし複数のビンにまたがるものであってもよい。

　次に、ステップＳ１１０３において、情報生成部１２４は、ステップＳ３０２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。

　次に、ステップＳ１１０４において、情報生成部１２４は、分類部として、ステップＳ１１０１において取得済みと判定された測定対象の人物の人数を特定する情報を基に、あるいはステップＳ１１０２において推定された測定対象の人物の人数および位置の情報を基に、ステップ１１０３において生成された生体情報を分類する。

　ここで、本変形例における生体情報の分類の一例について説明する。部屋１０にいる３人の測定対象の人物３１、３２、３３の呼吸数が、それぞれ１５ＲＲ／ｍｉｎ、２０ＲＲ／ｍｉｎ、１０ＲＲ／ｍｉｎであるとする。このときステップＳ１１０１において推定された測定対象の人物の人数が３人と推定されれば、情報生成部１２４は、呼吸数の違いを基に、ステップ１１０３において生成された生体情報を３人の生体情報に分類する。ところが、ステップＳ１１０２における推定処理において、測定対象の人物の検出漏れや誤検出などが原因で、推定された測定対象の人物の人数が部屋１０にいる測定対象の人物の人数と合わない場合がある。この場合、例えば、呼吸数が１５ＲＲ／ｍｉｎとして分類されるべき生体情報が、呼吸数１０ＲＲ／ｍｉｎまたは２０ＲＲ／ｍｉｎとして分類される生体情報に含まれてしまったり、呼吸数が２０ＲＲ／ｍｉｎとして１つに分類されるべき生体情報が分割されて複数人物の生体情報として分類されてしまったりする。この結果、測定対象の人物と生体情報との関連付けが正しく行えない可能性がある。

　そこで、本変形例では、制御部１１２が、取得部として、部屋１０に存在する測定対象の人物の人数を特定する情報を取得する。そして、情報生成部１２４は、測定対象の人物の人数を特定する情報を取得した場合は、ステップＳ１１０２における推定処理によって推定された測定対象の人物の人数および位置の情報の代わりに、当該情報が示す人数を用いて生体情報を分類する。これにより、推論によって特定される測定対象の人物の人数の情報よりもより確度の高い情報を用いて、生体情報の分類を行うことができる。

　そして、ステップＳ１１０５において、生体情報関連付け部１２６は、情報生成部１２４が生成した生体情報を測定対象の各人物に関連付ける。具体的には、生体情報関連付け部１２６は、ステップＳ１１０４において分類されたそれぞれの生体情報の特徴と記憶部１１３に記憶されている測定対象の各人物の生体情報の特徴の類似度を基に、測定対象の人物３１、３２、３３と生体情報との関連付けを行う。

　本変形例に係る生体情報処理装置１００によれば、部屋１０に在室している測定対象の人物の人数の情報を取得することで、生体情報と各測定対象の人物との関連付けの精度が向上することが期待できる。

　＜付記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（１１１）と、
　受信した前記信号から前記信号の到来方位および／または測定対象の前記人物までの距離を算出し、算出した前記到来方位および／または前記距離を用いて測定対象の前記人物の候補領域を特定する候補領域特定部（１２５）と、
　受信した前記信号から、測定対象の前記人物の前記候補領域に対応する生体情報を生成する情報生成部（１２４）と、
　生成された前記生体情報の特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを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。

　＜付記２＞
　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（１１１）と、
　受信した前記信号から、測定対象の前記人物の生体情報を生成する情報生成部（１２４）と、
　生成された前記生体情報に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを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。

　＜付記３＞
　生体情報処理装置であって、
　複数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（１１１）と、
　受信した前記信号から前記信号の到来方位および／または前記複数の人物のうち少なくとも１人の測定対象の人物までの距離を算出し、算出した前記到来方位および／または前記距離を用いて測定対象の前記人物の候補領域を特定する候補領域特定部（１２５）と、
　受信した前記信号から、測定対象の前記人物の前記候補領域に対応する生体情報を生成する情報生成部（１２４）と、
　生成された前記生体情報または前記候補領域に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを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。

　＜付記４＞
　生体情報処理装置であって、
　複数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（１１１）と、
　受信した前記信号から、前記複数の人物のうち少なくとも１人の測定対象の人物の生体情報を生成する情報生成部（１２４）と、
　生成された前記生体情報に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを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。

　＜付記５＞
　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人の人物によってそれぞれ異なる位置に加えられる圧力を示す信号を受信する信号受信部（１１１）と、
　受信した前記信号から得られる圧力の分布に基づいて測定対象の前記人物の候補領域を特定する候補領域特定部（１２５）と、
　受信した前記信号から、測定対象の前記人物の前記候補領域に対応する生体情報を生成する情報生成部（１２４）と、
　生成された前記生体情報または前記候補領域に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを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。

　＜付記６＞
　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（Ｓ３０１）と、
　受信した前記信号から前記信号の到来方位および／または測定対象の前記人物までの距離を算出し、算出した前記到来方位および／または前記距離を用いて測定対象の前記人物の候補領域を特定する候補領域特定ステップ（Ｓ３０８）と、
　受信した前記信号から、測定対象の前記人物の前記候補領域に対応する生体情報を生成する情報生成ステップ（Ｓ３０９）と、
　生成された前記生体情報または前記候補領域に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付けステップ（Ｓ３１０）と、
を含むことを特徴とする生体情報処理方法。

　＜付記７＞
　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（Ｓ３０１）と、
　受信した前記信号から、測定対象の前記人物の生体情報を生成する情報生成ステップ（Ｓ３０９）と、
　生成された前記生体情報に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付けステップ（Ｓ３１０）と、
を含むことを特徴とする生体情報処理方法。

　＜付記８＞
　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、
　複数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（Ｓ３０１）と、
　受信した前記信号から前記信号の到来方位および／または前記複数の人物のうち少なくとも１人の測定対象の人物までの距離を算出し、算出した前記到来方位および／または前記距離を用いて測定対象の前記人物の候補領域を特定する候補領域特定ステップ（Ｓ３０８）と、
　受信した前記信号から、測定対象の前記人物の前記候補領域に対応する生体情報を生成する情報生成ステップ（Ｓ３０９）と、
　生成された前記生体情報または前記候補領域に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付けステップ（Ｓ３１０）と、
を有することを特徴とする生体情報処理方法。

　＜付記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、
　複数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（Ｓ３０１）と、
　受信した前記信号から、前記複数の人物のうち少なくとも１人の測定対象の人物の生体情報を生成する情報生成ステップ（Ｓ３０９）と、
　生成された前記生体情報に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付けステップ（Ｓ３１０）と、
を有することを特徴とする生体情報処理方法。

　＜付記１０＞
　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人の人物によってそれぞれ異なる位置に加えられる圧力を示す信号を受信する信号受信ステップ（Ｓ９０１）と、
　受信した前記信号から得られる圧力の分布に基づいて測定対象の前記人物の候補領域を特定する候補領域特定ステップ（Ｓ９０４）と、
　受信した前記信号から、測定対象の前記人物の前記候補領域に対応する生体情報を生成する情報生成ステップ（Ｓ９０５）と、
　生成された前記生体情報または前記候補領域に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付けステップ（Ｓ９０６）と、
を含むことを特徴とする生体情報処理方法。

　＜付記１１＞
　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（Ｓ３０１）と、
　受信した前記信号から、前記信号の到来方位および／または測定対象の前記人物までの距離について所定単位の到来方位および／または距離ごとに、機械学習により測定対象の前記人物の人数を推定する推定ステップ（Ｓ１１０１）と、
　受信した前記信号から、測定対象の前記人物の生体情報を生成する情報生成ステップ（Ｓ１１０２）と、
　推定された測定対象の前記人物の人数に基づいて、生成された測定対象の前記人物の生体情報を分類する分類ステップ（Ｓ１１０３）と、
　測定対象の前記人物の生体情報に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と分類された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付けステップ（Ｓ１１０４）と、
を含み、
　前記分類ステップは、測定対象の前記人物の人数に関する情報を取得した場合に、推定された測定対象の前記人物の人数の代わりに、取得した前記情報に基づいて、生成された測定対象の前記人物の生体情報を分類する
ことを特徴とする生体情報処理方法。

　＜付記１２＞
　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（Ｓ３０１）と、
　受信した前記信号から、測定対象の前記人物の生体情報を生成する情報生成ステップ（Ｓ１１０２）と、
　測定対象の前記人物の人数に関する情報を取得する取得ステップ（Ｓ１１０３）と、
　取得した測定対象の前記人物の人数に関する情報に基づいて、生成された測定対象の前記人物の生体情報を分類する分類ステップ（Ｓ１１０３）と、
　測定対象の前記人物の生体情報に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と分類された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付けステップ（Ｓ１１０４）と、
を含む
ことを特徴とする生体情報処理方法。

　＜付記１３＞
　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（１１１）と、
　受信した前記信号から、前記信号の到来方位および／または測定対象の前記人物までの距離について所定単位の到来方位および／または距離ごとに、機械学習により測定対象の前記人物の人数を推定する推定部（１２４）と、
　受信した前記信号から、測定対象の前記人物の生体情報を生成する情報生成部（１２４）と、
　推定された測定対象の前記人物の人数に基づいて、生成された測定対象の前記人物の生体情報を分類する分類部（１２４）と、
　測定対象の前記人物の生体情報に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と分類された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付け部（１２６）と、
を有し、
　前記分類部は、測定対象の前記人物の人数に関する情報を取得した場合に、推定された測定対象の前記人物の人数の代わりに、取得した前記情報に基づいて、生成された測定対象の前記人物の生体情報を分類する
ことを特徴とする生体情報処理装置。

　＜付記１４＞
　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（１１１）と、
　受信した前記信号から、測定対象の前記人物の生体情報を生成する情報生成部（１２４）と、
　測定対象の前記人物の人数に関する情報を取得する取得部（１１２）と、
　取得した測定対象の前記人物の人数に関する情報に基づいて、生成された測定対象の前記人物の生体情報を分類する分類部（１２４）と、
　測定対象の前記人物の生体情報に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と分類された前記生体情報とを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　生体情報処理装置、１１１　送受信部、１１２　制御部、１２４　情報生成部、１２５　候補領域特定部、１２６　生体情報関連付け部

Claims (28)

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前記信号の到来方位および／または測定対象の前記人物までの距離を算出し、算出した前記到来方位および／または前記距離を用いて測定対象の前記人物の候補領域を特定する候補領域特定部と、
   　受信した前記信号から、測定対象の前記人物の前記候補領域に対応する生体情報を生成する情報生成部と、
   　生成された前記生体情報または前記候補領域に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを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. 　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、測定対象の前記人物の生体情報を生成する情報生成部と、
   　生成された前記生体情報に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを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。
3. 　生体情報処理装置であって、
   　複数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前記信号の到来方位および／または前記複数の人物のうち少なくとも１人の測定対象の人物までの距離を算出し、算出した前記到来方位および／または前記距離を用いて測定対象の前記人物の候補領域を特定する候補領域特定部と、
   　受信した前記信号から、測定対象の前記人物の前記候補領域に対応する生体情報を生成する情報生成部と、
   　生成された前記生体情報または前記候補領域に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを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。
4. 　生体情報処理装置であって、
   　複数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、前記複数の人物のうち少なくとも１人の測定対象の人物の生体情報を生成する情報生成部と、
   　生成された前記生体情報に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを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。
5. 　前記生体情報関連付け部は、生成された前記生体情報が示す測定対象の前記人物の動きの経時変化の類似度に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付ける、ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の生体情報処理装置。
6. 　測定対象の前記人物の動きの経時変化は、時間あたりの呼吸数、呼気と吸気の時間比率、または呼吸波形の傾きの特徴を含む、ことを特徴とする請求項５に記載の生体情報処理装置。
7. 　測定対象の前記人物の動きの経時変化は、呼吸波形および／または心拍波形の特徴を含む、ことを特徴とする請求項５に記載の生体情報処理装置。
8. 　測定対象の前記人物の動きの経時変化は、測定対象の前記人物の発作時における測定対象の前記人物の動きの経時変化である、ことを特徴とする請求項５に記載の生体情報処理装置。
9. 　前記候補領域特定部は、測定対象の前記人物の発作時以外の場合において、受信した前記信号から前記信号の到来方位および／または測定対象の前記人物までの距離を算出し、算出した前記到来方位および／または前記距離を用いて測定対象の前記人物の候補領域を特定する、ことを特徴とする請求項５に記載の生体情報処理装置。
10. 　前記生体情報関連付け部は、測定対象の前記人物の前記候補領域の空間分布の特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付ける、ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の生体情報処理装置。
11. 　前記生体情報関連付け部は、生成された前記生体情報が示す振幅の大きさに基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付ける、ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の生体情報処理装置。
12. 　前記生体情報関連付け部は、受信した前記信号から得られる測定対象の前記人物の動作の特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付ける、ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の生体情報処理装置。
13. 　測定対象の前記人物の動作の特徴は、測定対象の前記人物の寝相に関する特徴である、ことを特徴とする請求項１２に記載の生体情報処理装置。
14. 　測定対象の前記人物の動作の特徴は、測定対象の前記人物の歩行に関する特徴である、ことを特徴とする請求項１２に記載の生体情報処理装置。
15. 　前記信号受信部は、反射体を装着した測定対象の前記人物から反射された信号を受信することで前記生体情報に関する信号を取得し、
    　前記生体情報関連付け部は、前記反射体から反射された信号の特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付ける、ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の生体情報処理装置。
16. 　前記生体情報関連付け部は、あらかじめ取得された測定対象の前記人物を特定する情報に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを関連付ける、ことを特徴とする請求項１から１５のいずれか１項に記載の生体情報処理装置。
17. 　受信した前記信号の反射点の空間分布が異常である場合に、測定対象の前記人物と生体情報の関連付けを正常に行えないことの通知を出力する出力部をさらに備える、ことを特徴とする請求項１から１６のいずれか１項に記載の生体情報処理装置。
18. 　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人の人物によってそれぞれ異なる位置に加えられる圧力を示す信号を受信する信号受信部と、
    　受信した前記信号から得られる圧力の分布に基づいて測定対象の前記人物の候補領域を特定する候補領域特定部と、
    　受信した前記信号から、測定対象の前記人物の前記候補領域に対応する生体情報を生成する情報生成部と、
    　生成された前記生体情報または前記候補領域に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを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。
19. 　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前記信号の到来方位および／または測定対象の前記人物までの距離を算出し、算出した前記到来方位および／または前記距離を用いて測定対象の前記人物の候補領域を特定する候補領域特定ステップと、
    　受信した前記信号から、測定対象の前記人物の前記候補領域に対応する生体情報を生成する情報生成ステップと、
    　生成された前記生体情報または前記候補領域に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを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。
20. 　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、測定対象の前記人物の生体情報を生成する情報生成ステップと、
    　生成された前記生体情報に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを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。
21. 　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、
    　複数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前記信号の到来方位および／または前記複数の人物のうち少なくとも１人の測定対象の人物までの距離を算出し、算出した前記到来方位および／または前記距離を用いて測定対象の前記人物の候補領域を特定する候補領域特定ステップと、
    　受信した前記信号から、測定対象の前記人物の前記候補領域に対応する生体情報を生成する情報生成ステップと、
    　生成された前記生体情報または前記候補領域に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを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。
22. 　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、
    　複数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、前記複数の人物のうち少なくとも１人の測定対象の人物の生体情報を生成する情報生成ステップと、
    　生成された前記生体情報に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを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。
23. 　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人の人物によってそれぞれ異なる位置に加えられる圧力を示す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得られる圧力の分布に基づいて測定対象の前記人物の候補領域を特定する候補領域特定ステップと、
    　受信した前記信号から、測定対象の前記人物の前記候補領域に対応する生体情報を生成する情報生成ステップと、
    　生成された前記生体情報または前記候補領域に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と生成された前記生体情報とを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。
24. 　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、前記信号の到来方位および／または測定対象の前記人物までの距離について所定単位の到来方位および／または距離ごとに、機械学習により測定対象の前記人物の人数を推定する推定ステップと、
    　受信した前記信号から、測定対象の前記人物の生体情報を生成する情報生成ステップと、
    　推定された測定対象の前記人物の人数に基づいて、生成された測定対象の前記人物の生体情報を分類する分類ステップと、
    　測定対象の前記人物の生体情報に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と分類された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付けステップと、
    を含み、
    　前記分類ステップは、測定対象の前記人物の人数に関する情報を取得した場合に、推定された測定対象の前記人物の人数の代わりに、取得した前記情報に基づいて、生成された測定対象の前記人物の生体情報を分類する
    ことを特徴とする生体情報処理方法。
25. 　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、測定対象の前記人物の生体情報を生成する情報生成ステップと、
    　測定対象の前記人物の人数に関する情報を取得する取得ステップと、
    　取得した測定対象の前記人物の人数に関する情報に基づいて、生成された測定対象の前記人物の生体情報を分類する分類ステップと、
    　測定対象の前記人物の生体情報に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と分類された前記生体情報とを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。
26. 　請求項１９から２５のいずれか１項に記載の生体情報処理方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
27. 　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、前記信号の到来方位および／または測定対象の前記人物までの距離について所定単位の到来方位および／または距離ごとに、機械学習により測定対象の前記人物の人数を推定する推定部と、
    　受信した前記信号から、測定対象の前記人物の生体情報を生成する情報生成部と、
    　推定された測定対象の前記人物の人数に基づいて、生成された測定対象の前記人物の生体情報を分類する分類部と、
    　測定対象の前記人物の生体情報に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と分類された前記生体情報とを関連付ける生体情報関連付け部と、
    を有し、
    　前記分類部は、測定対象の前記人物の人数に関する情報を取得した場合に、推定された測定対象の前記人物の人数の代わりに、取得した前記情報に基づいて、生成された測定対象の前記人物の生体情報を分類する
    ことを特徴とする生体情報処理装置。
28. 　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、測定対象の前記人物の生体情報を生成する情報生成部と、
    　測定対象の前記人物の人数に関する情報を取得する取得部と、
    　取得した測定対象の前記人物の人数に関する情報に基づいて、生成された測定対象の前記人物の生体情報を分類する分類部と、
    　測定対象の前記人物の生体情報に関する特徴に基づいて、測定対象の前記人物と分類された前記生体情報とを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。

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