JP6544438B2 - 食事検知装置、食事検知方法および食事検知プログラム - Google Patents

Description

本件は、食事検知装置、食事検知方法および食事検知プログラムに関する。

食事を検知する技術が望まれている。例えば、心拍数の経時変化を検出し、所定の条件を満たす心拍数のピークを食事と判断する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１０−１５８２６７号公報

しかしながら、食事の間隔が短いなど、心拍数のピークが複数重なる場合には、食事の検知精度が低下するおそれがある。

１つの側面では、本件は、食事の検知精度を向上させることができる食事検知装置、食事検知方法および食事検知プログラムを提供することを目的とする。

１つの態様では、食事検知装置は、心拍数の上昇を検出する検出部と、前記心拍数の経時変化において、前記検出部によって検出された上昇から所定の値まで心拍数が低下するまでの時間範囲を食事候補として抽出し、抽出された第１食事候補の時間範囲において第２食事候補を抽出した場合に、所定の線に沿って前記第１食事候補と前記第２食事候補とを分離する分離部と、前記分離部によって分離された前記第１食事候補および前記第２食事候補に関する特徴量に基づいて、前記第１食事候補および前記第２食事候補のそれぞれについて食事か否かを検知する検知部と、を備える。

食事の検知精度を向上させることができる。

第１実施形態に係る食事検知装置のハードウェア構成を例示するブロック図である。 （ａ）は食事検知プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図であり、（ｂ）は食事検知部の各機能を表す機能ブロック図である。 （ａ）は食事の際の心拍の経時変化を例示する図であり、（ｂ）は食事の間隔が短い場合の経時変化を例示する図である。 食事候補の検出を例示する図である。 食事候補の分離を例示する図である。 （ａ）〜（ｃ）は食事候補の補正を例示する図である。 （ａ）および（ｂ）は特徴ベクトルの算出を例示する図である。 食事検知処理の具体例を表すフローチャートである。 （ａ）は食事検知プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図であり、（ｂ）は食事検知部の各機能を表す機能ブロック図である。 食事候補を例示する図である。 （ａ）および（ｂ）は食事候補の除去を例示する図である。 第２実施形態に係る食事検知処理の具体例を表すフローチャートである。 （ａ）は２回の食事の間隔を短くした場合の心拍数の経時変化の実データであり、（ｂ）は食事候補の分離を例示する図である。 （ａ）および（ｂ）は食事検知装置の他の装置構成を例示する図である。

以下、図面を参照しつつ、実施形態について説明する。

（第１実施形態）
図１は、第１実施形態に係る食事検知装置１００のハードウェア構成を例示するブロック図である。図１で例示するように、食事検知装置１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３、表示装置１０４、心拍測定装置１０５、加速度センサ１０６などを備える。これらの各機器は、バスなどによって接続されている。

ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１は、中央演算処理装置である。ＣＰＵ１０１は、１以上のコアを含む。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０２は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、ＣＰＵ１０１が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。

記憶装置１０３は、不揮発性記憶装置である。記憶装置１０３として、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリなどのソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。本実施形態に係る食事検知プログラムは、記憶装置１０３に記憶されている。表示装置１０４は、液晶ディスプレイ、エレクトロルミネッセンスパネル等であり、後述する食事検知処理の結果などを表示する。

心拍測定装置１０５は、ユーザの心拍（脈拍）を測定する装置である。心拍測定装置１０５は、心拍（脈拍）を測定することができれば特に限定されるものではない。例えば、心拍測定装置１０５は、心電計や脈動センサなどであってもよい。加速度センサ１０６は、ユーザへの取付部位の加速度を検出するセンサである。

記憶装置１０３に記憶されている食事検知プログラムは、実行可能にＲＡＭ１０２に展開される。ＣＰＵ１０１は、ＲＡＭ１０２に展開された食事検知プログラムを実行する。それにより、食事検知装置１００による各処理が実行される。図２（ａ）は、食事検知プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図である。食事検知プログラムの実行によって、心拍数取得部１０、食事候補検出部２０、心拍ピーク抽出部３０、心拍ピーク補正部４０、加速度取得部５０、動作検出部６０、食事検知部７０、食事指標推定部８０などが実現される。

図２（ｂ）は、食事検知部７０の各機能を表す機能ブロック図である。図２（ｂ）で例示するように、食事検知部７０は、面積特徴量算出部７１、速度特徴量算出部７２、振幅特徴量算出部７３、時間特徴量算出部７４、モデル作成部７５、特徴量データベース７６、食事時刻推定部７７、判定部７８などとして機能する。

ここで、食事に由来する心拍数の経時変化について説明する。図３（ａ）は、食事に由来する心拍数の経時変化を例示する。図３（ａ）において、横軸は経過時間を表し、縦軸は心拍数を表す。心拍数は、単位時間あたりの拍動数のことであり、具体的には１分あたりの拍動数である。以下、特に断りが無い限り、心拍数とは、１分あたりの拍動数のことを意味する。

図３（ａ）で例示するように、食事に由来する心拍数の上昇区間には、２つのピークが現れる。１番目のピークの立ち上がりが検出された上昇区間の開始時点が、食事開始時点である。例えば、心拍数の上昇速度が閾値以上となりかつ上昇幅が閾値以上となる開始時点を立ち上がりとして検出することができる。１番目のピークの時点が、食事終了時点である。２番目のピークの心拍数が所定の値まで戻った場合の時点が、心拍数の上昇区間の終了時点である。例えば、２番目のピークの心拍数が食事開始時の心拍数まで戻った場合の時点を心拍数の上昇区間の終了時点としてもよく、食事開始時点の心拍数に所定の値を加算または乗算した値まで戻った時点を心拍数の上昇区間の終了時点としてもよい。食事に由来する心拍数の上昇区間の開始時点から終了時点までの心拍数の波形を心拍ピークと称する。

所定の間隔で食事が行われると、図３（ａ）で例示した心拍ピークが十分に離れて検出される。それにより、精度よく食事を検知することができる。しかしながら、食事の間隔が短くなると、図３（ｂ）で例示するように、複数の心拍ピークが互いに重複するようになる。図３（ｂ）の例では、先の食事における１番目のピークに続いて、後の食事における２番目のピークが現れている。この場合、食事の検知精度が低下する。そこで、本実施形態では、複数の心拍ピークの候補を検出し、個々の心拍ピークを抽出することで、食事の検知精度を向上させる例について説明する。

（食事検知処理）
まず、加速度取得部５０は、加速度センサ１０６の検出結果を取得する。ユーザの加速度が所定の条件を満たせば、当該ユーザはランニング、徒歩などの運動をしていることになる。そこで、動作検出部６０は、加速度取得部５０が取得した検出結果に基づいて、ユーザの運動区間を検出する。心拍数取得部１０は、心拍測定装置１０５から心拍を取得することで、心拍数の経時変化を取得する。次に、心拍数取得部１０は、運動区間の心拍数の変動を除去する。それにより、食事をしていないと推定される運動区間をノイズとして除去することができる。

次に、食事候補検出部２０は、心拍数の経時変化から、食事候補を検出する。本実施形態においては、食事候補検出部２０は、単位時間当たりの心拍数の上昇度合い（心拍数の上昇速度）が閾値以上となる立ち上がりが検出された場合に、当該立ち上がり以降の期間を食事候補として検出する。実際の食事が確実に検出されるように、検出条件を食事検知部７０による検出条件よりも緩く設定してもよい。例えば、食事候補検出部２０は、心拍数の立ち上がりから極大点までの心拍数の２０分以内の上昇速度が１０／ｍｉｎ以上となる区間が検出された場合に、当該立ち上がり以降の期間を食事候補として検出する。図４の例では、第１食事候補Ａおよび第２食事候補Ｂの２つの候補が検出されている。

次に、心拍ピーク抽出部３０は、各食事候補の心拍ピークを抽出する。本実施形態においては、一例として、心拍ピーク抽出部３０は、心拍数の立ち上がりを食事候補の心拍ピークの開始時点として検出し、心拍数が食事開始時点まで戻った時点を食事候補の心拍ピークの終了時点として検出する。図５で例示するように、第１食事候補Ａおよび第２食事候補Ｂの心拍ピークは、第１食事候補Ａの心拍ピークの上に、第２食事候補Ｂの心拍ピークが加算される形で検出される。

次に、心拍ピーク抽出部３０は、互いに重複している複数の心拍ピークを、食事候補の集合として抽出する。心拍ピーク抽出部３０は、例えば、複数の心拍ピークの時間範囲に重複部分があれば、当該複数の心拍ピークが重複していると判断する。次に、心拍ピーク抽出部３０は、重複している複数の心拍ピークの波形に対して所定の線を引くことで、当該所定の線に沿って各心拍ピークに分離する。例えば、後段の心拍ピークの開始時点から当該開始時点の心拍数まで戻るまでを後段の心拍ピークとし、前段の心拍ピークから分離してもよい。また、後段の心拍ピークの開始時点で、前段の心拍ピークと後段の心拍ピークとを分離してもよい。

次に、心拍ピーク補正部４０は、互いに重複している複数の心拍ピークを補正する。本実施形態においては、心拍ピーク補正部４０は、後段の心拍ピークの開始時点までの、前段の心拍ピークを用いて、前段および後段の心拍ピークを補正する。例えば、食事に伴って現れる心拍上昇が食事開始前の元のレベルに近付く際の速度が、後段の食事候補開始時刻以降も一定であると仮定する。具体的には、心拍ピーク補正部４０は、後段の食事候補の開始時点から、前段の食事候補の心拍ピークの傾きの直線を引くことで、前段および後段の心拍ピークを補正する。図６（ａ）の破線は、前段および後段の心拍ピークを補正するための直線を例示する。図６（ｂ）は、補正後の前段の心拍ピークを例示する。図６（ｃ）は、補正後の後段の心拍ピークを例示する。

次に、食事検知部７０は、図７（ａ）および図７（ｂ）で例示するように、心拍ピーク補正部４０による補正後の各心拍ピークから特徴ベクトルを算出する。まず、面積特徴量算出部７１は、心拍ピークの１番目のピークおよび２番目のピークのそれぞれの面積を算出する。例えば、食事開始時点から、ピークを過ぎて、立ち下がった時点までの面積を１番目のピークの面積として算出することができる。また、１番目のピーク後の立ち上がりから、ピークを過ぎて、食事終了までの面積を２番目のピークの面積として算出することができる。

次に、速度特徴量算出部７２は、心拍数の応答速度を算出する。例えば、速度特徴量算出部７２は、食事開始時点から１番目のピークまでの上昇速度、１番目のピークから次の立ち上がりまでの下降速度、当該立ち上がりから２番目のピークまでの上昇速度、および２番目のピークから食事終了までの下降速度を算出する。

次に、振幅特徴量算出部７３は、１番目のピークの心拍数および２番目のピークの心拍数を振幅値として算出する。次に、時間特徴量算出部７４は、食事開始から１番目のピークまでの時間、食事開始から２番目のピークまでの時間、および食事開始から食事終了までの時間を算出する。

上述した特徴ベクトルは、面積特徴量算出部７１、速度特徴量算出部７２、振幅特徴量算出部７３および時間特徴量算出部７４が算出した特徴量を少なくとも１つ含むベクトルである。なお、特徴ベクトルは、食事前の特徴量を含んでいてもよい。例えば、食事開始から所定時間さかのぼった時点までの面積、食事開始時点での心拍数などの食事前の特徴量が特徴ベクトルに含まれていてもよい。食事開始から所定時間さかのぼった時点までの面積として、心拍数の値と食事開始時点の心拍数との間の面積を用いてもよい。

特徴量データベース７６は、事前に、実際に食事をした１人以上のユーザの心拍数変化を用いて算出された各特徴量を特徴ベクトルとして格納している。モデル作成部７５は、特徴量データベース７６に格納されている特徴ベクトルに基づいて、推定モデルを作成する。食事時刻推定部７７は、算出された特徴ベクトルに対して推定モデルを適用することで、食事時刻を推定する。判定部７８は、食事時刻推定部７７の推定結果に応じて、対象としている食事候補が食事であるか否かを判定する。なお、判定部７８は、動作検出部６０が加速度センサ１０６の検出結果に基づいて検出した摂食動作と摂食動作パターンとの照合結果を反映させてもよい。動作検出部６０が検出した摂食動作と摂食動作パターンとが遠い（似ていない）場合には、対象としている食事候補が食事ではないと判定してもよい。

次に、食事指標推定部８０は、判定部７８によって食事であると判定された心拍ピークの特徴ベクトルを用いて、食事に関する指標を推定する。食事に関する指標は、人の状態、食行動、摂取カロリーなどである。食事に関する指標は、特徴ベクトルの関数として現すことができるため、特徴ベクトルをｘとした場合に、食事に関する指標はｆ（ｘ）と表すことができる。一例として、食事に関する指標を摂取カロリーとすると、面積特徴量算出部７１が算出した２番目のピークの面積をｘとして用いることができる。また、食事であると判定された複数の心拍ピークから特徴ベクトルを算出した上で複数の食事に関する指標を推定してもよい。例えば、食事であると判定された２つの心拍ピークから算出した特徴ベクトルをzとした場合に、食事に関する指標はｇ（ｙ）と表すことができる。一例として、前後の食事間隔の過度な短さを表す指標を算出する場合を示す。特徴ベクトルｙは２つのスカラー値ｙ１，ｙ２から構成され、先の食事の２番目のピークの面積をｙ１、そのうちで後の食事の開始時刻以降の面積をｙ２とすると、ｇ（ｙ）はｙ２／ｙ１で表すことができる。

図８は、上述した食事検知処理の具体例を表すフローチャートである。以下、図８のフローチャートに沿って、上述した食事検知処理の具体例について説明する。図８で例示するように、心拍数取得部１０は、心拍測定装置１０５から取得した心拍を用いて心拍数を取得する（ステップＳ１）。次に、心拍数取得部１０は、一日分の心拍数を全て取得したか否かを判定する（ステップＳ２）。ステップＳ２で「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ１から再度実行される。

ステップＳ２で「Ｙｅｓ」と判定された場合、食事候補検出部２０は、心拍数の経時変化から、食事候補を検出する（ステップＳ３）。なお、心拍数取得部１０は、ステップＳ３の実行前に、動作検出部６０によって検出されたユーザの運動区間の心拍数の変動をノイズとして除去しておいてもよい。次に、心拍ピーク抽出部３０は、各食事候補の心拍ピークを抽出する（ステップＳ４）。次に、心拍ピーク抽出部３０は、全ての食事候補について心拍ピークを抽出したか否かを判定する（ステップＳ５）。ステップＳ５で「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ４から再度実行される。

ステップＳ５で「Ｙｅｓ」と判定された場合、心拍ピーク抽出部３０は、互いに重複している複数の心拍ピークを、食事候補の集合として抽出する（ステップＳ６）。次に、心拍ピーク補正部４０は、次の食事候補開始後の心拍ピークを補正する（ステップＳ７）。ステップＳ７の１回目の実行時には、２番目の食事候補開始後の心拍ピークが補正される。次に、心拍ピーク抽出部３０は、重複食事候補の集合内の全ての食事候補が終了したか否かを判定する（ステップＳ８）。ステップＳ８で「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ７が再度実行される。

ステップＳ８で「Ｙｅｓ」と判定された場合、食事検知部７０は、心拍ピーク補正部４０によって補正された各心拍ピークから特徴ベクトルを算出する（ステップＳ９）。次に、食事検知部７０は、各食事候補が食事であるか否かを判定する（ステップＳ１０）。次に、食事検知部７０は、重複食事候補の集合内の全ての食事候補について判定したか否かを判定する（ステップＳ１１）。ステップＳ１１で「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ１０が再度実行される。ステップＳ１１で「Ｙｅｓ」と判定された場合、心拍ピーク抽出部３０は、全ての重複食事候補の集合を抽出したか否かを判定する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２で「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ６から再度実行される。ステップＳ１２で「Ｙｅｓ」と判定された場合、フローチャートの実行が終了する。

本実施形態によれば、心拍数の経時変化において、心拍数の上昇速度が閾値以上となる立ち上がりが検出される。当該心拍数の経時変化において、検出された立ち上がりから所定の値まで心拍数が低下するまでの時間範囲が食事候補として抽出される。複数の食事候補のうち、第１食事候補の時間範囲において第２食事候補が抽出された場合に、所定の線に沿って第１食事候補と第２食事候補とが分離される。分離後の第１食事候補および第２食事候補についての食事に関する特徴量に基づいて、第１食事候補および第２食事候補のそれぞれについて食事か否かが検知される。このようにすることで、食事候補ごとに特徴量に基づく食事検知が行われる。それにより、食事の検知精度が向上する。

第２食事候補の開始時点までの、第１食事候補を用いて、上記所定の線を求めることで、第１食事候補および第２食事候補の抽出精度が向上する。第１食事候補の傾向を用いることができるためである。第２食事候補の立ち上がりの時点で第１食事候補の心拍数が下降傾向にある場合に、第２食事候補の立ち上がりの時点から、第２食事候補の立ち上がりの時点における第１食事候補の傾きを有する直線を、上記所定の線として求めることが好ましい。第１食事候補の心拍数が下降傾向にある場合に、一定の割合で下降する傾向にあるからである。

（第２実施形態）
図９（ａ）は、第２実施形態に係る食事検知装置１００ａの機能ブロック図である。装置構成については、図１（ａ）と同様である。図９（ａ）で例示するように、第２実施形態に係る食事検知プログラムの実行によって、新たに食事候補除去部９０が実現される。図９（ｂ）で例示するように、食事検知部７０の機能ブロックは、図２（ｂ）と同様である。

食事候補除去部９０は、食事ではないと判定された食事候補を候補から外す。それにより、当該食事候補が他の食事候補の心拍ピークに影響が及ぶことを抑制することができる。その結果、食事検知精度や食事に関連する指標の検知精度が向上する。

図１０で例示される心拍数の経時変化において、第１食事候補Ａおよび第２食事候補Ｂが食事であり、第３食事候補Ｃが食事ではないものとする。この場合、第３食事候補Ｃを候補から外さなかったとすると、図１１（ａ）で例示するように、第２食事候補Ｂの補正された心拍ピークが第３食事候補Ｃの影響を受け、第２食事候補Ｂの特徴ベクトルが影響を受ける。そこで、図１１（ｂ）で例示するように、食事候補除去部９０が第３食事候補Ｃを食事候補から外すことによって、第３食事候補Ｃの影響が無くなり、本来の第２食事候補Ｂの心拍ピークを得ることができる。その結果、本来の第２食事候補Ｂの特徴ベクトルを算出することができる。

図１２は、第２実施形態に係る食事検知処理の具体例を表すフローチャートである。図１２で例示するように、ステップＳ２１〜ステップＳ２５は、図８のステップＳ１〜ステップＳ５と同様の処理である。ステップＳ２５で「Ｙｅｓ」と判定された場合、心拍ピーク補正部４０は、次の食事候補開始後の心拍ピークを補正する（ステップＳ２６）。ステップＳ２６の１回目の実行時には、２番目の食事候補開始後の心拍ピークが補正される。次に、心拍ピーク抽出部３０は、全ての食事候補について補正の必要のある心拍ピークを補正したか否かを判定する（ステップＳ２７）。ステップＳ２７で「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ２６が再度実行される。

ステップＳ２７で「Ｙｅｓ」と判定された場合、食事検知部７０は、全ての食事候補の心拍ピークの特徴ベクトルを算出する（ステップＳ２８）。次に、食事検知部７０は、各食事候補が食事であるか否かを判定する（ステップＳ２９）。次に、食事検知部７０は、全ての食事候補について食事であるか判定されたか否かを判定する（ステップＳ３０）。ステップＳ３０で「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ２９が再度実行される。ステップＳ３０で「Ｙｅｓ」と判定された場合、食事候補除去部９０は、食事の可能性が低い（食事ではない）と判定された食事候補を候補から除去する（ステップＳ３１）。次に、食事候補除去部９０は、食事ではないと判定された食事候補が無かったか否かを判定する（ステップＳ３２）。ステップＳ３２で「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ２４から再度実行される。それにより、食事ではないと判定された食事候補を候補から除去したうえで、各食事候補の心拍ピークが再度抽出される。ステップＳ３２で「Ｙｅｓ」と判定された場合、フローチャートの実行が終了する。

本実施形態によれば、食事候補のうち食事ではないと判定された食事候補が候補から外される。それにより、当該食事候補が他の食事候補に及ぼす影響が抑制される。その結果、食事の検知精度が向上する。

（実データの効果例）
図１３（ａ）は、２回の食事の間隔を短くした場合の心拍数の経時変化の測定データである。一例として、心拍数が１０ｂｐｍ以上上昇し、その後、上昇幅の半分以上減少するまでの期間を食事として検知するものとする。食事の間隔が短いため、心拍数の上昇幅の半分まで減少する前に、２回目の食事による心拍数上昇が始まってしまう。したがって、２回の食事が１回の食事として検知されてしまうおそれがある。

図１３（ｂ）は、上記実施形態に従って第１食事候補Ａと第２食事候補Ｂとを分離したものである。具体的には、第２食事候補Ｂの開始後も、第１食事候補Ａの心拍数の減少が継続するものと仮定して補正したものである。このように補正することで、２回の食事候補に対する食事検知精度が向上する。

図１４（ａ）および図１４（ｂ）は、食事検知装置１００および食事検知装置１００ａの他の装置構成を例示する図である。図１４（ａ）で例示するように、食事検知装置は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３および無線装置１０７を備えるサーバと、表示装置１０４、心拍測定装置１０５、加速度センサ１０６および無線装置１０８とを備えるウェアラブルデバイスとが無線でデータをやりとりする構成を有していてもよい。また、図１４（ｂ）で例示するように、食事検知装置は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３および無線装置１０７を備えるサーバと、表示装置１０４および無線装置１０８を備える端末と、心拍測定装置１０５、加速度センサ１０６および無線装置１０９を備えるウェアラブルデバイスとが無線でデータをやりとりする構成を有していてもよい。

なお、上記実施形態において、食事候補検出部２０が、心拍数の上昇速度が閾値以上となる立ち上がりを検出する検出部の一例として機能する。心拍ピーク抽出部３０および心拍ピーク補正部４０が、心拍数の経時変化において、検出部によって検出された立ち上がりから所定の値まで心拍数が低下するまでの時間範囲を食事候補として抽出し、抽出された第１食事候補の時間範囲において第２食事候補を抽出した場合に、所定の線に沿って第１食事候補と第２食事候補とを分離する分離部の一例として機能する。食事検知部７０が、分離部によって分離された第１食事候補および第２食事候補についての食事に関する特徴量に基づいて、第１食事候補および第２食事候補のそれぞれについて食事か否かを検知する検知部の一例として機能する。食事候補除去部９０が、抽出部によって抽出された食事候補のうち、検知部によって食事ではないと検知された食事候補について、食事候補から除去する除去部の一例として機能する。食事指標推定部８０が、検知部によって食事と検知された食事候補について、食事に関する指標を推定する推定部の一例として機能する。

以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

Claims (7)

1. 心拍数の上昇を検出する検出部と、
   前記心拍数の経時変化において、前記検出部によって検出された上昇から所定の値まで心拍数が低下するまでの時間範囲を食事候補として抽出し、抽出された第１食事候補の時間範囲において第２食事候補を抽出した場合に、所定の線に沿って前記第１食事候補と前記第２食事候補とを分離する分離部と、
   前記分離部によって分離された前記第１食事候補および前記第２食事候補に関する特徴量に基づいて、前記第１食事候補および前記第２食事候補のそれぞれについて食事か否かを検知する検知部と、を備えることを特徴とする食事検知装置。
2. 前記分離部は、第２食事候補の開始時点までの、前記第１食事候補を用いて、前記所定の線を求めることを特徴とする請求項１記載の食事検知装置。
3. 前記分離部は、前記第２食事候補の上昇の時点で前記第１食事候補の心拍数が下降傾向にある場合に、前記第２食事候補の上昇の時点から、前記第２食事候補の上昇の時点における前記第１食事候補の心拍数の傾きを有する直線を、前記所定の線として求めることを特徴とする請求項１記載の食事検知装置。
4. 前記抽出部によって抽出された食事候補のうち、前記検知部によって食事ではないと検知された食事候補について、食事候補から除去する除去部を備えることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の食事検知装置。
5. 前記検知部によって食事と検知された食事候補について、食事に関する指標を推定する推定部を備えることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の食事検知装置。
6. 心拍数の上昇を検出部が検出し、
   前記心拍数の経時変化において、前記検出部によって検出された上昇から所定の値まで心拍数が低下するまでの時間範囲を食事候補として抽出し、
   抽出された第１食事候補の時間範囲において第２食事候補を抽出した場合に、所定の線に沿って前記第１食事候補と前記第２食事候補とを分離部が分離し、
   前記分離部によって分離された前記第１食事候補および前記第２食事候補に関する特徴量に基づいて、前記第１食事候補および前記第２食事候補のそれぞれについて食事か否かを検知部が検知する、ことを特徴とする食事検知方法。
7. コンピュータに、
   心拍数の上昇を検出する処理と、
   前記心拍数の経時変化において、検出された上昇から所定の値まで心拍数が低下するまでの時間範囲を食事候補として抽出する処理と、
   抽出された第１食事候補の時間範囲において第２食事候補を抽出した場合に、所定の線に沿って前記第１食事候補と前記第２食事候補とを分離する処理と、
   分離された前記第１食事候補および前記第２食事候補に関する特徴量に基づいて、前記第１食事候補および前記第２食事候補のそれぞれについて食事か否かを検知する処理と、を実行させることを特徴とする食事検知プログラム。

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