×この技術を簡単クリック査定この機能をご利用いただくには、会員登録(無料)が必要です。出願した特許の牽制数、引用された数などを知る事ができます。気になる技術や特許をブックマークしておけば、いつでも後から読むことができます。後で印刷するために、公報をPDFでダウンロードできます。会員登録してastamuseを使えば、もっと簡単に便利にお使いいただけます。会員登録(無料)「astamuse」は世界中の挑戦したい社会課題に挑戦し、未来を創る人のプラットフォームです。ペット健康診断装置、ペット健康診断方法及びプログラムこの技術は特許登録された実績があります。この項目の情報は公開日時点(2014年12月4日)のものです。ペット健康診断装置は、ペットの動画を撮影する撮影部と、撮影部で撮影したペットの動画を記憶する第1記憶部と、ペットの病気別に、ペットが病気に罹った時にペットが行う特定動作を表す動作情報が記憶されている第1データベースと、第1記憶部に記憶されているペットの動画を用いて、ペットが第1データベースに記憶されている動作情報により表される特定動作を行っているか否かを判断する第1判断部と、第1判断部の判断結果に基づいて、ペットの病気を推定する推定部と、を備える。近年、ペットは、単なる愛玩動物ではなく、“家族の一員”であるという認識が一般的になり、非常に大切に育てられるようになってきた。栄養価の高いペットフードやワクチンの普及もあって、ペットの寿命は、ここ20年の間で、大幅に延びてきた。ペットの長寿命化に伴い、肥満や糖尿病など、人間の生活習慣病のような病気になるペットが増えてきた。したがって、ペットの病気やケガに対する治療費は、増加傾向にある。よって、多くの飼い主は、ペットの健康に非常に気を使うようになっている。その結果、介護やペット保険等、人間同様の健康支援サービスを求めるニーズが高まりつつある。このような背景のもと、従来から、ペットの健康を診断する方法やシステムが提案されている。ペットは体調が悪くても、それを飼い主に直接伝えることができない。このため、ペットの健康を守るためには、病気になる前の予防とともに、悪化する前の「病気の早期発見」が非常に重要となる。よって、これまでに、ペットの病気を早期に発見するため、ペットの生体情報やペットを撮影した画像を用いて、ペットの病気を自動検出する方法やシステムが複数提案されている。特許文献1には、センサと、送信部と、身体情報管理部とを備えた健康診断システムが開示されている。センサは、ペットの身体に接触させて、ペットの身体情報(脈拍、血圧、体温)を検出する。送信部は、前記センサから検出した身体情報を送信する。身体情報管理部は、それを受信する。ペットの身体情報を管理するとともに、ペットの身体情報の異常検知を行い、異常を検知した場合には、非常信号を発信する。特許文献2には、ペットの健康診断システムが開示されている。この健康診断システムは、ペットの視線を引き付ける視線引きつけ部を用いて、ペットの視線を引き付けて、ペットの顔画像を撮影する。この健康診断システムは、ペットの顔画像から瞳孔の大きさ、目の温度、鼻の光沢度等の生体データを抽出する。この健康診断システムは、抽出した生体データからペットの健康状態を判断する。い等の刺激を与えることによって、ペットの視線を引き付けるようにしている。特許文献3には、ペット管理システムが開示されている。このペット管理システムは、カメラで撮影したペットの虹彩の画像及び飼い主が入力したペットの健康状態を、データベースと比較して、ペットの健康状態を判断し、判断結果を飼い主に通知する。概要ペットにストレスを与えることなく、精度良く、ペットの病気を推定する。本開示のペット健康診断装置は、ペットの動画を撮影する撮影部と、撮影部で撮影したペットの動画を記憶する第1記憶部と、ペットの病気別に、ペットが病気に罹った時にペットが行う特定動作を表す動作情報が記憶されている第1データベースと、第1記憶部に記憶されているペットの動画を用いて、ペットが第1データベースに記憶されている動作情報により表される特定動作を行っているか否かを判断する第1判断部と、第1判断部の判断結果に基づいて、ペットの病気を推定する推定部と、を備える。0001本発明は、犬や猫等のペットの健康を診断する装置、ペットの健康を診断する方法及びプログラムに関する。背景技術0002近年、ペットは、単なる愛玩動物ではなく、“家族の一員”であるという認識が一般的になり、非常に大切に育てられるようになってきた。栄養価の高いペットフードやワクチンの普及もあって、ペットの寿命は、ここ20年の間で、大幅に延びてきた。0003一方、ペットの長寿命化に伴い、肥満や糖尿病など、人間の生活習慣病のような病気になるペットが増えてきた。したがって、ペットの病気やケガに対する治療費は、増加傾向にある。よって、多くの飼い主は、ペットの健康に非常に気を使うようになっている。その結果、介護やペット保険等、人間同様の健康支援サービスを求めるニーズが高まりつつある。0004このような背景のもと、従来から、ペットの健康を診断する方法やシステムが提案されている。ペットは体調が悪くても、それを飼い主に直接伝えることができない。このため、ペットの健康を守るためには、病気になる前の予防とともに、悪化する前の「病気の早期発見」が非常に重要となる。よって、これまでに、ペットの病気を早期に発見するため、ペットの生体情報やペットを撮影した画像を用いて、ペットの病気を自動検出する方法やシステムが複数提案されている。0005例えば、特許文献1には、センサと、送信部と、身体情報管理部とを備えた健康診断システムが開示されている。センサは、ペットの身体に接触させて、ペットの身体情報(脈拍、血圧、体温)を検出する。送信部は、前記センサから検出した身体情報を送信する。身体情報管理部は、それを受信する。ペットの身体情報を管理するとともに、ペットの身体情報の異常検知を行い、異常を検知した場合には、非常信号を発信する。0006また、特許文献2には、ペットの健康診断システムが開示されている。この健康診断システムは、ペットの視線を引き付ける視線引きつけ部を用いて、ペットの視線を引き付けて、ペットの顔画像を撮影する。この健康診断システムは、ペットの顔画像から瞳孔の大きさ、目の温度、鼻の光沢度等の生体データを抽出する。この健康診断システムは、抽出した生体データからペットの健康状態を判断する。い等の刺激を与えることによって、ペットの視線を引き付けるようにしている。0007また、特許文献3には、ペット管理システムが開示されている。このペット管理システムは、カメラで撮影したペットの虹彩の画像及び飼い主が入力したペットの健康状態を、データベースと比較して、ペットの健康状態を判断し、判断結果を飼い主に通知する。発明が解決しようとする課題0009しかしながら、特許文献1から3のようなシステムでは、更なる改善が必要とされていた。課題を解決するための手段0010上記課題を解決するために、本発明の一態様に係るペット健康診断装置は、ペットの動画を撮影する撮影部と、前記撮影部で撮影したペットの動画を記憶する第1記憶部と、ペットの病気別に、ペットが病気に罹った時にペットが行う特定動作を表す動作情報が記憶されている第1データベースと、前記第1記憶部に記憶されているペットの動画を用いて、前記ペットが前記第1データベースに記憶されている動作情報により表される前記特定動作を行っているか否かを判断する第1判断部と、前記第1判断部の判断結果に基づいて、前記ペットの病気を推定する推定部と、を備えるものである。発明の効果0011前記一態様に係るペット健康診断装置によれば、更なる改善を図ることができる。図面の簡単な説明0012実施の形態1に係るペット健康診断装置のブロック図である。実施の形態1に係る病気別動作特徴データベースに記憶されている情報の一例を示す図である。実施の形態1に係る第2データベースに記憶されている情報の一例を示す図である。実施の形態1に係るペット健康診断装置によるペット健康診断処理のフローチャートである。実施の形態2に係るペット健康診断装置のブロック図である。実施の形態2に係るペット健康診断装置によるペット健康診断処理のフローチャートである。実施の形態3に係るペット健康診断装置のブロック図である。実施の形態3に係る病気別動作音特徴データベースに記憶されている情報の一例を示す図である。実施の形態3に係るペット健康診断装置によるペット健康診断処理のフローチャートである。実施の形態3に係るペット健康診断装置によるペット健康診断処理のフローチャートである。実施の形態4に係るペット健康診断装置のブロック図である。実施の形態5に係るペット健康診断装置のブロック図である。実施の形態5に係る表示部の表示例を概略的に示す図である。実施の形態5に係るペット健康診断装置のシステム構成例を概略的に示す図である。実施例0013(本開示に係る一態様を発明するに至った経緯)まず、本開示に係る一態様の着眼点について説明する。0014特許文献1に記載のシステムでは、ペットの健康を診断するためのペットの身体情報を測定するために、ペットの身体にセンサを常時装着する必要がある。よって、特許文献1に記載のシステムは、ペットに与えるストレスが非常に大きいおそれがあるという課題を有する。0015また、特許文献2に記載のシステムでは、ペットの健康を診断するための情報を非接触で取得することができる。特許文献2に記載のシステムは、顔画像だけを用いて、ペットの健康を診断する。したがって、特許文献2に記載のシステムは、例えば、ペットの手や足等の疾患を検出することができず、診断の精度を向上するのが困難という課題を有する。0016また、特許文献3に記載のシステムでは、ペットの健康状態を、飼い主が入力した問診データと虹彩画像とから判断する。したがって、特許文献3に記載のシステムは、飼い主が気づかない身体部位の疾患を検出するのが困難という課題を有する。0017そこで、本発明者らは、上記検討を踏まえ、以下のように本開示にかかる各態様の発明を想到するに至った。プログラムを提供することを目的とする。0018本開示にかかる一態様は、ペット健康診断装置であって、ペットの動画を撮影する撮影部と、前記撮影部で撮影したペットの動画を記憶する第1記憶部と、ペットの病気別に、ペットが病気に罹った時にペットが行う特定動作を表す動作情報が記憶されている第1データベースと、前記第1記憶部に記憶されているペットの動画を用いて、前記ペットが前記第1データベースに記憶されている動作情報により表される前記特定動作を行っているか否かを判断する第1判断部と、前記第1判断部の判断結果に基づいて、前記ペットの病気を推定する推定部と、を備えるものである。0019このように、本態様では、第1判断部は、ペットを撮影した動画を用いて、ペットの病気に対応する特定動作をペットが行っているか否かを判断する。推定部は、第1判断部の判断結果に基づき、ペットの病気を推定する。これにより、ペットの身体にセンサを装着することなしに、ペットの健康を診断できる。したがって、ペットにストレスを与えることがない。ペットの顔画像等の特定部位の写真だけを用いて病気を推定するのではなく、ペットの動作全体から病気を推定する。したがって、精度良く、ペットの健康を診断することができる。0020上記態様において、例えば、ペットの種別を入力するための入力部をさらに備えてもよい。前記第1データベースには、ペットの種別毎に前記動作情報が記憶され、前記第1判断部は、前記入力部により入力されたペットの種別に対応して、ペットが前記特定動作を行っているか否かを判断してもよい。0021本態様によれば、第1データベースには、ペットの種別毎に動作情報が記憶され、第1判断部は、入力部により入力されたペットの種別に対応して、ペットが特定動作を行っているか否かを判断する。したがって、ペットの種別に対応して、精度良く、ペットの健康を診断することができる。0022また、上記態様において、例えば、前記第1記憶部に記憶されているペットの動画からペットの静止画を抽出する抽出部と、前記抽出部によって抽出されたペットの静止画を記憶する第2記憶部と、ペットの病気別に、ペットの病気に関連する患部の特定患部画像を表す画像情報が記憶されている第2データベースと、前記ペットが前記特定動作を行っていると前記第1判断部により判断されると、前記特定動作に対応するペットの病気に関連する患部の静止画を前記第2記憶部から抽出し、抽出された静止画が、前記第2データベースに記憶されている画像情報により表される特定患部画像を含むか否かを判断する第2判断部と、をさらに備えてもよい。前記推定部は、前記第1判断部の判断結果と前記第2判断部の判断結果とに基づいて、前記ペットの病気を推定してもよい。0023このように、本態様では、第2判断部は、第2記憶部から、前記特定動作に対応するペットの病気に関連する患部の静止画を抽出する。第2判断部は、抽出された静止画が、前記第2データベースに記憶されている画像情報により表されるペットの病気に関連する患部の特定患部画像を含むか否かを判断する。推定部は、前記第1判断部の判断結果と前記第2判断部の判断結果とに基づいて、前記ペットの病気を推定する。これにより、ペットの動作だけでなく、その動作から推定される病気に関連するペットの患部の静止画に基づいて、ペットの病気を推定する。したがって、さらに精度良く、ペットの健康を診断することができる。0024上記態様において、例えば、ペットの種別を入力するための入力部をさらに備えてもよい。前記第2データベースには、ペットの種別毎に前記画像情報が記憶され、前記第2判断部は、前記入力部により入力されたペットの種別に対応して、ペットの患部の静止画が前記特定患部画像を含むか否かを判断してもよい。0025このように、本態様では、第2データベースには、ペットの種別毎に画像情報が記憶され、第2判断部は、入力部により入力されたペットの種別に対応して、ペットの患部の静止画が特定患部画像を含むか否かを判断する。したがって、ペットの種別に対応して、精度良く、ペットの健康を診断することができる。0026また、上記態様において、例えば、前記ペットから発生した音を録音する収音部と、前記収音部により録音されたペットから発生した音を記憶する第3記憶部と、ペットの病気別に、ペットが病気に罹った時にペットが行う前記特定動作に伴って発生する音を表す動作音情報が記憶されている第3データベースと、をさらに備えてもよい。前記第1判断部は、前記第1記憶部に記憶されているペットの動画と前記第3記憶部に記憶されている動作音情報とを用いて、前記ペットが前記第1データベースに記憶されている動作情報により表される前記特定動作を行っているか否かを判断してもよい。0027このように、本態様では、第1記憶部に記憶されているペットの動画と第3記憶部に記憶されている動作音情報とを用いて、ペットが第1データベースに記憶されている動作情報により表される特定動作を行っているか否かを判断する。第3記憶部に記憶されている動作音情報は、ペットが行う特定動作に伴って発生する音を表す。したがって、第1記憶部に記憶されているペットの動画が不鮮明な場合でも、第1判断部は、第3記憶部に記憶されている動作音情報を併用することにより、ペットが特定動作を行っているか否かを精度良く判断することができる。0028上記態様において、例えば、ペットの種別を入力するための入力部をさらに備えてもよい。前記第3データベースには、ペットの種別毎に前記動作音情報が記憶され、前記第1判断部は、前記入力部により入力されたペットの種別に対応して、ペットが前記特定動作を行っているか否かを判断してもよい。0029このように、本態様では、第3データベースには、ペットの種別毎に動作音情報が記憶され、第1判断部は、入力部により入力されたペットの種別に対応して、ペットが特定動作を行っているか否かを判断する。したがって、ペットの種別に対応して、精度良く、ペットの健康を診断することができる。0030上記態様において、例えば、前記撮影部の撮影条件を変更する撮影制御部をさらに備えてもよい。前記第2判断部は、前記第2記憶部から抽出した静止画が前記特定患部画像を含むか否かを判断する前に、前記静止画が前記判断をすることが可能な判断可能画像であるか否かを先ず判断し、前記静止画が前記判断可能画像でないと判断すると、前記静止画が前記判断可能画像でないと判断した判断の内容を前記撮影制御部に通知し、前記撮影制御部は、前記第2判断部から通知された前記判断の内容に基づき、前記撮影部の撮影条件を変更して、前記静止画を前記判断可能画像にしてもよい。0031このように、本態様では、第2判断部は、第2記憶部から抽出した静止画が、特定患部画像を含むか否かの判断が可能な判断可能画像でないと判断すると、その判断の内容を撮影制御部に通知する。撮影制御部は、第2判断部から通知された判断の内容に基づき、撮影部の撮影条件を変更して、静止画を判断可能画像にする。したがって、第2記憶部から抽出した静止画が、特定患部画像を含むか否かの判断を、より精度良く行うことが可能になる。0032上記態様において、例えば、前記推定部は、前記推定結果を表示部に表示させるようにしてもよい。0033このように、本態様では、推定部の推定結果が、表示部に表示される。このため、ペットの飼い主は、表示部の表示内容によって、ペットの病気を直ぐに知ることができる。0034本開示にかかる他の態様は、ペットの病気を推定するペット健康診断装置におけるペット健康診断方法であって、ペットの動画を撮影する撮影ステップと、前記撮影されたペットの動画を記憶部に記憶させる記憶ステップと、ペットの病気別に、ペットが病気に罹った時にペットが行う特定動作を表す動作情報が記憶されているデータベースを準備する準備ステップと、前記記憶部に記憶されているペットの動画を用いて、前記ペットが前記データベースに記憶されている前記特定動作を行っているか否かを判断する判断ステップと、前記判断ステップの判断結果に基づいて、前記ペットの病気を推定する推定ステップと、を備えるものである。0035本開示にかかる他の態様は、ペットの病気を推定するペット健康診断装置を制御するプログラムであって、前記ペット健康診断装置のコンピュータに、ペットの動画を撮影する撮影ステップと、前記撮影されたペットの動画を記憶部に記憶させる記憶ステップと、ペットの病気別に、ペットが病気に罹った時にペットが行う特定動作を表す動作情報が記憶されているデータベースを準備する準備ステップと、前記記憶部に記憶されているペットの動画を用いて、前記ペットが前記データベースに記憶されている前記特定動作を行っているか否かを判断する判断ステップと、前記判断ステップの判断結果に基づいて、前記ペットの病気を推定する推定ステップと、を実行させるものである。コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。0037以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。0038なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。0039(実施の形態1)図1は、本実施の形態1に係るペット健康診断装置100の構成を示すブロック図である。図10040図1に示すように、ペット健康診断装置100は、撮影部1、第1記憶部2、抽出部3、第2記憶部4、病気データベース5、第1判断部6、第2判断部7、及び推定部8を備える。図10041撮影部1は、例えばビデオカメラであり、ペットの動画を撮影する。撮影部1は、基本的に、ペットが普段生活しているケージ、部屋及び庭等の任意の場所に固定して設置される。そこで、ペットを確実に撮影するために、撮影部1は、ペットの移動範囲を一度に撮影できる広角レンズ、または、ペットの移動をリアルタイムに追跡してペットを撮影することが可能な可動部を備えていることが望ましい。移動範囲が広い場合には、複数の撮影部1を設置する必要がある。暗闇時でも撮影するために、撮影部1は、赤外線による撮影機能を備えていてもよい。0042第1記憶部2は、撮影部1が撮影したペットの動画を記憶する。抽出部3は、第1記憶部2に記憶されているペットの動画からペットの静止画を抽出する。第2記憶部4は、抽出部3によって抽出されたペットの静止画を記憶する。0043病気データベース5には、ペットの種別(犬や猫等)及びペットの病気(鼻炎、皮膚炎等)毎に、ペットの症状が記述されている。病気データベース5は、第1データベース51と第2データベース52とを備える。0044図2は、第1データベース51に記憶されている情報の一例を示す図である。図2に示すように、第1データベース51には、ペットの種別毎に、かつペットの病気別に、ペットが病気に罹ったときにペットが頻繁に行う特徴的な動作である特定動作が記憶されている。ペットの種別が犬で、病気が鼻炎の場合には、「くしゃみをする」という特定動作が記憶されている。ペットの種別が犬で、病気が皮膚炎の場合には、「皮膚を掻きむしる」という特定動作が記憶されている。ペットの種別が猫で、病気が鼻炎の場合には、「くしゃみをする」という特定動作が記憶されている。図20045なお、第1データベース51には、具体的には、病気時にペットが特定動作(例えば、犬が「くしゃみをする」、「皮膚を掻きむしる」等)を行っている動画から、その動作を認識するために抽出された動作パターン(以下、「動作特徴パターン」と称される)の代表値Aiが記憶されている。各特定動作に対して、少なくとも一つ以上の動作特徴パターン(動作情報の一例)の代表値が第1データベース51に記憶されている。式(1)において、nは動作特徴パターンを構成する動作特徴量の数を示し、Nは第1データベース51に記憶されている動作特徴パターンの代表値の数を示す。0047更に、第1データベース51には、各病気に対して複数の特定動作が記憶されていてもよい。第1データベース51には、図2に示されるように、犬の鼻炎に対し、「くしゃみをする」という特定動作以外に、「せきをする」という特定動作が記憶されていてもよい。図20048図3は、第2データベース52に記憶されている情報の一例を示す図である。図3に示すように、第2データベース52には、ペットの種別毎に、かつペットの病気別に、ペットの病気に関連する患部名と、病気時の患部の特徴的な画像である特定患部画像とが記憶されている。ペットの種別が犬で、病気が鼻炎の場合、第2データベース52には、患部名は「鼻」で、その「鼻」の画像において、「鼻から鼻水が流れている」という特定患部画像が記憶されている。ペットの種別が犬で、病気が皮膚炎の場合は、第2データベース52には、患部名は「掻いている皮膚」で、その「掻いている皮膚」の画像において、「毛が抜けて、皮膚の色が赤くなっている」という特定患部画像が記憶されている。ペットの種別が猫で、病気が鼻炎の場合、第2データベース52には、患部名は「鼻」で、その「鼻」の画像において、「鼻から鼻水が流れている」という特定患部画像が記憶されている。図30049なお、第2データベース52には、具体的には、ペットの病気時の患部の特徴的な画像である特定患部画像(例えば、犬の「鼻水が流れている鼻」または、「毛が抜けて、色が赤くなっている皮膚」などの画像)から、その特定患部画像を認識するために抽出された画像パターン(以下、「画像特徴パターン」と称される)の代表値Piが記憶されている。各患部に対して、少なくとも一つ以上の画像特徴パターン(画像情報の一例)の代表値が第2データベース52に記憶されている。式(2)において、mは画像特徴パターンを構成する画像特徴量の数を示し、Mは第2データベース52に記憶されている画像特徴パターンの代表値の数を示す。0051更に、第2データベース52には、各病気に対して、特定患部画像が複数種類記憶されていてもよい。第2データベース52には、図3に示されるように、犬の鼻炎に対し、「鼻から鼻水が流れている」という特定患部画像以外に、「目から目やにが出ている」という特定患部画像が記憶されていてもよい。図30052第1判断部6は、第1記憶部2に記憶されている、予め定められた時間(例えば10秒)のペットの動画を用いて、ペットが第1データベース51に記憶されている病気時の特定動作を行っているか否かを判断する。上記予め定められた時間は、ペットの動画から上記判断を行うことができる時間に定めておけばよい。0053第2判断部7は、第1判断部6がペットの病気時の特定動作をペットが行っていると判断した場合には、その判断した特定動作に対応する病気に関連するペットの患部の静止画を第2記憶部4から抽出する。第2判断部7は、抽出した静止画が、第2データベース52に記憶されているペットの患部の特定患部画像を含むか否かを判断する。0054推定部8は、第1判断部6の判断結果と第2判断部7の判断結果とを用いて、ペットの病気を推定する。0055図4は、本実施の形態におけるペット健康診断装置100の処理の流れを示すフローチャートである。本実施の形態において、以上のように構成されたペット健康診断装置100について、以下、図4を用いてその動作を説明する。図40056まず、撮影部1は、ペットの様子を動画撮影する(S1)。撮影部1は、撮影した動画を第1記憶部2に記憶する(S2)。次に、抽出部3は、第1記憶部2に保存されたペットの動画からペットの静止画を抽出し、第2記憶部4に記憶する(S3)。0057ここで、ペットの動画から静止画を抽出する方法として、抽出部3は、種々の方法を採用することができる。抽出部3は、予め定められた時間(例えば100mm秒)毎に、動画から静止画を切り出し、第2記憶部4に記憶するようにしてもよい。抽出部3は、動画の各フレームにおいて、フレーム間差分を算出し、算出された差分が予め定められた閾値以上の場合(つまりペットが移動したと判定される場合)に、そのフレームを第2記憶部4に記憶するようにしてもよい。0058次に、第1判断部6は、第1記憶部2に記憶されているペットの動画を用いて、第1データベース51に記憶されている病気時のペットの特定動作をペットが行っているか否かを判断する(S4)。0059具体的には、第1判断部6は、第1記憶部2に記憶されているペットの動画から、ペットの動作を認識するための動作特徴パターンを抽出する。次に、第1判断部6は、抽出された動作特徴パターンと第1データベース51に記憶されているペットの動作特徴パターンの全ての代表値とを比較し、各代表値に対して類似度を求める。類似度が予め定められた閾値より大きければ、第1判断部6は、ペットが、その代表値が示す特定動作を行っていると判定する。この場合、第1判断部6は、その特定動作に対応する病気を、ペットの病気の候補として、第2判断部7に出力する。0060なお、第1判断部6は、第2判断部7に出力するペットの病気の候補として、最大類似度に対応する病気だけを出力してもよい。代替的に、第1判断部6は、類似度が大きいものから順に、予め定められた数の類似度に対応する複数の病気を、病気の候補として第2判断部7に出力してもよい。代替的に、第1判断部6は、所定の閾値以上の類似度に対応する複数の病気を、病気の候補として第2判断部7に出力してもよい。0061また、第1判断部6は、上記のようにして求められたペットの病気の候補の類似度を、各病気候補に対する信頼度DR1(i)(i=1、2、・・・、L、Lは病気候補数)として、推定部8に出力する。第1データベース51に記憶されている病気別の動作特徴パターンの全ての代表値の数をNとする。第1判断部6は、動作特徴パターンXとN個の病気別の動作特徴パターンの代表値Ai(i=1〜N)とをそれぞれ比較し、各代表値に対する類似度を求める。Programming(DP)マッチングまたは隠れマルコフモデル(HMM)などを用いて求めればよい。0063もし、ここで、動作特徴パターンXに対する代表値A1の類似度が、予め定められた閾値より大きければ、第1判断部6は、ペットが「くしゃみをする」という特定動作を行っていると判定する。第1判断部6は、その動作の原因である病気「鼻炎」を、ペットの病気候補として、算出した類似度とともに第2判断部7に出力する。0064一方、全ての代表値の類似度が、予め定められた閾値より小さければ、第1判断部6は、撮影されたペットの動画からは、ペットが病気であると判定できないと判断し(S4でNo)、再度、ペットの動画を撮影する処理S1に戻る。0065第1判断部6がペットの病気時の特定動作を含むと判断した場合には(S4でYes)、第2判断部7は以下のS5〜S7の処理を行う。0066まず、第2判断部7は、第2データベース52から、第1判断部6から出力されたペットの各病気候補に対応する患部を読み出す(S5)。次に、第2判断部7は、読み出された患部が撮影されているペットの静止画を第2記憶部4から抽出する(S6)。ペットの病気候補が鼻炎であれば、第2判断部7は、S5において、第2データベース52から患部として「鼻」及び「目」を読み出す。0067そして、S6において、第2判断部7は、第2記憶部4に記憶されている複数の静止画から、ペットの「鼻」及び「目」が撮影されている静止画を抽出する。抽出方法としては、人間の顔画像を認識する際に、目または鼻を抽出する際に用いられているような、公知の一般的な画像認識技術を用いればよい。0068最後に、S7において、第2判断部7は、抽出された患部が撮影されている静止画と、第2データベース52に記憶されている病気時のペットの患部の特定患部画像とを比較する。第2判断部7は、抽出された静止画が、患部の特定患部画像を含むか否かを判断する。0069具体的には、第2判断部7は、ペットの患部が撮影されているペットの静止画から、ペットの患部の画像の特徴的なパターンを認識するための画像特徴パターンを抽出する。次に、第2判断部7は、その抽出された画像特徴パターンと第2データベース52に記憶されているペットの病気別の画像特徴パターンの全ての代表値とを比較して、各代表値に対する類似度を求める。第2判断部7は、求めた類似度の中の最大値を各病気候補に対する信頼度として、推定部8に出力する。0070ここで、S6〜S7の具体例が説明される。病気の候補が「鼻炎」の場合、図3に示すように、患部は「鼻」、「目」である。したがって、第2判断部7は、まず、第2記憶部4からペットの「鼻」が撮影されている静止画を抽出する。次に、第2判断部7は、抽出された静止画から、画像特徴パターンY1を抽出する。