JP5014307B2

JP5014307B2 - 画像認識システムおよび空気調和機

Info

Publication number: JP5014307B2
Application number: JP2008277922A
Authority: JP
Inventors: 誠平野
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2008-10-29
Filing date: 2008-10-29
Publication date: 2012-08-29
Anticipated expiration: 2028-10-29
Also published as: JP2010108140A

Description

この発明は、カメラなどの撮影装置で撮影された画像を基に、その画像から人物を認識する画像認識システムおよびそれを備えた機器システム、たとえば空気調和機に関する。

従来の人物認識用の画像認識システムでは、カメラが撮影した人物がどの人物であるのか認識比較するために、予め定めた位置に応じた顔データを登録しておき、カメラが撮影した人物の位置を検出しその位置に応じて認識比較する元データの情報を切替えていた。また、認識比較するための顔を抽出する際に、輪郭と目と鼻の全情報が必要であった。（例えば、特許文献１参照。）

特開２００７−２５７６７号公報

上記のように、従来は、一般的に、顔を検出する顔検出部と、予め個人ごとに顔情報を記録した顔情報記録部と、顔検出部が検出した顔が、顔情報記録部に記録されている顔情報と一致するか否か判定する顔判定部とで構成されていた。しかし、あらゆる環境下において顔を適切に検出できる頻度は低い。特に家庭内においては、室内が室外に比べて暗いため、撮影画像が暗くて認識されにくくなったり、時刻により自然光の角度が変わるなど照射光の影響を受けやすかったりする。また、撮影部の設置位置によっては、人体が偏平して撮影されるなど、人体情報から期待する要素、例えば輪郭と目と鼻のすべて、を同時に撮影することは限られた条件の時しかできなかった。
また、従来の顔情報を抽出して個人を認識するシステムでは、輪郭と目と鼻の全情報が必要にもかかわらず、カメラと人体の位置関係によっては、顔の抽出に必要な目、鼻の情報を検出できない状況が発生し、顔情報を抽出できない問題があった。
また、顔の方向を考慮せずに、人体の位置に応じて比較するデータを切替える方法では、ある位置において顔が右を向いた場合と左を向いた場合で同一のデータを使用するため、正しく画像認識できない問題があった。
さらに、位置に応じて予め記録しておいたデータを使用するため、ヒゲやメガネの装着など風貌が変化した場合に、正しく画像認識できない問題もあった。
従って、家電機器に備えたカメラなどを利用して人物を画像認識する場合、機器の設置環境や機器使用者の撮影条件によっては、人物を正確に特定できない問題もあった。

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、第１の目的は、輪郭と目と鼻など顔の全パーツ情報が揃わなくとも、抽出できた人体要素、特に目、鼻、口などの顔要素情報を使用して、画像認識することができるシステムを得るものである。

また、第２の目的は、顔の方向に応じて画像認識するデータを切替えることで、人体の位置や向きによらず画像認識できるシステムを得るとともに、ヒゲやメガネの有無などの経時変化によらず正しく画像認識できるシステムを得るものである。

そして、第３の目的は、人体要素という限られた情報に基づき、機器の設定を個人好みに調整できる機器システム、たとえば空気調和機を得るものである。

この発明に係る画像認識システムは、人体を撮影する撮影部と、前記撮影部で撮影された画像から予め定めた人体要素を検出する人体検出部と、前記人体要素に関する個人の人体画像情報を記録しておく人体情報記録部と、前記人体検出部が検出した人体要素と人体情報記録部に記録された人体画像情報を比較してそれらの一致度を判定する比較判定部と、前記比較判定部が判定した一致度に、前記人体要素毎に予め定めた重みを乗ずる係数乗算部と、前記係数乗算部が重みを乗じた人体要素毎の一致度を検出された全ての人体要素について加算する一致度集計部と、前記一致度集計部が算出した値の時間変化の累計を算出する累計算出部と、前記累計算出部が算出した値と予め定めた閾値とを比較して、前記撮影された画像の人体が前記人体情報記録部に記録されている人体画像情報の人体と一致しているか否かを判定する人体判定部と、を備え、前記予め定めた人体要素が、顔部分の要素である目、鼻、口、耳、及び輪郭のうちの一部であるものである。

この発明の画像認識システムは、顔の抽出に必要な目、鼻、輪郭などすべての情報を検出できない状況であっても、抽出できた人体要素情報を使用して、人物の画像認識が精度よく可能となる。
また、人体検知により検出された顔の方向に応じて、比較対象である人体情報記録部に記録された人体要素画像を切替えることで、人体の位置や向きによらず正しく画像認識することが可能となる。
さらに、ヒゲやメガネの装着など風貌が変化した場合には、検出された人体要素の画像情報を人体情報記録部に追加記録しておくことで、経時変化した場合でも正しく画像認識することが可能となっている。

実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１における人物の画像認識システムのブロック構成図である。図２は人体要素の例として顔の要素に応じた重要度の係数を説明する図である。図３はこの発明の実施の形態１における画像認識処理フローを示す表である。

実施の形態１における人物の画像認識システムは、撮影部（例えばカメラ）１Ａ、撮影部１Ａで撮影された画像から予め定めた人体要素を検出する人体検出部１と、人体要素に関する個人の人体画像情報を記録しておく人体情報記録部２と、人体検出部１が検出した人体要素と人体情報記録部２に記録された人体画像情報とを比較してそれらの一致度を判定する比較判定部３とを備える。また、比較判定部３が判定した一致度に人体の要素ごとに重要度に応じて予め定めた重みを乗ずる係数乗算部４と、係数乗算部４が重みを乗じた人体の要素ごとの一致度を検出した人体の全要素について加算する一致度集計部５と、一致度集計部５の集計値を予め定めた閾値と比較して、撮影部（例えばカメラ）１Ａで検出された人体を判定する人体判定部６とを備えている。
なお、人体検出部１、人体情報記録部２、比較判定部３、係数乗算部４、一致度集計部５および人体判定部６は、予めその動作がプログラムされたマイコンなどから構成されている。

図２は人体要素の例として顔部分の各要素に応じた重要度の係数を示している。ここでは、目は識別要素として重要であることから他要素より係数を大きくしている。なお、係数の数値は％であり表中の数値は一例でありこの限りではない。

実施の形態１の画像認識システムでは、従来技術のように輪郭と目と鼻のすべての情報が揃っている必要は無く、人体検出部１が検出する人体情報および人体情報記録部２が記録する人体情報としては、目、鼻、口、耳など予め定めた人体要素のいずれか、あるいはそれら複数の組み合わせでよい。

次に上記画像認識システムの動作について図３のフローチャートを基に説明する。まず、撮像部１Aが人体を撮影する（Ｓ１）。撮影された画像を基に、人体検出部１はある時刻ｎにおいて人体要素を検出する（Ｓ２）。検出した人体要素をX=ｘ１、ｘ２、ｘ３・・とするとき、ｘ１、ｘ２・・それぞれの人体要素（画像データ）について、比較判定部３は人体情報記録部２が記録している人体画像情報と形状や色合いなどが一致しているかを比較し、その一致度Px(n)を決定する（Ｓ３）。ある人体要素ｘについて、その重み係数をｆx(n)とするとき、ある人体要素のある時刻における人体情報記録部２との一致度である判定結果を、係数乗算部４はPx(n)×ｆx(n)として数値化する（Ｓ４）。例えば、人体検出部１が図２のように右目と鼻と耳の人体要素を検出したとする。このとき人体要素Xは、ｘ１＝右目、ｘ２＝鼻、ｘ３＝耳とする。そして、比較判定部３は、検出されたそれらの人体要素と人体情報記録部２に予め記録された右目データと比較して、例えば７０％類似している場合、Px1(n)＝70％、とする。さらに、係数乗算部４は、図２の表にあるｆx1(n)＝３０％を基に、右目（ｘ１）のある時刻ｎにおける一致度をPx1(n)×ｆx1(n)＝７０％×３０％＝２１％と算出する。この値２１％は係数乗算部４から出力されるｘ１についての算出であり、同様に係数乗算部４から出力される検出された全人体要素Xについての出力値を一致度集計部５にて集計（合計）する（Ｓ５）。さらに、一致度集計部５で集計された値K₁(n)は、人体判定部６において、予め定めておいた閾値と比較されて、検出された人体が、人体情報記録部２に記録していた人体であるか否かが判定される（Ｓ７）。
以上の算出方法を数式化すると、ある時刻ｎにおいて一致度集計部５が算出する人体の一致度K₁(n)は、式(1)で表現できる。

ちなみに、従来は上記のＳ４のような処理をすることなく、ある時刻における人体検出部１の出力についての一致度P_Fを算出しており、その一致度K₂は、式(2)で表現される。

式(1)についてはある時刻ｎについての一致度であるが、ある時刻のみの一致度だけで判定するのではなく、複数回にわたり一致度を累計するようにしてもよい。つまり、図４に示すように、図１の構成に累計算出部７を備えた構成とし、一致度集計部５が算出した出力結果を、累計算出部６において積算し、その積算結果に応じて人体検出部１が検出した人体と人体情報記録部２が記録した人体が一致しているか否かを判断する。一般に人体を検出する条件は多種多様で画像撮影の環境にも大きく左右されるため、１枚の画像だけで画像認識できるような理想状態はほとんど発生しない。特に被認識者が意識していない場合は被認識者が撮影部に近づいて正面方向を向くとは限らない。そこで、検出可能な人体要素についての一致度集計結果を複数回にわたり積算することで、環境誤差因子の影響を軽減して一致度の傾向を入手できる。この処理フローは、図３のフローチャートにおいて、Ｓ５とＳ７の間にＳ６の工程が入ったものである。
一致度集計部５の出力結果K1を回数ｎで積算するため、累計算出部６が出力する一致度K₁'は、式(3)で表現できる。

なお、従来技術を表現した式(2)をグラフで表現すると図５となる。図５において横軸の判定回数とは時刻ｎのことであり、縦軸の判定とは出力判定部の出力値である一致度K2である。そして、一致度K₂が閾値Hを越えるとき、人体検出部が検出する人体と人体情報記録部２が記録している人体情報が一致していると判断できる。つまり、図５においては判定回数が１、３、４回目で一致と判断したことになる。

一方、この発明の実施の形態１に関する式(3)をグラフで表現すると図６となる。図６と図５の大きな違いは、判定回数の単発によらず一致度を累計しているところである。図６においては、判定を４回実施したところではじめて人体検出部１が検出した人体と、人体情報記録部２が記録している人体情報が一致していると判断する。

なお、比較判定部３の出力値Px(n)は０から１００％である必要はなく、比較判定部３での判定で該当人体と別であると比較された場合は、その判定値である一致度を負（マイナス）としてよい。これにより、累計算出部７の算出値は、一致するときは積算され、不一致のときは減算される。例えば、図７では２回目の判定時に環境あるいは人体の状態など何らかの条件により該当人体以外と判断し、累積を減算し、その後は該当者であると判断できたため一致度を積算し、５回目の判定で閾値Hを越えるため、人体検知部１が検出した人体と人体情報記録部２が記録している人体情報が一致していると判断する。

また、従来技術では、輪郭、目、鼻など顔に着目しているのに対し、この発明ではそれらに限らず、顔以外の人体要素、例えば、髪型、肌の色、体形、身長などを検出対象としても良い。またそれらの対象は１つあるいは複数組み合わせても良い。例えば、父、母、息子、娘など４人家族の家庭を考えると、大人と子供は身長で区別でき、男性と女性は髪型や肌の色で区別できることがある。このため家庭内における人物の認識では、必ずしも高度な画像認識をすることなしに、髪型、肌の色、体形、身長などの情報に基づいて、人体検出部１が検出した人体が、人体情報記録部２で記録しているどの人体であるのか判定することが可能となる場合が多いと考えられる。

撮影した画像から目、鼻、口などの人体要素を検出する際に、画像の全画素を検索しては時間を要してしまう。そこで、人体が動く特性があることに着目し、人体検出部１に、画像の移動変化を識別する移動識別部を備えて移動変化を探し、その画像の移動箇所に特化して人体要素を検出するようにして、処理時間を高速化するようにしてもよい。なお、この移動識別部は、人体検出部１の一部として、図１、４の人体検出部１の中にかっこ書きで明示している。
人体に関する移動では、顔や頭など上部部位より手足などの下部部位の変化ベクトルが大きい。ここで変化ベクトルとは移動部の変化の方向および大きさである。変化ベクトルが小さい箇所は頭部あるいは胴体であると人体部位を限定することで、さらに処理を高速化できる。そして、大人と子供の識別には身長を比較する例を紹介したが、大人は子供より手足の歩幅が大きいことから変化ベクトルが大きく、かつ変化周期が小さい人体は大人である可能性が大きく、これらを人体識別に利用することもできる。

さらに、画像認識処理の高速化のために、特定の部分を優先的に検出処理するようにしても良い。例えば、移動部のうち顔部分である肌色部分を優先して検出処理する。また、移動部の形状が縦長であれば顔が位置すると想定される上部を優先し、横長であれば寝ているものとして顔が位置すると想定される左端あるいは右端を優先して検出処理する。また、それらを複合して検出処理してもよい。このようにすることで、人体要素、特に画像認識に重要である顔部分を素早く検出でき、人体検出の処理を高速化することができる。

以上のように、実施の形態１の画像認識システムによれば、人体検出部１が検出した人体要素を、その要素毎に、人体情報記録部２に記録されている人体画像情報と比較判定し、それぞれの要素に応じた係数を乗じた数値を検出した全要素について集計することで、輪郭と目と鼻などの顔を構成するすべてを検出できない場合でも、検出できた要素だけで人体情報記録部２が記録している人体情報と一致しているか否かが判断できる。
そして、１枚の画像だけで画像認識できない場合でも、間隔をおいて取得した複数枚の画像情報の判定結果を累計することで、多種多様な環境や被認識者に撮影状態を意識させることなく、環境誤差因子の影響を軽減した画像認識システムを簡素で安価に実現することができる。
さらに、画像の中から動体を抽出することで人体検出ならびに画像認識システムの処理を高速化することもできる。

実施の形態２．
実施の形態１では、人体要素を利用した画像認識システムについて説明したが、実施の形態２では、人体情報記録部２への記録方法を、従来技術との差異とともに説明する。
人体情報記録部２に記録する情報は、画像認識システムに搭載されているカメラなど撮影部１Ａが撮影する画像データや、他の機器で撮影した画像データを記録媒体により画像認識システムに移動したデータであっても良い。なお、認識精度を高めるために、同一人体に対して複数の角度からの形態や複数の部位の画像データを記録しておくことが望ましい。

従来技術では、カメラが固定された方向を向いている場合、カメラの撮影範囲内において左側、中央、右側に人体が位置する図８（ａ）のような状況において、カメラが撮影した画像はそれぞれ図８（ｂ）の左画像、中央画像、右画像となる。従って、カメラの左側に位置する人体は画像の左側に位置しその向きは向って左向きとなるなど、人体の位置に応じて顔の向きが変わるものとなっていた。同様に、カメラ撮影範囲に対して上下位置が異なれば撮影画像も異なると考えられ、例えば上下３分割、左右３分割の碁の目では、９通りの顔画像を準備し、被撮影者の位置に応じて人体情報記録部２から選定する記録画像を切替えることもあった。

しかしながら、実際には、カメラなどの撮影部が位置する面に対して人体が必ずしも垂方向をむいているとは限らない。例えば、図９（ａ）のように、人体がカメラの方向を向いている場合もあり、その場合にはどの位置に人体が存在しても、人体は図９（ｂ）のように全て中央を向いている。そのため、従来のように位置に応じて人体情報記録部２の記録画像を選定してしまうと、人体検出部１が検出した人体は正面を向いているのに、人体情報記録部２が選定した比較画像は横方向を向いており、同一人体でも異なると誤判定してしまう可能性がある。

そこで、この発明の実施の形態２の画像認識システムは、人体検出部１が検出した顔要素の位置や配置比率に応じて、比較対象である人体情報記録部２に記録されている人体画像情報を切替える。さらに、その検出された人体が経時変化により記録されている画像から変化している場合には、人体情報記録部２がその変化後の人体画像情報を、最新の情報として記憶する学習機能を備えた。

まず、顔の方向検出方法について説明する。図１０は顔の撮影画像であり左方向を向いた例である。図１０中の矢印DRは鼻から右端の輪郭までの距離、DLは鼻から左端の輪郭までの距離である。ここで、DR/DLは鼻でなくても目尻から輪郭までなど、顔の方向に応じてその特徴が変化するパラメータである。
また、片目しか検出できない場合、片耳しか検出できない場合など、左右対称部位のどちらが検出できるかで顔の向きを判定することや、図１０のようにDRとDLの比率を比較することで、人体がどちらを向いているか判断することができるようにしている。

また、このとき人体情報記録部２に記録しておく情報は、一度人体を認識特定できればその人体の移動に追従して、例えば顔が左を向いたら撮影して記録し、下を向いたら撮影して記録するなど、同一人体を様々な条件で複数枚撮影記録するようにして、様々な環境下に存在する人体を認識することができるようにしている。

次に、人体情報記録部２の人体情報を最新の情報に変更する学習機能について説明する。人体は時間経過とともに変化し、年をとれば太ったりシワが増えたり、子供であれば身長が高くなったり体格が大きくなったり変化する。特に、顔についてはヒゲ、髪型、メガネなど短期間で大きな変化がある。

そこで、例えば、図１１のように係数乗算部３が出力する人体要素毎における記録情報との一致度を、実施の形態１で説明した方法に準じて、要素識別部９にて識別する。そして、検出された人体要素が、比較された人体情報記録部２の人体画像情報の人物と同一人体と判定できれば、その撮影された人体要素の情報を、人体情報記録部２に追加記録しておく。このようにしておけば、同一人体でも様々な条件下の異なる画像を備えることになるため、この追加記録により時間変化にも対応した学習型の画像認識システムを得ることができる。

例えば、あるタイミングでメガネを装着していた人体を人体Ａとして記録していた場合、別のタイミングで同一人体がメガネを外すと通常は別の人物として識別されてしまう。しかし、人体要素である目以外の鼻、口、輪郭、髪型などにより人体Ａであると判定された場合、このメガネを外している人体要素画像も人体Ａの情報として追加記録することで、次回からは人体要素として目を含めて人体Ａであるか判定できるようになる。このようにすることで、次回からは、より高速にかつより正確に人体の一致を検出可能となる。

以上のように、人体又は顔の向きを判定してその向き毎に撮影記録をし、あるいは同一人体を様々な条件で複数枚を撮影記録することで、様々な環境下に存在する人体を簡素で安価なシステムで高精度に認識することができる。なお、これまで説明した実施の形態１、２を、適宜組み合わせた画像認識システムとしても良い。

実施の形態３．
実施の形態１、２では、画像認識システムについて説明したが、実施の形態３ではその画像認識システムを備えた機器システムについて説明する。
ここでは、人体情報記録部２は人体要素の画像情報だけでなく、その人体に関連付けされた空気調和装置、照明器具、テレビなどの電気機器毎の設定情報を記録しておく。これにより、人体検出部１が検出した人体情報が、人体情報記録部２に記録された人体と一致すると認識された場合、その人体に関連付けされた機器の設定情報に応じて、各機器の動作状態や設定を変更するようにしたものである。

図１２は実施の形態１、２で説明した画像認識システムを備えた空気調和機の斜視図であり、この空気調和機を例に実施の形態３を具体的に説明する。空気調和機の夏場の使用シーンで、父親は暑がりで設定温度を低く、母親は寒がりで設定温度を高くしたい場合を想定する。この場合、人体情報記録部２に、父と母の人体画像情報とともに、空気調和機に対する二人の適切な設定温度を記録しておく。このようにしておくことで、人体検出部１が検出した人体が父親であれば自動的にその記録温度まで温度を下げ、母親であれば自動的にその記録温度まで温度を上げることができるようにしている。これにより、従来のようにリモコンを使用して設定温度を変更する手間を省くことができ、自動で個人好みの運転状態にすることができる。なお、空気調和機については、温度を上げ下げするだけでなく、空気調和機が備える機能に応じて風向や、湿度など他の設定も自動的に可能である。
また、画像認識システムを備えたテレビの場合は、人体検出部１が検出した人体に対応する個人に応じて、好みのチャンネルや音量などを自由に自動で設定を変更できる。

なお、空気調和機に備えたカメラやその他の機器から撮影した場合、頭上からの撮影となることが多く、人体を正確に判定できない場合もある。その場合には、人体検出部１が検出した人体要素から該当者であると判定できた人体要素の合計数に応じて設定度合いを変更しても良いし、一致度集計部５や累計算出部７の判定値に応じて設定度合いを変更しても良い。前述の空気調和機を例とすれば、父親らしいと判定すれば設定温度を低めに変更し、母親らしいと判定されれば設定温度を高めに変更するようにする。

以上のように、実施の形態１、２で説明した画像認識システムを、空気調和機をはじめとする電気機器に備えることで、リモコンを使用することなく、それらの機器を自動で個人の好みに応じた運転設定にすることができる。

この発明の実施の形態１に係る画像認識システムのブロック構成図である。人体要素の例として顔要素に応じた重要度の係数を示す図である。実施の形態１における画像認識システムの処理フローチャートである。実施の形態１の変形例に係る画像認識システムのブロック構成図である。従来の画像認識における識別判定を示す図である。実施の形態１における識別判定を示す図である。比較判定部から負の一致度が出力された図６に対応する図である。画像認識における顔撮影のイメージ及び撮影した顔画像を示す図である。画像認識における顔撮影のイメージ及び撮影した顔画像を示す図である。画像認識における顔方向の検出を説明する模式図である。この発明の実施の形態２に係る画像認識システムのブロック構成図である。この発明の実施の形態３に係る機器システムの外観図である。

符号の説明

１人体検出部、１Ａ撮影部、２人体情報記録部、３比較判定部、４係数乗算部、５一致度集計部、６人体判定部、７累計算出部、９要素識別部１０空気調和機。

Claims

人体を撮影する撮影部と、
前記撮影部で撮影された画像から予め定めた人体要素を検出する人体検出部と、
前記人体要素に関する個人の人体画像情報を記録しておく人体情報記録部と、
前記人体検出部が検出した人体要素と人体情報記録部に記録された人体画像情報を比較してそれらの一致度を判定する比較判定部と、
前記比較判定部が判定した一致度に、前記人体要素毎に予め定めた重みを乗ずる係数乗算部と、
前記係数乗算部が重みを乗じた人体要素毎の一致度を検出された全ての人体要素について加算する一致度集計部と、
前記一致度集計部が算出した値の時間変化の累計を算出する累計算出部と、
前記累計算出部が算出した値と予め定めた閾値とを比較して、前記撮影された画像の人体が前記人体情報記録部に記録されている人体画像情報の人体と一致しているか否かを判定する人体判定部と、を備え、
前記予め定めた人体要素が、顔部分の要素である目、鼻、口、耳、及び輪郭のうちの一部であることを特徴とする画像認識システム。
前記比較判定部は、前記比較により該当人体とは別であると判定した場合は、前記一致度を負の値で出力し、
前記累計算出部の算出値は、該当人体と一致するときは積算され、該当人体と不一致のときは減算されることを特徴とする請求項１に記載の画像認識システム。
前記人体検出部は、前記撮影部で撮影された画像の時間的変化から前記人体検出部が検出した人体の移動変化を識別する移動識別部を備え、
前記移動識別部は、移動した人体位置による変化量と変化方向に基づいて、人体要素の部位を判別し、
前記比較判定部は、その判別した部位の人体要素に基づいて前記判定を行うことを特徴とする請求項１または２に記載の画像認識システム。
前記人体検出部は、前記移動識別部が識別する人体の顔部分を優先して検出することを特徴とする請求項３に記載の画像認識システム。
前記顔部分の検出は、肌色部分、縦長形状の上部、または、横長形状の端部を検出して行うことを特徴とする請求項４に記載の画像認識システム。
前記人体検出部が検出した顔を構成する要素の位置や配置比率に応じて、前記比較判定部は前記判定に使用する前記人体情報記録部の顔情報を切替えることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の画像認識システム。
前記人体検出部が検出した人体要素と、前記人体情報記録部が記録している人体画像情報の人物とが一致していると識別したとき、検出した人体要素画像が前記人体情報記録部に記録している人体画像情報と相違する部分がある場合に、前記検出した人体要素画像を前記人体情報記録部に追加で記録することを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の画像認識システム。
所定の動作を行う空気調和機に請求項１〜７のいずれか一項に記載の画像認識システムを備え、
前記人体情報記録部には個人ごとに関連付けされた前記空気調和機の設定情報を含み、前記人体検出部が検出した人体情報が前記人体情報記録部に記録された人体であると識別された場合には、前記設定情報に基づいて、該空気調和機を識別された人体と関連付けされている動作状態に調整することを特徴とする空気調和機。