JP2001218754A - ウォーキング判定装置 - Google Patents
ウォーキング判定装置Info
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- JP2001218754A JP2001218754A JP2000035061A JP2000035061A JP2001218754A JP 2001218754 A JP2001218754 A JP 2001218754A JP 2000035061 A JP2000035061 A JP 2000035061A JP 2000035061 A JP2000035061 A JP 2000035061A JP 2001218754 A JP2001218754 A JP 2001218754A
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- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 客観的、かつ一定の基準での歩行判定を実現
する。 【解決手段】 歩行計測部１１は、歩行に伴って時間的
に変化する、歩行者又は動物体の動作状態を計測する。
時空間特徴抽出部１２は、動作状態から時空間歩行特徴
量を抽出する。美しさ・健康度定量化部１３は、時空間
歩行特徴量から歩行の美しさ又は健康度を定量化して評
価する。表示部１４は、美しさ・健康度を表示する。
する。 【解決手段】 歩行計測部１１は、歩行に伴って時間的
に変化する、歩行者又は動物体の動作状態を計測する。
時空間特徴抽出部１２は、動作状態から時空間歩行特徴
量を抽出する。美しさ・健康度定量化部１３は、時空間
歩行特徴量から歩行の美しさ又は健康度を定量化して評
価する。表示部１４は、美しさ・健康度を表示する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、歩行者又は動物体
の動作状態を計測して、歩行の美しさ・健康度を定量化
して評価するウォーキング判定装置に関するものであ
る。
の動作状態を計測して、歩行の美しさ・健康度を定量化
して評価するウォーキング判定装置に関するものであ
る。
【０００２】
【従来の技術】従来、歩行者等の動物体の歩行の美しさ
や健康度の判定は、判定者の目視によって行われてい
る。また、動物体の姿勢を計測する方法が、特開平１１
−２３５３２８号公報に開示されている。この姿勢計測
方法は、動物体の接地圧から動物体の接地位置と姿勢を
推定し、これらの情報とカメラ画像との照合をとること
で動物体の姿勢を計測するものである。
や健康度の判定は、判定者の目視によって行われてい
る。また、動物体の姿勢を計測する方法が、特開平１１
−２３５３２８号公報に開示されている。この姿勢計測
方法は、動物体の接地圧から動物体の接地位置と姿勢を
推定し、これらの情報とカメラ画像との照合をとること
で動物体の姿勢を計測するものである。
【０００３】また、被験者の動作状態をパラメータ化し
て診断する動作分析装置が特開平１０−３０５０２３号
公報に開示されている。この動作分析装置は、被験者の
動作分析データをニューラルネットワークの手法を用い
て解析するものである。さらに、歩行者の足圧分布から
歩行特徴を定量化する歩行分析方法が特開平１１−１１
３８８４号公報に開示されている。この歩行分析方法
は、歩行時の足圧分布を計測し、その計測結果から歩行
動作を解析して、その特徴をパラメータとして出力する
ものである。
て診断する動作分析装置が特開平１０−３０５０２３号
公報に開示されている。この動作分析装置は、被験者の
動作分析データをニューラルネットワークの手法を用い
て解析するものである。さらに、歩行者の足圧分布から
歩行特徴を定量化する歩行分析方法が特開平１１−１１
３８８４号公報に開示されている。この歩行分析方法
は、歩行時の足圧分布を計測し、その計測結果から歩行
動作を解析して、その特徴をパラメータとして出力する
ものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、判定者
の目視によって動物体の歩行の美しさや健康度を判定す
る方法は、判定者の主観によるため、客観的かつ一定の
基準での判定が困難であるという問題点があった。例え
ば、歩行者の体形に対する判定者の趣味等、歩行そのも
のとは無関係の要因が判定結果に影響する恐れがあっ
た。また、特開平１１−２３５３２８号公報、特開平１
０−３０５０２３号公報、特開平１１−１１３８８４号
公報に開示された技術は、いずれも動作状態の計測に関
するものであり、センサからの計測結果そのものを出力
するか、あるいは特徴パラメータを出力するものであっ
て、動物体の歩行の美しさや健康度を定量化して客観的
に判定する方法は従来知られていなかった。
の目視によって動物体の歩行の美しさや健康度を判定す
る方法は、判定者の主観によるため、客観的かつ一定の
基準での判定が困難であるという問題点があった。例え
ば、歩行者の体形に対する判定者の趣味等、歩行そのも
のとは無関係の要因が判定結果に影響する恐れがあっ
た。また、特開平１１−２３５３２８号公報、特開平１
０−３０５０２３号公報、特開平１１−１１３８８４号
公報に開示された技術は、いずれも動作状態の計測に関
するものであり、センサからの計測結果そのものを出力
するか、あるいは特徴パラメータを出力するものであっ
て、動物体の歩行の美しさや健康度を定量化して客観的
に判定する方法は従来知られていなかった。
【０００５】本発明は、上記課題を解決するためになさ
れたもので、客観的、かつ一定の基準での歩行判定を実
現することができるウォーキング判定装置を提供するこ
とを目的とする。
れたもので、客観的、かつ一定の基準での歩行判定を実
現することができるウォーキング判定装置を提供するこ
とを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明のウォーキング判
定装置は、歩行に伴って時間的に変化する、歩行者又は
動物体の動作状態を計測する歩行計測部（１１）と、動
作状態から時空間歩行特徴量を抽出する時空間特徴抽出
部（１２）と、時空間歩行特徴量から歩行の美しさ又は
健康度を定量的に解析する美しさ・健康度定量化部（１
３）とを備えるものである。また、歩行計測部は、歩行
者又は動物体の足圧分布を動作状態として計測する手段
を有し、時空間特徴抽出部は、足圧分布を足底の各部位
に分類して、分類した足底部位毎の荷重値を時空間歩行
特徴量として算出する手段を有するものである。また、
美しさ・健康度定量化部は、歩行動作の力学的合理性の
評価に基づいて歩行の美しさ又は健康度を定量的に解析
する手段を有するものである。また、時空間特徴抽出部
は、足底部位毎の荷重値を表すバブルチャートを出力す
る手段を有するものである。
定装置は、歩行に伴って時間的に変化する、歩行者又は
動物体の動作状態を計測する歩行計測部（１１）と、動
作状態から時空間歩行特徴量を抽出する時空間特徴抽出
部（１２）と、時空間歩行特徴量から歩行の美しさ又は
健康度を定量的に解析する美しさ・健康度定量化部（１
３）とを備えるものである。また、歩行計測部は、歩行
者又は動物体の足圧分布を動作状態として計測する手段
を有し、時空間特徴抽出部は、足圧分布を足底の各部位
に分類して、分類した足底部位毎の荷重値を時空間歩行
特徴量として算出する手段を有するものである。また、
美しさ・健康度定量化部は、歩行動作の力学的合理性の
評価に基づいて歩行の美しさ又は健康度を定量的に解析
する手段を有するものである。また、時空間特徴抽出部
は、足底部位毎の荷重値を表すバブルチャートを出力す
る手段を有するものである。
【０００７】
【発明の実施の形態】［実施の形態の１］次に、本発明
の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
図１は本発明の第１の実施の形態となるウォーキング判
定装置の構成を示すブロック図である。図１において、
ウォーキング判定装置は、歩行に伴って時間的に変化す
る、歩行者又は動物体の動作状態を計測する歩行計測部
１１と、動作状態から時空間歩行特徴量を抽出する時空
間特徴抽出部１２と、時空間歩行特徴量から歩行の美し
さ又は健康度を定量化して評価する美しさ・健康度定量
化部１３と、美しさ・健康度を表示する表示部１４とか
ら構成される。
の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
図１は本発明の第１の実施の形態となるウォーキング判
定装置の構成を示すブロック図である。図１において、
ウォーキング判定装置は、歩行に伴って時間的に変化す
る、歩行者又は動物体の動作状態を計測する歩行計測部
１１と、動作状態から時空間歩行特徴量を抽出する時空
間特徴抽出部１２と、時空間歩行特徴量から歩行の美し
さ又は健康度を定量化して評価する美しさ・健康度定量
化部１３と、美しさ・健康度を表示する表示部１４とか
ら構成される。
【０００８】歩行計測部１１は、圧力センサ等のセンサ
により、歩行人物の足圧分布を時間的に連続して計測
し、足圧分布を画像化した時系列足圧画像データ列｛Ｓ
1，Ｓ2，・・・，Ｓt ｝を時空間特徴抽出部１２に出力
する。Ｓt は時刻ｔにおいて計測された足圧画像データ
であり、フレーム（１秒間に３０枚）毎に出力される。
により、歩行人物の足圧分布を時間的に連続して計測
し、足圧分布を画像化した時系列足圧画像データ列｛Ｓ
1，Ｓ2，・・・，Ｓt ｝を時空間特徴抽出部１２に出力
する。Ｓt は時刻ｔにおいて計測された足圧画像データ
であり、フレーム（１秒間に３０枚）毎に出力される。
【０００９】時空間特徴抽出部１２は、時系列足圧画像
データ列｛Ｓ1，Ｓ2，・・・，Ｓt｝から時空間歩行特
徴量を示す時系列特徴ベクトル列Ｘ＝（Ｘ1，Ｘ2，・・
・，ＸT ）を抽出して、これを美しさ・健康度定量化部
１３に出力する。ＸT は、時刻Ｔにおいて観測された計
測データより抽出される特徴ベクトルである。
データ列｛Ｓ1，Ｓ2，・・・，Ｓt｝から時空間歩行特
徴量を示す時系列特徴ベクトル列Ｘ＝（Ｘ1，Ｘ2，・・
・，ＸT ）を抽出して、これを美しさ・健康度定量化部
１３に出力する。ＸT は、時刻Ｔにおいて観測された計
測データより抽出される特徴ベクトルである。
【００１０】美しさ・健康度定量化部１３は、歩行の美
しさ・健康度の空間への写像により、時系列特徴ベクト
ル列Ｘ＝（Ｘ1，Ｘ2，・・・，ＸT ）を歩行の美しさ・
健康度の空間に写像し、その結果、美しさ・健康度を示
す得点ｙを出力する。そして、表示部１４は、美しさ・
健康度の得点ｙを表示する。
しさ・健康度の空間への写像により、時系列特徴ベクト
ル列Ｘ＝（Ｘ1，Ｘ2，・・・，ＸT ）を歩行の美しさ・
健康度の空間に写像し、その結果、美しさ・健康度を示
す得点ｙを出力する。そして、表示部１４は、美しさ・
健康度の得点ｙを表示する。
【００１１】歩行計測部１１の具体的な例を図２に示
す。歩行計測部１１で使用されるセンサには、足圧を計
測するための圧力センサ２１がある。圧力センサ２１
は、連続した数歩の足圧を計測することができる。歩行
者は、この圧力センサ２１上を自然な歩行で３歩から５
歩程度で通り抜ける。圧力センサ２１によって計測され
た足圧は、圧力の強さを階調値とする足圧画像データＳ
t として毎秒３０枚出力され、コンピュータ２２に取り
込まれる。
す。歩行計測部１１で使用されるセンサには、足圧を計
測するための圧力センサ２１がある。圧力センサ２１
は、連続した数歩の足圧を計測することができる。歩行
者は、この圧力センサ２１上を自然な歩行で３歩から５
歩程度で通り抜ける。圧力センサ２１によって計測され
た足圧は、圧力の強さを階調値とする足圧画像データＳ
t として毎秒３０枚出力され、コンピュータ２２に取り
込まれる。
【００１２】コンピュータ２２は、足圧画像データＳt
を１フレーム毎に時空間特徴抽出部１２に出力すると共
に、モニタ装置２３に出力する。これにより、モニタ装
置２３の画面には、コンピュータ２２が取り込んだ画像
が表示される。なお、図２の例では、圧力センサ２１を
１台しか使用していないが、複数台使用してもよい。図
３に圧力センサ２１によって計測された足圧画像の例を
示す。ただし、図３は、圧力センサ２１上を歩いて通り
ぬける間の数秒に出力されるフレームをすべて重畳し、
各画素について最大値を残して重畳画像としたものであ
る。
を１フレーム毎に時空間特徴抽出部１２に出力すると共
に、モニタ装置２３に出力する。これにより、モニタ装
置２３の画面には、コンピュータ２２が取り込んだ画像
が表示される。なお、図２の例では、圧力センサ２１を
１台しか使用していないが、複数台使用してもよい。図
３に圧力センサ２１によって計測された足圧画像の例を
示す。ただし、図３は、圧力センサ２１上を歩いて通り
ぬける間の数秒に出力されるフレームをすべて重畳し、
各画素について最大値を残して重畳画像としたものであ
る。
【００１３】図４は、時空間特徴抽出部１２の動作を説
明するための説明図である。ここでは、１歩の足が接地
してから蹴りだすまでの時系列足圧画像データ列
｛Ｓ1，Ｓ2，・・・，ＳT ｝を時空間特徴抽出部１２へ
の入力とする。時空間特徴抽出部１２は、入力された時
系列足圧画像データ列｛Ｓ1，Ｓ2，・・・，ＳT ｝の各
フレームについて、画像全体から一歩分の足型画像に内
接する矩形領域を図４（ａ）、図４（ｂ）、図４
（ｃ）、図４（ｄ）のように切り出して、この矩形領域
の画像を｛Ｓ1’，Ｓ2’，・・・，ＳT ’｝とする。
明するための説明図である。ここでは、１歩の足が接地
してから蹴りだすまでの時系列足圧画像データ列
｛Ｓ1，Ｓ2，・・・，ＳT ｝を時空間特徴抽出部１２へ
の入力とする。時空間特徴抽出部１２は、入力された時
系列足圧画像データ列｛Ｓ1，Ｓ2，・・・，ＳT ｝の各
フレームについて、画像全体から一歩分の足型画像に内
接する矩形領域を図４（ａ）、図４（ｂ）、図４
（ｃ）、図４（ｄ）のように切り出して、この矩形領域
の画像を｛Ｓ1’，Ｓ2’，・・・，ＳT ’｝とする。
【００１４】続いて、時空間特徴抽出部１２は、矩形の
画像Ｓt’ 内を図４（ｅ）のようにＮ（Ｎは１以上の整
数）個の領域に分割して、分割した各領域毎に領域内の
圧力和を求めることにより、時刻ｔにおける足圧画像デ
ータＳｔからＮ次の特徴ベクトルＸｔ＝（ｌt1，ｌt2，
・・・，ｌtN）を求める。ｌtiは、時刻ｔにおける足圧
画像のＮ個の分割領域のうちｉ番目の領域内の圧力和で
ある。このような処理をｔ＝１，２，・・・，Ｔの各フ
レームについて行うことにより、時空間特徴抽出部１２
は、次式のような時系列特徴ベクトル列Ｘを出力する。
画像Ｓt’ 内を図４（ｅ）のようにＮ（Ｎは１以上の整
数）個の領域に分割して、分割した各領域毎に領域内の
圧力和を求めることにより、時刻ｔにおける足圧画像デ
ータＳｔからＮ次の特徴ベクトルＸｔ＝（ｌt1，ｌt2，
・・・，ｌtN）を求める。ｌtiは、時刻ｔにおける足圧
画像のＮ個の分割領域のうちｉ番目の領域内の圧力和で
ある。このような処理をｔ＝１，２，・・・，Ｔの各フ
レームについて行うことにより、時空間特徴抽出部１２
は、次式のような時系列特徴ベクトル列Ｘを出力する。
【００１５】
【数１】
【００１６】次に、美しさ・健康度定量化部１３を図５
を用いて説明する。図５は美しさ・健康度定量化部１３
の構成を示すブロック図である。図５において、美しさ
・健康度定量化部１３は、時系列特徴ベクトル列Ｘ＝
（Ｘ1，Ｘ2，・・・，ＸT ）から姿勢のバランス、対称
性や歩行の時間的な連続性といった評価項目毎の得点を
示す力学的合理性評価パラメータを生成する力学的合理
性評価パラメータ生成部１３１と、複数の力学的合理性
評価パラメータを合成して得点ｙを出力する得点合成部
１３２と、力学的合理性判断基準を予め記憶している力
学的合理性判断基準記億部１３３とからなる。
を用いて説明する。図５は美しさ・健康度定量化部１３
の構成を示すブロック図である。図５において、美しさ
・健康度定量化部１３は、時系列特徴ベクトル列Ｘ＝
（Ｘ1，Ｘ2，・・・，ＸT ）から姿勢のバランス、対称
性や歩行の時間的な連続性といった評価項目毎の得点を
示す力学的合理性評価パラメータを生成する力学的合理
性評価パラメータ生成部１３１と、複数の力学的合理性
評価パラメータを合成して得点ｙを出力する得点合成部
１３２と、力学的合理性判断基準を予め記憶している力
学的合理性判断基準記億部１３３とからなる。
【００１７】力学的合理性評価パラメータ生成部１３１
は、力学的合理性判断基準記億部１３３を参照し、力学
的合理性判断基準に基いて、美しさ・健康度定量化部１
３に入力された時系列特徴ベクトル列Ｘ＝（Ｘ1，Ｘ2，
・・・，ＸT ）から力学的合理性評価パラメータ
｛ａ1，ａ2，・・・，ａj ｝を計算し、この力学的合理
性評価パラメータを得点合成部１３２へ出力する。
は、力学的合理性判断基準記億部１３３を参照し、力学
的合理性判断基準に基いて、美しさ・健康度定量化部１
３に入力された時系列特徴ベクトル列Ｘ＝（Ｘ1，Ｘ2，
・・・，ＸT ）から力学的合理性評価パラメータ
｛ａ1，ａ2，・・・，ａj ｝を計算し、この力学的合理
性評価パラメータを得点合成部１３２へ出力する。
【００１８】得点合成部１３２は、力学的合理性評価パ
ラメータ｛ａ1，ａ2，・・・，ａj｝の和を求めて、こ
の結果を得点ｙとして出力する。あるいは、得点合成部
１３２は、力学的合理性評価パラメータ｛ａ1，ａ2，・
・・，ａj ｝の重み付け平均を次式のように求めて、こ
の結果を得点ｙとして出力する。
ラメータ｛ａ1，ａ2，・・・，ａj｝の和を求めて、こ
の結果を得点ｙとして出力する。あるいは、得点合成部
１３２は、力学的合理性評価パラメータ｛ａ1，ａ2，・
・・，ａj ｝の重み付け平均を次式のように求めて、こ
の結果を得点ｙとして出力する。
【００１９】
【数２】
【００２０】式（２）において、Ｗ1，Ｗ2，・・・，Ｗ
j は、それぞれａ1，ａ2，・・・，ａj に対する重みで
ある。以下に、力学的合理性判断基準記億部１３３に記
憶された力学的合理性判断基準と、これを参照して力学
的合理性評価パラメータ生成部１３１で生成される力学
的合理性評価パラメータａの実施形態を示す。
j は、それぞれａ1，ａ2，・・・，ａj に対する重みで
ある。以下に、力学的合理性判断基準記億部１３３に記
憶された力学的合理性判断基準と、これを参照して力学
的合理性評価パラメータ生成部１３１で生成される力学
的合理性評価パラメータａの実施形態を示す。
【００２１】歩行の美しさの力学的合理性判断基準は、
「人間の姿勢・運動の美しさの問題は力学的合理性や作
業能と大きな関連をもつ」ことや、「バランスと対称性
は姿勢の美しさを評価するときの重要な要素となる」こ
とに基づいている（参考文献：「臨床運動学第二版」、
医歯薬出版）。
「人間の姿勢・運動の美しさの問題は力学的合理性や作
業能と大きな関連をもつ」ことや、「バランスと対称性
は姿勢の美しさを評価するときの重要な要素となる」こ
とに基づいている（参考文献：「臨床運動学第二版」、
医歯薬出版）。
【００２２】具体的には、歩行者の姿勢のバランス、対
称性を判定するためのしきい値が美しさの力学的合理性
判断基準として力学的合理性判断基準記億部１３３に記
憶されている。姿勢のバランス、対称性は、例えば右足
と左足で足圧が等しいかどうかにより判定することがで
きるので、美しさの力学的合理性判断基準としては右足
の足底荷重の和と左足の足底荷重の和との差分を用いて
いる。
称性を判定するためのしきい値が美しさの力学的合理性
判断基準として力学的合理性判断基準記億部１３３に記
憶されている。姿勢のバランス、対称性は、例えば右足
と左足で足圧が等しいかどうかにより判定することがで
きるので、美しさの力学的合理性判断基準としては右足
の足底荷重の和と左足の足底荷重の和との差分を用いて
いる。
【００２３】歩行の健康度の力学的合理性判断基準は、
「正常歩行は必要なエネルギー消費を最小限にするよう
なパターンになると仮定される」ことや、「正常歩行は
種々の臓器系機能が統合された結果であり、非常に効率
のよい運動となっている。一部の臓器系に機能障害があ
れば、最適な運動パターンは乱れ、効率も低下する」こ
とに基づいている（参考文献：同上）。
「正常歩行は必要なエネルギー消費を最小限にするよう
なパターンになると仮定される」ことや、「正常歩行は
種々の臓器系機能が統合された結果であり、非常に効率
のよい運動となっている。一部の臓器系に機能障害があ
れば、最適な運動パターンは乱れ、効率も低下する」こ
とに基づいている（参考文献：同上）。
【００２４】具体的には、歩行の時間的な連続性（滑ら
かさ）を判定するためのしきい値が健康度の力学的合理
性判断基準として力学的合理性判断基準記億部１３３に
記憶されている。歩行の時間的な連続性（滑らかさ）
は、例えば足圧の変化量、すなわち足圧の時間微分値で
判定することができるので、健康度の力学的合理性判断
基準としては足圧の時間微分値を用いている。
かさ）を判定するためのしきい値が健康度の力学的合理
性判断基準として力学的合理性判断基準記億部１３３に
記憶されている。歩行の時間的な連続性（滑らかさ）
は、例えば足圧の変化量、すなわち足圧の時間微分値で
判定することができるので、健康度の力学的合理性判断
基準としては足圧の時間微分値を用いている。
【００２５】力学的合理性評価パラメータ生成部１３１
は、入力された時系列特徴ベクトル列Ｘ＝（Ｘ1，Ｘ2，
・・・，ＸT ）から右足の足底荷重の和と左足の足底荷
重の和との差分を求め、この差分を歩行のバランス、対
称性の力学的合理性判断基準（しきい値）と比較するこ
とにより、歩行のバランス、対称性についての得点を示
す力学的合理性評価パラメータａ1 を計算する。この場
合、右足の足底荷重の和と左足の足底荷重の和との差分
が小さいほど、歩行のバランス、対称性がよく美しい歩
行であるとして、力学的合理性評価パラメータａ1 の得
点が高くなる。
は、入力された時系列特徴ベクトル列Ｘ＝（Ｘ1，Ｘ2，
・・・，ＸT ）から右足の足底荷重の和と左足の足底荷
重の和との差分を求め、この差分を歩行のバランス、対
称性の力学的合理性判断基準（しきい値）と比較するこ
とにより、歩行のバランス、対称性についての得点を示
す力学的合理性評価パラメータａ1 を計算する。この場
合、右足の足底荷重の和と左足の足底荷重の和との差分
が小さいほど、歩行のバランス、対称性がよく美しい歩
行であるとして、力学的合理性評価パラメータａ1 の得
点が高くなる。
【００２６】また、力学的合理性評価パラメータ生成部
１３１は、時系列特徴ベクトル列Ｘ＝（Ｘ1，Ｘ2，・・
・，ＸT ）から足圧の時間微分値を求め、この時間微分
値を歩行の滑らかさの力学的合理性判断基準（しきい
値）と比較することにより、歩行の滑らかさについての
得点を示す力学的合理性評価パラメータａ2 を計算す
る。この場合、足圧が滑らかに変化するほど、歩行のエ
ネルギー効率がよく健康的な歩行であるとして、力学的
合理性評価パラメータａ2 の得点が高くなる。
１３１は、時系列特徴ベクトル列Ｘ＝（Ｘ1，Ｘ2，・・
・，ＸT ）から足圧の時間微分値を求め、この時間微分
値を歩行の滑らかさの力学的合理性判断基準（しきい
値）と比較することにより、歩行の滑らかさについての
得点を示す力学的合理性評価パラメータａ2 を計算す
る。この場合、足圧が滑らかに変化するほど、歩行のエ
ネルギー効率がよく健康的な歩行であるとして、力学的
合理性評価パラメータａ2 の得点が高くなる。
【００２７】［実施の形態の２］図６は本発明の第２の
実施の形態となるウォーキング判定装置の時空間特徴抽
出部の構成を示すブロック図である。本実施の形態の時
空間特徴抽出部１２ａは、足圧画像を空間的に正規化す
る空間正規化部１２１と、足圧画像を時間的に正規化す
る時間正規化部１２２とからなる。
実施の形態となるウォーキング判定装置の時空間特徴抽
出部の構成を示すブロック図である。本実施の形態の時
空間特徴抽出部１２ａは、足圧画像を空間的に正規化す
る空間正規化部１２１と、足圧画像を時間的に正規化す
る時間正規化部１２２とからなる。
【００２８】空間正規化部１２１への入力は、歩行計測
部１１から出力される時系列足圧画像データ列｛Ｓ1，
Ｓ2，・・・，Ｓt ｝である。空間正規化部１２１は、
時系列足圧画像データ列｛Ｓ1，Ｓ2，・・・，Ｓt ｝を
空間的に正規化して、足圧画像データ列｛Ｓ1’，
Ｓ2’，・・・，Ｓt’ ｝を出力する。
部１１から出力される時系列足圧画像データ列｛Ｓ1，
Ｓ2，・・・，Ｓt ｝である。空間正規化部１２１は、
時系列足圧画像データ列｛Ｓ1，Ｓ2，・・・，Ｓt ｝を
空間的に正規化して、足圧画像データ列｛Ｓ1’，
Ｓ2’，・・・，Ｓt’ ｝を出力する。
【００２９】時間正規化部１２２は、足圧画像データ列
｛Ｓ1’，Ｓ2’，・・・，Ｓt’ ｝を時間的に正規化し
て、時系列特徴ベクトル列Ｘ＝（Ｘ1，Ｘ2，・・・，Ｘ
T ）を出力する。
｛Ｓ1’，Ｓ2’，・・・，Ｓt’ ｝を時間的に正規化し
て、時系列特徴ベクトル列Ｘ＝（Ｘ1，Ｘ2，・・・，Ｘ
T ）を出力する。
【００３０】図７は空間正規化部１２１の構成を示すブ
ロック図である。空間正規化部１２１は、足圧分布を足
底の各部位に分類する足底部位分割部２０１と、分類し
た足底部位毎の荷重値を時空間歩行特徴量として算出す
る足底部位別特徴量抽出部２０２とから構成される。空
間正規化部１２１の足底部位分割部２０１は、時系列足
圧画像データ列｛Ｓ 1，Ｓ2，・・・，Ｓt ｝において、
踵、つま先、第１指〜第５指などｋ個の足底部位を認識
して、図８に示すように足圧画像をｋ分割する。
ロック図である。空間正規化部１２１は、足圧分布を足
底の各部位に分類する足底部位分割部２０１と、分類し
た足底部位毎の荷重値を時空間歩行特徴量として算出す
る足底部位別特徴量抽出部２０２とから構成される。空
間正規化部１２１の足底部位分割部２０１は、時系列足
圧画像データ列｛Ｓ 1，Ｓ2，・・・，Ｓt ｝において、
踵、つま先、第１指〜第５指などｋ個の足底部位を認識
して、図８に示すように足圧画像をｋ分割する。
【００３１】なお、図８は、１歩の足が接地してから蹴
りだすまでの時系列足圧画像データ列｛Ｓ1，Ｓ2，・・
・，Ｓt ｝を画素毎に加算して、足底全体の足圧画像を
求めたものである。足底部位分割部２０１は、図８のよ
うな足圧画像を求めた上で、この足圧画像において踵、
つま先、第１指〜第５指などｋ（ｋは１以上の整数）個
の足底部位を認識し、足圧画像をｋ分割する（図８で
は、ｋ＝１０）。
りだすまでの時系列足圧画像データ列｛Ｓ1，Ｓ2，・・
・，Ｓt ｝を画素毎に加算して、足底全体の足圧画像を
求めたものである。足底部位分割部２０１は、図８のよ
うな足圧画像を求めた上で、この足圧画像において踵、
つま先、第１指〜第５指などｋ（ｋは１以上の整数）個
の足底部位を認識し、足圧画像をｋ分割する（図８で
は、ｋ＝１０）。
【００３２】そして、足底部位分割部２０１は、時系列
足圧画像データ列｛Ｓ1，Ｓ2，・・・，Ｓt ｝と、足圧
画像データＳi （ｉ＝１，２，・・・，ｔ）中の各画素
に対して、どの足底部位に含まれるかを示す足底部位番
号を付与したマップＭ＝｛Ｍ 1，Ｍ2，・・・，Ｍt ｝を
出力する。マップＭは、フレーム毎、すなわち足圧画像
データＳi （ｉ＝１，２，・・・，ｔ）毎に生成され
る。図９はマップＭの１例を示しており、図８に示す足
圧画像中の各画素に対して足底部位番号１，２，３，４
・・・・が付与されている。このとき、足底以外の領域
の画素については、負の値（図９の例では−１）が付与
される。
足圧画像データ列｛Ｓ1，Ｓ2，・・・，Ｓt ｝と、足圧
画像データＳi （ｉ＝１，２，・・・，ｔ）中の各画素
に対して、どの足底部位に含まれるかを示す足底部位番
号を付与したマップＭ＝｛Ｍ 1，Ｍ2，・・・，Ｍt ｝を
出力する。マップＭは、フレーム毎、すなわち足圧画像
データＳi （ｉ＝１，２，・・・，ｔ）毎に生成され
る。図９はマップＭの１例を示しており、図８に示す足
圧画像中の各画素に対して足底部位番号１，２，３，４
・・・・が付与されている。このとき、足底以外の領域
の画素については、負の値（図９の例では−１）が付与
される。
【００３３】足底部位別特徴量抽出部２０２は、マップ
Ｍを参照して足底部位毎に、各足底部位内での荷重和な
どを特徴量として計算し、計算結果を足圧画像データＳ
i’（ｉ＝１，２，・・・，ｔ）として出力する。例え
ば、足圧画像データＳi の踵について計算する場合、足
底部位別特徴量抽出部２０２は、マップＭi の足底部位
番号１の領域に相当する領域を足圧画像データＳi から
抽出し、抽出した領域内の荷重和を計算して、この計算
結果を足圧画像データＳi’ の踵の部位の特徴量とす
る。足底部位別特徴量抽出部２０２は、このような足底
部位毎の特徴量の計算を各フレームについて行う。
Ｍを参照して足底部位毎に、各足底部位内での荷重和な
どを特徴量として計算し、計算結果を足圧画像データＳ
i’（ｉ＝１，２，・・・，ｔ）として出力する。例え
ば、足圧画像データＳi の踵について計算する場合、足
底部位別特徴量抽出部２０２は、マップＭi の足底部位
番号１の領域に相当する領域を足圧画像データＳi から
抽出し、抽出した領域内の荷重和を計算して、この計算
結果を足圧画像データＳi’ の踵の部位の特徴量とす
る。足底部位別特徴量抽出部２０２は、このような足底
部位毎の特徴量の計算を各フレームについて行う。
【００３４】次に、時間正規化部１２２について説明す
る。正常な歩行者には、共通して踵の着地、足底の回
転、蹴りだし、といった一連の歩行周期が存在する。歩
行周期の構成要素は、大きく立脚相と遊脚相に分けら
れ、前者が足が接地している期間、すなわち足圧が計測
される期間である。
る。正常な歩行者には、共通して踵の着地、足底の回
転、蹴りだし、といった一連の歩行周期が存在する。歩
行周期の構成要素は、大きく立脚相と遊脚相に分けら
れ、前者が足が接地している期間、すなわち足圧が計測
される期間である。
【００３５】この立脚相は、さらに以下の５つの要素に
分けられる（参考文献：「臨床運動学第二版」、医歯薬
出版）。 （１）踵接地（ｈｅｅｌ ｓｔｒｉｋｅ） （２）足底接地（ｆｏｏｔ ｆｌａｔ） （３）立脚中期（ｍｉｄ−ｓｔａｎｃｅ） （４）踵離地（ｈｅｅｌ ｏｆｆ） （５）足尖離地（ｔｏｅ ｏｆｆ）
分けられる（参考文献：「臨床運動学第二版」、医歯薬
出版）。 （１）踵接地（ｈｅｅｌ ｓｔｒｉｋｅ） （２）足底接地（ｆｏｏｔ ｆｌａｔ） （３）立脚中期（ｍｉｄ−ｓｔａｎｃｅ） （４）踵離地（ｈｅｅｌ ｏｆｆ） （５）足尖離地（ｔｏｅ ｏｆｆ）
【００３６】この歩行周期のいずれの期間であるかは、
足圧の形状から認識できる。このように、時間正規化部
１２２は、歩行周期を基準として、ある期間から次の期
間までが一定のフレーム数になるように足圧画像データ
列｛Ｓ1’，Ｓ2’，・・・，Ｓt’ ｝の正規化を行い、
時系列特徴ベクトル列Ｘ＝（Ｘ1，Ｘ2，・・・，ＸT）
を出力する。
足圧の形状から認識できる。このように、時間正規化部
１２２は、歩行周期を基準として、ある期間から次の期
間までが一定のフレーム数になるように足圧画像データ
列｛Ｓ1’，Ｓ2’，・・・，Ｓt’ ｝の正規化を行い、
時系列特徴ベクトル列Ｘ＝（Ｘ1，Ｘ2，・・・，ＸT）
を出力する。
【００３７】次に、足底部位分割部２０１についてより
詳細に説明する。図１０は足底部位分割部２０１の構成
を示すブロック図である。足底部位分割部２０１は、確
率モデル変換パラメータ計算部４０１と、確率モデル生
成部４０２とから構成される。そして、確率モデル生成
部４０２は、足底画像学習データベース４０３と、確率
モデル記憶部４０４とを有している。空間に分布する与
えられたデータ点集合（特徴ベクトル）に対し、空間内
での移動・回転・尺度変換のパラメータをもつ確率モデ
ルを当てはめ、この点集合に対して移動・回転・尺度変
換を施した形状を含む２次元画像があるとき、確率モデ
ルの移動・回転・尺度変換のパラメータを推定すること
で、形状を認識することができる（参考文献：赤穂 昭
太郎、「ＥＣＭ法を用いた確率分布の位置、尺度、回転
パラメータの推定法」、電子情報通信学会論文誌 D-II
Vol.J82-D-IINo.12 pp.2240-2250）。本発明では、確
率モデルとして複数の２次元正規分布の和（正規混合分
布）を用いている。このため、この確率モデルに含まれ
る各正規分布の平均、分散から、形状中での位置が分か
ることに注目し、足底部位認識を行っている。
詳細に説明する。図１０は足底部位分割部２０１の構成
を示すブロック図である。足底部位分割部２０１は、確
率モデル変換パラメータ計算部４０１と、確率モデル生
成部４０２とから構成される。そして、確率モデル生成
部４０２は、足底画像学習データベース４０３と、確率
モデル記憶部４０４とを有している。空間に分布する与
えられたデータ点集合（特徴ベクトル）に対し、空間内
での移動・回転・尺度変換のパラメータをもつ確率モデ
ルを当てはめ、この点集合に対して移動・回転・尺度変
換を施した形状を含む２次元画像があるとき、確率モデ
ルの移動・回転・尺度変換のパラメータを推定すること
で、形状を認識することができる（参考文献：赤穂 昭
太郎、「ＥＣＭ法を用いた確率分布の位置、尺度、回転
パラメータの推定法」、電子情報通信学会論文誌 D-II
Vol.J82-D-IINo.12 pp.2240-2250）。本発明では、確
率モデルとして複数の２次元正規分布の和（正規混合分
布）を用いている。このため、この確率モデルに含まれ
る各正規分布の平均、分散から、形状中での位置が分か
ることに注目し、足底部位認識を行っている。
【００３８】まず、確率モデル生成部４０２は、足底形
状をｋ個（ｋ＝１０程度）の２次元正規分布の和ｐ
（ｘ；ζ，θ1，・・・，θk）で近似して、足底の確率
モデルを生成する。今、ｊ番目の確率モデルをｐ
j（ｘ；θj）とすると、ｋ個の確率モデルの混合分布
は、次式のように表すことができる（図１１）。
状をｋ個（ｋ＝１０程度）の２次元正規分布の和ｐ
（ｘ；ζ，θ1，・・・，θk）で近似して、足底の確率
モデルを生成する。今、ｊ番目の確率モデルをｐ
j（ｘ；θj）とすると、ｋ個の確率モデルの混合分布
は、次式のように表すことができる（図１１）。
【００３９】
【数３】
【００４０】足底画像学習データベース４０３は、標準
的な足底画像を予め記憶しており、式（３）におけるパ
ラメータζj，θjを学習により求め、足底の確率モデル
を作成する。このとき、パラメータθjの分布領域がｊ
番目の足底部位となる。足底画像学習データベース４０
３によって作成された確率モデルは、確率モデル記憶部
４０４に格納される。
的な足底画像を予め記憶しており、式（３）におけるパ
ラメータζj，θjを学習により求め、足底の確率モデル
を作成する。このとき、パラメータθjの分布領域がｊ
番目の足底部位となる。足底画像学習データベース４０
３によって作成された確率モデルは、確率モデル記憶部
４０４に格納される。
【００４１】足底の確率モデルをｆ（ｘ）として数式表
現すると、ｆ（ｘ）に位置・スケール・回転の変換を施
してできる確率モデルは、回転とスケールの行列をＨと
すると、次式のように表すことができる。 Ｐ（ｘ；Ｈ，ｂ）＝｜Ｈ｜ｆ（Ｈｘ＋ｂ） ・・・（４）
現すると、ｆ（ｘ）に位置・スケール・回転の変換を施
してできる確率モデルは、回転とスケールの行列をＨと
すると、次式のように表すことができる。 Ｐ（ｘ；Ｈ，ｂ）＝｜Ｈ｜ｆ（Ｈｘ＋ｂ） ・・・（４）
【００４２】確率モデル変換パラメータ計算部４０１
は、足底部位分割部２０１への入力である時系列足圧画
像データ列｛Ｓ1，Ｓ2，・・・，Ｓt ｝に対し、式
（４）におけるパラメータＨとｂを推定する。これによ
り、足底部位を決定することができる。そして、確率モ
デル変換パラメータ計算部４０１は、時系列足圧画像デ
ータ列｛Ｓ1，Ｓ2，・・・，Ｓt ｝と、マップＭ＝｛Ｍ
1，Ｍ2，・・・，Ｍt ｝とを出力する。
は、足底部位分割部２０１への入力である時系列足圧画
像データ列｛Ｓ1，Ｓ2，・・・，Ｓt ｝に対し、式
（４）におけるパラメータＨとｂを推定する。これによ
り、足底部位を決定することができる。そして、確率モ
デル変換パラメータ計算部４０１は、時系列足圧画像デ
ータ列｛Ｓ1，Ｓ2，・・・，Ｓt ｝と、マップＭ＝｛Ｍ
1，Ｍ2，・・・，Ｍt ｝とを出力する。
【００４３】［実施の形態の３］図１２は本発明の第３
の実施の形態となるウォーキング判定装置の時空間特徴
抽出部の構成を示すブロック図である。本実施の形態の
時空間特徴抽出部１２ｂは、空間正規化部１２１と、時
間正規化部１２２と、時空間チャート作成部１２３とか
らなる。空間正規化部１２１と時間正規化部１２２につ
いては、実施の形態の２と全く同じであるので、説明を
省略する。
の実施の形態となるウォーキング判定装置の時空間特徴
抽出部の構成を示すブロック図である。本実施の形態の
時空間特徴抽出部１２ｂは、空間正規化部１２１と、時
間正規化部１２２と、時空間チャート作成部１２３とか
らなる。空間正規化部１２１と時間正規化部１２２につ
いては、実施の形態の２と全く同じであるので、説明を
省略する。
【００４４】時空間チャート作成部１２３は、時系列特
徴ベクトル列Ｘ＝（Ｘ1，Ｘ2，・・・，ＸT ）から図１
３のような時空間チャート（バブルチャート）を作成し
て、この時空間チャートを表示部１４の画面に表示させ
る。時空間チャートは、横軸を時間（フレーム）、縦軸
を前記足底部位番号とし、足底部位毎の荷重値の和を丸
印（バブル）の大きさで表したものである。バブルの大
きさで表される各足底部位の荷重値は、左右の足底荷重
値の総和を基準値として正規化したものである。このよ
うに、足底部位毎の荷重値の時間変化をバブルチャート
表示することで、２次元平面上で、歩行の特徴を観察す
ることができる。
徴ベクトル列Ｘ＝（Ｘ1，Ｘ2，・・・，ＸT ）から図１
３のような時空間チャート（バブルチャート）を作成し
て、この時空間チャートを表示部１４の画面に表示させ
る。時空間チャートは、横軸を時間（フレーム）、縦軸
を前記足底部位番号とし、足底部位毎の荷重値の和を丸
印（バブル）の大きさで表したものである。バブルの大
きさで表される各足底部位の荷重値は、左右の足底荷重
値の総和を基準値として正規化したものである。このよ
うに、足底部位毎の荷重値の時間変化をバブルチャート
表示することで、２次元平面上で、歩行の特徴を観察す
ることができる。
【００４５】
【発明の効果】本発明によれば、歩行計測部、時空間特
徴抽出部及び美しさ・健康度定量化部を設けることによ
り、歩行者の体形に対する判定者の趣味等といった、歩
行と無関係な要因に影響を受けることなく、歩行の美し
さ又は健康度を客観的、かつ一定の基準で評価すること
ができる。その結果、不特定個人の歩行を常に公正に評
価する手段が提供される。また、判定者の目視によって
歩行の美しさや健康度を判定する方法では、判定者によ
って時間や場所が制限されるが、本発明では判定者に頼
らない評価を実現できるので、歩行訓練を行う者にとっ
ては時間や場所の制約が解消される。
徴抽出部及び美しさ・健康度定量化部を設けることによ
り、歩行者の体形に対する判定者の趣味等といった、歩
行と無関係な要因に影響を受けることなく、歩行の美し
さ又は健康度を客観的、かつ一定の基準で評価すること
ができる。その結果、不特定個人の歩行を常に公正に評
価する手段が提供される。また、判定者の目視によって
歩行の美しさや健康度を判定する方法では、判定者によ
って時間や場所が制限されるが、本発明では判定者に頼
らない評価を実現できるので、歩行訓練を行う者にとっ
ては時間や場所の制約が解消される。
【００４６】また、時空間特徴抽出部が、足圧分布を足
底の各部位に分類して、分類した足底部位毎に荷重値を
算出することにより、動作状態から時空間歩行特徴量を
抽出することができる。
底の各部位に分類して、分類した足底部位毎に荷重値を
算出することにより、動作状態から時空間歩行特徴量を
抽出することができる。
【００４７】また、美しさ・健康度定量化部が歩行動作
の力学的合理性に基づいて評価を行うことにより、時空
間歩行特徴量から歩行の美しさ又は健康度を定量化して
評価することができる。
の力学的合理性に基づいて評価を行うことにより、時空
間歩行特徴量から歩行の美しさ又は健康度を定量化して
評価することができる。
【００４８】また、時空間特徴抽出部に足底部位毎の荷
重値を表すバブルチャートを出力する手段を設けること
により、２次元平面上で、歩行の特徴を観察することが
できる。
重値を表すバブルチャートを出力する手段を設けること
により、２次元平面上で、歩行の特徴を観察することが
できる。
【図１】 本発明の第１の実施の形態となるウォーキン
グ判定装置の構成を示すブロック図である。
グ判定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】 本発明の第１の実施の形態における歩行計測
部の構成を示すブロック図である。
部の構成を示すブロック図である。
【図３】 歩行計測部の圧力センサによって計測された
足圧画像の例を示す図である。
足圧画像の例を示す図である。
【図４】 本発明の第１の実施の形態における時空間特
徴抽出部の動作を説明するための説明図である。
徴抽出部の動作を説明するための説明図である。
【図５】 本発明の第１の実施の形態における美しさ・
健康度定量化部の構成を示すブロック図である。
健康度定量化部の構成を示すブロック図である。
【図６】 本発明の第２の実施の形態となるウォーキン
グ判定装置の時空間特徴抽出部の構成を示すブロック図
である。
グ判定装置の時空間特徴抽出部の構成を示すブロック図
である。
【図７】 本発明の第２の実施の形態における空間正規
化部の構成を示すブロック図である。
化部の構成を示すブロック図である。
【図８】 本発明の第２の実施の形態における足底部位
分割部の動作を説明するための説明図である。
分割部の動作を説明するための説明図である。
【図９】 本発明の第２の実施の形態において足底部位
分割部から出力されるマップの１例を示す図である。
分割部から出力されるマップの１例を示す図である。
【図１０】 本発明の第２の実施の形態における足底部
位分割部の構成を示すブロック図である。
位分割部の構成を示すブロック図である。
【図１１】 本発明の第２の実施の形態における確率モ
デル生成部の動作を説明するための説明図である。
デル生成部の動作を説明するための説明図である。
【図１２】 本発明の第３の実施の形態となるウォーキ
ング判定装置の時空間特徴抽出部の構成を示すブロック
図である。
ング判定装置の時空間特徴抽出部の構成を示すブロック
図である。
【図１３】 本発明の第３の実施の形態において時空間
チャート作成部から出力される時空間チャートの１例を
示す図である。
チャート作成部から出力される時空間チャートの１例を
示す図である。
１１…歩行計測部、１２、１２ａ、１２ｂ…時空間特徴
抽出部、１３…美しさ・健康度定量化部、１４…表示
部、２１…圧力センサ、２２…コンピュータ、２３…モ
ニタ装置、１２１…空間正規化部、１２２…時間正規化
部、１２３…時空間チャート作成部、１３１…力学的合
理性評価パラメータ生成部、１３２…得点合成部、１３
３…力学的合理性判断基準記億部、２０１…足底部位分
割部、２０２…足底部位別特徴量抽出部４０１…確率モ
デル変換パラメータ計算部、４０２…確率モデル生成
部、４０３…足底画像学習データベース、４０４…確率
モデル記憶部。
抽出部、１３…美しさ・健康度定量化部、１４…表示
部、２１…圧力センサ、２２…コンピュータ、２３…モ
ニタ装置、１２１…空間正規化部、１２２…時間正規化
部、１２３…時空間チャート作成部、１３１…力学的合
理性評価パラメータ生成部、１３２…得点合成部、１３
３…力学的合理性判断基準記億部、２０１…足底部位分
割部、２０２…足底部位別特徴量抽出部４０１…確率モ
デル変換パラメータ計算部、４０２…確率モデル生成
部、４０３…足底画像学習データベース、４０４…確率
モデル記憶部。
フロントページの続き (72)発明者 飯田 行恭 東京都千代田区大手町二丁目３番１号 日 本電信電話株式会社内 (72)発明者 大塚 作一 東京都千代田区大手町二丁目３番１号 日 本電信電話株式会社内 Ｆターム(参考） 4C038 VA12 VB14 VB40 VC20
Claims (4)
- 【請求項１】 歩行に伴って時間的に変化する、歩行者
又は動物体の動作状態を計測する歩行計測部と、 前記動作状態から時空間歩行特徴量を抽出する時空間特
徴抽出部と、 前記時空間歩行特徴量から歩行の美しさ又は健康度を定
量的に解析する美しさ・健康度定量化部とを備えること
を特徴とするウォーキング判定装置。 - 【請求項２】 請求項１記載のウォーキング判定装置に
おいて、 前記歩行計測部は、歩行者又は動物体の足圧分布を前記
動作状態として計測する手段を有し、 前記時空間特徴抽出部は、前記足圧分布を足底の各部位
に分類して、分類した足底部位毎の荷重値を前記時空間
歩行特徴量として算出する手段を有することを特徴とす
るウォーキング判定装置。 - 【請求項３】 請求項１記載のウォーキング判定装置に
おいて、 前記美しさ・健康度定量化部は、歩行動作の力学的合理
性の評価に基づいて歩行の美しさ又は健康度を定量的に
解析する手段を有することを特徴とするウォーキング判
定装置。 - 【請求項４】 請求項１記載のウォーキング判定装置に
おいて、 前記時空間特徴抽出部は、前記足底部位毎の荷重値を表
すバブルチャートを出力する手段を有することを特徴と
するウォーキング判定装置。
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000035061A JP3569188B2 (ja) | 2000-02-14 | 2000-02-14 | ウォーキング判定装置 |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
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ID=18559315
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
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| JP2007526028A (ja) * | 2004-03-08 | 2007-09-13 | クレーグ， イー． ロウ， | 矯正装具を作成するシステム及び方法 |
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| DE112009003607T5 (de) | 2008-11-18 | 2012-07-05 | Omron Healthcare Co., Ltd. | Körperbewegungsgleichgewichterfassungsvorrichtung, Körperbewegungsgleichgewichterfassungsprogramm,Körperbewegungsgleichgewichterfassungsverfahren und Körperbewegungsgleichgewichtdiagnoseverfahren |
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| WO2014049639A1 (ja) * | 2012-09-25 | 2014-04-03 | テルモ株式会社 | 足圧分布計測システムおよび情報処理装置 |
| CN111403039A (zh) * | 2020-03-19 | 2020-07-10 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 一种动态平衡评估方法、装置、设备及介质 |
| JPWO2019111521A1 (ja) * | 2017-12-06 | 2020-12-03 | 株式会社 資生堂 | 情報処理装置、プログラム |
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|---|---|---|---|---|
| KR101494779B1 (ko) * | 2014-06-12 | 2015-02-23 | 국방과학연구소 | 로봇 제어를 위한 착용자의 보행단계구분 시스템 및 방법 |
-
2000
- 2000-02-14 JP JP2000035061A patent/JP3569188B2/ja not_active Expired - Fee Related
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