JP2003204953A - 歩容パターン分類表示装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 被験者に対し、被験者自身の歩行状態の癖を
イメージさせる。 【解決手段】 歩行の形態を示す歩容パターンと対に歩
行パラメータをデータベース１７に格納し、実際の計測
に基づく被験者の歩行パラメータをデータベースの歩行
パラメータと照合することにより、被験者の実際の歩容
パターンに近い歩容パターンをデータベースから検索し
て、この歩容パターンに基づくグラフィック表示を行
う。また、歩行指導の際に意識的に変換させることが可
能なパラメータが歩行パラメータとして入力されると、
上記グラフィック表示に反映させ、修正された歩容パタ
ーンに基づくグラフィック表示を行わせる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、健康、医療、フィ
ットネス等の分野において主に美しい歩き方や健康的な
歩き方、転倒しにくい歩き方などの歩き方の指導を行う
機関で利用され、、被験者の歩行中の足圧を計測して歩
行の形態を示す歩容を分類するとともに、分類した歩容
パターンを表示する装置に関するもので、特に、異常歩
行ではなく、主に正常歩行の範疇における歩き方の癖を
表示し、被験者に直感的に伝える表示装置に関するもの
である。

【０００２】

【従来の技術】従来、被験者の歩行を計測する第１の技
術として、特開昭５４−３８６９２号公報に「歩容パタ
ーン表示装置」として開示された技術がある。この表示
装置は、センサの出力信号のパターンそのもの（具体的
には、中敷タイプのフットスイッチの出力パターン）を
歩行パターンとして表示するものであり、歩行の形態を
示す歩容のタイプを表示するものではない。

【０００３】また、第２の技術として、特開平１１−１
１３８８４号公報に「歩行分析方法及び装置及びこの方
法を記録した記録媒体」として開示された技術がある。
この文献に開示された歩行分析とは、主に歩行の基本パ
ラメータの抽出であり、そのパラメータの値によって歩
容のパターンを分類する機能はもたない。

【０００４】また、第３の技術として、「数藤、飯田、
大塚、嶌田、『足圧中心軌跡を用いた歩行の美しさの点
数化』２００１年３月信学会総合大会、Ｄ−１２−４
５」に開示された技術がある。この文献に開示された技
術は、歩行の美しさを点数化して評価する技術に関する
もので、歩容のパターン分類を行う機能を持たない。ま
た、グラフィックスによる表示機能を持たない。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】従来の第１及び第２の
歩行計測技術は計測データそのものが表示されるもので
あり、また、第３の技術については歩行の良さを点数化
したものであった。このため、被験者が自身の歩行状態
がわからなかったり、あるいは悪い点数が表示された場
合にどこがどのように悪いのかがイメージできないとい
う問題があった。一般に、歩容は個人差が大きく、しか
も長年の習慣から癖となっているため、その人固有の歩
き方が存在する。一般に歩容の癖を特徴づけるものとし
ては、姿勢以外には歩幅、歩隔、足角（歩行方向に対す
る、足の踵と第２指（親指の次の指）間を結ぶ直線の角
度）、同時両足接地時間などの歩行パラメータやそれら
のパラメータの左右差（左足と右足との差）が挙げられ
が、これらのパラメータを用いて被験者に自身の歩行状
態の癖をイメージし易くさせるようにすれば、医療、健
康、美容などの分野での歩行指導が効果的なものになる
と考えられる。

【０００６】本発明は、以上のような問題点に鑑みてな
されたものであり、その目的とするところは、被験者に
対し、被験者自身の歩行状態の癖をイメージさせること
を目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】このような課題を解決す
るために本発明は、被験者の歩行動作を計測し圧力分布
データとして出力する歩行計測手段と、歩行計測手段に
より計測された圧力分布データから歩行の特徴を表す歩
行パラメータを抽出する歩行パラメータ抽出手段と、歩
行の形態を示す歩容パターン毎にその歩容パターンを特
徴づける歩行パラメータが格納されたデータベースと、
歩行パラメータ抽出手段により抽出された歩行パラメー
タとデータベースの歩行パラメータとの照合に基づき対
応する歩容パターンに分類する歩容パターン分類手段
と、歩容パターン分類手段により分類された歩容パター
ンに基づきグラフィック基本パラメータを生成し、生成
したグラフィック基本パラメータに基づき表示部に被験
者の歩行状態をグラフィック表示するグラフィック表示
制御手段とを備えるものである。

【０００８】この場合、任意の歩行パラメータを入力す
る入力手段を設け、グラフィック表示制御手段は、入力
手段により入力された歩行パラメータに応じてグラフィ
ック基本パラメータを修正し、この修正されたグラフィ
ック基本パラメータに基づいて表示部にグラフィック表
示を行うものである。

【０００９】また、歩容パターン分類手段は、歩行パラ
メータ抽出手段が圧力分布データをもとに抽出した被験
者の歩幅、歩隔、遊脚時間、及び足圧中心軌跡ベクトル
を含む歩行基本パラメータと、予め入力した被験者の身
長を含む個人データとを変数とする予め定めた判別式を
用いて被験者の歩容パターンを分類するものである。ま
た、データベースに、グラフィック基本パラメータを生
成するための生成関数と対に歩容パターンを格納し、グ
ラフィック表示制御手段は、歩容パターン分類手段によ
り分類された歩容パターンを入力すると、データベース
から対応の生成関数を読み出すとともに読み出した生成
関数と歩行パラメータ抽出手段により抽出された歩行パ
ラメータとに基づきグラフィック基本パラメータを生成
するものである。

【００１０】

【発明の実施の形態】以下、本発明について図面を参照
して説明する。図１は、本発明に係る歩容パターン分類
表示装置の構成を示すブロック図である。本歩容パター
ン分類表示装置は、図１に示すように、歩行計測部１１
と、歩行パラメータ抽出部１２と、歩容パターン分類部
１３と、グラフィックデータ作成部１４と、表示部１５
と、パラメータ入力部１６と、データベース１７とから
なる。

【００１１】ここで、歩行計測部１１は、被験者（歩行
者）の歩行動作を後述する圧力センサ２１により計測し
圧力分布データとして出力する。歩行パラメータ抽出部
１２は、歩行計測部１１により計測された圧力分布デー
タを入力すると、この計測データから被験者の歩幅、歩
隔（歩行方向と直交する方向における両足の間隔）、歩
行速度、歩行加速度、床反力などの歩行パラメータを抽
出する。さらにこうしたパラメータから算出される、遊
脚時間（足が接地していない時間）、歩調（単位時間当
たりの歩数）、両足接地時間、足圧、足圧中心軌跡ベク
トル（歩行状態において踵から指の方向へ移動する足圧
の移動方向を表すベクトル）、足角（歩行方向に対す
る、踵と第２指（親指の次の指）間を結ぶ直線の角度）
等も歩行パラメータとする。なお、被験者の身長、体
重、年齢などの個人データを別途入力しこれらの個人デ
ータを被験者の歩行パラメータとしてもよい。

【００１２】歩行データベース１７は、歩行の形態を示
す歩容パターン毎に代表的な歩行パラメータを保持して
いる。歩容パターン分類部１３は、歩行パラメータ抽出
部１２により抽出された歩行パラメータをデータベース
１７の歩行パラメータと照合することによって歩容パタ
ーンに分類する。グラフィックデータ作成部１４は、歩
容パターン分類部１３の分類結果に基づき表示部１５に
グラフィック表示を行う。なお、パラメータ入力部１６
は、表示部１５の表示を変更するために歩行パラメータ
を入力するものである。ここで、歩容パターンとは癖の
ある歩き方の分類、すなわち歩容のタイプをいう。

【００１３】このように、本歩容パターン分類表示装置
は、予め歩容のタイプ別に代表的な歩容パターンをデー
タベース１７に格納する一方、歩容パターン分類部１３
は、データベース１７を参照して、被験者の実際の歩行
に基づく歩容パターンにもっとも近いタイプを検索する
処理を行うとともに、グラフィックデータ作成部１４
は、歩容パターン分類部１３の検索結果（分類結果）に
基づいて表示部１５にグラフィック表示を行うようにし
たものである。なお、代表的な歩容パターンは、歩容の
タイプ別に用意された学習データと、歩行パラメータ抽
出部１２から得られた歩行パラメータとを統計的に処理
することによって求めても良い。

【００１４】一般に、正常人の歩行の癖は、「基礎運動
学」（中村隆一・斉藤宏著、医歯薬出版株式会社）第７
章「歩行」によれば、スイング歩行（Monroe Wa1k）、
疲労性歩行（fatigue gait）など、７つのタイプがあ
る。本歩容パターン分類表示装置では、これらの７つの
タイプに基づいて、歩行のタイプ分類を行う。そして、
分類された歩容パターンをＣＧ（Computer Graphics：
コンピュータグラフィック）技術により、画面（表示部
１５）に表示し、それと並べて理想的な歩き方のＣＧを
示し、被指導者にわかり易く説明する。また、ＣＧのメ
リットを活かし、真横・真上・正面・後ろ・足元など、
分かりやすい方向から見た歩きの状態を表示部１５に表
示可能にする。

【００１５】ここで、ＣＧの表現に必要な表示パラメー
タは、圧力センサ２１により実際に計測される歩行パラ
メータと対応づけられる。予めデータベース１７内部に
は、典型的な歩容パターンの表示パラメータが存在す
る。歩容パターン分類部１３は、実際に測定された歩行
パラメータに基づきデータベース１７内のこの歩行パラ
メータに最も近い歩容パターンを判定するとともに、グ
ラフィックデータ作成部１４は、判定された歩容パター
ンのグラフィックデータ（ＣＧ）を表示部１５に表示す
る。歩行の指導者は、これを利用して、被験者（被指導
者）に歩き方の癖を説明するとともに、改善すべき点を
伝え、これを修正された歩行パラメータの値としてパラ
メータ入力部１６により入力する。例えば、もっと歩幅
を広げた方が良い場合に、歩幅のパラメータを大きくす
るように入力すると、グラフィックデータ作成部１４は
その情報に基づいて画像を再表示する。このように、被
験者の歩行の癖と改善点をわかりやすく示すことで、歩
行指導の効果を高めることができる。

【００１６】以下、本歩容パターン分類表示装置につい
てさらに具体的に説明する。よくみられる変形した歩容
パターン（癖のある歩き方）として、前述した「基礎運
動学」第７章「歩行」にも記載されているような、以下
の（ａ）〜（ｅ）に示すような正常歩行の変形パターン
がある。即ち、

【００１７】（ａ）パターンＡ（船乗り歩行：sailor g
ait） この歩容パターンは、歩幅が広く、左右の動揺が大きい
歩容パターンである。 （ｂ）パターンＢ（スイング歩行：swing gait） この歩容パターンは、骨盤を左右に大きく降下させて歩
く、いわゆるモンローウオークである。 （ｃ）パターンＣ（行進歩行：majestic gait） この歩容パターンは、歩行周期が長く、遊脚時間が長い
歩容パターンである。 （ｄ）パターンＤ（気取り歩行・mincing gait） この歩容パターンは、足底全体で接地する歩幅が短く速
度の速い歩き方のパターンである。 （ｅ）パターンＥ（疲労性歩行・fatigue gait） この歩容パターンは、二膝関節を屈曲させたままで、速
度が遅く、同時両足接地時間が長い歩容パターンであ
る。

【００１８】次に、被験者の測定データをもとに前述の
各歩容パターンＡ〜Ｅの何れかに分類する歩容パターン
分類部１３の分類処理を図２を参照して説明する。ここ
で、まず、歩行パラメータ抽出部１２が歩行計測部１１
により計測されたデータ（圧力分布データ）から抽出し
た歩行パラメータのベクトルｋを、 ｋ＝｛身長ｈ，歩幅ＳＬ，足圧中心軌跡ベクトルＰＤＴ，遊脚時間ＳＷＤ， 歩調ＣＤ，・・・｝ （１） とする。ただし、（１）式における身長ｈは、予め歩容
パターン分類部１３が取得しているものとする。歩容パ
ターン分類部１３は歩行パラメータベクトルｋを入力す
ると、この歩行パラメータベクトルｋに基づきデータベ
ース１７を参照する。

【００１９】ここで、データベース１７内には、後述の
図３にも示すように、ｎ種類の歩容パターン毎に、各歩
容パターン毎の学習サンプルから作成した平均パラメー
タに基づく歩容パターン判定関数Ｆg（ｇ＝１，２，・
・・，ｎ）が格納されている。なお、歩容パターン判定
関数Ｆgは、歩行パラメータベクトルｋの関数である。
歩容パターン分類部１３が歩行パラメータベクトルｋを
もとにデータベース１７をアクセスすると、データベー
ス１７は、歩容パターンｇの平均歩容パラメータと歩行
パラメータベクトルｋとの間の距離を返す。この距離が
一定のしきい値ＴＨ以下ならば、歩容パターン分類部１
３のパターン判定処理部１３Ａは、パターンｇと判定
し、この判定パターンｇを出力する。

【００２０】すなわち、歩容パターン分類部１３は、歩
行パラメータベクトルｋに対して歩容パターン判定関数
Ｆg（ｋ）がしきい値ＴＨ以下となる歩容パターンを判
定パターンｇ（ｇ；Ｆg（ｋ）＜ＴＨ）として、グラフ
ィックデータ作成部１４に出力する。なお、この出力パ
ターンは複数のパターンの組み合せとして表現される場
合もある。

【００２１】図３は、データベース１７に格納された歩
容パターン判定関数の一例を示す図である。図３におい
て、歩容パターンＡの判定関数Ｆ1（ｋ）は、測定され
た歩幅ＳＬ（Stride Length）と身長ｈの関数であるパ
ターンＡ平均歩幅ＳＬp1（ｈ）との差と、測定された足
圧中心軌跡ベクトルＰＤＴ（foot Pressure Distributi
on Tracks）とパターンＡの平均足圧中心軌跡ＰＤＴp1
とのベクトル間距離との線形和で表される。

【００２２】また、歩容パターンＢの判定関数Ｆ2
（ｋ）は、測定された歩隔ＳＷ（StrideWidth）とパタ
ーンＢの平均歩隔との差と、測定された足圧中心軌跡ベ
クトルＰＤＴとパターンＢの平均足圧中心軌跡ＰＤＴp2
とのベクトル間距離との線形和で表される。以下のパタ
ーンＣ〜Ｅについても同様である。

【００２３】なお、本実施の形態では、データベース１
７に歩容パターンＡ〜Ｅの５つのパターンの判定関数を
格納した例を示したが、歩容パターンはこれに限らず、
任意に設定可能である。また、歩容パターンは、年齢、
性別ごとの適正パターンとすることもできる。

【００２４】次に、図４を参照しグラフィックデータ作
成部１４の処理について詳細に説明する。歩容パターン
分類部１３の分類処理により前述したように歩容パター
ンｇが決定されると、歩容パターンｇは歩行パラメータ
ベクトルｋとともにグラフィックデータ作成部１４に出
力される。グラフィックデータ作成部１４のグラフィッ
ク基本パラメータ生成関数読み出し処理部１４Ａは、歩
容パターン分類部１３からの歩容パターンｇを入力する
と、データベース１７内に各歩容パターンごとに用意さ
れているグラフィック基本パラメータ生成関数の読み出
し処理を行う。すなわち、データベース１７にアクセス
し、歩容パターンｇに対応するグラフィック基本パラメ
ータ生成関数Ｄgを読み出す。ここで、生成関数Ｄgは歩
行パラメータベクトルｋの関数である。

【００２５】ここでは、最も単純な場合としてスティッ
クモデルを仮定して説明する。ｉ個の身体パーツがある
とき、各パーツの初期座標をＰ1，Ｐ2，・・・，Ｐi、
各パーツ間のスティックの長さをＬ1，Ｌ2，・・・，Ｌ
i-1、各スティック間の角度（時刻ｔの関数）をθ1
(t)，θ2(t)，・・・，θi-2(t)として、Ｄg（ｋ）は、 Ｄg（ｋ）＝｛Ｐ1，Ｐ2，・・・，Ｐi、Ｌ1，Ｌ2，・・・，Ｌi-1、θ1(t)， θ2(t)，・・・，θi-2(t)｝ （２） と表される。ここで、ＰとＬは歩行パラメータベクトル
ｋの関数である。

【００２６】こうしてデータベース１７からグラフィッ
ク基本パラメータ生成関数読み出し処理部１４Ａにより
読み出されたパラメータ生成関数Ｄgは、グラフィック
基本パラメータ生成処理部１４Ｂに送られる。この場
合、グラフィック基本パラメータ生成処理部１４Ｂは、
この生成関数Ｄgに、歩容パターン分類部１３からの歩
行パラメータベクトルｋを代入してグラフィック基本パ
ラメータＤg（ｋ）を作成し、表示制御部１５Ａ及びグ
ラフィックパラメータ修正処理部１４Ｃに送る。表示制
御部１５Ａはこのグラフィック基本パラメータＤg
（ｋ）を受信すると、表示部１５に、この基本パラメー
タＤg（ｋ）に応じたグラフィック表示を行い、これに
より被験者の歩行状態が表示部１５に表示される。

【００２７】こうして表示部１５に表示された被験者の
歩行状態を見て、歩行の指導者は、被験者に対し、この
被験者自身に特有の歩き方の癖があることを説明すると
ともに、歩き方に改善すべき点があることを伝え、これ
を歩行パラメータとしてパラメータ入力部１６により入
力する。

【００２８】前記歩行の指導者が、被験者の歩き方の癖
を改善するための修正パラメータをパラメータ入力部１
６から入力すると、パラメータ入力部１６から歩行パラ
メータ／グラフィックパラメータ変換処理部１４ｄ側へ
歩行パラメータ修正ベクトルｋ’ ｋ’＝｛歩幅ＳＬ’，歩隔ＳＷ’，遊脚時間ＳＷＤ’，・・・｝ （３） が出力される。歩行パラメータ／グラフィックパラメー
タ変換処理部１４ｄは、この歩行パラメータ修正ベクト
ルｋ’を入力すると、歩行パラメータ／グラフィックパ
ラメータ変換処理を行って、グラフィック修正パラメー
タＤr（ｋ）を生成しグラフィックパラメータ修正処理
部１４Ｃに送る。ここで、ｋ’は歩行パラメータベクト
ルｋに含まれる係数の一部のみからなるベクトルであ
る。また、ｋ’に含まれるのは歩幅、歩隔、遊脚時間な
ど、歩行指導の際に意識的に変化させることができるパ
ラメータのみであり、意識的に歩行状態を変化させるこ
とができない例えば足圧中心軌跡ベクトルＰＤＴは含ま
れない。

【００２９】グラフィックパラメータ修正処理部１４Ｃ
は、グラフィック基本パラメータ生成処理部１４Ｂから
のグラフィック基本パラメータＤg（ｋ）と、歩行パラ
メータ／グラフィックパラメータ変換処理部１４Ｄから
のグラフィック修正パラメータＤr（ｋ）とを比較し、
修正された係数のみを更新して、グラフィック修正パラ
メータＤg’（ｋ）を作成し、表示制御部１５Ａに送
る。表示制御部１５Ａはこのグラフィック修正パラメー
タＤg’（ｋ）を受信すると、表示部１５に、この修正
パラメータＤg’（ｋ）に応じたグラフィック表示を行
い、これにより被験者の改善（修正）された歩行状態が
表示部１５に表示される。

【００３０】図５は、歩行計測部１１、パラメータ入力
部１６および表示部１５の利用イメージである。被験者
（利用者）が歩行計測部１１の圧力センサ２１上を歩く
ことで、被験者の歩行パラメータがパソコン２２（即
ち、歩行パラメータ抽出部１２，歩容パターン分類部１
３，グラフィックデータ作成部１４，表示制御部１５Ａ
及びデータベース１７からなるパソコン２２）で計算さ
れ、歩容パターン判定処理の結果が数値とグラフィック
スでモニタ２４（即ち、表示部１５）上に表示される。

【００３１】被験者、及びこの被験者の歩行を指導する
指導者は、この表示を見てどの歩行パラメータを修正す
ればどのように歩行状態が改善されるかを検討するため
に、歩行パラメータの変更値（歩幅、歩隔など）をキー
ボード２３（即ち、パラメータ入力部１６）を用いて入
力する。この結果は、前述したようにグラフィックデー
タ生成部１４の歩行パラメータ／グラフィックパラメー
タ変換処理によって表示部１５のグラフィック表示に反
映される。

【００３２】データベース１７に格納されるグラフィッ
ク基本パラメータの作成及びグラフィックデータ作成部
１４における歩行パラメータ／グラフィックパラメータ
変換処理には、既存技術が利用可能である。例として以
下の文献，に開示された技術が挙げられる。即ち、

【００３３】特開平１０−１１６３５１号公報「多関
節構造体の運動像生成方法及びそれを記録した記録媒体
及びそれを使った運動像生成装置」 この文献には、多関節構造体の各部の運動に寄与するパ
ラメータを分かり易く、かつ個別に制御可能とすること
に関する技術が開示されている。 特開２００１−１８８９１８公報「多関節構造体の動
作表現装置，コンピュータグラフィックスシステム、及
びロボット制御システム」 この文献には、動作表現用時間関数データベース，関節
角演算装置，レンダリング装置，表示装置，制御装置を
設け、多関節構造体の動作表現を時間関数で表現し、そ
の動作表現用時間関数のパラメータを制御装置で制御す
ることにより人間等を表すコンピュータグラフィックの
動作表現を容易にするための技術が開示されている。

【００３４】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、歩
行の形態を示す歩容パターンと対に歩行パラメータをデ
ータベースに格納し、実際の計測に基づく被験者の歩行
パラメータをデータベースの歩行パラメータと照合する
ことにより、被験者の実際の歩容パターンに近い歩容パ
ターンをデータベースから検索して、この歩容パターン
に基づくグラフィック表示を行うようにしたので、被験
者に対し被験者自身の歩行状態の癖をイメージさせるこ
とができる。また、歩行指導の際に意識的に変換させる
ことが可能なパラメータが歩行パラメータとして入力さ
れると、上記グラフィック表示に反映させ、修正された
歩容パターンに基づくグラフィック表示を行わせるよう
にしたので、被験者の歩行を指導する指導者は、被験者
に対し、その被験者の改善された歩行状態を提示するこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明に係る歩容パターン分類表示装置の構
成を示すブロック図である。

【図２】 上記歩容パターン分類表示装置の歩容パター
ン分類部における分類パターン判定機能を説明する図で
ある。

【図３】 上記歩容パターン分類表示装置のデータベー
スに格納される歩容パターン判定関数を説明する図であ
る。

【図４】 上記歩容パターン分類表示装置のグラフィッ
クデータ生成部の機能動作を説明する図である。

【図５】 上記歩容パターン分類表示装置の全体構成を
示す図である。

【符号の説明】

１１…歩行計測部、１２…歩行パラメータ抽出部、１３
…歩容パターン分類部、１４…グラフィックデータ生成
部、１５…表示部、１５Ａ…表示制御部、１６…パラメ
ータ入力部、１７…データベース。

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 被験者の歩行動作を計測し圧力分布デー
   タとして出力する歩行計測手段と、 前記歩行計測手段により計測された圧力分布データから
   歩行の特徴を表す歩行パラメータを抽出する歩行パラメ
   ータ抽出手段と、 歩行の形態を示す歩容パターン毎にその歩容パターンを
   特徴づける歩行パラメータが格納されたデータベース
   と、 歩行パラメータ抽出手段により抽出された歩行パラメー
   タと前記データベースの歩行パラメータとの照合に基づ
   き対応する歩容パターンに分類する歩容パターン分類手
   段と、 前記歩容パターン分類手段により分類された歩容パター
   ンに基づきグラフィック基本パラメータを生成し、生成
   したグラフィック基本パラメータに基づき表示部に前記
   被験者の歩行状態をグラフィック表示するグラフィック
   表示制御手段とを有することを特徴とする歩容パターン
   分類表示装置。
2. 【請求項２】 請求項１において、 任意の歩行パラメータを入力する入力手段を有し、 前記グラフィック表示制御手段は、前記入力手段により
   入力された歩行パラメータに応じて前記グラフィック基
   本パラメータを修正し、この修正したグラフィック基本
   パラメータに基づいて前記表示部にグラフィック表示を
   行うことを特徴とする歩容パターン分類表示装置。
3. 【請求項３】 請求項１において、 前記歩容パターン分類手段は、前記歩行パラメータ抽出
   手段が前記圧力分布データをもとに抽出した前記被験者
   の歩幅、歩隔、遊脚時間、及び足圧中心軌跡ベクトルを
   含む歩行基本パラメータと、予め入力した前記被験者の
   身長を含む個人データとを変数とする予め定めた判別式
   を用いて前記被験者の歩容パターンを分類することを特
   徴とする歩容パターン分類表示装置。
4. 【請求項４】 請求項１において、 前記データベースには、前記グラフィック基本パラメー
   タを生成するための生成関数と対に歩容パターンが格納
   され、 前記グラフィック表示制御手段は、前記歩容パターン分
   類手段により分類された歩容パターンを入力すると、前
   記データベースから対応の生成関数を読み出すとともに
   読み出した生成関数と前記歩行パラメータ抽出手段によ
   り抽出された歩行パラメータとに基づき前記グラフィッ
   ク基本パラメータを生成することを特徴とする歩容パタ
   ーン分類表示装置。