JP2008107866A - Movement analysis method and analysis system - Google Patents
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Description
本発明は、身体動作の解析に関する技術であり、例えば、ゴルフやテニスの様に、身体を回転する動作を主として行うタイプの運動或いは競技における身体動作の解析を行う技術に関する。 The present invention relates to a technique related to analysis of body movements, for example, to a technique for analyzing body movements in a type of exercise or competition in which the body rotates mainly like golf or tennis.
身体を回転する動作を主として行うタイプの運動或いは競技、例えばゴルフやテニスは、現在においても、多数の競技人口を擁しており、上手くなりたいという理由から、練習場へ通う人も多い。
練習場における指導は、個人差はあるが、回転動作の際に、身体上に出来る回転軸が「ぶれない」ようにすることと、滑らかなスイング、すなわちきれいな円弧状の軌跡のスイングが出来る様にすることの2点が重要視されていることが多い。
The type of exercise or competition that mainly performs the motion of rotating the body, such as golf and tennis, still has a large number of competition population, and many people go to the practice field because they want to improve.
Although there are differences among individuals, there is a difference between individuals in the practice area, so that the rotation axis on the body does not “shake” during rotation, and a smooth swing, that is, a swing of a clean arc-shaped locus can be performed. In many cases, two points are important.
ここで、特に初心者においては、回転軸が「ぶれ」ているか否か、きれいな円弧状の軌跡のスイングが出来ているか否かは、自らの身体感覚では理解出来ない。
そのため、鏡に自らを映して、フォームを視覚的にチェックすることが行われている。
Here, especially for beginners, it is impossible to understand whether or not the rotation axis is “blurred” and whether or not a swing of a beautiful arc-shaped locus is made by own body sense.
Therefore, the form is visually checked by reflecting itself in the mirror.
しかし、特に初心者は、自らのフォームを鏡に映して見たとしても、回転軸が「ぶれ」ているか否か、きれいな円弧状の軌跡のスイングが出来ているか否かは、良く分からない場合が多い。
そのため、回転軸が「ぶれ」ているか否か、きれいな円弧状の軌跡のスイングが出来ているか否かが、初心者でも視覚的に理解することが出来る解析手法が求められている。
これに対して、現時点では、有効な解析手法は何等提供されていない。
However, even for beginners, even if they see their form in the mirror, it may not be clear whether the rotation axis is “blurred” or whether a beautiful arc-shaped trajectory is swinging. Many.
Therefore, there is a need for an analysis method that enables even a beginner to visually understand whether or not the rotation axis is “blurred” and whether or not a swing of a beautiful arc-shaped locus is made.
On the other hand, at present, no effective analysis method is provided.
従来技術において、例えば、姿勢角度検出用センサユニットと、距離検出部と、演算処理部とを有し、静止時および運動時の身体動揺を検出し、解析する装置が提案されている(例えば、特許文献1参照)。
しかし、係る従来技術は、ゴルフやテニスにおけるスイングのような回転運動を解析して、回転軸が「ぶれ」ているか否か、或いは、きれいな円弧状の軌跡のスイングが出来ているか否かを判定することについては、何等言及していない。
However, the related art analyzes a rotational motion such as a swing in golf or tennis, and determines whether or not the rotation axis is “blurred” or whether or not a swing of a fine arc-shaped locus is made. There is no mention of what to do.
本発明は上述した従来技術の問題点に鑑みて提案されたものであり、ゴルフやテニスにおけるスイングのような回転運動を解析して、回転軸が「ぶれ」ているか否か、或いは、きれいな円弧状の軌跡のスイングが出来ているか否かを判定することが出来る様な動作解析方法及び解析システムの提供を目的としている。 The present invention has been proposed in view of the above-described problems of the prior art, and analyzes rotational motion such as a swing in golf or tennis to determine whether the rotational axis is “blurred” or a clean circle. It is an object of the present invention to provide an operation analysis method and an analysis system that can determine whether or not an arc trajectory swing is possible.
本発明の動作解析方法は、解析の対象となる動作(例えば、ゴルフやテニスにおけるスイングのような回転運動)を撮影してデジタル画像として記録(記憶)する工程(ステップS1、S2)と、記録されたデジタル画像の時間に対する変化を抽出して関数で表す工程(ステップS4)と、前記関数をフーリエ変換してスペクトラムを求める工程(ステップS5)と、フーリエ変換により求められたスペクトラム(1次スペクトラム〜30次スペクトラム)から画像(図7〜図10)を合成する工程(ステップS6〜S9:ステップS8がNoのループ)と、低次のスペクトラムから得られた画像から高次のスペクトラムから得られた画像の順に並べてアニメーションを作成する工程(ステップS10)と、そのアニメーションを用いて撮影された動作を判定する工程(ステップS11:図3、図4)とを有することを特徴としている(請求項1:図2)。 The motion analysis method of the present invention includes a step (steps S1 and S2) of recording and storing (storing) a motion to be analyzed (for example, a rotational motion such as a swing in golf or tennis) as a digital image, and recording. A step of extracting a change of the digital image with respect to time and expressing it as a function (step S4), a step of obtaining a spectrum by Fourier transforming the function (step S5), and a spectrum (primary spectrum) obtained by the Fourier transform. ˜30th order spectrum) (steps S6 to S9: No loop in step S8) and the image obtained from the lower order spectrum is obtained from the higher order spectrum. A step of creating an animation by arranging the images in order (step S10), and shooting using the animation Step of determining the operations (Step S11: 3, 4) is characterized by having a (claim 1: 2).
本発明の動作解析方法において、撮影された動作を判定する工程(ステップS11:図3、図4)は、低次のスペクトラムから得られた画像から高次のスペクトラムから得られた画像の順に並べて作成されたアニメーションに回転軸が確認出来るか否かを判定する工程(ステップS22)と、回転軸が確認できた場合の動作の際に軸がぶれていないと判定する工程(ステップS23)と、回転軸が確認できない場合の動作の際に軸がぶれていると判定する工程(ステップS24)とを有しているのが好ましい(請求項2:図3)。 In the motion analysis method of the present invention, in the step of determining the captured motion (step S11: FIG. 3 and FIG. 4), the images obtained from the low-order spectrum are arranged in the order of the images obtained from the high-order spectrum. A step of determining whether or not the rotation axis can be confirmed in the created animation (step S22), a step of determining that the axis is not shaken during the operation when the rotation axis can be confirmed (step S23), It is preferable to include a step (step S24) for determining that the shaft is shaken during the operation when the rotation shaft cannot be confirmed (Claim 2: FIG. 3).
或いは、本発明の動作解析方法において、撮影された動作を判定する工程(ステップS11:図3、図4)は、低次のスペクトラムから得られた画像から高次のスペクトラムから得られた画像の順に並べて作成されたアニメーションに円運動を行っていることを現す部分(δ1、δ2)が断続的且つ定期的に現れるか否かを判定する工程(ステップS32)と、円運動を行っていることを現す部分(δ1、δ2)が断続的且つ定期的に現れる場合に等加速度運動が行われていると判定する工程(ステップS33)と、円運動を行っていることを現す部分(δ1、δ2)が断続的且つ定期的に現れない場合に等加速度運動が行われていないと判定する工程(ステップS34)とを有しているのが好ましい(請求項3:図4)。 Alternatively, in the motion analysis method of the present invention, the step of determining the captured motion (step S11: FIG. 3 and FIG. 4) is performed on the image obtained from the higher order spectrum from the image obtained from the lower order spectrum. A step (step S32) for determining whether or not portions (δ1, δ2) showing that the circular motion is performed in the animations arranged in order appear intermittently and periodically, and the circular motion is performed. A step (step S33) for determining that the uniform acceleration motion is performed when the portions (δ1, δ2) appearing intermittently and periodically appear, and the portions (δ1, δ2) representing the circular motion. ) Does not appear intermittently and periodically, it is preferable to include a step (step S34) for determining that the uniform acceleration motion is not performed (Claim 3: FIG. 4).
本発明の動作解析システムは、解析の対象となる動作(例えば、ゴルフやテニスにおけるスイングのような回転運動)を撮影する撮影ユニット(14)と、撮影された動作のデジタル画像を記録(記憶)する記憶ユニット(22:データベース)と、記録されたデジタル画像の時間に対する変化を抽出して当該変化を示す関数を演算する関数抽出ユニット(26)と、関数抽出ユニット(26)で演算された関数をフーリエ変換してスペクトラムを求めるフーリエ変換ユニット(28)と、フーリエ変換により求められたスペクトラム(1次スペクトラム〜30次スペクトラム)から画像(図7〜図10)を合成してアニメーションを作成するアニメーション作成ユニット(30)とを有することを特徴としている(請求項4:図1)。 The motion analysis system of the present invention records (stores) a shooting unit (14) for shooting a motion to be analyzed (for example, a rotational motion such as a swing in golf or tennis) and a digital image of the shot motion. Storage unit (22: database), a function extraction unit (26) for extracting a change with respect to time of the recorded digital image and calculating a function indicating the change, and a function calculated by the function extraction unit (26) A Fourier transform unit (28) for Fourier-transforming the spectrum and an image for creating an animation by synthesizing images (FIGS. 7 to 10) from the spectrum (primary spectrum to 30th-order spectrum) obtained by the Fourier transform And a production unit (Claim 4: FIG. 1).
発明者は種々研究の結果、解析の対象となる動作(例えば、ゴルフやテニスにおけるスイングのような回転運動)を撮影し、デジタル画像として記録(記憶)し、記録されたデジタル画像の時間に対する変化を抽出して関数を求め、当該関数をフーリエ変換してスペクトラムを求め、フーリエ変換により求められたスペクトラム(1次スペクトラム〜30次スペクトラム)から画像(図7〜図10)を合成してアニメーションを作成すれば(請求項1、請求項4)、いわゆる「軸のぶれていない」動作が行われた場合には、作成されたアニメーションにおいて回転軸を明確に視認出来る(図8〜図10における符号「γ」で示す回転体が観察できる)ことを見出した。
また、いわゆる「きれいな円運動」或いは「等加速運動」が行われた場合には、作成されたアニメーションにおいて、円運動を行っていることを現す部分(或いは、等加速運動であることを示す部分:δ1、δ2)が断続的且つ定期的に現れることを見出した。
As a result of various studies, the inventor has photographed a motion to be analyzed (for example, a rotational motion such as a swing in golf or tennis), recorded (stored) it as a digital image, and a change of the recorded digital image with respect to time. To obtain a function, Fourier-transform the function to obtain a spectrum, and synthesize an image (FIGS. 7 to 10) from a spectrum (first-order spectrum to thirty-order spectrum) obtained by the Fourier transform. If created (
In addition, when a so-called “clean circular motion” or “equal acceleration motion” is performed, a portion indicating that circular motion is being performed in the created animation (or a portion indicating that it is an equal acceleration motion) : Δ1, δ2) appear intermittently and periodically.
従って、上述した構成を有する本発明の動作解析方法及び/又は動作解析システムによれば、上述した様なアニメーション、すなわち「解析の対象となる動作(例えば、ゴルフやテニスにおけるスイングのような回転運動)を撮影し、時間に対する変化を抽出して関数を求め、その関数をフーリエ変換してスペクトラムを求め、フーリエ変換により求められたスペクトラム(1次スペクトラム〜30次スペクトラム)から画像(図7〜図10)を合成して作成されたアニメーション」を解析して、「軸がぶれた」回転動作であるか否かと、等速回転運動が為されているか否か(きれいな円の奇跡が描かれているか否か)とを判定することが出来る。 Therefore, according to the motion analysis method and / or motion analysis system of the present invention having the above-described configuration, the above-described animation, that is, “the motion to be analyzed (for example, a rotational motion such as a swing in golf or tennis). ), A function is obtained by extracting a change with respect to time, a spectrum is obtained by Fourier transforming the function, and an image (FIG. 7 to FIG. 7) is obtained from a spectrum (first order spectrum to 30th order spectrum) obtained by Fourier transform. 10) Analyzing the “animation created by combining”, whether it is “shaking the axis” and whether it is rotating at a constant speed (the miracle of a beautiful circle is drawn) Whether or not) can be determined.
具体的には、回転軸が視認出来るか否か(図8〜図10における符号「γ」で示す回転体が観察できるか否か)を判断することにより、当該回転運動において、いわゆる「軸がぶれた」状態となっているか否かが判定できる。
或いは、等加速運動であることを示す部分(或いは、円運動を行っていることを現す部分:δ1、δ2)が断続的且つ定期的に現れるか否かを判断して、等加速運動であるか否かが判断できる。
Specifically, by determining whether or not the rotation axis can be visually recognized (whether or not the rotating body indicated by the symbol “γ” in FIG. 8 to FIG. 10 can be observed), It can be determined whether or not it is in a “blurred” state.
Alternatively, it is an equal acceleration motion by determining whether or not a portion indicating that it is an equal acceleration motion (or a portion indicating that a circular motion is performed: δ1, δ2) appears intermittently and periodically. It can be determined whether or not.
以下、添付図面の図1〜図10を参照して、本発明の実施形態について説明する。
ここで、図示の実施形態においては、1秒間に30フレームでデジタル画像を撮影し、30フレームのデジタル画像を用いて、1次スペクトラムから成る画像〜30次スペクトラムから成る画像でアニメーションを作成している。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to FIGS.
Here, in the illustrated embodiment, a digital image is taken at 30 frames per second, and an animation is created from an image composed of the primary spectrum to an image composed of the 30th spectrum using the 30-frame digital image. Yes.
システム全体の構成を示す機能ブロック図である図1において、図示の実施形態に係る解析システムは全体が符号10で示されている。解析システム10は、撮影ユニット14と、システム本体20と、表示ユニット40(ディスプレイ等)とを有している。
システム本体20は、データベース等の記憶ユニット22と、ソーティングユニット24と、関数抽出ユニット26と、フーリエ変換ユニット28と、アニメーション作成ユニット30とを備えている。
In FIG. 1, which is a functional block diagram showing the configuration of the entire system, the entire analysis system according to the illustrated embodiment is denoted by
The
撮影ユニット14は、被写体である運動者Pの動作(例えば、ゴルフのスイング)を撮影して、デジタル画像として記憶ユニット22に記録する。
上述した様に、図示の実施形態では、1秒間に30フレームの速度で撮影する。そして図示の実施形態では、30フレーム分のデジタル画像を用いてアニメーションを作成するので、記憶ユニット22には、30フレームのデジタル画像(フレームNo.0〜No.29:図5参照)が記憶される。
The photographing
As described above, in the illustrated embodiment, shooting is performed at a speed of 30 frames per second. In the illustrated embodiment, an animation is created using 30 frames of digital images, so that the
ソーティングユニット24は、記録されたデジタル画像を、画素(ピクセル)単位にソーティングする機能を奏する(図6参照)。ソーティングする機能自体については、従来公知の技術をそのまま適用可能である。
The
関数抽出ユニット26は、ソーティングユニット24でソーティングされた個々の画素において、画像の時間に対する変化(例えば、画素における緑色が、時間の経過に連れてどの様に変化したのか)を抽出して、時間−画像変化の関数F(t)を求める。時間−画像変化の関数F(t)を求める機能については、従来公知の技術をそのまま適用可能すれば良い。
The function extraction unit 26 extracts a change with respect to time of the image (for example, how the green color of the pixel has changed over time) in each pixel sorted by the
フーリエ変換ユニット28は、関数抽出ユニット26で求めた時間−画像変化の関数F(t)をフーリエ変換する。フーリエ変換を行う機能自体については、従来公知の技術をそのまま適用出来る。 The Fourier transform unit 28 performs a Fourier transform on the time-image change function F (t) obtained by the function extraction unit 26. Conventionally known techniques can be applied as they are to the function itself for performing the Fourier transform.
アニメーション作成ユニット30は、フーリエ変換の結果得られ1次スペクトラムを全ての画素について合成し、図7で示す様な1次スペクトラムから成る画像を作成する。以下、2次スペクトラムから成る画像(図8)〜30次スペクトラムから成る画像(図10)を作成する。そして、1次スペクトラムから成る画像(図7)を最初にして、
低次のスペクトラムから成る画像→高次のスペクトラムから成る画像の順に並べて、1次スペクトラムから成る画像(図7)〜30次スペクトラムから成る画像(図10)の順番に表示されるアニメーションを作成する。
The
An animation displayed in the order of an image consisting of a primary spectrum (FIG. 7) to an image consisting of a 30th order spectrum (FIG. 10) is arranged in the order of an image consisting of a low order spectrum → an image consisting of a high order spectrum. .
表示ユニット40は、アニメーション作成ユニット30で作成された1次スペクトラムから成る画像〜30次スペクトラムから成る画像の順番で表示されるアニメーションを表示する。
ここで、表示ユニット40では、撮影ユニット14で撮影したデジタル画像(図5参照)や、ソーティングユニット24でソーティングされたデジタル画像(図6)等についても、表示が可能である。
The
Here, the
次に図2を参照して、図示の実施形態に係る解析方法を説明する。
先ず、図2のステップS1では、撮影ユニット14により運動者Pの動作(例えば、ゴルフのスイング)を撮影する。そして、撮影された動作は、記憶ユニット22にデジタル画像として記録される(ステップS2)。
上述した様に、図示の実施形態では、撮影された動作は30のフレーム(フレームNo.0〜フレームNo.29)で記録される(図5参照)。そして、フレームNo.0〜フレームNo.29は、時系列で並んでいる。
Next, an analysis method according to the illustrated embodiment will be described with reference to FIG.
First, in step S <b> 1 of FIG. 2, the
As described above, in the illustrated embodiment, the captured motion is recorded in 30 frames (frame No. 0 to frame No. 29) (see FIG. 5). Frame No. 0 to frame No. 29 are arranged in time series.
ステップS3では、ソーティングユニット24により、記憶ユニット22に記憶されたデジタル画像(30フレーム:フレームNo.0〜No.29)のデータを順番に呼び出して、30フレームのデジタル画像の各々を、図6で示す様に、画素単位にソーティングする。
In step S3, the data of the digital images (30 frames: frame No. 0 to No. 29) stored in the
30フレームの全てについてソーティングが終わったら(ステップS3が完了したならば)、関数抽出ユニット26において、フレームNo.0〜No.29における同一の画素について、時間に対する変化を抽出して、当該変化の関数F(t)を求める(ステップS4)。
ここで、フレームNo.0〜No.29は時間経過の順に並んでいるので、フレームNo.0〜No.29における同一の画素の変化は、当該画素が時間の経過によって変化するのを示すこととなる。すなわち、ステップS4では、個々の画素毎に、画像(例えば緑色)がフレームNo.0→No.29の順に進行するに連れて、どの様に変化するのかを、時間−画像変化の関数F(t)として決定する。
When sorting is completed for all 30 frames (when step S3 is completed), in the function extraction unit 26, the frame No. 0-No. For the same pixel at 29, a change with respect to time is extracted to obtain a function F (t) of the change (step S4).
Here, frame No. 0-No. 29 are arranged in the order of passage of time. 0-No. A change in the same pixel at 29 indicates that the pixel changes over time. That is, in step S4, an image (for example, green) is displayed for each pixel. 0 → No. It is determined as a function of time-image change F (t) how it changes as it advances in the order of 29.
図示の実施形態においては、画素の変化としては、画素における緑色信号の変化を用いている。CCDを用いた通常のデジタルカメラにおいて、画素毎のカラーフィルタとしては緑色のカラーフィルタが最も多く、その結果、緑の解像度が最も高くなるからである。
ここで、ステップS4において、関数抽出ユニット26により、カラー反射光強度ベクトルの時間に対する変化を抽出して、その変化を示す関数を求めることも可能である。
In the illustrated embodiment, the change of the green signal in the pixel is used as the change of the pixel. This is because, in a normal digital camera using a CCD, the color filter for each pixel has the largest number of green color filters, and as a result, the resolution of green is the highest.
Here, in step S4, the function extraction unit 26 can extract a change in the color reflected light intensity vector with respect to time, and obtain a function indicating the change.
同一画素の時間に対する緑色信号の変化の関数F(t)が求まったならば、当該関数をフーリエ変換する(ステップS5)。
フーリエ変換することにより、時間に対する緑色信号の変化は、周波数に対するスペクトラムの変化に変換される。
If the function F (t) of the green signal change with respect to the time of the same pixel is obtained, the function is Fourier transformed (step S5).
By performing the Fourier transform, the change of the green signal with respect to time is converted into the change of the spectrum with respect to the frequency.
スペクトラムの次数を示す「n」を1に設定し(ステップS6)、アニメーション作成ユニット30により、全ての画素における1次スペクトラムにより、図7で示す様な1次スペクトラムから成る画像を合成し、記憶ユニット22に記録する(ステップS7)。
“N” indicating the order of the spectrum is set to 1 (step S6), and the
そして、「n=30」であるか否か、換言すれば、ステップS7で合成された画像が30次スペクトラムから成る画像であるか否かを判断する(ステップS8)。
「n=30」でなければ(ステップS8がNO)、「n」の値を1つ増加して(ステップS9)、ステップS7を繰り返す。
すなわち、ステップS7では、1次スペクトラムから成る画像の合成から開始して、低次のスペクトラムから成る画像より、高次のスペクトラムから成る画像に至るまで、スペクトラムの次数の順に合成し、1次スペクトラムから成る画像〜30次スペクトラムから成る画像を全て合成し、記憶ユニット22に記録する(ステップS8がNOのループ)。
Then, it is determined whether or not “n = 30”, in other words, whether or not the image synthesized in step S7 is an image composed of a 30th-order spectrum (step S8).
If it is not “n = 30” (NO in step S8), the value of “n” is incremented by 1 (step S9), and step S7 is repeated.
That is, in step S7, starting from the synthesis of the image composed of the primary spectrum, the image is synthesized in the order of the spectrum from the image composed of the lower order spectrum to the image composed of the higher order spectrum. All of the images consisting of the image to the 30th order spectrum are synthesized and recorded in the storage unit 22 (NO in step S8).
ここで、2次スペクトラムから成る画像の一例が図8で示されており、15次スペクトラムから成る画像の一例が図9で示されており、30次スペクトラムから成る画像の一例が図10で示されている。 Here, an example of an image consisting of the secondary spectrum is shown in FIG. 8, an example of an image consisting of the 15th order spectrum is shown in FIG. 9, and an example of an image consisting of the 30th order spectrum is shown in FIG. Has been.
ステップS7において、アニメーション作成ユニット30により、1次スペクトラムから成る画像(図7)〜30次スペクトラムから成る画像(図10)が全て合成されたならば(ステップS8がYES)、ステップS10において、1次スペクトラムから成る画像(図7)から順番に30次スペクトラムから成る画像(図10)まで変化するアニメーションを作成する(ステップS10)。
なお、ステップS6〜ステップS10は、アニメーション作成ユニット30における処理である。
In step S7, if all the images (FIG. 7) composed of the primary spectrum (FIG. 10) (FIG. 10) composed of the primary spectrum are synthesized by the animation creating unit 30 (YES in step S8), An animation that changes from an image composed of the next spectrum (FIG. 7) to an image composed of the 30th order spectrum (FIG. 10) is created (step S10).
Steps S <b> 6 to S <b> 10 are processes in the
1次スペクトラムから成る画像から順番に30次スペクトラムから成る画像まで変化するアニメーションが作成されたならば、当該アニメーションをディスプレイ40で表示して、ステップS1で撮影された動作についての解析を行う(ステップS11)。
If an animation that changes from an image composed of the primary spectrum to an image composed of the 30th order spectrum in sequence is created, the animation is displayed on the
ステップS11の解析については、図3、図4で示されている。
図3において、先ず、振動数とスペクトラムのアニメーションを観察して(ステップS21)、アニメーションにおいて、回転軸が確認できるか否かを判定する(ステップS22)。
具体的には、図8〜図10における回転体γが観察できるか否かを判定する。
発明者の研究によれば、運動者Pの動作(例えば、ゴルフのスイング)において、回転軸がぶれていなければ(一般的には、優秀なフォームのスイングと判断される)、運動者Pの胴体に相当する意味において、高次のスペクトラムから成る画像においても、図8〜図10において符号γで示す様な領域、回転体を示す領域、が観測される。一方、回転軸がぶれている場合(一般的には、劣悪なフォームと判断される)には、図8〜図10において符号γで示す様な領域は観察されない。
The analysis in step S11 is shown in FIGS.
In FIG. 3, first, an animation of the frequency and spectrum is observed (step S21), and it is determined whether or not the rotation axis can be confirmed in the animation (step S22).
Specifically, it is determined whether or not the rotator γ in FIGS. 8 to 10 can be observed.
According to the inventor's research, in the movement of the athlete P (for example, golf swing), if the rotation axis is not shaken (generally, it is judged as an excellent form swing), the movement of the athlete P In the meaning corresponding to the body, even in an image composed of a higher-order spectrum, an area indicated by reference numeral γ in FIGS. 8 to 10 and an area showing a rotating body are observed. On the other hand, when the rotation axis is blurred (generally, it is determined that the form is inferior), the region indicated by the symbol γ in FIGS. 8 to 10 is not observed.
回転軸が確認できれば(換言すれば、図8〜図10において符号γで示す様な領域が観察されれば)(ステップS22のYES)、軸がぶれていないと判定する(ステップS23)。回転軸が確認できなければ(換言すれば、図8〜図10において符号γで示す様な領域が観察されない場合には)(ステップS22のNO)、軸がぶれていると判定する。 If the rotation axis can be confirmed (in other words, if a region indicated by the symbol γ is observed in FIGS. 8 to 10) (YES in step S22), it is determined that the axis is not shaken (step S23). If the rotation axis cannot be confirmed (in other words, when the region indicated by the symbol γ in FIGS. 8 to 10 is not observed) (NO in step S22), it is determined that the axis is shaken.
図4は、図2のステップS1で撮影された動作が、「きれいな円運動を行っているか否か?」ということを、「等加速度運動を行っているか否か?」で解析する。 In FIG. 4, the motion photographed in step S <b> 1 in FIG. 2 is analyzed as “whether or not a uniform circular motion is being performed?”.
15次スペクトラムから成る画像の一例を示す図9において、ゴルフボールの動きに関連する部分δ1が現れている。このδ1に相当する部分は、2次スペクトラムから成る画像の一例を示す図8では現れないが、30次スペクトラムから成る画像の一例を示す図10では現れている(δ2)。
このδ1やδ2の様に、1次スペクトラムから成る画像(図7)〜30次スペクトラムから成る画像(図10)のアニメーションにおいて、断続的且つ定期的に現れる部分が、次数が高くなるにつれて断続的に出現すれば、等加速度運動(いわゆる「きれいな」円運動)を行っていることを示すこととなる。
In FIG. 9 showing an example of an image having a 15th-order spectrum, a portion δ1 related to the movement of the golf ball appears. The portion corresponding to δ1 does not appear in FIG. 8 showing an example of an image having a secondary spectrum, but appears in FIG. 10 showing an example of an image having a 30th order spectrum (δ2).
As shown in δ1 and δ2, in the animation of the image composed of the primary spectrum (FIG. 7) to the image composed of the 30th order spectrum (FIG. 10), the portion that appears intermittently and periodically becomes intermittent as the order increases. If it appears at, it indicates that a uniform acceleration motion (a so-called “clean” circular motion) is being performed.
図4は、δ1やδ2の様な部分(円運動を示すスペクトラム)が断続的且つ定期的に現れるか否かにより、等加速度運動(きれいな円運動)を行っているか否かを判断する。
図4において、先ず、振動数とスペクトラムのアニメーションを観察して(ステップS31)、アニメーションにおいて、円運動を示すスペクトラムが定期的に観察できるか否かを判定する(ステップS32)。
FIG. 4 determines whether or not a uniform acceleration motion (clean circular motion) is being performed based on whether or not a portion such as δ1 or δ2 (a spectrum indicating circular motion) appears intermittently and periodically.
In FIG. 4, first, an animation of the frequency and the spectrum is observed (step S31), and it is determined whether or not the spectrum showing the circular motion can be regularly observed in the animation (step S32).
円運動を示すスペクトラムが定期的に観察できれば(ステップS32のYES)、等加速度運動を行っているフォームと判定する(ステップS33)。
円運動を示すスペクトラムが定期的に観察できなければ(ステップS32のNO)、等加速度運動が出来ていないフォームと判定する。
If the spectrum indicating the circular motion can be observed regularly (YES in step S32), it is determined that the form is performing a uniform acceleration motion (step S33).
If the spectrum indicating the circular motion cannot be regularly observed (NO in step S32), it is determined that the form does not perform the uniform acceleration motion.
身体動作におけるフォームは個人差があり、「軸がぶれている」ことが直ちに「劣悪なフォーム」であることを意味しない場合が存在する。同様に、等加速度運動(きれいな円運動)であるから良く、等加速度運動(きれいな円運動)ではないから悪いとも言い得ない場合が存在する。
従って、図3及び図4において、解析の結果は、「軸がぶれていない」フォームであるか否か(図3)、或いは、「等加速度運動(きれいな円運動)を行っている」フォームであるか否か(図4)で留めている。
Forms in physical movement vary from person to person, and there are cases where “shaking the axis” does not immediately mean “poor form”. Similarly, there is a case where it can be said that the motion is uniform acceleration (clean circular motion) and is not bad because it is not uniform acceleration motion (clean circular motion).
Therefore, in FIG. 3 and FIG. 4, the result of the analysis is whether the form is “unsharp” (FIG. 3) or “is performing a constant acceleration motion (clean circular motion)”. Whether or not there is (FIG. 4).
その意味で、図3における「回転軸が確認出来る」か否か(或いは、図8〜図10において符号γで示す様な領域が観察されるか否か)(ステップS22)の判断及びそれに続く判定(ステップS23、S24)と、図4における「円運動を示すスペクトラムが定期的に観察できる」か否か(ステップS32)の判断及びそれに続く判定(ステップS33、S34)については、ソフトウェア上で処理することも可能であるが、経験を積んだ指導者によって行われることが好適である。 In that sense, the determination of whether or not “the rotation axis can be confirmed” in FIG. 3 (or whether or not an area as indicated by the symbol γ in FIGS. 8 to 10 is observed) (step S22) and subsequent steps. The determination (steps S23 and S24) and the determination of whether or not “a spectrum showing a circular motion can be observed periodically” in FIG. 4 (step S32) and the subsequent determination (steps S33 and S34) are performed on the software. It can be processed, but is preferably done by an experienced instructor.
明確には図示されていないが、図3で示す解析と、図4で示す解析とを、双方とも実施することが可能である。その場合には、図3で示す解析と図4で示す解析とを、並列に、同時に行っても良い。或いは、何れか一方の解析を実行した後で、他方の解析を実行しても良い。 Although not clearly shown, both the analysis shown in FIG. 3 and the analysis shown in FIG. 4 can be performed. In that case, the analysis shown in FIG. 3 and the analysis shown in FIG. 4 may be performed simultaneously in parallel. Alternatively, after one of the analyzes is performed, the other analysis may be performed.
上述した図示の実施形態では、撮影ユニット14を用いて、解析の対象となる動作、例えば、ゴルフやテニスにおけるスイングのような回転運動を30フレームのデジタル画像として撮影している。
システム本体20は、撮影された30フレームのデジタル画像から、時間に対する変化を抽出して関数を求め、その関数をフーリエ変換してスペクトラムを求め、フーリエ変換により求められたスペクトラム(1次スペクトラム〜30次スペクトラム)から画像(図7〜図10)を合成してアニメーションを作成している。
そして、そのアニメーションを解析することによって、「軸がぶれた」回転動作であるか否かと、等速回転運動が為されているか否か(きれいな円の奇跡が描かれているか否か)とを判定することが出来る。
In the illustrated embodiment described above, the photographing
The system
Then, by analyzing the animation, it is possible to determine whether the rotation is “shaking the axis” and whether a constant-speed rotation is being performed (whether a beautiful miracle is drawn). It can be judged.
具体的には、図8〜図10において符号γで示す様な領域(回転体を示す領域)が観察出来るか否かによって、回転軸が視認出来るか否かが判断される。それにより、当該回転運動において、いわゆる「軸がぶれた」状態となっているか否かが判定できる。
或いは、等加速運動であることを示す部分(例えば、図9のδ1、図10のδ2の様な部分)が断続的且つ定期的に現れるか否かを判断して、等加速運動であるか否かが判断できる。
Specifically, it is determined whether or not the rotation axis can be visually recognized based on whether or not a region (region showing a rotating body) indicated by a symbol γ in FIGS. 8 to 10 can be observed. Thereby, it can be determined whether or not the rotational movement is in a so-called “shaking shaft” state.
Alternatively, it is determined whether or not the portion is an isoacceleration motion by determining whether or not a portion indicating the isoacceleration motion (for example, a portion such as δ1 in FIG. 9 or δ2 in FIG. 10) appears intermittently and periodically. It can be determined whether or not.
ここで、撮影ユニット14は、例えば家庭用のデジタルビデオ等の安価な機器を用いることが出来るので、解析の対象となる回転運動(図示の例ではゴルフのスイング)を撮影することは、特定の場所で行う必要がなく、また、従来用いられた様な「マーカー」を身体各部に取り付ける必要も無い。
Here, since the photographing
図示の実施形態はあくまでも例示であり、本発明の技術的範囲を限定する趣旨の記述ではない旨を付記する。
例えば、図示の実施形態では、判定するべき動作を30フレームのデジタル画像にしているが、このフレーム数は自在に増減できる。
また、アニメーションは、1次スペクトラムから成る画像〜30次スペクトラムから成る画像のアニメーションで作成しているが、それよりも低次のスペクトラムから成る画像しか使用しないことも可能であるし(例えば、動作速度の遅い場合)、より高次のスペクトラムから成る画像まで使用することも可能である(動作速度の速い場合)。
さらに、図示の実施形態では、ゴルフのスイングを例示しているが、テニスのスイング、野球における投球、その他の身体を軸とする回転運動について、図示の実施形態で説明した様な解析を行うことが出来る。
It should be noted that the illustrated embodiment is merely an example, and is not a description to limit the technical scope of the present invention.
For example, in the illustrated embodiment, the operation to be determined is a 30-frame digital image, but the number of frames can be freely increased or decreased.
The animation is created by animation of an image composed of a primary spectrum to an image composed of a 30th-order spectrum, but it is possible to use only an image composed of a lower-order spectrum (for example, operation It is also possible to use images with a higher order spectrum (when the operation speed is high).
Further, in the illustrated embodiment, a golf swing is illustrated, but the analysis as described in the illustrated embodiment is performed for tennis swing, baseball pitching, and other rotational movements about the body. I can do it.
10・・・解析システム
14・・・撮影ユニット
20・・・システム本体
22・・・記憶ユニット
24・・・ソーティングユニット
26・・・関数抽出ユニット
28・・・フーリエ変換ユニット
30・・・アニメーション作成ユニット
40・・・表示ユニット
P・・・被写体
γ・・・回転体を示す領域
δ1、δ2・・・ゴルフボールの動きに関連する部分
DESCRIPTION OF
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013196518A (en) * | 2012-03-21 | 2013-09-30 | Casio Comput Co Ltd | Image processing apparatus, image processing method and program |
KR20200119448A (en) * | 2019-04-09 | 2020-10-20 | 재단법인대구경북과학기술원 | Device and method for putting tracking, putting practicing apparatus using thereof, and storage of computer program therefor |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10113343A (en) * | 1996-07-03 | 1998-05-06 | Hitachi Ltd | Method, device and system for recognizing action and behavior |
JP2005218507A (en) * | 2004-02-03 | 2005-08-18 | Tama Tlo Kk | Method and apparatus for measuring vital sign |
-
2006
- 2006-10-23 JP JP2006287111A patent/JP2008107866A/en active Pending
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10113343A (en) * | 1996-07-03 | 1998-05-06 | Hitachi Ltd | Method, device and system for recognizing action and behavior |
JP2005218507A (en) * | 2004-02-03 | 2005-08-18 | Tama Tlo Kk | Method and apparatus for measuring vital sign |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013196518A (en) * | 2012-03-21 | 2013-09-30 | Casio Comput Co Ltd | Image processing apparatus, image processing method and program |
KR20200119448A (en) * | 2019-04-09 | 2020-10-20 | 재단법인대구경북과학기술원 | Device and method for putting tracking, putting practicing apparatus using thereof, and storage of computer program therefor |
KR102189962B1 (en) * | 2019-04-09 | 2020-12-14 | 재단법인대구경북과학기술원 | Device and method for putting tracking, putting practicing apparatus using thereof, and storage of computer program therefor |
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