JP2022128165A - 情報処理装置及び情報処理システム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザに適した靴を推奨することを可能にする技術を提供する。【解決手段】情報処理装置は、第１の取得部と、推定部と、第２の取得部と、評価部と、選定部と、出力部と、を備える。第１の取得部は、ユーザに関する画像情報を取得する。推定部は、第１の取得部により取得された画像情報に基づいて、ユーザの骨格を推定する。第２の取得部は、第１の取得部により取得された画像情報に基づいて、評価対象の靴に関する靴測定情報を取得する。評価部は、推定部により推定されたユーザの骨格に関する骨格情報は、第２の取得部により取得された靴測定情報と、に基づいて評価対象の靴の評価点を算出する。選定部は、評価部により算出された評価点に基づいて、推奨する靴を選定する。出力部は、選定部により選定された靴のレコメンド情報を出力する。【選択図】 図４

Description

本発明の実施形態は、情報処理装置及び情報処理システムに関する。

近年、足の形状を測定した足の形状データと靴の形状データと比較することにより、最適な靴を推薦するサービスが提供されている。また、立った状態の足裏にかかる圧力分布から、個人に最適な中敷きを作成するサービスも提供されている。

特開２０１８－１３８２２号公報

しかしながら、足の形状データと靴の形状データだけでは、実際の履いた状態での靴の安定性や歩きやすさを評価することが難しい。また、圧力分布からでは、つま先とかかとで高さの変わらない平らな靴底形状のスニーカータイプの靴について評価することは可能であるが、かかとに高さのあるハイヒールタイプの靴について評価することが難しい。

本発明の実施形態が解決しようとする課題は、ユーザに適した靴を推奨することを可能にする技術を提供しようとするものである。

一実施形態において、情報処理装置は、第１の取得部と、推定部と、第２の取得部と、評価部と、選定部と、出力部と、を備える。第１の取得部は、ユーザに関する画像情報を取得する。推定部は、第１の取得部により取得された画像情報に基づいて、ユーザの骨格を推定する。第２の取得部は、第１の取得部により取得された画像情報に基づいて、評価対象の靴に関する靴測定情報を取得する。評価部は、推定部により推定されたユーザの骨格に関する骨格情報は、第２の取得部により取得された靴測定情報と、に基づいて評価対象の靴の評価点を算出する。選定部は、評価部により算出された評価点に基づいて、推奨する靴を選定する。出力部は、選定部により選定された靴のレコメンド情報を出力する。

図１は、実施形態に係る情報処理システムを例示するブロック図である。 図２は、実施形態に係る靴情報の測定の一例を示す図である。 図３は、実施形態に係るサーバによる情報処理の手順を例示するフローチャートである。 図４は、実施形態に係る骨格情報の推定の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る骨格情報の推定の別の例を示す図である。 図６は、実施形態に係る骨格情報の推定の別の例を示す図である。

以下、図面を用いて実施形態について説明する。各図面において同一の構成要素に対しては可能な限り同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
図１は、実施形態に係る情報処理システム１００を例示するブロック図である。
情報処理システム１００は、サーバ１、センサ２、及び端末３を含む。サーバ１、センサ２、及び端末３は、ネットワークを介して互いに通信自在に接続する。例えば、ネットワークは、インターネットである。センサ２及び端末３は、ネットワークを介して互いに通信自在に接続する。例えば、ネットワークは、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）である。ネットワークは、無線ネットワークでもよいし、有線ネットワークでもよい。なお、情報処理システム１００は、サーバ１、センサ２、及び端末３のうちの少なくとも２つの機器を含むシステムを指すこともある。

サーバ１は、データを収集し、収集したデータを処理する電子機器である。サーバ１は、ネットワークを介して、センサ２及び端末３と通信自在に接続する。センサ２及び端末３は、例えば、店舗等の商業施設において用いられる。サーバ１は、センサ２又は端末３から種々のデータを受け取り、端末３にデータ処理結果を出力する。サーバ１は、情報処理装置の一例である。サーバ１の構成例については後述する。

センサ２は、例えば店舗内の天井又は壁面に取着され、検出範囲で取得したデータを出力する。センサ２は、取得した画像データをサーバ１又は端末３に出力する。例えば、センサ２は、客の全身の画像から骨格を検出するためのセンサの一例である。客は、ユーザ又は人と読み替えてもよい。センサ２は、カメラでもよいし、赤外線センサ、深度センサ等のセンサでもよい。また、センサ２は、その他のセンサでもよい。センサ２は、センシングデバイスの一例である。

端末３は、他の電子機器と通信可能な電子機器である。端末３は、例えば、店舗の管理者が使用する機器である。例えば、端末３は、スマートフォン、タブレット端末又はＰＣ等である。管理者は、店員又は人と読み替えてもよい。端末３は、情報処理端末の一例である。端末３の構成例については後述する。

サーバ１の構成例について説明する。
サーバ１は、プロセッサ１１、メインメモリ１２、補助記憶デバイス１３及び通信インタフェース１４を含む電子機器である。サーバ１を構成する各部は、互いに信号を入出力可能に接続されている。図１では、インタフェースは、「Ｉ／Ｆ」と記載されている。

プロセッサ１１は、サーバ１の中枢部分に相当する。例えば、プロセッサ１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）であるが、これに限定されない。プロセッサ１１は、種々の回路で構成されていてもよい。プロセッサ１１は、メインメモリ１２又は補助記憶デバイス１３に予め記憶されているプログラムをメインメモリ１２に展開する。プログラムは、サーバ１のプロセッサ１１に後述する各部を実現または実行させるプログラムである。プロセッサ１１は、メインメモリ１２に展開されるプログラムを実行することで、種々の動作を実行する。

メインメモリ１２は、サーバ１の主記憶部分に相当する。メインメモリ１２は、不揮発性のメモリ領域と揮発性のメモリ領域とを含む。メインメモリ１２は、不揮発性のメモリ領域ではオペレーティングシステム又はプログラムを記憶する。メインメモリ１２は、揮発性のメモリ領域を、プロセッサ１１によってデータが適宜書き換えられるワークエリアとして使用する。例えば、メインメモリ１２は、不揮発性のメモリ領域としてＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）を含む。例えば、メインメモリ１２は、揮発性のメモリ領域としてＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）を含む。メインメモリ１２は、プログラムを記憶する。

補助記憶デバイス１３は、サーバ１の補助記憶部分に相当する。補助記憶デバイス１３は、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ）又はＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等である。補助記憶デバイス１３は、上述のプログラム、プロセッサ１１が各種の処理を行う上で使用するデータ及びプロセッサ１１での処理によって生成されるデータを記憶する。補助記憶デバイス１３は、上述のプログラムを記憶する。

補助記憶デバイス１３は、ユーザ情報データベース（ＤＢ）１３１、及び靴情報ＤＢ１３２を記憶する。
ユーザ情報ＤＢ１３１は、ユーザ識別情報とユーザデータを関連付けたデータを構成するレコードを含む。ユーザ情報ＤＢ１３１に含まれる各レコードは、ユーザ情報に相当する。ユーザ識別情報は、ユーザを個々に識別するためにユーザ毎に割り当てられた固有の識別情報である。ユーザデータは、ユーザの氏名、ユーザの骨格情報、靴のサイズ、ユーザが購入した靴の履歴等を含む。ユーザの氏名は、実名である必要はなく、ユーザが識別できればよく、ユーザのニックネーム、ユーザ名等でもよい。ユーザの骨格情報は、後述する推定部１１２により推定されるユーザの骨格を示す情報である。ユーザの骨格情報は、ユーザが靴を履いた際の姿勢の安定性を反映し得る情報である。

靴情報ＤＢ１３２は、靴識別情報と靴測定情報を関連付けたデータを構成するレコードを含む。靴情報ＤＢ１３２に含まれる各レコードは、靴情報に対応する。靴識別情報は、靴を個々に識別するために靴毎に割り当てられた固有の識別情報である。靴識別情報は、例えば、靴の製品番号等を含む。靴識別情報により、各靴の種類、色、サイズ（足長、足幅等）を特定することができる。靴測定情報は、靴のかかと接地面における幅の中点と靴の外寸の幅の中点とを結ぶ線の鉛直面に射影したときの鉛直軸との角度（以下、角度θ１という）を含む。靴測定情報は、角度θ１等の靴の形状を特定するパラメータを含む情報である。パラメータは、ユーザが靴を履いた際の姿勢の安定性に影響を与え得るパラメータである。靴のかかと接地面は、靴底のかかと部分であって、床と接する面である。靴の外寸は、靴の輪郭の幅方向の長さである。靴測定情報の詳細については後述する。

通信インタフェース１４は、所定の通信プロトコルに従い、ネットワークを介して、サーバ１を他の電子機器と通信可能に接続する種々のインタフェースを含む。

なお、サーバ１のハードウェア構成は、上述の構成に限定されるものではない。サーバ１は、適宜、上述の構成要素の省略及び変更並びに新たな構成要素の追加を可能とする。

上述のプロセッサ１１に実装される各部について説明する。
プロセッサ１１は、第１の取得部１１０、第２の取得部１１１、推定部１１２、評価部１１３、選定部１１４、及び出力部１１５を実装する。プロセッサ１１に実装される各部は、各機能ということもできる。プロセッサ１１に実装される各部は、プロセッサ１１及びメインメモリ１２を含む制御部に実装されるということもできる。
以下の説明において、「応答して」は、「基づいて」と読み替えてもよい。

第１の取得部１１０は、センサ２又は端末３から通信インタフェース１４を介して、センサ２により取得されたユーザに関する画像情報を取得する。例えば、第１の取得部１１０は、靴を履いていない状態のユーザの画像情報を取得する。第１の取得部１１０は、少なくともユーザの背面の画像情報を取得する。ユーザの画像情報は、ユーザの全身を撮像した画像情報を含む。ユーザの画像情報は、少なくともユーザのひざ下を撮像した画像情報を含む。ユーザの画像情報は、ユーザの重心が計測できる画像情報を含んでもよい。第１の取得部１１０は、ユーザの評価対象の靴の画像情報を取得する。ユーザの評価対象の靴は、ユーザが履いていた靴、ユーザが選んだ靴等、評価部１１３による評価の対象となる靴である。第１の取得部１１０は、靴を履いていない状態のユーザの画像情報と評価対象の靴の画像情報を別々に取得する。ユーザに関する画像情報は、ユーザの画像情報と評価対象の靴の画像情報を含む。

第２の取得部１１１は、評価対象の靴に関する靴測定情報を取得する。ここで、「取得」は、測定、解析、算出の意味を含む。

推定部１１２は、第１の取得部１１０により取得された画像情報に基づいて、ユーザの骨格を推定する。

評価部１１３は、推定部１１２により推定されたユーザの骨格情報と、第２の取得部１１１により取得された靴測定情報とに基づいて評価対象の靴の評価点を算出する。評価点は、ユーザの骨格と靴とのフィット度合いを数値化した値である。フィット度合いは、例えば、ユーザが靴を履いた際に、姿勢が安定する度合いである。評価部１１３は、複数の靴に関する靴測定情報を靴情報ＤＢ１３２から取得する。評価部１１３は、推定部１１２により推定されたユーザの骨格情報と、複数の靴に関する靴測定情報とに基づいて、複数の靴の評価点を算出する。

選定部１１４は、評価部１１３により算出された評価点に基づいて、推奨する靴を選定する。推奨する靴は、例えば、評価対象の靴の評価点に比べ、評価点が高い靴である。

出力部１１５は、通信インタフェース１４を介して、選定部１１４により選定された靴のレコメンド情報を端末３に出力する。レコメンド情報は、推奨する靴を識別できる情報である。靴を識別できる情報は、靴情報に含まれる靴識別情報に対応する。以下の説明において、「出力」するは、「送信」と読み替えてもよい。

なお、第１の取得部１１０、第２の取得部１１１、推定部１１２、評価部１１３、選定部１１４、及び出力部１１５は、プログラムを実行することでプロセッサ１１に実装されるものとして説明したが、これに限定されない。

端末３の構成例について説明する。
端末３は、プロセッサ３１、メインメモリ３２、補助記憶デバイス３３、通信インタフェース３４、入力デバイス３５、表示デバイス３６及び読取デバイス３７を含む電子機器である。端末３を構成する各部は、互いに信号を入出力可能に接続されている。

プロセッサ３１は、端末３の中枢部分に相当する。プロセッサ３１は、上述のプロセッサ１１と同様のハードウェア構成である。プロセッサ３１は、メインメモリ３２または補助記憶デバイス３３に予め記憶されているプログラムを実行することで、種々の動作を実行する。プロセッサ３１は、表示制御部３１０を実装する。プロセッサ３１に実装される表示制御部は、表示制御機能ということもできる。プロセッサ３１に実装される表示制御部は、プロセッサ３１及びメインメモリ３２を含む制御部に実装されるということもできる。

表示制御部３１０は、各種データを表示デバイス３６に表示する。例えば、表示制御部３１０は、サーバ１の出力部１１５により出力されたレコメンド情報を表示デバイス３６に表示する。

メインメモリ３２は、端末３の主記憶部分に相当する。メインメモリ３２は、上述のメインメモリ１２と同様のハードウェア構成である。メインメモリ３２は、プログラムを記憶する。

補助記憶デバイス３３は、端末３の補助記憶部分に相当する。補助記憶デバイス３３は、上述の補助記憶デバイス１３と同様のハードウェア構成である。補助記憶デバイス３３は、上述のプログラムを記憶する。

通信インタフェース３４は、所定の通信プロトコルに従い、ネットワークを介して、端末３を他の機器と通信可能に接続する種々のインタフェースを含む。

入力デバイス３５は、端末３へデータまたは指示を入力可能なデバイスである。例えば、入力デバイス３５は、キーボードまたはタッチパネル等である。入力デバイス３５は、音声入力を可能にするマイクを含んでもよい。

表示デバイス３６は、プロセッサ３１の制御により種々の画面を表示可能なデバイスである。例えば、表示デバイス３６は、液晶ディスプレイまたはＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等である。

読取デバイス３７は、種々のデータを読取可能なデバイスである。例えば、読取デバイス３７は、コードシンボルからデータを読取可能なスキャナを含む。コードシンボルは、バーコードシンボル及びＱＲコード（登録商標）等の二次元コードシンボル等である。読取デバイス３７は、コードシンボルからデータを読取可能なカメラ等の撮像デバイスを含む。カメラは、レーザ光の走査によりコードシンボルを読み取るタイプであってもよいし、撮像デバイスで撮像した画像からコードシンボルを読み取るタイプであってもよい。

なお、端末３のハードウェア構成は、上述の構成に限定されるものではない。端末３は、適宜、上述の構成要素の省略及び変更並びに新たな構成要素の追加を可能とする。

靴測定情報について説明する。
図２は、実施形態に係る靴情報の測定の一例を示す図である。

図２において、左上の図は靴の平面図であり、Ａ－Ａ’線は切断位置を示す。右上の図はＡ－Ａ’線断面図である。点Ｂは、靴の外寸の幅の中点を示し、点Ｃは、靴のかかと接地面における幅の中点を示す。左下の図は靴の側面図である。右下の図は靴の背面図であり、点Ｃは、靴のかかと接地面における幅の中点を示す。

靴測定情報は、靴のかかと接地面における幅の中点（図２における点Ｃ）と靴の外寸の幅の中点（図２における点Ｂ）とを結ぶ線の鉛直面に射影したときの鉛直軸との角度θ１を含む。靴測定情報は、図２で示されるような靴を特定するパラメータを含む情報である。

情報処理システム１００による処理の手順について説明する。
なお、以下のサーバ１を主体とする説明では、サーバ１をプロセッサ１１と読み替えてもよい。同様に、端末３を主体とする説明では、端末３をプロセッサ３１と読み替えてもよい。なお、以下で説明する処理手順は一例に過ぎず、各処理は可能な限り変更されてよい。また、以下で説明する処理手順について、実施形態に応じて、適宜、ステップの省略、置換、及び追加が可能である。

ここでは、ユーザＸが、Ａ店において、靴を試着する場合を想定する。ユーザＸは、客Ｘとも称する。この例では、ユーザＸは、Ａ店と提携するサーバ１が提供するサービスの会員であり、ユーザ識別情報により特定される。センサ２及び端末３は、Ａ店に設置されているものとする。

サーバ１は、センサ２によりユーザＸの画像情報が取得されたことに応答して、以下の情報処理を行う。

サーバ１による情報処理の手順について説明する。
図３は、実施形態に係るサーバ１による情報処理の手順を例示するフローチャートである。
第１の取得部１１０は、センサ２又は端末３から通信インタフェース１４を介してユーザに関する画像情報を取得する（ＡＣＴ１）。ＡＣＴ１では、例えば、第１の取得部１１０は、靴を履いていない状態のユーザの画像情報を取得する。第１の取得部１１０は、静止状態のユーザの画像情報を取得する。第１の取得部１１０は、静止状態のユーザの画像情報に加えて、歩行時のユーザの画像情報を取得してもよい。第１の取得部１１０は、評価対象の靴の画像情報を取得する。第１の取得部１１０は、靴を履いていない状態のユーザの画像と靴の画像を別々に取得する。なお、第１の取得部１１０は、評価対象の靴を履いた状態のユーザの画像情報を取得してもよい。第１の取得部１１０は、評価対象の靴を履いた状態の静止状態のユーザの画像情報を取得してもよい。第１の取得部１１０は、評価対象の靴を履いた状態の歩行時のユーザの画像情報を取得してもよい。

推定部１１２は、第１の取得部１１０により取得された画像情報に基づいて、ユーザの骨格を推定する（ＡＣＴ２）。ＡＣＴ２では、例えば、推定部１１２は、靴を履いていない状態のユーザの画像情報に基づいて、ユーザの骨格を推定する。推定部１１２は、少なくともユーザのひざ下の骨格を推定する。推定部１１２は、ユーザの重心位置を用いた骨格推定を行ってもよい。推定部１１２は、公知の骨格推定方法を用いて、ユーザの骨格を推定してもよい。なお、第１の取得部１１０により、評価対象の靴を履いた状態のユーザの画像を取得した場合は、推定部１１２は、靴を履いた状態のユーザの骨格を推定してもよい。推定部１１２は、静止時のユーザの骨格を推定してもよい。推定部１１２は、歩行時のユーザの骨格を推定してもよい。

第２の取得部１１１は、第１の取得部１１０により取得された画像情報に基づいて、評価対象の靴に関する靴測定情報を取得する（ＡＣＴ３）。ＡＣＴ３では、例えば、第２の取得部１１１は、評価対象の靴の画像情報を取得する。第２の取得部１１１は、評価対象の靴の画像情報から靴測定情報を算出する。第２の取得部１１１は、評価対象の靴を履いた状態のユーザの画像情報から靴測定情報を算出してもよい。第２の取得部１１１は、評価対象の靴の靴測定情報を靴情報ＤＢ１３２から取得してもよい。第２の取得部１１１は、靴測定情報を算出する毎に、靴測定情報を靴情報ＤＢ１３２に記憶させる。靴情報ＤＢ１３２は、第２の取得部１１１により靴測定情報が算出させる毎に更新される。

評価部１１３は、推定部１１２により推定された骨格推定の精度に応じて異なる手法で評価点を算出する。評価部１１３は、推定部１１２により推定された骨格推定の精度が閾値以上であるか否かを判断する（ＡＣＴ４）。評価部１１３が、骨格推定の精度が閾値以上であると判断した場合（ＡＣＴ４：ＹＥＳ）、処理は、ＡＣＴ４からＡＣＴ５へ遷移する。評価部１１３が、骨格推定の精度が閾値以上でないと判断した場合（ＡＣＴ４：ＮＯ）、処理は、ＡＣＴ４からＡＣＴ６へ遷移する。評価部１１３が、骨格推定の精度が閾値以上でないと判断したことは、評価部１１３が、骨格推定の精度が閾値未満であると判断したことに対応する。

評価部１１３により骨格推定の精度が閾値以上であると判断された場合、評価部１１３は、ひざ下の骨格推定結果と評価対象の靴の靴測定情報とに基づいて、角度θ２を推定する（ＡＣＴ５）。ＡＣＴ５では、例えば、評価部１１３は、静止時におけるひざのポイントから足首のポイントまでの骨格線と足首のポイントから靴のかかと接地面における幅の中点を結ぶ線との間の角度θ２を推定する。ひざのポイントは、ひざの幅の中点に対応する。ひざのポイントは、単に「ひざ」ともいう。足首のポイントは、足首の幅の中点に対応する。足首のポイントは、単に「足首」ともいう。静止時は、靴底が床面に接している時点に対応する。床面は、水平面に対応する。骨格線は、骨格情報の一例である。ひざのポイントから足首のポイントまでの骨格線は、ひざから足首までの骨格情報に対応する。足首のポイントから靴のかかと接地面における幅の中点を結ぶ線は、足首からかかとまでの骨格情報に対応する。足首からかかとまでの骨格情報は、足首から靴底までの骨格情報と読み替えてもよい。評価部１１３による角度θ２の推定は、公知のシミュレーション技術により行われてもよい。以下では、角度θ２を用いた評価を第１の手法による評価ともいう。

以下、図４を用いて角度θ２について説明する。
図４は、実施形態に係る骨格情報の推定の一例を示す図である。
図４において、太い実線は、推定部１１２により推定されたひざのポイントから足首のポイントまでの骨格線を示す。点ＡＫは、足首のポイントを示す。破線は、足首のポイントから靴のかかと接地面における幅の中点を結ぶ線を示す。点ＨＰａは、靴のかかと接地面における幅の中点を示す。点ＨＰａは、靴のかかとの中点ともいう。評価部１１３は、推定部１１２により推定されたひざのポイントから足首のポイント（点ＡＫ）までの骨格線と、評価対象の靴の靴測定情報とを組み合わせ、足首のポイント（点ＡＫ）から靴のかかとの中点（点ＨＰａ）を結ぶ線を推定する。評価部１１３は、ひざのポイントから足首のポイント（点ＡＫ）までの骨格線と足首のポイント（点ＡＫ）から靴のかかとの中点（点ＨＰａ）を結ぶ線との間の角度θ２を推定する。

評価部１１３により骨格推定の精度が閾値以上でないと判断された場合、評価部１１３は、静止時と歩行時の推定部１１２による骨格推定結果と評価対象の靴の靴測定情報とに基づいて、角度θ３を推定する（ＡＣＴ６）。ＡＣＴ６では、例えば、評価部１１３は、静止時における足首のポイントから靴のかかと接地面における幅の中点を結ぶ線を推定する。次に、評価部１１３は、歩行時における足首のポイントから靴のかかと接地面における幅の中点を結ぶ線を推定する。歩行時は、靴底が床から離れた時点に対応する。靴底が床から離れた時点は、靴のかかとが床から離れた時点に対応する。評価部１１３は、静止時における足首のポイントから靴のかかと接地面における幅の中点を結ぶ線と、歩行時における足首のポイントから靴のかかと接地面における幅の中点を結ぶ線との間の角度θ３を推定する。評価部１１３による角度θ３の推定は、公知のシミュレーション技術により行われてもよい。以下では、角度θ３を用いた評価を第２の手法による評価ともいう。

以下、図５及び図６を用いて角度θ３について説明する。
図５及び図６は、実施形態に係る骨格情報の推定の別の例を示す図である。
図５は、静止時における骨格情報の推定の例を示す図である。図６は、歩行時における骨格情報の推定の例を示す図である。

図５において、破線は、静止時における足首のポイントから靴のかかと接地面における幅の中点を結ぶ線を示す。点ＡＫは、足首のポイントを示す。点ＨＰｂは、靴のかかと接地面における幅の中点を示す。点ＨＰｂは、靴のかかとの中点ともいう。評価部１１３は、静止時における推定部１１２による骨格推定結果と評価対象の靴の靴測定情報とに基づいて、静止時における足首のポイント（点ＡＫ）から靴のかかと接地面における幅の中点（点ＦＰｂ）を結ぶ線を推定する。

図６において、破線は、歩行時における足首のポイントから靴のかかと接地面における幅の中点を結ぶ線を示す。点ＡＫは、足首のポイントを示す。点ＨＰｃは、靴のかかと接地面における幅の中点を示す。点ＨＰｃは、靴のかかとの中点ともいう。太い実線は、静止時における足首のポイントから靴のかかと接地面における幅の中点を結ぶ線を示す。太い実線は、図５における破線と同一の線を示す。評価部１１３は、歩行時における推定部１１２による骨格推定結果と評価対象の靴の靴測定情報とに基づいて、歩行時における足首のポイント（点ＡＫ）から靴のかかと接地面における幅の中点（点ＦＰｃ）を結ぶ線を推定する。推定部１１２は、静止時における足首のポイント（点ＡＫ）から靴のかかとの中点を結ぶ線と歩行時における足首のポイント（点ＡＫ）から靴のかかとの中点（点ＦＰｃ）を結ぶ線との間の角度θ３を推定する。

評価部１１３は、推定部１１２により推定されたユーザの骨格情報と、第２の取得部１１１により取得された靴測定情報とに基づいて評価対象の靴の評価点を算出する（ＡＣＴ７）。第１の手法による評価を用いる場合について説明する。ＡＣＴ７では、例えば、評価部１１３は、靴底が床面に接している時点でのひざから足首までの骨格情報と足首からかかとまでの骨格情報に基づいて評価点を算出する。評価部１１３は、ユーザの骨格情報と靴測定情報とに基づいて推定した角度θ２を用いて評価点を算出する。第１の手法による評価の評価点は、ユーザが評価対象の靴を履いた時の姿勢の安定度合いを表す指標である。そのため、第１の手法による評価の評価点は、角度θ２が１８０度の場合に最も高くなり、角度θ２が１８０度から離れるにつれて小さくなる。第１の手法による評価の評価点は、角度θ２自体でもよいし、角度θ２を変数とする算出式によって算出されてもよい。算出式は、角度θ２が１８０度の場合に評価点を最も高くし、角度θ２が１８０度から離れるにつれて評価点を小さくする式である。

第２の手法による評価を用いる場合について説明する。評価部１１３は、靴底が床面に接している時点での足首からかかとまでの骨格情報と靴底が床から離れた時点での足首からかかとまでの骨格情報に基づいて評価点を算出する。評価部１１３は、ユーザの骨格情報と靴測定情報とに基づいて推定した角度θ３を用いて評価点を算出する。第２の手法による評価の評価点は、ユーザが評価対象の靴を履いた時の姿勢の安定度合いを表す指標である。そのため、第２の手法による評価の評価点は、角度θ３が０度の場合に最も高くなり、角度θ３が０度から離れるにつれて小さくなる。第２の手法による評価の評価点は、角度θ３自体でもよいし、角度θ３を変数とする算出式によって算出されてもよい。算出式は、角度θ３が０度の場合に評価点を最も高くし、角度θ３が０度から離れるにつれて評価点を小さくする式である。

評価部１１３は、評価点を算出する毎に、評価点をユーザ情報ＤＢ１３１に記憶させる。ユーザ情報ＤＢ１３１は、評価部１１３により評価点が算出させる毎に更新される。

評価部１１３は、複数の靴に関する靴測定情報を靴情報ＤＢ１３２から取得する（ＡＣＴ８）。ＡＣＴ８では、例えば、評価対象の靴以外の複数の靴に関する靴測定情報を靴情報ＤＢ１３２から取得する。複数の靴に関する靴測定情報は、複数の靴についての角度θ１等の各靴の形状を特定するパラメータを含む情報である。

評価部１１３は、骨格情報と複数の靴に関する靴測定情報に基づいて、複数の靴の評価点を算出する（ＡＣＴ９）。ＡＣＴ９では、例えば、評価部１１３は、推定部１１２により推定されたユーザの骨格情報と、複数の靴に関する靴測定情報とに基づいて、複数の靴の各々について評価点を算出する。評価部１１３は、第１の手法による評価を用いる場合、ひざ下の骨格推定結果と複数の靴の靴測定情報とに基づいて、複数の靴の各々について角度θ２を推定する。角度θ２の推定方法は、ＡＣＴ５と同様である。評価部１１３は、複数の靴の各々について、角度θ２を用いて評価点を算出する。評価部１１３は、第２の手法による評価を用いる場合、静止時と歩行時の推定部１１２による骨格推定結果と、複数の靴の靴測定情報とに基づいて、複数の靴の各々について角度θ３を推定する。角度θ３の推定方法は、ＡＣＴ６と同様である。評価部１１３は、複数の靴の各々について、角度θ３を用いて評価点を算出する。評価部１１３は、複数の靴の各々についての評価点を算出する毎に、評価点をユーザ情報ＤＢ１３１に記憶させてもよい。ユーザ情報ＤＢ１３１は、評価部１１３により複数の靴の各々についての評価点が算出させる毎に更新されてもよい。

選定部１１４は、評価部１１３により算出された評価対象の靴の評価点と複数の靴の評価点に基づいて、推奨する靴を選定する（ＡＣＴ１０）。ＡＣＴ１０では、例えば、選定部１１４は、評価部１１３により算出された評価対象の靴の評価点と複数の靴の各々についての評価点を比較する。選定部１１４は、比較結果に基づいて、評価対象の靴の評価点より高い評価点を有する靴を推奨する靴として選定する。一例では、選定部１１４は、第１の手法による評価を用いる場合、高い評価点を有する靴として、角度θ２が１８０度を中心とした決められた閾値内に収まるような靴を選定する。例えば、閾値内は、１８０度±α度である。別の例では、選定部１１４は、第２の手法による評価を用いる場合、高い評価点を有する靴として、角度θ３が決められた閾値内に収まるような靴を選定する。例えば、閾値内は、±β度である。選定部１１４は、少なくとも一つの推奨する靴を選定する。選定部１１４は、評価対象の靴の評価点が他の複数の靴の評価点より高い場合は、評価対象の靴を推奨する靴として選定してもよい。

出力部１１５は、通信インタフェース１４を介して、選定部１１４により選定された靴のレコメンド情報を端末３に出力する（ＡＣＴ１１）。ＡＣＴ１１では、例えば、出力部１１５は、推奨する靴の識別情報を靴情報ＤＢ１３２から取得する。出力部１１５は、推奨する靴の識別情報をレコメンド情報として端末３に出力する。端末３は、通信インタフェース３４を介してレコメンド情報を受け取る。表示制御部３１０は、レコメンド情報を表示デバイス３６に表示する。

なお、ＡＣＴ５とＡＣＴ６の処理は、骨格推定の精度に関わらず、選択的に実行されてもよい。

本実施形態によれば、サーバ１は、ユーザの骨格情報と靴測定情報に基づいて、靴の評価点を算出することができる。ユーザの骨格情報及び靴測定情報はユーザの姿勢に影響を与える情報であるので、サーバ１は、ユーザの姿勢の安定性に基づく評価点の算出精度を向上させることができる。そのため、サーバ１は、ユーザの姿勢が安定する靴を推奨する靴として選定することができる。また、評価部１１３は、靴底が床面に接している時点でのひざから足首までの骨格情報と足首からかかとまでの骨格情報に基づいて評価点を算出することができる。例えば、評価部１１３は、角度θ２を用いて評価点を算出することができる。評価部１１３は、靴底が床面に接している時点での足首からかかとまでの骨格情報と靴底が床から離れた時点での足首からかかとまでの骨格情報に基づいて評価点を算出することができる。例えば、評価部１１３は、角度θ３を用いて評価点を算出することができる。そのため、サーバ１は、ユーザの姿勢の安定性に基づく評価点を算出し、推奨する靴を選定することができる。また、サーバ１は、推定部１１２により推定されたユーザの骨格情報の精度が高くない場合においても、靴の評価点を算出し、推奨する靴を選定することができる。さらに、サーバ１は、評価対象の靴についての評価点の算出処理を他の複数の靴について適用させることができる。そのため、評価点の算出に係る処理量を削減することができる。ユーザは、すべての靴について実際に履かなくても評価点を得ることにより、最適な靴を見つけることができる。

なお、情報処理装置は、サーバ１を例に説明したように１つの装置で実現されてもよいし、複数の装置に機能を分散させたシステムによって実現されてもよい。

プログラムは、電子機器に記憶された状態で譲渡されてよいし、電子機器に記憶されていない状態で譲渡されてもよい。後者の場合は、プログラムは、ネットワークを介して譲渡されてよいし、記録媒体に記録された状態で譲渡されてもよい。記録媒体は、非一時的な有形の媒体である。記録媒体は、電子機器可読媒体である。記録媒体は、ＣＤ－ＲＯＭ、メモリカード等のプログラムを記憶可能かつ電子機器で読取可能な媒体であればよく、その形態は問わない。

この他、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１…サーバ、２…センサ、３…端末、１１…プロセッサ、１２…メインメモリ、１３…補助記憶デバイス、１４…通信インタフェース、３１…プロセッサ、３２…メインメモリ、３３…補助記憶デバイス、３４…通信インタフェース、３５…入力デバイス、３６…表示デバイス、３７…読取デバイス、１００…情報処理システム、１１０…第１の取得部、１１１…第２の取得部、１１２…推定部、１１３…評価部、１１４…選定部、１１５…出力部、３１０…表示制御部、１３１…ユーザ情報データベース、１３２…靴情報データベース。

Claims (5)

1. ユーザに関する画像情報を取得する第１の取得部と、
   前記第１の取得部により取得された画像情報に基づいて、ユーザの骨格を推定する推定部と、
   前記第１の取得部により取得された画像情報に基づいて、評価対象の靴に関する靴測定情報を取得する第２の取得部と、
   前記推定部により推定されたユーザの骨格に関する骨格情報と、前記第２の取得部により取得された靴測定情報とに基づいて前記評価対象の靴の評価点を算出する評価部と、
   前記評価部により算出された評価点に基づいて、推奨する靴を選定する選定部と、
   前記選定部により選定された靴のレコメンド情報を出力する出力部と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記評価部は、靴底が床面に接している時点でのひざから足首までの骨格情報と足首からかかとまでの骨格情報に基づいて評価点を算出する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記評価部は、靴底が床面に接している時点での足首からかかとまでの骨格情報と靴底が床から離れた時点での足首からかかとまでの骨格情報に基づいて評価点を算出する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記評価部は、骨格情報と複数の靴に関する靴測定情報に基づいて、前記複数の靴の評価点を算出し、
   前記選定部は、前記評価部により算出された前記評価対象の靴の評価点と前記複数の靴の評価点に基づいて推奨する靴を選定する、
   請求項１乃至３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
5. ユーザに関する画像情報を取得するセンシングデバイスと、
   情報処理装置と、
   情報処理端末と、を備える情報処理システムにおいて、
   前記情報処理装置は、
   前記センシングデバイスにより取得されたユーザに関する画像情報を取得する第１の取得部と、
   前記第１の取得部により取得された画像情報に基づいて、ユーザの骨格を推定する推定部と、
   前記第１の取得部により取得された画像情報に基づいて、評価対象の靴に関する靴測定情報を取得する第２の取得部と、
   前記推定部により推定されたユーザの骨格に関する骨格情報と、前記第２の取得部により取得された靴測定情報とに基づいて前記評価対象の靴の評価点を算出する評価部と、
   前記評価部により算出された評価点に基づいて、推奨する靴を選定する選定部と、
   前記選定部により選定された靴のレコメンド情報を出力する出力部と、
   を備え、
   前記情報処理端末は、
   前記情報処理装置の前記出力部により出力されたレコメンド情報を表示する表示制御部を備える、
   情報処理システム。

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