JP5982392B2 - 疲労指数およびその利用 - Google Patents

Description

関連出願の相互参照
本出願は、各々「Method and System for Automated Personal Training」という名称の、2010年11月24日に出願された米国仮特許出願第61/417102号、2010年12月13日に出願された米国仮特許出願第61/422511号、2011年1月13日に出願された米国仮特許出願第61/432472号、および2011年1月18日に出願された米国仮特許出願第61/433792号の恩典および優先権を主張するものである。仮出願の各々の内容は、あらゆる非限定的目的でその全体が参照により本明細書に組み入れられる。本出願は、各々「Method and System for Automated Personal Training」という名称の、2011年11月7日に出願された米国非仮特許出願第13/290359号および米国非仮特許出願第13/290478号の一部継続出願であり、それらの恩典および優先権を主張するものである。非仮出願の各々の内容は、あらゆる非限定的目的でその全体が参照により本明細書に組み入れられる。

背景
ほとんどの人が体力増進の重要性を認識しているが、多くは、規則的なエクササイズプログラムを維持するのに必要とされる動機付けを見つけるのに苦労している。ある人々にとっては、ランニング、ウォーキング、自転車こぎといった継続的反復運動を伴うエクササイズレジメンを維持することが特に難しく感じられる。

加えて、個人がエクササイズを労働またはつまらない作業とみなし、よって、エクササイズを個人の日常生活の楽しい局面と切り離して考えることもある。多くの場合、運動活動と他の活動とのこの切り離しにより、個人がエクササイズに対して持ち得たモチベーションの量が低減する。さらに、個人に運動活動への取り組みを促すことを対象とする運動活動のサービスおよびシステムでも、一つまたは複数の特定の活動に的が絞られすぎており、個人の興味が無視されている場合がある。これは、運動活動への参加、または運動活動のサービスおよびシステムの使用に対するユーザの興味をさらに低減させ得る。

したがって、当技術分野における上記その他の短所に対処するための改善されたシステムおよび方法が求められている。

以下に、本開示のいくつかの局面の基本的理解を提供するための簡略化した概要を提示する。この概要は本開示の包括的な概説ではない。この概要は、本開示の主要要素または必須要素を特定するためのものでも、本開示の範囲を詳しく記述するためのものでもない。以下の概要は単に、下記の説明への前段として、簡略化した形で本開示のいくつかの概念を提示するものにすぎない。

本開示の各局面は、個人に、閾値レベルの身体活動を得る、または維持する動機を与えることに関するものである。ある実施態様は、個人に、規則的なエクササイズプログラムに参加する動機を与え得る。一態様では、フィードバックにより、個人が身体活動に付随する一つまたは複数の利益を確認することが促進され得る。ユーザの活動に付随する利益を認識することにより、ユーザは、例えば一つまたは複数の規則的活動への参加などを通してエクササイズを続けるよう奨励され得る。

一つまたは複数の疲労値が運動動作の間に計算され得る。別の態様では、複数の疲労値が、複数の運動動作を含むエクササイズルーチンについて求められ得る。疲労値は異なる群について求められ得る。一態様では、第1の値が筋肉疲労値について求められ、第2の値が呼吸値について求められる。別の態様では、第1の値が第1の筋肉群に付随し、第2の値が第2の筋肉群に付随し得る。疲労指数は、運動動作および/またはワークアウトセッションの間の得られた値から作成され得る。別の態様では、累積疲労指数が求められ得る。累積疲労指数は、いくつかのワークアウトセッションの間に得られた値を考慮し得る。さらに、ワークアウトセッションの外部で得られたデータが、疲労値および/または疲労指数に関連した判定に際して考慮されてもよい。

例示的態様は、エクササイズを行っているユーザをモニタし、ユーザの表現および仮想影を生成するように構成されたシステム、方法、装置、およびコンピュータ可読媒体に関し得るものである。一実施態様によれば、仮想影は、エクササイズの正しいフォーム(または特定のフォーム)を例示し得る。さらなる局面は、疲労値の推定に関する。疲労値は、ユーザのフォームと正しいフォームとを比較することにより決定され得る。

[本発明1001]
第1の期間に第1の位置で既定の基準を含む運動動作を行うよう求める第1の指示をユーザに与える段階;
前記ユーザのフォームプロファイルを前記運動動作の間の時間の関数として得るために、前記第1の位置で前記運動動作を行っている前記ユーザを少なくとも第1のセンサでモニタする段階;
前記既定の基準の前記ユーザの実技を判定する段階であって、得られたフォームプロファイルを前記運動動作についての第1のプロファイルテンプレートと比較することを含む、段階;および
前記ユーザの実技に基づき、プロセッサにより筋肉疲労値を推定する段階
を含む、コンピュータにより実現される方法。
[本発明1002]
前記推定された筋肉疲労値が閾値を超えたという判定に基づき、筋肉再生を促すためにユーザに与えるべき第2の指示を決定する段階
をさらに含む、本発明1001の方法。
[本発明1003]
前記推定された筋肉疲労値が、第1の筋肉群についての第1の筋肉群疲労値と、第2の筋肉群についての第2の筋肉群疲労値とを含む、本発明1001の方法。
[本発明1004]
第1の筋肉疲労値に基づき、第1の筋肉群の筋肉再生を促すためにユーザに与えるべき第2の指示を決定する段階
をさらに含む、本発明1003の方法。
[本発明1005]
第2の筋肉群の筋肉再生を促すためにユーザに与えるべき第3の指示を決定する段階
をさらに含む、本発明1004の方法。
[本発明1006]
複数の筋肉疲労値が第1の期間に推定され、
前記複数の筋肉疲労値の少なくとも一部分を、取得時間を表すタイムスタンプと関連付ける、前記第1の期間についての疲労指数を構築する段階
をさらに含む、本発明1003の方法。
[本発明1007]
前記疲労指数に基づき、第1の筋肉群の筋肉再生を促すためにユーザに与えるべき第2の指示を決定する段階、および第2の筋肉群の筋肉再生を促すためにユーザに与えるべき第3の指示を決定する段階
をさらに含む、本発明1006の方法。
[本発明1008]
第1のセンサが撮像機器を含む、本発明1001の方法。
[本発明1009]
前記推定された筋肉疲労値が第1の筋肉疲労値であり、
第1の期間の後の少なくとも一つの所定の時間値である第2の期間に第1の位置で既定の基準を含む運動動作を行うよう求める第2の指示をユーザに与える段階;
前記第1の位置で前記運動動作を行っている前記ユーザを少なくとも第1のセンサでモニタする段階であって、前記ユーザのフォームプロファイルを前記第2の期間における前記運動動作についての時間の関数として求めることを含む、段階;
前記第2の期間における前記既定の基準の前記ユーザの実技を判定する段階であって、前記フォームプロファイルを前記運動動作についての第1のプロファイルテンプレートと比較することを含む、段階;および
前記第1の期間および前記第2の期間における前記ユーザの実技に基づき、プロセッサにより第2の筋肉疲労値を推定する段階
をさらに含む、本発明1001の方法。
[本発明1010]
少なくとも第1の疲労値と第2の疲労値とを含む疲労指数を構築する段階
をさらに含む、本発明1009の方法。
[本発明1011]
複数の筋肉疲労値が第1の期間および第2の期間の両方において推定され、
第1の期間の前記複数の筋肉疲労値の少なくとも一部分を、取得時間を表すタイムスタンプと関連付ける、前記第1の期間についての疲労指数を構築する段階;
第2の期間の前記複数の筋肉疲労値の少なくとも一部分を、取得時間を表すタイムスタンプと関連付ける、前記第2の期間についての第2の疲労指数を構築する段階;
累積疲労指数を推定するために、前記第1の疲労指数を前記第2の疲労指数と比較する段階;および
前記累積疲労指数に基づき、筋肉再生を促すためにユーザに与えるべき第2の指示を決定する段階
をさらに含む、本発明1009の方法。
[本発明1012]
第1の期間と第2の期間とが、少なくとも30分間、少なくとも1時間、少なくとも6時間、少なくとも12時間、少なくとも18時間、少なくとも1日、少なくとも3日間、少なくとも1週間、少なくとも10日間、少なくとも15日間、少なくとも1ヵ月間、および少なくとも1年間からなる群より選択される値だけ間を開けられる、本発明1009の方法。
[本発明1013]
第2の位置で運動動作のユーザの実技の間に収集された動作データを、第2のセンサから受け取る段階;および
前記第2の位置から収集された動作データの少なくとも一部分を疲労値の推定に際して利用する段階
をさらに含む、本発明1004の方法。
[本発明1014]
既定の基準のユーザの実技を判定する段階が、
フォームプロファイル閾値からの第1の差異を検出すると、前記基準を完了するための動機付けを与える第1の指示を前記ユーザに送る段階;および
前記既定の基準の前記ユーザの実技をさらに検出する段階
をさらに含む、本発明1001の方法。
[本発明1015]
フォームプロファイル閾値からの第2の差異を検出する段階
をさらに含む、本発明1014の方法。
[本発明1016]
疲労値が、前記第1の差異および前記第2の差異の少なくとも一つに基づいて重み付けされる、本発明1015の方法。
[本発明1017]
第1の期間に第1の位置で既定の基準を含む運動動作を行うよう求める第1の指示をユーザに与える段階;
前記ユーザのフォームプロファイルを前記運動動作の間の時間の関数として得るために、前記第1の位置で前記運動動作を行っている前記ユーザを少なくとも第1のセンサによりモニタする段階;
前記ユーザの実技が前記既定の基準の少なくとも一つを満たさないと判定する段階;
前記基準を完了するための動機付けを与える第1の指示を前記ユーザに送る段階;
前記既定の基準の前記ユーザの実技をさらに検出する段階;および
前記第1の期間における前記第1の位置での前記ユーザの実技に少なくとも一部は基づき、筋肉疲労値をプロセッサにより推定する段階を含む、コンピュータにより実現される方法。
[本発明1018]
筋肉疲労値が第1の筋肉疲労値であり、
引き続き第1の時間において第1の位置でユーザをモニタする段階;および
第2の筋肉疲労値を生成する段階
をさらに含む、本発明1017の方法。
[本発明1019]
少なくとも第1の筋肉疲労値と第2の筋肉疲労値とに基づき、疲労指数を形成するかまたは変更する段階;および
前記疲労指数に基づき、筋肉再生を促すためにユーザに与えるべき第2の指示を決定する段階
をさらに含む、本発明1018の方法。
[本発明1020]
ユーザの実技が既定の基準の少なくとも一つを満たさないと判定する段階が、
前記ユーザの実技の複数の取得画像からの少なくとも一つの画像のサブセクションを、前記サブセクションの少なくとも一つの内部の仮想アバタと仮想影とのオーバーラップの量を求めるように処理する段階
を含む、本発明1017の方法。
各態様の上記その他の局面を、添付の図面を含む本開示全体にわたってさらに詳細に論じる。

添付の図において、本開示を限定ではなく例として示し、図中、類似の参照番号は類似の要素を表す。

例示的態様による個人トレーニングを提供するためのシステムの例を示す図であり、運動活動をモニタするように構成されたネットワーク例を示す図である。 例示的態様による個人トレーニングを提供するためのシステムの例を示す図であり、例示的態様によるコンピュータ処理機器の例を示す図である。 図2A〜Bは、例示的態様による、ユーザが装着し得るセンサアセンブリの例を示す図である。 例示的態様による、エクササイズを行っている間にユーザにフィードバックを提供するための方法を示す流れ図の例である。 例示的態様による、エクササイズを行っている間にユーザにフィードバックを提供するための方法を示す流れ図の例である。 例示的態様による、モニタすべきユーザの身体上の点の例を示す図である。 例示的態様による、姿勢評価の例を示す図である。 例示的態様による、ユーザにどのようにしてエクササイズを行うべきか指示する仮想トレーナの表示例を示す図である。 例示的態様による、ユーザにどのようにしてエクササイズを行うべきか指示する仮想トレーナの表示例を示す図である。 例示的態様による、ユーザの画像上のオニオンスキン表示の一例を示す図である。 例示的態様による、エクササイズを行っているユーザアバタの表示例を示す図である。 図10A〜10Bは、例示的態様による、誤ったフォームを検出し、ユーザにフィードバックを提供するための、仮想影と対比してユーザアバタを描写する表示例を示す図である。 例示的態様による、ユーザアバタと仮想影との間のオーバーラップの量を示す画像サブセクションの表示例を示す図である。 例示的態様による、拡大挿入図を有するユーザアバタの表示例を示す図である。 一態様による、2つの疲労指数を示すグラフの例である。

詳細な説明
様々な態様の以下の説明においては、本明細書の一部を形成し、本開示が実施され得る様々な態様を例として示す添付の図面を参照する。本開示の範囲および趣旨を逸脱することなく、他の態様が利用されてもよく、構造的、機能的改変が加えられてもよいことを理解すべきである。さらに、本開示内の見出しは、本開示を限定する局面とみなすべきではない。本開示の恩典を有する当業者は、例示的態様が見出しの例のみに限定されないことを理解するであろう。

I.個人用トレーニングシステムの例
A.例示的コンピュータ処理機器
図1Aに、例示的態様による個人用トレーニングシステム100の例を示す。システム例100は、コンピュータ102のような一つまたは複数の電子機器を含み得る。コンピュータ102は、電話機、音楽プレーヤ、タブレット、ノートブック、任意の携帯用機器といった移動端末を含み得る。別の態様では、コンピュータ102は、セットトップボックス(STB)、デスクトップコンピュータ、(1台もしくは複数の)ディジタルビデオレコーダ(DVR)、(1台もしくは複数の)コンピュータサーバ、および/または他の任意の所望のコンピュータ処理機器を含み得る。ある構成では、コンピュータ102は、例えば、Microsoft(登録商標)XBOXのゲームコンソール、Sony(登録商標)PlayStationのゲームコンソール、および/またはNintendo(登録商標)Wiiのゲームコンソールといったゲームコンソールを含み得る。当業者は、これらが単に説明のためのコンソールの例にすぎず、本開示はいかなるコンソールにも機器にも限定されないことを理解するであろう。

簡単に図1Bを見ると、コンピュータ102はコンピュータ処理ユニット104を含んでいてよく、コンピュータ処理ユニット104は少なくとも一つのプロセッシングユニット106を含んでいてよい。プロセッシングユニット106は、例えば、マイクロプロセッサ装置といった、ソフトウェア命令を実行するための任意の種類のプロセッシングユニットとすることができる。コンピュータ102は、メモリ108といった、様々な非一時的コンピュータ可読媒体を含み得る。メモリ108は、それだけに限らないが、RAM110といったランダムアクセスメモリ(RAM)、および/またはROM112といった読取り専用メモリ(ROM)を含み得る。メモリ108は、電気的消去書込み可能ROM(EEPROM)、フラッシュメモリもしくは他のメモリ技術、CD-ROM、ディジタル多用途ディスク(DVD)もしくは他の光ディスク記憶、磁気記憶装置、または、所望の情報を記憶するのに使用することができ、コンピュータ102からアクセスすることのできる任意の他の媒体のうちのいずれかを含んでいてよい。

プロセッシングユニット106およびシステムメモリ108は、バス114または代替の通信構造を介して一つもしくは複数の周辺機器に直接または間接的に接続され得る。例えば、プロセッシングユニット106またはシステムメモリ108は、ハードディスクドライブ116、取り外し可能磁気ディスクドライブ、光ディスクドライブ118、フラッシュメモリカードといった追加の記憶装置に、また入力機器120および出力機器122にも、直接または間接的に接続されていてよい。またプロセッシングユニット106およびシステムメモリ108は、一つまたは複数の入力機器120および一つまたは複数の出力機器122にも直接または間接的に接続されていてよい。出力機器122には、例えば、モニタディスプレイ、テレビ、プリンタ、ステレオ、スピーカなどが含まれ得る。入力機器120には、例えば、キーボード、タッチスクリーン、リモートコントロールパッド、ポインティングデバイス(マウス、タッチパッド、スタイラス、トラックボール、ジョイスティックなど)、スキャナ、カメラ、マイクロフォンなどが含まれ得る。この点に関して、入力機器120は、図1Aに示すユーザ124などのユーザから運動動作を感知し、検出し、かつ/または測定するように構成された一つまたは複数のセンサを含んでいてよい。本明細書で使用する場合、「運動動作」とは、1人の参加者および複数の参加者による、一つまたは複数の運動競技、エクササイズルーチン、および/またはこれらの組み合わせの一部であり得る動作を含む、フィットネス、エクササイズ、柔軟性に関連した動作を含むものである。

図1Aに戻って、撮像機器126および/またはセンサ128は、ユーザ124の運動動作を検出し、かつ/または測定するのに利用され得る。一態様では、撮像機器126またはセンサ128から得られるデータは、撮像機器126またはセンサ128から得られるデータが動作パラメータと直接相関するように、運動動作を直接検出し得る。例えば、図4を参照すると、撮像機器126からの画像データはセンサ位置402gとセンサ位置402iとの距離が縮んだことを検出し、それにより、撮像機器126が単独でユーザ124の右腕が動いたことを検出するように構成される。さらに別の態様では、撮像機器126および/またはセンサ128からのデータは、動きを検出し、かつ/または測定するために、互いと共に、または他のセンサと組み合わせて利用され得る。よって、ある測定は2台以上の機器から得られたデータの組み合わせから判定され得る。撮像機器126および/またはセンサ128は、一つまたは複数のセンサを含み、または一つもしくは複数のセンサに動作可能に接続されていてよく、これらのセンサには、それだけに限らないが、加速度計、ジャイロスコープ、位置決定機器(GPSなど)、光センサ、温度センサ(周囲温度および/または体温を含む)、心拍数モニタ、撮像センサ、水分センサおよび/またはこれらの組み合わせが含まれる。例示的センサ126、128の使用例は、以下の「例示的センサ」という見出しのセクションI.のCに示す。またコンピュータ102は、グラフィカルユーザインターフェースからの選択を行うためにユーザがどこを指し示しているか判定するタッチスクリーンまたは撮像機器も使用し得る。一つまたは複数の態様において、一つまたは複数の有線技術および/または無線技術を単独で、または組み合わせて利用してよく、無線技術の例には、Bluetooth(登録商標)技術、Bluetooth(登録商標)低エネルギー技術、および/またはANT技術が含まれる。

B.例示的ネットワーク
またさらに、コンピュータ102、コンピュータ処理ユニット104、および/または他の任意の電子機器は、ネットワーク132のようなネットワークと通信するために、(図1Bに示す)インターフェース例130のような一つまたは複数のネットワークインターフェースに直接または間接的に接続され得る。図1Bの例では、ネットワークインターフェース130は、伝送制御プロトコル(TCP:Transmission Control Protocol)、インターネットプロトコル(IP:Internet Protocol)、ユーザデータグラムプロトコル(UDP:User Datagram Protocol)といった一つまたは複数の通信プロトコルに従って、コンピュータ処理ユニット104からのデータおよび制御信号をネットワークメッセージへ変換するように構成されたネットワークアダプタまたはネットワークインターフェースカード(NIC:network interface card)を含み得る。これらのプロトコルは当技術分野で周知であり、よってここではこれ以上詳細に論じない。インターフェース130は、例えば、無線送受信機、電力線アダプタ、モデム、イーサネット接続を含む、ネットワークに接続するための任意の適切な接続エージェントを用いてよい。しかし、ネットワーク132は、(一つまたは複数の)インターネット、(一つまたは複数の)イントラネット、(一つまたは複数の)クラウド、(一つまたは複数の)LANといった、単独または組み合わせとしての、任意の(一つもしくは複数の)種類または(一つもしくは複数の)トポグラフィの任意の一つまたは複数の情報流通ネットワークとすることができる。ネットワーク132は、ケーブル、ファイバ、衛星、電話、セルラ、無線などのうちの任意の一つまたは複数とすることができる。ネットワークは当技術分野で周知であり、よってここではこれ以上詳細に論じない。ネットワーク132は、例えば、一つもしくは複数の場所(学校、企業、住宅、顧客住居、ネットワークリソースなど)を1台もしくは複数のリモートサーバ134へ、またはコンピュータ102と同様もしくは同一の他のコンピュータへ接続する一つまたは複数の有線または無線の通信チャネルを有するといったように、様々に構成されていてよい。実際には、システム100は、各構成要素の複数の実体(例えば複数のコンピュータ102、複数のディスプレイ136など)を含み得る。これに関して、ディスプレイ136は図1Aではスクリーンとして提示されているが、別の態様では、（ディスプレイ136などの）1台または複数の表示装置がアイウェアに組み込まれていてよい。アイウェアに組み込まれた表示装置は、例えば本明細書で論じるものまたはプロセスによって、ユーザにフィードバックを提供し得る。また、1台または複数の表示装置を組み込んだアイウェアは、携帯用表示システムを提供し得る。

ネットワーク132内のコンピュータ102または他の電子機器が携帯用であるか、それとも固定された場所にあるかにかかわらず、上記で具体的に挙げた入力、出力および記憶の各周辺機器に加えて、コンピュータ処理機器は、直接、またはネットワーク132を介して、入力機能、出力機能、および記憶機能、またはこれらのある組み合わせを果たし得るものを含む様々な他の周辺機器にも接続されていてよい。ある態様では、1台の機器が図1Aに示す一つまたは複数の構成要素を組み込んでいてよい。例えば、1台の機器が、コンピュータ102、撮像機器126、センサ128、ディスプレイ136、および/またはさらに別の構成要素を含んでいてもよい。一態様では、センサ機器138が、ディスプレイ136、撮像機器126、および一つまたは複数のセンサ128を有する移動端末を含み得る。さらに別の態様では、撮像機器126および/またはセンサ128は、例えばゲームシステムやメディアシステムなどを含むメディア機器に動作可能に接続されるように構成された周辺機器とすることができる。よって以上より、本開示は固定されたシステムおよび方法のみに限定されるものではないことがわかる。そうではなく、ある態様は、ユーザ124によってほとんどあらゆる場所で実行され得る。

C.例示的センサ
コンピュータ102および/または他の機器は、ユーザ124の少なくとも一つのフィットネスパラメータを検出し、かつ/またはモニタするように構成された一つまたは複数のセンサ126、128を含み得る。センサ126および/またはセンサ128には、それだけに限らないが、加速度計、ジャイロスコープ、位置決定機器(GPSなど)、光センサ、温度センサ(周囲温度および/または体温を含む)、心拍数モニタ、撮像センサ、水分センサ、および/またはこれらの組み合わせが含まれ得る。ネットワーク132および/またはコンピュータ102は、例えば、ディスプレイ136、撮像機器126(1台または複数のビデオカメラなど)、赤外線(IR)機器などのセンサ128などを含む、システム100の1台または複数の電子機器と通信状態にあってよい。一態様では、センサ128はIR送受信機を含み得る。例えば、センサ126、および/またはセンサ128は、ユーザ124の方向へ送ることを含めて、環境へ波形を送信し、それらの放出された波形の「反射」を受信し、またはそれらの変化を別の形で検出してもよい。さらに別の態様では、撮像機器126および/またはセンサ128は、レーダ、ソナー、および/または可聴情報といった他の無線信号を送信し、かつ/または受信するように構成され得る。多数の異なるデータスペクトルに対応する信号が様々な態様に従って利用され得ることを当業者は容易に理解するであろう。この点に関して、センサ126および/またはセンサ128は、(例えばシステム100ではない)外部ソースから発せられた波形を検出してもよい。例えば、センサ126および/またはセンサ128は、ユーザ124および/または周囲環境から発せられている熱を検出してもよい。よって、撮像機器126および/またはセンサ128は、1台または複数の熱画像機器を含んでいてよい。一態様では、撮像機器126および/またはセンサ128は、レンジフェノメノロジ(range phenomenology)を行うように構成されたIR機器を含んでいてよい。非限定的な例として、レンジフェノメノロジを行うように構成された撮像機器は、米国オレゴン州ポートランド所在のFlir Systems, Inc.から市販されている。撮像機器126およびセンサ128およびディスプレイ136はコンピュータ102と直接(無線または有線で)通信するものとして図示されているが、いずれかがネットワーク132と直接(無線または有線で)通信してもよいことを当業者は理解するであろう。

1.多目的電子機器
ユーザ124は、感覚機器138、140、142、および/または144を含む、任意の台数の電子機器を所持し、持ち運び、かつ/または装着し得る。ある態様では、一つまたは複数の機器138、140、142、および/または144は、フィットネス目的または運動目的で特に製造されなくてもよい。実際には、本開示の各局面は、そのうちのあるものがフィットネス機器ではない複数の機器からのデータを利用して運動データを収集し、検出し、かつ/または測定することに関するものである。一態様では、機器138は、米国カリフォルニア州クパチーノ所在のApple, Inc.から入手できるブランド機器であるiPod(登録商標)、iPad(登録商標)、またはiPhone(登録商標)、あるいは米国ワシントン州レドモンド所在のMicrosoftから入手できるZune(登録商標)またはMicrosoft(登録商標)Windows機器を含む電話やディジタル音楽プレーヤといった携帯用電子機器を含み得る。当技術分野で公知のように、ディジタルメディアプレーヤは、(例えばサウンドファイルからの音楽や画像ファイルからの写真を出力する)コンピュータ用の出力機器としても、記憶装置としても使用することができる。一態様では、機器138はコンピュータ102とすることができ、さらに別の態様では、コンピュータ102を機器138と完全に別個のものとすることができる。機器138がある出力を提供するように構成されているかどうかにかかわらず、機器138は、感覚情報を受け取るための入力機器として使用されてよい。

機器138、140、142、および/または144には、それだけに限らないが、加速度計、ジャイロスコープ、位置決定機器(GPSなど)、光センサ、温度センサ(周囲温度および/または体温を含む)、心拍数モニタ、撮像センサ、水分センサ、および/またはこれらの組み合わせを含む一つまたは複数のセンサが含まれ得る。ある態様では、センサは、(特に)撮像機器126および/またはセンサ128によって検出され得る反射材料などのように、受動的なものとすることができる。ある態様では、センサ144は、運動服などの衣料品に組み込まれ得る。例えばユーザ124は一つまたは複数の身体上のセンサ144a〜144bを装着してよい。センサ144は、ユーザ124の衣服に組み込まれていてもよく、かつ/またはユーザ124の身体の任意の所望の位置に配置されていてもよい。センサ144は、コンピュータ102、センサ128、138、140、および142、ならびに/またはカメラ126と(無線などで)通信し得る。対話式ゲーム用衣料品の例が、2002年10月30日に出願され、米国特許出願公開第2004/0087366号として公開された、米国特許出願第10/286396号明細書に記載されており、これらの内容は参照によりあらゆる非限定的目的においてその全体が本明細書に組み入れられる。ある態様では、受動感知面が、撮像機器126および/またはセンサ128によって発せられる、赤外光などの波形を反射し得る。一態様では、ユーザ124の衣料品上に位置する受動センサは、波形を反射し得るガラスまたは他の透明もしくは半透明の表面でできたおおむね球状の構造体を含み得る。様々な種類の衣料品が利用されてよく、そこでは、所与の種類の衣料品が、正しく装着されたときにユーザ124の身体の特定の部分の近くに位置するように構成された特定のセンサを有する。例えば、衣料品上に第1の構成で位置決めされた一つまたは複数のセンサがゴルフウェアに含まれていてもよく、さらに衣料品上に第2の構成で位置決めされた一つまたは複数のセンサがサッカーウェアに含まれていてもよい。例えば、図14を簡単に見ると、ゴルフウェアには、領域1402Aと領域1402Dの周りに、サッカー用のウェアよりも多くのセンサが位置決めされていてよく、サッカーウェアには、領域1402Cと領域1402Fの周りにより多くのセンサ(および/または異なる種類のセンサ)が位置決めされていてよい。機器138〜機器144は、直接、またはネットワーク132などのネットワークを介して相互に通信し得る。機器138〜機器144のうちの1台または複数の間の通信は、コンピュータ102を介して行われてよい。例えば、機器138〜機器144のうちの2台以上が、コンピュータ102のバス114に動作可能に接続された周辺機器であってもよい。さらに別の態様では、機器138などの第1の機器は、コンピュータ102などの第1のコンピュータとも機器142などの別の機器とも通信し得、また一方、機器142は、コンピュータ102に接続するように構成されていないが機器138と通信してもよい。他の構成も可能であることを当業者は理解するであろう。

例示的態様のいくつかの実施態様は、代替的にまたは追加的に、デスクトップやラップトップのパーソナルコンピュータといった、多種多様な機能を果たし得ることが意図されているコンピュータ処理機器を用いてもよい。これらのコンピュータ処理機器は、所望するとおりに周辺機器または追加構成要素の任意の組み合わせを備えていてよい。また、図1Bに示す構成要素は、サーバ134、他のコンピュータ、装置などにも含まれ得る。

2.例示的衣料品/付属センサ
ある態様では、感覚機器138、140、142および/または144は、腕時計、アームバンド、リストバンド、ネックレス、シャツ、シューズなどを含む、ユーザ124の衣服またはアクセサリ内に形成されるか、または別の方法でこれらと関連付けられ得る。シューズ搭載式機器および手首装着式機器の例(それぞれ機器140と機器142)については次に説明するが、これらは単なる例示的態様にすぎず、本開示はこれらのみに限定されるべきではない。

i.シューズ搭載式機器
ある態様では、感覚機器140は、それだけに限らないが、加速度計、GPSなどの位置感知構成要素、および/または力覚センサシステムを含む一つまたは複数のセンサを含み得るフットウェアを含んでいてよい。図2Aに、センサシステム例202の一つの例示的態様を示す。ある態様では、システム202はセンサアセンブリ204を含み得る。アセンブリ204は、例えば、加速度計、位置決定構成要素、および/または力覚センサなどの一つまたは複数のセンサを含み得る。図示の態様では、アセンブリ204は複数のセンサを組み込んでおり、その中には、感圧抵抗(FSR:force-sensitive resistor)センサ206が含まれ得る。さらに別の態様では、他の(一つまたは複数の)センサが利用され得る。ポート208は、シューズの靴底構造209内に位置決めされていてよい。ポート208は、任意で、電子モジュール210(ハウジング211内にあってよい)およびFSRセンサ206をポート208に接続する複数のリード212と通信するように設けられていてよい。モジュール210は、シューズの靴底構造内のくぼみまたは空洞内に含まれていてよい。ポート208およびモジュール210は、接続および通信のための補足的インターフェース214、216を含む。

ある態様では、図2Aに示す少なくとも一つの感圧抵抗器206は、第1および第2の電極または電気接点218、220と、電極218、220を相互に電気的に接続するために電極218、220間に配置された感圧抵抗材料222および/または224とを含み得る。感圧材料222/224に圧力が加えられると、感圧材料222/224の抵抗率および/または導電率が変化し、それが電極218、220間の電位を変化させる。抵抗の変化は、センサ216に加えられた力を検出するセンサシステム202によって検出することができる。感圧抵抗材料222/224は、圧力下でその抵抗を様々に変化させ得る。例えば、感圧材料222/224は、以下でさらに詳細に説明する量子トンネリング複合体(quantum tunneling composite)と同様に、この材料が圧縮されると減少する内部抵抗を有し得る。この材料をさらに圧縮すると抵抗がさらに減少し、定量的測定、ならびに2値(オン/オフ)測定が可能になり得る。状況によっては、この種の感圧抵抗挙動を「体積ベースの抵抗」として記述してもよく、この挙動を呈する材料を「スマート材料」と呼んでもよい。別の例として、材料222/224は、表面間接触の度合いを変化させることによって抵抗を変化させてもよい。これは、例えば、非圧縮条件で表面抵抗を上昇させる表面上のマイクロプロジェクション(microprojection)（マイクロプロジェクションが圧縮されるときに表面抵抗が減少する）を使用することによって、あるいは、別の電極との表面間接触の増加を生じさせるように変形させることができる柔軟な電極を使用することによってなど、いくつかのやり方で実現することができる。この表面抵抗は、材料222と電極218、220との間の抵抗、および/または多層材料222/224の導電層(炭素/黒鉛など)と感圧層(半導体など)との間の表面抵抗とすることができる。圧縮が大きいほど表面間接触も大きくなり、抵抗がより低くなり、定量的測定が可能になる。状況によっては、この種の感圧抵抗挙動を「接触ベースの抵抗」として記述してもよい。感圧抵抗材料222/224は、本明細書で定義する場合、ドープまたは非ドープ半導体材料とすることができ、またはこれを含み得る。

FSRセンサ206の電極218、220は、金属、炭素/黒鉛の繊維もしくは複合材料、他の導電性複合材料、導電性ポリマーもしくは導電材料を含むポリマー、導電性セラミック、ドープ半導体、または他の任意の導電材料を含む任意の導電材料で形成することができる。リード212は、溶接、はんだ付け、ろう付け、接着接合、ファスナ、または他の任意の一体型もしくは非一体型の接合法によって電極218、220に接続させることができる。あるいは、電極218、220およびこれらと関連付けられる(一つまたは複数の)リード212は、同じ材料222/224の単一部分で形成されていてもよい。別の態様では、材料222は、材料224と比較して少なくとも一つの電気的特性(例えば導電性、抵抗性など)を有するように構成されている。例示的センサの例が、2009年6月12日に出願された米国特許出願第12/483824号明細書に開示されており、その内容はあらゆる非限定的目的においてその全体が本明細書に組み入れられる。

ii.手首装着式機器
図2Bに示すように、機器226(図1Aに示した感覚機器142、またはそれと同じもの、またはそれに類似したものとすることができる)は、手首、腕、足首の周りなど、ユーザ124に装着されるように構成されていてよい。機器226は、例えば、ユーザ124の運動動作や他の活動などを含むユーザの運動をモニタし得る。例えば一態様では、機器226は、ユーザのコンピュータ102との近接性とも対話とも無関係に、ユーザの活動(または不活動)を測定し、モニタし、追跡し、または別の方法で感知する活動モニタとすることもできる。機器226は、ユーザ124のコンピュータ102との対話の間の運動動作もしくは他の活動(もしくは非活動)を検出してもよく、かつ/またはコンピュータ102から独立して動作してもよい。機器226は、ネットワーク132と、かつ/または機器138および/もしくは機器140といった他の機器と、直接または間接的に、有線または無線で通信し得る。機器226から得られた運動データは、どのエクササイズプログラムがユーザ124に提示されるかに関連した決定など、コンピュータ102によって行われる決定に際して利用され得る。本明細書で使用する場合、運動データとは、ユーザの活動(または非活動)に関する、またはこれに関連したデータを意味する。一態様では、機器226は、直接または間接的に(例えば、ユーザ124と関連付けられた機器138などのモバイル機器を介して)、フィットネスや健康関連の内容を目的としたサイトといったリモートウェブサイトと無線で対話し得る。この態様または別の態様で、機器226は、機器138などのモバイル機器と、フィットネスや健康関連の内容を目的としたアプリケーションについて対話し得る。上記その他の態様では、機器226は、上記のアプリケーションについて機器138といったモバイル機器とも、フィットネスや健康関連の内容を目的としたサイトといったリモートウェブサイトとも、直接または間接的に(例えば機器138などのモバイル機器を介して)対話し得る。ある態様では、ある所定の(一つまたは複数の)時刻に、ユーザは、機器226から別の場所へデータを転送しようとしてもよい。例えばユーザは、相対的に容量の小さいメモリを備える携帯用機器からより大容量のメモリを備えるより大型の機器へデータをアップロードしようとしてもよい。機器226と他の機器との間の通信は、無線で、かつ/または有線機構を介して行われ得る。

図2Bに示すように、機器226は、機器226の動作を支援するための、ボタン228などの入力機構を含み得る。ボタン228は、コントローラ230および/または、図1Bに示すコンピュータ102に関連して論じた(一つまたは複数の)種類の一つまたは複数の要素といった他の任意の電子構成要素に動作可能に接続された押し下げ可能な入力部とすることができる。コントローラ230は埋め込まれていてもよく、別の形でハウジング232の一部となっていてもよい。ハウジング232は、エラストマー成分を含む一つまたは複数の材料で形成され、ディスプレイ234などの一つまたは複数のディスプレイを含んでいてよい。ディスプレイは機器226の照明可能な部分とみなされ得る。ディスプレイ234は、例示的態様では、LED灯234のような、一連の個別の照明要素または光部材を含み得る。LED灯はアレイとして形成され、コントローラ230に動作可能に接続されていてよい。機器226はインジケータシステム236を含んでいてよく、インジケータシステム236はディスプレイ234全体の一部分または構成部品ともみなされ得る。インジケータシステム236は、ディスプレイ234(画素部材235を有し得る)と連動して動作して照明することもでき、ディスプレイ234とは完全に別個に動作して照明することもできることが理解される。またインジケータシステム236は、複数のさらに別の照明要素または光部材238も含んでいてよく、これらの照明要素も例示的態様ではLED灯の形をとり得る。ある態様では、インジケータシステム236は、例えば、一つまたは複数の目標へ向けた達成を表すために照明部材238の一部分を照明することによる、目標の視覚表示を提供し得る。

留め機構240は外すことができ、これにより機器226をユーザ124の手首の周りに位置決めすることができ、続いて留め機構240をラッチ位置に置くことができる。ユーザは望めばいつでも機器226を装着することができる。一態様では、留め機構240は、コンピュータ102および/もしくは機器138、140との操作的対話、ならびに/または内蔵電源への充電のための、USBポートを含むがそれだけに限らないインターフェースを含み得る。

ある態様では、機器226は(図2Bには示していない)センサアセンブリを含み得る。センサアセンブリは複数の異なるセンサを含んでいてよい。例示的態様では、センサアセンブリは、加速度計(多軸加速度計の形のものを含む)、ジャイロスコープ、位置決定機器(GPSなど)、光センサ、温度センサ(周囲温度および/もしくは体温を含む)、心拍数モニタ、撮像センサ、水分センサ、ならびに/またはこれらの組み合わせを含んでいてよく、あるいは操作のためのこれらへの接続を可能とし得る。機器142の(一つまたは複数の)センサから検出される動きまたはパラメータには、それだけに限らないが、速度、距離、進んだ歩数、およびカロリー、心拍数、汗検出といったエネルギー消費を含む多種多様なパラメータ、メトリックまたは生理特性が含まれていてよい(またはそれらを形成するのに使用されてよい)。またそのようなパラメータは、ユーザの活動に基づく活動ポイントまたはユーザが獲得した通貨として表されてもよい。様々な態様に従って利用され得る手首装着式センサの例は、2011年11月1日に出願された米国特許出願第13/287064号明細書に開示されており、その内容全体があらゆる非限定的目的において本明細書に組み入れられる。

II．例示的なモニタリング方法
システム100は、ユーザに、一つまたは複数のエクササイズを行うよう促し、運動動作（エクササイズを含む複数の動きを含む）を行っている間のユーザの動きをモニタする。ユーザの実技に基づき、さらなる指示および／またはフィードバックが提供されてもよい。一態様では、コンピュータ102、撮像機器126、センサ128、およびディスプレイ136は、ユーザの住居の範囲内で実施され得るが、学校、体育館、および/または企業を含む他の場所も企図されている。さらに、上記のように、コンピュータ102は携帯電話などの携帯用機器とすることができ、したがって、本明細書で論じる一つまたは複数の局面はほとんどあらゆる場所で実行され得る。

A.ユーザの動きのモニタリング
エクササイズが行われている間、システム100は一つまたは複数の技術を使用してユーザの動きをモニタし得る。図3に、一つまたは複数の例示的態様による、エクササイズを行っている間にユーザにフィードバックを提供するための方法の流れ図の例を示す。方法は、例えば、コンピュータ102、機器138、140、142および/もしくは144、ならびに/または他の装置によって実施されてよい。図3に示す各ブロックは並べ替えられてよく、あるブロックが削除されてもよく、追加のブロックが加えられてもよく、各ブロックが1回または複数回繰り返されてもよく、流れ図が1回または複数回繰り返されてもよい。流れ図はブロック302から開始し得る。

1.ユーザ評価を行う
ブロック302において、一つまたは複数の態様は、ユーザの初期評価を行うことを含み得る。ユーザ124などのユーザは撮像機器126および/またはセンサ128の前といったセンサの範囲内に位置決めされてよく、センサは赤外線送受信機を含み得る。ディスプレイ136は、「鏡像」とすることのできるユーザ124の表現を提示し、またはユーザの動きと一致して動くユーザアバタなどの仮想アバタを描写し得る。コンピュータ102は、ユーザに、ユーザがフレームおよび/または範囲内に入るように、撮像機器126に対して、かつ/またはセンサ128に対してある一定の領域内へ移動するよう促し得る。正しく位置決めされると、システム100はユーザの動きを処理する。「初期」という語が使用されているが、この評価は、ユーザがシステム100を開始する度に、またはユーザがシステム100を開始する所定の(規則的な、もしくはランダムな)回数ごとに、または時間の経過時に(例えば最初の初期設定からの、もしくはその後のそうした出来事に基づいて順番に)、またはユーザがある所定の、ユーザ選択による、一つまたは複数の順番、セット、もしくは他の動作を行う度に、あるいは他の任意の理由で、行われてよい。よって、本明細書でいう評価は1回の評価のみに限定されるものではない。

a.感覚位置を特定する
システム100は、感覚データを処理してユーザの動きのデータを特定し得る。一態様では、感覚位置が特定され得る(ブロック302a参照)。例えば、撮像機器126などからの記録されたビデオ映像中の画像が、ユーザの動きの特定に際して使用されてもよい。例えば、ユーザは撮像機器126からある距離のところに立っており、その距離は既定であっても既定でなくてもよく、コンピュータ102は、例えば、視差マッピング法などを使用して、画像を処理してビデオ映像内のユーザ124を特定してもよい。一例では、撮像機器126は、互いに空間的にオフセットされ、ユーザの2つ以上の画像を同時に取得する2つ以上のレンズを有するステレオカメラとすることができる。コンピュータ102は、同じ瞬間に撮られた2つ以上の画像を、座標系(デカルト座標など)を使用してビデオ映像内の各画像(または画像のうちの少なくともいくつか)におけるユーザの身体のある特定の部分の位置を決定するための視差マップを生成するように処理し得る。視差マップは、各オフセットレンズによって取得された画像間の差を表示し得る。

第2の例では、一つまたは複数のセンサが様々な位置でユーザ124の身体上またはその近くに位置していてもよく、(ユーザが)様々な位置に配置されたセンサを有するスーツを装着してもよい。さらに別の態様では、センサ位置が、機器138、140、142、および/または144といった他の感覚機器から決定され得る。図4を参照すると、センサは、関節(例えば足首、ひじ、肩など)などの身体動作領域において、またはユーザ124の身体上の他の関心対象位置において配置され(または、撮像機器126などと関連付けられ)得る。感覚位置の例が図4に位置402a〜402oで表示されている。この点に関して、センサはユーザの衣服上/衣服内に位置する物理センサとすることもでき、さらに別の態様では、センサ位置402a〜402oは、2つの動く身体部分間の関係の特定に基づくものとすることができる。例えば、センサ位置402aは、撮像機器126などの撮像機器でユーザ124の動きを特定することによって決定されてもよい。よってある態様では、センサは、(センサ位置402a〜402oといった)特定の位置に物理的に位置していなくてよく、撮像機器126などを用いて、当該位置の特性を感知するように構成されている。この点に関しては、ユーザの身体の全体の形またはその一部が、ある身体部分の特定を可能にし得る。カメラ126などの撮像機器が利用されるかどうか、ならびに/またはセンサ138、140、142、および/もしくは144のうちの一つまたは複数内のセンサ、またはこれらとは別個のセンサなどのユーザ124上に位置する物理センサが利用されるかどうかにかかわらず、各センサは身体部分の現在の位置を感知し、かつ/または身体部分の動きを追跡し得る。一態様では、位置402mが、ユーザの重心(質量中心ともいう)の判定に際して利用され得る。例えば、位置402m〜402oの一つまたは複数に対する位置402aと位置402f/402lとの間の関係が、ユーザの重心が(ジャンプの間などに)縦軸に沿って上昇したかどうか、あるいはユーザが膝を曲げたり動かしたりすることによってジャンプする「ふり」をしようとしているかどうか判定するのに利用されてもよい。一態様では、センサ位置402nがユーザ124の胸骨の辺りに位置し得る。同様に、センサ位置402oがユーザ124のへその辺りに位置し得る。ある態様では、センサ位置402m〜402oからのデータが、ユーザ124の重心を決定するのに(単独で、または他のデータと組み合わせて)利用され得る。別の態様では、複数のセンサ位置、例えばセンサ位置402m〜402oなどの間の関係が、ユーザ124の向きおよび/またはユーザ124の胴体のひねりといった回転力を求める際に利用され得る。さらに、(一つまたは複数の)位置といった一つまたは複数の位置がモーメントの中心位置として利用されてもよい。例えば、一態様では、位置402m〜402oの一つまたは複数が、ユーザ124のモーメントの中心位置の点として使用されてもよい。別の態様では、一つまたは複数の位置が特定の身体部分または領域のモーメントの中心として使用され得る。

ある態様では、身体部分がある位置にあった特定の時刻を示すデータのタイムスタンプが収集される(例えば図3のブロック302の一部で収集されるなど)。センサデータは、無線または有線伝送によってコンピュータ102(または他の機器)で受け取られ得る。コンピュータ102などのコンピュータおよび/または機器138、140、142、144は、ビデオ映像内の画像の各々(またはその少なくとも一部)内で座標系(デカルト座標など)を使用して身体部分の位置を決定するようにタイムスタンプを処理し得る。撮像機器126から受け取られたデータは、訂正され、変更され、かつ/または一つまたは複数の他の機器138、140、142および144から受け取られたデータと組み合わされてよい。

第3の例では、コンピュータ102は、ユーザの動きおよびユーザ124の身体部分の位置を検出するために赤外線パターン認識を使用し得る。例えば、センサ128は、赤外線信号を使用してユーザ124の身体を照射する赤外線信号を発し得る、撮像機器126または別の機器の一部とすることのできる赤外線送受信機を含んでいてもよい。赤外線送受信機128はユーザ124の身体からの赤外線信号の反射を取得し得る。反射に基づき、コンピュータ102は個々の瞬間の座標系(デカルト座標など)を使用してユーザの身体のある部分の位置を特定し得る。どの身体部分がどのようにして特定されるかは、ユーザが行うよう要求されるエクササイズの種類に基づいて事前に決定されてよい。

ワークアウトルーチンの一部として、コンピュータ102は、図3のブロック302の初期ユーザ評価の一部としてユーザ124の初期姿勢評価を行ってもよい。図5を参照すると、コンピュータ102は、ユーザの肩、上背部、腰部、臀部、膝、および足首のうちの一つまたは複数の位置を決定するために、ユーザ124の正面画像および側面画像を分析し得る。また身体上のセンサおよび/または赤外線技術も、姿勢評価において様々な身体部分の位置を決定するのに、単独で、または撮像機器126と併せて使用され得る。例えばコンピュータ102は、例えば、足首、膝、臀部、上背部、腰部、肩といったユーザの身体上の様々な点の位置を決定するために評価線124a〜124gを決定してもよい。

b.感覚領域を特定する
別の態様では、システム100は感覚領域を特定し得る(ブロック302bなどを参照)。一態様では、評価線124a〜124gがユーザの身体を各領域へ分割するのに利用され得る。例えば、線124b〜124fは横軸とすることができる。例えば「肩」領域502はユーザの肩(線124b参照)の周りに下限を有する身体部分に相関していてよく、領域504は肩(線124b)と臀部までの距離の約半分(線124c参照)との間の身体部分に相関し、よって「上背部」領域とすることができ、領域506は、「腰部領域」を含むように線124cから臀部(線124d参照)までの領域にわたっていてよい。同様に領域508は、「臀部」(線124d)と「膝」(線124e)との間の領域にわたっていてよく、領域510は、線124eと線124fとの間にわたっていてよく、領域512(「足首」参照)は線124fの辺りに上限を有していてよい。領域502〜512は、例えば、軸124aおよび軸124gを使用することによって象限へ分割するなど、さらに分割されてよい。

c.位置または領域を分類する
特定の点(図4に示す位置など)および/または領域(図5に示す領域など)にかかわらず、相互に近接していない身体部分または領域が、それにもかかわらず同じ動作カテゴリに分類される場合もある(ブロック302c参照)。例えば、図5に示すように、「上背部」領域504、「臀部」領域508、および「足首」領域512は、「可動性」カテゴリに属するものとして分類され得る。別の態様では、「腰部」領域506および「膝」領域510が、「安定性」カテゴリに属するものとして分類され得る。これらの分類は単なる例にすぎず、別の態様では、位置または領域が複数のカテゴリに属していてもよい。例えば、「重心」領域が、領域504および領域506から形成されていてもよい。一態様では、「重心」は、領域504および領域506の部分を含み得る。別の態様では、「モーメントの中心」カテゴリが、独立に、あるいは、少なくとも別の一つのカテゴリの一部分を含むものとして設けられ得る。一態様では、一つの位置が、例えば、「安定性」カテゴリで10%重み付けされ、「可動性」カテゴリで90%重み付けされるなど、2つ以上のカテゴリで重み付けされ得る。

またコンピュータ102は、ユーザをその周囲環境と差別化するために、ユーザの衣服の色または他の識別特徴を決定するように画像を処理してもよい。処理の後、コンピュータ102はユーザの身体上の複数の点の位置を特定し、図4の位置402などのそれらの点の位置を追跡し得る。またコンピュータ102は、ユーザに、例えば年齢、体重などといった、姿勢評価を補足するための質問に答えるよう促してもよい。ここでも302の302a〜302cの各々（およびその全体）は任意であり、様々な態様において必須ではない。

2.指示の提供
図3に戻って、ブロック304で、一つまたは複数の態様は、ユーザに既定の基準で運動動作を行うよう指示し得る。ある態様では、ブロック304は、ユーザ124などの第1のユーザに、ワークアウトセッションの間に少なくとも一つのエクササイズを行うよう促すことを含み得る。一例では、システム100がユーザに、ワークアウトセッションの間に一つまたは複数のエクササイズを行うよう促してよい。ワークアウトセッションは所定の数のエクササイズ（例えば、プッシュアップ、スクワット、ランジなど）を含んでいてよく、エクササイズにおいてコンピュータ102はユーザに所定の反復回数の各エクササイズを行うよう促す。またワークアウトセッションは、単一の運動活動（10マイル走るなど）を含んでいてもよい。

ユーザ124への指示は、聴覚によるものでも、視覚によるものでも、触覚によるものでも、これらの組み合わせによるものでもよい。ブロック304は、エクササイズの正しいフォームを実演すること、およびユーザにエクササイズを行うよう促すことを含み得る。ある態様では、指示の少なくとも一部分がパーソナル化ワークアウトプログラムに関連していてよい。一態様では、パーソナル化ワークアウトプログラムは、少なくとも一部は、ブロック302の一部として収集されたデータから形成され得る。さらに、機器138、140、または142といった一つまたは複数の他の機器から収集されたデータが、どの指示を与えるべきか、および/またはどのようにユーザ124に指示を与えるべきかを決定する際に利用されてもよい。

ある実施態様によれば、システム100はディスプレイ136に、ユーザに正しいフォームについて指示するためにエクササイズを実演する仮想トレーナを提示させ得る。図6〜図7に、例示的態様による、エクササイズを行っている仮想トレーナ602の表示例を示す。図6を参照すると、ディスプレイ136は、複数の位置の仮想トレーナ602（例えば、「位置1」から「位置2」へ切り換わるなど）を、どの方向に動くべきかユーザに指示する矢印604と共に提示し得る。図7を参照すると、ディスプレイ136は、1反復のエクササイズ（スローランジなど）を行うための正しいフォームを実演している仮想トレーナ602のアニメーションを提示し得る。

トレーナ602などの仮想トレーナに加えて、またはその代わりに、ディスプレイ136は、エクササイズの正しいフォームを実演している実在の人の描写および/または実際のビデオ映像を提示してもよい。グラフィックスまたはビデオ映像による指示には、音声および/または触覚による指示が伴っていてよい。指示は、（図7に示す）フォーム指導情報702などのフォーム指導情報を含んでいてよく、フォーム指導情報は、エクササイズを実演しているときに仮想トレーナ602上に提示されてよい。フォーム指導情報702は、直線、線間の角度、またはユーザにエクササイズの正しいフォームについて指導するための他の情報とすることができる。例えば図7では、フォーム指導情報702は、ユーザの寛骨を横切る直線であり、ユーザに床に対して臀部の高さを保つよう指示している。フォーム指導情報は、仮想トレーナ602などのアバタ上にオーバーレイされたグラフィックデータまたはテキストデータを含まないフィードバック機構によって提供されてもよい。これに関して、フォーム指導情報は、それだけに限らないが、本明細書で説明する例を含む音声情報または触覚情報を含んでいてよい。

別の実施態様によれば、指示は、筋肉群などの身体系の特定の群（または複数の群）を対象とし得る。例えばディスプレイ136は、エクササイズの間に対象とされる筋肉群といった、運動活動の間に対象とされる身体系を伝えてもよい。図8に、例示的態様による、ユーザに、エクササイズによって発達する筋肉に関するフィードバックを提供するグラフィック表示の例を示す。一態様では、システム100は、ユーザ124の画像を処理し、ディスプレイ136に、エクササイズによって発達する一つまたは複数の筋肉上にグリッド800A/800Bを提示させることができる。図8に示すように、グリッド800Aはユーザの肩および腕に近接して表示されており、グリッド800Bはユーザのハムストリングに近接して表示されている。ユーザの筋肉または筋肉群上にグリッドを表示することを、「オニオンスキン表示」と呼んでもよい。オニオンスキン表示は、ユーザの注意を、エクササイズの間にはたらく筋肉や筋肉群といった特定の系または領域に集中させるのに使用され得る。またシステム100はディスプレイ136に、エクササイズの実演の間に仮想トレーナアバタ（図6に示すトレーナ602など）上にオニオンスキン表示を提示させてもよい。ワークアウトの後、またはワークアウト中に、ユーザ124は、コンピュータマウスもしくは他の入力機器を使用して、撮像機器126の前で合図することによって、または、コンピュータ102に指示する音声コマンドによってオニオンスキン表示された位置を選択し、アバタのスキンをはがしてエクササイズ中にはたらく筋肉を表示させてもよい。

B.ユーザ実技のモニタリング
一つまたは複数の態様は、ブロック304で指示された動作（またはエクササイズ）を行っているユーザをモニタすることを含み得る（ブロック306など参照）。モニタすることは、機器138、140および/もしくは142、コンピュータ102、センサ126、128、ネットワーク132を含む、ブロック302に関連して説明したセンサのうちの一つもしくは複数からデータ獲得し、かつ/または導出することを含んでいてよく、かつ/または図4に示すセンサ位置のいずれか一つもしくは複数を含んでいてよい。一態様では、センサは、身体部分の現在位置を感知し、かつ/または身体部分の動きを追跡し得る。

様々な態様は、既定の基準のユーザの実技を判定し得る（例えばブロック308参照）。一態様では、センサデータが単独で、または他のデータと組み合わせて、ユーザの実技を判定するのに使用される。一態様では、センサデータは、ブロック306で利用したセンサのうちの一つもしくは複数、および/またはユーザの実技をモニタし得る他のプロセスから獲得され得る。さらに、後述するように、一つまたは複数の異なる場所で行われた以前のワークアウトといった他の活動から得られたデータが利用されてもよい。一例として、ユーザがその日の早い時間にランニングを行ったとする。例えば、シューズセンサおよび/または位置決定センサ（例えばGPSなど）を備えた携帯電話などのモバイル機器が、ユーザのランニングに関するデータを収集したとする。そのようなデータは、ユーザ（またはユーザの群、領域、および/もしくは系）が疲労している可能性があるかどうかの判定に利用され得る。

別の態様は、ユーザからの一つまたは複数の入力を利用し得る。ある態様では、少なくとも一つの入力は、指示された動作のユーザの実技に基づく直接の生理学的パラメータではない。一態様では、一つまたは複数の入力は、初期動作を行うよう求める指示（例えばブロック304参照）とは異なる質問および/または刺激に対するユーザの反応に関連した情報を含み得る。一例として、システム100はユーザ124に、演習の後に続いて「休憩」または回復期間を取る機会を与えてもよい。ユーザ124による応答は、ユーザの実技の局面を判定するのに利用され得る。例えば、（1）ユーザが回復期間を取ったかどうか、（2）回復期間の長さ、（3）回復期間の間のユーザの行動、および/または（4）これらの組み合わせなどに基づいて異なるスコアおよび/または重みが与えられてもよい。他の実施態様は、例えば、ユーザ124に、指示された実技の難度やユーザが感じた実技を評価するよう求めること、ユーザがその実技をもう1回行いたいかどうか、またもう1回行いたい場合にいつ行いたいか尋ねること、および/または他の任意の基準を含んでいてよい。別の態様では、ユーザのフィードバックに基づき、システム100は、（疲労判定に加えて、かつ/または疲労判定とは別個に）ユーザの能力および好みの運動レベルに関連した値を記憶し得る。

別の態様では、（ブロック304の間に与えられるような）第1の指示はユーザに、特定の演習を行うよう指示してよく、ブロック308（ならびに/または、以下で論じる、例えば310および/もしくは312などを含む他のプロセス）は、演習の実技に関する測定値のみならず、以下のうちの一つまたは複数も利用してよい。（1）指示された実技の前のユーザ124の活動、（2）指示された実技の後のユーザ124の活動、および/または（3）前述したようなユーザからのフィードバック。このフィードバックは、ユーザ124が（一つまたは複数の）指示された実技を行う前、行っている間、および/または行った後に提供され得る。

別の態様では、ユーザの実技に関連した判定を（完全に、または部分的に）ユーザのフィードバックに基づくものとすることができる。例えば、（一つまたは複数の）指示された動作の実技の間および/またはその後に、ユーザ124に、ユーザの実技のある特定の局面を評価する機会を与えられてもよい。一態様では、ユーザ124は、例えば、難度、主観的な疲労、痛みまたは苦痛、楽しさ、およびこれらの組み合わせといった一つまたは複数の主観的基準を評価し得る。ある実施態様では、これは、測定された運動ではなくユーザが好む運動およびユーザが感じた運動を考慮するのに有利となり得る。別の態様では、疲労、能力、好みの運動レベル、および/または他の基準のうちの一つまたは複数が、ある期間にわたる実技の向上および/またはある期間にわたって実技を改善するためのシステムおよび方法を判定するのに利用される。さらに別の態様では、能力、好みの運動レベル、および/またはある期間にわたる実技の向上のうちの一つまたは複数が、疲労を判定するのに利用され、かつ/または疲労の測定値を改善するのに利用され得る。本開示の恩典を有する当業者は、これらが単なる例にすぎず、記載されているものを含む他の基準も利用され得ることを理解するであろう。

1.フォームプロファイルの例
ユーザ124の実技のモニタリングは、ユーザ124のフォームプロファイル、またはその一部を、時間の関数として得ることを含み得る。ユーザのモニタリング（ならびにユーザの実技の判定）は、リアルタイムで行われてよい。一例として、コンピュータ102はディスプレイ136などのディスプレイに、リアルタイムのフィードバックを伴ったユーザ表現を提示させてもよい。システム100は、画像、赤外線データ、および/またはセンサデータからのデータといった取得データを処理して、ある一定の身体部分間の関係を判定し得る。これらの関係には、ある身体部分の別の身体部分に対する角度が含まれ得る。例えば、ユーザがスクワットを行っているとき、コンピュータ102は、ユーザの胴体と大腿との間に形成される角度を比較してもよい。別の例では、コンピュータ102は、プッシュアップの間のユーザのひじと手とに対するユーザの肩の位置を比較してもよい。別の例では、コンピュータ102は、肩と臀部とを比較してこれらの間の相対回転を求めてもよく、かつ/または、片足もしくは両足に対して肩と臀部とのどちらか、もしくは両方を比較して、それら2つもしくは3つ以上の間の相対回転、および/または臀部と肩のどちらかの絶対回転を求めてもよい。任意の一つまたは複数の所望の身体部分間の角度、回転、および他の関係が、モニタされ、分析されてよい。（例えば身体から離れた）基準点と任意の一つまたは複数の所望の身体部分との間の角度、回転、および他の関係がモニタされ、分析されてよい。

図9に、例示的態様による、エクササイズを行っているユーザ表現の表示例を示すが、図7に示すような、他のグラフィック表現が利用されてもよい。例えば、声または音で、ユーザの臀部がどの程度まっすぐであるか（またはまっすぐでないか）の指示を与えてもよい。別の態様では、ユーザ124に感じられるように構成された振動出力を与えて指導を提供するために、信号がセンサ機器138、140、142および/または144といった機器に提供され得る。例えば、振動は、ユーザの臀部がまっすぐでないと判定したときにセンサ機器138に提供されてもよい。フィードバックは、ブロック312に関連して後述するように、動作の実技の間にユーザ124をモニタすることに基づくものとすることができる。

ユーザ124が動作を行っている間に、コンピュータ102は、ディスプレイ136により表示するためのユーザ表現を作成し得る。コンピュータ102はユーザ表現を、撮像機器126によって取得されたビデオ映像の一部または全部の画像を処理すること、センサ128から受け取ったデータを処理すること、センサ138、140、142、および144から受け取ったデータを処理することのうちの一つまたは複数に基づいて作成してよい。ユーザ表現は、例えば、ユーザのビデオ映像、または画像および/もしくは赤外線データを含むセンサデータに基づいて作成されたユーザアバタ802などとすることができる。また、ユーザ124を支援するために、ディスプレイ136は、ユーザアバタ902上のフォーム指導情報702と共に、ユーザの現在のフォーム情報904も提示してよい（図9参照）。現在のフォーム情報904は、特定のエクササイズにおいて対象となるユーザの現在のフォームの測定値とすることができる。現在のフォーム情報904は、特定の身体部分間の直線、ある身体部分間の角度、身体部分の曲率、または特定のエクササイズについてモニタされている他の情報とすることができる。例えば、図9に示すように、現在のフォーム情報904は、臀部の一方が他方に対して下がっているかどうか表示するための（例えば、ユーザの臀部間の直線が床と平行であるかどうか表示するための）ユーザの臀部間の直線とすることができる。またユーザは、自分の身体の寛骨のところにセンサを配置してもよく、コンピュータ102は検出された赤外線情報に基づいてユーザの寛骨の位置を推定してよい。

さらに図4を参照すると、ユーザ124の身体および/または身体部分の位置が、実技をモニタし、判定する際に利用され得る。一例として、位置402mがユーザの重心（質量中心ともいう）の判定において利用されてもよい。例えば、位置402m〜402oのうちの一つまたは複数に対する位置402aと位置402f/402lとの関係が、ユーザの重心が（ジャンプの間などに）縦軸に沿って上昇したかどうか、あるいはユーザが膝を曲げたり力を入れたりすることによってジャンプする「ふり」をしようとしているかどうか判定するのに利用されてもよい。同様に、センサ位置402oがユーザ124のへその辺りに位置していてもよい。ある態様では、センサ位置402m〜402oからのデータが、ユーザ124の重心を判定するのに（単独で、または他のデータと組み合わせて）利用され得る。別の態様では、複数のセンサ位置、例えばセンサ402m〜402oなどの間の関係が、ユーザ124の向きおよび/またはユーザ124の胴体のひねりといった回転力を求める際に利用され得る。さらに、一つまたは複数の位置がモーメントの中心位置として利用されてもよい。例えば一態様では、位置402m〜402oの一つまたは複数が、ユーザ124のモーメントの中心位置の点として使用され得る。別の態様では、一つまたは複数の位置が特定の身体部分または領域のモーメントの中心として使用され得る。

ユーザ124および/またはユーザの動作を仮想的に表す形態が、任意の（一つまたは複数の）実技をモニタする際に利用されてよい。ある態様では、ユーザの影および/またはユーザアバタが利用され得る。図10Aでは、ユーザアバタ902が、線1004などを含む1本または複数の線で表され得る。（1本または複数の）線1004は、周囲1002で表示され得る影1006などの影の内部に位置決めされ得る。システム100は、ユーザのフォームをモニタし、ユーザの身体部分間のある角度を探すと共に、ユーザアバタ902が影1006の周囲1002内に留まっているかどうか判定し得る。例えばシステム100は、ユーザアバタ902の大腿と脛との角度、ならびにユーザの胴体と大腿との角度をモニタしてもよい。一例では、ユーザの大腿と脛との望ましい角度を61.6°とすることができ、許容できるフォームを、望ましい角度から21°の範囲内（例えば50.5°と72.1°の間など）とすることができる。図10Bでは、ユーザアバタ902の大腿と脛との角度が望ましい範囲外にはみ出している（例えば47°である）可能性がある。

ある態様では、タイムスタンプが、収集されたデータの少なくとも一部分（例えば、図3のブロック306の収集された部分）と関連付けられてよい。ある態様では、タイムスタンプは、身体部分がある一定の位置にあったときの時間参照を表示し得る。センサデータは、無線または有線送信によりコンピュータ102（または他の機器）で受け取られ得る。コンピュータ102などのコンピュータおよび/または機器センサ138、140、142、144はタイムスタンプを、ビデオ映像内の画像の各々（または少なくとも一部）内で座標系（例えばデカルト座標など）を使用して身体部分の位置を決定するように処理してよい。撮像機器126から受け取られたデータは、訂正され、変更され、かつ/または一つまたは複数の他の機器138、140、および142から受け取られたデータと組み合わされてよい。

2.既定の基準との差異
様々な態様は、既定の基準のユーザ124の実技が閾値を満たすことができていないかどうか、あるいは既定の基準に関連した少なくとも一つパラメータと異なっているかどうかを判定し得る（ブロック310参照）。一態様では、システム100内の任意の機器が、エクササイズを行っている間のユーザのフォームをモニタするために、取得データをエクササイズ（一連の運動動作であってよい）についての望ましいデータと比較し得る。望ましいデータは、エクササイズ全体にわたる複数の比較点、および/またはエクササイズの間の様々な身体部分の位置を含んでいてよい。例えば、プッシュアップは以下の4つのイベントに分けることができる。（1）ユーザ124の胸が地面または他の基準点に最も近づき、かつ/またはユーザの腕が最大の曲がりで曲がっている最低点、（2）ユーザ124の胸が地面から最も離れ、かつ/またはユーザの腕がまっすぐになっている（最大真直度など）最高点、（3）ユーザが最低点から最高点へ移行する上昇イベント、および（4）ユーザが最高点から最低点へ移行する下降イベント。

望ましいデータは、ある身体部分に注目したこれらのイベントの各々についての比較点を指定し得る。例えば、プッシュアップの間の各比較点で、システム100の任意の構成部分（または構成部分の組み合わせ）は、ユーザの両手の間隔、ユーザの背中の真直度、ユーザの胴体に対する頭の位置、ユーザの足と足との間隔、または他の局面をモニタしてもよい。望ましいデータは、エクササイズについての比較点の間にモニタされる身体部分ごとの望ましい位置、ならびに望ましい位置からの許容される変動を指定し得る。

C.差異に基づくフィードバック/指示
任意で、システム100は、ユーザおよび/またはユーザの身体部分が既定の基準で許容される範囲を超えて変動する場合に、ユーザ124にフィードバックおよび/または指示を与えてもよい（図3の判断310およびブロック312参照）。一態様では、指示は、ブロック304で与えられた指示の少なくとも一部分を含み得る。別の態様では、指示は（聴覚指示であれ、視覚指示であれ、触覚指示であれ、それらの組み合わせであれ）、基準を完了するよう、またはある基準のユーザの実技のある局面を改善するようユーザ124に激励および/または動機付けを与え得る。例えば、ユーザ124がプッシュアップをうまく行っていない場合、システム100は、ユーザの欠陥が何であるか表示し、かつ/またはその欠陥をどのようにして改善し、または修正すべきかに関するフィードバックを与えてもよい。一態様では、システム100はユーザ124に、身体部分を特定するフィードバックおよびユーザのフォームの修正（例えば、プッシュアップの間に背中が曲がっていてまっすぐではないなど）を提供し得る。システム100は各欠陥を時間の関数としてモニタしてよい。よってシステム100は、欠陥のレベルおよび/またはフォームの悪化の速度に基づいて異なるフィードバックを提供し得る。ある態様では、大きい変動またはユーザが苦痛を感じている可能性があるという判断は、結果として、指示されているエクササイズまたは運動動作の停止をもたらし得る。

別の態様では、指示/フィードバックはユーザに、もっと努力し、そのまま続けるよう促し、またはそれ以外に、動作またはエクササイズの目標または所定の基準を満たすよう激励し得る。システム100は一つまたは複数の指示/フィードバックの間にある期間を置いてよく、指示/フィードバックは相互に異なっていてよい。一態様では、第1のフィードバックは、身体部分または領域が適合ゾーンの外部にあるか、またはそれ以外に閾値を満たしていないことを表示するために提供され得る。ユーザ124が経過期間内に欠陥を修正しないと、第2のフィードバックが提供され得る。第2のフィードバックは、身体部分または領域が適合ゾーンの外部にあるか、またはそれ以外に閾値を満たしていないことをさらに表示してよい。さらに別の実施形態では、第2のフィードバックは激励を提供し得る。例えばシステム100はユーザに、もっと努力し、またはそのまま続けるよう激励してもよい。動機付けは、そのまま続けるよう促し、またはユーザ124に全力を出すよう励ますといった様々なものとすることができる。さらに別の態様では、システム100は、ユーザをより厳しくせきたて、かつ/または動作の少なくとも一つの基準の難度を上げてもよい。例えば、少なくとも一つのパラメータの閾値レベルが調整されてもよい。別の態様では、完了に必要とされる期間および/または動作のテンポが、エクササイズの難度を上げる、または下げるように調整され得る。一態様では、難度が下げられ、かつ/またはユーザに「クールダウン」するようアドバイスが与えられ、またはそれ以外に、少なくとも一つのパラメータの難度が調整されたことが通知され得る。システム100は、一度に一つの問題を修正するフィードバックを提供してよく、ある問題が他の問題より優先されてもよい。あるエクササイズまたは動作は、正しく行われない場合に、ユーザをけがの危険にさらすおそれがある。けがをするおそれのある誤ったフォームは最優先されてよく、これに次いで、ユーザがエクササイズの十分な利益を得るのを支援するように、他の誤った身体部分位置に優先順位が付けられてよい。

オーバーラップ判定および/または他の基準の一部として、システム100はディスプレイ136に、ユーザのフォームへの推奨される修正を提示させてよい。これは、許容できるフォームゾーンの表示があっても、許容できないフォームゾーンの表示があっても行われ得る。図10Bを参照すると、伝えられる指示/フィードバックは、ユーザに膝をまっすぐにするよう促すために提供され得る。またコンピュータ102は、表示されるユーザアバタ902のビデオ映像に、色を点滅させるか、特定の身体部分を色で強調表示させるか、音を鳴らさせるか、もしくは可聴指示（背中をまっすぐにしなさいなど）を与えさせるか、悪いフォームを有するユーザの身体の身体部分もしくは領域のビデオ映像をズーム表示もしくは拡大させるか、測定されたフォームと望ましいフォームとの差（例えば、上腕とフォームとの角度が望ましい角度より25％大きいなど）を示すグラフを表示させるか、または別のやり方でユーザに問題を聴覚的もしくは視覚的に通知させてもよい。修正はアバタ902の一部として図示されているが、別の態様では、修正を影の一部として示し得る。

許容できないフォームゾーン内にあるときに、コンピュータ102は、誤って配置された身体部分を特定するフィードバックを提供し、ユーザのフォームを許容できるフォームゾーンへ移して改善しようとしてもよい。許容できるフォームゾーンに入った後で、コンピュータ102は、誤って配置された身体部分を特定するフィードバックを提供し、ユーザのフォームを良いフォームゾーンへ移して改善しようとしてもよい。ユーザのフォームが所定の反復回数後に引き続き許容できないフォームゾーン内にある場合、コンピュータ102はエクササイズまたはルーチンを停止し得る。ある態様では、システム100はユーザに誤りを知らせ、かつ/またはエクササイズを再度実演し得る。またコンピュータ102は、エクササイズをより易しいものに変更してもよく、ユーザの実行に基づいて反復回数を適合させてもよい。ユーザのフォームが時間の経過と共に改善するに従い、コンピュータ102は修正フィードバック（指示や修正）の提供から動機付けの提供へ移行し得る。

図10A〜図10Bには、例示的態様による、誤ったフォームを検出し、ユーザ124にフィードバックを提供するための、仮想影1006と対比してユーザアバタ902を描写する表示例が示されている。図10Bに関連して前述したように、ユーザアバタ902の大腿と脛との角度は、望ましい範囲外にはみ出している可能性がある（47°など）。よって一態様では、アバタ902は、（アバタ902で表された）ユーザが誤ったフォームをしていることを強調するために、影1006内に完全に入っていないものとして表示され得る。例えば、図10Bに示すように、ユーザアバタ902の大腿は影周囲1002の大腿の外側にある。例えば、影1006は、周囲1002などの外周を有する領域で定義されてもよい。影1006の周囲1002は一つの周囲として図示されているが、影1006は、各々がそれ自体の個々の周囲を有する複数のセクションまたは領域で構成されていてもよいことを、本開示の恩典を有する当業者は理解するであろう。また、問題となる領域は、ディスプレイ136において、ユーザのフォームを改善するための指示で強調表示されてもよい。例えば、ディスプレイ136は、ユーザに、スクワットの最低点において大腿を地面と平行に維持するよう指示する指示を提示してもよい。様々に配置され得る（ユーザが装着したものを含む）複数のセンサから受け取られるデータが、上記その他の判定に際して利用され得る。

フィードバックは、ユーザの身体の特定の欠陥および/または領域に集中してもよい。一態様では、コンピュータ102（または他の任意の電子機器）は、図11に示すように、誤った動作を行っている可能性のある身体部分を特定するために、取得したビデオ映像からの画像をサブセクションに分割し得る。別の態様では、サブセクションは、図5に関連して論じた領域と同様のものとすることができる。

図11を見ると、コンピュータ102は、画像1100で表された感知データを固有のサブセクション1102に分割し、（図10にも示されている）影1006とすることのできる影と、各サブセクション内のユーザアバタ1104とのオーバーラップの量を求めることができる。一態様では、一つまたは複数のサブセクション1102A〜1102Gは、図5に示す象限のような象限に対応し得る。一例として図11には6つの異なるサブセクション1402A〜1402Fが示されているが、任意の所望の数が使用されてよい。コンピュータ102は、最も低いオーバーラップのパーセンテージを有するサブセクション（図11のサブセクション1102Dなど）を特定するためにオーバーラップを比較し得る。またコンピュータ102は、所定の量を下回る（例えば60％未満などの）オーバーラップパーセンテージを有する一つまたは複数のサブセクションも特定してよい。

別の例では、コンピュータ102は、赤外線データおよび/またはセンサデータを処理してユーザの身体部分の位置（例えば位置402a〜402mのうちの一つまたは複数など）を決定し、特定された位置を望ましい位置と比較することによってオーバーラップの量を求めてよい。コンピュータ102は、望ましい身体部分位置と実際の位置との距離の量を比較するオーバーラップゾーンを定義し得る。例えば、良いフォームゾーンは、望ましい位置から第1の距離以内（例えばひじが望ましい位置から2インチ以内であるなど）とすることができ、または望ましい位置からある一定のパーセンテージ（5％など）以下だけ変動してもよい。許容できるフォームゾーンは、望ましい位置から第2の距離以内であり（例えばひじが望ましい位置から2〜4インチ以内であるなど）、または身体部分が望ましい位置からある一定のパーセンテージ（15％など）以下だけ異なっている場合とすることができる。許容できないフォームゾーンは、望ましい位置からある一定の距離より大きく離れており、かつ/または身体部分が望ましい位置からある一定のパーセンテージより大きく（15％超など）異なっている場合とすることができる。任意の数のゾーンが定義されてよい。

図12に、例示的態様による、運動動作を行っている間に誤ったフォームに関するフィードバックを提供する拡大挿入図を有するユーザアバタの表示例を示す。誤ったフォームを有するものとして特定された一つまたは複数の身体部分（例えば、仮想影1006とのオーバーラップが不十分であり、かつ/または許容できないフォームゾーン内にはみ出している図11に示す特定されたサブセクション1102など）について、システム100は、一つまたは複数の挿入拡大図を提供し得る。例えば、図12の拡大図1202には、仮想影1104と（例えば最小閾値内で）一致しないユーザアバタ802の身体部分が示されている。図12に示すように、ユーザアバタ1104の腕は、影1002の対応する腕と同じ位置に位置決めされていない。ユーザアバタ1104のこの部分は、拡大挿入図1202に提示されている。また拡大挿入図1202は、問題を強調するためのユーザアバタ1104を第1の色（赤など）で強調表示してもよい。

別の局面では、コンピュータ102は、ユーザが自分のエクササイズの実技を見直すことを可能にする再生フィードバックモードを提供し得る。一例では、コンピュータ102は、ユーザアバタ902と影1102とのオーバーラップがある一定の閾値未満に減少したときに、ビデオ映像において実例を判定してもよい。例えばコンピュータ102は、ビデオ映像の各画像の、または画像の少なくとも一部のサブセクション1202を処理して、ユーザアバタ902と影1006とのオーバーラップが閾値未満に減少したサブセクションを特定してもよい。システム100は、ビデオ映像から、特定されたサブセクション1102に対応する所定数の前の画像を特定して記憶し、ユーザアバタ802と影1102との間のオーバーラップが閾値より上に増加するまで引き続きビデオ映像から画像を記憶してよい。記憶された画像を差異シーケンス（variance sequence）と呼んでもよい。

図9に関連して論じた情報904などの現在のフォーム情報の色は、ユーザのフォームがどれほど望ましいフォームに対応しているかに基づいて変化してよい。例えば、緑は、フォーム指導情報702と現在のフォーム情報904との線間の角度が5度未満であることを表示してよく、黄色は、フォーム指導情報702と現在のフォーム情報904との線間の角度が5度〜15度であることを表示してよく、赤は、フォーム指導情報702と現在のフォーム情報904との線間の角度が15度超であることを表示してよい。

II.疲労値の推定
本開示の局面は、さらに、一つまたは複数の疲労値を推定することに関するものである。一態様では、ブロック314は、ブロック306でモニタされた動作および/またはエクササイズの間のユーザの実技に基づいて値を推定するように実施され得る。ある態様では、筋肉疲労値が推定され得る。別の態様では、呼吸疲労値が推定され得る。別の態様では、複数の疲労値が推定され得る。例えば、第1の疲労値は第1の筋肉群について推定されてよく、第2の疲労値は第2の筋肉群について推定されてよい。さらに別の態様では、第1の筋肉疲労値と第1の呼吸疲労値とが推定されてよい。

一つまたは複数の値を、少なくとも一部は、ユーザの動作またはエクササイズの実技の間のフォームの悪化に基づくものとすることができる。一態様では、運動動作の間に収集された差異シーケンスの数（またはシーケンスの重大さ）、および差異の発生に関与した一つまたは複数の身体部分が、疲労値を推定する際に考慮され得る。さらに別の態様では、値は、フォーム悪化と、フォーム悪化を（直接、かつ/または間接的に）判定するのに利用されても利用されなくてもよいデータとに基づくものとすることができる。フォーム悪化を判定するのに利用されなかったデータは、（少なくとも一部は）フォーム悪化に関連した判定とは異なる期間に取得されてよい。例えば、ユーザ124がモニタされた動作またはエクササイズを行う前、行っている間、および/または行った後に、機器138、140、および/または142から得られたデータが、値を推定する際に利用されてもよい。例えば、センサ138から取得されたデータが、ユーザが10マイルウォーキングしたことを表示し、センサ142から取得されたデータが、ユーザ124がある回数だけジャンプしたことを表示する場合、データは、例えば脚（またはその一部分）などの疲労値を求めるのに使用されてよい。

これに関しては、複数の疲労値が同じ期間について推定されてよい。例えば、ブロック314は、ブロック306の間にモニタされたような、第1の動作の実技の間の疲労値を推定するように実施されてもよい。例えば、図13のグラフ1300に示すように、第1の動作および/またはエクササイズが複数の疲労値と関連付けられてもよい。図13を見ると、グラフ1300のx軸（1302）は時間に関連し得る。時間は、数分の1秒、秒、分、時間、または他の任意の時間測定の単位で表されてよい。y軸（1304）は、疲労を測定するための任意の代表的な尺度とすることができる。各軸は複数の尺度を有していてよく、かつ/または複数のパラメータを測定してよいことを当業者は理解するであろう。同様に、各軸は交換されてもよい。グラフに示すように、1306および1308は時間＝1で取得されるが、例えば、異なる筋肉群、呼吸疲労、およびこれらの組み合わせなどであるがそれだけに限らない異なる疲労パラメータに関連していてよい。

同じ疲労パラメータの値が疲労指数を形成するのに利用されてよい（ブロック316参照）。例えば、値1306および値1310が、一つの動作またはエクササイズの間の異なる期間に取得されてもよい。例えば、値1306および値1310が、エクササイズまたは動作の開始と終了とを表示していてもよい。これに関して、値1306および値1310は（単独で、または同じ疲労パラメータの他の値と共に）、その疲労パラメータについて線1312で表されるような、第1の疲労指数を形成するのに利用されてもよい。

同様に、値1308および値1314が（単独で、または他の値と共に）、線1316で表され得る第2の疲労指数の形成において利用されてもよい。したがって、複数の異なる疲労指数を、同じ動作および/またはエクササイズの間に、異なる筋肉群、呼吸疲労、およびこれらの組み合わせなどであるがそれだけに限らない異なる疲労パラメータを測定するために形成することができる（ブロック316および/または判断318参照）。

ある態様では、指数1312および/または指数1316といった疲労指数は、さらに別の動作および/またはエクササイズを提供するのに利用され得る。一態様では、疲労指数が、パーソナル化ワークアウト計画の編成または調整で利用され得る。一つまたは複数の疲労指数が、ユーザ124にどんな動作および/またはエクササイズを提供すべきか決定するために、ブロック302の一部として行われるような評価と併せて利用されてよい。ブロック320で、次の動作および/またはエクササイズを行うよう求める指示がユーザに与えられ得る。指示を与えるためのシステムおよび方法の例はブロック304に関連して説明したものであり、ブロック320でその全部または一部が実施されてよい。さらに別の疲労値が（一つまたは複数の）疲労指数の一部として利用されてよい（ブロック322など参照）。

本開示の別の局面は、複数の別個のワークアウトまたはエクササイズに及ぶ疲労を考慮し得る、累積的または集合的な疲労指数の構築に関するものである。例えば一態様では、2つのワークアウトセッションが、例えば少なくとも30分間、1時間、6時間、12時間、18時間、1日、3日間、1週間、10日間、15日間、および/または1ヵ月間だけ間を開けられてよい。これらは単なる例にすぎず、他の時間枠も本開示の範囲内にあることを理解すべきである。一態様では、累積疲労指数は、複数の別個のワークアウトから得られた少なくとも一つの疲労値を含み得る。よって、一実施態様では、ブロック324は、ブロック316で構築された疲労指数からの少なくとも一つの疲労値を用いて累積疲労指数を作成または変更し得る。よって、ブロック316の疲労指数と同様に、累積疲労指数も、複数の動作またはエクササイズに及ぶユーザの実技に基づく値を含み得る。

累積指数の決定では、各ワークアウトセッションの運動動作の間に収集された差異シーケンスの数、および/または差異の発生に関与した一つもしく複数の身体部分を考慮し得る。さらに別の態様では、値は、フォーム悪化と、フォーム悪化を（直接、または間接的に）判定するのに利用されなかったデータとに基づくものとすることができる。フォーム悪化を判定するのに利用されなかったデータは、フォーム悪化に関する判定と（少なくとも一部は）異なる期間に取得されてよい。

ある態様では、疲労指数は、エクササイズの種類、難度、ユーザが最後に動作を行ってからの時間、およびこれらの組み合わせを含むがそれだけに限らない一つまたは複数の要因に応じて重み付けされ得る。よって、いくつかの指数（および/または指数内の値）は、他の指数よりも大きく重み付けされてよい。

ブロック316の一部として構築もしくは変更された指数、および/またはブロック324の一部として作成もしくは変更された累積指数を含むがそれに限らない指数に基づいて、一つまたは複数の指示がユーザに与えられ得る。指示の例は本開示全体にわたって示したものである。

別の態様では、再生を促すために、（それだけに限らないが、頻度、エクササイズ、動作の難度/強さ、またはこれらの組み合わせを含む）ワークアウトスケジュールの変更が判定され得る。第1の変更は、筋肉再生を促すように設計されてよく、第2の変更は呼吸再生を促すように設計されてよい。前述のように、複数の群が、同時に、または個別に、対象とされてよい。一態様では、ユーザは、呼吸および/または筋肉の再生を促すために一つまたは複数のヨガエクササイズを行うよう指示され得る。別の態様では、一つまたは複数のストレッチエクササイズが利用され得る。別の態様では、再生を必要とし得るある群、領域、または系を休養させ、またはこれらに対する影響を和らげるようはたらきかけるために一つまたは複数のルーチンを提供し、同時に、ユーザに、あまり「消耗」していない、あるいはあまり再生を必要としていない可能性のある他の群、領域、または系を利用するようはたらきかけてよい。本開示の恩典を有する当業者には理解されるように、一つまたは複数の群、領域、および/または系の再生を促すために複数の活動が選択され、かつ/または選択可能とされてよい。別の態様では、ユーザ124を再評価することが決定され得る。このようにして、ブロック302の一部として説明した評価のような評価が反復され得る。

別の態様では、コンピュータ102（または他の任意の電子機器）は、正しいフォームに関してユーザにフィードバックを提供するために、影1102などのグラフィック表現も使用し得る。そのフォームに関してユーザを支援するために、仮想影1102などのグラフィック表現を使用して、ブロック312の一部などとして、ユーザ124がエクササイズを行っている間にユーザに正しいフォームが提示され得る。例えば、仮想影1102は、エクササイズの正しいフォームを実演しているプロの運動選手またはトレーナからのデータの取得に基づいて作成されてもよい。エクササイズの反復を行っている間に、コンピュータ102はディスプレイ136に、ユーザアバタ802と対比して正しいエクササイズフォームを有する仮想影1102を提示させてよい。例えば仮想影1102は、図12Aに示すようにユーザアバタ802越しに描写されてもよく、例えば図12Bに示すようにユーザアバタ802からずらして描写されてもよい。一例では、仮想影1102は、エクササイズを行っているユーザと同じペースで動かされるアニメーションとすることができる。一態様では、コンピュータ102は、ユーザのエクササイズの実技に基づいてアニメーションのペースを変更するように構成されている。

ある態様では、再生エクササイズが、ユーザに仮想目標と相互に連動するよう促してよい。例えばディスプレイ136は、ユーザが、手、足、またはユーザ124の身体の他の部分を配置するよう指示される複数の仮想目標を提示してもよい。仮想目標1002は、ユーザが正しいフォームを身につけるのを支援するのに使用され得る。このようにして、ユーザ124は、それが正しく遂行されれば、正しいフォームを助長しかつ/または筋肉群および/もしくは呼吸系を再生する指示を与えられ得る。例えばコンピュータ102は、ユーザがエクササイズの実技の間に正しい身体部分を望ましい仮想目標に配置しているかどうか判定するようにユーザについてのビデオ映像、センサデータ、または赤外線データを処理してもよい。ディスプレイ136は、目標の各々を、ある特定の色（緑など）で強調表示し、かつ/または可聴音を再生する。一態様では、ブロック308は、ユーザの実技に基づいてある範囲の色を表示することを含んでいてよい。着色の範囲は、成績閾値に基づくものとすることができる。例えば、緑の着色は、ユーザが90％の閾値を上回る場合に利用されてよく、オレンジの着色は、ユーザが89％〜70％の閾値の間にある場合に利用され、赤の着色は、ユーザの能力が70％の閾値を下回る場合に利用されてよい。同様に、異なる音がユーザにフィードバックを提供するのに利用されてもよい。そうでない場合、システム100は、ミスした各目標を強調表示し、かつ/または可聴音を再生してよい。コンピュータ102はディスプレイ136に、膝および/または他の任意の問題領域を強調表示した（例えば異なる色、一つまたは複数の身体部分を丸で囲む、問題領域の拡大ビューの挿入図など）ユーザアバタ902などのユーザアバタを表示させてよい。ディスプレイ136は、ユーザのフォームを修正するための指示1006（膝をまっすぐにするなど）を表示し得る。

結論
本明細書で説明した特徴のうちの一つまたは複数を有する活動環境を提供することにより、運動活動に取り組み、健康を増進するよう奨励し動機付けすることになる没入型体験が、ユーザに対して提供され得る。各ユーザは、さらに、ソーシャルコミュニティを介してやりとりし、相互にチャレンジし合って様々なフィットネスレベルに到達し、各ユーザのフィットネスレベルおよび活動を確認することもできる。

以上、各態様の局面をそれらの例示的態様に関して説明した。これに関連して、開示されるいずれの流れ図のいずれの部分も並べ替えられてよく、あるブロックが削除されてもよく、追加のブロックが加えられてもよく、各ブロックが1回または複数回繰り返されてもよく、流れ図が1回または複数回繰り返されてもよい。

添付の特許請求の範囲の範囲および趣旨に含まれる多数の他の態様、改変、および変形が、本開示を考察すれば当業者には想起されるであろう。例えば、各例示図に図示されている各段階は、記載された以外の順序で行われてもよいこと、および例示の一つまたは複数の段階は、各態様の局面に従って任意であり得ることを当業者は理解するであろう。

Claims (20)

1. 第1の期間に第1の位置で既定の基準を含む運動動作を行うよう求める第1の指示をユーザに与える段階;
   前記第1の位置でユーザの肢（limb）の位置に応じた前記運動動作を行っている前記ユーザの衣料品のアイテムを少なくとも第1のセンサで検出する段階;
   前記運動動作を行っている間に前記センサにより生成された複数のデータポイントを含むフォームプロファイルを構築する段階であって、前記複数のデータポイントから選択されたデータポイントはタイムスタンプと組み合わされたユーザの身体部分の位置を含む、段階；
   前記既定の基準の前記ユーザの成績を判定する段階であって、前記フォームプロファイルを前記運動動作についての既定の基準と比較することを含む、段階;および
   前記ユーザの成績に基づき、プロセッサにより筋肉疲労値を推定する段階
   を含む、コンピュータにより実現される方法。
2. 前記筋肉疲労値が閾値を超えたという判定に基づき、筋肉再生を促すためにユーザに与えるべき第2の指示を決定する段階
   をさらに含む、請求項1記載の方法。
3. 前記筋肉疲労値が、第1の筋肉群についての第1の筋肉群疲労値と、第2の筋肉群についての第2の筋肉群疲労値とを含む、請求項1記載の方法。
4. 第1の筋肉疲労値に基づき、第1の筋肉群の筋肉再生を促すためにユーザに与えるべき第2の指示を決定する段階
   をさらに含む、請求項3記載の方法。
5. 第2の筋肉群の筋肉再生を促すためにユーザに与えるべき第3の指示を決定する段階
   をさらに含む、請求項4記載の方法。
6. 複数の筋肉疲労値が第1の期間に推定され、
   前記複数の筋肉疲労値の少なくとも一部分を、取得時間を表すタイムスタンプと関連付ける、前記第1の期間についての疲労指数を構築する段階
   をさらに含む、請求項3記載の方法。
7. 前記疲労指数に基づき、第1の筋肉群の筋肉再生を促すためにユーザに与えるべき第2の指示を決定する段階、および第2の筋肉群の筋肉再生を促すためにユーザに与えるべき第3の指示を決定する段階
   をさらに含む、請求項6記載の方法。
8. 第1のセンサが撮像機器を含む、請求項1記載の方法。
9. 前記筋肉疲労値が第1の筋肉疲労値であり、
   第1の期間の後の少なくとも一つの所定の時間値である第2の期間に第1の位置で既定の基準を含む運動動作を行うよう求める第2の指示をユーザに与える段階;
   前記第1の位置で前記運動動作を行っている前記ユーザを少なくとも第1のセンサでモニタする段階であって、前記ユーザのフォームプロファイルを前記第2の期間における前記運動動作についての時間の関数として求めることを含む、段階;
   前記第2の期間における前記既定の基準の前記ユーザの成績を判定する段階であって、前記フォームプロファイルを前記運動動作についての既定の基準と比較することを含む、段階;および
   前記第1の期間および前記第2の期間における前記ユーザの成績に基づき、プロセッサにより第2の筋肉疲労値を推定する段階
   をさらに含む、請求項1記載の方法。
10. 少なくとも第1の疲労値と第2の疲労値とを含む疲労指数を構築する段階
    をさらに含む、請求項9記載の方法。
11. 複数の筋肉疲労値が第1の期間および第2の期間の両方において推定され、
    第1の期間の前記複数の筋肉疲労値の少なくとも一部分を、取得時間を表すタイムスタンプと関連付ける、前記第1の期間についての疲労指数を構築する段階;
    第2の期間の前記複数の筋肉疲労値の少なくとも一部分を、取得時間を表すタイムスタンプと関連付ける、前記第2の期間についての第2の疲労指数を構築する段階;
    累積疲労指数を推定するために、前記第1の疲労指数を前記第2の疲労指数と比較する段階;および
    前記累積疲労指数に基づき、筋肉再生を促すためにユーザに与えるべき第2の指示を決定する段階
    をさらに含む、請求項9記載の方法。
12. 第1の期間と第2の期間とが、少なくとも30分間、少なくとも1時間、少なくとも6時間、少なくとも12時間、少なくとも18時間、少なくとも1日、少なくとも3日間、少なくとも1週間、少なくとも10日間、少なくとも15日間、少なくとも1ヵ月間、および少なくとも1年間からなる群より選択される値だけ間を開けられる、請求項9記載の方法。
13. 第2の位置で運動動作のユーザの実技の間に収集された動作データを、第2のセンサから受け取る段階;および
    前記第2の位置から収集された動作データの少なくとも一部分を疲労値の推定に際して利用する段階
    をさらに含む、請求項4記載の方法。
14. 既定の基準のユーザの成績を判定する段階が、
    既定の基準からの第1の差異を検出すると、前記基準を完了するための動機付けを与える第1の指示を前記ユーザに送る段階;および
    前記既定の基準の前記ユーザの成績をさらに検出する段階
    をさらに含む、請求項1記載の方法。
15. フォームプロファイル閾値からの第2の差異を検出する段階
    をさらに含む、請求項14記載の方法。
16. 疲労値が、前記第1の差異および前記第2の差異の少なくとも一つに基づいて重み付けされる、請求項15記載の方法。
17. 第1の期間に第1の位置で既定の基準を含む運動動作を行うよう求める第1の指示をユーザに与える段階;
    前記第1の位置でユーザの肢の位置に応じた前記運動動作を行っている前記ユーザの衣料品のアイテムを少なくとも第1のセンサにより検出する段階;
    前記運動動作を行っている間に前記センサにより生成された複数のデータポイントを含む第１のフォームプロファイルを構築する段階であって、前記複数のデータポイントから選択されたデータポイントはタイムスタンプと組み合わされたユーザの身体部分の位置を含む、段階；
    前記ユーザの成績が前記既定の基準の少なくとも一つを満たさないと判定する段階であって、前記第１のフォームプロファイルを前記運動動作についての既定の基準と比較することを含む、段階;
    前記基準を完了するための動機付けを与える第1の指示を前記ユーザに送る段階;
    ユーザの運動動作の実行の間に時間の機能としてユーザの第２のフォームプロファイルを得ることと、得られた第２のフォームプロファイルを前記運動動作についての既定の基準と比較することとを含む、第２の期間において前記既定の基準についての前記ユーザの成績をさらに検出する段階;および
    前記第1の期間および前記第２の期間における前記第1の位置での前記ユーザの成績に少なくとも一部は基づき、筋肉疲労値をプロセッサにより推定する段階
    を含む、コンピュータにより実現される方法。
18. 筋肉疲労値が第1の筋肉疲労値であり、
    引き続き第1の時間において第1の位置でユーザをモニタする段階;および
    第2の筋肉疲労値を生成する段階
    をさらに含む、請求項17記載の方法。
19. 少なくとも第1の筋肉疲労値と第2の筋肉疲労値とに基づき、疲労指数を形成するかまたは変更する段階;および
    前記疲労指数に基づき、筋肉再生を促すためにユーザに与えるべき第2の指示を決定する段階
    をさらに含む、請求項18記載の方法。
20. 以下を含む、ユーザの手足（appendage）に装着されるように構築された機器：
    プロセッサ、
    センサ、および
    プロセッサによって実行されるとき少なくとも
    ユーザの肢の位置に応じた運動動作を行っている前記ユーザの衣料品のアイテムを少なくとも前記センサで検出する段階;
    前記運動動作を行っている間に生成された複数のデータポイントを含むフォームプロファイルを構築する段階であって、前記複数のデータポイントから選択されたデータポイントはタイムスタンプと組み合わされたユーザの身体部分の位置を含む、段階；
    前記運動動作の前記ユーザの成績を判定する段階であって、前記フォームプロファイルを前記運動動作についてのフォームプロファイルテンプレートと比較することを含む、段階;および
    前記ユーザの成績の決定に基づき、機器のプロセッサにより筋肉疲労値を計算する段階
    を実施する、コンピュータが実行可能な指示を含む非一時的なコンピュータ可読媒体。

Images