JP7327449B2 - 検出システム - Google Patents

Description

本発明は、検出システムに関する。

運動中の人物を適切な状態で撮像する技術が提案されている（例えば、下記の特許文献１参照）。

特開２００７－２８８６８２号公報

本発明の一態様においては、検出システムを提供する。検出システムは、被検物体に対して所定波長の光を照射して被検物体において反射した所定波長の光に基づいて被検物体を光学的に検出する検出装置を備える。検出システムは、検出装置の検出範囲の少なくとも一部であり、被検物体と床との間に配置されるマットを備える。マットは、基材、吸収層及び下地層を含む。吸収層は、層内において一様に配置され、検出装置が感度を有する波長帯において被検物体よりも吸収率が高い材料を含む。検出装置は、被検物体の着地のタイミングを検出する検出部を備える。

第１実施形態に係る検出システムを示す図である。 第１実施形態に係る検出部の処理及び処理部の処理を示す図である。 第１実施形態に係る変位算出部の処理、着地判定部の処理を示す図である。 第１実施形態に係る検出方法を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る検出システムを示す図である。 第２実施形態に係る処理部による処理を示す図である。 第２実施形態に係る処理装置の処理を示す図である。 第２実施形態に係る検出方法を示すフローチャートである。 変形例に係る運動解析部の処理を示す図である。 第３実施形態に係る検出システムを示す図である。 実施形態に係る検出部の配置を示す図である。 第４実施形態に係る検出システムを示す図である。 実施形態に係る運動用マットを示す図である。

［第１実施形態］
第１実施形態について説明する。図１は、実施形態に係る検出システムを示す図である。実施形態に係る検出システム１は、例えば、履物選定、人認証セキュリティ、ファッションショー及びスポーツ（例、野球、サッカー、ゴルフ、ヨガ）等に用いられる。実施形態に係る検出システム１は、例えば、動作検出システムや運動支援システムなどである。

検出システム１は、所定の方向に移動するターゲット（例、ユーザ）の人体ＨＭ（身体）を検出する。人体ＨＭの移動は、例えば、人体ＨＭの脚部又は腕部の移動を伴う運動（例、歩行、走行及び姿勢変化などの動作）などである。検出システム１は、例えば、人体ＨＭの下方（例、重力方向）の支持面Ｇ上で移動（例、運動）する人体ＨＭを検出する。上記の支持面Ｇは、例えば、人体ＨＭを支持する面、人体ＨＭが移動する面（移動面）、及び人体ＨＭが着地する面（着地面）の少なくとも１つを含む。なお、検出システム１（又は検出装置２）は、所定の方向に移動する物体、生物又はロボット（例、人型ロボット）を検出することを含む。

支持面Ｇは、例えば、地面もしくは床面などの所定面、又は所定面に敷かれたシートもしくはマットなどの上面を含む。検出システム１が人体ＨＭを検出する際に、人体ＨＭは、裸足の状態で移動してもよいし、靴などの装着物（例、人体ＨＭとともに移動する物体）を付けた状態で移動してもよい。また、人体ＨＭの移動は、人体ＨＭに付けられた物体の移動を含む。例えば、検出システム１による人体ＨＭの検出は、人体ＨＭとともに移動する装着物の検出を含んでもよい。

検出システム１は、検出装置２、処理装置３、及び表示装置４を備える。検出装置２は、移動する人体ＨＭ（例、脚部、腕部などの部位）を光学的に検出する。処理装置３は、検出装置２の検出結果（例、画像の画素値、受光信号）に基づいて、人体ＨＭの着地（例、着地状態、移動中の動作姿勢）を判定する。例えば、処理装置３は、裸足の人体ＨＭが支持面Ｇに着地したか否かを判定する。処理装置３は、人体ＨＭに付された装着物が支持面Ｇに着地したか否かを判定してもよい。以下、検出システム１の各部について説明する。

検出装置２は、例えば、検出部５及び記憶部６を備える。検出部５は、例えば、所定の周波数（例、サンプリングレート、フレームレート）で検出処理を実行する。検出部５は、例えば、撮像素子のような受光素子を含む。撮像素子は、例えば、ＣＣＤイメージセンサあるいはＣＭＯＳイメージセンサなどである。検出部５は、例えば、撮像処理によって人体ＨＭを光学的に検出する。検出部５は、その検出結果として、例えば撮像した画像（以下、撮像画像という）のデータ（例、ＲＧＢデータやグレースケールなどの画素値）を出力する。

記憶部６は、例えば、不揮発性メモリを含む。記憶部６は、検出部５の検出結果を記憶する。記憶部６は、例えば、検出部５の検出結果を、検出部５が検出を実行したタイミングの情報と関係づけて記憶する。上記のタイミングの情報は、例えば、検出を実行した順に割り付けられる番号（例、フレーム番号）でもよい。また、上記のタイミングの情報は、例えば、人体ＨＭに対する検出を実行したタイミングに基づいた時刻（以下、検出時刻という）でもよい。検出時刻は、例えば、検出装置２に内蔵される計時デバイス（例、内部時計）が測定する時刻でもよいし、外部から受信する情報（例、標準時を示す標準電波）によって取得される時刻でもよい。

検出装置２は、例えば、検出部５によって人体ＨＭを撮像し、その撮像画像のデータ（例、ＲＧＢデータやグレースケールなどの画素値）を記憶部６に記憶させる。検出装置２は、検出部５の検出結果を外部に出力可能である。例えば、検出部５は、記憶部６に記憶された撮像画像のデータを読み出して、外部に出力する。検出装置２は、記憶部６を介することなく（例、リアルタイムで）、検出結果を外部に出力してもよい。この場合、検出装置２は、記憶部６を備えなくてもよい。

処理装置３は、例えば、検出装置２が出力する情報（例、検出結果）を処理する情報処理装置である。処理装置３は、例えば、検出装置２と有線又は無線によって通信可能に接続される。処理装置３は、例えば、検出装置２の検出結果として撮像画像のデータを、検出装置２から取得（例、受信）する。なお、処理装置３は、検出装置２との通信を介することなく、検出装置２の検出結果あるいは処理結果を取得してもよい。例えば、処理装置３は、不揮発性メモリなどの記憶媒体を介して、検出装置２から検出結果を取得してもよい。例えば、検出装置２の記憶部６は、検出装置２から取り外し可能なメモリーカードなどの記憶媒体でもよい。処理装置３は、例えば、処理装置３から取り外された記憶部６と接続されることで、検出装置２の検出結果を取得してもよい。

処理装置３は、処理部７、変位算出部８、着地判定部９、及び記憶部１０を備える。処理部７は、検出装置２から出力される情報（例、検出結果、処理結果）を処理する。処理部７は、例えば、検出装置２から出力される撮像画像のデータを処理する画像処理部である。処理部７は、例えば、検出装置２の検出結果に基づいて、人体ＨＭの位置情報を検出する。

実施形態に係る位置情報（位置に関する情報）は、予め定められた座標系における座標（例、脚部の座標）と、この座標の時間変化（位置の時間変化量）に相当する量（例、脚部の速度）と、この量の時間変化量に相当する量（例、脚部の加速度）との少なくと１つを含む。上記の座標系は、例えば、検出部５あるいは処理部７が設定する座標系である。例えば、上記の座標系は、撮像画像における座標系である。例えば、人体ＨＭの座標は、撮像画像における水平走査方向の画素の位置、及び撮像画像の垂直走査方向における画素の位置で表される。また、人体ＨＭの位置情報は、例えば、人体ＨＭの部位（例、頭、胴体、脚部、腕部）の少なくとも１つの位置情報を含む。

図２は、実施形態に係る検出部の処理及び処理部の処理を示す図である。図２において符号Ｉｍ１は、検出部５が撮像した撮像画像である。処理部７は、例えば、撮像画像Ｉｍ１に対してエッジ検出処理を施し、撮像画像Ｉｍ１における人体ＨＭ（例、形状、輪郭）を特定する。処理部７は、例えば、パターン認識によって、撮像画像Ｉｍ１における人体ＨＭの部位を特定する。

処理部７は、撮像画像Ｉｍ１における人体ＨＭの位置を検出する。例えば、処理部７は、人体ＨＭのうち支持面Ｇに支持される部位（例、支持面Ｇに接触する部位）の位置情報を検出する。処理部７は、例えば、検出装置２が検出した人体ＨＭの脚部Ｑ１の撮像画像Ｉｍ１における位置情報を検出する。脚部Ｑ１は、例えば、腰Ｑ２からつま先Ｑ３までの部位である。

脚部Ｑ１の位置情報は、左足の位置又は右足の位置でもよいし、左足の位置及び右足の位置を一組にした情報でもよい。また、脚部Ｑ１の位置情報は、脚部Ｑ１を代表する位置（例、脚部Ｑ１の輪郭の中心）でもよいし、脚部Ｑ１に含まれる部位（例、つま先Ｑ３、かかとＱ４、膝Ｑ５）の少なくとも１つの位置でもよい。なお、脚部Ｑ１は、かかとや甲などを含み、例えばかかとＱ４と一体的に移動する領域（例、甲など）を含む。また、人体ＨＭの位置情報は、検出結果（例、撮像画像Ｉｍ１）における人体ＨＭの１つの部位の位置のみを含んだ情報でもよいし、人体ＨＭの複数の部位（例、膝Ｑ５、かかとＱ４、つま先Ｑ３）のそれぞれの位置を一組にした情報でもよい。

なお、位置情報として人体ＨＭに周囲と区別可能なマーク（例、特徴部分、コード）が予め付けられており、処理部７は、このマークを特定してもよい。上記のマークは、周囲（例、支持面Ｇ）と光学特性（例、反射率、吸収率）が異なる部材でもよい。また、上記のマークは、周囲と区別可能な形状の図形を含んでもよい。人体ＨＭの位置情報は、例えば、人体ＨＭに付けられた部材（例、装着物、靴、ウェア）の位置の情報を含んでもよい。

図１の説明に戻り、処理部７は、検出部５が人体ＨＭの検出（例、撮像処理）を実行するたびに、人体ＨＭの位置を検出する。例えば、処理部７は、検出部５が撮像した１枚の撮像画像ごとに、撮像画像における人体ＨＭの絶対的又は相対的な位置を検出する。処理部７は、検出部５が人体ＨＭの検出を複数回実行するたびに、人体ＨＭの位置を検出してもよい。例えば、処理部７は、検出部５が撮像した複数の撮像画像から選択される１枚の撮像画像における人体ＨＭの位置を検出してもよい。また、処理部７は、２以上の撮像画像のそれぞれについて人体ＨＭの位置を検出し、検出した位置に対して補間あるいは平均等の演算処理を行って、人体ＨＭの位置情報を算出してもよい。そして、処理部７は、例えば、検出した人体ＨＭの位置情報を外部へ出力する。処理部７は、例えば、検出した人体ＨＭの位置情報を記憶部１０に記憶させる。

変位算出部８は、検出部５の検出結果の時間変化（時間に対する変化量）を算出する。例えば、変位算出部８は、処理部７が出力する人体ＨＭの位置情報を取得し、位置情報に含まれる人体ＨＭの位置の時間変化を算出する。変位算出部８は、例えば、記憶部１０に記憶されている位置情報を読み出して、位置の時間変化を算出する。変位算出部８は、例えば、検出部５が撮像した第１の撮像画像から処理部７が検出した位置と、検出部５が撮像した第２の撮像画像から処理部７が検出した位置とを比較して、位置の時間変化を算出する。上記の第１の撮像画像と第２の撮像画像とは、検出部５による撮像のタイミングが互いに異なる撮像画像である。

変位算出部８は、検出部５の検出結果の時間変化を示す変位情報を出力する。例えば、変位算出部８は、変位情報として、処理部７が検出した位置情報（例、人体ＨＭの部位の空間位置）の時間変化（変化量）又は該時間変化に基づく変位ベクトル（変位方向、変位距離など）を出力する。変位算出部８は、例えば、変位情報を記憶部１０に記憶させる。着地判定部９は、変位算出部８の算出結果に基づいて人体の着地を推定して判定する。

図３は、実施形態に係る変位算出部の処理、着地判定部の処理を示す図である。図３（Ａ）において、横軸は時刻（時間経過）である。また、符号ＴＲ（実線）は人体ＨＭの右足のかかとの位置である。符号ＴＬは、人体ＨＭの左足のかかとの位置である。図３（Ａ）のデータは、例えば、処理部７が検出したかかとＱ４の位置を時刻に対してプロットしたデータ点を平滑線で結ぶことなどで得られる。

図３（Ａ）の時刻ｔ１において、左足（位置ＴＬ参照）は、着地した状態である。この状態において、左足の位置ＴＬは、ほぼ一定である。時刻ｔ１において、右足（位置ＴＲ参照）は、前方への移動を開始した状態である。右足は、例えば、左足を支持として前方へ移動し、その位置ＴＲが時間変化する。右足は、着地するとその位置ＴＲの時間変化が右足の移動時よりも減少する。右足が着地すると、左足は、右足を支持として前方に移動し、その位置ＴＬの時間変化が左足の着地時よりも増加する。

変位算出部８（図１参照）は、例えば、人体ＨＭの脚部Ｑ１（例、かかとＱ４）の位置の時間変化を算出する。例えば、変位算出部８は、検出部５が撮像した前回の撮像画像におけるかかとＱ４の位置と、検出部５が撮像した今回の撮像画像におけるかかとＱ４の位置との差分を、かかとＱ４の位置の時間変化として算出する。かかとＱ４の位置の時間変化は、例えば、かかとＱ４の速度に相当する。

図３（Ｂ）は、右足のかかとＱ４の位置ＴＲの時間変化（速度）を示す図である。右足のかかとＱ４は、時刻ｔ１において支持面Ｇ（図１参照）から離れ、時間経過とともに速度が増加する。また、右足のかかとＱ４は、速度が極大になった後に、時刻ｔ２において着地する。図３（Ｃ）は、左足のかかとＱ４の位置の時間変化（速度）を示す図である。左足のかかとＱ４は、時刻ｔ１から時刻ｔ３まで着地した状態である。左足のかかとＱ４は、時刻ｔ３において支持面Ｇ（図１参照）から離れ、時間経過とともに速度が増加する。また、左足のかかとＱ４は、速度が極大になった後に、時刻ｔ４において着地する。

着地判定部９は、時間変化から推定される支持面Ｇ（着地面）に対する脚部Ｑ１の着地状態に基づき人体の着地を判定する。例えば、脚部Ｑ１の位置の時間変化が閾値以下である場合、脚部Ｑ１が支持面Ｇに接した着地状態であると推定される。脚部Ｑ１の着地状態は、脚部Ｑ１の少なくとも一部（例、つま先Ｑ３、かかとＱ４）の着地姿勢を含んでもよい。

着地判定部９（図１参照）は、例えば、変位算出部８が算出した脚部（例、かかと）の位置の時間変化と閾値とを比較して、その比較結果（例、閾値以下の結果、閾値以上の結果）に基づいて着地を判定する。着地判定部９は、例えば、変位算出部８が算出した右足のかかとの位置の時間変化（図３（Ｂ）の速度）が閾値ＴＨ以下である場合に、右足のかかとが着地したと推定して判定する。着地判定部９は、例えば、変位算出部８が算出した左足のかかとの位置の時間変化（図３（Ｃ）の速度）が閾値ＴＨ以下である場合に、左足のかかとが着地したと推定して判定する。着地判定部９は、例えば、位置情報（例、位置（座標）、速度、加速度）の時間履歴に基づいて、補間などによって着地状態を推定してもよい。

図１の説明に戻り、着地判定部９は、例えば、その判定結果（例、着地の有無）を記憶部１０に記憶させる。表示装置４は、例えば、液晶ディスプレイ等である。表示装置４は、処理装置３の処理結果を表示する。処理装置３は、例えば、着地判定部９の判定結果を示す画像のデータを表示装置４に供給する。処理装置３は、例えば、着地判定部９の判定結果を示す画像を、表示装置４に表示させる。

次に、上述の検出システム１の動作に基づき、実施形態に係る検出方法について説明する。図４は、実施形態に係る検出方法を示すフローチャートである。検出システム１の各部については、適宜、図１を参照する。ステップＳ１において、検出装置２は、移動する人体ＨＭを光学的に検出する。例えば、検出部５は、移動する人体ＨＭを撮像する。例えば、検出部５は、予め設定された期間（以下、検出設定期間という）において人体ＨＭを繰り返し検出（例、撮像）した後、検出を終了する。

処理部７は、検出部５の検出結果に基づいて、人体ＨＭの少なくとも一部の位置を検出する（位置検出処理を実行する）。処理部７は、検出部５による検出処理（例、撮像処理）の少なくとも一部と並行して、位置検出処理を実行してもよい。また、処理部７は、検出部５による検出の終了後（例、上記の検出設定期間の終了後）に、位置検出処理を実行してもよい。

ステップＳ２において、変位算出部８は、検出部５の検出結果の時間変化を算出する。変位算出部８は、例えば、処理部７が検出した人体ＨＭの位置（例、かかとＱ４の位置）の時間変化を算出する。例えば、変位算出部８は、上記の検出設定期間における検出部５の検出結果について処理部７による位置検出処理が完了した後に、位置検出処理の処理結果の全て又は一部を取得し、人体ＨＭの位置の時間変化を算出する。

ステップＳ３及びステップＳ４において、着地判定部９は、人体ＨＭの着地を判定する。例えば、ステップＳ３において、着地判定部９は、処理部７が検出した人体ＨＭの位置の時間変化が閾値ＴＨ以下であるか否かを判定する。着地判定部９は、時間変化が閾値以下であると判定した場合（ステップＳ３；Ｙｅｓ）、人体ＨＭが着地したと判定する（ステップＳ４）。また、着地判定部９は、時間変化が閾値を超えると判定した場合（ステップＳ３；Ｎｏ）、人体ＨＭが着地していないと判定する（ステップＳ５）。

上述の実施形態において、検出システム１の少なくとも一部（例、処理装置３）は、コンピュータシステムを含んでもよい。処理装置３は、記憶部１０に記憶されている検出プログラムを読み出し、この検出プログラムに従って各種の処理を実行してもよい。この検出プログラムは、例えば、コンピュータに、移動する人体ＨＭを検出した検出結果の時間変化を算出することと、時間変化に基づいて人体ＨＭの着地を判定することと、を実行させる。この検出プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記録されて提供されてもよい。

実施形態において、検出システム１は、所定の移動方向（例、進行方向、奥行方向）に移動する人体ＨＭを光学的に検出した検出結果の時間変化に基づいて、人体ＨＭの着地を判定する。この場合、検出システム１は、例えば、人体ＨＭの着地を高精度で判定可能である。変位算出部８は、例えば、検出部５が検出した人体ＨＭの一部（部位）の位置の時間変化を算出する。この場合、検出システム１は、例えば、人体ＨＭの部位の位置の時間変化を高精度で算出可能である。なお、変位算出部８は、検出部５が検出した人体ＨＭの複数の部位の位置の時間変化を算出してもよい。着地判定部９は、人体ＨＭの複数の部分の位置の時間変化に基づいて、着地を判定してもよい。

また、変位算出部８は、例えば、検出部５が検出した脚部の位置の時間変化を算出する。例えば、脚部は着地することで脚部の位置の時間変化がほぼ一定（例、０）になり、検出システム１は、着地を高精度で判定可能である。なお、変位算出部８は、検出部５が検出した人体ＨＭのうち脚部Ｑ１以外の部分の位置の時間変化を算出してもよい。例えば、変位算出部８は、検出部５が検出した人体ＨＭのうち、脚部Ｑ１と連動して動く部分（例、図１の腕部Ｑ６）の位置の時間変化を算出してもよい。腕部Ｑ６は、例えば、肩Ｑ７から手Ｑ８（例、指先）までの少なくとも一部の部位を含む。右の腕部Ｑ６の振りは、例えば、歩行又は走行において左の脚部Ｑ１と移動と連動し、脚部Ｑ１が着地している間の少なくとも一部において静止する。着地判定部９は、例えば、右の腕部Ｑ６の位置の時間変化が閾値以下になった場合に左足が着地したと判定してもよい。

また、着地判定部９は、例えば陸上競技のクラウチングスタート、水泳競技のスタートなどにおいて、位置の時間変化から推定される支持面Ｇ（着地面）に対する腕部Ｑ６の着地状態に基づき人体ＨＭの着地を判定してもよい。

また、着地判定部９は、例えば、変位算出部８が算出したかかとＱ４の位置の時間変化に基づいて、着地を判定する。例えば、歩行等において脚部Ｑ１のうちかかとＱ４は他の部位（例、つま先Ｑ３）よりも先に着地し、検出システム１は、着地を高精度で判定可能である。なお、着地判定部９は、例えば、変位算出部８が算出したかかとＱ４以外の部位の位置の時間変化に基づいて、着地を判定してもよい。なお、着地判定部９は、左足と右足とのうち、一方の足の着地のみを判定してもよい。

また、着地判定部９は、上記の着地判定の処理に加え、前回など過去に検出（測定）したユーザ（例、自分、見本（教師）となる人）の人体ＨＭの検出結果（例、過去の撮像画像）を用いて現在において検出した検出結果（例、現在の撮像画像及びその着地判定結果）と比較して、それら撮像画像同士のターゲット部分（例、脚部や腕部）における類似度から人体ＨＭの着地を推定して判定してもよい。この場合、上記の記憶部１０は、検出したタイミング等において、過去に検出（測定）したユーザの人体ＨＭの検出結果（例、過去の撮像画像）を人体ＨＭごとに記憶するように構成される。

処理装置３の少なくとも一部（例、処理部７、変位算出部８、着地判定部９）は、検出装置２による人体ＨＭの検出が完了した後に、処理を実行してもよい。また、処理装置３の少なくとも一部は、検出装置２による人体ＨＭの検出処理の少なくとも一部と並行して、処理を実行してもよい。例えば、検出部５は、人体ＨＭを撮像するたびに撮像画像のデータを出力し、処理部７は、検出装置２から撮像画像のデータが出力されるたびに、次の撮像処理と並行して人体ＨＭの位置を検出してもよい。

［第２実施形態］
第２実施形態について説明する。本実施形態において、上述の実施形態と同様の構成については、同じ符号を付してその説明を省略あるいは簡略化する。図５は、実施形態に係る検出装置を示す図である。本実施形態において、検出装置２は、人体ＨＭの各部からの距離を光学的に検出する。検出装置２は、例えば、モーションキャプチャ装置でもよく、人体ＨＭの形状を検出してもよい。検出装置２は、例えば、検出部５、処理部７、及び記憶部６を備える。

検出部５は、例えば、デプスセンサなどの測距器である。検出部５は、例えば、所定の視点（例、検出部５の位置、視点）から人体ＨＭの表面上の各点までの距離を検出する。検出部５は、例えば、ＴＯＦ（ｔｉｍｅ ｏｆ ｆｌｉｇｈｔ）法によって距離を検出する。検出部５は、その検出結果（例、位置情報）として、例えば距離の分布を示す位置情報を出力する。上記の位置情報は、例えば、デプス情報（例、デプス画像のデータ、奥行き情報）を含む。検出部５は、例えば、人体ＨＭの複数の部位の三次元的な位置情報を出力する。

なお、検出部５は、ＴＯＦ法以外他の手法で距離を検出するデバイスでもよい。検出部５は、例えば、レーザスキャナ（例、レーザ測距器）を含み、レーザスキャンによって距離を検出するデバイスでもよい。検出部５は、例えば、人体ＨＭが通る領域に所定のパターンを投影し、このパターンの検出結果をもとに距離を測定するデバイスでもよい。検出部５は、例えば、位相差センサを含み、位相差法によって距離を検出するデバイスでもよい。検出部５は、例えば、ＤＦＤ（ｄｅｐｔｈ ｆｒｏｍ ｄｅｆｏｃｕｓ）法によって距離を検出するデバイスでもよい。また、検出部５は、例えばステレオカメラなどによって複数の視点から人体ＨＭを撮像した撮像画像を用いて、三角測量によって距離を検出するデバイスでもよい。検出部５は、上述した複数の検出法のうち２以上を組み合わせて、人体ＨＭを検出するデバイスでもよい。検出部５は、距離を検出するセンサ、及び第１実施形態で説明したイメージセンサを含んでもよい。

図６は、実施形態に係る処理部の処理を示す図である。検出部５（図５参照）は、例えば、デプス画像Ｉｍ２のデータを出力する。デプス画像Ｉｍ２において、各画素の画素値は、例えば、デプス画像Ｉｍ２上の画素の位置に相当する実空間上の点と検出部５との距離を表す。例えば、図６のデプス画像Ｉｍ２はグレースケールで表されており、暗い部分は、明るい部分よりも検出部５からの距離が離れている。

処理部７（図５参照）は、検出部５の検出結果に基づいて、人体ＨＭの位置を検出（算出）する。処理部７は、例えば、デプス画像Ｉｍ２のデータを処理（例、透視変換処理、射影変換処理）することによって、人体ＨＭの形状を示す形状情報を生成（算出）する。形状情報は、例えば、点群データを含む。点群データは、例えば人体ＨＭの表面の複数の点データを含む。例えば、複数の点データは、それぞれ３次元座標で表される。

処理部７は、形状情報としてサーフェス情報を算出してもよい。サーフェス情報は、例えばポリゴンデータ、ベクタデータ、ドローデータなどである。サーフェス情報は、例えば、複数の点の座標と複数の点間の連結情報とを含む。連結情報は、例えば、物体（例、人体ＨＭ）の稜線（例、エッジ）に相当する線の両端の点を互いに関連付ける情報を含む。連結情報は、例えば、物体上の面の輪郭に相当する複数の線を互いに関連付ける情報を含む。

処理部７は、例えば、点群データに含まれる複数の点から選択される点とその近傍の点との間の面を推定し、点群データを点間の平面情報を持つポリゴンデータに変換してもよい。処理部７は、例えば、最小二乗法を用いたアルゴリズムにより、点群データをポリゴンデータへ変換する。このアルゴリズムは、例えば、点群処理ライブラリに公開されているアルゴリズムを適用したものでもよい。

処理部７は、検出部５の検出結果に基づいて、人体ＨＭの特徴部位（例、特徴点）の位置情報ＰＤを生成する。人体ＨＭの特徴部位は、例えば、人体ＨＭの他の部位と区別可能な部位である。人体ＨＭの特徴部位は、例えば、人体ＨＭの末端部、関節、又は末端部と関節との間もしくは２つの関節の間の中間部の少なくとも１つを含む。人体ＨＭの末端部は、例えば、つま先Ｑ３、頭Ｑ９、手先Ｑ１０、などである。また、人体ＨＭの関節は、例えば、腰Ｑ２、膝Ｑ５、肩Ｑ７、肘Ｑ１１、手首Ｑ１２、などである。また、人体ＨＭの中間部は、例えば、首Ｑ１３、肩中央Ｑ１４、背骨Ｑ１５、腰中央Ｑ１６などである。

処理部７は、例えば、点群データを用いた認識処理（例、パターン認識、形状認識、骨格認識）等によって、上記の特徴部位の位置情報ＰＤを生成する。特徴部位の位置情報は、例えば、特徴部位を代表する点の座標（例、３次元座標）を含む。例えば、処理部７が生成する特徴部位の位置情報は、脚部Ｑ１の少なくとも一部の座標を含む。脚部Ｑ１は、例えば、腰Ｑ２からつま先Ｑ３までの部位である。処理部７は、例えば、腰Ｑ２の座標、膝Ｑ５の座標、かかとＱ４の座標、つま先Ｑ３の座標の少なくとも１つを含む位置情報ＰＤを生成する。処理部７は、例えば、上記の認識処理によって、特徴部位を表す点の座標を算出する。

処理部７は、例えば、特徴部位のそれぞれについて、特徴部位の名称と、特徴部位の位置と、検出部５の検出タイミングとを関連付けたデータを生成する。処理部７は、例えば、特徴部位の名称と検出部５の検出タイミングとを関連付けた変数に、特徴部位の座標を格納する。例えば、左のかかとＱ４の変数名は、ＡＬｎで表される。例えば、ＡＬは、左のかかとであることを表し、ｎは、位置情報のもとになる検出部５の検出タイミング（例、検出した順番）に基づいて割り付けられる番号（例、１、２、３・・・）である。処理部７は、例えば、ｎ番目の検出結果から得られる左のかかとＱ４の座標を、ＡＬｎに格納する。処理部７は、例えば、予め設定された特徴部位の位置情報を組にした位置情報ＰＤ（例、テーブルデータ）を生成する。位置情報ＰＤは、例えば、同じ検出タイミングの検出結果から得られる複数の特徴部位の位置情報を含む。

図５の説明に戻り、検出装置２は、処理部７が生成した位置情報を外部に出力する。例えば、処理部７は、生成した位置情報を記憶部６に記憶させる。検出装置２は、例えば、記憶部６に記憶された位置情報を処理装置３に出力する。処理装置３は、検出装置２から出力された位置情報を記憶部１０に記憶させる。

変位算出部８は、検出部５の検出結果の時間変化（時間の変化量）を算出する。例えば、変位算出部８は、検出装置２から出力された特徴部位の位置情報を用いて、検出部５の検出結果の時間変化を算出する。変位算出部８は、例えば、記憶部１０に記憶された位置情報を読み出して、検出部５の検出結果の時間変化を算出する。例えば、変位算出部８は、（ｎ－１）番目の検出結果に対応する左のかかとの位置（ＡＬｎ－１）と、ｎ番目の検出結果に対応する左のかかとの位置（ＡＬｎ）との差分を、左のかかとの位置の時間変化量として算出する。変位算出部８は、例えば、算出した特徴部位の位置の時間変化を記憶部１０に記憶させる。

着地判定部９は、変位算出部８の算出結果に基づいて人体ＨＭの着地を判定する。着地判定部９は、例えば、記憶部１０に記憶された特徴部位の時間変化を読み出し、人体ＨＭの着地を判定する。以下の説明において、人体ＨＭが着地したタイミングとして着地判定部９が認識するタイミングを着地タイミングという。着地タイミングは、例えば、その元になる検出部５の検出結果の番号（例、フレーム番号）で表されてもよいし、時刻で表されてもよい。

着地判定部９は、その判定結果を出力する。着地判定部９の判定結果は、例えば、任意のタイミングにおいて着地の状態であるか否かの情報と、上記の着地タイミングとの一方又は双方を含む。着地判定部９は、例えば、その判定結果を運動解析部１１に出力する。着地判定部９は、その判定結果を記憶部１０に記憶させてもよい。なお、判定結果は、ヘッダ情報や識別番号などを含んでもよい。着地判定部９は、判定結果と、ヘッダ情報や識別番号などとを関連付けて記憶部１０に記憶させてもよい。

なお、着地判定部９は、変位算出部８の算出結果に基づいて、着地から脱した状態（以下、離地という）を検出してもよい。離地（非着地）は、例えば、支持面Ｇ（例、地面、床面）から離れて浮いた状態（非着地状態）である。着地判定部９は、離地を判定してもよい（離地判定処理を実行してもよい）。以下の説明において、人体ＨＭが離地したタイミング（着地から脱したタイミング）として着地判定部９が認識するタイミングを離地タイミングという。離地タイミングは、例えば、その元になる検出部５の検出結果の番号（例、フレーム番号）で表されてもよいし、時刻で表されてもよい。着地判定部９の判定結果は、離地タイミングを含んでもよい。

本実施形態において、処理装置３は、運動解析部１１を備える。運動解析部１１は、人体ＨＭの着地を着地判定部９が検出したことを示す検出信号をトリガーとして、検出部５の検出結果を用いて人体ＨＭの運動を解析する。例えば、運動解析部１１は、着地判定部９の検出結果に基づいて、人体ＨＭが着地したタイミングに応じた検出部５の検出結果を用いて人体ＨＭの運動を解析する。運動解析部１１は、例えば、上記の着地タイミングに応じて選択される検出部５の検出結果に基づいて、人体ＨＭの運動を解析する。例えば、着地判定部９は、検出部５の第１検出タイミングにおける検出結果を用いて、人体ＨＭが着地したと判定する。この場合、運動解析部１１は、上記の第１検出タイミングに基づいて選択される検出部５の検出結果を用いて、人体ＨＭの運動を解析する。なお、運動解析部１１は、上記検出信号がない場合（着地していない非着地状態）、人体ＨＭの運動を解析しない。

運動解析部１１は、所定面における人体ＨＭの着地に付随する運動を解析（例、検出）する。例えば、運動解析部１１は、脚部Ｑ１が着地する際の脚部Ｑ１の運動を解析する。運動解析部１１は、例えば、着地判定部９が着地の判定処理に用いる人体ＨＭの部位の位置と別の部位の位置とを用いた演算によって、人体ＨＭの運動を解析する。例えば、着地判定部９は、第１の部位（例、かかと）の位置を用いて着地の判定処理を実行し、運動解析部は、第１の部位と異なる第２の部位（例、膝）の位置とを用いて、運動を解析する。運動解析部は、第１の部位の位置と第２の部位（例、膝）の位置とを用いて、運動を解析してもよい。

運動解析部１１は、例えば、脚部Ｑ１のプロネーション（回内運動、回外運動）を解析（例、検出）する。プロネーションは、例えば歩行あるいは走行において脚部が着地する際に、脚部が着地の衝撃を受け止める一連の運動（動作）である。プロネーションは、例えば、着地の際に脚部Ｑ１（例、腰から足首までの部分）が人体ＨＭの中心に対して同じ側（内側）又は反対側（外側）に傾く運動である。

プロネーションは、例えば、着地の際に脚部Ｑ１が傾くレベルによって、オーバープロネーション、ニュートラル、アンダープロネーションの３つの状態に分類される。オーバープロネーションは、土踏まずのアーチ構造が潰れるように、脚部が内側に向かって、所定の範囲を超えて傾く状態である。アンダープロネーションは、脚部が外側に向かって、所定の範囲を超えて傾く状態である。ニュートラルは、脚部の傾きが内側又は外側の所定の範囲に収まる状態である。以下の説明において、着地の際に脚部Ｑ１が傾くレベルを、適宜、プロネーションのレベルという。

プロネーションのレベルによっては、脚部Ｑ１に負担がかかる場合がある。例えば、オーバープロネーションは、脚部Ｑ１の捻挫、疲労骨折などの原因となる場合がある。プロネーションのレベルを補正するには、例えば、着地の際の脚部の傾きを調整する靴が用いられる。例えば、オーバープロネーションは、土踏まずをサポートするインソールを有する靴によって、ニュートラルに補正される。例えば、ランニング等の分野において、専門家（例、トレーナー）は、補正しない状態のプロネーションを目視によって観察し、プロネーションのレベルを判断する。例えば、専門家が判断したプロネーションのレベルに基づいた靴の選択によって、プロネーションが補正される。

運動解析部１１は、例えば、人体ＨＭが着地したタイミングに基づいた検出部５の検出結果から得られる人体ＨＭの脚部の膝の位置を用いて、人体ＨＭの運動として脚部Ｑ１のプロネーションを検出する。運動解析部１１は、例えば、検出部５の検出結果から得られる膝Ｑ５の位置と基準とを比較して、プロネーションのレベルを示す指標値を算出する。

図７は、実施形態に係る処理装置の処理を示す図である。図７において、横軸は時刻である。検出部５は、例えば、ユーザの指令によって検出を開始し、所定の時間間隔で検出を繰り返す。図７において、符号ＡＬは、検出部５の検出結果から得られる左足のかかとＱ４（図６参照）の位置である。左足のかかとＱ４の位置ＡＬは、例えば、検出部５が出力するデプス画像Ｉｍ２（図６参照）のデータを処理部７が処理することで得られる。

変位算出部８は、かかとＱ４の位置ＡＬの時間変化を算出する。着地判定部９は、例えば、変位算出部８が算出したかかとＱ４の位置ＡＬの時間変化を監視する。着地判定部９は、図３で説明したように、変位算出部８が算出したかかとＱ４の位置ＡＬの時間変化に基づいて、着地を判定する。図７において、符号ｔ１１は、人体ＨＭが着地した時刻として着地判定部９が認識する時刻（着地タイミング）である。例えば、着地判定部９は、時刻ｔ１１における検出部５の検出（例、今回の検出）から得られるかかとＱ４の位置ＡＬと、時刻ｔ１１よりも前の検出部５の検出（例、前回の検出）から得られるＱ４の位置ＡＬとの差が閾値ＴＨ（図３参照）以下である場合に、時刻ｔ１１において着地したと判定する。

また、符号ｔ１２は、人体ＨＭが離地した時刻として着地判定部９が認識する時刻（離地タイミング）である。例えば、着地判定部９は、時刻ｔ１２における検出部５の検出（例、今回の検出）から得られるかかとＱ４の位置ＡＬと、時刻ｔ１２よりも前の検出部５の検出（例、前回の検出）から得られるＱ４の位置ＡＬとの差が閾値ＴＨ（図３参照）を超える場合に、時刻ｔ１２において着地したと判定する。また、符号Ｔ１は、人体ＨＭが着地している期間として着地判定部９が認識する期間（以下、着地期間という）である。着地期間Ｔ１は、着地タイミング（例、時刻ｔ１１）から離地タイミング（例、時刻ｔ１２）までの期間である。

また、図７において、符号ΔＫＬは、左足の膝Ｑ５（図６参照）の水平方向の位置の変化量（例、膝Ｑ５の位置の差分値、時間微分値などのパラメータ）である。ここでは、膝Ｑ５が人体ＨＭの中心に対して内側へ向かう際の変化量ΔＫＬを正（＋）とし、膝Ｑ５が人体ＨＭの中心に対して外側へ向かう際の変化量ΔＫＬを負（－）とした。例えば、変化量ΔＫＬは、正である場合に回内運動（例、オーバープロネーション）であることを表し、負である場合に回外運動（例、アンダープロネーション）であることを表す。

変化量ΔＫＬは、例えば、検出部５が出力するデプス画像Ｉｍ２（図６参照）のデータを処理部７が処理して得られる膝Ｑ５の位置を、変位算出部８が処理して得られる。運動解析部１１は、例えば、着地期間に関連付けられる期間における運動（例、プロネーション）を検出する。例えば、運動解析部１１は、着地期間Ｔ１の少なくとも一部におけるプロネーションを検出する。例えば、運動解析部１１は、着地タイミング（例、時刻ｔ１１）と離地タイミング（例、時刻ｔ１２）との一方又は双方に対して予め定められた所定の期間Ｔ２におけるプロネーションを検出する。所定の期間Ｔ２は、例えば、着地タイミング（例、時刻ｔ１１）を起点して予め定められた長さの期間である。

運動解析部１１は、例えば、所定の期間Ｔ２における検出部５の検出結果から得られる膝Ｑ５の位置情報を取得（例、抽出、監視）する。所定の期間Ｔ２における検出部５の検出結果は、人体ＨＭが着地したタイミング（例、時刻ｔ１１）よりも後に検出部５が人体ＨＭを検出した検出結果を含む。膝Ｑ５の位置情報は、例えば、検出部５の検出結果を処理部７が処理して得られる膝Ｑ５の位置（例、座標）と、膝Ｑ５の位置情報を変位算出部８が処理して得られる膝Ｑ５の位置の時間変化（例、変化量ΔＫＬ、膝Ｑ５の速度）と、変化量ΔＫＬの時間変化（例、加速度）との少なくとも１つを含む。

運動解析部１１は、例えば、膝Ｑ５の位置情報として、変位算出部８が算出する膝Ｑ５の位置の変化量ΔＫＬを監視する。所定の期間Ｔ２における膝の位置情報（例、変化量ΔＫＬ）は、例えば、プロネーションのレベルを表す指標値として利用可能である。例えば、変化量ΔＫＬが正である状態は、膝がＱ５内側に向かうように脚部Ｑ１が傾く状態に相当する。例えば、変化量ΔＫＬが所定値よりも大きい状態は、オーバープロネーションに相当する。例えば、変化量ΔＫＬが負である状態は、膝Ｑ５が外側に向かうように脚部Ｑ１が傾く状態に相当する。例えば、変化量ΔＫＬが所定値よりも小さい状態は、アンダープロネーションに相当する。

運動解析部１１は、例えば、上記の指標値として、所定の期間Ｔ２における変化量ΔＫＬの統計量（例、最大値、積算値、平均値）を算出する。運動解析部１１は、１回の着地に対する指標値を算出してもよいし、複数回の着地のそれぞれに対する指標値を算出してもよい。また、運動解析部１１は、複数回の着地のそれぞれに対する個別の指標値を算出し、さらに、算出した個別の指標値の統計量（例、最大値、平均値、積算値）を指標値として算出してもよい。運動解析部１１は、例えば、膝Ｑ５の位置情報として上記の指標値を算出してもよい。

運動解析部１１は、例えば、所定の期間Ｔ２における膝Ｑ５の位置情報（例、変化量ΔＫＬ）と第１の閾値ＴＨ１とを比較する。第１の閾値ＴＨは、膝Ｑ５が人体ＨＭの中心に対して内側へ向かう際の値を正（＋）として、正の値に設定される。運動解析部１１は、例えば図７（Ａ）に示すように所定の期間Ｔ２における変化量ΔＫＬが第１の閾値ＴＨ１を超える場合、プロネーションがオーバープロネーションに該当すると判定する。

また、運動解析部１１は、例えば、所定の期間Ｔ２における膝Ｑ５の位置情報（例、変化量ΔＫＬ）と第２の閾値ＴＨ２とを比較する。第２の閾値ＴＨ２は、膝Ｑ５が人体ＨＭの中心に対して外側へ向かう際の値を負（－）として、負の値に設定される。運動解析部１１は、例えば、例えば図７（Ｂ）に示すように所定の期間Ｔ２における変化量ΔＫＬが第２の閾値ＴＨ２よりも小さい場合、プロネーションがアンダープロネーションに該当すると判定する。また、運動解析部１１は、例えば図７（Ｃ）に示すように、所定の期間Ｔ２における変化量ΔＫＬが第２の閾値ＴＨ２以上第１の閾値以下の範囲内である場合、プロネーションがニュートラル（ノーマル）であると判定する。

なお、運動解析部１１は、変化量ΔＫＬと閾値との大小関係と異なる判定基準を用いて、プロネーションを判定してもよい。例えば、運動解析部１１は、変化量ΔＫＬが閾値を超える頻度に基づいて、プロネーションを判定してもよい。例えば、運動解析部１１は、変化量ΔＫＬが第１の閾値ＴＨ１を超え頻度（例、回数）を計数し、この頻度が所定値を超える場合にプロネーションがオーバープロネーションに該当すると判定してもよい。運動解析部１１は、変化量ΔＫＬと閾値との大小関係と、上記の頻度との双方を用いて、プロネーションを判定してもよい。また、運動解析部１１は、上記の基準として、膝Ｑ５の位置のサンプル（例、画像、座標）を用いて、プロネーションを検出してもよい。

なお、上記の閾値（第１の閾値ＴＨ１、第２の閾値ＴＨ２）は、固定値でもよいし、可変値でもよい。例えば、上記の閾値は、ユーザの入力などによって指定される可変値でもよい。上記の閾値は、例えば、検出対象の人体ＨＭの寸法（例、身長、足の長さ）に基づいて設定されてもよい。例えば、検出システム１は、検出対象の人体ＨＭの情報（例、身長）の入力を受け付け、入力された情報に基づいて上記の閾値を設定してもよい。例えば、記憶部１０は、人体の身長と上記の閾値とを関連付けた参照情報（例、テーブルデータ）を記憶してもよい。運動解析部１１は、入力された検出対象の人体ＨＭの情報と上記の参照情報とを比較して、上記の閾値を設定してもよい。上記の閾値と上記の参照情報との一方又は双方は、処理装置３の外部の装置（例、外部のデータベース）から供給されてもよい。

なお、運動解析部１１は、膝の位置の時間変化（例、変化量ΔＫＬ）と別のパラメータを用いて、プロネーションを検出してもよい。図８は、変形例に係る運動解析部の処理を示す図である。図８（Ａ）のＸＹＺ直交座標系において、Ｚ方向は人体ＨＭの移動方向である。人体ＨＭの移動方向は、例えば、検出部５の検出方向との角度が予め設定されている。検出部５の検出方向（後に図１２に示す）は、検出部５の検出範囲の中心（例、視野中心、画角中心）と検出部５とを結ぶ方向である。Ｘ方向は、人体ＨＭの移動方向に交差（例、直交）する方向である。Ｙ方向は、例えば、人体ＨＭの高さ方向（例、鉛直方向）である。

図８において、原点Ｏは、例えば検出部５の位置である。また、ＨＬｎ、ＫＬｎ、及びＡＬｎは、それぞれ、ＸＹＺ直交座標系において人体ＨＭの特徴部位の位置を示す位置ベクトルである。これらの位置ベクトルは、例えば、処理部７が算出する特徴部位の位置情報を、適宜、座標変換することで得られる。ＨＬｎは、検出部５のｎ番目の検出結果から得られる左側の腰Ｑ２（図６参照）の位置ベクトルである。ＫＬｎは、検出部５のｎ番目の検出結果から得られる左足の膝Ｑ５（図６参照）の位置ベクトルである。ＡＬｎは、検出部５のｎ番目の検出結果に対応する左足のかかとＱ４（図６参照）の位置ベクトルである。

運動解析部１１は、検出部５の検出結果から得られる膝Ｑ５の位置と、基準ＢＬとを比較して、プロネーションを検出する。基準ＢＬは、例えば、検出部５が検出する人体ＨＭの脚部Ｑ１における上体側の端部（例、腰Ｑ２）とかかとＱ４とを結ぶ線である。運動解析部１１は、例えば、基準ＢＬに対する膝Ｑ５の位置を検出して、プロネーションを検出する。例えば、運動解析部１１は、基準ＢＬに対して膝Ｑ５が配置される側を検出することで、プロネーションがオーバープロネーション、ニュートラル、又はアンダープロネーションのいずれに該当するかを判定する。

また、運動解析部１１は、検出部５の検出結果から得られる膝Ｑ５の位置と、基準ＢＬとを比較して、プロネーションのレベルを示す指標値を検出する。図８（Ａ）において、ベクトルＶ１ｎは、かかとＱ４と腰Ｑ２とを結ぶベクトル（基準）である。また、ベクトルＶ２ｎは、かかとＱ４と膝Ｑ５とを結ぶベクトルである。図８（Ｂ）に示すように、ベクトルＶ１ｎは、腰Ｑ２の位置ベクトルＨＬｎと、かかとＱ４の位置ベクトルＡＬｎとの差である。また、ベクトルＶ２ｎは、膝Ｑ５の位置ベクトルＫＬｎと、かかとＱ４の位置ベクトルＡＬｎとの差である。

運動解析部１１は、プロネーションの指標値として、例えば、ベクトルＶ１ｎとベクトルＶ２ｎとの角度θｌｎ、又は角度θｌｎを変数とする関数の値を算出する。例えば、運動解析部１１は、プロネーションの指標値としてｃｏｓθｌｎを算出する。ｃｏｓθｌｎは、図８（Ｃ）に示すように、ベクトルＶ１ｎとベクトルＶ２ｎとの内積を、ベクトルＶ１ｎの大きさ及びベクトルＶ２ｎの大きさで除算することで、算出される。指標値（ｃｏｓθｌｎ）が０に近い場合、θｌｎの絶対値が０に近いことに相当し、例えば、プロネーションがニュートラルであることを表す。また、指標値（ｃｏｓθｌｎ）が大きい場合、θｌｎの絶対値が大きいことに相当し、例えば、プロネーションがオーバープロネーションであることを表す。

なお、運動解析部１１は、角度θｌｎを変数とする関数の値として、ｃｏｓθｌｎの時間変化量を用いてもよい。また、運動解析部１１は、角度θｌｎ以外の角度を指標値に用いてもよい。例えば、運動解析部１１は、膝Ｑ５とかかとＱ４とを結ぶ線（例、ベクトル）と、膝Ｑ５と腰Ｑ２とを結ぶ線（例、ベクトル）との角度αを指標値に用いてもよい。また、運動解析部１１は、腰Ｑ２と膝Ｑ５とを結ぶ線（例、ベクトル）と、と腰Ｑ２とかかとＱ４とを結ぶ線（例、ベクトル）との角度βを指標値に用いてもよい。また、運動解析部１１は、角度θｌｎと角度αと角度βとの２つ以上を指標値に用いてもよい。

なお、運動解析部１１は、少なくとも１つのプロネーション状態（オーバープロネーション、ニュートラル、又はアンダープロネーション）について、２以上の段階で評価してもよい。例えば、運動解析部１１は、オーバープロネーションの程度を、複数のレベル（例、１、２、３・・・）で表してもよい。

なお、運動解析部１１は、着地タイミングと同時に、又は着地タイミングよりも前に検出部５が人体を検出した検出結果と、着地タイミングよりも後に検出部５が人体を検出した検出結果とを比較して、人体ＨＭの運動を検出してもよい。例えば、右足が離地である状態において、右足は、支持面Ｇから直接的な拘束を受けない。右足が離地である状態における基準と膝との相対位置は、例えば、着地によるプロネーションがない状態における基準と膝との相対位置として利用可能である。例えば、運動解析部１１は、離地した状態と着地した状態とで基準と膝との相対位置を比較し、プロネーションを検出してもよい。運動解析部１１は、右足と左足とのそれぞれについてプロネーションを検出してもよいし、一方の足についてのみプロネーションを検出してもよい。

図５の説明に戻り、運動解析部１１は、例えば、解析結果を記憶部１０に記憶させる。運動解析部１１は、例えば、プロネーションがオーバープロネーション、ニュートラル、又はアンダープロネーションのいずれに該当するかを示す解析結果を記憶部１０に記憶させる。また、運動解析部１１は、例えば、プロネーションの指標値を記憶部１０に記憶させる。

表示装置４は、処理装置３の処理結果（例、運動解析部１１の解析結果）を表示する。例えば、処理装置３は、プロネーションの情報を示す画像のデータを表示装置４に供給する。例えば、処理装置３は、プロネーションがオーバープロネーション、ニュートラル、又はアンダープロネーションのいずれに該当するかを示す画像のデータを表示装置４に供給する。また、処理装置３は、プロネーションの指標値を示す画像のデータを表示装置４に供給する。表示装置４は、処理装置３から供給される画像のデータに基づいて、画像を表示する。処理装置３は、表示装置４と別の装置にプロネーションの情報を供給してもよい。例えば、処理装置３は、通信回線（例、インターネット回線）を介して、プロネーションの情報を送信してもよい。

次に、上述の検出システム１の動作に基づき、実施形態に係る検出方法について説明する。図９は、実施形態に係る検出方法を示すフローチャートである。ステップＳ１からステップＳ５の処理については、図４と同様である。ステップＳ４において、着地したと着地判定部９が判定した後、運動解析部１１は、ステップＳ１１において人体ＨＭの運動を解析する。運動解析部１１は、例えば、着地期間Ｔ１の少なくとも一部についてプロネーションを検出する。運動解析部１１は、例えば、プロネーションがオーバープロネーション、ニュートラル、又はアンダープロネーションのいずれに該当するかを判定する。運動解析部１１は、例えば、プロネーションのレベルを示す指標値を算出する。ステップＳ１２において、表示装置４は、処理装置３の処理結果を表示する。例えば、処理装置３は、プロネーションの情報を示す画像のデータを表示装置４に供給する。表示装置４は、処理装置３から供給された画像のデータに基づいて、この画像を表示する。

上述の実施形態において、検出システム１の少なくとも一部（例、処理装置３）は、コンピュータシステムを含んでもよい。処理装置３は、記憶部６に記憶されている検出プログラムを読み出し、この検出プログラムに従って各種の処理を実行してもよい。この検出プログラムは、例えば、コンピュータに、移動する人体ＨＭを検出した検出結果の時間変化を算出することと、時間変化に基づいて人体ＨＭの着地を判定することと、人体ＨＭの着地の判定結果に基づいて、人体ＨＭの運動を解析することと、を実行させる。この検出プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記録されて提供されてもよい。

なお、検出システム１は、プロネーション以外の項目について検出を実行してもよい。例えば、検出システム１は、人体ＨＭの移動速度を検出してもよい。例えば、検出システム１（例、変位算出部８）は、人体ＨＭの特徴部位（例、図６の腰中央Ｑ１６、頭Ｑ９）の位置の時間変化を、移動速度として算出してもよい。

また、検出システム１は、所定方向の歩幅を検出してもよい。例えば、検出システム１（例、変位算出部８）は、人体ＨＭの移動方向において、一方の足（例、右足）の任意の着地タイミングにおける一方の足の位置から、他方の足（例、左足）の次の着地タイミングにおける他方の足の位置までの距離を歩幅として算出してもよい。検出システム１は、重複歩幅（重複歩長）を算出してもよい。例えば、検出システム１（例、変位算出部８）は、一方の足（例、右足）の任意の着地タイミングにおける一方の足の位置から、一方の足の次の着地タイミングにおける一方の足の位置までの距離を重複歩幅として算出してもよい。

また、検出システム１は、所定方向の歩隔を検出してもよい。例えば、例えば、検出システム１（例、変位算出部８）は、人体ＨＭの移動方向に直交する方向において、一方の足（例、右足）の任意の着地タイミングにおける一方の足の位置から、他方の足（例、左足）の次の着地タイミングにおける他方の足の位置までの距離を歩隔として算出してもよい。

また、検出システム１は、上体のぶれを検出してもよい。例えば、検出システム１（例、処理部７）は、図６に示した腰中央Ｑ１６に対する頭Ｑ９の相対位置を算出してもよい。また、検出システム１（例、変位算出部８）は、図６に示した腰中央Ｑ１６に対する頭Ｑ９の相対位置の時間変化を算出してもよい。

また、検出システム１は、例えば人体ＨＭの静止状態において、人体ＨＭの姿勢を検出してもよい。例えば、検出システム１は、例えば図８で説明したように、基準ＢＬと膝Ｑ５との相対位置を検出し、左右の脚部がＸ脚、Ｏ脚、平行脚のいずれの傾向にあるかを判定してもよい。また、検出システム１は、かかとに対するつま先の向き（内側：Ｔｏｅ－ｉｎ、外側：Ｔｏｅ－ｏｕｔ、平行：ニュートラル）を検出してもよい。

検出システム１は、上述した項目の１又は２以上について検出を実行してもよい。また、検出システム１は、上述した項目についての検出を実行しなくてもよい。なお、処理装置３は、検出システム１の少なくとも一部（例、検出装置２）と別に提供されてもよい。また、処理装置３は、検出装置２の少なくとも一部（例、処理部７）を備えてもよい。

［第３実施形態］
第３実施形態について説明する。本実施形態において、上述の実施形態と同様の構成については、同じ符号を付してその説明を省略あるいは簡略化する。図１０は、実施形態に係る検出システム１を示す図である。検出システム１は、方向検出部１２を備える。

方向検出部１２は、検出部５の検出結果に基づいて人体ＨＭの移動方向Ｄ１を検出する。方向検出部１２は、例えば、着地判定部９の判定結果に基づいて、人体ＨＭの移動方向Ｄ１（進行方向、運動方向）を検出する。例えば、方向検出部１２は、第１の着地タイミングにおける左足（例、かかとＱ４）の位置を取得する。また、方向検出部１２は、第１の着地タイミングより後の第２の着地タイミングにおける左足（例、かかとＱ４）の位置を取得する。方向検出部１２は、第１の着地タイミングと第２の着地タイミングとの間における左足の位置の変化（例、ベクトル）を算出する。このベクトルは、左足の移動方向に相当する。

方向検出部１２は、例えば、右足について左足と同様に移動方向を算出する。方向検出部１２は、例えば、左足の移動方向と、右足の移動方向との平均を算出することで、人体ＨＭの移動方向Ｄ１を算出する。なお、方向検出部１２は、左足と右足との一方のみの移動方向を、人体ＨＭの移動方向Ｄ１として算出してもよい。方向検出部１２は、例えば、検出した移動方向Ｄ１を記憶部１０に記憶させる。方向検出部１２は、例えば、検出した移動方向を運動解析部１１に出力する。

本実施形態において、運動解析部１１は、方向検出部１２の検出結果を用いて人体ＨＭの運動を解析する。人体ＨＭの移動方向は、例えば、予め定められていなくてもよい。運動解析部１１は、例えば、図８で説明した処理において、方向検出部１２が検出した移動方向Ｄ１をＺ方向として人体ＨＭの特徴部位の座標を変換する。運動解析部１１は、例えば、変換された特徴部位の座標を用いて、運動を解析する。

なお、方向検出部１２は、検出部５が検出する脚部Ｑ１以外の部位の位置を用いて移動方向Ｄ１を検出してもよい。例えば、方向検出部１２は、人体ＨＭの頭Ｑ９の位置の時間変化を用いて、移動方向Ｄ１を検出してもよい。また、方向検出部１２は、着地タイミングごとに移動方向を検出してもよい。例えば、方向検出部１２は、任意の着地タイミングにおけるかかとＱ４の位置と、その次の着地タイミングにおけるかかとＱ４の位置との比較によって、２つの着地タイミングの間の移動方向を検出してもよい。また、運動解析部１１は、着地タイミングごとに方向検出部１２が検出する移動方向を用いて、運動を解析してもよい。また、方向検出部１２は、着地タイミングを用いないで移動方向Ｄ１を検出してもよい。

次に、実施形態にかかる検出部５の検出方向について説明する。図１１は、実施形態に係る検出部の配置を示す図である。検出部５の検出方向Ｄ２は、例えば、検出部５の検出範囲の中心線の方向である。検出部５は、着地判定に用いられる人体ＨＭの特徴部位が検出範囲ＦＶを通るように、配置される。また、運動解析部１１がプロネーションを検出する場合、検出部５は、移動方向Ｄ１に交差する方向（例、Ｘ方向）における膝の変位を検出可能なように配置される。例えば、検出部５は、撮像によって人体ＨＭを検出する場合、移動方向Ｄ１と検出方向Ｄ２との角度φが０°よりも大きく９０°よりも小さくなるように、配置される。

移動方向Ｄ１と検出方向Ｄ２との角度φは、検出部５が人体ＨＭの三次元的な位置を検出する場合、０°以上９０°以下の任意の角度に設定されてもよい。また、移動方向Ｄ１が予め設定されず、検出システム１は、移動方向Ｄ１を検出してもよい。

また、図１１（Ｂ）に示すように、検出部５は、例えば、撮像によって人体ＨＭを検出する複数の検出部（例、第１検出部５ａ、第２検出部５ｂ）を備えてもよい。第１検出部５ａは、例えば、移動方向Ｄ１と検出方向Ｄ２ａとが平行になるように、配置されてもよい。第２検出部５ｂは、例えば、移動方向Ｄ１と検出方向Ｄ２ｂとが直交するように、配置されてもよい。着地判定部９は、例えば、第２検出部５ｂの検出結果に基づいて、着判定処理を行ってもよい。また、運動解析部１１は、例えば、第１検出部５ａの検出結果に基づいて、プロネーションを検出してもよい。

［第４実施形態］
第４実施形態について説明する。本実施形態において、上述の実施形態と同様の構成については、同じ符号を付してその説明を省略あるいは簡略化する。図１２は、実施形態に係る検出システム１を示す図である。本実施形態において、処理装置３は、通信部２１（送信部）を備える。通信部２１は、着地判定部９の処理結果の少なくとも一部を外部に送信する。着地判定部９は、移動する人体ＨＭを光学的に検出した検出結果の時間変化に基づいて、人体ＨＭの着地タイミングを検出（例、推定）する。通信部２１は、着地判定部９の処理結果として、人体ＨＭの着地タイミングを送信する。

また、検出システム１は、処理装置２５を備える。処理装置２５は、通信部２６（受信部と送信部）及び解析部２７を備える。通信部２６は、移動する人体ＨＭを光学的に検出した検出結果の時間変化に基づいて人体ＨＭの着地を判定した着地タイミングを受信する。通信部２６は、有線又は無線によって処理装置３の通信部２１と通信可能に接続される。通信部２６は、処理装置３の通信部２１から、着地判定部９が検出した人体ＨＭの着地タイミングを受信する。

解析部２７は、通信部２６が受信した着地タイミングに基づいて、人体ＨＭの脚部Ｑ１のプロネーションを解析する。解析部２７は、着地タイミングを解析の開始信号とし、例えば図５で説明した運動解析部１１と同様の処理によって、プロネーションを解析する。例えば、処理装置３の通信部２１は、変位算出部８が算出した変位情報を、処理装置２５の通信部２６へ送信する。解析部２７は、通信部２６が受信した着地タイミング及び変位情報に基づいて、脚部Ｑ１のプロネーションを検出する。なお、通信部２６は、検出装置２から検出結果（検出部５の検出結果、処理部７の処理結果）の少なくとも一部を受信してもよい。そして、解析部２７は、通信部２６が受信した着地タイミング、及び検出装置２の検出結果に基づいて、プロネーションを検出してもよい。

処理装置２５は、例えば、解析部２７の解析結果を記憶部に記憶させる。処理装置２５は、解析部２７の解析結果を、外部の装置（例、表示装置）に出力してもよい。なお、処理装置２５は、検出システム１の少なくとも一部と別に提供されてもよい。例えば、処理装置２５は、処理装置３と別に提供されてもよい。また、処理装置２５は、検出装置２と別に提供されてもよい。また、また、処理装置２５は、検出装置２の少なくとも一部（例、検出部５、処理部７）を備えてもよい。

また、運動解析部１１は、上記の解析処理に加え、前回など過去に検出（解析）したユーザ（例、自分、見本（教師）となる人）の人体ＨＭの脚部のプロネーションの解析結果（例、過去の解析結果）を用いて現在において解析した解析結果（例、現在の解析結果）と比較して、それら解析結果同士の脚部における類似度から人体ＨＭの脚部のプロネーションを検出してもよい。この場合、上記の記憶部１０は、解析したタイミング等において、過去に検出（解析）した人体ＨＭの解析結果を人体ＨＭの脚部ごとに記憶するように構成される。

次に、実施形態に係る運動用マットについて説明する。本実施形態において、上述の実施形態と同様の構成については、同じ符号を付してその説明を省略あるいは簡略化する。図１３は、実施形態に係る運動用マットを示す図である。運動用マット３０は、移動する人体ＨＭの移動範囲（例、運動範囲、支持面Ｇ）に配置される。運動用マット３０は、例えば、シート状、マット状の部材である。運動用マット３０は、例えば、エクササイズマット、ヨガマット、トレーニングマット、フィットネスマット、ゴルフや野球などのスウィング用マット）などである。運動用マット３０は、例えば、ルームランナーなどの運動機器において、人体ＨＭを支持する面に設けられてもよい。例えば、人体ＨＭは、支持面Ｇ（例、支持面Ｇは競技用トラックの面、競技用の床などを含む）に敷かれた運動用マット３０上で運動あるいは移動する。なお、運動用マット３０は、支持面Ｇの全面又は一部に設定されてもよいし、支持面Ｇに全部又は部分的に埋め込まれてもよい。

運動用マット３０は、マット自体からの反射光のノイズを低減させるために、人体ＨＭを光学的に検出する検出部５が感度を有する光の波長帯（例、赤外光の波長帯、可視光の波長帯、Ｘ線の波長帯）において人体ＨＭよりも光（例、赤外光）の吸収率が高く構成されている。また、運動用マット３０は、人体ＨＭと比べて光（例、赤外光）の反射率が低く構成されている。例えば、検出部５は、所定の波長帯の光を人体ＨＭに照射し、この光の照射によって人体ＨＭから放射される光を検出する。上記の所定の波長帯は、例えば、赤外光（例、近赤外光）の波長帯を含む。人体ＨＭから放射される光は、例えば、赤外光（例、近赤外光）を含む。運動用マット３０は、例えば、検出部５から照射される光に対する吸収率が人体ＨＭよりも高い。また、運動用マット３０は、検出部５が感度を有する光の波長帯において人体ＨＭとのコントラストの差が際立つような光学特性を備えるように構成されてもよい。

図１３（Ｂ）は、実施形態に係る運動用マットを示す断面図である。運動用マット３０は、基材３１、吸収層３２、及び下地層３３を含む。基材３１は、例えば樹脂材料で形成される。上記の樹脂材料は、例えば、ニトリルゴム（ＮＢＲ）、天然ゴム、熱可塑性エラストマー（ＴＰＥ）、ポリ塩化ビニル（ＰＶＣ）、ポリマー環境樹脂（ＰＥＲ）、及びエチレン酢酸ビニルコポリマー（ＥＶＡ）の少なくとも１つを含む。

吸収層３２は、層内において一様に配置され、検出部５が感度を有する波長帯（例、赤外光の波長帯）において人体ＨＭよりも吸収率が高い色素（材料）を含む。吸収層３２は、例えば、８００ｎｍ以上１２００ｎｍ以下の波長帯又は７５０ｎｍ以上３０００ｎｍ以下の波長帯に吸収極大を有する。上記の色素は、例えば、フタロシアニン系色素、金属錯体系色素、ニッケルジチオレン錯体系色素、シアニン系色素、スクアリリウム系色素、ポリメチン系色素、アゾメチン系色素、アゾ系色素、ポリアゾ系色素、ジイモニウム系色素、アミニウム系色素、及びアントラキノン系色素のうち１種又は２種以上を含む。吸収層３２は、例えば、グラファイトを分散させた樹脂材料で形成されてもよい。

下地層３３は、例えば、支持面Ｇに対する摩擦係数が基材３１よりも大きい材料で形成される。下地層３３は、支持面Ｇとの滑りが抑制されるように、その表面に複数の微小な凹凸を有してもよい。

運動用マット３０は、例えば、ロール状に巻き回すことが可能なレベルの可撓性を有する。例えば、基材３１、吸収層３２、及び下地層３３は、それぞれ、上記の可撓性を有するように材料が選択される。なお、図１３（Ｂ）に示した運動用マット３０の構成は、一例であり、適宜変更可能である。例えば、運動用マット３０は、吸収層３２に対して基材３１と反対側（例、運動用マット３０の表面側）に、吸収層３２を保護する保護層（例、抗菌や防汚のコーティング層）を含んでもよい。また、運動用マット３０は、吸収層３２に対して基材３１と反対側（例、運動用マット３０の表面側）に、反射防止層（例、ＡＲコーティング）を含んでもよい。

運動用マット３０から検出部５に入射する光Ｌ１の強度は、例えば、人体ＨＭから検出部５に入射する光Ｌ２の強度よりも弱い。検出部５は、例えば、運動用マット３０上を移動する人体ＨＭを高精度で検出可能である。例えば、検出部５を備える検出システムは、運動用マット３０上を移動する人体ＨＭの脚部と運動用マット３０とを高精度で判別可能である。これ（例、脚部を高精度に判別した結果）を用いることによって、検出システム１は、上記した人体ＨＭの着地判定（例、脚部の着地判定）や人体ＨＭの運動解析（例、脚部のプロネーション解析）を更に高精度に処理することが可能である。この検出システムは、図１などに示した検出システム１であってもよいし、検出システム１でなくてもよい。また、図１などに示した検出システム１は、運動用マット３０を備えてもよい。

なお、本発明の技術範囲は、上述の実施形態などで説明した態様に限定されるものではない。上述の実施形態などで説明した要件の１つ以上は、省略されることがある。また、上述の実施形態などで説明した要件は、適宜組み合わせることができる。また、法令で許容される限りにおいて、上述の実施形態などで引用した全ての文献の開示を援用して本文の記載の一部とする。

１・・・検出システム、２・・・検出装置、３・・・処理装置、４・・・表示装置
５・・・検出部、８・・・変位算出部、９・・・着地判定部、１１・・・運動解析部、１２・・・方向検出部、２１・・・光学部材、ＢＬ・・・基準、Ｄ１・・・移動方向、ＨＭ・・・人体、Ｑ１・・・脚部、Ｑ４・・・かかと、Ｑ５・・・膝

Claims (7)

1. 被検物体に対して所定波長の光を照射して前記被検物体において反射した前記所定波長の光に基づいて前記被検物体を光学的に検出する検出装置と、
   前記検出装置の検出範囲の少なくとも一部であり、前記被検物体と床との間に配置されるマットと、を備え、
   前記マットは、基材、吸収層及び下地層を含み、
   前記吸収層は、層内において一様に配置され、前記検出装置が感度を有する波長帯において前記被検物体よりも吸収率が高い材料を含み、
   前記検出装置は、前記被検物体の着地のタイミングを検出する検出部を備える、検出システム。
2. 前記所定波長の光は、赤外光である、請求項１に記載の検出システム。
3. 前記吸収層は、８００ｎｍ以上１２００ｎｍ以下の波長帯、又は７５０ｎｍ以上３０００ｎｍ以下の波長帯に吸収極大を有する、請求項１又は請求項２に記載の検出システム。
4. 前記吸収層は、フタロシアニン系色素、金属錯体系色素、ニッケルジチオレン錯体系色素、シアニン系色素、スクアリリウム系色素、ポリメチン系色素、アゾメチン系色素、アゾ系色素、ポリアゾ系色素、ジイモニウム系色素、アミニウム系色素及びアントラキノン系色素の少なくとも１つを含む、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の検出システム。
5. 前記吸収層は、グラファイトを分散させた樹脂材料を含む、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の検出システム。
6. 前記マットは、前記被検物体と接触する位置に配置される、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の検出システム。
7. 前記検出部は、前記被検物体が有する部位の検出位置の時間変化に基づいて、前記部位と前記マットとの接触のタイミングを検出し、
   前記検出装置は、前記タイミングにおける前記被検物体の検出結果を解析する解析部を備える、請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の検出システム。

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