JP7330480B2 - 体形データ取得システム、及び体形データ取得プログラム - Google Patents

体形データ取得システム、及び体形データ取得プログラム Download PDF

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Description

本発明は、ユーザの体形データを取得する体形データ取得システム及び体形データ取得プログラムに関する。
個人の体形を表す3次元の人体モデルが、ヘルスケア、ゲーム、アパレル等の様々な領域で有効に利用されている。個人の人体モデルを生成するための体形データは、人体を光学的に3次元スキャンすることで取得できる。また、特許文献1には、測定によって得た生体情報(体重、生体インピーダンス等)から腕、脚等の各部位の除脂肪量、脂肪量等の体組成を算出し、それらに基づいて各部位のサイズ及び各部位の脂肪のサイズ等を決定して体形データを取得する装置が開示されている。
特許第5990820号公報
しかしながら、光学的に人体を3次元スキャンして体形データを取得する方法では、3次元スキャンをするために、人体にマークを付す(マーク付きのスーツを着てもよい)か、あるいはステレオカメラ等の特殊なカメラが必要となる。また、特許文献1の方法では、各部位のサイズ及び各部位の脂肪のサイズ等を算出するための複雑な演算ができる計測装置が必要となる。また、特許文献1の方法では、より正確な体形データを取得しようとした場合、より細かい部位ごとの演算が必要となり、時間を要する。
また、特許文献1の方法は、腕、脚等の各部位について、円柱や楕円錘等の基準モデルを、長さ、脂肪量、除脂肪量等の体組成に基づいて変形することで体形データを取得するが、基準モデルが実際の体形と乖離することもあり、その場合には基準モデルに対する変化量が大きくなりすぎて、誤差が生じやすくなる。
そこで、本発明は、簡易に体形データを取得できる体形データ取得システムを提供することを目的とする。
本発明の一態様の体形データ取得システムは、ユーザの生体情報を取得する生体情報取得手段と、生体情報に対応付けられた複数の基準体形データを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記基準体形データから、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報に対応する前記基準体形データを選択する選択手段と、前記選択手段で選択した前記基準体形データを用いて前記ユーザの体形データを取得する体形データ取得手段とを備えた構成を有している。
この構成により、生体情報に対応付けられた複数の基準体形データを用意して、そのなかからユーザの生体情報に対応する基準体形データを選択して当該ユーザの体形データを取得するので、ユーザの身体の各部位のサイズを求めることなく簡易に体形データを取得できる。なお、体形データ取得手段は、選択された基準体形データをそのままユーザの体形データとしてもよいし、選択された基準体形データに何らかの修正ないし調整をしてユーザの体形データとしてもよい。
上記の体形データ取得システムにおいて、前記選択手段は、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報に対応する複数の前記基準体形データを選択してよく、前記体形データ取得手段は、前記選択手段が選択した複数の前記基準体形データを合成した合成体形データを生成し、前記合成体形データを用いて前記体形データを取得してよい。
この構成により、1つの基準体形データをそのまま用いる場合と比較して、よりユーザの生体情報に対応した体形データを取得できる。なお、体形データ取得手段は、合成体形データをそのままユーザの体形データとしてもよいし、合成体形データに何らかの修正ないし調整をしてユーザの体形データとしてもよい。
上記の体形データ取得システムにおいて、前記選択手段は、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報に対応する1つの前記基準体形データを選択してよく、前記体形データ取得手段は、前記選択手段で選択された前記1つの基準体形データを修正して前記体形データを取得してよい。
この構成により、ユーザの体形に合わせて基準体形データを修正してユーザの体形モデルを取得できる。この修正によって、特に、生体情報との相関が弱く推定精度が低くなりがちな身体部位のサイズを調整することが可能となる。なお、体形データ取得手段は、修正された基準体形データをそのままユーザの体形データとしてもよいし、修正された基準体形データにさらに何らかの修正ないし調整をしてユーザの体形データとしてもよい。
上記の体形データ取得システムにおいて、前記体形データ取得手段は、前記合成体形データを修正して前記体形データを取得してよい。
この構成により、ユーザの体形に合わせて合成体形データを修正した上で体形データを取得できる。この修正により、特に、生体情報との相関が弱く、基準体形データの合成によっても推定精度が低くなりがちな身体部位のサイズを調整することが可能となる。なお、体形データ取得手段は、修正された合成体形データをそのままユーザの体形データとしてもよいし、修正された合成体形データにさらに何らかの修正ないし調整をしてユーザの体形データとしてもよい。
上記の体形データ取得システムにおいて、前記体形データ取得手段は、修正指示に従って修正を行ってよく、前記記憶手段は、前記修正の内容を記憶してよい。
この構成により、修正指示に従った修正の内容を記憶しておくことができる。
上記の体形データ取得システムにおいて、前記体形データ取得手段は、操作入力、前記ユーザの体形を表す情報、又は前記記憶手段に記憶された前記修正の内容を前記修正指示として修正を行ってよい。
この構成により、種々の手段で修正の指示を行うことができる。特に、記憶手段に記憶された修正の内容に従って修正をする場合には、過去に行った修正の内容に従って修正を行うので、体形データを取得するたびに修正の指示を行う必要がなくなる。なお、体形を表す情報は、ユーザの衣服のサイズであってもよい。
上記の体形データ取得システムにおいて、前記体形データ取得手段は、骨格のサイズ及び/又は姿勢を修正してよい。
この構成により、生体情報との相関が弱い骨格のサイズや姿勢を調整して、よりユーザの身体に近い体形データを取得できる。
上記の体形データ取得システムは、前記体形データに基づく人体モデルを表示する表示手段をさらに備えていてよく、前記体形データ取得手段は、操作入力による修正指示に従って修正を行ってよく、前記表示手段は、前記操作入力を受け付けるとともに前記修正を反映した前記人体モデルを含む画面を表示してよい。
この構成により、ユーザは、修正が反映された人体モデルを画面で確認しながら修正指示のための操作入力を行うことができる。
上記の体形データ取得システムにおいて、前記記憶手段は、前記生体情報と前記基準体形データとを対応付けて記憶したデータベースであってよく、前記選択手段は、前記データベースに記憶された前記生体情報のなかから、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報とのユークリッド距離が近い前記生体情報を特定し、前記データベースにおいて特定された前記生体情報に対応付けられた前記基準体形データを選択してよい。
この構成により、ユークリッド距離を用いて、データベースに記憶された生体情報のなかから、取得された生体情報に近い生体情報を特定して、基準体形データを選択できる。
上記の体形データ取得システムにおいて、前記記憶手段は、前記生体情報と前記基準体形データとを対応付けて記憶したデータベースであってよく、前記選択手段は、前記生体情報を主成分分析によって加工した、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報を原点とする新たな固有ベクトルの合成ベクトル量を用いて、前記記憶手段に記憶された生体情報のなかから、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報に近い前記生体情報を特定し、前記データベースにおいて特定された前記生体情報に対応付けられた前記基準体形データを選択してよい。
この構成により、生体情報に主成分分析を行うことで、データベースに記憶された生体情報のなかから、取得された生体情報に近い生体情報を特定して、基準体形データを選択できる。
上記の体形データ取得システムにおいて、前記記憶手段は、前記生体情報を入力として、前記生体情報に対応する前記基準体形データを出力として学習された予測アルゴリズムを記憶していてよく、前記選択手段は、前記生体情報取得手段で取得した生体情報を前記予測アルゴリズムに入力したときの出力を、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報に対応する前記基準体形データとして選択してよい。
この構成により、機械学習モデルを用いて、取得された生体情報に対応する基準体形データを選択できる。
上記の体形データ取得システムにおいて、前記生体情報は、性別、年齢、身長、体重、手足間生体インピーダンス、両手間生体インピーダンス、両足間生体インピーダンス、脂肪量、除脂肪量、脂肪厚、筋肉量の少なくとも1つの情報であってよい。または、上記の体形データ取得システムにおいて、前記生体情報は、生体インピーダンスの測定により得られる情報が含まれていてもよい。
この構成により、体形データを取得するために、比較的取得が容易な、性別、年齢、身長、体重、生体インピーダンス、生体インピーダンスから算出される脂肪量等の情報から体形データを取得できる。
本発明の一態様の体形データ取得プログラムは、生体情報に対応付けられた複数の基準体形データを記憶する記憶手段を備えたコンピュータを、ユーザの生体情報を取得する生体情報取得手段、前記記憶手段に記憶された前記基準体形データから、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報に対応する前記基準体形データを選択する選択手段、及び前記選択手段で選択した前記基準体形データを用いて前記ユーザの体形データを取得する体形データ取得手段として機能させる。
この構成によっても、生体情報に対応付けられた複数の基準体形データを用意して、そのなかからユーザの生体情報に対応する基準体形データを選択して当該ユーザの体形データを取得するので、ユーザの身体の各部位のサイズを求めることなく簡易に体形データを取得できる。
本発明によれば、生体情報に対応付けられた複数の基準体形データを用意して、そのなかからユーザの生体情報に対応する基準体形データを選択して当該ユーザの体形データを取得するので、簡易に体形データを取得できる。
図1は、本発明の実施の形態の体形データ取得システムを示す図である。 図2は、本発明の実施の形態の計測装置の使用態様を示す図である。 図3は、本発明の実施の形態の体形データ取得システムの構成を示すブロック図である。 図4は、本発明の実施の形態のデータベースの例を示す図である。 図5は、本発明の実施の形態の体形データに基づく人体モデルの例を示す図である。 図6は、本発明の実施の形態の第1の選択方法における類似度の算出を説明する図である。 図7は、本発明の実施の形態の類似度の算出を説明する図である。 図8は、本発明の実施の形態の合成体形データの生成を説明する図である。 図9は、本発明の実施の形態の手動操作による修正をするための修正用画面を示す図である。 図10は、本発明の実施の形態の体形データ取得方法のフローチャートである。 図11は、本発明の実施の形態の体形データ取得方法のフローチャートである。
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、本発明を実施する場合の一例を示すものであって、本発明を以下に説明する具体的構成に限定するものではない。本発明の実施にあたっては、実施の形態に応じた具体的構成が適宜採用されてよい。
本明細書において、体形データとは、身体の形状を表すためのデータである。体形データは、身体の2次元形状を表すデータであってもよいが、本実施の形態では、体形データは身体の3次元形状を表現するデータである。体形データが3次元形状を表現するデータである場合に、そのデータ形式は、ワイヤフレーム、サーフェス、ソリッド、ボクセル、ポリゴンのいずれの形式でもよく、そのファイルフォーマットは、JSON、STL、PLY等のいずれの形式でもよい。体形データは、それ自体で2次元ないし3次元の形状を表現するデータでなくてもよく、身体の各部位のサイズを表したパラメータの集合であってもよい。この場合には、当該パラメータを所定の人体モデルに適用することで、当該パラメータに応じた人体モデルが得られる。
図1は、本発明の実施の形態の体形データ取得システムを示す図である。また、図2は、本発明の実施の形態の計測装置の使用態様を示す図である。本実施の形態では、体形データ取得システム50は、計測装置10と情報処理端末(以下、「ユーザ端末」という。)20とからなる。計測装置10は、体組成計であり、生体情報としての体組成を測定可能である。計測装置10は、本体部11とハンドルユニット12とを備えている。
本体部11とハンドルユニット12とは、接続コード13により電気的に接続されている。ハンドルユニット12は、本体部11に設けられた収容部14に収容可能である。ハンドルユニット12が収容部14に収容されるときは、接続コード13は本体部11内部の図示しない巻取り機構により巻き取られて、本体部11の内部に収容される。
本体部11は、上面の右側に通電用電極111R及び測定用電極112Rを備え、上面の右側に通電用電極111L及び測定用電極112Lを備えている。
ハンドルユニット12は、概略棒状の形状を有し、その中央にはハンドル本体15を備え、ハンドル本体15の両側にグリップ16R及び16Lが設けられている。ハンドル本体15には、表示パネル17と、操作ボタン18A~18Dが設けられている。また、グリップ16Rは、通電用電極161R及び測定用電極162Rを備え、グリップ16Lは、通電用電極161L及び測定用電極162Lを備えている。
図2に示す使用態様において、ユーザは、裸足で本体部11の上に乗って直立し、両腕を伸ばした状態でハンドルユニット12を両手で握ることで、生体情報の計測を行うことができる。このとき、通電用電極111Rには右足の指の付け根が接触し、測定用電極112Rには右足のかかとが接触し、通電用電極111Lには左足の指の付け根が接触し、測定用電極112Lには右足のかかとが接触し、通電用電極161Rには右手の掌が接触し、測定用電極162Rには右手の指が接触し、通電用電極161Lには左手の掌が接触し、測定用電極162Lには左手の指が接触する。
また、本体部11は、内部に体重を計測するためのロードセルを備えている。図2に示すように本体部11に乗ったユーザの体重を測定できる。
ユーザ端末20は、アプリケーションプログラムを実行可能なコンピュータ、フラッシュメモリ等の内部ストレージ、タッチパネル、各種のコネクタ等を備えた携帯型の端末である。また、ユーザ端末20は、インターネットに接続するための無線通信デバイス、近くの他デバイスに接続するための近距離通信デバイスを備えている。計測装置10は、近くの他デバイスに接続するための近距離通信デバイスを備えている。計測装置10とユーザ端末20とは、互いにペアリングをすることで近距離無線通信により各種の情報を送受信することが可能である。
図3は、本発明の実施の形態の体形データ取得システムの構成を示すブロック図である。体形データ取得システム50は、入力部51、測定部52、選択部53、記憶部54、取得部55、修正指示受付部56、及び表示部57を備えている。
測定部52は、計測装置10に設けられている。測定部52以外の構成については、計測装置10及びユーザ端末20のいずれに設けられていてもよく、すべての構成が計測装置10に設けられ、計測装置10単体で体形データ取得システム50が構成されてもよい。また、選択部53、記憶部54、取得部55、及び修正指示受付部55は、計測装置10又はユーザ端末20とインターネットを介して通信する他の装置に設けられ、当該他の装置と計測装置10とユーザ端末20とで体形データ取得システム50が構成されてもよい。この場合には、当該他の装置は、複数の計測装置10又はユーザ端末20が共用するものであってもよい。
本実施の形態では、入力部51及び測定部52が計測装置10に設けられ、その他の構成がユーザ端末20に設けられている。また、本実施の形態では、ユーザ端末20は汎用のコンピュータであり、そのオペレーションシステム上で動作するアプリケーションプログラムを実行することで、ユーザ端末20に選択部53、記憶部54、取得部55、及び修正指示受付部56が構成される。
入力部51は、計測装置10の電源の入切の操作、各種の設定の操作、及びユーザによる生体情報の入力の操作を受け付ける。具体的には、入力部51は、年齢、性別、身長等の生体情報の入力操作を受け付ける。測定部52は、ユーザの体重、生体インピーダンス等の生体情報を測定する。また、測定部52は、ユーザの身長、体重、生体インピーダンス等の生体情報を所定の回帰式に適用して演算することで、全身及び身体部位ごとの脂肪率等の生体情報を取得する。このように、生体情報には、入力部51にてユーザによって入力されるもの(入力生体情報)と、測定部52にて測定されるもの(測定生体情報)と、測定部52にて演算により算出されるもの(算出生体情報)とがある。
測定部52は、体重を計測するためのロードセルを備えている。ロードセルは荷重に応じて変形する金属部材の起歪体と、起歪体に貼られる歪みゲージとによって構成される。ユーザが計測装置10の上に乗ると、ユーザの荷重によってロードセルの起歪体が撓んで歪ゲージが伸縮する。歪みゲージの抵抗値(出力値)は、その伸縮に応じて変化する。操作部52は、荷重がかかっていないときのロードセルの出力値(ゼロ点)と荷重がかかったときの出力値との差から体重を演算する。なお、ロードセルを用いた体重の測定に関する構成は、一般の体重計と同様の構成を用いればよい。
測定部52は、さらに、上記の各電極111R、111L、112R、112L、161R、161L、162R、162Lと、各通電用電極161R、161L、111R、111Lに電流を流す電流制御回路とを備えている。
測定部52におけるユーザの全身及び各身体部位の生体インピーダンスの測定は、例えば以下のようにして行う。
(1)全身の生体インピーダンスの測定は、通電用電極161L及び通電用電極111Lを用いて電流を供給し、左手、左腕、胸部、腹部、左脚部、左足を流れる電流経路において、その左手に接触している測定用電極162Lと左足に接触している測定用電極112Lとの間の電位差を測定する。
(2)右脚の生体インピーダンスの測定は、通電用電極161R及び通電用電極111Rを用いて電流を供給し、右手、右腕、胸部、腹部、右脚部、右足を流れる電流経路において、その左足に接触している測定用電極112Lと右足に接触している測定用電極112Rとの間の電位差を測定する。
(3)左脚の生体インピーダンスの測定は、通電用電極161L及び通電用電極111Lを用いて電流を供給し、左手、左腕、胸部、腹部、左脚部、左足を流れる電流経路において、その左足に接触している測定用電極112Lと右足に接触している測定用電極112Rとの間の電位差を測定する。
(4)右腕の生体インピーダンスの測定は、通電用電極161R及び通電用電極111Rを用いて電流を供給し、右手、右腕、胸部、腹部、右脚部、右足を流れる電流経路において、その左手に接触している測定用電極162Lと右手に接触している測定用電極162Rとの間の電位差を測定する。
(5)左腕の生体インピーダンスの測定は、通電用電極161L及び通電用電極111Lを用いて電流を供給し、左手、左腕、胸部、腹部、左脚部、左足を流れる電流経路において、その左手に接触している測定用電極162Lと右手に接触している測定用電極162Rとの間の電位差を測定する。
このようにして、測定部52は、各通電用電極からユーザの身体の所定部位に電流を流し、この電流経路に生じる電位差を測定し、このような電流及び電位差の各値に基づいて、ユーザの全身又は各身体部位の生体インピーダンスを算出する。生体インピーダンスの測定に関する構成は、一般の体組成計と同様の構成を用いればよい。
また、測定部52は、入力生体情報及び測定生体情報を所定の回帰式に適用して演算をすることにより、脂肪率、脂肪量、除脂肪量、筋肉量、内臓脂肪量、内臓脂肪レベル、内蔵脂肪面積、皮下脂肪量、基礎代謝量、骨量、体水分率、BMI(Body Mass Index)、細胞内液量、細胞外液量等の算出生体情報を取得する。算出生体情報の演算に関する構成も、一般の体組成計と同様の構成を用いることができる。
以上のように、入力部51は、操作入力によって生体情報を取得し、測定部53は、測定、又は測定及び演算によって生体情報を取得するものであり、いずれも生体情報を取得する生体情報取得手段として機能する。
記憶部54は、生体情報と基準となる体形データ(以下、「基準体形データ」という。)とが対応付けられたデータベースを有する。図4は、本発明の実施の形態のデータベースの例を示す図である。図4の例では、測定番号ごとに、生体情報である性別、年齢、身長、体重、BMI、脂肪率が、基準体形データと対応付けて1つのレコードが構成されている。なお、記憶部54に記憶される生体情報は、性別、年齢、身長、体重、BMI、脂肪率そのもののほか、それらの乗数や比を含んでいてもよい。
図5は、本発明の実施の形態の体形データに基づく人体モデルの例を示す図である。この例では、体形データは、ワイヤフレーム形式の3次元データである。
図4に示すように、データベースには、生体情報と基準体形データとの多数の組み合わせが記憶されている。なお、データベースにおいて、測定番号と生体情報が対応付けられたテーブルと、測定番号と基準体形データとが対応付けられたテーブルとが別々に記憶されていてもよい。
選択部53は、記憶部54に記憶された基準体形データから、入力部51及び測定部52で取得した生体情報に対応する基準体形データを選択する。本実施の形態では、上述のように、記憶部54のデータベースにおいて、性別、年齢、身長、体重、BMI、脂肪率が基準体形データと対応付けて記憶されているので、選択部53は、入力部51に入力されたユーザの性別、年齢、身長と、測定部54で測定されたユーザの体重、BMI、脂肪率を取り出して、これに近い生体情報をデータベースから探索する。なお、上述のように、記憶部54のデータベースに、性別、年齢、身長、体重、BMI、脂肪率の乗数や比が含まれる場合には、選択部53は、それに対応する乗数や比を算出する。
取得部55は、選択部53で選択した基準体形データを用いてユーザの体形データを取得する。以下では、選択部53における基準体形データの選択及び取得部55における体形データの取得の方法として、2種類の方法を説明する。
(基準体形データの選択及び体形データの取得の第1の方法)
基準体形データの選択及び体形データの取得の第1の方法では、選択部53は、1つの基準体形データを選択して、取得部55は、この基準体形データを用いてユーザの体形データを取得する。選択部53は、記憶部54に記憶されている生体情報(以下、「記憶情報」ともいう。)のうちの入力部51及び測定部52にて取得された生体情報(以下、「取得情報」ともいう。)に類似するものを探索し、取得情報に最も類似する記憶情報に対応付けられた基準体形データを選択する。この選択の方法として、以下に3つの例を説明する。
(第1の選択方法)
第1の選択方法では、選択部53は、取得情報との類似度が高い記憶情報を探索する。類似度は、取得情報と記憶情報との差によって算出される。具体的には、類似度は、性別、年齢、身長、体重、BMI、脂肪率を変数とする多次元座標空間における取得情報と記憶情報とのユークリッド距離に基づいて計算される。
下式(1)は、第1の選択方法において類似度を算出する式である。
Figure 0007330480000001
ここで、iは、記憶情報の番号であり、jは、多次元空間座標を構成する変数の番号であり、Sは,i番目の記憶情報と取得情報との類似度であり、vijは、i番目の記憶情報のj番目の変数のベクトルであり、v0jは、取得情報のj番目の変数のベクトルである。この式(1)によれば、取得情報と記憶情報とのユークリッド距離が近いほど類似度Sが大きくなる。
図6は、本発明の実施の形態の第1の選択方法における類似度の算出を説明する図である。図6の例では、理解のしやすさのために、変数として身長、体重、脂肪率のみを用いた3次元座標空間を示しているが、性別、年齢、身長、体重、BMI、脂肪率を変数とする場合には、6次元座標空間のユークリッド距離を計算することになる。図6の例において、「〇」は取得情報であり、「・」は記憶情報であり、「●」は取得情報に最も近い(類似している)記憶情報である。
なお、ユークリッド距離によって類似度を求める場合に、下式(2)に示すように、変数の差分に重みづけを行ってもよい。
Figure 0007330480000002
ここで、Wはj番目の変数の重み(重要度)である。
選択部53は、取得情報に最も近い記憶情報、即ち類似度の最も高い記憶情報に対応付けられた基準体形データを選択する。
(第2の選択方法)
第2の選択方法でも、選択部53は、取得情報との類似度が高い記憶情報を探索する。ただし、第2の探索方法では、取得情報及び記憶情報を主成分分析によって加工し、取得情報を原点とする新たな固有ベクトルの合成ベクトル量から類似度を算出する。
下式(3)は、第2の選択方法において類似度を算出する式である。
Figure 0007330480000003
ここで、j(pca)は多次元空間座標を構成する主成分軸の番号であり、vij (pca)は取得情報に対するi番目の記憶情報の固有ベクトルである。
図7は、本発明の実施の形態の類似度の算出を説明する図である。図7の例では、理解のしやすさのために、変数として第1~第3の主成分に主成分分析をした場合を示しているが、主成分の数は3より大きくても小さくてもよい。図7の例において、「〇」は取得情報であり、「・」は記憶情報であり、「●」は取得情報に最も近い(類似している)記憶情報である。
なお、下式(4)に示すように、複数の主成分分析の軸に重みをつけて組み合わせてもよい。
Figure 0007330480000004
ここで、W (pca)は第j(pca)主成分軸の重み(重要度)である。
選択部53は、取得情報に最も近い記憶情報、即ち類似度の最も高い記憶情報に対応付けられた基準体形データを選択する。なお、本実施の形態では、記憶情報や取得情報を主成分分析によって加工した上で類似度を評価したが、情報の加工方法は、主成分分析に限らず、高次元の生体情報の次元削減による加工方法であればよく、例えば、特異値分解による加工でもよい。
(第3の選択方法)
第3の選択方法では、記憶部54は、生体情報を入力として、生体情報に対応する基準体形データを出力として学習された予測アルゴリズムを記憶している。この予測アルゴリズムとして、生体情報を入力とし、基準体形データ又はその特徴量を出力として構築された、少なくとも3層以上の階層型ニューラルネットワークで学習された予測アルゴリズムを採用することができる。なお、予測アルゴリズムとしては、ニューラルネットワークのほか、k-means、SVM(サポートベクターマシン)、ランダムフォレスト等の他の機械学習モデルを採用できる。
選択部53は、取得情報を予測アルゴリズムに入力したときの出力を、取得情報に対応する基準体形データとして選択する。
取得部55は、選択部53で選択された基準体形データを用いてユーザの体形データを取得する。取得部55は、まずは基準体形データをそのままユーザの体形データとする。取得部55は、この基準体形データを修正してユーザの体形データとすることも可能である。修正については後述する。
(基準体形データの選択及び体形データの取得の第2の方法)
基準体形データの選択及び体形データの取得の第2の方法では、選択部53は、複数の基準体形データを選択して、取得部55は、選択された複数の基準体形データを用いてユーザの体形データを取得する。具体的には、選択部53は、上記の第1~第3の選択方法のいずれかによって取得情報に最も近い所定数の記憶情報を探索し、それらの記憶情報に対応付けられた複数の基準体形データを選択する。取得部55は、選択部53が選択した複数の基準体形データに対して合成処理を行うことで、合成体形データを生成する。
図8は、本発明の実施の形態の合成体形データの生成を説明する図である。図8の例では、説明の分かりやすさのために、腹部の形状を表す第1主成分軸のみ考慮して合成処理を行う例を示している。図8の例では、選択部53は、第1主成分軸について取得情報Dに最も近い記憶情報Dと、取得情報Dを基準として当該最も近い記憶情報Dとは軸上の逆方向にある最も近い記憶情報Dとを選択する。
図8に示すように、取得情報Dに最も近い2つの記憶情報として、記憶情報D及びDが得られた場合において、それぞれの類似度がS及びSであるとすると、取得部55は、図8に示すように、記憶情報Dに対応する基準体形データMと記憶情報Dに対応する基準体形データMとの間をS:Sに分ける形状として合成体形データMを算出する。
以下、取得部55が合成体形データを生成する合成処理を詳細に説明する。取得部55は、合成体形データが示す体形モデルを構成する点群の各点の位置情報を演算する。具体的には、取得部55は、複数の軸(変数)からなる多次元座標空間における軸(変数)ごとに類似度を変数に含む、上記各点の位置情報を演算する。なお、軸(変数)は、主成分軸であってもよい。合成体形データが示す体形モデルを構成する点群のk番目の点kの、複数の軸からなる多次元座標空間におけるj番目の軸jにおける類似度を変数に含む位置情報Pkjの演算式は、下式(5)のとおりである。
Figure 0007330480000005
ここで、Sc,j (1),Sc,j (2),・・・,Sc,j (t)は、軸jにおける類似度を算出するために選択部53が選択したt個の記憶情報の各々と取得情報との軸jにおける類似度である。また、Gは類似度を変数とする関数であり、αkjは点kの軸jにおける補間率である。なお、P0,k (1,2,。。。,t)は、軸jにおける類似度を算出するために選択されたt個の記憶情報の任意の1つの記憶情報に対応する基準体形データが示す体形モデルを構成する点群のうち、合成体形データが示す体形モデルの点kに対応する点の位置情報となる。代替的に、P0,k (1,2,。。。,t)は、t個の記憶情報のうち複数の記憶情報に対応する基準体形データが示す各体形モデルを構成する点群のうち、合成体形データが示す体形モデルの点kに対応する各点の平均の位置情報であってもよい。
取得部55は、複数の軸(変数)からなる多次元座標空間において、軸(変数)ごとに図8に示す合成処理を行ってそれらを合成することで合成体形データを生成する。合成体形データが示す体形モデルを構成する点群のk番目の点kの、複数の軸からなる多次元座標空間における軸ごとにおける類似度を変数とした位置情報を合成した位置情報Pの演算式は、下式(6)のとおりである。
Figure 0007330480000006
ここで、Cは類似度を算出するために用いられるj番目の軸(変数)の合成体形データの生成に対する寄与率である。
なお、取得部55は、取得情報の位置に関わらず、選択された2つの記憶情報の中間点を合成体形データとするように合成処理を行ってもよい。
また、上述のように基準体形データが3次元形状データではなく身体の各部位のサイズを表したパラメータの集合で定義されている場合には、上述した合成処理に代えて、それらのパラメータの補間を行うことで合成体形データを生成してよい。また、例えば、記憶情報を主成分分析した際の第1主成分がウェストのサイズを表している場合において、最も近い2つの基準体形データのウェストが63cmと65cmである場合に、それら1つの基準体形データの中間に位置する合成体形データのウェストを64cmとしてもよい。
以上のように、取得部55は、第1の方法では、選択部53にて選択された1つの基準体形データを取得し、第2の方法では、選択部53で選択された複数の基準体形データを合成して合成体形データを取得する。そして、取得部55は、これらの基準体形データや合成体形データを修正する機能を有している。以下、この修正機能による修正方法について説明する。
修正指示受付部56は、表示部57に表示される修正用画面において、ユーザの手動操作による修正指示を受け付ける。取得部55は、修正指示受付部56にて受け付けた手動操作に従って基準体形データや合成体形データを修正する。この修正のために、表示部57は、基準体形データや合成体形データにより表現される人体モデルと、修正可能な各部位のサイズの表とを含む修正用画面を表示する。
図9は、本発明の実施の形態の手動操作による修正をするための修正用画面を示す図である。修正用画面571には、人体モデルMとともに、修正可能な各部位のサイズの表Tが含まれる。表Tには、修正可能な各部位ごとに、現在のサイズがインジケータ(棒グラフ)及び数値で示されている。図9の例では、主に、生体インピーダンスからは推定しにくいサイズ、例えば、身長、首長さ、肩幅、腕長さ等の骨格のサイズ、及び首回り、手首、尻高さ等のサイズが修正可能なサイズとされている。これに加えて、背中の曲がり具合(猫背)等の姿勢を修正可能としてもよい。
ユーザは、この修正用画面571において、人体モデルMの各部位を直接指定することで該当する部位のサイズを変更できる。例えば、図9に示すように、人体モデルMの両肩をピンチアウトするタッチ操作をすると、修正指示受付部56がこの操作による修正指示を受け付けて、取得部55は、この修正指示に従って肩幅を広げるように、基準体形データや合成体形データを修正する。表示部57は、修正後の基準体形データや合成体形データに従って肩幅の広がった人体モデルMを表示する。
また、図9に示すように、ユーザが人体モデルMの下腿部をピンチインするタッチ操作をすると、修正指示受付部56がこの操作による修正指示を受け付けて、取得部55は、この修正指示に従って下腿長さを短くするように、基準体形データや合成体形データを修正する。表示部57は、修正後の基準体形データや合成体形データに従って、下腿長さが短くなった人体モデルMを表示する。また、修正用画面571に表示された人体モデルMに対して直接タッチ操作をして該当する部位のサイズを変更すると、その変更が直ちに表Tにも反映される。
また、表Tにおいてインジケータの先端(右端)をドラッグしてインジケータを伸縮させると、表示部57は、インジケータを伸縮させる。修正指示受付部56がこの操作による修正指示を受け付けて、取得部55は、この修正指示に従って該当する部位を修正するように、基準体形データや合成体形データを修正する。これに応じて、とともに、インジケータの伸縮を表Tの数値に反映させる。さらに、表示部57は、基準体形データや合成体形データの修正を人体モデルMにも反映させる。
また、表Tにおいて数値を書き換える操作をすると、修正指示受付部56がこの操作による修正指示を受けて、表示部57は、表Tの数値を書き換える。これに応じて、取得部55は、この修正指示に従って該当する部位を修正するように、基準体形データや合成体形データを修正する。表示部57はさらに、書き換えられた数値に応じてインジケータを伸縮させ、基準体形データや合成体形データの修正を反映した人体モデルMを表示する。
このように、取得部55の修正機能によって、ユーザは、基準体形データや合成体形データを自らの体形に合致するように修正することができる。また、修正用画面571では、ユーザは、基準体形データや合成体形データを用いて生成された人体モデルを直接操作することで各部位のサイズを変更でき、各部位ごとのインジケータを伸縮させることでも各部位のサイズを変更でき、さらに、各部位ごとの数値を書き換えることでも各部位のサイズを変更でき、いずれの場合にも、修正後の人体モデルを修正用画面571で確認することができる。
図9の例の変形例として、ユーザの体形を表す情報、例えば、首回り、胸回り、腰回り、腕回り、太もも回り等の身体の各部位のサイズ、あるいは、ユーザが着用している衣服のサイズないし体形タイプを指定することで修正を指示することができる。例えば、スーツについて、サイズは1~10で指定でき、体形タイプはYA体、A体、AB体、BE体、E体、K体で指定可能である。ユーザが修正指示受付部56にサイズ及び体形タイプを入力すると、取得部55は、サイズと体形タイプに応じて肩幅やウェスト等の数値を修正する。
修正指示受付部56が修正指示を受けて、取得部55がそれに従って基準体形データや合成体形データを修正すると、その修正の内容が記憶部54に記憶される。記憶部54に記憶された修正の内容は、次回以降に同じユーザの取得情報に応じて体形データを取得する際に参照される。即ち、修正指示受付部56は、記憶部54に同じユーザについて過去の修正の内容が記憶されている場合には、当該修正の内容に従って基準体形データや合成体形データを修正する。なお、この場合にも、ユーザは、更に修正用画面を用いた手動操作によって修正を行うことが可能である。
また、基準体形データや合成体形データが修正された場合に、そのユーザの生体情報とともに、修正された基準体形データや合成体形データを新たな基準体形データとするレコードが記憶部54のデータベースに記憶され、このようにしてデータベースが更新されてもよい。特に、上述のように、記憶部54が、計測装置10及びユーザ端末20とは別の他の装置に設けられ、複数のユーザに共用される場合には、複数のユーザがした修正がデータベースに反映されて、データベースが有効に更新されることになる。
取得部55は、選択部53にて1つの基準体形データが選択された場合には、当該基準体形データを用いて、選択部53にて複数の基準体形データが選択された場合は、それらを合成処理を行うことによって合成体形データを生成した上で当該合成体形データを用いて、修正指示受付部56にて修正指示を受け付けた場合には、さらにそれらの基準体形データや合成体形データを修正して、ユーザの体形データを取得する。
表示部57は、取得部55にて取得された体形データを用いて人体モデルを表示する。本実施の形態では、基準体形データ(及びそれを合成した合成体形データ)は、ワイヤフレームで表現されるデータであり、表示部57で表示される人体モデルは、そのワイヤフレームを変換して得られるサーフェースモデルである。なお、表示される人体モデルのデータ形式と基準体形データのデータ形式とが同じであってもよく、表示部57は、基準体形データ、合成体形データ、あるいはそれらを修正したデータをそのまま人体モデルとして表示してもよい。また、体形データ取得システム50は、表示部57を持たずに、取得部55で取得された体形データを他の装置に送信するだけであってもよい。
人体モデルは、表示部57に表示された際に、回転操作をすることができ、拡大及び縮小等も可能である。また、体形データに関節の情報を持たせることで、人体モデルの手や足を可動としてもよい。
図10は、本発明の実施の形態の体形データ取得方法のフローチャートである。図10のフローチャートは、選択部53が1つの基準体形データを選択する例を示している。まず、入力部51は、ユーザの性別、年齢、身長等の入力生体情報の操作入力を受け付け、測定部52は、体重、生体インピーダンス等の測定生体情報を測定し、脂肪率等の算出生体情報を算出することで、各種の生体情報(取得情報)を取得して選択部53に出力する(ステップS101)。次に、選択部53は、記憶部54のデータベースを参照して、取得情報に最も近い1つの記憶情報を特定して、特定した記憶情報に対応する1つの基準体形データを選択して取得部55に出力する(ステップS102)。
修正指示受付部56は、記憶部54に過去にした修正の内容が記憶されているか否かを判断し(ステップS103)、記憶されている場合には(ステップS103にてYES)、取得部55は、その修正内容を修正指示として、基準体形データを修正する(ステップS104)。記憶部54に修正内容が記憶されていない場合(ステップS103にてNO)、及び記憶された修正内容に従って修正をした後には、修正指示受付部56にてユーザからの修正指示を受け付けたか否かを判断する(ステップS105)。
修正指示受付部56にてユーザからの修正指示を受け付けた場合には(ステップS105にてYES)、その修正指示に従って基準体形データを修正する(ステップS106)とともに、修正の内容を記憶部54に記憶する(ステップS107)。ユーザからの修正指示を受け付けていない場合(ステップS105にてNO)、及び基準体形データを修正した後には、取得部55は、基準体形データ(修正がされた場合には修正後の基準体形データ)をユーザの体形データとして取得し、表示部57に出力する(ステップS108)。表示部57は、体形データに従って人体モデルを表示する(ステップS109)。
図11は、本発明の実施の形態の体形データ取得方法のフローチャートである。図11のフローチャートは、選択部53が複数の基準体形データを選択する例を示している。まず、入力部51は、ユーザの性別、年齢、身長等の入力生体情報の操作入力を受け付け、測定部52は、体重、生体インピーダンス等の測定生体情報を測定し、脂肪率等の算出生体情報を算出することで、各種の生体情報(取得情報)を取得して選択部53に出力する(ステップS111)。次に、選択部53は、記憶部54のデータベースを参照して、取得情報に最も近い複数(例えば、3つ)の記憶情報を特定して、特定した各記憶情報に対応する複数の基準体形データを取得して取得部55に出力する(ステップS112)。
取得部55は、選択部53にて選択された複数の基準体形データを合成して合成体形データを生成する(ステップS113)。修正指示部56は、記憶部54に過去にした修正の内容が記憶されているか否かを判断し(ステップS114)、記憶されている場合には(ステップS11134にてYES)、取得部55は、その修正内容を修正指示として、合成体形データを修正する(ステップS115)。記憶部54に修正内容が記憶されていない場合(ステップS114にてNO)、及び記憶された修正内容に従って修正をした後には、修正指示受付部56にてユーザからの修正指示を受け付けたか否かを判断する(ステップS116)。
修正指示受付部56にてユーザからの修正指示を受け付けた場合には(ステップS116にてYES)、その修正指示に従って合成体形データを修正する(ステップS117)とともに、修正の内容を記憶部54に記憶する(ステップS118)。ユーザからの修正指示を受け付けない場合(ステップS116にてNO)、及び合成体形データを修正した後には、取得部55は、合成体形データ(修正がされた場合には修正後の合成体形データ)に従ってユーザの体形データとして取得し、表示部57に出力する(ステップS119)。表示部57は、体形データに従って人体モデルを表示する(ステップS120)。
以上のように、本実施の形態の体形データ取得システム50によれば、複数の基準体形データをあらかじめ用意しておき、ユーザの生体情報を取得したときに、当該生体情報に対応する基準体形データを選択することでユーザの体形データを取得するので、ユーザの生体情報はあらかじめ用意された基準体形データを選択するのに必要な程度に取得すればよく、容易にユーザの体形データを取得できる。上記の実施の形態では、データベースにおいて複数の基準体形データの各々に、生体情報として、性別、年齢、身長、体重、BMI、脂肪率が対応付けられていたので、ユーザの生体情報としては、これらの情報を取得すれば足りる。
また、記憶部54のデータベースに記憶するレコードの数を少なくすることで、容量に制限がある小型のユーザ端末20に記憶部54を設けることが可能となる。
なお、データベースに記憶されている生体情報よりも少ない情報量のユーザの生体情報しか取得できない場合、例えば、ユーザの生体情報として性別、年齢、身長、体重のみしか得られない場合にも、そのようなユーザの生体情報に近い生体情報をデータベースから探索することは可能であり、ユーザの生体情報に対応する基準体形データを選択することが可能である。また、体形データ取得システム50において、測定部52は必須ではなく、ユーザが入力部51に入力した自らの生体情報のみを用いて、選択部53における上述の選択の処理を行ってもよい。
さらに、選択部53は、ユーザが入力部51に入力した自らの生体情報から身長や職業等のユーザの属性を特定し、ユーザと同じ属性に属する生体情報に対応付けられた記憶情報を選択してもよい。これにより、ユーザと同じ属性に属する生体情報のデータに対応する基準体形データが選択されるので、実際のユーザの体形に近い記憶情報が選択されることを期待できる。
また、ユーザの生体情報として生体インピーダンスを測定する場合には、上記の実施の形態のように、手足間(全身)の生体インピーダンスを測定してもよく、ハンドルユニット12に相当する装置によって両手間の生体インピーダンスのみを測定してもよく、本体部11に相当する装置によって両足間の生体インピーダンスのみを測定してもよい。即ち、本実施の形態の体形データ取得システム50によれば、両手間又は両足間の生体インピーダンスのみしか得られず、全身の生体インピーダンスが得られない場合であっても、そのような生体インピーダンスを利用してユーザの体形データを取得することができる。
また、上記の実施の形態によれば、入力部51と測定部52で得られたユーザの生体情報のみでそのユーザの人体モデルを一目で理解できる。表示部57の表示において、過去の人体モデルや目標とする人体モデルを重ね合わせて表示すれば、過去からの変化や目標体形までの差を視覚的に把握できる。
また、体形データを「.json」、「.blender」、「.stl」、「.ply」等のフォーマットで出力することで、ゲームやVR、AR、MR等のコンテンツのキャラクタアセットデータとして使用することもできる。さらに、体形データに種々の物理特性を付与すれば、ユーザの各部位の可動域や運動能力等のシミュレーションが可能となる。例えば、体形データにボーンを加え、JSON形式などの3次元画像データとして出力することで、unity(登録商標)などのゲームアプリケーション開発環境において、ユーザの特徴を表した体形データを有するキャラクタを生成することができる。さらに、筋肉量等の体組成データを用いることで、ユーザの体組成に応じて、キャラクタにジャンプ力の強さや力の強さ、体力などの身体能力を付与することができる。
さらに、記憶部54に、ユーザの体形データの履歴を記憶することで、体形データの推移を用いて将来の体形の予測を行うこともできる。また、目標体形として、スポーツ選手やモデル等の体形データを設定し、ユーザの体形と目標体形との類似度や類似の系統を把握することもできる。
10 計測装置
11 本体部
111R、111L 通電用電極
112R、112L 測定用電極
12 ハンドルユニット
13 接続コード
14 収容部
15 ハンドル本体
16R、16L グリップ
161R、161L 通電用電極
162R、162L 測定用電極
17 表示パネル
18A~18D 操作ボタン
20 情報処理端末(ユーザ端末)
50 体形データ取得システム
51 入力部
52 測定部
53 選択部
54 記憶部
55 取得部
56 修正指示受付部
57 表示部
571 修正用画面

Claims (13)

  1. ユーザの手足間生体インピーダンス、両手間生体インピーダンス、両足間生体インピーダンス、脂肪量、除脂肪量、脂肪厚、筋肉量の少なくとも1つの情報である生体情報を取得する生体情報取得手段と、
    生体情報に対応付けられた複数の基準体形データを記憶する記憶手段と、
    前記記憶手段に記憶された前記基準体形データから、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報に対応する前記基準体形データを選択する選択手段と、
    前記選択手段で選択した前記基準体形データを用いて前記ユーザの体形データを取得する体形データ取得手段と、
    を備えた、体形データ取得システム。
  2. 前記選択手段は、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報に対応する複数の前記基準体形データを選択し、
    前記体形データ取得手段は、前記選択手段が選択した複数の前記基準体形データを合成した合成体形データを生成し、前記合成体形データを用いて前記体形データを取得する、請求項1に記載の体形データ取得システム。
  3. 前記選択手段は、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報に対応する1つの前記基準体形データを選択し、
    前記体形データ取得手段は、前記選択手段で選択された前記1つの基準体形データを修正して前記体形データを取得する、請求項1に記載の体形データ取得システム。
  4. 前記体形データ取得手段は、前記合成体形データを修正して前記体形データを取得する、請求項2に記載の体形データ取得システム。
  5. 前記体形データ取得手段は、修正指示に従って修正を行い、
    前記記憶手段は、前記修正の内容を記憶する、請求項3又は4に記載の体形データ取得システム。
  6. 前記体形データ取得手段は、操作入力、前記ユーザの体形を表す情報、又は前記記憶手段に記憶された前記修正の内容を前記修正指示として修正を行う、請求項5に記載の体形データ取得システム。
  7. 前記体形データ取得手段は、骨格のサイズ及び/又は姿勢を修正する、請求項3~6のいずれかに記載の体形データ取得システム。
  8. 前記体形データに基づく人体モデルを表示する表示手段をさらに備え、
    前記体形データ取得手段は、操作入力による修正指示に従って修正を行い、
    前記表示手段は、前記操作入力を受け付けるとともに前記修正を反映した前記人体モデルを含む画面を表示する、請求項5に記載の体形データ取得システム。
  9. 前記記憶手段は、前記生体情報と前記基準体形データとを対応付けて記憶したデータベースであり、
    前記選択手段は、前記データベースに記憶された前記生体情報のなかから、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報とのユークリッド距離が近い前記生体情報を特定し、前記データベースにおいて特定された前記生体情報に対応付けられた前記基準体形データを選択する、請求項1~8のいずれかに記載の体形データ取得システム。
  10. 前記記憶手段は、前記生体情報と前記基準体形データとを対応付けて記憶したデータベースであり、
    前記選択手段は、前記生体情報を主成分分析によって加工した、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報を原点とする新たな固有ベクトルの合成ベクトル量を用いて、前記記憶手段に記憶された生体情報のなかから、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報に近い前記生体情報を特定し、前記データベースにおいて特定された前記生体情報に対応付けられた前記基準体形データを選択する、請求項1~8のいずれかに記載の体形データ取得システム。
  11. 前記記憶手段は、前記生体情報を入力として、前記生体情報に対応する前記基準体形データを出力として学習された予測アルゴリズムを記憶しており、
    前記選択手段は、前記生体情報取得手段で取得した生体情報を前記予測アルゴリズムに入力したときの出力を、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報に対応する前記基準体形データとして選択する、請求項1~8のいずれかに記載の体形データ取得システム。
  12. 前記選択手段は、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報、及び前記ユーザの性別、年齢、身長、体重、BMIの少なくとも1つに基づいて、前記基準体形データを選択する、請求項1~11のいずれかに記載の体形データ取得システム。
  13. 手足間生体インピーダンス、両手間生体インピーダンス、両足間生体インピーダンス、脂肪量、除脂肪量、脂肪厚、筋肉量の少なくとも1つの情報である生体情報に対応付けられた複数の基準体形データを記憶する記憶手段を備えたコンピュータを、
    ユーザの前記生体情報を取得する生体情報取得手段、
    前記記憶手段に記憶された前記基準体形データから、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報に対応する前記基準体形データを選択する選択手段、及び
    前記選択手段で選択した前記基準体形データを用いて前記ユーザの体形データを取得する体形データ取得手段、
    として機能させる、体形データ取得プログラム。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112957028B (zh) * 2021-04-09 2023-04-07 桂林电子科技大学 一种腹部健康综合检测分析仪及其分析方法
KR102339097B1 (ko) 2021-05-04 2021-12-15 오수혁 신체 예측 모델 시스템
CN114005199B (zh) * 2021-10-26 2022-10-11 珠海格力电器股份有限公司 一种门锁控制方法、装置、电子设备及存储介质

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002183758A (ja) 2000-12-11 2002-06-28 Toyobo Co Ltd 人体モデル作成装置およびその方法ならびに人体モデル作成プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
JP2005110962A (ja) 2003-10-08 2005-04-28 Tanita Corp 体型判定装置
JP2009039289A (ja) 2007-08-08 2009-02-26 Tanita Corp 生体測定装置及び生体測定方法
JP2011180790A (ja) 2010-02-26 2011-09-15 Nippon Yunishisu Kk 三次元形状モデル生成装置、三次元形状モデル生成方法、三次元形状モデル生成プログラム、及び三次元形状モデル生成システム
JP2014018444A (ja) 2012-07-19 2014-02-03 Tanita Corp 生体測定装置及び体画像作成プログラム
JP2017102855A (ja) 2015-12-04 2017-06-08 株式会社オンワードホールディングス 三次元形状オブジェクトの平均形状算出方法及びそのプログラム
WO2017168525A1 (ja) 2016-03-28 2017-10-05 株式会社3D body Lab 人体モデル提供システム、人体モデル変形方法、及びコンピュータプログラム

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002183758A (ja) 2000-12-11 2002-06-28 Toyobo Co Ltd 人体モデル作成装置およびその方法ならびに人体モデル作成プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
JP2005110962A (ja) 2003-10-08 2005-04-28 Tanita Corp 体型判定装置
JP2009039289A (ja) 2007-08-08 2009-02-26 Tanita Corp 生体測定装置及び生体測定方法
JP2011180790A (ja) 2010-02-26 2011-09-15 Nippon Yunishisu Kk 三次元形状モデル生成装置、三次元形状モデル生成方法、三次元形状モデル生成プログラム、及び三次元形状モデル生成システム
JP2014018444A (ja) 2012-07-19 2014-02-03 Tanita Corp 生体測定装置及び体画像作成プログラム
JP2017102855A (ja) 2015-12-04 2017-06-08 株式会社オンワードホールディングス 三次元形状オブジェクトの平均形状算出方法及びそのプログラム
WO2017168525A1 (ja) 2016-03-28 2017-10-05 株式会社3D body Lab 人体モデル提供システム、人体モデル変形方法、及びコンピュータプログラム

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